AI Inference Emission and Resource Factors for Corporate GHG Inventories
AI推論の排出と資源係数：企業GHGインベントリ向け (AI 翻訳)
Llopis, Guillermo
🤖 gxceed AI 要約
日本語
AI推論のGHG排出係数データセット。3モデルクラス、10クラウドリージョン、2インフラシナリオをカバー。Scope 3カテゴリ1報告に利用可能。
English
This dataset provides carbon and water emission factors for AI inference across three model classes, ten cloud regions, and two infrastructure scenarios. It supports Scope 3 Category 1 reporting for corporate GHG inventories.
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
日本の企業はSSBJに基づくGHG開示が求められており、AI推論の排出係数データセットはScope 3カテゴリ1の算定に有用。特にクラウド利用の増加に伴い、本データは実務に貢献する。
In the global GX context
This dataset fills a gap in Scope 3 accounting for AI inference, addressing a growing emission source. It supports alignment with ISSB and CSRD requirements for corporate disclosure.
👥 読者別の含意
🔬研究者:This dataset provides standardized emission factors for AI inference, enabling more accurate Scope 3 accounting and methodological development.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can use these factors to calculate AI-related Scope 3 emissions for their GHG inventories.
🏛政策担当者:Regulators should note the need for standardized data on AI emissions to ensure consistency in corporate disclosure frameworks.
📄 Abstract（原文）
Dataset of carbon and water emission factors for AI inference, covering three model classes, ten cloud regions, and two infrastructure scenarios. Associated with: Llopis, G. (2026). Accounting for AI Inference in Corporate GHG Inventories: A Four-Tier Methodology for Scope 3 Category 1 Reporting. Preprint.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/20443586first seen 2026-05-30 04:24:49 · last seen 2026-06-03 04:22:43
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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。