論文・プレプリント

R. S P.

本論文は、IoTセンサーとブロックチェーン技術を組み合わせた分散型炭素排出監視システム「CarbonChain」を提案する。センサーで収集した環境データをスマートコントラクトで検証・保存し、改ざん防止と透明性を実現する。ウェブダッシュボードでリアルタイム監視が可能。

Y. Alzoubi, A. Topcu, E. Elbasi

本研究は、カーボンフットプリント計測ツールにおけるプライバシーリスクを体系的に評価した初めての研究である。46のツールを5カテゴリに分類し、データ種類、粒度、保存、処理、二次利用、ユーザー主体性の5次元でリスク枠組みを開発した。消費者向け計算機は低リスクだが、企業向けプラットフォームやIoT/AI/ブロックチェーンシステムは高リスクであることを明らかにした。高精度な測定はより多くのデータ収集を必要とするプライバシー-精度トレードオフが確…

Furkan Yilgan, Duygu Biyikli, M. Sanità +4

本研究は、2025年7月に発生したトルコ・チェシュメの山火事による植生損失と微量ガス排出を、Sentinel-2とSentinel-5Pの衛星データを用いて定量化した。火災後の植生減少をNDVIなどで評価し、一酸化炭素や二酸化窒素などの排出量を推定。気候変動と大気質への影響を示唆。

Yingmei Jiang, Jinjin Mou, Xin Yang +1

本論文は、ブロックチェーン技術（BT）を用いた生鮮Eコマースのサプライチェーンにおいて、品質・低炭素・環境属性の多次元情報開示が経済・環境パフォーマンスに与える影響をモデル化した。分散・統合意思決定の枠組みで価格・手数料・炭素削減・BT投資の最適戦略を導出し、開示の信頼性とレベルが利益と炭素削減感度に影響することを示した。部分的開示は統合の利点を弱め、BTのデータ維持費が開示の方向を左右する。

明辉 李

大学の炭素排出モニタリングの課題に対し、デジタルツインとIoTを統合したリアルタイム認識・動的最適化フレームワークを提案。強化学習を用いた最適化アルゴリズムにより、エネルギー効率と資源利用を改善。カーボンフットプリントの帰属分析と責任配分フレームワークも提供し、閉ループカーボン管理メカニズムを設計した。

Jun-Hye Baek, Jae Min Lee, Dong‐Seong Kim

本論文は、AIとブロックチェーンを組み合わせた個人の炭素削減活動認証フレームワークを提案。画像分析によるエコ活動の検証と、結果の改ざん防止を実現。実験により実現可能性を確認し、信頼性とスケーラビリティを示した。

Jasmine Selvakumari Jeya Israel, Aldrin Joan Pandian William, Pradeep Kumar Mishra +1

本研究は、Bi-LSTMを用いて鉄鋼、セメント、アルミニウム産業の排出予測、カーボンオフセット配分、グリーンファンド活用を最適化する手法を提案。Bi-LSTMは2050年までの長期予測で高い性能を示し、グリーン技術導入率や炭素回収効率などの変数が持続可能性に与える影響を明らかにした。MLの統合により透明性が向上し、データ駆動型の持続可能性フレームワーク構築を支援する。

R. Thendral, M. Abinanthida

CarbonSense360は、AIとブロックチェーンを統合したWebプラットフォームで、OCR・NLPによる自動データ取得、AIによる排出予測とパーソナライズド推奨、ブロックチェーンによる透明な活動検証を実現。ゲーミフィケーションで持続可能な行動を促進。

Guanqiuyue Chen, Edmund Loi, Ka Ip Chan

中国の炭素排出権取引パイロット政策が企業のデジタル変革に与える影響を、2009～2020年の上海・深センA株上場企業データを用いたDID分析で検証。AI、ビッグデータ、クラウド、ブロックチェーン、デジタル技術応用の5次元で評価した結果、政策はデジタル変革を有意に促進し、特に国有企業や中小企業で効果が大きいことを確認。

