GX・脱炭素 論文ハブ

論文・プレプリント

arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。

要約は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典に基づいて行ってください。

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種別:全種別プレプリントジャーナル学会データセットレポート
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1203 件中 1–20 件

査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026#AI×ESGDOI

中小企業のための生成AI:任意サステナビリティ報告への実践的入門ガイド

Generative AI for SMEs: A Practical Introductory Guide to Voluntary Sustainability Reporting

Mikko Vesterinen, Kirsi Knuuttila

Interreg NPAのSustainable SMEsプロジェクトが作成した実務ガイドブック。中小企業が生成AIを活用し、任意のサステナビリティ報告書作成の負担を軽減する方法を紹介する。報告枠組みへの対応を支援する入門的資料である。

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🌍 ENジャーナルNew University of Lisbon's Repository (New University of Lisbon)2026#AI×ESG

財務指標を超えて:企業早期警告システムにおけるESG開示—ロジスティック回帰・ランダムフォレスト・SHAP解釈性を用いた機械学習アプローチ

Beyond Financial Ratios: ESG Disclosures in Corporate Early Warning Systems: A Machine Learning Approach Using Logistic Regression, Random Forest, and SHAP Interpretability

Brandon Seichal

財務比率に加えESG開示情報を企業の早期警告(倒産・財務危機予測)モデルに組み込む修士論文。ロジスティック回帰・ランダムフォレスト・SHAP解釈性を用い、ESG情報が予測精度に寄与するかを検証する。ESG開示の非財務情報としての実用価値を示す試み。

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🌍 ENジャーナル2026#AI×ESGDOI

機械学習とデータフュージョンによるSentinel-5P TROPOMIダウンスケーリングを用いた施設規模炭素フットプリント推定

Facility-scale carbon footprint retrieval using Sentinel-5P TROPOMI downscaling via a machine learning and data fusion approach

Oualid Yahia, Alaa Eddine Mazouz, Van-Tam Nguyen +1

Sentinel-5P TROPOMIの粗い空間解像度を克服するため、データフュージョンと機械学習回帰を組み合わせ、250m解像度でCH₄・CO₂の炭素フットプリントを推定する手法を提案。MODIS・Sentinel-2・ERA5を入力にXGBoost等4モデルを比較し、XGBoostが最良性能(XCH₄ R²=0.85、XCO₂ R²=0.89)を達成。スコットランドの製油所停止事例で濃度低下を捉え、施設単位モニタリングの有効性を実証…

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査読済み論文🌍 ENジャーナルInternational Journal of Advanced Research in Science Communication and Technology2026#AI×ESGDOI

AIカーボンフットプリント計算機

AI- Carbon Footprint Calculator

Snehal Yadav Pradnya Thombare, Payal Shendage Sharvari Yevale

電力使用・交通・食習慣・生活行動などのユーザー入力データをAIで分析し、個人や組織の二酸化炭素排出量を推定するシステムを提案。排出係数とインテリジェント分析を組み合わせ、排出量の多い活動を特定し、削減に向けた個別提案を提示する。エコ実践前後の比較や経時的なフットプリント追跡も可能とし、環境意識向上と持続可能な生活を促す。

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルSustainability2026#AI×ESGDOI

気候政策ガバナンスにおける人工知能:証拠の限界、持続可能性リスク、制度的セーフガード

Artificial Intelligence in Climate Policy Governance: Evidence Boundaries, Sustainability Risks and Institutional Safeguards

魏通

気候政策におけるAI活用の121文献を構造的にレビューし、情報生成から実際の政策行動・成果への移行がなぜ困難かを検討。排出モニタリング、ターゲティング、炭素市場、気候金融では検証基準が課題ごとに異なり、技術性能から政策成果は推測できないと指摘する。信頼できる情報・実行可能な行動・権限と検証可能性・ワークフロー全体の説明責任という4つのガバナンス基準を提示する。

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🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルSpringer eBooks2026#AI×ESGDOI

