第３章

再エネ導入がされていないエリアの可視化

本章では、再生可能エネルギーの導入実績に係る調査・分析の精緻化を実施した。再生可能エネルギーポテンシャル情報に再生可能エネルギー導入実績を重ね合わせて表示することにより、ポテンシャルがあるにも関わらず再生可能エネルギーが導入されていない、いわば「地域で眠る再生可能エネルギー」を可視化することができる。この可視化情報を活用して再生可能エネルギー導入を促進するために、現時点で網羅的に把握する方法が存在しな
い非 FIT 電源の導入実績把握手法を中心とした検討・実証を行い、それらの情報の効果的な提供方法を検討した。
3.1 非 FIT 電源を中心とした再エネ導入実績の把握
3.1.1 再エネ導入実績の把握対象範囲の設定
わが国では、2003 年から全面施行された「電気事業者による新エネルギー等の利用に関する特別措置法」（以下、RPS 法という。
）、その後 2012 年度から開始された「再生可能エネ
ルギーの固定価格買取制度」（以下、FIT 制度という。
）により、再生可能エネルギー導入量は加速度的に増加した（図 3.1-1 参照）。それにより、図 3.1-2 に示す通り、わが国の全体の発電量に占める再生可能エネルギー（大型水力除く）が占める割合は 2.6％（2011 年度）
から 9.2％（2018 年度）に増加している。2020 年 3 月末時点の再生可能エネルギー設備導入量は 7,489 万 kW（未稼働分も含めると 11,292 万 kW）である。

図 3.1-1 再生可能エネルギーの設備容量の推移（大型水力除く）
出典：経済産業省資源エネルギー庁ホームページ「スペシャルコンテンツ,2020-日本が抱えているエネル
ギー問題（前編）」,2020.11.18
原典：JPEA 出荷統計,NEDO の風力発電設備実績統計,包蔵水力調査,地熱発電の現状と動向,RPS 制度・固定価格買取制度認定実績などにより資源エネルギー庁作成

99

図 3.1-2 電源構成に占める再生可能エネルギーの割合
出典：第 61 回 調達価格等算定委員会,資料１国内外の再生可能エネルギーの現状と今年度の調達価格等算定委員会の論点案,2020.9.29

表 3.1-1 再生可能エネルギーの導入状況（2020 年 3 月末時点）
導入水準（kW）

FIT 前導入量＋FIT 認定量（kW）

ミックス（2030 年度）

ミックスに対する
導入進捗率

太陽光

5,580 万7,990 万6,400 万

約 87％

風力

420 万

1,160 万1,000 万

約 42％

地熱

59 万

62 万

140～155 万

約 40％

中小水力

980 万

1,000 万1,090～1,170 万

約 86％

バイオマス

450 万

1,080 万602～728 万

約 68％7,489 万11,292 万－－合計

出典：第 61 回 調達価格等算定委員会,資料１国内外の再生可能エネルギーの現状と今年度の調達価格等算定委員会の論点案,2020.９.29

FIT 制度を活用した電源については設置場所、設備容量等の情報が把握され一般公開されているが、RPS 法から FIT 制度に移行し期間が終了した電源や、2019 年に買取期間終了した住宅用太陽光発電の電源については情報の把握や整理ができていない状況にある。これ
ら電源（以下、非 FIT 電源と称する。
）は、環境価値が付加された電源であるため環境意識の高い企業等を中心に需要が高まり注目を受けている。他方、これら電源設備は耐用年数が残り少ない、または超過していることから、今後リユース・リサイクル・廃棄に回るという視点からも注目されている。

100

図 3.1-3 FIT を卒業する住宅用太陽光発電の推移（左：年別、右：累積）
出典：経済産業省資源エネルギー庁ホームページ「住宅用太陽光発電にせまる FIT 買取期間の満了、その後どうする？」,2019.２.19
原典：費用負担調整機関への交付金申請情報、設備認定公表データをもとに作成。一部推定値を含む

本調査では、再生可能エネルギーの導入が進んでいないエリアの可視化を行うため、エリア内の再生可能エネルギー種ごとの施設導入状況を、「FIT 電源施設」、「非 FIT 電源施設」
及び「再生可能エネルギー熱利用施設」に分けて公開情報に基づく把握手法を検討し、最終的に再生可能エネルギー導入施設の全体状況を把握することとした。表 3.1-2 に再生可能
エネルギー導入施設の種類と把握対象範囲の設定区分を示す。
表 3.1-2 再生可能エネルギー導入施設の種類と把握対象範囲の設定区分
施設区分

再生可能エネルギー導入施設全体

太陽光発電施設
風力発電施設中小水力発電施設
地熱発電施設ごみ発電施設バ
イオ
マス

FIT 電源施設（⇒3.1.2（１）参照）

非 FIT 電源施設（⇒3.1.2（２）

木質バイオマス発電施設
メタンガス発電施設
バイオマス燃焼機器導入
施設

地熱の熱利用施設

再生可能エネルギー熱利用施設（⇒3.1.2（３）参照）

地中熱利用施設
太陽熱利用施設

101参照）

3.1.2 再エネ導入施設の効果的な情報の把握手法の調査（１）公開情報に基づく FIT 電源施設の効果的な把握手法の調査
FIT 電源施設は、再生可能エネルギー源（太陽光、風力、水力、地熱、バイオマス）を用いて発電された電気を FIT 制度に基づき買取が義務付けされた施設で、具体的には、「太陽
光発電施施設」、「風力発電施設」、「中小水力発電施設」、「地熱発電施設」、「ごみ発電施設」、「木質バイオマス発電施設」及び「メタンガス発電施設」が挙げられる。
これら FIT 電源施設に関する情報は、電気事業者による再生可能エネルギー電気の調達に関する特別措置法第９条第５項に基づき、新規認定を受けている又は新制度への移行手続が完了した再生可能エネルギー発電設備（太陽光 20kW 未満を除く）に係る情報（以下、「事業計画認定情報」と称す。
）として資源エネルギー庁のホームページ上で公開している。
公開情報の項目を、表 3-1-3 及び 3-1-4 に示す。認定情報は１か月ごとに更新される。
表 3.1-3 経済産業省 事業計画認定情報の情報項目とその概要
情報項目

概要

発電事業者名発電事業者名が記載されている。

代表者名

代表者名が記載されている。

事業者の住所

事業者の住所が記載されている。

事業者の電話番号

事業者の電話番号が記載されている。

発電設備区分

発電設備区分が記載されている。設備区分は以下のとおり。
1)太陽光、2)風力、3)風力(陸上リプレース)、4)風力(陸上リプレースを除く)、5)洋上風力、6)水力、7)水力(既存導水路活用型リプレース)、8)
地熱、9)バイオマス
発電主力が記載されている。発電設備の定格発電出力の少数第 1 位まで。
なお、太陽光発電設備の場合は、太陽電池の合計出力とパワーコンディシ
ョナーの出力のいずれか小さい方の出力。

発電出力（kW）

発電所の所
在地

代表住所

発電所の代表住所が記載されている。

他の筆数

代表住所以外の筆数が記載されている。なお、他の筆数については別シー
トで住所が整理されている。

太陽電池の合計出力

太陽電池の場合、太陽電池の合計出力が記載されている。

新規認定日

新規認定日が記載されている。

廃棄費用の積立状況

積立状況がパーセンテージで記載されている。そのほか運転開始前のもの、現時点で定期報告の提出が確認されないもの、公表に同意が得られなかったものは、それぞれ「運転開始前」「－」「開示不同意」
出典：固定価格買取制度再生可能エネルギー電子申請「事業計画認定情報公開用ウェブサイト」

表 3.1-4 経済産業省 事業計画認定情報（抜粋）
設備ID

発電事業者名

代表者名

事業者の住所

C512010A01
C533326A01
C542065A01
C544760A01
C545222A01
C546674A01
C546675A01
C546676A01
C546943A01
C546945A01
C546946A01
C546947A01
C546950A01
C546951A01
C547256A01
C547258A01
C547271A01
C548138A01

土居 一宏
土居 一宏
株式会社ノースエナジー小坂 栄成
札幌市中央区北４条西２４－２－１６
011-788-4966
株式会社ＦＵＪＩＴＡ
古田 修嗣
東京都港区虎ノ門２丁目２番５号 03-6426-5384
佐藤 憲八
宮本商産株式会社
平 征浩
帯広市西二条南５－１
0155-23-2991
権代 良一
下間 潤
遠藤 潤一
松村 寿久
農事組合法人木村農場代表理事 木村 健一 苫前郡初山別村字千代田
0164-67-2102
株式会社高橋Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ・Ｆａｒｍ代表取締役 高橋 英人
磯谷郡蘭越町字初田１７２番地１ 0136-56-2676
佐々木 拓也サンエス電気通信株式会社
宮田 昌利
北海道釧路市星が浦大通一丁目７番１号
0154-51-6151
北日本石油株式会社 代表取締役 渡邉 勇人
中央区日本橋蛎殻町１丁目２８－５
03-3669-4201
近藤 日出夫
佐々木 善則有限会社いながき代表取締役 稲垣 ミチ子
天塩郡遠別町字本町６－２６－４ 01632-7-3258
大東石油販売株式会社代表取締役社長 大村稚内市港５丁目７番４４号
和彦
0162-22-0888

事業者の電話番号 発電設備区分
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力
風力

発電出力（kW）

発電設備の所在地
太陽電池の合計出力（kW）
代表住所
他の筆数
1.1 北海道函館市高松町５４３－１
03.0 北海道稚内市西浜２－５２６－３
018.0 北海道根室市歯舞３－１７５
09.8 北海道松前郡松前町字静浦２６０
03.0 北海道帯広市西２条南５－１
04.9 北海道稚内市大字抜海村字ユーチ原野１３９－２
09.8 北海道稚内市大字抜海村字クトネベツ原野２３４２－４
09.8 北海道天塩郡天塩町字更岸２０１２－１１
019.6 北海道天塩郡天塩町字サラキシ８５１２
019.6 北海道苫前郡初山別村字初山別２２－５
04.9 北海道磯谷郡蘭越町字初田１７２－１
019.6 北海道根室市湖南３９019.6 北海道天塩郡遠別町旭３０４－１
119.6 北海道根室市歯舞３－１７１－１
09.8 北海道稚内市大字声問村字下声問１４８１－２１
04.9 北海道寿都郡黒松内町字北作開１２２
09.8 北海道天塩郡遠別町字北浜１６３－１
019.6 北海道稚内市大字声問村字ナエポポチ８３５－５
0-

新規認定日

出典：固定価格買取制度再生可能エネルギー電子申請「事業計画認定情報公開用ウェブサイト」

102

廃棄費用の積立状況

2012年11月22日 2014年3月5日 2014年6月19日 2015年3月17日 2014年12月4日 2015年3月17日 2015年3月17日 2015年3月17日 2015年3月17日 2015年3月17日 2015年3月17日 2015年3月17日 開示不同意
2015年3月17日 開示不同意
2015年3月17日 2015年3月23日 開示不同意
2015年3月23日 2015年3月23日 2015年5月12日 -事業計画認定情報は、発電事業者自ら、またはその代行者が記載するものであるため、情報の精度は高い。ただし、位置情報についてはズレが生じてしまう。各再生可能エネルギー種で検証した結果を図 3.1-4～15 に示す。

