生産プロセスにおける温室効果ガス排出管理のためのプロセスマイニングガイドライン
Process Mining Guidelines for Greenhouse Gas Emission Management in Production Processes (原題)
Costache I.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、生産プロセスにおける温室効果ガス排出管理にプロセスマイニング手法を適用するためのガイドラインを提示する。製造工程のイベントログから排出源と非効率を可視化し、Scope 1・2排出の算定・削減に資する分析枠組みを体系化する。AIによる業務プロセス分析とGHG会計を接続する実務指針として位置づけられる。
English
This paper proposes guidelines for applying process mining to greenhouse gas emission management in production processes. It systematizes how event-log analysis can identify emission sources and inefficiencies, supporting Scope 1 and 2 accounting and reduction. It bridges AI-driven process analytics with corporate GHG management practice.
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
SSBJ基準・有報でのScope 1/2開示が求められる中、製造現場の実測データから排出を可視化する手法は、日本企業の排出量算定精度と削減施策の特定に直結する。特に製造業のサプライチェーン排出管理と内部炭素管理の接続に示唆を与える。
In the global GX context
As ISSB/SSBJ and CSRD push companies toward auditable Scope 1/2 data, process mining offers a data-driven route from operational event logs to verifiable emission accounting. It speaks to the global need for granular, assurance-ready GHG data infrastructure rather than annual estimates.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI/プロセス分析とGHG会計を接続する研究領域の方法論的枠組みとして参照できる。
🏢実務担当者:製造工程のログデータを活用し、排出源の特定と削減施策の優先順位付けに応用できる。
🏛政策担当者:排出量算定の粒度・検証可能性を高める技術的手法として、開示制度設計の参考になる。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105002036399first seen 2026-09-14 05:32:54 · last seen 2026-09-18 05:30:48
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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。