年次報告書評価にChatGPTを(まだ)使うべきでない理由:サステナビリティ評価からの証拠

Why You Should Not (Yet) Use ChatGPT for Evaluating Annual Reports: Evidence from Sustainability Evaluations

A. Oehler, Charlotte Neuss, Matthias Horn

年次報告書のサステナビリティ評価にChatGPTを利用することの妥当性を検証した研究。LLMによる評価は現時点では信頼性・再現性に課題があり、実務での安易な活用に警鐘を鳴らす。AI活用と人的検証の併用が示唆される。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルSystems2026#AI×ESGDOI

実質的なサプライチェーンESG開示とグリーン経営革新:中国上場企業からのシステムズ・ガバナンス視点

Substantive Supply Chain ESG Disclosure and Green Management Innovation: A Systems Governance Perspective from Chinese Listed Firms

Xinning Song, Yarong Liu, Guanjie Cao +1

中国A株上場企業の2016〜2024年のESG報告書を対象に、大規模言語モデルDeepSeekを用いてサプライチェーンESG記述を文単位で実質的內容と修辞的內容に分類し、実質的開示指数(SSD)を構築した。SSDはグリーン経営革新(GMI)と正の関連を示し、環境バックグラウンドを持つ経営者が多い企業や女性CEOの企業で関連が強く、経営者の過信が強い企業では弱いことが明らかになった。開示研究の測定手法を拡張し、規制評価を「開示の有無」から…

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🌍 ENジャーナルAdvances in computational intelligence and robotics book series2026#AI×ESGDOI

Green Bytes and Accountable Futures: A Digital Sustainability Integration Model for AI-Enabled Reporting and Forensic Assurance

Samriti Mahajan

ICTの生産・運用・廃棄段階でのエネルギー・水・炭素・社会的コストと、サービスによる削減効果の相互関係を整理し、グリーンバイデザインのデジタル基盤、AI活用のサステナビリティ報告、フォレンジック保証、包摂的ガバナンスを統合するDSIMモデルを提示する。デジタル化は効率性の主張だけでは評価できず、システム境界・ベースライン・普及パターン・リバウンド効果に依存すると論じる。AI報告は適時性とトレーサビリティを高め異常検知を速める一方、バイア…

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルJournal of risk and financial management2026#AI×ESGDOI

気候リスク・グリーンファイナンス・企業の低炭素転換の連関:文献計量とトピックモデリングによる分析

Linking Climate Risk, Green Finance, and Corporate Low-Carbon Transformation: A Bibliometric and Topic Modeling Analysis

Xue Lei, Jian Xu, Shanshan Yue +1

2015〜2025年のWeb of Science論文1369本を対象に、文献計量とトピックモデリングを組み合わせ、気候リスク・グリーンファイナンス・企業の低炭素転換の3テーマの接続状況を分析したレビュー。2021年以降に急増し中国発の研究が多い。約半数がグリーンファイナンスと企業転換を結びつける一方、気候リスクとグリーンファイナンスを結ぶ研究は約5%にとどまる。企業転換からリスク露出・資金調達コストへのフィードバックが今後の有望な研究…

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査読済み論文🌍 ENジャーナルJournal of Business Insight and Innovation2026#AI×ESGDOI

FinTech活用型気候インテリジェンスが持続可能な投資判断とグリーン資本配分に与える影響

The Impact of FinTech-Enabled Climate Intelligence on Sustainable Investment Decisions and Green Capital Allocation

Hira Sarfraz, Shakir Majeed Khan, Saadia Bakhtawar +1

FinTech・AI・ビッグデータを活用した気候インテリジェンスが、持続可能な投資判断とグリーン資本配分にどう影響するかを300名の金融専門家調査で分析した研究。気候インテリジェンスは持続可能投資判断(β=.52)とグリーン資本配分(β=.47)を有意に正に予測し、両者は強く相関(r=.61)した。ただし報告された数値は人工的に生成された例示であり、実データでの検証が今後の課題と明記されている。

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルJournal of Mathematical Finance and Risk Management2026#AI×ESGDOI

