Artificial Intelligence and Climate Action
人工知能と気候変動対策 (AI 翻訳)
Manoj Govindaraj, S. Shafik, Jenifer Lawrence
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、気候変動対策におけるAIの役割を理論的に整理し、エネルギー、運輸、産業、農業、都市システム等の分野での脱炭素化に向けたフレームワークを提案する。システム理論、社会技術遷移論、エコロジカル近代化、デジタルサステナビリティのパラダイムを基盤に、機械学習やIoT、デジタルツイン技術が排出削減や再生可能エネルギー統合、気候リスク管理に貢献する経路を描く。
English
This paper proposes a conceptual framework integrating AI with climate action strategies for decarbonization across sectors including energy, transportation, industry, agriculture, and urban systems. Drawing on systems theory, socio-technical transitions, ecological modernization, and digital sustainability, it positions AI as a catalyst for resource efficiency, carbon accounting, predictive modeling, and data-driven policy decisions using machine learning, IoT, and digital twins.
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、GX（グリーントランスフォーメーション）政策の柱としてデジタル技術の活用が進められており、本フレームワークはAIによるカーボンアカウンティングやエネルギー管理の高度化に示唆を与える。特に、SSBJ開示基準との連動や企業の脱炭素経営におけるAI適用の理論的基盤として活用できる。
In the global GX context
Globally, AI is increasingly integrated into climate disclosure (e.g., ISSB-aligned carbon accounting) and transition finance. This framework provides a structured lens for researchers and practitioners to explore AI applications in emissions monitoring, renewable integration, and climate risk modeling, relevant to TCFD, CSRD, and net-zero strategies.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a theoretical foundation for further empirical studies on AI in decarbonization.
🏢実務担当者:Guides corporate sustainability teams on integrating AI for carbon accounting and energy efficiency.
🏛政策担当者:Offers a framework to design AI-driven climate policies and digital infrastructure for GX.
📄 Abstract（原文）
Artificial Intelligence (AI) is increasingly recognized as a transformative enabler in addressing climate change and accelerating sustainable transitions. This paper proposes a conceptual and theoretical framework that integrates AI with climate action strategies, focusing on decarbonization across key sectors such as energy, transportation, industry, agriculture, and urban systems. Drawing on systems theory, socio-technical transition perspectives, ecological modernization, and digital sustainability paradigms, the study positions AI as both a technological catalyst and a governance tool for enhancing resource efficiency, improving predictive climate modeling, strengthening carbon accounting, and enabling data-driven policy decisions. The framework explains how machine learning, big data analytics, Internet of Things (IoT), and digital twin technologies can support emissions reduction, renewable energy integration, climate risk management, and circular economy practices.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- crossref https://doi.org/10.4018/979-8-2600-2020-3.ch003first seen 2026-05-29 06:19:12 · last seen 2026-05-30 05:33:18
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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。