論文・プレプリント

Hamid Boustanifar, Sasan Mansouri

7社のLLMでS&P500企業の決算説明会テキストを13指標（センチメント、経営陣の明確さ、不確実性、気候・政治リスク等）で採点し、モデル間の順位相関は平均0.52にとどまることを示した。モデル間不一致はアナリストや市場の不一致を予測せず、モデル固有の要素が大きい。モデル選択は回帰係数の符号・有意性を左右し、LLM生成変数はモデル依存的測定として複数プロバイダーで検証すべきと結論づける。

Hamid Raza Malik, Abdul Basit, Naeem A. Nawaz +1

本ナラティブレビューは、AIが再生可能エネルギー最適化、炭素排出追跡、環境モニタリング、都市・農業の持続可能開発の4領域で気候緩和に貢献する一方、学習コストやデータ格差が負の側面をもたらすと指摘する。AIの正味効果は学習データ、システムのエネルギー効率、統治の透明性・公平性の3要因で決まると論じ、AIは気候政策の「力の倍率」であり単独の解決策ではないと結論づける。

Ying-Nan Cong, Wen-Ting Zhang, Xiao-Jing Cai +1

EU-ETSのEUA先物価格を高頻度OHLCデータで予測するため、Transformer・Informer・TCN・BiGRUおよびハイブリッドモデルを比較した。再帰型モデルが総じて優位で、単体ではBiGRUとTransformer、ハイブリッドではTCN-BiGRUが最も頑健な性能を示した。高頻度炭素市場では時系列依存性のモデリングが重要であることを実証した。

(著者不明)

本論文は、AI（機械学習・データ分析）を活用してカーボンフットプリントの測定と削減を図る手法を扱う。Scope 1/2/3排出量の算定自動化や排出削減策の最適化にAIを応用する点が中心とみられる。抄録が無いため具体的な手法・データ・成果は本文での確認が必要だが、AI×ESG評価の交差領域としてGX実務への示唆が大きい。

(著者不明)

米国病院の施設レベルGHG排出量を、不完全な自己申告データを機械学習で補完して推計する研究。報告漏れや欠損の多い医療セクターの排出データを補正し、施設単位の排出量把握を可能にする。AIによる欠損補完が排出量算定の精度・網羅性を高める手法を示す。

Verma M.

本論文は、ポストパンデミック期における人工知能（AI）とサステナブルファイナンスの時変的な相互関係を分析する。AI技術の進展とESG・グリーン金融市場の動向が相互に影響し合う動的構造を明らかにすることを狙う。要旨が入手できないため、手法・データ・結論の詳細は不明である。

Lawrence Oladeji

AIモデル学習時の運用炭素排出とオンサイト水使用量を、任意の立地について時間単位で推計するツール。実気象データからデータセンター冷却を計算し、系統炭素強度と組み合わせて95%不確実性範囲付きで地点間比較を提示する。冷却モデルはGoogleのPUEで較正し未見キャンパスでMAE0.010、エネルギー推定はMetaのLlama 3.1 405B開示値と5%以内で一致。Pythonパッケージ・CLI・Webアプリとして公開。

Zeeshan, Mohammad

Scope3Scoutは、ESGおよびCSRDのサプライチェーンコンプライアンス検証を自動化する16エージェント構成のマルチエージェントプラットフォームである。サプライヤーデータの検証を効率化し、TinyFish Acceleratorのファイナリストに選出された。AIを用いた開示検証インフラの実装例として注目される。

E. Jin

本研究は、UAVによる高解像度リモートセンシングと分散配置したIoTセンサーの連続測定を融合し、産業団地の炭素排出をリアルタイム監視する統合システムを提案する。データ融合ワークフローと通信プロトコルを設計し、実証ケースで空間被覆率・検出感度・即時性が従来の固定点監視を大幅に上回ることを示した。UAVが排出ホットスポットとプルーム拡散を可視化し、IoTが局所濃度と気象を捉えることで、早期警告と迅速対応を可能にする。ESG志向の意思決定、低…

Joseph J. Kim, Pooja D. Chavan

本研究は、NLP・LCA・Envisionスコアリングを統合し、インフラ建設プロジェクトの環境コード適合性審査を自動化するAIツールを開発した。spaCyベースのNERモデルでPDF文書からメタデータや資材量を抽出し、ライフサイクルGHG排出量を算出してEnvisionのCredit CR1.2を評価する。橋梁ケースではF1スコア95.6%、5秒未満で審査を完了し、17.5%のGHG削減を「Improved」と正しく分類した。

Kingsuk Majumdar, Sohini Ghosh

EU ETSの単国導入に伴う炭素リーケージを、65カ国・5セクターの貿易パネルデータに機械学習（XGBoost等）を適用して予測した研究。CO2含有量回帰でR²=0.965、リーケージ二値分類でROC-AUC=0.765を達成し、線形ベースラインを大きく上回る。特徴量重要度分析により、リーケージのセクター間不均一性はETS政策のタイミングよりも生産技術に埋め込まれた構造的炭素強度に起因することが示され、CBAMのセクター別関税設計に直接…

