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人工知能とネットゼロエネルギー・ネットゼロカーボン建築の展望：デジタルツインと地理情報システムを用いた科学マッピング分析

Artificial Intelligence and the Prospects for Net-Zero Energy and Net-Zero Carbon Buildings: A Science Mapping Analysis Using Digital Twins and Geographic Information Systems (原題)

Tushar Q.

Clean Technologies📚 査読済 / ジャーナル2026-10-01#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: real_estate
DOI: 10.3390/cleantechnol8050139
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105054618970

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、AI・デジタルツイン・GISを建築分野のネットゼロエネルギーおよびネットゼロカーボン実現にどう活用できるかを、科学マッピング（書誌計量分析）で俯瞰する。研究動向のクラスターやテーマの広がりを可視化し、建築脱炭素におけるAI応用の全体像と今後の研究方向を示す。

English

This paper maps the research landscape on applying AI, digital twins, and GIS to net-zero energy and net-zero carbon buildings through a science-mapping (bibliometric) analysis. It visualizes research clusters and thematic trends, offering an overview of AI applications in building decarbonization and directions for future work.

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

建築物の省エネ・脱炭素はZEBや省エネ法、GX推進戦略と直結する領域であり、AI・デジタルツインによる評価高度化は国内の建築物GX開示や投資判断に示唆を与える。

In the global GX context

Building decarbonization is central to global net-zero pathways, and AI/digital-twin approaches to building performance connect to disclosure frameworks like ISSB and CSRD building-related metrics and to transition finance for real estate.

👥 読者別の含意

🔬研究者:建築脱炭素×AI研究の全体像と研究ギャップを把握するための俯瞰マップとして活用できる。

🏢実務担当者:デジタルツインやGISを活用した建物のエネルギー・炭素管理の技術動向を把握する参考になる。

🏛政策担当者:建築物のネットゼロ政策におけるAI・デジタル技術活用の方向性を検討する材料になる。

🔗 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。