気候リスクを軽減するための持続可能な建物改修の意思決定支援

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Offers a structured decision analysis method that accounts for intangible costs and ripple effects.

🏢実務担当者:Provides a practical tool (R-Shiny) for prioritizing building upgrades based on climate risk.

🏛政策担当者:Can inform building regulations and adaptation policies with quantitative risk-benefit assessments.

目的 本研究は、気候変動リスク軽減オプションの選択肢を含む、持続可能な建物の改修または変更を支援する意思決定アプローチの開発を目的とする。このアプローチは、直接的および無形のすべてのコストと便益を、潜在的な気候誘発性混乱の波及効果を含む共通の金銭的尺度に置く。設計・方法論・アプローチ 現在のアプローチには、実務者が実施できる厳密な方法論が含まれておらず、混乱の波及効果を金銭化していない。実務者のアプローチは、不正確で意思決定者にとって抽象的であることが示されている順序変換に依存する傾向があるため、実際の状況を誤って表現することが多い。本方法論は、ペアワイズ比較と支払意思額を用いて、特定の気候イベントの直接的影響と波及影響を定量化し、不確実性は色分けされた可視化を用いて表現する。結果 R-Shinyを用いてプロトタイプの意思決定支援システムが作成された。これは、将来の気候変動の影響を受ける可能性のある改修を検討中の建物に適用された。意思決定支援ツールの運用には、ステークホルダーチームが、気候誘発性混乱の波及効果を含む、コストと有効性を考慮した財務的影響に基づいて、リスク対応オプションのペアを比較することが必要である。研究の限界・含意 R-Shinyを用いてプロトタイプの意思決定支援システムが作成され、気候関連の改修を検討中の建物に適用された。ステークホルダーチームは、意思決定支援ツールを用いて、気候誘発性混乱の波及効果を含む、有効性と金銭的影響に基づいてリスク対応オプションのペアを比較した。結果は、本方法が中程度の判断の不整合の存在下で頑健であることを示した。独創性・価値 提案された方法論は、波及効果を金銭的用語に変換することで明示的に考慮しながら、ステークホルダーチームがリスク対応オプションをランク付けするための直感的なアプローチを提示することにより、研究ギャップに対処する。これは、公共部門の管理者が建物改修プロジェクトの優先順位付けに使用でき、政策立案者が相互接続されたシステムに組み込まれた施設の建物規制を策定するために使用できる。

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。

Purpose This study aims to develop a decision-making approach that supports sustainable building upgrades or modifications where choices include a set of climate change risk mitigation options. The approach places all costs and benefits, both direct and intangible, onto a common monetary scale that includes ripple effects of potential climate-induced disruptions. Design/methodology/approach Current approaches do not include rigorous methodologies that can be implemented by practitioners, and they do not monetize disruption ripple effects. Practitioner approaches often misrepresent actual conditions because they tend to rely on ordinal transformations that have been shown to be inaccurate and abstract to decision makers. The methodology employs pairwise comparisons and willingness to pay to quantify the direct and ripple impacts of a specified climate event, with uncertainty expressed using color-coded visualizations. Findings A prototype decision support system was created using R-Shiny. It was applied to a building under consideration for upgrades that may be affected by future climate change impacts. Operating the decision support tool requires a stakeholder team to compare pairs of risk response options based on their financial consequences that account for their costs and effectiveness, including the ripple effects of climate-induced disruptions. Research limitations/implications A prototype decision support system was created using R-Shiny, and applied to a building under consideration for climate-related upgrades. A stakeholder team used the decision support tool to compare pairs of risk response options based on their effectiveness and monetary consequences, including the ripple effects of climate-induced disruptions. Results showed the method to be robust in the presence of moderate judgment inconsistencies. Originality/value The proposed methodology addresses research gaps by presenting an intuitive approach for stakeholder teams to rank risk response options while explicitly accounting for ripple effects by translating them into monetary terms. It can be used by public sector managers to prioritize building upgrade projects and by policy makers to create building regulations for facilities embedded in interconnected systems.

• openalex https://doi.org/10.1108/ci-12-2025-0560first seen 2026-06-29 04:50:52 · last seen 2026-06-29 04:51:17