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Toward Net-Zero Energy Buildings: A Systematic Review of AI-Driven Renewable Energy Integration and Optimization

ネットゼロエネルギー建築に向けて：AI駆動の再生可能エネルギー統合と最適化に関する系統的レビュー (AI 翻訳)

Mahmood Mazin Ali Mahmood, Keng Wai Chan

Buildings📚 査読済 / ジャーナル2026-06-23#AI×ESGOrigin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.3390/buildings16132475
原典: https://doi.org/10.3390/buildings16132475

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本系統的レビューは、2012年から2025年までの41の研究を分析し、機械学習、IoT、BIMを統合した再エネ技術の有効性を評価。太陽光発電による電気代35～64%削減、ML予測モデルでR2=0.989の精度を報告。実時間センサー統合や多気候データセットの不足などの研究ギャップを指摘し、ネットゼロエネルギー建築への道筋を示す。

English

This systematic review of 41 studies (2012-2025) evaluates AI-driven renewable energy integration in buildings, covering PV, ML prediction, HVAC optimization, and occupancy management. Quantitative findings show 35-64% electricity cost reduction with solar PV and ML prediction accuracy up to R2=0.989. It identifies gaps in real-time sensor integration and multi-climate datasets, offering actionable guidance for net-zero energy buildings.

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ZEB（ネット・ゼロ・エネルギー・ビル）の普及が進んでおり、本レビューのAI・IoT統合知見は、建築物省エネ基準やスマートグリッド連携に資する。特にPVコスト削減効果は、日本企業の省エネ投資判断に有用なエビデンスを提供する。

In the global GX context

Globally, buildings are a major emission source, and this review provides a structured synthesis of AI and renewable technologies for net-zero targets. The findings support corporate Scope 2 reduction strategies and align with ISSB/TCFD frameworks by enabling more accurate energy forecasting and cost-efficient decarbonization.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Identifies research gaps in real-time sensor integration and multi-climate datasets, providing a foundation for further ML and BIM-based building energy studies.

🏢実務担当者:Offers quantitative evidence (35-64% cost reduction, R2=0.989) to justify investment in AI-driven PV and HVAC optimization for building portfolios.

🏛政策担当者:Highlights the need for policies promoting multi-climate pilot projects and real-time data infrastructure to scale net-zero building technologies.

📄 抄録（日本語訳）

建物は世界のエネルギー消費の40%、温室効果ガス排出量の3分の1を占めている。太陽光発電（PV）や地熱ヒートポンプなどの再生可能エネルギーシステム（RESs）は、脱炭素化に向けた重要な技術的解決策である。文献は増加しているものの、既存のレビューには、機械学習（ML）、モノのインターネット（IoT）、およびビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）を統合した包括的な総合分析が欠けている。PRISMAプロトコルに従い、本論文は2012年から2025年の間に発表された41件の研究の系統的レビューを提示する。本レビューは、RES性能、建物エネルギー予測、HVAC最適化、および占有状況を考慮した管理という4つの主要領域を評価する。定量的な知見により、太陽光発電統合型建物は電気料金を35〜64%削減し、ML強化型エネルギー予測モデルはR2 = 0.989までの精度を達成することが明らかになった。リアルタイムセンサー統合の不足や、地理的に包括的な多気候データセットの欠如など、重要な研究ギャップが特定された。最終的に、本レビューは、効果的な技術の構造化された総合、方法論的アプローチ（ML、シミュレーション、ハイブリッド）の比較分析、および実行可能な将来の方向性を提供する。これは、ネットゼロエネルギー建物の達成に向けた研究者および政策立案者への実践的指針となる。本研究は、持続可能で低エネルギーの建築環境の開発における決定的な参考資料として機能する。

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。

📄 Abstract（原文）

Buildings account for 40% of global energy consumption and one-third of greenhouse gas emissions. Renewable energy systems (RESs), such as solar photovoltaic (PV) and geothermal heat pumps, are critical technological solutions for decarbonization. Despite the growing literature, existing reviews lack a comprehensive synthesis integrating machine learning (ML), Internet of Things (IoT), and Building Information Modeling (BIM). Following the PRISMA protocol, this paper presents a systematic review of 41 studies published between 2012 and 2025. The review evaluates four primary domains: RES performance, building energy prediction, HVAC optimization, and occupancy-aware management. Quantitative findings reveal that solar PV-integrated buildings achieve electricity cost reductions of 35–64%, while ML-enhanced energy prediction models attain accuracies up to R2 = 0.989. Critical research gaps are identified, including the scarcity of real-time sensor integration and geographically inclusive multi-climate datasets. Ultimately, this review contributes a structured synthesis of effective technologies, a comparative analysis of methodological approaches (ML, simulation, hybrid), and actionable future directions. It provides practical guidance for researchers and policymakers toward achieving net-zero energy buildings. This study serves as a definitive reference for the development of sustainable, low-energy built environments.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。