再生可能エネルギーエコシステムにおける技術成熟と方法論的バイアスの軽減：インドのR&D機関の戦略的レビュー

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

🔬研究者:Behavioral economics applied to renewable energy decision-making; a framework for debiasing through institutional support.

🏢実務担当者:Not directly applicable; useful for R&D managers in renewable energy firms seeking to reduce bias in project selection.

🏛政策担当者:Implications for designing institutional mechanisms that support evidence-based innovation in energy sectors.

抄録 インドのNet-Zero 2070目標への移行には、技術的革新だけでなく、再生可能エネルギー生態系内における意思決定の改善も必要である。本稿は、過信、確証バイアス、アンカリングバイアス、利用可能性バイアスを含む認知バイアスが、再生可能エネルギーベンチャーにおける起業家的意思決定にどのように影響するかを調査する。さらに、インドの主要な再生可能エネルギー研究機関—国立太陽エネルギー研究所（NISE）、国立風力エネルギー研究所（NIWE）、サルダール・スワラン・シン国立バイオエネルギー研究所（SSS-NIBE）—が、標準化試験、科学的検証、データ駆動型意思決定支援を通じてこれらのバイアスを軽減する役割を検討する。新再生可能エネルギー省（MNRE）年次報告書（2023–2024年）の質的分析を用いて、本研究は機関の研究成果を行動経済学の原理にマッピングし、これらの組織が技術的デバイアス機構として機能することを実証する。本稿はまた、客観的予測のための機械学習と分析の統合を探求しつつ、自動化バイアスの潜在的なリスクを強調する。これらの知見に基づき、エビデンスに基づくイノベーションを支援し、再生可能エネルギー起業の信頼性を向上させるための技術的デバイアスシステム（TDS）フレームワークが提案される。本研究は、制度的インフラ、高度な分析、行動的洞察を組み合わせることで、意思決定を大幅に強化し、認知バイアスを低減し、インドにおける持続可能な再生可能エネルギーイノベーションを加速できると結論づける。

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。

Abstract India's transition toward its Net-Zero 2070 target requires not only technological innovation but also improved decision-making within the renewable energy ecosystem. This paper investigates how cognitive biases, including overconfidence, confirmation bias, anchoring bias, and availability bias, influence entrepreneurial decisions in renewable energy ventures. It further examines the role of India's leading renewable energy research institutions—National Institute of Solar Energy (NISE), National Institute of Wind Energy (NIWE), and Sardar Swaran Singh National Institute of Bio-Energy (SSS-NIBE)—in mitigating these biases through standardized testing, scientific validation, and data-driven decision support. Using a qualitative analysis of the Ministry of New and Renewable Energy (MNRE) Annual Report (2023–2024), this study maps institutional research outputs to behavioral economic principles and demonstrates how these organizations function as technological debiasing mechanisms. The paper also explores the integration of machine learning and analytics for objective forecasting while highlighting the potential risk of automation bias. Based on these findings, a Technological Debiasing System (TDS) framework is proposed to support evidence-based innovation and improve the reliability of renewable energy entrepreneurship. The study concludes that combining institutional infrastructure, advanced analytics, and behavioral insights can significantly strengthen decision-making, reduce cognitive bias, and accelerate sustainable renewable energy innovation in India.

• openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.20924062first seen 2026-07-17 04:47:46