Artificial Intelligence for Forest Carbon Accounting: A Scoping ...

日本語

本論文は、森林炭素会計における人工知能（AI）の適用可能性を体系的にレビューする。AI技術（機械学習、リモートセンシング等）が森林炭素ストックの推定精度向上やモニタリング効率化に貢献する可能性を示す。同時に、データ不足やモデルの解釈可能性などの課題も指摘する。

English

This scoping review examines the application of artificial intelligence (AI) to forest carbon accounting. It finds that AI methods such as machine learning and remote sensing can improve estimation accuracy and monitoring efficiency, but also identifies challenges including data scarcity and model interpretability.

日本のGX文脈において

日本では、森林由来のカーボンクレジット（J-クレジット）制度や企業のサプライチェーン排出量算定に関連し、森林炭素会計の重要性が高まっている。本レビューは、AI技術を活用した効率的な算定手法の可能性を示唆し、今後の制度設計や実務に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, forest carbon accounting is critical for nature-based solutions and net-zero targets. This review informs how AI can enhance accuracy and reduce costs in forest carbon monitoring, aligning with international standards like the IPCC guidelines and voluntary carbon markets.