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炭素排出管理のための人工知能：モニタリング、予測、削減における進展、課題、将来の方向性

Artificial intelligence for carbon emissions management: advances, challenges, and future directions across monitoring, prediction, and reduction. (原題)

Xiyue Cao, Xujiang Qin, Yanqiu Zuo, Junjie Fang, Hongqiang Wang

Carbon Balance and Management📚 査読済 / ジャーナル2026-07-02#AI×ESGOrigin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1186/s13021-026-00479-5
原典: https://doi.org/10.1186/s13021-026-00479-5
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

本レビューは、炭素排出管理におけるAIの活用を、モニタリング（衛星・センサー・ML）、予測（深層学習・アンサンブル・統計学習）、削減（産業最適化・エネルギー転換・交通・建設・CCUS）に分けて包括的に整理。データ、モデル、応用各層の課題と解決策を分析し、政策・実務に資する統合的フレームワークを提案する。

English

This review comprehensively synthesizes AI applications for carbon emissions management across monitoring (satellite remote sensing, sensor networks, ML), prediction (deep learning, ensemble learning, statistical learning), and reduction (industrial optimization, energy transition, transportation, construction, CCUS). It identifies challenges in data, model, and application layers, and proposes a policy-relevant interdisciplinary framework linking methodological performance, deployment readiness, and governance needs.

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

日本は2050年カーボンニュートラルを掲げ、GXリーグや炭素価格制度を進めている。本レビューが提供するAIによる排出モニタリング・予測・削減の統合フレームワークは、企業の排出量可視化や削減計画策定に直接活用可能であり、SSBJや有報の非財務情報開示にも示唆を与える。

In the global GX context

With ISSB and CSRD demanding granular emissions data and transition plans, this paper offers an integrated AI framework covering monitoring, prediction, and reduction—key for firms to meet disclosure requirements and design cost-effective decarbonization strategies. The TRL-based assessment also helps practitioners gauge technology readiness.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a structured taxonomy of AI methods for carbon management and identifies unresolved challenges (data quality, model generalization) as future research directions.

🏢実務担当者:Offers a practical framework with a technology readiness level lens to select appropriate AI tools for emissions monitoring, prediction, and reduction in industrial settings.

🏛政策担当者:Demonstrates how AI can support quantifiable, verifiable carbon management, informing policies that integrate AI into emissions governance and reporting systems.

📄 抄録（日本語訳）

人為的な炭素排出量の増加は気候変動の主要な要因であり、世界の持続可能な開発にとって重大な課題となっている。急速に進歩する技術として、人工知能（AI）は炭素排出管理を強化する強い可能性を示している。本レビューは、炭素排出のモニタリング、予測、削減のためのAI活用アプローチにおける最近の進歩について、批判的かつ包括的な統合を提供する。モニタリングについては、衛星リモートセンシング、センサーネットワーク、機械学習（ML）アルゴリズムの統合を探求し、これによりマルチスケール、高解像度、準リアルタイムのモニタリング能力を向上させることができる。予測については、予測モデルを深層学習（DL）、アンサンブル学習、統計学習の3つのグループに分類し、多様なデータ特性と予測要件に基づいて適切な技術的アプローチの選択を容易にする。削減については、産業プロセス最適化、エネルギー構造転換、交通スケジューリングと管理、建築エネルギー効率向上、炭素回収・利用・貯留（CCUS）におけるAIの実践的有効性を検討する。さらに、AI導入におけるデータ層、モデル層、アプリケーション層にわたる中核的な課題と潜在的な解決策を明らかにする。これには、データの利用可能性と品質、モデルの一般化と解釈可能性、およびAI手法の実世界応用への変換を妨げる工学的・ガバナンス上の障壁が含まれる。さらに、炭素排出管理における意思決定と実践的ガバナンスをより良く支援できる、より信頼性が高くスケーラブルなAI手法の開発を促進するための将来の研究方向性について議論する。全体として、主に単一タスク、特定のモデルタイプ、またはセクター別アプリケーションに焦点を当てた従来のレビューとは異なり、本レビューは、我々の知る限り、モニタリング、予測、削減の全プロセスにわたる炭素排出管理のための政策関連性があり学際的なAIフレームワークを開発する最初のレビューレベルの試みの一つである。統一された評価指標、エビデンスマトリックス、導入制約分析、技術成熟度（TRL）ベースの評価を統合することにより、このフレームワークは方法論的パフォーマンス、応用準備性、ガバナンスニーズを結びつける。これは、高精度の排出センシング、予測分析、排出削減意思決定支援のための統合された方法論的基盤を提供するとともに、定量化可能で検証可能かつ実行可能な炭素バランスと管理を支援する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Rising anthropogenic carbon emissions are a major driver of climate change and pose a critical challenge to global sustainable development. As a rapidly advancing technology, artificial intelligence (AI) has shown strong potential to enhance carbon emissions management. This review provides a critical and comprehensive synthesis of recent advances in AI-enabled approaches for carbon emissions monitoring, prediction, and reduction. For monitoring, it explores the integration of satellite remote sensing, sensor networks, and machine learning (ML) algorithms, which can improve multi-scale, high-resolution, and near-real-time monitoring capabilities. For prediction, it categorizes prediction models into three groups, namely deep learning (DL), ensemble learning, and statistical learning, to facilitate the selection of appropriate technical approaches based on varying data characteristics and prediction requirements. For reduction, it examines the practical effectiveness of AI in industrial process optimization, energy structure transformation, transportation scheduling and management, construction energy efficiency improvement, and carbon capture, utilization, and storage (CCUS). We further reveal core challenges and potential solutions across the data layer, model layer, and application layer in AI deployment, including data availability and quality, model generalization and interpretability, and engineering and governance barriers that hinder the translation of AI methods into real-world applications. Furthermore, future research directions are discussed to promote the development of more reliable and scalable AI methods that can better support decision-making and practical governance in carbon emissions management. Overall, distinct from previous reviews that mainly focus on single tasks, specific model types, or sectoral applications, this review represents, to our knowledge, one of the first review-level attempts to develop a policy-relevant and interdisciplinary AI framework for carbon emissions management across the full process of monitoring, prediction, and reduction. By integrating unified evaluation metrics, evidence matrices, deployment-constraint analysis, and a technology readiness level (TRL)-based assessment, this framework links methodological performance, application readiness, and governance needs. It provides an integrated methodological foundation for fine-grained emissions sensing, predictive analysis, and emissions reduction decision support, while supporting quantifiable, verifiable, and actionable carbon balance and management.

🔗 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。