論文・プレプリント

Mejda T.

本論文は、レグテック（規制技術）の導入が企業のグリーンウォッシュ行為に与える因果的影響を、段階的DiD、DDD、一般化ランダムフォレストを用いて分析する。異質性分析により、どのような企業で効果が大きいかを明らかにする。AI手法とESG評価の交差領域に位置する。

Annu Dhull, D. Abdukhamidov, D. Yusupov +3

本論文は、グリーン水素電解槽のリアルタイム監視と性能最適化のためのデジタルツインフレームワークを提案する。物理モデルとAI予測を組み合わせ、変動する再生可能エネルギー入力下での効率向上と安定運用を実現する。温度と電流密度、水素生成量、消費電力、効率の関係を文献から確立し、高度な運用制御の必要性を示す。実用的なデジタル化運用手段を提供する。

Yang Lu, Joston Gary

プレハブ建設の生産・輸送を統合した炭素管理フレームワークを提案。蒸気養生、時間帯別電力料金、グリッド炭素係数、段階的炭素取引を考慮し、三目的最適化モデルをBCEA-QLで解く。ケーススタディでは炭素指向スケジュールがエネルギー・燃料コストを約23%削減。

Yuzhi Wang, Cong Zhang

本研究は、中国の知的財産権パイロット政策が低炭素グリーンエネルギー生態共進化（LCEE）に与える因果効果を、空間ダービンDIDと二重機械学習を用いて分析。地域イノベーションエコシステムの包摂的可能性（IEP）が媒介役割を果たし、間接効果は総効果の3分の1以上を占める。特許情報の公開による空間波及効果も確認された。

Junhao Ren, Honglin Gao, Sijie Wang +5

本論文は、マイクログリッド内の低炭素ピアツーピア（P2P）エネルギー市場の設計と入札戦略を、マルチエージェント強化学習を用いて共同最適化する手法を提案する。再生可能エネルギーの統合と炭素排出削減を促進し、市場参加者の経済性と環境性を両立させる。シミュレーションにより、提案手法が市場効率と低炭素目標の達成に有効であることを示す。

Will Alpine, Nathan B. Geldner, Holly Alpine +1

AIの生産性向上効果が化石燃料と再生可能エネルギーの両方に及ぶ影響を、世界CGEモデルで定量化。並行導入シナリオでは、正味CO2排出が年間0.47〜1.8ギガトン増加し、化石燃料部門の生産性向上による排出増が再エネによる削減を上回る。政策介入なしではAIが経済の炭素強度を高め、化石燃料の既得権益を強化する可能性を示す。

Joseph Sanderson

気候変動が食品安全リスクを増大させる中、AI/ML、IoT、ブロックチェーン等のデジタル技術がリスク分析サイクルを強化することを論じる。3つのケーススタディ（AI光学選別、ブロックチェーン供給網、IoTコールドチェーン）が実務価値を示す。規制当局と産業界への行動課題を提示。

Vijeta, Neha Yadav, Meenakshi Rao

本研究は、ESG報告の信頼性向上のため、フォレンジック会計の統合を提案する概念研究である。グリーンウォッシュや不正開示に対抗し、AIやブロックチェーン等の技術を活用した監査手法を提示する。ステークホルダー理論やエージェンシー理論に基づき、開示品質とガバナンス強化を目指す。

Vijeta, Neha Yadav, Meenakshi Rao

本研究は、ESG報告の信頼性向上にフォレンジック会計を統合する概念フレームワークを提案する。グリーンウォッシングや選択的開示などの課題に対し、不正リスク評価やデジタル分析などの手法が有効であると論じる。AIやブロックチェーンなどの技術の役割も強調する。

Shi Yang, Polina Ellina, Kyriakos Christofi +2

本研究は、GRI 2021基準と中国の規制要件に基づき、農業化学産業特有のESG開示品質評価フレームワークを開発した。定性分析とAHPを用いて、3次元・14の一次指標・61の二次指標・350の三次指標からなる階層構造を構築し、Huazheng ESG評価との比較で有効性を検証した。±20%の重み変動分析により、フレームワークの安定性と識別力を確認した。

