論文・プレプリント

Hussain K. Alagele, Nagham Hussein Neama

本研究はOECD3カ国を対象に、経済・ESG・AI要素がエネルギー移行に与える影響をスキル向上を通じて分析。CS-ARDLモデルを用い、2022〜2026年のパネルデータを検証。経済要因は負の影響を与えるが、スキル向上により正に転じ、環境要因は正の影響。AIは負の相関を示すが、ガバナンス要因は経済成長と正の相関。短期的な経済拡大戦略は長期的な環境・社会に悪影響を及ぼすため、統合的戦略が必要と結論。

Guoqun Ma, Zhiyu Qin, Lihao Yao +1

中国の主要穀物生産地域指定政策を自然実験として、農業の炭素排出削減と汚染低減効果をDIDと二重機械学習で検証。政策は排出削減に有効で、作物構造調整と緑色技術進歩が経路であることを示した。

Xiao Xiao, Miaomiao Zhang, Yueyi Wei +1

本研究は、食品サプライチェーンの廃棄物削減と脱炭素化を目的に、許可型ブロックチェーンと適応型モニタリングを組み合わせたグリーンイノベーションフレームワークを提案する。中国の乳製品サプライチェーンでの12ヶ月のパイロット実証により、データ転送量を90.2%、エッジノードのエネルギー消費を85.4%削減し、CO2排出量を34%、食品廃棄物を42%削減した。さらに、リコール対応時間を6.2時間から4.1秒に短縮し、投資回収期間は1.8年、5年…

Tony Newton

本論文は、AIシステムが生態系サービスを提供する一方で、そのインフラが水を消費するという矛盾に着目し、AI–自然相互性ゲートという地域・季節別の全スコープ基準を提案する。この基準は、検証された自然基盤の便益がAIの生態系水負荷を償うかどうかを判定する。データセンターの水補充を例に、AIと環境の相互利益を実現する枠組みを提供する。

Ikhlas Laasri, Vaibhav Shrivastava

本レビューは、農業廃棄物をナノテクノロジーとAIで高付加価値なバイオ刺激剤に変換する「Biostimulants 4.0」パラダイムを検討。酵素加水分解などのグリーン抽出法は合成窒素生産と比較して炭素排出を最大23.2倍削減し、キトサンナノ粒子は成長指標を最大471%向上。AI予測モデルはバイオ刺激剤の有効性を87%の精度で予測可能。さらに、炭素隔離クレジット（最大35ドル/トン）の収益化が商業採用を促進する可能性を評価。

Nisha Shankar, K. Sagar

インド観光企業向けに、AIとブロックチェーンを統合した炭素クレジット取引フレームワークを提案。排出削減進捗係数（Emission Reduction Progress Factor）を導入し、エントロピー最適輸送によるP2P取引と粒子群最適化による戦略的意思決定を支援。高排出企業は取引で利益を得る一方、低排出企業は余剰クレジット販売で市場地位を向上。

Michael Addai

本研究は、ガーナ証券取引所上場企業におけるサステナビリティ報告の促進要因と障壁を、AI採用の観点から調査する。AIが報告実務をどう変えるかを探り、新興市場における開示の課題と機会を明らかにする。

Mei Tao, Hongchen Liu

高密度空港の地上混雑とタキシング遅延が航空の持続可能性を制約する中、滑走路・タクシーウェイシステムの多目的最適化手法を提案。CTOT順守、タキシング時間、滑走路負荷の3目的を統合し、ハイブリッドアルゴリズムSSA-SCA-NSGA-IIを開発。北京大興国際空港の実データで検証し、CTOT順守率向上、燃料・CO2排出削減、定時性改善を実証した。

HUAN Jiajia, LIU Jiawen, LIU Guozhong, WEN Fushuan, CHEN Biyun, GUO Shaoqing

本論文は、データセンターの計算負荷の時空間的柔軟性を活用し、電力系統の低炭素運用に参加させるための協調配電戦略を提案する。高精度な動的炭素排出会計手法とノード炭素ポテンシャル信号を用いた二層最適化モデルにより、データセンターと電力系統の経済性と低炭素性を両立する。改良IEEE 39バス系統でのケーススタディにより、提案戦略が省エネ・炭素削減に有効であることを示した。

Nawal Louzi, Mohammad Q. Al-Jamal, Mahmoud AlJamal +2

本研究は、舗装維持管理における炭素排出削減と再生可能エネルギー利用を最適化するため、AnyLogicシミュレーションとグラフベースのマルチエージェント深層強化学習（Graph-MAPPO）を統合した枠組みを提案する。提案手法は、舗装状態、作業員、設備、太陽光発電、蓄電池、炭素排出、予算を統合的に管理し、平均PCIを69.4から78.9へ向上、排出量を58.3 tCO2eに削減、再エネ比率74.6%を達成した。高再エネ環境ではさらに優れた…

