論文・プレプリント

Francisco Climent, Pedro Carmona, Alexandre Momparler

本データセットは、欧州のグローバル株式型リテール投資信託を対象に、2020年から2024年までの5年間のデータをRefinitiv Eikonから収集したものである。機械学習を用いてESGスコア（環境・社会・ガバナンス）がファンドのリターン予測に有用かどうかを検証するための変数（リターン、ESGスコア、TER、アルファ、ベータ等）を含む。

Aiting Xu, Senhao Fang, Jiapeng Chen +1

本研究は、社会経済理論（STIRPAT）と適応的ニューラルアーキテクチャ（GSGDN）を統合した炭素排出予測フレームワークを提案。地理的加重回帰で地域依存関係を捉え、スパースゲーティング機構で計算資源を動的配分し、運用時の炭素フットプリントを削減。森林コピュラで不確実性を定量化し、MAPE 6.619%と低炭素運用を達成。高排出・サンプル外シナリオでも優れた性能を示し、炭素ガバナンスの意思決定支援に貢献。

Marco Aurélio dos Santos Bernardes

本研究は、交通脱炭素化のための適応型エネルギー・ステーション（AES）を提案し、限界系統排出量、燃料ライフサイクル炭素強度、卸電力価格、車両制約を統合したステーション配電最適化を実装した。CAISOの1週間の冬季実証では、静的ベースライン比で32.12%のCO2排出削減を達成。ただし、結果は特定週の運用シナリオに限定され、バッテリー生産排出の扱いによりBEVとセルロース系E85の等価性が変わることを明示している。

Hadia Arshad

本レビューは、AIの環境フットプリント（エネルギー消費、水使用、炭素排出、電子廃棄物、レアアース採掘）と気候変動緩和への応用を包括的に分析。データセンター電力消費は2024-25年に415-470TWhに達し、AI負荷は2030年までに46%を占めると予測。一方、AIは2030年までに年間15-40億トンのCO2削減可能性を持つ。

Anh Bui-Tuyet, Nhat Duy Lai, Quyen Hua-Thi-Ngoc

AIはエネルギー転換に二面性を持つ。重工業での生産性向上はエネルギー原単位を下げるが、データセンターの電力需要が増大する。ベトナムの23部門CGEモデルで2035年までシミュレーションし、Green AIはGDPを+1.79%押し上げる一方、Brown AIは消費を0.42%減少させる。ツイン・トランジションはマクロ的には実現可能だが、繊維・皮革など労働集約産業に調整コストが集中する。

Hussain K. Alagele, Nagham Hussein Neama

本研究はOECD3カ国を対象に、経済・ESG・AI要素がエネルギー移行に与える影響をスキル向上を通じて分析。CS-ARDLモデルを用い、2022〜2026年のパネルデータを検証。経済要因は負の影響を与えるが、スキル向上により正に転じ、環境要因は正の影響。AIは負の相関を示すが、ガバナンス要因は経済成長と正の相関。短期的な経済拡大戦略は長期的な環境・社会に悪影響を及ぼすため、統合的戦略が必要と結論。

Guoqun Ma, Zhiyu Qin, Lihao Yao +1

中国の主要穀物生産地域指定政策を自然実験として、農業の炭素排出削減と汚染低減効果をDIDと二重機械学習で検証。政策は排出削減に有効で、作物構造調整と緑色技術進歩が経路であることを示した。

Xiao Xiao, Miaomiao Zhang, Yueyi Wei +1

本研究は、食品サプライチェーンの廃棄物削減と脱炭素化を目的に、許可型ブロックチェーンと適応型モニタリングを組み合わせたグリーンイノベーションフレームワークを提案する。中国の乳製品サプライチェーンでの12ヶ月のパイロット実証により、データ転送量を90.2%、エッジノードのエネルギー消費を85.4%削減し、CO2排出量を34%、食品廃棄物を42%削減した。さらに、リコール対応時間を6.2時間から4.1秒に短縮し、投資回収期間は1.8年、5年…

Tony Newton

本論文は、AIシステムが生態系サービスを提供する一方で、そのインフラが水を消費するという矛盾に着目し、AI–自然相互性ゲートという地域・季節別の全スコープ基準を提案する。この基準は、検証された自然基盤の便益がAIの生態系水負荷を償うかどうかを判定する。データセンターの水補充を例に、AIと環境の相互利益を実現する枠組みを提供する。

Ikhlas Laasri, Vaibhav Shrivastava

本レビューは、農業廃棄物をナノテクノロジーとAIで高付加価値なバイオ刺激剤に変換する「Biostimulants 4.0」パラダイムを検討。酵素加水分解などのグリーン抽出法は合成窒素生産と比較して炭素排出を最大23.2倍削減し、キトサンナノ粒子は成長指標を最大471%向上。AI予測モデルはバイオ刺激剤の有効性を87%の精度で予測可能。さらに、炭素隔離クレジット（最大35ドル/トン）の収益化が商業採用を促進する可能性を評価。

