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産業システムにおけるエネルギー消費と炭素排出削減のためのグリーンAI戦略：グリーンAIによる産業のエネルギー・炭素削減

Green AI Strategies for Reducing Energy Consumption and Carbon Emissions in Industrial Systems: Green AI: Industrial Energy and Carbon Reduction (原題)

Vaishnavi Vadane, Bangar Abhishek P., Sachin Balasaheb Bhosale, V. A. Karad

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)📚 査読済 / ジャーナル2026-10-22#省エネ経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing
DOI: 10.5281/zenodo.23566195
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.23566195

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本レビューは、産業分野におけるエネルギー予測、予知保全、プロセス最適化、デジタルツイン、炭素認識型運用などグリーンAIの応用領域を整理する。AI導入効果はデータ品質やシステム統合、ベースライン設定、運用者の受容性に依存し、実環境での検証が不可欠と指摘。AI自体のエネルギー・炭素フットプリントを含めた正味便益を独立検証する枠組みの欠如を主要な研究ギャップとして提示し、実務向けフレームワークを提案する。

English

This review surveys Green AI applications in industry—energy forecasting, predictive maintenance, process optimisation, digital twins, and carbon-aware operation—while also accounting for AI's own energy and carbon footprint. Reported benefits hinge on data quality, system integration, baseline choice, and operator acceptance. The central gap is the absence of an independently verifiable framework measuring net energy and carbon benefits across the industrial system, comparing AI with conventional engineering alternatives. The paper organises gaps, poses research questions, and proposes a practical framework.

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

日本企業の工場・産業プロセスにおける省エネとScope1/2削減は、SSBJ開示やカーボンニュートラル戦略の中核課題。本稿の検証枠組みは、AI導入効果を開示可能な定量データとして整備する際の実務指針となり得る。

In the global GX context

As ISSB/CSRD disclosure increasingly demands verifiable emissions reductions, this paper's call for a net-benefit framework—including AI's own footprint—directly informs how industrial firms can substantiate energy and carbon claims in transition plans and climate disclosures.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI導入の正味炭素便益を独立検証する評価枠組みの設計に着手すべき。

🏢実務担当者:AIによる省エネ効果を主張する際は、ベースライン設定とAI自体のフットプリントを含む検証手順を整備すべき。

🏛政策担当者:産業AIの省エネ効果を政策インセンティブに結びつける際、独立検証可能な測定基準の整備を検討すべき。

📄 Abstract（原文）

Industrial production depends on electricity, process heat, motors, pumps, compressed-air networks, refrigeration, and production schedules. Artificial Intelligence (AI) can help identify avoidable energy use and support decisions that reduce associated greenhouse-gas emissions. This review examines Green AI strategies for industrial energy and carbon reduction, including energy forecasting, predictive maintenance, process optimisation, intelligent scheduling, digital twins, renewable-energy coordination, and carbon-aware operation. It also considers the environmental cost of AI itself, such as energy used for model training and inference, data storage, networking, and hardware. The reviewed literature indicates that AI-enabled monitoring, prediction, control, scheduling, and parameter optimisation are important application areas. However, reported benefits depend on data quality, system integration, baseline selection, operator acceptance, and verification in real operating conditions. The central research gap is the lack of a consistently applied, independently verifiable framework that measures net energy and carbon benefits across the industrial system while accounting for the AI system’s own footprint and comparing AI with conventional engineering alternatives. This paper organises the gaps, proposes research questions, and presents a practical framework for future work.

🔗 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。