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炭素排出モニタリングと予測のためのIoTとAI：スマート環境会計システムの系統的レビュー

Internet of Things and Artificial Intelligence for Carbon Emissions Monitoring and Forecasting A Systematic Review of Smart Environmental Accounting Systems (原題)

Tsitsi Shannon Chaparika, Monika Gondo

プレプリント2026-05-12#炭素会計Origin: Global
DOI: 10.21203/rs.3.rs-9641440/v1
原典: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9641440/v1

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本系統的レビューは、IoTセンサーとAIモデルがリアルタイムの排出モニタリングと予測に有効であることを示す。しかし、炭素会計モデルとの統合に弱点があり、統一されたIoT-AIプラットフォームの開発が急務である。100件の査読付き研究を分析し、統合的炭素管理の研究ギャップを特定した。

English

This systematic review of 100 peer-reviewed studies demonstrates that IoT sensor networks and AI models effectively support real-time carbon monitoring and emissions forecasting. However, the integration with carbon accounting models remains weak, highlighting the need for unified IoT-AI platforms for accurate carbon management and climate governance.

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

日本ではSSBJや有報での炭素情報開示が進む中、IoT/AIによるリアルタイムモニタリングは報告精度向上に貢献し得る。ただし本レビューは特定国の文脈に依存せず、日本の取組に直接示唆を与えるものではない。

In the global GX context

While the paper does not focus on Japan, its findings on integrating digital technologies with carbon accounting are globally relevant, especially for improving disclosure accuracy and timeliness under emerging ISSB and CSRD frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Identifies critical gaps in integrating IoT/AI with carbon accounting, offering a roadmap for future research on unified digital platforms.

🏢実務担当者:Provides an evidence base for corporate sustainability teams evaluating digital tools for real-time emissions monitoring and reporting.

🏛政策担当者:Highlights the need for policy support in developing interoperable IoT-AI systems for robust climate governance.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 気候変動緩和への緊急性の高まりにより、炭素排出量を監視・予測できる信頼性の高いシステムの開発への圧力が増大している。手動報告と定期的な環境評価に基づく従来の炭素会計手法は、遅延し不完全な排出データを生み出すことが多い。本系統的レビューはPRISMAガイドラインに従って実施された。デジタル技術の炭素監視・管理への応用に関する既存文献を検討する。本レビューは、モノのインターネット（IoT）センサーネットワーク、人工知能（AI）予測モデル、炭素会計フレームワーク、統合型デジタル炭素管理システムに焦点を当てる。5つの主要学術データベースの構造的検索により100件の査読付き研究が得られ、4つのテーマ領域にわたって選択・分析された。結果は、IoT技術がリアルタイムの環境監視を効果的に支援し、AIモデルが排出傾向を確実に予測することを実証している。しかし、文献は監視システムと炭素会計モデルの統合における持続的な弱点を明らかにしている。本レビューは重要な研究ギャップを特定し、正確な炭素管理と気候ガバナンスを支援するための統合型IoT-AIプラットフォームの開発を求めるものである。

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。

📄 Abstract（原文）

Abstract The growing urgency of climate change mitigation has increased pressure to develop reliable systems capable of monitoring and predicting carbon emissions. Conventional carbon accounting methods based on manual reporting and periodic environmental assessments frequently produce delayed and incomplete emissions data. This systematic review was conducted in accordance with PRISMA guidelines. It examines existing literature on the application of digital technologies for carbon monitoring and management. The review focuses on Internet of Things (IoT) sensor networks, artificial intelligence (AI) forecasting models, carbon accounting frameworks and integrated digital carbon management systems. A structured search of five major academic databases yielded 100 peer-reviewed studies, selected and analysed across four thematic areas. Results demonstrate that IoT technologies effectively support real-time environmental monitoring and AI models reliably predict emissions trends. However, the literature reveals persistent weaknesses in the integration of monitoring systems with carbon accounting models. This review identifies critical research gaps and calls for the development of unified IoT-AI platforms to support accurate carbon management and climate governance.

🔗 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。