論文・プレプリント

Yuhui Lyu, Fan Zheng, Haodong Ji +1

本研究は機械学習を用いて超高強度コンクリート(UHPC)の配合を最適化し、強度と持続可能性のバランスを取る。LightGBMモデルを組み込んだ単目的・多目的最適化により、コストと炭素排出量を削減するパレート最適解を導出。実験検証で、廃ガラス骨材を活用した低炭素配合が有効であることを確認した。

Mahantesh.H.M, Mandeep Narang, R.Padmapriya +3

本論文は、スマートシティ向けに認知AI、ニューロシンボリック推論、デジタルツイン、ブロックチェーンを統合した「GreenSynapse」フレームワークを提案。強化学習エージェントとシンボリック推論によりエネルギー・モビリティ・廃棄物・環境を適応制御し、リアルタイムの持続可能性目標達成を目指す。シミュレーションと実証では、エネルギー最大27%削減、カーボンフットプリント25%以上削減、意思決定精度94.6%を達成した。

M. Kayakuş, Mustafa Terzioğlu, Dilşad Erdoğan +3

この研究は、グリーンファイナンスに関するオンラインディスカッションを分析するため、自然言語処理（NLP）のマルチメソッドフレームワークを適用した。X（旧Twitter）から収集した23,452件の投稿をTF-IDF、FinBERT感情分析、LDAトピックモデリング、キーワード共起ネットワーク分析で調査。結果、ポジティブ（44.61%）とニュートラル（45.85%）のセンチメントが支配的であり、気候金融、デジタル金融、エネルギー投資の3つ…

M. Raslan, M. Mostafa, Ahmed S. Abdellah +2

本論文は、NILM（非侵入型負荷モニタリング）を用いたデマンドサイドマネジメント戦略を提案し、グリーン水素マイクログリッドのコスト最適化を図る。REDDデータセットから遅延可能家電（食洗機、洗濯機）を識別し、太陽光発電時間帯にシフトすることで、ピーク需要を約6%削減、燃料電池容量を16.7%低減、LCOEを11.6%改善した。エジプト・アレクサンドリアの地中海性気候を想定した年間シミュレーションで有効性を確認。

Francesco Smaldone, Benedetta Esposito, Daniela Sica +1

本研究は、農業・食料部門において気候変動対策に資する循環経済スキルの需要を、求人広告の大規模テキストマイニングとLLMベースの分類により明らかにした。結果、横断的スキルの重要性、デジタル・緩和志向スキルの成長、適応スキルの可視性不足が示され、教育・政策・企業の人材育成に示唆を与える。

Sohan Kumar Jha, Nirmala Kushwah

本論文は、持続可能な金融とグリーンバンキングにおけるAIの役割を批判的に検討する。ESG統合、気候リスク分析、グリーンクレジット配分、ポートフォリオ管理の向上にAIが貢献する一方、アルゴリズムバイアスや規制の断片化などの課題を指摘する。統合的概念モデルを提示し、AIが金融仲介を変革する可能性と倫理的ガバナンスの必要性を論じる。

Krasteva-Hristova R

本研究は、英国のBig Four監査法人（Deloitte, EY, KPMG, PwC）の2024年透明性報告書を分析し、AI支援業務における人間の判断のガバナンス開示状況を評価する。7次元のAI-Judgment Governance Disclosure Index（AI-JGDI）を開発し、各法人のスコアは71.4から100.0の範囲であった。開示は人間の監視やトレーニングで強いが、AI特有の検証や判断への影響説明では一貫性に欠…

Kodela, Kalyan Chakravarthy, Roy, Stabak, Ghorbanzadeh, Shaghayegh +2

本論文は、GeoAI対応デジタルツイン内で階層的なエージェントアーキテクチャを用いた時空間グラフマルチエージェント炭素フラックスモデル（STG-MACFM）を提案する。このモデルは、強化学習とグラフ注意ネットワークを組み合わせ、都市の炭素排出を動的かつコンテキストに応じて推定する。従来の静的インベントリを置き換え、リアルタイムデータと適応的な政策最適化を可能にする。これにより、ネットゼロ計画のための現実的な基盤を提供する。

Gangineni R.

本論文は、人工知能（AI）時代におけるサステナブルマーケティングとグリーンファイナンスのトレンドを、ビブリオメトリックレビュー手法を用いて分析している。AI技術がこれらの分野にどのように応用されているか、研究の動向や主要テーマを明らかにする。

Kumar T.

