第4章

次世代 REPOS の検討

REPOS では、今後これまで以上に膨大な情報を扱っていくこととなる一方、国及び地方の再エネに係る政策検討の基盤となる情報を提供するものであることから、情報の鮮度や品質、提供方法を改善し、ユーザの利用価値を高める必要がある。本章ではそれらに資するデータ作成の自動化や次世代 REPOS 等の検討結果について概説する。
4.1

各種推計の自動化及びデータの自動連携の検討

REPOS に掲載する各種コンテンツは、他のシステムや Web サイト等の情報（一次デー
タ）を加工・集計して作成したものである。今後の REPOS に要求される役割（国や地方の再生可能エネルギー政策検討支援、事業推進の基盤情報提供）を考慮すると、掲載するコ
ンテンツの品質を適切に管理し、誤りのない情報発信を行うことが必要である。本問題に対応するためには、コンテンツ作成作業を可能な限り自動化して効率化を図り、作業プロ
セスにおけるヒューマンエラーの発生を最小限にすることが効果的である。
4.1.1

API 連携の拡大可能性の検討

一次データ取得の自動化のためには情報源側でデータ取得のための API を公開していることが必須となるが、令和２年度調査の段階ではいずれの再生可能エネルギー種においても、一次データの API 連携はできておらず、取得の自動化は困難と結論づけている。既に
API を公開しているサービスはあるものの、背景図として利用するものであり、引用したデータを機械判読して加工・編集すること、あるいは GIS の他のレイヤと重ね合わせて解析する等、REPOS のコンテンツ作成にあたり必要な機能を実装していなかった。しかしながらコンピュータネットワーク分野については急速に技術革新が進む場合もあり、利用可能な水準の技術が公開される可能性もある。そこで、API 連携に関する技術動向の調査及び情報の収集・整理を行い、REPOS のコンテンツ生成及び更新における適用の可能性及び実現できる時期の見通し等について検討を行った。
（１） API 連携について
API とは「アプリ ケーション・プロ グラミング・イン ターフェース（ Application
Programming Interface）」の略称で、ソフトウェアやプログラム、Web サービスの間をつなぐインターフェースのことを指している。人の手を介さずシステム間を直接繋いでデータ連携することができるというメリットがある。しかし、REPOS に API を提供している EADASの様に API には情報源側が決める仕様があり、データの利用には制限がある。
（２） システム間のデータ連携方法について
システム間で情報を共有する場合、データ連携の方法は大きく二種類に分類される。
466

①オフライン連携
情報源側のサイトからダウンロードし、REPOS 形式に変換してからデータを搭載する。
データ形式：シェープファイルなど一般的に流通している GIS フォーマット。
メリット：オフラインで解析を行うため、高度な解析ができ、サーバに負荷もかからない。
解析はツールを作成し自動化も実現できる。
デメリット：ダウンロードを手動で行う必要がある。
②オンライン連携
API 連携にて直接 REPOS 上にデータを搭載する。
データ形式：情報源側が公開しているデータ形式。
メリット：手動でダウンロードの必要がなく、データ搭載が可能。
デメリット：情報源側のサーバに係る負荷が高くなるため、情報源側が公開している情報しか搭載できない。
（３） API 連携に関する技術動向の調査（一次データ取得）
API 連携に関する技術動向の調査を行い、公的機関のシステムについて REPOS で使用可能と想定されるデータを公開している API を選定した。
Level１：背景図として利用できる、Level２：引用したデータを機械判読して加工・編集できる、Level３：GIS の他のレイヤと重ね合わせて解析できる、という３レベルに区分して整理すると表 4.1-1 の通りとなる。
表 4.1-1 API 公開しているシステムの連携レベル
連携候補
API
政府統計の総合窓口(e-Stat) API
JAXA JPMAP
WAGRI
EADAS

Level1

Level2

画像として利用できる（見た目の表現変更不可）

属性データを機械判読して加工・編集できる

Level3
属性データ、図形データ
を機械判読して加工・編集できる（見た目の表現
変更可能）

〇
〇
〇
△（編集不可）〇政府統計の総合窓口(e-Stat) API は 2014 年 10 月 31 日から提供開始されている。2019 年
７月 26 日からバージョン 3.0 が公開され、小地域・地域メッシュデータが取得可能となった。
JAXA JPMAP は日射量データが提供されており、行政界別での取得が可能である。
WAGRI は今年度からの太陽光の促進区域にて使用が検討されているが、他のデータについても利用できる可能性がある。
467

EADAS は REPOS では現在 Level１で連携しており、Level２のデータ取得も技術的には可能（編集は不可）である。Level３への拡大には、EADAS 側の運用面において許諾の問題、属性情報配信によるサーバ負荷増加が想定される。
なお、REPOS では Level１での連携までを実装しており、Level２以上の連携のためにはシステム改修が必要となる。API 連携での提供方法は表 4.1-2 の通りである。
表 4.1-2 API 連携での提供方法
Level1

Level2

画像として利用できる（見た目の表現変更不可）

属性データを機械判読して加工・編集できるシステムへの取込み
画面表示

システムへの取込み
属性表示

システムへの取込み
凡例変更

WMS

WMS
（+属性は独自形式）

WFS

現行とほぼ同様

独自の場合仕様調整が必要「拡大した時のみ使用可能」なとの制約が望ましい

データ利用方法
配信形式
REPOS での対応、検討

Level3
属性データ、図形デー
タを機械判読して加工・編集できる（見た目の表現変更可能）（４） 一次データの自動更新の可能性
令和２年度業務にて再生可能エネルギー導入ポテンシャルの算定において必要となる一次データの自動更新可能性の検討を行った区分は、表 4.1-3 の通りである。
表 4.1-3 一次データの区分別の自動更新可能性
区分１
一般に公開
されている

区分２

区分３

タイプ

自動更新の可能性

オープンデータである

API が公開されている
ダウンロードが必要

A
B

○
△～×

C
D

×
×

オープンデータではない
一般に公開されていない

API 連携を行うには API が公開されている必要があり、タイプ A と判定される必要がある。タイプ A と判定されていても連携レベルにより、REPOS コンテンツにおける一次データの使用用途が異なるため、「（３）API 連携に関する技術動向の調査（一次データ取得）」にて調査した連携レベルを踏まえて再調査した結果が、表 4.1-4 の通りである。「●」は API
連携可能を表し、「連携レベル」は情報源側が公開しているデータのレベルを示している。
表 4.1-4 REPOS のコンテンツの更新における適用可能性
一次データ

タイプ

連携レベル

e-Stat500m メッシュ人口データ

A

Level2●

市町村別日射量A

Level2

468

JAXA
JPMAP
●

WAGRI

EADAS

一次データ

連携レベル

農業地域ポリゴン

A

Level2

国定公園
都道府県立自然公園

A
A

Level1
Level1●●

自然環境保全地域（国指定）
自然環境保全地域（都道府県指定）

A
A

Level1
Level1●●

鳥獣保護区（国指定）
鳥獣保護区（都道府県指定）

A
A

Level1
Level1●●

世界自然遺産地域
航空法による制限

A
A

Level1
Level1●●

土地利用区分
居住地からの距離（地域メッシュ統計 男女別人口
総数及び世帯総数）
道路からの距離A

Level1
Level2●

A

Level1●送電線からの距離A

Level1●B

e-Stat

JAXA
JPMAP

タイプ

WAGRI

EADAS

●

●

EADAS は昨年度からタイプＡと判定されているが、連携レベルが Level１のため、REPOS
コンテンツにおいては地図上に背景図としての表示しか実現できない。再生可能エネルギ
ー導入ポテンシャルの算定には一次データの連携レベルが Level２、または Level３である
必要があり、Level２、または Level３と判定されることで、はじめて推計の自動化の検討が可能となる。しかしながら表 4.1-4 では Level２、または Level３と判定される一次デー
タは少なく、推計の自動化の実現が困難なことが確認できる。導入ポテンシャルの算定には複数データが関係しているため、推計の自動化の実現にはまだ検討が必要である。
（５） REPOS のコンテンツにおける実現の見通しについて
REPOS に搭載するコンテンツで API 連携が期待される内容としては、大きく２つに分類される。
①ポテンシャルを推計するための一次データ
データ解析を行うため、「（３）API 連携に関する技術動向の調査（一次データ取得）」で検討した連携レベルが Level２と判定される一次データが公開される必要がある。
②促進区域支援ツールに搭載するための一次データ
凡例の変更、属性の表示を行うため、「（３）API 連携に関する技術動向の調査（一次デー
タ取得）」で検討した連携レベルが Level３と判定される一次データが公開される必要がある。

469

4.1.2 陸上風力導入ポテンシャルを対象とした推計手法の自動化
令和２年度業務で検討した推計方法を基本として、留意すべき事項を整理した上で推計自動化のためのツールを開発した。設計時には汎用性及び拡張性について考慮し、処理対
象データの追加や、開発不可条件の抽出条件を自由に設定できるよう対応を行った。推計
結果の出力においても、出力ファイルのテンプレートを用いることにより、出力フォーマットを自由に変更可能とした。なお、一次データの取得は、手動ダウンロードが必要になるなど自動化は困難なため、本ツールの対象外とした。
（１）入力データ
ツールの入力データを表 4.1-5～表 4.1-7 に示す。
表 4.1-5 自然条件の入力データ
番号
1

データ名
風況マップ

形式
TIFF

風速（m/s）×10

Value 値の説明

2
3

標高
最大傾斜角

TIFF
TIFF

標高（m）
傾斜角（度）

4

地上開度

TIFF

開度（度）

表 4.1-6 社会条件の入力データ
番号

項目

形式

1

国立公園

TIFF

2

国定公園

TIFF

3

都道府県立自然公園

TIFF

4

原生自然環境保全地域

TIFF

5

自然環境保全地域（国
指定）

TIFF

Value 値と区分の対応
1＝特別保護地区
2＝第 1 種特別地域
3＝第 2 種特別地域
4＝第 3 種特別地域
5＝普通地域6＝海域公園地区
7＝区分未定1＝特別保護地区
2＝第 1 種特別地域
3＝第 2 種特別地域
4＝第 3 種特別地域
5＝普通地域（海域含む）
6＝海域公園地区
1＝特別保護地区→（県立には特別保護地区はない
ので特別地域（種別未決定）と同等とする）
2＝第 1 種特別地域
3＝第 2 種特別地域
4＝第 3 種特別地域
5＝特別地域（種別未決定）
6＝普通地域（海域含む）
7＝その他（詳細区分未決定等）
1＝原生自然環境保全地域
1＝特別地区2＝普通地区
3＝海域特別地区

470

番号

項目

形式

Value 値と区分の対応

6

自然環境保全地域（都道府県指定）

TIFF

1＝特別地区2＝普通地区

7

鳥獣保護区（国指定）

TIFF

1＝特別保護地区
2＝特別保護指定区域

8

TIFF

9

鳥獣保護区（都道府県指定）
世界自然遺産地域

TIFF

1＝特別保護地区
2＝鳥獣保護区（特別保護地区を含む）
1＝世界自然遺産地域

10
11

保安林
航空法による制限

TIFF
TIFF

1＝保安林
1＝制限表面12

都市計画区分

TIFF

1＝第一種低層住居専用地域
2＝第二種低層住居専用地域
3＝第一種中高層住居専用地域
4＝第二種中高層住居専用地域
5＝第一種住居地域
6＝第二種住居地域
7＝準住居地域
8＝近隣商業地域
9＝商業地域
10＝準工業地域
11＝工業地域
12＝工業専用地域
13＝不明
14＝用途地域の情報なし