設備が設置されている敷地を特定設備が設置されている建物を特定

図 3.1-4 市街地における太陽光発電施設の図 3.1-5 市街地における太陽光発電施設のマッピング結果①

マッピング結果②

敷地の重心をポイント

字以降の地番が一致せず

図 3.1-6 郊外における太陽光発電施設の図 3.1-7 郊外における太陽光発電施設のマッピング結果①

マッピング結果②

番地一致せず

敷地を特定

図 3.1-8

風力発電施設のマッピング結果①

図 3.1-9103

風力発電施設のマッピング結果②

字以降の地番が一致せず

Google Map で検出不可

図 3.1-10 水力発電施設のマッピング結果①

図 3.1-11 水力発電施設のマッピング結果②発電所を特定Google Map で検出不可

図 3.1-12 地熱発電施設のマッピング結果①

図 3.1-13 地熱発電施設のマッピング結果②

大字以降の地番が一致せず

大字以降の地番が一致せず

図 3.1-14 バイオマス発電施設のマッピング

図 3.1-15 バイオマス発電施設のマッピング

結果①

結果②

104

施設の位置情報にズレが生じてしまう原因は、以下の３つのパターンが考えられる。
原因①：代表住所が地図データに存在しない。
登記上の住所は地図情報と異なるケースがある。その場合データが存在しないため、下位のレベルの情報の代表点を示すことになる。以下に例を示す。
（例）東京都豊島区高田 2-17-22（レベル 6）
東京都豊島区高田 2-17（レベル 5）
東京都豊島区高田 2（レベル 4）
・・・
原因②：代表住所が必ずしも発電施設位置とは限らない。
水力であれば、導水路やヘッドタンク、水圧管路を示している可能性がある。
原因③：代表住所は、当該地番の重心点を示しているため施設位置と一致しない。
市街地のように建物住所と代表住所が一致している場合には、代表住所が発電施設と一致するケース（太陽光発電設備が当該建物屋根にある）があるが、郊外のように建物がない
地番では一致しない。
上記のとおり既存情報では正確な位置情報の提示に限界がある。そこで、当該サイトへの実装については、まずは必要な精度の設定を行った上で、その精度を担保するのに既存情報が不足するのであれば双方向性モデルの活用などの新たな把握手法の検討を行う必要がある。
【精度設定のレベルイメージ】
精度高い

１）正確な施設位置をポイント表示する
２）代表住所をポリゴンで表示する
３）代表住所を含む全ての筆を囲んだポリゴンで表示する

低い

４）代表点が含まれるメッシュを色等で表示する

図 3.1-16 代表住所のポリゴンのみを表示

図 3.1-17 全ての筆のポリゴンを表示（太陽光発電施設）（太陽光発電施設）

105

（２）公開情報に基づく非 FIT 電源施設の効果的な把握手法の調査
非 FIT 電源施設は、再生可能エネルギー源を用いて発電する施設のうち、FIT 施設を除いたものであり、施設区分としては、FIT 電源施設と同様の「太陽光発電施施設」
、
「風力発電
施設」、
「中小水力発電施設」、「地熱発電施設」、「ごみ発電施設」、「木質バイオマス発電施設」
及び「メタンガス発電施設」が挙げられる。
非 FIT 電源施設を網羅的に整理した公開情報は存在しなかったため、施設区分ごとの公開情報の有無を調査した。区分と公開情報の有無の調査結果を表 3.1-5 に示す。
（非 FIT 電源施設の区分）


FIT 制度開始（2012 年）前に整備された施設



FIT 制度開始後に整備されたが FTT 制度を活用していない施設



FIT 制度を活用したが FIT 買取期間を終了した施設
表 3.1-5 非 FIT 電源施設に関する情報が収集されている可能性がある情報源
区分

公開情報/情報が収集されている可能性がある情報源

FIT 制度開始前に整備された施設

国土交通省「国土数値情報（発電施設）」

FIT 制度開始後に整備されたが FTT

公開情報なし制度を活用していない施設
FIT 制度を活用したが FIT 買取期間

公開情報なしを終了した施設※ 経済産業省「事業計画認情報」の新規認定日から買取期間を経過した施設を抽出することは可能。ただし、認定日と運転開始日が大きくずれる施設も多い。

FIT 制度開始前に整備された施設に関する情報源として、国土交通省「国土数値情報」がある。
国土数値情報は、国土計画の策定や実施の支援のために整備されたものであり、その掲載
情報のひとつに発電施設がある。施設位置は点で表示され、最新のデータ作成年度は 2013年度である（それ以前は、1995 年度、2007 年度）。公開情報を表 3.1-6 に、データ構造と出力イメージを図 3.1-18 及び 3.1-19 に示す。
表 3.1-6 国土交通省 国土数値情報 発電施設の基礎情報
項目
内容

内容
全国の発電施設（水力発電施設、火力発電施設、地熱発電施設、原子力発電施設、風力発電施設、太陽光発電施設、バイオマス発電施設、複合型発電施設）について、位置（点）、発電施設名称、事業者名、所在地、号機、出力等を整備したものである。

データ作成年度

2013 年度

関連する法律-原典資料

電源開発の概要、電気事業便覧、RPS 法認定設備一覧、グリーン発電電力
設備認定一覧

106

項目

内容

作成方法

原典資料及びインターネット上の発電施設に関する情報から、発電施設リストを作成する.作成したリストの住所情報に基づき、街区レベル位置参
照情報や大字・町丁目レベル位置参照情報、地理院地図等を用いて、発電施設の位置情報を特定及び主題属性を付与し、これをＧＭＬ形式及び発電種別ごとにシェープファイル形式に格納した。

このデータの使用許諾条件

非商用

座標系

JGD2000 / （B, L）

データ形状

点

データ構造・イメージ

図 3.1-18～19

発電施設

電気事業法に基づく発電機、原動機、燃料電池、太陽電池その他の機械器具（電気事業法（昭和 39 年法律第 170 号）第 38 条第 2 項に規定する小出力発電設備、非常用予備電源を得る目的で施設するもの及び電気用品安全法（昭和 36 年法律第 234 号）の適用を受ける携帯用発電機を除く.）を施設して電気を発生させるところ.（電気設備に関する技術基準を定める省

地
物
情
報

令第一条三）
本データでは、このうち、動力源が水力、火力、地熱、原子力、風力、太陽光及びバイオマスのものをいう。
新エネルギー等発電「電気事業者による新エネルギー等の利用に関する特別措置法」（RPS 法）

設備認定（RPS 制度） に基づく設備認定
グリーン発電電力設

グリーンエネルギー認証センターによる認定

備認定
出典：国土数値情報ダウンロードホームページ,3．地域＞施設＞発電施設（ポイント）

図 3.1-18 国土交通省 国土数値情報 発電施設のデータ構造
出典：国土数値情報ダウンロードホームページ,3．地域＞施設＞発電施設（ポイント）107

図 3.1-19 国土交通省 国土数値情報 発電施設の出力イメージ
出典：国土数値情報ダウンロードホームページ,3．地域＞施設＞発電施設（ポイント）

108

経済産業省事業計画認定情報の位置確認と同様に、施設区分ごとに国土数値情報に掲載されている位置情報（緯度・経度）及び住所データから、施設の位置情報にズレがないか確認したところ、表示位置にズレが生じていることを確認した。
各施設区分で検証した結果を図 3.1-20～23 に示す。

緯度・経度情報

住所データを Google Map に入力

住所データ入力

緯度・経度情報設備が設置されている敷地を特定設備が設置されている建物を特定

図 3.1-20 地熱発電施設のマッピング結果①

図 3.1-21 地熱発電施設のマッピング結果②（八丁原地熱発電所）（八丁原地熱発電所）

実際の施設位置

緯度・経度情報
住所データ入力

敷地外を特定（緯度・経度位置とほぼ一致）

敷地外を特定図 3.1-22 ごみ発電施設のマッピング結果①

図 3.1-23 ごみ発電施設のマッピング結果②（島田市田代環境プラザ発電所）（島田市田代環境プラザ発電所）

109

（３）公開情報に基づく再エネ熱利用施設の効果的な把握手法の調査
再生可能エネルギーの熱利用施設としては、「木質バイオマス燃焼機器導入施設」、「地熱利用施設」、「地中熱利用施設」、「太陽熱利用施設」が挙げられる。
これら区分の施設導入状況に関する一般公開情報を整理した結果を表 3.1-7 に示す。
表 3.1-7 再生可能エネルギー熱利用施設に関する情報が収集されている可能性がある情報源
熱源

施設区分

公開情報/情報が収集されている可能性がある情報源

木 質バイ

木質バイオマス

木質バイオマス燃焼機器を導入する際に必要な許可の取得や届出等に

オマス（薪、チップ、ペ関連して収集された情報。

レット）燃焼機・大気汚染防止法

・労働安全衛生法

器導入施設

・ダイオキシン類対策特別措置法

・消防法

・廃棄物の処理及び清掃に関する法律 ・建築基準法
木質バイオマスエネルギー利用動向調査
地熱

温泉熱利用施設

・環境省「温泉熱利用事例集」

地中熱

地中熱利用施設

・環境省地中熱利用状況調査

太陽熱

太陽熱利用施設

・（一社）ソーラーシステム振興協会の自主統計

１）木質バイオマス燃焼機器導入施設① 施設導入時に必要な許可の取得や届出等に関連して収集された情報
木質バイオマス燃焼機器の導入にあたっては各種許可・届出が必要となる。そのため許可・届出を求めている機関・窓口でデータを所有している可能性がある。許可・届出が必要な法規とその法規の対象となる施設の種類、情報の公開状況を整理した結果を表 3.1-8 に示す。
調査の結果、集計値が公表されているのは大気汚染防止法に係る環境省「大気汚染物質排出量総合調査結果」のみであり、その他の法規に係る公開情報は確認できなかった。
「大気汚染物質排出量総合調査結果」では個別施設情報は公開されておらず、集計値からバイオマ
ス燃焼機器だけを抽出することが困難であった。

110

表 3.1-8 木質バイオマス燃焼機器に関する関連法規による情報提出状況等
法規名称
大気汚染防止法

対象となる

許可／

施設の種類

届出

ばい煙発生施設（ボイラー）

消防法

届出

火気使用設備、貯留倉庫

届出

許可／届出の必要な規模

情報の公開状況

伝熱面積 10m2 以上、またはバ

集計値のみ（大気汚染ーナー燃焼能力重油換算

物 質排出 量総合調査

50L/h 以上

結果）

・ボイラー設置未公表

・（燃料がチップの場合）指定
可燃物の貯留 10m3 以上

労働安全衛生法
廃棄物の処理及び小型ボイラー
小型焼却炉※１

清掃に関する法律
ダイオキシン類対届出
許可

小型焼却炉※２

策特別措置法貫流ボイラー伝熱面積 5m2 超
え 10m 以下
焼却能力 200kg/h 以上、また未公表

2は火格子面積 2m 以上
焼却能力 50kg/h 以上、
または

届出

未公表

2

未公表

2

火格子面積 0.5m 以上はダイ
オキシン類排出基準の適用

建築基準法

建築物に設け-許可・届出の必要はないが構

-

る煙突
造基準有り
※１ 廃棄物処理施設扱いとなった場合に適用※２ 日本工業規格 B8201 及び B8203 の伝熱面積の項で定めるところによる
出典：株式会社森のエネルギー研究所,木質バイオマス実践情報「木質バイオマスボイラー利用の関係法令」② 林野庁「木質バイオマスエネルギー利用動向調査」
林野庁では、毎年度「木質バイオマスエネルギー利用動向調査」を実施し、その結果を農林水産省ホームページや一般社団法人日本木質バイオマスエネルギー協会が発行する「木質バイオマスエネルギーデータブック」として公表している。
木質資源利用ボイラー数の推移を図 3.1-24 に示す。
2018 年度の調査は 1,484 事業所を調査対象としており、回答率は 96％（1,425 事業所）
であるものの調査対象自体が補助金の交付業務を通じて把握した情報及び関係機関からの情報等により把握した事業所を対象としているため、本調査の把握数がどの程度網羅されているかは不明である。熱利用施設情報の区域別データの最小単位は都道府県別であった。
都道府県別で整理されている情報を表 3.1-9 に示す。

