論文・プレプリント

G Li, Hongxin Guo, Jian Kang +5

本論文（正誤表）は、都市ブロック内のマルチスケール空間形態を機械学習で最適化し、低炭素性能を向上させる設計支援フレームワークを提案する。建築形態とエネルギー消費の関係を解析し、設計段階での炭素排出削減に寄与する。

Nivetha Martin, Rajkumar S, Said Broumi

本研究は、電気自動車（BEV）用Liイオン電池の選択において、ニュートロソフィックMCDM手法とAI（ランダムフォレスト、SHAP）を統合したフレームワークを提案。従来の単純な加重和法に代わり、複数のMCDM法で基準重みとランキングを決定し、一貫性を検証。製造業者の意思決定を支援し、カーボンニュートラル達成に貢献する。

Sejal Jain, Pranav Singh, Sachin kushwaha +1

本論文では、個人の二酸化炭素排出量を監視・削減するためのAI駆動プラットフォームCarbonLensを提案する。React.js、Node.js、Express.js、MongoDB、Ollamaベースの大規模言語モデル（LLM）を統合し、ユーザーの日常活動（交通、エネルギー消費、食習慣など）から排出量を自動推定する。インタラクティブなダッシュボードでリアルタイム可視化、カーボンスコア、週間トレンド、カテゴリ別分析を提供し、持続可能な行…

Petteri Siitonen, Samuli Honkapuro, Salla Annala +1

本研究は、2022年のエネルギー危機前後におけるフィンランド消費者のエネルギー技術と行動に対する意識と態度の変化を、BERTを用いた機械学習ベースの感情分析とテーマ分析により調査した。結果、危機により意識は高まったが感情は悪化し、意識の変化は一時的で感情の変化は長期化することが示唆された。これらの知見は、危機時のエネルギー移行に関する世論形成の理解を深める。

Li Y.

本研究は、サステナビリティ報告書の分析においてLLMが人間の読解を代替可能かを検証する。実証実験により、精度や効率の面でLLMが有効であることを示す。AIとESG評価の交差点に位置する重要な研究。

Kongthon A.

本論文は、トランスフォーマーモデルと生成AIを用いて銀行セクターの気候リスク開示を分析する手法を提案している。具体的には、NLP技術を活用して開示文書から気候リスク関連情報を抽出し、その質や網羅性を評価する。銀行の気候リスク管理やTCFD/ISSB対応の高度化に貢献する研究である。

Martillano D.A.

本論文は、自己校正アルゴリズムとクラスタリングを用いたゾーンベースデータ解析を備えたボアホール・地表近傍GHG排出モニタリングシステムを提案する。正確で局所的なGHG測定を可能にする。

Zhenchen Sun, Min Xiao, D Zhang +3

本研究は、炭素価格予測のためのCaStNetフレームワークを提案。Granger因果関係を用いた2次分解モジュールと、LSTMのセル状態を活用した注意機構を導入。上海市場でRMSE=0.8326を達成し、湖北市場でも高い一般化性能を示した。

Bangtong Huang, Dongfang Niu, Qi Xu +1

本論文は、ディープラーニングを用いて低炭素な積層造形におけるリソースとキャパシティ管理を最適化する手法を提案する。AIによりエネルギー消費と材料使用を削減し、カーボンフットプリント低減を目指す。持続可能な製造へのAI適用事例。

Yiming Peng, Minfei Liang, Cise Unluer

本レビューは、機械学習（ML）が低炭素コンクリートの開発にどう貢献できるかを包括的に分析。セメント生産の最適化、混合設計、代替材料、再生骨材コンクリートへの適用を整理し、プロセス制御と多目的最適化の強化を示す。データの不均一性や解釈可能性の課題も指摘。

Seon Joo Kim, Hyo Jin Park

本研究は、韓国4港湾公社のサステナビリティ報告書からテキストマイニングを用いて社会（S）関連テキストを抽出し、頻度分析、N-gram、トピックモデリング、ネットワーク分析により開示の特徴を分析した。GRI 400社会基準に基づく開示項目との関連を検討し、港湾の役割や地域特性による戦略的差異や開示項目の偏りを明らかにした。この結果に基づき、公共機関のサステナビリティ報告に関する示唆を提供し、ESGテキストマイニング研究を民間から公共部門へ…