13

土地利用区分

TIFF

1＝0100、田2＝0200、その他の農用地
3＝0500、森林
4＝0600、荒地
5＝0700、建物用地
6＝0901、道路
7＝0902、鉄道
8＝1000、その他の用地
9＝1100、河川および湖沼
10＝1400、海浜
11＝1500、海水域
12＝1600、ゴルフ場

14

居住地からの距離

TIFF

100m メッシュ
0＝居住地なし
1＝居住地あり番号1

データ名
cityR02_1000

表 4.1-7 市町村コードマップ
形式
TIFF

Value 値の説明
市町村コード×1000

471

（２）出力データ
ツールの出力データを表 4.1-8 に示す。
表 4.1-8 出力データ
番号
1

データ名
開発不可条件マップ(自然条件)

形式
TIFF

Value 値
0=開発不可,1=開発可能

2
3

開発不可条件マップ(社会条件)
導入ポテンシャルマップ

TIFF
TIFF

0=開発不可,1=開発可能
風速(m/s)×10(風況マップの Value 値)4

導入ポテンシャルマップ(市町村コ
ード付与)

TIFF

導入ポテンシャルマップ Value 値 + 市
区町村コードマップ Value 値

5

推計結果

Excel ブック(*.xlsx)「推計結果」の[陸上風力_導入ポテンシャル(市区町村別)]シートのイメージ及び項目説明を図 4.1-1、表 4.1-9 に示す。

図 4.1-1 [陸上風力_導入ポテンシャル(市区町村別)]シートのイメージ

表 4.1-9 [陸上風力_導入ポテンシャル(市区町村別)]シートの項目説明
番号

項目名

内容（説明またはエクセル数式）

1

Value

導入ポテンシャルマップ（市町村コード付与）の Value 値

2

Count

Value 値のメッシュ数3

都道府県 cd=TEXT(IF(LEN([Value])=7,LEFT([Value],1),IF(LEN([Value])=8,LEFT([Value],2),0)),"00")

4

市区町村 cd

5

風速(m/s)*10=TEXT(IF(LEN([Value])=7,LEFT([Value],4),IF(LEN([Value])=8,LEFT([Value],5),0)),"00000")=RIGHT([Value],3)*1

6

風速別=IF([風速(m/s)*10]<85,[風速(m/s)*10],85)

7

風速区分別

=ROUNDDOWN([風速別]*2,-1)/2

8

面積(km2)=[Count]/100

9

設備容量(kW)10

理論設備利用率(%)

11

利用可能率

=IF([市区町村 cd]="00000",0,IF([風速(m/s)*10]>=55,[面積(km2)]*10000,0))=IF([市区町村 cd]="00000",0,IF([風速(m/s)*10]>=55,VLOOKUP([風速(m/s)*10],[理論設備利用率シート]![風速 2 列]:[理論設備利用率列],2,FALSE),0))0.95 固定12

出力補正係数0.9 固定

13

日時間

24 固定

14

年日数

365 固定

472

番号

項目名

内容（説明またはエクセル数式）

15

発電量(kWh)=[設備容量(kW)]*[理論設備利用率(%)]/100*[利用可能率]*[出力補正係数]*[日時間]*[年日数]16

市町村 CD=VLOOKUP(D9,[citycd シート]![ラスタ列]:[市町村名列],4,FALSE)

17

風速 55_設備容量=IF([風速区分]=55,[設備容量(kW)],"")

18

風速 55_年間発電電力量=IF([風速区分別]=55,[発電量(kWh)],"")

19

風速 60_設備容量=IF([風速区分]=60,[設備容量(kW)],"")

20

風速 60_年間発電電力量=IF([風速区分別]=60,[発電量(kWh)],"")

21

風速 65_設備容量=IF([風速区分]=65,[設備容量(kW)],"")

22

風速 65_年間発電電力量=IF([風速区分別]=65,[発電量(kWh)],"")

23

風速 70_設備容量=IF([風速区分]=70,[設備容量(kW)],"")

24

風速 70_年間発電電力量=IF([風速区分別]=70,[発電量(kWh)],"")

25

風速 75_設備容量=IF([風速区分]=75,[設備容量(kW)],"")

26

風速 75_年間発電電力量=IF([風速区分別]=75,[発電量(kWh)],"")

27

風速 80_設備容量=IF([風速区分]=80,[設備容量(kW)],"")

28

風速 80_年間発電電力量=IF([風速区分別]=80,[発電量(kWh)],"")

29

風速 85_設備容量=IF([風速区分]=85,[設備容量(kW)],"")

30

風速 85_年間発電電力量=IF([風速区分別]=85,[発電量(kWh)],"")（３）設定ファイル
本ツールの設定値は設定ファイル（setting.xml）で管理することとした。利用ユーザの判読性の観点から、設定ファイルと設定値用クラスに日本語を使用した。設定ファイルの定
義を表 4.1-10 に示す。
表 4.1-10 設定ファイル定義
要素名
sett
ings

説明
XML のルート
導入ポテ
ンシャル
マップの
作成

「導入ポテンシャルマップ作成」ツー
ルの設定
入力ラ
スタ

ツールで使用する入力ラスタ情報
属性名[配置パス]で風況マップの配置
パス指定
属性名[配置パス]で市町村コードマッ
プの配置パス指定

風況マップ
市町村コー
ドマップ
自然条件マ
ップ

画面に表示する自然条件マップ
ラスタ
（複数
要素）

属性名[名称]でツール画面の表示名を
指定
配置パ
ス

ラスタ配置パス開発不可条件

属性名[タイプ]で開発不可条件の種類
を指定
1:以上
2:未満
3:～以上～未満
4:コード値

473

要素名

条件値
（複数
要素）

社会条件マ
ップ

説明
属性名[名称],[選択状態（1 or 0）]をもつ
開発不可条件のタイプにより要素数は設定例）開発不可条件のタイプ=1（以上）<条件値 名称="" 初期状態="">10</条
件値>
画面に表示する社会条件マップ

ラスタ
（複数
要素）

本要素は複数指定可。属性名[名称]でラスタ名を記述配置パス

ラスタ配置パス

開発不
可条件

条件値
（複数
要素）

出力ラ
スタ

属性名[タイプ]で開発不可条件の種類
を指定
1:以上
2:未満
3:～以上～未満
4:コード値
属性名[名称],[選択状態]をもつ
開発不可条件のタイプにより要素数は設定例）開発不可条件のタイプ=4（コード値）<条件値 名称="特別保護地区" 選択状
態="0">1</条件値><条件値 名称="第 1 種特別地域" 選択
状態="0">2</条件値><条件値 名称="第 2 種特別地域" 選択
状態="1">3</条件値><条件値 名称="第 3 種特別地域" 選択
状態="1">4</条件値><条件値 名称="普通地域" 選択状態="1">5</条件値><条件値 名称="海域公園地区" 選択状
態="0">6</条件値><条件値 名称="区分未定" 選択状態="1">7</条件値>
ツールで使用する出力ラスタ情報

自然条件の
開発不可条
件マップ
社会条件の
開発不可条
件マップ
導入ポテン
シャルマッ
プ
導入ポテン
シャルマッ
プ_市町村
コード付与

属性名[名称]で「自然条件の開発不可
条件マップ」出力ラスタ名を指定
属性名[名称]で「社会条件の開発不可
条件マップ」出力ラスタ名を指定
属性名[名称]で「導入ポテンシャルマ
ップ」出力ラスタ名を指定
属性名[名称]で「導入ポテンシャルマ
ップ_市町村コード付与」出力ラスタ名
を指定

推定結果
出力

「推定結果出力」ツールの設定
テンプ
レート

属性名[配置パス]でテンプレート（xlsx）を指定

474

（４）導入ポテンシャルマップ作成機能の画面仕様
ツール操作者の使いやすさを重視し GUI を搭載した。画面イメージ及び画面項目の説明を図 4.1-2、表 4.1-11 に示す。

①

②

③

④

⑤

⑥
⑥

⑦

⑧
⑧

⑨

⑨

⑩

⑪
⑫

図 4.1-2 導入ポテンシャルマップ作成機能画面
表 4.1-11 導入ポテンシャルマップ作成機能画面の項目説明
番号
1

項目
風況マップ

説明
設定値の風況マップのパスをツール起動時にデフォルト表示。手動入力不可。
ファイル参照ダイアログを開く。ダイアログの入力結果を「風況マップ」に反映する。

2

参照ボタン

3

市町村コードマップ

設定値の市町村コードマップのパスをツール起動時にデフォルト表示。手動入力不可。

4

参照ボタン

ファイル参照ダイアログを開く。ダイアログの入力結果を「市町村コードマップ」に反映する。

5
6

全選択
全解除

押下することで「処理対象選択」のチェックボックスを ON。
押下することで「処理対象選択」のチェックボックスを OFF。

475

番号

項目

説明

7

処理対象選択チェックボックス

8

開発不可条件ボタン

9

開発不可条件1011

結果出力先フォルダ
参照ボタン

12

実行ボタン

導入ポテンシャルマップの作成に使用する開発可能件マップをチェ
ックボックスで選択。
処理対象選択に表示する開発不可条件マップと初期起動時の選択状
態は設定値に従う。
押下することで対象の処理対象選択チェックボックスの下に「開発不可条件」を表示／非表示を切り替える
ツール起動時設定値に従って表示する UI を生成。開発可能として抽出するラスタ値を指定。ツール起動時は非表示
結果出力先フォルダのパスを表示。手動入力不可。
フォルダ参照ダイアログを開く。ダイアログの入力結果を「結果出力先フォルダ」に反映する。
押下することで導入ポテンシャルマップの作成処理を実行。
ただし「風況マップ」、「市町村コードマップ」のパスが指定されていない場合は処理が実行できない旨のメッセージを表示。

（５）導入ポテンシャルマップ作成機能の処理仕様
自然条件マップ、社会条件マップ毎にラスタ演算を実行して、自然条件の開発不可条件マップ、社会条件の開発不可条件マップ、導入ポテンシャルマップ、導入ポテンシャルマップ
（市町村コード付与）の４種類のラスタ（TIFF）を出力する。本処理は、次の[処理 A]→[処理 B]→[処理 C] →[処理 D]の順に実行する。各処理の内容を図 4.1-3～図 4.1-6 に示す。

