arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。
要約は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典に基づいて行ってください。
1229 件中 101–120 件
Subproject Report 1: Methods and Tools for Assessing Sustainability Factors in Product Development
Tizian Latzka
製品の環境影響の最大80%は開発初期段階で確定するが、詳細なBOMを要する従来LCAは設計者にとって使いにくいという「エコデザインのパラドックス」がある。本報告はPRISMA準拠のAI支援文献レビューと8種のツール実証評価（ステンレス水筒を参照製品）を通じ、専門LCAソフトのユーザビリティ欠陥（SUS≤42.5、180分以上）と手動LCI代理マッピングのボトルネックを特定した。これを14の要件に落とし込み、LLM対話・マルチエージェント…
Artificial Intelligence in Financial Reporting and Auditing: Challenges and Future Opportunities
Rajesh Kumar, L. Malusare, Farhan Alam +2
本論文は、AIが財務報告・監査にもたらす変革を、自動記帳・不正検出・継続的監査・ブロックチェーン保証・AIベースのサステナビリティ報告まで幅広く概観する。アルゴリズムバイアス、透明性・説明可能性、サイバーセキュリティ、倫理、規制の不確実性といった課題を整理し、会計事務所・監査人・規制当局への戦略的含意を示す。生成AIや統合ESG報告、自律型会計の将来動向を挙げ、技術革新と倫理ガバナンス・人間の専門的判断の均衡が持続的導入に不可欠と結論づ…
An LLM-driven automated framework for carbon price factor decomposition: Design, validation, and evidence from China’s emissions trading markets
Yi-Kang Ji, Tian-Zhen Li, Meng-Di Liu
本論文は、LLMを活用して炭素価格の要因分解を平易な言語クエリで自動化するフレームワーク「AutoCarbonVAR」を提案・検証する。湖北パイロットETSと全国電力部門ETSの日次データで検証し、専門家主導の分析と整合する結果を再現した。実証的には為替ショックが炭素価格変動の最大の外部要因であり、外部要因全体の寄与は約5.5%とEU ETSより低く、中国電力部門の石炭価格規制と燃料転換の制約を反映している。
Artificial Intelligence, ESG Disclosure Quality, and Corporate Sustainability Performance in Islamic Banking: The Role of Sharia Governance
Mutmainah _, Melinda Wijaya
インドネシア・マレーシアのイスラム商業銀行を対象に、AI能力・導入がESG開示品質と緑洗い、企業サステナビリティ性能に与える影響をパネル固定効果モデルで検証。AIはESG開示品質と正に関連するが緑洗いとは有意でなく、ESG開示品質はサステナビリティ性能と正に関連。シャリーア・ガバナンスはAIとESG開示品質の関係を強めるが、AIと緑洗いの関係は調整しない。技術能力と宗教的ガバナンスの統合が信頼性ある開示に重要と示す。
AI Disclosure, ESG Performance, and Tobin’s Q in Southeast Asian Banking
Hugo Prasetyo Winotoatmojo, Meiryani Meiryani, Bambang Leo Handoko +1
東南アジア10カ国・205行の2020〜2025年パネルデータ（1,230観測）を用い、AI開示とESG性能、トービンのQの関連を検証。AI開示は同時点のESG性能（特に社会・ガバナンス）と正に関連するが、ラグ付き・1年先では有意でなく、トービンのQとの一貫した関連やESG経由の間接効果も確認されなかった。AI開示は「シグナル」に留まり、検証可能な成果連動型開示の必要性を示唆する。
A Gaussian Mixture Model-Based Machine Learning Framework for Reference-Food Carbon Footprint Estimation in the Food and Beverage Sector
Thing-Yuan Chang, Chien-Chih Chen, Chin-Hsien Hsu +2
食品飲料セクターの参照食品について、GMMで学習データを分割し近傍ルーティングで回帰器を切り替える機械学習フレームワークを提案。LEAF名称をAGRIBALYSEやCIQUAL栄養データと紐付け約47万件の観測を構築した。重み付きルーティングはRMSEを3.465から3.136 kg CO2e/kgへ低減するが、全体XGBoostが2.773と最小で、主要比較は統計的に有意でなかった。製品別LCAを代替せず、初期スクリーニング用途の限界…
