論文・プレプリント

S. Hosseini

本論文はコモニスト価値理論を用いて、アグリフードシステムにおける企業サステナビリティプログラムが構造的に変革を阻害することを論じる。真の価値（生命維持的価値）が物象化された価値（資本蓄積志向）に転換される「脱コモン化」のプロセスを分析。企業サステナビリティは現状維持機構として機能し、真の変革にはコモンズに基づく代替案と政治的立法が必要と結論付ける。

I. Mutambik

本研究は、ブロックチェーン、IoT、機械学習を統合したワクチンコールドチェーン管理フレームワークを提案。Informerモデルによる需要予測とBERTによる信頼性分析により、廃棄削減や排出削減を実現する。シミュレーション評価では、BERTが不均衡データに対しF1スコア0.6974を達成し、有効性を示した。

Khanh Huy Nguyen, M. Tran, V. Ho

2007年から2025年までの547本の査読論文を基に、持続可能な消費とCSRの知的分野を統合。共引用・書誌結合・キーワード共起分析により8つの知識領域を特定し、SDGs整合指標やブロックチェーンによるトレーサビリティなど新興フロンティアを検出。3つのメカニズム（信頼シグナル、ガバナンス能力、透明性）を整理し、総合的な研究課題を提示。

Ya-Chin Wang, Renyong Hou, Lu Xiang

本論文は、電子商取引におけるデジタル化とグリーン化の相乗効果を三者進化ゲームモデルで分析。政府、企業、消費者の戦略的相互作用を、ブロックチェーン追跡やカーボンラベリングなどの透明性メカニズムがどのように形成するかを解明。政府の介入は均衡選択子として機能し、製品の魅力が十分であれば市場の自己調整が持続可能な均衡をもたらすことを示唆。

Subhodeep Mukherjee, Ruchi Sharma, Rashmiranjan Panigrahi +1

本論文は、循環型サプライチェーン（CSC）におけるデジタル技術（IoT、ブロックチェーン、AI、ビッグデータ）の有効性を系統的レビューにより評価。4つのテーマ（デジタル技術の活用、主要産業、SDGsとの関連、パフォーマンス効果）を抽出し、トレーサビリティや資源効率の向上、ステークホルダー連携の促進を確認。製造業や電子機器産業での実践が先行。政策立案者や実務者にデジタル戦略とSDGs達成の統合に向けた示唆を提供。

Tingting Li, Ziming Zhao, Zhaoxuan Li +2

本論文は、ウェブサービスにおける大規模言語モデル（LLM）のクエリルーティングにおいて、カーボンフットプリントを最小化しつつ公平性を保つ手法を提案する。これにより、AIサービスの環境負荷低減と持続可能性に貢献する。

R. S P.

本論文は、IoTセンサーとブロックチェーン技術を組み合わせた分散型炭素排出監視システム「CarbonChain」を提案する。センサーで収集した環境データをスマートコントラクトで検証・保存し、改ざん防止と透明性を実現する。ウェブダッシュボードでリアルタイム監視が可能。

Y. Alzoubi, A. Topcu, E. Elbasi

本研究は、カーボンフットプリント計測ツールにおけるプライバシーリスクを体系的に評価した初めての研究である。46のツールを5カテゴリに分類し、データ種類、粒度、保存、処理、二次利用、ユーザー主体性の5次元でリスク枠組みを開発した。消費者向け計算機は低リスクだが、企業向けプラットフォームやIoT/AI/ブロックチェーンシステムは高リスクであることを明らかにした。高精度な測定はより多くのデータ収集を必要とするプライバシー-精度トレードオフが確…

Furkan Yilgan, Duygu Biyikli, M. Sanità +4

本研究は、2025年7月に発生したトルコ・チェシュメの山火事による植生損失と微量ガス排出を、Sentinel-2とSentinel-5Pの衛星データを用いて定量化した。火災後の植生減少をNDVIなどで評価し、一酸化炭素や二酸化窒素などの排出量を推定。気候変動と大気質への影響を示唆。

Yingmei Jiang, Jinjin Mou, Xin Yang +1

本論文は、ブロックチェーン技術（BT）を用いた生鮮Eコマースのサプライチェーンにおいて、品質・低炭素・環境属性の多次元情報開示が経済・環境パフォーマンスに与える影響をモデル化した。分散・統合意思決定の枠組みで価格・手数料・炭素削減・BT投資の最適戦略を導出し、開示の信頼性とレベルが利益と炭素削減感度に影響することを示した。部分的開示は統合の利点を弱め、BTのデータ維持費が開示の方向を左右する。

