GX・脱炭素 論文ハブ

論文・プレプリント

arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。

要約は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典に基づいて行ってください。

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🌍 EN🌍 Global2026 2nd International Symposium on AI-Driven Engineering Systems (ISADES)2026#AI×ESGDOI

KG-ESG: 知識グラフとGraphRAGによる説明可能なリアルタイムESGニュースインテリジェンス

KG-ESG: Explainable Real-Time ESG News Intelligence with Knowledge Graphs and GraphRAG

Omar Nassar, Fahimeh Jafari, David King

本論文は、KG-ESGというAI駆動の概念実証を提案し、公開ESGニュースを構造化された知識グラフに変換する。FTSE100/250およびASX200企業を対象に、NER、感情分析、ESG分類を適用し、1,098件のニュース記事を処理。DistilBERTの感情精度66%、ゼロショット分類のESG精度60%とプロトタイプ段階だが、GraphRAGによる説明可能性と透明度の高い意思決定支援を実現する。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルAsian Review of Accounting2026#AI×ESGDOI

デジタルトランスフォーメーションとESGパフォーマンス:国有企業の所有形態の役割

Digital transformation and ESG performance: the role of state ownership

Mai-Phuong Nguyen, Minh Thi Ngoc Trieu

ベトナムの上場製造企業を対象に、デジタルトランスフォーメーションがESGパフォーマンスに与える影響を分析。テキストマイニングを用いてDX度とESG開示を定量化し、国有企業ではその効果が弱まることを発見した。

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🌍 EN2026#AI×ESG

持続可能な都市のための気候レジリエントな電気自動車充電インフラ:予防保全と低炭素モビリティのための解釈可能な因果アンサンブルフレームワーク

Climate-resilient electric vehicle charging infrastructure for sustainable cities: An interpretable causal-ensemble framework for preventive maintenance and low-carbon mobility

Cande Lian, Wentao Zeng, Jiabin Wu +10

本論文は、EV充電スタンドの故障リスクを気候ストレス(猛暑、豪雨、湿気)から予測する解釈可能な因果アンサンブルフレームワーク(FGDSE)を提案。25ヶ月の実データで12のベースラインを上回り、30日先まで約85%の再現率を維持。因果分析により、極端な熱が時間とともに影響を強める唯一の要因であることを特定し、気候適応型メンテナンスの定量的閾値を提示。低炭素モビリティのレジリエンス強化に寄与する。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルJournal of materials in civil engineering2026#AI×ESGDOI

機械学習駆動による超高強度コンクリートの最適化:単目的および多目的アプローチ

Machine Learning–Driven Optimization of Ultrahigh-Performance Concrete: Single-Objective and Multiobjective Approaches

Yuhui Lyu, Fan Zheng, Haodong Ji +1

本研究は機械学習を用いて超高強度コンクリート(UHPC)の配合を最適化し、強度と持続可能性のバランスを取る。LightGBMモデルを組み込んだ単目的・多目的最適化により、コストと炭素排出量を削減するパレート最適解を導出。実験検証で、廃ガラス骨材を活用した低炭素配合が有効であることを確認した。

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🌍 EN🌍 Global学会2026 International Conference on Cognitive Computing and Networking Systems (ICC-CNS)2026#AI×ESGDOI

GreenSynapse:持続可能なスマートシティのための認知AIとデジタル基盤の統合

GreenSynapse: Integrating Cognitive AI and Digital Infrastructure for Sustainable Smart Cities

Mahantesh.H.M, Mandeep Narang, R.Padmapriya +3

本論文は、スマートシティ向けに認知AI、ニューロシンボリック推論、デジタルツイン、ブロックチェーンを統合した「GreenSynapse」フレームワークを提案。強化学習エージェントとシンボリック推論によりエネルギー・モビリティ・廃棄物・環境を適応制御し、リアルタイムの持続可能性目標達成を目指す。シミュレーションと実証では、エネルギー最大27%削減、カーボンフットプリント25%以上削減、意思決定精度94.6%を達成した。