Deep Q-network Reinforcement Learning-based Routing Adjustment Mechanism for Carbon Footprint Reduction
Tin-Yu Wu, Chu‐Fu Wang, Wei-Che Chien +2
深層Qネットワーク（DQN）強化学習を用いて配送・輸送経路を動的に調整し、炭素フットプリントを削減する経路調整メカニズムを提案した研究。AIが排出量を考慮した経路選択を最適化する点が特徴で、物流分野の脱炭素化に資する。詳細な評価結果は要旨未取得のため不明。
Multimodal Large-Model-Driven Method for Urban 3D Green-Space Calculation and Low-Carbon Green-Space Management
Yi Yang
本論文は、マルチモーダル衛星データ・LiDAR点群・ドメイン特化型大規模言語モデルを組み合わせ、都市緑地の3D空間評価と景観工事のライフサイクル炭素会計を統合する理論的枠組みを提案する。樹木単位と地域単位の階層的算出ワークフローを設計し、炭素源・吸収源の算定境界を明確化した上で、低炭素維持管理案を知的に提示する人間協働型意思決定フレームを構築する。実証はシミュレーションによる技術的実現可能性の確認にとどまる。
Explainable and interpretable artificial intelligence for embodied carbon assessment and decarbonization of building materials: A PRISMA-based systematic and bibliometric review
Funmilayo C. Jayeola, Masengo Ilunga
本論文はPRISMA 2020に基づき2015〜2026年のScopus文献を系統的・計量書誌学的にレビューし、建築材料のエンボディドカーボン（EC）評価と脱炭素化におけるAI・説明可能AI（XAI）の活用動向を整理した。2023年以降研究が急増し、ニューラルネットやランダムフォレスト等がEC予測や材料最適化に用いられているが、XAI適用は限定的で予測精度に偏重している。地域データの空白やモデル移転性・実証検証の不足を指摘し、地域LCA…
The role of ESG score in forecasting China corporate green bond issuance: Evidence from tree-based learning models
Zhu J.
中国企業のグリーンボンド発行を、ESGスコアと決定木系機械学習モデル（Random Forest等）で予測する実証研究。ESG評価がグリーンボンド発行行動の有力な予測因子となるかを検証し、発行予測におけるESG情報の有用性を示す。AIとESG評価の交差領域に位置する。
THE GREEN ALGORITHM: ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A BRIDGE BETWEEN LEAN OPERATIONS AND ENVIRONMENTAL SUSTAINABILITY
Hairin Nisa Meor Nordin, Zamri Miskan, Anis Shafiqah Mohd Saidun +2
RBVと動的ケイパビリティ理論に基づき、AI主導の業務統合が環境パフォーマンスに与える因果関係をUnilever・Amazon・Teslaの事例で検証。予測的ロードプーリングで物流CO₂64%削減、専用ハードで計算エネルギー29%削減、画像認識リサイクルで金属92%回収などの効果を示す。一方、AI運用自体の電力消費が便益を相殺しうる「AI-サステナビリティ・パラドックス」を指摘し、Scope 3報告の分断解消には業界横断のデータ基盤が必…
Machine Learning for Green Building Material Selection to Minimize Carbon Footprint in Large Residential Construction
Aditya Ravindra Pawar, A. Zuting, Arjun Dhanjay Shedage +2
建設分野のembodied carbon（建材由来排出）に着目し、建材の組合せを炭素影響カテゴリに分類する機械学習フレームワークを提案。ICEデータベースとインド・プネー地域の建設パラメータを統合した520シナリオでXGBoost、Random Forest、Decision Treeを比較し、XGBoostが精度94.2%・マクロF1 0.942で最高性能。SHAP分析で壁材・セメント種別・構造システムが最重要因子と判明。Power …
Trends and Insights in Integrating Artificial Intelligence with Sustainable Supply Chain Management
Mariem Mrad, M. Frikha