Bo Liu, Yi Ding, Haoying Guo

本論文は、企業が採用する直接炭素削減投資（R戦略）と炭素オフセット（O戦略）の選択を、需要不確実性と情報非対称性のゲーム理論モデルで分析。小売業者の需要情報共有がメーカーの戦略選択に与える影響を明らかにし、需要が高い場合やオフセット受容度が低い場合はR戦略が、需要が低い場合はO戦略が望ましいことを示す。情報共有は需要不確実性を低減し、実質的な排出削減を促進する。

Yong Xu, Donglei Tao, Yen-Jou Chen +3

PCBSは、AIを活用したIoT環境において、プライバシーを保護しながらカーボン取引を可能にするフレームワークです。ブロックチェーンと安全なマルチパーティ計算を組み合わせることで、排出量データの秘匿性と取引の透明性を両立します。カーボンプライシングの実装における技術的課題の解決を目指しています。

M. Aulia Rachman, Shanty Oktvilia, Dwi Rahmayani

本研究は、ASEAN-6諸国における金融包摂が炭素排出に与える影響を、2013～2019年のパネルデータを用いて分析。金融包摂指数の3側面（アクセス、利用可能性、ユーザビリティ）のうち、貸出の利用可能性が高いほど炭素排出が増加することを発見。GDPや貿易開放度も排出を増加させる一方、金利は抑制効果を持つ。政策含意として、グリーンタクソノミーやTCFD導入を通じた低炭素開発への資本配分を提案。

Sezai Tunca, Zinnet Karakaş Kelten, Yavuz Selim Balcıoğlu

本論文は、高排出産業のサプライチェーンにおけるカーボンフットプリント削減を最適化するため、ブロックチェーンによる透明性とビジネス分析を活用する枠組みを提案。サプライチェーン全体の排出量可視化と削減機会の特定に寄与する手法を提示している。

Shamsun Nahar, Florina Rahman, Mahrima Akter Mim

AIと機械学習を用いて再生可能エネルギーとデータ分析を統合し、エネルギー需要予測、排出量推定、ESG報告を自動化するプラットフォームを提案。シミュレーションにより効率向上と報告時間短縮を実証。

Nikolai Drahos

米国連邦レベルでの炭素価格導入は困難とされてきたが、2022年インフレ抑制法（IRA）にメタン賦課金が含まれた。本稿は、関係者インタビューに基づき、この初めての連邦炭素価格制度が政治的に実現可能となった4つの条件（産業分裂、効果的な理念的議論、立法経路、静かな政治）を明らかにする。

Han Song, Junru Ye, Na Zhou +1

本論文は、炭素排出権取引メカニズムの下でCCUS技術を考慮した協調的サプライチェーン管理の意思決定を分析している。CCUSの導入がサプライチェーンのコストと排出量に与える影響をモデル化し、最適な意思決定を導出する。

Younes Gholizadeh

この論文は、EU諸国における炭素フットプリント追跡のための低エネルギー型ブロックチェーン手法、特にProof of Elapsed Time（PoET）アルゴリズムを提案している。従来手法とブロックチェーンベース手法の比較分析から、PoETが排出量追跡の最適化に有効であることを示し、持続可能性実践の改善に向けた戦略的推奨事項を提示している。

Robert Jao, Paulus Tangke, Anthony Holly +2

本研究は、インドネシア証券取引所に上場する製造企業を対象に、所有構造が企業価値に与える影響をCSR開示の媒介効果を通じて検証した。結果、機関投資家所有はCSR開示に正の影響を与えるが、公的所有は有意でない。また、所有構造は直接企業価値に正の影響を与えるが、CSR開示の媒介効果は確認されなかった。

C. Rao, Praveen Kumar Naidu Rayanki, Polepalli Rajeev Meenon +2

本論文は、中国の自動車・エネルギー分野を対象に、RFIDによる排出データ収集、IBCによるクロスチェーン相互運用、DP-FLによる不正検知・価格予測を統合したプライバシー保護型ブロックチェーンIoTフレームワークを提案。実験では、インター検証遅延を74.8%削減、不正検出率を93.5～96.8%に向上、取引コストを52.4%削減、市場流動性を35.6%改善した。

Hanjin Li, Yang Li

本研究は高汚染産業を対象に、グリーンファイナンスが環境情報開示に与える影響を実証分析。開示水準の向上が資金調達に寄与する可能性を示唆。