論文・プレプリント

(著者不明)

本研究は、AI、ML、DLTなどの新技術が持続可能な金融とグリーン経済への移行をどのように支援できるかを文献レビューと専門家インタビューにより探求。これらの技術がリスク管理の改善、透明性の向上、意思決定の効率化に貢献し、ESG考慮事項を投資計画に組み込むことを容易にすることを示唆。実務的には、ソフトウェア開発者、金融機関、政策立案者に持続可能な開発の促進に向けた示唆を提供。

Shuying Gao, Meifang Zhou

本論文は、グリーン移行リスクのモニタリングに必要なデータ要件が不明確であると指摘し、AI大規模モデルとデジタルツイン技術を用いた能動的診断・精密識別・知的政策立案を提案する。従来の経験的リスク分析からデータ駆動型意思決定へのパラダイムシフトを促す。

F. A. Samiul Islam

本研究は、AI、LSTM、NSGA-II、デジタルツイン、ブロックチェーンを統合したスマート廃棄物発電フレームワーク（AI-CIR-WtE）を提案。ダッカを対象に、廃棄物発生予測、ルート最適化、GHG排出削減、エネルギー回収をシミュレーションし、循環資源回収率27～35%向上、ライフサイクル排出量41%削減、エネルギー収量18%増加を達成。気候正義と社会的包摂も考慮。

WenYi Li, Wenyu Liu, Mengya Deng +2

本論文は、大規模言語モデル（LLM）が会計実務に与える変革的影響を体系的にレビューし、将来の応用シナリオを探る。財務報告、ESG開示、リスク管理などの分野で効率性・透明性・革新性を高める可能性を示す一方、データ品質やプライバシー、ドメイン適応などの課題を指摘する。LLMの会計統合に向けた戦略的ロードマップを提供する。

Kunj Modh, Varun Patel, Vivek Devani

本論文は、ESG報告書の自動分析のためのAIプラットフォーム「ESG Analytics」を提案する。RAGアプローチを用いてテキスト・表形式データからESG指標を抽出し、FinBERT-ESGで分類、LLMで文脈に応じた抽出を行う。リスクスコアとインパクトスコアの二重評価、グリーンウォッシュ検出機能を備え、透明性とスケーラビリティを向上させる。

Dr.Rachana Saxena, Hashim Khan, Dr.Mohsina Hayat

本論文は、AIが企業のサステナビリティ報告やグリーン会計をどのように変革しているかを批判的に検討する。GRI基準やIFRS S1/S2などの規制枠組みに対応するため、AIによる炭素会計の自動化、環境フットプリント分析、リアルタイム環境モニタリング、AI支援保証などの応用を分析。AIは情報の正確性・適時性・意思決定有用性を向上させるが、データ品質、アルゴリズムの透明性、倫理的リスク、ガバナンスの課題が残る。

Tianyi Ren

本論文は、AIを活用したカーボンフットプリント追跡が、特にScope 3排出量のほぼリアルタイムかつ高解像度な推定を可能にし、グリーン投資の意思決定を変革する可能性を検討する。NLP、IoTテレメトリ、衛星リモートセンシングを組み合わせた手法を整理し、グリーンウォッシュ検出や移行リスクモデリングの強化を示す。同時に、標準化、データ検証可能性、アルゴリズムの透明性、AI自体の環境負荷といった課題を指摘し、相互運用可能なデータ基盤と独立した…

Junying Fan, Daojuan Wang, Yuhua Zheng

本論文は、新興市場におけるESG投資判断を支援するAI駆動型フレームワークFinATGを提案する。FinATGは、ESG報告書やグリーンボンド開示などの英文財務テキストから持続可能性関連情報を自動抽出し、炭素排出データやグリーン投資関係の抽出に優れた性能を示す。実験では、エンティティF1スコア88.5、REL F1スコア80.2を達成し、持続可能性特化データセットでも高い性能を発揮した。