AIを活用したEV充電最適化：スマートモビリティエネルギーシステムに向けて

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a unified framework integrating AI methods with socio-technical governance for EV charging optimization.

🏢実務担当者:Offers practical guidance on deploying intelligent charging systems that balance cost, reliability, and equity.

🏛政策担当者:Highlights governance artifacts and policy analytics for public charging infrastructure and renewable integration.

AI対応EV充電最適化は、スマートモビリティエネルギーシステムへの移行において、中心的な研究および政策課題となりつつある。本稿は、多様なグローバルな文脈においてインテリジェント充電インフラを理解、モデル化、統治、展開するための博士課程レベルの枠組みを構築するものである。充電最適化を、車両、ユーザー、充電器、電力網、再生可能エネルギー資源、電力市場、都市空間、データプラットフォーム、制度的説明責任を含む結合された社会技術的課題として概念化する。本書は、基礎理論と不確実性を考慮した研究設計から、統計的説明、因果推論、機械学習予測、信頼できるAI、ビッグデータエンジニアリング、MLOps、応用政策の展望へと進展する。最適化を、コスト、信頼性、排出量、アクセシビリティ、プライバシー、サイバーセキュリティ、公平性、公共の正当性のバランスを取らなければならない統治された能力として扱うことで、狭い技術決定論を回避する。南アジア、ヨーロッパ、アフリカ、南北アメリカにわたり、本書は、公共充電回廊、車両群、物流、再生可能エネルギー統合、V2G（Vehicle-to-Grid）調整のための適応可能な研究ワークフロー、評価指標、運用プロトコル、統治成果物を強調する。本書は、AI対応充電インテリジェンスのための厳密で再現可能かつグローバルに関連する手法を求める研究者、博士課程の学者、モビリティプランナー、電力会社、充電事業者、政策立案者、業界リーダーに適している。キーワード：AI対応EV充電最適化、スマートモビリティエネルギーシステム、電気自動車、充電インフラ、需要予測、負荷管理、因果推論、機械学習、強化学習、グラフ学習、MLOps、データガバナンス、再生可能エネルギー統合、V2G、動的価格設定、配電網、信頼性、サイバーセキュリティ、公平性、再現性、政策分析、車両群の電化、公共充電、エネルギー移行

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 AI-enabled EV charging optimization is becoming a central research and policy problem in the transition toward smart mobility energy systems. This manuscript develops a doctoral-level framework for understanding, modeling, governing, and deploying intelligent charging infrastructures across heterogeneous global contexts. It conceptualizes charging optimization as a coupled socio-technical challenge involving vehicles, users, chargers, grids, renewable-energy resources, electricity markets, urban space, data platforms, and institutional accountability. The book advances from foundational theory and uncertainty-aware research design to statistical explanation, causal inference, machine-learning prediction, trustworthy AI, big data engineering, MLOps, and applied policy horizons. It avoids narrow technological determinism by treating optimization as a governed capability that must balance cost, reliability, emissions, accessibility, privacy, cybersecurity, fairness, and public legitimacy. Across South Asia, Europe, Africa, and the Americas, the manuscript emphasizes adaptable research workflows, evaluation metrics, operational protocols, and governance artifacts for public charging corridors, fleets, logistics, renewable integration, and vehicle-to-grid coordination. The resulting monograph is suitable for researchers, doctoral scholars, mobility planners, utilities, charging operators, policymakers, and industry leaders seeking rigorous, reproducible, and globally relevant methods for AI-enabled charging intelligence. Keywords AI-enabled EV charging optimization, smart mobility energy systems, electric vehicles, charging infrastructure, demand forecasting, load management, causal inference, machine learning, reinforcement learning, graph learning, MLOps, data governance, renewable integration, vehicle-to-grid, dynamic pricing, distribution grids, trustworthiness, cybersecurity, fairness, reproducibility, policy analytics, fleet electrification, public charging, energy transition

• openalex https://doi.org/10.62311/nesx/rb8j-978-81-687514-2-2first seen 2026-07-04 04:34:40