日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

2023年3月8日(水)*一杉 佑貴1、塚原 建一郎1、田原 聖隆1 （1. 国立研究

A会場

開発法人

産業技術総合研究所）

14:00 〜

14:20

口頭発表セッション[1-A1] 太陽光
座長：本田 智則（産業技術総合研究所）
13:00 〜 14:20 A会場 (zoom)[1-A1-01] 地域特性を考慮したソーラーシェアリング導入
形式の検討

C会場
口頭発表セッション[1-C1] プラスチック循環(1)
座長：中谷 隼（東京大学）
13:00 〜 14:20 C会場 (zoom)*斉藤 健吾1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）
13:00 〜

13:20

[1-C1-01] 食品と容器包装の連動分析モデルの開発と廃棄物削減シナリオの検討[1-A1-02] 賃貸集合住宅における余剰電力利用のシステム
検討*稲葉 陸太1、小口 正弘1、河井 紘輔1、山本 悠久1、田*伊達 好信1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）

崎 智宏1、寺園 淳1、大迫 政浩1、横尾 祐輔2、水上

13:20 〜

碧2、高木 重定2 （1. 国立環境研究所、2. みずほリ

13:40

サーチ＆テクノロジーズ株式会社）[1-A1-03] 不確実性を考慮した FIP事業売電収入予測に向け

13:00 〜

た基礎モデルの構築*新村 孝太郎1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）
13:40 〜

13:20

[1-C1-02] プラスチックのリサイクルを対象としたライフ
サイクル評価におけるカーボンニュートラルの

14:00

考慮

[1-A1-04] 画像解析と深層学習を用いた太陽光パネル発電量予測モデルの開発*崎田 結香1、松本 亨1、藤山 淳史1 （1. 北九州市立大*西谷 直輝1、本田 智則2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）
13:20 〜

学、2. 国立研究開発法人産業技術総合研究所）
14:00 〜

14:20

13:40

[1-C1-03] カンボジア王国トンレサップ湖における水上集
落住民のプラ廃棄物分別行動に関する研究*哈 布尓1、藤原 健史1、Spoann Vin2、Phat

B会場

Chandara2、築地 淳1 （1. 岡山大学、2. Royal
口頭発表セッション

University of Phnom Penh）[1-B1] 窒素

13:40 〜

座長：山末 英嗣（立命館大学）
13:00 〜 14:20 B会場 (zoom)

14:00[1-C1-04] 容器包装と食品廃棄の削減に向けた素材間フ
ロー分析[1-B1-01] Adequacy and distribution equity of nutrition*須藤 凜太郎1、中谷 隼1、林 徹1、藤田 壮1 （1. 東京

supplies: A farm-to-fork nutrient balance

大学）

analysis in China

14:00 〜

14:20

*趙 川1、張 政陽1、松八重 一代 1 （1. 東北大学）
13:00 〜

13:20

D会場

[1-B1-02] アンモニアを利用した製鉄技術の導入に伴う温室効果ガスと反応性窒素の排出量の分析*佐藤 聖哉1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1.
立命館大学）
13:20 〜

口頭発表セッション[1-D1] スポーツ・イベント
座長：岡本 隼輔（尾道市立大学）
13:00 〜 14:20 D会場 (zoom)

13:40[1-B1-03] 下水処理への吸着剤による NH4+回収技術の導入[1-D1-01] サッカートーナメントを対象としたカーボン

効果分析

フットプリント*中野 堯斗1、兼松 祐一郎 1、下野 僚子1、兵法 彩1、伊*芳賀 柊真1、伊坪 徳宏1、鈴木 順4、澤田 陽樹

與木 健太1、脇原 徹1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）
13:40 〜

14:00

[1-B1-04] IDEAを活用した窒素のインベントリデータ©日本LCA学会

2、佐々木 大喜3 （1. 東京都市大学、2. グリーンス

ポーツアライアンスジャパン、3. （株）ヴァン
フォーレ甲府、4. 公益社団法人日本プロ

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

B会場

サッカーリーグ）
13:00 〜

13:20

口頭発表セッション[1-D1-02] 日本サッカー協会における組織の温室効果ガス
排出量評価
1

2

1

*美川 佑之 、福田 哲郎 、伊坪 徳宏 （1. 東京都市大学、2. 公益財団法人 日本サッカー協会）
13:20 〜

[1-B2] 農業(1)
座長：湯 龍龍（農業・食品産業技術総合研究機構）
14:40 〜 16:00 B会場 (zoom)[1-B2-01] ベトナムメコンデルタにおける稲わら処理と水

13:40

田からの温室効果ガス排出量[1-D1-03] アウトドア・スポーツイベントを対象とした*レオン 愛1 （1. 国立研究開発法人

カーボンフットプリント分析究センター）*市原 詩野1,2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. パタ
ゴニア・インターナショナル・インク 日本支社）
13:40 〜

14:00

14:40 〜

15:00

[1-B2-02] 次世代施設園芸のライフサイクル CO2排出量の推計と削減可能性の分析[1-D1-04] 大阪万博プレイベントを対象としたカーボン*田口 潤1、本藤 祐樹1、森泉 由恵1 （1. 横浜国立大

フットプリント学）*村田 龍生1、信貴 力2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 一般社団法人OSAKAゼロカーボンファウン

15:00 〜

15:20

[1-B2-03] バイオ炭製炭時の熱利用および施用効果を考慮

デーション）
14:00 〜

国際農林水産業研した有機栽培14:20

によるベビーリーフのカーボンフットプリント*金井 真也1、土井 美奈子1、柴田 晃1、中野 勝行1 （1.

A会場

立命館大学）
15:20 〜

口頭発表セッション

15:40[1-B2-04] 農薬の環境排出量推定モデルの開発[1-A2] 機器の廃棄
座長：松本 亨（北九州市立大学）
14:40 〜 16:00 A会場 (zoom)*村本 麻里花1、湯 龍龍2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大[1-A2-01] 廃棄太陽光パネルの回収を対象とした情報プ

品産業技術総合研究機構）

学大学院

伊坪研究室、2. 国立研究開発法人農業・食15:40 〜

ラットフォームの効果推計

16:00*伊藤 結1、叢 日超1、藤山 淳史1、松本 亨1 （1. 北九C会場

州市立大学）
14:40 〜

15:00

口頭発表セッション[1-A2-02] 長期的な設備容量等を考慮した使用済み太陽光
パネルの排出動向等に係る分析
1

1*松岡 賢 、村上 進亮 （1. 東京大学）
15:00 〜

15:20

入状況と排出特性の分析
1

合研究機構）

装・製品プラスチックの一括回収・リサイクルに注目して―*林 政彦1、阪本 周平1、岩田 三佳誉1、大久保 匠1、野1

1

原 正也 、田口 博章 、荒武 淳 （1. 日本電信電話株式
NTT先端集積デバイス研究所）

15:40 〜

15:00

[1-C2-02] プラスチックの3R施策に関する検討―容器包料選定指針の検討

会社

大学、2. 立命館大学）
14:40 〜

15:40

[1-A2-04] 低環境負荷センサ・デバイスの実現のための材

1

包装プラスチックごみ排出に及ぼす影響の評価*吉川 直樹1,2、大津 朱絵2、山口 陽平2 （1. 滋賀県立1*福田 陽一朗 、山口 勝透 、朝倉 賢 （1. 北海道立総15:20 〜

座長：稲葉 陸太（国立環境研究所）
14:40 〜 16:00 C会場 (zoom)[1-C2-01] COVID-19拡大下における家計消費の変化が容器[1-A2-03] 北海道における使用済み太陽光発電パネルの導1[1-C2] プラスチック循環(2)16:00*山本 悠久1、稲葉 陸太1、小口 正弘1、河井 紘輔1、田崎 智宏1 （1. 国立環境研究所
15:00 〜

資源循環領域）

15:20[1-C2-03] 家庭で3Dプリンターを用いて行うプラスチックの分散型リサイクルシステム導入時のエネル©日本LCA学会

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

ギー消費量の評価
1[1-A3-02] 需要家・地域の違いが木質バイオマス熱供給シ
1

1

1*溝口 創 、光斎 翔貴 、柏倉 俊介 、山末 英嗣 （1.

ステムの CO2排出量に与える影響

立命館大学）*阿部 哲也1、本藤 祐樹1、森泉 由恵1 （1. 横浜国立大

15:20 〜

15:40

学）

[1-C2-04] Lifecycle-based Matching Approach for

16:40 〜

Industrial Plastic Waste Recycling towards a[1-A3-03] メタン発酵処理普及に向けた一般廃棄物処理手

Zero-plastic-waste Society
11

数料の見直しに関する研究1*上西 晴季1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）*叢 日超 、藤山 淳史 、松本 亨 （1. 北九州市立大学）

17:00 〜

15:40 〜

17:00

17:20

[1-A3-04] 微細藻類バイオジェット燃料のライフサイクル

16:00

評価
*井原 智彦1、澤田 透1、河野 重行1 （1. 東京大学）

D会場

17:20 〜

17:40

口頭発表セッション[1-D2] 建築(1)

B会場

座長：小林 謙介（広島県立大学）
14:40 〜 16:00 D会場 (zoom)

口頭発表セッション[1-D2-01] 建築動態を考慮した住宅由来 CO2排出量の推計*松嶋 そら （1. 九州大学）
14:40 〜

[1-B3] 農業(2)座長：林 清忠（農業・食品産業技術総合研究機構）
16:20 〜 17:40 B会場 (zoom)

1

15:00

[1-D2-02] 日本における木造住宅の建築サプライチェーン[1-B3-01] 食料生産と消費に着目した二時点比較による淡に焦点を当てた CO2 排出ホットスポット分析
11

水資源需給バランスの変動要因の分析

2*今田 青冶 、前野 啓太郎 、加河 茂美 （1. 九州大学

*山口 陽平1、吉川 直樹2,1、天野 耕二1、橋本 征二1

経済学府経済システム専攻、2. 九州大学

（1. 立命館大学、2. 滋賀県立大学）

経済学研究

院）

16:20 〜

15:00 〜

[1-B3-02] Regional freshwater overconsumption

15:20[1-D2-03] 人口密度による住宅形態の変化と物質利用に関

induced by agricultural crop production: Case

する分析：地域特性を考慮して
1

study from a highly dense population setting

1*Islam Kamrul1、Yokoi Ryosuke1、Motoshita*髙杉 晃司 、橋本 征二 （1. 立命館大学）
15:20 〜

Masaharu1 （1. National Institute of Advanced

15:40[1-D2-04] 実建物分析に基づく建築物の用途別・構造別

Industrial Science and Technology, Japan）

CO2排出原単位に関する検討
1

1

16:40 〜2

2

*鈴木 好幸 、田中 洋介 、小林 謙介 、水野 皓太 、古17:00[1-B3-03] 脱炭素技術を導入した農業生産システムのライ

2

フサイクル評価： 技術類型に対応した現実的な室 玲二 （1. 株式会社安藤・間、2. 県立広島大学）
15:40 〜

16:40

シナリオ作成の可能性

16:00*湯 龍龍1、林 清忠1 （1. 農業・食品産業技術総合研究

A会場

機構）
17:00 〜

口頭発表セッション

17:20[1-B3-04] 緩和とのコベネフィットを目指した適応策の評[1-A3] バイオマス価座長：井原 智彦（東京大学）
16:20 〜 17:40 A会場 (zoom)

ー河道樹木伐採をケーススタディとしてー*竹中 颯太郎1、栗栖 聖1、福士 謙介1 （1. 東京大学）[1-A3-01] 木質バイオマスエネルギー事業プランニング支

17:20 〜

援ツールの開発*木下 裕介1、瀧川 大智1、中塚 記章2、赤松 史光2 （1.

C会場

東京大学、2. 大阪大学）
16:20 〜
©日本LCA学会

16:40

口頭発表セッション

17:40

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会
座長：白新田 佳代子（福岡女子大学）
09:00 〜 10:20 A会場 (zoom)[1-C3] 資源(1)
座長：本下 晶晴（産業技術総合研究所）
16:20 〜 17:20 C会場 (zoom)[2-A1-01] 生産技術およびライフスタイルに関する各国の[1-C3-01] 小規模金採掘における水銀対策技術導入に伴う類似性分析を通した CO₂排出削減策の検討

コスト評価*西藤 和佳1、三苫 春香1、白新田 佳代子2、加河 茂美1*山尾 清音1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1、中（1. 九州大学、2. 福岡女子大学）

2

島 謙一 （1. 立命館大学、2. 国立環境研究所）
16:20 〜

09:00 〜

09:20

[2-A1-02] マテリアルフロー分析に基づく金属のリサイク

16:40[1-C3-02] リサイクル推進および対策技術導入による銅製ルにおける温室効果ガス排出最小化モデルの構錬由来水銀排出量の削減効果〜主要な銅生産国

築~国内の Mg合金への適用~を対象とした分析～*谷 和樹1、武山 健太郎1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1 （1.

*山本 涼太1、Sebastien Dente1、橋本 征二1 （1.

東京大学大学院）

立命館大学）
16:40 〜

09:20 〜

09:40

[2-A1-03] 工場 IoTを駆使したカーボンフットプリントの動

17:00[1-C3-03] 鉱物資源使用のインパクト評価における外部費

的評価

用評価手法の比較分析*橋本 岳大1、大橋 輝雄2、伊坪 徳宏1、大久保 寛基1*横井 崚佑1、松田 健士2、伊坪 徳宏3、本下 晶晴1 （1.

（1. 東京都市大学、2. (株)レクサー・リサーチ）

産業技術総合研究所、2. パシフィックパワー株式会

10:00[2-A1-04] 構造材を対象とした機能を考慮した環境負荷評

社、3. 東京都市大学）
17:00 〜

09:40 〜

価手法の構築17:20*原 雄一朗1、武山 健太郎1、星野 岳穂1 （1. 東京大

D会場学）
10:00 〜

10:20

口頭発表セッション[1-D3] サーキュラーエコノミー

B会場

座長：一杉 祐貴（産業技術総合研究所）
16:20 〜 17:20 D会場 (zoom)

口頭発表セッション[1-D3-01] 日本版廃棄物フットプリントのデータベースと影響評価手法の開発*北見 朋也1、一杉 祐貴1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大[2-B1] エネルギー(1)
座長：兼松 祐一郎（東京大学）
09:00 〜 10:20 B会場 (zoom)[2-B1-01] 日本全国を対象とした再生可能エネルギーの市

学）
16:20 〜

町村間における広域連携の最適化

16:40*伊達 貴彦1、栗栖 聖1、福士 謙介1 （1. 東京大学）[1-D3-02] Circular Economy戦略の評価に向けたス
トック・フロー・シミュレータの開発
1

1

2

09:00 〜

藤井 雄介 、*村上 進亮 、山本 悠久 、小出 瑠

2,1

（1.

東京大学大学院、2. 国立環境研究所）
16:40 〜

[1-D3-03] 小型家電回収における費用便益分析2*板垣 翔太 、橋本 征二 （1. 立命館大学大学院、2.

2023年3月9日(木)A会場

ギーシステムの比較（1. 東京大学）
09:40 〜

17:20

料消費量とその影響要因に関する分析*山田 祐磨1、野首 雅弘2、加藤 博和1、朴 秀日1、川口
かおり2 （1. 名古屋大学、2. ダイセーエブリー二十四
株式会社）
10:00 〜

口頭発表セッション[2-A1] 素材と LCA©日本LCA学会

10:00[2-B1-04] 実験走行に基づくチルド食品配送サービスの燃

立命館大学）
17:00 〜

[2-B1-03] 変動性再生可能エネルギーを導入した蓄エネル*山木 亜由美1、藤井 祥万1、兼松 祐一郎1、菊池 康紀1

17:00

1

09:20

10:20

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

C会場[2-D1-04] Impact assessment of religious dietarycultures on the Indian Subcontinent's

口頭発表セッション[2-C1] 自動車の LCA

nitrogen footprint of food

座長：天沢 逸里（東京大学）
09:00 〜 10:20 C会場 (zoom)*Dhar Aurup Ratan1、Oita Azusa2、Matsubae
Kazuyo1 （1. Tohoku University、2. National
Agriculture and Food Research Organization）[2-C1-01] 合金種別アルミニウム合金製造におけるスク

10:00 〜

ラップ由来の合金元素投入量の推計

10:20*武山 健太郎1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1 （1. 東京大

E会場学）
09:00 〜

09:20

口頭発表セッション[2-C1-02] 自動車産業における2050年に向けた資源使用量の削減戦略効果分析
1

1

2

1

*滝本 響 、光斎 翔貴 、渡 卓磨 、柏倉 俊介 、山末英嗣1 （1. 立命館大学、2. 国立環境研究所）
09:20 〜

[2-E1] 食品ロス削減
座長：吉川 直樹（滋賀県立大学）
09:00 〜 10:20 E会場 (zoom)[2-E1-01] 発生抑制を考慮した食品廃棄物処理システムの導09:40

入ポテンシャル評価[2-C1-03] 自動車 LCA規制対応に向けた将来パワトレ*中川 友輝1、吉川 直樹2,1、山口 陽平1、橋本 征二1

ミックスの検討手法（1. 立命館大学、2. 滋賀県立大学）*小松原 充夫1 （1. 豊田中央研究所）
09:40 〜

10:00

09:00 〜

[2-E1-02] 自動発注システムを活用した食品ロス削減の効果[2-C1-04] 電気自動車向けバッテリースワッピングサービ

分析

スの環境影響および経済性評価
11*八幡 智也1、岡本 数彦2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大1*横山 幸輝 、天沢 逸里 、平尾 雅彦 （1. 東京大学）
10:00 〜

09:20

学、2. 株式会社シノプス）

10:20

09:20 〜

09:40

[2-E1-03] 360VR（バーチャルリアリティ）でかくれん

D会場

ぼ。給食室で「はぐれたべもの’ず」を探す食糧
資源と食品ロス削減の食育

口頭発表セッション*海老原 誠治1,2,3,4,5、大塩 美奈子1、松橋 淳一3,4 （1.

[2-D1] ライフスタイル

三信化工株式会社、2. いただきます.info、3. 一社）は

座長：菊池 康紀（東京大学）
09:00 〜 10:20 D会場 (zoom)

しわたし研究所、4. 資源と環境の教育を考える会『エコが見える学校』、5. 女子栄養大学短期大学部）[2-D1-01] 内包エネルギーを考慮した家庭生活の脱炭素化

09:40 〜のための資源利用効率に関する評価*竇 毅1、兵法 彩1、董 亮2、谷川 寛樹3、菊池 康紀1[2-E1-04] LCA視点によるオレンジ果皮のアップサイクルにおける複合評価（1. 東京大学、2. 香港城市大学、3. 名古屋大学）
09:00 〜

10:00

*柚木 綾子1、竹本 岬1、苗 山1、堂脇 清志1 （1. 東京

09:20

理科大学）

[2-D1-02] 要介護・要支援認定者における家計カーボン

10:00 〜

フットプリント構造の解析

10:20*吉良 成美1、重富 陽介1 （1. 長崎大学）
09:20 〜

09:40

[2-D1-03] ANALYSIS OF JAPANESE HOUSEHOLD

A会場
口頭発表セッション

BEHAVIOR ON FOOD WASTE AND THE[2-A2] 運輸インフラ(1)STRATEGIES FOR REDUCTION: AN

座長：中石 知晃（九州大学）
15:00 〜 16:20 A会場 (zoom)

ENVIRONMENTAL IMPACT PERSPECTIVE*Hutomo Try1、井原 智彦1 （1. The University ofTokyo）
09:40 〜

©日本LCA学会[2-A2-01] モビリティ革命の進展を考慮した交通の脱炭素化施策の検討

10:00

西本 祐司1、加藤 博和1、林 龍矢2、山田 祐磨1、*朴日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会
秀日1 （1. 名古屋大学大学院、2. 名古屋大学）
15:00 〜

16:00 〜

16:20

15:20

[2-A2-02] 運航アプローチに着目した外航コンテナ船由来

C会場の CO2排出量の変化要因分析*下津浦 大賀1、中石 知晃1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
15:20 〜

15:40

口頭発表セッション[2-C2] 電気自動車・リチウムイオン電池
座長：中野 勝行（立命館大学）
15:00 〜 16:20 C会場 (zoom)[2-A2-03] 環境の観点からのグローバルサプライチェーン
における重要な航路と港の特定[2-C2-01] 使用済み車載用リチウムイオン電池のリサイク
ルを対象としたライフサイクル評価*庄田 朋申1、前野 啓太郎2、加河 茂美3、下津浦 大賀2*前門 梨香1、松本 亨1、藤山 淳史1 （1. 北九州市立大（1. 九州大学、2. 九州大学経済学府、3. 九州大学経済

学）

学研究院）
15:40 〜

15:00 〜

16:00

[2-A2-04] 脱炭素社会に向けた都市構造の影響分析[2-C2-02] 鉱物資源に注目した電気自動車の環境・社会影
響評価*細島 千聖1、吉澤 大佑1、加河 茂美2 （1. 九州大*垣内 冴郁1、Chen Shuning2、Karkour Selim1、伊坪学、2. 九州大学経済学研究院）
16:00 〜

15:20

徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 九州大学）

16:20

15:20 〜

15:40

[2-C2-03] 電池交換を考慮した車載用 LiBの残容量別の将来

B会場

廃棄量の推計と二次利用の可能性*渡邊 一史1、橋本 征ニ1 （1. 立命館大学）

口頭発表セッション[2-B2] 空調

15:40 〜

座長：光斎 翔貴（立命館大学）
15:00 〜 16:20 B会場 (zoom)

16:00[2-C2-04] リチウムイオン電池起因の事故発生と拡大生産者責任に基づく管理システム*寺園 淳1、小口 正弘1、秋山 浩之2、新冨 美雪3、狩野[2-B2-01] ビッグデータを活用した家庭用空調機のエネル
ギー分析

真吾3 （1. 国立研究開発法人国立環境研究所、2. みず*杉山 弦太1、本田 智則2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大

ほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社、3. イー・アン

学大学院、2. 国立研究開発法人産業技術総合研究所）

ド・イー ソリューションズ株式会社）

15:00 〜

15:20

16:00 〜

16:20

[2-B2-02] Exploring development pathways for thehousehold air conditioning sector in

D会場

Southeast Asia to achieve emissions
reduction targets*Gonzaga Mark Cel Estopare1、伊坪 徳宏2、井原智彦 1 （1. The University of Tokyo、2. Tokyo City

口頭発表セッション[2-D2] 市民環境情報座長：栗栖 聖（東京大学）
15:00 〜 16:20 D会場 (zoom)

University）
15:20 〜

15:40

[2-B2-03] 持続可能な冷却枠組みの構築及びその定量評価*中尾 竜也1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1.
立命館大学）
15:40 〜

ショップの評価－発言内容に着目した質的分析を用いて－*前田 優太朗1、本藤 祐樹1、中野 祐樹1、青木 一益
2

16:00

[2-B2-04] インパクト指標を考慮した自然冷媒 GF-08によるエアコン使用による高齢者の熱中症対策の検討*羽鳥 豊城1、金村 拓真1、柳田 信也1、井原 智彦2、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学、2. 東京大学）©日本LCA学会[2-D2-01] 脱炭素地域づくりに向けたナラティブ・ワーク、木下 裕介3 （1. 横浜国立大学、2. 富山大学、3.

東京大学）
15:00 〜

15:20

[2-D2-02] 市民の環境への認識と実際の環境負荷とのギャップについておよび LCAに基づいた情報提供の効果*長谷川 慶信1、栗栖 聖1、福士 謙介1 （1. 東京大学）

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会
15:20 〜

祐磨1 （1. 名古屋大学）

15:40[2-D2-03] 環境影響評価に基づいたインターネット通販用
包装の持続可能性の検討
1

17:00 〜

[2-A3-03] 日本における輸送機関とインフラを統合した資

1

源強度分析

*鈴木 夢海 、井原 智彦 （1. 東京大学）
15:40 〜

17:20

*原口 直享1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1.

16:00[2-D2-04] 評価対象を拡大した東京都市大学の立命館大学）SCOPE3分析

17:20 〜

1

17:40

1

*根本 滉希 、伊坪 徳宏 （1. 東京都市大学）
16:00 〜

B会場

16:20

口頭発表セッション

E会場[2-B3] 脱炭素技術
座長：稗貫 峻一（電力中央研究所）
16:40 〜 18:00 B会場 (zoom)

口頭発表セッション[2-E2] 生物・土地利用
座長：伊坪 徳宏（東京都市大学）
15:00 〜 16:20 E会場 (zoom)[2-B3-01] 洋上風力発電の導入によるライフサイクルでの経済波及効果の分析*矢木 健登1、本藤 祐樹1、森泉 由恵1 （1. 横浜国立大[2-E2-01] 多地域間産業連関分析を用いた生物多様性被害評
価

学）
1

1

*髙橋 毅一郎 、伊坪 徳宏 （1. 東京都市大学）
15:00 〜

16:40 〜

17:00

[2-B3-02] 自動車部品の材料選択・構造設計への環境負荷

15:20[2-E2-02] 地域の産業構造とエコロジカルフットプリントの評価の適用

関係性：都道府県別の分析例*江崎 澄代1、吉野 初美2、大久保 安剛1、内藤 純也*尾下 優子1、江 欣樺1、佐野 友紀1、山木 亜由美1、竇

1

毅1、堀 啓子1、菊池 康紀1、福士 謙介1、齊藤 修2 （1.

ジネスパートナーズ株式会社）、加藤 淳1 （1. 株式会社神戸製鋼所、2. コベルコビ

東京大学、2. 地球環境戦略研究機関）
15:20 〜

17:00 〜

17:20

[2-B3-03] 炭素繊維強化プラスチックのリサイクルを対象

15:40[2-E2-03] Development of impact assessment methodにした環境影響評価

for land use impact on biodiversity.

*土屋 遥史1、高橋 厚2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大*劉 潤椏1、大橋 春香2、平田 晶子2、松井 哲哉2、伊坪学、2. 三菱ケミカル株式会社）1

徳宏 （1. Tokyo City University、2. Forestry and

17:40[2-B3-04] DACCSと BECCSのライフサイクルアセスメント

Forest Products Research Institute）
15:40 〜

17:20 〜

*鈴木 隼斗1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）

16:00[2-E2-04] Total Material Requirement for the

17:40 〜

18:00

Transition to Zero-Emission Vehicles in China*王 彬澤1、張 政陽1、光斎 翔貴2、山末 英嗣2、松八重

C会場

1

一代 （1. 東北大学、2. 立命館大学）
16:00 〜

口頭発表セッション

16:20[2-C3] カーシェアリング

A会場

座長：西嶋 大輔（福島大学）
16:40 〜 18:20 C会場 (zoom)

口頭発表セッション[2-C3-01] カーシェアリングにおける環境影響評価[2-A3] 運輸インフラ(2)*星野 真樹1、磯部 眞弓1 （1. 日産自動車株式会社）

座長：小林 英樹（大阪大学）
16:40 〜 17:40 A会場 (zoom)

16:40 〜

[2-C3-02] 製品ストックフローへの影響を考慮した[2-A3-02] 運輸起源 CO2大幅削減を実現する地域内旅客交
111*林 龍矢 、加藤 博和 、朴 秀日 、西本 祐司 、山田©日本LCA学会

カーシェアリングの環境影響評価モデルの構築*津田 薫1、西嶋 大輔1 （1. 福島大学大学院

通システムの都市規模別選定
1

17:00

テム理工学研究科）

共生シス日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会
17:00 〜

17:20

[2-C3-03] オンデマンド交通における経済評価*磯部 真弓1、星野 真樹1 （1. 日産自動車株式会社）
17:20 〜

17:40

[2-E3] 食の LCA
座長：鶴田 祥一郎（サステナブル経営推進機構）
16:40 〜 18:00 E会場 (zoom)[2-E3-01] 地域ごとの食料消費における環境負荷[2-C3-05] EVを用いたカーシェアリングの環境影響評価*武 雅珺1、内田 晋1 （1. 茨城大学）*北原 聖也1、貝瀬 泰基2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 株式会社REXEV）
18:00 〜

16:40 〜

17:00

[2-E3-02] スマートで持続可能な食生活についての実証分析*鷲津 明由1、板 明果2、居 乂義1 （1. 早稲田大学、2.

18:20

東北学院大学）D会場

17:00 〜

17:20

[2-E3-03] 国内の小規模ワイナリーにおける LCA
口頭発表セッション*神谷 優大1、中内 稀誠1、宮﨑 昌1、鶴田 祥一郎1 （1.

[2-D3] 産業構造の転換

一般社団法人サステナブル経営推進機構）

座長：兵法 彩（東京大学）
16:40 〜 18:20 D会場 (zoom)

17:20 〜

[2-D3-01] 日本の産業構造における原油価格上昇圧力の単

17:40[2-E3-04] 牡蠣の冷蔵・冷凍性能に係る環境負荷・品質の複合評価の考察位構造分析*山本 鷹生1、山崎 智生1、苗 山1、片山 昇1、堂脇 清志*月岡 葵1、松嶋 そら2、加河 茂美3 （1. 九州大学経済1

学部、2. 九州大学経済学府、3. 九州大学経済学研究（1. 東京理科大学）
17:40 〜

18:00

院）
16:40 〜

17:00

[2-D3-02] 長期的な炭素収支と社会シナリオを考慮した森
林資源利用のライフサイクルアセスメント*鈴木 綾1、兼松 祐一郎1、兵法 彩1、喜多 智2、中村2

1

2023年3月10日(金)A会場
口頭発表セッション

健太郎 、菊池 康紀 （1. 東京大学、2. 住友林業株式[3-A1] 素材技術

会社）

座長：小口 正弘（国立環境研究所）
09:00 〜 10:20 A会場 (zoom)

17:00 〜

17:20

[2-D3-03] 観光サテライト勘定を用いた OECD諸国におけ[3-A1-01] 海洋生分解性バイオポリマー PHBHの生産拡大

る観光産業の環境影響評価を考慮したシナリオ分析*堤 哲彦1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）*千田 康太1、天沢 逸里1、中谷 隼1、平尾 雅彦1、佐藤

17:20 〜

17:40

[2-D3-04] 新型コロナウィルスの流行によるインバウンド
需要の減少がもたらした経済・環境・社会面へ

俊輔2 （1. 東京大学、2. 株式会社カネカ）
09:00 〜

09:20

[3-A1-02] 工業用塗料のライフサイクルを通じた環境負荷の直接・間接的な影響評価のホットスポット分析*大賀 雄介1、中石 知晃2、加河 茂美3 （1. 九州大*河野 友浩1、松下 雄治1、川畑 彰平1、丘 振標2、轟木

学、2. 九州大学カーボンニュートラル・エネルギー国

周作2、藤井 祥万3、菊池 康紀3 （1. 日本ペイント

際研究所、3. 九州大学経済学研究員）

コーポレートソリューションズ株式会社、2. 日本ペイ

17:40 〜

18:00

[2-D3-05] イベントのサステナビリティ〜イベント co2算定結果を踏まえて〜*長谷川 浩司1,2 （1. 国際航業株式会社、2. 関西大学博士）
18:00 〜

ント・インダストリアルコーティングス株式会社、3.
東京大学未来ビジョン研究センター）
09:20 〜

09:40

[3-A1-03] バイオプロセスの Prospective LCAと課題*小原 聡1 （1. 東京大学）

18:20

09:40 〜

10:00

[3-A1-04] 材料を対象とした再生原料含有率の評価手法

E会場
口頭発表セッション©日本LCA学会*鈴木 太一1,2、醍醐 市朗1 （1. 東京大学、2. （株）UACJ）

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会
10:00 〜

10:20

学）
09:40 〜

B会場

10:00

[3-C1-04] 技術の将来のライフサイクルを管理する先制的
ライフサイクルマネジメント

口頭発表セッション*菊池 康紀1 （1. 東京大学）[3-B1] エネルギー(2)10:00 〜

座長：磐田 朋子（芝浦工業大学）
09:00 〜 10:20 B会場 (zoom)

10:20

D会場
[3-B1-01] 実験と数値解析に基づく蓄熱輸送システムの先制的ライフサイクル設計・評価

口頭発表セッション*藤井 祥万 、兼松 祐一郎 、菊池 康紀 （1. 東京大[3-D1] 衣服学）

座長：天沢 逸里（東京大学）
09:00 〜 10:20 D会場 (zoom)

1

1

09:00 〜

1

09:20

[3-B1-02] 中央熱源方式の空調設備改修における設備運用[3-D1-01] Tシャツのライフサイクル評価

改善策の検討-オーガニックコットンとケミカルリサイクルの

1

1

環境負荷削減効果-*内藤 豪紀 、磐田 朋子 （1. 芝浦工業大学）
09:20 〜

*中村 洋之1、柴田 徹2、越智 賢一郎3、伊坪 徳宏1 （1.

09:40[3-B1-04] 環境負荷の観点から見たエアコンの最適使用戦

東京都市大学、2. 株式会社ゴールドウイン、3. 豊島株

略の提言

式会社）
1

1

1

1

*濱砂 圭汰 、光斎 翔貴 、柏倉 俊介 、山末 英嗣 （1.

09:20[3-D1-02] 輸入 Tシャツを対象としたライフサイクル影響立命館大学）
10:00 〜

09:00 〜評価

10:20

*市原 詩野1,2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. パタ

C会場

ゴニア・インターナショナル・インク 日本支社）
09:20 〜

口頭発表セッション

09:40[3-D1-03] 消費者行動分析に基づく衣服レンタルサービス[3-C1] ソーシャル LCAの衣類資源削減ポテンシャル

座長：田原 聖隆（産業技術総合研究所）
09:00 〜 10:20 C会場 (zoom)*天沢 逸里1、木見田 康治1 （1. 東京大学）
09:40 〜

[3-C1-01] A Social life cycle assessment to detect[3-D1-04] バガス利用衣服における GHG排出量の算定"more good" and "less bad "social impacts of*仙波 壽朗1、山本 直人2、小渡 晋二2、富井 岳2、伊坪

a product: the methodology unveiled

徳宏1 （1. 東京都市大学、2. Curelabo株式会社）*どうぬういら ぱさん1、醍醐 市朗1、ろどりご らく

10:00 〜

しゅまん2、畑山 博樹3、正畠 宏一4、田原 聖隆3、星野
岳穂1 （1. The University of Tokyo、2. Rubber

10:00

10:20

B会場

Research Institute of Sri Lanka、3. National
Institute of Advanced Industrial Science and

口頭発表セッション

Technology、4. TCO2 Co.,Ltd.）[3-B2] 材料・素材

09:00 〜

09:20

[3-C1-02] ソーシャル LCAへ向けた積み上げ法に基づくデータベース構築方法の検討
1,2*中野 勝行[3-B2-01] 採掘活動量の観点からみた各種合成樹脂の資源22、塚原 建一郎 、田原 聖隆 （1. 立命館

使用量分析*梅﨑 泰介1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1.

大学、2. 産業技術総合研究所）
09:20 〜

座長：橋本 征二（立命館大学）
10:40 〜 12:00 B会場 (zoom)

09:40

立命館大学）[3-C1-03] 社会的投資収益率（ SROI）を活用した

10:40 〜

SDGs貢献度評価手法の提案
1

1[3-B2-02] マイクロ波炉を用いた分散型リサイクルシステ
1*永松 弥歩 、松本 亨 、藤山 淳史 （1. 北九州市立大©日本LCA学会

11:00

ムの導入による環境影響評価

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会*小崎 啓太1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1.
立命館大学）
11:00 〜

D会場
口頭発表セッション

11:20[3-D2] 建築(2)[3-B2-03] Life cycle eco-efficiency of materials:

座長：木下 裕介（東京大学）
10:40 〜 12:00 D会場 (zoom)

solving the downstream allocation issue*Dente Sebastien1、橋本 征二1 （1. Ritsumeikan[3-D2-01] 建築物の LCA実施における評価の目安の提案

University）
11:20 〜

*小林 謙介1 （1. 県立広島大学）
11:40

10:40 〜

[3-B2-04] 風力発電増速機用軸受の安定稼働に向けた材料[3-D2-02] 建築物の新築時における資材のバックグラウン

からの貢献

ドデータの検討

楠神 浩平1、*福嶋 利保1、庄 篤史1 （1. 山陽特殊製鋼*天石 文1、小林 謙介2 （1. 大成建設株式会社、2. 県立株式会社）
11:40 〜

11:00

広島大学）
12:00

11:00 〜

11:20

[3-D2-03] 国際基準に準拠した建築用 LCA手法の日本への

C会場

適用

口頭発表セッション～ One Click LCA 日本版～

[3-C2] 教育*掛上 恭1 （1. 住友林業（株））

座長：平山 世志衣（横浜LCA環境教育研究会）
10:40 〜 12:00 C会場 (zoom)

11:20 〜

11:40

[3-D2-04] 事務所建築における積算情報に基づいた精微なLCAケーススタディ[3-C2-01] A Case Study on the Impact of Environmental*天石 文1、竹尾 健一1、庄司 研1、信藤 邦太1、大木

Information Disclosure

泰祐1、古市 理1、小林 謙介2 （1. 大成建設株式会*カカール 杏樹里1、西尾 チヅル2、石田 実3、金井社、2. 県立広島大学）

大樹4、岩下 博哉1、神谷 優大1、鶴田 祥一郎1 （1.

11:40 〜

一般社団サステナブル経営推進機構、2. 筑波大学大学

12:00

院人文社会ビジネス科学学術院、3. 東洋大学経営学

B会場

部、4. 楽天グループ株式会社）
10:40 〜

11:00

口頭発表セッション[3-C2-02] 日常生活と環境負荷のつながりの認識が環境配慮行動に与える影響
1

2

3

1

*山田 千晶 、松本 安生 、水野 建樹 、松本 真哉 （1.
横浜国立大学、2. 神奈川大学、3. 横浜LCA環境教育研
究会）
11:00 〜

－オンライン授業を通じてアクティブにLCAを学ぶために―*髙橋 和枝1 （1. 武蔵野大学）
11:40[3-C2-04] 総合的な探究の時間の指導におけるライフサイ
クル思考の導入 -2*松本 真哉1、平山 世志衣2、水野 建樹2、比良 剛3 （1.
横浜国立大学、2. 横浜LCA環境教育研究会、3. 神奈川
県教育委員会）
11:40 〜

座長：松八重 一代（東北大学）
13:20 〜 14:20 B会場 (zoom)[3-B3-01] 衛星画像の機械学習による銅資源の採掘に伴う土地改変量の測定

11:20[3-C2-03] 大学教育における LCAの学び

11:20 〜

[3-B3] 資源(2)12:00*肖 俊彬1、山肩 洋子2、駒井 武1、松八重 一代1 （1.
東北大学、2. 東京大学）
13:20 〜

13:40

[3-B3-02] Future copper demand and secondary
reserves of Vietnam*Le Thi Van1、Yamamoto Ryota 1、Dente
Sebastien2、Hashimoto Seiji2 （1. Ritsumeikan
University Graduate School、2. Ritsumeikan
University）
13:40 〜

14:00

[3-B3-03] 国際合意形成に基づいた自然資源利用に伴うイ
ンパクト評価手法の開発*本下 晶晴1、Alvarenga Rodrigo2、Beylot©日本LCA学会

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会
Antoine3、Drielsma Johannes4、Greffe
5

6

13:00 〜

14:20

7

Titouan 、Jolliet Olivier 、Northey Stephen 、Owsianiak Mikolaj6、Pastor Amandine8、Pfister
Stephan9、横井 崚佑1、Grant Timothy10 （1. 産業技術総合研究所、2. ERM、3. BRGM、4. drielsma

共催企画セッション[1-M4] 共催企画セッション(2) 経済活動が引き起こす
自然関連財への影響と LCA
14:40 〜 16:00 M会場 (zoom)

resources europe、5. CIRAIG、6. DTU、7. UTS、8.
INRAE、9. ETH Zurich、10. Life Cycles）
14:00 〜

[1M-1440-1add] 共催企画セッション
14:40 〜

14:20

16:00

共催企画セッション

C会場[1-M5] 共催企画セッション(3) カーボンニュートラル
社会における物質消費と循環

口頭発表セッション[3-C3] サーキュラーエコノミーと行動変容

16:20 〜 17:40 M会場 (zoom)

座長：村上 進亮（東京大学）
13:20 〜 14:40 C会場 (zoom)[1M-1620-1add] 共催企画セッション
16:20 〜

17:40

[3-C3-01] 居住に関わる循環経済行動の天然資源使用量削減効果の評価〜住宅の構造及び地域を考慮して*管 哲平1、Sebastien Dente1、橋本 征二1 （1. 立命

2023年3月10日(金)
A会場

館大学）
13:20 〜

公募企画セッション

13:40[3-C3-02] エージェント・ベース・シミュレーションを用いたサーキュラーエコノミー戦略の帰結的環境[3-A2] 未来戦略立案のための先制的 LCA
オーガナイザー：醍醐市朗（東京大学）
10:40 〜 12:00 A会場 (zoom)

影響・循環性評価*小出 瑠1,2,3、山本 悠久1、南齋 規介1、村上 進亮2[3A-1040-1add] 公募企画セッション
10:40 〜

（1. 国立環境研究所、2. 東京大学、3. 地球環境戦略研

12:00

究機関）
13:40 〜

公募企画セッション

14:00[3-C3-03] 中古製品の消費価値：製品質を考慮した中古製品の取引現状の把握
1

2

1*文 多美 、田原 聖隆 、栗栖 聖 （1. 東京大学、2.
産業技術総合研究所）
14:00 〜

[3-A3] 材料代替効果定量のための LCAの課題
オーガナイザー：田原聖隆（産業技術総合研究所）、醍醐市朗（東京大学）
13:20 〜 14:40 A会場 (zoom)[3A-1320-1add] 公募企画セッション

14:20

13:20 〜

14:40

[3-C3-04] 目標設定型の省エネナッジによる行動変容効果

2023年3月9日(木)に関する研究1

1*中野 裕太 、磐田 朋子 （1. 芝浦工業大学）
14:20 〜

P1会場

14:40
ポスター発表セッション

2023年3月8日(水)[2-P1] ポスター発表セッション(1)10:40 〜 11:40 P1会場 (zoom)

M会場
共催企画セッション[1-M3] 共催企画セッション(1) 持続可能な自然資本を創るファイナンス；研究者と金融部門との協働
13:00 〜 14:20 M会場 (zoom)[2-P1-01] 国際航空の脱炭素化に向けた航空機の技術革新と運航改善による環境影響分析*中谷 竜輔1、下津浦 大賀1、加河 茂美1 （1. 九州大学）[2-P1-02] 自動車産業における EV化の促進が社会に与える影響[1M-1300-1add] 共催企画セッション©日本LCA学会*永田 茉優1、前野 啓太郎1、加河 茂美1 （1. 九州大

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

錬由来水銀排出量の削減効果〜主要な銅生産国学）[2-P1-03] 建築物の木造化の促進が CO₂排出へ与える影響
1

1

1*永田 あい 、松嶋 そら 、加河 茂美 （1. 九州大学）[2-P1-04] 居住に関わる循環経済行動の天然資源使用量削減効果の評価〜住宅の構造及び地域を考慮して11

1を対象とした分析～*山本 涼太1、Sebastien Dente1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-18] 人口密度による住宅形態の変化と物質利用に関*管 哲平 、Sebastien Dente 、橋本 征二 （1. 立命館

する分析：地域特性を考慮して大学）*髙杉 晃司1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-05] カーボンニュートラルの実現に向けた効率的な食品輸送ネットワーク分析
1

1[2-P1-19] ライフサイクル CO2の観点から見た ZEHの環境効果

1*植松 真里奈 、三苫 春香 、加河 茂美 （1. 九州大*冨元 昌樹1、今田 青冶1、加河 茂美1 （1. 九州大学）[2-P1-20] 電池交換を考慮した車載用 LiBの残容量別の将来

学）[2-P1-06] コワーキングスペースの環境側面の評価
1

1*小田切 豪太 、橋本 征二 （1. 立命館大学）[2-P1-07] 廃プラスチック一括収集システムの環境影
響・コストの評価
1

廃棄量と二次利用の可能性*渡邊 一史1、橋本 征ニ1 （1. 立命館大学）[2-P1-21] Future copper demand and secondary
reserves of Vietnam

2*杜 盈吟 、橋本 征二 （1. 立命館大学大学院、2. 立命*Le Thi Van1、Yamamoto Ryota1、Dente

館大学）

Sebastien2、Hashimoto Seiji2 （1. Ritsumeikan[2-P1-08] 都市ごみ焼却施設からの温室効果ガス排出削減
シナリオ

University Graduate School、2. Ritsumeikan
University）

1

1*GE YICHEN 、橋本 征二 （1. 立命館大学）[2-P1-09] ライドシェアリングの環境側面・経済側面・社

評価について*篠嶋 伸明1、村上 進亮1 （1. 東京大学）

会側面の評価*濱地 泰周1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-10] 建築解体系廃プラスチック発生量の将来推計と[2-P1-23] 低炭素技術に着目した産業用途窒素フロー解析*猪上 拓朗1、Aurup Ratan Dhar1、張 政陽1、松八重
一代1 （1. 東北大学）

処理シナリオの検討*東畠 直之1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-11] 一般廃棄物処理施設の建設における住民合意に関する研究
1[2-P1-22] 企業レベルでのリユース・リサイクルの循環性[2-P1-24] LCAに基づくツーリズムの評価手法の検討*柴原 尚希1、山本 涼子2 （1. 中部大学、2. 株式会社フルハシ環境総合研究所）

1*長居 晃希 、橋本 征二 （1. 立命館大学）[2-P1-12] 自治体が提供するごみ分別アプリの活用実態のポスター発表セッション[2-P2] ポスター発表セッション(2)分析

12:40 〜 13:40 P1会場 (zoom)*湯川 力1、橋本 征二2 （1. 立命館大学大学院、2. 立命[2-P2-01] LRTの導入において環境負荷削減効果が期待でき

館大学）[2-P1-13] 宿泊業をはじめとするサービス業におけるプラ
スチック製品の規制による環境負荷削減効果*戸田 遥香1、西藤 和佳1、加河 茂美1 （1. 九州大学）[2-P1-14] 鉄道用材料の LCA手法の検討*半坂 征則1 （1. （公財）鉄道総合技術研究所）[2-P1-15] 農薬の環境排出量推定モデルの開発*村本 麻里花1、湯 龍龍2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大
学大学院

伊坪研究室、2. 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構）[2-P1-16] 小型家電回収における費用便益分析*板垣 翔太1、橋本 征二2 （1. 立命館大学大学院、2.
立命館大学）[2-P1-17] リサイクル推進および対策技術導入による銅製©日本LCA学会

る条件の検討*鈴木 梨香1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P2-02] 都市のコンパクト度と物質ストック量・資源消
費量の関係*原 一冴1、谷川 寛樹2、橋本 征二1 （1. 立命館大
学、2. 名古屋大学）[2-P2-03] 製品ストックフローへの影響を考慮した
カーシェアリングの環境影響評価モデルの構築*津田 薫1、西嶋 大輔1 （1. 福島大学大学院

共生シス

テム理工学研究科）[2-P2-04] LCA視点によるオレンジ果皮のアップサイクルにおける複合評価*柚木 綾子1、竹本 岬1、苗 山1、堂脇 清志1 （1. 東京

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

corporate investment

理科大学）[2-P2-05] 日本における木質バイオマス発電の炭素中立条
件に関する検討1*沈 思語1、藤井 秀道1 （1. 九州大学）[2-P2-18] 企業の気候変動対応が資本コストに与える影響
1

分析*林 亮介 、橋本 征二 （1. 立命館大学）[2-P2-06] 実建物分析に基づく建築物のインベントリ
データベース構築*王 一舟1、藤井 秀道1 （1. 九州大学）[2-P2-19] 発生抑制を考慮した食品廃棄物処理システムの～躯体・仕上材を対象とした支配的要因の試

導入ポテンシャル評価

算～*中川 友輝1、吉川 直樹2,1、山口 陽平1、橋本 征二1*古室 玲二1、水野 皓太1、小林 謙介1、鈴木 好幸2、田2[2-P2-20] Decomposition and decoupling analysis of

中 洋介 （1. 県立広島大学、2. 安藤・間）[2-P2-07] DACCSと BECCSのライフサイクルアセスメント
1

1[2-P2-08] 連鎖的な子供の貧困と満足度[2-P2-21] Life Cycle Cost-Benefit Analysis of1

Reinforced Concrete Floodwall*西村 美鈴 、藤井 秀道 （1. 九州大学）*SO MONY RITH1、Itsubo Norihiro1 （1. Tokyo City

[2-P2-09] 主観的幸福度の国際比較と政策意義*高藤 啓太郎1、藤井 秀通1 （1. 九州大学）

University）[2-P2-10] 海洋生分解性バイオポリマー PHBHの生産拡大を考慮したシナリオ分析
1

1

CO₂ emissions for decades in the world*伊藤 泰規1、藤井 秀道1 （1. 九州大学）*鈴木 隼斗 、伊坪 徳宏 （1. 東京都市大学）

1（1. 立命館大学、2. 滋賀県立大学）[2-P2-22] 住宅分野における木材消費量の将来推計に基づく森林蓄積量や炭素固定量の検討

1

1*千田 康太 、天沢 逸里 、中谷 隼 、平尾 雅彦 、佐藤*若林 國久1、小林 謙介1、田中 小雪1、上村 真佳1 （1.

俊輔2 （1. 東京大学、2. 株式会社カネカ）

県立広島大学）[2-P2-11] 脱炭素化に向けたスマート農業導入による影響分析[2-P2-23] 建築分野におけるバックグラウンドデータ
ベースの構築1

1

2*岩松 稔 、細島 千聖 、加河 茂美 （1. 九州大学、2.

〜既往文献を活用したインベントリデータの作

九州大学経済学研究院）

成〜[2-P2-12] The Environmental and Economic Cost ofPlant-based Meat: A Lifecycle Assessment*大野 直輝1、中村 亘佑1、小林 謙介1 （1. 県立広島大学）

and Lifecycle Costing Analysis*Lalas Nichole1、Itsubo Norihiro1 （1. Tokyo City
University）

ポスター発表セッション[2-P3] ポスター発表セッション(3)13:40 〜 14:40 P1会場 (zoom)[2-P2-13] 脱炭素社会に向けたバイオプラスチックのライ
フサイクル分析*都留 惇嗣1、加河 茂美2、大賀 雄介1 （1. 九州大学、2. 九州大学経済学研究院）[2-P2-14] 牡蠣の冷蔵・冷凍性能に係る環境負荷・品質の複合評価の考察*山本 鷹生1、山崎 智生1、苗 山1、片山 昇1、堂脇 清志
1（1. 東京理科大学）[2-P2-15] インパクト指標を考慮した自然冷媒 GF-08によるエアコン使用による高齢者の熱中症対策の検討[2-P3-01] 木質バイオマス発電における国産材燃料の需給*野口 夏希1、橋本 征二1 （1. 立命館大学[2-P3-02] 住宅の長寿命化を通じた CO2排出削減*山口 颯太1、細島 千聖1、吉澤 大佑1、加河 茂美2 （1.
九州大学、2. 九州大学経済学研究院）[2-P3-03] 衛星画像の機械学習による銅資源の採掘に伴う土地改変量の測定*肖 俊彬1、山肩 洋子2、駒井 武1、松八重 一代1 （1.
東北大学、2. 東京大学）[2-P3-04] 日本における炭素税導入が経済と環境に与える*羽鳥 豊城1、金村 拓真1、柳田 信也1、井原 智彦2、堂影響

脇 清志1 （1. 東京理科大学、2. 東京大学）*上原 将1 （1. 九州大学）[2-P2-16] A decomposition analysis of the energy）[2-P3-05] 下水処理への吸着剤による NH4+回収技術の導入

system patent with blockchain technology

効果分析*毛 丹寧1、藤井 秀道1 （1. 九州大学）*中野 堯斗1、兼松 祐一郎 1、下野 僚子1、兵法 彩1、伊[2-P2-17] The effect of economic policy uncertainty on©日本LCA学会

與木 健太1、脇原 徹1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会[2-P3-06] 日常生活と環境負荷のつながりの認識が環境配[2-P3-20] 国内バイオマス発電事業の実態に基づく資源循

慮行動に与える影響
1環の実現に向けた普及方策
2

3

1*山田 千晶 、松本 安生 、水野 建樹 、松本 真哉 （1.

*兵法 彩1、鹿嶋 俊宏1,2、藤井 祥万1、菊池 康紀1 （1.

横浜国立大学、2. 神奈川大学、3. 横浜LCA環境教育研

東京大学、2. 和歌山県）[2-P3-21] ビッグデータを活用した家庭用空調機のエネル

究会）[2-P3-07] International comparison of different steel

ギー分析

products and steel end use sectors*杉山 弦太1、本田 智則2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大*高 寒1、醍醐 市朗1 （1. 東京大学）

学大学院、2. 国立研究開発法人産業技術総合研究所）[2-P3-08] Total Material Requirement for the[2-P3-22] Life cycle assessment (LCA) of nitrogen

Transition to Zero-Emission Vehicles in China112emissions in organic rice production towards

2

policy adaptation: a systematic review*王 彬澤 、張 政陽 、光斎 翔貴 、山末 英嗣 、松八重
1*Pacalioga Mark1、Matsubae Kazuyo1、Zhang

一代 （1. 東北大学、2. 立命館大学）

Zhengyang1 （1. Tohoku University）[2-P3-09] 観光サテライト勘定を用いた OECD諸国における観光産業の環境影響評価
1[2-P3-23] カーボンニュートラルに向けた物質管理指標の1

役割*堤 哲彦 、伊坪 徳宏 （1. 東京都市大学大学院）*畑 奬1,2、南齋 規介1、中島 謙一1,2 （1. 国立環境研究[2-P3-11] 養殖サーモンを対象とした環境影響評価*森 拓磨1、伊坪 徳宏1、大塚 善樹1 （1. 東京都市大学）[2-P3-13] IDEA海外版の構築～ IDEA Ver.3.2を用いた世界
平均・中国・インドネシアのデータベースの検所、2. 東京大学）

2023年3月8日(水)M会場

討～*長谷川 翔也1、前田 天士1、小林 謙介1、藤井 千陽
2、横田 真輝2、田原 聖隆2 （1. 県立広島大学、2. 産業

オープニング、基調講演[1-M2] オープニング、基調講演
09:00 〜 12:00 M会場 (zoom)

技術総合研究所）[2-P3-14] 炭素繊維強化プラスチックのリサイクルを対象[1-M2-01] 基調講演
09:00 〜にした環境影響評価*土屋 遥史1、高橋 厚2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 三菱ケミカル株式会社）[2-P3-15] 長期的な炭素収支と社会シナリオを考慮した森

12:00

2023年3月10日(金)M会場

林資源利用のライフサイクルアセスメント*鈴木 綾1、兼松 祐一郎1、兵法 彩1、喜多 智2、中村
健太郎2、菊池 康紀1 （1. 東京大学大学、2. 住友林業

学会賞受賞者講演、クロージング[3-M1] 学会賞受賞者講演、クロージング
15:00 〜 17:20 M会場 (zoom)株式会社）[2-P3-16] 羊毛の国内マテリアルフローの現状と動向*坂上 萌1、吉田 拓海1、津田 和俊1 （1. 京都工芸繊維大学）[2-P3-17] バガス利用衣服における GHG排出量の算定[3-M1-01] 日本 LCA学会賞表彰式
15:00 〜

15:20

[3-M1-02] 奨励賞「脱物質化に資する生産消費パターンの類型化と環境影響評価手法の開発」*仙波 壽朗1、山本 直人2、小渡 晋二2、富井 岳2、伊坪*天沢 逸里1 （1. 東京大学大学院工学系研究科化学シ

徳宏1 （1. 東京都市大学、2. Curelabo株式会社）

ステム工学専攻）[2-P3-18] 鉱物資源に注目した電気自動車の環境・社会影
響評価

15:20 〜

15:35

[3-M1-03] 奨励賞「産業連関マテリアルフロー解析に立脚*垣内 冴郁1、Chen Shuning2、Karkour Selim1、伊坪

した資源循環技術評価研究」

徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 九州大学）*大野 肇1 （1. 東北大学大学院工学研究科化学工学専[2-P3-19] 電気自動車向けバッテリースワッピングサービ
スの環境影響および経済性評価*横山 幸輝1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）©日本LCA学会

攻）
15:35 〜

15:50

[3-M1-04] 功績賞「金属のライフサイクルを通したフ日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

ロー・ストック分析」
1

交流イベント

*醍醐 市朗 （1. 東京大学先端科学技術研究セン[2-N1] 2日目 交流会場(20:00 〜 22:00)

ター）

20:00 〜 22:00 交流会場 (SpatialChat)

15:50 〜

16:05

[3-M1-05] 功績賞「資源問題とサーキュラー･エコノミー」[2N-1800-1add] 2日目 交流会場
20:00 〜

*村上 進亮1 （1. 東京大学大学院工学系研究科技術経

2023年3月10日(金)営戦略学専攻）
16:05 〜

16:20

交流会場

[3-M1-06] クロージング
16:20 〜

22:00

17:20

交流イベント[3-N1] 3日目 交流会場(09:00 〜 12:00)

2023年3月8日(水)09:00 〜 12:00 交流会場 (SpatialChat)

交流会場[3N-1800-1add] 3日目 交流会場
09:00 〜

交流イベント[1-N1] 1日目 交流会場(09:00 〜 17:40)
09:00 〜 17:40 交流会場 (SpatialChat)

12:00

交流イベント[3-N1] ランチ座談会[1N-1800-1add] 1日目 交流会場
09:00 〜

17:40

12:00 〜 13:00 交流会場 (SpatialChat)[3N-1800-1add] ランチ座談会
12:00 〜

交流イベント[1-N1] 学生交流ネットワーク（ SCN)
17:40 〜 19:30 交流会場 (SpatialChat)

13:00

交流イベント[3-N1] 3日目 交流会場(13:00 〜 22:00)[1N-1800-1add] 学生交流ネットワーク（ SCN)
17:40 〜

19:30

[3N-1800-1add] 3日目 交流会場
13:00 〜

交流イベント[1-N1] 1日目 交流会場(19:30 〜 22:00)
19:30 〜 22:00 交流会場 (SpatialChat)[1N-1800-1add] 1日目 交流会場
19:30 〜

22:00

2023年3月9日(木)交流会場
交流イベント[2-N1] 2日目 交流会場(09:00 〜 18:30)
09:00 〜 18:30 交流会場 (SpatialChat)[2N-1800-1add] 2日目 交流会場
09:00 〜

18:30

交流イベント[2-N1] 懇親会
18:30 〜 20:00 交流会場 (SpatialChat)[2N-1800-1add] 懇親会
18:30 〜

©日本LCA学会

13:00 〜 22:00 交流会場 (SpatialChat)

20:00

22:00

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-A1] 太陽光
座長：本田 智則（産業技術総合研究所）
2023年3月8日(水) 13:00 〜 14:20 A会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-A1-01] 地域特性を考慮したソーラーシェアリング導入形式の検討*斉藤 健吾1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）
13:00 〜

13:20

[1-A1-02] 賃貸集合住宅における余剰電力利用のシステム検討*伊達 好信1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）
13:20 〜

13:40

[1-A1-03] 不確実性を考慮した FIP事業売電収入予測に向けた基礎モデルの構築*新村 孝太郎1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）
13:40 〜

14:00

[1-A1-04] 画像解析と深層学習を用いた太陽光パネル発電量予測モデルの開発*西谷 直輝1、本田 智則2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 国立研究開発法人産業技術総合研究所）
14:00 〜

©日本LCA学会

14:20

1-A1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

地域特性を考慮したソーラーシェアリング導入形式の検討
Study on agrivoltaics business in consideration of regional characteristics〇斉藤健吾*1)、

磐田朋子 1)

Kengo Saito, Tomoko Iwata
1) 芝浦工業大学* br19063@shibaura-it.ac.jp
業用太陽光発電の事業採算性基準は、20 年間での1. はじめに

IRR 値を 4.0%以上(税引前)1)としているため、本研

近年の脱炭素社会を目指す世界の動きに加え、戦争による燃料価格上昇などの理由から、日本は再生可能エネルギーを大量導入し、エネルギー自給率を究ではこの値をもって事業性の有無を判断した。
表 1 パネル種類

高めることが重要になってきている。
そこで、営農を行いながら発電を行う「ソーラーシェアリング（営農型太陽光発電）」が注目されていまれているなかで、発電量だけではなく市場価格を考慮して売電時間をずらす(図 1)、需要家に直接売Panasonic・VBM295EA02N

多結晶

Panasonic・VBMS255AJ04

本研究では、日本で一番暑く、パネルの発電効率が落ちやすい埼玉県熊谷市をケーススタディとして、南向きに最適角で設置
太陽の動きに合わせて東西にパネル面を向ける

HIT

Panasonic・VBHN325SJ53
NexPowerTechnology・NT-150AF

1軸追尾(南北)

太陽の動きに合わせて南北にパネル面を向ける

CIGS

solarfrontier・SF150-K

垂直設置(東西)両面発電できるパネルの面を東西に向け設置

両面受光型単結晶

単結晶のパネル×ヒアリング

垂直設置(南北)両面発電できるパネルの面を南北に向け設置

表 3 事業形態
需要家

複数の需要先に売電

低圧(50kW未満)

売電価格①FIT全量売電

無

ー

〇

固定

✖

②FIP全量売電

無

ー

✖

変動

〇

③オンサイトPPA

有(近場)〇(近場のみ)

〇

固定

〇

有

〇

✖

固定

〇

④フィジカルPPA
FIP相対契約⑤フィジカルPPA

環境価値

有

✖

✖

固定

〇

賦課金

手数料(どこに払うか)

インバランス

託送料金

補助金①FIT全量売電

✖

✖

✖

✖

✖

②FIP全量売電

✖

✖

〇

✖

✖

③オンサイトPPA

✖

✖
〇

✖

✖

〇

〇

〇

✖

〇

〇

〇

自己託送

④フィジカルPPA〇

FIP相対契約⑤フィジカルPPA

どの太陽光パネルの種類・設置方法、事業形態をと

✖

自己託送

ることで発電事業者が利益を出せるのか評価するこ(小売電気事業者)〇(エネルギーサービス業者)

表4とを目的とした。

検討するシナリオ
売電先

case1-1
case1-2
case2-1
case2-2

FIT制度全量売電
FIP制度全量売電

case3-1-1
case3-1-2
case3-2-1

オンサイトPPA

case3-2-2
case4-1-1

図 1 設置方法別発電量例

藤棚式
1軸追尾(東西)

アモルファス

電するなど、発電事業者がどのような組み合わせで事業を行うのか判断するのが難しくなってきた。

特徴

単結晶

る。発案から約 20 年が経ち、新しい太陽光パネルの種類や設置方法、多様な太陽光発電の事業形態が生

表 2 設置方法

会社名・製品番号

発電事業者販売単価(円/kWh)
需要家が支払う単価(円/kWh)

その他

小売

10円

現状

小売

10円

現状設備価格低下

小売

市場変動＋1円

現状

小売

市場変動＋1円

市場価格が10年後半額

市役所

25円 (需:25円)

自営線100m

市役所

30円 (需:30円)

自営線100m

大量消費地

25円 (需:25円)

自営線100m

大量消費地

30円 (需:30円)

自営線100m

市役所

16.71円 (需:25円)

複数施設に売電可

case4-1-2

フィジカルPPA

市役所

21.71円 (需:30円)

複数施設に売電可

case4-2-1

FIP相対契約

複数施設に売電可

大量消費地

16.71円 (需:25円)

case4-2-2

大量消費地

21.71円 (需:30円)

複数施設に売電可

case5-1-1

市役所

19.16円 (需:25円)

複数施設に売電不可

case5-1-2

フィジカルPPA

市役所

24.16円 (需:30円)

複数施設に売電不可

case5-2-1

自己託送

大量消費地

19.16円 (需:25円)

複数施設に売電不可

大量消費地

21.16円 (需:30円)

複数施設に売電不可

case5-1-3

3. 研究結果
2. 研究手法
本研究では、6 種の太陽光パネル(表 1)、5 種の設置

3-1

方法(表２)、5 種の事業形態(表３)、蓄電池の有無

現状の FIT 制度を想定した売電価格(2022 年度:10

において、どの組み合わせが発電事業者にとって最円 /kWh) を 用 い る と 、 採 算 性 の な い 結 果 と な りも利益が出るのかを、数理最適化ツールである GAMS

(case1-1)、採算性を持たせるには、case1-2 のようを使用して検討した。1ha の農地に遮光率を 0.35 以に、システム単価(パネル、PCS、その他機器、接続下にして、熊谷市の特産物の小麦を育てながらソー

費、架台、土地造成費、工事費、設計費)を現在のラーシェアリングを行うことを想定した。表４のよ

0.4 倍の約 14 万円/kW にする必要があることが分かうにシナリオを設定し、各事業形態において、発電った。

事業者の利益最大になるよう検討した。環境省の産

case1,2 の結果

また、FIP 制度を想定して、現状(2022 年)の市場- 1-A1-01 -1-A1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

変動価格に+1 円/kWh で 20 年間売電した結果、採算

ばらく価格が上昇することも予想される。そこで,性があることが分かった(case2-1)。しかし、将来的需要家の払う売電単価を 30 円/kWh にして計算を行

な市場価格の変動は予測ができないため、10 年後にった。その結果、売電先を市役所、大量の電気消費

現在の市場価格の半額になるように設定すると、20

施設のどちらにしても採算性がある結果となった

年の間、赤字になる結果となった(case2-2)。近年の(図 4)。

電気料金の動向をみると、市場価格はしばらく下がることはないと考えられるが、収入が把握できない
ことは、ローンを組む際に大きな問題になってしまう。
そこで次節では、発電事業者と需要家が長期的に
固 定 価 格 で 電 気 契 約 を 結 ぶ PPA(Power Purchase
Agreement)事業の事業性を検討する。

図4

case3,4,5（30 円/kWh・20 年固定）計算結果

4. まとめ事業形態によって、パネルと設置方法の組み合わせが異なる結果となった（表５）。中でも高い割合を占めていたのは、HIT パネルと一軸追尾型を組み合
図 2 case1,2 収益計算結果

わせたもので、追尾型にかかる設置費用やランニン
グコストを見込んでも発電単価が安いことや、長時

3-2. case3,4,5 の結果

間多くの発電をできることなどが影響したと考えら

2023 年 4 月に高圧の需要家が小売電気事業者に払う単価は約 25 円/kWh(燃料調整費を除く)2)であるた
め、20 年間この料金で売電することとする。売電先を熊谷市役所とすると、オンサイト PPA(case3-1-2)のみが採算性のある結果となった。また、熊谷市にれる。
さらに、蓄電池は FIP 制度の下でしか導入されなかったが、これは蓄電池の設定価格（15 万円/kWh）
が高価であるのが大きな要因であると考えられる。
表 ５ case1~5 IRR 値 ( 税 引 前 )4% 以 上 の ま と め

多く存在する工場などの大量の電力消費施設に売電する場合は、オンサイト PPA(case3-2-1)はもちろんのこと、フィジカル PPA の自己託送型(case5-2-1)

投資回収

パネルの種類

出力(kWp)

設置方法

売電先

事業形態

case1-2

17年目

HIT

679

1軸追尾(東西)

小売

FIT全量売電

case2-1

14年目

小売

FIP全量売電

case3-1-1

でも採算性があることが分かった(図 3)。

14年目

単結晶

123

1軸追尾(東西)

両面単結晶

626

垂直設置(東西)HIT

400

1軸追尾(東西)

両面単結晶

71

藤棚

HIT

498

1軸追尾(東西)

市役所

case3-1-2

12年目

両面単結晶

44

藤棚

case3-2-1

11年目

HIT

679

1軸追尾(東西)

工場等

case3-2-2

9年目

HIT

679

1軸追尾(東西)

工場等

case4-1-2

17年目

HIT

309

1軸追尾(東西)

case4-2-2

13年目

両面単結晶

91

藤棚

HIT

679

1軸追尾(東西)HIT

378

1軸追尾(東西)

市役所

市役所
工場等

case5-1-2

14年目

両面単結晶

77

藤棚

case5-2-1

17年目

HIT

679

1軸追尾(東西)

工場等

case5-2-2

11年目

HIT

679

1軸追尾(東西)

工場等

市役所

オンサイトPPA

フィジカルPPAFIP相対契約

フィジカルPPA
自己託送

5. 引用文献
1) 環境省:“我が国の再生可能エネルギー導入ポテ
ンシャル 概要資料導入編”（2022）
図 3 case3,4,5（25 円/kWh・20 年固定）収益結果
近年、
燃料費調整単価は 1 年間(2022 年 1 月～2023
年 1 月)で約 13 円/kWh3)高くなっている。今後もし

2) TEPCO:“電気料金見直しの主な内容及び見直し後の料金表”（2022）
3) TEPCO:“燃料費調整単価一覧表（高圧・特別高圧）”（2022）- 1-A1-01 -1-A1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

賃貸集合住宅における余剰電力利用のシステム検討
Proposal for effective utilization of Surplus Electricity in Rental Apartment building installed PV○伊達好信*、磐田朋子
Yoshinobu Date, Tomoko Iwata
芝浦工業大学* br19018@shibaura-it.ac.jp
1. 緒言

産経営を行っている方へのヒヤリングを行い決定した．

2050 年のカーボンニュートラル社会実現に向けて，電力需要と太陽電池発電電力量に関しては，実データ

地域での脱炭素に向けた取り組みが重要となってきてを基に作成を行った既往研究 1)を参考に仮想電力需要いる．2050 年に世界のエネルギー供給の 3 分の 2 は再データを作成した．再エネ賦課金は 3.45 円/kWh，燃料

生可能エネルギーになると分析されており，太陽光発

調整単価は 8.07 円/kWh とした．
表 1 系統仕入れ電気料金

電容量に限れば現在の 30 倍に増加すると見込まれている．需要側においては、近年の燃料価格の高騰や再基本料金

286 円/kVA

エネ賦課金の増大による電気料金の高止まりが起きて

契約容量

49kVA

おり，
今後も続くと予測されている．
家庭においては，

時間帯

料金単価

コロナ禍による生活様式の変化や働き方の変化により，

6 時~17 時

25.8 円/kWh

電力需要が 4%増加している．

17 時~10 時

25.8 円/kWh

10 時~6 時

17.5 円/kWh

本研究では，賃貸集合住宅における太陽電池普及率の向上を目的とする．平成 30 年度住宅・土地統計調査

表 2 居室の月額電気料金

では，埼玉県さいたま市の賃貸集合住宅における太陽

定額料金

6kVA

1,565 円

電池普及率は 1%にも満たない．建物オーナー目線で

従量料金～120kWh まで

21.14 円/kWh

120 超 ～ 300kWh

25.15 円/kWh

は，既に太陽電池が備わっている住宅の場合，FIT 契
約終了に伴い収益の減少が起きると考えられる．
また，まで今後導入を考えているオーナーは FIP 制度への移行に300kWh 超より，投資回収の見通しが不透明となる．そのため，

29.04 円/kWh

本研究で太陽電池・蓄電池の導入による建物オーナー
収益を可視化することで，さいたま市の家庭部門による CO2 排出量の削減と建物オーナーの収益増加の双方に寄与すると考える．
2. 分析方法
2.1 分析手法
本研究は，ケーススタディとしてさいたま市内の賃貸集合住宅を対象に分析を行った．建物概要は 3 階建て，計 15 部屋，現在の世帯属性は 2 人世帯がメインである．太陽電池と蓄電池を優先的に消費する居室を特定居室とした。特定居室は日射条件などにより居住率の低い居室を想定しており，太陽光由来の電気を消費するため，再エネ賦課金と燃料調整費の分だけ電気料金が軽減する．太陽電池容量は 10kW で蓄電池容量は11.5kＷとした．それぞれの設備費用は，太陽電池 20 万/㎾，蓄電池 200 万円，特定居室にするための電気工事
費 15 万円/部屋として行った．

図 1 エネルギーフロー図
2.3 シミュレーションモデル
最 適 化 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン モ デ ル で は ， GAMS
（General Algebraic Modeling System）を使用して分析を行った．本モデルは，バイナリー変数を用いているため，混合整数計画となる．最適化を行う目的関数はオーナー総収益（式 1）として，収益の最大化を行った．
太陽電池に関する制約条件として，特定居室と共用部にのみ太陽電池由来の電気が流れる条件を設けた．蓄2.2 要素の設定要素としてオーナー系統仕入れ電気料金（表 1），居室の電気料金（表 2），電力需要，太陽電池発電電力量の設定を行った．各料金設定に関しては，実際に不動電池の設備効率はヒヤリングを基に 90%とした．初期
費用回収年数は各設備の導入費用を，太陽光を入れない場合の年間利益との差額で除した年数を示している．

- 1-A1-02 -1-A1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

年間収益=居住者が支払う電気代-系統仕入れ電気代

次に，テレワーク需要の増加による電力需要の増加‥式 1を考慮し，現在の電力需要より 5％と 10％増加させた

3. シミュレーション結果

場合のオーナー年間収益（図 4）を示す．特定居室数

シミュレーションの結果（図 2），特定居室数が増加

は蓄電池ありの場合で最も投資回収期間が短い 5 部屋

すると太陽光自家消費率が向上する事が示された．太とした．電力需要が増加する事で年収益は 4%程度増

陽電池のみの場合，特定居室数を増やすことで日中の加し，回収期間も 1 年短くなる事がわかった.

電力需要が増加し自家消費率が向上する事がわかった．

\800,000

蓄電池を導入する場合は，特定居室数が多いと日中の\750,000

余剰電力が低下し，蓄電池の稼働率が低くなる事がわ\700,000

かった．特定居室 1 部屋あたりの月平均電気料金（図\650,0003）は，特定居室数が減る事で太陽電池由来の電気が多\600,000なし

蓄電池

く消費され，電気料金が軽減した．また，特定居室 10あり0%増

部屋の場合に電気料金の変化が少ないことからも，蓄

なし

あり

なし

5%増

あり
10%増

電池の稼働率が低くなっていると考える．しかし，各

図 4 オーナー利益[円/年]

ケースにおいても東京電力の電気料金と比較すると，最後に，テレワークにより電力需要が増加し初期費

いずれも安い事から居住者においても利点がある事が用回収年数が短くなった場合，特定居室の電気料金をわかった．初期費用回収年数（表 3）は蓄電池を導入

通常よりどれだけ引き下げる事が出来るかを分析した．

する場合は，特定居室数を 5 部屋にする事で費用回収

電力需要の増加割合は 5%増とし初期費用回収年数（図

年数が 15 年程度で最も短くなる事がわかった．蓄電5）を示す．その結果，建物オーナーは電力需要が 5%池を導入しない場合は，特定居室 10 部屋の場合が最増加した場合，特定居室の電気料金を 2.5%まで下げても回収期間が短くなった．以上の事から，費用面におも蓄電池の投資回収年数を 15 年程度に抑えることがいて特定居室数と蓄電池の有無は大きく関係すると読可能だとわかった。
20\3,000,000

60%\2,800,000

40%\2,600,000\2,400,00020%\2,200,000

なし

あり

なし

3部屋

あり

なし

5部屋

あり

10部屋

太陽光

12
0%減

2%減

2.5%減

5%減

10%減

電気料⾦ 減少率

本研究により以下の結論が得られた．

なし

・太陽電池を導入する事で，建物オーナーの収益は向図 2 オーナー電気料金[円/年]・太陽光自家消費率

上だけでなく居住者側の電気代軽減にも繋がる．

東電料金\22,000

14

4. 結言

0%

\2,000,000

16

[年]

80%

\3,200,000

蓄電池

18

100%

\3,400,000

太陽光⾃家消費率

オーナー電気料⾦[円/年]

み取れた．

・太陽電池だけを導入する場合は，特定居室数を増や\21,000

すことで太陽電池由来の電力を最大限活用できる．

\20,000

・蓄電池も併用して導入する場合は，特定居室数を 5\19,000

部屋にする事で余剰電力が発生し，蓄電池の稼働率と\18,000

収益が向上する．

\17,000

今後は，集合住宅の電力需要データを用いた分析が必\16,000
蓄電池

なし

あり

なし

3部屋

あり

なし

5部屋

あり

10部屋

太陽光 太陽光

要になる．

なし

5. 謝辞

なし

図 3 特定居室 1 部屋あたり 平均電気料金[円/月]
表 3 初期費用回収年数
特定居室数

3部屋

5部屋

本研究は，さいたま市研究開発人材高度化タスクフ
ォース事業の助成を受けたものである．
6. 参照文献

10部屋

蓄電池

なし

あり

なし

あり

なし

あり

[1] 山中隆世，磐田朋子(2021):“HEMS データを用い

回収期間

12.4

16.5

10.8

15.1

10.3

15.3

た模擬家庭電力需要自動生成プログラムの開発と活用

2.3

9.1

2.9

8.7

4.4

9.7

回収期間
太陽光既設

方法の一案”，第 16 回日本 LCA 学会研究発表会- 1-A1-02 -1-A1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

不確実性を考慮した FIP 事業売電収入予測に向けた基礎モデルの構築

Development of a basic model for forecasting FIP project electricity sales revenues taking
into account uncertainties〇新村孝太郎*1)、 磐田朋子 1)
Kotaro Shimura, Tomoko Iwata
1) 芝浦工業大学* br19047@shibaura-it.ac.jp
1. 背景
本研究では、2022 年 4 月より日本にて導入されたを算出することを目的とした。ここで、「オープンデータに基づく電力スポット市場のエリア価格予測」

FIP(Feed-in Premium)制度における、太陽光発電事
業における売電収入単価を予測するためのモデルを構築することを目的としている。
FIP 制 度 と は 、 2012 年 よ り 導 入 さ れ て い た
FIT(Feed-in Tariff)制度：固定価格買取制度に変わるものであり、FIT 制度のように発電事業者は電気を固定価格で売電するのではなく、30 分おきに変動するシステムプライスを元とした FIP 収入単価によ

では、システムプライスに値が類似しているエリア
プライスの予測評価を行っているが、コロナ禍であることやウクライナ戦争のことなど近年の社会情勢による原料価格や電力需要の変動についての考慮がなされていないため、本研究ではそのような点も考慮しシステムプライスの予測を行った。

り、売電収益を得る仕組みである。
FIT 制度により日本の再生可能エネルギーによる発電量は増加したが、FIT 制度において電力の売電
単価が全ての月や時間において同一であることにより電力の需要量や供給量を考慮しない売電が可能であり、電力市場のニーズとはかけ離れてしまうという問題が存在した。しかし FIP 制度を導入することにより売電価格が常にシステムプライスと関連付く

本研究では、2021 年 3 月から 2022 年 11 月のシステ
ムプライスを用いて 2022 年 12 月システムプライスを予測し、前述の FIP 簡易シミュレーションに非化
石価値価格とバランシングコストを加味したものに代入することで、2022 年 12 月の FIP 単価を算出した。

3. 研究の手法

FIPシミュレーションへの代⼊システムプライス(2021/3~2022/11)

システムプライス予測値(2022/12)

2022/12のFIP収⼊単価の予測
⾮化⽯価値価格の考慮
バランシングコスト

ため、電力市場を常に意識した売電を発電事業者に促すことが可能となり、FIP 制度が電力市場の統合や再生可能エネルギーの自立化への一つのステップとなることが期待される。

4. システムプライスの予測
4-1 説明変数におけるデータの整形

FIT 制度では時刻による売電単価の変動はなく、設備容量によって単価が決められていた。一方 FIP 制「オープンデータに基づく電力スポット市場のエリ
ア価格予測」における説明変数を用いて機械学習を度においては 30 分ごとに売電単価が異なり、その値は市場価格にプレミアムを足し合わせたものとなる。

行った。前既往研究においては表 1 に記載したものが説明変数として用いられていたが、為替と原油価

経済産業省が 2022 年 2 月に公表した FIP 簡易シミュ
レーションでは、実際にはプレミアムの算出に関わるバランシングコストと非化石価値価を考慮していなが、今回のモデルの中にこの二つの変数を考慮し反映させることで、より正確な FIP 単価を算出できるモデルになる。

格に関しては、システムプライスと各変数のグラフ
により、その値段がシステムプライスへの影響を及ぼすのが 5 ヶ月先であると判断し、5 ヶ月過去方向にずらして説明変数とした。
また、多重共線性を測る指標 VIF を用いて説明変数間の相関関係を見たところ、為替や燃料価格などいくつかの説明変数の間で大きな重相関関係が見られたため、VIF が 10 以上となった説明変数を除き、

2. 研究の目的
そこで本研究では、簡易シミュレーション内ではシステムプライスや発電量などのデータを入れ込むことで FIP 収入単価を計算しているが、このままだと
将来収入予測を行うことが不可能であることから、
システムプライスを予測することで翌月の FIP 単価

図 1 FIP 収入単価の推移と予測結果

多重共線性を排除した。その結果、本研究で用いた今回の機械学習の説明変数が表 2 のようになった。
表 1 に示す説明変数とシステムプライスを標準化し、教師あり機械学習を行うことで回帰式を得た。

- 1-A1-03 -1-A1-03

第18回日本LCA学会研究発表会なった。

表 1 機械学習の説明変数
気象情報

VIF考慮前説明変数

VIF考慮後説明変数

気温・降⽔量・⽇射量・⽇照時間・気気温・降⽔量・⽇射量・⽇照時間・40

圧・相対湿度

気圧・相対湿度35

USドル/円・オーストラリアドル/円・

為替

オーストラリアドル/円

ユーロ/円・ポンド/円

電⼒需要
⽇中市場
スポット市場
原油価格

東京電⼒の電⼒需要実績とその合計

東京電⼒の電⼒需要実績

始値・⾼値・安値・終値・総約定量・始値・⾼値・安値・終値・総約定

約定数

量・約定数

売値・買値・売値と買値の差額

売値と買値の差額

24時間平均システムプライス

平⽇:1/休⽇:0で数値化

平⽇:1/休⽇:0で数値化

コマ

30分コマに分割

30分コマに分割

曜⽇

⽉曜~⽇曜

ー

天気予報情報

天気・気温・降⽔確率・降⽔量・湿度ー

表 2 回帰式における各説明変数の係数
変数名
湿度
気圧
日照時間
買い入札量-売り入札量
需要量
円-オーストラリアドル(為替)

係数
-0.01
0.01
0.11
0.41
0.44
0.58

4-3. システムプライスの予測結果と評価
45
40
35

(円/kWh)システムプライスの予測値と実測値の推移

50

30
25
20
15
10
5
0
11

16

pre dict

20
15
10

21

26

5

6

7

8

9 10 11 12 1

31

real

2

3

4

5

2021

6

7

8

9 10 11 12 12

2022
市場収⼊

4-2. システムプライスの予測における検討
機械学習にて得た回帰式の各説明変数の係数を表 2に示す。為替や電力需要量、買い入札量と売り入札
量の差と日射量がシステムプライスの変動の大きな要因になることが示された。

6

25

4

平⽇/休⽇

1

実測値

0

ー

均価格

係数
-0.28
-0.10
-0.10
-0.07
-0.05
-0.01

予測値

30

5

始値・⾼値・安値・原油/天然ガスの平

変数名
日射量
気温
休日かどうか約定総量
時刻
降水量

FIP収⼊単価(円/kWh)

変数名

プレミアム

図 3 FIP 収入単価の推移と予測結果

5-2. FIP 収入単価の考察
5.2.1 市場価格の高騰予測した 12 月の FIP 収入単価は、2022 年度の各月の中で最も大きい値となった。その理由として機械学習にて得た回帰式における説明変数の中で絶対値が大きいものが関係していると考えられる。12 月には係数が正の値である為替や電力需要量、電力市
場における買い入札量と売り入札量の差が大きくなったこと、係数が負である日射量が少なくなったことが、今回の価格の高騰に繋がったと考えられる。
5.2.2 プレミアムの下落
今回の予測期間である 12 月だけではなく、2022
年度は 2 月以降プレミアムが発生していない(図 2)。
これはプレミアムの算出方法に原因があり、FIP 価
格である基準価格を参照価格が上回っていることに起因している。参照価格の変動は前年度と今年度のシステムプライスの増減に起因しているため、2023
年はプレミアムが 0 円とはならず、幾らかは付くことが予想される。

図２ システムプライスの予測結果と実績値

6. 結論
本研究では、システムプライスの予測を行い、そのまた、機械学習にて得た回帰式に 12 月の説明変数の各値を代入することでシステムプライスを予測した

予測値を利用することで既往研究にある FIP 収入単
価よりも正確な収入単価を算出することを目的とし

結果、決定係数は 0.67 であった。また予測したシス
テムプライスと実際のものの誤差を考察するために
平均二乗誤差 RMSE と平均絶対誤差 MAE を算出した。
その結果、RMSE は 6.28、MAE は 5.87 となり、予測値は実際の値と比較すると外れ値においてより誤差が生じていることが示された。
5. FIP 単価の算出
5-1. FIP シミュレーションへの代入た。今後は、今年度実際に FIP 制度によって売電したデータをもとにより正確な予測をしていくことが求められる。
また本研究では予測対象をシステムプライスのみとしたが、気象条件や為替、原料価格などの説明変数においても実際は予測対象であり、このような変数の予測をより正確に行うことで、誤差を小さくしていくことができ、今後の課題としてあげられる。

4-1 にて得たシステムプライスをシミュレーショ
ンに代入し、参照価格において非化石価値価格(0.6円/kWh)及びバランシングコスト(1 円/kWh)を考慮して算出した結果、12 月の FIP 制度における市場収
入単価は約 26.3 円/kWh、プレミアムは 0 円/kWh と7. 引用文献
1) 経済産業省 FIP 簡易シミュレーション
2) 大村愛花ら(2020) “オープンデータに基づ
く電力スポット市場のエリア価格予測”電気学会論文誌 B 5,366-373.

- 1-A1-03 -1-A1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

画像解析と深層学習を用いた太陽光パネル発電量予測モデルの開発
Development of Solar Panel Power Generation Prediction Model Using Image Analysis and Deep Learning○西谷直輝*1)、本田智則 2) 、伊坪徳宏 1)
Naoki Nishitani, Tomonori Honda, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2)国立研究開発法人産業技術総合研究所* g1962042tcu.ac.jp
1. はじめに

3.2 画像解析

日本政府は第 6 次エネルギー基本計画において、2030 年度の電源構成目標として再生可能エネ
ルギー比率を 36％～38％にすることを掲げている。また、2050 年には社会全体のカーボンニュー
トラル化を行うことを宣言している。これらを達成するためには、再生可能エネルギー、とりわけ、既に低コスト化、普及の序にある太陽光発電システムのさらなる普及拡大が不可欠である。
太陽光発電システムの普及にあたっては、電力の安定的な運用のために同時同量制約を満たすことが必要不可欠である。しかし、太陽光発電は気象条件によってその出力に変化があり、特に曇天下における発電量の変化を適切に予測することが必要である。

画像解析では全天画像を雲・空・太陽・その他(建物等)に分類することを目的とする。画像解析手法としては、各画素の情報を基に閾値を設け、画素ごとに分類を行う。しかし太陽の把握は、光の反射等で正確な分類が極めて難しい。そのため、太陽の分類は軌道計算による太陽位置の把握から分類を行う。
雲部分については画素値に別途閾値を設け、雲の厚さを 120 の分類に分け、色による分類を行った。また画像に写り込んだ空以外の部分(建物等)はあらかじめ画素単位で情報を与え、黒に塗りつぶ
す処理を行った。それ以外の雲と空に関しては画像解析によって行い、別途計算で求められた太陽位置を解析画像に付与し、モデルの開発を行った。出力画像は深層学習で学習を行うため画素を128px×128px とした。
(a)(b)

2. 研究目的

全天画像による太陽光発電予測手法において、画像解析に注目し、深層学習モデルに適した分析手法を検討する。開発したモデルを利用して太陽
光パネルのライフタイム当たりの発電量を予測し、同システムの LCA を実施するための基礎デー
タとして活用することを目的とする。
3. 研究方法
3.1 予測モデル

先行研究を基に図 1 に示す 10 分後の日射量予測モデルを作成した。モデルの開発においては、画像から雲等の特徴を捉えるため、画像解析技術を用いて得られた学習データと実測した日射量デー
タを教師データとして深層学習を行い、日射量を予測する。

図 2. (a)全天画像、(b)全天画像(解析後)
3.3 深層学習

本研究では近年画像認識等で幅広く活用されている CNN（Convolutional Neural Network：畳み込み
ニューラルネットワーク）モデルを採用した。学習データは熊谷地方気象台で 2014 年から 2018 年の間に 10 分間隔で観測された全天画像(計 142,236 枚)
及び全天日射量を使用した。また学習反復回数は
100 回とし、学習を行った。

図 1. 日射量予測モデルフロー- 1-A1-04 -1-A1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

4. 研究結果

𝐸𝑙𝑖𝑔ℎ𝑡 × 𝑃 × (1 − 𝐾ℎ ) × (1 − 𝐾𝑝𝑐𝑠 ) × (1 − 𝐾𝑗 )
(1)
𝐸𝑏𝑎𝑠𝑒
𝐸𝑝：予測発電量(kW)、 𝐸𝑙𝑖𝑔ℎ𝑡 ：日射量(kW/㎡)
𝐸𝑏𝑎𝑠𝑒 ：太陽電池の基準日射量(kW/㎡)
𝑃：システム容量(kW)、 𝐾ℎ ：温度上昇損失率
𝐾𝑝𝑐𝑠：パワコン損失率、𝐾𝑗 ：その他損失率
𝐸𝑝 =4.1 日射量予測結果

開発した日射量予測モデルによる精度は RMSE
で 61.857(W/m2)であり、他文献と比較し精度が高いモデルであることが確認された(図 3)。予測精度が他文献と比較し高い要因として、画像解析による
雲の厚さ分類を本研究で新たに採用したためと推測できる。
また、ある特定の日に注目して時系列で予測結果と実際の観測値を比較した(図 4)。急激な日射量の変化も予測ができており、本モデルの有効性が確かめられた。一方で全体的に予測値が観測値よりも高い傾向があり、原因を明確にし、対応する必要がある。

5. まとめ・全天画像を基に日射量を予測するモデルの開発を行い、画像解析手法による予測精度の違いが明らかとなった。
・本予測モデルを活用して太陽光発電量を推定した。
6. 今後の展望本モデルでの予測を基に日本に設置された太陽
光パネルの LCA に活用することで、日本の気象条件に沿った分析が可能となる。
本モデルは数十分先の予測に特化した短期予測モデルである。そのため長期予測に優れている、
気温や湿度などの数値データに基づく予測モデル
や、衛星画像から予測するモデルなどと組み合わせ、各時間帯における最適な予測モデルの開発を行う。
本モデルは予測する対象となる太陽光パネルの近くで全天画像を撮影する必要がある。そのため実社会での活用には、カメラと本研究で開発されたモデルを搭載したハードウェアが必要である。
日本全国を対象とした分析を行うためには多地点での分析を通したサンプルデータを増やし代表性を向上させることが必要となる。

図 3. 他文献との予測誤差比較

7. 引用文献

図 4. 1 日における時系列予測結果(2014/4/20)
4.2 太陽光パネル発電量推定

予測された日射量から、太陽光パネルの発電量を推定する。日射量から太陽光パネルの発電量は式(1)によって求めることができる。𝐸𝑙𝑖𝑔ℎ𝑡 に本モデルで予測した日射量を入力する。その他の変数は各メーカーや種類によって異なり、対象の太陽光パネルに準ずる。

[1] 経済産業省：”第 6 次エネルギー基本計画”,(2021)[2] Lei Chen ら：” A state-of-art method for solar
irradiance forecast via using fisheye lens”, (2021)[3] Marie Lothon ら：” ELIFAN, an algorithm for theestimation of cloud cover from sky imagers”, (20)[4] Cristian Crisosto ら：” Convolutional Neural
Network for High-Resolution Cloud Motion
Prediction from Hemispheric Sky Images”, (2021)[5] Bijan Nouri ら：” A Hybrid Solar Irradiance
Nowcasting Approach: Combining All Sky Imager
Systems and Persistence Irradiance Models for
Increased Accuracy”, (2021)- 1-A1-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-B1] 窒素
座長：山末 英嗣（立命館大学）
2023年3月8日(水) 13:00 〜 14:20 B会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-B1-01] Adequacy and distribution equity of nutrition supplies: A farm-tofork nutrient balance analysis in China*趙 川1、張 政陽1、松八重 一代 1 （1. 東北大学）
13:00 〜

13:20

[1-B1-02] アンモニアを利用した製鉄技術の導入に伴う温室効果ガスと反応性窒素の排
出量の分析*佐藤 聖哉1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
13:20 〜

13:40

[1-B1-03] 下水処理への吸着剤による NH4+回収技術の導入効果分析*中野 堯斗1、兼松 祐一郎 1、下野 僚子1、兵法 彩1、伊與木 健太1、脇原 徹1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）
13:40 〜

14:00

[1-B1-04] IDEAを活用した窒素のインベントリデータ*一杉 佑貴1、塚原 建一郎1、田原 聖隆1 （1. 国立研究開発法人
14:00 〜

©日本LCA学会

14:20

産業技術総合研究所）

1-B1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Adequacy and distribution equity of nutrition supplies:
A farm-to-fork nutrient balance analysis in China○Chuan Zhao *1), Zhengyang Zhang 1), Kazuyo Matsubae 1)
1) Graduate school of environmental studies, Tohoku University* zhao.chuan.t7@dc.tohoku.ac.jp
1. Introductionagri-food products to estimate its overall local

Maintaining human health requires a wide range of

production capacity. The food flows from farm to fork

nutrients from food supplies to support a functional

were constructed according to functionality, such as

immunesystem1.

The food system has been

conversions to seed and feed, non-food use, food loss,

undergoing significant changes owing to agriculturaland available food supply; the translated nutrient

advancement and urban growth and is characterizedbalance flow was then examined. Nutrient supplies inby enlarged production-to-consumption distances andthe open market comprise household consumption,

granular joints2. Multiple challenges, such as climate

eating-out

shocks, pandemic, and political unrest, faced by theadequacy of the nutrition supply and equity of nutrition

global food system have magnified the risk of

distribution among the provinces in China are obtained

intensified agricultural production and interconnectedby the extent of meeting populations’ demands andsupply chains in coping with secure and shared

the theory of the Gini coefficient. In this study, we

nutrition supply3.

focused on nutrients, such as protein, calcium, iron,consumption,

and

food

waste.

The

Prior studies on food security have primarily focused

zinc, folate, vitamin B12, vitamin A, vitamin C, andon calories, that is, energy intake, and overlooked theenergy in 2019. The data source for the analysis isprevalent micronutrient deficiencies. Recent studies

listed in Table S1.

have an emphasis shift on better nutrient supplies by
the monitoring and evaluation of the ability to supply
nutrients rather than exclusively focusing on the statusof nutrient consumption or food profile4–6. Strive is also
made to assess the impacts of market shocks or trade
restrictions on nutrient supply3,7. However, limited
studies have been conducted on local agri-foodsystems for informing a range of interventions in
response to the vulnerability of diverse food systems
to trade fluctuations at a subnational scale.
Here, we evaluated the potentials of local nutrientand open market supplies in China, which has
undergone significant urban expansion with changes
in food trade and diet structure8,9, at a provincial level.
Furthermore,wecomparednutrient

supplyadequacies based on the demands and distribution

Figure 1. Schematic diagram of the study

equities among provinces to reveal the effect of tradeand evaluate the degree of shock that local self-supply
can afford.

3. Results and discussion
3.1 Nutrient productivity and local nutrient flows
In the local self-supply scenario, seed conversions

2. Method and materials
We corelated the annual production data ofagri-food products in each province with the foodnutrient composition database and aggregated theamount of each nutrient presented in the different

account for the lowest flow among all nutrient types.
Relatively higher loss rates of approximately 20% forvitamin A and vitamin C are primarily due to high rates
for vegetables and post-harvest fruit loss10. Feed reliedconsiderably on energy, protein, calcium, zinc, and- 1-B1-01 -1-B1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

folate, account for 24%, 21%, 6%, 20%, and 28% of

the supply capacity. In addition, the local foodtheir respective overall production. In addition, in a

production modeled in this study is based on aself-sufficient context. 12 out of 31 provinces haveconstant scale and structure of agriculture, which indifficulties in achieving an iron supply for feed. The

reality, could be affected by the impact of long-term

results (except for iron) show that after removing

trade. Nonetheless, the findings derive information for

nutrient losses from seed and feed conversion,

the vulnerability of local nutrient supply to thenon-food usage requirements, and food losses,

short-term market shock.

between 52% (folic acid) and 90% (vitamin B12) ofagricultural output is available for supply on the

4. Conclusions

national level, where the level of the available supply

We traced a series of nutrition elements in theof calcium and vitamins (excluding folate) is broadly

agri-food categories through their distribution fromsimilar among the provinces. Monoculture type of

production to consumption in the local self-supply

farming requires some places to use a greatersystem and compared them with adequacy andproportion of nutrients for other purposes, thereby

distribution equity in an open market. Iron showed the

reducing the nutrient availability and making it highly

most vulnerable supply, on a national and provincial

vulnerable to supply shocks.

level, not only due to production pressure because of
the growing demand for meat but also by the high

3.2 Nutrient supply in the open market

waste rate in the consumption stage. The distribution

For all the available nutrients, most of the suppliesof nutrients can be made more equitable through trade,would end by household consumption. The waste rate

but it can also leave some regions vulnerable towas approximately 10% of every nutrient supply,

sudden shocks or shifts in regional and international

except for iron, which was at 18–33%.

tradepatterns.

Ouranalysishighlighted

theimportance of subnational nutrient supply information
3.3 Nutrient supply adequacy and distribution equity

in supplementing better knowledge towards a moreamong provinces

resilient nutrition supply.

In the local self-supply system, most places cansatisfy their nutrient demands except for iron. For other

References:

nutrients, 16–42% of the total area cannot afford

1. Afshin, A. et al. The Lancet 393, 1958–1972

self-sufficiency, depending on the nutrient type.
Promisingly, upscaled regional coordination can(2019).
2. Karakoc, D.B. & Konar, M. Environ. Res. Lett. 16,

broadly release these deficiencies (Table S2). From
the open market to the local scenario, iron supply

105003 (2021).
3. Poppy, G.M., Baverstock-Poppy, J.J. & Baverstock,would drop substantially, as a significant amount ofprotein and energy from meat production massively

J. Nat Food 3, 512–522 (2022).
4. Liu, A., Han, A. & Chai, L. Nutrients 13, 2734

substituted with iron-bearing foods, such as the beans
for feed8. However, the adequacies of vitamin B12 and(2021).
5. Broadley, M.R. et al. Int J Vitam Nutr Res 82,

A increased slightly, probably becaue of the avoided
vegetable and fruit loss in limited transport and the net

192–199 (2012).
6. Lividini, K. & Masters, W.A. Nat Food 3, 703–715

export of vegetables for China in the international
market10,11.

In addition, trade contributes to reduced(2022).
7. Wood, S.A., Smith, M.R., Fanzo, J., Remans, R. &inequities in distribution, especially for energy, protein,calcium, zinc, and vitamin C (Fig. S1).

DeFries, R.S. Nat Sustain 1, 34–37 (2018).
8. Zhao, H. et al. Nat Sustain 1–10 (2021).
9. Wang, Y., Wang, L. & Qu, W. Eur J Clin Nutr 71,

3.4 Limitations

149–150 (2017).

Several limitations exist in the present study, such

10. Lu, S. et al. Resour. Conserv. Recycl 177, 106006

as the presence of non-exhausted nutrients and theexclusion of stock variation, which may underestimate(2022).
11. FAOSTAT https://www.fao.org/faostat/en/ (2020).

- 1-B1-01 -1-B1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting information

Item

Ref.*

Agri-profile (crop production, livestock raised and

NBSC, 2020; CAY, 2020; CFIY, 2020

cultivated area
Population and household food consumption

NBSC, 2021; NBSC, 2020

Nutrition composition and edible proportion

USDA Database

Seed conversion rate

Yang et al., 2009

Feed conversion rate

Chapagain and Hoekstra, 2003; Xin et al., 2018

Food loss

Lu et al., 2022; Wang et al., 2023

Non-food use rate

FAOSTAT

Eating-out consumption

Wang et al., 2020; Zeng and Zeng, 2018

Food waste rate

Niu et al., 2022
Table S1 List of data sources in the study.

Energy
BJ
TJ
HEB
SX
NM
LN
JL
HLJ
SH
JS
ZJ
AH
FJ
JX
SD
HEN
HUB
HUN
GD
GX
HN
CQ
SC
GZ
YN
TB
SHX
GS
QH
NX
XJ
Nationwide

Open market

LSS

1.64
1.71
1.89
1.72
2.18
1.80
1.79
1.79
1.77
1.80
1.94
2.04
1.83
1.86
1.76
1.77
1.69
2.03
1.91
1.80
1.71
2.03
2.05
1.49
1.66
2.19
1.69
1.95
1.43
1.55
1.82
1.80

0.06
0.56
2.06
1.52
6.02
1.81
6.29
10.19
0.23
2.01
0.59
2.79
0.66
2.08
2.39
3.01
1.94
2.01
0.45
1.56
1.02
1.33
1.60
1.24
1.57
0.73
1.64
2.10
0.73
2.67
3.29
2.04

ProteinChange
(%)
-97%
-67%
9%
-11%
176%
1%
250%
470%
-87%
12%
-69%
37%
-64%
12%
36%
70%
15%
-1%
-76%
-13%
-40%
-34%
-22%
-17%
-5%
-67%
-3%
8%
-49%
72%
81%
14%

Open market

LSS

1.95
2.08
2.00
1.75
2.35
2.09
1.95
1.95
2.35
2.23
2.40
2.39
2.33
2.18
2.03
1.89
2.04
2.34
2.63
2.01
2.37
2.43
2.40
1.68
1.88
2.11
1.76
1.96
1.54
1.65
1.95
2.10

0.10
0.61
1.94
1.16
4.86
2.03
4.29
7.12
0.23
1.78
0.89
2.28
1.55
1.48
2.58
2.62
1.76
1.51
0.68
1.54
1.68
1.12
1.36
1.04
1.42
0.95
1.23
1.65
0.87
2.18
2.64
1.81

Calcium
Change
(%)
-95%
-71%
-3%
-34%
107%
-3%
120%
266%
-90%
-20%
-63%
-5%
-34%
-32%
27%
39%
-14%
-36%
-74%
-23%
-29%
-54%
-43%
-38%
-24%
-55%
-30%
-16%
-43%
32%
36%
-14%

Open market

LSS

1.69
1.61
1.43
1.34
1.59
1.52
1.32
1.33
1.61
1.45
1.48
1.49
1.35
1.33
1.47
1.31
1.30
1.35
1.47
1.14
1.26
1.60
1.51
0.97
1.07
1.00
1.27
1.30
0.78
1.12
1.37
1.36

0.17
0.49
1.39
0.61
2.29
1.18
1.36
2.73
0.26
1.32
0.75
1.00
1.16
1.18
1.59
1.47
1.57
1.38
0.64
1.70
1.33
1.23
1.14
1.07
0.96
0.77
1.00
0.98
0.64
2.33
1.63
1.21

Table S2 (a). Nutrient supply in open market (Energy, Protein, Calcium)- 1-B1-01 -Change
(%)
-90%
-70%
-2%
-54%
44%
-22%
3%
106%
-84%
-9%
-49%
-33%
-14%
-12%
8%
12%
21%
2%
-57%
49%
5%
-23%
-25%
10%
-10%
-24%
-22%
-25%
-18%
109%
19%
-11%

1-B1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Iron
BJ
TJ
HEB
SX
NM
LN
JL
HLJ
SH
JS
ZJ
AH
FJ
JX
SD
HEN
HUB
HUN
GD
GX
HN
CQ
SC
GZ
YN
TB
SHX
GS
QH
NX
XJ
Nationwide

Open market

LSS

3.17
3.10
2.84
2.69
3.42
2.99
2.66
2.72
3.27
3.20
3.24
3.36
3.06
2.85
3.08
2.89
2.85
3.13
3.76
2.50
3.34
3.49
3.43
2.35
2.59
2.69
2.80
2.68
1.97
2.63
2.83
3.01

-0.12
-0.47
-0.32
0.39
6.55
-1.03
2.02
14.37
-0.06
-0.26
0.02
-0.06
-0.56
-0.99
-0.30
0.01
-1.38
-0.86
-0.63
-0.40
-0.79
0.21
0.06
0.18
0.82
0.55
0.41
1.17
0.34
0.46
0.93
0.27

Zinc
Change
(%)
-104%
-115%
-111%
-85%
92%
-135%
-24%
428%
-102%
-108%
-99%
-102%
-118%
-135%
-110%
-100%
-148%
-127%
-117%
-116%
-124%
-94%
-98%
-92%
-68%
-79%
-85%
-56%
-83%
-82%
-67%
-91%

Open market

LSS

1.56
1.61
1.63
1.46
1.95
1.64
1.58
1.57
1.72
1.69
1.79
1.86
1.72
1.71
1.57
1.54
1.58
1.84
1.92
1.61
1.69
1.94
1.94
1.39
1.55
1.91
1.47
1.66
1.33
1.42
1.71
1.65

0.13
0.69
2.34
1.70
7.29
2.65
7.22
9.39
0.23
1.68
0.67
2.07
0.96
1.55
2.63
2.67
1.79
1.74
0.54
1.63
1.25
1.43
1.70
1.42
1.86
1.17
1.53
2.23
1.05
3.15
3.33
2.07

FolateChange
(%)
-92%
-57%
43%
16%
273%
61%
356%
498%
-87%
-1%
-63%
11%
-44%
-9%
68%
73%
14%
-5%
-72%
1%
-26%
-27%
-12%
2%
20%
-39%
4%
35%
-21%
122%
94%
25%

Open market

LSS

2.35
2.34
2.15
1.98
2.33
2.23
2.02
2.05
2.37
2.29
2.28
2.45
2.17
2.11
2.20
2.08
2.10
2.29
2.68
1.81
2.38
2.58
2.51
1.64
1.83
1.63
1.96
1.97
1.05
1.96
1.99
2.18

0.10
0.25
1.55
0.85
4.10
0.66
2.17
6.97
0.20
1.40
0.64
1.17
0.68
0.37
1.95
2.07
0.89
0.80
0.36
1.48
1.16
1.36
1.20
1.39
1.37
0.69
1.33
1.78
0.74
1.96
2.31
1.36

Change
(%)
-96%
-89%
-28%
-57%
76%
-70%
7%
241%
-92%
-39%
-72%
-52%
-68%
-82%
-11%
-1%
-58%
-65%
-86%
-18%
-51%
-47%
-52%
-15%
-25%
-57%
-32%
-10%
-29%
0%
16%
-38%

Table S2 (b). Nutrient supply in open market (Iron, Zinc, Folate)

Vitamin B12
BJ
TJ
HEB
SX
NM
LN
JL
HLJ
SH
JS
ZJ
AH
FJ
JX
SD
HEN
HUB
HUN
GD
GX
HN
CQ
SC
GZ
YN
TB
SHX
GS
QH
NX
XJ
Nationwide

Open market

LSS

1.44
1.48
1.13
0.83
1.33
1.37
1.17
1.19
2.26
1.97
2.05
2.04
2.11
1.69
1.39
1.19
1.44
1.86
3.07
1.05
2.90
1.80
1.82
1.00
1.24
0.94
0.92
1.01
0.98
1.17
1.14
1.62

0.18
0.89
1.45
0.55
2.09
3.87
2.40
1.99
0.25
1.73
1.63
2.07
4.47
1.87
3.27
1.28
2.14
1.38
1.73
2.74
4.35
1.05
1.37
0.67
1.14
1.25
0.44
0.45
0.77
1.54
1.23
1.78

Vitamin A
Change
(%)
-88%
-40%
28%
-34%
57%
183%
105%
68%
-89%
-12%
-21%
1%
111%
11%
136%
7%
49%
-26%
-44%
161%
50%
-41%
-25%
-33%
-8%
33%
-53%
-55%
-21%
32%
8%
10%

Open market

LSS

1.63
1.58
1.35
1.13
1.44
1.47
1.31
1.33
2.01
1.88
1.81
2.01
1.83
1.65
1.47
1.40
1.47
1.83
2.75
1.07
2.53
1.96
1.96
1.11
1.32
0.74
1.17
1.21
0.62
1.36
1.25
1.66

0.29
0.91
2.73
1.07
2.25
2.91
3.02
1.55
0.37
2.48
1.07
2.11
2.35
1.65
3.77
2.89
2.54
2.07
1.32
3.32
3.02
2.18
2.16
2.10
1.79
0.80
1.58
1.65
0.83
2.78
2.65
2.19

Vitamin C
Change
(%)
-82%
-43%
102%
-5%
56%
99%
130%
17%
-82%
32%
-41%
5%
28%
0%
156%
107%
73%
13%
-52%
209%
19%
11%
10%
89%
36%
8%
35%
36%
33%
104%
113%
32%

Open market

LSS

5.34
5.39
4.60
4.13
4.50
4.71
4.21
4.29
4.51
4.04
4.16
4.51
3.71
3.84
4.64
4.10
4.02
4.26
4.32
3.44
3.55
4.74
4.50
3.08
3.24
1.91
3.87
3.94
1.39
4.59
4.01
4.13

0.34
0.68
2.71
1.40
2.07
1.96
1.66
1.04
0.40
2.32
1.50
1.52
2.17
2.04
3.28
3.28
3.06
2.64
1.47
4.62
3.70
2.86
2.43
2.51
2.07
0.55
2.65
2.46
0.88
3.63
4.70
2.36

Table S2 (b). Nutrient supply in open market (vitaminBb12, A, C)- 1-B1-01 -Change
(%)
-94%
-87%
-41%
-66%
-54%
-58%
-61%
-76%
-91%
-42%
-64%
-66%
-42%
-47%
-29%
-20%
-24%
-38%
-66%
34%
4%
-40%
-46%
-18%
-36%
-71%
-32%
-38%
-37%
-21%
17%
-43%

1-B1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Figure S1. Equitabilities of nutrients distribution in local self supply and open market scenario
References:
CAY, 2020. China Agricultural Yearbook (2020). China agricultural yearbook editorial committee.
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UNESCO-IHE

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Schreiber, K., Hickey, G.M., Metson, G.S., Robinson, B.E., MacDonald, G.K., 2021. Quantifying thefoodshed: a systematic review of urban food flow and local food self-sufficiency research. Environ. Res. Lett.
16, 023003.
Wang, L., Gao, B., Hu, Y., Huang, W., Cui, S., 2020. Environmental effects of sustainability-oriented diettransition in China. Resour. Conserv. Recycl 158, 104802.

- 1-B1-01 -1-B1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Wang, R., Liu, G., Zhou, L., Yang, Z., Tang, Z., Lu, S., Zhao, M., Sun, H., Ma, C., Cheng, G., 2023.
Quantifying food loss along the animal products supply chain in China with large-scale field-survey based
primary data. Resour. Conserv. Recycl 188, 106685.
Wood, S.A., Smith, M.R., Fanzo, J., Remans, R., DeFries, R.S., 2018. Trade and the equitability of global
food nutrient distribution. Nat Sustain 1, 34–37.
Xin, L., Wang, L., Liu, A., 2018. Characteristics of regional production and consumption balance of feed
grains in China and policy implications. Journal of Natural Resources 33, 965–977.
Yang, L., 2009. Analysis of China’s grain supply and demand balance. Shandong University of Technology,
MA Thesis.
Zeng, Q., Zeng, Y., 2018. Eating out and getting fat? A comparative study between urban and rural China.
Appetite 120, 409–415.

- 1-B1-01 -1-B1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

鉄鋼製造におけるアンモニア活用技術による温室効果ガスと反応性窒素の排出量分析
Analysis of greenhouse gas and reactive nitrogen emissions from ammonia utilization technology in steelmaking○佐藤聖哉 1)，光斎翔貴 1)，柏倉俊介 1)，山末英嗣 1)，松八重 一代 2)
Masaya Sato, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue, Kazuyo Matsubae
1) 立命館大学 2)東北大学* rm0184ev@ed.ritsumei.ac.jp
1.

と NOx の排出量を調べた．原料投入量と製造時の CO2

緒言

21 世紀の地球では海洋汚染やオゾン層破壊など，と NOx 排出量は，
高炉転炉法は MiLCA を用いて IDEA

様々な環境問題が起こっている．地球温暖化の原因とのインベントリデータより取得した．COURSE50 は文して二酸化炭素などの温室効果ガスの排出が挙げられ，献を参考に，高炉転炉法における原料のコークスのう

この排出量を削減することが非常に重要である．

ち，1/3 を H2 とした 3)．MIDREX は IDEA のインベン

人類の生活には鉄鋼は不可欠であるが，その製造過トリデータが存在しないため，文献 4)より必要な原料程においては大量の温室効果ガスを排出し，国内の二の投入量を入手し，各原料の製造に排出される CO2 と

1)

酸化炭素排出量の 14％を占める ．現在，炭素の排出

NOx の排出量を調べた．H2 の製造に必要な NH3 の量量を減らすために様々な技術が開発されており，中では，NH3 からの H2 製造に関する先行研究 5)から，水素も従来の高炉・転炉法に代わり，還元剤として炭素でH2 の製造に必要な NH3 量を求めた．

1)

はなく水素を利用した製鉄技術の開発が進んでいる ．
3.

水素単体では貯蔵や運搬が困難であるため，キャリア

結果

としてアンモニアを利用することが注目されている．

高炉転炉法，COURSE50，MIDREX で粗鋼 1kg 製造

しかし，温室効果ガスの排出量の削減のためにアン時の CO2 と NOx 排出原単位をグラフとした(図 1)．高モニアを活用することにより，反応性窒素の排出量増

炉転炉法と比べて COURSE50 と MIDREX の方が CO2

2)

加が懸念される ．反応性窒素とは生物にとって使用と NOx ともに排出原単位が少なくなった．3 種類の製しやすい形態の窒素を指し，大量の反応性窒素が地球

鉄法の中では，MIDREX が最も排出原単位が少なくな環境へ流失することで土壌や水質の富栄養化や酸性雨った．これは還元に必要なコークスと同物質量の H2 の2)などの深刻な環境問題を引き起こしている ．これま

質量が小さく，結果的にコークス使用よりも H2 を利用

での既存研究では，新技術による二酸化炭素の減少にしたほうが還元剤の投入質量が少なく，IDEA より取のみ着目し，反応性窒素の排出量についての調査がほ得した製造時の NOx 排出量が，コークスが NH3 より

3)

とんどない．

も多いためである．

そこで本研究では，製鉄におけるアンモニアを用いた炭素排出量削減技術の導入に伴う，二酸化炭素などの温室効果ガスと窒素酸化物などの反応性窒素の排出量分析を行うことを目的とする．
2.

研究手法

従来型である高炉転炉，アンモニアを用いた新しい製鉄法である COURSE50，MIDREX の 3 種類において，製造過程における温室効果ガスと反応性窒素の排出量を比較する．この調査には産業環境管理協会により提供されるソフトウェアである，MiLCA を使用す

図 1 粗鋼 1kg 製造時の CO2,NOx 排出原単位

る．本研究では鉄鉱石から粗鋼製造までをシステム境4.

界とした．本研究において温室効果ガスは二酸化炭素(CO2)，反応性窒素は窒素酸化物(NOx)とし，これらの考察

国際エネルギー機関(IEA)では 2050 年にカーボンニュートラルを達成することを目標としている．文献 6)

排出量を調査した．
それぞれの製鉄法において，粗鋼 1kg の製造に必要を参考に 2050 年における 3 種類の製鉄法の国内におな原料の投入量，その原料の製造時に排出される CO2

ける生産割合シナリオを作成し（表 1），CO2 と NOx の- 1-B1-02 -1-B1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

排出量の変化を比較する．シナリオ 1 は現在の製鉄割合，2 から 4 は新しい製鉄法の割合を増やしていったシナリオである．
表 1 生産割合モデル 4 シナリオ
シナリ

シナリ

シナリ

シナリ

オ1

オ2

オ3

オ4

高炉転炉

100%

70%

50%

0%

COURSE50

0%

30%

40%

60%

MIDREX

0%

0%

10%

40%

図 3 各シナリオにおける NH3 消費量2019 年における国内での粗鋼生産量は 98,426,000 トン 7)となっており，今後も生産量は大きく変化しない

5.

と仮定し，2050 年も粗鋼生産量は 1 億トンとする．
4 シナリオで 1 億トンの鉄鋼を生産した場合に排出される，CO2 と NOx の排出量をグラフで比較する(図2)．高炉転炉法から新製鉄技術へとシフトするにつれ
CO2,NOx 排出量は少なくなっている．シナリオ 4 では，同じ鉄鋼生産量に対し CO2 は 3853 万トンの削減

結言

本研究では，製鉄における CO2 と NOx の排出量について，新しい製鉄法と比較を行った． NH3 を利用することで CO2 だけではなく，NOx も減らすことができるとわかった．一方で NH3 需要の増加が見込まれるため，NH3 生産量の増加が必要となる．

ができる．NOx も 11 万トン削減ができる．

6.
1)

引用文献

経済産業省：“「トランジションファイナンス」に関する鉄鋼分野における技術ロードマップ”，(2021)

2)

国立環境研究所：国立環境研究所，Vol.34, No.6，(2016），pp.9-11

3)

Shigeaki Tonomura, Naoki Kikuchi, Natsuo Ishiwata,
Shin Tomisaki, Yukio Tomita: Journal of Sustainable
Metallurgy, 2, (2016), pp191-199

4)

国立研究開発法人科学技術振興機構低炭素社会
戦略センター：“水素直接還元製鉄法の評価と技術課題”，（2022）

図 2 各シナリオにおける CO2,NOx 排出量5)Honda, K. Imamura, and K. Sato: Science Advances,

2019 年の NH3 の国内消費量は 1,080,000 トン 8)であり，2050 年における NH3 の需要は肥料用，燃料用含め
3000 万トン 8)と予測している．すべてを製鉄に利用す

Vol. 3, No. 4, (2017)
6)した(図 3)．シナリオ 4 では NH3 使用量が 415 万トン(2022)
7)

オ

ン

ラ

イ

ン

） ，

入

手

先

<https://www.nipponsteel.com/factbook/11-01.html > ，が現在の国内消費量の 4 倍程度の NH3 を必要とする．
る NH3 生産設備の整備が求められる．

日本製鉄：
“生産”
，日本製鉄ファクトブック 2021，（

増加し，2050 年の需要 3000 万トンには収まっている
このシナリオを実現させるためには，需要に応えられ

経済産業省製造産業局：“鉄鋼業のカーボンニュ
ートラルに向けた国内外の動向等について”，

ることは出来ないため，2050 年の NH3 の需要と比較するために各シナリオにおけるNH3 の消費量をグラフと

K. Nagaoka, T. Eboshi, Y. Takeishi, R. Tasaki, K.

（参照 2023-01-15）
8)

資源エネルギー庁：“我が国の燃料アンモニア導入・拡大に向けた取組について”，（2021）- 1-B1-02 -1-B1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

下水処理への吸着剤による NH4+回収技術の導入効果分析
Analyzing Introduction effects of NH4+ recovery by adsorbents into sewage treatment○中野堯斗 1)、兼松祐一郎 1)、下野僚子 1)、兵法彩 1) 、伊與木健太 1) 、脇原徹 1)、菊池康紀*1)
Akito Nakano, Yuichiro Kanematsu, Ryoko Shimono, Aya Heiho, Kenta Iyoki, Toru Wakihara, Yasunori Kikuchi1) 東京大学* ykikuchi@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言て集約処理される。ただし、ASM 後の処理水質は、技反応性窒素 (Reactive nitrogen: Nr) の環境中への排術導入の有無によらず、有機物や浮遊物質、NH4+、有出量は、地球環境に不可逆的な変化が急激に引き起こ

機態窒素濃度が同等となるように ASM のプロセス性

1)

される可能性がある域に達しており 、窒素循環の改能を設定した。

善は喫緊の課題である。下水に含まれる Nr は、人為起源で水圏への流出割合も高い 2)。現在の活性汚泥法

2.2 インベントリ分析(Activated sludge method; ASM) は、窒素除去のためのNH4+除去/回収技術未導入のベースケースでは、処理

曝気電力の大きさや、N2O 発生などの課題を有するた

水量および成分濃度変化、消費電力量、汚泥発生量おめ、下水処理への Nr 除去/回収技術の導入が求められ

よび成分濃度は、既往の報告値 5)を用いた。N2O や CH4ている。技術開発が進む中で、Nr 除去/回収率や処理の排出量は、処理水量と単位処理水量あたりの排出係が、対象物

数 5)から算出した。ASM 前段への NH4+除去/回収技術

質の除去/回収プロセスのみに着目しており、プロセス

導入後ケースでは、ASM における NO3−、N2O 発生量

システム全体への影響を考慮した評価は少ない。
また、および曝気に必要な電力量は、ASM への Nr 流入量に技術導入による窒素フローの変化は、プロセスおよび

比例すると仮定し、前段での NH4+除去率に比して減少

施設単位で評価されているが、他の産業も含めた国内するとした。汚泥処理工程におけるインベントリは、

窒素循環に関する議論は不十分である。

既往の報告 6)にしたがった。

に要するエネルギー等が比較されている

3,4)

本研究では、材料開発段階にある吸着剤による NH4+

材料開発者へのヒアリングで、実験値として、実際除去/回収技術を導入した下水処理システムの将来性の下水サンプルからの NH4+除去率 [%]、理論吸着容量

ライフサイクル評価 (Prospective LCA) を行う。材料[kg-N (kg-adsorbent)-1]、単位吸着量あたりの吸着材所要

開発者へのヒアリングに基づき、将来的な実用化を考

量 [kg-adsorbent (kg-N)-1] 、製造におけるマスバランス

慮したインベントリを作成する。下水処理への技術導を得た。ゼオライトの製造原単位には、工業的製造の入効果を分析し、環境負荷低減に必要な技術水準を探データが存在するゼオライト A の値を用いる 7)。非晶索する。また、技術導入による下水処理における窒素

質 AlSi の製造原単位 [kg-CO2 eq. (kg-adsorbent)-1]は、

フローの変化を分析し、国内窒素循環への波及的影響

材料開発者とのディスカッションに基づき実用化規模を評価する。

での合成プロセスを設計し、また吸着性能と各処理場への NH4+流入情報から非晶質 AlSi の年間需要量およ2. 方法

び反応器サイズを推算し、スケール効果を分析するこ

2.1 目的および調査範囲の設定とで、将来的な実用化を考慮した製造原単位を推算し下水処理システムにおける ASM の前段への吸着剤

た。ゼオライトおよび非晶質 AlSi の吸脱着可能回数は、

NH4+除去/回収技術オプションの新規導入効果

下水の汚濁や煆焼による吸着剤の構造変化を考慮し、を明らかにするために、技術導入前のベースケースとそれぞれ 100、10 回と仮定した。NH4+脱着のための煆導入後ケースを気候変動 (LC-GHG 排出量) と富栄養

焼に必要な熱は、実用規模の装置が未開発のため、類化を指標として比較する。評価対象とする吸着剤は、似する乾燥プロセスと同等と仮定した。

による

他より高い NH4+除去率が得られた H-MOR 型ゼオライ
トおよび非晶質アルミノシリケート (Aluminosilicate;

2.3 窒素フローおよび国内窒素循環の定量化

AlSi) とした。評価事例を東京都東部の下水処理場群

技術導入に伴う下水処理の窒素フローの変化を分析(砂町、三河島、有明、中野、みやぎ、落合水再生センし、既往の国内窒素循環 2)に代入することで、技術導ター) とし、機能単位は、処理場群における 1 m3 の処入による国内窒素循環への波及的影響を分析した。

理とする。対象とした処理場群では、各処理場にて水処理が行われ、発生した汚泥は砂町水再生センターに- 1-B1-03 -1-B1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

3. 結果・考察

技術導入に伴う国内窒素循環への影響としては、国3.1 処理場群単位での気候変動と富栄養化への影響

内における陸水圏への Nr 総排出の 14.0%が減少した。

技術導入前後の LC-GHG 排出量は、汚泥の最終処理

さらに、回収 NH3 を肥料製造および施肥へ利用するこ方法により大きく異なった。技術導入による曝気電力とで、肥料製造量 (kg-N 換算) の 23.6%および人工窒

消費の削減および N2O 排出の削減が LC-GHG 排出量

素固定量 (kg-N 換算) の 18.8%の削減に寄与する。つ

削減に寄与した。一方で、現段階の吸着性能や仮定しまり、下水処理への NH4+除去/回収技術導入は Nr の環た吸脱着可能回数の条件下では、ゼオライトおよび非境中への排出量および人工窒素固定量の削減に貢献す

晶質 AlSi のいずれも、吸着剤製造の負荷が大きく、シることが明らかになった。

ステム全体での LC-GHG 排出量は未導入ケースよりもそれぞれ 4.7%、23.1%増加した。富栄養化は、各単

4. 結言

位プロセスよりも、放流水中の残存物質による寄与が材料開発段階にある吸着剤による NH4+除去/回収技

大きく、
気候変動と異なり吸着剤製造の寄与は小さい。

術を導入した下水処理システムの将来性ライフサイク

吸着剤による NH4+除去/回収技術導入による NO3−の流ル評価を行った。ASM 前段への技術導入により、NO3-

出削減効果によってゼオライトおよび非晶質 AlSi の排出削減による富栄養化の低減効果が示された。気候

いずれの場合も 14.3%減少した。

変動は、LC-GHG 排出量に感度の高い吸着剤の製造原
単位、単位吸着 NH4+量あたりの吸着剤の所要量、およ

3.2 感度分析

び吸脱着可能回数により評価結果が大きく異なること

3.2.1 必要技術水準の探索が示された。また、感度分析を通じて必要技術水準を感度分析により、LC-GHG 排出量の感度の高いパラ明らかにした。さらに、国内窒素循環への影響分析にメータが、吸着剤の製造原単位、単位吸着量あたりのより、下水処理への技術導入は、水圏および大気への吸着剤の所要量、および吸脱着可能回数であることか

Nr 排出抑制効果だけでなく、回収 NH3 の肥料製造へのら、これら技術パラメータについて、LC-GHG 排出削再利用により、人工的な窒素固定量の削減に寄与する減に必要な技術水準を探索した。ゼオライトおよび非ことが明らかになった。これらの結果を材料開発者へ

晶質 AlSi について、現在の製造原単位と単位吸着 NH4+

フィードバックすることで開発目標の設定に寄与する量あたりの所要量の条件下では、必要な吸脱着可能回ことが可能となり、適切な材料・技術開発が進むこと

数は、それぞれ 130 回、23 回であることが示された。

が期待される。

3.2.2 GHG 排出原単位の変化

謝辞

電力由来の GHG 排出原単位が減少すると、技術導この研究は国立研究開発法人新エネルギー・産業技

入時と未導入時における LC-GHG 排出量の差が大き

術総合開発機構 (NEDO) の委託業務 (JPNP18016) のくなった。これは、ゼオライト製造による負荷は減少

成果を一部含む。東京大学「プラチナ社会」総括寄付するものの、技術導入による曝気電力や下水ポンプな講座は三井不動産(株)、積水ハウス(株)、東日本旅客鉄

どの GHG 排出量の削減効果も同時に減少し、後者の道(株)、豊田通商(株)からの寄付で活動している。

効果のほうが大きいためである。
引用文献
3.3 国内窒素循環への波及的影響

1)

技術未導入時では、下水処理への流入 Nr 量の 25.3%

2) K. Hayashi et al.: Environmental pollution, 286, (2021),は脱窒により無害化されるものの、34.5%は NH4+、有機態窒素および NO3−として Nr のまま水圏へ排出され、pp 117559-117569
3) A. Beckinghausen et al.: Applied Energy, 263, (2020),

12.2%が NH4+および N2O として大気へ排出されていた。
一方で、ASM の前段への NH4+除去/回収プロセスの導A J. Rockstrom et al.: Nature, 461 (5), (2009), pp 427- 475

pp 114616-114630
4) K. L. Lam et al.: Water Research, 173, (2020), pp

入時には、Nr の水圏への排出量は流入 Nr 量の 20.6％

115519-115524と、未導入時の排出量を 40.4%低減した。また、大気

5) 東京都下水道局: “技術調査年報 2019”，(2019)への排出量は流入 Nr 量の 7.6%と、未導入時の排出量

6) A. Shiumizu et al.: Computer Aided Chemical

を 37.5%低減している。これらのことから、下水処理

Engineering, 43, (2018), pp 1353-1358

への NH4+除去/回収技術の導入による反応性窒素の排

7) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 安全科学

出削減効果が示された。また、下水処理への流入 Nr

研究部門 IDEA ラボ: “LCI データベース IDEA

量の 38.5%を回収できることがわかった。

Version 3.2”, (2022)- 1-B1-03 -1-B1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

IDEA を活用した窒素のインベントリデータ
Inventory database for Nitrogen using IDEA
○一杉佑貴*1)、塚原建一郎 1) 田原聖隆 1)
Yuki Ichisugi, Kenichiro Tsukahara, Kiyotaka Tahara
1) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所* y0110.ichisugi@aist.go.jp
1. 背景
2022 年の 3 月に第 5 回国連環境総会 1)にて、持続可
能な窒素マネジメントについて議論された。その中で2. 研究方法
図２は IDEA のプロセスデータを図示したものである。
製品を作るために投入される原材料、エネルギー、

は、全球規模で窒素化合物の排出を 2030 年までに大幅に削減することが重要視され、国の環境政策として取り組むことを推奨した。この目標を達成するために、
窒素化合物の排出から、再利用する窒素サイクルを検サービスを入力フローとし、完成した製品とそれに伴う副産物、
環境負荷物質、廃棄物を出力フローとする。
それぞれの入出力に該当する項目が窒素を含んでいる
場合、その含有率を求めることで、窒素の入力量と出討することを挙げた。したがって、窒素化合物の排出力量を算出する。最終的に入力量と出力量の差分から量削減だけでなく、窒素を再利用する技術開発が求められることがわかる。これに対し、国立研究開発法人
新エネルギー・産業技術総合開発機構のムーンショッ

収支を得る。ただし、窒素の収支がとれても、他の物
質の収支も合うことが必要であり、そうでなければ、プロセス全体での物質収支が合わなくなってしまう。

ト型研究開発事業 2)にて、産業技術総合研究所では産業由来の窒素化合物を再利用する窒素循環技術の開発が進められてきた。これは、工場から排出される排ガ

そこで、窒素の収支に加え、プロセス全体の物質の収支（マスバランス）、炭素、リン、水の収支をも確認した。

ス中の NOx や廃水中の窒素化合物をアンモニアに変換して、資源として再利用するという技術である。この技術を導入することで、環境中に排出される窒素化合物がどの程度削減できるかを定量的に分析することが求められる。また、技術を導入する際の環境負荷と運用する際の環境負荷が導入前より大きくならないことが重要である。したがって、技術導入から運用することも対象にしたライフサイクル全体で、窒素化合物の削減を定量的に分析することが求められる。
さらに、資源として再利用されるアンモニアとして窒素投入量も定量的に分析する必要がる。本研究では、化学工業製品を中心に、IDEA の各プロセスで窒素の投入量と産出量の収支を把握し、窒素のインベントリデータを

図２ IDEA のプロセスデータ構造整備した。本研究の評価範囲を図１に示した。
3. 研究結果
図３は化学工業製品の硝酸 98％を 1kg 製造するプロセスを図示したものである。硝酸はアンモニアを酸化させて製造するため、原材料の入力はアンモニアと空気である。この空気は酸化させるための酸素としてプロセスに投入されるが、今回は全ての窒素フローを把握するため、空気由来の窒素もバランスチェックに考慮している。製品として、硝酸 98％が 1kg と副産物として、NO と空気が出力される。これらの入力量と出力量のバランスチェックを行った結果を表１に示した。
図１ LCA による窒素循環技術の評価範囲

原材料の投入量と製品、副産物のバランスが取れてい- 1-B1-04 -1-B1-04

第18回日本LCA学会研究発表会ることが確認できた。また、原材料と製品、副産物のにより、窒素循環技術で窒素化合物をアンモニアに変項目それぞれに窒素含有率を適応させ、窒素の入出力量を算出した。ほとんどバランスが取れていることが換した後に再利用するプロセスのデータを整備することができた。

分かる。出力の量が僅かに大きくなっているのは、
IDEA の化学工業製品では、PRTR の事業報告書に基づ

5. 今後の展望

き有害物質の排出量を各プロセスに適応させているので、微量の窒素含有物質が出力に計上されている。この出力に対する入力が考慮されていないので、微量に出力が大きくなっている。また、水に関しても入力される冷却水と出力される廃水のバランスが取れることがわかった。このように、プロセスごとに窒素の入出

窒素化合物の再利用という観点から入力される窒素に着目してデータを整備した。今後は出力される窒素化合物のデータ整備を進めていく。特に、化学工業製
品では、排出される窒素化合物が大気に排出されるのか、水域に排出されるのかを分類することで、気相と水相のどちらで窒素循環技術を導入するのかを検討す

力量を整備した。

ることができるからである。また、化学工業製品で整備した化学肥料のプロセスから農作物のプロセスに接続することで、農作物に投入される窒素量を整備することができる。このように他の産業への窒素入力量を整備することを検討する。
最終的に窒素循環技術を導入による環境負荷低減を定量的に分析するために、日本全体での窒素フローを把握する必要がある。そこで、これまで整備してきた
プロセスごとの窒素データに年間生産量を考慮することで、年間の製品製造の窒素入出力量を整備することが可能となる。これをもとに、プロセス同士の接続を

図３ 硝酸 98％[1kg]製造のプロセス図
表１ 硝酸 98％[1kg]製造のバランスチェック結果

試みることで、社会全体で窒素フローを把握し、窒素循環技術の導入前後の環境負荷を定量化することを検討する。

チェック項目

単位

入力

出力

差分

検証

マスバランス

[kg]

5.443

5.443

0.000

✔

炭素（C）

[kg]

0.000

0.000

0.000

✔

窒素（N）

[kg]

4.302

4.304

-0.002✔

resolution and decisions UNEA5.2”, （オンライン）

リン（P）

[kg]

-

-

-

-

水

[m³]

10.12

10.12

0.000

✔

入手先
<https://www.unep.org/environmentassembly/unea-5.2

引用文献
1) UNEA, “Proceeding, Report, ministerial declaration,/proceedings-report-ministerial-declaration-resolutionsand-decisions-unea-5.2>, （参照 2023-1-24）

4. まとめIDEA で整備されている化学工業製品 600 項目のうち、窒素を含む物質を投入している製品の窒素の入出力量を整備した。窒素の投入項目は空気、窒素ガス、
アンモニア、その他の窒素化合物という分類にした。
一つの製品で複数の窒素含有物質を投入する場合は該当する項目のすべてに計上したので複数の項目に一つの製品が計上されている場合がある。その他の窒素化合物には、上記の 3 物質以外で窒素を含む硝酸などが2) ムーンショット型研究開発事業, 国立研究開発法
人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（オンライン），入手先<https://www.nedo.go.jp/content/100923466.pdf>,（参照 2023-1-24）
3) インベントリデータ（IDEAv3.2）, 産業技術総合研究所, 入手先, (オンライン), ＜該当する。ただし、完成品がポリマーやその他のソーダ工業製品のように複数の製品を一つにプロセスと扱うものは、化学式が特定できないので、一部整備中となっている。このように窒素の入力が確認できたこと- 1-B1-04 -https://www.aist-riss.jp/softwares/40166/＞（参照2022-1-24）

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-C1] プラスチック循環(1)
座長：中谷 隼（東京大学）
2023年3月8日(水) 13:00 〜 14:20 C会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-C1-01] 食品と容器包装の連動分析モデルの開発と廃棄物削減シナリオの検討*稲葉 陸太1、小口 正弘1、河井 紘輔1、山本 悠久1、田崎 智宏1、寺園 淳1、大迫 政浩1、横尾 祐輔2、水上 碧2、高木 重定2 （1. 国立環境研究所、2. みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社）
13:00 〜

13:20

[1-C1-02] プラスチックのリサイクルを対象としたライフサイクル評価におけるカーボンニュートラルの考慮*崎田 結香1、松本 亨1、藤山 淳史1 （1. 北九州市立大学）
13:20 〜

13:40

[1-C1-03] カンボジア王国トンレサップ湖における水上集落住民のプラ廃棄物分別行動に関する研究*哈 布尓1、藤原 健史1、Spoann Vin2、Phat Chandara2、築地 淳1 （1. 岡山大学、2. Royal
University of Phnom Penh）
13:40 〜

14:00

[1-C1-04] 容器包装と食品廃棄の削減に向けた素材間フロー分析*須藤 凜太郎1、中谷 隼1、林 徹1、藤田 壮1 （1. 東京大学）
14:00 〜

©日本LCA学会

14:20

1-C1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

食品と容器包装の連動分析モデルの開発と廃棄物削減シナリオの検討
Development of a flow-linkage model between food and packaging
and evaluation of waste reduction scenarios〇稲葉陸太*1)、小口正弘 1)、河井紘輔 1)、山本悠久 1)、田崎智宏 1)、寺園淳 1)、大迫政浩 1)、
横尾祐輔 2)、水上碧 2)、高木重定 2)1) 国立環境研究所、2) みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社* inaba.rokuta@nies.go.jp
については国立社会保障・人口問題研究所の推計値、１．はじめにプラスチックは、焼却処理された場合の二酸化炭素

食品摂取量や食事形態比率については農林水産省の推排出による地球温暖化への寄与、環境中への流出によ

計値、適量購入による食品の直接廃棄量減少についてる海洋プラスチック増加、およびマイクロプラスチッ

は消費者庁等の資料（10%減少）、消費者の食ロス意識

ク化などの問題が懸念されており、その利用削減や適の向上による食品ロスの減少については著者らの設定

切な循環利用に向けた取組が国際的に進んでいる。プ（90%減少）、賞味期限延長等による食品の直接廃棄量

ラスチックの用途の中でも容器包装については食品と減少については環境配慮設計の事例（50%減少）、軽量

密接な関係にあるが、食品廃棄物や食品ロスの削減も化・薄肉化については同じく環境配慮設計の事例（プ

国際的な課題である。ここで、プラスチックを含む容ラスチック 5%削減等）、個包装化・小ロット化につい

器包装と食品、およびそれらの廃棄物に大きく関連すては著者らの設定（5%増加）、および素材代替についるのは食生活であり、今後変化が予想されることから、ては著者らの設定（プラスチック容器包装の 50%が紙その傾向と影響を把握することが廃棄物削減対策を講に置き換わる）である。また、食品あたりの容器包装

じる上でも重要である。

使用量の原単位については、著者らの議論に基づいた

そこで著者らは、まず、食品と容器包装の動向や取食品群別の仮の値を設定している。

組の情報を収集・整理し、食品と容器包装のフローを最後に、前述の将来シナリオにおける社会変化や対表現する「食生活モデル」を構築した。また、前述の策効果の影響について食生活モデルを用いて推計した。

情報に基づいて、プラスチックを含む容器包装と食品の廃棄物の削減対策シナリオを設定し、各対策の効果
を食生活モデルで推計・比較した。なお、シナリオ推計で想定する時点は 2030 年とした。

３．結果
まず、
２での説明に沿って食生活モデルを構築した。
同モデルは食品に関する部分と容器包装に関する部分で構成されており、詳細については図１に示す。

２．研究の手順
まず、プラスチックを含む容器包装と食品に関する
脱炭素や廃棄物削減に資する取組事例について、可能

食品

な限り定量的な情報を収集・整理した。定量的情報が不足する事項についてはヒアリング調査を実施した。
つぎに、前述の情報も参考にしつつ、プラスチック

容器包装a)市区町村別
年齢区分別人口［人］

１）食事量の変化（世代別）

b)年齢区分別食品群別
摂取量［kg/人］

c)市区町村別食品群別
摂取量［kg］

２）食の外部化d)都道府県別食事形態別構成比率［%］を含む容器包装や食品のフロー量が連動的に変化する様子を定量的かつ自治体別に推計可能な「食生活モデル」を構築した。同モデルは、各自治体の年齢区分別e1)市区町村別食品群別
食事形態別摂取量［kg］
f1)食品群別
不可食部割
合［%］

治体別食事形態別の食品摂取量を推計し、ロス率等をf2)食品群別
食品ロス率［%］３）個包装・
小ロット化

人口、年齢区分別 1 人当たり食品摂取量原単位、都道
府県別食事形態比率（内食／中食／外食）を基に、自地域別解像度g1)食品群別不可食部
発生量［kg］f1’)不可食部のうち一般廃棄物の割合

７）素材代替５）軽量化・
薄肉化６）個包装・
小ロット化h1)容器包装構成割合［%］h2)容器包装原単位［kg/kg］

e2)市区町村別
食品群別
食事形態別
純食料消費量［kg］

４）食ロス削減g2)食品群別食品ロス発生量［kg］
g)食品群別厨芥発生量i)種類別
容器包装消費量
［kg］

消費＝排出
と仮定

j)種類別
容器包装排出量［kg］

図１ 食生活モデルの構造考慮して食品廃棄物発生量を推計するものである。さらに、容器包装構成割合と容器包装原単位を乗じて食品容器包装の発生量をそれぞれ推計することにした。

つぎに、食品と容器包装の動向に関して収集した情さらに、人口減少や食事量の変化等の社会変化や、報に基づき、食品および容器包装各々についてシナリ

個包装や適量購入等の対策を考慮した将来シナリオをオを検討した結果を述べる。近年の動向に関する情報設定した。パラメータの根拠（とその水準）は、人口に基づき、シナリオの検討事項として、食品に関して- 1-C1-01 -1-C1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

は「食事量の変化」「食の外部化」「適量購入（個包装る効果はいずれも微少であった。

品や小ロット化）」が、容器包装に関しては「食品ロス図３に示すように、容器包装廃棄物に関する推計に削減機能（賞味期限延長や鮮度保持）」「軽量化・薄肉

おいても、BaU シナリオで既に削減がみられた。対策化」「個包装化・小ロット化」「素材代替」を選定し、シナリオでは、軽量化・薄肉化で明確な削減効果が見

近年の様々な動向をシナリオに反映させた。従来の傾られた。しかし、個包装化・小ロット化で明確な廃棄向が続く成り行き（Business as Usual：BaU）シナリオ

物排出量の増加が表れる結果となった。それ以外の対では、食品摂取量の減少、食事形態の変化、それらに策による効果は、食品廃棄物と同様にいずれも微少で伴う容器包装の増減を想定した。対策シナリオでは、あった。

消費者意識の変化および企業側の取組による対策を想定した。
消費者意識の変化による対策と効果としては、適量
4,209 -467

購入による食品の直接廃棄の削減、その一方で個包装

-476
-26

-26

-132

-1,393

化・小ロット化製品の購入による容器包装と廃棄物の
1,015

増加、素材代替製品の購入による廃棄物の構成割合の変化を想定した。企業側の取組による対策と効果としては、個包装化・小ロット化製品および素材代替製品の開発・製造（効果は消費者意識の変化におけるものと同様）、
食品ロス削減機能の向上による食品の直接廃棄の削減、軽量化・薄肉化による容器包装の減少を想定した。以上を表１にまとめて示す。

図２ 食品廃棄物の削減対策の効果推計

表１ 食品と容器包装のシナリオ設定
5,094 -564
-577
+8

-26

-178

+189

-3

-26

-3

3,913

図３ 容器包装廃棄物の削減対策の効果推計
４．まとめ
本研究では、
食品と容器包装に関する情報に基づき、社会変化や最新の取り組みを反映した対策シナリオを前述した 2030 年のシナリオについて、
食生活モデル

設定するとともに、食品と容器の連動を表現した「食を用いた推計結果のうち、食品廃棄物に関するものを

生活モデル」を開発し、対策シナリオの効果を推計し図２に、容器包装廃棄物に関するものを図３に示す。

た。
その結果、
食品廃棄物は人口減少に伴って減少し、図２に示すように、
食品廃棄物に関する 2030 年を想

消費者意識の変化で大幅に削減されること、容器包装定した今回の推計では、BaU シナリオにおいても、人

廃棄物も人口減少に伴って減少し、個包装化・小ロッ

口変化や食事量変化によって大幅に削減される結果とト化で微増することなどが推計された。

なった。対策シナリオにおいては、消費者意識の変化

今回の推計では食品あたりの容器包装使用量原単位による対策として意識向上の効果が非常に大きく現れに仮の値を適用しているなどしており、今後は根拠とた。企業の取組による対策として賞味期限延長によるなる実際のデータの収集・適用によってシナリオ推計

効果はわずかながらも示された。それ以外の対策によの精度を高めていく予定である。

- 1-C1-01 -1-C1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

プラスチックのリサイクルを対象としたライフサイクル評価におけるカーボンニュートラルの考慮
Carbon Neutrality Consideration in Life Cycle Assessment for Plastic Recycling○崎田結香*1)、松本 亨 1)、藤山淳史 1)
Yuika Sakita, Toru Matsumoto, Atsushi Fujiyama
1) 北九州市立大学* d2mac402@eng.kitakyu-u.ac.jp
1. はじめにれた場合の評価ついても検証しておく必要がある。

脱炭素社会の実現のために、2050 年に向けてさまざ

そこで本研究では、カーボンニュートラルの目標達

まな分野でカーボンニュートラルに向けた取り組みが成に向けて導入が計画されている電力の脱炭素化が進進められている。廃棄物・資源循環分野においても、

むケースとバイオマス素材が普及するケースを前提に、脱炭素ロードマップにおいて資源循環の高度化を通じ廃プラスチックのマテリアルリサイクルの LCA につた循環経済への移行が重点対策の１つに挙げられていいて、その評価手法を検討し、その影響を評価した。

る。また、海洋ごみ問題やプラスチックごみ輸出の規

なお、海洋プラスチック問題対応協議会の報告書 1）を制に代表されるように、廃プラスチックを取り巻く問ベースに、脱炭素対策の LCA への影響を検討した。

題が深刻になりつつあるが、2022 年４月１日には「プラスチックに係る資源循環の促進等に関する法律」が2. 方法施行され、資源循環への取り組みが促進されている。

2.1 システム境界

このような中、廃プラスチックのリサイクル率を向上

本研究では、製品バスケット法を採用し、機能単位させるための新たな技術の開発が進められている。例

は産業系廃プラスチック 1kg の処理と設定した。シス

えば、マテリアルリサイクルの新技術においては、リテム境界を図 1 に示す。

サイクル工程でのエネルギー消費量が増加する一方で、再生材の高品質化に伴う機能向上などトレードオフの

2.2 バイオマスプラスチックの普及関係があり、環境影響についても精緻に検証すること

環境省の公表資料 2）を参考に、廃棄されたプラスチが必要となっている。さらに、現在の諸条件を前提とック素材中のバイオマスプラスチックの割合は 2020

した評価に留まらず、今後様々な脱炭素対策が導入さ年が 1％、2030 年が 15％、2050 年が 92％と設定した。

リサイクルシステム
1kg

焼却処理

容リプラ
PVC

PET

PE
PP

PS

破砕・
ベール化

原
料
混
合

高度選別・
ペレット化

バイオマスプラスチック

単純焼却

加工
圧
縮
成
形

製品
ER

環境負荷(A)

発電焼却
残渣

CO2排出量セメント焼成、RPF

ベール中の割合

燃焼時CO₂

環境負荷削
オリジナルシステム

ベール中の割合バイオマスプラスチック
PET

PE
PP

PS
容リプラ
1kg

PVC

発熱量

バイオマスプラ率

樹脂製造CO₂

燃焼時CO₂

減効果(B-A)

処理
単純焼却

ベール化

環境負荷(B)
天然資源の
採掘

使用後、

資源輸入
製造・加工
系統電力製造

代替物
パレット

処理処分
(焼却・埋立)石炭、系統電力

図 1 システム境界（バイオマスプラスチックの割合を変数とした場合）- 1-C1-02 -CO2排出量1-C1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

バイオマスプラスチックが普及した影響は、図 2 に

図 5 に示す。その結果、バイオマスプラスチックが普示すように、再生樹脂パレットの環境負荷には燃焼時及すると、再生樹脂パレットを製造する工程の環境負の CO2 排出量とベール中の割合、発熱量が変動するよ荷が大幅に減少し、一方で、電力の脱炭素化が進むと、うに、新規樹脂パレットの環境負荷には樹脂製造時の環境負荷削減効果が大きくなることがわかった。

CO2 排出量と燃焼時の CO2 排出量、ベール中の割合が変動するよう計算モデルを構築した。なお、ベール中

4. まとめのバイオマスプラスチックは、バイオ PET 以外のバイ

本研究では、カーボンニュートラルの目標達成に向オマスプラスチックのみを対象とし、さらにバイオ PE

け、電力の脱炭素化とバイオマス素材の普及がどのよとそれ以外に分けて解析した。これらの発熱量についうに LCA の結果へ影響を与えるのか把握した。

ては、バイオ PE は化学構造が石油由来 PE と同じであ今後は、脱炭素対策についてより多様なケースを評るため、石油由来 PE と同様にリサイクルされるもの

価対象とすることと、関連データの精緻化が課題であと仮定し、発熱量も石油由来 PE と同様とした。それる。

PE 以外のバイオマスプラスチックについては、リサイ
クル後はすべて残渣になるものとし、その発熱量はす
べて PHBH の値とした。

図 2 バイオマスプラスチック割合を変数とした場合
図 4 バイオマスプラスチック割合を変数とした場合の計算モデルの構造の解析結果
2.3 電力の脱炭素化
電力の CO2 排出係数について、2020 年の値は環境省の報告 3）をもとに 0.433kg-CO2/kg、2050 年の目標値は環境省の資料を参考 2）に 0kg-CO2/kg と設定した。
電力の脱炭素化が進んだ影響は、
図 3 に示すように、
再生樹脂パレットの環境負荷には樹脂製造時とパレッ
ト製造時に使用する系統電力の原単位と、発電焼却における代替効果の系統電力の原単位が変動するように、
新規樹脂パレットの環境負荷には樹脂製造時とパレッ
ト製造時に使用する系統電力の原単位が変動するよう計算モデルを構築した。

図 5 電力の CO2 排出係数を変数とした場合の解析結
果
引用文献
1)

海洋プラスチック問題対応協議会（JaIME）：プラ
スチック製容器包装再商品化手法およびエネル
ギーリカバリーの環境負荷評価（LCA）の報告書，
2019 年 3 月

図 3 電力の CO2 排出係数を変数とした場合の計算モ

2)

デルの構造

環境省 環境再生・資源循環局：廃棄物・資源循環分野における 2050 年温室効果ガス排出実質ゼロに向けた中長期シナリオ（案）

3. 結果

3)

バイオマスプラスチックが普及したケース、電力の脱炭素化が進んだケースそれぞれの解析結果を図 4、- 1-C1-02 -環境省：電気事業者別排出係数（特定排出者の温室効果ガス排出量算定用），（参照 2022-12-30）

1-C1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

カンボジア王国トンレサップ湖における水上集落住民のプラ廃棄物
分別行動に関する研究
A Study on Plastic Waste Separation Behavior of Floating Village Residents
in Tonle Sap Lake, Kingdom of Cambodia○哈 布尓*1)、藤原 健史 1)、Spoann Vin 2)、Phat Chandara 2)、築地 淳 1)
1) 岡山大学, 2) Royal University of Phnom Penh
* habuer@okayama-u.ac.jp
1. はじめに

2. 研究手法

海洋プラスチックの生態系への影響が明るみに出て、

2.1 対象エリア

プラスチックの良さである耐久性が環境中へ廃棄されPhat Sanday コ ミ ュ ー ン は 、 Kampong Thom 州た際には難分解性という地球にとってやっかいな性質

Kampong Svay 地区のトンレサップ湖南東端に位置しに変わることが人々に認識され始めた。プラスチックている。 このコミューンは、国際的に認められたトン袋の有料化や代替品利用によるプラスチック製品の利レサップ生物圏保護区 (TSBR) のストゥンセンコア

