査読済み論文🌍 EN🇯🇵 JPジャーナルAdministrative Sciences2026#AI×ESGDOI
CDPスコアを用いた自然資本と企業業績の関係の実証分析
Empirically Testing the Relationship Between Natural Capital and Corporate Performance Using CDP Scores
Shoichiro Hosomi, Soichiro Yamamoto
本研究は、2018年から2023年の日本製造業企業のパネルデータを用いて、CDPスコア(気候変動、水セキュリティ、森林)と企業価値(Tobin's Q)および収益性(ROA、ROE)との関連を検証した。結果、総合CDPスコアはTobin's Qと正の関連を示すが、個別サブスコアの関連は弱く不安定である。これは、総合的なCDP評価が個別スコアよりも価値関連性が高いことを示唆する。
査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルJournal of Risk and Financial Management2026#AI×ESGDOI
気候ファイナンス、環境リスク会計と企業価値:ナイジェリアと南アフリカの比較研究
Climate Finance, Environmental Risk Accounting and Firm Value: A Comparative Study of Nigeria and South Africa
Michelle Doorasamy, O. Fapetu, Pelumi Abdulmalik Adewumi
ナイジェリアと南アフリカの非金融上場企業を対象に、気候ファイナンス(CF)、環境リスク会計(ERA)、企業価値の関係を2010〜2022年のパネルデータで分析。AIを用いたテキスト分析で気候財務エクスポージャーとグリーンウォッシング・ギャップを測定し、CFはERAの質が高い場合にのみ企業価値を高めること、グリーンウォッシングは価値を毀損することを実証。南アのKing IVコード導入が評価プレミアムをもたらすことも示した。
査読済み論文🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルBaltic Journal of Economic Studies2026#AI×ESGDOI
AI駆動による建設コストデータの構造化と意味的マッチング:効率性とCO₂影響評価のための
AI-DRIVEN STRUCTURING AND SEMANTIC MATCHING OF CONSTRUCTION COST DATA FOR EFFICIENCY AND CO₂ IMPACT ASSESSMENT
Oskars Bagants, Raita Rollande, Juris Klonovs
建設部門は世界のエネルギー関連CO₂排出の約34%を占めるが、炭素会計はコスト見積もりや調達に統合されていない。本研究は、LLM、オントロジー、ベクトル類似性を組み合わせたハイブリッドな意味処理パイプラインを備えたAI駆動の「EEBOQ」フレームワークを提案する。これは、スプレッドシートベースの調達文書を自動解釈し、ICEデータベースやEPDなどの標準化された体化炭素参照データセットと整合させる。さらに、ベイズフィードバック補正エンジン…
査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルSustainability2026#AI×ESGDOI
生成AIによる炭素フットプリント・フィードバックを意思決定文脈として:再生可能エネルギー製品採用のための二層拡張TPBモデル
GenAI-Based Carbon Footprint Feedback as a Decision Context: A Two-Layer Extended TPB Model for Renewable Energy Product Adoption
Tuğba Yeğin
本研究は、生成AIによる炭素フットプリント・フィードバック(AI-CFB)が消費者の再生可能エネルギー製品(REPP)購入意図に与える影響を、トルコの841人を対象にPLS-SEMで分析。AI-CFBがTPB次元の先行要因となり、環境関心と技術的自己効力感が動機付け要因として機能。消費者信頼がAI-CFBと購入意図の関係を強化することを示した。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルFrontiers in Environmental Science2026#AI×ESGDOI
人工知能が炭素排出強度に与える影響:初期段階の逆U字型関係の証拠
The impact of artificial intelligence on carbon emission intensity: evidence for an early-stage inverted U-shaped relationship
Shawn Wang
中国266都市のパネルデータ(2011-2020)を用いて、AI発展と都市の炭素排出強度(CEI)の関係を実証分析。AIはCEIと逆U字型の関係にあり、初期は排出を増加させるが、転換点以降は削減効果を持つ。しかし2020年時点で多くの都市はまだ上昇局面にあり、ブレーキ効果は未だ広がっていない。メカニズムとしてエネルギー使用効率、グリーン技術革新、産業構造の高度化が関与。空間的波及効果も確認。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルSustainability2026#AI×ESGDOI
CEOと会長の方言的つながりは企業の炭素排出に影響するか
Does the CEO–Chairperson Dialect Connection Affect Corporate Carbon Emissions?
