査読済み論文🌍 ENジャーナルJournal of Environmental Science2026#AI×ESGDOI
企業統治とサステナビリティ報告のグローバル研究動向:計量書誌学とLDAトピックモデリングのハイブリッド分析
The Global Research Landscape of Corporate Governance and Sustainability Reporting: A Hybrid Bibliometric and Latent Dirichlet Allocation (LDA) Topic Modeling Analysis
Ayman Mohamed Ibrahim Aldosoky, Mamdouh Abdel Aziz Refai, Mihamed maged khashba +1
企業統治とサステナビリティ報告に関する世界の研究動向を、計量書誌学とLDAトピックモデリングを組み合わせて分析した研究。研究テーマのクラスター構造や時系列変化を定量的に可視化し、開示研究の全体像と今後の方向性を示す。AIによるテキスト分析を開示・ESG研究に応用した点が特徴。
査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルRisks2026#AI×ESGDOI
ブロックチェーン、人工知能、ESG開示品質:財務規制とステークホルダー・エンゲージメントの調整効果
Blockchain, Artificial Intelligence, and ESG Disclosure Quality: The Moderating Roles of Financial Regulation and Stakeholder Engagement
Nashat Ali Almasria, Saleh Hamood Nasser AL-Sinawi, Hassan Hamad Aldboush +1
AIとブロックチェーンがESG開示品質の知覚にどう関連するか、財務規制とステークホルダー・エンゲージメントの調整効果を含めて検証したサーベイ研究。金融・サステナビリティ報告・コンプライアンス等の実務家250名の回答をPLS-SEMで分析。AI、ブロックチェーン、財務規制、ステークホルダー関与はいずれも開示品質と正に関連し、財務規制はAIの効果を強めるが、ブロックチェーンとステークホルダー関与の交互作用は支持されなかった。
🌍 ENジャーナル2026#AI×ESGDOI
炭素農業に向けたAI活用型再生型農法
AI –Enabled Regenerative Practices for Carbon Farming
R. K. Naresh, Rajan Bhatt, Krishan K. Verma +3
本論文は、AIを活用した再生型農業(リジェネラティブ農業)による炭素農業の実践を扱う。土壌炭素貯留の測定・管理にAIを用いることで、農業由来の炭素クレジットや気候緩和への貢献が期待される。ただしアブストラクトがなく、具体的な手法・成果は不明である。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルBuilding and Environment2026#AI×ESGDOI
建築環境由来炭素排出のファインスケールマッピング:高密度都市域向け多源データ融合と説明可能機械学習フレームワーク
Fine-scale mapping of built-environment carbon emissions: A multi-source data fusion and explainable machine learning framework for high-density urban regions
Ge Shi, Haoran Tang, Wei Wang +4
高密度都市域を対象に、複数データ源を融合し説明可能な機械学習で建築環境由来の炭素排出を細粒度で推計するフレームワークを提示する研究。都市スケールの排出マッピング精度向上と、推計根拠の可視化による政策・計画への応用が期待される。
査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルMarine Policy2026#AI×ESGDOI
ブラジル港湾におけるESGの進化の可視化:サステナビリティ報告へのテキストマイニング・アプローチ
Mapping ESG Evolution in Brazilian Ports: A Text-Mining Approach to Sustainability Reporting
Darliane Ribeiro Cunha, Newton Narciso Pereira
ブラジルの港湾セクターを対象に、サステナビリティ報告書のテキストマイニングを通じてESG開示の変遷を分析した研究。自然言語処理を用いて報告内容の経年変化を定量的に捉え、港湾という物流インフラにおけるESG実践の進化を可視化する。新興国・インフラ分野の開示動向をテキスト分析で評価する手法を提示する点に貢献がある。
査読済み論文🌍 EN🇺🇸 USジャーナルStudent Journal of Business and Economics2026#AI×ESGDOI
年次報告書の不確実性はESGスコアに影響するか?
Does Uncertainty in Annual Reports Affect ESG Score?
