論文・プレプリント

Murali Krishna Pasupuleti

本論文は、気候変動リスク（物理的・移行リスク）を考慮したポートフォリオのリスク管理と財務的レジリエンスを向上させるため、生成市場モデルとディープヘッジングを組み合わせたフレームワーク（G-CADH）を提案する。条件付き時系列生成器と再帰的ヘッジ方針、裾リスク目標、気候エクスポージャーペナルティ、流動性制約、モデルガバナンステストを統合し、従来のベンチマークと比較して統合レジリエンススコアが向上することを示す。

‬‬‬Mohammad Khaled al-Bashiti, M.Z. Naser

機械学習（ベイズ最適化、NSGA-II/III）を用いて、コンクリート配合の最適化を自律的に行う手法を開発。2,300以上の実配合データを分析し、従来設計よりCO2を約40％、材料費を約30％削減可能であることを実証。さらに、コード不要のWebインターフェースを提供し、実務での大規模適用を可能とした。

Trésor Ndengo Tietia, Rostin Mabela Matendo Makengo, Pierre Kasengedia Motumbe +4

本論文は、コンゴ民主共和国のITインフラにおけるエネルギー消費を最適化するためのスマートネットワーク管理モデルを提案する。DQN、Q-Learning、PSO、ACOなどのAI技術を用いたシミュレーションにより、エネルギー消費を最大32%削減し、CO2排出量を21.2%削減できることを示した。特にDQNは高負荷時でも低レイテンシを維持し、エネルギー効率比（EER）92%を達成した。

Saher Elsayed

本論文はRLHFのカーボンフットプリントを初めて段階別に実測し、PPOフェーズが総排出の59-64%を占めることを示した。提案するCarbonAware-RLHFはリアルタイムの系統炭素強度予測に基づきRLHFフェーズを低炭素時間帯にシフトし、38.9%の平均炭素削減を達成した。精度への影響は0.22pp以下の低下に留まり、優れた炭素-品質トレードオフを実現している。

Q Zhang, 胜生 余, Tongna Liu

本成果は、地理分散型AI推論割り当てにおける炭素と水のトレードオフ分析を再現するためのアーティファクト（ソースコード、データ、テスト等）を提供する。水ストレススクリーニング下でのシナリオ分析の結果を再現でき、環境負荷評価の透明性を高める。コードはMITライセンス、データはCC BY 4.0で公開。

Niko Firzi Anansyah, Ratu Mutiara Siregar, Andi Prayogi +1

この研究は、パーム油産業向けにデュアルLLM（Groq Llama 3とGemini）を用いた自動ESG報告システムを開発した。厳格な重み付けルールにより、Ganoderma感染率が20%を超える場合にESGスコアを50に制限するプログラム上の制約を導入し、AI生成レポートの正確性とリスク管理を向上させた。このシステムは報告業務の効率化とリアルタイムの環境リスク警告を可能にする。

Krisztina Finta, Csaba Dezső Dér, Klaudia Gabriella Horváth +1

本研究は、AI駆動のショート動画マーケティングにおける持続可能性のパラドックスを調査。生成ツールの急速な採用がネットゼロ目標と相反することを示し、動画生成が画像生成の約30倍のエネルギーを消費することを明らかにした。さらに、新たな指標C-CPM（Carbon Per Mille）を提案し、EU CSRDのスコープ3開示要件に応える。

Damla Yalçıner Çal, Ecir Uğur Küçüksille

本研究は、EDGARデータセットを用いて1970〜2023年の温室効果ガス排出量をLSTMおよびTransformerモデルで予測した。LSTMは長期的な上昇傾向を捉えるが、体制変化下ではナイーブベンチマークを下回る性能だった。一方、Transformerは過去5年間で改善が見られ、セクター別では2020年頃の短期的減少は運輸・エネルギー関連に集中している。

Jiachen Shou, Waner Li, Hui Li +5

本研究は、中国30省の輸送部門における炭素排出の主要因を特定するため、ランダムフォレストとDEMATEL手法を統合的に使用。1997年～2022年のデータに基づき、研究開発費、科学技術成果登録数、エネルギー消費量が重要な因子であることを発見。また、同じ因子でも省によって因果特性が異なり、地域差を反映している。

Mai-Phuong Nguyen, Minh Thi Ngoc Trieu

ベトナムの上場製造企業を対象に、デジタルトランスフォーメーションがESGパフォーマンスに与える影響を分析。テキストマイニングを用いてDX度とESG開示を定量化し、国有企業ではその効果が弱まることを発見した。

