低炭素サプライチェーンへの技術的経路：AIとロボティクスの脱炭素効果の評価

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

🔬研究者:Provides a comprehensive taxonomy of AI and robotics applications in supply chain decarbonization and identifies underexplored barriers like energy trade-offs.

🏢実務担当者:Offers a clear framework for selecting and implementing AI/robotics solutions to reduce supply chain emissions, with attention to data governance and scalability.

🏛政策担当者:Empty

背景：グローバルサプライチェーンにおける深い脱炭素化の達成は、ネットゼロ目標を前進させるために不可欠であるが、この移行における人工知能（AI）とロボティクスの統合的役割は十分に探求されていない。本研究は、これらの技術がサプライチェーン業務全体にわたる炭素排出削減をどのように支援するかを検討する。方法：2013年から2025年の間に発表された83件のScopus索引付き査読付き論文から成る厳選コーパスを分析し、サプライチェーンと物流、倉庫業務、AI手法、ロボットシステム、排出削減戦略、導入障壁を網羅する6つの領域に整理する。結果：AI主導の最適化は、ルーティング効率の向上、積載統合、多モーダル調整を通じて、輸送排出量を一貫して削減する。ロボットシステムは同時に、倉庫業務におけるエネルギー効率と精度を向上させ、 substantialな間接排出削減をもたらす。主な障壁には、特定のAIモデルの高いエネルギー消費、データ相互運用性の限界、現在のアプリケーションの拡張性の低さが含まれる。結論：AIとロボティクスは、サプライチェーンの脱炭素化を前進させるための substantialな変革可能性を有するが、その正味の環境影響は、デジタルインフラのエネルギー効率の改善と、組織横断的なデータガバナンスメカニズムの強化に依存する。提案された枠組みは、将来の研究と産業実装を導くことができる技術的および組織的経路を明確にし、低炭素移行を加速することを目指す研究者と実務者に新たな洞察と実行可能な指針を提供する。

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。

Background: Achieving deep decarbonization in global supply chains is essential for advancing net-zero objectives; however, the integrative role of artificial intelligence (AI) and robotics in this transition remains insufficiently explored. This study examines how these technologies support carbon-emission reduction across supply chain operations. Methods: A curated corpus of 83 Scopus-indexed peer-reviewed articles published between 2013 and 2025 is analyzed and organized into six domains covering supply chain and logistics, warehousing operations, AI methodologies, robotic systems, emission-mitigation strategies, and implementation barriers. Results: AI-driven optimization consistently reduces transport emissions by enhancing routing efficiency, load consolidation, and multimodal coordination. Robotic systems simultaneously improve energy efficiency and precision in warehousing, yielding substantial indirect emission reductions. Major barriers include the high energy consumption of certain AI models, limited data interoperability, and poor scalability of current applications. Conclusions: AI and robotics hold substantial transformative potential for advancing supply chain decarbonization; nevertheless, their net environmental impact depends on improving the energy efficiency of digital infrastructures and strengthening cross-organizational data governance mechanisms. The proposed framework delineates technological and organizational pathways that can guide future research and industrial implementation, providing novel insights and actionable guidance for researchers and practitioners aiming to accelerate the low-carbon transition.

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