国の脱炭素ポテンシャルを予測するためのハイブリッド方法論的アプローチの開発
DEVELOPING A HYBRID METHODOLOGICAL APPROACH TO FORECASTING A COUNTRY’S DECARBONIZATION POTENTIAL (原題)
Olena ZHYTKEVYCH, Andriy MATVIYCHUK
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、コホーネン自己組織化マップ（SOM）による国別クラスタリングと、線形回帰・多層パーセプトロン（MLP）を組み合わせ、45カ国・10年・12指標のデータから平均CO2排出量を予測するハイブリッド手法を提案する。SOMは7つの国グループを識別し、脱炭素要因の異質性を示した。予測精度は線形モデル（R²≈0.30–0.61）よりMLP（平均R²=0.75）が優れ、非線形関係の捕捉に有効であることを示した。政策立案者が国別気候政策やエネルギー転換計画を設計する際に活用できる。
English
This study proposes a hybrid method combining Kohonen self-organizing maps (SOM) for country clustering with linear regression and a multilayer perceptron (MLP) to forecast average CO2 emissions across 45 countries over ten years using 12 indicators. SOM identified seven country groups, confirming heterogeneity in decarbonization drivers. The MLP achieved higher forecast accuracy (average R²=0.75) than linear models (R² 0.30–0.61), supporting cluster-based nonlinear modeling. Results can help policymakers tailor national climate policy and energy transition planning.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本ではSSBJ基準やGX推進法に基づく国別・企業別の脱炭素計画が進む中、本手法は国レベルの脱炭素ポテンシャル評価に機械学習を適用する点で参考になる。ただし日本固有のデータや政策文脈は含まれず、手法論としての示唆に留まる。
In the global GX context
While global disclosure frameworks (TCFD/ISSB/CSRD) focus on firm-level reporting, this paper offers a country-level forecasting methodology that could inform national decarbonization pathways and transition finance planning. It adds to the growing use of machine learning in climate policy modeling, though it does not directly address corporate disclosure.
👥 読者別の含意
🔬研究者:国別脱炭素予測におけるクラスタリングとニューラルネットワークの統合手法の有効性を確認できる。
🏢実務担当者:自社の脱炭素戦略を国別のマクロ予測と照合する際の参考になるが、直接的な開示実務への応用は限定的。
🏛政策担当者:国別の脱炭素ポテンシャル評価に機械学習を活用し、政策設計やエネルギー転換計画の精度向上に役立てられる。
📄 Abstract（原文）
The high variability of data on decarbonization potential and the poor formalization of these processes require modern hybrid analysis methods. The study proposes an approach that combines Kohonen self-organizing maps (SOM) to identify patterns between countries, as well as linear regression (LR) and a multilayer perceptron (MLP) neural network to forecast the average CO2 emission within clusters. The analysis covers 45 countries over a ten-year period and is based on 12 explanatory indicators. Thus, the scientific methodology based on the integration of clustering and neural network forecasting to model different national decarbonization trajectories. Kohonen maps allowed authors to identify seven groups of countries, which confirms the heterogeneity of the impact of factors and patterns of decarbonization across countries. The research results showed that linear models have limited explanatory power (R² of 0.30 on test data before clustering and 0.61 in average after clustering), while the optimized neural network provides higher forecast accuracy (average R² for all clusters of 0.75 on test data) supporting clusterbased modeling and ability of neural networks to capture nonlinear relationships. The outcomes of the research can be used by policymakers to design and tailor national climate policy and plan energy transitions.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.35774/jee2026.03.468first seen 2026-10-07 06:01:29 · last seen 2026-10-11 05:40:24
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