論文・プレプリント

Nophea Sasaki

AIMERは、企業のサステナビリティ報告書から構造化されたESGデータを抽出するための再現可能なAI支援プロトコルを提案する。文書取得、前処理、AI抽出、コーディング、検証、エビデンス統合のワークフローを公開し、透明性と再現性を重視する。このプロトコルは、研究者や実務者がESG情報を分析し、意思決定に活用するための基盤を提供する。

Yassine Charabi

本論文は、AIインフラの急速な拡大に伴う即時的な排出と、システム全体での遅延した排出削減との間の時間的不一致を定量化するシステムダイナミクスモデルを提示する。国際エネルギー機関（IEA）のシナリオに基づき、累積炭素債務を計算し、運用柔軟性や政策手段の効果を分析する。