🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)2026#AI×ESGDOI
Service-First Carbon-Aware Scheduling for Sustainable AI Data Centers: External-Trace-Informed Confirmation, Deadline-Aware MPC, and Matched-Service Accounting
持続可能なAIデータセンターのためのサービス優先カーボンアウェアスケジューリング:外部トレース情報に基づく確認、デッドラインアウェアMPC、マッチドサービス会計
Q Zhang, 胜生 余, Tongna Liu
本研究は、持続可能なAIデータセンターのためのカーボンアウェアスケジューリングに関する再現可能なコードとデータを提供する。線形計画法、ローリングMPC、マッチドサービス会計などを用い、外部負荷トレースから炭素排出を削減する。ただし、炭素値は代理推定に基づき、実測値ではない。AIデータセンターのエネルギー効率向上に貢献する手法を示す。
査読済み論文🌍 ENジャーナルEnergy Reports2026#AI×ESGDOI
Bayesian neural network surrogates for Bayesian optimization of Carbon Capture and Storage operations
炭素回収・貯留運用のベイズ最適化のためのベイジアンニューラルネットワークサロゲート
Sofianos Panagiotis Fotias, Vassilis Gaganis
本論文は、CCS(炭素回収・貯留)の運用最適化にベイジアンニューラルネットワークサロゲートモデルを適用する手法を提案。AIを用いたCCSの効率化により、脱炭素コスト削減に貢献する。
査読済み論文🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルBulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Economics2026#AI×ESGDOI
METHODOLOGICAL FOUNDATIONS OF COUNTRIES' GREEN ECONOMY POLICY IMPLEMENTATION BASED ON CLUSTER ANALYSIS
クラスター分析に基づくグリーン経済政策導入の方法論的基礎
Olena Zhytkevych, Andriy Matviychuk
本論文は、自己組織化マップ(SOM)を用いて40カ国を脱炭素ポテンシャルでクラスタリングし、リーダー、フォロワー、資源集約型経済など6つのクラスターを特定。各国の動的軌跡を分析し、再生可能エネルギー目標達成のための構造変化を提示。ウクライナの脱炭素戦略にも示唆を与える。
プレプリント🌍 ENSSRN2025#AI×ESG
Reverse Consulting for Sustainability: Lessons from Business Failures in Carbon Credit Strategies
サステナビリティのための逆コンサルティング:炭素クレジット戦略におけるビジネス失敗からの教訓
Aarya Bhat
本研究は、逆コンサルティングの原則と炭素クレジット戦略の最適化を組み合わせた新しいアプローチを提案する。炭素クレジット管理における事業失敗のグローバルパターンを調査し、規制の不一致、市場の誤管理、戦略的盲目という3つの主要な落とし穴を特定。これらの失敗から予防戦略へと転換する「逆炭素アドバイザリーフレームワーク(RCAF)」を構築。AIとデータ分析の役割を強調し、市場動向予測、不正クレジット検出、リアルタイム意思決定を可能にする。
査読済み論文🇯🇵 JP🇯🇵 JPジャーナルJ-STAGE#AI×ESGDOI
HEMSデータに基づく特徴量重要度分析を用いた住宅エネルギー性能評価
Residential energy performance evaluation using feature importance analysis based on HEMS data
(著者不明)
本論文は、HEMSデータを利用し、機械学習による特徴量重要度分析を通じて住宅のエネルギー性能を評価する手法を提案している。住宅のエネルギー消費パターンを解析し、効率的な省エネ対策の特定に貢献する。
🌍 ENレポートGreen Engineering for Optimizing Firm Performance AI and Automation for Sustainable Technologies2025#AI×ESGDOI
Artificial intelligence in business management and its impact on sustainable finance: A bibliometric overview of past, present, and future trends
ビジネス管理における人工知能とそのサステナブルファイナンスへの影響:過去、現在、未来のトレンドに関するビブリオメトリック概観
Verma J.
本論文は、ビジネス管理におけるAIの活用と、サステナブルファイナンスへの影響に関する研究をビブリオメトリック分析で俯瞰する。過去から現在までの研究動向を整理し、将来の研究方向を示すことで、AIとESG金融の接点を明らかにしている。
🌍 EN🌍 GlobalレポートGreen Engineering for Optimizing Firm Performance AI and Automation for Sustainable Technologies2025#AI×ESGDOI
Green finance and artificial intelligence: The role of higher education institutions in building a sustainable future
グリーンファイナンスと人工知能:高等教育機関の持続可能な未来構築における役割
Singh J.P.
