企業のESGコンプライアンスのためのAI統合再生可能エネルギー・データ分析プラットフォーム

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

🔬研究者:Researchers can explore the AI models for energy forecasting and emission estimation as applied to corporate ESG.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can adopt the platform's approach to streamline ESG reporting and monitor renewable energy utilization.

🏛政策担当者:Policymakers may consider such integrated platforms to support reliable ESG data collection and standardize reporting across firms.

企業の環境・社会・ガバナンス（ESG）コンプライアンスは、より厳格な規制、投資家の期待、および世界的な持続可能性目標により、組織にとって必須の要件となっている。再生可能エネルギー技術の採用が増加しているにもかかわらず、多くの企業は、断片的かつ手動のシステムを用いてエネルギー使用量、炭素排出量、およびESGパフォーマンスを効果的に監視する上で課題に直面している。本稿は、継続的な監視、予測分析、および自動化された報告を通じて企業のESGコンプライアンスを支援するために設計された、AI統合型再生可能エネルギーおよびデータ分析プラットフォームを提示する。提案するプラットフォームは、再生可能エネルギー源、スマートメーター、および環境センサーを統合して、リアルタイムの運用データを収集する。高度な人工知能および機械学習モデルを適用して、エネルギー需要の予測、再生可能エネルギー利用の最適化、および炭素排出傾向の推定を行う。分析層は、生のエネルギーデータを標準化されたESG指標に変換し、国際的な報告フレームワークに沿った透明性があり監査可能な持続可能性評価を可能にする。本システムはまた、エネルギー消費および排出における異常および潜在的な不適合パターンを検出することにより、リスク特定を支援する。シミュレートされた企業エネルギーデータセットを用いた実験的評価は、提案するプラットフォームがエネルギー効率を改善し、再生可能エネルギーの導入率を高め、ESG報告に必要な時間と労力を大幅に削減することを実証している。結果は、持続可能性管理のためのデータに基づく意思決定を可能にする上でのAI駆動型データ分析の有効性を強調している。全体として、提案するプラットフォームは、運用効率と長期的な環境責任を維持しながら、信頼性の高いESGコンプライアンスの達成を目指す組織にとって、拡張可能でインテリジェントなソリューションを提供する。

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。

Corporate Environmental, Social, and Governance (ESG) compliance has become a mandatory requirement for organizations due to stricter regulations, investor expectations, and global sustainability goals. Despite growing adoption of renewable energy technologies, many corporations face challenges in effectively monitoring energy usage, carbon emissions, and ESG performance using fragmented and manual systems. This paper presents an AI-integrated renewable energy and data analytics platform designed to support corporate ESG compliance through continuous monitoring, predictive analysis, and automated reporting. The proposed platform integrates renewable energy sources, smart meters, and environmental sensors to collect real time operational data. Advanced artificial intelligence and machine learning models are applied to forecast energy demand, optimize renewable energy utilization, and estimate carbon emission trends. The analytics layer transforms raw energy data into standardized ESG indicators, enabling transparent and auditable sustainability assessment aligned with international reporting frameworks. The system also supports risk identification by detecting anomalies and potential noncompliance patterns in energy consumption and emissions. Experimental evaluation using simulated corporate energy datasets demonstrates that the proposed platform improves energy efficiency, increases renewable energy penetration, and significantly reduces the time and effort required for ESG reporting. The results highlight the effectiveness of AI driven data analytics in enabling data-based decision making for sustainability management. Overall, the proposed platform provides a scalable and intelligent solution for organizations seeking to achieve reliable ESG compliance while maintaining operational efficiency and long-term environmental responsibility.

• semanticscholar https://wjaets.com/sites/default/files/fulltext_pdf/WJAETS-2026-0031.pdffirst seen 2026-06-23 06:11:25 · last seen 2026-09-22 05:09:59