論文・プレプリント

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。

Yong-Jing Gao, Jing Tang, Amizawati Mohd Amir +2

中国A株上場企業2014〜2023年を対象に、AI投資と気候リスク開示の具体性の関係を検証。AI投資は具体的で検証可能な情報を含む開示の割合と正に関連するが効果は小幅。この関連は主に「具体的開示を行う企業になる確率」の上昇を反映し、既に具体開示を行う企業では割合は有意に増えない。アナリストの注目と物理的気候エクスポージャーがこの関連を強める。

Insyirah Putikadea, Ambar Kusumaningsih, Cantika Sari Siregar +2

本論文は、環境管理会計（EMA）における炭素会計へのAIデータ駆動型手法の応用をレビューする。PRISMAフレームワークとScopusの文献計量・テーマ分析により、機械学習・ビッグデータ・ブロックチェーン・データ駆動型会計枠組み・炭素管理システムの5類型を整理。AI統合により事後的な炭素報告から、運用・戦術・戦略各層の意思決定支援を伴う適応的炭素ガバナンスへ移行しつつあると結論づける。

Huan Chen

中国のカーボンニュートラル目標を背景に、広東省の上場製造企業3社（美的・格力・TCL）の年報と政策文書を分析し、AIがグリーン規制対応コストを競争優位へ転換する仕組みを検討した研究。AIによるエネルギー予測・工程最適化が廃棄削減と効率向上をもたらし、グリーン工場との統合が納期・トレーサビリティ改善を通じて受注や価格プレミアムにつながることを示す。効果はR&D・データ資源・組織調整力に依存し、美的南沙工場で営業コスト23%減・生産効率36…

Yichen Wu, Shanyue Jin

中国A株上場企業の2009〜2023年パネルデータを用い、Word2VecとTF-IDFを組み合わせた企業レベルの気候リスク開示（CRD）指標を構築。CRDがESGパフォーマンスと有意に正相関することを示し、グリーンイノベーションとメディア・アナリストの外部ガバナンスがこの関係を正に調整することを明らかにした。規制当局の開示枠組み設計と企業のSDG13対応に実務的示唆を与える。

Hasnain Ahmad Saddiqi, Nasser Ahmed Al-Azri, Muhammad Abdul Qyyum

本論文はAIサロゲートモデルを用いて世界のLNG運搬船隊の温室効果ガス排出を定量化し、標的型の脱炭素化経路を検討する。船隊全体の排出把握と効率的な削減策の特定を両立させる手法を提示し、海運ロジスティクスのクリーン化に貢献する。

Zeyu Wang

本論文は、炭素データ提供企業ClimatiqのAI炭素計算能力が、Celonisプラットフォームを介して顧客企業thyssenkrupp Rasselsteinの輸送・調達プロセスにどのように組み込まれ、Scope 3排出削減ポテンシャルの特定を支援するかを分析する。Climatiqは物理的排出を直接変えるのではなく、断片的な輸送データをkgCO2e情報資産に変換し、ERP/TMSやプロセスインテリジェンスに埋め込むことで意思決定変数化…

Youbi D.

AIとサステナブルファイナンスの交差領域をTCCM（理論・文脈・特性・方法論）枠組みで整理した書誌分析。既存研究の潮流を可視化し、AIがESG評価やグリーンファイナンスにどう応用されるかを概念フレームワークとして提示する。今後の研究課題と実務応用の方向性を示す。