111

図 3.1-24 木質資源利用ボイラー数の推移
出典）一般社団法人日本木質バイオマスエネルギー協会,木質バイオマスエネルギーデータブック 2018,p21

表 3.1-9 「木質バイオマスエネルギー利用動向調査」における都道府県別データ一覧
表番号
1-1

統計表
単位
木質バイオマスエネルギー利用事業所に関する項
目
事業所
・木質バイオマスエネルギー利用機器の所有形態
別事業所数
1-2
木質バイオマス利用に関する項目
・木質バイオマスの利用量
絶乾トン
・木材チップの由来別利用量
・木質ペレットの由来別利用量
1-3
発電機に関する項目
基・種類別発電機数
1-4
ボイラーに関する項目
・種類別ボイラー数
基
・熱の用途別ボイラー数
・補助金等活用数
1-5
その他（付帯設備等）
基・補助金等活用数
出典：農林水産省,「木質バイオマスエネルギー利用動向調査」調査事項

備考
発電機のみ所有/ボイラーのみ所有/両方を所有に分けて整理発電とボイラーには分かれ
ていない

-

-

２）地熱利用施設
地熱利用施設の公開情報として、環境省「温泉熱利用事例集」（2019 年 3 月作成）を確認した。この事例集に掲載されている施設数は 22 件であった（後述する表 3.1-17 と重複するため発電施設を除く）。事例集に掲載の施設位置情報は、市町村名に留まり細かな位置情報は掲載されていない。

112

表 3.1-10 温泉熱利用方法別事例一覧
熱利用方法
対象事例名

所在地

定山渓鶴雅リゾ
ートスパ森の謌
あかん遊久の里
鶴雅
マルシチ津軽味噌醤油(株)
湯野浜温泉

北海道

那須温泉

栃木県

草津温泉

群馬県

大滝屋旅館

群馬県

B&B パンシオ
ン箱根
箱根大平台温泉組合
牛岳温泉植物工
場
大高建設㈱

神奈川県

セントピアあわら
しみずの湯(日帰
り温泉)

福井県

川根温泉

静岡県

修善寺温泉

静岡県

熱川バナナワニ
園
城崎温泉

静岡県

雲仙市雲仙エコ
ロ塩㈱
雲仙地獄

長崎県

小国町森林組合

熊本県

北海道

熱交換器
ヒートポ
ンプ

温泉付随可燃性天然ガスコージェネレー
ション

熱供給

集中配湯

〇

〇(融雪)

○

青森県

〇(味噌製
造)

山形県

神奈川県
富山県

〇
〇

〇
〇

〇

〇
〇(融雪)

〇
〇
〇

富山県

〇(融雪)
〇

岐阜県

〇(空調・床
暖房、温水
プール)

〇
〇
〇
〇

兵庫県

長崎県

多様な活用
方法

〇
〇（製塩）
〇
〇（木材乾
燥）
〇（調理・
足蒸し）

地獄蒸し工房鉄
大分県
輪
ユインチホテル
沖縄県〇
南城
出典：環境省自然環境局自然環境整備課温泉地保護利用推進室,温泉熱利用事例集,2019.３,P５～29

113３）地中熱利用施設
環境省では、2010 年度から２年毎に全国の地中熱利用システムの設置状況を調査し、その結果を公表している。最新の調査は 2018 年度で把握された全国設置件数 7,748 件であった。公開されている情報は、全国の設置件数とその内訳（システム方式別、都道府県別、導入箇所別）のみであり、個別施設情報は公開されていない。また、アンケート調査方式で回収率が約 60％であるため、全国調査ではあるが全国状況を確実に抑えているとは言い難い。
表 3.1-11 地中熱利用状況調査の概要
項目
調査対象

内容
特定非営利活動法人地中熱利用促進協会（以下｢協会｣という。
）の会員、協会が地中熱利用に関する実績を把握している事業者（施主、設計者、工事会社等）
・大学・地方公共団体及びインターネットでの検索結果により地中熱利用に関する実績を有する事業
者・大学
調査方法
調査票を電子メールで送付・回収
回答数
依頼数 299、回答数 181（回収率約 60%） ※2018（平成 30）年度
集計方法
４月～翌３月を 1 年とし、当該年３月までの設置件数を集計
出典：環境省,平成 30 年度地中熱利用状況調査の結果について,2019.３.26４）太陽熱利用施設
太陽熱利用施設に関する国の資料は確認できなかった。
一般社団法人シーラーシステム振興協会では、「ソーラーシステム・データブック」を毎年度公表している。最新年度は 2020 年度に公表した 2018 年度値である。
このデータブックに、当協会が実施している自主統計情報が掲載されている。掲載情報は、
ソーラーシステム、太陽集熱器、太陽蓄熱槽及び太陽熱利用温水器ごとに全国の機器販売件
数と集熱面積とそれらの内訳（地域別、用途別、タイプ別）が整理されているのみであり、個別施設情報は公開されていない。
また、国内の太陽熱利用機器メーカーは、2019 年 11 月時点で 12 社いるが、自主統計の参加企業はそのうちの３社（株式会社コロナ、パーパス株式会社、株式会社パロマ）のみであるため、全国状況を確実に抑えているとは言い難い。

114

（４）公開情報に基づく再エネ導入施設の効果的な把握手法に関する課題
上記（１）～（３）の施設区分別の公開情報に基づく施設把握手法に関する調査結果を表
3.1-12 及び 3.1-13 に整理した。情報の整理区分は以下の通りとした。
（情報の整理区分）網羅性：環境省が提供する情報として全国一律でかつ情報に洩れがない
情報であることが必要。

施設位置情報の有無：本調査の目的が「再生可能エネルギーポテンシャル情報に再生可能エネルギー導入実績を重ね合わせて表示し、「地域で眠る再生可能エネルギー」を可視化することが目的であるため、施設位置の情報が必要。
情 報 更 新 頻 度：施設の新設・廃止は時間経過とともに変化し、情報の更新頻度が高いほど情報の価値が上がる。
表 3.1-12 施設区分別の公開情報に基づく施設把握手法に関する調査結果（発電施設）
施設区分
FIT 施設施設位置情報

公開情報源

網羅性

太陽光発

経済産業省

高

有り

電

「事業計画

ただし、太陽光

ただし、位置情

風力発電

認定情報」

発電の公開情報報は代表住所で中小水力

は 20kW 以上となあり実際の施設

発電地熱っているため、

位置とズレが生発電

20kW 未満の施設じる場合がある

バイオマは把握できない

ス発電

国土交通省

有無

非

FIT 制度

高

FIT

開 始前

「国土数値

施

に 整備

情報（発電施

設

さ れた

設）
」

が生じる場合が－施設

情報更新頻度
毎月
－

有り

更新なし

ただし、実際の掲載データは施設位置とズレ2013 年度

ある

FIT 制度
を 活用
し てい
な い施

－

－

－

－

－

－

－

－

設
FIT 制度を 活用
し たが
FIT 買取
期 間を
終 了し
た施設

115

表 3.1-13 施設区分別の公開情報に基づく施設把握手法に関する調査結果（熱利用施設）
施設位置情報

施設区分

公開情報源

網羅性

情報更新頻度

木質バイオマス

環境省「大気汚染

高

無し

３年ごと

燃焼機器導入施物質排出量総合調

法律に基づく届出

ばい煙発生施設の最新値は 2018 年度

設

査結果」

であるため

集計地が公表され有無ているのみで、その中からバイオマス
燃焼機器導入施設を抽出することは困難
林野庁「木質バイ

高

無し

毎年度

オマスエネルギー

アンケート調査方

個別施設情報はな

最新値は 2018 年度

利用動向調査」

式で回収率が 96％

く都道府県別の導入量（基数）のみ把握可能

地熱利用施設環境省「温泉熱利
用事例集」

低

無し

事例集であるため

個別施設の市町村

用途が普及啓発

不明

網羅されている訳

名までの公表に留（事例集）である

ではない

まっており、位置ため、定期的な更情報はない

新はないと思われる

地中熱利用施設

地熱発電の熱利用---施設は公開情報なし環境省「地中熱利用状況調査」

低

無し

２年ごと

アンケート調査方

個別施設情報はな

最新値は 2018 年度

式で回収率が 60％

く都道府県別の導入量（件数）のみ把握可能

太陽熱利用施設（一社）ソーラー

低

無し

毎年度

システム振興協会

自主統計参加企業

個別施設情報はな

最新値は 2018 年度の自主統計

は 3 社のみ（国内

く都道府県別の導メーカーは 12 社存

入量（件数、集熱

在）面積）のみ把握可能

また、各種公開情報源が網羅している範囲を表 3.1-14 に整理した。
いずれの再生可能エネルギー種も公開情報から施設全体状況を把握することは困難であり、それ故今後整理する再生可能エネルギー導入実績が網羅されているか否かを検証することも困難であることが分かった。
また、熱利用施設は、個別施設情報がないためサイトへ反映できたとしても都道府県別な
どの面的情報となることが分かった。

116

表 3.1-14 再生可能エネルギー導入施設の公開情報による把握可能範囲の整理
再生可能エネルギー種

一般公開されている各種情報源が網羅している範囲
把握不可（20kW 未満）

太陽光発電

20kW
未満

風力発電
5 万 kW 未
満

中小水力発電

地熱発電
ごみ発電施設バイオ
マス

木質バイオマス発電

FIT 電源施設

非 FIT 電源施設

経済産業省
「事業計画認定情報」
※毎月更新

国土交通省
「国土数値情報」※2013 年以前

FIT 開始以降に設置され
FIT 制度を活用していない
施設
買取期限
が終了した
卒 FIT 電源施設

メタンガス発電バイオマス燃焼機器

地熱利用施設林野庁「木質バイオマスエネルギー利用動向調査」※毎年度
環境省「温泉熱利用事例集」

都道府県別

アンケ
ート未
回答

事例集に掲載されていない情報

地中熱利用施設

環境省「地中熱利用状況調査」 都道府県別※２年ごと

アンケート未回答
調査対象以外太陽熱利用施設

ソーラーシステム振興協会「自主統計」
都道府県別 ※毎年度

自主統計に未参加
事業者の販売分以上の調査結果を踏まえ、公開情報に基づく再生可能エネルギー電源施設を把握し、REPOS 搭載することについての課題を以下に整理する。
課題①：個別施設の位置情報がある情報源が少ない
本調査では、再生可能エネルギー導入が進んでいないエリアの可視化を行うことが目的であり、施設導入情報の位置情報を地図上に落とす必要がある。しかしながら、公開情報の多くに施設の位置情報がなく、特に再生可能エネルギーの熱利用施設に関しては都道府県別でしか導入状況が整理されていないことが分かった。
課題②：個別施設の位置情報と実際の施設位置にズレが生じる
経済産業省「事業計画認定情報」及び国土交通省「国土数値情報」は実際の施設位置とデータ上のポイント位置にズレが生じることを確認した（p.17 及び P50 参照）。風力発電など
電源種によっては大きく位置がずれる可能性があるため、位置情報の補正を行う若しくはポイント表示ではなくポリゴンやメッシュで表示するなどの工夫が必要となる。
117

