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⽇興リサーチレビュー別冊

カーボンプライシング調査報告書 2024 年 5 ⽉

はじめに「地球温暖化の時代は終わり、地球沸騰化の時代が到来したのです。」という国連のアントニオ・グテー
レス事務総⻑の記者会⾒における発⾔で、「地球沸騰化」という⾔葉が注⽬を集めました。発⾔があった
昨年の 7 ⽉は、世界の平均気温が観測史上最⾼を記録し、実際に体感する暑熱環境や激甚化する⾃然災
害の発⽣を⽬の当たりにし、気候変動に対する危機感は⼀段と⾼まっています。
気候変動への対応策は 2 つあります。⼀つは⼆酸化炭素などの温室効果ガスの排出削減や森林などの吸収による「緩和」、もう⼀つはすでに発⽣しつつある気候変動による影響への「適応」です。
「緩和」については、今年の 4 ⽉に環境省から公表された 2022 年度における我が国の温室効果ガスの排出・吸収量が 2021 年度⽐ 2.3％減の約 10 億 8,500 万トン、2013 年度⽐では 22.9％減となり、2050 年ネットゼロに向けた減少傾向が継続しています。しかし、⼈⼝の増加が続く世界全体に⽬を向けると、2023 年のエネルギー起源の⼆酸化炭素の排出量は、過去最⾼の約 374 億トンになり、増加を続けています（国際エネルギー機関（IEA）の 2023 年年次報告書）。気温上昇を、ある⽔準で抑えようとする場合に温室効果ガスの累積排出量の上限が決まるカーボンバジェットという考え⽅によると、このままの排出が続くと今後 10 年⾜らずで産業⾰命の時期と⽐較した気温上昇が 1.5℃を超えてしまう可能性が⾼く、温室効果ガスの排出削減は喫緊の課題になっています。
気温上昇に⻭⽌めをかけて地球環境を守るために「緩和」の重要性が⾼まる⼀⽅で、現実に進⾏している気候変動への「適応」もさらに重要になっています。例えば、企業であれば、⾃然災害の発⽣時の業
務継続や回復⼒を⾼めること、サプライチェーンの⼨断の影響を短期的なものに留めること、⻑期的な
気候の変化に伴うリスクや機会をとらえて対応していくことが不可⽋になってきています。
地球規模での変化が顕在化する中、我が国では、政府の脱炭素戦略を盛り込んだ「脱炭素成⻑型経済構
造への円滑な移⾏の推進に関する法律（GX 推進法）」が昨年の 5 ⽉に成⽴しました。今後 10 年間で官⺠合わせて 150 兆円を超える脱炭素投資を進めることによって、2050 年の温暖化ガス排出の実質ゼロの実現とともに国内企業の産業競争⼒強化や経済成⻑を⽬指しています。また、企業の脱炭素の取り組みを促すために「成⻑志向型カーボンプライシング」の導⼊も法律に盛り込んでいます。
弊社が注⼒するテーマの⼀つとしてカーボンプライシングに取り組み始めて 3 年が経過しました。その成果として、炭素価格を導出する経済モデル、カーボンプライシングの動向やマーケットに関する分析
および企業や⾦融機関の取り組みや情報開⽰に関する調査報告、そして、カーボンニュートラル技術の紹介などをレポートとして弊社の HP に公開しています。
https://www.nikko-research.co.jp/
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本ブックレットは、これらのレポート 14 本をまとめたものです。カーボンプライシングに関するブッ
クレットとしては、昨年 4 ⽉に発⾏した⽇興リサーチレビュー別冊「カーボンプライシング調査報告書
2023 年 4 ⽉」に続き、3 冊⽬の発⾏になります。
興味をもたれたレポートから読み進めていただければ幸いです。
2024 年 5 ⽉
⽇興リサーチセンター株式会社
取締役社⻑

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⻄岡 誠

要

約

経営
 国内企業のインターナル・カーボンプライシング（ICP）導⼊と情報開⽰の動向調査
企業の多くは、2050 年に GHG 排出量ネットゼロを⽬標に掲げて、脱炭素に向けた様々な取組みを⾏っており、企業が独⾃に企業内部で⼆酸化炭素（CO₂）の価格を設定し、企業の低炭素投資や対策を推進する仕組みであるインターナ
ル・カーボンプライシング（以下「ICP」）を活⽤し始めている。
各企業が脱炭素に向けてどの程度貢献しているのかという点については、株主・投資家を含めたステークホルダーにとって関⼼事項であるが、TCFD 提⾔を契機として、気候変動関連のリスクと機会に係る開⽰が始まった。そして、EU、⽶国及び⽇本において、それぞれの規制当局が気候関連の開⽰基準策定を進めており、いずれの開⽰基準においても ICP に係る開⽰要求事項が設けられている。
本稿では、⽇経平均株価採⽤銘柄の企業を対象に、こうした企業を取り巻く外部環境の変化を踏まえ、企業の取組みとして注⽬度の⾼い施策である ICP の動向について調査した。
その結果、CDP の気候変動質問書への回答以外では情報開⽰を⾏っていない企業を確認できた。ICP の⽤途では投資判断や事業判断などに⽤いるケースが圧倒的に増加していることや、昨年の調査と⽐較して今回の調査では ICP 価格を開⽰している企業が⼤幅に増加していることから、脱炭素化の促進⼿段として ICP を実務に積極的に活⽤しはじめていることも窺えた。ただし、各企業が設定する ICP 価格には、依然として⼤きな開きがあり、ICP の導⼊⽬的や ICPの⽤途の違いが ICP の価格設定に⼤きく影響していると考えられる。

 インターナルカーボンプライシング（ICP）に係る開⽰規制と欧⽶企業による開⽰事例からの⽰唆
企業による脱炭素に向けた様々な取組みのひとつとして、インターナルカーボンプライシング（Internal Carbon
Pricing、以下 ICP）の活⽤がある。ICP を導⼊する⽇本企業は増加傾向にあるものの 、⾃社の HP などを通じて ICPを積極的に開⽰している企業はまだまだ少ないのが現状である 。
他⽅、規制当局などによる気候変動関連の開⽰基準導⼊の動きも進展しており、いずれの開⽰基準においても ICP に係る開⽰要求事項を設けていることから、企業は ICP に係る開⽰を今後求められることになる。
本稿では、導⼊が⾒込まれる様々な気候変動関連開⽰基準において、ICP に係る具体的な開⽰要求事項や、ICP に係る開⽰を既に⾏っている海外企業の開⽰事例を通じて、ICP 価格（含む価格の合理的根拠）と ICP の活⽤⽅法に係る具体的な情報開⽰を採り上げる。企業においては、ICP に係る開⽰要求事項を踏まえつつ、⾃社の脱炭素化⽅針や⾃社の事業特性に応じた ICP の説明が望まれる。

 役員報酬における気候変動対策に関する KPI 導⼊の決定要因の実証分析
ESG に関する指標（ESG 指標）を役員報酬に反映させる仕組みは、⽇本企業においても⼀般的なものとなりつつある。
ESG 指標のうち、気候変動対策に関する指標（気候変動対策指標）は、⼈的資本に関する指標（⼈的資本指標）に次いで役員報酬の KPI として多く導⼊されている。
多くの企業が気候変動対策への取組みを進めるなかで、気候変動対策に向けたインセンティブを取締役等に付与するか否かは、企業毎に判断が分かれている現状がある。そのような現状を踏まえ、本稿では、⽇本企業において、どのよ
うな企業が気候変動対策指標を役員報酬の KPI として導⼊する傾向があるかについて分析した。

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分析の結果、中期⽬標の達成に向けて必要な 1 年あたりの CO2 排出量削減割合が⾼い企業ほど、気候変動対策指標を
役員報酬の KPI として導⼊する傾向が確認された。⼀⽅で CO2 排出量が多い企業や、ガバナンスが強化されている企業において、気候変動対策指標を役員報酬の KPI として導⼊する傾向は確認できなかった。

 ⾦融機関の気候変動に関する開⽰状況調査（2023 年 3 ⽉期）
気候関連の情報開⽰に関する対応については TCFD 提⾔に基づく開⽰が重要な役割を果たしており、⾦融機関においても年を追うごとに開⽰が増え、内容の充実がみられる。本稿では都市銀⾏、地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏に加え、2023
年 3 ⽉期より新たに開⽰が始まった信⽤⾦庫も含めた銀⾏等が気候変動への対応について現状どのような開⽰をしているか、更にシナリオ分析、Scope3 排出量の算定、セクター別の FE の算定等にどのように取り組んでいるかについて調査した。その結果、2023 年 3 ⽉期では「移⾏リスク、物理的リスクに関する定量的なシナリオ分析」、「温室効果
ガス排出量（Scope1・2）の⽬標と実績」、「温室効果ガス排出量（Scope3）の⽬標と実績」等の項⽬において地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏での取り組みが増加している⼀⽅で、Scope3 のカテゴリー15 である「投融資」をセクター別に開⽰する「温室効果ガス排出量（セクター別）の実績」については、地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏共に銀⾏によって取り組み
状況に差があり、同「⽬標」については都市銀⾏のみが先⾏して開⽰をしている状況であることが分かった。

規制・政策
 IFRS サステナビリティ開⽰基準の最終化①〜IFRS S1（全般的要求事項）を中⼼に〜
国際サステナビリティ基準審議会(International Sustainability Standards Board)は IFRS サステナビリティ開⽰基
準（IFRS SDS）の第⼀弾として、全般的要求事項（IFRS S1）と気候関連開⽰要求事項（IFRS S2）を公表した。この２つの基準は、⽇本におけるサステナビリティ開⽰基準の開発にあたってのグローバル・ベースラインとなる。
本稿では、①IFRS SDS の構造、➁IFRS S1 の構成と概要、③IFRS S1 の「⽬的」、④IFRS SDS 全体に適⽤される基本事項、⑤コア・コンテンツ、⑥プロポ―ショナリティ、経過措置、⑦⽇本基準の開発動向と導⼊に向けたスケジュー
ル、について説明する。
企業は、TCFD 提⾔に基づく開⽰から IFRS SDS に準拠した開⽰への移⾏にあたり、①重要性があると判断したサス
テナビリティ関連財務情報の開⽰、➁⼀般⽬的財務報告との同時報告、③サステナビリティ関連財務情報開⽰に適⽤する仮定や前提などを財務報告と平仄をとる必要性、④報告範囲が⼀般⽬的財務報告の報告範囲を前提、などを考慮する必要がある。したがって、企業にとっては、今から社内体制の⾒直しなどをはじめ、着⼿できるところから準備していくことが期待される。

 IFRS サステナビリティ開⽰基準の最終化➁〜IFRS S2（気候関連）〜
国際サステナビリティ基準審議会(ISSB)は、IFRS サステナビリティ開⽰基準（IFRS SDS）の第⼀弾として、全般的要求事項（IFRS S1）と気候関連開⽰要求事項（IFRS S2）を公表した。この２つの基準は、⽇本におけるサステナビ
リティ開⽰基準のグローバル・ベースラインとなる。
本稿では、IFRS S2 のうち、①IFRS S2 の特徴、➁IFRS S2 の構成と⽬的、③コア・コンテンツ（ガバナンス、戦略、
リスク管理、指標と⽬標）、④IFRS S2 に適⽤されるプロポ―ショナリティ（含む経過措置など）について説明する。
IFRS S2 は、TCFD 提⾔に基づく開⽰に取って代わることが想定されている。TCFD 提⾔と⽐較すれば、IFRS S2 の開⽰要求事項は細かく、企業側の開⽰準備のための負荷は少なくないものの、プライム市場に上場する企業は、TCFD
提⾔に基づく気候関連開⽰が求められてきた経緯にあることから、これまで培ってきた知⾒などを⼗分に転⽤できる部分もあるものと思われる。したがって、今から社内体制の⾒直しなどをはじめ、TCFD 提⾔による開⽰を⼟台とし4

て、開⽰の準備を進めていくことが期待される。

 「排出量取引制度か炭素税か」なのか〜温室効果ガス排出規制の課題と展望〜
排出量取引制度か炭素税か。ノーベル経済学賞を受賞したノードハウス教授は、その著書で「この２つ以外の選択肢はない」とクギを刺した。カーボンプライシングの狙いは、CO2 の外部性に価格をつけることで排出者全員に CO2 を排出した社会的費⽤を 100％負担させることにある。理論上は、いずれも炭素価格を引き上げることによって、消費者や企業に排出削減に向けた強⼒なインセンティブを与え、排出量を減少させる効果を持つ。政府は、両⽅とも実施する意向だが、産業界は排出量取引制度には賛成するものの炭素税については反対の意向を明確にしている。政府も、炭素税については運⽤⾯で慎重なスタンスだが、将来的には炭素税を消費税並みの扱いにする野⼼的な意向も⾒えてきた。ノードハウス教授は、両者の強みを掛け合わせた頑強なハイブリッド制度を紹介しながら、国家間の国際協調が不可⽋と説いた。⽇本の GX 戦略は、極めて重要なステップを歩み始めたものの、その先には複数のステップがあり、乗り越えるべき課題も多い。この 10 年はわれわれ全⼈類の覚悟が試される 10 年と⾔えよう。

投資 インパクト投資の現状と課題〜⾦融庁「基本的要素」の⽐較検証〜
持続可能な社会の構築は国際的に⼤きな課題となっており、わが国でも、脱炭素や少⼦⾼齢化、災害への対応など、社
会・環境課題解決の重要性が急速に⾼まってきている。こうした中で、インパクト投資は、持続可能な社会を実現するための⾦融の１分野として、持続可能な社会・経済基盤の構築といった基本的な意義を共有しつつ、投資の「効果」（インパクト）に着⽬する⼿法として、内外で推進の機運が⾼まっている。
⽇本のインパクト投資は拡⼤してきているものの、グローバルに⽐べ投資⾦額は少ない。加えて、グローバルではイ
ンパクト投資のリターンやインパクトに対する期待とこれらの実現度合いが⽇本より⾼い。そのため、⽇本においてはこれらの実現度合いを⾼める⼯夫が必要と考える。そうした中で、効果が財務的なものも含めて客観的な測定がいまだにできていないことが課題と考える。
⾦融庁で公表された「インパクト投資（インパクトファイナンス）に関する基本的指針」に盛り込まれた「インパクト
投資の基本的要素（以下、基本的要素）」には、インパクト投資に関するグローバルな機関等が⽰した原則や考えがほぼ盛り込まれている。そうした中で、「変⾰の⽀援」については特徴的な項⽬として挙げられる。
⼀⽅で、「基本的要素」では「リスク」、「独⽴した検証」や「透明性」についての重要性がさほど強調されていなかった。
官⺠挙げた取り組みによって、スタートアップ企業等にインパクト投資のマネーが流⼊し、地域における創業企業として社会・環境課題の解決と成⻑を実現していく事業の存在と意義を理解し、これに資するインパクト投資が⼀層充実していくことが期待される。

 気候変動関連ファンドの動向と組⼊銘柄から探る国内の注⽬企業
社会的に気候変動への関⼼が⾼まる中、気候変動をテーマにしたファンドが数多く登場している。気候変動をテーマにしたファンドの多くが、脱炭素社会に貢献している企業や今後貢献することが期待できる企業に投資するもので、企業の気候変動に関する取り組みが投資判断の要素になっている。このような気候変動に関連したファンドについて動向を確認すると、これまで気候変動が注⽬される都度、新規ファンドが設定されたものの、それらの運⽤はあまり⻑く続かず、既に多くが償還していた。近年においても 2021 年に複数のファンドが設定され、多くの資⾦が流⼊したが、現在では流出の傾向となっていた。

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また、気候変動関連のファンドが投資している企業を知ることも有益と考え、各ファンドの組⼊銘柄を調査したところ、ダイキン⼯業に投資しているファンドが多く⾒られた。他にも脱炭素に寄与する製品の製造に取り組む企業への投資が多く、温室効果ガス排出量の多い企業への投資も⾒られた。

 CO2 排出権価格の定量分析－テクニカル分析・時系列分析・機械学習－
CO2 排出量に応じて企業に⾦銭的な負担を求める「カーボンプライシング」の導⼊が進んでおり、欧州においては、
2005 年に欧州連合域内排出量取引制度（EU-ETS）が導⼊され、排出権取引の中⼼的な役割を果たしている。EU-ETS
は、試⾏期間のフェーズ 1 に始まり、現在は 2030 年に向けたフェーズ 4 となり、フェーズの移⾏とともに対象となる国・業種等が拡⼤している。近年の取引は、規制対象となる CO2 排出企業に留まらず、価格変動による利益を期待した投資家などに広がりをみせている。また、⼩⼝の投資家が取引しやすいように ETF や ETN なども設定されている。
本研究では、投資商品としての側⾯も強まっている CO2 排出権に対し、⼀定の条件の下でテクニカル分析を⽤いて売買した場合の投資成果についてのシミュレーション結果を確認する。また、時系列分析や機械学習を⽤いた売買⼿法とテクニカル分析を⽐較し、売買⼿法による推計結果の違いを考察する。
分析の結果、テクニカル分析を⽤いるとレンジ相場においてプラスのパフォーマンスが得られ、トレンド相場についてはマイナスのパフォーマンスとなる結果が得られた。時系列分析（ARIMAX）と機械学習（Random Forest）につ
いては、テクニカル分析と似た傾向を⽰す可能性があり、機械学習については、テクニカル分析や時系列分析と⽐べて「買い」または「売り」と判断する回数が多い結果となった。

 マルチエージェントを⽤いた CO2 排出権オプション市場の分析
CO2 の排出量に応じて企業に⾦銭的な負担を求める「カーボンプライシング」の導⼊が国内で検討されており、GX リ
ーグにおける排出量取引制度は 2023 年度から試⾏的に開始し、2026 年度から本格稼働を予定している。東京証券取引所においては 2023 年度にカーボン・クレジット市場を創設する。
⼀⽅、欧州では 2005 年に欧州連合域内排出量取引制度（EU-ETS）が導⼊され、すでに多くの経験を積んでいる。欧
州証券市場監督局「Final Report - Emission allowances and associated derivatives」によれば、EU-ETS は、CO2排出権のみならず、CO2 排出権デリバティブ取引についても、取引が拡⼤している。
我が国においても CO2 排出量取引が拡⼤すれば、ヘッジツールとしてデリバティブ取引（先物取引、オプション取引）が重要になるであろう。
CO2 排出権オプション取引を分析するため、まずは CO2 排出権取引とそのオプション取引についてマルチエージェン
トを⽤いて⼈⼯市場を構築する。⼈⼯市場の構築にあたり、遺伝的アルゴリズムを⽤いて、エージェントのパラメー
タを推計する。発注サイズ変更等のシナリオを⼈⼯市場に与え、オプション取引等への影響を分析することにより得られた有⽤な知⾒を報告する。

プライシング 限界削減費⽤曲線の概要と推計⼿法（モデル等）の紹介
限界削減費⽤曲線は、排出削減⽬標を達成するのに必要な費⽤の⾒積もり、炭素税や排出量取引などにおける検討材
料、企業が排出削減を事業の意思決定に反映させるための ICP など幅広く利⽤することができる。限界削減費⽤曲線の推計結果は⼿法によって⼤きく異なり、推計結果の利⽤の際にはその⼿法の特徴や前提条件などを把握しておく必要がある。そこで、本稿では、限界削減費⽤曲線について、代表的な推計⼿法を紹介する。

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本稿では推計⼿法を⼤きくエキスパートベースとモデルベースに区分し、モデルベースは更にボトムアップモデル、
トップダウンモデル、ハイブリッドモデルに分類した。そのうちエキスパートベース、ボトムアップモデルおよびト
ップダウンモデルについて紹介する。
エキスパートベースは専⾨家が試算した個々の GHG 削減技術に係る削減費⽤を⽤いて限界削減費⽤曲線を作成する。
ボトムアップモデルには様々なモデルがあるが、TIMER モデル、MARKAL モデル、TIMES モデルを紹介する。例えば、TIMER モデルは段階的に課される炭素税を限界削減費⽤とみなして GHG 削減量との関係を⽤いて限界削減費⽤曲線を導く。また、トップダウンモデルはマクロ経済に主眼を置き、⽣産額や効⽤と GHG 排出量の関係などから限界削減費⽤曲線を導出する。トップダウンモデルでは、⼀般均衡理論を⽤いた CGE モデル（本稿では GREEN モデル、
EPPA モデル、AIM/CGE モデルを紹介）と距離関数を⽤いた DDF モデルを紹介する。
本稿では、これらのモデルの特徴や使⽤例を紹介するとともに、推計⼿法（エキスパートベース、ボトムアップモデ
ル、トップダウンモデル）ごとの⻑所や短所を挙げて⽐較を⾏う。

 BERT を⽤いたカーボンプライシング関連論⽂の分析
⼆酸化炭素（CO₂）の排出削減を促進する⼿法の１つであるカーボンプライシングについて、多くの学術論⽂が発表されている。論⽂の理解には経済や気候等に関する多様な専⾨知識が必要となる。本研究では⼤規模⾔語モデルの⼀種である BERT を⽤いてカーボンプライシング関連論⽂の内容把握・分析を試みた。具体的には、インターネット上で収集したカーボンプライシング関連論⽂について、⼈⼿でラベル付けし学習データとして⽤いることで、BERT による
⽂章分類器を 2 種（5 分類、2 分類）作成した。SHAP によって BERT の判断根拠を可視化し、カーボンプライシング
に関するワードがモデルの判断に⽤いられていることを確認するとともに、BERTopic によるトピック分析を実施し、カーボンプライシング関連論⽂が 6 つの主要なトピックに分けられることを⽰した。

技術
 核融合発電の実現に向けた最新の進展
CO2 を排出しない次世代クリーンエネルギーとして、核融合発電 に対する世界各国からの期待が⾼まっている。⽶国の TAE Technologies、Helion Energy などのスタートアップ企業の計画が進展し、核融合発電の実現が現実味を帯びてきた。
我が国では、核融合発電の早期実現を⽬指した国家戦略として、2023 年 4 ⽉に「フュージョンエネルギー・イノベーション戦略」が制定され、同年 6 ⽉には核融合を含む「統合イノベーション戦略 2023」が閣議決定された。また、「統
合イノベーション戦略 2023」を踏まえて、核融合発電を⼀つの新しい産業として、確⽴・育成することを⽬的としたフュージョンエネルギー産業協議会が 2024 年 3 ⽉ 29 ⽇に設⽴された。計 21 社が発起⼈として役員に就任する。最終的には 50 社以上が同協議会に参加する⾒込みであり、核融合発電の実現に向けて官⺠が⼀丸となって取り組んでいる。
国際的には、2023 年 11 ⽉から 12 ⽉にドバイで開催された COP28（国連気候変動枠組条約第 28 回締約国会議）において、ケリー⽶国⼤統領特使から、⽶国が核融合発電の早期実現を⽬指す旨の説明があった。COP において、核融合発電について⾔及されたのは初めてのことである。
本稿では、核融合発電の実現に向けた直近の技術開発などの進展について報告する。

7

⽬

次

経営
国内企業のインターナル・カーボンプライシング（ICP）導⼊と情報開⽰の動向調査 .............. 9
インターナルカーボンプライシング（ICP）に係る開⽰規制と欧⽶企業による開⽰事例からの⽰唆 ... 20
役員報酬における気候変動対策に関する KPI 導⼊の決定要因の実証分析 ............................ 34
⾦融機関の気候変動に関する開⽰状況調査（2023 年 3 ⽉期） ......................................... 43
規制・政策
IFRS サステナビリティ開⽰基準の最終化① 〜IFRS S1（全般的要求事項）を中⼼に〜 ......... 65
IFRS サステナビリティ開⽰基準の最終化➁ 〜IFRS S2（気候関連）〜 ............................. 85「排出量取引制度か炭素税か」なのか 〜温室効果ガス排出規制の課題と展望〜 ................. 102
投資インパクト投資の現状と課題 〜⾦融庁「基本的要素」の⽐較検証〜 ............................... 115
気候変動関連ファンドの動向と組⼊銘柄から探る 国内の注⽬企業 .................................. 137
CO2 排出権価格の定量分析 －テクニカル分析・時系列分析・機械学習－ ......................... 145
マルチエージェントを⽤いた CO2 排出権オプション市場の分析 ..................................... 156
プライシング
限界削減費⽤曲線の概要と推計⼿法（モデル等）の紹介 ............................................... 170
BERT を⽤いたカーボンプライシング関連論⽂の分析 .................................................. 188
技術
核融合発電の実現に向けた最新の進展 ...................................................................... 197

8

経

営

国内企業のインターナル・カーボンプライシング（ICP）導⼊と情報開⽰の動向調査
2024 年 4 ⽉
資産運⽤研究所

主席研究員

藤原 崇幸

社会システム研究所 シニアアナリスト 三瓶 匡尚

1.

はじめに

企業の多くは、2050 年に GHG 排出量ネットゼロを⽬標に掲げて、脱炭素に向けた様々な取組みを⾏っている。こうした取組みのひとつとして、⼀部の企業ではインターナル・カーボンプライシング（Internal Carbon Pricing、以下「ICP」）を活⽤し始めている。ICP とは、企業が独⾃に企業内部で⼆酸化炭素（CO₂）の価格を設定することであり、企業の低炭素投資や対策を推進する仕組みである。
各企業が脱炭素に向けてどの程度貢献しているのかという点については、株主・投資家を含めたステークホルダーにとって関⼼事項であるが、TCFD 提⾔を契機として、気候変動関連のリスクと機会に係る開⽰が始まった。そして、EU、⽶国及び⽇本において、それぞれの規制当局が気候関連の開⽰基準策
定を進めており、いずれの開⽰基準においても ICP に係る開⽰要求事項が設けられている（三瓶（2024））。
本稿では、こうした企業を取り巻く外部環境の変化を踏まえ、昨年の調査（藤原・⼩原（2023））に引き続き、企業の取組みとして注⽬度の⾼い施策である ICP の動向について報告する。具体的には、2024 年 2 ⽉時点で⽇経平均株価1に採⽤されている企業 225 社（以下、対象企業）2を対象に、ICP 導
⼊企業の開⽰内容などを調査し、国内における ICP の導⼊状況、導⼊⽬的、ICP の⽤途、対象となる GHG
排出や ICP 価格について説明する。

2.

ICP に関する情報の開⽰状況

CDP3が公表している「気候変動レポート 2022︓⽇本版」によれば、CDP 気候変動質問書への⽇本企業の回答状況を確認すると、回答を⾏った企業 1,056 社のうち、「ICP を導⼊している」と回答した企業は 202 社（19％）
、「現在導⼊していないが 2 年以内に導⼊予定」と回答した企業は 289 社（27％）
で、合計すると 491 社（46％）の企業が ICP の導⼊にポジティブな姿勢を⽰している（図表 1）。

1

⽇経平均株価とは、東京証券取引所プライム市場上場銘柄のうち代表的な 225 銘柄を対象として⽇本経済新聞社により算出、

2

昨年の調査（藤原・⼩原（2023））時点の構成企業 225 社のうち、構成銘柄の⾒直しにより今回 6 社が除外され、新たに 6 社

32000 年に英国で設⽴された国際環境⾮政府組織（NGO）で、投資家、企業、国家、地域、都市が⾃らの環境影響を管理するた公表される株価指数のこと。
が採⽤されている。
めのグローバルな情報開⽰システムを運営している。

9

図表１ 国内企業の CDP への ICP 導⼊に係る回答状況4（n=1,056)
導⼊済

2年以内

19%

27%

202社

289社

2年以内に
導⼊予定なし該当なし・無回答

39%

15%（出所）CDP「気候変動レポート 2022︓⽇本版」より⽇興リサーチセンター作成

次に、本稿の調査分析対象となる対象企業について、ICP の導⼊状況及び、各社の情報開⽰状況を確認する。
対象企業の CDP 気候変更質問書への回答結果によれば、「ICP を導⼊している」と回答した対象企業
は 118 社、「現在導⼊していないが 2 年以内に導⼊予定」と回答した対象企業は 52 社であった（図表2）。昨年の調査結果と⽐較すると、「現在導⼊していないが 2 年以内に導⼊予定」と回答した対象企業は変わらずであったものの、「ICP を導⼊している」と回答した対象企業は 15 社増加5しており、ICP 導
⼊にポジティブな姿勢を⽰している企業が増加傾向にあることが確認できた。
図表 2 国内企業 225 社の CDP への ICP 導⼊に関する回答状況
掲載なし・⾮公表

導⼊済

2年以内

導⼊予定無

118社

52社

21社

34社

（15）

（０）

（▲8）

（▲7）

・回答対象外※括弧内の数値は昨年の調査結果と⽐較した社数の増減（出所）CDP 気候変動回答書 2022 より⽇興リサーチセンター作成

⼀⽅、今回の⽇興リサーチセンターの調査においては、対象企業のホームページや統合報告書、サス
テナビリティレポート等各社の開⽰情報6 から ICP を導⼊していることを確認できた企業は 128 社（57％）（以下、ICP 導⼊企業）、現在導⼊を検討中であることが確認できた企業は 5 社（2％）であった(図表 3）。昨年の調査結果と⽐較すると、ICP 導⼊済であることが確認できた対象企業は 43 社増加7する⼀⽅で、導⼊検討中の対象企業は 19 社減少した結果、ICP 導⼊にポジティブである対象企業は 133
社（59％）と昨年対⽐ 24 社増加した。この要因としては、昨年導⼊を検討中とした企業が、ICP を導42024 年 3 ⽉に公表された「CDP 気候変動レポート 2023: ⽇本版」によれば、ICP 導⼊済の企業数は 269 社、今後 2 年以内に導⼊予定とする企業数は 361 社と、⽇本企業による ICP 導⼊企業は引き続き増加している。

5

⽇経平均 225 構成銘柄の⾒直しにより、構成銘柄から除外された ICP 導⼊企業が 2 社、新規に採⽤された企業で ICP 導⼊企業

6

ICP に関する情報の掲載場所としては、ホームページや統合報告書が多く、これら以外にもサステナビリティレポートや適時開7

脚注 5 参照。構成銘柄⾒直しにより、除外された ICP 導⼊企業は 2 社、新規採⽤企業のうち ICP 導⼊企業は 1 社であることか

が 1 社存在する。従って、昨年の調査対象企業をベースにすれば、増加社数は 16 社となる。
⽰での開⽰も散⾒された。
ら、昨年の調査対象企業をベースにすれば、ICP 導⼊企業は 44 社増加したことになる。

10

⼊したことなどがあげられる。
また、ICP は導⼊していないものの、TCFD 提⾔に基づくシナリオ分析において炭素税導⼊による影響を試算するにあたって、具体的な炭素価格を設定している対象企業も 14 社存在しており、将来的なICP 導⼊につながる可能性があるものと思われる。
なお、今回確認を⾏った範囲では、昨年の調査同様、CDP への回答状況と企業の情報開⽰状況には少なからず乖離があり、気候変動質問書に対しては、ICP を導⼊していると回答しているものの、企業の開⽰媒体上には ICP に関する情報の記載が⾒られないケースもあった。
図表 3 国内企業 225 社の ICP 導⼊に関する情報開⽰状況（2024 年 2 ⽉末時点）
導⼊済

導⼊検討中

未導⼊※1

掲載なし

128社

5社

14社

78社

（▲19）

（7）

（▲31）

※2

（43）

※1:ICP は未導⼊ながらも、TCFD 提⾔のシナリオ分析等で炭素税価格を開⽰した企業数※2:括弧内の数値は昨年の調査結果と⽐較した社数の増減（出所）各社開⽰情報より⽇興リサーチセンター作成

3.

ICP の導⼊⽬的

次に ICP 導⼊企業を対象に、その導⼊⽬的を確認する。企業の ICP 導⼊⽬的は様々であるが、ここでは
CDP 気候変動回答書の設問を参考にして、各対象企業の導⼊⽬的を以下に分けて集計を⾏った（図表 4）。
「低炭素化投資の促進」を導⼊⽬的とする対象企業が 90 社で最も多く、次いで「エネルギー効率化の推進」が 66 社であり、対象企業の多くが脱炭素化のための投資判断などに ICP を活⽤しようとしている。また、「社内⾏動の変⾰」を導⼊⽬的とする対象企業も 52 社あったことから、各企業の組織レベ
ル・個⼈レベルでの脱炭素化に向けた意識醸成を図るための⼿段として ICP を導⼊していることも窺われた。
こうした導⼊⽬的以外でも、サプライチェーンにおける取引先の脱炭素化を促す⼿段、すなわち、サプライチェーン・エンゲージメントの⼿段として ICP 導⼊をその⽬的とする企業もみられた。

11

図表 4

ICP 導⼊企業（128 社）の導⼊⽬的（出所）各社開⽰資料及び CDP 気候変動回答書 2022 により⽇興リサーチセンター作成

4.

ICP の⽤途

次に ICP 導⼊企業が、ICP をどのように⽤いているのかを集計したところ、① 投資判断や事業判断などに⽤いる場合

︓ 116 社（91％）② 気候変動リスクの財務インパクトを定量的に評価する場合

︓

6 社 （5％）の２つに⼤別された。
昨年の調査結果と⽐較すると、①を⽤途に掲げる企業が⼤幅に増え（昨年の調査対⽐+55 社）、➁を⽤途に掲げる企業が⼤幅に少なくなった（昨年の調査対⽐▲19 社）。前述の ICP 導⼊⽬的である「低炭素化投資の促進」、「エネルギー効率化の推進」と符合する結果であり、各企業が脱炭素化に向けた投資など実務レベルで ICP を活⽤しはじめていることが窺われる。
上記①については、社内での気候変動問題への取組みといった内部要因であり、設備投資や環境投資の判断基準のほか、再⽣可能エネルギーの推進強化、事業ポートフォリオの管理、炭素排出量に価格づけを⾏うことで社内のコスト意識を⾼めるといった導⼊⽬的などが昨年の調査結果と同様に多く⾒られた。例えば、三井⾦属鉱業はプレスリリース8で次のように記載している。
“⾃社基準で⼆酸化炭素（CO2）に価格を設定してその排出量を換算し設備、開発投資判断の参考とする、「インターナルカーボンプライシング制度（ICP 制度）」の導⼊を決定いたしましたのでお知らせいたします。（中略）8「インターナルカーボンプライシング制度の導⼊について」（2023 年 3 ⽉ 23 ⽇）

12

【三井⾦属グループの ICP 制度の概要】
社内炭素価格Scope1︓30,000 円/t-CO2
Scope2︓20,000 円/t-CO2※削減が困難な Scope1 の対策を⼀層促進するため、Scope1
を Scope2 より⾼い炭素価格とする

対象

CO2 排出の増減を伴う設備投資、開発投資

適⽤⽅法

対象となる設備投資・開発投資計画による CO2 排出量に対して社内炭素価格を適⽤し、費⽤換算したものを投資判断の参考に
する

導⼊開始⽇

2023 年 4 ⽉ 1 ⽇

今後、ICP 制度を活⽤した「全社 2050 年カーボンニュートラルへ向けたロードマップ」の運⽤を通じ、社内の更なる意識の向上を図り、低炭素投資や気候変動対策を推進してまいります。”
⼀⽅、②については、各国の制度・規制や、２℃未満シナリオや 4℃シナリオで地球温暖化が進んだ
場合といった外部要因であり、気候変動リスクの財務インパクトを定量的に算出するためなどに ICP を導⼊している。例えば、住友商事は、⾃社の開⽰資料9の中で、次のように記載している。
“1.5℃シナリオ（NZE シナリオ（※））の炭素価格も⽤いて、当社グループのカーボンニュー
トラル化⽬標の対象事業による CO2 排出量に対する炭素排出コスト、事業を通じた CO2 の吸収・固定・活⽤等に伴う環境価値、CO2 削減貢献に資する事業等を⼀元的に可視化の上、年次でモニタリングします。
個別の投資案件においても、将来の潜在的なリスクや機会が⼤きい新規・既存案件を対象に、炭素排出コスト・環境価値・CO2 削減貢献量の可視化や、1.5℃シナリオ等を⽤いた分析を通じて、将来の事業への影響有無やその対応策を確認します。
※Net Zero Emission Scenario.

国際エネルギー機関による世界全体での 2050 年ネットゼロ達成（産業⾰命以降、2100 年までに 1.5℃上昇）を想定したシナリオ。“

5.

ICP が対象とする GHG 排出と ICP 価格の形態

本章では、対象企業のうち ICP 導⼊企業の中で、公開情報等から ICP の価格を開⽰している企業（以下、ICP 価格開⽰企業）について集計を⾏い、排出される温室効果ガス（GHG）のうち Scope1、Scope2、

9「ESG コミュニケーションブック 2023 データ編」（住友商事）

13

Scope３のどの種類を対象としているのか、また、ICP 価格の形態として Shadow Price、Implicit Price、Internal Fee10があるが、どの形態を採⽤しているのかについて確認する。なお、ICP 導⼊企業 128 社のうち、110 社（昨年の調査（藤原・⼩原（2023））では ICP 価格開⽰企業は 59 社）が ICP 価格の開⽰を⾏っており、ICP 価格の開⽰が進んでいることが明らかとなった。
排出される GHG の測定範囲によって Scope1 から Scope3 まで区別されており、Scope1 から Scope3
までを合計するとサプライチェーン全体の排出量となる。Scope1 は企業⾃らが直接的に排出する GHGを対象とし、Scope2 は企業が使⽤する電気などを使⽤することで間接的に排出する GHG を対象、
Scope3 は Scope1、Scope2 以外の企業が関わる製品などモノやサービスを提供する過程で⽣じるすべての GHG を対象とする。また、Shadow Price は GHG 排出削減を⽬的として仮想的に内部価格を設定して投資判断などに活⽤する形態、Implicit Price は GHG 排出削減にどの程度コストが必要か内部的に算出する形態、Internal Fee は社内において排出される GHG に対する費⽤を課す形態を指す。Shadow
Price と Implicit Price は企業内で GHG 排出量に応じた資⾦のやり取りは発⽣しないが、Internal Fee
は資⾦のやり取りが発⽣する形態である。
図表 5 は ICP 価格を開⽰している企業のうち、ICP 価格がどの Scope を対象としているか集計したものである。集計結果をみると、全体の 6 割以上の企業が ICP 価格の設定において直接的または間接的に⾃社で排出する GHG を範囲とする Scope1 と Scope2 を対象としていることが分かる。また、⾃社が関わるサプライチェーン全体の GHG を対象（Scope1〜Scope3）とする企業も 10 社あることも分かった。ICP 価格開⽰企業のうち対象とする GHG を開⽰していない企業は 13 社あったが、全体として9 割近くの企業が開⽰していることから、ネットゼロの達成に向けた ICP の積極的な活⽤姿勢が窺える。
図表 5

ICP 価格の GHG 対象範囲

0

10

Scope1のみ

6

Scope2のみ

7

Scope3のみ

20

開⽰なし

50

60

70（社）

68

Scope1+Scope3

Scope1+Scope2+Scope3

40

3

Scope1+Scope2

Scope2+Scope3

30

3
0
10
13

（出所）⽇興リサーチセンター

10

本稿では ICP 価格の形態の⼀つである Internal Trading を Internal Fee と同義と判断して、Internal Fee として取り扱う。

14

次に図表 6 で ICP 価格の採⽤形態を確認11する。集計結果をみると、Shadow Price を採⽤している
企業は 64 社となっており、ICP 価格開⽰企業の過半数が ICP 価格を投資判断など脱炭素に向けた意思決定⽀援ツールとして活⽤していることが読み取れる。また、⾃社の関係部署間で資⾦のやり取りを発⽣させる Internal Fee を採⽤している企業は 11 社であった。なお、ICP 価格の採⽤形態が Shadow
Price、Implicit Price、Internal Fee のいずれでもない企業は 10 社、採⽤形態を開⽰していない企業は15 社であった。

図表 6
0

10

20

ICP 価格の採⽤形態
30

40

50

Shadow Price

60

70（社）
64

Implicit Price

17

Internal Fee

11

その他

10

開⽰なし

15

（出所）⽇興リサーチセンター

6.

ICP の価格開⽰状況―通貨別 ICP 価格編―

本章では通貨別の観点で、ICP 価格開⽰企業について、ICP の価格開⽰状況を確認する。
図表 7 は ICP 価格開⽰企業について、ICP の価格を設定している通貨ごとに企業数を集計したものである。なお、当該企業の設定通貨の内訳をみると、⽇本円、⽶ドル、ユーロの 3 通貨となっているが、国内企業を対象としていることから 3 通貨のうち⽇本円で設定している企業が最も多く、100 社であった。ただし、エネルギー資源や⼀部の運輸・物流、商社・卸売セクターなどの企業では外貨（⽶ドル 8社、ユーロ 2 社）を設定しているものもみられた。
また、ICP の CO₂排出量 1 トンあたりの価格12をみると、5,000 円など⼀つの価格のみを設定している（以下、単⼀設定）企業のほか、排出される CO₂の排出源（Scope1、Scopre2）ごとに複数の価格を設定している（以下、複数設定）企業、1,000 円〜3,000 円など⼀定の幅を持たせて価格を設定している（以下、幅設定）企業があった。その内訳をみると、「単⼀設定」を⾏っている企業が 105 社（⽇本円 97 社、⽶ドル 6 社、ユーロ 2 社）、「複数設定」を⾏っている企業が 1 社（⽇本円のみ）、「幅設定」
11

ICP 価格の採⽤形態について Shadow Price と Implicit Price など複数の形態を採⽤している企業がある。そのため、図表 6
は Shadow Price、Implicit Price、Internal Fee それぞれの形態ごとで集計した企業数を表⽰している。

12以降、円単位で表⽰している個所はすべて CO₂排出量 1 トン当たりの ICP 価格を表す。

15

を⾏っている企業が 4 社（⽇本円 2 社、⽶ドル 2 社）となっている。
図表 70

対象企業の ICP 価格開⽰状況 （通貨別）

20

40

⽇本円

60

80

100

120
（社）

2

97
1

⽶ドル

6 2
単⼀設定
複数設定

ユーロ

幅設定

2

（出所）⽇興リサーチセンター

次に、ICP 価格開⽰企業に対して、CO₂排出量 1 トンあたりの ICP 価格の分布状況を確認する（「複数設定」の場合は最も⾼い価格、「幅設定」の場合は上限価格を採⽤）。
図表 8

対象企業の ICP 価格の分布状況（円／t-CO₂）
0100円超〜1000円以下

20

30

40

50（社）

3

1000円超〜3000円以下

18

3000円超〜5000円以下

125000円超〜10000円以下

41

10000円超〜20000円以下

26

20000円超〜30000円以下

530000円超〜40000円以下

1

平均価格︓11,818円 中央価格︓8,125円

40000円超〜50000円以下

1

最低価格︓440円

50000円超〜

3

最⼤価格︓100,000円

標準偏差︓14,745円（出所）⽇興リサーチセンター

図表 8 は ICP 価格開⽰企業について、ICP の価格を円ベース13で集計したものである。集計結果をみると、CO₂排出量 1 トンあたり 5,000 円超〜10,000 円以下の価格帯に設定している企業が 41 社と最13

外国通貨で設定している場合は、2023 年 12 ⽉末時点の為替レート（⽶ドル︓140 円 98 銭、ユーロ︓155 円 73 銭）で⽇本円に換算して集計した。

16

多で、10,000 円超〜20,000 円以下の企業が 26 社と続いた。また、集計結果の統計量をみると、ICPの平均価格は 11,818 円、価格の中央値は 8,125 円、最低価格は 440 円、最⾼価格は 100,000 円で、価格のばらつき度合いを表す標準偏差も 14,745 円となっており、企業の ICP 価格は⼤きく乖離していることが分かった。

7.

ICP の価格開⽰状況―セクター別 ICP 価格編―

つづいて、ICP 価格開⽰企業についてセクター別で価格開⽰状況を確認する。
図表 9 は ICP 価格開⽰企業を対象に、東証 17 業種ごとに企業数を集計したものである（参考のために ICP を導⼊しているが価格を公表していない企業数、ICP を導⼊していない企業数も集計した）。

図表 9

対象企業の ICP 価格開⽰状況 （セクター別）

0

10

⾷品
エネルギー資源

8

4

9

1

30

40（社）

2 1

建設・資材
素材・化学

7

16

医薬品

6

1 2

⾃動⾞・輸送機

7

1

1

7

鉄鋼・⾮鉄

3

機械

3

3

7
20

情報通信・サービスその他

1

10

電気・ガス

3

運輸・物流
3
1

15

1
1

10

単⼀

3

複数

7

銀⾏

3

7

⾦融（除く銀⾏）

4

6

不動産

2

15

2
5

商社・卸売

2

6

6

電機・精密

⼩売

20

レンジ
価格情報未開⽰
ICP未導⼊2 1（出所）⽇興リサーチセンター

110 社のうち「電機・精密」（同セクターの⽇経平均株価採⽤企業数は 36 社）に分類される企業が 20社と最も多く、「素材・化学」（同 21 社）が 16 社、「情報通信・サービスその他」（同 25 社）が 10 社で続いている。また、同⼀セクターのうち ICP 価格開⽰企業の割合をみると「医薬品」が 9 社中 7 社でICP 価格を開⽰しており開⽰の割合が最も⾼く、「素材・化学」が 21 社中 16 社で続く。なお、「⼩売」
は 8 社のうち ICP 価格を開⽰している企業が 1 社に留まり、最も割合が低かった。

17

図表 10 対象企業の ICP 価格の分布状況（セクター別）（円／t-CO₂）0円超1000円超

3000円超5000円超10000円超20000円超

30000円超

40000円超

〜

〜

〜

〜

〜

〜

〜

〜

1000円以下3000円以下5000円以下

⾷品

0

0

2

4

2

0

0

0

0

エネルギー資源

0

0

0

1

1

0

0

0

0

建設・資材

0

2

1

4

2

0

0

0

0

素材・化学

0

2

1

9

4

0

0

0

0

医薬品

1

1

1

1

2

0

0

0

1

⾃動⾞・輸送機

0

2

1

1

2

0

0

1

1

鉄鋼・⾮鉄

0

0

1

1

1

1

0

0

0

機械

0

0

0

1

2

0

0

0

0

電機・精密

2

5

2

7

2

1

0

0

1

セクター

50000円超〜

10000円以下 20000円以下 30000円以下 40000円以下 50000円以下

情報通信・サービスその他

0

1

0

4

5

0

0

0

0

電気・ガス

0

2

0

1

0

0

0

0

0

運輸・物流

0

0

2

3

0

1

0

0

0

商社・卸売

0

0

0

0

1

2

1

0

0

⼩売

0

0

0

1

0

0

0

0

0

銀⾏

0

0

0

2

1

0

0

0

0

⾦融（除く銀⾏）

0

2

0

1

1

0

0

0

0

不動産

0

1

1

0

0

0

0

0

0

（出所）⽇興リサーチセンター

次に、図表 10 では ICP 価格開⽰企業に対して、CO₂排出量 1 トンあたりの ICP 価格の分布状況をセクター別で集計した結果を確認する（「複数設定」の場合は最も⾼い価格、「幅設定」の場合は上限価格を採⽤）。
集計結果をみると、ICP 価格を公表している企業が複数あるセクターのうち、最も価格差が⼤きいのは「医薬品」で、設定する ICP の最⾼価格は 100,000 円、最低価格は 440 円でその差は 99,560 円であった。また、「⾃動⾞・輸送機」も最⾼価格は 96,000 円、最低価格は 2,000 円でその差は 94,000 円と⼤きな乖離があった。このほか「電機・精密」や「鉄鋼・⾮鉄」、「運輸・物流」、「商社・卸売」などでも相対的に設定される ICP の価格差が⼤きかった。
⼀⽅、最も価格差が⼩さかったセクターは「不動産」で、ICP の最⾼価格は 5,000 円、最低価格は3,000 円で、その価格差は 2,000 円であった。このほか「エネルギー資源」や「機械」も相対的に設定される ICP の価格差が⼩さかった。

8.

おわりに

本稿では、国内企業 225 社の ICP に関する情報の開⽰状況の調査を通じて、以下の点を確認できた。
まず、CDP の気候変動質問書への回答状況から確認できる⽇本企業の ICP の導⼊状況と、各企業の開⽰情報から確認できる ICP 関連情報の状況には、昨年の調査と同様に乖離があり、CDP の気候変動質問書への回答以外では情報開⽰を⾏っていない企業を確認できた。しかしながら、この点については、IFRS

18

S2 や⽇本版 S2 においては ICP に係る開⽰要求事項が設けられていることから、こうした乖離状態は
今後徐々に解消していくものと考える。
次に、ICP の⽤途としては、投資判断や事業判断などに⽤いるケースが圧倒的に増加しており、ICP
開⽰企業が⾃社の脱炭素化を促進するための⼿段として ICP を実務に活⽤しはじめていることも窺える。
また、昨年の調査では ICP を導⼊済みの企業のうち ICP 価格を開⽰している企業は 59 社であったが、今回の調査では 110 社へと⼤幅に増加しており、ICP の積極的な取組姿勢が窺える。ただし、設定
する CO₂排出量 1 トンあたりの ICP 価格は、最低価格が 440 円、最⾼価格が 100,000 円（昨年の調査（藤原・⼩原（2023））では最低価格は 1,500 円、最⾼価格は 60,000 円であった）となっており、依然として⼤きな開きがある。第 3 章や第 4 章で取り上げたように、企業ごとの ICP の導⼊⽬的や ICPの⽤途の違いが ICP の価格設定に⼤きく影響していると考えられる。
2050 年の GHG 排出量ネットゼロに向けて企業が気候変動対策の取組みを強化していく中、ICP が果たす効果への期待はますます⾼まっていくと考える。したがって、企業にとって今後は如何にして⾼い競争⼒を持ち、持続可能な⽔準の ICP 価格を設定できるかが重要になってくると思われる。企業の ICP導⼊の⼀助となるよう今後も引き続き国内企業の ICP 導⼊状況を調査していきたい。

参考⽂献
三瓶匡尚（2024）「インターナルカーボンプライシング（ICP）に係る開⽰規制と欧⽶企業による開⽰
事例からの⽰唆」、⽇興リサーチレビュー2024 年 1 ⽉号
https://www.nikko-research.co.jp/library/13451/
藤原崇幸・⼩原萌⾹（2023）「国内企業のインターナル・カーボンプライシング（ICP）導⼊と情報開⽰の動向調査」、⽇興リサーチレビュー2023 年 2 ⽉号
https://www.nikko-research.co.jp/library/12309/
CDP（2023）「CDP 気候変動レポート 2022︓⽇本版」
（END）

19

インターナルカーボンプライシング（ICP）に係る開⽰規制と欧⽶企業による開⽰事例からの⽰唆
2024 年 1 ⽉
社会システム研究所 シニアアナリスト 三瓶 匡尚

1. はじめに企業の多くは、2050 年に GHG 排出量ネットゼロを⽬標に掲げて、脱炭素に向けた様々な取組みを⾏っている。こうした取組みのひとつとして、⼀部の企業ではインターナルカーボンプライシング（Internal Carbon Pricing、以下「ICP」）を活⽤し始めている。CDP の調査によれば ICP を導⼊する
⽇本企業は増加傾向にあるものの1、⾃社の HP などの開⽰媒体を通じて ICP を積極的に開⽰している企
業はまだまだ少ない2。
他⽅、各企業が脱炭素に向けてどの程度貢献しているのかという点については、株主・投資家を含めたステークホルダーにとって関⼼事項でもあることから、2017 年 6 ⽉に TCFD 提⾔が公表されて、気候変動関連のリスクと機会に係る開⽰が開始した。その後、EU、⽶国においては、それぞれの規制当局
が気候関連の開⽰基準策定を進めている。具体的には、EU においては、CSRD（Corporate Sustainability
Reporting Directive ） の 気 候 変 動 関 連 の 報 告 要 件 を 定 め た ESRS E1(European Sustainability
Reporting Standards E1、以下「ESRS E1」)が 2023 年 7 ⽉に最終化された。また、⽶国においても、
SEC が 2022 年 3 ⽉に気候関連開⽰規則案（以下、「⽶ SEC 案」）3をパブリックコメントに付し、最終案の公表を待つ段階にある。⽇本においては、2023 年 6 ⽉に最終化された IFRS サステナビリティ開⽰基準（IFRS Sustainability Disclosure Standard）の気候関連開⽰要求事項（IFRS S2 Climate-related
Disclosures、以下「IFRS S2」）をベースにして、現在、サステナビリティ基準委員会（以下、「SSBJ」）が 2024 年 3 ⽉末までに⽇本版 S2 基準の公開草案を公表することを⽬指して準備中である。ESRS E1、
⽶ SEC 案、IFRS S2 の全てにおいて、ICP に係る開⽰要求事項が設けられている。
従って、⽇本企業による ICP の導⼊も今後進むことが期待されることから、本稿において、それぞれの開⽰基準における ICP に係る開⽰要求事項を説明するとともに、ICP について先駆的に開⽰を⾏っている海外の開⽰事例を紹介しつつ、期待される開⽰内容を検討する。

1

CDP「気候変動レポート 2022: ⽇本版」より環境省が作成した資料「気候関連財務情報開⽰を企業の経営戦略に活かすための勉強会

第 4 回 気候変動経営の実践と ICP」
（2023/11/16）によれば、ICP を導⼊している⽇本企業の社数は次の通りである。75 社（2018 年）⇒86 社（2019 年）⇒114 社（2020 年）⇒143 社（2021 年）⇒202 社（2022 年）
2「国内企業のインターナル・カーボンプライシング（ICP）導⼊と情報開⽰の動向調査」（NRC/藤原・⼩原［2023/2］）

3“Release Nos. 33-11042; 34-94478; File No. S7-10-22” (SEC 2022/3/21)

20

2. ICP 導⼊企業の現状とその⽬的
ICP とは、脱炭素経営の推進に向け、企業内部で独⾃に設定、使⽤する炭素価格を⽤いた制度のことである。CDP のレポートによると、グローバルベースで ICP を導⼊する企業は、2014 年の 150 社から 2020 年には 853 社と増え4、さらに 2022 年時点では、1,203 社（CDP 回答企業の約 15％）が、ICP を導⼊し、1,500 社以上の企業が今後 2 年以内に ICP 導⼊予定と回答している5。合計すると 2,800
社弱（約 33％）の企業が ICP を導⼊、もしくは 2 年以内の導⼊を予定していることになる。
⼀⽅、⽇本では、CDP2022 気候変動質問書の回答企業 1,056 社のうち、ICP 導⼊済とする企業数は、
202 社（19％）、今後 2 年以内に導⼊予定の企業数は 289 社（27％）となっており、合計すると 491
社（約 46%）が ICP を導⼊済、もしくは導⼊を予定していることになる6。これらのことから、⽇本を含むグローバル全体で、今後 ICP を導⼊する企業は増えていくものと思われる7。
これらの企業が ICP を導⼊する⽬的を確認すると、グローバルベースでは主に「低炭素投資の推進」「エネルギー効率の促進」などが最も多く挙げられており、次いで、「社内の⾏動変⾰の促進」「低炭素移⾏に伴うビジネス機会の特定と補⾜」「規制対応」などが挙げられている8。⼀⽅、⽇本企業は、CDPの 2022 年回答結果を参照すると、同様の傾向が確認される（図表 1 参照）。
図表 1

ICP 導⼊の⽬的

⽬的

回答社数

低炭素投資の推進

193

エネルギー効率の推進

152

社内⾏動の変化136

低炭素機会の特定と活⽤

68

GHG規制の誘導

62

ステークホルダーの期待44

ストレステスト

23

サプライヤー・エンゲージメント

22（出所）CDP 回答をもとに⽇興リサーチセンター作成

4“Putting a price on carbon : The state of internal carbon pricing by corporates globally”（CDP 2021）

5“State and Trends of Carbon Pricing 2023” (World Bank)。同報告書では、CDP 回答企業 8,403 社のうち約 18％の企業が導⼊を予定していると回答していることから、推計。

6“CDP 気候変動レポート 2022: ⽇本版” (2023 年 4 ⽉)。なお、本レポートによれば、⽇本企業の回答企業数は、東証プライ
ム市場上場企業全社（1,841 社）のうち、1,056 社（約 57％）である（⾃主回答社数を含めると、1,101 社）。

7

環境省主催の「気候関連財務情報開⽰を企業の経営戦略に活かすための勉強会

第 4 回 気候変動経営の実践と ICP」

（2023/11/16 開催）における CDP 担当者のコメントによれば、「CDP 回答書 2023 に回答した⽇本企業の約 20%が ICP 導
⼊済であり、2 年以内に導⼊予定の⽇本企業も約 30％にのぼる」とのことである。
8“State and Trends of Carbon Pricing 2023” (World Bank)21

3. サステナビリティ開⽰基準における ICP に係る開⽰要求事項
ここでは、サステナビリティ開⽰基準における ICP に係る開⽰要求事項を説明する。まず、TCFD 提⾔においては「指標、⽬標、移⾏計画に関するガイダンス」（以下「TCFD 提⾔におけるガイダンス」）9に記載されている ICP の開⽰に係る主要な考慮事項を採り上げる。次に、IFRS S2、ESRS E1 ならびに
⽶ SEC 案のいずれにおいても ICP に係る開⽰要求事項を設けていることから、それぞれの具体的な開⽰要求事項を採り上げる。最後に、これらの開⽰要求事項をまとめて、共通する開⽰要求事項や企業側の開⽰負荷に触れる。

3.1

ICP の開⽰に係る TCFD 提⾔におけるガイダンス

TCFD 提⾔におけるガイダンスにおいては、ICP を企業がどのように利⽤し、開⽰するかについての主要な考慮事項を⽰している。このうち、ICP に係る開⽰についての内容を⽰したものが、図表 2 である。
図表 2 に⽰した通り、ICP 価格、ICP 価格の設定⽅法、ICP の対象となる GHG 排出量の種類と割合、
ICP の導⼊範囲（地域・ビジネス）、全社統⼀の ICP を使⽤するのか、それとも異なる ICP 価格を使⽤するのかなどを検討すべき事項としている。
図表 2

TCFD 提⾔における ICP の開⽰に係るガイダンス

ICPに関して、以下の詳細情報を提供することを検討するべきである
・ ICPの設定に使⽤した⽅法論
・ICPが、さまざまな気候政策※1 のすべてを含めた暗⽰的なコストを反映しているか、もしくは、GHG排出の明⽰的なコスト（例︓市場価格、排出量取引、炭素税）を反映しているか・ ICPの対象となるGHG排出量の種類と割合（Scope1,2,3）
・

カーボンバジェット（carbon budgets)※2 の減少、政策の変更、排出量予測の変化に対応して、ICPが時間の経過とともにどのように変化するかについての仮定

・ ICPの適⽤範囲（地域・ビジネス）・

炭素価格が差分のみで（at the margin）適⽤されるのか、それとも 基本コストとして（as a basecost）適⽤されるのか・ 共通のICPを使⽤するのか、さまざまに異なる(diﬀerentiated)ICPを使⽤するのか※1

例えば、性能基準(performance standards)、効率基準(eﬃciency standards)、RPS(renewable portfolio standards)など※2

カーボンバジェット(carbon budgets)とは、「他の⼈為的な気候変動要因の影響を考慮した上で、地球温暖化を所定の確率で所定のレベルに抑制する、地球上の⼈為的なCO2排出の累積量の最⼤値」を意味する。

(出所) TCFD , “指標、⽬標、移⾏計画に関するガイダンス”（2021 年 10 ⽉）をもとに⽇興リサーチセンター作成

9“Guidance on Metrics, Targets, and Transition Plans” (TCFD 2021/10)において、組織が ICP をどのように利⽤し、開⽰
するかについての主要な考慮事項を説明している。

22

3.2

IFRS S2、ESRS E1、⽶ SEC 案における ICP に係る開⽰要求事項

IFRS S2、ESRS E1、ならびに⽶ SEC 案における ICP に係る開⽰要求事項について図表３でまとめた。IFRS S2 では、指標と⽬標の箇所において、ICP 価格と ICP を⾃社の意思決定にどのように活⽤しているかという ICP の活⽤⽅法の開⽰を求めている。ESRS E1 では、ICP 使⽤の有無をまず明⽰した上で、使⽤している場合には、ICP の種類、その適⽤範囲、ICP 価格とその合理的根拠、GHG 排出量の種類毎に ICP を適⽤した GHG 排出量とその割合の開⽰を求めている。⽶ SEC 案においては、ICP 価格、ICP を適⽤した GHG 排出量の総価額、価格設定の合理的根拠、ICP の活⽤⽅法などを開⽰要求事項としている。
図表 3 IFRS S2、ESRS E1、⽶ SEC 案における ICP に係る開⽰要求事項【指標と⽬標（産業横断的指標カテゴリー）】において以下を開⽰する。
IFRS S2

