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製造業における産業廃棄物削減とカーボンニュートラルに向けた人工知能の活用

Artificial Intelligence for Industrial Waste Reduction and Carbon Neutrality in Manufacturing (原題)

Pouyan Mobaseri Abed

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)ジャーナル2026-10-04#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: manufacturing
DOI: 10.5281/zenodo.23132670
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.23132670

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、製造業における産業廃棄物と炭素排出の削減に向けて、予測分析・機械学習・プロセス最適化などのAI手法を適用した包括的研究である。多様な製造シナリオで廃棄物とCO2排出の大幅な削減が示され、AIが産業オペレーションを変革する可能性を実証している。産業管理者と政策立案者向けに、持続可能な実践のための実践的示唆を提供する。

English

This paper presents a comprehensive study applying AI methods—predictive analytics, machine learning, and process optimization—to reduce industrial waste and carbon emissions in manufacturing. Results across diverse scenarios show significant reductions in waste output and CO2 emissions, demonstrating AI's potential to transform industrial operations. It offers actionable insights for industrial managers and policymakers implementing sustainable practices.

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

日本では製造業のGX推進とSSBJ開示に向けたScope1/2/3算定・削減が急務であり、AIによる廃棄物・排出削減は国内製造業の脱炭素戦略や統合報告書の説得力を高める。特にサプライチェーン全体の排出削減と生産効率の両立に関心を持つ日本企業にとって実務的示唆が大きい。

In the global GX context

Globally, this work aligns with the growing intersection of AI and ESG, supporting TCFD/ISSB disclosure through improved emissions measurement and reduction. It contributes to the discourse on how digital technologies can accelerate industrial decarbonization and circular economy goals, relevant to CSRD and SEC climate disclosure regimes.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIと産業脱炭素の接点における実証手法と効果検証の枠組みを提供する。

🏢実務担当者:製造現場でのAI導入による廃棄物・CO2削減の具体的アプローチと投資判断の参考になる。

🏛政策担当者:産業部門の脱炭素政策においてAI活用を促進するインセンティブ設計の根拠となり得る。

📄 Abstract（原文）

Abstract Industrial waste and carbon emissions are critical challenges facing modern manufacturing industries. The adoption of artificial intelligence (AI) offers a promising pathway to optimize production processes, reduce waste, and achieve carbon neutrality. This paper presents a comprehensive study on AI-based strategies for industrial waste reduction and sustainable manufacturing. Key methodologies include predictive analytics, machine learning algorithms, and process optimization techniques, applied to diverse manufacturing scenarios. Results demonstrate significant reductions in waste output and carbon emissions, highlighting AI’s potential to transform industrial operations. The findings provide actionable insights for industrial managers and policymakers aiming to implement sustainable practices. Keywords : Artificial Intelligence, Industrial Waste Reduction, Carbon Neutrality, Sustainable Manufacturing, Machine Learning, Process Optimization

🔗 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。