Sustainable Product Development and Production with AI and Knowledge Graphs
AIとナレッジグラフによる持続可能な製品開発と生産
Svenja Hauck, Lucas Greif
本稿は、持続可能性評価におけるナレッジグラフとAIの役割をレビューし、製品開発での環境影響比較を可能にする枠組みを紹介する。カーボンフットプリント分析のケーススタディも提示。データ相互運用性の向上と意思決定支援に貢献する。
arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。
要約は 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に基づいて行ってください。
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AIとナレッジグラフによる持続可能な製品開発と生産
Svenja Hauck, Lucas Greif
本稿は、持続可能性評価におけるナレッジグラフとAIの役割をレビューし、製品開発での環境影響比較を可能にする枠組みを紹介する。カーボンフットプリント分析のケーススタディも提示。データ相互運用性の向上と意思決定支援に貢献する。
企業サステナビリティプログラムにおける炭素会計精度向上のための包括的評価モデル
Azeez Lamidi Olamide, Omolola Badmus
本研究は、Scope1・2・3排出量の算定精度を高める包括的評価モデルを提案。機械学習による異常検知と不確実性定量化を統合し、データ品質・境界整合性・動的排出係数を改善する。GHGプロトコルやISSB基準との整合を図り、シナリオ分析やサプライヤー連携も支援する。ケース評価ではデータ完全性と排出係数精度の向上が示された。
機械学習フレームワークを用いた設計段階別のプロジェクトレベル体化炭素予測
Zihang Wang, Ling Zhang, Mengmeng Pu
本研究は、78プロジェクト・426棟のデータを用いて、設計段階ごとに建築プロジェクトの体化炭素排出量を予測する機械学習フレームワークを構築した。残差補正付き重み付きアンサンブルモデルが最高精度(R2=0.949)を示し、SHAP分析により主要因が設計段階で変化することが明らかになった。低炭素設計の意思決定を定量的に支援する手法である。
COSMOS-R2: CMDP制御によるリスク境界・炭素制約付き自律クラウドスケーリングのAI駆動手法
Sadhasivam Mohanadas, Leela Prasad Gorrepati
本論文は、AI駆動のクラウド自動スケーリング手法COSMOS-R2を提案。CMDP(制約付きマルコフ決定過程)制御を用い、リスク境界と炭素制約の下でクラウドリソースを最適化する。炭素排出量と性能・コストのトレードオフを扱い、グリーンクラウド運用に資する。
ロジスティクスプロセスにおける炭素フットプリント推定のための合成データに基づく機械学習アプローチ
Bora ÖÇAL
ロジスティクスプロセスにおける炭素フットプリントを機械学習で推定する研究。実データが入手困難なため、輸送距離や貨物重量などの変数から合成データを生成し、6つのアルゴリズムを比較。XGBoostがR²=0.9945で最高性能を示した。合成データによる排出量推定が持続可能な物流の意思決定に寄与しうることを示した。
産業ネットゼロ経路のための持続可能性意思決定アシスタント:ユニパート・マニュファクチャリングでの適用
Ahmadinia M.
製造業におけるネットゼロ達成を支援する意思決定ツールの実践応用を報告。ユニパート社での導入事例を通じ、持続可能性経路の選択と実装を容易にする方法を示す。AI技術を活用し、複雑な脱炭素選択肢を整理・評価する可能性が高い。
ネットゼロ炭素排出達成のためのデータマイニングの課題と機会:電動車両に焦点を当てて
Yang M.
本論文は、電動車両分野におけるデータマイニング技術の活用がネットゼロ排出目標の達成にどう貢献し得るかを論じる。EVのエネルギー管理や充電インフラ、ライフサイクル排出の最適化におけるデータ解析の課題と機会を整理し、データ駆動型の脱炭素戦略の可能性を示す。
ESG開示とサステナブルファイナンスにおける人工知能:ナラティブ報告からデータ駆動型の透明性へ
Zheng Zhi, Guoqing Chen
本論文は、ESG開示とサステナブルファイナンスにおけるAIの活用を検討し、従来のナラティブ報告からデータ駆動型の透明性への移行を論じる。AIを用いたESG情報の抽出・分析・開示の自動化が、企業の開示品質向上と投資家の意思決定支援に寄与する可能性を示す。
コンプライアンスからインテリジェンスへ:サステナビリティ報告と監査におけるAI応用
Capt Yashodhan Mahajan
本稿は、サステナビリティ報告と監査の領域でAIが果たす役割を、単なるコンプライアンス充足から高付加価値なインテリジェンス創出へと転換させる観点から論じる。AI活用により開示データの分析・リスク評価が高度化し、報告の品質向上が期待される。
ホンジュラスにおける経済成長とCO2排出のデカップリング:1990〜2023年の低炭素開発に関する縦断的機械学習・計量経済学的評価
Dely Ramírez, Jonathan Muñoz Tabora, Ozy D. Melgar‐Dominguez
本研究は1990〜2023年のホンジュラスを対象に、k-means、PELT、Tapio指数、EKCモデル、Granger因果、ランダムフォレストを統合し、経済成長とCO2排出のデカップリングを検証。EKCの逆U字関係が確認されたが、再エネ比率は排出削減に寄与しておらず、GDPが支配的要因であることを示す。
中国省級エネルギー転換政策強度(ETPI)データセット、2000–2025年
Xuanye Cai, Jie Zhang, Jian Yu +2
中国31省級地域のエネルギー転換政策強度(ETPI)を年次で公開するデータセット。DeepSeek支援のテキスト解析とバイナリコーディングにより1万1399件の政策文書を評価し、政策目標・手段・対象の3つの下位指標を提供。806の省・年観測値(2000–2025年)を収録する。
ClimRetrieve:企業の気候関連開示からの情報検索のためのベンチマークデータセット
Schimanski T.