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査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルApplied Sciences2026#AI×ESGDOI

デジタル公共圏におけるグリーンファイナンス:マルチメソッドNLP分析

Green Finance in the Digital Public Sphere: A Multi-Method NLP Analysis

M. Kayakuş, Mustafa Terzioğlu, Dilşad Erdoğan +3

この研究は、グリーンファイナンスに関するオンラインディスカッションを分析するため、自然言語処理(NLP)のマルチメソッドフレームワークを適用した。X(旧Twitter)から収集した23,452件の投稿をTF-IDF、FinBERT感情分析、LDAトピックモデリング、キーワード共起ネットワーク分析で調査。結果、ポジティブ(44.61%)とニュートラル(45.85%)のセンチメントが支配的であり、気候金融、デジタル金融、エネルギー投資の3つ…

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🌍 EN学会2026 ICEENG International Conference for Innovations in Power and Control Systems (IPCS)2026#AI×ESGDOI

NILMベースのデマンドサイドマネジメントによるグリーン水素マイクログリッドの技術経済的最適化

Techno-Economic Optimization of Green Hydrogen Microgrids via NILM-Based Demand Side Management

M. Raslan, M. Mostafa, Ahmed S. Abdellah +2

本論文は、NILM(非侵入型負荷モニタリング)を用いたデマンドサイドマネジメント戦略を提案し、グリーン水素マイクログリッドのコスト最適化を図る。REDDデータセットから遅延可能家電(食洗機、洗濯機)を識別し、太陽光発電時間帯にシフトすることで、ピーク需要を約6%削減、燃料電池容量を16.7%低減、LCOEを11.6%改善した。エジプト・アレクサンドリアの地中海性気候を想定した年間シミュレーションで有効性を確認。

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査読済み論文🌍 EN🇪🇺 EUジャーナルBusiness Strategy and the Environment2026#AI×ESGDOI

気候と循環の連関:農業・食料部門における気候変動の緩和と適応のための循環経済活用スキルのプロファイリング

The Climate‐Circularity Nexus: Profiling Employability Skills Leveraging Circular Economy for Climate Change Mitigation and Adaptation in the Agri‐Food Sector

Francesco Smaldone, Benedetta Esposito, Daniela Sica +1

本研究は、農業・食料部門において気候変動対策に資する循環経済スキルの需要を、求人広告の大規模テキストマイニングとLLMベースの分類により明らかにした。結果、横断的スキルの重要性、デジタル・緩和志向スキルの成長、適応スキルの可視性不足が示され、教育・政策・企業の人材育成に示唆を与える。

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査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルSouth India Journal of Social Sciences2026#AI×ESGDOI

持続可能な金融とグリーンバンキングにおける人工知能(AI)

Artificial Intelligence (AI) in Sustainable Finance and Green Banking

Sohan Kumar Jha, Nirmala Kushwah

本論文は、持続可能な金融とグリーンバンキングにおけるAIの役割を批判的に検討する。ESG統合、気候リスク分析、グリーンクレジット配分、ポートフォリオ管理の向上にAIが貢献する一方、アルゴリズムバイアスや規制の断片化などの課題を指摘する。統合的概念モデルを提示し、AIが金融仲介を変革する可能性と倫理的ガバナンスの必要性を論じる。

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プレプリント🌍 EN🌍 GlobalResearch Square2026#AI×ESGDOI

監査とサステナビリティ保証における専門家判断とAIガバナンス:英国Big Fourからの実証的証拠

Professional Judgment and AI Governance in Audit and Sustainability Assurance: Public Evidence from the UK Big Four

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…

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プレプリント🌍 EN🌍 GlobalZenodo2026#AI×ESGDOI

