論文・プレプリント

Md Arafat Rahman, Sazzad Hossain Shaon

本研究は、バングラデシュの434名を対象とした調査に基づき、AI統合がESG開示を強化し、持続可能性文化と気候レジリエンスを促進することを実証。ステークホルダーの認識が媒介し、組織のイノベーション能力が調整効果を持つ。エマージング経済におけるAIとESG会計の統合モデルを初めて検証。

Vibhavari Prasad Mane

本レビューは、AI（機械学習、NLP、予測分析）がESG評価、ポートフォリオ管理、リスク分析、情報開示をどう改善するかを体系的に整理。同時に、データ品質、アルゴリズムバイアス、規制遵守といった課題を指摘し、信頼できるAIと持続可能なデジタル金融エコシステムの必要性を論じる。

Filippo di Pietro, Pilar Giráldez‐Puig, P. Palos-Sanchez +1

本論文は、気候関連の金融課題に対する機械学習技術の応用を体系的文献レビューと計量書誌分析で調査。排出予測、グリーン投資、サステナビリティ報告でのAI採用拡大を示す一方、データ品質、解釈可能性、アルゴリズムバイアスの課題を指摘。AIが持続可能な移行を促進するには、堅牢なガバナンスと規制監督が必要と結論。

Hind Gatoi, Islam Belhaoua, Kashf Akhtar +3

本研究は、AI駆動型ESG分析が持続可能な投資パフォーマンス向上に寄与するかを検証。従来のESG格付けの問題点を克服し、AIを用いたポートフォリオは高リターンと低リスクを実現。AI由来のESGスコアが超過リターンと強く関連することを示した。

H. Akula

本論文は、AI・リモートセンシング・貿易政策を統合した新しい気候ガバナンス枠組みを提案する。EUのカーボンボーダー調整メカニズム（CBAM）の事例を踏まえ、発展途上国への悪影響を緩和するための普遍的で条約ベースの制度設計を議論。歴史的炭素負債の定量化や衛星による排出監視、分散型台帳による透明性確保などの要素を組み合わせ、段階的貿易制限の経済影響をシミュレーションする手法を提示している。

Junkai Chen

本研究は、米国・欧州・中国の上場企業のESG報告書におけるAI情報開示の現状を分析。ESG報告がAI開示の主要経路であること、AI関連4領域（開発・応用・製造・消費）で開示レベルに大きな差があること、E・S・G各次元で開示密度が異なりGが最も網羅的であることを示す。さらに「コンプライ・オア・エクスプレイン」とダブルマテリアリティに基づくESG-AI開示最適化案を提案し、中国の事例として全国企業信用情報公開システムを通じた集中開示を提言。

Emmanuel Ohimai Ojo, Prince Michael Akwabeng, Gloria Opoku Darkoh +1

本論文は、炭素排出モニタリングとグリーン投資判断におけるAI技術の応用に関する系統的レビューである。2021～2025年に発表された55件の研究を分析し、機械学習・深層学習・ハイブリッドアルゴリズムが排出量推定の精度向上、リアルタイムモニタリング、排出ホットスポットの特定に有効であることを示した。また、AIが環境・社会・ガバナンス（ESG）報告や気候整合的な投資判断、規制遵守を促進する方法を明らかにした。一方で、データ品質不足、モデル解…

Lars Wilhelmi, Christian Bruns, Matthias Schumann

本研究では、ビジョン言語モデル（VLM）を用いてサステナビリティ報告書からESG指標、特にGHG排出削減目標を抽出する手法を検討した。デザインサイエンスリサーチ手法に基づき、ページレベルのデータセットと評価パイプラインを構築し、テキスト、画像、およびテキスト+画像の組み合わせ入力モダリティを比較した。その結果、Mistral Small 3.2モデルを使用したテキスト+画像モダリティが最高性能（F1=0.82）を示した。視覚的に密なレイ…

Nadia Mansour

本論文は、持続可能な金融におけるAI、IoT、ブロックチェーンの役割を系統的にレビューし、環境影響の測定・報告・検証（MRV）、物理的・移行リスクの制御、ESG分析とグリーンウォッシュ検出における技術の可能性を明らかにした。情報非対称性や透明性ギャップの解消に寄与する一方、アルゴリズムバイアスやデータガバナンス、規制の遅れなどの課題も指摘。将来の研究課題として影響評価、アルゴリズム透明性、金融安定性への影響を提案している。