論文・プレプリント

Thierry Warin, Christophe Bisson

本論文は、第1次～第6次IPCC統合報告書のシナリオ知識表現を、RAGパイプラインを用いて縦断比較した。初期報告では定性的条件付き推論が主体だったが、後期報告では定量的指標、不確実性表現、統合的社会経済経路、適応限界やネットゼロ経路の明示的扱いが増加した。特に二酸化炭素除去はAR5でモデル上の仮定からAR6では必須だが限定的な要素へと変化した。再現可能な大規模評価コーパス監査手法を提供する。

Huipeng Yang, Yihang Yu, Yuhan Wu +2

本研究は、中国A株上場企業を対象に、年次報告書のテキストマイニングで気候リスク指数を構築し、気候リスクが負債調達コストに与える影響を実証分析。回帰分析と媒介効果検証により、気候リスクが企業の支払能力低下や経営変動性増大を介して負債コストを引き上げる経路を特定。情報開示品質の低い企業、大企業、低炭素産業で効果が顕著。高炭素企業では有意でない。二酸化炭素排出削減目標（デュアルカーボン）下の企業と規制当局への示唆を提供。

Hafiz Muhammad Naveed, Huaping Sun, Rabia Akram +2

本研究は2001～2025年の13か国データを用い、MNN-DeepSHAPフレームワークでCO2強度とエコロジカルフットプリントの構造的推進力を解明。再生可能エネルギーの効率向上（設備容量よりコスト・生産性）が環境改善に有効で、グリーン技術革新と構造的エネルギー転換が排出削減に寄与する一方、経済拡大だけでは持続可能性が確保できず、緩和・拡大の罠が存在することを示した。

Tanzina Hossain, Mahfuja Malik, K. S. M. Tozammel Hossain +1

本研究は、米国の製造業とサービス業の2業種を対象に、10種類の機械学習アルゴリズムを用いてESGスコアを予測する。結果、製造業の方がサービス業よりもESGスコアの予測が容易であり、製造業ではXGBoostが、サービス業ではランダムフォレストが最も効果的だった。また、GDP、企業規模、レバレッジが重要因子であることが示された。

Hussam Musa, Zdenka Musová, Frederik Rech +1

スロバキア製造業974社のESGスコアを財務指標から予測するため、XGBoostとSHAP分析を適用。レバレッジ、流動性、債務返済能力、企業年数、税関連指標が重要な予測因子であることを発見。中程度のESGカテゴリは高い精度で予測できるが、極端なカテゴリはクラス不均衡により困難。財務データはESG評価に対して補完的な情報を提供するが、ESG固有の定性的情報を代替できない。

Sini Guo, Mengzi Yin, Wai-Ki Ching

本論文は、ESGスコアを組み込んだオンラインポートフォリオ選択のためのネットワークベースの手法を提案する。機械学習手法を活用し、投資決定におけるESG指標の統合を目指す。

Edward I. Altman, Francesco Baldi, Claudia D'Ippolito +1

本研究では、AltmanのZスコアのロジックをESG評価に応用した独自のESG格付けモデル「Z-ESG」を開発。欧州上場企業325社のデータを用いた判別分析とロジスティック回帰により、ESGパフォーマンスをスコア化し格付けに変換。資産運用者、リスク管理者、銀行など多様な実務応用が可能。

M T H Nguyen, Anbinh Vuong, Vanha Tran +1

本論文は、大規模言語モデル（LLM）と知識グラフを用いた検索拡張生成（RAG）を組み合わせ、GRI基準に沿ったサステナビリティ報告書の評価を自動化する手法を提案。ベトナムの銀行を対象としたケーススタディにより、質問応答形式での報告内容の正確な評価が可能であることを示す。

Petr Procházka, Емил Велинов, Paul Lacourbe

本稿は、マルチティアサプライチェーンにおける持続可能性ガバナンスを支援するAIツールをレビューする。ツールの分類、ギャップの特定、中小企業や下位サプライヤーが利用しやすいソリューションの特定を行う。データ収集、Tier1超えのリーチ、ユーザビリティ、AI活用、コストといった課題に対応する。