用制限などのプラスチックを使用する側の対策は進め

エリア、そしてカンボジアでも最も重要なコアエリア

られているが、プラスチックを不用意に環境中に捨てである。Phat Sanday コミューンには 5 つの公式の村がないようにする対策が最も重要である。ごみの収集やあり、Kaoh Ta Pov 村にはベトナム人多く住んでいる。

処理が経済的理由により行われていない場所が発展途

このコミューンの総面積は 225.6 km2 で、人口密度は上国を中心として世界に多くある。発展途上国では安24.52/km2 である。コミューンデータベース 2022（コ

くて丈夫なプラスチックを多量に利用することから、

ミューンリーダーより）によると総世帯数は約 1,229

排出側の対策をしないとプラスチックごみの海洋への世帯、総人口は 5,849 人と推定され、カンボジアの国

流出は止められない。カンボジア王国・トンレサップ

勢調査 (2019 年) によると、平均世帯人数は 4.5 人

湖の岸辺に水上集落（図１）において、人々が日常的と言われる。本研究のすべて村のうち図 S1 の通りの 4にごみを水面に投棄し、雨季に増量した湖水が棄てらつである。Tuol Neang Sav 村（村４）は地理位置かられたごみを下流に押し流し、一部はトンレサップ川、

見ると遠いため、一つの回収・リサイクルシステムのメコン川を通って太平洋に流れてゆく。そこで、ごみ構築にふさわしくないため、対象外とした。

の収集サービスがなく、使い済みプラスチックが海洋
プラごみになりやすい地域には、住民参画型のプラ廃

2.2 アンケートを含む意識調査

棄物分別回収システムの構築が必要である。本研究で本研究ではカンボジア王国・トンレサップ湖水上集

はカンボジア王国・トンレサップ湖の岸辺に水上集落

落中対象村の複数の家庭に意識調査（アンケート含む）を作って住む人々のプラスチック製品の知識や、環境を行い、プラスチック製品の知識や、環境汚染の認識、汚染の認識、分別回収への協力意識を明らかにするこ

分別回収への協力意識を明らかにする。アンケートをとを目的とする。

含む意識調査は、個人属性、意識調査、プラスチック
リサイクルシステムへの好みという 3 つのセクションに分かれる。本調査では、トンレサップ湖の 対象村の世帯を対象に、面談による調査を実施し、最終的に 25の有効回答を得た。計画行動理論 1) に基づいて、Likert
scale questions を用いて、主に居住者の態度 (ATT)、知覚された行動制御 (PBC)、主観的規範 (SN)、行動意
図 (I) を調べた。さらに、環境認知 (EC)に関してその要因を調査した。

図 1 Houseboats in the village of Phat Sanday

2.3 プラスチックごみ組成分析調査
水上集落の家庭から捨てられるプラ廃棄物の種類や量をごみ組成分析調査によって明らかにする。家庭から毎日排出されるごみを集め、その中のプラスチック- 1-C1-03 -1-C1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

ごみの量を測定する（図２）。調査期間中（1 週間）は

組成分析の結果から見ると、リサイクル可能なプラ

協力者がプラスチックごみを分別保管し、調査終了後、

スチックごみと他のごみを区別する能力は、11 人の参保管したごみを調査チームに提供する。今回の調査に加者で平均 66% である。回収されたプラスチックごは、合計 11 世帯が協力者として参加した。 プラスチ

み全体のうち、ペットボトルが 43%を占め、次いで軟ックごみの分類は、ペットボトル、リサイクルしやす

質プラスチック 39%、硬質プラスチック 15%、発泡プ

いプラスチック、リサイクルできないプラスチックの

ラスチック 3%である。ペットボトルが全プラスチッ

3 つに分ける。
ポリエチレン（PE）、
ポリプロピレン（PP）、

クの 31%を占め、リサイクルしやすいプラスチックがポリスチレン（PS）でできた容器包装をリサイクルし全体の 44%を占める。要するに、回収されたプラスチ

やすいプラスチックに分類する。家庭ごみの組成分析

ックごみの 75% がリサイクルに適切という特徴を持は、主にプラスチックごみ（ペットボトル、軟質プラっている。Phat Sanday コミューンには、4 つの村にスチック、硬質プラスチック、発泡プラスチック）と807 家族が住んでいる。プラスチックごみ組成分析のその他のごみ（紙、布、木、缶、ガラス、分解性）の結果に基づくと、これら 4 つの村で 1 日あたりに発

2 つに分けられる。収集されたデータは、統計分析ツ

生するリサイクル可能なプラスチックごみの最大量は、ール IBM SPSS 22.0 を使用して分析される。

11.5 kg (ペットボトルで 3.7 kg、リサイクルしやすいプ
ラスチックは 7.8 kg) と推定される。
表 1 プラスチックごみの処分方法
Bury/ burn in
dumpingDryseasonWet

図 2 プラスチックごみ組成分析

season3. 結果と考察

76 %
36 %

Discharge inStore them in one
lake

place

for

other

purposes
4%

24 %

40 %

36 %

4. 最後に今回の意識調査の回答者のうち、56%が男性、年齢

本研究ではカンボジア王国・トンレサップ湖水上集は 41～60 歳に集中、家族構成は 5～6 人に集中、主な落中の複数の家庭に意識調査（アンケート含む）を行

職業は漁師である。回答者の 64% が平均収入に達し

い、プラスチック製品の知識や、環境汚染の認識、分ていない（カンボジアの世帯の平均月収は 372 米ド

別回収への協力意識を明らかにした。さらに、水上集

ル）。プラスチックごみの回収・リサイクルシステムの落の家庭から捨てられるプラ廃棄物の種類や量をごみ構築について、88%の世帯がリサイクルシステムにイ

組成分析調査によって明らかにした。
本研究の成果は、

ンセンティブがあるかどうかを最も懸念している。リ

対象地域におけるプラスチックごみの分別とリサイク

サイクルシステムに支払いが生じる場合、24% の世帯

ルの促進に貢献する。

が参加しないことを選択した。
Phat Sanday コミューンには、乾季と雨季の 2 つの5. 謝辞

季節がある。 表１に示した通り、乾季には、回答者の本研究は独立行政法人国際協力機構（JICA）草の根

76% がプラスチックごみを埋めたり燃やしたりして技術協力事業「カンボジア王国トンレサップ湖におけいる。回答者のわずか 4% が、トンレサップ湖にプラる住民参画型プラスチック汚染対策」を実施する中でスチックごみを投棄している。一方、雨季にはトンレ必要な調査を行い、得た結果を活用したものです。こサップ湖が大きくなり、プラスチックごみを燃やしたの成果は、岡山大学ダイバーシティ推進本部男女共同

り埋めたりするスペースがなくなり、プラスチックご参画室女性教員助成金の支援によるものです。

みの排出方法を変えているところである。雨季には、
プラスチックごみのトンレサップ湖への投棄が 40%ま

引用文献で増え、最も高い割合を占める。陸地に埋めたり焼却

1) Icek Ajzen, Organizational Behavior & Human

したりするケースが 76%から 36% まで減少している。
自宅ボートに一時保管するケースは雨期になると乾季に比べ、36%まで増加している。

- 1-C1-03 -Decision Processes, 50(2), (1991), pp 179–211

1-C1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

No.
1
2
3
5

Village Name
Neang Sav
Kampong Chamlang
Phat Sanday
Kaoh Ta Pov

TOTAL

図 S1

Total
Population
1129
1374
976
345
3824

Female

Male

625
695
477
186
1983

504
679
499
159
1841

ターゲット村の基本情報- 1-C1-03 -Total
Households
266
268
192
81
807

1-C1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

容器包装と食品廃棄の削減に向けた素材間フロー分析
Multi-material flow analysis toward the reduction of packaging and food waste○須藤凜太郎*1)、中谷隼 1) 、林徹 1)、 藤田壮 1)
Rintaro Sudo, Jun Nakatani, Toru Hayashi, Tsuyoshi Fujita
1) 東京大学* sudo@env.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに日本のプラスチック資源循環戦略では、2030 年まで

本研究においては、消費(国内最終需要)される食品と、食品に関連してサプライチェーン全体で利用されにワンウェイプラスチックを累積で 25%排出抑制するというマイルストーンが掲げられている。食品廃棄物

る容器包装を計算の範囲としている。

分野では、SDGs のゴール 12 への貢献にむけて、家庭

3. 分析方法

系については第四次循環型社会形成推進基本計画、事業系については食品循環資源の再生利用等の促進に関

3.1 食品の生産にかかる環境負荷
食品の生産にかかる環境負荷の算出に当たっては、する基本方針で、食品ロスを 2030 年度までに 2000 年

Nakatani et al.(2020)1)において拡張された産業連関表の度比半減という目標が設定されている。

2015 年表を基にした投入係数行列および原料フィル

また、容器包装には食品廃棄の削減に寄与する機能

タ行列を用いて、内包型原単位を算定する環境産業連があり、容器包装分野での環境負荷を考える上ではこの効果についても考慮する必要がある。

関分析を行った。
各食品の生産に伴う環境負荷は式(1)で算出した。

食品に関連した容器包装はプラスチック、アルミニ
ウム、紙を基盤としたものがほとんどであるが、現状

𝑬𝑭 = 𝒆𝑬 ・(𝑰 − 𝜱 ⊙ 𝑨′) −1 ・𝑭 …(1)
EF：消費される食品の生産に伴う環境負荷[t-CO2 eq]

では様々な素材間で複合している場合も少なくない。

eE：環境負荷ベクトル(各部門の単位直接 GHG 排出)

容器包装分野の先行研究では単一素材のマテリアル
フローの分析については行われているが、他の素材へ[t-CO2 eq/百万円]
I：単位行列の複合に着目した分析は数少ない。
このような背景を踏まえ、本研究では、それぞれのA’：投入係数行列(行部門𝑖 から列部門𝑗への投入係数)[百万円/百万円]

食品への使用量を分析するために、各種の素材がどの

𝜱：行部門𝑖から列部門𝑗 への投入のうち産出される製品の原料となるものを特定する原料フィルタ行列[-]
F：食品の最終需要の対角行列[百万円]程度、容器包装に使われていて、またどの程度の素材
が他素材を基盤としたものに複合しているのかを産業連関表を用いて明らかにすることを試みた。

ここでは、食品廃棄の回避による効果を適正に見積
2. 研究対象の範囲

もるために、フィルタ行列を用いて原料の生産にかか本研究における研究対象の範囲を図 1 に示した。

る環境負荷のみ計算している。また、容器包装を考慮しないようにするために、容器包装に関連する項目について値を 0 とした投入係数行列 A’を用いた。
3.2 食品の廃棄量および廃棄にかかる環境負荷
食品の廃棄量については、東京都における家庭系ごみ(2019 年)および事業系ごみ(2018 年)の組成調査の結果から直接廃棄量を抽出し、産業連関表の国内生産額表や食料需給表から金額と重量が変換可能な食品の項目について全国の年間廃棄量を拡大推計し、生産量と比較することで直接廃棄率を算出した。
3.3 容器包装の製造量および製造にかかる環境負荷
プラスチックを基盤とした食品容器包装については、

図 1. 本研究における研究対象の範囲

樹脂種類と加工形態ごとに食品サプライチェーン全体- 1-C1-04 -1-C1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

での使用量およびそれに伴う環境負荷を式(2)で算出した。

4. 分析結果
4.1 食品の直接廃棄率と食品・容器包装の生産にかかる環境負荷

𝑬𝑷 = 𝒆𝑷 ・𝑸𝑷−𝟏

食品の種類ごとの直接廃棄割合と、容器包装と食品= 𝒆𝑷 ・𝒓𝑷 ・(𝑰 − 𝑨) ・𝑭 …(2)EP：樹脂種類・加工形態ごとの容器包装の生産に伴うの生産にかかる環境負荷の割合を比較した結果を図 2

環境負荷[t-CO2 eq]
eP：樹脂生産および加工にかかる環境負荷ベクトルに示した。本来は直接廃棄率が高い食品に対しては容器包装の機能を高め廃棄率を下げる試みをすることが[t-CO2 eq/t]

望ましいが、この結果から、保存を目的として容器包

QP：樹脂種類・加工形態ごとの容器包装使用量[t]rP：各部門の単位金額あたりの容器包装使用量(樹脂種装を用いるレトルト食品に関してもそれが十分に行われていないことが読み取れる。

類・加工形態ごと)[t/百万円]
A：投入係数行列(行部門から列部門への投入係数[百万円/百万円])また、アルミニウムおよび紙の食品容器包装への使用量と、紙製の容器包装に複合しているプラスチック(樹脂)量は式(3)によって求めた。
𝑸𝑴𝒋 = {

𝑟′𝑀 ・𝑎𝑀𝑖 ・𝑎𝑖𝑗 ・𝒂𝒋 ・𝑭(𝑀：樹脂)

𝑟′𝑀 ・𝑎𝑀𝑗 ・𝒂𝒋 ・𝑭 (𝑀：アルミニウム・板紙)…(3)

M：容器包装の素材(樹脂・アルミニウム(アルミ圧延製

図 2. 食品の直接廃棄割合と容器包装・食品の生産に品等)・板紙)かかる環境負荷の割合の比較

i：容器包装の中間フロー(板紙)
j：容器包装(プラスチック製・紙製・アルミ缶)

4.2 他素材を基盤とした容器包装への複合量

QMj：食品ごとの素材 M の容器包装 j への使用量 [t]rM’：各素材の単位金額あたりの重量[t/百万円]

ここまでの分析を踏まえて、食品に用いられている
容器包装全体のフローを図3に示した。

𝑎𝑖𝑗 ：投入係数行列 A の𝒊, 𝒋要素[百万円/百万円]
𝒂𝒋：容器包装の食品への投入ベクトル[百万円/百万円]
各素材の単位金額あたりの重量 rM’は、物量表及び部
門別品目別国内生産額表のデータから算出をしている。
QMj からそれぞれに伴う環境負荷を算出する方法は、素材がプラスチックかそれ以外かによって 2 つのパタ

図3. 食品に使用される容器包装の素材間フローーンに分けられる。すなわち、プラスチックの場合は式(4)、アルミニウム・紙の場合は式(5)によって算出した。この計算で用いている環境負荷ベクトル eE’は素材

5. おわりに本研究の分析により、各素材が他素材を基盤としたごとの内包型 GHG 排出原単位［t-CO2eq/百万円］にな

容器包装に複合している量を明らかにした。また、食っている。

品の種類ごとの容器包装と食品の生産にかかる環境負荷の割合を求め、直接廃棄率との関係を示した。

𝑬𝑨𝑷 = 𝒆′𝑷 ・𝑸𝑴𝒋…(4)𝑬𝑨𝑶 = 𝒆′𝑬 ・𝑎𝑀𝑗 ・𝒂𝒋・𝑭…(5)
EAP：他素材へ用いられるプラスチックの生産に伴って謝辞：発生する環境負荷 [t-CO2 eq]

都環境科学研究所の小泉裕靖氏に謝意を表する。本研

eP’：樹脂生産にかかる環境負荷ベクトル[t-CO2 eq/t]

究は JSPS 科研費 22H03801 の助成を受けた。

ごみ組成調査データを提供いただいた東京

EAO：アルミニウム・紙の生産に伴って発生する環境負荷 [t-CO2 eq]
eE’：環境負荷ベクトル(各部門の内包型環境負荷量)

引用文献
1) Nakatani, J., Maruyama, T., Moriguchi, Y.: PNAS,[t-CO2 eq/百万円]

117(33), (2020), pp. 19844-19853- 1-C1-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-D1] スポーツ・イベント
座長：岡本 隼輔（尾道市立大学）
2023年3月8日(水) 13:00 〜 14:20 D会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-D1-01] サッカートーナメントを対象としたカーボンフットプリント*芳賀 柊真1、伊坪 徳宏1、鈴木 順4、澤田 陽樹2、佐々木 大喜3 （1. 東京都市大学、2. グリーンス
ポーツアライアンスジャパン、3. （株）ヴァンフォーレ甲府、4. 公益社団法人日本プロ
サッカーリーグ）
13:00 〜

13:20

[1-D1-02] 日本サッカー協会における組織の温室効果ガス排出量評価*美川 佑之1、福田 哲郎2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 公益財団法人 日本サッカー協会）
13:20 〜

13:40

[1-D1-03] アウトドア・スポーツイベントを対象としたカーボンフットプリント分析*市原 詩野1,2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. パタゴニア・インターナショナル・インク 日本
支社）
13:40 〜

14:00

[1-D1-04] 大阪万博プレイベントを対象としたカーボンフットプリント*村田 龍生1、信貴 力2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学
ファウンデーション）
14:00 〜

©日本LCA学会

14:20、2. 一般社団法人OSAKAゼロカーボン

1-D1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

サッカートーナメントを対象としたカーボンフットプリント
Carbon footprint for soccer tournaments1)○芳賀柊真＊

1)

伊坪徳宏

鈴木順

2)

澤田陽樹

3)

佐々木大喜

4)

Shuma Haga, Norihiro Itubo, Jun Suzuki, Haruki Sawada, Hiroki Sasaki
1)東京都市大学, 2)公益社団法人日本プロサッカーリーグ,
3)一般財団法人グリーンスポーツアライアンスジャパン,
4）株式会社ヴァンフォーレ山梨スポーツクラブ

1．序論
近年、スポーツと環境の繋がりを重視したイベントの開催が増えている。スポーツが社会の進歩に果たす役割は、持続可能な開発のための 2030
アジェンダ宣言でも、次のように認識されている。
「スポーツもまた、持続可能な開発における重要な鍵となるものである。 我々は、スポーツが寛容性と尊厳を促進することによる、開発および平和への寄与、また、健康、教育、社会包摂的目
標への貢献と同様、女性や若者、個人やコミュニ
ティの能力強化に寄与することを認識する。」¹⁾
以上の事から、SDGs17 の目標それぞれの達成に向けた課題に取り組む潜在的能力を備えた重要か
つ強力なツールとして、スポーツがその役割を果たすことを期待している。
2．研究目的日本サッカー界の代表的な試合である「J リー
グ YBC ルヴァンカップ 以下、ルヴァンカップ」
決勝の CFP を算定することで CO₂排出量の「見える化」を行う。この結果を発信することで、大会にかかわる人々へスポーツと環境の繋がりから環境問題を考えるきっかけを生み出すことを目的とする。

原単位については、産業連関表による環境負荷
原単位データブックを用いるである。
システム境界は以下の図に示す。

図１

システム境界4．算定結果全体で約 4430t-CO₂eq の排出があったという結果を得た。結果の各主体に目を向けると、来場者が本大会決勝の排出の 90％を占めており、移動と宿泊が結果に影響を大きかった。次に、主催が８％ほど、チームと会場は結果に 1％ずつ影響を与えていると分かった。

ルヴァンカップ決勝（2022年度）
5.40.E+01

1.57.E+02
5.68.E+01

3．研究方法
評価対象は、2022 年 10 月 22 日に開催された「2022 J リーグ YBC ルヴァンカップ決勝」を対象とする。
4.16.E+03

表１

評価対象

評価対象
日程
会場

主催

2022 J リーグ YBC ルヴァンカップ決勝
2022 年 10 月 22 日
国立競技場（東京都新宿区）
公益財団法人 日本サッカー協会／公益主催
社団法人 日本プロサッカーリーグ
総来場者数 39,608 人
算定式は以下の式を対象とする。
CFP＝Σ（活動量×原単位）
活動量については、1 次データを対象とする。

チーム

来場者

会場

（t-CO₂eq）

図２ 主体別総 GHG 排出量結果
次に、一人当たりのＧＨＧ排出量を比較してみる。ルヴァンカップ決勝の GHG 排出量を一人当たりに直すと約 0.11t-CO₂eq の排出であった。
他のイベントと比較すると、同じサッカーの試合である天皇杯は約 0.09t-CO₂eq であり、同程度の排出があった。

- 1-D1-01 -1-D1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

また、同じスポーツイベントの比較として東京マラソンは、0.15t-CO₂eq を一人当たり排出していた。ルヴァンカップよりも排出量が高いとしては、海外からの参加者が航空機利用を含む、移動による負荷が増加することが挙げられる。

図３

一人当たりの GHG 排出量結果

ルヴァンカップ決勝では、決勝で戦った両チー
ムのホームタウンである、大阪府、広島県からの来場と試合会場の国立競技場のある東京都と近隣の県（神奈川県・埼玉県・千葉県）からの来場が多かった。
結果は、最多人数である大阪府の来場者の CO₂
排出が約 3000t-CO₂eq と全体結果また移動という主体の中でも排出の大部分を占めていた。しかし、2 番目に多い来場人数であった東京都は飛行機の使用がなく、また宿泊もないため、CO₂排出はかなり低い値となった。他の関東圏からの来場者も同様の理由で、排出が少ないと分かった。サンフレッチェ広島のホームタウンである広島県からの来場者は 943 人であったが、排出量は大阪府・兵庫県に次ぐ３番目であった。理由としては、広島からの来場者がアンケート調査の結果の通り、約 50％が飛行機による移動であるからと推測される。

図 4 来場者の CFP 結果
本研究では、2022 年度の 10 月 22 日に開催されたルヴァンカップ決勝の GHG 排出量を算定する。
そのうえで、サッカー大会開催おけるＧＨＧ排出量を削減するための案を考察し、削減案について
大会関係者の方と協議する。そのため、私自身が考える、算定結果のＧＨＧ排出量をどう削減させていくのかについて３つ述べる。
1 つ目に、来場者の移動のＧＨＧ排出量削減方法である。移動におけるＧＨＧ排出量はルヴァン
カップの総排出量の９０％占めている。この排出を削減するために、近距離の飛行機利用の抑制・
バスや自動車の使用の際は乗り合いを推奨することを考えた。
また、今回のように大阪府と広島県をホームタウンに持つチームの試合の場合は関西圏で開催することで移動や宿泊を減少させることが見込まれる。
次に、主催のＧＨＧ排出量としては、制作物・演出における負荷が高いと分かっている。そのため、来場者に向けて渡すチラシやお菓子をまとめるためのビニール袋を再生紙やリユースを促進するためにエコバックなどに変更することが挙げられる。
最後に、会場の部分についての削減を考える。
今回のように昼開催にすることで電気代や暖房器具の使用を控えることができる。また、廃棄物をゼロにできるように来場者の方々に「ごみゼロ運動」などと銘打って、持ち帰りやリサイクルボッ
クスに投棄できるような仕組みを考えた。
5．今後の展望
主催企業のデータをいただいた際に勘定科目が少なく、詳細な分析が困難になってしまった。そのため、次大会を算定する場合は、勘定科目をデータ提供先とあらかじめ共有して検討する必要がある。
来訪者の部分については、来場者全員の居住地・移動手段・宿泊の有無までを網羅することができず、拡大推計となってしまった。次回は、入場の際に必須で回答をいただくなどの対策を取りたい。
今回はルヴァンカップ決勝のみの算定となってしまったため、カップ戦全ての試合の算定を行う
ことで予選・準決勝・決勝とどのように排出量に変化が出るのかを比較することができなかった。
今後は、以上の点を含めて算定を行っていきたいと思う。
6．引用文献1) スポーツと持続可能な開発（SDGs）<https://www.unic.or.jp/news_press/f
eatures_backgrounders/18389/ >- 1-D1-01 -1-D1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1 来場者と交通手段のアンケート調査結果

図 S2 セレッソ大阪 GHG 排出量結果- 1-D1-01 -1-D1-01

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図 S3 主催企業 GHG 排出量結果

図 S4 会場における水道・電気・ガスの CFP 結果- 1-D1-01 -1-D1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

日本サッカー協会(JFA)を対象とした組織全体の温室効果ガス排出量評価
Greenhouse gas emissions assessment for Japan Football Association (JFA)1)○美川佑之＊

伊坪徳宏

1)

福田哲朗

2)

Yushi Mikawa, Norihiro Itubo, Teturou Hukuda
1)東京都市大学, 2)公益社団法人日本サッカー協会
1．序論
2018 年 12 月に開催された COP24(第 24 回国連
気候変動枠組み条約締約国会議)で、「スポーツを通じた気候行動枠組み（Sports for Climate
Action Framework）1）」という新たな枠組みが立
ち上がりスポーツ界での環境への動きが高まった。
スポーツ界全体で環境保護への取り組みが活発化している中で数多くあるスポーツの中でもサッカーは世界中で行われている人気のスポーツであるため、環境保護への取り組みが大きく求められており、世界では取り組みが活発化している。
オランダの首都アムステルダムを拠点としているプロサッカーチームの「アヤックス・アムステ
ルダム」²⁾は、世界初となる 100%再生材で作られた座席を採用しているなど、環境保護への動きを積極的に行っている。
このように、世界のサッカー界では環境保護への動きが高まっており、日本サッカー界も積極的に動くことを求められている。
2．研究目的ここまでで述べてきた背景を踏まえて、世界的な環境目標に沿った環境行動から価値を高め、組織評価の枠組みづくりを行うことが必要だと考えため、以下を本研究の目的とする。
・JFA の CFP を行うことを目的とする。
・JFA のメイン事業である天皇杯の決勝の CFP を行い、サッカーの試合における排出領域の大きい部分を明確にする。
・算定結果を踏まえ、JFA におけるカーボンニュ
ートラルの枠組み・構築を検討する。

評価対象

公益財団法人日本サッカー協会(JFA)
評価期間
令和元年(2019 年)4 月
1 日～令和 2 年(2020年 3 月 31 日)
算定範囲
2019 年度の JFA 組織
全体の全ての活動
算定方法
3EID を用いた原単位
法と IDEAver2.3 を利用した物量ベースによ
る算定
使用データ
JFA から提供の 2019年度予算データ
表 3-1 評価対象と研究方法
算定式は以下の式(１)を対象とする。
CFP＝Σ（活動量×原単位）(１)
活動量については、金額を対象とする。
原単位については、産業連関表による環境負荷
原単位データブックを用いる。2015 年 平成 27
年 生産者価格基準原単位 内訳データを含む および購入者 価格基準原単位の GHG 排出原単位 (I-A) -1 」である。
システム境界は以下の図 3-1 に示す。

3． 研究方法
評価対象は、公益財団法人日本サッカー協会(JFA)の 2019 年度 1 年間の組織全体の活動全てである。以下の表 3-1 に評価対象についてと研究方
法について詳細を示す。

主催者（JFA）

図 3-1

システム境界4．算定結果まず組織全体の結果を表 4-1 に示す。
2019 年度組織全3.23E+04t-CO2eq
体総排出量
総試合数
3681
1 試合当たりの
8.77t-CO2eq
排出量
表 4-1 年間総 GHG 排出量結果- 1-D1-02 -1-D1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

2019 年度の組織全体の総排出量は 3.23E+04tCO2eq となった。この値を 2019 年度の JFA 主催の総試合数 3681 試合で割ると、1 試合当たりの排出量は 8.77t-CO2eq となる。
総試合数の 3681 試合は、観客がほとんど入らない小学生カテゴリーの試合から、６万人程の観客が入る天皇杯決勝のような試合を含んだうえでの数字であるということを留意しておく必要がある。
図 4-1 に組織全体の総排出量の結果の具体的な内訳を示す。

レットやチケットなどの印刷が主な内容である。
GHG 排出量が大きくなった原因として、印刷物の算定に使用した「印刷・製本」の原単位が他より大きいことが考えられる。
次に算定結果の中で大きかった排出領域である
観客の移動の結果を図 4-3 に示す。第 101 回はコロナの規制も緩和され満員の観客が入っていたこともあり約 900t-CO₂eq という非常に大きな値となった。
また、決勝チームの一つが大分トリニータであり、大分から飛行機を使用してくる人が大勢いた
たことが大きな要因として考えられる。

図 4-3 観客の移動 CFP 結果

図 4-1 組織全体の排出量結果の内訳
輸送・宿泊による排出量が 1.53E＋04t-CO2eq
で一番大きい値となり、それに続いて、物品・サービス購入が 3.47E+03t-CO2eq と大きな値を示す
結果となった。輸送・宿泊が大きくなっている要因としては、選手やスタッフが大会などの際に飛行機での移動が多いことが挙げられる。
次に第 101 回天皇杯決勝の算定結果を示していく。天皇杯決勝の結果は、スタジアム・主催者・移動に分けて結果を表していく。図 4-2 に主催者の結果を示す。

図 4-2 主催者 CFP 結果
製作物・演出進行が 184 t-CO2eq で一番大きい値となった。項目の具体的な内容としては、試合時に必要な用具や、運営に必要な 3D バナーや記者会見ボードなどの用具である。
次に印刷物が 157 t-CO2eq で 2 番目に大きな値を示している。試合開催にあたり配布するパンフ

5．結論
本研究では、スポーツ団体の組織全体の CFPを行い、排出量の大きい領域を明確にすることで削減取り組みに繋げることを目的とした。
勘定科目別 CFP 結果は、移動による排出が全体の大部分を占める結果となったため、移動手段を公共交通機関に変更することや、環境負荷の低い航空機や車等の使用が必要である。物品費では環境負荷の低い素材を用いるなど、素材を製造しているメーカーなどと協力して取り組
むことが環境負荷低減を実現する上で必要となってくると考えている。
2021 年度天皇杯決勝に関しては、組織全体の結果と同様に移動が非常に大きい排出量となっており、特に観客の移動による排出が非常に大きくなった。
移動以外では、印刷物が非常に大きな値を示
す結果となったため、再生材の紙を使用するな
どの対策を講じて削減努力をしていく必要性がある。
6．引用文献1) スポーツを通じた気候行動枠組み(国際連合広報センター)
http://www.env.go.jp/earth/ondanka/cop21_par
is/paris_conv-c.pdf
2) アヤックス・アムステルダム公式サイト
https://www.ajax.nl/- 1-D1-02 -1-D1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

アウトドア・スポーツイベントを対象としたカーボンフットプリント分析
The carbon footprint of Outdoor sports events○市原詩野*1) 2)、伊坪徳宏 1)
Shino Ichihara, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2) パタゴニア・インターナショナル・インク日本支社
shino.sugimori@ patagonia.com*
1. 研究目的法の詳細を表１に示す。

スポーツイベントの開催には、選手、顧客、主催者、会場など様々な側面で環境負荷が発生する。多様なス

表１ 研究対象、研究方法

テイクホルダーが一堂に会するイベントの CFP 算定
は CO2 削減の情報共有と自分ごと化を行うための良好な機会であることが分かっている。
本研究ではスポーツイベントの中でもアウトドア・ス
ポーツイベントに焦点を当てる。COVID-19 によるパンデミックを経て、アウトドア・スポーツへの人々の関心は高まり、今後もその傾向は続くものとみられている。1)一方で自然の中で開催されるアウトドア・イ
ベントには直接的・間接的な環境影響があり、その分
析評価は十分に行われていない。本研究は、カーボン
フットプリントを指標とし、「北九州・平尾台トレイル
ランニングレース」の評価を行い効果的な削減に向け

2.3 運営部門の分類、項目

た提言を行うための基礎資料を得ることを目的とした。
運営部門は６項目に分類し、その内容によって振り2. 研究手法

分けた。運営部門の分類、分類に含まれる項目内容、

2.1 研究対象

項目の詳細例を表２に示す。

本研究はプロ・トレイルランナー石川弘樹氏が北九州国定公園平尾台を開催場所としてプロデュースする

表２ 「運営」部門の分類と詳細「北九州・平尾台トレイルランニングレース 2022」を評価対象とした。本大会は第一回から運営のコンセプトとして“自然を保護しながら楽しむ”ことを掲げ、2010 年の第一回目の開催から地域と協働しながら、平尾台の自然と共存するトレイルランニングレースを目
指し、自然を回復、保護することや環境影響を低減する方法をプログラムの一環として組み込んできた。2)
製作物、広告、衛生用品等を運営項目に加え、最終出
走者 860 名、ボランティア 169 名の移動・宿泊に伴うカーボンフットプリントを算出した。レースは出場者の約 8 割が九州地方からの参加であった。

2.4 アンケート内容・結果
移動・宿泊に伴うアンケートの回答率は出場者が2.2 研究手法

67.4%、ボランティアが 39.6%であった。

算定式 Inventory = Σ (Activity × Intensity)とし、運アンケートは当日現地にて実施し、アンケート内容

営・宿泊は 3EID、移動は IDEAv2 を用いて算出した。

は移動手段、移動距離、車種、宿泊の有無とした。ア

一次データの収集について、運営は大会主催者より提ンケートの不足分は拡大推計を行い算出した。

供された収支一覧から 90 項目に細分した。移動・宿泊についてはイベント開催当日、現地にて参加者・ボラ

3. 結果

ンティアにアンケートを実施した。研究対象、研究方「北九州・平尾台トレイルランニングレース 2022」の- 1-D1-03 -1-D1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

運営部門の 2019 年の総計は 1.94E+04 kgCO₂e、2022 年

カーボンフットプリント総排出量を図１に示す。

の総計が 2.27E+04 kgCO₂e という結果となり、2022 年の方が大きかった。2022 年はコースサインの全面新規作成、感染症対策に伴い、計測・各種ツールの変更があったことや、プロモーションＰＶ映像等の追加要素が要因と考えられる。詳細について、広報・イベント
部門では、2019 年は海外からのゲスト誘致やガイドブックの製作があったことなどから 2022 年は 2019 年と比較し排出量が小さかった。飲食関連の項目は、2022
年は感染症対策で飲食提供を最低限にしたことで2019 年と比較し排出量は小さかった。また衛生関連は全体としては少ない割合ではあるが、2022 年は AI 検
温器の導入やアルコールの調達などにより 2019 年よりも排出量は大きくなった。
図１ カーボンフットプリント総排出量※詳細は図 S１を参照

4. 結論と限界「北九州・平尾台トレイルランニングレース 2022」の北九州・平尾台トレイルランニングレース 2022 におけカ ー ボ ン フ ッ ト プ リ ン ト の 総 排 出 量 は 6.20E+04

るカーボンフットプリント総排出量 は、6.20E+04

kgCO₂e という結果で、出場者・ボランティアを含む参kgCO₂e、参加者総計が 1,029 名であったことから一人

加者の移動が 57％を占めた。しかし、レースはパンデ

当たりの排出量は約 60kgCO₂e となった。なかでも移ミック以前とは違う状況下で開催された。自家用車で動の割合が大きく全体の半分を超えた。

の移動を基本とした感染症対策の結果も排出量に大き

出場者・ボランティア共に当日のエントリーが公共く影響したことが予想される。またスポンサー企業の交通機関の動く前の時間帯であったこと、感染症対策

出店による物品の販売が見送られ、飲食も制限せざるのため駅からのシャトルバス運用を行わなかったこと、を得なかった。

100km 以上の距離であっても自家用車で来場するケー

感染症が終息した暁には、割合の大きかった移動項スが多く見られたことが主な要因であると言える。次目で、シャトルバスの効果的な運行、乗り合いの推奨に排出量が大きかった広報・イベントでは、製作物のなどが排出量の削減につながると考えられる。運営側

影響が大きかった。参加者への記念品である T-shirts

は、物品調達において排出量の小さな記念品への切りや、参加者に配られるパンフレット製作の影響が大き

替え、広報のデジタル化、また事務用品の見直しを行

かった。また、大会運営の項目では、事務局での備品うことが効果的である。一方で、環境影響への対策を調達や計測関連の影響が大きかった。

いち早く実行してきたレースである。今後マイボトル

運営に限り、
20019 年も算出し、比較を行った。
図 2、
図 S2 に結果を示す。

参加制など今までのアクションの効果を可視化することも意義深く、さらに本結果をもとに、カーボンフッ
トプリントにおける排出総量のさらなる低減、最終的なオフセットの議論に活用されることが期待される。
5. 引用文献
1) Sabine Becker, Achim Berg, Sajal Kohli, andAlexander Thiel “ Sporting goods 2021: The next
normal for an industry in flux”, McKinsey＆Company，<https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insigh
ts/sporting-goods-2021-the-next-normal-for-an-industr
y-in-fluxhttp://www.jsme.or.jp/teigb01.htm> ，（ 参 照2021-12-27）
2) 北九州・平尾台トレイルランニングレース実行委員会：“平尾台トレイルランニングレースとは”

図２「運営」部門の CFP 比較 2019 年/2022 年

入手先<http://www.hiraodai-trail.com/about/index.html>- 1-D1-03 -1-D1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1

カーボンフットプリント総排出量

図 SI 「運営」CFP 比較 2019 年/2022 年- 1-D1-03 -1-D1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

大阪万博プレイベントを対象としたカーボンフットプリント
Carbon footprint for the Osaka Expo pre-event○村田龍生*1)、信貴力 2)、伊坪徳宏 1)
Ryusei Murata, Chikara Shigi, Norihiro Itsubo
1)東京都市大学, 2) 一般社団法人 OSAKA ゼロカーボン・スマートシティ・ファウンデーション* g2283121@tcu.ac.jp
1. はじめに本研究の評価項目の一覧は以下の通りである。

日本で 2020 年 10 月に、当時の菅内閣総理大臣が本研究では主体別として、主催者、来場者、出展

2050 年カーボンニュートラルを目指すことを宣言

者、会場、キッチンカー、オフセットに分けていした。2025 年の大阪・関西万博では脱炭素社会のる。

実現を目指すために、政府が定める、大阪・関西
万博基本方針¹⁾にて掲げられた。

表 2 本研究における評価項目
会場設営・資材・備品・撤去等、企画・展示、スタッフの宿泊、広告など
来場者
来場者の移動、宿泊、飲食など
出展者
搬入・搬出・廃棄、配布物・販売
物、展示物、器具 照明・音響・映像・配線 、備品、造形装飾など
会場
電気
キッチンカー 飲食販売
オフセット
企業からの提供
主催者

大阪・関西万博のカーボンニュートラルを実現するための脱炭素技術を導入、来場者の理解促進を図る取り組みが検討されている。
2015 年のミラノ万博²⁾を対象とした先行研究ではプレイベントの環境評価は範囲内であるが、排出量の内訳が明らかになっていない。プレイベン
トの評価からわかることを主催者、展示企業、来場者に提供すれば、事前に CO₂削減のための行動
変容の機会にすることが出来るが、そのような計画は現時点でない。

主催者については、HANAZONO EXPO の運営費、自治体の廃棄物を評価対象とした。HANAZONO

2. 研究目的
これらの背景を基に、本研究の目的は以下の 2 つEXPO の評価においては、HANAZONO EXPO の運を挙げる。1 つ目は、大阪・関西万博における気候

営費を基に環境負荷を算定した。いずれも支出金変動対策を推進するための活動の一環として、2025

額に金額基準の環境負荷原単位³⁾を適用して算出し

年大阪・関西万博プレイベントである HANAZONO

た。一般廃棄物に関しては、自治体より処理量・

EXPO を対象とした CFP の算定を行う。2 つ目に、処理方法、輸送ルート・手段に関する情報を得た

プレイベントの CO2 削減行動を促すための基礎情後、対応する CO₂排出原単位を乗じて算出した。

報を共有することで、大阪万博における気候変動

来場者については、お土産、飲食、移動、宿泊対策について具体的な方針策定に向けた提案を行を対象とした。飲食、宿泊土産については観光サう。

テライト勘定より得た後、金額基準の GHG 排出原
単位³⁾を乗じた。来場者については東大阪市内、大3. 研究方法

阪府内外の内訳は主催者の聞き取りデータを利用

評価対象は、2022 年 11 月 5 日、6 日に開催されした。移動の算定では東大阪市内、大阪府内、大た東大阪市の「HANAZONO EXPO」とする。評価

阪府外(近畿地方)に分類した。東大阪市内、大阪府対象は以下を参考とする。

内の観光客は鉄道を使用し、大阪府外(近畿地方)の来場者は自家用車を使用するものと仮定した。

表 1 本研究における評価対象
評価対象
HANAZONO EXPO
期間2022 年 11 月 5 日、6 日
会場
東大阪市花園中央公園
主催者
東大阪市
総来場者数
約 7 万人4. 結果
4.1

主体別 GHG 排出量

図 1 に、HANAZONO EXPO の GHG 排出量の算
定結果を示した。ここでは「来場者」
、
「主催者」
、
「キッチンカー」、「会場」の内訳を示した。現段階の排出量は、およそ 1,420 トンで来場者の排出量- 1-D1-04 -1-D1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

は約 7 割となっていた。本イベントの来場者一人あて会場施工・備品関係費の負荷が一番大きかった。

たりの排出量は 20kg であった。

図 3.

HANAZONO EXPO の主催者のカーボンフッ

トプリントの算定結果
図 1.

HANAZONO EXPO のカーボンフットプリン

5. まとめと今後の展望

トの算定結果

今回は、HANAZONO EXPO を対象にカーボンフ
ットプリントを行った。本イベントの「来場者」、

4.2 来場者 GHG 排出量「主催者」、「キッチンカー」、「会場」の内訳を示

図 2 に来場者の GHG 排出量の内訳を示した。来した。本研究を分析した結果、来場者の環境負荷

場者の排出量は、約 1,000 トンの結果であった。特が相対的に大きかった。特に、来場者の土産に関に、土産と飲食が大きな割合を占めていた。土産

する排出量の中で環境配慮の特産品の開発や土産と飲食はいずれも観光サテライト勘定を基に、日品のグリーン購入などの実施が有効であるものと本の来場者が消費するひとり一日あたりの平均消考えられた。今回の分析では、来場者の構成や費費額を基に算定しているため、必ずしも今回のイ用など詳細な分析を行う上で十分でなかったこと

ベントに特化したものではない点に注意が必要でも課題として挙げられる。今後は、現段階で算定ある。

を行っていない「出展者」の排出量を出し、本イ
ベントの全排出量の算定結果を出し、プレイベン
トの CO2 削減行動を促すための基礎情報を共有することで、大阪万博における気候変動対策について具体的な方針策定に向けた提案を行う。
6. 引用文献
1）未来社会における環境エネルギー検討委員会
中間取りまとめ「EXPO 2025 グリーンビジョン」公開https://www.expo2025.or.jp/news/news-20210622/
2）GalloM et al,“GHGAccounting for sustainable megaevents: How lessons learnt during the Milan Expo 2015
world fair could lead to less carbon-intensive future mega-

図 2.

HANAZONO EXPO の来場者のカーボンフッ

events”,(2020)

トプリントの算定結果

3）産業連関表による環境負荷原単位データブック(3EID)

4.3 主催者 GHG 排出量

http://www.cger.nies.go.jp/publications/report/d031/jpn/data

図 3 に主催者(東大阪市)の GHG 排出量の結果のfile/embodied/2011/395.html

内訳を示した。主催者(東大阪市)の GHG 排出量は、
約 294 トンであった。特に、負荷の大きいものとし- 1-D1-04 -1-D1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S4

主催者全体のカーボンフットプリントの算定結果- 1-D1-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-A2] 機器の廃棄
座長：松本 亨（北九州市立大学）
2023年3月8日(水) 14:40 〜 16:00 A会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-A2-01] 廃棄太陽光パネルの回収を対象とした情報プラットフォームの効果推計*伊藤 結1、叢 日超1、藤山 淳史1、松本 亨1 （1. 北九州市立大学）
14:40 〜

15:00

[1-A2-02] 長期的な設備容量等を考慮した使用済み太陽光パネルの排出動向等に係る分析*松岡 賢1、村上 進亮1 （1. 東京大学）
15:00 〜

15:20

[1-A2-03] 北海道における使用済み太陽光発電パネルの導入状況と排出特性の分析*福田 陽一朗1、山口 勝透1、朝倉 賢1 （1. 北海道立総合研究機構）
15:20 〜

15:40

[1-A2-04] 低環境負荷センサ・デバイスの実現のための材料選定指針の検討*林 政彦1、阪本 周平1、岩田 三佳誉1、大久保 匠1、野原 正也1、田口 博章1、荒武 淳1 （1. 日本電
信電話株式会社
15:40 〜

©日本LCA学会

NTT先端集積デバイス研究所）

16:00

1-A2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

廃棄太陽光パネルの回収を対象とした情報プラットフォームの効果推計
Estimating the Effect of an Information Platform for Collecting Waste Solar Panels○伊藤 結*1)、叢 日超 1)、藤山淳史 1)、松本 亨 1)
Yui Ito, Richao Cong, Atsushi Fujiyama, Toru Matsumoto1) 北九州市立大学* a9551005@eng.kitakyu-u.ac.jp
1. 研究背景と目的
近年、太陽光発電設備が大量に導入されているが、近い将来、点検・保守による交換や故障、事業終了等

体積を考慮し、設定した。

の原因により廃棄太陽光パネルが大量に廃棄されることが予想されており、その回収・リサイクルシステムを確立することは喫緊の課題となっている。一方で、
近年情報通信技術が急速に発展しており、情報プラットフォームの導入が多くの分野において注目されている。廃棄物処理・リサイクル分野においても、情報プ
ラットフォームを活用することにより、関係者間の情報共有や使用履歴のトレーサビリティ確保により、収環境省の推計値をもとにした推計結果 [t]集運搬・処理の効率化やリユース、リサイクル率の向上が期待されている。
著者らはこれまで、リサイクル事業者を拠点に廃棄
太陽光パネルの回収を想定し、情報プラットフォームを活用することで複数の拠点を共同で回収するケース（共同回収）と、同じ拠点を個別に回収するケース（個別回収）を想定し、回収時に要する費用を算出することで共同回収の効果を検証 1）してきた。本研究では、
まず福岡県内から排出される廃棄太陽光パネルを住宅、非住宅、非住宅（発電事業者）の 3 つの排出区分で推計した。その後、共同回収のケースと個別回収のケースについて、回収時に要する費用を算出することで、共同回収の効果を検証した。
2. 研究方法
2.1 回収量と回収方法の設定
福岡県における廃棄太陽光パネルの排出見込み量を2)

3)

表 1 福岡県の廃棄太陽光パネル見込み量の推計結果
2020年
全国

2025年

2030年

2035年

2039年

2,808

9,580

28,78861,000775,085

26

90

271

575

7,305

⾮住宅

28

97

290

615

7,811

発電事業者

48

163

491

1,040

13,220福岡県 住宅NEDOの推計値をもとにした推計結果 [t]
2020年
全国

2025年

2030年

2036年

3,000

6,000

22,000225,000

28

57

207

2,121

⾮住宅

30

60

222

2,267

発電事業者

51

102

375

3,838

福岡県 住宅2.2 回収拠点と回収ルートの検出
回収車両はリサイクル事業者を出発し、廃棄太陽光
パネルの集積場所として想定したメンテナンス事業者を経由し、出発地であるリサイクル事業者まで戻るルートを前提とした。つまり、個別回収はリサイクル事
業者と回収するメンテナンス事業者 1 社の間を往復するルートであり、共同回収はリサイクル事業者を出発し、複数のメンテナンス事業者を巡回し、リサイクル事業者へ戻ってくるというルートである。なお、リサイクル事業者は現在既に稼働している施設を想定して
北九州エコタウンと大牟田エコタウンとし、そこを拠点にそれぞれ北ルートと南ルートとした。なお、メン
テナンス事業者は福岡県のデータベース 5)を参考に 37社を設定した。対象とした 37 社について、それぞれが環境省 と NEDO ぞれぞれの推計結果と、経済産業省の太陽光パネル導入量 4)の情報をもとに、住宅、非住リサイクル事業者に近い方のルートに属するものと設定し、37 社を 2 つのグループに分けた。2 つのルート

宅、非住宅（発電事業者）の 3 区分に分類した。推計
結果を表 1 に示す。なお、環境省の推計は設置されたにおけるそれぞれの最適な回収ルートの検出について
は、GIS と Python を併用して解析した。まず、各施設

太陽光パネルがFIT経過後25年で一律に排出されることを想定した推計値である。NEDO の推計は FIT 期間の経度・緯度情報を Google Map より収集し、GIS による任意の 2 つの施設間の直線距離のマトリックス情報

終了後の土地賃貸契約継続の有無や、運転中の発電設を得た。つぎに、Python による対象施設の収集量、回備から一定量のパネル廃棄を考慮するなど複数のケースを設定して推計された値である。
廃棄太陽光パネルを回収する際はパレットを用いることとし、パレット 1 枚あたりの太陽光パネル最大積載枚数を 30 枚と設定した。回収回数は、最大積載量と収車両の最大積載量を考慮し、総移動距離が最短となる回収ルートを検出した。解析した共同回収ルートの例を図 1 に示す。

- 1-A2-01 -1-A2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

費の時間単価を乗じ、収集運搬に要する人員を考慮することで、人件費を算出した。
人件費[円]=時給[円/h]×(自動車運転時間[h]+荷役
時間[h])×人数[人](6)3. 推計結果
運送コストを算出した結果より、北ルートにおいても南ルートにおいても、個別回収に比べ、共同回収を行った方が輸送コストの削減につながることがわかった。

図 1 共同回収ルート図(青い点はそれぞれの発着地点を示す)
2.3 輸送費
輸送費は、車両費と燃料費、人件費を合計することで算出した。
2.3.1 車両費式(1)に示す購入時に要する費用と、式(2)に示す車両を保有することによって要する年 1 回の費用をもとに、
1 時間あたりに換算し、式(3)に示す時間当たりの車両費を算出した。これに回収車両の使用時間を乗じることで、車両費を算出した。
購入時経費[円]=車両取得価格[円]+環境性能割[円](取得価格の 2%)(1)
年1回経費[円]=自動車税[円]+自動車重量税[円](2)時間あたりの車両費[円/h]=(購入時経費[円]+年 1回経費[円]×法定耐用年数[年])÷(法定耐用年
数[年]×365[日]×24[h])(3)
車両費[円]=時間あたりの車両費[円/h]×トラック
使用時間[h]

4. まとめと今後の課題
本研究では、廃棄太陽光パネルの回収システムのための情報プラットフォームの効果推計を行うため、個別回収を行うケースと共同回収を行うケースについて、コスト面から比較を行った。その結果、個別回収を行うケースに比べ、共同回収、つまり情報プラットフォームを活用することを想定した回収システムの方が経済面において十分に効果があることが示唆された。今後は、
情報プラットフォーム参画者間のコスト配分（または、利益配分）や環境負荷改善の観点から検討を行うことが課題である。
5. 引用文献
1) 藤山淳史，谷尾澄葉，叢 日超，松本 亨: 第 33回廃棄物資源循環学会研究発表会，宮崎大学，
2)
3)

4)

(4)

報公表用ウェブサイト”，<https://www.fit-portal.go.jp/PublicInfoSummary>,（参照 2023-01-18）

2.3.2 燃料費式(5)に示すように、燃費と燃料単価をもとに、試算したトラックの走行距離を乗じることで、燃料費を算

5)

福岡県：福岡県太陽光発電保守点検事業者デー
タ ベ ー ス ， https://k-rip.gr.jp/fukuokakentaiyokohatsuden/（閲覧日 2023 年 1 月 19 日）出した。
燃料費[円]=走行距離[km]÷燃費[km/L]×燃料単価[円/L](2022)，B2-4
環境省：“太陽光発電設備等のリユース・リサイ
クル・適正処分に関する報告書”，p31
国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構 新エネルギー部：“太陽光発電リサイク
ル技術開発プロジェクト”，p III-133
経済産業省 資源エネルギー庁：“再生可能エネル
ギー電気の利用の促進に関する特別措置法 情(5)

2.3.3 人件費式(6)に示すように、回収車両の走行時間と太陽光パネルの荷積み・荷下ろしに要する時間の合計に、人件- 1-A2-01 -1-A2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

北海道における使用済み太陽光発電パネルの導入状況と排出特性の分析
Analysis of Installation Status and Emission Specifications of End-of-Life Photovoltaic
Panels in Hokkaido, Japan○福田陽一朗*1)、山口勝透 1)、朝倉賢 1)
Yoichiro Fukuda, Katsuyuki Yamaguchi, Ken Asakura
1) 北海道立総合研究機構* fukuda-youichirou@ hro.or.jp
1. はじめにを用いて別途推計した。同データによって指数近似し再生可能エネルギーの固定価格買取制度（Feed in
Tariff: FIT）が開始して以降、運用開始までのリードタ
イムが比較的短い太陽光発電（Photovoltaic: PV）が急速に導入された。国際エネルギー機関（IEA）によるレ

た結果、前記報告書で示されたグラフの傾向と大きな差はないことが確認された。
（図 S2 参照。
）
推計の結果、北海道では 2021 年までに累計約 20 万トンの PV パネルが設置されたものと推計された。

ポートによれば、我が国では 2021 年時点までに累計
78,413MW の太陽光発電設備が導入されたと報告されている。1)
今後、使用済みとなったこれらのパネルは、廃棄物として大量に排出される可能性が懸念されており、発電設備の適切な運用やリユースなどによる排出ピークの緩和、適切なリサイクルによる最終処分量の削減な
どの取り組みの推進が期待されている。2)
一方で、地域に分散して設置された設備が運用終了に伴ってリユース、リサイクル、最終処分などに回さ
図 1 北海道内の PV パネル累積設置重量

れる際には、回収などを担う拠点を地域に適切に配置し、効率的な収集運搬などによる有効利用の実現、輸送コストの抑制などが重要となると考えられる。こう

市町村別に累積導入量を推計した結果を図 2 に示す。

した検討には、前提となる情報として、地域内での詳

道央、道東地域に主に分布しており、振興局単位では、細な導入状況と排出量やその要因などの知見が必要と

胆振、釧路、十勝、石狩、オホーツクおよび渡島の各なる。

振興局で全体の 85％を占める結果となった。

そこで本研究では、北海道における将来的な使用済
み PV パネルの排出動向の推計に資するため、北海道
内における PV パネルの設置状況の推定と、発電事業者に対するアンケートを行い、事業者の意向に基づく排出特性について分析を行った。
2. 北海道における地域ごとの導入量の推計
既存の統計データ、ならびに設備導入に関する補助実績等のデータを元に、1992～2021 年の市町村別導入
容量を推計し、これに各年の平均的な設備容量あたりの PV パネル重量を乗ずることで導入重量を推計した。
推計方法の詳細については、SI を参照のこと。
なお、先行した報告事例 3) では、出力あたりのパネ
ル重量の逓減について、国際再生可能エネルギー機関
図 2 市町村別の PV パネル導入量推計結果（IRENA）および IEA の報告書に掲載されているデー
タ4)を用いているが、グラフを目視で確認することしかできなかったため、英 ENF 社が調査・提供している
PV パネルの製品データベース（2021 年 9 月 9 日時点）

3. 事業者に対するアンケート
道内に PV パネルを設置して発電事業を実施してい- 1-A2-03 -1-A2-03

第18回日本LCA学会研究発表会る事業者に対し、設備の運用等の実績、使用済みパネルの排出要因や見通しに関する意識等を把握するためのアンケートを実施した。実施の概要は表 1 に示すとおりである。なお、複数の発電設備を所有する事業者が含まれるため、所有する設備のうち運転開始時期が最も早い設備について回答を依頼した。また発送時に一意の調査票番号を付与することにより、回答内容の事業認定情報との紐づけを行った。アンケートの主な構成と質問項目は、表 1 に示すとおりである。
表 1 アンケートの概要

図 3 アンケート分析結果例（*** : p < 0.001）

再エネ特措法に基づき公開されている発電事業計画の対象

認定情報（2020/09/30 時点）に記載のある 20kW 以上の事業認定を受けた発電事業者のうち、事業者の住所が/発送数端に多量の使用済みパネルが排出される可能性は高く
353 / 1079 （回答率 32.7％）ないものと考えられた。一方、事業終了後の取り扱いについては未定としている事業者が過半であり、排出実施期間 2021/02/08～2021/03/15

主なアンケート結果からは、できる限り長期に売電を実施したい意向が伺われ、FIT 買取期間満了に伴って極確認できた事業者
回答

4. 考察・課題

・設備の概要（所在地、出力、種類、所有形態など）

時期や排出量の推定は不確実性が高いと考えられる。

・運用に関する事項（運用期間、売電期間の見通しなど）

北海道内の各地域における設備導入量では苫小牧市

・設備運用終了後に関する事項（廃棄、売却の意向など）などを含む胆振地域が最も多いが、石狩や十勝総合振質問項目 ・メンテナンス（点検、交換、修理、破損状況など）

興局管内では低圧事業の割合が比較的高く、かつ一定・その他課題に感じていることなど（自由記述回答）の導入量があるものと推定された。これらの地域は設（全 34 項目）

置事業者数も多いため、将来の排出に備えて地域での設備運用状況やメンテナンスの実施状況などについて

アンケートでは、運用中の設備の定格出力の回答項

把握することが重要となる可能性が考えられる。

目を設けたが、系統への接続容量か実際に設置した設

設置状況の推計については、
近年自己託送や PPA（電

備容量かを質問時に明示しなかったため、回答内容が力販売契約）事業など、FIT 制度に依らない発電設備

混在する結果となった。そこで、今回の分析では事業の設置が増加しており、これらによる設置状況につい認定情報と回答内容を照合し、回答している設備が判ては把握できていないため今後の課題である。また、明したものについて分析を行った。また、複数の設備事業者に対するアンケート結果については、実施後のについて回答するなど、回答者が正しく回答していな

2022 年度より開始された廃棄費用の積立制度につい

いものについては分析から除外した。この結果、分析ては意向が反映されていない。また事実上同一事業での対象件数は 216 件となった。

ある設備を小規模に分割した案件などが含まれ、事業接続容量において、低圧（50kW 未満）と高圧および特別高圧（50kW 以上）の二項目に区分して回答を分析した結果、いずれの区分の事業者も FIT 制度による規模を正しく分類できていない可能性もあるため、今後更なる分析を予定している。

買い取り期間の満了以降も売電を継続したい意向が高引用文献いことや、設備の運用終了後の取り扱いは未定と回答

1) IEA-PVPS. National Survey Report of PV Power
Applications in JAPAN 2021. (2021). p.7

した事業者が多いことは共通していた。他方で、シス
テム点検の実施状況や、何らかの問題が発生した割合

2) 株式会社エックス都市研究所. 令和 3 年度使用済など、両者で差がある項目も把握された。低圧の事業

太陽電池モジュールのリサイクル等の推進に係る調査業務報告書. (2022). pp.156-168

者においては、発電設備の運用状況について十分把握していない事業者もいる可能性が示唆される結果もみ3) 三菱総合研究所. 太陽光発電リサイクルに関する
国内動向調査、分布調査及び排出量予測. (2020).

られた。

pp.33-46

アンケートの分析結果に関する詳細については、学会当日に報告する。

4) Weckend, S., Wade, A. & Heath, G. End of LifeManagement: Solar Photovoltaic Panels. (2016). p.27

- 1-A2-03 -1-A2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information (SI)
家庭用補助実績

家庭用補助実績

統計データ

IEA

時間粒度

年

年度

空間粒度

国

市町村

件数：四半期
容量：年度
都道府県

容量区分

オフグリッドオフグリッド連係・分散型
連係
連係・集約型（10kW未満）（10kW未満）

(3)

(4)

データ番号
1992
1993
1994

(1)
1992～

（新エネルギー財団）(2)

FIT接続情報

FIT設備認定情報

月

月

年

市町村
10kW未満10kW以上50kW未満
10kW未満50kW以上500kW未満
10kW以上1MW未満
500kW以上1MW未満
1MW以上
1MW以上2MW未満
2MW以上
(5)
(6)

設備所在地

市町村

（J-PEC）

都道府県

20kW以上本研究での推計方法

10kW未満10kW以上20kW未満

20kW以上50kW未満
50kW以上500kW未満
500kW以上1MW未満
1MW以上2MW未満
2MW以上

(7)
⑩

FY1994～⑧

2005～FY2005⑨

2009

FY2009～
⑦

2011
2012
2013
2014

～2011
2012～

FY2012～FY2012～④～FY2013～FY2014

③

⑥

②

⑤

FY2014～
①

2021

図 S1

表 S1
①
②
③
④

⑤

⑥

⑦

導入量の推計に使用したデータと本研究における推計方法の対応（推計方法①～⑩の具体的な内容は表 S1 に記載）
図 S1 に示した各時期ならびに区分における導入量の推計方法

FIT 設備認定情報（7）から設備容量を運転開始年月および市町村別に集計し、年毎に集計（ただし運転開始報告年月の最小値
は 2013-11 で、これ以前の実績はない）
FIT 接続情報（6）の新規認定接続容量（月別、市町村別）を年毎に集計
FIT 接続情報（5）の新規認定接続容量（10kW 未満、月別、都道府県別）の値に、（6）における 2014 年 4 月時点での新規認
定接続容量（10kW 未満）の都道府県毎の市町村別比率を乗じて割付けし、得られた月別推計結果を年毎に集計
補助実績（4）における四半期別の導入件数を年度別容量に割り付けることで都道府県毎の四半期別導入容量を推計し、さらに（6）の移行認定接続容量（10kW 未満、市町村別）の計算時点での最新累積接続容量から都道府県毎の市町村別容量比率を算出し、これに乗じることで四半期別の市町村別導入容量を算出して年毎に集計（6）の 10kW 以上 50kW 未満のカテゴリ接続容量実績（月別、市町村別）から（7）における市町村集計した 20kW 以上 50ｋ
W 未満の運転開始容量（月別）の差し引きで算出し、得られた月別推計結果を年毎に集計し、各年における全国合計容量に対する市町村別比率を求める。
10kW 未満の設置事例は大半が面積制約の大きい屋根置きであると仮定し、過積載は基本的にないものと想定する。同期間における①で求めた設置容量および②、④で得られた 10kW 未満の設置容量の合計を(2)から差し引き、10kW 以上 20kW 未満の国
内設置量の総量を求め、これに先に求めた市町村比率を乗じて市町村別導入量とする。
（5）の 10kW 以上 1MW 未満のカテゴリにおける新規認定接続容量実績（月別、都道府県別）から（7）における都道府県別集計した 20kW 以上 1MW 未満の運転開始容量（月別）を差し引きし、さらに各月における 20kW 以上 1MW 未満の各都道府県毎の運転開始容量の市町村比率を（7）から算出し、これに乗じて割付けして得られた月別推計結果を年毎に集計し、さらに各年における全国合計容量に対する市町村別比率を求める。
これに、⑤と同様の考えに基づき、①および③、④と（2）との差分から得られた 10kW 以上 20kW 未満の国内設置量の総量を求め、これに先に求めた市町村比率を乗じて市町村別導入量とする。
（4）の実績が（1）と乖離する部分があるため、④と同様に求めた年毎の市町村別導入容量から、全国の導入容量に対する各年の市町村別比率を求め、これに（1）の実績を乗じることで市町村別導入量とする。

⑧（3）の市町村別容量実績（年度別）を年度内各四半期に均等に割り付けし、年毎に集計したものから、国内導入容量に対する
市町村別容量の比率を求め、これに（1）を乗じて算出する。

⑨

市町村別の導入量については直接の推計に参照可能なデータが無いため、⑦および⑧から内挿した市町村別容量比率を（1）に乗じて算出する。
直接参照可能なデータが無いため、⑧で整理した 1994 年度当初時点での市町村別比率をそのまま使用し、（1）に乗じて算出する。
（表中の（1）～（7）は図 S1 のデータ番号に対応）⑩- 1-A2-03 -1-A2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S2

出力あたりの PV パネル重量の変化（x は unix 時間[ns]）- 1-A2-03 -1-A2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

低環境負荷センサ・デバイスの実現のための材料選定指針の検討
Investigation of Material Selection Guideline for Sensor/Device
with Low Environmental Impact○林 政彦*、阪本 周平、岩田 三佳誉、大久保 匠、野原 正也、田口 博章、荒武 淳
Masahiko Hayashi, Shuhei Sakamoto, Mikayo Iwata, Sho Okubo, Masaya Nohara, Hiroaki Taguchi, Atsushi Aratake
日本電信電話株式会社 NTT 先端集積デバイス研究所*masahiko.hayashi.wb@hco.ntt.co.jp
1. はじめにを含有していることを確認した。よって、施肥した電センサ・デバイス技術の進展 1）に伴い、我々の身の池材料が植物の発芽・生育に影響したと考えられる。

回りのあらゆるものの IoT 化が進むことが予想されてこの結果は、今後、センサ・デバイスの低環境負荷化いる（図１）。しかし、これらの IoT 機器に搭載されてが重要であることを示唆している。

いるセンサ・デバイスおよび駆動源である電池の交換・回収についての十分な議論は行われていない。そ4. 低環境負荷を実現する材料選定指針の考え方のため、これらのセンサ・デバイスや電池が環境に放環境関連の研究機関や有識者へのヒアリングの結果置され自然環境に悪影響を与えることが懸念される。

から、「低環境負荷」に関する共通的なコンセンサスがそこで、我々は、化学物質を多く含む電池が放置され存在しないことが明らかとなった。そこで、以下の２た場合を想定した植物への影響を評価する植害試験をつの観点で「低環境負荷性」を定義した。

行い、その結果を踏まえて、低環境負荷センサ・デバ

・「資源性」の条件を満たすこと

イス実現のための材料選定指針の策定を行った。
また、希少性が高い元素は使用しない。具体的には、貴金属

この指針に基づく市販電池の含有成分を分析することを使用しないこと。

で環境に対する影響を評価した。

・「有害性」の条件を満たすこと
表１に示す法規制に該当する有害性物質を使用しない

2. 実験方法こと。 なお、この表に示す法規制は、環境省サイト内

2.1 植害試験の実施の化学物質情報検索システム 3)に掲載されている化学土壌に放置した電池の構成材料が植物に与える影響を調べるために、肥料取締法の植害試験

物質に関連する法律を参考に決定した。

2）

に準じたコ

マツナの発芽試験を行った。ノイバウェルポットを用

5. 市販電池の含有成分の分析結果

い、真砂土 540 g（砂土 70 g で覆土）に対し、市販の市販電池の含有成分の分析結果に基づいて、各法令

リチウムコイン電池、マンガン乾電池（完全放電後、2における対象物質の含有の有無を判断する基準値から、mm 以下に粉砕）をそれぞれ 1 g 施肥し、コマツナの非含有もしくは含有と判断される物質数を表 2 に示し生育状況を観察した。

た。また、法令に基準値が示されていない物質につい2.2 市販電池の含有成分の化学分析ては、測定に用いた分析手法における定量下限値以下

市販のリチウムコイン電池とマンガン乾電池に含まの場合を非含有、定量下限値を超える場合を含有と判れる成分を分析するため、完全放電後の電池を、数断した。なお、構造や組成が類似しており、明確に物

mm 程度まで粉砕し分析サンプルとした。含有成分の質を同定できない場合は解析困難に分類した。
表から、分析については、各種法令に示される前処理法や機器

両電池とも
「有害性」
物質を含んでいることが分かる。

分析法を用いて実施した。

また、植害試験において発芽障害がリチウムコイン電池のみで見られた図２の結果と一致しない。これは、

3. 植害試験の結果含有する「有害性」物質の種類や量によって植物に与

7 日間の植害試験の結果（図２）、対照区（右図 c）

える影響が異なるためであると考えられる。しかし、の発芽率が 100％であるのに対し、リチウムコイン電

我々が提案した「低環境負荷性」の定義は、化学物質

池施肥区（右図 a）では 76%、マンガン電池施肥区（右が環境に与える影響を判断するための一助となること

図 b）では 98％であり、リチウムコイン電池施肥区にが示唆される。

おいて出芽障害が見られた。なお、別途行った葉茎のICP 発行分析より、リチウムコイン電池施肥区の葉茎から、電池を施肥しない葉茎よりも高濃度のリチウム

6. 最後に植害試験の結果により、土壌に放置された電池が植- 1-A2-04 -1-A2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

物の発芽・生育に影響を与えることが判明したことか

apers/mobility-report/documents/2017/ericsson-mobilit

ら、センサ・デバイスを構成する材料の選定において

y-report-november-2017.pdf>（参照 2023.1.10）.

「低環境負荷性」の観点が必要であることが分かった。

2) 農林水産省,「肥料取締法の一部改正に伴う今後の我々の提案した低環境負荷性に関する定義は、今後の肥 料 取 締 に つ い て 」 別 添 １ <低環境負荷センサ・デバイスの開発に資することが期

https://www.maff.go.jp/j/syouan/nouan/kome/k_hiryo/s

待される。

eidominaoshi.html>（参照 2023.1.10）.
3) 環 境 省 , 化 学 物 質 情 報 検 索 シ ス テ ム

引用文献<https://www.chemicoco.env.go.jp/laws.html> （ 参 照1) Ericsson, “Ericsson Mobility Report,Nov. 2017”<

2022.12.26）.

https://www.ericsson.com/4ac62c/assets/local/reports-p- 1-A2-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-B2] 農業(1)
座長：湯 龍龍（農業・食品産業技術総合研究機構）
2023年3月8日(水) 14:40 〜 16:00 B会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-B2-01] ベトナムメコンデルタにおける稲わら処理と水田からの温室効果ガス排出量*レオン 愛1 （1. 国立研究開発法人
14:40 〜

国際農林水産業研究センター）

15:00[1-B2-02] 次世代施設園芸のライフサイクル CO2排出量の推計と削減可能性の分析*田口 潤1、本藤 祐樹1、森泉 由恵1 （1. 横浜国立大学）
15:00 〜

15:20

[1-B2-03] バイオ炭製炭時の熱利用および施用効果を考慮した有機栽培によるベビーリーフのカーボンフットプリント*金井 真也1、土井 美奈子1、柴田 晃1、中野 勝行1 （1. 立命館大学）
15:20 〜

15:40

[1-B2-04] 農薬の環境排出量推定モデルの開発*村本 麻里花1、湯 龍龍2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学大学院
人農業・食品産業技術総合研究機構）
15:40 〜

©日本LCA学会

16:00

伊坪研究室、2. 国立研究開発法

1-B2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

次世代施設園芸のライフサイクル CO2 排出量の推計と削減可能性の分析
Analysis of life cycle CO2 emissions for next-generation greenhouse horticulture
and its reduction potential○田口潤 1)、本藤祐樹*1)、森泉由恵 1)
Jun Taguchi, Hiroki Hondo, Yue Moriizumi
1) 横浜国立大学* hondo@ynu.ac.jp
1. 緒言

Table1 Overview of the next-generation greenhouse

近年、我が国における園芸農業は、営農者の高齢化に伴う農家戸数及び作付面積の減少、気候変動による作物栽培条件の変化といった社会的課題に直面しており、将来的な作物供給の不安定化が危惧される。そこ
で、そうした課題の解決策の一つとして次世代施設園
芸が注目されている。同施設園芸では、温室において複数の高度環境制御装置を活用し、作物の生育環境を制御することで、外部の気象条件に左右されにくく、

horticulture analyzed in this study
想定立地
栽培作物
温室タイプ

近畿地方
トマト
フェンロー型ガラス温室

栽培方式
栽培面積
収穫量

養液栽培（循環式ロックウール耕）
3.6ha
1176t/年
温室付帯設備（温室内の機械など）
導入設備・施設 エネルギー供給施設（ボイラー等）
種苗供給施設、集出荷施設・倉庫、管理棟

高効率な作物生産を可能とする。
こうした高度環境制御装置を導入する施設園芸におう CO2 排出量（以下、直接 CO2 排出量）を推計し、産いては、従来の栽培法と比較してエネルギー投入量が業連関法では、両段階に投入された全ての製品・サー大きくなり、それに伴う CO2 排出量の増加が懸念され

ビス（以下、製品等）の生産活動に伴う CO2 排出量（以る。そのため、暖房を中心に再生可能エネルギー（以下、間接 CO2 排出量）を推計した。なお、評価期間は下、再エネ）の導入も行われているが、我が国におい20 年とし、耐用年数に応じて一部機器・材料の交換をて、次世代施設園芸を対象とした CO2 排出量の分析は考慮した。

未だ十分に行われていない。

直接 CO2 排出量 (ED) は、式 (1) に従って求めた。

そこで本研究では、代表的な施設園芸作物であるト
マトの栽培システムを例に、日本における次世代施設
園芸のライフサイクル CO2（以下、LC-CO2）排出量とその内訳を明らかにすること、及び再エネの活用に伴：燃料種、 ：燃料消費額、：燃料単価、う LC-CO2 排出量の削減可能性について明らかにする：CO2 排出原単位

ことを目的としている。

他方、間接 CO2 排出量 (EI) は式 (2) に従って求めた。

2 研究方法
2.1 分析対象施設の概要: CO2 排出原単位、

本研究では、Table1 に示すモデル施設を想定した。
同施設の設備構成、規模、その他栽培条件は、農林水ェフ逆行列、

: 転置、

：レオンチ

: 最終需要ベクトル

なお、
本研究では 390 部門の 2015 年産業連関表を用産省が全国 10 箇所に整備した「次世代施設園芸拠点」

いて分析を行い、排出原単位には国立環境研究所のを参考に決定した。また、暖房に導入する再エネとし

3EID1)を用いた。

て木質チップを想定した。暖房需要は近畿地方の気候

最終需要ベクトルの作成にあたっては、建設・運用を考慮して決定しており、実際の施設における木質チ

両段階における全ての製品等の投入金額を明らかにし、

ップ活用状況を参考に、暖房需要の約 20％を木質チッ

それらを産業連関表の部門に対応させ、各部門別に合プ、残りの需要をすべて LPG によって賄うと想定した。

計する必要がある。

2.2 LC-CO2 排出量の推計

建設段階については、その総費用を「次世代施設園

本研究では、次世代施設園芸のライフサイクルを建芸拠点」の建設事業計画書等に基づき想定し、主要な設及び運用段階に大別し、各段階における CO2 排出量

設備・施設ごとに金額を按分した。その後、公開情報を積み上げ法及び産業連関法によって推計した。積みに基づき導入設備・機械等を詳細に想定し、費用項目上げ法では、両段階で直接消費された燃料の燃焼に伴を細分化した。そして複数の文献（例えば、文献 2））- 1-B2-02 -1-B2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

より、投入された各製品等の単価を調査し、これに基づいて、細分化した各費用項目に金額を按分した。
一方、運用段階については「次世代施設園芸拠点」など、モデル施設と同規模の複数のトマト栽培施設の公開された収支情報等を参考に、費用項目とその金額を想定し、産業連関表の該当する部門へ対応させた。
2.3 再エネ導入拡大に伴う LC-CO2 削減可能性の分析
本研究では、暖房用燃料に占める単位熱量あたりの木質チップ比率（以下、木質チップ比率）を 0%、50%、100％に設定した場合の、LC-CO2 排出量の変化を推計し、暖房における再エネ（木質チップ）導入に伴う CO2
排出削減可能性を分析した。
Fig.1 Breakdown of life cycle CO2 emissions of the
3. 結果と考察

next-generation greenhouse horticulture (tentative)

3.1 LC-CO2 排出量
次世代施設園芸におけるトマト栽培システムのLC-CO2 排出量（試算値）は、3.24t-CO2/t-tomato と推計された(Fig.1)。内訳をみると、暖房用燃料の LPG 燃焼に伴う排出量が最大で、全体の 42%を占めた。また、
LPG の製造段階での排出量が全体の 13%を占めており、燃焼分と合計すると全排出量の約 55％となった。
これに続いて排出量割合が大きかったのは、トマトの輸送・流通・販売の過程であった (12%)。トマトの流通は生産者から卸売、仲卸業者を経て小売業者へと販売される経路が一般的であり、それらの過程におけ

Fig.2 Life cycle CO2 emissions for next-generation

る CO2 排出量が相対的に大きいことが明らかとなった。

greenhouse horticulture by wood chip ratio (tentative)

また、機器制御や動力用の電力消費に伴う間接 CO2
排出量の割合も相対的に大きく、11%を占めた。

4. 結言

3.2 LC-CO2 排出削減可能性

本研究では、次世代施設園芸のトマト栽培システム

木質チップ比率を 100%まで増加させた場合、を対象として、LC-CO2 排出量の推計を行った結果、暖LC-CO2 排出量（試算値）は、同比率 0%時と比較して房用燃料の影響が最大であることが明らかとなった。

57%、また、モデル施設の比率（約 20%）に対して 51%

また、暖房における木質チップの活用推進は、CO2 排の削減可能性があることが明らかとなった（Fig.2）。

出量の大幅な削減につながる可能性が示された。

建設段階では、追加的なボイラーの大出力化やサイ他方、施設の立地条件や導入する設備、再エネなど、

ロ工事等を考慮した影響で、CO2 排出量が増加したが、栽培条件を変更した場合、推計結果に大きな違いが生運用段階における LPG 消費量の減少に伴う CO2 削減

じる可能性が考えられる。したがって、今後は複数の量が、その増加量を上回った（Fig.2）。

異なる栽培条件を想定し、分析を進める必要がある。

なお、トマトの養液栽培（イタリア）を対象とした既往研究 3)では、暖房用燃料に天然ガスと菜種油を熱

引用文献

量比で凡そ 1:1 で用いた場合の LC-CO2 排出量を、

1) 国立環境研究所, 産業連関表による環境負荷単位

2.28t-CO2eq./t-tomato と推計した。他方本研究の木質チ

データブック, 2019 年.

ップ比率 50%時の LC-CO2 排出量は 2.62t-CO2/t-tomato2) Raaphorst M. G. M. et al., “Quantitative Information onと推計された。両研究結果を比較すると、本研究の総Dutch greenhouse horticulture 2019”, Wageningen

排出量が大きくなっているが、これは本研究においてUniversity and Research, 2019.

産業連関法を用いたことで、システム境界がより広く

3) Almeida et al., Jnl. of Ind. Ecol., 2014, 18, 6, 898-908.

なっているためであると考えられる。なお、両研究と謝辞も最大の CO2 排出源は暖房であり、既往研究では総排本研究は、環境再生保全機構の環境研究総合推進費

出量の約 6 割を占め、本研究では約 5 割を占めた。

(JPMEERF20223M01)による支援を受けている。

- 1-B2-02 -1-B2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

バイオ炭の製炭時の熱利用および施用効果を考慮した有機栽培によるベビーリーフのカーボンフットプリント
Carbon footprint of Organic Mesclun Greens Production considering the effect of bio-char
implementation and heat utilization○金井真也*1)、土井美奈子 1)、柴田晃 1)、中野勝行 1)
Masaya Kanai, Minako Doi, Akira Shibata, Katsuyuki Nakano
1) 立命館大学* nakanok@fc.ristumei.ac.jp
1. 緒言

機能単位はベビーリーフ 1kg の生産とし、バイオ炭

バイオマスは大気中の CO2 を吸収して成長した生物
由来の資源である。環境改善を目的とした、バイオマ

および有機質肥料は栽培される農作物の土壌に施用したものとしている。

スを炭化させた炭をバイオ炭と呼び、バイオ炭に含まれる炭素は難分解性であるため、土壌貯留を行うこと

2.2 データ収集

で CO2 を長期的に大気から隔離することが可能である。

フォアグラウンドデータ：バイオ炭および有機質肥

また、農作物を栽培する際に有機質肥料が使用された料の年間使用量を農家からヒアリングにて収集した。

場合、有機質肥料にはバイオマス由来の炭素が含まれ同様に、バイオ炭製炭およびベビーリーフ製造時におているため、肥料として土壌に施肥することで炭素貯けるエネルギー消費量、梱包材使用量、生産量等の活留を行うことができる。

動量データを収集した。

そこで本発表では、バイオ炭および有機質肥料を施用した農地での農作物生産における温室効果ガス（GHG）排出量の評価を行い、ネットカーボンネガテ
ィブな野菜生産へ向けた可能性について報告する。

肥料の輸送距離はそれぞれ製造元から農地までの距
離を google マップ等で算出した。
また、有機質肥料には窒素が含まれている。土壌に施肥に伴う N2O 排出量は 0.62%(kg-N2O-N/kg-N)を用いた。バイオ炭はもみ殻を原料としたものを使用して

2. 方法

おり、農地施用による炭素貯留効果は J-クレジット方

2.1 システム境界と機能単位法論 AG-0042)を用いて算定を行った。有機肥料の施肥評価対象とした農家は山形県鶴岡市に位置しており、有機栽培によるベビーリーフを生産している。
さらに、
もみ殻を原料にしたバイオ炭を自ら生産し、自らの農地へ全量施用している。

による炭素貯留効果は農研機構の土壌の CO2 吸収「見える化」サイト 3)を用いて算定を行った。
バックグラウンドデータ：LCA インベントリーデー
タベース IDEA ver3.24)を用いた。

システム境界は、バイオ炭および肥料の製造から農地への施用、ベビーリーフの定植から収穫までとした

3. 結果と考察（図 1）。本事例では、バイオ炭の製炭を施用される農カーボンフットプリント算定結果を図 2 に示した。

地で実施しているため、バイオ炭の輸送はない。
なお、

バイオ炭および有機質肥料の施用された土壌でベビー

本サイトではハウス加温のため化石燃料に加えてバイリーフの生産を行った場合、システム全体で 0.07

オ炭製炭時の排熱を有効利用し、化石燃料使用量を削

kg-CO2e の GHG 排出があると算定された。ベビーリー

減している。しかし、カーボンフットプリントの算定

フを生産時の GHG 排出量は 0.853 kg-CO2e であった。

においてはこのような削減効果を評価に含めないため、バイオ炭による炭素貯留効果は、0.198 kg-CO2e とな

システム境界からは除外した。

り、有機質肥料による炭素貯留効果は 0.584 kg-CO2eとなった。

バイオ炭・肥料
施用

バイオ炭製炭・肥料等製造

図 3 に GHG 排出量の内訳を示した。GHG 排出量が最も大きかったのは、軽油や電力などのエネルギーに

定植

栽培

収穫
システム境界図 1 システム境界

出荷よるもので、0.296 kg-CO2e の排出があった。次いで肥料・種子の排出量が、0.190 kg-CO2e であった。梱包材製造の寄与は 0.189 kg-CO2e であった。
施肥に伴う N2O
排出は 0.103 kg-CO2e であった。

- 1-B2-03 -1-B2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

3.1 有機質肥料による炭素貯留効果
LCA において土壌への有機質肥料施用に伴う炭素貯留効果の算定方法は定まっていない。しかし、その

22%
35%

影響は大きいため、何らかの方法を用いて評価に含め2%

ることが提案されている 5)。

7%

本報では農研機構の方法論を用い、肥料の投入量や12%

気候条件、土壌情報（細粒質還元型グライ低地土）等

22%を設定することで算定した。ただし、当該結果は 20
年施用を続けた際の平均値を用いたものである。
そこで、有機質肥料の貯留年数を変化させた感度分析を行った（図 4）。施用を始めた初年度は 2.028

軽油・灯油・電力

肥料・種子

窒素

運搬

バイオ炭

梱包材

kg-CO2e の炭素貯留効果があった。2 年目になると 0.82
kg-CO2e と炭素貯留効果は大幅に減少した。10 年目に

図 3 温室効果ガス排出量内訳

は、0.548 kg-CO2e となり、20 年目は 0.353 kg-CO2e の12炭素貯留効果となった。
10

温室効果ガス排出量[kg-CO2e/kg-ベビーリーフ]

有機質肥料を施肥した 1 年目は、炭素貯留効果が栽培時の GHG 排出量を大きく上回り、バイオ炭の炭素貯留効果と合わせて、-1.373 kg-CO2e と負の GHG 排出量となった。しかし、6 年目に炭素貯留効果と GHG 排
出量は均衡し、それ以降は正の GHG 排出量となった。
負の値を維持するためには、バイオ炭による炭素貯留量の増加や、エネルギー使用量を減らしていく必要が

8
6
4
2
0
0

ある。

5

10

15

20

経過年数

4. 結論

図 4 感度分析

本事例で評価したバイオ炭および有機質肥料を施用

5. 謝辞

した農地でのベビーリーフのカーボンフットプリント

本研究は、農林水産省委託プロジェクト研究「農林は、有機質肥料を施肥した 5 年目までは負の値となっ水産分野における炭素吸収源対策技術の開発（農地土た。しかし、それ以降は有機質肥料施用に伴う効果が

壌の炭素貯留能力を向上させるバイオ炭資材等の開減少し、正の値となった。継続的にネットカーボンネ発）」JP J008722 の補助を受けて行った。また、データ

ガティブな野菜を生産するには、よりエネルギー消費提供をくださった農業事業者の方々に感謝する。

量を削減し、またバイオ炭施用等により炭素貯留効果を増大させることが必要である。

引用文献

温室効果ガス排出量[kg-CO2e/kg-ベビーリーフ]

1) 温室効果ガスインベントリオフィス（GIO）編
1.0(2022) 日本国温室効果ガスインベントリ報告書

0.8

2) J-クレジット制度事務局 (2021) バイオ炭の農地

0.6

施用 AG-004, ver.1.2

0.4
0.2

3) 農研機構農業環境変動研究センターの『土壌の0.0

CO2 吸 壌 の CO2 吸 収 「 見 え る 化 」 サ イ ト 』-0.2

https://soilco2.rad.naro.go.jp/-0.44) 国立研究開発法人産業技術総合研究所 安全科学

-0.6

研究部門 IDEA ラボ LCI（2021）データベース

-0.8

製品生産

バイオ炭
施用効果

有機質肥料
施用効果

IDEA version 3.

合計5) Joensuu K., Rimhanen K., Heusala H., Saarinen M.,

図 2 温室効果ガス排出量

Usva K., et al: Int. J. LCA. 26, (2021), pp.1764-1778- 1-B2-03 -1-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

農薬の環境排出量推定モデルの開発
Development of a model for estimating pesticide emissions○村本麻里花*1)、湯龍龍 2)、伊坪徳宏 1)
Marika Muramoto, Longlong Tang, Norihiro Itsubo
1)東京都市大学, 2) 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構* g2283122@tcu.ac.jp
1. はじめに

農地内土壌、作物、農地外土壌である。Tang らのモ

持続可能な農業生産システムへの移行に向けて、デルの排出先は大気、稲作の葉、田面水に排出する。

環境保全型農業技術の導入により、どの程度環境負排出区画は異なるが、それぞれのモデルの区画の和荷を低減させるかを定量化することが求められる。
ライフサイクルアセスメント（Life Cycle

は 1 になる。

Assessment : 以下、LCA）において、これまでは欧州

3.2 農薬の生態毒性特性化係数の算定を中心に、農薬の排出量推定モデルと農薬使用の影PRTR で第一化学物質に登録されている農薬の化

響評価係数の開発が進められている 。なお、日本の環境条件を考慮した畑での農薬排出量推定モデル

学物質を対象に、USEtox2.12 モデル 3）を用いて、特性化係数（Characterization Factor 以下、CF）を求めはまだない。また、既存の影響評価係数においてもる。USEtox にない農薬のデータベースは EPIsuite か日本の登録農薬の多くが欠落している。

ら農薬情報を入手した。また、今回は USEtox にあそのため、上記モデルや影響評価係数を整備する
ことにより、化学物質排出移動量届出制度

る地理区分「日本と朝鮮半島」を対象に算定を行った。CF は以下のように算定される（式１）。

（Pollutant Release and Transfer Register: 以下、PRTR）
が毎年公表している田や畑へ農薬排出量を基に、生

CF＝FF×XF×EF(式 1)

態毒性影響に換算し、影響の追跡が可能となる。
ここで、CF (PAF.m3.d/kgemitte)は農薬の単位量排出2. 研究目的による生態毒性影響の増分を示す。FF（(kg/kg・d),

本研究では、日本の畑に散布される農薬を対象とFate Factor）は各排出先（大気、農地土壌、自然土

した農薬排出量推定モデルを開発する。さらに、
PRTR が公表する農薬を対象に、既存の評価モデル

壌、淡水、海水）に移動する運命係数と XF （(-),
eXposure Factor）は水に溶ける化学物質の割合を示を基にした、生態毒性影響評価係数を試算する。

す暴露係数、EF（(PAF,㎥/kg), Effect Factor）は農薬濃

最後に、上記排出量モデルと影響評価係数を活用

度と淡水生物種への影響割合（PAF: Potentially

して、PRTR の公表データを基に、農薬排出に由来する生態毒性影響を明らかにする。

Affected Fracction）の関係を示す係数である。
3.3 PRTR の農薬排出による生態毒性影響

3. 研究方法

PRTR の農薬 116 物質のうち田、畑の排出区分で3.1 農薬の排出量推定モデル

報告されている共通の農薬 41 物質の年間排出量を欧州を中心に開発された農薬排出のインベントリ
モデルである PestLCI Consensus モデル(Gentil-Sergent

基に、Tang らのモデルと Gentil-Sergen らのモデルの排出割合をインベントリとして用いた。

ら 2021)1）と Tang ら (2020)2）が開発した日本の稲作

Tang らのモデルのシステム境界は大気 100m、地モデルを比較し、日本の畑により適したモデルを開発するための知見を得る。

中 1m、農地の大きさは 70m とし、境外に排出されたものを排出割合とした。しかし、Gentil-Sergen ら

これらのモデルには、1 次分布（農薬を散布したのモデルで定めたシステム境界はなく、1ha の農地

直後の排出）と 2 次分布（散布して一定期間後の排を対象に算定を行っている。

出）がある。既存研究では、生態毒性特性化係数モ

また、USEtox の既存のデータベースに該当した

デルの運命分析との重複計算を避けるために、1 次

農薬 39 物質の CF (PAF.m3.d/kgemitted）を算出した。

分布まで算定を行っている。

以上のことから、PRTR の農薬 39 物質のインベン

そのため、今回は 1 次分布に注目したモデルの比較を行う。Gentil-Sergen らのモデルの排出先は大気、

トリと CF をそれぞれ掛け合わせて、生態毒性影響を明らかにする。

- 1-B2-04 -1-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

大気、表層水への排出割合の和と比較している。図4. 結果と考察

S6 は Gentil-Sergen らのモデル Boom spryer、Airblast、

4.1 農薬の排出量推定モデルの比較

knapsack の 3 つの散布方法を採用した。排出割合はGentil-Sergent らと Tang らの各推定モデルを散布機間で比較した結果を図１に示した。各散布機の写真

1 次分布で算定した大気、農地内土壌、農地外土壌の和と比較を行った。

は図 S1-S4 に示す。

図 S5 より、Tang らのモデルは 100％農地内土壌

黄色のマークが Gentil-Sergent らのモデルによる結へ沈着する仮定の結果と比較するとチオファネート果である。三角は大気への排出を示し、丸は農地外への沈着割合を示している。大気への排出は散布機

メチル以外はモデルの方が小さくなることが分かった。これは、チオファネートメチルの淡水と農地土

と作物との組み合わせで割合が決められている。ま壌の CF 値の差が約 170 倍であり、他の物質と比べた、農地外への沈着は、圃場境界から 100m 地点まると差が大きいことが起因している。

での沈着量を積分し、平均して算出している。どちらも散布機によっての違いは見られるが、排出割合

図 S6 より、対象にした化学物質は 100％農地内土壌へ沈着する結果よりも小さくなった。特に、は一定していることが分かった。

Boom spryer で散布した場合は、一番影響が小さいこ

Tang らのモデルは大気への排出を散布幅の違いにとが分かった。これは、各散布方法における排出割

応じて赤、緑、青のマークでそれぞれ示している。
赤は散布幅を 18m で統一させ、緑は各ドリフト曲線

合の中で、農地外土壌への沈着に関する割合に違いがあり、Boom spryer の排出割合が最も小さかったこを測定した論文に記載していた散布幅を適用させた。

とが要因であると考えられる。

青は日本の散布幅を表し、インターネットで調べ、また、図 S7 では、1 次分布、2 次分布、すべて土

平均値を適用した。
これらは散布した地点から境外（大気）に飛散し壌へ沈着する仮定と比較を行った。2 次分布の算定に関しては、PestLCI Consensus の Web ツールを使用た割合を示している。全体的に見て、Tang らのモデした。バックグラウンドデータ内で該当した農薬

ルは排出割合が小さい。これらは農地の長さが（チオファネートメチル）を対象とした。その結果、100m 内で境外に排出した割合の相加平均で求めているからである。

ほとんどは 1 次分布よりも 2 次分布の方が小さい値となった。しかし、「Boom spryer 作物の高さ＜20そのため、算定の際に使用するドリフト曲線の影㎝」は、排出割合が 1 次分布よりも 2 次分布を反映

響が強く出ている。また、散布方法によっては散布した結果の方が少し大きくなっているため、他の散幅の違いが影響することも分かった。
以上の結果から、日本の畑地モデルを開発する際

布機と逆の結果になった。

に、システム境界の定義を定め、農地での管理によ

5. まとめと今後の展望

る影響が考慮できるように工夫する必要がある。

1 次分布に注目する場合、2 つの排出量推定モデ
ルで排出量の区画や算定方法に違いがあった。日本
版の畑地のモデルを開発する際には、農地での管理による影響を反映できること、モデルの境界を定義することが重要と考えた。また、生態毒性影響評価
係数を算定する際には、USEtox のデフォルトの地
理区分（日本と朝鮮半島の大陸区分）を用いた。
今後は、対象作物を選定し、日本の畑システムに適した排出量推定モデルを開発する。さらに、日本

図１ 農薬散布機間の比較（大気、農地外沈着）の地理区分による生態毒性の特性化係数を算定し、日本での農薬使用による影響評価の精緻化を図る。

4.2 PRTR の農薬データに基づく生態毒性影響評価

6. 引用文献

PRTR の公表データで排出量が多い 5 つの物質を

1) Gentil-Sergent et al.: Chemospere, 275, 130014,(2021)

代表させ、今回算定した結果と PRTR の年間排出量

2) Tang et al.: Science of the Total Environment, 716,が 100%農地内土壌に沈着した場合との比較結果を137034,(2020)
3) Henderson et al.: The International Journal of Life
Cycle Assessment 16, 701-709,(2011)

図 S5、図 S6 に示した。
図 S5 は Tang らのモデルで Boom spryer における

- 1-B2-04 -1-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1

Boom spryer（図１横軸 1-14 の散布機）

図 S3 knapsack（図１横軸 24-28 の散布機）

図 S5

図 S2

Airblast（図１横軸 15-23 の散布機）

図 S4

Aerial（図１横軸 29-35 の散布機）

Tang らのモデル比較- 1-B2-04 -1-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S6 Gentil-Sergen らのモデルの比較

図 S7 Gentil-Sergen らのモデル

１次分布と２次分布と土壌に 100%沈着した場合の比較- 1-B2-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-C2] プラスチック循環(2)座長：稲葉 陸太（国立環境研究所）
2023年3月8日(水) 14:40 〜 16:00 C会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-C2-01] COVID-19拡大下における家計消費の変化が容器包装プラスチックごみ排出に及ぼす影響の評価*吉川 直樹1,2、大津 朱絵2、山口 陽平2 （1. 滋賀県立大学、2. 立命館大学）
14:40 〜

15:00

[1-C2-02] プラスチックの3R施策に関する検討―容器包装・製品プラスチックの一括回収・リサイクルに注目して―*山本 悠久1、稲葉 陸太1、小口 正弘1、河井 紘輔1、田崎 智宏1 （1. 国立環境研究所

資源循環領

域）
15:00 〜

15:20

[1-C2-03] 家庭で3Dプリンターを用いて行うプラスチックの分散型リサイクルシステ
ム導入時のエネルギー消費量の評価*溝口 創1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
15:20 〜

15:40

[1-C2-04] Lifecycle-based Matching Approach for Industrial Plastic Waste
Recycling towards a Zero-plastic-waste Society*叢 日超1、藤山 淳史1、松本 亨1 （1. 北九州市立大学）
15:40 〜

©日本LCA学会

16:00

1-C2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

COVID-19 拡大下における家計消費の変化が容器包装プラスチックごみ排出に及ぼす影響の評価
Effect of household consumption on plastic packaging and containers waste
under COVID-19 pandemic○吉川直樹*1)2)、大津朱絵 2) 、山口陽平 2)Naoki Yoshikawa, Akie Otsu, Yohei Yamaguchi1) 滋賀県立大学, 2) 立命館大学* yoshikawa.n@ ses.usp.ac.jp
1. はじめに

2.2 評価方法

プラスチック廃棄物に関する世界的関心が高まる状

本研究では、Nakatani ら 3)による日本におけるプラ況において、さらなる適正管理が求められている。プ

スチックのマテリアルフローモデルをベースとして推

ラスチック廃棄物の発生は消費行動が大きく関連して計を行う。同モデルは、廃棄物産業連関分析に基づく

いることから、その性質、たとえば消費行動の変化にものであり、日本の産業を 108 部門に分け、部門間のよる物質フローへの影響を捉えることは重要である。

プラスチックのフローを推計している。同研究では、

近年の COVID-19 拡大下においては、人々の消費行

製品プラスチックおよび容器包装プラスチックを対象

動は大きく変化した。食生活に着目すると、外食の落としているが、本研究では容器包装プラスチックのみ

ち込みに伴うテイクアウト、内食市場への回帰が見らの推計とする。 COVID-19 拡大下においては、飲食店

れたが、このことは、プラスチックの需要や廃棄にもにおける店内飲食の消費が抑制されるとともに、テイ影響をもたらすと考えられる。

クアウト・デリバリーの市場が伸長した。この影響をこれまでの研究において、 Winton ら

1）

はイギリス

表現するために、産業連関表の「飲食店」部門を「飲における COVID-19 によるロックダウン前後の消費食店（店内）」と「飲食店（テイクアウト・デリバリー）」者による容器包装廃棄物使用量を分析し、ロックダウに分割したうえで、 Nakatani ら 3)の手法によって部門

ンの間、食品に関わる容器包装廃棄物が有意に増加し間の容器包装プラスチックフローの推計を行った。

2）ていることが確認された。また Aurpa ら はアメリカ

次に、推計結果を用いて消費者の購入価格あたり容の一般廃棄物の組成調査を行い、 COVID-19 パンデミ

器包装プラスチックの排出量原単位を部門ごとに算出

ック後において、プラスチック廃棄物の割合がそれ以した。
本研究では、
家庭から排出される分を直接排出、前の調査と比べて増加していることを示した。これら消費に伴い各産業から排出される分を間接排出と定義の COVID-19 とプラスチック廃棄物に関する研究は、した。まず、中間需要の各部門において生産額あたり

家庭からの廃棄物のみに着目したものである。
一方で、その産業に流入する容器包装プラスチック量を式(1)

マテリアルフロー分析を用いて国や地域におけるプラで算出した。

スチック全体のフローを推計した例は複数あるが、同(1)様の手法を用いて、 COVID-19 によるプラスチック廃棄物への影響を推計した例はない。
そこで、本研究では家計での消費、特に食料消費に

ただし、 は産業 j に流入する生産額あたり容器包装
プラスチック量、排出を推計するモデルを構築し、COVID-19 拡大前後

業 j に流入する国内生産由来容器包装プラスチック量
および輸入由来容器包装プラスチック量、 は産業 jの排出量の変化とその要因について分析する。

とはそれぞれ産業 i から産着目して、直接・間接に発生するプラスチック廃棄物の国内生産額である。
2. 研究方法

家計による各部門への需要に伴う容器包装プラスチ

2.1 前提条件

ック排出量について、購入者価格あたり直接排出原単本研究では、日本の家計消費を対象として容器包装

位と間接排出原単位を算出した。前者は消費者に販売

プラスチック排出の推計モデルを構築した。

される製品に付随するものと、小売部門から消費者に

COVID-19 拡大前後である 2018~2021 年の 4 年間を分販売される際に付加されるものを含めた。後者はそれ析の対象期間とする。食料消費を評価対象とし、個人以外の製品・サービス生産や流通時に使用されるもののこづかいによる消費は推計に含めないこととした。

を含めた。それぞれの原単位は式(2)(3)により算出した。

- 1-C2-01 -1-C2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

COVID-19 拡大前と比較すると、2020 年以降は消費支(2)出の実質金額が減少しているが、これは外食消費（店内飲食）の減少が主因である。これに伴い、外食由来の排出量が落ち込んでいることがわかる。ただし、総(3)

排出量そのものは微増傾向であるものの、大きな変化は見られないことがわかった。

ここで、は購入者価格あたり直接排出原単位、は購入者価格あたり間接排出原単位、 は産業
j の製品・サービスの家計最終消費金額、直接・間接別に容器包装プラスチック排出量の内訳を示したものが図 2 である。
外食は図 1 の一般外食（飲食店テイクアウト・デリバリーを含む）、中食は菓子は産業

類・調理食品・飲料の合計、内食はそれ以外の項目に

j の製品・サービスが家計に販売される際の商業マー相当する。COVID-19 拡大前後で直接排出量の割合がジンまたは輸送マージンを構成する部門のマー増加しており、この傾向は内食・中食・外食のいずれ

ジン額、f は家計最終需要部門、r は小売部門、は商業マージンおよび輸送マージンを構成する部門（小の消費形態にも共通していることがわかった。また、
間接排出の比率の減少は外食の影響が大きかった。

売、卸売、鉄道、道路輸送、沿海輸送、港湾、航空輸

直接排出 内食間接排出 内食送、貨物利用運送、倉庫）である。
この原単位と各年における家計調査 4)の品目別年間支出金額（総世帯のデータに物価補正を行ったもの）

2021

を乗じることで家計の食料消費による容器包装プラス

2020

チック排出量を推計した。なお、同調査では飲食店の店内飲食とテイクアウト・デリバリーの別での消費金額は記載されていないため、「一般外食」の支出金額を、直接排出 中食
間接排出 中食

直接排出 外食
間接排出 外食

2019
2018

5)

富士経済 の各年の市場規模によって案分した。

0%

3. 結果

50%

100%

図 2 支出項目別容器包装プラスチック排出量

図 1 に、支出項目別の容器包装プラスチック総排出量（間接排出と直接排出の合計）を示す。期間を通じ

4. まとめて、飲料や油脂・調味料、調理食品の割合が多く、前本研究では、家計の食料消費に伴う容器包装プラス

者 2 つについては容器にペットボトルを使用している

チック廃棄物排出量を推計し、COVID-19 拡大による部門であることが要因であると推察される。

影響について検討した。その結果、家庭からの直接排

魚介類
野菜・海藻
菓子類
一般外食

肉類
果物
調理食品
消費金額
1,000,000

20.00

900,000

15.00

800,000

10.00

700,000

5.00

600,000

0.00

実質食料消費金額 (JPY/household/year)

プラスチック総排出量(kg/houshold/year)

穀類
乳卵類
油脂・調味料飲料
25.00

出量が増加した一方で、総量については大きな変化はないことがわかった。プラスチック廃棄物管理による環境負荷を削減する観点からは、家庭における 3R の重要性が増したということができる。今後は、本推計を廃棄物処理プロセスまで拡張することや、食料消費以外について推計することが必要であると考えられる。
引用文献
1) Winton D., Marazzi L., Loiselle S.: Sci Total Environ,
849, (2022),15767
2) Aurpa SS., Hossain S., Islam MA.: Sustain, 14(23),(2022),15974
3) Nakatani J., Maruyama T., Moriguchi Y.: Proc Natl
Acad Sci USA, 117, (2020), pp.19844–19853
4) 総務省：家計調査, 入手先 < https://www.stat.go.jp/
data/kakei/>，（参照 2023-1-24）

500,000
2018

2019

2020

2021

5) 株式会社富士経済：“外食産業マーケティング便覧

図 1 支出項目別容器包装プラスチック排出量

No.3”，（2021, 2022）- 1-C2-01 -1-C2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

プラスチックの 3R 施策に関する検討―容器包装・製品プラスチックの一括回収・リサイクルに注目して―A preliminary study on 3R measures of plastics: A focus on joint collection and recycling ofplastic packaging and other plastic products○山本悠久*、稲葉陸太、小口正弘、河井紘輔、田崎智宏
Haruhisa Yamamoto, Rokuta Inaba, Masahiro Oguchi, Kosuke Kawai, Tomohiro Tasaki
国立環境研究所 資源循環領域* yamamoto.haruhisa@ nies.go.jp
1. はじめにクル工程の詳細や受け入れる廃プラの性状、一括回収

プラスチックの使用・廃棄に伴う様々な問題への懸念が高まり、各国での対策が進んでいる。日本では、に対する期待や懸念を調査した。いずれのヒアリング
調査も 2022 年 11 月～12 月に実施した。

2018 年のプラスチック資源循環戦略を皮切りに対策が加速し、2022 年にはプラスチックに係る資源循環の2.2 自治体 M1 における廃プラのフロー分析

促進等に関する法律（プラ新法）が施行され、プラス

ヒアリング調査時に提供されたデータを用いて、自チック製品の生産から消費、廃棄までライフサイクル

治体 M1 における一括回収の実施前後の廃プラのフロ全体での対策が進められている。家庭からのプラスチ

ー分析を行った。自治体 M1 では、2020 年 1 月より、

ック廃棄物（以下「廃プラ」）については、プラスチッ

それまで不燃ごみ（発泡トレイは資源物）として収集

ク製容器包装（以下「容リプラ」）に加え、その他のプしていた容リプラ・製品プラを「プラスチック類ごみ」

ラスチック製品（以下「製品プラ」）についても、容リ（以下「プラごみ」）として一括回収を始めた。本分析

プラと一括で回収・リサイクルすること（以下「一括では、収集量と各ごみ組成のデータをもとに、一括回回収」）が認められ、廃プラのリサイクル量の増加が期

収の実施前後の各収集区分中の廃プラの量を推計した。

待されている。しかし、容リプラと異なり、製品プラ

なお、ごみ組成のデータに関して、同一年度に実施さでは収集運搬に加えリサイクルに係る費用も自治体がれた全ての組成調査のサンプルの合計量に占める各組

負担することになるため、金銭的負担の増大を避けた

成の重量割合を算出し利用した。また、2019 年度のプ

い自治体が一括回収を行わない可能性がある。また、

ラごみの組成データは存在しないため、2020・2021 年

容リプラと製品プラとでは樹脂割合などの性状が異な度の組成割合の平均値を用いた。

りうるため 1)、既存のリサイクル工程への影響を懸念する声もある。つまり、一括回収により期待通り廃プ

3. 研究結果

ラのリサイクルが進むかは不透明である。

3.1 自治体・リサイクル業者へのヒアリング調査結果

そこで本研究では、プラ新法に基づく容リプラ・製

3 自治体およびリサイクル業者 R1・R2 へのヒアリ品プラの一括回収・リサイクルが、日本のプラスチッ

ング調査の結果をまとめて表 1 に示す。一括回収されク循環に及ぼす影響を明らかにするため、自治体・リ

た廃プラ中の製品プラの割合は自治体間で大きく異なサイクル業者へのヒアリング調査や廃プラのフロー分ることが示唆された。環境省による実証事業でも同様析を実施した。

の結果であり 2)、自治体ごとの容リプラ・製品プラの排出量やその違いの要因の把握が必要と考えられる。

2. 研究手法

また、廃プラの性状に関して、自治体 M1・M3 と異な2.1 自治体・リサイクル業者へのヒアリング調査

り、自治体 M2 では汚れが多いことが確認された。原自治体へのヒアリング調査では、2022 年 10 月末時

因として、廃プラの回収の開始から間もないことに加点ですでに一括回収を実施していた 3 つの自治体（M1,

え、廃プラの洗浄を強く呼びかけていないこと、事業

M2, M3）を対象に、一括回収を実施した経緯や一括回系の廃プラも収集していることが考えられた。
さらに、収による影響などの情報のほか、廃プラの回収量など汚れが多い廃プラから汚れの少ないものに汚れが拡散のデータの把握を試みた。リサイクル業者へのヒアリする問題も指摘され、排出源での廃プラの洗浄がリサ

ング調査では、自治体 M2, M3 からの廃プラの選別を

イクル率の向上に影響することが示唆された。
加えて、それぞれ実施する事業者 R1, R2 に加え、容リプラの材一括回収による処理費の増加が一括回収の阻害要因と料リサイクル業者 R3 の 3 社を対象に、選別・リサイ

なりうると示唆された。

- 1-C2-02 -1-C2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

表 1 自治体・リサイクル業者（R3 を除く）へのヒアリング結果
M1（中規模郊外市）

M2（大都市部）
・R1

M3（地方町村）・R2

一括回収開始年2020 年 1 月（以前：不燃ごみ） 2022 年度（以前：可燃ごみ） 2010 年以前（以前：埋立ごみ）

廃プラ収集量

3141t/年（2021 年度）

6～8t/日（2022 年度）

198.5t/年（2021 年度）

製品プラ割合約 6%

約 18.7%

約 3%

廃プラの性状

汚れが少ない汚れが多い

ほとんど汚れがない

注意している

ビーズクッション・ウレタ

ビデオテープ・ビーズクッシ

-

製品プラ

ン・ビデオテープ・PP バンド

ョン

処理能力

18.7t/日（選別）48t/日（圧縮梱包）-

一括回収への・手選別作業が簡易化

・収集時の汚れの拡散が問題

・選別作業が不要な一方、PP

期待・懸念・製品プラのリサイクル委託

バンド等の切断作業が必要

による処理費増の懸念

・製品プラのリサイクル委託
による処理費増の懸念

リサイクル業者 R3 へのヒアリングからは、廃プラ

2020 年度にかけて、不燃ごみ中の容リプラは 90%以上の回収量の増加への期待に加え、単一プラスチックで減少したのに対し、製品プラは 50%程度の減少にとど構成されていることが多い硬質プラスチックのリサイ

まり、製品プラの分別率が高くない可能性が示唆されクル需要の高さが指摘されたため、その割合が多い製た。ただし、指定収集袋が製品プラに含まれることか品プラの回収によりリサイクル率が向上する可能性がら、その他の製品プラについての追加的な分析が求め示唆された。一方、製品プラでの割合が多い PP・PEられる。また、廃プラ全体の量が 2020 年前後で 10%以外の樹脂のリサイクル材需要の不足や、製品プラに以上減少しているが、更なる原因の調査が必要である。

含まれる添加剤の影響への懸念が示された。一括回収の効果の分析にあたっては、廃プラの樹脂種や添加剤
含有量を適切に考慮することが望ましい。

4. おわりに本研究では、自治体・リサイクル業者へのヒアリン
グ調査と廃プラのフロー分析を通して、一括回収によ3.2 自治体 M1 における廃プラのフロー分析

る廃プラのリサイクルへの影響を調査した。一括回収

自治体 M1 の不燃ごみ・プラごみ（2019 年度以前はによる廃プラのリサイクルの進展が期待された一方、資源物中の発泡トレイも含む）中の廃プラの量の推移

製品プラの回収率が低い可能性が示唆されたほか、製を図 1（表 S1）に示す。なお、不燃ごみの組成では容品プラの処理費の増加に対する自治体の懸念や、製品

リプラと製品プラが、プラごみでは軟質・硬質プラス

プラの樹脂種・添加剤による影響が課題に指摘された。

チックが区別されるが、これらは 1 対 1 対応しない。

複数の自治体について廃プラのフローを推計・比較す2020 年度以降、プラごみに排出された廃プラの割合はることや、容リプラ・製品プラの違いに加え、樹脂種

全体の 90%程度となり、多くの廃プラがリサイクルさや添加剤含有量の違いを含めたフロー分析を試みるこれるようになったと示された。一方、2019 年度からとが今後の研究課題である。
謝辞
ヒアリング調査にご協力いただいた自治体・リサイク
ル業者に深く謝意を表する。本研究は、環境省・（独）
環境再生保全機構の環境研究総合推進費（JPMEERF21S11920）により実施した。
引用文献
1) 齋藤ら：第 33 回廃棄物資源循環学会研究発表会，
宮崎，（2022），pp. 157-158
2) PPRC ：“ プ ラ ね っ と 2018 ”， 入 手 先

図 1 自治体 M1 における不燃ごみ・プラごみ・<https://www.pprc.gr.jp/activity/business-activities/image

資源物中の廃プラの量

s/business-activities-planet_2018.pdf>, (参照 2023-1-25)- 1-C2-02 -1-C2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
表 S1
収集区分
不燃ごみ

自治体 M1 における不燃ごみ・プラごみ・資源物中の廃プラの量（トン/年）
プラスチック種類
2018 年度
2019 年度
2020 年度
2021 年度
2,977.4
2,584.4
140.9
117.8
容器包装プラ
657.9
491.1
254.4
208.9
製品プラ
2,432.5
2,308.6
プラごみ
軟質プラ
570.1
584.2
硬質プラ
116.2
汚れたプラ
781.0
不明
151.6
105.8
資源物
容器包装プラ
*
資源物は発泡トレイを示す。2020 年度以降は発泡トレイもプラごみとして回収されている。
*
プラごみの組成調査において、汚れたプラの区分は 2021 年度より追加された。

- 1-C2-02 -1-C2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

家庭で 3D プリンターを用いて行うプラスチックの分散型リサイクルシステム導入時のエネルギー消費量の評価
Evaluating energy consumption in distributed recycling system for plastic wastes
using home-based 3-D printers○溝口創*1)，光斎翔貴 1) ，柏倉俊介 1) ，山末英嗣 1)
Hajime Mizoguchi, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue1) 立命館大学*rm0191ek@ed.ritsumei.ac.jp
1 緒言

クルシステムの比較を通して日本全体におけるエネル

1.1 研究背景

ギー削減量の評価を行う．その際，先行研究の課題点

昨今の大量生産大量消費社会では，廃棄物が大量にを鑑み廃棄からリサイクル製品の製造までにかかるエ生み出されている．中でも，日本の家庭から排出されネルギー量で評価を行う．また，各自治体における特る廃棄物の約 15％（湿質量比）を占めるプラスチッ

性（人口，面積など）とエネルギー削減量の関係も検

クごみの処理は大きな課題である．日本はこれまで毎証する．

年 150 万トンのプラスチックごみを主に中国や東南ア
ジアといった海外に輸出してきた 1)．しかし近年これ

2 研究手法らの国では廃プラスチックの輸入基準が厳格化したこ

2.1 リサイクルシステムとから，各国において自国のごみは自国で処理する必要性が以前に比べて増している．

各システムにおけるプラスチックごみリサイクルの工程を図１に示す．中央集中型リサイクルでは各施設

現在，日本のプラスチックごみは自治体単位で回収

での処理工程に加え，概ね 3 つの輸送工程が存在す

され，特定の限られた再商品化事業者へ広域な範囲かる．本研究では，家庭から中間処理センターまでの輸ら収集輸送される．この現行のリサイクルシステムは送を域内収集輸送，中間処理センターから再商品化事

中央集中型リサイクルに分類される．中央集中型リサ業者までの輸送を広域輸送，再商品化事業者からメー

イクルでは先述のように広域な範囲からゴミを輸送す

カーまでの輸送をメーカー輸送と定義する．分散型リるため，輸送時のエネルギー消費量が大きいことが問サイクルにおいてはプラスチックごみをシュレッダー

題となっている．

で細断し，乾燥したのちにフィラメントを生成する．

そこで輸送エネルギーの削減に向けて，本研究では家庭内でリサイクルを完結させる分散型リサイクルのこれをもとに 3D プリンターで加工を行い，リサイク
ル製品を製造する．

構築を試みる．分散型リサイクルでは家庭で排出されたプラスチックごみを 3D プリンターを用いてリサイ
クル製品に加工する．こうした分散型リサイクルシス
テムの構築が完全に実現すれば輸送にかかるエネルギ
ーはゼロとなり，リサイクルを行う際のエネルギー削
減，それに伴う環境負荷の軽減といった効果が見込まれる．
これまで分散型リサイクルについては特定の地域を対象とした研究 2)は行われているが，様々な地域性を内包した国レベルでの研究は行われていない．また，
ライフサイクルにおけるシステムバウンダリが 2 次製品への輸送・製造までではなくペレットあるいはフィ

図 1 中央集中型・分散型リサイクルのシステム

ラメントの生成までとなっており，システムの拡張が求められる．

2.2 エネルギー消費量算出

1.2 研究目的

2.2.1 ごみ処理量

本研究では家庭内でプラスチックごみを処理できる
分散型リサイクルシステムと既存の中央集中型リサイ

自治体別のプラスチックごみ回収量の設定には環境省の分別収集実績のデータ 3)を用いた．

- 1-C2-03 -1-C2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

2.2.2 輸送エネルギー

いて遠隔の再商品化事業者に輸送することが多く，輸域内収集輸送では，パッカー車で各家庭のごみを回送エネルギーが大きいことに起因すると考えられる．

収し，それを各自治体に 1 つある中間処理センターにエネルギー削減量はゴミの廃棄量の多い都市部におい輸送するという仮定を置き，輸送距離を算出した．広てその貢献量が見られたが，分散型リサイクルの有効域輸送，メーカー輸送については GIS（地理情報シス

性は遠隔地に多大にみられることがわかった．

テム）を用いたソフトウエア Q GIS Desktop 3.26.2 を使用し，輸送距離を算出した．
輸送距離から輸送エネルギーを算出するには燃費法
4)と呼ばれる手法を用いた．輸送エネルギー𝐸 [GJ]

は，輸送距離を𝐷 [km]，燃費を𝐹 [km/L]，単位発熱量を𝐶 [MJ/L]として次式で表される．

𝐸=

𝐷𝐶
1
∙
𝐹 10002.2.3 処理エネルギー
図 3 自治体別年間エネルギー削減率

中央集中型リサイクルにおける各処理に要するエネ
ルギーは IDEA (Inventory Database for Environmental
Analysis)のデータを用いた．分散型リサイクルにおける各処理に要するエネルギーは先行研究 5)の値を参考にした．

4 まとめと今後の展望
今回の研究では現行の中央集中型リサイクルにおけるエネルギー量を中心に算出し，そこにみられる関係を評価した．また，分散型への移行で 30～40%のエ

3 研究結果と考察

ネルギーの削減が見込めることも分かった．今後はリ

図 2 に中央集中型リサイクルと分散型リサイクルに

サイクル製品製造までのエネルギーを算出し，各リサ

おける日本全体でのエネルギー量を示す．域内収集輸

イクルシステムの総エネルギーを求める．また，CO2

送エネルギーは年間 188 [TJ]，広域輸送エネルギーは排出量やコストに着目した上での比較も行う．

年間 170 [TJ]であることが分かった．既存の中央集中型リサイクルから分散型リサイクルに完全に移行した

5 引用文献場合，年間で 36％となる 1009 [TJ]のエネルギー削減

1)財務省貿易統計（2016-2019）が見込まれる．

2)M.A. Kreiger, M.L. Mulder, A.G. Glover, J.M. Pearce:
Journal of Cleaner Production, 70, (2014), pp90-96
3)環境省：“令和 2 年度容器包装リサイクル法に基づく市町村の分別収集等の実績について（市区町村別）”，環境省ホームページ（オンライン），入手先< https://www.env.go.jp/content/900537821.pdf >，（参照
2022-7-27）
4)経済産業省資源エネルギー庁：“貨物輸送事業者に行わせる貨物の輸送に係るエネルギーの使用量の算定の方法”，経済産業省資源エネルギー庁ホームページ（オンライン），入手先

図 2 日本全体での年間エネルギー量<https://www.enecho.meti.go.jp/category/saving_and_new/saving/enterprise/transport/institution/ninushi_santeikokuji.

自治体別の中央集中型リサイクルから分散型リサイ

pdf >，（参照 2022-11-2）

クルに移行した場合のエネルギー削減率を図 3 に示

5)Zhong S., Pearce J.: Resources Conservation andす． 概ね都市部よりは遠隔地においてエネルギー削

Recycling, 128, (2018), pp48-58

減率が大きいことが読み取れる．これは広域輸送にお- 1-C2-03 -1-C2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

Lifecycle-based Matching Approach for Industrial Plastic Waste Recycling towards a
Zero-plastic-waste Society○叢

日超*、藤山淳史、松本亨

Richao Cong, Atsushi Fujiyama, Toru Matsumoto
北九州市立大学* r-cong01@ kitakyu-u.ac.jp
1. Introduction
In the recent years, increasing concerns on global ocean
plastic waste (PW) problems and the issuance of the ban on
importing PW by the Chinese government1) haveaccelerated the transition of PW recycling technology inrelevant nations i.e., in Japan. Meanwhile, carbon neutral
target by 2050 was declared by the Japanese government.
Thus, an effective recycling system of PW which could
ensure the low-carbon society is essential. In this study, we
aim to develop an optimal matching approach that could
achieve the minimum carbon dioxide emissions from thewhole lifecycle of industrial plastic waste (IPW).
2. Methodology
2.1 Workflow
The whole workflow is described in SI Figure S1. At first,
an optimization problem is designed as minimizing the total
emissions by matching the amounts of IPW for relevant
facilities. The total emissions include those fromtransportation, pretreatment, and recycling processes. The
matching focuses on detecting the optimal amounts of IPWtransported to individual disposal plants (as their

Figure1 The distributions of PVCW generated in 2018geolocations and capacities of plants) and recycled by

by municipalities. Unit: t year-1.

different technologies (material recycling: MR, chemical
recycling: CR, and energy recovery: ER). Then, revelant

more than the southern ones. To confirm the applicability of

constraints are prepared. Finally, the solutions are solved bythis approach, a simple case (excludes the pretreatmentusing linear programming approach. Here, we provide

process from the whole lifecycle as mentioned above) and adetails on approach exploration by using the IPW data fromcomplex case (with the whole lifecycle) are prepared for

Mie Prefecture, demonstrated for polyvinyl chloride waste

matching experiments.

(PVCW).
2.3 The lifecycle-based matching approach for IPW
2.2 Data preparation and case setting for optimization

recycling
To solve the optimization problem7), the objective

problemIn this study, IPW generated in Mie Prefecture is made asfunction was designed as minimizing the total emissions

the source for matching due to data availability, which isincluding the ones from transportation, pretreatment, and2)summarized based on individual electronic manifest . The

recycling processes. The constraints include the total

emission factors associated with relevant processes weregeneration amounts of PVCW, the capacities of recycling

3)

facilities, and distance matrixs between facilities (obtained4)referred to a technical report , academic paper , and lca
5)

database . The disposal capacity of facitlites were collected
6)from online sources . As shown in figure 1, the PVCW
from Mie Prefecture in 2018 generated in northern areas areby using ArcGIS).
The objective function and constraints by relevant factors
were defined as the following equations:- 1-C2-04 -1-C2-04

𝑀𝑖𝑛

第18回日本LCA学会研究発表会

𝑖 𝐸𝑖,𝑝𝑡_𝑃 + 𝐸𝑖,𝑝𝑡_𝑇 + 𝐸𝑖,𝑟_𝑃 + 𝐸𝑖,𝑟_𝑇

1)

Subject to𝑖 𝑥𝑖 ≤𝑖 𝐶𝑖

2)

𝑖 𝑥𝑖 = 𝑄

3)

Where equation 1) shows the objective function on theminimum emissions from the whole lifecycle of recycling.
i means the facility id, Ei,pt_P means the emissions fromprocessing PVCW from the pretreatment plants i; Ei,pt_Tmeans the emissions from transporting PVCW to thepretreatment plants i; r means the recycling plants. Equation2) shows a constraint that the total amount of PVCW
B

matched for each plant should not exceed their capacity.
Equation 3) shows a constraint that the total amout of

Figure 2 The distributions on optimally matched

PVCW allocated for disposals should equal to theresults: A), simple case, B), complex case. Unit: tgeneration amount. Here, the 4-t commercial truck with ayear-1.

loading ratio of 80% is assumed to be used for thetransportatins8). The starting point of depature is set as the

CR: 21% of the totals (142.9 kt-CO2 year-1).

central-point of Mie Prefecture (location of the star in figure
2).

3.2 The spatial distributions on the optimal results

3. Results and discussion

disposal amounts of PVCW in two cases are shown in

3.1 The optimally matched disposal amounts

figure 2A-B. In figure 2A, three types of recycling facilities

The spatial distributions on the optimally matched

There were 21 facilities allocated for pretreatment (40were all involved in the allocation that reflects its rationality.

facilities involved in the mathching) and 55 facilities

In figure 2B, we could see that the PVCW were majorly

allocated for recycling processes (62 facilities involved).

matched to pretreatment facilities near Mie and Kanto

The capacity of the allocated MR facilities accounted forregion (see larger orange cycles) and to recycling facilities

about 85%, ER 4%, and CR 11% of the totals. Meanwhile,near Kanto region (see blue lines).

the minimum emissions in the complex case from thepretreatment process take up 23%, MR: 50%, ER: 6%, and

4. Conclusions
In this study, we proposed an approach to ensure the IPW
recycling system operated in a low-carbon style. The
matching results demonstrate the applicability of thismethod in supporting the low-carbon society, especially forrecycling industries. The benefits from the optimization will
be checked from environmental and economic aspects infuture. And the other types of IPW and cases in otherregions will be explored. When applying this approach forsocial problems, it will be better to use road network-based
distance for optimization analysis.
5. Acknowledgements
This research was funded by the New Energy and Industrial
Technology Development Organization (NEDO), grantAnumber JPNP20012.

- 1-C2-04 -1-C2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

References

https://riss.aist.go.jp/en-lca-consortium/, (accessed

1) Japan External Trade Organization, Investigation

2022-6-30)

Report on the Embargo for Importing Foreign Waste by6) Japan Industrial Waste Management Foundation, Data

the Chinese Government,

access and retrieval-industrial waste disposers,

https://www.jetro.go.jp/world/reports/2019/01/0a81da1

https://www2.sanpainet.or.jp/zyohou/index.php,

f65d47788.html, (accessed 2021-10-31; in Japanese).

(accessed 2022-10-31)

2) Koga A., Fan X., Matsumoto T., and Fujiyama A.:

7) Cong R., Fujiyama A., T, and Matsumoto T.: AI

Development of Bottom-up Material Flow Estimation

Techniques Aid for Optimizing the Collection System

Method Using Administrative Report Data: forof Industrial Plastic Waste. Environ. Sci., 35(5), (2022),

Industrial Waste Plastic in Mie Prefecture. J. Jpn. Soc.

pp 237-246. http://doi.org/10.11353/sesj.35.237

Civ. Eng., Ser. G (Environ. Res.), 77(6), (2021), pp

8) Cong R., Matsumoto T., Li W., Xu H., Hayashi T. and33-42

Wang C.: Spatial simulation and LCA evaluation on the3) JaIME, Report on LCA of Recycling and Energy

plastic waste recycling system in Tianjin. J. Mater.

Recovery of Plastic Package, 2019

Cycles Waste Manag., 19(4), (2017), pp 1423-1436.

4) Shiomi T., Tachibana J., Nakazawa S., Goto N., Fujie

https://doi.org/10.1007/s10163-016-0538-4

K.: Assessment of Local Recycle Which Utilized
Existing Equipment of Used Polyvinyl Chloride
Products in Construction Wastes, Environ. Syst. Res.,36, (2008), pp 491-497
5) The Research Institute of Science for Safety andSustainability, AIST, LCI database, IDEA version 2.2,
Life Cycle Assessment Promotion Consortium,

Supporting Information

Figure S1 The workflow on the optimally matching the IPW recycling system- 1-C2-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-D2] 建築(1)
座長：小林 謙介（広島県立大学）
2023年3月8日(水) 14:40 〜 16:00 D会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-D2-01] 建築動態を考慮した住宅由来 CO2排出量の推計*松嶋 そら1 （1. 九州大学）
14:40 〜

15:00

[1-D2-02] 日本における木造住宅の建築サプライチェーンに焦点を当てた CO2 排出ホットスポット分析*今田 青冶1、前野 啓太郎1、加河 茂美2 （1. 九州大学 経済学府経済システム専攻、2. 九州大学
経済学研究院）
15:00 〜

15:20

[1-D2-03] 人口密度による住宅形態の変化と物質利用に関する分析：地域特性を考慮して*髙杉 晃司1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
15:20 〜

15:40

[1-D2-04] 実建物分析に基づく建築物の用途別・構造別 CO2排出原単位に関する検討*鈴木 好幸1、田中 洋介1、小林 謙介2、水野 皓太2、古室 玲二2 （1. 株式会社安藤・間、2. 県立広島大学）
15:40 〜

©日本LCA学会

16:00

1-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

日本における木造住宅の建築サプライチェーンに焦点を当てた
CO2 排出ホットスポット分析
CO2 Emission Hotspot Analysis Focusing on the Building Supply Chain of Wooden Houses in Japan○今田青冶*1)、前野啓太郎 1)、加河茂美 2)
Seiya Imada, Keitare Maeno, Shigemi Kagawa
1)九州大学 経済学府

2)九州大学

経済学研究院* imada.seiya.104@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景

イチェーン構造を推計した。

世界の建設活動それ自身とその活動に必要な電力や熱̂𝐐 = 𝐞̂𝐀𝐋𝐟

消費によって誘発される CO2 排出量は、世界の経済活(𝟐)動によって誘発される総 CO2 排出量の約 19%を占めている 1)。このことから、気候変動の対策において、

ここで𝐐は、一戸建て木造住宅の最終需要を満たす

建設部門の CO2 排出負荷を低下させることは重要であために直接間接的に必要な中間財のサプライチェーン

る。日本における建設部門、特に住宅部門からの CO2構造を表した行列を表している。

排出削減に関する政策は、家庭部門からの CO2 排出量の削減に焦点を当てている 2)が、建築段階での CO2 排
出削減についてはほとんど考慮されていない。

2.2 サプライチェーン構造におけるクラスター分析
本研究は、(2)式を用いて、木造住宅部門のサプラ建設部門の生産活動に伴うサプライチェーンからのイチェーン構造の CO2 排出量（すなわち、木造住宅部

CO2 排出量とサプライチェーン構造に存在する CO2 排門の単位構造）を推計し、その単位構造行列に基づく

出ホットスポットを特定した先行研究は数多く存在す

隣接行列𝐆 を作成した。

る 3),4)が、住宅部門に焦点を絞ることができていない。そこで本研究は、環境拡張型産業連関分析とクラ𝐆={

スター分析を用いて木造住宅のサプライチェーン構造

𝑔𝑖𝑗 = 𝑞𝑖𝑗 + 𝑞𝑗𝑖 (𝑖 ≠ 𝑗)
𝑔𝑖𝑗 = 0(𝑖 = 𝑗)に存在する CO2 排出ホットスポットを特定した。
作成した隣接行列𝐆に対して、サプライチェーンのク
2. 研究手法

ラスター分析を適用する。Kagawa et al.5)に従い、最2.1 単位構造モデル

適なクラスター数はモジュラリティ最大化問題を解く

基本的な産業連関モデルに従うと、木造住宅部門にことで決定した 6)。クラスター分析を用いることで、対する最終需要を満たすために直接間接的に必要となる財の生産時に排出される CO2 排出量𝐪は、以下の(1)CO2 排出に寄与している繋がりの強い部門群を特定できる 7)。また、産業部門群は、{𝐂𝟏 𝐂𝟐 ⋯ 𝐂𝒎 }と m 個式によって推計できる。

のクラスターとして表される。

𝐪 = 𝐞̂𝐋𝐟,(1)

3. データ
国立環境研究所によって推計及び公表された直接 CO2

𝐪は、木造住宅に対する最終需要に伴って排出される排出係数のデータ 7),8)を用いた。加えて、本研究は、各部門からの直接間接 CO2 量を表すベクトルである。

総務省が公表している 2015 年の産業連関表のデータ

𝐞̂は、直接 CO2 排出係数ベクトルである e= (𝒆𝒊 )を対角9)を用いた。また、住宅の機能単位を揃えるために国化したものを表している。また、𝒆𝒊 は𝒊部門の生産 1

土交通省が公表している 2018 年から 2021 年の新設

単位に伴う直接 CO2 排出量を表している。また、𝐋

着工住宅 1 軒の平均延床面積 10)を用いた。

は、レオンチェフ逆行列を表し、𝐟は木造住宅 1 軒を建築する際のコストの値を持ち、その他の成分は 0

4. 結果であるベクトルを示す。

図 1 は、2015 年における床面積が 119 ㎡の平均的な本研究は、以下の(2)式に表わされる単位構造モデ

木造住宅を建築する際にサプライチェーンから排出さル 5)を用いて、特定の部門に対する 1 単位の最終需要れる CO2 排出量と上位 5 排出部門を表している。図 1を満たすために、直接間接的に必要な中間財のサプラから、平均的な木造住宅を建築する際にサプライチェ- 1-D2-02 -1-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

ーンから排出される CO2 排出量が 38t-CO2 であることには、そのクラスターのハブになっているだけでなくが明らかになった。また、木造住宅のサプライチェー

直接排出係数が 36t-CO2/100 万円と相対的に高い Pig

ンから排出される CO2 に寄与している上位 5 部門

iron 部門の生産時に排出される CO2 排出量の削減が重は、Electricity, Pig iron, Cement, Road freight transport,

要である。例えば、鉄鉱石の還元剤として水素を用い

Private power generation であり、それらの上位 5 部

るという水素還元製鉄法の導入が期待される。しかし門からの CO2 排出は総 CO2 排出の 66%を占めている

ながら、そのような技術革新のための研究開発や水素ことが分かった。

還元製鉄法の新規導入には膨大なコストがかかる。カーボンフットプリントの観点からの重要なステークホ

40

30

25

20

15

10

5

0

平均的な木造住宅を建築する際にサプライチェーン）
排出量（から排出される

35

ルダーであるハウスメーカーは、住宅建材に関するサ

40

プライチェーン排出を削減させるために、鉄鋼メーカ

35

ーによる研究開発や新規の製鉄法導入に対して金銭的30な支援を行うことが求められる。
25

OthersOthersPrivate power
Privategeneration
power generation
Road freightRoad
transport
freight transport
CementCementPig iron
Pig iron2
Electricity Electricity

表 1. 木造住宅のサプライチェーン構造に存在する

20

CO 排出の多い上位 5 個のクラスター

15

OthersPrivate power generation
Road freight transport
CementPig ironElectricity

10

5

0

1

順位

クラスター
コード

CO2 排出量(t-CO2)

1
2
3
4
5

C2
C1
C11
C6
C4

4.59
2.27
0.99
0.92
0.60

1

図 1 . “平均的”な木造住宅を 1 軒建築する際に発生する直接間接 CO2 排出量と CO2 排出量上位 5 部門
本研究は、単位構造モデルを用いて推計した木造住1宅のサプライチェーン構造に対してクラスター分析を

カーボンフ
ットプリン
トに占める
割合
12.1%
6.0%
2.6%
2.4%
1.6%

適用し、CO2 排出集約的なクラスター（すなわち、
CO2 排出ホットスポット）を特定した。表 1 は木造住宅のサプライチェーン構造に存在する排出集約的な上位 5 個の CO2 排出集約的なクラスターと、それらのクラスターからの CO2 排出量を示している。表 1 から、クラスター2（C2）の CO2 排出量が 4.59t-CO2 と最も大きく、次いで、クラスター1（C1）の CO2 排出が 4.59t-CO2、クラスター11（C11）の CO2 排出が0.99t-CO2 であることが明らかになった。また上位 5
つのクラスターが木造住宅のカーボンフットプリントの約 25%を占めていることも明らかになった。クラスター2 は Pig iron 部門や Crude steel (converters)部

図 2. クラスター2 のサプライチェーンネットワーク

門のような鉄の生産に関わる部門で構成されている

5. 参考文献(SI)。クラスター1 は Cement 部門や Ready mixed

1)

Intergovernmental Panel on Climate Change(2014)

concrete 部門のようなセメントに関わる部門で構成さ

2)

環境省（2020）地球環境・国際環境協力 ZEHれている(SI)。

3)

Chen et al.,(2022) Environ Impact Assess Rev, 92, 106679.

図 2 は、発見されたサプライチェーンクラスターの4)

Huang et al.,(2018) Renew. Sust. Energ. Rev., 81, 1906–1916.

中で最も CO2 排出量の多いクラスター2 の産業ネット

5)

Kagawa et al.,(2013)Econ, Syst, Res., 25, 265-286

ワークを可視化している。図 2 の矢印は投入方向を

6)

Newman(2004) Physical Review E, 69, 026113

表している。クラスター2 の特徴は、Pig iron から

7)

Nansai(2019) NIES, Japan.

Crude steel への取引に伴う CO2 排出量がクラスター2

8)

Nansai(2020) Resour Conserv Recycl, 152, 104525.

の総 CO2 排出量の大部分（約 98%）を占めているこ

9)

総務省（2019）産業連関表とである。クラスター2 からの CO2 排出を減らすため

10)

国土交通省（2022）着工新設住宅の床面積の推移- 1-D2-02 -1-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

SI 木造住宅のサプライチェーン構造に存在する上位 10 個のクラスターの分類表

順位

クラスター
コード

部門コード

部門名

#139
#141
#148
#149

Pig ironrude s eel(conver ers)
as iron pipes and ubes
as and forged ma erials

1
1
1
1
1

# 7
# 8
#130
#131
#13

Gravel and quarrying
rushed s ones
emen
Ready mixed concre eemen produc s

3
3
3
3
3

11
11
11
11
11

#70
#75
#78
# 46
# 61

Miscellaneous wearing apparel and clo hing accessories
Plywood, glued lamina ed imber
Wooden furni ure"Ta ami" (s raw ma ing) and s raw produc s
Elec rici y

4
4
4
4

6
6
6
6

#11
#133
#135
# 49

Flowers and plan s
Po ery, china and ear henware
Miscellaneous s ruc ural clay produc s
Residen ial cons ruc ion (wooden)

5
5
5

4
4
4

# 1
#74
# 86

Silvicul ure・Logs
TimberHarbor ranspor service

6
6
6
6

5
5
5
5

#98
#100
#103
#107

Pe rochemical basic produc s
Alipha ic in ermedia es
Me hane deriva ives
Thermoplas ics resins

7
7
7
7
7

3
3
3
3
3

#1 0
#140
#14
#143
# 33

oal produc s
Ferro alloys
rude s eel (elec ric furnaces)
Ho rolled s eel
Repair of ships

8
8
8
8

9
9
9
9

#8
#84
#88
# 6

Pulp
Paperboard
Miscellaneous paper con ainers
Priva e power genera ion

9
9
9

4
4
4

# 70
# 87
#344

Wholesale rade
Air ranspor
ivil engineering and cons ruc ion services

10
10
10

3
3
3

#99
#105
#113

Pe rochemical aroma ic produc s
Miscellaneous indus rial organic chemicals
Pain and varnishes

1
1
1
1

- 1-D2-02 -1-D2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

人口密度による住宅形態の変化と物質利用に関する分析：
地域特性を考慮してAnalysis of changes in housing forms and material use due to population density
considering regional characteristics○高杉晃司*1)、橋本征二 2)
Koji Takasugi, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学大学院 2) 立命館大学

700
一人あたり物質ストック量(t/人)

1. はじめに人口減少を背景に都市のコンパクト化への関心が高まっている。一方、資源消費の抑制を目的とした政策が進められている。都市のコンパクト化は環境影響の低減にも寄与すると考えられるが、資源消費に着目した研究は少ない。長谷川ら 1)は、都市のコンパクト度

70
北海道

東京都

滋賀県

大阪府

600

60

500

50

400

40

300

30

200

20

100

10

0

0

一人あたり空き家物質ストック量(t/人)* ce0006vp@ed.ritsumei.ac.jp

戸建住宅

共同住宅

戸建住宅
(空き家)
共同住宅
(空き家)

住居誘導を行うことで居住地面積を 90%、80%に縮小
させ、人口密度を増加させた「住居誘導シナリオ」を同住宅の増加に伴い一人あたりの延床面積が小さくな
り、1 人あたりの建設資材重量(物質ストック量)が減少

作成し、各シナリオにおける人口密度より住宅形態(戸建て・共同)ごとの住宅数、空き家数を推計し、それらしたといえる。また、滋賀県では、戸建住宅の空き家率が高く、居住誘導により空き家率の低い共同住宅にを建設資材重量(物質ストック量)に換算し比較した。
3. 結果と考察移行したこと、また、共同住宅の一戸あたりの延床面積が戸建住宅の 1/3 程度(他の 3 都道府では 2/5 程度)

人口密度と住居形態(戸建・共同)比率については、全ての都道府県において、人口密度の増加に伴い戸建であったことが建設資材重量(物質ストック量)の削減に繋がったといえる。

住宅の比率が小さくなり、共同住宅の比率が大きくなった。人口密度と世帯人員の関係については、東京都

都市のコンパクト化により住宅に関わる資源消費を削減できる可能性は、地域特性によって異なることがでは反比例の関係があったが、その他 3 道府県では関係性が見られなかった。
北海道・滋賀県・大阪府のデータから作成された仮想都市では、人口減少シナリオ(居住地面積 100%の状態)に比べ、住居誘導シナリオ(居住地面積 90%、80%の状態)での一人あたり建設資材重量(物質ストック量)示唆された。
謝辞：本研究は、科学研究費補助金(22H03805)による成果である。ここに記して深謝する。
引用文献
1) 長谷川裕之、奥岡桂次郎、谷川寛樹、橋本征二：“第14 回日本 LCA 学会研究発表会”、福岡、(2019)、p.292

100%
90%
80%

ク量)が人口減少シナリオより住居誘導シナリオで増加した(図 1)。東京都で増加した理由としては、居住誘
導による人口密度の増加に伴い世帯人員が減少し、住宅戸数が増加したことが考えられる。
全ての仮想都市の共通点として、共同住宅の一戸あたりの延床面積が戸建住宅に比べ小さいことが挙げられる。東京都以外の道府県では、居住誘導により人口密度が増加しても世帯人員が変わらないことから、共

100%
90%
80%

対象都道府県の市町村ごとに、人口・面積・世帯人
員・住宅形態別住宅数・空き家数のデータ収集し、人
口密度と住宅形態(戸建・共同)比率、人口密度と空き家率の関係を分析した。次に、対象都道府県の各市町
村の人口及び人口密度の平均を初期値とする仮想都市
をそれぞれ設定した。
設定した各仮想都市に対して、住居誘導などの対策を行わず人口減少のみが起きる「人口減少シナリオ」
、

100%
90%
80%

図 1 各仮想都市における居住地面積の変化による一人あたり物質ストック量の変化

100%
90%
80%

と物質ストック量・物質ストック利用効率の関係を検討したが、残念ながら両者に関係性は見られなかった。
本研究では、人口密度による住宅形態の変化に関する分析をもとに、都市機能の集約を意図した住居誘導が、住宅に関わる物質利用に対して与える影響を、北海道・東京都・滋賀県・大阪府のデータを用いて分析し
た。
2. 方法

居住地面積割合(%)

は減少した(図 1)。一方、東京都のデータから作成された仮想都市では、一人当たり建設資材重量(物質ストッ- 1-D2-03 -1-D2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

実建物分析に基づく建築物の用途別・構造別 CO2 排出原単位に関する検討
Study on CO2 Emission Intensity of Buildings by Applications and Structures Based on Analysis ofActual Buildings○鈴木好幸*1)、田中洋介 1) 、水野皓太 2) 、古室玲二 2) 、小林謙介 2)
Yoshiyuki Suzuki, Yosuke Tanaka, Kota Mizuno, Reiji Komuro, Kensuke Kobayashi
1) 安藤ハザマ, 2) 県立広島大学* suzuki.yoshiyuki@ad-hzm.co.jp
1. はじめに

表 1 算定した実建物の概要

カーボンニュートラル社会の実現に向けた対応が世

用途界的な潮流となっている。カーボンニュートラルの実

構造形式※
S造

RC 造

複合

計

現にはサプライチェーン全体での排出削減が必要であ

物流倉庫

4

0

5

9

り，優先的に削減に取り組むべき項目を明らかにする

生産工場

13

0

1

14

ためにも，LCA 手法の活用が不可欠である。

事務・庁舎

建設業は CO2 排出量が多い分野の一つに挙げられる

6

2

2

10

学校

3

4

3

10

が，
建築物は一品生産かつ部品点数が非常に多いため，

病院

3

6

2

11

投入される資材一つ一つを積み上げて評価するのに非ホテル・マンション

7

4

0

11

常に多くの労力がかかることなどから詳細な LCA を実施することが難しい。
そのため，実務上においては，
産業連関表ベースの原単位を用いて，工事金額から簡

計
36
16
13
65
※S 造：鉄骨造，RC 造：鉄筋コンクリート造，
複合：SRC，RC+S，RC+S，SRC+S などの複合構造

易的に評価されることが多く，資材や工法による CO2削減の取組みによる効果が反映できないという課題が算を行い，原単位は IDEA ver2 を用いた。算定にあた

顕在化しつつある。

っては，日本建築学会地球環境委員会 LCA 小委員会

そこで本報告では，建築物の LCA 実施に向けた基HP で公開されている「IDEA Ver.2 用 ツール」1)を用い礎データを取得することを目的に，65 件の実建物を対た。算定時には，積算で示される単位と IDEA ver.2 の象に設計・積算情報から得られる投入資材数量を活用

単位が一致しない項目があるため，素材・寸法情報等した資材製造段階の CO2 排出量を算定し，建築物の用を基に適宜単位換算を行った。

途別・構造別 CO2 排出原単位に関する検討を行った。
3. 算定結果
3.1 工事金額・延床面積との関係

2. 実建物の CO2 排出量の算定

各建物の CO2 排出量の算定結果を全体工事金額，建2.1 建物概要
表 1 に CO2 排出量の算定を実施した実建物の概要を

築工事金額および延床面積との関係で整理したものを示す。用途は物流倉庫，生産工場などの 6 種類，構造

図 1 に示す。
いずれも一定の相関が認められるものの，

形式は，S 造，RC 造および柱 RC+梁 S などの複合構

延床面積の相関が最も高く，全体工事金額では相関が造で，計 65 件の実建物を対象とした。各建物に投入さ低くなることが分かる。全体工事金額は，工事にかかれる資材種類・数量は，実際の設計・積算情報に基づる全ての原価に加え，建設会社の経費などが含まれ，いて把握した。

今回算定した建築工事における資材製造段階とは範囲

2.2 算定方法が大きく異なる。建築工事金額では，算定範囲と工種算定対象としたプロセス（図 S1）は，資材製造段階，の範囲は概ね近くなるが，労務費などが含まれるため

建設段階，使用段階（修繕・更新を対象とし，運用をやはり算定範囲との違いがある。
それらの影響により，除く），解体・廃棄物処理段階であるが，本報告ではそ相関が低くなったものと推察される。延床面積は，今のうち資材製造段階を対象に算定結果を整理した。ま回の算定範囲においては相関が認められるが，外構なた，対象とした工種は，主に建築工事における躯体おど延床面積と範囲が異なる算定結果を含めた場合にはよび仕上げとし，仮設（直接・共通），設備，外構・附相関が低くなる可能性があることに注意が必要である。

帯工事は対象外とした。

3.2 用途・構造形式との関係

資材製造段階における CO2 排出量の算定は，対象建物に投入される資材ごとに「資材数量×原単位」の計

図 2 に各用途の延床面積と CO2 排出量の関係を示す。
図には各用途の全建物データにおける切片 0 の近似直- 1-D2-04 -1-D2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

70,00060,00050,00040,00030,00020,00010,0000070,000y = 5.82 x
R² = 0.93

60,000y = 0.57 x
R² = 0.96

60,000

CO2排出量（t-CO2）

y = 3.26 x
R² = 0.85

CO2排出量（t-CO2）

CO2排出量（t-CO2）

70,00050,00050,00040,00040,00030,00030,00020,00020,00010,00010,00003,000 6,000 9,000 12,000 15,000 0
全体工事金額（百万円）

0
3,000
6,000
9,000 12,000 0
建築工事金額（百万円）

50,000100,000
延床面積（m2）

150,000

図 1 全体工事金額，建築工事金額，延床面積と CO2 排出量の関係

40,000y = 0.54 x
R² = 0.98
y = 0.45 x
R² = 0.97

30,00020,000

S造
RC+S造

0

CO2排出量（t-CO2）

12,0000
学校

10,0008,000
6,000

150,000

S造
RC造
RC+SRC,RC+S造

2,000
0

y = 0.67 x
R² = 0.93

30,000y = 0.65 x
R² = 0.95

25,00020,00015,00010,000

S造
RC+S造

5,000
0

0

y = 0.66 x 25,000
R² = 0.96
20,000y = 0.57 x
R² = 0.93

4,000

0

50,000100,000
延床面積（m2）y = 0.70 x
R² = 0.98
y = 0.71 x
R² = 0.99

CO2排出量（t-CO2）

10,00025,000

生産工場

35,0005,000 10,000 15,000 20,000
延床面積（m2）

20,00040,000
病院 延床面積（m2）

10,0000

15,00010,00020,000
延床面積（m2）

30,000y = 0.76 x
R² = 0.99

y = 0.78 x
R² = 0.98

10,000S造
RC造
SRC,RC+S造

5,000
0

0

14,000S造
RC造
RC+S,SRC+S造
020,00060,000y = 0.68 x
R² = 0.98

5,000

事務・庁舎

y = 0.80 x 12,000
R² = 0.96
10,000y = 0.78 x
R² = 0.96

15,000

CO2排出量（t-CO2）

50,00040,000

CO2排出量（t-CO2）

CO2排出量（t-CO2）

60,000y = 0.57 x
R² = 1.00

CO2排出量（t-CO2）

70,000 物流倉庫

10,00020,000

延床面積（m2）
ホテル・マンション
y = 0.74 x
R² = 0.97

8,000

30,000y = 0.73 x
R² = 0.93

y = 0.73 x
R² = 0.92

6,000
4,000

S造
RC造

2,000
0

0

5,000 10,000 15,000 20,000
延床面積（m2）

図 2 各用途の延床面積と CO2 排出量の関係線（黒点線）を示す。また，図中のプロットは各構造の用途別・構造別 CO2 排出原単位に関する検討を行っ

種別で色分けして，サンプル数が 3 点以上のものは各た。その結果，用途と構造形式によって延床面積あた構造形式の近似直線も併せて示している。

りの資材製造段階における CO2 排出原単位に一定の傾延床面積と CO2 排出量の近似直線の傾きを，延床面向がみられることが明らかとなり，今後より多くのデ積あたりの CO2 排出量原単位として見た場合，最も小ータを蓄積することで，用途と構造形式別の精度の高さいのは物流倉庫で 0.54，最も大きいのは病院で 0.80

い原単位を把握することが可能になると考える。建築と用途別に一定の差があることが確認できる。物流倉物の資材製造段階における精度の高い原単位を整備し庫や生産施設といった床面積が広く，建物内に大空間ておくことで，例えばプロジェクトの企画検討時などを要することが多い用途では，内装材の数量が少なく，より上流フェーズでの評価において投入資材の積み上

延床面積あたりの投入資材量が少ないことから原単位

げ計算を実施せずとも合理的な評価が可能となる。こが小さくなることが推察できる。一方，病院やホテル・のように，算定フェーズと目的に応じて適切な評価がマンションは，病室や居室などが多く配置される影響できるよう様々な情報が整備され，建築物を対象とし

で内装材の数量が多くなり原単位が大きくなったと思た LCA が広がることを期待したい。

われる。構造形式に関しては複合構造も多いため一概には言えないが，比較的 S 造が多く採用される建物の原単位が小さくなる傾向にある。

5. 参考文献
1) 日本建築学会 地球環境委員会 LCA 小委員会 ，入手先
<http://news-sv.aij.or.jp/tkankyo/s5/guideline_02.html>，

4. まとめ（参照 2023-1-22）

本報告では，65 件の実建物データを活用し，建築物- 1-D2-04 -1-D2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

資材製造段階
建築資材

A2 原材料の輸送

A4輸送

A1 原材料の製造

使用段階

建設段階

A3 加工

解体・廃棄物等処理段階

A5 施工

C1 解体
企画・設計・各種申請

B1 建物からの物質の放出準備工事（調査・仮設工事）

C2 廃棄物等輸送

B2 維持管理

山留工事
杭工事

B3 修繕（材料の製造，輸送，廃棄を含む）

土工事

C3 廃棄物等処理

B4 更新（材料の製造，輸送，廃棄を含む）

躯体工事
仕上工事

C4 破棄物等処分

B5 改修

雑・ユニット工事

B6 運用

設備工事

エネルギー使用

外構・その他

創エネルギー

竣工・検査
B7 水の使用

借主発注工事（B/C工事）
廃棄物等，廃水輸送
廃棄物等，廃水
処理・処分

図 S1

凡例：

算定対象プロセス- 1-D2-04 -

算定対象物

算定対象プロセス

算定対象外日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-A3] バイオマス
座長：井原 智彦（東京大学）
2023年3月8日(水) 16:20 〜 17:40 A会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-A3-01] 木質バイオマスエネルギー事業プランニング支援ツールの開発*木下 裕介1、瀧川 大智1、中塚 記章2、赤松 史光2 （1. 東京大学、2. 大阪大学）
16:20 〜

16:40

[1-A3-02] 需要家・地域の違いが木質バイオマス熱供給システムの CO2排出量に与える影響*阿部 哲也1、本藤 祐樹1、森泉 由恵1 （1. 横浜国立大学）
16:40 〜

17:00

[1-A3-03] メタン発酵処理普及に向けた一般廃棄物処理手数料の見直しに関する研究*上西 晴季1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）
17:00 〜

17:20

[1-A3-04] 微細藻類バイオジェット燃料のライフサイクル評価*井原 智彦1、澤田 透1、河野 重行1 （1. 東京大学）
17:20 〜

©日本LCA学会

17:40

1-A3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

木質バイオマスエネルギー事業プランニング支援ツールの開発
Developing a planning support tool for woody biomass energy business○木下裕介*1)、瀧川大智 1)、中塚記章 2)、赤松史光 2)
Yusuke Kishita, Daichi Takigawa, Noriaki Nakatsuka, Fumiteru Akamatsu
1) 東京大学、2) 大阪大学
* kishita@pe.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに器構成や燃料の種類を変えた複数の事業シナリオを作

木質バイオマスの利活用は、脱炭素社会の実現と地成する点が挙げられる。各事業シナリオは、Step 4 で域経済の活性化のために有望なアプローチと考えられ

事業評価モデルを用いて経済性および環境性の観点かている。木質バイオマスをエネルギー利用する際にはら評価・比較し、最終的に採用すべき事業シナリオの熱を有効活用することが重要であるものの、経済面・選択を支援する。ここで、事業評価モデルは木質バイ

環境面で持続可能な木質バイオマスエネルギー事業を

オマスエネルギー事業の機器構成やサプライチェーン

構築することは容易でない。この課題に対して、西田をモデル化した、1 時間を基本単位とする離散時間シら 1)は中長期的に持続可能な木質バイオマスエネルギ

ミュレーションモデルである。

ー事業のプランニングを支援するための手法を提案した。しかし、この手法を実務家が実行することは困難

2.3 木質バイオマスエネルギー事業プランニング支であるという問題があった。

援ツールの試作と改良

この問題に対して、本研究では上記手法の普及を目

2.2 節で述べた手法を実装したツールを試作し、専門指すべく、Web アプリ形式で木質バイオマスエネルギ

家 2 名（熟練コンサルタント、実務経験年数はそれぞー事業プランニングを支援するツールを開発する。ツれ 11 年と 12 年）
によるレビューを 1 回ずつ実施した。

ールの想定ユーザは、バイオマスの非専門家である自各レビューでは、過去事例を用いたツールのデモを用

治体・企業等の事業立案者や、経験の浅い初級コンサ

いて専門家からフィードバックを得た。その結果、各ルタントである。本ツールを用いることで、事業立案

ステップにおいて検討事項を記入することで事業計画の初期段階での失敗を防ぎ、事業立案プロセス全体をを段階的に具体化し、ある程度事業計画が明確になっ効率化することを目標とする。本研究では、開発した

た段階で複数のシナリオを作成、それらを定量的に評

ツールに対して専門家レビューを実施することで、そ価・比較して最終解を決定する、というツールの全体の有効性を評価する。

的な方針は妥当であるという評価が得られた。その一方で、 (1) 熱需要データに基づいて、導入するボイラ

2. 木質バイオマスエネルギー事業プランニング支援のタイプと出力を決定する方法に問題がある、(2) 地

ツールの開発域に存在する供給可能なバイオマス燃料の種類と供給

2.1 アプローチ

量の分析に対する支援が不足している、といった課題

本研究は 2 つのフェーズに分けて実施する。フェーが指摘された。

ズ 1 では、本研究で試作したツールを用いたワークシ

上記の課題に対して、ツールの改善点と実装すべき

ョップを実施し、専門家からのフィードバックを通し追加機能を抽出した。このうち、ツールの主な改善点て手法とツールの課題と実装すべき追加機能を明確化

は熱需要分析モジュールと事業評価モデルの改良であする。フェーズ 2 では、ツールを改善した後、専門家る。熱需要分析モジュールでは、対象施設の熱需要デを巻き込んだ具体的なケーススタディにより、ツールの有効性を評価する。
2.2 木質バイオマスエネルギー事業プランニング支援手法 1)
西田らは、図 1 に示すように 4 ステップで構成した手順に沿って事業プランニングを実施する手法を提案した。この手法の特徴として、各ステップで検討すべき 32 項目をプランニング項目リストとして定義した
点、および、Step 3 で項目リストへの回答をもとに機- 1-A3-01 -図 1 木質バイオマスエネルギー事業プランニン
グ支援手法 1)

1-A3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

ータに基づき導入するボイラの望ましいタイプと出力

表 1 既存ツールとの比較（抜粋）の決定を支援する（図 2）。熱需要データは、プランナ

比較基準本研究で開発した事業性・地域経済性

ツール

評価ツール 2)

ー自身が作成して入力するか、または、対象施設の床面積に基づいて熱需要の予測データを作成するという
2 通りの機能をモジュールに追加した。事業評価モデ

種類

Web アプリExcel ベース

支援対象

事業プランニング

事業性および地域経全体

済性の評価、CO2 削

ルでは、事業シナリオに応じて機器構成や収益構造について様々な組み合わせが考えられるため、ノードエ

減量の評価

ディタとビジュアルスクリプティングによってシミュレーションのグラフ構造を視覚的かつ柔軟に構築できるように改良した（図 3）。
3. 専門家レビューに基づく支援ツールの有効性検証
2.3 節と同様に専門家 2 名に対して、改良版のツールを用いたレビューを 1 回ずつ実施した。各レビュー
では、専門家が過去に関わった事業を題材として、ツシミュレー

1 時間を基本単位

年間稼働時間、燃料

ション方とする、離散時間

コスト、ボイラの出力法

シミュレーションモ

等のパラメータをもと

デル

に計算

シミュレー

ノードエディタとビ

入力パラメータは変ションのジュアルスクリプテ

更可能だが、計算モ

拡張性

ィングで柔軟にモデ ル 自体は 修正不デルを構築可能可能ールを用いた事業プランニングのケーススタディを行った。その結果、いずれのレビューにおいても複数のモデル式を視覚化することは一定の支援であるものの、事業シナリオを作成したプランニングが実行できるこ

妥当なモデル式を構築するためには機械工学的な専門とを確認した。参加した 2 名の専門家からは、開発し知識が必要である。

たツールは木質バイオマスエネルギー事業のプランニ本研究で開発したツールと既存ツールの比較を表 1

ング支援に有効であるとの評価が得られた。特に、事に示す。本ツールの新規性として、評価のみならず事

業シミュレーション機能に関しては、専門家の 1 人よ業プランニング全体を支援できたという点、事業シミ

り従来は表計算ソフト（Excel）を用いて行っていたタュレーションが理解とモデルの構築が支援できたとい

スクを 4 分の 1 の時間に短縮化できる可能性があるとう点が挙げられる。

指摘した。また、熱需要分析ツールによるバイオマス
ボイラーの出力決定支援についても妥当であるとの評

4. まとめ価を得た。一方で、課題として、バイオマスの非専門

本研究では、木質バイオマスエネルギー事業の事業家が本ツールを使いこなすことは困難であるという点

プランニングを支援する実用的なツールを開発した。

を挙げた。図 4 の事業シミュレーション機能によって試作したツールを用いて専門家レビューを実施し、専門家からのフィードバックを通じて手法およびツールの改善を行うとともに、その有効性を評価した。その結果、本研究で開発したツールは、木質バイオマスエ
ネルギー事業の専門家の観点からプランニング支援に対して十分に有効であるとの評価が得られた。
一方で、開発したツールには、非専門家を想定ユーザとした支援ツールの再設計や、事業シミュレーションの事業評
価モデルの妥当性の検証などの課題が存在する。

図 2 熱需要分析モジュール

今後の課題として、ツールを用いた事業プランニン
グの実証実験を進めることが挙げられる。
引用文献
1)

西田拓未ほか, 木質バイオマスエネルギー事業を対象としたプランニング支援手法の提案, 第17 回日本
LCA 学会研究発表会講演要旨集, (2022), pp. 94-96.

