Carbon Emission Quantification via Explainable Deep Learning Demand Forecasting in Retail Supply Chains
リテールサプライチェーンにおける説明可能な深層学習需要予測による炭素排出量定量化 (AI 翻訳)
Yuxuan Wu, Haowen Dai, Hengyi Zhang, Lin Kai
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、リテールサプライチェーンにおける需要予測に説明可能な深層学習を適用し、炭素排出量を定量化する手法を提案する。これにより、サプライチェーン全体の排出量可視化と削減戦略の策定が可能となる。
English
This paper proposes a method to quantify carbon emissions in retail supply chains using explainable deep learning for demand forecasting. This enables visualization and reduction of scope 3 emissions.
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
日本企業はSSBJ/有報でサプライチェーン排出量開示が求められており、本手法はScope3定量化の実務に示唆を与える。ただし中国事例に基づくため、日本への適用には調整が必要。
In the global GX context
With ISSB/TCFD emphasizing scope 3, this data-driven approach offers a novel way for companies to quantify supply chain emissions. The explainable AI component adds transparency for assurance.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel integration of explainable deep learning with carbon accounting for supply chains.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can adopt this method to improve scope 3 emission quantification and reduction strategies.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9286812/v1first seen 2026-05-05 19:32:25
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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。