論文・プレプリント

Shuai Li, Pei Yu, Z J Yang +1

本補足資料は、低炭素コンクリート配合設計に機械学習（XGBoost、ベイズ最適化）を適用した研究に対応する。材料段階の排出係数、最適化ハイパーパラメータ、最小炭素配合候補、および適用性診断を提供し、MLによる低炭素材料設計の実証例を示す。

Q Zhang, 胜生 余, Tongna Liu

この論文は、地理分散型AIワークロードの割り当てにおける炭素と水のトレードオフを評価する環境決定モデルの再現性アーティファクト（バージョン2.0.0）を提供する。ポータブルなPythonコードやテストデータを含み、シナリオ固有の方向性メカニズムの主張のみをサポートする。

Priyanka Aggarwal, Archana U Singh, Deepali Malhotra

本研究は、2015～2023年度のNIFTY500企業のサステナビリティ報告書をテキストマイニングで分析し、インド企業のESG報告の進化を追跡。3つのフェーズ（初期確立、ガバナンス統合、バランスのとれた統合）を特定し、ガバナンス用語が一貫して支配的であることを示した。環境用語の「エネルギー」が着実に増加し、チェックボックス型から戦略的統合への移行を確認した。

Kyung Bae Jang, Tae Ho Woo

本研究は、システムダイナミクス手法を用いて、生成AIが原子力エネルギーの貢献最適化と石炭・石油などの炭素集約型電源の脆弱性緩和に果たす役割を分析。Test1（低初期値）が他より優れたパフォーマンスを示し、感度分析でも変動が最大であった。AIがゼロ炭素電源の戦略的活用に向けた国際合意形成を促進する可能性を示唆。

Ummesara ., Chaitanya Kumar Sahu, R Ranjith +5

本レビューは、AI技術（機械学習、リモートセンシング、IoTなど）とリジェネラティブ農業の統合が、土壌健全性の回復、炭素隔離、気候回復力の向上にどのように貢献するかを考察している。AIによる動的モニタリングと精密管理により、持続可能な食料生産システムの実現が期待される。課題と研究の方向性も提示している。

D. R, Santhosh Kumar A G

本論文は、2020-2025年の機関報告書や学術文献等の二次データを用いて、AI（特にNLP・ML）がESGデータ集約、グリーンウォッシング検出、気候リスクモデリング、ポートフォリオ最適化に与える影響を分析。ESGデータカバレッジが最大40%向上し、気候関連金融リスクの予測精度が向上する一方、データバイアスやモデル透明性の課題も指摘。責任あるAI導入の枠組みを提案。

Murali Krishna Pasupuleti

本論文は、気候変動リスク（物理的・移行リスク）を考慮したポートフォリオのリスク管理と財務的レジリエンスを向上させるため、生成市場モデルとディープヘッジングを組み合わせたフレームワーク（G-CADH）を提案する。条件付き時系列生成器と再帰的ヘッジ方針、裾リスク目標、気候エクスポージャーペナルティ、流動性制約、モデルガバナンステストを統合し、従来のベンチマークと比較して統合レジリエンススコアが向上することを示す。

‬‬‬Mohammad Khaled al-Bashiti, M.Z. Naser

機械学習（ベイズ最適化、NSGA-II/III）を用いて、コンクリート配合の最適化を自律的に行う手法を開発。2,300以上の実配合データを分析し、従来設計よりCO2を約40％、材料費を約30％削減可能であることを実証。さらに、コード不要のWebインターフェースを提供し、実務での大規模適用を可能とした。

Trésor Ndengo Tietia, Rostin Mabela Matendo Makengo, Pierre Kasengedia Motumbe +4

本論文は、コンゴ民主共和国のITインフラにおけるエネルギー消費を最適化するためのスマートネットワーク管理モデルを提案する。DQN、Q-Learning、PSO、ACOなどのAI技術を用いたシミュレーションにより、エネルギー消費を最大32%削減し、CO2排出量を21.2%削減できることを示した。特にDQNは高負荷時でも低レイテンシを維持し、エネルギー効率比（EER）92%を達成した。

Saher Elsayed

本論文はRLHFのカーボンフットプリントを初めて段階別に実測し、PPOフェーズが総排出の59-64%を占めることを示した。提案するCarbonAware-RLHFはリアルタイムの系統炭素強度予測に基づきRLHFフェーズを低炭素時間帯にシフトし、38.9%の平均炭素削減を達成した。精度への影響は0.22pp以下の低下に留まり、優れた炭素-品質トレードオフを実現している。

