論文・プレプリント

Kingsley Imandojemu, Samson Alika, Romanus Osabohien +4

本研究は、アフリカの主要な炭素排出国5カ国（南アフリカ、エジプト、アルジェリア、ナイジェリア、モロッコ）を対象に、AI特許活動と気候ファイナンスが包摂的グリーン成長に与える影響を2010〜2024年のパネルデータで分析。ベイズ固定効果モデル等の複数手法により、気候ファイナンスは一貫して正の効果を示し、AIイノベーションは累積的に成長を促進することを確認。炭素強度は構造的制約として残る。

R N, R RS, D Sk +3

本論文は、AIとナノ材料設計を組み合わせた電極触媒最適化フレームワーク（AINEOF）を提案し、グリーン水素生成の効率を大幅に向上させる。ベイズ最適化と深層学習により触媒構造を最適化し、HER過電圧を41mVに低減、触媒発見時間を67.4%短縮、ファラデー効率を99.2%以上に改善した。100時間の連続電解でも95.6%の活性維持を示し、エネルギー変換効率84.9%を達成。AIとナノ触媒工学の融合が次世代の再生可能燃料技術への有力な道を…

C Zhao

本論文は、Scope 3排出量の透明性と追跡可能性を高めるため、ブロックチェーンを活用した炭素管理最適化手法を提案する。周辺化された大規模事業者に焦点を当て、データの改ざん防止と信頼性向上を図る。AI技術を組み合わせることで、排出量データの自動収集・分析を可能にし、効率的な炭素管理を実現する。

Fatemeh Stodt, Nicolai Maisch, Philipp Ruf +3

EUで義務化されるデジタルプロダクトパスポート（DPP）を、ブロックチェーン技術（Secret Network）とGaia-Xを組み合わせて実装する概念を提案。製造業のサプライチェーンにおける炭素排出情報や材料情報の安全な共有を可能にし、循環経済の実現を目指す。業界横断的なスマートコントラクトアーキテクチャを設計し、トレーサビリティとプライバシーを両立する。

Duncan J. Reynolds

英国NHSにおけるAI導入の炭素排出が、必須のグリーンプラン報告で見落とされていることを指摘。現在のスコープ1〜3会計では、AIワークロードのエネルギー集約性、GPU等のライフサイクル排出、未調達の生成AIツールの使用による排出が欠落している。ChatGPTの利用だけで年間約349tCO2eの排出が推定され、報告ギャップを埋めるための具体的な対策（契約条項、スコープ3へのハードウェア排出係数組み込み、AIトラフィック監視）を提案する。

Wang Jingqi, Gao Yan†, Wu Zhiqiang, Li Renjie

本論文は、スマートグリッドにおける負荷不確実性と炭素取引を考慮したリアルタイム価格設定モデルを提案し、需給双方の厚生を最大化する。Q学習アルゴリズムを用いて非凸非線形問題を解決し、再生可能エネルギー統合と「ダブルカーボン」目標に貢献する。シミュレーションにより有効性を検証している。

Zhao Sanglin, Zhao Sanglin

本研究は、2000年から2021年までの中国上場建設企業のデータを用いて、デジタルトランスフォーメーション（DX）が炭素排出削減に与える影響を実証的に分析した。結果、DXは炭素排出強度を有意に低下させ、その経路としてエネルギー効率の改善とグリーン技術革新を特定した。また、企業の所有形態や地域によって効果に差異があることを示した。

Meziouni, Reda

ドイツLkSGに準拠したサプライチェーン・デューデリジェンスのための、主権的AI駆動コンプライアンス・フレームワークを提案。WBCSD PACTプロトコルを拡張した標準JSONスキーマ、決定論的ルールエンジン、オフラインで動作するMistral 7BによるAIナラティブ層、FastAPI監査証跡を4層のマイクロサービスとして設計。3つのサプライヤーリスクプロファイルで検証し、DHL等の実務家8名との協議で洗練。コンプライアンスコスト削減…

Sonia Sayari, Nidhal Mgadmi, Majed A Helmi, Hanen Louati, Abdulaziz M Basahel, Hamed Yousef Alshinkity, Sumayya Albalawi

1990～2024年の米国データを用い、グリーン経済、FinTech、ガバナンスが環境持続可能性に与える影響を分析。共和分、誤差修正モデル、QVAR、ヒートマップ診断を適用。再生可能エネルギー、森林保全、グリーン調整GDPが排出削減に寄与し、FinTechはグリーンファイナンスへのアクセスを拡大する一方、デジタル通貨はエネルギー消費の観点で環境に悪影響を及ぼす可能性がある。ガバナンスの質が調整役として重要。