2) NEDO, バイオマスエネルギー地域自立システムの導入要件・技術指針（ガイドライン）,
https://www.nedo.go.jp/library/biomass_shishin.html

図 3 事業シミュレーション- 1-A3-01 -1-A3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

需要家・地域の違いが木質バイオマス熱供給システムのCO2 排出量に与える影響
Impacts of different heat consumers and regions on
CO2 emissions of woody biomass heat supply systems○阿部哲也 1)、本藤祐樹*1)、森泉由恵 1)
Tetsuya Abe, Hiroki Hondo, Yue Moriizumi
1) 横浜国立大学* hondo@ynu.ac.jp
1. 緒言

表１ 熱負荷が異なる 2 ケース（配管長は往復距離）

温暖化緩和と化石燃料依存からの脱却のため再生可ケース

能エネルギーの導入が進んでいる。その中でも木質バ

高負荷

イオマスは発電のみならず熱の製造も可能であること

ケースから、熱部門の脱炭素化に期待が集まっている。しかし、個別熱供給と地域熱供給という熱利用の２つの形

低負荷態を CO2 排出量の面から比較した情報が少なく、温暖ケース化対策としての導入適地が不明である。木質バイオマ

配管長[m]

需要家(面積)100

病院(7,500m2)

200

福祉施設(5,000m2)

200

役場(1,000m2)

100

役場(1,000m2)

200

郵便局(500m2)

200

小学校(3,000m2)

ス発電と熱利用を比較した研究や、木質バイオマス地域熱供給のコスト・CO2 排出量を推計した研究は見ら

地域熱供給のシステム設計手順を以下に示す。各需れるものの、木質バイオマス個別熱供給と地域熱供給

要家群に含まれる建物ごとに、熱負荷原単位と床面積のライフサイクル CO2 排出量（以下 LCCO2）を比較しを掛けることで年間熱負荷を算出した。建物ごとの年

た研究はほとんど見られず、気候や需要家構成といっ

間熱負荷と、月別負荷率、月別営業日数、時刻別負荷た導入条件による LCCO2 の違いについては明らかに率といったデータ（文献 1）およびヒヤリング）より時なっていない。

刻別熱負荷を求めた。各地域配管に接続された建物の以上を踏まえ、木質バイオマス地域熱供給と個別熱

時刻別熱負荷の最大値を満たすように、温水の流量を供給を対象に、気候や需要家の違いを考慮して LCCO2

推計し、必要な配管径・循環ポンプのサイズを決定し、の定量化と比較を行うことで、木質バイオマス熱利用

搬送時熱損失を求めた。その後、各系統の時刻別熱負技術の地球温暖化対策としての効果的な利用について

荷の最大値と熱損失の合計を時刻別最大熱負荷とし、検討することを目的とする。

それを満たす熱源機器出力を決定した。時刻別最大熱負荷より、熱源機器から貯湯槽への送水を行う一次ポ

2. 方法

ンプの流量を求め、サイズを決定した。個別熱供給は

本研究では、熱源機器を集約したエネルギープラン

地域配管と循環ポンプが存在しないため、各建物の時

トで熱を製造し、地域配管とポンプを用いて需要家に

刻別最大熱負荷より熱源機器出力を決定し、一次ポン

熱を搬送する木質バイオマス地域熱供給システム（以プ選定は地域熱供給と同様とした。

下、地域熱供給）と、個々の需要家で熱を製造する木決定したシステムに基づき、以下のように各種コス質バイオマス個別熱供給システム（以下、
個別熱供給）

トを推計した。熱源機器、熱源機器設置のコストは熱を評価対象とした。気候の違いを考慮するため、省エ

源機器出力から、配管、配管設置コストは配管長と配ネ基準地域の区分に基づき、温暖で熱需要の少ない 8

管径から、チップ製造・輸送のコストはチップ消費量

地域を除く 1～7 地域を想定した。需要家の違いを考と輸送距離から推計し、メンテナンスコストは熱源機慮するため、木質資源が豊富な中山間地域を想定し、器台数に比例する形で推計した。

熱需要の大きい高負荷ケースと熱需要の小さい低負荷

また以下のように各種エネルギー消費量も推計した。

ケースの 2 つを設定した（表 1）。エネルギープラント

熱源機器、熱源機器設置、配管設置、メンテナンスにの建設、地域配管設置、チップ輸送、熱製造、熱搬送

おける化石燃料消費量はコストより積み上げる形で、に加え、各段階に投入される製品の製造などの上流段

チップ製造・輸送における化石燃料消費量は、チップ階も含めたライフサイクル評価を行った。評価期間は消費量と輸送距離から、各種消費電力量は、各機器の20 年、評価指標は LCCO2 とした。

消費電力と稼働時間をかけることで推計した。

- 1-A3-02 -1-A3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

メンテナンス
循環ポンプ消費電力量
チップ製造・輸送配管
熱源機器

以上で求めたコスト・エネルギー消費量より式(1)を用いて LCCO2 を推計した。
LCCO =

e × P, +𝑒 (𝐼 − 𝐴)

𝐹 (1)一次ポンプ消費電力量
熱源機器消費電力量
配管設置
熱源機器設置計

6,

i：エネルギー種、j：プロセス、e：CO2 排出原単位、

3

T：転置、(I-A)-1：レオンチェフ逆行列、
F：最終需要ベクトル
第 1 項は化石燃料の燃焼に伴う直接的な CO2 排出量を表しており、積み上げ法にて求めた電力・化石燃料消LCCO2差[t/年]

P：エネルギー消費量、e：CO2 排出原単位(3EID)、

費量に、対応する CO2 排出原単位をかけることで推計

0
-3
-6
-9

-12

した。ただし、カーボンニュートラルの考えから木質
燃料の燃焼に伴う CO2 排出量は 0 とした。第 2 項は製

1

2

3

4
気候

5

6

7

品の製造など上流段階における CO2 排出量を表してお図 1 地域・個別熱供給の LCCO2 差（低負荷ケース）

り、最終需要ベクトル F に前述した各種コストを当て
はめ、レオンチェフ逆行列と CO2 排出原単位をかける

また、メンテナンスに由来するコスト・CO2 排出量は、

2)

産業連関法で推計した。産業連関表は 2015 年表 を用

熱源機器台数に比例するため、集約により地域熱供給

い、CO2 排出原単位は 3EID のデータ 3)を用いた。

が有利となる。なお、熱源機器台数は地域による違いが無いため、地域差は見られない。

3. 結果・考察

高負荷ケースについても、低負荷ケースと同じく地地域熱供給の LCCO2 から個別熱供給の LCCO2 を引域熱供給の LCCO2 が小さく、地域差に関しても図 1 にいた値を LCCO2 差として、図 1 に低負荷ケースの場合

示す結果と同様の傾向が認められた。ただし、LCCO2について 1～7 地域の値を示す(紙面の都合で高負荷ケに対する LCCO2 差の比率は、低負荷ケースでは 12%

ースの図は割愛し、後ほど低負荷ケースと比較する)。

～17％となるが、高負荷ケースでは 2～8％にとどまる。

LCCO2 差の合計値が負であることから、個別熱供給よ以上より、熱需要が小さい需要家群において地域熱供

りも地域熱供給の LCCO2 が小さいことが読み取れる。

給を導入することがより効果的であると考えられる。

グラフの正の要素に注目すると、循環ポンプ消費電

なお、将来的に電力 CO2 排出係数が低下すると循環力量の項目が大きな割合を占め、7 地域に近いほど小ポンプ消費電力量に由来する CO2 排出量が低減するたさくなっている。個別熱供給には循環ポンプが存在しめ、個別熱供給に対し地域熱供給の有効性がさらに高ないため地域熱供給の CO2 排出量が表れている。温暖まると考えられる。

な 7 地域に近づくにつれて熱需要および時刻別最大熱負荷が小さくなり、地域熱供給における温水の流量が4. 結言

少なくなるため LCCO2 差が小さくなっている。配管・本研究では、需要家と気候の違いを反映して、木質配管設置は、地域によらず一定とした配管長に比例す

バイオマス地域熱供給と個別熱供給の LCCO2 を明らるため、地域差はほとんど見られない。

かにした。今後は、今回評価した 2 ケース以外の需要グラフの負の要素に注目すると、熱源機器・熱源機

家の組み合わせに対する評価も検討する。

器設置の項目が大きな割合を占め、7 地域に近いほど地域・個別熱供給における CO2 排出量差が小さくなる。

5. 引用文献

個別熱供給では各建物に 1 基ずつ熱源機器が設置され

1)一般社団法人都市環境エネルギー協会, 地域冷暖房

るが、地域熱供給ではエネルギープラントにおける 1

技術手引書, 改訂 4 版

基に集約されるため、地域熱供給において熱源機器に

2)総務省, 平成 27 年(2015)産業連関表

スケールメリットが生まれる。これにより、個別熱供

3)国立環境研究所地球環境研究センター,

給より地域熱供給の CO2 が小さい。温暖な 7 地域に近産業連関表による環境負荷原単位データブック(3EID)

づくにつれて熱需要および時刻別最大熱負荷が減少し、【謝辞】

熱源機器出力の合計値が小さくなるため、スケールメ

関連する事業者の皆様より情報をご提供戴いたことにリットも小さくなっている。

謝意を表する。

- 1-A3-02 -1-A3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

微細藻類バイオジェット燃料製造の従属栄養源のライフサイクル評価
Life Cycle Assessment of Heterotrophic Sources for Microalgae Biojet Fuel Production○井原智彦*1)、澤田透 1)、河野重行 1)
Tomohiko Ihara, Toru Sawada, Shigeyuki Kawano
1) 東京大学* ihara-t@k.u-tokyo.ac.jp
表 1 サトウキビ由来の糖類の LCGHG

1. はじめに
カーボンニュートラルの実現に向け、温室効果ガス（粗糖 1 kg あたり）を排出する化石燃料の代替として、持続可能な航空燃

単位: 物質は kg、LCGHG は kgCO2e料(sustainable aviation fuel, SAF)が注目されている。そIDEA v2.2の中で、培養面積が小さく生産性が高い微細藻類によモーリシ 南アフリ メキシコ
ャス 5)

カ 6)

7)

るバイオジェット燃料に関心が高まっている。
しかし、

サトウキビ

8.93

9.08

8.46

9.73

その LCA は十分ではないため、著者らは微細藻類が

粗糖

1

1

1

1

自ら光合成する独立栄養型の培養による微細藻類バイ

糖蜜

0.45

0.27

0.38

*1?

*1

*1

2.4

–

0.56

–

0.72

1.16*2オジェット燃料の LCA を実施し、ライフサイクル温室効果ガス排出量(LCGHG)を評価するとともに、温室効果ガスを多く排出するプロセスを特定した 1)。しかし、他の植物に光合成させ、それを栄養源として微細藻類は油脂への変換に専念する従属栄養型の培養も存在し、バイオディーゼルでは自己栄養型より効率が高いという報告 2)も存在する。
以前より、従属栄養型の培養による微細藻類バイオ
ジェット燃料の栄養源には、廃糖蜜（糖蜜）が有力候補として挙がっている。一方、砂糖の国内需要が 30 年
来減少し続けている 3)ことから、糖蜜だけではなく粗糖そのものを栄養源とする考え方もある。そこで、最終的には従属栄養型の培養による微細藻類バイオジェ
ット燃料の LCA を実施することを目指し、本研究では、既往研究のサトウキビおよびテンサイ由来の糖類の LCA 結果を整理することで、国内栽培の場合の栄養源の LCGHG を比較する。なお、LCA ソフトウェア
として openLCA v1.10.2 を、インベントリデータベー
スとしては日本国内を評価するため openLCA で利用可能な最新版である IDEA v2.2 を、特性化係数にはIPCC 第 6 次報告書 4)をそれぞれ利用する。

バガス

–

0.3

濾過ケーキ
LCGHG

2.23

*2

0.23

0.315

*1 システム境界内で消費されている。?は推測。
*2 これ以外に負の GHG 排出量あり。
GHG として示した。
一方、サトウキビ由来の粗糖の LCA は多く実施されているが、サトウキビ・粗糖・糖蜜の物量、およびLCGHG が明記されている文献は限られている。その数少ない文献であるモーリシャス 5)、南アフリカ 6)、メ
キシコ 7)の事例の結果を表 1 に示す。なお文献 7)のみ
文献記載の特性化結果（特性化係数が異なる可能性あり）を示す。
IDEA を含めた 4 つの結果を比較すると、サトウキ
ビから生産される粗糖と糖蜜の重量は大きく変わらな
いことがわかる（ただし、南アフリカではバガスの生産量は格段に大きい）。一方、LCGHG は大きく異なった。これは、使用する熱源や輸送の CO2 排出係数の違いによるものと推測される。また、副産物である糖蜜
はシステム境界内で消費されないが（メキシコでは廃
棄物扱い）、
バガスはいずれの事例でもシステム境界内

2. 従属栄養源の LCAで熱源として利用されていた（メキシコでは記載なし）。

2.1 サトウキビ由来
IDEA v2.2 には、サトウキビ（徳之島）由来の粗糖および糖蜜のプロセスインベントリが収録されている。
質量基準（粗糖 100 : 糖蜜 45）で配分が実施されているため、両プロセスのインベントリ分析・特性化の結果を配分前に復元し、粗糖 1 kg あたりに換算すると、
表 1 に示す通りとなる。なお、CO2、CH4、N2O 以外の温室効果ガスの寄与は 0.1%未満であったため、他の研究にそろえて CO2、CH4、N2O のみの特性化合計値を

濾過ケーキは南アフリカの事例でのみ見られ、肥料として利用可能と記述されるが、システム境界内では消費されていないように見える。また、表 1 には示さないがモーリシャスと南アフリカではシステム境界内で発電した電力が余剰になると示されており、化石燃料代替で考えると、純 GHG 排出量は負になるように見える。ここでは電力の余剰分を LCGHG の計算に含めなかった。

- 1-A3-04 -1-A3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

表 2 テンサイ由来の糖類の LCGHG

点からは経済基準が望ましく、エネルギーの観点から（粗糖 1 kg あたり）はエネルギー基準が望ましい 12)。さらに EU 指令では、

単位: 物質は kg、LCGHG は kgCO2e

エネルギーに基づく配分を優先させるべきとしている。

IDEA v2.2 セルビア スウェー

そこで、質量・経済・エネルギーの 3 基準で、IDEA（類推値）の結果を配分した（結果省略）
。

から類推

デン

8.76

7.84

6.21

8.02

粗糖

1

*1

1

*1

1

1*1

糖蜜

0.24

0.33

0.12

0.26

国内栽培の糖蜜および粗糖の LCGHG を IDEA より

パルプ

0.35

0.4

0.20

0.44

類推した。既往研究と比較して結果が異なる箇所もあ

LCGHG

2.23

1.00

0.62

3.21

テンサイ

9)

イラン 10)8)

4. おわりにり、
プロセスフローの詳細の精査が必要である。
また、配分基準によって結果が大きく異なることを確認した。

*1 粗糖ではなく精製糖。

引用文献

2.2 テンサイ由来
IDEA v2.2 には、テンサイ由来の粗糖のプロセスイ
ンベントリは含まれていない。しかし、国内生産の粗糖プロセスインベントリは収録されているため、これ

1) 多積遼, 河野重行, 井原智彦: 第 17 回日本 LCA 学会研究発表会講演要旨集, (2022), 2-B1-02.
2) Orfield ND, Levine RB, Keoleian GA, Miller SA,
Savage PE: ACS Sustainable Chemistry & Engineering,から徳之島のインベントリを差し引くことで、テンサイのプロセスインベントリを類推可能である。また、テンサイの場合、既往研究によると糖蜜とパルプが副3, (2015), pp.386–395.
3) 農林水産省: “砂糖及び異性化糖の需給見通し”.
<https://www.maff.go.jp/j/seisan/tokusan/kansho/satou.

産物として発生するが、質量基準で配分されたと仮定
して、配分前に復元することが可能である。質量基準の比率は、3 件の既往文献の数値を単純平均し、粗糖

html>，（参照 2023-01-31）
4) Intergovernmental Panel on Climate Change: Climate
Change100 : 糖蜜 24 : パルプ 35（3 文献とも粗糖の値はなく精製糖の値のみ掲載されていたが、粗糖と精製糖でほぼ重量は変化しない）。結果を表 2 に示す。
テンサイ由来の粗糖の LCA も多く実施されているが、物量と LCGHG が明記されている文献は限られる。

例の結果を表 2 に示す。いずれも粗糖ではなく精製糖

LCGHG は文献 10)の著者自身が認めるようにイランは格段に大きかった。一方、IDEA からの類推値はイランに近い値となった。この違いは使用する熱源や輸送

Basis.

6) Mashoko L, Mbohwa C, Thomas VM: Journal ofEnvironmental Planning and Management, 53 (6),(2010), pp.793–807.
7) Meza-Palacios R, Aguilar-Lasserre AA, MoralesMendoza LF, Pérez-Gallardo JR, Rico-Contreras JO,
Avarado-Lassman A: Journal of Environmental Scienceand Health, Part A, 54 (7), (2019), pp.668–678.
8) Maravić H, Kiss F, Šereš L, Bogdanović B, BogdanovićB, Šereš Z: Food and Bioproducts Processing, 95,

推に伴う問題の可能性がある。粗糖・糖蜜・パルプの割合はやや異なるものの、一定の範囲内となった。

Science

Assessment, 9 (4), (2004), pp.254–260.

含まれる。
の 3 文献よりテンサイがやや多く投入されており、類Physical<https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/>

であるため、LCGHG には精製プロセス由来の GHG も4 つの結果を比較すると、IDEA からの類推値は、他

The5) Ramjeawon T: International Journal of Life Cycle

限られた文献であるセルビア 8)（2007・2009・2010・2011 年の単純平均）、スウェーデン 9)、イラン 10)の事

2021:

pp.19–26.
9) Gonzalez MNG, Björnsson L: Journal of Cleaner
Production, 346, (2022), 131211.
10) Namdari M, Rafiee S,·Notarnicola B, Tassielli G,
Renzulli PA, Hosseinpour S: Biomass Conversion andの CO2 排出係数に伴うものと推測されるが、プロセス

Biorefinery,

フローの詳細の検討が必要である。

<https://doi.org/10.1007/s13399-022-

02982-4>.
11) Spoerri A, Kägi T: The 10th International Conference on

3. 配分
粗糖生産プロセスでは副産物が発生するため、粗糖
あるいは糖蜜由来の LCGHG を求める際、配分を回避

Life Cycle Assessment of Food 2016, 2016.
12) Isler-Kaya A, Karaosmanoglu F: Renewable Energy,

できない。配分の方法によって大きく結果は変化する
11)。IDEA では質量基準が採用されているが、市場の観- 1-A3-04 -201, (2022), pp.1127–1138.

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-B3] 農業(2)座長：林 清忠（農業・食品産業技術総合研究機構）
2023年3月8日(水) 16:20 〜 17:40 B会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-B3-01] 食料生産と消費に着目した二時点比較による淡水資源需給バランスの変動要
因の分析*山口 陽平1、吉川 直樹2,1、天野 耕二1、橋本 征二1 （1. 立命館大学、2. 滋賀県立大学）
16:20 〜

16:40

[1-B3-02] Regional freshwater overconsumption induced by agricultural crop
production: Case study from a highly dense population setting*Islam Kamrul1、Yokoi Ryosuke1、Motoshita Masaharu1 （1. National Institute of Advanced
Industrial Science and Technology, Japan）
16:40 〜

17:00

[1-B3-03] 脱炭素技術を導入した農業生産システムのライフサイクル評価： 技術類型に対応した現実的なシナリオ作成の可能性*湯 龍龍1、林 清忠1 （1. 農業・食品産業技術総合研究機構）
17:00 〜

17:20

[1-B3-04] 緩和とのコベネフィットを目指した適応策の評価
ー河道樹木伐採をケーススタディとしてー*竹中 颯太郎1、栗栖 聖1、福士 謙介1 （1. 東京大学）
17:20 〜

©日本LCA学会

17:40

1-B3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

食料生産と消費に着目した二時点間比較による淡水資源需給バランスの
変動要因分析
Analysis on Variation factors of Freshwater Supply-Demand Balances Focusing on
Food Production and Consumption by Comparing at Two Periods in Time○山口陽平*1)、吉川直樹 2), 1)、天野耕二 1)、橋本征二 1)
Yohei Yamaguchi, Naoki Yoshikawa, Koji Amano, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学, 2) 滋賀県立大学* y-ymagch@fc.ritsumei.ac.jp
1. はじめに産物は飼料作物の栽培段階の直接消費水と家畜の飲用

食料の生産と消費には多量の淡水資源が必要である。

水、飼育環境の維持に必要な直接消費水を対象とした。

今後、人口増加や経済発展の進行に伴い、世界全体の淡水消費や淡水需給逼迫度が高くなる恐れがある。そ2.2 生産ベース淡水需給逼迫度の要因分析のため、淡水資源必要量や淡水需給逼迫度の時間変化
要因を分析することは重要である。

生産ベース淡水需給逼迫度は、次式(1)と(2)の生産ベ
ース水需給バランス指標 5) (PB-WBI) より推計した。

既往研究において、淡水資源必要量の時間変化要因(1)の分析 1)や淡水需給逼迫度の時間変化要因の分析 2)はすでになされている。これらの研究では、生産に着目(2)

した分析がなされている。また、生産と消費の両方を対象とした淡水資源必要量の時間変化要因の分析 3),4)

k は生産国、PB は生産ベース、Blue は灌漑用水、WBI

もすでになされているが、淡水需給逼迫度の時間変化

は水需給バランス指標、WR は淡水資源必要量、AWRは考慮されていない。生産と消費の両方を着目し、生は淡水資源利用可能量、TRWR は淡水資源賦存量、EFR

産側の淡水需給逼迫度と消費側の淡水資源必要量の時

は環境流量、AWW は農業用水取水量、TFR は総淡水間変化要因を比較した分析はなされていない。

資源消費量、DUADW は農業排水直接利用量を表す。

本研究では、食料生産に関わる淡水需給逼迫度と食PB-WBI の二時点間変化量は、PB-WBI の 2018 年値

料消費に関わる淡水資源必要量について、二時点間のと基準年値の差として推計した。これに完全要因分析

比較によって時間変化要因を明らかにする。

6)を適用し、8 個の要因に分解した (SI の(3)と(4)式を参照)。PB_F1 は 1 人あたり淡水資源賦存量の逆数、
2. 研究手法

PB_F2 は 1 人あたり国内総生産 (GDP)、PB_F3 は GDP

2.1 生産ベースと消費ベース淡水資源必要量の推計

あたり国内生産量、PB_F4 は生産品目シェア、PB_F5

本研究では、基準年を 2000 年、評価対象年を 2018は淡水消費原単位、PB_F6 は新規の生産発生、PB_F7

年とし、167 カ国、78 食品を評価対象とした。各国間は新規の生産消失、PB_F8 は原単位の未改善を表す。

の食料貿易収支については、世界全体で輸入量の和が輸出量の和に等しくなるように、食品別の貿易量の調2.3 消費ベース淡水資源必要量の要因分析

整計算を行った。各国の食料需給収支については、国

消費ベース淡水資源必要量 (CB-WR) の二時点間変内生産と輸入量の和が国内供給仕向け量 (国内消費化量は、CB-WR の 2018 年値と基準年値の差として推量) と輸出量、在庫変動量の和に等しくなるように推計した。これに完全分解分析 6)を適用し、13 個の要因計した。国内消費量は飼料、加工品原料、食用 (最終に分解した (SI の(5)と(6)式を参照)。CB_F1 は人口、消費)、廃棄量、種子、その他利用の 6 項目とした。

CB_F2 は 1 人あたり GDP、CB_F3 は仮想水の節約、生産ベース淡水資源必要量は生産側に淡水消費を割

CB_F4 は生産地シェア、CB_F5 は単位消費あたり仮想り当てた場合の淡水取水量 を表し、国内生産を対象

水発生量、CB_F6 は GDP あたり国内消費量、CB_F7とした。消費ベース淡水資源必要量は消費側に淡水消は国内消費に占める最終消費または輸入のシェア、費を割り当てた場合の淡水取水量 を表し、最終消費

CB_F8 は消費品目シェア、CB_F9 は新規の消費発生、と純輸入を対象とした。これらの淡水資源必要量は天

CB_F10 は新規の消費消失、CB_F11 は輸入への転換、

水と灌漑用水を対象に、water footprint により推計した。

CB_F12 は輸出の拡大、CB_F13 は自給の拡大を表す。

4)

4)

農産物は栽培段階の直接消費水のみを対象とした。畜

- 1-B3-01 -1-B3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

3. 結果て高められた可能性が示唆された。PB-WBI は GDP あ

3.1 生産ベース淡水需給逼迫度の要因分析結果

たり国内生産量、CB-WR は GDP あたり国内消費量や

図 1 に PB-WBI の要因分析の結果を示す。アジア全輸出の拡大が減少要因として働いたことが示された。

体では、基準年から 2018 年にかけて、主に 1 人あたり淡水資源賦存量 (PB_F1) の低下や、1 人あたり GDP

引用文献(PB_F2) の拡大により、PB-WBI は強められた。一方、

1) Huang Z., Yuan X., Liu Z.: J. Hydrol., 601, (2021),

GDP あたり国内生産量 (PB_F3) の低下により、同期間にかけて PB-WBI が減少した。

126658.
2) Ma C., Yang Z., Xia R., Song J., Liu C., Mao R., Li M.,
Qin X., Hao C., Jia R.: Resour. Conserv. Recycl., 172,

3.2 消費ベース淡水資源必要量の要因分析結果(2021), 105665.

図 2 に CB-WR の要因分析の結果を示す。アジア全

3) Soligno I., Malik A., Lenzen M.: Water Resour. Res.,

体では、基準年から 2018 年にかけて、主に人口(CB_F1) の増加や、1 人あたり GDP (CB_F2) の拡大に

55 (7), pp. 5650-5664.
4) Yamaguchi Y., Yoshikawa N., Amano K., Hashimoto

より、CB-WR は増加した。一方、減少要因について
は、GDP あたり国内消費量 (CB_F6) や輸出の拡大

S.: Sustainability, 13 (14), 7856.
5) 山口陽平、吉川直樹、橋本征二、天野耕二: 第 17

(CB_F12) により、同期間にかけて CB-WR が減少した。

回日本 LCA 学会研究発表会講演要旨集, (2022),
2-A3-01.

4. おわりに6) 三科善則、室町泰徳: 土木学会論文集 D3 (土木計PB-WBI と CB-WR の双方とも、基準年から 2018 年

画学), 67 (5), (2011), pp. I_89-I_100.

にかけて、人口増加や 1 人あたり GDP の拡大によっ
100

Change in PB-WBI [%]

80
60
PB_F8

40

PB_F7

20

PB_F6

0

PB_F5

-20

PB_F4

-40

PB_F3

-60

PB_F2
PB_F1

-80

AFG
ARM
AZE
BGD
CHN
GEO
IDN
IND
IRN
IRQ
ISR
JOR
JPN
KAZ
KGZ
KHM
KOR
KWT
LAO
LBN
LKA
MMR
MNG
MYS
NPL
OMN
PAK
PHL
PRK
SAU
THA
TJK
TKM
TLS
TUR
UZB
VNM
YEM

-100

図 1 生産ベース淡水需給逼迫度の要因分析結果 (アジア)
100

CB_F13
CB_F1260

CB_F11

40

CB_F10

20

CB_F9

0

CB_F8
CB_F7

-20

CB_F6

-40

CB_F5

-60

CB_F4

-80

CB_F3

-100

CB_F2

AFG
ARM
AZE
BGD
CHN
GEO
IDN
IND
IRN
IRQ
ISR
JOR
JPN
KAZ
KGZ
KHM
KOR
KWT
LAO
LBN
LKA
MMR
MNG
MYS
NPL
OMN
PAK
PHL
PRK
SAU
THA
TJK
TKM
TLS
TUR
UZB
VNM
YEM

Change in CB-WR [%]80

図 2 消費ベース淡水資源必要量の要因分析結果 (アジア)- 1-B3-01 -CB_F1

1-B3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
生産ベース淡水需給逼迫度の要因分解式
次式(3)と(4)より、生産ベース淡水需給逼迫度を 8 個の要因に分解した。

(3)

(4)
添え字 j は食品、k は生産国、Blue は灌漑用水、PB は生産ベース、APP は新規の発生、DIS は新規の消失、
NOC は原単位の未改善を表す。WBI は水需給バランス指標、POP は人口、AWR は淡水資源利用可能量、GDPは国内総生産、PRD は国内生産量、WFI は淡水消費原単位、IRE は灌漑効率、UCF は熱量換算係数、ΔWBI
は WBI の二時点間変化量を表す。また、(3)式右辺の第 1 項～第 5 項はそれぞれ、要因 PB_F1～PB_F5 に相当する。(4)式右辺の第 2 項～第 4 項はそれぞれ、要因 PB_F6～PB_F8 に相当する。
消費ベース淡水資源必要量の要因分解式
次式(5)と(6)より、消費ベース淡水資源必要量を 13 個の要因に分解した。

(5)(6)
添え字 i は消費国、j は食品、k は生産国、APP は新規の発生、DIS は新規の消失、COMV は輸入への転換、
EXP は輸出の拡大、SELF は自給の拡大を表す。WR は淡水資源必要量、POP は人口、GDP は国内総生産、RW は実淡水必要量、VW は仮想水発生量、COM は最終消費量または純輸入量、DSQ は国内供給仕向け量 (国内消費量)、ΔWR は WR の二時点間変化量を表す。また、(5)式右辺の第 1 項～第 8 項はそれぞれ、要因 CB_F1～CB_F8 に相当する。(6)式右辺の第 2 項～第 6 項はそれぞれ、要因 CB_F9～CB_13 に相当する。

- 1-B3-01 -1-B3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

脱炭素技術を導入した農業生産システムのライフサイクル評価：
技術類型に対応した現実的なシナリオ作成の可能性
Life cycle assessment of decarbonized agricultural production systems:
How to generate realistic scenarios for categorized technologies〇湯龍龍*、林清忠
Longlong Tang, Kiyotada Hayashi

農業・食品産業技術総合研究機構*tanglonglong@affrc.go.jp
1.

農業生産システムの実態に即した LCI を構築するとはじめに温室効果ガス排出量の削減、生物多様性の保全等を、

農業生産性の向上とともに実現し、持続可能な農業へのいう視点から、データベースの現状と課題を整理した（表 1）。

転換を図ることが世界的にも喫緊の課題となっている
1)。そのため、欧州等において食品の環境ラベル政策の2)「資材・燃料等の投入」：現地データが収集できれば、最も精緻な評価につながる。一方、地域や国が公表する実施が試みられており 、それと同時に、政策実施の基

データは、目的や種類が多様であり、評価対象の実態に盤となるライフサイクルインベントリ（LCI）データベ

フィットしない可能性があるため、データの特徴を理解ースの作成が世界規模で進められている 3)。

したうえでの利用が望まれる。なお、データ収集が困難

しかしながら、農業生産は、立地、作目、管理方法等の場合は、LCI データベースの活用が可能である。

が多岐にわたる。したがって、GHG 排出量の算定に限AGRIBALYSE では、作物の多様な作付体系を考慮するっても、政策で要求される情報量と正確さを実現するた工夫が見られる。しかし、同じ作付体系でも燃料など投めには、現地での様々な実践を、詳細にモデル化する必

入量の地域差が大きい場合があり、これを含めた体系的要があると考えられる。

考慮が不十分である。例えば、同じ施設栽培でも、暖房

そこで本報告では、脱炭素技術を導入した農業生産シ

需要は地域の外気温に大きく影響される。

ステムを対象とし、慣行システムと差別化する上で、ど「農地での直接排出」：実測やモデルによる排出量ののようにシナリオを作成すべきか、それに対応した LCI

推計は、産地や管理方法を比較的精緻に考慮することがデータをいかに作成すべきかを検討する。LCI データベできる。一方、国際機関や国が公表する排出係数は Tierースの現状と課題を整理した上で、施設園芸を素材に、ベースのデータが多い。AGRIBALYSE においても、各実態に即したシナリオと LCI データベースの作成可能

種GHG排出係数をIPCC (2006) (Tier 1) からIPCC (2019)

性を展望する。

(Tier 2) に更新した。なお、GHG を推計するモデルの発展が速いため、
最新モデルから算定される排出係数への2.

更新が望まれる。

方法
まず、生産システムの実態を反映する LCI の現状と「資材製造」：資材ごとに実際の製造データを収集す

課題を整理する。具体的には、評価に必要なインベント

ることが困難のため、LCI データベースの利用が一般的

リを「資材・燃料等の投入」、「農地での直接排出」と、である。AGRIBALYSE は肥料と農薬が種類ごとに作成「資材製造」の 3 項目に分けて、それぞれが生産システ

されており、有機質肥料の場合は、製造方法の違いも考ムの要素（産地、作付体系、管理方法）との関係を定性

慮されている。ただし、データベースに含まれない新規的に整理する。その上で、LCI データの作成方法別に、素材等については、別途対応が必要である。
以上のように、生産システムの実態を考慮できる農業

捉える生産システムの要素の詳細度を示す。
本報告では、
フランスのAGRIBALYSE を例とした検討結果を示す。

LCI データベースの開発が極めて重要と考えられた。以4)

次に、筆者らが実施したイチゴの施設栽培にヒートポ

下では、これらを踏まえ、新たな脱炭素技術を導入した

ンプ導入した場合の LC-CO2 評価事例 5)を取り上げて、生産システムを評価する上で、どのように LCI データ

生産の実態を捉える LCI 作成に向けた取り組みと見えを構築すべきかを検討する。

た課題を整理する。最後に、より現実的なシナリオに基づく LCI データベースの構築の可能性を展望する。

3.2 イチゴ温室栽培の LCA における精緻な評価の検討

3.

培の LCA5)では、生産の実態を反映できるように、LCI

著者らが実施した栃木県農家におけるイチゴ温室栽
結果と考察

3.1 生産システム（実態）と LCI の関係

データの作成を以下のように検討した（表 2）。

- 1-B3-03 -1-B3-03

第18回日本LCA学会研究発表会「資材・燃料等の投入」は、現地データを収集した。

上記課題の解決に向けて、シナリオベースの LCI デ

なお、ヒートポンプ（HP）導入した場合の燃料消費量のータベースの構築が有用と考えられる。具体的には、1)変化については、
ハウス暖房負荷の推計モデルを使用し要素（産地、作付体系、管理方法）の組合せより、評価た。外気温やハウスの仕様の設定によって、結果が大き

対象の実態にフィットするシナリオが生成される。2)

く変わるため、
現地の外気温とハウスの実仕様を考慮し項目（資材投入量、直接排出、資材製造）ごとに、要素た。
「農地での直接排出」は、肥料由来の N2O のみを考の違いが捉えられる LCI データあるいは直接排出係数

慮し、
日本国温室効果ガスインベントリ報告書の排出係を整備する。3) 対象シナリオに整合する LCI データが6)

数 を使用した。
「資材製造」については、種類の違い

作成される。なお、そのためには、例えば、要素の組合を示す日本産資材の LCI データがないため、肥料、農せ別に、資材や燃料の投入量をどのように推計できるか、

薬と農業機械をそれぞれ数種類の LCI データを製造工

どのようなデータが必要かの検討が今後の課題である。

場より得て作成することにした（途中）。
上記事例より、
生産システムの要素を捉える際の課題
は、日本において、多様な資材（肥料、農薬など）に対

参考文献
1) Hayashi K.: Int. J. LCA, (2022), DOI: 10.1007/s11367-02202112-2

応する製造データが極めて不足していることと、脱炭素技術の導入による燃料消費量などの変化は産地やハウ

2) European Commission: “A Farm to Fork Strategy for aFair, Healthy and Environmentally-Friendly Food System.”

ス仕様などを考慮できる推計モデルの構築/採用である。

Final. Brussels EC, (2020)
4.

3) Nemecek T. et al.: World LCA Food Database,

まとめと今後の展望

Methodological Guidelines, Version 3.0, (2015)

本研究は複雑な農業生産システムをより現実的に評価する観点で、農業 LCI データの現状と課題を整理し4) Auberger J. et al.: Agribalyse Change Report 3.0/3.1,

た。現状の農業 LCI データベースは農業生産システム

Written by INRAE teams–MEANS Platform (2022)の違いを考慮するが、生産システムの各要素（産地、作5) Tang L., Hayashi K.: Proceedings of the 15th International
Conference on EcoBalance, Fukuoka (2022)

付体系、管理方法）を体系的に捉えていない点と、異なるインベントリ項目の LCI データが共通の要素に対し

6) GIO: National Greenhouse Gas Inventory Report ofJAPAN. Tsukuba, Ibaraki Prefecture (2021)て整合的に考慮していない点が課題である。

- 1-B3-03 -1-B3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

緩和とのコベネフィットを目指した適応策の評価―河道樹木伐採をケーススタディとしてー
Evaluation of Climate-change Adaptation Measuresfrom the Perspective of Co-benefits with Mitigation- Case Study of Logging Trees in River Channel ○竹中颯太郎*1)、栗栖聖 1)、福士謙介 1)
Sotaro Takenaka, Kiyo Kurisu, Kensuke Fukushi1) 東京大学* takenaka@env.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに
地球温暖化の進行に伴い、大雨等の発生頻度の増加など、気候変動の影響が顕在化してきている。気候変動対策は喫緊の課題であり、世界各地で様々な対策が2. 研究手法
研究手法の概要を図 1 に示す。

取られているが、それらを大別すると緩和策と適応策の 2 つに分類される。緩和策は、地球温暖化の原因となる温室効果ガス(以下、GHG と呼ぶ)排出を削減する対策である。
IPCC 第 6 次評価報告書／第 2 作業部会報1) - 2)
告書(以下、AR6 / WG2 報告書と呼ぶ)によると、
適切な緩和策を講じたとしても回避できないリスクの存在が指摘されている。こうしたことを背景に、気候変動影響を回避・軽減する、適応策の重要性が増して

図 1 研究手法の概要

きている。
AR6 / WG2 報告書 1) - 2) では、適応策の実施には、緩和や経済性といった他の領域とのコベネフィットを活用し、トレードオフを低減することが重要であると述べられている。日本では、気候変動適応計画 3)の中で、緩和策とのコベネフィット・トレードオフについて十

本研究は、現状分析とシナリオ分析の 2 段階で構成される。まず、現状分析では、山形県で行われている
先進事例を対象として、現地調査やメール、オンライ
ンでの事業者への聞き取りを通してデータ収集を行なった。
山形県では現在、最上川の河道内樹木を伐採し、分な評価を実施し、緩和策の推進により適応可能な幅を狭めないことが必要であるとされている。このようそれをバイオマス発電所における発電と、チップボイ
ラーによる熱供給に利用している 2 つの事例がある。

に、緩和とのコベネフィットのある適応策が社会的に必要とされている一方で、適応策の評価に関する既往研究をレビューすると、適応による GHG 排出量変化を定量的に評価している研究は少ないことが分かった。
そこで本稿では、緩和とのコベネフィットをもたらすと期待されている適応策について、その GHG 排出量変化を定量的に評価することを目的としてケースス
タディを行った。対象とする事例は、河道内樹木の伐そこでその 2 事業を対象に、ライフサイクルアセスメ
ント(以下、LCA と呼ぶ)を実施した。現状の GHG 排出量を算定し、化石燃料代替による脱炭素効果を分析した。
現状分析に続いて、シナリオ分析を行なった。現状分析の結果をもとに複数のシナリオを設定し、各シナリオのGHG 排出量を算定し、シナリオ比較を行った。

採とそのバイオマス利用である。河道内樹木は、河川の流下能力を阻害し、大雨時の洪水発生リスクや流木被害の増加につながる。その原因となる樹木を伐採することは適応策の一つとされるが、伐採した木をバイ
オマス利用することで、緩和にも資する適応策になりうると考えられる。

3. 結果
3.1 現状分析
3.1.1 データ収集
2022 年 11 月 18 日と 12 月 16 日に、2 度の現地調査を実施した。1 回目の現地調査では、米沢地区で行われている主に伐採木を発電利用している事例について、事業者への聞き取りを実施した。2 回目の現地調査で- 1-B3-04 -1-B3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

は、長井地区で行われている主にチップボイラーによる熱供給を想定している事例について調査した。調査
対象事業者と聞き取り方法について表 1 にまとめた。

は畜産農家で敷料として利用され、一部は堆肥化されるが、これらはシステム範囲外とした。LCA の際の、詳細な仮定や根拠に関しては、発表時に説明する。
算定結果を図 3 に示す。
4

7
-13

-426
合
計

発
電

熱
供
給

-453
チ
ッ
プ
化

29

輸
送

100
0
-100
-200
-300
-400
-500

伐
採
・
集
材

(kg-CO2eq/t)

GHG排出量表 1 調査概要

図 3 長井地区の現状の GHG 排出量3.1.2 GHG 排出量の算定結果の一例として、熱供給を想定している長井地区
での算定結果を示す。機能単位は、伐採する河道内樹
木 1 t (生材重量)である。ただし聞き取りにより、この結果は、プロセス全体で- 426 [ (kg-CO2eq) / (t-伐採時重量)]となり、大きな GHG 排出削減効果が期待できることが分かった。既往文献と比べて削減効果が大きく

うちの 0.7 t は伐採木(直径 7 cm 以上)として、0.3 t は枝葉として発生するものとする。算定の対象とする GHG
は CO2、CH4、N2O の 3 つで、チップの燃焼の際の GHG
は CH4、N2O のみ考慮する。また、土地利用変化を伴わないので、
炭素ストックの変化は考慮しない。
また、木の成長に伴う炭素吸収、施設の建設等に伴う GHG
排出はシステム範囲外とする。GHG 排出係数は、基本
的に IDEAv3.1.0 4) の IPCC 2013 GWP100a を用いて計なった理由として、今回は乾燥工程で燃料を使用していないことや、地域のバイオマスを地域内で利用しているため輸送工程での GHG 排出を抑えられていることが考えられる。

算した。基本フローとシステム境界を図 2 に示す。

伐採・熱利用シナリオ、③伐採・用材利用シナリオ、④伐採・紙パルプ利用シナリオ、⑤伐採せず放置シナリオである。この 5 つのシナリオについて、GHG 排出

3.2 シナリオ分析
シナリオは、聞き取りをもとに現実的であると判断した次の 5 つを設定した。①伐採・発電シナリオ、②量を算定した結果を発表時に示す。
謝辞
本研究は(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費（S-18-4(1), JPMEERF20S11815）により助成を受けた。

伐採木と枝葉は用途が異なる。伐採木は自然乾燥後にチップ化されて、チップボイラーで熱供給に利用さ

4. 引用文献
1) 環境省：”気候変動に関する政府間パネル(IPCC)
第 6 次評価報告書(AR6)サイクル”, 環境省 HP, (オンライン), 2022,入手先,<https://www.env.go.jp/earth/ipcc/6th/index.html>(参照 2023.1.16）
2) IPCC：“Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and
Vulnerability”, (2022)

れる。町役場 I では暖房に利用され重油の代替となり、温浴施設 J、福祉施設 K では、給湯に利用され軽油の代替となる。
また、枝葉は自然乾燥後にチップ化され、そのうちの 2 割が発電に利用される。チップの大部分

3) 環境省：”気候変動適応計画”, (2021)
4) LCI データベース IDEA version 3.1.3（2021/07/15）国立研究開発法人 産業技術総合研
究所 安全科学研究部 IDEA

図 2 長井地区の基本フローとシステム境界- 1-B3-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-C3] 資源(1)
座長：本下 晶晴（産業技術総合研究所）
2023年3月8日(水) 16:20 〜 17:20 C会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-C3-01] 小規模金採掘における水銀対策技術導入に伴うコスト評価*山尾 清音1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1、中島 謙一2 （1. 立命館大学、2. 国立環境研究所）
16:20 〜

16:40

[1-C3-02] リサイクル推進および対策技術導入による銅製錬由来水銀排出量の削減効
果〜主要な銅生産国を対象とした分析～*山本 涼太1、Sebastien Dente1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
16:40 〜

17:00

[1-C3-03] 鉱物資源使用のインパクト評価における外部費用評価手法の比較分析*横井 崚佑1、松田 健士2、伊坪 徳宏3、本下 晶晴1 （1. 産業技術総合研究所、2. パシフィックパ
ワー株式会社、3. 東京都市大学）
17:00 〜

©日本LCA学会

17:20

1-C3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

リサイクル推進および対策技術導入による銅製錬由来水銀排出量の削減効果～主要な銅生産国を対象とした分析～
Copper-smelting-related mercury emissions reduced by promoting recycling and introducing
countermeasure technology in major copper-producing countries○山本涼太*1)、Sebastien Dente 1)、橋本征二 1)
Ryota Yamamoto, Sebastien Dente, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* rv0072hs@ed.ritsumei.ac.jp

銅は重要な資源の一つであるが、銅の製錬工程では微量の水銀が大気に排出される。銅鉱石に含まれる水銀の大気排出量を減らすためには、銅リサイクルを推進するとともに、水銀排出に関する対策技術を導入することが有効である。本研究では、将来の銅需要量の変化に伴い、主要な銅生産国における製錬由来の水銀排出量がどのように変化するかを推計し、銅のリサイクルや水銀大気排出に関わる対策技術の導入による削減効果を評価した。
2. 方法
2.1 銅の動的 MFA
本研究では、下式を用いて 2021～2050 年の銅の需要量の推計を行なった。
𝐼𝑡 = 𝑆𝑡 − 𝑆𝑡−1 + 𝑂𝑡
(1)
ここで、𝐼𝑡 は𝑡年における銅の投入量(＝需要量)(t/year)、𝑆𝑡は𝑡年末での銅のストック量(t)、𝑂𝑡 は𝑡年における銅の廃棄量(t/year)である。2021～2050 年の𝑆𝑡 については、
Hatayama ら 1)の推計手法を用いた。同手法では将来の各国の 1 人あたり GDP が必要となるが、本研究では SSPsの 3 つのシナリオ(SSP1〜3)を用いた。また、一人あたり
銅ストック量の飽和値は、飽和傾向の見られない国については Maung ら 2)をもとに複数のシナリオを設定した。
なお、過去の銅ストック量は、Maung ら 2)の対象国についてはその推計値を用いて一部新たに推計し、新たに対象とした国については本研究で推計した。

Germany
Korea
China
Iran

0.08

Japan
US
DR Congo
Russia

10
8

0.06

6

0.04

4

0.02

2

0
2015

2020

2025

2030 2035
year

2040

2045

Hg Emission (t-Hg)(China, DR Congo, Iran, Russia)

0.1

はじめに
Hg Emission (t-Hg)

1.

0
2050

図 1 主要国の水銀大気排出量の推計結果(SSP2、シナリオⅣ、China, DR Congo, Iran, Russia は右軸)るケースについて水銀大気排出量を推計した。
結果と考察

3.

対象とした主要銅生産国(図 1 に示す 8 ヶ国)の SSP2(中道)での 2050 年における銅需要量は合計約 15.9Mt と推計された。2022 年での推計値約 25.1Mt と比較すると、約37%減少する結果となった。SSP2、シナリオⅣにおける各国の銅製錬由来水銀大気排出量(図 1)において、China、
Iran、Russia は他国に比べ水銀排出量が比較的大きく、
2022 年では 3 カ国で対象国全体の排出量の約 98%を占める結果となった。また、SSP2 での対象国全体の 2050 年
における水銀大気排出量は2022 年の推計値と比較すると、シナリオⅠにおいては約 36%増加した。一方、シナリオ
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳにおいてはそれぞれ約 6%、約 99%、約 99%減

2.2 銅製錬由来の水銀排出量の推計2.1 で推計された銅の需要量に基づき、下式を用いて2050 年までの水銀大気排出量を推計した。
𝐸𝑡 = (𝐼𝑡 × 𝑍𝑡 ) × (1 − 𝑅𝑡 ) × 𝐶𝑡 × 𝑑𝑡 × 𝐷𝑡 × (1 − 𝑟𝑡 ) (2)
ここで、𝐸𝑡 は 𝑡年における水銀大気排出量(g-Hg/year)、𝐼𝑡は𝑡年における銅需要量(t/year)、𝑍𝑡 は 𝑡年における銅需要量に対する銅製錬量の比(-)、𝑅𝑡 は 𝑡年における銅のリサイ
クル率(-)、𝐶𝑡 は𝑡年における電気銅 1t の生産に用いられる
銅精鉱量(t/t)、𝑑𝑡 は𝑡年での銅鉱石中の水銀含有量(g-Hg/t)、
𝐷𝑡 は溶融スラグに含まれる水銀を考慮した分配係数(-)、
𝑟𝑡 は𝑡年における大気排出水銀の除去率(-)である。
銅リサイクルと水銀排出削減対策技術の有効性を評価するために、𝑅𝑡 と𝑟𝑡 が(I) 2050 年まで変化しない、(II) 𝑅𝑡

少した。以上のことから、銅リサイクルにも一定の効果はあるが、水銀排出削減対策技術の導入による削減効果がより大きいことが示唆された。また、China、Iran、Russia
等の水銀大気排出量の大きな国にどの程度の排出削減対策技術を適用できるかが、今後の世界全体での銅製錬由来水銀大気排出量に大きな影響を与えるといえる。
謝辞：本研究は、環境研究総合推進費(JPMEERF 20S20604)の成果である。ここに記して深謝する。
参考文献
1) Hatayama, H. et al.: Environ. Sci. Technol., 44, 6457-6463,
20102) Maung, K.N. et al.: Environ. Sci. Technol., 51, 3824-3832,

のみ上昇、 (Ⅲ) 𝑟𝑡 のみ上昇、(Ⅳ) 𝑅𝑡 と𝑟𝑡 がともに上昇す- 1-C3-02 -2017

1-C3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

鉱物資源使用のインパクト評価における外部費用評価手法の比較分析
Comparison of different methods of external costs for mineral resource use in life cycle impact
assessment○横井崚佑*1)、松田健士 2) 、伊坪徳宏 3)、本下晶晴 1)
Ryosuke Yokoi, Takeshi Matsuda, Norihiro Itsubo, Masaharu Motoshita
1) 産業技術総合研究所, 2) パシフィックパワー株式会社, 3) 東京都市大学* r.yokoi@aist.go.jp
1. はじめに𝑅𝑅𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡

1 𝑃𝑃𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡�𝑃𝑃𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡 𝑉𝑉𝑖𝑖,𝑡𝑡
𝑈𝑈𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡 = �
1 + 𝑟𝑟

鉱物資源は産業の継続および発展に不可欠な資源であるが、その枯渇や不足による将来の利用可能性の低下や供給途絶、価格上昇、経済への影響が懸念されている。持続可能な資源使用のためには、現在鉱物資源を使用する際にその懸念を考慮することが必要である。その一つの方法として、鉱物資源使用の外部費用を考慮することで資源枯渇を現在の資源価格に反映さ(1)

ここで、𝑈𝑈𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡 は𝑡𝑡年の国𝑗𝑗における資源𝑖𝑖採掘のユーザ
ーコスト、𝑅𝑅𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡 は𝑡𝑡年の国𝑗𝑗における資源𝑖𝑖の可採埋蔵

量、𝑃𝑃𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡 は𝑡𝑡年の国𝑗𝑗における資源𝑖𝑖の年間採掘量、𝑉𝑉𝑖𝑖,𝑡𝑡

は𝑡𝑡年の資源𝑖𝑖の市場価格、𝑟𝑟は割引率を表す。ユーザ
𝑈𝑈
ーコストに基づいた特性化係数 (𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡) は資源 1kg

採掘に伴う影響を表し、次式より算定される。

せる方法がある。
LCIA (Life Cycle Impact Assessment) において様々な鉱物資源使用の影響評価手法が提案されてきたが、そ𝑈𝑈
𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡=の一部の手法は鉱物資源使用の影響を金銭単位で評価

𝑅𝑅𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡

𝑈𝑈𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡
1 𝑃𝑃𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡=��
𝑉𝑉𝑖𝑖,𝑡𝑡
𝑃𝑃𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡
1 + 𝑟𝑟(2)

している。特に鉱物資源使用の外部費用を評価する手

なお特性化において資源採掘国が不明な場合は、各採法としてユーザーコストと Future welfare loss の 2 つ

掘国における年間採掘量による特性化係数の加重平均
𝑈𝑈) を適用する。
値 (𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡の手法が提案されている

1,2)。ユーザーコストは日本の LCIA 手法である LIME3 において採用されている

𝑈𝑈
𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑖𝑖,𝑡𝑡=

被害評価モデルであるが、公開されている既存の係数
は 2010 年のデータに基づいて算定されており、最新

𝑈𝑈∑𝑗𝑗�𝑃𝑃𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡 × 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡�∑𝑗𝑗 𝑃𝑃𝑖𝑖,𝑗𝑗,𝑡𝑡(3)

2.2 Future welfare loss

年ではない 1)。
そこで本発表では、最新年のデータによるユーザー

Future welfare loss は Huppertz et al.2) によって近年提コストの更新と、その他の評価手法との比較を目的と案された特性化モデルで、社会的な割引率が市場の割する。対象年は 2020 年とし、29 鉱物資源 (Al, Sb, Ba,

引率よりも小さいという理論に基づく。特性化係数のB, Cr, Co, Cu, F, Au, Fe, Pb, Li, Mg, Mn, Mo, Ni, Nb, Pd, P,

算定にあたっては、一定の仮定のもとで有限資源を最Pt, Re, Ag, Ta, Sn, Ti, W, U, V, Zn) および 3 化石燃料

適利用する場合にその資源の経済的レント (市場価格(Coal, Natural gas, Oil) の計 32 資源を対象に複数の特と採掘費用の差) の増加率が市場の利子率と等しくな性化モデルに基づいて特性化係数を算定し、それらのるとしたホテリング・ルール 3) に従い、まず資源枯比較を通して、モデル間の性質の違いやモデルの選択

渇時における経済的レントを算定する。ここで算定さが評価に及ぼす影響について考察する。

れた経済的レントから、社会的な割引率を用いて逆算
的に現在の資源価格を算定することができるが、社会

2. 方法

的な割引率が市場の割引率よりも小さいために、ここ

2.1 ユーザーコスト

で算定される資源価格は実際の市場価格よりも大きくユーザーコストは、資源の採掘によって得られる収なる。社会的な割引率によって算定される資源価格を益のうち、閉山後も恒常的な収益を維持するために投社会的に最適な価格と考え、実際の市場価格との差を資する必要のある金額として定量化される。ユーザー

特性化係数 (Future welfare loss) とする。特性化係数

コストは他の特性化モデルとは異なり、全球規模だけの算定においては市場価格と枯渇年数、市場価格に対でなく採掘国別に係数を提供する点に特徴を持ち、次する採掘費用の割合を必要とする。基本ケースとして式によって算定される。

全ての資源の枯渇年数を一律で 300 年とした係数が提供されているが、可採埋蔵量と年間採掘量によって算定された資源固有の枯渇年数を用いた係数も利用が可- 1-C3-03 -1-C3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

能である。本研究での比較では後者の資源固有の枯渇

強く受けるため、Al や Fe のような究極埋蔵量の大き年数に基づく係数を用いる。

い資源に関して特にユーザーコストとの差が見られた。このように資源使用の特性化係数はモデルによっ

2.3 データて評価結果が変わるため、今後も手法開発に加えて手採掘国別の年間採掘量および可採埋蔵量は BP法間の比較を通して議論を進める必要がある。

(2022)4) および NEA (2002)5) , USGS (2022)6) から得た。市場価格については BP (2022)4) および Trading

謝辞

Economist , USGS , USGS (2013) から経年の価格を
7)

8)

9)

得て 5 年平均値を算定して用いた。ユーザーコスト算

本研究は科研費基盤研究 A (21H04944) の支援を受けた。

定に用いる割引率は基本ケースを 3%とした。
引用文献
3. 結果

1) 伊坪徳宏, 稲葉敦, “LIME3 グローバルスケールのユーザーコストに基づく特性化係数 (加重平均値)

LCA を実現する環境影響評価手法”, 丸善出版,と市場価格、Future welfare loss、Surplus cost

東京, (2018), p.286

potential10)、ADPultimate reserves11) との比較を図 1 に示す。

2) Huppertz et al.: Resources, 8(1), (2019), 19

Surplus cost potential および ADPultimate reserves は外部費用

3) Hotelling: J. Polit. Econ., 39, (1931), 137-175を評価した特性化係数ではないが、使用されることの4) BP, “bp Statistical Review of World energy 2022”,(2022)

多い特性化係数として比較に含めている。
ユーザーコストは市場価格の影響を直接的に受ける

5) NEA, “Uranium 2020: Resources, Production, and
Demand”, (2020)

ため市場価格との相関が見られるが、枯渇年数の長い資源 (B, Nb, Li など) は価格に対してユーザーコスト

6) USGS, “Mineral Commodity Summaries 2022”,は比較的小さい値を取る。Future welfare loss も同様に市場価格と相関があるためユーザーコストとも近い傾(2022)
7) Trading Economics: “Uranium”, 入手先 <向を示すが、枯渇年数の長さが係数を小さくさせる方

https://tradingeconomics.com/commodity/uranium >,向に作用するため、枯渇年数が長い資源はユーザーコ(参照 2022-12-8)

ストと比べて小さい値を取っている。Surplus cost8) USGS: “Historical Statistics for Mineral and Material

potential は金銭単位の特性化係数ではあるが、鉱石品

Commodities in the United States”, 入手先 <位の変化による採掘コストの増加分を評価するモデル

https://www.usgs.gov/centers/national-minerals-

であるためユーザーコストとは考え方が異なる。そのinformation-center/historical-statistics-mineral-and-

ため係数もユーザーコストと異なる傾向を示し、特にmaterial-commodities >, (参照 2022-12-8)

枯渇年数と直接的な関係がないことから、枯渇年数が9) USGS, “Metal prices in the United States through2010: U.S. Geological Survey Scientific Investigations

長くユーザーコストが小さくなる資源について差が大きい。ADPultimate reserves は年間採掘量を究極埋蔵量の 2

Report 2012–5188”, (2013)

乗で割ることで算定される特性化係数で Sb に対する

10) Vieira et al.: Resources, 5, (2016), 2

相対値として表現される。そのため図 1 ではユーザー

11) van Oers et al.: Int. J. Life Cycle Assess., 25, (2020),

コストも Sb に対する相対値に変換してプロットして294-308いる。ADPultimate reserves は究極埋蔵量の大きさの影響を

図 1 ユーザーコストと他の手法による資源使用の特性化係数の比較- 1-C3-03 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[1-D3] サーキュラーエコノミー
座長：一杉 祐貴（産業技術総合研究所）
2023年3月8日(水) 16:20 〜 17:20 D会場 (zoom)
Zoomはこちら[1-D3-01] 日本版廃棄物フットプリントのデータベースと影響評価手法の開発*北見 朋也1、一杉 祐貴1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）
16:20 〜

16:40

[1-D3-02] Circular Economy戦略の評価に向けたストック・フロー・シミュレータの開発
藤井 雄介1、*村上 進亮1、山本 悠久2、小出 瑠2,1 （1. 東京大学大学院、2. 国立環境研究所）
16:40 〜

17:00

[1-D3-03] 小型家電回収における費用便益分析*板垣 翔太1、橋本 征二2 （1. 立命館大学大学院、2. 立命館大学）
17:00 〜

©日本LCA学会

17:20

1-D3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

Circular Economy 戦略の評価に向けたストック・フロー・シミュレータの開発Population Balance Simulation for Circular Economy Strategy Assessment
藤井雄介 1)、○村上進亮*1)、山本悠久 2)、小出瑠 1,2)
Yusuke Fujii, Shinsuke Murakami, Haruhisa Yamamoto, Ryu Koide
1) 東京大学大学院工学系研究科, 2) 国立環境研究所 資源循環領域* smurakam@tmi.t.u-tokyo.ac.jp
1. 序論
持続可能な資源利用の形として Circular Economyーションを行う; (2)出力の値が小さい順番に結果を並べ替え、上から指定した数のグループに分割する（本(CE)の概念が着目されている。実現手段として、多様研究では 10 グループ）; (3)パラメータごとに、各グル

な Circular Economy 戦略（CE 戦略）に期待が集まるが、
1,2)
既存研究 では個別の CE 戦略に関する評価に留まり、ープの累積分布関数（Cumulative Distribution Function:CDF）をプロット; (4) (2)で二群に分割した場合のみ、実社会において様々な戦略が並行して導入されていく

二 群 の CDF に 有 意 な 差 が あ る か に つ い て 検 定

ことや各戦略の相互作用などは考慮されていない。そ（Kolmogorov Smirnov 検定:KS 検定）

こで本研究では、耐久消費財の CE 戦略社会実装に関する意思決定支援に向けたツール開発を行う。

3. シミュレーションモデルの構築本モデルでは、リユース、リマニュファクチャリン

2. 手法

グ（リマン）、リサイクル、製品使用期間延長、レンタ

2.1
Population Balance Model
Population Balance Model とは、物質分布の収支を求

ルの 5 つの CE 戦略を対象として選択する。退蔵は考3)

慮せず、使用中止された製品はただちに排出されるこめる手法 であり、使用済電子機器の排出量算出に用いられる 4)。𝑇を製品の使用期間、𝑓(𝑡)を確率密度分布、ととする。図 1 にモデルの概要を示す。出力である評
価指標には、資源循環に関する指標として TMR と処

𝑆𝑢𝑟𝑣(𝑡)を生存関数、𝑆𝑡 を出荷台数とすると、𝑡年の使用中台数𝑁𝑡 、使用済台数𝑂𝑡 は以下の式で計算すること

理残渣量、環境負荷に関する指標として GHG 排出量を評価指標に選択した。これらの指標は、シミュレーができる。

ションを行う期間の累計値を考える。
図 2 に製品フローの概要を示す。製品は排出後、リユース、法制度内での回収、そしてその他ルートによ𝑡

𝑁𝑡 = ∑

𝑢=𝑡𝑠
𝑡−1

𝑂𝑡 = ∑

2.2

𝑆𝑢 𝑆𝑢𝑟𝑣𝑢 (𝑡 − 𝑢)𝑢=𝑡𝑠

る回収の 3 つに分かれる。法制度内での回収フローに

𝑆𝑢 𝑓𝑢 (𝑡 − 𝑢)Regional Sensitivity Analysis

Regional Sensitivity Analysis (RSA)とは、あるモデルに対して、着目したい結果を生み出す投入変数の条件について、変数の確率分布から特定する手法である。
具体的な手法の流れは次の 4 段階で構成される 5)。
(1)事前パラメータ分布を決め、モンテカルロシミュレ

図 2 製品フローの概要- 1-D3-02 -図 1 モデルの概要

1-D3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

おいて、製品は回収されたのちリユース、リマン、リサイクルの順に判断が行われ、いずれにも流入しなかったものは処理残渣として焼却処理・最終処分に渡される。リユース 1 は個人間のリユース（C to C リユース）や中古店を通じたリユースを指し、リユース 2 は法制度のルートに回収後のリユースを指す。リサイク
ル 1 は法制度内でのルートで回収された製品由来のリサイクルを指し、リサイクル 2 はその他回収ルートからのリサイクルを指す。本モデルにおける割合を示す
変数は、考慮する処理や事象が起こる直前に流入して

図3 GHG排出量を基準とした CDF(デジタルカメラ)

きた量を分母として考える。また、本モデルでは使用期間分布の違いを表現するため、製品の使用状況（新品、中古）と所有形態（所有、レンタル）の 2 軸で製品を 4 種類に分けて考える。
RSA のモンテカルロシミュレーションでは、パラメータの最小値、最大値、最頻値をもとに一般化第一種
ベータ分布を用いて分布を設定し、投入変数のサンプ
ルを用意する。
4. ケーススタディ
本ケーススタディでは、デジタルカメラとスマート

図4 GHG排出量を基準とした CDF(スマートフォン)

フォンの 2 製品をケーススタディの対象とする。対象
期間は 2021 年から 2050 年までとする。

5. 結論

モンテカルロシミュレーションでは、10,000 組のパラメータセットを作成した。また、その際採用した変本研究では、これまで定量的に評価されることのな
かった CE 戦略導入による社会的便益について、TMR、数分布で設定した、最頻値、最大値、最小値を SI に示す。最頻値は平成 30 年度の小型家電排出後フロー6)を処理残渣量、GHG 排出量という 3 つの評価指標を用いて評価するシミュレータを構築し、デジタルカメラともとに算出した。

スマートフォンに関するケーススタディを行った。本

図 3、図 4 に、結果の一例として GHG 排出量を基準として 10 グループで分割した際の CDF プロットを示

ツールを用いることで、将来的に目指すべき製品循環について定量的な議論をすることが可能となり、それす。
各評価指標に関して、値が小さい方から 10%ずつ、グループ 1、グループ 2、・・・、グループ 10 として設に向けた重要なパラメータの特定をすることができる。

定し、各投入変数の累積分布関数の比較を示す。今回

引用文献

はリユース率 1、レンタル率、使用期間延長割合、回

1) T. Makov, D. F. Vivanco: Front Energy Res., 6 (39), (2018)

収率の 4 つを選択した。デジタルカメラとスマートフ

2) M. Cordella, F. Alfieri, J. Sanfelix: J Ind Ecol, 25 (2),ォンの両製品において、リユース率 1 が特に大きな
CDF のギャップを示した。また、デジタルカメラでは(2021), pp. 448–464
3) 角館慶治, 河村光隆, 足立芳寛, 鈴木俊夫: 鉄と鋼,
86 (6), (2000), pp. 63–68

特に回収率、スマートフォンでは使用期間延長割合が大きなギャップを示した。また、デジタルカメラにおいてはレンタル率について、評価指標の値が大きいグ

4) X. Guo and K. Yan: Sci. Total Environ., 575, (2017), pp.
321–329

ループ 10 のみが他のグループと比較して大きくギャップを示しており、レンタルの導入に応じたリバウン

5) X. Song, J. Zhang, C. Zhan, Y. Xuan, M. Ye, C. Xu: J.
Hydrol., 523, (2015), pp. 739–757

ド効果のリスクが大きいことが示された。一方スマー

6) 経済産業省: “小型家電リサイクル制度の施行状況

トフォンについては、レンタル率が持つ CDF のギャッの評価・検討に関する報告書”, (2020)

プはほとんど確認されず、製造時負荷の割合が大きい
ことによりレンタルによる輸送増加の影響が相対的に小さくなったと推測できる。このように、両製品に共謝辞
本研究は JSPS 科研費 19H04325、および環境研究総合

通する特徴と異なる特徴を抽出することができる。

推進費(S-19-1)の助成を受けたものです。

- 1-D3-02 -1-D3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
変数
リユース率 1
リユース率 2
リマン率
リサイクル率 1
リサイクル率 2
レンタル率
使用期間延長割合
回収率
リユース品使用期間比率
レンタル期間（年）レンタル品使用頻度比率
戦略導入期間（年）表 モンテカルロにおけるパラメータスペース
最頻値
最大値
0.159
0
0.039
0
0
0
0.915
0
0.447
0
0
0
0
-0.2
0.206
0
0.7
0.3
0.25
0.036
1.5
1.0
25
10

- 1-D3-02 -

最小値
1
1
1
1
1
1
0.5
1
0.9
1.0
2.0
30

1-D3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

小型家電回収の費用便益分析
Cost-benefit analysis of small home appliance collection○板垣翔太*1)、橋本征二 2)
Syota Itagaki, Seiii Hashimoto
1) 立命館大学大学院、2) 立命館大学* ce0000er@ed.ritsumei.ac.jp
1.

はじめに使用済小型電子機器等の再資源化の促進に関する法律(小型家電リサイクル法)が施行されて以降、小型家電の回100

収集運搬委託費

回収費用(万円/t)

80
収集運搬車両減価償却･維持管理費

60

収量や回収実施市町村数は着実に増加してきたが、更なる回収量の増加や未実施市町村における実施促進が課題とされ、市町村における小型家電リサイクルの「改善方策検討の手引き」や「費用便益分析ツール」が作成・公表されている1)。費用便益分析を実施する市町村も増えてきているが、その結果は必ずしも公表されておらず、各種回収方法の効率性に関する情報は十分とは言えない。本研究では、近畿地方の一定数の自治体を対象に、小型家電の各

図 小型家電 1t あたりの回収費用(ボックス回収)

種回収方法の回収費用と便益を推計し比較考察を行った。
2. 方法
2.1 対象とする回収方法と自治体
本研究では、主な小型家電の回収方法として、ボックス
回収、ステーション回収、ピックアップ回収を対象とした。
対象自治体については、近畿地方において、上記の回収方法で小型家電の回収を行っている自治体のうち、1 人当たりの回収量が異なる自治体をそれぞれ 10、4、5 選定した。

ップを行う年間労働時間の比率を乗じて推計した。⑤については、回収した小型家電の売却額、また、回収により削減された収集運搬・中間処理(破砕)費用を対象とした。
後者は、小型家電の回収量に不燃ごみもしくは粗大ごみの収集運搬・中間処理単価 2)を乗じて推計した。
3. 結果と考察
本要旨では、ボックス回収についての結果を示す。図は本研究では、これらの自治体に対して回収量と回収費用に関する聞き取り調査を行った。
2.2 回収費用及び便益の推計方法
便益も含めた純回収費用は、以下で構成される。
純回収費用＝①収集運搬人件費＋②収集運搬燃料費＋③収集運搬車両減価償却･維持管理費＋④各回収方法に関わる費用―⑤便益①については、収集運搬を行う職員の年収に収集運搬を

小型家電 1t あたりの回収費用(令和 2 年度)を見たものである。図に示すように、同じボックス回収でも自治体により回収費用(回収単価)には大きな差があると推計された。
自治体 M は、他の自治体と比較して小型家電の回収量が少なく、回収費用(回収単価)が高くなったと考えられる。
また、自治体 D では収集運搬の業務委託により、回収費用(回収単価)が低くなった可能性がある。便益については、
ソフトウェアにより計算される各自治体の収集運搬・中行う年間労働時間の比率を乗じて推計した。②について
は、収集運搬時の車両を設定し、収集ルートから走行距
離・必要燃料量を求め、燃料の単価を乗じて推計した。③間処理単価 2)を用いていることから、これについては自治体特有の状況を反映したものではないが、効率的なボックス回収が行われている(回収単価が低い)自治体では、不については、車体の購入費を当該車両の平均寿命で除し、これに年間使用時間の比率を乗じて推計した。また、これ

燃ごみもしくは粗大ごみの収集運搬・中間処理費用の削減額が小型家電の回収費用を上回る結果となった。そうに維持管理費を加えた。④は回収方法により異なるが、ボックス回収については、回収ボックスの減価償却費を対でない自治体の共通点としては、人口あたりの小型家電
回収量が他の自治体と比較して少ないことが挙げられる。

象として、回収ボックスの総購入費(製作費)を回収ボック

参考文献

スの寿命(15 年と仮定)で除して推計した。ステーション
回収については、ステーション回収備品の減価償却費を対象として、ボックス回収と同様の考え方で推計した。ピックアップ回収回収については、ピックアップ人件費を対象として、ピックアップを行う職員の年収にピックア

1)

収集運搬燃料費40

収集運搬人件費200
A B C D E F G H M N
-20
-40

2)

- 1-D3-03 -回収ボックスの減
価償却費
便益

自治体

環境省：小型リサイクル関連、4．各種ガイドライン
類 、 https://www.env.go.jp/recycle/recycling/raremetals/index_rel.html
松藤敏彦、“都市ごみ処理システムの分析・計画・評価”、技報堂、東京（2005）、p49 ｰ 52

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-A1] 素材と LCA
座長：白新田 佳代子（福岡女子大学）
2023年3月9日(木) 09:00 〜 10:20 A会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-A1-01] 生産技術およびライフスタイルに関する各国の類似性分析を通した CO₂排出削減策の検討*西藤 和佳1、三苫 春香1、白新田 佳代子2、加河 茂美1 （1. 九州大学、2. 福岡女子大学）
09:00 〜

09:20

[2-A1-02] マテリアルフロー分析に基づく金属のリサイクルにおける温室効果ガス排出最小化モデルの構築~国内の Mg合金への適用~*谷 和樹1、武山 健太郎1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1 （1. 東京大学大学院）
09:20 〜

09:40

[2-A1-03] 工場 IoTを駆使したカーボンフットプリントの動的評価*橋本 岳大1、大橋 輝雄2、伊坪 徳宏1、大久保 寛基1 （1. 東京都市大学、2. (株)レクサー・リ
サーチ）
09:40 〜

10:00

[2-A1-04] 構造材を対象とした機能を考慮した環境負荷評価手法の構築*原 雄一朗1、武山 健太郎1、星野 岳穂1 （1. 東京大学）
10:00 〜

©日本LCA学会

10:20

2-A1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

生産技術およびライフスタイルに関する各国の類似性分析を通した
CO2 排出削減策の検討
CO2 Mitigation through Similarity Analysis of Production Technologies and Lifestyles of Nations○西藤和佳*1)、三苫春香 1)、白新田佳代子 2)、加河茂美 1)
Waka Nishifuji, Haruka Mitoma, Kayoko Shironitta, Sigemi Kagawa
1) 九州大学, 2) 福岡女子大学* nishifuji.waka.321@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景・目的

2.2 カーボンフットプリントの推計

近年、地球温暖化という喫緊の課題に対して、パリ協定をはじめとする国際的な枠組みが定められ、その𝑟 国のカーボンフットプリントは以下のように定義される。

達成に向けた動きが世界中で広がっている。このよう
𝑄𝑟 = 𝐞𝑟 (𝐈 − 𝐀𝑟 )−1 𝐟 𝑟 = 𝐞𝑟 𝐋𝑟 𝐟 𝑟

な取り組みは、個々の国規模ではなく、地球規模での

(2)

1)

国際協力が必要であることが主張されている 。さらに UNFCCC(2022) は、先進国が GHG を大量に排出する途上国に対して資金・技術援助を行い、より環境

ここで、𝐞𝑟 は産業別直接 CO2 排出係数行ベクトルを、(𝐈 − 𝐀𝑟 )−1 = 𝐋𝑟 は産業 𝑗 の単位生産あたりの産業 𝑖に優しい技術開発・移転を実現し、気候変動への耐性からの直接・間接中間投入量を示すレオンチェフ逆行を高め GHG 排出量を削減する必要があると強調している 1)。効率的な技術・知識移転の実現のために、

列を、𝐟 𝑟 は産業別最終需要列ベクトルを表す。
次に、生産技術の特徴がカーボンフットプリントに各国は自身の生産構造に由来する環境負荷の構造を正与える影響を分析するため、各クラスターの「平均的」しく理解し、適切な国際間協力を行うことが求められな生産技術に誘発されるカーボンフットプリントを推る。
本研究では、類似性分析を通して各国の生産構造の計した。クラスター 𝐶𝑘 のカーボンフットプリントは
以下のように定義した。

特徴と CO2 排出の関係を明らかにし、CO2 排出削減を̅ 𝐶𝑘 )−1 𝐟 𝐶𝑘 = 𝐞̅𝐶𝑘 𝐋̅𝐶𝑘 𝐟 𝐶𝑘
𝑄𝐶𝑘 = 𝐞̅𝐶𝑘 (𝐈 − 𝐀

目的とした、各国各産業間の技術的・知識的協力の方(3)

針を検討することを目的とする。
2. 手法・データ

ここで、 𝐞̅𝐶𝑘 はクラスター内の「平均的」な産業別直接 CO2 排出係数行ベクトルを、𝐋̅𝐶𝑘 は「平均的」な生

2.1 類似性分析

産技術から算出されるレオンチェフ逆行列を、𝐟 𝐶𝑘 は

𝑟 国の生産技術は、産業 𝑗 の単位生産あたりの産業
𝑖 からの中間投入量である投入係数行列 𝐀𝑟 で表されクラスター 𝐶𝑘 に属する国・地域の総最終需要列ベク
トルを表す。

る。各国の生産技術の特徴を分析するために、階層型

次いで、特定のクラスターの「平均的」な生産構造

クラスタリング手法であるウォード法を用い、生産技

が、世界の CO2 排出量に与える影響を推計した。現実術の類似する国のクラスターを特定した。クラスター

世界の CO2 排出量から、すべての国・地域がクラスタ

𝐶𝐴 とクラスター 𝐶𝐵 の距離は以下のように定義されー 𝐶𝑘 の「平均的」な生産構造を導入したとする仮想る。

的な世界の CO2 排出量を差し引いたものを、その生産構造の削減ポテンシャルと定義した。
𝑑(𝐶𝐴 , 𝐶𝐵 ) = 𝑆 (𝐶𝐴 ∪ 𝐶𝐵 ) − 𝑆(𝐶𝐴 ) − 𝑆(𝐶𝐵 ) (1)𝑁∆𝑄𝐶𝑘 = ∑ここで、 𝑆(𝐶𝐴 ) はクラスター 𝐶𝐴 内の分散を、𝑆 (𝐶𝐴 ∪𝐶𝐵 ) はクラスター 𝐶𝐴 とクラスター 𝐶𝐵 を統合した

𝑁

𝑄𝑟 − ∑

𝑟=1

𝐞̅𝐶𝑘 𝐋̅𝐶𝑘 𝐟 𝑟

(4)

𝑟=1

ときの分散を表し、仮に 2 つのクラスターを統合した

ここで、 𝑁 は国・地域の数を表す。すべてのベクト

ときの分散の増え幅を距離とし、それが最も小さいペル・行列は産業別に与えられており、各クラスターのアを新たなクラスターとして統合する作業を繰り返す。

環境効率的/環境非効率的な産業を特定することがで同じクラスターに所属する国は、生産技術の距離が近きる。

い、つまり、生産技術の類似性が高いといえる。

- 2-A1-01 -2-A1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

図 3 は、各国があるクラスターの平均的な生産技術

2.3 データ2014 年の 43 か国・地域からなる多地域世界産業連を導入したときに、当該部門の現実のカーボンフット

関表とそれに付随する Environmental account から 2014

プリントがどのように変化するかを表す。図 3 におけ

年の国別・産業別 CO2 直接排出データを使用した

2, 3)

。

3. 結果・考察

る正の値は、当該クラスターの生産技術がカーボンフ
ットプリントを引き下げることを示し、その一方で負の値は当該クラスターの生産技術がカーボンフットプ

類似性分析から、43 の国と地域は 4 つの大きなクラスターと 5 つの小さなクラスター（2 か国以下から成る）に分類された。図 1 は、4 つの大きなクラスター

リントを押し上げることを示し、そのクラスター内の技術の向上が求められる。

に所属する国（37 の国と地域）の生産技術の類似関係を示す樹状図である。縦軸は、各ペアの非類似度を表し、「Cluster B」と「Cluster C」の国々が持つ生産技術
は 4 つのクラスターのうち最も類似度が高く、「ClusterA」は他の 3 つのクラスターとは比較的似ていない生産技術を持つ。

図 3. カーボンフットプリントの削減ポテンシャル「Cluster A」「Cluster C」が持つ生産技術は、多くの産業で世界のカーボンフットプリントを削減するポテ
ンシャルがある。
「Cluster B」は「電気・ガス・蒸気・空調の供給」部門で最も環境非効率的な生産を行って図 1. 各国の生産技術の類似関係いた。CO2 排出集約的な生産活動を行っているのは「Cluster D」であり、すべての部門累計でカーボンフ

図 2 は所属する技術クラスターをもとに、各国を色ットプリントを 41％余計に排出している。

分けした世界地図である。同じ技術クラスターに所属

本会ではこれらの詳細な結果を発表し、国際間の技する国は、地理的近接性もしくは同程度の経済レベル

術移転・知識移転をとおした環境負荷低減策についてを持つことが分かる。
「Cluster A」はすべてヨーロッパ
諸国からなり、「Cluster D」は東アジア諸国で構成され検討する。

ている。この 2 つのクラスターの生産技術は、主に地

4. 引用文献

理的近接性によって決定されている。ここでは、地域

1) 国連気候変動枠組条約（UNFCCC）,（2022）, パ

内の経済レベルの違いはほとんど無視されている。一方で、「Cluster C」に所属する国のほとんどは新興国に

リ協定
2) Dietzenbacher, E., Los, B., Stehrer, R., Timmer, M.,
Vries, G. D.：Economic Systems Research, 25, (2013),

分類される。

pp.71-98.
3) Timmer, M. P., Dietzenbacher, E., Los, B., Stehrer, R.,
Vries, G. J.：Review of International Economics, 23,(2015), pp.575-605

図 2. 各クラスターを構成する国- 2-A1-01 -2-A1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

マテリアルフロー分析に基づく金属のリサイクルにおける温室効果ガス
排出最小化モデルの構築 ~国内の Mg 合金への適用~
Greenhouse gas emissions minimization modelling in metal recycling
based on material flow analysis ~Application to Mg alloys in Japan~○谷 和樹*1)、武山 健太郎 1)、醍醐 市朗 1)、星野 岳穂 1)
Kazuki Tani, Kentaro Takeyama, Ichiro Daigo, Takeo Hoshino
1)東京大学大学院*tani@mfa.t.u-tokyo.ac.jp

1. 緒言
脱炭素社会の構築に向けて、素材製造における温室効果ガス排出量の削減が求められている。二次資源由来の素材製造の温室効果ガス排出量は、天然資源由来の素材製造と比較して小さいため、リサイクルの促進が削減に効果的である。しかし、スクラップ中の不純物元素により、リサイクル材が不純物濃度の規格を満の温室効果ガス排出の削減量を目的関数とし、後述の制約条件の下で、目的関数が最大となる選択の組合せを推計した。
現状のリサイクルでは、同じスクラップ種として選別されたスクラップは、由来製品を区別せずにリサイクルされている。しかし、スクラップに混入する異素材の種類や量は由来製品ごとに異なるため、スクラッ

たさなくなることが、リサイクルを促進する際の制約となる。この制約を回避する手段としては、選別の導入による異素材の除去や、精錬による合金元素の除去が挙げられる。しかし、リサイクルによる温室効果ガ
ス排出量の削減に対し、不純物元素混入を抑える技術の導入に伴う温室効果ガス排出の増加のトレードオフ
が温室効果ガスの排出量の削減における問題となる。
先行研究では、自動車のアルミニウムについて、需プを由来製品ごとに区別することが望ましい。
そこで、本研究では、スクラップを由来製品ごとに区別できないモデルとできるモデルの 2 つを構築した。
制約条件は、スクラップの回収量と消費量が一致す
ること、製造した素材の需要量と濃度規格を満たすこと、プロセスにおける共産物の発生比率が一定になることとした。この他に、由来製品を区別できない場合
は、選別によって得られたスクラップの種類ごとに、要を満たすための天然資源投入が最小となるスクラッ
プの種類と製造する素材の組合せを明らかにしている1)。しかし、回収から素材製造までに介在する複数のプロセスの技術選択を考慮した最適解を導けていない。
本研究では、対象とした金属の需要量を満たすために誘発される温室効果ガス排出量を最小化するリサイク
ルにおける技術やスクラップから製造する素材の選択の組合せを明らかにするモデルの構築を目的とした。

技術の選択割合や製造する素材の選択割合が等しいこととした。
2.2 日本における Mg 合金リサイクルへの適用構築したモデルを日本における 2016 年のマグネシウム（Mg）合金リサイクルに適用した。マグネシウム
合金は現状アルミニウム合金スクラップと同時に回収され、アルミニウム合金スクラップとしてリサイクルされている。しかし、Mg は一般的なリサイクル材であ

2. 手法
2.1 モデル構築

るアルミニウム鋳造材に不要な元素であり、精錬プロ
セスにて除去（脱 Mg）されている。Mg としてのリサ

回収された使用済み製品は、解体・破砕・選別を経た後に、素材製造プロセスに投入される。リサイクル

イクルを推進するためには、マグネシウム合金はアルミニウム合金から選別する必要がある。目的関数の計の各プロセスにおける技術と、スクラップから製造する素材が選択できると想定した。

算には、選別の導入がアルミニウム素材製造プロセスに与える影響(脱 Mg の回避等)も反映した。

本研究における温室効果ガス排出量の評価対象は、

混在スクラップの選別プロセスには、LIBS (Laser-

リサイクル促進のために導入される新規プロセスと、プロセス導入による影響を受けるプロセスからの排出量とした。現状のリサイクルプロセスを基準として、
リサイクル促進が見込まれるプロセスを導入した場合

Induced Breakdown Spectroscopy) 技 術 、 ARENNA(Appearance Recognition with Neural Network Analysis)技
術の 2 つの選択肢を設定した。前者の選別プロセスの方が、温室効果ガス排出原単位が大きいが、選別精度- 2-A1-02 -2-A1-02

第18回日本LCA学会研究発表会は高い。素材製造プロセスには、真空蒸留、単純溶解の 2 つの選択肢を設定した。前者の方が、温室効果ガ
ス排出源単位が大きいが、不純物除去能力が高い。

術で選別され、再溶解が選択された。このときの二酸化炭素排出削減量は、アルミニウム素材製造プロセスへの影響を含めると3.45 × 10! t-CO2eq である。削減

選別・素材製造・天然資源由来の製造・アルミニウ
ム素材製造プロセスそれぞれのインベントリデータを整備した。スクラップから製造する素材には、主要なマグネシウム合金用途とマグネシウムの添加剤用途であるアルミニウム合金への添加剤等の選択肢を設定した。それぞれの素材ごとに、需要量と濃度規格を整備した。2016 年の金属マグネシウムの日本国内の需要量
は、4.06 × 10! t/year である。

量が小さくなった主な要因は、LIBS 技術より排出原単位の低い ARENNA 技術を用いることによる減少分より、アルミニウム合金の誤選別が原因で増加するアル
ミニウム素材製造プロセスの排出量の増加分の方が大きいことであった。アルミニウム素材製造プロセスへの影響を目的関数に含めないと、社会全体の温室効果
ガス排出量削減の観点から最適ではない結果となる。
アルミニウム素材製造プロセスへの影響を目的関数に現状マグネシウム合金が使用される主要製品であるパソコンと自動車のスクラップを最適化の分析対象とした。
製品別・合金種別老廃スクラップの回収量は、
動的マテリアルフロー分析を用いて製品別・合金種別
投入量の時系列情報および製品寿命分布より推計した。

含めることが重要であるといえる。
マグネシウム合金を同合金として選別する割合の改善、アルミニウム合金を同合金として選別する割合の改善を比較し、2 つの選別技術の選別精度改善の方向性を定量的に評価した。後者では、自動車のスクラップが ARENNA 選別されるように技術選択が変化した。選別精度の低い ARENNA 技術は、アルミニウム
合金を同合金として選別できるように技術を改善する

3. 結果と考察
2016 年におけるマグネシウム合金スクラップのリサイクルにおける最適な技術や製造する素材の選択の組合せを図 2 に示す。主に選別精度が高い LIBS 技術と不純物除去能力の低い再溶解プロセスが選択された。
パソコン由来のスクラップはマグネシウム合金にリサイクルされた。一方、自動車由来のスクラップはマグ
ネシウム合金スクラップに混入したアルミニウム合金に含まれる Fe, Cu が制約となりマグネシウム合金にリサイクルされず、ほぼ全量がアルミニウム合金の添加ことが望ましいと言える。

剤にリサイクルされる結果になった。
スクラップを由来製品ごとに区別しない場合については、技術選択は区別した場合と変わらなかったものの、パソコン由来のスクラップはアルミニウム合金への添加剤向けにリサイクルされた。これは、由来製品を区別しないことにより、自動車由来の Fe, Cu が制約となったことが原因である。
2016 年の金属 Mg の需要を満たすために誘発された

製造プロセスに与える影響を含めた分析が重要な場合があることが明らかとなった。シナリオ分析を通して技術改善の方向性を提示することができた。

4. 最後にリサイクルにおける技術選択や製造する素材の選
択について、素材の需要量を満たすために誘発される
温室効果ガス排出量を最小化する組合せを明らかにするモデルを構築できた。構築したモデルをマグネシウ
ム合金に適用したことで、技術選択が対象素材以外の

5. 引用文献
1) Amund N. Løvik, Roja Modaresi, and Daniel B. Müller:
Environ. Sci. Technol, 48 (8), (2014), pp 4110–4117

温室効果ガス排出量は8.72 × 10" t-CO2eq と算出された。温室効果ガス排出量は、由来製品を区別できるリサイクルでは4.37 × 10! t-CO2eq 削減でき、由来製品を区別できない場合は4.36 × 10! t-CO2eq 削減できると推計された。温室効果ガス排出削減量の違いは、由来製品ごとに区別されない場合、マグネシウム合金ス
クラップがマグネシウム合金にリサイクルされる量の減少に伴い、スクラップ中の合金元素が有効利用されなくなったことが原因であると考えられる。
アルミニウム素材製造プロセスへの影響を考慮せずに技術や素材の投入先の選択の組合せを最適化した
場合は、いずれの由来製品のスクラップもARENNA 技- 2-A1-02 -図 1 2016 年のマグネシウム合金リサイクルにおける最適な技術や製造する素材の組み合わせ2-A1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

工場 IoT を駆使したカーボンフットプリントの動的評価

Dynamic assessment of carbon footprint using factory IoT○橋本 岳大*1)、伊坪徳宏 1) 、大久保寛基 1)、大橋輝夫 2)
Takahiro Hashimoto, Norihiro Itsubo, Hiroki Okubo, Teruo Ohashi
1)東京都市大学 2)レクサー・リサーチ(株)* g2283120@tcu.ac.jp

1.

はじめに

低くしている生産工程を特定し、シミュレーション上で検環境省が公表した「2019 年度の温室効果ガス排出量につい証と改善を繰り返すことで、工場設計の成熟度を高め、生て」のデータによると、産業部門の CO2 排出量は最も多く、産性の向上と環境負荷低減の両立を実現させる。そこで、国内総排出量のうち約 35％を占めている。産業部門の約最適なレイアウトを特定し、工場のレイアウトの改善案を94％は製造業で構成されているため、日本の温室効果ガス

提案する。

の削減目標の達成のためには、製造業の脱炭素化へ向けた政策転換が強く求められている。その中で、省エネ工場に

4.

よると、
「工場では電気使用量のうち多くが生産工程に起因

本研究では、工場で製造される電子回路基板である製品１しており、カーボンニュートラル達成には再生可能エネルと製品 2 を算定対象とする。表 4-1 に生産数量,

ギーへの完全切り替えや既存生産工程から発生するロスや

図 4-1 に生産工程を示す。

使用電力量の抑制の生産工程全体の見直しが、製造業にとシミュレーションソフトについては、レクサー・リサーチってカーボンニュートラルへの取り組みである」としてお株式会社が開発した GD.findi を利用した。

算定方法

り、工場内で消費される電気使用量や求められる脱炭素化への期待は非常に高い。

生産数量【個/週】
製品 1

2560

週当たり 2560
個（20 ロット）

2.

研究目的

製品 2

2560

本研究では、「環境負荷」「生産性」を評価するパラメー
ターとする。工場内の環境負荷や生産性を評価する論文は週当たり 2560
個（20 ロット）

表 4-1 電子回路基板の生産量少なく、環境負荷と生産性を両立する本研究は新規性が非常に高い。以上より、本研究の目的は IoT とシミュレーシ

プリプレグ

ョン、LCA を用いた工場内の生産性の向上と環境負荷低減を図り、最適なレイアウトの特定を目的とする。設備の作

ラミネート

業時間を短縮することによって、生産性の向上が見込め、露光

設備で消費される電力消費量も削減されるだろう。よって
現像

環境負荷低減につながると予想され、LCA 分析を用いて検証する。今回の報告では、シミュレーションソフトによっ

エッチングて電子回路基板の生産に伴う各設備の稼働状況を可視化す

まとめる(荷姿変換)

る。そして、ボトルネックを特定し、作業時間の削減が見

レイアップ

込める設備を認識する。

積層プレス

3.

穴あけ

研究方法

対象とする工場のレイアウトやエネルギー使用量や作業員、

外形加工

生産物のデータを資料収集やセンサーを用いて把握するこ電気検査とである。それらの生産工程の情報をモデル化し、シミュレーションソフトに入力することによって、各生産工程の「環境負荷」と「生産性」を可視化することができる。可視化されたそれらの情報から環境負荷が大きく、生産性を

表面加工
AOI
図 4-1 電子回路基板の生産工程- 2-A1-03 -まとめる(荷姿変換)

2-A1-03

5.

第18回日本LCA学会研究発表会

算定結果

図 5-3 製品 2 の間接操作時間
図 5-1 電子回路基板生産における設備稼働率
図 5-2,図 5-3 では、製品 1,2 の 1 週間の 2560 個の生産に結果として、
電子回路基板は 5 日目で目標生産個数を達成

おける間接操作時間を示す。共通して見られた結果は、荷することができた。

姿にまとめる工程、電気検査から表面加工の搬送待ち、作

図 5-1 に電子回路基板における設備稼働率を示した。
特に業待ち時間が大きい割合を占め、共通したボトルネックでレイアップ 3 台、電気検査 2 台の工程では、idling が大きあることが確認できる。また、製品 1 のレイアップから積い割合でみられ、稼働率はいずれも 65%を下回る結果が得

層プレスの作業待ち時間が大きく示された。製品 2 では、られた。つまり、この部分は 5 日間を通して約 2 日間、待搬送待ち時間が大きく、作業待ち時間が小さい結果が得ら

ち時間であったといえる。そこで、全体工程を通してレイれた。

アップと電気検査はボトルネックとなっていることが分か6.

る。

まとめと今後の展望まとめとして、生産工程の稼働率からレイアップや電子検査がボトルネックとなっていることが認識できた。工程間の搬送待ち時間、作業待ち時間で細分化した際に、電子検査はいずれも長時間要し、機械の数を増やし対応することが先決であると考察する。今後の展望として、今回の結果
では現状の設備の可視化にとどまっているが、シミュレー
ションを用いた改善を行っていきたい。また、生産時間短縮における環境低減効果を検証するため、LCA 分析を行っていく。シミュレーションと LCA 分析を用いた生産性向上と環境負荷低減の両立を目指していきたい。
7.

図 5-2 製品 1 の間接操作時間

参考文献

1) 環境省, “2019 年度（令和元年度）の温室効果ガス排出
図 5-2、図 5-3 での間接操作時間について説明する。

量（確報値）について”

WaitMoveTime は [要素作業] から[次要素作業]への搬送

2) 地主岳史, 知崎一紘, 川上裕介 IoT 活用による工場の待ちが発生し、部品の搬送待ち時間の平均値(秒)、MoveTime

生産活動最適化,2016,FUJITSU,67,2,p77-83,2016

は [要素作業]から[次要素作業]へ部品が搬送される時間

3) Masahiro Nakamura Sei Makihara Jun-ichi Sugiura andの平均値(秒)、WaitProcessTime 部品が[次プロセス]へ搬

Yosuke Kamioka,“Dynamic Optimization Production

送された後の、作業待ち時間の平均値(秒)を示す。

System Based on Simulation Integrated Manufacturing

図 5-2 では、製品 1 の 1 週間におけるの 2560 個の生産におand its Application to Mass Production” Vol.11

ける間接操作時間を示す。

No.1,p56～66,2016

つまり、部品の搬送待ち時間、搬送された後の、作業待ち

4) Remo A. P. Filletia, Diogo A. L. Silvab, Eraldo J

時間を短縮することで、生産までの時間を減らすことがで

Silvaa, Aldo R. Omettob“Dynamic System for Lifeき、生産性の向上につながり、設備稼働の時間についてもCycle Inventory and Impact Assessment of

減少し、環境負荷低減につながる。

Manufacturing Processe” 2014,Vol.15,p531-536- 2-A1-03 -2-A1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

機能を考慮した構造材料の環境負荷分析手法の開発
Development of Environmental Impact Analysis Methodology of Structural Materials Considering
Functions○原雄一朗*1)、武山健太郎 1)、星野岳穂 1)
Yuichiro Hara, Kentaro Takeyama, Takeo Hoshino
1)東京大学* field-yuuichirou364@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言
気候変動問題の解決に向け、温室効果ガスの排出量の評価とを組み合わせることによって、素材の機能を考慮した素材生産が誘発する環境負荷評価手法の構築の削減が各産業に求められている。なかでも素材産業
は、生産プロセスに必要なエネルギーが大きく、生産量が大きいため、日本の産業部門における CO2 排出量の約 60%を占めており 1)、環境負荷の小さい素材の生産が求められている。
将来的には温室効果ガスの排出量によって素材生産量が制限され、素材需要を満たせない可能性も指摘されており 2)、その対応には、素材の強度等の機能を向を行った。基準となる通常の素材（基準材料）を定め、基準材料の持つ機能が全て規定された高機能材料
を「対象素材」として定め、環境負荷量を算定し高機
能材料間及び基準材料との比較評価を行う。分析は、
システム境界を「採掘から素材の生産段階まで」に区切る。機能単位は、「基準材料 1 kg が社会に提供する「機能」を、同量発現するために必要な、分析対象である高機能材料の重量 FU [kg/kg]」とした。この機能

上することで素材需要を満たしつつ製品の素材使用量を抑制することが必要とされる 3,4)。しかし、ライフサイクルでの環境負荷定量化手法として一般に用いられる LCI (Life Cycle Inventory)分析においては、高機能材の製造段階では機能向上のために追加的な元素添
加や熱処理・加工を行うため、通常の素材に比べて単位重量当たりの環境負荷は大きくなってしまう。そのため、材料の高機能化による CO2 排出量の増加・減

単位では、製品に使用される材料を基準材料から対象材料へ変化させた場合を考慮する。そして使用段階以降の環境負荷量の変化を評価することを目的とする。
プロセスの変化による環境影響変化を全プロセスに配分するという CLCA（Consequential Life Cycle
Assessment）の考え方に基づいたモデリングを行う。
材料は製品として使用される際に求められる機能が複数存在するため、複数の機能について客観的かつ、少のトレードオフが存在し 3)、このトレードオフを加味した環境負荷評価手法が、素材生産側及び素材を使用する製品製造側の双方から求められる。
材料の高機能化による CO2 排出量増加・減少のト
レードオフを勘案した、材料の環境影響評価の手法としては、使用される用途・部品が決まっている場合に、対象とする材料が用途・部品に要求される機能を満たす重量である「機能等価重量」を機能単位としてそれぞれの材料の特徴を考慮した評価手法が必要である。本研究では DEA を採用した。材料の機能に対して DEA を適応する場合、材料機能の間には引張強度と伸びのようにトレードオフの関係になりうる組み合
わせが存在することが考えられる 5)。そこで本手法では、トレードオフの関係であっても定量評価可能である手法として DEA の中の FDH(Free Disposal Hull)モデ
ルを採用した。本分析において考慮する機能は、産業評価する手法が提案されている 4)。しかし、材料の用規格などにおいて規定されている中で示量的に表すこ途が多岐にわたる場合、用途ごとの環境影響評価は製品製造側が求める指標に過ぎず、素材生産側の求めるとができるものを対象とした。
原料採掘から素材製造までのプロセスを考慮した環素材生産の環境影響指標が得られない。そのため、本研究ではライフサイクルでの環境負荷量分析手法と材

境負荷の分析を行うために LCI 分析を採用した。LCI
分析で用いる機能単位は「単位質量あたり環境負荷排料の持つ機能の定量評価手法を用いた、機能を考慮した材料の環境負荷分析手法の開発を行い、基盤材料の出量」P [kg-CO2/kg-material]とした。
本研究での材料の環境負荷量EBを以下のように定一例である構造材料に対して適応した。

める。

2. 手法
2.1 分析手法の概要
本研究では、DEA (Data Envelopment Analysis)を用いた素材の機能の評価と LCI 分析を用いた環境負荷

EB = P × FU
この時𝐸𝐵は、「普通材料 1 kg と同等の機能を発現する場合に、対象材料が原料採掘から素材製造までに排出した CO2 量」を表す。この値により、製造から廃棄までの、材料の機能が同等である場合の環境負荷- 2-A1-04 -2-A1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

2.2 鉄鋼材熱延鋼板のケース

4. 結言
本研究では材料の持つ機能を定量評価することで、機能を考慮した環境負荷分析手法を構築した。熱延鋼

構造材料の代表例である鉄鋼材から、熱延鋼板を対象として分析を実施した。普通鋼に最も要求される特性 6)のうち、示量変数として表すことができる「引張強さ」「降伏点または耐力」を材料の持つ機能として考慮した。基準材料として、普通鋼、すなわち「熱処理が行われておらず、炭素(C)、ケイ素(Si)、マンガン(Mn)、リン(P)、硫黄(S)（5 大元素）のみを含む鋼材」7)である 8 種の鋼材種を選定した。分析対象材料としては、板を対象とした結果においては、G4104、G4105 が普通材料に比べて環境負荷が低いと言えた。
今回のケースでは、普通鋼に最も要求される機能のうちで定量評価が可能である、「引張強さ」「降伏点または耐力」の機能について評価を行ったが、破壊靱性
や圧縮特性といった他に要求される物性機能も定量化し比較することで、より構造材に要求される物性機能を反映した分析が可能になると考える。

引張強さあるいは降伏点または耐力に特長がある特殊鋼から 10 種を選定した。これらをさらに産業規格での詳細な分類記号と形状・寸法で基準材料 101 種、対象材料 242 種に分類して分析を行なった。
インベントリデータは、普通鋼に対しては LCI データベース IDEA Version 2.1.3「普通鋼熱延鋼板」のLCI 分析結果、特殊鋼に対しては LCI データベース
IDEA Version 2.1.3「特殊鋼熱延鋼板」の分析結果を用

5. 引用文献
1) 環境省「産業部門におけるエネルギー起源 CO2」(2019)
2) Watari et al.: Resources, Conservation & Recyc- ling,
164,(2021), pp.105-107
3) 八木晃一 ,Materia Japan , 36(9),(1997),pp.969-971
4) 日本製鉄「季刊 新日鉄住金」vol20,26(2017)

評価が可能になる。

いた 8)。
3. 分析結果と考察
熱延鋼板に対し、本研究で構築した手法を適応した。計算結果を普通材料と比較するために、「分析対
象材料の EB[kg-CO2/kg-material]」を算出し、JIS の区
分ごとにデータをまとめたものが図 1 である。
図から、普通鋼から代替することで環境負荷を低減

5)
6)
7)
8)

できると言えるのは G4104、G4105 であることが明らかになった。

図 1.普通材料 EB と比した、JIS 区分ごと分析対象材
料の EB[kg-CO2/kg-material]- 2-A1-04 -河村洋佑,東京大学大学院修士論文(2018)
Ichiro Daigo et al.: ISIJ International(2021)(株)キーエンス,「ゼロから学ぶ熱処理の教科書」
IDEA Version 2.1.3, 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 安全科学研究部門 社会と LCA 研究グ
ループ、一般社団法人 産業環境管理協会

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-B1] エネルギー(1)
座長：兼松 祐一郎（東京大学）
2023年3月9日(木) 09:00 〜 10:20 B会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-B1-01] 日本全国を対象とした再生可能エネルギーの市町村間における広域連携の最適化*伊達 貴彦1、栗栖 聖1、福士 謙介1 （1. 東京大学）
09:00 〜

09:20

[2-B1-03] 変動性再生可能エネルギーを導入した蓄エネルギーシステムの比較*山木 亜由美1、藤井 祥万1、兼松 祐一郎1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）
09:40 〜

10:00

[2-B1-04] 実験走行に基づくチルド食品配送サービスの燃料消費量とその影響要因に関する分析*山田 祐磨1、野首 雅弘2、加藤 博和1、朴 秀日1、川口 かおり2 （1. 名古屋大学、2. ダイセーエブ
リー二十四株式会社）
10:00 〜

©日本LCA学会

10:20

2-B1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

日本全国を対象とした再生可能エネルギーの市町村間における広域連携の最適化
Optimization of Regional Cooperation Among Municipalities
for Renewable Energies in Japan○伊達 貴彦* 1) 、栗栖 聖 1) 、福士 謙介 1)
Takahiko Date, Kiyo Kurisu, Kensuke Fukushi1) 東京大学*date@env.t.u-tokyo.ac.jp

1．緒言

目的としている。
その理由として、供給コストがある。

2020 年 10 月 26 日の臨時国会で菅首相（当時）が従来型の原子力発電やガス火力発電等の大規模集中型

2050 年までにカーボンニュートラルを目指すことを発電とは違い、分散型発電である再生可能エネルギー

宣言し、823 の自治体が 2050 年までに CO₂排出実質ゼが大量に導入されると、各地で送電線や変電所の増強

ロを表明している（2022 年 12 月 28 日時点）
。アジェ

や新設が必要となる。その際、供給コストを最小化す

ンダ 21（1992 年）での「地球規模で考え、地域で行動

るには、なるべく近隣の需要地へ送電することが求めを」、オールボー憲章（1994 年）での「地方自治体は地られるためである。

球規模の環境問題の一部を解決する能力がある」の通り、地球温暖化に対しては地域での取組みが重要である。しかし、日本では税収に対する歳出は増え続け、地方自治体に補助金として回せる財源にも限度がある。
その中で地方自治体が脱炭素を目指すと同時にどのよ
うに収益を得ていくかは大きな課題である。
各自治体でのカーボンニュートラル達成には太陽
光や風力等の再生可能エネルギーの活用が不可欠である。近年、複数の自治体が協力し、地方の再生可能エ

図 1 再生エネルギーと自治体のマッチング全体概要

ネルギーを電力需要の高い都市へ供給する広域連携も出始めている。しかし、それらの取組みは散発的であ＜目的関数＞

り、日本全体としてどのような広域連携が有効かの議

min

（1）

∑𝑖 ∑𝑗 𝐸𝑖𝑗 𝐿𝑖𝑗

論はされてきていない。そこで、本研究では、各市町村の電力需要量と近隣に点在する再生可能エネルギー

i, j は各市町村、Eij は j から i へ供給される電力の供給量、市町村間の距離を考慮し、日本全体を対象

量（kWh）、Lij は市町村 i と j の距離（km）である。制とした最適化を行い、広域連携の在り方を議論するこ約条件としては、下記式（2）～（5）を置いた。

とを研究目的とした。
＜制約条件＞
2．方法∑𝑗 𝐸𝑖𝑗 ＝𝐷𝑖𝑖∈𝐼

2.1 線形計画モデル∑𝑖 𝐸𝑖𝑗 ≤ 𝑆𝑗𝑗∈𝐽

図１に本研究の概要を示した。最適化には線形計画

𝑆𝑗 = 𝑆𝑝𝑗 ＋𝑆𝑤𝑗

を用い、電力の供給源となる太陽光と風力の発電ポテ

0 ≤ 𝐸𝑖𝑗

（2）
（3）
（4）
（5）

ンシャル、その利用率、電力を消費する市町村への送なシナリオを作成し、年間の総量ベースでの供給地か

ここで Di は市町村 i の電力需要量（kWh）、Sj は市
町村 j における再生可能エネルギーの供給上限量

ら需要地への電力供給量を変数とした。
目的変数には、（kWh）、Spj および Swj は市町村 j における太陽光発式（1）で示すように、電力供給量に送電距離を乗じた

電および風力発電による供給上限量（kWh）である。

値を用いた。ここでは送電距離をより短くすることを

式（2）は、市町村 i へ供給される電力量 Eij はその

電距離、市町村で消費する電力需要に基づき、仮想的- 2-B1-01 -2-B1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

電力需要量 Di と等しいことを、式（3）は市町村 j か

区分毎に実行した。風速 7m 未満の陸上風力は発電事ら供給される電力量は、同地域の再生可能エネルギー

業性が低いと予測されるため、対象から外した。尚、供給上限量以下になることを示している。再生可能エ

REPOS のデータでは、標高 1,200 m 以上、国立・国定ネルギーとしては太陽光、風力以外にもバイオマスや公園や都道県立自然公園、自然環境保存地域準工業地

小水力などもあるが、本研究ではまず太陽光と風力を

域・鉱業地域・鉱業専用地域を除く市街化、住居から対象とした評価を実施する。そのため、市町村 j にお500 m 未満の区域等は開発不可として、除外されていける再生可能エネルギー供給上限量（Sj）は太陽光（Spj）

る。自治体間の距離は、1,741 の市町村の重心点（緯度・および風力（Swj）による発電ポテンシャルの和となる経度）間の距離をヒュベニの近似式（回転楕円体）で（式（4））。

算出し、需要地と供給地の距離データとした。

2.2 使用データ

3. 結果・考察
風速 8～10 m/s の風力と東北電力管内の 7 県（青本研究では、政令指定都市は市単位で、特別区は区単位として、全国 1,741 自治体を対象とした。電力需

森、岩手、秋田、宮城、山形、福島、新潟）を対象に要量については、資源エネルギー庁が発表している令した最適化結果は図 2 の通りとなった。例えば、仙台

和元年度の都道府県別エネルギー消費量の電力部分を市や秋田市は県内のみならず、岩手県を含む複数の自「製造業部門」、「建設業・鉱業部門」、「業務部門、「家

治体から、新潟県の多くの自治体は秋田県、宮城県、

庭部門」、「運輸部門」の 5 部門毎に、市町村別の製造

山形県、福島県の風況の良い自治体より電力供給を受品出荷額、従業者数、世帯数、車種別保有台数でそれけ、県を跨いだ広域連携によって電力供給されていぞれ按分し、その総計とした。

る。地域を限らず、日本全国を対象とした算出結果に電力供給量に関しては、太陽光発電は荒廃農地（約ついては学会当日に報告する。

28 万 ha）の利活用を前提に導入量の推計を行った。一般的に太陽光発電は建物系と土地系に分類され、建物系は学校や工場等の屋根上、土地系は最終処分地、耕地、荒廃農地、ため池等水上、に分類されるが、屋根置きは広い面積が確保できず発電量が限定されるため、遠方の他地域への供給は難しい。また、土地系の中でも最終処分地とため池については、設置面積が限定的である。また、田畑の上に太陽光パネルを設置し、その下で作物を育てる営農型（ソーラーシェアリング）
は、作物対象物が限定されるため、現実的でない。これらを考慮し、本研究では太陽光発電導入場を再生可能エネルギー導入の要件緩和が進む荒廃農地に限定した。農林水産省の都道府県別荒廃農地面積データを用いて、各市町村別面積で按分することにより、市町村
別荒廃農地面積を算定した。北海道のみ 14 の振興局

図 2 風力発電の自治体間マッチング結果（東北電が荒廃農地データを公表しているため、そのデータを力管内の 7 県のみを対象）用いた。按分された荒廃農地の面積に、太陽光パネルの設置密度、地域別発電量係数を乗じ、太陽光の発電量データとした。
風力発電は陸上発電のみを対象とし、環境省の再謝辞：本研究は（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費（S-18-4(1), JPMEERF20S11815）により助成を受けた。

生可能エネルギー情報提供システム（REPOS）のデー

引用文献

タを用いて、最大導入ポテンシャルから風速や導入面

1) 環境省: “REPOS”, <https://www.renewable-energy-

積、設備容量、年間発電量、開発可能地域などの条件

potential.env.go.jp/RenewableEnergy>, (参照 2022/10/01)

を設定の上、絞り込みを行った。REPOS の 100m メッ2) 農林水産省: “都道府県別の荒廃農地面積”, (2020)

シュのポリゴンデータを風速 7～8 m/s、8～9 m/s、9～3) 農林水産省: “市町村別耕地面積”, (2020)

10 m/s、10 m/s 以上の 4 区分に分類し、約 300 万箇所

4) 北海道農政部: “北海道振興局別荒廃農地面積”, (2020)のメッシュデータの属性情報の緯度・経度より、逆ジオコーディングにより、1,741 の自治体への紐づけを 45) 資源エネルギー庁: “都道県別エネルギー消費統計”, (2019)6) 経済産業省: “発電側課金の見直しについて”, (2021)- 2-B1-01 -2-B1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

変動性再生可能エネルギーを導入した蓄エネルギーシステムの比較
Comparison of energy storage systems installing variable renewable energy○山木亜由美*1)、藤井祥万 1) 、兼松祐一郎 1) 、菊池康紀 1)
Ayumi Yamaki, Shoma Fujii, Yuichiro Kanematsu, Yasunori Kikuchi1) 東京大学* a-yamaki@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言
持続可能な社会の実現に向け、変動性再生可能エネ
ルギー（VRE）の導入量は増加しているが、VRE による発電は天候などによって変動するため、電力の安定供給に課題があり、既に出力抑制が行われている地域もある。需要に応じた電力供給をするため、新しく蓄エネルギー（蓄エネ）技術を導入するプロジェクトとして、蓄電池、水素貯蔵、蓄熱技術（TES）が注目されているが 1)、VRE を導入した蓄エネシステムにおいて適切な蓄エネを選択することが求められる。電気と

図 1 蓄エネシステムのエネルギーフロー

して利用したい場合、電気として貯蔵可能な蓄電池はエネルギー変換の必要がないためロスを抑えられ、ムイオン電池とし、風力発電機（WT）で変換された

VRE を効率的に利用できるが、水素貯蔵では水素から電気を貯め、需要に応じて電気を供給する。水素貯蔵、TES では熱から 3)電気に変換する必要がありエネルの場合は、WT から得られた電気を用いて電解装置でギー利用効率は低下する。しかし、蓄電池は資源消費製造された水素をタンクに貯蔵し、需要に応じて燃料4)

量が多く 、環境負荷は水素貯蔵や TES より高くなる電池で発電して電気を供給する。電解装置はアルカリことが予想される。

型、燃料電池は固体酸化物形（SOFC）を導入すると2)

本研究では、VRE を調整する蓄エネとして蓄電池、した。電解装置では WT の発電量に応じて水素の製造

水素貯蔵、TES を導入したエネルギーシステムのライ量は変動し、水素タンクで調整して燃料電池での発電

フサイクル評価（LCA）をすることを目的とする。VRE

量は一定になるとした。電解装置の容量は風力と水素である風力を導入した蓄エネシステムからの売電量とタンクの導入規模に合わせて調整した。
TES の場合は、

温室効果ガス（GHG）排出量、資源消費量を評価する。

風力由来の回転エネルギーを直接熱に変換する風力熱

風力や蓄エネを導入した時のエネルギーフローのシミ

変換機（WECth）により熱を生成し、蓄熱材である溶ュレーションを実施し、風力と蓄エネの導入量による融塩に蓄熱する。需要に応じて、溶融塩の顕熱を用い影響を分析する。

て熱交換器で蒸気を生成し、復水タービンで発電して、電気を供給する。TES は既存モデル 6)に基づき、高温・2. 研究手法

低温タンクに溶融塩を貯蔵するとした。

図 1 に、本研究で検討する、風力を導入した蓄エネ

LCA による評価では、風速をえりも岬の変動で設定

システムのエネルギーフローを示す。風力由来のエネした時に、対象とした蓄エネシステムから 1 年間に売ルギーを全量蓄エネに貯蔵し、需要に応じて電気とし電可能な電力量を求め、その 1 年間で発生したライフて供給することを想定した。風力と蓄エネの導入量をサイクル GHG（LC-GHG）排出量と資源消費量を求め仮定して、蓄エネシステムの 1 年間のエネルギー収支た。システムバウンダリには、風力を変換するためのを 1 時間単位で計算し、可能となる最大の売電量を求

WT または WECth と、蓄エネの他、燃料電池等の蓄エ

めた。蓄エネの導入量が少なく満充電となった場合、ネシステムで必要となる装置それぞれの製造から廃棄貯蔵できない風力由来エネルギーは廃棄するとした。

までのライフサイクルを対象とした。蓄エネシステム

風力の最大の導入量は、日本の大規模ウィンドファー

から売電した電力は、
一定電力が出力可能なことから、

ムと同等とし、風速は気象庁が提供するデータの中で日本の平均的な電力構成によって発電された電力と比1 年間の平均風速が最も速かったえりも岬の 1 年間の較した。

風速の変動を計算に用いた 。売電量は、出力を蓄エ5)ネで調整して一定にすると仮定した。蓄電池はリチウ- 2-B1-03 -2-B1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

3. 結果と考察も小さく、蓄エネが小規模の場合は、水素貯蔵が最も風力と蓄エネの導入量を変化させた時の売電量、多くなったが、蓄エネが大規模になると、蓄電池が最LC-GHG、資源消費量の比較を行った。売電量は、蓄も大きくなった。既存電力との比較では、蓄エネの導

エネの種類に関わらず、基本的には風力と蓄エネの導入量に関わらず、蓄エネシステムの方が資源消費量は入量が多いほど売電量は増加した。しかし、蓄エネの多かった。

導入量が過剰になると、蓄エネに貯蔵されるエネルギ

蓄エネが大規模の時は蓄電池の LC-GHG と資源消

ー量は風力の導入量が上限となり売電量を増やせず、費量が大きいため、水素貯蔵か TES の方が適している

さらに、蓄電池は自己放電、水素貯蔵は水素漏洩、TESと考えられるが、LC-GHG は水素貯蔵の方が小さく、は放熱の影響を受けるため売電量は微減した。蓄エネ

資源消費量は TES の方が小さいため、トレードオフのは風力の導入量に見合った導入量にしなければ、効果関係であった。そのため、水素貯蔵と TES を選択するを十分に得られないことがわかった。同規模の蓄エネ

時には、導入する地域の水素や熱の需要を考慮するこ間で売電量を比較すると、蓄エネの導入量に関わらずとが有効だと考えられる。水素は自動車の燃料や工場

蓄電池が最も多く、蓄エネが小規模の時は、TES、水の原料、熱は工場や家庭でのエネルギー源として、ど素貯蔵の順に多くなった。蓄エネが大規模になると、ちらも発電以外に利用することが可能である。本研究

水素貯蔵、TES の順に逆転したが、2 技術の間の差はにより蓄エネシステムの環境影響を定量的に示せるよ

ほとんどなく、売電量はほとんど一緒であった。

うになり、蓄エネの導入を促す地域のエネルギー政策

LC-GHG は、蓄電池の場合、蓄電池の製造によるGHG が多く、WT の製造や廃棄といった風力導入によの立案を促進し、具体的な蓄エネシステムの導入計画を議論することが可能となった。

る GHG の影響が相対的に小さくなった。水素貯蔵の場合は、風力の導入量に合わせて電解装置の容量も増

4. まとめやしており、電解装置の製造由来の GHG が増えるた

風力を導入した蓄エネシステムの LCA による比較

め、水素タンクが小さくても風力が大規模だとを行い、蓄エネシステムからの電力供給量や LC-GHG、LC-GHG は多くなった。TES の場合、風力と TES が小

資源消費量を求めた。蓄エネの導入量が多い時には、規模の時 LC-GHG が少なく、大規模になるにつれ蓄電池のLC-GHG と資源消費量が他の水素貯蔵とTES

LC-GHG は増加した。同規模の蓄エネ間で LC-GHG をより非常に多いため、水素貯蔵と TES の方が適してい比較すると、蓄エネの導入量に関わらず蓄電池が最もると考えられるが、LC-GHG と資源消費量でトレード

多く、蓄エネが小規模の時は、TES が最も小さくなっ

オフの関係にあり、地域の水素や熱の需要の有無を考たが、蓄エネが大規模になると、水素貯蔵が最も小さ慮して選択することが求められる。蓄エネシステムのくなった。既存電力との比較では、風力が大規模で蓄導入効果を定量的に表すことが可能となり、環境負荷

エネが小規模の時は、水素貯蔵を除いて蓄エネシステを低減可能な風力や蓄エネの導入条件を見極めることムの方が LC-GHG は小さかった。水素貯蔵は風力が大が可能となった。

規模だと電解装置の容量も大きくなるが、水素タンクが小さいと売電量を増やせないため、既存電力より

引用文献

LC-GHG が多くなった。蓄エネが大規模になると、蓄

1) 例えば新エネルギー・産業技術総合開発機構: "先電池と TES の LC-GHG は既存電力より大きくなった

進・革新蓄電池材料評価技術開発（第 2 期）", (2021)

が、水素貯蔵は既存電力より小さくなった。

2) Strazza C., Del Borghi A., Costamagna P., Gallo M.,

資源消費量は、どの蓄エネも基本的には風力と蓄エ

Brignole E., Girdinio P.: Energy Conversion and

ネの導入量が多いほど資源消費量は増加した。蓄電池

Management, 100, (2015), pp 64-77

は、LC-GHG と同様、蓄電池の製造による資源消費量

3) Okazaki T., Shirai Y., Nakamura T.: Renewable Energy,

が多く、風力の導入による影響が相対的に小さくなっ

83, (2015), pp 332-338

た。水素貯蔵の場合は、水素タンクより電解装置や燃4) Peters J.F., Baumann M., Zimmermann B., Braun J., Weil

料電池による資源消費量が大きく、特に風力の導入量

M.: Renewable and Sustainable Energy Reviews, 67, (2017),に合わせて規模が大きくなる電解装置の資源消費量がpp 491-506増加するため、水素タンクが小さくても風力が大規模

5) 気象庁: "過去の気象データ・ダウンロード", 入手先

だと資源消費量は多くなった。
TES の場合、風力と TES<https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php>,の導入量が増加するにつれて資源消費量は増加した。

(参照 2023-1-21)

風力を大量導入した時の同規模の蓄エネ間で資源消費

6) Yamaki A., Kanematsu Y., Kikuchi Y.: Energy, 205,

量を比較すると、蓄エネの導入量に関わらず TES が最(2020), pp 118056- 2-B1-03 -2-B1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

実験走行に基づくチルド配送サービスの
燃料消費量とその影響要因に関する分析
Analysis of fuel consumption of chilled food delivery services andvariable factors based on driving experiment○山田祐磨*1)、野首雅弘 2)、加藤博和 1)、朴秀日 1)、川口かおり 2)
Yuma Yamada，Masahiro Nokubi，Hirokazu Kato，Suil Park，Kaori Kawaguchi
1) 名古屋大学大学院環境学研究科，2)ダイセーエブリー二十四株式会社*yyamada@urban.env.nagoya-u.ac.jp
1. 研究の背景
日本の運輸部門の CO2 排出量は人間活動起源全体の約2 割を占める。そのうち 39.2[%]が国内物流に関する貨物行実験を実施し、エコ運転・Not エコ運転での燃料消費量を推計する。そのために、チルドトラックに乗車し、冷却ON（設定温度は 4[℃]）の状態で設定コース(約 18[km])を自動車走行起源分である。新型コロナウイルス感染拡大をきっかけとした通販需要の増加などを考慮すると、物流部門での CO2 排出量削減策は今まで以上に重要になると予想される。
物流サービスの燃料消費やそれに伴う CO2 排出量の変動要因の分析、その削減策に関する研究はこれまでも行われている。ただし、本研究が対象とする、チルド配送サービスを対象にしたものはほとんど見られない。冷蔵・チ

エコ運転・Not エコ運転で走行した場合の、それぞれの燃料消費量を計測する。その際にトラックの車載器（アクセルを踏んでいる間に、点灯する機器）を撮影し、総走行時
間とアクセルを踏んでいた時間を取得する。ここで、アクセルを踏んでいた時間が総走行時間に占める割合をアクセル占有率とする。
図 1 に実走行実験により取得した、燃費とアクセル占有率の関係を示す。
（ただし、走行時の貨物積載率は 0[%]

ルド配送の場合、燃料消費量には車載の冷蔵庫の稼働分も含まれる点に注意が必要である。それらを考慮した燃料消費及び CO2 排出構造の解明を行ってはじめて、チル
ド配送の脱炭素施策検討が可能となる。

である）

7.00

燃費[km/L]

2. 研究の目的
本研究では、5〜10[℃]の低温度帯で管理されるチルド
配送サービスの走行時燃料消費とそれに伴う CO2 排出量の影響要因を解明することを目的とする。
そのために、実走行実験を行い、燃費（食品冷却に要する分を含む）と運転方法・貨物重量との関係を分析する。
3. 研究の流れ
本研究では、チルド食品配送会社のダイセーエブリー
二十四株式会社との共同走行実験により、データの取得を行う。

y = -0.0930x + 12.4
補正R² = 0.803

6.50
6.00
5.50
5.00
60.0

65.0
70.0
アクセル占有率[%]75.0

図 1 アクセル占有率と燃費の関係
図 1 より、エコ運転の場合と Not エコ運転の場合の燃費を比較すると、アクセル占有率が平均 8[%]減少し、燃4. 分析結果

費が平均 11[%]向上している。
次に、図 1 より取得した燃費の回帰式(y = -9.30x+12.4)を見ても、アクセル占有率を減少させることにより燃費の向上に繋がりうることが示された。
このようにチルド配送においても、非チルドの物流配送サービスと同様、車両走行時の不要なアクセル走行を抑えることは、燃料消費量を抑える上で有効であることが示された。

4.1 運転方法の違いによる燃料消費量の変化
本研究では、走行時にできるだけ急発進・急加速を避け、アクセルを必要以上に踏まない運転を「エコ運転」と定義し、その反対の場合を「Not エコ運転」と定義する。実走

4.2 冷却起源の燃料消費量の分析
チルドトラックの燃料消費量における、冷却起源分の分析を行う。チルドトラックのエンジン・冷却機能を ON

初めに、運転方法の違いによる燃料消費量（車両走行＋冷却）の変化を分析する。その後、チルド配送トラック(以後、チルドトラック)の冷却起源の燃料消費量を実験により取得し、アイドリング時間短縮による燃料消費量削減
効果を分析する。最後に、積載貨物量（車両総重量）の変化に伴う燃料消費量の変化を分析する。

- 2-B1-04 -2-B1-04

第18回日本LCA学会研究発表会にした状態で車両を待機させ、アイドリングによる燃料消費量を計測する。計測結果を表 1 に示す。

効果は高くなると考えられる。表 2 に各条件での運転方法の違いによる燃費改善率を示す。
表 2 積載率別のエコ運転による燃費改善率[%]表 1 アイドリング時の冷却による燃料消費量
燃料消費

アイドリング時間

1[h]当たり消費

[L]

[h]

[L/h]

1 回目

1.58

1.67

0.950

2 回目

1.73

1.62

1.07

実験回数

この結果より、冷却 1[h]当たり平均 1.01[L]の燃料消費があることがわかった。加えて、4.1 節の結果より、1[h]当たりのトラック車両の（走行＋冷却）起源の燃料消費量
は、エコ運転では平均 2.8[L]、Not エコ運転の場合は平均
3.2[L]であるため、チルド配送において冷却起源の燃料消費量は、全体の 31〜36[%]程度を占めることがわかった。

4.3 貨物量の違いに伴う燃料消費量の変化
車両の貨物積載率を増加させた時(0→50[%])の燃料消費量の変化を分析する。図 2 に積載率を変化させた際の燃費とアクセル占有率の関係を示す。

冷却OFF,エコ

冷却ON,エコ

冷却OFF,Notエコ

冷却ON,Notエコ9.00
燃費[km/L]

8.00
7.00
6.00
5.00
4.00
55.0

60.0

65.0

70.0

75.0

アクセル占有率[%]

図 2 積載率ごとの燃費とアクセル占有率の関係（塗りつぶし●：積載率 0[%]、枠線のみ円○：積載率 50[%]）

冷却 ON での Not エコ運転と冷却 OFF でのエコ運転・
Not エコ運転では、積載率増加(0→50[%])によって、燃費が 11〜16[%]悪化している。一方、冷却 ON の場合のエコ運転では、積載率が増加しても燃費が向上している。これは、各設定条件での走行実験を別々の日に行ったため、道路状況の違いや給油時の誤差などの本研究で考慮していない要因の影響によるものと考えられる。
次に、積載率ごとの運転方法による燃料消費量削減効
果の違いを分析する。力学的には、車両重量が増加するほどアクセルによる加速に多くのエネルギーを必要とする
ため、必要以上のアクセルを抑えることによる燃費改善

積載率 0[%]

積載率 50[%]

冷却 ON

6.05

35.5

冷却 OFF

18.7

25.3

表 2 より、積載率が大きいほどエコ運転による燃費改善効果は高くなる。加えて、チルドトラックの燃料消費量
は、車両走行起源分と冷却起源分が考えられるが、エコ運転によって 13~19[%]の車両走行起源の燃料消費量が削減されていた。つまり、今後脱炭素施策として共同配送を促進するにあたっては、エコ運転などの運転教育を並行して行うことで、より多くの燃料消費量の削減につながると考えられる。

5. おわりに本研究では、実走行実験によってチルド配送トラックの冷却起源の燃料消費量の取得、及び運転方法の違いによる燃料消費量の変化の分析を行った。
その結果、チルド配送特有の冷却による燃料消費量は、全体の約 3 割を占めることがわかり、同時に、荷卸時や店舗での待機の際のアイドリング時間短縮による燃料消費量削減効果を分析可能とした。一方で、車両走行起源の
燃料消費量が約 7 割を占めることから、運転技術向上による燃料消費量の削減ポテンシャルを示した。実際に必要以上のアクセル走行を抑えた際には、1 割程度の燃費向上が見られ、運転技術向上、及びそのための運転教育の重要性が示唆された。
ただし、今回の走行実験は限られた回数しか行うことができなかったためデータ数が少なく、本研究で考慮した変動要因以外の影響（季節や勾配、交通状況など）が考慮できていない。今後は、積載率をより細かく変化させて燃料消費量を取得するといった追加の走行実験を行い、燃料消費量と車両重量、運転方法との関係のさらに詳細な分析を行う。
6. 参考文献1)

森本涼子・加藤博和・柴原尚希・金原宏(2009)：製品の流通・販売形態のライフサイクルアセスメント：容器入り清涼飲料水を例として，日本 LCA 学会誌，Vol.5，No.1，
pp.47-53.

2)- 2-B1-04 -西堀泰英・安藤良輔・加知範康(2011):乗用車のエコドラ
イブ実践状況と燃費回線効果の関係分析，自動車技術会論文集，vol42，No.3，May 2011，pp729-734

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-C1] 自動車の LCA
座長：天沢 逸里（東京大学）
2023年3月9日(木) 09:00 〜 10:20 C会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-C1-01] 合金種別アルミニウム合金製造におけるスクラップ由来の合金元素投入量の推計*武山 健太郎1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1 （1. 東京大学）
09:00 〜

09:20

[2-C1-02] 自動車産業における2050年に向けた資源使用量の削減戦略効果分析*滝本 響1、光斎 翔貴1、渡 卓磨2、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学、2. 国立環境研究所）
09:20 〜

09:40

[2-C1-03] 自動車 LCA規制対応に向けた将来パワトレミックスの検討手法*小松原 充夫1 （1. 豊田中央研究所）
09:40 〜

10:00

[2-C1-04] 電気自動車向けバッテリースワッピングサービスの環境影響および経済性評価*横山 幸輝1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
10:00 〜

©日本LCA学会

10:20

2-C1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

合金種別アルミニウム合金製造におけるスクラップ由来の合金元素投入量の推計
Evaluation of alloying element input through Aluminum scrap to Al alloy production by alloy type○武山健太郎*1)、醍醐市朗 1)、星野岳穂 1)
Kentaro Takeyama, Ichiro Daigo, Takeo Hoshino1) 東京大学* takeyama@mfa.t.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言(1) 合金種別最終製品別需要量の推計

アルミニウムは世界で生産量が二番目に大きい金属

本手法においては、合金種別、最終製品別需要量を素材であり、二次資源からの素材製造プロセスにおけ

合金種数×最終製品種数の行列と考え、modified RAS

る温室効果ガスの排出量が一次資源からの製造プロセ

法 5)を適用した。この手法は既に決定された要素を持スに比べて約 1/3 程度に抑えられることから 、リサ

つ行列を推計する手法である。初期値としてアルミニ

イクルの促進が望まれる金属元素である。アルミニウ

ウム合金種𝑖𝑖が最終製品𝑗𝑗に使用されている場合には 1、ムは主に合金として利用されており、その合金元素の使用されていない場合に 0 を要素に持つ合金種数×最含有量によって展伸材(合金元素: ~5%)と鋳造材(合金

終製品種数の行列を、統計から得られたアルミニウム

元素: 15%程度)の 2 種類に大別される。使用済み製品

合金の合金種の生産量を行和として、最終製品別アルからの回収プロセスにおいては、合金系ごとの分離がミニウム合金需要量を列和として用いた。
本研究では、不十分であることや異素材からの不純物元素混入によ2020 年における合金種別最終製品別需要量を以上のって、アルミニウム合金スクラップに含有される元素方法で推計を行い、最終製品に使用されている合金種の種類とその量を定量的に明らかにするのは非常に難の内訳は分析期間において変化しないものと仮定して、しい。そのため、現状では展伸材から展伸材への水平1968 年から 2020 年までの合金種別最終製品別需要量

リサイクルが制限され、鋳造材へのカスケードリサイを推計した。

クルが主になっている。このカスケードリサイクルに(2) 合金種別最終製品別スクラップ回収量の推計

1)

よって、展伸材に添加されていた合金元素は鋳造材に2020 年における合金種別最終製品別の老廃スクラ

投入され、合金元素としての役割を失い、質的に散逸

ップと加工スクラップの回収量は動的マテリアルフロ2)

ー分析を用いて推計を行った。最終製品製造プロセス

しているものと考えられる 。
先行研究においては、アルミニウム合金スクラップにおける歩留まり率や製品寿命分布、中古製品輸出率、中に含まれる合金元素量の分析がなされているが 3)、使用済み製品からのスクラップ回収率は先行研究 4)に

実際にどの合金種の製造に対して投入されているのか

準拠する。

4)

は明らかにされていない。また、筆者らの前報 にお(3) スクラップ利用フローの同定

いては、アルミニウム合金スクラップの各合金種へのアルミニウム合金スクラップの利用フローは各合金投入量を明らかにしている。一方で、合金元素の含有種の製造に対する発生源別スクラップ投入量として整量に着目した分析は行われていない。

理を行った。スクラップの発生源については、老廃ス

そのため、本報告においては、各合金種の製造に対クラップは廃棄前の用途に基づき分類を行い、加工スするアルミニウム合金スクラップの投入に伴う合金元

クラップは由来用途別合金種別に分類を行った。アル

素の投入量の推計を目的とする。

ミニウム合金スクラップの投入先として、アルミニウ

2. 手法

ム合金に加え、鉄鋼精錬プロセスにおける脱酸材およ

本研究では、前報の手法 に基づき、「(1) 合金種別

びスクラップの輸出の 2 用途を加えた 46 部門を想定

最終製品別需要量の推計」「(2) 合金種別最終製品別ス

した。また、アルミニウム合金製造プロセスにおけるクラップ回収量の推計」「(3) スクラップ投入フローのマテリアルバランスを担保するため、投入される原料同定」の 3 つの手法を組み合わせる事によって各合金として各アルミニウム合金スクラップに加え、新地金種の製造に対するスクラップ種別投入量を明らかにすの投入を考慮する。(1)同様にスクラップの発生源からる。また、これに合金種別の合金元素濃度と異素材に投入先への投入量をアルミニウム原料種数×投入先

起因する元素の混入量を考慮することで、各合金種製

種数のマトリクスであると考え、スクラップの回収量造に対しての合金元素の投入量の推計を行う。

を行和に、各合金種の生産量を列和として modified

4)- 2-C1-01 -2-C1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

RAS 法を適用することによって推計を行った。初期値

展伸材において需要量が最も大きな元素である Mg

としてアルミニウム原料種𝑘𝑘が投入先種𝑙𝑙に投入可能でについて着目すると、展伸材スクラップに含まれていある場合には 1、それ以外の場合に 0 を要素に持つ原る Mg 約 9.6 kt のうち、約 6.0 kt が鋳造材へと投入され料種数×投入先種数の行列を、原料種の回収量もしくている。これは Al 展伸材への Mg 需要量の 26%に相は需要量を行和として、生産量を列和として用いた。

当する。展伸材由来で鋳造材に投入される Mg の質量

本研究では、展伸材の製造プロセスは合金元素の希釈の 25%が飲料缶、22%が自動車に使用されていた展伸が必要となるスクラップを需要しないと仮定して、投材に由来するものであると推計された。
また、合金種別生産量と合金種別 Mg 濃度から推計

入可能性について決定した。
本研究では、合金元素として Mg, Ti, Cr, Mn, Cu, Fe,される合金種別 Mg 需要量を推計し、本研究で推計しSi を対象とした。
合金種別の合金元素濃度については、た老廃スクラップからの Mg 投入量と比較を行った。

JIS 規格に記載されている合金元素濃度の中間値を採展伸材に対してはすべての合金種で投入量が需要量を用した。また、老廃スクラップへの異素材による不純

下回っているため、一次資源を用いた添加が行われて物元素の混入については、文献調査 6)により由来製品いると考えられる。一方で、鋳造材に対しては投入量別に取得した。

が需要量を上回っているため、脱 Mg 工程を含めた再3. 結果および考察

溶解によるリサイクルが実施されている現状に一致し本研究において推計された加工スクラップおよび老ている。Mg の鋳造材への超過投入量は展伸材スクラ

廃スクラップの回収量はアルミニウム合金全体のスクップに由来する Mg 投入量より小さいため、合金選別

ラップ消費量の収支から得られるスクラップの回収量技術の導入は鋳造材製造における脱 Mg プロセスを代とよく整合しており、推計の妥当性が確認された。

替することが可能であると考えられる。

図 1 に 2020 年に回収された老廃スクラップのリサ

4. 結言

イクルフローとそれに伴う合金元素のフローを示す。

本報告においては、各アルミニウム合金種への発生

2020 年に回収された展伸材スクラップ約 835 kt のう

源別アルミニウム合金スクラップの投入量およびそれ

ち、展伸材へとリサイクルされた量は約 257 kt であるに伴う合金元素の投入量の推計を行った。
これにより、と推計された。そのうち、約 160 kt が飲料缶由来、約

展伸材の鋳造材へのカスケードリサイクルによって質

50 kt がサッシ由来であると推計された。

的に散逸している合金元素量を明らかにした。先行研究において提案されている線形計画を用いた一次資源投入量を最小化するリサイクルフローを明らかにする手法と組み合わせることによって、リサイクルの最適化による資源散逸低減効果の定量化が可能となると考えられる。加えて、技術改善を考慮したシナリオ分析を実施することで、技術導入による効果の定量化も可能となると考えられる。
5. 引用文献
1) H. Kellogg: J. Met., 28 (12), (1976), pp.29-32
2) S. Nakamura, Y. Kondo, K. Matsubae, K. Nakajima, T.
Tasaki, T. Nagasaka: Environ. Sci. Technol., 46 (17), (2012),
pp.9266-9273
3) H. Hatayama, I. Daigo, Y. Matsuno, Y. Adachi: Resour.
Conserv. Recycl., 66, (2012), pp.8-14
4) 武山健太郎, 大家直也, 醍醐市朗, 星野岳穂: 第 16回日本 LCA 学会研究発表会講演要旨集, 2021, 1-D2-01
5) United Nations (1993): Handbook of National
Accounting; Handbook of Input-Output Table Compilation
and Analysis, Series F, No. 74. United Nations, New York.
6) 日本アルミニウム協会: 3R システム化可能性調査
事業 –アルミニウム展伸材スクラップから展伸材への図 1 アルミニウム展伸材の老廃スクラップのリサ

リサイクルの可能性調査事業- (2006), pp.25-26,57

イクルフローとそれに伴う合金元素のフロー- 2-C1-01 -2-C1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

自動車産業における 2050 年に向けて資源使用量の削減戦略効果分析
Analyzing the effects of circular economy strategies on resource use reduction in the automotive
sector toward 2050
○滝本響*1)，光斎翔貴 1) ，渡卓磨 2)，柏倉俊介 1)，山末英嗣 1)
Hibiki Takimoto, Shoki Kosai, Takuma Watari, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue1) 立命館大学, 2) 国立環境研究所* rm0169pp@ed.ritsumei.ac.jp
1.

緒言

シナリオである．B2DS とは，2060 年までにゼロ・エ

現在，世界人口の増加に伴い，自動車の販売台数もミッションを達成し，2100 年までの気温上昇を 1.75℃

大きく増加している．今後，二酸化炭素排出量削減に向けて，各国では内燃機関自動車から電気自動車や燃
料電池自動車といった次世代自動車への転換が予想されている．その一方で，次世代自動車の普及に伴い，に抑えるシナリオである．

これまで使われてこなかった追加的な資源が世界的にリッド車(HEV)，プラグインハイブリッド車(PHEV)，

必要になると考えられる．
既存研究では，渡らが自動車分野において今後どの程度資源使用量を誘発するかに関して TMR(Total

電気自動車(BEV)，燃料電池自動車(FCV)の販売台数は，以下の式(1)にあるように，動的マテリアルフロー分析
を用いて算出した．
これはある𝑡年における保有台数𝑁𝑡，

Material Requirement)を用いて評価してきた 1)2)．TMR
は資源使用量の評価において，隠れたフローも考慮できる指標であり，採掘活動による資源搾取の大きさを

販売台数𝐼𝑡 ，廃棄台数𝑊𝑡 の関係より表される．

2.2
動的マテリアルフロー分析
世界全体における，内燃機関自動車(ICEV)，ハイブ

𝑁𝑡 - 𝑁𝑡−1 = 𝐼𝑡 - 𝑊𝑡

(1)

推定することができる．渡らによると，2050 年にかけて自動車の製造段階および運用段階において資源使用量の上昇傾向が示唆されている．したがって，脱炭素化を実現しつつ，資源使用量を削減する循環型経済戦
略を評価する必要がある．

保有台数の実測値は Handbook of Japan3)より，前述のシナリオに対応する将来推計値は Energy Technology
Perspective 20174)よりデータを得た．廃棄台数の推定にはワイブル分布関数を用いた．ここでは渡らの研究でしかし，世界の自動車部門における循環型経済戦略用いられた形状パラメータと寿命のデータ 2)を適用すの効果評価に関する既存の分析的研究には課題もある．

る．

例えば，資源使用量の計算におけるシステムバウンダ
リーが限定的であることや，メンテナンス段階に特化

2.3
関与物質総量 (TMR)
既存研究として光斎らが各自動車の 1 台あたりのした戦略が考慮されていないことが挙げられる．
そこで本研究では既存の循環型経済戦略を考慮しな

TMR を評価してきた 5)．本研究では，その TMR 値に
動的マテリアルフロー分析を通した各種台数をかけあがら，TMR を用いて 2050 年までの世界の自動車部門
における資源使用量を全ライフステージの観点から定わせることにより，世界全体における資源使用量の変化を分析した．各自動車に関して，製造段階，運用段量化する．さらに，メンテナンス段階での電池交換に特化した資源関連戦略の削減効果をさらに評価する．

階，メンテナンス段階の 3 段階に分けそれぞれの段階
において分析を行った．ここで TMR を示す𝑇は TMR
係数𝑡𝑖 ，物質の質量𝑚𝑖 を用いて式(2)のように表される．

2.

研究手法

2.1
シナリオ設定本研究では国際エネルギー機関(IEA)によって提唱

𝑇 = ∑ 𝑡𝑖 × 𝑚𝑖

されている Reference Technology Scenario(RTS)，2℃
Scenario(2DS)，Beyond 2℃ Scenario(B2DS)の 3 つのシ

2.4

(2)

循環型経済戦略の評価

ナリオを基に，2050 年までの保有台数の推移を考慮した．RTS とは，現在のエネルギーシステムのままだと

本研究では，自動車産業における資源使用量の削減に特化した循環型経済戦略である各車の長寿命化，カ仮定し，2100 年までの気温上昇を 2.7℃に抑えるシナ

ーシェアリング・ライドシェアリングの導入，リサイ

リオのことである．2DS とは，主要な気候変動緩和シ
ナリオであり，2100 年までの気温上昇を 2℃に抑える

クルについて評価を行った．

- 2-C1-02 -2-C1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

3.

20.6%，20.8%削減することができた．電池技術の革新

結果

それぞれのシナリオにおける循環型経済戦略を考慮した場合での TMR フローを図 1 に示す．凡例の(P)はが自動車の資源使用量のさらなる削減につながる．

製造段階，(O)は運用段階，(M)はメンテナンス段階のことを指している．
それぞれのシナリオにおいて，2050
年段階での TMR は何の戦略も加味していない場合と比較して，39.4%, 40.9%, 42.9%減少させることができた．
しかし，次世代自動車をより普及していく B2DS シ
ナリオにおいて，自動車業界でよく議論される循環型

図 2 全固体電池の導入を考慮した場合の BEV における TMR フロー((a)RTS, (b)2DS, (c)B2DS)

経済戦略を考慮しても，2050 年段階の TMR は 2015 年
よりも高い水準にある．これは，BEV の製造およびメ
ンテナンス段階における TMR が支配的であるからである．

5. まとめと今後の展望
本研究では，TMR の観点から，次世代自動車の普及に伴う資源使用量の変化を分析した．何の対策も行わ
ないと，資源使用量は上昇してしまうことがわかった．
そこで資源使用量を減少させるため，各車の長寿命化，カーシェアリング・ライドシェアリング，リサイクルを導入することにより 2050 年の段階で 39%～43%程
度 TMR を削減させることができた．今後，2050 に向けて，これらの循環型経済戦略の目標値を設定していく予定である．

図 1 3 種の資源循環戦略を加味した場合の TMR フロー((a)RTS, (b)2DS, (c)B2DS)
4. 考察
世界全体の TMR を削減するためには上記 3 つの戦

6.

