論文・プレプリント

Lukas Nagel, Rainer Gerstbauer, Levon Harutyunyan +3

本論文は、製品開発の戦略計画段階でサプライチェーン全体の炭素フットプリントを予測するデータ提供手法を提案する。EUの気候中立目標に対応し、Gaia-Xデータ基盤を活用したセキュアなサービス提供とデータ共有を実現する。ウェブアプリケーションとして実装され、射出成形カップのサプライチェーンを事例に、生産パラメータが炭素排出に与える影響を評価する。これにより、炭素最適化された製品開発と後期生産段階での炭素回避を可能にする。

Zhouhui Zhang, xinyu Liu, Xin‐Rong Zhang

本論文は農産物コールドチェーンにおけるエネルギー消費と環境問題に着目し、AIとIoTを活用した省エネルギー・低炭素化の可能性を論じる。冷蔵システムのエネルギー消費が全体の約80%を占め、輸送時の炭素排出が常温物流より30%高いと指摘。AIによるエネルギー管理アーキテクチャを提案し、データ収集から予測・最適制御までを統合する枠組みを示す。将来のスーパーコールドチェーン実現に向けた課題と機会を分析する。

Xinyue Hao, Emrah Demir

本研究は、サプライチェーンにおけるAI導入の促進要因と阻害要因を、ESGフレームワークに基づくPRISMA系統的レビューとテーマ分析により特定した。環境次元では廃棄物削減とGHG排出削減、社会次元では製品の安全性・品質と社会的福利、ガバナンス次元ではアジャイル・リーン実践、コスト削減、持続可能なサプライヤー選定、循環経済、リスク管理などがトリガーとして挙げられた。技術的阻害要因には規制不足、データセキュリティ、倫理的AI、データ品質、バ…

Afia Saiara Akhi, Mustakim Jahan, Shamima Shammay +1

本レビューは、AI技術を活用した持続可能なプロジェクト・サプライチェーン管理の最適化に関する最近の研究を体系的に整理し、予測分析、機械学習、デジタルツイン、多目的最適化などの進展を統合した概念フレームワークを提示する。炭素排出削減、エネルギー効率向上、透明性向上へのAI活用の世界的傾向を明らかにし、データ相互運用性や説明可能なAIなどの課題を指摘する。

Manuel Reif, Christiana Plociennik, Mohammad Hossein Rimaz +2

本論文は、Gaia-X原則と資産管理シェルを組み合わせたデジタル製品パスポート（DPP）を提案し、分散ホスト型サブモデルによりサービスプロバイダーが製品データに相互運用可能にアクセスできることを示す。実例としてScope 3炭素フットプリント計算を挙げ、循環経済政策への適合性を高める。

Srikanta Routroy, Prasanta K. Sahu, Prem Chhetri

本特集号は、物流・サプライチェーンにおける脱炭素化の緊急性を論じ、デジタル技術、再生可能エネルギー、循環経済などの戦略を紹介する。AI駆動の意思決定支援システムが排出削減に有効である一方、インフラ不足や政策の不整合が課題と指摘。3つの論文（グリーン交通政策、インドネシア港湾、インド食料流通）を概説し、今後の研究課題を提示する。

Prathaban Durai, Jagannath Nalavade

航空宇宙産業のScope 3排出を監視・管理するためのデータフレームワークを提案。ビッグデータ解析技術を用い、バッチ・リアルタイム入力に対応。航空会社が排出削減目標設定や戦略立案に活用可能。

Joan van Eeckhout, Miona Dimic, Cecilio Ángulo

Agrixelは、農業データの相互運用性を高める新しい地理空間標準で、AIと機械学習を活用し、炭素排出、エネルギー使用、水管理などの外部性をデータレイヤーとして統合する。FAIR原則に準拠し、アグリフード分野の効率化と持続可能性向上を目指す。

Duncan J. Reynolds

英国NHSにおけるAI導入の炭素排出が、現行のグリーンプラン報告で見落とされていることを指摘。Scope 1-3会計の3つの欠落点（粒度不足、ハードウェアのライフサイクル排出、未調達の生成AI）を特定し、ChatGPT利用だけで年間約349トンCO₂eの排出を推定。契約条項、Scope 3への排出係数組み込み、外部AIトラフィック監視という3つの改善策を提案。

Girish K A, Chiranthana Shreya, Nischitha H E +2

本論文は、AIと画像処理を用いて植物をリアルタイム検出し、自動で肥料を散布するロボットを提案する。化学物質の使用を最適化し、環境負荷と農家の健康リスクを低減する。実験により、散布精度が向上し、資源の無駄を削減できることを示す。

