論文・プレプリント

Shilin Ou, Yifan Xu, Luyao Zhang

分散型エネルギー市場におけるAIエージェントの信頼性評価用ベンチマーク「SolarChain-Eval」を提案。物理制約とLLMによる監査層を組み込み、RLエージェントとLLM監査の性能を評価。ユーティリティと安全性のトレードオフを明らかにし、信頼性向上には物理制約と透明な介入記録が必要と結論。

May, Jacinta, De Matteis, Nicolas

本研究では、CO2還元触媒発見のための量子精度AIパイプラインClimateChem-QXを提案。従来のDFT計算の誤差（最大861 meV）に比べ、SQD+Krylov手法により0.006 meVの精度を達成。アクティブラーニングにより量子オラクル呼び出しを35%削減。触媒スクリーニングの精度ボトルネックがMLモデルではなく訓練データにあることを示す。

Mohammed Abdalghafoor, IJETRM Journal

本レビューは、AIを活用したエネルギー管理システム（EMS）が持続可能な脱炭素化にどのように貢献できるかを包括的に分析。機械学習、深層学習、強化学習、予測分析、デジタルツインなどの最新技術を概観し、リアルタイム最適化、需要予測、グリッドレジリエンス、排出削減の機会を提示。一方で、データ品質、サイバーセキュリティ、モデルの透明性、スケーラビリティ、規制遵守などの課題も指摘。説明可能なAI、エッジインテリジェンス、連合学習、政策枠組みなど今…

Salinas JVR, Calderon AD, Macayan JV +1

本レビューは、太陽光、風力、水力発電システムにおいて機械学習、深層学習、強化学習、ファジー論理などのAI技術がどのように応用されているかを統合的にまとめた。深層学習は最大50%の予測誤差削減を達成し、強化学習とハイブリッドモデルは適応制御とリアルタイム意思決定を可能にする。課題としてデータ可用性や計算コストを指摘し、説明可能AIやスケーラブルな展開の重要性を強調している。

Ding Q, Anandarajah G, McDowall W

本研究は、AIによる社会的センシングと高解像度エネルギーシステムモデリングを統合し、中国を事例に変動性再生可能エネルギー（VRE）の後悔の少ない導入経路を特定した。コスト最適のベースラインとは異なり、社会的選好を考慮すると資源豊富な西部への集中ではなく、空間的に分散した配置が望ましいことが示された。また、気候目標と系統安定性のバランスを取るには70～75%のVRE普及率が妥当な運転ウィンドウであると特定した。

Venios, Stefanos, Velmachos, Thodoris, Georgiadis, Panagiotis +2

本レポートは、農場向けエネルギー管理システム「HarvRESt」のクラウドプラットフォームとダッシュボードの開発を報告する。AIモデル（LightGBM、XGBoost）を用いてPV発電、風力発電、需要予測、バイオガス推定、バッテリー柔軟性シミュレーションを実行し、自己消費最大化エンジンにより運用計画とKPI（自己消費率、CO2回避量など）を提供する。3つの実証サイトで有効性を確認した。

Erokhin, D.

YouTube上のESG報告に関する553本の動画と5060件のコメントを分析。動画はESG報告を支持する傾向があるが、視聴者のコメントはグリーンウォッシングや政治化への懸念など多様な立場を示す。動画と視聴者の感情の相関は低く、外部要因の影響が示唆される。実用的な洞察を提供。

Ellen Kulset, Charlotte Haugland Sundkvist, Tonny Stenheim

本研究は、CSRD/ESRSに基づく気候関連開示のトーン（感情）を辞書ベースのテキスト分析で調査。オスロ証券取引所上場企業の開示テキストを分析し、開示が中立ではなく、より肯定的・確実な表現が多いことを発見。ESGスコアが高い企業やスコアが低下した企業ほど肯定的な表現を使う傾向が見られた。強制的・詳細な報告要件下でも、企業が戦略的にトーンを調整する可能性を示唆。

Isaiah Oluwasegun Owolabi

本論文は、CSRDやSDR、SEC規制などのESG規制テキストを機械実行可能なコンプライアンスロジックに変換する「ESG-as-Code」フレームワークを提案。コンテナ化されたAIワークフローにより、監査可能でスケーラブルなESGコンプライアンスパイプラインを実現する。

Je Hyun BAE, JaeHo Lee, Eun-Chong Kim +1

本研究は、韓国企業の自主的なサステナビリティ報告書を対象に、Gemini 3 Flashを用いて開示品質を測定。自主報告企業は非報告企業よりESG評価が高く、テキスト品質や報告継続性が外部評価と関連することを実証。LLMが非英語環境でのESG情報評価に有効であることを示す。

