IEEJ：2021年9月掲載 禁無断転載

2050 年ネットゼロ排出に向けた最適技術選択評価
尾⽻秀晃 ⼤槻貴司 川上恭章 下郡けい 松尾雄司 ⽔野有智 森本壮⼀
はじめに
我が国では，2020 年 10 ⽉の菅義偉内閣総理⼤⾂の所信表明演説で，2050 年までに温室効果ガスの排出を全体としてゼロにすることが宣⾔された。この野⼼的な⽬標の達成に向けて，再⽣可能エネルギーなどの様々なエネ
ルギー技術を活⽤し，費⽤対効果の⾼い⼿段によって，抜本的なエネルギー需給構造の転換を図る必要性が⾼まっている。近年では，温室効果ガスのネットゼロ排出に向けた⼀つの⼿段として，太陽光発電と⾵⼒発電の活⽤が期待されているが，各電源が⼤量導⼊された際には様々な問題が⽣じることが予想される。
第⼀の問題は，太陽光発電と⾵⼒発電の⽴地問題である。これまで，固定価格買取制度(FIT)によって，太陽光発電の累積導⼊量は世界第三位に相当する 60 GW に達した⼀⽅で[1]，地価が安価な森林などにおける乱開発が進んでおり，2018 年末時点で約 90km2 の森林が太陽光発電事業によって改変されている[2]。陸上⾵⼒も，これまで 4.5 GW が導⼊されたものの，その約半数は森林，⼭林，原野に設置されており[3]，⾵⾞の設置に伴う動植物や⾃然環境への影響への懸念などから，地域住⺠や環境保護団体との環境紛争が⽣じ，計画中⽌となった事例も多く存在する[4]。洋上⾵⼒についても，法律上では洋上⾵⼒の⻑期占有を認める「促進区域」の指定要件を満たす海域であっても，秋⽥県由利本荘市などのように，景観や騒⾳などへの懸念から地域住⺠からの反対を受ける事例も存在する[5][6]。このような事例を踏まえると，2050 年までのネットゼロ排出に向けて再⽣可能エネル
ギーを活⽤する際には，⾃然環境への影響や社会的受容性についても重視することが必要であり[7]，再⽣可能エ
ネルギーがどのような場所に設置され，どの程度導⼊されるのか把握する必要がある。
第⼆の問題は，ネットゼロ排出を達成することを前提とした場合における，エネルギーシステム全体に⽣じる費⽤の増⼤である。これには，再⽣可能エネルギーや電気⾃動⾞，省エネ機器などの資本費だけでなく，バイオマス発電や原⼦⼒発電の燃料費，また各設備を維持するのに必要な維持費などが含まれる。電⼒システムだけに着⽬しても，
変動性の太陽光発電と⾵⼒発電が⼤量導⼊に導⼊された場合，電源のバックアップに関わる費⽤や，供給⼒が不⾜することを防⽌するための費⽤が増⼤することが様々な⽂献により⽰唆されている[8]-[10]。そのため，2050 年に向けて活⽤が期待される技術や，再⽣可能エネルギーの⽴地に関わる様々なシナリオにおいて，エネルギーシステム全体に⽣じる費⽤がどの程度⽣じるのか推計し，⽐較することが重要である。
このような問題を踏まえ，本研究ではエネルギー需給構造の転換において⽣じる⽴地影響や費⽤を最⼩限とすることを前提に，各エネルギー技術の組み合わせを評価する最適技術選択モデルを⽤いることによって，ネットゼロ排出を実現するために必要な⽅策の在り⽅についての評価を⾏った。 なお，本稿は 2021 年 6 ⽉ 30 ⽇の総合資源エネルギー調査会 基本政策分科会で⽰した計算結果1[11]について，前提条件や結果の解釈についての解説を加えたものである。

最適技術選択モデル
本研究では，⼤槻ら[12][13], および川上ら[14][15]によって開発された，エネルギーシステム全体を対象とす
る最適技術選択モデル(IEEJ-NE_JAPAN モデル)を⽤いた分析を⾏った。本モデルは，各エネルギー技術のコス

1

本分析の⼀部は⽂部科学省原⼦⼒システム研究開発事業 JPMXD0220354480, および(独)環境再⽣保全機構の環境研究総合推進費(2-2104)の助成を受けたものです1

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線形計画法に基づき，排出量制約や電⼒需給などに関わる各種制約を与えた場合における，トなどを⼊⼒値とし，総コストが最⼩となるエネルギー技術の導⼊量や運⽤パターンなどを出⼒するモデルである。同モデルでは，発電，エネルギー転換，産業，運輸，家庭，業務の各部⾨における 300 以上の技術を対象とし，各技術に対して資本費や燃料費，CO2 排出量などを与えることにより，サービス需要を満たす各技術の組み合わせを評価する（表1）。例えば，発電部⾨を⼀例としてみると，太陽光発電や⾵⼒発電に加え，CCS を備えたガス⽕⼒発電や，⽔素発電やアンモニア発電を対象とし，各時間における電⼒需給バランスなどの制約などを満たす前提の上で，各発電設備の設備容量や出⼒パターンなどが決定される。本モデルはエネルギーの輸⼊などから⼆次エネルギー転換，地域間輸送や CO2・貯留，最終消費までをモデル化しており，図 1 に⽰すフローの通り各種エネルギーが消費される想定としている。サービス需要は，産業，運輸，家庭，業務部⾨における 37 種類の需要を定義し，過去の実績値を基に，計量分析モデルによって推計した値を本モデルの⼊⼒値とした。
本モデルは，電⼒部⾨において 1 時間毎の詳細な需給制約を考慮でき，太陽光発電や⾵⼒発電が⼤量導⼊された際における需給バランスや，必要な蓄電設備の容量などについて詳細に評価することが可能である。本研究では，2000 年から 2017 年までの気象条件を⽤いて分析を⾏った既往研究[14]において，最も蓄電容量が⼤きくなると評価された 2003 年を対象とし，各ノードにおけるアメダスの全天⽇射量と⾵速を基に，太陽光発電と⾵⼒発電の出⼒カーブの想定を⾏った。なお，各ノード内におけるならし効果などは考慮されない。
本モデルでは，k 個の技術の固定費，燃料費，運転維持費（O&M 費）などに関わる変動費の総和を総コストとし，式(1)に⽰す⽬的関数によって割引後累積コストの最⼩化が⾏われる。y は時点を⽰す添え字で，本研究では計算の最終年度 ye を 2050 年とし，その間は 2015 年, 2020 年, 2030 年, 2040 年の隔年で計算を⾏った。

(1)

