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AIoT at the Frontline of Climate Change Management: Enabling Resilient, Adaptive, and Sustainable Smart Cities

気候変動管理の最前線におけるAIoT：強靭で適応的かつ持続可能なスマートシティの実現 (AI 翻訳)

Claudia Banciu, Adrian Florea

Climate📚 査読済 / ジャーナル2026-01-15#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: cross_sector
DOI: 10.3390/cli14010019
原典: https://doi.org/10.3390/cli14010019

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本レビューは、AIとIoTを統合したAIoTがスマートシティにおける気候変動管理にどのように貢献するかを検討している。文献分析の結果、廃棄物管理や大気質監視が主要応用分野であり、エッジインテリジェンスや連合学習などの進展が見られる一方、スケーラビリティやプライバシーなどの課題も明らかになった。研究活動は急速に成長しており、持続可能な都市エコシステムの実現に向けた有望な方向性を示している。

English

This review examines the convergence of AI and IoT (AIoT) for climate change management in smart cities. A bibliometric analysis of over 3700 articles reveals rapid growth, with waste management and air quality monitoring as leading applications. Advances in edge intelligence and federated learning are noted, while challenges include scalability, privacy, and policy translation. The paper highlights AIoT's potential for resilient and sustainable urban ecosystems.

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

日本ではスマートシティやGX推進が重要課題であり、本稿はAIoTを活用した都市の脱炭素化の全体像を提供する。特にSSBJや有報における気候リスク管理の高度化に資する可能性がある。

In the global GX context

This review provides a global perspective on AIoT's role in urban climate action, relevant to ISSB's climate resilience disclosures and TCFD's emphasis on data-driven risk management. It underscores how smart city technologies can support transition finance and Net Zero targets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Comprehensive overview of AIoT research trends and gaps, serving as a roadmap for future work in climate-smart urban systems.

🏢実務担当者:Insights into AIoT applications for waste, energy, and air quality optimization that can be piloted in smart city projects.

🏛政策担当者:Evidence to support investment in AIoT infrastructure and address governance challenges for climate adaptation.

📄 抄録（日本語訳）

人工知能（AI）とモノのインターネット（IoT）の融合であるAIoT（Artificial Intelligence of Things）は、都市環境におけるインテリジェントでデータ駆動型、かつ文脈認識型の意思決定を可能にし、モビリティと産業のカーボンフットプリントを削減する変革的パラダイムとして登場した。本レビューは、AIoTの概念的基盤と最先端の開発動向を検討し、特にスマートシティにおける応用と気候変動管理との関連性に重点を置く。AIoTは、センシング、接続性、インテリジェントな分析を統合し、交通システム、エネルギー管理、廃棄物収集、環境モニタリングにおいて最適化されたソリューションを提供し、都市の持続可能性に直接影響を与える。都市の効率性を超えて、AIoTは（a）精密な測定と自律的な遠隔モニタリング、（b）再生可能エネルギー配分におけるリアルタイム最適化、（c）気候災害の早期警報のための予測モデルの開発を通じて、気候変動のグローバルな課題と管理に取り組む上で極めて重要な役割を果たし得る。本論文は、文献レビューと計量書誌学分析を実施し、スマートシティ文脈におけるAIoT研究の現在の状況を特定する。Web of Sciencesから1,885件以上、Scopusデータベースから1,854件以上、1993年から2026年1月までの間に発表された論文が分析された。結果は、研究活動の力強く加速的な成長を明らかにしており、出版数は2023年と比較して直近2年間で2倍になっている。廃棄物管理と大気質モニタリングが主要な応用領域として浮上しており、AIoTベースの最適化と予測モデルは、運用効率と環境影響において測定可能な改善を示している。全体として、これらは温室効果ガス排出削減と資源の持続可能な利用を確保するための、より迅速かつ効果的な意思決定を支援する。レビューされた研究は、エッジインテリジェンス、連合学習、およびAIoTとブロックチェーン技術の統合による安全なデータ共有における急速な進歩を明らかにしている。しかしながら、スケーラビリティ、相互運用性、プライバシー、倫理的ガバナンス、および研究成果を気候アプリケーション、保険モデル、災害警報システムなどの政策や市民志向のツールへ効果的に変換することに関しては、依然として重大な課題が残っている。現在の研究動向を総合することにより、本記事は、持続可能で回復力があり、市民中心のスマートシティエコシステムを支援するAIoTの可能性を強調するとともに、重要なギャップと将来の調査の有望な方向性の両方を特定する。

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）

The convergence of Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT), known as Artificial Intelligence of Things (AIoT), has emerged as a transformative paradigm for enabling intelligent, data-driven, and context-aware decision-making in urban environments to reduce the carbon footprint of mobility and industry. This review examines the conceptual foundations, and state-of-the-art developments of AIoT, with a particular emphasis on its applications in smart cities and its relevance to climate change management. AIoT integrates sensing, connectivity, and intelligent analytics to provide optimized solutions in transportation systems, energy management, waste collection, and environmental monitoring, directly influencing urban sustainability. Beyond urban efficiency, AIoT can play a critical role in addressing the global challenges and management of climate change by (a) precise measurements and autonomously remote monitoring; (b) real-time optimization in renewable energy distribution; and (c) developing prediction models for early warning of climate disasters. This paper performs a literature review and bibliometric analysis to identify the current landscape of AIoT research in smart city contexts. Over 1885 articles from Web of Sciences and over 1854 from Scopus databases, published between 1993 and January 2026, were analyzed. The results reveal a strong and accelerating growth in research activity, with publication output doubling in the most recent two years compared to 2023. Waste management and air quality monitoring have emerged as leading application domains, where AIoT-based optimization and predictive models demonstrate measurable improvements in operational efficiency and environmental impact. Altogether, these support faster and more effective decisions for reducing greenhouse gas emissions and ensuring the sustainable use of resources. The reviewed studies reveal rapid advancements in edge intelligence, federated learning, and secure data sharing through the integration of AIoT with blockchain technologies. However, significant challenges remain regarding scalability, interoperability, privacy, ethical governance, and the effective translation of research outcomes into policy and citizen-oriented tools such as climate applications, insurance models, and disaster alert systems. By synthesizing current research trends, this article highlights the potential of AIoT to support sustainable, resilient, and citizen-centric smart city ecosystems while identifying both critical gaps and promising directions for future investigations.

🔗 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。