論文・プレプリント

Pieter de Jong, Inga Timmerman, Alona Bilokha

本稿は、衛星リモートセンシングとNLPテキスト分析を組み合わせ、米国の高排出企業233社のESG開示と実際のメタン排出との乖離（Claim-Reality Divergence index）を測定。ESG主張の強度が高いほど乖離が大きいことを実証し、グリーンウォッシュが投資家向け開示を通じて行われることを示した。

Saheed A. Adeniyi, Adeyemi A. Adefisan-Williams, Rukayat Abisola Olawale, Daniel O. Olokpo and Elizabeth I. Igbodor

本研究は、ナイジェリアの熱帯条件下でハイブリッド太陽電気乾燥機に、物理ベースの乾燥速度エンジンとオートエンコーダ駆動の予知保全エンジンを結合したデジタルツインを開発・評価した。42バッチの1分解像度データで、水分比をRMSE 0.031で予測し、ファンベアリングの劣化を故障5.3時間前に検出（精度94%、再現率91%）。最適化により、エネルギー31%、CO2e 36%、廃棄量約3分の2を削減した。

Krasteva-Hristova R

本研究は、英国のBig Four監査法人（Deloitte, EY, KPMG, PwC）の2024年透明性報告書を分析し、AI支援業務における人間の判断のガバナンス開示状況を評価する。7次元のAI-Judgment Governance Disclosure Index（AI-JGDI）を開発し、各法人のスコアは71.4から100.0の範囲であった。開示は人間の監視やトレーニングで強いが、AI特有の検証や判断への影響説明では一貫性に欠…

Kodela, Kalyan Chakravarthy, Roy, Stabak, Ghorbanzadeh, Shaghayegh +2

本論文は、GeoAI対応デジタルツイン内で階層的なエージェントアーキテクチャを用いた時空間グラフマルチエージェント炭素フラックスモデル（STG-MACFM）を提案する。このモデルは、強化学習とグラフ注意ネットワークを組み合わせ、都市の炭素排出を動的かつコンテキストに応じて推定する。従来の静的インベントリを置き換え、リアルタイムデータと適応的な政策最適化を可能にする。これにより、ネットゼロ計画のための現実的な基盤を提供する。

Anuj Pal

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のESG開示の質を評価し、シンボリックなものと実質的なサステナビリティコミュニケーションを識別する手法を提案する。新たに開発されたOperational ESG Disclosure Coding Framework（OEDCF）に基づき、GPT-5.5の性能を専門家のコーディングと比較。LLMがスケーラブルで透明性のある開示分析を支援する可能性を示す。

Aarya Bhat

本研究は、逆コンサルティングの原則と炭素クレジット戦略の最適化を組み合わせた新しいアプローチを提案する。炭素クレジット管理における事業失敗のグローバルパターンを調査し、規制の不一致、市場の誤管理、戦略的盲目という3つの主要な落とし穴を特定。これらの失敗から予防戦略へと転換する「逆炭素アドバイザリーフレームワーク（RCAF）」を構築。AIとデータ分析の役割を強調し、市場動向予測、不正クレジット検出、リアルタイム意思決定を可能にする。

Radosveta Krasteva-Hristova, Vanya Georgieva

本概念研究は、CSRD、ESRS、ISSA 5000、EU AI Actを背景に、AIがESG保証業務をどのように支援できるかを検討する。開示特定、ESRSマッピング、異常検知、グリーンウォッシュリスクスクリーニング、外部データ三角測量などの応用とともに、ハルシネーションや説明可能性などの保証リスクを分析。人間参加型の責任あるAI支援サステナビリティ保証フレームワークを提案する。

Sala D, Polyanska A, Psyuk V

本論文は、エネルギー転換に関する研究の進化を146の文献のキーワード共起分析により調査。最近の研究（2022-2024）では再生可能エネルギーや持続可能な開発、知的システムに焦点が当てられている。また、CO₂回収の経済評価を含むエキスパートシステムのアルゴリズムモデルを提案し、脱炭素化と持続可能なエネルギー供給への移行を支援する。

Šribar, Jernej, Mohorcic, Mihael, Čampa, Andrej

本論文は、V2G対応EVと共有ESSを協調制御するマルチエージェント深層強化学習フレームワークCoMAD V2Gを提案。実データに基づくシミュレーションで検証し、外部系統依存を削減し、自家消費を最大化。最大25%の電気代削減を達成し、プライバシー保護と拡張性を両立した持続可能なエネルギー管理戦略を示す。

Zahra Yaghoubi, Mahyar Mansouri, Hosein Alimardani +2

本研究は、メタントリリフォーミング（TRM）プロセスの低炭素水素製造最適化に機械学習を適用。46,464の運転点データを用いてNN, RF, XGBoostなどを訓練し、NNが最良の予測性能を示した。SHAP分析により温度が炭素形成に最も影響することが判明し、多目的遺伝的アルゴリズムにより複数の運転ウィンドウが確認された。解釈可能なフレームワークを提供。

