論文・プレプリント

Isaiah Oluwasegun Owolabi

本論文は、ESG規制（CSRD、SFDR、SDR、SEC開示規則など）を機械実行可能なルールロジックに変換する「ESG-as-Code」フレームワークを提案する。確率的システムと決定的エンジンを分離し、監査可能性と再現性を確保する。ルールエンコーディングの正確性やガバナンスが法的防御性に必要であると論じる。

Desmond Bayong, Dejun Zhou, Andrews Osei Agyemang

本研究は、G7諸国の製造業企業を対象に、AI導入がESG開示の質に与える影響を2017年から2024年のパネルデータ（5600企業年）を用いて分析。分位点回帰により、AI導入は開示の質の高低に関わらずESG開示を向上させることを示す。さらに、ステークホルダー関与、規制圧力、機関投資家保有がこの関係を強化することを明らかにし、AIを戦略的能力と捉える理論的枠組みを提供する。

Yang S.

本論文は、CCUS井のセメント石の腐食深さと圧縮強度を予測するため、BiLSTMとXGBRを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。AI技術をCCUSの健全性評価に応用し、二酸化炭素貯留の安全性と耐久性向上に寄与する。

K. Strang, N. Vajjhala

金融ソフトウェア開発プロジェクトのESGコンプライアンス測定を社会技術システムとして分析。207件のアーカイブ記録にMLワークフローを適用し、社会的・ガバナンス要因がプロジェクトスコアとほぼ完全に相関する一方、環境要因は無関係であることを発見。分類性能は低く、評価システムの学習可能性に制約があることを示唆。

L. Lin, X. Yao, J. L. Liang

本論文は、政策・市場・ESG・炭素データを統合したナレッジグラフ（KG）とNLPを用いて、グリーンファイナンス政策の影響を定量評価する手法を提案。中国のグリーンファイナンス試験区の2016〜2023年のデータを用いたDID分析により、グリーンクレジット比率が平均2.15ポイント増加し、炭素強度の削減を確認。KG手法は89.7%の精度で、従来の回帰法より22.5ポイント向上し、政策因果の可視化と意思決定支援に有効と結論。

X. L. Wang, X. Xue, Y. Lin +1

産業団地の新エネルギー決済メカニズムの市場運用を評価するため、Graphormer-TCN融合モデルを提案。送電トポロジーを重み付きグラフとしてモデル化し、空間・時間特徴を統合して市場運用状態をスコアリングする。風力・太陽光・蓄電で低MAEを達成し、平均応答時間120.5ms、市場収益9.6%向上を実現。産業用エネルギー利用者の低炭素転換を促進する。

Xinyi Wang

本概念論文は、ESG報告における生成AIの応用を批判的に検討する。生成AIはテキスト処理と開示文書作成のコスト・時間を削減し効率を高める一方、透明性・信頼性・説明責任の課題を生む。特に、効率と信頼のパラドックスを指摘し、AI支援による説得力のある開示がグリーンウォッシュのリスクを高めると論じる。企業・業界・規制の多層ガバナンス枠組みを提案する。

Nugroho Nugroho, Rahmatul Husni

パリ協定からEUオムニバスIまでの10年間で、気候開示規制が任意から義務化へ移行し、一部後退する中、国営石油会社（NOC）と国際石油会社（IOC）の対応を176件の報告書の縦断的批判的言説分析で比較。欧州IOCはTCFD/ISSBを急速に採用し「ネットゼロ」言説が340%増加した一方、NOCは120%増に留まり、オムニバスI後はIOCがスコープ3詳細を削減するなど、規制圧力が実質的コミットメントではなく象徴的コンプライアンスを促すことを…

Yifei Lu, Jia Lu, L. Jin +2

本論文は、混合周波数データを活用したデュアルチャネル深層学習フレームワークを提案し、地域別の日次産業炭素排出量を高精度に予測する。AI技術を炭素排出モニタリングに応用し、気候変動対策や排出削減政策の立案に貢献する。

Erica Mascarenhas, Oluseyi A Fayanju, Anna Arroyo +1

米国医療部門は世界最大の一人当たり温室効果ガス排出量を有し、連邦規制緩和により自主的な削減が急務となっている。インフラ、サプライチェーン、運用の3分野で削減可能であり、再生可能エネルギー転換や医療廃棄物削減などの既存策に加え、医療会議やAIのエネルギー需要など新興の排出源への対応が重要である。削減は大気質改善やコスト削減などの共便益をもたらす。