・ 企業が⾃⾝の排出コストの評価に⽤いる、温室効果ガスのメートルトンあたりの価格
・ 企業がICPを意思決定（例えば、投資判断、移転価格及びシナリオ分析）にどのように活⽤しているのか【指標と⽬標】において以下を開⽰する。
・ ICPの使⽤の有無（使⽤している場合は、ICPがどのように企業の意思決定を⽀え、気候関連政策や⽬標の実施に
インセンティブを与えているかの開⽰）

ESRS E1

・ 開⽰内容には以下を含む(a)ICP制度の種類（例︓シャドープライス、インターナルカーボンフィーなど）(b)ICP制度の具体的な適⽤範囲（活動、地域、事業主体など）(c)ICP制度に基づく内部炭素価格、価格決定のための重要な仮定。炭素価格計算の⽅法を開⽰してもよい。
(d)今年度のScope 1、2、3ごとのGHG排出量に占めるICP制度を利⽤したGHG排出量とその割合
ICPを導⼊している企業は以下を開⽰する。
・ CO2eメトリックトンあたりの価格（登録企業の報告通貨の単位）
・ 総価額 (適⽤可能な場合は、総価額が時間とともにどのように変化すると推定されるかを含む)

⽶SEC案

・ ICPの総額のベースとなるCO2eの計測範囲（企業のGHG排出量の計測範囲と異なる場合）適⽤するICPを選択する合理的根拠
企業が気候関連リスクを評価し管理するために、ICPをどのように使⽤しているか複数のICPを使⽤する場合、各ICPについて要求される開⽰を⾏い、かつ、異なる価格を使⽤する理由(出所)IFRS S2, ESRS E1,⽶国 SEC 気候関連開⽰規則案より⽇興リサーチセンター作成

3.3

ICP に係る開⽰要求事項のまとめ

図表４は、TCFD 提⾔におけるガイダンスなども含めた各開⽰基準における ICP に係る開⽰要求事項をまとめたものである。
各開⽰基準において共通する開⽰要求事項は、ICP 価格と ICP の活⽤⽅法である。また、ICP の適⽤
範囲、ICP 価格の合理的根拠についても概ね共通している。こうした開⽰要求事項は、TCFD 提⾔におけるガイダンスに⽰された ICP に係る開⽰の主要な考慮事項ともほぼ共通していることがわかる。

23

図表４ 各開⽰基準（含む TCFD 提⾔など10）における ICP に係る開⽰要求事項のまとめ
開⽰要求事項

主な内容

開⽰箇所
⽬的

ICP導⼊の⽬的

価格

価格/メートルトンCO2 e（ICP価格の）ICP価格算定に際しての重要な仮定、価合理的根拠・算定根拠

格計算⽅法など

総価額

価格×ICP対象のGHG排出量

種類
活⽤⽅法
対象となるGHG排出量
適⽤範囲

シャドープライス、インターナルカーボ
ンフィーなどICPの種類
ICPの意思決定に係る活⽤⽅法（投資判断など）
ICP対象のスコープ1〜3ごとのGHG排出量とその割合ICPが適⽤される事業活動・地域・事業
主体など

（参考）

TCFD

IFRS S2ESRS E1

⽶SEC案

指標と⽬標

指標と⽬標

指標と⽬標

特に規定なし

●

●

●

●

●1

●2

●

●

△※

●

CDP気候2023

●
●

●

●

●

●3

●

●4

●

●5

△※

●

●

●

●

●

●

△※︓直接的な開⽰要求事項ではないが、他の開⽰要求事項を組み合わせることで、開⽰可能であるもの
1︓CDPでは適⽤するICPの価格の最⼩値と最⼤値の開⽰を求めている
2︓ESRS E1では、価格決定のための重要な仮定や、科学的ガイダンスの利⽤の有無など詳細な開⽰要求事項あり
3︓ESRS E1では、気候関連政策や⽬標の実施にインセンティブを与えているかについての記述を求めている
4︓CDPでは、意思決定に係る質問事項に加え、気候関連コミットメント・移⾏計画への貢献に係る質問事項あり
5︓ESRS E1では、スコープ毎のGHG排出量に占めるICP対象の占有率の開⽰も追加で求めている（出所）前掲の図表 2 ならびに図表 3 をもとに⽇興リサーチセンター作成

したがって、TCFD 提⾔におけるガイダンスに基づく ICP の開⽰を既に⾏っている企業であれば、追加的な開⽰負荷は少なくて済むと思われる。
なお、CDP は環境開⽰プラットフォームにおける気候変動開⽰において、2024 年の質問書から現⾏の TCFD 提⾔ベースの質問書から IFRS S2 を反映した内容に移⾏することを表明している11。CDP の質問書に継続して回答を⾏っている企業にとっては、CDP 質問書に対する回答内容を他の開⽰媒体においても活⽤できることになるものと思われる。

4. 欧⽶企業による ICP の活⽤開⽰事例
ICP 導⼊の⽇本企業は、前述の通り増加傾向にあり、加えて、環境省も⽇本企業の ICP 導⼊に向けた環境整備を進めている。具体的には「ICP を⽤いた投資決定モデル事業」の取組みや、「インターナルカーボンプライシング活⽤ガイドライン〜企業の脱炭素投資の促進に向けて〜（2022 年度版）」の発信などがある。こうした環境整備も、⽇本企業による ICP 導⼊の弾みになるものと思われる。
このように⽇本企業による ICP 導⼊の増加、ならびに ICP 導⼊に係る環境整備が進む中、⽇本企業
は、⾃社の事業特性を踏まえた経営の意思決定ツールとして異なる ICP 価格を設定するなど ICP を柔軟

1011“CDP Climate Change 2023 Questionnaire”の質問事項も参考までに表記。
IFRS - ISSB at COP27: CDP to incorporate ISSB Climate-related Disclosures Standard into global environmental
disclosure platform

24

に設計し、多様な活⽤を⾏っていくことが今後想定される。併せて、⽇本企業においては、IFRS S2 をベースにして SSBJ が開発準備中の⽇本版 S2 基準に基づいた ICP に係る開⽰を求められることも想定される。だが、具体的な開⽰指針などがない中で、企業が ICP の取組みについてどのような開⽰をすればよいのか、という懸念も⽣じるであろう。当然、欧⽶における開⽰規制も最終化した段階、あるいは草案の段階であり、執筆時点において開⽰規制に沿って開⽰している企業はない。
そこで、⾃社の脱炭素に向けた⽅針や経営戦略を踏まえて、ICP を多様な意思決定に活⽤している欧⽶企業のうち、前述の各開⽰基準において共通の開⽰要求事項である ICP 価格、その合理的根拠ならびに ICP の活⽤⽅法の開⽰を⾃発的に⾏っている企業の開⽰事例を以下で⽰す12。

4.1

ICP 価格の開⽰事例

ICP 価格については、単⼀の統⼀価格を導⼊している企業が⼀般的であると思われるが、ここでは、
複数の ICP 価格を設けている欧⽶企業を採り上げる。具体的には以下の通りである。
 ⽤途別に異なる ICP 価格 ︓Saint-Gobain S.A.（フランス）、ACCIONA S.A.（スペイン） 時間軸で異なる ICP 価格 ︓Solvay S.A.（ベルギー）
 事業地域で異なる ICP 価格

︓Vermilion Energy Inc.（カナダ）① Saint-Gobain S.A.
Saint-Gobain S.A.は、1665 年にフランスで設⽴された王⽴鏡⾯ガラス建築製作所を起源とし、売上⾼ 441.6 億ユーロ（2021 年）、従業員約 16 万⼈、世界 75 ヵ国に産業拠点を置く各種建築材料や⾼機能材料を製造するグローバル企業である。
同社は、グループレベルでの低炭素技術への移⾏を加速することを⽬的として、2016 年に ICP を導⼊し、現在はその⽤途により異なる２つの ICP 価格を設定している。
 まず、設備投資を対象にした ICP を導⼊している。具体的には、以下の通りであるが、低炭素投資の推進を⽬的としている。
⽬的

低炭素投資の推進対象となるGHG排出量 Scope1、Scope 2
⼀定の閾値を超える産業投資、エネルギー源の変更に関連する投⽤途

資、及び年間エネルギー消費量が10GWhを超える既存もしくは新規のエネルギー投資を対象にした投資判断に活⽤価格

1275EUR/tCO2（2021年2⽉に30EUR/tCO2から引上げ）

欧⽶企業の事例の抽出にあたっては、“Carbon Pricing: CDP Disclosure Best Practice” (CDP 2023/1)を参考にして、本資料に記載の欧⽶企業の開⽰資料から ICP 開⽰内容を抽出した。

25

 次に、研究開発投資を対象にした ICP があり、その詳細は以下の通りである。ICP 価格は、前述の設備投資を対象にした ICP よりも⾼い価格を適⽤している13。
⽬的

低炭素投資の推進対象となるGHG排出量 Scope 1、Scope 2、Scope 3
⽤途

⻑期志向の画期的な低炭素技術に関する研究開発の投資判断に活⽤

価格

150EUR/tCO2（2021年2⽉に100EUR/tCO2から引上げ）② ACCIONA S.A.
ACCIONA S.A.は、インフラストラクチャー（建設・⽔⼒・⼯業・サービス）と再⽣可能エネルギーの開発と管理を⾏うスペインの企業である。40 ヵ国以上で事業を展開し、2022 年の売上⾼は 11 兆1,950 億ユーロである。
同社は、⽤途別に異なる３つの ICP 価格を設定しており、それぞれの ICP の概要は以下の通りである。
 まず、中⻑期プロジェクトに適⽤するシャドープライスとしての ICP を設けている。
⽬的

GHG規制の誘導、ストレステスト

対象となるGHG排出量 Scope1、Scope 2
中⻑期プロジェクトの⼊札の⼀部、および現在進⾏中の中⻑期プロ
ジェクトにシャドープライスとして活⽤。本ICP適⽤による経済的影
⽤途

響は、プロジェクトの他のリスクと同様のリスク要因として評価、管理する。そのリスクレベルに応じて、ICP適⽤によるシナリオを許容できるかどうかを判断する。

価格

39.5EUR/tCO2e

 次に、同社の全ての事業部⾨それぞれで発⽣した GHG 排出量に応じて適⽤される ICP がある。
ステークホルダーの期待、社内⾏動の変化、エネルギー効率の推⽬的

進、低炭素投資の推進（2016年以降カーボンニュートラルを継続中との同社のコミットメ
ントのため）

対象となるGHG排出量 Scope1、Scope 2
同社の全ての事業部⾨それぞれで発⽣したGHG排出量に応じて課さ⽤途れる。GHG排出を伴う事業活動に対して追加コストとして課され
る。

価格

13

1.7EUR/tCO2e“Saint-Gobain S.A.の CDP 回答書 2022 ならびに INTEGRATED ANNUAL REPORT 2022/2023“26 最後に、カーボンフットプリント削減に資する投資に対するインセンティブの提供を⽬的として、2020 年に設⽴した脱炭素化基⾦に適⽤する ICP がある14。
低炭素投資の促進
⽬的（カーボンフットプリント削減に資する投資に対するインセンティ
ブの提供）対象となるGHG排出量 Scope1、Scope 2
2020年設⽴の同社脱炭素化基⾦に適⽤するICPである。本ICPは、すべてのグループ企業がそれぞれのGHG排出量に応じて⽀払わなく⽤途てはならないInternal feeである。集められた資⾦の⼀部はカーボン
オフセットに使⽤されるが、残額は脱炭素化基⾦に充当され、GHG
排出削減に資する活動に利⽤される。

価格

7EUR/tCO2e③ Solvay S.A.
Solvay S.A.は 1863 年創業のベルギーの総合化学会社で、マテリアルズ、ケミカルズ、ソリューショ
ンズの 3 部⾨の事業を展開している。
同社は、短期（1 年）、中期（10 年）、⻑期（2050 年）と、時間軸で異なる ICP 価格を設定している。
 短期（1 年）の ICP の概要は以下の通りであるが、具体的な⽤途に適⽤されるかについての詳しい開⽰はない。
⽬的

ステークホルダーの期待、社内⾏動の変化、エネルギー効率の推進、低炭素投資の推進、ストレステスト

対象となるGHG排出量 Scope1、Scope 2
⽤途

-

価格

ETSのフォワード価格

 中期（10 年）の ICP は、同社のすべての設備投資の収益性分析に利⽤されており、その概要は以下の通りである。同社は、2015 年に ICP を導⼊し、当初その価格を 25EUR/tCO2e でスタートしたが、2019 年に 50EUR/tCO2e に引き上げ、2022 年に再度⾒直しを⾏い、現在の ICP 価格は、100EUR/tCO2e である。

14

“ACCIONA S.A.の CDP 回答書 2022“

27

⽬的

ステークホルダーの期待、社内⾏動の変化、エネルギー効率の推進、低炭素投資の推進、ストレステスト

対象となるGHG排出量 Scope1、Scope 2
中期（10年）のICPは、すべての設備投資の収益性分析に活⽤。本
ICPを設備投資の収益性分析に反映させ、同社の定める閾値に達しな
⽤途

い投資は⾏われない。これにより、気候変動リスクに直⾯した時の同社グループのレジリエンスにプラスに貢献し、同社の掲げるカー
ボンニュートラルの達成にも資するものと位置付けている。

価格

100EUR/tCO2e（2022年時点） ⻑期（2050 年）の ICP は、同社の事業を通じて製品の原料調達から廃棄・リサイクルまでの間に排出されるカーボンフットプリント算定に適⽤されており、その概要は以下の通りである。
⽬的

ステークホルダーの期待、社内⾏動の変化、エネルギー効率の推進、低炭素投資の推進、低炭素機会の特定と活⽤対象となるGHG排出量 Scope 1、Scope 2、Scope 3⻑期（2050年）のICPは、製品の原料調達から廃棄・リサイクルまで
同社の事業を通じて排出されるカーボンフットプリント算定に活⽤⽤途されている。同社のライフサイクルアセスメント評価ツールである
Sustainable Portfolio Management（SPM）において、同社が提供する全製品のカーボンフットプリントについてシャドープライスとして
本ICPを適⽤し、事業ポートフォリオ評価を実施している。

価格

100EUR/tCO228

④ Vermilion Energy Inc.
Vermilion Energy Inc.はカナダの⽯油とガスの探査および⽣産会社として 1994 年にカナダのアルバータ州に設⽴され、フランスの産油資産の買収（1997 年）を⽪切りに、北⽶、ヨーロッパ、オース
トラリアの 3 地域を中⼼に事業展開をしている。
同社は、気候関連リスクを特定し管理するために、それぞれの事業ユニットが操業する地域のカーボ
ンプライシング規制を考慮して、地域別に異なる ICP 価格を設定している。
例えば、カナダにおいては、カナダの炭素税（2022 年）が 50CAD/tCO2e であることに基づいて ICP
価格を設定している。同様に、フランスにおいては、2030 年のフランスにおけるカーボンプライスの推定コストシナリオに基づいて 148CAD/tCO2e としている15。
⽬的

GHG規制の誘導、ステークホルダーの期待、低炭素機会の特定と活⽤対象となるGHG排出量 Scope1、Scope 2
気候関連リスクを特定し管理するために、事業ユニットごとに
Scope 1の定量データと規制情報を有するCarbon Liability
Assessment Toolを⽤いて、実現コストとシャドープライスベース
での炭素価格を評価し、全ての操業地域において想定されるカーボ
⽤途

ンプライシングシナリオを特定している。
また、⽣産設備に係る10年間のプロジェクションにおいて、Scope
1とScope 2、付随する炭素税、ならびに排出削減プロジェクトのイ
ンパクトを評価する。現在では、⽣産、資本配分、予算編成、⽬標設定ならびにM&Aなどの計画にも活⽤している。
50CAD/tCO2e（カナダにおけるICP価格。カナダの炭素税（2022

価格

年）が50CAD/tCO2eに基づく）
148CAD/tCO2e(フランスにおけるICP価格。2030年のフランスにおける推定コストシナリオに基づく）

4.2

ICP 価格の合理的根拠と ICP の活⽤⽅法

次に、ICP 価格の合理的根拠、ならびに ICP の活⽤⽅法を開⽰している事例として、Unilever PLC（英国）、Teck Resources Limited（カナダ）、および Safran S.A.（フランス）の事例を採り上げる。
① Unilever PLC
Unilever PLC は、イギリスに本拠を置き、世界 190 ヵ国で 400 以上のブランドを展開し、127,000⼈の社員が働く、⾷品・洗剤・ヘアケア・トイレタリーなどの家庭⽤品を製造・販売するグローバル企業である。

15“Vermillion Energy Inc.の CDP 回答書 2022”29同社の ICP の概要は以下の通りである。投資の意思決定に際して全社統⼀の ICP を⽤いており、また、その合理的根拠についても詳細な説明を⾏っている16。
ステークホルダーの期待、社内⾏動の変化、エネルギー効率の推⽬的

進、低炭素投資の推進、低炭素機会の特定と活⽤、低炭素経済への移⾏とイノベーション促進対象となるGHG排出量 Scope 1、Scope 2、Scope 3
投資の意思決定にICPを活⽤。具体的には、総設備投資の約80％をカバーする、100万ユーロ以上の設備投資の全てのプロジェクト
は、NPV、IRR、投資回収などの算定を⾏う必要がある。その際、⽤途

ICPを適⽤している場合と適⽤しない場合に分けて2通りの算定を⾏う必要がある。
また、こうした設備投資以外のすべての投資、特に脱炭素化およびエネルギー効率化プロジェクトにおいてもICPの活⽤を推奨。

価格

70EUR/tCO2e
世界銀⾏の炭素価格委員会報告書に関するハイレベル委員会の勧告書（the World Bank High Level Commission on Carbon Pricing
Report）に基づく。本勧告書は、パリ協定の⽬標達成に必要な2020

価格の合理的根拠

年までの炭素価格（40〜80USD/tCO2e）を50〜100USD/tCO2eにすることを推奨。これを踏まえ、同社は、現在のICP価格を本勧告書の推奨価格レンジの上位四分位数に設定するとともに、ICP価格の有効性と⽬標との整合性について、毎年⾒直す予定としている。

② Teck Resources Limited
Teck Resources Limited は、銅、亜鉛、製鋼⽤⽯炭、エネルギーなどの鉱⼭および鉱物資源開発を⾏うカナダの多⾓的な天然資源開発企業であり、カナダ、⽶国、南⽶を主な事業地域とする。
同社の ICP の概要は以下の通りである。前述の Vermilion Energy Inc.と同様に、事業を⾏う地域におけるカーボンプライシング規制を反映させるために地域別に異なる ICP 価格を設けている。ICP 価
格の合理的根拠として、過去の炭素価格と、選択した IEA シナリオに基づく現在および将来の規制価格を反映していることがわかる。
例えば、同社の CDP 回答 2022 によれば、ICP 価格を 86CAD/tCO2eに設定しているが、これはブリティッシュコロンビア州の⻑期的な炭素価格を想定して設定したとのことである17。

16“Unilever PLC による CDP 回答書 2022”

17“Teck Resources Limited による CDP 回答書 2022”30

GHG規制の誘導、ステークホルダーの期待、社内⾏動の変化、エネ
⽬的

ルギー効率の推進、低炭素投資の推進、ストレステスト、低炭素機会の特定と活⽤対象となるGHG排出量 Scope 1、Scope 2
カーボンプライシング規制リスクとその財務的影響を管理するためのツールを使⽤して、投資プロセスならびにリスク評価プロセスに⽤途おける現在ならびに将来のカーボンプライシングの影響を評価する
際にICPを活⽤。本評価は事業単位での年間予算から会社としての⼤規模設備投資に係る意思決定にいたるまで、様々な意思決定に統合されている。

価格
価格の合理的根拠

86CAD/tCO2e（ブリティッシュコロンビア州の⻑期的な炭素価格を想定して設定）
⻑期的なICP価格は、過去の炭素価格と選択したIEAシナリオに基づき、現在および将来の規制価格を反映して価格を設定③ Safran S.A.
Safran S.A.は、世界 27 ヵ国に 76,800 ⼈の従業員を有し、11 の主要企業を通じて、航空 (推進、機器、内装)、防衛、宇宙市場で事業を展開するフランスのグローバル企業である。
同社の ICP の概要は以下の通りである。同社は、投資の意思決定に ICP を活⽤しているだけでなく、サプライヤー選定においても ICP を活⽤している。なお、ICP 価格は同⼀である。
ICP 価格の合理的根拠については、学術⽂献だけでなく、IEA (国際エネルギー機関)、I4CE (気候経済研究所)、世界銀⾏の公表資料も活⽤して決定したとしている18。
 投資の意思決定に活⽤している ICP の概要
⽬的

社内⾏動の変化、エネルギー効率の推進、低炭素投資の推進、サプ
ライヤー・エンゲージメント

対象となるGHG排出量 Scope1、Scope 2
⽤途
価格
価格の合理的根拠

18

脱炭素化への取組みを含むソリューション促進を図るため、投資プ
ロジェクトの判断に、シャドープライスとしてICPを活⽤
80USD/tCO2e
学術⽂献だけでなく、IEA (国際エネルギー機関)、I4CE (気候経済研究所)、世界銀⾏の公表資料も活⽤して決定“the Group drew on the publications of the IEA (International Energy Agency), the I4CE (Institute for Climate
Economics) and the World Bank, as well as academic literature.”31（同社の CDP 回答書 2022 による） サプライヤー選定に活⽤している ICP の概要
⽬的

サプライヤー・エンゲージメント

対象となるGHG排出量 Scope３
サプライヤー選定において活⽤。これは、同社の定める責任ある購⼊⽅針からサプライヤー選定プロセスにいたるまで、同社の購⼊プ
⽤途

ロセス全体に脱炭素を組み込むことを⽬的としている。具体的には、同社はサプライヤーの製品・サービスに伴うCO2排出に係るコ
ミュニケーションをサプライヤーに求め、CO2への影響、リスク、コストを総合して判断している。

価格
価格の合理的根拠

80USD/tCO2e
学術⽂献だけでなく、IEA (国際エネルギー機関)、I4CE (気候経済研究所)、世界銀⾏の公表資料も活⽤して決定

5. おわりに企業による ICP の導⼊の主要な⽬的は、低炭素投資の推進、エネルギー効率の推進などである。こうした⽬的を達成するために、経営による意思決定ツールのひとつとして ICP を導⼊する企業は今後も増えるものと思われる。
投資家をはじめとするステークホルダーは、各地域の開⽰規制や会計基準に沿った情報をもとに、脱炭素に対する企業の取組み状況を把握することになり、その中には、ICP に係る情報も含まれている。
各開⽰基準を⽐較したところ、ICP 価格（含む価格の合理的根拠）、ICP の活⽤⽅法が共通した開⽰項⽬となっている。
これらの情報と ICP の対象となる GHG 排出量を説明することはステークホルダーが企業による脱炭素の取組みを判断する上で重要であると考える。その理由の⼀つとして、ICP は脱炭素経営の推進に向けたインセンティブであることから、そのインセンティブが ICP 価格に表象されていることが考えられる。加えて、ICP の活⽤⽅法は、企業がどのようにして脱炭素化を推進しているのかを把握する観点か
ら重要な項⽬であり、ICP の対象となる GHG 排出量を開⽰することによって、企業による ICP 適⽤の効果を判断できるようになることも挙げられる。本稿において採り上げた欧⽶企業は、まさにこの 3 点について詳細な開⽰をしていると評価できる。
今後 ICP の本格的な活⽤が期待される⽇本企業においては、これらの共通項⽬について、まずは丁寧な説明が期待される。その上で、ICP に係る開⽰要求事項を踏まえながら⾃社の脱炭素化⽅針や⾃社の事業特性に応じた ICP の説明を⾏うことを期待したい。

32

参考⽂献
International Financial Reporting Standards (IFRS). (2023). S2 Climate-related Disclosures.
European Commission. ANNEX to the Commission Delegated Regulation (EU) .../...
supplementing Directive 2013/34/EU of the European Parliament and of the Council as
regards sustainability reporting standards (Brussels, 31.7.2023 C(2023) 5303 final)
環境省（2022）「インターナルカーボンプライシング活⽤ガイドライン〜企業の脱炭素投資の推進に向けて〜（2022 年度版）」
（END）

33

役員報酬における気候変動対策に関する
KPI 導⼊の決定要因の実証分析
2023 年 10 ⽉
投資⼯学研究所

松⽊ 健志

1. はじめに
ESG 指標を中⼼とした⾮財務指標を企業の役員報酬に反映させる仕組みは、もはや特定の企業のみで導⼊されるものではなくなっている。ウイリス・タワーズワトソンが 2022 年に⾏った調査によると、
TOPIX100 構成企業のうち、役員報酬の KPI に ESG 指標を導⼊している企業の割合は 62%にのぼった。同社によると 2021 年の S&P500 構成企業では 60%、欧州主要インデックス構成企業 327 社では79%となっており、⽇本企業における導⼊企業の割合は、欧州の⽔準にはまだ届かないものの、昨年時
点の⽶国並みの⽔準となった。ESG は環境（E）、社会（S）、ガバナンス（G）の頭⽂字をとった⾔葉であり、⼈的資本や気候変動等に対する社会意識の⾼まりとともに、⻑期的な企業の発展に不可⽋な概念として普及しているが、どの ESG 指標を役員報酬の KPI として導⼊するかの判断は、各企業の重要課題である ESG マテリアリティに依存する。
本稿では、⽇本企業1において、環境（E）のうちに、特に気候変動対策指標がどのような企業で役員
報酬の KPI として導⼊される傾向にあるかを、過去 4 年間遡り、様々な要素を考慮したうえで、実証分析を試みる。

2. ESG に関するインセンティブ付与について企業が ESG 指標を役員報酬に反映させる仕組みは様々なものがあるが、ひとつ例を挙げると、各企業の役員報酬制度のなかで、どのように KPI を紐づけるかということがある。これは、単年度の業績に連動して⾦銭が⽀払われるような短期インセンティブの評価指標に組み込まれる、あるいは中期経営計画の期間を念頭においた 3 年程度の中期的な業績に応じて、⾦銭または株式等が⽀払われるような中⻑期
インセンティブの評価指標に組み込まれるといったものである。ESG のような中⻑期的なテーマでは、中⻑期インセンティブに紐づけられることが多いが、1 年あたりに⽬標を区切り、短期インセンティブの評価指標に組み込まれるケースもある。このことは、どちらが正しいということではなく、戦略上の位置付けの違いといったほうがよいだろう。また、KPI の種類についても様々である。ESG・サステナ
ビリティ等への取組み、あるいはその成果といったマテリアリティを包括すると考えられるものから、
気候変動や資源循環指標、従業員エンゲージメントやダイバーシティといった⼈的資本指標のような個
1

3 章以降の分析においては、東証 33 業種分類における、「銀⾏業」、「証券、商品先物取引業」
、
「保険業」
、
「その他⾦融業」の 4業種を除く⼀般事業会社を対象とする。

34

別のマテリアリティを反映したもの、外部評価機関による評価や指数等への採⽤を基準とするものなどが導⼊されている。2023 年 6 ⽉末時点で東証プライム市場に上場する企業のうち、TOPIX100 および
TOPIX Mid400 を構成する 494 社を対象とした筆者の調査によると、図表 1 に⽰す通り、最も多い指標が、従業員エンゲージメントやダイバーシティといった⼈的資本指標で、2 番⽬に多い指標が、CO2
排出量の削減を中⼼とした気候変動対策指標となっている。
図表 1 ESG に関する KPI の導⼊状況
90

86

35

34

33
19

13
1

（注）2023 年 6 ⽉末時点で東証プライム市場に上場する企業のうち、TOPIX100 および TOPIX Mid400 を構成す
る 494 社が対象。
グラフ上の数字は導⼊する企業の数。
（出所）各社公表資料より⽇興リサーチセンター作成

3. 気候変動対策に関する KPI の導⼊の背景と要因
3.1 KPI 導⼊の決定に⾄る背景
2050 年の排出量ネットゼロを⽬指し、既に多くの⽇本企業が CO2 排出量削減に向けて、取組みを進めている。これに関連し、企業によっては、CO2 排出量の削減等の気候変動対策指標を、役員報酬の KPIとして導⼊している。
例えば、ENEOS ホールディングス株式会社は、業績連動型の株式報酬に気候変動対策指標を KPI として導⼊しており、同社は、「これは CO2 排出削減に向けた当社の姿勢を⽰しており、中⻑期的な視点に⽴った競争⼒の⾼い事業戦略を策定・実⾏するインセンティブとして機能することを企図しています。」と説明2している。また、⽇本たばこ産業株式会社も同様に、気候変動対策指標を KPI として導⼊しており、同社は、その指標の概要として、「投資家とのさらなる評価・被評価の観点の⼀致を図るもの。
2023 年度はネットゼロの実現に向けた取組みに係る指標とし、具体的には温室効果ガス排出削減⽬標
2

ENEOS ホールディングス株式会社 Web サイト︓https://www.hd.eneos.co.jp/esgdb/environment/tcfd.html

35

の達成度合いを評価項⽬とする。
」と説明3している。

3.2 KPI 導⼊の決定要因に対する仮説
前節で述べたように、KPI の導⼊に際しては、企業毎に様々な背景・要因があると考えられる。ここでは、具体的にどのような要因があったかについて考える。本節では、①CO2 排出量に関する状況、②
ガバナンスの状況について確認し、これらの要素が KPI 導⼊の決定要因となり得る可能性を検討したう
えで、いくつかの仮説を⽴てる。
①

CO2 排出量に関する状況

⼀つ⽬に企業の CO2 排出量に関する状況が要因となることを考える。KPI の導⼊を検討する際に、その時点での排出量が多いケースを想定する。排出量が多い企業4ほど、将来的なリスクの⼤きさから、取締役等に排出量削減を意識づけ、その取組みを加速させることを重視し、インセンティブを付与したほうがよいと考え、KPI を導⼊する可能性がある。
また、企業は中⻑期的に CO2 排出量の削減⽬標を定めているケースが多いが、野⼼的な⽬標を設定する場合、容易な達成⽬標を掲げる場合に⽐べて、その⽬標の達成に向けての年間排出量の削減割合は、⼤きくなる。このような排出量の削減⽬標を実現するにあたり、その実効性を⾼めるために、KPI を導⼊する可能性がある。取締役等が達成に向けて取り組むべき経営⽬標において、CO2 排出量の削減が掲げられていても、その実効性を確保する仕組みが⼗分に備えられていない場合、取締役等の意思決定における CO2 排出量の削減に向けた取組みのプライオリティが低くなることが想定される。
また、有形固定資産⽐率が⾼い企業は、排出量の削減に必要なコストが⼤きいと想定される。企業が排出量の削減に⼤きなコストを⽀払わなければならない可能性がある場合は、KPI の導⼊に前向きにはならない可能性がある。以上 3 点を踏まえて、以下の仮説を⽴てる。
仮説 1-1︓排出量の多い企業ほど、KPI を導⼊する可能性が⾼い
仮説 1-2︓⽬標達成に向けて求められる削減割合の⾼い企業5ほど、KPI を導⼊する可能性が⾼い
仮説 1-3︓有形固定資産⽐率が低い企業ほど、KPI を導⼊する可能性が⾼い②

ガバナンスの状況

⼆つ⽬にガバナンスについて考える。まず、企業の外部から⾒ていくと、CA100+6における協働エン

3

⽇本たばこ産業株式会社 Web サイト︓

4

ここでは、CO2 排出量の多い企業を 1、少ない企業を 0 としたダミー変数を⽤いる。詳細は 4 章に記載。

5

ここでは、中期⽬標達成に必要な 1 年あたりの CO2 排出量の削減割合を指している。算出⽅法の詳細は 4 章に記載。

6

Climate Action 100+の略。協働エンゲージメントを通じて、企業に気候変動への対応を求める国際的なイニシアチブであり、

https://www.jti.co.jp/investors/library/integratedreport/report/2022/governance/corpgov/index.html

世界各国の機関投資家が参加。

36

ゲージメントの⾏使などでもみられるように、海外機関投資家らは企業に気候変動対策を促している。
機関投資家らは、気候変動をシステミックリスクと捉え、エンゲージメントや投資⾏動を通じて、企業の気候変動対策推進の⼿段の⼀つとして、気候変動対策指標を役員報酬の KPI として導⼊するよう促す
ことが考えられる。ここでは、その代理変数として外国⼈持株⽐率を⽤いる。
次に、企業内部の状況に⽬を移すと、社外取締役の役割は、直接的に企業の気候変動対策を促すもの
ではないが、企業の短期的な利益の獲得に向けた経営判断への偏重を抑制し、より中⻑期的な企業価値向上に向けた経営判断を促すための規律付けとしての役割が期待できるだろう。このような場合、経営判断において社会的価値を向上させる取組みをより重視するようになる可能性がある。すなわち、社外
取締役⽐率が⾼いなど経営者に対する規律付けのある企業は、役員報酬の KPI として気候変動対策指標の導⼊を促す可能性がある。以上 2 点を踏まえて、以下の仮説を⽴てる。
仮説 2-1︓外国⼈持株⽐率の⾼い企業ほど、KPI を導⼊する可能性が⾼い
仮説 2-2︓社外取締役⽐率の⾼い企業ほど、KPI を導⼊する可能性が⾼い

3.3 分析⽤データ
前節で述べた仮説を検証するにあたり、CDP7の 2019〜2022 年版の回答データおよび各企業の有価証券報告書等の公表資料をもとに、分析⽤データを作成した。KPI の導⼊有無については、各事業年度の有価証券報告書の記載を確認した。また、CO2 排出量に関する主要なデータを CDP から⼊⼿したが、全ての年の回答に各企業の⽬標値等のデータが揃っているわけではないため、⼊⼿できた企業・事業年度8のみを分析⽤データとして⽤いている。また、これらの CDP のデータは企業毎に複数の⽬標値が回答されている場合も多い。今回の分析にあたっては、図表 2 に⽰したルールに沿って、1 から 4 の順で絞り込みを⾏い、報告年毎に 1 つの⽬標値を抽出した。
図表 2
絞り込み順

CO2 排出量の⽬標値の絞り込みルール
基準

ルール

1

対象 Scope

Scope1 と Scope2 の合計値のみ

2

⽬標年までの期間

2035 年迄のなかで最も⻑いもの

3

事業範囲

企業毎に最⼤のもの

4

⽬標値

最も⾼いもの（出所）⽇興リサーチセンター作成

これらの分析⽤データの事業年度の、翌事業年度にあたる 2020〜2023 年度の期間において、各企業
7

Carbon Disclosure Project︓気候変動、森林、⽔セキュリティのそれぞれの分野において、企業等に対して課題の開⽰を求め

8それぞれの「年」において、前年 7 ⽉ 1 ⽇から当年 6 ⽉ 30 ⽇までに決算を迎える事業年度。

る英国の⾮政府組織（NGO）。

37

が新規に導⼊した場合、その年度では「導⼊企業」、それ以前の年度では「未導⼊企業」、また、同期間
中に⼀度も導⼊が確認できない企業は、すべての年度で「未導⼊企業」として取り扱う。なお、「導⼊企業」の、導⼊以降の年度は集計から除外している。導⼊以降の年度の企業の状況を分析⽤データに加えることは、KPI が既に導⼊されていることから、導⼊を決定する要因を分析するにあたって適当ではな
いためである。この操作を図表 3 に例⽰した。
図表 3
年度
企業 A

企業 B

分析⽤データの作成⽅法の例

2020 年度

2021 年度

2022 年度

2023 年度

状況

導⼊無し

導⼊無し

導⼊無し

導⼊無し

取扱い

未導⼊企業

未導⼊企業

未導⼊企業

未導⼊企業

状況

導⼊無し

導⼊無し

導⼊

導⼊済み

取扱い

未導⼊企業

未導⼊企業

導⼊企業

除外

（出所）⽇興リサーチセンター作成

2020〜2023 年度の全期間において導⼊が確認できない企業 A は 2020〜2023 年度のそれぞれの年度において「未導⼊企業」となる。企業 B は 2020 年度および 2021 年度に導⼊が確認できないため、「未導⼊企業」となり、2022 年度に初めて導⼊が確認されたことから、2022 年度では「導⼊企業」となる。また 2023 年度では、2022 年度にすでに導⼊済みであることから、分析⽤データから除外される。企業 B の導⼊前となる 2020 年度および 2021 年度では「未導⼊企業」として取り扱うが、これはKPI の導⼊が検討されている場合でも、企業の状況次第では、導⼊決定が⾒送られるケースが想定されることを考慮した。この例では、2 つの企業で 7 つの分析⽤データが取得できる。これらの操作によって、実際に抽出されたそれぞれ 4 か年分の「導⼊企業」52 社と「未導⼊企業」651 社を⽤いて分析を⾏う。それぞれの年度における企業数は図表 4 の通りである。
図表 4
年度

分析⽤データにおける企業数

2020 年度

2021 年度

2022 年度

2023 年度

全期間

回答企業

95

139

197

333

-

導⼊企業

2

11

36

64

-

1

7

21

23

52

93

128

161

269

651

KPI 反映状況

うち新規
未導⼊企業

（注）各年の集計対象となる範囲は、前年 7 ⽉ 1 ⽇から当年 6 ⽉ 30 ⽇までに決算を迎える事業年度。
（出所）各社公表資料および 2019-2022 年版 CDP の回答データより⽇興リサーチセンター作成

4. 分析と考察
分析の前に、変数の定義を説明する。⽬的変数は「導⼊企業」あるいは「未導⼊企業」とし、説明変38

数の数値は、1 事業年度前の変数を⽤いた。KPI の導⼊決定は、これらの説明変数を踏まえてなされるものと想定し分析に反映している。3 章の仮説を踏まえ、各仮説を表す変数を説明変数とする。
加えて、KPI の導⼊に影響を及ぼす可能性のある変数をコントロール変数として次の変数を追加する。
まず、規模の⼤きい企業ほど、気候変動課題等の社会的課題に対し取り組む余⼒があり、社会的な圧⼒を受けやすいと想定される。これをコントロールするために、「総資産の⾃然対数」を追加する。また、取締役等への⽀給額全体に対する変動報酬の割合が低い場合に、新しい KPI を導⼊すると、既に採⽤されている各指標評価ウェイトを⼤きく歪めてしまう恐れがある。しかし、既に変動報酬の割合が⾼い役
員報酬制度の設計がなされている場合は、⼀定の実効性をもたせた形で、気候変動対策に関する KPI を導⼊するにあたり、その設計を⼤きく変えず済むことから、導⼊に向けた障壁が低いと想定される。これを踏まえて、コントロール変数として、「変動報酬割合」を追加する。なお、「総資産の⾃然対数」をコントロール変数として選定するにあたっては、内⽥（2022）を参照した。
説明変数を図表５とし、それらの基本統計量を図表 6 に⽰した。
図表 5 説明変数の定義
変数名

データ参照先定義

⾼排出企業ダミー

報告年の CO2 排出量の上位 25%を 1、それ以外を 0

CDP

必要 CO2 排出量削減割合

報告年から⽬標年までに必要な 1 年あたりの CO2 排出量の削減割合

CDP

有形固定資産⽐率

有形固定資産／総資産

Quick Astra Manager

外国⼈持株⽐率

外国法⼈等所有株数／発⾏済み株式総数

Quick Astra Manager

社外取締役⽐率社外取締役⼈数／取締役⼈数

Quick Astra Manager

総資産（対数）総資産の⾃然対数

Quick Astra Manager

変動報酬割合1 事業年度における報酬額のうち固定の⾦銭報酬を除いた額の割合

Quick Astra Manager

産業ダミー

⽇本標準産業分類における製造業を 1、⾮製造業を 0

Quick Astra Manager（出所）各社公表資料および 2019-2022 年版 CDP の回答データより⽇興リサーチセンター作成

図表 6 基本統計量
平均値

標準偏差

中央値

最⼩値

最⼤値

データ数

⾼排出企業ダミー

0.250

0.434

0

0

1

703

必要 CO2 排出量削減割合

0.039

0.045

0.031

0.000

0.569

703

有形固定資産⽐率

0.277

0.150

0.258

0.010

0.872

703

外国⼈持株⽐率

0.255

0.118

0.243

0.000

0.774

703

社外取締役⽐率

0.414

0.119

0.385

0.118

0.846

703

総資産（対数）

13.5581.450

13.5968.820

19.532703

変動報酬割合

0.309

0.167

0.305

0.000

0.909

703

産業ダミー

0.720

0.449

1

0

1

703

（出所）各社公表資料および 2019-2022 年版 CDP の回答データより⽇興リサーチセンター作成

39

説明変数のうち、「中期⽬標達成に必要な 1 年あたりの CO2 排出量の削減割合（以下、必要 CO2 排出量削減割合）」では、分析にあたって適切な数値を取得するために、基準となる年および排出量は報告年の数値を⽤いており、その年における⽬標年までに必要な 1 年あたりの CO2 排出量の削減割合を求めた。各企業が設定した基準年から⽬標年までの期間を⽤いて求めることも可能であるが、これでは報告
年までの⽬標に対する進捗状況が反映されないため、⼀時点における進捗状況が、⽬標年の数値に対して、⼗分なものか、あるいは不⼗分なものであるかを考慮できない。ゆえに報告年の数値を基準として⽤いた。また、⽬標値は前章に記載の⽅法（図表 2 参照）で企業および年度ごとに 1 つの値に絞り込んでいる。

4.1 平均値の差の検定による分析「導⼊企業」と「未導⼊企業」の間に、説明変数毎の差がみられるかを確認するために、平均値の差の検定を⽤いた分析を⾏った。図表 7 に⽰す通り、「有形固定資産⽐率」、「外国⼈持株⽐率」
、
「社外取締
役⽐率」、
「総資産（対数）」、「変動報酬割合」は 5%有意で、「必要 CO2 排出量削減割合」は 10%有意で、それぞれ平均値に差がみられ、その符合も仮説と整合的であった。⼀⽅で、「⾼排出企業ダミー」および「有形固定資産⽐率」については、「導⼊企業」と「未導⼊企業」のそれぞれの平均値に有意な差はみられなかった。
図表 7

平均値の差の検定結果

上段︓導⼊企業
平均値
⾼排出企業ダミー
必要 CO2 排出量削減割合
有形固定資産⽐率
外国⼈持株⽐率社外取締役⽐率
総資産（対数）
変動報酬割合
産業ダミー

／

標準偏差

下段︓未導⼊企業
中央値

データ数

0.288

0.457

0

52

0.247

0.432

0

651

0.057

0.081

0.037

52

0.038

0.041

0.030

651

0.245

0.106

0.234

52

0.279

0.152

0.261

651

0.288

0.117

0.275

52

0.252

0.118

0.242

651

0.448

0.122

0.423

52

0.411

0.118

0.375

651

14.011

1.349

13.84252

13.521

1.453

13.579

651

0.363

0.169

0.347

52

0.305

0.166

0.303

651

0.635

0.486

1

52

0.727

0.446

1

651

T値

0.627

1.743*-2.183**

2.106**

2.128**

2.504**

2.396**-1.320*（注）***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1（出所）各社公表資料および 2019-2022 年版 CDP の回答データより⽇興リサーチセンター作成

40

4.2 ロジスティック回帰による分析
次に、KPI の導⼊決定の要因分析を⾏うため、KPI の「導⼊企業」を 1、「未導⼊企業」を 0 とするダ
ミー変数としてロジスティック回帰分析を試みる。分析にあたって、産業よる偏りをコントロールするため、「製造業」を 1、「⾮製造業」を 0 とするダミー変数（産業ダミー）を説明変数に追加した。
分析の結果は図表 8 に⽰す通りである。「必要 CO2 排出量削減割合」が、Model1 および Model2 のそれぞれにおいて、5%⽔準で有意に正の影響を及ぼしており、仮説 1-2 が⽀持される。そのほかの変数は Model1 と Model2 あるいは Model1 と Model3 の双⽅で有意に影響を及ぼす変数はない。
この結果をまとめると、各企業の設定する CO2 排出量の削減⽬標の達成に向けて、⽐較的ハイペース
での削減が求められる状況において、気候変動対策に関する KPI の導⼊が決定される可能性が⾼いと考えられる。その⼀⽅で、排出量が多い企業で KPI の導⼊がなされるという仮説は⽀持されなかった。また、ガバナンスについても、外国⼈持株⽐率が⾼いことや、社外取締役⽐率が⾼いことがそれぞれ KPIの導⼊の可能性を⾼める要素となるという仮説は⽀持されない結果となった。
図表 8

ロジスティック回帰による実証分析の結果
Model1

変数

Model2Model3KPI の導⼊⾼排出企業ダミー-0.024(0.395)-0.024(0.403)

必要 CO2 排出量削減割合

4.722**(2.274)4.630**(2.246)有形固定資産⽐率

0.072(0.962)-1.161(1.046)

外国⼈持株⽐率

1.826(1.219)1.269(1.272)

社外取締役⽐率

1.570(1.163)1.821(1.157)

総資産（対数）0.045(0.126)0.111(0.123)0.095(0.109)

変動報酬割合1.182(0.869)1.475*(0.865)1.329(0.874)

産業ダミー-0.606*(0.326)-0.336(0.324)-0.461(0.322)定数項-4.450**(1.730)-4.181**(1.753)-5.090***(1.462)（注）***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1（）内は標準誤差（出所）各社公表資料および 2019-2022 年版 CDP の回答データより⽇興リサーチセンター作成

5. おわりに
本稿における実証分析の結果、各企業が個別に設定する CO2 排出量の削減⽬標の達成に向けて、求め41

られる削減割合の⾼い企業は、気候変動対策指標を役員報酬の KPI として導⼊する可能性が⾼いことがわかった。
このような KPI の導⼊により、CO2 排出量の削減に向けた取組みを推進したとしても、短期間で効果が現れるとは限らない。導⼊の効果を⾒極めるには、ある程度の年数が必要かもしれない。KPI が導⼊された報酬スキームの設計が、⽬標の達成に向けた実効性の確保をもたらし、狙い通りの効果を⽣むものか、今後注視していくことが必要だろう。
本稿では気候変動対策に絞って分析を⾏ったが、各企業では財務指標をはじめとする様々な KPI が導⼊されている。なかでも ESG を中⼼とした⾮財務指標を KPI として導⼊する動きは近年急速に拡⼤したものであり、KPI の種類毎にその導⼊⽅法も様々である。どのような状況下にある企業で導⼊される傾向があるのか、あるいはその効果はどのように現れるのか、これについては今後の研究課題としたい。

参考⽂献
内⽥交謹（2022）,『信託を⽤いた業績連動株式報酬の実証分析』,信託研究奨励⾦論集第 42 号

99-

112.
https://www.shintaku-kyokai.or.jp/archives/007/202201/42-06.pdf
ウイリス・タワーズワトソン（2022）,『役員報酬に ESG 指標を反映する企業 62%(昨年⽐ 32%UP)、
⽶国並みに〜WTW（ウイリス・タワーズワトソン）調査結果〜』.
https://www.wtwco.com/ja-jp/news/2022/08/62-percent-of-companies-reflect-esgmetrics-in-executive-incentives-reaching-us-level
（END）

42

⾦融機関の気候変動に関する開⽰状況調査（2023 年 3 ⽉期）
2024 年３⽉
資産運⽤研究所

⼭本 直紀
鈴⽊ ⾼信
常泉 和也

１．はじめに気候変動への対応として各国・地域が温室効果ガス排出量を 2050 年までに実質ゼロとするネットゼ
ロ⽬標を宣⾔し様々なカーボンニュートラル関連施策を打ち出すなど、世界的に脱炭素に向けた取り組
みが加速している。脱炭素に向けた取り組みを可視化するために企業・団体等に求められる気候関連の情報開⽰に関する最近の動向としては、2023 年 6 ⽉に TCFD の枠組みを基にした ISSB1によるサステ
ナビリティ情報開⽰基準が公表された。その後、同 11 ⽉にバーゼル銀⾏監督委員会が「気候関連⾦融
リスクの開⽰」という市中協議⽂書を公表し国際的に活動する銀⾏に適⽤される開⽰の枠組みを検討するなど、⾦融分野においても気候関連の情報開⽰に関する統⼀的な基準を⽬指す動きが進んでいる。
わが国における最近の動向としては、2023 年 1 ⽉に「企業内容等の開⽰に関する内閣府令等」が改正され、2023 年３⽉期決算企業から有価証券報告書等においてサステナビリティ情報の開⽰が義務化
されることになった。これは、有価証券報告書等においてサステナビリティ情報についての「記載欄」
を新設し、TCFD の枠組みと整合的な「ガバナンス」、「戦略」、「リスク管理」および「指標と⽬標」 の開⽰を求めるものであり、2025 年にかけて法定開⽰への取り込みも検討されている。更に、東証プラ
イム上場企業を対象に温室効果ガス排出量の開⽰義務付けに向けた議論もされている2。
以上のように気候関連の情報開⽰に関する対応については TCFD 提⾔に基づく開⽰が重要な役割を果たしており、⾦融機関においても年を追うごとに開⽰が増え、内容の充実がみられる。そこで、本稿では常泉[2022]に引き続き、都市銀⾏、地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏に加え、2023 年 3 ⽉期より新たに開⽰が始まった信⽤⾦庫も含めた銀⾏等3が気候変動への対応について現状どのような開⽰をしているか、更に気候変動のリスクと機会に関するシナリオ分析、温室効果ガス排出量の基準のひとつである Scope3
1

International Sustainability Standards Board（国際サステナビリティ基準審議会）の略称であり、国際会計基準（IFRS）財2「第 52 回⾦融審議会総会・第 40 回⾦融分科会合同会合説明資料（サステナビリティ情報の開⽰と保証のあり⽅に関する検討）」団傘下でサステナビリティ情報開⽰の国際基準の統⼀化を⽬指して設⽴された機関。
https://www.fsa.go.jp/singi/singi_kinyu/soukai/siryou/20240219/1.pdf
3

本稿では開⽰主体ごとに集計しており、FG、HD、FH 等の持株会社は 1 グループとしている。なお、本稿において「都市銀⾏」
は三菱 UFJ フィナンシャル・グループ、みずほフィナンシャルグループ、三井住友フィナンシャルグループ、りそなグループの 4 グループ、「地⽅銀⾏」は都市銀⾏グループ⾏を除く⼀般社団法⼈全国地⽅銀⾏協会会員⾏の 54 ⾏・グループ（2023 年
12 ⽉末時点）、「第⼆地⽅銀⾏」は都市銀⾏グループ⾏、地⽅銀⾏グループ⾏を除く⼀般社団法⼈第⼆地⽅銀⾏協会加盟⾏の 28
⾏・グループ（2023 年 12 ⽉末時点）、「信⽤⾦庫」は⼀般社団法⼈全国信⽤⾦庫協会加盟⾏の 254 ⾏（2023 年 12 ⽉末時点）。
また、都市銀⾏、地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏、信⽤⾦庫を合わせて「銀⾏等」と表記する。

43

排出量の算定、セクター別の FE4の算定等にどのように取り組んでいるかについて調査した。

２．気候変動対応への取り組み状況
TCFD 提⾔への賛同を始めとした銀⾏等の気候変動対応の取り組み内容は、TCFD レポート、統合報告書・ディスクロ―ジャー誌、各⾏・グループのウェブサイト等で開⽰されている。
まずは TCFD 提⾔への取り組みの前提として、銀⾏等の TCFD 提⾔への賛同表明の状況を図表 1 に⽰す。2023 年 3 ⽉期までに地⽅銀⾏は 1 ⾏・グループを除きほぼ全てが賛同表明をし、2023 年 12 ⽉末時点での TCFD 提⾔への累積賛同表明数は、都市銀⾏の 100%（4 グループ）、地⽅銀⾏の 98%（53
⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏の 75%（21 ⾏・グループ）、信⽤⾦庫の 2%（4 ⾏）となった。
各⾏・グループが TCFD 提⾔へ賛同表明をした時期を時系列でみると、都市銀⾏は 2018 年 3 ⽉期以降いち早く賛同表明をし、地⽅銀⾏が 2019 年 3 ⽉期から、第⼆地⽅銀⾏が 2022 年 3 ⽉期から、信⽤⾦庫が 2023 年 3 ⽉期から賛同を始めていることがわかる。特に 2022 年 3 ⽉期は地⽅銀⾏の年度別賛同表明数が 35 ⾏・グループと最多となっており、2021 年 6 ⽉の東証によるコーポレートガバナンス・
コードの改訂、2021 年 9 ⽉の⽇銀による気候変動対応を⽀援するための資⾦供給オペレーション等の政策が⼀定程度影響を与えたものと考えられる。
図表 1 銀⾏等における年別 TCFD 提⾔の賛同表明数（2023 年 12 ⽉末時点）
都市銀⾏（⾏・グループ）

地⽅銀⾏

第⼆地⽅銀⾏

信⽤⾦庫

50
40

10

30
20

35

10
0

3
10

3

1
1

7

6

4

1
1

（出所）各⾏・グループの開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

TCFD 提⾔においては、4 つの開⽰基礎項⽬である「ガバナンス」、「戦略」、「リスク管理」、「指標と⽬標」について、気候関連リスクと機会の考え⽅に基づく説明が求められている5。本稿では、2023 年

4Financed Emissions（投融資先の GHG 排出量）の略称であり、投融資先の資⾦調達総額に占める⾃社の投融資額の割合（アト5「Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures」

リビューション・ファクター）に投融資先の温室効果ガス(GHG)排出量を掛け合わせることで算定する。
https://assets.bbhub.io/company/sites/60/2021/10/FINAL-2017-TCFD-Report.pdf

44

3 ⽉期の TCFD レポート、統合報告書・ディスクロージャー誌若しくはウェブサイト（2023 年 12 ⽉末時点）等における各⾏・グループの気候変動関連の開⽰状況について調査を⾏い、TCFD の 4 つの開⽰
基礎項⽬における対応状況を集計した（図表 2）。
コンサルティングサービスやツールの拡⼤といった背景もあることから、年を追うごとに各⾏・グループの開⽰内容が充実してきており、地⽅銀⾏に関しては「戦略」における定量的なシナリオ分析において移⾏リスク、物理的リスクの両⽅を開⽰している先が 74%（40 ⾏・グループ）と、2022 年 3 ⽉
期の 46%（25 ⾏・グループ）から増加している。同様に、「指標と⽬標」における「温室効果ガス排出量（Scope3）」に関して「実績」を開⽰している地⽅銀⾏は 63％（34 ⾏・グループ）と、2022 年 3 ⽉
期の 19%（10 ⾏・グループ）から増加している。その他の項⽬においても 2023 年 3 ⽉期は都市銀⾏、⼀部の地⽅銀⾏を中⼼に開⽰内容の充実が進んでおり、以下項⽬ごとに開⽰状況をみていく。

45

図表 2

銀⾏等における項⽬ごとの開⽰状況
都市銀行

地方銀行

第二地方銀行

信用金庫（4グループ）（54行・グループ）（28行・グループ）（254行）

4

53

21

4

サステナビリティ
推進委員会

4

53

16

2

サステナビリティ
方針

4

48

19

2

CSuO（担当役員）
設置

3

2

1

0

役員報酬制度
評価指標

3

2

0

0

リスクと機会時間軸あり：4
時間軸なし：0

時間軸あり：33
時間軸なし：19

時間軸あり：12
時間軸なし： 4

時間軸あり：0
時間軸なし：4

移行リスク
シナリオ分析

4

40

6

0

物理的リスク
シナリオ分析

4

43

8

0

炭素関連
資産割合

4

48

11

0

（うち改訂版：4）（うち改訂版：37）（うち改訂版： 6）（うち改訂版：0）

ネットゼロ
移行計画

3

10

0

0

投融資方針

4

47

16

1

統合的
リスク管理
マネジメント

4

14

4

0

トップリスク
管理

4

6

1

0

温室効果ガス
排出量（Scope1・2）
温室効果ガス
排出量（Scope3）

目標：4
実績：4

目標：53
実績：51

目標：15
実績：16

目標：4
実績：3

目標：4
実績：4

目標： 5
実績：34

目標： 0
実績： 5

目標：0
実績：0

温室効果ガス
排出量（セクター別）

目標：4
実績：2

目標： 0
実績：20

目標： 0
実績： 2

目標：0
実績：0

サステナブル・ファイナンス
実行目標

4

42

15

3

（環境分野あり：3）（環境分野あり：24）（環境分野あり： 6）（環境分野あり：0）

TCFD提言賛同表明

ガバナンス

戦略
基
礎
項
目

リスク管理

指標と目標

（出所）各⾏・グループの開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成（1）ガバナンス
TCFD 提⾔では「ガバナンス」において、リスクと機会に対する取締役の監督体制、リスクと機会を評価・管理するうえでの経営陣の役割に関する説明が求められている。多くの銀⾏等が取り組みとして「サステナビリティ推進委員会」、「サステナビリティ⽅針」を挙げている。

46

「サステナビリティ推進委員会」については、銀⾏等によって名称、組織の違いはあるものの、取締役会、経営会議の下に「サステナビリティ推進委員会」を設置し、グループ CEO や代表取締役の総括のもと気候変動リスクに関する協議を⾏い、各種施策の取り組みを推進しつつ取締役会に報告し決議を⾏う体制としている場合が多い6。2023 年 3 ⽉期の審議・報告内容では、TCFD の進捗状況、投融資を通じた GHG 排出削減の⽬標設定・実績進捗、サステナブル・ファイナンスの⽬標設定・実績進捗、投融資
⽅針の改定、ESG 評価機関による評価状況等が挙げられていた。
「サステナビリティ⽅針」は、銀⾏等によって名称の違いはあるものの、気候変動への対応を始めとしたサステナビリティへの取り組みの推進を定めたものとなる。
「サステナビリティ⽅針」と「環境⽅針」の両⽅を定めている銀⾏等がある⼀⽅で、「環境⽅針」のみや、「環境⽅針」をもって「サステナビリテ
ィ⽅針」としている事例もあった。
また、都市銀⾏、⼀部の地⽅銀⾏では、TCFD の推奨開⽰に基づく気候変動対応の⾼度化の⼀環として、「CSuO7（担当役員）」、「役員報酬制度評価指標」という動きも出ている。
「CSuO（担当役員）」は最⾼サステナビリティ責任者として、サステナビリティ全般の企画⽴案、サステナブルビジネスの企画推進等を統括する。また、CSuO（担当役員）が上述のサステナビリティ推進委員会の委員⻑となっている事例もあった。
「役員報酬制度評価指標」にサステナビリティへの取り組みを採⽤している銀⾏等では、各⾏・グループによって評価ウェイトは様々であるものの、中⻑期業績連動の役員報酬において気候変動への取り組み、ESG 評価機関の評価、ポートフォリオ GHG 排出量削減、サステナブル・ファイナンス額といった定量・定性の両⾯の指標を反映させている事例が多い。また、中⻑期だけでなく単年度の業績連動の役員報酬に反映している事例もあった。
（2）戦略
TCFD 提⾔では「戦略」において、リスクと機会、事業・戦略・財務に及ぼす影響、1.5℃⽬標等の気候シナリオを考慮した組織戦略の強靭性について、短期・中期・⻑期の時間軸に分けて開⽰することを推奨している。多くの銀⾏等では「リスクおよび機会の認識」、「移⾏リスクのシナリオ分析」、「物理的リスクのシナリオ分析」、「炭素関連資産割合」、「ネットゼロ移⾏計画」を挙げている。

6

サステナビリティ推進委員会の設置を開⽰しているが TCFD 提⾔に賛同表明をしていない地⽅銀⾏ 1 ⾏・グループは除外して

7

Chief Sustainability Officer（最⾼サステナビリティ責任者）の略称であり、主にサステナビリティ経営の企画、推進を統括すいる。その他の項⽬についても同様に、TCFD 提⾔に賛同表明をしていない先は除外している。
る役割を担う。

47

「リスクおよび機会の認識」について、TCFD が推奨している短期・中期・⻑期の時間軸まで踏まえた分析を⾏っている銀⾏等に絞ると、都市銀⾏の 100%（4 グループ）、地⽅銀⾏の 61％（33 ⾏・グループ）
、第⼆地⽅銀⾏の 43%（12 ⾏・グループ）となっている。2022 年 3 ⽉期では都市銀⾏の 100%
（4 グループ）、地⽅銀⾏の 31%（17 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏の 32%（9 ⾏・グループ）であったため、地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏とも時間軸を踏まえた分析が増加している。なお、時間軸の考え⽅は各⾏・グループによって異なるが、短期 5 年、中期 10 年、⻑期 30 年として分析をしている銀⾏等が多い。
「移⾏リスク、物理的リスクに関する定量的なシナリオ分析」については、都市銀⾏の 100%（4 グループ）、地⽅銀⾏の 74％（40 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏の 21%（6 ⾏・グループ）が開⽰している8。TCFD では「戦略」において気候関連のリスクと機会が財務へ与える影響を評価するためにシナリ
オ分析による情報開⽰を推奨しているが、2022 年 3 ⽉期で定量的な分析を実施していたのは都市銀⾏の 100%（4 グループ）、地⽅銀⾏の 46%（25 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏の 11%（3 ⾏・グループ）に留まっていたため、2023 年 3 ⽉期にかけては地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏共に情報開⽰が増加している。
次に、各⾏・グループがシナリオ分析を実施するにあたり採⽤したシナリオとそのシナリオの概要について、移⾏リスク、物理的リスクの順にみていく。
「移⾏リスクのシナリオ分析」については、図表 3 の通り IEA9の「NZE」が最多で、そのあとに NGFS10の「Net Zero 2050」、「Below 2℃」、IEA の「SDS」が続いている。これらは 2050 年頃までに世界のCO2 排出量がネットゼロになることを想定したシナリオ（図表 4 参照）となっており、移⾏リスクに対する影響が⼤きくなることから各⾏・グループにおいて多く採⽤されていると考えられる。なお、2021
年から 2022 年にかけて NGFS のシナリオは基本的な枠組みに変更が無かったものの、IEA のシナリオ
は⼀部シナリオの定義が変更されている11。また、2023 年 3 ⽉期のシナリオ分析には採⽤されていない
ものの、2023 年 11 ⽉に公表された NGFS の最新シナリオは 2022 年版からシナリオの枠組みが変更されている。このように、科学・技術の進歩によって将来の気候に関する予測などが変化し、⾦融機関に求められるシナリオの内容も変化する点には注意が必要である。