[処理 A]
自然条件マップ（画面で処理対象に選択したもの）
A ラスタ
B ラスタ
・
・
・

etc

設定値の開発不可条件で抽出し、値置き換え

A ラスタ

*

B ラスタ

*

・・・

etc

重ね合わせ

ツール出力データ

自然条件の開発不可条件マップ

図 4.1-3 導入ポテンシャルマップ作成機能の処理 A
476

[処理 B]
社会条件マップ（画面で処理対象に選択したもの）
αラスタ
βラスタ
・
・
・

etc

設定値の開発不可条件で抽出し、値置き換え

*

αラスタ

*

βラスタ

・・・

etc

重ね合わせ

ツール出力データ

社会条件の開発不可条件マップ

図 4.1-4 導入ポテンシャルマップ作成機能の処理 B[処理 C][処理 A]の出力*

自然条件の開発不可条件マップ

風況マップ[処理 B]の出力*

社会条件の開発不可条件マップ

重ね合わせ

導入ポテンシャルマップ

ツール出力データ

図 4.1-5 導入ポテンシャルマップ作成機能の処理 C
477

[処理 D]+

導入ポテンシャルマップ

市町村コードマップ

値の追加

導入ポテンシャルマップ（市町村コード付与）

ツール出力データ

図 4.1-6 導入ポテンシャルマップ作成機能の処理 D（６） 推計結果出力機能の画面仕様
ツール操作者の使いやすさを重視し Graphical User Interface（GUI）を搭載した。画面イメージ及び画面項目の説明を図 4.1-7、表 4.1-12 に示す。

①

②

③

④
⑤

図 4.1-7 推計結果出力機能画面
表 4.1-12 推計結果出力機能画面の項目説明
No.
1

項目
導入ポテンシャルマップ

説明
導入ポテンシャルマップのパスを表示。手動入力不可。

2

参照ボタン

ファイル保存ダイアログを開く。ダイアログの入力結果を「導入ポテンシャルマップ」に反映。

3
4

推計結果出力先
参照ボタン

5

実行ボタン

推定結果出力先パスを表示。手動入力不可。
ファイル保存ダイアログを開く。ダイアログの入力結果を「推計結果出力先」に反映。※ファイル名はデフォルトで「推計結果_yyyyMMdd.xlsx」
押下することで推計結果を Excel 出力の処理を実行します。ただし「推計結果出力先」の指定がない場合は処理が実行できない旨のメッセージを表示。

478

（７） 推計結果出力機能の処理仕様
導入ポテンシャルマップから推計結果エクセル（xlsx）を出力する。Excel 出力時のテンプレートのパスは設定値から取得する。なおエクセルのブック名と「陸上風力_導入ポテン
シャル」のシート名は、必要に応じてユーザが手動で修正する運用とする。本処理は、次の[処理 A] →[処理 B]の順に実行する。各処理の内容を図 4.1-8、図 4.1-9 に示す。

[処理 A]
画面で処理対象に選択したもの
導入ポテンシャルマップ

ラスタの属性テーブルを CSV に変換+

導入ポテンシャルマップ CSV

推計結果エクセルテンプレート

CSV 変換結果と推計結果エクセルテンプレートを読み込む
CSV 変換結果の「Value」、「Count」を推計結果エクセルに転記し、推計
結果エクセルとして出力推計結果エクセル

図 4.1-8 推計結果出力機能の処理 A[処理 B][処理 A]で作成した CSV 変換結果を削除
導入ポテンシャルマップ CSV

図 4.1-9 推計結果出力機能の処理 B（８） ツール開発における作業人工の整理
作業工程毎に要した人工（人時）を、表 4.1-13 に整理した。
表 4.1-13 ツール開発の作業人工結果
No.

作業工程

作業人工

1

設計

63h

2

製造

60h

3

テスト、修正

17h
合計

479

140h

4.1.3 自動化の効果検証
全国を対象に、既存推計手法及び作成したツールを用いた自動化手法の双方で陸上風力導入ポテンシャル（設備容量（kW）、年間発電電力量（kWh））の推計作業（実証試験）を行い、作業開始から結果を得るまでのマンパワー（人時）及び推計結果の品質を調査し、双方を比較した。
（１）既存推計手法の資源・時間投入量の把握
既存推計手法では GIS ソフトウェア及び表計算ソフトウェアを手作業で操作して行っている。実証試験ではこの作業をシミュレーションし、作業毎に要する人工を計測した。作
業内容および要した人工を表 4.1-14 に示す。
表 4.1-14 既存推計手法および作業人工結果※確認作業含む

解
析
(
マ
ッ
プ
作
成
)

作業
項目 1

作業
項目 2

イ
ン
プ
ッ
ト
デ
ー
タ
作
成

①風速
区分

1-1

風速区分データ作成

既存データをもとに風速区分マップ（100ｍメッシュ）を作成

②自然
条件

2-1

データ収集

2-2

標高データ作成

2-3

傾斜角データ作成

2-4

地上開度

2-5

開発不可／開発可能値への置き換え

原典データの更新有無を確認。更新されている場合はデータを収集し、解析用に統合する等整理
原典情報より標高マッ
プを作成。
単位：ｍ
標高マップの演算処理により傾斜角を算出
し、傾斜角マップを作成。
単位：度
標高マップの演算処理により地上開度マップを作成。単位：度作成した「標高」、「傾斜角」、「地上開度」の各マップに開発
不可／開発可能の値を
付与

③社会
条件

作業
項目 3

作業内容

3-1

3-2

マップデータ収集

原典データの更新有無を確認。更新されている場合はデータを収集し、解析用に統合する
等整理

国立・国定公園（特別保護地区、第１種特別地域）マップ作成

入手したデータをもとにマップを作成

480

使用
ソフト
ウエア
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS
小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS

作業
人工
0.5h

0.5h
21h

1h

1h

1h

1h

小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS

25h
35h

1h

作業
項目 1

作業
項目 2

作業
項目 3
3-3

1h

3-5

自然環境保全地域マップ作
成入手したデータをもとにマップを作成

1h

3-6

鳥獣保護区のうち特別保護地区（国指定、都道府県指定）マップ作成
世界自然遺産地域マップ作成
航空法による制限（制限表面）マップ作成

3-8
3-9
3-10
3-11

⑥開発
不可条
件

都市計画区分マップ作成
土地利用区分マップ作成
居住地からの距離マップ作
成4-1
都道府県エリアマップ作成

5-1

電力会社エリアマップ作成

6-1
自然条件マップ作成

6-2
社会条件マップ作成
6-3
社会条件（保安林解除）マ
ップ作成

⑦ポテ
ンシャ
ルマッ
プ

作業
人工

入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成

3-7

⑤電力
会社境
界

使用
ソフト
ウエア

都道府県立自然公園（第 1種特別地域）マップ作成
原生自然環境保全地域マッ
プ作成

3-4

④都道
府県界

作業内容

7-1

ポテンシャルマップ作成

481

1h

1h

入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成

入手したデータをもとにマップを作成

風速区分マップ、標高
マップ、傾斜角マッ
プ、地上開度マップより開発不可（自然条件）マップを作成
各社会条件マップより
開発不可条件（社会条件）データを作成
保安林情報以外の条件
データより開発不可条
件（社会条件：保安林
解除）データを作成
風速区分マップと開発
不可条件マップを重ね合わせ、ポテンシャル
マップを作成

1h
1h
2h
3h
21h
小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS
小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS

68h
2h

小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS

7h
1h

2h
7h

1h

1h

小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS

3h
3h

作業
項目 1

作業
項目 2

作業
項目 3

7-2

解
析
（
ポ
テ
ン
シ
ャ
ル
集
計
）

⑧集計
用マッ
プ

⑨集計
用デー
タベー
ス

作業内容

ポテンシャルマップ（保安林解除）作成風速区分マップと開発不可条件（保安林解除）マップを重ね合わ
せ、ポテンシャルマップ（保安林解除）を作
成

8-1

集計用ポテンシャルマップ
データ作成

都道府県エリアコードを持った風速区分マッ
プを作成

8-2

集計用ポテンシャルマップ
データ（保安林解除）作成

都道府県エリアコードを持った風速区分マップ（保安林解除）を作
成

9-1

集計用データベース作成

9-2

集計

9-3

単位面積あたり設備容量算
出9-4

都道府県別・電力会社別・
風速区分別設備容量の算出

9-5

年間発電電力量の算出

482

使用
ソフト
ウエア

属性テーブルを表計算ソフトウェアに取み込
み都道府県別・電力会社
別・風速区分別のメッ
シュ数を集計
1 メッシュあたりの面積をカウント数に乗じ、都道府県別電力会
社別風速区分別の面積を算定
都道府県別電力会社別
風速区分別面積に単位
面積あたり設備容量を乗じ、都道府県別電力
会社別風速区分別設備
容量を算定
都道府県別電力会社別
風速区分別設備容量に、以下のパラメータを適用し、都道府県別
電力会社別風速区分別
年間発電電力量を算定＜パラメータ＞
理論設備利用率、利用可能率、出力補正日
数、日時間、年日数

作業
人工
3h

小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS

6h
2h

2h

小計
表計算
ｿﾌﾄｳｴｱ
（エク
セル）

4h
4h

小計
合計

4h
119.5
h

（２）自動化による資源・時間投入量の把握
表 4.1-14 に示す解析の部分（ポテンシャルマップ作成、ポテンシャル集計）について、作成したツールを用いて、ツール起動から作業完了するまでに要する人工（人時）を計測した。
表 4.1-15 ツールを用いた作業人工結果※確認作業含む

解
析
(
マ
ッ
プ
作
成
)

作業
項目 1

作業
項目 2

イ
ン
プ
ッ
ト
デ
ー
タ
作
成

①風速
区分

1-1

風速区分データ作成

既存データをもとに風速区分マップ（100ｍメッシュ）を作成

②自然
条件

2-1

データ収集

2-2

標高データ作成

2-3

傾斜角データ作成

2-4

地上開度

2-5

開発不可／開発可能値への置き換え

原典データの更新有無を確認。更新されている場合はデータを収集し、解析用に統合する等整理
原典情報より標高マップを作成。単位：ｍ
標高マップの演算処理により傾斜角を算出
し、傾斜角マップを作
成
単位：度
標高マップの演算処理により地上開度マップを作成
単位：度作成した「標高」、「傾斜角」、「地上開度」の各マップに開発
不可／開発可能の値を
付与

③社会
条件

作業
項目 3

作業内容

3-1

原典データの更新有無を確認。更新されている場合はデータを収集し、解析用に統合する
等整理

マップデータ収集

3-2

3-3
3-4

国立・国定公園（特別保護地区、第１種特別地域）マ
ップ作成
都道府県立自然公園（第 1種特別地域）マップ作成
原生自然環境保全地域マッ
プ作成

入手したデータをもとにマップを作成

使用
ソフト
ウエア
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS
小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS

作業
人工
0.5h

0.5h
21h

1h
1h

1h

1h

小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS

25h
35h

1h

入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成

1h
1h

3-5

自然環境保全地域マップ作
成入手したデータをもとにマップを作成

1h

3-6

鳥獣保護区のうち特別保護地区（国指定、都道府県指入手したデータをもとにマップを作成

1h

483

作業
項目 1

作業
項目 2

作業
項目 3
3-7
3-8
3-9
3-10
3-11

④都道
府県界

⑤電力
会社境
界
⑥開発
不可条
件

作業内容

定）マップ作成
世界自然遺産地域マップ作成
航空法による制限（制限表面）マップ作成
都市計画区分マップ作成
土地利用区分マップ作成
居住地からの距離マップ作
成4-1
都道府県エリアマップ作成

