論文・プレプリント

Basaula Pululu Jordan, Xinyu Yang, Y Shi +5

建築設計段階での低炭素化に向けて、BIMとLCAを統合し、不確実性を考慮した機械学習最適化手法を提案。中国重慶の中層住宅を事例に、A1-A5のGWPを38.13%削減。SHAP分析により材料再利用割合とコンクリート組成が重要因子と特定。再現可能な意思決定支援フレームワークを提供。

Wanqiao Che, Weimin Zhuang

本論文は、建築設計の初期段階においてAIを活用し、建物の空間形態をカーボンフローに基づいて最適化する手法を提案する。低炭素建築を実現するための新たな設計アプローチであり、自動化により設計者の意思決定を支援する。

Md Qamruzzaman, Abdulrahman Alomair, Mohammed Alomair

新興国金融機関を対象に、フィンテック採用、知的資本、ESG開示、配当政策が企業価値に与える影響を検証。固定効果モデルや深層ニューラルネットワークなど多様な計量手法を用い、ESG開示が配当政策と企業価値に有意な正の影響を及ぼし、財務パフォーマンスが調整効果を持つことを確認。

Zaidoon Alhatabat, Diala Ershaid, Nashat Ali Almasria +1

本論文は、ESG、デジタル変革、インダストリー5.0の文脈における統合報告（IR）の最新動向をレビューする。AI、NLP、ブロックチェーンなどの技術が報告の正確性と適時性を向上させる一方、倫理的・規制的課題も生じることを指摘。ガバナンスの質や取締役会の多様性がIRの信頼性に重要であり、IRはコンプライアンスから戦略的ツールへと移行している。

S. Saranya, K. Chandrasekar

本レビューは、AI技術（機械学習、予測分析、IoT等）がサプライチェーンの持続可能性（炭素排出削減、廃棄物削減）と運用効率向上に寄与する点を体系的に整理。需要予測、在庫管理、物流最適化、トレーサビリティ強化等の事例を基に、統合フレームワークを提案。AI×GXの実務応用に示唆を与える。

Xiyue Cao, Xujiang Qin, Yanqiu Zuo +2

本レビューは、炭素排出管理におけるAIの活用を、モニタリング（衛星・センサー・ML）、予測（深層学習・アンサンブル・統計学習）、削減（産業最適化・エネルギー転換・交通・建設・CCUS）に分けて包括的に整理。データ、モデル、応用各層の課題と解決策を分析し、政策・実務に資する統合的フレームワークを提案する。

Dileep G. Menon, Sangeetha Gunasekar, Badri Narayanan Gopalakrishnan

本論文はテキストマイニングを用いてインドのホスピタリティ企業のESG開示を分析し、財務パフォーマンスとの関係を調査する。結果はESG開示と財務指標の正の関連を示唆する可能性が高い。

Chenyao Duan, Yuanfang Chen, Junlin He +1

中国最大の炭素市場である広東省の炭素価格を、CNN+LSTMのハイブリッドモデルで予測。外生変数（原油価格、取引量）の寄与を分析し、ラグ付き日中価格が最も重要であることを示した。

Fengsheng Chien, Muhammad Sadiq, Atif Aziz +1

本論文は、中国の低炭素移行の文脈において、AIがSDG7（エネルギー）およびSDG9（産業・インフラ）達成を促進するサステナビリティ能力として機能するかを検証。2007～2022年の上場企業パネルデータ分析の結果、AI能力の高い企業ほどエネルギー技術革新（ETI）が有意に多いことが示された。特に低炭素戦略を公約する企業や資源集約的地域の企業で効果が強く、AIが環境複雑性の解釈と移行圧力の革新転換を支援することを示唆する。

Marwane Boussetta, Mawouto HOEDEGBE, Mohamed Amine ERROCHDI

本研究は、AIをカーボンアカウンティングに統合する研究の計量書誌学的分析を行い、ScopusデータベースとVOSviewerを用いて2000年から2023年の出版動向を調査した。結果は、排出規制の強化と企業の持続可能性目標により研究が急増していることを示し、スケーラブルな炭素会計フレームワークへのAI適用に研究ギャップがあることを明らかにした。

