Exploring the co-adoption of low-carbon solutions: A household segmentation approach

低炭素ソリューションの共同採用の探求：世帯セグメンテーションアプローチ (AI 翻訳)

Matthias Heinrich, Francisco del Campo, Simón Ladino Cano, Claudia R. Binder

Energy Research & Social Science📚 査読済 / ジャーナル2026-08-11#エネルギー転換対象セクター: cross_sector

DOI: 10.1016/j.erss.2026.104914

原典: https://doi.org/10.1016/j.erss.2026.104914

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、世帯をセグメント化し、低炭素ソリューション（例：太陽光、EV、省エネ機器）の共同採用パターンを分析する。採用の組み合わせと世帯特性の関連を明らかにし、効果的な普及政策やマーケティング戦略への示唆を提供する。

English

This paper segments households to analyze co-adoption patterns of low-carbon solutions (e.g., solar, EVs, energy-efficient appliances). It identifies combinations of adoptions and links them to household characteristics, offering insights for effective diffusion policies and marketing strategies.

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

日本の家庭部門の脱炭素化は、SSBJ開示や企業のScope 3排出削減にも関連する。本論文のセグメンテーション手法は、日本の自治体や企業が効果的な需要側対策を設計する際に参考になる。

In the global GX context

Household-level adoption patterns are critical for demand-side decarbonization, complementing supply-side transition finance and disclosure frameworks. This segmentation approach can inform global strategies for scaling low-carbon solutions.

👥 読者別の含意

🔬研究者:家庭の低炭素技術採用の共起パターンとその決定要因に関する実証的知見を提供する。

🏢実務担当者:顧客セグメントに応じた低炭素製品・サービスのマーケティングや提案に活用できる。

🏛政策担当者:世帯タイプに応じた政策設計（補助金、情報提供など）の参考になる。

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.erss.2026.104914first seen 2026-08-13 05:04:42

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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。