フードサービス業の排出量報告
Reporting food service emissions
(著者不明)
本稿は、AIを活用して食品データをライフサイクルインベントリの炭素・水データに自動照合し、フードサービス業界のScope 3排出量算定を支援するNutriticsの技術を紹介する。食品廃棄物や排出量の追跡が不十分な現状を踏まえ、データ駆動型の気候行動の重要性を論じる。
arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。
要約は 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に基づいて行ってください。
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Reporting food service emissions
(著者不明)
本稿は、AIを活用して食品データをライフサイクルインベントリの炭素・水データに自動照合し、フードサービス業界のScope 3排出量算定を支援するNutriticsの技術を紹介する。食品廃棄物や排出量の追跡が不十分な現状を踏まえ、データ駆動型の気候行動の重要性を論じる。
Optimizing Scope 3 Carbon Emission Reduction Strategies in Tier-2 Supplier Networks Using Lifecycle Assessment and Multi-Objective Genetic Algorithms
Bamidele Samuel Adelusi, Abel Chukwuemeke Uzoka, Yewande Goodness Hassan +1
Scope 3排出はサプライチェーン上流のティア2まで広がると削減が困難。本稿はLCAと多目的遺伝的アルゴリズム(MOGA)を組み合わせ、炭素削減・コスト・事業継続をバランスするパレート最適解を導出する枠組みを提案する。AIとデジタル可視化の重要性も示し、製造・エネルギーなど排出集約型産業への適用可能性を提示する。
Real-Time Carbon Footprint Monitoring and Predictive Reporting Cloud Solutions for Sustainability
Harish Narne
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。
Artificial Intelligence Empowers Sustainable Supply Chains
X.F. Wang
持続可能なサプライチェーンにおける「効率性・環境保護・公平性」の課題に対し、AIがどのように貢献できるかを考察。需要予測、物流網最適化、リスク管理、サプライヤー管理、生産最適化、リアルタイム監視、カーボンフットプリント管理などの機能を提唱し、効率向上・コスト削減・レジリエンス強化を実現すると論じる。コンセプト中心のレビュー論文。
The energy effect of blockchain technology innovation in the Industry 5.0 Era: From the perspective of carbon emissions
Yunjing Wang, Jinfang Tian, Siyang Sun +2
本論文は中国上場企業のブロックチェーン特許データをLLMとテキスト分析で収集し、企業の技術革新が化石エネルギー消費強度を低下させることを実証。内部統制コスト削減や外部監視強化、資源配分効率化、サプライチェーン管理改善を通じたエネルギートランジションが示された。さらに炭素排出削減と業務効率向上にも寄与する。
A two-stage clustering approach to investigate lifestyle carbon footprints in two Australian cities
Andreas Froemelt, Thomas Wiedmann
本研究は、シドニーとメルボルンの世帯の消費行動とライフスタイル由来の炭素足跡を、自己組織化マップとウォード法による2段階クラスタリングで分析した。所得や社会経済的属性と支出データを組み合わせることで、類似した特性を持つライフスタイル類型を識別し、都市間比較を行った。高所得層と低所得層で特に顕著な差異が見られ、都市固有のサプライチェーンと地域別評価の重要性が示された。
Sustainable Product Development and Production with AI and Knowledge Graphs
Svenja Hauck, Lucas Greif
本稿は、持続可能性評価におけるナレッジグラフとAIの役割をレビューし、製品開発での環境影響比較を可能にする枠組みを紹介する。カーボンフットプリント分析のケーススタディも提示。データ相互運用性の向上と意思決定支援に貢献する。
Comprehensive Evaluation Model for Improving Carbon Accounting Accuracy in Corporate Sustainability Programs
Azeez Lamidi Olamide, Omolola Badmus
本研究は、Scope1・2・3排出量の算定精度を高める包括的評価モデルを提案。機械学習による異常検知と不確実性定量化を統合し、データ品質・境界整合性・動的排出係数を改善する。GHGプロトコルやISSB基準との整合を図り、シナリオ分析やサプライヤー連携も支援する。ケース評価ではデータ完全性と排出係数精度の向上が示された。
Project-Level Embodied Carbon Prediction Across Building Design Stages Using a Machine Learning Framework
Zihang Wang, Ling Zhang, Mengmeng Pu
本研究は、78プロジェクト・426棟のデータを用いて、設計段階ごとに建築プロジェクトの体化炭素排出量を予測する機械学習フレームワークを構築した。残差補正付き重み付きアンサンブルモデルが最高精度(R2=0.949)を示し、SHAP分析により主要因が設計段階で変化することが明らかになった。低炭素設計の意思決定を定量的に支援する手法である。
COSMOS-R2: Artificial Intelligence–Driven Risk-Bounded Carbon-Constrained Autonomous Cloud Scaling via CMDP Control
Sadhasivam Mohanadas, Leela Prasad Gorrepati
本論文は、AI駆動のクラウド自動スケーリング手法COSMOS-R2を提案。CMDP(制約付きマルコフ決定過程)制御を用い、リスク境界と炭素制約の下でクラウドリソースを最適化する。炭素排出量と性能・コストのトレードオフを扱い、グリーンクラウド運用に資する。
A MACHINE LEARNING APPROACH BASED ON SYNTHETIC DATA FOR ESTIMATING CARBON FOOTPRINT IN LOGISTICS PROCESSES
Bora ÖÇAL
ロジスティクスプロセスにおける炭素フットプリントを機械学習で推定する研究。実データが入手困難なため、輸送距離や貨物重量などの変数から合成データを生成し、6つのアルゴリズムを比較。XGBoostがR²=0.9945で最高性能を示した。合成データによる排出量推定が持続可能な物流の意思決定に寄与しうることを示した。
A Sustainability Decision Assistant for Industrial Net Zero Pathways: Application at Unipart Manufacturing
Ahmadinia M.
