資源効率と炭素削減の知識管理のためのAI
AI for Resource Efficiency and Carbon Reduction Knowledge Management (原題)
Gautam Shivaraj
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本稿は、AIが資源効率向上と炭素排出削減に果たす役割を探る。エネルギー最適化、廃棄物削減、資源管理などの応用を、製造業、農業、エネルギー、電子機器などの分野のケーススタディを通じて検討する。また、組織レベルの統合的アプローチの欠如や長期的評価の不足など、既存研究のギャップを指摘し、今後の研究方向性を提案する。
English
This chapter explores the role of AI in enhancing resource efficiency and reducing carbon emissions, covering applications such as energy optimization, waste reduction, and resource management. Through case studies in manufacturing, agriculture, energy, and electronics, it examines how AI can optimize operations and contribute to a circular economy. It identifies gaps in literature, including lack of integrated organizational approaches and long-term assessments, and proposes future directions.
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、カーボンニュートラル宣言やGX基本方針に基づき、企業の省エネ・資源効率向上が急務となっている。本稿はAI活用による具体的な取り組み事例を提供し、SSBJ開示や統合報告書での情報開示にも役立つ。
In the global GX context
Globally, AI is increasingly recognized as a key enabler for climate action and resource efficiency. This chapter provides a broad overview of AI applications across sectors, relevant for companies aligning with TCFD/ISSB disclosures and for policymakers promoting sustainable industrial practices.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIとサステナビリティの交差領域の研究ギャップを理解し、今後の研究課題を特定するのに有用。
🏢実務担当者:自社の資源効率改善や炭素削減にAIを適用する際の参考事例を得られる。
🏛政策担当者:AIを活用した産業の脱炭素化政策を検討する際の基礎資料となる。
📄 Abstract（原文）
Artificial Intelligence (AI) has emerged as a transformative tool in enhancing resource efficiency and reducing carbon emissions, offering significant potential for fostering sustainable practices across industries. This chapter explores the role of AI in driving sustainability through various applications, including energy optimization, waste reduction, and resource management. Through case studies across diverse sectors, including manufacturing, agriculture, energy, and electronics, the chapter examines how AI can optimize operations, minimize environmental impact, and contribute to a circular economy. The research identifies critical gaps in existing literature, including the lack of integrated, organizational-level approaches, limited long-term sustainability assessments, and insufficient attention to ethical and social considerations. Future directions for AI in sustainability are proposed.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.4018/979-8-2600-3930-4.ch005first seen 2026-09-04 05:06:33
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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。