年次報告書の不確実性はESGスコアに影響するか?
Does Uncertainty in Annual Reports Affect ESG Score?
Lauren Kim
米国上場企業72社の10-K報告書における曖昧・不確実な表現とESGパフォーマンスの関係を分析。不確実な語の使用が多い企業ほどESGスコアが低いという負の関係を確認した。企業が環境への負の影響を曖昧な表現で隠す「グリーンウォッシング」の可能性を示唆し、投資家・経営者・規制当局に対し透明で明確な開示言語の使用を促す。
arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。
要約は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典に基づいて行ってください。
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Does Uncertainty in Annual Reports Affect ESG Score?
Lauren Kim
米国上場企業72社の10-K報告書における曖昧・不確実な表現とESGパフォーマンスの関係を分析。不確実な語の使用が多い企業ほどESGスコアが低いという負の関係を確認した。企業が環境への負の影響を曖昧な表現で隠す「グリーンウォッシング」の可能性を示唆し、投資家・経営者・規制当局に対し透明で明確な開示言語の使用を促す。
AI AS AN INSTRUMENT OF CORPORATE SUSTAINABILITY: PREDICTIVE MODELS FOR ENERGY EFFICIENCY AND WASTE MANAGEMENT
Pedro Henrique da Silva Ferreira, Wesley Soares Ramos Ramos
本論文は、予測AIモデルを企業サステナビリティの手段として、エネルギー効率と廃棄物管理の二領域で分析する。AI自体の電力・水消費という物理的フットプリントも勘定に入れ、「正味バランス原則」——モデルが生む物理的削減が追加フットプリントを上回る場合のみ正当化される——を提示する。ブラジルの新規制環境(国家固形廃棄物政策、排出量取引制度、気候計画)を背景に、信頼できる計測データ、経営統合、人材、外部検証可能性という組織条件を整理し、アルゴリ…
Digital Twin-Enabled Low-Carbon Business Model Innovation and ESG Outcomes: Evidence from Asian Manufacturing Cases
Yuzhang Wang
ハイアール青島工場、シーメンス成都工場、LG昌原スマートパークの3事例を通じ、デジタルツインが低炭素ビジネスモデルとESG成果にどう結びつくかを分析。動的ケイパビリティ理論とNRBVを用い、情報提供・経営判断・業務ルーティン・顧客価値の変化を追跡する。エネルギー・炭素・材料・廃棄物では効果が確認されるが、社会・ガバナンス面は職場慣行やデータ管理に依存し不均一。デジタルツイン単独では不十分で、補完投資・組織変革・信頼できるデータが不可欠と…
AI-Enabled ESG Reporting and Corporate Disclosure Law Harmonization Challenges, Assurance Gaps, and Enforcement Risk
H. Hasan, Najwa Sabah
AIを活用したESG報告が企業開示法制の調和をどう難しくするかを、保証ギャップと執行リスクの観点から論じる研究。各国開示規制の差異と第三者保証の空白が、AI生成・自動化された開示情報の信頼性と法的執行に与える影響を検討する。
Scenario-based ESG scoring for sustainable financial investments using an advanced multi-facet fuzzy system
Wei Liu, Yedan Shen, Hasan Dınçer +2
本論文は、持続可能な金融投資の意思決定を支援するため、シナリオベースのESGスコアリング手法を提案する。高度な多面ファジィシステムを採用し、ESG評価に伴う不確実性や曖昧さを扱う点が特徴である。投資家がシナリオに応じたESG評価を行い、持続可能な投資判断に活用できる枠組みを示す。
Sustainable forecasting of crude oil prices using explainable AutoML and ESG-driven market signals
Daoud Y.
説明可能なAutoMLとESG関連の市場シグナルを組み合わせ、原油価格を予測する手法を提案した研究。ESG情報を価格予測の入力に統合することで、持続可能性要因がエネルギー市場に与える影響を捉えようとする。解釈可能性を確保しつつ予測精度を高める点が特徴。
When tone speaks louder: How ESG tone shapes the association between ESG ratings and firm performance
Huang J.