Jonas Rieger, Felipe Muñoz, Lars Grönberg +11

本論文は、チリにおけるエネルギー転換に関連する社会環境紛争のナラティブを時空間的に分析するため、動的トピックモデル（RollingLDA）を1996件のニュース記事に適用した。12のトピックを抽出し、HidroAysénダムやDominga鉱山などの紛争の時間的変遷、および地域別のトピック分布を明らかにした。再現可能なフレームワークを提供し、グリーン水素やリチウム関連の新たな紛争ナラティブの台頭を捉えている。

Ram Chandra Chaurasia Ram Chandra Chaurasia, Rajshekhar Singh Rajshekhar Singh

インドの地下炭鉱におけるメタン排出をAI-IoT統合フレームワークでリアルタイム監視・予測・削減する研究。LSTMモデルが93%超の精度を達成し、換気最適化によりメタン排出35%削減、エネルギー消費27%削減を実証。石炭鉱業の持続可能性とインドのネットゼロ目標に貢献。

Lei Wang, Zheng Wang, Maolin Fang +4

本論文は、経済・技術・グリーンの3次元からサプライヤーのグリーン性能評価システムを構築し、カーボンフットプリントの算定方法を定義。改良AHP-SVRモデルを提案し、変電ボックスプロジェクトで検証した結果、予測誤差±4.2%（従来AHPは±8.7%）と優れた性能を示した。

Abdul Rauf Agbor Seidu

本論文は、感情分析を用いてガーナのグリーンエネルギー移行におけるエネルギー不安と再生可能エネルギー導入に対する一般の認識をモデル化する。機械学習手法によりソーシャルメディアや調査データから感情を抽出し、政策立案やコミュニケーション戦略に示唆を与える。ガーナの文脈に特化しているが、手法は他国にも応用可能。

Zhouyi

本論文は、LLMを用いたESG開示のコーディング研究における検証と報告の実践を、新興の一般用途基準（GUIDE-LLM、TRIPOD-LLM）に照らして監査するPRISMA-ScRスコーピングレビューのプロトコルである。また、視覚的 impression management、ESGフレームワークの構成概念マッピング、グリーンウォッシング、新興市場の開示状況など、基準がカバーしないESG固有の拡張項目を統合する。

Güven Korkut, Murat Emeç, Muzaffer Ertürk

本研究は、IFCMA気候政策データベースを用い、K-Meansクラスタリング、主成分分析、ランダムフォレスト分類を統合したAIフレームワークを開発。新興国と先進国の政策ポートフォリオを比較し、新興国では性能基準や取引制度の過小利用、エネルギー安全保障目的への偏重、税制への過度な依存を発見。ランダムフォレストは83.1%の精度で新興国を識別し、3つの政策体制アーキタイプを特定した。

Saleh Mohammed Baqader

サウジアラビア・タダウル上場企業の年次報告書を対象に、バイリンガル（英・アラビア語）NLPでESG開示の質を測定するフレームワーク「ESG-C」を提案。検証可能性、セクター特異性、定量性、基準整合性の4指標で加重評価。50社250報告書を収集し、文レベル分類器でF1=0.87を達成。ただし全体パイプラインの実証検証は未完了。

Huijuan Sun, Ning Bai

エネルギー転換が企業のESGパフォーマンスに与える因果効果を、ダブル機械学習（DML）を用いて推定。政策の因果メカニズムを明らかにし、企業の持続可能性戦略への示唆を提供。

Metin Katlav, Kazim Turk

本論文では、説明可能なスタッキングアンサンブル学習と多目的最適化を用いて、グリーンで低炭素なジオポリマーコンクリートの知的設計手法を提案。環境性能と力学性能を両立する配合の効率的な探索を可能にし、セメント代替によるCO2削減に貢献する。