データ駆動型フリート電化計画フレームワーク：大学施設管理の総所有コスト分析とMassachusetts v. EPA以前の米国気候・車両排出政策における省庁間対立

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

🔬研究者:Useful for researchers working on vehicle fleet optimization and the political economy of climate policy.

🏢実務担当者:Fleet managers can apply the TCO framework to evaluate electrification opportunities.

🏛政策担当者:Provides insights on institutional barriers that can hinder effective emissions regulation.

トレードオフは、私たちの社会のあらゆる側面に顕在している。米国では、排出削減と持続可能性を促進する取り組みが、引き続き経済性や効率性の目標と衝突している。現在、組織は効率性と生産性を環境責任とバランスさせるよう、ますます強い圧力にさらされている。しかし、技術が急速に進歩する一方で、より広範な規制・制度システムは、共通の環境目標に向けて連携することにしばしば苦慮してきた。私は、効率性と持続可能性の間のこの不均衡を、2つの視点から探求し、対処することを目指している。私の技術プロジェクトは、テレマティクスデータを用いてUVAの車両 fleet の全体的なパフォーマンスを分析し、改善することを含む。車両の選定と運用を最適化することで、データ駆動型の洞察が、生産性を維持または向上させながら排出量を削減できることを実証することを目指している。一方、私のSTS研究プロジェクトは、Massachusetts v. EPA に至るまでの米国の気候・車両排出政策の形成に、連邦省庁間の省庁間調整と対立がどのように影響したかを調査する。私の研究は、環境政策がどのように作られるかを形成する政治的・組織的行動に焦点を当て、今日の持続可能な成果に向けて制度的目標を整合させることについて何が学べるかを探求する。私の技術プロジェクトは、400台以上の車両を管理するUVA施設管理部（FM）の電化戦略を評価するための、データ駆動型の意思決定支援フレームワークを開発した。このフレームワークは、どの車両がプラグインハイブリッド車またはバッテリー電気自動車への置き換えに適した候補であるかを特定し、コストと排出量の間のトレードオフを定量化した。方法論は、車両レベルのテレマティクスデータと、過去のテレマティクスデータから車両の使用パターンとエネルギー消費を学習し、将来の燃料・エネルギー推定を行う、それを支援する機械学習ベースのモデリングアプローチを組み合わせたものである。感度分析は、燃料価格、電気料金、充電設備の利用可能性、車両稼働率などの主要パラメータの不確実性を評価するために使用された。結果は、しばしば繰り返される過度のアイドリングを特徴とする一部の高排出車両が、 fleet 全体の排出量に不均衡に寄与している一方で、その運用プロファイルに基づくと、必ずしも電化の適切な候補ではないことを示した。実際のFMの置き換え決定のケーススタディは、電気自動車とハイブリッド代替車が69〜82%の有意な排出削減を提供する一方で、その高い初期取得コストにより、電化の総所有コストプレミアムは車両稼働率によって大きく異なり、対象を絞った置き換え戦略が fleet 全体の一律な電化よりも費用対効果が高いことを実証した。これらの発見は、このフレームワークがFMに、電化が経済的に正当化される時期と、運用上の排出削減を優先すべき時期を評価するための、構造化されたデータに基づくツールを提供することを示している。私のSTS研究論文は、Massachusetts v. EPA に至るまでの米国の気候・車両排出政策の形成において、連邦政府内部の内部力学がどのように影響したかを検証する。既存の研究が排出政策の遅くしばしば非効果的な進展を強調する一方で、この論文は規制機関と行政指導部の間の断片化と意見の相違という根本原因に焦点を当てる。政府の覚書や報告書などの一次資料と、二次的な学術文献の歴史的分析を用いて、この論文はこれらの力学が時間とともにどのように展開したかを追跡する。分析は、EPAやDOTなどの省庁にまたがる権限の分割が断片化された政策構造を生み出し、調整を困難にし、一貫性のない優先順位をもたらしたことを示している。行政部門の監督はこれらの課題をさらに増幅させ、政治的リーダーシップがどの科学的発見が優先されるか、また規制措置が取られるかどうかにしばしば影響を与えた。技術の社会的構成（SCOT）フレームワークを適用し、この論文は、異なる政府関係者が競合する社会集団として機能し、それぞれが問題に対する独自の理解と好ましい解決策を持っていたと論じる。その結果、車両排出政策をめぐる閉鎖と安定化は遅延した。時間の経過とともに、これらの断片化と政治的影響のパターンは、排出量が増大する懸念であり続けたにもかかわらず、意味のある連邦政府の行動の欠如に寄与した。この不作為は最終的に、州が独自の政策と法的挑戦を追求するきっかけとなり、最高裁判所の判決に至った。これら2つのプロジェクトに一緒に取り組むことは、どちらか一方だけでは得られなかった視点を提供した。技術プロジェクトは、排出量の成果を改善することは単に新しい技術を採用する問題ではなく、コストと運用上のニーズの間のトレードオフを注意深く評価することを必要とすることを示した。同時に、STS研究は、技術的解決策が存在する場合でも、その実装は、機関が基準を定義し、目標に優先順位を付け、行動を調整する方法に大きく依存することを明確にした。この関連性は、なぜより効率的な解決策が大規模に常に採用されるわけではないのかを考えるときに特に明確になった。技術的な作業は、データ駆動型の意思決定が、パフォーマンスを犠牲にすることなく排出量を削減する実用的で対象を絞った方法を特定できることを強調した。しかし、STS研究は、国家レベルでの同様の機会が歴史的に技術の不足ではなく、政府内の断片化と意見の相違によって制限されてきたことを強調した。一緒に、これらのプロジェクトは、技術的能力と制度的整合性が並行して機能しなければならないことを強化した。この経験は最終的に、持続可能性の課題に対処するには、強力な技術的ツールと調整された意思決定構造の両方が必要であることを示した。