本論文は、ESG評価と企業業績の関係において、ESG開示の「トーン(語調)」が果たす役割を検証する。テキスト分析によりESG報告書の語調を定量化し、それが評価と業績の関連性をどう調整するかを示す。ESG評価の情報価値と、開示テキストの質的側面の重要性を浮き彫りにする。
The role of AI and green human resource management in promoting green finance for sustainable performance
Dinh H.T.
AIとグリーン人事管理(GHRM)がグリーンファイナンスを促進し、企業の持続可能なパフォーマンスにどう寄与するかを論じた研究。要旨がなく詳細は不明だが、AIをESG・サステナビリティ評価に応用する接点を持つ。
Annual Gridded Anthropogenic CH4 Emissions Estimation in China (2019–2025) Integrating Multisource Data: SHAP-Based Driver Attribution and Spatio-Temporal Patterns
Chao-Kang He, Qinjun Wang, Wen-Yue Xie
本研究は地理・衛星・統計のマルチソースデータと4種の機械学習(RF・CB・XGB・LGBM)を統合し、中国の人為起源メタン排出量を0.1°解像度で2019〜2025年まで年次推計する枠組みを提案する。LGBMが最高精度(R²=0.938)を示し、SHAP解析により石炭採掘と夜間光が寄与の65.6%を占めることを明らかにした。空間的には「北高南低」で山西・陝西・内モンゴルのエネルギー三角地帯に極端高値が集中する。
Corporate disclosures of carbon-reduction actions and firm value: the moderating role of digital transformation
Guang-Yu Wan, Pei Jiang, Jing-Fen Hua +1
中国「双炭」戦略下で、炭素削減行動の開示が企業価値と正に関連することを示す。機械学習支援のテキスト測定で年次報告書・ESG報告書から開示を抽出し、内部志向の業務開示がバリューチェーン開示より評価が高いことを発見。デジタル変革はこの関連を負に調整し、貿易信用・メディア評判・グリーンイノベーションが媒介する。
A Dual-Dimensional Framework for Assessing ESG Rating Quality: Application in A-Share Companies for Local Adaptability and Entrepreneurial Enablement
Fan Jia
本研究はESG格付けの品質を「妥当性」と「有用性」の二軸で捉える新たな評価フレームワークを提案する。中国A株市場で地域適応性と起業支援を目的に実装し、機械学習による炭素フットプリント推定や生成AIによるESG情報抽出など4種のデータサイエンス手法を活用。ESGと企業規模の相関を0.27から0.18へと緩和し、小規模企業の指標欠損率も81%から74%に改善した。投資家・規制当局・格付機関・中小企業にとって実用的な示唆を提供する。
Do Firms Disclose Financially Material ESG Risks? Evidence From Japanese Food and Beverage Firms Using a Text Match Pretrained Transformer
Si-Yu Shen, Chao Li, Jun Xie +3
本研究は、SASBの業種別重要課題と日本の有価証券報告書のESG記述との意味的関連を、Text Match Pretrained Transformer(TMPT)で測定する財務重要性志向の開示指標を開発した。2020〜2024年の食品・飲料上場企業を対象に、2022年以降の開示増加、TCFD対応とGHG開示、人材開示義務化と社会開示、サプライチェーンリスクと関連開示の連動を確認した。投資家・企業・基準設定主体にとって開示制度設計の示唆…
The Application of Emerging Technologies in Climate and Sustainability Reporting
Mingyi Li
本論文は、ブロックチェーン、AI・機械学習、LLMを気候・サステナビリティ報告に統合的に適用する枠組みを検討する。PRISMAに基づく系統的レビューでESG開示の構造的課題、技術の利点と限界、規制・保証の課題を整理。実証では中国のグリーンファイナンス試験区政策をDIDで分析し、研究開発支出への有意な正の効果を示す一方、グリーン特許産出には有意な影響がないことを明らかにした。
