論文・プレプリント

G. Silambarasan, Gautam Shivaraj

AIは気候変動対策に有望だが、大規模モデルの訓練・運用による電力消費、水使用、電子廃棄物などの環境負荷も大きい。本論文はAIの二面性を批判的に検討し、ライフサイクル評価やリバウンド効果分析を統合した評価枠組みを提案する。

M. B. Danbatta

本研究では、モノエタノールアミン（MEA）を用いた向流回転充填塔（RPB）でのCO2吸収を実験的に検討し、93%の除去効率を達成した。さらに、生成AI（GenAI）フレームワークを利用して、異なる溶媒や操作条件でのRPB性能の外挿とシミュレーションを探求し、炭素回収技術の迅速なシナリオ分析と設計最適化への道筋を示した。

Lira Luz Benites Lázaro, Rosie Day

本レビューは、エネルギー正義と公正なエネルギー移行におけるジェンダーの統合状況を、2,505件の学術文献の計量分析とBERTopicモデリングにより体系的にマッピングした。結果、正義と公平（11.2%）、エネルギーコミュニティ（9.1%）などのテーマが中心である一方、鉱物資源や先住民族の視点が欠落していることを明らかにした。ジェンダーは変革的な分析レンズとしてではなく、記述的変数として扱われることが多く、より交差的でフェミニストな枠組み…

(著者不明)

本論文はスコープ3排出量のデータ品質問題に焦点を当て、機械学習を用いた予測手法を提案している。サプライチェーン全体の排出量推定の精度向上を目指す。

(著者不明)

本論文は機械学習を用いたESG格付け予測手法を提案している。企業の公開データからESGスコアを推定するモデルを構築し、従来手法との比較を行っている。ESG評価の自動化と精度向上に貢献する研究である。

(著者不明)

本研究は、機械学習を用いて企業の気候関連開示を分析する手法を提案・検証している。開示内容の質やコンプライアンス評価にAIを活用する点が特徴。

Zhang Y.

本論文は、人工知能技術を火力発電所の運用最適化に適用し、二酸化炭素排出量の削減を実現する方法を提案する。AIを活用することで、燃焼効率の向上や予知保全によるダウンタイム削減が可能となり、低炭素化に貢献する。

Moreno C.S.

本論文では、ベイズ最適化を用いて低エネルギー金属有機構造体（MOF）を探索し、二酸化炭素回収に有望な材料を特定する手法を提案している。幾何学的記述子の部分空間を利用することで、効率的な探索を実現する。

Zhou Y.

本論文は、AIとグリーンファイナンスを組み合わせ、クリーンエネルギー生産におけるESG統合と気候変動対策のサステナビリティフレームワークを提案する。AI技術を活用したESG評価とグリーンファイナンスの連携により、企業の脱炭素化と持続可能なエネルギー転換を促進する。

Nicolodi A.

本論文は、グリーンボンドの発行体が開示書類においてSDGsへの言及を意図的に省略したり、楽観的な環境トーンを用いることでグリーンウォッシュを行っている可能性を検出する手法を提案する。自然言語処理を用いて開示テキストを分析し、投資家や規制当局がグリーンボンドの信頼性を評価するための新たな指標を提供する。

Binsaddig R.

本論文は、人工知能（AI）を活用した金融技術（フィンテック）がグリーンファイナンスと環境持続可能性の促進にどのように貢献するかを検討する。AIによるリスク評価や投資判断の最適化が、環境に配慮した資金供給を支援する可能性を探る。

Gera S.

本論文は、決算説明会、ESG開示、10-K提出書類などの財務ナラティブに適用される自然言語処理（NLP）技術を概観する。NLPを用いて重要なESG情報の抽出、感情分析、開示分析の自動化が可能であることを示す。投資家、規制当局、企業のAI活用によるサステナビリティ報告・財務分析に貢献する。

Siddique M.A.

本論文はESG開示情報を用いて機械学習・深層学習モデルにより企業の炭素リスクを予測する可能性を検証。予測モデルの精度比較を通じて、ESG開示が炭素リスク評価に有効であることを示唆。

Petri M.

本研究は、ESG報告におけるグリーンウォッシュを緩和するためのAIツールの有効性を比較分析する。異なるAI手法の適用結果を検討し、開示の信頼性向上に寄与する知見を提供する。

Peng C.

本論文は、都市下水処理プロセスからの温室効果ガス排出監視のための新しい時空間デュアルチャンネル注意ゲートマンバモデルを提案する。このモデルは、注意機構と状態空間モデルを活用して排出データの時空間パターンを捉える。

Luo X.

本論文は、CF-EEMD-LSSVRという機械学習モデルを用いて鉛製錬システムからの温室効果ガス排出量を評価・予測する手法を提案している。このモデルは複雑な排出データのパターンを捉えることで、高精度な予測を実現する。鉛製錬業界における排出管理と削減戦略の策定に貢献する。

Teri Grimmer, Wookyoung Kim, Harim Jung +1

本研究は、資源制約のある博物館においてAIがESG報告をどのように強化するかを検討。リソース・ベースド・ビューとダイナミック・ケイパビリティ理論に基づき、AI対応ESG報告を戦略的組織能力として概念化。東アジアの博物館の事例研究と米国の博物館の定量分析を組み合わせ、AIによるESG報告アーキテクチャを提案。

Joseph Agossa

本論文は、ナイロビ証券取引所上場企業の年次報告書・統合報告書・サステナビリティ報告書（2010-2024年）から構築された、文書レベルでのESG開示分類データセット「KenyaESG」を紹介する。環境・社会・ガバナンスの3軸それぞれに対し、3,900文の微調整セットと100文の評価セットを提供し、高いアノテーター間一致率を達成した。特に、キーワードベースのフィルターと単一レビューによるラベル付与手法を採用し、OCR劣化やスワヒリ語を含む…

Warit Attharat, Kritsada Puangsuwan, Supattra Puttinaovarat

本研究は、教室の照明のオン/オフ状態を深層学習（CNN）とGISで検出し、リアルタイムに電力使用量と炭素排出量を可視化するウェブアプリケーションを提案。高い分類精度を確認し、教育機関の持続可能性管理に貢献する。

Zhiyong Wu, Yun Qiao, Youren Ma

本論文は、ASEAN地域の建物の省エネルギー性能を評価するためのAI・機械学習を活用した標準的枠組みを提案する。Energy Use Intensity（EUI）や気象データなどを統合し、従来の静的モデルより高精度なエネルギー削減量の定量化を実現する。商業・公共・複合用途の建物に適用可能で、グリーンファイナンスやデジタルMRVシステムとの連携も視野に入れている。