論文・プレプリント

Michelangelo Misuraca, Luca D’Aniello, Maria Spano

本研究は、Redditの気候変動データ（2018-2026年、91,817コメント）を用いて、再生可能エネルギーに関する社会的表象を階層的喚起法（HEM）と計算手法を組み合わせて分析する。理論に基づく語彙アンカリングとデータ駆動の意味拡張により、表象の中心・周辺・対照的要素を特定し、言説の安定性と変動性を明らかにした。持続可能性コミュニケーション研究に貢献する。

Sharif M, Seker H

都市部のラストマイル物流における電動自転車の充電インフラ最適化のため、文脈認識型マルチエージェント深層強化学習（CAMA-DRL）を提案。配送事業者、充電ステーション運営者、フリートプランナー、環境規制当局の4エージェントが協調し、リアルタイムの需要・電池残量・再生可能エネルギー・交通状況を考慮する。ロンドン都市シミュレーションで、ルールベース比でCO2排出42%削減、フリート稼働率28%向上などを達成。

Vrcelj Z, Sandanayake MS

建設業界におけるAI活用は予測や監視に留まらず、意思決定への変換が重要である。本論文は統治された意思決定変換の枠組みを提案し、34件の研究をレビューした。実証は限定的だが、AI支援の洞察が権威と説明責任を得る条件を理論化している。

Bérard, Cedric

本スナップショットは、39か国72万以上の変電所を対象に、NAM分類フィルターを用いたポートフォリオ配分が5つのベースラインを上回る期待回避損失NPVを達成することを実証。参照セルで全ベースラインを支配し、多重比較補正後も有意。LPと整数解のギャップは小さく、再現性スクリプトを提供。

Jianxun Zhao, Mingxuan Huang, Changqing Tian +1

本研究は、野菜産地のハンドリング工程におけるGHG排出削減を目的とし、感度分析で主要パラメータを特定した上で、深層決定性方策勾配（DDPG）を用いた排出最適化モデルを構築した。マルコフ決定過程としてモデル化し、報酬関数設計によりGHG排出最小化、野菜質量保持率最大化、保管時間短縮の多目的最適化を実現。ケーススタディでは、1000kgの野菜処理で排出量を117.06kg CO2eqから36.63kg CO2eqへ削減しつつ、質量保持率も向…

Bingler J.A.

本論文は、気候関連開示テキストを分析するために特化した言語モデルClimateBertを用いて、企業の気候リスク開示における「安い話」（実質を伴わない主張）と「チェリーピッキング」（都合の良い情報の選択的開示）の実態を調査する。開示の質と戦略的行動を評価する手法を提供し、規制や投資家の監視に示唆を与える。

Zhang Bokai, Chengjie Huang, Xiao Qiang

本研究は、中国上場企業の2012年から2022年のパネルデータを用い、環境裁判所の設立を自然実験として、企業の気候リスク開示への影響を多期間DIDで検証した。結果、環境裁判所の設立は気候リスク開示を有意に促進し、そのメカニズムとして機関投資家の監視強化と評判メカニズムの代替性を明らかにした。

Xiao Qin, Quan Fang, Yuan Virtanen

本研究は、2016年から2025年までの中国A株上場企業を対象に、気候政策の不確実性が企業の持続可能性（ESGスコア）に与える影響を実証分析した。二方向固定効果モデルを用いた結果、気候政策の不確実性は企業の持続可能性を向上させることが示された。この効果は、南部地域、産業政策支援セクター、大企業で特に顕著である。

Jinqi Jiang, Zhijing Wu, guosen zhang +9

廃水処理プラントのGHG排出を予測するMLフレームワークWaterMAPを提案。中国5155プラントの4万件超のデータで検証し、Scope1/2/3排出量を推定。2060年までに9.6〜34.0%の削減可能性を示した。

Mengqi Yuan, Wenfei Zang, Guangchong Chen

中国の省別データ（2012-2022年）を用いて、AIと高品質エネルギー発展（HED）の結合調整度（AHCC）を分析。両者は進展したが、AIは低水準で地域格差が大きく、空間的自己相関が強まっている。技術革新や経済発展はAHCCを促進する一方、環境規制や政府介入は抑制する。デジタルとエネルギー転換の協調政策に示唆を与える。

