資源依存地域における人工知能駆動型持続可能エネルギー転換最適化：資源ガバナンスと財政持続可能性への示唆

Artificial Intelligence-Driven Sustainable Energy Transition Optimization for Resource-Based Regions: Implications for Resource Governance and Fiscal Sustainability (原題)

Ali Zhou, Da Kuang

Sustainable Computing Informatics and Systems📚 査読済 / ジャーナル2026-10-01#エネルギー転換Origin: CN対象セクター: power

DOI: 10.1016/j.suscom.2026.101495

原典: https://doi.org/10.1016/j.suscom.2026.101495

🤖 gxceed AI 要約

日本語

中国の資源依存地域を対象に、AIを用いて持続可能なエネルギー転換の最適化を図る研究。資源ガバナンスと財政の持続可能性への政策的含意を検討する。ESG開示や炭素会計との直接的な接続は限定的で、エネルギー転換の実証・政策寄りの位置づけとなる。

English

This study applies AI to optimize sustainable energy transition pathways in resource-based regions, with implications for resource governance and fiscal sustainability. It sits closer to empirical energy-transition policy than to ESG disclosure or carbon accounting, and its AI-ESG linkage remains indirect.

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

日本では石炭・資源依存地域の転換（GX推進法・地域脱炭素）と重なる論点を含むが、SSBJや有報開示との直接接続は弱い。地方自治体のGX計画立案の参考になり得る。

In the global GX context

Speaks to the global just-transition and regional decarbonization agenda, but does not engage TCFD/ISSB/CSRD disclosure infrastructure directly. Useful as a policy-modeling reference rather than a disclosure-scholarship contribution.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI最適化を地域エネルギー転換モデルに適用する手法例として参考になる。

🏢実務担当者:資源依存地域に拠点を置く企業の移行リスク評価の枠組みとして示唆がある。

🏛政策担当者:資源地域の財政持続可能性とGX政策設計を結びつける視点を提供する。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.suscom.2026.101495first seen 2026-10-10 05:17:06

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方はキーワードアラートに登録（無料・3キーワードまで）。

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。