炭素税予測のための時間畳み込みネットワーク：データ駆動型アプローチ

日本語

炭素税の将来水準を予測するために時間畳み込みネットワーク（TCN）を適用したデータ駆動型の研究。炭素価格の動向を機械学習で投影する点が特徴で、政策・投資判断に資する予測手法を提示する。抄録がなく詳細な精度やデータは不明だが、AIと炭素価格を結ぶ試みとして注目される。

English

A data-driven study applying a Temporal Convolutional Network (TCN) to project future carbon tax levels. It uses machine learning to forecast carbon price trajectories, offering a predictive tool relevant to policy and investment decisions. Details on accuracy and data are unavailable without an abstract, but it bridges AI and carbon pricing.

日本のGX文脈において

日本では炭素税・GX経済移行債・カーボンプライシングの議論が進む中、炭素価格の将来予測は企業の内部炭素価格設定や投資判断に直結する。SSBJ開示や移行計画の前提として炭素価格シナリオの精緻化が求められており、本手法はその一助となりうる。

In the global GX context

As carbon pricing expands under EU ETS, CBAM, and emerging Asian schemes, credible carbon price projections feed directly into transition planning and TCFD/ISSB scenario analysis. This work adds an ML-based forecasting angle to the disclosure and climate-finance toolkit.