課題③：導入量の情報が少ない
課題①で示す通り、個別施設情報が公開されている公開情報が少ないが、都道府県別で整理されている情報であっても施設の導入件数のみで規模（熱量）に関する情報がないものも多かった。そのため、再生可能エネルギー導入が進んでいないエリアを判断（熱需要に対する再生可能エネルギーの熱供給量の割合など）するための材料になりにくい可能性がある。
課題④：情報の網羅性が低い
公開情報の中には、発電規模が小さい施設が情報の対象外であることやアンケート調査
結果が情報源である場合、回収率が低い等の理由で網羅性が高いとは言えないものがある。
また、温泉熱利用施設の公開情報は「事例集」であり、網羅性が低い。
課題⑤：既存の公開情報をそのまま利用できない
都道府県別データしか公開されていない情報について、個別施設情報を整理しようとす
ると、アンケート調査結果の二次利用許可をアンケート回答者に求める必要があり、データ化には費用や時間がかかる。また、アンケート個票等を REPOS 搭載用データに変換する必要があり、現実的な把握方法とは言えない。また、施設状況は年々変化していくため、適切な頻度で情報を更新していく必要があるが、既存の公開情報をそのまま利用できない形で
REPOS へ搭載すると、情報更新の度に情報を整理・加工する費用を確保する必要が出てくる。
課題⑥：非 FIT 電源施設と断定できない
非 FIT 電源施設の情報源として活用した国土数値情報は、
FIT 制度が開始する以前の 2013年度までの再生可能可能エネルギー施設が整理された情報である。多くの施設は非 FIT 電源施設であると推察されるが、FIT 制度開始後に FIT 制度へ移行した施設も国土数値情報には掲載されているため、
国土数値情報に掲載される再生可能エネルギー発電施設を非 FIT 電
源施設と断定することができない。

118

（５）再生可能エネルギー導入施設の効果的な把握のための新規手法の検討
１）新規手法の抽出
公開情報を活用した把握手法以外の効果的な情報の把握手法の検討を行った。
検討を行った調査手法を表 3.1-15 に示す。
表 3.1-15 再生可能エネルギー導入実績を把握するための新規調査手法一覧
調査手法
航空写

AI 分析

真の画
像分析

把握可能な再生可能エネルギー種

把握可能な範囲

上空画像から目視により区別できる

航空写真が存在する範囲

施設※FIT/非 FIT の区別は不可

・太陽光発電※太陽光と太陽熱の区分ができな

人の目視に

・風力発電

い可能性ありよる分析

・太陽熱利用施設

スマートメーター逆潮

スマートメーターが設置されており自家消費施設以外の再生可能エネ

流情報に基づく位置情

余剰電力が送電される施設

ルギー施設

報の把握

・太陽光発電※FIT/非 FIT の区別は不可

インターネットのキー再生可能エネルギー施設全体

インターネット上に情報が公開さ

ワード検索
協会への問合せ／アン

れている施設
再生可能エネルギー施設全体

ケート調査の実施
自治体補助金・国庫補助

協力が得られる協会が把握する施設（会員企業が有する施設）

再生可能エネルギー施設全体

補助金を活用した施設のみ再生可能エネルギー施設全体

情報入力に協力が得られる施設

金情報に基づく把握
双方向性による情報追加２）新規手法の検討① 航空写真の画像分析
太陽光の推計に関するマッピングツールは世界各国の自治体や民間企業などで様々な形
式で公表されている。国内においては、東京都「東京ソーラー屋根台帳」や名古屋市「ソーラーパワー診断マップ」、長野県「信州屋根ソーラーポテンシャルマップ」などが事例として挙げられる。
これらのツールの作成には航空写真や航空測量データが活用されており、それらのデータを用いた画像分析により施設の種類や規模、位置が特定できる可能性がある。2018 年にはスタンフォード大学で人工衛星から撮影した画像を AI 分析（深層学習）することで太陽光パネルの位置と規模を正確に把握する「DeepSolar」を開発しており、従来の人の目視による分析に加えて「AI 分析」による情報抽出も可能であると考えられる。
埼玉県さいたま市では、2020 年から固定資産税の課税に必要な家屋の評価業務においてAI を導入した業務効率化を行っている。この AI 導入により、これまでの人の目視による航空写真の確認作業と比較して作業時間が９割削減したとの結果を公表している。
この結果を基に算出される固定資産税課税に関する家屋の評価業務の人件費コスト差は、
119さいたま市（217.43km2）で約 690 万円、日本全国（377,900km2）に拡大すると約 120 億円と推定される。
なお、この金額は AI 分析による自動化に伴う人件費の差であり、AI 分析を実施する上では、別途システム費用や教師データ作成のための費用がかかることに留意が必要である。
表 3.1-16 航空写真画像の AI 分析と人の目視分析のコスト比較
区域面積
（km2）
埼玉県

AI 分析

人の目視による分析

差分

時間数

63 時間

586 時間523 時間人件費－－

690 万円

時間数109,494 時間

1,018,468 時間

908,974 時間

人件費

－

－

1,199,846 万円

217.43さいたま市
全国

377,900※ 人件費は、国土交通省令和２年度設計業務委託等技術者単価の基準日額（技師 B（40,600 円））を基に、間接原価（直接人件費×α/(1－α) α＝35％）と一般管理費（業務原価×β/(1-β) β＝35％）か
ら時間当たり単価（13,200 円（税込）/時間）と仮定し算出した値を用いて計算した。
出典：さいたま市財政局税務部固定資産税課,「固定資産税評価業務に AI を活用します！」,令和元年８月２日を基に(株)エックス都市研究所が作成② スマートメーター逆潮流情報に基づく位置情報の把握
電力をデジタルで計測して通信機能を併せ持つ電子式電力量計であるスマートメーター
は、特高・高圧部門（工場等）において 2017 年度までに設置が完了し、低圧部門（家庭等）
については、東京電力管内では 2020 年度末までに、日本全体では 2024 年度末までに導入を完了する計画となっている。
スマートメーターが設置されており余剰電力が送電される施設については、逆潮流情報を特定することで、発電施設の位置情報を特定できる可能性がある。
ただし、スマートメーターデータは現在設置が進められている段階であり、そのデータの活用については「電力・ガス基本政策小委員会」で議論が進められているところであるため、現段階で活用できるデータが存在しない。
③ インターネットによるキーワード検索
検索エンジンでキーワードの組み合わせにより施設情報を把握する方法である。
方法の妥当性を判断するため、施設数が少ないと思われる地熱発電のカスケード利用施設について調査を行った。
具体的な方法は、「地熱発電所名×熱利用」でインターネット検索を行い、上位 30 件までの掲載情報で利用状況の把握を行った。調査対象とした地熱発電所は、日本地熱協会「日本の地熱発電所」一覧に掲載された 40 施設とした。
インターネット検索の結果、地熱発電 40 施設のうち 18 施設（45％）で熱利用が行われていることを確認した。検索結果を表 3.1-17 に示す。

120

表 3.1-17 日本地熱協会「日本の地熱発電所」一覧の掲載施設における熱のカスケード利用状況一覧
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

所在地
北海道洞爺湖町
北海道森町
岩手県八幡平市
岩手県雫石町
宮城県大崎市
秋田県鹿角市
秋田県鹿角市
秋田県湯沢市
福島県柳津町福島県福島市
栃木県那須町
東京都八丈町
長野県高山村
静岡県東伊豆町

熱利用の内容温泉街への集中配湯
温室暖房
温泉、温水プール、暖房、温室暖房
－
－
－
－
－
－
集中配湯、エビの養殖、融雪
温室暖房（いちご）
温室暖房（熱帯性観葉植物）
浴用や温室暖房－

兵庫県新温泉町

シャワー、集中配湯、空調、床暖房

16

名称
洞爺湖温泉バイナリー発電所
森発電所
松川地熱発電所
葛根田地熱発電所
鬼首地熱発電所
大沼地熱発電所
澄川地熱発電所
上の岱地熱発電所
柳津西山地熱発電所
土湯温泉 16 号源泉バイナリー発電所
ホテルサンバレーバイナリー発電所
八丈島地熱発電所
七味温泉ホテル渓山亭 バイナリー発電所
東伊豆町温泉発電所
湯村温泉観光交流センター 薬師湯温泉バ
イナリー発電所
湯梨浜地熱発電所

鳥取県湯梨浜町

近隣の保養施設や農園に供給

17

小浜温泉バイナリー発電所

長崎県雲仙市

温浴施設18

小国まつや地熱発電所

熊本県小国町

温室暖房、養殖、木材乾燥

19

わいた地熱発電所

熊本県小国町

温室暖房

20

杉乃井地熱発電所

大分県別府市21

KA コンティニュー発電所

大分県別府市

温水プール、イルミネーション－

22

五湯苑地熱発電所

大分県別府市－23

タタラ第一発電所

大分県別府市－24

湯山地熱発電所

大分県別府市－25

コスモテック別府 バイナリー発電所

大分県別府市－

26

亀の井発電所大分県別府市－27

南立石温泉熱発電所

大分県別府市－28

瀬戸内自然エナジーＸＬＴ発電所

大分県別府市－29

大分県別府市－

大分県由布市

温室暖房（キクラゲ）

31

安倍内科医院
湯布院フォレストエナジーバイナリー発
電所
滝上発電所

大分県九重町－32

滝上バイナリー発電所

大分県九重町－33

九重地熱発電所

大分県九重町34

大岳発電所

大分県九重町

ホテルとキャンプ村の暖房・給湯・
浴場温泉
－

35

八丁原発電所大分県九重町－36

菅原バイナリー発電所

大分県九重町

－

37

大霧発電所

鹿児島県霧島市－38

霧島国際ホテル地熱発電所

鹿児島県霧島市39

山川発電所

鹿児島県指宿市

40

メディポリス指宿発電所

鹿児島県指宿市

ホテル内の給湯と暖房
温室暖房（胡蝶蘭、マンゴー、観葉植物など）
温室暖房、調理用蒸気

1530※－：はインターネット検索で熱利用が確認できなかった施設

121この調査方法では、熱利用していることをインターネット上に情報を掲載していない場
合や検索キーワードが適切でない場合は施設情報が把握できないため、網羅性が高いとは言えない。また、調査結果に再現性がないため信頼性が低い。
④ 協会への問合せ／アンケート調査の実施
各協会に依頼し、各協会が保有する情報を提供してもらいデータ化する、若しくは協会を通じて会員等に向けてアンケート調査を実施し、得られた結果をデータ化する方法である。
どちらの方法も協会の協力が必須であり、協力要請ベースであるため、協会や会員企業が協力するメリット創出が必要である。
また、依頼やアンケート調査を実施するための費用の負担や継続的に協力を得るための配慮、得られた情報を容易に搭載できる工夫などが必要である。
⑤ 自治体補助金・国庫補助金情報に基づく把握
地方公共団体や国の補助金を活用して導入された施設を、補助金の申請書類から把握する方法である。
補助金を活用して導入された施設は導入施設のごく一部であるため網羅性が低く、過去に遡って申請書類を確保する必要があること、紙面でのみ管理されデータ化されていない可能性がある等、搭載までにかなりの費用と時間がかかる可能性がある。
他方、補助金を活用している施設は要件に合致したモデル性の高い施設であること、申請書類に基づく情報であるため情報の信頼性が高いなどの利点がある。
⑥ 双方向性による情報追加
施設情報の保有者にシステムを通じて情報を追加してもらう方法である。
情報提供は無償であり、情報提供にメリットを感じないと情報提供が得られないため、ある程度認知度が高いシステムであることが前提となる。また、情報の正確性・信頼性を高めるための工夫が必要である。
この方法では情報を網羅することはできないが、情報保有者が他者に PR したい情報が掲載されるためモデル性の高い情報が集まる可能性がある。

122３）検証結果
上記（２）の検討の結果を踏まえ、再生可能エネルギー導入施設の効果的な把握のための新規手法に関する調査結果を表 3.1-18 に整理した。情報の整理区分は公開情報に基づく再生可能エネルギー導入施設の効果的は把握手法の整理区分と同様とした。いずれの手法も全数の把握は困難であるものの、最も有益性の高い手法は「航空写真の画像分析（AI 分析）」
であると考えられる。また、いくつかの手法や公開情報との組み合わせにより、全数把握に近づけることや FIT 電源施設と非 FIT 電源施設を区分することが可能となる。
表 3.1-18 再生可能エネルギー導入実績を把握するための新規調査手法一覧
調査手法
航 空

