論文・プレプリント

(著者不明)

本論文は、解釈可能性を考慮した統合報告書の自動評価手法を提案する。AIを用いて報告書の内容を分析し、評価結果の説明性を高めることで、企業のESG開示の質を向上させることを目指す。

(著者不明)

本論文は、BERTを用いた強度付きマルチラベル分類により、統合報告書から資本変換情報を抽出する手法を提案する。統合報告書における6つの資本間の変換を自動的に識別し、その強度を評価することで、企業の価値創造プロセスの分析を支援する。実験では、日本語統合報告書データセットを用いて有効性を検証している。

(著者不明)

本論文は、統合報告書のトップメッセージに含まれる企業家機能表現を自然言語処理技術を用いて自動抽出・分類する手法を提案している。企業の経営ビジョンや戦略を定量的に分析することで、開示情報の透明性向上に貢献する可能性がある。

(著者不明)

本論文は、テキストマイニング技術を用いて統合報告書を評価するモデルの構築手法を提案する。統合報告書の質を定量的に評価することで、企業の開示改善に貢献する。

(著者不明)

本論文は機械学習を用いて統合報告書内のESG関連ページを自動推定する手法を提案。NLPを活用したテキスト分類により、開示情報の効率的な抽出を可能にする。

(著者不明)

テキストマイニング手法を用いて統合報告書の評価を試みた研究。統合報告書の内容分析により、企業の開示品質を定量化する手法を提案している。日本の企業データを対象とし、今後の開示基準策定への示唆を与える。

(著者不明)

本稿は、大学の統合報告書に対しテキストマイニングを適用し、SDGsに関する記述内容とTHE Impact Rankingsとの関係を分析した。AI手法を用いて非構造化データからSDGsの取組を可視化する試み。結果として、SDGs記述の豊富さとランキングの間に相関が見られる可能性を示唆。

(著者不明)

本研究はテキストマイニング手法を用いて統合報告書の時系列分析を行い、企業のESG開示の経年変化を定量化する。自然言語処理により開示内容の傾向や変化点を抽出し、日本の統合報告書の進化を考察する。これにより、投資家や規制当局への示唆を提供する。

(著者不明)

本論文は、統合報告書を自動評価する手法を提案し、特に解釈性（interpretability）に着目する。AI技術を用いて報告書の内容を分析し、評価結果の説明可能性を高めることで、実務での活用を目指す。

(著者不明)

本研究は、有価証券報告書からリスク関連文を抽出する試みを報告している。自然言語処理（NLP）技術を用いて、特に気候変動リスクなどESG関連の記述を自動的に識別する手法を検討している。日本企業の開示実務において、効率的なリスク情報の把握に寄与する可能性がある。

(著者不明)

本稿では、LLMを活用して情報系企業のESG評価を行う方法について考察している。特に、自然言語処理によるESG関連情報の抽出・分析の可能性を探る。情報系企業の特性に応じた評価指標の開発が焦点となる。

(著者不明)

本論文は、企業の環境活動の改善案を自動生成する手法を提案している。AI技術を活用することで、効率的かつ効果的な環境改善策を導き出すことを目指している。これにより、企業の環境パフォーマンス向上とコスト削減が期待される。

(著者不明)

本論文は、有価証券報告書からESG関連文をBERTを用いて抽出する手法を提案する。これにより、ESG情報開示の自動化と分析が可能となる。

(著者不明)

本論文は、大手不動産デベロッパーの統合報告書に対してテキストマイニングを適用し、企業戦略の特徴を抽出・分析する手法を提示。統合報告書に含まれるESG関連記述の傾向を定量的に把握し、業界内での差異を明らかにする。AI技術を活用した開示情報分析の有効性を示す。

Hao Xu, Xixuan Peng, Xiaodan Jin +2

この研究は、運輸部門からのCO2と大気汚染物質の同時削減のコベネフィットを評価した。ランダムフォレストモデルでPM2.5濃度を予測し、GEMMで健康便益を算定。最良シナリオではCO2排出量が2032年にピークアウトし、2050年までに51.71%削減、17,297人の早死を回避可能。環境税や炭素取引価格を統合した経済評価も実施。

Benneth Oyinna, Zubairu Usman, Aisha Abisoye +2

本研究は、ナイジェリアの産業CO2排出を監視・予測するための機械学習駆動型フレームワークを提案し、2060年ネットゼロ目標を支援する。4つのモデル（MLR、Prophet、SVR、ランダムフォレスト）を比較評価し、MLRが最良の予測性能（R²=0.978）を示した。運輸・電力産業が主要な排出源であり、2025年までに排出量が135.65 Mtに達すると予測。早期の介入が急務であることを示している。

Ibrahim M.

本レビュー論文は、CO2回収・利用・貯留（CCUS）の最近の進展について、機械学習技術のプロセス最適化への応用と循環経済の概念の統合に焦点を当てて論じている。また、CCUS技術の将来展望を示している。

Gyu Jin Pyo, Mi Jin Noh, Yang Sok Kim

本論文は、DirectLiNGAMを用いてEV-ICEV移行市場における車両エネルギー消費の因果構造を分析する。AI手法を適用し、エネルギー消費に影響を与える要因間の因果関係を明らかにすることで、電動化移行の効率的な推進に貢献する。

Alireza Vafaei Sadr, Seyyed Sina Hejazian, Ajith Vemuri +4

AIを活用した脳卒中画像診断の二酸化炭素相当（CO2eq）排出量を推定。米国データを用いたモデリングにより、Ideal AIシナリオで年間約1.6万トンのCO2eqを排出し、計算処理をクリーンエネルギー州に移すことで54.75%削減可能と示した。

Xiaodan Qi, Yuxin Chen, Hongyan Zhao +1

本研究は、中国吉林省の消費者を対象に、グリーン調理済み料理の持続可能な購買意図を予測するため、説明可能な機械学習（XGBoostとSHAP）を用いた。805件のアンケートデータを分析し、環境認識、社会経済条件、持続可能行動傾向の3次元で予測因子を整理。XGBoostが最良の性能（F1=0.894）を示し、SHAP解釈により行動意欲が非補償的障壁となり、利便性や配送効率が高意欲層の購買を促進する非対称意思決定パターンを明らかにした。