情報不足下の国際再生可能エネルギープロジェクトのための、コンフリクト対応Dempster-Shafer融合とコスト感応型ケースベース検索を統合したインテリジェント緊急意思決定支援システム

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

🔬研究者:Provides a novel fusion of conflict-aware DS and cost-sensitive CBR for risk diagnosis, with theoretical properties and validation.

🏢実務担当者:Offers a decision-support tool for assessing risks in overseas renewable projects, aiding investment and risk management.

🏛政策担当者:Highlights the importance of AI-based risk assessment for promoting cross-border renewable investments and energy transition.

情報不足下の国際再生可能エネルギープロジェクトは、地政学的、経済的、社会文化的、環境的、市場リスクの連鎖的な影響に直面し、準備不足によるコストは準備過剰によるコストを桁違いに上回る。既存の意思決定支援アプローチは、高い証拠対立下で構造化指標と非構造化テキスト情報を調和させることも、非対称な誤分類コストを内在化するケースベース推論を可能にすることもない。本研究は、Sense–Diagnose–Respond–Learn (SDRL) サイクルとして構成されたインテリジェント緊急意思決定支援システムを開発する。その中核となる Diagnose エンジンは、(i) 構造化およびテキスト証拠チャネルを融合する対立認識型 Dempster–Shafer プロトコルであり、対立係数が K = 0.5 を超えると Murphy 補正が作動する、(ii) エントロピーと階層分析法 (AHP) 重みのゲーム理論的組み合わせ、(iii) 類似度メトリック内に非対称誤分類コスト行列を埋め込んだコスト感応型ケースベース検索アルゴリズムであり、型保存性、単調性、有界影響性の特性が証明されている。本システムは、各ケースのイベント年に文書化された公的情報源から指標を収集した13の国際再生可能エネルギープロジェクトで検証される。Leave-one-out 交差検証では、14.1% のランダムベースラインに対して 53.8% の厳密な Top-1 リスク型一致率を達成し、対立認識メカニズムは全13フォールドで作動した (K ≈ 0.87)。推奨結果は、重み係数とテキスト次元の試験範囲全体で不変であり、±20% のコスト行列摂動は200回の試行で全結果を変化させなかった。診断不確実性ストレステストでは、二重チャネル融合はリスク型の誤特定下で緩やかに劣化する (53.8% → 46.2%) のに対し、コストチャネルのみでは崩壊する (92.3% → 30.8%) ことが示される。本システムは診断と検索を数秒で実行し、32項目の標準化ライブラリからパーソナライズされた対応計画を出力する。

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。

Transnational renewable energy projects under information scarcity face cascading geopolitical, economic, socio-cultural, environmental, and market risks, where under-preparation costs exceed over-preparation costs by orders of magnitude. Existing decision-support approaches neither reconcile structured indicators with unstructured textual intelligence under high evidential conflict, nor allow case-based reasoning to internalise asymmetric misclassification costs. This study develops an intelligent emergency decision-support system organised as a Sense–Diagnose–Respond–Learn (SDRL) cycle, whose core Diagnose engine comprises (i) a conflict-aware Dempster–Shafer protocol fusing the structured and textual evidence channels, with Murphy correction triggered whenever the conflict coefficient exceeds K = 0.5; (ii) a game-theoretic combination of entropy and analytic-hierarchy-process (AHP) weights; and (iii) a cost-sensitive case-based retrieval algorithm embedding an asymmetric misclassification-cost matrix within the similarity metric, with proven type-preservation, monotonicity, and bounded-influence properties. The system is validated on 13 transnational renewable energy projects whose indicators are collected at each case’s event year from documented public sources. Leave-one-out cross-validation attains a 53.8% strict Top-1 risk-type match rate against a 14.1% random baseline, with the conflict-aware mechanism triggered in all 13 folds (K ≈ 0.87). The recommendation is invariant across the tested ranges of the weighting coefficient and text dimensionality, and ±20% cost-matrix perturbations leave all results unchanged over 200 draws. A diagnostic-uncertainty stress test shows that dual-channel fusion degrades gracefully under risk-type mis specification (53.8% → 46.2%), whereas the cost channel alone collapses (92.3% → 30.8%). The system executes diagnosis and retrieval in seconds and outputs a personalised response plan from a 32-measure standardised library.

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