論文・プレプリント

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。

Xu P.

中国の排出権取引政策の因果効果を、高頻度取引データと二重機械学習を用いて評価。政策介入が炭素価格や取引量に与える影響を推定し、ETSの有効性を実証した。

Jakkaraju V.T.D.

本論文は、AI集約型クラウド環境においてコスト・カーボン・信頼性を同時最適化する予測型Green FinOps手法を提案する。予測分析によりリソース割当を動的調整し、カーボンフットプリント削減とコスト効率を両立。実験で従来比の改善を示した。

Singh V.

本論文は、金融分野特化型BERTモデルであるFinBERTを用いて、インドの投資信託のESG開示情報に対してピラーベースの分類によるセンチメント分析を実施。ESG開示からの感情抽出におけるNLP手法の有効性を示し、新興市場での自動ESG評価に貢献する。

Khan T.

本論文は、Scope 3排出量の測定・報告・モニタリング・保証におけるAI活用の概念フレームワークを批判的システム視点から提案する。AIによるデータ品質向上や自動化の可能性と限界を整理し、実務への示唆を与える。

Feiya Luo, Yanyun Nian, Pinqi Rao +2

本研究は、UAV搭載LiDARとハイパースペクトルデータの融合による個別樹木の種分類と炭素蓄積量推定のスケーラブルなワークフローを提案する。適応的特徴選択法（ACV-DCC）とRF分類器を用いて18樹種で85.67%の精度を達成し、大学キャンパス内で約1.85×10^6 kgの炭素量を推定した。この再現可能なフレームワークは、世界中の不均質な都市環境に適用可能である。

Jacob Goldverg, Elvis Rodrigues, Tevfik Kosar

本論文は、データ転送のカーボンフットプリントを最小化する時空間スケジューリング手法を提案する。AI/最適化技術を活用し、時間的・地理的な炭素強度の変動を考慮する。データセンターのエネルギー効率向上と排出削減に貢献する。

Ivan Savin (5189054), Mateo López Carel, Eva Schlindwein

ESG報告書から抽出したトピックの出現頻度と環境KPIとの関連を回帰分析で解析。自然言語処理と機械学習を活用し、報告書内容が実際の環境パフォーマンスにどう影響するかを定量的に評価する手法を提案。

Ivan Savin (5189054), Mateo López Carel, Eva Schlindwein

欧州600社のESG報告書を自然言語処理で分析し、34の主要トピック（うち6つは環境関連）を特定。持続可能なバリューチェーンや再生可能エネルギーは環境KPI改善と関連するが、排出量や電気自動車は有意な関連を示さない。トピックモデルとKPI分析を組み合わせた手法が、ESG開示の実質性評価に貢献。

Laurence L. Delina, Johanne Rei R. Castro, Yuet Sang Marie Tung

本稿は、生成AIチャットボットを用いて脆弱なコミュニティから意見を収集し、AIが公正なエネルギー移行を促進する可能性を探る。エネルギー正義の枠組み、信頼できるデータセットの生成、コミュニティに焦点を当てた緩和戦略、参加型意思決定のプラットフォームを提唱する。AIは移行を強化できるが、社会的公平性を確保するには人間の関与が不可欠であると結論付ける。

Xavier Martínez-Barbero, Ana Pastor-Merino, Josep Domenech

本論文は、スペインの104,553社の企業ウェブサイトをLLMで解析し、エネルギー効率化、脱炭素、再生可能エネルギー導入の実践を州・産業別に集計したデータセットを紹介する。2023年と2025年の2時点での比較が可能で、企業のエネルギー転換の実態を大規模に捉える枠組みを提供する。

Mengxi Xie

本博士論文は、機械学習（NLP）と計量経済学を組み合わせ、環境政策の効果を実証的に分析する。前半3章ではEUの炭素国境調整メカニズム（CBAM）を取り上げ、メタ分析、米国株式市場の反応、中国企業の開示戦略を検証。第4章では中国の環境モニタリング制度改革がグリーンイノベーションに与える影響を分析する。

Susanna Ruth Gruyal

IMFが提案するAIの炭素排出への国際炭素価格下限（ICPF）を、法と政治経済学の観点から批判的に分析。市場効率性の想定が、中小企業やグローバルサウンドに不利に働く可能性を指摘し、より包摂的な気候政策を求める。

Ahmed G. Abo-Khalil

本論文は、AIによる再生可能エネルギー予測、グリッド経済、ライフサイクル評価を統合したフレームワークを提案。深層学習による予測で誤差を50%削減し、運用コストを18.7%低減。AIのエネルギー消費を考慮した実質的な便益評価も実施し、研究ギャップと解決策を体系的に提示。

Das N.

本論文は、IoT、AI、レイヤー2ブロックチェーンを統合したエンドツーエンドのフレームワークを提案し、産業用CCUSにおける排出削減のリアルタイムMRV（モニタリング・報告・検証）とカーボンクレジットの自律的なトークン化を実現する。AIはMRVデータの検証とクレジット発行の自動化に活用される。これにより、透明性と効率性が向上し、カーボンクレジット市場の信頼性強化が期待される。

Agraj Magotra, Md. Rafiqul Islam Rana, F. S. Shishir +1

本研究は、テキスタイル・アパレル産業のESG開示を分析する機械学習・NLPパイプラインを提案する。サプライチェーン全体の開示分析に応用可能。

Thi-Kien Dao, Trong-The Nguyen

本論文は、クラウドデータセンターのVM配置において炭素強度信号を考慮した多目的最適化フレームワークCASOを提案。適応型RBFサロゲートモデルと自己適応型PSO-DEハイブリッド最適化を統合し、炭素排出量、エネルギー消費、SLA違反率、ネットワークレイテンシを同時に最小化。Alibaba Cluster Traceデータセットを用いた実験で、炭素排出量を最大31.4%削減し、収束速度も3.8倍向上した。

Kálita Cristina Araújo, Ana Carolina Fernandes Maciel, Bruno B. F. da Costa

本レビューはPRISMAプロトコルに基づき、BIMとAIの統合によるCO2排出量自動計算が低炭素建築設計を支援できるかを検討した。2021～2025年の文献2567件から85件を抽出し、Core研究（BIM+CO2+AI）とBase研究に分類。60%が炭素定量化を行うが、設計代替案の提案・比較・最適化に活用したのは39%にとどまった。統合の標準化・相互運用性・検証・トレーサビリティの向上が課題。

Chris Meniw

本稿は、AIが電力網最適化や再生可能エネルギー統合に貢献する一方、計算インフラのエネルギー・炭素フットプリントを増大させる二面性を分析する。スマートグリッドや産業最適化の事例を検討し、正味の影響を定量化。クリーンなエネルギー行列と水・鉱物資源に恵まれたイベロアメリカ地域が、エネルギー責任あるAIのモデルを主導するためのロードマップを提案する。

Lee H, Jung J, Roh J

本研究は、Residual U-Netを用いて波浪予測モデルWW3の有義波高を補正し、実船の燃料消費データで検証。補正予測は7-8日先まで観測に近い精度を示し、気象海象を考慮した航路選定による燃料削減と海運の脱炭素化に貢献可能。