AI 分

写 真

析

網羅性

施設位置情報

情報更新

有無

頻度

高
・再生可能エネ有り

不明－

・地域により異備考
・各自治体の当該時期の航空図の入手が必要の 画

ル ギー 種は 限像 分られるものの(情報更新頻度

場合、AI により抽出率を・精度の高い検は航空写真の撮

高 める た め費 用 と 時間

影頻度に紐づくを要する析

・教師データが存在しない

なる

出が可能

（1～10 年に 1 回程度）)

・人の目視による分析に比べ てミ ス が少 な く 短時間で実施可能

人 の

高

目 視

・AI 分析よりはに よ

網羅性が低い有り

不明－

・地域により異空図の入手が必要
・作業に膨大な時間がかか

なる

る 分

・各自治体の当該時期の航

る

(同上)

析
スマートメー

中ター逆潮流情・再生可能エネ報に基づく位ル ギー が限 ら

置情報の把握れ、かつそのう

有り

30 分

－

・現段階で活用できるデー
タが存在しない－ち 余剰 売電 する施設のみ
インターネッ

低不明

トのキーワー・インターネッ・インターネット 上に 情報 を

ト 上に 情報 を

掲 載し てい な

掲 載し てい る

い 場合 や検 索場 合の み把 握

キ ーワ ード が

が可能

ド検索

－

適 切で ない 場
合 は施 設情 報が 把握 でき な123－

・調査結果の再現性がない・作業に膨大な時間がかか
る

調査手法

網羅性

施設位置情報

情報更新

有無

頻度

備考

い
協会への問合不明

不明

不明

・協力要請ベースであるた

せ／アンケー

・協力が得られ・協力が得られ・協力が得られめ、協会や会員企業が協ト調査の実施る 協会 が把 握

れ ば把 握が 可る 程度 によ り

力 する メ リッ ト 創 出がする施設（会員

能

変わる

必要

企 業が 有す る
施設）に限定される・協力の程度によ り網 羅性 が変わる
自治体補助金・低国庫補助金情・補助金の対象

報に基づく把施 設に 限定 さ

握

れる

有り

適宜

－

－

・ 情 報 が集 約 さ れて い な
い、データ化されていない可能性がある・取りまとめに膨大な時間がかかる

双方向性による情報追加

低・情報追加に協有り－

適宜・協力要請ベースであるた－め、情報保有者が協力するメリット創出が必要

力 が得 られ る
施 設に 限定 される

124

3.1.3 再エネ導入実績把握手法に関する実証試験（１）実証試験の目的検討した非 FIT 電源・FIT 電源・熱利用施設の導入実績把握手法の妥当性・有効性を検証し、把握手法としての課題を取りまとめることを目的とする。
（２）実証試験の対象手法及びエリアの設定
上述の検討結果を踏まえ整理した実証試験における再生可能エネルギー導入実績の把握
手法を表 3.1-19 に示す。
表 3.1-19 実証試験における再生可能エネルギーの把握手法
区
分
非
FIT
電
源

FIT
電
源

熱
利
用
施
設

国土数値情
報の利用
※２

地熱
(温泉発電
含む)
国土数値情
報の利用
※２

国土数値情
報の利用
※２

－

－

FIT 認定リ
ストデータ
を利用

FIT 認定リ
ストデータ
を利用

FIT 認定リ
ストデータ
を利用

FIT 認定リ
ストデータ
を利用

－

－

－

－

環境省「温
泉熱利用事
例集」を利
用

太陽光

風力

中小水力

AI による
航空画像分
析FIT 認定リ
ストデータ
を利用
国土数値情
報の利用
※２
AI による
航空画像分
析FIT 認定リ
ストデータ
を利用
－

国土数値情
報の利用
※２

バイオマス
※１

地中熱

太陽熱

林野庁「木 環境省「地 ソーラーシ
質バイオマ 中熱利用状 ステム振興
スエネルギ 況調査」を 協会「自主ー利用動向 利用
統計」を利
調査」を利
用
用
※１ ごみ発電施設、木質バイオマス発電施設、メタンガス発電施設、バイオマス燃焼機器を想定している。
※２ 国土数値情報は 2013 年データであり固定価格買取制度開始前のデータであることから、非 FIT 電源であると推測されるが、FIT 認定に移行している可能性があることから一概に卒 FIT と断定できないことに留意する必要がある。可視化後に FIT 認定リストと突き合わせることが考えられるが、施設が林立しているエリアや１つの地番面積が広いエリアでは施設の特定が困難であることが予想
される。

125

表に示した把握手法の実証試験対象エリア設定にあたっては、以下の課題が存在する。
課題①：航空写真と AI 画像分析実施にあたり、精度の高い航空測量写真（地上解像度 20cm程度）が必要となる。
航空写真と AI 画像分析実施にあたり、ある程度の精度の高い航空測量写真が必要となる。
また、検証にあたり新しい航空測量写真が求められるが、自治体の航空測量は数年に１度のため必ずしも最新の情報を保有しているわけではない。
課題②：適切な検証方法がない。
国土数値情報は 2013 年度のデータであるため、既に施設閉鎖している可能性があるが、それを確認する手段がない。FIT 認定リストに関しては、施設認定を取得しているもののまだ着工していない施設もあるため、実際には着工していない施設についてもポイントしてしまう可能性がある。
上記課題を考慮して、２つのモデルエリアを設定し実証試験を実施した。設定したモデル
エリアを表 3.1-20 に示す。各種公表データを活用する手法では、国土数値情報や FIT 事業
計画認定情報データが実際に実績に紐づくのかを確認するために、多種多様な再生可能エ
ネルギーが導入されている大分県を選定した。航空写真と AI 画像分析による手法について
は、独自に太陽光の導入量や設置場所の把握を進めており、精度の高い検証が可能と考えられる長崎県松浦市を選定した。
表 3.1-20 再エネ導入実績把握手法に関する実証試験のモデルエリア
モデルエリア大分県

実証対象とする実証対象とする

実績把握手法

再生可能エネルギー種

選定理由

各種公表データの活用

太陽光、風力、中小水力、 各種再生可能エネルギーが（表 3.1-19 参照）

地熱、バイオマス、地中多く導入されており、実績デ

熱、太陽熱

ータとの違い確認のため有効と考えられるため。

長崎県松浦市航空写真と AI 画像分析

太陽光

市独自で太陽光の導入量や風力※設置場所の把握を進めており精度の高い検証が可能と考えられるため。

※上記地域の実証をもとに把握手法の適用可能性を検討

126

（３）各種公表データの活用による実証試験
１）実証試験方法① 実施フロー
大分県をモデルエリアとした、各種公表データの活用による実証試験方法を図 3.1-25に示す。国土数値情報等から各種再生可能エネルギー施設の情報を、加えて地熱とバイオ
マス FIT 認定施設における熱利用状況について個別に調査に情報を整理し、REPOS 搭載について検討した。また、これら情報を REPOS 側で受け入れるための枠組みを検討した。

国土数値情報等のデータの収集地熱とバイオマス
FIT認定設備における熱利用状況の調査

REPOSにおけるデータ搭載場所・手法の検討

REPOS搭載のためのデータ整備
データの整備REPOSでの受入れ枠組みの整備搭載可能な場合REPOSへのデータ搭載の検討

搭載

図 3.1-25 各種公表データの活用による実証試験方法② 使用データ
公表データの活用による実証には、表 3.1-21 に示すデータを使用した。
表 3.1-21 各種公表データの活用による実証試験による
使用データ

整備元

整備時期

国土数値情報、発電施設

国土交通省

2013 年度

経済産業省 資源エネルギー庁

2020 年 6 月末時点

事業計画認定情報

２）実証試験の実施
再生可能エネルギー種ごとに、公表されている施設位置情報を地図上にプロットした。再生可能エネルギー種ごとの各種公表データによる施設位置を、図 3.1-26～図 3.1-39 に示す。
127① 太陽光発電

図 3.1-26 太陽光発電の施設位置（国土数値情報）
出典：国土交通省「国土数値情報（発電施設）」の太陽光発電施設

図 3.1-27 太陽光発電の施設位置（FIT 事業計画認定情報）
出典：経済産業省 資源エネルギー庁「事業計画認定情報」における大分県の太陽光128

② 風力発電図 3.1-28 風力発電の導入実績（国土数値情報）
出典：国土交通省「国土数値情報（発電施設）」の風力発電施設

図 3.1-29 風力発電の導入実績（FIT 事業計画認定情報）
出典：経済産業省 資源エネルギー庁「事業計画認定情報」における大分県の風力129≪参考≫EADAS 搭載の「既設の風力発電所（発電所位置）」、「既設の風力発電所（風車位置）」

図 3.1-30 EADAS 搭載の「既設の風力発電所（発電所位置）」、「既設の風力発電所（風車位置）」130

図 3.1-31 EADAS 搭載の「既設の風力発電所（発電所位置）」、「既設の風力発電所（風車位置）
」
（拡大図）

131

③ 中小水力発電

図 3.1-32 水力発電の導入実績（国土数値情報）
出典：国土交通省「国土数値情報（発電施設）」の水力発電施設

図 3.1-33 水力発電の導入実績（FIT 事業計画認定情報）
出典：経済産業省 資源エネルギー庁「事業計画認定情報」における大分県の中小水力

132

④ 地熱発電図 3.1-34 地熱発電の導入実績（国土数値情報）
出典：国土交通省「国土数値情報（発電施設）」の地熱発電施設

図 3.1-35 地熱発電の導入実績（FIT 事業計画認定情報）
出典：経済産業省 資源エネルギー庁「事業計画認定情報」における大分県の地熱133≪参考≫EADAS 搭載の「既設の地熱発電所）」

図 3.1-36 EADAS 搭載の「既設の地熱発電所」

134

⑤ バイオマス発電

図 3.1-37 バイオマス発電の導入実績（国土数値情報）
出典：国土交通省「国土数値情報（発電施設）」のバイオマス発電施設

図 3.1-38 バイオマス発電の導入実績（FIT 事業計画認定情報）
出典：経済産業省 資源エネルギー庁「事業計画認定情報」における大分県のバイオマス

135≪参考≫EADAS 搭載の「系統マップ」の発電所：水力、その他発電所

図 3.1-39 EADAS 搭載の「系統マップ」の発電所：水力、その他発電所

136

⑥ 熱利用施設（地熱、バイオマス、地中熱、太陽光）
熱利用施設については、いずれの公開情報も施設の位置情報がないため、把握結果を表形式で整理した。
(1)地熱の熱利用施設
施設名

所在地

亀の井発電所
地獄蒸し工房鉄輪

地熱観光ラボ縁間

利用温度

熱利用用途

大分県別府市

120℃

発電後の熱水を温泉施設に配湯

大分県別府市

99.8℃

調理、飲泉場、足蒸し・足湯などの温泉利用

大分県別府市

99.7℃

ビニールハウス（いちご栽培用）、敷地内の観光施設、選果施設の冷暖房、調理、足湯

出典：環境省自然環境局自然環境整備課温泉地保護利用推進室,温泉熱利用事例集,2019.3,P5～29(2)バイオマスの熱利用施設
ボイラーに関する項目
種類別ボイラー数

熱の用途別ボイラー数

補助金等活用数

2019

合計（基）

X

木くず焚き

X

ペレット

-

薪

-

おが粉（木粉）

-

その他

-

合計（基）

X

製品の乾燥

-

木材の乾燥

X

ホットプレス

-

ドライヤー

1

原木煮沸

-

暖房のみ

1

冷暖房

-

給湯

x

暖房及び給湯

-

その他

1

合計（基）

1

林野庁補助

1

林野庁以外の省庁からの補助-－：事実のないもの
x：個人又は法人その他の団体に関する秘密を保護するため、統計数値を公表しないもの
出典：令和元年木質バイオマスエネルギー利用動向調査

