← 論文一覧に戻る

通勤に伴う温室効果ガス排出インベントリ作成における人工知能の活用：サンパウロ大学ブタンタンキャンパスにおけるケーススタディ

Artificial Intelligence in the Development of Greenhouse Gas Emission Inventories for Commuting: A Case Study at the University of Sao Paulo’s Butantan Campus (原題)

Maia Vilela M, Baesso Grimoni JA

Research Squareプレプリント2026-09-18#AI×ESGOrigin: Global対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1590/scielopreprints.18063
原典: https://doi.org/10.1590/scielopreprints.18063

🤖 gxceed AI 要約

日本語

サンパウロ大学ブタンタンキャンパスを対象に、生成AIを用いて6,700件のOD調査から通勤由来のGHG排出量を算定した。通勤排出はScope1・2を上回る場合があり、高等教育機関におけるScope3算定の重要性を示す。持続可能な公共交通の優先や学際的委員会の設置、グリーンカリキュラム導入などの削減策を提案する。

English

Using generative AI and 6,700 origin-destination survey responses, this study calculates commuting-related GHG emissions at USP's Butantan Campus. Commuting can exceed Scope 1 and 2 emissions, underscoring the need to include Scope 3 in higher-education GHG inventories. It proposes sustainable public transport, cross-sectoral committees, and green curricula as mitigation strategies.

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

大学等の組織におけるScope3（通勤）算定は、SSBJ基準や有報でのScope3開示義務が議論される日本企業・機関にとって参考になる。AIによる算定効率化は、サプライチェーン排出量把握の負担軽減策として示唆に富む。

In the global GX context

As ISSB/CSRD push Scope 3 disclosure into the mainstream, this case shows how AI can operationalize commuting-emission inventories in institutional settings. It offers a replicable model for organizations struggling with Scope 3 data collection and employee-mobility accounting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AIを活用したScope3排出量算定手法の実証例として、通勤・モビリティ排出の推計研究に有用。

🏢実務担当者:自社・自組織の通勤排出量算定やScope3開示体制構築の際のAI活用と調査設計の参考になる。

🏛政策担当者:公共機関・大学の排出削減政策や通勤・交通政策とGHGインベントリの連携に示唆を与える。

📄 Abstract（原文）

Higher Education Institutions (HEIs) play a crucial role in mitigating climate change, as centres of research and sustainable practices. This article addresses USP’s Butantan Campus, using generative Artificial Intelligence (AI) tools An Origin-Destination survey (6,700 responses), calculated distances, transport modes, and associated emissions. Commuting accounts for a GHG emissions, exceeding Scope 1 and 2 emissions under certain contexts. Including Scope 3 in HEIs’ GHG inventories is critical and proposes strategies to reduce emissions, such as prioritising sustainable public transport, creating cross-sectoral committees, and adopting a "green curriculum" within HEIs. AI innovates GHG inventories and public policies. HEIs must lead by example

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。