Aso Abdullah, Abdullah Omar Yassen, Mohammad Talha

本研究は、アジア・欧州・北米の5,378社のパネルデータ（2015-2024年）を用いて、取締役会の構成が気候ガバナンスの有効性と気候移行パフォーマンスに与える影響を分析。独立取締役や女性取締役の比率が高いほど炭素強度が低く排出削減率が高い一方、CEOの兼任は悪影響。持続可能性委員会がこの関係を強化することを示し、開示指標ではなく実排出量を用いた点が特徴。

Guillermo Llopis

AI推論サービス（API、チャットツール、SaaS組込AI）はCSRDのスコープ3カテゴリ1に該当するが、標準的な算定方法が存在しない。本論文は、トークン単位の物理推定から支出ベースのEEIOまで4段階の枠組みを提案し、従来のICT業界平均係数より10〜40倍の過大評価を是正する。欧州200人企業の事例で1tCO2e未満を示し、水と炭素のトレードオフも提示。

Vincenzo Barrile, Emanuela Genovese, Clemente Maesano +2

本研究は、チュニジアのスファックス県を対象に、機械学習（ランダムフォレスト）とリモートセンシングを用いて土地利用・被覆変化を解析し、InVESTモデルで炭素貯留量と排出量を推定した。さらに、セルオートマトンで2030年の将来シナリオを予測し、炭素動態の時空間評価を提供する。

Cong Doanh Duong

本研究は、AIベースのリバースロジスティクスが循環経済実践を通じてネットゼロのグリーンパフォーマンスを向上させる一方、関税政策の不確実性がその効果を弱めることを、209社のISO14001認証ハイテク製造企業の3波調査とfsQCA分析で実証した。動的ケイパビリティ理論を拡張し、デジタルと循環の能力がネットゼロ目標に寄与するが、貿易政策の安定性が重要であることを示す。

Jiayuan Guo, Kai Quan Zhang, Yanlai Wang +1

XGBoostとSHAP解釈性分析を統合した枠組みで、中国中部のパネルデータ（1993-2019）を用いて農業輸出の炭素排出要因を特定。最適化モデルは高い予測精度（R²=0.935）を示し、農村電力消費、農業機械総出力、農業総生産額が主要な正の要因であることを定量的に評価。非線形関係と交互作用も明らかにし、説明可能なAIを環境経済学に応用した点が特徴。

Musa Lefagana, H. Suleiman

本研究は、ESG報告の透明性向上に向け、クラウド会計が監査品質とサステナビリティ開示の関係を調整する概念モデルを提案する。異常検知、コスト効率、リスク評価、タスク自動化、意思決定の5つの監査品質次元を特定し、クラウド基盤が統合性・透明性・拡張性・証憑の信頼性を高めると論じる。ナイジェリア等の発展途上国での適用可能性に焦点を当てる。

J. Chinna

本研究は2019年から2025年までのAIのESG報告への影響を分析し、採用率が15%から63%に急増したことを示す。AIは単純なデータ収集から機械学習、NLP、生成AIへと進化し、報告の透明性・正確性・適時性を向上させた。規制要件とステークホルダー期待が主な推進要因である。

Maria Aluchna, Leszek Bohdanowicz, Bogumił Kamiński

本研究は、NFRDによる義務的開示導入後、女性取締役の存在が気候関連開示（エネルギー使用・GHG排出）の範囲に与える影響を検証。ワルシャワ証券取引所上場72社を対象に差の差分析を用い、女性取締役が3人以上または女性議長がいる企業では開示が有意に拡大することを示した。数値的代表性と構造的権力が企業の開示対応に影響することを実証している。

Xiaoyu Guo, Weisen Wang, Zhanghua Xu +6

本研究は、UAV-LiDARと機械学習を組み合わせ、竹林の器官別地上部炭素（AGC）を高精度に推定する手法を開発した。XGBoostとRandom Forestモデルが最高精度（幹R2=0.82、葉R2=0.73）を示し、コスト効率の高い炭素推定を実現。炭素中立管理への示唆を提供する。

Bochen Zhang, H. Huang, Zhili Han +1

本論文は、中国の工業企業パネルデータを用いて、デジタルと実体経済の融合（DRI）が企業のグリーン全要素生産性（GTFP）に与える影響を実証分析した。固定効果モデルと媒介分析により、DRIがGTFPを有意に向上させ、その経路としてグリーンイノベーションの促進、デジタル変革の加速、資金調達圧力の緩和を特定した。さらに、環境規制の強化がDRIの効果を増幅する一方、研究開発強度とグリーンファイナンスは効果を弱めることを示した。