論文・プレプリント

Gangineni R.

本論文は、人工知能（AI）時代におけるサステナブルマーケティングとグリーンファイナンスのトレンドを、ビブリオメトリックレビュー手法を用いて分析している。AI技術がこれらの分野にどのように応用されているか、研究の動向や主要テーマを明らかにする。

Shien T.M.

本論文は、AIoT（AIとIoTの統合）技術を用いた固形廃棄物の分類システムを提案し、持続可能な開発目標（SDGs）達成に貢献する。廃棄物管理の効率化とリサイクル促進による環境負荷低減を目指す。

Aman Ali, Hritik Verma, Prateek Maurya +1

本稿は、製造、建設、物流、運輸、デジタルインフラ等の部門における従来の炭素会計手法の限界（固定排出係数、柔軟性欠如、Scope3の不確実性）を指摘し、AI/ML技術（深層学習、アンサンブル学習、予測分析、IoT監視）による改善可能性を体系的にレビューする。さらに、AIベースの炭素会計のための概念フレームワークを提案し、境界の不整合や相互運用性、Scope3自動化、不確実性モデリング等の研究課題を明らかにする。

Yifan Duan, Si Zheng, Lihuan Li +2

GHGbenchは、企業・建物レベルの温室効果ガス排出予測のためのオープンデータセットとベンチマークを提供する。企業トラックは12,000社超のScope1+2およびScope3開示データを含み、建物トラックは13のオープンソースから統合された約50万件の建物データを収める。ベースライン実験により、建物排出予測が企業より困難であること、分布内・外のギャップがモデル間差を凌ぐこと、マルチモーダルリモートセンシングが特定の汎化課題を克服する…

Yanming Guo, Charles Guan, Jin Ma

ExioMLは、49地域・28年間（1995-2022年）をカバーする排出係数のオープンソースデータセットで、環境拡張多地域産業連関表とGPU加速計算ツールキットを統合。2つの集計スキーム（製品×製品、産業×産業）を提供し、ツリーベースおよびニューラルネットワークモデルを用いたセクター別温室効果ガス排出量予測の再現可能なベースラインを示す。

Boaz Mwubahimana, Dingruibo Miao, Jianguo Yan +7

本論文は、森林の地上部炭素密度（ACD）推定のために因果的時空間フレームワーク「CarbonFormer」を提案。CNNの限界を克服し、LSTMベースの時間的因果デコーダとクロス因果損失関数により、長期の植生動態を物理的に整合させる。アマゾン、ガボン、シベリアの3地域で転移可能性を実証し、樹林外の木々が炭素ストックの48.6%を占めることを示した。

Triana Arias Abelaira, María Jesús Guillén Palomino, Lázaro Rodríguez Ariza +1

本研究は、気候リスクに関する金融文献の進化を分析し、AI技術の統合状況を文献計量学的手法で明らかにする。NLPやデジタルトランスフォーメーションが中心的テーマであり、AIイノベーション政策が企業のグリーンウォッシュ抑制と情報透明性向上に関連することを示す。また、新興市場と先進国との間のデータインフラ格差や、二重機械学習などの高度な因果推計手法のニッチな存在も指摘する。

Wanting Wang

本研究は機械学習を用いて、ソーシャルメディア上のESGネガティブ感情が企業のESG開示の質に与える影響を分析する。ネガティブな世論が開示改善のトリガーとなる可能性を検証。

Q Zhang, 胜生 余, Tongna Liu

本研究は、持続可能なAIデータセンターのためのカーボンアウェアスケジューリングに関する再現可能なコードとデータを提供する。線形計画法、ローリングMPC、マッチドサービス会計などを用い、外部負荷トレースから炭素排出を削減する。ただし、炭素値は代理推定に基づき、実測値ではない。AIデータセンターのエネルギー効率向上に貢献する手法を示す。

Sofianos Panagiotis Fotias, Vassilis Gaganis

本論文は、CCS（炭素回収・貯留）の運用最適化にベイジアンニューラルネットワークサロゲートモデルを適用する手法を提案。AIを用いたCCSの効率化により、脱炭素コスト削減に貢献する。