明辉 李

大学の炭素排出モニタリングの課題に対し、デジタルツインとIoTを統合したリアルタイム認識・動的最適化フレームワークを提案。強化学習を用いた最適化アルゴリズムにより、エネルギー効率と資源利用を改善。カーボンフットプリントの帰属分析と責任配分フレームワークも提供し、閉ループカーボン管理メカニズムを設計した。

Jun-Hye Baek, Jae Min Lee, Dong‐Seong Kim

本論文は、AIとブロックチェーンを組み合わせた個人の炭素削減活動認証フレームワークを提案。画像分析によるエコ活動の検証と、結果の改ざん防止を実現。実験により実現可能性を確認し、信頼性とスケーラビリティを示した。

Jasmine Selvakumari Jeya Israel, Aldrin Joan Pandian William, Pradeep Kumar Mishra +1

本研究は、Bi-LSTMを用いて鉄鋼、セメント、アルミニウム産業の排出予測、カーボンオフセット配分、グリーンファンド活用を最適化する手法を提案。Bi-LSTMは2050年までの長期予測で高い性能を示し、グリーン技術導入率や炭素回収効率などの変数が持続可能性に与える影響を明らかにした。MLの統合により透明性が向上し、データ駆動型の持続可能性フレームワーク構築を支援する。

Guanqiuyue Chen, Edmund Loi, Ka Ip Chan

中国の炭素排出権取引パイロット政策が企業のデジタル変革に与える影響を、2009～2020年の上海・深センA株上場企業データを用いたDID分析で検証。AI、ビッグデータ、クラウド、ブロックチェーン、デジタル技術応用の5次元で評価した結果、政策はデジタル変革を有意に促進し、特に国有企業や中小企業で効果が大きいことを確認。

Bo Liu, Yi Ding, Haoying Guo

本論文は、企業が採用する直接炭素削減投資（R戦略）と炭素オフセット（O戦略）の選択を、需要不確実性と情報非対称性のゲーム理論モデルで分析。小売業者の需要情報共有がメーカーの戦略選択に与える影響を明らかにし、需要が高い場合やオフセット受容度が低い場合はR戦略が、需要が低い場合はO戦略が望ましいことを示す。情報共有は需要不確実性を低減し、実質的な排出削減を促進する。

Yong Xu, Donglei Tao, Yen-Jou Chen +3

PCBSは、AIを活用したIoT環境において、プライバシーを保護しながらカーボン取引を可能にするフレームワークです。ブロックチェーンと安全なマルチパーティ計算を組み合わせることで、排出量データの秘匿性と取引の透明性を両立します。カーボンプライシングの実装における技術的課題の解決を目指しています。

M. Aulia Rachman, Shanty Oktvilia, Dwi Rahmayani

本研究は、ASEAN-6諸国における金融包摂が炭素排出に与える影響を、2013～2019年のパネルデータを用いて分析。金融包摂指数の3側面（アクセス、利用可能性、ユーザビリティ）のうち、貸出の利用可能性が高いほど炭素排出が増加することを発見。GDPや貿易開放度も排出を増加させる一方、金利は抑制効果を持つ。政策含意として、グリーンタクソノミーやTCFD導入を通じた低炭素開発への資本配分を提案。

Sezai Tunca, Zinnet Karakaş Kelten, Yavuz Selim Balcıoğlu

本論文は、高排出産業のサプライチェーンにおけるカーボンフットプリント削減を最適化するため、ブロックチェーンによる透明性とビジネス分析を活用する枠組みを提案。サプライチェーン全体の排出量可視化と削減機会の特定に寄与する手法を提示している。

Shamsun Nahar, Florina Rahman, Mahrima Akter Mim

AIと機械学習を用いて再生可能エネルギーとデータ分析を統合し、エネルギー需要予測、排出量推定、ESG報告を自動化するプラットフォームを提案。シミュレーションにより効率向上と報告時間短縮を実証。

Nikolai Drahos

米国連邦レベルでの炭素価格導入は困難とされてきたが、2022年インフレ抑制法（IRA）にメタン賦課金が含まれた。本稿は、関係者インタビューに基づき、この初めての連邦炭素価格制度が政治的に実現可能となった4つの条件（産業分裂、効果的な理念的議論、立法経路、静かな政治）を明らかにする。