8

移⾏リスク、物理的リスク両⽅に関して定量的なシナリオ分析を実施している割合を集計した。地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏では、9International Energy Agency（国際エネルギー機関）の略称であり、エネルギー政策全般をカバーし、エネルギー供給の確保

物理的リスクのみシナリオ分析を実施している銀⾏・グループもあった。
を進めるほか、気候変動対策においてエネルギーセクターを主導する⽬標等を掲げている機関。WEO は World Energy Outlookの略称。
10

Network for Greening the Financial System（気候変動リスク等に係る⾦融当局ネットワーク）の略称であり、気候変動リ
スクへの⾦融監督上の対応を検討するための中央銀⾏及び⾦融監督当局の国際的なネットワーク。

11

IEA のシナリオのうち、NDC（国が決定する貢献）が反映されているシナリオは 2021 年では「STEP」であったが、2022 年
では「APS」になり、2021 年にあった「SDS」が 2022 年に除外される等、シナリオの内容に変更があった。

48

図表 3

シナリオ分析の採⽤シナリオ（移⾏リスク）（⾏・グループ）

35
30

都市銀⾏

地⽅銀⾏

3
1

1

第⼆地⽅銀⾏

3

25
20
15

2

28

10

0

1

12
9

5
3

2

8

1

4
2

2

1

1

1
2

（出所）各⾏・グループの開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

図表 4

移⾏リスクに関する主なシナリオの概要

IEAシナリオ

気温上昇予測（WEO2021）（2100年）Net Zero Emissions
by 2050 Scenario
（NZE）

1.4℃

概

要

世界のエネルギーセクターが2050年までにCO2排出量のネット・ゼロを達成するための道筋を示すシナリオ

Sustainable Development
Scenario（SDS）

1.6℃ 年までに、中国は 2060 年頃に、他の全ての国は遅くともAnnounced Pledges
Scenario（APS）

2.1℃ を含む、世界中の政府が公表した公約を完全かつ期限内

Stated Policies Scenario（STEP）

2.6℃ 府によって発表された政策も含めて、現在の政策設定を

現在のネット・ゼロ公約は全て達成され、先進国は 2050
2070 年までにネット・ゼロを達成するシナリオ
国が決定する貢献（NDC）や長期的なネット・ゼロ目標に達成することを前提とするシナリオ
既に実施されている特定の政策だけでなく、世界中の政反映したシナリオ※WEO2021 の気温上昇予測（2100 年）は産業⾰命以前の⽔準と⽐較して 50%の信頼⽔準で最⼤の温度上昇を⽰す

IEAシナリオ

気温上昇予測（WEO2022）（2100年）Net Zero Emissions
by 2050 Scenario（NZE）
Announced Pledges
Scenario（APS）
Stated Policies Scenario（STEP）

概要

2100年における世界の平均気温を産業革命以前の水準か

1.4℃ ら1.5 ℃の上昇で安定化させる道筋を示すシナリオ。
2021年の分析よりもさらに強力な取り組みが必要になる
政府が公表した気候関連の公約を完全かつ期限内に達成

1.7℃ することを前提とするシナリオ（公約の実施を確実にするために特定の政策による裏付けがあるかは関係ない）
世界中の政府によって実際に実施されている政策のみを

2.5℃ 反映し、特定の新しい政策への取り組みがない場合におけるエネルギーシステムの方向性を示すシナリオ※WEO2022 の気温上昇予測（2100 年）は産業⾰命以前の⽔準と⽐較して 50%の信頼⽔準で最⼤の温度上昇を⽰す

49

NGFSシナリオ

気温上昇予測（2021）（2100年）概要

厳格な気候政策とイノベーションを通じて地球温暖化を
Net Zero 2050

1.5℃ 1.5℃に制限し、2050年頃に世界のCO2排出量がネット・ゼロに達するシナリオ

Below 2℃

気候政策の厳格さが徐々に高まり、67％の確率で地球

1.7℃ 温暖化を2℃未満に抑えるシナリオ

2050年頃にCO2排出量がネット・ゼロに到達するが、Divergent Net Zero

1.5℃ 産業間で相違する政策が導入されることによりコストが上昇し、石油使用の段階的廃止が早まるシナリオ

Delayed Transition

Nationally Determind
Contributions（NDCs）

Current Policies

1.8℃

CO2の年間排出量が2030年まで減少しないことを前提としており、CO2の削減に限界があるシナリオ～2.5℃ まだ実施されていない場合も含め、すべての公表された政策（＝国が決定する貢献）が含まれるシナリオ

3℃+

現在実施されている政策のみが継続されることを前提としているため、物理的リスクが高くなるシナリオ※NGFS シナリオ（2021）の気温上昇予測（2100 年）は産業⾰命以前の⽔準と⽐較した温度上昇を⽰す

NGFSシナリオ

気温上昇予測（2022）（2100年）Net Zero 2050

Below 2℃

概要

厳格な気候政策とイノベーションを通じて地球温暖化を
1.4℃ 1.5℃に制限し、2050年頃に世界のCO2排出量がネット・ゼロに達するシナリオ
気候政策の厳格さが徐々に高まり、67％の確率で地球

1.6℃ 温暖化を2℃未満に抑えるシナリオ

2050年頃にCO2排出量がネット・ゼロに到達するが、Divergent Net Zero

1.4℃ 産業間で相違する政策が導入されることによりコストが上昇し、石油使用の段階的廃止が早まるシナリオ
CO2の年間排出量が2030年まで減少しないことを前提としており、CO2の削減に限界があるシナリオ

Delayed Transition

1.6℃

Nationally Determind
Contributions（NDCs）

2.6℃ まだ実施されていない場合も含め、全ての公表されたCurrent Policies

政策目標（＝国が決定する貢献）が含まれるシナリオ

3℃+

現在実施されている政策のみが継続されることを前提としているため、物理的リスクが高くなるシナリオ※NGFS シナリオ（2022）の気温上昇予測（2100 年）は産業⾰命以前の⽔準と⽐較した温度上昇を⽰す（出所）IEA「World Energy Outlook 2021」、「World Energy Outlook 2022」、NGFS「NGFS Climate Scenarios forcentral banks and supervisors June 2021」、「NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors
September 2022」より⽇興リサーチセンター作成

50

更に、移⾏リスクの分析対象としているセクター12をみると、図表 5 の通り「電⼒」が最多で、そのあとに「⽯油・ガス」、「⾃動⾞」、「⽯炭」が続いており、これらのセクターは「炭素関連資産」として直接的または間接的に GHG 排出量が⽐較的多いセクターであり、移⾏に伴う影響が⼤きい。その他、営業基盤とする地域特性によって「製紙業」、「飲⾷・宿泊」および「医療・福祉」といったセクターを分析対象としている地⽅銀⾏もあった。
銀⾏等における移⾏リスクのシナリオ分析は、低炭素社会への移⾏が与信関係費⽤に与える影響を分析するものであり、炭素税導⼊による費⽤増加、低炭素社会への移⾏に伴う設備投資や研究開発費の増加等によってもたらされる与信先の財務の変化を予測し、与信関係費⽤の増加を推計することが主要な分析⼿法であることがうかがえる。移⾏リスクの分析対象セクターとして「電⼒」、「⽯油・ガス」、「⾃動⾞」、「⽯炭」が多いことから必然的に炭素税の影響について⾔及している銀⾏等が多くなっているが、脱炭素社会への移⾏に伴う売上⾼減少やコスト増加の影響で与信先の財務が悪化することによる与信コストの増加額を試算している銀⾏等もあった。
図表 5

移⾏リスクの分析対象セクター（⾏・グループ）

都市銀⾏

地⽅銀⾏

第⼆地⽅銀⾏

50
45
40

2

35
30

3

25
20

38

15

1
22
15

10

8

5
0

3

3

4

4

4

1
11

1
4
3

1
3
2

1
4
1

1
2

3

2

2

1

1

1

（出所）各⾏・グループの開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

⼀⽅、「物理的リスクのシナリオ分析」については、図表 6 の通り IPCC13の「RCP8.5」が最多で、そのあとに「RCP2.6」が続いている。
「RCP8.5」は⾮常に多い温室効果ガス排出となり、21 世紀末（2081〜2100 年）までに 1986〜2005 年平均を基準とした気温上昇が 2.6〜4.8°C になることを想定した⾼12

類似のセクターについては同⼀として集計しており、「電⼒」には「ユーティリティ（電⼒、ガス、⽔道等の公益事業）」、「⽯油・ガス」には「エネルギー」、「⾃動⾞」には「⾃動⾞部品」、「⽯炭」には「エネルギー」等を含む。

13

Intergovernmental Panel on Climate Change（気候変動に関する政府間パネル）の略称であり、⼈為起源による気候変動、影響、適応及び緩和⽅策に関し、科学的、技術的、社会経済学的な⾒地から包括的な評価を⾏い、報告書としてとりまとめている政府間組織。

51

位参照シナリオである（図表 7 参照）。これは地球温暖化に対する気候変動対応が進まないことを想定したシナリオとなっており、物理的リスクに対する影響が⼤きくなることから各⾏・グループにおいて多く採⽤されていると考えられる。なお、「移⾏リスクのシナリオ分析」で⾔及した IEA シナリオ、NGFS
シナリオと同様に、IPCC シナリオにおいても第 5 次評価報告書（AR5）から第 6 次評価報告書（AR6）にかけて基本的なシナリオの考え⽅と枠組みが変更されている14。繰り返しになるが、科学・技術の進歩によって将来の気候に関する予測などが変化し、⾦融機関に求められるシナリオの内容も変化する点には注意が必要である。
銀⾏等における物理的リスクのシナリオ分析は、気候変動による物理的な影響が与信関係費⽤の変化に与える影響を分析するものであり、台⾵・豪⾬等の⾵⽔害によって保有する担保の価値毀損、融資先の事業が停滞することによる逸失利益の影響等を評価し、与信関係費⽤の増加を推計することが主要な分析⼿法であることがうかがえる。⾵⽔害による被害額の算定については、国⼟交通省が公開しているハザードマップによる想定浸⽔深を⽤いて担保の価値毀損、与信先の財務悪化影響を推計している銀⾏等が多かった。なお、都市銀⾏では物理的リスクを上述の急性リスクだけでなく感染症・熱中症の増加等といった慢性リスクについても別途分析したり、国内だけでなくグローバルな地域も含めた分析を実施したりする先もあった。また、地⽅銀⾏ではシナリオの想定だけでなく営業基盤とする地域における
過去の⾵⽔害の被災データを活⽤した先もあった。
図表 6

シナリオ分析の採⽤シナリオ（物理的リスク）（⾏・グループ）

都市銀⾏

地⽅銀⾏

第⼆地⽅銀⾏

60
50

8

40
30
20

41

18

10
0

3

3

2

2
1

1
1

1

1

1

1

1

（出所）各⾏・グループの開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

14

第 5 次評価報告書（AR5）は RCP シナリオであるが、第 6 次評価報告書（AR6）は SSP と放射強制⼒を組み合わせたシナリ
オを使⽤している。RCP は Representative Concentration Pathways（代表的濃度経路）の略称であり、2100 年時点での放射強制⼒に対応した温室効果ガスの濃度を仮定したシナリオ。SSP は Shared Socio-economic Pathway（共通社会経済経路）の略称であり、気候変動緩和策の困難性、気候変動適応策の困難性により設定した社会経済シナリオ。

52

図表 7

物理的リスクに関する主なシナリオの概要

IPCCシナリオ

気温上昇予測（AR5）（2100年）

概要

地球温暖化を産業革命前の気温から2°C未満に抑えることを目指す低位安定化シナリオ

RCP 2.6

1.0℃

RCP 8.5

3.7℃ GHG排出量が非常に多い高位参照シナリオ※IPCC RCP シナリオの気温上昇予測（2100 年）は 1986〜2005 年平均を基準とした世界平均地上気温の変化予測の平均値

IPCCシナリオ

気温上昇予測（AR6）（2100年）

概要

SSP 1-2.6

1.8℃

CO2排出が2050年頃またはそれ以降にネット・ゼロになり、その後はCO2排出が正味負になるGHG排出が少ないシナリオ

SSP 5-8.5

4.4℃&2 排出が2050年までに現在の約2倍の水準となり、GHG排出が非常に多いシナリオ※IPCC SSP シナリオの気温上昇予測（2100 年）は 2081〜2100 年の 20 年移動平均における最良推定値（出所）IPCC「AR5 Synthesis Report」、「AR6 Synthesis Report」より⽇興リサーチセンター作成「炭素関連資産割合」における「炭素関連資産」という⽤語は明確に定義されていないが、TCFD の最終報告書では銀⾏のための補⾜ガイダンスにおいて「エネルギー」および「ユーティリティ」セクター（⽔道事業、独⽴系電⼒事業、再⽣可能電⼒事業を除く）に関連する資産として定義することを提⾔しており（本稿ではこれを定義とする）、当該セクターに関連する与信エクスポージャーを開⽰している
銀⾏等が多い。この補⾜ガイダンスは 2021 年 10 ⽉に改訂され、「炭素関連資産」の定義を TCFD が提⾔する 4 つの⾮⾦融グループのセクター（「エネルギー」、「運輸」、「素材・建築物」、「農業・⾷料・林業
製品」）全てを含むように拡張されている。今回分析対象とした銀⾏等のうち、都市銀⾏の 100%（4 グループ）、地⽅銀⾏の 69%（37 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏の 21%（6 ⾏・グループ）が、改訂版の定義にて「炭素関連資産割合」を算定していることを開⽰している。2022 年 3 ⽉期は都市銀⾏の 100%
（4 グループ）、地⽅銀⾏の 17%（9 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏の 4%（1 ⾏・グループ）であった
ため、地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏とも改訂版の定義に基づく開⽰が増加している。
「ネットゼロ移⾏計画」は、2050 年までにネットゼロを実現するための⾏動計画のことである。グローバルな⾦融業界が⼀体となって脱炭素に取り組む枠組みである GFANZ15の銀⾏部⾨である NZBA16

15

Glasgow Finance Alliance for Net-Zero（ネットゼロのためのグラスゴー⾦融アライアンス）の略称であり、2050 年までに
GHG 排出量のネットゼロを⽬指す⾦融機関の有志連合。

16

Net Zero Banking Alliance（銀⾏セクターの脱炭素イニシアティブ）の略称であり、⺠間銀⾏で構成される GFANZ のセクタ
ー別アライアンスのうちの⼀つ。

53

に加盟する⾦融機関に求められるコミットメントステートメントにおいても取り上げられている。この
コミットメントステートメントでは、投融資ポートフォリオからの GHG 排出量を 2050 年またはそれ以前にネットゼロへの道筋と⼀致させるために、2030 年の⽬標と 2050 年の⽬標を設定し、2030 年以
降は 5 年ごとに中間⽬標を設定したうえで、移⾏戦略に対する進捗状況を毎年開⽰する等が定められている。各⾏・グループの⽬標は、2050 年に Scope3 の投融資を通じた排出をネットゼロ、2030 年に⾃社排出である Scope1、2 をネットゼロとする⽬標設定が多数であった⼀⽅、Scope1、2 のネットゼロ
については 2030 年よりも前倒しで⽬標設定若しくは達成済みとしている銀⾏等もあった。また、「電⼒」、「⽯油・ガス」、「⽯炭」セクターを中⼼にセクター別の⽬標と実績を開⽰している銀⾏等もあった。
（3）リスク管理
TCFD 提⾔では「リスク管理」において、リスク識別・評価のプロセス、リスク管理のプロセス、組織全体のリスク管理への統合状況に関する説明を求めている。当該項⽬において多くの銀⾏等が取り組みとして挙げていることが「投融資⽅針」、「統合的リスク管理マネジメント」、「トップリスク管理」である。
投融資⽅針は、主に環境・社会に対する負の影響が⼤きいと考えられる事業・セクターへの投融資に関する取り組みの⽅針を策定するものであり、銀⾏等によって名称や分類が異なるものの、おおむね図表 8 の 3 つの区分（「特定のセクターに関する取り組み⽅針」、「セクター横断的に投融資を禁⽌する項
⽬」、「セクター横断的に投融資に留意する項⽬」）に分類することができる。
まず、「特定のセクターに関する取り組み⽅針」は、個別のセクターごとに投融資の⽅針を表明しているものである。セクター別では「⽯炭⽕⼒発電」が最多で、「⾮⼈道的兵器製造」、「森林・⽊材・パルプ」、「パーム油農園開発」と続き、この 4 項⽬が多数を占めている。項⽬別で最も多い「⽯炭⽕⼒発電」の項⽬では、新設、既存発電設備の拡張への投融資を原則禁⽌しつつ、脱炭素に向けた取り組みについては⽀援するといった⽅針が多い。
「⾮⼈道的兵器製造」の項⽬では、開⽰をしているほぼ全ての銀⾏等が、⼤量破壊兵器、クラスター爆弾等の⾮⼈道的な兵器の開発や製造を⾏っている企業に対して資⾦使途に関わらず投融資を禁⽌する⽅針を⽰している。
「森林・⽊材・パルプ」、「パーム油農園開発」の項⽬では、⼀律に投融資を禁⽌するのではなく、FSC17認証、PEFC18認証、RSPO19認証等の取得状況等を踏まえ、違法伐採や児童労働等の⼈権侵害が⾏われていないかを確認したうえで投融資を実⾏すると定めている銀⾏等が多い。

17

Forest Stewardship Council（森林管理協議会）の略称であり、責任ある森林管理を世界に普及させることを⽬的に設⽴された国際的な⾮営利団体。

18

Programme for the Endorsement of Forest Certification Scheme（森林認証プログラム）の略称であり、世界各国の森林認証制度との相互承認を⾏う国際認証組織。

19

Roundtable on Sustainable Palm Oil（持続可能なパーム油のための円卓会議）の略称であり、持続可能なパーム油の⽣産と利⽤を促進することを⽬的として国際的な認証基準を策定する組織。

54

次に、
「セクター横断的に投融資を禁⽌する項⽬」は、個別のセクター項⽬に関わらず該当する場合は投融資を禁⽌する⽅針を表明しているものである。特に「⼈権侵害・強制労働・児童労働」の項⽬に関しては、「特定のセクターに関する取り組み⽅針」で取り上げられている「⾮⼈道的兵器製造」、「森林・
⽊材・パルプ」、「パーム油農園開発」の項⽬に関する⽅針と重なる内容でもあることから、セクター横断的に投融資を禁⽌する項⽬として表明している銀⾏等が多い。その他、「法令違反、公序良俗に反する事業」はもとより、「絶滅のおそれのある野⽣動植物の種の国際取引に関するワシントン条約に違反する事業」、「ラムサール条約指定湿地やユネスコ指定世界遺産に対して負の影響を与える事業」といった⾃然環境に負の影響を与える事業等が挙げられている。
最後に、「セクター横断的に投融資に留意する項⽬」は、⼀律に禁⽌するものではないものの、社会、環境等への影響に留意したうえで投融資を判断することを表明している項⽬である。現状では都市銀⾏、⼀部の地⽅銀⾏の開⽰に留まっているが、地域社会や保護価値の⾼い地域への負の影響といった幅広い概念が⽤いられており、投融資を検討する際に先住⺠族の地域社会に対する⽂化的、社会的、経済的に深刻な被害を与えてしまうことを回避する、若しくはリスク低減策を確認するといったこと等が挙げら
れている。
図表 8

投融資⽅針の対象項⽬・セクター（⾏・グループ）

都市銀⾏

70

1

1

60

16

16

1

50

地⽅銀⾏

第⼆地⽅銀⾏信⽤⾦庫

特定のセクターに

セクター横断的にセクター横断的に関する取組⽅針

投融資を禁⽌する項⽬

投融資に留意する項⽬

14
10

40
10
30

47

46

42

20

38
27

10
0

4

3

4

4

3
3
4

1
3
4

1
2
4

1
1

1

3

（出所）各⾏・グループの開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

55

2
3
3

2
5
3

6
4

6
4

2
1

2
3

1
3

1
3

1
2

2

「統合的リスク管理マネジメント」は、気候変動リスクをリスクアペタイト・フレームワーク、統合的リスク管理に組み⼊れていることを表明するものである。現状では組み⼊れ済みであることを開⽰している銀⾏等はまだ少数である⼀⽅、多くの銀⾏等が組み⼊れに向けた体制を検討中であることを表明しており、当該項⽬については今後増加していくことが予想される。
「トップリスク管理」は、事業を取り巻くリスク事象のうち、当該リスクが顕在化した場合に経営に重⼤な影響を及ぼす可能性があるものを位置付けるトップリスクのひとつに「気候変動に起因するリスク」を選定することである。現状では「気候変動に起因するリスク」を選定している銀⾏等はまだ少数であるが、トップリスクの選定は統合的リスク管理と密接に繋がっていることから、「気候変動に起因するリスク」を統合的リスク管理に組み⼊れる動きが本格化するにつれて、当該項⽬についても同様に今後増加していくことが予想される。
（4）指標と⽬標
TCFD 提⾔では「指標と⽬標」において、組織が戦略・リスク管理に則して⽤いる指標、温室効果ガ
ス排出量（Scope1、2、320）、リスクと機会の管理上の⽬標と実績に関する説明を求めている。当該項⽬において多くの銀⾏等が取り組みとして挙げていることが「温室効果ガス排出量（Scope1・2）の⽬
標と実績」、「温室効果ガス排出量（Scope3）の⽬標と実績」、「サステナブル・ファイナンス実⾏⽬標」
であるが、特に 2023 年 3 ⽉期においては PCAF21への加盟が増加するにつれ、PCAF の定める基準に基づく「温室効果ガス排出量（セクター別）の⽬標と実績」の開⽰も広がりをみせている。
「温室効果ガス排出量（Scope1・2）の⽬標と実績」のうち、「実績」を開⽰しているのは都市銀⾏の100%（4 グループ）、地⽅銀⾏の 94％（51 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏の 57%（16 ⾏・グループ）、
信⽤⾦庫の 1%（3 ⾏）となっている。2022 年 3 ⽉期は都市銀⾏の 100%（4 グループ）、地⽅銀⾏
83%（45 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏ 39%（11 ⾏・グループ）であったため、地⽅銀⾏、第⼆地⽅
銀⾏とも「実績」を開⽰する先が増加している。
なお、温室効果ガス排出量（Scope1・2）の「⽬標」については、都市銀⾏の 4 グループ全てが 2030
年度でのネットゼロ若しくはカーボンニュートラルとしている。地⽅銀⾏では 40 ⾏・グループが 2030
年度の温室効果ガス削減⽬標を開⽰しており、12 ⾏・グループが 2050 年度の同⽬標を開⽰している22。第⼆地⽅銀⾏では 9 ⾏・グループが 2030 年度の温室効果ガス削減⽬標を開⽰しており、6 ⾏・
20

温室効果ガスの排出量を算定・報告するにあたっては、国際的な基準である GHG プロトコルに基づき、事業者⾃らの温室効果
ガスの直接排出である Scope1、他社から供給された電気、熱・蒸気の使⽤に伴う間接排出である Scope2、並びに Scope1、
Scope2 以外の間接排出である Scope3（15 カテゴリー）に分類される。

21

Partnership for Carbon Accounting Financials（⾦融向け炭素会計パートナーシップ）の略称であり、⾦融機関が投融資排出量（Scope3 カテゴリー15）を評価・開⽰することを⽬的とした、投融資先排出量の測定と開⽰を標準化するためのグローバ
ルな業界主導のイニシアティブ。

22

地⽅銀⾏ 1 ⾏・グループは、別途⽬標を開⽰している。

56

グループが 2050 年度の同⽬標を開⽰している。信⽤⾦庫では 3 ⾏が 2030 年度の温室効果ガス削減⽬
標を開⽰しており、1 ⾏が 2050 年度の同⽬標を開⽰している。
「温室効果ガス排出量（Scope3）の⽬標と実績」のうち、「実績」を開⽰しているのは都市銀⾏の 100%
（4 グループ）、地⽅銀⾏の 63％（34 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏の 18%（5 ⾏・グループ）となっている（⼀部のカテゴリーのみを含む）。2022 年 3 ⽉期は都市銀⾏の 100%（4 グループ）、地⽅銀⾏
19%（10 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏ 4%（1 ⾏・グループ）であったため、Scope3 においてもScope1・2 と同様に地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏共に「実績」を開⽰する先が増加している。ただし、Scope3の算定対象、開⽰⽅針は銀⾏等によって異なっており、カテゴリー別の実績を図表 9 にまとめた。銀⾏等の Scope3 排出量の特徴をカテゴリー別にみると、上流の「①購⼊した資産・サービス」〜「⑦雇⽤者の通勤」は対象となる排出量があるとした先が多い⼀⽅、算定上は⾃社（Scope1・2）として計上する「⑧リース資産（上流）」、下流の「⑨輸送、配送（下流）」〜「⑭フランチャイズ」は対象となる排出量がないとした先が多い。また、銀⾏等の本業に関わる「⑮投融資」の開⽰が多くなっている。2023 年
3 ⽉期は分析途上であることから⼀部のカテゴリーのみ開⽰している銀⾏等もあり、⾃社で把握できるため算定が容易である「⑥出張」、「⑦雇⽤者の通勤」、⾦融機関として開⽰が求められている重要項⽬であり PCAF の基準により算定が可能である「⑮投融資」の各カテゴリーの開⽰が相対的に多くなっている。
図表 9

Scope3 のカテゴリー別23実績開⽰状況（⾏・グループ）

都市銀⾏

40

地⽅銀⾏

第⼆地⽅銀⾏

35
5

5

30
2

25
20

1

1

1

1
27

15
10

19

17

16

17

27

17

5
0

2

2

2

2

2

3

Scope3

3

22

1

1

1

1

1

1

9

9

9

9

10

12

2

2

2

2

2

2

1
9
2

15カテゴリー（出所）各⾏・グループの開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成
23「対象なし」とされたカテゴリーについても、その旨の記載があるものについては開⽰件数に含めている。

57

4

Scope3 のカテゴリー15 である「投融資」については、上述の通り、2023 年 3 ⽉期ではセクター別の開⽰が増加している。このセクター別の開⽰については銀⾏等によって開⽰の枠組みが異なっており、主に次の 3 つに分類できることから、当該分類に基づき排出量の数値を開⽰している銀⾏等を集計した。
まず、都市銀⾏ 2 グループ、地⽅銀⾏ 2 ⾏・グループについては、2021 年 11 ⽉のガイダンス改訂
により拡⼤された TCFD の開⽰推奨項⽬である「18 セクター」にてセクター別の実績を開⽰している24（図表 10）。⼀⽅、地⽅銀⾏ 15 ⾏・グループ、第⼆地⽅銀⾏ 1 ⾏・グループは、環境省が作成している「TCFD を活⽤した経営戦略⽴案のススメ〜気候関連リスク・機会を織り込むシナリオ分析実践ガイド〜」の業種別ガイダンスに則し、TCFD の開⽰推奨項⽬を「14 セクター」に分類したうえで当該セク
ター別の実績を開⽰している25（図表 11）。
「18 セクター」と「14 セクター」の主な差異としては、「⽯炭」セクターの取り扱いのほか、「14 セクター」における「空運」、「陸運」、「建築資材・資本財」、「飲料・⾷料」の各セクターが「18 セクター」では細分化されていることが挙げられる。その他、セクター別の開⽰が試⾏段階であることから、TCFD の開⽰推奨項⽬ではなく独⾃のセクター分類に基づき実績を開⽰している先が地⽅銀⾏ 2 ⾏・グループ、第⼆地⽅銀⾏ 1 ⾏・グループであった（図表 12）。また、各セクターにおける貸出⾦残⾼に対して FE が計測可能であった割合を⽰す計測カバー率、PCAF のデータクオリティスコア、計測結果に対する第三者保証を合わせて開⽰している銀⾏等もあった。

24

都市銀⾏ 1 グループは「鉄鋼」、「セメント」、「保険」セクター、 都市銀⾏ 1 グループ、地⽅銀⾏ 2 ⾏・グループは「その他」
セクターの実績を追加して開⽰している。

25

地⽅銀⾏ 4 ⾏・グループは「⽯炭」セクターの実績を追加して開⽰している。

58

図表 10 温室効果ガスのセクター別実績開⽰状況①（18 セクター+その他のセクター）

エネルギー

運輸

素材・建築物

農業・食料
・林業製品

都市銀行

地方銀行

第二地方銀行

信用金庫

GHG排出量（ 4グループ）（ 54行・グループ）（ 28行・グループ）（ 254庫）（ t-CO2・ t-CO2e）

石油・ガス

2

2

－

－

225,247,911

石炭

2

2

－

－

1,812,659

電力ユーティリティ

2

2

－

－

186,466,061

航空貨物

2

2

－

－

3,900,000

旅客航空

2

2

－

－

3,935,080

海運

2

2

－

－

24,140,359
2,668,271

鉄道輸送

2

2

－

－

トラックサービス

1

2

－

－

5,106,065

自動車・部品

2

2－－

119,181,704

金属・鉱業

2

2

－

－

70,340,676

化学品

2

2

－

－

67,929,714

建材

2

2

－

－

7,551,017

資本財

2

2

－

－

211,611,341

不動産管理・開発

2

2

－

－

4,899,539

飲料

2

2

－

－

3,162,919

農業

2

2

－

－

3,977,461

包装食品・肉2

2－－

23,859,806

紙・林産物

2

2

－

－

11,114,780

鉄鋼

1

－

－

－

37,000,000

セメント

1

－

－

－

3,800,000

保険

1

－

－

－

0

その他

1

2

－

－

63,506,874

計

1,081,212,237（出所）各⾏・グループの開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

図表 11 温室効果ガスのセクター別実績開⽰状況②（14 セクター+「⽯炭」セクター）

エネルギー

運輸

素材・建築物

農業・食料
・林業製品

都市銀行

地方銀行

第二地方銀行

信用金庫

GHG排出量（ 4グループ）（ 54行・グループ）（ 28行・グループ）（ 254庫）（ t-CO2）

石油・ガス

－

15

1

－

6,227,788

電力

－

15

1

－

15,447,570

空運

－

15

1

－

225,199

海運

－

15

1

－

4,132,232

陸運

－

15

1

－

6,978,812

自動車

－

15

1

－

4,754,328

金属・鉱業

－

15

1

－

20,934,427

化学

－

15

1

－

5,806,544

建築資材・資本財

－

15

1

－

24,864,688

不動産管理・開発

－

15

1

－

3,066,115

飲料・食品

－

15

1

－

8,607,469

農業

－

14

1

－

2,297,099

製紙・林業

－

15

1

－

3,174,712

その他

－

15

1

－

62,303,688

石炭

－

4

－

－

84,500計

168,905,170（出所）各⾏・グループの開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

59図表 12 温室効果ガスのセクター別実績開⽰状況③（独⾃のセクター分類）
都市銀行

地方銀行

第二地方銀行

信用金庫

GHG排出量（ 4グループ）（ 54行・グループ）（ 28行・グループ）（ 254庫）（ t-CO2）

エネルギー

－

2

1

－

1,013,084

ユーティリティ

－

－

1

－

195,368

鉄鋼

－

－

1

－

195,368

運輸

－

1

－

－

42,350

素材・建築物等

－

1

－

－

320,458

農業・食料等－

1－－

148,741

その他事業向け

－

1

－

－

525,607

住宅ローン

－

1

－

－

81,547

計2,522,522（出所）各⾏・グループの開⽰資料より⽇興リサーチセンター作成

図表 10、11、12 にてセクター別に集計した「GHG 排出量」については、2023 年 3 ⽉期に各⾏・グループが開⽰している数値を単純に合算している26。環境省・国⽴環境研究所によると、2021 年度における⽇本全体の GHG 排出量は 11 億 7,000 万 t-CO2e（吸収量を含めた排出・吸収量は 11 億 2,200 万t-CO2e）となっているが、今回集計した各⾏・グループの GHG 排出量の合計は 12 億 5,264 万 t-CO2eと超過している（図表 10、11、12、13）。
図表 13 ⽇本全体の温室効果ガスの排出・吸収量の推移（Mt-CO2e）

1,500

1,400
57.5
54.6
1,300

53.0

53.8

1,408

53.3
48.5

1,200

1,301
46.0
1,265

1,100

1,249

47.6

1,235
1,191
1,161

1,000

1,122
1,101

9000
2013年度 2014年度 2015年度 2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度（出所）環境省・国⽴環境研究所「2021 年度（令和３年度）の温室効果ガス排出・吸収量（確報値）について」より⽇興リサーチセンター作成
26

GHG 排出量の計測⽅法は各⾏・グループによって異なっており、対象アセット（貸出、投資等）、対象セクター、対象年（2022
年度、2021 年度の場合がある）、排出量データの出所等が異なることに留意する必要がある。本稿では図表 10、11、12 における分類に基づき排出量の数値を開⽰している銀⾏等のみを集計対象とした。その際、類似のセクターについては同⼀として集計している。また、GHG 排出量の単位は銀⾏等によって t-CO2（⼆酸化炭素 1 トンを意味する単位）、t-CO2e（各種の GHG 排出量に地球温暖化係数を乗じて t-CO2 相当量に換算した値を意味する単位）の場合があるが、本稿では合算して集計しており、
2 つ以上の対象セクターを合わせて排出量を開⽰している場合はセクターごとに按分している。

60

この主な要因として考えられるのが、投融資先、各⾏・グループにおいて GHG 排出量が重複して計上されていることが挙げられる。その前提を踏まえたうえで 2023 年 3 ⽉期に各⾏・グループが開⽰している GHG 排出量の特徴をみると、都市銀⾏ 2 グループを含む図表 10 では、「⽯油・ガス」、「資本財」、「電⼒ユーティリティ」、「⾃動⾞・部品」のセクター順に GHG 排出量が多い。⼀⽅、地⽅銀⾏が多数を占める図表 11 では、「その他」、「建築資材・資本財」、「⾦属・鉱業」、「電⼒」のセクター順に GHG
排出量が多い。「電⼒ユーティリティ」（図表 10）・「電⼒」（図表 11）セクターは発電に関連し、「資本財」（図表 10）・
「建築資材・資本財」（図表 11）セクターは⼤規模開発に関連することから、どちらの枠組みにおいても多排出セクターとなっていると考えられる。
その⼀⽅で、図表 10 では「⽯油・ガス」、「⾃動⾞・部品」、図表 11 では「⾦属・鉱業」と開⽰の枠組みによって多排出の傾向が分かれたセクターもあった。これは投融資に関する業態別や地域別の特性の違いが出た可能性が考えられる。
なお、図表 11 については「その他」セクターの排出量が最⼤となっており、図表 10 においても同セ
クターの排出量が⼀定程度あることから、都市銀⾏、地⽅銀⾏とも TCFD の開⽰推奨項⽬では捉えきれないセクターの排出量が相応にあることが推測される。
「サステナブル・ファイナンス実⾏⽬標」は、銀⾏等によって名称の違いはあるものの、環境問題や社会課題の解決を⽬的とする融資の実⾏額⽬標のことである。ファイナンスを実⾏する⽬標期間は銀⾏
等によってそれぞれであるものの、都市銀⾏の 100%（4 グループ）が 2029 年度若しくは 2030 年度までの⽬標を開⽰しており、地⽅銀⾏の 72%（39 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏の 46%（13 ⾏・グループ）
、信⽤⾦庫の 1%（3 ⾏）が 2030 年度若しくは 2031 年度までの⽬標を開⽰している27。
また、サステナブル・ファイナンスのうち再⽣可能エネルギー関連融資、グリーンボンドの引受・販売等の「環境分野」に関する⽬標を別途設定している銀⾏等は、都市銀⾏の 75%（3 グループ）、地⽅
銀⾏の 44％（24 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏の 21%（6 ⾏・グループ）となっている。

３．まとめ
銀⾏等の気候変動対応に関する開⽰内容について、TCFD 提⾔に基づく取り組みを調査した。取り組
みの前提となる TCFD 提⾔への賛同表明は、2023 年 12 ⽉末時点で都市銀⾏ 100%（4 グループ）、地
⽅銀⾏ 98%（53 ⾏・グループ）、第⼆地⽅銀⾏ 75%（21 銀⾏・グループ）、信⽤⾦庫 2%（4 ⾏）となっている。
2023 年 3 ⽉期までに地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏の⼤半が TCFD 提⾔への賛同表明をしており、新たに信⽤⾦庫からも賛同表明が出始めている。2022 年 3 ⽉期と⽐較すると、都市銀⾏、⼀部の地⽅銀⾏を中⼼に気候変動に関する開⽰内容が充実し、全体としても情報開⽰が充実していることがわかる。特に

27

地⽅銀⾏ 3 ⾏・グループ、第⼆地⽅銀⾏ 2 ⾏・グループは、別途⽬標を開⽰している。

61

「リスクおよび機会の認識（時間軸あり）」、「移⾏リスク、物理的リスクに関する定量的なシナリオ分
析」、「炭素関連資産割合（改訂版）」、「温室効果ガス排出量（Scope1・2）の⽬標と実績」、「温室効果ガス排出量（Scope3）の⽬標と実績」の各項⽬については、地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏での取り組みが増加している。⼀⽅で、Scope3 のカテゴリー15 である「投融資」をセクター別に開⽰する「温室効果ガス
排出量（セクター別）の実績」については、地⽅銀⾏、第⼆地⽅銀⾏共に銀⾏によって取り組み状況に差があり、同「⽬標」については都市銀⾏のみが先⾏して開⽰をしている状況であった。
2023 年３⽉期決算企業から有価証券報告書等においてサステナビリティ情報の開⽰が義務化され、TCFD の枠組みと整合的な「ガバナンス」、「戦略」、「リスク管理」および「指標と⽬標」の開⽰が求められるようになった。更に、東証プライム上場企業を対象に温室効果ガス排出量の開⽰を義務付ける議論もされているなど、気候変動に関する情報開⽰の拡充を求める動きは年々⾼まっている。
特に Scope3 のカテゴリー15 である「投融資」に関する温室効果ガス排出量の開⽰は銀⾏等の気候変動への対応として重要な要素になると考えられることから、今回本稿で新たに取り上げた「CSuO（担当役員）」、「役員報酬制度評価指標」、「ネットゼロ移⾏計画」、「統合的リスク管理マネジメント」、「トッ
プリスク管理」といった項⽬と共に取り組みを⾼度化することが期待される。
TCFD は 2023 年 10 ⽉にタスクフォースとしての役割を終えたことで解散し、気候関連開⽰に関する取り組みは ISSB に引き継がれることになったが、⾦融機関は投融資先の脱炭素に寄り添って 2030
年、2050 年のネットゼロに向けた⽬標達成に貢献することが重要であり、更に地域⾦融機関は地域社会のレジリエンス強化に貢献する役割も担っていることから、気候変動に関する銀⾏等の動向については今後も引き続き注視していきたい。

参考⽂献
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NGFS[2022]「NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors September 2022」
https://www.ngfs.net/sites/default/files/medias/documents/ngfs_climate_scenarios_fo
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NGFS[2023]「NGFS Climate Scenarios for central banks and supervisors November 2023」
https://www.ngfs.net/sites/default/files/medias/documents/ngfs_climate_scenarios_fo
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https://www.unepfi.org/wordpress/wp-content/uploads/2021/04/UNEP-FI-Guidelinesfor-Climate-Change-Target-Setting.pdf
PCAF[2022]「The Global GHG Accounting and Reporting Standard for the Financial Industry」

63https://carbonaccountingfinancials.com/files/downloads/PCAF-Global-GHGStandard.pdf
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https://www.env.go.jp/content/000118155.pdf
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サーチレビュー2022 年 12 ⽉号
https://www.nikko-research.co.jp/library/12134/
常泉[2021]「【Short Review】⾦融機関の気候変動に関する開⽰状況調査」、⽇興リサーチレビュー2021
年 12 ⽉号
https://www.nikko-research.co.jp/library/10728/
（END）

64

規制・政策IFRS サステナビリティ開⽰基準の最終化①〜IFRS S1（全般的要求事項）を中⼼に〜
2023 年 8 ⽉
社会システム研究所 シニアアナリスト 三瓶 匡尚

1. はじめに
国際サステナビリティ基準審議会(International Sustainability Standards Board、以下「ISSB」)が、2023 年 6 ⽉ 26 ⽇に、IFRS サステナビリティ開⽰基準（IFRS Sustainability Disclosure Standard、
以下「IFRS SDS」）の第⼀弾として、全般的要求事項（IFRS S1 General Requirements for Disclosureof Sustainability-related Financial Information、以下「IFRS S1」）と気候関連開⽰要求事項（IFRSS2 Climate-related Disclosures、以下「IFRS S2」）を公表した。この２つの基準は、⽇本におけるサ
ステナビリティ開⽰基準の開発にあたってのグローバル・ベースラインとなるものであり、既にサステ
ナビリティ基準委員会（Sustainability Standards Board of Japan, 以下「SSBJ」）において、⽇本版
S1 基準及び⽇本版 S2 基準の開発が進められている。このように IFRS SDS は⽇本企業によるサステナ
ビリティ情報開⽰にも⼤きな影響を及ぼすことが想定される。本稿では、以下の７つの点について⾔及する。
 IFRS SDS の構造
 IFRS S1 の構成と概要
 IFRS S1 の「⽬的」
 IFRS SDS 全体に適⽤される基本事項
 コア・コンテンツ
 プロポ―ショナリティ（Proportionality）、経過措置など
 ⽇本基準の開発動向と導⼊に向けたスケジュール

2. IFRS サステナビリティ開⽰基準の構造
今般最終化された IFRS SDS は、全般的要求事項を定めた IFRS S1 と、テーマ別開⽰要求事項の第⼀弾として、気候関連をテーマとした IFRS S2、ならびに IFRS S2 実施に関する産業別ガイダンス（TheIndustry-based Guidance on Implementing IFRS S2、以下「IFRS S2 ガイダンス1」）から構成され
1

公開草案では、IFRS S2 の⼀部として規範性を持つことが想定されていたものの、パブリックコメントを踏まえた再審議の結果、ISSB は IFRS S2 ガイダンスを例⽰的ガイダンスという位置づけとされた。ただし、ISSB は、今後のさらなる協議を条件65

ている（図表 1 参照）。IFRS S1 は、IFRS SDS の基盤となるもので、企業がサステナビリティ関連のリ
スク及び機会（以下「SRO」）に関する情報開⽰に係る全般的要求事項を定めている。他⽅、IFRS S2 は気候関連のリスク及び機会に関する情報開⽰に係るテーマ別開⽰要求事項を定めており、IFRS S2 に基づく情報開⽰を⾏うにあたっては、IFRS S1 にも準拠していなければならない2。
なお、テーマ別開⽰要求事項については、今後更なる開発が予定されており、「⽣物多様性、⽣態系及び⽣態系サービス」、「⼈的資本」、「⼈権」を候補として、アジェンダの優先度に関する協議が現在⾏われているところである。
なお、SASB 基準の位置づけについては、後述する（ガイダンス・ソースを参照）が、他のガイダンスとは位置づけが異なるので注意が必要である。
図表 1

IFRS サステナビリティ開⽰基準の構造

IFRS S1
全般的要求事項

テーマ別※

産業別

IFRS S2IFRS S2ガイダンス

気候関連

気候関連

リスク及び機会の産業横断要求事項

産業別指標等

識別・開⽰にあたり考慮

SASB基準※ISSBが今後取組みを検討しているテーマとして、「⽣物多様性、⽣態系及び⽣態系サービス」、「⼈的資本」、「⼈権」があり、「報告における統合」を含めてアジェンダの優先度に関する協議が⾏われている（出所）経済産業省「第 11 回⾮財務情報の開⽰指針研究会（2023/6）」資料により⽇興リサーチセンター作成

3. IFRS S1 の構成と概要
まず、全般的要求事項を定める IFRS S1 の主な特徴は以下の通りである。

 ⼀般⽬的財務報告の主要な利⽤者（以下「投資家等」）3のニーズに応えるために、財務諸表報告に関連するサステナビリティ関連のリスク及び機会（Sustainabilityrelated risk and opportunities、以下「SRO」）に関する重要な(material)情報の開⽰を企業に要求していることとして、将来的には強制⼒のある（mandatory）ものとする意図を表明している。
2

IFRS S2 については、三瓶（2023）参照。

3「⼀般⽬的財務報告の主要な利⽤者」とは、IFRS S1 付録 A【定義】において、”Existing and potential investors, lenders
and other creditors.”(既存および潜在的な投資家、貸し⼿、その他の債権者)と定義されている。

66

 TCFD 提⾔4の構成に基づくサステナビリティ関連の情報を提供すること
 企業は⾃社のビジネスをより適切に記述し、投資家等に有⽤な情報を提供できるように産業特有(industry-specific)の開⽰を求めていること
 企業が IFRS S2（気候関連）以外のリスクおよび機会を識別し、開⽰することに役⽴
つ情報源を指定していること
 財務諸表とのつながりを構築し、全体として⼀般⽬的財務報告パッケージを提供することを⽬的としているため、IFRS 会計基準の概念を⽤いて設計されているが、どのような会計基準とも組み合わせて⽤いることが可能であること（すなわち、⽇本会計基準（JGAAP）採⽤企業においても、IFRS SDS を⽤いることが可能）

次に、IFRS S1 の構成は、図表 2 に⽰した通りである。このうち、線で囲んである「概念的基礎(Conceptual Foundation) 」「 全 般 的 要 求 （ General Requirements ）」「 判 断 、 不 確 実 性 と 誤 謬(Judgements, Uncertainties and Errors)」は、IFRS SDS における基本事項にあたる。基本事項は、IFRS S1 のみならず、IFRS S2 にも適⽤される。他⽅、「コア・コンテンツ」は、TCFD 提⾔に基づき「ガバナンス」「戦略」「リスク管理」「指標と⽬標」の 4 項⽬から構成されている。
図表 2

IFRS S1 の構成

⽬的
範囲
概念的基礎（適正な表⽰、重要性、報告企業、つながりのある情報）
コア・コンテンツ（ガバナンス、戦略、リスク管理、指標と⽬標）
全般的要求事項（ガイダンス・ソース、開⽰の記載場所、報告時期、⽐較情報、準拠表明）
判断・不確実性・誤謬【付録A】定義【付録B】適⽤ガイダンス【付録C】ガイダンス・ソース【付録D】有⽤なサステナビリティ関連財務情報の質的特性【付録E】発効⽇及び移⾏（出所）IFRS S1:General Requirements for Disclosure of Sustainability-related Financial Information により⽇興
リサーチセンター作成

なお、「コア・コンテンツ」は、IFRS S1 と IFRS S2 で重複する項⽬ではあるが5、IFRS S1 ではサス
4

TCFD 提⾔は、“Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures “のことを指す。

5

なお、IFRS S1 と IFRS S2 で重複する箇所については、個別に開⽰するのではなく、統合した開⽰を求めている。例えば、ガバナンスについて、気候関連のリスク及び機会に対するガバナンスとそれ以外の SRO に対するガバナンスが同じガバナンスプ

67

テナビリティ全般にわたる⼀般的な開⽰要求事項を、IFRS S2 では気候関連に焦点をあてた詳細な開⽰要求事項を規定している。IFRS SDS における「コア・コンテンツ」の構造は、今年度から適⽤開始となった有価証券報告書内のサステナビリティに関する報告でも同様の開⽰項⽬となっている6。企業にとっては⽐較的理解しやすい考え⽅であるといえるだろう。
それでは、次章にて IFRS S1 の⽬的、基本事項、コア・コンテンツの概要について説明する。

4. IFRS S1 の「⽬的」
IFRS S1 では、その⽬的を「企業に対する資源の提供に関する意思決定を⾏う際に、⼀般⽬的財務報告の主要な利⽤者に企業のサステナビリティに関連するリスク及び機会に関する有⽤な情報の開⽰を求めること」としている。この「有⽤な情報」とは 「企業の prospects7（企業の短期、中期⼜は⻑期にわたるキャッシュ・フロー、ファイナンスに対するアクセス⼜は資本コスト）に影響を及ぼすことが合理的に予想されるすべてのサステナビリティ関連のリスク及び機会に関する情報」と定義している。また、「企業の prospects に影響を与えることが合理的に期待できないサステナビリティ関連のリスク及び機会は、本基準の対象外である」とし、企業に影響を与える可能性のある全ての SRO を対象にしているのではなく、投資家等が関⼼を寄せる SRO を開⽰対象にしていることは明らかである。この⽬的に照らせば、IFRS SDS が、財務マテリアリティに焦点をあてているのは明確であり、また、後述する「重要性（materiality）」の定義とも⼀貫している。
⼀⽅で、ダイナミック・マテリアリティの考え⽅に配慮していると思われる規定がある。
「サステナビリティ関連のリスクおよび機会に関する情報は、利⽤者にとって有⽤である。なぜなら、企業が短期、中期、⻑期にわたってキャッシュ・フローを⽣み出す能⼒は、企業のバリュー・チェーンを通じて、企業とステークホルダー、社会、経済、⾃然環境との間の相互作⽤と密接に関連しているからである。企業とそのバリュー・チェーンを通じた資源および関係は共に、企業が活動する相互依存システ
ムを形成する。企業がこうした資源や関係に依存していることや、それらの資源や関係に与える影響は、企業にサステナビリティ関連のリスクや機会をもたらす。」(IFRS S1 第 2 項)

ロセスである場合には、統合したガバナンスの開⽰を求めている。
6 有価証券報告書では、【事業の状況】の箇所に新たに【サステナビリティに関する考え⽅及び取組】の記載欄が設けられている。
本記載欄において、企業はサステナビリティに関する考え⽅及び取組みについて、「ガバナンス」及び「リスク管理」について記載が求められ、「戦略」「指標及び⽬標」については、重要なものについて記載することとされた。加えて、⼈的資本に関する「戦略」と「指標及び⽬標」については、⼈材の多様性の確保を含む⼈材の育成に関する⽅針、社内環境整備に関する⽅針を「戦略」において、また、戦略とその⽅針に関する指標の内容、当該指標を⽤いたときの⽬標と実績を「指標及び⽬標」において記載することとされた。前者のサステナビリティに関する考え⽅や取組みに係る記載が IFRS S1 の考え⽅に相当し、後者の⼈的資本に係る記載は、IFRS S2 の気候変動とテーマこそ違え、「ガバナンス」「戦略」「リスク管理」「指標と⽬標」のうち、「戦略」「指標と⽬標」の開⽰を求めている点で、IFRS SDS の構造と同様の構造といえるだろう。
7 公開草案では「企業価値(enterprise value)」という⽤語が使⽤されていたものの、パブリックコメントを踏まえ削除された。
代わりに prospects という⽤語が⽤いられている。このため、本レポートにおいては、「⾒通し」という⼀般的な訳語は⽤いず、原⽂のまま prospects を⽤いることとした。

68すなわち、企業の将来性は、その企業が地域社会のステークホルダーとどのように協⼒し、どのようにコミュニティに貢献し、社会でどのような事業を営むか、バリュー・チェーンを通じて、どのように⾃然資本を消費しているのかと切り離すことはできない。したがって、企業は、資源や社会などとの関係をどのように維持し、それらへの依存をどのように管理し、こうした資源や関係に対する影響が、企業の SRO をどのように⽣じさせているのかを説明する必要がある。
このように、バリュー・チェーンを通じた環境や社会への影響は、時間の経過とともに、翻って企業のProspects に影響を及ぼす可能性があることから、SRO を識別するにあたって留意すべきポイントであると考える。

5. IFRS SDS 全体に適⽤される基本事項
IFRS S1 においては、IFRS SDS 全体にまたがる基本事項は、「概念的基礎」「全般的な要求」「判断、不確実性と誤謬」から構成されている（図表 3 参照）。このうち、公開草案8に対するコメント等フィード
バックを踏まえて、変更が⾏われた主な点を採り上げる。
図表 3

IFRS S1 の基本事項に係る主な内容
主な内容

適正な表⽰

概念的基礎

・ 重要性（materiality）の定義は「概念フレームワーク」の重要性と整合的

報告企業

・ 報告主体は、⼀般⽬的財務報告の報告主体と同⼀

情報ガイダンス・
ソース

判断、不確実性と誤謬

・ ⽐較可能性・検証可能性・適時性・理解可能性は、基本的な質的特性を補強

重要性

つながりのある

全般的な要求・ 有⽤なサステナビリティ関連財務情報の基本的な質的特性

・ サステナビリティ関連のリスクと機会とのつながり等
・ 「コア・コンテンツ」内の情報間のつながり
・ ⼀般⽬的財務報告とのつながり
・ リスク及び機会の識別におけるガイダンスの情報源
・ リスク及び機会に適⽤可能な開⽰指標の特定におけるガイダンス・ソース

開⽰の記載場所 ・ ⼀般⽬的財務報告の⼀部として提供（含む相互参照）
報告の時期

・ 関連財務諸表と同じ報告期間(same reporting period)、同時(same time)報告

⽐較情報

・ 報告期間中の開⽰⾦額にかかる直前期の⽐較情報

準拠表明

・ 本開⽰基準の全要求事項に準拠している旨の明⽰的かつ無限定の表明

判断・

開⽰プロセスにおいて当該開⽰に重⼤な(signiﬁcant)影響を与える判断（⾦額の⾒積りに関する判断以外）

測定の不確実性 ・ 報告⾦額に影響を及ぼす最も重⼤な不確実性
誤謬

・ 重要性がある過年度の誤謬に係る⽐較情報の修正（除く修正が実⾏不可能な場合）（出所）IFRS S1:General Requirements for Disclosure of Sustainability-related Financial Information により⽇興
リサーチセンター作成

8

ISSB 公開草案の概要については、「国際サステナビリティ基準審議会（ISSB）がサステナビリティ関連情報の開⽰に関する全般的要求事項（草案）を公開」（2023/1/24 弊社/川久保）を参照されたい。

69

5.1「適正な表⽰(Fair Presentation)」
IFRS SDS に基づく開⽰は、⼀般⽬的財務報告の⼀部として位置付けられていることから、企業のProspects に影響を及ぼすことが合理的に⾒込まれる SRO を適正に表⽰しなければならない。このため、IFRS SDS に基づく開⽰は、財務報告基準の概念的特性を持つ、国際会計基準審議会（International
Accounting Standards Board, 以下「IASB」）の「財務報告に関する概念フレームワーク」（以下「概念フレームワーク」）における基本的な質的特性（図表 4）を満たす必要がある。
この基本的な質的特性とは、「関連性」（relevance）9と「忠実な表現」（faithful representation）10で構成される。すなわち、投資家等にとって有⽤なサステナビリティ関連財務情報となるためには、企業の Prospects に影響を及ぼすことが合理的に⾒込まれる SRO に関連性のある情報を IFRS SDS で定められた原則に従って忠実に表現しなければならないということである。
サステナビリティ関連財務情報の有⽤性を備えるための質的特性の要件の詳細については、IFRS S1の付録 D を参照されたい。
図表 4

概念フレームワークにおける質的特性の概要
基本的な質的特性

⼀般財務報告の⽬的である主要な利⽤者が報告企業への資源の提供に関する意思決定を⾏う上で、有⽤なサステナビリティ関連財務情報を提供するために、当該情報が有しているべき特性
忠実な表現

関連性

表現しようとしている対象を忠実に表現

利⽤者の意思決定に違いをもたらす⼀般⽬的財務情報

完全性

中⽴性

無謬性

慎重性

予測価値

確認価値

重要性

将来の成果を予測する 過去の評価に関する不確実な状況下で判
マテリアリティの定義と必要なすべての重要な 情報の選択や開⽰にために採⽤するプロセス フィードバック (確認また脱漏や誤謬がないこと 断を下す際に、注意を同じ（次⾴以降を参情報が含まれていること 偏りがないということへの⼊⼒として使⽤で は変更) を提供できる
払うこと
照）
きること
こと

補強的な質的特性
基本的な質的特性を補強する特性（サステナビリティ関連財務情報の有⽤性を⾼める特性）
⽐較可能性

検証可能性

適時性

項⽬間の類似点と相違点を利⽤者が識別し、 特定の描写が忠実な表現であるという合意に達 意思決定者の決定に影響を与えることができる
理解することを可能にするすることができること
ように情報を利⽤可能とすること

理解可能性
明確かつ簡潔であること（出所）Conceptual Framework for Financial Reporting (March 2018) by IFRS、IFRS S1:General Requirements
for Disclosure of Sustainability-related Financial Information により⽇興リサーチセンター作成

9

関連性のあるサステナビリティ関連財務情報については、以下の定めがある。” Relevant sustainability-related financial
information is capable of making a difference in the decisions made by primary users. Information may be capableof making a difference in a decision even if some users choose not to take advantage of it or are already aware of it
from other sources. Sustainability-related financial information is capable of making a difference in decisions madeby users if it has predictive value, confirmatory value or both.” (IFRS S1 Appendix D. D4 項)。

10

忠実な表現については、以下の定めがある。” Sustainability-related financial information represents phenomena in words
and numbers. To be useful, the information must not only represent relevant phenomena, it must also faithfully
represent the substance of the phenomena that it purports to represent.” (IFRS S1 Appendix D. D9 項)「

70なお、概念フレームワークの質的特性や IFRS S1 付録 D の内容は、概念的であるので、ここではその詳細に⽴ち⼊らない。しかしながら、サステナビリティ関連財務情報は、⼀般⽬的財務報告を構成する⼀部となるため、「適正な表⽰」である必要があり、これは投資家等にとって有⽤なサステナビリティ関連財務情報の質的特性であることを理解しておく必要がある。
このように⼀般⽬的財務報告の⼀部となることを⽬的として IFRS SDS は開発されているので、企業は、⼀般⽬的財務報告とのつながりをより意識して、IFRS SDS に基づくサステナビリティ関連財務情報の開⽰を検討する必要がある。

5.2 「重要性（materiality）」「重要性（materiality)」とは、「ある情報について、それを省略したり、誤表⽰したり、不明瞭であることによって、⼀般⽬的財務報告の主要な利⽤者が当該報告に基づき⾏う意思決定に影響を与えることが合理的に予想される場合、重要性がある(material)」と定義されている。この定義も「概念フレームワーク」等11と整合的であり、財務諸表の作成において適⽤するものと同じ重要性のフィルターを⽤いていると⾔える。まさに財務諸表とのつながりが窺われる点である。
次に、重要性に関して以下のような定めがある。

 重要性の判断は、企業ごとに特有のものであって、⼀律の閾値などは定めず、企業は定量的要素と定性的要素の両⽅を考慮して、重要性の判断をしなければならない。
 企業は、環境や仮定の変化を考慮して、報告⽇ごとに重要性の判断を再評価しなければならない。これは、企業の置かれた個々の状況や外部環境の変化により、これまで開⽰してきた情報の⼀部がもはや重要でなくなることもあるし、逆にこれまで開⽰してこなかった情報が重要になる可能性があるからである（ダイナミック・マテリアリ
ティの考え⽅を反映）。
 ある情報に重要性がないと企業が判断すれば、たとえ個別に開⽰が求められている事項についても、開⽰は不要である旨規定されている。

したがって、重要性の判断は、IFRS SDS に基づく開⽰の有無につながるものであることから、従来に11

IASB Conceptual Framework (概念フレームワーク)において”materiality”は次のように定義されている。“information ismaterial if omitting, misstating or obscuring it could reasonably be expected to influence decisions that the primaryusers of general purpose financial reports make on the basis of those reports, which provide financial information about
a specific reporting entity. In other words, materiality is an entity-specific aspect of relevance based on the nature or
magnitude, or both, of the items to which the information relates in the context of an individual entityʼs financial report.
Consequently, the Board cannot specify a uniform quantitative threshold for materiality or predetermine what could bematerial in a particular situation.”71

