論文・プレプリント

Redeemer Okekale Salami, Kate Markin, Derek Amuna +1

5つのオープンウェイトLLMを用い、2010〜2026年の企業サステナビリティ報告書518件からESG数値指標を抽出する精度を検証した。物語的な方針記述の要約はF1約0.729と高精度だが、Scope 1排出量や取水量など厳密な数値抽出はF1約0.335にとどまった。正解ページを与えても最高モデルで精度上限0.731であり、誤りは検索より表読み取りに起因する。誤年・誤企業の「ニアミス」文脈では最大46.7%が数値を捏造したが、厳格な監査…

Gurazada Himaja Veda Sri, Hamsika Madanu, Chatrathi Sri Lakshmi Kaumudi +4

AI・ML・NLP・ビッグデータがESG報告に組み込まれることで、効率化と同時にAI生成開示がもっともらしく見えつつ不完全・誤導的な情報を含む「グリーンウォッシュ2.0」のリスクが生じる。本論文はAI活用ESG報告をデジタル化・自動化、分析・診断、エージェント型・予測型ESGの3段階で概念化し、データ来歴・人間検証・監査可能性・開示責任・内部通報・規制監督を結ぶ統治フレームワークを提案する。既存の開示枠組みは人間作成の報告を前提としてお…

Yunhan Wang, Yichi Liu

企業が開示するAI活用の実装状況と、将来展望として語られるナラティブを比較し、ESGパフォーマンスとの関係を分析する研究。実際に報告されたAI導入と期待先行の言説の乖離を明らかにし、開示の実質性を問う。

Wasilewski, Adam

運輸セクター5業種25社の企業報告書を対象に、6種のLLM設定でネットゼロコミットメントを評価した研究の再現データセット。元報告書、PRISMA選定ファイル、450件のJSON応答、プロンプト、人手評価用10社サブセットと評価CSVを収録する。目標具体性・排出スコープ・外部検証・中間目標とガバナンス・残余排出とオフセット方針を採点し、反復実行の一貫性やモデル間一致、人手評価との一致を分析可能にする。

Jogi John, Janhvi Mahakulkar, Harsh Sharma +3

個人の日常活動を記録し、排出係数を用いてkg CO₂eを算定・集計するWebプラットフォームの設計と試作を提示。React/PHP/MySQL構成にGroq API経由のLLMを組み込み、カテゴリ別結果と個別助言を提供する。10名・14活動のパイロットでは合計112.51 kg CO₂e、消費カテゴリが53.3%を占め、手計算との一致も確認した。ただし小規模・短期・試算係数であり、予測やクラスタリングは未検証の拡張提案に留まる。

Manisha Maddel, Trupti Joshi, Padmashree Chandak

本論文は、AIを活用したサプライチェーンの炭素管理に関する研究動向を文献計量分析で整理した。Dimensionsから320件を抽出し、VOSviewerで共起・共著・引用・書誌結合分析を実施。AI・持続可能なサプライチェーン管理・環境パフォーマンスの交差点で研究が発展し、排出削減、予測分析、サプライチェーン透明性が主要テーマであることを示す。

Fu-Rong Zhang

気候・環境ESG報告の保証業務にAIがどう寄与するかを2020〜2025年の19研究でレビュー。衛星観測、NLP抽出開示、Scope 3データ、ブロックチェーン記録などがデジタル処理可能な監査証拠を生み出し、保証の証拠構造を変えつつあると示す。保証品質は特性・能力・内容・裏付けの「4つのC」で決まり自動化だけでは不十分と論じ、Evidence-to-Assurance-to-Governance枠組みを提示する。

Bin Nong, Jing Xu

企業の炭素開示における加法整合性（内訳合計と総計の一致）を監査するCDCA v1.2の解析コードと抽出記録を公開したリポジトリ。24件のルール／抽出変換テストと4本のオフライン解析スクリプトで全結果を再現可能。174件の公開PDFは再配布せず、銘柄コード・ハッシュで識別する。

J. (J.) Hemavarshini, C. (C.) Jeshnavi, B. (B.) Ashwini +1

森林炭素監査の手作業サンプリングを代替する地理空間AIプラットフォーム「CarbonSphere AI」を提案。樹冠セグメンテーション（HSV閾値・ResNet-50・U-Net）とNDVIを融合し、バイオマス密度・炭素蓄積量を推定、IPCC Tier 1でCO2換算クレジット化する。内部評価で手動検証データと94%一致、1サイト2秒未満で処理し、MongoDB Atlasに構造化保存して経時モニタリングを可能にする。

Fotova Čiković K.