Fix: 固定費(資本費と固定 O&M 費の和), Fuel: 燃料費, Variable: その他運転維持費, r: 将来のコストを初期時点
換算へ割り引くための係数
代表的な制約条件としては，CO2 の排出量制約，各時間における電⼒需給バランス，⽴地条件に依存する各電源の導⼊量上限制約，供給予備⼒制約，負荷追従制約などがある[14]。このような制約があるため，太陽光発電や⾵⼒発電が発電しない時間帯においても，電⼒需給を⼀致させるため，特定の時間帯においては蓄電池の放電を⾏ったり，CCS 付の⽕⼒発電が稼働したりすることなる。なお，⽴地制約の影響を特に受ける太陽光発電と⾵⼒発電の導⼊量の上限については，後述するように各電源の設置による電源間の競合や，洋上⾵⼒の促進区域の指定要件などを考慮することによって与えた。
また，費⽤の評価では，ネットゼロ排出において特に重要となる電⼒分野に着⽬し，電⼒平均費⽤と電⼒限界費⽤の⼆種類の指標の評価を⾏った。本研究における電⼒平均費⽤は，式(1)で⽰される総コストのうち電⼒分野に関わる費⽤で，発電と電⼒貯蔵，地域間送電に関わる技術の集合を P とし，集合 P の固定費と燃料費，変動費の合計を年間電⼒需要(ElecDem)で除したものとし，式(2)の通り定式化した。これは，発電設備などの固定費を含めて，消費された電⼒ 1 単位あたりにかかる費⽤と解釈される。

(2)2

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ここで，固定費と変動費を年間発電量ではなく，年間電⼒需要で除した点には注意が必要である。再⽣可能エネ
ルギーの導⼊が進展した場合，蓄電池の充放電や地域間送電に伴う電⼒損失が発⽣するが，年間発電量で割ると損失分も分⺟に含まれることになり，電⼒供給 1 単位あたりの費⽤を過⼩評価してしまう問題が⽣じる。この問題を回避するために，本研究では年間電⼒需要を分⺟としている。
⼀⽅，電⼒限界費⽤は，時間 t において電⼒を追加的に 1 単位⽣産した際に⽣じる費⽤であり，社会的余剰が最⼤化する資源配分を実現する時の価格の⽬安となる。電⼒限界費⽤は，必ずしも⼩売電気料⾦に直接反映されるものではないが，電⼒需要家が実際に電⼒供給を受けるために⽀払う費⽤に影響を与えうる要素の⼀つとなる。
電⼒限界費⽤を各時間でみた場合，時間 t における発電に関わる燃料費に主に依存し，燃料費がかからない再⽣
可能エネルギーが多く発電している時間帯においては，
短期的な電⼒限界費⽤は⼩さくなる傾向にある。
反対に，電⼒需要に対して再⽣可能エネルギーによる出⼒が不⾜している際には，ガス⽕⼒などを稼働させたり，蓄電池を放電したりすることになるため，短期的な電⼒限界費⽤は増⼤する。なお，前述の通り電⼒限界費⽤は必ずしも⼩売電気料⾦に直接反映されるものではないことと，値の絶対値は燃料費などの想定によって異なるため，電⼒限界費⽤の結果を解釈する際には，電⼒限界費⽤の絶対値ではなく，複数のシナリオ間における相対的な関係性に着眼することが重要である。
本モデルには以下のような限界が存在する。まず，将来のエネルギーサービス需要やエネルギー価格，太陽光や⾵⼒発電の 1 時間値の出⼒パターンは完全に予測できる前提となっており，太陽光発電や⾵⼒発電の出⼒の予
測誤差は考慮されない。そのため，蓄電池やバックアップ電源の必要容量は過⼩側に評価されることとなる。また，本モデルは合計 10 地域の旧送配電事業者の管轄エリアを，北海道，東北，東京，⻄⽇本，九州・沖縄の 5 地域として模擬しているため，電⼒系統設備の位置情報や系統混雑，系統接続の制約については詳細に考慮されない。そのため，本モデルによる分析結果を解釈する上では，以上の点への留意が必要である。
表 1 最適技術選択モデルにおける温室効果ガス削減対策技術の⼀例
発電部⾨

ガス⽕⼒ CCS, ⽯炭⽕⼒ CCS, 太陽光発電, ⾵⼒発電(陸上・洋上）, 地熱発電, バイオマス発電, ⽔素発電, アンモニア発電, 揚⽔発電, 蓄電池(NAS 電池・Li-ion 電池)

その他

⽯炭からの⽔素製造・天然ガスからの⽔素製造・⽔電解⽔素製造・⽔素貯蔵・メタネーション・

転換部⾨

CO2 ⼤気直接回収(DAC)・EV 充電

産業部⾨
運輸部⾨

⾰新的⾼炉技術, ⾼炉でのCO2 回収, 電炉, セメント製造時のCO2 回収, ⾼性能セメント製造
プロセス, ⿊液回収ボイラー,⾼性能⼯業炉, ⾼性能ボイラー, ⾼性能モータ
ハイブリッド⾃動⾞(HEV), プラグインハイブリッド⾞(PHV), 電気⾃動⾞(EV), 燃料電池
⾃動⾞(FCV), CNG ⾞(貨物), LNG ⾞(貨物), LNG 燃料船

家庭部⾨

⾼性能エアコン, ⾼性能ガス空調, 潜熱回収型給湯器, ⾼性能 HP 給湯器, ⾼効率照明・動⼒,

業務部⾨

太陽熱温⽔器3

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二次エネルギー
電力
ナフサ
水素
ジェット燃料
液体水素
灯油
アンモニア
軽油
コークス
重油
LPG
メタン
液化メタン
固体バイオマス
都市ガス
コークス炉ガスガソリン
プロセス熱

CO2 排出CO2回収・貯留
CO2回収
直接空気回収
CO2液化
地層貯留
海外貯留
地域間輸送
電力
水素
メタン
CO2

産業

エネルギー転換
石炭製品製造都市ガス製造石油精製
発電・電力貯蔵
メタン合成
FT合成
水素製造

運輸

輸入エネルギー
一般炭
軽油
原料炭
重油
LNG
LPG
原油
固体バイオマス
ガソリン
水素
ナフサ
アンモニア
ジェット燃料
合成メタン
灯油
合成石油
国内資源・準国産燃料
一般水力
中小水力
地熱
太陽光（屋根置き・壁面設置）
太陽光（地上設置型・営農型）
陸上風力
洋上風力（着床式）
洋上風力（浮体式）
固体バイオマス
黒液
原子燃料

