論文・プレプリント

Stefan Vieweg, Christoph Klein

本レビューは2022-2025年のAIとESGの研究を統合し、RESP-ESGフレームワークを提案。NLPや機械学習によるESGシグナル抽出、クレジット評価、気候分析の向上を示す一方、データの出所、モデルの不透明性、グリーンウォッシングなどの課題を指摘。政策・監督上の含意として、説明可能性や保証の必要性を強調。

Ambika Zutshi, Diane Zandee, Andrew Creed

本論文は、人工知能（AI）を循環経済（CE）への移行を促進する重要な手段と位置づけ、10Rフレームワークを用いて各循環度におけるAIの適用可能性を探る。AIは、材料削減、製品寿命延長、価値保持の機会を特定し、Scope 3 CO2排出削減や規制対応から価値創造への転換を支援する。

Parchami J, Darroudi A, Ali A +2

本論文は、変分モード分解（VMD）と適応学習率強化ゲート付き回帰ユニット（ALRE-GRU）を組み合わせ、強化動的バッタ最適化アルゴリズム（EDGOA）でハイパーパラメータを最適化する太陽光発電予測手法を提案。オーストラリアの実データで評価し、R²99.91%と高精度を達成。再生可能エネルギーの安定運用に貢献する。

(著者不明)

本研究は、大規模言語モデル（LLM）を金融、特に株価予測とESG評価に応用する方法を探る。人間の判断とLLMの比較を通じて、投資パフォーマンスへの影響を分析する。

(著者不明)

本論文は、企業財務におけるAI活用がガバナンスとサステナビリティの効率を向上させる手法を提案している。AIを用いたESG評価や開示の自動化により、企業の持続可能性実践を強化する可能性を示す。

(著者不明)

本論文は、ESG格付けのためのベンチマークデータセット作成において、人間とAI（LLM）の協調フレームワークを提案する。従来の手法より効率的で高品質なデータセット構築を実現し、ESG評価の標準化に貢献する。

(著者不明)

本論文は、金融機関がNLPを用いて各種報告書やニュースから非構造化ESGデータを抽出する手法の産業調査を提供する。データ抽出と価値創出の可能性を概観し、実務上の課題と機会を整理する。

(著者不明)

本研究は大規模言語モデル(LLM)を用いて企業のESGパフォーマンスを体系的に評価し、株価との関係を分析した。LLMの適用可能性を示す。

(著者不明)

本論文は、石油・ガスセクターのESG開示を自動分析する手法を提案する。大規模な開示文書から洞察を抽出するスケーラビリティと適応性を示し、実務への応用可能性を強調する。

(著者不明)

本論文は、ESG開示とパフォーマンススコアのギャップ（GAP）をナラティブ操作の代理変数として用い、LLMを活用してグリーンウォッシュを検出する手法を提案する。大規模言語モデルを用いたテキスト分析により、企業の持続可能性報告書における虚偽または誇張された主張を特定する。実証実験により、提案手法が従来のルールベース手法よりも高精度でグリーンウォッシュを識別できることを示す。

Pradnyesh Khairnar , Karishma Rathod and Asst. Prof. Dineshwari Bisen

本論文は、再生可能エネルギー、高度な熱管理、AI駆動のリソース最適化を統合したグリーンデータセンター・フレームワークを提案する。3つのパイロットサイトでの実証により、PUE1.2、再エネ率75%、サーバー消費電力50%削減を達成し、平均3年で投資回収が可能であることを示した。

Hafiane, Doha El, Magri, Abdelmounime El, Myasse, Ilyass El +2

本論文は、マルチエージェントシステム（MAS）を用いたハイブリッド低圧マイクログリッドのリアルタイムエネルギー管理フレームワークを提案。JADEとMATLAB/Simulinkによる協調シミュレーションにより、系統連系・独立両モードで再生可能エネルギー利用率を10%向上、総エネルギーコストを7.6%削減することを実証。MASの分散制御が変動電源や負荷変動に対して堅牢であることを示した。

Han-Teng Liao, Karen Ang

生成AIの拡大に伴う環境負荷（Scope3排出、電子廃棄物）に対し、IEEE IRDSの持続可能性基準を統合した「再生型社会技術ロードマップ」を提案。資源節約と惑星アカウンタビリティに基づく新しいアーキテクチャが、デジタル循環経済における規制対応と産業レジリエンスを可能にする。

Raghuveeran, Preethi

本論文は、大規模言語モデル（LLM）の推論における炭素排出を削減するためのリアルタイムフレームワークCAIRを提案する。各推論リクエストを精度とレイテンシ要件を満たす最小のモデルにルーティングし、炭素強度と予算制約を考慮する。1日100万プロンプトのワークロードで約62%の炭素削減が見込まれ、CSRDやEU AI Actへの準拠も想定している。

Sandeep Garg, Aadil Naved Khan, Amit Sharma

本稿は、AIを活用したグリーン投資が環境と社会正義を両立させる可能性を論じる。気候リスク評価や再生可能エネルギー最適化に加え、労働者や脆弱コミュニティへの影響監視を通じた公正な移行を促進する。

Yun Zhu, Qinghan Chen, Ma Zhong

本研究は、化学企業の環境情報開示品質を評価するための枠組みを提案し、生成AI（DeepSeek-V3.2）を用いた自動スコアリングシステムを開発。2020～2024年の中国化学企業38社のESG報告書190件を分析し、開示品質が向上傾向にあること、AIスコアが専門家評価と高い一致を示すことを確認した。

Elham Jahanbakhsh

本研究は、米国企業の年次報告書やサステナビリティ報告書からAI・IoT導入開示指数（AIDI）を開発し、EPA温室効果ガス報告プログラムの排出原単位や労働安全指標との関連を検証。固定効果モデルにより限定的な関連性を確認し、開示に基づく説明責任の限界を指摘する。

Tai Mule

本研究は、中国A株上場企業のESG開示データを用いて、生成AIによる開示の信頼性と監査可能性を評価するモデルを提案。ERNIE、DeBERTa、SLCIモデルを統合し、新たなGAI-CN指標を導入した結果、信頼性が21%向上し、監査可能性とガバナンス品質に強い正の相関（R=0.63）が見られた。

Ari Wibowo

本論文は、AIが企業統治における説明責任、透明性、ESGコンプライアンスをどのように変革するかを法と経済学の観点から分析する。EUの事前安全策、米国の開示・事後責任、ASEANの原則ベースなど各国の枠組みを比較し、AIのグリーンウォッシングリスクと制度的対応を検討する。AIを統治メカニズムとして位置づけ、検証可能性や独立保証の必要性を提言する。

Boni Benyamino Lumban Tobing

本系統的レビューは、AIがESG開示の精度・透明性・信頼性を強化する役割を35のScopus査読論文から分析。AIによる異常検知・自動処理・検証可能性向上がグリーンウォッシュを抑制し、真正性と消費者信頼・ロイヤルティに正の影響を与える5つのテーマを特定。新興市場でのAIガバナンスと倫理のギャップも指摘。