論文・プレプリント

Bora DK

本レビューは、グリーン水素製造におけるPEM電解槽の大規模プラント管理に焦点を当て、デジタルツイン技術の限界を指摘する。受動的なデジタルツインは制御ループを自律的に閉じることができず、予測から行動までの遅延が30〜120分に及ぶ。これを解決するため、従来のDCS、デジタルツイン、AI意思決定層の3層構造と5つのAIアルゴリズムモジュールを提案し、研究課題と技術成熟度を評価する。

ABIR MAH, Paul B

水素電動航空機の概念設計において、空力・推進・熱管理・構造の4分野を統合したAI加速型MDOフレームワークを提案。物理情報ニューラルネットワーク（PINN）サロゲートをNSGA-II最適化ループ内で用い、MTOW・航続距離・熱管理抵抗のパレートトレードオフを高速探索する。既存デモ機（HY4、Do228、ZEROe）の公開データでベンチマークを構築し、再現性を重視したオープンソース設計を提示している。

Ziya07

本データセットは、ハイブリッド再生可能エネルギー貯蔵システム（HESS）の運用データを5分間隔で収録し、太陽光・風力発電、系統電力、蓄電池・スーパーキャパシタの状態、水素生成、負荷需要、供給電力、電力損失、効率クラスを含む。付属のJupyter Notebookは、LSTM-GRUによる多タスク学習（回帰と分類）とSHAP/LIMEによる説明可能性分析を実装している。合成データであり、個人情報を含まない。

ALPSALAZ, Feyyaz, Aslan, Emrah, Özüpak, Yıldırım +1

本リポジトリは、ハイブリッド再生可能エネルギー貯蔵システムにおける電力損失予測とエネルギー効率評価のための、説明可能なマルチタスクLSTM-GRUフレームワークのコードとデータセットを提供する。前処理、スライディングウィンドウ、モデル開発、SHAP/LIMEによる説明可能性分析を含む。再現性を重視した公開リソースである。

Kokubu, Hiroyuki

CDP質問書モジュール7を「制度計算装置」として分析し、2024〜2026年の3サイクルにわたり2,958データポイントを構造化。各データポイントをCDP-SNE v1.0（実質・物語・強制可能性）で分類し、6つの構造指標を算出。AI支援によるレビューを含むが、人間による承認を基本とし、不確実性を明示。企業回答データは使用せず、公開文書のみに基づく権利安全なリリース。

Nik Abdullah Bin Rozali, Amli Omar Bin Ismail, Sherry Ameera Binti Mustaffa @ Sulaiman +1

本研究は、デジタル変革に伴うScope 3排出を含むカーボン排出を企業アーキテクチャに組み込むための社会技術的フレームワーク「Green by Design」を提案する。設計科学研究とテーマ分析に基づき、ガバナンス、データ透明性、資産最適化、ライフサイクル検証を統合し、デジタルツインとRAGを活用した炭素会計を実現する。結果、データインフラのカーボンフットプリントを最大56%削減し、報告精度を90%以上向上させ、グリーンウォッシュ回避に…

Enmin Zhang, Jianmin Wang, Juanjuan Chen +1

本研究は、中国A株企業のパネルデータを用いて、支配株主の株式質入れが企業のグリーン転換に逆U字型の影響を与えることを実証。初期段階では流動性制約を緩和しグリーン投資を促進するが、閾値を超えると支配権リスクが高まり短期的行動に陥る。資金調達制約とデジタル変革が媒介要因である。

Marco Cucculelli, Noemi Giampaoli, Matteo Renghini

本論文は、EUのネットゼロ産業法（NZIA）の技術枠組みを企業レベルで運用し、大規模ウェブスクレイピングで企業ウェブサイトから非構造化情報を抽出して、イタリア企業のネットゼロ技術の採用と開発をマッピングする。特許データと組み合わせることで、採用企業と開発企業を識別し、地理的・セクター別分布と企業レベルの要因を分析。ウェブデータは採用の識別に有効だが、技術開発の捕捉には特許情報の補完が必要と結論付ける。

Dharni Patel, Urvi Deore, Y. A. Vishwa Priya +3

インドの炭素クレジット取引制度（CCTS）に対応するため、機械学習を用いた炭素排出監視・クレジット定量化フレームワークVayuCreditを提案。3つのMLモデル（傾向予測、異常検出、回帰）を組み合わせ、企業レベルの排出量を予測し、CCTS準拠の推奨と罰則・利益計算を提供。1990-2022年の235カ国・7,748件のデータで訓練し、GroupKFoldで汎化性能を確保。セメント等7業種のGEI目標達成を支援する。