最終消費
鉄鋼
化学
セメント
紙・パルプ
その他産業
乗用車
バス
貨物車
鉄道
航空
海運
家庭
業務

地域内送配

図 1 モデル化したエネルギーシステム

前提条件
3.1

シナリオ設定本研究では，2050 年にエネルギー起源の CO2 を実質ゼロにする制約条件の下，⽴地条件と将来利⽤可能な技
術に応じて 6 種類のシナリオを設定した（表 2）。⽴地条件の設定にあたっては，朝野ら[7]を参考にした上で，⾃然環境や社会的受容性の観点から検討を⾏った。
(1)ベースケースにおいては，⾃然環境に影響を与える場所に太陽光発電や⾵⼒発電に設置しないという前提の下，森林には設置せず，雑草地などのみに各電源を設置する想定とした。洋上⾵⼒は，再エネ海域利⽤法が管轄する領域内（離岸距離 22.2km 未満）に⾵⾞を設置する前提とした。また，CCS 貯留量の上限は国内 1 億 tCO2/
年，国外 1.5 億 tCO2/年とし，原⼦⼒は現存設備が 60 年まで延⻑運転を⾏うことに加えて，建設中の 3 基が新設される前提とした。このベースケースを基準とし，(2) CCS 拡⼤ケースでは CCS 貯留量の上限を国内 2 億 tCO2/
年，国外 3 億 tCO2/まで拡⼤したものとし，(3) 原⼦⼒拡⼤ケースでは 2050 年における原⼦⼒の設備容量が 2倍となる想定とした。また，(4) RE100 ケースでは，発電電⼒量の全てを再⽣可能エネルギーによって賄うことを前提とし，原⼦⼒は 2050 年までに全て廃⽌し，⽕⼒発電はバイオマス⽕⼒のみとした。
また，これら 4 ケースに加え，太陽光発電と⾵⼒発電の社会的受容性が得られにくい場所や，導⼊の不確実性が⾼い場所にも設置することを想定する極端なケースとして，(5) ベースケース* および (6) RE100 ケース*を設定した。これらのケースでは，営農と両⽴することを前提に，耕地にも太陽光発電を設置することに加え，⾃然環境への影響が懸念される森林や，現状の再エネ海域利⽤法の管轄対象外となっている接続⽔域（離岸距離44.4km 未満）にも⾵⾞を設置することを想定している。森林については，現在⾵⾞が設置されている事例がある
が，冒頭で⽰した通り地域住⺠の反対を受けて計画中⽌に⾄る事例が多く存在することや，地⽅⾃治体条例によって抑制区域に指定される動きにあることから，(5) ベースケース*, (6) RE100 ケース*のみで⾵⼒発電が設置される場所とした。また，耕地についても，営農型太陽光発電の導⼊実績はあるものの，2018 年度末における営
農型太陽光発電が設置された農地は 5.6km2(0.5 GW 相当)でしかなく[16]，簡易な構造で撤去が容易な構造であることが太陽光発電システムの⽀柱部分の農地転⽤の要件とされている。加えて，⽀柱部分の農地転⽤期間も最⼤ 10 年とされており，現時点では⼤量導⼊を図る上では導⼊の不確実性の⼤きい場所とし，(5) ベースケース*,(6) RE100 ケース*のみで太陽光発電が設置される場所とした。

4

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表 2 設定したシナリオの要約
シナリオ名

森林設置

接続⽔域設置耕地設置(陸上⾵⼒)(洋上⾵⼒)

(太陽光)

なし

なし

なし

領海(-22.2km)まで

国外:1.5 億 tCO2/年

60 年運転国内:2 億 tCO2/年

建設中 3 基新設

国外:3 億 tCO2/年
国内:1 億 tCO2/年

ベースの 2 倍の国外:1.5 億 tCO2/年

設備容量へ拡⼤④RE100

⽕⼒発電なし廃⽌⑤ベース*

国内:1 億 tCO2/年

60 年運転国外:1.5 億 tCO2/年

建設中 3 基新設

⽕⼒発電なし廃⽌③原⼦⼒拡⼤(VRE 上限拡⼤)⑥RE100*

あり

あり

あり

(-44.4km)まで(VRE 上限拡⼤)

3.2

原⼦⼒

国内:1 億 tCO2/年①ベース②CCS 拡⼤

CCS

太陽光発電の導⼊量上限

太陽光発電は，地上設置型太陽光発電，屋根設置型太陽光発電（公共系建物・集合住宅），壁⾯設置型太陽光
発電（公共系建物・集合住宅），⼾建住宅太陽光発電，営農型太陽光発電の 5 種類に分類し，分類した区分毎に太陽光発電の導⼊量の上限を設定した。
地上設置型太陽光発電については，尾⽻ら（電中研報告）[17], Obane et al[18]の考え⽅に基づき，全国を 15の⼟地利⽤に細分し，設置制約が⼩さい⼟地利⽤として雑草地・裸地・しの地・再⽣困難な荒廃農地のうち，⾃然公園，⾃然環境保全区域，⿃獣保護区（普通・特別保護区）を除外した場所に設置する前提とした。この前提の下，GIS を⽤いて⽇本の全国⼟を 100 m メッシュに分割し，2021 年 4 ⽉時点で得られる最新の GIS データを⽤いて設置可能場所の⾯積を推計すると，3,321km2 となった。なお，500 m メッシュを⽤いた⽂献[17][18]とは，メッシュの⼤きさと使⽤する元データの⼊⼿時期が異なるため，各⽂献の値（3,428 km2）とは⼀致しない。なお，
年間平均⾵速 5.0 m/s 以上で太陽光発電と陸上⾵⼒と競合する場所（2,341km2）においては，電⼒エリア毎の電⼒需給バランスを考慮し，陸上⾵⼒を優先して設置する前提とし，年間平均⾵速 5.0 m/s 未満の場所（980km2）に太陽光発電 65.7 GW まで設置可能な想定とした。物理的には同じ場所に太陽光発電と⾵⼒発電の⼆種類の電源を設置することは可能であるが，⾵⼒発電の設置やメンテナンス時に地上の太陽光発電に⽀障が⽣じる可能性があることや，太陽光発電が⾵⼒発電の⽇影の影響を受けやすくなることが懸念される。また，競合場所に太陽
光発電と⾵⼒発電を導⼊したとすると，太陽光発電が昼間の電⼒需要の少ない北海道にも⼤量に導⼊されることになるため[17][18]，本研究では各電源の競合場所には陸上⾵⼒のみを設置するとした。
公共系建物と集合住宅の屋根設置型太陽光発電の導⼊量上限は，環境省調査[19]における「公共系建築物」「発電所・⼯場・物流施設」「低・未利⽤地」「商業施設」「宿泊施設」の合計値とした。環境省調査では，設置場所の条件に応じてレベル 1-3 の 3 レベルの設備容量を試算しており，レベル 1「屋根 150m2 以上・設置しやすい
ところに設置」レベル 2「屋根 20m2 以上・南壁⾯・窓 20m2 以上・多少の架台設置は可」レベル 3「東⻄壁⾯・窓
10m2 以上・敷地内空地なども積極的に活⽤」と定義される。この各レベルの考え⽅を参考に，本研究では対象とした設置場所におけるレベル 1 の合計値（43.3 GW）を屋根設置型太陽光，レベル 3 とレベル 1 の差分（95. 7GW）と想定し，壁⾯設置型太陽光とした。なお，レベル 3 とレベル 1 の差分の中には，150m2 未満の屋根や未利⽤空

