論文・プレプリント

Si Zheng, Yifan Duan, Chao Xue +1

本論文は、LLMと証拠に基づく検証を統合し、サステナビリティ報告書からスコープ3 GHG排出量を抽出するフレームワークScope3Traceを提案する。PDF解析、OCR、テーブル復元、ハイブリッドルールLLM抽出を実装し、組織・建物レベルでの排出量を証拠付きで取得する。さらに、二層構成の証拠付きマルチモーダルデータセットを提供し、スコープ1〜3の合計およびカテゴリ別開示の高精度抽出を実現した。

Xinyu Tang, Mingzhu Tang, Na Li +1

本研究は、炭素価格の非線形性や急変に対処するため、双方向時間畳み込みとTimeXerを組み合わせたConvTimeXerモデルを提案。中国炭素市場の過去3年間のデータを用いた実験で、高い予測精度とロバスト性を示した。局所的な変動とグローバルなトレンドのバランスを取る手法として有効。

Yue Wang, Waya Zhao, Wenli Ye +2

本研究は、空間DIDとダブル機械学習を用いて、中国30省のパネルデータからデジタル政府発展と地域電子商取引エコシステム競争力が低炭素エネルギー転換に与える影響を分析。デジタル政府の制度化効果は地域埋没性がある一方、電子商取引競争力は周辺地域への正の波及効果を持つ。さらに、市場連結性と包括的インフラが主要な伝達経路であることを明らかにした。

Weixiang Xu, Yi-Fan Shi, Jinhui Zheng

本研究は、2011年から2021年までの長江経済ベルトの都市パネルデータを用い、AIが都市のグリーン・低炭素発展に与える影響を実証分析した。二重機械学習や空間ダービンモデルにより、AIが資源節約と環境排出削減を促進し、その経路として技術革新と産業構造高度化を特定した。教育水準と市場統合が正の調整効果を持つことも明らかにした。

Thi Huong Dinh, Nhung Hong Nguyen, Ngoc Quang Nguyen +1

本論文は、AIとグリーン変革型リーダーシップが低炭素行動に与える影響を、ベトナムのホテル産業を対象にPLS-SEMで分析。AIがグリーンイノベーション文化と低炭素行動に正の影響を与え、グリーン変革型リーダーシップとグリーン人材管理が媒介することを示した。

Ángeles Montserrat Govea Franco, Saúl Domínguez Casasola, Heriberto Salazar-Soto

本研究は、排出権取引制度（ETS）の有効性を機械学習で分析。58のETSを4つの類型に分類し、ANNによりCO2排出削減の要因を特定。再生可能エネルギーの普及が最も重要で、都市化や汚職が阻害要因となることを示した。

Artem SHAPOSHNIKOV, Svetlana RATNER, Inna Choban de Sousa Paiva +1

本論文は、AIおよびデジタル技術の導入が企業のグリーンウォッシング（ESG開示と実績の乖離）に与える影響を、2009～2025年の76件の実証研究のメタ分析により検証。AI・DT導入は統計的に有意ではあるが緩やかなグリーンウォッシング低減効果（標準化β: -0.17～-0.03）を持つ。効果は国有企業、高汚染産業、大企業で顕著であり、機関投資家保有やBig4監査質などのガバナンス要因が強化する。

Sala D, Polyanska A, Psyuk V

本論文は、エネルギー転換に関する研究の進化を146の文献のキーワード共起分析により調査。最近の研究（2022-2024）では再生可能エネルギーや持続可能な開発、知的システムに焦点が当てられている。また、CO₂回収の経済評価を含むエキスパートシステムのアルゴリズムモデルを提案し、脱炭素化と持続可能なエネルギー供給への移行を支援する。

Kokubu, Hiroyuki

東証プライム上場企業の統合報告書からAIを用いてGX開示指標（Scope1/2/3排出量、SBT、TCFD、CDPスコア、再エネ比率、内部炭素価格、購入クレジット）を機械抽出したデータセットのv0.1リリース。現時点でプライム200社中73社102レポートを収録し、抽出信頼度とレビューフラグを付与。正規化済み排出値は単位確定観測のみ収録しており、空欄は未開示ではなく単位未確定である点に注意。

Xinyi Mu, Dujuan Yang, Qi Han

本研究は、住宅所有者組合における暖房システムの脱炭素化に関する意思決定を分析するために、ベイズ学習を用いたエージェントベースモデルを提案している。組合員の学習プロセスをモデル化し、政策や経済的要因が脱炭素化の普及に与える影響を評価する。

Rai A.

