論文・プレプリント

Zhouhui Zhang, xinyu Liu, Xin‐Rong Zhang

本論文は農産物コールドチェーンにおけるエネルギー消費と環境問題に着目し、AIとIoTを活用した省エネルギー・低炭素化の可能性を論じる。冷蔵システムのエネルギー消費が全体の約80%を占め、輸送時の炭素排出が常温物流より30%高いと指摘。AIによるエネルギー管理アーキテクチャを提案し、データ収集から予測・最適制御までを統合する枠組みを示す。将来のスーパーコールドチェーン実現に向けた課題と機会を分析する。

Zhou Yang, Ming Guo, Junfang Hao +2

本研究は、中国の石炭サプライチェーンにおける持続可能性リスクを評価するため、AHPとファジィ総合評価を統合したハイブリッドフレームワークを提案する。8つの主要基準と40のサブ基準からなるリスク評価システムを構築し、中国の大手石炭企業を事例に実証分析を行った。結果、全体的なリスクは「中程度」であり、需要リスク、情報技術リスク、社会リスクが上位を占めた。資金調達制約や設備更新の遅れなどのリスク伝播メカニズムを解明し、多様な資金調達マトリック…

Satyadev Rosunee, Roshan Unmar

モーリシャスの輸出志向型製造業において、AIとデータ分析を活用したサプライチェーン・レジリエンス向上の機会と課題を論じる。気候変動やパンデミックなどの不確実性に対処し、GHG排出削減とビジネス価値創出を両立する変革の可能性を示す。

Xiqiang Xia, J. G. Chen, Kannan Govindan

本研究は、政府の炭素取引規制下での異なる炭素割当方式（グランドファザリングとベンチマーキング）が、OEMの再製造外部委託と再製造業者の意思決定に与える影響をゲーム理論モデルで分析。グランドファザリングは再製造と排出削減を促進する一方、ベンチマーキングは消費者余剰を高める。さらに、コスト分担・固定委託料メカニズムがサプライチェーン効率を改善することを示す。

Ana Pavlović

本社説は、建設部門の脱炭素化における低炭素コンクリートの重要性を論じ、新規バインダー、副産物利用、LCAなどの研究テーマを紹介する。スケーラビリティ、SCM供給、規制障壁などの課題を指摘し、BS EN 1992-1-1やBS 8500などの規格改定が採用を後押しすると述べる。産学連携の重要性を強調している。

Jozef Čapla, Peter Zajác, Jozef Čurlej +1

本レビューは、農産食品産業のGHG排出量算定手法（GHGプロトコル、ISO、LCA等）を整理し、小麦からパンまでのサプライチェーンを事例に実践的課題を分析。データ不足、標準化ギャップ、中小企業の資金制約を指摘し、AI・ブロックチェーン・IoT等のデジタル技術による排出モニタリング向上の可能性を提示。EU政策と消費者行動の役割も考察し、畜産・水産の排出が高く、植物性食品は低いと結論。調和のとれた報告枠組みとオープンデータへの投資を提言する…

Thomas Buchholz, John Gunn, Benktesh D. Sharma

英国のバイオマス発電需要が米国南部のペレット産業を拡大させ、その炭素影響をLCAで評価。間伐を考慮した森林炭素貯留の変化を組み込み、GHG排出パリティが40年以上かかることを示した。

Rosario Huerta-Soto, Edwin Ramirez-Asís, John Tarazona Jiménez +4

本研究は乳製品サプライチェーン（DSC）の在庫管理最適化における機械学習（ML）の応用を体系的にレビューし、AI/ML手法が従来の数理モデルに代わりつつあることを示す。廃棄物削減や品質向上によるコスト削減効果を強調し、クラウドや共有データベースによるデータ共有の重要性を指摘する。乳業界の環境負荷（温室効果ガス排出）にも言及するが、具体的なGX戦略は提示していない。

Brian Lipinski

本稿は動物性食品のロスと廃棄の重要性を論じる。量は少ないが環境影響が大きく、GHG排出の8%を占める。サプライチェーン全体での測定と削減が企業に求められ、SDG 12.3が国際的枠組みを提供する。

Bina Ahmed

本稿は、米国の心臓カテーテル検査室（カテラボ）における炭素排出削減の必要性と方法を論じる。医療部門は世界のGHG排出の4.4%を占め、サプライチェーンが80%を占める。GHGプロトコルに基づき、Scope1〜3の排出測定と削減戦略（廃棄物削減、再利用、リサイクル）を提案し、持続可能性とコスト削減の両立を強調する。