Jin-Xin Zhu, Guo-Feng Wang, Xin-Yan Wen +1

本論文は、マルチマイクログリッド間のP2P取引において、炭素責任の移転を追跡する炭素説明可能な取引フレームワークを提案する。取引誘発型炭素責任モデルとベイリーフ型Stackelbergゲーム、拡張ラグランジュ型soft actor-criticを組み合わせ、プライバシー保護型分散清算を実現。4マイクログリッドのケースで報酬22.49%改善、直接炭素排出8.70%削減、炭素上限違反10.98%削減を達成した。

Neelam Gupta, Smita Goswami

本chapterは、AI（機械学習・NLP・コンピュータビジョン・ブロックチェーン）を炭素会計、排出監査、企業気候説明責任に応用する最新研究を整理する。従来の排出係数・マスバランス・連続監視手法の限界を指摘し、AIが90%超の予測精度やサブ時間単位のScope1-3追跡、異常検知・グリーンウォッシュ検出、デジタル検証を可能にすると論じる。データ品質・アルゴリズムバイアス・標準化ギャップを課題として挙げ、ネットゼロ移行へのAI活用の将来像…

Afonso Henrique Torres Lucas, Julianne Oliveira, ROBERTO HIGINO PEREIRA DA SILVA

持続可能性報告書のページを画像のまま扱い、ColQwen2.5のマルチベクトル埋め込みとQdrantで検索し、視覚言語モデルでScope 1・2（マーケット／ロケーション基準）・3の排出量を2013〜2022年分について構造化JSONとして抽出する実験のコードと出力を公開。取り込み・抽出パイプライン、実行結果、GISTゴールドスタンダードとセル単位で照合する評価ノートブックを含む。テキスト抽出を経由しない視覚的アプローチの再現性を提供す…

Jeremiah Osida Onunga, Jared Okello

本論文は、ケニアの公立大学が2028年までに迫る強制的な非財務情報開示（IPSASB SRS1等）に備える上で、AIがサステナビリティ指標の測定・検証・報告をどう支援しうるかをPRISMA準拠の系統的デスクレビューで検討する。高等教育向けESG指標とAI活用技術を統合し、ケニアの大学の実情に即したAI活用型開示アーキテクチャを提案。AIデータシステムが開示の正確性・効率性・信頼性を高め、機関統治と説明責任を強化しうる一方、準備ギャップが…

Vattappoyil Safas, Mohsin Khan

インドのメインボードIPO目論見書310件を対象に、Sentence-BERTとESGタクソノミーを用いてESG関連記述の強度とテーマ構成を分析した。ESG文は平均11.4%を占め、ガバナンスが75.5%と圧倒的で、社会・環境開示は限定的かつ偏在していた。取締役会規模・独立性がガバナンス開示と関連し、上場時点での信頼性シグナル仮説と整合する。

Lauri Kokkinen

本論文は、AIを活用したテーマベースのモデルによってESG報告書を分析する新たな手法を提案している。企業が公表するESG開示文書から主要テーマを抽出・構造化し、比較可能な形で評価することを狙う。開示情報の質的・量的分析を自動化する点で、ESG評価や情報開示インフラの高度化に寄与しうる。

(著者不明)

多言語・リアルタイムのサプライチェーン環境で、低遅延のニューラル言語処理を用いて製品カーボンフットプリント（PCF）を自動推計する手法を提示する研究。サプライヤーから流入する多言語テキストデータをNLPで解析し、製品単位の排出量算定を自動化・高速化する点が貢献。Scope 3上流排出の可視化と一次データ収集の実務負荷軽減に直結する。

Murali Krishna Pasupuleti

財務諸表・経営者コメント・サステナビリティ指標・気候リスク証拠・運用テレメトリ・ガバナンス記録をマルチモーダルAIで連結する研究アーキテクチャを提示。報告品質を意味的一貫性・因果妥当性・時間比較可能性・モデル汎化・来歴・制御性の関数として捉え、因果推論・表現学習・MLOps・政策対応保証を一つの分析ライフサイクルに統合する。不確実性下の重要性判断や監査対応の開示生成まで射程に入れる。

Papan Hao, Madiha Afzal, Nimra Riaz +2

パキスタン証券取引所の非金融企業71社・2015〜2024年のパネルデータ(710社年)を用い、ESG開示が企業業績(ROA・ROE)に与える影響と監査品質の調整効果を検証。System GMMに加えSVR・人工ニューラルネットワーク(ANN)で非線形性を検出し、ESG開示の正の効果と高品質監査がその効果を強めることを示した。