論文・プレプリント

Shaena Ulissi, Andrew Dumit, P. James Joyce +4

本論文は、AIを活用した製品カーボンフットプリント（PCF）システムの評価基準を提案する。マッピングとサプライチェーンモデリングのケーススタディを通じて、精度、データ品質、スケーラビリティなどを評価する枠組みを提供する。企業のGHG排出量算定におけるAI活用の信頼性向上に貢献する。

(著者不明)

本論文は大規模言語モデル（LLM）を用いて企業のScope 3温室効果ガス排出量、特にカテゴリ11（販売した製品の使用）を評価する手法を提案する。LLMによる自動算定の有効性と課題を示し、サステナビリティ報告の効率化に貢献する。

Shadrach Kukuchuku, Rachael Dickson, Tamunotonye Sotonye Ibanibo

本論文は、太陽光や風力などの再生可能エネルギー設備向けに、IoTベースの監視、アセット健全性指標（AHI）モデリング、機械学習による予知保全、ライフサイクル最適化アルゴリズムを統合したデジタルアセット管理フレームワークを提案する。ランダムフォレストやニューラルネットワークを用いて故障を予測し、遺伝的アルゴリズムなどで最適な保守スケジュールを導出する。シミュレーションにより、設備信頼性の向上と保守コスト削減が示された。

Lee H, Jung J, Roh J

本研究は、Residual U-Netを用いて波浪予測モデルWW3の有義波高を補正し、実船の燃料消費データで検証。補正予測は7-8日先まで観測に近い精度を示し、気象海象を考慮した航路選定による燃料削減と海運の脱炭素化に貢献可能。

Shabanpour, Negar, Roche, Stephane, Mellouli, Sehl

本研究は、BERTopicを用いてカナダのReddit投稿から個人の気候行動に関する議論を分析。エネルギー、交通、食生活、消費の4領域を特定し、異なるモデル設定が補完的な洞察を提供することを示した。政策立案やコミュニケーション戦略への応用が期待される。

(著者不明)

本論文は、AI技術を活用した炭素会計の手法を提案し、ESG情報の透明性向上に寄与することを示唆する。AIによるデータ収集・分析の自動化が、Scope1/2/3の算定精度と開示信頼性を高める可能性を論じている。企業のサステナビリティ報告におけるAI活用のベストプラクティスを提供する。

(著者不明)

本論文は、森林炭素会計における人工知能（AI）の適用可能性を体系的にレビューする。AI技術（機械学習、リモートセンシング等）が森林炭素ストックの推定精度向上やモニタリング効率化に貢献する可能性を示す。同時に、データ不足やモデルの解釈可能性などの課題も指摘する。

Habes Ali Khawaldeh, Moath Bani Fayyad, Mohammad Al-Smairan, Wasseem Al Rousan and Omar Alnhoud

この論文は、ヨルダンの中小規模の酪農場向けに固定ドーム型バイオガスプラントを設計し、技術経済的・環境的評価とLSTMによるAI予測を行った。4年の回収期間、約0.093USD/kWhの均等化発電原価、年間28.46トンのCO2削減を示した。AIモデルは2025～2035年の性能を予測し、生産量の増加を予測した。地域全体に拡大すれば年間21.6GWhの発電と7,115トンのCO2削減が可能。

Huong Dinh Thi, Trang Trần Văn, Ngoc Anh Nguyen +2

ホスピタリティ分野において、AIを活用したCSRとグリーン人材管理が低炭素行動と財務パフォーマンスに与える影響を分析。具体的な結果は不明だが、実務への示唆を含む。

Lemuel Kenneth David

本稿は、AI技術を気候モデリングに統合し、持続可能性予測と経済的意思決定の精度向上を目指す。中国西安交通大学の研究で、気候変動の不確実性下におけるシナリオ分析と政策評価への応用可能性が示唆される。具体的な手法やデータセットは本文未確認だが、AI×気候分野の新興研究として注目される。

(著者不明)

本論文は、新興技術（AI、ブロックチェーンなど）とESGの交差点に関する文献を体系的にレビューし、中国、米国、イタリアなどの研究動向を分析。規制圧力やESG開示の増加が研究を促進していることを示唆。

(著者不明)

本論文はスコープ3排出量のデータ品質問題に焦点を当て、機械学習を用いた予測手法を提案している。サプライチェーン全体の排出量推定の精度向上を目指す。

(著者不明)

本論文は機械学習を用いたESG格付け予測手法を提案している。企業の公開データからESGスコアを推定するモデルを構築し、従来手法との比較を行っている。ESG評価の自動化と精度向上に貢献する研究である。

(著者不明)

本研究は、機械学習を用いて企業の気候関連開示を分析する手法を提案・検証している。開示内容の質やコンプライアンス評価にAIを活用する点が特徴。

Han-Teng Liao, Chang-Yi Kao

CBAM（国境炭素調整）の施行に向け、グローバル半導体・石油化学バリューチェーンにおけるデータ主権と規制透明性の両立を図る。国際データスペース（IDSA）フレームワークを基盤に、SBTiやSafe-and-Sustainable-by-Design（SSbD）要件を統合したRegTechアーキテクチャを提案。台北・ペナン回廊を事例に、デジタルプロダクトパスポート（DPP）とAgentic AIによる自律コンプライアンスが、グリーンファイ…

NOUNANGNONHOU CT, DIDAVI KBA, AZA-GNANDJI MR

本論文は、CEEMDANとVMDの二重分解およびGRU-Attentionを用いたハイブリッド深層学習モデル（B6）を提案し、7つの風力発電所のデータで評価した。1時間、4時間、24時間先予測において、従来手法と比較してMAEとRMSEを25-35%削減し、100MWグリッドの予備力要件を26-30%低減することを示した。

Maataoui, Wijdane El, Abounada, Abdelouahed

本論文は、風力発電システムにおいて仮想同期発電機(VSG)の制御を深層ニューラルネットワーク(DNN)で完全に置き換える手法を提案。従来のVSG制御と比較して、周波数・電圧安定性の向上、有効電力追従の改善、および高調波歪率(THD)を0.04%に低減（従来0.51%）する成果を得た。再エネ系统の知的制御へのAI応用の可能性を示す。

Somasundaram, Deepa, Krishnamoorthy, N., Anand, J. Vijay +3

本論文は、LSTMによる時空間需要予測、GA-PSOによる多目的最適化、深層強化学習による適応的レジリエンスを統合したAI駆動型EV充電ステーション配置フレームワークを提案する。評価の結果、従来手法と比較してレジリエンス指数0.92、移動距離54%削減、設置コスト16%削減、ピークグリッド依存度18%低減を達成した。

Amal Alharthi, Ahmad Alomari, Fawwaz Alrwabdah +3

本稿は、ヨルダンのアンマン証券取引所上場企業を対象に、ERP、クラウド、IoT、AIなどのグリーンデジタル技術（GDT）がESG開示の質向上に与える影響を分析。制度同型化理論に基づき、30社のパネルデータを用いて、GDT指数とESG開示スコアの正の関係を確認。環境側面への影響が最も顕著であり、CEOの二重性は開示の質に負の影響を与える。

Mohsin Khan, Wendy Ashurst

本論文は、ESG報告の品質向上におけるAIの役割を検討し、セクター別のハイブリッドガバナンスフレームワークを提案する。環境指標はAI検証に適しているが、社会・ガバナンス報告では人間の判断が重要であると論じる。AIは補完的なガバナンスメカニズムとして位置づけられる。