持続可能性のためのリアルタイム炭素フットプリント監視と予測レポートを実現するクラウドソリューション
Real-Time Carbon Footprint Monitoring and Predictive Reporting Cloud Solutions for Sustainability (原題)
Harish Narne
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、AIとデータ分析を活用したクラウド基盤を構築し、IoTセンサーとビッグデータを用いて炭素排出をリアルタイムで監視・予測するシステムを提案する。産業間の排出を継続的に観測し、予測レポートを生成することで、排出削減とエネルギーコスト削減を支援する。
English
This paper proposes a cloud-based system that uses AI, IoT sensors, and big data analytics to monitor carbon footprints in real time and generate predictive reports. The scalable infrastructure enables continuous observation of inter-industry emissions, supporting better decisions and energy cost savings while advancing sustainability goals.
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
日本の企業はSSBJやTCFDに基づく排出量開示が進む中、本システムのようなAIによるリアルタイム排出監視はデータ収集の効率化に寄与し、省エネとコスト削減にもつながる。
In the global GX context
This aligns with ISSB and CSRD requirements for timely and reliable climate disclosure, offering a practical approach for companies to automate GHG data collection and improve reporting accuracy.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A useful system architecture reference for applying AI/ML to real-time carbon accounting and predictive emission reporting.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can adopt this approach to automate GHG data collection and generate forward-looking emission targets.
🏛政策担当者:Policymakers may consider promoting real-time monitoring infrastructure to improve the accuracy and timeliness of national emission inventories.
📄 抄録（日本語訳）
気候変動は、継続的な観測と予測分析のためのシステムを必要とする、時間に敏感な炭素フットプリント計算を要求する。本論文は、人工知能とデータ分析技術を用いた時間に敏感なクラウドインフラストラクチャを構築し、炭素フットプリントの観測と予測レポート機能を可能にする。産業炭素排出モニタリングは、ビッグデータを処理するIoTセンサーを通じて可能であり、機械学習モデルを適用して産業間排出量の恒久的な観測を行い、より良い意思決定結果のための正確な予測を生成する。本システムは、スケーラブルなクラウドインフラストラクチャの広範なデータ収集能力に依存して、情報を中断なく処理する。組織は、AIベースの予測分析を実装することにより、炭素防止目標と持続可能性目標を達成し、エネルギー費用を削減する。クラウドベースの炭素モニタリングは、排出量を効果的に削減し、手続き基準を改善し、環境に配慮した意思決定支援を可能にする能力を示している。現在の持続可能なコンピューティング研究は、環境問題に対する強力なリアルタイムソリューションを明らかにしている。
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）
Climate change demands time-sensitive carbon footprint computations that need systems for continuous observation and predictive analytics. The paper builds a time-sensitive cloud infrastructure using artificial intelligence and data analytical techniques, enabling carbon footprint observation alongside predictive reporting features. Industrial carbon emission monitoring is possible through IoT sensors that process big data while applying machine learning models for permanent observation of inter-industry emissions to generate accurate predictions for better decision outcomes. The system depends on the extensive data collection capabilities of a scalable cloud infrastructure to process information without interruption. Organizations achieve carbon prevention goals and sustainable objectives and decrease energy expenses by implementing AI-based predictive analysis. Cloud-based carbon monitoring demonstrates its ability to effectively reduce emissions, improve procedural standards, and enable environment-conscious decision support. The current sustainable computing research reveals a powerful real-time solution to environmental issues.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1109/icetm63734.2025.11051559first seen 2026-08-02 18:46:21
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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。