AIを用いたカーボンフットプリントの測定と削減

日本語

本論文は、AI（機械学習・データ分析）を活用してカーボンフットプリントの測定と削減を図る手法を扱う。Scope 1/2/3排出量の算定自動化や排出削減策の最適化にAIを応用する点が中心とみられる。抄録が無いため具体的な手法・データ・成果は本文での確認が必要だが、AI×ESG評価の交差領域としてGX実務への示唆が大きい。

English

This work applies AI (machine learning and data analytics) to measuring and mitigating carbon footprints. It likely centers on automating Scope 1/2/3 accounting and optimizing emission-reduction measures. With no abstract available, methods and results need full-text verification, but it sits squarely at the AI × ESG intersection with strong GX relevance.

日本のGX文脈において

SSBJ基準や有報でのScope 3開示が進む日本企業にとって、AIによる排出量算定の自動化・精度向上は開示負担の軽減と信頼性確保に直結する。統合報告書や投資家対応を見据えた排出データ基盤の構築に示唆を与える。

In the global GX context

As ISSB/CSRD and TCFD-aligned disclosure demand more granular and assured emissions data, AI-driven carbon accounting offers a path to scalable, auditable measurement. This fits the global push toward disclosure infrastructure and automated GHG accounting.