論文・プレプリント

Kejun Xie

本研究は、オーストラリア証券取引所（ASX）上場28社を対象に、取締役会の環境専門性と炭素開示の質（CDQ）の関係を検証した。2019年から2023年の140企業年をTobit回帰で分析し、環境専門性がCDQに有意に正の影響を与えることを示した。さらに、低汚染産業では正の関係が、高汚染産業では負の関係が見られ、産業文脈による差異を明らかにした。

Kjartan Sigurðsson

本書は、AIが持続可能性報告（特にESG報告）を制度的変革へ導く可能性を分析。ブロックチェーン、生成AI、リアルタイム監視がデータの生成・検証・解釈を変革し、透明性を定期開示から組み込み型のデジタル基盤へ移行させると論じる。ガバナンス成熟度、組織能力、規制整合が不可欠で、解釈可能性や責任拡散などの構造的緊張も指摘。

Patrycja Hąbek, Kjartan Sigurðsson, Małgorzata Radomska

本稿は、AI技術がサステナビリティ報告に与える影響を考察する。AIを活用したESGデータの収集・分析・開示の自動化が、報告の効率性と正確性を高める可能性を論じる。また、AI導入に伴う課題や規制対応の必要性にも言及する。

Dajiang Liu, Tao Yu, Huiying Xu

本論文は、プレハブ鉄骨構造建築物の動的炭素フットプリント会計にGAT-LSTMハイブリッドモデルを提案する。時空間統合の視点から、建築プロセス全体の炭素排出を高精度に推定し、従来の静的評価の限界を克服する。AI技術を炭素会計に応用した点で、建設業の脱炭素化に貢献する。

Tarak Barhoumi, Najoua Mezghani

本論文は、AI（拡張知能）を用いて都市のカーボンフットプリントを可視化するCarbontoScope IA–SFAXを提案する。チュニジアのスファックス市を対象に、隠れた排出源を特定し、都市計画や政策立案に役立つデータを提供する。AIと炭素会計の統合により、地域の気候行動を支援する。

Małgorzata Radomska

本書は、サステナビリティ報告とAIの関係を、規制枠組みの観点から分析する。ESG開示とAI規制は別々に発展してきたため、実務では断片的で解釈が難しい。主要な法制度を整理し、規制の断片化や解釈の相違、データ駆動型報告への依存などの課題を指摘。ESG基準の調和化だけでは不十分で、相互運用性と文脈に応じたガバナンスが重要と論じる。

P. Vibin Sri Balaji, Srinivasan R

本研究は、衛星データと機械学習を統合し、太陽光発電の最適立地選定と10年間の発電量予測を行う枠組みを提案する。NASA POWERデータとランダムフォレスト回帰を用い、高い予測精度（R²≈0.91）を達成。地理的に適応可能な汎用フレームワークで、再生可能エネルギー計画と投資判断を支援する。

P. Vibin Sri Balaji, Srinivasan R

本研究は、衛星データと機械学習を統合し、太陽光発電の最適設置地点選定と10年間の発電量予測を行う枠組みを提案。NASA POWERデータと物理的PVモデルを用い、Random Forestで高い予測精度（R²≈0.91）を達成。地理的に適応可能な汎用フレームワークで、再生可能エネルギー計画や投資判断を支援する。

Kaithari D.K.

本レビューは、海洋CCUSネットワークのリアルタイム監視と最適化におけるAIシステムの応用を概観する。AI技術が炭素回収・貯留の効率向上とリスク管理に果たす役割を整理し、今後の研究課題と実装可能性を考察する。

J. Z. Lin

本研究は、深層信念ネットワーク（DBN）を用いて企業の財務健全性を7段階に分類する評価システムを構築。上海・深センA株市場と香港取引所の繊維・アパレル・皮革企業247社（2013-2023年、2,486社年）を対象に、財務指標とESG開示指標を統合。AUC-ROC 0.9218、F1スコア0.8312を達成し、ESG指標の追加で高リスク識別精度が3.24ポイント向上。SHAPによる解釈可能性も提供。