Olena Zhytkevych, Andriy Matviychuk

本論文は、自己組織化マップ（SOM）を用いて40カ国を脱炭素ポテンシャルでクラスタリングし、リーダー、フォロワー、資源集約型経済など6つのクラスターを特定。各国の動的軌跡を分析し、再生可能エネルギー目標達成のための構造変化を提示。ウクライナの脱炭素戦略にも示唆を与える。

(著者不明)

本論文は、HEMSデータを利用し、機械学習による特徴量重要度分析を通じて住宅のエネルギー性能を評価する手法を提案している。住宅のエネルギー消費パターンを解析し、効率的な省エネ対策の特定に貢献する。

Woon Leong Lin, A. Ignasiak-Szulc

この研究は、2013～2024年の文献を対象に、企業の社会的責任（CSR）への人工知能（AI）統合を体系的にレビュー。5つの実証クラスターと3つの生成メカニズム（データ化・監査、責任のアルゴリズム仲介、ステークホルダー顕著性の再重み付け）を特定し、AIがCSRパフォーマンス向上に寄与する一方で、説明責任の拡散や指標のクラウディングアウトなどのリスクも指摘。

Haoying Niu, Qinzi Xiao, Mingyun Gao

本論文は、2015年から2024年までの中国A株上場グリーン企業を対象に、年次報告書のテキストデータから気候レジリエンス指標を構築し、財務危機予測における追加的な情報価値を検証した。XGBoostが最適なモデルであり、気候レジリエンス指標は財務指標と相乗効果を持ち、信用リスクの早期警告として有効であることを示した。

Runxin Hua

本論文は、LSTMと時変Copulaを統合したハイブリッドモデルを提案し、中国の炭素排出権取引と電力市場の連動リスクを分析。LSTM-GARCHで非線形時系列特性を捉え、EVT-GPDで裾野リスクをモデル化、時変t-Copulaで動的従属構造を推定する。従来手法と比較して予測精度とVaR推定性能が向上し、グリッドの費用対効果と安定性向上に資する知見を提供する。

Xi Zhang

本論文は、2005～2022年の中国30省のパネルデータを用いて、アテンション機構を強化したCNN-LSTMハイブリッドモデルを導入し、インフラ投資、研究開発投資、省エネルギー投資がグリーン経済に与える時空間的な貢献度の差異を定量化した。3つの投資カテゴリーはいずれもグリーン経済を正に促進し、研究開発投資が最も高い貢献を示した。また、地域間の空間的不均一性が顕著であることを明らかにした。

Haoye Jiang

本論文は、深層強化学習（DRL）を統合した農村統合エネルギーシステム（RIES）の炭素評価フレームワークを提案する。動的モデルと炭素フロー追跡機構を構築し、Deep Deterministic Policy Gradientアルゴリズムと安全模倣機構に基づくSI-SACアルゴリズムを導入してシステムスケジューリングを最適化する。ケース分析では、DRL駆動のスケジューリング戦略が従来の混合整数線形計画法と比較して炭素排出量を約10.4%、…

Xiaobing Yu, Haitao Zhang

本論文は、UCB-Q値支援差分進化法を用いた低炭素マイクログリッドのスケジューリング手法を提案する。柔軟な負荷を考慮し、炭素排出を削減する最適な運転計画を策定する。実験により、既存手法と比較して、コストと排出量の両面で優れた性能を示すことが期待される。

(著者不明)

中国266都市のデータを用い、低炭素都市パイロット（LCCP）と革新都市パイロット（ICP）の効果をダブルマシンラーニングで推定。両政策は都市カーボンニュートラル性能（UCNP）を向上させ、相乗効果も確認。技術革新と産業高度化が経路。非資源型・沿岸都市で効果大。

Mustafa Çağrı Peker

機械学習を用いてトルコの道路運輸におけるエネルギー転換を分析。電気自動車（EV）普及の障壁として化石燃料インフラや課税構造、サプライチェーン依存を特定。一方、国内生産（TOGG）や充電網整備が転換を促進。パーセプトロンと決定木モデルにより、充電利用可能性、燃料価格、マクロ経済要因がEV販売に影響することを示す。政策協調、税制優遇、インフラ投資、脱炭素電力が必要。