Green artificial intelligence adoption in industrial systems: A SWOT assessment of opportunities and challenges

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

🔬研究者:Provides a theoretical framework combining environmental, technological, and organizational factors for green AI adoption.

🏢実務担当者:Offers implementation roadmaps and critical success factors for industrial practitioners.

🏛政策担当者:Highlights the role of regulatory standards and policies in promoting green AI.

人工知能（AI）の指数関数的な成長は、かつてないレベルのエネルギー消費と炭素排出をもたらしており、それゆえ産業システムにおける深刻な持続可能性のパラドックスを引き起こしている。AI技術は業務効率と生産性の向上をもたらし得る一方で、その環境フットプリントは世界の気候および持続可能な開発アジェンダを危険にさらしている。本論文は、環境に優しいAI実装パターンに対する現在の緊急の需要という範囲のもとで、産業システムにおける人工知能のグリーン実装に関するSWOT分析を提供する。我々は、製造業、エネルギー、物流、およびテクノロジー部門の産業組織のデータを、構造化質問票と半構造化インタビューの便宜的サンプルを用いて分析する混合手法アプローチを使用した。本方法論は、実装の最も重要な成功要因と障壁を考慮するために、構造方程式モデリングと部分的最小二乗回帰、多基準意思決定分析（階層分析法に基づく）を組み合わせている。調査結果は、組織の意欲、技術的準備態勢、および規制基準がすべて、グリーンAI採用のレベルの差異に正に寄与している（73.4%の分散）ことを示している。SWOT分析は、エネルギー効率の高いアルゴリズム、再生可能コンピューティングインフラ、および循環経済の統合に関する高い機会を認識する一方で、変化への障壁は高い初期投資、スキル不足、および技術的ハードルである。本研究は、環境的、技術的、および組織的の3つの側面を組み合わせたグリーンAI採用の枠組みを創出するという点で理論的影響を有し、産業実務者が使用できる実装ロードマップを提供するという点で実践的である。本研究は、人工知能の革新と気候管理という現在の複雑な分野において、政策立案者、AI開発者、および企業経営者に不可欠な理解を提供することにより、産業における持続可能なAI変革に関する知識の基盤を形成する。

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。

Exponential growth of artificial intelligence (AI) has already introduced a level of energy consumption and carbon emission that would have never been seen before, and hence causing a severe sustainability paradox in the industrial system. As AI technologies can bring about operational efficiencies and productivity gain, its environmental footprint endangers world climatic and sustainable development agendas. This paper provides a SWOT analysis of the green implementation of artificial intelligence in industrial systems under the scope of the current urgent demand on environmentally friendly AI implementation patterns. We used a mixed-method approach by analyzing the data of industrial organizations in manufacturing, energy, logistics, and technology sectors using the convenient sample of structured questionnaires and semi-structured interviews. The methodology combines Structural Equation Modeling and Partial Least Squares regression, Multi-Criteria Decision Analysis (based on Analytical Hierarchy Process) in order to consider the most critical success factors and the barriers to implementation. Findings indicate that organizational willingness, technological readiness, and regulatory standards all contribute positively (73.4%- variance) to the difference in the levels of green AI adoption. The SWOT analysis recognizes the high opportunities on the energy efficient algorithms, renewable computing infrastructure and integration of the circular economy whereas the barriers to change are high initial investment, skills deficiency and technology hurdles. The research has a theoretical impact in that it creates a framework of Green AI Adoption that combines the three aspects of environmental, technological and organizational and is practical due to its offering of the implementation roadmaps that can be used by industrial practitioners. The study forms a baseline of knowledge regarding sustainable AI change in industries by providing essential understanding to the policy-makers, AI developers and business executives in the current complicated field of artificial intelligence invention and climate management.

• semanticscholar https://doi.org/10.70593/deepsci.0201002first seen 2026-05-15 20:13:50 · last seen 2026-06-24 05:22:43