中国の低炭素政策の拡散をマッピング：大規模言語モデルによるマルチトピック分析

日本語

本論文は大規模言語モデル（LLM）を用いて中国の低炭素政策の拡散過程をマルチトピック分析した研究である。政策文書のテキストをAIで解析し、政策テーマの伝播・普及パターンを定量的に可視化する手法を提示する。AI技術を気候・エネルギー政策分析に応用する先駆的事例として、政策モニタリングとGX政策評価に新たな分析基盤を提供する。

English

This study applies a large language model to conduct multitopic analysis of how China's low-carbon policies diffuse across regions and time. It demonstrates an AI-driven method for mapping policy theme propagation from policy text. As an early example of LLM-based climate policy analysis, it offers a scalable approach for tracking and evaluating decarbonization policy diffusion.

日本のGX文脈において

中国の政策拡散分析は、日本がアジア域内の脱炭素政策連動やカーボンニュートラル政策の国際比較を進める上で参照価値が高い。LLMによる政策テキスト分析手法は、SSBJ開示や国内GX政策の効果測定・政策モニタリングへの応用が期待できる。

In the global GX context

This paper sits at the intersection of AI methods and climate policy analysis, a fast-growing area relevant to global disclosure scholarship on how decarbonization policies spread and get adopted. Its LLM-based multitopic method could be adapted to track TCFD/ISSB-aligned policy diffusion and transition-finance policy signals across jurisdictions.