論文・プレプリント

D'Césares, Isaac

GreenRiskは、企業の気候関連開示文書に対して0～100のグリーンウォッシングリスクスコアを付与するシステム。ClimateBERTとファジィルールベースを組み合わせ、各スコアに監査可能なルール活性化トレースとW3C PROV-O由来の証明グラフを提供する。説明可能性を重視したAI手法により、ESG評価の透明性向上に貢献する。

KUROSAWA, ISAO

本論文は、EGS（地熱）やCCS（炭素回収貯留）での誘発地震監視向けに、わずか4〜8観測点から震源位置・CMT・PGA分布を17msで出力するエンドツーエンド深層学習パイプラインARGUSを提案。日本国内のK-NET・Hi-netデータ（熊本地震）で検証し、低遅延アーキテクチャの実現可能性を示した。

Felix Kubler

本論文は、異質な主体からなる動学的経済モデルにおいて、気候変動を考慮した最適炭素税の計算にベイズ最適化を適用する。均衡多様体が低次元のNegishi加重パラメータ化を持つ場合、ベイズ最適化が高確率で近似解を発見し、候補解を検証できることを示す。現実的な被害関数のキャリブレーションでは、複数均衡の可能性は低いと結論づける。

Murali Krishna Pasupuleti

本書は、気候変動と炭素制約下でのインフラ運用を支える「グリーンインテリジェンスデジタルツイン」の枠組みを提示する。不確実性の定量化、因果推論、信頼性のある機械学習、ライフサイクル工学を統合し、リスク登録や炭素会計プロトコル、監査証跡などのガバナンス成果を生み出す設計手法を提案。南アジア、欧州、アフリカ、米州での適用を想定している。

Yu Nie, Ting Mao, Yupeng Liu +3

本研究は機械学習と衛星画像を用いて、中国・厦門市の30年にわたる都市代謝（建築ストックの増加、材流入・廃棄フロー、体化排出、セメント炭酸化による炭素吸収）をボトムアップで定量化した。建築物の高さ推定R²=0.81、建設・解体年のF1スコア0.89・0.81と高精度で、移転可能なフレームワークを提供する。

Rakesh Dondapati

本研究は、ESG開示のナラティブ（NAS）と実績（PI）のギャップ（GGS）を、6つのデータモダリティ（テキスト、排出データ、衛星観測、論争記録、財務開示、サプライチェーンリスク）を統合したマルチモーダルAIシステム（GIS）で測定する。46カ国・6セクターの4,642社を分析し、GGSが株価下落・訴訟リスク・メディア評判と有意に関連することを実証。特にエネルギー・素材セクターでギャップが大きく、Scope 3での虚偽主張が目立つ。フィ…

Haoyuan Deng, Yihong Zhou, Thomas Morstyn +1

本論文は、分散型エネルギーリソース（DER）の協調制御のために、教師あり強化学習（SRL）フレームワークを提案。教師あり学習による事前学習とオフライン・オンラインRLによる微調整の2段階で、従来手法を上回るコスト効率を達成。DERの不確実性対応に有効で、送電網の脱炭素化に寄与する。

Shaena Ulissi, Andrew Dumit, P. James Joyce +4

本論文は、AIを活用した製品カーボンフットプリント（PCF）システムの評価基準を提案する。マッピングとサプライチェーンモデリングのケーススタディを通じて、精度、データ品質、スケーラビリティなどを評価する枠組みを提供する。企業のGHG排出量算定におけるAI活用の信頼性向上に貢献する。

(著者不明)

本論文は大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のScope 3温室効果ガス排出量、特にカテゴリ11（販売した製品の使用）を評価する手法を提案する。LLMによる自動算定の有効性と課題を示し、サステナビリティ報告の効率化に貢献する。

Shadrach Kukuchuku, Rachael Dickson, Tamunotonye Sotonye Ibanibo

本論文は、太陽光や風力などの再生可能エネルギー設備向けに、IoTベースの監視、アセット健全性指標（AHI）モデリング、機械学習による予知保全、ライフサイクル最適化アルゴリズムを統合したデジタルアセット管理フレームワークを提案する。ランダムフォレストやニューラルネットワークを用いて故障を予測し、遺伝的アルゴリズムなどで最適な保守スケジュールを導出する。シミュレーションにより、設備信頼性の向上と保守コスト削減が示された。

Lee H, Jung J, Roh J

本研究は、Residual U-Netを用いて波浪予測モデルWW3の有義波高を補正し、実船の燃料消費データで検証。補正予測は7-8日先まで観測に近い精度を示し、気象海象を考慮した航路選定による燃料削減と海運の脱炭素化に貢献可能。

Shabanpour, Negar, Roche, Stephane, Mellouli, Sehl

本研究は、BERTopicを用いてカナダのReddit投稿から個人の気候行動に関する議論を分析。エネルギー、交通、食生活、消費の4領域を特定し、異なるモデル設定が補完的な洞察を提供することを示した。政策立案やコミュニケーション戦略への応用が期待される。

(著者不明)

本論文は、AI技術を活用した炭素会計の手法を提案し、ESG情報の透明性向上に寄与することを示唆する。AIによるデータ収集・分析の自動化が、Scope1/2/3の算定精度と開示信頼性を高める可能性を論じている。企業のサステナビリティ報告におけるAI活用のベストプラクティスを提供する。

(著者不明)

本論文は、森林炭素会計における人工知能（AI）の適用可能性を体系的にレビューする。AI技術（機械学習、リモートセンシング等）が森林炭素ストックの推定精度向上やモニタリング効率化に貢献する可能性を示す。同時に、データ不足やモデルの解釈可能性などの課題も指摘する。

Habes Ali Khawaldeh, Moath Bani Fayyad, Mohammad Al-Smairan, Wasseem Al Rousan and Omar Alnhoud

この論文は、ヨルダンの中小規模の酪農場向けに固定ドーム型バイオガスプラントを設計し、技術経済的・環境的評価とLSTMによるAI予測を行った。4年の回収期間、約0.093USD/kWhの均等化発電原価、年間28.46トンのCO2削減を示した。AIモデルは2025～2035年の性能を予測し、生産量の増加を予測した。地域全体に拡大すれば年間21.6GWhの発電と7,115トンのCO2削減が可能。

Huong Dinh Thi, Trang Trần Văn, Ngoc Anh Nguyen +2

ホスピタリティ分野において、AIを活用したCSRとグリーン人材管理が低炭素行動と財務パフォーマンスに与える影響を分析。具体的な結果は不明だが、実務への示唆を含む。

Lemuel Kenneth David

本稿は、AI技術を気候モデリングに統合し、持続可能性予測と経済的意思決定の精度向上を目指す。中国西安交通大学の研究で、気候変動の不確実性下におけるシナリオ分析と政策評価への応用可能性が示唆される。具体的な手法やデータセットは本文未確認だが、AI×気候分野の新興研究として注目される。

(著者不明)

本論文は、新興技術（AI、ブロックチェーンなど）とESGの交差点に関する文献を体系的にレビューし、中国、米国、イタリアなどの研究動向を分析。規制圧力やESG開示の増加が研究を促進していることを示唆。

(著者不明)

本論文はスコープ3排出量のデータ品質問題に焦点を当て、機械学習を用いた予測手法を提案している。サプライチェーン全体の排出量推定の精度向上を目指す。

(著者不明)

本論文は機械学習を用いたESG格付け予測手法を提案している。企業の公開データからESGスコアを推定するモデルを構築し、従来手法との比較を行っている。ESG評価の自動化と精度向上に貢献する研究である。