5-1

電力会社エリアマップ作成

6-1
自然条件マップ作成

6-2
社会条件マップ作成
6-3
社会条件（保安林解除）マ
ップ作成

使用
ソフト
ウエア

入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成
入手したデータをもとにマップを作成

入手したデータをもとにマップを作成

風速区分マップ、標高
マップ、傾斜角マッ
プ、地上開度マップより開発不可（自然条件）マップを作成
各社会条件マップより
開発不可条件（社会条件）データを作成
保安林情報以外の条件
データより開発不可条
件（社会条件：保安林
解除）データを作成

1h
1h
2h
3h
21h
小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS
小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS

68h
2h

小計
GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS

7h
1h

解
析
(
マ
ッ
プ
作
成
)

⑧集計
用マッ
プ

7-1

ポテンシャルマップ作成

7-2

ポテンシャルマップ（保安林解除）作成8-1

集計用ポテンシャルマップ
データ作成

8-2

集計用ポテンシャルマップ
データ（保安林解除）作成

風速区分マップと開発
不可条件マップを重ね合わせ、ポテンシャル
マップを作成風速区分マップと開発不可条件（保安林解除）マップを重ね合わ
せ、ポテンシャルマップ（保安林解除）を作成
都道府県エリアコードを持った風速区分マッ
プを作成
都道府県エリアコードを持った風速区分マップ（保安林解除）を作
成

1h

GIS
ｿﾌﾄｳｴｱArcGIS
Pro

小計

484

2h
7h

1h

小計
⑦ポテ
ンシャ
ルマッ
プ

作業
人工

3h

2.5h

2.5h

解
析
（
ポ
テ
ン
シ
ャ
ル
集
計
）

⑨集計
用デー
タベー
ス

9-1

集計用データベース作成

9-2

集計

9-3

単位面積あたり設備容量算
出9-4

都道府県別・電力会社別・
風速区分別設備容量の算出

9-5

年間発電電力量の算出

属性テーブルを表計算
ソフトウエアに取込む
都道府県別・電力会社
別・風速区分別のメッ
シュ数を集計。
1 メッシュあたりの面積をカウント数に乗じ、都道府県別電力会
社別風速区分別の面積を算定。
都道府県別電力会社別
風速区分別面積に単位
面積あたり設備容量を乗じ、都道府県別電力
会社別風速区分別設備
容量を算定
都道府県別電力会社別
風速区分別設備容量に、以下のパラメータを適用し、都道府県別
電力会社別風速区分別
年間発電電力量を算定＜パラメータ＞
理論設備利用率 、利用可能率、出力補正日数、日時間、年日数ArcGIS
Pro、表
計算ソ
フトウ
エア
（エク
セル）

1h

小計

1h

合計

109h

（３）自動化の有効性・効率性の検証
実証結果のとりまとめを表 4.1-16 に示す。精査結果を踏まえ、「作業の効率化度合
い」、「データ品質の確保」の観点に加え、陸上風力の導入ポテンシャルの再推計要求がどの程度の頻度で発生するのか等についても調査の上、自動化の有効性・効率性を検討した。
表 4.1-16 実証結果とりまとめ
項目

比較結果

課題など

マンパワーの比較・ツールを用いることで、解析部分の作業時間が少し短縮された。

成果データの品質の比較

・導入ポテンシャルにおいて、マッ
プ表示範囲や内容に相違は見られなかった。
・風速区分別設備容量、年間発電電力量の集計結果に相違は見られなかった。
（作業者が異なる場合でも同じ成果が得られた）

・使用する GIS ソフト環境が限定される・インプットデータ作成を含めた作業時間の短縮化
・推計手法が変更された場合に対応できない
・開発不可条件の設定がツール上で選択できるため、複数パタンのポテンシャ
ル推計を実施する際には作業時間の短縮化、作業コストの低減化が期待できる。

485

本検討の結果、陸上風力導入ポテンシャルの推計作業において、既存推計手法では合計119.5h であった。一方、ツールを用いた場合は合計 109h であった。結果として、合計
10.5h の時間が短縮されたが、大幅な時間短縮には繋がらなかった。大幅な時間短縮に繋がらなかった要因は、今回自動化の対象ではなかったインプットデータの作成工程が全体
工程の約９割の時間を占めていたためであった。全体工程の時間短縮を図るには、インプットデータの作成工程の自動化も検討する必要がある。また、一次データ取得の自動化においても、実現にはまだ検討が必要である。しかし、裏を返せば API 連携の技術革新が進
み、インプット工程も含めた自動化が達成する見通しが立てば、他エネルギー種を含めてポテンシャル推計の自動化を推進できる可能性があることが示唆された。
今回は導入ポテンシャルの推計を対象に自動化および実証試験を実施したが、導入ポテ
ンシャルの推計結果を用いるシナリオ別導入可能量の推計においても、作業効率化・デー
タの品質確保のための自動化の検討が必要と考える。

486

スマートメーター情報や航空画像・衛星画像 AI 分析による再エネ利用促進の検討
4.2.1

スマートメーター情報

再エネを促進するうえで、スマートメーター情報をはじめとする電力データの活用が注目されており、データの整備やルール形成が進められている。本項では、電力データ活用検討委員会におけるデータ利活用に関する検討の状況と、REPOS における活用の方向性について記載する。
（１） 一般送配電事業者等における検討状況の調査結果
電力データ活用検討委員会では、電力データ活用に係る実務課題について、専門的な知見を有する有識者、データ提供者（一般送配電事業者）及びデータ利用者による検討・議論を継続的に実施してきた。
１） 認定協会の設立方針
電力データ活用に係る費用の扱いについては、「災害対応のための自治体等へのデータ提供については電気事業として実施」という考えのもと、災害対応時に必要となるデータを抽出・作成するためのシステム構築に係る費用は、託送原価にて賄う。災害対応時以外の、社会的課題解決等のためのデータ活用に係る費用は、受益者負担の原則に基づき、データの利用者が負担する。なお、将来的に公益性が認められるサービスが具体化した場合には、上記の整理が変更となる可能性がある。
設立に向けた検討主体については、認定協会の費用負担の在り方について「受益者負担（情報提供先の負担）を原則」とする旨が整理されたことを受け、データ利用者が主体となって認定協会の設立検討が進んでいる。

図 4.2-1 認定協会制度
出典：第７回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁

487

２） 提供される電力データ
個人データについては以下のような検討が進められている。

図 4.2-2 個人データの標準仕様項目（ドラフト案）
出典：第４回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁

統計データのうち託送業務のために作成されるデータについては、現在、資源エネルギ
ー庁と一般送配電事業者 10 社の間で検討中であり、未確定だが、認定協会の検討にかかる参考情報として資源エネルギー庁より提供を受けた案を図 4.2-3 に示す。なお、実際に作成される統計の種類や、一般のデータ利用者に提供される範囲については、本年度中を目途として行われるシステム統計の検討後に確定する見込みである。
488

図 4.2-3 託送業務のために作成される統計データ（検討中・案）
出典：第７回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁

特別高圧・高圧（大規模ビル・工場等）、低圧（一般家庭、小規模事務所・店舗・工場
等）では、需要密度やデータ特性が異なることや、組合わせ・秘匿措置に係る手間・コストを軽減する観点を踏まえ、電圧ごとに集計表を作成し、図 4.2-4 のとおり整理する方向で検討が進められている。

489

図 4.2-4 統計データの集計方法について
出典：第３回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁

３） 電力データ活用のスキーム
個人データは、本人の同意、eKYC 等による本人性の確認及び契約との紐づけが揃った場
合に利用可能となる見込みである。eKYC を用いた本人確認や委任状の内容確認は、希望するデータ利用会員にかかる業務は認定協会が取りまとめて実施し、費用は当該サービスの利用者が負担する方針とする。なお、データ利用会員にて本人確認済みの情報を電力データ
利用同意において流用可能な場合は、認定協会としての本人確認は省略できるものとする。

図 4.2-5 個人データのスキーム
出典：第８回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁490

標準統計は、一般送配電事業者が整備を進めている「災害等緊急時用のシステム」で形成される全国の「標準統計データ」を認定協会が提供し、認定協会が販売主体となって、データ利用会員が使いやすい形で契約・提供することを想定している。また、一般送配電事業者のシステム保有期間は３年間であるが、より長期間のデータを使いたいという利用者ニーズもあることから、認定協会では、採算の取れる範囲内で長期間保持していくことを今後検討することになっている。

図 4.2-6 標準統計データのスキーム
出典：第８回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁

データ利用者が指定する仕様に基づくオーダーメイド統計についても、認定協会に依頼すれば実現するような仕組みについて実現性の確認を進めており、引き続き関係者との調整を進めることとなっている。

図 4.2-7 オーダーメイド統計データのスキーム
出典：第８回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁

491

４） 電力データの利用料認定協会設立準備 WG 参加各社の利用計画及び受容性のある利用条件（赤文字）に基づき収支想定した結果、５年程度で累積 CF の黒字化が視野に入ることが確認された。ただし、一般社団法人は配当や利息が設定できないため、初期資金を賄う資金が不十分であるといった課題が残る。また、インセンティブ設計として、青文字の条件を設定する方向で今後詳細検討が行われる。

図 4.2-8 事業性の成立が見込まれる電力データの利用条件（仮）出典：第７回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁

長期利用や大口利用に対する割引と併せて、基金拠出者に対する優遇価格を設定する。

図 4.2-9 統計データのディスカウント
出典：第８回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁

492

５） 今後のスケジュール
現時点での想定スケジュールは、2022 年度に認定協会が設立された後、システム整備が行われ、2023 年度より標準仕様にもとづくデータ提供が開始される。2022 年度は暫定対応
によるデータ提供となる。

図 4.2-10 認定協会設立に向けた想定スケジュール（案）出典：第７回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁

認定協会設立までのプロセスとして、まずは電力データの利用者と基金拠出者の募集がなされ、必要な基金に目処が付き次第、設立の準備に取り掛かる想定である。

図 4.2-11 認定協会設立までの今後のプロセス（案）出典：第８回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁

493

６） 再生可能エネルギー利用促進において想定される課題
再エネ利用促進において電力データを活用するにあたり、想定される主な課題は「統計データの秘匿化処置」、「統計データの利用条件」、「統計データの提供価格」、「統計データの責
任範囲」、「提供可能なデータ期間」の５つに整理される。
「統計データの秘匿化処置」についてだが、電力データについては、電力データ活用検討委員会で定められるルールに則って秘匿化措置を行う必要がある。ルールについては今後認定協会ルールとして整理される予定だが、現在想定されているものは下記のとおりである。
✓

エリアごと・属性項目ごとの集計値に対応する計器数が、閾値（低圧：エリア＝10、
属性項目＝３、高圧・特別高圧：エリア・属性項目＝３）を下回る場合（ゼロを除く）に秘匿措置を講じる✓「個票値が集計値全体の 50%以上を占領していないこと」等、線量率についても考慮する✓

ただし、計器数のように、現地での目視で判別・推定が可能な程度の内容や、国勢調査との対比において同等とみなされる内容については、秘匿措置不要としたい。また、通電情報は、電気の使用量ではなく一般送配電事業者の設備の状態を表すものであることから、秘匿措置不要としたい。