本論文は、高等教育機関がグリーンファイナンスと人工知能(AI)を統合し、持続可能な未来を構築する上での役割を検討する。AIを活用したグリーンファイナンスの促進、教育プログラムの開発、研究の推進を通じて、持続可能な社会への移行に貢献する可能性を探る。
査読済み論文🌍 ENジャーナルIntelligent Systems in Accounting, Finance and Management2026#AI×ESGDOI
Artificial Intelligence and Corporate Social Responsibility: A Systematic Review of Emerging Integration, Mechanisms, and Challenges
人工知能と企業の社会的責任(CSR):新たな統合、メカニズム、課題に関する体系的なレビュー
Woon Leong Lin, A. Ignasiak-Szulc
この研究は、2013~2024年の文献を対象に、企業の社会的責任(CSR)への人工知能(AI)統合を体系的にレビュー。5つの実証クラスターと3つの生成メカニズム(データ化・監査、責任のアルゴリズム仲介、ステークホルダー顕著性の再重み付け)を特定し、AIがCSRパフォーマンス向上に寄与する一方で、説明責任の拡散や指標のクラウディングアウトなどのリスクも指摘。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルSystems2026#AI×ESGDOI
Prediction of Financial Distress Risk for Green Enterprises from the Perspective of Climate Resilience
気候レジリエンスの観点から見たグリーン企業の財務危機リスクの予測
Haoying Niu, Qinzi Xiao, Mingyun Gao
本論文は、2015年から2024年までの中国A株上場グリーン企業を対象に、年次報告書のテキストデータから気候レジリエンス指標を構築し、財務危機予測における追加的な情報価値を検証した。XGBoostが最適なモデルであり、気候レジリエンス指標は財務指標と相乗効果を持ち、信用リスクの早期警告として有効であることを示した。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルEAI Endorsed Transactions on Energy Web2026#AI×ESGDOI
AI-Driven LSTM-Copula Hybrid Model for Joint Risk Dependence Modelling in Carbon–Electricity Portfolio Management: Implications for Grid Cost-Effectiveness and Stability
LSTM-Copulaハイブリッドモデルによる炭素・電力ポートフォリオ管理の共同リスク依存性モデリング:グリッドの費用対効果と安定性への示唆
Runxin Hua
本論文は、LSTMと時変Copulaを統合したハイブリッドモデルを提案し、中国の炭素排出権取引と電力市場の連動リスクを分析。LSTM-GARCHで非線形時系列特性を捉え、EVT-GPDで裾野リスクをモデル化、時変t-Copulaで動的従属構造を推定する。従来手法と比較して予測精度とVaR推定性能が向上し、グリッドの費用対効果と安定性向上に資する知見を提供する。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルAdvances in Economics Management and Political Sciences2026#AI×ESGDOI
A Study on the Spatio-Temporal Variations in the Impact of Provincial Energy Investment on the Green Economy, Empowered by Attention Mechanisms
アテンション機構を用いた省別エネルギー投資がグリーン経済に与える影響の時空間変動に関する研究
Xi Zhang
本論文は、2005~2022年の中国30省のパネルデータを用いて、アテンション機構を強化したCNN-LSTMハイブリッドモデルを導入し、インフラ投資、研究開発投資、省エネルギー投資がグリーン経済に与える時空間的な貢献度の差異を定量化した。3つの投資カテゴリーはいずれもグリーン経済を正に促進し、研究開発投資が最も高い貢献を示した。また、地域間の空間的不均一性が顕著であることを明らかにした。
プレプリント🌍 EN🇪🇺 EUPreprints.org2026#AI×ESGDOI
Artificial Intelligence in Sustainability Assurance: Accounting Challenges, Audit Risks and a Conceptual Framework for ESG Verification
サステナビリティ保証における人工知能:会計上の課題、監査リスク、ESG検証のための概念枠組み
Radosveta Krasteva-Hristova, Vanya Georgieva
本概念研究は、CSRD、ESRS、ISSA 5000、EU AI Actを背景に、AIがESG保証業務をどのように支援できるかを検討する。開示特定、ESRSマッピング、異常検知、グリーンウォッシュリスクスクリーニング、外部データ三角測量などの応用とともに、ハルシネーションや説明可能性などの保証リスクを分析。人間参加型の責任あるAI支援サステナビリティ保証フレームワークを提案する。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルApplied and Computational Engineering2026#AI×ESGDOI
Rural Integrated Energy System Carbon Assessment and Carbon Reduction Potential Analysis Based on Deep Reinforcement Learning
深層強化学習に基づく農村統合エネルギーシステムの炭素評価と炭素削減ポテンシャル分析
Haoye Jiang
本論文は、深層強化学習(DRL)を統合した農村統合エネルギーシステム(RIES)の炭素評価フレームワークを提案する。動的モデルと炭素フロー追跡機構を構築し、Deep Deterministic Policy Gradientアルゴリズムと安全模倣機構に基づくSI-SACアルゴリズムを導入してシステムスケジューリングを最適化する。ケース分析では、DRL駆動のスケジューリング戦略が従来の混合整数線形計画法と比較して炭素排出量を約10.4%、…
