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Low-carbon technology open-sourcing and blockchain technology introduction strategies between competing firms with consumer risk-aversion

低炭素技術のオープンソース化とブロックチェーン導入戦略：リスク回避的な消費者を考慮した競合企業間の分析 (AI 翻訳)

Tao Zhou, Zemin Zhang, Zhi-ying Kuang, Bohai Liu, Kai Li

Journal of Cleaner Production📚 査読済 / ジャーナル2026-05-01#その他
DOI: 10.1016/j.jclepro.2026.148309
原典: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.148309

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、競合企業間での低炭素技術のオープンソース化とブロックチェーン導入の戦略を、消費者のリスク回避性を考慮して分析する。ゲーム理論を用いた数理モデルにより、企業の最適な技術共有とブロックチェーン活用の条件を明らかにし、低炭素技術普及への示唆を与える。

English

This paper analyzes strategies for open-sourcing low-carbon technology and adopting blockchain among competing firms, incorporating consumer risk aversion. Using game theory, it identifies conditions for optimal technology sharing and blockchain use, offering insights for low-carbon technology diffusion.

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

低炭素技術のオープンソース化とブロックチェーンは、日本のGX実践においても注目されるテーマである。特に、ブロックチェーンによるカーボンクレジットの透明性向上や技術共有の促進は、SSBJや有報での開示強化と連動する可能性がある。

In the global GX context

The intersection of open-sourcing low-carbon technology and blockchain is globally relevant for transparency in carbon credit markets and technology diffusion. This strategic analysis complements disclosure frameworks like TCFD and ISSB by exploring how firms can collaborate on decarbonization.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in operations management or technology strategy can leverage the game-theoretic model to understand technology sharing and blockchain adoption under consumer behavior.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can gain insights into the strategic trade-offs of open-sourcing low-carbon tech and using blockchain for supply chain transparency.

🏛政策担当者:Policymakers may use the findings to design incentives that encourage low-carbon technology collaboration and blockchain-based verification systems.

🔗 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。