引用文献

1) Takuma Watari, Sustainable energy transitions

require enhanced resource governance,
Volume312,2021
2) Takuma Watari, Total material requirement for the

略に加え，BEV の製造・メンテナンス段階におけるglobal energy transition to 2050: A focus on transport

TMR を削減することに特化した戦略を考慮する必要

and electricity, Volume 148, September 2019, Pages

性が露呈した．BEV の TMR のうち，リチウムイオン
電池が約半分を占めているため，この問題に取り組む

91-103
3) Handbook of Japan's world energy and econnomicにはリチウムイオン電池の製造に焦点を当てる必要がある．BEV のメンテナンス段階では，寿命の制限から

statistics
4) IEA, 2017. Energy Technology Perspectives 2017:

リチウムイオン電池の交換が必要となるが，BEV のリ
チウムイオン電池の製造には大量の鉱物資源が使用さ

Catalysing Energy Technology Transformations.
OECD, Paris, France

れている 6-7)．
そこで，以下では新しい戦略としてリチウムイオン

5) Shoki Kosai, Natural resource use of gasoline, hybrid,electric and fuel cell vehicles considering land

電池から全固体電池へ変換した場合を考える．リチウ
ムイオン電池は航続距離が短いなどの課題があるが，disturbances Volume 166, March 2021, 105256
6) Shoki Kosai, Natural resource use of a traction lithium-

全固体電池は電解液ではなく，固体電解質を使用しており，航続距離の大幅な延長を可能とする．BEV にお

ion battery production based on land disturbances
through mining activities, Journal of Cleaner

いて 2025 年から全固体電池を導入すると仮定をし，2050 年までに 10%から 50%普及するとして分析を行

Production, 280(2020), 124871
7) Bauer C, The environmental performance of currentった．それぞれのシナリオにおける全固体電池の導入を考慮した場合での BEV の TMR フローを図 2 に示

and future passenger vehicles: Life cycle assessment
based on a novel scenario analysis framework, Applied

す．50％導入した場合ではそれぞれのシナリオで 20%，

Energy, 157(2015), pp. 871-883- 2-C1-02 -2-C1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

自動車 LCA 規制対応に向けた将来パワトレミックスの検討手法
Optimization method for future powertrain mix toward automotive LCA regulation○小松原充夫*1)
Atsuo Komatsubara1) （株）豊田中央研究所* komatsubara@mosk.tytlabs.co.jp
1. はじめに研究では手法の構築を目的として投入エネルギー量にいる。これに対して欧州・中国などでライフサイクルの CO2 排出量を対象とする LCA 規制が検討されており、今後世界的に波及していくと想定される。
将来の自動車 LCA については広く研究されているが 1)各パワトレの LCA 評価にとどまり多様な観点かついては精査せず 2050 年まで変化しないと仮定した。
投入エネルギー量 [GJ/台]自動車の脱炭素化に向けて、現在各国で燃費規制、
すなわち走行時の CO2 排出量に対する規制が行われて

100

50

0

らのパワトレ選択についての言及は少ない。一方で消CO2 排出量）のみが対象である 2,3)。

HEV

PHV

BEV

FCV

図 2 各パワトレの投入エネルギー量

費者車種選択モデルは経済性の評価が中心であり、
LCA については考慮されないか CAFE 規制（走行時のICEV

Hydrogen
Gasoline
Electricity
LPG
Coal
Natural gas
DieselResid. Oil

2.2 将来シナリオ
販売台数・車両価格・燃料価格・燃費はアメリカエ

本研究では将来における様々な地域の自動車 LCA

ネルギー情報局（EIA）5)、燃料 CO2 原単位は自動車選を推計し、LCA 規制に対応し経済性も考慮したパワト択モデル ADOPT(2019c) 2)に収録される EIA-Elec シナ

レミックスの検討を行うことで、地域・年代ごとのパリオの値を用いた。投入エネルギーCO2 原単位は

ワトレミックスの違いや製造技術伸展の効果を評価す

Electricity の み燃料 と同一の 値を用 い、電 力以外

ることを大目的とする。本発表では LCA 規制下でコ（Natural Gas・Coal など）は 2050 年まで変化しないとスト最小となるパワトレミックスを検討する手法を構仮定した。
年間走行距離は 18,668 km6)、
車両寿命は 13.1

築することを目的として、ICE・HEV・PHV・BEV・FCV年とした。

の 5 種のパワトレに対して、自動車の資源採掘・製造・

2.3 パワトレミックス

廃棄時のエネルギー量（以下 投入エネルギー量）およ

1 期 5 年として 2020～2050 年まで 7 期の各パワトレ

び走行時のエネルギー量と、将来のエネルギーCO2 原

新車販売台数を変数とし、線形計画法により LCA 規

単位変化（以下 将来シナリオ）を組み合わせて将来の制下でコスト最小となるパワトレミックスを算出した。

自動車 LCA を評価し、線形計画法によりコスト最小

本研究では消費者属性・選好のばらつきは考慮しておとなる 2050 年までのアメリカのパワトレミックスのらず、単一の代表エージェントがコストのみでパワト評価を行った（図 1）。

レ選択をするモデルになっている。
2.4 LCA 規制
LCA 規制がどのようなものになるか現時点で明確になっていない。本研究では CAFE 規制にならい𝑛𝑛期の LCA 値𝐿𝐿𝑛𝑛 [g-CO2/km]を各パワトレの加重平均として定義し（式 1）、LCA 規制𝑌𝑌 %を 2020 年値に対して2050 年に𝑌𝑌 %削減まで線形に減少する規制と仮定した。
𝐸𝐸 𝐶𝐶∑𝑖𝑖 ∑𝑘𝑘 ∑𝑗𝑗 𝑥𝑥𝑛𝑛,𝑖𝑖 ( 𝑛𝑛,𝑗𝑗 𝑛𝑛,𝑗𝑗 + 𝜀𝜀𝑛𝑛,𝑘𝑘 𝐶𝐶𝑛𝑛,𝑘𝑘 )𝐷𝐷
𝐿𝐿𝑛𝑛 =∑𝑖𝑖 𝑥𝑥𝑛𝑛,𝑖𝑖

図 1 検討手法
2. 研究手法・データ
2.1 投入エネルギー量(1)

ここで𝑖𝑖はパワトレ、𝑗𝑗は投入エネルギー種、𝑘𝑘は燃料種であり、𝑥𝑥は新車販売台数、𝐸𝐸は投入エネルギー量、

アメリカの自動車 LCA モデル GREET(2022) から
4)

各パワトレの投入エネルギー量を整理した（図 2）。本

𝐶𝐶は CO2 原単位、𝐷𝐷は生涯走行距離、𝜀𝜀は燃料消費率である。

- 2-C1-03 -2-C1-03

3. 結果と考察
3.1 LCA 規制下でのパワトレミックス
LCA 規制50 %でのパワトレミックスを図 3 に示す。
LCA 規制下では年代ごとに ICE から HEV・PHV・FCV
主体へとパワトレミックスが変化し、規制による電動

新車販売台数 [千台]第18回日本LCA学会研究発表会化の進展が本モデル上でも表現された（図 4）
。本研究

8,000
FCV

6,000

BEV

4,000

PHV

2,000
0

HEV
ICE
2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050で用いた CO2 原単位は 2050 年にかけて電力よりも水図 5 LCA 規制 50 %＋投入エネルギー量 50 %での素の方が大きく減少するため、BEV ではなく FCV が

新車販売台数

新車販売台数 [千台]選択されたと考えられる。
4. おわりに

8,000
6,000
4,000

FCV

本研究では将来の自動車 LCA 評価とエネルギーのBEV

将来シナリオを組み合わせてコスト最小となるパワト

PHV

レミックスを検討する手法を構築した。

2,000

HEV

今後は自動車 LCA に対して省エネ・リサイクルな

0

ICE

どによる投入エネルギー量低減の技術的根拠を持った2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

定量評価を行い、それらのパワトレミックス変化およ

図 3 LCA 規制 50 %での新車販売台数

び社会に与える影響について様々な将来シナリオを想定して検討を行っていきたい。

様々な LCA 規制下での 2020～2050 年の総コスト・
CO2 排出量を図 4 に示す。LCA 規制が強くなるにつれ

5. 引用文献

CO2 排出量の減少に対してコストの増加が大きくなっ

1) Ricardo Energy & Environment, “Determining theた。これは厳しい LCA 規制下では FCV がパワトレミ

environmental impacts of conventional and alternatively
fuelled vehicles through LCA”, (2020)ックスの主体となるが、FCV の車両コストが大きく設

2) NREL, “ADOPT: Automotive Deployment Options

総CO2排出量 [GtCO2]

定されているためと考えられる。
10
8

Projection Tool”,

0%30%

https://www.nrel.gov/transportation/adopt.html>, 参照

50%

70%

6

（2022-12-22）
3) Brooker A., Gonder J., Lopp S., Ward J.: SAE Technical

4
2
0
8,000

（オンライン）, 入手先<

Paper 2015-01-0974

LCA 規制 0~70%の結果
10,00012,0004) Argonne National Laboratory, “GREET model”, （オ14,000ンライン）, 入手先<https://greet.es.anl.gov/>, 参照

図 4 様々な LCA 規制での総コスト・CO2 排出量5) EIA, “Annual Energy Outlook 2021”, （オンライン）,

総コスト [百万USD]（2022-12-22）
入手先<https://www.eia.gov/outlooks/archive/aeo21/>, 参照（2022-12-22）

3.2 投入エネルギー量低減の影響
将来の省エネ・リサイクルなどの技術伸展を想定し、

6) Bureau of Transportation Statistics, “National

2050 年に 50 %低減となるよう投入エネルギー量を線Transportation Statistics”, 入手先<https://www.bts.

形に減少させた場合の結果を図 5 に示す。図 5 では

gov/topics/national-transportation-statistics>, 参照

図 3 と比較して PHV・FCV への移行が遅くなる様子（2022-12-22）が見られた。本研究で用いた将来シナリオのように各

7) S&P Global Mobility, “Average Age of Vehicles in the

パワトレ間でのコスト・LCA 値の差が小さい、またはUS Increases to 12.2 years, according to S&P Global

将来燃料 CO2 原単位が大きく低減し LCA 値に対する

Mobility”, （オンライン）, 入手先<https://www.

投入エネルギー量の寄与が大きくなる条件では、投入

spglobal.com/mobility/en/research-analysis/average-

エネルギー量の低減によりパワトレミックスが大きく

age-of-vehicles-in-the-us-increases-to-122-years.html>,

変化しうることが示唆された。

参照（2022-12-22）- 2-C1-03 -2-C1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

電気自動車向けバッテリースワッピングサービスの環境影響および経済性評価
Evaluation of the environmental impact of battery swapping service for electric vehicles○横山幸輝*1)、天沢逸里 1) 、平尾雅彦 1)
Koki Yokoyama, Eri Amasawa, Masahiko Hirao
1)東京大学
k-yokoyama@pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに

2. 研究手法

購入時のコスト高、航続距離の短さ、充電時間の長さ、充電設備の不足などが EV 普及の課題として挙がるが 1,2)、近年、中国を中心に拡大しているバッテリー
スワップはこれらの課題を解決する可能性のある新しい技術である。
バッテリースワッピングサービス(以下 BSS)の概要を図 1 に示す。BSS ではリチウムイオンバッテリー(以下 LIB)は EV ユーザーにリースされる。必要となる

2.1 算定方法
各種自動車、LIB については、GREET モデル 5)における各部品の材料使用量を用いて算出した。バックグラウンドデータは主に GREET のデータベースを用い、一部 IDEA ver2.26)を使用した。電力は日本の電力
原単位を用いた。また、LIB、鉛蓄電池、車体のリサイ
クルのインベントリデータは文献 7-9)を参照した。評価
指標は温室効果ガス排出量(GHG 排出量)と、資源消費

LIB の数は増えるが、EV 購入時の初期費用の低減、充電時間の短縮などの利点がある。さらに、環境影響に関係する要素として LIB 劣化起因の車両買い替えが発
生しないことによる車体寿命の延長や、急速充電を避けることによる LIB 寿命の延長 2)、サービス事業者がLIB を管理することにより、二次利用やリサイクルの促進という利点が考えられる。特に、現状の LIB の回収率は低く 3)、アメリカでの回収率は 5%以下というの指標として関与物質総量(TMR)と Crustal Scarcity
Indicator(CSI)8)を適用した。
また、経済評価として、LCAと同じシステム境界における消費者が負担するコストを算出した。機能単位は一台の自動車による年間
10,000 km の走行とした。
2.2 シナリオ作成
前述の BSS の特徴から、重要と考えられるパラメータを基にシナリオを作成した。概要を図 2 に示す。

報告もある 4)。これらの BSS の利点がどれほど環境負荷削減に寄与できるかを明らかにする必要がある。
本研究では、BSS の導入による環境影響の変化を明らかにすることを目的に、BSS の環境影響評価を行い、それぞれの車の情報を表 S1 に、それぞれのシナリオの詳細を表 S2 に示す。LIB の正極材には、現在自動車
用 LIB として用いられていることの多いリン酸鉄リチ
ウム(LFP、LiFePO4 )と三元系(NMC、Li(NixMnyCoz)O2)

ガソリン車や EV と比較した。比較評価は前述の BSSの特徴から作成した複数のシナリオに対して行った。

を用いた。さらに NMC についてコバルトの希少性に着目し、ニッケル、マンガン、コバルトの比率が 1:1:1

シナリオ分析の結果から BSS のサービス設計に向けた提言を目指す。

の NMC111 と 8:1:1 の NMC811 を用いた。各 LIB の詳
細を表 S3 に示す。

製造

走行

燃料

車の種類

EV

BSEV

LIBの正極材

LFP

NMC

バッテリースワッピング
ステーション
バッテリーの交換(数分)車
LIB

LIBの容量

バッテリー
スロット
BSEV
リサイクル

バッテリーシェアリング

小容量

中容量

ICEV

大容量

リユースなしリユース

リサイクルなし

リサイクル

EOL
劣化したバッテリー

リユース
廃棄評価指標の算出

図 1 BSS と BSEV の概要

図 2 作成したシナリオの概要- 2-C1-04 -リサイクル

2-C1-04

第18回日本LCA学会研究発表会示す。LIB に NMC111 を用い、異なるリサイクル率、
リユース率ごとに 3 種類のバッテリー容量を考慮した。
EV の GHG 排出量と TMR には LIB のリサイクル率とリユース率の影響が大きいといえる。また、いずれのシナリオにおいても低容量バッテリーが GHG 排出量、TMR ともに優れている結果となった。CSI についても
TMR と同様の傾向が確認できた。
1.4

容量：小

TMR [kg-TMR/km]

1.0
0.8

ICEV
EV(リサイクル率0%、リユース率0%)0.6

EV(リサイクル率50%、リユース率0%)
BSEV(リサイクル率100%、リユース率0%)0.4

BSEV(リサイクル率100%、リユース率100%)

0.2
0.0
0.12

0.14

0.16

0.18

0.20

GHG排出量 [kg-CO2 eq/km]

0.22

0.24

0.26

図 3 GHG 排出量と TMR (NMC111)
図 4 は BSEV のリサイクル率、リユース率がともに100%のシナリオにおいて、LIB の種類による違いを考慮したものである。GHG 排出量の観点からは NMC111
が優れており、TMR の観点からは NMC811 が優れている。また、LFP は希少資源を用いていないことからリサイクルによる効果が小さく、優位性を見出だせな
い結果となった。

TMR [kg-TMR/km]

0.45

NMC111
NMC811
LFP

0.40
0.35

75
ICEV

70

EV(リサイクル率0%、リユース率0%)EV(リサイクル率50%、リユース率0%)65

BSEV(リサイクル率100%、リユース率0%)
BSEV（リサイクル率100%、リユース率100%)

55
0.10

0.12

0.14

0.16

0.18

0.20

0.22

0.24

GHG排出量 [kg-CO2 eq/km]

図 5 GHG 排出量とコスト (NMC111)
4. 最後に大幅に削減できる可能性があることが示された。
また、コストの観点からも利点があることが示された。
サービス事業者はリサイクル、リユースによる電池価値の最大化に加え、小容量バッテリーを選択することも検討する必要がある。
5. 参考文献
1) Ahmad F. et al.: IET Smart Grid, 3 (3), (2020), pp. 280–
2862) Arora S. et al.: “EV Battery Pack EngineeringElectrical Design and Mechanical Design. Heavy-Duty
Electric Vehicles”, Butterworth-Heinemann, Oxford,(2021), pp. 105–134.
3)
4)
5)

0.30
0.25

6)

0.20
0.13

80

60

容量：大

容量：小

0.12

容量：大

容量：小

85

BSS についてその利点を整理し、利点を評価するために複数のシナリオにおける環境影響とコストを算出した。BSS の導入によって GHG 排出量、資源消費量を

容量：大

1.2

0.10

90

コスト[¥/km]

3. 結果
シナリオ分析の結果について、GHG 排出量と TMRの関係を図 3 に、GHG 排出量と CSI の関係を図 S1 に

0.14

0.15

Velázquez-Martínez O. et al.: Batterys, 5(4), (2019),
p68.
Yanamandra K. et al.: J Indian Inst Sci, 102(1), (2022),
pp. 281–295.
Argonne National Laboratory: “ GREET model(2022) ” , ( オ ン ラ イ ン ), ⼊ ⼿ 先<https://greet.es.anl.gov/net> (参照 2022-1-24)
産業技術総合研究所, ⼀般社団法⼈産業環境管理
協会, LCI データベース IDEA version 2.20.16

GHG排出量 [kg -CO2 eq/km]7)

図 4 GHG 排出量、TMR (正極材を変化)
図 5 に GHG 排出量とコストの関係を表す。BSS では車両買い替えの頻度が低くなることがコスト削減に影響を与えている。さらに小容量 LIB を選択すること
で、GHG 排出量とコストの削減を同時に達成できる。
EV において航続距離の不安から搭載する LIB の大容量化の傾向があるが、BSS はスワップ時間が短いこと
により LIB を大容量にする必要がない。このことは環境、消費者双方にとって大きな利点になると言える。

8)
9)

Fisher K. et al.: “Battery waste management life cycle
assessment: Final report for publication. London:
Environmental Resources Management.”, (2006).
Spanos C. et al.: Renewable and Sustainable Energy
Reviews, 43, (2015), pp.478-494.
Hao H. et al.: Resources, Conservation and Recycling,
122, (2017), pp. 114-125.

10) Arvidsson R. et al.: Int J LCA, 25, (2020), pp.1805-- 2-C1-04 -1817

2-C1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

重量(バッテリー除く)[kg]
車体寿命 [年]LIB 寿命 [年]
LIB の数と車両数の比[batteries/vehicle]
燃費、電費
走行距離 [km/year]∈

LIB 容量[kWh]リユース率
リサイクル率

∈
∈
∈

えネルギ
ー密度
[Wh/kg]]

表 S1 各車両の詳細
EV
1290

BSEV
1290

10
/
/

10
10
1

15
11
1.025

13 km/L

正極材

重量 [kg]

ICEV
1444

6.81~7.85 km/kWh(LIB 重量により異なる値を設定)
10,000

表 S2 各シナリオの詳細[LFP(LiFePO4), NMC111(Li(Ni1/3Mn1/3Co1/3)O2),
NMC811(Li(Ni0.8Mn0.1Co0.1)O2)][40, 70, 100]
[0, 100][0, 100]

表 S3 バッテリーの詳細
NMC111
NMC811
310
295
430
407
550
520
129
136
163
172
182
192

40 kWh70 kWh100 kWh
40 kWh70 kWh100 kWh

LFP
375
534
693
107
131
144

18.00
16.00

CSI [kgSi-eq/km]

14.00
12.00
ICEV

10.00

EV(リサイクル率0%、リユース率0%)8.00

EV(リサイクル率50%、リユース率0%)

6.00

BSEV(リサイクル率100%、リユース率0%)

4.00

BSEC(リサイクル率100%、リユース率100%)

2.00
0.00
0.10

0.12

0.14

0.16

0.18

0.20

0.22

0.24

GHG排出量[kg-CO2eq/km]
図 S1 GHG 排出量と CSI (NMC111)- 2-C1-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-D1] ライフスタイル
座長：菊池 康紀（東京大学）
2023年3月9日(木) 09:00 〜 10:20 D会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-D1-01] 内包エネルギーを考慮した家庭生活の脱炭素化のための資源利用効率に関する評価*竇 毅1、兵法 彩1、董 亮2、谷川 寛樹3、菊池 康紀1 （1. 東京大学、2. 香港城市大学、3. 名古屋大学）
09:00 〜

09:20

[2-D1-02] 要介護・要支援認定者における家計カーボンフットプリント構造の解析*吉良 成美1、重富 陽介1 （1. 長崎大学）
09:20 〜

09:40

[2-D1-03] ANALYSIS OF JAPANESE HOUSEHOLD BEHAVIOR ON FOOD WASTE
AND THE STRATEGIES FOR REDUCTION: AN ENVIRONMENTAL IMPACTPERSPECTIVE*Hutomo Try1、井原 智彦1 （1. The University of Tokyo）
09:40 〜

10:00

[2-D1-04] Impact assessment of religious dietary cultures on the Indian
Subcontinent's nitrogen footprint of food*Dhar Aurup Ratan1、Oita Azusa2、Matsubae Kazuyo1 （1. Tohoku University、2. National
Agriculture and Food Research Organization）
10:00 〜

©日本LCA学会

10:20

2-D1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

内包エネルギーを考慮した家庭生活の脱炭素化のための資源利用効率に関する評価
Assessment on the resource efficiency in decarbonization of household life
considering embodied energy○竇毅*1)、兵法彩 1) 、董亮 2) 、谷川寛樹 3) 、菊池康紀 1)
Yi Dou, Aya Heiho, Liang Dong, Hiroki Tanikawa, Yasunori Kikuchi1) 東京大学, 2) 香港城市大学, 3) 名古屋大学* ydou@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに人間社会が排出している温室効果ガスは主にエネルギー供給のために、化石燃料の燃焼からできたもの

2. 分析手法
2.1 ロジックモデル

である。
それゆえ、
脱炭素社会の早期実現を目指せば、本研究は図１が示したように、資源利用効率に関すエネルギー消費量の削減及び再生可能エネルギーの導る複数の影響要素を組み込んだロジックモデルを構築

入が中心的な役割を果たしている。ただし、これらのした。まず、簡単にエネルギー供給システムが太陽光対策を推進する際に大量な材料・設備を投入しなくてパネル（PV）とリチウムイオン電池（LIB）から構成はならない。ある製品やサービスを提供するために必されたと仮定し、家庭は住居形態を決めることで、運要な採掘活動量は、関与物質総量という指標で評価さ転時と内包的エネルギー消費原単位が決められる。これている 1)。

れはエネルギー供給のための PV パネル、LIB 導入量

日本における年間温室効果ガスの総排出量の 2 割程を決め、さらに EV の導入量から駆動用 LIB の導入量

度は家庭部門から排出され、その割合がまだ上昇してを決める。そして設備・資材の内包的エネルギー消費いる。2050 年まで脱炭素社会を実現するには、家庭生

はエネルギー・資源技術及びリサイクル技術の進展に活に係る住居・交通等運転時エネルギー消費を削減す影響され、この分もエネルギー供給量に算入され、最る他、資源の投入を抑えるために内包的エネルギー消後に 1 人当たりの資源占有量を指標として算出する。

費の削減も不可欠であり、後者は特に新型材料・設備・技術の開発によるエネルギーシステムと資源循環シス
テムの効率向上に繋がっている。例えば、地域エネル
ギー供給システムと電気自動車（EV）の普及、ゼロエ
ネルギー住宅（ZEH）のための断熱材導入、中低層ビ
ルに直交集成板（CLT）の使用、高エネルギー密度の電池へのモデルチェンジ、高度解体技術の導入による資源循環システムの効率化・環境負荷低減等対策が注目を集めている。ただし、これら対策の効果は一戸建て住宅とか、共同住宅とか住居形態に大いに影響され

図 1 家庭生活に係るエネルギー消費を支える資源る。内包的エネルギー消費を考慮した上で、住居形態

占有量の推計モデルと各対策がどれほど資源利用効率に影響を与えるか、資源戦略の視点から議論すべき課題だと考えられる。
本研究は建築材や設備の内包的エネルギーを考慮し、2.2 シナリオ設定
内包的エネルギー消費を考慮に入れた、家庭生活に居住・移動等家庭生活に伴うエネルギー消費を推計す

係るエネルギー消費量の影響要因は数多くあるため、る上で、居住形態、省エネ対策、新型建築材や新規エ

本研究は図 2 のまとめたように、各分野に代表的な取

ネルギー・資源循環技術の普及等要素をシナリオに組

組みを 6 つのシナリオに組み合わせし、各シナリオ下

み合わせ、1 人が占める資源量を指標にライフサイクの 1 人当たりの資源占有量を推計した。ここに、需要ル視点から定量的評価する。これは、資源投入の視点

側のみの対策を「α」と定義し、「α」対策の以上にスから家庭生活の省エネルギー化及び再生可能エネルギ

トック関連対策を追加するのを「β」と定義し、現状ーの普及に係るストックマネジメント対策の策定に根の Baseline（BL）に比べる。各対策は具体的に、住居拠を提供しようと考えている。

形態は一戸建て住宅と共同住宅の 2 区分で、空調の通- 2-D1-01 -2-D1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

年エネルギー消費効率（APF）の向上、断熱材の普及、共同住宅に CLT 材の使用、リサイクルシステムに高度解体技術の導入、LIB のモデルチェンジ等を考慮した。

図 4 家庭生活に係る 1 人当たりの重要金属資源占図 2 シナリオ設定

有量（暫定結果）

2.3 データ収集

4. 最後に

本研究は数多くの既往研究及び研究報告書からパラメータを引用した

2)3)4)

本研究では、材料・設備の内包的エネルギー消費を考。ただし、研究の地域性やデー慮に入れ、住居形態、新型建築材やエネルギー設備のタベースの整合性は確認されていない場合があったた

導入及びリサイクル技術の進展等対策が家庭生活を支め、以下は暫定結果としてまとめたい。

える資源占用量への削減ポテンシャルを評価した。その結果、最大値最小値の差は 50％程度になることが分

3. 分析結果かった。試算であったため、本研究はシナリオの構築

家庭生活に係る 1 人当たりの年間エネルギー消費量が不十分、複数の文献より引用データの整合性問題な及び内訳は図 3 に示されている。その最大値が 10,000

ど計算がより改善されるところがあるが、内包的エネ

kWh を超える、現在の技術水準で一戸建て住宅に住む

ルギー消費量が無視できないほどだと分かり、脱炭素

場合に比べ、最善なエネルギー資源対策を取った共同社会の実現を目指す中、ストックマネジメント対策を住宅に住む場合では、最小値 4,000 kWh 未満に省エネより重視する必要があると結論したい。

ルギー効果があると分かった。
5. 謝辞
本研究は、JSPS KAKENHI（JP21H03660；20K20016；
21K14276）、JST 未来創造事業（JPMJMI19C7） 、中国 NSFC（72061137071）、オランダ NWO（482.19.608）、
東京都大学研究者による事業提案制度「太陽光パネル
高度循環利用に対する東京モデルの提案」等の成果を含んでいる。ここに謝意を表す。
引用文献
1) Yamasue E., Matsubae K., Nakajima K., Hashimoto S.,
図 3 家庭生活に係る 1 人当たりの年間エネルギー

Nagasaka T.: J. Industrial Ecology, 17(5), (2013),
pp.722-730

消費量の内訳（暫定結果）

2) Kikuchi Y., Suwa I., Heiho A., Dou Y., Lim S.,
Namihira T., Mochidzuki K., Koita T., Tokoro C.:

建築材やエネルギー設備にもちろん木材、石材、鉄Waste Management, 132, (2021), pp.86-95

鋼、アルミニウムが大量投入されているが、本研究はLi、Co、Ni、Mn、Ag 等重要金属資源に注目し、1 人

3) Heiho A., Suwa I., Dou Y., Lim S., Namihira T., Koita

当たりの資源占有量を指標として資源利用効率を評価

T., Mochidzuki K., Murakami S., Daigo I., Tokoro C.,した。図 4 が示しているように、Co の 1 人当たりの占Kikuchi Y.: Resour. Conserv. Recycl, in press.

有量は最大 7 倍の差があることが明らかにした。

4) International Energy Agency: Evaluation of Embodied
Energy and CO2eq for Building Construction, 入手先<http://www.iea-ebc.org/Data/publications/EBC_Annex_57_Results_Overview.pdf>, （参照 2023-01-25）- 2-D1-01 -2-D1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

環境への影響から見た日本家庭における食生活とフードロスに関する研究
Analysis of Japanese Household Behaviour on Food Waste and the Strategies for
Reduction: an Environmental Impact Perspective○ウトモ

トゥリ*1)、井原智彦 1)

Hutomo Try, Tomohiko Ihara
1) 東京大学* try.hutomo@s.k.u-tokyo.ac.jp
1. Introduction

individual household food practices is modelled by adapting

Surveys on household food waste were regularly
quantified in Japan at the product category level in which theon the previously established framework5) with somemodifications.

food is categorized within groups such as meats, cereals,
fruits, and vegetables. Quantification at the category level,
however, leads to over-generalization of food waste issue and

2.1 Modelling dynamic consumption behaviour
In this study, functional unit of kg of food consumed isused. It is also assumed that additional purchase will occur indisconnect the waste problem from the previous supply chain

case where food waste occurs in order to compensate for thestages. It is important to note that each food product has its

amount wasted. The resulting impact is calculated by based

own unique supply chain starting from production to

on the following equations:consumption and to waste. Therefore, understanding the
problem at the product level is essential because it enables(1)

wider overview of the issue to other parts of the supply chain
stages and allows in generating waste reduction strategies tobe specifically catered for each food product.

(2)

Previous studies on environmental impact assessment offood often exclude the impacts occurring during the

Where x [-] represents rate of food waste, fw [kg] is theconsumption stage and rarely consider the dynamic
consumption behavior1). The inclusion of impact occurring

amount of food wasted, pedible [-] is the proportions of edible
food, Mtotal [kg] total amount of food purchased, E(x)product [kgduring the consumption stage in life cycle assessment (LCA)

CO2 eq.] is the environmental impact of food product per unit

should not be overlooked since it has important influence on
the resulted impact2). Moreover, it is necessary to understandof food consumption when food waste rate is equal to x,
E(0)product [kg CO2 eq.] is the environmental impact of foodthe dynamic behaviour and practices at each household for aparticular food product in order to understand why the waste

product per unit of food consumption when there is no foodwaste, and Efood treatment [kg CO2 eq.] is the environmental

occur and how it can be prevented. This research aims to

impact of food waste treatment per unit of food consumption.

identify relationship between Japanese household foodIn comparison to the previous model that only

practices in relation to food waste at the food product levelaccommodates single product format this study includes

and the resulting environmental impacts. The result of theenvironmental impact calculation will later be utilised as

variations of product formats per household. Resulting
impact is calculated by using this equation:

consideration for product design and behavioural changesuggested.

(3)

2. Methodology
This study consists of three stages. Firstly, critical food

Where pfn [-] is the proportion of frequency of purchase of
product format n, and Epn is the environmental impact of

products are selected based on its potential to be wasted andspecific product format n per unit of consumption when therehigh environmental impact. Secondly, consumer behaviour

is no food waste occur.

data will be collected by utilising following the thing
3)

System boundary of this study can be seen inmethod employing multisite data collection of semistructured interview and participant observation4). Thirdly,

supplementary section [Fig. 1]. In addition, shopping trip andleftover management stage were added in this study to better

greenhouse gas (GHG) emission resulting from each

represent the dynamic consumption behaviour.

- 2-D1-03 -2-D1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

Figure 1. System boundary and life cycle stages of food and packaging
3. Current progress and results
3.1 Selecting critical food productCritical food items were identified based on Japanesehousehold food waste data6–8). From this, vegetable food

References
1. Corrado, S., Ardente, F., Sala, S. & Saouter, E. Modellingof food loss within life cycle assessment: From current
practice towards a systematisation. J. Clean. Prod. 140,

category was chosen since it exhibits high waste toconsumption ratio [S1]. Cabbage is selected based on its high847–859 (2017).
2. Gruber, L. M., Brandstetter, C. P., Bos, U., Lindner, J. P.

9)consumption by weight per household and rather short shelf& Albrecht, S. LCA study of unconsumed food and thelife of around 14 days.

influence of consumer behavior. Int. J. Life Cycle Assess.
21, 773–784 (2016).

3.2 Consumer behaviour data collection
Consumer behaviour data was obtained from 8 households

3. Marcus, G. E. Ethnography in / of the World System : The

located in Kochi prefecture from October to November 2021.

Emergence of Multi-Sited Ethnography Author ( s ):Households are either one or two-person households. Sample

George E . Marcus Published by : Annual Reviews Stableselection was not meant to be representative of Japan but
rather was to show actual consumer behaviour that occurs in

URL :http://www.jstor.org/stable/2155931
REFERENCES Linked references are available onrural area of Japan. Information on frequency of purchase,
location of the grocery, product format selection, preparation

JSTOR for this art. Annu. Rev. Anthropol. 24, 95–117(1995).

at home, leftover management and past occurrence of food

4. Evans, D. Beyond the Throwaway Society: Ordinary

waste and reason of wastage were successfully collected.

Domestic Practice and a Sociological Approach toHousehold Food Waste. Sociology 46, 41–56 (2012).

4. Future work
The result from the study of cabbage will be compared to

5. Yokokawa, N., Kikuchi-Uehara, E., Sugiyama, H. &Hirao, M. Framework for analyzing the effects ofthree other items studied but not included yet in thispackaging on food loss reduction by considering

conference proceedings: banana, salmon, and beef. In

consumer behavior. J. Clean. Prod. 174, 26–34 (2018).

addition, consumer behaviour data collection will also be

6. MAFF. 2004 Food Loss Statistics Survey. (2004).

collected from Greater Tokyo area which will represent urban
Japan. Lastly, food waste prevention strategies will be

7. MAFF. 2009 Food Loss Statistics Survey. (2009).
8. MAFF. 2014 Food Loss Statistics Survey. Ministry ofsuggested based on the data obtained by considering theAgriculture, Forestry and Fisheries Japan (2014).

behaviours and social constraints as well as theenvironmental impact produced.

9. MIC. Family Income and Expenditure Survey. (2021).

- 2-D1-03 -2-D1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
S1. Japan food waste data based on food category

Vegetables
FruitsFood category

Fish and shellfish
Meat
Cooked Processed Food
Cereals

Dairy products
Others
0.0% 1.0% 2.0% 3.0% 4.0% 5.0% 6.0% 7.0% 8.0% 9.0% 10.0%
2014 Proportion loss

2009 Proportion loss

2004 Proportion loss

Figure S1. Proportion of food waste to consumption in Japanese household 2004-2014 (five years interval)- 2-D1-03 -2-D1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

Impact assessment of religious dietary cultures on the Indian Subcontinent’s
nitrogen footprint of food
○Aurup Ratan Dhar*1), Azusa Oita2), Kazuyo Matsubae1)
1) Tohoku University, 2) National Agriculture and Food Research Organization* dhar.aurup.ratan.a8@tohoku.ac.jp
1. Introduction

the same entity by multiplying ‘protein intake from the food item

The consumption of nitrogen (N), the key source of protein forliving organisms, is an emerging global challenge. Substantial

by the corresponding community’, and ‘N content of protein in
the food item’.

loss of N in reactive forms (N species, excluding N gas) inducedby food production and consumption is a major cause of

2.2 Assessment of scenarios

environmental degradation and harms human health. The N

A long short-term memory recurrent neural network

footprint reflects anthropogenic N loss to the environment as aapproach6 of the machine learning method was applied toresult of consumption, with food accounting for the majority of

establish benchmarks using the following scenarios: i) the1

it . Multiple variables influence human eating habits, including

business as usual (BAU scenario), and ii) an increase in the crop

an individual's religious dietary culture.

cultivation NUE by 30% and changing protein consumption to

The Indian subcontinent (ISC), comprising India, Bangladesh,Pakistan, Sri Lanka, Nepal, and Bhutan, is the most religiously

the healthy EAT-Lancet reference diets7 considering religious
dietary guidelines (NUE_EAT scenario).

diverse region in the world. The region’s present population
comprises of: 35.9% Muslims, 34.6% Hindus, 25.9% Buddhists,
2.1% Christians, and 1.5% of the population aligns themselves2with other religions . The dietary restrictions and traditions of
3

3. Results and Discussion
Cereals consumed the most N, followed by “oil crops andpulses” and “milk and dairy products”. Vegetarian Hindus andthese religions considerably influence food N footprint . The

Buddhists consume no N from “meat and offal,” eggs, or “fishIndian cropping system is characterised by a low N use

and seafood” (Figure 1). Owing to a decline in the crop

efficiency (NUE)4. Therefore, increasing crop cultivation NUE

cultivation NUE over the time (Figure 2) due to excessive use ofat the food production level, as well as adopting a diet with a low

fertilizers and other production inputs, as well as low N recycling

N footprint in accordance with the laws and customs of eachand recovery rates, the food N footprint of the ISC increased

religion, are critical for sustainable N management. In this study,

from 7.94 kg-N capita-1 year-1 in the 1960s to 8.43 kg-N capita-1

we estimated the historical food N footprint of the ISC underyear-1 in the 2010s (Figure 3). Buddhists had the lowest footprint,

different scenarios, and based on that, predicted its trends in thewhereas Muslims and Christians had the highest (Figure 4). In

2050s.

the BAU scenario, the food N footprint of the ISC would
increase nearly by 10% in the 2050s, while it is predicted to

2. Data and Methods

decrease approximately by 13% in the NUE_EAT scenario

Muslim, Hindu, Buddhist, and Christian food consumption(Figure 5).

cultures were also considered. Data of food supply and2.1 Calculation of food P footprint
A religion-sensitive N-calculator method was used to estimate
the food N footprint of the ISC. The food N footprint wasestimated as the sum of the production and consumption N

Religious communities

consumption were collected from 1961 to 20135.

footprints of the food. The per capita food production N footprintof each food item in each religious community was calculated
by multiplying ‘the amount of protein intake from the food itemby the community’, ‘N content of protein in the food item’, and‘virtual N factor (VNF) of the food item, i.e., N loss per unit N
intake’4. The food consumption N footprint was calculated for- 2-D1-04 -OthersChristian
Buddhist

Hindu
Muslim0%

20%

Cereals
Oil crops and pulses
FruitsMeat and offal
Eggs

40%
60%
80%
N consumed from food items

100%

Starchy roots
Vegetables
Other plant products
Milk and dairy products
Fish and seafood

Figure 1. N consumed from food by religion.

2-D1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

We suggest increasing crop cultivation NUE at the productionlevel and adopting a healthy diet at the consumption level toCrop cultivation NUE

45%

ensure the daily nutritional requirements with the least N loss
40%

from food, for practical implementation of the NUE_EAT
scenario to reduce the food N footprint of the ISC. Increasing

35%

crop cultivation NUE is necessary to lower the N footprint;
hence, it is critical to increase farmers’ knowledge about crop-30%

specific optimal timing, rate, and place of fertiliser application.
25%
1960s

1970s

1980s

1990s

2000s

2010s
(up to2013)

DecadesFigure 2. Crop cultivation NUE over decades.

1in accordance with the EAT-Lancet planetary health diet4, werecommend reducing consumption of cereals, starchy roots, and“milk and dairy products” while increasing the consumption of“oil crops and pulses”, vegetables, fruits, and “other plant

9.50

Food N footprint(kg-N capita-1 year-1)

To ensure an individual’s daily protein intake of 51 g capita-1 day-products” in such ratios that support cultural food taboos ofreligious communities.

9.00

This study incorporates various assumptions and limitations of

8.50

that need to be considered. We assumed that at least 75% of the

8.00

population who identified with religious beliefs rigorously

7.50

adhered to the food taboos of those faiths. In the scenario
analysis, we did not consider any unforeseen circumstances. It

7.00
1960s

1970s

1980s

1990s

2000s

Decades

2010s
(upto
2013)

Food N footprint(kg-N capita-1 year-1)

Figure 3. Observed food N footprints.

should also be noted that transitioning to a religion-sensitive
healthy diet is challenging.
4. Conclusion

12.00

1960s

We concluded that increasing crop cultivation NUE and

10.50

1970s

adopting the EAT-Lancet reference diet with our recommended

9.00

1980s

7.50

1990s

6.00

2000s

4.50

by enhancing farmers’ knowledge, implementing more efficient

2010s (upto2013)

fertilisation measures, and promoting a religiously compatible

3.00

religion-sensitive alterations in food composition would
minimize the food N footprint of the ISC. The findings
emphasize the need for actions to increase crop cultivation NUE

diet with reduced N loss in the environment.
5. References

Religious communities

Figure 4. Food N footprints of people based on religion.

1)

Leach A.M., Galloway J.N., Bleeker A., Erisman J.W., Kohn R., Kitzes J.:
Environ. Dev., 1, (2012), pp. 40-46

Food N footprint(kg-N capita-1 year-1)

9.50

2)

Hackett C., Grim B.J., Stonawski M., Skirbekk V., Potančoková M., Abel

9.00

G., “The global religious landscape: A report on the size and distribution of

8.50

the world’s major religious groups as of 2010”, 2012

8.00

3)

Dhar A.R., Oita A., Matsubae K.: Nutrients, 13 (6), (2021), 1926

7.50

4)

Dhar A.R., Oita A., Matsubae K.: Front. Nutr., 9, 899431

7.00

5)

FAOSTAT: “Food balances (old methodology and population)”, Food and6.50

Agriculture Organization of the United Nations, (online), available at
2020s

2030s

2040s

2050s

<http://www.fao.org/faostat/en/#data/FBSH>, (reference 2021-09-17)

Decades
BAU scenario

NUE-EAT scenario

Figure 5. Expected food N footprints.

6)

Le X.H., Ho H.V., Lee G., Jung S.: Water, 11 (7), (2019), 1387

7)

Willett W., Rockström J., Loken B., Springmann M., Lang T., Vermeulen S.,
Garnett T., et al.: The Lancet, 393, (2019), pp. 447-492- 2-D1-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-E1] 食品ロス削減
座長：吉川 直樹（滋賀県立大学）
2023年3月9日(木) 09:00 〜 10:20 E会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-E1-01] 発生抑制を考慮した食品廃棄物処理システムの導入ポテンシャル評価*中川 友輝1、吉川 直樹2,1、山口 陽平1、橋本 征二1 （1. 立命館大学、2. 滋賀県立大学）
09:00 〜

09:20

[2-E1-02] 自動発注システムを活用した食品ロス削減の効果分析*八幡 智也1、岡本 数彦2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 株式会社シノプス）
09:20 〜

09:40

[2-E1-03] 360VR（バーチャルリアリティ）でかくれんぼ。給食室で「はぐれたべもの’ず」を探す食糧資源と食品ロス削減の食育*海老原 誠治1,2,3,4,5、大塩 美奈子1、松橋 淳一3,4 （1. 三信化工株式会社、2. いただきます.info、3. 一社）はしわたし研究所、4. 資源と環境の教育を考える会『エコが見える学校』、5.
女子栄養大学短期大学部）
09:40 〜

10:00

[2-E1-04] LCA視点によるオレンジ果皮のアップサイクルにおける複合評価*柚木 綾子1、竹本 岬1、苗 山1、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学）
10:00 〜

©日本LCA学会

10:20

2-E1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

発生抑制を考慮した食品廃棄物処理システムの導入ポテンシャル評価
Potential evaluation of introduction of food waste treatment system
considering waste generation control○中川友輝*1)、山口陽平 1)、吉川直樹 2)1)、橋本征二 1)
Tomoki Nakagawa, Yohei Yamaguchi, Naoki Yoshikawa, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学、2) 滋賀県立大学*
rv0070pe@ed.ritsumei.ac.jp
1. はじめに
近年、食品廃棄物のリサイクル量は増加傾向にあるが、一般廃棄物における焼却・埋立処理の割合は未だ高い。経済面においては、4 人家族 1 世帯あたり年間約 6 万円の

2.2 食品廃棄物量の推計
市区町村ごとに発生する産業系・事業系の食品廃棄物
量と家庭系の食品廃棄物量をそれぞれ推計した。産業系・事業系食品廃棄物の推計では、松井ら 4)の手法を用いた。

損失 1)が発生しており、食品廃棄物の排出・処理は環境や経済に影響を及ぼしている。既往研究では、松田ら 2)が食品廃棄物の処理による環境影響、棟居ら 3)が食品ロスの環
境影響・経済損失を明らかにしたが、食品ロス削減から処理までのプロセスにおける環境影響とコストを同時に取り扱っている既往研究はほとんど見られない。
本研究では、食品廃棄物の処理による環境影響とシス
テム導入収支を、発生抑制を踏まえて市区町村ごとに分すなわち、食品廃棄物等の発生量が従業者数に比例するものと仮定し、産業小分類別の原単位を乗じて推計した。
家庭系の推計については、1 人当たり食品廃棄物量に人口を乗ずることで算出した。なお、どちらの発生原単位も、すべての市区町村で一定と仮定した。最後に、産業系・事業系と家庭系の食品廃棄物量を合算し、これを各市区町
村の食品廃棄物量として、GHG 排出量と LCC の推計に用いた。

析・評価した。その結果を基に、各処理施設の導入ポテン
シャルを算出し、最も導入ポテンシャルが高い処理施設を導入した際の各市区町村における環境影響とシステム
導入収支を明らかにした。
2. 方法

2.3 発生抑制
発生抑制によって削減される食品廃棄物量を推計し、GHG 削減可能量と収支について評価した。残りの食品廃棄物は再生利用や焼却処理を行うと仮定した。発生抑制のうち、発生源からの削減可能量は、徳島県の事例を参考に食品ロス削減に関するアンケート調査を実施し、それ

2.1 シナリオ設定
本研究では、アメリカ環境保護庁が提唱するフードリをもとに各市区町村の家庭系食品廃棄物削減可能量を推定した。フードバンクの利活用では、松井ら 4)の手法を用カバリーヒエラルキー（FRH）の発生抑制（発生源からの抑制、フードバンクの利活用）を加味するケース、加味しないケースを想定した。それぞれのケースについて、全て焼却する全焼却シナリオ（シナリオ 1）、全て再資源化す
る全再資源化シナリオ（シナリオ 2）、リサイクル品の需
要・リサイクル品を生産できる対象の制約を考慮した制
約的シナリオ（シナリオ 3）を想定した。再生利用（飼料化、エネルギー利用、堆肥化）と焼却処理を環境影響とラいて、食品産業の食品ロス量を対象とし、各市区町村の受入可能量を食品ロス量と比較し、削減可能量を推計した。
2.4 GHG 排出量・LCC の算出
再生利用と焼却処理のシステムを図 1 に示す。本研究では、廃棄物の収集・運搬段階から、各処理法による処理
段階、リサイクル品の運搬段階までのプロセスを対象に、GHG 排出量・LCC を算出した。GHG 排出量の収集・運搬段階では、田中ら 5)の手法で距離を推計して改良トンキ

イフサイクルコスト（LCC）で比較・評価した。環境影響は、温室効果ガス（GHG）排出量とした。再生利用の飼料化は乾燥飼料と液体飼料の 2 つを対象とした。また、

ロ法を用い、処理段階では、液体飼料は企業へのヒアリン

エネルギー利用はメタン発酵による発電とし、発酵残渣については液体肥料を製造するプロセス（液肥）、水処理を行って堆肥を製造するプロセス（水処理）の 2 つを対象とした。GHG 排出量を LIME2 により社会的費用に換算し、それを LCC と合算することで比較し、各市区町村
において最も値が小さい処理法を選択し、ポテンシャルを評価した。

- 2-E1-01 -図 1 再生利用と焼却処理のシステム

2-E1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

グ、それ以外は柚山ら 6)のデータを基 に MiLCA（ver2.3）を用いて GHG 排出量を算出した。機能単位は各市区町村の食品廃棄物処理量とした。また、リサイクル品の代替効
果も考慮した。焼却処理については、平井ら 7)の廃棄物焼却に伴う GHG 排出量のデータを参考にした。リサイクル品の運搬段階では、SuMPO 環境ラベルプログラムの認定
PCR8)を参考に輸送距離を設定し、トラック輸送による改良トンキロ法で GHG 排出量を算出した。
LCC の収集・運搬段階では松藤 9)らを参考に車両購入費、人件費、燃料費を収集・運搬コストとして推計した。
処理では単価や年額の文献値 6)を用いた。建設費は施設耐

図 2 発生抑制なしにおける GHG 排出量

用年数を20年と想定し、これを除して年間の費用とした。
さらに、人件費、年間で発生する食品廃棄物量に 1t あたりの維持管理費を乗じたものをそれぞれ合算し、処理コストとした。収入に関しては図 1 で示した代替効果の収入を考慮した。リサイクル品の運搬においては、全日本トラック協会が定める 1 台当たり距離制運賃表 10)の値に、リサイクル品生産量を運搬するのに必要な車両数を乗じて運搬コストとした。これら全てを合算することで各市

図 3 発生抑制なしにおける LCC

区町村の年間 LCC とした。
3. 結果
発生抑制を加味しないケースの全国における GHG 排出量の推計結果を図 2 に示す。シナリオ 2 では液体飼料化のポテンシャルが高い市区町村が最も多く、約 10.4
（Mt-CO2eq）削減された。また、シナリオ 3 では、制約条件によってリサイクル品生産量がシナリオ 2 に比べて学会当日においては発生抑制を加味した場合の結果も併せて報告する。
参考文献
1) 京都市「京都市の生ごみデータ」令和元年（4 人家族を想定）
2) 松田健士, 矢野順也, 平井康宏, 酒井伸一, 山田一男,

減少したため、代替効果による削減量とリサイクル品輸送による排出量が減少した。しかし、シナリオ 1 と比較すると、約 3.4（Mt-CO2eq）減少しており、リサイクル推進によって GHG 排出量が約 30%削減可能であることがわかった。
発生抑制を加味しないケースの全国におけるLCCの推計結果を図 3 に示す。シナリオ 2 では、処理によるコストが少なく、代替効果による収入が多いため、最もコスト

荻内守, 堀寛明: 日本 LCA 学会誌，6(4)，(2010)，pp.280287
3) 棟居洋介，増井利彦，金森有子: 環境科学会誌，34(6)，(2021)，pp.256-2694) 松井康弘，桐生侑恵: 第 31 回廃棄物資源循環学会研究発表会講演集(2020)，pp.33-34
5)田中信壽，松藤敏彦: 都市ごみの総合管理を支援する評
価計算システムの開発に関する研究(1998)，北大研究が小さくなった。シナリオ 3 では、代替効果による収入が少なく、収集・運搬もシナリオ 1 に比べて約 0.5（兆円）多いため、最もコストが大きくなった。

6) 柚山義人，生村隆司，小原章彦，小林久，中村真人: 農業工学研究所技報，204， (2006)，pp.61-103
7) 平井康宏, 村田真樹, 酒井伸一, 高月紘: 廃棄物学会論

4. まとめ文誌，12(5)，(2001)，pp.219-228
8) 一般社団法人サステナブル経営推進機構:“認定PCR一発生抑制を加味しないケースにおいて、シナリオ 3 はシナリオ 2 に比べ GHG 排出量、LCC が増加した。これ

覧”，SuMPO 環境ラベルプログラム，入手先<https://ecoleaf-label.jp/>，（参照 2023-01-23）

はリサイクル品の需要量によってポテンシャルの高い処

9) 松藤敏彦:“都市ごみ処理システムの分析・計画・評価

理施設が変わり、余った食品廃棄物を焼却したためである。またシナリオ 1 よりも GHG 排出量は少ないが、LCCは増加した。この要因として、収集・輸送によるコストの増加が挙げられる。つまり再資源化を導入する際は、効率の良い収集を検討することで、コストが改善される。なお、―マテリアルフロー・LCA 計画プログラム―”，技報堂出版，東京，(2005)，p.106
10)公益社団法人全日本トラック協会:“全国一括距離制運賃表”，全日本トラック協会， < https://jta.or.jp/wpcontent/themes/jta_theme/pdf/kyori.pdf>，（参照2023-01-23）- 2-E1-01 -2-E1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

自動発注システムを活用した食品ロス削減の効果分析
Analysis of the Effectiveness of Using an Automated Ordering System to Reduce Food Loss
○八幡 智也*¹⁾ 岡本 数彦²⁾ 伊坪 徳宏¹⁾
Tomoya Hachiman, Kazuhiko Okamoto, Norihiro Itsubo
1)東京都市大学, 2)株式会社シノプス

1．序論とその品目構成数に関しては、以下の通りとした。食

近年、食品ロス、いわゆる食べられるのに捨てられ品の品目については、システムが自動発注対象としててしまう食品に関する関心が高まってきている。

いる商品の中から選定を行った。

食品ロスを削減するには、より上流に位置する小売業、卸売業における流通量の適正化が必要である。
柳川ら(2016)¹⁾によると、発注を最適化することに使用データ：東急ストアの各店舗から発生する商品の売上金額、値引き金額、廃棄金額よる仕入れ適正化が最も環境負荷削減効果が高いと推計している。しかし、その妥当性の検証や一次データ

表１ 対象商品と品目構成数を用いた検証はなされていない。
2．研究目的

対象商品

品目構成数

弁当

1

寿司

13

本研究では、適量仕入れに焦点を当て、自動発注シ

練り製品

7

ステムを対象に事業系食品ロスによる環境負荷を月単

麺類

3位で定量化するとともに、AI 活用による自動発注シス

鶏卵

3

テム導入による環境負荷低減効果について明らかにす

加工肉

10

る。

牛乳

1

惣菜

20

パン

6

3. 研究方法
機能単位は、スーパーでの 1 ヶ月当たりの商品の廃棄とした。また、ロスの発生率については、購買者の生活スタイルに依存するものと考えられるため本研究では、(1)住宅街型、(2)都市型、(3)郊外型の三種に分けて分析を行った。

3.3 システム境界
システム境界に関しては、以下の通りに設定した。
本研究においては、
システムを稼働するための機器、それに伴う電力などは評価対象としていない。

3.1 評価方法
環境負荷の算定は、インベントリ分析の式を以下の通りとした。(式 1)
活動量には、株式会社東急ストアの店舗から発生する食品の廃棄金額を用いた。廃棄金額は、商品の定価に廃棄個数を乗じたものとなっている。原単位には、2015 年度版 3EID²⁾内に記載されている購入者価格基
準原単位の GHG 排出原単位を用いた。これらを乗じることによって GHG 排出量を定量化する。
LCI=Σ(活動量×原単位)

図 1 本研究におけるシステム境界

LCI=Σ(廃棄金額×GHG 排出原単位) ・・・(式 1)

4．算定結果3.2 評価対象と使用データ
使用データの対象期間は、2017 年 3 月～2022 年 7 月までにシステムで記録したデータを使用した。システ
ムの導入時期は 2018 年 3 月となっている。対象商品

食品の廃棄に係る GHG 排出量について月平均で比較を行うと、住宅街の店舗が 2020 年 3 月頃から廃棄由
来 GHG が急激に上昇したことが分かる。2020 年 3 月は

- 2-E1-02 -2-E1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

COVID-19 による第１回目の緊急事態宣言が発令された月であり、飲食店の休業、自粛による食生活の変化などによる影響を大きく受けていると考えられる。
また、オフィス街の店舗では 2020 年 5 月頃から廃棄額が急激に上昇していることが分かる。これらに関しても、コロナ禍でのテレワークによる来店者数、売上の変化が影響を受けていることが考えられる。一方で、影響の小さい店舗では、それらの影響も小さく、年間を通しても変化が少ないことが分かった。
図 4 食品廃棄由来 GHG 排出量年間推移(コロナ禍)5.まとめ
本研究では、AI 自動発注システムを用いた食品の発注と販売履歴を一次データとして、食品ロスに由来す
る GHG 排出量を算定した。住宅街型、都市型、郊外型に分類して、その傾向について考察したところ、以下の事項が分かった。
・直近の 2022 年度における 3 店舗分の GHG 排出量
は、システム導入前と比較し、32％減である 6.91 tCO₂eq/yr 減少した。

図 2 店舗ごとの食品廃棄由来 GHG 排出量

・いずれの店舗も、惣菜類における廃棄個数が多く次に、食品の廃棄由来の GHG 排出量について年間での比較を行った。ここでは、3 店舗の合計を示す。
なお、2022 年度に関しては、7 月期までのデータを平均化して 2023 年 3 月までシステムが活用されたと仮定して算定を行った。コロナ禍を含めない場合を
図 3 に示す。システム導入から一貫して減少傾向であることが確認された。減少幅は、住宅街の店舗が最も大きく、郊外型店舗は減少幅が小さいという結果になった。

影響を大きく与えている。
・社会情勢による、人の流れによって廃棄個数に影響が出ている。
今後は、システムの活用率、システムを導入していない店舗に関する廃棄額の推移について先行研究の二次データを用いながら、生鮮食品などのデータを含めて網羅性を向上することが求められる。
引用文献
1) 柳川立樹、矢野順也、酒井伸一, 事業系食品ロスの発生抑制による温室効果ガス削減効果, 第 27 回廃棄物資源循環学会研究発表会 講演原稿, （2016）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsmcwm/27/0/27_95/_pdf/-char/ja
2) Keisuke Nansai, Yasushi Kondo, Shigemi
Kagawa, Sangwon Suh, Kenichi Nakajima, Rokuta
Inaba, and Susumu Tohno (2012), Estimates ofEmbodied

図 3 食品廃棄由来 GHG 排出量年間推移

GlobalEnergyand

Air-Emission

Intensities of Japanese Products for Building a

最後に、コロナ禍を考慮した場合の結果を図 4 に示Japanese

Input-Output

Database

with

Life

Cycle

AssessmentaGlobalSystemす。COVID-19 が発生した 2020 年と 2021 年度においBoundary, Environmentalては、食品廃棄由来の GHG 排出量が増加した。上昇幅

Technology, 46(16), 9146-9154

は、都市型の店舗が大きくなっていることが確認できた。

- 2-E1-02 -Science&2-E1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

Suppoorting Information

図 S1

品目別の食品廃棄由来 GHG 排出量（住宅街型）

図 S2

品目別の食品廃棄由来 GHG 排出量（都市型）

図 S3

品目別の食品廃棄由来 GHG 排出量（郊外型）

図 S4 品目別の食品廃棄由来 GHG 排出量年間推移（住宅街型）- 2-E1-02 -2-E1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

360VR（バーチャルリアリティ）でかくれんぼ。
給食室で「はぐれたべもの’ず」を探す食糧資源と食品ロス削減の食育
Food education on food resources and food loss reduction using virtual reality.
○海老原 誠治*1,2,4,5)、大塩 美奈子 1)、松橋 淳一 5)
Seiji Ebihara, Minako Oshio, Jyunichi Matsuhashi
1) 三信化工株式会社, 2) いただきます.info, 3) 一社）はしわたし研究所,
4) 資源と環境の教育を考える会『エコが見える学校』, 5) 女子栄養大学短期大学部* ebihara@itadakimasu.info
1. 背景
SDGｓの普及が進む一方で、食糧・水・肥料などの資源や SDGｓの深刻さに対する認識は、日々強まっている。かねてより筆者らは、食品ロス・各種資源抑制・LCA(Lifecycle Assessment)・Circular Economy をテーマとしたプログラムの開発・実施・評価を行ってきた。同時に各種プログラムに対応する SDGｓの分類を継続して行ってきた。

者におけるアウトカムが一部計測し可能となってきた。
本取り組みでは、子どもたちの多様性に対応すべく、VR（バーチャルリアリティ）やキャラクターを活用するなど指向が複数のプログラム群を開発・実施することで、子ども自身による選択を促し、子どもや場合によっては保護者が、環境負荷抑制に対する主体的な意
識・行動変容を期待できるプログラム群を模索する。

環境教育においては、多様な子どもたちや保護者に対しより意識・行動変容を期待するプログラムが望まれる。しかし一様なプログラムの実施では、多様な嗜好興味を持つ子どもたちに対して限界が指摘されている。効果の高い行動変容促す上で、パーソナライゼー
ションされ１人ひとりにあった働きかけの必要性が指摘され、またマーケティングにおいても消費者の異質性に注視したセグメンテーション、教育の政策におい2. 研究の方法
2.1 調査対象および調査時期
A) 東京都小平市の任意の小学校１１校,2021.10〜11，
2〜６年生とその保護者
B)東京都小平市立小平第一小学校, 2021.11,３年生,２クラスでの T３授業
C) 東 京 都 杉 並 区 立 八 成 小 学 校 ,2022.06, ５ 年
生,N=86,T2 授業ても、個別最適な学び（子供一人一人の特性等に応じ指導方法・教材等を柔軟に提供・設定を行う「指導の個別化」、
教師が子供一人一人に応じた学習活動や学習
課題の機会を提供する「学習の個性化」）の重要性が、令和３年度の中教審においても答申されている。
また環境負荷抑制に向け、保護者への訴求や家庭内での意識行動変容を期待したいが、そのための介入手
法には、多くの課題が指摘できる。

2.2 分析方法
A_1) 小平市の任意の小学校と連携し、メニュー設計
や調理段階の工夫によって食品ロス削減を行った給食の提供
A_2) 小平市の任意の小学校と連携し、食品ロス削減
給食メニューの調理風景を動画で撮影、参画校を横断し、給食放送として配信

この様な背景の中、筆者らのチームは環境教育プロ
グラムの開発・実施・検証を通じ、発達段階に応じた受容性の変化や、個々の思考による受容性の差、またA_3) 小平市の任意の小学校と連携し、食品ロス削減
給食メニューの調理風景動画を、YouTub 配信、給食だ
よりと連携し QR コードにて動画を共有、YouTub の視保護者への影響など、調査してきた。
一方、コロナの影響もあり ICT の動きが加速する一聴回数よりアウトカムを計測
A_4) 食品ロス削減キャラクターとストーリーを作成方で、中教審においてはリアルとデジタルの最適な組
み合わせが指摘されるが、一部では ICT 推進が目的化

し、食育で活用B) 食糧問題と食品ロスに関する授業において、３６

してしまい、動画など単方向で受動的なコンテンツも０°画像を VR（バーチャルリアリティ）変換した給増え、「主体的・対話的」な取り組みの減少が危惧される。
SDGｓや食品ロスに関しては、学校内だけに留まらず家庭における意識行動変容までが重要であるが、逆に、YouTube などを初めとする IT の普及により、保護

食室風景を舞台とし「かくれんぼ」する食品ロス削減
キャラクターをタブレットで探すプログラムを開発・実施。VR に関しては、２人一組で実施（東京都小平市立小平第一小学校，4 年生）。
C) SDGｓと食糧問題と食品ロスに関する授業におい- 2-E1-03 -2-E1-03

第18回日本LCA学会研究発表会て、B)の VR やキャラクターを活用したプログラムおよび、様々な視点でみる稲作の VR プログラム、ペーパークラフトや座学などの複数のプログラム群（１２プログラム）を構成し介入。VR に関しては、２人一組で実施（東京都杉並区立八成小学校，５年生）。
図 3 C)の受容性（ｎ＝８６）

図１ A_3)において小平第一小学校が配付した給食だより抜粋
図 4 C)による意識変容（ｎ＝８６）

今⽇の授業で、興味を持ったとこ
0.7

ろを教えてください。

0.6
0.5

B)における VR を活用したプログラムの教材

0.4
0.3
0.2

そのた

みんなでできること

給⾷室のVRかくれんぼ

はぐれたものʼず

江⼾のひとのくらし

SDGｓ

環境のこと

⾷べ物や資源を敬うこと

4. 考察

⾷べ物と肥料のこと

0

江⼾の町並みペーパー…

0.1
⾷べ物と⽔の事A)における介入では、事前（n=701）事後(n=867)における「食べ物を大切に思うか」のアンケート調査では 、「 す ご く 大 切 に 思 う 」 の 回 答 が40.7%→64.1%(p=1.9E-20＜0.05)と増加した。
C）における介入後のアンケート結果は、以下図５〜７に示す。

動画で⾒る稲作

3. 結果

VRで⾒る稲作

図２

A_2) 調理風景の動画の給食放送に関しては、当初は興味を持って受け止められたが、回数を重ねるとやや飽きられる様子が確認されたが一定の効果が見受けられた。
A_3)の調理風景の動画の YouTube 配信に関しては、給食だよりの正確な配布枚数が確認できないが総ｎ数と再生回数より保護者の視聴 5〜20％程度と推測される。
B)の VR を活用したプログラムに関する定性的な評価

5. 結論
保護者や児童の家庭におけるアウトカムに関し、A_3)の YouTube 等 ICT の活用で計測できる可能性が増えたことより、それを前提としたプログラム開発が示

では、表面的な命題であったキャラクター探しに対し、児童の活動が途中から給食室の設備の探求へのすり替
わりが確認できた。

唆された。
また B)C)を通じ、現時点では多くの児童が VR に高い興味をしているため、少し遊び要素を設ける事で、主B)C)を通じ、VR 自体に児童が高い興味を示す様子が観察されたが、それに留まらず２人での作業により相体的に課題設定を行い取り組む学びに VR が寄与できる可能性が示唆された。

談しながら、VR に取り組む様子が確認された（２人一組であるため、
当初は VR の操作などの奪い合いが生じ

特に B)C)を通じ、２人一組で VR を活用することで、単なる動画視聴と違いプログラム開発の可能性が示唆ることが危惧された）

された。

C)では、介入を構成する個々のプログラム毎における児童の受容性結果は、児童毎でのばらつきが確認された。

一方、介入に対する受容性にはバラツキが確認できるため、より自発的な環境負荷抑制の為には、パーソ
ナライゼーションされたプログラム群による介入への期待が示唆された。

図 5 C)におけるプログラム毎の受容性（ｎ＝８６）- 2-E1-03 -2-E1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

LCA 視点によるオレンジ果皮のアップサイクルにおける複合評価
Combined Evaluation of Orange Peel’s Upcycling from LCA Perspective○柚木綾子*1)，竹本岬 1)，苗山 1)，堂脇清志 1)
Ayako Yunoki, Takemoto Misaki, Miao Shan, Dowaki Kiyoshi
1) 東京理科大学*7419120@ed.tus.ac.jp
1. はじめに
近年フードロスが世界的な問題であり，その対策への関心が高まっている．日本では，食品ロス 522
万トンのうち 47%が家庭食品ロスであり 1)，家庭での食品ロスを減らしていくことが重要とされる 2)．
近年，食品ロス削減のための新たな手法で，本来事前に廃棄される可食部を調理し消費するアップサイ
クリングが注目されてきている．一般に，野菜や果
実は廃棄率が高く，廃棄されているが可食できる部分には高い栄養価があることがあり，これらの廃棄部分の調理は食品ロスの削減や栄養摂取の向上に寄与するといわれている．また，ライフサイクルを通して，その環境への影響についてはあまり考慮されていない．例えば，廃棄率が 35%と高い果実としてオレンジがある 3)．オレンジの実のビタミン C 含有
量は 45[mg/オレンジ 100g 当り]であるのに対し，果皮はその約 3 倍の 136[mg/オレンジ 100g 当り]である 4)5)(SI 表 S1 参照)．なお，オレンジ果皮には残留農薬があり，人体への影響から調理前の洗浄が不可
欠であり，水溶性であるビタミン類は溶脱することとなるが，ビタミン C 摂取の向上は期待できよう．
以上の観点から，本研究では，オレンジ果皮のアップサイクルメニューについて，残留農薬と栄養評
価の関連性を考慮し，LCA による複合評価を行う．
また，環境分析に基づき，柑橘類果皮の廃棄による環境負荷を低減するための実践的な方策を提案する．
2. 研究概要
2.1 実験の設定
本研究では，オーストラリア産ネーブルオレンジを使用し実験を行った(SI 図 S1 参照)．使用されている残留農薬である防カビ剤は，イマザリルとチアベ
ンダゾールである．これらの残留濃度は，規定以下
ではあるが，事前に洗浄することとし，続いて，メニューに対する投入熱量，水・砂糖等を対象とするメニューのレシピにより，インベントリデータを決定した．なお，調理については，日本の家庭調理で一般的に使用される，
ガスコンロ(最大火力 3.5kW)，
カセットガス(使用ガス LPG)，及びステンレス製のフライパンと鍋を使用して調理を行った．
本研究で扱うメニューは CookPad6)と DELISH KI
TCHEN7)を参考に，果皮マーマレード(果実を生摂取した後，果皮のみでマーマレードを調理)，果皮オレ
ンジピール(果実を生摂取した後，果皮のみでオレンジピールを調理)，丸ごとマーマレード(果実と果皮でマーマレードを調理)，及び丸ごとオレンジピール(果実と果皮でオレンジピールを調理)の 4 種類として分析を行った(SI 図 S2 参照)．

2.1.1 洗浄方法
次に，調理前の果皮浄方法は，常温と加温の 2 つの方法を想定する．まず，常温による“水洗い”は，
オレンジの果皮表面を水道水による流水で水洗する．
次に，“加温洗浄”は，鍋にオレンジを入れ，被る程度の水を投入する．また，鍋に蓋をして加熱し水の温度が 100℃になったら加熱を終える(SI 図 S3 参照)．
なお，いずれも使用した水量(加熱時は茹でこぼし)を計測しておく．
2.2 残留農薬評価・栄養評価
次に，残留農薬の測定については，外部機関(株式会社ビー・エム・エル)にて検査し，液体クロマトグ
ラフ法によるイマザリル，及びチアベンダゾール量の 2 種類について測定を行った．なお，検体は以下の 3 つである．
①未洗浄のオレンジ果皮②水洗い後のオレンジ果皮③茹でこぼしのオレンジ果皮
また，各部位のビタミン C の測定については，高速液体クロマトグラフ法にて，同様に，外部機関(株式会社ハウス食品分析テクノサービス)に検査依頼をした．なお，検体は上記の①~③に加え，果実を加えた 4 つとした．なお，いずれも分析に使用した検体は，個体差を考慮し，1 つの検体につき 3 個分のオレンジ果皮を 3cm 角に切り刻み混ぜたものから無作為に 100g 採取し分析を行った．
2.3 環境影響評価
ここで，システム境界を図 1 に示す．本研究の目的は，オレンジ果皮をアップサイクルした場合と，果皮を生ゴミとして処理する場合の，栄養摂取量と環境負荷の関係を検討することである．よって，機能単位は，オレンジ 1 個を消費する場合を基準とした，摂取可能なビタミン C 量 1mg あたりとする．
今回，実測値よりオレンジ 1 個あたりの果実の重量を 288g，及び果皮を 85.3g と仮定した．そのため，
生ゴミ処理シナリオは，85.3g の生ゴミを家庭から廃棄する場合の環境負荷を算出するものとする．また，
アップサイクルのプロセスにおける環境負荷について，調理器具は考慮しないことに留意されたい．

- 2-E1-04 -図 1 本研究のシステム境界

2-E1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

2.3.1 生ゴミ処理シナリオの環境負荷
アップサイクルを行わない生ゴミの廃棄は，一般に行われる回収と焼却処理を基準として，標準生ゴ
ミ 1 トンを焼却処理した場合の CO2 排出量 8)より算出した(SI 表 S2 参照)．
2.3.2 洗浄及び加熱・調理時の環境負荷
次に，洗浄時また調理時に使用する水量や投入熱量はその都度異なるため，各方法につき 3 回ずつ実施し，その平均の値をインベントリデータとした(SI表 S3 及び 4 参照)．
次に，加温洗浄時及び調理時については，各メニ
ューのガス使用量の算出を行った．なお，投入燃料である LP ガスの発熱量は 45.7MJ/kg である 9)．また，その他，水道水及び砂糖の各材料の CO2 原単位10)11)12)(表 S5 及び S6 参照)を用いて，環境影響評価に用いる CO2 排出量を算出した．
3. 結果
3.1 残留農薬評価
残留農薬については，本研究で対象としているイ
マザリル，及びチアベンダゾールは，無洗浄を含む
全ての洗浄方法において基準値を下回った(SI 図 S4参照)．なお，イマザリルの残留量は洗浄無しに対し，
加温洗浄，水洗いの順に減少し，チアベンダゾール
については，加温洗浄の除去率が最大となった．なお，無洗浄の場合と比べて水洗いが大きくなったが，これは検出限界付近での測定誤差である．
3.2 栄養評価
次に，果皮部分のビタミン C 量は，果実部の 3.22倍となった(SI 表 S7 参照)．この結果から，果皮の利用については，栄養摂取面からもメリットがあろう．
また，本研究ではオレンジ 1 個あたりの果実の重量を 288g，及び果皮を 85.3g と仮定したため，各洗浄後の含有するビタミン C 量を概ね 100～200mg と評価された(SI 表 S8 参照)．
3.3 環境影響評価
最後に，環境影響評価について考察する．機能単位をオレンジ 1 個の消費を基準とした LCA 結果より(SI 図 S5 参照)，機能単位を各条件により摂取可能
なビタミン C 量 1mg あたりとした LCA 結果を図 2に示す．
図 2 より，全てのアップサイクルのメニューが，無洗浄，常温洗浄，加温洗浄ともに生ゴミ処理シナ
リオの環境負荷を下回る．残留農薬の除去量が最大となったのは，加温洗浄をしたオレンジであった．
しかし本研究は，食べる前にオレンジ 1 個を洗浄すると設定した結果であり，例えば，果実部を生摂取した後に残った果皮のみで調理を行う場合には，加温洗浄のような操作は前もって行わないと想定される．しかしながら，残留農薬が基準値以下ということを鑑みれば，食材は通常，無洗浄あるいは，常温洗浄により利用されることが想定されるため，調理前に無洗浄または常温洗浄をするアップサイクルメ
ニューには環境的な効果が十分にあると推察される．

注：アップサイクルメニューは，左から無洗浄, 常温, 加温洗
浄の環境負荷を表す

図 2 LCA 比較結果
4. まとめ本研究では，オレンジ 1 個のアップサイクルメニ
ューを対象に，洗浄によるビタミン C 摂取量と環境負荷について評価した．この結果，残留農薬が基準値以下ということを鑑みれば，無洗浄や常温洗浄におけるビタミン C 摂取量あたりの環境負荷の低減が期待されよう．
5. 引用文献
1) 農林水産省:”食品ロスとは”,農林水産省 HP(オンライン),入手先<https://www.maff.go.jp/j/shokusan/recycle/syoku_loss/161227_4.html>,(参照 2023-01-22)
2)閣議決定:”食品ロスの削減の推進に関する基本的な方針”
3)果物ナビ:”廃棄率の多い順”, 果物情報サイト(オンライン),入手先<https://www.kudamononavi.com/eiy
ou/eiyouhyou/direction=desc/sort=lossrate/level=1>,(参照 2023-01-22)
4)U.S.D.A:”Oranges, raw, Florida”, Agricultural Research Service(オンライン), 入手先<https://fdc.nal.usda.
gov/fdc-app.html#/food-details/169918/nutrients>,(参照2023-01-22)
5) U.S.D.A:”Orange peel, raw“, Agricultural Researc
h Service (オンライン),入手先<https://fdc.nal.usda.gov/fdc-app.html#/food-details/169103/nutrients>,(参照 20
23-01-22)
6)クックパッド株式会社:”CookPad”(オンライン),入
手先<https://cookpad.com/>,(参照 2023-01-22)
7)株式会社エブリー:”DELISH KITCHEN”(オンライン),入手先<https://delishkitchen.tv/>,(参照 2023-01-22)8)生ゴミリサイクル全国ネットワーク:”標準生ごみ
1 トンを焼却した場合の CO2 排出量”,(2011)9) 岩谷産業株式会社:”各種燃料比較”, 岩谷産業株
式会社 HP(オンライン)入手先<https://www.iwatani.co.jp/jpn/business/energy/basic-knowledge/fuel/>,(参照 2023-01-22)
10)日本 LP ガス協会:”CO2 排出係数について”, 日本
LP ガス協会 HP(オンライン),入手先<https://www.j-lp
gas.gr.jp/nenten/co2.html>,(参照 2023-01-22)
11)東京水道局:”CO2 計算ツール”,東京水道局 HP(オンライン),入手先<https://www.iwatani.co.jp/jpn/busine
ss/energy/basic-knowledge/fuel/>,(参照 2023-01-22)
12)服部浩三ほか:砂糖技術研究会誌,Vol.56,(2008),pp.
29-35- 2-E1-04 -2-E1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information (SI)表 S1 オレンジ(果実部及び果皮)の栄養素と 1 日の摂取量(目安)オレンジ(実)含有量[/100g]
オレンジ(果皮)
含有量[/100g]
1 日の摂取量(目安)ビタミン C
[mg]

葉酸
[μg]

カリウム
[mg]

カルシウム
[mg]

45.0

17.0

169

43.0

136

30.0

212

161

100

240

2500

800

図 S1 本実験で用いたオレンジ

注：上段左から果皮オレンジピール, 果皮マーマレード
下段左から丸ごとオレンジピール，丸ごとマーマレードを表す．

図 S2 アップサイクルメニューを実際に調理した様子- 2-E1-04 -2-E1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S3 加温洗浄(茹でこぼし)の様子
表 S2 標準生ゴミ 1 トンを焼却処理した場合の CO2 量(単位：kg-CO2/t)

1.59×101
1.98×103
5.64×101
2.05×103

生ゴミ 1 トンの運搬に要する燃料から排出する CO2 量
生ゴミ 1 トンの焼却に要する燃料から排出する CO2 量
生ゴミ 1 トンが燃焼する際放出する CO2 量
合計
表 S3 洗浄時のインベントリデータ

投入水量 [ml]
175
1600

洗浄方法
常温洗浄(水洗い)
加温洗浄(茹でこぼし)

投入熱量 [MJ]
0.00
1.54

表 S4 アップサイクルメニューのインベントリデータ

投入水量 [ml]
100
15.0
0.00
30.0

メニュー名
果皮マーマレード
果皮オレンジピール
丸ごとマーマレード
丸ごとオレンジピール

投入砂糖量 [g]
413
214
202
115

投入熱量 [MJ]
0.907
0.467
1.26
0.886

表 S5 アップサイクルメニューの LP ガス使用量

LP ガス使用量 [kg/調理]
1.98×10-2
1.92×10-2
2.75×10-2
1.94×10-2

メニュー名
果皮マーマレード
果皮オレンジピール
丸ごとマーマレード
丸ごとオレンジピール

表 S6 各投入材料の CO2 原単位

投入原料
LP ガス
水道水
砂糖

単位
g-CO2/g
g-CO2/ml
g-CO2/g- 2-E1-04 -CO2 原単位
3.00
2.45×10-4
3.11×10-1

2-E1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S4-1 イマザリルの残留農薬測定結果

図 S4-2 イマザリルの残留農薬測定結果
表 S7 ビタミン C 量含有量

ビタミンＣ量[mg/オレンジ 100g 当り]
36.0
116
96.0
123

果実
無洗浄果皮
常温洗浄(水洗い)果皮加熱洗浄(茹でこぼし)果皮- 2-E1-04 -2-E1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

表 S8 各洗浄後のオレンジ 1 個全体のビタミン C 含有量

果実を生摂取+皮を生ゴミ処理
無洗浄+アップサイクル
常温洗浄+アップサイクル
加温洗浄*+アップサイクル

実部分 [mg]

果皮部分 [mg]

合計 [mg]

104

-

104

104

98.9

203

104

81.9

186

104

105

209

*加温洗浄でビタミン C 含有量が減少しない理由として，食べる前のオレンジ丸ごとの果皮表面を洗浄したことによるためと考えられる．

注：アップサイクルメニューは，左から無洗浄, 常温, 加温洗浄の環境負荷を表す

図 S5 LCA 比較結果(機能単位:オレンジ 1 個の消費あたり)- 2-E1-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-A2] 運輸インフラ(1)
座長：中石 知晃（九州大学）
2023年3月9日(木) 15:00 〜 16:20 A会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-A2-01] モビリティ革命の進展を考慮した交通の脱炭素化施策の検討
西本 祐司1、加藤 博和1、林 龍矢2、山田 祐磨1、*朴 秀日1 （1. 名古屋大学大学院、2. 名古屋大学）
15:00 〜

15:20

[2-A2-02] 運航アプローチに着目した外航コンテナ船由来の CO2排出量の変化要因分析*下津浦 大賀1、中石 知晃1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
15:20 〜

15:40

[2-A2-03] 環境の観点からのグローバルサプライチェーンにおける重要な航路と港の特定*庄田 朋申1、前野 啓太郎2、加河 茂美3、下津浦 大賀2 （1. 九州大学、2. 九州大学経済学府、3.
九州大学経済学研究院）
15:40 〜

16:00

[2-A2-04] 脱炭素社会に向けた都市構造の影響分析*細島 千聖1、吉澤 大佑1、加河 茂美2 （1. 九州大学、2. 九州大学経済学研究院）
16:00 〜

©日本LCA学会

16:20

2-A2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

環境の観点からのグローバルサプライチェーンにおける重要な航路と港の特定Identifying Environmentally-important Shipping Routes and Ports in the Global Supply-chain Network○庄田朋申*1)、前野啓太郎 2)、加河茂美 3)、下津浦大賀 2)
Tomomi Shoda, Keitaro Maeno, Kagawa Shigemi, Taiga Shimotsuura
1) 九州大学, 2) 九州大学経済学府, 3) 九州大学経済学研究院* shoda.tomomi.217@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景・目的
国際海運からの CO2 排出量は、世界のエネルギー関

された炭素強度 cs に基づき、コンテナ船の港 i 港-j 間の CO2 排出量 qij を、以下の(1)式により推計した。

連 CO2 排出量の約 2％を占める 1)。国際海事機関（IMO）
は、適切な緩和政策がなければ船舶部門に関連する温qij = cs tij(1)

室効果ガス排出量は 2050 年までに 50%～250%増加
する可能性があると予測している 2)。海上輸送は国際貿易と世界経済の基幹であり、国際物品貿易量の 80％

同時に、各船における港 i-港 j 間の輸送活動量（トンキロ）kij を、以下の(2)式により推計した。

以上を担っている 3)。また、輸送トンキロあたりのエネルギー使用量で見ると、海運は最もエネルギー効率

kij = ms vs tij(2)の高い貨物輸送手段であるため、国際貿易においては代替不可能な運輸手段である 1)。したがって、国際海運に伴う CO2 排出量の削減が急務となっている。

続いて、本研究は、推計した各船各港間の CO2 排出量と活動量に基づき、出発港を行要素、到着港を列要本研究は、国際貿易における基本的な船舶の一つで素に持つ、港間 CO2 排出量加重隣接行列 Q={qij}と港あるコンテナ船に着目し、コンテナ船由来の CO2 排出間活動量加重隣接行列 K={kij}を構築した。図 1 に示し量を推計し、世界のコンテナ運輸ネットワークを可視た隣接行列のイメージを基に説明すると、例えば qij

化することで、環境負荷の高い港・航路を特定する。
また、2018 年から 2020 年にかけてのネットワークのは i 番目の港を出発し、j 番目の港に到着したコンテナ
船の CO2 排出量の合計を示している。各列和（xn , n =1,

変化、特に COVID-19 パンデミックがネットワークにもたらした影響を分析する。

2, …, N）は、
“当該港から出発した船の輸送由来の CO2
排出量（すなわち、当該港の CO2 排出に関する入次数）”を示しており、各行和（yn , n =1, 2, …, N）は、
“当該港

2. 使用データ
本研究は、分析に用いる基本データとして、IHS 社に到着した船の輸送由来の CO2 排出量（すなわち、当該港の CO2 排出に関する出次数）”示している。隣接が提供する Sea-web Movements 4)を採用した。本データ
は、世界の主要な海上輸送ルートにおける現在および行列に基づいて、次数中心性分析を行う。

10 年間の船舶の詳細な航行履歴が収録されている。具体的に本データは、船名、LR/IMO 番号、船の種類、国・寄港地、出港・入港日、オーナー・オペレーター
別の航行履歴を記録している。本研究は、世界合計
4802 個の港と合計 8881 隻のコンテナ船の情報を整理し、世界フルコンテナ船運航船腹量上位 10 社における2018 年から 2020 年までのコンテナ船の航行データを収集した。CO2 排出量の推計には、IMO が公表しているボトムアップ方式で計算された国内運輸と国際運輸
別の航行時間あたり炭素強度を使用した 2)。
3. 研究手法
はじめに本研究は、Sea-web Movements データから、各コンテナ船の最大積載量 ms・平均速度 vs の情報と、各年における各コンテナ船の航行履歴（出発港 i・到着港 j・港 i-港 j 間航行時間 tij）を整理し、IMO に公表- 2-A2-03 -図 1 隣接行列のイメージ図

2-A2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

4. 分析結果
4.1 総 CO2 排出量いる。港は異なる色で表記されており、年度は異なる
符号で表記されている。また、2018 年から 2020 年に

図 2 は、
世界フルコンテナ船運航船腹量上位 10 社のおける各港の CO2 排出量のランキングは右下の凡例の2018 年から 2020 年における CO2 排出量の合計の推移通りである。2018 年から 2019 年にかけて、Port Klangを示している。2018 年から 2019 年にかけて、CO2 排（マレーシア）の順位が 9 位に下がった以外は、順位

出量は 3.1%増加したが、2019 年から 2020 年にかけて
CO2 排出量は 0.7%減少した。

に変動はなかった。しかし、2020 年のランキングは、Singapore（シンガポール）を除き、2018 年・2019 年とは全く異なる順位となっている。2020 年の上位 10
港には、3 つの港が新たにランクインした代わりに、3つの港が 10 位以下になった。さらに、2018 年から 2019年にかけて、10 港中 7 港の次数変化率は 10％以内であった。一方、2019 年から 2020 年にかけて、13 港中 9
港の次数変化率が 10％を超えていた。2020 年において、上位 10 港から脱落した 3 港を含む 13 港中 9 港の次数は低下する傾向にある。この結果は、2019 年から 2020
年にかけて、COVID-19 パンデミックにより、ほとん
どの港湾の次数が減少傾向にあったことを示している。

図 2 総 CO2 排出量
4.2 総活動量
図 3 は、
世界フルコンテナ船運航船腹量上位 10 社の2018 年から 2020 年における活動量の合計の推移を示している。2018 年から 2019 年にかけて、活動量は 4.1%
増加したが、2019 年から 2020 年にかけて活動量は0.1%増加した。総活動量の増加率は総 CO2 排出量の増
加率より大きいため、2018 年から 2020 年にかけて、コンテナ船運航の環境効率性が改善された。
図 4 CO2 排出量上位 10 港
本会ではこの結果に加えて、CO2 排出量の上位 10%を占める排出集約的な“航路”について、コンテナ運輸ネットワークの変化を分析する。また、各航路の環
境効率性の変化を分析し、環境効率性の向上に必要な要素を明らかにする。さらに、分析対象期間を 2017年から 2021 年まで拡張し、より長い期間を分析対象にすることで、COVID-19 パンデミックによるコンテナ
運輸ネットワークの変化を明らかにする。最終的に、
図 3 総活動量

コンテナ運輸ネットワークを通した国際海運由来のCO2 削減のための環境政策を提言する。

4.3 CO2 排出量上位 10 港
図 4 は、2018 年から 2020 年における CO2 排出量上位 10 港の散布図である。横軸は当該港から出発した船

引用文献
1) IEA (2021), Greenhouse Gas Emissions from Energy:の輸送由来の CO2 排出量（すなわち、当該港の CO2

Overview

排出に関する入次数）を示しており、縦軸は当該港に

2) IMO (2021), Fourth IMO GHG Study 2020

到着した船の輸送由来の CO2 排出量（すなわち、当該

3) UNCTAD (2021), Review of Maritime Transport 2021

港の CO2 排出に関する出次数）示している。実線の矢印は増加傾向を示し、点線の矢印は減少傾向を示して

4) IHS Maritime & Trade Sea-web Movements Starting
using from 2021-2022- 2-A2-03 -2-A2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

脱炭素社会に向けた都市構造の影響分析
Impact Analysis of Urban Structures toward a Decarbonized Society○細島千聖*1)、加河茂美 2)
Chisato Hososhima, Shigemi Kagawa
1) 九州大学経済学部, 2) 九州大学経済学研究院* hososhima.chisato.765@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景らに平均運転速度が上昇した場合（シナリオ 5）の 6 つ2015 年 12 月のパリ協定採択を受け、日本政府は、のシナリオを立て、分析を行った。

2030 年までに 2013 年比で GHG 排出量を 46%削減す

なお、シナリオ 1、4、5 において、2030 年の電気の1)ること 、2050 年までにカーボンニュートラルを達成することを宣言している。2) 脱炭素社会の実現を目指

排出係数を 0.00025t-CO2/kWh（環境省、2022） 3)、水
素精製の排出係数を 0.0045t-CO2/kg-H2（一般財団法人

す上で、都市構造（人口密度、インフラの整備など）

日本エネルギー経済研究所、2017） 4)と設定する。

が都市交通に影響を与え、そしてその都市交通が交通

シナリオ 2、4、5 においては、「乗用車の 2030 年度に伴う CO2 排出を引き起こすという都市交通と CO2 排出の関係を深く理解することは重要である。

燃費基準」（経済産業省、2017）5)をもとに、ハイブリ
ッド車、プラグインハイブリッド車、電気自動車、燃本研究では、日本の交通量データを用いて、市区町

料電池車、ガソリン車の燃費をそれぞれ 2016 年比で村レベルでの乗用車の交通量を推計する。また、推計

32.4%改善させる。

された交通量から、乗用車由来の年間 CO2 排出量を推計し、さらに、排出係数の改善、自動車の燃費向上、

シナリオ 3、4、5 においては、「次世代自動車戦略
6)2010」（経済産業省、2010） を参考に、ハイブリッド

次世代自動車（ハイブリッド車、プラグインハイブリ

車、プラグインハイブリッド車、電気自動車、燃料電

ッド車、電気自動車、燃料電池車）の普及、平均運転

池車、ガソリン車の保有割合をそれぞれ、40%、7%、

速度の上昇(渋滞の緩和)が CO2 排出に与える影響を分析し、2030 年の目標達成に向けた有効な CO2 排出削減

20%、3%、30%と設定した。

策を提言する。

3. データ
交通量のデータは、国土交通省の「平成 27 年度全国

2. 研究手法
まず、被説明変数を𝑖市(𝑖 11,2,…,1523)における道路

道路・街路交通情勢調査」7) のデータを用いている。
バス停数は、経路検索サービス「NAVITIME」8) の都

1km あたりの乗用車の 1 日の走行台数、説明変数を𝑖市

道府県別のバス時刻表より入手した。

における人口密度、人口当たりのバス停数、高齢者の人口密度、高齢者のみ世帯割合、就業者のうち自市

み世帯割合、就業者のうち自市区町村で従業する人の割合、住宅地平均価格とする重回帰分析を行い、𝑖市に区町村で従業する人の割合については、政府統計の総合窓口（e-Stat）の「統計でみる都道府県・市区町村のおける交通量の決定要因を分析するとともに、各市区

すがた（社会・人口統計体系）」9) の統計データを用い

町村の交通量の推計を行う。なお、本研究では 2015 年てそれぞれ算出している。

のデータを用いている。

住宅地平均価格については、一般財団法人土地情報

次に、推計された交通量を用いて 2015 年の乗用車

センターの「平成 27 年度地価公示」より、『都道府県由来の CO2 排出量を市区町村ごとに推計する。本研究

市区町村別・用途別』平均価格・対前年平均変動率表」

では、走行時、アイドリング時、燃料精製・発電時の10)CO2 排出量を足し合わせたものを乗用車由来の CO2 排出量とする。
さらに、2030 年の乗用車由来の CO2 排出量についから入手した。

4. 結果
4.1 重回帰分析の結果て、2015 年から人口だけが変化した場合（ベースライ推計されたパラメータは表 1 のとおりであり、いずンシナリオ）、排出係数が改善した場合（シナリオ 1）、

れも有意水準 1%で統計的に有意であった。ここでは自動車の燃費が向上した場合（シナリオ 2）、次世代自都市化が交通量に与える影響について分析するため、動車が普及した場合（シナリオ 3）、排出係数の改善、

特に人口密度のパラメータに注目する。人口密度の推

自動車の燃費向上、次世代自動車の普及がすべて実現

計されたパラメータは 1.334 であり、このことは、人した場合（シナリオ 4）、シナリオ 4 の状況に加え、さ口密度が 1000 人/km2 増加すると、道路 1km あたりの- 2-A2-04 -2-A2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

1 日の交通量が 1334 台増加することを意味している。

の普及がすべて達成されると、乗用車由来の CO2 排出

よって、都市化の進行は交通量を増加させると言える。

量は 56.1%減となり、2030 年に向けた目標も達成が期待できる。また、さらに平均運転速度の上昇（渋滞の表 1. 推計されたパラメータ (括弧内は t 値)緩和）が実現されれば、更なる CO2 排出量削減が見込まれる。
5. 引用文献
1)

環境省：“地球温暖化対策計画（令和 3 年 10 月 22 日閣
議決定）”，（オンライン），入手先<https://www.env.go.jp/earth/ondanka/keikaku/211022.html>，（参照 2023-1-14）

2)

4.2 シナリオ分析
図 1 は、2015 年と 2030 年の各シナリオの乗用車由ル，（オンライン），入手先<https://ondankataisaku.env.go.jp/carbon_neutral/about/ >，来の年間 CO2 排出量を表している。乗用車由来の年間
CO2 排出量は、2015 年は 4849 万[t-CO2]、2030 年はベ

環境省：“カーボンニュートラルとは”，脱炭素ポータ（参照 2023-1-14）
3)

環境省：“電気の供給を受ける契約に係る考え方についースラインシナリオで 4716 万[t-CO2]、シナリオ 1 でて(案)”，（オンライン），入手先 <

4715 万[t-CO2]、シナリオ 2 で 3726 万[t-CO2]、シナリ

https://www.env.go.jp/content/000081247.pdf>，（参照

オ 3 で 3015 万[t-CO2]、シナリオ 4 で 2127 万[t-CO2]、2022-12-26）

シナリオ 5 で 1855 万[t-CO2]であり、削減割合は、順に

4)

2.75%、2.77%、23.2%、37.8%、56.1%、61.7%であることが見込まれる。

一般財団法人日本エネルギー経済研究所：“水素導入拡大に向けた政策提言研究会”，（オンライン），入手先<https://eneken.ieej.or.jp/data/7272.pdf>，（参照 2022-1226）

5)

経済産業省：“乗用車の 2030 年度燃費基準を策定しました”，（オンライン），入手先<https://www.meti.go.jp/press/2019/03/20200331013/202003
31013.html>，（参照 2022-12-26）

6)

経済産業省：“EV/PHV 普及の現状について”，経済産
業省，（オンライン），入手先<https://www.meti.go.jp/shingikai/enecho/shoene_shinene/sho_energy/jidosha_handan/pdf/2018_007_01_00.pdf>，（参照
2022-12-26）

図 1. 乗用車由来の年間 CO2 排出量(100 万 t-CO2)

7)国土交通省：“平成 27 年度全国道路・街路交通情勢調
査”，（オンライン），入手先

排出係数の改善、自動車の燃費向上、次世代自動車<https://www.mlit.go.jp/road/census/h27/>，（参照 2022-7-の普及のうち、最も CO2 排出量削減に効果的であると考えられるのは次世代自動車の普及であった。2015 年

23）
8)時点では次世代自動車がほとんど普及していなかったため、その状態のままで排出係数の改善や自動車の燃

NAVITIME：（オンライン），入手先<https://www.navitime.co.jp/>，（参照 2022-7-23）

9)

政府統計の総合窓口(e-Stat)“都道府県・市区町村のす費改善を行ったとしても、ガソリン車しか影響を受けがた(社会・人口統計体系)”，（オンライン），入手先

るものがなく、自動車全体が技術向上の恩恵をうまく受けられなかったのではないかと考えられる。排出係<https://www.e-stat.go.jp/regional-statistics/ssdsview>，（参数の改善や自動車の燃費向上を乗用車由来の CO2 排出10) 一般財団法人土地情報センター：“[地価公示](平成 27

削減に生かすためには、次世代自動車のシェアを増大年) 『都道府県市区町村別・用途別』平均価格・対前させ、ガソリン車のシェアを縮小させることが不可欠

年平均変動率表，（オンライン），入手先である。

<https://www.lic.or.jp/landinfo/pdf/kouji/K2015.pdf>，（参照

照 2022-7-23）

排出係数の改善、自動車の燃費向上、次世代自動車- 2-A2-04 -2022-7-23）

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-B2] 空調
座長：光斎 翔貴（立命館大学）
2023年3月9日(木) 15:00 〜 16:20 B会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-B2-01] ビッグデータを活用した家庭用空調機のエネルギー分析*杉山 弦太1、本田 智則2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学大学院、2. 国立研究開発法人産業技術総合研究所）
15:00 〜

15:20

[2-B2-02] Exploring development pathways for the household air conditioning
sector in Southeast Asia to achieve emissions reduction targets*Gonzaga Mark Cel Estopare1、伊坪 徳宏2、井原 智彦 1 （1. The University of Tokyo、2.
Tokyo City University）
15:20 〜

15:40

[2-B2-03] 持続可能な冷却枠組みの構築及びその定量評価*中尾 竜也1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
15:40 〜

16:00

[2-B2-04] インパクト指標を考慮した自然冷媒 GF-08によるエアコン使用による高齢者の熱中症対策の検討*羽鳥 豊城1、金村 拓真1、柳田 信也1、井原 智彦2、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学、2. 東京大学）
16:00 〜

©日本LCA学会

16:20

2-B2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

ビッグデータを活用した家庭用空調機のエネルギー分析
Energy Analysis of Air Conditioners Using Big Data
○杉山弦太*1)、本田智則 2)、伊坪徳宏 1)
Genta Sugiyama, Tomonori Honda, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2)国立研究開発法人産業技術総合研究所* g2183115@tcu.ac.jp
1. はじめに

また、地域別の分析においては、気象庁の地方季節

日本政府は「2050 年カーボンニュートラル」を宣言し、日本全体の温室効果ガス(GHG)排出量を 2030 年ま予報で利用される地域区分を基に表 S1 のように 10 地
域に区分した。

でに 2013 年度比で 46%削減する中期目標を掲げている。中でも家庭部門は各部門中最大である 66%の排出2.2 比較値(JIS 規格値)の概要

削減が求められている 。

本研究の比較対象となる JIS 規格値としての算出条

1)

一方で、家庭部門の GHG 排出源のおおよそ半分は件(表 1)を基に算出された、省エネ型製品情報サイトに電力によるものであるが、利便性・快適性を追求する

記載のカタログ値(冷暖房期間消費電力量)を用いた。

国民のライフスタイルの変化や、社会構造変化の影響
によって年々エネルギー消費量は増加しており 2)、

表 1 JIS 規格における算出条件 5)2030 年までに家庭部門の削減目標を達成するために

項目

は、機器の高効率化のみならず、消費者のライフスタ

外気温度

イルの見直しによる行動変容が必須である。

冷房時

暖房時

東京の外気温度がモデル(標準気温データ 2000 年)

空調機の GHG 排出量の 9 割は使用段階の電力消費

設定温度

27℃

20℃

が占めており 、家電の中でも空調機は特に気候やラ

運転開始温度

24℃以上

16℃以下

イフスタイルによって消費電力量が変動するが 、空

運転期間

5/23～10/4

11/8～4/16

調機の環境影響評価における使用段階の算出は日本産

運転時間

3)

4)

6:00～24:00 (18 時間/日)

業規格の「JIS C9612:2013 ルームエアコンディショナ」(以下 JIS 規格)の東京をモデルとした規格値が用い5)られており、実際の空調利用実態を反映した算定が行われていないのが現状である。

2.3 LCA 算出条件
算定対象は冷房能力 2.2kW、2.8kW、4.0kW、5.6kW
機種のルームエアコンを対象とし、機能単位はエアコ

また、近年はビッグデータを活用した空調機のエネ

ン 1 台の 10 年間の利用とした。

ルギー分析が盛んに行われており、従来の利用想定と使用データについて、材料調達、機器製造、輸送、の乖離が指摘されているが 6)、国内事例の多くは大都

廃棄・リサイクル段階はメーカー提供の 1 次データを市を対象としており、全国を対象とした事例はない。

用い、使用段階については消費電力量に電気事業者別本研究では空調機ビッグデータを分析することでの電力排出係数を掛け合わせることで算出した。

実際の空調利用実態に即したエネルギー分析を行うこ

10 地域区分に割り当てた一般送配電事業者 10 社ととで地域別の利用実態を解明し、規格値の実態との乖

各社の排出係数の一覧を表 S1 に示す。なお、JIS 基準

離について検証を行う。

値の算出については東京の外気温度をモデルとしてい加えて、実態との乖離によってエアコンのライフサ
イクルアセスメント(LCA)の結果にどのような差が生じ得るかを分析することで、地域別利用実態を考慮す
ることの重要性を明らかにする。

ることから、東京都が分類されている関東甲信地域と同様の排出係数を割り当てている。
冷媒は一次データから R32、年間の冷媒漏れ率を 2％、地球温暖化係数(GWP)は IPCC 第 6 次報告書(AR6)で示された 771 を用いた。なお、冷媒の廃棄時については

2. 研究方法

1 次データより、初期充填量から使用時漏出分を差し

2.1 ビッグデータ概要

引いた 80％の内 30％が回収され適正処理、
残りの 50％

家庭用冷暖房兼用壁掛け型エアコン 70919 台分の 1は大気放出されるものとして算定を行った。

分間隔稼働データのうち、2020 年 1 年間のデータの欠以降ではビッグデータ内で最も所有率の高かった

損率が 10％以下であり、かつ利用地域が判別可能な機5.6kW 機種のルームエアコンの結果を代表して示す。

器約 14,000 台を分析対象とした。

- 2-B2-01 -2-B2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

3. 研究結果

また、冷暖房使用の下方変化は省エネによる削減効

3.1 利用実態把握果を表しており、冷暖房利用の最適化により GHG 排

実績値の冷暖房時消費電力量と比較すると、JIS 規

出量を 10%程度低減できる可能性が示唆された。

格想定の冷房期間消費電力は平均約 1.8 倍、暖房期間
消費電力量は約 3 倍過大に想定されていることが明らかになった(図 1)。過大想定の理由として、JIS 規格では東京の外気温度をモデルに、冷房は 24 度以上、暖房は 16℃以下の気温が発生する時間を運転時間と同義としており、実際の生活スタイル等による利用時間の違いを考慮できていないためであると考えられる。
暖房時消費電力量には大きな個人差が見られ、平均値は冷房時消費電力量の 1.5 倍～2 倍となっていることから、省エネルギー施策を考える際には暖房時の対策が重要となることが示唆された。

図 2 エアコン(5.6kW)の LCA 比較

図 1 エアコン(5.6kW)の地域別年間消費電力量
図 3 エアコン(5.6kW)LCA の感度分析
3.2 利用実態を反映したエアコンの LCA 結果
JIS 規格想定により算出した結果は全体の平均より4. まとめも 50%以上大きな結果となり得ることが明らかになっ本研究では家庭用ルームエアコン約 7 万台から得らた(図 2)。JIS 規格では特に暖房利用が過大想定となっれた空調機ビッグデータを利用して、その利用実態をており、冷房とは異なりエアコンに代わる暖房機器が反映した分析を行った。その結果、規格と利用実態と多く存在することによるエアコン利用率の低下が影響の乖離を明らかにしたとともに、消費者の省エネルギ

しているものと考えられる。

ーによる GHG 削減ポテンシャルを明らかにした。

また、地域別の係数適用により、近畿、九州といっ

今後は将来気温変化による冷暖房需要を推計し、カた排出係数の小さい地域は年間消費電力量が大きく変ーボンニュートラル実現に向けた空調機利用の在り方

わらないにも関わらず、全体平均と比較して 15%~25%

について検討を行っていく。

結果が小さくなる一方、北海道、沖縄といった排出係
数の大きい地域では、
全体平均よりも 35%~55%結果が5. 引用文献

大きくなることが分かった。

1) 環境省：”地球温暖化対策計画”, (2021)
2) 経済産業省：”令和 3 年度エネルギーに関する年次

3.3 感度分析

報告(エネルギー白書 2022)”, (2022)

地域別の消費電力量と排出係数以外の変数が LCA

3) 内山知重：日本 LCA 学会誌, 11(2), (2015),

結果にどの程度影響を及ぼすかを明らかにするために
表 S2 の条件のもと感度分析を行った。

pp114-120
4) 高田亜佐子ほか：”第 6 回日本 LCA 学会研究発表

最も大きな影響を与えたのは排出係数の増減であり、地域を考慮した排出係数選択の重要性が明らかに会”, 東北大学, (2010), pp.145-145
5) 日本産業規格：“JIS C9612 : 2013 ルームエアコンデなった。次いで冷媒の GWP による影響が大きく、より GWP の小さい冷媒である R32 の優位性が明らかにィショナ”, (2013)6) 小野哲嗣ほか：空気調和・衛生工学会論文集,なった。

42(239), (2017), pp1-9- 2-B2-01 -2-B2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
表 S1 10 地域区分の内訳と割り当てられた電気事業者別排出係数(2020 年度実績値)
排出係数
10 地域区分都道府県
電気事業者名(kg-CO2/kWh)
北海道

北海道

北海道電力株式会社

0.549

宮城県, 福島県, 青森県,
岩手県, 山形県, 秋田県
東京都, 神奈川県, 埼玉県, 千葉県,
茨城県, 栃木県, 群馬県, 山梨県, 長野県

東北電力株式会社

0.457

東京電力エナジーパートナー
株式会社

0.441

北陸

富山県, 新潟県, 石川県, 福井県

北陸電力株式会社

0.465

東海

愛知県, 静岡県, 岐阜県, 三重県

中部電力ミライズ株式会社

0.377

近畿

大阪府, 兵庫県, 京都府, 滋賀県,
奈良県, 和歌山県

関西電力株式会社

0.350

中国

岡山県, 広島県, 鳥取県, 島根県

中国電力株式会社

0.521

四国

徳島県, 香川県, 愛媛県, 高知県

四国電力株式会社

0.569

九州

福岡県, 大分県, 熊本県, 佐賀県,
山口県, 長崎県, 鹿児島県, 宮崎県

九州電力株式会社

0.479

沖縄

沖縄県

沖縄電力株式会社

0.705

東北
関東甲信

変数 (単位)
暖房使用
(kWh)
冷房使用
(kWh)

耐用年数
(年)

電力排出係数(kg-CO2/kWh)

冷媒漏れ率
(%/年)

冷媒回収率
(%)

冷媒種類
(GWP)

表 S2 エアコン(冷房能力 5.6kW)LCA の感度分析の変数一覧と値の根拠
シナリオ
値
根拠
標準

555.62冷房能力 5.6kW 機種利用実態平均値

最小509.96冷房能力 5.6kW 機種利用実態最小値(東海)最大632.93冷房能力 5.6kW 機種利用実態最大値(北海道)

標準291.84冷房能力 5.6kW 機種利用実態平均値

最小242.75冷房能力 5.6kW 機種利用実態最小値(北海道)

最大

332.57

標準

10

最小

6

冷房能力 5.6kW 機種利用実態最大値(四国)2006 IPCC Guidelines Residential and Commercial A/C,
including Heat Pumps
家庭用エアコン法定耐用年数

最大14

消費動向調査 主要耐久消費財の買替え状況

標準

0.441

東京電力エナジーパートナー株式会社

最小

0.318

関西電力株式会社

最大

0.705

沖縄電力株式会社

標準

2%

最小

1%

最大

10%

標準

30%

最小

0%

最大

80%

標準

771

冷凍空調機器に関する使用時排出係数等の見直しについて
2006 IPCC Guidelines Residential and Commercial A/C,
including Heat Pumps
2006 IPCC Guidelines Residential and Commercial A/C,
including Heat Pumps
1 次データより2006 IPCC Guidelines Residential and Commercial A/C,
including Heat Pumps
2006 IPCC Guidelines Residential and Commercial A/C,
including Heat Pumps
R32 の GWP(AR6)

最小

677

R32 の GWP(AR5)

最大

2536

R410A の GWP(AR6)- 2-B2-01 -2-B2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

持続可能な冷却枠組みの構築及びその定量評価
Development of a sustainable cooling framework and its quantitative evaluation
中尾竜也*，光斎翔貴，柏倉俊介，山末英嗣
Tatsuya Nakao, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue
立命館大学* rm0187ih@ed.ritsumei.ac.jp
1.

でなければならない 4)ことから「価格」，各国政府は，

緒言

温暖化による気温上昇に伴い，世界中で年間推定

国の政策に持続可能な冷却を配慮すべき 6)として「政12000 人が死亡している 1)．2018 年時点で 28 億人が冷府」の側面も取り入れる．さらに，冷却問題の根本的却を必要としているにもかかわらず，エアコンを保持な問題となっている温暖化の進行にも考慮 6)し，「環境

しているのはその 8%のみである 2)．このような問題をへの影響」を取り入れる．

解決するために International Energy Agency (IEA)と

これら 6 つの側面から持続可能な冷却の定量評価

United Nations (UN)が発表している冷却（温度の放散にを行うために用いるデータとして，アクセスは電気のより(i)人間への熱的快適性，(ii)製品の保存，(iii)農業やアクセス率(%)とエアコンの普及率(%)，信頼性は停電

工業への効率的プロセスの実現に寄与する活動，設計，

継続時間指標（SAIDI）（時間），価格は電気代（米ドル4)/kWh）と一人当たりの GNI（米ドル），環境への影響技術のこと） の必要性が議論されてきた．
一方で，冷却技術の利用そのもの（冷媒など）が温は電気の炭素強度（CO2/kWh），熱に対する脆弱性は

8)

暖化を引き起こしており ，温暖化による気温上昇に

CDD と人口（千人），政府は Worldwide Governance

伴い 2050 年までに熱中症による死亡者数は年間Indicators (WGI) よ り Government Effectiveness と

1)

255000 人に達すると予測 されていることから，単なRegulatory Quality とする．

る冷却から持続可能な冷却への移行が求められ始めて
おり，持続可能な冷却に関する論文やレポートが発表

2.2

定量評価方法の設定

持続可能な冷却の定量評価として国レベルで Min-されている．
これまで数に限りはあるものの，持続可能な冷却に

max 法を用いた評価方法にて行う．Min-max 法は，デ3)関する枠組みが Sustainable Energy for All(SE for ALL)ータの最小値を 0，最大値を 1 に変換させ，単位は無や The European Partnership for Energy and the

次元数となる．これによる変換値を M，基のデータ値

Environment (EPEE) 5)により発表されてきた．しかし，を x，最大値を Max(x)，最小値を Min(x)とすると，M

これら既存の持続可能な冷却に関する枠組みは定性的

は以下の式で表すことができる．

であり，技術など特定の側面にのみ注目した枠組みであり，包括的な枠組みや定量評価がなされていない．
これらを鑑みて本研究では，持続可能な冷却の枠組み構築を行い，国レベルでの定量評価を行う．

𝑀=

𝑥−𝑀𝑖𝑛(𝑥)𝑀𝑎𝑥(𝑥)−𝑀𝑖𝑛(𝑥)(2.1)

各側面のデータを上記の式で正規化した後に，総合評価として加減算により合算する．Min-max 法の変換値としてアクセスを Ma，信頼性を Mb，価格を Mc，環2.

境への影響を Md，熱に対する脆弱性を Me，政府を Mf

研究手法

2.1

とすると総合評価 M は以下のように表すことができ

枠組み構築

持続可能な冷却枠組みとしてこれまで国際機関よりる．総合評価の数値が高いほど高評価なるようにする

発表されてきたレポートより 6 つの側面を抽出した．

ため，値が大きい方が悪影響を及ぼす Mb，Mc，Md，Me

まず，冷却の必要性を示すために「熱に対する脆弱性」

は減算することとする．

として，エアコン等の冷房設備の必要性を計る．本研

M = Ma - Mb - Mc - Md - Me + Mｆ

(2.2)

究では，熱的快適性を保つのに代表的な冷房設備としてエアコンについて電気のアクセスと共に普及性を考3.

結果

慮して「アクセス」の側面を取り入れる．さらに，電各国における持続可能な冷却の総合評価をマップ図

気の停電により冷房設備が使えなくなる可能性を考慮として図 1 に示す．数値が大きいほど持続可能な冷却して「信頼性」の側面も満たす必要がある．また，持として高評価と見なすことができる．1 つ以上の側面

続可能な冷却は，必ずしも利用しやすく，手頃な価格においてデータを取得できなかった国は 84 カ国であ- 2-B2-03 -2-B2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

り，
計測不可国として灰色としている.アフリカ大陸の比較すると CDD 値はアフリカ中部や西アジア，ベネ

大部分，アジアの一部の国・地域でデータ取得が困難

ズエラ等で高くなっているが持続可能な冷却スコアととなった．また，その内 14 カ国では 4 つ以上の側面にしては一定のデータが取得できておらず，評価出来ておいてデータが取得できおらず，東ティモールやパレ

いない．このことから，冷却の必要性が高い地域ほど

スチナなどの発展途上国や独立運動が活発的に行われデータの採取が困難であることが分かる．

ている国・地域が該当した．
その一方で，北米，南米、欧州では全ての側面においてデータが取得できた国・地域が多く，高評価な地域が多くみられた．

図 3 各国の Cooling degree days (CDD)(2011)
5.

結言

本研究では，持続可能な冷却の枠組み構築として 6
図1

Min-max 法を用いた総合評価

つの側面からのアプローチを行い，国レベルでの定量評価を行った．研究の結果より，冷却がより必要な地

4.

考察

域は，電力の安定供給性や環境負荷，ガバナンスの観本研究では欧州の多くの地域で高評価の結果になっ点からその持続可能性が非常に脆弱であることが分かた．図 2 に欧州の一部の国と日本，アメリカにおけるった．一方で，数日間の短期的な熱波による人命への持続可能な冷却スコアと人口当たりの熱中症による死影響は非常に大きく，このような問題をどのようにフ亡割合を示す．日本，アメリカを除くヨーロッパの 4

レームワークに組み込むかが今後の課題となる．

国で比較すると持続可能な冷却スコアが高くなるにつれて，熱中症による死亡割合は低くなる．一方，日本，
アメリカはヨーロッパの国々よりも熱中症による死亡

6.
1)

引用文献

World

HealthOrganization,

Quantitative

Risk

割合が低いことが分かる．実際に 2022 年の短期的なAssessment of the Effects of Climate Change on

熱波によりスペインで 4000 人，ポルトガルで 1000

Selected Causes of Death, 2030s and 2050s. (2014)

7)

人，英国で 3200 人，ドイツで 4500 人が死亡 してい

2) IEA, The Future of Cooling (2018)

ることが報告されている．

3) Sustainable Energy For All, Sustainable Cooling
Solutions (2020)4) United

Nations

Environment

Programme

andInternational Energy Agency, Cooling Emissions andPolicy Synthesis Report, UNEP, Nairobi and IEA, Paris(2020)
5) The European Partnership for Energy and theEnvironment (EPEE), A 5-Step approach to sustainablecooling (2019)6) United Nations, What you should know about
図 2 持続可能な冷却スコアと熱中症による死亡割

sustainable cooling? (2019)
7) WHO, Statement – Climate change is already killing us,

合but strong action now can prevent more deaths(2022)
また，図 3 に各国の CDD 値をマップ図として示し

8) Luigi Jorio, How air conditioning cooling cools homes

た．CDD 値は冷却の必要性を示す指標であり，図 1 と- 2-B2-03 -and warms the planet (2022)

2-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

インパクト指標を考慮した自然冷媒 GF-08 によるエアコン使用による高齢者の熱中症対策の検討
By natural refrigerant GF-08 considering impact indicators
Study on Heat Stroke Countermeasures for the Elderly by Using Air Conditioners〇羽鳥豊城*1) 金村拓真 1) 柳田信也 1) 井原智彦 2) 堂脇清志 1)
Toyoki Hatori, Takuma Kanemura, Shinya Yanagita, Tomohiko Ihara, Kiyoshi Dowaki
1)東京理科大学 2)東京大学*7419097@ed.tus.ac.jp
はじめに

1.

アコン未使用とし，隣室の室温は外気温と同じになると近年の熱中症被害は深刻である．2021 年の年齢区分別にみた救急搬送者数は，高齢者が 26,942 人(56.3%)と年齢した．このシナリオにおいて，1 日ごとの電気代から月別に電気代と医療費を算出し，分析を行った．

階級別で最多の状況である．

2.1

対象データ

このような状況における対策の 1 つとして，エアコン

次に，電気代を算出する条件として，戸建住宅(木造・使用があげられる．屋内熱中症については，エアコンを使用することで予防が可能である．しかし，日本救急医学会

RC)，冷媒(R410A・GF-08)，部屋の広さ(6 畳)の 3 点を暑熱環境の条件として考慮した(表 1 参照)．

の調査 1)によると，熱中症で救急搬送され入院が必要にな

表 1 対象データった者のうち，半数以上がエアコンを使用していなかっ期間2021年6~9月たとされている．懸念点の 1 つとして，電気代の高騰が考えられるが，電気代は住宅の造り，部屋の広さ，使用す時間帯

夜間(17:00-5:00)

対象

東京都の65歳以上高齢者

建物

１階

るエアコンの冷媒により異なるため，これらの暑熱環境

設定温度

25℃

を考慮した電気代を算出することは，高齢者自身の正確

運転方法

冷房

連続運転

な電気代を把握することにつながる．本研究では，このような状況を鑑み，環境負荷の小さいノンフロン自然冷媒

2.2 電気代の算出方法
電気代は，月別の消費電力量を計算し，全国家庭電気製に注目し，家庭用エアコンに対して GF-08(C3H8:C3H6=1:1)

品公正取引協議会で定められている 31 円/kWh を乗じるという炭化水素を用いたノンフロン自然冷媒を対象としことで算出した((1)式参照)．

た分析を行った．
一方，熱中症により救急搬送された場合，退院するまでに多くの医療費がかかる．東京消防庁のデータ 3)より，初消費電力量 = 冷房負荷÷ 成績係数
2.2.1

(1)

冷房負荷

診時における傷病程度別にみると，必ず入院を必要とす

冷房負荷とは，室温を目標温度設定に冷やすために必る「中等症以上」の高齢患者割合が 48.3%とおよそ半数を占めている．また，熱中症にかかる医療費が多いことから，

要なエネルギー量である．本研究では，外壁面からの取得
熱量，内壁からの取得熱量，ガラス貫流による取得熱量，

電気代と医療費を比較することで過度な節約による熱中

日射による取得熱量，及び内部発熱量の 5 つを合計した症リスクを伝えることができると考えられよう．

(表 S1 参照)．なお，外気温が 25℃以下の場合は外壁，内

このことも踏まえ，暑熱環境を考慮した電気代と医療費の比較を行うことし，また，夏の夜間における健康面で

壁からの熱取得量を 0 として計算を行った．
2.2.2

成績係数(COP)のリスクを把握するため障害調整生存年(DALY)の評価

成績係数とは，消費電力 1kW 当たりの冷房能力を表しを行った．これらによって，金額面と健康面から高齢者のたものである．この数値が大きいとエネルギー消費効率

エアコン使用促進の検討を行うことを目的とする．さらに，エアコンに使用される既存冷媒 R410A とノンフロン

が高く，省エネ性の高い冷媒である．本研究で想定するエ
アコンにおいては，圧縮機，凝縮器，膨張弁，及び蒸発器

冷媒 GF-08 を環境影響の評価手法である LCA に基づき，からなる．本研究では，蒸発温度と凝縮温度をそれぞれ設

冷媒のライフサイクルにおける GHG 排出量を評価した．

定温度-15℃と外気温＋15℃に設定し，モリエル線図より
R410A と GF-08 の COP を計算した(図 S1 参照)．

2.

研究概要

2.3

本研究では，1 人暮らしの高齢者を想定し，1 日中部屋

医療費の算出方法

医療費の算出については，
次の2つの費用を考慮した．

に在宅していると仮定し，エアコンは連続運転するもの①

入院費用(35,785 円/日)2)とした．対象とする部屋の構造は，戸建 1 階，隣室はエ②

夜間休日救急搬送医学管理料(6,000 円)- 2-B2-04 -2-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

日最高 WBGT が 34℃の場合，夜間では熱中症に罹患する確率を 22%と仮定し，他の温度帯はグラフをもとに熱中症リスクを定め，医療費を計算した(図 S3-4 参照)．
図 2 住宅造・冷媒別の各月電気代

また，医療費を計算する上で熱中症の再発は考慮しな
いとし，一旦罹患すると，入院日数は 4.2 日 3)，負担割合
は 1 割という 3 つの仮定をおいて計算を行った．
2.4

DALY の評価

エアコン未使用時の健康面の影響を DALY によって評価した．本研究では，熱中症による死亡，障害(入院)と睡

図 3 日最高 WBGT ごとの各月医療費

眠障害の 3 つを考慮し算出した．死亡については，東京
都監察医務院のデータ 4)から，熱中症による年齢別死亡者数を加重平均し，平均死亡年齢を80 歳とした(図S2参照)．
損失余命は，男女の平均寿命である 81.47 歳と 87.57 歳の
図 4 日最高 WBGT ごとの各月 DALY

平均値から 80 歳を引いた 4.5 年として計算した．障害に3)

ついては，重篤度と有病気間は参考文献 をもとに計算を3.2行った(図 S4 参照)．また睡眠障害は，全年齢層でのデータを用いて算出を行った(図 S5 参照)．日最低気温から日次に，R410A と GF-08 の環境影響評価の結果，1 単位
あたり CO2 排出削減割合が 53.2%となった(図 5 参照)．

冷媒の環境影響評価

最高 WBGT への換算については，7，8 月のデータをもとに相関係数を見たところ，0.835 と強い相関があったため，近似式を用いて換算した(図 S6 参照)．

図 5 各冷媒の CO2 排出量4.
図 1 日最高 WBGT と DALY

まとめ

コスト比較と DALY の評価，並びに冷媒の環境影響評

さらに，各月の日最高 WBGT をそれぞれカウントし，
図 1 により DALY の評価を行った．
2.5 環境影響評価

価から，以下のような知見が得られた．
1.

最後に，冷媒の環境影響評価について，LCA により
R410A と GF-08 を比較し，年間 CO2 の削減量を把握した．

7 及び 8 月においては金額面と健康面の観点から積極的なエアコン使用が望ましい．特に，自然冷媒によるエアコンの使用の効果は高い．

2.

炭化水素系自然冷媒 GF-08 に代替させた際は 1 単位
あたり 53.2%のGHG 排出量の削減が期待されよう．

ここでのシステム境界は，冷媒の製造，使用，使用時の漏洩，及び廃棄を考慮した．なお，廃棄段階において R410A
は R22 の破壊処理を参考にし，GF-08 についてはすべて

引用文献の冷媒量を大気に排出すると仮定した．また機能単位は，

1)

一般社団法人日本救急医学会：”熱中症診療ガイド

JIS C 9612:2013(新 JIS)に基づき，ルームエアコンの 1 年

ラ イ ン 2015”,( オ ン ラ イ ン ), 入 手 先間稼働した時間を 1 単位とした．

<https://www.jaam.jp/info/2015/info-20150413.html>,(参照 2022-12-20)

3.

結果

2)

統計局：”「医療費の動向」調査（月次版）”,e-Stat(オ3.1 コスト比較と DALY の評価の結果
まず，7 及び 8 月においてエアコンを使用しない場合，

ン
ラ
イ
ン
),
入
手
先
<https://www.estat.go.jp/dbview?sid=0003278216>, (参金額面では医療費が電気代と比べて高くなり，健康面で照 2022-12-20)

は，被害の影響が大きいことが確認された(図 2-4 参照)．

3)

特に，医療費と DALY の占める割合は，日最高 WBGTが 30℃以上の日が多かった．そのため，日最高 WBGT が鳴海大典，井原智彦，福田早苗，下田吉之：日本建築学会環境系論文集，84（756），205-214.

4)

東京 都監察医 務院 :” 夏の熱中症死 亡者の状

30℃以上の日には，より積極的な熱中症対策が必要であ況 ”,( オ ン ラ イ ン ), 入 手 先るとされる.

https://www.fukushihoken.metro.tokyo.lg.jp/kansatsu/>,(参照 2022-12-20)- 2-B2-04 -<2-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information (SI)
表 S1

冷房負荷計算の表
熱負荷

合計

時刻

ドア

ドア

東面

北面

天井

南面

西面

通過熱

日射負荷

照明

人体

熱負荷

電気使用量

1

7.2

7.2

13.8

13.8

73.8

9.1

15.9

58.3

0.0

0.0

122.0

321.1

80.3

2

4.8

4.8

9.2

9.2

49.2

6.0

10.6

38.9

0.0

0.0

122.0

254.7

63.7

3

2.4

2.4

4.6

4.6

24.6

3.0

5.3

19.4

0.0

0.0

122.0

188.4

47.1

4

2.4

2.4

4.6

4.6

24.6

3.0

5.3

19.4

0.0

0.0

122.0

188.4

47.1

5

2.4

2.4

4.6

4.6

24.6

3.0

5.3

19.4

14.0

29.8

122.0

232.1

58.0

6

2.4

2.4

4.6

4.6

24.6

3.0

5.3

19.4

42.0

29.8

122.0

260.1

7

4.8

4.8

9.2

9.2

49.2

6.0

10.6

38.9

57.7

29.8

122.0

342.2

85.6

8

7.2

7.2

13.8

13.8

73.8

9.1

15.9

58.3

70.0

29.8

122.0

420.9

105.2

9

9.6

9.6

18.4

18.4

98.4

12.1

21.2

77.8

134.7

29.8

122.0

552.0

138.0

10

12.1

12.1

23.0

23.0

123.0

15.1

26.5

97.2

229.2

29.8

122.0

712.8

178.2

11

12.1

12.1

23.0

23.0

123.0

15.1

26.5

97.2

299.2

29.8

122.0

782.8

195.7

12

12.1

12.1

23.0

23.0

123.0

15.1

26.5

97.2

314.9

29.8

122.0

798.5

199.6

13

14.5

14.5

27.6

27.6

147.6

18.1

31.8

116.6

274.7

29.8

122.0

824.7

206.2

14

14.5

14.5

27.6

27.6

147.6

18.1

31.8

116.6

189.0

29.8

122.0

738.9

184.7

15

9.6

9.6

18.4

18.4

98.4

12.1

21.2

77.8

98.0

29.8

122.0

515.2

128.8

16

9.6

9.6

18.4

18.4

98.4

12.1

21.2

77.8

63.0

29.8

122.0

480.2

120.1

17

9.6

9.6

18.4

18.4

98.4

12.1

21.2

77.8

52.5

29.8

122.0

469.7

117.4

18

7.2

7.2

13.8

13.8

73.8

9.1

15.9

58.3

35.0

29.8

122.0

385.9

19

4.8

4.8

9.2

9.2

49.2

6.0

10.6

38.9

17.5

29.8

122.0

302.0

75.5

20

-2.4

-2.4

-4.6

-4.6

-24.6

-3.0

-5.3

-19.4

0.0

0.0

122.0

122.0

30.5

21

-7.2

-7.2

-13.8

-13.8

-73.8

-9.1

-15.9

-58.3

0.0

0.0

122.0

122.0

30.5

木造

22

内壁・ドアからの熱負荷

-7.2

-7.2

-13.8

窓

外壁からの熱通過負荷

-13.8

-73.8

-9.1

-15.9

-58.3

室内発熱

0.0

0.0

122.0

122.0

65.0

96.5

30.5

23

-9.6

-9.6

-18.4

-18.4

-98.4

-12.1

-21.2

-77.8

0.0

0.0

122.0

122.0

30.5

24

-9.6

-9.6

-18.4

-18.4

-98.4

-12.1

-21.2

-77.8

0.0

0.0

122.0

122.0

30.5

図 S1

図 S2

図 S3

外気温と COP

日最高 WBGT と熱中症死亡率 5)

時間別熱中症による救急搬送人員 6)- 2-B2-04 -2-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S4

日最高 WBGT と救急搬送人員数 7)

図 S5

図 S6

日最低気温と睡眠障害発生率

7，8 月における日最低気温と日最高 WBGT

表 S2 冷媒のインベントリ
パラメータ

単位

R410A

GF-08

C

kg

1.8E+00

1.0E+00

ALR%/year

1.0E+01

1.0E+01

RFM

kg-CO2eq/kg

1.7E+02

1.2E+00

AEC

kWh/year

9.2E+02

8.8E+02EM

kg-CO2eq/kWh

4.5E-01

4.5E-01

GWP

kg-CO2eq/kg

2.1E+032.0E-02- 2-B2-04 -2-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S7

システム境界引用文献
5) 環境省:”熱中症による死亡と気象条件”,(オンライン),入手先<https://www.env.go.jp/chemi/heat_stroke/manual/001-3.pdf>,(参照 2022-12-22)
6) 東京消防庁:”夏本番前から熱中症予防対策を！！”,(オンライン),入手先<https://www.tfd.metro.tokyo.lg.jp/lfe/topics/season/heat.html>,(参照 2022-12-22)
7) 環境省:”熱中症と気象条件”,(オンライン),入手先<https://www.wbgt.env.go.jp/pdf/manual/heatillness_manual_1-4.pdf>,(参照 2022-12-22)- 2-B2-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-C2] 電気自動車・リチウムイオン電池
座長：中野 勝行（立命館大学）
2023年3月9日(木) 15:00 〜 16:20 C会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-C2-01] 使用済み車載用リチウムイオン電池のリサイクルを対象としたライフサイ
クル評価*前門 梨香1、松本 亨1、藤山 淳史1 （1. 北九州市立大学）
15:00 〜

15:20

[2-C2-02] 鉱物資源に注目した電気自動車の環境・社会影響評価*垣内 冴郁1、Chen Shuning2、Karkour Selim1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 九州大学）
15:20 〜

15:40

[2-C2-03] 電池交換を考慮した車載用 LiBの残容量別の将来廃棄量の推計と二次利用の可能性*渡邊 一史1、橋本 征ニ1 （1. 立命館大学）
15:40 〜

16:00

[2-C2-04] リチウムイオン電池起因の事故発生と拡大生産者責任に基づく管理システム*寺園 淳1、小口 正弘1、秋山 浩之2、新冨 美雪3、狩野 真吾3 （1. 国立研究開発法人国立環境研究所、2. みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社、3. イー・アンド・イー ソリューションズ株式会社）
16:00 〜

©日本LCA学会

16:20

2-C2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

使用済み車載用リチウムイオン電池のリサイクルを対象とした
ライフサイクル評価
Life Cycle Assessment on Recycling of End-of-life Automotive Lithium-ion Batteries○前門梨香*1)、松本 亨 1)、藤山淳史 1)
Nashika Maejo, Toru Matsumoto, Atsushi Fujiyama
1) 北九州市立大学* a9551042@eng.kitakyu-u.ac.jp
1. はじめにFIT3については、
報告書 2)を参考に LEAF が 704 台/年、リチウムイオン電池（LIB）は、電気自動車（EV）
やハイブリッド車等の普及拡大により、国内において使用量が増加傾向にある。また、太陽光発電と組み合わせた定置型蓄電池等にも、小型で大容量の LIB の使用量が増えている。一方で、次世代自動車の廃車に伴い発生する廃 LIB の適正なリユース・リサイクルの仕組みについて、いくつかの実証試験や検証が進められているが、一貫したシステムが構築されているとはいが 3,737 台/年と設定した。
2.2 システム境界
本研究で対象とする LIB のリサイクルでは、鉄（Fe）と銅（Cu）、アルミニウム（Al）、Co、Ni を回収するものとし、処理プロセスを図 1 上に示す。比較対照プ
ロセスは図 1 下に示す通り、現行の Fe のみをリサイク
ルするケースを設定した。なお、機能単位は廃 LIB 1

えない。廃 LIB のリユースの事例としては、自動車メーカーが関与した定置型蓄電池へのリユース事業がある。また、廃棄された次世代自動車をリサイクルする
際、廃車から LIB を回収し、走行距離等の情報から LIBのリユース可否を判断し、売却できる LIB ユニットを部品として販売している事例もある。このような状況において、将来の廃 LIB 発生量の増加に備え、サプラ
イチェーン全体を見据えて廃 LIB のリユース・リサイ

個の処理とした。
これらの条件から、活動量と CO₂排出原単位を用いて、環境負荷削減効果を算出した。
また、リユースについては、車載用 LIB として使用
後、70％の能力で 3 年間定置型 LIB として使用することを仮定した。比較対照プロセスとしては、定置型 LIBを 10 年使用可能と仮定した。
本研究のプロセスと比較対照の現行プロセスを図 2 に示す。

クルを含めた回収・再利用システムを構築することは重要な課題となっている。以上のような社会背景のもと、2020 年度より廃車から LIB ユニットを取り出し、レアメタルの一種であるコバルト（Co）とニッケル（Ni）の回収を含めた適正なリユース・リサイクルシ
ステムの構築に向けた実証事業 1)が、北九州エコタウンで行われている。なお、Co と Ni は LIB の正極材に欠かせない素材であり、資源循環や経済安全保障の観点からも廃 LIB から Co と Ni を回収する技術開発は重要となっている。
そこで本研究では、廃車から LIB ユニットを取り出し、Co と Ni の回収まで含めて適正にリサイクルすることで見込まれるライフサイクル CO2 を、現行の処理プロセスと比較することで、環境負荷削減効果を算出
することを目的とした。
2. 研究対象範囲
2.1 対象製品
本研究では、EV として日産 LEAF、ハイブリッド車としてホンダ FIT3 を設定し、それらに搭載されている
LIB のリユース・リサイクルを評価とした。廃車台数- 2-C2-01 -図 1 リサイクルのシステム境界（上：本研究のプロセス、下：現行の廃 LIB プロセス）

図 2 リユースのシステム境界

2-C2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

3. 評価方法と使用データ
廃車から LIB ユニットを取り出し、Co と Ni の回収を含めたリユース・リサイクルシステムの実証事業の結果をもとに、取り出し工程と劣化診断工程、放電工
程、解体工程、熱分解破砕選別工程、湿式回収工程、輸送工程の各工程における CO2 排出量を算出した。
3.1 LIB 取り出し工程
FIT3 と LEAF から LIB を取り出す工程は、実証事業のデータをもとに CO2 排出量を算出した。電力消費に

3.6 破砕・選別工程
熱分解した後、本工程では、Co や Ni を回収する原料となる活物質と、Cu と Al 等のシート材、LIB の筐体が選別される。本工程に用いる破砕機と選別機の仕様、本工程に伴う活動量データを用いて CO2 排出量を算出した。
3.7 湿式回収工程
活物質から Co、Ni を抽出する工程である。本工程で使用する薬液の CO2 排出原単位は IDEA、SimaProより設定し、本工程に伴う活動量データを用いて CO2伴う CO2 排出係数は九州電力の CO2 排出係数（2021年度）3)を設定した。また、軽油使用に伴う CO2 排出排出量を算出した。

係数はIDEA4)より入手した軽油製造のCO2 排出原単位に、環境省データ 5)より入手した軽油の CO2 排出原単位を加えることによって設定した。

4. 算定結果
本研究では、廃車から LIB ユニットを取り出し、Coと Ni の回収までを含めた一連のプロセスを対象に、
CO2 排出量を算出した。

3.2 劣化診断工程取り出した LIB について劣化診断を行い、リユース

5. まとめ

可否を判定するプロセスであり、リユース不可品については、後段の処理プロセスへ移行することになる。
本実証事業では、この劣化診断は行わず、LIB の 70％
をリユースするものと設定した。

本研究では、廃車から LIB ユニットを取り出し、Coと Ni の回収を含めた適正なリユース・リサイクルシス
テムの構築に向けた実証結果をもとに CO₂削減効果を評価した。

3.3 放電工程LIB ユニットのリサイクル工程では、LIB を熱分解が可能なモジュール単位まで解体する必要がある。し6. 参考文献
1) 三菱マテリアル株式会社：令和 2 年度脱炭素型金属リサイクルシステムの早期社会実装化に向けかし、LEAF の LIB ユニットでは約 400V、FIT3 の LIBユニットでも約200V の電圧を保持していることから、
LIB ユニットを解体する作業者の安全確保のために放電を実施する必要がある。本実証事業では、放電装置の回生により発生する回生電力は本工程で使用するものと設定した。

た実証事業 北九州地域での全体最適 LIB リユー
ス・リサイクル技術・システム実証 業務委託 成
果報告書，令和 3 年 3 月，pp 1.1-1.2
三菱マテリアル株式会社：令和 2 年度脱炭素型金属リサイクルシステムの早期社会実装化に向けた実証事業 北九州地域での全体最適 LIB リユー
ス・リサイクル技術・システム実証 業務委託 成
果報告書，令和 3 年 3 月，pp 2.1-2.2

2)

3.4 解体工程
LIB ユニットは、LIB モジュール（または、セル）の他に、金属や制御基板等で構成されており、本解体
工程では、回収可能な鉄と銅、アルミが回収される。
それぞれの CO2 排出原単位は IDEA より設定し、本工程で回収された量を乗じることで、CO2 排出量を算出
した。

3)
4)
5)
6)

3.5 熱処理工程
LIB セル（または、LIB モジュール）を熱処理する工程である。本工程における活動量データを用いてCO2 排出量を算出した。

- 2-C2-01 -九州電力 HP：2021 年度 CO2 排出係数について，
https://www.kyuden.co.jp/index.html，2023.01.24
LCI データベース IDEAv2.3
環境省：温室効果ガス排出量算定・報告・公表制度における算定方法・排出係数一覧
三菱マテリアル株式会社：平成 29 年度低炭素型
3R 技術・システム実証事業 次世代自動車 LIB のリユース・リサイクルにおける低 CO2 削減実証事
業 完了報告書，令和 30 年 2 月 28 日，pp 2.1-2.2

2-C2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

鉱物資源に注目した電気自動車の環境・社会影響評価
Environmental and Social Impact Assessment of Electric Vehicles Focusing on Mineral Resources○垣内冴郁*1)、Shuning Chen2)、Selim Karkour1)、伊坪徳宏 1)
Sayaka Kakiuchi, Shuning Chen, Selim Karkour, Itsubo Norihiro
1) 東京都市大学, 2) 九州大学
* g2183105@ tcu.ac.jp
1. はじめにする原材料調達段階までをシステム境界とする。

世界の GHG 排出量のうち交通機関は約 16％を占DB は SHDB を用いた。SHDB には DRC のデータがめ、中でも乗用車の CO2 排出量は最も多くなってない為、既存論文を参考に隣国ザンビアのデータにいる。近年、各国でガソリン車規制が始まり、て算定を行った。インベントリは物量を産業連関表

GHG 排出抑制の手段として電気自動車（EVs）が期の物量表を用いて金額データに変更し利用した。リ

待されており、今後も急速な EV 化が進むと予想さチウムイオン電池の詳細については、GREET の各れている。

NMC 比率の内訳割合を参考した。詳細なデータは現在の技術において EV 化にはコバルト、ニッケ

図 S3 に記す。

ル、リチウムなどのレアメタルは不可欠である。レ
アメタルの需要は増加し、特にコバルトは 50％が3. 研究結果

コンゴ民主共和国（DRC）から輸入されており産

3.1 環境影響評価結果

出国の偏りが懸念されている。コバルトの採掘には

図 1 に各 ICEV,HEV,BEV の GWP 比較を示す。

児童労働や低賃金などが報告されており 、日本でICEV について：素材製造段階は約 10%~20%を占めも人権に関する法整備が始まるなど、環境だけでなており、使用段階は 80~90%程度を占める。HEV にく社会的なリスクにも配慮した製品づくりが求めらついて：素材製造段階とリチウムイオン電池製造段

れている。

階の合計値は全体の約 15%~30%を占めており、使1)2015 年頃から EV と社会的影響に関する論文が増用段階は 60~80%程度を占める。BEV について：素

えてきているが、自動車の環境影響評価はカタログ

材製造段階とリチウムイオン電池製造段階の合計値

値からの相対的評価が多く、1 次データを利用した

は全体の約 40%~55%を占めており、使用段階は絶対値で車種を比較している論文は少ない。また、

35~50%程度を占めることがわかる。

自動車において環境面と社会面の双方を考慮した事例はない。
本研究では、内燃機関自動車(ICEV),ハイブリッド車(HEV),電気自動車(BEV)の環境影響と児童労働に代表される社会影響のホットスポットを分析することを目的とする。
2. 研究方法

図 1 各車種 1 台 km 当たり GHG 排出量の比較

2.1 環境影響評価
ICEV7 台,HEV6 台,BEV2 台の基本データは複数協

図 2 に ICEV,HEV,BEV と車体重量の散布図を示す。

力企業から得た 1 次データである。ヒアリングシー

車体重量が重くなると排出量も大きくなる傾向があトでは、車体情報・IMDS・使用・電池等について

り、ICEV と HEV を比べると、同程度の車体重量で回答を得た。不足分については論文や報告書を参考

は ICEV の方が GHG の排出量は大きくなる。また、に補填し、インベントリデータは車体重量に対してICEV の大型車と小型車では約 2 倍の排出量の差が

平均 8 割を収集した。システム境界と算定概要を図みられ、素材製造と使用段階において約 2.5 倍と約

S1,S2 に示す。ソフトウェアは SimaPro9.4.0.1 を使用

2 倍の差がみられた。図 1 より、小型車の方が大型した。

車に比べ燃費が向上するだけでなく、車体に使用される材料も影響することが分かる。

2.2 社会影響評価
2.1 で示した各車種複数台の素材製造段階に使用- 2-C2-02 -2-C2-02

第18回日本LCA学会研究発表会に由来していた(図 S6)。また各 NMC 比率をカテゴ
リレベルで比較(図 S7)すると、コバルトの割合が高くなるほど総リスク時間は増加することが確認された。

図 2 各車種 1 台 km 当たり GHG 排出量と車体重量の散布図
資源消費の結果について、BEV の影響が大きく

図 4 サブカテゴリ「Poverty(貧困)」の結果評価され、その殆どがリチウムイオン電池に由来する。
「E_小型」ではプラチナの影響が、「O_大型」
での素材製造では銅が大きく評価されている為、同重量車種と比べて影響が大きい。 (図 3)

図 5 サブカテゴリ「Child Labor(児童労働)」の結果

図 3 各車種 1 台 km 当たり資源消費の比較
3.2 社会影響評価結果
各サブカテゴリを SGDs 目標に振り分け (図 S5)、図 6 サブカテゴリ「Corruption(汚職)」の結果

目標 1,8,16 を代表するサブカテゴリ「Poverty(貧困)」、「Child Labor(児童労働)」、「Corruption(汚職)」を取り

4. まとめ上げる。(図 4,5,6)素材製造の内訳をみると、車体に同車体重量の車種では、ICEV>HEV>BEV の順に使われるプラスチック製品に対するリスク時間が大GHG 排出量が小さくなる傾向があり、大型か小型

きい。プラスチック製品の製造国は、中国 61%・によって同じ ICEV でも差がみられた。一方で鉱物

日本 6%・アジア地域 33%を想定しており、1$あた

資源では BEV>HEV>ICEV の順に被害額が小さくなりの生産リスク時間の殆どを中国の化学、ゴム、プった。リスク時間では、車体の大部分を中国でのプラスチック製品セクターが占めている。SHDB の結

ラスチック製造が占め、電池に注目をすると NMC

果は価格(US$)と国・セクターに依存し、プラスチの比によって異なるが NMC の製造におけるリスク

ック製品の投入量が大きいことも関係していると考時間が高いと評価された。今後に向けて BEV のリえられる。電池製造全体の傾向として、HEV ではサイクルによる環境影響、リスク時間を考察してい素材製造に対して(リチウムイオン)電池製造のリスく必要がある。また、分野の発展として、企業間にク時間が約 15~35%に対し、BEV では 70%程度になよるデータの管理方法の違いや IMDS の粒度を高めっている。HEV と BEV の割合は電池の積載量に依ていくことが望まれる。

存している為、BEV の方が全体に占める割合が大きい。内訳として児童労働に注目をすると、HEV

5. 引用文献

では電気設備と NMC 製造のリスク時間が半々であ

1) Amnesty International: “THIS IS WHAT WE DIEったのに対して、BEV ではその殆どが NMC の製造

FOR” (2016)- 2-C2-02 -2-C2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1 システム境界(社会面はオレンジ点線で囲んだ範囲のみ)

図 S2 算定方法(環境面)

図 S3 算定方法(社会面)- 2-C2-02 -2-C2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S5 SGDs 目標に振り分けたサブカテゴリ

図 S6 各車種のリチウムイオン電池の内訳(表示名は GREET ベース)

- 2-C2-02 -2-C2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S7 代表的な NMC 比率の比較(カテゴリ)- 2-C2-02 -2-C2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

電池交換を考慮した車載用 LiB の将来廃棄量の推計と二次利用の可能性
Future estimation of vehicle-mounted LiB disposal amount by remaining capacity considering
battery replacement and possibility of secondary use○渡邊一史*1)、橋本征二 1)
Watanabe Kazushi, Hashimoto Seiji
1) 立命館大学

1. はじめに
次世代自動車として普及が期待される電気自動車(Battery Electric Vehicle, 以下 BEV)は、電源としてリチ
ウムイオン電池(Lithium-ion Battery, 以下 LiB)を搭載しているが、生産にかかるエネルギーは大きく、適切な処理が求められる。本研究では、乗用車、商用車を含

LiB廃棄量（万台）

160

めた車種別に BEV の国内普及台数を想定し、電池交

120
80

120
80

40
0
2020

換を考慮した 2050 年までの LiB の将来廃棄量を推計

160

〜70%
70%〜80%80%〜90%90%〜100%
BEV総廃棄台数

40

BEV廃棄台数（万台）* ce0015kr@ ed.ritsumei.ac.jp

0
2030

2040

2050

した。加えて、LiB の残容量別の廃棄量から他用途へ

図 1 対象車種における LiB 残容量別の廃棄量の二次利用の可能性について検討した。

（2050 年の BEV 販売割合 50%）

2. 方法
2.1 BEV の将来販売台数

3. 結果と考察

乗用車は、普通・軽・小型の四輪を対象に式 1 に示
1)2050 年の BEV 販売割合を 50%としたシナリオにおすストック・フロー分析 で、将来の販売台数を推計

ける、LiB 残容量別の廃棄量と BEV の廃棄台数の推計した。

結果を図 1 に示す。LiB 廃棄量は 2030 年以降に急増

𝐼𝑡 = 𝐾𝑡 − 𝐾𝑡−1 + 𝐷𝑡
(1)
ここで、𝐼𝑡 、𝐾𝑡 、𝐷𝑡 はそれぞれ𝑡年の販売台数、保有台し、約半数が容量 80%以上で構成されると推計された。

数、廃棄台数である。商用車は、貨物車・バス・タク

あるが、LiB 容量が 70%未満に到達し電池交換を行う

2)

LiB 交換による廃棄量は、乗用車によるものが大半でシーとし、東京主税局が想定した将来販売台数 を使車両の割合が多いのは商用車であった。LiB と BEV の用した。総販売に占める BEV の販売割合は、2050 年

廃棄量に大きな差がない理由は、乗用車における LiBに 30%、50%、70%と 3 種のシナリオを想定した。

容量が 70%未満に到達する使用年数が、ほとんどの場

2.2 使用中の電池交換

合 20 年以上であること、商用車の BEV 販売台数が乗

電池交換の対象は技術の進展を考慮し、2030 年まで用車と比較して少ないことが原因である。経済産業省に販売された BEV とした。使用中の交換回数は１回

では定置用蓄電池の導入ポテンシャルを 2030 年でとし、バッテリー最大容量が 70%未満に到達した段階

2.8GWh と推計しているが 4)、車載用 LiB の容量を仮で、残りの使用年数が１年以上の場合に新規 LiB と交に40kWh/台とすると、2030 年に廃棄される残容量 80%

換し、使用年数を経て廃棄されると仮定した。

以上の LiB は 2GWh 程度となり、廃棄 BEV から一定

2.3 LiB 劣化量の推計量の供給が可能であると考えられた。
3)

LiB の劣化量は、Xu ら が提示するモデル式を用いて諸条件を設定して推計した。使用年数と走行距離を

4. 引用文献1)

間瀬貴之：乗用車の電動化とカーシェア普及によ

劣化要因として、下式のように車種別にそれぞれの確る波及効果の評価方法について、電力中央研究所

率分布を設定して推計した。

資料、Y19507、2020

𝐸𝑡,𝑦,𝑚 = 𝐼𝑡 × 𝑃1 × 𝑃2 (2)𝐸𝑡,𝑦,𝑚 は t 年販売 BEV のうち、使用年数 y(年)、年間走

2)

行距離 m(km)の BEV 廃棄台数である。𝑃1 を使用年数、3)

ション等調査、2021
Xu,B.,et al.: IEEE Transactions on Smart Grid, 9(2),1131-1140

𝑃2 を年間走行距離の確率分布とし、推計した使用年数
別・年間走行距離別の廃棄台数から LiB の劣化モデル

東京主税局：自動車関連税制に関するシミュレー

4)3)

式 にあてはめ、残容量別の LiB 廃棄量を推計した。

経済産業省定置用蓄電システム普及拡大検討会：
定置用蓄電システム普及拡大検討会の結果とりまとめ、2021- 2-C2-03 -2-C2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

リチウムイオン電池起因の事故発生と拡大生産者責任に基づく管理システム
Accidents caused by lithium-ion batteries and management systems based on extended
producer responsibility○寺園淳*1)、小口正弘 1)、秋山浩之 2)、新冨美雪 3)、狩野真吾 3)
Atsushi Terazono, Masahiro Oguchi, Hiroyuki Akiyama, Miyuki Shintomi, Shingo Kano
1) 国立研究開発法人国立環境研究所, 2) みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社,
3) イー・アンド・イー ソリューションズ株式会社* terazono@nies.go.jp
1. はじめに

省による推計などと比較し、相違の原因を考察した。

市町村の廃棄物処理施設や小型家電リサイクル施設
でリチウムイオン電池（LIB）起因と思われる火災や

2.2 火災等事故の事例収集・解析。

自治体の不燃・粗大ごみ処理施設を 10 箇所以上訪問

資源有効利用促進法に基づく自主回収では十分に機能調査して、不燃・粗大ごみの収集量（処理量）、分別収せず、消費者が主に排出する市町村で事故と対策に要集区分、処理方法、LIB の手選別・除去の有無、モニする負担が増している。一方、海外でも同様の事故はタリング状況などの情報を収集し、その関係を分析し発生しているが、特に EU では 2006 年の電池指令によた。また、環境省（2021）他の文献レビューとともに、って一定の回収率を維持し、2020 年 12 月に提案され日本容器包装リサイクル協会、全国市有物件災害共済た電池規則案でさらに循環経済やトレーサビリティも会、小型家電リサイクル関連団体や個別企業、JBRC

考慮した電池管理システムを構築しようとしている。

の HP からも LIB 起因事故情報の収集を行い、可能な発火・発煙（以下、火災等）の事故が増加している

1,2)

本研究では、LIB フローと事故発生の現状把握、及場合は被害金額と対策費用の情報収集を試みた。

び拡大生産者責任（EPR）に基づく電池管理システムの方向性を探ることを目的とする。そのために、LIBの排出量・フロー・回収率の推計、自治体の処理施設

2.3 欧州の情報収集
欧州において主に事故事例調査を行った文献 4)のレにおける火災等事故の事例収集・解析、ならびに欧州

ビューを行うとともに、EU における回収システムとにおける電池管理システムの情報収集を試みる。

マテリアルフローについて、EU 電池指令の評価研究を行った文献 5,6)を中心に情報を収集し、EPR の在り方

2. 方法

や費用効率性の議論を試みた。

2.1 排出量の推計、マテリアルフローの分析、回収率
3. 結果

の把握
全国における LIB 排出量について、環境省 2,3)の推計

3.1 排出量の推計、マテリアルフローの分析、回収率
国内における LIB の排出量について、
環境省（2021、方法を参考にして、次式によって推計した。
（LIB 含有製品排出台数）×（各製品分類の LIB 使用製品の割合）×（1 台当たり LIB 重量）2022）における LIB 排出重量は 16,094t であった。本
研究では、電気かみそり、モバイルバッテリー、加熱

ここで排出台数は、以下の 3 つの方法のうち、デー式たばこ等を推計対象に加えたことで 1,981t 増加し、タの有無や適切さを考慮して、品目ごとに選択した。

一方で 1 台当たり LIB 重量の実測値を用いたことと、

１）保有台数÷（保有台数÷出荷台数）

製品区分の再編によって LIB 排出重量が減少したこと

２）１）の出荷台数を、出荷年と前後 1 年の 3 年間で、全体の LIB 排出重量は 6,229t となった。ただし、で移動平均をとったものを採用

この値は現時点までに推計のためのデータを整備でき

３）保有台数÷製品寿命

た品目のみの合計値である。この後も継続して実施す

１）は結果として出荷台数を意味するが、出荷台数

るデータ整備と推計の追加により、この推計値はややの変動を考慮した、より望ましい２）が採用できない

増加すると見込まれる。

場合などに採用する。保有台数は、「消費動向調査」な

LIB のマテリアルフローについては、日本全国の推どで世帯当たり保有台数を求め、2020 年度（2021 年 1計事例が見あたらない。不明な部分が多いことを理解

月現在）の世帯数を乗じて計算した。推計結果は環境した上で、日本の排出以降の LIB のマテリアルフロー- 2-C2-04 -2-C2-04

第18回日本LCA学会研究発表会の概略を図 1 に示す。JBRC による LIB の自主回収はの管理チェーンにおける火災の件数は増加しているこ2020 年度で 730t であり、事業者由来の産業系が大半とが確認された 4)。EU の電池指令では拡大生産者責任で住民由来の自治体系の寄与は小さいとみられる。まの考え方が導入され、新電池規則案では電池のライフ

た、小型家電回収後の小型二次電池（密閉形蓄電池）サイクルでの環境・社会的影響低減、責任ある調達、の処理量は 2018 年度で 203.6t とあるが、本研究では安全確保など循環経済に向けた方策が検討されている。

LIB 割合を 58.9%（元は個数割合）
として 120t とする。

各加盟国における生産者責任団体は単位電池量あたり

一方、市町村の収集による不燃ごみ相当区分におけるの手数料を生産者から受け取っており、電池指令の実

LIB 混入量について、本研究では全国の不燃ごみ 138

施に要する費用と効果の分析も一部の国に対して行わ

万 t の 0.06%が LIB と考えて 828t とする。

れている 5,6)。例えば、ベルギーやスイスでは 2016 年

これより、
LIB 排出量約 6,200t に対する回収量は 730tには 70%程度の高い回収率を達成しているが、拡大生＋120t＝850t であり、回収率は 14%と計算された。ま

産者責任に基づく回収システムの維持には高い費用もた、自治体の不燃ごみ混入分を含めても行方を把握しかかっており、小型電池回収量当たりの費用も高くなているのが 1,678t となり、排出量全体の 27%に留まっっている。回収システムは単純に回収量または事故回ている。MRN や PC3R による回収量を追加しても排出避だけで評価することはできないが、拡大生産者責任

量の 2%程度でわずかとみられた。

に基づく回収率の向上によって LIB が他の廃棄物に混入する割合を抑え、結果として火災防止にも寄与すると考えられる。
謝辞
本研究は、環境省・(独)環境再生保全機構「環境研究総合推進費」（JPMEERF20213001）により実施した。
環境省と経済産業省、調査研究にご協力頂いた市町村
他関係各位に対して厚く謝意を表する。
引用文献

図1 全国における排出以降のLIBのマテリアルフロー

1) 寺園淳 (2022) リチウムイオン電池の循環・廃棄過程における火災等の発生と課題, 廃棄物資源循
環学会誌, Vol.33, No.3, pp.214-228

3.2 火災等事故の事例収集・解析処理施設における LIB 起因の事故発生について、不2) 環境省 (2022) リチウム蓄電池等処理困難物対策
集

燃・粗大ごみの収集量と発火等発生件数との間には相関関係はみられなかった。しかし、破砕工程の前に手

3) 環境省 (2021) 令和 2 年度リチウムイオン電池等

選別で LIB の除去を行っていない施設では、処理量あ

処理困難物適正処理対策検討業務結果（業務報告書等抜粋）

たり発火等発生件数が多いもようである。参考値として具体的に処理量当たりの発火検知件数を算出すると、

4) Ollion L., et al. (2020) Characterisation of Fires Caused

多い自治体では 0.1 件/t-不燃ごみ程度以上になること

by Batteries in WEEE, a WEEE Forum and EuRICがわかった。

report

また、市町村の処理施設の火災被害について、被害

5) European Commission (2019) Commission Staff

件数、
被害額ともに 2019 年度から大幅に増加しており、Working Document on the evaluation of the Directive

被害金額は 2020 年度で約 13.5 億円（平均 4,650 万円、

2006/66/EC on batteries and accumulators and waste

最大 5.12 億円）、
2021 年度で 35.2 億円（平均 1.53 億円、

batteries and accumulators and repealing Directive

最大 8.62 億円）となっている。ただし、この被害額は91/157/EEC

直接的な損害額（減価率もあって全額ではない）がて

6) Stahl H., et al. (2018) Study in support of evaluation of

ん補されるものであって、稼働停止期間中の他施設へ

theの依頼に要する間接費用などは含まれていないことにaccumulators and waste batteries and accumulators.