製造業におけるネットゼロ達成を支援する意思決定ツールの実践応用を報告。ユニパート社での導入事例を通じ、持続可能性経路の選択と実装を容易にする方法を示す。AI技術を活用し、複雑な脱炭素選択肢を整理・評価する可能性が高い。
Data Mining Challenges and Opportunities to Achieve Net Zero Carbon Emissions: Focus on Electrified Vehicles
Yang M.
本論文は、電動車両分野におけるデータマイニング技術の活用がネットゼロ排出目標の達成にどう貢献し得るかを論じる。EVのエネルギー管理や充電インフラ、ライフサイクル排出の最適化におけるデータ解析の課題と機会を整理し、データ駆動型の脱炭素戦略の可能性を示す。
Artificial Intelligence in ESG Disclosure and Sustainable Finance: From Narrative Reporting to Data-Driven Transparency
Zheng Zhi, Guoqing Chen
本論文は、ESG開示とサステナブルファイナンスにおけるAIの活用を検討し、従来のナラティブ報告からデータ駆動型の透明性への移行を論じる。AIを用いたESG情報の抽出・分析・開示の自動化が、企業の開示品質向上と投資家の意思決定支援に寄与する可能性を示す。
From Compliance to Intelligence AI Applications in Sustainability and Audit Reporting
Capt Yashodhan Mahajan
本稿は、サステナビリティ報告と監査の領域でAIが果たす役割を、単なるコンプライアンス充足から高付加価値なインテリジェンス創出へと転換させる観点から論じる。AI活用により開示データの分析・リスク評価が高度化し、報告の品質向上が期待される。
Decoupling Economic Growth from CO2 Emissions in Honduras: A Longitudinal Machine-Learning and Econometric Assessment of Low-Carbon Development, 1990–2023
Dely Ramírez, Jonathan Muñoz Tabora, Ozy D. Melgar‐Dominguez
本研究は1990〜2023年のホンジュラスを対象に、k-means、PELT、Tapio指数、EKCモデル、Granger因果、ランダムフォレストを統合し、経済成長とCO2排出のデカップリングを検証。EKCの逆U字関係が確認されたが、再エネ比率は排出削減に寄与しておらず、GDPが支配的要因であることを示す。
China Provincial Energy Transition Policy Intensity (ETPI) Dataset, 2000–2025.
Xuanye Cai, Jie Zhang, Jian Yu +2
中国31省級地域のエネルギー転換政策強度(ETPI)を年次で公開するデータセット。DeepSeek支援のテキスト解析とバイナリコーディングにより1万1399件の政策文書を評価し、政策目標・手段・対象の3つの下位指標を提供。806の省・年観測値(2000–2025年)を収録する。
ClimRetrieve: A Benchmarking Dataset for Information Retrieval from Corporate Climate Disclosures
Schimanski T.
本データセットは、企業の気候関連開示から関連情報を検索・抽出する情報検索システムの性能評価を目的としたベンチマークです。TCFDやISSB準拠の開示文書を対象に、質問応答やパッセージ検索の評価を可能にし、NLP技術の進展を促します。
Assessment of Regional Green Hydrogen Production Potential Using Multilayer Sensor and SHAP Analysis for Smart City Applications
Abdulsamed Güneş, Orhan Yaman, Elif Feyza Sari +1
2535都市を対象に、太陽光・風力などの再エネデータと水素生産能力データからMLPモデルでグリーン水素生産ポテンシャルを推定。SHAP分析で太陽放射や風速の影響を解釈し、Foliumで地理的可視化。高精度で有望地域を特定でき、ゼロカーボンに向けた持続可能エネルギー計画に貢献する。
Climate Risk and Sustainable Entrepreneurial Adaptation: Evidence From Cross‐Country Microdata
Nguyễn Thị Hoa Hồng, Hoang Minh Hieu, Nguyen Tien Dat
気候リスクが起業家の持続可能な適応行動(SEA)に与える影響を、GEMデータと国別気候リスク指標を用いてMLモデルで分析。物理的気候リスクと適応準備性が主要な予測因子で、イノベーションとミッション志向が高リスク下の悪影響を緩和することを示す。