論文・プレプリント

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。

Y.S. Cho, Arbind Agrahari Baniya, Kieran Murphy

本研究は、園芸農業における農場レベルのイベントトレーサビリティを実現するフレームワークを提案する。グローバルデータ標準を活用し、灌漑や収穫などのイベントを分散型IDと安全なデータ共有で記録する。ビクトリア州の農場での試験と国際輸出のパイロットで有効性を示し、Scope3排出報告などのESG要件に対応する。

Haya R. Hasan, Khaled Salah, Ahmad Mayyas +4

本論文は、EVバッテリーのデジタルパスポートをブロックチェーンとコンポーザブルNFTで構築し、サプライチェーン全体のトレーサビリティと改ざん防止を実現する。4つのカソード化学物質を10の持続可能性KPIで評価し、バッテリーごとの総合スコアを算出する。コストとセキュリティ分析により実用性を示すが、実環境での検証は今後の課題である。

Tao Wang, Yang Shen

中国のサプライチェーン・デジタル化（SCD）政策が企業のグリーン変革パフォーマンス（EGTP）に与える影響を、2013-2023年のA株上場企業パネルデータとダブル機械学習で実証。SCDはEGTPを有意に向上させ、非国有企業や高サプライチェーン統合、高競争産業、非高汚染産業で効果が大きい。メカニズムとして適応・吸収・革新能力の向上を確認し、上流サプライヤーへの波及効果も示した。

Lukas Nagel, Rainer Gerstbauer, Levon Harutyunyan +3

本論文は、製品開発の戦略計画段階でサプライチェーン全体の炭素フットプリントを予測するデータ提供手法を提案する。EUの気候中立目標に対応し、Gaia-Xデータ基盤を活用したセキュアなサービス提供とデータ共有を実現する。ウェブアプリケーションとして実装され、射出成形カップのサプライチェーンを事例に、生産パラメータが炭素排出に与える影響を評価する。これにより、炭素最適化された製品開発と後期生産段階での炭素回避を可能にする。

Zhouhui Zhang, xinyu Liu, Xin‐Rong Zhang

本論文は農産物コールドチェーンにおけるエネルギー消費と環境問題に着目し、AIとIoTを活用した省エネルギー・低炭素化の可能性を論じる。冷蔵システムのエネルギー消費が全体の約80%を占め、輸送時の炭素排出が常温物流より30%高いと指摘。AIによるエネルギー管理アーキテクチャを提案し、データ収集から予測・最適制御までを統合する枠組みを示す。将来のスーパーコールドチェーン実現に向けた課題と機会を分析する。

Xinyue Hao, Emrah Demir

本研究は、サプライチェーンにおけるAI導入の促進要因と阻害要因を、ESGフレームワークに基づくPRISMA系統的レビューとテーマ分析により特定した。環境次元では廃棄物削減とGHG排出削減、社会次元では製品の安全性・品質と社会的福利、ガバナンス次元ではアジャイル・リーン実践、コスト削減、持続可能なサプライヤー選定、循環経済、リスク管理などがトリガーとして挙げられた。技術的阻害要因には規制不足、データセキュリティ、倫理的AI、データ品質、バ…

Afia Saiara Akhi, Mustakim Jahan, Shamima Shammay +1

本レビューは、AI技術を活用した持続可能なプロジェクト・サプライチェーン管理の最適化に関する最近の研究を体系的に整理し、予測分析、機械学習、デジタルツイン、多目的最適化などの進展を統合した概念フレームワークを提示する。炭素排出削減、エネルギー効率向上、透明性向上へのAI活用の世界的傾向を明らかにし、データ相互運用性や説明可能なAIなどの課題を指摘する。

Manuel Reif, Christiana Plociennik, Mohammad Hossein Rimaz +2

本論文は、Gaia-X原則と資産管理シェルを組み合わせたデジタル製品パスポート（DPP）を提案し、分散ホスト型サブモデルによりサービスプロバイダーが製品データに相互運用可能にアクセスできることを示す。実例としてScope 3炭素フットプリント計算を挙げ、循環経済政策への適合性を高める。

Srikanta Routroy, Prasanta K. Sahu, Prem Chhetri

本特集号は、物流・サプライチェーンにおける脱炭素化の緊急性を論じ、デジタル技術、再生可能エネルギー、循環経済などの戦略を紹介する。AI駆動の意思決定支援システムが排出削減に有効である一方、インフラ不足や政策の不整合が課題と指摘。3つの論文（グリーン交通政策、インドネシア港湾、インド食料流通）を概説し、今後の研究課題を提示する。

Prathaban Durai, Jagannath Nalavade

航空宇宙産業のScope 3排出を監視・管理するためのデータフレームワークを提案。ビッグデータ解析技術を用い、バッチ・リアルタイム入力に対応。航空会社が排出削減目標設定や戦略立案に活用可能。

Joan van Eeckhout, Miona Dimic, Cecilio Ángulo

Agrixelは、農業データの相互運用性を高める新しい地理空間標準で、AIと機械学習を活用し、炭素排出、エネルギー使用、水管理などの外部性をデータレイヤーとして統合する。FAIR原則に準拠し、アグリフード分野の効率化と持続可能性向上を目指す。

Duncan J. Reynolds

英国NHSにおけるAI導入の炭素排出が、現行のグリーンプラン報告で見落とされていることを指摘。Scope 1-3会計の3つの欠落点（粒度不足、ハードウェアのライフサイクル排出、未調達の生成AI）を特定し、ChatGPT利用だけで年間約349トンCO₂eの排出を推定。契約条項、Scope 3への排出係数組み込み、外部AIトラフィック監視という3つの改善策を提案。

Duncan J. Reynolds

英国NHSにおけるAI導入の炭素排出が、必須のグリーンプラン報告で見落とされていることを指摘。現在のスコープ1〜3会計では、AIワークロードのエネルギー集約性、GPU等のライフサイクル排出、未調達の生成AIツールの使用による排出が欠落している。ChatGPTの利用だけで年間約349tCO2eの排出が推定され、報告ギャップを埋めるための具体的な対策（契約条項、スコープ3へのハードウェア排出係数組み込み、AIトラフィック監視）を提案する。

Wang Jingqi, Gao Yan†, Wu Zhiqiang, Li Renjie

本論文は、スマートグリッドにおける負荷不確実性と炭素取引を考慮したリアルタイム価格設定モデルを提案し、需給双方の厚生を最大化する。Q学習アルゴリズムを用いて非凸非線形問題を解決し、再生可能エネルギー統合と「ダブルカーボン」目標に貢献する。シミュレーションにより有効性を検証している。