Yanbing Zhang, Changzheng Zhang, Chengyu Li

本研究は、2016年から2023年までの中国の電力産業チェーン企業を対象に、グリーンイノベーションバブルの発生要因と抑制策を分析している。能力・動機・機会（AMO）フレームワークに基づき、ダブル機械学習（DDML）を用いて因果関係を特定し、勾配ブースティングツリー（GBT）とSHAP解釈可能性分析により非線形関係を明らかにした。省エネ政策とグリーン金融政策がバブル形成を抑制すること、またそのメカニズムとして技術スピルオーバーや同業模倣な…

Bartholomew Paudyn

本論文は、EUのESMA（欧州証券市場監督機構）の戦略2023-28に焦点を当て、AI・機械学習がESG格付けに与える影響を批判的に分析する。アルゴリズムによる意思決定が持続可能な金融や技術革新を阻害し、欧州のグリーン移行やSDGs達成を危険にさらすと主張。特にAIによる「グリーンウォッシュ」やデータ不足がシステム障害を引き起こすリスクを指摘する。

(著者不明)

本書は、気候変動対策のための金融、テクノロジー、ガバナンス、社会的行動の変革を包括的に探求する。特に、AI、ブロックチェーン、IoTが気候説明責任を再定義し、カーボンファイナンスの透明性を高める方法に焦点を当てている。また、グリーンラベリングの問題や、新興経済国が低炭素移行で果たす戦略的役割についても議論している。

Abhinav Mahajan

本論文は、企業の気候リスクを多領域の意思決定問題と捉え、AIを活用した意思決定支援のための統合的フレームワーク「CADS（Climate AI Decision System）」を提案する。物理リスク・移行リスク・GHG測定・サプライチェーン等を横断し、エビデンスに基づいたガバナンスと監査可能な設計を重視する。既存研究の体系的なレビューに基づき、信頼できる気候AIのための研究アジェンダを提示する。

Marcin Trybulec, Agnieszka Karman, Anna Sedlak +1

本論文は、ESG報告書のデータセットを提供する。自然言語処理や機械学習を用いたESG評価・分析のベンチマークとして利用可能であり、開示内容の自動抽出やグリーンウォッシング検出など幅広い応用が期待される。

Badescu, Luca Arthur

本論文は、都市型企業のESG評価におけるAIの可能性を文献レビューとS&P Global CSA 2024データ（約13,000社）に基づき分析。AI導入がESGパフォーマンス、特に環境側面を向上させることを示し、エネルギー消費最適化（36%）など主要な活用例を特定。48%の企業がAIガバナンス方針を欠き、CSRD対応の重要性を指摘。

Chen Wang, Songyuan Liu, Guoqing Li +5

本研究は、電力系統プロジェクト(PGP)を11の標準モジュールに分解し、改良PSO-DRESNモデルを用いてモジュール別の炭素クォータを高精度に決定する枠組みを提案。500kV PGPのライフサイクル排出量は13,569.1 tCO2eで、運用保守段階が54.4%を占める。高容量導体や低損失変圧器が最も炭素弾力的な介入策と特定され、断片的なエンジニアリングデータを標準化されたモジュールクォータに変換することで、系統管理者にライフサイクル…

Solomon Oisasoje Ayo-Odifiri, Andrew Ebekozien, Clinton Aigbavboa +1

本研究は、スマートビルにおけるカーボンニュートラル達成のために、AI技術を活用した都市緑地インフラ（UGI）の統合を探求する。ナイジェリアの3都市の30名のステークホルダーへのインタビューを通じ、AIがメンテナンス予測やエネルギー最適化に有効であること、また課題としてスキル不足や資金制約があることを明らかにした。技術受容モデル等の枠組みを用いて、AIを活用したグリーンデザインと炭素管理の実現可能性を示した。

Siddique AB

本論文は、CO2貯留における溶解トラップ評価に重要な塩水へのCO2溶解度予測に対し、熱力学情報を組み込んだグラフ学習手法を提案する。3323の実験データでテストし、グラフベースの記述子が相対誤差を改善することを示したが、高精度な予測にはさらなる改良が必要である。

Wu J, Zhong S, Lian X +5

本研究は、適応型信号制御（ATSC）と自動運転車（AV）の協調導入が交通渋滞とCO2排出に与える影響を、実都市 corridor と中国100都市のシミュレーションで評価。協調戦略は単独技術より優れ、旅行時間32%減、CO2排出36%減を達成。年間約70億ドルの時間価値、461億ドルの環境便益、506億ドルの燃料節約が見込まれる。