137

(3)地中熱の熱利用施設

図 3.1-40 地中熱利用システムの都道府県別分布（2017 年度末）
出典：環境省,平成 30 年度地中熱利用状況調査の集計結果（別紙）※集計表は未公表

図 3.1-41 地中熱ヒートポンプシステムの都道府県別設置件数（2017 年度末）
出典：環境省,平成 30 年度地中熱利用状況調査の集計結果（別紙）※集計表は未公表

138

図 3.1-42 空気循環システムの都道府県別設置件数（2017 年度末）
出典：環境省,平成 30 年度地中熱利用状況調査の集計結果（別紙）※集計表は未公表

図 3.1-43 水循環システムの都道府県別設置件数（2017 年度末）
出典：環境省,平成 30 年度地中熱利用状況調査の集計結果（別紙）※集計表は未公表

図 3.1-44 熱伝導システムの都道府県別設置件数（2017 年度末）
出典：環境省,平成 30 年度地中熱利用状況調査の集計結果（別紙）※集計表は未公表

139

(4)太陽熱の熱利用施設
2019 年度
シーラーシステム設置実績（件）

合計

10

一戸建

10

集合住宅

0

業務用等

0

太陽熱利用温水器出荷実績（台）249

出典：一般財団法人ソーラーシステム振興協会,ソーラーシステム設置実績（都道府県別）及び太陽熱温水器出荷実績（都道府県別）

140

３）各種公表データの活用による実証試験で得られた課題
本実証試験では、公開情報として、国土交通省「国土数値情報（発電施設）」および経済産業省資源エネルギー庁「事業計画認定情報」等を活用してデータ活用の妥当性を検証した結果、以下の課題が認められた。
① 「国土数値情報」に関する課題(1)情報の内容に関する課題「国土数値情報（発電施設）」で示されている発電所が、「事業計画認定情報」にも示されている施設が存在した（図 3.1-38）。FIT への移行認定が行われたためと考えられるが、「国土数値情報（発電施設）」の情報を非 FIT 施設として整備するためには、個々のデータを確認し、修正する必要がある。
(2)情報の更新に関する課題「国土数値情報（発電施設）」は 2013 年度に整備された情報であるため、本調査において非 FIT 施設としてのデータ活用を検討したが、非 FIT 施設を対象として整備された情報ではない。そのため、情報が更新された場合には FIT 施設を多く含む情報となり、更新情報として利用しつづけることは困難である。
② 「事業計画認定情報」に関する課題(1)情報の内容に関する課題「事業計画認定情報」に示されている情報には、運用が開始されていない計画段階の施設も含まれており、実質的に事業が中止となっている案件も含まれる。
そのため、導入実績の情報として示すためには、個々の情報を確認する必要がある。
(2)情報の位置精度に関する課題
施設所在地の番地情報をもとに位置図を作成しているため、番地の範囲が狭い市街地周辺での精度は比較的高いものの、番地の範囲が広い丘陵地や山地に位置する施設では実際の施設位置と大きく異なるポイントが表示されることとなる（図 3.1-45）。
そのため、小縮尺での利用ニーズに応えるための限定的な情報として整備することが必
要となる。

141

・同じ発電所がそれぞれに含まれているが、地図上の位置がズレている。
（FIT 認定情報は所在地情報で位置を合わせている
ため）

図 3.1-45「国土数値情報」と「事業計画認定情報」に示されている同じ発電所（九重地熱発電所：FIT 移行認定を受けた施設）③ 熱利用施設情報に関する課題(1)情報の網羅性に関する課題
本実証では、地熱の熱利用施設について環境省「温泉熱利用事例集」を情報源として整理したが、あくまでこの情報は事例集であり網羅性に欠ける。また、地熱以外の熱利用施設については、調査方法や対象は様々であるため、導入実績の情報として示すためには、個々の調査方法や対象範囲の情報も合わせて示していく必要がある。
(2)情報粒度に関する課題
いずれの施設区分においても、施設位置情報が存在する公開情報はなかった。
地熱の熱利用施設以外は、都道府県別のみの導入実績であるため市町村単位での把握ができないこと、施設規模に関する情報がないためポテンシャル量と導入実績との差分による未利用量の把握が困難である。
そのため、導入実績の情報を市町村単位まで細分化することや導入件数だけでなく導入規模が分かる情報の整備（調査項目への追加等）が必要となる。

142

（４）航空写真と AI 画像分析による実証試験
１）実証試験方法①全体実施フロー長崎県松浦市をモデルエリアとした、航空写真と AI 画像分析による実証試験方法を図3.1-46 に示す。住宅系・事業系太陽光について AI 分析手法のカスタマイズを行い、自治体から貸与を受けた航空写真を分析することでデータを整備した。他方、これら情報を
REPOS 側で受け入れるための枠組みについて検討した。
REPOS へのデータ搭載については、当該自治体の意向や検証結果等を踏まえて可否を判断した。
データの整備
自治体との
交渉・航空
写真貸与手
続き

住宅系太陽光分析のための
AI分析手法のカスタマイズ

事業系太陽光分析のための
AI分析手法のカスタマイズREPOSにおけるデータ搭載場所・手法の検討

AI分析
REPOSでの受入れ枠組みの整備

各種データの抽出搭載可能な場合REPOSへのデータ搭載の検討

図 3.1-46 航空写真と AI 画像分析による実証試験方法②使用データ航空写真と AI 画像分析による実証には、表 3.1-22 に示すデータを使用した。
表 3.1-22 航空写真と AI 画像分析による実証において使用したデータ
使用データ
航空写真オルソ画像データ
上記ワールドファイル
地番ポリゴンデータ

143

搭載

③AI 画像分析の実施フロー
AI 画像分析の実施フローを図 3.1-47 に示す。
住宅系と事業系とでは、AI システムや入力する画像の解像度が異なるため、フローを分けて分析を行った。
① 作業準備②(1)住宅系太陽光パネルの抽出②(2)事業系太陽光パネルの抽出③

GIS に取り込み④(1)パネルを建物 ID でマルチパートに集約

⑤

地番付与

⑥(1)住宅系太陽光パネルの面積算出⑦⑧④(2)パネルを一体形成単位でマルチパートに集約⑥(2)事業系太陽光パネルの面積算出

座標変換

シェープファイル出力

図 3.1-47 AI 画像分析の実施フロー144２）実証試験の実施① 作業準備AI 判読システムによる太陽光パネル判読を実施するのに先立ち、貸与された航空写真オ
ルソ画像の解像度、空間参照系、図郭の確認をした後、入力する判読用画像を作成した。
さらにディープラーニング用モデルの設定など、各種データやシステムのパラメータ設定を行った。
入力する画像の解像度を表 3.1-23 に示す。
表 3.1-23 入力する画像の解像度
区分

解像度

住宅系

＜ 25cm

非住宅系＜ 100 ㎝以上

② 太陽光パネルの抽出
AI システムに判読用画像をインプットし、太陽光パネルの自動検出・自動形状トレースを実行した。
(1)住宅系太陽光パネルの抽出
住宅系太陽光パネルは、インスタンス・セグメンテーションというディープラーニングの検出物体ごとに画像領域分割が可能な手法を用いて建物単位で自動検出・自動トレース
し、屋根上に複数のパネルが設置されている場合も建物単位で ID を付与した。
抽出結果は、GeoJSON 形式で出力した。

図 3.1-48 住宅系太陽光パネルの抽出結果

145

(2)事業系太陽光パネルの抽出
事業系太陽光パネルは、パネルの縦間隔、向きなどから一塊のパネルを一体形成とし、インスタンス・セグメンテーションというディープラーニングの検出物体ごとに画像領域分割が可能な手法を用いて一体形成単位で自動検出・自動トレースし、複数のパネルも一体形成単位で ID を付与した。
抽出結果は、GeoJSON 形式で出力した。

図 3.1-49 事業系太陽光パネルの抽出結果③ GIS に取り込み②で出力した GeoJSON ファイルをオープンソースのデスクトップ GIS である QGIS に取り込み、航空写真オルソレイヤ上にオーバーレイ表示したのち、視覚で確認するための表示スタイルの設定をそれぞれ行った。具体的には塗りつぶし色、ハッチパターン、線種・線色、透過度などである。
④ パネルをマルチパートに集約(1) パネルを建物 ID でマルチパートに集約
GIS に取り込んだ住宅系太陽光パネルの個々のポリゴンを、後工程で建物単位での処理が行えるよう、建物 ID でマルチパート化処理を行った。
(2) パネルを一体形成 ID でマルチパートに集約
GIS に取り込んだ事業系太陽光パネルの個々のポリゴンを、後工程で一体形成単位での処理が行えるよう、一体形成 ID でマルチパート化処理を行った。

146

⑤ 太陽光パネルの面積算出
ポリゴン及びマルチパートポリゴン化した太陽光パネルの面積を GIS で算出し、地物属性として付与した。
(1)住宅系太陽光パネルの面積算出

図 3.1-50 住宅系太陽光パネルの面積算出結果(2)事業系太陽光パネルの面積算出

図 3.1-51 事業系太陽光パネルの面積算出結果147

⑥ 地番付与
貸与された地番ポリゴンデータと判読したポリゴン及びマルチパートポリゴンの代表点とを位置的照合し、代表点が含まれる地番ポリゴンデータの地番を抽出し、判読したポリゴン及びマルチパートポリゴンの属性として付与した。
⑦ 座標変換上記工程で生成したデータについて座標変換を行った。地方自治体の公共測量データは
平面直角座標系（長崎県内の自治体は第１系または第２系）で作成されており、EPSG：
4326 等に変換した。
⑧ シェープファイル出力
上記データをシェープファイルファイルなどの GIS で取り扱い可能なデータフォーマットに出力した。作成したデータを GIS ソフトで表示した例を図 3.1-52 に示す。

図 3.1-52 GIS ソフトでの表示例

148３）航空写真と AI 画像分析による実証試験で得られた課題① 住宅系太陽光に係る課題
AI により検出、面積算出を行ったところ、住宅系太陽光パネルの検出、面積算出に関しては、表 3.1-24 に示す課題があることがわかった。ほとんどのパネルの検出やトレースができているものの、いくつかのパネルで検出漏れや誤検出等が見られた。
これらは教師データのサンプル数が現状数千戸程度であることから、一つ目の要因として教師データの絶対数が少ないことに起因していると考えられる。少なくともパネルの材
質、色、形状など様々なバリエーションのサンプルを数万～数十万戸程度用意する必要がある。
二つ目の要因として、太陽光パネルは、色、形状、大きさ、取り付け方法が多種多様であり、AI 判読の一般的な対象物とは大きく異なることに起因している。具体的には教師データの中には、アノテーション時における誤判読・誤判断など人間の作業段階におけるミスやゆれなどが含まれていることが挙げられる。これらを潰していくことが精度向上につながると考えられる。
表 3.1-24 住宅系太陽光パネルの検出・面積算出に係る課題
No.

課題

１

検出漏れ

２

誤検出

３

トレース形状とパネル形状の不一致

例

149

No.

課題

４

事業系太陽光を誤検出

５

航空写真の切目で分割して検出例② 事業系太陽光に係る課題
事業系太陽光パネルの検出、面積抽出に関しては、表 3.1-25 に示す課題があることがわかった。ほとんどのパネルの検出やトレースができているものの、いくつかのパネルで検出
漏れや誤検出等が見られた。
一つ目の要因として教師データの絶対数が少ないことに起因していると考えられる。
二つ目の要因として、太陽光パネルという、色、形状、大きさ、取り付け方法が多種多様
で、AI 判読の一般的な対象物と大きく異なることに起因している。具体的には教師データの中には、アノテーション時における誤判読・誤判断や、事業用パネルの一体化などが一貫性をもって行われていないものなど、人間の作業段階におけるミスやゆれなどが含まれていることが挙げられる。これらを潰していくことが精度向上につながると考えられる。
表 3.1-25 事業系太陽光パネルの検出・面積算出に係る課題
No.
１

課題

例

検出漏れ

150

２

建物太陽光を誤検出

３

トレース形状とパネル形状の不一致③ その他の課題
事業計画認定情報や自治体所有リストなどと照合する場合、表 3.1-26 に示すような課題があることがわかった。
表 3.1-26 太陽光パネルの検出・面積算出に係るその他の課題
No.

