論文・プレプリント

M. Sri, Mrs. A. V. Harshika, L. Nasreen +2

本論文は、AIと機械学習を活用した炭素取引プラットフォームを提案。リアルタイム価格予測、リスク評価、排出削減予測を行い、ブロックチェーンにより安全で改ざん防止の取引環境を実現する。炭素市場のガバナンスと規制遵守を強化するスケーラブルなアーキテクチャを提示している。

Shu Li, Yu Song, Zhongli Bai

本論文は、再生可能エネルギーと蓄電池の併設システム（RES-BESS）が複数の電力市場に参加する際の入札戦略を、強化学習（SAC）と時系列特徴抽出（TCN）を用いて最適化する枠組みを提案する。固定アービトラージの制約を撤廃し、連続行動空間で充放電の方向・量・タイミングを自律決定する。アイルランドの実データに基づくシミュレーションで、年間利益がベースライン比14%向上し、堅牢性と解釈可能性も改善した。

Olamide Efosa-Austin, Olajuwon Ifalade, C. Asuquo +2

ナイジェリアの石油・ガス上流事業における産出水管理のコストとESG課題に対し、Aqua Intel™はリアルタイムデータと線形計画法を用いて処理・再利用・処分の配分を最適化するデジタル層を提供する。パイロットシミュレーションではOPEXを最大53%削減し、年間2000万ドル以上の経済価値を創出する可能性を示す。

Wai Yie Leong

本論文は、マレーシアの不動産開発業者を対象に、BIM（Building Information Modeling）を活用した自動サステナビリティ報告システムにESG指標とGBI（Green Building Index）評価指標を統合する手法を提案する。これにより、報告プロセスの効率化とデータの一貫性向上を目指す。AI技術を用いた自動化がESG報告の信頼性と透明性を高める可能性を示す。

F. Kelechi, A. Aribisala

ナイジェリアの先住民族石油・ガス企業向けに、ブロックチェーン（Hyperledger Fabric）を用いたScope 1・2排出量の自動追跡・報告システムを提案。手動報告の75%時間削減、エラー排除、IFRS S2準拠のESG報告を実現し、グリーン移行資金やサステナビリティ連動融資の獲得を支援する。

E. P. Egbe, E. O. Diemuodeke, E. G. Udonkwo +1

ナイジェリアの石油・ガス産業向けに、データ駆動型のGHG排出量会計ソフトウェアを開発。API Compendiumに基づき、Scope 1・2排出量の自動計上と標準化を実現し、ESG報告要件に対応。実運用データで検証し、信頼性・監査可能性・戦略的価値を向上させるとともに、削減計画の評価と財務コストのシナリオ分析を提供する。

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…

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。

Seyed Ali Hosseini, Francesco Grimaccia, A. Niccolai

本論文は、炭素排出権取引（ETS）における深層強化学習エージェントの報酬設計にファジィ論理を導入し、取引戦略の最適化を図る。ファジィ報酬により、不確実性下での意思決定を改善し、排出削減と経済性のバランスを実現する。ETS参加企業のコスト削減とコンプライアンス強化に寄与する可能性がある。

Hwang S.

本論文は、大規模言語モデル（LLM）エージェントを用いて韓国企業のESG報告書におけるIFRS S2準拠の気候関連開示を自動評価するフレームワークを提案する。開示の完全性・整合性を効率的にチェックし、企業の開示ギャップを特定する。AIとサステナビリティ開示の交差領域に貢献する。

Dr. Ayalapogu Ratna Raju, T. Akila, Dr.K Umapathy +3

住宅建設のライフサイクル全体の炭素排出削減を予測するため、多層パーセプトロン（MLP）を用いたデータ中心の枠組みを提案。1,640件の住宅プロジェクトデータを分析し、排出削減レベルを高・中・低に分類。MLPは99.76%の分類精度を達成し、再生可能エネルギー統合と材料再利用が主要な削減要因であることを感度分析で示した。低炭素意思決定を支援するMLPモデルの有効性を実証。

Fatima Zahra El-Yazidi, H. Mounir

本論文は、太陽光・風力・バッテリー・水素製造を統合したハイブリッドシステムに対し、AIベースの予測エネルギー管理を提案する。機械学習による日次発電予測と強化学習によるエネルギー管理戦略を組み合わせ、再生可能エネルギーの変動性を緩和し、電解槽の連続運転を保証する。モロッコのタルファヤを対象に、実気象データを用いたシミュレーションで有効性を示す。

Ahmadinia M.

製造業におけるネットゼロ達成を支援する意思決定ツールの実践応用を報告。ユニパート社での導入事例を通じ、持続可能性経路の選択と実装を容易にする方法を示す。AI技術を活用し、複雑な脱炭素選択肢を整理・評価する可能性が高い。

Yang M.

本論文は、電動車両分野におけるデータマイニング技術の活用がネットゼロ排出目標の達成にどう貢献し得るかを論じる。EVのエネルギー管理や充電インフラ、ライフサイクル排出の最適化におけるデータ解析の課題と機会を整理し、データ駆動型の脱炭素戦略の可能性を示す。

Schimanski T.

本データセットは、企業の気候関連開示から関連情報を検索・抽出する情報検索システムの性能評価を目的としたベンチマークです。TCFDやISSB準拠の開示文書を対象に、質問応答やパッセージ検索の評価を可能にし、NLP技術の進展を促します。

Liu Q.

本論文は、AI駆動のデジタルツイン技術を用いて空港のエネルギー消費を最適化し、ネットゼロ目標達成を目指すケーススタディを提示している。AIとシミュレーションを組み合わせることで、運用効率向上と炭素排出削減の可能性を示す。

Mishra L.

本論文は、ESG説明責任を簡素化するための文書質問応答（DocQA）システムを提案する。ユーザーはESG関連文書に対して自然言語で質問し、正確な回答を得ることができる。これにより、ESG報告やコンプライアンスの効率が向上する。

Kaushik P.

本論文は、AIとHPCを活用してグリーンファイナンスの効率性を向上させる手法を探る。具体的な応用として、ESG評価の自動化、炭素会計の高速化、グリーンボンドの選別などが想定される。アブストラクトがないため詳細は不明だが、タイトルからAI×GXの核心領域と判断できる。

Peixoto E.

本論文は、AI駆動のバリューチェーンにおけるESG指標の透明性を高めるための監視・報告アーキテクチャを提案する。このアーキテクチャは、サプライチェーン全体でのデータ収集と分析を自動化し、ステークホルダーへの報告を容易にする。AI技術を活用することで、より正確でリアルタイムなESG情報の提供が可能となる。

Nguyen V.

本論文は、ESG領域に特化した質問応答システムのための埋め込み表現学習手法を提案する。検索拡張生成(RAG)フレームワークを用いて、ESG関連文書から正確な回答を抽出するためのドメイン適応型埋め込みを学習する。これにより、ESG開示情報の分析や投資判断支援への応用が期待される。