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。
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相乗的な脱炭素化：中国の交通・エネルギー転換における電力グリッドのクリーン度と新エネルギー自動車導入の役割
Weifeng Lu, Shuo Liang, Xiaolong Wang
中国の新エネルギー車（NEV）普及が二酸化炭素排出に与える影響を、ライフサイクル評価とパネルデータ分析で解明。NEVシェア1%増で排出量0.358%削減。長期的には電力グリッドの脱炭素化が効果を左右する。
電力システムにおける柔軟性と不確実性：電気自動車充電からの洞察
Linda; id_orcid 0000-0002-1106-0768 Punt
本研究は、電気自動車（EV）のスマート充電による需要側柔軟性を在庫管理の視点からモデル化し、不確実性下での運用可能性を検討する。現実性と扱いやすさのバランスを図り、柔軟性が需給調整や市場リスク回避にどのように機能するかを明らかにする。再生可能エネルギーの普及に伴う系統安定性課題への示唆を提供する。
葡萄栽培におけるディーゼルおよび電気式ナロートラクターのデューティサイクル：バッテリーサイジング、エネルギー需要、および温室効果ガス排出
Eyerusalem Tesfay Gereziher, Elisa Cioccolo, Pierluigi Rossi +2
本論文は、葡萄栽培で使用されるディーゼルと電気式ナロートラクターのデューティサイクルを分析し、バッテリーサイジング、エネルギー需要、およびGHG排出量を比較している。電気トラクターの運用可能性と環境便益を評価する。
学習によるシステム転換：スコットランド農村部におけるネットゼロ学校交通の事例研究
Florian Ahrens, Susan Krumdieck
本稿は、スコットランド農村部における学校交通のネットゼロ移行を、学習プロセスを通じたシステム転換の観点から分析する事例研究である。地域特有の課題と解決策を探り、政策立案や実務への示唆を提供する。
インドの2000億ドルの電気自動車機会を解き放つ：州政策、電力網の脱炭素化、持続可能な開発のための機械学習の洞察
Yash Modi, M.J. Mungla, Suketu Jani
本稿は、インドのEV市場が2000億ドル規模に成長する可能性を分析し、州レベルの政策や電力網の脱炭素化の重要性を指摘する。機械学習を用いた洞察も提供する。
マレーシアにおけるガソリン、バイオディーゼル、バッテリー電気自動車のライフサイクルアプローチに基づく温室効果ガス排出量の推定
Kosai S.
本稿はマレーシアを対象に、ガソリン車、バイオディーゼル車、電気自動車（BEV）のライフサイクル温室効果ガス排出量を推定した。燃料製造から走行までを考慮した比較分析により、BEVの優位性を示すとともに、バイオディーゼルの課題を指摘している。運輸部門の脱炭素化政策への示唆を与える。
ドイツとカリフォルニアにおける交通の電化からの洞察：ネットゼロ移行加速の課題
Rogge K.S.
本稿はドイツとカリフォルニアの電気自動車（EV）普及から、ネットゼロ移行の課題を抽出。政策的・インフラ的障壁を比較し、地域固有の要因と共通の課題を明らかにする。脱炭素交通への示唆を提供。
都市交通の脱炭素化：ネットゼロ排出達成における電気自動車、公共交通、持続可能なインフラの概要
Ndhlovu E.
本稿は、電気自動車、公共交通機関、持続可能なインフラの役割に焦点を当て、都市交通の脱炭素化の概要を提供する。ネットゼロ排出達成に向けた政策と技術の統合を論じる。
ブロックチェーンとゼロサムゲームに基づく最適なEV充電のためのエネルギー取引スキーム
Riya Kakkar, Smita Agrawal, Sudeep Tanwar
本論文では、電気自動車（EV）の充電スケジューリングを最適化するために、ハイブリッドゲーム理論とブロックチェーンを組み合わせた手法を提案する。ステージ1では連合ゲームによりEVのクラスターを形成し、ステージ2ではゼロサムゲームにより最適なペアを選択する。ブロックチェーンを用いて取引の安全性を確保し、Pythonシミュレーションにより有効性を確認した。
企業金融における「知能の罠」—新エネルギー車企業を対象とした研究
Q. Zeng
この研究は、新エネルギー車企業のAI依存度が財務リスクに与える影響を実証的に分析した。2013～2023年の上場企業データを用いて、AI依存度が財務安全性を低下させることを示し、知識や知的設備の出力、特許変換がリスクを緩和することを明らかにした。AIへの過度な依存は正常な研究開発を阻害し、財務・市場業績を悪化させる可能性があると警告している。
D2.5 パイロット向け技術要件と目標の統合
Shift2Zero Partners
Shift2Zeroプロジェクトの成果物で、ユーザー中心の要件抽出プロセスを文書化。87件のインタビュー、8回のワークショップ、512名の調査などを通じて181の要件を特定し、パイロット実証に向けた電動小型商用車のイノベーションをユーザーニーズに適合させる。
電気自動車販売研究の構造的レビュー：過去10年間のマルチレベル要因と予測経路
Guo-Ying Han, Zonglin Li
本レビューは、2016～2025年のEV販売研究を構造的に整理し、1518件の文献から194件を選定。要因分析ではマクロ・メソ・ミクロの枠組みを提示し、予測手法では計量モデル優位（54%）ながら機械学習等の台頭を確認。今後の研究はマルチレベル統合とメカニズムベースのモデリングが課題。
中国における燃料電池電気自動車の産業化の現状と展望
Sai Luo, Kaihang Zhang, Guangwei Li +4
本論文は中国における燃料電池電気自動車（FCEV）の産業化の現状を整理し、今後の展望を考察する。政策支援、技術進歩、インフラ整備の進展を概観し、コスト低減や水素供給網の課題を指摘する。中国のFCEV市場は拡大期にあり、世界の水素経済に影響を与える可能性がある。
電気自動車におけるAIベースの炭素排出モニタリング：技術レビュー
Raghavendra Kurva
本稿は、電気自動車（EV）のカーボンフットプリントをリアルタイムで監視するための人工知能（AI）技術をレビューする。機械学習により、センサーや車両システム、リサイクル施設からのデータを統合し、動的な排出プロファイルを生成する。スマート充電やルート最適化などの介入を支援し、EVのライフサイクル全体での排出削減を可能にする。