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RAG-Based Intelligent Literature System for Renewable Energy Assessment

再生可能エネルギー評価のためのRAGベース知的文献システム (AI 翻訳)

Orabi A, Harb H, Khedr A

Research Squareプレプリント2026-06-15#再生可能エネルギー経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.21203/rs.3.rs-10004288/v1
原典: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10004288/v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、再生可能エネルギー技術評価のためのRAGベースの文献システム（RILS）を提案する。32,800のパッセージを索引付け、900のクエリで85%の精度を達成。技術コストや性能の迅速な評価を可能にし、技術アナリストやエネルギー計画者にスケーラブルな支援を提供する。

English

This paper proposes a RAG-based intelligent literature system (RILS) for renewable energy technology assessment. It indexes 32,800 passages from major sources and achieves 85% response accuracy on 900 queries, enabling rapid and transparent technology evaluations for analysts and planners.

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

日本では再生可能エネルギーの導入拡大が進むが、技術評価の効率化は重要な課題。本システムは日本の政策や規制に特化していないが、横断的な知見として技術戦略や研究開発の迅速化に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, this system addresses the challenge of keeping up with fast-evolving renewable energy technologies. It provides a scalable, evidence-based tool for technology assessment, relevant for energy transition planning and investment decisions, though not directly tied to disclosure frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:A useful methodology for applying RAG to domain-specific literature review in renewable energy.

🏢実務担当者:Energy analysts and R&D strategists can leverage this system to quickly assess technology costs, maturity, and trends.

📄 抄録（日本語訳）

<title>抄録</title> <p>太陽光発電、風力タービン、バッテリー貯蔵、グリーン水素、スマートグリッドシステムといった再生可能エネルギー技術開発の加速的なペースは、人間の専門家が監視、統合、適用する能力を上回る文献を生み出している。本稿は、再生可能エネルギー技術評価のためのRAGベース知的文献システム（RILS）を提案し、評価する。これは、厳選された再生可能エネルギーコーパスに対する高密度意味検索と、トランスフォーマーに基づく生成を統合し、構造化されたエビデンスに基づく技術評価を生成する、専門化された検索拡張フレームワークである。本システムは、IRENAコスト報告書、IEA技術展望、査読付きジャーナル（Nature Energy、Renewable and Sustainable Energy Reviews、Energy Policy）、および2018年から2024年までの6つの技術ファミリーを網羅する技術ロードマップから、32,800のパッセージをインデックス化している。900件の技術評価クエリに対する実験的評価では、85%の応答精度、パラメトリックベースラインと比較した幻覚の38%削減、Recall@5=86%、MRR=0.83、定量的コスト精度（QA-acc）79%、急速に進化するコスト指標に対する知識の新規性精度87%を実証している。RILSフレームワークは、技術アナリスト、研究開発戦略立案者、エネルギー計画立案者に、スケーラブルで透明性が高く、継続的に更新可能な知的文献アシスタントを提供する。</p>

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

<title>Abstract</title> <p>The accelerating pace of renewable energy technology development solar photovoltaics, wind turbines, battery storage, green hydrogen, and smart grid systems generates a literature that outpaces the capacity of human experts to monitor, synthesize, and apply. This paper proposes and evaluates a RAG-Based Intelligent Literature System (RILS) for Renewable Energy Technology Assessment: a specialized retrieval-augmented framework integrating dense semantic retrieval over a curated renewable energy corpus with transformer-based generation to produce structured, evidence-grounded technology assessments. The system indexes 32,800 passages from IRENA cost reports, IEA technology perspectives, peer-reviewed journals (Nature Energy, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Energy Policy), and technology roadmaps covering six technology families from 2018 to 2024. Experimental evaluation on 900 technology assessment queries demonstrates 85% response accuracy, a 38% reduction in hallucination compared to parametric baselines, Recall@5 = 86%, MRR = 0.83, quantitative cost accuracy (QA-acc) of 79%,and knowledge freshness accuracy of 87% on rapidly evolving cost metrics. The RILS framework provides technology analysts, R&D strategists, and energy planners with a scalable, transparent, and continuously updatable intelligent literature assistant.</p>

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は 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資料に基づいて行うことを前提とします。