査読済み論文🌍 ENジャーナルJournal of Risk and Financial Management2026#AI×ESGDOI
人工知能とサステナブルファイナンスの交差点のマッピング:TCCM駆動型書誌分析と概念フレームワーク
Mapping the Intersection of Artificial Intelligence and Sustainable Finance: A TCCM-Driven Bibliometric Analysis and Conceptual Framework
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。
査読済み論文🌍 EN🇺🇸 USジャーナルJournal of Engineering Research and Reports2026#AI×ESGDOI
AIガバナンスのためのESG・サイバーセキュリティ統合フレームワーク:企業AI導入におけるサステナビリティ・社会・セキュリティリスクの管理
A Unified ESG–Cybersecurity Framework for AI Governance: Managing Sustainability, Social, and Security Risks in Enterprise AI Adoption
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。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルSustainability2026#AI×ESGDOI
物理的気候リスクと経営者の注意の乖離、および社債の信用スプレッド
Physical Climate Risk–Attention Gaps and Corporate Bond Credit Spreads
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。
🌍 ENジャーナルF1000Research2026#AI×ESGDOI
査読報告:深層機械学習を用いたバングラデシュ金融機関におけるマルチ資本開示とサステナビリティ・パフォーマンス
Peer Review Report For: Multi capital disclosure and sustainability performance in Bangladeshi financial institutions using Deep Machine Learning [version 1; peer review: 1 approved, 1 approved with reservations]
(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。
査読済み論文🌍 ENジャーナルEnvironmental Economics2026#AI×ESGDOI
ESG開示と企業パフォーマンスの非線形関係:ベトナム上場エネルギー企業からの証拠
The nonlinear association between ESG disclosure and firm performance: Evidence from Vietnam’s listed energy firms
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。
査読済み論文🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルMaterials2026#AI×ESGDOI
機械学習を用いた建材のカーボンフットプリント予測:生産段階、二次材料利用、リサイクル可能性
Predicting the Carbon Footprint of Building Material Using Machine Learning: Production Phase, Secondary Material Use, and Recycling Potential
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。
査読済み論文🌍 ENジャーナルAdvances in Engineering Software2026#AI×ESGDOI
ハイブリッド深層機械学習モデルによるジオポリマーコンクリートの二酸化炭素フットプリント予測
Prediction of the carbon dioxide footprint of geopolymer concrete using hybrid deep-machine learning models
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。
査読済み論文🌍 ENジャーナルJOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH2026#AI×ESGDOI
カーボンフットプリント予測モデルのレビュー:手法・進展・今後の方向性
A REVIEW OF CARBON FOOTPRINT PREDICTION MODELS: METHODS, ADVANCES, AND FUTURE DIRECTIONS
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。
査読済み論文🌍 ENジャーナルManagerial Auditing Journal2026#AI×ESGDOI
監査委員会と気候リスク開示:トランスフォーマーによるテキスト分析アプローチ
Audit committees and climate risk disclosure: a transformer-based textual analysis approach
