論文・プレプリント

张蓉

企業の気候コミットの信頼性を検証する研究の複製パッケージ。20社・51文書のコーパスを対象に、CREDコードブックによる人手コーディングとStage-1 AIスコアを比較し、AIスコアと裁定済み複合指標の相関（ρ=0.269）を再現可能な形で公開する。二重盲検再裁定プロトコルやSHA-256固定コーパスなど透明性の高い手続きを含む。

Youbi D.

AIとサステナブルファイナンスの交差領域をTCCM（理論・文脈・特性・方法論）枠組みで整理した書誌分析。既存研究の潮流を可視化し、AIがESG評価やグリーンファイナンスにどう応用されるかを概念フレームワークとして提示する。今後の研究課題と実務応用の方向性を示す。

Pelumi Damola Adeyinka, Oluwadayo Mafolasere Olaniyi, Valerie Ojinika Ejiofor +2

S&P500企業500社のForm 10-Kをテキスト解析し、AI・ESG・サイバーセキュリティ開示の統合状況を分析。LDAと潜在プロファイル分析で4つの開示類型を抽出し、fsQCAで統合的AIガバナンス開示への2つの等価経路を特定した。Item 1Cサイバーガバナンスは主経路に入らず、NIST AI RMFの4機能を3領域横断で適用する統合フレームワークを提唱する。

Fu-Yang Deng, Peng Wang, Xin-Yao Liang +1

中国上場企業と社債を対象に、都市別の日次気象データと年次報告書テキスト（MacBERT）を統合し、物理的気候リスクの曝露と経営者の注意の乖離を測定した。相対的な乖離が大きい上位層では信用スプレッドが高く、高乖離状態が持続する企業ほどスプレッドが高い。キャッシュフローの変動性が高く取締役会が小さい企業でこの関連が強い。投資家が物理リスクと経営者の注意を同時に評価していることを示す。

H. Jin, W. Liu

物理情報ニューラルネットワーク（PINN）を用い、上流の燃料計測と下流の濃度勾配を結合して施設レベルの炭素フラックスを逆推定する枠組みを提案する。質量保存・燃焼化学量論・移流拡散の物理制約を損失関数に埋め込み、スパースでノイズの多い観測下でも安定した再構成を実現した。12か月の実証で制御放出に対し相対誤差10.3%、年次集計で燃料基準値と6.8%以内で一致し、観測可能性診断による最小センサ間隔の指針も示した。

(著者不明)

バングラデシュ上場金融機関62社・1,178社年を対象に、知的資本・人的資本・自然資本の各開示がサステナビリティ・パフォーマンスに与える影響を検証。パネル回帰とシステムGMMに加え多層パーセプトロン深層学習を補完的に用い、3種開示すべてが1%水準で正に有意、知的資本開示が最大の予測因子であることを示した。開示の質がグリーン融資量よりもサステナビリティ成果を規定することを示唆する。

Young‐Chan Lee, Chuyu Yang

韓国KOSPI上場808社の事業報告書7,278件（2016〜2025年度）を対象に、LLM注釈で訓練した分類器で各文をESG課題と具体性で分類し、SASB業種基準で重要性の有無を判定した。分類器は辞書・ゼロショット法を上回るが、人的コーディングとの比較では重要情報を過小評価する。重要なESG情報は報告書のごく一部で緩やかに増加しているにすぎず、2021年の開示義務化ロードマップ後は大企業が開示を拡大したものの、重要課題へのシフトは明確…

Thuy Duong Phan, Thi Thanh Hoang

ベトナム上場エネルギー企業30社・2015〜2024年の年次報告書をOCRとLLMでE・S・Gに分類しESGスコアを定量化。FGLS回帰でESG開示とROA・Tobin's Q・ROSの間に逆U字関係を確認。EピラーはROA・ROSと非線形、GピラーはTobin's Qとより強い関連を示した。

Karol Skiba, Aleksandra Mach, Joanna Sagan +1

EPDの資源使用・廃棄物指標から、建材の生産段階（A1–A3）とモジュールDの地球温暖化係数を機械学習で予測した研究。XGBoostがA1–A3でR2=0.963、モジュールDで0.791を達成。非再生可能一次エネルギー（PENRT）が生産段階を支配し、モジュールDでは放射性廃棄物や二次材料利用が重要となった。EPDの妥当性検証や欠損値補完への活用が期待される。

Ceren Kına, Harun Tanyıldızı

ジオポリマーコンクリートのCO2フットプリントをハイブリッド深層機械学習モデルで予測する研究。配合や材料特性から炭素排出量を高精度に推定し、設計段階での脱炭素最適化を可能にする。建設分野のカーボン会計と低炭素材料選定を支援する手法を提示する。

Roni Yunis, Irpan Adiputra Pardosi

本論文は2018〜2024年の査読文献を対象に、カーボンフットプリント予測モデルを体系的にレビューした。プロセスベース、産業連関、ハイブリッド、グレーシステム、AIベースの各手法を整理し、データ品質・モデル複雑性・拡張性・透明性の課題を指摘する。AI・ビッグデータ・IoT・ブロックチェーンによる精度向上の可能性と、標準化手法や説明可能AI（XAI）の重要性を強調している。

