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Carbon Emission Modeling of Consumer Trip Chaining

消費者トリップチェイニングの炭素排出モデリング (AI 翻訳)

Jay R. Brown, Maxim A. Bushuev, Alfred L. Guiffrida

ジャーナル2026-06-26#EV・輸送Origin: US経営インパクト: コスト削減対象セクター: retail
DOI: 10.4018/979-8-3373-5107-0.ch012
原典: https://doi.org/10.4018/979-8-3373-5107-0.ch012

🤖 gxceed AI 要約

日本語

トリップチェイニング(複数目的を一つの旅行にまとめる)の炭素排出量を定量化する確率論的手法を提案。内燃機関車と電気自動車の比較を行い、時間・コスト削減と環境負荷低減のトレードオフを示す。Excelベースの実用的ツールを提供。

English

This chapter presents a probabilistic methodology using Excel to model and compare the carbon footprint of internal combustion engine vehicles and electric vehicles when consumers engage in trip chaining (combining multiple stops). It highlights the environmental benefits of EVs and the efficiency gains of trip chaining.

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

日本では宅配と店舗受取の選択肢が増えており、トリップチェイニングは物流効率化とCO2削減の両面で重要。EV普及政策と組み合わせた検討が期待される。

In the global GX context

Trip chaining is a common consumer behavior globally. This model provides a simple, accessible tool for estimating emissions from different vehicle types and route combinations, relevant for urban planning and EV adoption strategies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Useful baseline model for integrating trip chaining into carbon footprint analyses.

🏢実務担当者:Retail and logistics firms can use this to optimize pickup points and reduce fleet emissions.

🏛政策担当者:Inform policies promoting EV adoption and efficient urban logistics.

📄 Abstract(原文)

Trip chaining is a prevalent practice among consumers who choose self-pickup for their product fulfillment. The attractiveness of trip chaining is multifaceted, leading to reduced time and cost through fewer vehicle miles traveled, ease of navigation in congested travel corridors, and efficiencies gained through combining multiple location stops in a single shopping tour. Despite growing and intensifying environmental concerns, the trip chaining literature has made limited mention of the carbon footprint associated with trip chaining. In this chapter, we present an Excel-based probabilistic methodology for quantifying and comparing the carbon footprint of internal combustion engine and electric vehicles when used for trip chaining.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。