論文・プレプリント

Abdul Kadar Muhammad Masum, Md. Abul Kalam Azad, Najmus Saadat +3

本研究は、ツリーベースのロジックと深層学習を統合したDeep-Tree Fusion（DTF）フレームワークを提案し、ESGスコア予測の精度向上を目指す。2015-2025年の11,000社年のデータを用いて、DTFはR²=0.97866を達成し、10のベースラインモデルを上回った。投資家や政策立案者に信頼性の高い診断ツールを提供する。

Rejaul Karim, Md. Mustaqim Roshid, Bablu Kumar Dhar +1

本研究は、気候金融、デジタルイノベーション、環境ガバナンスに焦点を当て、グリーンフィンテックの研究動向を計量書誌学的手法で分析した。2019年から2024年のScopus収録論文72件を対象に、ブロックチェーン型炭素市場、AI駆動のESG分析、グリーンデジタル決済などの技術領域がSDGsと関連付けられていることを示す。制度的・ステークホルダー理論を用いて、グリーンフィンテックの普及とガバナンスにおける政策革新と調和のとれたESG基準の重…

Nicholas Dietrich, David McShannon, Merel Huisman +2

本研究は、胸部X線画像分類のための深層学習モデルのトレーニング方針がCO2排出量と性能に与える影響を定量化した。早期打ち切り法は、固定エポック法と同等の性能を維持しつつ、排出量を最大38%削減し、炭素効率を最大76%向上させた。最適チェックポイント後に全排出量の最大84%が発生することが判明した。

Suhib O. A. Amro, Sepanta Naimi, Changiz Ahbab

建設部門の脱炭素化に向け、AI生成設計と機械学習サロゲートモデルを統合した最適化フレームワークを提案。20変数のパラメトリック設計空間でNSGA-IIIとPSOを併用し、物理シミュレーションを500〜850倍高速化しつつ95%以上の精度を維持。欧州7カ国の12の改修事例で検証し、運用エネルギー84.7%削減、材料効率20.1%向上、ネットゼロ達成を実証。気候条件による断熱要件の差も定量化。

Murali Krishna Pasupuleti

本モノグラフは、AI検証による炭素クレジットの信頼性向上のための統合アーキテクチャを提案する。不確実性を考慮した測定、因果的追加性分析、機械学習、地理空間分析、デジタルMRV、市場ガバナンスを組み合わせ、検証を多層的な推論問題として扱う。土地、エネルギー、産業、除去、金融ポートフォリオ、公共ガバナンスの各セクターに適用し、高インテグリティなネットゼロ市場設計のためのモデル、指標、監査プロトコルを提供する。

Gyamfi B.A.

本論文は、因果機械学習とベイズ統計を用いて、グリーンファイナンスが企業のレバレッジと配当政策に与える影響を分析する。グリーンボンドやサステナビリティ・リンク・ローンなどの資金調達手段が企業財務行動に及ぼす因果効果を推定し、政策含意を導出する。

Van Tam N.

本論文は、ネットゼロ建築環境の実現に向けた生成AI導入の因果関係を、専門家の知見とパラドックス理論を用いてマッピングする。導入に伴う機会と課題の複雑な相互作用を明らかにし、政策立案や実務への示唆を提供する。

Jing Song, Xiaoyu Xu, Qi Li +2

越境B2C ECプラットフォームの消費者信頼評価に、専門家知識と消費者データを統合した改良AHP-リッジ回帰モデルを提案。387件の調査データで検証し、既存手法より高い予測精度と解釈性を達成。プラットフォーム別の信頼プロファイルを特定し、持続可能なガバナンスとESG志向管理への示唆を提供。

Yanan Li, Dan Shi, Xiaojiao Qiao +1

中国A株上場企業の2009-2023年のデータを用いて、焦点企業のデジタル変革が上流サプライヤーと下流顧客の炭素排出原単位を有意に削減することを実証。サプライチェーン集中度とパートナーのデジタル化が部分的な媒介効果を持ち、デジタル能力の波及が排出削減に寄与することを示す。効果は高生産性企業、汚染産業、小規模企業で顕著。

Francesco Sotti, Elettra Giulia Beatrice Bandi, Patrizia Tettamanzi

本研究は、イタリア上場企業を対象に、サステナビリティ報告のデジタル化が非財務情報のテキスト品質（明確性、簡潔性、トーン）に与える影響を実証分析した。CSRDなどの規制強化を背景に、デジタルツールの活用が開示の物語的側面に複雑な影響を与えることを示し、企業・規制当局・研究者への示唆を提供する。

