論文・プレプリント

Hannes Cordes

サステナビリティ報告書や統合報告書の分析に用いられるNLPタスクの体系的レビュー。160件の研究を階層的に分類し、キーワード検索、内容分析、トピックモデリングが頻出であることを示す。言語・文化差、経年変化、バイアスなどの限界を指摘し、研究者・実務者向けのガイドラインと研究アジェンダを提案する。

Rongyu Ji

本研究は、AI企業におけるESG情報開示が資本市場のパフォーマンスに与える影響を、マイクロソフトの事例を通じて質的に分析した。ESG開示の完全性、開放性、AI固有のガバナンスが高いことを示し、責任あるAI、サイバーセキュリティ、データプライバシーなどが新たなESGリスクとして認識されていることを明らかにした。高品質なESG開示は情報の非対称性を減らし、投資家の信頼を高めることで市場パフォーマンスを向上させる。

Dara Ghahremani

欧州上場銀行を対象に、機関・国家・企業・外国所有がESGパフォーマンスと年次報告書のESG開示に与える影響を分析した博士研究の再現資料。PythonとStataコード、テキスト分析、質的抽出を含む。LSEG Workspaceの生データは商用ライセンスのため非公開。

Léo Staccioli, José Gallego, Milena Nasner +1

風車ブレード製造の欠陥修理に伴うCO2排出を、標準プロセス、最適化注入、センサー＋機械学習の3構成で評価。最適化注入はCO2を30.4%削減、機械学習構成は19.5%削減で、欠陥数削減効果(32.1%)ほどCO2削減に寄与しない。年間490枚生産で約900トンと580トンのCO2回避を見込む。

Atul Khanna, Abhishek Shukla

AIワークロードの増大に伴い、データセンターの電力需要と炭素排出が急増する。本論文はハードウェア設計ではなく、運用視点から、ワークロード配置、エネルギー・炭素認識スケジューリング、適正化、インシデント管理、ガバナンス等の運用プラクティスが環境影響を大幅に削減できると論じる。企業の持続可能性戦略に示唆を与える。

Junjie Cai, Xijian Li, Shoukun Chen

本研究は、貴州青龍炭鉱の採掘現場を対象に、COMSOLによる多物理場シミュレーションと機械学習モデルを組み合わせて炭層ガス抽出量を高精度に予測する手法を提案。XGBoost-LSTMハイブリッドモデルが最良で、R²=0.9998を達成し、誤差指標が大幅に改善。ガス抽出量には石炭層の浸透率と温度が特に影響することを特定し、低炭素生産戦略の科学的根拠を提供する。

Oyetola Ogunkunle, Emmanuel Uche, Kinsgley I. Okere +1

本論文は、低炭素エネルギー生産におけるAIの貢献を、計量書誌学的手法とSWOT分析を用いて体系的に評価する。研究のトレンド、主要な研究テーマ、強み・弱み・機会・脅威を明らかにし、持続可能な開発目標（SDGs）達成に向けたAI活用の現状と将来展望を示す。AIとエネルギー転換の交差点を俯瞰する上で有用な知見を提供する。

Bing Zou, Xiang Yang, Yuhan Jin +1

本研究は、産業用統合エネルギーシステムの低炭素ディスパッチにおいて、多重共線性を低減した条件付き変分オートエンコーダ（MCLRCVAE）を用いて風力・太陽光の結合シナリオを生成する手法を提案。確率距離法で代表シナリオを抽出し、低炭素ディスパッチモデルに組み込むことで、決定論的ディスパッチと比較して総コストとCO2排出量を削減できることを実証した。

Sahrin, Alfin, Utami, Erna, Shoffiana, Nur +1

本研究はLSTMを用いて多結晶太陽光パネルの発電量を予測するモデルを開発。環境データを入力し、純LSTM、CNN-LSTM、LSTM-AE、GWO-LSTMの各モデルを比較した。GWO-LSTMが最高精度（R²=0.98、MAPE=4.3%）を示し、メタヒューリスティック最適化の有効性を実証。再生可能エネルギーの効率的な管理に貢献する。

Surathunmanun, Surasak, Ongsakul, Weerakorn, Singh, Jai Govind +1

本論文は、センサー制約のあるマイクログリッド向けに、衛星画像の雲頂温度とVision Transformerを組み合わせた短期太陽光発電予測フレームワーク（CTT–ViT–Transformer）を提案。実運用データで評価し、MAE 15.99 kW、R² 0.97と高い精度を達成。地上センサー不要で導入障壁を低減し、再生可能エネルギーの統合と化石燃料削減に貢献する。

