論文の概要: LCAi: Life Cycle Assessment with big data fusion and retrieval-augmented generation-assisted interpretation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26857v1
- Date: Thu, 25 Jun 2026 10:41:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.237113
- Title: LCAi: Life Cycle Assessment with big data fusion and retrieval-augmented generation-assisted interpretation
- Title（参考訳）: LCAi: ビッグデータ融合によるライフサイクルアセスメントと検索強化世代支援解釈
- Abstract要約: 本研究では,LCA解釈のための視点条件付き検索拡張生成フレームワークを提案する。
LCA解釈で大規模言語モデルを運用するために,視点融合型RAGアーキテクチャを開発した。
本フレームワークは, GPT-5ナノを推論モデルとして, イタリア製リンゴ製造施設の水素化ディーゼル還元使用事例を用いて実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The interpretation phase of life cycle assessment often lacks structured mechanisms for translating quantified improvement opportunities addressing environmental hotspots into actionable strategic pathways under technological, social, and policy uncertainty. To overcome this limitation, this study introduces a perspective-conditioned retrieval-augmented generation framework for LCA interpretation, where a multi-perspective retrieval and controlled synthesis is incorporated in the artificial intelligence (AI)-assisted LCA. To operationalise large language models in LCA interpretation, a perspective fusion RAG architecture was developed, covering academic, industry, public discourse, and European union (EU) funding datasets. Our approach comprises three steps: (1) a scenario anchor defining system boundaries and decarbonization targets, (2) a set of perspective-specific micro-queries with constrained retrieval, and (3) a neutral synthesis step integrating only ledger-stored outputs without further retrieval. The framework is demonstrated through a hydrogen-enabled diesel reduction use case in an Italian apple production facility using GPT-5 nano as the reasoning model. Overall, the structured retrieval and constrained synthesis are designed to mitigate the risk of hallucination while preserving cross-domain diversity. The approach presented can support more disciplined translation of impact results into strategic pathways and opens up new avenues for the use of advanced AI tools in LCA studies, particularly those focused on technologies that could be deployed at scale. This proof-of-concept demonstrates how AI-assisted, evidence-grounded interpretation can support implementation-oriented decision-making beyond conventional LCA studies.
- Abstract（参考訳）: ライフサイクルアセスメントの解釈段階は、しばしば、技術的、社会的、および政策の不確実性の下で、環境ホットスポットに対処する定量化された改善機会を実行可能な戦略経路に変換する構造的なメカニズムを欠いている。
この制限を克服するために,多視点検索と制御された合成を人工知能(AI)支援のLCAに組み込む,LCA解釈のための視点条件付き検索拡張生成フレームワークを提案する。
LCA解釈で大規模言語モデルを運用するために、学術、産業、公共の談話、欧州連合(EU)の資金調達データセットをカバーする視点融合RAGアーキテクチャが開発された。
提案手法は,(1) システム境界と脱炭目標を定義するシナリオアンカー,(2) 制約付き検索を伴う視点特異的なマイクロクエリのセット,(3) より詳細な検索を行なわずに台帳を格納した出力のみを統合する中立的な合成ステップの3段階からなる。
本フレームワークは, GPT-5ナノを推論モデルとして, イタリア製リンゴ製造施設の水素化ディーゼル還元使用事例を用いて実証した。
全体として、構造化された検索と制約された合成は、ドメイン間の多様性を維持しながら幻覚のリスクを軽減するように設計されている。
提案されたアプローチは、より規律ある影響結果の戦略的経路への翻訳を支援し、LCA研究、特に大規模に展開可能なテクノロジに焦点を当てた高度なAIツールを使用するための新たな道を開く。
この概念実証は、従来のLCA研究を超えて、AIが支援し、根拠に基づく解釈が実装指向の意思決定をサポートする方法を示している。
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