Ahlam El Ferrad, Aya Klaffa, Mohamed Oudgou +1

PRISMAガイドラインに基づく系統的書誌計量レビューで、デジタル化・AIとESG開示の関連文献をScopusから分析。年56%の成長、中国への研究集中、アフリカの過少代表を指摘。デジタル化とAIはESG開示に正の影響を与え、情報品質・透明性向上や情報非対称性の低減が要因とされる。

Okon Udo Frank, Julius U. Akpabio, Aniefiok Livinus

本研究は、AI（ANNおよびSVR）を用いてCO2トラップ効率を高精度に予測するモデルを開発。ニジェールデルタのガスフレアサイトの260データで検証し、ANNモデルはR2=0.9993と優れた性能を示した。パラメータ重要度ではCO2質量分率が最大の影響を持つ。これにより、CCSプロジェクト初期の複雑なシミュレーションを不要にし、リアルタイムの現場判断を可能にする。

Caixuan Zhan

本論文は、EUのCBAM規制下で、ブロックチェーン技術、排出削減の垂直スピルオーバー、消費者の低炭素選好を統合した2層サプライチェーンモデルを構築。集中・分散意思決定のStackelbergゲームを比較し、CBAM炭素税、スピルオーバー、消費者選好が排出削減と利益に正の相乗効果をもたらすことを示した。集中意思決定が分散より優れ、炭素税とスピルオーバー率が高いほどその差が拡大する。

Guorui Wang, Liang Zhong, Yixuan Zeng

本レビューは、進化ゲーム理論（EGT）とAI（深層強化学習、連合学習、ブロックチェーン）の融合を、企業間産業共生、スマートエネルギー運用、炭素市場の3スケールで体系的に整理。数値ケーススタディでは、産業共生における協力創発の閾値、AI学習の収束速度と安定性のトレードオフ、炭素価格閾値による排出者行動の不連続な転換を示す。初期条件、アンカー主体、制度設計、AI統合の4メカニズムがスケール横断的に重要と結論。

Lu Wang, Chunyan Sun, Xiaoyu Wang

本レビューは、石油・ガス産業におけるAI活用低炭素技術の研究動向と応用状況を概観する。低炭素変革の核心的ニーズを整理し、主要な産業プロセスでの応用、代表的なAI手法の比較、課題と将来展望を示す。研究者や技術者に有用な参考情報を提供する。

Jiamin Zhang, Yang Qian, Christina W.Y. Wong +1

本研究は、制度的圧力の構成が企業の低炭素行動（ハード・ソフト）に与える影響と、AI能力の調整効果を検証。中国A株上場企業のパネルデータ（2007-2022）を用い、クラスター分析、ANOVA、OLS回帰を実施。3つの企業クラスターを特定し、圧力が強いほどハードな低炭素行動が促進される一方、ソフトな行動は抑制されることを発見。AI能力がこの関係を調整することを示した。

Sheikh Ali Tanzil, Kishor Chandra Meher

フィジーの上場企業がグローバルなESG基準と現地の制度的制約の間でどのように対応しているかを、経営者のセンスメイキング理論を用いて質的に分析。デジタル技術が透明性の促進ではなく象徴的な資源として使われ、表面的なデジタル開示と実態の乖離（デジタル・デカップリング）が生じていることを明らかにした。また、欺瞞的なグリーンウォッシングと実用的なスケーリングを区別し、小島嶼開発途上国におけるESG実践の複雑さを示す。

Thi Loan Bui, Oanh Thi Tran, Nguyen Thi Kim Oanh +2

本論文は、ベトナム企業の年次報告書に自然言語処理（NLP）を適用し、ESG関連情報を自動分類する手法を提案する。これにより、開示情報の分析効率化とESG評価の自動化を目指す。AIとESGの交差領域に位置する研究である。

İlker Mert, Hüseyin Yağlı, J. Costa +1

本研究は、NLPと確率的経済モデルを組み合わせ、トルコの国家水素戦略文書を定量的に分析。LCOHのベースラインは4.89 €/kgで、電力価格が主要因。政策介入により2050年までに競争力のあるLCOH達成確率が17.8%から78.4%に上昇。

Shaofei Wang, Ruyi Wei, Yuqi Li +4

本研究は、TCCON観測データを用いた温室効果ガス濃度予測のための新しい深層学習モデルReDP-VTを提案する。周波数領域の変数間依存性を利用し、Transformerの自己注意機構をガイドすることで、複数ガス間の動的依存関係を捉える。複数のTCCONサイトでの評価で既存手法を上回る予測精度を達成し、高精度な大気モニタリングやデータ駆動型の気候政策立案への応用が期待される。