Yuhui Lyu, Fan Zheng, Haodong Ji +1

本研究は機械学習を用いて超高強度コンクリート(UHPC)の配合を最適化し、強度と持続可能性のバランスを取る。LightGBMモデルを組み込んだ単目的・多目的最適化により、コストと炭素排出量を削減するパレート最適解を導出。実験検証で、廃ガラス骨材を活用した低炭素配合が有効であることを確認した。

M. Kayakuş, Mustafa Terzioğlu, Dilşad Erdoğan +3

この研究は、グリーンファイナンスに関するオンラインディスカッションを分析するため、自然言語処理（NLP）のマルチメソッドフレームワークを適用した。X（旧Twitter）から収集した23,452件の投稿をTF-IDF、FinBERT感情分析、LDAトピックモデリング、キーワード共起ネットワーク分析で調査。結果、ポジティブ（44.61%）とニュートラル（45.85%）のセンチメントが支配的であり、気候金融、デジタル金融、エネルギー投資の3つ…

Francesco Smaldone, Benedetta Esposito, Daniela Sica +1

本研究は、農業・食料部門において気候変動対策に資する循環経済スキルの需要を、求人広告の大規模テキストマイニングとLLMベースの分類により明らかにした。結果、横断的スキルの重要性、デジタル・緩和志向スキルの成長、適応スキルの可視性不足が示され、教育・政策・企業の人材育成に示唆を与える。

Sohan Kumar Jha, Nirmala Kushwah

本論文は、持続可能な金融とグリーンバンキングにおけるAIの役割を批判的に検討する。ESG統合、気候リスク分析、グリーンクレジット配分、ポートフォリオ管理の向上にAIが貢献する一方、アルゴリズムバイアスや規制の断片化などの課題を指摘する。統合的概念モデルを提示し、AIが金融仲介を変革する可能性と倫理的ガバナンスの必要性を論じる。

Gangineni R.

本論文は、人工知能（AI）時代におけるサステナブルマーケティングとグリーンファイナンスのトレンドを、ビブリオメトリックレビュー手法を用いて分析している。AI技術がこれらの分野にどのように応用されているか、研究の動向や主要テーマを明らかにする。

Shien T.M.

本論文は、AIoT（AIとIoTの統合）技術を用いた固形廃棄物の分類システムを提案し、持続可能な開発目標（SDGs）達成に貢献する。廃棄物管理の効率化とリサイクル促進による環境負荷低減を目指す。

Aman Ali, Hritik Verma, Prateek Maurya +1

本稿は、製造、建設、物流、運輸、デジタルインフラ等の部門における従来の炭素会計手法の限界（固定排出係数、柔軟性欠如、Scope3の不確実性）を指摘し、AI/ML技術（深層学習、アンサンブル学習、予測分析、IoT監視）による改善可能性を体系的にレビューする。さらに、AIベースの炭素会計のための概念フレームワークを提案し、境界の不整合や相互運用性、Scope3自動化、不確実性モデリング等の研究課題を明らかにする。

Yifan Duan, Si Zheng, Lihuan Li +2

GHGbenchは、企業・建物レベルの温室効果ガス排出予測のためのオープンデータセットとベンチマークを提供する。企業トラックは12,000社超のScope1+2およびScope3開示データを含み、建物トラックは13のオープンソースから統合された約50万件の建物データを収める。ベースライン実験により、建物排出予測が企業より困難であること、分布内・外のギャップがモデル間差を凌ぐこと、マルチモーダルリモートセンシングが特定の汎化課題を克服する…

Yanming Guo, Charles Guan, Jin Ma

ExioMLは、49地域・28年間（1995-2022年）をカバーする排出係数のオープンソースデータセットで、環境拡張多地域産業連関表とGPU加速計算ツールキットを統合。2つの集計スキーム（製品×製品、産業×産業）を提供し、ツリーベースおよびニューラルネットワークモデルを用いたセクター別温室効果ガス排出量予測の再現可能なベースラインを示す。

Boaz Mwubahimana, Dingruibo Miao, Jianguo Yan +7

本論文は、森林の地上部炭素密度（ACD）推定のために因果的時空間フレームワーク「CarbonFormer」を提案。CNNの限界を克服し、LSTMベースの時間的因果デコーダとクロス因果損失関数により、長期の植生動態を物理的に整合させる。アマゾン、ガボン、シベリアの3地域で転移可能性を実証し、樹林外の木々が炭素ストックの48.6%を占めることを示した。