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Expert-informed causal mapping of generative AI adoption for net-zero built environment: a paradox theory perspective

ネットゼロ建築環境における生成AI導入の専門家情報に基づく因果マッピング：パラドックス理論の視点 (AI 翻訳)

Van Tam N.

Building Research and Information📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.1080/09613218.2026.2695750
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105046674818

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、ネットゼロ建築環境の実現に向けた生成AI導入の因果関係を、専門家の知見とパラドックス理論を用いてマッピングする。導入に伴う機会と課題の複雑な相互作用を明らかにし、政策立案や実務への示唆を提供する。

English

This paper maps the causal relationships of generative AI adoption for net-zero built environments using expert insights and paradox theory. It reveals complex interactions between opportunities and challenges, offering implications for policy and practice.

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

日本の建設・不動産分野では、脱炭素とDXの両立が課題。本論文は生成AI活用による省エネ・効率化の可能性と、導入に伴う矛盾（例：エネルギー消費増）を整理しており、今後の政策や業界ガイドライン策定に参考となる。

In the global GX context

Globally, the built environment is a key decarbonization frontier. This paper contributes to understanding how generative AI can support net-zero goals while highlighting tensions, relevant for ISSB-aligned transition planning and green building standards.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a causal framework linking generative AI adoption to net-zero outcomes, useful for further empirical testing.

🏢実務担当者:Highlights potential benefits and paradoxes of adopting generative AI in building projects, aiding strategic decisions.

🏛政策担当者:Suggests areas where policy support or regulation may be needed to balance AI benefits and energy costs.

🔗 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。