所定の閾値を下回る場合の秘匿措置の処理方法として、「合算」、「非表示」の２案が考えられる。

図 4.2-12 秘匿措置の処理方法
出典：第３回電力データ活用委員会資料,資源エネルギー庁「統計データの利用条件」については、REPOS へ提供する各データ項目について、公開範
囲や使用用途等、利用条件を設定する必要がある。設定した利用条件について、ユーザに対
494

しどのようにして合意を取得するか、REPOS が目指す方向性も踏まえ、検討する必要があると考える。
「統計データの提供価格」については、認定協会から徴収される電力データの利用料や、オーダーメイド統計にかかる費用、分析やロジック開発にかかる費用、データ提供に必要な環境整備費用等を踏まえ、データの提供価格を定める必要があると考える。価格の決定にあたっては、データの公開範囲等、データの利用条件もあわせて検討する必要があると考える。
「統計データの責任範囲」については、提供する統計データに対して負う責任範囲に関して定める必要があると考える。データの責任範囲については、利用条件と提供価格もあわせて検討する必要があると考える。
「提供可能なデータ期間」については、REPOS へ提供する各データのデータ期間、提供タ
イミングについて、認定協会での検討結果を踏まえて整理する必要があると考える。特に過去分データについて、どの時点まで遡って利用することが可能か、一般送配電事業者によって異なることも想定されるため、制約条件の有無について確認が必要である。
（２） 次世代 REPOS における電力データ活用
１） 次世代 REPOS における電力データ活用ユースケース
次世代 REPOS で検討されている機能のうち、計画策定・現状確認の範囲が電力データの貢献可能な領域と考える。なお、データ項目については、「2022 年度時点で活用できる可能性が高いデータ」と、未検証あるいは一般送配電事業者側との調整が必要であり 2022 年度時
点では提供が難しいが、「将来的に活用を検討しているデータ」の２種類に分類している。
「地域における電力/熱需要・再エネ供給実績確認」では、電力データの特徴である、市町村別等の任意の粒度、30 分値等の細かな時間単位でのデータ活用を生かした、活用可能
エリアの電力データの月単位での表示を検討している。

図 4.2-13 「地域における電力/熱需要・再エネ供給実績確認」における活用495

「電力/熱需要・再エネ供給実績確認」においては、按分値ではなく実データを提供し、ユーザが按分値の算定や実データ把握にかけていたコストの軽減につながると考えている。

図 4.2-14 「電力/熱需要・再エネ供給実績確認」における活用「地域における再エネ種別導入目標の設定」においては、FIT・非 FIT に関わらず、系統接続されている設備の電力データの表示を検討している。

図 4.2-15 「地域における再エネ種別導入目標の設定」における活用（1/2）

図 4.2-17 「地域における再エネ種別導入目標の設定」における活用（2/2）
496

「促進区域設定・再エネ設備導入事業計画」及び「導入実績確認」においては、直近はメッシュ単位でのデータ提供とし、ポイントデータの活用は今後検討を進める必要があると考える。

図 4.2-17 「促進区域設定・再エネ設備導入事業計画」における活用

図 4.2-18 「導入実績確認」における活用（1/2）

図 4.2-19 「導入実績確認」における活用（2/2）
497電力データは、更なる検証や分析ノウハウを蓄積することにより、今後活用できるデータ
項目を拡大していくことができると考えている。将来的には、景気・暦・気象等の外部影響を補正した使用電力量である使用電力量補正分析値や、系統空き状況、フリーハンド機能へ対応するためのポイントデータ等の活用ができないか、今後検討を行う必要があると考える。
２） 電力データ提供のスキーム
本年度業務では、「再エネ導入計画策定支援機能」及び「再エネ導入実績確認機能」を REPOS
における電力データ活用のユースケース案として机上整理を実施した。2022 年度は、これらのユースケース等を軸に、２自治体程度を実証フィールドとして、電力データ活用の有用性検証を行い、次世代 REPOS (Pre-Site/Full-Site）への電力データ搭載内容の見極め、データ連携方法等を整理することを想定している。
３） 自治体や事業者所有データの具体的な共有モデルの検討
データ提供方式については、Pre-Site 向けには、ファイル共有システム等を用いた手交によるデータ提供、Full-Site 向けには、API 連携によるデータ提供を想定している。

図 4.2-20 データ提供形式

498

REPOS を通してユーザへ電力データを提供するスキームを想定しており、REPOS における電力データの利用条件については、今後認定協会の設立準備が進められる中で、認定協会が
REPOS へのデータ提供者に対して設定する利用条件を踏まえて検討を進める。

図 4.2-21 データ提供のスキーム図REPOS とデータ提供者間、REPOS とユーザ間の利用条件について、使用目的・閲覧者・公開範囲・ダウンロード・第三者への提供・監督責任等が課題になり得ると考えられる。これ
らの利用条件に関しては、データ提供者と REPOS 運営主体の間での協議、ユーザへのニーズの聞き取り等を踏まえ、今後検討を行う必要があると考える。

499

4.2.2

航空画像・衛星画像 AI 分析（１） データ活用
航空画像・衛星画像 AI 分析による太陽光発電ポテンシャル調査については、本年度別業務の中で検討が行われており、本項においては、検討の概要及び REPOS への搭載イメージについて記載する。
2030 年に、太陽光パネルの設置が可能な公共施設の 50％への設置を実現することが目標として掲げられている。航空画像・衛星画像 AI 分析に関する調査業務は、自治体によるこの目標の達成を、情報面から支援することを目的としている。
本業務では、航空画像と衛星画像を AI 技術により分析することで、太陽光の位置情報や導入ポテンシャル情報を整備している。本年度行った整備の一つに、公共施設の位置・形状・区分情報の把握とこれらの情報の地図上への反映がある（図 4.2-22）。また、太陽光パネルの位置について、ポイントデータでの把握を行った（図 4.2-23）。

図 4.2-22 公共施設の位置情報・施設区分情報の把握

500

図 4.2-23 太陽光パネル把握結果（２） REPOS への搭載方法の検討
航空画像・衛星画像 AI 分析の結果は現行 REPOS に搭載し、太陽光発電パネルの設置状況
や導入ポテンシャル情報を地図・地図上のポップアップ・表形式にて提供する。現行 REPOS
への搭載イメージを図 4.2-24 に示す。

図 4.2-24

REPOS への搭載イメージ
501

4.2.3

スマートメーター情報と航空画像・衛星画像 AI 分析の比較

スマートメーター情報と航空画像・衛星画像 AI 分析は、どちらも太陽光発電設備の導入実績の確認に活用できるが、取得情報種や頻度等に違いがある。
スマートメーター情報は、発電量実績やそれに紐づく CO2 削減量等が取得でき、データも全国的に 30 分単位で取得することが可能であることがメリットである。デメリットとしては、対象が電力需給契約に基づくため系統接続されていない設備は対象外であること、個人情報保護の観点からメッシュ内の設備数が限られる場合には情報取得ができない
こと等がある。
航空画像・衛星画像 AI のメリットとしては、建物の形状や位置も把握できることで、導入ポテンシャルの把握も行えること、個人情報を付与しない場合は細かいメッシュでも情報取得が可能であることである。一方、デメリットとして、粒度や精度、更新頻度が、
航空画像・衛星画像の画質や撮影時期に左右されることが挙げられる。

図 4.2-25 スマートメーター情報と航空画像・衛星画像 AI 分析の比較
次世代 REPOS では、これまでの検討・整備を引き継ぎつつ、両技術の特長を生かし、双方に情報を補完しあいながら充実した情報提供を行えるよう、具体的な情報提供方法や役割分担を検討することが求められる。

502

4.3
4.3.1

次世代 REPOS の開発ロードマップ及び要件定義等の検討
次世代 REPOS の要件定義（１） 基本方針と実施計画の策定
１） 基本方針
地域から脱炭素ドミノをできるだけ多く実現するため、地域企業や自治体等が主体とな
り、地域資源を活用して地域・環境と共生した再エネ利用を促進する必要があると考える。
これを踏まえ、次世代 REPOS では、再生可能エネルギー計画の検討・導入加速支援に資するツールとなることを目指す。現行 REPOS が “情報を提供する”オープンソースとしての役割であることに対して、次世代 REPOS では“インタラクティブ”な空間実現を志向する。具
体的には、再エネポテンシャルデータやゾーニング情報等の信頼性の高い搭載データに加え、ユーザが自身の計画やデータをインプットし、これらを REPOS 上で組み合わせ、可視化や分析を行うことで、ワンストップでの実施計画素案の策定を可能にする。

図 4.3-1 次世代 REPOS のコンセプト図503

また、ユーザビリティを高めることで UX の向上につなげ、広く認知・使用されることで、“エビデンス・ベース”の再生可能エネルギー計画策定ツールの代名詞となることを目指す。
更に、これら自治体や企業に研究者や市民を加えた、地域に係る全てのステークホルダが
REPOS を活用できる環境を整えることで、地域の脱炭素社会実現を自分事として捉え、推進していくためのツールになる可能性がある。
①

メインユーザの設定(1)

再エネに関連するプレイヤー

再エネに関連するバリューチェーンに含まれるプレイヤーを特定し、①自治体、②発電事
業者、③送配電事業者、④その他事業者、⑤研究者、⑥市民・NPO に類型化した（図 4.3-2）。
図中では、ユーザ類型ごとに再エネへのかかわり方と、REPOS 使用に際して考えられる主な使用目的を合わせて整理した。

脱炭素政策策定・実行→再エネビジョン

再エネ事業→事業計画（初期）

自治体

発電事業者

次世代

発電以外の電力関連事業→初期事業計画（アグリゲータ・
EV事業）

系統運営
→系統情報の提供
その他事業者

送配電事業者

学術的研究→エネルギーシステム
最適化研究

研究者

市民・NPO

個人消費や個人事業→変動再エネへの理解→事業性検討（プロシューマ）

図 4.3-2 再エネ周りのプレイヤー類型と REPOS 使用目的の想定

504

(2)

メインユーザの絞込み

図 4.3-3 メインユーザ絞り込みのロジックツリー
メインユーザを絞り込む際の指針として、次のことを考慮する必要があると考える。
✓ REPOS は政府が一般にオープンソースとして公開する公共財であること✓ カーボンニュートラル実現のため、関連するステークホルダを取り残さないこと
これらより、REPOS が価値提供を行わない場合に独自の分析ツールやデータを所有・運用できる可能性の有無に着目してメインユーザを設定した。
自治体では一般的に電力関連事業者に比べて、再エネ事業に関連する各種知見が不足している。また、小規模自治体においては、人的資源と物的資源がともに不十分で、再エネを担当する専門的な部署・要員を配置できないケースも散見される。そのような自治体では、１担当者が再エネ関連業務と再エネと全く関連がない業務を掛け持ちで従事している状況
で、外部コンサルタントを傭上して計画策定する予算措置も難しい。また、担当者が自ら担当する場合でも、再エネへの理解不足や、IT リテラシーが課題として挙げられることがある。更に、改正温対法への対応という喫緊の課題に直面しており、手厚くノウハウ提供を受けるべきユーザとして特定される。
また、市民・NPO の枠もメインユーザの一つとした。電源の再エネ比率向上に向けては、
公共施設だけでなく、一般住宅屋根や荒廃農地、ため池等、幅広な用地への敷設が検討・促進される必要があると考える。さまざまな用地を保有し、世論で行政に影響力を発揮する市民層を巻き込みつつ、エネルギーや変動再エネへの基本的な理解醸成の場を提供すること
は、再エネポテンシャル活用と再エネ比率の引き上げを推進するうえで重要なドライバー
となる。
505