注意を要する。

Final Report.

3.3 欧州の情報収集
欧州における調査の結果、廃電気電子機器（WEEE）- 2-C2-04 -Directive

2006/66/EC

onbatteriesand日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-D2] 市民環境情報座長：栗栖 聖（東京大学）
2023年3月9日(木) 15:00 〜 16:20 D会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-D2-01] 脱炭素地域づくりに向けたナラティブ・ワークショップの評価－発言内容に着目した質的分析を用いて－*前田 優太朗1、本藤 祐樹1、中野 祐樹1、青木 一益2、木下 裕介3 （1. 横浜国立大学、2. 富山大学、3. 東京大学）
15:00 〜

15:20

[2-D2-02] 市民の環境への認識と実際の環境負荷とのギャップについておよび LCAに基づいた情報提供の効果*長谷川 慶信1、栗栖 聖1、福士 謙介1 （1. 東京大学）
15:20 〜

15:40

[2-D2-03] 環境影響評価に基づいたインターネット通販用包装の持続可能性の検討*鈴木 夢海1、井原 智彦1 （1. 東京大学）
15:40 〜

16:00

[2-D2-04] 評価対象を拡大した東京都市大学の SCOPE3分析*根本 滉希1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）
16:00 〜

©日本LCA学会

16:20

2-D2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

脱炭素地域づくりに向けたナラティブ・ワークショップの評価
ー発言内容に着目した質的分析を用いてー
Evaluation of Narrative Workshop for Creating Decarbonized Regional Areas:
Using Qualitative Analysis Focusing on the Content of Statements○前田優太朗*1)、本藤祐樹 1)、中野祐樹 1)、青木一益 2)、木下裕介 3)
Yutaro MAEDA, Hiroki HONDO, Yuki NAKANO, Kazumasu AOKI, Yusuke KISHITA
1) 横浜国立大学, 2) 富山大学, 3) 東京大学
* hondo@ynu.ac.jp
1. はじめに2050 年カーボンニュートラルの実現を目指す上で、各地域の特性を活かした脱炭素化地域の形成が求められている。そのためには、地域に住む市民の多様な意
見や経験知・生活知を反映する市民参加型のワークシ
ョップ(以下、WS)が有効な手段として期待される。近年では、物語(ナラティブ)を WS に組み込むことで、

Fig.1 富山市の物語の作成フロー

対象となる問題に関連する議論を活性化させる可能性が指摘されている１)。しかし、ナラティブを組み込んだ WS の実践例は少なく、その効果を評価した事例は

3. WS の分析・評価
本研究での分析のフロー図を Fig.2 に示す。はじめ

見当たらない。

に、発言内容から予測される参加者の状態・変化、WS

本研究の目的は、市民主体のシナリオ作成を試みたの状況を抽象化し、これらをラベリングしたコードをナラティブ WS を対象として、発言内容に着目した分析における方法論を整備するとともに、本 WS の有効作成・定義付けした。作成されたコードは定義に従って参加者の各発言に対して付与された。次に、コード性を検討することである。

が付与された発言内容を分析し、参加者に影響を与え

2. WS の実施

得る WS 中の複数の要因を推察した。ここでの各要因

本研究で評価対象とするオンライン WS は、過去に提案されたナラティブ WS の方法論 1)に基づいて Fig.1

は特定のコードと対応関係にあり、ある発言に対象のコードが付与されると、その発言には WS の要因が認に示す手順で実施され、富山大学の大学生 28 名が参加められると解釈することになる。さらに、ひとりの参した。WS の参加者は 4 グループに分かれ、「2050 年

加者による連続的な発言(一発言)を対象として、これのカーボンニュートラルな富山市の物語」を作成することを目指して議論を行った。はじめに、講義や物語らの要因が出現する組み合わせを基に発言を類型化した。最後に、導かれた類型に基づく考察により、WS

型情報カードを通じて、環境・エネルギー問題の基礎中の要因間の相互作用を示す関係図を作成した。上記

知識や富山市の現状・将来像に関連する情報を提供しのフローによる作業は繰り返し行われ、最終的に精緻た。その後、参加者はこれらの情報を活用して「○○化されたコードと要因、関係図を利用して本 WS の有(誰々)が△△(技術・制度)を使って□□(行動)をする」

効性を検討した。

という形式の「物語要素」と呼ばれる短文を個別に作成した。ここでは、各々が作成した物語要素をその背景や特徴と共にグループ内で共有するための作業が行われた。次に、自身やグループのメンバーが作成した物語要素の中から重要だと考えるものを選定・順位付
けする作業に基づいて、順位付けの理由や他者への質
問・感想の発表を通じたコミュニケーションが行われた。最後に、ここまでの活動で明確化された各々が重要視する物語要素を組み合わせることで、カーボンニュートラルな富山市の将来像が描かれた「物語」が作成された。

- 2-D2-01 -Fig.2 発言内容に着目した質的分析のフロー図

2-D2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

4. 結果・考察

Table.1 コード例の一覧

4.1 コードの作成・付与

要因

大コード

小コードの一例作成されたコード例の一覧を Table.1 に示す。小コー

心理的

物語化の

2050 年への移入

ドは実際に発言内容に付与されるコードを指し、大コ
ードは小コードから集約される共通点を意味する。大要因

効果

日常生活とのつながり

個別作業の

物語要素の説明

振り返り

優先順位の説明

他者との

感想

コミュニ
ケーション

他者への質問アイデアのアイデアの喚起

特性

創出

アイデアの展開要因

多様な価値観

新たな認識の気付きの醸成

他者への共感・賛辞

コードは 5 つに分類され、2050 年への移入や日常生活とのつながり等を誘発する「物語化の効果」や WS の状況的活動状況を指す「個別作業の振り返り」「他者とのコミュニケーション」、
自由な発想に基づいて発言したこと要因を示す「アイデアの創出」や他者の多様な意見を取り入れたことを意味する「多様な価値観の醸成」が作成された。以上のように、作成された各々の小コードは
参加者の発言に対して付与され、後の分析ではそれぞれに対応する大コードが主に利用された。
4.2 発言内容の類型化
発言内容の類型化は、一発言内に大コードより推察される 3 つの要因がどのような組み合わせで現れているかに着目して行われた。要因はそれぞれ、参加者の情報処理に対して影響を及ぼすとされる心理的要因(表中緑)、WS の各状況での活動を指す状況的要因(同青)、ナラティブWS の特性として機能する特性要因(同赤)として分類した。類型化の結果、要因間の関係性を示すものとして計 3 つの類型が存在することが明らかになった。具体的には「①心理的要因・状況的要因が含まれる発言」、「②状況的要因・特性要因が含まれる

Fig.3 ナラティブ WS の関係図

発言」、「③心理的要因・状況的要因・特性要因が含まれる発言」である。一例として、「さっきからいろいろ

言例の表現が全て組み込まれた類型③の発言からは、出ているポイントみたいなので、メタンガスで使える家具とかを作れば、さらにメタンガスの利用が進むん

図中のように 3 種の要因がそれぞれ相互作用を起こしながら議論が活性化されると推察できる。以上より、じゃないかなと思います。
」という発言は、状況的要因

ナラティブ WS は物語化による心理的要因と WS 中の(他者とのコミュニケーション)と特性要因(アイデア活動による状況的要因、アイデア・多様な価値観がの展開)の 2 つの要因が認められるため、類型②に属すると判断した。

WS の場に生まれるという特性の相互作用を通じて、

4.3 関係図の作成えられる。

ナラティブ WS 中の要因間の相互作用を示す関係図

参加者の活動や議論を活性化させることができると考5. 結言

言が全グループに共通して認められるとともに、各要本研究では、参加者の発言内容に着目した分析を用いて、ナラティブ WS の有効性について検討した。提因間の関係性が推察できることから作成された。類型

供する情報や議論の場に物語を活用することで、WS①に属する発言では、「2050 年時でのカーボンニューの活動と連関しながら市民主体による脱炭素地域の形

トラルのことを考えると」や「自分の周りには今」等の表現が見受けられ、将来の時間軸や富山市内の空間成に貢献できる可能性が示唆された。今後は分析手法における方法論の更なる改良を通じて、評価を洗練すに位置することを想像しながら WS の活動が行われたることを予定している。

を Fig.3 に示す。関係図は、①~③の各類型に属する発ことが考えられる。また、類型②に属する発言より、「このアイデアを足すとさらにカーボンニュートラル

【引用文献】1) 本藤,中野,木下,青木:第 30 回日本エネに向けた技術利用が進むと思います」や「○○さんのルギー学会大会,オンライン開催, (2021), pp.162-163

アイデアのこの点が良いと思った」等の意見が確認さ【謝辞】本研究は三井物産環境基金(R18-0042)ならびれ、参加者の活動に対してナラティブ WS の特性が効に JSPS 科研費(JP19K12457)の支援を受けている。

果的に働いたことも考えられる。さらに、上述した発- 2-D2-01 -2-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

市民の環境への認識と実際の環境負荷のギャップについて
および LCA に基づいた情報提供の効果
The gap between the public's perception of the environment and the actual
environmental impact and the effects of LCA-based information provision○長谷川慶信*1)、栗栖聖 1)、福士謙介 1)
Yoshinobu Hasegawa, Kiyo Kurisu, Kensuke Fukushi1) 東京大学* hasegawa-yoshinobu099@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに
地球温暖化をはじめとした環境問題への意識は世界中で高まっており、2015 年に採択されたパリ協定では各国が温室効果ガスの具体的な削減目標を定めることとなった。そうした動きもあって日本は 2050 年にカーボンニュ
ートラルを実現すること、それに向けて 2030 年度に 2013
年比で 46％の温室効果ガス削減を目標としている 1)。家
庭部門においても更なる温室効果ガスの削減が求められグリーン消費 5)、
自然への愛着 6)、
陰謀論 7)、
horizontal scale8)に関する質問を行った。個人特性の回答は因子分析に供し、共通因子を抽出した上で因子得点による解析を行なった。調査票の最後には環境に関する疑問や意見の自由
回答を求めた。
調査は日本全国を対象にオンラインで実施し、各年代（7 区分）
・性別（2 区分）・都道府県（47 区分）で 1 区分
10 人となるよう設定した。2022 年 11 月 4 日~10 日に調ているが、内閣府が令和 2 年度に行った調査 2)によると、
日常生活における脱炭素社会への取り組みとして冷暖房の温度管理や節電を行っている人は 70％を超えているもののエコカーの選択やエコドライブ、省エネ住宅への居住やリフォーム、太陽光パネルの設置などを行っている
人はそれぞれ 30％にも満たない。そのため、効果的な情報提供による市民の適切な環境配慮行動の選択を促すことが重要である。

査を実施し、6,580 の回答を得た。

本研究では、市民が環境に良いと思っていること、悪いと思っていること、どちらかわからないことを把握した上で、LCA に基づく情報提供の効果を評価することを研

回答者は 3 グループに分け、A~C のいずれかの情報を提示し、全員に同じ質問を行った。Hospido ら 9)は、イギ
リスで消費するレタスを対象に、イギリスでの露地物、ス究目的とした。

ペインでの露地物の輸入、イギリスでの温室栽培、の 3 ケースにつき環境負荷を算定している。A ではこれら 3 ケ

２．手法
2.1 日常行動への意識調査（調査 I）

ース全てをグラフとして示し、注釈をつけた（図 1）。B では、移動に関わる環境負荷を強調するため、3 ケースの内、

2.2 情報提供の効果の評価（調査 II）
調査 I の結果、a)~c)について一定数の回答者が得られた「地産地消」を取り上げ、情報提供の効果を見るアンケート調査（調査 II）を実施した。地産地消を対象に LCA評価を実施している Hospido ら 9)の研究結果を取りあげ、
図 1 に示したような提供情報を作成した。

市民が環境に良い、ないし悪いと思っている日常行動

イギリスでの露地物と、スペインでの露地物を輸入する 2を明らかにするため、1 回目のアンケート調査（調査 I）を行った。回答者には、a) 環境に良いと思う、b) 環境に悪いと思う、c) 環境に良いか悪いかわからない、ものや行動を、1) 移動・交通、2) 衣服、3) 食べ物・食べること、
4) 商品の選択・買い物、5) ごみ・物の廃棄、6) それ以外の家事や家での行動・取り組み、の 6 分野の各分野を対象に a) ～c) につき各３つずつ自由回答形式で質問した。
また、回答者の個人属性や個人特性を尋ねた。個人属性

ケースのみを示した。C では、露地栽培と温室栽培の環境負荷の差を強調するため、イギリスでの露地物とイギリ
スでの温室栽培の 2 ケースのみを示した。いずれにおいてもグラフの理解を促すために畑や国旗の簡単なイラス
トやグラフの説明を付した。調査票においては、情報提供
前に、地産地消が環境に良いと思うかとその理由、また、情報提供で用いたレタスの消費に関してどれが最も環境に良いと思うかを質問した。また、情報提供後には、情報

では、性別、年齢、世帯人数、居住している市区町村、世帯年収、職業、学歴を質問した。個人の習慣では、自家用車を保有しているか、普段運転するか、居住形態、家事をするかを質問した。個人特性は、健康意識 3)、物質主義 4)、

提供の説明および内容について思ったことを選択式で、気づいた点、疑問点を自由回答形式で質問した。
調査は調査 I の回答者に対して実施し、2023 年 1 月 19
日~1 月 20 日に調査を実施し、4,204 の回答を得た。

- 2-D2-02 -2-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

10
代

1.0
0.5

0.9
0.4

0.7

輸⼊してもCO2排出量はあまり変わらない

地産地消

kg-CO2/レタス1⽟

0.2

図 3 地産地消を環境に良い、輸入を環境に悪いと回答した人の年代別割合

0.6

0.1

0.5

0.0

0.4

輸⼊

イギリスで

スペインで
屋外で作り
輸⼊した場合0.3 夏に屋外で

作った場合

イギリスで
冬に温室で
作った場合

3.2 調査 II
図 4 に示したように、提供した情報 A〜C の違いによって、地産地消への意識に違いが見られた。これら本調査結果の詳細は学会発表時に報告する。

⼟壌管理

施肥

管理

灌漑

収穫

収穫後の冷却

冷蔵輸送

加熱と照明

0.0

植え付け

⼟壌管理

施肥

管理

灌漑

収穫

収穫後の冷却

冷蔵輸送

加熱と照明

0.40
0.35
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
も
そ
う思

0.1
植え付け

割合

0.2

う
そ
う思
や
う
や
あ
そ
ま
う思
り
そ
う
う思
わ
な
い
そ
う思
わ
全
な
くそ
い
う思
わ
な
い
場
合
に
よ
る

0.8
0.3

60
代
70
代
以
上

0.6

50
代

温室の加熱や照明でCO2を排出

0.7

40
代

0.8

30
代

割合

0.9

kg-CO2/レタス1⽟

0.12
0.10
0.08
0.06
0.04
0.02
0.00

レタス１⽟あたりのCO2排出量(kgCO2)

20
代

1.0

と
て

※出典：Hospido ら(2009) “The role of seasonality in lettuce consumption: acase study of environmental and social aspects”,
The International Journal of Life Cycle Assessment, 14, 381‒391

図 1 情報提供に用いたイラスト（情報 A）

A

３．結果

B

C

3.1 調査 I
図 2 に、6 分野のうち、「3. 食べ物・食べること」に関して環境に良いと思うものや行動を挙げた人数を示した。
「地産地消」を環境に良いものとして挙げた人は 378 人
であり、「特になし」に続いて最も多く、
「野菜」
、
「無農薬」
と続いた。食分野において「輸入」を環境に悪いものとし謝辞
本研究は（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費(S-18-4(1), JPMEERF20S11815)により助成を受けた。

て挙げた人は 84 人であった。また、「地産地消」を環境

引用文献に良いと回答した人、「輸入」を環境に悪いと回答した人の年代別の割合を見ると（図 3）、30 代以下の世代では「地産地消」を環境に良いと回答した割合がいずれも 6％未満

旬

⽶

限

機

期

薬
農

有

菜
無

消

野

な
に

地

特

産

し

1400
1200
1000
800
600
400
200
0
地

⼈数(⼈)

であったのに対し 40 代、50 代の世代では 10％ほどと高くなっていた。また、30 代以下の世代では「輸入」を環境に悪いと回答した割合がいずれも 1％未満であったのに対し 40 代以上の世代では 2％前後と高くなっていた。

単語

図 2 食分野における環境に良いと思う回答結果

図 4 調査Ⅰで「地産地消」挙げた人のうち、旬でないものを温室栽培することに関するグループ別の回答割合

1) 環境省:“地球温暖化対策計画”
2) 内閣府:“気候変動に関する世論調査（令和 2 年 11 月調査）”
3) Gould “Consumer Attitudes Towards Health and Health Care: A
Differential Perspective”, The Journal of Consumer Affairs, 22(1), 96118(1988)
4) Richins et al. “A Consumer Values Orientation for Materialism and Its
Measurement: Scale Development and Validation”, Journal ofConsumer Research, 19, 303-316(1992)
5) Haws et al. “Seeing the world through GREEN-tinted glasses; Green
consumption values and responses to environmentally friendly
products”, Journal of Consumer Psychology, 24(3), 336-354(2014)6) Dunlap et al. “The “new environmental paradigm””, Journal ofEnvironmental Education, 9(4), 10-19(1978)
7) Brotherton et al. “Measuring belief in conspiracy theories: the genericconspiracist beliefs scale”, Frontiers in Psychology, 4, 279(2013)
8) Marris et al. “A Quantitative Test of the Cultural Theory of Risk
Perceptions: Comparison with the Psychometric Paradigm”, Risk
Analysis, 18(5), 635-647(2006)9) Hospido et al. “The role of seasonality in lettuce consumption: a casestudy of environmental and social aspects”, The International Journalof Life Cycle Assessment, 14, 381-391(2009)- 2-D2-02 -2-D2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

環境影響評価に基づいたインターネット通販用包装の持続可能性の検討
Investigating sustainability of e-commerce packaging based on environmental evaluation○鈴木夢海*1)、井原智彦 1)
Yumemi Suzuki, Tomohiko Ihara
1) 東京大学* yumemi.suzuki@s.k.u-tokyo.ac.jp
1. はじめにインターネット通販業界は、近年急速な成長を遂げ

2. 目的ており、より多くの消費者がインターネット通販を利用している。COVID-19 の流行も追い風となり、今後本研究では、インターネット通販用包装を対象にした環境影響評価をすることで、包装による環境負荷のも市場は継続的に拡大すると予想される。同時に、イ

現状を把握し、その持続可能性を検討し CO2 排出削減

ンターネット通販に使用される包装による環境負荷の増加は大きな問題になっている。包装は、商品を安全の可能性を探る。通販業界の経済発展を損なうことな
く、環境負荷の軽減に貢献することが目的である。

かつ効率的に配送するために欠かせないものであるが、同時に資源やエネルギーの使用や廃棄物の発生、CO2排出など環境への負荷を伴う。

3. 方法
本研究では、インターネット通販における平均的な

日本の世帯におけるインターネット通販への支出は
過去 10 年間で急激に増加しており、平均年間成長率は包装を対象に環境影響評価を実施するために、LCA 手法を用いる。まずは、段ボール箱とプチプチ(プラスチ

約 14%となっている。日本統計局の家計調査 1)を基に、ック緩衝材)を対象に行った。

2012 年から 2021 年までのインターネット通販への支

インターネット通販における段ボール箱の CO2 総排

出状況の推移を図 1 にまとめた。特に、包装を必要と出量は、全国ダンボール工業組合連合会の CO２ 排出する項目の中では食料品、衣類、家電の割合が高いことが判明した。この支出額の推移から、インターネッ

原単位 3)、調査会社発行の書籍、その他企業へのイン
タービュー調査で入手したデータを用いて推計した。

ト通販に使用される包装の増加が推測できるものの、包装の環境影響の把握や、持続可能な方向はまだ確立

段ボール箱の総量については、2015 年の日本の産業連
関表 4)を基に推計した。システム境界には、製造と構されていない。

内物流を含み、原料採掘や輸送は含まない。

また、内閣府のアンケート調査 では、「もっとも過剰だと思うプラスチックを使用した製品」としてインプチプチ(プラスチック緩衝材)の CO2 総排出量は、
川上産業株式会社が公表している「エコアクション

ターネット通販の包装や緩衝材を選択した回答者がおよそ半数に達した。これは、包装の環境負荷を削減す

21」5)と、企業へのインタービュー調査で入手したデータを用いて推計した。システム境界には、
原料採掘、ると同時に、消費者の満足度を高める可能性があるこ

製造、輸送、廃棄までを含める。

2)とを示唆している。
4. 結果
図２は、通販に使用される段ボール箱の CO2 総排出量と排出原単位の変化を示している。CO2 総排出量が、2016 年の 1.9 万 t-CO22 から、2021 年には 2.2 万 t-CO22に増加している。一方で、排出原単位は 2016 年の 84.5
kg-CO₂/t から、2021 年には 80.37 kg-CO₂/t に減少している。
図３では、インターネット通販市場で使用されるプチプチ(緩衝材)の CO2 総排出量と排出原単位を示している。2018 年の 4154t-CO22 に比べ、2022 年では 3980
t-CO22 となっており、CO2 総排出量はほぼ横ばいである。排出原単位については、2018 年度から 2022 年度の間に 5%削減している。
図 1 インターネット通販の支出状況の推移- 2-D2-03 -2-D2-03

第18回日本LCA学会研究発表会とに起因している。これは、近年のプラスチックフリーの動きにより、紙製の緩衝材の使用が増加していることが可能性としてあげられるが、調査が必要だ。また、段ボール箱が高いリサイクル率が達成している一方で、その他の包装や緩衝材のリサイクル率は明らかになっていない。そのため、持続可能なインターネッ
ト通販用包装の提案にはさらに調査をし、データ収集を行い、まずは実態を明らかにする必要がある。
6. おわりに図 2 通販に使用される段ボール箱の2022 年 11 月、EU では「包装材と包装廃棄物に関する規則」7)を発表し、包装材のリサイクルや再利用のCO２総排出量と排出原単位の推移

促進と包装廃棄物の削減を義務付ける。日本においても包装廃棄物削減などの目標値を設定し、事業者に対しては包装材をリサイクル可能にすることや、包装材の再利用を義務付け、プラスチック包装の再生材利用率などの規定、リサイクルのシステムの構築が必要である。
今後は、段ボール箱やプチプチ(緩衝材)以外のインターネット通販用包装についてもデータを収集し、環境影響評価を実施する。また、LCA を実施した対象のシステム境界を揃える必要もある。同時に、CO２排出量以外の環境影響についても調査するとともに、消費者行動を考慮した環境負荷削減方法も提案していきたい。

図３ 通販に使用されるプチプチ(緩衝材)のCO２総排出量と排出原単位の推移

引用文献
1) 総務省統計局:”家計消費状況調査年報”, インター

5. 考察
図２で示したように軽量化や生産効率の向上により、排出原単位の削減率についても改善が進んでいる。加えて、段ボール箱のリサイクル率は既に 93% 以上をネットを使用した１世帯当たり１か月間の支出(二人以上の世帯),(2012-2021)
2) 内閣府:”環境問題に関する世論調査”, (2019)3) 全国ダンボール工業組合連合会:”第四時環境自主
行 動 計 画 ”,

達成している。一方で、全国ダンボール工業組合連合(2018-2022),

入 手 先 <

会では 2030 年までに、2006 年から 2008 年度平均を基

https://zendanren.or.jp/data/>, (参照 2023-01-18)

準として CO2 総排出量を 30%削減することを目標に

4) 総務省:”平成 27 年(2015 年)産業連関表”, (2019)

掲げているが、2021 年度の実績は 15%の削減率であった。またインターネット通販では、様々な包装や緩衝

5) 川上産業株式会社: “エコアクション 21“, (2011),
入手 先 https://ea21.jp/list/pdfn/0006520.pdf, ( 参 照材が用いられるが、1 回の通販利用に使用される各包2023-01-18)装の重量を比べた場合、段ボール箱の重さはプラスチ
ックの緩衝材のおよそ 100 倍である。6) 他の包装や

6) Su Y., Duan H., Wang Z., Song G., Kang P., Chen D.,
Journal of Cleaner Production, 274, “Characterizing

緩衝材に比べ、段ボール箱使用に伴う CO2 排出量が多い。成長するインターネット通販市場の中で、段ボー

the environmental impact of packaging materials forexpress delivery via life cycle assessment “, (2020)

ル箱からさらなる CO2 総排出量の削減するためには、

7) European Commission: “European Green Deal: Putting

より包括的な解決策の提案が必要である。

an end to wasteful packaging, boosting reuse and

図３では、インターネット通販の急速な発展に比べてプチプチ(緩衝材)の CO2 総排出量がそれほど増加していないことが判明した。これには、プチプチ(緩衝材)市場全体の需要が 1 から 2%ほどの成長率であるこ- 2-D2-03 -recycling”,

入

手

先

<

https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/i
p_22_7155>, (参照 2023-01-18)

2-D2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

算定対象を拡大した東京都市大学の Scope3 分析
Carbon Footprint of Tokyo City University and Analysis of Expanded Scope3○根本滉希*1)、伊坪徳宏 1)
Koki Nemoto, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学* g1962044@tcu.ac.jp
1.

はじめに
現代社会において地球温暖化問題は世界共通の問題であり、各国が環境負荷削減に向け研究活動を行っている。大学も環境負荷削減に向けて取り組んでいる。大学はサステナビリティレポートの作成やエコキャンパスの認証を行っている。本大学（東京都市大学）も横浜にエコキャンパスを有しており、ゴミ分別ボックスの設置や学生 ISO 団
体による環境教育等を通して環境配慮に取り組んでいる。
環境負荷を削減するためには、具体的にどの活動の負荷が大きく、潜在的な削減量があるのか認識することが大切になる。例えば大学の 1 年間の活動の中で消費される燃料や電力量、学生の通学に関わる環境負荷、大学の活動に利用される購入
物品や資本財に伴う環境負荷を理解し、環境負荷削減に向けて立案し、具体的に取り組むための指針を明確にすることができる。本研究では、温室効果ガス排出を「Scope１（直接排出）」、「Scope２（エネルギー由来の間接輸出）」、「Scope３（その他、事業に関連する間接排出）」の３つに分類
して、本大学が環境に与える影響を算定するとともに、環境負荷低減のための提案を行う。

3.

研究方法
本研究での評価対象は東京都市大学 3 キャンパス（世田谷・等々力・横浜キャンパス）の 20192020 年度の Scope1,2,3 である。なお、Scope3 の算定カテゴリはカテゴリ 1･2･3･5･6･7･8･15 を含めた。カーボンフットプリントの算定は原単位法を用いることとして、原単位は IDEAver3.2、
3EID、サプライチェーンを通じた組織の温室効果
ガス排出等の算定のための排出原単位データベー
ス ver3.2 を使用した。本大学の GHG 排出量は以下の式を用いて計算を行う。
各分類 GHG 排出量 = Σ (金額・物量データ×排出原単位) …式①
表 1 大学データの Scope カテゴリ分類
分類名
分類内容
大学構内、所有車両の燃料消Scope1,2
費、大学構内での電力消費
Scope3
大学、教職員、学生が購入したカテゴリ 1,2
製品・サービス大学が購入又は取得した資本財
Scope3の採取・製造・輸送(建物、実カテゴリ 3
験装置、IT 機器など)
Scope3
大学が購入又は取得した燃料・カテゴリ 4エネルギーの採取・製造・輸送
発生する廃棄物の廃棄・処理
Scope3(可燃ごみ、不燃ごみ、排水、カテゴリ 5
指定廃棄物)
Scope3
教職員、研究のための出張カテゴリ 6
Scope3
学生の通学
カテゴリ 7
Scope3
リース資産
カテゴリ 8
Scope3
投資カテゴリ 152.

研究目的
本研究に先立って行われた研究(渡邊(2021))では、排出原単位に GLIO（2005 年）を利用したが、原単位の違いにより評価結果が異なり得るものと考えられた。また、投資データの算定に必要な金額データが揃っておらず、全体を網羅した分析に至っていなかったことを踏まえて、本研究では、以下の 2 つを研究目的として定めた。
1.

2.

排出原単位データベースを更新しつつ算定対象を拡大することを目指す。(渡邊(2021))が行った研究に対し、Scope3 カテゴリ 1,2 において GLIO (2005)の排出原単位データベースから 3EID (2015)に更新し、その他のカテゴリにおいても IDEAver2.3 から IDEAver3.2 へ更新を行う。さらに、投資(カテゴリ 15)の算定を実施する。
排出量算定結果をキャンパスごとに比較し、
学生 1 人あたりに換算した分析を行うことで効果的な環境負荷削減策の検討とカーボンニュートラルキャンパスの実現に向けた提案を行う。

3.1. カテゴリ 7
カテゴリ 7 の「通学における排出」においては学生の住所データから金額交通費を算出した。通学に飛行機や新幹線を使用する学生は大学のキャンパスから 3 駅以内に一人暮らしをしていると仮定して金額を算出し、式①によって算出した。

- 2-D2-04 -2-D2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

3.2. カテゴリ 15
カテゴリ 15 の「投資」は以下の式を用いて排出量を算定した。

各キャンパスにおいて神奈川県からの通学排出量が大きくなっており、学生住所データ数と金額データに比例して排出量が大きくなっていることがわかる。

カテゴリ 15 排出量 =大学の投資金額
投資先の総資産×投資先の Scope1,2 合計排出量4.3.

カテゴリ 15

投資先の Scope1,2 の排出量が公表されていない
企業においては、類似する企業の Scope1,2 の数値と総資産を参考にし、総資産の割合から Scope1,2の排出量を算定し上記の式を用いて算出をした。
また、年度ごとの本大学の投資による排出量を算定している。
4. 結果と考察
4.1. カーボンフットプリント算定結果
本大学の Scope1,2,3 の算定結果を以下に示す。
図 3 Scope3 カテゴリ１５算定結果

図 1 本大学カーボンフットプリント算定結果
本大学の Scope1,2,3 の算定結果から Scope1,2 とScope3 カテゴリ１５の排出量が全体において大きな影響を与えていることがわかる。キャンパス
別では世田谷キャンパスの排出量が大きくなり、
年度別では新型コロナウイルスの影響を受けた2020 年度の排出量が大きく減少している。
4.2. カテゴリ 7
学生の住所から通学における金額データを算出
し、排出原単位と掛け合わせて排出量を算定した
結果、図２のような結果になった。図２から、2020 年度はコロナウイルスの影響により通学日数が大きく減少し排出量が減少したこと、各キャン
パスの学生人数が多い順に排出量が大きくなっていたことがわかる。

図 2 Scope3 カテゴリ 7 排出量

本大学の Scope3 カテゴリ１５の算定結果から電力会社への投資による排出量が全体を占めていることがわかる。カテゴリ１５の算定にはScope1,2 の値を用いているため投資先の企業のScope1,2 の値に比例して排出量が大きくなること、大学の投資先には金融機関が多く Scope1,2 の排出量が小さくなっていることが要因として考えられる。また Scope1,2 の算定において投資先の排出量がわからないことが多く、類似企業の資本金との比率から推定 Scope1,2 排出量を求めているた
めより正確な算定が必要になると考えられる。
5.

今後の展望
本研究では直近のデータベースを使用して東京都市大学の Scope3 を算定した。算定結果から本大学のカーボンフットプリントは 2019 年度が平均 8.63E+03ton/年で、一人あたりでみると平均4.86E+00ton/年・人であった。2020 年度は、カーボンフットプリントが平均 4.91E+04ton/年で、一人あたりでみると平均 2.06E+00ton/年・人であった。全体結果を通して Scope1,2、Scope3 カテゴリ
１５の排出量が大きいことがわかった。Scope1,2
からは教材費や研究施設、等々力キャンパス移転に伴う排出量が大きいことがわかっている。また、Scope3 カテゴリ 15 については電力会社への投資による排出量が大きくなっていた。Scope1,2
へは都市ガス利用の高効率化、再エネ導入・エネ
ルギー回収利用、カーボンニュートラル LNG の導入、Scope3 カテゴリ７へは新たに環境に配慮した寮の設置、Scope3 カテゴリ１５へはScope1,2 の排出量が大きくなる企業に対して投資を避けることを提案した。今後はカテゴリ毎に視点を変えて数値をグラフ化することやシナリオ作成を行うことでより具体的な環境負荷削減の取り組みを大学へ提案を行う。

- 2-D2-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-E2] 生物・土地利用
座長：伊坪 徳宏（東京都市大学）
2023年3月9日(木) 15:00 〜 16:20 E会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-E2-01] 多地域間産業連関分析を用いた生物多様性被害評価*髙橋 毅一郎1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）
15:00 〜

15:20

[2-E2-02] 地域の産業構造とエコロジカルフットプリントの関係性：都道府県別の分析
例*尾下 優子1、江 欣樺1、佐野 友紀1、山木 亜由美1、竇 毅1、堀 啓子1、菊池 康紀1、福士 謙介1、齊
藤 修2 （1. 東京大学、2. 地球環境戦略研究機関）
15:20 〜

15:40

[2-E2-03] Development of impact assessment method for land use impact on
biodiversity.
*劉 潤椏1、大橋 春香2、平田 晶子2、松井 哲哉2、伊坪 徳宏1 （1. Tokyo City University、2.
Forestry and Forest Products Research Institute）
15:40 〜

16:00

[2-E2-04] Total Material Requirement for the Transition to Zero-Emission
Vehicles in China*王 彬澤1、張 政陽1、光斎 翔貴2、山末 英嗣2、松八重 一代1 （1. 東北大学、2. 立命館大学）
16:00 〜

©日本LCA学会

16:20

2-E2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

多地域間産業連関分析を用いた生物多様性被害評価
Biodiversity Damage Assessment by Multi-Regional Input-Output Analysis○髙橋毅一郎*1)、伊坪徳宏 1)
Kiichiro Takahashi, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学
1) Tokyo City University* g2183118@tcu.ac.jp
1. はじめに

2.2 影響評価

2022 年 12 月、国連生物多様性条約第 15 回締約国会

影響評価は伊坪らが開発した LIME34)を用いた（図議( Convention on Biological Diversity COP15 )の第 2 部が開催され、2020 年までの目標であった愛知目標に代1）。インベントリは 2.1 に記載の EORA のデータを用いた。影響領域は大気汚染、光化学オゾン、気候変動、わる、昆明-モントリオール地球生物多様性フレームワ

水、森林資源、土地である。被害領域は人間健康、生ーク（Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework：

物多様性、一次生産であり、それらを被害評価および

以下、GBF)が採択された 1)。GBF では 2030 年までに達成するための 4つの目標と23のターゲットが定めら

統合評価した。LIME3 の被害評価の単位はそれぞれ、
人間健康は障害調整生存年数の DALY、生物多様性はれた。ターゲット 16 の補助指標のひとつとして、LCA

絶滅種数増分期待値の EINES、一次生産は純一次生産

および手法例に東京都市大学の伊坪らが開発した(NET Primary Production : NPP)の kg で表す。

LIME；
（Life-cycle Impact Assessment Method based on
Endpoint Modelling）が挙げられている。企業はこれらを用い生物多様性に与える影響を評価することを求められている。
また、近年では持続可能な生産と消費の達成のために、輸出入を考慮した生物多様性の評価が盛んに行われている。特に多地域間産業連関表を用い、気候変動
や土地利用が与える生物多様性への影響評価をした論文は多い。しかし、複数の環境領域を統一指標で評価している事例は少ない。
本研究ではグローバルサプライチェーンを考慮した
人間健康、生物多様性、一次生産の被害評価を行い、自然資本と直接的な関わりのある、生物多様性と一次生産がどの程度被害を与えているのかを評価する。さ

図 1 LIME3 の概念図と本研究の対象範囲 4)
2.3 LCA 算出条件

らに、影響領域（気候変動、土地改変、土地占有、森本研究では産業連関表の情報をインベントリとして林資源）における生物多様性、一次生産への影響をセ計算しているため、1 年間の国および産業活動を対象

クターごとに評価する。

に算定を行う。
産業連関表の最終需要は年度をまたいだ棚卸資産は

2. 研究方法

マイナス値で表される。本算定では金額がマイナス値

2.1 多 地 域 間 産 業 連 関 分 析 （ Murti-Regionalの場合はその分を差し引いて影響を表している。

Input-Output Table：以降、MRIO）
多地域間産業連関表はシドニー大学の Lenzen M ら

土地改変面積は FAOSTAT の最新面積から最古面積を差し引いて 1 年あたりに戻し、値を求めた。そのたが開発した EORA2)3)を用いる。EORA は他の MRIO とめ、マイナスの値が出てくるが、本要旨での結果はそ比べ、カバーしている国、環境指標の幅が広いことがのままマイナス値を使用し、生物多様性への影響が回特徴である。本研究では EORA の中の GHG 排出量、復されたものとして計算をしている。

土地占有面積、水資源消費量、大気汚染物質量、光化学オゾン物質量を用いて分析を行った。また、消費基準の評価に着目し、国産を Domestic、海外産を Importとして評価した。

3. 研究結果
棒グラフは各国の結果を、プロットでは各国 1 人当たりの結果を示す。図の凡例の略称は HH(Human- 2-E2-01 -2-E2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Health) 、 Bio(Biodiversity) 、 PP(Primary Production) 、GHG(Green House Gas) 、 LT(Land Transformation) 、FR(Forest Resources)である。
3.1 統合化結果
本研究の統合化結果を図 2 に表す。1 位は中国、2位はアメリカであり、日本は 10 位となった。人口 1人あたりでは 1 位がカナダ、2 位がオーストラリアであり、日本は 7 位という結果となった。また、アメリ
カ、日本、ドイツ、フランス、イギリスは輸入からの影響が大きいことがわかる。全体の傾向としては人間
健康および一次生産への影響が高く、生物多様性への影響は小さいことがわかる。

図 3 生物多様性被害評価結果上位 15 か国
4. まとめ本研究では各国の年間の生物多様性被害評価およびその他環境影響評価を行った。統合化、生物多様性被害評価で上位国の並びに変化はほとんどなかった。統合化では人間健康、一次生産の影響が大きく、生物多様性の影響は小さい結果となった。
今後はセクターでのホットスポットの内訳を分析していく。また、算出条件で土地改変のマイナス値を生
物多様性の回復とみなしてしまっているため、そこの改善を行っていく。
5. 引用文献
図 2 統合化結果上位 15 か国

1) Convention on Biological Diversity：“COP15:FINALTEXT OF KUNMING-MONTREAL GBF”，
（オンラ

3.2 生物多様性被害評価結果

イン）， < https://www.cbd.int/ >，（2023-01-24）生物多様性被害評価結果上位 15 か国の結果を図 32) Lenzen M. etc.: “Mapping the structure of the worldに示す。生物多様性の被害影響が高い国は統合化と大economy”, Environmental Science & Technology

きく変化はないことがわかる。ただし、人口 1 人当た

46(15) pp 8374–8381. <DOI: 10.1021/es300171x>,りの結果の順位は 1 位がブラジル、2 位がオーストラ
リアとなり、統合化の 1 人当たりの結果と比べて変動(2023-01-24)
3) Lenzen, M.

etc..:”

Building

Eora:

A Globalがあることがわかる。特にアメリカ、ブラジルは統合

Multi-regional Input-Output Database at High Country

化および生物多様性被害評価で大きい結果だが 1 人あand Sector Resolution”, Economic Systems Research,

たりの影響は生物多様性被害評価の方が寄与している

25:1, 20-49, <DOI:10.1080/09535314.2013.769938>，

ことがわかる。アメリカでは気候変動と森林資源、ブ(2023-01-24)

ラジルでは土地改変が生物多様性に大きく影響を与え

4) 伊坪徳宏、稲葉敦, “LIME3-グローバルスケールのている。全体の傾向としては自国消費による気候変動

LCA を実現する環境影響評価手法-”, 丸善, 東京,と土地改変の影響が大きいことがわかる。

(2023-01-24)- 2-E2-01 -2-E2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

地域の産業構造とエコロジカルフットプリントの関係性：
都道府県別の分析例
Relationship between Regional Industrial Structure and Ecological Footprint: Prefecturescale Analysis○尾下優子*1)、江欣樺 1)、佐野友紀 1)、山木亜由美 1)、竇毅 1)、堀啓子 1)、菊池康紀 1)、福士謙介 1)、
齊藤修 2)
Yuko Oshita, Hsin-Hua Chiang, Yuuki Sano, Ayumi Yamaki, Dou Yi, Keiko Hori, Yasunori Kikuchi,
Kensuke Fukushi, Osamu Saito
1) 東京大学, 2) 地球環境戦略研究機関* y_oshita@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに

日本の産業別（65 部門）の直接 EF と、Global Trade

経済活動や消費に伴う資源生産や二酸化炭素の吸収

Analysis Project (GTAP) 4)の日本の各産業の生産額から、に必要な生態系サービスの需要量を面積で示した指標

各産業のエコロジカルフットプリント原単位（gha/円）に「エコロジカルフットプリント（以下、EF）」があを算出した。すべての都道府県は平成 27 年の産業連

1)る 。EF は、耕作地、牧草地、森林、漁場、生産阻

関表を公開しているが、各都道府県の産業分類は異な害地（建物、道路など）、二酸化炭素吸収値（排出さっており、産業構造の比較を行うためには統一する必れた二酸化炭素を吸収するのに必要な森林面積）に区要がある。一方で、各都道府県表のみを用いて、統一

2)分される 。1970 年代前半には地球が生産・吸収で可能な部門分類を作成すると、多くの部門を統合しなきる生態系サービスの供給量（バイオキャパシティ）

ければならず、各都道府県の産業構造の特徴が失われを超え、2013 年の全世界の EF は地球 1.7 個分に相当てしまう可能性がある。また、各都道府県の消費に伴している 。EF の傾向として、先進国が大きく、途って必要な EF を計算するためには NFA（GTAP）の産

上国では小さい傾向にあり、日本は世界で 38 番目に

業分類とも統一する必要がある。
そのため、
本研究は、

大きく、他の多くの先進国と同様、国内のバイオキャ

上記を満たす部門分類として 49 部門を作成した。

1)

パシティを超えている 。つまり、先進国の資源や製

上記の各産業の直接 EF と都道府県表を用い、発生品供給の輸入依存により、輸出国（多くは途上国）の

地域別・原因地域別の以下 4 つの EF の計算を行う（表生態系サービスに負荷をかけているということが言え

1 参照）。EFII は発生地域・原因地域ともに当該地域内る。また、日本国内の各地域の EF を分析すると、約である自己完結型の EF であり、EFOI は発生地域が当

6 割のメッシュ（縦横 1km）でバイオキャパシティの該地域外、原因地域が当該地域内である地域外依存型

範囲内に収まっている一方で、東京都、大阪府、神奈

EF、EFIO は発生地域が当該地域内、原因地域が当該地

川県など全体の 4%が、自身のバイオキャパシティの域外である被依存型 EF、EFOO は発生地域・原因地域

100 倍を超える EF を必要としている 1)。

ともに当該地域外であるが相互型の EF である。EFOO

1)

本研究では、EF の原単位と産業連関分析を組み合わは、地域内生産されている製品の材料が地域外から移せることにより、各都道府県の EF を発生地域（地域

入されており、さらに当該製品が地域外に移出されて内外）と原因地域（地域内外）に分け、各都道府県のいることにより、発生地域も原因地域も地域外というEF の責任負荷量と地域外への依存度を明らかにする。

複雑な構造を持つ。それぞれの計算方法は以下のとお

また、EF の数値や他地域への依存度等と産業構造の関りである。ただし、ここでいう地域とは当該都道府県�
のことであり、ef は各産業の EF 原単位ベクトル、𝐞𝐞𝐞𝐞

係性を分析することにより、産業構造が EF にもたら

は ef の対角行列、I は単位行列、A は地域内外の製品す影響等を明らかにする。

に対する投入係数行列、AI は地域内製品に対する投入
2. 分析手法

係数行列、FI は地域内製品に対する最終需要額行列、

2.1 都道府県のエコロジカルフットプリントの計算

FO は地域外製品に対する最終需要額行列である。
�(𝐈𝐈 − 𝐀𝐀𝐈𝐈 )−1 𝐅𝐅𝐈𝐈𝐄𝐄𝐄𝐄II = 𝐞𝐞𝐞𝐞

各都道府県の発生地域別・原因地域別の EF を計算するためには、各産業の直接 EF と各都道府県の産業連関表（以下、都道府県表）が必要である。本研究では、National Footprint and Biocapacity Accounts (NFA)3)の- 2-E2-02 -�(𝐈𝐈 − 𝐀𝐀)−1 𝐅𝐅𝐈𝐈 − 𝐞𝐞𝐞𝐞�(𝐈𝐈 − 𝐀𝐀𝐈𝐈 )−1 𝐅𝐅𝐈𝐈𝐄𝐄𝐄𝐄OI = 𝐞𝐞𝐞𝐞�(𝐈𝐈 − 𝐀𝐀𝐈𝐈 )−1 𝐅𝐅O
𝐄𝐄𝐄𝐄IO = 𝐞𝐞𝐞𝐞�(𝐈𝐈 − 𝐀𝐀)−1 𝐅𝐅O − 𝐞𝐞𝐞𝐞�(𝐈𝐈 − 𝐀𝐀𝐈𝐈 )−1 𝐅𝐅O
𝐄𝐄𝐄𝐄OO = 𝐞𝐞𝐞𝐞

2-E2-02

表 1 発生地域別・原因地域別 EF（当該地域内外）
EF
発生
原因
の名
内容
特徴
地域
地域
称
地域内の消費に
自己完
EFII
内
内
伴う地域内の EF
結型
地域内の消費に
EFOI
外
内
依存型
伴う地域外の EF
地域外の消費に
被依存
EFIO
内
外
伴う地域内の EF型
地域外の消費に
EFOO
外
外
相互型
伴う地域外の EF
2.2 各都道府県のエコロジカルフットプリントと特化係数の比較

(百万gha)

第18回日本LCA学会研究発表会

16

EFII：自己完結型
EFII

14
12

EFIO
EFIO：被依存型

10

EFOI：依存型
EFOI

EFOO
EFOO：相互型

8
6
4
2
0
-2
-4

crop_landgrazing_land

forest_land fishing_ground built_up_land

carbon

図 2. 岩手県の発生地域別・原因地域別 EF
謝辞
本研究は、日本学術振興会科学研究費補助金（基盤各都道府県の産業構造を表す指標として、各産業の研究（C）21K12336）、科学技術振興機構共創の場形成

特化係数を用いる。特化係数とは、全国平均など基準

支援プログラム（COI-NEXT:JPMJPF2003：「ビヨンド・

地域の産業構成比に対する対象地域の産業構成比であ"ゼロカーボン"を目指す”Co-JUNKAN”プラットフォ

り、値が高い産業ほど対象地域で特化した産業といえーム」研究拠点）、環境省「令和３年度環境経済の政策る。この値と各地域の発生地域別・原因地域別 EF の研究委託業務（多面的な価値指標による地域の持続的構造を比較することにより、産業構造が EF にもたらな社会シナリオの構築に関する研究）」、公益財団法人す影響などを明らかにする。

トヨタ財団協働事業プログラム「つながりがデザインする未来の社会システム」の研究助成の成果を含んで

3. 分析結果と今後の展望いる。東京大学「プラチナ社会」総括寄付講座は、三分析結果について述べる。下記図 1 と図 2 はそれぞれ東京都と岩手県の発生地域別・原因地域別 EF を表井不動産(株)、積水ハウス(株)、東日本旅客鉄道(株)、豊田通商(株)からの寄付で活動している。

したものである。東京都は EFOI と EFOO の地域外で発生する EF が大きいのに対し、岩手県は地域内で発生

引用文献

する EF、特に地域内の消費に伴う EFII の比率が非常に

1) 環境省：“第 3 章 地域循環共生圏を支えるライ

高く、自己完結型の EF 構造を持っていることがわか

フスタイルへの転換”，平成 30 年版 環境・循環る。これらの特徴は第 1 次産業が盛んな地域で顕著に型社会・生物多様性白書，（オンライン），入手先

みられる特徴である。

<https://www.env.go.jp/policy/hakusyo/h30/html/hj180
10301.html>，（参照 2023-01-20）

本研究では、都道府県レベルの分析を行ったが、市
町村レベルの分析を行うことにより、地域レベルでの2) 特定非営利活動法人 エコロジカル・フットプリ

環境負荷の責任分配や負荷削減のための政策設計に役

ント・ジャパン：“エコフットとは”，エコロジカ

立てられるシステムの構築を目指す。

ル・フットプリント・ジャパン Web ページ，（オ

(百万gha)ンライン），入手先<https://ecofoot.jp/what-is-ef/>，（参照 2023-01-20）

600
400
200

EFII：自己完結型
EFII

EFIO
EFIO：被依存型

EFOI：依存型
EFOI3) York University: “Data”, Ecological Footprint

EFOO
EFOO：相互型

Initiative, (Online), 入手先<https://footprint.info.yorku.ca/data/>, （参照 2023-

001-20）
4) Center for Global Trade Analysis, Department of-200

Agricultural Economics, Purdue University: “Global

-400
-600

Trade Analysis Project (GTAP)”, 入手先<
crop_landgrazing_land

forest_land fishing_ground built_up_land

carbon

図 1. 東京都の発生地域別・原因地域別 EF

https://www.gtap.agecon.purdue.edu/>，（参照 202301-20- 2-E2-02 -2-E2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

Development of impact assessment method for land use impact on biodiversity.
Runya Liu1) *, Haruka Ohashi 2), Akiko Hirata2), Tetsuya Matsui 2), Norihiro Itsubo1)
1) Tokyo city university, 2) Forestry and Forest Products Research Institute* g2193107@ tcu.ac.jp
1. Introduction

globally [4], including the taxon of Plantae, Reptile,

1.1 Background
The Earth has experienced five mass extinctions in history,

Mammalia, Aves, and Amphibia. The evaluation isconsisting of two parts, first is baseline prediction generally

as known that they are caused by unavoidable natural forces.

labels the beginning of evaluation time; the second part is a[1] During the past century, our planet has gone through an
unprecedented change, which boosts human society’s

future prediction that represents the end of time. Bothpredictions are describing the suitable habitat of eachdevelopment rapidly. On the contrary, the expeditious
development eventually brought up irreversible

species in terms of the variety of parameters (climatic,land-use related, etc.) which is considered. After modelingconsequences today. Nonetheless, the alarm of entering thethe suitable habitat information of each species, we extract

sixth mass extinction urges us to reconsider the necessity ofhuman-nature balance. As IUCN is now working on

its exact habitat area. Accordingly, the species’ habitatchange area could be applied with LCIA indicators indeveloping a quantitative methodology to measure and track

procuring the damage factors.

contributions toward protecting and restoring nature, which

2.2 Damage factors construction

is aiming at contributing to a nature-positive future.[2]The main characterization factors for this research are based

Lacking a powerful and comprehensive methodology may
prevent biodiversity restoration and abundance. In this study,on the expected increase in the number of extinction species(EINES), which is defined s the reciprocal of the number of

we are refining the Life cycle impact assessment (LCIA)

years until extinction. [7] Accordingly, we are also tending

methodology in order to offer a far-reaching way toto structure the results into the LCIA Biodiversity indicator,

well-consider biodiversity even the implementation byPotentially Disappeared Fraction. Consequently, we could

policymakers and stakeholders.
1.2 Objectives

further differentiate both indicators’ performance on thebasis of current insight. Some details comparison has been

In this research, we aim to assess the land use-related
environmental impact on global biodiversity. Trying torecorded in the supporting information, which shows thedifferences between EINES and PDF on a structural basis.

bring a comprehensive insight into LCIA. Incorporating

3. Results

future land use information, which will enable ourprediction to have a long-term temporal scale covered. On

We here take one species’ results as an example. The
selected species was named Alytes obstetricans, which wasanother side, integrating the GIS information features thepossibility develop a grid-scaled damage factors database. Ita kind of Amphibia that generally existed in European
countries. See Figure1.

is expected to lay down a firming fundamental for tackling
global biodiversity loss from land use-related activities.
2. Methodology
2.1 Research pathway
By referring to the Life cycle Impact assessment Method
based on the Endpoint model 3(LIME3) developed
framework, we lodge the biodiversity loss at the stage of theendpoint.[3] Then we integrate the LIME3 framework with
Max Entropy (Maxent) which is an application of thespecies distribution model (SDM).[4] The SDM is a widely

Figure 1 The species observatory data distribution.
The dots were showing the record that reflects theused modeling framework in global change impact
assessments for predicting potential future range shifts ofexistence.
We predicted the current and future potential habitat of thisspecies. [5]species, by integrating the climatic variation and land use

The species data is acquired from the Global biodiversity
information facility (GBIF) [6]. So far, we have cleaned anddata. The prediction was predicted as three-time phases,
displayed current in 2015s, future in the 2100s, and future insettled species records of around 8428 terrestrial species

2300s. The model AUC was tested around 0.95, which- 2-E2-03 -2-E2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

shows great reliability in predicting the potential habitat andnon-habitat area. See Figure 2.

meaning, PDF was representing the disappeared fraction
and EINES equals the number of species extinction. Future

100

work will be done by expanding the scale of species records

50and exploring the differences between the two indicators.
0.7
0.6

1.40E-04

0.5
0.4

1.20E-04

0

0.3
0.2

1.00E-04

0.1

-50

0.0

8.00E-05
6.00E-05
4.00E-05

-150

-100

-50

0

50

100

150

2.00E-05

Figure 2 The predicted current potential habitat area.
The intensity of the color shows the probability of

0.00E+00
R2610

R8510
EINES_Lud

R2630

R8530

PDF_Ludspecies existing.
After modeling the potential habitat area in the current
phase, we predicted future habitats area in the 2100s andFigure 4 The damage risk for Alytes obstetricans, R
was the abbreviation of RCP scenario; 26 was

2300s, the prediction will be exhibited in supporting

RCP2.6 and 28 was RCP8.5; 10 and 30 were

information. We, therefore, binarize the probability map into

representing the 2100s and 2300s.

the high probability map, distinguishing the high probability
area as 1, and the low probability area as 0. See Figure 3.

5. Reference[1] Cowie, R. H., Bouchet, P., & Fontaine, B. (2022). The
Sixth Mass Extinction: fact, fiction or speculation.

50

1.0

0.8

0.6

0

0.4

0.2

0.0

-100

-50

0

50

100

[2]https://www.iucn.org/resources/file/summary-towards-iu
cn-nature-positive-approach-working-paper[3] Inaba, A., Itsubo, N. Preface. Int J Life Cycle Assess 23,
2271–2275 (2018).
https://doi.org/10.1007/s11367-018-1545-6

-50

-150

Biological Reviews.

150

Figure 3 The binary map of the potential habitat of this[4] Ohashi, H., Hasegawa, T., Hirata, A., Fujimori, S.,

species at the current phase.
And then, computing the specific area of each time phase,

Takahashi, K., Tsuyama, I., ... & Matsui, T. (2019).
Biodiversity can benefit from climate stabilization despite

we finally acquire the habitat change area that will enable us
to form the damage risk for this species. The values areadverse side effects of land-based mitigation. Naturecommunications, 10(1), 1-11.

reflecting the annual risk of total land use change impact.

[5] Phillips, S. J., Anderson, R. P., Dudík, M., Schapire, R.

The overall PDF was higher than EINES predicted, thoughE., & Blair, M. E. (2017). Opening the black box: An

both results are divided by the same time phases. The

open‐source release of Maxent. Ecography, 40(7), 887-893.

highest risk was beyond 1.20E-04/year, which predication
was stating the land use change impact from current to[6] GBIF https://www.gbif.org[7] Tang, L., Higa, M., Tanaka, N. et al. Assessment of

2100s, under scenario RCP2.6. The lowest risk was aroundglobal warming impact on biodiversity using the extinction

5.00E-05/year under scenario RCP8.5 until the 2300s.
The higher value it is, the larger risk will this species would

risk index in LCIA: a case study of Japanese plant species.
Int J Life Cycle Assess 23, 314–323 (2018).

be. See Figure 4.
On most occasions, we hypothesized the potential habitat

https://doi.org/10.1007/s11367-017-1319-6[6] Elith, Jane, and John R. Leathwick. "Species distribution

will shrink along with the worse scenario and years.

models: ecological explanation and prediction across space

However, some of the species will also face a habitat

and time." Annual review of ecology, evolution, andincrease due to the variety of environmental conditions

systematics 40 (2009): 677-697.

change.
4. Conclusion[7] GBIF.org (2021), GBIF Home Page. Available from:https://www.gbif.org [8.12.2021]

The difference between PDF and EINES was in the- 2-E2-03 -2-E2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

50

100

Supporting information

0.7
0.6
0.5
0.4

0

0.3
0.2
0.1

-50

0.0

-150

-100

-50

0

50

100

150

50

100

Supporting information 1 The prediction in the 2100s under scenario RCP2.6

0.7
0.6
0.5
0.4

0

0.3
0.2
0.1

-50

0.0

-150

-100

-50

0

50

100

150

Supporting information 2 The prediction in the 2100s under scenario RCP8.5- 2-E2-03 -2-E2-03

50

100

第18回日本LCA学会研究発表会

0.7
0.6
0.5
0.4

0

0.3
0.2
0.1

-50

0.0

-150

-100

-50

0

50

100

150

100

Supporting information 3 The prediction in the 2300s under scenario RCP2.6

50

0.7
0.6
0.5
0.4

0

0.3
0.2
0.1

-50

0.0

-150

-100

-50

0

50

100

150

Supporting information 4 The prediction in the 2300s under scenario RCP8.5- 2-E2-03 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-A3] 運輸インフラ(2)座長：小林 英樹（大阪大学）
2023年3月9日(木) 16:40 〜 17:40 A会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-A3-02] 運輸起源 CO2大幅削減を実現する地域内旅客交通システムの都市規模別選
定*林 龍矢1、加藤 博和1、朴 秀日1、西本 祐司1、山田 祐磨1 （1. 名古屋大学）
17:00 〜

17:20

[2-A3-03] 日本における輸送機関とインフラを統合した資源強度分析*原口 直享1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
17:20 〜

©日本LCA学会

17:40

2-A3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

運輸起源 CO2 大幅削減を実現する
地域内旅客交通システムの都市規模別選定
Selection of Regional Passenger Transport Systems Depending on The City Scale to
Realize Significant Reductions in Transport Oriented CO2 Emissions○林龍矢*1)、加藤博和 2)、朴秀日 2)、西本祐司 2)、山田祐磨 2)
Ryuya Hayashi , Hirokazu Kato , Suil Park , Yuji Nishimoto , Yuma Yamada
1)名古屋大学工学部環境土木・建築学科
2)名古屋大学大学院環境学研究科*rhayashi@urban.env.nagoya-u.ac.jp
1.

はじめに
日本の運輸部門における CO2 排出量は全体の約 2 割であり、自家用乗用車がその約半数を占める。主な削減策の一つとして自家用乗用車から公共交通機関への転換があるが、旅客需要量[人 km]の小さい都市では公共交通機関の低炭素性での優位は小さい。そのため CO2 排出量を大幅に削減するには、旅客輸送量や運行頻度、そしてその背景となる都市の規模や密度等に応じて適当な旅客交通シ
ステムを導入することが重要である。
加えて近年、100 年に 1 度とも言われているモビリティ
革命に伴う交通分野の大変革が見込まれている。特に、電動車両や近距離移動向けの端末モビリティの普及等に伴って、駅勢圏の拡大が生じるため、公共交通機関の利便性
向上と環境負荷削減が見込まれる。
そのため、都市・地域の中長期的な脱炭素化の実現には、
端末モビリティの普及に伴う都市構造の変化を考慮した上で、都市規模に応じた旅客交通システムの選定を行う
ことが重要である。
2.

研究の目的

図 1 一人当たり旅客交通 CO2 排出量(2019)
4. 現状および中期における CO2 排出量の算出
4.1 現状(2019 年)での CO2 排出量の推計
旅客交通部門の輸送機関として自家用乗用車(軽乗用車・乗用車)・鉄道・バスを対象に CO2 排出量を算出する。
a) 自家用乗用車
石河ら 2)が算出した市区町村別の推計結果を現状のCO2 排出量とする。

本研究では、新たな輸送システム整備に伴う他の輸送システムの CO2 排出量変化を、波及効果を含めて考慮すb)

る Extended Life Cycle Environmental Load(ELCEL)の概念 1)を適用して、都市規模別に中長期における旅客交通起源
CO2 排出量を大幅に削減する旅客交通システム選定手法を構築し、それを用いて低炭素性評価を実施することを目的とする。

データを運輸局別に集計した上で、各市区町村へ鉄道路
線長比で按分し、使用エネルギー別の CO2 排出原単位を乗じて CO2 排出量を算出する。
c) バス
平成 27 年度道路交通センサスの結果 4)から推計された
市区町村別 CO2 排出量を使用する。

3.

研究の流れ
はじめに、現状(2019 年)の市区町村単位での旅客交通
起源 CO2 排出量を推計した上で、CO2 排出量の将来予測モデルを構築する。そして中期(2030 年)における CO2 排
出量を、技術レベルが現状のまま推移した場合(EST0)と、車両技術を向上させる施策(EST1)を加えた場合について予測する。加えて、交通形態を改変させる施策(EST2)を挙げ、駅勢圏の拡大に伴う自家用乗用車から公共交通機関

a)〜c)で推計した合計値を旅客交通起源 CO2 排出量とみなし、市区町村の人口で除すことで一人当たり CO2 排出量を推計する。結果を図 1 に示す。

への転換による削減量を算出し、2030 年の目標値(2013 年
度比で 35[%]削減)との比較・評価を行う。

り走行距離の関係式より算出する。それを用いて 2030 年の旅客交通起源 CO2 排出量を予測し、さらに EST1 シナ
リオ適用による削減量を算出する。本研究では EST1 施鉄道
令和元年度の鉄道統計年報 3)より、電力・燃料消費量の4.2 中期(EST0・EST1)での CO2 排出量の予測
鉄道・バスの運行量は一定と仮定し、自家用乗用車の保有台数を式(1)の推計モデルより算出する。なお、一台当たり走行距離は、既往研究 3)の可住地人口密度と一台当た- 2-A3-02 -2-A3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

表1

EST1 施策の想定(自家用乗用車)

車種

普及率[%]

ガソリン自動車

50

ハイブリッド自動車

30

電気自動車

20

ライフタイム[年]12.5

策として、車両技術の向上・電力の CO2 排出係数の改善を想定し、設定値を表 1 に示す。自家用乗用車の原単位
は大石ら 5)の値を使用する。
1 #" 1 ###𝐻! = 𝑃𝑂𝑃! ∙ exp (𝛾" ) ∙ 𝑅! ! ∙ .
2 ∙. 2
𝐷𝐼𝐷!
𝑑!

(1)

図 2 一人当たり旅客交通 CO2 排出量(2030,EST1)

𝑖：市区町村, 𝐻! ：自家用車保有台数, 𝑃𝑂𝑃! ：人口, 𝑦! ：乗用車保有率, 𝑅! ：一人当たり道路延長[km/人], 𝐷𝐼𝐷! ：DID 人口密度[人/km2], 𝑑! ：駅密度[駅数/可住地面積 km2],
𝛾" ~𝛾# ：パラメータ
4.3 EST2 シナリオによる CO2 排出量の予測
次に EST2 施策として、端末モビリティ普及に伴う自家用乗用車から公共交通機関への転換を想定する。端末
モビリティとして電動キックボードを想定する。さらに、
公共交通機関のモードの転換についても考慮し、LC-CO2
排出量が最小となる旅客交通システムを算出する。対象とする交通システムは、LRT・BRT・地下鉄・AGT とする。なお LC-CO2 排出原単位は事業者より取得したデータを使用する。
また、駅勢圏人口は平均人口密度に駅数と駅勢圏面積を乗じることで算出する。なお駅勢圏は半径 500[m]の正円と仮定し、圏内の自家用乗用車の保有者が公共交通機
関へ転換することを想定する。
5.

CO2 排出量の試算結果
EST1・EST2 施策実施後の CO2 排出量の算出結果をそれぞれ図 2・図 3 に示す。本研究ではほとんどの都市では、LC-CO2 排出量が最小となる旅客交通システムとして「LRT」が選定されたが、一部の中山間地域では「BRT」となった。また EST1・EST2 施策の適用により、2013 年
度比でそれぞれ 46.7[%]、41.9[%]の CO2 排出量の削減効

図 3 一人当たり旅客交通 CO2 排出量(2030,EST2)
謝辞:本研究は(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費(JPMEERF20201G01)により実施した。
参考文献
1) 加藤博和, 柴原尚希(2009)：ELCEL 概念による
Social/Dynamic LCAへの挑戦, 日本LCA学会誌, Vol5,
No.1, pp.12-192)用いた全国地域別乗用車 CO2 排出量の試算, 交通工学論文集, 第 8 巻, 第 5 号, pp.1-103)<https://www.mlit.go.jp/tetudo/tetudo_tk2_000053.html>

4)

おわりに

本研究では中期における旅客交通部門 CO2 排出量を大幅に削減する旅客交通システムを都市規模別で選定した。
今後は他の端末モビリティとの比較や、2050 年の旅客交通部門におけるカーボンニュートラル実現可能性につ国土交通省“鉄道統計年報令和元年度(5)-17 運転用
電力、燃料及び油脂消費額”,鉄道統計年報,(オンライン),入手先,果が見られ、EST1 実施のみでも 2030 年の目標を達成できることがわかった。
6.

石河正寛, 加藤秀樹, 有賀敏典, 金本有子, 金炅敏,崔文竹, 松橋啓介(2022)：自動車検査証の個別統計を5)

いて評価・検証と環境・交通施策の検討手法をまとめる。

- 2-A3-02 -(参照 2023-1-21)
環境省“運輸部門(自動車)CO2 排出量推計データ(令和4 年 3 月)”,(オンライン),入手先<https://www.env.go.jp/policy/local_keikaku/tools/car.html>( 参照 2023-1-21)
大石直毅, 朴秀日, 加藤博和(2021)：新たなパーソナ
ルモビリティツールのライフサイクル CO2 原単位の作成, 第 16 回日本 LCA 学会研究発表会講演要旨集,
CD-ROM(3-D1-01)

2-A3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

日本におけるインフラまで考慮した長距離輸送機関の資源強度
Evaluating resource intensity of transportation system considering infrastructure in Japan○原口直享*1)、光斎翔貴 1)、柏倉俊介 1)、山末英嗣 1)
Naotaka Haraguchi, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue1) 立命館大学* rm0155hf@ed.ritsumei.ac.jp
1. 緒言
経済発展に伴い都市開発が進み，様々な輸送機関
が生活基盤の 1 つとして人々を支えてきた．現在も日本を含め多くの国で輸送システムの発展・維持のためインフラストラクチャー（以下インフラとする）整備が行われており，それに伴って多くの資源が投入されている (1)．
大量の資源が投入されている輸送部門において，有限な資源を効率的に活用する循環型社会の形成が求められている (3)．効率的な資源利用形態を把握するためには，種々の輸送機関とそれに伴うインフラを統合した上で，ライフサイクルの視点から分析する必要がある．しかし， 資源に着目して研究している既存研究の多くは，これらを別々に資源スト
ック量の観点から製造または整備段階を重点的に算出しており (4)，ライフサイクルの観点を踏まえた
統合的な分析はなされていないのが現状である．
ライフサイクルの観点から使用される資源量を定量化するために本研究では，資材の採掘段階まで遡って資源使用量を包括的に評価する指標の一つである関与物質総量(Total Material Requirement, TMR)に注目した (5)．TMR は直接・間接の物質投入だけでなく，隠れたフローも評価することができる．本研
究では，輸送機関が充分に発達している日本を対象に，TMR を用いてライフサイクルの視点からインフラを含めた種々の輸送機関における資源強度を分析した．
2. 研究手法
2.1 関与物質総量（TMR）
本研究では，採掘活動量を定量化できる指標として関与物質総量（TMR）を用いて，各輸送機関のインベントリデータを基に各輸送機関の 1 台当たりの TMR 値を算出した．各輸送機関とインフラに関して，製造段階，使用段階，メンテナンス段階の計
6 段階に分けそれぞれの計算を行った．TMR は以
下の式(1)より求められる．
(1)
𝑇 = ∑(𝑘 𝑋 )𝑖 𝑖

T : TMR [kg-TMR]
ki: 物質 i における TMR 係数
Xi : 物質 i の使用量
2.2 資源強度
本研究では輸送機関の資源強度を「輸送機関が1 kg を 1 m 運ぶ際の TMR」と定義した．本研究における資源強度は小さいほど環境負荷が小さい．人
間 1 人の重量を 60 kg と仮定し，各輸送機関の平均乗車率から，その輸送機関の輸送量を推定した．各輸送機関の資源強度は式(2)より算出した．
𝑇ₚ + 𝑇ₒ + 𝑇ₘ + 𝐼𝑃 + 𝐼𝑂 + 𝐼𝑀(2)
𝑄 =1000𝑚𝐾
Q: 1 kg を 1 m 運ぶ際の TMR[kg-TMR/kg/m]
Tₚ : 製造段階(輸送機関)の TMR 値[kg-TMR]
Tₒ : 使用段階(輸送機関)の TMR 値 [kg-TMR]
Tₘ : メンテナンス(輸送機関)の TMR 値 [kg-TMR]
Iₚ : 製造段階(インフラ)の TMR 値[kg-TMR]
Iₒ : 使用段階(インフラ)の TMR 値 [kg-TMR]
Iₘ : メンテナンス(インフラ)の TMR 値 [kg-TMR]m : 定員重量 [kg]K : 生涯走行距離 [m]2.3 対象とした輸送機関
本研究では，バスを含む自動車，鉄道，航空，海上の 4 種類の輸送手段を対象とした．それぞれの輸送機関の概要を表 1 に示す．メンテナンスに関しては，メンテナンスの際に交換した部品などのリサイ
クルは考えないものとし，交換後は破棄すると仮定した．
表 1 輸送機関の詳細
輸送手段
輸送機関
燃料
自動車
ガソリン車
ガソリン
ハイブリッド車
ガソリン
電気自動車
電気
燃料電池自動車
水素
バス
ディーゼル
鉄道
新幹線
電気
在来線
電気
航空
航空機（Al 主体）
ジェット燃料航空機（CFRP 主体）
ジェット燃料海上
旅客フェリー
A,B,C 重油2.4 対象となるインフラストラクチャー
本研究では，考慮するインフラを役割別に分類するため，大きく運用段階と燃料供給段階の 2 段階で考慮した．まず運用段階においてより詳細な分類をするため，物流業界で用いられている「node」と「link」を参考にした．node とは，輸送機関が停まるまたは乗客が乗り降りする場所と定義する．linkとは，node と node を結ぶ輸送機関の通り道と定義
する．node と link の詳細については表 2 に示す．
表 2 運用段階の詳細分類
node
link
輸送機関
link 補助
ガソリン車
橋
トンネル
ハイブリッド車
駐車場
道路
標識
電気自動車

- 2-A3-03 -2-A3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

燃料電池車
バス

信号

橋
トンネル
信号
航空機
空港
旅客フェリー
港
次に燃料供給段階においては，燃料を輸送機関に供給する供給設備と燃料を貯蓄するタンクの 2 つに分類した．鉄道に関して，燃料を貯蓄する施設を独自に保有しているか不明なためこれは考慮しないこととした．詳細な情報については表 3 に示す．
新幹線
在来線

駅

線路

表 3 燃料供給段階の詳細分類
輸送機関
供給設備
タンク
ガソリン車
ガソリンスタンド 地下タンク
ハイブリッド車
電気自動車
電気ステーション
燃料電池車
水素ステーション
圧縮機
バス
ガソリンスタンド 地下タンク
新幹線
架線
航空機
地下パイプ
タンク
旅客フェリー
地下パイプ
タンク
3. 結果と考察
インフラを加味した各輸送機関の資源強度の結果を図 1 に示す．新幹線が最も低い資源強度を示し，在来線，バス，航空機，ガソリン車，燃料電池自動車，ハイブリッド車，旅客フェリー，電気自動車と順に値が大きくなる．
各輸送機関別にみると，乗用車と新幹線，在来線
では資源強度においてインフラ製造段階の影響は無視できないことが分かった．一方で，バス，航空
機，旅客フェリーに関しては，輸送機関の使用段階
が資源強度において支配的であることがわかる．これは，乗用車や新幹線に比べて燃費が悪く，燃料の生涯使用量が多くなることに起因すると考えられる．

図 1 インフラも含めた資源強度
次にこれらの資源強度の結果を用いて，日本の各都道府県庁所在地間の実際の距離を基に，距離と資源強度について分析した．縦軸に距離，横軸に資源強度とした散布図を図 2 に示す．
特定の規則性を確認することはできなかったが，図 2 に示すように， 300 ㎞から 500 ㎞以内の移動で多くの資源強度が低い値に分布していた．この範囲の移動では，大都市圏（東京，愛知，大阪，福岡）
を含むことが多く，鉄道利用が主流となることが要因であると考えられる．これより短い範囲の移動になると資源強度は 8 から 11 に多く分布し，500 ㎞
を越えると資源強度は 7 付近に落ち着くことがわかった．これは，近場の移動では自動車が 80％以上を占めているのに対して，長距離になるほど航空機
や鉄道などの公共交通機関の利用が増えることが要因であると考えられる．

図 2 資源強度と距離の関係性
4. まとめと今後の展望
本研究では，インフラも含めた各輸送機関の資源強度を評価した．比較分析を通して，資源強度において新幹線が最も低く，電気自動車が最も高い輸送機関であることが分かった．また，乗用車と新幹線，在来線でのインフラ製造段階は無視できない結果となった．今後，コロナウイルスによる移動手段の変化などより社会に即した形で資源強度を議論する必要がある．日本では公共交通機関が発達しているため今回のような結果になったが，国により輸送システムは異なるため，資源強度や距離との関係性は変化すると考えられる．資源を効率的に利用する
ために，各国の輸送分担やインフラ延長を基に資源強度を分析し，その国々の移動の特色を把握しながら分析することは重要であると考える．
5. 引用文献1). Greer F., Rakas J., Horvath A., Airports andenvironmental sustainability: a comprehensive review.
s.l. : Environ. Res. Lett.15(10), 2020.
2.) 経済産業省資源エネルギー庁. エネルギー白書.
2020.
3). Ghisellini P., Cialani C.,Ulgiati S. A review on
circular economy: the expected transition to a balanced
interplay of environmental and economic systems. s.l. :Jourmal of cleaner production 114, pp.11-32 , 2016.
4). Mhatre P., Gedam V.,Unnikrishnan S. Material
circularity potential for construction materials – The caseof transportation infrastructure in India. s.l. : Resources
Policy 74, 2025). Bringezu S., Schqtz H.,Steger S.,Baudisch J,“ International comparison of resource use and its
relation to economic growth The development of totalmaterial requirement, direct material inputs and hidden
flows and the structure of TMR”, Ecological Economics,
51, pp.97-124(2004)- 2-A3-03 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-B3] 脱炭素技術
座長：稗貫 峻一（電力中央研究所）
2023年3月9日(木) 16:40 〜 18:00 B会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-B3-01] 洋上風力発電の導入によるライフサイクルでの経済波及効果の分析*矢木 健登1、本藤 祐樹1、森泉 由恵1 （1. 横浜国立大学）
16:40 〜

17:00

[2-B3-02] 自動車部品の材料選択・構造設計への環境負荷評価の適用*江崎 澄代1、吉野 初美2、大久保 安剛1、内藤 純也1、加藤 淳1 （1. 株式会社神戸製鋼所、2. コベ
ルコビジネスパートナーズ株式会社）
17:00 〜

17:20

[2-B3-03] 炭素繊維強化プラスチックのリサイクルを対象にした環境影響評価*土屋 遥史1、高橋 厚2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 三菱ケミカル株式会社）
17:20 〜

17:40

[2-B3-04] DACCSと BECCSのライフサイクルアセスメント*鈴木 隼斗1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）
17:40 〜

©日本LCA学会

18:00

2-B3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

洋上風力発電の導入によるライフサイクルでの経済波及効果の分析
Life-cycle economic impacts of an offshore wind farm in Japan○矢木健登 1)、本藤祐樹*1) 、森泉由恵 1)
Kento Yagi, Hiroki Hondo, Yue Moriizumi
1) 横浜国立大学* hondo@ynu.ac.jp
1. 緒言(1)式により部門別の生産誘発額を求めた。自ら作成

洋上風力発電は海洋国家である我が国において導入した最終需要ベクトルを与えることで、間接的に誘発

ポテンシャルが非常に大きく、2050 年のカーボンニュ

される生産額を算出した。この誘発額の合計に直接的

ートラル達成に向け、再生可能エネルギー技術のひとな投資額を加えることで経済波及効果を推計した。

つとして期待されている。この技術は裾野が広い産業(1)
X:生産額誘発ベクトル A:投入係数行列であることから、経済効果が大きいことが特徴である。
そのため今後の導入促進にあたっては、どういった産

I:単位行列 F：最終需要ベクトル

業にどの程度の社会経済効果を与えうるのかという定

さらに(2)式により輸入を考慮した際の生産誘発額

量的情報が求められる。しかしながら既往研究に目をを求めた。国産品に対する投入係数行列と最終需要ベ向けると、国内での導入を想定した際に技術特有のコクトルを作成し、国内における波及効果を推計した。

スト構造を反映させ、かつ詳細な産業部門ごとの社会(2)
X’:国内に対する生産額誘発ベクトル

経済効果を推計した研究は見当たらない。
本研究では、国内での洋上風力発電導入がもたらす

Ad：国産品に対する投入係数行列

社会経済効果をライフサイクルにわたって定量的に評

Fd：国産品に対する最終需要ベクトル

価することを目的とする。今後導入が想定される典型

最終需要ベクトルは製造・建設/運用段階、それぞれ的なウィンドファームを対象とし、実際のコスト構造

同様の方法で作成している。ここでは例として、製造・を推測することにより、国内外で誘発される生産額を建設段階におけるベクトル F の作成手順を述べる。第

産業部門別に明らかにしている。さらに輸入に頼る面

一に Table2 に示すように、必要となる費用項目およびが大きいという技術の現状を反映させるために、国産金額を算出し、コスト構造の大枠を決定した。系統連

品比率を考慮した分析を行うことにより、国内に対す系費以外は、調達価格算定委員会で示されている値 2)

る波及効果も算出した。

と設備容量をもとに事業費を算出した後、ヒアリング
情報や文献調査を参考に内訳を決めて分割した。また

2. 方法

系統連系費は同様の文献 2)から別途積み上げて算出し本研究では、実際の国内導入計画事例を参考に、Table 1 に示す洋上風力発電所（ウィンドファーム）をた。計算の結果、総事業費は約 1769 憶円となった。
第二に決定した大項目の金額を文献 3)中の式情報や、設定した。このウィンドファームにおいて、調査、設海外文献 4)の比率をもとに中項目に分割した。風車構

備製造、建設、運用などライフサイクルにわたり国内成部品であるナセルの金額（中項目）を例にとると、外で直接、間接的に誘発される経済波及効果を明らか

設備費からを文献 3)をもとに風車関連設備費に分け、にした。後半では輸入を考慮した分析として、直近のそれを文献 4)の比率で分割することにより算出した。

導入を想定した場合の国内での経済波及効果を推計しさらに建設費に関しては、国内の建設状況を反映さた。文献調査を踏まえて、基礎を含む風車関連部品なせるため、ヒアリング調査や文献調査をもとに中項目

らびに作業用船舶を全て輸入すると仮定した。

Table 2 Breakdown of CAPEX costs

分析手法としては、産業連関分析を用いた。本研究

大項目

コスト [十億円]

内訳

では現時点で最新版である 2015 年の産業連関表(390

調査費
設備費
建設費
ファイナンス
系統連系費

8.8
83
55
28
1.7

5.0%
47%
31%
16%
1.0%

事業費計

177

100%

部門) を利用した。
1)

Table 1 Offshore wind farm studied

基礎タイプ
設備容量
運用期間

モノパイル（着床式）
320MW(8MW×40 基)
20 年間- 2-B3-01 -2-B3-01

第18回日本LCA学会研究発表会からさらに小項目へと分割した。実際の国内における工事工程を想定することで、必要となる船舶や作業員数を仮定し分割を進めた。
以上の作業により、最終的には Table2 に示す 5 つのコスト項目をおよそ 120 項目に細分化した。それらを既存の陸上風力発電の投入係数データ等 5)を利用しつ
つ、産業連関表の対応する部門に当てはめることで、最終需要ベクトルを作成した。
また輸入を考慮した分析では、想定した状況に合わ
せて国産品に対する最終需要ベクトル Fd を再作成した。具体的には、中項目に分割した段階で風車関連部

Fig.1 Estimated life-cycle economic impacts

品および作業用船舶に関連する費用を全て０とすることにより、ベクトルを作成した。
3. 結果と考察
Fig.１にライフサイクルにおける経済波及効果を示す。図中の上流段階での誘発効果とは、390 部門における間接的な生産誘発額であり、これに製造・建設時の初期投資額と 20 年間の運用費を足した金額である
直接効果を加えたものを経済波及効果とした。結果として、ライフサイクルにおいて合計 1 兆 210 億円の経Fig.2 Conparison of international and domestic

済波及効果があると算出され、そのうちの約 40％にあeconomic impacts

たる約 4040 億円は製造・建設段階において誘発された

また国内外の場合と比較すると、経済波及効果は約金額であった。一方、約 6168 億円は稼働期間 20 年分

2879 億円小さくなっており、想定した状況下ではそのを考慮した運用段階での波及効果であり、全体として分だけ波及効果が海外へ流出することを意味する。部

約 60％は運用時に生産が誘発されることがわかった。

門別で比較すると、今回は風車関連部品の輸入を仮定

次に直接効果と上流段階での誘発効果に着目すると、していることから、例えばナセル製造に関連するそのライフサイクルでは約 6605 億円の投資に対し、約 3603

他汎用機械部門において特に波及効果が小さくなった。

億円の生産が間接的に誘発されていることが確認でき

一方で、電気インフラ関連については国内での生産をる。特に製造・建設段階では約 1769 億円の投資額に対仮定していることから、例えば電線・ケーブル部門にし約 2270 億円の生産が間接的に誘発されており、上流

おいては波及効果が国内にとどまることが示唆された。

段階でより大きな波及効果があることが示唆された。
390 部門レベルでその詳細を見ると、例えばモノパイ

4. 結言

ル等の基礎製造に関する鋼管部門に加え、ナセルをは

本研究では、国内に洋上風力発電を導入した際の経じめとする風車部品の製造時にその原材料の生産とし済波及効果を定量的に明らかにした。また、後半ではて関連する熱間圧延鋼材部門などで大きな効果があっ輸入を考慮し国内へ波及する効果についても推計した。

た。このように製造・建設段階では、裾野が広い産業

今後は国内にとどまらず、立地地域に与える影響につである洋上風力発電の特徴を反映する結果となった。

いて雇用創出なども含めて評価することが求められる。

一方で運用段階では、直接効果のうち約 73％を運用費が占める反面、上流段階での誘発効果は全体の約引用文献37％にとどまった。これは運用費のほとんどは減価償

1)総務省, 平成 27 年度産業連関表 2)資源エネルギー

却費や営業余剰などの、付加価値部門に対応する金額

庁, 第 59 回調達価格等算定委員会 3)NEDO, 成果報

であり、内生部門への波及が期待されないためである。

告書

続いて、Fig.2 に製造・建設段階での国内外と国内の

4)BVG Associates, CATAPULT

5) Moriizumi;

Hondo; Nakano: J. Jpn. Inst. Energy, 94, 1397-1413 (2015)

みの経済波及効果をそれぞれ示す。国内のみの場合では約 1161 億円の波及効果があると算出され、内訳とし謝辞ては約 580 億円の投資額に対し、約 581 億円の生産が関連する事業者の皆様より情報をご提供戴いたことに誘発されることがわかった。

謝意を表する。

- 2-B3-01 -2-B3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

自動車部品の材料選択・構造設計への環境負荷評価の適用
Environmental Impact Evaluation for Material Selection and Structural Design of Automotive Parts〇江崎澄代*1)、吉野初美 2)、大久保安剛 1)、内藤純也 1)、加藤淳 1)
Sumiyo EZAKI, Hatsumi YOSHINO, Yasutaka OKUBO, Junya NAITO, Jun KATO
1) 株式会社神戸製鋼所, 2) コベルコビジネスパートナーズ株式会社* ezaki.sumiyo-1@kobelco.com
1. はじめに

2.2 評価範囲

近年、深刻化する気候変動問題の解決に向け、2015

本評価におけるシステム境界は、自動車のライフサ

年にパリ協定が採択され、日本政府も 2050 年までにカイクルのうち、部品製造にかかわる「材料製造」、「加ーボンニュートラルの実現を目指すことを宣言した 1)。

工・接合」、「走行」および「電池製造」とした（図 2）。

2)

日本では、運輸部門の CO2 排出量が全体の 2 割 を占めるため、削減に向けた取り組みが求められる。自動車走行時の CO2 排出量削減には、内燃機関車（ICEV）の燃費向上や、電動化が重要である。内燃機関車の燃費向上には、内燃機関の効率改善、空力改善、摩擦低
減の他、軽量化も重要な要素である。また、軽量化は

図2

GHG 排出量評価のシステム境界

電動車（BEV）においても、電池搭載量の軽減、航続距離の延長に有効であり、電力需要の増加という社会問題の解消 3)にも貢献する。

2.3 各評価範囲での GHG 排出量評価の方法
本評価では、日本での部品製造・走行を想定した。

アルミをはじめとする軽量化材料は、鋼材にくらべ

2.3.1 部品製造

製造における CO2 排出係数が大きい傾向にあるが、軽鋼板・アルミ板・アルミ押出材の材料製造時と加工量化効果によって走行時の CO2 排出量削減に寄与する。

時の GHG 排出係数は、IDEA ver.2.3 6)を引用した。デ

環境負荷低減を目指した自動車の材料選択・構造設計

ータのない加工については、近しい加工方法のデータには、これらの材料ごとの特徴を加味し、ライフサイを代用した。また、接合については、溶接・接着・機クル全体での環境負荷を評価することが不可欠である。

械的接合の各種接合方法に用いる物質や電力の使用量

車体の設計では、全体の重量目標に対し、各部品単位

は GaBi 7)や企業 HP、それらの物質や電力の GHG 排出に目標重量を割り当てて初期設計が行われることが多係数は IDEA ver.2.3 や GaBi のデータに基づき、接合長

いため、LCA（Life Cycle Assessment）に関しても部品／点数あたりの GHG 排出係数を算定した。

単位で検討できることが、一般的な設計工程との親和

2.3.2 走行性が高いと考え、本報では部品単位での検討を行うこととした。

走行時の GHG 排出量は、日本国内における WLTP
モードでの走行を想定し、UCSB Model 8)を用いて算出した。UCSB Model は、本来車両全体の材料変更時の2. GHG 排出量評価

環境負荷を比較するためのツールであり、材料・加工・

2.1 対象車種と対象部品

走行・リサイクルのライフサイクル評価が可能である

車両は、BEV・E セグメント・SUV とし、実車 4)をが、本評価では、走行部分にのみ適用した。

参考に、重量を 2595kg、電池容量を 95kWh とした。

UCSB Model での車重に対する走行時のエネルギー

対象部品はフロントドア 2 枚分とし、鋼板ドア、ア

消費量の算出結果を図 3 に示す。 UCSB Model では、

ルミドア、および、鋼板とアルミを用いたマルチマテ

車重と走行時のエネルギー消費量の間には、直線関係

リアルドア 5)を比較した。各ドアの構造と車重を図 1
エネルギー消費量(ES)[MJ/100km]

に示す。

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

1000

ES= 0.0233VM + 23.5

1500
2000
2500
車両重量(VM) [kg]3000

図 3 BEV の車重と走行時の図 3 エネルギー消費量の関係

図 1 各ドアの構造と重量- 2-B3-02 -2-B3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

4. まとめが成り立つことを前提にしている。

本評価結果から、製造時の GHG 排出係数が大きい
2.3.3 電池製造

軽量化材料を自動車部品に適用しても、軽量化によるBEV では電池製造時の GHG 排出量がライフサイク
9)

走行および電池製造の GHG 排出量削減効果を考慮す

ル全体に占める割合が大きい ため評価に含めた。本ると、ライフサイクル全体の環境負荷は必ずしも大き評価では、航続距離が一定であれば、部品の軽量化にくならないことが示唆された。また、部品単位でライ

よって、搭載電池容量が削減できると仮定し、それにフサイクル全体の環境負荷を評価する手法を構築した

伴う電池製造時の GHG 排出量を求めた。

ことで、多様な条件（電源構成、生涯走行距離等）に

4)

具体的には、想定した車両 の車重、電池容量、空気抵抗係数、
投影面積、タイヤの動的負荷半径を元に、おいて、LCA の観点から部品設計における材料選択を検討することが可能となった。

Malen-Geyer Powertrain Model10) により、航続距離、お120一定とした際の車100

重変化に伴う電池
容量（図 4）を算出し、UCSB Model

電池容量 [kWh]

よび、航続距離をにより電池製造における GHG 排出量を算出した。

8060
重量：2595 kg
電池容量：95 kWh

40
20
0
1000

1500

2000

2500

3000

車両重量 [kg]

図 4 BEV の車重と電池容量
図 4 の関係

2.3.4 部品あたりの電池製造・走行時の GHG 排出量
ベースとなる鋼板ドアの電池製造・走行時の GHG

図 5 軽量化効果による GHG 排出量削減効果

排出量は、車体全体の電池製造・走行時の GHG 排出（鋼板ドア→マルチマテリアルドア）

量から車両重量におけるドアの重量比から換算した。
また、軽量化ドア（アルミドア、マルチマテリアル
ドア）については、鋼板ドアを搭載した車両と軽量化部品を搭載した車両の電池製造・走行時の GHG 排出量の差分を、鋼板ドアと軽量化ドアの電池製造・走行時の GHG 排出量との差分とした。
3. 軽量化効果と評価結果
3.1 軽量化による GHG 排出量削減効果
ドア 2 枚を鋼板からマルチマテリアルへ変更した際の GHG 排出量削減効果を図 5 に示す。ドアの 14kg の

図 6 各ドアの GHG 排出量

軽 量 化 に よ り 、 GHG 排 出 量 は 、 電 池 製 造 時 に
72kg-CO2eq、走行時（10 万 km）に 84kg-CO2eq 削減さ
れた。

引用文献
1)

3.2 各ドアの GHG 排出量評価結果「部品製造（材料/加工・接合）」と「電池製造」「走行」を合わせた結果を図 6 に示す。10 万 km 走行時のGHG 排出量は、マルチマテリアルドア、鋼板ドア、ア
ルミドアの順位に小さく、20 万 km 走行時は、マルチ
マテリアルドア、
アルミドア、
鋼板ドアの順となった。

2)

3)
4)

5)
6)

マルチマテリアルドアやアルミドアは、製造時の GHG
排出量は鋼板ドアよりも多いが、軽量化により走行時の GHG 排出量が削減され、その削減量は走行距離が長いほど大きくなる。

7)
8)
9)
10)

- 2-B3-02 -“地球温暖化対策計画（令和 3 年 10 月 22 日閣議決定）”, 環境省,https://www.env.go.jp/earth/ondanka/keikaku/211022.html,(参照 2022-12-16)“ 運 輸 部 門 に お け る 二 酸 化 炭 素 排 出 量 ”, 国 土 交 通 省 ,https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_environment_tk_000007.
html, (参照 2022-12-16)
河合功介: アルミニウム, 28 (111), (2021), pp 1-8“Electrifyingly fun to drive: the Audi e-tron” Audi Media center,
https://www.audi-mediacenter.com/en/press-releases/electrifyingly-fun-to-drive-t
he-audi-e-tron-10733, (参照 2022-12-16)
Okubo, Y.: Material in Car Body Engineering 2021”, Virtual conference, (2021)
LCI データベース IDEA version 2.3 国立研究開発法人 産業技術総合研究
所 安全科学研究部門 社会と LCA 研究グループ 一般社団法人サステ
ナブル経営推進機構
LCA ソフトウェア GaBi10.Sphera Solutions.
Geyer R. :“User Guide for Version 5 of the UCSB Automotive Energy and GHG
Model”, (2017)
The International Council on Clean Transportation (ICCT): “Effects of battery
manufacturing on electric vehicle life-cycle greenhouse gas emissions”, (2018)
Geyer R. : “User Guide for the 30NOV2017 Version of the PHEV-BEV Power
Train Model”, (2018)

2-B3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

炭素繊維強化プラスチック(CFRP)のリサイクルを対象とした環境影響評価
Life cycle assessment of recycling methods for carbon fiber reinforced plastics○土屋遥史*1)、高橋厚 2)、伊坪徳宏 1)
Harufumi Tsuchiya, Atsushi Takahashi, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2) 三菱ケミカル株式会社* g1962036@ tcu.ac.jp
1. はじめに各国・企業に脱炭素化が求められるなか、再エネや自動車の電動化等の推進に伴い、炭素繊維強化プラス
チック(以下 CFRP)への関心が高まっている。
CFRP とは、炭素繊維(以下 CF)に樹脂を含浸させた複合材料のことであり、軽くて強いという特徴を持つ
1)。近年、巨大化する風力発電ブレードや自動車部材など幅広い分野への普及が見込まれており、CFRP の市場規模は 2018 年の約 1 兆 4,284 億円から 2030 年には約3 兆5,800 億円まで拡大すると予測されている 2)。
しかしながら、原材料である CF は製造時に多くのエネルギーを必要とするため、CFRP は鉄などと比べ CO
₂排出量が多いという課題を抱えている。このため、
CFRP のリサイクルについて様々な提案が行われているが、異なる再生技術について LCA の観点から比較した研究は少ない。
2. 研究目的
本研究では以下の事項を目的として CFRP のリサイ
クル技術を対象にした LCA を行った。
① 使用済み CFRP を熱分解法、マイクロウェーブ法、
超臨界水を用いた超臨界流体法、常圧溶解法でリサイクルを行い、回収した炭素繊維と樹脂を用いて Recovered CFRP(以下 rCFRP)1kg を製造する際の環境影響を評価する。
② 各リサイクル技術の回収率を楽観的シナリオと悲観的シナリオに分けて設定し、rCFRP1kg あた

表 1. CF と樹脂の回収率

3.2 評価方法
本研究は LCA 計算ソフトウェア「SimaPro 9.4.0.1」を用いて、単位プロセス毎の原材料やエネルギー消費量などの入出力データを積み上げて計算を行った。
インベントリ分析では使用したプロセスデータにecoinvent v3.8 の原単位を乗じて計算した(表S1、式1)。
特性化では、気候変動を対象として、インベントリ
分析の結果に IPCC 2021 GWP100 の地球温暖化係数を乗じて計算した(式 2)。
また rCFRP を製造する際、CF と樹脂の不足分については新たに製造することを想定して計算を行い、SMC 製造とプレス成型については通常のCFRP 製造と同じプロセスデータを用いて算定した。
インベントリ分析＝∑（活動量×原単位）− (式 1)
特性化＝∑（インベントリ×特性化係数）− (式 2)
4. 研究結果
4.1 楽観的シナリオ
本研究ではリサイクルしない場合の環境影響とも比較を行うため、使用済み CFRP を埋め立て、新たに
CFRP1kg を製造する場合の環境影響も計算した。
この結果、楽観的シナリオではどの技術の CO₂排出りの環境影響を比較検討する。
3. 研究方法
3.1 研究対象と評価シナリオ

量も埋立処理の半分以下の値となった(図 1)。尚、算定結果の図と算定値については SI に詳細を示す。

本研究の評価対象は使用済み CFRP1kg のリサイク
ルから回収した CF と樹脂を用いた rCFRP1kg の製造

熱分解法とマイクロウェーブ法では、リサイクル時の環境負荷は小さいが、不足分の CF と樹脂に起因すまでであり、機能単位は rCFRP1kg の製造とする。
評価シナリオの設定については、将来の技術進展をる環境負荷が多くの割合を占める結果となった。
超臨界流体法と常圧溶解法では、不足分の CF と樹考慮した楽観的シナリオと現状のラボデータ等を参考とした悲観的シナリオを想定して算定を行った(表 1)。
回収率の設定については、学識経験者、製造業者、再生技術開発者の 3 名へのヒアリングと文献を参考に筆者が設定したものである。

脂を製造する環境負荷は計上していないが、リサイク
ルプロセスで必要となる電力や溶媒等に起因する環境負荷が多くの割合を占める結果となり、各技術における環境負荷の特徴の違いが見られた。

- 2-B3-03 -2-B3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

また、いずれの技術においても電力に起因する環境
負荷が一定程度占めることが分かる。本研究では、欧州域内を想定した電力原単位を用いているが、再エネ等の普及に伴う原単位の低下が進んだ場合、CF 製造も含めて環境負荷を相当程度低減できると予想される。

図 1. 楽観的シナリオの算定結果
4.2 悲観的シナリオ
悲観的シナリオでは、
CF と樹脂の回収率低下に起因する一定の CO₂排出量の増加が確認できた。
なかでもマイクロウェーブ法は CF と樹脂の回収率が低く、これらに起因する環境負荷が全体の 80％を占め、CO₂排出量は楽観的シナリオから 80％増加した。
熱分解法においても CF と樹脂に起因する環境負荷
が全体の 78％を占め、回収率の低さが環境負荷に大きく影響を与えていることが分かった。
超臨界流体法は楽観的シナリオから 30％の増加に留まり、他技術と比べて増加率は低くなった。また常圧溶解法は、CF と樹脂に起因する環境負荷が全体の40％を占め、楽観的シナリオから 68％増加した。
但し、いずれの技術も埋立処理と比べて一定程度の環境負荷削減効果があり、悲観的シナリオにおいてもCFRP リサイクルの有用性を確認できた。

図 3. リサイクルプロセスの内訳
5. 結論と今後の展望
本研究では rCFRP1kg の製造についてリサイクル技
術別の回収率を考慮した LCA を実施した。熱分解法とマイクロウェーブは追加で必要となる CF と樹脂による環境負荷が大きく、回収率の向上が課題である。
超臨界流体法と常圧溶解法はリサイクル時の環境負荷が大きく、省エネルギーでリサイクルを実施することが環境負荷低減に繋がると考えられる。
但し、本研究で評価した各技術は研究開発段階であるため、公開されているプロセスデータに限りがある。
今後は本研究で使用したデータと、
CF と樹脂の回収率を実態に近いものに更新していくとともに、各リサイ
クル技術の進展と CFRP の普及を期待する。
6. 引用文献
1) 加茂徹: 廃棄物資源循環学会誌, 29 (2), (2018),
pp.133-141
2) 富⼠経済グループ:” ⾃動⾞、航空機、建築・⼟
⽊⽤途が注⽬ 拡⼤する炭素繊維複合材料の世界市場を調査”, マーケット情報, ⼊⼿先

図 2. 悲観的シナリオの算定結果
4.3 リサイクルプロセスの内訳
各技術のリサイクルプロセスの内訳をみると、超臨界流体法では冷却水による環境負荷が大きいことが分かる(図 3)。Knight(2013)によると超臨界流体法では冷却水が 70.02ton 必要であり 3)、これに起因する CO₂排出量が全体の 82％を占めていることが分かった。また、
柴田(2013)によると常圧溶解法ではCF を1kg 回収する
際の消費エネルギーは 63MJ であり、この内約 60％は溶媒の蒸留に起因するものであった 4)。

<https://www.fuji-keizai.co.jp/market/detail.ht
ml?cid=19017&view_type=2>, 参照⽇(2022-12-23)
3) Knight, C.C.,: “Recycling High-Performance
Carbon Fiber Reinforced Polymer Composites
Using Sub-Critical and Supercritical Water”,
Florida State University, (2013)4) 柴⽥勝司: 廃棄物資源循環学会誌, 24(5),(2013), pp.358-363- 2-B3-03 -2-B3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
表 S1 プロセスデータとして参照した文献

図 S1 楽観的シナリオの算定結果
表 S2 楽観的シナリオの算定結果- 2-B3-03 -2-B3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S2 悲観的シナリオの算定結果
表 S3 悲観的シナリオの算定結果- 2-B3-03 -2-B3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S3 リサイクルプロセスの内訳- 2-B3-03 -2-B3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

DACCS と BECCS のライフサイクルアセスメント
Life Cycle Assessment of DACCS and BECCS○鈴木隼斗*1)、伊坪徳宏 1)
Hayato Suzuki, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学* g2183116@tcu.ac.jp

1. 背景

3. 研究方法

IPC2050 年 1.5℃目標達成のためには、大気中の CO₂を除去

3.1 研究対象

する Negative Emission Technologies（以下 NETs）の導入が

DAC は、水酸化カリウムと炭酸カルシウムを用いた方法

必須であることが IPCC 第六次報告書のワーキンググルー（Carbon Engineerig 社）とアミン担持固体吸着材を用いた

プ 3 のレポートにて指摘された。NETs には、植林、海洋方法（Climeworks 社）の 2 技術を対象とした。

炭素貯留、土壌炭素貯留、風化促進、Bio Energy Carbon

BECCS では、マレーシアからの PKS（発熱量：17.8MJ/kg）

Capture and Storage（以下 BECCS）、Direct Air Carbon Capruteとベトナムでの Acacia 由来のホワイトペレット（以下 WP、（以下 DAC）など様々な技術がある。各技術は炭素除去の発熱量：14.9MJ/kg）の 2 種類の燃料を対象とした。使用デメリットの他に、生態系へのダメージ、金属資源、森林資

ータの理由から PKS3 割、WP7 割の混焼を想定した評価を源、水資源などの多量の消費など他環境影響につながるデ行った。バイオマス発電は、出力 300MW、発電効率 40%

メリットが生じることが指摘されている。
本研究では、2050

として試算を行った。

年以降に、コストと炭素除去ポテンシャルの点で期待される BECCS と DACCS を対象に分析を行った。2 つの技術の3.2 評価範囲

デメリットとしては、金属資源、水資源、土地利用転換へ

バイオマス燃料：PKS は、マレーシアにおいてのパーム椰の影響が懸念されているため。
炭素除去の他に、資源消費、子林への土地改変を考慮して計算を行った。WP は、ベト

土地利用転換への影響も含めた評価を行った。

ナムでの土地改変由来の GHG 排出を未考慮のため、ペレ

DAC を対象とした LCA では 2018 年以降、水酸化カリウ
ム と 炭 酸 カ ル シ ウ ム を 用 い た 液 体 吸 収 法 （ Carbon

ット製造のみの負荷である。ベトナム・マレーシアからのタンカー輸送については、含めていない。

Engineerig 社：以後 CE）とアミン担持固体吸着材を用いた方法（Climeworks 社：以後 CW）等の実証規模のプラントを対象とした評価が行われている。上記の実証規模の文献
値から、CE 社の技術を対象とした研究では、電源（系統、再生可能エネルギー）、か焼炉の熱源（天然ガス、バイオメ
タン、水素）とした場合や電炉を使用したケースなどが検討されていた。CW 社の技術を対象とした研究では、電源

表：BECCS の対象範囲のフロー図（系統、再生可能エネルギー、ごみ焼却施設）、熱源（天然ガス、ヒートポンプ、廃熱、バイオマス、地熱、太陽熱）DAC は、熱源は天然ガスの燃焼、電力は各地域の系統電力したケースが検討されていた。2022 年では、DAC を行うを想定して評価を行った。統合化の際の面積では、DAC の気候条件（気温、湿度）に注目した評価も行われている。

プラントのみの面積を含めており、発電所の面積分は含め

しかし、DAC のエネルギ―源と気候条件などの立地条件をていない。気候条件は、各技術の空気接触器での CO₂回収までを考慮した文献は少ない。BECCS に関しては、バイオ率を考慮して計算に含めた。

マス燃焼、ガス化、ガス化複合発電、熱電供給システム等
様々な方法で行われているが、植林したバイオマスを使用する場合で、土地改変時の影響までを考慮した文献は少ない。

2. 研究目的
BECCS とDACCS の炭素除去量当たりの環境影響への被害額（外部コスト）を算出することで、炭素除去費用の検討
材料とすることを目的とする。

- 2-B3-04 -表：DACCS の対象範囲のフロー図

2-B3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

3.3 評価方法

DACCS では、GHG 削減のメリット以外の影響として、プ統合化では、1Mt-CO₂回収規模の BECCS と DACCS プラン

ラントでの鉄、銅資源の消費、プラントへの土地変換によトを対象に評価を行った。統合化係数には、LIME3 を用いる影響が大きく出た。

た。

4. 算定結果
4.1 特性化結果

図：DACCS
BECCS では、炭素除去のメリットの他にバイオマスを植林するための土地変換による占有と改変による影響が最も大きな影響となった。次にバイオマス発電の GHG 排出量で
図： DACCSある。プラントの金属資源消費による影響は大きな影響で大気からの CO₂除去量は CE 社技術（図左）で 4～5 割、は出てきていない。また植物による水消費についても、今CW 社技術（図右）で 6～8 割となった。エネルギー由来の回対象としたマレーシアでは、灌漑があまり行われていな

負荷の内訳として、CE 社技術では、回収時の熱由来が 6

い地域の値を使用したため、大きな値で出てきていない。

割、電力が 1～2 割の負荷であり、CW 社技術では、回収時の熱由来が 1～3 割、電力が 1 割の負荷となっていた。CW
社技術では、吸着剤由来の負荷の割合が大きく、これはポリエチレンイミン製造時の負荷で 9 割を占めている。系統
電力の原単位が高い地域では、CCS の負荷が大きくなっている。

図：BECCSDACCS と BECCS の統合化結果を比べると、DACCS では
炭素除去による便益が600～1500円/t-CO₂storagedとなった。
一方で BECCS では、バイオマスの土地改変による影響で1600 円の損害が出る可能性が示された。

5. 今後の展望

図： BECCS
BECCS ではどの地域でも、-0.9t-CO2e/t-CO2storaged と負BECCS では、各地域でのバイオマス発電に使用される燃料の排出となった。BECCS 全体では、バイオマス発電部分を考慮、土地改変由来の影響を含める。海外からバイオマ（acaica WP～建設まで）では、バイオマス燃料（PKS、ス燃料を輸入する場合、対象国までの輸送時の負荷を考慮。

WP）由来の負荷が 9 割を占め、建設時の負荷が 1 割ほど

DACCS では、エネルギー源を変更した複数シナリオで評

となった。

価を行う。

4.2 統合化結果

6. 引用文献

表：DACCS と BECCS の統合化結果の比較
炭素除去費用円/t-CO₂storaged

US-TX

CA

GB

US-NY

CH

IS

CL

NO

NO

-Heloya -Kollsnes

1)
US

NO

DACCS

-661

-882

-733

-1,099-1,429-1,433-922-1,458-1,460--BECCS（PKS経済配分）

-

1,648

1,648

-

1,648

1,648

1,648

-

-

1,648

1,648

BECCS（PKS重量配分）

-

1,897

1,897

-

1,897

1,897

1,897

-

-

1,897

1,897

Jan F. Wiegner et al: Ind. Eng. Chem, Res. 61 (34), (2022),
pp 12649-12667

2)- 2-B3-04 -Keju an et al: Applied Energy. 325, (2022), 11989

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-C3] カーシェアリング
座長：西嶋 大輔（福島大学）
2023年3月9日(木) 16:40 〜 18:20 C会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-C3-01] カーシェアリングにおける環境影響評価*星野 真樹1、磯部 眞弓1 （1. 日産自動車株式会社）
16:40 〜

17:00

[2-C3-02] 製品ストックフローへの影響を考慮したカーシェアリングの環境影響評価
モデルの構築*津田 薫1、西嶋 大輔1 （1. 福島大学大学院
17:00 〜

共生システム理工学研究科）

17:20[2-C3-03] オンデマンド交通における経済評価*磯部 真弓1、星野 真樹1 （1. 日産自動車株式会社）
17:20 〜

17:40

[2-C3-05] EVを用いたカーシェアリングの環境影響評価*北原 聖也1、貝瀬 泰基2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 株式会社REXEV）
18:00 〜

©日本LCA学会

18:20

2-C3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

カーシェアリングにおける環境影響評価
Environmental impact assessment for car sharing〇星野真樹*1)、磯部眞弓 1)
Maki Hoshino, Mayumi Isobe
1) 日産自動車株式会社* maki-hoshino@mail.nissan.co.jp
1. はじめにの NISSAN SAKURA、NISSAN LEAF）について検討

2018 年から全国で展開しているカーシェアリング「NISSAN e-シェアモビ」では、電気のみで滑らかなした。EV の駆動用バッテリーは、リチウムイオン電池で、各々20 kWh、40 kWh である。

走りと静寂性を実現した日産リーフなど、日産の先進

WLTC モードにおける燃料消費率もしくは電力消費技術を搭載したクルマを楽しむことができる 。 また率は、
上記車種の順に 21.6 km/L、18.4 km/L、
124 Wh/km,

2050 年カーボンニュートラルの実現に向けて改めて

155 Wh/km であり、カタログ値を用いた。対象としたEV（電気自動車）に注目が集まっており、環境負荷の台数比率は、順に 11%, 52%, 9%, 28%である。

1)

少ない EV を公用車・社用車として導入し、脱炭素社

直近 1 年間（2021 年 12 月～2022 年 11 月）の１サー会の実現に貢献を果たす「e-シェアモビ for Biz」を展

ビス毎の実績走行距離から、車種毎に利用状況を把握

２)開している 。EV に電力を備蓄し、災害時の非常用電し、走行距離に応じて製造時 CO2 排出量を按分した。

源として住民支援に活用する。さらに、休祝日は地域

NISSAN SAKURA は 2022 年 7 月発売のため、8～11

住民に開放し、新たな移動手段を提供しながら車両管

月の 4 ヵ月間のデータを 3 倍した。

理コストを低減する。このような EV＋カーシェアリ「e-シェアモビ for Biz」については、自治体におけングの活用が、地域課題を解決する有効な手段としてる公用車の休祝日一般開放の事例として、2019 年 4 月

期待されている。

から名護市役所に導入されている NISSAN LEAF 4 台

カーシェアリングの評価事例としては、実証実験のを対象とした。4 台のうち 1 台は平日も一般開放し、結果を用いて実効性の高いビジネスモデルを検討する

市の公用車との併用利用である。

研究、消費者意識調査を実施し公共交通機関の利用促

2.3 算定方法

進と自動車保有台数の削減に向けた課題について考察

１サービス毎の走行距離から年間走行距離を求め、する自動車の利用段階における環境・経済・社会効果

仮に「NISSAN e-シェアモビ」および「e-シェアモビ for

３)を定性的に評価した研究が行われている 。

Biz」が導入されていない場合に、移動需要に応えるた

環境への影響を少なく移動するためには、自動車をめに必要となると考えられる台数を推定した。

必ずしも個人が所有していなくてもよいが、その一方各車両の製造に伴う負荷は、日産サステナビリティ

でカーシェアリングしたとしても、ある一定以上の使ーレポートにて公開している LCA 算定結果のベース

用率がなければ、必ずしも環境に良いとは言えない。

となっている値を用いた。

本研究では、持続可能な社会の実現と地域内移動の利便性向上に向けて導入が進められている「e-シェア

3. 結果および考察

モビ」について、HEV, EV や車種による違いを含めて3.1 Nissan e-シェアモビの事例

環境負荷評価方法を検討した。また、環境負荷をより下げるポテンシャル検討を行ったので報告する。

SERENA e-POWER、NISSAN LEAF における 1 サー
ビスあたりの走行距離分布を図 1、2 に、e-シェアモビ
4 車種による CO2 排出量を図 3 に示した。

2. 前提条件と算定方法

SERENA e-POWER（図 1）および KICKS e-POWER

2.1 対象とした範囲と機能単位

では、1 サービスあたり 100km 以上走行するユーザー

原材料採掘から材料、部品製造、車両組立、使用まが 6 割以上おり、年間平均走行距離が約 2.5 万 km にでを評価範囲とし、「カーシェアリングによる移動」を達した。一方、NISSAN LEAF（図 2）および NISSAN

本検討でのシステムの機能とした。機能単位は、「e-

SAKURA では、100km 以内の走行が約 2/3 を占め、年シェアモビ 4 車種での負荷排出量」とした。

間平均走行距離 1.2 万 km 程度であった。

2.2 前提条件

用途に応じて車種を選定していると推測されるが、「NISSAN e-シェアモビ」で展開されている 4 車種
（KICKS e-POWER、SERENA e-POWER、および EV

一般的な乗用車の年間走行距離が 1 万 km 程度であると考えると、SERENA e-POWER および KICKS- 2-C3-01 -2-C3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

e-POWER は、乗用車による移動需要 2 台分以上を満たしていることになる。そこで、その分の製造負荷を3.2「e-シェアモビ for Biz」の事例
名護市役所の公用車一般開放により、観光客や近隣削減貢献として示した（図 3）。ただし、本効果が得ら

住民の移動需要に応え、年間走行距離は約 1.2 万 km

れるのは、年間走行距離が長くても寿命は同じ想定のに達した。1.2 万 km は、乗用車約 1 台分の年間走行距場合であり、個人所有の乗用車と同様の総走行距離で離に値し、公用車 NISSAN LEAF 4 台の一般開放によ

寿命を迎える場合には得られない。つまりカーシェア

り 1 台分の製造時負荷削減につながる（図 4）。また、リング用の車としては、年間走行距離が長くても耐用

公用車の一般開放がなく、移動需要に応えるためにガ年数は短くならないことが求められる。

ソリン車（GV）を利用していた場合と比較すると、公また、短距離利用が多い NISSAN LEAF および用車 EV の一般開放により、使用段階の負荷削減にも

NISSAN SAKURA では、現状約 1 台分の移動需要を満つながる。利用率が高まるほどその効果は大きく、利たすにとどまっており、カーシェアリングの効果を得

用率の向上が課題となる。

るためには、さらなる利用率向上が求められる。

今後 2050 年カーボンニュートラル実現に向けて自治体や企業で公用車・社用車として EV の導入が進むと考えられるが、休祝日に遊休にすることなく、一般開放し休祝日の移動需要を賄うことが望ましい。

図 1 SERENA e-POWER を利用した場合（１回あたりの走行距離が短いものから順にソート）
図 4 公用車休祝日一般開放による負荷削減効果（*:公用車製造 EV 4 台分、**：一般開放による移動需要代替用の車 1 台製造分、GV or EV、Usage：公用車としての走行分除く）
4. まとめ2050 年カーボンニュートラルの実現に向けて EV の果たす役割は大きい。カーシェアリングサービスにより CO2 をはじめとする環境負荷低減とともに移動需要
図 2 NISSAN LEAF を利用した場合に応えるサービスにつながることが期待される。

（１回あたりの走行距離が短いものから順にソート）
5. 引用文献
1) 日産自動車：“e-シェアモビ” , NISSAN e-sharemobi 2022, （オンライン），入手先<https://e-sharemobi.com/>（参照 2023-01-10）
2) 日産自動車：“e-シェアモビ冊子_ 220912” ,NISSAN e-share mobi 2022, （オンライン），入手先<https://e-sharemobi.com/pdf/NISSAN_e-Sharemobi.pdf>（参照 2023-01-10）
3) Eri Amasawa, Dami Moon, Jun Nakatani : Journal ofLife Cycle Assessment, Japan, 15 (2), (2019), pp
図３ e-シェアモビ 4 車種での負荷排出量161-173- 2-C3-01 -2-C3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

製品ストックフローへの影響を考慮したカーシェアリングの
環境影響評価モデルの構築
Development of an Environmental Impact Assessment Model for Car Sharing Considering the Impact on Commodity
Stock Flows○津田薫*1)、西嶋大輔 1)
Kaoru Tsuda, Daisuke Nishijima
1) 福島大学* s2270037@ipc.fukushima-u.ac.jp
1. 研究背景

𝑆𝑖𝑡 =𝐷𝐷𝑖𝑡 × 𝑟𝑖

その重要な対象の 1 つであるといえる。特に自動車は(1)
𝑆𝐷𝑖
ここで 𝐷𝐷𝑖𝑡 は𝑡年の形態𝑖（𝑖= 自家保有、シェアリング）の年間の車での移動に対する総需要量(総移動需要

我々の生活に欠かせないものであり、近年では持続可量)、𝑟𝑖 は総移動需要量のうち形態𝑖の車が満たす割合、

能な自動車の利用形態としてカーシェアリングに注目が集まっている。そのため、カーシェアリングによる𝑆𝐷𝑖 は形態𝑖の車 1 台が 1 年で満たす車の移動需要量(移動サービス供給量)を表す。

自家保有台数や環境影響に関する研究が多く行われて次に、式(1)の各年の総ストック台数を基に、𝑡年においる。2,3)。一方で、カーシェアリングに用いられる車

ける形態𝑖の自動車の生産台数は式(2)で決定される。

温室効果ガスの削減が求められ、わが国の CO2 排出量において運輸部門が約 17%を占めており 1)、運輸は

𝑡−1

は、複数人で 1 台の車を用いるため、その稼働量が自𝐵𝑡𝑖 = 𝑆𝑡𝑖 −家用車に比べて増加することが十分に想定される。そうなると、
カーシェアリングの車はその普及に応じて、自家用車よりも早く製品寿命に到達すると考えられる。
そのため、カーシェアリングの普及による影響を評価

𝑖𝑖∑ 𝐵𝑗,𝑡× (1 − 𝜑𝑡−𝑗)(2)

𝑗=1990𝑖
ここで、𝐵𝑗,𝑡は𝑗年製自動車の形態𝑖の𝑡年における生産𝑖
台数、𝜑𝑡−𝑗は𝑗年製自動車の形態𝑖の𝑡年における廃棄率を表す。

する上では、そうした製品寿命の影響を十分に捉えた上で評価することが重要である。しかしこれまでの先

2.2 シェアリングの普及シナリオの設定

行研究では、カーシェアリングの普及による製品寿命への影響が明示的に扱われていない。

本研究では、自家保有車に対するカーシェリングの普及率の増加は、2050 年までに 30%に達すると仮定しそこで本研究では、従来の製品のストック・フロー

た場合の推計を行った。その上で、自家保有車に対すの推計モデルを応用して、上記のカーシェアリングのるシェアリングカーの移動サービス供給量の増加率、普及による製品寿命の変化を加味したカーシェアリン

平均乗車人数および自家保有車に対するシェアリング

グの普及が自動車の生産台数や環境に与える影響に関の実走行距離の増加率 2)についてシナリオ分析を行う。

する分析モデルを構築することを目的とする。

ここで実走行距離の増加率とは、同じ移動需要量を満たす(移動サービスを供給する)際に、自家用車に比べ2. 研究手法てシェアリングカーの実際の走行距離がどの程度増加

本研究では, ポピュレーションバランスモデルを用す る か の 割 合 を 示 す 。 こ れ は 川 口 ら (2020) でいて、シェアリングの普及が自動車の生産台数に与えの”effective mirage”の考え方に対応する 2)。この実走行る影響を推計する。また、2020 年時点で自家用車とし距離の増加率を、式(2)のシェアリングカーについての𝑖
廃棄率𝜑𝑡−𝑗に反映させることで、シェアリングの普及て登録されている自動車が満たす自動車による移動の需要について、その一部がカーシェアリングによってによる自動車の製品寿命への影響を考量する形となる。

賄われることを想定して分析を進める。推計の対象期間は 2021 年から 2050 年とする。

2.3 データ
本研究では、ガソリン又は軽油を主な燃料とする乗

2.1 保有台数と生産台数の推計

用車について分析を行った。はじめに、各年の自動車

はじめに, 2021 年から 2050 年までの自家保有車とシェアリングカーのストック台数は式(1)で決定される。

の販売台数 4, 5)と 2020 年における自動車の総保有台数4)のデータを基に推定したワイブル分布での自動車の- 2-C3-02 -2-C3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

寿命分布から、2020 年の各製造年の自動車の残存台数

距離の増加率が 2 倍になってしまうと、シェアリング

を求めた。推定には、Oguchi and Fuse (2015)での形状パの普及率が 0 の時と比較して、僅かではあるが総生産

6)

ラメーター を用いて推定した。次に 2010 年から 20197)8)

台数が増加してしまうことが分かる。

9)

年の乗用車の走行キロ 、平均乗車人数 、人口 を基に推計した 1 人当たりの走行需要と 2021 年から 2050

4. 考察

年までの人口の将来推計の値 10)を基に、各年の𝐷𝐷を

本研究の結果において、図 1 の結果からシェアリン推計した。次に 2010 年から 2019 年の乗用車の走行キ

グの普及は生産台数の削減に寄与して、また平均乗車7)

4)

ロ 、総保有台数 を基に推計した 1 台当たりの走行
7)

人数を高めていくことが有用であると考えられる。しキロの平均値と 2015 年の平均乗車人数 を基に、自家

かし、図 2 の結果からシェアリングの普及に応じて、用車の𝑆𝐷を推計した。シェアリングカーの𝑆𝐷についシェアリングカーの実走行距離が大幅に増加してしまては、この自家用車の𝑆𝐷に 2.2 節で設定した移動サー

うと生産台数がむしろ増加してしまうケースも見られ

ビス供給量の増加率を乗じて推計をした。

た。そのため、シェアリングの普及に際しては、その普及に応じてシェアリングカーの実走行距離がどのく

3. 研究結果らい増加してしまうかに十分に留意することが重要であることが示唆される。

自動車の生産台数(千台)

115000

今回は、自動車の生産台数のみに留まっているため、110000105000

今後は環境影響について評価できるようモデルを発展

100000

させていく。また、日本は 2035 年までに新車販売で電95000

動車 100％の実現を表明しているため 1)、その新車販

90000

売の動向についても考慮できるように、本分析モデル

85000
普及率0

1.4
(自家用車と同等)

2を発展させていく。

3

シェアリングカーの平均乗車人数

図 1 サービス供給量の増加率が 1.5 とした時の5. 謝辞

平均乗車人数シナリオ別の自動車の生産台数

本研究は福島大学学内競争的研究資金(22RI002)の助成を受けたものです。

自動車の生産台数(千台)

12000010000080000

6. 参考文献

60000

1) 環境省「令和 4 年版環境白書・循環型社会白書・生40000

物多様性白書」(2022)

20000

2) 川口太郎他, 精密工学会誌, 87(7), (2021), pp.632-639

0
普及率0

1
(自家用車と同等)

1.5

3) 間瀬貴之, 電力中央研究所, (2020).

24) 日本自動車販売協会連合会, 自動車統計データブ

シェアリングカーの実走行距離の増加率

図 2 実走行距離の増加率別の自動車の生産台数

ック第 39, 32, 28, 25 集, (2021, 2014, 2010, 2007)
5) 全国自動車協会連合会, ”軽四輪車 新車販売台数の

図 1 は、2050 年までのシェアリングの普及率を 30%

年別・車種別推移”, 全国自動車協会連合会(オンライとして、自家用車に対する移動サービス供給量の増加

ン), 入手先< zenkeijikyo.or.jp >, 参照(2022-10-12)率を 1.5 倍とした時の、シェアリングカーの平均乗車

6) M, Oguchi., M, Fuse., Environ Sci Technol, 49(3), (2015),

人数別の対象期間内の自動車の総生産台数の結果であ

pp.1738-1743.

る。一番左の「普及率 0」は、シェアリングカーが全く

7) 国土交通省, “走行キロの推移(ガソリン、軽油)”, 自普及しなかった場合の結果を示している。図 1 から、動車燃料消費量調査, (2017-2021)

シェアリングカーの普及によって生産台数が減少して

8) 国土交通省, “平均乗車人数の推移”, 全国道路・街路

いることが分かる。さらに平均乗車人数を増加に応じ

交通情勢調査(2021)てその減少幅が大きいことが分かる。

9) 総務省, “男女別人口 – 総人口、日本人人口(2000-

図 2 では、図 1 の結果と同様の 2050 年までのシェ

2020 年)“, 人口統計, (2022)

アリングの普及率と移動サービス供給量の増加率を設

10) 国立社会保障・人口問題研究所：“将来推計人口・定した上で、シェアリングカーの平均乗車人数を 2 人

世帯数”,国立社会保障・人口問題研究所（オンライン），とした場合の実走行距離の増加率別の自動車の総生産

入手先<https://www.ipss.go.jp/index.asp>,

台数の結果である。図 2 から、シェアリングの実走行参照(2022-10-12)- 2-C3-02 -2-C3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

オンデマンド交通における経済評価
Economic evaluation by on-demand transportation○磯部眞弓*1)、星野真樹 1)
Mayumi Isobe, Maki Hoshino1) 日産自動車株式会社* m-isobe@mail.nissan.co.jp
1. はじめに

2.2 使用した車両

地方圏における地域公共交通は、利用者が減少する

デマンド交通に使用される車両としては、一般的なことにより、交通事業者の経営状態が圧迫され、赤字タクシーとして使われる乗用車タイプがあるが、今回路線となり、その後の維持管理が難しくなっている１）。

は、少しでも多くの人が乗れるようにワゴン車タイプ

そのため、地方自治体は路線バスの廃止代替や交通空を対象車両とした。一方で、デマンド交通がない個別

白地の解消を主な目的にコミュニティバスを導入する

移動の場合は、軽自動車を所有するとして、製造・使ケースがある。さらに、小規模需要に対応して、デマ用・廃棄を考慮して環境負荷を算出した。

ンド型交通等が検討されている 2)。
2.3 算定方法
自動車の製造・使用・廃棄段階のライフサイクル全体を含んでいる。車両の製造段階の負荷において、フォアグランドデータは、弊社内の素材・生産データを使用し、バックグランドデータは GaBi を使って算出した。また、走行時の燃費は e 燃費での値を使用、廃棄段階は、日本の一般的な廃棄工程 5)を基に算出した。
3. 結果および考察
図 1. 小規模需要に適用される交通システム

今回検討したデマンド交通では、個別移動よりも低2)い環境影響評価結果となった。
地域公共交通は、各地域の状況に応じて検討され、一方で、稼働状況によっては期待したほど下がらな

最適な交通システムが異なるのが実態である。

いことも予想される。対象とする地域や運営方法によ一方で、地方自治体が交通システムを担う主な目的は、り様々な状況が異なるため、各地域に応じたデマンド

住民の生活利便性向上であるが、それ以外にも、中心

交通のあり方を模索できればと考える。

部の産業活性化や、住民の外出による生活の質向上などである。

4. 引用文献

したがって、交通部門だけでなく、医療、福祉、商業、交通安全、教育等の他の部門にもたらす効果

1) 国土交通省、地域公共交通の現状と課題

3）についても考えていく必要がある。

https://wwwtb.mlit.go.jp/kinki/content/000010186.pdf(2016) （参照 2023-1-13）

本研究では、ある地域でのデマンド交通における環

2) 北陸地域づくり研究所, 「中山間地の持続可能な境影響を評価し、デマンド交通がない場合と比較して公共交通についての考察」、北陸の視座 (2008)

評価を実施したので報告する。

Vol20http://www2.hokurikutei.or.jp/lib/shiza/shiza08/v
ol20/regional-index/（参照 2023-1-23）

2. 前提条件と算定方法

3) 平井 寛, 地域公共交通サービスの維持と高齢者

2.1 対象とした範囲と機能単位の健康, 自治総研 Vol 486 (2019)

地方の A 町において、複数台で運行しているデマン

4) 伊坪 徳宏, 稲葉 敦, LIME3 ―グローバルスケー

ド交通を想定し、環境負荷を算出した。

ルの LCA を実現する環境影響評価手法― (LCA

機能単位は、デマンド交通が行われている際に乗車すシリーズ), 丸善出版, 東京, (2018)

る人の移動とした。また、これらの結果をもとに、

5) 環境省, 自動車リサイクルの概要、

LIME3 を用いて経済評価を行った。

https://www.env.go.jp/recycle/car/gaiyo.html（参照4)2023-1-23）- 2-C3-03 -2-C3-05

第18回日本LCA学会研究発表会

EV を用いたカーシェアリングの環境影響評価
Environmental Impact Assessment of Car Sharing with Electric Vehicle○北原聖也*1)、貝瀬泰基 2) 、伊坪徳宏 1)
Seiya Kitahara, Yasuki Kaise, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学、2)株式会社 REXEV* g1962019tcu.ac.jp
1. はじめに
1.1 日本のカーシェアリングの現状
公益財団法人交通エコロジー・モビリティ財団「わ3. 研究方法
3.1 研究対象
本研究では、株式会社 REXEV が小田原・箱根地域をが国のカーシェアリング車両台数と会員数の推移 1)」によると、2022 年 3 月現在では、車両ステーション数
は 20,371 カ所（前年比 5.3%増）、車両台数は 51,745
台（同 19.1%増）、会員数は 2,636,121 人（同 17.4%増）と、継続して増加していることが報告されている（図1）。今後もカーシェアリングの利用普及は国内外で進むものと期待される。

中心に運営する EV カーシェアリング「eemo」を対象として、車両製造から使用段階までの算定を行う。利用
車種は日産自動車 リーフ（40kWh）、対象期間は車両導入時から 2022 年 3 月末まで、対象台数は 47 台。ステーション数は 29、そのうち 8 ステーションが再生可能
エネルギーで充電を行っている。
3.2 利用データ
3.2.1 車両製造データ
車両製造については、「2019 年版 中国自動低炭素行
3)動計画 」に記載されている2018 年式の日産自動車 リーフの製造投入量データを参考に、2 次データによる算定を行った。
3.2.2 利用実績データ
対象期間内（2022 年 3 月末まで）の 1 利用毎の利用

図 1 カーシェアリングの車両台数と会員数の推移１）
1.2 研究背景
Hans Nijland （2015）2)らの研究によると、カー
シェアリングを利用することで保有台数を 30%以上
削減、個人の移動距離が 15%-20%削減し、GHG 排出量が削減されることがわかった。本研究を行う上で、日本国内を対象としたカーシェアリングの先行研情報として、利用開始時刻、利用終了時刻、走行距離データ。1 利用毎の給電情報として、内部（ステーション返却時）の給電電力量、外部（ディーラー、SA・PA など）での給電電力量データ。ステーションで使用
している電力会社及びプランのデータ。以上の利用実
績の１次データを利用して算定を行った。
3.2.3 アンケート調査

究が少ない点、それに伴いステーションベース型の評価事例が少ない点、車両製造に関する 1 次データが不十分である点などが課題点である。

始が与える自家用車保有・利用頻度への影響などを伺い、
サービス全体としての評価を行うことを目的とし、

2. 研究目的株式会社 REXEV によるアンケート調査を実施した。実
施期間は 2022 年 11 月 11 日から 21 日、対象者は一般

カーシェアリングはサーキュラーエコノミーの観点から、自家用車両数の低減や走行距離の低減などを通ユーザー（法人利用除く）である。
質問事項は、基本情報（居住地など）、利用情報（目して環境側面から見て優位性があることが期待されて的・頻度）、現在の自家用車の保有状況、過去の自家用いる。そこで本研究では、EV を用いたカーシェアリン
グを対象に国内のカーシェアリング企業における 1 次
データを用いて CFP（カーボンフットプリント）を実施し、その環境側面から見た特徴を定量的に分析することを目的する。

車の保有経験（現在保有していない人対象）、サービス利用開始を機に自家用車を削減したか、EV カーシェアを選択する理由である。これらの結果を利用し、削減効果等を求めた。

カーシェアリング利用者に対して、サービス利用開- 2-C3-05 -2-C3-05

第18回日本LCA学会研究発表会

4. 研究結果
4.1 使用段階の評価
再生可能エネルギーメインと一般電力メインのス

能エネルギーメインにした場合の結果である。評価結果④は評価結果②と同様に削減効果を含めた結果である。削減効果を含めない結果での GHG 削減効果は、自テーションで給電を行った車両の 1km あたりの走行による GHG 排出量の平均を以下に示す。各ステーションの使用電力量の割合平均は内部：外部＝9：1 であり、内部での給電がメインである。よって内部給電を再生可能エネルギーにすることで大幅な削減効果が生まれる。結果として、一般電力メインのステーションと比較して、再生可能エネルギーメイン運用に変更することで約 78%の GHG 排出量を削減できる。

家用 EV から①で 5.7%削減、再生可能エネルギーメイ
ンの③で 12.5%削減であった。削減効果を含めた結果
での GHG 削減効果は、自家用 EV から②で 21.1%削減、再生可能エネルギーメインの④で 27.4%削減であった。
それぞれの結果におけるシェアリング車両売却後の使用については一般電力使用とした。
4.2.1 削減効果について
アンケート調査の回答から、カーシェアリング利用開始に伴う自家用車の利用削減は約 8%で、自家用車を手放す事による直接削減効果は 11.68 台である。
5. 結論
使用段階で使用する電力を再生可能エネルギーに変更することでGHG 排出量を大きく削減できる。
また、
アンケート調査から、すべてのステーションで再生可

図 2 使用電力による使用段階の比較

能エネルギーを使用することで自家用 EV から 21.1%の GHG 排出量の削減が可能である。

4.2 サービスとしての評価
一般社団法人自動車検査登録情報協会 4)によると、2022 年現在の乗用車の平均使用年数は 13.84 年である。
よって、本研究では 1 年 1 万 km 走行、14 年使用を自家用車の走行距離の基準とする。アンケート結果によ6. 今後の展望
本研究では、アンケート調査をもとに自家用車の削減効果及び利用時間減少効果を算出し、カーシェアリ
ングを利用することによる GHG 排出量削減効果及び再生可能エネルギーの活用による EV カーシェアリング

る自家用車削減及び走行距離減少による GHG 排出量の削減効果を踏まえた評価を以下に示す。

の優位性を示すことができた。今後は、自家用車についても EV の普及を進めることで、さらなる削減効果が生まれると予測される。
7. 参考文献
1) 公益財団法人交通エコロジー・モビリティ財団,
交通環境対策事業,わが国のカーシェアリング車
両台数と会員数の推移,(2022 年 11 月 4 日参照)
<http://www.ecomo.or.jp/environment/carshare/carshare_graph2022.3.html>
2) Hans Nijland, Jordy van Meerkerk, Anco Hoen,

図 3 サービスの評価結果
上記の結果は、左２つの結果は自家用車利用時のガソリン車と EV の結果である。
左から 3 番目以降はシェ
アリング使用時の結果である。評価結果①と②については、
現状の eemo が使用している電力を反映した結果である。評価結果②については自家用車の台数及び利用削減効果を反映した結果である。評価結果③と④については、シェアリング利用時の電力をすべて再生可“IMPACT OF CAR SHARING ON MOBILITY AND CO2
EMISSONS”, PBL Netherlands Environmental
Assessment Agency, (2015)3) 中国汽车技术研究中心有限公司,数据资源中心2019 中国汽车低碳行动计划研究报,(2019)4) 一般財団法人自動車検査登録情報協会,わが国の自動車保有動向, (2022 年 11 ⽉ 4 ⽇参照)
<https://www.airia.or.jp/publish/statistics/trend.html>- 2-C3-05 -2-C3-05

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information① 図 2 の結果補足（数値）
表 S1 図 2 の結果補足
車両情報

合計 CO2 排出量(kg-CO2eq/vkm)

内部給電(kg-CO2eq/vkm)

外部給電(kg-CO2eq/vkm)

再エネメインのステーション平均

1.84.E-02

1.06.E-02

7.86E-03

一般電力メインのステーション平均

8.10.E-02

7.22.E-02

8.79E-03

サービス全体平均

4.97.E-02

4.14.E-02

8.32.E-03② 図 3 の結果補足（数値）
表 S2 図 3 の結果補足
分類

製造(47 台分)
(kg-CO2eq)

自家用利用(ガソリン)

3.30.E+05

使用(自家用 14
年)(kg-CO2eq)
1.05.E+06

使用(シェアリング 7
年)(kg-CO2eq)

使用(シェアリング売却後)(kg-CO2eq)

合計(kg-CO2eq)

自家用利用(EV)4.74.E+05

4.98.E+05

カーシェアリング利用①(EV/eemo)
カーシェアリング利用②(EV/eemo・削減効果)
カーシェアリング利用③(EV/再エネ)
カーシェアリング利用④(EV/再エネ・削減効果)

4.74.E+05

1.05.E+05

3.38.E+05

9.17E+05

3.56.E+05

9.76.E+04

3.13.E+05

7.67E+05

4.74.E+05

3.90.E+04

3.38.E+05

8.51E+05

3.56.E+05

3.62.E+04

3.13.E+05

7.06E+05

1.38E+06
9.72E+05③ 図 3 の結果分類補足
表 S3 図 3 の結果分類補足
評価結果

内容

シェアリング
走行距離

自家用ガソリン2019 年版 中国自動低炭素行動計画 3)に記載されている広汽ホンダ
アコードの製造投入量データを参考に、二次データによる算定を行った。燃費情報は国道交通省 S1)の令和 3 年度版の各社の燃費情報を参考にし、14.479km/L とした。

自家用 EV

2019 年版 中国自動低炭素行動計画 3)に記載されている 2018 年式の日産自動車 リーフの製造投入量データを参考に、二次データによる算定を行った。電費は eemo の平均を利用した。

評価結果①

シェアリング利用時の使用段階については、図 2 のサービス全体の結果を使用した。売却後の使用電力は東京電力で統一。

45070km

94930kmeemo の割合※1

評価結果②

評価結果①にアンケート結果から算出した自家用車利用削減約 8％及び自家用車削減台数 11.68 台を踏まえた結果。

45070km

94930kmeemo の割合※1

評価結果③

シェアリング利用時の使用段階については、図 2 の再エネメインの結果を使用した。売却後の使用電力は東京電力で統一。

45070km

94930km

湘南電力※2

評価結果④

評価結果③にアンケート結果から算出した自家用車利用削減約 8％及び自家用車削減台数 11.68 台を踏まえた結果。

45070km

94930km

湘南電力※2※1 実際の各ステーションで契約している電力会社を反映している。
※2 湘南電力のカーボンフリープラン S2)を使用している。

- 2-C3-05 -

売却後
走行距離

ステーション
使用電力

東京電力

2-C3-05

第18回日本LCA学会研究発表会④ 自家用車保有台数削減効果の補足
アンケート調査 1369 件送付中 140 件の回答で、回答率は 10.2%であるため、実際のアンケート結果の削減
台数に 9.78 を乗じた拡大解釈を行う。

X=(P1＋P2-Q)…①
Y={(R＋X)×9.78}-{(R×9.78)+47}…②
P1:自家用車保有者（家族保有含む）のサービス利用開始後の削減台数
P2:自家用車非保有者（過去保有者）のサービス利用開始後の削減台数
Q:自家用車保有者（家族保有含む）のサービス利用開始後の増加台数
X:アンケート 140 件中における削減総台数
R:アンケート 140 件中における現在の自家用車保有台数
47:eemo の車両台数
Y:システム全体の総削減台数

Supporting Information の参考文献
S1) 国⼟交通省,⾃動⾞燃費⼀覧（令和 3 年 3 ⽉）,（2022 年 11 ⽉ 4 ⽇参照）
<https://www.mlit.go.jp/jidosha/jidosha_fr10_000050.html>
S2) 湘南電⼒株式会社,湘南のでんき,数字で⾒る湘南電⼒,電源構成 2021 年,（2022 年 11 ⽉ 4 ⽇参照）
<https://shonan-power.co.jp/shonan/>- 2-C3-05 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-D3] 産業構造の転換
座長：兵法 彩（東京大学）
2023年3月9日(木) 16:40 〜 18:20 D会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-D3-01] 日本の産業構造における原油価格上昇圧力の単位構造分析*月岡 葵1、松嶋 そら2、加河 茂美3 （1. 九州大学経済学部、2. 九州大学経済学府、3. 九州大学経済学研究院）
16:40 〜

17:00

[2-D3-02] 長期的な炭素収支と社会シナリオを考慮した森林資源利用のライフサイク
ルアセスメント*鈴木 綾1、兼松 祐一郎1、兵法 彩1、喜多 智2、中村 健太郎2、菊池 康紀1 （1. 東京大学、2. 住友
林業株式会社）
17:00 〜

17:20

[2-D3-03] 観光サテライト勘定を用いた OECD諸国における観光産業の環境影響評価*堤 哲彦1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）
17:20 〜

17:40

[2-D3-04] 新型コロナウィルスの流行によるインバウンド需要の減少がもたらした経
済・環境・社会面への直接・間接的な影響評価*大賀 雄介1、中石 知晃2、加河 茂美3 （1. 九州大学、2. 九州大学カーボンニュートラル・エネル
ギー国際研究所、3. 九州大学経済学研究員）
17:40 〜

18:00

[2-D3-05] イベントのサステナビリティ〜イベント co2算定結果を踏まえて〜*長谷川 浩司1,2 （1. 国際航業株式会社、2. 関西大学博士）
18:00 〜

©日本LCA学会

18:20

2-D3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

長期的な炭素収支と社会シナリオを考慮した森林資源利用の
ライフサイクルアセスメント
Life cycle assessment of forest resource utilizationconsidering long-term carbon balance and social scenarios○鈴木綾 1)、兼松祐一郎 1)、兵法彩 1)、喜多智 2)、中村健太郎 2)、菊池康紀*1)
Aya Suzuki, Yuichiro Kanematsu, Aya Heiho, Satoshi Kita, Kentaro Nakamura, Yasunori Kikuchi1) 東京大学, 2) 住友林業株式会社* ykikuchi@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言

利用される。木材由来の建設廃棄物はチップ加工に投森林は植林・伐採・再造林の森林施業のサイクルを入され、エネルギーとしてカスケード利用される。木繰り返すことで資源を生産しうる場であり、森林資源

材加工ロス 7,8)で生じたおが・のこくずはチップ加工には脱化石化後も炭素源としての利用が期待できる。世投入されるとした。チップは電気・熱生産(熱電併給シ

界的に資源利用方法の見直しが進められているが、日ステム)に利用されるとした。なお林地残材(枝・葉・根・本はエネルギーの 88.3%を化石燃料に依存し、その大残存幹)は自然分解される 9)。機能単位は T=0 で新規部分を海外に依存している 1)。日本の森林率は 68.4%2)

造林を行った森林 1ha から生産される製品・サービスと OECD 加盟国の中で 3 位であるが、近年は国産材のの利用とし、評価期間を 200 年とした。

需要が低下し、利用期を迎えても主伐が行われていな

2.2 累積 GHG 排出量推計方法

3)

長期的な期間の解析のために、単年ごとの物質収支

いため、材積量が過去最大となっている 。
個別の森林資源由来の製品に関する研究が多く行わから、単年のライフサイクル GHG(LC-GHG)を算出しれているが、森林資源は多様な連産品を有するため、た。単年の LC-GHG 変化量(𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝒕𝒕 )は森林施業による
𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
排出(𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇,𝒕𝒕 )、森林吸収(𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕,𝒕𝒕 )、林地残材

複数の利用先を含んだ森林資源のライフサイクルを適切に管理する必要がある。植林政策の評価として、施業方針の違いによる森林資源の変化に着目した LCA
では、林業を継続的に行うことで、長期的な視点で温室効果ガス(GHG)排出量が削減されることが明らかになっている 4)。しかし、森林における炭素吸収や、製品への炭素貯蔵、製品寿命を迎えた製品からの排出など、森林資源のライフサイクルにおける炭素挙動を定量的に議論した研究は少ない。また、科学者間でも森の分解排出(𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕,𝒕𝒕 )、各製品の製造段階での排出(𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑 𝒊𝒊,𝒕𝒕 )の合計によって求められる(式 1)。森林管理による炭素収支の流れを明らかにするために、ライフサイクル GHG 排出量を評価期間で設定した年数
積算することで累積 GHG 排出量を算出する(式 2)。
𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝒕𝒕 = 𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇,𝒕𝒕 − 𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕,𝒕𝒕 + 𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝑰𝑰,𝒕𝒕𝒏𝒏+ � 𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑 𝒊𝒊,𝒕𝒕 … (1)𝒊𝒊=𝟏𝟏

林資源の利用促進による環境影響について意見が分かれている状態にあり、ライフサイクル思考を用いた研究が求められる 5)。
本研究は長期的な炭素収支と社会シナリオを考慮した森林資源利用の LCA を行うことで、森林資源を継𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐

𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨 𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮 = � 𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝒕𝒕 … (𝟐𝟐)𝒕𝒕=𝟎𝟎

2.3 伐採・非伐採のシナリオ設定

続的に利用することの機能を明らかにすることを目的

森林資源を継続的に利用する伐採シナリオと、植林後は主伐を行わない非伐採シナリオの 2 つを設定し、とする。

GHG 排出量を比較した。伐採シナリオでは 45 年目に2. 方法

主伐を実施し、再造林を行う林業サイクルを繰り返し、

2.1 森林資源のライフサイクルモデリング

生産される森林資源を活用する。非伐採シナリオは林業、木材加工、建築、エネルギー生産のプロセス

T=0 で植林は行うが、主伐は実施しないため、吸収しに大別される森林資源のライフサイクルモデルを構築た炭素を蓄積し続ける一方で、製材・合板由来の木造した。林業プロセスは、植林、下刈、枝打ち、除伐が建築を生産することができないため、同等の製品・サ行われ、商業・非商業間伐、主伐で構成される。利用ービスを担保するために、鉄骨コンクリート造 6)、エ

間伐材と主伐材は、木材加工プロセスによって製材、

ネルギーの代替として既存の電源構成、熱源構成が利合板、チップに加工され、製材、合板は木造建築 6)に用されるとした。

- 2-D3-02 -2-D3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

2.4 社会シナリオの設定で、現在利用されていない森林の伐採・再造林を実施

木材は植林から主伐まで数十年かかることから、その間に森林を取り巻く社会の脱化石化も進んでいるとし、生産された森林資源を利用していくことが求められる。(図 1)。

想定される。そのため 2050 年を目標に、製材・合板は製造段階での脱化石が達成されるとし、鉄鋼とコンク

4. 結言

リートはそれぞれ 100%10)、80%11)GHG が削減される

持続可能な森林管理の枠組み構築に向け、新規造とした。電気は排出係数ゼロを達成、熱はカーボンニ林を対象とした森林資源の LCA を実施し、森林施業

12ュートラルな燃料に代替されるとした 。また、上記を行うことで、非伐採に比べて社会シナリオによる影のシナリオを ambitious(表 1)とし、目標 50%達成シナ

響を受けにくく、より少ない GHG 排出量で、長期にリオを middle、0%(現状維持)シナリオを low とした。

わたり製品を生産し続けることができる。

表 1 社会シナリオ(ambitious)

よって、長期的な視点を持ち、継続的な「伐って、使って、植えて、育てる」森林管理と、森林資源の利用に繋げていくことが重要である。
謝辞
本研究は、JST COI-NEXT 共創の場形成支援プログ
ラム(JPMJPF2003)、JSPS 科研費若手研究(21K17919)の支援を受けている。東京大学「プラチ ナ社会」総括寄付講座は、三井不動産(株)、積水ハウス(株)、東日本旅客鉄道(株)、豊田通商(株)からの寄付で活動している。

3. 結果・考察
伐採を行わず化石由来の代替製品・サービスを用いる

引用文献

より、林業を継続的に行い、森林資源を利用するほう

1) 資源エネルギー庁, “令和 3 年度エネルギーに関が、GHG 削減効果が大きいことが明らかとなった。さする年次報告 （エネルギー白書 2022）,” (2022)

らに、社会シナリオを変化させたときに非伐採シナリ

2) 林野庁,“世界森林資源評価(FRA)2020 メインレポ

オは大きく影響をうけ、GHG 排出量は大きく変化する。
一方で、伐採シナリオの排出量は社会シナリオ変化にート概要,” (2020).
3) 林野庁, “森林資源現況総括表（平成 29 年 3 月 31日現在）,” (2017).