Lauren Kim
米国上場企業72社の10-K報告書における曖昧・不確実な表現とESGパフォーマンスの関係を分析。不確実な語の使用が多い企業ほどESGスコアが低いという負の関係を確認した。企業が環境への負の影響を曖昧な表現で隠す「グリーンウォッシング」の可能性を示唆し、投資家・経営者・規制当局に対し透明で明確な開示言語の使用を促す。
🌍 EN🌍 GlobalジャーナルSeven Editora eBooks2026#AI×ESGDOI
企業サステナビリティの手段としてのAI:エネルギー効率と廃棄物管理のための予測モデル
AI AS AN INSTRUMENT OF CORPORATE SUSTAINABILITY: PREDICTIVE MODELS FOR ENERGY EFFICIENCY AND WASTE MANAGEMENT
Pedro Henrique da Silva Ferreira, Wesley Soares Ramos Ramos
本論文は、予測AIモデルを企業サステナビリティの手段として、エネルギー効率と廃棄物管理の二領域で分析する。AI自体の電力・水消費という物理的フットプリントも勘定に入れ、「正味バランス原則」——モデルが生む物理的削減が追加フットプリントを上回る場合のみ正当化される——を提示する。ブラジルの新規制環境(国家固形廃棄物政策、排出量取引制度、気候計画)を背景に、信頼できる計測データ、経営統合、人材、外部検証可能性という組織条件を整理し、アルゴリ…
査読済み論文🌍 EN🌍 Globalジャーナル2026#AI×ESGDOI
デジタルツインによる低炭素ビジネスモデル革新とESG成果:アジア製造業の事例から
Digital Twin-Enabled Low-Carbon Business Model Innovation and ESG Outcomes: Evidence from Asian Manufacturing Cases
Yuzhang Wang
ハイアール青島工場、シーメンス成都工場、LG昌原スマートパークの3事例を通じ、デジタルツインが低炭素ビジネスモデルとESG成果にどう結びつくかを分析。動的ケイパビリティ理論とNRBVを用い、情報提供・経営判断・業務ルーティン・顧客価値の変化を追跡する。エネルギー・炭素・材料・廃棄物では効果が確認されるが、社会・ガバナンス面は職場慣行やデータ管理に依存し不均一。デジタルツイン単独では不十分で、補完投資・組織変革・信頼できるデータが不可欠と…
🌍 ENジャーナルCommunications in computer and information science2026#AI×ESGDOI
AI活用ESG報告と企業開示法の調和課題、保証ギャップ、執行リスク
AI-Enabled ESG Reporting and Corporate Disclosure Law Harmonization Challenges, Assurance Gaps, and Enforcement Risk
H. Hasan, Najwa Sabah
AIを活用したESG報告が企業開示法制の調和をどう難しくするかを、保証ギャップと執行リスクの観点から論じる研究。各国開示規制の差異と第三者保証の空白が、AI生成・自動化された開示情報の信頼性と法的執行に与える影響を検討する。
査読済み論文🌍 ENジャーナルFinancial Innovation2026#AI×ESGDOI
先進的多面ファジィシステムを用いた持続可能な金融投資のためのシナリオベースESGスコアリング
Scenario-based ESG scoring for sustainable financial investments using an advanced multi-facet fuzzy system
Wei Liu, Yedan Shen, Hasan Dınçer +2
本論文は、持続可能な金融投資の意思決定を支援するため、シナリオベースのESGスコアリング手法を提案する。高度な多面ファジィシステムを採用し、ESG評価に伴う不確実性や曖昧さを扱う点が特徴である。投資家がシナリオに応じたESG評価を行い、持続可能な投資判断に活用できる枠組みを示す。
査読済み論文🌍 ENジャーナルManagement of Environmental Quality2026#AI×ESGDOI
説明可能なAutoMLとESG駆動型市場シグナルを用いた原油価格の持続可能な予測
Sustainable forecasting of crude oil prices using explainable AutoML and ESG-driven market signals
Daoud Y.
説明可能なAutoMLとESG関連の市場シグナルを組み合わせ、原油価格を予測する手法を提案した研究。ESG情報を価格予測の入力に統合することで、持続可能性要因がエネルギー市場に与える影響を捉えようとする。解釈可能性を確保しつつ予測精度を高める点が特徴。
査読済み論文🌍 ENジャーナルInternational Review of Economics and Finance2026#AI×ESGDOI
トーンが雄弁に語るとき:ESGトーンがESG評価と企業業績の関連性をどう形成するか
When tone speaks louder: How ESG tone shapes the association between ESG ratings and firm performance
Huang J.
本論文は、ESG評価と企業業績の関係において、ESG開示の「トーン(語調)」が果たす役割を検証する。テキスト分析によりESG報告書の語調を定量化し、それが評価と業績の関連性をどう調整するかを示す。ESG評価の情報価値と、開示テキストの質的側面の重要性を浮き彫りにする。
査読済み論文🌍 ENジャーナルDiscover Sustainability2026#AI×ESGDOI
持続可能なパフォーマンスのためのグリーンファイナンス促進におけるAIとグリーン人事管理の役割
The role of AI and green human resource management in promoting green finance for sustainable performance
Dinh H.T.