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間も⼀部含まれると考えられるが，これらについては細分された値が公表されておらず，壁⾯と⽐較して内訳は⼩さいと推察されるため未考慮とした。
⼾建住宅太陽光発電については，環境省調査の⼾建住宅のレベル 3（159.5 GW）の値を上限値として採⽤した。
この想定値は，⼾建住宅の全ての⽅位の屋根に設置することを想定したものであり，⽇射条件の悪い北側の屋根も含まれている。ただし，この値には，2050 年までの⼈⼝減少に伴う住宅の減少や空室率については考慮されていないため，空き家にも太陽光発電を設置する想定となっている。⼈⼝減少を考慮した場合の導⼊ポテンシャル
は 122.2 GW との試算もあり[20]，今回想定した上限値は，今後の⼈⼝減少を考慮すると楽観的な想定と考えられる。
営農型太陽光発電の導⼊量上限については，朝野ら[7]の考え⽅を参考に，2020 年度における全農業経営体(109万経営体[21])が 50 kW の太陽光発電システムを設置する想定とし 54.6 GW とした。環境省調査では，GIS 上の「⽥」と「その他の⽤地」のうち設置可能場所の全てに設置する想定のもと 2,365.45 GW と推計している。これ
は，耕地のほぼ全⾯に営農型太陽光発電を設置する想定であるが，全⾯に太陽光発電を設置した場合，農機の使⽤に⽀障が出る可能性があることや，⽇射量が必要な農作物の上にまで太陽光発電を設置しなければならないことが想定される。現状では，営農型太陽光発電の 9 割以上が低圧の 50 kW 未満の案件であることを踏まえ，本研
究では各農業経営体が 1 システムずつ太陽光発電を所有するとした。なお，2050 年度における農業経営体数は都
府県合計で約 16.4 万経営体に⼤幅に減少する⾒込みが⽰されており[7][22]，北海道を含めても約 20 万経営体程
度になると推定されることから，今後の農業⼈⼝の減少を踏まえれば楽観的な想定と考えられる。
これらを総括すると，シナリオ①―④太陽光発電の上限量は全区分の合計で 364.2 GW となり，シナリオ⑤，⑥はこれに営農型太陽光発電を加えて 418.8 GW となる。

表 3 太陽光発電の導⼊量上限[GW]
区分

本研究

環境省[19]考え⽅
本推計: GIS 上で雑草地・裸地・しの地・再⽣困難な荒廃農地と考地上設置型太陽光

65.7

81.95

えられる場所のうち，陸上⾵⼒との競合場所を除外。
環境省: GIS 上の「荒地」と「農業地域」の重複部分と定義。
本研究で屋根設置・壁⾯設置とした設備容量の合計は環境省の「公

屋根設置型太陽光43.3

共系太陽光発電」の公共系建築物(19.06GW)，発電所・⼯場・物
139.0

壁⾯設置型太陽光流施設(36.29GW), 低・未利⽤地(33.39GW)，および「住宅等太陽光発電」の商業施設(2.68GW)・宿泊施設(0.06GW)・共同住宅

95.7(47.2GW)の合計と⼀致するようにした。
⼾建住宅太陽光

159.5

159.5

環境省の「住宅等太陽光発電」の⼾建住宅の値を採⽤した。
本推計: 2020 年度における全農業経営体が 50kW の太陽光発電シ

営農型太陽光(シナリオ⑤・⑥のみ)

54.6

2,365.45

ステムを設置する想定。
環境省: GIS 上の「⽥」
・「その他の⽤地」のうち設置可能な場所のすべてに設置する想定。

3.3

⾵⼒発電の導⼊量上限

陸上⾵⼒については，前述の尾⽻ら（電中研報告）[17], Obane et al[18]の考え⽅に基づき，雑草地・裸地・しの地・再⽣困難な荒廃農地のうち年間平均⾵速 5.0 m/s 以上の場所（2,341 km2）に設置する想定とした。この6

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場所において，最⼤で陸上⾵⼒ 23.4 GW が設置可能である。環境省調査[19]では，陸上⾵⼒の導⼊ポテンシャル
285 GW と評価されているが，これは保安林以外の⺠有林と国有林における導⼊ポテンシャル約 250 GW が含まれている。しかし，冒頭で⽰した通り，⺠有林と国有林には⾵⾞の導⼊実績はあるものの，⽣態系影響への懸念から地域住⺠からの合意が得られない場合もあり，必ずしも導⼊が推奨される場所ではない。そのため，シナリ
オ⑤，⑥の VRE 導⼊拡⼤ケースでのみ，環境省調査と同様に，年間平均⾵速 5.5 m/s 以上でかつ傾斜⾓ 20 度未満の⺠有林と国有林（いずれも保安林を除く）を設置場所として考慮した。
洋上⾵⼒については，尾⽻ら（社会経済研究所研究資料）[23], Obane et al[24]の考え⽅に基づき，再エネ海域
利⽤法が規定する促進区域の指定要件を満たす海域のみ⾵⾞を設置する前提とした。本研究では，2017 年の AIS搭載船通⾏量のデータ（⽂献[23][24]では 2014 年のデータを使⽤）を⽤いて，洋上⾵⼒が設置可能な⾯積を推計すると 25,033km2（⽔深 60m 未満），42,550km2（⽔深 60 m 以上 200 m 未満）なり，これらを設備容量に換算すると着床式⾵⾞ 150.2 GW, 浮体式⾵⾞ 254.9 GW となる。ただし，本研究で洋上⾵⼒の設置対象とした海域であっても，漁業権が設定されている海域や，陸地に近い海域が多く含まれていることに留意する必要がある。
実際に，「促進区域」に指定された秋⽥県の由利本荘市では，景観や騒⾳への懸念から地域住⺠からの反対運動が⽣じており，開発地を陸地から 10 km 離すべきとの要望などが出されている[6]。洋上⾵⼒の導⼊が進む欧州などでは，陸地から数 km 離れた場所のみ⾵⾞の⽴地を認めているが，わが国においては陸地から離れると⽔深が深くなるため，陸地から離れた場所に設置できる着床式⾵⾞は限られる（図 2）。そのため，着床式⾵⾞ 150.2
GW, 浮体式⾵⾞ 254.9 GW を設置しようとすると，漁業権者や地域住⺠などからの社会的合意が得られるかが課題となる。
環境省調査の導⼊ポテンシャルは，着床式⾵⾞ 337 GW， 浮体式⾵⾞ 783GW と評価されているが，これは再エネ海域利⽤法が管轄する領海の外（22.2km 以遠）や，船舶が頻繁に航⾏する場所までも設置場所の対象として含まれている。そのため，本研究で上限とした導⼊量とは⼀致しない。
シナリオ①−④では，領海の中のみに⾵⾞を設置する前提とし 405.1 GW とした。なお，シナリオ⑤・⑥では，将来的な法改正や近隣諸国との調整などによって，領海の外である接続⽔域（- 44.4 km）にまで⾵⾞を設置する前提とし，着床式⾵⾞ 165.0 GW, 浮体式⾵⾞ 487.6 GW を導⼊量の上限とした。仮に接続⽔域にまで⾵⾞の⽴地を認められるようにしたとしても，着床式⾵⾞の導⼊量の上限は⼤きく変わらない。そのため，領海の外にまで⾵⾞の⽴地を認めようとする場合，併せて浮体式⾵⾞の技術開発が重要となり得る。