グリーンファイナンスとAIの交差領域を扱った研究をWeb of Scienceデータベースから抽出し、文献計量分析によって研究動向・主要テーマ・引用構造を体系的に整理した研究。AIがグリーンファイナンスやESG評価にどう応用されているかの全体像を俯瞰できる。

Shivani Naik, Sarvottam Rege

石油・ガス・エネルギー企業10社の環境開示を対象に、語頻度分析や可読性スコア、数値密度・保証文言チェック、前年比較などの再現可能なツール群を適用した研究。Scope 3の欠落、文脈なき削減数値と基準年のばらつき、市場基準とロケーション基準の最大47倍の乖離、再エネに関するナラティブ優位など6つの共通パターンを抽出。意図の断定は避けつつ、形式・監査人・国を超えてギャップが反復し、注意深い読解と基礎的計算で検出可能と示す。

Ivneet Kaur Walia, Aastha Tiwari, Aastha Tiwari

本稿は、AIがサステナビリティ報告におけるマテリアリティ評価をどう変容させるかを検討する。AIは従来の人手では見落とされがちなパターンやリスク、影響を特定し、選択的開示やグリーンウォッシュの検出に資する一方、アルゴリズムバイアスや不透明性、過度な依存のリスクも伴う。会計原則と開示枠組みを結びつけ、人間の監督を保ちつつ透明性と説明責任を高めるAI支援型マテリアリティ評価の枠組みを提案する。

A Binita Singha, Moonmoon Kalita, Biju Mani Das

インドNifty 50の15社のESG開示文のセンチメントを機械学習で分析し、財務パフォーマンスとの関係を検証した研究。開示の56.3%がネガティブなトーンで、社会開示で最も高く61.1%だった。センチメントスコアはROA・ROEの強い正の予測因子であり、特にROEで有意で、投資家がトーンに反応する行動ファイナンス理論と整合する。

Wihan van der Heever, Ranjan Satapathy, Erik Cambria

本稿は、ニューロシンボリック手法で企業開示文書のESG論点の強調度を分析し、それがSustainalyticsリスク格付とどう関連するかを企業・年パネルで検証した論文の再現スクリプト集である。企業・年パネルの構築、概念マッチャー、EPA GHGRP・OSHA ITAのリンク規則、人手アノテーションと検証指標まで含み、全推定・図表を再現できる。ライセンス制約でS&P500報告書コーパスやSustainalyticsスコア等は再配布せず、入…

Rajiv Chandrasekharan Nair

ESG開示が任意から企業説明責任の中核へ移行し、外部保証への需要が高まる中、AIや第三者データ仲介による開示のデジタル化が検証プロセスを根本から変えたと論じる。従来の財務監査の枠組みでは対応できず、AIモデルリスク、サイバーセキュリティ、データプライバシー、第三者依存を踏まえたESG保証の再概念化が必要と主張する。国際基準や規制動向を踏まえ、統合的なESG保証フレームワークを提案する。

Shaena Ulissi, Andrew Dumit, P. James Joyce +4

LLMを用いた製品カーボンフットプリント（PCF）自動化システムの品質・文書化・不確実性表示・検証可能性を評価する基準を、標準レビューと実務家・検証機関への聞き取り、試行を通じて開発した。基準は透明な論理、専門家判断とのベンチマーク、不確実性の特性化を軸に構成される。2つの実運用システムに適用した結果、明確な入力のマッピング受容率は91.2%に対し曖昧な入力は59.7%、クレードル・トゥ・ゲートでは269件のEPDに対し中央値相対誤差3…

Abhilash Aggarwal, Mehvish Mehraj

機械学習・NLP・知識グラフを用いたグリーンウォッシュ検出が、インドと米国の法制度下で企業責任を導き得るかを検討する章。インドのBRSR Core、2024年CCPAガイドライン、PFUTP規則、およびBharatiya Sakshya Adhiniyam 2023の二重証明書構造がアルゴリズム検証に適した証拠基盤を形成すると論じる。技術的検出段階と法域固有の認証・責任帰属段階を分離して分析する。

N. Sathyanarayana, G. Srividhya, Laxmana Rao Goranta +2

ESG報告書におけるグリーンウォッシュをNLPと機械学習で検出する概念章。文献レビューをもとに、文書取得から構造化抽出、言語分析、数値整合性検証、リスク優先順位付け、フォレンジック検証、報告までの7層フレームワークを提案する。Microsoftの公開サステナビリティ開示への適用例を示し、報告境界や相対指標が解釈に与える影響を論じる。ISSA 5000などの保証動向も踏まえるが、検出性能の実証検証は今後の課題とする。

Mehak Jonjua

AIをフォレンジック会計とESG報告に統合し、不正検出精度と開示の信頼性・完全性を高める可能性を検討した研究。制度的理論・二重過程理論・説明責任理論を踏まえ、342名のサーベイと構造方程式モデリング、インタビューを混合手法で分析。AIガバナンスの適切さが組織パフォーマンスの最強の予測因子であり、完全自動化より人間とAIの補完的運用が最善と結論づけた。

Gazala Sharif -, Insha Hamid

デジタル化とAIの進展によりESG報告は任意から統治上の要請へと変化したが、グリーンウォッシュや炭素の誤報告が増加している。本章は機械学習・自然言語処理・予測分析・ブロックチェーン・RPAをフォレンジック会計に統合しESG不正を検出する手法を検討する。技術革新と法的遵守・ESG説明責任を結びつけた「AI支援型持続可能フォレンジック・ガバナンス」枠組みを提案する。