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石炭退役と再生可能エネルギー・蓄電池拡大の意思決定に関するAI駆動の説明可能分析：相関から因果分析手法へ

AI-driven explainable analysis of coal retirement and renewable-storage expansion decisions: from correlation to causal analysis methodology (原題)

Zili Chen, Lichen Liu, Wenbo Wu, Zhaoyuan Wu, Ming Zhou

Applied Energy📚 査読済 / ジャーナル2026-11-10#エネルギー転換対象セクター: power
DOI: 10.1016/j.apenergy.2026.129223
原典: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2026.129223

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、石炭火力の退役と再生可能エネルギー・蓄電池の拡大という脱炭素の意思決定を、AIを用いた説明可能な分析で扱う。相関分析から因果分析へと手法を発展させ、政策・投資判断の根拠をより頑健にすることを狙う。要旨が未取得のため詳細は限定的だが、エネルギー転換の定量的意思決定支援に資する研究と位置づけられる。

English

This paper applies explainable AI methods to decarbonization decisions around coal retirement and renewable-plus-storage expansion. It advances the methodology from correlation toward causal analysis, aiming to make policy and investment decisions more robust. With no abstract available, details are limited, but the work targets quantitative decision support for the energy transition.

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

日本のGX推進では石炭火力の段階的退役と再エネ・蓄電池投資の意思決定が政策・企業双方の焦点であり、因果分析に基づく説明可能な評価は説得力ある根拠提示に寄与しうる。

In the global GX context

Globally, transition finance and credible decarbonization pathways demand decision frameworks that go beyond correlation; causal, explainable AI analysis of coal retirement and storage build-out speaks directly to ISSB/TCFD-aligned transition planning and investor scrutiny.

👥 読者別の含意

🔬研究者:因果分析と説明可能AIをエネルギー転換の意思決定に結びつける方法論的枠組みとして参考になる。

🏢実務担当者:石炭資産の退役や再エネ・蓄電池投資の判断根拠を説明可能な形で整理する際の手法として活用できる。

🏛政策担当者:脱炭素政策の因果的根拠を示す分析手法として、政策設計や投資促進策の評価に示唆を与える。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。