Chen Song, Zhihao Gao
本論文は、CEOと会長の方言的つながりが企業の炭素排出量に与える影響を実証分析した。結果、方言的つながりは炭素排出量を有意に増加させ、競争の激しい産業、非国有企業、非高汚染産業で顕著である。さらに、メディア報道が少ない企業や理解困難な方言で効果が強い。これは、会長のモニタリング機能の弱体化と認知バイアスによるもので、文化要因が環境説明責任に及ぼす影響を示す。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルSustainability2026#AI×ESGDOI
農家のデジタル能力が低炭素農業の採用に与える影響:機械学習の視点から
The Impact of the Digital Capability of Farmers on Low-Carbon Agriculture Adoption: A Machine Learning Perspective
Wen Xiang, Jianzhong Gao
中国のキウイ農家10,057人を対象に、農家のデジタル能力が低炭素農業技術の初期採用と持続的採用に与える影響を機械学習(ランダムフォレスト、SHAP等)で分析。デジタルアクセスと取得能力が初期採用、処理と共有能力が持続的採用を促進することを示し、段階に応じた政策提言を行う。
査読済み論文🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルClean Technologies2026#AI×ESGDOI
ハイブリッドクリーンエネルギー技術によるクワッドセクターのグリーン移行の推進
Powering the Green Transition in Quad-Sectors with Hybrid Clean Energy Technologies
Helena M. Ramos, Chetan Rishi, Óscar E. Coronado-Hernández +3
本研究は、太陽光・風力・水力・蓄電を統合したハイブリッド再生可能エネルギーシステム(HRES)の導入候補地を評価するため、機械学習(EL-SVM、決定木、ロジスティック回帰)とAHPを組み合わせたMCDAフレームワークを提案する。HY4RESプロジェクトの4つのパイロットサイト(農村、養殖、港湾、農業)を対象に、技術・環境・社会・経済のKPIを評価し、農村サイトが最適と判定された。MLはAHPの一貫性チェックと感度分析を効率化し、意思決…
🌍 ENジャーナルModern Computing2026#AI×ESGDOI
ネットゼロ炭素排出のためのクラウド資源管理におけるAI
AI for Cloud Resource Management for Net Zero Carbon Emissions
Umesh Ganesh Iyer, Sukhpal Singh Gill
本論文は、AIを用いたクラウド資源管理がネットゼロ炭素排出目標にどう貢献するかを検討する。AIによる最適化でエネルギー消費を削減し、炭素排出量を低減する手法を提案する。クラウドデータセンターの持続可能性向上に寄与する。
🌍 ENジャーナルSPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition2026#AI×ESGDOI
都市住宅向けIoTベースのカーボンフットプリント監視・削減プラットフォーム
Iot-Based Carbon Footprint Monitoring and Reduction Platform for Urban Homes
Sunday Idowu
ESP32とPZEM-004Tセンサーを用いたIoTプラットフォームで、家庭の電力使用量とCO2排出量をリアルタイムに監視する。100W白熱電球とLED電球でテストし、誤差3%未満、応答時間2秒未満の精度を確認。0.508 kgCO2/kWhの排出係数でCO2を算出し、遠隔操作で省エネを促進する。ナイジェリアの家庭での持続可能性向上に貢献する。
🌍 ENジャーナルSPE Nigeria Annual International Conference and Exhibition2026#AI×ESGDOI
人工ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを統合した低炭素水素製造のためのバイオガス水蒸気改質の最適化
Optimization of Biogas Steam Reforming Toward Low Carbon Hydrogen Production Using Integrated Artificial Neural Network and Genetic Algorithm
I. P. Okwuosa, O. J. Odejobi
本研究は、バイオガスを原料とする水蒸気改質プロセスをANNとGAを用いて最適化し、低炭素水素製造の効率化を図った。Aspen HYSYSによるシミュレーションデータでANNを訓練し、GAで運転条件を最適化した結果、水素モル分率0.5536を達成し、検証誤差は2.67%と高い精度を示した。提案手法は、水素製造の運転条件決定に系統的アプローチを提供する。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルExpert Systems with Applications2026#AI×ESGDOI
負荷と再生可能エネルギー不確実性下での低炭素エネルギー計画のための大規模言語モデル強化マルチエージェントシステム
Large language models-enhanced multi-agent systems for low-carbon energy scheduling under load and renewable uncertainties
Tao Wu, Xinyu Li, Jie Li +2
本論文は、大規模言語モデル(LLM)を活用したマルチエージェントシステムを提案し、負荷と再生可能エネルギーの不確実性下での低炭素エネルギー計画を最適化する。AI技術をエネルギー転換に応用し、系統運用の効率と持続可能性を向上させる。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルIEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering2026#AI×ESGDOI
注意機構に基づく火力発電ユニットの動的炭素排出係数を組み込んだ低炭素最適運用戦略
Low‐Carbon Optimal Dispatch Strategy Incorporating Attention‐Based Dynamic Carbon Emission Factors of Thermal Power Units
Xin Huang, Yixin Li, Keteng Jiang +3
本論文は、火力発電ユニットの動的炭素排出係数を時空間注意機構と絶対位置符号化でモデル化し、電力・炭素連成スケジューリングに組み込む低炭素最適運用戦略を提案。中国の省級電力系統シミュレーションで、運用コスト2.69%削減、再生可能エネルギー利用率0.18%向上、炭素排出3.35%削減を実証。高再生可能エネルギー系統での低炭素運用とカーボンニュートラル目標に貢献する。
