論文・プレプリント

Atia Alam, Myra Nadeem

TCFD後の英国FTSE非金融企業2020〜2024年パネルを用い、NLPとエントロピー法で開示文からデジタル変革（DT）とESG指標を構築。両利きのDT（活用型・探索型）がいずれもESGパフォーマンスと正に関連することを固定効果回帰で示した。CSRやTFPを介した媒介効果は弱く、DTとESGの連関は直接的なデジタル機構を通じる可能性を示唆する。

Mohammad Hatta Fahamsyah, Dian Sulistyorini Wulandari, Muhammad Najamuddin Dwi Miharja +3

インドネシアのイスラム商業銀行を対象に、AIレディネスとデジタルインフラが持続可能性パフォーマンスを介して収益性（ROA）に与える影響を2020〜2025年のパネルデータで検証。両者とも持続可能性パフォーマンスを高め、収益性にも正の有意な効果を持つことを示した。持続可能性パフォーマンスは部分的媒介変数として機能し、技術投資とサステナビリティの統合的戦略の重要性を裏付ける。

Swati Dronkar, Sapana Choudhari, Shruti Wankhede +3

CarbonWiseはGitHubリポジトリを解析し、CI実行時間・ストレージ・ネットワーク活動からエネルギー消費とCO₂e排出を推計するAI駆動のグリーンソフトウェア工学プラットフォームである。炭素・CI/CD・依存関係・コードベース指標を統合した複合サステナビリティスコアを算出し、検証済み知見に基づくGemini API推薦モジュールで改善提案を行う。ダッシュボードやPDF/CSVレポートで可視化し、Green DevOps実践への…

Lujia Yang, Yiheng Lu, Zherui Wang +4

本論文は、豪州鉱業企業の報告書を対象に、LLMを用いてESG主張の真偽を検証しグリーンウォッシュを検出するためのベンチマーク「MineClaim」を提案する。報告書中の定性的なESG主張と根拠データを照合するタスクを体系化し、LLMの検証性能を評価可能にする。開示の信頼性担保と自動監査への応用が期待される。

Youngju Han

NetflixのESGレポートと株主書簡を対象に、文書ベースの定量的内容分析を行った研究。ESG責任の境界設定と、AIに関する開示の欠落（AI開示ギャップ）を明らかにする。企業開示におけるAIガバナンスとESGの接点を定量的に捉える手法を提示する。

Justina Senam Lotsu, Nana Yaa Damtewaa Anti, Gilbert Yaw Bimpong +1

鉱山の運搬トラックは直接排出の半分以上を占め、脱炭素化の鍵となる。本レビューは2017〜2026年の73件を統合し、経路最適化・電動化・予知保全・炭素削減・ESG性能を整理。強化学習配車で排出30%超減、トロリーアシストで燃料最大91%減などの報告を検証基盤別に格付けし、AI技術とESG成果を結ぶ枠組みを提示する。ただし多くはシミュレーション由来で実証が乏しい。

Fawad A.

中国A株上場企業を対象に、テキスト分析を用いてグリーン知的資本がESG情報開示の質に与える影響を検証した実証研究。開示文書の計量テキスト分析により、グリーン知的資本の蓄積がESG開示水準を高める関係を示唆する。AI的手法をESG開示評価に応用した点が特徴。

Wang T.

本論文は、ESG開示の決定要因としての制度的要因に着目し、機械学習を用いて分析する。制度環境（規制・ガバナンス・法的枠組み）が企業のESG情報開示行動にどう影響するかを定量的に捉える試みである。開示インフラ設計や政策立案に示唆を与える。

Raman R.

機械学習を用いてネットゼロ・サプライチェーン管理（NZS CM）に関する研究動向を体系的にレビューした論文。SDGsとの整合を軸に、脱炭素化に向けたサプライチェーン可視化・排出削減手法を整理する。AI活用がScope3排出把握や調達先の脱炭素評価にどう貢献するかを示す点が特徴。

Liang-Shun Mo, Yu-Jiang Xie

財務特徴量とランダムフォレスト（RF）を組み合わせ、中国CSIのESG格付データで予測モデルを構築した研究。決定木数300・深さ10等の条件下で精度0.8414、AUC0.8971を達成し、LLR・SVM・XGBoostを上回った。独立取締役比率、グリーン特許数、情報開示違反、ROEが重要特徴量であり、財務特徴量の追加が予測性能を有意に向上させることをアブレーション実験で示した。