Pranav Nerurkar

本論文は、ESGスコアと個人投資家のセンチメントとの間に存在する実世界の不整合を「グリーンハロー効果」として実証的に検証する。ESG評価が投資家の認識や行動に与える影響を分析し、スコアリングの信頼性と市場への影響に疑問を投げかける。

Alessandra Allini, Alessandro Corrado, Luca Ferri +1

本研究は、ESG報告における異常なトーン（経済的ファンダメンタルズで説明できない裁量的なナラティブ）が企業価値と会計情報の価値関連性に与える影響を、欧州4カ国の上場企業2,002社（2017-2024年）のデータを用いて検証。テキスト分析で異常トーンを抽出し、Ohlson型評価モデルで分析した結果、異常トーンは企業価値と正の関連を持ち、利益と簿価の価値関連性を高めることが示された。

Qing Wang

本レビューは、循環経済の原則を物流工学に統合し、廃棄物削減と炭素フットプリント最小化を目指す「循環型物流」の概念を体系的に解説する。従来の物流との違いを明確化し、IoT、AI、デジタルツインなどのデジタル技術や最適化モデルを活用した工学的アプローチを提示する。実装障壁を分析し、ライフサイクル評価と統合的インフラの必要性を強調する。

Yuanyang Guo, Liqi Xu, Miaoxi Gu

2008〜2023年の中国都市パネルデータを用いて、AI起業が炭素排出強度に与える影響を実証分析。逆U字型の非線形関係を発見し、初期段階では排出増加、閾値以降は削減に寄与することを示した。デジタル技術革新は初期の排出増加を強め、科学技術財政支出は後期の削減を支援する。工業化の高い都市で効果が顕著。

Jolly Masih, Dinesh Yadav, Sanskriti Singh +3

本研究は、炭素クレジットが気候変動対策として信頼できるか、それとも企業のグリーンウォッシュに過ぎないかを、機関の言説と一般の言説の乖離に着目して検証する。Quora、Reddit、X、Facebook、企業のサステナビリティ報告書などのデータを収集し、VADERによる感情分析、Google Trends、Talkwalker、EDAを用いて分析した。結果、2021年以降の関心の高まりと市場成長（2022年20億ドル、CAGR 34.6%…

Xiaoyuan Feng

本論文は、企業のデジタル能力がESGパフォーマンスに与える影響を、低炭素イノベーションの媒介効果に着目して実証分析した。デジタル能力はESGパフォーマンスを有意に向上させ、低炭素イノベーションが部分的な媒介効果を持つことを示した。デジタル化とグリーン変革の連携に向けた示唆を提供する。

B.K. Tripathy, Riya, Hemant Kumar Saini

本書では、UAV（ドローン）のライフサイクル全体での炭素排出を削減する省エネルギー手法を探求する。AIベースの最適化（機械学習による省エネ経路、強化学習による航法、GANによる飛行エネルギー予測）を紹介し、ブロックチェーンによる炭素会計の透明化や量子最適化の可能性も論じる。持続可能なUAVエコシステム構築に向けたベストプラクティスと今後の研究課題を提示する。

Sanjana Santra, Kishore Kumar, Ankita Sharma

本論文は、新興経済国におけるカーボンニュートラルと企業の持続可能性を達成するために、AIを活用した循環型バリューチェーンのロードマップを提案する。AI技術を循環経済の原則と統合することで、資源効率を向上させ、排出量を削減する枠組みを提示する。新興市場特有の課題と機会に焦点を当て、政策立案者や企業に実践的な指針を提供する。

(著者不明)

本論文は、新興経済国におけるカーボンニュートラル達成に向けて、AI技術を活用した循環経済の可能性を探る。AIによる資源効率の最適化や廃棄物削減が、排出削減に寄与することを論じ、政策・産業への示唆を提供する。

Arnima Pathak, Monika Sharma, Devendra Kumar

農業由来の温室効果ガス排出削減に向け、マメ科作物システムにおける亜酸化窒素排出を予測・分類するハイブリッド機械学習フレームワークを提案。22年間の圃場データを用い、アンサンブルモデルで高い予測精度（R²=0.91）を達成。マメ科ベースのシステムで排出量が約45%削減されることを示し、気候スマート農業への戦略的アプローチを提供する。