When AI boards the train: Can technology steer transport toward a low-carbon future?

AIが電車に乗り込むとき：テクノロジーは交通を低炭素の未来へ導けるか？ (AI 翻訳)

Yaping Luo, Jianxian Wu

Research in Transportation Business & Management📚 査読済 / ジャーナル2026-06-09#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: transport

DOI: 10.1016/j.rtbm.2026.101747

原典: https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2026.101747

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本稿は、AI技術が輸送部門の炭素排出削減に果たす役割を探る。最適化、自動化、データ駆動型意思決定により、交通システムを低炭素化へ導く可能性を検討する。

English

This paper explores the potential of AI technologies to reduce carbon emissions in the transport sector, focusing on optimization, automation, and data-driven decision-making. It likely examines case studies or models where AI steers transport systems toward low-carbon outcomes.

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

日本では運輸部門のCO2排出削減が急務。AIによる運行最適化やEV充電管理など、実装可能なソリューションが期待される。

In the global GX context

Transport is a major GHG source globally. AI can enable efficiency gains, modal shift, and smart infrastructure, aligning with global climate targets and ISSB/TCFD disclosure needs for transport companies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Explore AI applications for transport decarbonization and their empirical effectiveness.

🏢実務担当者:Learn about AI-driven efficiency and cost-reduction opportunities in logistics and fleet management.

🏛政策担当者:Assess the role of AI in achieving transport emission reduction targets and supporting regulation.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2026.101747first seen 2026-06-11 05:21:00

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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。