よる影響は小さく、どのシナリオの場合でも林業サイ
クルごとの GHG 排出量がほぼ一定になった。また、

4) E. J. Forster, J. R. Healey, C. Dymond , D. Styles,

非伐採シナリオの場合、初期の商業間伐チップ由来の“Commercial afforestation can deliver effective climate

エネルギー以外は製品生産を行うことができないが、

change mitigation under multiple decarbonisation

伐採シナリオのように伐採・植林のサイクルを繰り返

pathways,” Nature Communications, 2021,12(1).

すことで継続して製品を生産することができる。上記

5) C. Warren, “Is wood a green source of energy? Scientists
are divided,” Science, (2017).

の森林資源の機能を発揮するためには、実務者や関係者と議論を行い森林計画と、森林資源計画を見直し実

6) 林野庁, 平成 27 年度木材利用推進・省エネ章 CO2
実証業務報告書, (2016)

行していく森林資源のライフサイクル管理を行うこと

7) 宮崎県, 令和 2 年度林業統計, (2020)8) 高村秀紀ほか, エネルギー・資源学会論文誌, 38, 6,(2017), pp1-8
9) 川原輝彦ほか, 林試研報, 334, (1985), pp21-52
10) 経済産業省, 「トランジションファイナンス」に関する鉄鋼分野における技術ロードマップ, (2021)
11) 一般社団法人セメント協会, セメント産業における 2050 年カーボンニュートラルへの対応に向け
た CCUS の活用方針について, (2022)
12) 一般社団法人ガス協会, カーボンニュートラルチャレンジ 2050 アクションプラン, (2021)
図 1 結果の活用方法- 2-D3-02 -2-D3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

観光サテライト勘定を用いた OECD 諸国における観光産業の環境影響評価
Environmental Impact Assessment of Tourism Industry in OECD Countries
Using Tourism Satellite Accounts○堤哲彦*1)、伊坪徳宏 1)
Akihiko Tsutsumi, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学大学院
g2283117@tcu.ac.jp
1. はじめに2021 年 10 月 31 日から 11 月 12 日まで、スコットラ

宿泊含む）の 2 つの旅行形態における 40 カ国を評価対象とする。
（表 1）また、評価項目の定義においてンドのグラスゴーで第 26 回気候変動枠組条約締約国会議（COP26）が開催され、観光産業における気候変動に対応した「グラスゴー宣言」が採択された。同宣言では、2030 年までに観光産業からの CO2 排出量を半減し、2050 年までに CO2 排出量を実質的にゼロにすることを求めている。また、宣言内には 5 つの取り組み事項が盛り込まれており、その 1 つに「旅行・観光に関わるすべての CO2 排出量を測定し、開示すは生産活動の国際的な基準分類を定めた国際標準産業
分類 (ISIC)と国土交通省観光庁が発行する旅行・観光
サテライト勘定の定義を基に定めた。
（表 2）

評価対象

定義

観光客向け宿泊サービス

宿泊施設・不動産活動

飲食物提供サービス

飲食サービス業

旅客輸送サービス

旅客輸送・自動車レンタル業

旅客代理店及びその他の予約サービス業

旅行代理店業・ツアーオペレーター業務

文化サービス

博物館・動物園・芸術等

スポーツ・レクリエーションサービス

アミューズメント及びレクリエーション活動等

国別観光特性商品

免税店・小売業等

国別観光特性サービスー

その他の消費財

観光関連商品（財貨）・非観光関連消費財（サービス）

非消費財

貴重品

本算定では国毎にデータ年度が異なり、2007 年から 2018 年を対象としている。

ビス

3. 結果
3-1 国内旅行：Domestic

旅客輸送

本研究では OECD 関連諸国を対象とした各国の観光業における CFP を可視化することで世界の観光産業の現状を理解し、効果的な削減策を低減することを目的とする。

算定対象項目サーる」として定めた。
翌年の 2022 年 11 月 6 日から 11 月 20 日にエジプトで開催された COP27 では持続可能な観光モデルの構築に向けた連携が期待された。しかし、観光に関する
CFP は国によって異なるものとみられ、評価に関するガイドやデータベースなども存在しないため、関係者に対して十分な情報が提供されていないのが現状である。

表2

2. 研究方法ービ

泊

表 1 研究対象国

Ind

向

光

e(

Ita
ly(2
0
one

20

18

15

)

)

17)

地域

国

アジア

日本、インドネシア

South Africa(2017)

アフリカ

エジプト、モロッコ、南アフリカ

Spain(2015)

太平州

オーストラリア、ニュージーランド

中東

イスラエル

中南米

チリ、コロンビア、クロアチア、ペルー

消費財

20
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カナダ、アメリカ
オーストリア、ブルガリア、チェコ、デンマーク、エストニア
フィンランド、フランス、ドイツ、ハンガリー、アイスランド
アイルランド、イタリア、カザフスタン、リトアニア、メキシコ
オランダ、ノルウェー、ポーランド、スロバキア、スロベニア、スペイン
ルーマニア、ポルトガル、スウェーデン、スイス、イギリス

ー

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017)

18

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図 1 国内旅行における GHG 排出量
本研究では OECD 関連諸国を登載した観光サテラ
イト勘定データ「OECD Tourism Trends and Policies
2020」（以下 OECD 2020）1)と多地域間産業連関表（以下 MRIO）EORA を組み合わせた算定を行う。
Domestic：国内旅行と Inbound：国際旅行（日帰り・

図 1 に各国における国内旅行による CFP 算定結果を示した。アメリカに続き日本が 2 番目の結果となり、その他にもドイツ、メキシコ、オーストラリア、イギ
リスなど G20 加盟国が大きいことが分かった。アメ- 2-D3-03 -2-D3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

リカにおいては旅客航空運送業が全体排出の 35％、次に観光客向け宿泊サービスによる影響が 18%を占めている内訳となっている。一方、日本・ドイツ・オに挙げた 3 カ国以外は左下にとまってしまっているが、観光客数に対して GDP が多い国と GDP に対して観光客数多い国とでは前者の方が比較的に排出量が多いこーストラリアでは観光関連商品による影響が高くそれ
ぞれ約 4 割を占めた。その他メキシコは国別観光特性
商品が 28%、イギリスは非観光関連消費製品（サービス）が 36%と小売に関するものの影響が高かった。

とが分かった。人数の問題ではなく、国の経済によって左右されることが改めて分かった。

30.00%

25.00%

3-2 国際旅行：Inbound

観光業寄与率

向け
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ビス 泊サ
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10.00%

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Porugal(2017)7)
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2017)

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その他の消費

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ス

供サ

ビ

財

物提

観光関連商品（お土産）の影響が最も高く、なかでも医薬品・化粧品の購入による寄与が大きいことが分かった。
3-3 全体結果
総観光客数、GDP、GHG排出量3,000,000

United States(2018)

総観光客数（千⼈）2,500,000

Indonesia(2017)
France(2018)

Canada(2018)
Australia(2017)

United Kingdom(2017)

Spain(2015)

Sweden(2018)

Germany(2015)
5.00.E+06

Switzerland(2014)

Slovenia(2017)

Slovak republic(2016)

Poland(2015)

Porugal(2017)

Romania(2017)

Mexico(2018)

Norway(2017)

Netherlands(2018)

Italy(2015)

Lithuania(2017)

Ireland(2007)

Kazakhstan(2017)

Iceland(2017)

France(2018)

Hungary(2017)

Finland(2016)

Germany(2015)

Czech(2017)

Estonia(2014)

Denmark(2017)

Austria(2017)

Bulgaria(2016)

Peru(2015)

Canada(2018)

United States(2018)

Chile(2018)

Croatia(2016)

Israel(2018)

Colombia(2015)

Australia(2017)

New Zealand(2018)

Egypt(2013)

観光業は GHG 排出量の約 1 割を占める重要な産業である。移動における航空輸送の寄与が最も大きく、SAF（Sustainable Aviation Fuel）の開発と普及に対する期待が高い。また、土産、飲食、宿泊における排出による影響も大きいことから、グリーン購入やエシカル
消費を旅行者に促すための対策が強く求められる。
本研究では国間の比較を優先して OECD のサテラ
イト勘定を用いることとしたが、その粒度は各国の産ことで、購入物品等の特徴を反映した分析に耐えられる基礎情報の入手が求められる。

Japan(2017)

00.00.E+00

4. まとめ・課題

価結果の信頼性を低くする要因となっている。特に新興国におけるサテライト勘定の調査項目を細分化する

1,500,000

500,000の割合を示した。40 カ国の平均寄与率は約 8%であり、Lenzen2)の結果とほぼ同等であった。ただし、国ごとに見ると割合は大きく異なっており、なかでもクロア
チアは観光業の割合が高く、国全体で炭素中立を実現
するには観光業の削減に関する優先度が特に高いことが分かった。

業連関表ほど分類は細かくないため、一部の国では評United Kingdom(2017)

Spain(2015)

Japan(2017)

図 4 では各国の国内総 GHG 排出量に対する観光業

費

飲食

ビス

ビス

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ス

ー

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サ

消
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他

旅客
輸

輸

送
輸

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ー

客

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供

物提

旅

図 2 では国際旅行における CFP 算定結果を示した。
多くの国で旅客輸送、飲食物提供、宿泊サービスの３つの部門による影響が大きかった。ただし、日本では1,000,000

図 4 各国における観光業の排出寄与率

消費財

飲食

図 2 国際旅行における GHG 排出量2,000,000

平均

客

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3)

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1.00.E+07

1.50.E+07

2.00.E+07

2.50.E+07

GDP（百万円US$）

5. 参考文献

図 3 総観光客数、GDP、GHG 排出量の関係

1) OECD Tourism Trends and Policies 2020, OECD

図 3 に観光客数、GDP と GHG 排出量の関係について示した。特徴的な国としてイギリス、アメリカ、日本の 3 カ国が挙げられる。アメリカは観光客数並びにGDP が高いことに比例し、排出量が最も高い。上記

Tourism Trends and Policies 2020, OECD Publishing,Paris, https://doi.org/10.1787/6b47b985-en2) Lenzen, M.; Sun, Y.; Faturay, F.; Ting, Y.; Geschke, A.;
Malik, A. The carbon footprint of global tourism. Nat.
Climate Chang. 2018, 8, 522–528.

- 2-D3-03 -2-D3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

新型コロナウィルスの流行によるインバウンド需要の減少がもたらした経済・社会・環境面への直接・間接的な影響評価
The economic, social, and environmental impacts of the COVID-19 through inbound demand○大賀雄介*1)、加河茂美2)
Yusuke Oga, Shigemi Kagawa
1) 九州大学院経済学府, 2) 九州大学経済学研究院* oga.yusuke.452@s.kyushu-u.ac.jp
1.

研究背景

2019年12月に中国武漢市で最初に感染が確認された新型コロナウィルスは、史上最大のパンデミックである。
感染拡大の防止策として各国で講じられたロックダウン
政策によって世界の経済活動は著しく停滞し、2020のGDP 成長率は前年比-3.3%となった（世界銀行、2022）。
特に、人の移動に依存する観光業は致命的な経済的被害を被った。
日本はパンデミック前の2019年において、14兆円の旅
行消費によって、42兆円の経済波及効果が生じたと報告されている（観光庁、2021 a）。しかしながら、2020年、日本の旅行消費は11兆円と試算されている（観光庁、2021 b）。このように、日本も例外ではなく、観光需要の減少によって大きな経済的な損失を被った国の一つである。観光業は観光者の訪問地での消費行動を通して他の産業に経済波及効果を与えるため、この経済損失は間接的に多くの産業部門に及んだことが予想される。
特に、パンデミックの影響をより強く受けたのは、訪日外客によるインバウンド需要である。海外への渡航は国内の移動よりも規制が厳しく、2020年の延べ国内旅行者数は約2.9億人(前年比-50.0%)であったのに対して、訪日外客数は約0.4億人（前年比-86.6%）にとどまった（JNTO, 2021）。こうした背景の中で、コロナ・パンデ
ミック禍にインバウンド市場を通して日本で生じた直接
間接的な経済的損失は甚大であることが予想される。
こうした経済の停滞は社会（雇用機会）、環境（CO2排出量）にも広く影響する。日本の観光における就業者数
は657万人（2019年時点）であり、就業者総数の9.6%を占めていた（観光庁、2021 a）。さらに、2020年の CO2
排出量は2019年と比較して5.1％減少している（環境省、
2021）。対コロナ政策の立案時に考慮すべきことは、産業の広範囲に及ぶ影響を経済面、環境面、社会面に分けて定量的に分析し、各方面へのバランスの取れた有効な政策を提案・導入することである。
本研究では、産業連関分析を用いてコロナによる訪日
外国人の減少が直接間接的に日本の経済、社会、環境に与えた影響を定量的に評価し、コロナ禍における有効なインバウンド復興策の検討に繋げる。

2. 分析方法・使用データ
新型コロナウィルスの流行による経済面・社会面・環境面への影響を明らかにするために、新型コロナウィル
スが流行した現実の2020年を「コロナありシナリオ」（以後「ありシナリオ」）、流行しなかった場合を「コロナなしシナリオ」（以後「なしシナリオ」）とする。
「ありシナリオ」では、実際の2020年国籍別訪日外客数（JNTO、2021）に2019年の国籍別一人当たり旅行消費
単価（観光庁、2020）を乗じた結果を国籍別旅行消費額とした。
「なしシナリオ」では、JNTO（2021）から2012
年から2019年までの訪日外客数のデータと単回帰式を用
いて、2020年国籍別訪日外客数を推計した。以上で得られた推計値に、2019年の一人当たり旅行消費額を乗じることで「なしシナリオ」の国籍別旅行消費額（最終需要）を推計した。
次に、非競走輸入型レオンチェフ逆行列を用いた産業連関分析によって、直接効果（最終需要𝐟)に伴う直接間接的な生産波及効果を訪日外国人の国籍(𝑐)別で算出した(総務省、2019）
。
%!

"
"
, -𝐀/ 𝐟#$#$𝐱!" = 𝐋! 𝐟#$#$= '𝐈 − *𝐈 − 𝐌(1)

ここで、𝐱!" は𝐟より直接間接的に得られる国内生産額、𝐋は非競争輸入型レオンチェフ逆行列、𝐈は単位行列、𝐀, は輸入係数行列を示している。
は投入係数行列、𝐌
さらに、本研究では、インバウンド市場から得られる
直接間接的国内生産額による所得波及効果まで算出する。(Miyazawa、1960)。所得波及効果は Miyazawa(1960)
によって開発されたレオンチェフ逆行列𝐋# を用いて下の(2)式を用いて算出する。
"
𝐱#" = 𝐋! 𝐡𝐯𝐋# 𝐟#$#$(2)

ここで、 𝐡は家計消費性向列ベクトル、𝐯は雇用者所
得係数行ベクトルを示している。ここまでで、
「ありシ
ナリオ」
、
「なしシナリオ」それぞれにおいて、訪日外国人の消費が日本にもたらす経済面の直接生産波及効果・- 2-D3-04 -2-D3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

間接生産波及効果・所得波及効果を算出できる。
得られた直接効果・間接効果・所得波及効果からなる
インバウンド観光に伴う国内生産額に付加価値係数、雇

250

直接効果

間接効果

所得波及効果雇⽤機会損失 (千⼈)200

用係数、CO2排出係数を乗じることで各シナリオの経済面、社会面、環境面への影響を定量化し、最後に「なしシナリオ」と「ありシナリオ」間の差を比較することで新型コロウィルスがインバウンド市場を通して与えた影響を３つの観点で評価できる。CO2排出係数には国立環境研究所が作成・公開している3EID(国立環境研究所、
2002)の部門別 CO2排出係数原単位データを用いる。

150

100

50

菜

遣
派
者
働
労

輸
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0

図2. 産業別雇用機会損失上位10部門
7,000
直接効果

6,000

間接効果

所得波及効果5,000

CO2 (kt-CO2)

4,000
3,000
2,000

ー

鉄

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0

ス

1,000

発

3. 結果
分析の結果、コロナ・パンデミックによる2020年の訪日外国人の減少はインバウンド市場を通して日本全体で約6兆円の付加価値損失と、98万人分の雇用機会損失をもたらし、14.1Mt-CO2の CO2排出の削減をもたらしたことがわった。
図1、図2、図3は、各シナリオにおける訪日外国人からもたらされた付加価値、雇用機会、CO2排出量及び両直接効果

所得波及効果

500

3)

400
300

4)

200
100

送
…
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賃
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送
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⾃

2)

600

飲
⾷

付加価値損失 (⼗億円)

間接効果

廃

事

図3. 産業別 CO2削減量上位10部門

800
700

物

4.
1)

（

的 CO2削減が顕著であった。追加分析により、この電力需要の減少の約80%は宿泊、飲食業の休業によるものであることがわかった。

棄

本学会においてはこれら経済面、社会面、環境面への影響を訪日外国人の国籍別に詳細に分析したより詳細な結果を提示し、コロナ禍のインバウンド観光復興政策の理想的なあり方について議論する。

業

シナリオの差として算出された付加価値損失（経済的損失）、雇用機会の損失（社会的損失）、CO2の削減量（環境的便益）を、産業（376部門）別に分類し、上位10部
門示している。
付加価値損失、雇用機会損失では、宿泊、飲食サービ
ス業からの直接的な損失が顕著であったほか、卸売、小売業への間接的な損失も大きいことがわかった。
環境面では、事業用発電、自家用発電部門からの間接6)

図1. 産業別付加価値損失上位10部門

7)
8)
9)

- 2-D3-04 -引用文献
世界銀⾏ (2022),“ World Bank national accounts
data, and OECD National Accounts data files:

GDP growth (annual %).”
観光庁(2021 a),“旅⾏・観光産業の経済効果に関する調査研究(2019年版)”.
観光庁(2021 b)“旅⾏・観光消費動向調査2020年
年間値（確報）”.
⽇本政府観光局 JNTO(2021)“国籍/⽉別訪⽇外客数”.
環境省(2021)“2020年度(令和2年度)の温室効果
ガス排出量(速報値)について”.
国⼟交通省観光庁,訪⽇外国⼈の消費動向 訪⽇
外国⼈消費動向調査及び分析2019年次報告書
総務省(2019),平成27年(2015年)産業連関表
国⼟交通省観光庁(2015),旅⾏・観光産業の経済効果に関する調査研究報告書.
南⻫規介 (2019) 産業連関表による環境負荷原
単位データブック(3EID), 国⽴研究開発法⼈国⽴環境研究所.

2-D3-05

第18回日本LCA学会研究発表会

イベントのサステナビリティ～イベント CO2 算定結果を踏まえて～

Research on the sustainability of events from the concept of CO2 and utility evaluation○長谷川浩司*1)
Koji Hasegawa
1) 関西大学博士（勤務先：国際航業株式会社）* s21284407@nucba.ac.jp
1. はじめに

環境効率＝売上高/ 環境負荷（CO2）

本稿は、ライフサイクルアセスメント（以下：LCA）

ここで、自動車会社の売上高は以下で算出される。

に対して、経営戦略の視点からの考察を加えることで、売上高＝車種別価格*車種別販売数

サステナビリティ経営論への拡張を試みるものである。

近年の自動車販売は SUV やワンボックス等の大型車

具体的には、イベントの CO2 を研究対象とし、伊坪らが上位にあり、これらは高価格で売上高が増加する。

１）（2012）による CO2 算定結果と本稿で算定した展

一方で大型化に応じて材料費に係る環境負荷が比例し示会の算定結果を対比させながら、サステナビリティ

なければ環境効率は高まる。つまりヒット商品の環境

経営の視座からみた有用性及び課題を考察する。

効率は高くなってしまう 6 ）。DeSimone and Popoff

2. 問題の所在（1997）も、環境効率は持続可能性について何も語っ

2.1 LCA の特徴と課題ていないと述べている 7)。すなわち、商品に対する消周知のとおり、LCA は、1969 年にコカ・コーラ社

費者選考の影響を受けることから、持続可能な社会でから委託を受けた米国の研究所（現在のフランクリン

は、消費者の効用を満たし且つ環境負荷を低減する仕研究所）による PET ボトルとリターナルビンの環境有組みを考えていかなければならないのである。

意性比較を契機に、1979 年に米国で設立された Society

2.3 製品の効用に関する先行研究

of Environmental Toxicology and Chemistry が 1990 年にワークショップを開催して以降、普及が進んだ。

環境効率に消費者の効用という要素を反映させて分析する先行研究は殆ど見られないが、花岡ら（2012）

近年では、新しく開発した製品が従来製品と比較しが先駆的な提案をしている 7)。製品設計の視点から、て CO2 の削減割合を示す手段として LCA が用いられ製品は、コストや環境負荷に加えて価値、機能や満足ている 。これに対して ISO14044-2006 は主に機能の度という効用を考慮する必要があるとして、効用の評

同等性に着目して比較条件を規定している。しかし、価を試みている。その方法は、効用は既に販売価格にわが国の産業は機能競争に陥ると言われ、今後の持続反映されているとし、製品に付加されている複数の特可能な社会においては、顧客の効用を満たすことで事徴を数値化して、T 法により特性と価格の回帰結果か業の拡大を目指すことが求められる。すなわち、経営ら効用の推定式を求めるものである。具体的な計算事戦略論の視点からは、環境負荷を低減させながら顧客例が示されておらず、有効性の検討は出来ない。複数の効用を満たす経営が重要になるのである。

の特徴の数値化や重みづけ、効用の増加分の比較可能

2.2 環境効率の概念と課題性に配慮した対数処理等多くの課題はあると述べられ1992 年に BCSD(現在：WBCSD)より Eco-efficiency のているが、効用を数値化しようとする基本的な考え方概念が登場し、1998 年には OECD からも Eco-Efficienceは評価されるべきと考えられる。

が著された。環境効率は、人間のニーズや生活の質を

2.4 イベントにおける経営目的と効用2)高める製品やサービスの環境影響や資源使用量が地球イベントにおける経営目的として、例えば施設主はの許容限度以下に低減しながら競争力ある価格で提供

施設提供であり、イベント利用の賃貸契約にて事業収3）するための指標である 。特定の指標が高くても社会入が確定し、会場賃貸に伴う環境負荷が算定対象になの環境効率を高めるとは限らない。同指標はあくまでる。出展者の目的は、自社のブースに来場を誘引し、目指す社会達成の手段であり、手段である環境効率の取引に繋がる顧客を得ることである。すなわち、名刺追求が目的たる持続可能な社会に有効であることを保獲得数等が効用を測る代理指標になる。

証しない 。そもそも、効率性という概念は、「何かを

3. 研究課題及び方法

4)

豊かに生み出す」という作用であり、近代の形式面で
5）

伊坪ら（2012）は、大規模イベント（以下：大規模）の効率性を意味するのは 19 世紀末からである 。

を対象にした CO2 を算定し、会場、来場者、主催者及一般に、事業会社の環境効率は以下の式で表される。

び出展者のセクター毎の特徴や課題を報告している。

- 2-D3-05 -2-D3-05

第18回日本LCA学会研究発表会

しかし、「多数の来場者が一堂に会するイベントは、環

次に、SB の環境負荷に対する効用を考察する。SB

境負荷の削減に向けた情報共有とライフスタイル転換

は、参加者のネットワーキング形成を目的とする。SBを促す場」としながら、この視点での考察はなされて全体の CO2 は約 138t である。ネットワーキング参加

いない。

を効用の代理指標とした場合、参加者約 700 名がネッ

これに対して本稿は、イベントに参加する目的に着トワーキング形成した環境負荷は 197kg になる。これ

目し、目的を踏まえたイベントの効用と CO2 との関係

は、羽田・福岡間の飛行機往復の環境負荷に相当する。

を研究課題とする。研究方法は、2022 年 2 月に開催さ

SB は、
日常のビジネス活動では出会えない貴重なネッれたサステナブル・ブランド国際会議（以下：SB）でトワーキング創出を目指している。LCA の拡張概念との算定結果と伊坪ら（2012）の結果を比較し考察する。

して、経営的視座を持つことで、主催者や参加者は、

4. 算定結果及び考察

環境負荷低減に配慮しながら環境負荷を伴う機会から算定結果の比較

効用を最大化する意識が醸成される。飛行機での訪問

4.1

伊坪ら（2012）の大規模と SB における各セクターとネットワーキング参加を環境負荷と効用から比較しにおける CO2 算定結果を比較するため、来場者数で除て営業戦略の意思決定に活かすことが可能になる。因して一人当たりの負荷を比較した。その結果を図 1 でみに今後のイベントのビジネスモデルは、ネットワー

示す。大規模は来場者が多い（約 183 千人）ことから、キングが重視されるという指摘もある 8）。すなわち、SB(約 5 千人)と比較して、会場負荷の負担は小さい。

経営視点で、持続可能な社会における環境負荷とビジ

主催者及び出展者のブース造作等の関しては同等であネスモデルのあり方を考えることが求められる。

る。来場者に関しては、SB はコロナ禍によりオンライ

他方で、環境負荷低減への取り組みも当然求められンとのハイブリッド開催されたことで単純比較は出来る。イベントは、出展者、特に展示ブースの造作等のない。また、SB は参加者のネットワーキングを重視し負荷が高い。しかし、イベントという出会いの場は、ており、これに関する飲食に伴う CO2 が特徴的である。

ブース創作に関するサプライチェーンの協力の上で形（単位：CO2/t）成される。LCA では低炭素素材への切り替え等が選択肢となるが、経営視点からはイベントの効用という目的を共有した協調関係からの解決策が重要となる。
5. 今後の課題
本稿は、LCA に対して、経営戦略の視点から考察を加えることでサステナビリティ経営論への拡張を試みた。今回はイベントを研究対象としたが、今後は、製品に関する効用を対象に研究を深め、LCA からサステ
ナビリティ経営への拡張を提案して参りたい。

図 1 大規模と SB の一人当たり CO2 比較

参考文献

4.2 効用からの考察

1) 伊坪ら,Journal of LCA Japan.8（2）(2021)pp.200-212

企業が費用を投下して出展する目的は、販売促進活動として商談や見込客の獲得にある。参加者は、自社

2) 稲葉敦,研究開発リーダー19(2),(2022)p.20
3) DeSimone and Popoff“Eco-Efficiency”MIT Press,の課題解決に繋がる製品・サービスや今後の事業展開に向けた情報収集にある。

( 1997)pp.69-85
4) 金原達夫、金子慎治,「環境経営の分析」白桃書

大規模の環境負荷に対する効用を考察する。全体
CO2 の 4,647t を出展者数 745 社で除した場合、出展者

房,(2005)p.63
5) Wolfgang Sachs, ”PLANET DIALENCTICS”

あたりの CO2 は 6.2t になる。名刺獲得数を出展者の効

Zed Books,(1999),pp.228-239

用を測る代理指標とすると、名刺 200 枚を獲得できた

6) 勝田悟,比較法制研究,国士舘大学,(3)(2011)p.31

場合、1 名刺当たりの環境負荷は 31kg になる。さらに

7) DeSimone and Popoff, op.cit., p.109

取引成約に繋がる見込客数を代理指標とすると、名刺

8) 花岡ら,長野県工技センター研究報 7(7)の内の取引成約見込客比率 10％で 20 人の場合は、見込客あたりの環境負荷が 310kg となる。これは、飛行(2012)

pp.142-145
9) 加藤守,NRI パブリックマネジメントレビュー,200

機で札幌や福岡に飛び回る営業活動に相当する。

（2019）,pp.1-8- 2-D3-05 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[2-E3] 食の LCA
座長：鶴田 祥一郎（サステナブル経営推進機構）
2023年3月9日(木) 16:40 〜 18:00 E会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-E3-01] 地域ごとの食料消費における環境負荷*武 雅珺1、内田 晋1 （1. 茨城大学）
16:40 〜

17:00

[2-E3-02] スマートで持続可能な食生活についての実証分析*鷲津 明由1、板 明果2、居 乂義1 （1. 早稲田大学、2. 東北学院大学）
17:00 〜

17:20

[2-E3-03] 国内の小規模ワイナリーにおける LCA*神谷 優大1、中内 稀誠1、宮﨑 昌1、鶴田 祥一郎1 （1. 一般社団法人サステナブル経営推進機構）
17:20 〜

17:40

[2-E3-04] 牡蠣の冷蔵・冷凍性能に係る環境負荷・品質の複合評価の考察*山本 鷹生1、山崎 智生1、苗 山1、片山 昇1、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学）
17:40 〜

©日本LCA学会

18:00

2-E3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

地域ごとの食料消費における環境負荷
Environmental Impact of Food Consumption by Region○武雅珺*1)、内田晋 1)
Yajun Wu, Susumu Uchida1）茨城大学*wuyajn@gmail.com
1. 背景
人類は地球環境に依存しているが、経済発展に伴い、人間のいろいろな活動が自然環境に負荷を与えている。この中で、食生活に関連したものも大きな割合を占めている。食に関しては、地域による環境の違いにより異なる食生活が形成されることから、それに起因する環境負荷も地域性を有していると考えられる。とりわけ主要な温室効果ガスである CO2 は食料消費の生産、輸送、調理の各段階で発生する。本研究では日本において、野菜、肉、魚を対象とし、食料消費における各過程に関して、ライフサ
イクルアセスメントの手法を用いて、かかるエネルギー消費を推定し、地域ごとの食生活による CO2 排出量の違いを明らかにすることを目的とする。得られた結果から、食生活による地域差とその要因についての考察を行う。
2. 方法
対象とする食品について、野菜については、野菜生産出荷安定法に基づいて定められた指定野菜14種（表１）で、これらの指定野菜出荷量のおおむね 80%を占めているのでこれらを取り上げた。肉は日本で一般的に消費されている牛、豚、鶏の 3 種とした。魚については生鮮魚介で
ある。

根菜類

だいこん

1038

にんじん

520

さといも

84

ばれいしょ

1985

2.1 生産段階
生産段階は、まず作物統計調査 1)により地域ごとの出荷量に IDEA3.1 により求めた CO2 排出原単位を乗じ、地域ごとの CO2 排出量を推計した。肉類は市町村別農業産出
額 2)により、魚類は家計調査の年間消費金額 3)により出荷量を得た。
2.2 輸送段階
鉄道、海運、トラック、航空について、全国貨物純流動調
査の都道府県間流動量 4)および地域間の輸送分担率から
交通手段別に地域間の流通による輸送量を推計し、排出原単位から CO2 排出量を求め。
2.3 調理段階
調理段階では、生食、家庭調理及び外食の三つから環境負荷を測定した。生食の指標として、「刺身盛り合わせ」と「サラダ」のデータを収集した。家庭調理に関して、用途別 CO2 排出量の中での台所用コンロは、指標となる
CO2 排出量を参考した。外食については、売上高当たりのCO2 排出量を用い、デ飲食業界売上高ランキング上位 11企業を選んだ。これらの企業の売上高 1 円当たりの CO2
排出量（平均値）を標準とし、外食の年間支出金額を乗じて算出した。
3. 結果
本研究では、日本の地域の分け方には、10 地域区（北海図 1 推計の対象範囲
表 1 研究対象の野菜
分類

葉茎菜類

果菜類

品目

出荷量(千 t)

キャベツ

1301

ほうれん草

168

レタス

525

ねぎ

376

たまねぎ

1180

はくさい

704

きゅうり

466

なす

233

トマト

649

ピーマン

125

道、東北、関東、北陸、東海、近畿、中国、四国、九州、沖縄）に分ける。食料消費における各過程を合計して地域別に比べ、関東地方で消費される CO2 排出量が多く、
18710 万 t に達した。逆に、一人当たりの CO2 排出量を地域別に見ると、北海道は最も多く、4.4t であった。
3.1 生産段階
野菜の総排出量では、関東地方（977211t）、九州地方（678916t）、北海道（608688t）が上位 3 位を占める。図 2を見ると、一人当たりの CO2 排出量は全体と異なり、北海道が最も多く、東北地方と沖縄地方が同率で最も少ない。

- 2-E3-01 -2-E3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

3.3 調理段階

140

100
50.0

80

45.0
40.0

60
単位：kg-CO2/一人当たり

単位：kg/一人当たり

120

40
20
0

北海道

東北

関東

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州

沖縄

野菜

35.0
30.0
25.0
20.0
15.0
10.0

図 2 野菜の 1 人あたり年間 CO2 排出量

5.0
0.0

北海道

東北

関東

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州

沖縄

33.1

28.4

45.4

34.9

41.6

37.7

34.0

33.8

34.8

24.7

外食

単位：kg/一人当たり30

図 5 外食の 1 人あたり年間 CO2 排出量
全国の外食による CO2 総排出量 4958028t である。調理

25
20
15

段階における 1 人あたり CO2 排出量を図 5 に示す。2019
年の一年間で、外食によって個人の CO2 排出量は関東の45.4kg が 1 位になり、関東地方は人口が多いため、当然ながら外食が発生する環境負荷も多い。

1050
北海道 東北

関東

北陸
牛

東海
豚

近畿

中国

四国

九州

沖縄

鶏

図 3 肉類の 1 人あたり年間 CO2 排出量
肉類の総排出量では、九州地方（265328t）、北海道（157196t）、関東地方（154784t）が上位 3 位である。一人当たりの CO2 排出量を肉類別に地域別に見ると、北海道

60.0

単位：kg-CO2/一人当たり50.0の牛が最も多く、九州地方の豚と鶏が最も多くなってい
る。

40.0

30.0

20.0

10.0

単位：kg-CO2/一人当たり

70
0.0

60

北海道

東北

関東

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州

沖縄

51.1

51.8

57.4

53.7

56.8

52.3

55.1

51.9

47.0

56.3

家庭調理

50
40
30
20
10
0
北海道 東北

関東

北陸

東海

近畿

中国

四国

九州

沖縄

魚

図 4 魚類の 1 人あたり年間 CO2 排出量
魚類の総排出量では、九州地方（542476t）、東北地方（496505t）、北海道（337179t）が上位 3 位である。一人当たりの CO2 排出量を比較すると、順位が変わっている。
最も高いのは北海道、次いで中国地方、九州地方と続く。
3.2 輸送段階
輸送段階における CO2 排出量の推計結果は、トラック輸送による野菜と肉類の CO2 排出量はそれぞれ 364927t、3742059t と最も多かったが、魚類は海運輸送での CO2 排
出量が多かった。
地域別にみると、野菜については関東地方で消費されるものの CO2 排出量が多く、163284t に達した。逆に、北陸地方は最も少なく、7058t であった。肉類については、
北海道で消費される分の排出量が最大、次に関東地方、沖縄の順となっている。一人当たりの CO2 排出量を比較す
ると、野菜の結果は全く異なるものになる。近畿地方が最も多く、1 位になる。
魚については、関東地方は人口が多いため需要が多く、海運輸送により 6545t の CO2 が排出していた。しかし、関東地方より北海道の1 人あたり年間CO2 排出量が高い。

図 6 家庭調理の 1 人あたり年間 CO2 排出量
関東地方の CO2 排出量 2669847t であり、外食よりかなり多い、環境を与える負荷も大きい。各地域の総排出量はかなり異なる、しかしながら、(図 6)一人当たりの視点をみると、関東地方、沖縄地方及び中国地方の一人当たりの年間 CO2 排出量はほぼ同じである。
4. 引用文献
1)

農林水産省, 令和元年産野菜生産出荷統計, 入手先<https://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/sakumotu/sakky
ou_yasai/index.html >2)

農林水産省, 令和元年市町村別農業産出額（推計）,入手先<https://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/sityoson_sansyut
u/ >

3)

総務省統計局, 家計調査（二人以上の世帯）,入手先< https://www.stat.go.jp/data/kakei/5.html>

4)

5)
6)

- 2-E3-01 -国土交通省, 都道府県間流動量, 入手先<http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/butsuryu061
00.html >吉川直樹, 天野耕二, 島田幸司: 環境システム研究論
文集, 34, ( 2006), pp.245-251
稲葉敦, 森真之, 風間理応, 玉利有香, 森本涼子: 日
本 LCA 学会誌, 10(3), (2014), pp.308-314

2-E3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

スマートで持続可能な食生活についての実証分析
Empirical analysis of smart and sustainable diets○鷲津明由*1)、板明果 2)、居乂義 1)
Ayu Washizu, Sayaka Ita, Ju,Yiyi
1) 早稲田大学, 2) 東北学院大学* washizu@ waseda.jp
Convenience food の利用強度に対して，各自の Cooking

1. はじめにすべての発表について要旨原稿の投稿が必要です。

efforts が対応している。この時 Nakano and Washizu1)で発人口の高齢化によって顕在化した高齢者の買い物を

はスマート化により Cooking efforts と Convenience food

含む食生活の改善対策と，世界的に注目されている食の利用強度の代替フロンティアが外側にシフトする可品ロス削減対策のために，食のスマート化が貢献でき能性を指摘した。つまり同じ Convenience food の利用る可能性がある．本研究では食のスマート化が上記の強度が，スマート化により，より豊かな食卓(そしてそ

目標達成に貢献しているかどうかについて検証するた

れを作り出す Cooking efforts)に対応できるようになる

めに，消費者向けアンケート調査を実施したので，結と考えた．一方，鷲津・中野 5)では，Cooking efforts と果を報告する．

Convenience food の利用強度の代替関係が，その他の要因(社会環境や各自の行動や意識のスマート化の程度)

2. 理論モデル

によって，影響を受ける可能性が示唆された．

本研究において，スマート化とは，「デジタル技術を用いて社会のいろいろな側面のマネジメントを強化す

Cooking efforts (E)ることによって，様々な無駄を省く(効率化する)のとlB

同時に，複数課題を同時解決できるようにすること」

y=yBと定義する．
Nakano and Washizu1)は，家庭におけるスマートな食生活の選択行動を，家庭内生産関数モデル(Becker2),lA

Gronau3,4))を応用して，次のように定式化した．

y=yA

𝐸 = 𝑎0 − 𝑎1 𝐹 + 𝐚𝟐 𝐲 (1)EA

E は調理担当者の調理や食材調達に係る肉体的，精神的労力を示す．ただし調理労力(Cooking efforts)は，
通常の労働とは異なり，必ずしも負の負担感を伴う労O

働とは限らないという特徴を持つ．また調理労力を費

FA

lA

lB

図 1 Convenience food の利用強度と Cooking

やすほど品数や食材数の多い豊かな食卓が実現する可efforts との関係能性があるため，E は食卓の豊かさを示す指標でもある．一方，F は各自の加工食品(Convenience food)の利

3. データと分析方法

用強度指標であるが，それを Cooking efforts の単位価

3.1 調査の概要値でもあるとみなす点が Nakano and Washizu1)で定式化

分析に必要なデータは，アンケート調査の実施によしたモデルの特徴でもある．これは個人の内部均衡点

り得たものである．調査は 2021 年 11 月 11 日～12 月

では，各自の希望に合う食の豊かさを得るためにかけ6 日に，楽天インサイト株式会社に委託してインターても良いと思う労力の価値が，外部から調達できるネット調査によって行った．調査対象は，全国の楽天

Convenience food の利用価値と均衡しているという考インサイト株式会社提携モニターで，20～99 歳の男女

え方に基づく．y は Cooking efforts の限界生産力に影である．調査対象を総務省「2015 年国勢調査」の分布

響を与える変数を示すベクトルである．

に近くなるように，東京都特別区部及び政令指定都市

図1 では(1)式の関係を示している．
縦軸には Cookingとそれ以外の地域別，世帯属性(世帯の種類と世帯主年

efforts の指標が横軸には Convenience food の利用強度

齢)別に人数を割り付けた．
有効回収数は 5,500 である．

指標が目盛られており両者は代替関係にある。ここで調査では，回答者の普通の日の 3 日分の夕食につい- 2-E3-02 -2-E3-02

第18回日本LCA学会研究発表会て，夕食の費用，夕食を食べた人数，メニュー数，調因がその変化に大きく影響するか，(3) 各種のスマー

理のための加熱時間(電子レンジ/ガス/そのほか)，1 食

ト化の程度によって，食材のカーボンフットプリント

当たりごみの量(包材/食品ロス/厨芥)，22 の食材カテゴ

や食品ロス等の発生量が減少するか，との research

リー別用いた食材数を質問した．22 の食材カテゴリー

questions について事実観察を行う．

は，Convenience food の利用が適切に把握できるように，家計調査や，
産業連関表の部門分類を参照しつつ，

4.2 分析結果

本調査で独自に設定した分類である．家計調査や産業

記述的分析の結果，社会環境と行為のスマート化に

連関表の部門分類と整合させることにより，
3.2 節で本より E 指標が増加し，フロンティアの上方シフトする

調査結果を家計調査における食材への支出額の情報や，可能性が示唆された．また F 指標も社会環境や個人の産業連関表(3EID)における食材のカーボンフットプリ

行為や意識のスマート化により増加することが示唆さ

ント情報に接続した．またこれらの回答に影響を及ぼれた．一方，意識のスマート化によりフードロス指標

すと考えられる要因として，スマートな調理方法や買が改善する可能性があるが，行為のスマート化や社会

い物方法，Convenience food の利用についての意識，のスマート化は逆の効果をもたらす可能性があること

PC・スマホの使い方，所得について調査した．

が分かった(表 1)．
今後は，各人の夕食に対する E 指標，F 指標，および環境指標(waste, CF)と，社会や個人のスマート化の3.2 食材費および環境指標の作成
アンケート調査の回答結果を用いて，
i 番目の個人のn (n=1,2,3)日目の夕食について，一人当たり夕食の食材程度との関係について詳しい回帰分析を実施する予定である．

費，調理エネルギー消費(加熱時間と CO2 排出量)，食材のカーボンフットプリント(CF) ，食品ロス等の発生

表 1 スマート化によるフードロスの変化 (単位：g)量を推計した．

(社会環
境のスマ
ート化)

3.3 Cooking efforts と Convenience food の利用強度

政令市の指標の作成非政令市

Nakano and Washizu (2020)と同様に，Cooking efforts(E)指標はメニュー数と食材数の積で，Convenience food(F)の利用強度の指標は，食材の近接度指標の加重平均値で定義した．食材の近接度とは，例えば生肉には低い値を，惣菜や弁当には高い値を割り付けた指標であり，JAS 法における生鮮・加工の分類や食品加工の程度を示す NOVA 分類を参照して定義した．

便利な食材利用の後ろめたさ(意識のスマート化)
なし
あり
なし
あり

通販の利用
（行為のスマート化）
する
しない
340.1
214.9
379.0
250.2
283.7
182.3
253.2
235.1

人を対象とする研究に関する実施承認
本研究は，早稲田大学の人を対象とする研究に関する倫理審査委員会によって承認された (承認番号2021-228)．
謝辞
本研究は，公益財団法人鹿島学術振興財団研究助成

4. 分析金，科学研究費補助金(課題番号 21H03676, 19KT0037)，

4.1 Research questions「スマート化」にはいくつかの側面がある．一つには Convenience food の利用強度の増加という変化であり，Nakano and Washizu1)はその変化を内生的に捉えてConvenience food の利用強度と Cooking efforts との関係を定式化した。そのほかにもスマート化には，新しい加工食品の開発やフードサービスの充実などの技術の変化，通信インフラの整備などの社会的な環境整備の変化，整備された環境に対する個人の行動変化や意識の変化という多様な側面があり，これらの要因はConvenience food の利用強度と Cooking efforts の代替関係に大きく影響する可能性がある。そこで，第 3 節で早稲田大学特定課題研究助成費(2022C-190)，環境省・(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費(2-2008)
で実施した．
引用文献
1) Nakano S., Washizu, A.: J. Health, Population and
Nutrition, 39(3), (2022), pp.1-16
2) Becker, GS. A.: Econ J., 75, (1965), pp.493-517
3) Gronau, R.: J Polit Econ., 85(6), (1977), pp.1099-1123.
4) Gronau, R.: Rev Econ Stat., 62(3), (1980), pp.408–416.
5) 鷲津明由，中野諭，早稲田大学 先端社会科学研

定 義 し た 変 数 を 用 い て ， (1) Cooking efforts とConvenience food のフロンティアはスマート化により上方シフトするのか，(2) その場合どのスマート化要- 2-E3-02 -究所ワーキングペーパー，2021， IASS WP 2021J001,1-23

2-E3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

国内の小規模ワイナリーにおける LCA
A Case Study of LCA on Small-scale Winery in Japan○神谷優大*1)、中内稀誠 1) 、宮﨑昌 1)、鶴田祥一郎 1)

Yuta Kamiya, Kisei Nakauchi, Akira Miyazaki, Shoichiro Tsuruta
1) 一般社団法人サステナブル経営推進機構* kamiya@sumpo.or.jp
1. 背景

3. 研究の手法

ワインと気候変動は密接にかかわり、ブドウの品質

3.1 機能単位

は気候変動の影響を強く受ける。それゆえ、欧州を中本モデルの機能単位は、国内ワインの標準的な提供

心にワイナリーの環境への取組は活発である。とりわ

形態と容量を考慮し、「瓶詰めワイン１本あたりの生産

け、近年、醸造用ぶどう栽培にかかわる環境である「テ（0.75L）」を機能単位とした。

ロワール」を保護する動きが欧州のワイナリーを中心に取り組まれている。その一環として、フランスのシ3.2 算定方法

ャンパーニュ地方では、カーボンフットプリントの算本ケーススタディに用いる LCI データベースとして出を実施し、ワイナリーの環境配慮行動の見える化をは IDEA v2.3 を利用し、地球温暖化係数については、行っている。

日本国温室効果ガスインベントリ報告書及び IPCC の上記のような取り組みが進む一方、これまでの海外

第 5 次報告書の係数を用いて算定した。

のワインを対象とした LCA 事例では、土地ごとの施肥や栽培方法の違いがあり GHG 排出量の変動性は大3.3 システム境界

2

きい。ワイン１本あたりの GHG 排出量は 1~2kg-CO

ワインのライフサイクル及び本ケーススタディにおであることが多いものの、6 kg-CO を超える算定結果

ける本モデルのシステム境界を図１の赤枠に示す。本も報告されている 。さらに、それらのライフサイク

ケーススタディでは、機能単位に沿って瓶詰ワインまルにおけるホットスポットも異なるため 1)、その産地での生産までとし、主原料であるぶどうの育成を生産にあったデータ等を用いて算定することが望ましい。

段階、ワインの製造から充填までを製造・充填段階と欧州の動向を考慮すると、環境への取組もブランディ

して整理し、算定した。そのため、流通・保管、使用

ングの一環としてみなされるだけでなく、テロワール

段階及び廃棄段階をシステム境界外としている。
なお、を守ることは自身のブランドの存続にも必須であるこ

資本財（栽培機械や加工機械の製造等）に係る環境負とは国内ワイナリーも例外ではない。それゆえ、国内荷もシステム境界外としている。

2

1)

ワイナリーの GHG 排出量の把握は重要である。

生産段階では、主原料であるぶどうの栽培及び収穫

そこで本報では、比較的サプライチェーン全体を網プロセスを算定対象としている。栽培プロセスについ羅しやすい国内小規模ワイナリーの仮想モデルを想定ては肥料の投入量や殺菌剤等の資材等の他、土地利用し、国内ワインを対象とした LCA のケーススタディ

変化を考慮することとし、N2O 排出、大気沈降によるを実施し、GHG 排出量の算定を行い、算定結果の分析

N2O 排出、溶脱による N2O 排出の 3 点を算定に含めをするとともに、算定における課題を整理した。

ている。なお、本モデルにおける苗木の取扱いについては、同じ苗木を長期で使用し、最初の苗木について

2. 実証方法

は他の生産者が使用したものを譲り受ける想定とした

本ケーススタディでは、全国のワイナリーを対象にことから、苗木の育苗プロセスについては前ライフサ

ウェビナーにてワインにおける地球温暖化対策に関す

イクルの負荷として考え、本ケーススタディにおけるる情報及び LCA での見える化について紹介し、本実

GHG 排出量の負荷はゼロとして算定した。

証へ協力頂ける方を募り、ワイン製造のみならず、醸

次に、ワインの製造・充填段階としては、発酵・醸

造用ぶどうを自家栽培している小規模ワイナリーA 様

し、圧搾、貯蔵、澱引き、瓶詰、熟成の６つのプロセからのご協力の下、算定のためのモデルを設定し、実スを対象とし、それらのプロセスに係る電力消費量に証を行った。本モデルは、ぶどう栽培からワインの充基づいて算定を行った。なお、瓶詰工程については、填までとし、ワイナリーA 様から提供された一次デー

電力消費量に加え、使用する瓶の製造段階の GHG 排タを活用しながら算定を実施した。

出量の負荷も考慮し、算定した。

- 2-E3-03 -2-E3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

生産の製造・充填時の電力使用が約 30%程度、ガラス瓶の製造・充填製造が約 40%程度を占めている。従来の研究では、ガラス瓶の製造の環境負荷が高いことが示されており 4)、
栽培

苗植え

収穫

発酵・醸し

圧搾

本ケーススタディにおいても同様の傾向が得られた。

貯蔵

ただし、本ケーススタディでは質量当たりのガラス瓶
製造・充填

流通・保管

使用

廃棄

の GHG 排出原単位を用いて算出したが、より精緻に検討するのであれば、実際に使用するガラス瓶 1 本あたりの GHG 排出量の数値に置き換えるといった方策

澱引き

瓶詰

熟成

出荷

消費

廃棄

図 1 本モデルにおけるシステム境界が考えられる。
製造・充填時の GHG 排出量は全体の約 30%を占める結果となっているが、従来の研究では GHG 排出量

4. 結果と考察のほぼ全てを製造・充填時が占めるものもある 4)。品

4.1 結果種や気候に基づいた熟成方法等が異なるため、他の文

表１に、ワイン１本あたりの生産の GHG 排出量及献比較においては参考程度にとどめるべきと考える。

び内約を示す。本ケーススタディの算定結果として、ワイン１本当たり約 1.17 kg-CO2e の結果となった。

5. まとめ本報では、国内ワインを対象とした LCA を実施し、

表 1 算定結果（ワイン１本あたりの生産）

環境負荷の見える化を試行した。その結果、従来の研究結果である 1~2kg-CO21)と同程度の結果が得られ、算GHG排出量（ワイン１本あたりの生産）

生産段階 ※
製造・充填段階

1.171 kg-CO2e/本割合

定方法の妥当性を確認できた。また、ワイナリー固有0.378 kg-CO2e/本32.31%の条件である土壌の質による施肥量の違いや気候に基醸造

0.337 kg-CO2e/本28.81%

づいた熟成方法等の項目は、変動要因に左右されるもガラス瓶

0.455 kg-CO2e/本38.88%のであること確認できた。
なお、本ケーススタディにおけるモデルでは、一次※生産段階には、殺菌剤等、肥料、燃料・電力、土地利用を含む

データ項目を一定程度収集可能であるものであること
4.2 考察を確認しつつ算定を行った一方、ぶどうの搾りかす処

表１に示すように、生産段階における GHG 排出量

理等、把握が困難な項目は算定に考慮していない。こが全体の約 30%を占める結果となった。この傾向は、れらの課題等をさらに検討し、ワイナリーの脱炭素経従来の研究においても生産段階のうち殺菌剤等の製造

営につなげていきたい。

段階に係る環境負荷が主要な GHG 排出源の一つとしてみなされており 2)、本ケーススタディにおいても同

6. 謝辞

様の結果となった。また、施肥については堆肥のみをこの成果の一部は農林水産省 農林水産政策研究所

使用することとしたため、施肥起因の GHG 排出量（窒の委託事業の結果得られたものです。農林水産政策研

素成分起因の N2O 排出等）の寄与度も相対的に小さく

究所 上席主任研究官 佐々木様並びにご協力いただ

なる結果となった。

いたワイナリーA 様に感謝申し上げます。

従来のワインの LCA においては、土地利用、化学肥料の製造・利用等を主要な GHG 排出源に挙げてい引用文献

るが 、本ケーススタディでは、堆肥のみの施肥での1) Jourdaine, M., Loubet, P., Trebucq, S., Sonnemann, G.:

2)

ぶどう生産とした結果、窒素製造由来等の生産段階でJournal of Cleaner Production, Volume 250,の環境負荷が小さくなっている。それゆえ、従来の海(2020), pp1-15.

外における算定事例と比較した際に、肥料由来の

2) Ferrara, C., De Feo, G: Sustainability, 10(2), (2018),

GHG 排出は少ない。ただし、施肥については土壌が肥沃な場合、施肥量の増減が生産性に大きく影響しない

pp.395.
3) 中澤みどり, 船山瑞樹, 佐藤善政: 東北農業試

場合があることが知られており 3)、もともとの土壌の質の違いに着目した比較が必要であり、それに伴う

験研究協議会, 68, (2015), pp.103-104.
4) Raffaele I., Salvatore M., Stefano R., Iolanda D. M.:

GHG 排出量も違いが生じる可能性がある。

Journal of Cleaner Production, Volume 111(Part A),

製造・充填段階の GHG 排出量については、ワイン- 2-E3-03 -(2016), pp.172-180.

2-E3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

牡蠣の冷蔵・冷凍性能に係る環境負荷・品質の複合評価の考察
Consideration of a Combined Assessment of Environmental Impact and Quality for Oyster Refrigeration
and Freezing Performance1)○山本鷹生* ，山崎智生 1)，苗山 1)，片山昇 1)，堂脇清志 1)
Takao Yamamoto, Toshiki Yamazaki, Miao Shan, Noboru Katayama, Kiyoshi Dowaki
1) 東京理科大学* 7419118@ed.tus.ac.jp
1. はじめに

3.1.1 対象牡蠣の条件設定

近年，コールドチェーンを支える大きな役割を果た

本研究における環境評価では，水揚げされた牡蠣は，

しているものに急速冷凍がある．急速冷凍とは，最大それぞれの冷却法にて 1 日間冷却し，その状態を維持

氷結晶生成温度帯を 30 分以内に通過することができ，しながら輸送され消費されると想定している．しかし緩慢冷凍に比べて細胞内の氷結晶が多きくならないたながら，牡蠣サンプルの調達において，緩慢冷凍のサ

め，細胞を大きく破壊せず，緩慢冷凍のように解凍す

ンプルについては，冷蔵されて送られてきたサンプル

るときに破壊した細胞から排出される細胞液(ドリッを緩慢冷凍にて冷却されたものとした．他の急速冷凍プ)の低下を防ぐことができるとされている．すなわち，及び冷蔵のサンプルについては，前述の条件に合致す

急速冷凍においては，解凍後も凍結前と似た状態を維る．ここで，緩慢冷凍のサンプルについては，冷蔵状1)持するという利点がある ．

態から冷凍することになるが，水揚げされて冷蔵状況
での保存期間内では，牡蠣はまだ生存しているため，品質の低下はないものとして扱った．また，急速冷凍された牡蠣は，2 月末から 5 月，緩慢冷凍・冷蔵された牡蠣は，11 月上旬に瀬戸内海で漁獲されたものを使

図 1 冷凍性能別の違いによる細胞の変化

用した．

（左：冷凍前，中：急速冷凍，右：緩慢冷凍）

3.1.2 インピーダンス法
インピーダンス法とは，物体に微弱な電流を流し，このことを踏まえ，本研究では，海産物の 1 つであ2)電流と電圧の比から抵抗を計測することで，生物組織る牡蠣を対象とした分析を行うこととした ．なお牡での損傷や鮮度低下など細胞レベルの劣化情報を得る

蠣は，季節に依存する食品であり，国内においても冷ことができる 3)．本研究では，ニクロム線を 1cm 間隔

凍状態での流通量が多い食品である．

で 5mm 差し込み，インピーダンス測定器を用いて，四端子法によってインピーダンスを測定した(SI 図 S2 及び S3 参照)．なお，冷凍の場合，凍結された魚介類が2. 目的
本研究では，牡蠣の冷蔵・冷凍状況(冷蔵・緩慢冷凍・解凍するときに細胞膜から排出されるドリップなどは急速冷凍)による鮮度・環境負荷に及ぼす影響を明確化

冷却速度によって変わり，それらはインピーダンスのし，コールドチェーンにおける食品品質と環境性の相低下に現れるとされている 4)．そのため，本研究では，

関について分析を行うことを目的とする．

冷却速度による鮮度の低下を判断できるとした．
3.2 環境影響評価

3. 方法とデータ

前述の測定条件を下に，図 2 のようなシステム境界

3.1 対象と期間を設定し環境影響評価を行った．なお，生産，調理，本研究では，冷蔵・緩慢冷凍・急速冷凍の 3 種類で輸送ロスは冷却性能に依存しないため考慮しない．

冷却された牡蠣を使用し，鮮度評価にはインピーダン
ス法により対象物の抵抗を測定し，それにより品質評価を行った．測定は，各保存期間から，冷凍牡蠣では
1，3，5，7，10，20，30 日目，冷蔵牡蠣は商品価値の観点から 1，3，5，7，10 日目に測定を行うこととした．
なお，各インピーダンスの測定は冷却性能ごとに 1 日
3 個ずつとした．

図 2 システム境界- 2-E3-04 -2-E3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

次に機能単位は，殻付き牡蠣 1t とし，輸送時は，5kg

関係数(()で記載)は，それぞれ 0.300(0.394)，-1.87(-0.549)，

牡蠣が緩衝材を含む容器で輸送されるとしている．ま及び 9.53(0.509)となった．急速冷凍は，時間経過に依た，評価は SimaPro9.2.0.1 を使用し，インベントリー

存せず 25~57Ω に収まっており，鮮度の低下は見られの種類や重量は実際に送られてきたものを計測し機能なかった．一方，緩慢冷凍は日数が経つにつれインピ

単位に合わせて換算した．また，輸送時の燃費に関しーダンスが下がり鮮度低下を示した．また，冷蔵におては輸送会社からヒヤリングし，冷却性能については，

いては，インピーダンスの低下は見られなかった．本

機器の COP より温度条件から消費電力量を求めた．

測定において，インピーダンスは，死後硬直の影響で数値が上がることが分かっており，牡蠣の保存状態に

表１ インベントリー(牡蠣 1t あたり)
項目
氷結点
牡蠣

比熱

-2.8

℃

4.2 環境影響評価

氷結点以下

1.8

kJ/kg・K

最後に，システム境界に沿って算出した GWP を図

kJ/kg

4 に示す．ここで，急速冷凍及び緩慢冷凍の温度はそ266.84m ・L/W

れぞれ-35℃及び-18℃であり，急速冷凍された輸送さ

熱需要/消費電力量

れたサンプルはその後，緩慢冷凍で保管される．
また，

2

0.10
急速冷凍機

0.68

冷蔵冷凍庫

2.0

設定温度

5.0

℃

燃費

3.0

積載効率

25.0

km/L
%

段ボール

76

kg

新聞紙

3.6

kg

冷蔵(冷却)

11.1

冷蔵(維持)

3.8

kWh
kWh/day

-18
5.0

km/L

4t冷蔵トラック冷蔵

日目で数値が上がったと推測される 4,5)．

3.5

熱伝達抵抗
COP

単位

氷結点以上
凍結潜熱

設定温度
燃費
4t冷凍トラック
積載効率

25.0

%

32

kg

緩衝材

2.3

kg

水

30

kL

袋（ポリエチレン）

4.7kg

緩慢(冷却)

63.6

kWh

急速(冷却)

219.7

kWh

冷凍(維持)

11.5

kWh/day

神戸港ー豊洲

550

km

距離

結果については，
冷却動力の差のみを示した．
さらに，保存期間 1 日あたり伸びると，冷凍の場合は 7.75kgCO2eq./t-牡蠣，及び冷蔵は 2.56kg-CO2eq./t-牡蠣増加す
ることとなる．

℃

発泡スチロール
冷凍

よっては漁獲から 10 日間程度生きるため，7 日目，10数値

図 4 日数・冷却性能別 GWP
5. おわりに
冷凍は保存期間に関係なく牡蠣の鮮度低下を抑える

4. 結果と考察ことができるが，急速冷凍の方が鮮度を維持できる．

4.1 鮮度評価

また，環境負荷の増加は，保存期間に依存する．この

まず，インピーダンスを測定した結果を図 3 に示す．

ことから，牡蠣のような海産物については，冷凍によなお，急速冷凍とその他の冷却性能で使用した牡蠣にる消費電力の削減等の技術的な改善が求められよう．

ついては，取れた時期や細かい漁獲地域は別であるた
め，今回は数値の比較ではなくそれぞれの経過日数に

6. 引用文献

伴う数値の変化に着目することとした．

1)“急速凍結が良い理由”，一般社団法人日本冷凍食品
協 会 ，（ オ ン ラ イ ン ）， 入 手 先< https://www.

reishokukyo.or.jp/ >，（参照 2022-12-21）2)財務省貿易統計，（オンライン），入手先<https://www.customs.go.jp/toukei/info/index.htm> ，（参照 202212-21）
3)Sanja Vidacek at al., Journal of Food Engineering, volume
88, issue 2, (2008, p263-271)
4) Xinru Fan et al., Food Science & Nutrition, Volume 9,
図 3 インピーダンス計測結果(2020), Issue 1 p. 154-163

急速冷凍，緩慢冷凍，及び通常の冷蔵の変化量と相5) 袁鵬翔, 日本食品化学学会誌, Vol26(1), 2019

- 2-E3-04 -2-E3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
牡蠣市場の拡大について

図 S1 冷凍牡蠣の輸出量・額の推移 1)
従来の生食用牡蠣は航空輸送に限られていたため時期やコストの問題から輸出が少なかった．しかし，現在では急速冷凍することで解凍後に生で食べることが可能なものもあり，時期を選ばずコストも抑えられるようになった．
インピーダンスについて
インピーダンス法とは周波数や電圧を変化させながら物体に微弱な電流を流し，電流と電圧の比から抵抗を計測する．結果は物体の抵抗である交流導体抵抗 X と，コイルやコンデンサの抵抗であるリアクタンス R で返され，インピーダンス Z は以下の(1)式で求まる．

2

2

Z = √(交流導体抵抗 X) + (リアクタンス𝑅)(1)

測定は周波数 100~100kHz，電圧 10, 50mV で実施した．ニクロム線がずれることを防ぐため，絶縁体の断熱材にニクロム線を刺し，1cm 間隔で 5mm 出るようにした．

図 S2 インピーダンス測定の様子- 2-E3-04 -2-E3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S3 インピーダンス測定器（ケミカルインピーダンスアナライザ IM3590，日置電機株式会社製）
鮮度がよく細胞膜が破壊されていない生物のインピーダンスは，細胞膜が絶縁体であることからインピーダン
スが大きくなる．それに対し，細胞膜の破壊された鮮度の悪い生物はドリップが電解質であるため，インピーダ
ンスの値は小さくなる．以上から，緩慢冷凍の場合，凍結された魚介類は解凍すると細胞膜が破壊され細胞液が放出しインピーダンスが低下する．それに対し，急速冷凍は細胞に損傷を与えにくい性質から変化が出づらいと考えられる．また，図 4 からわかるように，死後硬直によってインピーダンスも上昇する[3]．硬直が解けると同時にドリップが放出され，インピーダンスの値が小さくなっている．

図 S4 ニジマスのインピーダンス変化 2)
電力量計算過程
必要となる消費電力量は漁獲時の温度からそれぞれ適切な温度に冷却する電力量と，冷却後にその温度を維持する電力量の 2 つになる．以下にその計算式を示す．
冷却について，牡蠣の氷結点を-2.8℃で設定し冷凍は氷結点前を Qc1，氷結点を Qc2，氷結点後を Qc3 として 3 段
階に分けて計算した．また，冷蔵は氷結点まで冷却しないため(1)式を使用した．
𝑄𝑐1 = 𝑐𝑢 × 𝑚 × ∆𝑇

(1)

𝑄𝑐2 = 𝑙 × 𝑚(2)

𝑄𝑐3 = 𝑐𝑑 × 𝑚 × ∆𝑇(3)

- 2-E3-04 -2-E3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

𝑃𝑐 =𝑄𝑐1 + 𝑄𝑐2 + 𝑄𝑐3+ 𝑃𝑚
3600 × 𝐶𝑂𝑃(4)

最後に Q を合算し電力量に変換したものと，COP で割ることで熱需要を消費電力量に変換した．冷却は 1 日要するため 1 日分の放熱量を足す．Pm については以下に示す．
次に維持においては，放熱量が熱需要になる．まず，冷蔵庫の素材がどれだけ熱を通しやすいかを示す熱貫流率を算出する．本研究ではパナソニック製の業務用冷蔵庫(品番：SRR-K1583C2B)の断熱材や厚さを参考にした．
厚さ，素材は図 2－2 に示す
1
1
1
𝐿+ +∑ 𝑖
ℎℎ ℎ𝑐
𝑘𝑖

𝑈=

𝑊𝑚 =

(6)

𝑈 × 𝑆 × ∆𝑇 × 𝑡
1000

(7)

𝑊𝑑
𝐶𝑂𝑃

(8)

𝑃𝑚 =

冷却と同様，最後に COP で割ることで熱需要から消費電力量に変換．
表 S1 冷蔵冷凍庫の素材と厚さ（環境影響評価）
冷蔵冷凍庫

扉

素材

厚さ[m]

熱伝導率[W/(mK)]

断熱

0.04

0.0256

内側

0.005

0.2

ABS樹脂

外側

0.005

16

ステンレス

発泡硬質ウレタンフォーム

断熱

0.04

0.0256

発泡硬質ウレタンフォーム

側面 内側

0.005

16

ステンレス

外側

0.005

16

ステンレス

底面 断熱

0.04

0.0256

発泡硬質ウレタンフォーム

天面 内側

0.005

16

ステンレス

後面 外側

0.005

50

亜鉛メッキ

断熱

0.06

0.0256

発泡硬質ウレタンフォーム

内側

0.005

16

ステンレス

外側

0.005

16

ステンレス

間

表 S2 急速冷凍機の素材と厚さ（環境影響評価）
急速

扉

側面

素材

厚さ[m]

熱伝導率[W/(mK)]

0.115

0.0256

0.005

0.2

ABS樹脂

0.005

16

ステンレス

0.115

0.0256

発泡硬質ウレタンフォーム

0.005

16

ステンレス

発泡硬質ウレタンフォーム

0.005

16

ステンレス

底面

0.115

0.0256

発泡硬質ウレタンフォーム

天面

0.005

16

ステンレス

後面

0.005

50

亜鉛メッキ

- 2-E3-04 -2-E3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

表 S3 記号一覧

記号

項目

単位

記号

項目

単位

Q

熱量

kJ

U

熱貫流率

W/(m ・K)

W

熱需要

kWh

h

熱伝達抵抗

c

比熱

kJ/(kg・K)

ki

熱伝導率

m2・L/W
W/(m・K)

m

執拗

kg

Li

厚さ

m

ΔT

温度変化

K

S

表面積

l

凍結潜熱

kJ/kg

t

時間

m2
h

P

消費電力量

kWh

COP

COP

熱需要/消費電力量2

環境負荷で想定した冷蔵冷凍庫の規格を以下に示す

図 S5 Panasonic 製 品番：SRR-K1583C2B の仕様
環境負荷で想定した急速冷凍機の規格を以下に示す．

図 S6 古賀産業製 品番：KSS-40BLWT-2400V- 2-E3-04 -2-E3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

鮮度評価に用いた冷蔵庫仕様を以下に示す．
表 S4 冷蔵庫仕様（Panasonic 製 品番：NR-B179W）
定格内容積※1

168L
定格内容積

冷蔵室

124L

食品収納

各室容量

<98L>

スペースの目安
冷凍室※2

44L<34L>

50Hz

345kWh/年

60Hz

345kWh/年

年間消費電力量
仕様

50Hz

電動機
定格消費電力
電熱装置

55W

60Hz

59W

50Hz

120W

60Hz

120W

省エネ基準達成率89%

外形寸法（幅×奥行×高さ）

480×586×1293ｍｍ

据付必要奥行寸法

644mm

質量

37kg
・ガラス棚
・LED庫内灯

冷蔵室

仕様
・ブルードア棚・温度調節機能

各室庫内仕様と特長
冷凍負荷温度-18℃以下（食品温度）
冷凍室

冷凍室の性能冷凍食品保存

約3ヶ月

期間の目安
製氷室

貯氷量

45個

ドア面材

その他の
特長

・鋼板ドア

仕様

・耐熱トップテーブル

機能

脱臭機能

（耐熱温度：100℃）

・抗菌脱臭[引用文献]
1)財務省貿易統計，（オンライン），入手先 <https:// www.customs.go.jp/toukei/info/index.htm> ，（参照 2022-12-21）
2) Xinru Fan et al., Food Science & Nutrition, Volume 9, (2020), Issue 1 p. 154-163- 2-E3-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[3-A1] 素材技術
座長：小口 正弘（国立環境研究所）
2023年3月10日(金) 09:00 〜 10:20 A会場 (zoom)
Zoomはこちら[3-A1-01] 海洋生分解性バイオポリマー PHBHの生産拡大を考慮したシナリオ分析*千田 康太1、天沢 逸里1、中谷 隼1、平尾 雅彦1、佐藤 俊輔2 （1. 東京大学、2. 株式会社カネカ）
09:00 〜

09:20

[3-A1-02] 工業用塗料のライフサイクルを通じた環境負荷のホットスポット分析*河野 友浩1、松下 雄治1、川畑 彰平1、丘 振標2、轟木 周作2、藤井 祥万3、菊池 康紀3 （1. 日本ペイントコーポレートソリューションズ株式会社、2. 日本ペイント・インダストリアルコーティン
グス株式会社、3. 東京大学未来ビジョン研究センター）
09:20 〜

09:40

[3-A1-03] バイオプロセスの Prospective LCAと課題*小原 聡1 （1. 東京大学）
09:40 〜

10:00

[3-A1-04] 材料を対象とした再生原料含有率の評価手法*鈴木 太一1,2、醍醐 市朗1 （1. 東京大学、2. （株）UACJ）
10:00 〜

©日本LCA学会

10:20

3-A1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

海洋生分解性バイオポリマーPHBH の生産拡大を考慮したシナリオ分析
Scenario analysis based on the production expansionof marine-biodegradable polymer PHBH
〇千田 康太* 1), 天沢 逸里 1), 中谷 隼 1), 平尾 雅彦 1), 佐藤 俊輔 2)
1) 東京大学

2) 株式会社カネカ*chida-hanaike@g.ecc.u-tokyo.ac.jp.
環境影響は GHG 排出量を、経済性はコストを評

1. 緒言

価指標に設定した。

Poly(3-hydroxybutyrate-co-3-hydroxyhexanoate),(PHBH) は土壌、海洋生分解性を示すバイオマス由2.3. シナリオ生成・評価式、炭素源を特定の微生物に与各ステージについて図 2 に示すシナリオを生成しえることで体内に産生される。また、現在 CO2 と H2た (シナリオ要素詳細は表 S1 参照)。各シナリオのを原料として PHBH を製造する技術開発も進んでい評価を行ったのち、全シナリオの組み合わせで結果る 3)。
パーム油を原料とした現状における LCA では、の統合を行いライフサイクル全体の評価とした。統特定の End of Life (EoL) シナリオではポリエチレン

合評価に際しては以下の式 (1) を定義した。

来のポリマーであり1, 2)(PE) やポリスチレン (PS) と同程度の GHG 排出量4)であると報告されている 。PHBH のさらなる導入

𝑥integrated ≡𝑥material + 𝑥PHBHproduction+ 𝑥EoL (1)𝐿

にあたっては、環境影響やその経済性について、図

ここで、xi はステージ i における評価指標 (GHG

1 に示すような生産拡大によって生じうる影響を考

排出量, コスト) の値、L は製品寿命定数であり、リ慮した評価が必要である。

サイクルを行わないシナリオと比較した際の PHBH本研究では、PHBH の生産拡大を視野に入れたライの有用寿命の長さの比を示す 5)。

フサイクルを設計することを目的とする。そのために、PHBH のライフサイクルステージで環境とコストに影響を与える主要な要素を挙げ、それらをシナリオ分析によって評価した。

図 2. 生成したシナリオ概略
2.4. 生産拡大影響
前節で算出した現状の環境・経済性評価結果を基に、PHBH 製造の生産拡大時に生じうる影響要素を組込み再び評価を行った（考慮した要素は表 S2 を

図 1. PHBH のライフサイクル(上)と生産拡大時に起こりうる影響の例(下)参照）。また、同質量の石油由来プラスチックについても現状における評価を行い、比較を行った。

2. 手法
2.1. 機能単位・システム境界

3. 結果

1 kg の PHBH 樹脂の生産・使用を機能単位に設定し3.1. 原料ステージ

た。図 S1 に分析対象のシステム境界を示す。本研究

図 3 A に原料ステージのシナリオ分析の結果を示

ではライフサイクルステージのうち原料、PHBH 製す。バイオマスから PHBH を製造するシナリオの方造、EoL ステージを評価対象とした。

が CO2+H2 由来 PHBH よりも全体的に GHG 排出量、2.2. 評価指標

コストともに優れている傾向にあった。これは現在- 3-A1-01 -3-A1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

図 3. 統合による現在の PHBH の環境・経済性分析結果(A : EoL をケミカルリサイクルに固定し原料を変化 B : 原料をパーム油に固定し EoL を変化)の技術における H2 の製造や輸送の負荷に起因する。
特に H2 の海外からの輸送形態による影響が大きい。
3.2. EoL ステージ
図 3 B に EoL ステージのシナリオ分析の結果を示す。再資源・再製品化リサイクルを行うシナリオが他と比較して GHG 排出量、 コストともに優位であった。これは、リサイクルによる原料や PHBH 製造
負荷の代替効果が、リサイクルによる負荷を上回るからである。一方、サーマルリサイクルに関しては、
PHBH の燃焼によって得られるエネルギーが他のプ
ラスチックと比較して少ないため、効果が限定的であることが読み取れる。

図 4. 生産拡大シナリオ別分析結果

3.3. 生産拡大影響
図 4 に生産拡大によって生じうるシナリオ分析の4. 結言

結果を示す。B-1 ~ B-4 がバイオマス、H-1 ~ H-4 がPHBH のライフサイクルにおける環境・経済性のCO2 + H2 シナリオであり、それぞれシナリオ番号がシナリオ分析を通じて生産拡大影響の検討を行い、大きいほど将来的な生産拡大が進んだ予測である生産拡大に伴う GHG 排出量、コスト推移の原料種(シナリオ詳細は表 S3 参照)。

類との関係や、将来的な従来のプラスチックとの代

まず、GHG 排出量については、バイオマスにおい替可能性の存在が明らかになった。しかしながら、ては EoL 様式の変化によって一時的に減少するもの

本研究では PHBH の生分解性による生態系等への環の、将来的には原料製造のための農地開墾によって境影響や、その他の生産拡大影響については評価を

GHG 排出量も徐々に増加していく。一方、CO2 + H2

行っていないため、これらも論考しつつ導入の検討

シナリオでは減少する。これは、H2 の製造手法のシやライフサイクル設計を行っていく必要がある。

フトや EoL 様式の変化によるものである。コストについては、PHBH 製造時のスケールメリットや H2 価
格の低下によってバイオマス、CO2 + H2 いずれも将来的に大幅に減少することが見込まれる。
従来のプラスチックとの比較では、PS や高密度ポリエチレン (HDPE) と同等、もしくはより優れた結果を示すシナリオがバイオマス (B-2)、CO2 + H2 シ
ナリオ (H-3, 4) で各々違う年代に存在した。これらの結果から、H2 の製造技術の発展やコストの変化に応じた、
バイオマスから CO2 + H2 への原料の移行が、既存のプラスチックの代替という面で有効といえる。

参考文献
1) T. Morohoshi, et al., Microbes Environ., 33(3), (2018),
pp.332-335
2) S. Sato, et al., J. Biosci. Bioeng., 120(3), (2015),
pp.246-251
3) A. Pohlmann, et al., Nat. Biotechnol., 24(10), (2006),
pp.1257-1262
4) E. Amasawa, et al., Environ. Sci. Technol., 55(5),(2021), pp.3380-3388
5) S.R. Nicholson, et al., Annu. Rev. Chem. Biomol. Eng.,
13, (2022), pp.301-324- 3-A1-01 -3-A1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S1. システム境界- 3-A1-01 -3-A1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

表 S1. シナリオ分析：生成した各ステージのシナリオ要素

ライフサイクルステージ

シナリオ区分基準

シナリオ名
パーム油
大豆油

植物油
バイオマス

菜種油

バイオマス種類

ヒマワリ油
サトウキビ

糖

テンサイ
風力+電気分解
太陽光+電気分解
電気分解 (Grid)

H2 製造手法

原料

水蒸気改質
石炭ガス化
水の熱分解 (Cu-Cl サイクル)

CO2 + H2

オーストラリア

供給元

H2 輸送

形態

ノルウェー
液化水素 (LH2)
有機ハイドライド (MCH)
風力

供給電力

太陽光
Grid
場内発電のみPHBH 製造

使用する電力源

昼：場内発電 夜：Grid 電力
太陽光発電

製品製造・消費製造する製品リサイクルされやすい
リサイクルされにくい
一般焼却
埋立 (メタン回収無し)
No-recycle

End of Life (EoL)

EoL の方法

埋立 (メタン回収あり)
土壌流出
海洋流出
野外投棄

Semi-recycle
Recycle*1

サーマルリサイクル
マテリアルリサイクル
ケミカルリサイクル *1

ここでのケミカルリサイクルとは、廃 PHBH を再び PHBH 産生微生物に炭素源として与えること
で、新しい PHBH へと作り替える手法を指す。

- 3-A1-01 -3-A1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

表 S2. 生産拡大時や将来的に生じうるとして考慮した影響
ライフサイクルステージ

影響

バイオマス
原料

CO2+H2

説明
他製品との競合による原料使用可能量の制限

農地拡大

新たな農地開墾の必要性

H2 製造手法変化

水蒸気改質から電気分解へのシフト

H2 コスト低下
PHBH の現地製造

PHBH 製造
EoL

原料の海上輸送の必要性の減少

スケールアップ

スケールメリット

ナンバリングアップ

PHBH 流通量の増加によって

EoL 方法の変化

PHBH 単体のリサイクルが現実的になる

表 S3. 将来的な PHBH ライフサイクル予測として生成したシナリオ
シナリオ名

原料

生産規模

H2

H2 コスト(t /年)

製造手法

(年時点)

現地生産

プラント規模EoL(t /年)

B-1

バイオマス

5,000

-

-

なし

1,000

サーマル

B-2

バイオマス

200,000--

なし

20,000

ケミカル

B-3

バイオマス

5,000,000

-

-

あり

20,000

ケミカル

B-4

バイオマス

25,000,000

-

-

あり

20,000ケミカル

H-1

CO2 + H2

5,000

水蒸気改質

2022

なし

1,000

サーマル

H-2

CO2 + H2

200,000

水蒸気改質

2030

なし

20,000ケミカル

H-3

CO2 + H2

5,000,000

風力+電解

2050

あり

20,000ケミカル

H-4

CO2 + H2

25,000,000

風力+電解

2050

あり

20,000ケミカル- 3-A1-01 -3-A1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

工業用塗料のライフサイクルを通じた環境負荷のホットスポット分析
Hotspot analysis of environmental impacts for industrial coatings
based on case studies including application processes○河野友浩*1)、松下雄治 1)、川畑彰平 1)、丘振標 2)、轟木周作 2)、藤井祥万 3) 、菊池康紀 3)
Tomohiro Kono, Yuji Matsushita, Shohei Kawahata, Chunpiu Yau, Shusaku Todoroki, Shoma Fujii,
Yasunori Kikuchi1) 日本ペイントコーポレートソリューションズ株式会社, 2) 日本ペイント・インダストリアル
コーティングス株式会社, 3) 東京大学
* tomohiro.kono@ nipponpaint.jp
1. 緒言
塗料は被塗物の表面に、保護・美観・その他機能を付与するが、それ単体では最終製品になりえず、製品の主な機能ではないという特徴がある。

塗装を経て、最終塗膜となる（図 2）。

また、最終製品に占める重量は小さく、プラスチ
ックや鉄などの素材と比べると、LCA の主対象となる事例は多くない。その中でも、自動車塗装を中心に塗料と塗装を主眼にした事例が確認できる 1) - 4)。環境負荷に関して、製造工程に占める塗装の割合が大きいからである 5)。
しかし、その他の工業用塗料（一般工業用塗料と

図 2 塗装工程

6)

して区別する）において塗装を含む事例は少なく 、
環境負荷のライフサイクルマネジメントを行うには、当業者による LCA が第一歩である。

2.2 評価範囲
評価範囲は、塗料原料の調達〜当社工場の出荷〜

本研究では塗料製造と塗装工程を主眼にケースス

塗装完結までを含んだ範囲で評価した。当社ユーザー

タディを行い、温室効果ガス（GHG）の排出量をは視点での「塗装に焦点を当てた Cradle-to-gate ライフ

じめとする環境負荷のホットスポット特定と、その低減に向けた課題抽出を行った。

サイクル評価」とも言える。塗装系は、前処理、電着塗装、粉体塗装から成る系を評価した。各設備の建設

2. 手法

や製造、および塗装品の使用工程は含んでいない。
機能単位は以下のように記述できる。

2.1 塗料製造および工業用塗装プロセス
塗料製造、および塗装工程を説明する。

機能単位：工業製品の金属面に対し、外観、耐久性、塗装作業性を満たすことのできる、前処理、下塗り、（中）上塗りからなる複層塗膜
参照フロー：複層塗膜 1m2
2.3 インベントリ分析
塗料の製造工程のフォアグラウンドデータとして、対象となる塗料の配合重量や、電力・ガス・水道
消費などのデータを収集した。塗装工程については、
塗料・電力・ガス・水道消費などのデータを収集し

図 1 塗料の製造工程
塗料は樹脂、顔料、添加剤、溶剤などの原料が混た。対象となる塗装ラインの設計値と、収集データに基づき、各ユーティリティ消費のモデル化を行い、イ合され、分散と呼ばれる顔料の解砕工程ののち、顔料
濃度などの調整、調色を経て製品となる。
内製樹脂の場合は、これに樹脂合成工程を含める。

ンベントリ分析を行った。
いずれの工程も、バックグラウンドデータとして
IDEA Ver.3.1 を用いた。

塗装工程は被塗物により異なるが、金属表面への影響評価については、IDEA に付属する LIME2 に塗工で言えば、脱脂や表面調整、電着塗装、中上塗り

基づく LCIA 結果を用い、気候変動、光化学オキシダ- 3-A1-02 -3-A1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

ント、富栄養化などの影響領域について算出した。
3. 結果と考察
本稿においては気候変動について結果と考察を示す。
3.1 塗料製造における GHG ホットスポット
塗料製造完了までの算定結果を示す。
図 4 – (2) 各フローの GHG 排出量寄与率
図 4 – (2)において、ガス消費（すべて LPG 燃焼）の約 8 割が乾燥炉起因であることから、乾燥炉による排出がホットスポットであるとわかった。現在のモデルはガス炉を最大値の 90%で運転する想定であり、その他変数も含めた感度分析の余地がある。

図 3 主要塗料の Cradle to gate LC-GHG

4. 結言
塗装を含む、塗料のライフサイクル全体での環境負荷のホットスポット分析を行った。
塗料製造段階においては、GHG の 8 割以上が購入

図 3 より、配合原材料と容器の寄与が大きいこと

原材料となり、原料メーカーによる評価結果を収集すがわかる。粉体塗料は混錬や分級による電力消費が比較的大きい。2 液ウレタン塗料の硬化剤については、ることが現状把握の次段階になる。
塗装を含む全体では、乾燥炉が GHG ホットスポッ

排出係数の比較的高いイソシアネートの影響が大きい。これは、乾燥硬化時の炉温を低くできる一方、その分が材料側にシフトしているとの解釈もできるが、トであり、従来から指摘されていた課題点ではあった
ものの、LCA モデル上で定量的に表現することができた。今後は、対象塗装系の拡大や、感度分析を行う

その判断については別途解析を要する。

ことでモデルの汎用性・頑健性を高めていく。

冒頭で述べたように、塗料単体の結果だけでな
く、塗装時の塗着効率、膜厚、固形分、運転条件などの要素が総合的に評価されなければならない。
なお、図 3 の数値は、各塗料カテゴリを代表する値ではない。

引用文献
1) Dobson D. I.: Progress in Organic Coatings, 27,2)3.2 塗装を含む全工程での GHG ホットスポット
2.2 で述べた塗装ラインにおける、各工程の GHG
排出量寄与率を図 4 –(1) に、各フローの GHG 排出量

3)
4)

2

(1996), pp.55-58
Papasavva S., Kia S., Claya J., Gunther R.: The
Journal of Coatings Technology, 74, (2002), pp.65-76
Rivera J.L., Reyes-Carrillo T.: Journal of Cleaner
Production, 115, (2016), pp.75-87
Bianco I., Panepinto D., Blengini A. G., Onofrio M.,

寄与率を図 4 –(2) に示す。各工程で kg-CO2e/ m に統

Zanetti M.: Clean Technologies and Environmental

一して算出し、全排出量を 100 として表記した。

Policy, 22, (2020), pp.247–258
産業構造審議会 産業技術環境分科会 地球環境小委員会 自動車・自動車部品・自動車車体ワー

5)

6)

キンググループ: 2021 年度 第 1 回 説明資料 5-1
Oguzcan S., Randė A., Dvarionienė J., Kruopienė J.:
Journal of Environmental Research, Engineering andManagement, 72. (2016), pp. 83-96

図 4 – (1) 各工程の GHG 排出量寄与率- 3-A1-02 -3-A1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

バイオプロセスの Prospective LCA と課題
Prospective LCA of bio-processes and their challenges○小原聡*1)
Satoshi Ohara
1) 東京大学・未来ビジョン研究センター* ohara@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに由来の糖質を利用することが多い，(4)目的外の他の微

世界的な脱炭素化の流れから，バイオプロセスを活生物の混入（コンタミネーション）に対して殺菌や洗用した燃料・化学品等の製造に関する研究開発が加速

浄などの汚染対策が必要である，(5)基質が発酵生産以している。発酵等のバイオプロセスで製品を生産する

外に微生物増殖にも利用される，(6)微生物が持つ多様バイオ産業では，植物由来原料や微生物を扱うため，な酵素により様々な副産物が生成する，(7)培養環境の化学産業とは異なることが多い。例えば，原料の種類・変化に対して，生産物の質的・量的変化が起こる等の組成・産地，微生物の菌種，反応条件（温度，ｐＨ，

特徴がある 1)。

撹拌速度，通気量等）や反応装置のスケール等の組み
合わせパターンが非常に多いため，LCA に利用する物
質収支やインベントリデータ等を，論文等で公開されている「点のデータ」からそのまま引用するのは適切ではない。バイオプロセスの LCA を行う際には，LCA手法に関する知識だけではなく，一定の生物学的知識，
オペレーションやプラント設備に関する知識，それに起因するバイオプロセス特有のデータの捉え方や不確実性等の注意が必要となる。さらに，単なる評価ではなく，バイオプロセスのライフサイクル設計へと繋げることも重要である。例えば，ラボスケールでの研究
初期段階のデータを基に，Prospective LCA を行い，将来の商業規模における環境負荷やコストのホットスポ
ットやボトルネックを予測し，優先的に改良できれば

図 1 一般的なバイオプロセスのフロー1)

効率的なプロセス改良が可能である。言い換えれば，
バイオプロセスの Prospective LCA を実施する上で，ス

2.2 バイオプロセスの LCA に特有な課題

ケールの影響を理解することが重要である。本発表でバイオプロセスに特有な課題を，インベントリデー

はバイオプロセスの Prospective LCA に特有な課題にタデータ収集，スケールアップ，多様な原料・副原料ついて紹介し，生物工学分野への Prospective LCA の展の排出原単位データ収集の観点から列挙する。

開に向けて議論する。

インベントリデータ収集，特に物質収支に関しては，
容量ベースでの投入量や濃度（例えば，m3 や mg/L 等）

2. バイオプロセスの LCA

で工程管理がなされていることが多いバイオプロセス

2.1 バイオプロセスとはでは注意が必要である。容量は温度や溶解度等の影響

バイオプロセスとは，主に微生物を利用する生産プを受けるため，物質収支を取るためには比重や密度のロセスであり，原料・資材の調達，微生物培養，精製情報を利用して，容量ベースのデータを重量ベースの（分離，抽出，濃縮，晶析，乾燥等）のフローと，主データに変換する必要がある。またバイオプロセスで工程以外の蒸気滅菌や洗浄（タンク/ライン CIP）等もは主産物以外のデータ（例：培養後の培地成分組成，含めたユーティリティ（水，蒸気，エアー）やエネル

菌体増殖量，副産物の組成と量，排水成分，通気培養

ギー（電力，灯油，軽油，重油，都市ガス等），資材等

における酸素投入量や排ガス量，通気培養時の水蒸発の投入等のフローからなる。一般的なフローを図１に量等）を収集していない（又は論文等では公開してい示す。化学プロセスと異なり，バイオプロセスは，(1)ない）例が多い。データ収集には、物質収支を取るた

常温常圧の生化学反応である，(2)微生物の酵素反応でめの実験計画を立てる，又は，既に実施後の実験デーあるため選択性が高い，(3)安価な炭素源である農林業

タを利用する場合は元素レベルでの収支の確認（例：- 3-A1-03 -3-A1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

炭素収支や窒素収支など）を実施する必要がある。

研究開発ステージや社会実装に進んだ段階での根本的バイオプロセスはスケールの影響を大きく受ける。

な技術変更（手戻り）を回避できる。つまり，環境性

ラボスケール（フラスコ，ジャー）での培地作成→培や経済性など複数の観点からバイオ生産プロセスの技

地滅菌→前培養→本培養→菌体分離→精製は，プラン術課題を研究初期段階で発見でき，技術の定量目標のトスケールのそれとは，方法，生産性（歩留等），ユー

設定や優先順位付けが可能になる。

ティリティ使用量（電力，蒸気，冷却水，洗浄水等）
が大きく異なる。しかしながら，バイオ製品の LCA

2.4 バイオプロセスの Prospective LCA の課題

では，例えば「kg-CO2eq./kg-バイオ製品」のような製品

スケールアップの影響予測が重要な課題である。バ

の累積排出原単位の形で示される例が多い。この単位

イオプロセスでは 1 mL～数百 kL までのスケールアッにはスケール情報が含まれない。つまり，どの程度のプが一般的である。
例えば，
培養プロセスに関しては，スケールでの排出原単位なのかというスケール情報の試験管やフラスコスケールでの恒温槽内での振盪培養

情報を併せて提示し，スケールを変えたときどうなる（1 mL～1 L），
ジャーファーメンターの培養槽（1～100のかという考察が必要である。

L：電気加熱と冷媒循環による冷却），パイロットスケ

バイオプロセスで使用する原料・副原料（酵母エキール培養槽（100 L～10 kL：ジャケットでの蒸気加熱

ス，ペプトン，微量金属等）に関しては，製品名・物と冷水による冷却），工場スケール培養槽（10～数百

質名そのものとしては汎用化 LCA データベース

kL のジャケットでの蒸気加熱と冷水循環による冷却）（IDEA，ecoinvent 等）に載っていないものが多い。

のようにシームレスなモデルを作り，生産効率や時間，

更に植物由来原料の排出原単位は年次や産地の影響をユーティリティ使用量などの影響を計算できるように受けて大きく変わり，品種の違いによって排出原単位する必要がある。さらに培養に限らず，分離・精製等

のみならず組成も異なるため製品歩留にも影響する 2)。

についても，あるプロセス条件の変更が及ぼす影響を

このような場合，例えば IDEA では産業連関表ベース計算できる演繹的な定量モデルを作る必要がある。

で算出された製品群のデータや平均的なデータを利用し，そのパラメーターの値が全体に及ぼす影響が大き

3. おわりにいことが判明した場合や LCA の目的に応じて，必要

バイオプロセス分野への Prospective LCA の応用にであれば LCA 実施者自身が実際のプロセスデータのより，生産面・環境面の両面から効率的なプロセス改積み上げにより排出原単位を算出して精緻なインベン

善が期待できる。そのためには，Prospective LCA のベ

トリデータの再取得に戻ることが必要である。

ースとなる演繹的なプロセスモデル，スケールアップ

バイオプロセスでは多くの有機的な副産物（例：余モデル，原料の組成や産地の違いを考慮できる排出原

剰酵母，発酵残渣，蒸留廃液，余剰汚泥）が発生する。

単位算出モデル等の整備を行うことが急務である。ま

副産物の処理方法についても，廃棄か，有効利用か，

た，バイオプロセスの不確実性についての観点（再現利用される場合はどのような製品（例：肥料，飼料）性，地域性等）の整理も必要である。

をどの程度代替するのかという検討が必要となる。この点の考え方は化学プロセスと同様である。

謝辞
本研究は， NEDO「カーボンリサイクル実現を加速

2.3 バイオプロセスの Prospective LCA の重要性

するバイオ由来製品生産技術の開発／データ駆動型統Prospective LCA とは，小規模で実現できた新興技術

合 バ イ オ 生 産 マ ネ ジ メ ン ト シ ス テ ム (Data-driven

について，将来の大規模導入の状況を想定した上で，iBMS)の研究開発」，JST 共創の場形成支援プログラム

3）

その技術の LCA を事前に行うことと定義される 。従JPMJPF2003 の支援を受けたものです。

来のバイオ産業では，生産性向上やコスト低減を目的とした技術開発が行われ，環境影響に関しては，従来引用文献型の目的で開発されたプロセスの Attributional LCA（帰1) 小林猛，田谷正仁編: “生物化学工学”，東京化学同

結的 LCA）が中心である。これからは環境配慮型の新人, 東京, (2019), pp.2-4

しいバイオ製品開発・プロセス設計が求められるが，

2) 小原聡, 菊池康紀, 大内田弘太朗, 杉本明, 服部太

その際，開発初期のラボスケール実験の段階で，商業

一朗, 安原貴臣, 福島康裕: 日本 LCA 学会誌, 15

化規模での生産効率や製造コスト，環境負荷等を試算(1), (2019), pp.86-100

し，更に将来の社会環境の変化を考慮できるような

3) 竇毅，兵法彩，諏訪出，兼松祐一郎，菊池康紀: 日Prospective 型の製品設計が理想的である。このような製品のライフサイクル設計が実現できれば，大規模な- 3-A1-03 -本 LCA 学会誌, 17(3), (2021), pp.167-173,

3-A1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

材料を対象とした再生原料含有率の評価方法
Evaluation methodology of recycled content for materials○鈴木太一*1) 2)、醍醐市朗 1)
Taichi Suzuki and Ichiro Daigo
1)東京大学, 2)株式会社 UACJ
* suzuki-taichi@uacj.co.jp
1. はじめに

2.1 RC の評価対象プロセスとシステム

気候変動対策の一環や循環型経済の達成に向けた取り個別材料の化学成分は、要求特性に応じて定められる。

組みとして、最終製品のみならず材料レベルに至るま

材料製造時には、投入原料の比率により個別材料の実で、リサイクルの実態を対外的に主張することの重要際の成分が決定し、一度決まれば基本的に成分は以降性が高まっている。リサイクルの度合いを計る指標のの加工プロセスで変化しない。RC も投入原料の比率

一つとして、再生原料含有率(recycled content, RC)がから決定できるため、化学成分を決定するプロセスへ

知られている。RC に関して、金属において天然資源の投入原料の比率を参照し、評価することができる。

の消費削減を促すものではないとする批判 1 ,2)や、環

個別材料の RC の評価対象システムとしては、一般に境モデリングにおいて用いるべきでないとする主張 3)

下記 2 つのどちらかが挙げられる。

がある。しかし、実際の工業製品では、製造者が自社①事業者または工場単位で生産される材料

製品におけるリサイクルの度合いを主張するために②特定の材料RC が使用されている 4)。

RC の評価対象システムについて、①のうち工場単位

製品の RC は、ISO 14021 にて「製品中に含まれる再の模式図を Fig.1 に示す。
対象工場(fabricator)全体への

生原料の質量比」として定義されている 5)。多くの製入力を漏れなく計上できるよう、システム境界は工場

品は複数の材料からなり、構成材料の RC を加重平均

内の全てのプロセスおよび製造する全ての材料を含むすることで最終製品の RC を評価できる。材料の RCように設定する。また、②の評価対象プロセスを Fig.2

は材料ごとに異なり、製品の RC の評価のためにはまに示す。②も同様に、特定の材料(material )への入力

ず材料の RC を個別に評価する必要がある。ここで、を漏れなく計上できるよう、化学成分が決定するプロ中間製品である材料に ISO 14021 の定義を適用した

セスと特定の材料の製造に関連するプロセスを含むよ

場合、評価対象が異なるために適切な数値を計算でき

うにシステム境界を設定する。

ない懸念がある。材料を適用対象とした RC は、UNEP

2.2 RC に計上する二次資源の報告書にて金属材料を対象に「材料製造時の投入原

二次資源には様々な定義が存在する。しかし、多くは料に占める二次資源の割合」と定義されている 6)。こ「一次資源の代わりに投入原料として用いられるもの定義自体は個別材料への適用が可能なものの、ほとの」あるいは「リサイクルされ再び用いられるもの」

んどの適用事例は全世界で流通する各金属材料全体がとして定義されており、自然資源に由来する一次原料対象とされてきた。このため、投入原料として計上さ(primary raw material)とそれ以外を区別しているに過れる資源は統計情報およびその区分に基づいている。

ぎない。本研究では、既存の定義に加えて、二次資源

個別材料には、製品製造者から材料製造者に還流されを「廃棄を回避して用いられる投入原料」と定義する。

る資源も存在する。このように様々な投入原料には、材料製造時の投入原料としては、一次原料、製品寿命

二次資源に対する既存の定義と区分は不十分である。

を終えた End-of-Life (EoL)製品に由来する老廃スクラ

そこで、本研究では個別材料に適した再生原料含有率

ップ(old scrap)、材料や製品の製造時に発生したものの評価手法の確立を目的とした。

のうち、発生した同一システム内でのみ消費される内部スクラップ(home scrap)と、発生元のシステム以外

2. 評価手法の構築で消費される加工スクラップ(new scrap)が挙げられ

本研究では均質な材料(uniform material)を対象とした。

る。老廃スクラップは、発生元となる EoL 製品の廃棄

また、RC の定義は UNEP による定義を用いた。個別を回避することから、二次資源となる。内部スクラッ

材料の RC に適用するために、評価の対象プロセスとプは、発生した同一システム内でのみ消費されるためシステム、計上すべき二次資源を定め、RC の計算式にシステムへの入力としても出力としても取り扱わず、として表した。

RC の評価において考慮しない。
加工スクラップは ISO
14021 では二次資源として取り扱われる一方、その再- 3-A1-04 -3-A1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

利用が自然資源の消費削減に必ずしも繋がらないこと

4.

おわりに

から、二次資源として計上すべきでないとする批判も本研究では、個別材料を対象とした RC について、評ある 7)。本研究では、加工スクラップに上記で定めた価の対象プロセスとシステム、および計上すべき二次二次資源の定義を適用し、加工スクラップのうち廃棄資源を定めた上で、RC1 として計算式に表した。
今後、の回避に寄与した分のみを二次資源として取り扱う。

本評価手法について数値計算を行い、さらなる検証を適用例の一つを Fig.3 に示す。加工スクラップ(C)の入進める予定である。

力に対して発生元となった材料の製造時に遡り、その材料への投入原料中に占める老廃スクラップの割合(RC0)を参照し、加工スクラップ中に含まれる二次資源のみを個別材料の RC に計上する。なお、Fig.2 のように特定の材料を評価対象とした場合、評価対象の材料
Fig.1 System boundary in a factory level.

(material )の投入原料として、同一工場内で製造する異なる特定の材料(material )から発生したスクラップが用いられる場合がある。これは、発生元と消費先のシステムが異なるため加工スクラップC として取り扱
い、RC の評価に計上する。
2.3 RC の計算式
個別材料の再生原料含有率について、本研究にて定めた RC および二次資源の定義に基づく計算式は式(1)のように表される。

Fig.2 System boundary in a specific material level.

RC1(%) = (B+C×RC0) / (A+B+C) ×100 －(1)A: 一次原料の合計質量
B: 老廃スクラップの合計質量
C: 加工スクラップの合計質量RC0: 加工スクラップの RC
A は一次原料、B は老廃スクラップ、C は加工スクラ
ップの合計質量である。また、RC0 は加工スクラップの RC、つまり発生元である材料の投入原料中に占める二次資源の割合である。

Fig.3 Schematic image of referring origin of new scrap.

3. 考察
本研究では、従来の定義に加えて、廃棄を回避して用いられる投入原料として二次資源を定義した。加工ス
クラップについては、定義に基づきシステムへの入力のうち廃棄の回避に寄与した分のみを二次資源として取り扱った。既存の定義では一次原料ではないものがFig.4 Material flow from manufacturing to fabrication.

全て二次資源に含まれ、また従来手法では加工スクラ
ップを全て二次資源として取り扱っている。RC の評

4. 引用文献

価にあたり、本研究の二次資源の定義および RC1 を適1) Graedel T. E. et al.: J. Ind. Ecol., 15 (3), (2011),

用することで、計算される RC の数値が大きくなるこ

pp.355–366とを回避できる。

2) Frees N.: Int. J. LCA, 13 (3), (2008), pp.212–218

個別材料では、製品製造者(manufacturer)から材料製

3) Atherton J.: Int. J. LCA, 12 (1) (2007), pp59–60

造者(fabricator)にスクラップが直接還流される場合が4) Apple Inc.: “Environmental Progress Report”, (2021),ある(Fig.4)。UNEP の定義では投入原料は統計データ

pp.33-39に基づいており、個別材料におけるこのような様々な

5) ISO 14021:2016(E)

投入原料を区分する際には不十分であった。本研究の6) UNEP: “Recycling Rates of Metals”, (2011)

手法では、これを加工スクラップとして取り扱い、二7) Rombach G. et al.: World Metall., 65 (3), (2012),

次資源の定義を適用した上で RC の評価に計上した。

pp.157-162- 3-A1-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[3-B1] エネルギー(2)
座長：磐田 朋子（芝浦工業大学）
2023年3月10日(金) 09:00 〜 10:20 B会場 (zoom)
Zoomはこちら[3-B1-01] 実験と数値解析に基づく蓄熱輸送システムの先制的ライフサイクル設計・評
価*藤井 祥万1、兼松 祐一郎1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）
09:00 〜

09:20

[3-B1-02] 中央熱源方式の空調設備改修における設備運用改善策の検討*内藤 豪紀1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）
09:20 〜

09:40

[3-B1-04] 環境負荷の観点から見たエアコンの最適使用戦略の提言*濱砂 圭汰1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
10:00 〜

©日本LCA学会

10:20

3-B1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

実験と数値解析に基づく蓄熱輸送システムの先制的ライフサイクル設計・評価
Preemptive Lifecycle Design and Assessment of Mobile Thermal Energy Storage
System Based on Experiment and Numerical Simulation○藤井祥万*1)、兼松祐一郎 1) 、菊池康紀 1)
Shoma Fujii, Yuichiro Kanematsu, Yasunori Kikuchi1) 東京大学* shoma.fujii@ifi.u-tokyo.ac.jp
3. 結果と考察

1. 緒言
資源循環や気候中立に向けた動きが世界的に加速す

充填層試験（50 g）、小規模実証試験（10 kg/h）、数

る中、実験室段階にある新興技術の早期導入が求めら

値解析を基にしたフルスケール（1.5 t/h）の設計で得れ、先制的なライフサイクル（LC）評価と設計へのフられたそれぞれの熱回収率は大きく異なり、フルスケィードバックが不可欠である 。しかし資源循環を事ールの熱回収率は充填層試験結果の 2 倍以上であるこ

例にすると触媒や蓄エネ材などのマテリアル研究、そとがわかった。これを LCA に反映させると、フルス

れらの材料を利用した装置のコンポーネント研究、シケールでは蓄熱輸送システム導入により温室効果ガス

ナリオ分析やライフサイクルアセスメント（LCA）な（GHG）の削減は可能なものの、充填層試験と小規模

どのシステム研究といった、スケールの異なる研究間実証試験の結果を用いて実施した LCA ではシステムの情報は必ずしも接続されていない。先制的 LC 設計

導入前と比較して GHG が増大することが予測された。

評価手法の確立のためにはマテリアル（nm レベル）

また、フルスケールの性能予測に必要となるそれぞれからシステムレベル（km レベル）をシームレスに接のスケール間で共有する情報を整理した。

1)

続することが求められる。
そこで本研究ではバイオマスや廃棄物の最終排熱を

4. まとめ回収して有効利用するゼオライトを用いた蓄熱輸送シ

ゼオライトを用いた蓄熱輸送システムを事例に、マステムを事例に、マテリアルからシステムレベルまで

テリアル、コンポーネント、システムレベルの熱回収の実験と数値解析を実施し、それぞれの規模での効率率を実験と数値解析によって求め、それらの結果を基を算出、LCA を実施し、スケールの違いで得られるデに LCA を実施した。その結果、得られる GHG 排出量

ータが LCA に与える影響を明らかにすることを目的の結果が大きく異なることがわかった。以上より実験とする。

室段階の新興技術の先制的ライフサイクル設計では実験と数値解析を組み合わせてフルスケールの性能を予2. 研究方法

測することが重要であることがわかった。

まずゼオライトの吸着・伝熱特性を実験的に取得したうえで、ゼオライト 50 g に加湿空気を流通する充填謝辞

層試験を実施し、ポテンシャル蓄熱量に対する熱回収

本 研 究 は JST 共 創 の 場 形 成 支 援 プ ロ グ ラ ム

率を算出した。次にマテリアルレベルで得られた情報(COI-NEXT:JMJPPF2003)、JST さきがけ（JPMJPR2278），

をエネルギー・物質・化学種・運動量の各種保存式を

JSPS 科 研 費 若 手 研 究 (22K18061) 、 ERCA 推 進 費連成した数値解析に反映し、ゼオライトの移動床を採（JPMEERF20213R01）の成果を含んでいる。東京大学

用した出熱装置であるゼオライトボイラ 2)を設計した。

「プラチナ社会」総括寄付講座は、三井不動産株式会

ゼオライト流量 10 kg/h の小規模実証試験により熱回社、積水ハウス株式会社、東日本旅客鉄道株式会社、収率を取得するとともに、数値解析の妥当性を確認し豊田通商株式会社からの寄付で活動している。

た。最後に数値解析を基に設計・運転パラメータの感度解析を実施し、ゼオライト流量 1.5 t/h のゼオライト

引用文献

ボイラの最適設計を施し、熱回収率を算出した。

1) Thonemann, N., Schulte, A., Maga, D.; Sustainability,
12 (3), (2020), pp. 1-23

得られたスケール違いの実験と数値解析の熱回収率のデータを用いて蓄熱輸送システムの LCA を実施し

2) Fujii, S., Nakagaki T., Kanematsu, Y., Kikuchi, Y.; J.
Clean. Prod., 365, (2022), pp.132592

た。

- 3-B1-01 -3-B1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

エアコンの環境負荷削減戦略が及ぼす TMR の影響評価
Assessment of the impact of TMR on environmental impact reduction strategies for air
conditioners○濱砂圭汰*1)、光斎翔貴 1)、柏倉俊介 1)、山末英嗣 1)
Keita Hamasuna, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue1) 立命館大学* rm0155vk@ed.ritsumei.ac.jp
1. 緒言

階の TMR，𝑇𝑜 [kg-TMR]は以下の式で表すことができ

気候変動に伴い，健康維持や快適な生活のためには
エアコンはより必要不可欠となってくる 1)．IEA による．
𝑇𝑜 = 𝑡𝑒 × 𝐼(2.2)

ると，世界のエアコン設置台数は，2020 年の 16 億台

年間消費電力はアンケート調査に基づいて実際のから 2050 年までに 56 億台に増加すると予想されており 2)，人口増加や開発途上国の経済発展によるエアコ

使用状況を考慮し計算した．エネルギーミックスは経
年変化を考慮する．
国全体のエアコンの TMR を算出するためには，保ンの需要拡大が見込まれている．
エアコンの需要増加に伴い、エネルギー消費量の大有台数，出荷台数，廃棄台数を予測する必要がある．

2)

幅な増加が懸念されている ．冷却による GHG 排出量

エアコンの廃棄台数は，田崎らによって提案されたポは，2019 年に比べて 2030 年には 2 倍、2100 年には 3倍になると見込まれている 3)．そこで，エアコンに関ピュレーションバランスモデルを用いて算出した 6)．
ポピュレーションバランスモデルは，保有台数 N，出わるエネルギー問題を解決するために，機器のエネル

荷台数 P，廃棄台数 W の関係より表され式(2.3)に示す．

ギー効率向上による省エネルギー化の取り組みが加速している．

𝑁𝑡 − 𝑁𝑡−1 = 𝑃𝑡 − 𝑊𝑡

(2.3)

ポピュレーションバランスモデルで推計した出荷台

しかしその背後では製品のエネルギー効率向上に従い，製造段階における投入資源が増加しているとい数より，次年の廃棄台数の予測が可能になる．このよ
うにして，廃棄台数と出荷台数を各年毎に順番に繰りう問題も発生している 4)．近年、重要視されている循
環型社会構築のためには、環境負荷削減と資源使用量返し求めることにより，将来の廃棄台数の推計を行った．
最終的に国全体のエアコンの TMR，T[kg-TMR]は以

削減をどちらも達成する取り組みが必要である.
これまでの多くの研究では環境負荷を定量化と削減に焦点が当てられてきたが 5)，資源に関する評価は下のように表すことができる．
𝑇 = 𝑇𝑝 × 𝑃 + 𝑇𝑜 × 𝑁

少ない.
これらを鑑みて，本研究では，採掘活動量という視2.2 環境負荷削減戦略による TMR 削減効果分析(2.4)

点から資源を評価する指標の 1 つである関与物質総量

環境負荷削減に作用する代表的な戦略として，「上位(TMR)を用い，日本全体のエアコンを例に，環境負荷モデルの導入」「再生可能エネルギーの普及」「リサイの低減を実現しながら資源負荷削減に作用する戦略のクル率の向上」が TMR 削減にどのような影響を与え影響を評価する.

るか分析する．
「上位モデルの導入」は 929[kWh]の一般モデルを 779[kWh]の上位モデルに置き換えた場合

2. 研究手法を分析する．「再生可能エネルギーの普及」は 2050 年

2.1 TMR の推定
国全体の資源使用量を推定するために，エアコンのまでに普及率 100%を達成するシナリオを分析する．
「リサイクル率の向上」は 2050 年までに回収率 70%,

製造段階と使用段階における TMR を推定する必要がある．製造段階の TMR[kg-TMR]を Tp，エアコンの各

再商品化率 93%を達成するシナリオを分析する．

組成を i，各組成の質量[kg]を wi、各組成の TMR 係数

3. 結果[kg-TMR/kg]を ti とすると，Tp は以下の式で表すことが日本のエアコンの製造段階と使用段階とリサイクル
段階での TMR を図１に示す．現在の環境負荷，資源

できる．
(2.1)

使用段階については，電力の TMR 係数[kg-TMR/kWh]

負荷削減の取り組みのまま特に対策を行わなかった場合，日本のエアコンの TMR は 150[Gt-TMR]でほぼ横を te，消費電力量[kWh]を I，とすると，年間の使用段ばいであることが分かる．これは日本のエアコンの普𝑇𝑝 = ∑(𝑡𝑖 × 𝑤𝑖 )- 3-B1-04 -3-B1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

及率が 90%を超えているため需要が一定であることが起因する．

このことから，同じ取り組みでも国の状況によって異なる効果を見せることが分かった．そのため，国の政策や経済状況によって適切な環境負荷・資源負荷削減
戦略を立てることが重要である．

図 1 日本におけるエアコンの TMR
また，環境負荷削減戦略による TMR 削減効果を分析した結果を図２に示す．最も影響が大きい取り組み
は「再生可能エネルギーの普及」であった．これは日

図 3 ベトナムにおける環境負荷削減戦略による TMR 削本の 2050 年の再生可能エネルギー普及目標が高いこ

減効果とと，再生可能エネルギーの TMR 係数が低いことが起因する．最も影響が小さい取り組みは，上位モデル

5. 結言の導入である．この原因は．再生可能エネルギーの普及が拡大するほど，電力の資源的コストが下がり，上本研究では日本におけるエアコンを例に，国レベルの資源負荷を対象として環境負荷削減戦略がどのよう位モデルの性能が発揮しにくくなるためである．

に作用するか評価した．
再生可能エネルギー普及率目標が高い先進国では、上位モデル導入による環境負荷削減効果は小さいが、再生可能エネルギー普及率目標が低い発展途上国では、電力の環境負荷が大きいため、上位モデル導入の効果が大きく現れることが分かった．
よって今後，循環型社会構築のために国の状況を考慮した環境・資源負荷削減戦略を立てることが重要である.
引用文献
1) University of Birmingham, "Defining the Energy
Conundrum of Cooling for All, " A cool world, 2018

図 2 日本における環境負荷削減戦略による TMR 削減

2) International Energy Agency, "The Future of cooling,"
available

効果

at:https://www.iea.org/futureofcooling/(accessed 16.05.2021), 2018
4. 考察
上記で示された TMR は，先進国である日本での挙3) Unated Nations, "What you should know aboutsustainable cooling," (accessed 16.05.2021), 2019

動である．しかし，発展途上国では，普及率や再生可

4) T. Kitajima, H. Sawanishi, M. Taguchi, K. Torihara,

能エネルギーの普及の低さから異なる挙動を見せると考えられる．

O.Honma, N. Mishima "A Proposal on a Resource
Efficiency Index for EEE"

そこで，日本と人口規模が似ており経済発展が著しいベトナムにおけるエアコンの TMR を評価した．図5) S. Karkour, T. Ihara, T. Kuwayama, K. Yamaguchi and
N. Itsubo, "Life Cycle Assessment of Residential Air

3 のように，国レベルの TMR は日本と異なり，上位モ

Conditioners Considering the Benefits of Their Use: A

デルへの移行による影響が TMR 削減に最も効果的でCase Study in Indonesia," Energies 14, pp 447, 2021

あることが分かった．これは，ベトナムのエアコンの6) 田崎智宏,小口正弘,亀屋隆志,浦野紘平: 廃棄物学

現在使われている機種の性能が低いことと，再生可能エネルギーの普及が進んでいないことが起因している．

- 3-B1-04 -会論文誌,12(2),(2001),pp.49-58

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[3-C1] ソーシャル LCA
座長：田原 聖隆（産業技術総合研究所）
2023年3月10日(金) 09:00 〜 10:20 C会場 (zoom)
Zoomはこちら[3-C1-01] A Social life cycle assessment to detect "more good" and "less bad"social impacts of a product: the methodology unveiled*どうぬういら ぱさん1、醍醐 市朗1、ろどりご らくしゅまん2、畑山 博樹3、正畠 宏一4、田原 聖
隆3、星野 岳穂1 （1. The University of Tokyo、2. Rubber Research Institute of Sri Lanka、3.
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology、4. TCO2 Co.,Ltd.）
09:00 〜

09:20

[3-C1-02] ソーシャル LCAへ向けた積み上げ法に基づくデータベース構築方法の検討*中野 勝行1,2、塚原 建一郎2、田原 聖隆2 （1. 立命館大学、2. 産業技術総合研究所）
09:20 〜

09:40

[3-C1-03] 社会的投資収益率（ SROI）を活用した SDGs貢献度評価手法の提案*永松 弥歩1、松本 亨1、藤山 淳史1 （1. 北九州市立大学）
09:40 〜

10:00

[3-C1-04] 技術の将来のライフサイクルを管理する先制的ライフサイクルマネジメント*菊池 康紀1 （1. 東京大学）
10:00 〜

©日本LCA学会

10:20

3-C1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

製品の社会的影響の「more good」「less bad」を検出するための社会的ライフサイクルアセスメント：手法論の公開
A Social life cycle assessment to detect "more good" and "less bad "social impacts of a product:
the methodology unveiled○ドウヌウイラパサン*1)、醍醐市朗 1)、ロドリゴラクシュマン 2), 畑山博樹 3)、正畠宏一 4)、田原聖隆 3)、
星野岳穂 1)○Pasan Dunuwila, Ichiro Daigo, Lakshman Rodrigo, Hiroki Hatayama, Koichi Shobatake, Kiyotaka Tahara, Takeo
Hoshino1) 東京大学, 2) スリランカ天然ゴム研究所, 3) 産業技術総合研究所, 4) TCO2 Co.,Ltd* pasan@mfa.t.u-tokyo.ac.jp
1. Introductiona sufficiency level known as the basic requirement (see Section

The social life cycle assessment (SLCA) systematically2.2). Doing better than this basic requirement results in positive

evaluates the social impact of a product. There is still no standard

social impacts, while vice versa leads to negative social impacts.

SLCA framework. The UNEP/SETAC code of practice,

The areas above and below the basic requirement are called

released in 2009 and updated in 2020 [1], acts as the main

positive and negative domains. We term 'more good' if

framework for SLCA. It identifies six stakeholders (i.e., workers,

improvement occurs in the positive domain and 'less bad' if thelocal community, society, children, value chain actors, andsame occurs in the negative domain. There are also 'less good'

customers) who are influenced by a product, 40 subcategories

and more bad' movements; the former occurs when social(social issues, such as child labor), and numerous indicators forconditions deteriorate in the positive domain, while the latter

determining the scale of that influence. Most SLCA

occurs when the same occurs in the negative domain.

methodologies [2] evaluate negative impacts and reductions,while positive social impacts and increases have received less

2.2 Concept of the basic requirement

attention. Positive social impacts highlight opportunities to

The basic requirement is the criterion that should be establishedenhance human welfare and provide a comprehensive view of a

to avoid each subcategory's social issues [1,2]. These basic

product's total social impact [1]. Few studies have attempted torequirements are defined in accordance with organizational

highlight the positive social aspects of products using various

standards (e.g., ILO guidelines), international or local

norms (e.g., Social handprint [3]) and methods (e.g., Productagreements, UNEP/SETAC SLCA guidelines, and othersocial impact assessment [4]). However, none report a

relevant literature. In some studies [4], a basic requirement is an

straightforward methodology for distinguishing a product's

existence of a policy. However, "the presence of a policy" cannot

positive from negative social impacts. Both are necessary for

be a basic requirement, as an organization with an acceptablecorrect decision-making using SLCA. In addition, thesepolicy may not follow the policy guidelines in practice.

methods evaluate the product's contemporary social profile. Due

Therefore, we do not consider the existence of a policy as a basic

to this limitation, determining the changes in positive social

requirement in our methodology.

impacts following a change to the production system is difficult.
In order to address these gaps, we present a novel SLCA
approach that can distinguish positive and negative impacts
associated with subcategories in the latest version of the

Figure 1. Concept of More good and less bad impacts

UNEP/SETAC SLCA code of practice [1].
2.3 Methodological framework
2. Methodology development

Our methodology is site-specific and belongs to the Type-1

2.1 Concept of more good and less bad impacts

impact assessment group because it evaluates social

We introduce two new terms into SLCA: 'more-good' and 'lessperformance using basic requirements as a benchmark referredbad,' to describe the variations in positive and negative impacts

to as performance reference points [1]. Our methodology

at each subcategory per option or scenario (Figure 1). We

follows the basic steps outlined for LCA [5].

distinguish between positive and negative impacts by deploying- 3-C1-01 -3-C1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

2.3.1 Goal and scope definition

points, worst: -3 points). This decision tree is noticeably flexible,

The study's objective, scope, and functional unit are specified

as it can function even after an increment in the number ofat this stage. It is not easy to link intangible social impacts toindicators for a certain subcategory. In identifying social

physical flows. Therefore in many SLCA methodologies, thehotspots, positive impacts along the supply chain should notfunctional unit has been defined nominally [2]. We address thisoffset negative impacts. Therefore, we avoid averaging the SPI

issue by linking the functional unit with the activity variable

and separately estimate SPIpositive and SPInegative values.

"working hours," which is more inherited to labor conditions [1].
Social performance index = Working hours × Social
2.3.2 Inventory analysis

performance levels (1)The inventory analysis phase is the data collection step for theindicators of each subcategory. Per subcategory, three types of

2.3.4 Interpretation

indicators are evaluated: basic requirements and positive andThis stage interprets the outcomes of all stages being interactive

negative indicators, which are to be answered using 'Yes' or 'No'

with them.

by field visits or reviewing organization-specific reports.
A systematic procedure is used to propose indicators. Here, our

3. Conclusions and future remarks

goal was to define at least one basic requirement and three

This paper presented an SLCA methodology for evaluating

indicators for each positive or negative side per subcategory tonegative and positive social impacts and their variations along

fit into the 7-scale marking scheme described in the impact

the supply chain. This methodology assists in refining the supply

assessment section. At first, indicators for each subcategory werechain of a product (pinpoint social hotspots) or helps compare

gathered from the literature. Also, new indicators were proposed

the social well-being of products. As the next step, we willby abstracting the descriptions given in the SLCA guidelines to

conduct a case study to see how well the suggested methodology

incorporate more aspects within the subcategory of interest.

works.

Second, based on the literature (e.g., ILO guidelines), those wereclassified into the basic requirement, positive, and negative

4. Acknowledgmentgroups. Third, the screening process was carried out, in which

This work was supported by the Innovative Structural

indicators with similar meanings were merged into a single

Materials Association (ISMA) project financed by the New

indicator preserving that meaning. Due to our efforts, we were

Energy and Industrial Technology Development Organization

able to observe at least one indicator per group. Fourth, if the(NEDO).

indicators for negative and positive groups were insufficient,existing indicators were cloned using a frequency, count, or

5. References

percentage factor. We proposed over 300 indicators across 39[1] Catherine Benoit Norris et al., "Guidelines for SLCA of

subcategories.

products and organizations", UNEP, (2020).
[2] Pasan Dunuwila, V.H.L. Rodrigo, Ichiro Daigo, Naohiro

2.3.3 Impact assessment

Goto, Journal of Cleaner Production, Vol. 338, (2022), pp.

The social performance index (SPI), measured by social

130555.

performance hours, is used to assess social impacts (Equation 1).

[3] Catherine Benoit Norris, Greg Norris, Lina Azureo, John

SPI is calculated by multiplying social performance levels by

Pflueger, Sustainability, Vol. 23, (2018), pp. 556-568.

factory or company worker hours. Worker hours were used as[4] Mark Goedkoop et al., "Product Social Impact Assessment",an activity variable, allowing the SPI to be applied to a product's(2018).

entire supply chain; it can be evaluated using a worker-hour[5] International Organization for Standardization, "ISO 14040",

model in Pucciarelli et al. [6]. Social performance levels for each(2006).

subcategory are assessed using a decision tree of seven levels[6] Martina Pucciarelli, Marzia Traverso,Paola Lettieri, Journal

with a seven-point scoring scheme (i.e., best: 3 points, better: 2of Cleaner Production, Elsevier, Vol. 311, (2021), pp. 127787.

points, good: 1 point, basic: 0 points, bad: -1 point, worse: -2- 3-C1-01 -3-C1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

社会的投資収益率（SROI）を活用した SDGs 貢献度評価手法の提案
Proposal of Contribution Evaluation Method on SDGs using the Social Return on Investment○永松弥歩*1)、松本 亨 1)、藤山淳史 1)
Miho Nagamatsu, Toru Matsumoto, Atsushi Fujiyama
1) 北九州市立大学* a9551031@eng.kitakyu-u.ac.jp
1. はじめにロジェクトの SDGs に対する貢献度を定量的に評価す

持 続 可 能 な 開 発 目 標 （ Sustainable Development

る手法については、試行錯誤の段階にあるといえる。

Goals：SDGs）は、「誰一人取り残さない」という理念

本研究では、北九州市で 2020 年 10 月より実施されのもと、17 のゴールと 169 のターゲットから構成されている乾式オフィス製紙機を用いた「紙の循環から始る 2030 年までの国際目標である。SDGs が 2015 年 9

める地域共創プロジェクト（以下、KAMIKURU プロ

月の国連サミットにおいて採択されて以降、その達成

ジェクト）」2）を取り上げる。KAMIKURU プロジェクに向け、世界中の様々な組織において取り組みが進め

トは、参画している地域の企業や団体、学校、自治体

られている 1）。同時に、SDGs の進捗を測定するため等から古紙を回収し、乾式オフィス製紙機に投入するの指標も開発されつつある。しかし、企業や特定のプことで、オンサイトで再生紙を製造することが可能で

表 1 インパクトマップ
ステークホ アウトプット
アウトカム
ルダー
成果量
プロジェク 乾式オフィス製紙機活用に CO2 排出量の削減
ト賛同団体 よる環境負荷削減効果

乾式オフィス製紙機活用によるコスト削減

乾式オフィス製紙機活用に
よる広報活動乾式オフィス製紙機活用による機密書類の処理
NPO 法人

障碍者

障碍者家族

A 中学校
B 高等学校国

アウトカム指標
市販のコピー用紙を製造する際の CO2 排出量と乾式オ
フィス製紙機を使用する際の CO2 排出量の差
水消費量の削減
市販のコピー用紙を製造する際の水消費量と乾式オフ
ィス製紙機を使用する際の水消費量の差木材資源消費量の削減
市販のコピー用紙を製造する際の木材資源消費量と乾式オフィス製紙機を使用する際の木材資源消費量の差
紙処理コストの削減
乾式オフィス製紙機活用前
後でのごみ量の変化
紙購入コストの削減
プロジェクト内で紙を循環させたことによる紙購入費
用の変化
企業価値・企業イメージの WEB 記事・新聞の掲載量向上
情報セキュリティレベルの 乾式オフィス製紙機活用以向上
前に、機密書類回収業者に処分を依頼していた費用
アップサイクル品の販売
アップサイクル品の販売利益

貨幣換算
金銭代理指標成果量
J-クレジット 平均販売価 1 年間に製造される枚数の格紙を生産する際に排出される CO2 排出量の差
工業用水基本料金

1 年間に製造される枚数の紙を生産する際に排出される工業用水の差

木材価格・需要動向平均単 1 年間に製造される枚数の価紙を生産する際に排出される木材資源消費量の差
一般廃棄物処理事業者が提示しているごみ処理単価
市販のコピー用紙の購入単価と乾式オフィス製紙機で生産される紙の単価の差額
本プロジェクトに関するメ
ディアへの露出量
機密書類回収業者の処理委
託単価

給紙枚数の重量
プロジェクト内で循環した再生紙の枚数（A4 用紙換
算）
メディアへの露出換算金額と人件費等の差額
機密書類回収業者への処理
委託量

乾式オフィス製紙機活用にアップサイクル品の販売量 販売利益
よるアップサイクル品の創出
乾式オフィス製紙機活用に 障碍者の就労達成による経 就労者の高水準の賃金の達 就労達成者の平均賃金と就 雇用人数
よる障碍者雇用の創出
済状況の改善成
労継続支援 B 型事業所平均
工賃の差額
乾式オフィス製紙機の業務 体の健康
就労達成により体の症状が 自立訓練利用料
就労者のうち体の症状が改に従事することによる改善した人数
善した人数
QOL の向上
心の健康
就労達成により精神的な不 ピアカウンセリング受講料 就労者のうち精神的不安が安が減少した人数
金
減少した人数自立
就労達成により働く自信が 自立訓練利用料
就労者のうち働く自信が向
向上した人数
上した人数
障碍者への就労支援
障碍者の就労達成による家 家族で精神的・経済的不安 カウンセリング費用
就労者家族のうち精神的・族の精神的・経済的不安の が減少した人数
経済的不安が減少した人数減少
本プロジェクトを題材とし SDGS 教育に伴う生徒の環 SDGS 教育による生徒の環 A 中学校の保護者を対象と A 中学校の生徒の人数
た SDGS 教育の実施
境意識の向上境意識した WTP の平均値
本プロジェクトを題材とし SDGS 教育に伴う生徒の環 SDGS 教育による生徒の環 A 中学校の保護者を対象と B 高等学校の 1 年生と 2 年
た SDGS 教育の実施
境意識の向上境意識した WTP の平均値
生の人数
障碍者雇用の創出
障碍者就労による所得納税 障碍者の雇用人数
所得納税額の変化
雇用人数
による税収の増加
障碍者就労による社会保険 障碍者の雇用人数
社会保険料の変化
雇用人数
料の収入増加- 3-C1-03 -3-C1-03

第18回日本LCA学会研究発表会あり、再生紙製造のための環境負荷の大幅な削減に寄SDGs の各目標への貢献度評価を試みた。アンケート

3)

与するものとなっている 。また、紙の選別・投入段の対象は、KAMIKURU プロジェクトに賛同している階の業務において障碍者を雇用することや、

企業・団体とした。アンケートでは、各アウトカムが

KAMIKURU プロジェクトを教育機関における SDGs

SDGs のどの目標にどの程度貢献すると考えるか、そ教育に活用することによる教育面への貢献も期待されの重みを、合計が 5 点になるように点数を配分してもる。

らった。さらに、各アウトカムの特性を考慮すること

そこで本研究では、KAMIKURU プロジェクトを対で、各アウトカムが環境面・経済面・社会面のいずれ

象に、社会的投資収益率（Social Return on Investment：

かに割り当てられるのかを図 1 に示すように設定した。

SROI）を用いることで、その社会的インパクトを評価設定した構造をもとに、AHP を用いて環境・経済・社し、さらに SROI のアウトカムの情報を活用すること

会の重要度を調査し、SROI の社会的価値に乗じるこで、SDGs 達成への貢献度評価を行う手法を提案するとで、SDGs への貢献度を算出した。

ことを目的とする。
なお、SDGs を評価するためには、対象プロジェク

KAMIKURUプロジェクトがSDGsの目標達成に与える影響

トの効果をいくつかの要素に分解し、それと SDGs の各目標（または、各ターゲット）との関係を明らかに環境することが必要となる。SROI の評価のためには、プ経済

社会

ロジェクトの成果を詳細に分解し、アウトカムを環と親和性が高い。よって、本研究では SROI を活用して SDGs の定量評価を行うこととした。
2. SROI 評価

二
酸
化
炭
素
排
出
量
の
削
減

水
の
消
費
量
削
減

木
材
資
源
の
消
費
量
削
減

SROI とは、評価対象とする活動の直接的な費用に加えて、ボランティアや無形資産の投入等も費用として定量化し、それによって達成された社会成果をアウ

紙
処
理
コ
ス
ト
・
紙
購
入
コ
ス
ト
の
削
減

企
業
価
値
・
企
業
イ
メ
ー
ジ
の
向
上

情
報
セ
キ
ュ
リ
テ
ィ
レ
ベ
ル
の
向
上

ア
ッ
プ
サ
イ
ク
ル
品
の
創
出

障
碍
者
の
雇
用
機
会
の
創
出

障
碍
者
の
健
康
状
態
の
改
善

障
碍
者
家
族
の
精
神
的
安
定
の
向
上

SDGs

境・経済・社会の面から総合的に評価するため、SDGs

教
育

新
規
雇
用
創
出
に
伴
う
税
収
等
の
増
加

図 1 各アウトカムと環境面・経済面・社会面の関係

トカムとして定量評価することで、インプットに対するアウトカムの比率を求める方法である。

4. まとめ

本研究の対象となるステークホルダーは、乾式オフ

本研究では、KAMIKURU プロジェクトを対象に

ィス製紙機のユーザーである KAMIKURU プロジェク

SROI を算出し、その結果、SROI 値が 1 を大きく上回

トの賛同団体と、運営を担当している NPO 法人、本ったことから、乾式オフィス製紙機を活用したプロジェクトを環境教育に活用している教育機関（AKAMIKURU プロジェクトの有効性および効率性があ中学校、B 高等学校）、障碍者雇用による税・社会保険ることを確認した。さらに、ステークホルダーに対し料受領者として行政機関であり、本研究ではこれらのて、SROI のアウトカムと SDGs の各目標の関係を問う

ステークホルダーを分析の対象範囲とした。SROI のことで、SROI の枠組みを援用した SDGs の定量的評価

評価枠組みを確定するプロセスにおいて、インパクト手法を提案した。

マップの作成は重要な位置を占めており、本研究では、

今後は、ステークホルダーの対象を拡大し、より多表 1 に示すように、ステークホルダー別のインパクト

様な視点から SDGs への貢献度評価を実施する。また、マップを作成し、社会的効果・インパクトが創出され本研究で提示した SROI および SDGs を評価する枠組るプロセスを可視化した。

みを活用し、
プロジェクトを継続的に評価することで、2021 年度 10 月～2022 年 9 月のデータをもとに評価を行った結果、SROI が 1 を上回っていることから、

ステークホルダーダイアログへの活用可能性を検証することも今後の課題である。

投資額に対してそれ以上の社会的価値を創出している
ことが推計された。

引用文献
1)

3. SDGs 貢献度評価

KeidanrenSDGs, 日本経済団体連合会,
https://www.keidanrensdgs.com/home

SDGs 達成への貢献度評価については、SROI で設定

2)

KAMIKURU プロジェクト HP, https://kamikuru.jp/

した各アウトカムと SDGs の各目標の関連について、

3)

乾式オフィス製紙機 PaperLab, EPSON,

ステークホルダーにアンケート調査を実施することで、- 3-C1-03 -https://www.epson.jp/products/paperlab/

3-C1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

技術の将来のライフサイクルを管理する先制的ライフサイクルマネジメント
Pre-emptive life cycle management to manage the future life cycle of technologies○菊池 康紀 1)*
Yasunori KIKUCHI
1) 東京大学* ykikuchi@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに単位やバウンダリ、前提条件による影響は大きい。

LCA は、対象とする技術やシステムに関するデータを実際の生産現場などから収集し、その他のデータを

3. 先制的な管理の必要性

データベースなどから抽出することでインベントリを

LCA を実施するとき、対象となる技術やサービス、

分析し、インパクト係数などを用いることで環境影響範囲が特定されていくことにより、インベントリデーを定量化できる。一方、カーボンニュートラル（炭素中立）や、ネイチャーポジティブ（自然再興）、サーキュラー・バイオエコノミー(生物圏に負荷をかけない循環経済)、その他の持続可能性に関わる目標に向けて、技術・システムの開発や導入を検討するためには、現存しないライフサイクルの情報を得て LCA を実施する必要がある。こうした技術やシステムの将来性に関する LCA 手法について、適用の可能性が議論されてタや関連する情報を収集しやすくなる。システム拡張によるリサイクル技術の評価においても、カスケード
リサイクルなどによって得られる製品を特定することでバウンダリが拡張可能となる。しかし、持続可能性に関わる多岐に渡る目標や、技術が持つ可能性、実際の社会実装におけるリスク、などを考慮する場合、評価すべき観点が無数に増加し、すべてを実施することが困難となる。そもそも、例えば CO2 を原料とする技術の大規模導入に関する評価や、資源制約下におけるいる 1)。将来性に関する LCA としては、Consequential

量的な規模を考慮した金属リサイクルの評価、地域とLCA、 Dynamic LCA、 Anticipatory LCA、 Prospective

いう地理的バウンダリを限定した評価、など、評価の

LCA、 Ex-Ante LCA といった方法を取ることにより、方法論自体に選択肢がある場合、限られた数の LCA

開発中の技術や、現在よりも大規模な導入が進んだ後

等評価だけで社会の変革を議論するのは不適切ともいのシステムなど、現存していないライフサイクルのえる。炭素中立の 2050 年など、時間軸を考慮しつつ、

LCA が実施可能となりうる。
本稿では、こうした将来の社会シナリオを考慮した

そこまでに起こりうる課題を先制的に検討・回避・緩ときに、適切なライフサイクルを実現するために必要が必要といえる。

和しながら、技術のライフサイクルを管理する方法論となる要件を整理し、技術・システムの導入によって新たな課題の発生を制御するためのライフサイクル管

4. おわりに
LCA は多くの取組において必須要素となり、期待さ理手法を検討する。

れてきている。一方、単純な技術・システムの比較だ
2. 将来性を考慮する LCA

けでは議論しきれない課題も多く、LCA の方法論とし

技術成熟度（TRL）が低かったり、新興技術で規模・普及度が十分ではなかったり、競合技術や他の関連要てのさらなる成熟が必要といえる。
謝辞

素の影響が大きかったりするなど、技術やシステムの本 研 究 は JST 共 創 の 場 形 成 支 援 プ ロ グ ラ ム

要素が将来の社会において実際に発現しうる性能は変COI-NEXT (JMJPPF2003)、JSPS 科学研究費基盤研究化しうる。こういった不確実性に対し、基礎科学や基(B) (21H03660)の成果を含んでいる。

礎工学分野における設計・シミュレーション手法を用

引用文献

いてインベントリを推算し、技術の将来性を評価しう

1) van der Giesen, C., Cucurachi, S., Guinée, J., Kramer,

1,2)

ることは知られている。

技術的な要素以外にも、社会的・経済的なシナリオに基づき、電源構成やインフ

G.J., Tukker, A.; J. Clean. Prod., 259, 120904, (2020)2) 竇毅, 兵法彩, 諏訪出, 兼松祐一郎, 菊池康紀;日ラなどへの政策的・経済的介入により、技術そのものが変化せずともその性能は変化しうる 3)ため、適切な本 LCA 学会誌, 17(3), 167-173 (2021)
3) Kikuchi, Y.; Comput. Aided Chem. Eng., 49, 41-46,

評価条件の設定と不確実性解析が必要といえる。2) そのため、目的及び調査範囲の設定にて検討すべき機能- 3-C1-04 -(2022)

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[3-D1] 衣服
座長：天沢 逸里（東京大学）
2023年3月10日(金) 09:00 〜 10:20 D会場 (zoom)
Zoomはこちら[3-D1-01] Tシャツのライフサイクル評価-オーガニックコットンとケミカルリサイクルの環境負荷削減効果*中村 洋之1、柴田 徹2、越智 賢一郎3、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 株式会社ゴールドウイ
ン、3. 豊島株式会社）
09:00 〜

09:20

[3-D1-02] 輸入 Tシャツを対象としたライフサイクル影響評価*市原 詩野1,2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. パタゴニア・インターナショナル・インク 日本
支社）
09:20 〜

09:40

[3-D1-03] 消費者行動分析に基づく衣服レンタルサービスの衣類資源削減ポテン
シャル*天沢 逸里1、木見田 康治1 （1. 東京大学）
09:40 〜

10:00

[3-D1-04] バガス利用衣服における GHG排出量の算定*仙波 壽朗1、山本 直人2、小渡 晋二2、富井 岳2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. Curelabo株式会社）
10:00 〜

©日本LCA学会

10:20

3-D1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

T シャツのライフサイクル評価-オーガニックコットンとケミカルリサイクルの環境負荷削減効果Life Cycle Assessment for T shirts-Environmental impact reduction effect of organic cotton and chemical recycling○中村洋之*1)、柴田 徹 2)、越智 賢一郎 3)、伊坪徳宏 1)
Hiroyuki Nakamura, Tooru Shibata, Kenihiro Ochi, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2) 株式会社ゴールドウイン、3)豊島株式会社* hnaka@tcu.ac.jp
1． はじめに

3．研究方法

現在、気候変動を 1.5℃の上昇に抑えるためにグローバルで対策を講じられているところだが、GHG 排出

3.1 評価対象と評価範囲の設定
1）ポリエステル T シャツ

量は増加している。その中において、アパレル業界の評価範囲は、図２のシステム境界で示すようにバー

GHG 排出量は全世界の 8.1%を占めるという報告もあジン、マテリアルリサイクル、またはケミカルリサイ

り、気候変動に対する影響が大きい 1)。アパレルの素

クル PET 樹脂で T シャツを製造・使用後に廃棄するま材では、図 1 に示すようにポリエステルとコットンのでとする。機能単位は、1 着 140g の T シャツ。

増加が著しいことから、これらの繊維素材に対策を実施することは非常に重要である。

図 2 ポリエステル（PET）T シャツのシステム境界
2）コットン T シャツ
評価範囲は、図２のシステム境界のように綿花を栽培して、T シャツを製造・使用・廃棄するまでとする。機能
図 1 グローバルの繊維の需要の実績と予測 2)

単位は 1 着 325
ｇの T シャツ。

2．研究目的
本研究は、ポリエステル（PET）とコットンのスポ

図 3 コットン T シャツのシステム境界

ーツウェア（T シャツ）に関して、ライフサイクルにおける環境影響への効果を、ライフサイクルアセスメ

4．結果

ント（LCA）を用いて評価する。

1） ポリエステル T シャツ

1） ポリエステル T シャツ1)-1 従来の LCA

ケミカルリサイクルとマテリアルリサイクルを利用

ポリエステル T シャツを焼却処理する場合（リニアしたリサイクル PET から製造した場合と、バージン材

エコノミーシナリオ、LES）と市販のリサイクル品とから製造した場合の比較。

して利用される範囲の 10％ケミカルリサイクル・90％2） コットン T シャツ

マテリアルリサイクルする場合（サーキュラーエコノ

オーガニックコットンと慣行栽培コットンの比較。

ミー シナリオ、
CES）の GHG 排出量を比較した結果、
図 4 に示すように CES が 5％程度 GHG を削減した。

- 3-D1-01 -3-D1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

ットンに比べて図 6 に示すように 10％小さくなった。
栽培の GHG 排出量は、オーガニックコットンが慣行
栽培コットンの 1/4 程度であったことに起因している。

図 4 リニアエコノミーシナリオとサーキュラー
エコノミーシナリオの比較
図 6 オーガニックコットンと慣行栽培コットン1)-2 Prospective LCA
研究開発段階では単位当りの環境負荷は大きくなる
が、量産段階での環境負荷の低減を予期する
Prospective LCA 手法を用いた 3)。図 5 の通り、LCA を実施したケミカルリサイクルプラント A（廃衣料原料）

5．結論
本研究は、ポリエステルとコットンの T シャツのGHG 排出量の削減対策を評価した。
ポリエステル T シャツについては、衣料産業においは規模の小さな実証機であったため、ケミカルリサイて、現在、マテリアルリサイクルを利用した CES は、

クルプラント B（廃 PET ボトル原料）の規模と単位

LES に比べて、資源枯渇のリスクを排除した上で、PET 重量当たりの GHG 排出量から、Garbo 社のプラン
トの単位 PET 重量当たりの GHG 排出量を両対数で拡大推計して 3.14E-01 ㎏ CO2/140g を算出した。経験曲

GHG 排出量の削減に寄与する。さらに、今後のケミカ
ルリサイクルを利用した CES は、バージン材と同等の品質を確保した上で、気候変動への影響が少なく、か線は両対数プロットすることで直線になることが知ら

つ、資源枯渇を招くことのないサーキュラーエコノミ

れている 4）。

ーを実現する技術になる可能を示した。
コットン T シャツについては、オーガニックコット
ンが慣行栽培コットンに比較して栽培時の GHG 排出
量が少なく、
気候変動対策に有効であることを示した。
ポリエステルとコットンともに染色工程における
GHG 排出量が大きいことから、今後の改善を要する。
プラント規模6．引用文献CO2排出量（t-PET/年） （kg-CO2/140g-PET）
ケミカルリサイクルプラントA

1,123

5.65E-01

ケミカルリサイクルプラントB

22,6493.33E-01

Garbo社のプラント

32,0003.14E-01

1) MEASURING

FASHION,2018

Environmental

Impact of the Global Apparel and Footwear Industries
Study Full report and methodological considerations

図 5 GHG 排出量とプラント規模（Quantis and ClimateWorks)

Prospective LCA を実施した結果、図 4 に示すように

2) Quantifying Apparel Consumer Use Behavior in Six

100％ケミカルリサイクルが、従来の LCA の 10％ケミ

Countries: Addressing a Data Need in Life Cycle
Assessment Modeling（2019）

カルリサイクル・90％マテリアルリサイクルに比べてGHG 排出量が 1%小さくなった。Prospective LCA とし

3) Rickard Arvidsson , Anne-Marie Tillman, Bj¨orn A.

て、今回実施したケミカルリサイクルを実在する商用

Sand´en, Matty Janssen, Anders Nordel¨of, Duncan

機の規模にして生産性を向上したことと、消費者の移Kushnir, and Sverker Molander,: J.Industrial Ecology,

動のために利用するとして鉄道会社の GHG 排出量の22, (2017), pp.1286-1294
4) https://ocw.u-tokyo.ac.jp/lecture_files/eco_01/9/notes/j

削減目標（2030 年）を用いて LCA を実施した。

a/J_ba1_9.pdf+&cd=1&hl=ja&ct=clnk&gl=jp, 005.pdf,

2）コットン T シャツ
オーガニックコットンの GHG 排出量は慣行栽培コ- 3-D1-01 -accessed on April 18,2022

3-D1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

輸入 T シャツを対象としたライフサイクル影響評価
Lifecycle Assessment of imported T-shirts○市原詩野*1) 2)、伊坪徳宏 1)
Shino Ichihara, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2) パタゴニア・インターナショナル・インク日本支社
shino.sugimori@ patagonia.com*
1. 研究目的濯、乾燥)を経て廃棄(焼却)されるという実際の状況に2019 年国連貿易開発会議＜UNCTAD＞は「気候と環準じたシナリオにて算出を行った。

境」の中で、「アパレル産業は世界で 2 番目に大きな環境汚染産業であると広く信じられている」と述べた。

2.2 研究方法

衣料品と靴の生産は世界の温室効果ガス排出量の 8％

全プロセスを通じ、企業からの聞き取りにより可能を占め、毎年 930 億㎥の水がファッション業界で使用な限り正確な一次データを収集し算出を行った。デー

されている等のデータを明示し、通常通りのアプロー

タが得られなかった一部のプロセスのみ、二次データ

チを続ければ、同業界からの温室効果ガス排出量はを用いた。データ収集の詳細は表１に示す。システム

2030 年までにほぼ 50％増大すると言及した。

は SimaPro を使用し、IDEA v2En8.1.1.22 にて算出を行

1)

衣料品の多くは原料採取、加工、素材生産、完成品

った。データベースは IPCC 2013 GWP 100a、影響評価

組み立て、輸送などを通じ、複雑で長いサプライチェ

手法には Lime2 を用いた。
算定概要を表１にまとめる。

ーンで管理されている。2021 年日本の環境省は、日本の小売市場で販売される衣料品の 98％が海外で調達、

表１ 算定概要

紡績、染色されているというデータを明示した。 し2)

かし、海外の生産工程を経て輸入された衣料品の LCA
実施においては、ステークホルダーの多様性や透明性の課題から、信頼性の高いデータを収集することは困難であった。
そこで本研究は、2019 年に製造されたリサイクルコットン 50％、リサイクルポリエステル 50％の輸入 T
シャツ(244g)を対象に、原材料の調達から製造、輸送、販売、使用、廃棄までのライフサイクルすべてのプロセスにおいて、信頼性の高い一次データを可能な限り用いて LCA を実施し、考察を行った。

インベントリデータの収集について、まず海外でのプロセスである製造カテゴリーでは、製造を担う３つの工場から T シャツ１枚当たりのインプット・アウト

2. 研究手法

プットデータを収集した。各工場での一連のプロセス

2.1 研究対象と研究範囲

をひとつのプロセス・ユニットとし、①リサイクル PET

本研究対象は 2019 年製造のリサイクルコットン

糸製造プロセス②リサイクルコットン製造・混紡プロ

50％、リサイクルポリエステル 50％の輸入 T シャツ 1

セス➂生地製造・T シャツ組み立てプロセスとして算枚(244g)とする。

出した。

研究範囲の概念図を図 S1 に示す。製造プロセスは

日本でのプロセスにおけるインベントリデータは、３つの工場で行われた。原料となるリサイクルポリエ

企業から聞き取り調査を行った。輸送カテゴリーではステルは、中国の工場で使用済みペットボトルをメカ

2019 年における同製品の輸送方法(空輸、海輸)の割合

ニカルリサイクルしてステープル繊維にし、リサイクを考慮し按分した。企業カテゴリーである倉庫保管、

ルコットンは工場の床に落ちていた端材を調達しメキストア販売プロセスでは、使用した電気、梱包資材、シコの工場で洗浄・分別を経てオープンエンド糸にし返品状況等、実際の状況を反映したシナリオを設定した。その後メキシコの別工場で混紡し、生地化、裁断・た。消費者カテゴリーにおいては買い物、洗濯・乾燥

縫製を経てプリントを施した。製品となった T シャツを対象とし、廃棄は家庭ごみとして自治体による回収は日本へ運ばれ、倉庫を経由し、東京のフラッグシッ

後、焼却されると仮定した。日本でのプロセスにおけ

プストアへ入荷、消費者が買い物に訪れ販売、使用(洗る算出の詳細は表 S１に示す。

- 3-D1-02 -3-D1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

3. 結果と考察

次に本研究の対象となる T シャツはコットン、ポリ

3.1 気候変動への影響(GWP)

エステル共にリサイクル素材だが素材を変更した際の輸入 T シャツ１枚の GWP 結果を図１に示す。

製造カテゴリーにおける各 GWP の結果を図２に示す。

図２ 素材別、製造カテゴリーGWP 結果
コットン、ポリエステル共にリサイクルではない素図１ GWP 結果材を使用した場合、二次データで算出した GWP の値
は、本研究対象となる T シャツの約 1.9 倍となった。

輸入 T シャツ１枚の GWP は 4.47E+00kgCO₂e となっまたコットンをリサイクルした際の GWP の値は、ポた。カテゴリー毎の GWP 寄与率を図 S２に示す。海リエステルをリサイクル素材にする際と比べ大きく低外での製造カテゴリーが最も大きく、全体の 60.7％を減したことが分かった。

占める 2.71E+00kgCO₂e という結果となった。
プロセス毎の比較で最も大きかったのは、リサイク
ルコットン製造・混紡プロセスである。
主たる要因は、

3.2 統合化結果
本研究対象である T シャツと、素材を変更した際のリサイクルポリエステルとリサイクルコットンの混紡

T-shirts の統合化結果を図 S３に示す。本研究対象の時に使用される電力であった。日本でのプロセスの中

T-shirts は、１枚当たり 43.4 円となった。コットン、ポでは、廃棄(焼却)プロセスが最も大きい結果となった。

リエステル共にリサイクル素材ではない T シャツは

環境省は 2020 年のデータで手放される衣類の 64.8％

188.8 円となり、約 4.4 倍となった。

が焼却処分されると位置づけている。 今後回収シス
2)

テムの向上やリサイクルの技術的発展により、より再4. 結論

利用の推進や混紡素材のリサイクルが可能になること

本研究対象の輸入 T シャツの LCA 結果から、最もは、排出量低減の観点で期待されるところである。

GWP の結果が大きかったのは製造カテゴリーであっまた、注目すべきポイントは消費者カテゴリーの洗た。また素材、特にコットンについてリサイクル素材

濯・乾燥プロセスである。機能単位を T シャツ 1 枚あを使用することで GWP、統合化結果を大きく低減す

たり洗濯・乾燥 50 回行うとし、消費者カテゴリーが全ることが分かった。

体に占める GWP は 18.7％となった。もし製品を長く所有し、洗濯・乾燥が倍の 100 回となる場合、新たな5. 引用文献

製品１枚分の製造にかかる GWP が削減できる。さら1) United Nations, 25 March 2019 Climate andに Steinberger, J.K., etal, 2009. A spatially explicit life cycle

Environment<https://news.un.org/en/story/2019/03/103

inventory of the global textile chain. の結果から洗濯に
3)

5161>

使用する水が低温か高温か、乾燥機か風乾かが洗濯・

2) 環境省 令和２年度 ファッションと環境に関する乾燥の GWP の値に大きく影響することが分かる。以

調査業務-「ファッションと環境」調査結果-P.7

上のことから、製品の寿命を延ばすことや、洗濯の方

3) Steinberger, J.K., etal, 2009. A spatially explicit life

法を配慮した消費者の意識、行動が GWP 低減に非常

cycle inventory of the global textile chain. Int. J. Lifeに重要な要素となると言えるだろう。

Cycle Assess. 14, 443–445.

