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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グリーンAIへの道筋：商業組織のESGフレームワークにおける人工知能の情報開示
Junkai Chen
本研究は、米国・欧州・中国の上場企業のESG報告書におけるAI情報開示の現状を分析。ESG報告がAI開示の主要経路であること、AI関連4領域（開発・応用・製造・消費）で開示レベルに大きな差があること、E・S・G各次元で開示密度が異なりGが最も網羅的であることを示す。さらに「コンプライ・オア・エクスプレイン」とダブルマテリアリティに基づくESG-AI開示最適化案を提案し、中国の事例として全国企業信用情報公開システムを通じた集中開示を提言。
人工知能技術を用いた炭素排出モニタリングとグリーン投資判断の支援
Emmanuel Ohimai Ojo, Prince Michael Akwabeng, Gloria Opoku Darkoh +1
本論文は、炭素排出モニタリングとグリーン投資判断におけるAI技術の応用に関する系統的レビューである。2021～2025年に発表された55件の研究を分析し、機械学習・深層学習・ハイブリッドアルゴリズムが排出量推定の精度向上、リアルタイムモニタリング、排出ホットスポットの特定に有効であることを示した。また、AIが環境・社会・ガバナンス（ESG）報告や気候整合的な投資判断、規制遵守を促進する方法を明らかにした。一方で、データ品質不足、モデル解…
ビジョン言語モデルを用いたサステナビリティ報告書からのGHG排出削減目標抽出の高度化
Lars Wilhelmi, Christian Bruns, Matthias Schumann
本研究では、ビジョン言語モデル（VLM）を用いてサステナビリティ報告書からESG指標、特にGHG排出削減目標を抽出する手法を検討した。デザインサイエンスリサーチ手法に基づき、ページレベルのデータセットと評価パイプラインを構築し、テキスト、画像、およびテキスト+画像の組み合わせ入力モダリティを比較した。その結果、Mistral Small 3.2モデルを使用したテキスト+画像モダリティが最高性能（F1=0.82）を示した。視覚的に密なレイ…
気候変動対策のための拡張金融：持続可能な金融におけるAI、IoT、ブロックチェーン応用の系統的レビュー
Nadia Mansour
本論文は、持続可能な金融におけるAI、IoT、ブロックチェーンの役割を系統的にレビューし、環境影響の測定・報告・検証（MRV）、物理的・移行リスクの制御、ESG分析とグリーンウォッシュ検出における技術の可能性を明らかにした。情報非対称性や透明性ギャップの解消に寄与する一方、アルゴリズムバイアスやデータガバナンス、規制の遅れなどの課題も指摘。将来の研究課題として影響評価、アルゴリズム透明性、金融安定性への影響を提案している。