Michael Padget, Gregg Furie, Dionne Kringos +2

本論文は、医療機関の環境持続可能性を評価するための指標を、品質測定基準に基づいて体系的に評価した初の研究である。温室効果ガス排出量、水使用量、エネルギー使用量、旅行、固形廃棄物の6つの指標を評価し、スコープ1・2排出量、水使用量、固形廃棄物を調整済み患者日数で標準化した最小セットを提案している。

Mehrdad Taghipour, Sina Rostami, Muhammad Bilal

本スコーピングレビューは、手術室の電力消費と炭素排出削減のための技術・運用戦略を体系的に整理し、AI駆動管理システムを含む既存手法を評価する。その上で、運動エネルギー回収の方法論的ギャップを特定し、AI対応のエネルギー回収型スマートフローリングという新たな概念枠組みを提案する。

Rufaizal Che Mamat, Azuin Ramli, M. N. A. Ghani +3

本研究は、住宅建設の4段階（生産、輸送、運用、解体）におけるカーボンフットプリント予測に、ファインツリー回帰とANFISを適用し比較した。2000件のデータを用いた結果、ANFISが全段階で優れた精度を示し、特に運用段階でRMSEが大幅に改善された。持続可能な建設のための効率的な予測ツールを提供する。

Christian‐Oliver Ewald, Yaoyu Li

本研究は、FinBERTによるニュース感情分析とPCA次元削減を組み合わせたテキストベースの枠組みでEU炭素価格を予測する。2020〜2024年の週次データを用い、CNN-LSTMモデルが従来モデルより優れ、RMSEを約33%削減した。深層学習と次元削減の組み合わせが炭素市場予測に有効であることを示す。

Sébastien Houde, Wenjun Wang

中国企業のミクロデータを用いて、AI導入が炭素排出強度を低下させることを実証。効果は大企業、AIハブ所在企業、高炭素強度産業で顕著。エネルギー管理、グリーンイノベーション、在庫効率、生産性向上などがメカニズムとして示唆される。

Can Hankendi, Ayse K. Coskun, Benjamin K. Sovacool

本論文は、AIの炭素排出に留まらず、データセンターのエネルギー消費と環境持続可能性を全システム的に分析する。デンマーク、ドイツ、ノルウェーを対象に、再生可能エネルギーの利用可能性や冷却技術などが環境負荷に与える影響を評価し、AIの環境影響を包括的に捉える枠組みを提供する。

Paul Foulquier, Ryma Haddad, Ali Assem Mahmoud +4

本論文は、機械学習を用いて複雑・高エントロピー合金の設計を効率化し、低炭素エネルギー用途（原子力、高温電解など）向けの保護コーティング開発を加速する。フランスのDIADEMプロジェクトの取り組みを紹介し、AI駆動のPVDプロセスで合金組成と耐食性の関係をモデル化。実験によりその精度と実現可能性を示した。

Adrian Friday, Abdessalam Elhabbash, Ignatius Ezeani +3

本巻は、2026年9月に英国ランカスター大学で開催された低炭素コンピューティングに関する国際ワークショップの論文集である。炭素計測・報告、持続可能なソフトウェア工学、省エネルギー計算、カーボンアウェアシステム、ハードウェアの長寿命化、組み込み炭素、循環型コンピューティング、持続可能なAIなど、コンピューティングに伴う温室効果ガス排出削減に関する幅広いトピックを扱う。査読付きの論文とライトニングトークの抄録が収録されている。

Yao Lv, Jincheng Mu, Kanglei Du +2

本研究は機械学習を用いて再生骨材コンクリートの配合設計を最適化し、炭素隔離能力を最大化する手法を提案する。低炭素設計と炭素固定の両立を目指し、建設分野の脱炭素に貢献する。

Ye Duan, Minghan Yang, Zhaowei Hou +3

中国の19都市圏（2006-2023年）を対象に、空間統計と機械学習（ランダムフォレスト、SHAP）を組み合わせ、炭素排出の時空間パターンと要因を分析。産業構造と経済発展が主要因で、5つの発展タイプを特定し、EKC分析により段階別のガバナンス戦略を提案。