論文・プレプリント

(著者不明)

本論文は、カーボンニュートラル達成に向けたAIとデジタルツイン技術の活用を論じている。具体的な手法やケーススタディは不明だが、技術の応用可能性を示す。

(著者不明)

本論文は、使用済み家電の効率的な回収をマルチエージェントシミュレーションを用いて分析する。各エージェントが協調・競合する状況下での最適な回収ルートとスケジュールを探求し、環境負荷低減とコスト削減の両立可能性を示す。シミュレーション結果は実データに基づき、リサイクル率向上とGHG排出削減に寄与する政策立案に活用できる。

(著者不明)

本論文は大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のScope 3温室効果ガス排出量、特にカテゴリ11（販売した製品の使用）を評価する手法を提案する。LLMによる自動算定の有効性と課題を示し、サステナビリティ報告の効率化に貢献する。

Lin Sun, Jun Zeng

本研究は、中国の高エネルギー消費企業を対象に、炭素移行リスクがグリーン債務の利ざやに与える影響を分析。パネル固定効果モデルやイベントスタディに加え、ランダムフォレスト、XGBoost、ニューラルネットワークを用いて予測と解釈を行う。結果、炭素強度が高いほど利ざやが拡大し、炭素価格へのエクスポージャーやグリーンパテントが多いほど縮小することを示した。また、XGBoostが最良の予測性能を示し、炭素変数を除去すると精度が低下することから、炭…

Liu X.

本研究は炭素排出権取引市場のリスク予測のための適応型リカレントニューラルネットワークモデルを提案する。市場の変動性や価格変動の予測精度向上を目指す。

Vidura perera

本稿は、政策不確実性・ガバナンス・制度・技術（FinTech・AI）の条件によってグリーンファイナンスの有効性が変化することを説明する適応的グリーンファイナンス有効性理論（AGFET）を提案する。同理論は、グリーンファイナンスが企業環境パフォーマンスに結びつく条件を整理し、AIによる持続可能性評価の可能性を示す。将来的な実証研究の基盤となる。

Aria Dolatabadian, Khalil Kariman

本レビューは、土壌有機物・炭素分析における古典的手法と機械学習（ML）手法を比較検討。ランダムフォレストやニューラルネットワークなどのML技術は予測精度やスケーラビリティを向上させるが、土壌微生物の影響など複雑な変動を捉えるには、古典的ペドロジー知識とMLの統合が最も有望と結論づける。気候変動緩和と農業持続可能性に重要。

SangYoun Kim, T. Woo, Usama Ali +8

2016～2025年の906報を系統レビュー。排ガス処理、大気質管理、CO2回収の3領域でAI応用を分類。従来の統計監視からAI駆動の代理モデリングや生成的材料発見へのパラダイムシフトを確認。将来は物理情報ニューラルネットワーク、強化学習、エージェント型AIが重要。

Ritik Raj, Survi Sinha, Atreyi Pramanik +1

本論文は、水素バリューチェーン全体でAIが効率性、持続可能性、システム統合を強化する方法をレビューする。AIモデリングと最適化により、廃棄物ポリマーやバイオマスガス化＋CCSなどの水素製造ルートの環境影響評価が改善される。また、再生可能エネルギー電解による水素製造のコスト削減や、予知保全・地下貯蔵・燃料電池への応用も示す。AIは低炭素水素エネルギーのデジタル基盤として位置づけられる。

Taedong Lee, Sinjae Kang, D. Utami +1

本研究は、韓国の主要200社のサステナビリティ報告書634件（2014-2024年）を構造的トピックモデル（STM）で分析し、13のトピックと3段階の言説移行（CSR・環境管理→職場安全・DX→カーボンニュートラル・サプライチェーン）を特定。業種別では金融・エネルギーは気候関連、建設は安全、製造は環境コンプライアンスに焦点を当てるなど、規制圧力や社会期待に応じた報告の変化を実証した。

Lakshmi Narasimha Prasad Nagaragere, Dr.S. Prabakar

南アジアの文化的・社会的特性に基づいたESG変革のための地域密着型モデルを提案。AIを活用した環境影響評価とESG報告ツールを用いて、家族経営企業や地域コミュニティでの実証を行い、導入前後の比較から水使用量25%削減、コミュニティ参加30%向上などの成果を示した。国際基準と地域文化の調和が持続可能な発展に有効であると結論。

Manav Gangar, Nikhil D'Souza, Rishika Kapasi +2

機械学習を用いたグリーンウォッシング検出フレームワークを提案。教師あり分類と教師なし異常検知のハイブリッド手法を統合し、グリーンウォッシング不一致スコア（GDS）を導入。セクター別に企業のESG開示と実績の乖離パターンを特定する。投資家や規制当局にデータ駆動型の監視ツールを提供。

Fuoli M.

本論文は、グローバル企業のネットゼロ誓約をコーパス分析により検証し、実際のコミットメントの質を評価する。NLP手法を用いて、誓約の具体性や目標設定の厳格さを定量化し、グリーンウォッシングの可能性を探る。結果は、企業間で誓約の質に大きなばらつきがあることを示唆する。

Singh S.K.

本論文は、AI技術を活用してネットゼロ経済への移行を加速する政策フレームワークを提案する。データ駆動型の意思決定や予測モデルを通じて、効果的な脱炭素政策の設計と評価を支援する方法を探る。気候変動対策におけるデジタル変革の重要性を強調している。

Khara S.

本論文は、人工知能技術を活用してネットゼロエネルギー目標を達成するための持続可能性の道筋を探る。エネルギー効率の最適化や再生可能エネルギーの統合にAIがどのように貢献できるかを議論する。

Qian He, Ying Jin, Chen Chen +1

本研究は1990〜2023年の中国を対象に、貿易開放、構造変革、政府効率性が石炭使用やエネルギー枯渇コストに与える影響と、それらがCO2排出やエネルギー強度に及ぼす経路を、LASSOや因果森などの機械学習手法で分析。R&D投資がGDP比2%を超えると、教育支出が排出削減に有効になる閾値を発見。環境クズネッツ仮説に新たな知見を加え、政策提言を行う。

Fei Wang, Lei Jiao, Konglin Zhu +4

本論文は、カーボンニュートラル目標の下で、クラウド・エッジ連携のフェデレーテッドラーニングのスケジューリング問題を扱う。デマンドレスポンスを考慮し、二酸化炭素排出量削減と学習性能のトレードオフを最適化する手法を提案している。

Mykhailo Prazian

本論文は、デジタル技術を活用してサプライチェーン全体のスコープ3排出を削減し、サイバーフィジカルシステムの強靭性を高める方法を探る。特に、AIやIoTなどの技術を統合することで、排出データの可視化とサプライチェーンリスクの低減が期待される。

Shadrach Kukuchuku, Rachael Dickson, Tamunotonye Sotonye Ibanibo

本論文は、太陽光や風力などの再生可能エネルギー設備向けに、IoTベースの監視、アセット健全性指標（AHI）モデリング、機械学習による予知保全、ライフサイクル最適化アルゴリズムを統合したデジタルアセット管理フレームワークを提案する。ランダムフォレストやニューラルネットワークを用いて故障を予測し、遺伝的アルゴリズムなどで最適な保守スケジュールを導出する。シミュレーションにより、設備信頼性の向上と保守コスト削減が示された。

Kuang Y.

本研究はダブル機械学習を用いて、グリーンファイナンスが都市のエネルギー効率に及ぼす因果効果を推定している。政策立案や投資判断に示唆を与える。