も増して、企業は重要性の判断を取締役会等や経営陣が中⼼になって丁寧に、かつ、定期的に⾏う必要があるだろう。また、投資家等にとっても、企業がどのように重要性の判断を⾏ったかという背景など
により関⼼が⾼まることが想定される。
最後に、重要性と企業秘密との関係についても触れておきたい。パブリックコメントを踏まえて、以下に⽰す状況にあるとき、その情報が企業秘密（commercially sensitive information）に当たることとし、当該情報の開⽰が免除される。

 サステナビリティ関連の機会に関する情報が未公開である場合
 企業の経済的利益を著しく損なうことが合理的に予想される場合
 経済的利益を損なうことなく、開⽰要件の⽬的を達成できる⽅法で開⽰することが不可能であると判断される場合

5.3 「つながりのある情報（Connected Information）」「つながりのある情報」とは、投資家等が以下に⽰すつながりを理解できるような情報と定義されている。サステナビリティ関連財務情報開⽰は、⼀般⽬的財務報告の⼀部となるものであるため、両者間のつながりを説明することは、投資家等にとって重要である。IFRS S1 では、「つながりのある情報」を具体的に以下のように位置付けている。

 企業の prospects に影響を与えることが合理的に予想される SRO とのつながり等、
開⽰情報が関連する要件間のつながり 「コア・コンテンツ」に係る開⽰情報同⼠のつながり（ガバナンス、戦略、リスク管理、指標と⽬標に関する開⽰情報間の関連性）などサステナビリティ関連財務情報開⽰内のつながり サステナビリティ関連財務情報開⽰と他の⼀般⽬的財務報告書とのつながり（例えば、関連する財務諸表などとのつながり）

こうしたつながりを投資家等が理解できるようにするために、①サステナビリティ関連財務情報開⽰が関連する財務諸表を特定すること、➁サステナビリティ関連財務情報開⽰の作成に使⽤されるデータ及び仮定は、可能な限り、財務諸表に対応する財務データ及び仮定と⼀貫性があることが要求されている。

72これまでも情報のつながりについては、VRF（Value Reporting Foundation）の「国際統合報告＜IR＞フレームワーク」12や機関投資家からもその重要性が指摘されてきた。だが、IFRS S1 では、こうした国際統合フレームワークの概念も IFRS S1 に含め、より具体的につながりのある情報を定めている。したがって、企業には、これらのつながりを意識しつつ、これまで以上にストーリー性のある情報開⽰を⾏うことが期待される。

5.4 「ガイダンス・ソース（Source of Guidance）」
IFRS SDS では、開⽰に⾄るまでのプロセスにおいて、「企業にとって何がリスクおよび機会であるのか」を識別し、「その識別されたリスクおよび機会について何を開⽰するのか」を決定しなければならない。
「ガイダンス・ソース」では、このプロセスにおいて活⽤できる開⽰基準・ガイダンスを整理し、列挙している。さらに、それぞれのガイダンスを適⽤しなければならないのか、それともガイダンスを参照し、適⽤可能性を検討してもよいのかなど、ガイダンスの活⽤強度についても触れている。図表 5 は、開⽰に⾄るまでのプロセスにおいて、利⽤できるガイダンスとその活⽤強度をまとめた。
図表 5 のとおり、第⼀に、企業にとって何が SRO にあたるのかを識別しなければならない。このステップでは、まず IFRS SDS を適⽤し、さらに SASB 基準の開⽰トピック（disclosure topics）を参照し、その適⽤可能性を検討しなければならない。SASB 基準の適⽤可能性を検討した結果、適⽤しないという判断を取り得るものの、このステップでは SASB 基準を検討することが求められている。
次に、識別された SRO について企業は何を開⽰するのかを決めるステップは、以下の 2 点で前述のステップと異なる対応が求められている。
①

まず IFRS SDS における具体的な開⽰基準を参照する。IFRS SDS に具体的な開⽰基準がない場
合、SASB 基準の開⽰トピックに係る指標(metrics)を参照の上、その適⽤可能性を検討する。前
述のステップでは、IFRS SDS の有無にかかわらず、SASB 基準を検討しなければならなかったが、本ステップでは、IFRS SDS に具体的な開⽰基準がない場合のみ、SASB 基準を検討することになる。例えば、⼈的資本が重要な情報と判断した場合、IFRS SDS には⼈的資本に係る開⽰基準は現状設けられていない。こうした場合には、SASB 基準を参照し、その適⽤可能性を検討することになる。

②

上記①のステップののち、その他の基準を検討してもよい。例えば、GRI スタンダードや
ESRS(the European Sustainability Reporting Standards)などは、IFRS SDS と相反しない範囲で参照し、その適⽤可能性を検討してもよい。ただし、GRI スタンダードはインパクトマテリ

12「国際統合報告＜IR＞フレームワーク」においては、情報の結合性（Connectivity of Information）として、「統合報告書は、組織の⻑期にわたる価値創造能⼒に影響を与える要因の組み合わせ、相互関連性及び相互関係の全体像を⽰す」ことを期待しており、情報の結合性の主な形態として、「内容要素」、「過去、現在及び将来」、「資本」、「財務及びその他の情報」、「定量的情報と定性的情報」などを例⽰している。

73アリティに焦点をあて、ESRS はインパクトを含めたダブルマテリアリティに焦点をあてている
ため、財務マテリアリティに焦点をあてている IFRS SDS とは開⽰⽬的が異なっている。そのため、GRI スタンダードなどを参照する場合には、投資家等にとって有⽤な情報であるかどうかを考慮して、その適⽤可能性を検討することが必要である。
図表 5「何」がリスク及び機会なのか︖

ステップ

活⽤ガイダンスとその活⽤強度

ガイダンス・ソースとその活⽤ステップ・活⽤強度
識別したリスク及び機会について「何」を開⽰するか︖

リスク及び機会を識別する

リスク及び機会に関する開⽰要件を特定する〇IFRS SDSを⽤いなければならない(shall apply)〇IFRS SDSを⽤いなければならない(shall apply)

これに加えて、識別したリスク及び機会に適⽤できるIFRS SDSがない場合〇SASB基準（開⽰トピック）を参照の上、その適⽤可能性を〇SASB基準（開⽰トピックに係る指標）を参照の上、その適検討しなければならない(shall refer)

⽤可能性を検討しなければならない(shall refer)〇以下のガイダンスを参照し、その適⽤可能性を検討しても〇本開⽰基準と相反しない範囲において、以下のガイダンス

よい（may)を参照し、検討してもよい（may)・CDSBフレームワーク適⽤指針

・CDSBフレームワーク適⽤指針

・業界慣⾏

・業界慣⾏

・投資家等のの情報ニーズを満たす他の基準設定主体による・投資家等の情報ニーズを満たす他の基準設定主体による直直近の公表⽂書

近の公表⽂書・GRIスタンダード・ESRS(出所）IFRS S1:General Requirements for Disclosure of Sustainability-related Financial Information により⽇興
リサーチセンター作成

このように、２つのステップにおいて、SASB 基準と他のガイダンスの位置づけが異なっていること、
各ステップにおけるガイダンスの取り扱いが異なっていることを理解しておく必要がある。
SASB 基準が他のガイダンスと異なる位置づけにされた背景としては、ISSB が、投資家等にとって有⽤なサステナビリティ関連財務情報として産業別指標の重要性を認識しており、その基準として SASB
基準の有⽤性を考慮していることによる。公開草案では強制適⽤とされていた SASB 基準は、フィード
バックを踏まえ、最終化された IFRS SDS においては強制適⽤されることはなくなった経緯にあるものの、ISSB としては、SASB 基準をベースとした産業別指標の開発を今後⽬指すものと思われる13。
SASB 基準を活⽤している⽇本企業はまだまだ少ないのが現状であるが、⾃社が属する産業において、SASB 基準がどのような開⽰トピックを設け、どのような指標の開⽰を求めているかを把握しておく必要があろう。

5.5 「報告時期」
まず、適⽤開始時期については、IFRS S1 及び IFRS S2 ともに、2024 年 1 ⽉ 1 ⽇以後の事業年度を

13

IFRS S2 Sustainability Disclosure Standard: Basis for Conclusions on Climate-related Disclosure の BC138 項において、“The ISSB also signalled its intention that disclosures based on the Industry based Guidance should at a futuredate become required disclosures, pending necessary amendments and subject to public consultation in accordancewith the IFRS Foundationʼs due process.“と記載がある。

74

報告対象期間として開始することとなった。ただし、それ以前における早期適⽤も可能である。
IFRS SDS に基づく場合、関連する財務諸表と同じ報告期間(the same reporting time)を対象とし、かつ、同時に（at the same time）報告しなければならないとしている。特に⽇本企業にとっては、サ
ステナビリティ関連財務情報を有価証券報告書と同じ報告期間を対象に同時に開⽰するための事前準備の負荷が⼤きいことが予想される。
なお、こうした実務上の負荷に配慮して、IFRS SDS 適⽤初年度については、経過措置が設けられている（後述の経過措置を参照）。とは⾔え、経過措置はあくまでも適⽤初年度に限定したものであることから、IFRS SDS に準拠したサステナビリティ関連財務情報開⽰を開始する時期については、企業としては⼗分な準備期間を考慮の上、判断する必要があるだろう。

5.6 「⽐較情報」
報告期間中に開⽰されたすべての数値について、その直前期の⽐較情報を基本的に開⽰しなくてはな
らない。また、IFRS S1 適⽤ガイダンス（B49〜B59 項）では、⽐較情報の⾒直しを⾏うケースごとに適⽤⽅法を以下の通り⽰している。

 更新された（updated）⾒積りを反映する際に、その⽐較情報の更新が実⾏不可能であるケースや、指標が将来予測的（フォワードルッキング）であるケースでは、⽐較情報の⾒直しは不要である。これらに該当しない場合、修正後の⽐較情報、修正前後の差額、⾒積りを改訂した理由を開⽰する。
 指標を再定義もしくは置き換える場合、実務上不可能な場合を除き、修正した⽐較値を開⽰し、再定義または置き換えた指標がより有⽤な情報を提供する理由など、変更の理由について説明する。
 報告期間中に新たな指標を導⼊した場合、実⾏不可能でない限り、その指標の⽐較値を開⽰する。
 誤謬を訂正する場合、直前期の⽐較値の修正が必要である。ただし、修正することが実⾏不可能である場合はこの限りではない。

なお、経過措置として、IFRS S1 を適⽤する最初の年次報告期間においては、⽐較情報の開⽰は不要とされた（経過措置で後述する）。

5.7 「判断、測定の不確実性」「判断、測定の不確実性」における「判断(Judgements)」では、「企業は、サステナビリティ関連す75

る財務情報の開⽰を作成する過程で⾏った、⾦額の⾒積りに関する判断とは別に、当該開⽰に含まれる情報に重⼤な（significant）影響を与える判断を、⼀般⽬的財務報告の利⽤者が理解できるように情報開⽰しなければならない」と定めている。
この開⽰要求事項が設けられた背景として、公開草案に対するコメントにおいて、「サステナビリティ
関連財務情報開⽰がどのように作成されているかを投資家等が理解することが、投資判断にとって有⽤である」との指摘があったことが挙げられる。また、⼀般⽬的財務報告に関する IAS 第 1 号14との平仄の確保も反映している。この「判断」が⾏われる局⾯として以下の４つの局⾯を挙げている。

① 企業の prospects に影響を与えることが合理的に予想されるサステナビリティ関連するリスクおよび機会を識別する局⾯② 上記①の識別を⾏う際の適⽤すべきガイダンス・ソースを決定する局⾯③ サステナビリティ関連財務情報開⽰に含める重要な情報を特定する局⾯④ ある事象または状況の変化が重要であるかどうかを評価し、企業のバリュー・チェー
ン全体にわたって影響を受けるサステナビリティ関連するすべてのリスクおよび機会の範囲を再評価する局⾯

したがって、企業は、IFRS SDS に準拠した情報開⽰に際して、判断した結果だけではなく、これら４つの局⾯でどのような判断をなぜ⾏ったのかということも開⽰しなくてはならない。
次に、「測定の不確実性(Uncertainty)」について、「企業は、⼀般⽬的財務報告の利⽤者が、サステナ
ビリティ関連財務開⽰において報告される⾦額に影響を及ぼす最も重⼤な（significant)不確実性を理解できるように情報を開⽰しなければならない」と定め、次の情報を開⽰しなければならない。

⑤ 測定の不確実性が⾼い⾦額の特定⑥ ⑤で特定された⾦額について、測定の不確実性の原因、及び⾦額の測定に際して⾏った仮定、概算及び判断

これは、「測定の不確実性は、指標を直接測定できず、⾒積りしかできない場合にのみ⽣じるものではなく、SRO が報告期間中の企業の財政状態、財務実績とキャッシュ・フロー、および短期、中期、⻑期にわたって予想される財務効果に及ぼす影響に関する情報を提供する際にも⽣じる」という公開草案に
14

IAS 第 1 号には、企業が財務諸表に認識される⾦額に最も⼤きな影響を与える会計⽅針を適⽤する際に下した判断を開⽰するという要件が含まれている (IAS 第 1 号 122-123 項) 。ISSB は、企業がサステナビリティ関連財務情報を作成し、開⽰する過程で⾏った判断についての開⽰に関する IFRS S1 の要件において、この要件の原則を適応させることを決定した（BC159)。

76

対するコメントを踏まえたものである。

6. コア・コンテンツ「コア・コンテンツ」は、TCFD 提⾔の４つのフレームワーク「ガバナンス」「戦略」「リスク管理」「指標と⽬標」に基づき、企業に対して SRO を開⽰するように求めている（図表 6 参照）。
図表 6

IFRS S1「コア・コンテンツ」における主な開⽰要求事項

ガバナンス

戦略
SROを管理するために⽤いるアプローチ
・サステナビリティ関連のリスク及び機会

SROを監視・管理するためのガバナンスプロセス、統制及・ビジネスモデルとバリュー・チェーン

び⼿続き・戦略及び意思決定
・財政状態、財務業績及びキャッシュ・フロー
・レジリエンス

リスク管理

指標と⽬標

SROを識別、評価、優先順位付け、及び監視するために⽤SROに関連する企業のパフォーマンス(含む企業が設定したいたプロセス

⽬標・法律や規制が求める⽬標及びその進捗）（出所）IFRS S1:General Requirements for Disclosure of Sustainability-related Financial Information により⽇興
リサーチセンター作成

このうち、公開草案に対するコメントを踏まえ、「戦略」のなかで⼀部変更が⾏われた「SRO が企業の財務状態等（財務状態、財務業績及びキャッシュ・フローなど）に及ぼす現在または将来予想される(anticipated)影響(effects)」について説明する。
企業は、「戦略」の開⽰において、SRO が企業の財務状態等に及ぼす影響を、投資家等に理解できるよ
うに情報開⽰しなければならない。具体的には、現在の財務状態に及ぼす影響（以下「現在の財務影響」）、と短期的、中期的及び⻑期的に財政状態に及ぼすと予想される影響（以下、「予想される財務影響」）について、定量情報もしくは定性情報を開⽰しなければならない。
しかしながら、定量情報については様々な難しさもあることから、以下の規定がある。

 定量情報については単⼀の数値による開⽰、範囲による開⽰、いずれも可能とする。
 予想される財務影響を開⽰するにあたっては、過度なコストや労⼒（undue cost or77

effort）15をかけずに⼊⼿可能な合理的で⽀持できるすべての情報を使⽤し（後述する
プロポ―ショナリティの適⽤）、また、企業が利⽤可能なスキル、能⼒及びリソースに⾒合ったアプローチを⽤いる。
 財政状態等に及ぼす影響を個別に特定できず、影響を推定するにあたり測定の不確実性が⾮常に⾼く、結果として得られる定量的な情報が有⽤でないことも想定される。
こうした場合には、企業は現在の財務影響⼜は予想される財務影響について、定量情報を開⽰しなくてもよい。ただし、定量情報を提供できない理由や定性情報などを開⽰する必要がある。
 企業側にその定量情報を提供できるだけのスキル、能⼒⼜はリソースがない場合には、予想される財務影響について定量情報を開⽰する必要はない。この場合にも、その理由と定性情報などを開⽰する必要がある。

7. プロポ―ショナリティ（Proportionality）、経過措置など
公開草案に対するフィードバックにおいて、IFRS SDS の必要性には多くの賛同が寄せられた⼀⽅で、その開⽰対応に係る企業側のリソース・能⼒や準備状況は様々であることから、こうした企業のリソー
ス・能⼒や準備状況を考慮すべきであるとの声も寄せられた。こうした声を踏まえて、企業側の開⽰負担の軽減と投資家等にとって有⽤な情報であることのバランスをはかった。プロポ―ショナリティ
（Proportionality）や経過措置などの規定は、企業が IFRS SDS を適⽤するにあたり、投資家等の意思決定に有⽤な質の⾼い情報を提供できるよう、報告実務と体制整備の時間を確保するために導⼊された措置である（図表７参照）。
図表 7

プロポ―ショナリティや経過措置など企業側の開⽰準備負荷への配慮（出所）Project Summary IFRS Sustainability Disclosure Standards により⽇興リサーチセンター作成
15「何が過度なコストまたは労⼒を構成するかは、企業の個別の状況によるとされ、企業のコストと労⼒、および結果として得られる情報の主要な利⽤者の便益をバランスよく考慮する必要がある。この評価は、状況の変化に応じて、時間とともに変化する可能性がある。」（IFRS S1 第 B10 項）78

7.1 プロポ―ショナリティISSB は、できる限り多くの企業に IFRS SDS を適⽤した開⽰を期待している。このため、IFRS SDS
では、企業の能⼒や開⽰のための準備状況に応じた開⽰を認める特定の開⽰要求事項を設けている。この IFRS SDS の開⽰準備に係る企業側の能⼒やリソースなどに配慮した開⽰を認めることが、プロポ―
ショナリティである。具体的には図表 7 に⽰した通り、プロポ―ショナリティを利⽤できる基準として、「過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能な16合理的で裏付け可能な情報」17と「企業側のスキル、能⼒、リソースの考慮」の 2 つの基準を設けている。ただし、プロポ―ショナリティは、あくまでも特定の開⽰要求事項を対象にしたもので、IFRS SDS 全ての開⽰要求事項を対象とはしていない。具体的には、「過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能な合理的で裏付け可能な情報」を適⽤できる開⽰要求事
項では、①SRO の識別、➁予想される財務影響、③バリュー・チェーンの範囲の決定を対象としている。
他⽅、「企業のスキル、能⼒やリソースの考慮」を適⽤できる開⽰要求事項では、予想される財務影響を対象としている18。

7.2 経過措置
次に、経過措置については、適⽤初年度に限り、以下の開⽰要求事項を対象として規定が設けられている。

 サステナビリティ関連財務情報開⽰の報告時期は、上半期の期中報告書公表と同時でも可能である。
 気候関連リスク及び機会に係るサステナビリティ関連財務情報開⽰のみでも可能とする（ただし、IFRS S2 準拠であることが必要）。
 ⽐較情報の開⽰は不要とする。

7.3 ガイダンスなど
IFRS SDS の⽀援ツールとして、ISSB はガイダンスも提供している。１つは、「適⽤ガイダンス（Application Guidance）」であり、もう１つは、「付随ガイダンス(Accompanying Guidance)」である。両者の位置付けは、前者が IFRS S1 を構成するガイダンスであるのに対し、後者は IFRS S1 に付属
16「過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能」とは、「企業は、求められる情報を網羅的に調査する必要はなく、それらの情報は過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能なものであるべきである」（BC13 項）と定められている。

17「合理的で裏付け可能な情報」とは、「①既に保有している情報を含め、合理的に⼊⼿可能なすべての情報を企業が考慮し、企業が既知の情報を無視することは禁じられていること、➁情報を⽤いるための適切な根拠を企業が有し、IFRS S1 の要求事項を裏付け可能な情報であって、③報告⽇時点で企業が⼊⼿可能な、過去、現在または将来の情報（含む将来の状況予測）を考慮していること」（BC12 項）と定義されている。

18

プロポーショナリティの具体例については IFRS S2 が詳しい。三瓶（2023）参照。

79

しているが、あくまでも IFRS S1 のひとつの側⾯を例⽰したもの、いわゆる参考⽂書に該当する。したがって、解釈指針の提供を⽬的とはしていない。
適⽤ガイダンスとしては、以下に関するガイダンスなどが現時点で提供されている。

 SRO の識別と重要性のある当該 SRO の情報開⽰
 重要性のある情報 つながりのある情報

他⽅、付随ガイダンスとしては、以下に関するガイダンスなどが現時点で提供されている。

 主要な利⽤者に関するガイダンス
 企業によるガイダンス・ソースの利⽤⽅法に関するガイダンス
 SASB 基準などの検討・適⽤に関する例⽰

図表 8 は、IFRS S1 に適⽤されたプロポーショナリティと経過措置をまとめたものである。なおプロ
ポ―ショナリティや経過措置については、IFRS S1 だけでなく IFRS S2 でも採⽤されている。
図表 8

IFRS S1 に適⽤されたプロポ―ショナリティなど
プロポ―ショナリティに経過措置対処するメカニズム

適⽤対象領域

リスクと機会の特定合理的で裏付け可能な情報

リソースの考慮概念●

バリューチェーンの範囲の
決定

●

2

ガイダンス、教材、その他適⽤容易化するための努⼒●

現在の財務影響予想される財務影響

追加の明確化メカニズム「できない」 というスキル、能⼒、
１

適⽤を容易にするための

●

●

●

●

●

●
●

その他の分野（例︓初年度報告期間にお●ける報告の時期と●⽐較情報の提供）（出所）IFRS S1 IFRS Sustainability Disclosure Standard : Basis for Conclusions on General Requirements forDisclosure of Sustainability-related Financial Information により⽇興リサーチセンター作成
１「合理的で裏付け可能な情報」とは、「過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能な合理的かつ裏付け可能な情報」を指す

２「できない」（Unable to do so）という概念について。公開草案で使⽤されていた 「できない」 という⽤語が、IFRS
S1 では使⽤されなくなった;しかし、この概念は、IFRS SDS では「現在または予想される財務影響が個別に識別可能であるかどうか、またはそれらの影響の⾒積りに伴う測定の不確実性のレベルが⾮常に⾼く、結果として得られる定量的な情報が役に⽴たないかどうかによって明確にされる。」として⽤いられている。

80

8. ⽇本基準の開発動向と導⼊に向けたスケジュール
SSBJ は、「サステナビリティ基準委員会の運営⽅針」（2022 年 11 ⽉公表）において、「サステナビリ
ティ開⽰基準の開発に関連する活動」を説明している。以下では、⽇本基準開発に関連する点について説明する。

8.1 ⽇本基準に係る基本的な考え⽅
SSBJ による⽇本基準開発にあたっての基本的な考え⽅は、投資家が意思決定を⾏う際に有⽤な、企業の SRO に関する開⽰要求事項を定めることである。そして、我が国の資本市場への信認を確保する観点から、当該市場で⽤いられる⽇本基準を⾼品質で国際的に整合性のあるものとして基準開発を⾏う⽅針と定めている。
なお、ISSB は、IFRS SDS において包括的なグローバル・ベースラインを提供し、各法域固有の要求事項を追加するビルディング・ブロック・アプローチを提案している。SSBJ は、これを踏まえ、国際的な整合性について、サステナビリティ関連財務情報の⽐較可能性を⾼め、かつ、⽇本基準の信認を確保することが必要であるとの認識を⽰した上で、我が国固有の要求事項、周辺諸制度との関係、ならびに会計基準との関係を考慮するとしている。
この運営⽅針を踏まえ、SSBJ は、2023 年 1 ⽉、⽇本版 S1 基準及び⽇本版 S2 基準の開発を⾏うことを決定し、次に⽰すロードマップに従って、基準の開発を進めているところである。19
また、2022 年 12 ⽉に⾦融庁の⾦融審議会ディスクロージャーワーキングは、「⾦融審議会ディスク
ロージャーワーキング・グループ報告（以下 DWG 報告）」の中で、今後、必要となる関係法令の整備と、
SSBJ が開発する開⽰基準の位置づけを⽰した。同報告によれば、個別の告⽰指定により我が国の「サステナビリティ開⽰基準」として設定することが重要であるとの考え⽅を⽰している。このことから、法定開⽰である有価証券報告書の開⽰事項に取り込まれることも想定されている。

8.2 ⽇本基準のロードマップ
SSBJ の公表資料によれば、⽇本基準の公開草案の⽬標公表時期は、2023 年度中（遅くとも 2024 年
3 ⽉ 31 ⽇まで）、確定基準の⽬標公表時期は、2024 年度中（遅くとも 2025 年 3 ⽉ 31 ⽇まで）を予定している。
また、DWG 報告は「我が国におけるサステナビリティ開⽰のロードマップ」についても⾔及している（図表 9 参照）。将来の状況変化に応じて随時⾒直しがなされる前提としつつも、本ロードマップにおいても、SSBJ の開発する⽇本基準等が法令上の枠組みの中に位置づけられていることが想定されている。

19

https://www.asb.or.jp/jp/project/plan-ssbj.html

81

図表 9
対象

⽇本におけるサステナビリティ関連財務情報開⽰のロードマップ

2023年

2024年

2025年

2026年以降

有価証券報告書「記載欄」を新設

上場会社等
⽇本（⾦融商品取引法適⽤会社）

法定開⽰への取込みを検討

SSBJ
位置付けの明確化

公開草案公表（遅くとも2024年3⽉31⽇）

確定基準公表（遅くとも2025年3⽉31⽇）

我が国における開⽰基準の検討
第三者による保証前提となる開⽰基準の策定や国内外の動向を踏まえて検討
保証のあり⽅を議論（担い⼿、保証基準・範囲・⽔準、制度整備等）
⼈材育成（作成・保証・利⽤者）

ISSB※

-

2023/6最終化

その他の基準の検討（順次発効）（出所）「⾦融審議会ディスクロージャーワーキング・グループ報告」（2022/12/27）の添付資料「我が国におけるサステナビリ
ティ開⽰のロードマップ」をベースに⽇興リサーチセンター作成。なお、本ロードマップは、将来の状況変化に応じて随時⾒直しがなされる前提とされている。
※︓ISSB については、IFRS S1 及び IFRS S2 を記載

なお、⽇本基準の強制適⽤を求める時期については、基準公表後、相応の準備期間を考慮するとされているが、順調にいけば20、⽇本基準の確定公表後に開始する事業年度 (遅くとも 2025 年 4 ⽉ 1 ⽇以後に開始する事業年度)を報告期間とする法定開⽰が開始となる可能性がある。これは、3 ⽉決算企業であれば、2026 年 3 ⽉期の有価証券報告書から⽇本基準に基づく開⽰を⾏う可能性があるということになる。したがって、IFRS S1 および IFRS S2 は⽇本基準のベースラインとなることを想定し、企業は来るべき⽇本基準の適⽤に備えておくことが肝⼼であろう。

9. おわりに
最後に、IFRS SDS のグローバル・ベースライン化に向けた動向、ならびに IFRS SDS に基づく開⽰への移⾏に際して企業に想定される新たな対応について触れておきたい。
まず、IFRS SDS のグローバル・ベースライン化に向けた動きとして、既に以下の点があげられる。

 CDP の環境開⽰プラットフォームにおける気候変動開⽰において、2024 年の質問書から IFRS S2 を反映すること（すなわち、現⾏の TCFD 提⾔ベースの質問書から移⾏するということ）21
20

SSBJ は、強制適⽤を求める時期の設定に関する考え⽅を公表している。これによれば、ISSB が策定する IFRS サステナビリテ
ィ開⽰基準の強制適⽤時期や、⽶国及び欧州をはじめとした国際的なサステナビリティ開⽰基準の設定主体の開発状況等も参考になるとしている。加えて、SSBJ は、国際的なサステナビリティ開⽰基準への対応が必要となる企業を含め、我が国の資本市場関係者からのニーズを踏まえた検討が必要であるとしている。さらに、SSBJ が開発する基準を適⽤することとなる企業のこれまでのサステナビリティ開⽰への対応状況はさまざまであることから、企業の規模等に応じた段階的な適⽤を容認する救済措置、いわゆる「スケーラビリティ」を考慮した適⽤時期についても、その必要性を⽰している。

21

https://www.ifrs.org/news-and-events/news/2022/11/cdp-to-incorporate-issb-climate-related-disclosure-standard-82 ISSB が、⾦融安定理事会（Financial Stability Board : FSB）が担っている TCFD のモニタリング機能を引き継ぐこと22
 証券監督者国際機構（International Organization of Securities Commissions︓
IOSCO）23が IFRS SDS の承認（endorsement）を⾏い、メンバーである世界 130 の規制当局（含む⽇本）にその適⽤を求めていること24

このように、IFRS SDS はグローバル・ベースラインとしての地歩を着々と固めつつある。
次に、TCFD 提⾔に基づく開⽰から IFRS SDS に準拠した開⽰に移⾏するに際して、企業には新たな対応が必要になると思われる。具体的に想定される点は以下の通りである。

 IFRS S1 では、気候関連以外のサステナビリティ関連財務情報で重要性があると判断したものについて開⽰が求められていること
 報告時期について、経過措置はあるものの、⼀般⽬的財務報告との同時報告を求めていること
 ⼀般⽬的財務報告とのつながりのある情報を求めていることから、サステナビリティ
関連財務情報開⽰に適⽤する仮定や前提などを財務報告と平仄をとる必要があること
 報告範囲についても、⼀般⽬的財務報告の報告範囲を前提としていることから、重要性がないと判断できない限り、サステナビリティ関連財務情報開⽰の報告範囲を財務報告の報告範囲と揃える必要があること（なお、IFRS S2 では、Scope 3 の報告範囲にバリュー・チェーンなども含まれているので注意が必要）したがって、企業にとっては、新たな対応を含めて実務上の負荷は想定されるものの、今から社内体制の⾒直しなどをはじめ、着⼿できるところから準備していくことが賢明である。

into-global-environmental-disclosure-platform/
22
23

https://www.ifrs.org/news-and-events/news/2023/07/foundation-welcomes-tcfd-responsibilities-from-2024/
IOSCO は現在、130 の加盟する法域メンバー（世界の証券市場の 95％以上を規制する資本市場当局）に対し、世界中でサステナ
ビリティ関連開⽰の⼀貫性及び⽐較可能性を提供するために ISSB 基準をそれぞれの規制のフレームワークにどのように組み込むことができるかを検討することを呼びかけている。IOSCO のエンドースメントは、ISSB 基準が資本市場での使⽤の⽬的に適合しており、サステナビリティ関連のリスク及び機会を価格に織り込むことを可能にし、データ収集及び分析の向上を促進するという強⼒なシグナルを世界中の法域に送ることとなる。このエンドースメントは、IOSCO 加盟団体の 75％を占める成⻑市場及び新興市場にも共鳴することが⾒込まれる。

24

https://a.msip.securewg.jp/docview/viewer/docNC546E0B59B105c3dc4f1e0edd8bea4e6a10739f15a3ce66decccffe9b
85329330f04948b111d

83

参考⽂献
三瓶匡尚（2023）「IFRS サステナビリティ開⽰基準の最終化➁〜IFRS S2（気候関連）〜」、⽇興リサ
ーチレビュー2023 年 8 ⽉号
IFRS/International Sustainability Standard Board (2023/6), 『IFRS S1 Sustainability DisclosureStandard: General Requirements for Disclosure of Sustainability-related Financial
Information』
https://www.ifrs.org/issued-standards/ifrs-sustainability-standards-navigator/ifrs-s1general-requirements/
IFRS/International Sustainability Standard Board (2023/6), 『IFRS S2 Sustainability DisclosureStandard: Climate-related Disclosures』
https://www.ifrs.org/issued-standards/ifrs-sustainability-standards-navigator/ifrs-s2climate-related-disclosures.html/content/dam/ifrs/publications/html-standardsissb/english/2023/issued/issbs2/
IFRS/International Sustainability Standard Board (2023/6), 『IFRS S1 Sustainability DisclosureStandard: Basis for Conclusions on General Requirements for Disclosure of Sustainabilityrelated Financial Information』
https://www.ifrs.org/issued-standards/ifrs-sustainability-standards-navigator/ifrs-s1general-requirements.html/content/dam/ifrs/publications/html-standardsissb/english/2023/issued/issbs1-bc/
IFRS/ International Sustainability Standard Board (2023/7)、『Project Summary IFRS S1 General
Requirements for Disclosure of Sustainability-related Financial Information, IFRS S2Climate-related Disclosures』
経済産業省（2023/6/29）、『第 11 回⾮財務情報の開⽰指針検討会』資料 3-2
https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/hizaimu_joho/011.html
⾦融庁⾦融審議会ディスクロージャーワーキング（2022/12/27）、『⾦融審議会ディスクロージャーワ
ーキング報告』https://www.fsa.go.jp/singi/singi_kinyu/tosin/20221227.html
（END）

84

IFRS サステナビリティ開⽰基準の最終化➁〜IFRS S2（気候関連）〜
2023 年 8 ⽉
社会システム研究所 シニアアナリスト 三瓶 匡尚

1. はじめに
国際サステナビリティ基準審議会(International Sustainability Standards Board、以下「ISSB」)
が、2023 年 6 ⽉ 26 ⽇に、IFRS サステナビリティ開⽰基準（IFRS Sustainability Disclosure Standard、
以下「IFRS SDS」）の第⼀弾として、全般的要求事項（IFRS S1 General Requirements for Disclosureof Sustainability-related Financial Information、以下「IFRS S1」）と気候関連開⽰要求事項（IFRSS2 Climate-related Disclosures、以下「IFRS S2」）を公表した。この２つの基準は、⽇本におけるサ
ステナビリティ開⽰基準の開発にあたってのグローバル・ベースラインとなる。したがって、本邦のサステナビリティ基準委員会（Sustainability Standards Board of Japan, 以下「SSBJ」）は、これら基準に基づき、⽇本版 S1 基準及び⽇本版 S2 基準の開発を進めている。本稿では、IFRS S21のうち、以下の点について⾔及する。
 IFRS S2 の特徴
 IFRS S2 の構成と⽬的
 コア・コンテンツ（ガバナンス、戦略、リスク管理、指標と⽬標）
 IFRS S2 に適⽤されるプロポ―ショナリティ（含む経過措置など）

2. IFRS S2 の特徴
まず、IFRS S2 は、IFRS S2 本⽂と、SASB 基準をベースに国際的な適⽤可能性を向上させるために修正開発された IFRS S2 実施に関する産業別ガイダンス（The Industry-based Guidance on
Implementing IFRS S2、以下「IFRS S2 ガイダンス2」）から構成されている。IFRS S2 の主な特徴
は以下の通りである。

1

IFRS サステナビリティ開⽰基準ならびに IFRS S1 については、「IFRS サステナビリティ基準の最終化①〜IFRS S1 を中⼼に

2

公開草案では、IFRS S2 の⼀部として規範性を持つことが想定されていたものの、パブリックコメントを踏まえた再審議の結果、ISSB は IFRS S2〜」（三瓶 2023）、⽇興リサーチレビュー2023 年 8 ⽉号を参照されたい。
ガイダンスを例⽰的ガイダンスという位置づけとした。ただし、ISSB は、今後のさらなる協議を条件として、将来的には強制⼒のある（mandatory）
ものとする意図を表明している。IFRS S2 Sustainability Disclosure Standard: Basis for Conclusions on Climate-related
Disclosure の BC138 項において、“The ISSB also signalled its intention that disclosures based on the Industry based
Guidance should at a future date become required disclosures, pending necessary amendments and subject to public
consultation in accordance with the IFRS Foundationʼs due process.“と記載がある。

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 IFRS S1 に記載されている要求事項を基礎としつつ、⼀般⽬的財務報告の主要な利⽤者（以下「投資家等」） 3 の情報ニーズに応えるために、気候関連のリスク及び機会（Climate-related risk and opportunities、以下「CRO」）に関する重要な（material）
情報の開⽰を企業に要求している
 TCFD 提⾔4の構成に基づき、かつ TCFD 提⾔の内容と整合的である
 気候関連の物理的リスク及び移⾏リスク、ならびに気候関連の機会に関する重要な情報の開⽰を企業に要求している CRO に係る産業特有(industry-specific)の開⽰を要求している
 産業特有の CRO の識別と開⽰に役⽴つ SASB 基準をベースにした産業別指標に係るガイダンス（IFRS S2 ガイダンス）を提供している

なお、企業が IFRS S2 に準拠した開⽰と表明するためには、IFRS S1 で規定されている開⽰要求事
項も充⾜する必要があることにも留意されたい。

3. IFRS S2 の構成と⽬的
まず、IFRS S2 では、その開⽰の⽬的を「投資家等が、企業に対して資源の提供に係る意思決定を⾏う際に、有⽤な CRO に関する情報開⽰を求めること」としている。ここで、投資家等にとって「有⽤なCRO に関する情報」とは、「企業の prospects5に影響を及ぼすことが合理的に予想される」情報としている。
企業の Prospects に影響を与えることが合理的に期待できない CRO は、IFRS S2 の対象外となる。
すなわち、企業に影響を与える可能性のある全ての CRO を対象にしているのではなく、あくまで投資家等が関⼼を有する CRO を開⽰対象にしていることを明確にしている。換⾔すれば、企業の財務に影響を及ぼす可能性のある情報のみを企業に求めているということである。
ただし、IFRS S1 第 2 項において、バリュー・チェーンを通じた環境や社会への影響は、時間の経過とともに、企業の Prospects に影響を及ぼす可能性に⾔及している点に留意する必要がある。
次に、IFRS S2 の構成は、図表１に⽰した通りである。上述の IFRS S2 の⽬的とスコープで⽰された

3「⼀般⽬的財務報告の主要な利⽤者」とは、IFRS S1 付録 A【定義】において、”Existing and potential investors, lenders

4

TCFD 提⾔の正式名称は、“Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures “

5

IFRS サステナビリティ関連開⽰基準では、公開草案に⽤いられていた“enterprise value”という⽤語に代わって、“prospects”

and other creditors.”(既存および潜在的な投資家、貸し⼿、その他の債権者)と定義されている。

という⽤語を使⽤している。この”prospect”は、記載の通り、「短期、中期⼜は⻑期にわたって、企業のキャッシュ・フロー、
資⾦へのアクセス⼜は資本コスト」にかかわるものであることから、「⾒通し」という⽤語ではなく、敢えて“prospects”を使⽤している点に留意されたい。

86CRO に関する情報は、「コア・コンテンツ」において「ガバナンス」「戦略」「リスク管理」「指標と⽬標」の 4 項⽬に区分されている。図表 2 では、コア・コンテンツの４項⽬の⽬的をまとめた。以下、4 項⽬の特徴について⾔及する。
図表 1

IFRS S2 の⽬的と構成
IFRS S2の構成

企業に資源の提供に係る意思決定を⾏う際に、利⽤者にとって有⽤なCROに関す⽬的る情報開⽰を企業に求めること企業がさらされる気候関連リスク（物理的リスク及び移⾏リスク）、企業が利⽤

スコープ

できる気候関連の機会
ガバナンス

コア・コンテンツ

戦略
リスク管理
指標と⽬標

【付録A】定義【付録B】適⽤ガイダンス【付録C】適⽤⽇と移⾏

2024年1⽉1⽇以後に開始する事業年度を報告対象期間として適⽤開始（出所）IFRS S2︓Climate-related Disclosures により⽇興リサーチセンター作成

図表 2

コア・コンテンツ

ガバナンス

戦略
CROを管理するための戦略・CRO

CROを監視・管理・監督するためのガバナンスプロセス、・ビジネスモデルとバリュー・チェーン

統制及び⼿続き

・戦略及び意思決定・財務状態、財務業績及びキャッシュ・フロー
・気候レジリエンス

リスク管理

指標と⽬標

CROを識別、評価、優先順位付け、及び監視するために⽤CROに関連する企業のパフォーマンス(含む企業が設定したいたプロセス

⽬標・法律や規制が求める⽬標及びその進捗）（出所）IFRS S2︓Climate-related Disclosures により⽇興リサーチセンター作成

4. ガバナンス
ガバナンスの開⽰においては、企業が CRO を監視・管理・監督するためのガバナンスプロセス、管理、⼿順を、投資家等が理解できるようにすることを⽬的としている。
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この⽬的を達成するために、企業は以下の情報開⽰をしなければならない。

 CRO の監督に対して責務を有するガバナンス機関または個⼈
 CRO を監視・管理・監督するために⽤いられるガバナンスのプロセス、コントロール、及び⼿順における経営陣の役割

こうしたガバナンスに関する開⽰要求事項⾃体は、TCFD 提⾔の推奨開⽰事項と整合的であるが、それぞれにおいて、TCFD 提⾔にはなかった具体的な細則が以下の通り追加されている。
 CRO の監視に対して責務を有するガバナンス機関⼜は個⼈については、①当該機関または個⼈の責務が、企業の付託事項、義務およびその他の関連する⽅針にどのように反映されているか、➁CROに対応する戦略を監督するための適切なスキルと能⼒を⼊⼿可能であるか、または開発予定であるかどうかを、当該機関⼜は個⼈が決定する⽅法、③CRO の報告を受ける⽅法と頻度、④企業の戦略、重要事項の意思決定とリスク管理プロセスやその⽅針を監督する際に、CRO をどのように考慮するか、⑤⽬標設定の監督や進捗の監視⽅法（含む気候関連の業績評価指標が報酬制度に組み込まれているか）を開⽰しなければならない。
 ガバナンスのプロセス、コントロール及び管理における経営陣の役割については、①経営陣の役割が、特定の経営層の役職や委員会に委譲されているか、あるいは当該役職や委員会の監督⽅法、➁CRO の監督をサポートするために、経営者が統制や⼿続きを利⽤しているか、またその場合、
当該統制や⼿続きが他の内部統制とどのように統合されているかを開⽰しなければならない。
なお、CRO のガバナンス体制が他のサステナビリティ関連のリスク及び機会のガバナンス体制と統合されている場合には、IFRS S1 に基づくガバナンスの開⽰でカバーし、IFRS S2 での重複した記載は省
略できる。

5. 戦略
戦略の開⽰においては、投資家等が、CRO を管理する企業の戦略と意思決定を理解できるようにすることを⽬的としている。具体的には、以下について開⽰しなければならない。

 企業の Prospects に影響を及ぼすことが合理的に予想される CRO6

6

なお、当該リスク及び機会の識別にあたっては、IFRS S2 ガイダンスに記載されている産業別開⽰トピックの適⽤可能性を参照・検討しなければならない。参照・検討の上、適⽤しないという判断も可能である。

88 CRO が企業のビジネスモデルとバリュー・チェーンに及ぼす現在および予想される影響
 気候関連移⾏計画に関する情報を含む、企業の戦略と意思決定に対する CRO の影響
 CRO が、現在および将来の短期・中期・⻑期の財務状態、財務業績及びキャッシュ・
フロー（以下「財務状態等」）に及ぼす影響
 気候関連の変化・進展・不確実性に対応する企業の戦略とビジネスモデルの気候レジリエンス

戦略についても、TCFD 提⾔の推奨開⽰事項と整合的ではあるが、TCFD 提⾔にはなかった追加の開⽰要求事項が定められている。以下では公開草案に対するコメントから変更が⾏われた点を中⼼に説明する。

5.1 戦略と意思決定（含む移⾏計画）
戦略と意思決定（含む移⾏計画）では、CRO が企業の戦略及び意思決定に及ぼす影響を投資家等が理解できるような情報開⽰を⽬的としている。その具体的な開⽰要件をまとめたものが図表 3 である。
ISSB は、公開草案に対するパブリックコメントを踏まえて、①CRO に対する企業の全体的な戦略と意思決定に関する開⽰要件事項と、②低炭素経済への移⾏を管理するための企業の計画(気候関連移⾏計画)に関連する開⽰要求事項に分けて、開⽰を求めている。
図表 3

戦略と意思決定（含む移⾏計画）の開⽰要件

企業が、気候関連のリスク及び機会に企業が、（左記の）対応や対応計画にどのように対応したか、及び、どのように資源配分をしているのか、及び、どのように対応を計画しているか

どのような資源配分を計画しているのか

過去に報告された計画に対する進捗状況（定量及び定性情報）•資源配分を含む企業のビジネスモデルが現在および将来に向けてどのように変化していくのか•現在および予想される直接的・間接的な緩和および適応の取組みは何か•GHG排出量を含むあらゆる気候関連の⽬標をどのように達成しようと計画しているのか

移⾏計画•移⾏計画策定時の主要な前提条件•移⾏計画が依存している依存関係（出所）Introduction to IFRS S2:Climate-related Disclosures (IFRS)により⽇興リサーチセンター作成①CRO に対する企業の全体的な戦略と意思決定については、まず、CRO に対する計画とその対応という点から、以下を開⽰しなければならない。
 資源配分を含む企業のビジネスモデルが現在および将来に向けてどのように変化して

89

いくのか
 現在および予想される直接的・間接的な緩和および適応の取組みは何か
 GHG 排出量を含むあらゆる気候関連の⽬標をどのように達成しようと計画しているのか

次に、こうした対応や計画に対して企業がどのように資源配分を⾏っているのか、どのような資源配分を計画しているかや、過去に⽰した計画の進捗状況にかかわる定量情報及び定性情報を開⽰しなくてならない。
②低炭素経済への移⾏を管理するための企業の計画(気候関連移⾏計画)については、その計画策定時の主要な前提条件と、移⾏計画との依存関係を開⽰しなければならない。これは、「移⾏計画に係る開⽰の⽐較可能性と⼀貫性を⾼めるためには、さらなる（開⽰）要件が必要である」との公開草案に対する投資家等からのコメントを反映したものである。
このように TCFD 提⾔の推奨開⽰事項と整合的でありながらも、さらに詳細な開⽰を要求している。

5.2 現在および将来の財務状態等に与える影響
ここでは、CRO が企業の現在及び将来の財務状態等に与える影響を投資家等が理解できるような情報開⽰を⽬的としている。
そして、この⽬的を充⾜するために、企業は、定量情報及び定性情報の両⽅を開⽰しなければならない。なお、定量情報は、単⼀の数値による開⽰、範囲による開⽰、いずれも可能としている。具体的には、以下の情報開⽰が必要である。

 CRO が現在の財務状態等にどのように影響を与えたか CRO のうち、財務諸表に報告される資産及び負債の簿価に関して翌年度に重要な調整を⽣じさせるおそれのあるものは何か CRO を管理するための戦略を考慮した上で、企業の財務状態等が短期、中期、⻑期でどのように変化すると予想しているか

なお、将来の財政状態等に与える影響に係る定量情報の開⽰準備にあたり、企業の実務負荷を考慮して、それぞれの企業の状況に応じた開⽰が適⽤可能であるとしている（後述するプロポ―ショナリティ
の適⽤）。また、企業は、①将来の財務状態等に与える影響を個別には特定できない場合、➁将来の財務状態等に与える影響に関する測定の不確実性が⾼く、結果として得られる定量情報が有⽤でない場合、

90

③企業側に定量情報を準備できるだけのスキル、能⼒ならびにリソースを有していない場合、には定性
情報のみの開⽰を容認している。
ただし、定量情報を提供できない理由、影響を受ける関連財務諸表科⽬を含む定性情報、ならびに他の要因との複合的な定量情報が有⽤な場合には当該定量情報を開⽰しなければならない。

5.3 気候レジリエンス
気候レジリエンスは、「気候関連の変化・進展・不確実性などに適応するための企業の能⼒」と定義されている。これには、気候関連のリスクを管理する能⼒（移⾏リスクと物理的リスクに対応できる能⼒と適応できる能⼒を含む）と気候関連の機会から便益を享受できる能⼒が含まれる。そして、気候レジリエンスには、戦略的レジリエンスとオペレーショナルレジリエンスの 2 つが認識されている。
気候レジリエンスの開⽰の⽬的は、企業が特定した CRO から⽣じる変化・進展・不確実性に対する
当該企業の戦略やビジネスモデルのレジリエンスを投資家等が理解できるように情報を開⽰することにある。
この⽬的を達成するために、企業に対して⾃社の状況に⾒合ったアプローチによる気候関連のシナリ
オ分析を⽤いた気候レジリエンスの評価を求めている。その具体的な開⽰要求事項をまとめたものが図表 4 である。
図表 4

気候レジリエンスに関する主な開⽰要求事項

気候レジリエンスの評価

シナリオ分析⾃体の詳細

・企業の戦略とビジネスモデルに対する評価か ・シナリオ分析に⽤いたインプットら得られた⽰唆（もしあれば）・シナリオ分析に⽤いた主要な前提条件

・気候レジリエンス評価において考慮される重 ・シナリオ分析を実施した報告期間
開⽰要件 要な不確実性の領域
・短期的、中期的および⻑期的な気候変動に対する企業の戦略及びビジネスモデルを適応・緩和させる能⼒
報告頻度

毎報告期間ごと

少なくとも戦略的計画期間ごとに実施（出所）Introduction to IFRS S2:Climate-related Disclosures (IFRS)により⽇興リサーチセンター作成

気候関連のシナリオ分析には、定性的なシナリオから複雑な統計モデリングまで、幅広い実務が想定されるが、IFRS S2 では、企業がどのシナリオを⽤いるべきかを特定していない。むしろ、関連性のあるシナリオを⾃ら特定し、そのシナリオに関する情報を開⽰することを求めている。つまり、シナリオ分析を実施した際に⽤いた仮定を開⽰することを求めている。
IFRS S2 では、シナリオ分析に⽤いるアプローチを決定する際に、企業には過度に負担とならないよ
うに配慮されており、企業が各々の状況に⾒合ったアプローチを⽤いることを認めている。具体的には、
報告⽇時点で過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能な合理的でかつ裏付け可能な情報を⽤いたシ

91

ナリオ分析を求めている（プロポ―ショナリティの適⽤）。
さらに、シナリオ分析を実施する際に、どのようなアプローチが企業の状況に⾒合っているのかを判断するために、企業はリスクと機会の両エクスポージャーの程度を検討する必要がある。例えば、企業のエクスポージャーが⼤きくなれば、精緻なシナリオ分析の必要性はより⾼まることになる。加えて、企業の置かれた状況によっては、気候関連のシナリオ分析を実施するための適切なスキル、能⼒及びリ
ソースを検討していく必要がある。
このように、⾃社の状況に⾒合ったアプローチを前提としているものの、シナリオ分析を必須としている。これは、シナリオ分析に代わる代替的⼿段の活⽤を認めていた公開草案と⽐較すると厳しくなっていると⾔えよう。
シナリオ分析そのものについても、TCFD 提⾔に⽐べると詳細な開⽰が要求されている。例えば、シナリオ分析に⽤いたインプットについて、利⽤したシナリオが気候変動に関する最新の国際協定と整合しているかどうかや、シナリオの時間軸、シナリオ分析の対象となる事業範囲などの開⽰を求めている。
また、IFRS S2 では、シナリオ分析⾃体を毎年実施することを求めておらず、企業の戦略計画期間に沿ったシナリオ分析の更新を求めている。他⽅、気候レジリエンスの評価結果は、報告期間ごとに更新しなければならない。これは、気候の不確実性が企業のビジネスモデルや戦略に及ぼす影響に係る最新の洞察を求めているからである。
このように、気候レジリエンスについては、TCFD 提⾔と⽐べると、企業の実務負荷は⼤きくなる可能性がある。特にシナリオ分析については、こうした企業側の実務負荷の⼤きさに配慮し、⾃社の状況に⾒合ったアプローチとして、プロポ―ショナリティが適⽤されているものと推察される。

6. リスク管理
リスク管理の開⽰は、気候関連のリスクマネジメントプロセスが企業全体のリスクマネジメントプロ
セスに統合されているのか、また、どのように統合されているのかを含めて、CRO を識別・評価・優先順位付け・監視するためのプロセスを投資家等が理解できるようにすることを⽬的としている。
この⽬的を達成するために、以下の情報開⽰をしなければならない。

① 気候関連のリスクを識別・評価・優先順位付け・監視するためのプロセス及び⽅針② 気候関連の機会を識別するために気候関連シナリオ分析の利⽤の有無、およびその利⽤⽅法を含む、この機会を識別・評価・優先順位付け・監視するためのプロセス③ CRO に係る前述のプロセスが、企業全体のリスクマネジメントプロセスにどの程度、また、どのように統合されているか④ 機会についての開⽰

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⑤ リスクの識別、評価、優先順位付け、監視するために使⽤するプロセスと⽅針に係る細則（例えば、使⽤するインプット・パラメータ、過去の報告期間と⽐較して、プロセスの変更の有無、及びどのように変更したかなど）

特に、④、⑤は、TCFD 提⾔にはなかった開⽰要求事項である。
なお、企業が同じリスク管理プロセスを使⽤して、気候関連だけでなくサステナビリティ関連のさま
ざまなリスクと機会を管理している場合には、個別にリスク管理の開⽰を⾏うのではなく、統合したリ
スク管理の開⽰を求めている。

7. 指標と⽬標
指標と⽬標の開⽰は、企業の設定した⽬標や法律・規制によって達成が求められている⽬標に対する進捗状況を含め、企業の CRO に関連するパフォーマンスを投資家等が理解できるようにすることを⽬的としている。この⽬的を達成するために求められる開⽰要求事項をまとめたものが図表 5 である。指標においては、産業横断的指標と産業別指標の開⽰が求められている。
図表 5

指標と⽬標における開⽰要求事項

指標
産業横断的指標⽬標

産業別指標

・GHG排出量（絶対額）

・⾃社のビジネスモデル、・企業が設定した定量的・定性的な気候関連の⽬標

・気候関連の移⾏リスク活動などを特徴づける産業

・法令などで達成が求められている⽬標

・気候関連の物理的リスク

別指標の開⽰（IFRS S2ガイ ・⽬標をレビューするアプローチと進捗状況の監督⽅法

・気候関連の機会

ダンスの参照、適⽤可能性

・資本投下

の検討要）

・⽬標に対する実績とその実績の傾向⼜は変化の分析

・内部炭素価格
・報酬（出所）IFRS S2 Sustainability Disclosure Standard: Climate-related Disclosures により⽇興リサーチセンター作成

7.1 産業横断的指標
産業横断的指標とは、CRO をマテリアルな情報であると判断した全ての企業に開⽰が求められる指標である。これまで TCFD 提⾔において開⽰が推奨されていた産業横断的指標（GHG 排出量・移⾏リス
ク・物理的リスク・気候関連の機会・資本投下7・インターナル・カーボンプライス・報酬）8は全て開⽰
しなければならない。このうち、GHG 排出量について以下で⾔及する。

7.2 GHG 排出量
7

資本投下（capital deployment）とは、具体的には、CRO に向けた資本⽀出、資⾦調達や投資を指す。

8

産業横断的指標のうち、移⾏リスク、物理的リスク、気候関連の機会については、過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能な合理的かつ裏付け可能な情報を利⽤することとされ、プロポ―ショナリティの適⽤対象の開⽰要求事項である。

93

GHG 排出量に係る主な開⽰要求事項には、GHG プロトコル基準9、スコープ 1、スコープ 2 の GHG
排出量、スコープ 3 の排出量などが挙げられる。なお、スコープ１、スコープ２及びスコープ３の GHG
排出量は、GHG プロトコル基準に基づいて測定を⾏い、カーボン・クレジット等考慮前の総額（グロス）
排出量の開⽰が求められている。

7.2.1 GHG プロトコル基準
スコープ１、スコープ２及びスコープ３の GHG 排出量は、GHG プロトコル基準に基づく測定をしなければならない。ただし、国が企業に対して GHG 排出量の測定に GHG プロトコル基準と異なる⼿法を⽤いることを求めている場合は、当該⽅法の使⽤を認めている10。
なお、企業が法域の影響と関係なく、任意に GHG プロトコル基準以外の⽅法で GHG 排出量を測定している場合、GHG プロトコル基準への移⾏のための経過措置が設けられている。このとき、企業は、
IFRS S2 適⽤初年度においては異なる測定⽅法を⽤いることができる。ただし、2 年⽬以降は GHG プ
ロトコル基準による測定が必要である。

7.2.2 スコープ 1 及びスコープ 2 の GHG 排出量
スコープ１及びスコープ２の GHG 排出量については、連結企業グループ（親会社+連結⼦会社）と、それ以外（関連会社、ジョイントベンチャー及び⾮連結⼦会社等）に区分して開⽰しなければならない。
また、スコープ 2 の GHG 排出量は、ロケーション基準での GHG 排出量を開⽰する必要がある。さらに、投資家に対する理解を深めることを⽬的に、企業が購⼊した電気などに関する契約⽂書を開⽰することも求められている。

7.2.3 スコープ３の GHG 排出量
スコープ 3 の GHG 排出量の開⽰では、バリュー・チェーン全体（上流および下流）を考慮した上で、「GHG プロトコル企業のバリューチェーン（スコープ 3）の算定・報告基準」（the GHG Protocol
Corporate Value Chain (Scope 3) Accounting、以下「本算定・報告基準」）に定められた 15 のカテ
ゴリーすべてを検討し、必要と判断したカテゴリーについての排出量を開⽰しなければならない。なお、企業が本算定・報告基準に従って測定を⾏っていなくても、カテゴリー別の開⽰が必要とされている。
スコープ３の測定には、直接測定値よりも、むしろ推定値が⽤いられることが想定される。そのため、スコープ３の GHG 排出量の測定が「忠実な表現」11となるように測定⽅法、インプット及び仮定を⽤い

9

GHG プロトコル基準とは、スコープ 1 とスコープ２GHG 排出量の算定を対象にする GHG プロトコル・コーポレート基準（ACorporate Accounting and Reporting Standard (2004)）とスコープ 3 GHG 排出量の算定を対象とする GHG プロトコル企
業のバリューチェーン（スコープ 3）の算定・報告基準（ Corporate Value Chain (Scope3) Accounting and ReportingStandard (2011)）によるが、ここではこれをまとめて GHG プロトコル基準と総称している。

10

例えば、「地球温暖化対策の推進に関する法律」（温対法）に基づく測定などがこれに該当するものと思われる。

11「忠実な表現」については、IFRS S1 Appendix D Faithful representation (D9 項〜D15 項)を参照のこと。

94

なければならない。なお、IFRS S2 付録 B においてスコープ３の測定フレームワークを詳細に説明している。
スコープ 3 の測定にあたって使⽤される測定⽅法、インプット及び仮定の選定は、プロポ―ショナリ
ティの対象であり、過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能な合理的かつ裏付け可能な情報を利⽤することが可能であり、企業側の実務負荷に対する配慮がなされている。さらに、スコープ 3 の GHG 排
出量については、適⽤初年度のみ開⽰を省略できるという経過措置も設けられている。

7.2.4 Financed Emission
IFRS S2 は、資産運⽤会社・商業銀⾏・保険会社などに対して、カテゴリー15（投資）で投融資を通じたファイナンスに係る排出、すなわち、Financed Emission（以下「FE」）の開⽰を求めている。FE
は GHG 排出量をスコープ１からスコープ３に区分して、ファイナンスに係る GHG 総排出量を開⽰す
ることとなる。
商業銀⾏・保険会社については、投融資先の産業別 GHG 排出量の開⽰を求めている。資産運⽤会社・
商業銀⾏・保険会社の各産業の開⽰要求事項は、IFRS S２付録 B に詳細を定めている。

7.3 産業別指標
産業別指標の開⽰の理由として、CRO の影響は企業活動（ビジネスモデルなど）や産業によって⼤きく異なり、投資家等が理解するにあたり重要とされているためである。
産業別指標を特定するにあたって、IFRS S2 ガイダンス（以下「本ガイダンス」）で特定された⾃社の属する産業における開⽰トピックとそれに関連する産業別指標を参照し、その適⽤可能性を検討することになる。本ガイダンスは、SASB 基準をベースに国際的な適⽤可能性を向上させるために修正開発されたものである。本ガイダンスで⽰された開⽰トピックは、企業に影響を及ぼす可能性が最も⾼いと認識された CRO であり、その中には重要性のある情報につながる可能性が⾼い指標が含まれている。
ただし、本ガイダンスは、現時点においては例⽰的ガイダンスにとどまる。企業としては、本ガイダ
ンスの適⽤可能性を検討した結果、⾃社には適さないと判断した場合、当該開⽰トピックを利⽤しないことも可能である。この点は、公開草案において強制適⽤とされた位置づけからは緩和された。
他⽅で、ISSB は、SASB 基準を将来的には強制適⽤したい意向を表明しており12、「SASB 基準の国際的な適⽤可能性を向上させるための⽅法論及び SASB 基準・タクソノミのアップデート」という公開草案を公表している。本ガイダンスは、あくまで、例⽰的ガイダンスではあるものの、将来的には強制適⽤となる可能性も否定できない。
いずれにしても、企業は、本ガイダンスを参照の上、その適⽤可能性を検討するというプロセスを踏まなければならないので、そこでの開⽰トピックと指標について、あらかじめ理解を深めておくことが12

