CO₂排出予測と持続可能な開発目標モニタリングのための説明可能機械学習：イラク事例研究を含むデータ駆動型フレームワーク
Explainable Machine Learning for Predicting CO₂ Emissions and Monitoring Sustainable Development Goals: A Data-Driven Framework with Iraq Case Study (原題)
Alyaa Abdalhussein hamad
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究はXGBoost・Random Forest・LSTMを統合し、SHAPによる説明可能性を備えた機械学習フレームワークでCO₂排出動向を予測し、SDG7・9・13への影響を評価する。世界180カ国以上のデータ（1990–2022年）を用い、XGBoostが最高精度（R²=0.974）を達成。イラク事例では石油依存・エネルギー強度・産業成長が主要排出要因と特定され、資源依存経済向けの再現可能な政策支援ツールを提供する。
English
This study proposes an Explainable ML framework (XGBoost, Random Forest, LSTM with SHAP) to predict CO₂ emission trends and assess impacts on SDG 7, 9, and 13. Using World Bank and Our World in Data (1990–2022) across 180+ countries, XGBoost achieved top accuracy (R²=0.974). An Iraq case study identifies oil dependency, energy intensity, and industrial growth as key drivers, offering a replicable open-source decision-support tool for developing nations.
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
日本企業・政策担当者にとっては、AI×ESG評価の手法論として参考になる。特にSHAPによる説明可能性は、SSBJ開示やTCFDシナリオ分析におけるモデル透明性確保の議論に応用可能。ただし事例はイラクであり、日本のGX実務への直接的示唆は限定的。
In the global GX context
This paper contributes to the growing AI×ESG literature by demonstrating explainable ML for national-level CO₂ prediction and SDG monitoring. While the case study is Iraq, the methodology—particularly SHAP-based interpretability—is transferable to corporate climate disclosure and TCFD/ISSB scenario analysis, where model transparency is increasingly demanded by investors and regulators.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×ESG分野における説明可能MLの応用事例として、SHAPを用いた排出予測モデルの設計と評価手法を参考にできる。
🏢実務担当者:自社の排出予測やシナリオ分析にMLを導入する際、説明可能性確保のアプローチとしてSHAPの活用を検討できる。
🏛政策担当者:資源依存経済における排出削減政策の設計に、データ駆動型の予測・モニタリング手法を活用する示唆を得られる。
📄 Abstract（原文）
Climate change and escalating CO₂ emissions present critical challenges to achieving the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), particularly in developing nations such as Iraq. This study proposes a comprehensive Explainable Machine Learning (XML) framework integrating XGBoost, Random Forest, and Long Short-Term Memory (LSTM) algorithms to predict CO₂ emission trends and assess their multidimensional impact on key SDG indicators (SDG 7, SDG 9, SDG 13). Using publicly available datasets from the World Bank and Our World in Data (1990–2022) spanning 180+ countries, the framework employs SHAP (SHapley Additive exPlanations) to deliver transparent, interpretable insights for climate policymakers. A dedicated Iraq case study is conducted, analyzing the country's CO₂ trajectory against its SDG commitments and Paris Agreement targets, revealing critical drivers including oil dependency, energy intensity, and industrial growth. XGBoost achieved the highest predictive accuracy (R² = 0.974, RMSE = 1.87 Mt), while SHAP analysis identified energy consumption per capita and GDP as the primary emission drivers for Iraq. Results provide actionable, data-driven policy recommendations for emission reduction and sustainable energy transition in resource dependent economies. This work contributes a replicable, open source decision support tool applicable to developing nations committed to SDG implementation.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.71229/2dmfq198first seen 2026-10-16 04:44:28
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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。