ロジスティクスプロセスにおける炭素フットプリント推定のための合成データに基づく機械学習アプローチ
A MACHINE LEARNING APPROACH BASED ON SYNTHETIC DATA FOR ESTIMATING CARBON FOOTPRINT IN LOGISTICS PROCESSES (原題)
Bora ÖÇAL
🤖 gxceed AI 要約
日本語
ロジスティクスプロセスにおける炭素フットプリントを機械学習で推定する研究。実データが入手困難なため、輸送距離や貨物重量などの変数から合成データを生成し、6つのアルゴリズムを比較。XGBoostがR²=0.9945で最高性能を示した。合成データによる排出量推定が持続可能な物流の意思決定に寄与しうることを示した。
English
This study estimates carbon footprints in logistics using machine learning on synthetic data generated from variables such as distance, cargo weight, and transport mode. Six algorithms were compared; XGBoost achieved the best performance (R²=0.9945). Synthetic data offers a viable alternative when real-world logistics emissions data are scarce, supporting sustainable logistics decisions.
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
物流分野の排出量算定はサプライチェーン排出量の一部として重要。日本ではSSBJ開示やScope3対応が進むが、実データ不足が課題。合成データによるML推定は、物流事業者が開示対応の初期算定を行う際の選択肢になり得る。
In the global GX context
Logistics emissions are a key component of Scope 3 and transport decarbonization. As ISSB/CSRD reporting expands, companies need practical estimation methods. This paper shows synthetic-data ML can fill data gaps and support credible carbon footprint estimates for supply-chain disclosure.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Useful as a benchmark of ML methods (XGBoost best) for logistics carbon estimation; consider validating on real-world datasets.
🏢実務担当者:Logistics firms can adopt this synthetic-data ML approach to estimate emissions for customer disclosure requests and Scope 3 reporting.
🏛政策担当者:Highlights the need for shared methodologies and benchmark datasets for transport emissions estimation to support reporting frameworks.
📄 抄録（日本語訳）
本研究は、合成データに基づく機械学習手法を用いて物流プロセスから生じるカーボンフットプリントを推定し、この目的に最も適したモデルを特定することを目的とする。データアクセスの制約により、輸送距離、貨物重量、輸送手段、燃料タイプ、交通密度、天候、車両特性などの変数を用いて多次元の合成データセットを生成した。炭素排出量は活動ベースのアプローチにより算出した。本研究では、線形回帰、ランダムフォレスト、Extra Trees、勾配ブースティング、サポートベクター回帰、XGBoostの6つのアルゴリズムを比較評価した。結果は、ツリーベースのアンサンブル学習モデルが排出量予測において古典的手法を上回ることを示している。全モデルの中で、XGBoostがR²値0.9945と最小の誤差率で最高の性能を達成した。この結果は、実世界データへのアクセスが限られた物流プロセスにおいて、合成データがカーボンフットプリント推定の効果的な代替手段を提供し、持続可能な物流の意思決定プロセスに貢献できることを実証している。
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）
This study aims to estimate the carbon footprint arising from logistics processes using machine learning methods based on synthetic data and to identify the most suitable model for this purpose. Due to data access limitations, a multidimensional synthetic dataset was generated using variables like transport distance, cargo weight, transport mode, fuel type, traffic density, weather, and vehicle characteristics. Carbon emissions were calculated via an activity-based approach. The study comparatively evaluated six algorithms: Linear Regression, Random Forest, Extra Trees, Gradient Boosting, Support Vector Regression, and XGBoost. Findings indicate that tree-based ensemble learning models outperformed classical methods in predicting emissions. Among all models, XGBoost delivered the highest performance with an R² value of 0.9945 and minimal error rates. The results demonstrate that synthetic data provides an effective alternative for estimating carbon footprints in logistics process where access to real-world data is limited, and that it can contribute to sustainable logistics decision-making processes.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.18092/ulikidince.1940624first seen 2026-08-02 05:41:10
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。