論文・プレプリント

Pablo Catret Ruber, David Garcia-Rodriguez, Domingo Jose Iglesias Fuente +3

本論文は、機械学習モデルを用いてICOS観測サイトにおける温室効果ガス（GHG）濃度を予測する手法を提案する。生態系タイプごとに特化した分析を行い、予測精度を向上させる。気候変動モニタリングと炭素会計への応用が期待される。

Kozol E.

本論文は、サステナブルファイナンス分野におけるAIの活用、特にESG評価を基盤とした金融商品の設計や投資意思決定への応用について論じている。AIによるESGデータ分析やスコアリングが、グリーンボンドやサステナビリティリンクローンなどの金融商品の開発にどのように寄与するかを検討する。

Liu Q.

本論文は、AI駆動のデジタルツイン技術を用いて空港のエネルギー消費を最適化し、ネットゼロ目標達成を目指すケーススタディを提示している。AIとシミュレーションを組み合わせることで、運用効率向上と炭素排出削減の可能性を示す。

Bingwen Zhao, Luchan Xu, 郑振海 +2

本研究は、SSA-LSTMハイブリッドモデルを用いて地域暖房システムの熱負荷と電力負荷を高精度に予測し、炭素会計と3つの政策シナリオの下で炭素ピーク時期と排出削減ポテンシャルを評価した。その結果、中程度および理想的な改修シナリオでのみ2023-2024暖房期に炭素ピークを達成し、2031-2032年までに累積削減量138.19トンおよび254.2トンを見込む。家庭用熱量計が全体削減の28%を占める。

Dimitris Bakalbasis, Dimitris Karadimas, Anastasia Vassilakopoulou

本論文は、CCSバリューチェーン全体の統合的監視・訓練・運用支援を目的としたインダストリアルメタバースプラットフォーム（COREuプロジェクト）の設計・実装・初期検証結果を報告する。デジタルツイン、AI分析、IoTモニタリング、AR/VR/MRインターフェースを統合し、CO₂モニタリングダッシュボードやVR操作ウォークスルーを開発した。Prinos貯留サイトの地震ベースラインデータセットを統合し、実運用への応用可能性を示した。

Abdul-Hussein Aziz A, Abbas IT

本研究は、ハイブリッド多集団カッコー探索（HMPCS）アルゴリズムとLSTM・LightGBMなどの機械学習モデルを組み合わせて太陽光発電予測精度を向上させる手法を提案。実験では、HMPCS最適化によりRMSE 0.139、R² 0.93を達成し、ベースライン比で誤差23%削減。再生可能エネルギー予測とスマートグリッド応用への可能性を示す。

Louzada RO, Silva RHd, Correia SAC +6

UAV-LiDARと機械学習を用いた炭素貯留量推定では、空間的自己相関を無視したバリデーションが精度を過大評価することを実証。ブラジルのサバンナで98通りのシナリオを検証した結果、単一分割では見かけ上の精度が高いが、複数の空間分割では予測力がほぼゼロに低下。バリデーション戦略が精度評価の主要因であることを示唆。

Suryawinata, Bonny, Darmadi, Herru, Mansuan, Melki

本論文は、生成デザイン（GD）手法を用いた建物エネルギー消費、日射、温熱環境最適化に関する系統的文献レビュー（2019-2025年、47編）である。Rhino/Grasshopperと多目的遺伝的アルゴリズムが主流（87.2%）だが、GANや機械学習サロゲートモデル（17%）が急速に普及。熱帯・亜熱帯気候への適用が僅か8.5%と地理的偏在を指摘。

Feiyu Cai, Jing Qiu, Yi Yang +4

本論文は、電力系統の脱炭素化に向けて、深層学習と大規模言語モデル（LLM）ベースのマルチエージェントシステムを組み合わせたプロアクティブな時空間カーボン応答フレームワークを提案する。前日ノーダルカーボン強度（NCI）を高精度に予測し、地理的に分散可能な負荷（GDL）を活用したスケジューリングモデルにより系統排出を削減する。IEEE 33母線システムでのシミュレーションにより、1時間のカーボンスケジューリング遅延短縮で30%以上の排出削減…

Zheng Liang, Li Shenshen, Hu Xuefei +2

本データセットは、2019年から2024年までの北京及び周辺地域の月次0.01度分解能の炭素排出予測と不確実性推定を提供する。弱教師ありニューラルネットワーク（CCFI-Net）を用いて、リモートセンシング、気象、人間活動のプロキシ変数を統合し、粗い解像度のMEICインベントリからダウンスケーリングした。これにより、都市排出パターン、ホットスポット、季節変動の分析が可能となる。

(著者不明)

本論文は、双方向時間畳み込みネットワークと外生変数拡張手法を組み合わせた時系列モデルを提案し、炭素市場価格の予測精度向上を目指す。機械学習手法と炭素価格予測の実務的課題を融合した点が特徴。

Hu B.