本論文は、サステナブルファイナンスにおけるAIの役割を探り、ESG投資戦略、中央銀行デジタル通貨（CBDC）、金融プライバシーのバランスを検討する。AIを活用したESG評価や投資判断の最適化、CBDCが持続可能性に与える影響、プライバシー保護との調和を議論する可能性が高い。

Twinamatsiko E.

機械学習を用いてESG要素を投資意思決定に組み込む手法を提案。持続可能な投資のためのフレームワークを構築し、責任ある投資判断を支援する。

Shien T.M.

本論文は、AIoT（AIとIoTの統合）技術を用いた固形廃棄物の分類システムを提案し、持続可能な開発目標（SDGs）達成に貢献する。廃棄物管理の効率化とリサイクル促進による環境負荷低減を目指す。

Poorvika N.

本論文は、ネットゼロ資産の予知保全にAIデジタルツインとゼロトラストセキュリティを統合するフレームワークを提案する。グリッド信頼性向上と再生可能エネルギー資産の運用最適化を目指す。

Aman Ali, Hritik Verma, Prateek Maurya +1

本稿は、製造、建設、物流、運輸、デジタルインフラ等の部門における従来の炭素会計手法の限界（固定排出係数、柔軟性欠如、Scope3の不確実性）を指摘し、AI/ML技術（深層学習、アンサンブル学習、予測分析、IoT監視）による改善可能性を体系的にレビューする。さらに、AIベースの炭素会計のための概念フレームワークを提案し、境界の不整合や相互運用性、Scope3自動化、不確実性モデリング等の研究課題を明らかにする。

Yifan Duan, Si Zheng, Lihuan Li +2

GHGbenchは、企業・建物レベルの温室効果ガス排出予測のためのオープンデータセットとベンチマークを提供する。企業トラックは12,000社超のScope1+2およびScope3開示データを含み、建物トラックは13のオープンソースから統合された約50万件の建物データを収める。ベースライン実験により、建物排出予測が企業より困難であること、分布内・外のギャップがモデル間差を凌ぐこと、マルチモーダルリモートセンシングが特定の汎化課題を克服する…

Yanming Guo, Charles Guan, Jin Ma

ExioMLは、49地域・28年間（1995-2022年）をカバーする排出係数のオープンソースデータセットで、環境拡張多地域産業連関表とGPU加速計算ツールキットを統合。2つの集計スキーム（製品×製品、産業×産業）を提供し、ツリーベースおよびニューラルネットワークモデルを用いたセクター別温室効果ガス排出量予測の再現可能なベースラインを示す。

Boaz Mwubahimana, Dingruibo Miao, Jianguo Yan +7

本論文は、森林の地上部炭素密度（ACD）推定のために因果的時空間フレームワーク「CarbonFormer」を提案。CNNの限界を克服し、LSTMベースの時間的因果デコーダとクロス因果損失関数により、長期の植生動態を物理的に整合させる。アマゾン、ガボン、シベリアの3地域で転移可能性を実証し、樹林外の木々が炭素ストックの48.6%を占めることを示した。

Triana Arias Abelaira, María Jesús Guillén Palomino, Lázaro Rodríguez Ariza +1

本研究は、気候リスクに関する金融文献の進化を分析し、AI技術の統合状況を文献計量学的手法で明らかにする。NLPやデジタルトランスフォーメーションが中心的テーマであり、AIイノベーション政策が企業のグリーンウォッシュ抑制と情報透明性向上に関連することを示す。また、新興市場と先進国との間のデータインフラ格差や、二重機械学習などの高度な因果推計手法のニッチな存在も指摘する。

Anuj Pal

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のESG開示の質を評価し、シンボリックなものと実質的なサステナビリティコミュニケーションを識別する手法を提案する。新たに開発されたOperational ESG Disclosure Coding Framework（OEDCF）に基づき、GPT-5.5の性能を専門家のコーディングと比較。LLMがスケーラブルで透明性のある開示分析を支援する可能性を示す。

Wanting Wang

本研究は機械学習を用いて、ソーシャルメディア上のESGネガティブ感情が企業のESG開示の質に与える影響を分析する。ネガティブな世論が開示改善のトリガーとなる可能性を検証。