Qingwen Zeng, Hanlin Xu, N. Xu +5

本レビューは、AIを用いた炭素クレジットのエンジニアリング手法を体系的に整理。炭素価格予測や企業排出量予測アルゴリズムが、非開示リスクの軽減や戦略的なクレジット調達に貢献することを示す。将来的には企業レベルの炭素管理コスト予測への展開を提案。

Hui Li, Mingyue Chen, Xin Kang

この論文は、物理法則に基づく生成逆設計手法を用いて、低炭素コンクリートの組成を最適化する。複数の目的を同時に達成する潜在空間最適化により、強度を維持しつつCO2排出を削減する。

Sara; id_orcid 0000-0003-1053-1641 Tavakoli, Pedro Sampaio, Ali Hassanzadeh

本研究は、エネルギー貧困の要因を独立的に扱う従来の手法では脆弱性の形成を捉えきれないと指摘し、交差性を媒介構造とする3段階モデリングフレームワークを開発。イングランドの地域データに統計・機械学習を適用し、同程度のエネルギー貧困でも異なる条件の組み合わせから生じることを実証。place-based政策の基盤として、介入が異なる集団に与える影響を評価する政策ラボツールへの拡張を目指す。

L. Minh Dang, Sufyan Danish, Muhammad Fayaz +4

本論文は、気候変動の緩和と適応におけるAI技術の適用を7つの高インパクト領域にわたって構造的にレビューしている。各領域の手法、応用事例、研究ギャップを体系的に整理し、AIが気候変動対策に果たす役割を包括的に示す。

Murali Krishna Pasupuleti

本稿は、EV充電最適化を社会技術システムとして捉え、モデリング、因果推論、機械学習予測、信頼できるAI、MLOps、政策分析までを包括する枠組みを提示する。世界各地の事例をもとに、コスト・信頼性・排出削減・公平性等を考慮した充電インフラの設計・運用・ガバナンスを議論する。

Haixia Li, Qiang Liu, Xiaolin Tang +4

本研究は、中国79カ所の大規模水力発電貯水池を対象に、ランダムフォレストモデルを用いてGHG排出の15の環境要因を分析した。貯水池面積が最も支配的な要因であり、面積増加、NH4+濃度上昇、集水域拡大が排出を促進する一方、溶存酸素の増加や標高の上昇は抑制することを明らかにした。持続可能な水力発電計画にデータ駆動型の知見を提供する。

Butler T.

本稿は、EUのサステナビリティ報告を支援するために、AIを活用したISO準拠の上位オントロジーを提案する。このオントロジーは、企業の意思決定と報告の自動化・標準化を目指す。

Collin Smith, Huey Xin Loong, Oliver Cook +2

本論文では、深層学習（CNN・RNN）を用いて太陽光・風力発電の時系列パターンを学習し、Power-to-Xプロセス（グリーンアンモニア製造）の最適設計を実現する。設備容量（太陽光パネル、電解槽、水素貯蔵）をコスト最小化の観点から決定し、5-15%の誤差で経済的最適設計を予測可能。これにより、立地選定の初期スクリーニングが迅速化される。

Elinda Esa, Abdul Rahman Zahari

本論文は、マレーシア上場企業におけるグリーンウォッシング（持続可能性ウォッシング）問題に焦点を当て、取締役会のガバナンスメカニズムが象徴的なESGデカップリングを緩和する役割を概念的に検討する。NLPを用いて開示量と炭素強度などの実績指標を比較する手法を提案し、内部ガバナンスが実質的なESG統合を促進することを論じる。マレーシアのNSRFおよびMCCGに即した実務的示唆を提供する。

Weixuan Luo

本論文は、中国のダブルカーボン目標（2030年カーボンピーク、2060年カーボンニュートラル）達成に向け、高エネルギー消費・高排出プロセス産業（石油化学、電力、冶金など）におけるプロセス機器のグリーン変革にAIとデジタルツインを統合したインテリジェント管理制御手法を提案。実時間・予測・最適化・閉ループの省エネ・炭素削減を目指し、データ収集から統合エネルギー炭素管理プラットフォーム構築までの経路を示す。さらに、PINN活用、オープンなデジ…