AIとロボティクスによるサプライチェーン脱炭素の研究を体系的に整理したスコーピングレビュー。Scopus収録の23件（2013〜2024年）を分析し、AI物流最適化が輸送排出削減で最多、倉庫ロボット自動化がエネルギー効率改善に寄与することを示す。一方でAI計算の高電力消費やデータ統合の複雑さが障壁となる。実装指針となるフレームワークと標準検証ベンチマークの必要性を提示する。
Code for: A Semantic Embedding Framework for Measuring Employee Welfare Disclosure and Evaluating its Relationship with ESG Performance
Chang Shu, Xiao Kang
本リポジトリは、トランスフォーマー型意味埋め込み・コサイン類似度・top-K集約を用いて従業員福祉開示スコア（EWS）を構築・検証するPythonコードを公開する。EWSと環境・社会・ガバナンス・総合ESGリスクスコアとの関連をOLS回帰・二方向固定効果モデル・頑健性検証で分析する手順を含み、計算プロセスの再現性を担保する。
Risk Assessment Model and Its Application in Low-Carbon Project Financing Based on Neural Networks
Chanjuan Zhang, Yuee Guo
ニューラルネットワークを用いて低炭素プロジェクト融資のリスク評価モデルを構築し、その応用を論じた研究。低炭素・脱炭素事業への資金供給における信用リスクやプロジェクトリスクの定量評価を狙う。要旨未取得のため詳細な手法・検証結果は不明だが、AIを気候金融リスク評価へ応用する試みとして位置づけられる。
Artificial Intelligence-Enabled ESG Reporting and Firm Economic Outcomes in Malaysia
Chua Shang Hu, Dr Chua Chong Keow
本論文は、AI支援型ESG報告が企業の収益性・企業価値・資本コストに与える影響を分析するマレーシア固有のフレームワークを提案する。AI能力を自動データ取得・分析高度化・保証支援・トレーサビリティ・ガバナンスの多次元構成として捉え、報告品質とステークホルダー信頼を媒介変数とする。ガバナンス品質がこの経路を強化し、グリーンウォッシング・モデル不透明性・データ管理の弱さを境界条件として組み込む。ブルサ・マレーシア上場企業を対象に、機械支援コン…
A Study on Integration of AI with ESG Reporting
Sandhya Rani, Rukmini Mythili
インドのBRSR（事業責任報告）を中心に、ESG報告へのAI統合の意義を論じた研究。従来の報告は部門横断の大量データ処理を要し、時間と誤りが課題となる。AI活用がこうした報告負担を軽減し得るとし、インド企業のESG報告準備状況とAI統合の可能性・課題を、DeloitteやSEBI等の二次データから示す。
AI-Enabled Sustainability and Green Innovation for Climate Action Through Intelligent Technologies
A. Rahmath Nisha, V. S. Deepthi, M. Ashwin Kumar
気候変動・資源枯渇への対応として、AIを活用したサステナビリティ転換とグリーンイノベーションの可能性を論じる書籍章。エネルギー最適化、気候モデリング、持続可能農業、循環経済、環境モニタリング、政策立案へのAI応用を概観する。倫理・エネルギー消費・技術格差・規制といった課題も指摘する。
Opportunities and Practical Challenges of Risk Management for AI-Driven Financial Analysis Under the Background of Sustainable Finance Development
Guan-Jie Li
サステナブルファイナンスの制度基盤が原則から厳格な制約へ移行する中、AIによる財務分析・リスク管理の変化を論じる。ESGデータ統合、気候移行リスクの定量化、カーボンファイナンス価格付けへのAI適用を整理し、データ品質・モデル透明性・アルゴリズム収束・制度対応の遅延といった課題を指摘。データガバナンス、モデル規制、規制調整の三面から改善策を提言し、技術革新の促進とシステムリスク防止の動的均衡を求める。
From data to green value: AI-enabled accounting and reporting for sustainable enterprises
Iryna Spilnyk, Pavlo Spilnyk
本研究は、データ資産をデジタル技術とAIを通じて信頼性の高い財務・非財務情報へ変換し、グリーンビジネスの持続可能な価値を伝達する概念枠組み「From Data to Green Value」を提示する。AI活用会計を情報変換メカニズムとして位置づけ、データガバナンスや内部統制、保証、人間の監督を横断的條件として組み込む。既存研究の統合ギャップを埋め、グリーンバリュー情報という新概念を導入する。