論文・プレプリント

C Zhao

本論文は、Scope 3排出量の透明性と追跡可能性を高めるため、ブロックチェーンを活用した炭素管理最適化手法を提案する。周辺化された大規模事業者に焦点を当て、データの改ざん防止と信頼性向上を図る。AI技術を組み合わせることで、排出量データの自動収集・分析を可能にし、効率的な炭素管理を実現する。

Wang K.H.

本論文は、中国のグリーンファイナンス市場とAI技術の間の動的な相互関係を分析し、AIがグリーンファイナンスの発展を促進するか、あるいは障壁となるかを検討する。動的モデルを用いて、両者の相互作用を明らかにする。

Cheryl O. Tayo

本研究は、ブルーカーボン生態系のモニタリングと管理におけるインテリジェント技術の世界的発展を、Scopus収録の7,054件の文献（1971-2026年）をBibliometrixとVOSviewerで分析した計量書誌学的研究である。2010年以降の研究成長の加速、リモートセンシングや機械学習、深層学習へのテーマ進化を明らかにし、今後の研究の方向性を示した。

Zhen Wang

本論文は、フェデレーテッドラーニング（FL）を用いて複数船舶の協調的な低炭素航行を実現する意思決定システムを提案する。船舶間でデータを共有せずにモデルを学習することで、燃料消費とCO2排出を削減しつつ、データプライバシーを保護する。海運業界の脱炭素化に寄与するAI応用研究である。

Supreetha HD, Punith Cariappa, Suresha B

本レビューは、IoT、AI、ビッグデータ解析などのIndustry 4.0技術と循環経済（CE）原則の統合が、産業企業のトリプルボトムライン（TBL）業績に与える影響を体系的に分析。環境持続可能性（排出削減、資源効率）、経済パフォーマンス（運用効率、価値回収）、社会的持続可能性（安全性、透明性）の向上を示す一方、技術的複雑性、サイバーセキュリティ、投資負担、人材ギャップなどの課題を指摘。将来の研究として実証的TBL評価やデジタルプロダク…

Anelia Kurteva, Carlo van der Valk, Kathleen McMahon +2

ICT機器の循環経済移行を促進するため、デジタルプロダクトパスポート（DPP）構築を支えるRePlanITオントロジーを提案。ノートPCとデータサーバを対象に、機器・部品・材料・循環経済の知識を統合する。実証では政府の持続可能なICT調達を支援し、知識グラフの有効性を確認した。

Nada Sahlab, Hossein Rimaz, Prerna Juhlin +2

本研究は、製品設計の初期段階で持続可能性基準を組み込むために、Asset Administration Shell（AAS）と知識グラフを活用する。EPDサブモデルをRDFベースで表現し、異なるAASインスタンス間の環境指標の直接比較を可能にする。持続可能な開閉器の設計に適用し、その有効性を示した。

Paula Marielle Ababao, Ian B. Benitez, Gabriel Avelino Sampedro

海事ICT・エネルギー材料のライフサイクル追跡と排出報告を改善するため、ブロックチェーン統合型循環経済フレームワークを提案。デジタル製品パスポート、IoTテレメトリ、スマートコントラクトを組み合わせ、バッテリーや太陽光パネル等の運用データと廃棄時イベントを記録する。パラメトリックアルゴリズムで生産影響・使用プロファイル・リサイクルクレジットを統合し排出量を算出、材料回収を促進する。合成データシミュレーションにより、モニタリングと排出定量…

Jochen Deuse, David Wagstyl, Victor Hernandez Moreno +3

本論文は、製品ライフサイクル全体での排出削減におけるグリーンデジタルツインの役割を探求する。エネルギー効率の最適化や炭素排出の可視化を通じて、持続可能な生産に貢献する可能性を提示。EU規制対応のトレーサビリティ需要にも応える。課題と機会を整理し、気候保護目標への寄与を論じる。

Linda Eckert, Ann-Sophie Finner, Daniel Heinz +1

本研究は、2050年までに循環型自動車産業を実現するためのバックキャスティング手法を用いた展望を示す。AI、デジタルツイン、製品パスポートなどのデジタル技術が、サプライチェーン全体のデータ共有とトレーサビリティを向上させ、EVのライフサイクル管理や設計・製造の循環性を高めることを検討する。ステークホルダーとの協働により、現状から循環型未来への移行経路を開発し、情報システムと循環経済研究の橋渡しを目指す。

Hans-Dieter Wehle

本稿は、AIで強化されたデジタルプロダクトパスポート（DPP）がインダストリー5.0におけるESG透明性をどう支援するかを論じる。機械学習による炭素排出予測や異常検知、言語モデルによる持続可能性文書の解釈を組み合わせたモジュール型ソフトウェアアーキテクチャを提案し、CSRDや欧州グリーンディールなどの規制動向とサプライチェーン統合の課題を考察する。責任あるデータエージェントを通じた自然言語でのデータ対話と説明可能性を重視し、製造企業のコ…

