論文・プレプリント

Er.Lavanya Sivaramakrishnan

生成AI推論の環境フットプリント推定値は、ワークロードや報告指標、インフラ会計境界の違いにより単純比較が困難である。本稿は、公表値を直接比較可能・条件付き比較可能・比較不能に分類する保守的スクリーニング手順を提案する。機能単位・ワークロード・報告統計・境界・電力会計・水消費範囲の整合を要求し、一見矛盾する公表値が測定慣行の非互換から生じることを示す。

Muhammad Umar Farooq, Daniel Cooper

新規材料・工程のカーボンフットプリントを予測する際、既存製造データの無差別な再利用は負の転移を招く。本研究は強化学習により転移の可否を選択する手法を提案し、検証ゲートで改善時のみ転移予測を採用する。材料押出AM5材料729実験で検証し、RMSE 5.2 g CO2e/部品を達成、ターゲット単独学習比20%改善、無差別プーリング比10.3%改善を示した。

Hemendra Kumar R R, Jayanthi P

本研究は、食事画像から炭素フットプリントを自動推定するAIフレームワークを提案する。YOLOv8mベースの物体検出モデルをインド料理31カテゴリ・7,438枚の画像で訓練し、mAP@50で90.4%の高精度を達成した。検出した食品をLCA排出係数にマッピングすることで、食事単位のGHG排出量を自動算定する。将来的にモバイル・Webアプリでのリアルタイム推定や低炭素食事推薦への応用が期待される。

(著者不明)

タイトルのみで抄録がなく詳細は不明だが、大規模言語モデル（LLM）をエネルギー消費やカーボンフットプリントの評価に応用する研究とみられる。AIを用いた炭素・エネルギー会計の自動化はgxceedが重視するAI×ESGの交点に位置し、開示データ処理の効率化や算定支援への貢献が期待される。

Bondinuba, Francis Kwesi

生成AIによる建築設計は建物の炭素削減を目的とするが、EN 15978やRICS全ライフサイクル炭素基準はAIモデルの学習・運用に伴うエネルギーを算定対象外としている。本概念ノートは、AI設計のエネルギー使用量を地域の電力炭素強度で換算し、設計段階の全ライフサイクル炭素評価に組み込む「計算炭素会計（CCA）」枠組みを提案する。AI最適化設計が正味の炭素便益をもたらすかも検証し、ガーナ・南アフリカ・英国での測定・ケーススタディ計画を示す。

Fabian Dablander, Simon Wimmer, Jonas M B Haslbeck

大手紙ガーディアンの気候変動報道18,785件をLLMベースの手法で分析した初の包括的評価。2018年以降報道量が急増し高止まりする一方、原因・緩和は化石燃料と再エネに偏り、農業・過剰消費・炭素不平等・経済成長への言及は乏しい。適応は原因・影響・緩和より著しく少ない。より包括的な報道の余地を示す。

Fabian Dablander, Simon Wimmer, Jonas M B Haslbeck

大規模言語モデルを用いて、ガーディアン紙の気候変動関連記事18,785本を2010〜2025年にわたり分析した初の包括的評価。2018年以降に報道量が急増し高止まりする一方、原因と緩和策は化石燃料・再生可能エネルギーに偏り、農業・過剰消費・炭素不平等・経済成長への言及は乏しい。適応策の報道は原因・影響・緩和に比べ著しく少ない。より包括的な気候報道の必要性を示唆する。

Manktelow, James

大手AI事業者が推論のエネルギー・炭素を開示しない中、公開データのみからトークン当たり炭素強度を推定する有界推定フレームワークを提示。GPT-5系に適用し、1,000トークン当たり約1.07〜14.80 gCO₂e（ロケーション基準）と約14倍のモデル間格差を推定。GHGプロトコルScope 2ガイダンスに沿いロケーション基準とマーケット基準を並行報告し、残存不確実性を乗法エンベロープに集約。モデル選択と推論努力設定が最大の削減レバーだ…

(著者不明)

本論文は、AI（機械学習・データ分析）を活用してカーボンフットプリントの測定と削減を図る手法を扱う。Scope 1/2/3排出量の算定自動化や排出削減策の最適化にAIを応用する点が中心とみられる。抄録が無いため具体的な手法・データ・成果は本文での確認が必要だが、AI×ESG評価の交差領域としてGX実務への示唆が大きい。