Ryan Wiser, Mark Bolinger, Ben Hoen +7

米国エネルギー省の2022年版陸上風力市場レポートは、2021年の米国風力市場の動向を概説する。風力発電容量は13.4GW増加し、総発電量の9%以上を占めた。タービン大型化により設備利用率は約40%に向上し、設置コストは2010年比40%以上低下した。風力PPA価格は地域により異なるが、ガス火力の燃料費より低い。風力の健康・気候便益は系統価値を上回る。

Thomas Lützkendorf, Maria Balouktsi

本論文は、建築物のライフサイクルにおける体化炭素排出の重要性を解説し、新築のエネルギー効率の高い建物ではライフサイクル炭素の約50%を占めると指摘。設計者やクライアントが体化炭素を削減するための方法、データ、ツール、ベンチマークの現状を概観し、低炭素建材の選択や既存建物の活用などの具体的な推奨事項を提供する。規制強化の流れも踏まえ、実務への適用可能性を強調している。

Hayate Irie, Tetsuo Yamada

本研究は、IoT時代のグローバルサプライチェーンにおいて、調達段階のサプライヤー選択と廃棄段階の分解部品選択を統合した意思決定支援モデルを提案する。3D-CADとLCIデータベースを用いた部品表（BOM）を構築し、0-1整数計画法とε制約法により、CO2排出削減とコストのトレードオフを最適化する。アジアのサプライヤーを対象に、材料の炭素回収とリサイクルコスト削減の両立可能性を示す。

Yasaswini Iyer, Skanda Moorthy, Sadeer Al‐Kindi +1

本稿は、医療機関（HCO）が気候変動対策において主導的役割を果たすべきだと主張する。医療部門は世界のCO2排出量の4.4%を占め、その71%がScope 3排出である。手術室や麻酔薬の使用などScope 1排出の削減策や、再生可能エネルギーへの転換、サプライヤーへの排出報告要求などを提言する。

Hui Wang

本研究は、グリーン物流における低炭素サイト選定のための意思決定モデルとアルゴリズムを提案する。二酸化炭素排出量の最小化と物流ネットワークの最適化を目的とし、地理的・環境的・運用データを統合した多目的最適化を採用。遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化を組み合わせたハイブリッドアルゴリズムを用いて、実データで検証し、従来手法と比較して炭素排出量と輸送コストの大幅な削減を示した。感度分析により、変動する輸送需要や地理的制約下でのロバスト性も確認さ…

Thomas Williams, Cara Wilson, Peter Wynn +1

本論文は、粗放型畜産における精密畜産管理（PLM）技術の気候変動適応とGHG削減への可能性をレビューする。GPS、歩行計量、衛星画像などの技術が生産効率と環境持続性を向上させ、炭素クレジットや市場アクセスを可能にする。データ統合とモデリングの重要性を強調し、今後の研究課題を示す。

Xinyue Hao, Emrah Demir

本研究は、サプライチェーンにおけるAI導入の促進要因と阻害要因を、ESGフレームワークに基づくPRISMA系統的レビューとテーマ分析により特定した。環境次元では廃棄物削減とGHG排出削減、社会次元では製品の安全性・品質と社会的福利、ガバナンス次元ではアジャイル・リーン実践、コスト削減、持続可能なサプライヤー選定、循環経済、リスク管理などがトリガーとして挙げられた。技術的阻害要因には規制不足、データセキュリティ、倫理的AI、データ品質、バ…

Clara Lenk, Rosalie Arendt, Vanessa Bach +1

本研究は、ベルリンのウェディング地区を対象に、領域ベースと消費ベースの2つの炭素フットプリント算定手法を適用・比較した。結果はほぼ同等（約40万t CO2-eq）で、消費ベースの方が高いという一般的な仮説を支持しなかった。領域ベースは地域の気候対策に適し、消費ベースはサプライチェーン上の消費者責任と食品部門の重要性を示す。

Himasai Kiran Reddy Durgam, Prasanna Venkatesan Ramani

本レビューは、建設サプライチェーンにおける循環経済の統合を、計量書誌学とグラウンデッド・セオリーを組み合わせた手法で分析する。AI、BIM、IoT、ブロックチェーンなどの技術が、断片化したサプライチェーンの課題を解決し、脱炭素化を促進する可能性を提示する。6つのライフサイクル段階にわたる技術応用を検討し、将来の研究のための概念的枠組みを提案する。

Afia Saiara Akhi, Mustakim Jahan, Shamima Shammay +1

本レビューは、AI技術を活用した持続可能なプロジェクト・サプライチェーン管理の最適化に関する最近の研究を体系的に整理し、予測分析、機械学習、デジタルツイン、多目的最適化などの進展を統合した概念フレームワークを提示する。炭素排出削減、エネルギー効率向上、透明性向上へのAI活用の世界的傾向を明らかにし、データ相互運用性や説明可能なAIなどの課題を指摘する。