論文・プレプリント

(著者不明)

本研究は大規模言語モデル(LLM)を用いて企業のESGパフォーマンスを体系的に評価し、株価との関係を分析した。LLMの適用可能性を示す。

(著者不明)

本論文は、石油・ガスセクターのESG開示を自動分析する手法を提案する。大規模な開示文書から洞察を抽出するスケーラビリティと適応性を示し、実務への応用可能性を強調する。

(著者不明)

本論文は、ESG開示とパフォーマンススコアのギャップ（GAP）をナラティブ操作の代理変数として用い、LLMを活用してグリーンウォッシュを検出する手法を提案する。大規模言語モデルを用いたテキスト分析により、企業の持続可能性報告書における虚偽または誇張された主張を特定する。実証実験により、提案手法が従来のルールベース手法よりも高精度でグリーンウォッシュを識別できることを示す。

Pradnyesh Khairnar , Karishma Rathod and Asst. Prof. Dineshwari Bisen

本論文は、再生可能エネルギー、高度な熱管理、AI駆動のリソース最適化を統合したグリーンデータセンター・フレームワークを提案する。3つのパイロットサイトでの実証により、PUE1.2、再エネ率75%、サーバー消費電力50%削減を達成し、平均3年で投資回収が可能であることを示した。

Hafiane, Doha El, Magri, Abdelmounime El, Myasse, Ilyass El +2

本論文は、マルチエージェントシステム（MAS）を用いたハイブリッド低圧マイクログリッドのリアルタイムエネルギー管理フレームワークを提案。JADEとMATLAB/Simulinkによる協調シミュレーションにより、系統連系・独立両モードで再生可能エネルギー利用率を10%向上、総エネルギーコストを7.6%削減することを実証。MASの分散制御が変動電源や負荷変動に対して堅牢であることを示した。

Han-Teng Liao, Karen Ang

生成AIの拡大に伴う環境負荷（Scope3排出、電子廃棄物）に対し、IEEE IRDSの持続可能性基準を統合した「再生型社会技術ロードマップ」を提案。資源節約と惑星アカウンタビリティに基づく新しいアーキテクチャが、デジタル循環経済における規制対応と産業レジリエンスを可能にする。

Raghuveeran, Preethi

本論文は、大規模言語モデル（LLM）の推論における炭素排出を削減するためのリアルタイムフレームワークCAIRを提案する。各推論リクエストを精度とレイテンシ要件を満たす最小のモデルにルーティングし、炭素強度と予算制約を考慮する。1日100万プロンプトのワークロードで約62%の炭素削減が見込まれ、CSRDやEU AI Actへの準拠も想定している。

Sandeep Garg, Aadil Naved Khan, Amit Sharma

本稿は、AIを活用したグリーン投資が環境と社会正義を両立させる可能性を論じる。気候リスク評価や再生可能エネルギー最適化に加え、労働者や脆弱コミュニティへの影響監視を通じた公正な移行を促進する。

Yun Zhu, Qinghan Chen, Ma Zhong

本研究は、化学企業の環境情報開示品質を評価するための枠組みを提案し、生成AI（DeepSeek-V3.2）を用いた自動スコアリングシステムを開発。2020～2024年の中国化学企業38社のESG報告書190件を分析し、開示品質が向上傾向にあること、AIスコアが専門家評価と高い一致を示すことを確認した。

Elham Jahanbakhsh

本研究は、米国企業の年次報告書やサステナビリティ報告書からAI・IoT導入開示指数（AIDI）を開発し、EPA温室効果ガス報告プログラムの排出原単位や労働安全指標との関連を検証。固定効果モデルにより限定的な関連性を確認し、開示に基づく説明責任の限界を指摘する。

Tai Mule

本研究は、中国A株上場企業のESG開示データを用いて、生成AIによる開示の信頼性と監査可能性を評価するモデルを提案。ERNIE、DeBERTa、SLCIモデルを統合し、新たなGAI-CN指標を導入した結果、信頼性が21%向上し、監査可能性とガバナンス品質に強い正の相関（R=0.63）が見られた。