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。

Tradeoffs are apparent in every aspect of our society. In the U.S., efforts to reduce emissions and promote sustainability continue to conflict with economic and efficiency goals. As of right now, organizations are under growing pressure to balance efficiency and productivity with environmental responsibility. Yet, while technologies have advanced rapidly, the broader regulatory and institutional systems have often struggled to align around shared environmental goals. I am aiming to explore and address this imbalance between efficiency and sustainability from two perspectives. My technical project involves the use of telematics data to analyze and improve the overall performance of UVA’s fleet of vehicles. By optimizing vehicle selection and operations, we seek to demonstrate how data-driven insights can reduce emissions while maintaining or even improving productivity. My STS research project, meanwhile, investigates how interagency coordination and conflict among federal departments influenced the development of U.S. climate and vehicle emissions policy leading up to Massachusetts v. EPA. My research will highlight the political and organizational actions that shape how environmental policy is made and explore what can be learned about aligning institutional goals with sustainable outcomes today. My technical project developed a data-driven decision-support framework to evaluate electrification strategies for UVA Facilities Management (FM), which oversees over 400 vehicles. The framework identified which vehicles were suitable candidates for replacement with plug-in hybrid vehicles or battery electric vehicles and quantified trade-offs between cost and emissions. The methodology combined vehicle-level telematics data with a supporting machine learning based modeling approach that learned patterns in vehicle usage and energy consumption from historical telematics data for future fuel and energy estimates. Sensitivity analysis was used to evaluate uncertainty in key parameters such as fuel prices, electricity rates, charging availability, and vehicle utilization. Results indicated that a subset of high-emitting vehicles, often characterized by repeated excessive idling, contributed disproportionately to overall fleet emissions but were not always suitable candidates for electrification based on their operational profiles. Case studies of real FM replacement decisions demonstrated that while electric and hybrid alternatives offer meaningful emissions reductions of 69–82%, their higher upfront acquisition costs mean the total cost of ownership premium of electrification varies substantially by vehicle utilization, and targeted replacement strategies are more cost-effective than uniform fleet-wide electrification. These findings demonstrate that the framework provides FM with a structured, data-grounded tool to evaluate when electrification is economically justified and when operational emissions reduction should take priority. My STS research paper examines how internal dynamics within the federal government shaped the development of U.S. climate and vehicle emissions policy leading up to Massachusetts v. EPA. While existing research highlights the slow and often ineffective progression of emissions policy, this paper focuses on the underlying cause of fragmentation and disagreement between regulatory agencies and executive leadership. Using a historical analysis of primary sources such as government memos and reports, along with secondary academic literature, the paper traces how these dynamics unfolded over time. The analysis shows that divided authority across agencies like the EPA and DOT created a fragmented policy structure, making coordination difficult and leading to inconsistent priorities. Executive branch oversight further intensified these challenges, as political leadership often influenced which scientific findings were prioritized and whether regulatory action was taken. Applying the Social Construction of Technology framework, the paper argues that different government actors functioned as competing social groups, each with their own understanding of the problem and preferred solutions. As a result, closure and stabilization around vehicle emissions policy were delayed. Over time, these patterns of fragmentation and political influence contributed to a lack of meaningful federal action, even as emissions remained a growing concern. This inaction ultimately prompted states to pursue their own policies and legal challenges, culminating in the Supreme Court’s decision. Working on these two projects together provided a perspective that neither would have offered on its own. The technical project showed that improving emissions outcomes is not simply a matter of adopting new technology, but requires careful evaluation of tradeoffs between cost and operational needs. At the same time, the STS research made it clear that even when technical solutions exist, their implementation depends heavily on how institutions define standards, prioritize goals, and coordinate action. This connection became especially clear when considering why more efficient solutions are not always adopted at scale. The technical work emphasized that data-driven decisions can identify practical, targeted ways to reduce emissions without sacrificing performance. However, the STS research highlighted that similar opportunities at the national level have historically been limited not by a lack of technology, but by fragmentation and disagreement within government. Together, these projects reinforced that technological capability and institutional alignment must work in parallel. The experience ultimately showed that addressing sustainability challenges requires both strong technical tools and coordinated decision-making structures.

• openalex https://doi.org/10.18130/azy2-cw48first seen 2026-05-28 04:49:05 · last seen 2026-06-07 04:32:14