Yinfeng Chen, Ying Hu

中国の炭素集約産業の2007-2023年のパネルデータを用い、二重脱バイアス機械学習（DDML）でGVC参加と国内付加価値比率がイノベーションを促進することを実証。中間財輸出の高度化、技術市場活性化、気候政策不確実性の内部化、環境違反開示の整合が媒介経路。成熟資源都市と後方連関産業は学習効果が大きい一方、前方連関産業と非成熟都市は位置づけパラドックスと比較優位のロックインのリスク。SDG9への示唆を提供。

Wen‐Chi Yang, Wen‐Min Lu, Irene Wei Kiong Ting +1

本研究は、台湾の半導体製造企業（TSMC）のバリューチェーンにおける37社のデータを用い、逆DEAと確率制約DEAを適用してESGイニシアチブが環境効率に与える影響を分析。環境次元は環境効率に負の影響を与える一方、社会・ガバナンス次元は正の相関を示すが統計的に有意ではない。地域による環境効率の差異が顕著で、地域別戦略の必要性を示唆。

Çağdaş Civelek

トルコの農業GHG排出量をEU-27カ国と比較し、2025-2030年の排出量を機械学習で予測。農業排出は全体の約12%を占め、排出強度は低いが総量は2番目に多い。Random Forestが最良の予測性能（R²=0.503）を示した。

Elena Claudia BADEA (FLOREA), A. Olteanu (Burca), M. Bunea +1

本研究は、AIが監査人の役割を財務監査からESG保証やAIツール活用へ拡張する中で、必要な能力を体系的に整理した統合フレームワークを提案する。2019〜2025年の22論文の構造的文献レビューに基づき、6つの能力次元と4つの役割を特定し、専門職団体やCPDへの示唆を示す。

Naila Rana Andira, Philipp Sander, A. Pehlken

産業部門は世界のGHG排出の3/4を占め、材料調達の変化が製品排出量に影響する。本研究はERPシステムとイベント駆動型アーキテクチャを統合し、注文単位の材料GHG排出量を動的に可視化・計算する手法を提案。より正確で詳細な排出量推定を実現する。

Zhufeng Huang

中国A株上場企業の2016〜2024年のグリーンボンド発行データを用い、企業のデジタルトランスフォーメーション（CDT）がグリーンボンドの信用スプレッドを低下させることを実証。テキストベースのCDT指標と固定効果回帰により、環境情報開示の質と内部統制の質が媒介要因であることを示した。

Hanwen Zhang

本レビューは、AIがESG開示の質とグリーンウォッシュのガバナンスに与える影響を検討する。AIは開示メカニズム、監査手段、規範的行動の促進という三重の役割を持つとし、自動処理と監視で開示を改善する一方、生成AIが象徴的なコンプライアンスを可能にするリスクを指摘する。実際の効果は組織のインセンティブと説明責任に依存する。

Hamidah Nurhayati, Muslimin Muslimin, Fajrin Satria Dwi Kesumah

本研究は、インドネシア証券取引所のESGリーダーズ指数に上場する30社のパネルデータ（2021-2025年）を用いて、AI開示とESG開示が企業価値に与える影響を分析した。固定効果モデルによる回帰分析の結果、単独では有意な影響は見られないが、企業規模が大きいほどESG開示の正の効果が強まることが示された。新興国における開示実務への示唆を提供する。

Abdulazeez Y.H. Saif-Alyousfi

本研究は、TVP-VAR接続性アプローチとLSTM深層学習を統合したハイブリッドフレームワークを提案し、グリーンボンド、再生可能エネルギー株、炭素市場などのグリーン金融市場におけるボラティリティ・スピルオーバーを分析・予測する。2015年から2025年の日次データを用いた実証分析では、再生可能エネルギー株がシステム内で最大のボラティリティ送信源であり、提案モデルは従来モデルよりRMSEを46%以上削減し、ポートフォリオリスク低減に有効で…

M. Kim, J. Yoo

本研究は、ESG活動とタックス・アボイダンスの関係に関する先行研究の矛盾を、測定方法の違い、ESG指標の不均一性、内生性という方法論的問題に起因するとし、機械学習（ランダムフォレスト、ダブル機械学習）を用いて再検証した。結果、内生性を制御すると従来の回帰分析で見られた関係の多くは統計的に有意でなくなり、ESGとタックス・アボイダンスの関連は見せかけの可能性が高いことを示した。投資家や政策立案者に対し、ESG情報の慎重な利用を促す。