Zeeshan, Mohammad

Scope3Scoutは、ESGおよびCSRDのサプライチェーンコンプライアンス検証を自動化する16エージェント構成のマルチエージェントプラットフォームである。サプライヤーデータの検証を効率化し、TinyFish Acceleratorのファイナリストに選出された。AIを用いた開示検証インフラの実装例として注目される。

Ivan Gentile, Motaz Saad, Kianna Kazemi +1

標準的なPDF→Markdown変換は埋め込み図表を捨て、RAGに「表現ギャップ」を生む。ESG報告書274件・画像48,896枚のうち21.7%がデータ保有画像でありながらテキスト検索では不可視だった。視覚言語モデルによる拡張で数値トークン+16.0%、語数+17.8%を回復し、図表依存クエリの検索完全性が+7.0ポイント改善した。

(著者不明)

本論文は、AI技術と専門家のドメイン知識を組み合わせて企業の気候関連評価を行う手法を提示するものと推測される。要旨が入手できないため詳細な貢献や知見は不明だが、AIを活用した気候・ESG評価というgxceedの重点領域に合致する。企業の気候パフォーマンス評価における自動化と専門的判断の統合に関心が集まる。

Maia Vilela M, Baesso Grimoni JA

サンパウロ大学ブタンタンキャンパスを対象に、生成AIを用いて6,700件のOD調査から通勤由来のGHG排出量を算定した。通勤排出はScope1・2を上回る場合があり、高等教育機関におけるScope3算定の重要性を示す。持続可能な公共交通の優先や学際的委員会の設置、グリーンカリキュラム導入などの削減策を提案する。

Islam MS

本論文は、廃棄されるAIアクセラレータ（GPU/NPU/TPU）の再利用を支援するテレメトリ駆動型の非破壊診断・炭素配分フレームワークEcoAccel-ITADを提案する。ベンダーAPIからECCエラーやメモリ劣化指標を取得し、複合ヘルス指数Saccelとアレニウス型残存寿命モデルで回避embodied carbon（Csaved）を定量化する。50回の実機テストで2.189秒・18.4MBの低オーバーヘッドで診断・証明書生成を完了した…

Amzad Hossain, Ayub Ali

金融システムの発展を通じてAIが低炭素転換をどう促進するかを論じる研究とみられる。バングラデシュの2大学の著者によるもので、AIと気候金融の接点を扱う。要旨がなく、手法・データ・結論の詳細は不明。

Xunzhang Pan, Tianming Shao, Jianxiao Wang +5

本論文は、LLMエージェントを活用して持続可能な開発目標（SDGs）を考慮した1.5℃目標達成のための世界の緩和経路を生成・評価する。AIと気候政策の交差領域に位置し、従来のモデルにSDGsの側面を統合する点が特徴。中国の主要大学の共同研究であり、国際的な気候目標と持続可能な発展の両立を目指す。

Rui Lu

AI推論の炭素排出をリクエスト単位で算定する手法を提案。サービス境界、経路、電力源等を考慮し、公開データで実装。EcoLogitsと比較し誤差を大幅削減。

Alfa Yohannis, Alexander Waworuntu

本論文は、グリーンIoT環境における画像ベース時系列ワークロードに対して、ドキュメント指向、リレーショナル、ハイブリッドオブジェクトリレーショナルの各データベースのカーボンフットプリントを比較し、炭素排出を考慮したストレージ選択手法を提案する。AI/ML技術を活用してワークロード特性を分析し、最適なストレージを選択することで、エネルギー消費と二酸化炭素排出を削減することを目指す。

Saad Khan, Ahmed A. Aboushady, Firdous Nazir +1

本研究は、低圧配電網における未登録の低炭素技術（PV、EV、ヒートポンプ）をプライバシー保護しつつ検出・分類・位置特定する枠組みを提案。GDPR準拠の計測データを用い、LSTMオートエンコーダ、統計的ルールベース分類器、デジタルツインを組み合わせる。IEEE 33バス系統での検証で、顧客レベルの位置特定精度98%を達成。

Summaiya Unnisa Begum, Mohammed Nadeem Ullah, Mohammed Abdul Ghani Khan

炭素市場の価格予測は難しい。既存研究はEU・中国に偏り、政策テキストを単純な感情スコアに圧縮し、説明安定性を欠く。本研究は10のギャップを整理し、市場系列と政策テキストをクロスアテンションで融合するEPA-CarbonNetを提案。11年分のS&P炭素指数で検証した結果、ランダムウォークに負けるなど否定的結果が多く、政策アテンションは規制イベントと一致しなかった。方向的中率58.6%はベースラインを上回る。