Cost-Benefit, Energy Sustainability and Technological Assessment of Artificial Intelligence Adoption in Nigeria’s Agricultural and Waste-to-Energy Systems

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides empirical evidence on AI adoption and sustainability outcomes in a developing country context, contributing to the AI-for-sustainability literature.

🏢実務担当者:Offers insights into the benefits and barriers of AI implementation in agricultural and waste-to-energy systems, useful for firms considering similar technologies.

🏛政策担当者:Presents policy recommendations for promoting AI-driven green transition in developing countries, relevant for international development agencies.

本研究は、ナイジェリアの農業および廃棄物発電（WTE）システムにおける人工知能（AI）導入の費用便益、エネルギー持続可能性、および技術的影響を調査するものである。AI技術は、発展途上経済全体において、農業生産、再生可能エネルギー発電、廃棄物管理効率、および環境持続可能性をますます変革しつつある。定量的調査デザインを用いて、ナイジェリアの6つの地政学的地域から522人の回答者からデータを収集し、記述統計および多重回帰手法を用いて分析した。調査結果は、中程度から高いAI導入率（平均値 = 3.84）、運用効率の有意な改善（平均値 = 4.02）、エネルギー回収および環境持続可能性の向上（平均値 = 3.95）、および肯定的な社会的影響（平均値 = 3.78）を明らかにしている。回帰結果は、AI投資が運用効率（β = 0.62、p < 0.01）および持続可能性の成果（β = 0.55、p < 0.01）を有意に改善することを示している。本研究はさらに、AI対応技術がスマートエネルギー変換、精密農業、再生可能エネルギー最適化、および効率的な廃棄物評価を支援することを実証している。しかしながら、インフラの不足、不安定な電力供給、限られた技術的専門知識、および高い導入コストが依然として主要な障壁となっている。本研究は、AI導入が導入コストを上回る substantial な経済的、技術的、およびエネルギー持続可能性の便益を提供すると結論づけている。これらの結果は、発展途上経済におけるAI、再生可能エネルギーシステム、および持続可能な技術開発に関する新興文献に貢献するとともに、ナイジェリアのグリーン移行アジェンダに対する実践的な政策提言を提供するものである。

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。

This study examines the cost-benefit, energy sustainability, and technological implications of artificial intelligence (AI) adoption in Nigeria's agricultural and waste-to-energy (WTE) systems. AI technologies are increasingly transforming agricultural production, renewable energy generation, waste management efficiency, and environmental sustainability across developing economies. Using a quantitative survey design, data were collected from 522 respondents across Nigeria's six geopolitical zones and analysed using descriptive statistics and multiple regression techniques. The findings reveal moderate-to-high AI adoption (Mean = 3.84), significant improvements in operational efficiency (Mean = 4.02), enhanced energy recovery and environmental sustainability (Mean = 3.95), and positive social impacts (Mean = 3.78). Regression results indicate that AI investment significantly improves operational efficiency (β = 0.62, p < 0.01) and sustainability outcomes (β = 0.55, p < 0.01). The study further demonstrates that AI-enabled technologies support smart energy conversion, precision agriculture, renewable energy optimisation, and efficient waste valuation. However, infrastructural deficiencies, unstable electricity supply, limited technical expertise, and high implementation costs remain major barriers. The study concludes that AI adoption provides substantial economic, technological, and energy sustainability benefits that outweigh implementation costs. The results contribute to emerging literature on AI, renewable energy systems, and sustainable technological development in developing economies while offering practical policy recommendations for Nigeria's green transition agenda.

• openalex https://doi.org/10.56556/jtie.v5i1.1464first seen 2026-07-13 04:56:29