課題

１

建物屋根の事業系太陽光と、住宅系太陽光との区分けが難しい

２

面積から設備容量を算出しようとした場合、過積載があると固定価格買取制度の事業計画
認定情報の設備容量と面積算出による設備容量とでずれが生じる。

３

事業計画認定情報に明記されていない地番（筆数が多い）がある

４

自治体の地番リストと一致しない地番がある

151

４）風力発電に係る航空写真を用いた AI 分析における課題
太陽光発電を対象とした航空写真を用いた AI 分析による実証試験では、多少の課題はあるものの導入実績把握に関して有効な手法の一つになりうるという結果が得られた。本手法の対象拡大に向けて、風力発電に適用した場合の課題について整理した。
① 太陽光発電と風力発電の AI 分析における相違点
太陽光発電と風力発電に関して、AI 分析に影響を与えると思われる相違点を表 3.1-27に整理した。導入件数の観点では、風力発電は太陽光発電と比べて導入件数が大幅に少ない。設置場所の観点では、太陽光発電は日射量が多く上空が開けた土地・場所であるのに対して、風力発電は海岸沿いや山間部尾根等の風通しが良く風速が高い土地に設置される。見え方の観点では、太陽光発電は特徴的な形状がほぼ水平に上を向いているが、風力発電は撮影方向や時間によって見え方が異なるという特徴を有する。
表 3.1-27 太陽光発電と風力発電の AI 画像分析に影響を与える相違点
項目
導入件数※

太陽光発電

風力発電

・住宅：10kW 未満、2,698,243 件

・1,830 件

・非住宅：10kW 以上、644,208 件
設置場所

・日射量が多く上空が開けた土地・場所

・海岸沿いや山間部尾根等の風通しが良
く風速が高い土地

判読対象の特徴

・住宅：屋根の形状により取り付け面積、形・絶対数が少ない状が大きく異なる。パネルの種類は豊富で・設置規模は土地の面積によって異なる

屋根と一体化したものも存在する。基本的

が、風力発電設備のタワー本体はほぼに北面には設置されない。

同じ大きさ、形状、色であり、設置敷・AI の物体検出の場合、一戸に複数のパネ
ルがある場合、同じ家屋のパネルとして認識させる必要がある。

も一定の間隔が確保されていることか
ら判読自体は容易と考えられる。
・風力発電設備という個々の判読対象が・非住宅：設置面積や取り付け間隔はそれぞれ大きく異なる。基本的に南を向いてお明確であり、物体を特定し個数を推定することが容易である。

り、航空写真には南に対して一番水平に設置され、影が上部をメインに映り込むため、ガラス温室などと区別できる。
・同じ敷地に設置されたパネルを一塊として認識させるか、パネル単位で認識させるかの判断が難しく、判断の一貫性が判読に大きく影響する。
見え方・特徴的な形状がほぼ水平に上を向いてお・特徴的な形状が横を向いており、撮影

り、撮影方向（上空）から確認できる。

方向（上空）から見て視認しにくい。

152

項目

太陽光発電

特長的な形状風力発電

上空からの見え方

特長的な形状（出典：Google map）

上空からの見え方（出典：Google map）

・時間変化なし・ブレード回転による、時間変化あり

・教師データの整備：全国津々浦々、どこに・教師データの整備：間部や海岸沿いの整備でも存在する。ただし、数千～数万規模ので、年間を通じて毎秒 6.5m 以上の風及びデータ量を確保するためには、全国規模の速の風が安定して吹いていることが設

教師データ

航空写真データから様々なパターンの検出置条件とされており、地域や場所が限の水増し対象を収集する必要がある。一定量の教師

定されることから、広域の航空写真がデータで機械学習を行い、その結果を用いあっても探し出すことが困難。まず、て広域を AI 判読。正解したデータから教少ない教師データで機械学習を行い、師データを追加していくなど段階を追ってその結果を用いて広域を AI 判読。正整備することが容易である。

解したデータから教師データを追加し教師データ

・教師データの水増し（画像反転）：左右反転のみ有効。

ていくなど段階を追って整備する必要があるが容易でない。

・教師データの水増し（画像処理）：・教師データの水増し（画像反転）：

ぼかし・強調、若干の色域加工などが有

ブレード回転するため設置方法は無限効。

だが、タワーの影が映り込むため左右反転のみ有効。
・教師データの水増し（画像処理）：
ぼかし、協調、若干の色域加工などが
有効。

全体の発電

・前提として太陽光パネルの面積を判読する・設備の位置（点）が判読できれば、局容量の推定必要があり、AI 画像分析の難易度は高

地風と発電効率の関係式を、個々の設い。さらに局地的な日照量、とパネルの性

備（位置）に与えることで全体の発電

能や設置角度による発電効率を個別に知る量を推定することが可能。

必要があり、より正確に推定するためには
AI 画像判読に加え、地域的な発電実績を加えた AI 解析手法が必要。
※出典：経済産業省 資源エネルギー庁 固定価格買取制度情報公表用ウェブサイト
2020 年６月末時点の状況

153

② 風力発電への適用における課題
上記で整理した太陽光発電と風力発電の相違点を踏まえ、風力発電の航空写真を用いた
AI 分析における課題を以下に示す。課題については、システム作成段階の「教師データ作成における課題」とシステム使用時の「AI 判読における課題」に分けて整理した。
教師データ作成における課題
・太陽光に比べ導入件数が少なく、教師データが不足する可能性がある。
・広域の航空写真（日本全域が対象）から教師データ用の風力発電設備を探しだすことは容易でない。
・上空からの形状が一定でないことや、周辺の色や構造物が大きく異なる可能性があることから多くのパターンを作成する必要がある。
AI 判読における課題
・上空から撮影しているため、灯台や鉄塔等の類似建造物を誤検出する可能性がある。
・立地条件が多岐にわたり、周辺環境が分析に影響を与える可能性がある。

154

（５）REPOS におけるデータ搭載手法の検討
本実証により作成した GIS データは試行的に作成されたデータであり、データ自体の利用をするために搭載されている REPOS のデータとは性質が異なるものである。
したがって、REPOS に搭載する場合には、「本業務の検討成果の一部を GIS データとして示したもの」としてユーザーに認識させる必要がある。
現状の REPOS に搭載する場合には、新たな画面を整備し、実証の内容説明を記載し、GISデータを WebGIS 上で示す必要がある。
REPOS へ実装する場合のイメージ案を以下に示した。

新たなページを整備
再エネ導入状況（実証調査結果：都道府県レベル）実証試験の内容とＧＩＳデー
タの位置づけを記載する。

実証試験では・・・・を行いました。
本実証により作成した GＩＳデータは、以下の画面から閲覧することができます。

実証試験で整備したレイヤ
ーをメニューに入れる。

再エネ導入状況（実証調査結果：市町村レベル）

対象自治体以外の地域が見られなくなるようにマスキングし、拡大はできても縮小できないようにする。
エリアを限定したサンプルデータであることがイメージできるように、
WebGIS の表示画面を小さくする。

図 3.1-53 REPOS への搭載イメージ

155

3.1.4 再エネ導入実績把握手法に関する方向性の具体化
再生可能エネルギー導入実績の把握においては、当該情報の“網羅性”と“信頼性”、そして情報収集にあたって“低コスト”であることが求められるが、3.1.2 から 3.1.3 の調査結果からそれら全てを満たす完全な把握手法は存在しなかった。
そのため、現在可能な情報・技術を組み合わせにより現段階で実現しうる“網羅性”と“信頼性”、“低コスト”をバランス良く満たす把握手法の方向性案を、発電施設及び熱利用施設
別に以下に示す。
なお、各シナリオともに既存システムでは全てを対応出来ないため、既存システム利用・改修における課題も併せて整理した。
（１）方向性案（発電施設）
１）再エネ導入把握手法の個別評価
上述 3.1.2 から 3.1.3 の調査結果を踏まえ、再生可能エネルギー発電施設の導入実績把
握手法の評価を行った。評価軸は、
「網羅性」
、
「信頼度」
、
「低コスト」の３つとした。
評価区分を表 3.1-28 に、評価結果を表 3.1-29 に示す。
表 3.1-28 再生可能エネルギー導入実績の効果的把握手法の評価区分
凡例

評
価
軸
網
羅
性

信
頼
性

低
コ
ス
ト

内容
◎

〇

△

×

情報の網羅性（地漏れなく情報が

ほぼ情報が整理

情報の一部が整一部の情報しか域、施設区分、FIT／

整理されている

されていると思理されていない

整理されていな

非 FIT、整備年代）

われるい

調査手法の信頼性

高い

高い

高い

低い

施設の位置情報等

位置情報があ

位置情報がある

施設の位置情報

施設の位置情報の正確性

り、実際の施設が実際の施設位が存在しないが存在しない位置とズレがな

置とズレが生じいる

当サイトへのデー

追加作業の必要

一部データの加

多くのデータ加

新規にデータをタ搭載に伴うコスがなく活用に際工が必要なた工が必要で、コ作成する等膨大ト

してコストがほめ、コストが多ストがかなりか

なコストがかかとんど生じない

少かかる

かるる（情報の更新にかなりの負担がかかる）

156

表 3.1-29 再生可能エネルギー導入実績の把握方法に関する評価・課題等の整理（発電施設）
評価軸

公
開
情
報

区分

情報源

網
羅
性

信
頼
性

低
コ
ス
ト

FIT 施設

経済産業省「事業計画認定情報」

〇
※１

〇

〇

FIT 制度開
始前に整備
された施設

国土交通省
「国土数値情報（発電施
設）
」

〇
※２

○

〇

太陽光発電

航空写真に
よる画像分
析

◎

◎

△

手作業によ
る航空図画
像からの抽
出

新
規
調
査
手
法

太陽光発電

再生可能エ
ネルギー施
設全体

AI 分析

人の目視に
よる分析

◎

〇

×

スマートメーター逆潮流
情報に基づく位置情報の
把握

－

－

－

インターネットのキーワ
ード検索
協会への問合せ／アンケ
ート調査の実施

自治体補助金・国庫補助
金情報に基づく把握

×

×

×

△
～
〇

〇

×

×

〇

×

×

△
～
◎

◎

双方向性による情報追加

収集・整理における課題

・位置情報にズレが生じる
・位置情報とズレが生じる
・データが更新された場合、多くの FIT 施設が混在する
可能性がある・上空画像から目視により区別できる施設区分（実証試験により太陽光発電のみ可能と判断）のみ把握可
・新規調査が必要でコストがかなりかかる(地域ごとに教師データの作成が必要)
・上空画像から目視により区別できる施設区分しか把握できない
・手作業のため上記手法と比較して人為的ミスが発生しやすい
・新規調査が必要で、膨大な時間と費用がかかる
・現時点で活用できるデータが存在しないため評価せず
・インターネット上に情報があるものに限定される・検索者の技術により正確性が変わる、再現性がない
・回答に協力頂いた施設（会員企業が有する施設）に限られる
・新規調査が必要で、コストや時間がかかる・網羅性がかなり低い・搭載可能なデータ化を行う
のに 膨大な時 間と費用がかかる・網羅性がかなり低い
・情報提供者を限定しない場
合信頼性が低くなる可能性がある※１ 20kW 未満の太陽光発電施設情報がない※２ 小規模施設（20kW 未満の太陽光発電及び風力発電施設、5 万 kW 未満の水力発電）情報がない

