← 論文一覧に戻る

スコープ3排出量：データ品質と機械学習予測精度

Scope 3 emissions: Data quality and machine learning prediction accuracy (原題)

Nguyen Q.

Plos Climate📚 査読済 / ジャーナル2023-11-01#AI×ESG経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1371/journal.pclm.0000208
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85193803195

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、スコープ3排出量のデータ品質が機械学習による予測精度に与える影響を分析する。データ品質のばらつきが予測モデルの性能に及ぼす影響を評価し、企業の排出量推定におけるML活用の可能性と限界を示す。

English

This paper analyzes how data quality of Scope 3 emissions affects the prediction accuracy of machine learning models. It evaluates the impact of data variability on model performance, highlighting the potential and limitations of ML for corporate emissions estimation.

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SSBJ開示基準への対応が迫られ、スコープ3算定の負担が課題。MLによる予測精度向上は、データ不足企業の開示実務を支援する可能性があり、投資家対応にも有用。

In the global GX context

Globally, with ISSB and CSRD requiring Scope 3 disclosure, ML-based estimation offers a cost-effective alternative to full data collection. This paper contributes to the growing literature on AI-driven carbon accounting and data quality challenges.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides empirical evidence on how data quality affects ML prediction for Scope 3, informing future model development.

🏢実務担当者:Offers insights into using ML to estimate Scope 3 emissions when data is incomplete, aiding disclosure compliance.

🏛政策担当者:Highlights the need for data quality standards to support reliable ML-based emissions reporting.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。