Justyna Fijałkowska, Federico Lanzalonga

本論文は2015〜2025年の財務諸表分析（FSA）の方法論的再編を、Scopusの454件を対象とした書誌分析で描き出す。FSAは比率中心の解釈からAI活用エコシステムへと三段階で進化し、ML/DL、監査・不正検知、ESG拡張、異文化会計の5クラスター構造を持つことを示す。NLP・LLMが開示処理コストを左右する基盤となりつつある一方、ナラティブ開示の言語・文脈解釈における異文化課題が残ると論じる。

Nadiia Novytska, Ilias Sviatko, Jorge Augusto Meira +4

企業のESG開示文のナラティブ構造を、12種のフレーム分類で分析するAIフレームワークを開発。文書から主張単位のフレーム・意味三つ組・マテリアリティ・根拠を抽出し、4つの専門的視点で集約するダッシュボードを試作。Shellや独仏銀などの報告書で実証し、約束と実績のギャップやポジティブ偏重を可視化。SFDRのPAI指標やCSRD、サステナビリティ・リンク金融の分析を支援しうる。

Hunter Hughes

AIが地球システムモデルを置き換え、ニューラルオペレータや基盤気候モデルで1万倍高速な予測を実現する動向を整理。深層強化学習とモデル予測制御による系統平衡や産業最適化で再エネ抑制を最大87%緩和し、難脱炭素部門で15〜30%の省エネを達成。生成材料モデルによるMOF探索でDAC再生エネルギーを1200→650kWh/tCO₂に低減、衛星IoT・MRVで検証可能な炭素会計を提示。2030年に4.8〜6.2Gt、2040年に12.8Gtの削…

Yu, Mingqin

本論文はESG指標をドメイン知識表現とシステム設計の問題として再定義し、3つの成果物を開発する。指標・算定ロジック・依存関係・出典を第一級概念としてモデル化したESG指標ナレッジグラフ、それを実行可能な報告に落とすオントロジー駆動型システム、規制文書からLLMで指標知識を自動構築する枠組みである。意味仕様・運用・自動構築を分離することで、透明で統治可能かつ適応的なESG指標システムを実現する。

Garv Nijhara

AI能力がESGデータ分析能力を介してESG開示の品質（完全性・比較可能性・検証可能性・意思決定有用性）を高める統合モデルを提示する。取締役会の技術ガバナンスを調整変数とし、インド上場企業を対象にSmartPLSによる高次PLS-SEMとパネル固定効果で検証する設計。SEBIのBRSR義務化・BRSR Core保証制度を背景に、開示の「量」ではなく「質」に着目する点が貢献。

Andrea Nicolodi, Sandra Paterlini, Monica Gentile +2

グリーンボンド発行体のサステナビリティ報告書を対象に、辞書ベース手法とドメイン特化BERTを組み合わせ、SDGs情報の省略と環境関連文言の量・トーンを分析した。新指標SDGOIは、機会志向の環境記述が多いほどSDGs省略が増える傾向を示し、緑洗浄リスクの特徴となりうる。さらに環境センチメント指標ESMを開発し、高スコアがESG論争や緑洗浄告発と有意に関連することを示した。開示の信頼性リスクを警告する実用的ツールとして、投資家・規制当局の…

Xiaoli Li, Yiliang Song, Baicun Shen

中国の高汚染A株企業1016社のMD&Aテキストから、LLMを用いた曖昧開示指数（GFIX）を構築。GFIXが高い企業は発表四半期の株価リターンが有意に低く、機関投資家保有もその後減少することを示す。曖昧な環境ナラティブは情報リスクのシグナルとして投資家に割り引かれ、環境規制の節目後にGFIXが上昇する点も確認。開示の検証可能性がグリーン移行リスクの価格形成を左右することを示唆する。

Michael P. Vandenbergh, Ethan Ickovics Thorpe

AIデータセンターの電力需要と排出増に対し、公的規制の空白を民間開示制度で埋める改革を提案する論考。S&P500企業の2024・25年報告書のいずれもAI利用の炭素足跡を開示していないと指摘。GHGプロトコルScope 3の明確化、CDP質問項目追加、SBTiガイダンス、サプライチェーン契約拡充の4施策を提言し、AI企業の顧客である企業が削減を促す市場シグナルを強化すべきとする。

Michael P. Vandenbergh, Ethan Ickovics Thorpe, Emily Moberg

AIデータセンターの電力需要と排出増に対し、公的規制の空白を民間開示制度で補う改革を提案。S&P500企業の2024・2025年サステナビリティ報告書のいずれもAI利用の炭素足跡を開示していないと指摘。GHGプロトコルScope 3の明確化、CDP質問項目追加、SBTiガイダンス、サプライチェーン契約での要求拡大の4点を即時実施可能な方策として提示する。