発電事業者やその他事業者、研究者はデータユーザに分類した。発電事業者は、新たな電源敷設の計画時や、ブラウンフィールド投資検討時に初期検討として使用するほか、オープ
ンソースとして公開されるデータをダウンロードして、詳細検討に活用することが考えられる。詳細検討においては、各事業者が構築してきた独自の計算・分析手法や、外部のエン
ジニアリングコンサルタントを傭上して、サイト候補地に特化した精緻な検討を行うことが想定される。その際に、政府主導の、最新で精緻なデータが整備され、REPOS 上でそれらデータが公開されれば、活用する可能性が高い。したがって、発電事業者はデータユーザとした。
その他事業者は、アグリゲーターや EV 事業者など、発電以外で再エネを利活用する可能性がある事業者と位置付ける。これら事業者も、発電事業者同様、基本的に初期検討で REPOSを活用、詳細検討では独自手法若しくは外部コンサルタントの活用が考えられ、実装される
政府の“お墨付き”データの利活用が主体になる。研究者についても、既に独自の分析手法を有していることが多く、初期検討＝REPOS、詳細研究＝独自手法となり、搭載データを活用する機会の方が多いと考えられる。
送配電事業者については、系統開発やそれに係る系統解析等に、別途 PSSE や ETAP 等の系統解析シミュレーションソフトを使用するうえ、系統に関連するデータは自ら詳細なものを保有しており、REPOS を活用する側というよりは、むしろデータ提供側と考えられ、ユーザの切り分けにおいて、スコープ外と設定した。
②

次世代 REPOS が実現すること～提供価値

図 4.3-4 次世代 REPOS の提供価値506

メインユーザに選定した自治体や市民への知見提供という次世代 REPOS の役割を鑑みて、
現行 REPOS でよりアップグレードが求められる３要素「革新的なデータ利活用」、「ユーザフ
レンドリーな UI/UX」、「ユーザによりカスタマイズ可能な検討手段」を次世代 REPOS で実現することに位置付ける。
１つ目の「革新的なデータ利活用」では、より分析・検討を深化させるためのニーズが高い革新的なデータ搭載を行う。具体的には、スマートメーターデータや航空・衛星画像の AI分析を基にした実績値データ、電力需要情報、系統情報等を REPOS へ外部連携や搭載を行うことを検討する。スマートメーターに関しては、経済産業省を中心にデータ利活用が議論されているところではあるが、REPOS 搭載にあたっては個人情報保護や一般送配電会社所有のデータ種別や形式に差異がある等、活用に向けた制度や技術に関して解決しなければならない課題がある。また、航空・衛星画像の AI 分析については環境省の今年度別事業で技術面の詳細検討中であり、次世代 REPOS への反映方針については、その検討内容も踏まえて検討した。

図 4.3-5 次世代 REPOS で搭載する新たなデータ類

２つ目の「ユーザフレンドリーな UI/UX」では、UI/UX 向上により、ユーザフレンドリー
な知見提供機能の実現を目指し、再エネへの理解や IT リテラシーに課題があるユーザも円滑に使用できることを目的とした、再エネ導入計画策定支援機能を具備する。REPOS 上で関
連データを入力し、検討フローを進めることで、“ワンストップ”で再エネ目標設定や促進区域設定等を検討できるようにする。これら各項目の入力・分析間ではユーザ誘導型として、
507

再エネ知見が余り深くないユーザでも一定の検討結果を簡便に取得できるようにする（図4.3-6 のイメージ図参照）。また、複数のアプリケーションを跨いで検討・分析する必要が無いこと、視覚的にも構造的にもわかりやすく使いやすいインターフェースとすることで、IT リテラシーの問題も解決可能なサイト実現を志向する。

図 4.3-6 ユーザフレンドリーな知見提供機能のイメージ

３つ目の「ユーザによりカスタマイズ可能な検討手段」では、双方向性機能により、REPOS
が提供する情報と、自治体固有情報等のユーザが独自に所有する情報を重ね合わせることで、ユーザ独自の分析を可能とする。
双方向性機能の方針として、基本的に自治体担当者の画面にのみ自治体固有情報の投稿・反映を可能とする。具体的には、自治体担当者にログイン ID を付与し、該当自治体に限定して投稿権限を付与することが妥当と考える。また、アップロード内容が無秩序となることを防ぎ、また、双方向性機能の活用を促すため、ユーザがアップロード情報の種別をタグ設定できるようにする。
アップロード情報については、ユーザの合意の上、REPOS で収集する。収集情報を REPOS上で公開する場合には、自動ではなく運営主体により反映を行うが、公開の是非、情報の精査、責任分界点等については、REPOS の提供価値や実現可能性を考慮し、引き続き検討する
508

ことが求められる。

図 4.3-7 双方向性機能のコンセプト図
双方向性機能によりアップロードされる自治体独自情報としては、①地域レベルでしか得られない情報、②全国を網羅しているが、地域レベルだと精度が低い情報、③全国レベルで情報が整備されているが一部自治体では抜けがある情報を想定している。これまでに本事業で実施してきた自治体及び有識者へのヒアリングにより得られた、REPOS の提供情報と重ね合わせることが有用な①～③に分類される情報を表 4.3-1 にまとめる。
表 4.3-1 自治体が個別に保有する再エネ関連情報の例

509

③

Pre-Site の構築
次世代 REPOS では、2024 年度末整備、2025 年度期首にリリースを想定するが、それに先立ち Pre-Site を開設し（2022 年度末整備、2023 年度期首よりトライアル公開）、機能・ツールの使い勝手のフィードバック等の収集を行ったうえで、Pre-Site を改善・増強することで、Full-Site を円滑に立ち上げる想定である。

図 4.3-8 次世代 REPOS の Pre-Site を構築する意義
図 4.3-8 に、次世代 REPOS の提供側とユーザの双方の視点による Pre-Site を構築する意義を、「利用検討・使用感の確認」と「利用・継続利用」の２フェーズにて整理した。
まず、「利用検討・使用感の確認」であるが、提供側は、実際にユーザから機能・ツールの使用感及び搭載情報に関しての意見を収集できるほか、より本格運用時に近い環境において、負荷や動作の確認を行うことで問題点を事前に改善することができる。ユーザは、現
行 REPOS やユーザ独自の検討手法の課題の解決に資する情報や機能が次世代 REPOS に備えられているか、あらかじめ確認することができる。
「利用・継続利用」の観点では、提供側はユーザ意見を Full-Site の検討・開発に反映し、ユーザのニーズに最大限応えられ、ユーザとしても、Full-Site が自身の意見を反映したものとなることで、より使い勝手がよく継続して活用できるようなサイトを将来使用できるようになる。また、ユーザは、Full-Site 公開に先行し、一部検討を次世代 REPOS の情報とツールを活用し行うことができる。このように Pre-Site の公開・運用を通じ、提供側とユーザ側双方による円滑な立ち上がりが期待できる。

510

２） 実行計画の策定
温対法改正の施行を念頭に、早急なシステム開発が必要となるため、効率的かつ迅速な検討・開発を計画する。以下に次世代 REPOS 開発に向けた想定スケジュールを示す。2024 年
度下期に次世代 REPOS の Full-Site オープンを想定する。またそれに先駆けて、2022 年度
末に Pre-Site の構築・公開を目標とする。Pre-Site では前述のとおり、Full-Site オープ
ンに向けて搭載機能の使い勝手やデータ種類等に関する意見収集と適宜のフィードバックによる改善を継続的に行う想定である。
（図 4.3-9 参照）

なお、Pre-Site の導入により避けなければならないのは、太陽光部分のみではあるが、図 4.3-9 次世代 REPOS 開発実行計画の概略
一方、Pre-Site 立上げによる弊害も想定される。Pre-Site と現行 REPOS の併存期間が存在することにより、一般ユーザに混乱を招くことである。そのため、公開先には留意が必要となる。図 4.3-10 に Pre-Site と現行 REPOS の関係性について示す。Pre-Site の想定ユー
ザについては、トライアルの趣旨を理解したうえで、協力同意するユーザに限定することで、併存における弊害を避ける。ユーザの選定方法は、公募若しくは、事務局からの指名を想定
し、Pre-Site 公開後、トライアルが進むにつれて選定ユーザの母数を増やし、広く意見を集めることでトライアルを充実させる。具体的には、公開初期には、REPOS の活用に意欲的な数自治体に対し Pre-Site を公開、キャラバンにて活用方法を説明し、意見や活用事例を効率的に収集し、公開後期には、更に十数自治体へ公開範囲を広げることで、意見収集の効率性は維持しつつ、意見の偏りを減らすことを目指す（図 4.3-11）。

511

図 4.3-10

Pre-Site と現行 REPOS の関係性

図 4.3-11

Pre-Site 公開の段階

限定公開の方法については、選出したユーザに対して特定の URL やそのサインインパス
ワードを設定する等アクセスを制限するほか、現行 REPOS からリンクを設定しない、インタ
ーネット検索エンジンで REPOS を検索した際にヒットしない等の対策を施すことを前提と
する。

512

（２） 自治体の温対法改正対応を中心としたユースケースと課題の検討
ユースケースの検討を行うため、ニーズベースで、再エネプレイヤーごとのユースケースを拾上げた後、温対法改正や再エネ促進区域の設定等の視点から絞り込みを行った。

図 4.3-12 ユースケース抽出・整理のイメージ

１） ニーズベースのユースケース検討

抽出方法◼ ヒアリング結果から以下を抽出①REPOSに対する追加データの要望②REPOSに対する追加機能の要望③REPOSの活用方法のアイデア・要望◼ 抽出した内容を、目的（大分類）・用途（小分類）・ユースケース（具体例）・想定効果・ユースケース実現に必要なデータと機能・想定ユーザーの軸で整理

ヒアリング◼ 昨年度：想定した情報ニーズ、自治体や事業者の業務における情報活用の状況や今後の整備の方向性等について、ヒアリング計画に基づき調査を実施◼ 今年度：実際にREPOSを活用し感じた課題点や要望、自治体計画の策定プロセス等について調査を実施【自治体】
昨年度：机上調査にて再エネ導入実績が多い・先進的な取り組みを行う自治体を選出（ヒアリング数６）
今年度：机上調査にてREPOSを使用し環境・エネルギー計画の策定実績のある自治体を選出（ヒアリング数３）

ヒアリング対象・
選出方法

【事業者】
REPOS活用に関する大臣意見交換会に出席した事業者を選出（ヒアリング数６）【有識者】
各種再エネ、調整力や再エネがもたらす地域効果、再エネ導入促進・拡大に関する課題・方策についての研究実績
や提言実績、AI活用、オープンデーター等データ整備に関する実績がある有識者を選出（ヒアリング数９）
期間◼ 昨年度：2020年7月～2021年2月◼ 今年度：2021年6月実施分