AIとグリーン人事管理(GHRM)がグリーンファイナンスを促進し、企業の持続可能なパフォーマンスにどう寄与するかを論じた研究。要旨がなく詳細は不明だが、AIをESG・サステナビリティ評価に応用する接点を持つ。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルRemote Sensing2026#AI×ESGDOI
マルチソースデータ統合による中国の年次グリッド人為起源CH4排出量推計(2019–2025):SHAPに基づく要因帰属と時空間パターン
Annual Gridded Anthropogenic CH4 Emissions Estimation in China (2019–2025) Integrating Multisource Data: SHAP-Based Driver Attribution and Spatio-Temporal Patterns
Chao-Kang He, Qinjun Wang, Wen-Yue Xie
本研究は地理・衛星・統計のマルチソースデータと4種の機械学習(RF・CB・XGB・LGBM)を統合し、中国の人為起源メタン排出量を0.1°解像度で2019〜2025年まで年次推計する枠組みを提案する。LGBMが最高精度(R²=0.938)を示し、SHAP解析により石炭採掘と夜間光が寄与の65.6%を占めることを明らかにした。空間的には「北高南低」で山西・陝西・内モンゴルのエネルギー三角地帯に極端高値が集中する。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルIndustrial Management & Data Systems2026#AI×ESGDOI
炭素削減行動の企業開示と企業価値:デジタル変革の調整効果
Corporate disclosures of carbon-reduction actions and firm value: the moderating role of digital transformation
Guang-Yu Wan, Pei Jiang, Jing-Fen Hua +1
中国「双炭」戦略下で、炭素削減行動の開示が企業価値と正に関連することを示す。機械学習支援のテキスト測定で年次報告書・ESG報告書から開示を抽出し、内部志向の業務開示がバリューチェーン開示より評価が高いことを発見。デジタル変革はこの関連を負に調整し、貿易信用・メディア評判・グリーンイノベーションが媒介する。
査読済み論文🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルSustainability2026#AI×ESGDOI
ESG格付け品質を評価する二重次元フレームワーク:中国A株企業における地域適応性と起業支援への応用
A Dual-Dimensional Framework for Assessing ESG Rating Quality: Application in A-Share Companies for Local Adaptability and Entrepreneurial Enablement
Fan Jia
本研究はESG格付けの品質を「妥当性」と「有用性」の二軸で捉える新たな評価フレームワークを提案する。中国A株市場で地域適応性と起業支援を目的に実装し、機械学習による炭素フットプリント推定や生成AIによるESG情報抽出など4種のデータサイエンス手法を活用。ESGと企業規模の相関を0.27から0.18へと緩和し、小規模企業の指標欠損率も81%から74%に改善した。投資家・規制当局・格付機関・中小企業にとって実用的な示唆を提供する。
査読済み論文🌍 EN🇯🇵 JPジャーナルCorporate Social Responsibility and Environmental Management2026#AI×ESGDOI
企業は財務的に重要なESGリスクを開示しているか:テキストマッチ事前学習型Transformerを用いた日本の食品・飲料企業の証拠
Do Firms Disclose Financially Material
ESG
Risks? Evidence From Japanese Food and Beverage Firms Using a Text Match Pretrained Transformer
Si-Yu Shen, Chao Li, Jun Xie +3
本研究は、SASBの業種別重要課題と日本の有価証券報告書のESG記述との意味的関連を、Text Match Pretrained Transformer(TMPT)で測定する財務重要性志向の開示指標を開発した。2020〜2024年の食品・飲料上場企業を対象に、2022年以降の開示増加、TCFD対応とGHG開示、人材開示義務化と社会開示、サプライチェーンリスクと関連開示の連動を確認した。投資家・企業・基準設定主体にとって開示制度設計の示唆…
🌍 EN🇨🇳 CNジャーナルMacquarie University2026#AI×ESGDOI
気候・サステナビリティ報告における新興技術の応用
The Application of Emerging Technologies in Climate and Sustainability Reporting
Mingyi Li
本論文は、ブロックチェーン、AI・機械学習、LLMを気候・サステナビリティ報告に統合的に適用する枠組みを検討する。PRISMAに基づく系統的レビューでESG開示の構造的課題、技術の利点と限界、規制・保証の課題を整理。実証では中国のグリーンファイナンス試験区政策をDIDで分析し、研究開発支出への有意な正の効果を示す一方、グリーン特許産出には有意な影響がないことを明らかにした。
査読済み論文🌍 ENジャーナルRegional Studies in Marine Science2026#AI×ESGDOI
塩性湿地ブルーカーボン評価のためのAI活用マルチセンサーリモートセンシング:スコーピングレビューとデジタルツイン研究アジェンダ
AI-Enabled Multi-Sensor Remote Sensing for Salt-Marsh Blue Carbon Assessment: A Scoping Review and Digital-Twin Research Agenda
Zinat Ara Noor, Sheikh Mohammed Rabiul Alam, A.B.M. Kamal Pasha +1
塩性湿地のブルーカーボン評価にAIとマルチセンサー衛星リモートセンシングを組み合わせる研究を整理したスコーピングレビュー。デジタルツイン構築を今後の研究課題として提示し、炭素貯留量の高精度・広域モニタリング手法の方向性を示す。
査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルThe Journal of Impact and ESG Investing2026#AI×ESGDOI
気候リスク規制は証拠に基づいているか?AIを活用して規制実務と学術研究のギャップを埋める
Are Climate Risk Regulations Evidence-Based? Leveraging Artificial Intelligence to Bridge the Gap between Regulatory Practice and Academic Research
Adeboye Oyegunle, Olaf Weber
本論文は、銀行セクターにおける気候リスク規制と学術研究の関連性を、AIと自然言語処理を用いて分析した。16の主要な気候リスク規制と2017〜2024年の査読論文83本を比較し、両者の整合性が中程度(コサイン類似度74.2%)であることを示す。規制当局は研究知見を一定程度取り入れているものの、依然として大きなギャップが存在し、証拠に基づく枠組み構築と多中心的ガバナンスによる規制当局間の連携を提言している。