査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルEco Cities2026#AI×ESGDOI
エネルギー部門における循環経済と持続可能なビジネスモデル:デジタルトランスフォーメーション、AI統合、持続可能性戦略のスコーピングレビュー
Circular economy and sustainable business models in the energy sector: a scoping review of digital transformation, AI integration, and sustainability strategies
Shankar Subramanian Iyer, Dr Brinitha Raji, Dr. Rajesh Arora +1
本レビューは、エネルギー部門における循環経済(CE)とAI・デジタル技術の統合に関する文献と、15人の業界リーダーへのインタビューを基に、持続可能なビジネスモデルへの移行経路を分析。CEの価値は大きいが、投資障壁や規制の断片化、デジタルスキル不足が課題。リーダーシップと官民連携が鍵と結論。
査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルEnergy Economics2026#AI×ESGDOI
人工知能とエネルギートリレンマ:汎用技術の視点
Artificial intelligence and the energy trilemma: A general-purpose technology perspective
Eduardo Andres Pardo-Piñashca, Muhammad Shahbaz, Ioannis Kyriakou +1
本論文は、AIを汎用技術と捉え、エネルギー三難問題(安定供給・公平性・持続可能性)への影響を分析する。AIがエネルギーシステムの最適化や政策立案に与える変革的役割を論じ、持続可能なエネルギー移行への示唆を提供する。
🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルCESifo2026#AI×ESGDOI
エネルギー危機の分配影響の解明:イベリア電力市場からの教訓
Unpacking the Distributional Implications of the Energy Crisis: Lessons from the Iberian Electricity Market
Natalia Fabra, Clément Leblanc, Mateus Souza
ウクライナ戦争による欧州エネルギー危機下で、スペイン・ポルトガルが実施した「イベリア解決策」の分配影響を、機械学習と市場シミュレーションで定量分析。危機は消費者から発電事業者へ約290億ユーロの富を移転し、低所得層に不釣り合いな負担(可処分所得の3.4%減)を強いた。政策介入は低所得層に相対的に大きな救済をもたらし、財政コストなしで効果を発揮した。
査読済み論文🌍 ENジャーナルMathematics2026#AI×ESGDOI
意思決定依存のリターン不確実性下でのESG配慮ポートフォリオ最適化のための調整可能なロバストアプローチ
An Adjustable Robust Approach for ESG-Aware Portfolio Optimization Under Decision-Dependent Return Uncertainty
Futi Liu, Zian Zhao
ESG基準を組み込んだポートフォリオ最適化において、リターン不確実性がポートフォリオ決定に依存する問題を扱う。共同多面体不確実性集合を構築し、CVaR制約と列生成法を用いた二段階ロバスト最適化を提案。実データで検証し、ESGパフォーマンスとリスク管理の両立を示す。
査読済み論文🌍 ENジャーナルEKUITAS (Jurnal Ekonomi dan Keuangan)2026#AI×ESGDOI
未来のサイバー監査:デジタル保証の概念的基盤が多国籍企業のリスク、説明責任、透明性をどう再定義するか
CYBER-AUDITING THE FUTURE: HOW CONCEPTUAL FOUNDATION OF DIGITAL ASSURANCE REDEFINES RISK, ACCOUNTABILITY, AND TRANSPARENCY IN MULTINATIONAL FIRMS
Idham Idham, Chusnul Rofiah
本研究は、多国籍企業におけるサイバー監査とデジタル保証の概念的基盤が、監査人の役割をどう再定義するかを体系的文献レビューで検討。AIやデータ分析の統合がESG報告の信頼性を高め、グリーンウォッシュを低減することを示す。監査の有効性は監査人の能力と制度的連携に依存する。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルChina Accounting and Finance Review2026#AI×ESGDOI
水リスクへの曝露と企業評価:がん村への地理的近接性からの証拠
Exposure to water risk and firm valuation: evidence from geographic proximity to cancer villages
Yingwen Guo, Miao He, Weiyin Zhang
中国の上場企業を対象に、がん村への地理的近接性が企業価値に与える影響を実証分析。近接性の標準偏差1単位増加でTobin's Qが約1.7%低下し、環境コンプライアンス支出の増加や規制監視の強化が経路として特定された。水感受性の高い産業や可視性の高い企業で影響が顕著であり、機関所有が緩和要因となる。地理的ESGデューデリジェンスの重要性を示す。
査読済み論文🌍 ENジャーナルSustainability2026#AI×ESGDOI
ハイブリッド離散事象シミュレーションと機械学習サロゲートフレームワークを用いた持続可能なオートクレーブ養生気泡コンクリート生産戦略
Sustainable Autoclaved Aerated Concrete Production Strategies Using a Hybrid Discrete-Event Simulation and Machine-Learning Surrogate Framework
S. Amoo, Ali Attajer, Ismahen Zaid +1
本研究は、AAC生産の脱炭素化を目的に、離散事象シミュレーションと機械学習サロゲートを組み合わせた最適化フレームワークを開発。116,640の生産シナリオを生成し、CO2e排出量・コスト・生産時間を予測するMLモデルを訓練。炭素・コスト・時間の優先度に応じた最適戦略を特定し、オートクレーブ時間、電力炭素強度、セメント使用量が主要な環境レバーであることを示した。炭素優先戦略では約1292 kg CO2eの排出削減が可能で、炭素・コスト・時…