Damian Honey, Hussain Muhammad, Stefania Migliori
本研究はS&P500企業の10-K Item 1AをClimateBERTで物理的・移行リスク開示に分類し、監査委員会属性との関連を検証した。独立性・性別多様性・専門性は開示を高め、長期在任は低下させる。炭素集約産業で効果が強く、堅牢性も確認された。
査読済み論文🌍 ENジャーナルActa Innovations2026#AI×ESGDOI
企業サステナビリティ分析のための機械学習・テキストマイニング応用フレームワーク:NIFTY 50年次報告書(2025–26)研究
AN APPLIED MACHINE LEARNING AND TEXT MINING FRAMEWORK FOR CORPORATE SUSTAINABILITY ANALYSIS: A STUDY OF NIFTY FIFTY ANNUAL REPORTS (2025–26)
Sonia Kundra, Mandeep Kaur, Parwinder Kaur Dhillon +5
インドNifty 50の50社の年次報告書(BRSR・統合報告書含む)を対象に、機械学習とテキストマイニングを用いて6次元のサステナビリティ開示を分析した研究。報告とガバナンスの開示量が最多で、バリューチェーンと第三者保証が最少だった。環境集約型セクターは環境開示が有意に高く、社会・ガバナンス開示はセクター不変であることを示した。再現可能な開示指標SDIDIを提案する。
🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026#AI×ESGDOI
下水処理場における水・エネルギー・炭素シナジーのネット炭素インテリジェント制御:高速化デジタルツインカーネル
Net-carbon intelligent control for water-energy-carbon synergy in wastewater treatment plants - an accelerated digital-twin kernel
Jiashu Ren, Ying Fang
下水処理場の温室効果ガス、特に直接N₂O排出を無視してきたIWA標準ベンチマークに、エネルギー・時間別排出係数・二段硝化N₂Oモデルを統合したオープンソースのデジタルツインカーネルを開発した。公式実装を再現しつつnumbaで18.4倍高速化し、261の設定点探索から199の実行可能点と11点のパレートフロントを導出。高硝酸設定では曝気増でN₂O排出係数が0.79%から0.58%へ低下することを示した。
🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM)2026#AI×ESGDOI
UniTor ESG Insights:持続可能性報告書の追跡可能な分析のための対話型ヒューマン・イン・ザ・ループ・システム
UniTor ESG Insights: An Interactive Human-in-the-Loop System for Traceable Sustainability Report Analysis
Seyed Alireza Mousavian Anaraki, Danilo Croce, Roberta Martins da Silva Costa +3
ローマ・トル・ヴェルガータ大学による、持続可能性報告書を分析するための対話型ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)システムの提案。AIによる自動抽出・分析に人間の検証を組み込むことで、分析結果の追跡可能性(トレーサビリティ)を確保する点が特徴。ESG開示テキストの信頼性向上に資する研究と位置づけられる。
🌍 ENジャーナルACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM)2026#AI×ESGDOI
ESG-CRE:ESG報告書のための変換・検索・抽出フレームワークと人間誘導型精緻化ループ
ESG-CRE: A Convert-Retrieve-Extract Framework with a Human-Guided Refinement Loop for ESG Reports
Chengpei Wu, Chih-Ming Chen, Kuei-Ying Li +1
本論文はESG報告書から情報を抽出するための「変換・検索・抽出(CRE)」フレームワークを提案する。人間の判断を組み込んだ精緻化ループにより、LLMによる抽出精度の向上を図る構成とみられる。ESG開示データの自動処理基盤として実務応用が期待される。
査読済み論文🌍 ENジャーナルAsian Journal of Civil Engineering2026#AI×ESGDOI
高層建築施工におけるコスト・工程・炭素リスク予測のためのBIM統合型説明可能機械学習
BIM-integrated explainable machine learning for cost, schedule, and carbon risk prediction in high-rise building construction
Firas Zawaideh
BIMデータと説明可能な機械学習を統合し、高層建築の施工段階でコスト・工程・炭素リスクを同時に予測する手法を提示する研究。炭素排出をリスク指標として組み込む点が特徴で、建設分野の脱炭素意思決定を支援する可能性を示す。
査読済み論文🌍 ENジャーナルThe Korean Data Analysis Society2026#AI×ESGDOI
SBERTベースの意味的類似度を用いた造船企業サステナビリティ報告書における戦略議題の変化分析