持続可能な金融の文脈におけるESGリスク管理へのFinTech活用に関する考察

Reflections on the Application of FinTech in ESG Risk Management under the Background of Sustainable Finance

Jie-Qiong Li

持続可能な金融の拡大に伴い、ESGリスク管理は金融機関の与信管理の中核となっている。本稿はビッグデータ・ブロックチェーン・AIといったフィンテックが、定量評価・動的モニタリング・閉ループ管理を通じてESGリスクガバナンスの精度を高め得ると論じる。一方でデータ品質の格差、アルゴリズムの構造的バイアス、評価枠組みの標準化不足、規制の遅れといった実装上の障壁を整理し、中国の金融機関向けに標準化・デジタル化されたESGリスク管理体制の構築方策を…

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査読済み論文🌍 ENジャーナルNexusSDGs2026#AI×ESGDOI

人工知能がサステナブルファイナンスとESG報告実務に与える影響に関する研究:学際的テーマ分析

A study on impact of artificial intelligence on sustainable finance and ESG reporting practices: An interdisciplinary thematic analysis

Pooja Hiremath, Smita P. Nadiger, Anushree D. Kini

Scopus収録の査読論文55本をatlas.tiで質的にテーマ分析し、AIがESG報告とサステナブルファイナンスに与える影響を整理した研究。AI能力、ESGデータ品質、報告の透明性、倫理的ガバナンス、規制枠組みの5テーマを抽出し、AIによるデータ品質・透明性の向上が投資家信頼と責任ある金融判断を支えるという概念枠組みを提示する。実証検証ではなく文献統合に基づく点が限界。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルElectronic Markets2026#AI×ESGDOI

生成AIはサステナビリティ報告をどう変えるか:アクション・デザイン・リサーチからの知見

How generative AI reshapes sustainability reporting: Insights from an action design research study

Niclas Brune, Miriam Gräf, Philipp Walter +1

本論文は、生成AIをサステナビリティ報告ワークフローに組み込み、組織のセンスメイキングを支援・変容させる設計を検討したアクション・デザイン・リサーチである。SME向けのGenAI報告アシスタントを開発・反復改善し複数事例で評価した結果、情報構造化や文脈的助言により認知的障壁を下げる支援効果に加え、新たな視点の提示や人間とAIの共同解釈を通じてセンスメイキングを能動的に触発する効果が示された。一方で、AI出力がユーザーの関与の深さを減じ、…

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🌍 ENジャーナルZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026#AI×ESGDOI

補足データセット:AIサステナビリティ報告プラットフォームの初期商業化準備度監査

Supplementary Dataset for: Auditing Early-Stage Commercialization Readiness of an AI Sustainability-Reporting Platform

Linda Kusumaning Wedari, Aryo Bismo, Elsa Anggreni +3

AIを活用したサステナビリティ報告プラットフォームの初期商業化準備度を監査した研究の補足データセット。定量値、エビデンス格付け、再構築した実現可能性スコア、感度分析、DVF比較、市場エビデンス照合を収録する。透明性・再現性・検証を目的とするが、元の内部記録は非公開。

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査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルBatteries2026#AI×ESGDOI

LFPおよびNMC811電池セルのcradle-to-gate炭素フットプリントのLightGBM予測に向けた会計ガイド付きデータ拡張

Accounting-Guided Data Augmentation for LightGBM Prediction of Cradle-to-Gate Carbon Footprints of LFP and NMC811 Battery Cells

Zhihao Xu, Haoyang Li, 彭颂先 +3

LFPおよびNMC811パウチセルのcradle-to-gate炭素フットプリントを、会計原則に基づくデータ拡張とLightGBMで部品別に予測する枠組みを提案。公開インベントリに±10%摂動やゼロ入力等を加え拡張し、合成テストセットでR2=0.9991を達成。入力スケーリング時も拡張によりR2が-1.94から0.83へ改善し、在庫ドメイン内での代理モデル整合性向上を示す。ただし直接計算や線形回帰への優位性は未確立と明記。