- 3-D1-02 -3-D1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1 研究範囲の概念図
表 S１ 日本カテゴリーにおける算出の詳細

図 S2 カテゴリー毎の GWP 寄与率

図 S3 素材毎の統合化結果比較- 3-D1-02 -3-D1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

消費者分析に基づく衣服レンタルサービスの衣類資源削減ポテンシャル
Clothing resource conservation potential of clothing rental services based on consumer analysis○天沢逸里 1)*、木見田康治 1)
Eri Amasawa, Koji Kimita
1) 東京大学* aamasawa@pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに
過去 20 年で世界的な衣類の生産量は 2 倍増加し、1を利用したことのない国内の 20 代~50 代の女性を 22
名集め、3 ヶ月間衣服レンタルの利用機会を提供した。

着あたりの着用期間は半減したとされ 1)、衣類の使い捨てが加速している。近年、消費者ニーズを満たしつ

実験期間中は毎月衣服レンタルの利用状況や服の購入
枚数、そして意識の変化に関するアンケートを実施しつ、衣類資源の削減を達成しうるとして注目を集めてた。また、実験前後のインタビューから質的データをいるのが普段着のレンタルサービス（以降、衣服レンタル）である。
「衣服シェアリング」や「服のサブスク収集した。実験は 2022 年 10 月~2023 年 2 月にかけて行われた。

リプション」とも呼ばれるこのサービスは、成人式の実験前インタビューの目的は被験者属性を理解する

着物レンタルといった衣装の短期間貸出とは異なり、ことである。普段の被服行動、衣服に対するこだわり

月額定額制で普段着を数枚借りることができる。衣服と悩み、衣服レンタル利用検討の有無、実験におけるレンタルにより、個人が個々の衣服を所有するのではなく、複数人が同じ服を着回すことにより、社会に必衣服レンタルの利用計画などについて伺った。実験中のアンケートでは①レンタルした服の被服行動（服の要な衣類の量が減ると期待される。しかし、衣服レン

種類と枚数、着用回数、洗濯回数、購入枚数、用途なタルが所有に比べて衣類資源を削減するためには、どど）、②レンタルした服の満足度とその理由、③レンタのような衣服がどのように着用されるかにより効果がル体験を通した意識の変化について質問した。

2)

異なる 。その条件はいずれも消費者行動に大きく関
わり、消費者の嗜好性と衣服レンタルで提供されるサ

2.2 分析手法
分析に向けて、既往研究 2) 5)から消費者行動による衣ービスによって決まると考えられる。
これまでに筆者らは、衣服の特徴、消費者属性、そ類資源削減に直接関わる 2 条件を抽出した：
a) Absolute reduction — 衣服レンタルが所有を代替してサービス特徴の組み合わせとその環境影響を分析し、衣服の購入枚数が減る

し、消費者受容と環境負荷削減を達成する衣服のレン
タルサービスを設計した 3)。しかし、既往研究は衣服b) Intensive use — 1 着あたりの着用回数が所有比で増加する

レンタルが未経験の回答者が 9 割以上占めるアンケー
ト調査分析であり、利用と定着に至る契機や利用によ

上記の条件が満たされるかどうか、量的データを統計分析するとともに、被験者毎の実験期間と実験前後

る被服行動の変化が把握できず、実質的な資源削減効の衣類消費量から、衣類資源削減量を算出する。さら果が評価できない。そこで本研究では、衣服レンタルに、衣類資源削減ポテンシャルが高い消費者像を具体を用いた被験者実験から、実験データに基づき衣類資化するために、上記条件を被験者の質的データと紐付

源削減ポテンシャルを評価することを目的とした。

け、主要なテーマ別にコーディングを行った。

2. 研究手法

3. 結果と考察

本研究において、衣類資源削減ポテンシャルは、衣
服レンタルを利用することによる削減ポテンシャルの

本稿では、実験前インタビューと衣服レンタル利用
開始後初月のアンケート分析結果の一部を議論する。

高い消費者属性を具体化すること、そして衣服レンタ
ルの利用による実質的な衣類資源削減量を算出するこ

3.1 被験者属性
被験者は大学生 1 名を除く全員が就労中であった。

とで評価する。被験者実験で被服行動と意識の経時変

衣服レンタルを検討したことのある人は全体の 3 割、化を量的・質的に観測し、分析する。

半数は衣服レンタルの存在を知らなかったと答えた。

2.1 被験者実験「服を購入する際に考えることの特徴」に対する回答

本実験では１つの被験者群に対して介入を行い、介入前後に計測を行う Pre-Experimental の One Groupを、ドレスレンタル利用者を対象とした既往研究[5]と比較した (表１)。既往研究では「レンタルで購入を代

Pre-Test-Post-Test4)を適用した。これまで衣服レンタル替した」と答えた人の割合の多かった Eco-friendly と- 3-D1-03 -3-D1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

Stand-out の特徴を持つ人は、ドレスレンタルの利用により条件 a)が達成される。代わって本実験の被験者は/月購入すると答えた。実験開始後 1 ヶ月間の衣服購入状況を伺ったところ、2 名が衣服レンタルから 1 着、Avoid と Influencer が大半を占め、条件 a)の達成が限定

12 名が衣服レンタル以外から 1~5 着の衣服を購入して的になりうる。しかし、既往研究と本実験は服の種類いた。現段階では衣服レンタルが条件 a)を満たすかはや対象地域が異なるため、普段着の購入との代替率を分からないが、購入された服はニットやコート、カー

比較分析する必要がある。
表 1 被験者の消費者タイプ

ディガンが複数見られ、衣服レンタルの利用のみでは冬服需要の充足は限定的であることがうかがえる。
条件 b)の分析では、レンタル期間中に被験者が気に入った服の着用日数と、既往研究 3)における購入する
服の生涯着用日数と平均着用回数で比較した。表２から、パンツを除いた全ての服でレンタル期間中の着用日数が購入服の着用日数を上回り、衣服レンタルの利用により条件 b)が達成しうることが示唆された。
表 2 本実験（レンタル服）と既往研究（購入服）における衣服の種類別の着用回数

3.2 実験前インタビュー
図２にいくつかのインタビュー回答を衣服のライフサイクル上に整理した結果を示す。「衣服へのこだわり」と「衣服に関する悩み」における解答では、衣類資源削減の条件につながる回答は限定的であり、衣服の嗜好性の高さがうかがえる。
「悩み」の回答として得

4. おわりにた「収納スペース不足」は条件 a)に関連しうるが、現状の衣服所有数に対しての考えを深掘りし、個人が所本研究では、衣服レンタルを用いた被験者実験を通して、衣服レンタルの衣類資源削減ポテンシャルの評

有したい衣服量を具体化する必要がある。

価を試行した。これまでの結果から、被験者のインタ
ビュー結果では衣類資源の削減に関連する回答は限定的だったが、レンタル服の着用回数ではレンタルの利用により服の着用回数が増加する傾向を捉えた。今後は個々の被験者データを被験者属性と結びつけながら、
衣類資源削減量を算出・分析するとともに、衣服レンタルを利用すべき消費者属性を具体化する。
謝辞
本研究は、JSPS 科研費 JP18K18232 と環境省・（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費（JPMEERF20223R04）により実施した。

図 1 実験前インタビューの分析結果
衣服レンタルの利用計画については「購買抑制」や「普段着る服を借りる」といった、条件 a)を達成しう
る回答を得た。また、「自分が似合う服との出会い・理

引用文献
1)

Redesigning fashion’s future”, (2017)
2)解」や「自分の服の整理」は間接的に衣服の適正購入を促し、条件 b)を達成しうる。

Ellen MacArthur Foundation: “A new textiles economy:
Amasawa E., Brydges T., Henninger C., Kimita K.: Cleaner
and Responsible Consumption (2023), accepted3)

3.3 被服行動

吉田樹, 天沢逸里, 木見田康治, 平尾雅彦:“第17回日本
LCA学会研究発表会講演要旨集”(2022)

先述の条件 a)について分析するため、被験者の普段の衣服の購入頻度と実験 1 ヶ月目の衣服の購入状況を4)分析した。結果として、被験者の 8 割が平均で 1~2 着

5) Johnson E, Plepys A: Sustainability, 13, (2021), pp 2118

Malhotra K, “Marketing Research (5th ed)”, Pearson Prentice
Hall, New Jersey, (2007), pp 229-237- 3-D1-03 -3-D1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

バガス利用衣服における GHG 排出量の算定
Calculation of GHG emissions of clothes using bagasse〇仙波壽朗*1)、山本直人 2)、小渡晋二 2)、富井岳 2)、伊坪徳宏 1)
Toshiro Semba, Naoto Yamamoto, Shinji Odo, Gaku Tomii, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2) Curelabo 株式会社* g2193106@tcu.ac.jp
1. 緒言す。流通段階及び含蜜糖・ケーキはシステム境界外と世界の人口増加やファストファッションの流行により、衣服販売量は 2050 年に 1 億 6000 万 t に達し、現1)

在の 3 倍以上になると推測されている 。日本においした。
2.2 データの取得
2.2.1 サトウキビ栽培からウージパウダー製造までてもアパレル供給量は1990年に約20 億点に対し、
2019
2)

サトウキビ栽培の GHG 排出量は沖縄県全体のサト

年では約 40 億点と 2 倍になった 。廃棄段階では、世ウキビ生産量や農薬・肥料・燃料使用量等を基に算出

界の衣服のマテリアルフローの出口で使用済み衣服のした。
軽油使用量は一次データを得られなかったので、

1)73%が埋立または焼却されている 。一方、日本では二次データを基に算出した。サトウキビ栽培に伴う堆2020 年に家庭から排出される衣服 75.1 万 t のうち、48.4

肥由来と作物残渣の鋤込み由来の N2O は日本国温室

3)

万 t が焼却されている 。このように衣服は大量に生効果ガスインベントリ報告書 5)を基に算出した。バガ

産・廃棄されリサイクル率が低いのが現状である。アスは製糖工場でサトウキビを圧搾して副産物として得

パレルメーカーにはリニアエコノミーから環境に配慮られる。製糖工程のプロセスデータを黒糖工場にヒアした服作りやサーキュラーエコノミーへの転換が期待リングした。含蜜糖及びバガスは経済配分した。ウー

されている。Curelabo 株式会社では、サーキュラーエ

ジパウダーとはバガスを粉末にしたものであり、製造

コノミーの実現に向けた取り組みとして、サトウキビ時の電力量を入手した。

の繊維質の搾りかすであるバガスを用いたバガスデニ

2.2.2 バガス和紙製造からバガス和紙糸製造まで

ムやかりゆしウェアを製造している。加えて、染色工

バガス和紙はウージパウダーとマニラ麻パルプを程での使用エネルギーの削減、使用段階でのシェアリ

2：8 の割合で混合したものを原料とする。マニラ麻栽

ングサービス、廃棄段階での使用済み衣服のバイオ炭

培の GHG 排出量はフィリピンのカタンドゥアネス島

加工等を行っている。本研究では、サーキュラーエコ

での Carlos V. Cortez, Jr.らの報告 6)を引用した。パルプ

ノミーモデルについて LCA を用いて衣服のライフサ製造については、IDEA(141112201pJPN) 4)の入出力デー

イクルにおける GHG 排出量の削減効果を評価するこタを基に計算した。機械すき和紙の製造工程は、離解・とを目的とする。

叩解・抄紙 である。和紙の乾燥には LPG ボイラーの蒸気を使用している。排水処理の GHG 排出量は、薬2. 研究方法

品の使用量及び使用電力量を基に計算した。和紙をス

2.1 評価対象及びシステム境界

リット化する工程の電力量と収率はヒアリングにより-1

機能単位はバガスデニム一着（7.50×10 kg）、シャ-1取得した。撚糸工程については、経済産業省の報告書

ツ一着（2.15×10 kg）とする。影響領域は GHG 排出7)量とする。原単位は主に IDEA Ver.3.2.0 (Inventoryは排出されない。

4)

Database for Lifecycle Analysis) を使用した。プロセスのプロセスデータを基に算出した。この工程でロス

2.2.3 綿花栽培から綿糸製造、染色まで

データは主にヒアリングにより一次データを取得した。

綿花栽培はアメリカでの綿花栽培での二次データを

Figure1 にバガスデニムのライフサイクルフローを示引用し、紡績のプロセスデータは経済産業省の報告書

Figure1 バガスデニムのライフサイクルフロー図- 3-D1-04 -3-D1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

7)を用いて綿糸製造の GHG 排出量を算出した。染色工

クリーニング店で商業洗濯を行い仕上げ機を使うため

程では、綿糸を束にしたロープ染色と呼ばれる方法でアイロン掛けを行わない。家庭洗濯と商業洗濯に関す染色する。A 社のロープ染色は、整経・精錬・染色・る GHG 排出量はそれぞれ山口ら 8),9)の報告を引用した。

洗浄・乾燥・分繊・糊付の順で行われる。A 重油はボ2.2.8 シェアリング

イラーの燃料であり、糸の乾燥や糊の溶解、冬場の染シェアリングとは沖縄県のホテルで観光客にかりゆ液の加温に使う。A 社の染色の特徴として、精錬ではしウェアをレンタルするサービスである。前立ての部

次亜塩素酸ナトリウムを使用しない、電解水を使用し分に縫い込まれた IC タグにより、着用した人の属性やているため前処理や後処理で洗剤を使用しない、小型着用履歴等のデータを入手することができる。関係者

ボイラーを使用しているため蒸気のロスを削減できる、

ヒアリングより機能単位を 40 回着用としてシナリオ等が挙げられる。

を設定した。

2.2.4 製織・整理加工

2.2.9 バイオ炭

バガスデニムとかりゆしウェアの生地は、B 社で製使用済みのバガスデニムやかりゆしウェアは、焼却

織され、B 社の関連会社で整理加工される。整理加工

せず製炭炉でバイオ炭に加工する。焼却した場合に排の工程は、毛焼き・水洗・スキュー加工・乾燥（シリ出される CO2 はセルロースの燃焼の化学反応式より求ンダー乾燥機使用）
・サンフォライズ加工・乾燥（パルめた。固定炭素率は JIS M8812 石炭類及びコークス類

マー使用）の順である。A 重油はボイラー用で、シリ工業分析法により測定した。その結果、ジーンズ一着

ンダー乾燥機やパルマー等の乾燥工程では蒸気を使用

では 6.63×10-1 kg、かりゆしウェア一着では 1.91×10-1

する。LPG は毛焼きや、熱でプレスしたりする工程（スkg の CO2 を固定できる。また製造過程で排出されるロ

キュー加工やサンフォライズ加工）で使用する。

スをバイオ炭に加工するシナリオも設定した。

2.2.5 裁断・縫製
バガスデニムの裁断・縫製は、デニム製品の縫製を

3. 結果・考察

専門としている C 社で行う。裁断・縫製の収率は 80%である。縫製の電力量は工場全体分をバガスデニムのGHG 排出量の算定結果については LCA 学会当日に議論する。

重量に配分して算出した。工場全体の電力量には、ミシン以外にアイロン、延反機、裁断機、検針機等を含引用文献

む。かりゆしウェアの裁断、縫製を行う D 社では、そ1)

Ellen MacArthur Foundation: “A NEW TEXTILESECONOMY: REDESIGNING FASHION’S FUTURE”,

れ以外に、刺繍加工やマーキング加工を行っている。

(2017)

そのため使用電力は本縫いミシンのモーターの定格消費電力（450 W）、使用時間より算出した。一着当たり

2) 経済産業省 製造産業局 生活製品課: 「“ 第 1 回繊維産に要する時間は 60min、そのうちミシンの使用時間は

業のサステナビリティに関する検討会」資料 5 「繊15min である。仕上げはアイロンで行う。

維産業の現状」”, (2021)

2.2.6 販売

3) 環境省: “令和 2 年度 ファッションと環境に関する調査業務 -「ファッションと環境」調査結果 -“, (2020)

バガスデニム及びかりゆしウェアの販売は沖縄県浦添市にある店舗兼倉庫と EC で行っている。ユーティ

4)

産業技術総合研究所安全科学研究部門 IDEA ラボ,

リティは電力のみで一か月当たりの使用電力量は 113

LCI データベース IDEA version 3.2.0 (2022/4/15)

kWh であり、店舗の床面積及び営業時間で案分した。

5) 国立研究開発法人 国立環境研究所:”日本国温室効果
ガスインベントリ報告書”, (2022)

さらに売上金額で経済配分した結果、ジーンズ一着当-1

たり 7.19×10 kg-CO2e、かりゆしウェア一着当たり

6) Carlos Cortez, Jr. et al.: Glob. J. Environ. Sci. Manag., 18

2.16×10-1 kg-CO2e となった。

(2), (2015), pp.53-61

2.2.7 洗濯

7) 経済産業省 製造産業局繊維課: “繊維製品（衣料品）

デニムの年間の洗濯回数は 52 回とした。
洗濯機は従の LCA 調査報告書-染色工程等のデータ修正に伴う更新版-資料編”, (2009)

来のドラム型洗濯機を使用し、タンブル乾燥せず自然乾燥とした。かりゆしウェアの家庭洗濯は関係者ヒア

8) Yoko Yamaguchi et al.: Int. J. Consum. Stud., 35, (2011),

リングより耐用回数を 20 回着用とし 19 回洗濯するとした。洗濯機は従来のドラム型洗濯機を使用し、タン

pp.243-253
9) 山口庸子ほか: Journal of Life cycle assessment, Japan,

ブル乾燥せず自然乾燥後にアイロンを掛けるとした。
一方、かりゆしウェアのシェアリングでは、回収後に- 3-D1-04 -6(3), (2010), pp.209-216

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[3-B2] 材料・素材
座長：橋本 征二（立命館大学）
2023年3月10日(金) 10:40 〜 12:00 B会場 (zoom)
Zoomはこちら[3-B2-01] 採掘活動量の観点からみた各種合成樹脂の資源使用量分析*梅﨑 泰介1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
10:40 〜

11:00

[3-B2-02] マイクロ波炉を用いた分散型リサイクルシステムの導入による環境影響評価*小崎 啓太1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
11:00 〜

11:20

[3-B2-03] Life cycle eco-efficiency of materials: solving the downstream
allocation issue*Dente Sebastien1、橋本 征二1 （1. Ritsumeikan University）
11:20 〜

11:40

[3-B2-04] 風力発電増速機用軸受の安定稼働に向けた材料からの貢献
楠神 浩平1、*福嶋 利保1、庄 篤史1 （1. 山陽特殊製鋼株式会社）
11:40 〜

©日本LCA学会

12:00

3-B2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

マイクロ波炉を用いた分散型リサイクルシステム導入による環境影響評価
Environmental impact assessment of the introduction of a distributed recycling system withmicrowave-based heating○小﨑啓太*1)，光斎翔貴 1) 柏倉俊介 1) 山末英嗣 1)
Keita Kozaki, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue1) 立命館大学* rm0167hk@ed.ritsumei.ac.jp
1 緒言
1.1 研究背景
現在，急激な人口増加・経済成長により様々な製品が大量に生産され消費されている．このような生産・消費形態は多くの廃棄物を排出することから，循環型社会に向けた効率的なリサイクルシ
ステムの構築が重要となっている．
現行のリサイクルシステムは，広域範囲から廃棄物の回収を行い 1 箇所の大規模な処理施設に輸送し処理を行う中央集中型が一般的である．しかし，中央集中型リサイクルでは廃棄物の回収・輸送段階におけるエネルギー消費量や二酸化炭素排出量が多く，必ずしも効率的であるとは限らない
1)．そこで輸送の抜本的な解決法として分散型リサイクルが挙げられる. 分散型リサイクルとは複数の小規模な処理施設を用い，各地で発生する廃棄物を地域内で回収から最終処理までを完結させる
リサイクルシステムである．廃棄物の発生地域と処理施設が近く輸送に関する環境負荷を低減できることが分散型リサイクルの利点であると言える ．
光斎ら 2)によると日本で廃棄されるアルカリマ
ンガン乾電池に対し，マイクロ波炉を用いた分散型リサイクルを適用することで，従来のリサイク
ルシステムに比べ，エネルギー消費量及び二酸化
炭素排出量が低減されることが示唆されていた．
しかし，この研究では市区町村内でのアルカリマ
ンガン乾電池の回収に関する輸送や，リサイクル
後に回収された 2 次材の輸送については考慮されておらずシステムバウンダリーが限定的であった．
また，分散型リサイクルに対する経済的な観点からの評価はなされていなかった．
これらの課題を解決するために，本研究ではアルカリマンガン乾電池の最終処理後や市区町村内
回収に関する輸送を加味することによって，シス
テムバウンダリーの拡張を行い，分散型リサイク
ルの各地域における適応可能性や，リサイクルシ
ステム全体における二酸化炭素排出量などの環境負荷評価を行った．また，経済的観点からみた分散型リサイクルシステムの実現可能性を分析した．
2 手法
2.1 分散型リサイクルと中央集中型リサイク
ルのシステムバウンダリー
本研究では，中央集中型のモデルとして国内においてリサイクル目的で回収された廃乾電池を全て一つの処理施設で焙焼による亜鉛回収といった最終処理を行った場合を考えた．分散型のモデルとしては市町村区分の地域内で回収された廃乾電
池をその地域内で最終処理まで完結させる場合を
考えた．

図1

中央集中型リサイクルの輸送フロー

図2

分散型リサイクルの輸送フロー

2.2 輸送に関する二酸化炭素排出量
それぞれのリサイクルシステムについて，輸送段階における二酸化炭素排出量の計算を行う．
中央集中型リサイクルシステムについては各地域で回収された乾電池の輸送フローとして，各市区町村の代表地点に集合させた後，全国 45 箇所 3)に設定された回収拠点を経由し，トラック及び鉄道
によって最終処理施設まで運ぶ流れを仮定し二酸化炭素排出量を算出する．市区町村内回収後から再製品化施設までの一連の輸送については地理情報システム(GIS)を用いて輸送距離の計算を行った．また，市区町村内での廃棄物の回収では，収集輸送距離の算出にあたってはグリッドシティモデ
ル 4)に基づいた手法を用いた．
一方で，分散型リサイクルシステムについては各市区町村の代表地点での最終処理の完結を前提としているため，その過程である市区町村内での回収における二酸化炭素排出量を算出する．
また双方のリサイクルシステムにおいて，最終処理後に回収された物質を，再利用を目的として精錬を行う再生品化施設まで輸送する過程も評価範囲に含めた．
2.3 加工に関する二酸化炭素排出量
回収された乾電池はリサイクル処理施設で焙焼工程などを経て再資源化される．本研究ではリサ
イクルの機能単位を乾電池 1kg から亜鉛・マンガ
ンを分離回収する際にかかる二酸化炭素排出量と- 3-B2-02 -3-B2-02

第18回日本LCA学会研究発表会設定する．中央集中型については電気炉, 分散型
についてはマイクロ波炉を用いて製錬を行うものと仮定し，亜鉛回収率や消費電力，加熱時間などから二酸化炭素排出量の評価を行う．
2.4 コスト
本研究ではリサイクルシステム全体で必要となるコストについても評価を行った．輸送に関するコストは輸送量と輸送距離を基に計算し，人件費や維持管理費も輸送費に含むものとした．加工に関するコストは乾電池のリサイクル処理に用いられる電力消費量及び電気料金から推計した．また，分散型リサイクルにおいては，適応する上で必要となる小型マイクロ波炉の導入費用などを初期費用として考慮に含めた．
3 結果と考察日本の 1,700 の市区町村にて 1 年間に回収されるアルカリマンガン乾電池約 23,000t の輸送・リサ
イクル処理・再輸送の段階において発生する二酸
化炭素の量を図３に示す．分散型リサイクルを適用した場合，集中型リサイクルに比べ二酸化炭素
排出量を 14～30%低減し，年間最大 13,000t の二酸化炭素を削減しうる結果となった．また，市区町村
内での回収において排出される二酸化炭素は集中型リサイクルでは全体の 33~42%，分散型リサイク
ルでは 47%を占める結果となった。これは市区町
村内での廃棄物のステーション回収において必要となる輸送距離が大きいことに起因すると考えられる．最終処理によって分離回収された 2 次材の輸送に関しては，輸送量が最終処理前のアルカリ乾電池に比べ輸送量が 15~40%程度になることで二酸化炭素排出量にあまり大きな影響を与えないと考えられる．

図 3 各リサイクルシステムにおいて 1 年間に排出される二酸化炭素量
また，図 4 はそれぞれのリサイクルシステムを継続的に利用した場合における，経過年数とコストの関係を表している．既存の中央集中型リサイ
クルシステムに対し，新たに分散型リサイクルを適用した場合，マイクロ波炉の導入などの初期費用により初年度のコストが大きくなるが，運用コストの低さによって二年以内に集中型リサイクルよりも総消費コストが小さくなることが推計された．
二酸化炭素やコストに関するこれらの結果から，
小型マイクロ波炉を用いた分散型リサイクルの優位性が示され，循環型社会に寄与しうる新たなリ
サイクルシステムであると考えられる．

図 4 各リサイクルシステムを継続的に利用した場合における経過年数とコストの関係
4

まとめと今後の展望
本研究では，アルカリマンガン乾電池の中央集中型リサイクルに対し，小型マイクロ波炉を用いて廃棄物を発生地域内で処理する分散型リサイ
クルを提案し，地域ごとの適応可能性や，リサイク
ルシステム全体における二酸化炭素排出量などの環境負荷評価・コスト評価を行った．分散型リサイ
クルの適用により年間 14~30%の二酸化炭素排出量の低減，また，継続運用を通して経済的にも中央集中型リサイクルに比べ優位性を示す結果となった．今後は，製品リサイクルに向けた動きが加速している東南アジアなどの発展途上国に関して，分
散型リサイクルの適用可能性について検討を進めていきたいと考えている．
5 引用文献1) . P. Kerdlap, A. R. Purnama, J. S. C. Low, D. Z. L.
Tan, C. Y. Barlow and S. Ramakrishna, "Comparing
the environmental performance of distributed
versus centralized plastic recycling systems:
Applying hybrid simulation modeling to life cycle
assessment," Journal of Industrial Ecology,
10.1111/jiec.13151, 2021.
2) Kosai, S.; Kurogi, D.; Kozaki, K.; Yamasue, E.;
Distributed recycling system for alkaline batteries
by using microwave apparatus, Resources,
Conservation and Recycling, under review
3) 野
村
興
産
株
式
会
社 ,https://www.nomurakohsan.co.jp/company/coo
per, accessed 22.09.2021
4) 一般社団法人 プラスチック循環利用協会,「自治体の収集運搬モデルの構築と LCA 分
析」- 3-B2-02 -3-B2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

Life cycle eco-efficiency of materials: solving the downstream allocation issue○Sebastien M.R. Dente*1), Seiji Hashimoto1)
1) Ritsumeikan University* sdente@fc.ritsumei.ac.jp
1. Introduction
An objective of the circular economy is to optimize the useof materials extracted from the environment. Reuse,recycling schemes, design of long life, and reparable
products are examples of strategies towards this goal. In

2.2 Balances
All the environmental system tools (LCA, MFA, IO) arebased on the respect of the following balance principles:

this context, an eco-efficiency indicator able to evaluate theratio between the value created by the materials and theirenvironmental impacts throughout their life cycle isnecessary. Previous researches have developed aframework to calculate the eco-efficiency of materials [1,2, 3]. This framework solved definitively the issue of
double counting allowing a calculation of the ecoefficiency related to the production of materials (upstream).

• Energy balance (e)For the purpose of illustration, let us consider three physicalinputs I1, I2 and V1. I1 and I2 are intermediate inputs, i.e.
have a monetary value. V1 is a primary input, thus without
monetary value. These inputs are transformed by theprocess as a product with monetary value (O1) that stays
within the system and the non-valued ouput (O2), e.g.
wastes and emissions that leave the system. The monetary

On the opposite, the allocation framework for the use ofmaterials (downstream) is still debated. Dente et al. [1]proposed for example a monetary-based allocation
whereas Cabernard et al. [3] used a physical allocation forfossil fuels. The present work aims at closing the debate byproviding a consistent rationale and a standardized
approach to allocate value and impacts of the downstream
phase.

balance is similar in principle except the primary input isthe value added V2 and materials leaving the system has no••

Mass balance (m)Monetary balance (M)value (𝑶"𝟐 = 0). Corresponding balances are shown inequations 1 – 3.
𝐼#$ + 𝐼%$ + 𝑉#$ = 𝑂#$ + 𝑂%$(1)
𝐼#" + 𝐼%" + 𝑉%" = 𝑂#"
𝐼#& + 𝐼%& + 𝑉%& = 𝑂#& + 𝑂%&

(2)
(3)

O1

I1

2. Methodology
2.1 Life cycle of materials
The life cycle of a material starts with its production andProcess

I2

ends when its last part or component leaves the economy.
The life cycle of material then has a different logic for the

O2

V2

V1

Intermediate
PrimaryeLeaving

upstream and downstream phases. The upstream phase iscumulative and aims at assessing all the environmental

Fig 2: Balance framework of a process

impacts and value generated to produce the material. Its
calculation then follows the principles of Life Cycle
Assessment (LCA). On the opposite, the downstream
phase tracks the becoming of the material which is thedomain of Material Flow Analysis (MFA).

2.3 Issues with current allocation schemes

Upstream (LCA)
T
NT

Downstream (MFA)
T

Value added (𝑽"𝟐 ) is embodied into the price of the material
staying in the system as shown in eq. 2.
Based on this equation, Dente et al. [1] decomposed thevalue added based on the cost structure ratio of eachmonetary inputs (rM) as shown in eqs.4 – 5 leading to a
rewriting of the monetary balance (eq. 6).
(

NT
T: Target
NT: Non - Target

Fig 1: Material Life cycle phases()

𝑉%' = *𝑟'! + 𝑟'" + 𝑟'" ,𝑉%'
𝑟('
=
!

(!#
*!$

; 𝑟%' =("#*!$; 𝑟)'" =

(4)
)"#
*!$

(5)

*𝐼#' + 𝑟('
𝑉 ' , + (𝐼%' + 𝑟%' 𝑉%' ) + 𝑟)'" 𝑉%' = 𝑂#" (6)! %The method has the simplicity of not necessitating
information about materials leaving the system (O2) but- 3-B2-03 -3-B2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

interrogates the share attributed to value added *𝑟)'" 𝑉%' ,.
(#!
Though the latter issue could be solved by taking 0($+($1!

"

as a new ratio, this methodology still attributes a higher
share of the value added and environmental impacts tocostly material inputs. As pointed out by Cabernard et al.
[4], such allocation led to an underestimation of fossil
resource GHG emissions by a factor of 3. Their method
based on the attribution to material resources causing theemission is easily achievable in the case of GHG but theabsence of a systematic approach and calculation method

environmental impact. Disability adjusted life years(DALYS) is a common health impact indicator used in
LCA. Considering 12 DALYS/kg C and 20 DALYS/kg of
O2, the repartition of the 168 DALYS (12*14) associatedwith carbon and the total 800 DALYS (20*40) aredistributed as shown in Table 1.
Table 1: Allocation framework
I1

I2

V1

V2

O1

O2

C

10

12

5

0

13

14

m

20

20

15

0

15

40

M

15

12

0

10

37

0

rC

10
27

12
27

5
27

0

13
27

14
27

rm

20
55

20
55

15
55

0

15
55

40
55

rM

15
37

12
37

0

10
37

37
37

0

balance presented in equation (1), the physical allocation
ratio of inputs (rm) are presented in equation (7). The link

Eq. 4

150
37

120
37

0

100
37

10

with value added 𝑽𝑴
𝟐 is then ensured by the unitary price

Eq.8

200
55

200
55

150
55

0

10

0

EC

62

75

31

0

0

168

m

291

291

218

0

0

800

makes their work hardly reproducible to address othermaterial and environmental impacts.
2.4 A systematic approach
There is a profound dissymmetry between value-added andenvironmental impacts. Value added is embodied inmaterials staying in the system. Environmental impacts arecaused by materials leaving the system. Therefore, a massbased allocation ratio is relevant. Considering the mass

𝑶𝐌

𝟏of the valued output 2𝑶𝐦
3 and the value added share in
𝟏

E

𝑽𝑴
𝟐

the price 2𝑶𝐌 3 as shown in equation (8). Similarly, the𝟏environmental impact caused by the output O2 (E2) can be
related to inputs as shown equation 9.
*

(!
𝑟(/
= **+*
*
!
!

"

*

("
; 𝑟(/
= **+*
*
"
!

"

*$
)#
𝑉#',(# = 𝑟(/
× 𝑂#$ × *!* × *"$
!
!

!

1"
𝐸#/,(# = 𝑟(/
× 𝑂%$ × **
!
"

*

)!
; 𝑟)/! = **+*
*
!

"

(7)

4. Conclusion
The methodology presented allows the allocation of thevalue and environmental impacts generated by a process to
its inputs. Based on the balance principles of environmental
system analysis tools, it provides a consistent frameworkfor downstream allocation in the calculation of the life(8)

cycle eco-efficiency of materials.
(9)

3. A simplified example
Let consider the mass balance presented in equation 1 - 2
to be represented by Table 1. The first line corresponds tothe mass balance in terms of carbon (C). The second line(m) and third line (M) are respectively the mass andmonetary balance. I1 has for example a mass of 20 kg ofwhich 10 kg is carbon and costs 15 $. The ratios are thencalculated as presented in equation 6 – 8. The mass ratio rm
is used to allocate the value added so that 36% of the value
added is allocated to I1. For the environmental impact, theratio may be different depending on the environmental
impact categories considered. For example, rC could be
used to calculate carbon impact and rm for the total

Reference:[1] Dente et al. (2019). Revealing the life cycle greenhousegas emissions of materials: the Japanese Case. Resources
Conservation & Recycling, 133, 395 – 403.
[2] Aoki–Suzuki et al. (2021). Total environmental impactsof Japanese material production. Journal of Industrial
Ecology, 25 (6), 1474 – 1485.
[3] Cabernard et al. (2019). A new method for analyzingsustainability performance of global supply chains and its
application to material resources. Science of The Total
Environment, 684, 164 – 177.
[4] Cabernard et al. (2022). Improved sustainability
assessment of the G20’s supply chains of materials, fuels,
and food. Environal Research Letters, 17, 3.

- 3-B2-03 -3-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会- 3-B2-04 -3-B2-04

第18回日本LCA学会研究発表会- 3-B2-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[3-C2] 教育
座長：平山 世志衣（横浜LCA環境教育研究会）
2023年3月10日(金) 10:40 〜 12:00 C会場 (zoom)
Zoomはこちら[3-C2-01] A Case Study on the Impact of Environmental Information Disclosure*カカール 杏樹里1、西尾 チヅル2、石田 実3、金井 大樹4、岩下 博哉1、神谷 優大1、鶴田 祥一郎1
（1. 一般社団サステナブル経営推進機構、2. 筑波大学大学院人文社会ビジネス科学学術院、3. 東洋大学経営学部、4. 楽天グループ株式会社）
10:40 〜

11:00

[3-C2-02] 日常生活と環境負荷のつながりの認識が環境配慮行動に与える影響*山田 千晶1、松本 安生2、水野 建樹3、松本 真哉1 （1. 横浜国立大学、2. 神奈川大学、3. 横浜
LCA環境教育研究会）
11:00 〜

11:20

[3-C2-03] 大学教育における LCAの学び－オンライン授業を通じてアクティブに LCAを学ぶために―*髙橋 和枝1 （1. 武蔵野大学）
11:20 〜

11:40

[3-C2-04] 総合的な探究の時間の指導におけるライフサイクル思考の導入 -2*松本 真哉1、平山 世志衣2、水野 建樹2、比良 剛3 （1. 横浜国立大学、2. 横浜LCA環境教育研究会、3. 神奈川県教育委員会）
11:40 〜

©日本LCA学会

12:00

3-C2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

A Case Study on the Impact of Environmental Information Disclosure○Anjuri Kakkar*1), Chizuru Nishio2), Minoru Ishida3), Daiki Kanai4), Hiroya Iwashita1), Yuta Kamiya1), Shoichiro
Tsuruta1),
1) Sustainable Management Promotion Organization, 2) University of Tsukuba, 3) Toyo University, 4) Rakuten
Group, Inc.
* kakkar@sumpo.or.jp
1.

Introduction

either the Social-Norm nudge group or the Incentive nudge

Today, the use of envionmental label is used as anaccustomed

tool

to

communicate

group and they were presented with two nudge conditions,environmental

as summarized in Table 2 in the Supporting Inforamtion,

information to customers. For instance, France has enacted

prior to choosing their favorite environmental label types. In

legislation aiming to implement an environmenal labeling

contrast, the control group was not presented with any

system for food products in 2020 [1]. Environmental impact

messages.

labelling such as the Eco-Score, debuted in France in 2021,
now accompanies thousands of products in Europe [2].
While the study on the impact of environmental
information of a product is underway in Japan, there is stilla demand for research pertaining to the impact of digital
environmental information on consumers’ choice. Therefore,
this

study

investigatedwhat

information

of

the

environemntal labels are most influential when purchasing a
product and the impact of nudges on customers’ intent.
2.

Methodology

No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

Table 1 Environmental Label Types
Designs Environmental Info Points
A
Total Emissions
10 points
B
Emissions Reduction 10 points
A
Emissions Reduction 10 points
B
None
10 points
B
Total Emissions
100 points by drawing
B
Emissions Reduction 100 points by drawing
A
Emissions Reduction 100 points by drawing
A
None
100 points by drawing
None None
10 points
None None
100 points by drawing
No selection

2.1 Framework and Assignment
Rakuten group’s application, Rakuten Pasha, was used tocollect data for the study. Users use Rakuten Pasha toupload their shopping receipts to obtain various coupons.
The application was used to examine four aspects of thepreference pattern of the 11 types of environmental labels:
label design, environmental information, points granted, andlabel displayed position. The 11 types of environmental

Figure 1 Environmental Label Types Imagelabels are summarized in table 1 and the images of labels
are outlined in figure 1 below.

2.2 Analysis

For this study, two million application users wererandomly assigned to 12 groups (four product groups (toilet
paper, carton of milk, laundry detergent, and beer can) x
three nudge groups (two experimental groups and one
control group)) using randomized controlled trial (RCT)
based on their age, gender, application usage frequency. The
study conducted pre-survey to collect this demographic
informaiton of users to prevent selection bias whenassigning them to each groups.
Users were asked to select their choice of environmental
label from the 11 types displayed on their Rakuten Pasha
application.

The

four

product

categories

werepredetermined based on their consumption frequency andpalatability. The experimental groups were divided into

The study examined users’ preference pertaining to
information of environmental labels based on their selection
pattern among the assigned groups, and the impact of thenudge messages on the choices of labels using Choice
Based Conjoint Anaysis (CBC). CBC is an analysis tool tomeasure the attribute importance of environmental labels. In
addition to the analysis above, the study also analyzed theamount of GHG emissions reduction of the four productgroups.
3.

Results

3.1 Evaluation of Label Preferences
The four aspects of the preference pattern of the 11 typesof environmental labels were examined. For the selection of- 3-C2-01 -3-C2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

the label design, design B was preferred over design A for

via nudge messages, 30% of the overall users did not selectboth experimental and control groups. The percentage oflabels with enviornmental information. Since there were nousers preferring Label A or B over “no label” or “nosiginifcant differences between the experimental and control

selection” was higher for the household product groups

groups(toilet paper and laundry detergent) than the food items

environmental information, it can be inferred that 30% of(beer can and carton of milk). According to the CBC

the general population are not interested in such information.

analysis, as summarized in Figure 2 in Supporting

The results also demonstrated that the label poisiton plays aInformation, besides the carton of milk group, thebig role in customer’s preference even though they were allSocial-Norm group appears to show lower attribute

randomized when displayed on the applications’ screen.

importance compared to the Incentive and control group.

for

the

selectionoflabelspertaining

to

The CBC analysis suppports that the Incentive nudge

When examined the envirnmental information preference

messages have somewhat influenced users’ preference as it

among the experimental and control groups, more than 30

appears that attribute importance of the points were smaller

percent of the total users preferred labels without any

for the Incentive groups which could indicate that theyenvironmental information. It appears that majority of the

anticpated other factors of the labels, such as thegroupsamong

theexperimental/control

productgroupscategories
preferred

and

the

environmental information, label deisgns, or label position,labelswithto be more important when making choices.

environmental information on emissions reduction overAccording to the results and problems obtained from thetotal emissions. According to the CBC analysis, it appears

study, the future directions of studies can be summarizedthat impact of the environmental inforamtion is stronger

below.

among the experimental groups, except for the carton ofmilk group.

(i) According to the literature review on environmental
impact label, consumers are mostly interested in acquiring

With respect to the points preference (choosing either 10

information on biodiversity [3]. This indicates thatpoints or 100 points by drawing where only chosen 50

environmental information beyond GHG emissions should

people will receive 100 points), there were no criticalbe examined additionaly in the future study.

differences among the product groups, besides the beer can(ii) Factors unrelated to environmental information, suchgroup where “no selection” preference percentage wasas the label positions, have demonstrated to play a large parthigher than the other three product categories. According toin the label selections. These outside variables appear to be

the CBC analysis, the attribute importance of points was thea very important factor in this study and therefore needs tosmallest for the Incentive group when compared to thebe carefully examined and re-evaluated for the future

Social-Norm and control groups.

direction of the study.

Finally, for the label position, according to the CBC
5. Acknowledgement

analysis, it appears that more users have selected labelsfrom the first four displayed on their application than thoseThis study was part of the project funded by Ministry of

displayed elsewhere on the application. Besides the beer can

the Environmental Japan. We are grateful to all of thosegroup, the attribute importance of the label position waswith whom we have had the pleasure to work during the

between 25 – 30%.

project, and Dr. Tadahiko Sato from the University of

3.2 GHG Emissions Reduction

Tsukuba Graduate School of Business Sciences for his

Amount of GHG emissions reduction per item was

support throughout the study.
6.

analyzed based on the Embodied Energy and Emission

Reference

Intensity Data for Japan using Input-Output Table (3EID)[1] Arnaud Helias et al: The International Journal of Lifeand the annual average product price of 2015 (Retail Price

cycle Assessment, 27, (2022), pp 926-931.

Survey, Statistics Bureau of Japan). The calculation results[2] Footprint Media Group: “Eco-scores influencing

are as follow: carton of milk 34.9 g-CO2eq, toilet paper

purchasing decisions-survey,” Footprint Sustainable

13.7 g-CO2eq, laundary detergent 18.2 g-CO2eq, beer can

Responsible Business, (online), URL<

37.2 g-CO2eq.

https://www.foodservicefootprint.com/eco-scores-influencin

4.

g-purchasing-decisions-survey/>, (Access Date 2023-1-6）

Conclusion and Discussion

The result of the study demonstrates that despite theemphasize of the importance of GHG emissions reduction[3] Ekaterina Stampa et al: Journal of Cleaner Production,
370(133571), (2022), pp 1- 10- 3-C2-01 -3-C2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

Group
Social Norm

Incentive

Table 2 Two Nudge Conditions
Message
According to a recent consumer survey, more than 80% of people noted “climate change andabnormal weather” as a social issue facing Japan. In addition, 70% of respondents said that “eachand every consumer should be actively involved” in solving these and other social issues, rather
than leaving them to the government or corporations. Furthermore, one out of two respondents
chose products that contribute to the reduction of CO2, which is the primary cause of global
warming.
Come join us on our journery to fight against global warming by choosing products that areattempting to reduce CO2 emissions, the primary cause of global warming! If you purchase aneligible product using a coupon that you obtain on Rakuten’s website, you will receive Rakuten
Bonus Points for every 10 people selected in a drawing.

Figure 2 CBC Analysis Attribute Importance (11 profiles)- 3-C2-01 -3-C2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

日常生活と環境負荷のつながりの認識が環境配慮行動に与える影響
The Influence of Recognition of the Link Between Daily Lives and Environmental Impact on
Environmentally Conscious Behavior.
○山田千晶*1)、松本安生 2)、水野建樹 3)、松本真哉 1)
Chiaki Yamada, Yasuo Matsumoto, Tateki Mizuno, Shinnya Matsumoto1) 横浜国立大学, 2) 神奈川大学, 3) 横浜 LCA 環境教育研究会* yamada-chiaki-dn@ynu.jp
1.

の回答者を男女各 200 名とする合計 2000 名のデータを用

はじめに
地球温暖化に代表される地球規模の環境問題を解決すいた。

るためには、企業活動に伴う環境負荷の削減に加え、消費活動が中心である人々の日常生活を起因とする環境負荷

2.2 分析項目

の削減を行うことも重要である。そのためには、私たちの質問紙では、日常生活と環境負荷のつながりの認識に

日常生活と環境問題や環境負荷とのつながりを意識して関する設問として、以下の二つの設問を設定した。いずれ

環境配慮行動を促進することが不可欠である。この行動

もライフサイクル思考に関連する項目である。

促進のための手段として、ライフサイクル思考を取り入れた環境教育が注目されている。これまで、ライフサイク①「日々の消費行動が資源の採掘や製品の製造・輸送、

ル思考に基づいて日常生活と環境問題などのつながりを廃棄などといった様々な活動と深く関係していると意識することで、日常生活における環境配慮行動を促進

思いますか」

することができるという仮説のもと、教材開発や教育効②

1)果の研究が行われてきた 。

「日々使う製品(日用品や家電など)と工場や発電所から排出される温室効果ガスは深く関係しているとしかし、ライフサイクル思考を取り入れた環境教育に思いますか」

よる具体的な環境配慮行動の促進や生活行動の変化に関する報告例は限られる。本藤らは、ライフサイクル思考を以上の設問は、それぞれ、つながり感①及びつながり感②

用いて日常の消費活動と自然環境のつながり感を再生すとして分析を進めた。
また、調査対象の 2000 人を回答者の属性分布が保持さることで責任感が向上し、消費側の環境配慮行動が促進
2)

される可能性を指摘している 。また田高らはライフサイ

れた 1000 人ずつの 2 つのグループに分け、「【環境配慮行クル思考の学びが生活と環境問題のつながり感を生み環動】をしていますか」という質問に関して、1 つのグルー

境配慮行動を促すことに加え、それらの効果が長期的にプは「包装やレジ袋を断ること」について回答を求め、も3)維持されることを示した 。これらの事例以外にも、ライう 1 つのグループは「エアコンを 28℃以上に設定するこフサイクル思考の認識と環境配慮行動の関係について、と」について回答を求めた。最初のグループをゴミ削減行

教育的な介入の結果に関する調査結果が報告されている。

動群とし、後者のグループを省エネ行動群とした。

一方で、日常生活と環境問題や環境負荷のつながりの

つながり感に関する質問と行動に関する質問は 6 段階

認識や、その認識と環境配慮行動との関係について、前述の回答から自分が該当すると思うものを選択してもらっしたような教材を用いた教育対象ではない一般の市民をた。この 6 段階の回答に対して、つながり感の認識に関対象に調査した事例は、発表者の知る限りでは見当たら

しては「非常にそう思う」及び「ややそう思う」を「つななかった。そこで本発表では、教育的な介入のない対象にがり感の認識がある」、それ以外を「つながり感の認識がついて実施した質問紙調査の結果から、ライフサイクルない」とした。行動に関しては「全くその通りだ」及び「や思考に基づいた日常生活と環境負荷のつながり感と環境

やその通りだ」を「環境配慮行動をしている」、それ以外

配慮行動の関係について分析した。

を「環境配慮行動をしていない」とした。
このような、つながり感に関する 2 つの選択肢と、二2.

方法

種類の環境配慮行動の関係について分析し 、得られた結2.1 質問紙調査内容

果の傾向や特徴について考察した。

質問紙調査は、2017 年 6 月 23 日から 6 月 27 日の期間に、調査会社（株式会社インテージ）に登録されたモニタ
ーを対象にインターネット経由で行った。首都圏に住む
20 歳から 69 歳までの男女で、10 歳階級における各年代

結果と考察

3.

最初に二種類のつながり感の有無と行動の有無に関する回答人数をまとめて表 1 に示す。

- 3-C2-02 -3-C2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

表 1 つながり感と行動の有無の集計結果
回答人数(人)

ゴミ削減行動群全体でクラメールの連関係数を計算し

行動をし

行動をし

た結果、つながり感①では(v = 0.338, p < .001)、つながり

ている

ていない

感②では(v = 0.245, p <. .001)であり、どちらのつながり感ゴ

つ なが り

認識あり

293

137

でも関連性があることが示された。この傾向は省エネ行

ミ

感①

認識なし

194

376

動群でも同様だった。続けてゴミ削減行動群について、男削

つ なが り

認識あり

292

138

女間で同様の比較をしたところ、男性では(v = 0.371, p

減

感②

認識なし

218

352

<. .001)、女性では(v = 0318, p <. .001)であり、性別に関係

省

つ なが り

認識あり

176

73

なく関連性があることが分かった。次に年代別に比較し

エ

感①

認識なし

318

433

たところ、30 代から 50 代では全て関連性があるが、20 代

ネ

つ なが り

認識あり

174

75

と 60 代では弱い関連性を示した。これらの傾向について

感②

認識なし

332

419

も、省エネ行動群で同様の結果が得られた。
今回の結果は、年代によってやや違いが見られたが、性ここからつながり感の認識と行動の有無でクロス集計を行い、グラフにしたものを次の図 1 で示す。つながり感の認識が無い人に比べて、ある人の方が環境配慮行動をしている割合が高かった。図 1 ではゴミ削減行動群の結果のみを示すが、省エネ行動群でも同じ傾向が見られ別や年代にあまり関係せず、日常生活と環境負荷のつながり感を認識していれば環境配慮行動を行う割合が高くなる可能性を示している。環境に対する意識変化と行動変化の間には大きな障壁が存在することが知られているが、少なくとも、ライフサイクル思考の教材を普及することで環境配慮行動を促進できる可能性は示されていると

た。

考える。
ゴミ削減

つながり感1
まとめと今後の課題

4.
認識なし

34.0

今回の調査結果から、日常生活と環境負荷のつながり

66.0

感と環境配慮行動の間に関連性があることが示された。
認識あり

68.1
0%

20%

40%

行動している

31.9
60%

80%

関連性の強さに関して性別間の差はなく、年代間で差が見られた。この特徴については、二つの配慮行動に関する

100%違いなども含めより詳しく分析し、その要因を考察する行動していない

必要がある。また今後の分析結果から、ライフサイクル思考を取り入れた教育活動から受講者の環境配慮行動の実

ゴミ削減
認識なし

38.2

認識あり

61.8
67.9

0%

20%

践に結び付く要因なども明らかにしたい。

つながり感240%

行動している

5.

引用文献

1)

日本 LCA 学会："日本 LCA 学会 環境教育研究会報

32.1
60%

80%

告書", (2013),入手先<https://www.ilcaj.org/lcahp/kenkyukai-1-down.php>,

100%（参照 2023-1-24）

行動していない2)

本藤祐樹, 平山世志衣, 中島光太, 山田俊介, 福原
一朗：日本エネルギー学会誌， 4 (3) ，(2008) ，pp.

図 1 クロス集計結果

279-291以上から、つながり感がある方が環境配慮行動をして3)いる人が多いという傾向があり、つながり感と環境配慮行動の間に関連がある可能性があることが分かった。このことから、つながり感と環境配慮行動の間に実際に関連性があるのかをχ2 検定で調べ、さらに関連性の強さをクラメールの連関係数で分析した。その結果、つながり感の認識がある人のほうが環境配慮行動を行っていることが多いことについて、統計的に有意に関連性があるという結果が得られた。

- 3-C2-02 -田髙初奈, 平山世志衣, 高岡由紀子, 津田祥子, 水野建樹, 松本真哉: 日本 LCA 学会誌, 13（4）,（2017）, pp. 349-359

3-C2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

大学教育における LCA の学び-オンライン授業を通じてアクティブに LCA を学ぶために-

Learning LCA in university education- To learn LCA actively through online classes ○髙橋

和枝*1)

Kazue Ichino Takahashi
1) 武蔵野大学* kazutaka@ musashino-u.ac.jp
1. はじめに（1）

この授業の内容を理解できましたか。

近年、ライフサイクルアセスメント（LCA）は、製（2）

この授業に満足していますか。

品の評価だけではなく、多くの企業、自治体等の環境（3）

この授業に主体的に取り組みましたか。

マネジメントの一手法として取り入れられるようにな
り、大学において環境に直接関係する学部・学科では
1）

表 1 授業の概要

ない学生の間でも授業に取り入れられている 。本学

授業形態

オンライン授業 対面授業

科でも LCA を研究手法として、あるいは就職活動の実施年度

2022 年度

2019 年度

ために学ぶことを希望する学生が増えてきており、学

履修者数

49 名

39 名

部 3 年生および修士学生を対象として LCA の授業を行っている。

2.2 環境影響評価

一方、2020 年度初頭に新型感染症の拡大により、多機能単位は一人の学生が LCA の授業を 1 学期間履

くの教育機関でオンライン授業が導入されることとな

修することとした。学修時間は、自修時間が不明なたった。オンライン授業については、主にアンケート調

め、授業方法が違っても同じであると仮定した。評価

査による学生に与える心理的な影響や学習の理解度なの範囲は、オンライン授業については、使用する PC

どについて研究が行われている 2）。本学の LCA の授業

およびインターネットを含む通信サービス、自宅等のもオンライン授業に移行して約 3 年が経ち、今後もオ

空調及び照明とした。対面授業については、データがンライン授業を続けるべきかどうかを検証する時期に得られた本学科の学生について平均の通学距離を求め、なっている。

さらに公共交通機関のみを使用すると仮定して評価し両形態の授業の環境への影響の違いについては、以た。さらに大学の空調、照明を可能な範囲で含めた。

前、企業内の研修から仮想のモデルを作成し、環境効

ここで、空調および照明の消費電力については、日本率の評価方法を検討し、報告した 3）。今回は、実際に建築学会のデータ 4, 5）を参考にした。また対面授業で同じ科目の授業を対面とオンラインで行ったことから、

は、（1）資料を各自の PC 上に表示するケースと（2）改めて環境影響を検討した。

PC を使用せず、紙資料を使用した場合の 2 つのケースを評価した。原単位には、IDEA v2.3 を使用した 6）。

2. 研究手法
2.1 授業方法とアンケート

3. 結果と考察対象とした授業の概要を表 1 に示す。オンライン授

3.1 アンケート

業は 100 分の同時双方向オンライン授業（ZOOM を使アンケートの結果を図 1 に示す。理解度、満足度、用）の後に、オンデマンドの資料で各自が自修する形

主体性について、良いと回答した学生が、オンライン態とした。

授業の方がやや優位であった。この授業では LCA を

毎年、ほぼ同じ内容で授業評価のために理解度や満実施する上で必要なインベントリ分析やインパクト評

足度などを問うインターネットアンケートを学生に行価の実習を含んでいる。対面授業では学生によって計っている。本研究では、対面授業およびオンライン授算等に要する時間に差があり、一律に授業を進めるの業のアンケートとして、それぞれ、2019 年 6 月に行っが困難な場合もあったことを考えると、オンライン授たアンケート（対象者 39 名中、35 名回答）と 2022 年

業では、学生が各々の到達度等に合わせて学修できる

8 月（対象者 49 名中、16 名回答）について、下記の共ことや、繰り返しの学修が容易であることなどから、通する質問に対する回答を分析した。

- 3-C2-03 -3-C2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

理解が進み、満足度や主体性にもつながったのではな
いかと推測している。一方で、「あまり理解できなかった」、「あまり満足していない」、「あまり主体的に取り組まなかった」という回答はオンライン授業の方が上回っており、積極的に学修しようとしない履修生に、直接はたらきかける手段が乏しいことが、オンライン
授業の課題であるとも考えている。

図 2 授業による CO2 排出量
図 2 より、対面授業の方がオンライン授業よりも移動による環境負荷が大きいために負荷が大きいという結果となった。一方で、教室内でのインターネットや空調の案分方法はまだ検討中であり、環境負荷量は参考程度である。
4. 今後の課題
より多くの学生に満足されるように、授業内容はさらに改良が必要であると考えている。また、社会でのニーズが高まりつつある LCA 実務家をどう育成していくべきか今後も検討を続けてしていきたい。環境影
響評価については、空調、インターネットなどについて感度分析を行う予定である。
5. 引用文献
1) 石川, 草香, 秋山, 井上, 第 7 回日本 LCA 学会研究発表会要旨, 千葉, (2012), pp.132-133,
2) 除村, 小林, 飯尾, 井上, プロジェクトマネジメ
ント研究報告 2022, 2, (1), (2022), pp.16-23
3) 髙橋, 津田, 中村, 西, 第 2 回日本 LCA 学会研究発表会, 東京, (2007), pp.276-277
4) 一般社団法人 日本建築学会 地球環境委員会
LCA 小委員会, 建築物の LCA ツール 戸建住宅版
図 1 授業アンケートの結果

ver.1.02
5) 一般社団法人 日本建築学会 地球環境委員会

3.2 環境影響評価

LCA 小委員会, 建築物の LCA ツール ver.4.04

環境影響評価の結果を図 2 に示す。なお、図中の6) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所安全科学

対面授業（1）は紙資料を使用しない場合、（2）は紙資研究部門 IDEA ラボ, 一般社団法人サステナブル

料を使用する場合の結果を示している。

経営推進機構, LCI データベース IDEA version 2.3(2019/12/27)- 3-C2-03 -3-C2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

総合的な探究の時間の指導におけるライフサイクル思考の導入 -2Introduction of the Concept of Life Cycle Thinking into Instruction in the Period forInquiry-Based Cross-Disciplinary Study, Part 2○松本真哉*1)、平山世志衣 2) 、水野建樹 2) 、比良剛 3)
Shinya Matsumoto, Yoshie Hirayama, Tateki Mizuno, Tsuyoshi Hira
1) 横浜国立大学, 2) 横浜 LCA 環境教育研究会, 3) 神奈川県教育委員会* matsumoto-shinya-py@ynu.ac.jp
1. 緒言

3 回目に設定され、探究学習の指導力向上の一つの素

ライフサイクル思考(LCT)に軸足を置いた教育活動

材として LCT の教材体験が導入された。

は、初期には、環境教育の分野で多くの教材やプログラムが開発され実践が進められた 1)。しかし最近は、LCT を取り入れた教材として、環境教育向けのものに加え、食育などを含めた家庭科教育向けのものや、2022 年度は、研修全体の方向性は前年度と異なり、高校 3 年間の学習指導を俯瞰した当該科目の指導とその計画案を意識する内容で構成された。LCT の学習は、探究学習の導入や動機付けに関する内容として初回のSDGs に示された色々な目標に関連するものなど、持研修内容に導入した。LCT に関する初回の研修会の構

続可能な社会形成に広く結び付く内容のものが開発されている。ただ、このように LCT の学びに関係する教材が増加し充実する一方で、提案された教材などが教成を以下に示す。

育現場で定常的に活用されるためには、まだ多くの課題が存在する 2)。私たちは、LCT を取り入れた教材を環境教育や通常の教科教育の場で展開するのではなく、

2) 導入講義② (45 分)：LCT について
3) 導入活動 (20 分)：温暖カードを使った学び
4) 演習・協議 (60 分)：モノのライフサイクルを考え

学習指導要領の改訂に伴い高等学校(以下高校とする)
で新しく導入された必履修科目である「総合的な探究の時間」において導入する可能性に着目し研究を開始した。前回の発表では、当該科目の特徴や指導の要点について述べ、教員向けの研修実施のための教材の整るグループワーク

備や、研修会の試行結果について報告した 3)。2021 年

員免許状更新講習の内容として実践されてきた内容を度に実施した内容は、コロナ禍の影響のため延期が相基に、前年度に検討した結果も踏まえ構成し実践した。

次ぎ、最終的にオンラインで実施することになった。
2022 年度は、研修の対面実施を基礎に研修会の構成全

第 2 回の研修会では、初回の研修受講者から得られたコメントを振り返った後、各受講者が勤務校で進め

体を再度検討し、教員研修を実施した。今回の発表では、その内容と実践の結果、そしてその結果から見えている当該科目の単元に関する指導と評価の計画案を初回と同じグループ内で発表し、意見交換を進めた。

てきた課題などについて報告する。

また第 3 回の研修会では、第 2 回までの研修内容を考1) 導入講義① (25 分)：探究学習の必要性について

導入講義①は、主に学習指導要領などから当該科目の社会的意義や指導のポイントをまとめた内容である。
導入講義②以降の内容は、これまで横浜国立大学で教慮した各校の年間指導計画案を作成し、その内容の共2. 教員研修について
2.1 2022 年度の教員研修の内容

有と意見交換を行った。

前年度にも研修内容を検討し研修を実施したが、動画視聴とオンラインでの活動に終わったため、2022 年

2.2 LCT に関する研修の実践結果
当該研修は、2022 年 6 月 28 日に、神奈川県総合教

度は講義などを対面で実施する方向で検討を進めた。
今回の対象となる研修は、高校の教員に対して、総合育センターにおいて対面形式で実施された。参加者数
は 38 名で、神奈川県の理数教育や総合的な探究の時間的な探究の時間などの探究学習における指導力を向上するために、神奈川県教育委員会によってこの数年間などの指定県立高校からの参加者が中心であった。担
当教科や教員歴などは多様であった。前半の二つの講

毎年実施されている年 3 回の研修会である。2021 年度の研修会は、探究学習における生徒の探究課題の設定

義は、一つの講義室で全員が受講し、その後のカードゲームとグループワークは、1 グループ 5 名程度のグに関する指導力向上を軸に、探究学習に求められる情

ループに分かれ二部屋で実施された。
各グループには、報分析や研究のまとめなどの学習活動の指導に関する内容で構成されていた。LCT に関する研修は、その第スーパーサイエンスハイスクール(SSH)や総合的な探究の時間など、受講者の勤務校の指定校属性が多様に- 3-C2-04 -3-C2-04

第18回日本LCA学会研究発表会なるように受講者を配置した。

要性の気付きや、当該科目の指導に関する他校の教員

第 1 回研修後、受講者に質問紙調査を行い、研修内
容の探究活動への導入や動機付けの狙いの達成度につとの情報交換が大きな収穫であったことが分かった。

いて 4 段階評価（”とてもそう思う”
、
”思う”
、
”あま
り思わない”、”思わない”）による選択回答を得たとこ

3. 今後の課題
質問紙調査の結果から、第 1 回の研修で実施したカろ、ほぼ半数が”とてもそう思う”と回答し、”思う”の回答を合わせて 9 割程度の受講者から、ねらいの達成を示す回答結果が得られた。また研修の満足度について 5 段階で評価を求めた項目については、平均値が 4.1
であり、全体として研修内容が評価された結果が得らードゲームやモノのライフサイクルを考えるグループ
ワーク及び LCT の学びの意義や教育的な可能性は、多くの受講者に伝わったことが分かった。ただし、学校によって、総合的な探究の時間の教育的位置付けがかなり異なっているため、今回紹介した教材や学習活動れた。

を、科目の指導計画においてどのように活用できるか、

一方で自由記述の内容は多岐に渡っていた。LCT の学びや学習活動に直接関係するものは少数で、カードゲームやワークを通して、受講者にいろいろな気付きや学びがあったことが伺えた。カードゲームについてという点まで含めて示す必要性があることが見えてきた。そのため今後は、LCT の講義やカードゲームなどの活動を取り入れた当該科目の年間指導計画案や単元の指導計画案などを整備することを検討する。

は、探究学習の課題設定を考えるための導入活動とし

他方で、例えば SSH の指定校については、これとはての可能性を指摘する意見があった。またグループワークに関しては、個人やグループでこのような探究活
動をする上で、ファシリテーションが重要であること異なるアプローチを考える必要性がある。SSH 指定校の探究活動では、一般に化学や生物、物理などの科学に関する教科の切り口で課題を設定することが多い。

の気付きに関する内容が比較的多く寄せられた。
2.3 第 2 回以降の研修内容について

このような高校において、LCT を切り口に持続可能性につながる教科横断型の探究課題を積極的に展開できるような導入手法の検討も必要であると考えている。

前項で述べた初回の研修から夏休みを挟んで約 2 か
月半後に、第 2 回の研修が行われた。この研修では、各受講者の勤務校での探究学習に関わる単元の指導案などが共有された。この活動からは、探究学習の教育的な位置付けが学校によって大きく異なることがよく謝辞
本研究は、科研費基盤研究 C (21K12365)「総合的な探究の時間におけるライフサイクル思考型環境教育教
材の活用」の支援を受け実施した。また、教員研修に理解できた。例えば、理数系の探究活動を進める SSH

参加頂いた教員の皆様にも感謝する。

指定校では、探究活動を大学での研究活動のように段階的に進めていることに加え、外部講師の活用も進んでいることが見て取れた。また総合的な探究の時間の

引用文献
1) 日本 LCA 学会：“日本 LCA 学会 環境教育研究会

指定校では、高校の立地する地域との連携や SDGs で示された目標に関する内容などが、探究学習の課題と

報 告 書 “ ,(2013), 入 手 先<https://www.ilcaj.org/lcahp/kenkyukai-1-down.php>,

して既に進められている事も分かった。

（参照 2023-1-24）

また第 2 回の研修の 1 か月後に開催された第 3 回の2) 松本真哉：日本 LCA 学会誌, 16 (4), (2020), pp.

研修では、各高校の教育目標を踏まえた当該科目や関係する探究科目の年間指導計画案を作成し、同じグル

212-2193) 松本真哉, 平山世志衣, 水野建樹, 山口真也：“第ープ内で、その内容紹介と情報共有が進められた。この研修で提出された計画案などからも、第 2 回の研修

17 回日本 LCA 学会研究発表会”，オンライン，（2022），1-D1-02と同様に、学校ごとに科目の位置付けが大きく異なっている点が分かった。
これら 3 回の研修を通した質問紙調査の結果からは、全体として研修内容に満足した結果が得られた。また
自由記述の内容からは、指導計画を整備することの重- 3-C2-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[3-D2] 建築(2)座長：木下 裕介（東京大学）
2023年3月10日(金) 10:40 〜 12:00 D会場 (zoom)
Zoomはこちら[3-D2-01] 建築物の LCA実施における評価の目安の提案*小林 謙介1 （1. 県立広島大学）
10:40 〜

11:00

[3-D2-02] 建築物の新築時における資材のバックグラウンドデータの検討*天石 文1、小林 謙介2 （1. 大成建設株式会社、2. 県立広島大学）
11:00 〜

11:20

[3-D2-03] 国際基準に準拠した建築用 LCA手法の日本への適用～ One Click LCA 日本版～
*掛上 恭1 （1. 住友林業（株））
11:20 〜

11:40

[3-D2-04] 事務所建築における積算情報に基づいた精微な LCAケーススタディ*天石 文1、竹尾 健一1、庄司 研1、信藤 邦太1、大木 泰祐1、古市 理1、小林 謙介2 （1. 大成建設株
式会社、2. 県立広島大学）
11:40 〜

©日本LCA学会

12:00

3-D2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

建築物の LCA 実施における評価の目安の提案
Proposed LCA Guidelines for Buildings○小林謙介*1)
Kensuke Kobayashi
1) 県立広島大学*kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1. はじめに
建築分野における LCA の活用は、以前にも増して重おき、プロセスの考え方、機能単位の考え方、評価の限界などについて整理した。また、資材製造・施工・運用要となっている。例えば、建築事業者の Scope、EPDを活用した建築資材や建築物の情報開示、環境配慮型建築物の設計など、様々な視点で環境負荷削減を考える上で LCA の実施が不可欠となっている。わが国の建築分
野では、日本建築学会が建物の LCA 指針 1)を公表しているが、直近は 2013 年に刊行されたものとなっている。2013 年以降の情報発信は主としてウェブサイト 2)で行っている。一方、建築を取り巻く LCA の活用状況はなどのプロセス別に、収集すべきフォアグラウンドデー
タの内容、フォアグラウンドデータの情報源（フォアグ
ラウンドデータの収集・設定において有益となる資料等の情報源）の例示などを行った。本評価の目安の全体構成を図 2 に示す。

大きく変化してきており、多様な評価ニーズにこたえるためにも、建物の LCA 指針も改定が必要な状況と認識しており、これらの内容も含め改定版を出版することで検討を行っている。
建物の LCA 指針は、指針、原単位データベース、評
価ツールで構成されている。このうち、指針については、その内容が十分な状況ではなかった。そこで、ISOや欧州の En 規格などを踏まえつつ、国内の様々な建築
物の LCA 実施のための評価の目安を提案し、建築学会
地球環境委員会 LCA 小委員会のウェブサイトから 2022
年 6 月に公表された 2)。本報告ではその内容を述べる。

1. 目安作成の目的

2. 目安の基本的な考え方

2. 建築物のLCAを取り巻く状況
2.1 LCAに関する規格
2.2 活用例
2.3 データベース

LCA を用いた建築物の評価には、多様な目的が存在する。本指針では、LCA 実施者が自身の評価目的に応じて必要な要件を取捨選択して評価できるよう、基本的な考え方（指針）を整備するとともに、わが国の LCA
多様な実施者が評価において参考にできる情報などを付記することを方針とした（図 1）。なお、2013 年の出版
以降、指針に関する追加の情報として 2019 年に「建築物の LCA 実施における評価の目安（案）」を公表 3)した。今回の報告内容は、本評価の目安（案）を大幅に改善したものである。
具体的には、建物 1 棟（1 戸）あたりの評価を念頭に

図 1 本目安の位置づけ

3．本稿で取り扱う評価の対象
4．評価の基本的な考え方
4.1 LCAの実施手順
4.2 目的と調査範囲の設定
4.2.1 概要
4.2.2 目的の設定
4.2.3 システムバウンダリの考え方
4.2.4 評価における機能単位の考え方
4.2.5 影響評価の範囲
4.3 インベントリ分析
4.3.1 インベントリ分析の概要
4.3.2 データ収集の考え方
4.3.3 フォアグラウンドデータとバックグラウンドデータとの連鎖
4.3.4分析精度と評価の限界
4.3.5カットオフと分析精度
4.4 影響評価（インパクト評価）
4.5 結果の解釈- 3-D2-01 -5. 各プロセスにおける評価の考え方
5.1 新築に関するプロセス
5.1.1 新築時の資材製造プロセス
5.1.2 新築時の資材の輸送プロセス
5.1.3 新築時の施工プロセス
5.2 建替5.3 修繕・更新に関するプロセス
5.4 改修に関するプロセス
5.5 維持管理に関するプロセス
5.6 運用に関するプロセス
5.6.1 エネルギーの使用プロセス
5.6.2 創エネプロセス
5.6.3 水の使用プロセス
5.6.4 運用時の廃棄物の処理プロセス
5.7 建物からの物質の放出プロセス
5.8 解体・廃棄物処理プロセス
5.9 その他
6. 用語解説
7. 参考文献

図 2 本目安の全体像（目次）3-D2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

3. 主な記述内容
3.1 評価の基本的考え方の記述内容
本章では本目安の主な記述内容（特に 4 章、5 章）に

6. 参考文献

ついて述べる。4 章では、評価の基本的な考え方について触れた。ISO や En 規格などの考え方をベースに、目的および調査範囲の設定、インベントリ分析、影響評
価、結果の解釈などについて、特に建築物を評価する場
合の留意点などをまとめた。
例えば目的および調査範囲の設定では、はじめに、評
価目的や評価範囲など LCA 実施の条件設定を行う段階であり、評価において最も重要な段階であることを述べ

2) 日本建築学会 地球環境委員会 LCA 小委員会 ウェブサイト、た。具体的に、建物概要（名称、構造、延床面積、建物の機能、その他建物の概要）、評価実施者、（m2）
実施日、目的（評価目的、比較主張の有無）、評価範囲（システムバウンダリ）、機能単位（評価期間（年）、建替周期（年）、対象範囲（棟・戸など）、機能単位）、カットオフ基準などについて検討することになることを記載した。また、表 1 に示すような情報整理の仕方もあることなどを例示した。
3.2 各プロセスにおける評価の考え方の記述内容
5 章では、新築時資材製造、輸送、施工、使用、修繕・更新、解体・廃棄などのプロセスごとに、評価対象
範囲の考え方、収集すべきフォアグラウンドデータ、実務で LCA を実施する際のフォアグラウンドデータの情報源、建築学会ツールでの評価方法などを示た（図 31、3-2）。また、建築物での評価事例（カットオフ基準を検討する際に参考になる支配的となる要因）や、使用するバックグラウンドデータによる評価結果の差異などについても、LCA 実施者にとって参考になり得る情報と考え、情報発信した。
4. まとめ日本建築学会 地球環境委員会 LCA 小委員会において、建物の LCA 指針の改定作業が行われている。そのうち、評価のガイドラインとなる「建築物の LCA 実施

における評価の目安（案）」を 2022 年 6 月に当該小委員会のウェブサイト（ http://news-sv.aij.or.jp/tkankyo/s5/ ）で公表した。本稿ではその内容を報告した。
今後、原単位データベース、評価ツールなどの更新なども行い、建物の LCA 指針の改定版を公表したいと考
えている。
5. 謝辞

1) 日本建築学会：建物の LCA 指針温暖化・資源消費・廃棄物対策のための評価ツール－改訂版、2013.2
http://news-sv.aij.or.jp/tkankyo/s5/3) 日本建築学会 地球環境委員会 LCA 小委員会：建築物の LCA
実施における評価の目安（案）、2019.3

表 1 目的および調査範囲の設定の例
項目
建物概要

目的

基準案

名称
構造
延床面積（m2）
概要
実施者
バージョン
実施日
目的
比較主張の有無

評価範囲（システムバウンダリ）

機能単位

評価期間（年）
建替周期（年）対象（棟・戸・m2など）
機能単位
その他（自由記述）
カットオフ基準
収集方法
品質（完全性）事務所
RC造7583 m2
AIJ-LCAツールにデフォルトで入力されているモデル建物で、RC造小林謙介
1.0
2023年1月1日
サンプルデータの分析を通して当該建物の削減策を検討
なし
建築物のライフサイクルを通した環境負荷排出量の分析（資材製造・施工・運用・更新・修繕・解体・廃棄）
35
35
m2
2
m ・年
仮設資材、作業員の輸送をカットオフの対象とした。
モデル建物の設計データから部材数量を拾った。
モデル建物の設計データから部材数量を拾っており、完全性は非常に高い品質（代表性）モデル建物の設計データから部材数量を拾っており、代表性は非常に高い対象とする建物の設計データをもとにしているため有効範囲は評価目的に対して適切対象とする建物の設計データをもとにしているため有効範囲は評価目的に対品質（地理的有効範囲）
して適切対象とする建物の設計データをもとにしているため有効範囲は評価目的に対品質（技術的有効範囲）
して適切
IDEA Ver.3
インベントリ分析
バックグラウン
LIMEⅡ
影響評価（特性化・統合化等）
ドデータ
フォアグラウン
ドデータ

品質（時間的有効範囲）

5. 各プロセスにおける評価の考え方
記載内容のイメージ
5.1 新築に関するプロセス
5.1.1 新築時の資材製造プロセス
評価対象範囲の考え方（1）プロセスの概要
建築物に投入される資材の生産に伴う環境負荷を算定するプロセスである。多くの場合、
フォアグラウンドデータとして原材料・エネルギー投入量に関するデータを収集し、それにバックグラウンドデータを乗じる形で算定される。なお、詳細な評価を行う場合は、資材の原材料の製造（A-1）、原材料の輸送（A-2）、加工（A-3）について自らデータを収集して分析を行う。本プロセスで対象となる内容は以下などが考えられる。LCA実施者は評価目的に応じて適切に評価対象を選定し、算定を行うことが重要である。
集めるべきデータ✓原材料の製造： 資材の原材料は、資源採掘・原材料、リユース品、二次材料、電力・蒸気（一次）、電力・蒸気（二次）エネルギー回収、廃棄物輸送・処理（含梱包材）など✓原材料の輸送： 原材料の輸送は、資源採掘・原材料等の加工工場への輸送✓加工： 加工は、原材料・補助材料等による製品製造、電力・蒸気（一次）、エネルギー
回収、二次エネルギー燃焼、製品の製造、梱包、廃棄物輸送・処理など（2）収集すべきフォアグラウンドデータ

分析の際の注意点

収集すべき投入資材データは、建物に使用される投入資材すべてが原則である。また、評価する環境負荷物質によっては、単に材料量データだけを収集するだけではなく、製法（例：木材における乾燥方法）や素材の上流の情報も重要になることがある。また、…

図 3-1 評価の考え方の記述例（1）（3）フォアグラウンドデータの情報源
建築物の評価において活用でき得る情報源の例示①基本的な考え方
資材のフォアグラウンドデータは、実際に現場に搬入した投入資材量を計測できることが理想であるが、現実的には難しい。また、設計の初期段階でLCAを実施することを想定すると、設計段階における設計情報から資材量を拾い上げる方法、積算情報等から算出する方法などが考えられる。なお、積算情報を用いる場
合は、積算段階の情報と実際の建物の建築にあたって投入される原材料量が異なる場合があることに留意する必要がある。（以下略）
建築学会ツールでの評価方法②建築学会ツールでの評価方法
基本的には評価者が自らフォアグラウンドデータを収集し、入力する。投入資材の製法にこだわりがある場合は、投入原材料（A-1）・輸送（A-2）・加工（A3）に伴う入出力データを収集し、複合原単位を作成する方法が考えられる。詳細は、建物のLCA指針の2.5.3 新築・建替・修繕・改修・廃棄 (6)主要資材物量の設定（建物のLCA指針ｐ.12）を参照。

本内容は、日本建築学会 地球環境委員会 LCA 小委員
会で議論の上、当該小委員会から公表された内容です。本稿の作成にあたり委員の皆様から多大なご協力を賜りました。記して謝意を表します。

- 3-D2-01 -図 3-2 評価の考え方の記述例（2）3-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

建築物の新築時における資材のバックグラウンドデータの検討
Study of Background Data for Building Materials○天石文*1)、小林謙介 2)
Aya Amaishi, Kensuke Kobayashi
1) 大成建設株式会社, 2) 県立広島大学* amiay-00@pub.taisei.co.jp
1. はじめにことから、それらを一致させるための換算係数が必要

2050 年二酸化炭素排出実質ゼロに向けて、建設業界となる。AIJDATA05 の場合、建築物で使用する原単位やそれを取り巻く各種産業分野においても、様々な取のほぼ全てが kg（重量）あたりとなっており、数量デ

り組みが行われている。より二酸化炭素排出の少ないータが得られない場合には金額から求めることもでき資材を採用すべく、これまでも資材単位での CO2 比較る。しかしながら、金額は、建設会社各社によって異は行われてきたが、近頃は LCCO2 だけではなく、企業なることから、より公平な評価を行うためには、数量の CO2 排出量としての Scope1、2、3 の算定目的のたデータから求めることが望ましい。

めに、LCCO2 の算定手法の使用が求められることが非そこで実際に複数の建築物について、新築時建築資材（設備関係資機材を除く）の製造段階における CO2

常に増えている。
建築物には非常に多数の資材が使用されていることを算定し、コスト割合で 95%以上を数量データとバッから、これまではコンクリート、鉄骨、鉄筋などの主グラウンドデータとの紐付けによって算定した際に用要資材に限定して算定されることが多かった。しかしいた主な換算係数をまとめたので報告する。

ながら、近年は建築物の LCCO2 をより正確に算定する
ため、仕上材等についてもその対象に含めるよう求められることが増えてきている。

前述したとおり、本データベースは、既往研究に不足しているものを補う形で整理している。
このため、LCA 実務者は、これらのデータベースを

この算定に用いられる重要なフォアグラウンドデー
タとして見積書等の積算資料が挙げられるが、建物規併用することで、建築資材の大半を金額によらない方法で算定する事ができるようになると考える。

模にもよるが、その見積書には数千から 1 万を超える項目に及ぶ内容が記載されており、建築物の LCA（LCCO2）に数か月かかると言われるのはその所以である。積算資料の詳細検討に有効なデータベースが既2.2 検討建物
本換算係数表の構築において参考とした建築物は表1 に示す事務所建物 3 件、生産施設 2 件である。

往研究 2)において公表がされているが、今回そのデー
表 1 建物概要

タの補足を検討したので報告する。
用途

構造

延床面積

2. データベースの構築

1

事務所

S造

約 4,600m2

2.1 フォアグラウンドデータ

2

事務所

RC 造

約 4,000m2

建物の LCA（LCCO2）では、CO2 排出原単位として

3

事務所

RC 造

約 2,500m2

使用される主要なものとして、日本建築学会が発行し

4

生産施設

S造

約 3,700m2

5

生産施設

S造

約 5,100m2

1)ている建物の LCA 指針 に掲載の AIJDATA05_ver.1.01
や国内の LCA で広く使われる IDEA がある。現在、建築分野では LCCO2 が注目されており、その点で十分に対応可能であり、かつ比較的入手が容易なことから

2.3 データの収集
換算係数のデータ収集は下記の方法によって行った。

AIJDATA05 が用いられることが多い。
そこで、見積書等の積算情報や BIM の数量データを［メーカーヒアリング］

フォアグラウンドデータとして収集し、AIJDATA05 や積算資料によっては、メーカー名や商品名の例を

IDEA をバックグラウンドデータとして用いることが具体的に記載している場合があり、その情報をもとに、多い。

メーカーに問い合わせた。

しかしながら、小林らの既往論文 2)にも述べられているように、フォアグラウンドデータとバックグラウ［メーカーHP やカタログ］
メーカーHP やカタログに、具体的に重量情報が掲

ンドデータの連鎖では、用いられる機能単位が異なる- 3-D2-02 -3-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

載されているものについては、それを収集した。直接根拠として「5／3」と記載している。

的な重量情報はないが、HP 掲載の CAD 図より製品素材ごとの数量が拾う事ができる場合は、数量情報に素2.5 データベース

材ごとの重量情報を紐付けることによって、製品とし以上の方法により、AIJ-LCA&LCW_ver.5.01 を用いて建築物の LCA を実施する際の支援ツールとして、ての重量を推定し構築した。
［その他］

建築資材の単位換算データベースを構築し、Supporting

各種資材メーカーが加盟する協会や研究会等の HP

Information に示した。

等に公開されているデータを収集した。
3. まとめ
いずれの方法の場合も、同一資材について複数のデ

今 回 、 建 築 物 に 特 化 し た LCA ツ ー ル で あ るータを収集した際には、それらの平均値を採用するこ

AIJ-LCA&LCW の使用を前提として、積算等の資材数ととした。

量データを CO2 排出原単位等のバックグラウンドデー

なお、既製杭については、複数メーカーよりデータ

タと連鎖させる際に必要となる単位換算のためのデーを提供頂いたが、既製杭は PC、PHC、SC の種類ごと

タベースを、既存データベースを補完する形で構築しに A 種、B 種、C 種があり、さらにそれらの厚みによた。資材によっては、様々な規格の製品の平均値を用って標準、中厚、厚と分かれる。しかし、積算資料にいたものもあるため、詳細な仕様が決定している段階

よっては、必ずしも詳細な指定がされるとは限らない

では、それぞれの仕様に合わせたデータを用いることことから、各杭種の標準厚について、A、B、C 種の全が望ましい。また今後、脱炭素に向けた新素材、製品ての平均値をデータベースに採用した。

が開発されていくことが予想され、LCA 評価に際して免震装置の高減衰積層ゴムは、主に鋼材とゴムから

は、最新のデータ収集が求められる。

構 成 さ れる が 、 バ ッ クグ ラ ウ ン ド デ ー タ と し て
AIJ-LCA ツールに搭載の産業連関表ベースの CO2 排出

4. 謝辞

原単位を用いる場合、資材データベースの行部門は「そ

本データベースの構築にあたり、各資材メーカーよの他のゴム製品」が該当するが、この機能単位には「cm

り、多数のデータ提供を賜りました。ここに厚く御礼

プライ（センチメートルプライ）」が用いられている。

申し上げます。

3)

これは、国の統計資料 にゴムベルトの単位（千 cm プライ）に対する説明として、「ゴム部が幅 1cm×長さ5. 引用文献

1cm×厚み 1.6cm が 1cm プライ、布部は厚みに関係な

1)

日本建築学会，“建物の LCA 指針－温暖化・資源

く幅 1cm×長さ 1cm が 1cm プライです。
」とある。高消費・廃棄物対策のための評価ツール－改訂版”，

減衰積層ゴムはベルト状ゴムではないが、「その他のゴ2013.2

ム製品」の原単位を使用できるよう、ゴム体積（cm3）2)

を 1cm×1cm×1.6cm（1.6cm3）で割ることによって、高減衰積層ゴム 1 台あたりのゴム量（cm プライ）とし小林謙介ほか: 日本建築学会環境系論文集，
86(782)，(2021)，pp.388-3983)た。

総務省・経済産業省，“2022 年経済構造実態調査
製造事業所調査 商品分類表”，(2022)，p.33

鉄骨や鉄筋以外の金属部材は、金属工事においてパネルや手摺、天井や壁等の支持部材の材料として多様な規格が用いられる。汎用性が高く、容易に収集可能なデータではあるが、掲載した。
2.4 データベースの記述子
データベースをどのような項目に基づいて構成するか（記述子）については、小林らの既往論文を参考にした。
メーカーヒアリングによって得たデータについては、
その収集状況が様々であったことから、「収集した製品
データ数／メーカー数」の情報を追加している。例えば、3 社より合計 5 種類の製品データを提供頂いた場
合、重量データとしては 5 製品の平均値を示し、その- 3-D2-02 -3-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
単位換算データ一覧
No.
工種

投入資材

参考換算値

仕様

値
1

山留

親杭（H鋼）

250×125

29.0

kg/m

2

山留

親杭（H鋼）

150×150

31.1

kg/m

3

山留

親杭（H鋼）

200×200

49.9

kg/m

4

山留

親杭（H鋼）

300×300

93.0

kg/m

5

山留

親杭（H鋼）

350×350

135.0

kg/m

6

山留

親杭（H鋼）

400×400

172.0

kg/m

7

地業

既製コンクリー

PHC杭

8

地業

ト杭
既製コンクリーPHC杭
PHC杭

φ700（コンクリート）（鋼材）
φ800（コンクリート）（鋼材）
φ900（コンクリート）（鋼材）
φ1000（コンクリート）（鋼材）
t=9,φ700（コンクリート）（鋼管）
t=9,φ800（コンクリート）（鋼管）
t=9,φ900（コンクリート）（鋼管）
t=9,φ1000（コンクリート）（鋼管）
t=12,φ700（コンクリート）（鋼管）
t=12,φ800（コンクリート）（鋼管）
t=12,φ900（コンクリート）
（鋼管）

489.8
14.7
619.6
18.1
757.4
22.9
915.0
28.1
421.9
152.8
405.2
202.8
539.4
174.9
521.5
232.3
665.1
197.7
644.5
262.7
809.6
219.9

kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m
kg/m

9

地業

ト杭
既製コンクリー

10

地業

ト杭既製コンクリー

PHC杭

11

地業

ト杭
既製コンクリー

SC杭

12

地業

ト杭
既製コンクリー

SC杭

13

地業

ト杭
既製コンクリー

SC杭

14

地業

ト杭
既製コンクリー

SC杭

15

地業

ト杭
既製コンクリー

SC杭

16

地業

ト杭
既製コンクリー

SC杭

17

地業

ト杭
既製コンクリー

SC杭

ト杭
18

地業

既製コンクリーSC杭

t=12,φ1000（コンクリート）

ト杭
19

地業

既製コンクリー

（鋼管）
CPRC杭

φ1000,Ⅲ種（コンクリート）

ト杭

（鋼管）

換算値に関する情報
出典

単位

786.7

kg/m

292.3

kg/m

876.6

kg/m

91.9

kg/m

s/building/hbeam.pdf
https://www.tokyosteel.co.jp/assets/docs/products/building/hbeam.pdf
https://www.tokyosteel.co.jp/assets/docs/products/building/hbeam.pdf
https://www.tokyosteel.co.jp/assets/docs/products/building/hbeam.pdf
https://www.tokyosteel.co.jp/assets/docs/products/building/hbeam.pdf
https://www.tokyosteel.co.jp/assets/docs/products/building/hbeam.pdf
メーカーヒアリング（3/1）

標準型A､B､C種平均

メーカーヒアリング（3/1）

標準型A､B､C種平均

メーカーヒアリング（6/2）

標準型A､B､C種平均

メーカーヒアリング（6/2）

標準型A､B､C種平均

メーカーヒアリング（2/2）

標準型平均メーカーヒアリング（2/2）

標準型平均メーカーヒアリング（2/2）

標準型平均メーカーヒアリング（2/2）

標準型平均メーカーヒアリング（2/2）

標準型平均メーカーヒアリング（2/2）

標準型平均メーカーヒアリング（2/2）

標準型平均メーカーヒアリング（2/2）

標準型平均メーカーヒアリング（1/1）

20

地業

無溶接接手金物（PHC-SC）

φ700

48.5

kg/個

メーカーヒアリング（1/1）

21

地業

無溶接接手金物（PHC-SC）

φ800

55.3

kg/個

メーカーヒアリング（1/1）

22

地業

無溶接接手金物（PHC-SC）

φ900

84.2

kg/個

メーカーヒアリング（1/1）

23

地業

無溶接接手金物（PHC-SC）

φ1000

93.9

kg/個

メーカーヒアリング（1/1）

24

地業

杭先端金物（F.T.Pile）

φ600

7.2

kg/個

http://ftpile.jp/page2_6.htm

25

地業

杭先端金物（F.T.Pile）

φ700

9.0

kg/個

http://ftpile.jp/page2_6.htm

26

地業

杭先端金物（F.T.Pile）

φ800

13.8

kg/個

http://ftpile.jp/page2_6.htm

27

地業

杭先端金物（F.T.Pile）

φ900

17.4

kg/個

http://ftpile.jp/page2_6.htm

28

地業

杭先端金物（F.T.Pile）

φ1000

23.9

kg/個

http://ftpile.jp/page2_6.htm

29

鉄筋

鉄筋

D10

0.56

kg/m

https://www.mnt-kankyo.com/tekkinn.htm

30

鉄筋

鉄筋

D13

1.00

kg/m

https://www.mnt-kankyo.com/tekkinn.htm

31

鉄筋

鉄筋

D16

1.56

kg/m

https://www.mnt-kankyo.com/tekkinn.htm

32

鉄筋

鉄筋

D19

2.25

kg/m

https://www.mnt-kankyo.com/tekkinn.htm

33

免震

高減衰積層ゴムφ800（鋼材）

1,031

kg/台

メーカーヒアリング（2/1）

（ゴム）
34

免震

高減衰積層ゴム

φ900（鋼材）
（ゴム）

コメント

https://www.tokyosteel.co.jp/assets/docs/product56,823 cmﾌﾟﾗｲ/台
1,334

kg/台

メーカーヒアリング（1/1）

78,693 cmﾌﾟﾗｲ/台https://iinavi.inax.lixil.co.jp/pdf/catalog/pdf/TATG

35

タイル

磁器質タイル（屋内床・壁）

12.1

kg/m2

36

タイル

ガラスモザイクタイル

15.0

kg/m2

37

タイル

汚垂タイル

セラミックパネル、t=6

16.8

kg/m2

15-8t-a-601/
https://www.aunworks.jp/product/353161

38

屋根及びとい耐火断熱サンドイッチパネル

t=50（鋼板）

9.6

kg/m2

メーカーヒアリング（2/1）

働き幅600mmと900mmの平均

7.0

kg/m2
メーカーヒアリング（2/1）

働き幅600mmと900mmの平均

外壁（ロックウール）（石こうボード）
39

屋根及びとい外壁

耐火断熱サンドイッチパネル

t=75（鋼板）（ロックウール）（石こうボード）

1.3

kg/m2

9.6

kg/m2

10.5

kg/m2

2.1

kg/m2

40

屋根及びとい

VP管

φ100

3.41

kg/m

41

屋根及びとい

VP管

φ125

4.46

kg/m

42

屋根及びとい

VP管

φ150

6.70

kg/m

43

屋根及びとい

VP管

φ200

10.13

kg/m

44

屋根及びといVP管 継手φ100,90°

1.7

kg/個

45

屋根及びといVP管 継手

φ125,90°

2.8

kg/個

46

屋根及びといVP管 継手

φ150,90°

4.6

kg/個

47

屋根及びといVP管 継手

φ125,T字

4.0

kg/個

48

屋根及びとい

SGP管

100A

12.2

kg/m

02_41/TATG02_41_2104_P0411.pdf
https://www.dinaone.co.jp/products-detail/mkg-

https://catalog.mitsuboshishoji.co.jp/catalog/2971
https://catalog.mitsuboshishoji.co.jp/catalog/2971
https://catalog.mitsuboshishoji.co.jp/catalog/2971
https://catalog.mitsuboshishoji.co.jp/catalog/2971
https://www.eslon-plant.jp/catalog/CatalogJ_AllPlant.pdf
https://www.eslon-plant.jp/catalog/CatalogJ_AllPlant.pdf
https://www.eslon-plant.jp/catalog/CatalogJ_AllPlant.pdf
https://www.eslon-plant.jp/catalog/CatalogJ_AllPlant.pdf
https://www.pipenikko.co.jp/about/pdf/stocklist/carbon/P0102_SGP.pdf
https://www.pipe-

49

屋根及びとい

SGP管

125A

15.0

kg/m

50

屋根及びとい

SGP管

150A

19.8

kg/m

51

屋根及びとい

SGP管

200A

30.1

kg/m

nikko.co.jp/about/pdf/stocklist/carbon/P0102_SGP.pdf
https://www.pipenikko.co.jp/about/pdf/stocklist/carbon/P0102_SGP.pdf
https://www.pipenikko.co.jp/about/pdf/stocklist/carbon/P0102_SGP.pdf- 3-D2-02 -3-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

単位換算データ一覧
52

屋根及びといたて樋（SUS）

φ60、t0.6

0.9

kg/m

https://www.tanita-hw.co.jp/product/28/

53

屋根及びといたて樋（SUS）

φ80、t0.6

1.2

kg/m

https://www.tanita-hw.co.jp/product/28/

54

屋根及びといたて樋（SUS）

φ80、t0.8

1.6

kg/m

https://www.tanita-hw.co.jp/product/28/

55

屋根及びといたて樋（SUS）

φ105、t0.6

1.6

kg/m

https://www.tanita-hw.co.jp/product/28/

56

屋根及びといたて樋（SUS）

φ105、t0.8

2.1

kg/m

https://www.tanita-hw.co.jp/product/28/

57

屋根及びといたて樋（SUS）

φ130、t1.0

3.3

kg/m

https://www.tanita-hw.co.jp/product/28/

58

屋根及びといたて樋（SUS）

φ150、t1.2

4.5

kg/m

59

金属

鋼板（スチール）

t=1.6

12.6

kg/m2

60

金属

鋼板（スチール）

t=2.3

18.1

kg/m2

61

金属

鋼板（スチール）

t=3.2

25.1

kg/m2

62

金属

鋼板（スチール）

t=6

47.1

kg/m2

63

金属

鋼板（スチール）

t=9

70.7

kg/m2

64

金属

鋼板（スチール）

t=12

94.2

kg/m2

65

金属

鋼板（スチール）

t=16

125.6

kg/m2

66

金属

鋼板（スチール）

t=19

149.2

kg/m2

67

金属

溶融亜鉛メッキ鋼板

t=0.5

4.2

kg/m2

steel.co.jp/menu/product/pdf/kohan_8.pdf
http://www.nissho-shoukai.co.jp/product/pro8/68

金属

溶融亜鉛メッキ鋼板

t=0.6

5.0

kg/m2

http://www.nissho-shoukai.co.jp/product/pro8/69

金属

溶融亜鉛メッキ鋼板

t=0.8

6.6

kg/m2

http://www.nissho-shoukai.co.jp/product/pro8/70

金属

溶融亜鉛メッキ鋼板

t=1.2

9.8

kg/m2

http://www.nissho-shoukai.co.jp/product/pro8/71

金属

溶融亜鉛メッキ鋼板

t=1.6

13.0

kg/m2

http://www.nissho-shoukai.co.jp/product/pro8/72

金属

溶融亜鉛メッキ鋼板

t=2.3

18.5

kg/m2

http://www.nissho-shoukai.co.jp/product/pro8/73

金属

溶融亜鉛メッキ鋼板

t=3.2

25.5

kg/m2

http://www.nissho-shoukai.co.jp/product/pro8/74

金属

溶融亜鉛メッキ鋼板

t=6

47.5

kg/m2

http://www.nissho-shoukai.co.jp/product/pro8/75

金属

ガルバリウム鋼板

t=0.5

4.1

kg/m2

https://kk-kondo.com/pdf/23.pdf

76

金属

ガルバリウム鋼板

t=0.6

4.9

kg/m2

https://kk-kondo.com/pdf/23.pdf

77

金属

ガルバリウム鋼板

t=0.8

6.5

kg/m2

https://kk-kondo.com/pdf/23.pdf

78

金属

ガルバリウム鋼板

t=1.2

9.6

kg/m2

https://kk-kondo.com/pdf/23.pdf

79

金属

鋼板（フッ素樹脂塗装）

t=0.8

6.7

kg/m2

https://kk-kondo.com/pdf/23.pdf

80

金属

鋼板（フッ素樹脂塗装）

t=1.0

8.2

kg/m2

https://kk-kondo.com/pdf/23.pdf

81

金属

鋼板（フッ素樹脂塗装）

t=1.2

9.8

kg/m2

https://kk-kondo.com/pdf/23.pdf

82

金属

ボンデ鋼板

t=1.6

12.6

kg/m2

83

金属

ステンレス板

t=1.5

11.9

kg/m2

84

金属

ステンレス板

t=2.0

15.9

kg/m2

85

金属

ステンレス板

t=3.0

23.8

kg/m2

86

金属

ステンレス板

t=9.0

71.5

kg/m2

87

金属

アルミ板

t=2.0

5.4

kg/m2

88

金属

アルミ板

t=3.0

8.1

kg/m2

89

金属

アルミ板

t=4.0

10.8

kg/m2

90

金属

ZAM

t=1.2

9.5

kg/m2

https://www.tanita-hw.co.jp/product/28/
https://www.nakayamasteel.co.jp/menu/product/pdf/kohan_8.pdf
https://www.nakayamasteel.co.jp/menu/product/pdf/kohan_8.pdf
https://www.nakayamasteel.co.jp/menu/product/pdf/kohan_8.pdf
https://www.nakayamasteel.co.jp/menu/product/pdf/kohan_8.pdf
https://www.nakayamasteel.co.jp/menu/product/pdf/kohan_8.pdf
https://www.nakayamasteel.co.jp/menu/product/pdf/kohan_8.pdf
https://www.nakayamasteel.co.jp/menu/product/pdf/kohan_8.pdf
https://www.nakayama-

https://kouzaiya.com/kouhan.htm
http://www.hanwanet.co.jp/product/pdf/technology22.pdf
http://www.hanwanet.co.jp/product/pdf/technology22.pdf
http://www.hanwanet.co.jp/product/pdf/technology22.pdf
http://www.hanwanet.co.jp/product/pdf/technology22.pdf
https://www.izumimetal.co.jp/product/product04.html
https://www.izumimetal.co.jp/product/product04.html
https://www.izumimetal.co.jp/product/product04.html
https://wwwweight.pdf
https://www-

91

金属

ZAM

t=3.2

25.2

kg/m2

92

金属

縞鋼板

t=4.5

36.99

kg/m2

93

金属

ワイヤーメッシュ

φ2.6-50×50

1.68

kg/m2

94

金属

ワイヤーメッシュ

φ3.2-50×50

2.52

kg/m2

95

金属

ワイヤーメッシュ

φ6.0-50×50

8.88

kg/m2

96

金属

ワイヤーメッシュ

φ6.0-100x100

4.44

kg/m2

97

金属

ワイヤーメッシュ

φ6.0-150×150

3.11

kg/m2

98

金属

山形鋼

L-20×20×t3

0.89

kg/m

zam.nipponsteel.com/assets/data/graphweight.pdf
https://www.kobelco.co.jp/products/download/ste
el-aluminum/files/diamond_plate.pdf
http://www.nobuhara-mesh.co.jp/product04.html
http://www.nobuhara-mesh.co.jp/product04.html
http://www.nobuhara-mesh.co.jp/product04.html
http://www.nobuhara-mesh.co.jp/product04.html
http://www.nobuhara-mesh.co.jp/product04.html
https://www.jfesteel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf
https://www.jfe-

99

金属

山形鋼

L-30×30×t3

1.36

kg/m

100

金属

山形鋼

L-30×30×t5

2.16

kg/m

101

金属

山形鋼

L-40×40×t3

1.83

kg/m

steel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf
https://www.jfesteel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf
https://www.jfesteel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf
https://www.jfe-

102

金属

山形鋼

L-50×50×t4

3.06

kg/m

103

金属

山形鋼

L-50×50×t6

4.43

kg/m

steel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf
https://www.jfesteel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf
https://www.jfe-

104

金属

山形鋼

L-65×65×t6

5.91

kg/m

105

金属

山形鋼

L-75×75×t6

6.85

kg/m

steel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf
https://www.jfesteel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf- 3-D2-02 -付着量記号60

zam.nipponsteel.com/assets/data/graph付着量記号60

3-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

単位換算データ一覧
https://www.jfe106

金属

山形鋼

L-90×90×t6

8.28

kg/m

107

金属

山形鋼

L-90×90×t7

9.59

kg/m

108

金属

山形鋼

L-100×100×t6

9.22

kg/m

steel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf
https://www.jfesteel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf
https://www.jfesteel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/angle-danmen.pdf
https://www.jfe-

109

金属

山形鋼

L-120×120×t8

14.7

kg/m

steel.co.jp/products/building/assets/pdf/shapes/a

110

金属

角型鋼（正方形）□-19×19×1.6

0.94

kg/m

ngle-danmen.pdf
http://www.kouzai-net.com/stkr.html

111

金属

角型鋼（正方形）□-100×100×2.3

6.95

kg/m

http://www.kouzai-net.com/stkr.html

112

金属

角型鋼（正方形）□-100×100×3.2

9.52

kg/m

http://www.kouzai-net.com/stkr.html

113

金属

角型鋼（⾧方形）□-40×20×1.6

1.44

kg/m

http://www.kouzai-net.com/stkr.html

114

金属

角型鋼（⾧方形）□-40×20×2.3

2.03

kg/m

http://www.kouzai-net.com/stkr.html

115

金属

角型鋼（⾧方形）□-100×50×3.2

7.01

kg/m

116

金属

軽みぞ形鋼

C2.3×100×50

3.47

kg/m

117

金属

軽みぞ形鋼

C3.2×100×50

4.76

kg/m

118

金属

リップ溝形鋼C2.3-60×30×10

2.25

kg/m

119

金属

リップ溝形鋼C2.3-75×45×15

3.25

kg/m

120

金属

リップ溝形鋼C2.3-100×50×20

4.06

kg/m

121

金属

リップ溝形鋼C3.2-100×50×20

5.5

kg/m

122

金属

リップ溝形鋼C4.5-100×50×20

7.43

kg/m

123

金属

山形鋼（アルミ）

L-35×35×t2

0.4

kg/m

124

金属

山形鋼（アルミ）

L-15×20×t1.5

0.15

kg/m

125

金属

スチールFB

t3×32

0.754

kg/m

126

金属

スチールFB

t4.5×25

0.883

kg/m

127

金属

スチールFB

t4.5×50

1.77

kg/m

128

金属

スチールFB

t6×13

0.612

kg/m

129

金属

スチールFB

t6×25

1.18

kg/m

130

金属

スチールFB

t6×50

2.36

kg/m

131

金属

スチールFB

t6×75

3.53

kg/m

132

金属

スチールFB

t6×90

4.24

kg/m

133

金属

スチールFB

t6×125

5.89

kg/m

134

金属

スチールFB

t9×38

2.68

kg/m

135

金属

スチールFB

t9×50

3.53

kg/m

136

金属

スチールFB

t9×125

8.83

kg/m

137

金属

スチールFB

t12×32

3.01

kg/m

138

金属

スチールFB

t12×38

3.58

kg/m

139

金属

スチールFB

t12×50

4.71

kg/m

140

金属

スチールFB

t19×65

9.69

kg/m

141

金属

スチールFB

t25×75

14.7

kg/m

142

金属

ステンレスFB

t2.0×50

0.7925

kg/m

143

金属

ステンレスFB

t3.0×50

1.19

kg/m

144

金属

ステンレスFB

t6×45

2.14

kg/m

145

金属

ステンレスFB

t6×50

2.38

kg/m

146

金属

ステンレスFB

t6×100

4.75

kg/m

147

金属

ステンレスFB

t9×50

3.575

kg/m

148

金属

ステンレスFB

t9×65

4.65

kg/m

149

金属

ステンレスFB

t9×75

5.35

kg/m

150

金属

ステンレスFB

t12×50

4.75

kg/m

151

金属

有孔折板床

22.8

kg/m2

152

金属

天井点検口（アルミ）

1.2

kg/台

0.7

kg/台

450角（アルミ）（その他金属）https://www.ns-kenzai.co.jp/pdf/a1/u-kakueco_kikaku.pdf
https://www.nskenzai.co.jp/pdf/a1/light_kikaku.pdf
https://www.nskenzai.co.jp/pdf/a1/light_kikaku.pdf
https://jis.jts-tokyo.com/light-gauge-steel-cchannel-bar-standards-table/
https://jis.jts-tokyo.com/light-gauge-steel-cchannel-bar-standards-table/
https://jis.jts-tokyo.com/light-gauge-steel-cchannel-bar-standards-table/
https://jis.jts-tokyo.com/light-gauge-steel-cchannel-bar-standards-table/
https://jis.jts-tokyo.com/light-gauge-steel-cchannel-bar-standards-table/
https://nikkal.net/anguru.html
https://nikkal.net/anguru.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.dh-daihaku.co.jp/products/flat.html
http://www.sankokozai.co.jp/images/stl_cooper/3
0P_34P.pdf
http://www.sankokozai.co.jp/images/stl_cooper/3
0P_34P.pdf
http://www.sankokozai.co.jp/images/stl_cooper/3
0P_34P.pdf
http://www.sankokozai.co.jp/images/stl_cooper/3
0P_34P.pdf
http://www.sankokozai.co.jp/images/stl_cooper/3
0P_34P.pdf
http://www.sankokozai.co.jp/images/stl_cooper/3
0P_34P.pdf
http://www.sankokozai.co.jp/images/stl_cooper/3
0P_34P.pdf
http://www.sankokozai.co.jp/images/stl_cooper/3
0P_34P.pdf
http://www.sankokozai.co.jp/images/stl_cooper/3
0P_34P.pdf
https://www.n-build.co.jp/pdf/C241fain2022.pdf（4/1）
メーカーヒアリング（1/1）

153

金属

壁点検口（アルミ）

400×700

2.3

kg/台

154

金属

床下点検口（SUS）

450角

5.8

kg/台

メーカーヒアリング（1/1）

155

金属

アルミルーバー

50×50, P100

8.3

kg/m2

メーカーヒアリング（1/1）- 3-D2-02 -製品幅(200,250)､高さ(40,60)の異なる4種類の平均メーカーヒアリング（1/1）
下地胴縁材は含まない

3-D2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

単位換算データ一覧
156

金属

サッシアンカー157

金属

マシンハッチ

158

建具

159

建具

160

http://www.satochemical.co.jp/pg/detail.php?cd=

0.03

kg/個

327

kg/台

重量鋼製扉

36

kg/m2

軽量鋼製扉

17

kg/m2

メーカーヒアリング（1/1）

建具

ガラリ（扉）

1.5

kg/m2

メーカーヒアリング（1/1）

161

建具

ガラス（扉）

12

kg/m2

162

塗装

耐候性塗料

0.5

kg/m2

163

塗装

耐火塗料

1.2

kg/m2

164

塗装

フッ素樹脂塗装

1.6

kg/m2

165

塗装

合成樹脂調合ペイント（鉄鋼面）

0.26

kg/m2

166

塗装

合成樹脂調合ペイント（木部面）

0.29

kg/m2

1400×1600

t=5mm

210001
http://www.kaneso.co.jp/seihin/W-2E_sonota.htm モルタル充填深さ30mm
メーカーヒアリング（1/1）

メーカーヒアリング（1/1）
https://www.sk-kaken.co.jp/product/exteriorfinish-materials/cerami-crete-guard/
https://fai.sk-kaken.co.jp/wp/wpcontent/uploads/pdf/sk-tighcacoat.pdf
https://www.dnt.co.jp/products/feature/4.html
https://www.nipponpaint.co.jp/biz1/building/pdf/
h28/kkd_18_4.pdf
https://s3b-prd-nptuweb-01.s3.ap-northeast1.amazonaws.com/product/document/document_
file/prd_284%28HiCR%E3%83%87%E3%83%A9%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%82%A8%E3%82%B3%EF%

合成樹脂エマルジョンペイント

0.37

塗装

168

塗装

バトン（木材用塗料）

0.2

kg/m2

h28/kkd_18_9.pdf
http://www.toolfirst.jp/mokuzai/o_vaton.htm

169

内外装仕上

内部壁

化粧ケイカル板

6.9

kg/m2

https://www.aa-material.co.jp/products/

170

内外装仕上

内部壁

グラスウール成型板

171

内外装仕上

間仕切

シーリング材

172

内外装仕上

間仕切

シーリング材173

外構

グレーチング T-25

シール）
300×400174

外構

グレーチング T-27

175

外構

グレーチング T-29

176

外構

177

外構

t=6
t=50

kg/m2

BC%92%29.pdf
https://www.nipponpaint.co.jp/biz1/building/pdf/

167

1.6

kg/m2

1460

kg/m3

1430

kg/m3

17.7

kg/枚

/all/refractory120.html
http://www.kaneso.co.jp/seihin/HSF.htm

400×400

22.8

kg/枚

http://www.kaneso.co.jp/seihin/HSF.htm

500×500

36.6

kg/枚

http://www.kaneso.co.jp/seihin/HSF.htm

グレーチング T-30

600×600

55.8

kg/枚

http://www.kaneso.co.jp/seihin/HSF.htm

グレーチング T-31

700×700

71.3

kg/枚

ポリウレタン系
シリル化アクリレート系（耐火https://www.isover.co.jp/products/board
https://www.cemedine.co.jp/architecture/products/all/urethanenb.html
https://www.cemedine.co.jp/architecture/products

http://www.kaneso.co.jp/seihin/HSF.htm
https://www.taiyo-

178

外構

地先境界ブロック

120×120×600

20

kg/m

gr.co.jp/catalogue/%e5%a2%83%e7%95%8c%e3%83%96%e3%83%ad%e3%83%83%e3%82%af/
https://www.taiyo-

179

外構

地先境界ブロック

150×150×600

32

kg/m

180

外構

車止ブロック

180×120×600

25

kg/台

181

外構

VU管

φ100

1.737

kg/m

182

外構

VU管

φ125

2.739

kg/m

183

外構

VU管

φ150

3.941

kg/m

184

外構

VU管

φ200

6.572

kg/m

185

外構

ヒューム管 B形管（φ250）

有効⾧L2000

131

kg/本

186

外構

ヒューム管 B形管（φ300）

有効⾧L2000

165

kg/本

gr.co.jp/catalogue/%e5%a2%83%e7%95%8c%e3%83%96%e3%83%ad%e3%83%83%e3%82%af/
https://www.sanyock.co.jp/archives/products/parking-block-nsp100bnsp-120b
https://catalog.mitsuboshishoji.co.jp/catalog/2971
https://catalog.mitsuboshishoji.co.jp/catalog/2971
https://catalog.mitsuboshishoji.co.jp/catalog/2971
https://catalog.mitsuboshishoji.co.jp/catalog/2971
https://www.humepipe.org/products/hume_pipe_catalog_201809.pdfhttps://www.humepipe.org/products/hume_pipe_catalog_201809.pdfhttps://www.hume-

187

外構

ヒューム管 B形管（φ400）

有効⾧L2430

306

kg/本

188

外構

ヒューム管 B形管（φ500）

有効⾧L2430

459

kg/本

189

外構

集水桝 500x500x1000

1142

kg/個

190

外構

集水桝 600x600x1000

1857

kg/個

191

外構

集水桝 700x700x1000

2119

kg/個

pipe.org/products/hume_pipe_catalog_201809.pdfhttps://www.hume-- 3-D2-02 -pipe.org/products/hume_pipe_catalog_201809.pdfhttps://www.wakocon.co.jp/ctrl-wakocon/wpcontent/uploads/2017/10/fpvol2.pdf
https://www.wakocon.co.jp/ctrl-wakocon/wpcontent/uploads/2017/10/fpvol2.pdf
https://www.wakocon.co.jp/ctrl-wakocon/wpcontent/uploads/2017/10/fpvol2.pdf

32kg/m3

3-D2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

国際基準に準拠した建築用 LCA 手法の日本への適用～OneClickLCA 日本版～
Application of building LCA methodology to Japan aligning with international standard～Japanese version of One Click LCA～
○掛上恭*1)
Takashi Kakegami
1)住友林業*1) KAKEGAMI_takashi@star.sfc.co.jp
1. はじめに減貢献量)も算定することができる。

全世界の CO2排出量における建築分野の割合が2.2 算定事例

約37%を占める中、オペレーショナルカーボンは省

次に OneClickLCA を用いた算定事例を紹介する

エネや創エネ・再エネにより削減が進んでいるが、(図1)。対象建物は3階建、1,500m2のオフィスモデ

今後はエンボディードカーボンを削減する取り組み

ル。平成27年度木材利用推進・省エネ省 CO2実証が重要になると考えられる。

業務報告書の公表データを元に OneClickLCA 搭載

OneClickLCA は、エンボディードカーボンを精の汎用データ、日本版初期設定値を使用し、緻かつ効率的に算定可能な建築用 LCA ツールであOneClickLCA を使って当社が独自に算定した。排る。ISO に準拠し、LEED・BREEAM など50以上の出量が多い資材等を特定し、削減検討ができる。

環境認証に適合している。
住友林業は OneClickLCA の日本市場における販売代理店契約を締結し、2022年8月に日本版 1) の販売を開始した。本稿では日本向にカスタマイズした
OneClickLCA 日本版について紹介する。
2. OneClickLCA について

図1 One Click LCA での算定事例

2.1 OneClickLCA の特徴
2.1.1 精緻な算定

3. OneClickLCA 日本版

OneClickLCA で は 、 ISO 準 拠 の 汎 用 デ ー タ やOneClickLCA を日本で利用する上での課題とし

EPD、各社が持つプライベートデータなど、幅広いて、原単位・初期設定値などが日本の実情を反映し建築資材の原単位の利用が可能である。また、資材ていない点がある。また、見積明細の単位と OneCl

毎の輸送距離や施工時の電力消費量など、実態に合ickLCA 算定用単位が異なる場合など単位換算に手せたデータ入力が可能となっている。

間がかかる。これら課題に対応し、OneClickLCA

2.1.2 効率的な算定

日本版では、原単位・初期設定値に日本に適したもBIM やエクセルとのデータ連携により資材デーのを選定、OneClickLCA 入力支援ツールを整備しタの取り込みが行えるほか、複合資材の設定や初期ユーザーに提供している。

設定値を活用しライフステージ毎の CO2排出量を3.1 原単位短時間で算定できる。コンセプト段階では、簡易算

OneClickLCA では、3種類の原単位が使用可能と定機能（カーボンデザイナー3D）を用いることで、なっている。日本に適した原単位として利用するた建物の種類、延床面積、階数など基礎的情報から概め、以下の対応を行っている。

算で建物間の比較を行うこともできる。

3.1.1 汎用データ

2.1.3 ISO21930・EN15804に準拠した原単位

OneClickLCA ではエコインベントなど4,000以上

OneClickLCA に搭載されている原単位は、ISO21の汎用データが登録されている（設備も含む）。

930・EN15804に準拠、地球温暖化以外の多様な環国・地域による電力原単位の違いによる影響を補正

境影響も評価でき、木質建材などの炭素固定量も算し、日本のデータとして利用可能となっている。代定できる。さらにリサイクル等による回収便益(削表的な資材は、当社で IDEA 原単位と比較し、デー- 3-D2-03 -3-D2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

タの対象範囲が合致又は近似するデータを選別し利3.3 OneClickLCA 入力支援ツール
見積明細の数量から OneClickLCA にデータを取用を推奨している。
3.1.2 EPD

り込む準備作業を軽減するため、入力支援ツールを

EPD は、後述する OneClickLCA 入力支援ツール
で選定可能としている。徐々に増えつつあるが、日用意している(図2)。算定に適した単位に数量を変換し適切な資材との紐付が可能となる。

本のデータがまだ少ない状況である。メーカーを支作業シート上で以下の作業を行なうことにより、援し EPD の普及を推進していく。

OneClickLCA にそのままデータを取り込める入力

3.1.3 プライベートデータ

シートが完成する。

ユーザーが保有するデータをあらかじめ登録し① 見積明細の資材情報を転記、部位・部材を登録算定に活用できる。日本の IDEA・AIJ データや、ユーザーがメーカーから個別にヒアリングした原単リストから選択。
② 計算用単位を参照し換算に必要な情報の入力項位情報などが該当する。IDEA・AIJ データについては、OneClickLCA での利用に向けて関係者と協目を表示、単位換算係数を入力。
③ 必要に応じて、計算用単位・厚み・初期設定値

議を進めている。

を変更。

3.2 初期設定
日 本 の実 情を 反映 する ため 、 資材 分類 毎に 輸

4. 課題と今後の対応

送・更新・修繕の初期設定値を整備(表1)。他は、

日本における実情を反映し、効率化を進め、更OneClickLCA デフォルト値を使用している。

に OneClickLCA の利用価値を高めるため、今後以

3.2.1 輸送下の課題に取り組んでいく予定である。

CFP の製品カテゴリールール PCR（建築物）の① 国 内 汎用 デー タの 搭載 、ISO21930・ EN15804

2)

輸送シナリオ を参照して設定した。

対応

3.2.2 更新
OneClickLCA デ フ ォ ル ト 値 を 初 期 設 定 と し 、LCM データ集3)購入者向けに OneClickLCA 入力支② BIM・エクセル入力を更に効率化③ カーボンデザイナー3D 日本モデルの設定④ 日本用ベンチマークの設定

援ツール上で日本版更新周期を選択可能とした。
3.2.3 修繕

さらに、建築分野の脱炭素化に貢献するために、
EPD 取得支援及び EPD 製品販売、算定代行サービ

CASBEE_LCCO2計算シートの算定条件を参照し、スの提供を予定している。

部位別に設定した。
3.2.4 廃棄・リサイクル

5. 引用文献

廃棄・リサイクルは、日本の実情を反映してい

1) 住 友 林 業 ： OneClickLCA 日 本 版 HP, 入 手 先<https://sfc.jp/treecycle/value/oneclicklca.html>,

ないため、日本版シナリオを準備中である。
表1 OneClickLCA 初期設定
項目（参照2022-11-18）

内容
市内･近隣：10tトラック,30km
県間輸送 ：10tトラック,500km
デフォルト：OCL初期設定
選択：日本版初期設定（LCMデータ集参照）
躯体:0%, 設備:2%
外装･内装:1%（仕上材･石膏ボード含･下地材を除く）
デフォルト：OCL初期設定
デフォルト：OCL初期設定

輸送
更新
修繕
端材
廃棄

2) サステナブル経営推進機構, 製品カテゴリール
ール PCR：PA-241000-AA-05, （2022）,p13
3) 建築物のライフサイクルマネジメント用データ

名

称

摘
作業①

要

数量

単位

見積明細などから転記
梁
壁下地合板
バルコニー笠木
べた基礎スラブ屋根
窓
床105X350X3m
3×6 厚12幅150mm厚150
300×900

12 本
30 枚
7.2 m
120 m2150 m2
3 ヶ所
20 m2

集

改訂版”, ロングライフビル推進協会, 東京,

2020, p23-82※単位・厚変更時（展開）→←※物件情報入力（展開）

物件情報入力集改訂委員会, “建築物のマネジメント用データ←※初期設定変更時（展開）

部位

部材

明細
単位

計算用
単位

計算用
数量

選択
作業②

選択
作業③

☆
自動

★
自動

単位：☆→★
ここが連動

明細
の
単位

計算
用
単位

部位を選択

柱材
内壁
外壁
スラブ（床・天井）
屋根
窓
床・天井仕上絞込■躯体で絞る■躯体で絞る■外部で絞る■躯体で絞る■外部で絞る■外部で絞る■内部で絞る

登録部材リストより
選択
集成材（WW）
合板
アルミ部材
コンクリート（Fc24N/mm2）
陶器瓦
板ガラス
複合フローリング

本
枚
m
m2
m2
ヶ所
m2

m3
m3
kg
m2
m2
kg
m3

面積

体積

重量

比重

m/☆

m2/☆

m3/☆
作業⑧

kg/☆

t/m3

材料
選択
作業⑧’

計算用単位を参照し、換算に必要な入力項目（体積・重量等）を提示
入力情報を基に計算用数量を算出
1.202727273
0.499742931
0.005832
120
150
0.013770.24

図2 One Click LCA 入力支援ツール- 3-D2-03 -長さ0.110250.019440.00030.001836
0.012

比重
算定
用

0.000812.7

アルミ0.00459

2.5

ガラス

3-D2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

事務所建築における積算情報に基づいた精微な LCA ケーススタディ
A Detailed LCA Case study Based on Estimation data of Office Building○天石文*1)、竹尾健一 1)、庄司研 1)、信藤邦太 1)、大木泰祐 1)、古市理 1)、小林謙介 2)
Aya Amaishi, Kenichi Takeo, Ken Shoji, Kunita Shindo, Taisuke Ohki, Osamu Furuichi, Kensuke Kobayashi
1) 大成建設株式会社, 2) 県立広島大学* amiay-00@pub.taisei.co.jp
1. はじめに解体・廃棄とした。評価期間は 60 年とし、この間の建建設業界ではこれまで、建築物の環境負荷低減のため、環境配慮型コンクリートや木材活用建材、省エネ

替はないものとした。また、機能単位を延べ床面積m2 あたり（kg-CO2/m2）とした。

に資する設備機器の開発等を行うとともに、CO2 削減

インベントリ分析において、フォアグラウンドデー

としては、工事における建設機械の燃料使用量削減等

タは、次のように設定した。新築時の資材量は、建築を中心に取り組みが行われてきた。しかし、現在は物の積算資料や設計図書等を用い、必要に応じて数量

2050 年の脱炭素化に向けて、その対象範囲は工事だけの単位換算のため、既往データ 1),2）やインターネット

でなく、建築資材の製造段階から工事、運用、改修、の公開データ、メーカーからの独自収集データ等を整修繕、最終的な解体・廃棄までの建物のライフサイク

理して用いた。設備機器については、積算資料及び設ルにおける CO2 が求められるケースが増えつつある。

備図機器表より、主要機器と配管・配線・ダクトの代さらには、サステナビリティ推進の観点から幅広い環

表サイズを設定した上で資材投入量を集計した。運用

境の視点での取り組みとして、資源循環や生態系等の段階のエネルギー消費量は、エネルギー消費性能計算

幅広い環境影響へ目が向けられるようになってきていプログラム（非住宅版）Ver.3.1.2 の標準入力法 3)に基る。

づいて計算し、上水消費量・下水排水量は、1 日給水

今回、LCCO2 算定が主流の建設業界において、今後量より想定した。改修及び修繕率については BELCALCA の視点を建設における環境配慮の取り組みに活から公表されているデータ 4)を参照し、更新回数や修かしていくための手法を検討するうえで、その 1 検討

繕量を算出した。なお、施工、解体、廃棄については材料として建築物の精微な LCA を実施したので報告

弊社実績値を基に設定した。
バックグラウンドデータには、IDEA v2.3 を用い、する。

統合化については LIME2 の係数を用いた。評価に際し
2. 方法ては、日本建築学会 LCA 小委員会 HP に公開されてい2.1 評価対象

る「IDEA 用評価ツール ver.0.1（試行版）」5)を使用し評価対象とした建物概要を表 1 に示す。

て行った。

鉄筋コンクリート造で、運用時のエネルギー（空調、給湯など）は全て電力で賄われる。本建物は、一次エネルギー消費を 50%以上削減する ZEB Ready 評価を取得している。

3. 評価結果及び考察
建築物のライフサイクル全体を対象とした CO2 及び統合化の結果を、ライフサイクルのフェーズ別割合として図 1 に示す。

表 1 対象施設概要

建築物の一般的な傾向として、LCCO2 において運用

用途

事務所

フェーズが 60％～70％を占めると言われている。本計

構造

鉄筋コンクリート造

画では、オール電化ということもあり若干少なく 56％

延べ床面積

約 4,000m2であった。次いで新築時の資材では、コンクリート、

階数

地上 3 階鉄筋などの主要構造材料が大きい結果となった。これ

ZEB Readyに対して、統合化では運用割合が大幅に減少し、替わ運用エネルギーって資材製造の関わる製造、改修、修繕の割合が大き（エネルギー50%削減）

くなった。

2.2 評価手法
評価範囲は、建築物のライフサイクを通した環境負荷の評価として、資材製造・工事・運用・更新・修繕・- 3-D2-04 -3-D2-04

第18回日本LCA学会研究発表会期における検討ツールとして活用されることが望まし
く、そのための解析手法を今後検討していく。
引用文献
1) 小林謙介，下川夏寿輝，松崎麗衣，鈴木好幸，磯部孝行：日本建築学会環境系論文集，
第 86 号，
2021，
pp.388-398
2) 日本建築学会，“建物のＬＣＡ指針 －温暖化・資図 1 CO2 と統合化の結果

源消費・廃棄物対策のための評価ツール－ 改定版”， (2013)

LCCO2 削減の観点からは運用時のエネルギー量は

3) 建築研究所，“建築物のエネルギー消費性能計算プ

重要なファクターであるが、総合的な環境負荷の観点

ロ グ ラ ム （ 非 住 宅 版 ） ” ，

では、投入資材に対する取り組みも重要であることがhttps://building.app.lowenergy.jp/
4) ロングライフビル推進協会(BELCA)，“建築物のラ示された。

イフサイクルマネジメント用データ集 改訂版”，
4. まとめ(2020)

今回、建築物 LCA の一事例として、鉄筋コンクリ5) 日本建築学会地球環境委員会 LCA 小委員会，“建ート造の事務所を対象とした、ライフサイクルにおけ

物 の LCA 指 針 に 関 す る 追 加 情 報 ”，

る CO2 排出量や統合化の観点での評価を行い、支配的

http://news-sv.aij.or.jp/tkankyo/s5/guideline_02.html ，となる要因などを分析した。

(参照 2022/8)

建築物は、他の製品と異なり一品生産品であるため作り直しということができない。このため、LCA の結果を活かして建築するためには、設計段階のような初- 3-D2-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[3-B3] 資源(2)座長：松八重 一代（東北大学）
2023年3月10日(金) 13:20 〜 14:20 B会場 (zoom)
Zoomはこちら[3-B3-01] 衛星画像の機械学習による銅資源の採掘に伴う土地改変量の測定*肖 俊彬1、山肩 洋子2、駒井 武1、松八重 一代1 （1. 東北大学、2. 東京大学）
13:20 〜

13:40

[3-B3-02] Future copper demand and secondary reserves of Vietnam*Le Thi Van1、Yamamoto Ryota 1、Dente Sebastien2、Hashimoto Seiji2 （1. Ritsumeikan
University Graduate School、2. Ritsumeikan University）
13:40 〜

14:00

[3-B3-03] 国際合意形成に基づいた自然資源利用に伴うインパクト評価手法の開発*本下 晶晴1、Alvarenga Rodrigo2、Beylot Antoine3、Drielsma Johannes4、Greffe Titouan5、Jolliet Olivier6、Northey Stephen7、Owsianiak Mikolaj6、Pastor Amandine8、Pfister
Stephan9、横井 崚佑1、Grant Timothy10 （1. 産業技術総合研究所、2. ERM、3. BRGM、4.
drielsma resources europe、5. CIRAIG、6. DTU、7. UTS、8. INRAE、9. ETH Zurich、10. Life
Cycles）
14:00 〜

©日本LCA学会

14:20

3-B3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

衛星画像の機械学習による銅資源の採掘に伴う土地改変量の測定
Machine Learning of Satellite Imagery to Measure the Land Use Intensity Associatedwith Copper Mining○肖俊彬*1)、山肩洋子 2)、駒井武 1)、松八重一代 1)
Junbin Xiao, Yoko Yamakata, Takeshi Komai, Kazuyo Matsubae
1) 東北大学, 2) 東京大学
* xiao@dc.tohoku.ac.jp
1. はじめにいる。本研究ではチリで最も大きい五つの鉱山（表 1）

脱炭素社会へ移行するには電気を伝導する銅が不可欠であるが、銅資源の採掘及び生産の過程ではエネル
ギーや水の使用、CO2 の排出に加え、土地改変 が大1)

きな環境攪乱要因になっている。

をサンプルにし、研究方法を検証する。サンプル鉱山の位置を図 1 で示す。
銅鉱山の採掘プロジェクトは一般的に数十～百年程度続くため、本研究では長期的な観測任務を継続的にしかし、CO2 排出量や水の消費量と異なり、土地改実施している Landsat 衛星シリーズ（空間分解能 30m）

変量は現在、企業のサステナビリティレポートに殆どを利用し、アメリカ地質調査所（USGS）のデータベ記載されておらず、
データの取得は非常に困難である。

ースにて衛星画像の検索および抽出を行う。

そのため、金属資源供給単位あたりの鉱山土地改変量
は多くの場合、平均的な数値が用いられている。銅鉱

表 1 サンプルの鉱山および 2020 年の銅生産量

石品位の低下および将来銅資源需要の急増を受け、技鉱山名

術革新によって低品位鉱石の利用が拡大傾向にあるが、

開始年

終了年

2020 年銅生産量(kt)

より大きな土地改変の発生が予想される。そのため、

Chuquicamata

1915

2057

1,126

銅資源の採掘による土地改変量を明瞭にすることは資Collahuasi

1999

2107

629.1

源調達に関わる環境攪乱量を最小化するために不可欠

El Teniente

1904

2070

443.22である。

Escondida

1990

2079

400.72

Los Pelambres

1999

2036

359.6

人工衛星によるリモートセンシングは広域性、均質性、多波長性（可視光、マイクロ波）、遠隔性等優れた特性 2)を有し、バンドの多様な組み合わせおよび過去のデータにより、広域空間の時系列解析が実現できる。
しかし、鉱山周辺の土地改変に関する既往研究 2,3)では、殆どの場合は目視判読で改変された土地の範囲を推計している。目視判読は精度が高いとはいうものの、多大な労力が必要であるため、全球にわたり鉱山ごとの分析はほぼ不可能といえる。近年、画像解析領域での機械学習の進展は大きく、機械学習を活用し、膨大な衛星画像データを効率良く分析する手法開発が期待される。

図 1 研究地域の地図
2. 研究目的
本研究では、鉱山周辺の衛星画像に対して機械学習を適用することで、銅鉱山における土地改変を自動で識別し、経年での土地改変量を導出する手法開発を目指す。
3. 研究方法
3.1 研究地域および衛星シリーズ選択
世界最大の銅埋蔵量を有するチリ（Chile）は年間 550
万トン 4)の銅を生産し、世界最大の銅生産国となって- 3-B3-01 -図 2 機械学習による衛星画像解析の概念図

3-B3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

3.2 機械学習による衛星画像の解析

による衛星画像の解析を行った（図３）。図 3-a）は可研究方法の概要は図 2 で示す。獲得した衛星画像に視光（バンド 4-3-2）の画像であり、図 3-b）は酸化鉄

対して、鉱山周辺の地域から植生、鉱床、水域、人工のバンド比率で処理後の画像である。図 a）と比較す物等多様な領域を目視判読し、Google Earth と比較しると、図 b）は改変された地域の境界が明らかになり、な が ら 属 性 の タ グ を 付 け て 領 域 抽 出 （「 Semantic

クラスを分別する閾値が選択しやすくなる。
すなわち、

Segmentation」と呼ばれる手法）し、機械学習用の教師

NVDI が適用できない地域でも目視判読が容易となり、データを作る。サンプル鉱山の教師データを機械学習

より精度の高い教師データを作ることができる。

のアルゴリズム Pix2pix に提供して学習させる。教師
5)

データと非教師データで繰り返し検証し、正解率でモデルを評価する。

5. 今後の課題
機械学習を用いて画像を解析する際に正解率を確保できる教師データの数は未だに不明である。また、随3.3 土地改変強度の計算

伴物の生産量や取引価格は土地改変強度の不確実性に

機械学習モデルの正解率を確認した後、鉱山周辺の各種属性の領域面積を算出し、式（1）で目標画像からつながり、適切な荷重を選択し、不確実性分析を行う必要がある。

鉱山の土地改変総面積を計算することができる。
式（2）で世界範囲の銅鉱山から産出された銅の土地改変強度（Land Use Change Intensity）を計算すること
ができる。

6. 結論
脱炭素技術に必要とされる銅資源のサプライチェーンに関わる環境リスクを管理するためには、全球規模での採掘領域および銅資源採掘に伴う土地改変強度を把握することは必要である。機械学習による衛星画像(1)の分析は全球規模の時空間解析を実現させ、採掘活動のモニタリングや土地改変による環境負荷の評価に高効率なツールになる。本提案技術は規模の大きい鉱山(2)
i: 目標鉱山 i；

だけでなく、人力小規模採掘（ASM）等の採掘活動への展開も期待できる。

n: 計算する鉱山の数；
t: 開始年から経過年数；

謝辞

A: 面積（m ）；本研究は JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム

2

P: 銅資源生産量（純分換算）（kg-Cu）；「JPMJSP2114」の支援を受けたものである。

W: 鉱物生産量の中銅が占める割合（%）
。
引用文献
1) IPCC: “Climate Change 2014: Mitigation of Climate

4. 結果・考察

Change”, (2014), pp. 354
2) 佐久間東陽：“農業・鉱業による環境影響の評価および対策に向けた土地利用時空間変化の衛星リモートセンシングに関する研究”，（2021）
3) Iwatsuki Y., Nakajima K., Yamano H., Otsuki A.,
Murakami S.: RC&R, 134, (2018), pp. 361-366
4) Globaldata:
図 3 衛星画像解析の結果（例）“ProductionofCopperinChile,

2017-2025”, Globaldata, ( オ ン ラ イ ン ), 入 手 先<https://www.globaldata.com/data-insights/mining/pro

本要旨では 2010 年 Escondida 鉱山（1990-2079）の画

duction-of-copper-in-chile-1092741/>,像を例として説明する。衛星リモートセンシング研究で多く使用される植生指標（NDVI）は裸地帯で適用

(

参

照

2023-01-24)
5) P. Isola, J.Y. Zhu, T. Zhou, A.A. Efros: IEEE Conf.

できない 2) といった課題を解決するために、酸化鉄

CVPR, Honolulu, HI, (2017), pp. 5967-5976のバンド比率 6)（Iron Oxide ratio）を使用し、ArcGIS Pro

6) A.B. Pour, M. Hashim: SpringerPlus 3(130), (2014)- 3-B3-01 -3-B3-02

第18回日本LCA学会研究発表会

Future copper demand and secondary reserves of Vietnam
Le Thi Van*1), Ryota Yamamoto 1), Sebastien M. R. Dente1), Seiji Hashimoto1)
1) Ritsumeikan University* gr0500rs@ed.ritsumei.ac.jp

processing activities are the reason for serious environmental
effects, especially in developing countries such as Vietnam,
where the Governments focus on economic development insteadof environmental protection. This study aims to provide anestimate of the demand for copper until 2050 and an estimate of
the availability of secondary copper, i.e., secondary copper
reserves, in Vietnam.
2. Methodology

2500
Copper amount (kt)

1. Introduction
Copper is one of the crucial and widely utilized metals in humansociety. Increasing population, affluence, and technological need
necessitate more mining to achieve production goals. The hugedemand in the future leads to resource scarcity. Mining and

2000
1500
1000
500
0
1990

2000

Ssat minSsat average
Ssat max

2010
SSP1
SSP1
SSP1

2020
SSP2
SSP2
SSP2

2030
SSP3
SSP3
SSP3

2040
SSP4
SSP4
SSP4

2050
SSP5
SSP5
SSP5

Fig 1: Future demands for copper in Vietnam
3. Results and discussion
3.1. The copper demand until 2050

2.1. Estimation of copper stock
The copper in-use stocks from 1995 to 2020 was calculated byusing the following equation:
CS(t) = ∑"! CC(t ! ) × SR(t − t ! )(1)
Therein CS(t) stands for the copper stock of finished products in
use in year t; CC(t’) represents the copper consumption forfinished products in year t’; and SR(y) denotes the survival ratioof finished products after y years. For forecasting the copper stock

The copper demands are expected to increase significantly in all
scenarios to reach the peak around 2025, as shown in Fig.1. The
scenarios analysis showed the biggest growth in copper demand
was estimated for SSP5s and SSP1s. Although SSP2s and SSP3s
show the lowest increase in the first ten years after 2020, thenshow the highest demand afterwards.
3.2. Secondary copper classification in 2050
The copper scrap available in 2020 was estimated to be small.

by 2050 we used the logistic function as following:

However, it is projected that more scrap will be generated in the
future given the rapid accumulation of copper stocks. The amountwill be around 600Kt - 1200Kt in 2050, which is almost
equivalent with the estimated copper demand in 2050.
Vietnam is expected to have secondary copper resources of about
25.7Mt in 2050. There will be about 7.5Mt of economically
recoverable secondary copper (under the assumption of 50 %recycling rate), and about 10.5Mt of secondary copper#!"#CS(t) = $% '() (+ ,-×/01("))(2)

in which, Ssat is a saturation value of total copper stock; GDP(t) is
per capita GDP in year t; and α and β are logistic function
parameters. The future stock was estimated with three values of
Ssat and 5 SSP scenarios of GDP(t).
2.2. Forecasting the copper demand until 2050
The copper demand, i.e., consumption, in the future wascalculated by using following equations:CC(t) = S(t) − S(t − 1) + CD(t)
(3)
!)
!
∑
CD(t) = "! CC(t × DR(t − t )(4)accumulated in landfill sites. The landfill should be avoided
because it will be difficult to recover copper from landfill site.
However, the amount of deposited copper in landfill sites showswhere CD(t) stands for copper discard of finished products after
use in year t; and DR(y) is discard ratio of finished products after
y years.

Acknowledgement:This research was supported by the Environment Research andTechnology Development Fund (JPMEERF20S20604) of the

2.3. Classification of copper secondary resources

Environmental Restoration and Conservation Agency.

The classification of contemporary and future secondary
resources for Vietnam was conducted using the framework
proposed by Hashimoto et al. [1], which is based on the level ofknowledge and the degree of profitability.

References[1] Hashimoto et al. (2008). Framework of material stock
accounts—Toward assessment of material accumulation in theeconomic sphere, Proc. 8th Int. Conf. EcoBalance.

the potential sources for future exploitation.

