論文・プレプリント

Lars Wilhelmi, Christian Bruns, Matthias Schumann

本研究では、ビジョン言語モデル（VLM）を用いてサステナビリティ報告書からESG指標、特にGHG排出削減目標を抽出する手法を検討した。デザインサイエンスリサーチ手法に基づき、ページレベルのデータセットと評価パイプラインを構築し、テキスト、画像、およびテキスト+画像の組み合わせ入力モダリティを比較した。その結果、Mistral Small 3.2モデルを使用したテキスト+画像モダリティが最高性能（F1=0.82）を示した。視覚的に密なレイ…

Kunj Modh, Varun Patel, Vivek Devani

本論文は、ESG報告書の自動分析のためのAIプラットフォーム「ESG Analytics」を提案する。RAGアプローチを用いてテキスト・表形式データからESG指標を抽出し、FinBERT-ESGで分類、LLMで文脈に応じた抽出を行う。リスクスコアとインパクトスコアの二重評価、グリーンウォッシュ検出機能を備え、透明性とスケーラビリティを向上させる。

Dr.Rachana Saxena, Hashim Khan, Dr.Mohsina Hayat

本論文は、AIが企業のサステナビリティ報告やグリーン会計をどのように変革しているかを批判的に検討する。GRI基準やIFRS S1/S2などの規制枠組みに対応するため、AIによる炭素会計の自動化、環境フットプリント分析、リアルタイム環境モニタリング、AI支援保証などの応用を分析。AIは情報の正確性・適時性・意思決定有用性を向上させるが、データ品質、アルゴリズムの透明性、倫理的リスク、ガバナンスの課題が残る。

Tianyi Ren

本論文は、AIを活用したカーボンフットプリント追跡が、特にScope 3排出量のほぼリアルタイムかつ高解像度な推定を可能にし、グリーン投資の意思決定を変革する可能性を検討する。NLP、IoTテレメトリ、衛星リモートセンシングを組み合わせた手法を整理し、グリーンウォッシュ検出や移行リスクモデリングの強化を示す。同時に、標準化、データ検証可能性、アルゴリズムの透明性、AI自体の環境負荷といった課題を指摘し、相互運用可能なデータ基盤と独立した…

Junying Fan, Daojuan Wang, Yuhua Zheng

本論文は、新興市場におけるESG投資判断を支援するAI駆動型フレームワークFinATGを提案する。FinATGは、ESG報告書やグリーンボンド開示などの英文財務テキストから持続可能性関連情報を自動抽出し、炭素排出データやグリーン投資関係の抽出に優れた性能を示す。実験では、エンティティF1スコア88.5、REL F1スコア80.2を達成し、持続可能性特化データセットでも高い性能を発揮した。

Nadia Mansour

本論文は、持続可能な金融におけるAI、IoT、ブロックチェーンの役割を系統的にレビューし、環境影響の測定・報告・検証（MRV）、物理的・移行リスクの制御、ESG分析とグリーンウォッシュ検出における技術の可能性を明らかにした。情報非対称性や透明性ギャップの解消に寄与する一方、アルゴリズムバイアスやデータガバナンス、規制の遅れなどの課題も指摘。将来の研究課題として影響評価、アルゴリズム透明性、金融安定性への影響を提案している。