GeoAI対応デジタルツインにおける都市炭素フラックスの時空間グラフマルチエージェントモデリング

Spatio-Temporal Graph Multi-Agent Modelling for Urban Carbon Flux in GeoAI-Enabled Digital Twins

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。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルSpectrum of Engineering and Management Sciences2026#AI×ESGDOI

AI時代の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分析:ビブリオメトリックレビュー

Analysing Sustainable Marketing and Green Finance Trends in the Age of Artificial Intelligence through Bibliometric Review

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。

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🌍 ENレポートFuture Trends in AI Banking Decentralized Finance Defi Central Bank Digital Currencies Cbdcs and Beyond2026#AI×ESG

サステナブルファイナンスにおけるAIの役割:ESG投資戦略、中央銀行デジタル通貨、財務プライバシーのバランス

The Role of AI in Sustainable Finance: Balancing ESG Investment Strategies, Central Bank Digital Currencies, and Financial Privacy

Kumar T.

本論文は、サステナブルファイナンスにおけるAIの役割を探り、ESG投資戦略、中央銀行デジタル通貨(CBDC)、金融プライバシーのバランスを検討する。AIを活用したESG評価や投資判断の最適化、CBDCが持続可能性に与える影響、プライバシー保護との調和を議論する可能性が高い。

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査読済み論文🌍 EN学会Proceedings of the International Conference on Electronics and Renewable Systems Icears 20222022#AI×ESGDOI

機械学習を用いた責任ある持続可能な投資のためのESG意思決定への組み込み

Incorporating ESG in Decision Making for Responsible and Sustainable Investments using Machine Learning

Twinamatsiko E.

機械学習を用いてESG要素を投資意思決定に組み込む手法を提案。持続可能な投資のためのフレームワークを構築し、責任ある投資判断を支援する。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルInternational Journal of Advanced Computer Science and Applications2025#AI×ESGDOI

SDGs達成のためのAIoTベースの廃棄物分類による固形廃棄物管理

AIoT-Based Waste Classification for Solid Waste Management to Accomplish the SDGs

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。

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査読済み論文🌍 EN🌍 Global学会Proceedings of the 4th International Conference on Inventive Computing and Informatics Icici 20262026#AI×ESGDOI

ネットゼロ資産の予知保全のためのAI駆動デジタルツイン:グリッド信頼性のためのゼロトラストフレームワーク

AI-Powered Digital Twins for Predictive Maintenance of Net Zero Assets: A Zero Trust Framework for Grid Reliability

Poorvika N.

本論文は、ネットゼロ資産の予知保全にAIデジタルツインとゼロトラストセキュリティを統合するフレームワークを提案する。グリッド信頼性向上と再生可能エネルギー資産の運用最適化を目指す。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルInternational Research Journal on Advanced Engineering and Management (IRJAEM)2026#AI×ESGDOI

人工知能駆動型カーボンフットプリント評価:方法、課題、将来の方向性に関する部門横断的レビュー

Artificial Intelligence–Driven Carbon Footprint Assessment: A Cross- Sector Review of Methods, Challenges and Future Directions

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。

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査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルarXiv.org2026#AI×ESGDOI

GHGbench: 炭素排出予測のための統合マルチエンティティ・マルチタスクベンチマーク

GHGbench: A Unified Multi-Entity, Multi-Task Benchmark for Carbon Emission Prediction

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…

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査読済み論文🌍 EN🌍 GlobalジャーナルScientific Data2026#AI×ESGDOI

スコープ3機械学習アプリケーションのためのグローバル排出係数データセット

Global emission factor dataset for Scope 3 machine learning applications

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。

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査読済み論文🌍 ENジャーナルIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing2026#AI×ESGDOI

Cross-Causal CarbonFormer: 因果的時空間フレームワークによる森林炭素密度推定の再考

Cross-Causal CarbonFormer: Rethinking Forest Carbon Density Estimation With a Causal Spatiotemporal Framework

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。

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