低排出観光へのデジタル経路：インドにおける炭素市場統合のためのAIとブロックチェーン

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

🔬研究者:AIとブロックチェーンを組み合わせた炭素クレジット取引の新規フレームワークと最適化手法を参考に。

🏢実務担当者:炭素クレジット取引の効率化と透明性向上を目指す企業は、提案された指標と取引メカニズムを検討可能。

🏛政策担当者:炭素市場の設計や規制整備において、テクノロジー活用の可能性と課題を認識する必要。

インドの観光セクターは、経済的に重要である一方、その環境影響に対処するよう求める圧力が高まっている。インドではまだ炭素税が導入されていないものの、気候責任への関心の高まりは、そのような規制が間もなく標準的になる可能性を示している。これは、積極的かつテクノロジー主導の脱炭素化戦略の緊急の必要性を浮き彫りにしている。本研究は、インドの観光企業に特化した、透明かつ効率的な炭素クレジット取引を支援するために、人工知能とブロックチェーン技術を統合したフレームワークを紹介する。国立証券取引所に上場する主要10社のデータに基づき、本研究は、排出実績、財務成果、顧客満足度を組み合わせた複合指標である排出削減進捗係数を提案する。エントロピー最適輸送を用いたブロックチェーン基盤のマッチングシステムは、安全なピアツーピアの炭素クレジット交換を保証し、取引コストを最小化し、分散型スマートコントラクトを通じて透明性を高める。このフレームワークには、エネルギー使用量、取引手数料、罰金を推定するコストモデルも含まれる。戦略的意思決定は、粒子群最適化に基づく非線形最適化モデルによって支援され、排出削減と事業収益性を整合させる。調査結果は、高排出企業が取引から財務的に利益を得る一方、低排出企業は余剰クレジットの販売と市場ポジションの向上を通じて利益を得ることを示している。このフレームワークは、インドにおける持続可能な観光慣行を制度化するための拡張可能なモデルを提供する。

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。

The Indian tourism sector, while economically significant, faces increasing pressure to address its environmental impact. Although carbon taxes have not yet been introduced in India, the growing emphasis on climate responsibility indicates that such regulations may soon become standard. This highlights the urgent need for a proactive, technology-led decarbonization strategy. This study introduces a framework integrating artificial intelligence and blockchain technology to support transparent and efficient carbon credit trading tailored to Indian tourism enterprises. Based on data from 10 leading firms on the National Stock Exchange, the research proposes the Emission Reduction Progress Factor, a composite index combining emissions performance, financial outcomes, and customer satisfaction. A blockchain-based matching system using Entropy Optimal Transport ensures secure, peer-to-peer carbon credit exchanges, minimizing transaction costs and enhancing transparency through decentralized smart contracts. The framework also includes a cost model to estimate energy use, trading fees, and penalties. Strategic decision-making is supported by a nonlinear optimization model based on particle swarm optimization, which aligns emissions reduction with operational profitability. Findings indicate that high-emission firms benefit financially from trading, while low-emission firms gain through surplus credit sales and enhanced market positioning. The framework offers a scalable model to institutionalize sustainable tourism practices in India.

• openalex https://doi.org/10.3727/194339926x1765292075901059010first seen 2026-07-20 04:58:59