7

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表 4 ⾵⼒発電の導⼊量上限[GW]
区分

上限値[GW]

陸上⾵⼒

23.4

(森林以外)

考え⽅
年間平均⾵速 5.0 m/s 以上の雑草地・裸地・しの地・荒廃農地に設置
再エネ海域利⽤法における「促進区域」の指定対象となる海域のうち⽔着床式洋上⾵⼒

150.2

(領海内)
浮体式洋上⾵⼒

254.9

(領海内)
陸上⾵⼒

249.1

(森林)
着床式洋上⾵⼒14.8(接続⽔域)
浮体式洋上⾵⼒230.7(接続⽔域)

深 60 m 未満の海域に設置「促進区域」の指定対象となる海域のうち⽔深 60 m 以上 200 m 未満の海域に設置
環境省調査[19]の条件を参考に，保安林を除く⺠有林・国有林のうち年間平均⾵速 5.5m/s 以上・傾斜⾓ 20 度未満の場所に設置「促進区域」の指定要件を接続⽔域にまで適⽤する仮定に基づき推計「促進区域」の指定要件を接続⽔域にまで適⽤する仮定に基づき推計

120

120
漁業権あり

漁業権なし

90

設備容量[GW]

設備容量[GW]

漁業権あり

60
30
0

90

漁業権なし

60
30
0

0‐5km

5‐10km

10‐15km15‐22.2km

0‐5km

5‐10km

10‐15km

離岸距離

離岸距離

(A) 着床式⾵⾞(計 150.2GW)(B) 浮体式⾵⾞(計 254.9GW)

15‐22.2km

図 2 領海内における離岸距離別の洋上⾵⼒の設備容量 [GW]3.4

太陽光・⾵⼒発電の資本費の想定

太陽光発電の資本費は，設置の規模によって異なるため，2020 年の資本費を 3 つのケースに細分して想定した。本研究では，調達価格等算定委員会[25]で⽰されている資本費が安い上位 15%の値を低ケース，上位 50%の値を中ケース，資本費の分布が等分布と仮定した上で下位 15%の値を推定したものを⾼ケースとした。モデル上においては，各ケースを 3 等分とし，資本費が低い低ケースから順に太陽光発電が導⼊される。2050 年までの資本費は，累積⽣産量に応じて⽣産コストが低下する前提に基づく学習曲線によって推計を⾏い，モジュールの学
習率 21%, モジュール以外の学習率 15%として推計を⾏った。
他⽅，⾵⼒発電については，調達価格等算定委員会で⽰されている 2020 年の資本費の想定値を基準とし，タービンの学習率 8%, タービン以外の学習率 7%として推計を⾏った。⾵⼒発電については，実績が少なく，コスト分布に関する⼗分情報が得られていないため，モデル上で資本費のケース分けは⾏わず中⼼に近い値を適⽤した。また，浮体式⾵⾞については，⽇本ではコストデータが⼗分にないため，Stehly et al[26]を参照に着床式⾵⾞

8

IEEJ：2021年9月掲載 禁無断転載の 1.3 倍と仮定した。
学習率から将来の資本費を算出する際，太陽電池モジュールと⾵⼒タービンについては世界の累計導⼊量，その他の部分については⽇本国内の累計導⼊量によってコストが低減するものと想定し，世界については IEA[27]の Sustainable Development Scenario，⽇本については本モデルによる標準的な試算結果に基づいて計算を⾏った。正確には試算ケースごとに将来の太陽光発電と⾵⼒発電の導⼊量が異なり，従ってコストの低減速度も変化すると考えられるが，そのフィードバックは考慮していない。なお，各電源の設備利⽤率は，場所によって値が異なることを考慮し，GIS の年間平均⽇射量と年間平均⾵速を基に，⽂献[18]の考え⽅と同様に，簡易的に計算した値を使⽤した。
図 3 に想定した資本費と，各地点における設備利⽤率を基に，均等化発電原価(LCOE)を推計した結果を⽰す。
各電源の LCOE の幅は，各地点における⽇射条件と⾵況条件，および 3 分割した太陽光発電の資本費のケースによって決定される。例えば，建物設置型太陽光発電の LCOE の上限側は，⽇射条件の悪い壁⾯に設置された太陽光発電の LCOE となる。モデル上においては，この LCOE の幅を考慮し，LCOE の低い場所から順番に各電源が導⼊されることを想定している。
これまでは，雑草地だけでなく⼟地代の安価な森林などにも太陽光発電システムが実際に設置されているが，本研究では森林は設置場所から除外しており，⽇射条件の悪い雑草地や⼯事費が⾼い建物にも設置することを想定している。そのため，直近の太陽光発電の FIT ⼊札（第 8 回）では，供給価格 10 円/kWh で落札された事例があるが，本研究における太陽光発電の LCOE は，必ずしも直近の FIT ⼊札の供給価格を下回らない想定となっている。

表 5 資本費の想定値[万円/kW]

地上設置型太陽光発電

建物設置型太陽光発電
陸上⾵⼒
洋上⾵⼒（着床式）
洋上⾵⼒（浮体式）

低位
中位
⾼位
低位
中位
⾼位

2020
16.0
21.6
27.2
21.0
30.1
39.1
28.2
51.5
67.0

2030
12.6
16.9
21.3
15.4
22.0
28.7
24.9
50.7
65.9

9

2040
11.3
15.2
19.0
13.4
19.2
24.9
23.1
47.0
61.0

2050
10.5
14.1
17.7
12.3
17.5
22.8
22.1
45.0
58.5

25

25

20

20

20

15
10

15
10

15
10

5

5

5

0

0
2020

2030

2040

0

2020

2050

(A) 地上設置型太陽光

2030

2040

2020

2050

(B)建物設置型太陽光*

25

25

20

20

LCOE[円/kWh]

LCOE[円/kWh]

LCOE[円/kWh]25

LCOE[円/kWh]

LCOE[円/kWh]IEEJ：2021年9月掲載 禁無断転載

15
10

2030

2040

2050

(C) 陸上⾵⼒

15
10
5

5

0

0
2020

2030

2040

2020

2050

(D) 着床式洋上⾵⼒

2030

2040

2050

(E) 浮体式洋上⾵⼒図 3 想定した資本費に基づく LCOE [円/kWh]* 建物設置型太陽光は，屋根設置型太陽光・壁⾯設置型太陽光・⼾建住宅設置型太陽光が含まれる