本論文は、排出量取引制度（ETS）に対する態度、人工知能（AI）の受容、気候起業家精神、および持続可能なパフォーマンスの間の関係を実証的に調査する。AIを活用した分析手法により、これらの変数間の因果関係や相関を明らかにし、気候変動対策におけるAIの役割を評価する。研究結果は、政策立案者や企業がETSの効果を高め、持続可能な成果を促進するための示唆を提供する。

Mishra L.

本論文は、ESG説明責任を簡素化するための文書質問応答（DocQA）システムを提案する。ユーザーはESG関連文書に対して自然言語で質問し、正確な回答を得ることができる。これにより、ESG報告やコンプライアンスの効率が向上する。

Ritu Gaur, Archana Jain, Deepak Kumar Gupta +3

本論文は、大規模言語モデル、地理空間API、知識グラフを組み合わせて、不動産評価に気候物理リスク（洪水、熱ストレスなど）を組み込むフレームワークを提案する。文書理解からリスクスコアリングまで4層のアーキテクチャを構築し、実験では抽出精度5-8%向上、評価誤差10-15%低減を達成。グリーンモーゲージやESG報告への応用が期待される。

Kateryna Chekriy, Rüdiger Kiesel

本論文では、最先端の自然言語処理を用いて企業のネットゼロ移行計画の表明と実施を評価した。取得した移行関連データを活用し、ベイジアンネットでネットゼロ予算の確率と移行計画の評価を組み合わせ、過去の排出削減努力と将来計画を反映した確率を算出。多業種データセットの分析では、調整後確率が多くの企業で低下し、気候パフォーマンスの劣化や気候シナリオの悪化を示唆した。

Guowei Wu, Manxuan Mao, Jie Zhi +4

本研究は、広東省の県レベルにおける農業炭素排出の時空間パターンと影響要因を解明した。2000年から2022年にかけて、排出量は22.9%減少し、高排出地域は西部・北部に集中していた。ランダムフォレストとSHAPを用いた分析により、耕地面積、肥料・農薬使用量、農業機械出力、第一次産業GDPが主要な駆動要因であり、都市化は負の関連を示した。これらの知見は地域別の低炭素農業政策の策定に貢献する。

Damrongsak Naparat, Erboon Ekasingh

本論文は、企業のSDG（持続可能な開発目標）に関する主張の信頼性を評価するためのエージェンティックAIフレームワークを提案する。サステナビリティ報告書を分析し、主張と実際の取り組みの整合性を自動的に検証する。これにより、グリーンウォッシングの検出や開示の質向上に貢献する。

Rüdiger Otto, Juan José García‐Alvarado, Elena Rocafull +6

カナリア諸島の森林炭素マッピングを初めて高解像度で実施。航空機レーザー、衛星データ、気候変数を組み合わせ、機械学習で炭素密度をモデリング。特に湿潤なローレル林で高い炭素密度を確認し、構造特性と水分利用可能性が主要なドライバーであることを示した。

Yuanyi Niu, Liang Zheng, Yajuan Chang +7

本論文は、温室における赤色と青色の補光をインテリジェントに制御するシステムを提案し、光合成効率と炭素フットプリントのバランスを図る。AI/機械学習を用いて光環境を最適化し、エネルギー消費と農作物の成長を両立する手法を開発。実験結果により、通常の照明制御と比較して炭素排出量を削減しつつ収量を維持できることを示す。

Shi Zheng, Min Xu, Ziyu Fu +5

本研究は、グリーンデータセンターの運用最適化に安全制約付き深層強化学習（DRL）を適用。再生可能エネルギー、系統電力、蓄電池、冷却負荷、計算負荷を協調制御し、制約付きマルコフ決定過程として定式化。シミュレーションにより、ルールベース制御と比較して13.1%の排出削減、95.8%の再生可能エネルギー利用率を達成した。