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低炭素農業に向けたスマートファームにおける温室効果ガス排出係数データ収集プラットフォームの研究

Study on a Data Collection Platform for Greenhouse Gas Emission Factors in Smart Farms for Low-Carbon Agriculture (原題)

Yang K.H.

International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication Icaiic📚 査読済 / 学会2025-01-01#炭素会計経営インパクト: 調達リスク対象セクター: agriculture
DOI: 10.1109/icaiic64266.2025.10920795
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105049288963

🤖 gxceed AI 要約

日本語

スマート農業環境で収集したデータを活用し、農業由来の温室効果ガス排出係数を収集・管理するプラットフォームを提案する研究。農業分野の排出量算定に必要な係数データの整備・標準化を狙う。要旨がなく詳細は不明だが、Scope 3 のカテゴリ1（購入品）や農業サプライチェーンの炭素会計基盤として位置づけられる。

English

Proposes a data collection platform for greenhouse gas emission factors in smart farm settings, aiming to build and standardize the coefficient data needed for agricultural emissions accounting. Details are unavailable (no abstract), but it targets the measurement infrastructure underpinning low-carbon agriculture and Scope 3 category 1 accounting.

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

農業は日本のScope 3算定で係数整備が遅れる領域であり、SSBJ・有報でのサプライチェーン排出開示を進める食品・農業関連企業にとって、排出係数データ基盤の整備は実務的な課題。スマート農業×データ収集の枠組みは、国内の農業DX政策とも接続しうる。

In the global GX context

Agriculture remains a laggard in emission-factor coverage under GHG Protocol and CSRD/ISSB supply-chain disclosure. A platform approach to collecting farm-level emission factors speaks to the broader global push for primary data over spend-based estimates in Scope 3 category 1.

👥 読者別の含意

🔬研究者:農業分野の排出係数データ整備・標準化の手法に関心のある研究者に有用。

🏢実務担当者:食品・農業サプライチェーンのScope 3算定精度向上を目指す開示担当者に示唆。

🏛政策担当者:農業由来排出の算定基盤整備や農業DX政策の設計に参考となる可能性。

🔗 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。