3.5

エネルギー輸⼊価格の想定本モデルでは，原油，⽯油製品(7 種類)，LNG, ⼀般炭，原料炭，⽔素，アンモニア，合成メタン，合成⽯油（3種類）の輸⼊を想定している。2040 年までの化⽯燃料価格は，IEA WEO2020[27]の Sustainable Development
Scenario における価格⾒通しの伸び率を⽤いて推計した。なお，2040 年以降については，直前期間の伸び率を⽤いて外挿した。
⽔素とアンモニア価格は，技術動向を勘案し，⽔素，アンモニアの製造・輸⼊サプライチェーンを構成する各プロセスのコストを積み上げることにより，⽔素 11.7 万円/toe, アンモニア 9.9 万円/toe と想定した。また，輸⼊合成燃料は，海外における再⽣可能エネルギーの発電場所において，⽔電解⽔素と DAC で回収した CO2 から製造すると仮定し，合成メタン 17.6 万円/toe, 合成⽯油 19.3 万円/toe と想定した。
表 6 想定したエネルギー輸⼊価格[万円/toe]
⽔素
11.7

アンモニア
9.9

合成メタン
17.6

10

合成⽯油
19.3

IEEJ：2021年9月掲載 禁無断転載

3.6

エネルギー貯蔵の想定

本モデルでは，エネルギー貯蔵技術として，揚⽔式⽔⼒発電，系統⽤蓄電池，⾃動⾞⽤蓄電池，圧縮⽔素貯蔵，ヒートポンプ給湯器の技術を想定した。なお，⾃動⾞⽤蓄電池については，⾃動⾞保有者の 50%が系統側の需給調整のために充放電を⾏う仮定を置いた。
また，ヒートポンプ給湯器と⾃動⾞⽤蓄電池については，各機器の保有者が必要な際に熱エネルギーや電⼒エネルギーが使⽤されるため，0時における蓄電容量が翌⽇の0時の蓄電容量と等しくなる単⽇制約を課している。
なお，単⽇制約の課し⽅については制約のかけ⽅に関する不確実性があるため，蓄電池が多く導⼊されたシナリ
オについては，単⽇制約をかけた場合にとの程度の影響が⽣じるのか感度分析を⾏った。

評価結果
4.1

2050 年におけるエネルギー需給

各シナリオの 2050 年における電源構成を設備容量で⽰したものを図 4(A), 発電電⼒量で⽰したものを図4(B)に⽰す。なお，太陽光発電と⾵⼒発電の割引率は 5%, それ以外の電源については 8%とした。
まず，ベースケースに着⽬すると，太陽光発電の設備容量は，地上設置型 56.8 GW, 建物設置型 145.4 GW となり，陸上⾵⼒と競合しない雑草地のほぼ全てに加え，全ての建物屋根のうち約 3/4 にまで太陽光発電が導⼊される想定となる。⾵⼒発電の設備容量は，陸上⾵⼒ 16.0 GW, 洋上⾵⼒（着床式）69.4 GW, 浮体式⾵⾞（浮体式）5.3 GW となり，洋上⾵⼒が多く導⼊される。ただし，着床式⾵⾞ 69.4 GW を実現しようとすると，図 2 で⽰した通り，漁業権が設定されている海域や陸地に近い場所にまで⾵⾞を設置せざる得なくなる。そのため，ベースケースにおいても，既に⽂献[7]などで⽰されている通り，電源設置に関わる社会的受容性をどのように得るかが課題となる。
次に，RE100 シナリオや RE100*シナリオに着⽬すると，太陽光発電は地上と建物の設置可能場所のほぼ全てに設置されることなる。太陽光発電の運転期間が 20-30 年程度とされる中で，2050 年以降には⼤量の太陽光発電のリプレイスや廃棄が⾏われることとなる。また，特に洋上⾵⼒は RE100 シナリオで 204.7 GW, RE100*シナ
リオで 151.9 GW となる。この規模の洋上⾵⼒を導⼊しようとすると，「促進区域」の指定要件を満たす海域の約 1/3 から半分程度が⾵⾞で埋め尽くされることとなり，浮体式⾵⾞を設置したとしても，ある程度は陸地に近い場所にまで⾵⾞を設置せざる得なくなる。また，森林開発を認めるとした RE100*シナリオにおいては，森林で 164 GW の陸上⾵⼒の設置が必要となり，岩⼿県の⾯積にほぼ相当する 16,400 km2 において⾵⾞が設置されることとなる。実際は，⾵⾞の間隔があるため，この⾯積の全ての森林が消失する訳ではないが，タービン運搬
道路の建設に伴う⼟地改変や，タービン設置による⽣態系への潜在的影響についても考慮する必要がある。
2050年における各シナリオの発電電⼒量を⾒ると，再⽣可能エネルギーの発電量⽐率はベースシナリオで50%となり，残りの約 10%は原⼦⼒，約 20%は CCUS 付きのガス⽕⼒，約 35%は⽔素とアンモニア⽕⼒が導⼊される結果となった。すなわち，エネルギー総コストを最⼩限にする上では，再⽣可能エネルギーだけでなく，原⼦
⼒や CCUS 付のガス⽕⼒，⽔素⽕⼒やアンモニア⽕⼒などをバランス良く導⼊されることが有効である。ただし，エネルギー総コストが最⼩限となる電源構成は，電源の割引率にも依存する。例えば，太陽光発電と⾵⼒発電の割引率を 5%から 8%に引き上げた場合，再⽣可能エネルギーの発電量⽐率は 50%から 34%となる。
⼀般に，再⽣可能エネルギー事業リスクが⼤きいほど割引率は増⼤する傾向がある中で，ベースシナリオの再⽣可能エネ
ルギー50%を実現する上では，どのように再⽣可能エネルギー事業の予⾒性を⾼めるかも課題となる。
また，太陽光発電と⾵⼒発電の導⼊量の上限を拡⼤したベース*シナリオでは，森林に安価な陸上⾵⼒が⼤量に設置される結果となり，再⽣可能エネルギーの発電量⽐率は 60%となった。ただし，4.3 節と 4.4 節で後述する

11

IEEJ：2021年9月掲載 禁無断転載

通り，⽣態系影響への影響が懸念される森林に設置した場合において，どの程度電⼒平均費⽤や電⼒限界費⽤が安価に抑えられるのか定量的に把握することが重要である。

設備容量 [GW]

1000
750
500
250
0
2019年

ベース
割引率8%

ベース

CCS

RE100
原子力
ベース*
割引率8% (VREのみ5%)RE100*

水素・アンモニア
燃料電池
石油火力
ガス火力 CCUS
石炭火力 CCUS
原子力
洋上風力（着床・浮体）
陸上風力太陽光（屋根・壁面）
太陽光（地上設置・営農）
バイオマス火力 CCUS
地熱
水力（一般水力・中小）

2050年

（実績）

(A) 設備容量[GW]

発電電力量 [TWh/year]

2000
1500
1000
500

火力等

原子力

0

再エネ

2019年
（実績）

ベース
割引率8%

ベース

CCS
RE100
原子力
割引率8% (VREのみ5%)

ベース*

2050年

(B) 発電電⼒量[TWh/year]
図 4 2050 年おける電源構成

12RE100*

水素・アンモニア
燃料電池
石油火力
ガス火力 CCUS
石炭火力 CCUS
原子力
洋上風力（着床・浮体）
陸上風力太陽光（屋根・壁面）
太陽光（地上設置・営農）
バイオマス火力 CCUS
バイオマス火力
地熱
水力（一般水力・中小）IEEJ：2021年9月掲載 禁無断転載

