論文・プレプリント

Sara Sghiouri, Mohamed Bezza, H. Sabir +2

本レビューは、風力タービンの予知保全におけるAI技術の応用を体系的に整理し、低排出エネルギーへの移行における信頼性向上とコスト削減の可能性を示す。AIによる故障予測は、風力発電の稼働率向上とメンテナンス費用の最適化に寄与し、再生可能エネルギーの競争力を高める。脱炭素社会の実現に向けた重要な技術基盤を提供する。

Ruosong Hou, Wei Guo, Ziheng Zhao +2

製造パークの仮想発電所（VPP）を対象に、データ駆動とモデル駆動を融合した多時間スケールの低炭素経済運用手法を提案。不確実性シナリオを実データから生成し、生産制約を考慮した3段階確率計画モデルを解く。ケーススタディでは運用コスト22.6%削減、炭素排出18.0%削減、再エネ吸収率94.8%を達成。

Shuangyang Zhai, Zishan Zhang, Haoyu Hou +2

中国の炭素排出権取引（CET）パイロット政策が監査人の業界専門性に与える影響を、2010〜2022年のA株企業データと段階的導入を利用した自然実験で検証。差の差分析により、CETへの曝露が監査人の専門性を高めることを示した。資金調達制約とレバレッジ経路が整合的で、持続可能性政策が専門サービス基盤を再形成することを示唆する。

Tamara Menichini, Stefania Roberta Miccoli, Nicoletta Maria Strollo

本論文は、ESG報告におけるAIの役割を知識管理の観点から体系的にレビューし、SARへの9つの肯定的影響カテゴリを特定。SECIモデルを用いてAIが知識変換プロセスを強化し、開示の一貫性・追跡可能性・堅牢性を向上させることを示す。GRIやCSRD/ESRSなどの基準への準拠支援にも言及。

Yelmen B.

本研究は、トルコのオレンジ生産におけるエネルギー使用と温室効果ガス排出を人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いてモデル化した。農業分野でのAI適用により、排出量の予測とエネルギー効率の改善可能性を示す。日本の農業GXやスマート農業への示唆を含む。

Wang H.

本論文は、AI予測を用いてクラウドコンピューティング資源を炭素中立に管理する手法を提案する。ネットゼロ目標達成に向け、エネルギー効率と炭素排出削減を最適化する。AI技術を気候・持続可能性課題に応用した点が特徴的である。

Imad Ud Din Durrani, Hassan Raza

本研究は、パキスタンの非金融企業を対象に、開示トーン（ポジティブ、ネガティブ、不確実性）を機械学習モデルに統合し、財務業績予測を向上させる。年次報告書からテキストデータを抽出し、財務トーン辞書で分析。SVM、ANN、RF、LSTMを比較し、RFが最高精度（EPS:0.82, ROA:0.82, ROE:0.85）を達成。定性情報と定量データの統合が予測精度を高めることを示した。

Ritwick Boyra, Rajesh Bose, A. Khan +5

本論文は、ワクチンサプライチェーンの課題（コールドチェーン破綻、トレーサビリティ断片化、データ主権、エネルギー消費）に対し、クロスチェーンブロックチェーン、フェデレーテッドGNN、エッジAIを統合したCrossChain‐VaxTraceを提案。PoAコンセンサスと太陽光エッジノードにより従来比67%の省エネを実現し、需要予測とルート最適化を両立。シミュレーションで99.2%のトレーサビリティ精度、43%のワクチン廃棄削減を達成。

Marisol Coba-Martínez, Jarniel García-Morales, G. Guerrero-Ramírez +4

再生可能エネルギーの変動性に対応するため、水素製造を需要に応じて制御するインテリジェント制御戦略を提案。アルカリ水電解のANNモデルを構築し、PSOとGAで最適化した逆ニューラルコントローラが、メタノール合成の化学量論比を維持しながら水素供給を追従。応答時間は約1秒で、脱炭素化に寄与する。

Nicolas van der Nest

シンガポール上場企業30社の報告書をAI支援で分析し、サプライヤー持続可能性ガバナンスの開示と実装の乖離を実証。Scope3開示は100%だが、強制力のあるサプライヤー管理は限定的。