Ghasemzadeh, Nima, Javaherian, Amirreza, Yari, Mortaza +3

本研究は、バイオガスを燃料とするガスタービンを用いた中規模分散型電源システムを提案し、電力・熱・冷房・水供給を同時に供給する。機械学習とグレイウルフ最適化を組み合わせた多目的最適化により、効率と経済性、環境負荷のバランスを向上させた。基本条件で発電1372kW、熱246.2kW、冷房293.3kW、造水4.1kg/sを達成し、CO2排出原単位0.778kgCO2/kWh、投資回収期間4年と試算された。

Meng X.

本論文は、ファジィAHPとファジィWASPASを用いてESG基準を評価し、グリーンファイナンス投資戦略を策定する手法を提案する。多基準意思決定分析により、投資家がESG要素を考慮した投資判断を行うための定量的枠組みを提供する。

Nguyen Q.

本論文は、スコープ3排出量のデータ品質が機械学習による予測精度に与える影響を分析する。データ品質のばらつきが予測モデルの性能に及ぼす影響を評価し、企業の排出量推定におけるML活用の可能性と限界を示す。

Huilu Jiang, He-Liang Zhu, Zichen Xu +1

本論文は、中国のグリーン工場認証が企業のデジタル化とグリーン化の協調変革に与える影響を、2012年から2022年のA株上場企業のパネルデータを用いて多期間差分の差法で分析した。認証はデジタル・グリーン相乗効果を平均2.07%有意に向上させ、グリーン技術革新、環境意識向上、ESGパフォーマンス改善、資金調達制約緩和の4経路で効果を発揮する。地域や企業特性による異質性も明らかにした。

Yukun Sang, Kannan Loganathan, Lu Lin

中国のAIパイロットゾーン政策を自然実験として、上場企業の持続可能な発展パフォーマンス（SDP）への影響をDID法で検証。政策はSDPを有意に向上させ、イノベーション・適応・吸収能力などの動的ケイパビリティが媒介することを示した。AI政策が企業のESG成果に与える影響の実証的証拠を提供。

Suganthi Pais

本研究は、AIを活用したFinTechイノベーションが循環経済移行（CET）に与える影響を、持続可能な消費行動（SCB）を媒介変数として定量的に検証した。384名の回答者から得たデータをSEMで分析し、AI能力、持続可能な金融包摂、デジタル信頼と透明性がCETの重要な決定要因であることを示した。AI能力が最も強い予測因子であり、SCBが媒介経路として機能することを確認した。

Li Zhang, Jinsong Deng

中国の火力発電部門を対象に、地理検出器と機械学習モデルを統合し、炭素排出シナリオを分析。地域特性と主要因子を特定し、排出削減の政策的示唆を提供する。AIと気候変動緩和の交差領域に位置づけられる。

Stephen Oko Gyan Torto, Rupendra Kumar Pachauri, Jai Govind Singh +4

本レビューは、マルチベクター・マルチエージェントエネルギーシステム（MMV-ES）における取引エネルギー管理（TEM）を体系的に分類し、市場トポロジー、エージェント相互作用、ゲーム理論モデル、実装課題を分析する。さらに、AIを活用した混雑価格設定と公平性に基づくインセンティブを組み合わせたハイブリッドモデルTE-RMを提案し、従来の集中管理やDSMと比較する。スケーラビリティ、規制適合性、AI解釈可能性などの研究ギャップを指摘し、将来の…

Hina Ahmad, Kinza Kamran, Fizzah Muhammad

本研究は、AIと気候行動の融合が国際関係を再構築する「AI-気候ネクサス」を分析する。127の政策・学術資料の文書分析と4つの比較事例研究により、AIが排出検証や再生可能エネルギー系統最適化を強化する一方、デジタルインフラのロックインや計算の炭素フットプリントなどの脆弱性を生むことを示す。また、計算能力と重要鉱物サプライチェーンを巡る地政学的再編を引き起こし、グローバルサウスへのデータ植民地主義のリスクを指摘する。多中心的ガバナンス体制…

(著者不明)

本論文はAI技術を用いたESG評価とリスク分析の手法を扱う。具体的な内容は不明だが、AIとESGの交差領域に焦点を当てており、企業の持続可能性評価や気候リスクの定量化に応用可能である。