ボランタリーカーボン市場におけるカーボンクレジット生成量のスコープ別予測に対する機械学習アプローチ

日本語

ボランタリー・カーボン市場におけるカーボンクレジットの生成量を、機械学習を用いてスコープ別に予測する手法を提案した研究。クレジット供給量の事前把握により、企業の調達計画や市場の需給評価に資する可能性がある。詳細な手法・データは要旨未取得のため未確認。

English

Proposes a machine-learning approach to forecast carbon-credit generation in voluntary carbon markets on a scope basis. Scope-level supply forecasting could support corporate credit procurement planning and market supply-demand assessment. Method details and datasets remain unverified as no abstract was available.

日本のGX文脈において

日本企業はネットゼロ目標達成のためボランタリークレジット調達を拡大しており、供給量の予測精度は調達戦略やScope 3オフセット設計に直結する。SSBJ開示でクレジット活用を説明する際の定量的裏付けとしても注目される。

In the global GX context

As voluntary carbon markets face integrity and supply-uncertainty scrutiny under ISSB/CSRD disclosure, ML-based scope-level supply forecasting adds quantitative grounding for credit procurement and offset claims. It speaks to the broader push for data-driven carbon market transparency.