公共建築物のエネルギー使用最適化のためのセマンティックベース意思決定支援システムの構築：OPTIMUSプロジェクト
Building a semantic-based decision support system to optimize the energy use in public buildings: the OPTIMUS project (原題)
Sicilia, Álvaro, Madrazo, Leandro, Costa, Gonçal
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本稿は、OPTIMUSプロジェクトにおいて、セマンティックWeb技術を活用し、公共建築物のエネルギー使用を最適化する意思決定支援システム（DSS）の開発を報告する。SEMANCOプロジェクトで開発されたツールを拡張し、自治体が建物のエネルギー性能データを統合・分析して運用改善を図る枠組みを提案している。
English
This paper reports the OPTIMUS project, which develops a decision support system (DSS) using semantic web technologies to optimize energy use in public buildings. It extends tools from the SEMANCO project, enabling local administrations to integrate and analyze building energy performance data for operational improvements.
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、自治体の公共施設におけるエネルギー管理にセマンティック技術を応用する事例として参考になる可能性があるが、SSBJなどの開示基準との直接的な関連は薄い。
In the global GX context
The paper contributes to the global discourse on smart city energy management by demonstrating an ontology-based DSS for public buildings, relevant for EU energy efficiency directives but less so for climate disclosure frameworks like TCFD or ISSB.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers in building energy optimization and semantic web applications can examine the integration of heterogeneous data sources.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams in facility management may find the DSS approach useful for internal energy monitoring.
🏛政策担当者:Local policymakers interested in smart city initiatives can consider similar systems for public-sector energy reduction targets.
📄 抄録（日本語訳）
Sustainable Places会議（イタリア、サヴォナ、2015年）における発表 都市における炭素排出削減は、複数のスケールと領域に関わり、様々な分野の専門家の協力を必要とするシステム的な問題である。「スマートシティ」アプローチは、炭素排出削減に関わる異なる領域からの信頼できるデータが存在することを条件に、都市部のエネルギー効率向上に貢献し得るものであり、そのデータを用いてエネルギー性能を評価し、それを改善するための意思決定を行うことができる。SEMANCOプロジェクトでは、都市部における炭素排出削減を扱うケースにおいて、データ、システム、ツール、ユーザー間の相互運用性を解決するためにSemantic Web技術を適用した。OPTIMUSプロジェクトでは、SEMANCOで開発されたツールと手法をさらに拡張し、地方自治体が公共建築物のエネルギー使用を最適化することを支援する意思決定支援システム（DSS）の開発に適用している。
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）
Presentation at the Sustainable Places conference, Savona, Italy, 2015 The reduction of carbon emissions in cities is a systemic problem, which involves multiple scales and domains and the collaboration of experts from various fields. The “smart city” approach can contribute to improving the energy efficiency of urban areas provided that there is reliable data –from the different domains concerned with carbon emission reduction– to assess their energy performance and to make decisions to improve it. In the SEMANCO project, we applied Semantic Web technologies to solve the interoperability among data, systems, tools, and users in cases dealing with carbon emission reduction in urban areas. In the OPTIMUS project, the tools and methods developed in SEMANCO are being further enhanced and applied to the development of a decision support system (DSS) to help local administrations to optimize the energy use of public buildings.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- Zenodo https://zenodo.org/records/20307569first seen 2026-05-21 04:16:29
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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。