Sendy Dwi Haryanto, Dian Agustia, Iman Harymawan

本研究は、欧州の石油ガス企業205社（2018-2023年）のパネルデータを用い、リスク管理委員会（RMC）とGRI準拠が温室効果ガス排出量と企業価値の関係に与える影響を分析。RMCは排出関連の価値毀損を37%緩和し、GRI準拠は排出量と価値の関係の12%を媒介するが、強固なガバナンスと組み合わせた場合に限る。スコープ別では、スコープ1排出がスコープ3より32%強い市場ペナルティを受け、EU ETS下での規制可能性プレミアムを示す。EU…

Marek R. Helinski

本研究は、生成AIを用いた持続可能な物流意思決定支援フレームワークを提案する。CBAMやCSRDなどEUの規制変数を物流計画に組み込み、シナリオ生成と多目的最適化により、炭素コストと排出量を比較評価する。鉱山用ロープの調達・輸送の事例で、中小企業・大企業とも分析時間の短縮と意思決定の透明性向上を実証し、生成AIをガバナンス手法として位置づける。

ZHANG Chunhui^1^  ZHANG Zhen^2^

本稿は、国内で最初にカーボン排出権取引を開始した発電業界を対象に、排出量取引の管理措置と実施スキームを解説。スマートメーターを活用した排出量算定と、AIを活用した排出管理の重要性を論じる。発電ユニットの排出量算定と電力供給の関係に焦点を当てている。

Wei Yigang, Shi Jiawei, Xu Guannan

中国の2000〜2021年の低炭素政策1,743件をテキストマイニングと計量政策分析で解析し、「政策目標—政策テーマ—政策変動」の枠組みから「双炭」目標に向けた政策体系とガバナンスモデルの変遷を体系的に整理した研究。政策転換理論に基づき、中国の低炭素政策の発展軌跡を定量的に評価している。

Abdul-Hussein Aziz A, Abbas IT

本研究は、ハイブリッド多集団カッコー探索（HMPCS）アルゴリズムとLSTM・LightGBMなどの機械学習モデルを組み合わせて太陽光発電予測精度を向上させる手法を提案。実験では、HMPCS最適化によりRMSE 0.139、R² 0.93を達成し、ベースライン比で誤差23%削減。再生可能エネルギー予測とスマートグリッド応用への可能性を示す。

Louzada RO, Silva RHd, Correia SAC +6

UAV-LiDARと機械学習を用いた炭素貯留量推定では、空間的自己相関を無視したバリデーションが精度を過大評価することを実証。ブラジルのサバンナで98通りのシナリオを検証した結果、単一分割では見かけ上の精度が高いが、複数の空間分割では予測力がほぼゼロに低下。バリデーション戦略が精度評価の主要因であることを示唆。

Feiyu Cai, Jing Qiu, Yi Yang +4

本論文は、電力系統の脱炭素化に向けて、深層学習と大規模言語モデル（LLM）ベースのマルチエージェントシステムを組み合わせたプロアクティブな時空間カーボン応答フレームワークを提案する。前日ノーダルカーボン強度（NCI）を高精度に予測し、地理的に分散可能な負荷（GDL）を活用したスケジューリングモデルにより系統排出を削減する。IEEE 33母線システムでのシミュレーションにより、1時間のカーボンスケジューリング遅延短縮で30%以上の排出削減…

Damrongsak Naparat, Erboon Ekasingh

本論文は、企業のSDG（持続可能な開発目標）に関する主張の信頼性を評価するためのエージェンティックAIフレームワークを提案する。サステナビリティ報告書を分析し、主張と実際の取り組みの整合性を自動的に検証する。これにより、グリーンウォッシングの検出や開示の質向上に貢献する。

YINKA ADERIBIGBE

本論文は、AWSを活用したサーバーレスMLパイプラインを提案し、リアルタイムのカーボンアカウンティングを実現する。NLPとXGBoostを用いて企業のサステナビリティ報告書を解析し、サプライチェーンデータと照合することで開示整合性スコアを算出する。これにより、グリーンウォッシングの検出とESG監査の迅速化が可能となる。

Jingyi Xu, Minghui Cheng, Anchen Sun

建築物の炭素強度開示を評価するマルチモーダル大規模言語モデル「BeDA」を開発し、2,246社のグローバルパネル（2003-2023年）に適用。開示の大半が座礁リスク評価に不適合であり、企業報告書の約5分の1しか面積当たりの運用炭素強度を開示していないことが判明。欧州は米国の約2倍の開示率を示し、一部の不動産企業は既にCRREM 1.5°C経路の強度上限を超過している。

Олег Ивченко, Iryna Ivchenko

本論文は、オープンソースAIモデルのトレーニングにおけるエネルギー消費とカーボンフットプリントの報告基準を提案する。具体的な指標や方法論を提示し、透明性を高めることでAI分野の脱炭素化に貢献する。