Analysis of Changes in Strategic Agendas in Shipbuilding Companies’ Sustainability Reports Using SBERT-Based Semantic Similarity
Byungchae Kim, Hanjun Lee
造船企業のサステナビリティ報告書を対象に、SBERT(文埋め込みモデル)による意味的類似度分析を用いて、各社の戦略議題が経年でどう変化したかを定量的に捉える研究。テキストマイニングと自然言語処理をESG開示分析に応用する手法で、報告書間・時系列間の議題の類似性と変容を可視化する点に貢献がある。
🌍 ENジャーナルAbu Dhabi International Petroleum Exhibition & Conference (ADIPEC)2026#AI×ESGDOI
AI活用型海上オペレーション:リアルタイム船隊インテリジェンスによる安全・効率・脱炭素化の変革
AI-Enabled Maritime Operations: Transforming Safety, Efficiency, and Decarbonization Through Real-Time Fleet Intelligence
Abhay Nimbalkar
船舶日報・燃料・機械時間・HSE・証明書・排出指標など分散した記録を、アクセス制御付きの海上ナレッジベースに統合するRAGフレームワークを提案。検証・メタデータフィルタ・ハイブリッド検索・再ランク・決定論的計算・根拠引用・人による確認を組み合わせ、異常消費やコンプライアンス期限、排出変動などの質問に追跡可能な形で回答する。実測ではなく、調査時間25〜35%削減・手作業25〜30%削減・検索精度90%以上・引用カバレッジ95%以上を試験の…
🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026#AI×ESGDOI
PCF-Scout:持続可能な検索・推薦のためのエージェント型製品カーボンフットプリント推定
PCF-Scout: Agentic Product Carbon Footprint Estimation for Sustainable Retrieval and Recommendation
Giuseppe Spillo, Allegra De Filippo, Cataldo Musto +3
PCF-Scoutは、LangGraphのReActエージェントとWeb検索を用いて製品のカーボンフットプリント(PCF)を推定するオープンリソースである。電子機器・衣類・家庭用品の3領域で各194製品についてEPDベースの正解PCFを整備し、Gemini 2.5 FlashとOpenAI o3-miniによるゼロショット推定とエージェント呼び出しのログを公開している。各推定には値・出典・説明が付与され、持続可能な検索・推薦への応用が想…
査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルBusiness Strategy and the Environment2026#AI×ESGDOI
ESG報告における生成AI:ケーススタディとプロセスフレームワーク
Generative AI in ESG Reporting: A Case Study and Process Framework
Nitin Singh, Kee‐hung Lai, Zuopeng Zhang
本論文は、企業がESG報告において生成AIをいかに活用し価値を生み出すかを検討する。自動データ抽出・分析加速・動的報告によるデジタル革新、多様なデータ統合によるステークホルダー・エンゲージメント向上、そしてデータガバナンスと人間-AI協働の課題という3点を明らかにする。加えて、デジタルESGプラットフォームへの生成AI導入フレームワークを提案する。
査読済み論文🌍 ENジャーナルIEEE Transactions on Industrial Informatics2026#AI×ESGDOI
マルチデバイスMMT-UNetと限界排出係数を用いた産業のScope 1・Scope 2排出推計の統合フレームワーク
A Unified Framework for Industrial Scope 1 and Scope 2 Emission Estimation Using Multidevice MMT-UNet and Marginal Emission Factors
Wu H.
産業施設のScope 1・Scope 2排出量を、マルチデバイス対応のMMT-UNetと限界排出係数を組み合わせて統合的に推計するフレームワークを提案する研究。深層学習による画像・データ解析と排出係数モデルを融合し、企業のGHG算定を精緻化する狙いがある。抄録がないため詳細な検証結果は不明だが、AIを炭素会計に応用する試みとして注目される。
査読済み論文🌍 ENジャーナルClean Technologies2026#AI×ESGDOI
人工知能とネットゼロエネルギー・ネットゼロカーボン建築の展望:デジタルツインと地理情報システムを用いた科学マッピング分析
Artificial Intelligence and the Prospects for Net-Zero Energy and Net-Zero Carbon Buildings: A Science Mapping Analysis Using Digital Twins and Geographic Information Systems
Tushar Q.
本論文は、AI・デジタルツイン・GISを建築分野のネットゼロエネルギーおよびネットゼロカーボン実現にどう活用できるかを、科学マッピング(書誌計量分析)で俯瞰する。研究動向のクラスターやテーマの広がりを可視化し、建築脱炭素におけるAI応用の全体像と今後の研究方向を示す。