脚注２を参照されたい。

95

賢明であろう。

7.4 ⽬標⽬標については、企業が設定した定量的・定性的な気候関連の⽬標だけではなく、法令により達成が求められる⽬標についても開⽰しなければならない。こうした⽬標そのものに係る詳細な開⽰要求事項に加えて、その⽬標を⾒直すためのアプローチや⽬標達成に向けた進捗状況の監督⽅法、及び⽬標に対する実績とその実績の傾向・変化の分析を開⽰しなければならない。換⾔すれば、⽬標達成に向けた
PDCA そのものの開⽰を求めていると⾔える。また、GHG 排出量の⽬標について詳細な開⽰を求めている（図表 6 参照）。
図表 6

⽬標に関する開⽰要求事項
開⽰要求事項⽬標

・⽬標設定に使⽤される指標

・マイルストーン及び中間⽬標

・⽬標の⽬的・定量⽬標の場合、絶対量⽬標か原単位⽬標か・⽬標の対象企業

・気候変動に関する最新の国際協定が、どのように⽬標に情報を提供したか・⽬標達成期間
・基準年
・⽬標⼜は⽬標設定の⽅法についての第三者検証の有無
⽬標の⾒直し、及び進捗状況を監視する⽅法

・⽬標を⾒直すプロセス
・⽬標達成の進捗状況を監視するための指標
・⽬標の⾒直しとその説明

⽬標の実績やその傾向分析 ・⽬標に対する実績とその実績の傾向⼜は変化の分析
・⽬標の対象となるGHG
・スコープ1.2.3のいずれが⽬標か・⽬標が総排出量か、オフセット考慮後の純排出量か（純排出量が⽬標の場合には、総排出量の⽬標開⽰も必要）
GHG排出量の⽬標

・⽬標がセクターの脱炭素アプローチに基づいているか・GHG排出量相殺するためのカーボンクレジットの利⽤計画＞純排出量⽬標達成に、カーボンクレジットにどの程度またどのように依存するか＞カーボンクレジットの検証⼜は認証する第三者機関＞カーボンクレジットの種類（⾃然由来か、技術的な炭素除去かなど）＞カーボンクレジットの信頼性及び誠実性を理解するための情報（出所）IFRS S2 Sustainability Disclosure Standard: Climate-related Disclosures により⽇興リサーチセンター作成

8. IFRS S2 に適⽤されるプロポ―ショナリティ（含む経過措置など）
公開草案に対するフィードバックでは、IFRS SDS の必要性には多くの賛同が寄せられた⼀⽅で、その開⽰対応に係る企業側のリソース・能⼒や準備状況は様々であることから、こうした企業のリソース・
能⼒や準備状況を考慮すべきであるとの声も寄せられた。
こうした声を踏まえ、ISSB は、企業側の開⽰負担の軽減と投資家等にとっての情報の有⽤性のバラ
ンスをはかった。プロポ―ショナリティ（Proportionality）や経過措置などの規定は、企業が IFRS SDSを適⽤するにあたり、投資家等の意思決定に有⽤な質の⾼い情報を提供できるよう、報告実務と体制整
備の時間を確保するために導⼊された措置である（図表 7 参照）。

96

図表 7

プロポ―ショナリティや経過措置など企業側の開⽰準備負荷への配慮

プロポ―ショナリティ
過度なコスト⼜は労⼒をスキル、能⼒、リソース

かけずに⼊⼿可能なの考慮

合理的で裏付け可能な情報

経過措置

ガイダンスなど（出所）Project Summary IFRS Sustainability Disclosure Standards により⽇興リサーチセンター作成

8.1 プロポ―ショナリティISSB は、できる限り多くの企業に IFRS SDS を適⽤した開⽰を期待している。このため、IFRS SDS
では、企業の能⼒や開⽰のための準備状況に応じた開⽰を認める特定の開⽰要求事項を設けている。この IFRS SDS の開⽰準備に係る企業側の能⼒やリソースなどに配慮した開⽰を認めることが、プロポ―
ショナリティである。具体的には図表 7 に⽰した通り、プロポ―ショナリティを利⽤できる基準として、「過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能13な合理的で裏付け可能な情報14」と「企業側のスキル、能⼒、リソースの考慮」の 2 つの基準を設けている。ただし、プロポ―ショナリティは、あくまでも特定の開⽰要求事項を対象にしたもので、全ての開⽰要求事項を対象とはしていない。
まず、IFRS S2 において「過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能な合理的で裏付け可能な情報」というプロポ―ショナリティを適⽤できる開⽰要求事項は、①企業の Prospects に影響を及ぼす CROの識別 SRO の識別、➁CRO による予想される財務影響、③特定の産業横断的指標（移⾏リスク、物理的リスク及び機会）の計算、④バリュー・チェーンの範囲の決定、⑤気候関連シナリオ分析、⑥スコー
プ３の測定に⽤いる測定⼿法、インプット及び仮定の選択を対象としている。
「企業のスキル、能⼒やリソースの考慮」を適⽤できる開⽰要求事項は、「CRO において予想される財務影響」と「気候関連シナリオ分析」を対象としている。

8.2 経過措置
経過措置については、適⽤初年度に限り、以下の開⽰要求事項を対象として規定が設けられている。

13「過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能」とは、「企業は、求められる情報を網羅的に調査する必要はなく、それらの情報は過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能なものであるべきである」（BC13 項）と定められている。

14「合理的で裏付け可能な情報」とは、「①既に保有している情報を含め、合理的に⼊⼿可能なすべての情報を企業が考慮し、企業が既知の情報を無視することは禁じられていること、➁情報を⽤いるための適切な根拠を企業が有し、IFRS S1 の要求事項を裏付け可能な情報であって、③報告⽇時点で企業が⼊⼿可能な、過去、現在または将来の情報（含む将来の状況予測）を考慮していること」（BC12 項）と定義されている。

97 GHG 排出量（スコープ１及びスコープ２）について、IFRS S2 適⽤初年度以前から、
任意で GHG プロトコル基準以外の基準を使⽤していた場合、当該他の基準を使⽤して測定できる スコープ３の GHG 排出量については、開⽰を省略できる

なお、最初の年次報告期間においては、①サステナビリティ関連財務情報開⽰の報告時期は上半期の期中報告書公表と同時でも認める、②⽐較情報の開⽰が免除される、③気候関連以外の重要性のあるサ
ステナビリティ関連のリスク及び機会の開⽰を省略できる。これらは IFRS S1 における経過措置と⼀致している。

8.3 ガイダンスなど
IFRS SDS の⽀援ツールとして、ISSB はガイダンスも提供している。１つは、「適⽤ガイダンス（Application Guidance）」であり、もう１つは、「付随ガイダンス(Accompanying Guidance)」である。両者の位置付けは、前者が IFRS S2 を構成するガイダンスであるのに対し、後者は IFRS S2 に付属しているが、IFRS S2 のひとつの側⾯を例⽰したもの、いわゆる参考⽂書に該当する。したがって、
解釈指針の提供を⽬的とはしていない。
IFRS S2 に関する適⽤ガイダンスとしては、以下のガイダンスが現時点で提供されている。

 気候レジリエンスの評価（含むシナリオ分析）
 GHG 排出量（含む FE）の測定に係るフレームワーク
 産業横断的指標（移⾏リスク・物理的リスク・機会・資本投下・内部炭素価格・報酬）に係る開⽰を準備する際に考慮すべき点
 気候関連⽬標に係る情報開⽰（気候関連⽬標の特性、GHG 排出量）

他⽅、IFRS S2 に係る付随ガイダンスとしては、以下のガイダンスが現時点で提供されている。

 産業横断的指標の例⽰
 GHG 排出量の集約と分解に係る設例
 IFRS S2 ガイダンス

98

図表 8 は、IFRS S2 に適⽤されたプロポーショナリティと経過措置をまとめたものである15。ISSB
は、IFRS S2 の適⽤を容易にできるようにするために、引き続きガイダンスや教材の提供を予定している。
図表 8

IFRS S2 に適⽤されたプロポ―ショナリティ（含む経過措置など）
プロポ―ショナリティに

適⽤対象領域

リスクと機会の特定適⽤を容易にするための経過措置対処するメカニズム

追加の明確化メカニズム

合理的でスキル、能⼒、「できない」 という裏付け可能な情報1

リソースの考慮概念2

バリューチェーンの範囲の決定
気候関連シナリオ分析●●

ゴリにおける指標の計算

●

●

●

●

●
●

●
●

●

スコープ2測定

特定の産業横断的指標カテするための努⼒●スコープ1及び
スコープ３の測定

その他適⽤容易化●

現在の財務影響予想される財務影響ガイダンス、教材、

●

●

●

●

●

●

●

その他の分野（例︓初年度報告期間にお●ける報告の時期と●⽐較情報の提供）（出所）IFRS S2 IFRS Sustainability Disclosure Standard : Basis for Conclusions on Climate-related Disclosures
により⽇興リサーチセンター作成
１「合理的で裏付け可能な情報」とは、「過度なコスト⼜は労⼒をかけずに⼊⼿可能な合理的かつ裏付け可能な情報」を指す

２「できない」（Unable to do so）という概念について。公開草案で使⽤されていた 「できない」 という⽤語が、IFRS
S1 では使⽤されなくなった;しかし、この概念は、本開⽰基準では「現在または予想される財務影響が個別に識別可能であるかどうか、またはそれらの影響の⾒積りに伴う測定の不確実性のレベルが⾮常に⾼く、結果として得られる定量的な情報が役に⽴たないかどうかによって明確にされる。」として⽤いられている。

9. おわりに最終化された IFRS S2 は、今後の気候関連財務情報開⽰基準のグローバル・ベースラインとなるものである。これまで、企業は TCFD 提⾔に基づいて気候関連財務情報開⽰を進めてきたところであるが、早晩、以下の点を考慮すると、TCFD 提⾔に基づく開⽰に取って代わることが想定される。

 SSBJ は、IFRS S2 をベースにした⽇本版 S2 基準開発を進⾏中16

15

プロポ―ショナリティや経過措置などは、IFRS S2 だけでなく、IFRS S1 にも適⽤されている。IFRS S1 における当該ガイダ
ンスについては、三瓶（2023）参照。

16

https://www.asb.or.jp/jp/project/plan-ssbj.html

99 CDP の環境開⽰プラットフォームにおける気候変動開⽰において、2024 年の質問書から現⾏の TCFD 提⾔ベースから IFRS S2 ベースに移⾏することを表明17
 ⾦融安定理事会（Financial Stability Board : FSB）が担っている TCFD のモニタリ
ング機能を ISSB に引き継ぐことを決定18

このように、規制当局をはじめとして気候関連の基準設定主体を中⼼に、TCFD 提⾔に基づく開⽰から IFRS S2 へのシフトが始まっている。
TCFD 提⾔に賛同している⽇本企業（含む機関）の数は 1,389 社（2023 年 6 ⽉ 26 ⽇時点）と、全世界の賛同社数 4,637 社の約 30％を占めている。また、コーポレートガバナンス・コードにおいても、
プライム市場に上場する企業については、TCFD 提⾔に基づく気候関連開⽰が求められてきたところである。TCFD 提⾔に基づく開⽰対応を進めてきた⽇本企業にとっては、幸いにも IFRS S2 対応のための地ならしを⾏ってきたとも⾔えるかもしれない。
もちろん、TCFD 提⾔と⽐較すれば、本開⽰基準の開⽰要求事項は細かく、企業側の開⽰準備の負荷は⼤きくなるものと思われるが、これまで培ってきた知⾒などを⼗分に転⽤できる部分も相応にあるものと期待されるところである。
したがって、企業には、今から社内体制の⾒直しなどをはじめ、これまで⾏ってきた TCFD 提⾔による開⽰を下敷きとして、来るべき本開⽰基準に基づく開⽰の準備を進めていくことがよいだろう。

参考⽂献
三瓶匡尚（2023）「IFRS サステナビリティ開⽰基準の最終化①〜IFRS S1（全般的要求事項）を中⼼に〜」、⽇興リサーチレビュー2023 年 8 ⽉号
IFRS/International Sustainability Standard Board (2023/6), 『IFRS S1 Sustainability DisclosureStandard: General Requirements for Disclosure of Sustainability-related Financial
Information』
https://www.ifrs.org/issued-standards/ifrs-sustainability-standards-navigator/ifrs-s1general-requirements/
IFRS/International Sustainability Standard Board (2023/6), 『IFRS S2 Sustainability DisclosureStandard: Climate-related Disclosures』
https://www.ifrs.org/issued-standards/ifrs-sustainability-standards-navigator/ifrs-s2-

17https://www.ifrs.org/news-and-events/news/2022/11/cdp-to-incorporate-issb-climate-related-disclosurestandard-into-global-environmental-disclosure-platform/

18

https://www.ifrs.org/news-and-events/news/2023/07/foundation-welcomes-tcfd-responsibilities-from-2024/100

climate-related-disclosures.html/content/dam/ifrs/publications/html-standardsissb/english/2023/issued/issbs2/
IFRS/International Sustainability Standard Board (2023/6), 『IFRS S2 Sustainability DisclosureStandard: Basis for Conclusions on Climate-related Disclosures』
https://www.ifrs.org/issued-standards/ifrs-sustainability-standards-navigator/ifrs-s2climate-related-disclosures.html/content/dam/ifrs/publications/html-standardsissb/english/2023/issued/issbs2/
IFRS/ International Sustainability Standard Board (2023/7)、『Project Summary IFRS S1 General
Requirements for Disclosure of Sustainability-related Financial Information, IFRS S2Climate-related Disclosures』
（END）

101

「排出量取引制度か炭素税か」なのか〜温室効果ガス排出規制の課題と展望〜
2023 年 3 ⽉
社会システム研究所 主任研究員 司 淳

1.

はじめに

「実のところ、この２つ以外の選択肢はないという事実を認識しておくことは⾮常に⼤切だ」。DICE
モデルを開発し 2018 年にノーベル経済学賞を受賞したＷ.ノードハウス・イェール⼤学教授は、その著書「気候カジノ」（⽇本語訳版︓P.280）で、温室効果ガスの排出という外部性を内部化するための⽅法として排出量取引制度と炭素税について、このようにクギを刺している。本稿では、政府の「成⻑志向型カーボンプライシング構想」のうち、カーボンプライシングによるグリーン・トランスフォーメーシ
ョン（以下、「GX」（Green Transformation））投資先⾏インセンティブの中から、「排出量取引制度」と「炭素に対する賦課⾦（以下、炭素税）1」にフォーカスし、その意図や考え⽅、先⾏きの課題について考察する。

2.

150 兆円を超える GX 投資「⽶国が 50 兆円、欧州連合（EU）が 140 兆円、⽇本は 150 兆円」。これは定義が異なるため⼀概に⽐較できないが、⼀般的に報じられている今後 10 年間における⽇⽶欧の脱炭素投資額である。⽶国は2022 年 8 ⽉に成⽴したインフレ抑制法の⽬⽟として、中低所得者のエコカー購⼊に対する税額控除を含む気候変動対策などに政府として 10 年間で 3,690 億ドル（約 50 兆円）を投じる。EU は 2020 年に10 年間で約 1 兆ユーロ（約 143 兆円）にのぼる官⺠投資計画を打ち出した。欧⽶各国は国家を挙げた
脱炭素投資への⽀援策、新たな市場やルール形成の取り組みを加速しており、GX に向けた脱炭素投資の成否が、企業・国家の競争⼒を左右する時代に突⼊している。こうした時代認識の下、2023 年 2 ⽉
10 ⽇、岸⽥内閣は「GX 実現に向けた基本⽅針」を閣議決定し、⽇本は今後 10 年間で 150 兆円を超える巨額の GX 投資が必要となるとした。ただ、これは⽶国のように国だけでなく⺠間も合わせた⾦額という点で EU と同様であり、官⺠ 150 兆円のうち 20 兆円は政府が「GX 経済移⾏債2」の発⾏によって調達し、⺠間投資は 130 兆円超と想定している。
そもそも「GX への投資」とは、岸⽥⽂雄⾸相が掲げる「新しい資本主義」に向けた５つの重点投資分
1

政府が閣議決定した「GX 実現に向けた基本⽅針」には、炭素税という⽂⾔はなく、「炭素に対する賦課⾦」と表現されているが、

2「GX 経済移⾏債」とは、グリーンな経済社会に移⾏（トランジション）するための国債である。CO2 を多く排出する産業が脱炭素

本稿では経済効果は類似のものとみなして議論を進めることとした。
に移⾏する際に資⾦⾯で⽀援する意図がある。

102

野（⼈、科学技術・イノベーション、スタートアップ、GX、DX）の⼀つである。2022 年 6 ⽉７⽇に閣議決定された「経済財政運営と改⾰の基本⽅針 2022」（いわゆる⾻太の⽅針）に盛り込まれた経済改⾰の⼤きな柱でもある。そこでは、今後 10 年間に 150 兆円超の投資を実現するため、成⻑促進と排出抑制・吸収をともに最⼤化する効果を持った、「成⻑志向型カーボンプライシング構想」を具体化し、最⼤限活⽤すると謳っている。いくつか具体的な施策を掲げた上で、そうした新たな政策イニシアティブの具体化に向けて、総理官邸に設置した「GX 実⾏会議」の下で議論を進めてきた。その結論として、今後10 年を⾒据えたロードマップとして「GX 実現に向けた基本⽅針」が策定され、閣議決定に⾄ったもの
である3。

3.

「排出量取引制度」と「炭素税」の特徴

政府や企業および個⼈といった経済主体が⼆酸化炭素（CO2）などの温室効果ガス（GHG）の排出量を減らそうと⾃らの⾏動を⾒直す⼀つの⽅法に経済的インセンティブを与えることが挙げられる。そもそも、企業や個⼈が GHG を排出することにより、他の経済主体の意思決定に影響を及ぼす可能性がある。これは、いわゆる外部不経済を与える財に相当する。たとえば、誰かがエアコンを利⽤すれば、その電気代は本⼈が⽀払う。だが、その電気の⼀部である化⽯燃料を燃やすことになる。多くの⼈が電気を利⽤することで GHG が発⽣し、⼤気中に放出されることにより、結果的に気候変動をもたらし、洪
⽔や⼲ばつといった異常気象を引き起こす可能性がある。このとき、企業や個⼈はその損害（社会的費⽤）を被ることになる。
炭素に価格付けする（カーボンプライシング）ことの狙いは、炭素に価格をつけることで、排出者にその社会的費⽤を負担させることにある。カーボンプライシングを⽤いた制度として「排出量取引制度」と「炭素税」が挙げられる。以下では、それぞれの特徴を⽐較する。
「排出量取引制度」は、GHG 排出の枠を設定し、希少性を持たせることで、GHG 排出に対する価格を市場の裁量によって決定する制度と考える。具体的には、まず政府が対象とする企業の GHG 排出量に制限を設ける法律を制定する。その上で、GHG を決まった量だけ排出する権利を付与する「排出枠」
を、限られた数量だけ発⾏する。企業は排出枠の所有だけでなく、売買もできる。他⽅、「炭素税」は、⽣産者などに直接的に政府が GHG の排出に対して課税を⾏うことである。
理論上は、どちらも排出削減、炭素価格、消費者、経済効率性に同じ（定性的な）効果を及ぼす。両者の共通点としては、いずれも GHG の価格が（排出量取引制度では均衡点まで）上昇することによって、消費者や企業に排出削減に向けた強⼒なインセンティブを与え、排出量を減少させる効果を持つ。
両者の相違点としては、「排出量取引制度」では炭素価格は変動するが、炭素の排出量は安定する。他⽅、
3

この⽅針は、2021 年 10 ⽉に閣議決定した「第６次エネルギー基本計画」、「地球温暖化対策計画」及び「パリ協定に基づく成⻑戦
略としての⻑期戦略」を踏まえ、気候変動対策についての国際公約（2030 年度に温室効果ガス 46%削減（2013 年度⽐）
、さらに50%の⾼みに向けて挑戦を続けるとともに、2050 年カーボンニュートラルの実現を⽬指す）及び我が国の産業競争⼒強化・経済成⻑の実現に向けた取組等を取りまとめたものとされる。

103

「炭素税」では、炭素価格は⼀定だが、排出量は変動する点である（図表１参照）。換⾔すれば、前者では政府は市場を基盤とした「数量」規制を使い、後者では税⾦というかたちで「価格」統制を⽤いることになる。
図表１ 排出量取引制度と炭素税の特徴〜限界削減費⽤曲線と限界社会便益曲線の交点で価格が決まる〜

排出量取引制度

炭素税

価格
炭
素
価
格
が

炭
素
価
格
を

？

変

固

動

定
排出枠

価格

炭素税率

排出量

？

排出量

排出量は不確実

排出量を固定・政府により、排出量の上限（キャップ）を設定し、各主体に排出枠を分配

・政府が炭素税を設定（炭素価格を固定）・分配された排出枠が、市場で取引。市場取引を通・政府が定めた税率をシグナルに、各排出主体が⾏動。

じて価格が決定

排出量が決まる。

・排出量は固定されるが、価格は市場取引で変動・価格は決まるが、排出量は不確実（注）図表中の緑の線が「限界削減費⽤曲線」、⻘い線が「限界社会便益曲線」で、両者が交わる点で価格が決まる。
（出所）⽇本経済団体連合会「GX に向けて」（2022 年 5 ⽉ 17 ⽇）より⽇興リサーチセンター作成

マクロ政策的には、排出量取引は市場メカニズムを利⽤し、企業間のニーズに応じて排出権を取引することに留まる。他⽅、炭素税では徴収した税⾦を政府が⼀般財源や環境投資などの特別財源として資源配分することが可能である。なお、政策的なメリットとして、「排出量取引制度」の制度開始当初に排出権を無償で割り当てることで、同制度導⼊時に不利益を被る業界団体からの抵抗を抑えることが考えられる。他⽅、炭素税は⼀般的に、税制は導⼊しにくく廃⽌しやすいことが挙げられる。
現在、⽇本では国として排出量取引制度は導⼊されていない。炭素税としては地球温暖化対策税4を2012 年以降、段階的に導⼊している。

4「地球温暖化対策税」
︓＝「地球温暖化対策のための⽯油⽯炭税の税率の特例」は、⽯油・天然ガス・⽯炭といったすべての化⽯燃料の利⽤に対し、環境負荷に応じて広く薄く公平に負担を求めるもので、2012 年 10 ⽉から段階的に施⾏され、2016 年 4 ⽉に導⼊当初に予定されていた最終税率への引き上げが完了した。化⽯燃料ごとの CO2 排出原単位を⽤いて、それぞれの税負担が CO2
排出量１トン当たり 289 円に等しくなるよう、単位量（キロリットルまたはトン）当たりの税率を設定している。

104

4.

政府と産業界の⾒解

4.1

政府の「基本⽅針」〜「排出量取引制度」も「炭素税」も「GX 実現に向けた基本⽅針」（2023 年 2 ⽉ 10 ⽇閣議決定）によると、「成⻑志向型カーボンプライ
シング構想」は次の３本柱で構成されている。すなわち①「GX 経済移⾏債」等を活⽤した⼤胆な先⾏投資⽀援（規制・⽀援⼀体型投資促進策等）、②カーボンプライシングによる GX 投資先⾏インセンティブ、③新たな⾦融⼿法の活⽤、である。このうち②の中の具体的な施策として、「排出量取引制度を 2026 年
度本格稼働」と「炭素に対する賦課⾦の導⼊」が盛り込まれている。
「排出量取引制度」
について、政府は 2023 年度から GX リーグ5として試⾏的に開始するとしている。
同制度は、参加企業のリーダーシップに基づく⾃主参加型とし、企業が⾃主的に⽬標設定することで、企業に説明責任が発⽣し、強いコミットメント・削減インセンティブが⾼まるという観点から、削減⽬
標の設定及び遵守についても、企業の⾃主努⼒に委ねることとしている。
図表２ 今後 10 年を⾒据えたロードマップの全体像（出所）内閣府「GX 実現に向けた基本⽅針」より⽇興リサーチセンター作成

5「GX リーグ」とは、GX に積極的に取り組む「企業群」が、官・学・⾦で GX に向けた挑戦を⾏うプレイヤーと共に、⼀体として経済社会システム全体の変⾰のための議論と新たな市場の創造のための実践を⾏う場である。

105

同制度のデメリットとして市場価格が安定せずに変動することで、取引価格に対する予⾒可能性が低い点を政府も課題として認識している。そのため、諸外国の事例を踏まえて、中⻑期的に炭素価格を徐々に引き上げていく前提で、上限価格と下限価格を適切に組み合わせて、その価格帯を予め⽰すことで、取引価格に対する予⾒可能性を⾼め、企業投資を促進する制度設計を⾏うとしている。価格帯を設定する時期については、GX に向けて⾏動変容を促す効果や、2023 年度からの創設を⽬指すカーボン・クレ
ジット市場での取引価格、国際的な炭素価格等も踏まえ、排出量取引市場が本格稼働する 2026 年度以降に設定することとし、予⾒性を⾼めるために、５年程度の価格上昇の⾒通しを定めつつ、経済情勢の変動等を踏まえ、⼀定の⾒直しを可能とすることとしている。
また、2026 年度の本格稼働以降は、更なる参加率向上に向けた⽅策や、削減⽬標に対する⺠間第三者認証、⽬標達成に向けた規律強化（指導監督、遵守義務等）などを検討するとしている。

4.2

経団連の⾒解政府が進めようとしている「排出量取引制度」について、企業側の代表として⽇本経済団体連合会（以下、経団連）が⽰した考え⽅を整理すると以下の通りである。
まず、カーボンプライシングについて、抜本的なイノベーションにつながる制度設計を⾏い、産業競争⼒への影響を検証した上で、適切なタイミングで導⼊することができれば、カーボンニュートラルを実現する⼿段となり得るとして、さまざまな類型が存在することを踏まえて、成⻑に資する仕組みを導⼊すべきとしている。その望ましいカーボンプライシングの類型選択の際に、考慮すべき事項として図表３のような項⽬を挙げている。
図表３ カーボンプライシングの類型選択に当たっての考慮事項（イ） 排出削減効果（ロ） マクロ経済・産業競争⼒への影響（国際競争に晒され、かつ削減⼿段のない産業への時間軸を踏まえた配慮）（ハ） 国⺠負担のあり⽅（負担の受容性、価格転嫁のあり⽅、公平性）（ニ） 社会全体としての効率的な削減の実現（ホ） わが国の他の制度・仕組みとの関係（補完関係・相乗効果があるか、スクラップ＆ビルドが必要か）（ヘ） 国際的整合性（出所）⽇本経済団体連合会「GX に向けて」（2022 年 5 ⽉ 17 ⽇）より⽇興リサーチセンター作成

これらの項⽬の中で、（ロ）マクロ経済・産業競争⼒への影響については、カーボンニュートラル実現への道筋は、個々の産業によって千差万別なことから、分野別の技術の確⽴状況などを踏まえた適切な時間軸を設定した対応が必要だとした。たとえば国際競争に晒され、かつ現時点で有効な技術や⼿段を有していない産業に対し、ペナルティとなる形でカーボンプライシングを課せば排出削減は進まず、コ

106

ストの増加が⽣じるだけで、かえって産業競争⼒を損なう結果となるおそれがあるとして、代替⼿段が確⽴するまでの時間軸を踏まえた配慮が求められるとしている。
また（ホ）わが国の他の制度・仕組みとの関係では、現在、炭素税の⼀つである地球温暖化対策税に加えて、経済界の主体的取り組みや省エネ法など、様々な取り組み・施策が導⼊されているため、これらとの補完関係・相乗効果を有するカーボンプライシングのあり⽅を検討する必要があるとしている。
もし新たなカーボンプライシングが、既存の取り組み・制度と重複する場合は、屋上屋を架すことのな
いよう、思い切ったスクラップ＆ビルドも検討すべきとしている。
こうした事項を考慮した上で、政府が掲げる野⼼的な⽬標の達成に向けては、さまざまなポリシーミックスのあり⽅を不断に検討していくことが重要だとした。その際、炭素税の新規導⼊や地球温暖化対策税の税率引き上げは、少なくとも現時点では合理的とは考えられないとして反対の意向を明確にしている。その根拠として上述のように炭素税のデメリットである排出量が固定できないことを挙げた。さらに排出削減効果が限定的だとした上で、排出削減効果を上げようとすれば、⾼率の課税とせざるを得ず、気候の厳しい地域をはじめとする国⺠⽣活の負担になるのみならず、国際的にみてすでに⾼いエネ
ルギー・コストを負担している産業の国際競争⼒を損なうおそれが⾼いと指摘した。特にカーボンニュ
ートラルを実現する有効な技術・⼿段を有していない産業に対しては、代替⼿段が確⽴するまでの時間軸を踏まえた配慮が求められるという点を強調した。
⼀⽅で、削減の確実性を担保しつつ、産業競争⼒への影響（国際競争の状況や代替技術の進展の考慮）など、上述の考慮事項について柔軟に対応できるカーボンプライシングとして、排出量取引制度は、タイミングも含め⽇本の実情に即した適切な制度設計ができれば、有⼒な選択肢となり得るとして、基本的に賛成の意向を明確にしている。

4.3

政府も炭素税については慎重

政府は「基本⽅針」において、「炭素税」という名称は使⽤せず、多排出産業だけでなく、広く GX への動機付けが可能となるよう、炭素排出に対する⼀律のカーボンプライシングとして「炭素に対する賦課⾦」という名称を⽤いた。そして、導⼊時期を 2028 年度と⼤幅に遅らせるなど、かなり慎重な姿勢がみられるのは、企業側の意向を踏まえたためと考えられる。具体的には、導⼊時期を 2028 年度とした理由として、代替技術の有無や国際競争⼒への影響等を踏まえて実施しなければ、わが国経済への悪影響や、国外への⽣産移転（カーボンリーケージ）が⽣じるおそれがあることを鑑み、直ちに導⼊するのではなく、GX に集中的に取り組む５年の期間を設けた上で、導⼊時期を 2028 年度としたと説明している。しかも、化⽯燃料の輸⼊事業者等を対象に、当初は低い負担で導⼊した上で徐々に引き上げていくこととし、その⽅針を予め⽰すことで、⺠間企業による GX 投資の前倒しを促進するとしている。
企業は⾜元で年間 6,600 億円（令和 4 年度補正後ベース）の⽯油⽯炭税を納めているが、脱炭素が進展していくにしたがって、この税負担額は減少していくことになる。その減少分について、輸⼊する化⽯
燃料の CO2 排出量に応じて、商社など輸⼊業者から賦課⾦を徴収する仕組みとしている。こうした慎重

107

なスタンスの他にも、適⽤除外を含むさらなる激変緩和措置なども検討する考えを⽰している。

4.４「排出量取引制度」と「炭素税」に対する意⾒公募

政府が「GX 実⾏会議」で同基本⽅針を公表した同⽇（2022 年 12 ⽉ 23 ⽇）、「GX 実現に向けた基本⽅針」に対する意⾒、いわゆるパブリックコメントを公募した。年明け 1 ⽉ 22 ⽇までの１ヵ⽉間に 356
項⽬の意⾒とそれに対する政府側の回答内容が閣議決定と同⽇（2 ⽉ 10 ⽇）に公表された。
「排出量取引制度」と「炭素に対する賦課⾦（炭素税）」について検索し、賛成を「〇」、反対を「×」、
運⽤上の配慮を求める意⾒など慎重な意⾒（賛成と反対の中間）を「△」として分類し集計したところ、
図表４のようになった6。
図表４ 「排出量取引制度」と「炭素税」に対する意⾒公募集計結果
〇

△

×

合計

排出量取引制度

6

6

2

14

炭素に対する賦課⾦（炭素税）

７

３

５

15

（出所）内閣府「GX 実⾏会議」資料より⽇興リサーチセンター作成

いずれも反対意⾒より賛成意⾒の⽅が多かった。
「排出量取引制度」については導⼊時期を早めるべきなどの積極的な意⾒が複数あったほか、企業の参加を促すよう強制的な施策を検討すべきという意⾒もあった。
「炭素に対する賦課⾦（炭素税）」については、「増税によって景気回復の⾜を引っ張ることにな
りかねない」という反対意⾒のほか、「⽯油⽯炭税など他の税⾦と⼀体化すべき」との賛成意⾒、「国内企業のみならず他国の企業にも平等に課すべき」との意⾒もあった。グローバル経済の下では、国内だ
けでなく国外とのバランスも極めて重要なポイントと考える。政府は、「国内企業のみならず、国内に⽴地する外国資本の企業や輸⼊品に対しても同様に（炭素税を）課すことを考えている」と回答した。
なかには炭素税に対して「地球温暖化は発⽣しておらず、また、産業への影響などがあることから、
カーボンプライシングを導⼊するべきではない」という意⾒もあったが、多くは政府の基本⽅針を前向きに捉えて既述のような建設的な意⾒が多く、⽇本の GX 戦略に関して理解を深めるのに役⽴った。次章では、今後を展望するにあたって有益とみられる点を、パブリックコメントに対する政府側の回答か
らいくつかピックアップして指摘しておきたい。

6

この検索及び集計結果については、厳密な統計⼿法に基づいて計量的な測定を実施したわけではなく、主観的な分類による⾯があるため、結果については幅をもってみるべきと考える。

108

5.

今後の展開と課題

5.1

パブリックコメントに⾒る今後の展開

パブリックコメントの中には、カーボンプライシングに関して、「価格を（早急に）引き上げるべき（294）7」、「導⼊を前倒しすべき（304）」という積極的な意⾒があった。これに対して政府側は、次のように回答している。
「成⻑志向型カーボンプライシング構想」では、まず、将来のカーボンプライシング導⼊の結果として得られる財源を裏付けとして「GX 経済移⾏債」を発⾏し、先⾏投資⽀援を⾏うことにより、GX 投資の前倒しを促進していくこととしています。加えて、「炭素に対する賦課⾦」と「排出量取引制度」を当初低い負担から導⼊し、徐々に引き上げていくこととした上で、導⼊以前からその⽅針を⽰すことにより、GX 投資の前倒しを更に促進していくこととしています。これら２つの効果を組み合わせることで、「炭素に対する賦課⾦」と「排出量取引制度」の導⼊以前から、GX の取組を強⼒に推進してまいります。（※下線は筆者が追加）
ここで「２つの効果」とは、①GX 経済移⾏債を活⽤した先⾏投資⽀援、②「炭素に対する賦課⾦」と「排出量取引制度」に伴う負担を徐々に引き上げていく⽅針を導⼊以前から⽰すことによる GX 投資の前倒し促進、の２つであり、企業側の⾏動変容を促す仕組みを基本⽅針に組み込んだ旨を強調した点で政府の積極姿勢が窺える。
また「社会全体の GX に向けて、消費者が排出量の多寡に応じて負担する下流課税の検討を⾏うべき
（321）
」
、
「税制改正を伴わない賦課⾦⽅式は制度導⼊の容易さという点では妥当である。⼀⽅、中⻑期
的には、社会全体の GX に向け、エネルギー税制の抜本的な⾒直しとともに、製品・サービスのライフ
サイクル全体での CO2 排出量を「⾒える化」し、その便益を享受する消費者が、排出量の多寡に応じて負担する下流課税（炭素消費税）が望ましく、税制のグリーン化に関する具体的な議論を早期に開始すべきである（同）」という意⾒も前向きで建設的な内容に対して政府は次のように回答している。
下流課税を含むカーボンプライシングについては、これまでも検討を重ねてまいりましたが、その結果、今般、GX 経済移⾏債による先⾏投資⽀援と、「排出量取引制度」及び「炭素に対する賦課⾦」からなる「成⻑志向型カーボンプライシング」を実現・実⾏していく⽅針を取りまとめたところです。その上で、御指摘の社会全体での GX に向けて消費者の⾏動変容を促すことは重要であり、本基本⽅針に基づき、それに向けて必要な取組を着実に実⾏してまいります。（※下線は筆者が追加）
このように、「検討する」という消極的な表現ではなく「着実に実⾏」という積極的な姿勢を強調した。

7

カッコ内の番号は、パブリックコメントの中の項⽬番号である。

109

ここでは、政府が「炭素税」ではなく「炭素に対する賦課⾦」とした裏には、税制改正における⽇本の政策決定プロセスの複雑さなどを回避する⽬的があるように⾒受けられる。
「炭素に対する賦課⾦の効果は温室効果ガスの排出削減にインセンティブを与えることであり財源と捉えることは間違っているのではないか（334）」という意⾒に対して、次のように回答している。
「炭素に対する賦課⾦」等のカーボンプライシングは、炭素排出に値付けをすることにより、GX 関
連製品・事業の付加価値を向上させるものです。こうした特性を上⼿く活⽤することで、事業者に GXに先⾏して取り組むインセンティブを付与する仕組みを創設します。その上で、カーボンプライシングの結果として、将来、財源が得られることを踏まえ、これを裏付けとして GX 経済移⾏債を発⾏することとしています。
つまり、カーボンプライシングによって CO2 排出を抑制する効果と、カーボンプライシングによって財源が確保できるという役割について⾔及しながら、導⼊そのものに対して積極的な姿勢を⽰している。
そもそも税制としてではないことから、既存の「地球温暖化対策税」という炭素税に類する税制との関係性などについては触れていない。
最後に、「排出量取引制度への参加を促す仕組みを構築すべき（329）」という意⾒に対して、次のよ
うに⾒解を⽰している。
排出量取引制度については、2023 年度から GX リーグにおいて試⾏的に開始し、2026 年度からの本格稼働、2033 年度から有償オークションの導⼊を⽬指して段階的に発展させていく予定です。2023 年度から開始する GX リーグについては、現時点で⽇本の排出量の４割以上を占める 600 社以上が賛同しています。また、2026 年度からの本格稼働にあたっては、試⾏段階の取組状況も踏まえつつ、更なる参加率向上に向けた⽅策についても検討してまいります。（※下線は筆者が追加）
すなわち、あくまで段階的な進展を想定しており、追加的な⽅策に関しては「検討」という⽂⾔で消極的な姿勢をしている。
以上のように、今回のパブリックコメントに対する政府の回答をみると、「排出量取引制度」と実質的に炭素税とみられる「炭素に対する賦課⾦」について、政府は両⽅とも実施する意向を⽰した。産業界
は排出量取引制度には賛成するものの、炭素税については反対の意向を明確にしている。政府も、炭素税については運⽤⾯で慎重なスタンスを⾒せつつも、着実に実⾏していく意向を⽰した。

110

5.2

今後の課題

①IMF の⾒解
国際通貨基⾦（IMF）は「2023 年対⽇ 4 条協議終了にあたっての声明8」（2023 年 1 ⽉ 26 ⽇）の中で、⽇本の GX 戦略について次のように評価している。
⽇本の GX 戦略は、GX 経済移⾏債を財源とする脱炭素化およびグリーン技術に対する公共投資を軸としている。政府は、グリーンプロジェクトに対する⺠間資⾦にインセンティブを与えることも予定している。政府は、2028 年度以降、カーボンプライシングを現在の低い⽔準から拡充することにコミットしているが、詳細はまだ決まっていない。排出削減⽬標達成に向けた部⾨別計画が関係省庁によって策定中である。
つまり、⽇本の GX 戦略は本稿の執筆時点（2023 年 3 ⽉）で国家として基本的な⽅針が閣議決定された段階に過ぎない。⾔うまでもないことであるが、法律案が国会に提出され議決されて初めて国⺠全
体としての意思決定がなされる。
また、今後の課題に関して IMF は次のように指摘している。
気候⽬標を達成する上で、⽇本には追加の政策が必要となる。最⼤の排出源である電⼒と運輸を脱炭素化するためのグリーン投資を伴う包括的な政策パッケージや、カーボンプライシングの漸次引き上げ
は、⽇本が成⻑に配慮した形で⽬標を達成する助けとなり得る。CO2 削減に向けた強⼒なインセンティ
ブを付与するような⽔準のカーボンプライシングがなければ、⽬標達成は困難で、より⼤きなコストを伴うだろう。的が絞れていないガス・電⼒・燃料に対する補助⾦の廃⽌や規制措置も、移⾏を⽀援することになるだろう。気候政策は、脆弱な⼈々を保護し、⾼排出部⾨の低炭素への秩序ある移⾏を可能にする措置によって⽀えられなければならない。グリーンファイナンスは、グリーンな事業や移⾏に資する事業への資⾦供給や、気候変動関連⾦融リスクの適切な管理を通じて、引き続き補助的な役割を果たすべきである。
IMF の声明からは、⽇本の GX 戦略が初期の段階にすぎないということや、先⾏きには多くの課題が残されていることを窺い知ることができる。

8

同声明は、IMF 職員による公式訪問（⼤半の場合は対加盟国）の終了に伴い発表されたもので、職員による初期評価を⽰すものである。IMF 訪問団の派遣は、国際通貨基⾦協定第 4 条に基づき定期的に（通常は年 1 回）⾏われる協議の⼀環として、また、IMF
資⾦の利⽤（IMF からの借り⼊れ）の要請に関連して、あるいは、スタッフ・モニタリング・プログラムの協議のため、さらには、職員によるその他の経済情勢モニタリングの⼀環として⾏われる。各国当局はこの声明の公表に同意している。同声明における⾒解は IMF 職員の⾒解を⽰すもので、必ずしも IMF 理事会の⾒解を⽰すものではない。この初期評価を基に、IMF 職員は報告書を作成する。その報告書はマネジメントの承認を受け、IMF 理事会に協議や決定のための資料として提出される。

111

②ノードハウス教授の⾒解
排出量取引制度と炭素税に関して、前述のノードハウス教授は著書の中で「どちらでも構わない︕」とし、最も重要なゴールは炭素価格引き上げであり、どちらが価格を引き上げやすいと感じるかによって、それが⽬標達成のための⼿段になると結論づけている。ただし、どうしてもどちらかを選択するよう迫られるなら、炭素税⽀持派による経済学的主張、とりわけ歳⼊、ボラティリティ（安定的な炭素価格）、透明性、予測可能性に関する主張に説得⼒を感じるとしている。しかし、新税の導⼊には抵抗があるが、排出量取引制度であれば受け⼊れられるというのであれば、気候変動問題を放置したり、⾮効率的な代替案に頼ったりするよりも、まちがいなく好ましい選択だとしている9。
また、同教授は、両者のそれぞれの強みを掛け合わせて、頑強なハイブリッド制度を作るという妥協策として考えられる最も有望なアプローチを紹介している。それは下限価格と安全弁の役割を果たす上限価格を併⽤した、量的制限を⾏えるハイブリッド制度である。取引制度が持つはっきりとした量的制
限はなくなるが、緩やかな量的制限によって、気候⽬標が達成されつつあると企業や国が実感できるよ
うに誘導していくことができる。炭素税の利点が、すべてではないにしろ、いくつか取り⼊れられており、下限価格と上限価格の差が⼩さいほど、施策には炭素税の強みが⼤きく表れ、差が⼤きいほど、取引制度の強みが⼤きく出るという。
国際社会において気候政策⽬標を効果的、効率的に実⾏するための国際協調政策について、ノードハ
ウス教授は、国家間の政策協調が不可⽋と説いた。そして、効果的な地球温暖化政策の策定には、次の４つの重要なステップがあると総括した。
① 市場における CO2 等の価格を引き上げること② 国々が排出量取引制度か炭素税制度を使って炭素価格を引き上げること③ ほとんどの国が最初の２つのステップに合意し、国際レベルで互いの政策を協調させること④ 国際的な気候変動協定が、ただ乗りを抑制するための効果的なメカニズムをもつこと
国際的な気候変動協定については、現実を考えると、最も効果的なアプローチは、協調炭素価格と、他国の投資へのただ乗りを阻⽌する⼿段としての貿易制裁とを、同時に導⼊することだろうと指摘した。
以上のことから、⽇本の GX 戦略については、極めて重要なステップを歩み始めたものの、その先にはいくつかのステップがあり、乗り越えるべき課題も多く残されていることが分かる。
今後の対応について、政府は GX を実現するための新たな政策イニシアティブを実⾏していくに当たって、官⺠での GX 投資の進捗状況、グローバルな動向や経済への影響、技術開発の動向なども踏まえて、GX 実⾏会議等において進捗評価を定期的に実施し、それを踏まえて必要な⾒直しを効果的に⾏っていくとしている。また、その旨を「脱炭素成⻑型経済構造への円滑な移⾏の推進に関する法律案」に明記

9

ただし、ここでは排出枠の無償配分を前提にしているが、仮に有償による場合であれば財源を無駄にする⾏為ではなくなることな
どから、炭素税と財政効果は同じとなるとも指摘している。

112

し、第 211 回国会に提出し、今国会中の決議を⽬指している。

6.

おわりに

新型コロナウイルスのパンデミック（世界的⼤流⾏）の後、ようやく「ニューノーマル（新常態）」を取り戻すことができると思った⽮先に、ロシアのウクライナ侵攻が勃発し、⾷料や資源エネルギーなど、
それまで解決を⽬指してきた課題に新たな危機が発⽣する事態となった。⾼インフレや社会の分断、地経学上の対⽴、核戦争の脅威など、現代のリスクへの対応圧⼒は、世界の平均気温の上昇を 1.5℃に抑制する可能性を低下させる。その結果、進むであろう⾃然破壊は気候変動の影響をより悪化させ、気候変動の緩和策や適応策が⼀段と不⼗分になる可能性が⾼まっている。
図表５ グローバルリスクの短期・⻑期的な重要度ランキング
今後２年間

今後10年間リスク分類

1

⽣活費の危機1

気候変動緩和策の失敗

経済2

⾃然災害と極端な異常気象

2

気候変動への適応（あるいは対応）の失敗

環境

3

地経学上の対⽴

3

⾃然災害と極端な異常気象

地政学

4

気候変動緩和策の失敗

4

⽣物多様性の喪失や⽣態系の崩壊

社会5

社会的結束の浸⾷と⼆極化

5

⼤規模な⾮⾃発的移住

テクノロジー

6

⼤規模な環境破壊事象

6

天然資源危機7

気候変動への適応（あるいは対応）の失敗

7

社会的結束の浸⾷と⼆極化

8

サイバー犯罪の拡⼤とサイバーセキュリティーの低下

8

サイバー犯罪の拡⼤とサイバーセキュリティーの低下

9

天然資源危機9

地経学上の対⽴

10 ⼤規模な⾮⾃発的移住

10 ⼤規模な環境破壊事象（注）「以下のリスクについて、２年後と 10 年後に起こり得る影響（深刻さ）を推定してください」という問いに対する回答（出所） 世界経済フォーラム「グローバルリスク報告書 2023 年版」より⽇興リサーチセンター作成

世界経済フォーラムが 2023 年 1 ⽉のダボス会議開幕直前に公表した「グローバルリスク報告書 2023」によると、グローバルなリスクのうち２年後と 10 年後に起こり得る影響（深刻さ）について調査した
結果、環境リスクは今後 10 年間のグローバルなリスク意識の中⼼となった。コロナ禍以前から「環境」
リスクの発⽣そのものは⾼いという意識は広がってはいたものの、「影響が⼤きい（深刻な）」リスクとして上位に広がったのである。特に 10 年後は「気候変動緩和策の失敗」「気候変動への適応（あるいは対応）の失敗」が 1〜2 位となったことに注⽬すべきだろう。つまり、もともと不⼗分だった緩和策や適応策の「失敗」という⽂⾔は、「⾃然破壊」と「気候変動の緩和・適応策」のスパイラル的悪化のリス
クが意識されるようになってきたことを⽰唆する。同報告書の分析によれば、気候変動対策の⽬標について深く協調的な進展が⾒られないとし、気候変動緩和策の速度と規模が今後 2 年間で縮⼩し、気候変動の影響が増⼤する地域社会や国々が必要とする適応策⽀援が不⼗分になるとみている。さらに、そうした現在の危機が原因で中期的リスクから⻑期的リスクへと変化した場合、⾃然⽣態系への負担が増加する可能性があると指摘した。⾃然破壊と気候変動は本質的に相互連動しているため、⼀⽅がうまくい113

かないともう⽚⽅に波及していく。⼤幅な政策変更も⼤規模な投資がなければ、相互作⽤によって⽣態系の崩壊が加速し、⾃然災害の影響が増幅され、気候変動の緩和策のさらなる進展が抑制されることになる。
同報告書の分析によれば、「環境リスク」だけでなく様々なリスクについて、同時多発的なショックや密接に連関したリスク、レジリエンス（強靭性）の低下がもたらすのは、個々の危機の相互作⽤によって総体的な影響がすべての危機の総和を越えるような「ポリクライシス（複合危機）」だとしている。今こそ、よりポジティブで包括的かつ安定した世界への道筋を形作るために、⻑期的な展望をもって協⼒し、断固たる⾏動を起こす時だとしている。
政府の「成⻑志向型カーボンプライシング構想」が、GHG 排出削減（国際公約達成）と産業競争⼒強化・経済成⻑の同時実現を達成できるのか、注視していく必要がある。

参考⽂献
ウィリアム・ノードハウス「気候カジノ」（2015 年、⽇経 BP 社）（原⽂は「The Climate Casino: Risk,
Uncertainty, and Economics for a Warming World」2013、Nordhaus, William D. Yale
University Press）
⽇本経済団体連合会「グリーントランスフォーメーション（ＧＸ）に向けて」（2022 年 5 ⽉）
https://www.keidanren.or.jp/policy/2022/043.html
内閣府「経済財政運営と改⾰の基本⽅針 2022（⾻太⽅針）」（2022 年６⽉）
https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/cabinet/2022/decision0607.html
内閣府「GX 実⾏会議」（2022 年 12 ⽉）
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/gx_jikkou_kaigi/index.html
国際通貨基⾦「2023 年対⽇ 4 条協議終了にあたっての声明」（2023 年 1 ⽉ 26 ⽇）
https://www.imf.org/ja/News/Articles/2023/01/25/japan-staff-concluding-statementof-the-2023-article-iv-mission
内閣府「⽇本経済 2022－2023」（2023 年 2 ⽉）
https://www5.cao.go.jp/keizai3/2022/0203nk/keizai2022-2023pdf.html
世界経済フォーラム「グローバルリスク報告書 2023 年版 エグゼクティブサマリー（⽇本語版）」

https://www.marsh.com/jp/ja/risks/global-risk.html
財務省「令和 4 年度 12 ⽉末租税及び印紙収⼊、収⼊額調」

https://www.mof.go.jp/tax_policy/reference/taxes_and_stamp_revenues/202212.
pdf
（END）

114

投

資

インパクト投資の現状と課題〜⾦融庁「基本的要素」の⽐較検証〜2024 年 4 ⽉
社会システム研究所 後藤 孝輔
主任研究員 司 淳

1. はじめに
持続可能な社会の構築は国際的に⼤きな課題となっており、わが国でも、脱炭素や少⼦⾼齢化、災害への対応など、社会・環境課題解決の重要性が急速に⾼まってきている。そのため、課題解決に貢献す
る技術の実装やビジネスモデルの変⾰（イノベーション）などをもたらす企業への投融資は喫緊の課題である。
こうした中で、インパクト投資は、持続可能な社会を実現するための⾦融（サステナブルファイナン
ス）の１分野として、持続可能な社会・経済基盤の構築といった基本的な意義を共有しつつ、投資の「効果」（インパクト）に着⽬する⼿法として、内外で推進の機運が⾼まっている。
⾦融庁は 2022 年 10 ⽉に設置した「インパクト投資等に関する検討会」において、「インパクト投資」の基本的意義等について議論を進め、投資の要件、推進のための施策等と併せて「インパクト投資等に関する検討会報告書」（以下、本報告書）を取りまとめ、2023 年 6 ⽉に公表した。
当検討会では、インパクト投資市場の慣⾏が積み上がる途上にあることを踏まえ、国内外の幅広い市
場関係者に対して、本報告書の内容を積極的に発信し、幅広い意⾒を得たうえで「インパクト投資に関する基本的指針」（以下、基本的指針）を改訂し、2024 年 2 ⽉に同改訂案(「インパクト投資（インパクトファイナンス）に関する基本的指針」へタイトルも変更)を公表、2024 年 3 ⽉に最終化された。これとともに今後の施策の⽅向性を含む報告書の提⾔を継続的に推進し、投資家・⾦融機関、企業、国際団体、地域の関係者等の多様な主体が、社会・環境課題の解決と成⻑を実現していく事業の存在と意義を理解し、これに資するファイナンス（インパクト投資）が⼀層充実していくことが期待されている。
本稿では、インパクト投資の定義について整理し、国内市場とグローバル市場におけるインパクト投資の状況を⽐較しながら、わが国のインパクト投資の現状について、その特徴や課題を考察する。そして基本的指針の「インパクト投資の基本的要素」について、海外のイニシアティブなどのインパクト投資に関する考え⽅と⽐較検証する。

2. インパクト投資の概要
インパクト投資という⾔葉は、2007 年にロックフェラー財団が社会・環境⾯の効果を創出するため

115

の投資を議論する会合で⽣まれた⾔葉である。同財団は「社会・環境改善効果を重視するのが慈善事業や寄付であり、収益を重視するのが投資である、という伝統的な考え⽅を進めて、双⽅の⽬的を融合させることが重要」としてインパクト投資を提唱している。
本章では、（1）注⽬されるインパクト投資の広義の定義を確認し、（2）インパクト投資の位置づけを
ESG 投資とどう違うのか⽬的やリターン⽔準から判別し、（3）インパクト投資市場の現状を把握するためにインパクト投資残⾼について概説していく。
（1）インパクト投資の定義
GIIN1は、インパクト投資を「財務的リターンと並⾏して、ポジティブで測定可能な社会的、環境的変化や効果を同時に⽣み出すことを意図する投資⾏動」と定義している。つまり、従来の投資の考えは 2次元でリスク・リターンのみであるが、社会・環境的な変化や効果を創出することを意図する「インパクト」という軸を加え、3 次元に拡張したものがインパクト投資であるといえる（図表 1）。
図表 1

投資における第三軸のイメージ図(出所)GSG 国内諮問委員会「⽇本におけるインパクト投資の現状と課題（2022 年度調査）」より抜粋（2）インパクト投資の位置づけ
図表 2 に⽰すのは、ESG 投資とインパクト投資の位置付けである。図表下部を確認すると 7 つに棲み分けされていることがわかる。図表左端に位置する投資は、⼀般的な投資（Financial Only）で財務的リターンのみを意図する従来型の投資スタイルで、環境、社会、ガバナンスに対する積極的な関⼼はない。反対に右端は、⼀般的な寄附（Impact Only）で、社会的リターンのみを意図する投資スタイル
で、社会的課題解決を⽀え、投資家に対する経済的リターンは⽬的としない。図表中央部分で ESG 投資とインパクト投資の違いが分かれているが、投資⼿法や求めるリターン⽔準によって左右する。真ん中に位置する部分で概念的に重なり合う部分もあり、厳格な区別はできないが、社会・環境的課題の解決
1

GIIN=Global Impact Investing Network、インパクト投資のグローバルネットワーク。詳細は第４章で後述する。

116

という⽬的は共通しており、インパクト投資も ESG 投資の⼀つと⾔える。しかし、明確な違いは、投資をした結果の部分である。ESG 投資は環境や社会、ガバナンスに関する情報を投資の意思決定に利⽤し、具体的には ESG インテグレーション2や（ネガティブ・ポジティブ）スクリーニング3などの⼿法で投資を⾏う。そのため、これらの投資は必ずしも社会・環境的課題に対する実際の効果までを勘案するものではない。⼀⽅で、インパクト投資に求められるのは（第 4 章においても触れるが）、社会・環境的効果の創出を意図し、実際に解決することを⽬的とすることであり、投資実⾏後においては、最終投資家に対してインパクトレポート等の⼿段で情報共有することが求められていることが⼤きな違いである。
図表 2

ESG 投資とインパクト投資の簡易的な位置づけ
インパクト投資
ESG投資

一般的な投資（ネガティブスクリーン）

Financial Only

Responsible

一般的な寄附（ポジティブスクリーン）

Sustainable

ImpactImpact only

市場競争力のある財務的リターンを創出可能な案件への投資
環境・社会・ガバナンスへの配慮・リスクの緩和を念頭に置いた投資・資金提供
環境・社会・ガバナンスへの取り組みに積極的な案件への投資・資金提供
社会的課題解決を目的とし、社会的インパクトが把握可能な案件への投資・資金提供
市場競争力ある経済的リターン有マーケットレートよりも低い経済的
リターン
経済的リ ターン の意図 なし
社会的リ ターン のみ

・経済的なリターンを意図する従来型の投資スタイル・環境・社会・ガバ
ナンスに対する積極的な関心はない・財務面だけからではなく、企業価値を毀損しない観点から、環境・社会・ガバナンスに対する配慮やリスク緩和を念頭に置いた投資スタイル・価値向上の観点か
ら、環境、社会、ガバナンスを重視する
投資スタイル・投資家に対して市
場競争力のある経済的なリターンを生みながら、社会的なリターンを同時に提供する・経済的なリターンを生みながら、社会的なリターンも同時に提供する。
・経済的なリターン
は一般的なマーケッ
トレートを下回る場合もある。

・経済的なリターンを生みながら、社会的なリターンも同時に提供する。
・経済的リターンは
一般的なマーケット
レート以下である。

・社会的課題解決を支える。投資家に対する経済的なリター
ンは目的としない。

（出所）GSG 国内諮問委員会「⽇本におけるインパクト投資の現状と課題（2016 年度〜2022 年度調査）」より
⽇興リサーチセンター作成（3）インパクト投資の残⾼
2022 年 12 ⽉、拡⼤するサステナブルファイナンスの中でグローバル（⽇本含む）のインパクト投資
市場は、1.2 兆ドルとなった4。国内においては、黎明期であった時期と⽐較すると急拡⼤している。GSG
国内諮問委員会が公表する「国内におけるインパクト投資の現状と課題」のアンケート調査5によると、直近の動向で⾒ても、2021 年度 1 兆 3,204 億円、2022 年度は 5 兆 8,480 億円と、およそ 4.4 倍に
2

投資判断指標である財務情報に、企業収益成⻑の持続可能性に影響を及ぼすと考えられる ESG 要因を考慮する投資戦略。

3

ESG に関する評価基準を定め、基準を満たす（満たさない）セクター・企業等を投資対象に組み⼊れる（除外する）投資⼿法。

4「GIINsight: Sizing the Impact Market 2022」が公表した市場推計値。

5

アンケート調査の算⼊基準や、集計⽅法については参考⽂献 URL の P8、P９参照。

117

増加している（図表 3）。また、回答機関件数においても 31 件から 46 件と、およそ 1.5 倍に増加して
いる6。
図表 3

国内のインパクト投資残⾼と投資実績機関件数の推移

60,00048

50,00040

40,00032

30,00024

20,00016

10,0008

00
2016年度 2017年度 2018年度 2019年度 2020年度 2021年度 2022年度
投資残⾼累計（左軸、億円）

投資実績機関件数（右軸、件）（出所）GSG 国内諮問委員会「⽇本におけるインパクト投資の現状と課題（2016 年度〜2022 年度調査）」より
⽇興リサーチセンター作成

3. インパクト投資の動向
ここでは、国内外のインパクト投資の増加の状況を概観する。具体的には、（１）インパクト投資市場の企業ステージごとの投資の状況、（２）⽇本とグローバルでの投資分野の違い、（３）インパクト投資における財務およびインパクトの実現度合いに対する投資家の期待について確認する。なお、上記（1）〜（3）は、実際にインパクト投資に取り組んだ機関の回答であり、⽇本国内は GSG 国内諮問員会が公表した「⽇本におけるインパクト投資の現状と課題（2022 年度調査）」を参照し、グローバルは、GIINが公表した「GIINsight2023」を参照する7。

（1）インパクト投資市場の状況
図表 4 は、投資先企業のステージの内訳について、投資実績件数と資産運⽤額（AUM）ベースで⽰したものである。投資実績機関の件数⽐率（以降、投資件数率）は、各ステージにおいて「投資している」と回答した機関の件数を全体の機関数で割った結果である。もう⼀つの資産運⽤額（AUM）全体に占める投資⾦額の内訳（以降、AUM ⽐率）は、各ステージの AUM を回答機関全体の AUM 総額で割った結6

アンケート算⼊基準を満たし、有効回答であった 46 機関をインパクト投資実績機関件数としている。

7

なお、国内の調査については 2022 年 11 ⽉ 30 ⽇時点までの結果を集計し、2023 年 5 ⽉ 19 ⽇に公表されたものを利⽤している。また、グローバルの調査ではアンケートの締め切り時点は確認が把握できないが、2023 年 6 ⽉ 27 ⽇に公表されている。
いずれも、回答条件に満たないものについては集計から除外されている。したがって、設問によってサンプル数や資産運⽤規模の総数は異なる点に留意されたい。

118

果である。
当該アンケートでは、グローバルと国内で投資先企業のステージの呼び⽅が異なっている。ここでは、
以下のように、グローバルで定義されている各ステージを国内の定義に対応させた。例えば、グローバ
ルの”Mature, private stage”は国内の「レイタ―」に対応させている。こうして、図表 4 では、国内の定義で表している。
グローバル