Q Zhang, 胜生 余, Tongna Liu

本成果は、地理分散型AI推論割り当てにおける炭素と水のトレードオフ分析を再現するためのアーティファクト（ソースコード、データ、テスト等）を提供する。水ストレススクリーニング下でのシナリオ分析の結果を再現でき、環境負荷評価の透明性を高める。コードはMITライセンス、データはCC BY 4.0で公開。

Niko Firzi Anansyah, Ratu Mutiara Siregar, Andi Prayogi +1

この研究は、パーム油産業向けにデュアルLLM（Groq Llama 3とGemini）を用いた自動ESG報告システムを開発した。厳格な重み付けルールにより、Ganoderma感染率が20%を超える場合にESGスコアを50に制限するプログラム上の制約を導入し、AI生成レポートの正確性とリスク管理を向上させた。このシステムは報告業務の効率化とリアルタイムの環境リスク警告を可能にする。

Krisztina Finta, Csaba Dezső Dér, Klaudia Gabriella Horváth +1

本研究は、AI駆動のショート動画マーケティングにおける持続可能性のパラドックスを調査。生成ツールの急速な採用がネットゼロ目標と相反することを示し、動画生成が画像生成の約30倍のエネルギーを消費することを明らかにした。さらに、新たな指標C-CPM（Carbon Per Mille）を提案し、EU CSRDのスコープ3開示要件に応える。

Damla Yalçıner Çal, Ecir Uğur Küçüksille

本研究は、EDGARデータセットを用いて1970〜2023年の温室効果ガス排出量をLSTMおよびTransformerモデルで予測した。LSTMは長期的な上昇傾向を捉えるが、体制変化下ではナイーブベンチマークを下回る性能だった。一方、Transformerは過去5年間で改善が見られ、セクター別では2020年頃の短期的減少は運輸・エネルギー関連に集中している。

Jiachen Shou, Waner Li, Hui Li +5

本研究は、中国30省の輸送部門における炭素排出の主要因を特定するため、ランダムフォレストとDEMATEL手法を統合的に使用。1997年～2022年のデータに基づき、研究開発費、科学技術成果登録数、エネルギー消費量が重要な因子であることを発見。また、同じ因子でも省によって因果特性が異なり、地域差を反映している。

Mai-Phuong Nguyen, Minh Thi Ngoc Trieu

ベトナムの上場製造企業を対象に、デジタルトランスフォーメーションがESGパフォーマンスに与える影響を分析。テキストマイニングを用いてDX度とESG開示を定量化し、国有企業ではその効果が弱まることを発見した。

Yuhui Lyu, Fan Zheng, Haodong Ji +1

本研究は機械学習を用いて超高強度コンクリート(UHPC)の配合を最適化し、強度と持続可能性のバランスを取る。LightGBMモデルを組み込んだ単目的・多目的最適化により、コストと炭素排出量を削減するパレート最適解を導出。実験検証で、廃ガラス骨材を活用した低炭素配合が有効であることを確認した。

M. Kayakuş, Mustafa Terzioğlu, Dilşad Erdoğan +3

この研究は、グリーンファイナンスに関するオンラインディスカッションを分析するため、自然言語処理（NLP）のマルチメソッドフレームワークを適用した。X（旧Twitter）から収集した23,452件の投稿をTF-IDF、FinBERT感情分析、LDAトピックモデリング、キーワード共起ネットワーク分析で調査。結果、ポジティブ（44.61%）とニュートラル（45.85%）のセンチメントが支配的であり、気候金融、デジタル金融、エネルギー投資の3つ…

Francesco Smaldone, Benedetta Esposito, Daniela Sica +1

本研究は、農業・食料部門において気候変動対策に資する循環経済スキルの需要を、求人広告の大規模テキストマイニングとLLMベースの分類により明らかにした。結果、横断的スキルの重要性、デジタル・緩和志向スキルの成長、適応スキルの可視性不足が示され、教育・政策・企業の人材育成に示唆を与える。

Sohan Kumar Jha, Nirmala Kushwah

本論文は、持続可能な金融とグリーンバンキングにおけるAIの役割を批判的に検討する。ESG統合、気候リスク分析、グリーンクレジット配分、ポートフォリオ管理の向上にAIが貢献する一方、アルゴリズムバイアスや規制の断片化などの課題を指摘する。統合的概念モデルを提示し、AIが金融仲介を変革する可能性と倫理的ガバナンスの必要性を論じる。