査読済み論文🌍 ENジャーナルApplied Energy2026#AI×ESGDOI
A UCB–Q-value assisted differential evolution for low-carbon microgrid scheduling with flexible loads
柔軟負荷を考慮した低炭素マイクログリッドスケジューリングのためのUCB-Q値支援差分進化
Xiaobing Yu, Haitao Zhang
本論文は、UCB-Q値支援差分進化法を用いた低炭素マイクログリッドのスケジューリング手法を提案する。柔軟な負荷を考慮し、炭素排出を削減する最適な運転計画を策定する。実験により、既存手法と比較して、コストと排出量の両面で優れた性能を示すことが期待される。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルGlobal NEST Journal2026#AI×ESGDOI
Do Multi-Pilot Policies Accelerate Carbon Neutrality? A Reassessment of Low-Carbon City and Innovative City Policies Using a Double Machine Learning Model
マルチパイロット政策はカーボンニュートラルを加速するか?ダブルマシンラーニングモデルを用いた低炭素都市政策と革新的都市政策の再評価
(著者不明)
中国266都市のデータを用い、低炭素都市パイロット(LCCP)と革新都市パイロット(ICP)の効果をダブルマシンラーニングで推定。両政策は都市カーボンニュートラル性能(UCNP)を向上させ、相乗効果も確認。技術革新と産業高度化が経路。非資源型・沿岸都市で効果大。
🌍 EN🇨🇳 CNデータセットMendeley Data2026#AI×ESGDOI
China Carbon Emission Trading Market Multivariate Time Series Dataset (2014–2022)
中国炭素排出権取引マルチ変量時系列データセット(2014-2022)
Run Liu
本データセットは、北京・湖北・深圳の3つの炭素市場パイロットからの多変量時系列データを提供し、欠損値補完済みの統合結果データセットを含む。付属コードには、クロス市場相関分析、非線形因果分析、および提案されたMIMO-BiLSTM-Attention-GARCH統合予測フレームワークの完全実装が含まれている。
査読済み論文🌍 ENジャーナルEkonomi Politika ve Finans Arastirmalari Dergisi2026#AI×ESGDOI
Modeling the Energy Transition in Türkiye’s Transportation Sector: A Machine Learning Approach
トルコ運輸部門のエネルギー転換のモデリング:機械学習アプローチ
Mustafa Çağrı Peker
機械学習を用いてトルコの道路運輸におけるエネルギー転換を分析。電気自動車(EV)普及の障壁として化石燃料インフラや課税構造、サプライチェーン依存を特定。一方、国内生産(TOGG)や充電網整備が転換を促進。パーセプトロンと決定木モデルにより、充電利用可能性、燃料価格、マクロ経済要因がEV販売に影響することを示す。政策協調、税制優遇、インフラ投資、脱炭素電力が必要。
査読済み論文🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルJournal of Knowledge Management2026#AI×ESGDOI
Cybersecurity, knowledge management and sustainability disclosure in DT-Enabled European ports
サイバーセキュリティ、ナレッジマネジメント、およびDT対応ヨーロッパ港湾におけるサステナビリティ開示
Assunta Di Vaio, Elisa Van Engelenhoven, Anum Zaffar +1
本研究は、デジタルツイン技術を導入したロッテルダム港とハンブルク港のサステナビリティ報告書等のテキスト分析を通じ、サイバーセキュリティとナレッジマネジメント(KM)の開示実態を比較。自然言語処理ツールLeximancerを用いた自動テーマ抽出と手動コーディングを組み合わせ、港湾間で開示の範囲と深さに顕著な相違があることを示した。特に、一方の港湾はサイバーセキュリティを運用上の安全策として主に開示するのに対し、他方はデータ駆動型意思決定や…
査読済み論文🌍 ENジャーナルRisk Governance and Control Financial Markets and Institutions2024#AI×ESGDOI
DISCLOSURES OF BANKS’ SUSTAINABILITY REPORTS, CLIMATE CHANGE AND CENTRAL BANKS: AN EMPIRICAL ANALYSIS WITH UNSTRUCTURED DATA
銀行のサステナビリティ報告書の開示、気候変動、中央銀行:非構造化データを用いた実証分析
Aversa D.
銀行のサステナビリティ報告書の開示内容と気候変動、中央銀行の政策との関連を、NLPを用いて非構造化データから実証分析した研究。テキストマイニングにより開示の質や気候リスク対応を評価し、金融機関の開示改善や規制政策への示唆を提供する。
査読済み論文🌍 EN学会Icce Taiwan 2025 12th IEEE International Conference on Consumer Electronics Taiwan Generative AI in Innovative Consumer Technology Proceedings2025#AI×ESGDOI
AI-Generated Pathways to Net Zero: Optimizing Renewable Energy and Emission Reduction
AIが導くネットゼロへの道:再生可能エネルギーと排出削減の最適化
Leong W.Y.
本研究はAI技術を用いて再生可能エネルギーの最適配置と運用を実現し、温室効果ガス排出削減のための経路を提案する。機械学習モデルによりエネルギー需給を予測し、コスト効率の高い脱炭素戦略を策定する。