Ari Wibowo

本論文は、AIが企業統治における説明責任、透明性、ESGコンプライアンスをどのように変革するかを法と経済学の観点から分析する。EUの事前安全策、米国の開示・事後責任、ASEANの原則ベースなど各国の枠組みを比較し、AIのグリーンウォッシングリスクと制度的対応を検討する。AIを統治メカニズムとして位置づけ、検証可能性や独立保証の必要性を提言する。

Boni Benyamino Lumban Tobing

本系統的レビューは、AIがESG開示の精度・透明性・信頼性を強化する役割を35のScopus査読論文から分析。AIによる異常検知・自動処理・検証可能性向上がグリーンウォッシュを抑制し、真正性と消費者信頼・ロイヤルティに正の影響を与える5つのテーマを特定。新興市場でのAIガバナンスと倫理のギャップも指摘。

Ida Ayu Putu Ayunda Aprilia Sugiantari

本研究は、ESG開示におけるAI活用の可能性を探る。AIはリアルタイムデータ収集・分析を通じて透明性と効率を向上させるが、導入コストやデータ品質、倫理的問題が課題として残る。結論として、AIはESG報告を変革する可能性があり、堅牢なデータ基盤と能力構築への投資が必要である。

Percy Antonio Vilchez Olivares, Brandelt Jesús Artorga de la Cruz

本系統的文献レビューは、ESG開示におけるAIとデータ分析の活用を、2020〜2025年の45件の査読付き論文から分析した。4つの主要テーマ（NLP・テキストマイニング、MLによるESGスコアリング、AI保証・監査、規制・デジタル変革）を抽出し、AIがESG開示をデータ駆動型の検証可能なシステムに変革しつつあることを示している。

Przemysław Pluskota, Kamila Słupińska, Agata Wawrzyniak +1

本論文は、銀行がデジタル・モバイルバンキングにおいてAIを活用し、ESG戦略（特に環境側面）を実施・伝達する方法を理論的・実証的に分析する。混合手法を用い、欧州の規制枠組みや事例研究から、グリーン投資推奨、カーボンフットプリント分析、自動化されたサステナビリティ報告、倫理的コミュニケーションにおけるAIの有効性を示す。一方で、アルゴリズムの透明性やデータバイアスなどの課題も指摘する。

Boutahir Omar, Lahlou-Kassi Habiba

本レビューは、人工知能（AI）がESG評価、リスク検出、投資戦略にどう活用されているかを40の研究から分析。機械学習や自然言語処理による透明性向上と、アルゴリズムバイアスやデータ不均一性といった課題を指摘。責任あるAIと標準化の必要性を強調。

Gao Yi, Chen Yuan, Chao Su +4

本論文は、環境科学における識別型AI（DAI）と生成型AI（GAI）の応用、限界、相乗効果を体系的に比較する。気候変動や資源管理における伝統的手法の限界を指摘し、AIがもたらす効率性と精度の向上を評価する。

Yao Wang, Yitao Li, Zhen Ruan +2

本論文は、中国A株上場企業の2010～2022年のデータを用い、「国家ビッグデータ総合試験区」政策を自然実験として、ビッグデータが企業のグリーン発展に与える因果効果を検証。結果、同政策は資源配分の改善とエージェンシーコスト削減を通じて持続可能な事業慣行を促進し、特に東部・中部地域や大企業で効果が顕著であることを示した。

Dikarev, Evgeny

本論文は、レストラン業界における食品廃棄物削減と持続可能性向上のためのAI活用を探る。予測分析、スマート在庫管理、コンピュータビジョン技術が資源効率を改善し、ESG目標達成に貢献することを示す。北米、欧州、アジアの事例を基に、AI導入が戦略的必須事項であると主張する。