国

内

定 義

Mature, private stage

レイタ―

︓⼗分な利益と規模を達成している⾮上場企業

Growth stage

グロース

︓営業利益を獲得している⾮上場企業

Mature, publicly trade companies

上場企業

︓上場企業

Venture stage

アーリー

︓営業利益を獲得できていない⾮上場企業

Seed/start-up stage

シード

︓アイデア段階など、極めて初期の⾮上場企業

まず、グローバルの状況をみると、投資件数率は「グロース」（65％）
、「アーリー」（50％）
、「レイタ―」（39％）の順に多い。AUM ⽐率では「レイタ―」（34％）
、「グロース」（30％）
、「上場企業」（27％）の順となった。
⼀⽅、⽇本の状況をみると、投資件数率は「グロース」（53％）
、「アーリー」（47％）
、「上場企業」（36％）の順に多い。AUM ⽐率では「上場企業」（74％）
、「グロース」（16％）
、「アーリー」（4％）の順となった。
図表 4グローバル（左図）と⽇本（右図）における企業ステージ別の状況
⽇本（n=36、AUM=1,040,685百万円）

グローバル（n=303、AUM=USD 198 billion）
39%

65%

Growth
stage
グロース

30%

27%

21%

50%

アーリー
Venture
stage

7%
30%

60%

40%

30%

53%

16%
36%

上場企業
Mature,publicly trade companies

50%

70%

28%

Mature,private stage
レイタ―
3%

34%

20%

10%

47%

4%
25%

シード stage
Seed/start‐up
2%

2%
0%

全体AUMに占める投資金額比率

0%

74%

10%

20%

30%

40%

50%

投資実績機関の件数比率（出所）GSG 国内諮問委員会「⽇本におけるインパクト投資の現状と課題（2022 年度調査）」より
⽇興リサーチセンター作成

119

60%

70%

80%

この結果から、グローバルおよび⽇本とも共通して、インパクト投資の投資先企業のステージとして「グロース」や「アーリー」の投資件数率が⾼いことがわかる。つまり、現在のインパクト投資市場では、国内外ともにプライベート・エクイティ（PE）市場へ投資する機関が多く、インパクト市場の主戦場であることが窺える。ただし、国内の AUM ⽐率では、圧倒的に上場企業への投資が多く8、グローバルと⽐較しても、PE 市場に対する資⾦流⼊が少ない。そのため、インパクト投資の活性化には、PE 市場への資産配分等が必要と考える。

（2）⽇本とグローバルにおけるインパクト企業の投資先分野
図表 5 は、⽇本とグローバルにおける投資先分野の内訳を⽰している。図表内の AUM 全体の占める割合、投資件数率ともに、上記と同じ定義である。
グローバルの状況をみると、投資件数⽐率は「⾷糧の安全確保／持続可能な農業」
（61%）
、
「気候変動
の緩和」
（55%）、「健康／医療」（51%）の順となった。AUM ⽐率では「気候変動の緩和」
（17%）
、
「⾦
融サービス」（13%）
、「健康／医療」（9%）の順となった。
⽇本の状況をみると、投資件数⽐率は、「健康／医療」（75％）
、「気候変動の緩和」（44％）
、そして「中⼩企業⽀援」、「⼥性活躍推進」、「質の⾼い教育・⼦育て」（42％）の順となった。AUM ⽐率では「健康／医療」（29％）、「気候変動の緩和」（25％）
、「気候変動への適応」（10％）の順となった。
この結果から、投資件数率および AUM ⽐率において、⽇本、グローバルともに「気候変動の緩和」と「健康／医療」への投資が多いことが共通している。だが、⽇本、グローバルともに、投資件数率が⾼かったにも関わらず、AUM が伴わない分野も多かった。この結果から、インパクト投資における投資先に偏りはあり、その背景には、カーボンニュートラルに向けた世界的な取り組みや、ポスト・コロナの新たな時代に求められるグローバル・ヘルスの強化など、現代社会の喫緊の課題が投資機会として集中しているものと推察される。

8

⽇本の「上場企業」の AUM には、投資信託として間接的に投資されているものも含まれているので集計結果を考察する際には注意されたい。

120

図表 5

⽇本とグローバルにおけるインパクト企業の投資先分野9
⽇本（n=36、AUM=1,887,029百万円）

グローバル（n=303、AUM=USD 198 billion）
51%

健康/医療

9%

55%

健康/医療

75%

健康/医療

29%
44%

気候変動の緩和
気候変動の緩和
気候変動の緩和

17%
25%
4%

42%

2%

25%
42%

中⼩企業⽀援中⼩企業⽀援中⼩企業⽀援0%

⼥性活躍推進⼥性活躍推進⼥性活躍推進1%

質の⾼い教育・⼦育て
質の⾼い教育・⼦育て
質の⾼い教育・⼦育て

2%

42%

42%

36%

気候変動への適応
気候変動への適応
気候変動への適応
25%

7%

61%

7%
14%

25%

24%

46%

住宅供給

6%

5%
0.10%

70%

60%

50%

40%

14%
30%

20%

環境保全

環境保全

住宅供給

住宅供給

⾦融サービス
⾦融サービス
⾦融サービス

13%

39%

1%

IT、先端技術
IT、先端技術
IT、先端技術5%30%

⾷糧の安全確保/持続可能な農業
⾷糧の安全確保/持続可能な農業
⾷糧の安全確保/持続可能な農業

10%

33%

31%
0%
22%
1%
22%

マイクロファイナンス
マイクロファイナンス
マイクロファイナンス

8%

32%

3%

⽔資源確保/衛⽣
⽔資源確保/衛⽣
⽔資源確保/衛⽣

2%36%

インフラ整備/都市開発
インフラ整備/都市開発
インフラ整備/都市開発

環境保全

5%

10%

⽂化芸術

⽂化芸術

⽂化芸術

その他

その他

その他

0%

6%
22%
0%
17%
0%
17%
1%
8%
0%
44%
21%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

全体AUMに占める投資金額比率

投資件数比率（出所）GSG 国内諮問委員会「⽇本におけるインパクト投資の現状と課題（2022 年度調査）」より
⽇興リサーチセンター作成

9

各投資先分野は主に括弧内を含む。健康／医療（医療・介護関連サービス、ワクチン開発など）、気候変動の緩和（再⽣可能エネルギー）、中⼩企業⽀援（雇⽤創出、起業、⽣産性向上など）、⼥性活躍推進（⼥性向けの医療や教育、家事サービスなど）、
質の⾼い教育・⼦育て（学校・教育サービスなど）、気候変動への適応（⼤⾬、洪⽔、⾼潮、⾼熱対策、災害対応など）、インフ
ラ整備／都市開発（効率的なインフラ、スマートコミュニティなど）、⾷糧の安全確保／持続可能な農業（栄養改善技術、農業
⽣産性向上など）、環境保全（持続可能な海洋資源、森林管理、⼟地利⽤など）、⽔資源確保／衛⽣（上下⽔道、⽔質浄化技術、衛星設備など）、マイクロファイナンス、IT、先端技術（情報通信、新技術の開発など）、住宅供給（空き家問題、仮設住宅など）、
⾦融サービス（マイクロファイナンス除く）、⽂化技術（コミュニティ⽀援、芸術活動⽀援、⽂化保全など）。

121

（3）インパクト投資の財務リターンとインパクト
次に、インパクト投資に対する財務リターンとインパクトに対する投資家の期待について双⽅で⾏われたアンケート調査の結果を基に⽐較する。まず、国内外双⽅のアンケートでは「インパクト投資における⾦銭的（財務）リターンとして、どの⽔準を⽬標としているか」を聞いており、「リスク調整後のマーケット⽔準以上のリターン10」と回答した機関投資家は、⽇本およびグローバルにおいて、それぞれ58%、74%と、半数を超えていた。
このように、インパクト投資に対する財務リターンへの期待がある中で、投資家は、同投資における財務リターンとインパクトの期待に対して、どの程度実現しているとみているのだろうか。図表 6 は、
財務リターンとインパクトそれぞれの実現度合いに関するアンケート結果を整理したものである。
まず、財務リターンの実現度合いについて、⽇本は「期待以上」（9%）、「期待通り」（46%）で合わ
せて 55%となり、これは上記の期待値（58％）を若⼲下回る結果となった。⼀⽅で、グローバルは「期待以上」（20%）、「期待通り」（59%）で合わせて 79%となり、上記の期待値（74％）を上回る結果となった。
⼀⽅、インパクトの実現度合いについて、⽇本は「期待以上」（2%）、「期待通り」（59%）で合わせて 61%となり、財務リターンの実現度合いと⽐較して⾼い。グローバルにおいても「期待以上」（18%）、「期待通り」（70%）で合わせて 88%となり、同様に財務リターンの実現度合いと⽐較して⾼い結果となった。
この結果から、インパクトに対する期待の実現度合いは、グローバル、⽇本いずれも、財務リターンの実現度合いに⽐べ好意的に捉えていることがわかる。ただし、⽇本の財務リターンの実現度合いに対して、「わからない」との回答が 37%、インパクトの実現度合いに対する同回答も 39%であり、インパクト投資の財務およびインパクトの両⾯における効果については今後の実績が待たれるところである。
インパクト投資を取り組み始めた機関が⼤半を⽰していることも影響しており、インパクトの測定や管理の実施状況についても課題であると⾔えよう。
図表 6

財務リターンとインパクトの実現度合い
グローバル

⽇本

財務リターンのインパクト

財務リターンの

インパクト

実現度合い

の実現度合い実現度合いの実現度合い

期待以上

20%

18%

9%

2%

期待どおり

59%

70%

46%

59%

期待以下

16%

3%

9%

0%

わからない

5%

9%

37%

39%

（出所）GSG 国内諮問委員会「⽇本におけるインパクト投資の現状と課題（2022 年度調査）」より
⽇興リサーチセンター作成

10

マーケットレートについて、参照すべき⽔準を⾒積もっておらず、各回答機関の主観的な認識に基づいている。

122

4. 「インパクト投資の基本的要素」の特徴
⾦融庁が 2024 年３⽉に公表した「インパクト投資（インパクトファイナンス）に関する基本的指針」には「インパクト投資の基本的要素（以下、基本的要素）」が取りまとめられている。その⽬的としては、
インパクト投資の基本的な考え⽅とプロセス等について共通理解を醸成することとし、対象としては、
業種、規模、上場・⾮上場、地域等の投資対象や、⾦融機関、投資家等の投資主体、エクイティ、デット等のアセットクラスの別に関わらず広く含まれるものであり、対象を限定しない前提での記載となっている。また指針の内容については、黎明期・成⻑期である市場の特性を踏まえて、幅広い創意⼯夫を促すよう、原則的・⼀般的な記載となっている。
本章では、この「インパクト投資の基本的要素」と、グローバルにおけるイニシアティブなどのイン
パクト投資に関する原則やフレームワークなどの考え⽅等と⽐較検討し、インパクト投資の基本的な考
え⽅等について共通理解を醸成する⽬的に沿う内容か、特徴や課題などを⽐較・考察する。具体的な⽐較対象は以下の通りである。
 「インパクト投資の４つの中核的特性」（GIIN）
 「インパクト投資の５つの基本要素」（IMP）
 「インパクト・マネジメントの運⽤９原則」（IFC）
 「ポジティブ・インパクト⾦融原則」（UNEP-FI）
この他にも⽐較対象として候補となり得る原則等が複数あった。
「インパクト志向⾦融宣⾔（2021 年）」については、⾦融機関 21 社の経営トップの署名でスタートしたもので、内容はインパクト投資の基本的要素に関する部分もあるが、インパクトを志向するステークホルダー等の理念や⾏動指針の性格が強いため、⽐較対象に相当しないと考え除外した。また GSG 国内諮問委員会の「インパクト測定・マネジ
メントに関わる指針」については、インパクト投資を実践する際にインパクトの測定・管理の重要性に鑑みて策定されたガイダンスであり、その対象範囲の広狭等を勘案して⽐較対象に相当しないと判断し除外した。

（1）インパクト投資に関する基本的指針「インパクト投資に関する基本的指針」（以下、基本的指針）において、インパクト投資の基本的要素の考え⽅として、次のように記されていた。
「インパクト投資を通じて、『社会・環境的効果』を実現していくためには、当該投資を通じてどのよ
うな効果を実現するのか『意図』を予め明確にし、投資の実⾏により、具体的な『効果』を⽣じさせ、同効果を事後的に確認し、継続的な⾏動につなげていく（『特定・測定・管理』）ことが期待される。さらに、社会・環境的効果の創出にかかるコストを低減し、社会・環境課題への対応と収益性を両⽴する
アイデアの導⼊、技術の実装や拡⼤、ビジネスモデルの変⾰、従来市場と差別化する創意⼯夫など様々な事実上の変⾰が期待される」。

123この基本的要素に対する考え⽅を基に、基本的指針は、
1.「実現を「意図」する「社会・環境的効果」が明確であること」(意図)2.「投資の実施により、効果の実現に貢献すること」（貢献）
3.「効果の「特定・測定・管理」を⾏うこと」（特定・測定・管理）
4.「市場や顧客に変⾰をもたらし⼜は加速し得るよう⽀援すること」（変⾰の⽀援）の４点に整理される（以下、基本的要素１〜４と記す、図表 7 参照）。
図表 7

インパクト投資の基本的要素（⾦融庁）

基本的要素

基本的要素の意味

実 現 を 「 意 図 」  ⼀定の「投資収益」確保を図りつつ、「社会・環境的効果」がする「社会・環明確であること１
境 的 効 果 」 が 明  意図する⽬標が経営戦略等との関係で明確であること
確であること
 重⼤な負の副次的効果等も考慮し投資が実⾏されていること
 投資がなかった場合と⽐べて社会・環境的効果と事業性を創出
投資の実施によすることが具体的に⾒込まれること
２ り、効果の実現
 資⾦⾯・⾮資⾦⾯での適切な貢献の⼿法を検討し実施しているに貢献することこと
 投資により実現する「効果」が定量的⼜は定性的に「特定・測効果の「特定・定・管理」されること（投資実⾏後も継続的に）３ 測定・管理」を
 参照する指標等や⽅法と実績等が関係者間で適切に共有される
⾏うことこと
市 場 や 顧 客 に 変  市場や顧客に変⾰をもたらし、⼜は加速し得る特性・優位性を⾰をもたらし⼜⾒出し⽀援していくこと
４は 加 速 し 得 る よ  対話についても、企業の潜在性を引き出し、市場の拡⼤・開う⽀援すること
拓・創造・市場からの⽀持の実現につながるよう実施すること（出所）⾦融庁「インパクト投資に関する基本的指針」より⽇興リサーチセンター作成

基本的指針の基本的要素１は、「実現を『意図』する『社会・環境的効果』が明確であること」を挙げている。インパクト投資は、投資として⼀定の「投資収益」を確保すると同時に、「社会・環境的効果」の実現を企図するものと定義されている。このような定義に基づき、どのような効果・収益性を実現していくのかを事前にその意図を明確にするということが、基本的要素１では求められている。さらに、投融資者の戦略（投資家であれば投資戦略であり、⾦融機関であれば経営戦略に該当すると想定される）について、同要素では、「投資を通じて実現を図る⽬標の確からしさを市場関係者が的確に理解できるよう、創出を図る『効果』が投資家・⾦融機関が掲げている経営戦略・投資戦略全体との間でどのように位置づけられているか、わかりやすく整理されていることが重要」であると考えられている。ただし、他の環境⾯への悪影響など、副次的効果が⽣じる場合には、「意図」した効果と相殺せずに、その負の効
果⾃体の緩和・防⽌に取り組む必要があるとしている。
基本的要素２は、「投資の実施により、効果の実現に貢献すること」を挙げている。これは投資がなかった場合と⽐べて、投資先の企業・事業の活動によって⽣じる社会・環境的効果と事業性を創出するこ
124

とが、具体的に⾒込まれるということを意味する。また、資⾦⾯の⽀援だけでなく、エンゲージメント
等による⾮資⾦⾯での⽀援も含めて、実現に向けた「貢献の⼿法を検討し、実施する」ことも盛り込まれている。
基本的要素３は、「効果の『特定・測定・管理』を⾏うこと」を挙げている。これは、インパクト投資の狙いを実現していくためには、具体的な効果が表れたかを継続的に測定・管理することが必要との考えに基づいている。このため、投資家・⾦融機関は、投資の前に、もたらしたい効果と道筋や、測定するための定量的または定性的な指標を特定し、投資・対話の実施後も継続して確認していくことが重要としている。指標については、「客観性の確保という観点から、できる限り定量的な指標（KPI）が望ましいが、データの⼊⼿可能性や、社会課題の分野で定量化に馴染まない事業もある」ことから、「効果」
をどのような指標で特定するか、などについては「事業者と投資家・⾦融機関との対話や検討」が期待されている。
基本的要素４は、「市場や顧客に変⾰をもたらし⼜は加速し得るよう⽀援すること」を挙げている。⼀般的に、社会・環境課題の解決には時間・資⾦両⾯のコストがかかり、事業や投資の収益性が低いと想定されることが多い。しかし、「多様な社会・環境課題に直⾯し、持続的な成⻑の実現が課題となっている」⽇本においては、そうした「社会・環境課題効果と収益の好循環を実現することが、経済成⻑の持続可能性を⾼め」、かつ「社会・環境課題の解決に持続的に貢献していくという観点からも重要」としている。
このような両⽴する好循環の重要性や実現可能性を踏まえ、投資家・⾦融機関は、「市場や顧客に変⾰をもたらし、⼜は加速し得る特性・優位性を⾒出し⽀援していくことが必要」であり、「企業の有する潜在性を引き出し、市場の拡⼤・開拓・創出・市場からの⽀持の実現につながる」よう、投資先企業との対話など、「能動的な取組みが求められる」。
なお、実際には顧客への⽀援は、基本的要素１〜３に掲げる投資プロセスの各段階において実施するものであるが、「本要素は社会・環境的効果の創出を成⻑の機会に結び付け、好循環を実現させる事業上の変⾰が重要」との問題提起も含む、特記事項の位置づけとされている。

（2）GIIN︓インパクト投資の４つの中核的特性
GIIN（Global Impact Investing Network）は、インパクト投資の普及等を⽬的としてロックフェラ
ー財団等の機関投資家によって 2009 年に⽶国で設⽴された⾮営利団体である。そこではインパクト投資を「経済的リターンとともに、ポジティブで測定可能な社会・環境的効果を⽣み出すことを意図して⾏われる投資」と定義づけており、インパクト投資の４つの中核的特性として図表 8 のように整理される。（以下、「GIIN-Core」と記す）

125

図表 8

インパクト投資の４つの中核的特性（GIIN-Core）（出所）GIIN ウェブサイト（https://thegiin.org/characteristics）より⽇興リサーチセンター作成

GIIN-Core 特性１は、「意図をもって貢献」である。これは、投資収益とともに、投資を通じて社会・
環境的効果に意図をもって貢献することを意味する。
「意図」はインパクト投資を特徴づける「最⼤の要素」と位置づけられている。また「透明性の⾼い財務⽬標とインパクト⽬標の設定」が必要であり、それらの⽬標と「⽬標を実現するための戦略を明確にした投資命題の策定」も必要としている。
GIIN-Core 特性２は、「定量的または定性的なデータと証跡」である。これは、投資には「可能な限り
最良の定量的または定性的なデータと証跡を使⽤すること」とされ、投資家の「勘」に頼らないようにすべきとの考えによるものと推察される。また、「経験則や確⽴された科学に基づく社会・環境的ニーズ、および投資対象である住⺠やコミュニティが⽰すニーズを特定すること」、「アクセス可能な最⾼品質のエビデンスを使⽤し、⽬標設定、投資戦略の策定、パフォーマンスを測定するために使⽤する定性的および定量的な指標を特定すること」、「活動の厳密性を向上させるために、時間をかけてインパクト分析の能⼒を向上させること」を含むと明記されている。
GIIN-Core 特性３は、「社会・環境⾯での成果を管理」である。これは、達成した社会・環境⾯での成果を管理することである。ここには、「インパクト・パフォーマンスのデータを意思決定に利⽤すること」、「可能な限り投資期間を通じて PDCA サイクルを組み込むこと」、「明⽰したインパクトの達成に向けたリスクを特定し、リスク緩和計画を策定すること」、「投資家の⾏動による負の影響を軽減すること」、「データを可能な限り⽐較可能な形で開⽰すること」も含むと明記されている。
GIIN-Core 特性４は、「発展に貢献」である。これは、インパクト投資の発展に貢献することである。
具体的には、「より多くの投資家がインパクト投資を効果的に⾏えるように⾏動すること」、「投資⼿法の透明性を確保すること」、「インパクトの⽬標、アプローチ、基準を共有すること」、「共同して投資を⾏う者とのアプローチを共有すること」などを指すと明記されている。
以上の GIIN-Core での特性１〜４について、基本的指針の基本的要素 1〜４との整合性や盛り込み度

126

などを検証すると、基本的要素 1「意図」に、特性１「意図をもって貢献」が、経営戦略等との関係性を含めて、ほぼ同じ意味合いが含まれると評価できる。負の効果については触れられていないが、特性
３の「負の効果」を軽減する取組みが特性 1 をカバーする側⾯がある。また特性 1 は基本的要素 2「貢献」にも通じる側⾯がある。
基本的要素３「特定・測定・管理」と、GINN-Core 特性 2「定量的または定性的なデータと証跡」は客観性の確保という観点において、可能な限り定量的なデータを⽤いるという点で同じ意味を持ち、とくに「時間をかけてインパクト分析の能⼒を向上させる」という分析の厳密性の向上に向けた強い姿勢
は「継続的な管理」に通じる側⾯もある。特性３は、基本的要素３の「管理」について具体的な⽅策の側⾯の⽰すものである。
GIIN-Core 特性４「発展に貢献」は、インパクト投資の要素的な意味とは性質が異なり、インパクト
投資を⾏う関係者の⾏動指針の側⾯があることから、基本的要素４（「変⾰の⽀援」）に近いと考える。

（3）IMP︓インパクトの５つの基本要素
IMP（Impact Management Project11）は、社会・環境課題に向けたインパクトの測定、評価、報告
⽅法について合意形成するフォーラムで、2021 年に終了し、現在は Impact Frontiers に引き継がれている。Impact Frontiers は 2,000 以上の実務家（投資家・事業家）が加盟するインパクト投資におけるインパクトの測定やマネジメントに関する国際的なイニシアティブとして 2016 年に設⽴された。
その中核組織は 2020 年以降、ストラクチャード・ネットワークと呼ばれ、その中にインパクトに関する規範や基準の設定という役割を担う 16 の団体（基準設置機関）が加盟している（2021 年 3 ⽉現在）。IMP では、インパクトを「組織によってもたらされるアウトカムの変化」とし、「正、負、予期されたもの、予期されないもの、が含まれる」と定義している。IMP は、⾃ら定義したインパクトに関する基本的な考え⽅として「インパクトの５つの基本要素」（以下、「IMP 基本要素」）を策定した。IMP 基
本要素はインパクト投資の実践において、最低限必要な要件、または投資家が信頼できるインパクト投資を実践するための基準となるものとされている。なお、同基本要素については、基準設置機関に加盟する GIIN の考える GIIN-Core の考え⽅を⾊濃く反映した性質になっている。このためインパクトの測定・管理のための基本要素という位置づけと考える。

11

IMP については、https://www.siif.or.jp/intl_projects/を参照。

127

図表 9

インパクト投資の５つの基本要素（IMP 基本要素）（出所）IMP ウェブサイト（https://impactfrontiers.org/norms/five-dimensions-of-impact/）より
⽇興リサーチセンター作成

IMP 基本要素１の「WHAT」は、企業がどのような社会・環境的効果に貢献しているのか、たとえば効果がどのようなものか、その効果は正か負か、その効果が「ステークホルダーにとってどの程度重要なものなのかを明確にすること」を意味する。意図した効果だけでなく、意図しない正または負の効果を⽣み出すこともあるため、⽣み出す全ての効果を⾒落とさないようにする必要性を強調している。そうすることによって「意図しない効果を特定して軽減するための施策を講じることが可能になる」と考えられている。
IMP 基本要素２は、「WHO」である。社会・環境的効果が⽣じる対象は誰なのか。この「誰」を特定することによって、ステークホルダーの中で「効果がどれくらい不⾜していたのか、効果に対するニーズの⾼さを把握すること」ができる。そして企業や投資家は、「最も⼗分なサービスを受けていなかった
⼈々にリソースを振り向けることで、インパクトを最⼤化することができる」という考え⽅である。
IMP 基本要素３は、「HOW MUCH」である。これは、社会・環境的効果がどれくらいのものなのかを理解するための要素として、「規模、深度、期間を明確にすべき」との考えから来ている。例えば、「規模は効果を体験する⼈の数、深度は社会・環境的効果による変化の程度」で捉え、効果の重要性を理解するために重要なデータと位置づけている。期間は「効果を経験する期間」とされており、「正の効果は⻑く、負の効果は短くすべきという直感的な重要性を持つ」と考えられている。
IMP 基本要素４は、「CONTRIBUTION」である。これは「変化に対する貢献度合い」のことであり、
その「活動が無かった場合に何が起こったのかを考慮して、社会・環境的効果を評価すべき」という考えから来る。たとえば、灯油の利⽤を減らすことで住⺠の健康を改善することを⽬的とした太陽光発電
企業を想定すると、競合する企業や政府機関、NGO などの様々な経済主体が同じ成果に貢献しようとしている社会の中で、⾃社の活動の貢献度を評価・理解できるようにすることによって、その活動を継続
するか、あるいは他の場所にリソースを振り向けるかを決定することが可能となる。

128

IMP 基本要素５の「RISK」において、インパクトリスクは社会・環境的効果が予想と異なる可能性があると考えられている。その「予想と異なる」ことが「影響を受ける⼈々や地球環境の観点からみて重⼤なものになる可能性」があり、企業や投資家は、複数あるリスクのうち⽬指す成果ごとに１つ以上のリスクに曝される可能性があることを指摘している。
以上の IMP 基本要素 1〜５と基本的指針を⽐較すると、上記の基本要素１「WHAT」と基本要素５「RISK」は、基本的指針の基本的要素１「意図」と整合していると考える。基本要素 1 の「WHAT」については、⽣み出す全ての効果を⾒落とさないようにする必要性を強調した点が「負の効果を相殺せずに緩和・防⽌に取り組む」ことと⼀致している。また、基本要素５「RISK」では「負の効果」の重要性について強調している点でそれを補完する意味合いが込められていると考える。
IMP 基本要素２「WHO」と IMP 基本要素４「CONTRIBUTION」は、基本的指針の基本的要素２「貢献」と整合していると考える。IMP 基本要素 2 では社会・環境的効果の影響を受けるのが「誰」であるのかを特定し、その⼗分にサービスを受けていない対象者に資源を投⼊することで、インパクトを最⼤化することができる12と考えている。これは基本的指針の基本的要素２「貢献」にある「投資がなかった
場合と⽐べて、（中略）具体的に⾒込まれること」を明確することに通じる。そのため、「WHO」は基本
的要素２「貢献」に関係すると考える。当然、IMP 基本要素 4「CONTRIBUTION」は変化に対する貢献度合いのことなので、基本的要素 2「貢献」と⼀致する。
IMP 基本要素３「HOW MUCH」は、基本的指針の基本的要素３「特定・測定・管理」と効果を定量的に捉えるという点で整合的である。基本的指針には具体的な指標までは記載されていないが、IMP で
は「規模、深度、期間」という具体的な指標に踏み込んだ内容になっていることが特徴である。
なお、基本的指針の基本的要素４「変⾰の⽀援」に通じるものは IMP の指針の中で相当するものは確認されなかった。

（4）IFC︓インパクト・マネジメントの運⽤９原則「インパクト・マネジメントの運⽤９原則」は、IFC（国際⾦融公社）13が 2019 年に作成したインパクト投資の測定・管理のためのガイダンス「Operating Principles for Impact Management（以下、OPIM）」であり、投資家が投資のライフサイクルの中に、インパクトについての考えを意識的に組み込める枠組みを提供することを⽬的として、９原則・５つの枠組みとしてまとめたものである。このガイダンスには 119 機関（2021 年 3 ⽉時点）が署名している。

12
13

https://impactfrontiers.org/norms/five-dimensions-of-impact/who/
IFC は世界銀⾏（IBRD）グループの⼀つとして 1956 年に途上国の経済発展に⺠間セクターを活⽤する取組みを実践するために設⽴された機関である。⽇本は創設メンバーとして加盟し、現在は第 2 位の株主として IFC の取組みに不可⽋な資⾦の拠出国となっている（https://www.ifc.org/ja/home）。

129

図表 10 インパクト・マネジメントの運⽤９原則（IFC︓ OPIM 原則）（出所）IFC「The 9 Principles」サイト（https://www.impactprinciples.org/index.php/9-principles）
より⽇興リサーチセンター作成

これら９原則は、５つの枠組みに分けて以下のように位置づけられている。なお、原則９を「独⽴した検証」として全体的な位置づけとされている。
【枠組み１︓戦略上の意図】
枠組み 1「戦略上の意図」には、OPIM の原則 1、原則 2 が含まれる。原則１は、「戦略的なインパク
ト⽬標を投資戦略に沿って定義すること」である。
「運⽤会社は、社会・環境的効果を達成するための戦
略的インパクト⽬標を投資戦略と整合的に定義しなければならない」と定めている。さらに、「⽬標と戦略が⼀貫していて⽬標を達成するための信頼できる根拠があること」、「インパクトの規模や強さが投資
ポートフォリオの規模に⽐例していることを確認するよう努める」ことが求められている。
原則２は、「戦略的インパクトはポートフォリオ単位で管理すること」である。これは、「運⽤会社はインパクトの達成度をポートフォリオ単位で管理する必要がある」という意味である。この⽬的は、「ポートフォリオ全体をモニタリングする際に、インパクトはポートフォリオ内の個々の投資によって異なる可能性があることを認識するため」とされる。
【枠組み 2︓組成とストラクチャリング】
枠組み 2「組成とストラクチャリング」には、原則 3、原則 4、原則 5 が含まれる。原則３は、「イン
パクトの実現に対するマネージャー14の貢献を明確にすること」である。インパクトの実現に対する「⾃社の貢献」について、「信頼できる説明を⽂書化するよう努め、可能な限り証拠によって裏付けなければ
14

原書によると運⽤機関のアセットマネージャーを指すとみられる。

130

ならない」と明記されている。
原則４は、「各投資から予想されるインパクトを⼀貫したアプローチに基づき評価すること」である。
これは「各投資についてマネージャーは、事前にインパクトを評価し、可能な限り定量化する」15との考えから来ている。評価⼿法については、「意図は何か」、「インパクトは誰が体験するか」、「インパクトはどの程度重⼤か」など、「基本的な問いに答えることを⽬的とした適切な結果測定の枠組みを⽤いるべき」としている。指標については、「可能な限り、業界標準と整合させ、ベストプラクティスに従うもの」とされている。
原則５は、「各投資がもたらし得る、潜在的なネガティブ・インパクトを評価、対処、モニタリングおよび管理すること」である。これは、各投資先について、マネージャーは「体系的かつ⽂書化されたプ
ロセスの⼀環として、ESG リスクの特定と回避」、または「緩和と管理に努めるもの」とされる。また、ポートフォリオ管理の⼀環として、マネージャーは「予期せぬ事象に対処するために適切な場合に投資先に関与する」とされる。
【枠組み 3︓ポートフォリオマネジメント】
枠組み３「ポートフォリオマネジメント」には、原則 5 と原則 6 が含まれる。
原則６は、「各投資のインパクト実現への進捗度を、予想に照らしてモニタリングし、それに応じ適切な対策を取ること」である。これは、マネージャーは、原則４で⾔及した評価⼿法を⽤いて、「期待されるインパクトと⽐較して正の効果の達成に向けた進捗状況をモニタリングする」こととし、「可能な限りモニタリング内容を詳細に報告し、その投資が意図したインパクトを達成する⾒込みがない場合は、適切な措置を追求する」ものとしている。
【枠組み４︓エグジット時のインパクト】
枠組み４「エグジット時のインパクト」には、原則 7 と原則 8 が含まれる。原則７は、「インパクトの持続性への影響を考慮しながらエグジットを実⾏すること」である。
「マネージャーは、投資から撤退する場合、誠実かつ受託者の関⼼事と整合的に、撤退のタイミングやプロセスがインパクトの持続可能性に及ぼす影響を考慮するもの」としている。
原則８は、「投資の意思決定とプロセスをレビューし、⽂書化し、さらに、実現したインパクトと得られた知⾒に基づいて改善すること」である。
「マネージャーは、インパクトの実績をレビューして⽂書化し、事前に期待されたインパクトと実績値としてのインパクトのみならず、その他の正と負のインパクトを⽐較して、そこでの発⾒を業務上および戦略上の投資決定、ならびに管理プロセスの改善に役⽴てるもの」とされる。

15

マネージャーとは、運⽤機関などのことを指す。以下同様であり、原書の表現をそのまま引⽤する。

131

【枠組み５︓独⽴した検証】
枠組み５「独⽴した検証」に含まれる原則９は、「本運⽤原則との整合状況を開⽰するとともに、整合状況について、独⽴した検証を定期的に実施すること」である。
「マネージャーは、インパクト管理シス
テムと本運⽤原則との整合性を年次ベースで開⽰し、第三者による定期的な検証を⾏い、その検証報告書の結論も公表すること」としている。
OPIM の各原則と基本的指針とを⽐較すると、OPIM 原則 1 は、意図と戦略の整合性の考え⽅において、基本的指針の基本的要素１にある「意図する⽬標が、投資家・⾦融機関の経営戦略・投資⽅針等との関係で明確であること」と⼀致する。OPIM 原則３は、インパクトの実現に貢献することが、基本的要素２にある「投資の実施により、効果の実現に貢献すること」と⼀致する。
また、OPIM 原則２、原則 4〜9 については、基本的要素３「特定・測定・管理」に通じる⾯がある。
具体的には、原則 2 は、管理する際の単位をポートフォリオごとに管理することを求めており、基本的指針でもファンド単位としている。原則４や原則５は正負のインパクトに対する測定や管理、モニタリ
ングなどが記載されており、基本的要素 3 と対応する。
OPIM 原則 7 のいわゆる「出⼝戦略」の判断のための材料や、原則８にある「実現したインパクト」を把握するためには、基本的要素 3 にある「投資の実⾏後も含めて継続的に、測定・管理が⾏われること」が必要となる。このように捉えた場合、これら原則も基本的要素 3 に包含すると考える。
さらに、OPIM 原則９の「独⽴した検証」では、インパクトに対する保証のことを指しており、基本的要素３の「投資効果の特定・測定・管理の⽅法と実績等が関係者に適切に開⽰される」際に必要なス
テップとなろう。
加えて、基本的要素 4「変⾰の⽀援」で求められている投資家・⾦融機関と企業との間で、中⻑期的な視座を持って有効な対話を進めていく中で、OPIM 原則７にもある「撤退のタイミングやプロセスがインパクトの持続可能性に及ぼす影響」についても考慮していくことが肝要となる。そのため、OPIM 原則 7 は、基本的要素４「変⾰の⽀援」とも関係すると考える。

（5）UNEP-FI︓ポジティブ・インパクト⾦融原則
ポジティブ・インパクト⾦融原則（以下、PI 原則）は、UNEP-FI（国連環境計画・⾦融イニシアティ
ブ16）が 2015 年に発表した「ポジティブ・インパクト宣⾔」の中で、⾦融における共通原則としてロードマップの中⼼的要素に据えた。同原則は、「全ての形態の⾦融機関と⾦融商品に適⽤」されるもので、「ESG を総合的に考慮し、正負両⾯の影響評価に基づいた、持続可能性の課題に総合的なアプローチを提案するもの」として、「インパクトを分析・管理し、インパクト向上に向けた出発点となる⾼いレベルの枠組みを提⽰すること」を⽬的とするものである。同原則によれば、現在、世界で 200 以上の⾦融機
16

国連環境計画・⾦融イニシアティブ（United Nations Environment Programme-Finance Initiative）は、1992 年の地球サミットに続いて持続可能な⾦融を推進する⽬的で設⽴された、国連環境計画とグローバルの⾦融セクターとのパートナーシッ
プである。
（出所︓UNEP-FI「ポジティブ・インパクト⾦融原則」（⽇本語版）」）

132

関が取り組んでいる。
図表 11 ポジティブ・インパクト⾦融原則（UNEP-FI 原則）（出所）UNEP-FI「ポジティブ・インパクト⾦融原則（⽇本語版）」より⽇興リサーチセンター作成

本原則では、まずポジティブ・インパクト（以下、PI）に対する定義を原則 1 で⽰しており、PI ⾦融の⽬的を「ESG の側⾯のいずれかにおいて潜在的な負の影響が適切に特定され緩和され、なおかつ少な
くとも⼀つの側⾯で正の貢献をもたらす」ことと位置付けている。ポジティブ・インパクト⾦融は、プラスの影響をもたらすだけではなく、マイナスの影響が⽣じる可能性があることを認識して、インパク
トのプラス⾯とマイナス⾯双⽅を評価すべきと考えられている。
原則２「枠組み」は、PI ⾦融を実⾏するための必要条件を⽰しており、「⾃業主体（銀⾏、投資家など）が、それらの事業活動、プロジェクト、プログラム、および/または投融資先の事業主体のポジティ
ブ・インパクトを特定しモニターするための⼗分なプロセス、⽅法、ツールが必要である」としている。
原則３「透明性」は、PI ⾦融を提供する主体は透明性の確保と情報開⽰を求めている。開⽰の対象としては、原則１，原則２，原則４に関連するものとしており、具体的には以下のことを挙げている。
・ ポジティブ・インパクトとして資⾦調達した活動、プロジェクト、プログラム、および/または投融資先の事業主体の意図したポジティブ・インパクトについて（原則１に関連）・ 適格性を判断し、影響をモニターし検証するために確⽴されたプロセスについて（原則２に関連）・ 資⾦調達した活動、プロジェクト、プログラム、および/または投融資先の事業主体が達成したイ
ンパクトについて（原則４に関連）
また、「⾦融商品を通じて提供される資⾦の使途、およびそれらが意図するプラスの貢献は、⽂書として明確に提⽰されるべき」とされる。ただし、同原則は、どのような⼿法で特定、分析、承認するかをあらかじめ定めるものではなく、「分析の枠組みとその結論について、透明性と開⽰を要請するもの」と位置付けている。

133

原則４「評価」は、PI に対する実現度合いに対するアセスメントを要求している。同原則では「ポジティブ・インパクト⾦融は、意図するインパクトの実現度合いによって評価されなければならない」と位置付けている。このとき、内部監査と評価を⽬的とした社内での評価だけでなく、認証を取得することなどを⽬的とした、第三者による評価も含まれている。なお、評価基準としては、インパクトの多様性や⼤きさ、（投下資本に対する）効率性、⺠間資⾦の活⽤度合い、（SDGs 実現のための⼤きな前進となるなど）追加性の度合いなどが挙げられている。
最後に、PI 原則と基本的指針を⽐較すると、PI 原則 1「定義」における「潜在的なマイナスの影響が適切に特定され緩和され」という考えが、基本的指針の基本的要素 1「意図」における「投資の負の効果も特定し軽減を図る」という点で整合していると考える。
基本的要素 2「貢献」には、PI 原則４「追加性の度合い」の中で事例として「SDGs における未達や対応の不⾜している領域への対処を促すビジネスや⾦融ソリューション」が挙げられているところが、「投資の実施により、効果の実現に貢献すること」という貢献を促す趣旨に通じる。
基本的要素３「特定・測定・管理」は複数の原則と整合していることが確認される。PI 原則２「枠組み」は、インパクトを判断するための⼀定の客観性が必要という点で⼀致している。PI 原則３「透明性」
は、「関係者に適切に開⽰されること」が含まれている点で整合しており、PI 原則４「評価」そのもの
が基本的指針に含まれていると捉えられる。
ただし、基本的要素４「変⾰の⽀援」については、上記いずれの原則にも含まれていないと考える。

（6）インパクト投資に関するグローバルな考え⽅等と「基本的要素」との⽐較検証
以上、インパクト投資の基本的要素の中に、⽇本を含むグローバルな機関等が⽰しているインパクト
投資についての原則や指針、基本要素などの考え⽅等が盛り込まれているかを定性的に⽐較分析した結果を図表 14 に⽰した。
その結果、⽐較分析した内容を⼤きく４つの特⻑として以下のようにまとめることができる。
(ア) 「基本的要素」には、グローバルな各イニシアティブの考え⽅や思想、認識がほぼ盛り込まれている。
(イ) 「基本的要素」の 4 項⽬にある「変⾰の⽀援」に関しては、IMP や国連環境計画における原則等の中には、その考え⽅や思想などを窺い知ることができなかった。⼀⽅、GIIN や IFC には「変⾰の⽀援」という⽂⾔では⾔及されていなかったが、成⻑に貢献する考え⽅を含む側⾯があったと評価した。
(ウ) リスクに関しては、GIIN や IMP の原則等において強調されていたものの、「基本的要素」では、①「意図」の中に「投資の負の効果も特定し軽減を図る」という趣旨の内容にとどめている。
(エ) IFC の「独⽴した検証」や UNEP-FI の「透明性」が、その重要性について強調されていたことに⽐べて、「基本的要素」では⾔及されていなかった。

134

図表 12 「基本的要素」との⽐較検証結果
機 関

原則等

⾦融庁

GIIN

4基本的要素4中核的特徴5基本要素（2024年）（2019年）（2021年）

インパクト投資に必要な要件等

投資家への期待または参加要件としてのインパクト投資の中核
的特徴

概 要

IMP

国際⾦融公社（IFC）
インパクト・マネジメント

国連環境計画・⾦融イニシア
ティブ（UNEP-FI）
ポジティブ・インパクト

運⽤9原則

4⾦融原則

（2019年）（2015年）

インパクト投資の実践においてインパクト投資の測定・管理の⾦融関係者等がインパクトを分最低限必要な要件、または投資ためのガイダンスで、投資家が析、マネジメントを⾏い、ビジネ

家が信頼できる基準

投資のライフサイクルの中に、スのインパクト向上に向けた出発

インパクトについての考えを意点となる⾼⽔準の枠組み

識的に組み込める枠組み

①

意図

〇︓1

〇︓1,5

〇︓1

〇︓1

②

貢献

〇︓1

〇︓2,4

〇︓3

△︓4

③

特定・測定・管理

〇︓2,3

〇︓3

〇︓2,4,5,6,7,8,9〇︓2,3,4

④

変⾰の⽀援

〇︓4

✕

〇︓7

✕

特記事項

ー

「負の効果」を軽減することが3で⾔及されていた

5「Risk」

9「独⽴した検証」

3「透明性」

インパクト効果が予想と異なる「報告書の公表」は③に通じる

透明性の確保と情報開⽰を強く求可能性や影響度を⽰す

が、「独⽴した検証」の重要性

めている

を強調する

（注）〇は⼀致ないしほぼ⼀致する、△は⼀部のみ⼀致する、✖は該当なし、記号の後の数字は項⽬番号（出所）各種資料より⽇興リサーチセンター作成

5. おわりに⽇本のインパクト投資は拡⼤してきているものの、グローバルに対して遅れており、今後も拡⼤が続く可能性が⾼い。ただし、グローバルではインパクト投資に対する期待や実現度合いは⽇本より⾼いことから、⽇本においては実現度合いを⾼める⼯夫が必要と考える。そうした中で、効果が財務的なものも含めて客観的な測定がいまだにできていない可能性がある点が課題と考える。
「基本的要素」には、インパクト投資に関するグローバルな機関等が⽰した原則や考えがほぼ盛り込
まれている。そうした中で、「変⾰の⽀援」については特徴的な項⽬として挙げられる。
⼀⽅で、「基本的要素」では「リスク」、「独⽴した検証」や「透明性」についての重要性がさほど強調されていなかった。
官⺠挙げた取り組みによって、スタートアップ企業等にインパクト投資のマネーが流⼊し、地域における創業企業として社会・環境課題の解決と成⻑を実現していく事業の存在と意義を理解し、これに資するファイナンス（インパクト投資）が⼀層充実していくことが期待される。

135

参考資料
GSG 国内諮問委員会「⽇本におけるインパクト投資の現状と課題（2022 年度調査）」
https://impactinvestment.jp/user/media/resources-pdf/gsg-2022.pdf
経済産業省経済産業政策局 産業構造審議会 経済産業政策新機軸部会「事務局説明資料（スタートアッ
プについて）」
https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/shin_kijiku/pdf/004_03_00.pdf
⾦融庁「インパクト投資（インパクトファイナンス）に関する基本的指針」
https://www.fsa.go.jp/singi/impact/siryou/20240329/01.pdf
GIIN「Core Characteristics of Impact Investing」
https://thegiin.org/assets/Core Characteristics_webfile.pdf
GIIN「GIINsights: Sizing the Impact Investing Market 2022」
https://thegiin.org/research/publication/impact-investing-market-size-2022/
GIIN「2023 GIINsights Vol.1,2」
https://thegiin.org/research/publication/2023-giinsight-series/
IEA「World Energy Outlook 2023」
https://iea.blob.core.windows.net/assets/86ede39e-4436-42d7-ba2aedf61467e070/WorldEnergyOutlook2023.pdf
IFC「The 9 Principles」
https://www.impactprinciples.org/index.php/9-principles
Impact Frontiers「Five dimensions of impact」
https://impactfrontiers.org/norms/five-dimensions-of-impact/
UNEP-FI「ポジティブ・インパクト⾦融原則」
https://www.unepfi.org/wordpress/wp-content/uploads/2018/09/POSITIVE-IMPACTPRINCIPLES-JAPANESE-WEB.pdf
（END）

136

気候変動関連ファンドの動向と組⼊銘柄から探る
国内の注⽬企業
2024 年 2 ⽉
資産運⽤研究所

野⾸ ⽂徳

1. はじめに2020 年に⽇本政府がカーボン・ニュートラルを⽬指すことを宣⾔して以降、国内の多くの企業がカーボン・ニュートラルを⽬標に掲げ、温室効果ガスの削減に取り組んでいる。また、2021 年 6 ⽉にはコーポレートガバナンス・コードが改訂され、その中でプライム市場の上場企業に対し、気候関連財務
情報開⽰タスクフォース（TCFD）またはそれと同等の国際的枠組みに基づく気候変動開⽰の質と量の充実を求めたことから、企業は気候変動情報の開⽰にも積極的になっている。このように、企業に気候変動情報の開⽰が求められるのは、サステナブル投資が増加する中で気候変動情報が投資判断の重要な要素になっており、投資家からの要請が強いためである。
このような中、運⽤会社は環境や気候変動をテーマにしたファンド（以下、気候変動関連ファンド）の設定を増やしている。気候変動関連ファンドは、脱炭素社会に貢献している企業や今後貢献することが期待できる企業に投資するものが多く、気候変動に関する取り組みが投資判断の要素になっている。
加えて、気候関連情報の開⽰の充実度も投資判断の重要な要素になっていると考えられ、気候変動関連ファンドが投資している企業を知ることは、投資家をはじめ、より⼀層気候変動への取り組みを強化したい企業や気候変動情報開⽰を充実させたい企業、ファンドからの投資資⾦を集めたい企業にとって有益といえる。
そこで、本稿では国内公募の気候変動関連ファンドの動向とそれらのファンドが投資している企業を調査した結果を報告する。

2. 調査対象とした気候変動関連ファンド
本稿で調査対象とした気候変動関連ファンドは、2023 年 11 ⽉末時点で運⽤されている株式型のファンドのうち「環境全般」、「気候変動」、「クリーンエネルギー」のいずれかを主要なテーマとしているファンドとした。これらを主要なテーマとしているファンドは、ESG 投資のうち、E（Environment）の要素が強いものとなる。
⼀つ⽬の「環境全般」をテーマにしたファンドは、気候変動を中⼼とした環境全般をテーマとしたもので、環境問題に対応する優れた技術を持っている企業や、環境問題への取り組みが優れている企業に投資するファンドである。そのため、環境問題の⼀つである気候変動はもちろんのこと、それ以外にも

137

⽔問題や廃棄物の問題に取り組んでいる企業に投資するファンドもある。ファンド名には、「環境」や「エコ」を含むものが多い。
⼆つ⽬の「気候変動」は環境の中でも気候変動に絞ったもので、主に温室効果ガスの削減に貢献する技術を有している企業や温室効果ガス削減の取り組みが優れている企業に投資するファンドである。ファンド名には、「脱炭素」や「気候変動」、「クライメート」を含むものが多い。
三つ⽬は脱炭素関連技術の柱となる「クリーンエネルギー」に特化したファンドである。⾵⼒発電や⽔⼒発電などの発電を事業とする企業や発電に関わる技術を有する企業、⽔素ビジネスに取り組む企業に投資するファンドが多い。
このような気候変動関連ファンドには、アクティブファンドだけでなく、インデックスファンド1もある。アクティブファンドの多くがテーマに関する取り組みだけでなく、現在の株価の割安度等の総合的な判断をもとに銘柄を選定しているのに対し、インデックスファンドは気候変動に関連する株式指数に連動することを⽬指している。
図表 1

調査対象とした気候変動関連ファンドの本数

銘柄調査
の対象
シリーズ数
環境
4
3
3
国内
気候
2
2
2
環境
16
9
8
アクティブ
グローバル
気候
16
9
9
新エネ
4
3
3
気候
2
2
0
中国
新エネ
1
1
0
小計
45
29
25
国内
気候
6
6
0
環境
1
1
0
インデックス
グローバル
気候
5
5
0
新エネ
1
1
0
小計
13
13
0
計
58
42
25
※環境全般を環境、気候変動を気候、クリーンエネルギーを新エネと表記※グローバルは⽇本を含む世界の複数の地域に投資しているものとした（出所）各ファンドの⽬論⾒書より⽇興リサーチセンター作成
アクティブ／
インデックス

投資地域

テーマ

本数

シリーズ数

本稿で調査対象としたファンド数をテーマ別に⾒ると、「環境全般」が 21 本、「気候変動」が 31 本、「クリーンエネルギー」が 6 本の計 58 本である（図表 1）。この 58 本について、設定時期や純資産総額を⽰し、動向を確認した。また、為替ヘッジの有無や決算頻度などが異なるだけで基本的に同様の投資戦略によって投資するファンドをシリーズとしてまとめると 42 本になるが、このうち、国内の株式を投資対象に含むアクティブファンドについては、動向の調査だけでなく組⼊銘柄の調査も⾏った。こ
こでは、最新の運⽤報告書に組⼊全銘柄を記載していないファンド（1 本）を組⼊銘柄調査の対象から除いたため、組⼊銘柄調査をしたファンド数は、国内株式型が 5 本、グローバル株式型が 20 本である。
1

インデックスファンドの中には ETF もあり、本稿における本数、純資産総額の集計には ETF も含めた。

138

なお、調査したファンドの中には運⽤会社がＥＳＧ投信ではないとしているファンドも含んでいる。

3.

気候変動関連ファンドの動向

調査対象とした気候変動関連ファンドについて、設定された年別に本数を⾒ると、古くは 1999 年に2 本、2001 年に 1 本設定されている（図表 2）。1999 年から 2001 年は、1997 年に京都議定書が採択されたことで、国内でも温室効果ガス削減の取り組みが広がった期間である。この期間には、気候変動関連ファンドもいくつか設定されたが、上記 3 本以外は既に償還した。
また、2005 年の京都議定書の発効を受けて、同年に省エネ法改正、翌年には地球温暖化対策の推進に関する法律の改正が⾏われ、国内の温室効果ガス削減の取り組みはさらに広がったが、ファンドも2006 年から 2009 年にかけて、多くの地球温暖化対策をテーマとしたファンドが設定された。しかし、この期間に設定されたファンドも、多くが既に償還しており、過去を⾒ると、社会的に気候変動への関⼼が⾼まるとともに気候変動関連ファンドは設定されるが、運⽤が⻑続きしていない。
その後、パリ協定が採択された 2015 年以降にいくつかのファンドが設定され、⽇本政府がカーボン・
ニュートラルを⽬指すことを宣⾔した 2020 年から 2022 年にかけては、これまでに⽐べて多くの気候
変動関連ファンドが設定されている。
しかし、2022 年 5 ⽉に⾦融庁が公表した「資産運⽤業⾼度化プログレスレポート 2022」において
ESG 投信に関するグリーンウォッシュ問題が取り上げられ、2023 年 3 ⽉に⾦融商品取引業者等向けの総合的な監督指針が改正され、ESG に関する項⽬が追加されると、運⽤会社は気候変動関連ファンドの設定を控えはじめた。こうした影響もあり、2023 年は気候変動関連ファンドの設定が 1 本しかなく、これまでファンド名に ESG に関連する単語が付けられていたファンドが、ESG 投信との誤認を避けるために名称を変更する動きも複数⾒られている。
図表 2
0本
1999年

5本

10本

15本

20本

1本

2007年

1本

30本

2本

2009年

1本

2015年

1本

2017年

1本

2018年

2本

2019年

2本

2020年

6本

2021年

30本

2022年
2023年

25本

2本

2001年
2008年

気候変動関連ファンドの設定年別の本数

8本1本（出所）投資信託協会より⽇興リサーチセンター作成

139

35本

次に投資家の動きを知るために気候変動関連ファンドの純資産総額を確認する（図表 3）。2023 年末時点において、調査対象とした気候変動関連ファンドの純資産総額は合わせて 9,004 億円である。多くの気候変動関連ファンドが設定された 2021 年には、合わせて 1 兆円を超える残⾼となったが、1 兆円
超えは⻑くは続かず、2022 年以降は資⾦の流出が続き、純資産総額は減少傾向にある。このまま純資産総額が減少すると、過去と同様に運⽤が⻑く続かず償還してしまうファンドも出てくることが想定される。こうした傾向からファンド投資家の気候変動への関⼼が薄れている可能性も考えられるが、気候変動は⻑期的なテーマであるため、ブームに左右されるのは好ましくなく、気候変動関連ファンドに継続的に資⾦が流⼊し、⻑期で投資できる環境を構築することが重要である。そのためにも運⽤会社はファンドに関する情報を拡充し、投資家の関⼼を引き付けることが⼤切である。
図表 3

気候変動関連ファンドの純資産総額の推移

12,000グローバル
インデックス

10,0008,000

国内
インデックス

6,000

グローバル（中国含む）
アクティブ

4,000
2,000

国内
アクティブ

0

※各年末時点（出所）投資信託協会より⽇興リサーチセンター作成

4. 気候変動関連ファンドの国内組⼊銘柄
本章では、気候変動関連ファンドの国内組⼊銘柄2について確認する。まず、国内株式型の 5 本について、株式の組⼊銘柄数と組⼊⽐率を確認すると、銘柄数は平均 72.4 銘柄、組⼊⽐率は 96.8％であった。
同様に、グローバル株式型の 20 本も確認すると、組み⼊れている国内銘柄数は平均 3.6 銘柄、国内⽐率は 6.3％であった（図表 4）。このうち、投資地域をアジアに絞ったファンドが 1 本だけあり、その国内⽐率が 24.6％（7 銘柄）と平均を引き上げている。
また、グローバル株式ファンドの中には、再委託等により外資系の運⽤会社が実質的な運⽤を⾏うフ
ァンドが多いが、国内系の運⽤会社が実質的な運⽤を⾏うファンドは、国内⽐率がやや⾼めの傾向が⾒られた。
2

4 章のデータはいずれも 2023 年 11 ⽉末時点で公表されている直近の運⽤報告書より作成した。そのため基準⽇はファンドによって異なる。組⼊⽐率はマザーファンドベースの純資産総額対⽐（⼀部のファンドは組⼊株式⾦額対⽐）。

140

図表 4

グローバル株式ファンドの国内銘柄数と国内⽐率の分布

国内銘柄数

国内比率

7本

6本

平均：3.6銘柄

6本

3本

3本

3本

平均：6.3％
4本

4本

6‐8%

8%以上

3本

1本

2銘柄未満

2‐4銘柄

4‐6銘柄

6‐8銘柄

8銘柄以上

2%未満

2‐4%

4‐6%

（出所）各ファンドの運⽤報告書より⽇興リサーチセンター作成

次に業種構成⽐率を確認する。国内株式ファンドそれぞれの 17 業種3構成⽐率を⾒ると、いずれのファンドも業種が分散されており、多くのファンドが電機・精密と素材・化学の⽐率を⾼めにしていることがわかる（図表 5）。気候変動関連ファンド全体としての特徴は⾒られないが、平均的には環境指数よりも TOPIX の構成⽐率に近かった。その中で、素材・化学や建設・資材の⽐率が TOPIX よりも⾼いファンドが多く、⾃動⾞・輸送機や医薬品、情報通信・サービスその他の⽐率が TOPIX よりも低いファン
ドが多くなっている。
図表 5

国内株式ファンドの構成⽐率（17 業種）

業種名

環境①

環境②

環境③

気候①

気候②

平均

環境指数

TOPIX

食品

3.0%

4.7%

6.6%

0.9%

0.0%

3.0%

2.6%

3.5%

エネルギー資源

2.3%

0.0%

1.0%

0.0%

0.0%

0.6%

0.0%

0.8%

建設・資材

2.5%

9.6%

3.5%

14.7%

10.0%

8.1%

2.0%

3.3%

素材・化学

7.4%

13.0%

10.6%

29.0%

14.5%

14.9%

8.3%

6.8%

医薬品

3.6%

3.7%

4.1%

0.0%

0.0%

2.3%

8.2%

4.6%

自動車・輸送機

6.7%

8.8%

8.2%

3.0%

4.4%

6.2%

7.1%

8.9%

鉄鋼・非鉄

3.2%

1.4%

4.6%

3.8%

2.8%

3.1%

0.4%

1.6%

機械

7.3%

2.4%

6.4%

7.3%

9.8%

6.7%

2.8%

5.3%

電機・精密

22.9%

19.3%

12.1%

10.5%

31.1%

19.2%

22.8%

19.9%

情報通信・サービスその他

15.7%

9.4%

6.6%

6.5%

11.1%

9.9%

18.8%

15.1%

電力・ガス

0.0%

0.0%

3.6%

8.6%

1.8%

2.8%

0.9%

1.4%

運輸・物流

4.6%

4.1%

3.4%

2.6%

3.0%

3.5%

5.0%

4.3%

商社・卸売

9.5%

1.3%

3.1%

5.1%

4.0%

4.6%

0.0%

7.0%

小売

3.9%

3.1%

2.8%

0.0%

3.7%

2.7%

3.2%

4.3%

銀行

5.2%

9.0%

10.4%

0.0%

0.0%

4.9%

10.7%

6.9%

金融（除く銀行）

1.3%

4.3%

2.6%

2.9%

0.0%

2.2%

4.4%

4.3%

不動産

0.2%

3.9%

5.1%

0.0%

1.1%

2.1%

1.2%

2.0%

分類外（REIT等）

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

1.8%

0.0%

合計

99.1%

97.9%

94.5%

95.0%

97.4%

96.8%

100.0%

100.0%※環境指数は MSCI Japan Climate Action Index に連動するインデックスファンドの⽐率（2023 年末）（出所）各ファンドの運⽤報告書より⽇興リサーチセンター作成

3

東証が定めた 17 の業種。利便性を考慮して伝統的な 33 業種を再編したもので、業種別の指数や ETF などに⽤いられている。

141

。グロー
グローバル株式ファンドについては、GICS4セクター別に銘柄数の合計を確認する（図表 6）
バル株式ファンドは資本財・サービスへの投資が多く、延べ 26 銘柄5に投資されている。その他には、情報技術の延べ 17 銘柄や⼀般消費財・サービスの延べ 15 銘柄も多かった。
なお、17 業種別では、グローバル株式ファンドも国内株式ファンドと同様に、電機・精密に最も多く投資されており、機械への投資も多かった。⼀⽅、国内株式ファンドで組⼊⽐率が⾼かった素材・化学
は、グローバル株式ファンドにおける組み⼊れはそれほど多くなかった。
環境指数の構成⽐率は、⾼い順に情報技術、⾦融、ヘルスケアとなっているが、ファンドの組み⼊れを⾒ると、情報技術セクターに属する国内企業への投資は⼀定数あるものの、⾦融やヘルスケアに属する企業への投資はほとんどないことがわかる。全体的な特徴として、アクティブ型の気候変動関連ファンドは、技術を持つ企業に投資するファンドが多いため、⾦融やヘルスケアの⽐率は低くなる傾向にある。しかし、ファンドが⾦融、ヘルスケアにまったく投資していないわけではなく、⾦融やヘルスケアにもいくらか投資されている中で、国内よりも海外の企業が多く選ばれている。
図表 6