Mengdie Li, Derong Yi, Tao Wu +3

本論文は、電力システム脱炭素化に向けた二段階の炭素割当配分フレームワークを提案する。第一段階で消費者の異質な低炭素ポテンシャルを考慮した割当戦略を導入し、第二段階でダブルオークションに基づくP2P炭素市場を構築する。参加者間の戦略的相互作用を捉える最適入札モデルを、集中型報酬機構を組み込んだ改良型マルチエージェント深層決定論的方策勾配アルゴリズムで解く。ケーススタディで有効性と優位性を検証している。

唐安宝, Zirui Wang

中国A株エネルギー企業914社の2020〜2025年データを用い、デジタル変革が炭素パフォーマンスに与える影響を検証。デジタル化はグリーン特許出願と炭素開示確率を有意に高める一方、開示炭素強度への直接効果は選択補正後も有意でなかった。ETS対象企業は政策節目で負の異常リターンを示し、規制エクスポージャーが価格付けされている。

Huynh Long Hung NGUYEN, Alan Megargel, Rajesh Krishna Balan +1

ESGリスクスコアを入力としたデータマイニング・パイプラインを構築し、企業信用リスクへの気候移行ストレステストを再現可能な形で実施する手法を提案。AI/MLをESG評価と気候リスク分析に接続する研究で、金融機関の移行リスク管理や規制対応に実務的示唆を与える。

Joni Prasetiyanto, Mochammad Al Musadiеq, Muhammad Faisal Riza +1

本論文はデジタルイノベーションと企業サステナビリティの関係に関する実証研究を系統的にレビューした。Scopusから231件を抽出し、基準適用後49件を統合。デジタル化はESGパフォーマンスやサステナビリティ効率に概ね正の影響を与えるが、グリーンイノベーションや情報透明性等の媒介機構と、デジタル成熟度や制度的品質等の境界条件に依存することを示した。

Amit Aylani, Madhuri Rao

本研究は、ESG開示の取り込み・指標整合・異常検知・ガバナンス証跡生成を行う4エージェント構成の意思決定支援アーキテクチャ「AEIF」を開発・評価した。4カ国24社・6セクター・2005〜2024年の480社年報告、43指標を統合し、ルールベース手法と比較。コンプライアンス更新遅延を47.2日から12.4日へ、是正時間を16.2時間から3.5時間へ短縮し、適合率0.62→0.89、再現率0.58→0.86へ改善した。欠損30%時でも検知…

Alyaa Abdalhussein hamad

本研究はXGBoost・Random Forest・LSTMを統合し、SHAPによる説明可能性を備えた機械学習フレームワークでCO₂排出動向を予測し、SDG7・9・13への影響を評価する。世界180カ国以上のデータ（1990–2022年）を用い、XGBoostが最高精度（R²=0.974）を達成。イラク事例では石油依存・エネルギー強度・産業成長が主要排出要因と特定され、資源依存経済向けの再現可能な政策支援ツールを提供する。

Xingjun Ru, Yingying Lu, Shaofeng Chen +1

本論文は、1978年から2025年までの中国中央環境政策文書3460件を、LLMによる意味強化・動的トピックモデリング・多層検証を統合した計算枠組みで分析した。汚染対策から生態文明・デュアルカーボンへ至る5段階の累積的移行を定量的に示し、制度の層状化と循環経済言説の構造的統合を明らかにする。大規模政策テキスト分析の再現可能な枠組みを提示する。

M. A. F. Singh, Navjit Singh, Vikas Sharma +1

インドのIPO目論見書625件（2018-2024年）を用い、LLM生成ESGスコアと辞書ベーススコアの構成概念的一致を検証。環境次元では収束（κ=0.56）するが、社会・ガバナンスでは乖離し、全体的一致は31.7%に留まる。両手法はESGを異なる形で操作化しており、ESG分析の構成概念妥当性と透明性に示唆を与える。

Ioannis C. Ploumpis, Nikolaos Eriotis, A. Christopoulos +2

ESG監査におけるAI活用が効率性・説明責任・透明性に与える影響を、150名の実務家データとPLS-SEMで分析した研究。AI自動化とAI意思決定はいずれも3つの成果を有意に改善し、人的監督が部分的に媒介することが示された。技術的効率と説明責任のバランス、すなわち強固なガバナンスと人間の監督の重要性を実証的に示唆する。

Tamara Menichini, José María Fernández-Crehuet, Nicoletta Maria Strollo

本論文は、デジタル変革が企業のサステナビリティ開示の質をどう高めるかを検討し、「tech-quality reporting（TQR）」枠組みを提唱する。ブロックチェーンやAIなどの技術を動的な組織能力と捉え、ESGリスク特定と報告実務の変革を可能にすると論じる。GRIの報告品質原則と技術能力を整合させ、SRQを信頼性あるESG報告と説明責任の戦略的てことして位置づける。