Mahmoud Elmarzouky, Sabrina Khemiri, Doaa Shohaieb

本研究は、英国の非金融企業を対象に、取締役会のジェンダー多様性が気候関連開示の質に与える影響を検証。テキスト分析に基づく新しい指標を開発し、年次報告書の気候開示の深さを測定。女性取締役が4人以上いる場合に開示の質が最も高まることを発見。IFRS S1/S2などの枠組みに関連する。

Courtney Bower, Farzin Lotfi-Jam, Jennifer S. Minner +2

本研究は、エージェントベースモデリング（ABM）を用いて、ニューヨーク州イサカ市における建物再利用と解体の選択が都市全体の体化炭素排出に与える影響をシミュレーションした。4つのシナリオを比較し、既存建物の保存を最大化するシナリオが最も低い体化炭素排出を達成することを示した。また、解体インセンティブと材料再利用義務化が開発者の投資収益率を高め、都市開発の持続可能性を向上させる可能性を示した。ABMとグラフィカルインターフェースは公開されて…

W. Wardhiah, Maimoona Majid, Said Musnadi +1

本研究は、インドネシアのLQ45低炭素リーダーズ指数に連なる30社（2020〜2025年）のパネルデータを用い、デジタルトランスフォーメーション（DX）が企業のエネルギー移行戦略を財務価値に変換する能力を検証した。30項目のDX指数を構築し、固定効果モデルで分析した結果、クリーンエネルギー利用はROA・ROE・Tobin's Qに正の影響を与え、DXはこれらの効果を戦略・成果に応じて選択的に強化することが示された。DXは普遍的な業績増幅…

Sensheng Li, Minjun Huang, Fuping Wang +3

中国6つの排出権取引制度（ETS）を対象に、ET-MVMD-GRUを組み合わせたハイブリッド炭素価格予測フレームワークを提案。特徴選択、マルチスケール分解、深層学習を統合し、10の競合モデルと比較してMAE、RMSE、MAPEで最良の性能を達成。政策立案者への示唆も提供。

I. Kravchuk, N. Valinkevych, O. Prysiazhniuk

本論文は、農業ビジネスの流通ネットワーク形成・発展のための投資管理の理論的・応用的基盤を提示する。従来の線形投資モデルに代わり、ポートフォリオ多様化、リアルオプション評価、行動ファイナンス、ESG指標、DeFiを統合し、AIとビッグデータによる階層的デジタル化モデルを提案。国家・地域・地方の3レベルで資本配分を最適化し、金融信用スコアとESGプロファイリングを組み合わせた「二因子バランス発展マトリクス」を導入。グリーントレードファイナン…

Faridah, Sitti Mujahida Baharuddin, Herminawaty +3

インドネシア証券取引所上場の非金融企業を対象に、デジタル変革、ESG開示、コーポレートガバナンスが財務危機に与える影響を、オペレーショナルリスクと資金調達制約を媒介変数として分析。固定効果回帰とブートストラップ媒介分析を用い、ESG開示とガバナンスは財務危機を直接的に軽減する一方、デジタル変革は初期導入コストにより直接的な正の効果を示すが、媒介経路を通じて間接的に財務安定性を向上させることを実証。新興市場における財務レジリエンス向上への…

Song Dongze

本論文は、ESG開示文書の細粒度分類を改善するための新しい学習手法HiCon-ESGを提案する。信頼度を考慮した階層正則化により、分類精度と解釈可能性を向上させる。ESG報告書の自動分析に有用で、開示情報の標準化と比較可能性を高める。

Murali Krishna Pasupuleti

本モノグラフは、炭素クレジット市場の高インテグリティ評価のための統合アーキテクチャを提案する。地理空間観測、トポロジー解析、統計推論、機械学習、量子支援計算を組み合わせ、不正、漏出、恒久性を異なるリスクプロセスとして扱う。空間・時間的不確実性を明示的にモデル化し、監査プロトコルやポートフォリオリスク管理への応用を重視する。南アジア、欧州、アフリカ、米州の多様な規制・監視環境への適応を想定している。

Kui Hu, Wenhui Chen, Kunpeng Zhang +3

本研究は機械学習を用いて、再生コンクリート骨材を用いた低炭素アスファルト混合物の設計を最適化する。工学的制約を考慮し、炭素排出削減と性能維持を両立する配合を提案する。建設部門の脱炭素化に寄与する。

Yan Liang

低炭素目標下の生態ガバナンスにおいて、多源データの統合と異常排出の識別を目的としたインテリジェント管理プラットフォームを提案。エッジクラウド連携、時空間グラフネットワーク、マルチモーダル異常検出、多目的最適化を組み合わせ、状態認識からフィードバックまでの閉ループを実現。生態ガバナンスのスマート化・低炭素化を支援する。