Fatemeh Stodt, Nicolai Maisch, Philipp Ruf +3

EUで義務化されるデジタルプロダクトパスポート（DPP）を、ブロックチェーン技術（Secret Network）とGaia-Xを組み合わせて実装する概念を提案。製造業のサプライチェーンにおける炭素排出情報や材料情報の安全な共有を可能にし、循環経済の実現を目指す。業界横断的なスマートコントラクトアーキテクチャを設計し、トレーサビリティとプライバシーを両立する。

Jérome Dierickx

TRUSTEXプロジェクトは、繊維産業の断片化したサプライチェーンと標準不足に対処するため、デジタルプロダクトパスポート（DPP）のための相互運用可能なデジタル基盤を開発する。PCDS（ISO 59040）を活用し、AIによるデータ検証とブロックチェーンによる信頼メカニズムを組み合わせ、改ざん検出と機密情報保護を両立する。役割ベースのアクセス制御とERC-1155標準により、データの完全性と互換性を確保し、ESPR準拠を支援する。

Anastasiia Belova, Artem Revenko, Viola Gallina +2

本論文は、EUのデジタルプロダクトパスポート（DPP）システムの要件を分析し、知識グラフとデータスペースの組み合わせがカーボンフットプリント追跡に果たす役割を検討する。DPPが市場参入障壁とならないよう、企業規模や地域に関わらずアクセス可能な技術基盤の重要性を強調し、実装に向けた基盤を提供する。

Tobias Ströher

本博士論文は、デジタルMRV（計測・報告・検証）が組織内外の温室効果ガス排出管理をどう変革できるかを、AI、データスペース、デジタルID、分散型台帳技術などの視点から体系的に検討する。8本の研究論文を統合し、デジタル炭素会計の特性やアーキテクチャを特定し、炭素会計・取引の枠組みを開発。サプライチェーン全体での間接排出の炭素会計ギャップを埋めるためのデータ共有と内部管理の重要性を強調する。

Chuan Chen, Huanhuan Ren, Chen Liu +6

新エネルギー車用トラクションバッテリーのライフサイクルカーボンフットプリント算定におけるデータ断片化と不正確さを解決するため、トラステッドデータスペースアーキテクチャを構築。データ統合効率を65%以上向上させ、算定誤差を18%から5.2%未満に低減。生産段階が総排出量の70%以上を占め、乾燥工程がエネルギー消費の32〜38%を占めることを特定。コバルト系三元材料はリン酸鉄リチウムより105〜140%排出量が多いと評価。

「European Green Strategic Development Committee, 「European Green Strategic Development Committee

炭素除去システムのV8.0への反復開発を報告。反応データベース、速度論、副生成物予測、分光・画像検出、リスク評価、戦略学習を全面的に書き直し、大気拡散、排出源推定、DACサイクル、再生可能エネルギー最適化、ライフサイクル炭素会計など新モジュールを追加。AI/MLと物理モデルを統合し、炭素排出管理の実用的なガバナンスシステムを目指す。

(著者不明)

中小企業（SME）向けに、コストと技術的障壁を低減する炭素会計フレームワークを提案。簡素化された排出追跡ツール、クラウドデータ管理、モジュール式報告テンプレートを統合し、機械学習でデータ精度を向上。ケース検証では報告コスト40%削減、データ精度25%向上を達成。

Reza Kiani Mavi, Majid Semiari, Seyed Ashkan Hosseini Shekarabi +4

本研究は、サプライヤー・製造業者・小売業者の3層からなる食品サプライチェーンの持続可能な設計を支援する統合最適化フレームワークを開発。総コストと炭素排出量の最小化と、認証されたグリーン工程の割合の最大化を同時に図る。政府の政策として、グリーン生産への単位補助金と代替燃料車への使用補助金をモデル化し、NSGA-IIを用いて求解。乳製品のケーススタディでは、適切な補助金により総コスト40%削減、排出量25%削減、グリーン割合80%以上を達成…

Danhui Lai, Zhang Zeqi, Yingjie Li +2

本論文は、ビッグデータの相関ルールアルゴリズム（FP-Growth）を製品カーボンフットプリント（CFP）認証データの共有・追跡に応用し、異なるサプライチェーン拠点間の排出関連ルールを抽出するモデルを提案。従来のApriori法と比較し、処理時間を18.6秒から7.9秒に短縮し、ルールの信頼性と向上度を改善。CFPデータの効率的な統合と排出ホットスポット特定に寄与する。