表 7 2050 年における太陽光発電と⾵⼒発電の設備容量[GW]
標準導⼊量ケース

導⼊量上限拡⼤ケース

ベース

CCS

原⼦⼒

RE100

導⼊量上限

ベース*

RE100*

導⼊量上限

56.8

64.3

56.8

65.7

65.7

99.6

120.3

120.3

145.4

124.1

133.2

298.5

298.5

123.5

271.0

298.5

陸上⾵⼒

16.0

15.0

15.0

23.4

23.4

108.4

167.8

272.5

洋上⾵⼒

74.7

37.8

71.2

204.7

405.1

36.6

151.9

650.6

地上設置型
太陽光
建物設置型
太陽光

4.2

最終エネルギー消費

各シナリオの 2050 年における最終エネルギー消費を図 5 に⽰す。いずれのシナリオにおいても，⽯炭および⽯油製品の最終エネルギー消費量が⼤きく減少し，2050 年の最終エネルギー消費量は 2019 年実績の約半分となる。RE100 シナリオと RE100*シナリオの電⼒消費量は，後述する電⼒平均費⽤や電⼒限界費⽤が上昇し，電⼒以外のエネルギーが優先的に使⽤されるため，ベースシナリオと⽐較して⼩さい結果となった。ただし，RE100
シナリオでは電⼒の最終エネルギー消費は⼩さいが，蓄電における充放電損失等が⼤きいため，図 4 で⽰すように RE100 シナリオと RE100*シナリオの発電電⼒量は⼤きく減少しない。

最終エネルギー消費 [Mtoe/year]400
水素・アンモニア
バイオ燃料

300

運輸部門メタン

その他
天然ガス

都市ガス（合成メタン）
都市ガス（天然ガス由来）

200

石油製品（合成石油）

石油

石油製品（原油由来）

100

石炭

石炭

電力

電力

0
2019年
（実績）

ベース

CCS

原子力

RE100

ベース*

RE100*

2050年

図 5 2050 年における最終エネルギー消費

4.3

電⼒平均費⽤

各シナリオの 2050 年における電⼒平均費⽤を実質割引率 3%で計算した値を図 6 に⽰す。その結果，検討した 6 つのシナリオの中では，RE100 シナリオの電⼒平均費⽤が最⼤となった。RE100 シナリオでは，⽕⼒電源の燃料費が⼤きく削減されるが，他のシナリオと⽐較して⾵⼒発電と太陽光発電の導⼊量が⾼くなるため，発電に関わる固定費が多くなる。この固定費は，将来の⾵⼒発電と太陽光発電の予測値にも依存する点に留意する必要があるが，本研究で想定した前提条件の下では，RE100 シナリオの固定費は，ベースシナリオと⽐較して約 2 倍
となった。
13

IEEJ：2021年9月掲載 禁無断転載

森林にも⾵⾞の設置を認めるとした RE100*シナリオでは，洋上⾵⼒の代わりに安価な陸上⾵⼒が優先的に設置されるため，RE100 シナリオと⽐較して電⼒平均費⽤は減少する。しかし，CCS や原⼦⼒を活⽤するシナリオと⽐較して電⼒平均費⽤は上回る結果となり，規制緩和などによって森林にまで開発地域を拡⼤したとしても，電⼒平均費⽤の低減効果は限定的でしかない。
RE100 シナリオと RE100*シナリオでは，全体の費⽤に占める割合は⼩さいものの，他のシナリオと⽐較して電⼒貯蔵と地域間送電に関わる費⽤分が増⼤する。図 7 のように，2050 年におけるエネルギー貯蔵容量を⾒ると，⾃動⾞⽤を除く蓄電池と圧縮⽔素貯蔵によるエネルギー貯蔵容量は 3272 - 3832 GWh となり他シナリオと⽐較して, ⼤幅に上回る結果となった。ただし，エネルギー貯蔵量は VtoG の運⽤⽅法や無⾵期間の⻑さなどの様々な条件に依存することに留意する必要がある。例えば，RE100 シナリオにおける⾃動⾞⽤を除く蓄電池の容
量は 398 GWh と推計されたが，0 時の蓄電容量が翌⽇の 0 時の蓄電容量と等しくなる単⽇制約を除外し，⾃動⾞の運⾏パターンに依らず電⼒需給を優先して充放電を⾏うという極端な想定を⾏った場合，必要な蓄電池容量
は 156 GWh となる。反対に，V to G による充放電を未考慮とした場合には，851 GWh となる。このように，Vto G の運⽤パターンや制約条件によって必要な蓄電容量は異なるが，現在の⼾建住宅(2,876 万⼾)の全てに 10
kWh の蓄電池を設置しても 265 GWh 程度にしかならず，再⽣可能エネルギー100%で電⼒供給を⾏うことを想定した場合，相当な規模のエネルギー貯蔵設備が必要となることが想像される。
また，地域間連系線についても，再⽣可能エネルギー100%で電⼒需要を満たそうとする場合，地域間連系線の増強を⾏った⽅が総コストを低減できる結果となり，地域間送電の固定費が他のシナリオを上回る。RE100 シナ
リオにおいては，北本連系線の連系容量 14 GW(2020 年 0.9 GW), 東北-東京の連系容量 44 GW（2020 年 13
GW）となり，北海道エリアや東北エリアにおける⾵⼒発電による電⼒を東京に⼤量に送電するために，北本連系線だけでなく，東北-東京エリア間の地域間連系線の⼤規模な拡張を⾏う結果となっている。

電力平均費用 [円/kWh]

30

20

燃料費
固定費（地域間送電）固定費（電力貯蔵）
固定費（発電）
割引率適用前の合計

10

0
ベース

CCS

RE100

原子力

ベース*

RE100*

図 6 2050 年における電⼒平均費⽤（割引率 3%で換算）
5000

エネルギー貯蔵容量 [GWh]

