スマートビルにおけるカーボンニュートラルのための都市緑地インフラへのAI技術の活用

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

🔬研究者:Provides qualitative insights on AI-UGI integration and theoretical frameworks (TAM, TOE, THM) for future quantitative studies.

🏢実務担当者:Highlights AI applications for predictive maintenance and energy optimization in smart buildings, along with key implementation challenges.

🏛政策担当者:Recommends incentives, public-private collaborations, and inter-professional training to foster AI-enabled green design and carbon management.

都市部への緑地空間の組み込みに関する従来のアプローチにもかかわらず、炭素排出は持続し、持続可能な都市と気候行動に関連する持続可能な開発目標（SDGs）11および13の実現にリスクをもたらしている。本研究は、スマートビルにおけるカーボンニュートラルのために都市緑地インフラ（UGI）を強化する人工知能（AI）技術の統合を探求する。本研究では、現象学的質的研究アプローチが採用された。ラゴス、アブジャ、カノから建築家、プランナー、エンジニア、情報通信の専門家からなる30人のステークホルダーから、Google Formアンケートと仮想インタビューを通じて、意図的かつ雪だるま式にサンプリングされたデータは、28人目の参加者で飽和に達した。抽出されたデータは手作業で分析され、テーマ別に提示された。結果は、AIがスマートビルにおけるメンテナンスを予測し、エネルギーを最適化し、UGIを監視することを明らかにした。スキル不足、財政的制約、不十分な規制が課題として特定される一方、インセンティブ、官民連携、専門職間トレーニングがイニシアチブとして提唱された。スマートビルにおけるAI対応のグリーンデザインと炭素管理を実現するために、研究者らは技術受容モデル（TAM）、技術-組織-環境（TOE）フレームワーク、およびトリプルヘリックスモデル（THM）を採用した。本研究は、建築環境の専門家と政策立案者に対し、スマートビルにおけるUGIの可能性を活用し、炭素フットプリントを緩和し、持続可能な都市を育成するためにAIを活用する方法についての洞察を提供する。

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。

Despite conventional approaches to incorporating green spaces into urban areas, carbon emissions persist, posing risks to the realisation of Sustainable Development Goals (SDGs) 11 and 13, which are linked to sustainable cities and climate action. This study explores the integration of Artificial Intelligence (AI) technologies to enhance urban green infrastructure (UGI) for carbon neutrality in smart buildings. A phenomenological qualitative research approach was adopted in this study. The purposively and snowball-sampled data from 30 stakeholders comprising architects, planners, engineers, and information and communication experts from Lagos, Abuja, and Kano via a Google Form questionnaire and virtual interview attained saturation at the 28th participant. The data extracted were manually analysed and thematically presented. The results revealed that AI predicts maintenance and optimises energy in smart buildings, and monitors UGI. While deficient skills, financial constraints, and poor regulations were identified as challenges, incentives, public-private collaborations, and inter-professional training were advocated as initiatives. To actualise AI-enabled green design and carbon management in smart buildings, the researchers adopted the Technology Acceptance Model (TAM), the Technology-Organisation-Environment (TOE) framework, and the Triple Helix Model (THM). The study offers insights for built environment experts and policymakers on how to leverage AI to harness UGI potential in smart buildings, mitigate the carbon footprint, and foster sustainable cities.

• openalex https://doi.org/10.20944/preprints202607.0091.v1first seen 2026-07-04 04:49:24