論文・プレプリント

Kotak, Bhavin

GitOpsパイプラインのデプロイを炭素強度予測に基づき低排出時間帯へ遅延させるCarbonGateを、英国NESO炭素強度APIの12か月実データで事前登録評価した。4時間上限の予測ベース遅延は平均排出を4.80%（95%CI 4.17–5.43%）削減し期限違反はゼロだったが、事前登録した5%基準は含むため主仮説は不確定、v1の23%主張は棄却された。完全予見オラクルは7.33%、静的閾値は効果なし、予測誤差増大で便益消失、100倍…

Yong-Jing Gao, Jing Tang, Amizawati Mohd Amir +2

中国A株上場企業2014〜2023年を対象に、AI投資と気候リスク開示の具体性の関係を検証。AI投資は具体的で検証可能な情報を含む開示の割合と正に関連するが効果は小幅。この関連は主に「具体的開示を行う企業になる確率」の上昇を反映し、既に具体開示を行う企業では割合は有意に増えない。アナリストの注目と物理的気候エクスポージャーがこの関連を強める。

Yi-Ke Chen, Yu-Heng Cheng, Xi-Yuan Zhou +1

電力市場と排出量取引制度の結合により生じる非定常性と複雑なコスト構造に対し、履歴データ不要のゼロショット戦略入札エージェントPSAを提案。LLMベースの二層推論（DLR-CoT）で物理コスト計算と戦略判断を分離し、ルール検証で経済的実現性を担保する。フィードバック駆動の文脈精緻化（FDCR）で学習なしに適応。IEEE14バス系統実験で100%の約定率と固定マークアップ比約15%の利益改善、炭素価格ショック下でも安定動作を確認した。

Insyirah Putikadea, Ambar Kusumaningsih, Cantika Sari Siregar +2

本論文は、環境管理会計（EMA）における炭素会計へのAIデータ駆動型手法の応用をレビューする。PRISMAフレームワークとScopusの文献計量・テーマ分析により、機械学習・ビッグデータ・ブロックチェーン・データ駆動型会計枠組み・炭素管理システムの5類型を整理。AI統合により事後的な炭素報告から、運用・戦術・戦略各層の意思決定支援を伴う適応的炭素ガバナンスへ移行しつつあると結論づける。

Sha-Sha Chang, Yi-Jia Liu

中国上場企業を対象に、テキストマイニング手法を用いて気候リスク開示の内容と企業のエネルギー効率との関係を分析した研究。開示テキストの質・量が実際のエネルギー効率や脱炭素パフォーマンスとどう結びつくかを定量的に捉える試み。開示の「形式化」と実効性の乖離を検証する点に意義がある。

Huan Chen

中国のカーボンニュートラル目標を背景に、広東省の上場製造企業3社（美的・格力・TCL）の年報と政策文書を分析し、AIがグリーン規制対応コストを競争優位へ転換する仕組みを検討した研究。AIによるエネルギー予測・工程最適化が廃棄削減と効率向上をもたらし、グリーン工場との統合が納期・トレーサビリティ改善を通じて受注や価格プレミアムにつながることを示す。効果はR&D・データ資源・組織調整力に依存し、美的南沙工場で営業コスト23%減・生産効率36…

Yichen Wu, Shanyue Jin

中国A株上場企業の2009〜2023年パネルデータを用い、Word2VecとTF-IDFを組み合わせた企業レベルの気候リスク開示（CRD）指標を構築。CRDがESGパフォーマンスと有意に正相関することを示し、グリーンイノベーションとメディア・アナリストの外部ガバナンスがこの関係を正に調整することを明らかにした。規制当局の開示枠組み設計と企業のSDG13対応に実務的示唆を与える。

Hasnain Ahmad Saddiqi, Nasser Ahmed Al-Azri, Muhammad Abdul Qyyum

本論文はAIサロゲートモデルを用いて世界のLNG運搬船隊の温室効果ガス排出を定量化し、標的型の脱炭素化経路を検討する。船隊全体の排出把握と効率的な削減策の特定を両立させる手法を提示し、海運ロジスティクスのクリーン化に貢献する。

Zeyu Wang

本論文は、炭素データ提供企業ClimatiqのAI炭素計算能力が、Celonisプラットフォームを介して顧客企業thyssenkrupp Rasselsteinの輸送・調達プロセスにどのように組み込まれ、Scope 3排出削減ポテンシャルの特定を支援するかを分析する。Climatiqは物理的排出を直接変えるのではなく、断片的な輸送データをkgCO2e情報資産に変換し、ERP/TMSやプロセスインテリジェンスに埋め込むことで意思決定変数化…

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。