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鉄鋼業のネットゼロ排出移行シナリオ:デルファイ法、MICMAC、ナラティブシナリオ計画を用いた多手法フォーサイト研究

Transition Scenarios for the Steel Industry toward Net Zero Emissions: A Multi-Method Foresight Study Using Delphi, MICMAC, and Narrative Scenario Planning (原題)

Khalili Zonouz, Mozhgan, Khalili Zonouz, Homa

Zenodoプレプリント2026-06-28#エネルギー転換Origin: Global経営インパクト: 資金調達対象セクター: manufacturing
DOI: 10.5281/zenodo.21010995
原典: https://zenodo.org/records/21010995
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、2050年までの鉄鋼業の脱炭素化を探る多手法フォーサイト研究である。国際的なデルファイパネルとMICMAC分析により、グリーン水素の利用可能性と気候政策の厳格さが主要な推進要因であることを特定。4つのシナリオ(グリーンリープ、段階的移行、炭素ロックイン、破壊的イノベーション)を提示し、現在の政策ではパリ協定目標達成が困難であることを示唆する。

English

This multi-method foresight study explores decarbonization pathways for the global steel industry by 2050. Using an international Delphi panel and MICMAC analysis, it identifies green hydrogen availability and climate policy stringency as key drivers. Four scenarios are developed, showing that current policies are insufficient for Paris-aligned targets, and a policy roadmap with ten recommendations is provided.

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

日本は鉄鋼業がCO2排出の約15%を占め、水素還元技術の実証に積極的。本シナリオは日本の政策立案者や鉄鋼企業が長期的な投資判断や国際競争力を考える上で参考になる。

In the global GX context

The steel sector is a hard-to-abate industry critical for global decarbonization. This study's scenario framework and policy roadmap are directly relevant for international climate policy discussions, particularly for hydrogen deployment and carbon pricing mechanisms.

👥 読者別の含意

🔬研究者:The Delphi+MICMAC scenario methodology is transferable to other hard-to-abate sectors and enriches strategic foresight literature.

🏢実務担当者:Steel companies can use the four scenarios to stress-test their transition strategies and align investment with likely policy and technology trajectories.

🏛政策担当者:The cross-scenario policy roadmap offers concrete recommendations for designing effective industrial decarbonization policies.

📄 抄録(日本語訳)

鉄鋼業界のネットゼロ排出に向けた移行シナリオは、2050年までに世界の鉄鋼セクターがどのように脱炭素化し得るかを探る、包括的な多手法フォーサイト研究を提示する。国際的な2ラウンドのDelphiパネル(専門家15名)、MICMAC構造分析、およびナラティブシナリオプランニングを用いて、本研究は将来の移行経路を形成する2つの重要なドライバーとして「グリーン水素の利用可能性」と「拘束力のある気候政策の厳格性」を特定する。 本研究は、「Green Leap」「Gradual Transition」「Carbon Lock‑In」「Disruptive Innovation」という4つの完全にパラメータ化されたシナリオを開発し、それぞれに定量化されたCO₂削減軌道、水素コスト範囲、炭素価格水準、技術成熟度、および専門家による確率評価を含める。結果は、最も可能性の高いシナリオ(Gradual Transition、35%)がパリ協定に整合したネットゼロのタイムラインを達成しないことを示し、現在の世界的な政策軌道の不十分さを浮き彫りにする。 本研究は、政府、産業界、および多国間機関に対する10の具体的な勧告を含む「クロスシナリオ政策ロードマップ」を提供する。方法論的フレームワーク(Delphi + MICMAC + シナリオプランニング)は、他の削減困難なセクターにも移転可能であり、定性的および定量的な移行分析を統合することで戦略的フォーサイト文献に貢献する。  

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)

Transition Scenarios for the Steel Industry toward Net Zero Emissions presents a comprehensive multi‑method foresight study exploring how the global steel sector may decarbonize by 2050. Using an international two‑round Delphi panel (15 experts), MICMAC structural analysis, and narrative scenario planning, the study identifies green hydrogen availability and binding climate policy stringency as the two critical drivers shaping future transition pathways. The research develops four fully parameterized scenarios —Green Leap, Gradual Transition, Carbon Lock‑In, and Disruptive Innovation—each including quantified CO₂ reduction trajectories, hydrogen cost ranges, carbon pricing levels, technology maturity, and expert‑elicited probabilities. Results show that the most probable scenario (Gradual Transition, 35%) does not achieve Paris‑aligned net‑zero timelines, highlighting the insufficiency of current global policy trajectories. The study provides a cross‑scenario policy roadmap with ten targeted recommendations for governments, industry, and multilateral institutions. The methodological framework (Delphi + MICMAC + scenario planning) is transferable to other hard‑to‑abate sectors and contributes to strategic foresight literature by integrating qualitative and quantitative transition analysis.  

🔗 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。