論文・プレプリント

A. Wesley, T. Kangwansura

本論文は、オフショア掘削企業が年次のサステナビリティ開示から、AIを活用した運用型排出管理システムへの変革を遂げた事例を報告する。2021年のGHGベースライン設定、運営管理境界、Scope 3スクリーニング、Net Zero 2050コミットメントを基盤に、AIによる排出プロファイリングが活動・燃料消費・炭素強度の関連付けを可能にし、実績対計画比較や多坑井ベンチマークを通じて削減機会を特定する。2021年比で排出原単位23%削減を達成…

Futi Liu, Zian Zhao

ESG基準を組み込んだポートフォリオ最適化において、リターン不確実性がポートフォリオ決定に依存する問題を扱う。共同多面体不確実性集合を構築し、CVaR制約と列生成法を用いた二段階ロバスト最適化を提案。実データで検証し、ESGパフォーマンスとリスク管理の両立を示す。

Idham Idham, Chusnul Rofiah

本研究は、多国籍企業におけるサイバー監査とデジタル保証の概念的基盤が、監査人の役割をどう再定義するかを体系的文献レビューで検討。AIやデータ分析の統合がESG報告の信頼性を高め、グリーンウォッシュを低減することを示す。監査の有効性は監査人の能力と制度的連携に依存する。

Yingwen Guo, Miao He, Weiyin Zhang

中国の上場企業を対象に、がん村への地理的近接性が企業価値に与える影響を実証分析。近接性の標準偏差1単位増加でTobin's Qが約1.7%低下し、環境コンプライアンス支出の増加や規制監視の強化が経路として特定された。水感受性の高い産業や可視性の高い企業で影響が顕著であり、機関所有が緩和要因となる。地理的ESGデューデリジェンスの重要性を示す。

S. Amoo, Ali Attajer, Ismahen Zaid +1

本研究は、AAC生産の脱炭素化を目的に、離散事象シミュレーションと機械学習サロゲートを組み合わせた最適化フレームワークを開発。116,640の生産シナリオを生成し、CO2e排出量・コスト・生産時間を予測するMLモデルを訓練。炭素・コスト・時間の優先度に応じた最適戦略を特定し、オートクレーブ時間、電力炭素強度、セメント使用量が主要な環境レバーであることを示した。炭素優先戦略では約1292 kg CO2eの排出削減が可能で、炭素・コスト・時…

Ruolan Zhang, Wei Shen, Dejian Wei +2

本論文は、AISとMRVデータを統合した動的ネットワークフレームワークを提案し、海運交通の回復力とグリーン運航を評価する。実際のAISデータとDGX年間データを用いて、機能性曲線とレジリエンス・グリーン指標を算出し、ネットワーク摂動下での頑健性を確認した。MRV整合性テストでは、AISプロキシとCO2排出量の正の相関を示した。

K. Sonawane, P. Saini, U. Biradar +3

CCUSの封じ込め保証と炭素クレジットの信頼性向上のため、AIを活用した統合デジタルフレームワークを提案。DAS/DTS、微小地震、衛星観測など多様なデータを統合し、異常検知・ベイズ推論・時空間ML・因果推論で漏洩検知と不確実性評価を行う。地域規制に応じた炭素クレジット管理とAPI連携によるMMRVの自動化・監査可能性を実現する。

Yilin Wang, Xujing Dai, Xueyan Li

本研究は、中国のグリーンファイナンス改革・革新試験区（GFRIZ）政策が都市サプライチェーンの強靭性を向上させるかを、2012-2024年の285都市のパネルデータと部分線形ダブルマシンラーニングを用いて検証した。結果、GFRIZ政策はサプライチェーン強靭性を有意に向上させ、インフラ整備（特にデジタル、グリーン、輸送）が重要な経路であることを示した。また、近隣都市への正の波及効果も確認された。

Nehad Gaši, Kemal Spahić, Bekir Fulan

本論文は、再生可能エネルギーを活用したスマート交差点の最適化にAIを応用し、交通流・エネルギー消費・気象データを機械学習で処理して動的信号制御を実現する。これにより渋滞緩和、安全性向上、CO₂排出削減に寄与し、都市の脱炭素化とエネルギー管理の効率化を促進する。統合的アプローチによる持続可能な都市インフラの可能性を示す。

Bo Zhao, Jafar Hussain, Zhenyu Qiu +2

本研究は、500社の製造業者・代理店・小売業者からなるサプライチェーンにおけるスマート排出削減システムとエネルギー安全保障の採用が、CO2排出削減と収益性に与える影響を、ゲーム理論とシミュレーション最適化を用いて分析した。両方の採用が最も高い利益をもたらし、グリーンボンドと再生可能エネルギーボンドへのインセンティブが採用を促進することを示した。規制圧力よりも利益主導のインセンティブが重要であると結論付けた。