本研究は、スカンジナビアにおける風力発電を利用したグリーン水素生産について、技術経済評価と深層学習を組み合わせた分析を行った。深層学習モデルを用いて風力出力や水素生産コストを予測し、実現可能性を評価している。地域固有の条件を考慮したグリーン水素の経済性に関する知見を提供する。

Leng J.

本論文は、メキシコ湾岸の枯渇油ガス貯留層を対象としたCO2地中貯留サイト選定に、データ解析と機械学習を適用する手法を提案。脱炭素社会実現に向けたCCUSの効率的な展開に貢献し、AI技術の活用により評価の精度と迅速性を向上させる。

Lin K.

本レビューは、CO2地中貯留（CCS）における機械学習（ML）の応用を包括的に概観する。予測モデリング、サイト選定、モニタリングなどへのML活用を解説し、今後の研究の方向性や技術的課題を提示する。MLによる貯留効率向上とリスク評価の可能性に焦点を当てている。

Kumar R.

本論文は、自然言語処理（NLP）モデルを用いたAIと持続可能な金融の融合の最近の動向と将来展望を概説する。ESG評価やグリーンウォッシュ検出への応用可能性に焦点を当て、AI技術が持続可能な金融の意思決定をいかに強化するかを考察する。

Zhipeng Han, Liguo Wang, Yongling Wang

中国の工業企業7,791社のデータを用い、解釈可能な機械学習（LASSO、ランダムフォレスト、SHAP）によりESG評価と炭素全要素生産性（CTFP）の非線形関係を分析。ESGスコアが4.5未満ではコンプライアンスコストが支配的だが、それを超えると急速に生産性が向上する閾値依存の軌道を発見。また、能力活用と資源調整の二要因がこの関係を調整し、2020年の二重炭素目標がコンプライアンス期間を短縮することを示した。

Mira Kopp

欧州の都市を気候緩和・適応戦略に基づき類型化。自動テキスト抽出とクラスタリング手法を用い、文献レビューと統合した。都市特性に応じた対策の設計を支援する。

Šribar, Jernej, Mohorcic, Mihael, Čampa, Andrej

本論文は、V2G対応EVと共有ESSを協調制御するマルチエージェント深層強化学習フレームワークCoMAD V2Gを提案。実データに基づくシミュレーションで検証し、外部系統依存を削減し、自家消費を最大化。最大25%の電気代削減を達成し、プライバシー保護と拡張性を両立した持続可能なエネルギー管理戦略を示す。

KONE Bakary, DOSSO Mouhamadou, DIARRA Mamadou +1

本研究は、ハイブリッドエネルギーシステムからの温室効果ガス（GHG）排出を時間的に最適化するために、リカレントニューラルネットワーク（RNN）を適用している。RNNの時系列予測能力を活用することで、エネルギー生成と消費の動的なバランスを取り、GHG排出を最小化する運転スケジュールを導出する。AIを用いた排出削減の実証事例として、GX分野への応用可能性を示している。

Gotoh R.

本研究は、ネットゼロエネルギーシステムの多様な実行可能解を生成し解釈するための階層的遺伝的アルゴリズム（GA）と線形計画法（LP）に基づくフレームワークを提案する。説明可能AIとクラスタリングを統合し、意思決定者に理解しやすい解の提示を可能にする。実例ケーススタディを通じて手法の有効性を示す。

Sayyed Sadaqat Hussain Shah, Arshad Javed, Muhammad Mahboob Khan +2

本論文は、AI導入がグリーンボンド発行額と企業ESGスコアに与える影響を、54カ国・5万件超のデータと複数の計量モデル（固定効果回帰、分位点回帰、TVP-VAR-SV）を用いて分析。AI導入の1標準偏差増加でグリーンボンド発行が平均14.3%増加、ESGスコアも統計的に有意に向上することを示す。またCOVID-19以降、AIの役割がより顕著になった構造変化も確認。政策立案者や投資家に示唆を与える。