アグリボルタイクスと人工知能：新たな権力の地理

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Critical geography perspective on AI in agrivoltaics, offering a framework to analyze power relations and territorial justice in energy transitions.

🏢実務担当者:Insights for agrivoltaic project developers on participatory governance and avoiding algorithmic land grabbing.

🏛政策担当者:Considerations for regulating AI in renewable energy to ensure equity, transparency, and community participation.

本稿は、営農型太陽光発電システムにおける人工知能（AI）の統合を、農村景観におけるデジタルイノベーションの社会・領土的含意を理解するための重要な視点として探求するものである。農業生産と太陽エネルギー発電を同一の土地で組み合わせる営農型太陽光発電は、エネルギー転換と食料安全保障の危機に対する有望な解決策として浮上している。しかし、その導入は、土地利用、コミュニティ参加、環境正義に関する重要な疑問を提起する。欧州のSYMBIOSYSTプロジェクトと、GISおよびUAV技術を用いた2つの地理空間モニタリング実験を含む一連のケーススタディを通じて、本稿は、予測モデリング、3Dデジタルツイン、センサー統合型アグリテックプラットフォームなどのAIベースのツールが、農村エネルギー景観の計画、ガバナンス、視覚的表現をどのように再形成しているかを調査する。AIは営農型太陽光発電インフラの運用効率を高め、サイト固有の最適化を支援する一方で、新たな空間的不均衡、アルゴリズムによる土地収奪のリスク、データ主権への課題も導入する。本分析は批判地理学に依拠し、AIは単なる技術的強化要因としてではなく、エネルギー転換における権力関係と意思決定を再構成する社会技術的行為者として捉えられるべきであると論じる。議論されたケースは、中央集権的かつ収奪的なAIモデルのリスクと、参加的で場所に敏感な技術ガバナンスの機会の両方を示している。本稿は、公平性、透明性、領土的公正を促進する、地理学に基づいたエネルギー部門におけるAI導入の枠組みを提唱する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

This paper explores the integration of Artificial Intelligence (AI) in agrivoltaic systems as a critical lens for understanding the socio-territorial implications of digital innovation in rural landscapes. Agrivoltaics, which combine agricultural production and solar energy generation on the same land, have emerged as a promising solution to the crises of energy transition and food security. However, their implementation raises significant questions about land use, community participation, and environmental justice. Through a series of case studies – including the European SYMBIOSYST project and two geospatial monitoring experiments using GIS and UAV technologies – the study investigates how AI-based tools such as predictive modelling, 3D digital twins, and sensor-integrated agritech platforms are reshaping the planning, governance, and visual representation of rural energy landscapes. While AI enhances the operational efficiency of agrivoltaic infrastructures and supports site-specific optimisation, it also introduces new spatial asymmetries, risks of algorithmic land grabbing, and challenges to data sovereignty. The analysis draws on critical geography to argue that AI should not be viewed merely as a technical enhancer but as a socio-technical actor that reconfigures power relations and decision-making in energy transitions. The cases discussed illustrate both the risks of centralised and extractive AI models and the opportunities for participatory and place-sensitive technological governance. The paper advocates for a geography-informed framework of AI adoption in the energy sector that promotes equity, transparency, and territorial justice.

• openalex https://doi.org/10.36253/jep-20879first seen 2026-08-08 04:45:41