Jian Xu, Jie Song, Yifan Yan +3

本研究は、黄河流域のエネルギー生産革命指数（EIT）を構築し、スタッキングアンサンブルモデルとLasso-STIRPAT回帰を用いて2025-2045年の炭素排出とEITの推移を予測した。シナリオ分析により、最適経路は地域によって異なり、全流域と風力資源地域では構造シナジー、水力・太陽光地域では基盤革新が最適とされた。カーボンピークは2027-2030年に達成見込みで、2045年にはEITが大幅に向上する。

Chuanchao Li, Yuanhe Du, Shuangyang Zhai

中国284都市の2012-2023年データを用い、気候レジリエント都市政策を自然実験として、二重機械学習と空間ラグモデルで気候リスクガバナンスが都市のグリーンエネルギー効率に与える因果効果を検証。政策はグリーンファイナンス、技術革新、産業高度化を通じて効率を向上させ、地域間の正の波及効果も確認。

Xiao Zhang, Zhaoqiao Ding

本論文は、IoTセンサーと機械学習を統合したスマート冷鎖システムを提案し、全チェーンにわたる炭素フットプリントの動的監視と評価を実現する。リアルタイムデータ収集と予測モデルにより、冷鎖のエネルギー消費と排出を最適化し、持続可能性を向上させる。日本企業の冷鎖物流における脱炭素化に貢献する。

Shaohuai Feng

本リポジトリは、炭素価格予測のための再現性駆動型変数スクリーニング手法「SCOPEフレームワーク」に関する論文の補足データを提供する。生データ、処理済みデータ、追加分析、補足図表、関連文書が含まれ、査読プロセスでのコメントに対応して追加された。研究の再現性を高め、結果の検証を支援することを目的とする。

Anonymous

本データは、2026年のオムニバスによる適用範囲縮小前後のCSRD開示品質を、凍結したLLMプロンプトと10次元のコーディング手法で評価した188社・376報告書の再現データです。人間の一致度、ページ引用検証、ClimateBERTなどの検証結果を含みます。

H. T. Dinh, Hà Thị Thu Bùi, H. Nguyen +3

本研究は、ベトナムのホテル853名の調査データを用いて、AIとCSRが従業員のグリーン行動（EGB）、グリーンファイナンス（GF）、グリーンパフォーマンス（GP）に与える影響をPLS-SEMで分析。AIはCSRとEGBを媒介してGFとGPを向上させることを実証し、持続可能な成長におけるAIの触媒的役割を強調。

Mohamed Vajeebu Mohamed Hussain Pareeth

本レビューは、サウジアラビアの産業都市（NEOM、ヤンブー、ジュベイル等）におけるグリーン水素生産ネットワークのAI駆動最適化を提案する。機械学習、デジタルツイン、確率的最適化、説明可能な意思決定システムを統合し、コスト削減、水ストレス緩和、再生可能エネルギー出力抑制の低減、電解槽劣化の抑制、オフテイク不確実性の低減を目指す。再生可能エネルギー予測、淡水配分、電解槽スケジューリング、貯蔵サイズ、アンモニア転換、港湾輸出計画、ESG報告を…

Liu Na, Wan Nordin Wan‐Hussin, Chin Sok Fun

本研究は、中国A株上場企業を対象に、ESG連動役員報酬が炭素開示の質に与える影響と、取締役会の気候監視がその媒介要因となるかを検証した。2021年から2023年のパネルデータ分析により、ESG連動報酬は炭素開示の信頼性と透明性を高め、気候監視の設置を促進することが示された。さらに、気候監視が報酬と開示の関係を媒介することを明らかにした。投資家や規制当局は、気候関連の規制要件に応じて報酬とガバナンスの設計を見直す示唆を得られる。

Luana Serino, Manlio Del Giudice, Francesco Campanella +1

米国企業を対象に、AI関連開示がESG成果に与える影響を実証分析した研究。AI技術の活用がESGパフォーマンス向上に寄与するか、開示内容と成果の関連を検証する。企業の持続可能性報告におけるAIの役割を評価する先駆的な試み。

Sanjana Kewalramani, Sharvari Nimje, Tanishq Rajpuria +2

本レビューは、KubernetesクラスタのスケジューリングにAI/MLを適用し、エネルギー効率向上と炭素排出削減を図る研究を体系的に整理する。機械学習によるワークロード配置最適化がデータセンターの環境負荷低減に有効であることを示し、今後の研究課題を提示する。