Alistair Vance, Sora Tanaka, Mateo Benitez

本論文は、Eコマースの持続可能性課題に対し、AIを活用した監査可能なガバナンスフレームワークを提案。包装廃棄物、ラストマイル排出、返品率、アクセシビリティ、ESG開示を統合し、4層（素材循環性、運用最適化、デジタル公正性、開示保証）で構成。AIの出力が追跡可能で検証可能であることを重視し、設計原則と監査手順を示す。

Alistair Vance, Sora Tanaka, Mateo Benitez

本論文は、Eコマースの持続可能性課題（包装廃棄物、物流排出、返品率、アクセシビリティ、ESG開示）に対し、AIを監査可能な意思決定支援として用いる4層ガバナンスフレームワークを提案する。素材循環性、運用最適化、デジタル公正性、開示保証の各層から構成され、設計原則と監査手順を示す。AIによる持続可能性ガバナンスは、出力のトレーサビリティと独立検証が不可欠と結論付ける。

Hieu Thanh Nguyen, Hoa Minh Pham, Anh Thao Nguyen +1

本研究はベトナムの非金融上場企業を対象に、ESG開示と租税回避の関係を分析。ESG指標（特に環境・社会・ガバナンス）が租税回避を抑制する効果を確認しつつ、財務制約や国有企業の所有構造がその効果を弱めるという興味深いモデレーション効果を発見。機械学習モデルによりESG変数が租税回避予測精度を向上させることも示した。

Elena A. FEDOROVA, Anzhelika A. KOVALEVA, Lyudmila I. CHERNIKOVA

本論文は、ロシア企業の非財務報告書に対してLDAトピックモデリングを適用し、ESGの社会（S）要素に関する業種別開示指標を構築した。業種による社会課題の開示パターンの違いや、特定トピックが企業価値に与える影響を明らかにしている。提案された指標は時系列・業種標準化されており、ESG分析や投資判断に活用可能である。

Qianxing Chen

本論文は、ESG評価におけるAIモデルの進化を概説し、トピックモデルからドメイン適応型Transformer、検索拡張言語モデルへの移行を追跡する。ニュース、決算説明会、レポートからのマルチラベルフレーズアノテーションに焦点を当て、非ESGコントロール、業界マテリアリティ、財務センチメントを統合する。精度・再現率、外部妥当性、格付機関間の構造的差異を考慮した評価を行う。最終的に、テキスト→メトリクス→計量経済学のアプローチを提案し、ES…

Kokubu, Hiroyuki

この論文は、企業のサステナビリティ開示における非財務エビデンスインフラの成熟度を測定する開示ベースの手法を提案する。N4（事業-環境統合）とN5（ガバナンス統合）の二つのスコアリング軸、ΔN（前年差）、四つの回帰タイプ分類、および四つの主要AIプロバイダーを用いたマルチプロバイダLLMコンセンサススコアリングパイプラインを導入する。日本の上場企業6社のFY2025-FY2026パイロットによりパイプラインを検証し、文書タイプ変更によるΔ…

Hiroyuki Kokubu

本論文は、ESGナラティブ開示の自動スコアリングにおける高推論LLMの有効性を、日本の上場企業10社のデータを用いて検証した。4モデルのコンセンサス設計により、高推論モデルと低推論モデルの間のスコア差は平均0.38（5点満点）と小さく、コストは約5.6倍であることを示した。結果として、高推論モデルの追加的便益は限定的であり、コスト効率の高いESGスコアリングパイプラインの構築には低推論モデルのコンセンサスが有効であると結論づけている。

Hiroyuki Kokubu

本論文は、日本の主要上場89社のGHG排出データの構造化開示アクセシビリティを、EDINET法定開示書類からの直接抽出と、LLMを用いた任意のサステナビリティ報告書からの抽出の2手法で検証。EDINET側では23社が当期のGHG関連構造化タグを持つ一方、47社はなし。LLM抽出では88社中52社からスコープ値取得。両パイプラインにおけるスキーマ強制の欠如が比較可能なデータの障壁であると指摘。

Kai-Robin Lange, José Cassola, Marcelo Lufin +11

本論文は、チリのエネルギー移行に関連する社会環境紛争の公共言説を、2011年から2025年までの1,996件のニュース記事に動的トピックモデリング（RollingLDA）を適用して分析する。12のトピックを特定し、HidroAysénダムやDominga鉱山などの紛争の時間的変遷、およびグリーン水素やリチウムといった新たな争点の浮上を明らかにした。さらに、地域ごとのトピック分布を可視化するインタラクティブダッシュボードを提供し、再現可能…

João Felipe Freitag, Lucas Kovaleski, Cleomar Reginatto

本論文は地理情報処理とAIを統合し、気候変動下でのSDGs達成を支援する手法を提案する。具体的な成果は不明だが、AIを用いた環境・社会指標のモニタリングや予測が期待される。