157２）対応の方向性（案）上記１）の評価結果を踏まえ、再生可能エネルギー発電施設の実績把握手法に関する方向性（案）を以下に整理する。
方向性①：国土数値情報を掲載する（短期）2013 年度以前の発電施設として国土交通省「国土数値情報（発電施設）」を掲載する。
FIT 制度の開始以降、FIT 制度への移行手続きを実施している施設もあることから、「非
FIT 発電施設」の明記はしない。また、実際の施設位置とのズレや FIT 制度への移行手続きをしている施設について経済産業省「事業計画認定情報」の位置情報とズレが生じるが、修正作業は実施せず但し書きを付記することで対応する。本情報は定期的に更新される可能性が低いため、将来的には別の情報に切り替えることを検討する必要がある。
方向性②：事業計画認定情報を掲載する（短期）FIT 施設情報として、経済産業省「事業計画認定情報」を掲載する。
実際の施設位置とズレが生じるが、修正作業は実施せず但し書きを付記することで対応する。本情報は、既に EADAS に搭載されている情報でもあり、随時、更新情報が提供されることからも、全国レベルの情報として REPOS に搭載する場合も API 連携によりデータを更新する設計とすることが望ましい。
なお、FIP 制度が 2022 年 4 月から開始されるが、FIP 制度へ移行した後もこれまでと同様の事業計画認定情報が公開されるかは不明な状況である。
方向性③：航空写真と AI による画像分析を実施し情報を掲載する（太陽光発電施設のみ、
短中期）「3.1.3（４）航空写真と AI 画像分析による実証試験（長崎県松浦市を対象）」結果により、太陽光発電施設の全数把握が本手法により概ね可能であることが分かった。
データ整備の初期段階においては教師データの作成にコストがかかることが想定されるため、データ整備全体としてはかなりの額の調査費用が必要となる。一旦全地域でデータ化されれば情報更新時には初期段階での教師データを活用することができるため、初期段階に比べるとコスト低減を図ることができると考えられるものの情報更新の度に費用の確保が必要となる。
そこで、分析に利用できる航空写真を地方公共団体から提供を受け AI 画像分析を実施し、施設規模、施設位置などをデータ化し、システムへ搭載する。また、分析結果は地方公共団
体にフィードバックする。情報更新は航空写真の撮影に合わせて実施する。

158

地方公共団体

環境省
航空写真の
提供

REPOS
施設の抽出
情報の一覧化

施設位置情報の掲載
分析結果のフィードバック

図 3.1-54 航空写真と AI による画像分析の実施フローイメージ
現時点の分析技術では太陽光発電施設以外の特定が困難であるが、今後の技術進展によって特定できる施設が増えた段階で分析対象施設を増やしていくことも合わせて検討する。
表 3.1-30 に、短中期的な方向性案①～③を実施した場合の再生可能エネルギー発電施設の種類と実績把握手法のカバー範囲を示す。
表 3.1-30 再生可能エネルギー発電施設の種類と実績把握手法のカバー範囲イメージ（短中期方向性）
施設区分

再生可能エネルギー導入施設全体

太陽光発電施設20kW
航空写真と AI 画像分析
未満
20kW
未満

風力発電施設中小水力発電施設

地熱発電施設5 万 kW未満

FIT 制度開始前に整FIT 施設備された施設ごみ発電施設バイオ
マス

木質バイオマス発電施設

FIT 開始以降に設置され
FIT 制度を活用していない
施設

経済産業省

国土交通省

「事業計画認定「国土数値情報

情報」（発電施設）
」

買取期限
が終了した
卒 FIT 電源施設

2013 年データ

メタンガス発電施設

方向性④：双方向性で情報を追加・更新する（長期的）将来的には、REPOS 運営主体側でデータを更新するに留まらず、施設運営側若しくは施設が立地する地方公共団体が REPOS へ情報を追加・更新する双方向性の機能を追加する。
159３）今後に向けた課題の整理
上記２）で整理した方向性案を実施していくための課題を以下に整理する。


双方向性での情報追加に関して、部外者が個別施設情報としてマップ上に落とせる形
式に整えておく必要がある。



双方向性で追加された情報の正確性を担保するための入力可能者の制限などのルール化が必要である。



連携する情報源が継続的に更新・公表されることが必要である。
（特に事業計画認定情報については、FIT 制度の抜本的見直し以降の情報公開方針は未定となっている）



現時点では、太陽光発電施設以外の発電施設は全数把握する手法がないこと、太陽光発電施設の全数把握のためのデータ化にはコストがかかるため、FIT 制度以外（卒 FIT 施
設や FIT 認定施設のうち稼働中止施設等の把握も含む）の導入実績を把握する新しい手法の整備（制度設計）が必要である。

160

（２）方向性案（熱利用施設）
１）再エネ導入把握手法の個別評価
前述 3.1.2 から 3.1.3 の調査結果を踏まえ、再生可能エネルギー発電施設の導入実績把
握手法の評価と同様に、「網羅性」、「信頼度」、「低コスト」の３点から再生可能エネルギー
熱利用施設の導入実績把握手法の評価を行った。
評価結果を表 3.1-31 に示す。
表 3.1-31 再生可能エネルギー導入実績の把握方法に関する評価・課題等の整理（熱利用施設）
評価軸
区分

バイオマス
燃焼機器導
入施設

公
開
情
報

環境省
「大気汚染物質排出量総合調査結果」
林野庁「木質バイオマスエネル
ギー利用動向調査」

地熱の熱利
用施設

環境省
「温泉熱利用事例集」

地中熱利用
施設

環境省
「地中熱利用状況調査」

太陽熱利用
施設

（一社）ソーラーシステ
ム振興協会「自主統計」

再生可能エ
ネルギー施
設全体

新
規
調
査
手
法

情報源

インターネットのキーワ
ード検索

協会への問合せ／アンケ
ート調査の実施

自治体補助金・国庫補助
金情報に基づく把握

網
羅
性

信
頼
性

低
コ
ス
ト

－

－

－

〇

△

〇

×

△

△

〇

△

〇

△

×

〇

×

×

×

△
～
〇

〇

×

×

〇

×

×

△
～
◎

双方向性による情報追加

161◎

収集・整理における課題

・個別施設情報は未公表
・ボイラーから木質バイオマス
分を抽出することは困難
・アンケート調査結果に基づくため全数把握ではない・個別施設情報は未公表
・公開情報は都道府県単位・事例集であり網羅性が低い
・個別施設の位置情報は市町村名まで・アンケート調査結果に基づくため全数把握ではない・個別施設情報は未公表
・公開情報は都道府県単位
・統計に計上されている事業者が限定されており網羅性が低
い・個別施設情報は未公表
・公開情報は都道府県単位
・インターネット上に情報があるものに限定される・検索者の技術により正確性が変わる、再現性がない
・回答に協力頂いた施設（会員企業が有する施設）に限られる・新規調査が必要で、コストや時間がかかる・網羅性がかなり低い・搭載可能なデータ化を行うのに膨大な時間と費用がかかる・網羅性がかなり低い
・情報提供者を限定しない場合信頼性が低くなる可能性がある２）方向性（案）
上記１）の評価結果を踏まえ、再生可能エネルギー熱利用施設の実績把握手法に関する方向性案（REPOS への反映）を以下に整理する。
方向性①：既存情報を上限として、今ある情報のみを整理する（短期）施設状況は年々変化していくため、掲載情報の更新が重要になってくる。REPOS 運営主体
が新たに情報を整理する方法はコスト増になるため、情報更新にあまりコストがかからな
い方法を採用することが重要となる。そのため、既存の公開情報をそのまま利用（若しくは多少の加工で搭載）できる方法を検討する。出典を明記することで網羅性などの不確実性は
REPOS 側で担保しない。
出典元のデータが更新される頻度で REPOS の掲載情報も更新を行う。将来的には、出典元
データの更新情報がそのまま REPOS へ反映される方法を検討する。
方向性②：協力が得られる協会が把握する施設情報を整理する（短中期）
方向性①で示すデータでは、「網羅性が低い」、「都道府県単位の情報しか公表されていな
い」、「施設数は分かるが規模が不明」などの状況がある。掲載情報の質（網羅性・信頼性）を高めたり、情報の細分化を図ったりするため、関連省庁や協会等の関連団体に情報整備に関する協力要請を行う。
実施にあたっては、コスト負担など継続的に関連団体が協力可能な配慮が必要である。データ出典元は関連団体とし、データ中身は REPOS 側で担保しない。
表 3.1-32 に、短中期的な方向性案①及び②を実施した場合の再生可能エネルギー熱利用施設の種類と実績把握手法のカバー範囲を示す。
表 3.1-32 再生可能エネルギー熱利用施設の種類と実績把握手法のカバー範囲イメージ（短中期方向性）
再生可能エネルギー種

一般公開されている各種情報源が網羅している範囲

バイオマス燃焼機器

林野庁「木質バイオマスエネルギー利用動向調査」※毎年度

地熱の熱利用施設

環境省「温泉熱利用事例集」

都道府県別

アンケ
ート未
回答

事例集掲載以外の設備

関係省庁や協会への協力要請
地中熱利用施設

環境省「地中熱利用状況調査」 都道府県別※２年ごと

太陽熱利用施設

ソーラーシステム振興協会「自主統計」
都道府県別 ※毎年度

162

自主統計に未参加
事業者の販売分方向性③：双方向性で情報を追加・更新する（長期）
将来的には、REPOS 運営主体側でデータを更新するに留まらず、施設運営側若しくは施設が立地する地方公共団体が REPOS へ情報を追加・更新する双方向性の機能を追加する。
３）今後に向けた課題の整理
上記２）で整理した方向性案を実施していくための課題を以下に整理する。


双方向性での情報追加に関して、部外者が個別施設情報としてマップ上に落とせる形
式に整えておく必要がある。



双方向性で追加された情報の正確性を担保するための入力可能者の制限などのルール化が必要である。



連携する情報源が継続的に更新・公表されることが必要である。



REPOS へのデータ搭載のコスト、人為的ミスを削減するため、出典元データの更新情報
がそのまま REPOS へ反映される方法等を検討する必要がある。

（３）方向性案の実現に向けたコンテンツ整備スケジュール（案）上記（１）及び（２）で検討した方向性案を実現するためのコンテンツ整備のスケジュール（案）を、表 3.1-33 に示す。
表 3.1-33 コンテンツ整備のスケジュール案（再生可能エネルギー導入実績全体）
No.
１
２
発
電
施
設

３

４
５

熱
利
用
施
設

情報源

情報源の
更新頻度
不明

国土交通省
「国土数値情報（発電施設）」
経済産業省
毎月「事業計画認定情報」
航空写真と AI による画像分 航 空写 真
析の 更新 のタ イミ ング
双方向性による情報追加－

６

林野庁「木質バイオマスエネ
ルギー利用動向調査」
環境省「温泉熱利用事例集」

７

環境省「地中熱利用状況調査」 ２年ごと

８ソーラーシステム振興協会「自主統計」
協力が得られる協会が把握する施設情報
双方向性による情報追加

９
10

毎年
－

毎年
－
－

1 年目

2 年目

3 年目

4 年目

既に整備済み情報源の情報が更新されたら REPOS 側も更新
既に整備済み３ヶ月に１回程度の頻度で更新▼▼★（更新は適宜）★（更新は適宜）
－

▼★

◆

－

▼★

－

▼★

－

▼★

◆

－

－

▼★

◆

163

◆

◆
◆

◆

（更新は適宜）★（更新は適宜）▼：調査・整備、★搭載、◆更新

5 年目