論文・プレプリント

SangYoun Kim, T. Woo, Usama Ali +8

2016～2025年の906報を系統レビュー。排ガス処理、大気質管理、CO2回収の3領域でAI応用を分類。従来の統計監視からAI駆動の代理モデリングや生成的材料発見へのパラダイムシフトを確認。将来は物理情報ニューラルネットワーク、強化学習、エージェント型AIが重要。

Ritik Raj, Survi Sinha, Atreyi Pramanik +1

本論文は、水素バリューチェーン全体でAIが効率性、持続可能性、システム統合を強化する方法をレビューする。AIモデリングと最適化により、廃棄物ポリマーやバイオマスガス化＋CCSなどの水素製造ルートの環境影響評価が改善される。また、再生可能エネルギー電解による水素製造のコスト削減や、予知保全・地下貯蔵・燃料電池への応用も示す。AIは低炭素水素エネルギーのデジタル基盤として位置づけられる。

Taedong Lee, Sinjae Kang, D. Utami +1

本研究は、韓国の主要200社のサステナビリティ報告書634件（2014-2024年）を構造的トピックモデル（STM）で分析し、13のトピックと3段階の言説移行（CSR・環境管理→職場安全・DX→カーボンニュートラル・サプライチェーン）を特定。業種別では金融・エネルギーは気候関連、建設は安全、製造は環境コンプライアンスに焦点を当てるなど、規制圧力や社会期待に応じた報告の変化を実証した。

Lakshmi Narasimha Prasad Nagaragere, Dr.S. Prabakar

南アジアの文化的・社会的特性に基づいたESG変革のための地域密着型モデルを提案。AIを活用した環境影響評価とESG報告ツールを用いて、家族経営企業や地域コミュニティでの実証を行い、導入前後の比較から水使用量25%削減、コミュニティ参加30%向上などの成果を示した。国際基準と地域文化の調和が持続可能な発展に有効であると結論。

Manav Gangar, Nikhil D'Souza, Rishika Kapasi +2

機械学習を用いたグリーンウォッシング検出フレームワークを提案。教師あり分類と教師なし異常検知のハイブリッド手法を統合し、グリーンウォッシング不一致スコア（GDS）を導入。セクター別に企業のESG開示と実績の乖離パターンを特定する。投資家や規制当局にデータ駆動型の監視ツールを提供。

Fuoli M.

本論文は、グローバル企業のネットゼロ誓約をコーパス分析により検証し、実際のコミットメントの質を評価する。NLP手法を用いて、誓約の具体性や目標設定の厳格さを定量化し、グリーンウォッシングの可能性を探る。結果は、企業間で誓約の質に大きなばらつきがあることを示唆する。

Singh S.K.

本論文は、AI技術を活用してネットゼロ経済への移行を加速する政策フレームワークを提案する。データ駆動型の意思決定や予測モデルを通じて、効果的な脱炭素政策の設計と評価を支援する方法を探る。気候変動対策におけるデジタル変革の重要性を強調している。

Khara S.

本論文は、人工知能技術を活用してネットゼロエネルギー目標を達成するための持続可能性の道筋を探る。エネルギー効率の最適化や再生可能エネルギーの統合にAIがどのように貢献できるかを議論する。

Qian He, Ying Jin, Chen Chen +1

本研究は1990〜2023年の中国を対象に、貿易開放、構造変革、政府効率性が石炭使用やエネルギー枯渇コストに与える影響と、それらがCO2排出やエネルギー強度に及ぼす経路を、LASSOや因果森などの機械学習手法で分析。R&D投資がGDP比2%を超えると、教育支出が排出削減に有効になる閾値を発見。環境クズネッツ仮説に新たな知見を加え、政策提言を行う。

Fei Wang, Lei Jiao, Konglin Zhu +4

本論文は、カーボンニュートラル目標の下で、クラウド・エッジ連携のフェデレーテッドラーニングのスケジューリング問題を扱う。デマンドレスポンスを考慮し、二酸化炭素排出量削減と学習性能のトレードオフを最適化する手法を提案している。

Mykhailo Prazian

本論文は、デジタル技術を活用してサプライチェーン全体のスコープ3排出を削減し、サイバーフィジカルシステムの強靭性を高める方法を探る。特に、AIやIoTなどの技術を統合することで、排出データの可視化とサプライチェーンリスクの低減が期待される。

Shadrach Kukuchuku, Rachael Dickson, Tamunotonye Sotonye Ibanibo

本論文は、太陽光や風力などの再生可能エネルギー設備向けに、IoTベースの監視、アセット健全性指標（AHI）モデリング、機械学習による予知保全、ライフサイクル最適化アルゴリズムを統合したデジタルアセット管理フレームワークを提案する。ランダムフォレストやニューラルネットワークを用いて故障を予測し、遺伝的アルゴリズムなどで最適な保守スケジュールを導出する。シミュレーションにより、設備信頼性の向上と保守コスト削減が示された。

Kuang Y.

本研究はダブル機械学習を用いて、グリーンファイナンスが都市のエネルギー効率に及ぼす因果効果を推定している。政策立案や投資判断に示唆を与える。

Xu P.

中国の排出権取引政策の因果効果を、高頻度取引データと二重機械学習を用いて評価。政策介入が炭素価格や取引量に与える影響を推定し、ETSの有効性を実証した。

Jakkaraju V.T.D.

本論文は、AI集約型クラウド環境においてコスト・カーボン・信頼性を同時最適化する予測型Green FinOps手法を提案する。予測分析によりリソース割当を動的調整し、カーボンフットプリント削減とコスト効率を両立。実験で従来比の改善を示した。

Singh V.

本論文は、金融分野特化型BERTモデルであるFinBERTを用いて、インドの投資信託のESG開示情報に対してピラーベースの分類によるセンチメント分析を実施。ESG開示からの感情抽出におけるNLP手法の有効性を示し、新興市場での自動ESG評価に貢献する。

Khan T.

本論文は、Scope 3排出量の測定・報告・モニタリング・保証におけるAI活用の概念フレームワークを批判的システム視点から提案する。AIによるデータ品質向上や自動化の可能性と限界を整理し、実務への示唆を与える。

Feiya Luo, Yanyun Nian, Pinqi Rao +2

本研究は、UAV搭載LiDARとハイパースペクトルデータの融合による個別樹木の種分類と炭素蓄積量推定のスケーラブルなワークフローを提案する。適応的特徴選択法（ACV-DCC）とRF分類器を用いて18樹種で85.67%の精度を達成し、大学キャンパス内で約1.85×10^6 kgの炭素量を推定した。この再現可能なフレームワークは、世界中の不均質な都市環境に適用可能である。

Jacob Goldverg, Elvis Rodrigues, Tevfik Kosar

本論文は、データ転送のカーボンフットプリントを最小化する時空間スケジューリング手法を提案する。AI/最適化技術を活用し、時間的・地理的な炭素強度の変動を考慮する。データセンターのエネルギー効率向上と排出削減に貢献する。

Ivan Savin (5189054), Mateo López Carel, Eva Schlindwein

ESG報告書から抽出したトピックの出現頻度と環境KPIとの関連を回帰分析で解析。自然言語処理と機械学習を活用し、報告書内容が実際の環境パフォーマンスにどう影響するかを定量的に評価する手法を提案。