炭素農業に向けたAI活用型再生型農法

日本語

本論文は、AIを活用した再生型農業（リジェネラティブ農業）による炭素農業の実践を扱う。土壌炭素貯留の測定・管理にAIを用いることで、農業由来の炭素クレジットや気候緩和への貢献が期待される。ただしアブストラクトがなく、具体的な手法・成果は不明である。

English

This paper addresses AI-enabled regenerative practices for carbon farming. It likely applies AI/ML to soil carbon measurement and management, linking agricultural practices to carbon sequestration and credits. No abstract is available, so methods and findings remain unverified.

日本のGX文脈において

日本ではJ-クレジットや農業分野の脱炭素（みどりの食料システム戦略）と接続しうる。AIによる土壌炭素測定はScope 3・サプライチェーン排出量算定の精度向上にも寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, AI-driven soil carbon measurement intersects with MRV (measurement, reporting, verification) requirements under voluntary carbon markets and emerging agricultural carbon frameworks, relevant to CSRD and Scope 3 land-sector accounting.