本データセットは、企業の気候関連開示から関連情報を検索・抽出する情報検索システムの性能評価を目的としたベンチマークです。TCFDやISSB準拠の開示文書を対象に、質問応答やパッセージ検索の評価を可能にし、NLP技術の進展を促します。
スマートシティ応用のためのマルチレイヤーセンサーとSHAP分析を用いた地域別グリーン水素生産ポテンシャルの評価
Abdulsamed Güneş, Orhan Yaman, Elif Feyza Sari +1
2535都市を対象に、太陽光・風力などの再エネデータと水素生産能力データからMLPモデルでグリーン水素生産ポテンシャルを推定。SHAP分析で太陽放射や風速の影響を解釈し、Foliumで地理的可視化。高精度で有望地域を特定でき、ゼロカーボンに向けた持続可能エネルギー計画に貢献する。
気候リスクと持続可能な起業家適応:クロスカントリー・ミクロデータからのエビデンス
Nguyễn Thị Hoa Hồng, Hoang Minh Hieu, Nguyen Tien Dat
気候リスクが起業家の持続可能な適応行動(SEA)に与える影響を、GEMデータと国別気候リスク指標を用いてMLモデルで分析。物理的気候リスクと適応準備性が主要な予測因子で、イノベーションとミッション志向が高リスク下の悪影響を緩和することを示す。
解釈可能なAIを用いた、使い捨てストロー代替品選択のための意思決定支援:使用当たり温室効果ガス指標とユーザーレビューエビデンスの活用
Marwa S. Hassan, Shymaa Khamis, Ahmed Barakat +4
本研究は、飲料用ストロー代替品の選択を支援する解釈可能なAIベースの意思決定ワークフローを開発した。文献から得られた使用当たりGHG指標と、自然言語処理により抽出したオンラインレビューからのユーザー体験エビデンスを統合。5素材を比較した結果、シリコーンが全シナリオで最高評価を得た。
高度な温室効果ガス予測:MLモデルを用いたICOSサイトでの生態系固有分析の活用
Pablo Catret Ruber, David Garcia-Rodriguez, Domingo Jose Iglesias Fuente +3
本論文は、機械学習モデルを用いてICOS観測サイトにおける温室効果ガス(GHG)濃度を予測する手法を提案する。生態系タイプごとに特化した分析を行い、予測精度を向上させる。気候変動モニタリングと炭素会計への応用が期待される。
サステナブルファイナンスにおける人工知能:ESGに基づく金融商品と意思決定
Kozol E.
本論文は、サステナブルファイナンス分野におけるAIの活用、特にESG評価を基盤とした金融商品の設計や投資意思決定への応用について論じている。AIによるESGデータ分析やスコアリングが、グリーンボンドやサステナビリティリンクローンなどの金融商品の開発にどのように寄与するかを検討する。
AI駆動のデジタルツインによるネットゼロエネルギー最適化:空港のケーススタディ
Liu Q.
本論文は、AI駆動のデジタルツイン技術を用いて空港のエネルギー消費を最適化し、ネットゼロ目標達成を目指すケーススタディを提示している。AIとシミュレーションを組み合わせることで、運用効率向上と炭素排出削減の可能性を示す。
住宅コミュニティにおける地域暖房システムのエネルギー消費と炭素排出予測 - SSA-LSTMモデルに基づく
Bingwen Zhao, Luchan Xu, 郑振海 +2
本研究は、SSA-LSTMハイブリッドモデルを用いて地域暖房システムの熱負荷と電力負荷を高精度に予測し、炭素会計と3つの政策シナリオの下で炭素ピーク時期と排出削減ポテンシャルを評価した。その結果、中程度および理想的な改修シナリオでのみ2023-2024暖房期に炭素ピークを達成し、2031-2032年までに累積削減量138.19トンおよび254.2トンを見込む。家庭用熱量計が全体削減の28%を占める。
炭素回収・貯留(CCS)のためのインダストリアルメタバース
Dimitris Bakalbasis, Dimitris Karadimas, Anastasia Vassilakopoulou
本論文は、CCSバリューチェーン全体の統合的監視・訓練・運用支援を目的としたインダストリアルメタバースプラットフォーム(COREuプロジェクト)の設計・実装・初期検証結果を報告する。デジタルツイン、AI分析、IoTモニタリング、AR/VR/MRインターフェースを統合し、CO₂モニタリングダッシュボードやVR操作ウォークスルーを開発した。Prinos貯留サイトの地震ベースラインデータセットを統合し、実運用への応用可能性を示した。