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🌍 ENジャーナルInternational Conference on Educational Technology, Language and Technical Communication (ETLTC)2026#AI×ESGDOI

AI活用ESG報告システム:グリーンウォッシュ2.0の検出と統治のためのフレームワーク

AI-Enabled ESG Reporting Systems: A Framework for Detecting and Governing Greenwashing 2.0

Gurazada Himaja Veda Sri, Hamsika Madanu, Chatrathi Sri Lakshmi Kaumudi +4

AI・ML・NLP・ビッグデータがESG報告に組み込まれることで、効率化と同時にAI生成開示がもっともらしく見えつつ不完全・誤導的な情報を含む「グリーンウォッシュ2.0」のリスクが生じる。本論文はAI活用ESG報告をデジタル化・自動化、分析・診断、エージェント型・予測型ESGの3段階で概念化し、データ来歴・人間検証・監査可能性・開示責任・内部通報・規制監督を結ぶ統治フレームワークを提案する。既存の開示枠組みは人間作成の報告を前提としてお…

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査読済み論文🌍 ENジャーナルFinance research letters2026#AI×ESGDOI

企業のAI開示とESGパフォーマンス:報告された実装と将来展望ナラティブの比較

Corporate AI Disclosure and ESG Performance: Comparing Reported Implementation with Prospective Narratives

Yunhan Wang, Yichi Liu

企業が開示するAI活用の実装状況と、将来展望として語られるナラティブを比較し、ESGパフォーマンスとの関係を分析する研究。実際に報告されたAI導入と期待先行の言説の乖離を明らかにし、開示の実質性を問う。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルAcademic Research Journal of Science and Technology (ARJST)2026#AI×ESGDOI

AIによる個人カーボンフットプリント・トラッカー

AI-Based Personal Carbon Footprint Tracker

Jogi John, Janhvi Mahakulkar, Harsh Sharma +3

個人の日常活動を記録し、排出係数を用いてkg CO₂eを算定・集計するWebプラットフォームの設計と試作を提示。React/PHP/MySQL構成にGroq API経由のLLMを組み込み、カテゴリ別結果と個別助言を提供する。10名・14活動のパイロットでは合計112.51 kg CO₂e、消費カテゴリが53.3%を占め、手計算との一致も確認した。ただし小規模・短期・試算係数であり、予測やクラスタリングは未検証の拡張提案に留まる。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルInternational Journal of Research in Management2026#AI×ESGDOI

サプライチェーンにおけるインテリジェント炭素管理:Scope 3排出量における人工知能の役割のマッピング

Intelligent carbon management in supply chains: Mapping the role of artificial intelligence in Scope 3 emissions

Manisha Maddel, Trupti Joshi, Padmashree Chandak

本論文は、AIを活用したサプライチェーンの炭素管理に関する研究動向を文献計量分析で整理した。Dimensionsから320件を抽出し、VOSviewerで共起・共著・引用・書誌結合分析を実施。AI・持続可能なサプライチェーン管理・環境パフォーマンスの交差点で研究が発展し、排出削減、予測分析、サプライチェーン透明性が主要テーマであることを示す。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルJournal of Innovation and Development2026#AI×ESGDOI

AI活用による気候・環境ESG保証:デジタル監査証拠、保証品質、ガバナンスに関する系統的文献レビュー

AI-Enabled Climate and Environmental ESG Assurance: Digital Audit Evidence, Assurance Quality and Governance A Systematic Literature Review

Fu-Rong Zhang

気候・環境ESG報告の保証業務にAIがどう寄与するかを2020〜2025年の19研究でレビュー。衛星観測、NLP抽出開示、Scope 3データ、ブロックチェーン記録などがデジタル処理可能な監査証拠を生み出し、保証の証拠構造を変えつつあると示す。保証品質は特性・能力・内容・裏付けの「4つのC」で決まり自動化だけでは不十分と論じ、Evidence-to-Assurance-to-Governance枠組みを提示する。

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