圧縮水素貯蔵

4000

蓄電池
揚水式水力

3000
2000
1000
0
ベース

CCS

原子力

RE100

ベース*

図 7 2050 年におけるエネルギー貯蔵容量[GWh]14

RE100*IEEJ：2021年9月掲載 禁無断転載

4.4

電⼒限界費⽤2050 年における各エリアにおける電⼒限界費⽤の年平均値を図 8 に⽰す。第 2 章でも⽰した通り，電⼒限界
費⽤は必ずしも⼩売電気料⾦に直接的に反映されるものでなく，絶対値は燃料費などの想定に依存するため，各シナリオの相対関係などに留意する必要がある。
各シナリオの電⼒限界費⽤の年平均値は，ベースシナリオ，CCS シナリオ，原⼦⼒シナリオ，ベース*シナリ
オはほぼ同じ程度であり，再⽣可能エネルギー100%で電⼒を供給する RE100 シナリオでは，ベースシナリオと⽐較して電⼒限界費⽤が約 2 倍となる結果が⽰された。RE100 シナリオの東京エリアにおける電⼒限界費⽤の持続曲線（図 9）に着⽬すると，燃料費が発⽣しない太陽光発電と⾵⼒発電の⼤量導⼊に伴い，他のシナリオと⽐較して，電⼒限界費⽤が 0 円/kWh となる時間帯が多く発⽣する。しかし，太陽光発電や⾵⼒発電がともに発電
しない時間帯においては，蓄電池に充電した電⼒や，⽔素・アンモニア発電などで賄う必要があるため，電⼒限界費⽤が⼤きく増⼤する時間帯が⽣じる。例えば，東京電⼒エリアにおいては，電⼒限界費⽤は最⼤で 684 円/kWh に達するが，この際には蓄電池に蓄電された電⼒によって電⼒需給を賄っている。
このように，RE100 シナリオにおいては，電⼒限界費⽤が 0 円/kWh になる期間と⾼騰する期間に⼆極化されており，結果として時間平均としてみた電⼒限界費⽤が上昇している。このような場合，時間平均としての電⼒限界費⽤が単純に上昇するだけでなく，再⽣可能エネルギーで発電された電⼒の卸電⼒市場への売電で収益を得る場合には，⼗分な収益が⾒込めないことや，事業の予⾒性が困難になることが予想される。そのため，⾃家消費などを前提とした投資回収の重要性がより増すこととなる。
また，森林開発等を前提とする RE100*シナリオであっても，電⼒限界費⽤は無⾵期間などに依存するため，
電⼒限界費⽤の低減効果は限定的であり，CCS や原⼦⼒を活⽤したシナリオより電⼒限界費⽤が相対的に⾼くなる傾向が⽰された。
40
電力限界費用 [円/kWh]

北海道

東北

東京

西日本

九州・沖縄

30

20

10

0
ベース

CCS

RE100

原子力

ベース*

図 8 2050 年おける各地域の電⼒限界費⽤(年平均値)

15

RE100*IEEJ：2021年9月掲載 禁無断転載

電⼒限界費⽤[円/kWh]

200

ベース

CCS

原⼦⼒

RE100

RE100*

ベース*

150

100

50

0
0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

時間[hour]
図 9 東京エリアにおける電⼒限界費⽤の持続曲線

結論
本研究では，最適技術選択モデルを⽤いることによって，将来技術に関する複数のシナリオの下，2050 年におけるエネルギー需給や各種費⽤の評価を⾏った。今回設定した条件の下では，ベースケースの発電電⼒量に占める再⽣可能エネルギー⽐率は約 50%となり，残りは⽔素⽕⼒やアンモニア⽕⼒が占める結果となった。このことから，エネルギー総費⽤を最⼩限にするには，再⽣可能エネルギーだけでなく，原⼦⼒発電や CCS 付ガス⽕⼒，
⽔素⽕⼒やアンモニア⽕⼒などをバランス良く導⼊していくことが重要であることが⽰唆された。
RE100 シナリオで想定した通り，再⽣可能エネルギーで 100%の電⼒供給を担う場合，壁⾯を含む建物や雑草地のほぼ全てが太陽光発電で埋め尽くされることに加え，洋上においても陸地に近い海域や漁業権が設定されている海域の⼤部分が⾵⾞で埋め付くされることとなる。太陽光発電や⾵⼒発電の運転期間は 20 年程度とされている中で，2050 年に設置可能場所のほぼ全てに太陽光発電や⾵⼒発電が設置されたとしても，2050 年以降⼤規模な撤去とリプレイスも必要となり，⼤量の廃棄物の処理や，リサイクルをどのように⾏うかにについても課題となる。
電⼒平均費⽤や電⼒限界費⽤についても，⼤量の再⽣可能エネルギーが導⼊された場合には，ベースケースと⽐較して相対的に増⼤することが⽰唆された。森林などにも発電設備の⽴地を認め，雑草地などよりも⾵況条件
が良い場所にも⾵⾞を設置した場合，電⼒平均費⽤や電⼒限界費⽤の低下には貢献はするものの，無⾵期間における蓄電池などの活⽤は必要となるため，各費⽤の低減効果は必ずしも⾼くない。現在，⾵⼒発電の導⼊拡⼤に向けて，国有林や⽔源涵養や⼟砂災害防⽌の観点で指定されている保安林の解除などの規制緩和の提案が⾏われているが[28]，電⼒平均費⽤の低減効果などを考慮した上で，⾃然環境への影響が懸念される場所にまで規制緩
和を⾏うべきかといった慎重な議論が求められる。再⽣可能エネルギーの導⼊拡⼤に向けた規制緩和を⾏うのであれば，浮体式洋上⾵⼒発電の研究開発⽀援などと併せ，現在の再エネ海域利⽤法の管轄外となっている領海外の規制緩和の検討を⾏うなど，⾃然環境への影響を最⼩限にする観点も必要である。
第 2 章で⽰した通り，結果を解釈する上で，モデルの限界について理解することが重要である。例えば，本モ
デルは将来の需要や⾃然変動電源の発電量の出⼒を完全に予測できる前提となっており，
予測誤差は含まれない。
そのため，この誤差を考慮することにより，実際に必要な蓄電池容量はさらに増⼤する。また，単年の気象デー
タに基づいた分析であるため，無⾵期間などを考慮するためには，⻑期的な気象データに基づく分析が必要となる。そのため，本研究で⽰した各種コストの絶対値については，特定の条件下における値であり，本分析ではあくまでも各シナリオ間の相対関係について焦点を当てたものであることについて留意されたい。
本検討では 6 種類のシナリオの検討を⾏ったが，各シナリオで想定した各技術の実現性についてはいずれも不16

IEEJ：2021年9月掲載 禁無断転載

確実性がある。例えば，原⼦⼒については⽴地に関わる社会的合意や安全性の確保，CCS については貯留ポテン
シャル，再⽣可能エネルギーについては⾃然環境との両⽴や⽴地に関わる社会的合意などが課題となる。近年では，原⼦⼒の安全性や核廃棄物に対する懸念や化⽯燃料使⽤の反対の動きなどから，再⽣可能エネルギー100%
で電⼒を供給する提唱もなされている。しかし，現時点で様々な選択肢の可能性を排除し，特定の技術に偏ったシナリオに沿ってネットゼロ排出を⽬指した場合，CO2 の削減に関わる費⽤対効果を悪化させてしまうだけでな
く，特定技術の⼤量導⼊が実現しなかった場合に代替⼿段によるリカバリーが困難となってしまう恐れもある。
例えば，⻑期的な計画と建設が必要な原⼦⼒発電や CCS については，⼀度可能性を完全に排除してしまうと，限られた時間の中で再度活⽤することが難しくなることも懸念される。そのため，2050 年に向けて様々な技術の活⽤の可能性が残されている中で，現時点においては多様なオプションを追求し，ネットゼロ排出に向けて費⽤対効果の⾼い技術に対する⽀援を⾏うなど，バランスのとれたエネルギーミックスを⽬指すことが望まれる。

参考⽂献[1] 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
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