セネガルの2040年に向けたエネルギー転換経路の多基準モデリングのためのAHPと人工ニューラルネットワークのハイブリッド手法
Hybrid AHP and Artificial Neural Networks for Multi-Criteria Modeling of Senegal’s Energy Transition Pathways toward 2040 (原題)
Papa Touty Traoré, El Hadji Abdoul Aziz Cisse, Kharma Gaye, Mamadou Lamine Diallo, Pape Tamsir Ndiaye, Mor Ndiaye, Issa Diagne
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究はAHPと人工ニューラルネットワークを組み合わせ、セネガルの2040年に向けた4つのエネルギー転換経路を評価する。コスト、レジリエンス、環境性能、雇用、エネルギー自給、資源可用性の6基準を用い、2035年時点ではガス・再生可能エネルギーミックス（MGRE）が最高評価となる。2040年の重み付け次第では、環境影響とエネルギー自給を重視することで再生可能エネルギー主導経路（TAR）が最上位に浮上する。結果は決定論的予測ではなく条件付きシナリオとして解釈されるべきとしている。
English
This study develops a hybrid AHP–ANN framework to evaluate four of Senegal's energy transition pathways toward 2040 across six criteria: cost, resilience, environmental performance, employment, energy independence, and resource availability. For 2035, the Gas–Renewables Mix (MGRE) ranks highest (0.78), but under 2040 weighting assumptions emphasizing environment and independence, the Ambitious Renewable Transition (TAR) rises to 0.82. Results are presented as conditional scenarios, not deterministic forecasts.
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
日本企業にとって直接的な政策連動は薄いが、新興国でのエネルギー転換経路評価にAIを活用する手法は、日本企業の海外インフラ投資やJCM（二国間クレジット制度）案件のリスク評価に応用可能である。
In the global GX context
This paper contributes to the growing literature on multi-criteria decision analysis for energy transitions in developing economies, offering a replicable AI-enhanced framework that could inform transition finance and climate-resilient infrastructure planning under frameworks like the Paris Agreement and SDGs.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AHPとANNを組み合わせたエネルギー転換経路評価の手法と、データ制約下での合成サンプル活用例を提供する。
🏢実務担当者:新興国でのエネルギーインフラ投資や調達戦略のシナリオ分析に、多基準評価と機械学習の組み合わせを応用できる。
🏛政策担当者:セネガルのような途上国におけるエネルギー政策立案において、重み付け次第で優先経路が変わることを示し、透明な基準設定の重要性を提起する。
📄 Abstract（原文）
Senegal’s energy transition requires balancing cost, system resilience, environmental performance, employment, energy independence, and resource availability. This study develops a hybrid Analytic Hierarchy Process (AHP)–artificial neural network (ANN) framework to assess four transition pathways towards 2040: Ambitious Renewable Transition (TAR), Gas–Renewables Mix (MGRE), Domestic Gas Dominance (DGDM), and Slow Transition (TL). AHP is first used to structure the six decision criteria and establish the 2035 baseline ranking. Because the available AHP dataset is limited, perturbation-based oversampling is applied to generate 1,000 synthetic samples for ANN training. The ANN uses six input neurons, two hidden layers with 12 and 6 neurons, respectively, and one output neuron. The dataset is divided into 80% training and 20% testing subsets, and sensitivity is examined using perturbation ranges of ±5%, ±10%, and ±15%. For 2035, MGRE records the highest score (0.78), followed by DGDM (0.72), TAR (0.65), and TL (0.50). Under the specified 2040 weighting assumptions, TAR rises to 0.82, while MGRE, DGDM, and TL decline to 0.70, 0.60, and 0.45, respectively. The results indicate that stronger emphasis on environmental impact and energy independence can shift the preferred pathway towards renewables. These projections should be interpreted as conditional scenario outcomes rather than deterministic forecasts.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.9734/cjast/2026/v45i104760first seen 2026-09-26 04:37:51
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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。