論文・プレプリント

Siddique M.A.

本論文はESG開示情報を用いて機械学習・深層学習モデルにより企業の炭素リスクを予測する可能性を検証。予測モデルの精度比較を通じて、ESG開示が炭素リスク評価に有効であることを示唆。

Petri M.

本研究は、ESG報告におけるグリーンウォッシュを緩和するためのAIツールの有効性を比較分析する。異なるAI手法の適用結果を検討し、開示の信頼性向上に寄与する知見を提供する。

Peng C.

本論文は、都市下水処理プロセスからの温室効果ガス排出監視のための新しい時空間デュアルチャンネル注意ゲートマンバモデルを提案する。このモデルは、注意機構と状態空間モデルを活用して排出データの時空間パターンを捉える。

Luo X.

本論文は、CF-EEMD-LSSVRという機械学習モデルを用いて鉛製錬システムからの温室効果ガス排出量を評価・予測する手法を提案している。このモデルは複雑な排出データのパターンを捉えることで、高精度な予測を実現する。鉛製錬業界における排出管理と削減戦略の策定に貢献する。

Teri Grimmer, Wookyoung Kim, Harim Jung +1

本研究は、資源制約のある博物館においてAIがESG報告をどのように強化するかを検討。リソース・ベースド・ビューとダイナミック・ケイパビリティ理論に基づき、AI対応ESG報告を戦略的組織能力として概念化。東アジアの博物館の事例研究と米国の博物館の定量分析を組み合わせ、AIによるESG報告アーキテクチャを提案。

Joseph Agossa

本論文は、ナイロビ証券取引所上場企業の年次報告書・統合報告書・サステナビリティ報告書（2010-2024年）から構築された、文書レベルでのESG開示分類データセット「KenyaESG」を紹介する。環境・社会・ガバナンスの3軸それぞれに対し、3,900文の微調整セットと100文の評価セットを提供し、高いアノテーター間一致率を達成した。特に、キーワードベースのフィルターと単一レビューによるラベル付与手法を採用し、OCR劣化やスワヒリ語を含む…

Warit Attharat, Kritsada Puangsuwan, Supattra Puttinaovarat

本研究は、教室の照明のオン/オフ状態を深層学習（CNN）とGISで検出し、リアルタイムに電力使用量と炭素排出量を可視化するウェブアプリケーションを提案。高い分類精度を確認し、教育機関の持続可能性管理に貢献する。

Zhiyong Wu, Yun Qiao, Youren Ma

本論文は、ASEAN地域の建物の省エネルギー性能を評価するためのAI・機械学習を活用した標準的枠組みを提案する。Energy Use Intensity（EUI）や気象データなどを統合し、従来の静的モデルより高精度なエネルギー削減量の定量化を実現する。商業・公共・複合用途の建物に適用可能で、グリーンファイナンスやデジタルMRVシステムとの連携も視野に入れている。

Yu Xing, Siyuan Zou, Guohua Liu

本論文は、中国7つの地域パイロット炭素市場における価格予測のための機械学習アンサンブルフレームワークを提案する。XGBoost、LightGBM、Random Forestを加重統合し、多様な説明変数を用いて高い予測精度（R² 0.92超）を達成。排出枠売却タイミングや洋上風力のコスト評価など実務応用も示し、断片化された炭素市場における情報構造不確実性の管理に貢献する。

Zesen Wang, Lijuan Lan, Yonggang Li +1

本論文は、カーボン排出時系列データの不足を解消するため、TriHead-GANというTransformerベースの敵対的生成ネットワークを提案。トリプルヘッド識別器が分布の真正性、変数間依存関係、時間的平滑性を同時に監視し、合成データの品質を向上。中国・米国の公共データセットで高い性能を示し、下流の予測精度も改善。

Xin-song Ma, Ren-wei Zhang

本研究は、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いたマルチスケール適応モデルを提案し、炭素価格の予測を行う。炭素市場における価格変動の複雑なパターンを捉える能力を示す。

H. Liao, Chang-Yi Kao, K. Ang

スマートファブ向けSSbDフレームワーク：ゼロトラスト環境でプロフェッショナルプロキシが稼働。FMLとTEEにより、データ主権を維持しつつCBAM等の規制遵守を自動化する5段階リレー方式を実装。半導体サプライチェーンのガバナンスボトルネック解消に貢献。

Na Du, Baoyi Liu, Ao Gong +4

深層強化学習を用いて、炭素回収・貯留と炭素取引を組み込んだ地域統合エネルギーシステムの最適運用手法を提案。動的な炭素価格変動に対応可能で、経済性と環境性を両立する。シミュレーションによりコスト削減と排出削減効果を実証。

Huan Liu, Shaojun Bai

本研究は企業のESG報告書に多次元テキスト分析を適用し、ESGパフォーマンスの高い企業が特有の言語パターンを示すかを検証する。NLP手法を用いて開示テキストの質と企業業績の関係を明らかにし、サステナビリティ評価への応用可能性を示す。

Zhaoshuai Dang

本データセットは、中国の湖北省、広東省、北京市、上海市の地域炭素市場の価格データを収録。AMST-Pyraformerと呼ばれるマルチスケール時系列モデルを用いた炭素価格予測に使用される。多変量・単変量予測実験に対応。

Ahmed A. A. Abdel-Wareth, Ahmed A. Ahmed, Mohamed O. Taqi +2

気候変動と資源枯渇の中で、畜産の持続可能性向上にAI（機械学習、センサー技術等）が果たす役割を体系的にレビュー。温室効果ガス削減、飼料効率改善、疾病予防、福祉向上などへの応用を整理し、データ駆動型農場管理の可能性と課題を提示する。

Han-Teng Liao, Chang-Yi Kao

CBAM（国境炭素調整）の施行に向け、グローバル半導体・石油化学バリューチェーンにおけるデータ主権と規制透明性の両立を図る。国際データスペース（IDSA）フレームワークを基盤に、SBTiやSafe-and-Sustainable-by-Design（SSbD）要件を統合したRegTechアーキテクチャを提案。台北・ペナン回廊を事例に、デジタルプロダクトパスポート（DPP）とAgentic AIによる自律コンプライアンスが、グリーンファイ…

Qina Zhu, Shanshan Jiang, A. Du

2010-2022年の中国A株企業2630社のデータを用い、AIがESGパフォーマンスを向上させることを実証。情報処理理論に基づき、グリーンイノベーション率向上、価格設定力向上、代理コスト低減の3チャネルを通じたメカニズムを解明。技術集約型・非高汚染・競争激しい産業で効果が顕著であり、外部資本市場の融資環境が効果を強化する。

K. Umer, Sajjad Ahmad, I. Raisani +5

本研究は、AIを活用した金融と持続可能なパフォーマンスの関係における透明性の影響を検討。アンケート調査に基づき、透明性がAI金融の持続可能性への正の影響を強化することを示す。AIガバナンスとサステナブルファイナンスの実践に示唆。

Wenze Wu, Mei Sun, Mark Goh

本研究は中国A株製造企業の年次報告書のテキスト分析により、サプライチェーンデジタル化（SCD）と企業のグリーン移行（CGT）の指数を構築し、SCDがCGTを有意に促進することを実証した。メカニズム分析では、グリーン継続的イノベーション、サプライチェーン安定性、資金調達制約が媒介効果を持つことを示した。また、気候政策の不確実性が低い地域やグリーンファイナンス改革実験区、国有企業で効果が顕著である。