論文・プレプリント

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。

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。

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。

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。

T. Sindhu, Dr. K. Sivakumar, Dr. D. Jayanthi +2

本レビューは、マンゴー果樹園の炭素貯留量を評価するための地理空間技術（GIS、リモートセンシング、UAV、LiDAR）と機械学習アルゴリズムの統合を検討する。衛星画像とMLモデル（ランダムフォレスト、SVM、ANN）の組み合わせにより予測精度が向上し、高解像度の3Dデータが個体レベルの評価を可能にする。今後の課題として、データ統合、モデルの転用性、標準化された測定プロトコルが挙げられる。

Jian-yun Lu, Qing-Yi Liu, Yu-Qi Wang +5

医薬品廃水処理におけるエネルギー・化学物質消費と間接排出を削減するため、ガウス過程回帰サロゲートモデルと不確実性を考慮したベイズ多目的最適化を構築。データ拡張とハイブリッドサンプリングにより、除去効率を10-15%向上させつつ、エネルギー・薬剤・CO2排出をそれぞれ約12%、15%、8-9%削減。オゾン処理がリスク低減に最も有効であることを示した。

Qian Ma, Chunxiao Liu, Kui Huang +6

本論文は、カーボン排出取引コスト、風力発電、エネルギー貯蔵を考慮した経済運用問題をリアルタイムで解くため、射影勾配法を深層学習に拡張したD-PGNetを提案する。物理制約を微分可能な射影層として組み込み、最適性ギャップ1.08%未満、カーボン排出偏差0.2%未満、最大64倍以上の高速化を達成した。

Le Sun, Jia Liu, Kuanhou Tian

中国A株上場企業2008-2024年のデータを用い、低炭素移行戦略の開示がアナリスト追随を増加させることを実証。投資家関係活動の増加と情報環境の改善がメカニズムとして働くが、経営者の近視眼がこの効果を弱める。資本市場における非財務情報開示の価値を示す。

Winda Wulandari, Sri Widyastuti, Harnovinsah Harnovinsah +1

本レビューは、財務報告の整合性を、ガバナンス、ESG開示、デジタル技術（AI、ブロックチェーン）の相互作用として再概念化する。2021～2025年のScopus収録論文をPRISMAに基づき系統的にレビューし、28件を分析。エージェンシー理論と定量研究が主流で、ESG開示、ブロックチェーン、AIが透明性の主要因として注目されている。グリーンウォッシングやデジタル報告倫理、ISSB基準と技術変革の相互作用に関する研究ギャップを指摘する。