図 4.3-13 ニーズベースのユースケース抽出方法
ニーズベースでのユースケース抽出に関連する抽出方法を図4.3-13 に示す。自治体、

513

事業者、有識者からのヒアリング結果より、REPOS に対する追加データ機能、活用方法の要望を抽出し、目的・用途・ユースケース・想定効果・ユースケース実現のため必要なデータと機能・想定ユーザの軸で整理した。ヒアリングは 2021 年度及び本年度業務内で実施された２カ年分計 24 か所（内訳：自治体９、事業者６、有識者９）を対象とした。ヒ
アリング先の選定基準は、REPOS を使用して再エネ計画の作成実績があると判断できる（自治体）や、大臣意見交換会に出席の事業者、再エネ導入促進に関する課題・方策についての研究実績や提言実績を有する（研究者）等を設定した。これらヒアリングより抽出されたユースケースのロングリストを作成し想定ユーザごとに整理したものを図 4.3-14 から
図 4.3-19 に示す。

図 4.3-14 自治体のユースケース（ニーズベース）

図 4.3-15 事業者のユースケース（ニーズベース）
514

図 4.3-16 送電事業者のユースケース（ニーズベース）

図 4.3-17 その他事業者のユースケース（ニーズベース）

図 4.3-18 研究者のユースケース（ニーズベース）

図 4.3-19 市民・NPO のユースケース（ニーズベース）

515

２） 温対法改正への対応
前述のとおり、次世代 REPOS は、自治体や市民・NPO 等、再エネ関連業務に関して知見（独自分析ツールやデータ保持）が不足しているユーザをメインユーザとする想定である。とりわけ、自治体に関しては、温対法改正に伴い再エネ計画（目標や促進地域の設定
等）を主体的に取り組む必要があると考える。これらとシステム搭載の技術的な観点より、自治体向けに具備すべき必要機能への集約化と絞込みを行い、図 4.3-20 のとおり整理した。具体的には、次世代 ERPOS で自治体向けに提供する主な機能として、計画策定のために“地域の電力需要・現状再エネ発電電力量把握”、“地域の再エネ導入ポテンシャル
把握”、“開発可能エリアの可視化・促進区域選定”、“地域固有情報の投稿”、“促進区域における発電量の推計”を、現状確認のために“既存設備の設備詳細確認”、“エリア単位での発電状況確認”を、その他として“先進自治体等における REPOS 活用事例の把握”に集約した。
なお、ニーズ洗出し結果で抽出されたもので、除外したユースケースとその理由は次のとおりである。
“洋上風力導入・建設検討”については、自治体の促進区域設定対象外であり除外した。
“新電力の設立検討の際の電源検討”は、ユーザ区分“その他事業者”主体での検討となるため除外した。
“計画の実現性検討” は、自治体が事業主体とならない
ため除外した。また、“省エネ余地把握”については、既存の地方公共団体実行計画策
定・管理等支援ツール（LAPSS）における公共施設の省エネ管理と役割が重複するため除外した。更に、“蓄電池の調整力把握”については、一元的なデータ提供元が現状ではな
いため除外した。

図 4.3-20 自治体向け必要機能の絞り込み検討
516

３） その他ユースケース検討
図 4.3-21 に自治体向け機能による他ユーザ向け機能のカバレッジについて示す。自治体とともにメインユーザとした市民・NPO のニーズに関して、事業性評価や教育・関心醸
成において一部除外があるものの、自治体向け機能を充実することで概ねカバーできる見込みである。
発電事業者やその他事業者については、自治体向け機能に注力して実装する場合、建設地選定や事業計画、事業性評価、既存設備確認において、地点粒度の発電量予測や事業性予測などの精緻な分析・検討や、RE100 企業表示、洋上風力の計画作成関連、小水力における流量データ、EV 関連設備の設置状況等、一部除外が発生する。しかし、各事業者で事業判断する際には、独自の詳細検討を実施するため、ベンチマークとして十分に機能し、建設地選定や事業計画、事業性評価、既存設備確認が部分的に機能すること、また精緻なデータをオープンソースとして公開することで、REPOS として十分な価値提供を達成できる。なお、研究者については、エネルギーシステム最適化の研究に使用するデータ参照が可能となるため、ニーズを充足する。

図 4.3-21 次世代 REPOS の自治体向け機能による他ユーザ向け機能のカバレッジ

517

４） 必要機能の画面イメージと実現ユースケース
前述のとおり、ニーズベースのユースケースを 8 つの必要機能に整理したが、これらの機能がどのような画面・操作で提供されるのか整理した。また、これらの必要機能の提供により実現する各ユーザのユースケース及び具体的な使い方の例も併せて整理した。
一つ目の必要機能である「地域の電力需要・現状再エネ発電量把握」では、自治体ユースケースとしては電力や熱の使用量・電力地産地消情報・既存再エネ設備の発電量等の把握が実現する他、ベンチマークとする他自治体の同情報の把握も実現する。また、発電事
業者ユースケースは既存再エネ設備の発電量、研究者ユースケースは電力地産地消情報へ対応する。

図 4.3-22 「地域の電力需要・現状再エネ発電量把握」における想定画面・活用方法518

二つ目の機能である「地域の再エネ導入ポテンシャル把握」では、自治体ユースケースの再エネポテンシャル把握とそれを基にした再エネ導入目標の検討に対応する。発言事業者ユースケースでも再エネポテンシャル把握に対応する。

図 4.3-23 「地域の再エネ導入ポテンシャル把握」における想定画面・活用方法519

三つ目の機能である「導入適地の可視化・促進区域選定」では、自治体が再エネ導入エリアを選定する際のユースケースである、土地状況や開発不可条件の把握・系統接続検討等に対応する。発電事業者ユースケースについても同様に対応する。自治体ユースケース
はこれに加え、分散型電源や災害対応検討へも対応する。また、自治体・発電事業者・市民の共通のユースケースとして、計画地の視覚的確認による双方の合意形成にも対応する。

図 4.3-24 「導入適地の可視化・促進区域選定」における想定画面・活用方法
520

四つ目の機能である「地域固有情報の投稿」では、REPOS に独自の情報を重ねることにより、自治体ユースケースの地域特性の把握や分散型電源・災害対応検討、説明資料の作成を実現する。

図 4.3-25 「地域固有情報の投稿」における想定画面・活用方法

521

五つ目の機能「導入適地における発電量の推計」では、自治体・市民 NPO・発電事業者の共通ユースケースである、選択エリアの発電量の把握、事業性を考慮したポテンシャルの把握を実現する。

図 4.3-26 「導入適地における発電量の推計」における想定画面・活用方法522

六つ目の機能である「既存設備の設備詳細確認」では、自治体ユースケースのうち、既存・計画中設備の発電状況や導入タイミング等の情報の確認及びこれらの説明資料の作成が実現する。市民・NPO ユースケースでは既存設備の発電状況を参考情報に事業性の評価を行える。発電事業者ユースケースでは、上記の事業性評価や発電状況の確認に対応する。また、自治体・発電事業者・その他の事業者の共通のユースケースとして、太陽光パ
ネルの経年などを確認することによる放置防止・廃棄検討にも対応する。

図 4.3-27 「既存設備の設備詳細確認」における想定画面・活用方法523

七つ目の機能「エリア単位での発電状況確認」では、自治体ユースケースのうち、選択区域の電力使用量・電力地産地消情報・既存再エネ設備の発電量等の把握が実現する。また、発電事業者ユースケースは既存再エネ設備の発電量、研究者ユースケースは電力地産
地消情報へ対応する。

図 4.3-28 「エリア単位での発電状況確認」における想定画面・活用方法524

八つ目の機能の「先進自治体等における REPOS 活用事例の把握」では、自治体ユースケースのうち、参考情報としての他自治体の動向や事例の把握、再エネの地域への貢献についての把握が実現する。市民・NPO ユースケースでは、事例を確認することによる再エネへの関心醸成に対応する。また、発電事業者とその他事業者の共通ユースケースとして、ビジネス相手としての観点での自治体動向・事例の把握に対応する。

図 4.3-29 「先進自治体等における REPOS 活用事例の把握」における想定画面・活用方法

525

（３） 課題解決に資するツール・コンテンツの検討
１） 次世代 REPOS に搭載するツール
現行 REPOS 向けに本業務において検討された EXCEL による自治体支援ツールを次世代
REPOS への搭載し、ワンストップ検討を可能とし UX の向上を実現する。これにより、各分
析・検討により得られた再エネ導入量や促進区域が連動した検討を可能にし、EXCEL など
複数アプリケーションを跨いだ作業が不要となる。また、現行 REPOS に搭載されている中小水力検討ツールや時空間ポテンシャルの画像提供などは次世代 REPOS にも継承される。
２） 次世代 REPOS に搭載するデータ
次世代 REPOS で実現する３要素の１つとして革新的データ利活用を掲げている。基本方
針として、現行 REPOS に搭載されている又は今後の改修作業で搭載されるデータは次世代
REPOS にも継承され、また、現行では実現されない革新的なデータ群についても次世代
REPOS への搭載を検討する。それらも含め、次世代 REPOS で搭載を目指すデータ群を図
4.3-30 に示す。
図中では、今年度改修により搭載される予定のデータ群を最左列に、次年度以降に現行
REPOS へ搭載される可能性があるものを中央列に、次世代 REPOS で新たに搭載するものを最右列に配し、整理した。現行 REPOS への搭載データに関する検討は第２章を参照されたい。
次世代 REPOS においては、新たにゾーニングを検討するにあたって必要となる、地番情報や系統空き容量、FIT 認定設備の詳細情報、スマートメーターによる電力需給や PV の逆潮流量等の情報を搭載する想定である。

図 4.3-30 次世代 REPOS における搭載データ拡充の想定
526

３） Pre-Site への搭載
前述のとおり、Pre-Site では再エネ種を太陽光に限定する。また、搭載情報も 2022 年
度末オープンに向けて可能なデータを搭載するのに対して、ユーザのトライアルを通じて有用なフィードバックを得るため、現時点で想定している Full-Site の機能とほぼ同等の機能を実装する。スマメや AI 画像分析関連のデータに関しては、各々のデータ整備状況に依存することから、Pre-Site では部分的な搭載を想定している。

ｆR

図 4.3-31

図 4.3-32

Pre-Site に実装予定の機能

Pre-Site における搭載データ拡充の想定
527

例えば、スマートメーターのデータ連携に関しては、連携するエリアや自治体数を限定した形で試行的に REPOS 搭載を図ることも検討されており、その具体的な自治体、エリアや数についてもデータ整備状況を踏まえて、次年度冒頭まで継続検討される予定である。
（４） システム要件の整理
１）

Pre-Site 構築に向けたシステム要件定義の全体工程

図 4.3-33 に Pre-Site 公開までの概略工程表を示す。次世代 REPOS では、現行 REPOS の改修要件と、次世代で新たに実装する要件を合わせて要件定義を定める必要があると考える。そのため、現行 REPOS で検討されているポテンシャル精緻化や新たな機能の検討状況
並びに、次世代 REPOS で提供する革新的データ利活用、UI/UX の向上、双方向性の実現を含めて要件定義を行った。具体的には、８月の第１回次世代 REPOS 検討会による大枠の方
向性の整理を受けて機能・非機能要件の検討に着手し、11 月時点で現行 REPOS 改修状況の取込み、12 月に外部連携や帳票・メール等を検討した。２月末時点で Pre-Site 向けの要件定義書（案）並びに、調達仕様書（案）を完成、３月末に最終化を行った。また、PreSite の要件定義と並行して、10 月には太陽光以外の再エネ種に関する機能・非機能要件定義に着手して、３月末までに素案を作成した。