グローバル株式ファンドのセクター別銘柄数（GICS）

セクター名

銘柄数
（合計）

組入比率
（平均）

環境指数
構成比率

エネルギー

3

0.4%

4.2%

素材

4

0.1%

3.8%

資本財・サービス

26

2.8%

8.4%

一般消費財・サービス

15

1.0%

11.5%

生活必需品

1

0.3%

6.8%

ヘルスケア

2

0.1%

12.4%

金融

0

0.0%

15.5%

情報技術

17

1.2%

24.5%

コミュニケーション・サービス

1

0.0%

8.4%

公益事業

2

0.2%

2.3%

不動産

0

0.0%

2.1%

分類外

1

0.2%

0.0%

合計

72

6.3%

100.0%※環境指数は MSCI ACWI Climate Action Index（2023 年末）（出所）各ファンドの運⽤報告書より⽇興リサーチセンター作成

気候関連ファンドに組み⼊れられている個別銘柄を⾒てみると、組⼊上位には⽇経平均株価に採⽤されているような⼤企業が多く並ぶ（図表 7）。ダイキン⼯業は 10 本のファンドが組み⼊れており、国内株式ファンドは全 5 本のうち 2 本、グローバル株式ファンドは全 20 本のうち 8 本が組み⼊れている。
2 位以降には、デンソーが 8 本、⽇⽴製作所が 7 本、トヨタ⾃動⾞が 6 本と続いており、こうした銘柄が注⽬されているといえる。

4

Global Industry Classification Standard（世界業種分類基準）。S&P と MSCI が共同開発した世界中で使われている産業分類。

5

ファンドが異なれば同⼀の企業への投資も重複してカウントした。

142

図表 7

気候変動関連ファンドの組⼊上位銘柄
全体

銘柄名

国内

ダイキン工業
デンソー
日立製作所
トヨタ自動車日本電信電話キーエンス
パナソニック ホールディングス
村田製作所
マキタ
岩谷産業
信越化学工業クボタ
東京エレクトロンニデック
本田技研工業

10
8
7
6
5
5
5
5
5
4
4
4
4
4
4

2
5
4
3
5
1
3
5
5
1
4
1
2
3
4

環境
1
3
2
3
3
0
2
3
3
1
2
0
1
2
3

気候
1
2
2
0
2
1
1
2
2
0
2
1
1
1
1

グローバル
環境
8
4
3
2
3
0
3
1
0
0
4
4
2
1
0
0
0
0
3
2
0
0
3
2
2
1
1
1
0
0

気候
4
1
3
2
0
0
1
0
0
0
0
1
1
0
0

新エネ
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0

※表の値はそれぞれの銘柄を組み⼊れている気候変動関連ファンド（シリーズ）の数（出所）各ファンドの運⽤報告書より⽇興リサーチセンター作成

なかには、国内株式ファンドの組み⼊れが多いにも関わらず、グローバル株式ファンドの組み⼊れがまったくない銘柄も⾒られた。⽇本電信電話、村⽥製作所、マキタは、国内株式ファンドの 5 本全てが投資していたが、グローバル株式ファンドの中には投資しているファンドが 1 本もなかった。
グローバル株式ファンドの組み⼊れが多い銘柄には、これまで培った技術を活かし、脱炭素に寄与す
るような製品の製造に取り組む企業が多く⾒られる。例えばダイキン⼯業は、エアコンで培ったヒート
ポンプ技術を活かし、環境性能に優れたヒートポンプ暖房・給湯事業を欧州で拡⼤させており、同様の事業をパナソニック ホールディングスも⾏っている。また、トヨタ⾃動⾞、デンソー等が電気⾃動⾞に取り組んでいるが、こうした電動化に関連した取り組みを⾏う企業も多い。この他にも、トヨタ⾃動⾞
や⽇⽴製作所、岩⾕産業のように、⽔素等の新エネルギーへの取り組みを実施する企業も複数⾒られた。
なお、組⼊上位銘柄のバリュエーション指標を⾒ると、特段の傾向は⾒られないが、グロース寄りの銘柄が若⼲多めであった（図表 8）。
図表 8 各銘柄のバリュエーション指標（2023 年末基準）
銘柄名
ダイキン工業
デンソー
日立製作所
トヨタ自動車日本電信電話キーエンス
パナソニック ホールディングス
村田製作所
マキタ
岩谷産業
信越化学工業クボタ
東京エレクトロンニデック
本田技研工業

TOPIX
(順位)
構成比率
0.8%
(25)
0.5%
(36)
1.5%
(8)
4.2%
(1)
1.5%
(7)
1.9%
(4)
0.5%
(43)
0.8%
(26)
0.1% (147)
0.0% (317)
1.6%
(5)
0.3%
(69)
1.6%
(6)
0.4%
(61)
1.1%
(16)

実績
PBR
3.01
1.46
1.93
1.24
1.72
6.05
0.90
2.35
1.37
1.23
3.08
1.34
7.39
2.42
0.65

予想
PER
21.3
12.3
16.1
8.7
11.2
37.8
8.8
21.1
20.8
9.4
16.2
12.0
28.5
16.6
7.0

（出所）各ファンドの運⽤報告書、LSEG より⽇興リサーチセンター作成

143

予想
ROE
11.9
11.1
10.9
13.0
13.9
13.7
9.6
9.5
6.1
10.4
14.2
9.5
21.6
12.4
8.7

配当
利回り
1.13%
2.29%
1.52%
2.51%
2.84%
0.48%
2.33%
1.67%
0.54%
1.48%
1.77%
2.17%
1.45%
1.23%
4.71%

5. おわりに
本稿では気候変動関連ファンドに着⽬し、動向と組⼊銘柄を確認した。2021 年に多くのファンドが設定され、それらに資⾦が流⼊したが、現在では流出の傾向となっていた。過去を⾒ると、気候変動が社会的に注⽬される都度、気候変動関連ファンドは設定されたが、それらの運⽤は⻑く続かず、多くが既に償還している。気候変動は⻑期的なテーマであるため、ファンドの運⽤も⻑期を前提として、それが実現できるように取り組むことが重要である。
気候変動関連ファンドの組⼊銘柄に関する調査では、ダイキン⼯業に多くのファンドが投資していることがわかった。他にも上位には、これまで培った技術を活かし、脱炭素に寄与するような製品の製造に取り組む企業が多く、温室効果ガス排出量の多い企業も⾒られた。これらの企業は将来の温室効果ガ
ス削減に⼤きく貢献することが期待できるだろう。また、多くのファンドが投資しているということは、
情報開⽰が充実している証とも受け取れる。多くの運⽤会社から投資される企業の詳細な分析については、今後の課題としたい。

参考⽂献
藤原[2022],「カーボン・ニュートラル関連ファンドと保有銘柄の特徴」,⽇興リサーチレビュー
https://www.nikko-research.co.jp/library/11116/
（END）

144

CO2 排出権価格の定量分析－テクニカル分析・時系列分析・機械学習－
2024 年 3 ⽉
資産運⽤研究所
投資⼯学研究所

野澤 光希

主任研究員

⼆俣 新

1. はじめにCO2 排出量に応じて企業に⾦銭的な負担を求める「カーボンプライシング」を導⼊する国・地域が広がっている。
「カーボンプライシング」の政策の 1 つである排出量取引は、欧州において 2005 年に世界で初めて欧州連合域内排出量取引制度（EU-ETS）が導⼊され、現在も排出量取引の中⼼的な役割を果たしている。EU-ETS は、試⾏期間のフェーズ 1 に始まり、京都議定書の⽬標達成を⾒据えたフェーズ
2、2020 年へ向けたフェーズ 3、そして現在 2030 年に向けたフェーズ 4 となり、フェーズの移⾏とともに対象となる国・業種等が拡⼤している。CO2 排出権（EUA）価格(1tCO2 当たり)は経済環境や⾦融市場の動向などで変化し、取引開始以降、リーマン・ショック、新型コロナの感染拡⼤、そして、ウクライナ侵攻等もあり、脱炭素社会に向けた世界的な⾜並みを揃えることが困難な時期には価格変動が⼤きくなる傾向がある。2015 年のパリ協定の採択以降、EUA 価格は上昇傾向となり、コロナ禍からの経済回復や EU における削減⽬標の引き上げなどにより⼤きく上昇し 100 ユーロ（以下、€）に迫る勢いとなったものの、直近はウクライナ侵攻によるエネルギー危機が落ち着いたことなどから EUA 価格は下落傾向にある。
EUA は、EUA の⼊札を主催する European Energy Exchange（EEX）および、世界的な取引所グループである Intercontinental Exchange (ICE)の先物市場を通じて取引することができる。両取引所は取引量が多く、取引所間の価格変動の連動性は⾼い。排出量取引は規制対象となる CO2 排出企業に留まらず、価格変動による利益を追求する投資家や⾦融市場・商品市場間の裁定取引を⾏う投資家にまで広がりを⾒せている。また、⼩⼝の投資家が取引しやすい ETF や ETN なども設定されている。
そこで、投資商品としての側⾯もある EUA の投資成果について、⼀定の条件の下でテクニカル分析を⽤いて売買した場合のシミュレーション結果を確認する。マーケットの将来予測の⽅法として、他にも時系列分析や、AI 技術を⽤いた機械学習があるため、それらをテクニカル分析と⽐較し、EUA 価格の時系列データとしての特徴や売買⼿法間の違い等について考察する。

2. 分析内容
EU-ETS の EUA と取引する市場は複数存在する。そのうち、EEX と ICE のデータ（EUA 価格・出来145⾼）を分析データとして利⽤する。
売買⼿法は、テクニカル分析・時系列分析・機械学習を⽤いる。いずれの⼿法においても、まずは売買の判断を⾏うためのシグナルを算出する。売買のルールは、算出したシグナルとして買いシグナルが検出された場合はその⽇に EUA を購⼊し、5 ⽇後に売却する。反対に売りシグナルが検出された場合はその⽇に EUA を売却し、5 ⽇後に買い戻す。この売買ルールによって仮想的な損益を算出する。テクニ
カル分析は、経済指標や企業業績などのファンダメンタルを考慮した⻑期的な投資戦略ではなく、短期的な投資戦略で⽤いられることが多いため、本分析においても、短期的な売買について分析することにした。

2.1 分析データ
EU-ETS の EUA の売買を想定し、EEX と ICE のデータを⽤いて分析する。具体的には、EEX は EUA
Spot、ICE は Daily Future の取引価格および出来⾼のデータから、出来⾼加重平均の価格、出来⾼合計を算出し、それらを EUA の価格・出来⾼データとして⽤いる。対象期間は、LSEG（旧 Refinitiv）で遡ることができた 2021 年 1 ⽉ 25 ⽇から 2024 年 2 ⽉ 29 ⽇とした。
図表１をみると、初めて 90€を超えた 2022 年 2 ⽉ 2 ⽇までは概ね右肩上がりであり、それら区間を①上昇相場とし、そこから最後に 90€を付けた 2023 年 7 ⽉ 25 ⽇までの区間は、変動が激しいものの
概ね横ばいで推移しているため②レンジ相場とし、それ以降は右肩下がりのため、③下落相場とした。
また、①上昇相場と、③下落相場を合わせて、トレンド相場と呼ぶことにする。なお、区間ごとに単回
帰分析を⾏いその理論値を Theory として図中に破線で⽰した。
図表 1

EU-ETS EUA の価格・出来⾼データ
1,000t€100

25,000Volume（右軸）90Price（左軸）80

20,000

Theory

70

1

2

3

60

15,00050
40

10,000

30
20

5,000

10
0

（出所）LSEG より⽇興リサーチセンター作成

146

2024‐022024‐012023‐122023‐102023‐112023‐092023‐08

2023‐072023‐06

2023‐052023‐042023‐032023‐022023‐012022‐122022‐112022‐102022‐092022‐08

2022‐072022‐06

2022‐052022‐042022‐032022‐022022‐012021‐122021‐112021‐102021‐092021‐08

2021‐072021‐06

2021‐052021‐04

2021‐032021‐022021‐0102.2 分析⼿法
図表２に⽰した 3 分類 4 ⼿法について投資成果を分析するが、いずれの⼿法においても、それぞれ定めたロジックに従い、買いシグナル、売りシグナルを発⽣させ、それに基づき EUA を売買するシミュレ
ーションを⾏う。⼿法により、シグナルの発⽣タイミングや頻度に違いが発⽣するため、それらの違いを確認する。いずれの⼿法においても、買いシグナルが発⽣したら EUA を購⼊し 5 ⽇後に売却、売り
シグナルが発⽣したら 5 ⽇後に買い戻すといった売買シミュレーションを⾏い、その損益の合計額を分
析⼿法のパフォーマンスとし、投資成果の指標として⽤いる。

図表２ 売買シミュレーションの概要
分類

⼿法

ロジックの概要

テクニカル分析ゴールデンクロス（GC）
・

出来⾼オシレーター1がプラス（マイナス）の状態でデッドクロス（DC）

5 ⽇移動平均が 25 ⽇移動平均を上（下）回ったら買ボリンジャーバンド（BB）

25 ⽇移動平均の±1σ の値の差から 25 ⽇移動平均をテクニカル分析い（売り）シグナルとする

除した割合が 5%（15％）より低（⾼）い、かつ、出
来⾼ 5 ⽇移動平均が出来⾼ 25 ⽇移動平均を上（下）回ったら買い（売り）シグナルとする

時系列分析

ARIMAX

25 ⽇分の時系列データから 30 ⽇⽬の価格を予測する。25 ⽇⽬の価格と予測した 30 ⽇⽬の価格を⽐較し予測値の⽅が 3％⾼（低）かったら買い（売り）シグナルとする

機械学習

Random Forest

時系列分析と同様に、25 ⽇分の時系列データから 30
⽇⽬の価格を予測する。25 ⽇⽬の価格と予測した 30
⽇⽬の価格を⽐較し予測値の⽅が 3％⾼（低）かったら買い（売り）シグナルとする（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表２の各⼿法についての説明に加えて、本稿で設定した売買シミュレーションの条件等について以下で補⾜する。
2.2.1 テクニカル分析－ゴールデンクロス・デッドクロス
ゴールデンクロス（GC）
・デッドクロス（DC）とは、短期的な価格のトレンドが中⻑期の価格のトレ
ンドを上回った⽇を GC、反対に短期的なトレンドが中⻑期のトレンドを下回った⽇を DC と呼び、売1出来⾼オシレーター(PVO, Percentage Volume Oscillator) 、以下本分析の定義。
PVO :＝（5 ⽇出来⾼移動平均－25 ⽇出来⾼移動平均）÷25 ⽇出来⾼移動平均ｘ100

147

買シグナルとする⼿法である。そのため、⼀般的に GC は価格上昇、DC は価格下落の予兆と考える。また、出来⾼オシレーター（PVO）は出来⾼の短期移動平均と⻑期移動平均の差を乖離率で表し、短期的に売買が活況かどうかを⽰す指標である。
本分析では、他のモデルで出来⾼も考慮した分析を⾏っていることから、GC・DC に出来⾼分析の PVOも加え、短期出来⾼移動平均を 5 ⽇、⻑期出来⾼移動平均を 25 ⽇として、GC 発⽣かつ PVO が正の値の場合を買いシグナルとし、DC 発⽣かつ PVO が負の値の場合を売りシグナルとした。
2.2.2 テクニカル分析－ボリンジャーバンド
ボリンジャーバンド（BB）とは、価格移動平均に対し、価格の標準偏差（σ）を±定数倍して加えた分析である。活⽤法として、+1σを上回ると価格上昇の予兆、－1σを下回ると価格下落の予兆と捉える⽅法がある。また、出来⾼を組み合わせる⽅法として、BB が狭くなりかつ出来⾼が多くなると価格上昇、BB が広くなりかつ出来⾼が少なると価格下落の予兆と捉える⼿法などがある。本分析では、出来⾼を組み合わせる⽅法とする。25 ⽇移動平均の±1σの値の差から 25 ⽇移動平均を除した割合が 5％より低
く、かつ出来⾼ 5 ⽇移動平均が出来⾼ 25 ⽇移動平均を上回った場合を買いシグナルとし、25 ⽇移動平均の±1σの値の差から 25 ⽇移動平均を除した割合が 15％より⾼く、かつ出来⾼ 5 ⽇移動平均が出来
⾼ 25 ⽇移動平均を下回った場合を売りシグナルとした。このように、定量的な売買判断とした場合、シグナルが発⽣した後に同じ状況を維持することが多いため、シグナル発⽣以降の同⼀シグナルは 5 ⽇経過しない限り無視する。
2.2.3 時系列分析－ARIMAX
ARIMAX とは、時系列データの予測や分析で⽤いられる統計的な⼿法である。外⽣変数を含めた説明
変数を複数⽤いるため ARIMAX2を⽤いた。25 ⽇分の観測データを⽤い、観測期間の最終⽇（25 ⽇⽬）の 5 ⽇後を予測し、観測期間最終⽇の価格より予測値が 3％以上、上昇（下落）予測は買い（売り）、その他はホールドの判断を 5 ⽇ずつスライドさせながら⾏い、予測のために外⽣変数として Return（前⽇⽐）と Volume を⽤いた。
2.2.4 機械学習－Random Forest
Random Forest とは、機械学習の教師あり学習モデルであり、複数の決定⽊の出⼒を組み合わせて
1 つの結果を導き出す機械学習アルゴリズムである。機械学習のモデル精度を測定する際に、⽐較対象モデルの 1 つとして頻繁に利⽤されているモデルである。ハイパーパラメータはグリッドサーチによって算出した。時系列分析と同様に 25 ⽇分の観測データを⽤い観測期間の最終⽇（25 ⽇⽬）の 5 ⽇後を予測、観測期間最終⽇の価格より予測値が 3％以上、上昇（下落）予測は買い（売り）、その他はホール
ドの判断を 5 ⽇ずつスライドさせながら⾏い、説明変数は Price、Return（前⽇⽐）と Volume を⽤い
2

Python の statsmodels を import し ARIMAX を⽤いた。パラメータは AIC 基準により、order=(0,1,2)とした。

148

た。

3. 分析結果
3.1 分析⼿法ごとの結果と考察
3.1.1 テクニカル分析－ゴールデンクロス（GC）・デッドクロス（DC）
GC は 7 回、DC は 12 回発⽣し、トータルリターンは－2.4％であった（図表 3）。
①上昇相場︓GC が 1 回、DC が 4 回発⽣し、リターンは－15.7％であり、上昇トレンドであるにも関わらず GC の発⽣回数は DC の発⽣回数を下回った。
②レンジ相場︓GC が 3 回、DC が 6 回発⽣し、リターンは＋20.6％であった。
③下落相場︓GC が 3 回、DC が 2 回発⽣し、リターンは－4.0％であり、下降トレンドであるにも関わらず DC の発⽣回数は GC の発⽣回数を下回った。
その結果、レンジ相場はプラスになったが、トレンド相場のパフォーマンスは振るわなかった。今回の分析では、売買ルールを 4 ⼿法⼀律で 5 ⽇に反対売買としている。GC・DC は時系列分析と機械学習で設定した条件のように 5 ⽇後の⾼安を予測する条件とは異なり、相場の転換を⽰唆する指標であるため、早期に利⾷いをしてパフォーマンスが上がらなかった可能性がある。
図表３ ゴールデンクロス・デッドクロスの結果（出所）LSEG より⽇興リサーチセンター作成

149

3.1.2 テクニカル分析－ボリンジャーバンド
Buy のシグナルは 14 回、Sell のシグナルは 8 回発⽣し、トータルリターンは－14.1％であった（図表 4）。
①上昇相場︓Buy が 3 回、Sell が 1 回発⽣し、リターンは－5.0％であった。
②レンジ相場︓Buy が 4 回、Sell が 5 回発⽣し、リターンは+7.1％であった。
③下落相場︓Buy が 7 回、Sell が 2 回発⽣し、リターンは－15.5％であった。
レンジ相場のリターンがプラスであったが、トレンド相場でのパフォーマンスが振るわなかった。GC・
DC と同様に 5 ⽇後に反対売買をすることとしたため、トレンド相場において、早期の利⾷いにより、リターンを⼗分に得られなかった可能性はある。
図表４ ボリンジャーバンドの結果（出所）LSEG より⽇興リサーチセンター作成

3.1.3 時系列－ARIMAX
Buy のシグナルは 6 回、Sell のシグナルは 10 回発⽣し、トータルリターンは+6.4％であった（図表 5）。
①上昇相場︓Buy が 1 回、Sell が 1 回発⽣し、リターンは+1.1％であった。
②レンジ相場︓Buy が 4 回、Sell が 8 回発⽣し、リターンは+11.0％であった。
③下落相場︓Buy が 1 回、Sell が 1 回発⽣し、リターンは－5.1％であり、パフォーマンスが振るわなかった。

150

パフォーマンスは概ね好調であったが、トレンド相場の Buy、Sell のシグナルの発⽣回数は少なく、⼤きく上昇、下落する局⾯で⼗分にトレンドを補⾜することができなかった。⼀⽅で、②レンジ相場では、⽐較的多くの売買シグナルが発⽣し、パフォーマンスは好調であった。
図表５

ARIMAX の結果（出所）LSEG より⽇興リサーチセンター作成

3.1.4 機械学習－Random Forest
Buy のシグナルは 36 回、Sell のシグナルは 43 回発⽣し、トータルリターンは+2.2％であった（図表 6）。
①上昇相場︓Buy が 5 回、Sell が 18 回発⽣し、リターンは+0.5％であった。
②レンジ相場︓Buy が 20 回、Sell が 21 回発⽣し、リターンは+9.8％であった。
③下落相場︓Buy が 11 回、Sell が 4 回発⽣し、リターンは－7.5％であり、下落相場でのパフォーマンスが振るわなかった。
テクニカル分析や時系列分析と⽐べて、いずれの相場においても Buy と Sell のシグナルの発⽣回数が多かった。①上昇相場は、Buy のシグナル（5 回）の発⽣回数が Sell のシグナル（18 回）より少な
く、③下落相場の Buy のシグナル（11 回）の発⽣回数が Sell のシグナル（4 回）より多く、トレンド
相場では、トレンドとは逆のシグナルが多かった。
図表 7 は、Random Forest の SHAP 値の結果である。Volume の SHAP 値をみると、マイナス⽅向に Feature Value が⾼い値（⾚）でプロットされており、Volume の増加が価格下落の予測に寄与していることを意味している。株式相場等においても暴落時に出来⾼が増加することがあり、株式相場と似151

た特徴を表している。
図表６ Random Forest の結果（出所）LSEG より⽇興リサーチセンター作成

図表７ Random Forest の SHAP 値（出所）LSEG より⽇興リサーチセンター作成

3.2 分析⼿法ごとの結果の⽐較
図表 8 では、⼿法別のパフォーマンスをそれぞれ区間別に⽐較した。図表 9 は、売買シグナルの発⽣回数を⽰している。図表 10 は、売買シグナルが発⽣した際に、買いであれば 5 ⽇後に 3％以上、上昇
したか、売りであれば 3％以上、下落したかを確認し、正解率を計算している。

152

図表８ パフォーマンスの⽐較結果
25.0%

20.6%

20.0%
15.0%

11.0%

10.0%

7.1%

9.8%

6.4%

5.0%

2.2%
0.5%

1.1%

0.0%
‐5.0%

‐2.4%

‐4.0%

‐5.0%

‐10.0%‐15.0%‐14.1%‐15.7%‐20.0%

GC・DC

‐5.1%

‐15.5%
ARIMAX

ボリンジャーバンド
①上昇

Total

‐7.5%

②レンジ

Random Forest③下落（出所）LSEG より⽇興リサーチセンター作成

図表９ 売買シグナル発⽣回数3の⽐較
90
79

80
70
60
50

41

40
30
20
10

23

22

19

16
5

9

5

4

9

15

12

9
2

2

0
GC・DC

ARIMAX

ボリンジャーバンド
Total

①上昇

②レンジ

③下落

（出所）LSEG より⽇興リサーチセンター作成

3

ARIMAX と Random Forest の売買シグナル発⽣回数はホールドと判断した場合を除く。

153

Random Forest

図表 10 売買シグナルの正解率4
60.0%
50.0%

50.0%

44.4%

40.0%

33.3%

31.3%

30.0%

27.8%

26.3%

30.4% 31.7%

22.2%

20.0%

20.0%

13.6%

13.3%

11.1%

10.0%
0.0%

0.0%

0.0%

0.0%
GC・DC

ボリンジャーバンド
Total

①上昇

②レンジ

ARIMAX

Random Forest③下落（出所）LSEG より⽇興リサーチセンター作成

まずは、冒頭で挙げていた、EUA 取引におけるテクニカル分析については、GC・DC およびボリンジャーバンドで検証した結果をみると、②レンジ相場であればどちらもプラスのパフォーマンスを⽰しており、有効であったと考えられる。しかし、トレンド相場においては、いずれもマイナスのパフォーマンスを⽰しており、有効であったとは⾔えない。ただし、テクニカル分析にはトレンド相場に有効な⼿法やレンジ相場に有効な⼿法など多様であり、⼿法ごとに特徴が異なる点に留意したい。
次いで ARIMAX については、テクニカル分析の 2 ⼿法と同様に、②レンジ相場について、プラスのパフォーマンスを⽰し、反対に③下落相場についてのパフォーマンスはマイナスとなり、テクニカル分
析と概ね似た傾向を⽰した。
Random Forest については、②レンジ相場についてプラスのパフォーマンスを⽰していた。③下落
相場についてパフォーマンスが良くなく、ARIMAX と似た傾向を⽰していた。
今回分析した全ての売買⼿法を⽐較すると、共通して②レンジ相場についてはプラスのパフォーマン
ス、③下落相場についてマイナスのパフォーマンスを⽰していた。①上昇相場についてもテクニカル分
析は、マイナスのパフォーマンスで、ARIMAX および Random Forest は僅かにプラスという状況で、いずれにせよ良いパフォーマンスではなかった。
売買シグナルの発⽣回数は、Random Forest が他のモデルと⽐較し、⼤変多くなっている。正解率
については、Random Forest の③下落相場の正解率が低いが、パフォーマンスも低く整合的な結果となっていた。①上昇相場と②レンジ相場の正解率は同程度であり、パフォーマンスでは②レンジ相場が良い結果となったが、①上昇相場についても、分析データ次第でパフォーマンスがプラスとなる可能性があると考えられる。なお、ARIMAX の①上昇相場は、正解率が 50％と⾼く出ているが、シグナルの
4

ARIMAX と Random Forest の売買シグナル発⽣回数はホールドの正解を除く。

154

発⽣回数が 2 回の結果であり、正解率だけでの結果判断は避けるべきである。
テクニカル分析（GC・DC、BB）、時系列分析（ARIMAX）、機械学習（Random Forest）いずれにおいても、②レンジ相場については、プラスのパフォーマンスとなっていたため、将来価格を⼀定程度推計できていた可能性がある。しかし、トレンド相場については、いずれの⼿法においても、⾼いプラスのパフォーマンスを⽰した⼿法はなく、将来価格は予想できていなかったと考えられる。そのため、世界的な経済状況、技術⾰新等により排出権価格に⼤きな上昇または下降トレンドがある際には、これら
売買ロジックは有効ではなく、反対に世界的に⽅向感がつかめず、レンジ相場の形成が期待される際には、これらの売買ロジックにより短期的な将来価格の予測が⼀定程度有効であるという結果が今回の売買ロジックにおいて得られた。

4. おわりに本研究では、CO2 排出権が投資商品と捉えられている側⾯も鑑みて、株式等の売買⼿法のテクニカル
分析を適⽤し、パフォーマンスがどのようになるか分析した。併せて時系列分析や機械学習を⽤いた場
合についても分析を⾏った。CO2 排出権価格を上昇相場、レンジ相場、下落相場に分けて分析した結果、いずれの売買⼿法においても、レンジ相場のパフォーマンスはプラスであり、トレンド相場のパフォー
マンスは良いとは⾔えなかった。ARIMAX と Random Forest については、テクニカル分析と似た傾向を⽰す可能性がある⼀⽅、Random Forest については、テクニカル分析や時系列分析と⽐べて「買い」
または「売り」と判断する回数が多い結果となるなど、3 分類それぞれの⼿法によって異なる判断結果が得られた。
今回の研究では、CO2 排出権価格と出来⾼データを元に時系列データの特性を分析したが、実際の排出権価格は、エネルギー価格、世界経済の状況、技術⾰新、紛争等多くの事象の影響を受けて価格形成される。分析⼿法の⾼度化に加え、多くの外的要因を説明変数として加え、より実態に即した価格特性の把握を今後の課題としたい。
（END）

155

マルチエージェントを⽤いた
CO2 排出権オプション市場の分析
2023 年 8 ⽉
投資⼯学研究所

主任研究員

⼆俣 新

1. はじめにCO2 の排出量に応じて企業に⾦銭的な負担を求める「カーボンプライシング」の導⼊が国内で検討されており、GX リーグにおける排出量取引制度は 2023 年度から試⾏的に開始し、2026 年度から本格稼働を予定している。東京証券取引所においては 2023 年度にカーボン・クレジット市場を創設する。
⼀⽅、欧州では 2005 年に欧州連合域内排出量取引制度（EU-ETS）が導⼊され、すでに多くの経験を 積 ん で い る 。 欧 州 証 券 市 場 監 督 局 「 Final Report - Emission allowances and associatedderivatives」によれば、EU-ETS は、CO2 排出権のみならず、CO2 排出権デリバティブ取引についても、取引が拡⼤している。
我が国においても CO2 排出量取引が拡⼤すれば、ヘッジツールとしてデリバティブ取引（先物取引、オプション取引）が重要になるであろう。
CO2 排出権オプション取引を分析するため、まずは CO2 排出権取引とそのオプション取引について
マルチエージェントを⽤いて⼈⼯市場を構築する。⼈⼯市場の構築にあたり、遺伝的アルゴリズムを⽤いて、エージェントのパラメータを推計する。発注サイズ変更等のシナリオを⼈⼯市場に与え、オ
プション取引等への影響を分析することにより得られた有⽤な知⾒を報告する。

2. 分析⽅法
2.1

先⾏研究

ここでは、マルチエージェント、⼈⼯市場、排出権取引等に関連する先⾏研究を紹介する。
鯉江ら（2011）は、電⼒市場と CO2 排出権市場を共にモデルに組み込み、それらの関連性を考慮したモデルを構築した。川久保ら（2013）は、株式市場における原資産市場とオプション市場の相互作⽤についてマルチエージェントを⽤いてモデルを構築した。原⽥（2011）は、マルチエージェントを⽤いて⼤規模事業所の属性や取引所のルール等を定義し、精緻な東京都排出量取引制度モデルを構築した。⼤堀ら（2007）は、排出権市場の分析におけるパラメータ設定の恣意性を減らすため、遺伝的アルゴリズムによりパラメータを特定し、そのパラメータを⽤いた分析を⾏った。
CO2 排出権市場と CO2 排出権のオプション市場を共にモデルに組み込んだ⼈⼯市場を構築した先⾏研究はないため、本稿においてその分析することにより、新たな知⾒が得られると考える。

156

2.2

分析⼿法

⼈⼯市場、エージェント、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm、GA）の概念について説明する。
和泉（2003）1によれば、⼈⼯市場を「計算機上に⼈の⼿によって⼈⼯的につくりだされた架空の市場」としており、エージェントを「計算機プログラムで表現された仮想的なディーラー」としている。
それらを関連付けて、「⼈⼯市場とは、エージェントを基本単位とした、価格決定メカニズムを持つ計算機プログラム」であると説明している。
続いて GA について説明する。GA は⽣物の進化を模した最適化アルゴリズムである。そして、基本的な操作に、⾃然淘汰（エリート選択）
・交叉・突然変異があり、図表１で具体的に説明する。
⾃然淘汰（エリート選択）は、評価値が上位の個体を遺伝⼦そのままに⽣存させ、評価値が低い個体は淘汰させる。図表右上では、Rank１等の遺伝⼦セットをエリートとしてそのまま次世代に引き継いでいる。交叉は、遺伝⼦の⼀部を別個体と交換し新たな個体を⽣み出す。図表右中央では、Rank1 とRank3 で⼀部遺伝⼦を交換し新たな個体を⽣み出している。突然変異は、遺伝⼦をランダムに設定した個体を⽣み出す。図表右下のように全てランダムな遺伝⼦セットの個体を⽣み出している。
これらの基本操作を、何世代か繰り返すことにより、評価値が⾼い遺伝⼦を持つ個体が⽣き残る最適化アルゴリズムである。
図表１ GA の基本操作の例
gene Ⅰ gene Ⅱ gene Ⅲ gene Ⅳ gene Ⅴ

gene Ⅰ

gene Ⅱ

gene Ⅲ

gene Ⅳgene Ⅴ

62%

32%

63%

37%

42%

Fitness
21.74

Rank
34

57%

28%

49%

25%

26%

55%

22%

58%

24%

29%

27.68

67

51%

31%

55%

35%

39%

54%

30%

65%

31%

30%

17.03

12

54%

43%

61%

43%

43%

59%

29%

51%

34%

32%

27.60

66

60%

22%

63%

38%

33%

19.92

26

61%

31%

56%

28%

31%

14.70

5

・・・

60%

28%

63%

38%

33%

24.53

51

・・・

55%

40%

53%

31%

33%

23.16

43

60%

37%

60%

40%

33%

24.36

49

54%

35%

57%

35%

48%

19.73

25

57%

28%

49%

25%

26%

11.74

1

61%

26%

62%

28%

26%

27.93

69

57%

28%

57%

35%

53%

30%

30%

23.78

47

57%

28%

51%

25%

59%

31%

24%

18.58

16

・・・

54%

43%

61%

43%

43%

13.34

3

・・・

58%

31%

64%

31%

36%

34.28

96

・・・

53%

34%

45%

38%

23%

29.99

79

6%

79%

88%

97%

24%

52%

37%

52%

21%

35%

21.05

29

74%

91%

98%

22%

73%

49%

37%

63%

24%

29%

25.59

59

48%

58%

49%

24%

3%

62%

21%

61%

42%

37%

19.53

23

57%

25%

63%

37%

23%

19.39

22

61%

33%

72%

34%

26%

29.25

77

（出所）⽇興リサーチセンター作成

1

和泉（2003）「⼈⼯市場

市場分析の複雑系アプローチ」page8,10

157

エリート

・・・
56%

30%

57%

43%

41%

57%

28%

49%

43%

26%

57%

31%

49%

25%

26%

49%

25%

31%

56%

25%

26%

・・・

交叉

突然変異

※Rank 1 ⻩、Rank 2-10 橙にてハイライト

本分析では、異なる属性・振る舞いをする企業の複雑な関係を表現するため、モデル表現の⾃由度が⾼いマルチエージェントによるシミュレーション⽅法を採⽤した。また、エージェントのパラメー
タ設定の恣意性を減らすため、GA によるパラメータ推定を活⽤した。

2.3

分析フローチャート

最初にエージェントを定める。CO2 排出権の⼈⼯市場を構築する上で最低限必要となる、①取引所、②排出企業、③吸収企業をエージェントとした。①取引所は、株式の取引所等で⼀般的な取引⽅法である、ザラバ⽅式2を採⽤した。②排出企業は、年間 CO2 排出量及び CO2 排出枠を設定し、それに⾒合う CO2 排出権やオプションを購⼊する。③吸収企業は、年間 CO2 吸収量を設定し、それに⾒合う CO2
排出権やオプションを売却する3（詳細は参考２，３，４）。
図表２ 分析フローチャート（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表２は、本分析のフローチャートである。初期設定にて、GA における世代数や遺伝⼦セットの個
体数等、シミュレーションの前提条件を設定している（詳細は参考５）。CO2 排出権価格と、そのオプション取引の価格は、２段階で推計することとした（詳細は参考 1）。
排出権 Spot 価格の再現は、⼈⼯市場における排出権価格の推移が、実際の EU-ETS の価格推移と⽐較し、どの程度再現出来ているかシミュレーションする。遺伝⼦セットに対し、GA の基本的な操作を⾏い、再度シミュレーションを繰り返す、ということを初期設定で定めた世代数回⾏い、Spot 価格に関する遺伝⼦を確定させる（GA の基本的な操作は参考 7。評価値の定義は参考８）。
排出権オプション価格の再現では、初期設定に加え、確定した Spot 価格遺伝⼦も前提として、⼈⼯市場におけるオプション価格の推移が、実際の EU-ETS のオプション価格をどの程度再現しているか
シミュレーションする（遺伝⼦の詳細は参考６）。
最後のシミュレーションは、初期設定、Spot 価格遺伝⼦、オプション価格遺伝⼦を前提として、シ2

JPX ザラバ⽅式

3

CallOption のみ対象。PutOption は、吸収企業の買、排出企業の売りも考えられるが⼈⼯市場の簡素化のため対象外。

https://www.jpx.co.jp/learning/basics/equities/04.html

158

ミュレーションを⾏うものである。各種設定や前提を変更した際のオプション取引への影響を調査する。

3. ⼈⼯市場の構築
3.1

CO2 排出権市場の構築

前章にて説明したフローチャートに沿って、CO2 排出権市場への参加者の構成・特性を推計した。
５世代をシミュレーションし５世代⽬の最上位個体の遺伝⼦を推計結果とした（図表３）。
図表３ CO2 排出権市場の推計結果

gene Ⅰ

gene Ⅱ

gene Ⅲ

56.0%

30.4%

59.1%

（出所）⽇興リサーチセンター作成

遺伝⼦Ⅰ（geneⅠ）は、排出企業が 56％、吸収企業が 44％と推計されたことを意味する。市場参加者として吸収企業より CO2 排出権の需要者である排出企業の⽅が多くなった。実際の EU-ETS のCO2 排出権価格は、右肩上がりであり、排出企業の⽅が多くなったことに違和感はない。
遺伝⼦Ⅱ（geneⅡ）は、排出企業のうち 30.4％は市場価格を参照した取引戦略をとる企業であり、残りの 69.6％は、市場価格を参照しない企業を意味する。また、遺伝⼦Ⅲ（geneⅢ）は、吸収企業の
うち 59.1％が市場価格を参照した取引戦略をとる企業であり、40.9％が市場価格を参照しない企業を
意味する。

3.2

CO2 排出権オプション市場の構築

前章にて説明したフローチャートに沿って、CO2 排出権デリバティブ市場への参加者の構成・特性を推計した。前項で確定した、CO2 排出権市場の遺伝⼦Ⅰ、Ⅱ、Ⅲを所与として、CO2 排出権デリバテ
ィブ市場の遺伝⼦Ⅳ、Ⅴ（geneⅣ、Ⅴ）を推計結果とした（図表４）。
遺伝⼦Ⅳは、排出企業のうち 17.5％がオプション取引を利⽤することを意味する。また、遺伝⼦Ⅴ

159

は吸収企業のうち 18.6％がオプション取引を利⽤することを意味する。排出企業・吸収企業によらず、
約 2 割の企業がオプション取引を利⽤し、約 8 割の企業がオプション取引を利⽤しないと推計された。
図表４ CO2 排出権オプション市場の推計結果
第1世代

第2世代

第3世代

第4世代

第5世代

最上位

11.74

10.43

9.48

10.37

9.52

上位10個体平均

14.46

13.05

13.01

12.93

12.51

平均

24.58

24.25

24.60

23.42

24.42

gene Ⅳgene Ⅴ

17.5%

18.6%

（出所）⽇興リサーチセンター作成

4. シミュレーション結果
まずは、前章で構築した⼈⼯市場が、オプション市場として⾃然な振る舞いをするのか確認する。
次に、より複雑なシナリオを⼈⼯市場に与えて、⼈⼯市場から得られる知⾒を確認する。

4.1

ボラティリティの変化による⼈⼯市場の挙動

最初に、ボラティリティを変化させた場合の⼈⼯市場の挙動を確認する。ボラティリティが⾼くなれ
ば⾼くなるほどオプション料も⾼くなるため、オプションを売却する吸収企業の損益は改善が想定される。反対に排出企業にとっては、オプション購⼊のコストが⼤きくなり、損益は悪化が想定される。
ボラティリティを変化させた場合の、オプション利⽤企業の損益の分析結果が、図表５となる。排
出企業について、市場価格を参照する企業、しない企業に関わらず、ボラティリティが上昇すると、損益は悪化した。反対に、吸収企業については、市場価格を参照する企業、しない企業に関わらず、ボラティリティが上昇すると、損益は改善した。
ボラティリティに対する損益の傾き（β）
・相関係数（ρ）を確認すると、排出企業であれば、ボラテ
ィリティ+1％に対して、▲5,000€程度損益が悪化した。また、相関係数は、-1 に近い⽔準であった。
吸収企業は、その反対の結果であった。
尚、2022/4〜2023/3 までの ATM のボラティリティは、平均 49.1％、最⼤ 56.6％であったのに対し、⾮常に⾼い⽔準（210％）までシミュレーションした。

160

図表５ オプション利⽤企業の損益
108

107

108
70,000
110

106

€

107

107

117

排出・吸収企業の損益
106
107
117

109

110

111

€

‐20,000

ρ109

排出Market〇-5,365-0.97

108

排出 Market×-4,973-0.95

吸収 Market〇

5,114

0.97

吸収 Market×

4,196

0.91

109

107

114

110

109

104
平均49.1%105
最⼤56.6％

108

106

115

110

108
60,000110106
最⼩43.4％
107

107

105

118

109

108

116

109 ‐30,000
110
110
110

108
50,000
107

106

107

107

115

112

107

109

106

116

110

106

106

108

109
40,000
108

105

110

105

108

108
30,000
109

107

106

107
118
110
111
吸収Market〇（左軸）107
117
111 ‐50,000109
吸収Market×（左軸）
106
118
111
110
排出Market〇（右軸）
106
117
110
111
排出Market×（右軸）

108

107

107

118

109 ‐60,000
111

110‐40,000

111

108

106

106

105

116

109

107
20,000
107

107

108

107

118

106

109

107

116

111 ‐70,000
109
108
110

106
10,000
108

103

108

106

115

112

105

108

108

117

109
111 ‐80,000
110

109

108

108

104

115

111

0

β

111

※〇：市場価格参照、×：市場価格参照せず

110

111

10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
110%
120%
130%
140%
150%
160%
170%
180%
190%
200%
210%

‐90,000

ボラティリティ（出所）⽇興リサーチセンター作成

次に、オプションを利⽤する企業としない企業を⽐較しつつ⼈⼯市場の挙動を確認する。
図表６ 排出企業の分析結果€‐50,000

排出企業 損益排出企業 損益標準偏差€

Market 〇:Op 〇Market 〇:Op ×

Market ×:Op 〇Market ×:Op ×

10,0009,000‐55,000

Market〇：Op〇

Market〇：Op×Market×：Op〇

Market×：Op×

8,000‐60,000

7,000
6,000

‐65,000

5,000‐70,000

4,000
3,000

‐75,000

2,000‐80,000
1,000‐85,000

10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
110%
120%
130%
140%
150%
160%
170%
180%
190%
200%
210%

10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
110%
120%
130%
140%
150%
160%
170%
180%
190%
200%
210%

0

ボラティリティ

ボラティリティ※Market 〇：市場価格参照業、×：市場価格参照せず

Op（出所）⽇興リサーチセンター作成

161〇：オプション利⽤企業、×：オプション利⽤しない企業

図表６の排出企業の分析結果を確認する。オプションを利⽤しない企業は、ボラティリティの⽔準によらず損益が概ね同⽔準であった。それに対し、オプションを利⽤する企業は、ボラティリティが80％程度より⾼まると、損益の差が広がり悪化する傾向が顕著になった（図表 6 の左図の⾚い点線⽮印）。
損益の標準偏差（以下、リスク）は、市場価格を参照する/しないにより⼤きな変化があり、市場価格を参照しない企業のリスクは⾼かった。市場価格を参照する企業の場合にオプションを利⽤するとリスクが増⼤した。市場価格を参照しない企業の場合に、オプションを利⽤するとリスクが減った。
図表７ 吸収企業の分析結果
吸収企業 損益€

吸収企業 損益標準偏差€60,0004,000

58,000Market 〇:Op 〇Market 〇:Op ×

Market ×:Op 〇Market ×:Op ×

3,500

Market 〇：Op〇

Market 〇：Op×Market ×：Op 〇Market ×：Op ×

56,0003,000
54,0002,500

52,0002,000

50,00048,0001,500

46,0001,000
44,000500

42,000

0

10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
110%
120%
130%
140%
150%
160%
170%
180%
190%
200%
210%

10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
110%
120%
130%
140%
150%
160%
170%
180%
190%
200%
210%

40,000

ボラティリティ※Market 〇：市場価格参照業、×：市場価格参照せず

ボラティリティOp〇：オプション利⽤企業、×：オプション利⽤しない企業（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表７の吸収企業の分析結果を確認する。オプションを利⽤しない企業は、ボラティリティの⽔準によらず、損益が概ね同⽔準であった。それに対し、オプションを利⽤する企業は、ボラティリティが100％程度より⾼まると損益は改善する傾向が明確に⾒て取れる（図表 7 の左図の⾚い点線⽮印）。オ
プションを利⽤するとリスクは⾼まるが、2,500〜3,000€程度であり、排出企業のリスクよりは低い状況だった。
ボラティリティが⾮常に⾼くなると排出企業は⾼いオプション料を払うことになり、オプション買
いはしにくい。そのため、吸収企業にとっては、⾮常に⾼いボラティリティのときはオプションの買注⽂と出会う可能性は低くなり、取引量が減ると考えられる。今回の結果ではその閾値は 80％程度と162

推測される。そのため、オプション市場としてはボラティリティが 80％程度4を下回ると出来⾼が保たれると推測する。
排出企業にとっては、市場価格を参照する戦略をとることによりリスク削減が可能なので、更にオ
プション取引を活⽤するのはリスク拡⼤要因となる（図表６の右図の下）。しかし、市場価格を参照しない場合にはオプション取引がリスク削減要因になることが⽰唆される（図表６の右図の上）。

4.2

オプションの発注サイズに関する分析と結果

ここでは２種類の分析を⾏い、オプション取引にどの様な影響が出るのか分析した。１つめは「オプション利⽤企業数×発注サイズ」を⼀定とし、オプション利⽤企業数を増やす代わりに、発注サイズを減らす分析である。２つめは排出企業と吸収企業がばらばらに、発注サイズを変更した場合の分析である。
１つめの分析について説明する。
構築した⼈⼯市場の状況そのままに分析した結果を Base5とする。
それに対して、企業数を 1.5 倍・発注サイズを 1/1.5 倍、企業数を 2.0 倍・発注サイズを 1/2.0 倍、・・・・、
企業数を 5.0 倍・発注サイズを 1/5.0 倍とする分析をした。企業数を増やす分、釣り合うように発注
サイズを減らしている。Base は、約 2 割がオプションを利⽤する企業であったため、企業数 5.0 倍は、ほぼ全ての企業がオプションを利⽤することになる。
図表８ 企業数増と発注サイズ減の影響（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表８は、縦軸に平均⽉間取引量を⽰し、横軸に⽉間取引量の標準偏差を⽰している。縦軸で上⽅
4

各種前提の基、乱数を⽤いたシミュレーションにて算出した結果から判断した閾値。前提の変更等により増減が想定される。

5

オプション利⽤企業数は図表４の geneⅣとⅤ、発注サイズは参考２と３の発注量を Base とした。

163

に位置すると、取引量が多いということになる。横軸で、右に位置すると、毎⽉の取引量が多い⽉や少ない⽉があり安定しておらず、左に位置すれば、毎⽉の取引量の変動が少ないことを意味する。
分析した結果は、右下に Base が⽰され、0.5 ずつ増加と共に、概ね左上⽅向に結果がプロットされる結果であり、発注サイズが減少・企業数増加が同時に発⽣すると、取引量は増え、毎⽉の取引量の変動は減った。
オプション市場にとって、１社が⼤きな注⽂を出すよりも、多くの会社が⼩さな注⽂を出す⽅が、取引量が増加し、取引量の安定性が増すことが分かった。
２つめの分析について説明する。構築した⼈⼯市場において、オプション取引の発注サイズは、排出企業であれば⽉間排出量の 5 割、吸収企業であれば⽉間吸収量の 5 割の発注をする（詳細は参考２，
３）。この割合をそれぞれ変更する分析を⾏う。1，3，5，7，10 割の 5 ケースとし、5×5 の 25 ケースの分析を⾏った。尚、企業数は変更しない。
図表 9

発注サイズ変更の影響（出所）⽇興リサーチセンター作成

図表９が、分析結果である。E1 は排出企業において 1 割のケースで、E10 は、排出 10 割のケースとなり、A1 は、吸収企業において 1 割のケースで、A10 は、吸収企業 10 割のケースとなる。それぞれに応じた、オプションの取引量を⽰している。
左グラフを⾒ると、左下（A1E1）から、右上（A10E10）にかけて、排出企業・吸収企業共に発注
サイズを⼤きくするに従い取引量は増加する。市場参加者の発注サイズが皆⼤きくなることを意味し、それに従い、取引量が増えるのだから、⾃然な結果となっている。

164

左グラフの緑の⽮印及び右表の E3 の列を⾒ると、これは、排出企業は 3 割のままに、吸収企業の割合を、増やした分析になる。E3A1 から E3A3 にかけて、取引量が⼤きく増えるのに対し、その後、
E3A3 から E3A5 や更にその先になると、取引量の増加が鈍化した。排出企業や吸収企業のどちらか⼀⽅のみの発注サイズが⼤きくなっても、取引量は増加しなかった。
右表の E5A5 から E5A7 と E7A5 への変化を⾒ると、E5A7 の⽅が取引量は増加した。⼈⼯市場の市場参加者は、排出企業の⽅が多く吸収企業の⽅が少なく、またオプション利⽤はほぼ同程度である（図表３ geneⅠ、図表４）。排出企業よりも吸収企業（オプションの売り⼿）の発注サイズの増加の⽅が、オプション市場の取引量増加に寄与することが分かった。
5. おわりに
本稿では、マルチエージェントを⽤いて排出企業・吸収企業と取引所を定め、CO2 排出権取引及び、そのオプション取引の⼈⼯市場を構築し、その⼈⼯市場に対し様々なシナリオを与えて、オプション
取引等へどのような影響が発⽣するのかシミュレーションによって確認した。
その結果、以下の知⾒が得られた。
・排出企業の損益のリスクは、市場価格を参照した取引をする企業の⽅が低い
・吸収企業の損益のリスクは、オプションを利⽤（売り）すると⾼まる・オプション市場は、ボラティリティが 80％程度を下回ると取引量が保たれる
・排出企業よりも吸収企業のオプション取引の発注サイズ拡⼤の⽅が取引量増加に寄与する・オプションの発注サイズの縮⼩と同程度、オプションの利⽤企業数が増加するなら、取引量が増加しかつ取引量の変動が⼩さくなる
実際の市場においては、排出企業・吸収企業以外に取引を取り次ぐ⾦融機関等が存在し、また、排出企業にとって排出枠は所与ではなく⼊札等により設定され、更にオプション取引について、プットオ
プションも取引されている。それらを考慮した、より実際の市場に近い⼈⼯市場での分析は今後の課題としたい。
新たな市場や取引ルールを構築ないしそれらに関与する際、⼈⼯市場を⽤いてシミュレーションすることにより、排出量取引制度に参加する排出企業・吸収企業、インフラを提供する取引所等にとって、有益な情報を得られる可能性がある。今後、我が国においても、排出量取引制度が開始され、排出量取引の本格稼働に向け制度設計等の具体化が想定されるため、取引制度・取引市場の動向を引き続き注視したい。

165

参考１

CO2 排出権とオプションの２段階推計

・CO2 排出権の Spot 取引及び、先物取引（Future）の取引量は、オプション取引と⽐較し⾮常に多いため、オ
プション取引が、Spot 取引や先物取引へ与える影響は⼩さいと考えられる
・オプション取引は出来⾼が０の⽇があるため、出来⾼がある⽇のみを対象として、オプション取引の取引量とSpot 取引の取引量の関係を確認した。双⽅の取引量の関係は低く、別々に推計するモデリングで問題ないと考
える

<取引量>

<オプションの取引があった⽇の取引量>
5000(= a / b)

Spot a778,468

15.7

先物(※) a2,213,787

44.8

49,4271.0

オプション b※オプションの原資産に限定した先物

4000

オプション

取引量

倍数

3000

y = 0.0195x + 676.39
R² = 0.0046

2000※対象期間︓EU-ETSにおける2022/4〜2023/3
1000（出所）⽇興リサーチセンター作成

0
0

5000

10000

15000

20000

Spot

参考２

排出企業の定義

年間排出量

N(500,200^2/12)

排出枠

N(150,100^2/12)

排出権の購⼊戦略〇戦略 A（市場参照せず）,B（市場参照）
排出量

発注量※

戦略 A

戦略 B

枠超

枠不⾜分

60*枠超過率

直近価格*枠超過率

N(57.5,5^2/12)

N( 平 均 価 格 ＋＋枠２割
枠 8 割超枠２割

2.5,5^2/12)
それ以内

枠２割

N(52.5,5^2/12)

N( 平 均 価 格 2.5,10^2/12)※但し、CallOption 保有分は、発注量を減らす

CallOption の購⼊戦略

C.利⽤する（対象︓期近の 12 ⽉満期、⾏使価格 ATM）

※下線はシナリオ分析に

発注量︓⽉間排出量の 5 割、価格︓N(60%,20%^2/12)

おいて変化させる

D.利⽤しない

損益

排出権の購⼊代⾦、3 ⽉末に不⾜した場合はペナルティを含む Option
購⼊代⾦、⾏使時の⽀払額※N（μ、σ^2）は、平均μ、標準偏差σの正規乱数

166

参考３

吸収企業の定義

年間吸収量－N(350,100^2/12)

排出権の売却戦略〇戦略 A（市場参照せず）,B（市場参照）
排出権残

発注量※

戦略 A

戦略 B

年間吸収量の全部売る

N(45,5^2/12)

N( 直 近 価 格 -半分以上
そうでなけれ

0.25,5^2/12)
全部売るN(55,10^2/12)

ばN( 平 均 価 格 0.25,5^2/12)※但し、 CallOption 売却分は、発注量を減らす

CallOption の売却戦略

C.利⽤する（対象︓期近の 12 ⽉満期、⾏使価格 ATM）
発注量︓⽉間吸収量の 5 割、価格︓ N(55%,20%^2/12)※下線はシナリオ分析において変化させる

D.利⽤しない

損益

排出権の売却代⾦、Option 売却代⾦、⾏使される場合、振り込まれる⾦額

参考４

取引所における取引⼿法

排出権取引⼿法

ザラバ（Spot）

CallOption 取引⼿法

ザラバ（Vol で取引、ATM のみ）

参考５

シミュレーションの条件

取引回数

⽉ 1 回、2 年間（24 カ⽉）

取引順序

吸収・排出企業はランダムに注⽂を出す
排出権の次に、オプションの注⽂を出す

GA 世代

5

遺伝⼦セット

100

企業数

100

参考６

遺伝⼦によって決定される割合

Ⅰ排出企業の割合

U[0,1)に従う乱数が同遺伝⼦未満であれば排出企業、以上の場合は吸収企業

Ⅱ排出企業の市場参照割合

U[0,1)に従う乱数が同遺伝⼦未満であれば市場参照する取引戦略、

Ⅲ吸収企業の市場参照割合

以上の場合は、市場参照せず

Ⅳ排出企業の Option 利⽤割合

U[0,1) に従う乱数が同遺伝⼦未満であれば Option 取引を利⽤す

Ⅴ吸収企業の Option 利⽤割合

る、以上の場合は、Option 取引はしない※U[x、y）は、x 以上 y 未満の値をとる⼀様乱数

167

参考 7

GA の基本操作

基本操作

CO2 排出権（ⅠⅡⅢ）

CO2 排出権デリバティブ（ⅣⅤ）

エリート選択上位 10 位の個体をそのまま残す

上位 10 位の個体をそのまま残す

交叉①

最上位と 2〜9 位の１遺伝⼦のみ交換

最上位と 2〜9 位の遺伝⼦を加重平均（1:3、2:2、3:1）

交叉②
突然変異

参考 8


上位 10 位から 2 個体ランダムに選定

上位 10 位から 2 個体ランダムに選定し遺伝⼦の平均値をとる

し遺伝⼦の平均値をとる

U[0,1）の乱数を設定

U[0,1）の乱数を設定

評価値（ロス関数）の定義

考え⽅の説明・2022/4〜2023/3 の EU－ETS 価格とシミュレーション価格のモーメントの誤差より定義
・1〜4 次のモーメントの誤差をロスとして定義
・誤差の発散を抑制するためシグモイド関数を⽤いて、誤差を 0〜1 の範囲で表現
・低次元のモーメントのウェイトを⾼く表現し 1〜4 次のモーメントの誤差を⼀括で表現
・0〜100 となるよう変換

𝐿𝑜𝑠𝑠 𝐹𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛:

4

𝑆𝑖𝑔𝑚𝑜𝑖𝑑 𝑥 :11 𝑒

𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡 1

𝜇:𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡 2𝜎:𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡 3

𝑠𝑘𝑒𝑤:

𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡 4

𝑘𝑢𝑟𝑡:

1
𝑛

𝑛

1 𝑆𝑖𝑔𝑚𝑜𝑖𝑑

𝑥

𝜇

𝑛

𝑛
1 𝑛

2

𝑛

𝑛 𝑛 1
1 𝑛 2 𝑛𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑛
𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑛

1

2.5

𝑥
1
𝑛

1

𝑥

𝜇
𝜎
𝑥

3

𝜇
𝜎

3 𝑛 1
𝑛 2 𝑛 3

𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑥 …シミュレーションデータを元としたモーメント
𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑚 …観測されたマーケットデータを元としたモーメント

168

2

50

参考⽂献
和泉潔(2003). 相互作⽤化学シリーズ ⼈⼯市場 市場分析の複雑系アプローチ,森北出版
⾼安美佐⼦、和泉潔、⼭⽥健太、⽔⽥孝信(2020). マルチエージェントによる⾦融市場のシミュレー
ション,コロナ社
⼤堀正⼈、倉橋節也(2007). 逆シミュレーション⼿法による排出権取引市場分析
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI07/0/JSAI07_1C24/_pdf/-char/ja
原⽥考太(2011). マルチエージェント・シミュレーションを⽤いた東京都排出量取引制度の研究
https://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/record/3830/files/K-02819.pdf
鯉江康弘、⼭本博⺒、⼭地憲治(2011). マルチエージェント⼿法による CO2 排出権市場の分析
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjser/32/2/32_1/_pdf
川久保佐記、和泉潔、吉村忍(2013). 原資産市場オプション市場の相互作⽤を考慮したマルチエージェントシミュレーションモデルの構築
https://sigfin.org/index.php?plugin=attach&refer=SIG-FIN-010-05&openfile=SIGFIN-010-05.pdf
⼆俣新(2022). CO2 排出権のデリバティブ取引の動向
https://www.nikko-research.co.jp/wp-content/uploads/2022/12/sr_202212_iit01.pdf
（END）

169

プライシング

限界削減費⽤曲線の概要と推計⼿法（モデル等）の紹介
2024 年 3 ⽉
資産運⽤研究所

森⽥ 和喜
武⽥ 泰典

1. はじめに
⽇本は 2050 年までに温室効果ガス（以下、GHG）の排出を全体でゼロにするカーボンニュートラル
の実現を⽬指すことを宣⾔しているが、その達成には巨額の GHG 削減費⽤が必要であり、炭素税や排出量取引の導⼊により排出企業にその負担を求めることが不可⽋である。ノーベル経済学賞を受賞した W.
ノードハウス⽒もその著書「気候カジノ」で GHG 排出という負の外部性を内部化する⽅法としてはその2 つ以外に選択肢がないと指摘しており、2023 年 4 ⽉時点で 73（前年⽐+5）の国・地域が炭素税または排出量取引を導⼊している1。
経済学的には、炭素価格（炭素税や排出量取引の価格）の理論値は⼀般に限界削減費⽤曲線2と限界損
害費⽤曲線3の交点として⽰される（図表 1）。これは、各主体が経済合理性に基づき、総損害額と総削減
費⽤4の合計額が最⼩になるように⾏動することを前提とした場合、その合計額が最⼩となる点が 2 つの曲線の交点だからである。
図表 1

限界削減費⽤曲線と限界損害費⽤曲線による炭素価格の推計
限界削減費⽤曲線（MACカーブ）
限界損害費⽤曲線（MDCカーブ）

限
界

炭素価格

費
⽤

総削減費⽤

総損害額

GHG排出量（出所）仏政府“The Value for Climate Action A shadow price of carbon for evaluation of investments and public
policies”等より⽇興リサーチセンター作成
1

