持続可能な開発のための低炭素エネルギー生産：人工知能貢献の計量書誌学的分析とSWOT評価

日本語

本論文は、低炭素エネルギー生産におけるAIの貢献を、計量書誌学的手法とSWOT分析を用いて体系的に評価する。研究のトレンド、主要な研究テーマ、強み・弱み・機会・脅威を明らかにし、持続可能な開発目標（SDGs）達成に向けたAI活用の現状と将来展望を示す。AIとエネルギー転換の交差点を俯瞰する上で有用な知見を提供する。

English

This paper systematically evaluates AI contributions to low-carbon energy production using bibliometric analysis and SWOT appraisal. It identifies research trends, key themes, and strengths, weaknesses, opportunities, and threats, offering insights into the current state and future prospects of AI for sustainable development goals. Provides a useful overview of the AI-energy transition intersection.

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）推進においてAIを活用したエネルギー最適化や再生可能エネルギー導入が重要課題。本論文の俯瞰的知見は、日本の産学官の研究戦略立案や政策形成に参考となる。

In the global GX context

Globally, this paper contributes to understanding how AI can accelerate the energy transition, relevant to climate disclosure and transition finance contexts. It provides a broad evidence base for stakeholders aligning with TCFD/ISSB frameworks and net-zero targets.