AI-Enabled Multi-Sensor Remote Sensing for Salt-Marsh Blue Carbon Assessment: A Scoping Review and Digital-Twin Research Agenda
Zinat Ara Noor, Sheikh Mohammed Rabiul Alam, A.B.M. Kamal Pasha +1
塩性湿地のブルーカーボン評価にAIとマルチセンサー衛星リモートセンシングを組み合わせる研究を整理したスコーピングレビュー。デジタルツイン構築を今後の研究課題として提示し、炭素貯留量の高精度・広域モニタリング手法の方向性を示す。
Are Climate Risk Regulations Evidence-Based? Leveraging Artificial Intelligence to Bridge the Gap between Regulatory Practice and Academic Research
Adeboye Oyegunle, Olaf Weber
本論文は、銀行セクターにおける気候リスク規制と学術研究の関連性を、AIと自然言語処理を用いて分析した。16の主要な気候リスク規制と2017〜2024年の査読論文83本を比較し、両者の整合性が中程度(コサイン類似度74.2%)であることを示す。規制当局は研究知見を一定程度取り入れているものの、依然として大きなギャップが存在し、証拠に基づく枠組み構築と多中心的ガバナンスによる規制当局間の連携を提言している。
Digital–Green Finance Synergy and Agricultural Carbon Emission Intensity in China: Machine Learning and Scenario Evidence
Zhang Y.
中国の農業部門を対象に、デジタル金融とグリーンファイナンスの相乗効果が炭素排出強度に与える影響を機械学習とシナリオ分析で検証した研究。デジタル技術とグリーン資金の組み合わせが排出削減に寄与する可能性を示し、農業分野の脱炭素政策設計に示唆を与える。
Environmental, social, and governance (ESG) and artificial intelligence in finance: State-of-the-art and research takeaways
Lim T.
金融分野におけるESGと人工知能(AI)の融合に関する最先端の研究動向を整理したレビュー論文。ESG評価・スコアリング、情報開示テキスト分析、リスク評価などへのAI/機械学習の応用を俯瞰し、今後の研究課題を提示する。AIがESGデータの質・比較可能性・評価手法に与える影響を理解する上で基礎的な文献となる。
AI-Enabled ESG Compliance Audit for Stakeholders
Alotaibi E.M.
ステークホルダー向けにAIを活用したESGコンプライアンス監査の枠組みを提示する研究。AIによるESGデータの検証・監査自動化を通じ、開示の信頼性と説明責任の向上を狙う。抄録がなく詳細は不明だが、AIとESG評価の交差領域に位置づけられる。
The Role of Artificial Intelligence in Advancing Sustainability Accounting and Reporting in Kurdistan Firms
Rebin Bilal Mohammed, Mohammed Mustafa Ahmad Alzrary
クルディスタン地域の中堅・大企業385社のサーベイにSEMを適用し、AI導入がサステナビリティ会計と報告品質を有意に高めることを示した。サステナビリティ会計がAIの報告品質への正の影響を部分的に媒介するという新規知見を提示。ステークホルダー理論・制度理論に基づき、支援的ガバナンスが新興国での信頼と正統性を高めることを論じる。規制当局・会計専門機関への政策含意も提示。
Financing green transition: Studying ESG disclosure reliability, Green finance misallocation, and disclosure reliability with machine learning
shihui miao, Liu Hongxun
本論文は機械学習を用いてESG開示の信頼性とグリーンファイナンスの誤配分(ミスアロケーション)の関係を分析する。開示情報の信頼性がグリーン資金の適切な配分にどう影響するかを定量的に検証し、グリーンウォッシングや資金配分の非効率性の検出に寄与する。要旨が未取得のため詳細な手法・結果は不明だが、AI×ESG×金融の交差点を扱う点でgxceedの重点テーマに合致する。