Berra Öz, Ali Hakan Işık

本論文は、サステナビリティ報告における大規模言語モデル（LLM）の活用を分析。特に、検索拡張生成（RAG）と低ランク適応（LoRA）の性能を比較し、報告の自動化・効率化への有効性を評価する。

Anonymous Author(s)

本研究は、LLMを用いたサステナビリティ報告書の分析において、プロンプトを自己の誤りから改善する手法の再現性を検証した。誤った出力からの学習によりプロンプト品質を向上させるアプローチを実証し、実践的な応用可能性を示した。

Anonymous Author(s)

この論文は、サステナビリティ報告書の分析において、言語モデルが自身の誤りから学習してプロンプトを改善する手法を提案・検証している。事例研究を通じて、この手法の有効性を示す。

Md. Qamruzzaman, Abdulrahman Alomair, Mohammed Alomair

本稿はバングラデシュ証券取引所上場金融機関を対象に、フィンテック導入、知的資本、ESG開示、配当政策が企業価値に与える影響を検証。固定効果モデル、GMM、CS-ARDL、分位点回帰、深層ニューラルネットワークを駆使し、ESG開示が配当政策と企業価値に正の調整効果を持つことを発見。AI手法を用いたESG実証研究の好例。

Alistair Vance, Sora Tanaka, Mateo Benítez +1

この論文は、持続可能で公正な電子商取引のためのガバナンスフレームワークを提案している。包装、循環物流、アクセシビリティ、ESG開示を統合し、監査可能な知能（AI）を活用する点が特徴。

İsmail Öğütçen, Ümit Yılmaz

本研究は、ESG格付けの不一致が企業のグリーンウォッシングの先行指標となるか、またデジタルトランスフォーメーション（DTI）が開示チャネルとパフォーマンスチャネルを通じてこの関係をどのように調整するかを検証する。中国A株企業2012～2022年の8111企業年データを用い、ベイズ最適化機械学習モデルとSHAPを補完した固定効果回帰を実施。格付け不一致はグリーンウォッシングの強力な予測因子であり、DTIは開示チャネルでリスクを増幅する一方…

Thirunavukarasu Suryalakshmi, Gurumoorthy Yohanandhan Rajaa Vikhram

本論文は、産業用IIoTとデジタルツイン技術を組み合わせ、機械学習（k-meansクラスタリングと異常検知）を用いて工場のエネルギー効率を向上させる手法を提案。エアリーク検出に応用し、6.22 kWh/日の省エネと1.5トンのGHG削減を実証した。実用的な産業脱炭素化ソリューションとして評価できる。

Shukang Zheng, Genhua Ma, H Yang +2

本論文は、都市内ラストマイル配送における炭素排出削減を目的とし、制約マルコフ決定過程に基づく実証正則化強化学習アルゴリズムを提案。道路車両、オフピーク時の地下鉄貨物、電動ドローンを組み合わせたマルチモーダルシステムを対象に、炭素予算を厳守しつつ注文ごとに最適な配送手段を動的に選択する。南京の実データに基づく実験では、オフライン最適解と1.3%以内の誤差で排出を達成し、±17%の炭素予算バンドを追跡可能。固定ペナルティ重みのPPOと比較し…

*Pramod Prabhakar1 and Rajesh Kumar2 *Pramod Prabhakar1 and Rajesh Kumar2

畜産システムは温室効果ガス排出や水質汚染など環境負荷が大きい。本レビューは、AIやIoTを活用したモニタリング、精密給餌、バイオガス回収などの緩和技術を包括的に紹介する。遺伝的改良や民族保存など補完的アプローチも議論される。

*Pramod Prabhakar1 and Rajesh Kumar2 *Pramod Prabhakar1 and Rajesh Kumar2

本レビューは畜産システムの環境影響（温室効果ガス、水質汚染、生物多様性など）と緩和技術（精密給餌、嫌気性消化、AI/IoT活用など）を包括的にまとめた。特に人工知能やマイクロバイオーム工学の役割に注目し、気候適応型農業の可能性を示す。

(著者不明)

本稿では、ニューステキストデータを用いてESGファクターを構築し、運用する手法を提案している。自然言語処理によりESG関連情報を抽出し、投資判断に活用する可能性を探る。