世界銀⾏「State and Trends of Carbon Pricing 2023」。
企業は削減費⽤が⼩さいものから削減していくため、排出量が減少（削減量が増加）するに従って、追加的な削減費⽤（限界削減費⽤）は増加していく。
3
排出量が増加するに従って、気候変動による追加的な被害（限界損害費⽤）は⼤きくなる。
4交点において左側の限界損害費⽤曲線より下側部分の⾯積が総損害額、右側の限界削減費⽤曲線より下側部分の⾯積が総削減費⽤に相当。
2170ただし、現実の国や企業レベルの気候変動対策では、パリ協定等で採択された⽬標に応じて、具体的な排出量（または排出削減量）の⽬標値を設定することが多い。このように具体的な排出量の⽬標値が決まっている場合の炭素価格の理論値は限界削減費⽤曲線と削減⽬標値の交点として⽰される（図表 2）
5。こうしたことから、限界削減費⽤曲線は国や企業が排出削減⽬標を達成するために必要な排出削減費

⽤の⾒積もり、政府が排出企業に対して排出削減を促すための炭素税や排出量取引の政策などにおける検討材料、企業が排出削減を事業における投資などの意思決定に反映させるためのインターナルカーボ
ンプライシング（ICP）など幅広く利⽤することができる（2 つの推計⼿法の⽐較や使⽤例は Appendix）。
⼀⽅で限界削減費⽤曲線の推計には多くの⼿法があり、推計結果はその⼿法によって⼤きく異なるため、推計結果を利⽤する際には各⼿法の特徴や前提条件、適した⽤途などを把握しておく必要がある。そこで、本稿では、限界削減費⽤曲線について、代表的な推計⼿法を分類・紹介し、分類ごとの特徴を⽐較する。
図表 2

限界削減費⽤曲線による炭素価格の推計

限界削減費⽤曲線（MACカーブ）
限
界

炭素価格

費
⽤

⽬標値

GHG排出量（出所）仏政府“The Value for Climate Action A shadow price of carbon for evaluation of investments and public
policies”等より⽇興リサーチセンター作成

2. 限界削減費⽤曲線推計⼿法の分類
限界削減費⽤曲線の推計⼿法は、様々な分野の専⾨家や実務者が試算した削減費⽤を直接⽤いるエキ
スパートベースと削減費⽤をモデルによって推計するモデルベースに分けることができる。モデルベースは更に、ボトムアップモデル、トップダウンモデル、ハイブリッドモデル6の 3 つに分けられる。そし5

炭素税を例に考えてみたい。限界削減費⽤曲線において、炭素税を「横軸の排出量（または削減量）⽬標値に対応する縦軸の限界削減費⽤の値」に設定することで、排出量⽬標値が達成されることになる。なぜならば、仮に炭素税をこの値より⾼く設定した場合、経済合理的な企業は負担の⼩さい限界削減費⽤を⽀払って排出削減を実施する（＝排出量⽬標値を超えて排出削減が⾏われる）⼀⽅、炭素税をこの値より低く設定した場合、企業は排出削減をせずに、排出した分だけ炭素税を⽀払う⽅が負担は⼩さくなる（＝排出削減が⾏われず排出量⽬標値は達成できない）からである。

6

ボトムアップモデルとトップダウンモデルの混合モデル。

171

て、トップダウンモデルは、応⽤⼀般均衡理論を⽤いた CGE モデルと、距離関数を⽤いた DDF モデルの 2 つが代表的なモデルであり、本稿ではこの 2 つを紹介する（図表 3）。
図表 3

限界削減費⽤曲線の推計⼿法の分類図

モデルベース

エキスパートベース

モデルにより削減費⽤を推計

各専⾨家による個々の削減費⽤の積み上げ

ボトムアップモデル

トップダウンモデル

ハイブリッドモデル

エネルギー市場に限定

マクロ経済モデル

前の2つのモデルの混合

CGEモデル

DDFモデル

⼀般均衡理論を利⽤

距離関数を利⽤（出所）⽇興リサーチセンター作成

Misconel et al.[2022]は、1995~2021 年に公表された限界削減費⽤曲線に関する分類可能な 98 の⽂献を調べた結果、22％がエキスパートベース、31％がボトムアップモデル、32％がトップダウンモデ
ル（そのうち 23％が DDF モデル、8％が CGE モデル）、6％がハイブリッドモデル、9％が限界削減費⽤曲線に関する理論研究だったと報告している。

3. 推計⼿法と代表的なモデル
3.1 エキスパートベース
エキスパートベースでは、各専⾨家が試算した個々の GHG 削減技術（対策）に係る追加的削減費⽤を⽤いて、限界削減費⽤曲線を作成する。具体的には、追加的削減費⽤の低い削減技術から実施される想定のもと、その技術によって削減可能な GHG 排出量と追加的削減費⽤の関係を連続的に表した曲線が限界削減費⽤曲線となる（図表 4）
。

172

図表 4

エキスパートベースの作成イメージ（出所）⽇興リサーチセンター作成

追加的費⽤については、排出量を削減する新規技術とそれに代替される既存技術の設備投資費⽤（投資回収期間を考慮）
・維持管理費⽤等の差額に加え、省エネによって軽減されるエネルギー費⽤、化⽯燃料の利⽤減少に伴う⼤気汚染防⽌や都市緑化などの副次的効果等がある場合はそれを差し引いて算出される。なお、費⽤には実績値だけでなく、予測値を⽤いることも可能である。副次的効果は推計が困難なためにその効果等を加味することができない場合もある。
エキスパートベースは限界削減費⽤曲線の基礎的な作成⽅法であり、各国で使⽤されているほか、⽇本では環境省[2001]、環境省[2012]や国⽴環境研究所[2009]などが利⽤している。また、企業が ICPの推計に応⽤している事例もある。

3.2 ボトムアップモデル
ボトムアップモデルはある特定の分野（主にエネルギー分野であり、以下、エネルギーモデルについて記述）のみを対象としたモデルであり、個々のエネルギー技術の変化を記述することができる。代表的なモデルとしては、TIMER モデルや MARKAL モデル、TIMES モデルなどがあり、本稿ではこの 3 つのモデルを紹介する。
TIMER モデルは、オランダ環境評価庁（PBL）によって開発された IMAGE モデルに組み⼊れられている。IMAGE モデルは経済活動と⾃然環境の相互作⽤に関する包括的な統合モデルであり、TIMER モ
デルはその枠組みの中で、各エネルギーの需要と供給における⻑期的な傾向を分析するために使⽤されている。限界削減費⽤曲線は、モデルにおいて、段階的に課される炭素税（インプット）を限界削減費⽤とみなして縦軸に、炭素税を課した際に削減される排出量（アウトプット）を横軸にプロットしたものである。図表 5 には、炭素税が課された際の低炭素排出への移⾏について、代表的な 2 つの経路と推計⽅法をまとめた。1 つ⽬は「⾼炭素排出エネルギーの市場シェア低下」である。炭素税を課した際に、⾼173

炭素排出エネルギーの⽣産コストが上昇して、低炭素排出または排出しないエネルギーに需要がシフトする。2 つ⽬は「エネルギー需要の減少」である。炭素税が導⼊されると、エネルギー価格の上昇により、
省エネルギーに対する投資が拡⼤してエネルギー効率が改善するため、エネルギー全体の需要が減少する。
図表 5

炭素税を課した際の低炭素排出への代表的な移⾏経路と推計⽅法

移⾏経路
⾼炭素排出エネルギーの市場シェア低下推計⽅法
各エネルギーの⽣産コストを反映させた多項ロジットモデルによって市場シェアを推計。
各セクターの経済活動指標やセクター内の構造変化、エネルギー

エネルギー需要の減少

効率の向上に関する指標等を反映したモデル式によって、エネル
ギーの需要を推計。

（出所）⽇興リサーチセンター作成

MARKAL モデルは、IEA（国際エネルギー機関）のプロジェクト ETSAP（Energy Technology Systems
Analysis Program）のもとで開発が進められたモデルであり、GHG 排出量の制約下において総コスト（各エネルギー分野の設備費や燃料費、メンテナンス費など）が最⼩となるエネルギーシステムを設計するためのモデルである。モデルにおいて、GHG 排出量の制約を厳しくする（排出削減量を増やす）ごとに総コストが増加する関係を利⽤し、各排出削減量に対応した総コストを連続的にプロットすること
で、限界削減費⽤曲線が作成される。MARKAL モデルでは、電気などの⼀部のエネルギーの⽣産において、季節性や昼夜区分を考慮できる。これは⾵⼒発電や流れ込み式⽔⼒発電などにおいて、時期によって変動する⽣産コスト（単位⽣産量当たりのコストであり、⽣産量によっても変動）に⼤きな影響を与える。MARKAL モデルの利⽤は 37 か国、77 機関となっており、利⽤先の多くは発展途上国である7。
TIMES モデルは MARKAL モデルの後継であり、ETSAP は、2008 年より新規の利⽤者に対して TIMES
モデルを推奨している（MARKAL モデルもサポートは継続）。TIMES モデルが MARKAL モデルと異なる点は、期間を⾃由に設定できる点（MARKAL モデルは期間固定）や、季節性や昼夜、休・平⽇区分を全てのエネルギー⽣産に適⽤できる点（MARKAL モデルは⼀部のエネルギーのみで休・平⽇は考慮不可）などがある。

3.3 トップダウンモデル
トップダウンモデルはマクロ経済の分析に主眼を置いたモデルであり、限界削減費⽤は、消費や価格、

7

https://iea-etsap.org/index.php/etsap-tools/model-generators/markal

174⼈⼝などの集計されたデータを⽤いて、⽣産量や効⽤と GHG 排出量の関係などから推計される。本稿では、⼀般均衡理論を⽤いた CGE モデルと距離関数を⽤いた DDF モデルの 2 つのモデルを紹介する。
（1）CGE（Computable General Equilibrium）モデル
CGE モデルは、⼀般均衡理論の⾻組みに実体経済のデータを加えたシミュレーション⼿法であり、複数の財・産業など経済指標間の相互依存関係8を⽅程式として表し、その関係を分析するモデルである。
特徴は、財の消費者（家計）は予算制約等のもとで効⽤を最⼤化するように消費（需要）を決定し、財の⽣産者（企業）は技術的制約のもとで利潤を最⼤化するように⽣産（供給）を決定するという⼀般均衡理論に加え、政策分析を⾏う⽬的のために、環境制約（炭素排出量の制約等）などの通常の⼀般均衡理論にはない制約条件を課す。そして、全ての財の市場で需要と供給が⼀致するように価格が決定されるというメカニズムに基づいている。環境制約として、例えば、炭素排出量の制約を考えると、制約がない場合と⽐較して炭素を排出する財・サービスの⽣産や消費は縮⼩する⼀⽅、脱炭素設備への投資が増えれば、その資本財の⽣産が増え（経済活動も変化）、所得も増加するであろう。CGE モデルはこうした経済指標
間の相互作⽤が考慮されている点が⻑所である。CGE モデルにおける限界削減費⽤は、炭素排出量の制約に伴う利潤や効⽤の減少分であり、理論上、制約のために排出量に課される税や排出権の価格に等しくなる。
CGE モデルはパラメータや制約条件、モデルの関数式などが各モデルによって様々であるが、本稿ではその代表的なモデルとして、GREEN モデルと EPPA モデル、AIM/CGE モデルを紹介する。これらのモデルは、新しい発電技術の考慮や電源区分の有無などに違いがあり、それによって GHG 排出量や限界削減費⽤の推計結果も⼤きく異なると考えられる。
GREEN モデルは、OECD が排出抑制対策による影響などを評価するために開発した CGE モデルである。GREEN モデルでは世界経済を 12 の地域に分割、7 つのバックストップテクノロジー（代替エネルギー）9を含む 15 の業種区分がある。GREEN モデルは OECD の 2020 年までの環境⾒通し（OECD
Environmental Outlook to 2020）において活⽤されたのち、ENV-Linkages モデルに継承しており、その後のバージョンは OECD の環境局 (Environment Directorate)で使われているほか、世界銀⾏による研究などでも利⽤されている（OECD[2008]）。
EPPA モデルは、マサチューセッツ⼯科⼤学（MIT）のジョイントプログラム（Joint Program on the
Science and Policy of Global Change）が開発した CGE モデルである。EPPA モデルは GREEN モデル
8

相互依存関係の例として、例えば、家計と企業において、家計から企業へと労働が提供され、その対価に家計は企業から資本を受け取る。また、企業は⽣産を⾏い、それを家計へ提供することで、その対価に企業は家計から資本を受け取る、という事が考
えられる。

9

バックストップテクノロジーは従来型燃料の代替という意味で使⽤されている。オイルサンド（あるいはタールサンド）のような GHG を排出するものと、バイオマスや太陽光等のような GHG を排出しないものがある。

175

から派⽣したモデルであり、対象とする地域数は GREEN モデルの 12 から 18 に拡⼤している。GREEN
モデルと⽐較して、EPPA モデルは電源の違いや CCS（CO２を回収して貯留する技術）を組み合わせた発電⼿法を考慮している。EPPA モデルはホームページにてプログラムのダウンロードを申請することが可能10であるため、多くの研究・分析に利⽤されている。
AIM/CGE モ デ ル は 、 国 ⽴ 環 境 研 究 所 を 中 ⼼ に 国 内 外 の 研 究 機 関 が 共 同 で 開 発 し た 、 世 界（ AIM/CGE[Global] ） ま た は ⽇ 本 （ AIM/CGE[Japan] ） を 対 象 と し た CGE モ デ ル で あ る 。
AIM/CGE[Global]は、世界を 24 地域に分割し、セクターは 21 個を想定している。EPPA モデルとの違いとしては、電源で廃棄物や地熱を考慮している点などがある。また、AIM/CGE と技術選択（需要を所与として総コストが最⼩となる技術を選択する）モデルである AIM/Enduse や簡易気候モデル
AIM/Climate な ど と の 統 合 に よ っ て 、 個 別 の 気 候 シ ナ リ オ に 対 応 し た 分 析 が 可 能 で あ る 。
AIM/CGE[Global]は、IPCC において気候モデルの⼊⼒となる RCP（代表的濃度経路シナリオ）の推計に⽤いられ、AIM/CGE[Global]の対象地域別に排出量を計算した（国⽴環境研究所[2010]）。また、
AIM/CGE[Japan]は、カーボンプライシングの定量化（国⽴環境研究所[2021]）などにも使⽤されている。
その他、均衡理論が⽤いられている代表的なモデルとしては、NGFS（気候変動リスク等に係る⾦融当局ネットワーク）シナリオで利⽤されている REMIND-MAgPIE や MESSAGEix-GLOBIOM などがある。
当該モデルにおけるマクロ経済の構造は、⼀般均衡モデルで表現されており11、REMIND-MAgPIE はド
イツのポツダム気候影響研究所（Potsdam Institute for Climate Impact Research）が開発した統合評価モデルであり、CGE モデルとエネルギーモデルを組み合わせた REMIND をはじめ、気候モデルである MAGICC など 4 つの主要なモデルで構成される。このモデルでは気候モデルによる推計結果（気候変動による経済的な損失を算出するための気温上昇値等）が REMIND にフィードバックされる。
MESSAGEix-GLOBIOM はオーストリアの国際応⽤システム分析研究所（International Institute forApplied Systems Analysis）が開発した統合評価モデルであり、エネルギーモデルである MESSAGE を、
MAGICC などの異なるモデルにリンクさせている。REMIND-MAgPIE との違いは、MESSAGEixGLOBIOM では気候モデルによる推計結果はフィードバックされない点である。また、近年のバージョン12では、どちらのモデルも世界を 12 地域に分割しているものの、REMIND-MAgPIE は⽇本を単独の地域として取り扱っているのに対し、MESSAGEix-GLOBIOM では⽇本をオーストラリアやニュージーラ
ンドと同じ地域に区分している点でも違いがある。その他、代替燃料や技術オプションの種類、技術変化の扱いなどにも違いがある。
10
11

https://globalchange.mit.edu/research/research-tools/human-system-model/download
REMIND-MAgPIE は経済の表現などの特徴が異なる REMIND と MAgPIE が連結されている。経済の表現では REMIND が⼀般均衡であるのに対し、MAgPIE は農業部⾨に関する部分均衡モデルである。

12NGFS[2023] , “NGFS Climate Scenarios Technical Documentation”

176

（2）DDF（Directional Distance Function）モデル
DDF モデルは複数の組織の相対的な効率性を測定する⼿法の⼀つであり、気候変動に関わらず様々な問題に活⽤されている。DDF モデルには複数のモデルが存在するものの、基本的な構造に⼤きな違いはなく、本稿では、気候変動問題に対する応⽤として限界削減費⽤の推計⽅法を紹介する。なお、本稿ではDDF モデルの詳細な計算過程は省略する13。
DDF モデルは「望ましい出⼒（アウトプット）の増加と、望ましくない出⼒の減少の両⽅を追求する。
そして望ましい出⼒がこれ以上増加せず、かつ望ましくない出⼒がこれ以上減少しない点が、効率的フ
ロンティア上の点である。
」というコンセプトのもと開発された（Wei[2020]）。
図表 6

DDF モデルの概念図（出所）⽇興リサーチセンター作成

DDF モデルの概念図を図表 6 に⽰す。ある企業の⽣産量（望ましい出⼒）が y、GHG 排出量（望まし
くない出⼒）が b であり、これを点 B（ｙ,ｂ）とする。この時、GHG 排出量が b より⼩さい bʼ で同じ⽣産量 y を達成できる点がこの範囲に存在すれば、その観測点は効率的ではない。
DDF モデルでは、⽣産と GHG 排出量の動く⽅向を定めるために⽅向ベクトル（ｇｙ,ｇｂ）を導⼊する。これは研究や政策の⽅向性に応じて決められる。ここで、現状の観測点 B から効率的フロンティア
上の点 A までの距離を D で定義すると、D は効率的フロンティア上まで現状の⽣産量、GHG 排出量をどのくらい増加、減少できるのかという度合いを意味する。この値が⼤きいほど、⾮効率性が⼤きく、すなわち⽣産量を増加させ、GHG 排出量を減少させることのできる余地が⼤きいことを意味する。
次に、⽣産物の価格ｐと GHG 排出量の価格（以下、炭素価格）ｑを導⼊し、企業の利潤を p・y－q・
b とする。これを最⼤化する関数 R は⽣産者である企業が得る最⼤の利潤であり、効率的フロンティアの接線に相当する。DDF モデルでは、効率的フロンティアまでの距離（⾮効率性）である D と、この企業の最⼤の利潤を表す R の関係式を導出し、炭素価格 q について解くことで、炭素価格ｑが⽣産額に対する GHG 排出量の相対価格で表すことができる（下記式）。
13

詳細な計算過程は Wei[2020]や地球環境戦略研究機関[2012]などを参照されたい。

177𝜕𝐷 ⁄𝜕𝑏∙𝑝𝜕𝐷 ⁄𝜕𝑦𝑞0ｑ︓炭素価格ｂ:GHG 排出量
ｙ:⽣産量
D:効率的フロンティアまでの距離（⾮効率性）
ｐ︓⽣産物の価格

この導出で得た炭素価格 q は、「GHG 排出量を減らした際に失われる⽣産額」を⽰しており、限界削
減費⽤に相当する。具体的に確認すると、企業が⽣産額（①）を増やすと GHG 排出量が 1 単位増えるとした場合、排出量を⼀定に保つためには、GHG 排出量を 1 単位減らすのにかかる費⽤である限界削減費⽤（②）が必要なため、企業の利潤は①－②となる。ここで、①>②の時は、企業は⽣産を増やし②を⽀払う⽅が利潤は増えるため、⽣産を増やす。反対に①<②の時は、企業は⽣産を縮⼩させるだろう。従って、企業が経済合理性に基づいて⾏動する際、効率的フロンティア上では①=②となる。このように、限界削減費⽤は GHG 排出量の削減のために、（⽣産を⾏わないため⽣じる）失われる⽣産額を反映している。
DDF モデルは、地球環境戦略研究機関（IGES）において企業ごとの炭素価格や、効率的な経営を⾏った際の排出削減量および売上⾼増加分の推計に⽤いられている（地球環境戦略研究機関[2012]）ほか、
インド準備銀⾏（Reserve Bank of India）では環境外部性を考慮したうえでの TFP（全要素⽣産性）成⻑率を推定する際、DDF を通じてフロンティアと⽐較した効率性の測定をしている（Joshi et al.[2023]）。

4. 推計⼿法の⽐較
本章では、①エキスパートベース、②ボトムアップモデル、③トップダウンモデルの 3 つについて、それぞれの⻑所および短所14を挙げて⽐較を⾏う（図表 7）。
図表 7

推計⼿法ごとの特徴①エキスパートベース

限界削減費⽤曲線の推計⽅法

削減技術の具体的な情報②ボトムアップモデル

各専⾨家が試算した個々の削減技 エネルギー市場のモデルで、各エ術（⼿段）の費⽤を⽤いる

ネルギーの⽣産コスト等から推計◎③トップダウンモデル
マクロ経済の分析に主眼を置くモ
デルで、⽣産量や効⽤とGHG排出量の関係などから推計

〇

技術⾰新

〇

◎

経済指標間の相互作⽤（注）各項⽬について、考慮または反映の可否、情報へのアクセスの良し悪しで判断。
（出所）⽇興リサーチセンター作成
14

近年、各⼿法の進歩により、本稿で述べる各分類の区別は曖昧になっていると指摘されている。

178

①エキスパートベースは GHG 削減⽬標達成のための具体的な削減技術（対策）が明確で詳細もわかる
ため、政策プランを⽴てやすく、改良のための対策や研究もしやすい。また、削減⽬標に合わせて⼿段の追加や削除が容易であるほか、マクロ市場に反映されない技術も考慮することが可能である。⼀⽅、短所としては副次的効果等（3.1 節参照）を算定することができずそれを費⽤から差し引いていないケースがある点や、特定の産業や技術に対する補助⾦、税⾦で費⽤や削減量が変動する点が挙げられる。この
ほか、投資回収期間の前提によって設備投資費⽤が異なる点、各専⾨家によって算出基準が異なる可能性や、積み上げる削減技術に限界がある点なども短所に挙げられる。
②ボトムアップモデルは主にエネルギー分野を対象としたモデルで、しばしばトップダウンモデルと対⽐されるが、トップダウンモデルと⽐較して、各エネルギー技術に関する詳細な情報を持つ点が⻑所に挙げられる。また、ボトムアップモデルは技術⾰新による再⽣可能エネルギーの⽣産コスト減少などを考慮することができる。⼀⽅で、エネルギー関連に限定されており、それ以外の削減⼿段が考慮されていない点やマクロ経済のフィードバックを考慮できない点などが短所に挙げられる。
③トップダウンモデルの⻑所は経済指標間の相互作⽤が考慮されている点である。例えば、エキスパ
ートベースやボトムアップモデルでは投資はコストとして計上されてしまうが、トップダウンモデルであれば、投資は資本財を供給する企業の⽣産拡⼤、更にはその労働者等への分配や消費拡⼤を通じて GDPを押し上げるため（投資額＋乗数効果）、便益としてコストを相殺する。⼀⽅、短所は限界削減費⽤曲線のもととなる削減⼿段に関して詳細な情報がない点などが挙げられる。

5. まとめGHG 排出という負の外部性を内部化する⽅法としては、炭素税と排出量取引の 2 つがあり、その価格の理論値算出には、⼀般に限界削減費⽤曲線が⽤いられることが多い。しかし、限界削減費⽤曲線の推計結果は⼿法によって⼤きく異なることから、推計結果の利⽤の際にはその⼿法の特徴や前提条件などを把握しておく必要があろう。そこで本稿では、限界削減費⽤曲線について、代表的な推計⼿法を分類・紹介した。
本稿における推計⼿法は⼤きくエキスパートベースとモデルベースに区分しており、モデルベースは更にボトムアップモデル、トップダウンモデル、ハイブリッドモデルに分けた。このうち、エキスパート
ベースと、モデルベースのうちボトムアップモデルおよびトップダウンモデルについて紹介した。
エキスパートベースは専⾨家が試算した個々の GHG 削減技術に係る削減費⽤を⽤いて限界削減費⽤曲線を作成する。ボトムアップモデルはエネルギー分野を対象に GHG の制約とコスト・排出量の関係を⽤いて限界削減費⽤曲線を作成し、トップダウンモデルはマクロ経済に主眼を置き、⽣産額や効⽤とGHG 排出量の関係などから限界削減費⽤曲線を導出している。
最後に、それぞれの特徴をまとめると、エキスパートベースは、個々の削減技術の特性を重視して削179

減費⽤や削減量が評価されており、各技術を整理して可視化できるため分かりやすい。そのため、具体的な導⼊技術を選定する際などには、エキスパートベースによる限界削減費⽤曲線が理解しやすいだろう。ボトムアップモデルは、主にエネルギー分野を対象としたモデルであり、個々のエネルギー技術の変化を記述できる上に、トップダウンモデルと⽐較して、各エネルギー技術に関する詳細な情報を持っている。トップダウンモデルは、マクロ経済の分析に主眼を置くモデルであり、経済指標間の相互作⽤を考慮できる。そのため、エキスパートベースやボトムアップモデルでは考慮することができない、投資のプラスの⾯を考慮することが可能となっている。なお、紹介した推計⼿法のうち、エキスパートベ
ースと、トップダウンモデルである DDF モデルは、企業の炭素価格の推計も可能である。

180

【Appendix】CBA と CEA との⽐較
本稿の第 1 章では、炭素価格の理論値が限界削減費⽤曲線と限界損害費⽤曲線の交点であることや、
削減⽬標値が決まっている際にはそれと限界削減費⽤曲線との交点が炭素価格となることを説明した。
炭素価格の推計⽅法として、前者のアプローチは CBA15（Cost Benefit Analysis）、後者のアプローチは
CEA16（Cost Effectiveness Analysis）と呼ばれている17。ここでは CBA と CEA を⽐較し、違いや採⽤状況を確認する。
図表 8

CBA と CEA の炭素価格算出⼿法の違い（出所）⽇興リサーチセンター作成

両アプローチとも限界削減費⽤曲線は共通しているが、CBA は限界損害費⽤曲線も算出するため、その分 CEA に⽐べてより広範囲の分野を扱う。加えて、不確実性の⾼い変数として指摘されている気温上
昇値や物理的被害額などのデータ18を扱っていることから、より不確実性の⼤きいモデルであるといえよう。また、CBA では算出された炭素価格は GHG 削減⽬標値と関係なく決定されるのに対して、CEA は
GHG 削減⽬標値との整合性が⾼い。
そのため、CO2 削減量の⽬標値を既に設定している政府が導⼊する炭素税や、政策の影響を受けやす
い排出量取引の適正価格の推計等では、CEA が有⽤といえよう。実際に、イギリス政府やフランス政府、
アイルランド政府などでは、CEA と CBA を⽐較したうえで、不確実性や、GHG 削減⽬標値との整合性の観点から、CEA を採⽤している。
15

このほか、SCC（social cost of carbon）アプローチや MDC（marginal damages cost）アプローチなどとも呼ばれる。

16

このほか、MAC（marginal abatement cost）アプローチなどとも呼ばれる。

17

ここでは、IPCC（気候変動に関する政府間パネル）の「1.5℃特別報告書」や、ニューヨーク州政府（New York State Energy
Research and Development Authority (NYSERDA)）の資料（Estimating the Value of Carbon Two Approaches）等で紹介されているアプローチについて論じている。

18

CBA で⽤いている気候感度（CO2 濃度が倍増した際の⻑期的な地表の温度変化）や温暖化による物理的被害額などが不確実性の⼤きい変数として指摘されている。

181

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ngfs_scenarios_phase_3.pdf
NGFS[2023], “NGFS Climate Scenarios Technical Documentation”
https://www.ngfs.net/sites/default/files/media/2024/01/16/ngfs_scenarios_technical_
documentation_phase_iv_2023.pdf
IIASA – MESSAGEix-GLOBIOM documentation（ホームページ）
https://docs.messageix.org/projects/global/en/latest/#

185

（その他、全般）
ウィリアム・ノードハウス[2015], 「気候カジノ」（⽇経 BP 社）
秋元[2021], 「2050 年カーボンニュートラル実現のための技術とコスト」
https://www.rite.or.jp/news/events/pdf/akimoto-ppt-kansaisympo2021.pdf
World Bank[2023], “State and Trends of Carbon Pricing 2023”
https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/58f2a409-9bb7-4ee6-899dbe47835c838f
IPCC[2018], “1.5℃特別報告書（SR15_Full_Report）”
https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/sites/2/2022/06/SR15_Full_Report_HR.pdf
the New York State Energy Research and Development Authority (NYSERDA) and Resources
for the Future (RFF)[2021], “Estimating the Value of Carbon Two Approaches”
https://www.dec.ny.gov/docs/administration_pdf/vocmemorev.pdf
Misconel, S., H. Hobbie, D. Möst, M. Prina, and W. Sparber[2022], “How to determine bottomup model-derived marginal CO2 abatement cost curves with high temporal, sectoral, andtechno-economic resolution?”
https://www.econstor.eu/bitstream/10419/260472/1/Working_paper_Misconel_et_al.
%20(2022).pdf
Svensson, M., and L. Hultkrantz[2017], “A Comparison of Cost-Benefit and Cost-Effectiveness
Analysis in Practice: Divergent Policy Practices in Sweden”
https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1176031/FULLTEXT02.pdf
Bueb, J., B. Hir, B. Mesqui, A. Pommeret, and M. Combaud[2019], “The Value for Climate
Action”
https://www.strategie.gouv.fr/sites/strategie.gouv.fr/files/atoms/files/fs-the-value-forclimate-action-final-web.pdf
Kesicki, F. [2012], “Decomposing long-run carbon abatement cost curves - robustness anduncertainty”
https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/1338584/1/1338584.pdf
Kesicki, F. [2011], “Marginal abatement cost curves for policy making – expert-based vs.
model-derived curves”
https://www.homepages.ucl.ac.uk/~ucft347/Kesicki_MACC.pdf
UK Department of Energy and Climate Change[2009], “ Carbon Valuation in UK Policy
Appraisal: A Revised Approach”
https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachm
ent_data/file/245334/1_20090715105804_e____carbonvaluationinukpolicyappraisal.p

186

df
Kevany, L. (Ireland Department of Public Expenditure and Reform) [2019], “ Valuing
Greenhouse Gas Emissions in the Public Spending Code”
https://assets.gov.ie/19749/77936e6f1cb144d68c1553c3f9ddb197.pdf
（END）

187

BERT を⽤いたカーボンプライシング関連論⽂の分析
2023 年 7 ⽉
投資⼯学研究所伊藤 央峻

1. はじめに
⼆酸化炭素（CO₂）の排出削減を促進する⼿法の１つにカーボンプライシングがある。CO₂の排出に価格付けすることで、排出量の削減に経済的なインセンティブを与えることを⽬的としている。主要な２つのアプローチとして炭素税と排出量取引があり、気候変動問題の解決のための重要な政策⼿段として各国で導⼊が進んでいる。
カーボンプライシングについて、多くの学術論⽂が発表されている。統合評価モデルを使った炭素価
格や経済的インパクトの推定、制度に関する調査・分析、カーボン削減に関する技術的な話題等様々である。Wang et al.（2019）によるとカーボンプライシングのモデル分析に関する論⽂は毎年数百本に上り、本数は増加する傾向にあった。こうした論⽂の理解には経済や気候等に関する多様な専⾨知識が必要となる。
近年、⼤量のテキストデータを使ってトレーニングした⼤規模⾔語モデル（Large Language Model、LLM）を⽤いて⼈間の理解を補助する研究が盛んである。本研究では LLM の⼀種である BERT を⽤いてカーボンプライシング論⽂の内容把握・分析を試みた。BERT は他の⾼性能な LLM と⽐べ規模は⼩さい
ものの、⽬的に応じたファインチューニング（データを使った再学習による微調整）で特定タスクに適したモデルを作ることが可能で、⾼い性能を実現できる。
以下、2 章で先⾏研究や本研究の概要を説明し、3、４章で各分析の結果を説明する。

2. BERT を⽤いたカーボンプライシング関連論⽂の分析の概要
2.1. 先⾏研究
2.1.1. ⼤規模⾔語モデルと BERT について
⼤規模⾔語モデルは、⾃然⾔語処理（NLP）の分野で使⽤される⼈⼯知能（AI）モデルを指す。⼤量のテキストデータを学習して⾔語の統計的なパターンや構造を捉え、その知識を活⽤してテキスト⽣成、
質問応答、⽂章要約、翻訳といった様々なタスクを実⾏する。
BERT は、2018 年に Google が提案した LLM で、Transformer と呼ばれる深層学習モデルをベースにしている。⽂脈を考慮しつつ単語の意味や関係性を把握することで、様々な⾃然⾔語処理のタスクにおいて優れた結果を出すことで知られている。
BERT では事前学習とファインチューニングの 2 つのステップで学習が⾏われる。事前学習では、
Wikipedia 全⽂等の⼤規模なテキストコーパスを使って、教師なし学習を⾏う。この過程で、⽂の中の単188

語の意味や⽂脈を理解するための単語の埋め込み表現を獲得する。その後、質問応答や⽂書分類といった⽤途に応じてファインチューニングを実施する。

2.1.2.

環境関連分野の BERT 活⽤事例

環境関連分野において BERT を活⽤した先⾏研究について述べる。
鈴⽊ら（2021）は BERT を⽤いて、企業等の活動事例や課題に関する⽂章を SDGs の枠組みに沿って分類する分類器を作成した。河南・関（2023）は様々な評価会社が算出する ESG スコアについて根拠が不明瞭になりがちである点に着⽬し、根拠となった⽂章の抽出を⽬的として、有価証券報告書の⽂章に ESG 分類（Ｅ・Ｓ・Ｇのどの分野か）及び極性（ポジティブ・ネガティブ）を付与する分類器を作成した。川﨑（2023）は、BERT を⽤いて有価証券報告書の「事業等のリスク」に関する⽂章を TCFD 提
⾔の気候変動リスク 6 項⽬に分類する分類器を作成した。
以上のように、環境関連分野の何らかの正解データをもとに BERT で分類器を作成し分析するという研究は多くなされているが、カーボンプライシングの関連論⽂については同様の分析は無いことから、本研究で検証し結果を報告する。
⾔語モデルの研究では特定分野の⽂章を集中的に学習することでその分野について、より⾼い性能を発揮するという結果が報告されている。例えば、環境分野の⽂章を集中的に学習させたモデルとしてClimateBERT1がある。4 章ではこのモデルを⽤いてトピック分析を⾏う。

2.2. 本研究の流れ
本研究では下記の順序でカーボンプライシング関連論⽂のテキスト分析を進める。
① 学習⽤データの収集② ⼈⼿によるラベル付け③ BERT による⽂章分類器の作成・分析

2.2.1.

学習⽤データの収集

カーボンプライシングに関連する学術論⽂をインターネット上で収集し、学習データとした。具体的には、2021 年 12 ⽉末までに公表された論⽂について、SSRN 等の論⽂サイトで「climate」「the social
cost of carbon」等のカーボンプライシングに関連するキーワードで検索し、得られた約 1000 本の論⽂の要旨（Abstract）をテキストデータ化した。

2.2.2.

⼈⼿によるラベル付け

各論⽂について作業者 16 ⼈で分担してラベル付けを⾏った。分類の基準及び各ラベルのデータ数は1

DistilRoBERTa モデルをベースに気候関連のニュースや研究論⽂や企業開⽰等、計 200 万パラグラフ以上を追加で学習した。気候関連の分類タスク等で、DistilRoBERTa モデル対⽐で精度改善がみられた（https://www.chatclimate.ai/climatebert）。

189図表１に⽰した。
ラベル１〜３はカーボンプライシング（炭素排出に対する価格付け）に関連した論⽂、ラベル４〜５は関連していない論⽂と判断する。ラベル１〜５の５分類及びカーボンプライシング関連論⽂か否かの２分類の２つの基準でのラベルが作成されたことになる。
各ラベルについて詳細を説明する。炭素価格を直接算出する内容の論⽂をラベル 1 とする。ラベル 1に該当しないもののうち、炭素価格そのものではないが、コスト・回避損失等の代替的な価値を算出した論⽂をラベル 2 に割り当てた。ラベル３は、炭素価格等の算出はしていないものの、なんらかの炭素
価格を⽤いた分析をしている論⽂を割り当てた。ラベル４は、カーボンプライシングに関する内容はな
いが、気候変動モデル等に関する論⽂を割り当てた。ラベル５には、ラベル１〜４に該当しない無関係の論⽂を割り当てた。
図表 1

分類の基準とデータ数（出所）⽇興リサーチセンター作成

2.2.3.

BERT による⽂章分類器の作成・分析

前項までで⽤意した学習⽤データを⽤いて事前学習済み BERT2をファインチューニングし、カーボン
プライシング論⽂の分類器（5 分類・2 分類の 2 種）を作成する。学習⽤データのうち９割を学習に使い、1 割をテストデータとして使⽤する。次章で分類精度を確認し、SHAP 値によって分類の妥当性を評価する。さらに４章では BERT の⽂章ベクトルを利⽤したトピック分析⼿法である BERTopic を⽤いた
分析を⾏う。

3. 分析結果
3.1. 分類器の分類精度
3.1.1.

5 分類の結果

正解率（Accuracy）は 42%となった。ランダム選択の場合（20%）を上回っており、ある程度分類できているものの、⾼い数値ではない。その要因に、作業者 16 ⼈が各⽂章を 1 回ずつしか判断していない（ダブルチェック等をしていない）ため、ラベル付けにノイズが含まれる可能性がある。
2

https://huggingface.co/bert-base-uncased190そこで、テストデータを確認し、BERT と作業者のラベルの違いを検証した（図表 2 参照）。作業者がカーボンプライシング関連でない（ラベル 4〜5）と判断した論⽂のうち、BERT がカーボンプライシン
グ関連である（ラベル 1〜3）とした 9 本の論⽂に絞り再確認した。その結果、6 本の論⽂のラベルを修正した3ところ、正解率は 46%に改善した。今回は⼀部データの改善にとどまったが、全てのデータのラベル付けを⾒直すことでさらなる精度改善が⾒込まれる4。
図表 2

分類精度（5 分類）5

（出所）⽇興リサーチセンター作成

3.1.2.

2 分類の結果

結果を図表 3 に⽰した。正解率は 72%となり、ランダム時（50%）を上回った。さらに前項と同様に、作業者がカーボンプライシング関連でないと判断した論⽂のうち BERT がカーボンプライシング関連であるとした 17 本の論⽂を再確認した。その結果、10 本の論⽂のラベルを修正したところ、正解率
は 79%に改善した。学習データ数が⽐較的少ないため、⼩さな修正であっても改善幅は⼤きかった。
図表 3

分類精度（2 分類）（出所）⽇興リサーチセンター作成

3.2. SHAP 値確認による可視化
3.2.1.

SHAP について

SHAP（SHapley Additive exPlanations）は、機械学習モデルの特徴量の重要度を評価するための⼿3

教師データを効率的に改善する「能動学習（Active Learning）」にあたる操作。データ修正後は再度ランダムにデータをシャッフ

4

climateBERT を⽤いて同様の実験をした場合でも特段の精度改善はみられなかった。

5

ここでの適合率、再現率、F1 スコアはラベルごとに算出した値を平均した値（マクロ平均値）である。

ルし、学習データとテストデータを 9︓1 の割合で分けて精度を再検証した。

191

法である。ゲーム理論の Shapley value に基づいており、個々の特徴量がモデルの予測結果にどの程度貢献しているかを定量化する。特徴量の重要度を可視化し、モデルの解釈性を向上させるために⽤いられる6。特に BERT 等の⾔語モデルでの⽂章分類においては、各ワードが予測結果にどの程度寄与したかを把握できる。

3.2.2.

SHAP 値の確認

2 分類における SHAP 値を図表 4、5 にて確認した。図表 4、5 は作業者と BERT が共にカーボンプラ
イシング関連論⽂であると分類した⽂章について、SHAP 値をテキスト及び数直線上で⽰したものである。正の寄与度を持つ特徴量が⾚、負の寄与度を持つ特徴量が⻘で表⽰されている。例えば「social costsof greenhouse」や「carbon price」等のワードが⾚字で表記されており、より濃い⾊となっている。これはカーボンプライシング関連論⽂であると BERT が分類した際の寄与度の⾼さを⽰す。
また、数直線上に表⽰された base value はテキストが全てマスクされた（隠された）状態でモデルに⼊⼒した場合の出⼒であり、𝑓__𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡𝑠 はテキストを全てマスクせずにモデルに⼊⼒した場合の出⼒（最終予測値）である。SHAP 値は各単語が存在する場合と存在しない場合の予測値の変化から寄与度を計算したものである。
なお、テストデータ（約 100 本の論⽂テキスト）において SHAP 値の絶対値が上位の単語を確認した
ところ、「carbon」「price」「cost」「tax」等が上位となっており、これらの単語が BERT の判断に強く寄与していた。これらの単語は作業者がカーボンプライシング関連か否かを判断する際にも重要な単語であり、こうした⽅法でもカーボンプライシングに関連する単語が BERT の判断に寄与していることを
確認した。
図表 4

SHAP 値の確認①（出所）⽇興リサーチセンター作成

6

機械学習アルゴリズム等のブラックボックスになりがちな⼯程について⼈間が理解しやすくする⼀連のプロセス・メソッドを「Explainable AI（XAI）」と呼ぶ。SHAP は XAI の⼿法の１つ。

192

図表 5

SHAP 値の確認②（出所）⽇興リサーチセンター作成

4. BERTopic によるトピック分析
4.1. トピック分析及び BERTopic について
トピック分析は、⼤量のテキストデータから主題やトピックを抽出し、関連する⽂書や⽂章をグループ化するための⼿法で、テキストデータの可視化に役⽴つ。主要な⼿法の⼀つである LDA（Latent Dirichlet
Allocation、潜在的ディリクレ配分法）等、教師なし学習の⼿法を⽤いることで、ラベリングの⼿間をかけずにデータを可視化できる。
本研究では、カーボンプライシングに関する知識やトレンドの把握、トピックごとの論⽂の特定による効率化等を⽬的として、BERTopic を⽤いたトピック分析を⾏った。
BERTopic7はトピック分析⼿法の⼀つで、単純な単語の数や共起関係ではなく、BERT を⽤いて⽂脈を考慮したトピック抽出やグループ化を⾏う点が特徴となっている。具体的な⼿順としては、まず BERT
で分析対象の⽂章をベクトルに変換する。ベクトルはそのままだと⾼次元でクラスタリングには向かな
いため、次元削減を⾏う。その後クラスタリングし、各クラスタについて c-TF-IDF8によって代表的なワードを選び、トピックとする。
BERTopic では各⼯程で使⽤するアルゴリズムを細かく指定できる。本研究では BERTopic のデフォル
トの設定に従い、次元削減に UMAP9、クラスタリングに HDBSCAN10を⽤いた。また、ベクトル変換に⽤いるモデルには ClimateBERT を⽤いた。

7

ライブラリが公開されている（https://github.com/MaartenGr/BERTopic）。

8ある単語の重要性を⽰す統計量として、⽂章内の単語の頻度（TF）と全⽂章における希少性（IDF）を掛け合わせた TF-IDF があ

9

UMAP は 2018 年に提案された⽐較的新しい次元削減⼿法で、従来⼿法よりも⾼速かつ情報の損失が少ないのが特徴。

る。c-TF-IDF はこの指標をクラスタごとの計算に対応させたもの。
10

HDBSCAN は密度ベースのクラスタリング⼿法である DBSCAN を階層型クラスタリングに拡張した⼿法。様々な形状のクラスタを⾒つけることができ、どのクラスタにも属さないノイズとなっている⽂章を外れ値として検出できる。次節では外れ値を除いて分析している。

193

4.2. 分析結果
2 章で作業者がカーボンプライシングに関連していると判定した 466 本の論⽂に対し、BERTopic でトピック分析した結果を図表 6 に⽰した。その結果、39 のクラスタが作成され、それらは⼤きく６つのトピックに分かれた。
図表 6

BERTopic によるカーボンプライシング関連論⽂のトピック分析（出所）⽇興リサーチセンター作成

6 トピックの主な単語等を図表 7 にまとめた。トピック①には「DICE」「SCC」等の単語が頻出しており、統合評価モデル11に関するトピックと考えられる。トピック②にはグローバルな規制や政治対応に関する単語が多かった。トピック③には CO2 の削減や吸収に関する技術的な論⽂が多い。トピック④には
気候変動による環境への影響等に関する単語が多かった。トピック⑤はラムゼーモデルなど伝統的な経済モデルを⽤いた論⽂が多い。トピック⑥には EU-ETS 等の排出権取引市場に関する分析が多かった。
2 章の⼈⼿によるラベル付けではカーボンプライシング関連論⽂の分類について「カーボンをプライ
シングしている」「カーボンプロキシプライシング」「なんらかのカーボン価格を置いて分析している」の３分類を考えたが、BERTopic を⽤いることで６種のより具体的な分類を⾒つけることができた。

11

経済と気候の相互作⽤を１つにまとめたモデルで、⽶イェール⼤学のウィリアム・ノードハウス教授が 1990 年代に初めて開発し、後にノーベル経済学賞を受賞した。

194

図表 7

主要６トピック（出所）⽇興リサーチセンター作成

5. おわりに
本稿では BERT を⽤いたカーボンプライシング関連論⽂の分析を⾏った。収集したデータを⼈⼿によりラベル付けし、学習データとして⽤いることで⽂章分類器を作成した。分類器はランダム時を上回る
⼀定の精度を⽰した。
また、SHAP により、分類根拠を可視化し、カーボンプライシングに関するワードがモデルの判断に⽤いられていることを確認した。さらに BERTopic によるトピック分析を実施し、カーボンプライシング
論⽂を６つの主要なトピックに分けることができることを⽰した。
課題として、データ数の少なさ、ラベリングにおけるノイズによる精度低下等が挙げられる。これらの問題への対処として、データの追加及びラベルの⾒直し等が必要になる。また、LLM の中でも BERT
よりも規模の⼤きい GPT-312等のモデルを⽤いることによっても、性能向上の可能性がある。以上を今後の課題としたい。

参考⽂献
川﨑正勝（2023）,「BERT を⽤いた気候変動リスク⽂の抽出と可視化」 https://www.nikkoresearch.co.jp/library/12405/
河南直希, 関洋平（2023）,「ESG スコアの判断の根拠となるテキストの抽出」
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaisigtwo/2023/FIN-030/2023_106/_article/char/ja/
鈴⽊かの⼦, 松井孝典, 川久保俊, 増原直樹, 岩⾒⿇⼦, 町村尚（2021）, 「BERT モデルを⽤いた
SDGs に関するマルチラベル⽂書分類器の構築とマッチングシステムの開発」
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2021/0/JSAI2021_4H3GS11d01/_article/-char/ja/
12モデルの性能を⽰すパラメータ数では、BERT がおよそ 1 億~3 億であるのに対して、GPT-3 が 1750 億となっている。ただし、こうした⼤規模なモデルの多くはインターフェースのみが公開されカスタマイズが難しい等の課題もある。

195

Wang, P., Deng, X., Zhou, H. & Yu, S.（2019）, “Estimates of the social cost of carbon A
review based on meta-analysis”
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959652618334589
Webersinke, N., Kraus, M., Bingler, J.A., & Leippold, M.（2021）, “ClimateBert: A Pretrained
Language Model for Climate-Related Text” https://arxiv.org/pdf/2110.12010.pdf
（END）

196

技

術

核融合発電の実現に向けた最新の進展
2024 年 4 ⽉
投資⼯学研究所

成⽥ 和弥

1. はじめにCO2 を排出しない次世代クリーンエネルギーとして、核融合発電1に対する世界各国からの期待が⾼まっている。⽶国の TAE Technologies、Helion Energy などのスタートアップ企業の計画が進展し、核融合発電の実現が現実味を帯びてきた。
我が国では、核融合発電の早期実現を⽬指した国家戦略として、2023 年 4 ⽉に「フュージョンエネ
ルギー・イノベーション戦略」が制定され、同年 6 ⽉には核融合を含む「統合イノベーション戦略 2023」
が閣議決定された。また、「統合イノベーション戦略 2023」を踏まえて、核融合発電を⼀つの新しい産業として、確⽴・育成することを⽬的としたフュージョンエネルギー産業協議会が 2024 年 3 ⽉ 29 ⽇に設⽴された。計 21 社が発起⼈として役員に就任する（図表 1）。最終的には 50 社以上が同協議会に参加する⾒込みであり、核融合発電の実現に向けて官⺠が⼀丸となって取り組んでいる。
図表 1

フュージョンエネルギー産業協議会役員

株式会社アトックス

⼤和合⾦株式会社

株式会社EX-Fusion

三井物産株式会社

⽇揮株式会社

株式会社フジクラ株式会社Helical Fusion

古河電気⼯業株式会社

住友商事株式会社

京都フュージョニアリング株式会社

三井不動産株式会社

⽇本電信電話株式会社

株式会社LINEAイノベーション

三井住友海上⽕災保険株式会社

株式会社IHI

三菱重⼯業株式会社

東芝エネルギーシステムズ株式会社

株式会社INPEX

三菱商事株式会社

Ｂｌｕｅ Ｌａｓｅｒ Ｆｕｓｉｏｎ合同会社

清⽔建設株式会社（出所）内閣府ホームページより⽇興リサーチセンター作成

1

重⽔素(Deuterium)や三重⽔素(Tritium)のような軽い原⼦核同⼠が融合し、ヘリウムなどの元素に変わる際の質量⽋損により発⽣するエネルギーを利⽤した発電⽅法。CO2 を排出しないこと以外にも、資源の豊富さ、エネルギー効率の⾼さ、原⼦⼒発電のように暴⾛しないという安全性から注⽬が集まっている。

197

国際的には、2023 年 11 ⽉から 12 ⽉にドバイで開催された COP28（国連気候変動枠組条約第 28 回
締約国会議）において、ケリー⽶国⼤統領特使から、⽶国が核融合発電の早期実現を⽬指す旨の説明があった。COP において、核融合発電について⾔及されたのは初めてのことである。
本稿では、核融合発電の実現に向けた直近の技術開発などの進展について報告する。

2. 核融合発電の実現に向けての直近の進展
2.1. 国際共同プロジェクトおよび各国プロジェクトの動向
はじめに、国際共同プロジェクトである ITER プロジェクトの進展について紹介する。
ITER プロジェクトとは、核融合発電の早期実現に向けて⼈類初の核融合実験炉を実現しようとする
国際的プロジェクトである。同プロジェクトには、⽇本、欧州、⽶国、ロシア、インド、中国、韓国の7 極が参加している。当初の⽬標として、2025 年にファーストプラズマの達成、2035 年に核融合運転を開始することを掲げている。しかし、ファーストプラズマの達成が予定から数年遅れる⾒込みになっている。その主な原因は、①真空容器の組み⽴て時における溶接の精度不⾜、②冷却⽤配管の⻲裂、③真空容器の素材の変更などである。これらの課題のうち、①については技術的な課題だけではない。ITER
プロジェクトの実験炉が建設されているフランスでは、原⼦⼒発電炉と同じ厳しい規制を核融合実験炉に適⽤していることが関連している。なお、⽶国、イギリス、⽇本では、フランスとは異なり、現在は科学実験などで使⽤される放射性同位元素を管理する法律に基づいて核融合実験炉を管理している。
ITER プロジェクトの実験炉に適⽤されている規制に⽐べるとその規制は厳しくない。
続いて国別の進展を紹介する。
⽶国では、ローレンス・リバモア国⽴研究所（LLNL）の国⽴点⽕施設(NIF)が 2022 年 12 ⽉に続いて、2023 年 7 ⽉ 30 ⽇に再び投⼊エネルギーを上回る核融合点⽕状態を達成した。投⼊エネルギーの2.05MJ に対して取り出すことができたエネルギーは、3.88MJ であり、前回の 3.15MJ を上回った。
2023 年においては核融合点⽕状態を計 4 回達成し、レーザー核融合による核融合点⽕状態の再現性を確認することができた。
欧州では、イギリスにあるトカマク型核融合実験炉の欧州トーラス共同研究施設（JET）が 2023 年
12 ⽉に、これまでの核融合実験で最⼤のエネルギー出⼒である約 69MJ を 0.2mg の燃料から⽣成することに成功した。JET は本実験を最後に運⽤停⽌となるが、英国原⼦⼒公社（UKAEA）による次の開発
プログラム「STEP」に、これまでの研究によって得られた知⾒が引き継がれる。
中国では、全超伝導トカマク核融合実験装置（EAST）が ITER プロジェクトで採⽤されている標準的なプラズマの定常閉じ込めモードである H モード2を 403 秒維持することに成功した。これは EAST ⾃
⾝が 2017 年に達成した世界記録である 101 秒を 300 秒以上更新した。また、中国では 2025 年完成
2

加熱⼊⼒が、あるしきい値を越えた時にプラズマ表⾯付近で急激に温度・密度が⾼い分布に遷移し、エネルギー閉じ込め時間が改善する閉じ込め状態（国⽴研究開発法⼈

量⼦科学技術研究開発機構ホームページより引⽤）。

198

予定の核融合総合研究施設群「CRAFT」の建設が進められている。「CRAFT」は 2030 年に発電実証予
定のトカマク型実験炉「CFETR」に使⽤される材料、部品の開発や基礎的な研究を⾏う研究施設の集まりである。
⽇本では、国⽴研究開発法⼈ 量⼦科学技術研究開発機構（QST）那珂研究所の JT-60SA3が当初予定
から 2 年以上遅れたものの、2023 年 10 ⽉にファーストプラズマの⽣成実験に成功した。今回の実験から得られた知⾒は、ITER プロジェクトや今後の核融合発電の実証研究に⽤いる原型炉に活かされる予定である。また、JT-60SA は、⾼圧⼒のプラズマを 100 秒以上維持することを次の⽬標にしている。

2.2. スタートアップ企業の動向
次に⺠間のスタートアップ企業の動向について紹介する。
はじめに最近のスタートアップ企業への資⾦動向について確認する。⽶核融合産業協会（Fusion
Industry Association、以下 FIA）の 2023 年版のレポートなどによると、2023 年現在、全世界の核融合スタートアップ企業の資⾦調達額は累計で 62.1 億ドルを超えている。2022 年の累計調達額（約 48.6
億ドル）から約 13.5 億ドルの増加である。2022 年の年間資⾦調達額（約 28.3 億ドル）と⽐較すると、年間資⾦調達額は半減した。FIA の 2023 年版レポートによれば、2023 年は世界的なインフレ率の上昇や銀⾏破綻の懸念により、投資家にとってネガティブな環境だったことも影響していると述べられている。
FIA の 2023 年版レポートによると、直近 1 年間で最も資⾦調達を⾏ったスタートアップ企業は、⽶国の TAE Technology であり、その⾦額は 2 億 5,000 万ドルであった（図表 2）。⽇本企業としては、
京都フュージョニアリングが 7,900 万ドルの資⾦調達を⾏った。これは世界の核融合スタートアップ企
業の中で 3 番⽬に多い⾦額である。

3

フュージョンエネルギーの早期実⽤化を⽬指し、イーター計画と並⾏して⽇欧が共同建設した世界最⼤のトカマク型超伝導プラ
ズマ実験装置（国⽴研究開発法⼈

量⼦科学技術研究開発機構ホームページより引⽤）
。

199

図表 2

核融合技術のスタートアップ企業（直近 1 年間の調達⾦額上位 10 社）
所在国

設⽴年

調達⾦額
（万ドル）

核融合⽅式

TAE Technology

⽶国

1998

25,000

磁場閉じ込め

ENN

中国

2018

20,000

磁場閉じ込め京都フュージョニアリング

⽇本

2019

7,900

ー

Focused Energy

⽶国/ドイツ

2021

6,700

慣性閉じ込めENERGY SINGULARITY FUSION POWER TECHNOLOGY

中国

2021

5,500

磁場閉じ込めSHINE Technologies

⽶国

2005

5,000

慣性閉じ込めAvalanche ENERGY

⽶国

2018

4,100

磁場閉じ込めTHEA Energy

⽶国

2022

2,300

磁場閉じ込め

イスラエル

2019

2,200

磁場閉じ込め

⽶国

2022

2,000

磁場閉じ込め会社名

nT-TaoGeneral Atomics（出所）FIA の 2023 年版レポートより⽇興リサーチセンター作成

実際、2023 年 5 ⽉に京都フュージョニアリングは、三菱商事や関⻄電⼒、政府系ファンドである JIC
ベンチャー・グロース・インベストメンツなど 16 社から総額 105 億円の資⾦調達を⾏っていることを公表している。国外では、⻘⾊発光ダイオード（LED）の開発でノーベル物理学賞を受賞した中村修⼆
⽒が最⾼経営責任者(CEO)を務める⽶国のブルー・レーザー・フュージョンが、ソフトバンクと伊藤忠商事からそれぞれ数億円の資⾦調達を⾏った。また、イギリスのトカマクエナジーも古河電気⼯業から
約 18 億円の資⾦調達を⾏うなど、⽇本企業からの国境を超えた資⾦調達が積極的に⾏われていた。
また、新しいスタートアップ企業である LINEA イノベーションが、⽇本⼤学と筑波⼤学の研究者によって、2023 年 9 ⽉に設⽴された。LINEA イノベーションは、FRC（Field-Reversed Configuration／
磁場反転配位）とタンデムミラー⽅式の複合による核融合⽅式を採⽤している。放射化4といった反応を引き起こす中性⼦の⽣成が少ない核融合燃料（重⽔素―ヘリウム 3(D-3He)および軽⽔素―ホウ素11(pB11)）による発電の実現を⽬指しており、2024 年 1 ⽉には 7,000 万円の資⾦調達を⾏った。軽
⽔素とホウ素 11 を燃料とした核融合反応は、ITER プロジェクトの実験炉や他の多くの核融合炉で⽤いられている重⽔素―三重⽔素（DT）燃料による核融合と異なり、核融合反応によって放射線である中性⼦が発⽣しない。したがって、よりクリーンな核融合と⾔われており、注⽬を集めている。
技術的な進展に関しては、⽶国の TAE Technologies が⽇本の核融合科学研究所の⼤型ヘリカル装置（LHD）を使⽤して、軽⽔素とホウ素 11 を燃料とした核融合反応の実証に世界で初めて成功した。また、同じく⽶国の Commonwealth Fusion Systems は、⾃⼰点⽕条件の達成と 50〜100MW の核融

4

元々は放射能が無い物質を放射性物質に変化させる反応。

200

合電⼒の⽣成を⽬標にした⼩型核融合炉（SPARC）を現在建設中であり、2025 年に稼働する⾒込みである。
商業化に向けた動きとして、2023 年 5 ⽉に Helion Energy がマイクロソフトと 2028 年からの電⼒供給契約を締結したことが発表された。これは核融合発電による電⼒の契約としては世界初であり、このニュースは世界中から注⽬された。
⽇本のスタートアップ企業に関しては、京都フュージョニアリングが海外の公的機関や⺠間企業から実験炉に使⽤する装置の受注契約を締結し、ドイツのカールスルーエ⼯科⼤学と技術開発について協⼒協定を締結するなど、国内外で同社の技術⼒の⾼さが評価されている。また、EX-FUSION がオースト
ラリアの EOS Space Systems と技術協⼒の覚書を締結した。この技術協⼒の⽬的は、EX-FUSION がこれまで核融合研究で得たレーザー技術の知⾒を活かして、地上からレーザーを宇宙ゴミ5に照射して、宇宙ゴミを⼤気圏に落とすことによって除去する技術の開発である。このように、核融合研究はその過程において派⽣する技術によって異なる分野の問題解決や産業の発展に貢献することも期待されている。

3. まとめ
本稿では、直近の核融合発電に関する主な進展と現状について確認した。
ITER プロジェクトが当初の計画より遅れているものの、他の公的機関やスタートアップ企業は核融合発電の実現に向けて着実に進展している。また、⽇本では装置の開発などのハード⾯だけでなく、核融合発電を産業として育成・確⽴するための核融合産業協議会の設⽴など、ソフト⾯でも前進している。
核融合発電の実現にはまだ多くの課題が残っているが、⽇本のスタートアップ企業への継続的な投資、逆に⽇本企業による海外のスタートアップ企業への投資など核融合発電の実現に向けて活発な動きが続いている。Helion Energy とマイクロソフトによる電⼒契約が締結されるといった報道もあった。
2030 年代から 2040 年代に商⽤核融合発電を⽬標に掲げるスタートアップ企業もあり、今後も着実な進展を続け、核融合発電が少しでも早く実現することが期待される。

参考⽂献
中澤・成⽥（2023）「【Research Report】核融合発電技術の展望と課題」
https://www.nikko-research.co.jp/library/12297/
（END）

5

宇宙空間に残留している運⽤が終了した⼈⼯衛星やロケットの破⽚など。⾮常に⾼速で移動しているため、⼈⼯衛星などに衝突
すると致命的な影響を与える可能性がある。2023 年 12 ⽉時点で 1 ㎜以上の宇宙ゴミの数は 1.3 億個以上と推計されている。

201

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202

⽇興リサーチレビュー別冊

カーボンプライシング調査報告書 2024 年 5 ⽉
2024 年 5 ⽉
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