Yan Luo

本研究は、スライムモールドアルゴリズム（SMA）による特徴選択とランダムフォレスト回帰（RFR）を用いたAI駆動型ESGスコア予測フレームワークを提案。データ前処理を徹底し、RMSE 0.3649、MAE 0.2538、R² 0.9912と既存手法を上回る精度を達成。持続可能な投資判断を支援する意思決定ツールとしての有効性を示した。

Nyo Me Htun, Toshiaki Owari, Satoshi Suzuki +11

北海道の施業処理森林を対象に、UAVマルチスペクトル画像とLiDARデータを統合した機械学習フレームワークを開発し、現存量炭素ストックを高精度に推定した。XGBoostが最高性能（R2=0.88）を示し、マルチスペクトルとLiDARの相補的役割を実証した。

Chenyan Wang, Yingying Jiang

本研究は、コミュニティの低炭素リサイクル端末の設計における需要定量化とAI統合の課題に対し、K-meansクラスタリングとKano-AHPモデルを組み合わせたデータ駆動型設計フレームワークを提案。ユーザー需要を分類・優先順位付けし、視覚認識、圧縮、太陽光発電、満杯アラート、収集スケジューリング、炭素フットプリント可視化などの機能を備えた端末とプラットフォームを開発。設計プロセスを標準化し、主観性を排除する方法論を提供。

Kuanhou Tian, Le Sun

中国A株上場企業を対象に、機関投資家の所有が絶対排出量と排出原単位に与える影響を分析。機関所有は絶対排出量と正、排出原単位と負の関係にあり、サイトビジットが監視機能を強化することを示す。低炭素移行の評価には絶対負荷と相対効率の両方が重要と提言。

Zixin Ma, Daliang Xu, Bobo Yang +6

下水処理場における炭素排出と汚染物質除去の同時最適化に機械学習を適用。処理プロセスの効率化とGHG削減を両立する制御手法を提案し、カーボンニュートラル達成への貢献を示す。

Yang Wang, Wenhao Chen, Mengyi Di +3

海運業界の炭素排出規制の不十分さに対し、ブロックチェーンとゲーム理論を組み合わせた炭素取引メカニズムを提案。政府と企業の階層ゲームで動的基準価格を設定し、企業間の入札戦略をno-regret学習で解く。シミュレーションで排出削減と取引効率向上を実証。

Lintang Kurniawati, Nur Kholis, Katarina Yunita Riti +1

本研究は、ESG会計、データ分析能力、持続可能な価値創造の関係を機械学習（Random Forest, XGBoost）で分析。XGBoostが最高精度（R²=0.87）を示し、ESG会計はデータ分析能力を介して価値創造に影響。ガバナンスとデータ分析能力が主要予測因子で、閾値効果も確認。

Zhao H, Song A, Jin Y +1

本論文は、空画像と数値系列を統合したマルチモーダル深層学習フレームワークを提案し、超短期の太陽放射予測精度を向上させる。状態認識型の適応融合機構により、気象情報と過去の物理パターンを動的に統合し、従来の単一モーダル手法を上回る性能を示した。再生可能エネルギーの出力変動予測に貢献する。

Rouzbeh Haghighi, Ali Hassan, Sina Mohammadi +2

AIデータセンターの電力需要急増が米国の系統コストと炭素排出を押し上げる中、規制者・ISO・投資家の3層ゲームを構築。炭素税・再生可能エネルギー補助金・二次利用電池補助金が投資構成と排出に与える影響を定量化し、費用対効果の高い政策を比較する。AI負荷増を明示的にモデル化し、AI×ESGの交差を示す。

Chuanzhu Sun, Weiguang Zhang, Leixiang Peng +6

産業用屋上太陽光発電パネルの汚損を画素単位でセグメンテーションする初の公開データセットIRPVSを構築。中国の工業団地でUAV撮影した8,012枚の画像に、ダスト・赤ペイント・ススの3クラスの汚損をポリゴン注釈。YOLO26-segでベンチマークし、ススでmAP50 97%と高精度を達成。予知保全や物理モデルとの統合に活用可能。

Song C.

本論文は、プロセス産業における温室効果ガス排出量をリアルタイムで監視するための、材料追跡に基づくソフトセンサーを提案している。AI技術を活用し、従来のハードセンサーに依存せずに排出量を推定することで、コスト効率の高い排出管理を可能にする。製造現場での実装により、Scope 1排出量の正確な把握と削減に貢献する。