図 4.3-33

Pre-Site 公開までの概略工程表

図 4.3-34 に２月末時点での未確定事項と要件定義成果物における影響範囲を整理した。スマートメーターデータと今年度の現行 REPOS 改修より構成される。スマートメータ
ーデータに関しては、データ整備が並行して実施されていることから、Pre-Site に実装される詳細なデータ仕様やデータの受け渡し手段やタイミング等が未確定事項となっており、機能要件や、データ要件、外部連携要件の各定義書の記載内容に影響がある。また、528

今年度検討されている現行 REPOS における各種改修作業では、２月末時点で自治体支援ツールにおける機能・搭載データの最終仕様の検討や、精緻化された全データ等の確定作業が続いていることから、本年度業務内で Pre-Site の要件定義への詳細反映が困難であり、機能要件とデータ要件の各定義書に影響が生じる。

図 4.3-34 スマメデータ、R3 現行改修における未確定事項と影響範囲
２）

機能要件

図 4.3-35 システムに求められる機能要件

529

図 4.3-35 にシステムに求められる機能要件の項目をまとめた。機能要件は、機能、画面、情報・データ、外部連携、帳票・メールの５つの要件から成る。機能では、業務要件を実現するために必要な情報システムの処理に関する事項として、画面・機能要件や業務フローなどを定めた。また、画面においてはサイト構成や画面イメージを、情報・データ
では、搭載データを定義した。具体的にはデータ項目一覧や概念データモデル図、データ
定義書を定めた。外部連携においては、各種外部データとの連携方法を定め、外部 I/F 定
義書として取りまとめた。帳票・メールに関しては、出力する帳票やシステムより送信されるメールなどを定義した。
３）

非機能要件

図 4.3-36 にシステムに求められる非機能要件をまとめた。非機能要件は、Web 要件、ユーザビリティ・アクセシビリティ、規模・拡張性等非機能要件、運用・保守、情報セキュリ
ティに関する事項の５つに分類される。Web 要件ではデザインやドメイン、外部サービスの利用として、言語やドメイン定義、外部サイトリンク更新等が定められた。ユーザビリティ・
アクセシビリティでは、ユーザ定義やクライアント機器、ユーザビリティ、アクセシビリテ
ィとして利用ユーザの組織や役割・目的、システムの操作性等が定義された。また、機器・拡張性等の非機能要件として、データ量や拡張性、可用性、継続性の各要件が定義された。
運用・保守では、定期作業の実施内容やソフトウェア、OS アップデートに伴う更新作業等が定められた。更に、情報セキュリティに関する事項ではデータの取扱いなどに関する事項が定められた。

図 4.3-36 システムに求められる非機能要件

530

4.3.2

次世代 REPOS の運営形態の検討（１） 他省庁・関連団体の先行事例の調査
次世代 REPOS の運営形態の在り方の検討にあたり、関連する Web サイトの調査を実施した。調査対象の選定軸として、双方向性を実現していること、再エネを扱っていること、政府等公的機関が扱っていること、を設定したところ、現時点では AND のみならず OR でも該当する事例が極めて少ない。そこで、前述の選定軸を考慮しつつも、海外や民間の事例も踏まえて広く事例を集め、運営に際して考慮すべき事項の抽出を行った。図 4.3-37には国内他省庁が運営しており、一定程度双方向性の機能を具備している Web サイトを、
また、図 4.3-38 には海外で再エネを取り扱う官民が運営しており、一定程度双方向性の機能を具備している Web サイトを、運営に関連する各項目を縦軸として整理した。
１） 国内事例
国内では、現時点で公共・民間ともに再エネ×双方向性を実現している Web サイトが見当たらないため、公共の運営かつ、一定程度双方向性を実現している Web サイトを整理した（図 4.3-37）。農業総合研究機構（農研機構）が運営する WAGRI、国土交通省が運営する Plateau、内閣官房・経済産業省が運営する RESAS より、運営主体、提供内容、データ
提供元、有償・無償、信頼性担保、ユーザ、ユーザによるインプットの７項目をそれぞれ抽出して傾向を把握した。
運営主体については、WAGRI は現在農研機構が運営しているが、将来的に農研機構から外部へ運営を移管するために法人格の立上げが検討されている。また、RESAS では経済産業省と内閣官房が役割を分けて運営している。特に普及促進のタスクを独立させて内閣官
房が取組んでいることは特徴的である。

図 4.3-37 他省庁による双方向性データ分析プラットフォーム先行事例531

提供内容に関しては、それぞれエネルギーに関連しない Web サイトであり、農業関連情報（WAGRI）、3D 都市モデルデータ（Plateau）、国政調査結果等の統計情報（RESAS）とさ
まざまであった。データ提供元に関しては、WAGRI では公的な情報と合わせて、WAGRI の会員企業によってシステム上にデータアップロードされるのが特徴的である。また、
Plateau では、Plateau 利活用を目指してユースケースづくりのための実証事業に取組む
各企業や団体などが、事例紹介を行っている。RESAS については中央省庁や民間企業などから収集されたデータを運営側がアップロードしている。課金の有無については、WAGRI
が会員制プラットフォームとしているのに対して、Plateau と RESAS は無償提供されている。信頼性の担保については、全てのサイトで基本的に利用者側の責任として整理されている。この場合利用者とは、データ提供者とユーザの双方を包含している。ユーザによるインプットに関しては、WAGRI ではデータやツールの提供、Plateau では事例（ユースケース）提供、であるのに対して、RESAS ではグラフやデータの見方をカスタマイズできる等、ユーザ独自のデータ分析が可能であることに留まり、双方向性の実現という文脈では限定的な実現となっている。
２） 海外事例

図 4.3-38 海外の双方向性データ分析プラットフォーム先行事例
海外では少数ではあるが、再エネ×双方向性の文脈で公開されている Web サイトの公開事例があるため情報収集し、図 4.3-38 により整理した。Repowermap は EU の資金を活用
して、NPO である Repowermap.org が運営している。世界各国の再エネ設備に関する情報をユーザが“口コミ”感覚で自由に投稿できる形式をとっている。OpenEI は米国のエネルギ
ー省と国立再生可能エネルギー研究所（NREL）が運営しており、国の予算を活用したプロジェクトに関しては、関連情報のアップロードを義務付けている。GoogleEIE は Google が532

プロボノベースで開発した Web サイトで、屋根置き太陽光のポテンシャルや温暖化ガス排出量を自治体ごとに提供している。また、The GridMarket Platform は民間のスタートア
ップが開発する有料サービスで、地図上に発電設備などのオブジェクトをプロットすることで、地域の電源開発計画を検討することができる。
データの信頼性担保に関しては、基本的に全てのサイトにおいて、ユーザが自分の責任範囲で使用することとしている。ただし、OpenEI では、専門家による精査、いわゆる“エキスパートジャッジ”実施により信頼性担保に最善を尽くすとしている。
（２） 次世代 REOPS 運営形態の基本方針と将来ビジョンの検討
現行の REPOS が提供してきた、環境省が公開する“最も新しく信頼性高い再エネ関連データ”という提供価値と、国内外の双方向性を実現しているサイト事例を鑑みて、次世
代 REPOS の運営方針について、図 4.3-39 のとおり一案をまとめた。ただし、運営方針に関しては、Full-Site の要件定義が確定する今後も継続して検討される。
基本的に運営は環境省か外郭団体が行い、現行 REPOS 同様に再エネポテンシャル情報を提供するとともに、公的統計情報などに基づいたゾーニング検討等の新たなツールも提供する。データ提供は、これまで現行 REPOS で整備されてきたデータと次世代 REPOS で新たに搭載するデータに、ユーザ投稿データが加わる。また、利用促進の観点から、現行
REPOS 同様に無償で提供することを基本方針とするが、付加価値が高いスマートメーターのデータ等、一部有料の可能性も含めて来年度以降も検討される。データの信頼性については、現行 REPOS が提供してきた極めて有用な価値であるため、これを引継ぐ。ただし、個別ユーザが投稿するデータを、次世代 REPOS 上に反映させる場合は、REPOS オリジナル
データと投稿データを切り分け、責任分解を明示することにより、投稿データの使用についてはユーザ責任とする。なお、運営主体とデータ信頼性確保に関しては別途後述する。

図 4.3-39 次世代 REPOS 運営形態の基本方針
533

（３） 次世代 REPOS 運営に求められる必要機能の検討
これまで現行 REPOS は環境省が委託事業として運営を行ってきた。次世代 REPOS は、扱う情報種が増え、提供ツールもユーザのニーズや社会全体の脱炭素のフェーズに合わせ進化していくことが求められることから、より適した機能を持つ主体による運営が求められる。図 4.3-40 に次世代 REPOS において想定される運営主体のパターンとそれぞれの特徴をまとめた。
Pre-Site の運営主体は、Pre-Site 構築期間・運用期間が限られており、運営主体の変更を行うことで、運営主体と関係者間のコミュニケーションコスト等が発生し、スムーズな構
築・運用を妨げることから、引き続き委託とすることがふさわしい。Full-Site の運営主体
は、今年度時点での仮説として、公共性や信頼性を担保しつつ有償化によるサービス拡張も望める外郭団体を推奨案とし、今後検証を行ったうえで決定する必要があると考える。

図 4.3-40 次世代 REPOS の運営主体のパターンと特徴

534

（４） データ信頼性担保の施策検討
投稿データの信頼性を向上させるために、OpenEI のようにエキスパートジャッジを取り入れる方法が考えられる。全国 1,760 の自治体固有情報を処理する必要があることから、エキスパートジャッジを導入する場合、複数の課題が想定される。図 4.3-41 に示すとおり、
体制、インフラ、コスト、情報の４類型に整理した。
処理するデータの固有性と粒度の細かさから、きめ細かな専門性や多くの人材確保やコストを勘案する必要があると考える。来年度以降に、将来的な自動化の可能性や OpenEI でのエキスパートジャッジ実施状況等の調査を実施し、次世代 REPOS において投稿データに対するエキスパートジャッジの実施の是非を検討する必要があると考える。
体制

インフラ

コスト

情報

• エキスパートジャッジに要する人材確保（知見・工数）➢ 全国1760自治体をカバーできる人員体制➢ 各自治体の条例含む法令や、各地域の土地情報に精通した人材確保• 各エキスパートによるデータ確認方法➢ REPOS上で管理者IDを作成、すべての投稿データを参照できる権限付与➢ 各エキスパートPCへの未公開情報のダウンロード防止• エキスパートジャッジ関連の委託費用増➢ 投稿データ箇所の実地状況確認➢ 専門家による投稿データと実地状況の突合せ検証• 保守・運営費用増➢ REPOSの通常データ更新作業に上乗せの作業費用発生• データ信頼性➢ エキスパートジャッジを経たものは環境省のお墨付きとするか• 更新頻度➢ 更新機会のトリガー設定（期間／件数／法令改正 など）

図 4.3-41 投稿情報のエキスパートジャッジに関する想定課題535