論文・プレプリント

Huong Dinh Thi, Trang Trần Văn, Ngoc Anh Nguyen +2

ホスピタリティ分野において、AIを活用したCSRとグリーン人材管理が低炭素行動と財務パフォーマンスに与える影響を分析。具体的な結果は不明だが、実務への示唆を含む。

Huajian Jiang

本論文は、企業のESG報告書に対するエビデンスに基づく質問応答のためのベンチマークデータセットESG-DocQAを紹介する。300サンプルからなり、検証、比較、推論の3種類の質問を含む。3人のレビュアーによる検証を経て高い信頼性を達成している。データセットはJSONL形式で提供され、再現性スクリプトも含む。

Edina K.D.

本論文は、グリーン投資プラットフォームにおけるAIと自動化の活用を探り、次世代ESG評価の可能性を議論する。具体的な実証分析は欠くが、技術動向の整理に寄与する。

Lemuel Kenneth David

本稿は、AI技術を気候モデリングに統合し、持続可能性予測と経済的意思決定の精度向上を目指す。中国西安交通大学の研究で、気候変動の不確実性下におけるシナリオ分析と政策評価への応用可能性が示唆される。具体的な手法やデータセットは本文未確認だが、AI×気候分野の新興研究として注目される。

Huajian Jiang

ESG報告書を対象に、根拠に基づく質問応答のための300サンプルのベンチマークデータセットを構築。3人のレビュアーによる検証を経て、高い信頼性を達成。ドメイン分布はE=145、S=91、G=64で、検証・比較・推論の3種類の質問を含む。ソース報告書は著作権のため再配布せず、メタデータのみ提供。

Mareta Putri, I. Mutia, S. F. Kartasari

本論文は、人工知能（AI）がサステナビリティ報告に与える役割を系統的文献レビューにより評価した。1,087件の初期文献からPRISMAに従い30件を選定し、AIが効率性、透明性、ビッグデータ管理、意思決定支援にもたらす利点と、アルゴリズムバイアス、データ保護、コスト、標準化欠如といった課題を明らかにした。規制と基準の重要性を強調している。

Namratha Bm

本論文は、人工知能（AI）が持続可能な投資判断にどのように貢献するかを分析する。AIを活用したプラットフォームは、ESGデータの分析や自然言語処理を通じて投資家の意思決定を支援し、持続可能な経済への移行を促進する可能性がある。一方で、データ品質やバイアスなどの課題も指摘されている。

Sharif Mohd., Mohammad Fakhrul Islam, R. Ramachandran +1

本論文は、2015年から2024年までのSCOPUSデータを用いた計量書誌学的分析により、持続可能な開発におけるAIと機械学習の研究動向を明らかにした。エネルギー・排出管理、環境モニタリング、気候変動緩和、精密農業、水資源管理などへの応用が進み、中国と米国が研究を主導している。理論から実用へのシフトが確認された。

Furong Cai, E. Bolisani, M. Nakash +1

本論文は、AIが知識経営（KM）を強化し持続可能な企業変革を支援する仕組みを、80文献の系統的レビューで分析。ビブリオメトリクスと質的分析を組み合わせ、AI-KM-サステナビリティの三要素がモーター・テーマであること、グリーン・イノベーションとサーキュラー・エコノミーが重要なフロンティアであることを示す。加えて、成熟度モデルや意思決定フレームワークを提供し、倫理ガバナンスの課題も指摘する。

(著者不明)

本論文は、ネットゼロ移行に対応するため、職業大学におけるグリーンマーケティング人材の育成に焦点を当て、AIを活用した能力フレームワークと開発経路を提案している。教育と実践のギャップを埋めることを目的とし、持続可能なマーケティングスキルの体系化を試みている。

Ma W.

本論文は、AI、クラウドコンピューティング、ブロックチェーンがグリーンファイナンスにどのような相乗的な波及効果をもたらすかを探る。これらの技術が環境投資の効率性と透明性を高める可能性を示唆するが、具体的な実証分析は限定的。

(著者不明)

本論文は、新興技術（AI、ブロックチェーンなど）とESGの交差点に関する文献を体系的にレビューし、中国、米国、イタリアなどの研究動向を分析。規制圧力やESG開示の増加が研究を促進していることを示唆。

Ibrokhimjon U. Tursunaliev, Abrorbek X. Kozimjonov, Jaloliddin U. Suyunov +2

本論文は、気候問題の悪化に伴い、財務的意思決定に生態学的要素を組み込む必要性が高まっている中で、AIが環境監査とグリーン会計をどのように強化するかを探る。システマティックレビューと国際規制枠組み分析に基づき、ESG報告の普及とAI活用の急速な進展を指摘し、継続的監査や標準化ガイドラインの必要性を提言する。

Akey Sungheetha, Kayapati Rajagopal

本論文は、クラウドコンピューティング環境におけるエネルギー消費とカーボンフットプリントを最適化するEnergy-Aware Explainable AI (EA-XAI)フレームワークを提案する。SHAP値を用いたリアルタイムの説明可能性と、動的リソース割り当てにより、エネルギー消費を34.7%削減し、CO2排出量を月2.1トン削減、運営コストを41.6%削減する。モデル精度94.2%を維持しつつ、モデルサイズを67.8%圧縮する。

Hao Wang

本研究は、中国の上場製造企業2,334社(2015-2024年)のデータを用いて、AIアフォーダンス(AIA)がデジタル・グリーン相乗的変革(DGST)を促進することを二重機械学習モデルで実証。技術革新の多様化、内部統制の質、市場競争力が媒介効果を持つ。AIAの閾値効果も確認された。

Ghaprial E.A.A.

ESG報告の質と効率を向上させるAI・デジタルツールの統合的活用について検討。データ収集・分析・開示プロセスの自動化、グリーンウォッシュ防止、ステークホルダーエンゲージメント向上に寄与する手法を提示。実務への適用事例と課題を考察。

Avtar Singh, Dalwinder Kaur Dhillon

本稿は、人工知能（AI）が環境ガバナンスに果たす役割を考察。森林伐採の監視、温室効果ガスの追跡、再生可能エネルギーの最適化、精密農業、異常気象の監視などへの応用を紹介し、気候変動の緩和・適応・レジリエンス向上に貢献する可能性を示す。同時に、AIのエネルギー消費やバイアス、透明性・説明責任の問題を指摘し、責任ある持続可能なAI利用の必要性を強調する。

Huajian Jiang

本データセットは、企業のESG報告書に基づく質問応答（QA）ベンチマークであるESG-DocQAの完全な提出パッケージです。300サンプルの検証済みベンチマーク、アノテーションガイドライン、実験結果、補足資料を含みます。書類画像の根拠付けに焦点を当てています。

Huajian Jiang

本論文では、企業のESG報告書に対する根拠に基づく質問応答のためのベンチマークデータセットESG-DocQAを提案する。300サンプルから成り、検証、比較、推論の3種類の質問を含む。3名のアノテーターによる検証で高い信頼性を達成。環境（E）145、社会（S）91、ガバナンス（G）64の分布。リポジトリには完全なメタデータと再現可能なスクリプトが含まれる。

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。