Lu Gong

本研究は、デジタルモニタリングとESG開示が農業炭素吸収源の資産化効率に与える影響を分析。典型的な農業地域のデータを用いて、高品質なモニタリングとESG開示が変換効率を有意に向上させることを実証。政策の不整合や市場の反応遅延が課題であると指摘し、農業環境情報システム統合の実践的枠組みを提供。低炭素農業とカーボンファイナンスの発展に貢献。

Ammar Ali Gull, Irfan Haider Shakri, Faizul Haque +1

本研究は、外部サステナビリティ保証とBig4保証がGHG排出に与える影響を、34カ国7,968社のデータを用いて分析。保証が排出削減と関連し、ステークホルダー志向や環境規制の緩い国、環境感受性の高い産業で効果が顕著であることを示す。エントロピーバランシングで選択バイアスを補正。

Yu Qiao, Xinwen Deng, Xiaoying Huang +7

本研究は、都市部のラストマイル物流におけるUAVとUGVの協調配送フレームワークを提案し、効率・安全性・低炭素性を考慮した多目的最適化モデルを構築した。HTML5 CanvasとThree.jsを用いた可視化シミュレーションプラットフォームを開発し、動的経路再計画と障害物回避を統合。シミュレーションでは、トラック配送と比較して総運用時間を33.9%削減し、UAV単独と比較して走行距離を24.3%削減、単位炭素排出強度を96.4%削減する…

K. Zhou, Y. H. Cao, H. Yang

本研究は、2010年から2023年の上海・深センA株上場企業データを用い、ベンチャーキャピタル(VC)が企業の炭素パフォーマンスに与える影響を二方向固定効果モデルで分析。VCは資金調達制約の緩和と技術革新の促進を通じて炭素パフォーマンスを向上させ、その効果は経営者能力や金融規制の強度によって異なる。非国有企業、東部地域、高汚染企業で効果が顕著。

Vu Thi Hoai Thu, Dang Thi Kieu Oanh, Trieu Anh Ngoc

本研究は、GEDI LiDAR、Sentinel-1/2、SRTM、機械学習を統合し、ベトナム中部クアダイ河口域の地上部ブルーカーボン量を高精度に推定した。ランダムフォレストが最良で、平均AGC 13.659 Mg C/ha、総量109,472 Mg Cを算出。マングローブと河岸沖積帯に高炭素ホットスポットを特定し、生態系サービス評価やMRVシステムへの応用可能性を示した。

Qiusheng Gao, Meichen Yao, Liang Duan

本論文は、既存下水処理場の低炭素改修において、AIによる微調整運転と動的現地改修を組み合わせた新しいパラダイムを提案する。AIを活用して運転を最適化し、エネルギー消費と温室効果ガス排出を削減する。このアプローチは、従来の大規模改修に比べてコストと中断を抑えつつ、脱炭素効果を高める可能性がある。

Fahrettin Pala, Emine Kaya, Esra Nur Akpınar +3

本研究は、2002〜2019年の50か国のパネルデータを用いて、AI、再生可能エネルギー技術革新（RETI）、規制の質（RQ）が低炭素エネルギー転換に与える影響を所得グループ別に分析。AIは全所得層で転換を促進する一方、RQは高所得国で阻害、中低所得国で促進。RETIは高所得国でのみ効果的。

Xiaojie Lin, Jian Li, Rui Jing +4

本論文は、カーボンニュートラル目標に向けたエネルギーシステムの変革におけるAIの役割を概説する。データ駆動予測、物理情報学習、強化学習、デジタルツインなどのAI技術が、再生可能エネルギーの予測・統合、電熱ガス水素の協調運用、炭素会計・排出監視にどう貢献するかを示す。将来の課題としてデータ共有、モデル汎化、サイバーセキュリティ、プライバシー保護、工学的検証を挙げる。

Jiachen Shen, Jian Shi, Hui Zhong +3

本論文は、機構誘導グラフ学習を用いて、相互接続された欧州電力市場における炭素国境政策（CBAM等）の影響を評価する。AI手法と気候政策評価を融合し、政策の波及効果を定量的に分析する。

Dariusz Sala, Alla Polyanska, Vladyslaw Psyuk

本論文は、146件の文献の書誌計量分析により、エネルギー転換研究が技術中心から気候変動・再生可能エネルギー・政策へと進化したことを示す。さらに、デジタルツイン指向の技術経済意思決定支援フレームワーク（DTOTEDSF）を提案し、セメント産業の4つのCCSケーススタディに適用して実用性を実証した。