概要

AI-BASED-CARBON-CAPTUREは、カーボンキャプチャ（CO2回収）プロセスに機械学習を適用し、性能予測や運転最適化、可視化を行うことを目指すリポジトリです。データ前処理・モデル学習のワークフローはJupyter Notebookで管理され、学習済みモデルと思われるai_model.json／ai_model.js／ai_model.htmlといったブラウザ実行用のアセット、およびPower BI形式のCarbon Capture Dashboard.pbixが含まれており、解析結果の可視化とダッシュボード化を容易にしています。現時点でコミット数は少数ですが、プロトタイプとしての構成と将来の拡張点が見えるリポジトリです。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 6
ファイル数: 16
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

Jupyter Notebookベースのデータ処理・モデル学習ワークフロー（探索的解析→前処理→学習）
ブラウザで動作する学習済みモデルアセット（ai_model.json / ai_model.js / ai_model.html）を同梱
Power BIダッシュボード（Carbon Capture Dashboard.pbix）による解析結果の可視化
軽量プロトタイプとして、フロントエンドと分析資産が揃っている構成

技術的なポイント

このリポジトリの技術的特徴は「分析（Notebook）」「モデルアセット（ブラウザ実行）」「可視化（Power BI）」の三層が揃っている点にあります。ai_model.jsonというファイル名はTensorFlow.js形式のモデルトポロジーであることが多く、ai_model.jsはモデルを読み込んで推論を行うラッパーまたはウェブUI用のスクリプトである可能性が高いです。ai_model.htmlはモデルのデモや簡易UIを提供し、現場データをブラウザで入力して即時推論を試せる作りになっていると推測されます。Jupyter Notebookはデータの前処理、特徴量エンジニアリング、学習・評価（交差検証、損失・評価指標の可視化）までをカバーする想定で、Notebookからエクスポートされた学習済みモデルをブラウザ形式に変換しているワークフローが組まれていると考えられます。Power BI（.pbix）は現場運転データやモデル推論結果をダッシュボード化し、時系列のトレンドや予測誤差、重要特徴量の影響を可視化する用途に適しています。現状はドキュメントやデータ、ライセンス情報が限定的であるため、再現性の確保（使用データ、モデルハイパーパラメータ、評価指標の明記）と運用面（エンドポイント化、バッチ推論・リアルタイム推論の設計）が次のステップとして重要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

Carbon Capture Dashboard.pbix: file（Power BI ダッシュボード）
README.md: file（概要の説明。現状は短い記載）
ai_model.html: file（ブラウザ上でモデルを試すためのHTMLデモ）
ai_model.js: file（ブラウザ用の推論ラッパー／ユーティリティ）
ai_model.json: file（モデルアーキテクチャ／重みの記述（TensorFlow.js形式の可能性））
notebooks/（推測）: Jupyter Notebook群（データ前処理、学習、評価を含む想定）
data/（リポジトリにデータが同梱されていない場合あり）: 入力データ、サンプルCSV等
requirements.txt または environment.yml（存在しない場合は依存関係を明記すると良い）
その他の補助ファイル（デプロイ用説明、ライセンスファイル等）

ファイル名から見える設計思想としては、まずNotebookでモデルを開発し、学習済みモデルをブラウザ用フォーマットに変換してデモやフロントエンドに組み込み、最後にPower BIで事業・運用側が使える形に可視化する、という典型的な分析→プロトタイプ→ダッシュボードの流れです。

利用・拡張の提案

再現性のためにREADMEにデータの出典、前処理手順、学習ハイパーパラメータ、評価指標（RMSE、MAE、R2など）を明記する。
ai_model.*はブラウザ推論に適しているため、API化してEdgeデバイスやクラウドでの一括推論にも対応できると運用性が高まる。TensorFlow.jsであればNode.js上でのバッチ推論も可能です。
Power BIダッシュボードは現場向けUXを磨く場。アラート、異常検知結果、推論の信頼度（不確かさ）を可視化すると現場導入時の受け入れがスムーズになります。
データライフサイクル（データ取得→ラベリング→学習→評価→本番）を自動化するCI/CDパイプライン構築を検討すると継続的改善が可能になります。

まとめ

AIモデルのプロトタイプとダッシュボードを統合した実用的な雛形。ドキュメントとデータの整備で実運用に移せる可能性があります。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: AI-BASED-CARBON-CAPTURE
説明: 説明なし
スター数: 1
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/AI-Based-Carbon-Capture/AI-BASED-CARBON-CAPTURE
オーナー: AI-Based-Carbon-Capture
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/260152885?v=4

READMEの抜粋：

AIを用いた炭素回収（カーボンキャプチャ）