データセンター拡張とカーボンニュートラル期における国内AIサービス企業の温室効果ガス排出係数の分解分析
Decomposition analysis of greenhouse gas emission factors of domestic AI service companies during data center expansion and carbon neutrality (原題)
Sujin Byeon, Hyelim Yang, Younkyoo Kim, Dongwoon Noh
🤖 gxceed AI 要約
日本語
国内AIサービス企業を対象に、データセンター拡張期とカーボンニュートラル達成期を通じた温室効果ガス排出係数の変化を分解分析した研究。排出量変動を要因ごとに切り分け、事業拡大と脱炭素の両立がどこで進み、どこで遅れているかを示す。AI需要急増に伴う電力消費と排出のトレードオフを定量化する点に意義がある。
English
A decomposition analysis of GHG emission factors at domestic AI service companies across data-center expansion and carbon-neutrality phases. It isolates the drivers of emission changes, showing where growth and decarbonization align or diverge. Valuable for quantifying the power-consumption and emissions trade-off of surging AI demand.
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
AI・データセンターの電力消費と排出は、SSBJや有報でのScope2開示、RE100・再エネ調達戦略に直結する論点。国内AI企業の排出構造を分解した知見は、デジタル産業の脱炭素ロードマップや投資家対応の基礎資料になりうる。
In the global GX context
As AI compute demand surges, data-center electricity and emissions are becoming a material disclosure issue under ISSB/CSRD and for transition finance. This decomposition approach offers a template for attributing emissions growth to business expansion versus efficiency and clean-power sourcing.
👥 読者別の含意
🔬研究者:排出変動を要因分解する手法は、デジタル産業の脱炭素評価やScope2推計研究に応用できる。
🏢実務担当者:自社のデータセンター拡張に伴う排出増を要因別に説明し、再エネ調達や効率投資の優先順位づけに使える。
🏛政策担当者:AI・データセンターの電力需要増を踏まえた脱炭素政策・再エネ供給計画の検討材料になる。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.15531/ksccr.2026.17.4.765first seen 2026-09-12 05:02:13
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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。