Nisha Shankar, K. Sagar

インド観光企業向けに、AIとブロックチェーンを統合した炭素クレジット取引フレームワークを提案。排出削減進捗係数（Emission Reduction Progress Factor）を導入し、エントロピー最適輸送によるP2P取引と粒子群最適化による戦略的意思決定を支援。高排出企業は取引で利益を得る一方、低排出企業は余剰クレジット販売で市場地位を向上。

Xie, Tengyue

国際再生可能エネルギープロジェクトの緊急意思決定を支援するシステムを提案。構造化指標と非構造化テキストをコンフリクト対応Dempster-Shafer法で融合し、非対称誤分類コストを考慮したケースベース検索でリスクタイプを診断する。13事例の検証でTop-1一致率53.8%（ランダム14.1%）を達成し、コスト行列の摂動に対して頑健。

Michael Addai

本研究は、ガーナ証券取引所上場企業におけるサステナビリティ報告の促進要因と障壁を、AI採用の観点から調査する。AIが報告実務をどう変えるかを探り、新興市場における開示の課題と機会を明らかにする。

Mei Tao, Hongchen Liu

高密度空港の地上混雑とタキシング遅延が航空の持続可能性を制約する中、滑走路・タクシーウェイシステムの多目的最適化手法を提案。CTOT順守、タキシング時間、滑走路負荷の3目的を統合し、ハイブリッドアルゴリズムSSA-SCA-NSGA-IIを開発。北京大興国際空港の実データで検証し、CTOT順守率向上、燃料・CO2排出削減、定時性改善を実証した。

HUAN Jiajia, LIU Jiawen, LIU Guozhong, WEN Fushuan, CHEN Biyun, GUO Shaoqing

本論文は、データセンターの計算負荷の時空間的柔軟性を活用し、電力系統の低炭素運用に参加させるための協調配電戦略を提案する。高精度な動的炭素排出会計手法とノード炭素ポテンシャル信号を用いた二層最適化モデルにより、データセンターと電力系統の経済性と低炭素性を両立する。改良IEEE 39バス系統でのケーススタディにより、提案戦略が省エネ・炭素削減に有効であることを示した。

Nawal Louzi, Mohammad Q. Al-Jamal, Mahmoud AlJamal +2

本研究は、舗装維持管理における炭素排出削減と再生可能エネルギー利用を最適化するため、AnyLogicシミュレーションとグラフベースのマルチエージェント深層強化学習（Graph-MAPPO）を統合した枠組みを提案する。提案手法は、舗装状態、作業員、設備、太陽光発電、蓄電池、炭素排出、予算を統合的に管理し、平均PCIを69.4から78.9へ向上、排出量を58.3 tCO2eに削減、再エネ比率74.6%を達成した。高再エネ環境ではさらに優れた…

Aso Abdullah, Abdullah Omar Yassen, Mohammad Talha

本研究は、アジア・欧州・北米の5,378社のパネルデータ（2015-2024年）を用いて、取締役会の構成が気候ガバナンスの有効性と気候移行パフォーマンスに与える影響を分析。独立取締役や女性取締役の比率が高いほど炭素強度が低く排出削減率が高い一方、CEOの兼任は悪影響。持続可能性委員会がこの関係を強化することを示し、開示指標ではなく実排出量を用いた点が特徴。

Dr. Ayalapogu Ratna Raju, T. Akila, Dr.K Umapathy +3

住宅建設のライフサイクル全体の炭素排出削減を予測するため、多層パーセプトロン（MLP）を用いたデータ中心の枠組みを提案。1,640件の住宅プロジェクトデータを分析し、排出削減レベルを高・中・低に分類。MLPは99.76%の分類精度を達成し、再生可能エネルギー統合と材料再利用が主要な削減要因であることを感度分析で示した。低炭素意思決定を支援するMLPモデルの有効性を実証。

Guillermo Llopis

AI推論サービス（API、チャットツール、SaaS組込AI）はCSRDのスコープ3カテゴリ1に該当するが、標準的な算定方法が存在しない。本論文は、トークン単位の物理推定から支出ベースのEEIOまで4段階の枠組みを提案し、従来のICT業界平均係数より10〜40倍の過大評価を是正する。欧州200人企業の事例で1tCO2e未満を示し、水と炭素のトレードオフも提示。

Fatima Zahra El-Yazidi, H. Mounir

本論文は、太陽光・風力・バッテリー・水素製造を統合したハイブリッドシステムに対し、AIベースの予測エネルギー管理を提案する。機械学習による日次発電予測と強化学習によるエネルギー管理戦略を組み合わせ、再生可能エネルギーの変動性を緩和し、電解槽の連続運転を保証する。モロッコのタルファヤを対象に、実気象データを用いたシミュレーションで有効性を示す。