論文・プレプリント

Adrian Friday, Abdessalam Elhabbash, Ignatius Ezeani +3

本巻は、2026年9月に英国ランカスター大学で開催された低炭素コンピューティングに関する国際ワークショップの論文集である。炭素計測・報告、持続可能なソフトウェア工学、省エネルギー計算、カーボンアウェアシステム、ハードウェアの長寿命化、組み込み炭素、循環型コンピューティング、持続可能なAIなど、コンピューティングに伴う温室効果ガス排出削減に関する幅広いトピックを扱う。査読付きの論文とライトニングトークの抄録が収録されている。

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。

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。

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。

AHMAD, HARDAN

本書は、AI技術（機械学習、NLP、RPA、生成AI）が会計業務（財務報告、監査、税務、意思決定）を根本的に変革する様を包括的に論じる。AIと会計の戦略的統合が精度・効率・洞察を向上させ、不正検知や規制遵守、リアルタイム分析を可能にすることを示す。さらに、AI導入のための戦略的枠組み、倫理的ガバナンス、2040年までのロードマップを提示し、会計専門職の未来像を描く。

Huang, Bo, Yan, Yan, Lu, Jianan +1

本論文は、TCFDに準拠したサステナビリティ報告書分析のための信頼できるLLMベースのフレームワークTASRを提案する。LLMによるスコアリング、第三者ESG評価とのベンチマーク、予測モデリングの3段階で構成され、米国の石油・ガス・鉱業企業100社の報告書で検証した結果、Bloombergの環境開示スコアと高い整合性を示し、スコアの安定性も確認された。LLMによるTCFDスコアは、持続可能性開示評価のスケーラブルで透明な代替手段となる可…

Syed Quaid Ali Shah, Walid Cheffi, Muhammad Nurul Houqe +1

本研究は、サウジアラビア上場銀行のコーポレート・ガバナンスがESG開示に与える影響を、フィンテック採用を媒介要因として検証した。2015年から2024年のパネルデータを用いた分析の結果、ガバナンスはESG開示全体と社会的・ガバナンスの柱に正の影響を与え、フィンテック採用はその媒介経路として機能することが示された。デジタル能力がガバナンスとESG報告の橋渡しとなるメカニズムを実証した点が貢献である。

Durga Prasad Samontaray, Randheer Kokku, Najeeb Muhammad Nasir +1

本研究は、サウジアラビアの非金融企業を対象に、フィンテック開示とESG報告の関係をテキスト分析で検証。2021〜2024年のデータを用い、フィンテック開示がESG開示、特に環境分野と正の相関を持つことを示した。デジタル変革と持続可能性開示が共進化することを示唆。

Priya Ranjan

本研究は、AI分析、ESG評価、気候リスク評価、炭素意識融資を統合したグリーンバンキング5.0フレームワークを提案する。インドの銀行顧客120人への調査と二次データを用い、顧客の認識と導入状況を分析。持続可能な金融意思決定へのAI活用の可能性を示す。

Poojary, Jyothi, Pathan, Afsha, Duste, Thaireem

本概念研究は、AI（機械学習、予測分析、NLP）が銀行のESGリスク評価、グリーン投資機会の特定、持続可能性フレームワークへの準拠をどのように支援できるかを検討する。AIを活用した信用スコアリングは環境リスクを組み込み、責任ある融資を可能にする。データ可用性や倫理的課題も指摘し、持続可能な金融への概念的基盤を提供する。

Kingsley Imandojemu, Samson Alika, Romanus Osabohien +4

本研究は、アフリカの主要な炭素排出国5カ国（南アフリカ、エジプト、アルジェリア、ナイジェリア、モロッコ）を対象に、AI特許活動と気候ファイナンスが包摂的グリーン成長に与える影響を2010〜2024年のパネルデータで分析。ベイズ固定効果モデル等の複数手法により、気候ファイナンスは一貫して正の効果を示し、AIイノベーションは累積的に成長を促進することを確認。炭素強度は構造的制約として残る。

R N, R RS, D Sk +3

本論文は、AIとナノ材料設計を組み合わせた電極触媒最適化フレームワーク（AINEOF）を提案し、グリーン水素生成の効率を大幅に向上させる。ベイズ最適化と深層学習により触媒構造を最適化し、HER過電圧を41mVに低減、触媒発見時間を67.4%短縮、ファラデー効率を99.2%以上に改善した。100時間の連続電解でも95.6%の活性維持を示し、エネルギー変換効率84.9%を達成。AIとナノ触媒工学の融合が次世代の再生可能燃料技術への有力な道を…

C Zhao

本論文は、Scope 3排出量の透明性と追跡可能性を高めるため、ブロックチェーンを活用した炭素管理最適化手法を提案する。周辺化された大規模事業者に焦点を当て、データの改ざん防止と信頼性向上を図る。AI技術を組み合わせることで、排出量データの自動収集・分析を可能にし、効率的な炭素管理を実現する。

Fatemeh Stodt, Nicolai Maisch, Philipp Ruf +3

EUで義務化されるデジタルプロダクトパスポート（DPP）を、ブロックチェーン技術（Secret Network）とGaia-Xを組み合わせて実装する概念を提案。製造業のサプライチェーンにおける炭素排出情報や材料情報の安全な共有を可能にし、循環経済の実現を目指す。業界横断的なスマートコントラクトアーキテクチャを設計し、トレーサビリティとプライバシーを両立する。

Duncan J. Reynolds

英国NHSにおけるAI導入の炭素排出が、必須のグリーンプラン報告で見落とされていることを指摘。現在のスコープ1〜3会計では、AIワークロードのエネルギー集約性、GPU等のライフサイクル排出、未調達の生成AIツールの使用による排出が欠落している。ChatGPTの利用だけで年間約349tCO2eの排出が推定され、報告ギャップを埋めるための具体的な対策（契約条項、スコープ3へのハードウェア排出係数組み込み、AIトラフィック監視）を提案する。

Wang Jingqi, Gao Yan†, Wu Zhiqiang, Li Renjie

本論文は、スマートグリッドにおける負荷不確実性と炭素取引を考慮したリアルタイム価格設定モデルを提案し、需給双方の厚生を最大化する。Q学習アルゴリズムを用いて非凸非線形問題を解決し、再生可能エネルギー統合と「ダブルカーボン」目標に貢献する。シミュレーションにより有効性を検証している。

Zhao Sanglin, Zhao Sanglin

本研究は、2000年から2021年までの中国上場建設企業のデータを用いて、デジタルトランスフォーメーション（DX）が炭素排出削減に与える影響を実証的に分析した。結果、DXは炭素排出強度を有意に低下させ、その経路としてエネルギー効率の改善とグリーン技術革新を特定した。また、企業の所有形態や地域によって効果に差異があることを示した。

Meziouni, Reda

ドイツLkSGに準拠したサプライチェーン・デューデリジェンスのための、主権的AI駆動コンプライアンス・フレームワークを提案。WBCSD PACTプロトコルを拡張した標準JSONスキーマ、決定論的ルールエンジン、オフラインで動作するMistral 7BによるAIナラティブ層、FastAPI監査証跡を4層のマイクロサービスとして設計。3つのサプライヤーリスクプロファイルで検証し、DHL等の実務家8名との協議で洗練。コンプライアンスコスト削減…