Shunhao Mai, Zenglu Zhang, Jie Zhu +2

本論文は、企業の開示する環境コミットメントと検証済み排出実績の乖離（カーボンウォッシング）を検出するための新しい指標DEG Indexを提案する。FinBERTを基に中国の気候開示データで事前学習したCarbonBERT-CNと、階層的マルチタスク学習、知識グラフ、ゲート付きクロスアテンションを組み合わせ、中国上場企業3,124件のサステナビリティ報告書で評価し、高い精度を達成した。SHAP分析によりテキスト、知識グラフ、排出データの寄…

Zeqi Zhang, Yingjie Li, Danhui Lai +2

本論文は、大規模言語モデル（LLM）とマルチエージェント協調を用いて、計算エネルギー園区の低炭素運用を最適化する手法を提案する。動的炭素排出係数（DCEF）を導入し、複数エージェントが炭素状況、タスク柔軟性、リソース可用性を認識し、LLM駆動のコーディネータが解釈可能なスケジューリング決定を生成する。シミュレーションでは、従来のDCEF閾値法と比較して炭素排出量を2.20%削減し、有効性を示した。

Tong Qian, Yang Liu, Yunlin Huang +2

本レビューは、データセンターの電力消費増大に対し、AIが再生可能エネルギーの予測精度向上と計算タスクの柔軟なスケジューリングを通じて電力系統の安定化と低炭素化に貢献する可能性を論じる。深層学習と深層強化学習の応用が従来手法より優れるとし、将来の研究方向として物理融合AIやマルチエージェント学習を挙げる。

Chandrani Ray Chowdhury

本稿は、再生可能エネルギー発電の不確実性に対処するため、生成モデルを用いた確率的予測手法を概説する。従来のML/DLの限界を克服し、マイクログリッドの安定運用や経済性向上に寄与する。実践的なケーススタディと将来の研究方向も提示する。

Wiem Dridi, Saliha Theiri

フランスSBF120企業の2018-2024年データを用い、炭素排出量と監査報酬の関係を分析。炭素排出が多い企業ほど監査報酬が高く、監査市場の集中度と地域の環境炭素曝露がこの関係を強めることを実証。炭素リスクが監査リスクとして価格設定されることを示す。

Nhat‐Luong Nhieu, Hoang‐Kha Nguyen

本研究は、データセンターの低炭素冷却・エネルギー管理技術を評価するためのT-SFVNSベースのMEREC-EDASフレームワークを開発。30名の専門家評価に基づき、9技術を10基準で評価し、炭素削減ポテンシャル、電力需要削減、運用コスト効率などを重視。直接チップ液冷と液浸冷却が最有力と判明。

Zhengjiao Qi, Yukuan Wang, Jingxian Liu +1

港湾進入水路での船舶交通整理に、風を考慮したパレート多目的強化学習（Pareto MO-PPO）を適用。風速を排出要因かつスケジューリング制約として組み込み、効率と排出のトレードオフを学習。曹妃甸港のシナリオで、FCFS比で排出11.41%削減、システム時間7.49%増加を実現し、運航者に明示的な選択肢を提供する。

Y. D. Bao, Yiyi Lu, C. Liu +5

データセンターの電力消費をLSTMで予測し、二酸化炭素排出削減（デュアルカーボン）目標達成を支援する枠組みを提案。注意機構付きスタックLSTMとPUE同時予測により、ARIMAなどと比較して予測誤差を最大34.6%削減。炭素データ管理パイプラインとCBAM対応への応用も議論。

Tariq Muhammad Hussein Al-Zoubi, Odai Al-Hailat, A. Alomar +1

AIがESG情報の収集・分析・開示を変革する一方、透明性や検証、AIによるグリーンウォッシングの新たな課題を生む。本研究は法的・比較規制分析により、AIガバナンスとサステナビリティ報告の統合枠組みを提案し、人間の監督、AI監査、検証、説明責任の明確化を求める。規制当局や保証提供者への実践的指針を提供する。

Rosella Castellano, Federico Cini, Annalisa Ferrari +1

本論文は、ESG格付機関間の乖離を利用して企業のサステナビリティ報告における過大報告・過小報告を検出する方法論的枠組みを提案する。格付乖離をシグナルとして解釈することで、報告の信頼性評価やグリーンウォッシュの識別に貢献する。