- 3-B3-02 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション[3-C3] サーキュラーエコノミーと行動変容
座長：村上 進亮（東京大学）
2023年3月10日(金) 13:20 〜 14:40 C会場 (zoom)
Zoomはこちら[3-C3-01] 居住に関わる循環経済行動の天然資源使用量削減効果の評価〜住宅の構造
及び地域を考慮して*管 哲平1、Sebastien Dente1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
13:20 〜

13:40

[3-C3-02] エージェント・ベース・シミュレーションを用いたサーキュラーエコノ
ミー戦略の帰結的環境影響・循環性評価*小出 瑠1,2,3、山本 悠久1、南齋 規介1、村上 進亮2 （1. 国立環境研究所、2. 東京大学、3. 地球環
境戦略研究機関）13:40 〜

14:00

[3-C3-03] 中古製品の消費価値：製品質を考慮した中古製品の取引現状の把握*文 多美1、田原 聖隆2、栗栖 聖1 （1. 東京大学、2. 産業技術総合研究所）
14:00 〜

14:20

[3-C3-04] 目標設定型の省エネナッジによる行動変容効果に関する研究*中野 裕太1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）
14:20 〜

©日本LCA学会

14:40

3-C3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

居住に関わる循環経済行動の天然資源使用量削減効果の評価～住宅の構造及び地域を考慮して
Evaluating natural resource use reduction effects of residence-related by Circular
Economy actions ~ Considering housing structure and region○管哲平*1)、Sebastien Dente2) 、橋本征二 2)
Teppei Kan, Sebastien Dente, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学大学院
2) 立命館大学

住宅の建設に関わる資源利用強度、後半が住宅のエネ
ルギー使用に関わる資源利用強度の要因分解である。
!"!"#$
!"!$
!"#$
#=
#+
#
=

'"$ ")$ '*$ '*% *+% !"&
×
×
×
×
×
#
'"$ ")$ '*$ '*% *+%+,* ,*% !"#××#,* ,*%

1.0
0.0
-1.0

term4

term3

term2

-4.0

term6

-3.0

term5

北海道
東京都
沖縄県

-2.0

term1

成果 1)とその課題を受け、居住に関わる循環経済行動
が、居住に関わる天然資源使用量にどのような影響を与えてきたかを、住宅の構造と地域の違いに着目して評価した。具体的には、木造と非木造住宅における資源利用強度の比較を北海道、東京都、沖縄県で行った。
2. 方法
資源効率の構造分解式 2)をもとに、居住に関わる資源使用強度を下式のように要因分解した。右辺前半が2.0

Intensity

1. はじめに大量生産・大量消費・大量廃棄型の線形経済が直面する気候変動や資源枯渇といった諸問題を受け、「循環経済」への移行が求められている。特に住宅に代表される建設部門は、天然資源の消費割合の多くを占めており、主要な対象と考えられる。本研究では、既報の天然資源使用量(t/人)* ce0003he@ ed.ritsumei.ac.jp

図 1 非木造住宅の要因分解分析の結果(1988～2018)
ルギーの生産に必要な物質量、第 3 項はエネルギーの生産に必要な物質量に対する天然資源の使用量を表す。
右辺の各項が左辺にどれほど寄与しているかを
complete decomposition model3)を用いて算出した。
3. 結果と考察
非木造住宅の建設に関わる要因分解分析の結果を図1 に示す。1988～2018 年の間に、住宅の建設に関わる一人あたりの天然資源使用量(Intensity)は、北海道で約3.1t、東京都で約 3.7t、沖縄県で約 2.6t 減少した。減少
した要因として、住宅のおよその寿命(第 3 項)が増加
したことが挙げられる。一方、北海道を除き一人当た

ここで、RUC+E は居住に関わる天然資源使用量(t/y)、
RUC は住宅の建設に関わる天然資源使用量(t/y)、
RUE はりの住宅床面積(第 1 項)が、北海道は建設資材の使用
原単位(第 4 項)が Intensity の増加に寄与した。第 4 項

住宅のエネルギー使用に関わる天然資源使用量(t/y)、Pは人口(人)、HUa は使用中の住宅の延床面積(㎡)、HTa

については、東京都と沖縄県の RC 造の住宅比率がほぼ変わっていないのに対し、北海道では RC 造の住宅

は住宅の総延床面積(㎡)、HCa は住宅の着工床面積(㎡/y)、HCw は着工住宅の建設資材重量(t/y)、CMw は着比率が増加したためと考えられる。リサイクルの推進により、原材料に占める天然資源の量(第 6 項)は減少

工住宅に関わる物質使用量(t/y)、EC は住宅のエネルギ
ー使用量(kWh/y)、ECw は住宅のエネルギー使用に関し、Intensity の減少に寄与した。
謝辞：本研究は、科学研究費補助金(22H03805)によるわる物質使用量(t/y)である。
右辺前半第 1 項は 1 人あたりの住宅床面積、第 2 項成果である。ここに記して深謝する。
引用文献

は住宅の稼働率の逆数、第 3 項は住宅のおよその寿命の逆数、第 4 項は建設資材の使用原単位、第 5 項は建設資材重量あたりに必要となる原材料の物質量、第 6項は建設資材の生産に必要な原材料の物質量に対する天然資源の使用量を表す。また、右辺後半第 1 項は 1人あたりのエネルギー使用量、第 2 項は 1 単位のエネ

1) 管哲平、橋本征二：第 17 回日本 LCA 学会研究
発表会講演要旨集、1-P1-04 2022
2) 橋本征二：廃棄物資源循環学会誌、29(3)、pp.
195-201、2018
3) Sun, J.W.: Energy Economics, 20, pp.85-100,
1998- 3-C3-01 -3-C3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

中古製品の消費価値：製品質を考慮した中古製品の取引現状の把握
Consumption Value of Secondhand Products: Survey on the Current Status ofSecondhand Product Transaction considering product conditions○文多美*1)、田原聖隆 2)、栗栖聖 1)

Dami Moon, Kiyotaka Tahara, Kiyo Kurisu
1) 東京大学, 2) 産業技術総合研究所* moon@env.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめにら 3 日間 (8 日、18 日、28 日) を選び、計 36 日間中

持続可能な消費生産システムの実現に向けて、使用の取引が成立したケースを分析対象にした。当該期間済み製品の再生利用 (中古品・リユース品)は有効な消中の製品種別取引件数、製品品質、購買価格のデータ

費行動として注目されている。しかし、中古利用が消を分析に用いた。これらのデータは、最小値と最大値

費者に一般的な消費方法として受入れられているのは、にスケーリングした正規化 (Min-Max Normalization)し1）

一部の品目に限定されている 。一方で、中古市場でた値を用いた。製品品質は、出品者が出品を目的に製は多種多様な製品が取引されている。このように中古品情報を登録する際に入力した製品状態であり、使用品に対する一般的消費行動と中古市場における中古品

有無と製品外観 (傷や汚れ等 cosmetic condition)を基準

取引の現状の間にはギャップが生じており、両者間でに、新品・未使用品 (L1)、未使用に近い (L2)、目立

中古品の消費に対する認識差があると考えられる。

った傷や汚れなし(L3)、やや傷や汚れあり (L4)、傷やそこで、本研究では中古市場で取り扱われる中古品

汚れあり (L5)、全体的に状態が悪い (L6) の 6 レベルの消費価値を明らかにすることを目標に、中古市場にに区分される 2)。購買価格 (sold-out price) は、購入者おける中古品の取引現状を把握することを研究目的とが出品者に支払った製品価格を用いた 3)。購買価格はした。具体的には、中古市場で取引済みの中古品を対出品者と購入を希望するユーザー (購入者) の両者間

象に中古品の購買に関連する取引件数、製品品質、製交渉を通して最終決定される製品価格であり、製品の品購買価格等を調査した。特に、中古利用に馴染みや出品時に出品者により自由に付けられる出品価格

すい製品とそうではない製品等、製品種類別中古品の(list price) とは意味が異なる。

購買現状をまとめた。これによって、中古市場で形成される中古品の消費価値を種類別に考察し、中古品を

3. 結果

一般的な消費手段として変容していくための方向性を

3.1 グループ別、中古品の取引現状提案する。

図 1 にグループ別、取引件数あたりの平均購買価格を示す。シェアリングと新品が主な取得方法である P1

2. 研究方法～P5 の取引件数あたり購買価格は、類似した傾向を示

2.1 種類別製品グループしている。一方、P6 と P7 は、他のグループに比べて、Moon et al. 1) は、日常製品を中古利用に適するかど取引件数と平均購買価格に異なる傾向を示した。具体

うかで区分するため、新品・中古品・シェアリング (レンタル)といった製品取得方法を考慮した 7 つのグループ (P1～P7) に分類した (表 S1、図 S1) 。ここで、シェアリングと新品により主に取得される製品はそれ
ぞれ P1～P2 と P3～P5 に、中古利用が主に用いられる製品は P6～P7 に含まれる。
本研究では同分類種別 (P1～P7) を製品グループとして用いた。
2.2 中古品の取引データの取得
中古市場として、株式会社メルカリでの取引を対象とした。同社はインターネットを通じて個人間(Consumer to Consumer：C to C)での中古品の売買・商取引ができる日本最大のフリマアプリプラットフォー
ムを提供している。
2020 年 8 月～2021 年 7 月の各月か- 3-C3-03 -図 1 グループ別、取引件数当たり購買価格

3-C3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

的には、P6 はグループの中で取引件数は最も多かったのに対し、平均購買価格はグループの中で最も低かった。P7 は、取引件数は 2 番目に多かったが、平均購買
価格はグループの中で最も高かった。
3.2 製品品質レベル別、取引件数の傾向
製品品質のレベル別、取引件数の割合をグループ間でまとめたグラフを図 2 に示す。P1～P5 では、全体取引件数の内、製品品質のとても良い L1 と L2 の取引割
合が約 50％を占め、購入される製品品質の良い製品にこだわる購入者の傾向が見られた。特に、P1 では、製図 2 商品品質のレベル別、取引件数の割合

品品質の悪い L4～L6 の取引割合が全体の約 5.8%を占め、P1 の購入時には製品状態の良さにこだわる傾向が最も強く見られた。一方、P6 と P7 では、L1 と L2 の取引割合がそれぞれ全体の 34.4％と 28.0％を占め、状態の良い製品への購買傾向が他のグループに比べ低か

製品品質のレベル別取引現状を考慮した製品分類や類
型別製品特徴と消費意義の把握に関するさらなる研究が今後必要と考えている。

った。
特に、
P7 では、L4～L6 の取引割合が全体の 48.6％を占め、比較的に品質の悪いものでも購買される傾向が見られた。

謝辞
本研究は、株式会社メルカリとインクルーシブ工学
連携研究機構との共同研究である価値交換工学の成果の一部である。

4. まとめ本研究では、オンライン中古市場で取り扱われる中古品を対象に、製品取得方法によって分類した製品グ
ループ別中古品の購買状況を調べた。調査結果では、

引用文献
1) Moon D., Kurisu K., Tahara K.: Resour Conserv
Recycl, https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2022.106860

中古利用が消費者に受入れやすい製品グループは、他グループに比べ取引件数が多く、中古市場でもニーズが確保されることが分かった。また、低品質の製品の(2023).
2) メルカリ：“メルカリガイド＞商品の詳細を設定する”，Mercari, Inc. ，（オンライン），入手先 <購入率が他グループより高いことから、関連製品グルhttps://help.jp.mercari.com/guide/articles/62/>, ( 参 照ープは、製品コンディションの悪いものでも消費可能な製品として認められることが明らかになった。中古品の製品品質は、使用に伴う製品老化だけではなく、

2022-10-29)
3) メルカリ：“メルカリガイド＞価格の決め方”，

時間経過による技術・デザインの退行の意味も持つことで、中古品の消費価値を把握するには重要な意味を持つ。類型別中古利用の消費価値を明確にするため、- 3-C3-03 -Mercari, Inc. ，（ オ ン ラ イ ン ）， 入 手 先<

https://help.jp.mercari.com/guide/articles/64/>, ( 参 照
2022-10-29)

3-C3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1

グループ別、商品説明と取得方法の利用割合
表 S1

区分
P1
P2

P3

P4

P5

グループ別、対象商品リスト
商品名

ウエディングドレス
振袖、メンズパーティースーツ、結婚式用の留め袖、お宮参りの着物（子供用）、七五三の着物（子供用）、スキー板・スノーボード板（子供用）、スキー・スノーボードブーツ（子供用）、ウェットスーツ（大人用）パーティードレス、ピアノ発表会等のドレス（子供用）、入学式・卒業式の服（子供用）、コート・ケープ（子供用）、T シャツ・ズボン（子供用）、かつら・ヘアウィッグ、コスチューム（仮装）、ワイ
ンセラー、ベッド（子供用）、シルバーカー、補聴器・集音機、スキー板・スノーボード板（大人用）、
スキー・スノーボードブーツ（大人用）、スキー・スノーボードウェア（大人用・インナー除）、スキー・スノーボードウェア（子供用・インナーを除く）、ウォーターシューズ（大人用）、ゴルフバック、
テニスラケット（子供用）、ローラースケート、一輪車、電動自転車（ママチャリ）、釣り道具、ピアノ、電子ピアノ、ギター、フルートなどの管楽器、アウトドア用テント・タープ、BBQ セット、キャンプ・アウトドア クッカーセット、ゲーム機、フィギュア、室内すべり台ブランコ（子供用）、雑誌
喪服、仕事着スーツ（大人用）、ネクタイ、帽子（大人用）、ワイシャツ・ブラウス（大人用）、パジ
ャマ・寝巻き（大人用）、下着（大人用）、靴下（大人用）、学校制服、下着（子供用）、靴下（子供用）、
ビジネスシューズ（大人用）、長靴・レインブーツ（大人用）、雪靴・スノーブーツ（大人用）、運動
靴・スニーカー（大人用）、サンダル（大人用）、長靴・レインブーツ（子供用）、運動靴・スニーカー（子供用）、サンダル（子供用）、上履き（子供用）、ファーストシューズ（乳児用）、通学用かばん、
ランドセル、スーツケース（中型）、キャリーバッグ（小型、機内持ち込み）、ボストンバック、財布、
イアリング、サングラス、ヘアアクセサリー、冷蔵庫、洗濯機、エアコン、テレビ、電子レンジ、掃除機、炊飯器、ガスレンジ・ガスコンロ、温水洗浄便座、アイロン、ミシン、冷凍庫、ストーブ・ヒーター、ヘアドライヤー、コーヒーメーカー、電動歯ブラシ、ステレオ・スピーカー、ビデオカメラ、カメラ（デジタル・フィルム）、音楽プレーヤーポータブル、携帯電話・スマートフォン、作業工具（ドライバー・ペンチ）、ダイニングテーブル・チェア、ソファ、本棚、食器戸棚、たんす、テレビ
ボード・テレビ台、照明器具（天井付）、ベッド（大人用）、マットレス、布団（大人用）、毛布、敷布・ベッドパッド、枕、カーペット・ラグ、カーテン、クッション、包丁・ハサミ、フライパン・鍋・やかん、保冷保温水筒・タンブラー、弁当箱、哺乳瓶・離乳食用ベビー食器、爪切り、傘、眼鏡・老眼鏡、体重計、体温計・温度計、血圧計ビニールプール、水着（大人用）、水着（子供用）、ハーモニ
カ、プラモデルコート・ジャケット（大人用）、スカーフ、パンツ・ジーンズ（大人用）、スカート（大人用）、T シ
ャツ（大人用）、妊婦服、ネクタイ・サスペンダー（子供用）、帽子（子供用）、パジャマ・寝巻き（子供用）、肌着・ロンパース（乳児用）、フォーマルシューズ（子供用）、雪靴・スノーブーツ（子供用）、- 3-C3-03 -3-C3-03

P6
P7

第18回日本LCA学会研究発表会

ハンドバッグ・ビジネスバック（高級）、ハンドバッグ・ビジネスバック、トートバッグ・リュック
サック、スーツケース（大型）、財布（高級ブランド品）、ネックレス、指輪・リング、ピアス、腕時計、パソコン、タブレット、布団乾燥機、カメラレンズ、高圧洗浄機、電気ドリル、布団セット（ベビー用）、茶わん・皿・鉢、バスタオル、フェイスタオル、ハンドタオル・ハンカチ、抱っこ紐、杖、ゴルフウェア、ゴルフシューズ、テニスラケット（大人用）、テニスボール、テニスウェア（大人用）、
その他のスポーツ用具・ウェア（大人用）、その他のスポーツ用具・ウェア（子供用）、登山用品、自転車（大人用）、自転車（子供用）、アウトドア用テーブル・椅子、ペット用フードボウル・服、ぬい
ぐるみ、積み木等の玩具（子供用）、辞書、教科書、問題集・学習参考教材、サーフボード（大人用）、サーフーボード（子供用）、ウェットスーツ（子供用）、尺八、ゲームソフ
ト、CD・DVD など音楽・映像収録済みメディア、書籍、漫画
ウォーターシューズ（子供用）、ゴルフクラブ、ゴルフボール、テニスウェア（子供用）、オルガン、
バイオリン、その他の弦楽器（チェロ等）、琴・三味線- 3-C3-03 -3-C3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

目標設定型の省エネナッジによる行動変容効果に関する研究
Study on Behavior Modification Effect by Goal-setting for Energy-saving based on
Nudge Theory○中野裕太*、磐田朋子
Yuta Nakano, Tomoko Iwata
芝浦工業大学* br19054@shibaura-it.ac.jp
1. 研究の背景
近年、日本では 2050 年までにカーボンニュートラル
の実現を目指し、国全体として動き始めている。こうした中、2030 年までに民生部門(家庭部門及び業務その他部門)における電力由来の CO₂排出量実質ゼロを目指す
脱炭素先行地域の一つに 2022 年 7 月、芝浦工業大学大宮キャンパスが選定された。
2. 研究の目的
そこで本研究では、4 月より駅伝部に所属する学生が在寮している芝浦工業大学白亜寮(約 7.5 畳/部屋×19 部屋)を対象として、さらなる創エネ・省エネポテンシャ
ルについて調査することを目的とした。
創エネに関して、現在白亜寮には壁面太陽光パネル(3.375 kW)が設置されており、発電電力は寮の消費電力の一部として使用されている。しかし、発電量は需要量に対して約 3 %であるため、設置可能と思われる場所に
太陽光パネルを増設した場合の総発電量を算出し、創エ
ネポテンシャルを調査した。
省エネに関して、水光熱費が定額(寮費 3 万円/月に含まれている)のため寮生の電気の無駄遣いがあると考えられる。そこでエアコン(暖房)の使用に着目して、冬の省エネポテンシャルを調査した。最終的な目的として、白亜寮を創エネ＋省エネにより設備面＋寮生が積極的な環境配慮行動をし、環境にやさしい寮にすることを目指す。
3. 研究手法
3.1 創エネポテンシャルの検討
はじめに、現在設置されている壁面太陽光パネルの発電量を調査した。調査にあたり、太陽光パネルの概要やSmart Logger(計測器)の接続方法を調べ、エクセルファ
イルに 2022 年 9 月～12 月の発電量をまとめた。そして、
図 1、２に示すように太陽光パネルの増設を検討した。

図 1：A 地点と B 地点の増設検討

図 2：C 地点と D 地点の増設検討
3.2 省エネポテンシャルの検討
はじめに、過去の論文 1)より省エネ行動につながる規定因を調べた。省エネ行動には、便益・費用評価(便利さ・快適さ便益と価格への関心や省エネの経済性)と社
会規範評価(近隣で共有されている省エネの規範と隣人の行動)の 2 つが大きく関係していた。今回の省エネ行
動では上記 2 つの規定因に着目してナッジ理論を活用して省エネ行動を実施した。表 1、２に規定因とナッジについて示す。
表 1：便益・費用評価の規定因とナッジの関係
規定因
ナッジ
便益(利便性・快適性) 部屋にいないとき
エアコンの電源オフ
費用(省エネによる電 削減電気料金分だけ寮生に還気代削減)
元(部活で使えるもの)
表 2：社会規範評価の規定因とナッジの関係
規定因
ナッジ
近隣で共有されている 設定温度 20 度、風量しずか等
省エネの規範(環境省推奨設定)
隣人の行動
全員で料金削減を目指す(部屋のドアに啓発ポスター掲
示)
健康に害がでないよう、部屋にいないときエアコンの電源オフをすることで利便性・快適性を損なわない設定とした。なお、省エネ行動のナッジ実験を行う前に、寮生へ事前アンケートを行った結果、エアコンの設定温度を環境省推奨の設定温度 20 度以下にしている寮生は全体の 19％に留まっていた。また、不在中もエアコンを付
けっぱなしにしている寮生も全体の 58％に達しており、- 3-C3-04 -3-C3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

省エネ余地が大きいと考えられた。
つぎに、電力測定器(ワットチェッカー
REX-BTWATTCHI)を各部屋(19 部屋)に設置し、測定期間を12/6(火) ～12/13(火)は省エネ行動なし、12/13(火)～12/20(火)は省エネ行動ありに設定して実施した。2 週間に設定した理由として、1 週間分の比較を行い 1 か月でどれくらい削減できるのか予測することができるため、
このような期間に設定した。
4. 結果
4.1 創エネポテンシャルの検討結果
図 3 に創エネポテンシャルの結果を示す。

ている。平均外気温は気象庁のものを使用している。図4 より、1、2、3、5、7 日目は省エネ行動したことにより、合計消費電力量の減少がみられた。多い日では、1
日で約 19kWh の削減効果がみられた。4、6 日目について
は、省エネ行動なしの期間の消費電力量が、わずかの差で省エネ行動ありの消費電力量を上回ったが、外気温が前週より急激に低くなったのにも関わらず全体的に省
エネ行動の結果が出た形となった。
表 3 から 1 週間で消費電力量 55.84 kWh、電気料金に換算すると 2066 円分削減(寮の月別電気料金実績に基づ
き 37 円/ kWh で換算)という結果となった。
(37 円/kWh)1
ヶ月に換算すると、消費電力量が約 220 kWh、電気料金に換算すると 8264 円分となる。削減量に個人差がある
ものの、白亜寮全体で省エネ行動をすることで、大きな変化が見られることがわかった。
表 3：省エネ行動結果まとめ
12/6～12/13
12/13～12/20
省エネなし
省エネあり
1 週間の合計(kWh)224.93169.091 日の平均合計(kWh)
32.13
24.16
1 週間の電気料金(円)
8322
6256
5. 結論
以上の結果に基づき、創エネ・省エネの組み合わせによる電力需要削減効果を図 5 に示す。

図 3：各月の創エネ想定発電量
現状 A 地点のみの発電量のみであったものが、16 倍以
上発電量が増加した。特に、D 地点に関しては総想定発電量の約 8 割を占めており、創エネポテンシャルが大きい。建設段階で D 地点への設置も検討されていたそうだ
が、駅伝部のスタッフへのヒアリングから、建設段階でD 地点への設置も検討されていたそうだが、壁面につけた方が近隣住民への PR になるから壁面につけたという情報が挙げられた。B 地点に関しては、面積比 2 倍にもかかわらず、発電量が 2 倍以下となり、方位角による日射量不足が原因で発電量が少なくなったと考えられた。
4.2 省エネポテンシャルの検討結果
省エネ行動の実施によりエアコン(暖房)による消費
電力が、どのくらい削減されたのか、１日ごとの合計値(19 部屋分)で比較した結果を図 4 に示す。

図 5：12 月の想定需要量
省エネに関しては、実施したことで消費電力量を削減できたが、全体的に見るとごくわずかな変化であった。
一方創エネに関しては、屋上に太陽光を導入することによる電力需要削減効果が大きいことがわかった。創エネ・省エネを促進させ、環境によりやさしい寮づくりを目指すことは可能と考える。

6. 引用文献
1）社会心理学研究 第 10 巻第 1 号 1994 年、44-55 広
瀬幸雄(名古屋大学)：環境配慮的行動の規定因について

図 4：省エネ行動なしとありの比較
省エネ行動ありの期間の方が 1 週間遅く計測している
ため、平均外気温が省エネ行動なしの期間より低くなっ- 3-C3-04 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

共催企画セッション[1-M3] 共催企画セッション(1) 持続可能な自然資本を創るファイナン
ス；研究者と金融部門との協働
2023年3月8日(水) 13:00 〜 14:20 M会場 (zoom)
Zoomはこちら
座長：亀山康子（国環研・東京大）【概要】
近年、サステナブルファイナンスという概念が広まり、特に気候変動への対応を中心に議論が進展しています。しかし、自然資源や生物多様性保全を対象としたものについては、気候変動とは異なる課題や困難な点もあります。
本セッションでは、自然資本に関連する研究者と金融部門関係者との協働の必要性について注目します。特に、研究者は自然資本をどのように評価しているのか、それは金融部門が自然資本の持続可能性を担保するために求める知見と共通するのか，相違点は何かについて議論します。
【登壇者と演題】
・角谷拓（国環研）ネイチャー・ポジティブにむけた生物多様性評価の課題
・篠田悠心（国環研）日本の農産物輸入に関する生物影響評価
・石原広恵（東京大）持続可能な海洋ガバナンスのためのブルーファイナンス
・亀山康子（国環研・東京大）サステイナブル・ファイナンス・スクールの紹介
総合討論（招待コメンテーター：原口真）【備考】
本セッションは東大院新領域創成科学研究科サステイナブル社会デザインセンターとの共催です。

[1M-1300-1add] 共催企画セッション
13:00 〜

©日本LCA学会

14:20

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共催企画セッション[1-M4] 共催企画セッション(2) 経済活動が引き起こす自然関連財への影響と LCA
2023年3月8日(水) 14:40 〜 16:00 M会場 (zoom)
Zoomはこちら
座長：中島謙一（国環研）【概要】
サプライチェーンのグローバル化に伴い、人権、労働、環境、文化に関連する社会問題が顕在化してきており、直接的あるいは間接的に供給制約となり得るサプライチェーンリスク要因を踏まえた戦略的資源管理が重要な課題となっています。自然資源の適切な保全と活用に向け、資源利用が引き起こす多様なサプライチェーンリ
スク情報を整理・共有することはこれからの産業活動にとって不可欠です。さらにTCFDに続く、自然資本等に関する企業のリスク管理と開示枠組みを構築するために設立されたTNFDの動きが加速しています。
本セッションでは経済活動が引き起こす自然関連財への影響について、ライフサイクル視点で概観するとともに、TNFDにおける議論との接続について議論します。
【登壇者と演題】
・松八重一代（東北大）自然関連財に関する情報集積とLCA・近藤倫生（東北大）環境DNA観測網ANEMONEとネイチャーポジティブにむけた生物多様性データ活用の展望・佐久間東陽（木更津高専）衛星画像解析から見る資源利用と環境攪乱
・金本圭一朗（地球研/東北大） 農作物の生産及び消費はどの程度生物多様性の保全と競合しているのか・伊坪徳宏（東京都市大）ライフサイクル影響評価からみる資源消費と生態系影響
総合討論
【備考】
本セッションは以下の支援を受けています。
・JST未来社会創造事業、鉱物資源のサプライチェーンリスク最小化に向けたリソースロジスティクス解析システ
ムの構築・JST COI-NEXT美食地政学に基づくグリーンジョブマーケットの醸成共創拠点
・JST COI-NEXTネイチャーポジティブ成長社会実現拠点
・総合地球環境学研究所実践プロジェクト (14200135)
・JSPS科研費「グローバル経済の成長に潜む資源利用の不平等・格差の計測と可視化」(22K18433）[1M-1440-1add] 共催企画セッション
14:40 〜

©日本LCA学会

16:00

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共催企画セッション[1-M5] 共催企画セッション(3) カーボンニュートラル社会における物質消費と循環2023年3月8日(水) 16:20 〜 17:40 M会場 (zoom)
Zoomはこちら
座長：南齋規介（国環研）【概要】
日本のCO2排出量の約25％は素材生産部門からの排出ですが、電化が困難な生産プロセスが多く、太陽光や風力発電等の普及促進では素材製造に関するCO2排出削減は進みません。そのため、カーボンニュートラル社会の実現に向けて、炭素貯留技術やグリーン水素等の普及による生産プロセスの革新的変化に期待する一方で、社会の物質利用構造自体の変革によってカーボンニュートラルに導く手段を持つことが肝要です。
本セッションでは、循環型社会形成推進基本計画に基づく日本の物質フロー観測の焦点である、消費、循環、廃棄の三断面に着目し、カーボンニュートラル社会と整合する日本の物質フロー構造について議論を深めます。
【登壇者と演題】
・畑奬 （国環研）日本の物質フロー指標の改善とGHG排出削減の両立への課題
・鬼頭みなみ（国環研）航空輸送の未来技術に依存しないカーボンニュートラル化経路の分析
・平井康宏（京都大）電力と素材産業の脱炭素化に対応する資源循環システムの設計・永友佑（パシフィックコンサルタンツ）資源循環CCUS技術の導入意義の検討と焼却処理を対象とした評価研究のレビュー
・長野尚也（パシフィックコンサルタンツ）資源循環CCUS技術の環境性能及び経済性の試行的評価：廃棄物処理施設を対象として
総合討論【備考】
本セッションは環境研究総合推進費（JPMEERF20223001: カーボンニュートラル目標と調和する日本の物質フ
ロー構造の解明）の支援を受けています。

[1M-1620-1add] 共催企画セッション
16:20 〜

©日本LCA学会

17:40

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公募企画セッション[3-A2] 未来戦略立案のための先制的 LCA
オーガナイザー：醍醐市朗（東京大学）
2023年3月10日(金) 10:40 〜 12:00 A会場 (zoom)
Zoomはこちら[3A-1040-1add] 公募企画セッション
10:40 〜

©日本LCA学会

12:00

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公募企画セッション[3-A3] 材料代替効果定量のための LCAの課題
オーガナイザー：田原聖隆（産業技術総合研究所）、醍醐市朗（東京大学）
2023年3月10日(金) 13:20 〜 14:40 A会場 (zoom)
Zoomはこちら[3A-1320-1add] 公募企画セッション
13:20 〜

©日本LCA学会

14:40

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ポスター発表セッション[2-P1] ポスター発表セッション(1)2023年3月9日(木) 10:40 〜 11:40 P1会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-P1-01] 国際航空の脱炭素化に向けた航空機の技術革新と運航改善による環境影響分析*中谷 竜輔1、下津浦 大賀1、加河 茂美1 （1. 九州大学）[2-P1-02] 自動車産業における EV化の促進が社会に与える影響*永田 茉優1、前野 啓太郎1、加河 茂美1 （1. 九州大学）[2-P1-03] 建築物の木造化の促進が CO₂排出へ与える影響*永田 あい1、松嶋 そら1、加河 茂美1 （1. 九州大学）[2-P1-04] 居住に関わる循環経済行動の天然資源使用量削減効果の評価〜住宅の構造及び地域を考慮して*管 哲平1、Sebastien Dente1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-05] カーボンニュートラルの実現に向けた効率的な食品輸送ネットワーク分析*植松 真里奈1、三苫 春香1、加河 茂美1 （1. 九州大学）[2-P1-06] コワーキングスペースの環境側面の評価*小田切 豪太1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-07] 廃プラスチック一括収集システムの環境影響・コストの評価*杜 盈吟1、橋本 征二2 （1. 立命館大学大学院、2. 立命館大学）[2-P1-08] 都市ごみ焼却施設からの温室効果ガス排出削減シナリオ*GE YICHEN1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-09] ライドシェアリングの環境側面・経済側面・社会側面の評価*濱地 泰周1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-10] 建築解体系廃プラスチック発生量の将来推計と処理シナリオの検討*東畠 直之1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-11] 一般廃棄物処理施設の建設における住民合意に関する研究*長居 晃希1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-12] 自治体が提供するごみ分別アプリの活用実態の分析*湯川 力1、橋本 征二2 （1. 立命館大学大学院、2. 立命館大学）[2-P1-13] 宿泊業をはじめとするサービス業におけるプラスチック製品の規制による環境負荷削減効果*戸田 遥香1、西藤 和佳1、加河 茂美1 （1. 九州大学）[2-P1-14] 鉄道用材料の LCA手法の検討*半坂 征則1 （1. （公財）鉄道総合技術研究所）[2-P1-15] 農薬の環境排出量推定モデルの開発*村本 麻里花1、湯 龍龍2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学大学院

伊坪研究室、2. 国立研究開発法

人農業・食品産業技術総合研究機構）[2-P1-16] 小型家電回収における費用便益分析*板垣 翔太1、橋本 征二2 （1. 立命館大学大学院、2. 立命館大学）[2-P1-17] リサイクル推進および対策技術導入による銅製錬由来水銀排出量の削減効
果〜主要な銅生産国を対象とした分析～*山本 涼太1、Sebastien Dente1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）©日本LCA学会

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会[2-P1-18] 人口密度による住宅形態の変化と物質利用に関する分析：地域特性を考慮して*髙杉 晃司1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P1-19] ライフサイクル CO2の観点から見た ZEHの環境効果*冨元 昌樹1、今田 青冶1、加河 茂美1 （1. 九州大学）[2-P1-20] 電池交換を考慮した車載用 LiBの残容量別の将来廃棄量と二次利用の可能性*渡邊 一史1、橋本 征ニ1 （1. 立命館大学）[2-P1-21] Future copper demand and secondary reserves of Vietnam*Le Thi Van1、Yamamoto Ryota1、Dente Sebastien2、Hashimoto Seiji2 （1. Ritsumeikan
University Graduate School、2. Ritsumeikan University）[2-P1-22] 企業レベルでのリユース・リサイクルの循環性評価について*篠嶋 伸明1、村上 進亮1 （1. 東京大学）[2-P1-23] 低炭素技術に着目した産業用途窒素フロー解析*猪上 拓朗1、Aurup Ratan Dhar1、張 政陽1、松八重 一代1 （1. 東北大学）[2-P1-24] LCAに基づくツーリズムの評価手法の検討*柴原 尚希1、山本 涼子2 （1. 中部大学、2. 株式会社フルハシ環境総合研究所）©日本LCA学会

2-P1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

国際航空の脱炭素化に向けた航空機の技術革新と運航改善による環境影響分析
Environmental Impact Analysis through Technological Innovation and Operational
Improvements for Decarbonization in International Aviation○中谷竜輔*1)、下津浦大賀 2)、加河茂美 3)
Ryusuke Nakatani, Taiga Shimotsuura, Shigemi Kagawa
1) 九州大学経済学部, 2) 九州大学経済学府, 3) 九州大学経済学研究院* nakatani.ryusuke.650@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景
1.1 航空分野の環境問題への関心の高まり

次に、予測計算にあたり次の仮定を 2 つおく。
(1) 2023 年以降は新型コロナウイルスによる入国規制

国際航空分野では 2050 年までに CO2 排出量を実質ゼロにする長期目標が採択された一方で、2019 年のCO2 排出量は約 6 億 2700 万トンで 2050 年にはその約4 倍の約 23 億 7600 トンまで増加する見込みである。
また世界全体の CO2 排出量に占める国際航空由来のCO2 排出量は約 2%で推移している。これらの背景を受けて Flying Shame（飛び恥）という言葉が流行するな
ど、人々の航空産業における環境問題への関心は高まによる国際航空の減便はない。
(2) 2023 年における国際航空由来の CO2 排出量がコロ
ナ禍以前に戻る、すなわち 2023 年と 2019 年の国際航空由来の CO2 排出量が同じ水準になる。
このとき、(1)式で求めた年平均成長率の値を用いると、2023 年から 27 年後の 2050 年における国際航空由来の CO2 排出量は𝐸!"%" = 𝐸!"!& × (1 + 𝐶𝐴𝐺𝑅$ )!'(2)

りつつある。よって国際航空は脱炭素化に向けた革新的な政策が必須である。

として(2)式より推計される。
2.2 技術革新による CO2 削減
国際航空部門における電気・水素推進による CO2 削
減量を求める。これらの技術は機体の規模によって導入率に差があるので飛行機を機体の規模によってリージョナルジェット(r)、ナローボディ(n)、ワイドボディ(w)の 3 種類に分ける。icct(2020)2)の機体別 CO2 排出量寄与度のデータを参考に機体別 CO2 排出量寄与率を

1.2 技術革新および運航改善の重要性
国際航空分野の脱炭素化を目指す上で重要な政策として主に SAF（持続可能な航空燃料）の活用、航空機の技術革新、運航方式の改善、排出権取引の活用が挙げられる。このうち一般的に最も重要視されるのはSAF の活用であるが、これだけでは 2050 年の長期目
標の達成には程遠く、SAF が適切に活用された場合に期待される CO2 排出削減率は 45%である。また SAF は
主に大型機向けの導入が優先されており、小型機への活用には適していない。このように目標達成には複数の政策を複合的、効率的に用いる必要がある。本研究では主な脱炭素化政策のうち、実務的な観点から航空機の技術革新と運航方式の改善に着目し、それらが環境に及ぼす影響について分析し、議論する。
2. 研究方法
本節で定義される全ての変数の説明は Supporting
Information に示されている。
2.1 CO2 排出量の推計
statista(2022)1)より入手できる 2009 と 2019 年のそれぞれの航空分野の年間 CO2 排出量（𝐸!""# と𝐸!"$# ）のデータを用いて、この 10 年間の年平均成長率を(1)式のようにして求める。
$

𝐸!"$# $"𝐶𝐴𝐺𝑅$ = '
( −1
𝐸!""#

(1)

求め、JAXA(2018)3)の CO2 削減量推計式を参考に電気・水素推進による機体別 CO2 削減量を推計する(3)式を定式化する。
𝑅$ = 𝐹( × 𝐸!"%" × 𝐶𝑅( × 𝑅𝑅
(3)
ここで、燃費消費率について次のように仮定する。
電気: 𝐹) = 0.6, 𝐹* = 0.35, 𝐹+ = 0
水素: 𝐹) = 0.1, 𝐹* = 0.1, 𝐹+ = 0.05
(3)式により電気・水素推進によって期待される CO2 削
減量を求める。
2.3 運航改善による CO2 削減
運航方式については大きく飛行中、離着陸時、待機時の 3 種類に分けられ、それぞれについて考える。飛行中の運航改善としては管制制度の最適化による飛行時間の短縮が考えられる。算出にあたって飛行機の 1
時間あたりの平均 CO2 排出量および 2050 年における総フライト数を求める。前者の飛行機の“1 時間あた
りの平均 CO2 排出量”に関して、flightradar24(2023)4)
より実際のフライトデータを機体別にそれぞれ無作為に 12 回分の航空履歴を抽出し、飛行時間、座席数、乗客 1 人あたりの CO2 排出量を用いて各フライトの 1 時間あたりの CO2 排出量を求め、当該機体に関するその- 2-P1-01 -2-P1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

12 回分の航空履歴の 1 時間あたりの平均 CO2 排出量を求めた。
𝑃(, × 𝑆(, × 𝐵
∑$!
(
,-$ '
𝑇(,
𝐸𝐻( =
12

(4)

後者の 2050 年における総フライト数については、
2023 年の総フライト数と EUROCONTROL(2022)5)より得られるフライト数の平均成長率𝐶𝐴𝐺𝑅! を用いて(5)式より求める。
𝑁!"%" = 𝑁!"!& (1 + 𝐶𝐴𝐺𝑅! )!"%".!"!& (5)
ここで、2023 のフライト数は、flightradar24(2023)4)よ削減量はそれぞれ 442.13、150.73(100 万トン)であり、削減率で表すと 18.6%、6.3%である。殊にリージョナ
ルジェット機の電動化に着目すると CO2 削減率は 48%
であり、その重要さが理解される。
3.3 運航改善による環境影響分析(3)式から(7)式より飛行中、離着陸時、待機時の運航改善による CO2 削減量はそれぞれ 121.6、15.53、11.19(100 万トン)であり全体での削減率は 6.24%であると推計される。

り得られる 2019 年のフライト数と同じとする。よって、The Register(2012)6)より 2050 年におけるフライ
トの短縮時間を 13 分と仮定し、飛行中の運航改善による CO2 削減量は以下の(6)式より求められる。
13
𝑅! = A 𝐸𝐻( × 𝑁!"%" ×(6)60(-),*,+

離着陸時、待機時の運航改善については飛行時と異なり、現在の技術が 2050 年のものと同水準であると仮定して考える。JAL(2022)7)より日本航空の 2021 年
における離着陸時と待機時の運航改善による CO2 削減
量𝑅 0 と総フライト数𝑁 0 を参考にすると、1 フライトあ
たりの CO2 削減ポテンシャルは𝑅 0 ÷ 𝑁 0 として推計されるので、この CO2 削減ポテンシャルに基づくと、2050 年における全てのフライト数に関する離着陸時と待機時の運航改善による CO2 削減ポテンシャルは以下のように求めることができる。
𝑅& =𝑅0
× 𝑁!"%"
𝑁0

図 2. 国際航空の脱炭素化に向けた各政策の寄与率
技術革新、運航改善による CO2 削減量、削減率はそれぞれ 741 (100 万トン)、31.2%であり、国際航空の脱炭素化に非常に重要な役割を持っていると考えられる。
確かに SAF の活用が脱炭素化に貢献する度合いは大きいが、それだけでは決して目標は達成されない。2050
年に CO2 排出量をネットゼロにするためには技術革新、運航改善を含めた複数の革新的な政策を効率的に活用することが重要である。
4. 引用文献
1) statista: “carbon dioxide emissions from commercial

(7)

3. 結果
3.1 CO2 排出量推計の結果
図 1 は国際航空における CO2 排出量の推移の推計結

aviation worldwide from 2004 to 2022(in million
metric tons)”, statista, (2022)

果を示している。航空分野において脱炭素化対策を行わなかった場合、2050 年には CO2 排出量が約 23 億2) icct.2020: “FACT SHEET GLOBAL CO2 Emissions
from commercial aviation: 2013, 2018, and 2019”,

7600 万トンに及ぶことが分かる。

icct, (2020)
3) JAXA 宇宙航空開発機構 航空技術部門: ,”航空機電動化将来ビジョンの改訂とコンソーシアムの活動状況”, JAXA, (2018)4) flightradar24 Flight tracking statistics ,”Number ofcommercial flights tracked by Flightradar24 per day”,
flightradar24, (2023)
5) EUROCONTROL Aviation Outlook 2050, “air traffic

図 1. 航空分野における CO2 排出量の推移
3.2 技術革新による環境影響分析(3)式より2050 年における電気・水素推進によるCO2

forecast shows aviation pathway to net zero CO2emissions”, EUROCONTROL, (2022)
6) Iain Thomson, “Airbus predicts catapult takeoffs andformation flying by 2050”, The Register, (2012)
7) JAL, “JAL Green Operations”, JAL, (2021)- 2-P1-01 -2-P1-01

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
各式において用いられている変数について説明する。
式(1)𝐸1 : 𝑥年における航空分野の CO2 排出量
𝐶𝐴𝐺𝑅$ : CO2 排出量の年平均成長率式(3)𝑅$ : 電気・水素推進による CO2 削減量
𝐹: 燃費消費率
𝑖: 各機体(リージョナル:𝑟,ナローボディ:𝑛,ワイドボディ:𝑤)を表す
𝐶𝑅( : 各機体の CO2 排出量に対する寄与率
𝑅𝑅: 新型機材の新規導入に伴う削減率を示し、本研究では 0.8 で一定と仮定
式(4)𝐸𝐻: 飛行機の 1 時間あたりの平均 CO2 排出量
𝑇: 飛行時間
𝑆: 座席数
𝐵: 搭乗率、本研究では 0.8 で一定と仮定
𝑃: 乗客 1 人あたりの CO2 排出量式(5)𝑁1 : 𝑥年における総フライト数
𝐶𝐴𝐺𝑅! : 総フライト数の年平均成長率式(6)𝑅! : 飛行中の運航改善による CO2 削減量式(7)𝑅 0 : 日本航空の 2021 年度における、離着陸時および待機時の運航改善によって削減された CO2 排出量
𝑁 0 : 日本航空の 2021 年度における総フライト数
𝑅& : 離着陸時、待機時の運航改善によって削減された CO2 排出量- 2-P1-01 -2-P1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

1.

2.
2.1

3.

2.2

- 2-P1-02 -2-P1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

4.
1)
2)
3)
4)
5)

6)

7)

- 2-P1-02 -2-P1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

建築物の木造化の促進が CO2 排出量へ与える影響
Impact of Promoting Wood Use in Buildings on CO2 Emissions○永田あい*1)、松嶋そら 2)、加河茂美 3)
Ai Nagata, Sora Matsushima, Shigemi Kagawa
1) 九州大学経済学部, 2) 九州大学経済学府, 3) 九州大学経済学研究院* nagata.ai.968@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景

ここで、𝐪𝑐 は国内の建築物の最終需要に伴って排出

我が国の森林面積は 2505 万 ha であり、国土の 67%

される直接・間接の CO2 排出量を表すベクトルである。

が森林である 1)。森林は、大気中の CO2 を吸収・固定

また、𝐞̂は各部門の直接 CO2 排出係数を表すベクトル

し、温室効果ガスの吸収源として地球温暖化の防止にを対角化した行列であり、𝐋はレオンチェフ逆行列を2)

貢献している 。また森林から搬出された木材は、炭表し、𝐟𝑐 は建築物の部門以外の要素をすべて 0 にした

素を長期的に貯蔵することに加えて、製造・加工等の最終需要ベクトルを表す。

3)

エネルギー消費が比較的少ない資材である 。中でも国産材は、伐採木材製品（HWP）として国連気候変動

3. データ枠組条約の京都議定書第二約束期間以降、パリ協定に本研究は、直接 CO2 排出係数のデータを国立環境研

おいても森林の CO2 排出・吸収量の算定に計上できる究所による環境負荷原単位データブック（2015 年版）

4)とされている 。したがって、温室効果ガス排出削減

8）を目指すにあたり、木材利用の拡大は不可欠である。

いては、総務省による 2015 年産業連関表 9)より取得し木材利用の動向として、国内で生産された製材は 8た。最終需要としては住宅建築（木造）、住宅建築（非5)より取得する。逆行列および最終需要のデータにつ割強が建築用として使用されている 。建築物の木材

木造）、非住宅建築（木造）、非住宅建築（非木造）の利用の環境への影響について、床面積あたりの CO2 排部門を用いた。また、建築物の床面積データを、国土

出量は、木造の方が非木造よりも少ないことが知られ交通省の 2015 年建築着工統計調査 6)より取得した。

3)ている 。我が国の建築着工床面積を見ると、低層住宅の木造率は約 8 割に上っており 6)、住宅分野が国産材の仕向先として重要な市場となっている。しかし、
7)

4. 結果・考察
図 1 は、建築物の用途（住宅・非住宅）別・構造（木

新設住宅着工戸数は長期的には減少傾向にあり 、住造・非木造）別の床面積の内訳を示したものである。

宅の更なる需要の伸びへの期待は現実的ではないと考

建築物の床面積は、木造住宅、非木造非住宅、非木造えられる。一方で、中高層の非住宅の木造率は低水準

住宅、木造非住宅の順に多いことが読み取れる。

6)にあり 、木材利用拡大に向けた取り組みが広がっている。以上より、非住宅をはじめとする建築物への木材の利用を促進して新たな木材需要を創出することは、
温室効果ガス排出削減において重要だと考えられる。
そこで、本研究は、産業連関モデルを用いて建築物のカーボンフットプリントを算出し、木材の利用促進
が CO2 排出量に与える影響について分析する。本研究の目的は、建築物の木材利用促進による CO2 排出削減量を明らかにし、脱炭素社会実現に向けた効果的な木材利用促進政策の提案を行うことである。
図 1. 建築物の用途別・構造別の床面積の割合
2. 研究手法
本研究では、国内の木造住宅、木造非住宅、非木造

図 2 は、建築物の用途別・構造別の床面積あたりの住宅、非木造非住宅のそれぞれの製造過程における直カーボンフットプリントを示したものである。床面積

接・間接 CO2 排出量を計算する。産業連関モデルに従あたりの CO2 排出量は、非木造住宅、非木造非住宅、い、(1)式を用いて推計を行った。

木造非住宅、木造住宅の順に多いことが読み取れる。
中でも、住宅、非住宅のどちらにおいても非木造建築

𝐪𝑐 = 𝐞̂𝐋𝐟𝑐

(𝟏)の CO2 排出量が多く、非木造建築は木造建築の約 2 倍- 2-P1-03 -2-P1-03

第18回日本LCA学会研究発表会の量の CO2 を排出していることが分かる。

以上より、非木造建築は木造建築よりも製造過程における CO2 排出量が大きく、その内訳は事業用発電や銑鉄が多くを占めていることが分かった。本会では今後の建築物の需要を予測し、部門ごとの木材利用促進
率別のシナリオを設定することで、木材の利用促進による CO2 排出削減量を分析し、考察を行う予定である。
5. 参考文献
1) 林野庁：“森林資源の現況（平成 29 年 3 月 31 日現在）”林野庁 HP, 入手先<https://www.rinya.maff.go.jp/j/keikaku/genkyou/
h29/index.html>, (参照 2023-01-16)

図 2. 床面積あたりのカーボンフットプリント

2) 環境省：“地球温暖化対策計画（令和 3 年 10 月 22日閣議決定）”環境省 HP, 入手先

図 3 と図 4 は、非木造住宅と非木造非住宅の部門別<https://www.env.go.jp/earth/ondanka/keikaku/21の CO2 排出量の割合を示したものである。非木造住宅の CO2 排出量は、事業用発電、銑鉄、セメント、自家

1022.html >, (参照 2023-01-16)3) 林野庁：“令和 3 年度 森林・林業白書（令和 4 年
5 月 31 日公表）
”林野庁 HP, 入手先

発電、道路貨物輸送の順に多いことが読み取れる。また、非木造非住宅の CO2 排出量は、銑鉄、事業用発電、<https://www.rinya.maff.go.jp/j/kikaku/hakusyo/r

セメント、自家発電、道路貨物輸送の順に多いことが3hakusyo/index.html >, (参照 2023-01-16)

読み取れる。中でも、住宅、非住宅のどちらにおいて

4) 林野庁：“HWP（伐採木材製品）などの取り扱い”

も、事業用発電と銑鉄による CO2 排出量が突出して大林野庁 HP, 入手先

きく、これらによる CO2 排出量が全体の約 5 割を占め<https://www.rinya.maff.go.jp/j/sin_riyou/ondanka/20141117_topics5.html>, (参照 2023-01-16)ていることが分かる。

5) 農林水産省：“令和 2 年木材需給報告書”農林水産省 HP, 入手先
<https://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/mokuzai/>, (参照 2023-01-16)
6) 国土交通省：“2021 年 建築着工統計調査”国土交
通省 HP, 入手先<https://www.mlit.go.jp/statistics/details/jutaku_li
st.html>, (参照 2023-01-16)
7) 国土交通省：“2021 年 住宅着工統計”国土交通省
HP, 入手先<https://www.mlit.go.jp/statistics/details/jutaku_li
図 3. 住宅建築（非木造）の CO2 排出量の内訳

st.html>, (参照 2023-01-16)
8) K. Nansai, Embodied energy and emission intensity data
for Japan using input-output tables (3EID); 20199) 総務省：“平成 27 年（2015 年）産業連関表”総務省 HP, 入手先<https://www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/data/i
o/ 2015/io15_00001.html>, (参照 2023-01-16)

図 4. 非住宅建築（非木造）の CO2 排出量の内訳- 2-P1-03 -2-P1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

居住に関わる循環経済行動の天然資源使用量削減効果の評価～住宅の構造及び地域を考慮して
Evaluating natural resource use reduction effects of residence-related by Circular
Economy actions ~ Considering housing structure and region○管哲平*1)、Sebastien Dente2) 、橋本征二 2)
Teppei Kan, Sebastien Dente, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学大学院
2) 立命館大学

住宅の建設に関わる資源利用強度、後半が住宅のエネ
ルギー使用に関わる資源利用強度の要因分解である。
!"!"#$
!"!$
!"#$
#=
#+
#
=

'"$ ")$ '*$ '*% *+% !"&
×
×
×
×
×
#
'"$ ")$ '*$ '*% *+%+,* ,*% !"#××#,* ,*%

1.0
0.0
-1.0

term4

term3

term2

-4.0

term6

-3.0

term5

北海道
東京都
沖縄県

-2.0

term1

成果 1)とその課題を受け、居住に関わる循環経済行動
が、居住に関わる天然資源使用量にどのような影響を与えてきたかを、住宅の構造と地域の違いに着目して評価した。具体的には、木造と非木造住宅における資源利用強度の比較を北海道、東京都、沖縄県で行った。
2. 方法
資源効率の構造分解式 2)をもとに、居住に関わる資源使用強度を下式のように要因分解した。右辺前半が2.0

Intensity

1. はじめに大量生産・大量消費・大量廃棄型の線形経済が直面する気候変動や資源枯渇といった諸問題を受け、「循環経済」への移行が求められている。特に住宅に代表される建設部門は、天然資源の消費割合の多くを占めており、主要な対象と考えられる。本研究では、既報の天然資源使用量(t/人)* ce0003he@ ed.ritsumei.ac.jp

図 1 非木造住宅の要因分解分析の結果(1988～2018)
ルギーの生産に必要な物質量、第 3 項はエネルギーの生産に必要な物質量に対する天然資源の使用量を表す。
右辺の各項が左辺にどれほど寄与しているかを
complete decomposition model3)を用いて算出した。
3. 結果と考察
非木造住宅の建設に関わる要因分解分析の結果を図1 に示す。1988～2018 年の間に、住宅の建設に関わる一人あたりの天然資源使用量(Intensity)は、北海道で約3.1t、東京都で約 3.7t、沖縄県で約 2.6t 減少した。減少
した要因として、住宅のおよその寿命(第 3 項)が増加
したことが挙げられる。一方、北海道を除き一人当た

ここで、RUC+E は居住に関わる天然資源使用量(t/y)、
RUC は住宅の建設に関わる天然資源使用量(t/y)、
RUE はりの住宅床面積(第 1 項)が、北海道は建設資材の使用
原単位(第 4 項)が Intensity の増加に寄与した。第 4 項

住宅のエネルギー使用に関わる天然資源使用量(t/y)、Pは人口(人)、HUa は使用中の住宅の延床面積(㎡)、HTa

については、東京都と沖縄県の RC 造の住宅比率がほぼ変わっていないのに対し、北海道では RC 造の住宅

は住宅の総延床面積(㎡)、HCa は住宅の着工床面積(㎡/y)、HCw は着工住宅の建設資材重量(t/y)、CMw は着比率が増加したためと考えられる。リサイクルの推進により、原材料に占める天然資源の量(第 6 項)は減少

工住宅に関わる物質使用量(t/y)、EC は住宅のエネルギ
ー使用量(kWh/y)、ECw は住宅のエネルギー使用に関し、Intensity の減少に寄与した。
謝辞：本研究は、科学研究費補助金(22H03805)によるわる物質使用量(t/y)である。
右辺前半第 1 項は 1 人あたりの住宅床面積、第 2 項成果である。ここに記して深謝する。
引用文献

は住宅の稼働率の逆数、第 3 項は住宅のおよその寿命の逆数、第 4 項は建設資材の使用原単位、第 5 項は建設資材重量あたりに必要となる原材料の物質量、第 6項は建設資材の生産に必要な原材料の物質量に対する天然資源の使用量を表す。また、右辺後半第 1 項は 1人あたりのエネルギー使用量、第 2 項は 1 単位のエネ

1) 管哲平、橋本征二：第 17 回日本 LCA 学会研究
発表会講演要旨集、1-P1-04 2022
2) 橋本征二：廃棄物資源循環学会誌、29(3)、pp.
195-201、2018
3) Sun, J.W.: Energy Economics, 20, pp.85-100,
1998- 2-P1-04 -2-P1-05

第18回日本LCA学会研究発表会

カーボンニュートラルの実現に向けた効率的な食品輸送ネットワーク分析
Efficient Food Transport Network Analysis for Carbon Neutral Realization○植松真里奈*1)、三苫春香 2) 、加河茂美 3)
Marina Uematsu, Haruka Mitoma, Shigemi Kagawa
1)九州大学経済学部,

2)九州大学経済学府,

3)九州大学経済学研究院*uematsu.marina.716@s.kyushu-u.ac.jp
2.2 農産品の輸送における CO₂排出量

1. 研究背景・目的
近年、消費者と生産者の双方に様々なメリットがあ

農産品𝑛が、都道府県𝑟から都道府県𝑠へ輸送されるるとして、地産地消の取組が推進されている。具体的

ときに排出される CO₂排出量𝑒 は以下の式で求めらには、消費者にとっては農産物をより新鮮な状態で購れる。

入することが出来る、生産者にとっては不揃い品や規格外品も販売することが出来る、という食品ロスの削𝑒= 0.34 × 𝑞 × 𝑑

減に繋がるようなメリットが挙げられる。日本では 2020 年度において年間 522 万 t もの食品ロスが発生しここで、0.34の値は、2.1 で求められたトラックの単位ており 1)、食品生産や廃棄された食材の焼却時に発生輸送当たり CO₂排出量、𝑞 は農産品の輸送量、𝑑 は都する二酸化炭素をはじめとする環境負荷を削減するた

道府県間の距離を示す。

めにも重要な取組である。

2019 年において全国各地で生産された国産青果物のまた、日本の運輸部門における CO₂排出量は日本の8 割は卸売市場を経由していることから 6)、農産品の総 CO₂排出量の約 18％を占めており 2)、地産地消を通輸送量は、28 都道府県 32 ヶ所の中央卸売市場の 202

して輸送由来の環境負荷を削減することも期待されて0 年度の市場年報 7)から入荷量のデータを用いた。都いる。さらに、トラック等の自動車で行われている貨

道府県間の距離は、出荷元である都道府県𝑟から入荷物輸送を CO₂排出量のより少ない鉄道や船舶などの利先の中央卸売市場がある都道府県𝑠までの距離が、都用へと転換する「モーダルシフト」3)を考慮した輸送も道府県𝑟と𝑠の県庁所在地間の距離と同じであると仮推進されている。

定し、google map8)を用いて算出した。

しかしながら、具体的に日本のどの地域における地産地消が食品輸送由来の CO₂排出削減に大きく貢献すまた、対象となる農産品は、厚生労働省が発表した

るのか明らかにされていない。本研究では、国内にお9)上位 5 品「日本人における野菜の摂取量ランキング」

ける農産物輸送の現状を分析することで、他の輸送機目である、だいこん、たまねぎ、キャベツ、白菜、に関の変更や生産地変更などを通した食品輸送ネットワんじんとした。

ークの再構築が CO₂排出に与える影響を明らかにする。
3. 結果・考察
2. 分析手法・データ

ここでは、5 品目のうち、主な結果としてにんじん

2.1 輸送量あたりの CO₂排出量とたまねぎの結果のみを示す。表 1 はたまねぎの、表

食品輸送はトラックでの輸送が 9 割を占めると推計

2 はにんじんの出次数・入次数上位 5 都道府県を示しされていることから 4)、本研究では全てトラックによており、色付けされた都道府県は 2020 年における生り輸送が行われたと仮定し、営業用・自家用トラック

産量上位 5 位である。ここでの出次数とは、ある都道

それぞれからの CO₂排出量と輸送活動における分担率

府が農産品を出荷した都道府県の数を、入次数とは、5)を考慮する。営業用・自家用トラックの CO₂排出量とある都道府県が農産品を入荷した都道府県の数を表し

トラック輸送トンキロの分担率は、国土交通省によるている。出次数が多い都道府県ほど多くの都道府県に2020 年度のデータを用いる。これらのデータからトラ

農産品を出荷しており、入次数が多い都道府県ほど多ック輸送における単位輸送量当たり(1t・km)の CO₂排

くの都道府県から農産品を入荷している。

出量は0.34𝑘𝑔/𝑡・𝑘𝑚と推計された。

出次数については、たまねぎ、にんじんともに上位
5 位は生産量の多い都道府県がほとんどを占めており、生産量が多い都道府県ほど、より多くの都道府県に農産品を出荷していることが分かった。入次数に関しては、たまねぎの入次数上位の愛知、にんじんの入次数- 2-P1-05 -2-P1-05

第18回日本LCA学会研究発表会

上位の北海道など、生産量上位 5 位の都道府県が含まれる一方で上位 5 位以外の都道府県からも多く入荷していることが分かった。

表 1 たまねぎの出次数・入次数上位 5 都道府県

都道府県
北海道
兵庫
長崎
佐賀
静岡

出次数
26
26
26
23
20

都道府県
東京
神奈川
大阪
愛知
秋田/静岡

入次数
33
28
22
21
20

図 1 にんじんの出次数上位 5 都道府県からの輸送に伴う CO₂排出量

表 2 にんじんの出次数・入次数上位 5 都道府県

都道府県
鹿児島
北海道
青森
長崎
熊本

出次数
27
26
26
25
25

都道府県
東京
神奈川
石川
愛知
北海道/静岡

入次数
33
29
23
22
21

図 1 はにんじんの出次数上位 5 都道府県からの輸送に伴う CO₂排出量、図 2 はにんじんの入次数上位 5 都
道府県への輸送に伴う CO₂排出量を示している。図 1から、出次数第二位の北海道発の輸送に伴う CO₂排出
量が圧倒的に多く、出次数第一位の鹿児島の CO₂排出図 2 にんじんの入次数上位 5 都道府県への輸送に伴量が、青森・長崎よりも比較的少ないことが分かる。

う CO₂排出量

次に図 2 から、入次数第四位の愛知着の輸送由来 CO₂
排出量は、神奈川・石川より多いことが分かる。出次数、入次数ともに、上位 5 都道府県の出荷・入荷にお引用文献

ける CO₂排出量は、品目や都道府県によって違いが見(1) 環境省:“我が国の食品ロスの発生量の推計値の公られることから、取引先の内訳や出荷・入荷する農産表について”, https://www.env.go.jp/press/11115

物の重量が輸送由来 CO₂排出量に関係していると考え

7.html(参照 2023-1-20)られる。
したがって、出荷先・入荷元を見直すこと、すなわ(2) 国土交通省:“運輸部門における二酸化炭素排出量”,

ち地産地消の促進が農産物の輸送における CO₂排出量

https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environmentの減少に寄与すると考えられる。

/sosei_environment_tk_000007.html(参照 2023-120)(3) 国土交通省:“モーダルシフトとは”,https://www.ml
it.go.jp/seisakutokatsu/freight/modalshift.html(参照 2023-1-20)(4) 吉川啓治、
天野耕二:“農林水産品の輸送に伴う環境負荷分析”,https://www.ritsumei.ac.jp/se/rv/aman- 2-P1-05 -2-P1-05

第18回日本LCA学会研究発表会

o/pdf/2006S-yoshikawakeiji.pdf(参照 2023-1-20)(5) 公益社団法人 全日本トラック協会: “日本のトラック輸送産業 現状と課題”,https://kuraka-g.com/pdf/maff-sijyo-index-160.pdf(参照 2023-1-20)(6) 農林水産省:“卸売市場をめぐる情勢について”,https://kuraka-g.com/pdf/maff-sijyo-index-160.pdf(参照 2023-1-20)(7) 農林水産省:“全国の中央卸売市場へのリンク”,https://www.maff.go.jp/j/shokusan/sijyo/info/link.ht
ml(参照 2023-1-20)(8) Google 社,「Google マップ」,https://www.google.co.jp/maps/@33.5952086,130.2373377,15z?hl=ja(9) 厚生労働省:“日本人における野菜の摂取量ランキ
ング”,https://www.mhlw.go.jp/index.html(参照 20
23-1-20)(10)政府統計の総合窓口(e-stat):“作物統計調査”,https://www.e-stat.go.jp(参照 2023-1-20)- 2-P1-05 -2-P1-06

第18回日本LCA学会研究発表会

コワーキングスペースの環境側面の評価
Evaluation of environmental aspects of coworking space○小田切豪太*1)、橋本征二 1)
Gota Otagiri, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* ce0019si@ed.ritsumei.ac.jp
2.0

はじめに
近年、働き方改革や新型コロナウイルスの影響、情報通信技術を利用したサービスの登場などの社会的背景により、場所や時間にとらわれない働き方が注目されるようになっている。それに伴い、シェアードオフィス(以下SO)やコワーキングスペース(以下CWS)が急速に普及しつつある。シェアリングは、物品・場所等を共有・共用することにより、単独所有よりも資源消費量や環境負荷を減らす可能性があるものの、実際にそうなるかどうかは不透明である1)。SOやCWSの普及が環境にどのような影響を与える可能性があるのかについては、テレワークにおけ

CO2排出量(kg-CO2/人/hr)

1.

自宅(1人)
自宅(2人)CWS(鉄道5km)
CWS(バス5km)
CWS(乗用車5km)

1.5

1.0

0.5

0.0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35
CWS執務人数(人)

図 1 コワーキングスペース(CWS)と自宅での執務に伴るエネルギー消費に関する研究がいくつか報告されているものの2)3)、SO、CWSという観点からの議論は十分にな
されていない。本研究では、様々な形態のSOのうち、CWSを対象としてその環境側面を評価した。
2. 方法
2.1 コワーキングスペースの定義
SO には多くの提供形態が存在し、現時点で定まった定義や分類はないものと考えられるが、本研究では、共有型

う 1 人 1 時間あたりの CO2 排出量の SO である CWS を下記のように定義した。

結果となった。図より、自宅の執務者(利用者)が 1 人の場
合は、移動手段がいずれの場合においても、CWS の執務者数が一定数に達すると CWS の CO2 排出量が自宅の値を下回ることが分かる。一方で、自宅の執務者(利用者)数
を 2 人とした場合、移動にバスや乗用車を用いると、CWSの CO2 排出量が自宅の値を下回ることはなかった。なお、
移動については、鉄道で 5km という条件のもとでは無視できる CO2 排出量であるが、バスや乗用車を用いてより

1 つのオフィス機能を複数人、複数企業で共有しながら、業務を行う環境。ビジネスに必要な設備や備品に関しては利用者で共有する共有型のオフィス。
2.2 コワーキングスペースと自宅での執務の比較方法
CWS は個人事業主の利用が多いことから、CWS と自宅での執務を比較することとし、以下のような執務環境(広さ、使用機器等)、移動の条件を設定した。
(1)執務環境：CWS の広さを 75、100、150 畳、自宅の広

3.

結果と考察
CWS を 100 畳、自宅を 10 畳、移動を 5km とした場合の、CWS 執務人数別・移動手段別の 1 人 1 時間あたりのCO2 排出量の推計結果を図 1 に示す。CWS、自宅のいず
れも空調、照明に関わる CO2 排出量が大きく、CWS では
執務人数の増加により、1 人あたりの CO2 排出量が減る

さを 6、10、18 畳、使用機器を PC、エアコン(冷房/暖房)、
照明とした。CWS の受け入れ可能人数に関しては、既存

長い距離を移動した場合には、CWS の CO2 排出量に一定の影響を与える可能性がある。
謝辞：本研究は、科学研究費補助金(22H03805)による成果

研究 4)から設定し、エアコン、照明については広さに応じた条件を設定した。

である。ここに記して深謝する。
参考文献(2)移動(通勤等)：CWS の利用時の通勤を考慮した。交通

1) 天沢逸里、文多美、中谷隼：日本 LCA 学会誌、15(2)、161-173、2019

手段としては公共交通機関(鉄道、バス)と乗用車(タクシーを含む)があり、移動距離及び交通手段は利用者へのヒアリングをもとに設定した。
上記条件のいくつかを変数として分析を行った。
2.3 エネルギー消費量･CO2 排出量の推計
上記の条件のもとで CWS と自宅での執務によるエネ
ルギー消費量、CO2 排出量を推計した。

2) 中西穂高：日本テレワーク学会研究発表大会予稿集、13、76-81、2011
3) 中西穂高：日本テレワーク学会研究発表大会予稿集、16、11-16、2014
4) 阿部智和、宇田忠司、平本健太：地域経済経営ネット
ワーク研究センター年報、4、89-113、2015- 2-P1-06 -2-P1-07

第18回日本LCA学会研究発表会

廃プラスチック一括収集システムの環境影響・コストの評価
Assessment of environmental impact and cost of bulk waste plastic collection system○杜盈吟1)、橋本征二2)
Yingyin Du, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学大学院 2) 立命館大学* rv0073vi@ed.ritsumei.ac.jp

焼による CO₂排出などの課題がある。こうした問題に対応するため、2022 年 4 月よりプラスチック資源循環促進法が施行され、プラスチック製容器包装(以下、容器包装プラ)以外の製品プラスチック(以下、製品プラ)についても、容器包装プラと一括収集する仕組みが設けられた。本研究では、グリッドシティー
モデルを用いて一括収集システムにおける収集運搬の計算を行うとともに、既報 1)に追加して一括収集

25
シナリオ①

シナリオ②

20
コスト（千円/トン）

1. はじめにプラスチックは機能性に優れ大変便利なものであるが、不適正な管理や不法投棄による海洋汚染、燃

15
10
5
0
収集

選別

再資源化

焼却・埋立

合計

図 1 コストの推計結果を行っている自治体のデータを収集し、一括収集シ
ステムの環境影響・コストの評価を行った。
2. 方法
2.1 機能単位とシステム境界
容器包装プラ、製品プラを含む可燃系家庭ごみ 1t
を機能単位とした。家庭ごみの平均組成 2)より、可燃系家庭ごみ 1t には、容器包装プラ(ペットボトルを除く)が 119 ㎏、製品プラが 24 ㎏、その他のごみ

3. 結果と考察
コストの推計結果を図 1 に示す。収集段階については、製品プラを燃えるごみとして収集するか(シナリオ①)、廃プラとして収集するか(シナリオ②)の違いであり、コストはほぼ等しくなった。一方、選別段階については、容器包装プラの選別に加え、製品プラの選別も必要となるため、シナリオ②のコストがシナリオ①の 2 倍程度となった。再資源化段階(選(ペットボトルを含む)が 857 ㎏含まれる。現状の分別率をもとに、このうち再資源化されない可能性があるものを燃えるごみとした。システム境界については、上記の可燃系家庭ごみの収集、選別、および再資源化・処分段階を対象とした。また、容器包装
プラのみを対象に分別収集・再資源化を行うシナリ
オ①、製品プラを含む廃プラ全般を対象に分別収集・再資源化を行うシナリオ②について分析した。

別物の利用業者への引き渡し)、焼却・埋立段階についても、 取り扱い量・処理量が異なるため、僅かながらコストに差が生じた。結果として、合計のコス
トはシナリオ②がシナリオ①に比べ、5％程度大きくなった。CO2 排出量については、収集段階で違いはないものの、選別段階はシナリオ②がシナリオ①に比べ 2 倍程度大きくなった。また、再資源化段階での間接的な CO2 排出削減量はシナリオ②の方が大き2.2 データと計算
シナリオ②のプロセスデータを取得するため、製品プラを含めた収集・処理を行なっている自治体の

く、焼却・埋立段階の CO2 排出量はシナリオ②の方が小さくなり、全体としてはシナリオ②の排出量が小さくなった。

データを収集した。また、対象とした 4 つの段階そ
れぞれについて、その CO2 排出量とコストを算出し参考文献
1) 古賀貴裕、橋本征二：自治体における廃プラスチ

た。収集段階はグリッドシティモデル 3)を用いて計算を行った。1 グリッドは 1km×1km、収集回数はいック分別方法の環境影響・コストの評価、第 16
回日本 LCA 学会研究発表会、2021

ずれのシナリオも可燃ごみ週 2 回、廃プラ週 1 回と2) 環境省：容器包装廃棄物の使用・排出実態調査のした。選別、再資源化、焼却・埋立段階は、本研究で収集したデータおよび既報 1)で用いたデータにより計算を行った。特に、収集及び焼却・埋立段階に関わるパラメータについては、実データ等をもとに
適時既報 1)から変更を行っている。

概要(令和 3 年度)
3) Fuji, M. et al.: Regional and temporal simulation of asmart recycling system for municipal organic solid
wastes, Journal of Cleaner Production, 78, pp.208-215,
2014- 2-P1-07 -2-P1-08

第18回日本LCA学会研究発表会

ごみ焼却施設からの温室効果ガス排出削減シナリオ
Scenarios on the reduction of greenhouse gas emissions from municipal solid waste
incineration plant○Yichen Ge *1)、橋本征二 2)1) 立命館大学大学院 2) 立命館大学*ce0015ii@ed.ritsumei.ac.jp

つかの対策シナリオを想定し、その効果を検討した。
２. 方法
2.1 温室効果ガス排出量の算定方法
ごみ焼却施設からの GHG 排出量は、GHG インベント
リの作成に用いられている方法にしたがって算定した。
また、ごみ量あたりの消費電力量を用いて消費電力量、ごみ組成区分ごとの低位発熱量、発電効率を用いて発電電力量を求めた上で、電力の GHG 排出係数を乗じて電力

35,000

焼却ごみ量(トン/年)

り組みの検討が始まっている。一般廃棄物の焼却及び燃料利用については、一般廃棄物処理に伴う GHG 排出の多くを占めており、同分野の重要な排出削減対象となっている。ごみ焼却施設からの GHG 排出削減については、早崎ら 1)が京都市を対象とした検討を行っているが、様々な自治体で同様の検討が必要である。本研究では、本学キャンパスがある草津市を対象に、ごみ焼却施設からの
GHG 排出量の 2045 年までの推計を行うとともに、いく

40,00030,00025,00020,00015,00010,000BaUシナリオ
ごみ減少シナリオ

5,000
0
2020

2025

2030

2035

2040

2045

図１ 焼却ごみ量の推計結果
14,00012,000GHG排出量(トンCO2)

1. はじめに2050 年カーボンニュートラル(CN)達成に向け、さまざ
まな分野で温室効果ガス(GHG)排出実質ゼロに向けた取10,0008,000
6,000
S1：BaU
S2：ごみ減少
S3：バイオマスプラスチック導入
S4：メタン発酵施設導入

4,000
2,000
0
2020

2025

2030

2035

2040

2045

図 2 シナリオごとの GHG 排出量の試算結果

による GHG 排出量・削減量を求めた。
2.2 ごみ組成区分ごとの焼却ごみ量の推計
第 3 次草津市一般廃棄物処理基本計画、環境省一般廃棄物処理実態調査結果を用いて、2019 年度における焼却
ごみ中の家庭系、事業系それぞれのごみ組成区分ごとの焼却ごみ量を推計した。また、2045 年までは以下のシナリオを想定した。
① BaU シナリオ：2019 年のごみ組成区分ごとの 1 人あ３. 結果と考察
3.1 焼却ごみ量の推計結果
焼却ごみ量の推計結果を図１に示す。草津市では今後も人口がやや増加し減少に転じる予測となっていることから、BaU シナリオはその傾向が反映されており、あまり変化が見られない結果となった。ごみ減少シナリオにおいては、人口が増加する中でも減少傾向となった。
3.2 シナリオごとの GHG 排出量の推計結果

たりの焼却ごみ量が将来変化しないとした。
② ごみ減少シナリオ：草津市が提示している 2032 年の目標値を達成した上で、その後も焼却ごみ量が減少しシナリオごとの GHG 排出量の推計結果を図 2 に示す。
2045 年において、S2 は S1 に対し約 16％の GHG 排出減少となった。S3 では、2030 年に 200 万 t のバイオマスプていくことを想定した。
2.3 対策シナリオの評価

ラスチックを導入するとする政府目標をもとにその後もプラスチック中のバイオマス炭素割合が増加すると仮定

上記をもとに、ごみ焼却施設からの GHG 排出量を以下のシナリオで試算した。

しており、S1 に対し約 25％減少した。S4 ではさらに約37%の削減効果があった。それぞれ単独の対策を講じる

S1：BaU シナリオ場合を試算すると、バイオマスプラスチック導入では S1

S2：ごみ減少シナリオ
S3：S2+バイオマスプラスチック導入シナリオ：政府のバイオマスプラスチック導入目標をもとに設定した。
S4：S3+メタン発酵施設導入シナリオ：2025 年にメタン・コンバインドシステムを導入するものとした。

に対し約 15 %、メタン発酵施設導入では約 12%の削減効
果があると試算され、各対策同程度の効果であった。
参考文献
1) 早崎真也、大下和徹、河井紘輔、高岡昌輝：廃棄物
資源循環学会論文誌、33、pp.69-82、2022- 2-P1-08 -2-P1-09

第18回日本LCA学会研究発表会

ライドシェアリングの環境側面・経済側面・社会側面の評価
Assessment of environmental, economic, and social aspects of ride-sharing/carpooling○濱地泰周*1)、橋本征二 1)
Taishu Hamachi, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* rv0062vk@ed.ritsumei.ac.jp
1.

はじめに
地球温暖化問題や過疎地域における交通弱者問題等への対策として、ライドシェアリング(RS)が注目されている。RS とは、アプリ上で「ドライバー」と「同じ目的地に移動したい人」を繋ぎ、相乗りでドライブを行うサービスである。RS の環境負荷低減効果に関しては、村田ら 1)が、一台あたりの平均乗車人数と迂回等の無効距離の割
合が環境負荷に影響を与えることを指摘している。また、
中国 2)3)等では RS の実データを用いた環境負荷低減効果の分析が報告されている。本研究では、RS サービス
「notteco」4)の実データを用いて、RS の環境側面に加え、

CO2排出量(tCO2)
0

1,000

2,000

ﾗｲﾄﾞｼｪｱﾘﾝｸﾞ

ﾄﾞﾗｲﾊﾞｰ(自家用車)＋同乗者(自家用車)

3,000
自家用車

自家用車
(ﾄﾞﾗｲﾊﾞｰ)
自家用車
(同乗者)

ﾄﾞﾗｲﾊﾞｰ(自家用車)＋同乗者(ﾊﾞｽ)

ﾄﾞﾗｲﾊﾞｰ(自家用車)＋同乗者(鉄道)

バス(同乗
者)
鉄道(同乗
者)

経済側面、社会側面の評価を行った。
2. 方法
2.1 枠組み本研究では、RS を使用する場合としない場合としない場合を想定し、環境側面及び経済側面での利用価値を評価するとともに、アンケート調査をもとにその他の利用価値として社会側面を評価した。同乗者が RS を使用しな
い場合、単独で自家用車(ないしはレンタカー)を使用する

図 1 ライドシェアリングを使用する場合としない場合の CO2 排出量

シナリオと公共交通機関を使用するシナリオを想定し、ドライバーも単独で自家用車により移動することとした。
2.2 環境側面の評価
ここでは、RS を使用する場合と、同乗者が RS を使用
しない場合で公共交通機関(p)を使用するシナリオについての CO2 排出量の算定式を示す。
"!" = ∑# %# ∗ ""$ ∗ "'%"& = ∑# %#' ∗ ""$ ∗ "'% + ∑# %#& ∗ )#& ∗ "'&知県間が約 3,300 件、東京都・大阪間が約 2,800 件など、都道府県をまたぐ移動が多かったことから、本研究では都道府県間の移動のみを対象とすることとした(なお、都道府県内での移動は約 2,600 件)。また、同乗者は平均 1.9
名であった。都道府県間の移動を都道府県庁間の移動として、CO2 排出量を算定した結果を図 1 に示す。RS を使用せず、同乗者がそれぞれ自家用車を使用した場合には、
約 2,000t の CO2 を追加で排出していた計算となった(図 1

ここで、Ti は行程 i の移動距離(km)、EEv は乗用車のエネ
ルギー効率(l/km)、EFg はガソリンの排出係数(kgCO2/l)、
Tid、Tip は行程 i のそれぞれドライバー、同乗者の移動距の自家用車(同乗者))。公共交通機関(バス、鉄道)は、同乗者の利用の有無に関わらず動いているため、RS を利用しなかった場合の排出量として考慮すべきかどうかは議論

離(km)、Pip は行程 i の同乗者の人数(人)、EFp は公共交通機関の排出係数(kgCO2/人 km)である。

があると考えられるが、図 1 に示すような差となった。
謝辞：本研究は、科学研究費補助金(22H03805)による成果

2.3 経済側面の評価
ここでは、RS を使用する場合の費用の算定式を示す。
*!" = ∑#+%# ∗ ""$ ∗ )% + ,# -である。ここに記して深謝する。
参考文献

ここで、Pg はガソリン代(円/l)、Hi は行程 i の高速利用料
金(円)である。
2.4 社会側面の評価
notteco ユーザーへのアンケート調査により、その他の利用価値を社会側面として分析した。アンケート調査で会学術講演会講演論文集、791-792、2018
2) Yu, B. et al.: Applied Energy, 191, 141–152, 20173) Liu, X. et al.: Applied Energy, 240, 295–311, 20194) (株)アディッシュプラス：ライドシェア notteco、
https://notteco.jp、2022 年 8 月アクセス

は、移動目的、満足度、交通手段として RS を選択している理由等を聞いた。
3. 結果と考察
2015〜2022 年の約 56,000 件の記録のうち、同乗者が確認できたのは 19,000 件であった。このうち、東京都・愛1) 村田秀則、川口太郎、福重真一、小林英樹：精密工学- 2-P1-09 -2-P1-10

第18回日本LCA学会研究発表会

建築解体系廃プラスチック発生量の将来推計と処理シナリオの検討
Estimation of the amount of waste plastics generated from building demolition in the future andinvestigation of treatment scenarios○東畠直之*1)、橋本征二 1)
Naoyuki Higashibata, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* ce0028fe@ed.ritsumei.ac.jp

行っているが、当該研究から20年が経過している。また、
中井ら2)は塩化ビニルを対象に2020年までの廃棄量を推計しているが、建設分野の廃棄量は大きく増加していく
ことが示されている。本研究では、最新の状況を考慮した上で建築解体系廃プラスチック発生量の将来推計を行う
とともに、いくつかの処理シナリオについて検討した。
2. 方法
2.1 建築解体系廃プラスチック発生量の将来推計

2.0

3.0

1.5

2.5
2.0

1.0

1.5
1.0

0.5

0.5
2020

2015

2010

2005

2000

1995

1990

1985

1980

1975

0.0
1970

0.0

パイプ
使用原単位(パイプ以外)(kg/m2)

3.5

1965

のとなっており、建築においてもパイプや浴槽など様々な場所で使用されている。近年、海洋プラスチック問題や気候変動問題などが指摘され、今後建築分野においてもプラスチックに関わる取り組みが進展していくものと考えられる。そうした取り組みを検討する上で、今後廃棄が見込まれる廃プラスチック量を把握することが必要である。建築解体系廃プラスチックの将来推計については、橋本と寺島1)が塩化ビニルを対象に1990〜2030年の推計を

4.0

1960

はじめに
プラスチックは我々の暮らしにとって必要不可欠なも使用原単位(パイプ)(kg/m2)

1.

継手
雨どい及び
同付属品
床材料
その他の建
材
浴槽
浄化槽

図 1 プラスチック使用原単位の推移
3.

結果と考察
本要旨では、プラスチック使用原単位の算出結果を図 1に示す。いずれの建材も原単位が増加する傾向が見られた。特に、パイプの原単位が大きく、近年では 3〜3.5kg/m2であった(左軸)。その他の建材は、1 kg/m2 程度未満であり、その中では床材料、その他の建材が大きかった(右軸)。
なお、プラスチック建材の生産量の総量は、1990 年代に

ここで、W(t)は t 年における建築解体系廃プラスチック量(t)、C(i)は i 年における建築物の着工床面積(m2)、R(x,i)はi 年築の建築物の x 年後の解体率(-)、G(i)は i 年築の建築
物のプラスチック使用原単位(t/m2)である。C(i)について
は、建築統計年報の着工床面積、R(x,i)については、既存

かけて 120 万トン程度(うち、パイプが 70 万トン程度)まで増加し、その後は減少して 2020 年には 70 万トン程度(うち、パイプが 36 万トン)となっている。この間、着工
床面積も減少しているため、使用原単位としては上昇傾向となった。なお、浴槽と浄化槽については、生産統計が個数で取られているため仮の重量を用いて換算を行っている。廃プラスチック発生量の推計結果、処理シナリオの検討結果については学会当日報告する。

研究 3)4)において推計された分布関数を用いた。G(i)については、建材として利用されているプラスチック製品の生産量のデータを収集し、当該年の着工床面積で除する

謝辞：本研究は、環境省・(独)環境再生保全機構の環境研
究総合推進費(JPMEERF20223C02)による成果である。
参考文献

ことによって算出した。
2.2 廃プラスチックの処理シナリオの検討

1)

橋本征二、寺島泰：建築物解体廃棄物の発生予測、廃棄物学会論文誌、11(5)、271-279、2000

以下の処理シナリオを想定し、既存の LCA 等 5)の結果
を用いて環境影響を評価した。ここで、建築解体系廃プラ2)

中井和彦、内海秀樹、寺島泰：第 28 回環境システム
研究論文発表会講演集、113-120、2000

スチックは一部を除き、混合状態となることを考慮した。

3)

野城智也、加藤裕久、吉田卓郎、小松幸夫：日本建築

下式により推計した。
𝑊(𝑡) = &'𝐶(𝑖) × 𝑅(𝑡 − 𝑖, 𝑖) × 𝐺(𝑖)0"

S1：全て焼却S2：全てエネルギー回収
S3：可能なものについてマテリアル回収＋マテリアル回
収が不可能なものについてエネルギー回収4)5)- 2-P1-10 -学会計画系論文報告集、413、139-149、1990
小松幸夫、加藤裕久、吉田卓郎、野城智也：日本建築学会計画系論文報告集、439、101-110、1992
海洋プラスチック問題対応協議会：産業系廃プラス
チックの LCA 評価、2022

2-P1-11

第18回日本LCA学会研究発表会

一般廃棄物処理施設の建設における住民合意に関する研究
Research on residents' agreement on the construction of municipal solid waste treatment
facilities○長居晃希*1)、橋本征二 1)
Hiroki Nagai , Seiji Hashimoto
1) ⽴命館⼤学
ce0026iv@ed.ritsumei.ac.jp
1.

はじめに廃棄物は適正に管理しなければ重大な環境汚染を引きた市町村/組合へのヒアリング調査を行った。
3. 結果と考察起こす可能性があることから、廃棄物処理施設は我々の生活において欠かせない施設である。一方で、住民に嫌悪感を抱かれやすく、建設の際には住民紛争にまで発展することがある。廃棄物処理施設の建設における住民合意に関する先行研究では「市民参加」の重要性が指摘されている 1)。しかし、住民から合意を得るための詳細な仕組みについて、十分議論されているわけではない。
本研究では、関西圏の一般廃棄物処理施設を対象に、対ヒアリング調査を終えていない市町村/組合を含め、現時点で表 1 に示すような整理を行った。住民問題については、全ての施設で発生していた。その発生要因として、
環境面や生活面への影響、住民への説明不足が挙げられた。また、住民問題の発生時期は、用地の決定前後が多かった。住民意見の聴取・反映方法については、全ての施設が説明会、先進地視察、検討会・委員会の設置を実施していた。フォーラムや学習会の実施は、施設の必要性に対す

象地域における自治体と住民の間でどのような意見交換や情報提供がなされたかを調査し、廃棄物処理施設の建設における住民合意の形成に有効な方法を議論した。
2. 方法
2.1 対象施設の選定
令和 2 年度一般廃棄物処理実態調査の施設整備状況データや web 上の情報をもとに、過去 10 年間に稼働を開始
した関西圏 2 府 4 県の一般廃棄物処理施設のうち、新たる住民の理解度を高める機会となるが、実施例は少なかった。説明会では行政側が一方的に話すことにならない
ようコミュニケーションを密に行う仕組みが必須である
こと、事前に行政と自治会の間で協議内容と招集する住民の範囲の調整や協議内容の事前告知等の工夫も重要であることが、ヒアリングから示唆された。用地選定の方法については、公募方式と非公募方式を比較したところ、公募方式の方が容易に用地を取得する傾向にあった。行政な土地に建設された施設を対象として選定した。
2.2 比較検討項目
上記で選定した施設を対象に、表 1 に示す項目について比較検討を行った。
2.3 比較検討項目に関する web 調査、新聞記事調査、市
町村/組合へのヒアリング調査
上記の比較検討項目について、市町村/組合の HP 等の
web 調査及び新聞記事の事前調査を行った。また、こうし側は住民が不安・疑問に思っていることに対して、住民が納得いくまで根拠のある説明を行うこと、住民意見の聴取・反映方法に関係なく住民と話し合い、信頼関係を構築すること、ヒアリングからはこれらの有効性が示唆された。
参考文献
1) 濱真理：公共政策の合意形成過程〜廃棄物処理施設立地をめぐる市民・行政・第三者のあり方〜、名古屋大

た調査で明らかにならない点について、施設建設を行っ

学大学院学位論文、2021

表 1 比較検討項目に関する調査結果
住民問題
施設

有無

内容

発生
時期

有

a,b,
d,e

Ⅰ

B

有

a,e

Ⅰ

C
D

不明
有

A

要因
環境面や生活面への悪影響の懸念、説明不足
環境面や生活面への悪影響の懸念、2 度目の施設建設

説明会

先進地
視察

有

有

有

有

住民意見の聴取・反映方法
ｼﾝﾎﾟｼﾞ
意見検討会
ｳﾑ･ﾌｫｰ 学習会
交換会 委員会
ﾗﾑ
有

有
有

その他

候補値の
選定方法

住民投票

公募
非公募

不明
不明
有
有
非公募
a
Ⅰ
補償金
有
有
有
計画書作成
公募
c,d
環境面や生活面への悪影響
E
有
ⅠⅡ
有
有
有
有
有
有
非公募
f,g
の懸念、土地の強制収容
F
有
d
Ⅰ
説明不足
有
有
有
非公募
a：説明会等での反対意思表示 b：ビラの配布 c：建設への署名活動 d：意見書等の提出 e：反対看板の設置 f：デモ行進 g：立木トラスト
I：計画段階 Ⅱ：建設工事段階 Ⅲ：稼働段階- 2-P1-11 -2-P1-12

第18回日本LCA学会研究発表会

自治体が提供するごみ分別アプリの使用実態の分析
Analysis of the actual utilization of garbage sorting applications provided by local governments○湯川力*1)、橋本征二 2)
Riki Yukawa, Seiji Hashimoto
1)立命館大学大学院 2)立命館大学
rv0073hv@ed.ritsumei.ac.jp
A 市、B 市、F 市、G 市、H 市では、｢ごみ分別辞典機能｣へのアクセス数が最も多く、「ごみの出し方一
覧機能」「お知らせ機能」も一定のアクセス数であわからないなど様々な課題があり、近年多くの自治体において、出し忘れ防止の通知機能やごみ分別の検索機能などが登載されたごみ分別アプリが導入されるようになっている。ごみ分別アプリとしてどういった機能が利用されているか、どの機能へ頻繁にアクセスされているかなどについて明らかにできれば、今後の改善にとって有益である。このようなことから本研究では、ごみ分別アプリにおいて実際のった。アンケート調査 1)では、｢ごみの出し方一覧
機能｣「月別カレンダー機能」「ごみ分別辞典機能」
等がごみ分別アプリ内で便利と思われている機能であったが、中でも｢ごみ分別辞典機能｣へのアクセスが非常に多いことが分かる。最大は F 市で一人当たり 7.4 回/年であった。推移を観察すると、4 月～6月と 12 月ごろにアクセス数が増える傾向が見られた。使用者は捨てたいごみの分別方法を確認する必アプリの起動回数、各機能へのアクセス数のデータを用いて、ごみ分別アプリの使用状況を分析した。
2. 方法
8つの自治体（A〜H市）を対象に、アプリの起動
回数、各機能へのアクセス数を時系列で分析した。
起動回数に関しては、アプリの累積ダウンロード数
で基準化し、起動回数／累積ダウンロード数の推移を考察した。また、各機能のアクセス数に関しては、要があるたびに、同機能にアクセスしていると考えられる。ただし、アクセス数は自治体間で大きく異なり、その要因についても検討する必要がある。一方、アンケート調査 1)で便利と回答する割合は大きくなかったものの、「お知らせ機能」へのアクセスも多いことが分かる。自治体からの連絡に対して、一定の確認が行われていることが示唆される。なお、
C 市のごみ分別アプリは、子育て、観光、防災等の①（各機能の累積アクセス数／累積ダウンロード数）／導入からの年数、②各機能のアクセス数／累積ダ
ウンロード数の推移、③各機能のアクセス数／起動
回数の推移を考察した。
3. 結果と考察
本要旨では、累積ダウンロード数あたりの各機能への累積アクセス数（1 年あたり）を図 1 に示す。

情報も掲載しており、これらのお知らせへのアクセスが大半を占めていることに留意する必要がある。
謝辞：本研究は、環境研究総合推進費(JPMEERF20193005)による成果である。
参考文献
1）湯川力、橋本征二：第 33 回廃棄物資源循環学会
研究発表会講演原稿、pp.49-50、2022

20
B市

C市

D市

E市

マ
<
プ

ゲご
Dみ
ム分
別
リ
サ
イ
ク
ル

不
法
投
棄
通
報

ご
み
減
量
家
計
簿

F市

G市

H市

MOTTAINAI

A市

15

ンス
トタ
ン
プ
ラ
リ
D
イ
ベ

10
5
0
ご
み
の
出
し
方
一
覧

ご
み
分
別
辞
典

お
知
ら
せ

FAQ

(各機能への累積アクセス数/累積
ダウンロード数)/導入からの年数

1. はじめに
家庭のごみ出しにおいては、ごみ収集日の確認ミ
スやごみの出し忘れ、ごみの出し方や分別の仕方が

問
い
合
わ
せ

ご
み
出
し
日
通
知

粗
大
ご
み
申
し
込
み

図 1 各機能へのアクセス状況- 2-P1-12 -

地
域
設
定
変
更

度無
・料
補貸
助出
金・
お
試
し
制

便
り

2-P1-13

第18回日本LCA学会研究発表会

宿泊業をはじめとするサービス業におけるプラスチック製品の規制による環境負荷削減効果
Environmental Impacts of Regulations of Plastic Products in Service Industry○戸田遥香*1)、西藤和佳 1)、加河茂美 2)
Haruka Toda, Waka Nishifuji, Shigemi Kagawa
1) 九州大学 経済学部, 2) 九州大学 経済学研究院*haruka.toda.799@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景

計の最終需要額ベクトルである。

地球温暖化や海洋汚染などの環境問題の観点から、
脱プラスチックに向けた取り組みは重大な意義を持つ

本研究では、サービス業のうちアメニティやカトラ
リーを多く使用し、使い捨てプラスチックの使用合理とされる。2021 年に国連環境計画（UNEP）が発表し化への取り組みが注目されている宿泊業におけるプラた報告書によると、2015 年のプラスチック由来の温室

スチック製品由来の CO₂排出量に着目した。宿泊業に

効果ガスの排出量は、
世界全体で 1.7Gt-CO2 にもなり、2050 年までに世界の炭素収支の 15％に相当する

おけるカーボンフットプリントを推計し、観光庁が公表している平成 27 年度の宿泊旅行統計調査より得ら

6.5Gt-CO2 まで増加する見込みである。また、海洋ゴミれる延べ宿泊者数で除することで、宿泊者一人が一泊の 85％を占めているプラスチックは、2040 年までに当たりに誘発するカーボンフットプリントを推計した。

その流出量が、2016 年比の約 3 倍である 3700 万 t に及ぶとされ、専門家たちは警鐘を鳴らしている。1)2.2 使用データ

日本では、脱プラスチックに向けた取り組みとして本研究で用いたデータは以下の通りである。

2022 年 4 月に「プラスチック資源循環促進法」が施行

・平成 27（2015 年）年産業連関表 5)

され、事業者はプラスチック製品のライフサイクル全体において 3R＋Renewable の推進を求められている。

・環境負荷原単位データブック（3EID）6)
・平成 27 年宿泊旅行統計調査 7)

2)

特に、使い捨てプラスチックについては 2030 年までに累積で 25％排出抑制をすることを目指したマイル
3)3. 結果・考察

ストーンが掲げられている。 これらに伴い、アメニテ
ィやカトラリー、ハンガー等を提供する宿泊業などの

図 1 は、サービス業 95 部門のうち、プラスチック製
品由来のカーボンフットプリントが高かった産業上位

サービス業者は、使い捨てプラスチック製品の使用合12 部門を示したものである。小売業が他の産業と大き4)理化に取り組むことが要求されている。

く差をつけて最も CO2 排出量が多く、次いで飲食サー

本研究は、宿泊業をはじめとするサービス業におけるプラスチック製品が経済・環境 に与える影響を定量

ビス業が位置している。オレンジで色付けしている産業は、「プラスチック資源循環促進法」の施行に伴って的に分析し、脱プラスチックに向けた取り組みや規制

使用合理化が求められている使い捨てプラスチックの可能性について議論する。

12 品目（特定プラスチック使用製品）に関して、その提供数が特に多いとされる産業である。
図 2 は、サービス業におけるプラスチック使用製品

2. 分析手法・使用データ
2.1 分析手法

由来のカーボンフットプリントを家計消費支出で除し本研究では、まず産業連関表と 3EID を用い、サーて得られた単位消費額当たりのカーボンフットプリン

ビス業における、プラスチック製品由来の CO₂排出量（すなわち、カーボンフットプリント）を推計する。

トを示す。図 2 は、図 1 と同じ 12 の産業についての結果を記している。単位消費額当たりで見ると、順位に

推計には以下の式を用いた。
𝑞𝑖 = 𝐞(𝐈 − 𝐀)−1 𝐟𝑖 = 𝐞𝐋𝐟𝑖

変動が見られ、特に CO2 負荷の大きい業種は自動車整

ここで、𝑞𝑖 は産業 𝒊 の家計の最終需要によって誘発さが大きいため、単位消費額当たりカーボンフットプリれる各部門からの直接間接的な CO₂排出量を示す。𝐞ントは相対的に小さくなっている。図 1 と同様、図 2

は CO2 排出係数行ベクトル、𝐀 は投入係数行列、(𝐈 − 𝐀)−1 はレオンチェフ逆行列を表す。レオンチェ

においてオレンジで色付けしている産業は特定プラス備である。小売業や飲食サービス業は、家計消費支出

チック使用製品の主たる提供業種である。

フ逆行列は 𝐋 とも表記される。𝐟𝑖 は産業𝑖に対する家- 2-P1-13 -2-P1-13

第18回日本LCA学会研究発表会

外の GHG 排出量を含めた推計や、使用量の削減可能性を考慮し、議論する予定である。
4. 引用文献
1) UNEP“From Pollution to Solution: A global
assessment of marine litter and plastic pollution”< https://www.unep.org/resources/pollution-solution-globalassessment-marine-litter-and-plastic-pollution >（参照 2023/01/19）
2) 環境省, プラスチック資源循環法関連 <https://www.env.go.jp/recycle/plastic/circulation.html >図 1. サービス業における（参照 2023/01/19）
3) 環境省，プラスチック資源循環戦略<

プラスチック製品由来のカーボンフットプリント

https://www.env.go.jp/press/106866.html >（参照 2023/01/19）
4) プラスチックの資源循環，特定プラスチック使用
製品の使用の合理化< https://plastic-circulation.env.go.jp/about/pro/gorika >（参照 2023/01/19）
5) 総務省（2015），産業連関表6) 国立環境研究所（2022），産業連関表による環境
負荷単 位データブック(3EID)
7) 国土交通省（2015），宿泊旅行統計調査

図 2. 単位消費額当たりのカーボンフットプリント
本研究では、特定プラスチック使用製品の主な提供業種のうち、宿泊業に着目し、議論を進める。産業連
関分析により、宿泊業全体のカーボンフットプリント
は 9.45Mt であると推計された。これを 2015 年の延べ宿泊者数の 504,078,370 人で割ることで、一人が一泊当たりにおよそ 18kg の CO₂を排出していると算出された。
また、プラスチック製品由来のカーボンフットプリ
ント 4464.2t を、同様に宿泊者一人一泊当たりで換算すると、およそ 8.8g の CO₂排出量を排出していると推計された。これは宿泊業全体から排出される CO₂の0.04％ほどにとどまる。
法律が制定され、本格的にプラスチックに関する規制や取り組みが求められるようになり、宿泊業に関してもアメニティを含む特定プラスチック使用製品の提供の削減義務が課されている一方で、CO₂排出量ベースでプラスチック製品による環境負荷を見てみると、その寄与度は小さい結果となった。本会では、CO₂以- 2-P1-13 -2-P1-14

第18回日本LCA学会研究発表会

鉄道用材料の LCA 手法の検討
E xa m in a t io n o f t h e l if e c yc le a s se ss me n t o f m a t e r ia ls f o r ra i l wa y
○半坂征則*1)
Masanori Hansaka
1) （公財）鉄道総合技術研究所* ) h a n s a k a . m a s a n o r i . 4 6 @ r t r i . o r. j p
１．はじめにエネルギー量（以下、単に単位質量当りのエネルギー量

世界中で今世紀後半までの脱炭素化を目指した取り組という）を独力で計算する方法を検討した。一方、CO2

みが求められている中、再生可能エネルギーによる脱炭についてはエポキシ樹脂の合成に至るまでの主要な化学

素型発電方法等の検討が精力的に進められている。しか反応において CO2 を生成するものはなく、樹脂合成におしながら現状、脱炭素型方式による発電量を直ちに大幅ける CO2 排出量はエネルギーに依存すると考えられる。

に増大させることは難しいため、同時に省エネルギーもしかしながら、本検討ではエネルギー量と CO2 排出量の引き続き進める必要がある。省エネルギー対策の１手法

相関関係を定量化するまでに至らず、CFRP の単位質量として移動体の軽量化があり、それを支える有望な材料

当りの環境負荷の算出と併せて今後の課題としたい。

の 1 つとして炭素繊維強化エポキシ樹脂(以下、CFRP)がある。一方、CFRP の製造に要する環境負荷は鋼等の金2.2 エポキシ樹脂の単位質量当りのエネルギー量の計算

属材料より高いことも想定される。このため、CFRP のエポキシ樹脂の単位質量当りのエネルギー量を独力で適用が本当に脱炭素化に有効なのか見極めるために、計算する方法は以下に示すとおりである。エポキシ樹脂

CFRP の LCA に関する基礎的検討を行った。

はプロピレン（CH2=CH-CH3）とベンゼン()を原料とし、それから様々な化学反応過程を経て生成される
２．CFRP の環境影響評価

が、各過程での熱化学方程式に着目し、主要な反応過程

2.1 検討の対象と方法

での熱収支 4)を積算することで単位モル当りのエネルギ

材料のLCAにおいて材料の単位質量当りの環境負荷量

ー量を算出し、樹脂を構成する原子の原子量を勘案しての算定が必要だが、単位質量当りの環境負荷計算においkg 当りの量に換算するものである。本検討では原料のプて標準的との評価が定着している市販のソフトウェア 1)

ロピレンとベンゼンのエネルギー評価には未知数な要素(以下、「ソフトウェア A」と称する）を使用した。ただも多いことも考慮して、原料の合成を含め全ての反応系

し、ソフトェア A ではエポキシ樹脂や炭素繊維等の単体のエネルギー量の自計算に基づき樹脂の単位質量当りのの汎用材料に関しては単位質量当りの環境負荷の算出がエネルギー量を算出する(ケース 1)とともに、原料の合成可能である一方で、CFRP のような複合材料は製造に際に関わるエネルギー量にはソフトェア A による値を適用して複雑な条件が影響するため算出できない。このため、した上で、その後の反応に伴うエネルギー量は上述の方

既公開資料の調査も行い、エポキシ樹脂と炭素繊維およ法で自計算し両者を加算することで樹脂の単位質量当り

び CFRP の単位質量当りの環境負荷を示す資料を見出しのエネルギー量を求めた（ケース 2）。その結果を図１にた 2)),3)(有用な資料を 2 点見出したが、本稿では主に資料 2示す。図 1 にはソフトェア A および既公開資料 2)によるを参照する)。

値も併せて示す。

一方で市販のソフトウェアおよび既公開資料ともに単ておらず、LCA における単位質量当りの環境負荷算出の重要性に鑑みると、筆者らもそのメカニズムをある程度理解した上で算出手法や結果の妥当性が評価できるようにする必要がある。また今後新材料を開発した際には市販のソフトェアや既公開情報では対応できない可能性もあり、それに対応するため独力でも単位質量当りの環境負荷を算出できるようにしておく必要がある。このため、素材としてのエポキシ樹脂製造に必要な単位質量当りの- 2-P1-14 -エネルギー量(MJ/kg)

位質量当りの環境負荷を求めるプロセスの詳細は示され

40
30
20
10

0

ケース1

ケース2

自計算

ソフト
既公開
ウェアA1) 資料値2)

図 1 エポキシ樹脂の単位質量当りエネルギー量

2-P1-14

第18回日本LCA学会研究発表会

この結果、ケース 1 の値はソフトェア A や既公開資料

量的に示すことができた。

による値より大きく、全反応系のエネルギーを自計算しこのように CFRP 適用による環境面での利点を示すこた場合には樹脂のエネルギー量を過大に見積もることがとができたが、CFRP を鉄道車両に実際に適用するため推察された。一方でケース 2 の値は概ねソフトェア A のには、①信頼性・長期耐久性の向上、②難燃性の付与、値に近い値を示し、原料の合成に関する評価を精査すれ③リサイクル方法の開発、④製造コストの低減などの課ばこの方法でも樹脂の単位質量当りのエネルギーの評価

題の克服も併せて行うことが必要と考える。

が可能であることが示唆された。
環境負荷保持度(％）

100

2.2 CFRP の評価
表 1 に既公開資料 2)によるエポキシ樹脂と炭素繊維および CFRP の単位質量当りのエネルギー量を示す。表 1には前節で示したエポキシ樹脂に関する自計算結果(ケー

90

80
エネルギー

70

CO 2
60

ス 1)も併せて示す。既公開資料によれば炭素繊維のエネ0

ルギー値の方がエポキシ樹脂の値より 8 倍以上大きく、

2

4

6

8

10

12

車両質量の低減率（％）

両者を複合した CFRP の値はエポキシ樹脂の値より大き

図 2 車両軽量化による環境負荷の変化

くなる。しかし、エポキシ樹脂と炭素繊維の値を単純に複合重量比で案分し両者を加算した場合には炭素繊維の４.まとめ

みの値よりも小さくなるが、既公開資料による CFRP の

本検討の結果、以下の知見を得た。

値はそれよりも有意に大きい。これは CFRP の製造にお(1) 独力で樹脂の単位質量当りのエネルギー量を計算す

いて複合材料として成形・加工するためのエネルギーをる手法として、合成反応系での熱化学に着目した手法要するためと考えられる。

を考案した。提案手法により CFRP の素材であるエポキシ樹脂の単位質量当りのエネルギー量を試算し市販

表 1 CFRP と素材の単位質量当りエネルギー(MJ/kg)
材料
エポキシ樹脂
炭素繊維
CFRP

2)

のソフトウェア A や既公開資料による値と比較した結果、原料の合成エネルギーを精査すればこの方法でも

既公開資料
自計算結果
23.57 33.15(ケース 1)
203.6
－
240.0

樹脂の単位質量当りのエネルギー量が計算できる可能性が示唆された。
(2) 既公開資料の値を用いて CFRP を仮想的に適用した場合の新幹線車両の環境負荷の変化を試算した結果、

３．CFRP の軽量化効果
次に仮想的に CFRP を適用した場合の新幹線車両の環境負荷(エネルギーと CO2)の変化を試算した。ここで製造（素材）過程では既往材料の単位質量当りの環境負荷

走行時の環境負荷値を減らすことができればトータルの環境負荷の低減に結び付けることができることを定量的に示すことができた。

と CFRP 適用前の使用量について資料 5、CFRP の単位
質量当りの環境負荷について資料 2,3 の値（CFRP の使
用量はシミュレーションパラメータ、既往材料の使用量はそれに応じて変化）を適用して環境負荷値を求めた。
また、移動体のエネルギーは質量に比例するため、製造

文献
1) （一社）サステナブル経営推進機構，LCA 計算ソフト
ウェア MiLCA：https://www.milca-milca.net/index.php
2) 高橋淳：環境負荷低減を目指した複合材料技術の進展，
3.CFRP の LCA と省エネルギー効果，「材料」(J. Soc.of（組立）や走行過程では現状の環境負荷値に車両質量比を乗じて求めた。一方、保守および解体過程では現状
CFRP はリサイクル率が非常に低いなど環境負荷の増大

Material Sci. , Jp.)，57(8)，(2008)，pp. 852-855
3) 鈴木徹也(東京大学)：CFRP による軽量化乗用車のLCA，(ウェブサイト)，http://j-t.o.oo7.jp/lab/t/2002M-

要因も想定されるものの軽量化に伴う環境負荷低減分以上に環境負荷を増大させないことを CFRP の開発要件と想定した上で、両過程では環境負荷値を据え置いた。

suzuki.pdf4) 例えば，阿部文一：講座)反応はなぜ起こるのか，結合エネルギーの基礎，The Chemical Society of Japan，

試算結果を図 2 に示す。鉄道車両においては走行過程

https://www.jstage.jst.go.jp /article /kakyoshi /56/10/での環境負荷が支配的であるため、CFRP の適用に伴い製造（素材）における環境負荷が多少増えても軽量化に
より走行時の環境負荷値を減らすことができればトータ
ルの環境負荷の低減に結び付けることができることを定

56_KJ00007515197/_pdf/-char/ja
5) 宮内瞳畄，上田洋，八木毅、永友貴史：鉄道へのライ
フサイクルアセスメント適用のための基礎調査，鉄道総研報告 12(10)，(1998)，pp.5-14- 2-P1-14 -2-P1-15

第18回日本LCA学会研究発表会

農薬の環境排出量推定モデルの開発
Development of a model for estimating pesticide emissions○村本麻里花*1)、湯龍龍 2)、伊坪徳宏 1)
Marika Muramoto, Longlong Tang, Norihiro Itsubo
1)東京都市大学, 2) 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構* g2283122@tcu.ac.jp
1. はじめに

農地内土壌、作物、農地外土壌である。Tang らのモ

持続可能な農業生産システムへの移行に向けて、デルの排出先は大気、稲作の葉、田面水に排出する。

環境保全型農業技術の導入により、どの程度環境負排出区画は異なるが、それぞれのモデルの区画の和荷を低減させるかを定量化することが求められる。
ライフサイクルアセスメント（Life Cycle

は 1 になる。

Assessment : 以下、LCA）において、これまでは欧州

3.2 農薬の生態毒性特性化係数の算定を中心に、農薬の排出量推定モデルと農薬使用の影PRTR で第一化学物質に登録されている農薬の化

響評価係数の開発が進められている 。なお、日本の環境条件を考慮した畑での農薬排出量推定モデル

学物質を対象に、USEtox2.12 モデル 3）を用いて、特性化係数（Characterization Factor 以下、CF）を求めはまだない。また、既存の影響評価係数においてもる。USEtox にない農薬のデータベースは EPIsuite か日本の登録農薬の多くが欠落している。

ら農薬情報を入手した。また、今回は USEtox にあそのため、上記モデルや影響評価係数を整備する
ことにより、化学物質排出移動量届出制度

る地理区分「日本と朝鮮半島」を対象に算定を行った。CF は以下のように算定される（式１）。

（Pollutant Release and Transfer Register: 以下、PRTR）
が毎年公表している田や畑へ農薬排出量を基に、生

CF＝FF×XF×EF(式 1)

態毒性影響に換算し、影響の追跡が可能となる。
ここで、CF (PAF.m3.d/kgemitte)は農薬の単位量排出2. 研究目的による生態毒性影響の増分を示す。FF（(kg/kg・d),

本研究では、日本の畑に散布される農薬を対象とFate Factor）は各排出先（大気、農地土壌、自然土

した農薬排出量推定モデルを開発する。さらに、
PRTR が公表する農薬を対象に、既存の評価モデル

壌、淡水、海水）に移動する運命係数と XF （(-),
eXposure Factor）は水に溶ける化学物質の割合を示を基にした、生態毒性影響評価係数を試算する。

す暴露係数、EF（(PAF,㎥/kg), Effect Factor）は農薬濃

最後に、上記排出量モデルと影響評価係数を活用

度と淡水生物種への影響割合（PAF: Potentially

して、PRTR の公表データを基に、農薬排出に由来する生態毒性影響を明らかにする。

Affected Fracction）の関係を示す係数である。
3.3 PRTR の農薬排出による生態毒性影響

3. 研究方法

PRTR の農薬 116 物質のうち田、畑の排出区分で3.1 農薬の排出量推定モデル

報告されている共通の農薬 41 物質の年間排出量を欧州を中心に開発された農薬排出のインベントリ
モデルである PestLCI Consensus モデル(Gentil-Sergent

基に、Tang らのモデルと Gentil-Sergen らのモデルの排出割合をインベントリとして用いた。

ら 2021)1）と Tang ら (2020)2）が開発した日本の稲作

Tang らのモデルのシステム境界は大気 100m、地モデルを比較し、日本の畑により適したモデルを開発するための知見を得る。

中 1m、農地の大きさは 70m とし、境外に排出されたものを排出割合とした。しかし、Gentil-Sergen ら

これらのモデルには、1 次分布（農薬を散布したのモデルで定めたシステム境界はなく、1ha の農地

直後の排出）と 2 次分布（散布して一定期間後の排を対象に算定を行っている。

出）がある。既存研究では、生態毒性特性化係数モ

また、USEtox の既存のデータベースに該当した

デルの運命分析との重複計算を避けるために、1 次

農薬 39 物質の CF (PAF.m3.d/kgemitted）を算出した。

分布まで算定を行っている。

以上のことから、PRTR の農薬 39 物質のインベン

そのため、今回は 1 次分布に注目したモデルの比較を行う。Gentil-Sergen らのモデルの排出先は大気、

トリと CF をそれぞれ掛け合わせて、生態毒性影響を明らかにする。

- 2-P1-15 -2-P1-15

第18回日本LCA学会研究発表会

大気、表層水への排出割合の和と比較している。図4. 結果と考察

S6 は Gentil-Sergen らのモデル Boom spryer、Airblast、

4.1 農薬の排出量推定モデルの比較

knapsack の 3 つの散布方法を採用した。排出割合はGentil-Sergent らと Tang らの各推定モデルを散布機間で比較した結果を図１に示した。各散布機の写真

1 次分布で算定した大気、農地内土壌、農地外土壌の和と比較を行った。

は図 S1-S4 に示す。

図 S5 より、Tang らのモデルは 100％農地内土壌

黄色のマークが Gentil-Sergent らのモデルによる結へ沈着する仮定の結果と比較するとチオファネート果である。三角は大気への排出を示し、丸は農地外への沈着割合を示している。大気への排出は散布機

メチル以外はモデルの方が小さくなることが分かった。これは、チオファネートメチルの淡水と農地土

と作物との組み合わせで割合が決められている。ま壌の CF 値の差が約 170 倍であり、他の物質と比べた、農地外への沈着は、圃場境界から 100m 地点まると差が大きいことが起因している。

での沈着量を積分し、平均して算出している。どちらも散布機によっての違いは見られるが、排出割合

図 S6 より、対象にした化学物質は 100％農地内土壌へ沈着する結果よりも小さくなった。特に、は一定していることが分かった。

Boom spryer で散布した場合は、一番影響が小さいこ

Tang らのモデルは大気への排出を散布幅の違いにとが分かった。これは、各散布方法における排出割

応じて赤、緑、青のマークでそれぞれ示している。
赤は散布幅を 18m で統一させ、緑は各ドリフト曲線

合の中で、農地外土壌への沈着に関する割合に違いがあり、Boom spryer の排出割合が最も小さかったこを測定した論文に記載していた散布幅を適用させた。

とが要因であると考えられる。

青は日本の散布幅を表し、インターネットで調べ、また、図 S7 では、1 次分布、2 次分布、すべて土

平均値を適用した。
これらは散布した地点から境外（大気）に飛散し壌へ沈着する仮定と比較を行った。2 次分布の算定に関しては、PestLCI Consensus の Web ツールを使用た割合を示している。全体的に見て、Tang らのモデした。バックグラウンドデータ内で該当した農薬

ルは排出割合が小さい。これらは農地の長さが（チオファネートメチル）を対象とした。その結果、100m 内で境外に排出した割合の相加平均で求めているからである。

ほとんどは 1 次分布よりも 2 次分布の方が小さい値となった。しかし、「Boom spryer 作物の高さ＜20そのため、算定の際に使用するドリフト曲線の影㎝」は、排出割合が 1 次分布よりも 2 次分布を反映

響が強く出ている。また、散布方法によっては散布した結果の方が少し大きくなっているため、他の散幅の違いが影響することも分かった。
以上の結果から、日本の畑地モデルを開発する際

布機と逆の結果になった。

に、システム境界の定義を定め、農地での管理によ

5. まとめと今後の展望

る影響が考慮できるように工夫する必要がある。

1 次分布に注目する場合、2 つの排出量推定モデ
ルで排出量の区画や算定方法に違いがあった。日本
版の畑地のモデルを開発する際には、農地での管理による影響を反映できること、モデルの境界を定義することが重要と考えた。また、生態毒性影響評価
係数を算定する際には、USEtox のデフォルトの地
理区分（日本と朝鮮半島の大陸区分）を用いた。
今後は、対象作物を選定し、日本の畑システムに適した排出量推定モデルを開発する。さらに、日本

図１ 農薬散布機間の比較（大気、農地外沈着）の地理区分による生態毒性の特性化係数を算定し、日本での農薬使用による影響評価の精緻化を図る。

4.2 PRTR の農薬データに基づく生態毒性影響評価

6. 引用文献

PRTR の公表データで排出量が多い 5 つの物質を

1) Gentil-Sergent et al.: Chemospere, 275, 130014,(2021)

代表させ、今回算定した結果と PRTR の年間排出量

2) Tang et al.: Science of the Total Environment, 716,が 100%農地内土壌に沈着した場合との比較結果を137034,(2020)
3) Henderson et al.: The International Journal of Life
Cycle Assessment 16, 701-709,(2011)

図 S5、図 S6 に示した。
図 S5 は Tang らのモデルで Boom spryer における

- 2-P1-15 -2-P1-15

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1

Boom spryer（図１横軸 1-14 の散布機）

図 S3 knapsack（図１横軸 24-28 の散布機）

図 S5

図 S2

Airblast（図１横軸 15-23 の散布機）

図 S4

Aerial（図１横軸 29-35 の散布機）

Tang らのモデル比較- 2-P1-15 -2-P1-15

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S6 Gentil-Sergen らのモデルの比較

図 S7 Gentil-Sergen らのモデル

１次分布と２次分布と土壌に 100%沈着した場合の比較- 2-P1-15 -2-P1-16

第18回日本LCA学会研究発表会

小型家電回収の費用便益分析
Cost-benefit analysis of small home appliance collection○板垣翔太*1)、橋本征二 2)
Syota Itagaki, Seiii Hashimoto
1) 立命館大学大学院、2) 立命館大学* ce0000er@ed.ritsumei.ac.jp
1.

はじめに使用済小型電子機器等の再資源化の促進に関する法律(小型家電リサイクル法)が施行されて以降、小型家電の回100

収集運搬委託費

回収費用(万円/t)

80
収集運搬車両減価償却･維持管理費

60

収量や回収実施市町村数は着実に増加してきたが、更なる回収量の増加や未実施市町村における実施促進が課題とされ、市町村における小型家電リサイクルの「改善方策検討の手引き」や「費用便益分析ツール」が作成・公表されている1)。費用便益分析を実施する市町村も増えてきているが、その結果は必ずしも公表されておらず、各種回収方法の効率性に関する情報は十分とは言えない。本研究では、近畿地方の一定数の自治体を対象に、小型家電の各

図 小型家電 1t あたりの回収費用(ボックス回収)

種回収方法の回収費用と便益を推計し比較考察を行った。
2. 方法
2.1 対象とする回収方法と自治体
本研究では、主な小型家電の回収方法として、ボックス
回収、ステーション回収、ピックアップ回収を対象とした。
対象自治体については、近畿地方において、上記の回収方法で小型家電の回収を行っている自治体のうち、1 人当たりの回収量が異なる自治体をそれぞれ 10、4、5 選定した。

ップを行う年間労働時間の比率を乗じて推計した。⑤については、回収した小型家電の売却額、また、回収により削減された収集運搬・中間処理(破砕)費用を対象とした。
後者は、小型家電の回収量に不燃ごみもしくは粗大ごみの収集運搬・中間処理単価 2)を乗じて推計した。
3. 結果と考察
本要旨では、ボックス回収についての結果を示す。図は本研究では、これらの自治体に対して回収量と回収費用に関する聞き取り調査を行った。
2.2 回収費用及び便益の推計方法
便益も含めた純回収費用は、以下で構成される。
純回収費用＝①収集運搬人件費＋②収集運搬燃料費＋③収集運搬車両減価償却･維持管理費＋④各回収方法に関わる費用―⑤便益①については、収集運搬を行う職員の年収に収集運搬を

小型家電 1t あたりの回収費用(令和 2 年度)を見たものである。図に示すように、同じボックス回収でも自治体により回収費用(回収単価)には大きな差があると推計された。
自治体 M は、他の自治体と比較して小型家電の回収量が少なく、回収費用(回収単価)が高くなったと考えられる。
また、自治体 D では収集運搬の業務委託により、回収費用(回収単価)が低くなった可能性がある。便益については、
ソフトウェアにより計算される各自治体の収集運搬・中行う年間労働時間の比率を乗じて推計した。②について
は、収集運搬時の車両を設定し、収集ルートから走行距
離・必要燃料量を求め、燃料の単価を乗じて推計した。③間処理単価 2)を用いていることから、これについては自治体特有の状況を反映したものではないが、効率的なボックス回収が行われている(回収単価が低い)自治体では、不については、車体の購入費を当該車両の平均寿命で除し、これに年間使用時間の比率を乗じて推計した。また、これ

燃ごみもしくは粗大ごみの収集運搬・中間処理費用の削減額が小型家電の回収費用を上回る結果となった。そうに維持管理費を加えた。④は回収方法により異なるが、ボックス回収については、回収ボックスの減価償却費を対でない自治体の共通点としては、人口あたりの小型家電
回収量が他の自治体と比較して少ないことが挙げられる。

象として、回収ボックスの総購入費(製作費)を回収ボック

参考文献

スの寿命(15 年と仮定)で除して推計した。ステーション
回収については、ステーション回収備品の減価償却費を対象として、ボックス回収と同様の考え方で推計した。ピックアップ回収回収については、ピックアップ人件費を対象として、ピックアップを行う職員の年収にピックア

1)

収集運搬燃料費40

収集運搬人件費200
A B C D E F G H M N
-20
-40

2)

- 2-P1-16 -回収ボックスの減
価償却費
便益

自治体

環境省：小型リサイクル関連、4．各種ガイドライン
類 、 https://www.env.go.jp/recycle/recycling/raremetals/index_rel.html
松藤敏彦、“都市ごみ処理システムの分析・計画・評価”、技報堂、東京（2005）、p49 ｰ 52

2-P1-17

第18回日本LCA学会研究発表会

リサイクル推進および対策技術導入による銅製錬由来水銀排出量の削減効果～主要な銅生産国を対象とした分析～
Copper-smelting-related mercury emissions reduced by promoting recycling and introducing
countermeasure technology in major copper-producing countries○山本涼太*1)、Sebastien Dente 1)、橋本征二 1)
Ryota Yamamoto, Sebastien Dente, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* rv0072hs@ed.ritsumei.ac.jp

銅は重要な資源の一つであるが、銅の製錬工程では微量の水銀が大気に排出される。銅鉱石に含まれる水銀の大気排出量を減らすためには、銅リサイクルを推進するとともに、水銀排出に関する対策技術を導入することが有効である。本研究では、将来の銅需要量の変化に伴い、主要な銅生産国における製錬由来の水銀排出量がどのように変化するかを推計し、銅のリサイクルや水銀大気排出に関わる対策技術の導入による削減効果を評価した。
2. 方法
2.1 銅の動的 MFA
本研究では、下式を用いて 2021～2050 年の銅の需要量の推計を行なった。
𝐼𝑡 = 𝑆𝑡 − 𝑆𝑡−1 + 𝑂𝑡
(1)
ここで、𝐼𝑡 は𝑡年における銅の投入量(＝需要量)(t/year)、𝑆𝑡は𝑡年末での銅のストック量(t)、𝑂𝑡 は𝑡年における銅の廃棄量(t/year)である。2021～2050 年の𝑆𝑡 については、
Hatayama ら 1)の推計手法を用いた。同手法では将来の各国の 1 人あたり GDP が必要となるが、本研究では SSPsの 3 つのシナリオ(SSP1〜3)を用いた。また、一人あたり
銅ストック量の飽和値は、飽和傾向の見られない国については Maung ら 2)をもとに複数のシナリオを設定した。
なお、過去の銅ストック量は、Maung ら 2)の対象国についてはその推計値を用いて一部新たに推計し、新たに対象とした国については本研究で推計した。

Germany
Korea
China
Iran

0.08

Japan
US
DR Congo
Russia

10
8

0.06

6

0.04

4

0.02

2

0
2015

2020

2025

2030 2035
year

2040

2045

Hg Emission (t-Hg)(China, DR Congo, Iran, Russia)

0.1

はじめに
Hg Emission (t-Hg)

1.

0
2050

図 1 主要国の水銀大気排出量の推計結果(SSP2、シナリオⅣ、China, DR Congo, Iran, Russia は右軸)るケースについて水銀大気排出量を推計した。
結果と考察

3.

対象とした主要銅生産国(図 1 に示す 8 ヶ国)の SSP2(中道)での 2050 年における銅需要量は合計約 15.9Mt と推計された。2022 年での推計値約 25.1Mt と比較すると、約37%減少する結果となった。SSP2、シナリオⅣにおける各国の銅製錬由来水銀大気排出量(図 1)において、China、
Iran、Russia は他国に比べ水銀排出量が比較的大きく、
2022 年では 3 カ国で対象国全体の排出量の約 98%を占める結果となった。また、SSP2 での対象国全体の 2050 年
における水銀大気排出量は2022 年の推計値と比較すると、シナリオⅠにおいては約 36%増加した。一方、シナリオ
Ⅱ、Ⅲ、Ⅳにおいてはそれぞれ約 6%、約 99%、約 99%減

2.2 銅製錬由来の水銀排出量の推計2.1 で推計された銅の需要量に基づき、下式を用いて2050 年までの水銀大気排出量を推計した。
𝐸𝑡 = (𝐼𝑡 × 𝑍𝑡 ) × (1 − 𝑅𝑡 ) × 𝐶𝑡 × 𝑑𝑡 × 𝐷𝑡 × (1 − 𝑟𝑡 ) (2)
ここで、𝐸𝑡 は 𝑡年における水銀大気排出量(g-Hg/year)、𝐼𝑡は𝑡年における銅需要量(t/year)、𝑍𝑡 は 𝑡年における銅需要量に対する銅製錬量の比(-)、𝑅𝑡 は 𝑡年における銅のリサイ
クル率(-)、𝐶𝑡 は𝑡年における電気銅 1t の生産に用いられる
銅精鉱量(t/t)、𝑑𝑡 は𝑡年での銅鉱石中の水銀含有量(g-Hg/t)、
𝐷𝑡 は溶融スラグに含まれる水銀を考慮した分配係数(-)、
𝑟𝑡 は𝑡年における大気排出水銀の除去率(-)である。
銅リサイクルと水銀排出削減対策技術の有効性を評価するために、𝑅𝑡 と𝑟𝑡 が(I) 2050 年まで変化しない、(II) 𝑅𝑡

少した。以上のことから、銅リサイクルにも一定の効果はあるが、水銀排出削減対策技術の導入による削減効果がより大きいことが示唆された。また、China、Iran、Russia
等の水銀大気排出量の大きな国にどの程度の排出削減対策技術を適用できるかが、今後の世界全体での銅製錬由来水銀大気排出量に大きな影響を与えるといえる。
謝辞：本研究は、環境研究総合推進費(JPMEERF 20S20604)の成果である。ここに記して深謝する。
参考文献
1) Hatayama, H. et al.: Environ. Sci. Technol., 44, 6457-6463,
20102) Maung, K.N. et al.: Environ. Sci. Technol., 51, 3824-3832,

のみ上昇、 (Ⅲ) 𝑟𝑡 のみ上昇、(Ⅳ) 𝑅𝑡 と𝑟𝑡 がともに上昇す- 2-P1-17 -2017

2-P1-18

第18回日本LCA学会研究発表会

人口密度による住宅形態の変化と物質利用に関する分析：
地域特性を考慮してAnalysis of changes in housing forms and material use due to population density
considering regional characteristics○高杉晃司*1)、橋本征二 2)
Koji Takasugi, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学大学院 2) 立命館大学

700
一人あたり物質ストック量(t/人)

1. はじめに人口減少を背景に都市のコンパクト化への関心が高まっている。一方、資源消費の抑制を目的とした政策が進められている。都市のコンパクト化は環境影響の低減にも寄与すると考えられるが、資源消費に着目した研究は少ない。長谷川ら 1)は、都市のコンパクト度

70
北海道

東京都

滋賀県

大阪府

600

60

500

50

400

40

300

30

200

20

100

10

0

0

一人あたり空き家物質ストック量(t/人)* ce0006vp@ed.ritsumei.ac.jp

戸建住宅

共同住宅

戸建住宅
(空き家)
共同住宅
(空き家)

住居誘導を行うことで居住地面積を 90%、80%に縮小
させ、人口密度を増加させた「住居誘導シナリオ」を同住宅の増加に伴い一人あたりの延床面積が小さくな
り、1 人あたりの建設資材重量(物質ストック量)が減少

作成し、各シナリオにおける人口密度より住宅形態(戸建て・共同)ごとの住宅数、空き家数を推計し、それらしたといえる。また、滋賀県では、戸建住宅の空き家率が高く、居住誘導により空き家率の低い共同住宅にを建設資材重量(物質ストック量)に換算し比較した。
3. 結果と考察移行したこと、また、共同住宅の一戸あたりの延床面積が戸建住宅の 1/3 程度(他の 3 都道府では 2/5 程度)

人口密度と住居形態(戸建・共同)比率については、全ての都道府県において、人口密度の増加に伴い戸建であったことが建設資材重量(物質ストック量)の削減に繋がったといえる。

住宅の比率が小さくなり、共同住宅の比率が大きくなった。人口密度と世帯人員の関係については、東京都

都市のコンパクト化により住宅に関わる資源消費を削減できる可能性は、地域特性によって異なることがでは反比例の関係があったが、その他 3 道府県では関係性が見られなかった。
北海道・滋賀県・大阪府のデータから作成された仮想都市では、人口減少シナリオ(居住地面積 100%の状態)に比べ、住居誘導シナリオ(居住地面積 90%、80%の状態)での一人あたり建設資材重量(物質ストック量)示唆された。
謝辞：本研究は、科学研究費補助金(22H03805)による成果である。ここに記して深謝する。
引用文献
1) 長谷川裕之、奥岡桂次郎、谷川寛樹、橋本征二：“第14 回日本 LCA 学会研究発表会”、福岡、(2019)、p.292

100%
90%
80%

ク量)が人口減少シナリオより住居誘導シナリオで増加した(図 1)。東京都で増加した理由としては、居住誘
導による人口密度の増加に伴い世帯人員が減少し、住宅戸数が増加したことが考えられる。
全ての仮想都市の共通点として、共同住宅の一戸あたりの延床面積が戸建住宅に比べ小さいことが挙げられる。東京都以外の道府県では、居住誘導により人口密度が増加しても世帯人員が変わらないことから、共

100%
90%
80%

対象都道府県の市町村ごとに、人口・面積・世帯人
員・住宅形態別住宅数・空き家数のデータ収集し、人
口密度と住宅形態(戸建・共同)比率、人口密度と空き家率の関係を分析した。次に、対象都道府県の各市町
村の人口及び人口密度の平均を初期値とする仮想都市
をそれぞれ設定した。
設定した各仮想都市に対して、住居誘導などの対策を行わず人口減少のみが起きる「人口減少シナリオ」
、

100%
90%
80%

図 1 各仮想都市における居住地面積の変化による一人あたり物質ストック量の変化

100%
90%
80%

と物質ストック量・物質ストック利用効率の関係を検討したが、残念ながら両者に関係性は見られなかった。
本研究では、人口密度による住宅形態の変化に関する分析をもとに、都市機能の集約を意図した住居誘導が、住宅に関わる物質利用に対して与える影響を、北海道・東京都・滋賀県・大阪府のデータを用いて分析し
た。
2. 方法

居住地面積割合(%)

は減少した(図 1)。一方、東京都のデータから作成された仮想都市では、一人当たり建設資材重量(物質ストッ- 2-P1-18 -2-P1-19

第18回日本LCA学会研究発表会

一戸建て木造住宅における CO2 排出量の推移とその要因分解を用いた考察
Factor Decomposition Analysis of Changes in CO2 Emissions of Wooden Houses○冨元昌樹*1)、今田青冶 2)、加河茂美 3)
Masaki Tomimoto, Seiya Imada, Shigemi Kagawa
1)九州大学経済学部

2)九州大学経済学府

3)九州大学経済学研究院

tomimoto.masaki.078@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景

4. 結果・考察

建築物（例えば、住宅、ビル）は、人々の生活にとっ1.4

変動などの環境問題に大きな影響を与えている 1)。そ1.2のため、将来的な気候変動の緩和に向けて当該部門への対策は極めて重要である。
近年、日本政府はネット・ゼロ・エネルギーハウス

1981-1990-100% (t-CO2)て必要不可欠であるが、その建築物の建設活動は気候

1

0.8
0.6
0.4

(ZEH)と呼ばれる、主に断熱化を通して家庭部門のエ

0.2

ネルギー使用から排出される CO2 排出量の削減を目指

0
1981-1990

1991-2000

2001-20102011-20152016-2018

している。しかし、その政策は住宅を建築する際に排出される CO2 排出量には焦点をあてていない。

図 1. 各期間に建築された木造住宅の建築起源の CO2

したがって本研究では、住宅建築に関する各要素が排出の変化（1981 年～1990 年の間に建てられた木造CO2 排出量に及ぼしている影響を明らかにするために住宅起源の排出量を 1 とする）

要因分解分析を行い、今後の住宅建築がどうあるべきかを提言することを目的とする。

図 1 は、全国の木造住宅における CO2 排出量の変化を表している。この結果から全国の木造住宅の建築時

2. 分析手法における CO2 排出量は年々減少していることが読み取

本研究は、(1)式で示される要因分解式を用いて、れる。期間幅は異なるものの、特に 2016-2018 年の住宅建築によって誘発する CO2 排出量の変化要因の分間に建てられた住宅は、2011-2015 年の間に建てら析を行う。

れた住宅と比較して半分以下の CO2 排出となっていCO2 排出量 =CO2 排出量
延べ面積

×

延べ面積
世帯数

×

世帯数
住居数

× 住居数 (1)る。また、CO2 排出量がピークだった 1991-2000 年と比べて 2011 年以降に建てられた住宅の CO2 排出量

ここで、右辺第一項は 1 ㎡あたりの CO2 排出量、第は約 2/3 以下になっている。ここから年々住宅の効

二項は 1 世帯あたりに要する住宅面積、第三項は 1率化が進んでいることがわかる。

住宅あたりの世帯数、第四項は住居数を表している。

1.2

これら 4 つの要因に分解し、CO2 排出量と各要因の変3. データ
総務省の 2018 年におけるデータ（住宅の建築の時期
7 区分別住宅数、世帯数、世帯人員、1 住宅当たり居

1981-1990-100%(t-CO2)

1

化について分析を行う。

0.8

0.6
0.4

住室数、1 住宅当たり居住室の畳数、1 住宅当たり延0.2

べ面積、1 人当たり居住室の畳数及び 1 室当たり人員

0
1981-1990－全国、都道府県、市区町村）から各要素の数値を収

1991-2000

2001-20102011-20152016-2018

集し、分析を行った。CO2 排出量のデータに関して

図 2. 各期間に建築された木造住宅 1 ㎡あたりの建は、総務省が公表している産業連関表 2)を使用し、築起源の CO2 排出の変化（1981 年～1990 年の間に建CO2 排出量の原単位のデータに関しては、国立環境研

てられた木造住宅起源の排出量を 1 とする）

究所が公表している産業連関表による環境負荷原単位
データブック(3EID)3)を使用している。

- 2-P1-19 -2-P1-19

第18回日本LCA学会研究発表会

この結果から 1 世帯あたりの住宅の規模は 1990 年代
年にピークを迎え、それ以降、年々縮小していることが読み取れる。図 5 は、一つの例として、福岡県福灯油

岡市中央区平尾の土地価格推移を表したグラフであLPGる。このグラフより、土地の価格が年々上昇し、一般

都市ガスの人々が昔に比べて広大な土地を購入できなくなった

電力ということが要因の一つとして考えられる。
以上の結果から、年々CO2 排出量が減少している要因
は大きく分けて 2 つあると考えられる。1 つ目の要因
は ZEH 化によって住宅が高機能になり 1 ㎡あたりの図 3. 世帯あたりエネルギー種別 CO2 排出量

CO2 排出量が減少したことが挙げられる。ZEH 化することで住宅が断熱されるため、主にエアコンなどの空

図 2 は、各期間に建てられた木造住宅 1 ㎡あたりの調機器を使用する必要が無くなる。さらに電力を自身

CO2 排出の変化を表している。2016-2018 年に建てらで賄えるため発電所から間接的に発生する CO2 排出量れた木造住宅の面積あたりの排出量は、1981-1990も削減できる。したがって 1 戸あたりに排出される年と比較すると、約 30%（約 0.2 トン）もの CO2 排

CO2 排出量が大幅に減少したと考えられる。2 つ目の出量が削減されていることがわかる。図 3 は 1 世帯

要因は土地の価格が高騰したことによって 1 戸あた

当たりエネルギー種別 CO2 排出量 5)を表している。こりの住宅面積が縮小したことが挙げられる。しかし、のグラフより、この要因として各世帯の電気の使用割

CO2 排出量と住宅面積の関係については明らかになっ合が多いことに加え、1999 年代と比べて ZEH (netていない。したがって、本会では要因分解をより詳細

Zero Energy House)化が進んだことで断熱し、さらにに分析し今後の住宅がどうあるべきかの提言を行う。

電力を自給自足できる住宅が増加したということが考えられる。それによって電力消費によって誘発されて

5. 引用文献

いた CO2 排出量を大幅に削減できたと考えられる。

1)

94

Contribution of working groups I, II and III to the92

住宅面積(㎡)

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)(2014) Climate Change 2014: Synthesis Report.

96

90

fifth assessment report of the intergovernmental

88

panel on climate change.

86
84
82

2)

総務省（2019）産業連関表3)

南斉規介 (2019) 産業連関表による環境負荷原
単位データブック(3EID), 国立研究開発法人国立

80

78

環境研究所

76
1981-1990

1991-2000

2001-20102011-20154)

2016-2018

総務省(2018) 住宅の建築時期(7 区分)別住宅

図 4. 各期間に建築された木造住宅に居住する数，世帯数，世帯人員，１住宅当たり居住室

1 世帯あたりに要する住宅面積

数，１住宅当たり居住室の畳数，１住宅当たり
延べ面積，１人当たり居住室の畳数及び１室当たり人員－全国，都道府県，市区町村

140

5)

土地価格(万円)

120

国立研究開発法人国立環境研究所(2022), 日本の100

温室効果ガス排出量データ(1990～2020 年度)

80

確報値
6)

60

ダイヤモンド不動産研究所(2022), 福岡県福岡市
中央区平尾の土地価格・相場は？ 今後 10 年の40

価格推移も予想！【不動産価格データベース】

20

0
2005年

2010年

2015年

2020年

図 5. 福岡県福岡市中央区平尾の土地価格推移
図 4 から 1 世帯あたりに要する住宅面積が読み取れる。

- 2-P1-19 -2-P1-20

第18回日本LCA学会研究発表会

電池交換を考慮した車載用 LiB の将来廃棄量の推計と二次利用の可能性
Future estimation of vehicle-mounted LiB disposal amount by remaining capacity considering
battery replacement and possibility of secondary use○渡邊一史*1)、橋本征二 1)
Watanabe Kazushi, Hashimoto Seiji
1) 立命館大学

1. はじめに
次世代自動車として普及が期待される電気自動車(Battery Electric Vehicle, 以下 BEV)は、電源としてリチ
ウムイオン電池(Lithium-ion Battery, 以下 LiB)を搭載しているが、生産にかかるエネルギーは大きく、適切な処理が求められる。本研究では、乗用車、商用車を含

LiB廃棄量（万台）

160

めた車種別に BEV の国内普及台数を想定し、電池交

120
80

120
80

40
0
2020

換を考慮した 2050 年までの LiB の将来廃棄量を推計

160

〜70%
70%〜80%80%〜90%90%〜100%
BEV総廃棄台数

40

BEV廃棄台数（万台）* ce0015kr@ ed.ritsumei.ac.jp

0
2030

2040

2050

した。加えて、LiB の残容量別の廃棄量から他用途へ

図 1 対象車種における LiB 残容量別の廃棄量の二次利用の可能性について検討した。

（2050 年の BEV 販売割合 50%）

2. 方法
2.1 BEV の将来販売台数

3. 結果と考察

乗用車は、普通・軽・小型の四輪を対象に式 1 に示
1)2050 年の BEV 販売割合を 50%としたシナリオにおすストック・フロー分析 で、将来の販売台数を推計

ける、LiB 残容量別の廃棄量と BEV の廃棄台数の推計した。

結果を図 1 に示す。LiB 廃棄量は 2030 年以降に急増

𝐼𝑡 = 𝐾𝑡 − 𝐾𝑡−1 + 𝐷𝑡
(1)
ここで、𝐼𝑡 、𝐾𝑡 、𝐷𝑡 はそれぞれ𝑡年の販売台数、保有台し、約半数が容量 80%以上で構成されると推計された。

数、廃棄台数である。商用車は、貨物車・バス・タク

あるが、LiB 容量が 70%未満に到達し電池交換を行う

2)

LiB 交換による廃棄量は、乗用車によるものが大半でシーとし、東京主税局が想定した将来販売台数 を使車両の割合が多いのは商用車であった。LiB と BEV の用した。総販売に占める BEV の販売割合は、2050 年

廃棄量に大きな差がない理由は、乗用車における LiBに 30%、50%、70%と 3 種のシナリオを想定した。

容量が 70%未満に到達する使用年数が、ほとんどの場

2.2 使用中の電池交換

合 20 年以上であること、商用車の BEV 販売台数が乗

電池交換の対象は技術の進展を考慮し、2030 年まで用車と比較して少ないことが原因である。経済産業省に販売された BEV とした。使用中の交換回数は１回

では定置用蓄電池の導入ポテンシャルを 2030 年でとし、バッテリー最大容量が 70%未満に到達した段階

2.8GWh と推計しているが 4)、車載用 LiB の容量を仮で、残りの使用年数が１年以上の場合に新規 LiB と交に40kWh/台とすると、2030 年に廃棄される残容量 80%

換し、使用年数を経て廃棄されると仮定した。

以上の LiB は 2GWh 程度となり、廃棄 BEV から一定

2.3 LiB 劣化量の推計量の供給が可能であると考えられた。
3)

LiB の劣化量は、Xu ら が提示するモデル式を用いて諸条件を設定して推計した。使用年数と走行距離を

4. 引用文献1)

間瀬貴之：乗用車の電動化とカーシェア普及によ

劣化要因として、下式のように車種別にそれぞれの確る波及効果の評価方法について、電力中央研究所

率分布を設定して推計した。

資料、Y19507、2020

𝐸𝑡,𝑦,𝑚 = 𝐼𝑡 × 𝑃1 × 𝑃2 (2)𝐸𝑡,𝑦,𝑚 は t 年販売 BEV のうち、使用年数 y(年)、年間走

2)

行距離 m(km)の BEV 廃棄台数である。𝑃1 を使用年数、3)

ション等調査、2021
Xu,B.,et al.: IEEE Transactions on Smart Grid, 9(2),1131-1140

𝑃2 を年間走行距離の確率分布とし、推計した使用年数
別・年間走行距離別の廃棄台数から LiB の劣化モデル

東京主税局：自動車関連税制に関するシミュレー

4)3)

式 にあてはめ、残容量別の LiB 廃棄量を推計した。

経済産業省定置用蓄電システム普及拡大検討会：
定置用蓄電システム普及拡大検討会の結果とりまとめ、2021- 2-P1-20 -2-P1-21

第18回日本LCA学会研究発表会

Future copper demand and secondary reserves of Vietnam
Le Thi Van*1), Ryota Yamamoto 1), Sebastien M. R. Dente1), Seiji Hashimoto1)
1) Ritsumeikan University* gr0500rs@ed.ritsumei.ac.jp

processing activities are the reason for serious environmental
effects, especially in developing countries such as Vietnam,
where the Governments focus on economic development insteadof environmental protection. This study aims to provide anestimate of the demand for copper until 2050 and an estimate of
the availability of secondary copper, i.e., secondary copper
reserves, in Vietnam.
2. Methodology

2500
Copper amount (kt)

1. Introduction
Copper is one of the crucial and widely utilized metals in humansociety. Increasing population, affluence, and technological need
necessitate more mining to achieve production goals. The hugedemand in the future leads to resource scarcity. Mining and

2000
1500
1000
500
0
1990

2000

Ssat minSsat average
Ssat max

2010
SSP1
SSP1
SSP1

2020
SSP2
SSP2
SSP2

2030
SSP3
SSP3
SSP3

2040
SSP4
SSP4
SSP4

2050
SSP5
SSP5
SSP5

Fig 1: Future demands for copper in Vietnam
3. Results and discussion
3.1. The copper demand until 2050

2.1. Estimation of copper stock
The copper in-use stocks from 1995 to 2020 was calculated byusing the following equation:
CS(t) = ∑"! CC(t ! ) × SR(t − t ! )(1)
Therein CS(t) stands for the copper stock of finished products in
use in year t; CC(t’) represents the copper consumption forfinished products in year t’; and SR(y) denotes the survival ratioof finished products after y years. For forecasting the copper stock

The copper demands are expected to increase significantly in all
scenarios to reach the peak around 2025, as shown in Fig.1. The
scenarios analysis showed the biggest growth in copper demand
was estimated for SSP5s and SSP1s. Although SSP2s and SSP3s
show the lowest increase in the first ten years after 2020, thenshow the highest demand afterwards.
3.2. Secondary copper classification in 2050
The copper scrap available in 2020 was estimated to be small.

by 2050 we used the logistic function as following:

However, it is projected that more scrap will be generated in the
future given the rapid accumulation of copper stocks. The amountwill be around 600Kt - 1200Kt in 2050, which is almost
equivalent with the estimated copper demand in 2050.
Vietnam is expected to have secondary copper resources of about
25.7Mt in 2050. There will be about 7.5Mt of economically
recoverable secondary copper (under the assumption of 50 %recycling rate), and about 10.5Mt of secondary copper#!"#CS(t) = $% '() (+ ,-×/01("))(2)

in which, Ssat is a saturation value of total copper stock; GDP(t) is
per capita GDP in year t; and α and β are logistic function
parameters. The future stock was estimated with three values of
Ssat and 5 SSP scenarios of GDP(t).
2.2. Forecasting the copper demand until 2050
The copper demand, i.e., consumption, in the future wascalculated by using following equations:CC(t) = S(t) − S(t − 1) + CD(t)
(3)
!)
!
∑
CD(t) = "! CC(t × DR(t − t )(4)accumulated in landfill sites. The landfill should be avoided
because it will be difficult to recover copper from landfill site.
However, the amount of deposited copper in landfill sites showswhere CD(t) stands for copper discard of finished products after
use in year t; and DR(y) is discard ratio of finished products after
y years.

Acknowledgement:This research was supported by the Environment Research andTechnology Development Fund (JPMEERF20S20604) of the

2.3. Classification of copper secondary resources

Environmental Restoration and Conservation Agency.

The classification of contemporary and future secondary
resources for Vietnam was conducted using the framework
proposed by Hashimoto et al. [1], which is based on the level ofknowledge and the degree of profitability.

References[1] Hashimoto et al. (2008). Framework of material stock
accounts—Toward assessment of material accumulation in theeconomic sphere, Proc. 8th Int. Conf. EcoBalance.

the potential sources for future exploitation.

- 2-P1-21 -2-P1-22

第18回日本LCA学会研究発表会

企業レベルでのリユース・リサイクルの循環性評価について
Circularity Assessment for Reusing and Recycling Businesses○篠嶋伸明*1)、村上進亮 1)
Nobuaki Shinojima, Shinsuke Murakami
1) 東京大学* nobu0025@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
1. 背景
地球規模で起こる、気候変動問題、天然資源の枯渇、大規模な資源採取による生物多様性の損失などの様々から重複等を除いて評価対象が企業レベルである指標に絞り、最終的に 66 の循環性指標を集めた。
次に、ライフサイクルを、CE 戦略を念頭に 7 つのな環境問題に対して、世界各国で大量生産・大量消費・大量廃棄の直線型経済から、循環型経済(Circular
Economy、以下 CE)への移行が進められている。
CE への移行を進めるにあたり、その循環性を測る
循環性指標の重要性が指摘されている。しかし、そも
そも循環性という単語に明確な定義が存在せず、ISO化の動きなどはあるものの、それぞれの学術論文、団体がそれぞれの定義をし、自らの定義した循環性に適サブシステムに分類した。1 つの製品のライフサイク
ルは大きく分けて、生産をするシステム、使用に関係するシステム、使用後の回収に関わるシステムに分けられる。これらを組み合わせて、(1)生産システム、(2)使用システム、(3)回収システム、及びこれらの組み合わせとして(4)生産システムと使用システム、(5)使用シ
ステムと回収システム、(6)生産システムと回収システ
ム、(7)生産システムと使用システムと回収システム、した循環性指標を考案・使用しているのが現状である。
これらの乱立する循環性指標に対して、指標の分類法を提案する先行研究が複数ある 1,2,3)。しかし、企業やビジネスモデルの評価については、ESG 格付け等を考えるまでもなく、社会的ニーズが多くあることは間違いないにも関わらず、企業やビジネスモデルの循環性を測るという観点から指標を分類した研究は少ない。

の 7 つのシステムを包含するようなサブシステムに分けた。
そして、それぞれのサブシステムについて、図 1 の
1 つの製品についてのライフサイクル全体のフロー図
でシステム境界を描きつつ、評価されているかどうかを検証した。

2. 目的と流れ
このような研究背景を踏まえて、本研究では、リユースやリサイクルを実際に行う企業の循環性を測定するための枠組みを構築することを目的とする。
そのためにまず、既存の循環性指標を、企業レベルの観点から CE 戦略ごとに整理する。その後、ケーススタディとして、オフィス什器のリユース・リサイク
ルを行なっている会社のデータを用いて実際に整理し

図 1 1 つの製品のライフサイクル全体のフロー図

た循環性指標を計算し、循環性の評価を行うことで、構築した枠組みの検証を行う。
その中で、データ取得、
指標計算上の問題点や指標の過不足を明らかにする。
本研究は、リユースやリサイクルを行う企業や企業体に着目し、その循環性を測るための指標群を体系的に整理することに新規性があるだけではなく、企業の実データを用いてこれを検証することを試みている点にも新規性がある。

3.2 ユースケース：オフィス什器
机、椅子、書庫を対象に、２種類の評価を行った。
1 つ目は、リユースとリサイクルを同時に行うようなビジネスについて、その使用年数 1 年ごとの温室効果
ガス(Green House Gas、以下 GHG)排出量と資源投入量である。2 つ目は、これが社会全体に拡大した場合の累積での GHG 排出量と資源投入量である。

3. 手法
3.1 既存の循環性指標の整理
まず、循環性指標のレビューを行なった先行研究か
ら、既存の循環性指標を 172 集めた。そして、それら

1 つ目の使用年数 1 年ごとの GHG 排出量と資源投入量では、3 つのシナリオそれぞれで、シナリオ全体
での GHG 排出量と資源投入量を、年数で割ることによって、1 年当たりの数値を出した。
2 つ目の社会全体の累積の GHG 排出量と資源投入- 2-P1-22 -2-P1-22

第18回日本LCA学会研究発表会

量では、社会全体のオフィス什器の流通量を予測し、シナリオごとに 2050 年頃までの累計の GHG 排出量と資源投入量を算出した。
4. 結果
4.1 既存の循環性指標の整理
図 2 は、ライフサイクルの各段階を考慮している指標の数である。リサイクルが多く、使用、リユース、再製造、廃棄は少ないことが読み取れる。

に伴う累計の資源投入量を、表したグラフである。
5. 考察
5.1 既存の循環性指標の整理
リサイクルの指標の多さは、Moraga et al.(2019)による、リサイクルが CE 戦略として最も注目されているという指摘に沿う結果となっている 2)。また、リユー
スの指標の少なさは、Kristensen et al.(2020)による、リユースは CE 戦略として優れているものの、その循環性を測定することは難しいという指摘を裏付ける結果にもなっている 3)。廃棄の指標の少なさは、欧米における、廃棄物処理は CE 戦略ではないという見解が表れた結果であると言える。
また、製品の使用に関する指標が少ないことが分かる。リユースや再製造の循環性を評価するにあたり、製品の使用は考慮すべき対象であり、これらの指標が少ないことが企業レベルでのリユース・リサイクルの循環性評価が十分でない原因となっていると考えられる。そこで、使用時を含めたライフサイクル全体の指図 2 各段階を考慮できている指標数

標をユースケースでは計算した。

図 3 は、図 1 における矢印ごとに、それらを考慮している指標数をまとめたものである。①(新しい資源の投入量)や⑥(リサイクルに入ってくる量)、③⑫(リサイクルされた資源が製品の生産に使われた量)はよく指標として用いられている一方で、⑤(使用された量)や、⑬(オープンループリサイクルされた量)や⑭(リサイク

5.2 ユースケース：オフィス什器
図 S1~S4 より、リサイクルやリユースを行うことで、
使用期間全体における GHG 排出量、資源投入量はリサイクル、リユースをするシナリオの方が多いが、1年ごとで見ると少なくなっている。その中でもリユー
スの方が優れていることが言える。

ル後に廃棄された残さの量)は少ない。

また、図 S5,S6 より、リユースの方が社会全体のGHG 排出量、資源投入量を減らすことが分かる。
6. 結論
本研究では、最初に既存の循環性指標を分類する枠組みの構築を行って不足している点を指摘した。その後、実際の数値を用いて計算を行い、リユースやリサ
イクル、廃棄を比較した。リユースの評価指標は重要である一方で不足していることが分かった。今回はGHG 排出量と資源投入量を計算したが、対象が企業レベルであることから、経済的な観点も追加することで、さらに実用に即した循環性評価になると考える。

図 3 図 1 の各フロー(矢印)を考慮している指標数
4.2 ユースケース：オフィス什器図 S1 は使用期間全体の GHG 排出量を、図 S2 は 1

7. 参考文献
1) Saidani M, Yannou B, Leroy Y, Cluzel F, Kendall A.
Journal of cleaner production. 207, (2019), pp542-559

年ごとの GHG 排出量を、図 S3 は使用期間全体の資源投入量を、図 S4 は 1 年ごとの資源投入量を、机、椅
子、書庫ごとに出したものである。
また、図 S5 は 2050 年までの椅子の製造に伴う累計の GHG 排出量を、図 S6 は 2050 年までの椅子の製造

2) Moraga G, Huysveld S, Mathieux F, Blengini GA,
Alaerts L, Van Acker K, et al. Resour Conserv
Recycling. 146, (2019), pp452-61.
3) Kristensen HS, Mosgaard MA; J Clean Prod.
243(118531), (2020).

- 2-P1-22 -2-P1-22

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
使⽤期間全体のGHG排出量
250

GHG排出量 (kg-CO2)

200

150

100

50

0
椅⼦

机
廃棄

廃棄+リサイクル

書庫

図 S5 累計の GHG 排出量

廃棄+リサイクル+リユース

図 S1 使用期間全体の GHG 排出量
1年ごとのGHG排出量1614

GHG排出量 (kg-CO2)

12

10

8

6

4

2

0
椅⼦平均

机平均
廃棄

廃棄+リサイクル

図 S6 累計の資源投入量

書庫平均

廃棄+リサイクル+リユース

図 S2 1 年ごとの GHG 排出量
使⽤期間全体での資源投⼊量
70

60

50

鉄 (kg)

40

30

20

10

0
椅⼦

机

廃棄

廃棄+リサイクル

書庫

廃棄+リサイクル+リユース

図 S3 使用期間全体での資源投入量
1年当たりの資源投⼊量
65

鉄 (kg)

4

3

2

1

0
椅⼦平均

廃棄

机平均

廃棄+リサイクル

書庫平均

廃棄+リサイクル+リユース

図 S4 1 年あたりの資源投入量- 2-P1-22 -2-P1-23

第18回日本LCA学会研究発表会

低炭素技術に着目した産業用途窒素フロー解析
Nitrogen Flow Analysis for Industrial Uses Focusing on Low Carbon Technologies○猪上拓朗*1)、Aurup Ratan Dhar1)、張 政陽 1)、松八重 一代 1)
Takuro Inoue, Aurup Ratan Dhar, Zhengyang Zhang, Kazuyo Matsubae
1) 東北大学* inoue.takuro.r4@dc.tohoku.ac.jp
1.

緒言

窒素フローの分析には各年における各種統計データ

我々の生活には食料生産や化学製品など様々な形で用いて、部門間の流出量・流入量を算出し、収支が 0

反応性窒素（Nr）が用いられている。Nr は窒素酸化物になるように調整（マテリアルバランスの調整）を行などの生物が利用しやすい状態の窒素化合物のことでうことにより窒素フローの分析を行なった。窒素量 Nあり、大気中の窒素ガスを固定することで作られる。

[kt-N]は、基本的に重量 V [kt]に含水率 W [％]を用いて現代において、Nr は主に食料生産に肥料として用い

乾物量とし、乾物量に乾物あたりの窒素含有率を乗じられており、世界の窒素需要の約 8 割が食料用途であることで計算した。また、製品中の窒素純分量を表する 1)。しかしながら、日本における窒素需要の大半は単位として以後、「kt-N」を使用する。

2）

化学産業用途である 。そのため我が国において、より望ましい窒素管理においては産業に注目した窒素フローの解析が必要とされる。

2.1

窒素フローの経年変化

食料分野ではインプットとして輸入食料、漁業、農また、低炭素社会の実現における取り組みの一つと地・牧地、家畜、その他からの窒素の流入を、アウトしてアンモニアのエネルギーキャリアへの利用 3）やガプットとして家計、家畜、残渣、肥料、輸出、農地・

4）

スタービンを用いたアンモニア混焼技術 に注目が集

牧地、在庫、工場への窒素流出を考慮した。このうち、まっている。今後このように二酸化炭素排出を抑制す

農地・牧地からのインプットを用いてマテリアルバラ

るための低炭素技術が増加していくことによって、Nr

ンスの調整を行なった。化学産業部門ではインプットを必要する需要の増加が予想される。低炭素技術の増として国内生産アンモニア、輸入アンモニア、輸入窒加にともにない変化する Nr の需要に対処していくに素化合物、製鉄所からの副生産物の窒素の流入を、ア

は、まず初めにそれらの需要構造の変化の特徴を捉え

ウトプットとして工業用窒素化合物と肥料を考慮した。

ることが重要である。

このうち、工業用窒素化合物を用いてマテリアルバラ本研究では、アンモニアを起因とする窒素需要の動ンスの調整を行なった。肥料部門ではインプットとし向と、低炭素技術による需要構造の変化の特徴を明らて化学産業、輸入、家畜、食料・飼料、下水汚泥からかにすることを目的として、国内の窒素フロー解析を

窒素の流入を、アウトプットとして農地・牧地、輸出行なった。

を考慮した。また、2020 年の肥料データについてはデータ不足のため 2019 年のものを使用した。
この分野に

2.

方法

おいても農地・牧地でマテリアルバランスの調整を行

本研究では、2015 年から 2020 年までの日本におけなった。家計分野ではインプットとして食料（食料・る窒素フローの分析を行なった。日本国内の窒素フロ飼料）から窒素の流入を、アウトプットとして排水と2）ーの分析は片桐らのモデル を使用して分析を行なっ

埋め立て/拡散への窒素流出を考慮した。

た。本手法は化石燃料由来の窒素ではなく、アンモニアを開始形態として経済圏内を流れる窒素を対象とし、2.2

化学産業における窒素フロー

日本国内の生産・消費活動を食料分野・化学産業分野・

化学産業分野のうちアンモニアを開始物質とする工家計・環境の 4 つに分類し分析を行うものである。

業用窒素化合物についてマテリアルバランスから求め食料分野では「農作物」
、
「海産物」
、
「畜産物」
、
「加

る方法のほかに、統計データから化学製品として流れ

工食品」、「家畜」を対象部門とした。家計分野では家る窒素量の計算を行なった。窒素量の計算にはアクリ計を、環境分野は「農地・牧地」、「排水」、「下水汚泥」、

ロニトリル、カプロラクタム、尿素、硝酸、硫酸アン「土壌/拡散」を対象部門とした。化学産業部門では「輸モニウム及び直接利用アンモニアの統計データとそれ入（アンモニア、窒素化合物、肥料）」、「副生硫安」、ぞれの生産量と化学組成を用いた。

「国内生産アンモニア」、「工業用窒素化合物」、「肥料」
を対象部門とした。

また、工業用窒素化合物のうち半導体材料等に用いられるような高純度窒素化合物についても化学産業に- 2-P1-23 -2-P1-23

第18回日本LCA学会研究発表会

900

流れる窒素量の計算を行なった。こちらの計算には特800に需要が高いアンモニア、三フッ化窒素、一酸化窒素

700

窒素量(kt-N)の統計データを用いた。高純度窒素化合物の使用用途についてはガスの状態で用いられることが多いため、産業連関表「圧縮ガス・液化ガス」の項目を参考に調査を行なった。

600
500
400
300
200
100

3.

0

結果・考察

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
金属表面処理・脱硝
尿素2015 年と 2020 年における日本国内の窒素フローをそれぞれ図 1、2 に示す。これらの窒素フローを比較す

カプロラクタム
硫安

図 3. 工業用窒素化合物の需要の経年変化

ると食料部門、肥料部門などの化学産業以外の部門で

8

は大きな変化はないが全体的に減少するという結果に

76

窒素量(kg-N)

なった。しかし、化学産業では流入量・流出量が大きく減少したが、輸入による流入量は増加した。
工業用窒素化合物の需要の経年変化を図 3 に示す。
工業窒素化合物の需要についても全体的に減少してい

5
4
3
2

たが、特にアクリロニトリル、カプロラクタム、硝酸1の需要が大きく減少していた。硝酸については用途が

02010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

多岐にわたるため断定できないが、アクリロニトリルとカプロラクタムは大半が繊維や樹脂の原料として用

アクリロニトリル
硝酸

アンモニア

三フッ化窒素一酸化窒素

図 4. 高純度窒素化合物の需要の経年変化いられる。そのため、繊維産業や樹脂を多く用いる電化製品などの産業の影響を受けたと予想される。

4.

まとめ

最後に高純度窒素化合物の需要の経年変化を図 4 に

低炭素社会における窒素需要の変化を調べるために示す。高純度窒素化合物の需要は増加傾向にあった。

2015 年から 2020 年までの日本国内の窒素フローを分高純度窒素化合物は半導体材料などの幅広い用途に用析した。国内の窒素フローは全体的に減少し、化学産

いられており、他の窒素フローと異なる傾向であった業では流入量が大きく減少していたが輸入による流入ことから、低炭素技術の増加の影響を受けて、需要が量は増加していた。しかし、高純度窒素化合物の需要変化していることが考えられる。

は増加しており、低炭素社会における窒素需要への影響として高純度の窒素化合物の重要性が示唆された。
5.

今後の展望

各産業の需要の変化と窒素の需要への影響の関係性を分析するために産業連関表との連結を行う。また、
高純度窒素化合物の流入量を調査し、低炭素社会における高純度窒素化合物の需要の特徴を明らかにする。
6.
図 1. 2015 年における日本国内の窒素フロー

引用文献1) 日本肥料アンモニア協会：“アンモニアのご紹介”，
http://www.jaf.gr.jp/ammonia.html，（2023/01/19）
2) 片桐究，溝口修史，松八重一代，長坂徹也，：日本
LCA 学会誌，14（4），（2018），pp319-331
3) 経済産業省 資源エネルギー庁：“燃料アンモニアの導入・拡大に向けた直近の政府取組について”，
https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/
nenryo_anmonia/pdf/005_04_00.pdf，（2023/01/19）
4) 株式会社 IHI：水素エネルギー利用技術で地球温暖化を STOP !，IHI 技報，57（2），（2017）pp. 16-17

図 2. 2020 年における日本国内の窒素フロー- 2-P1-23 -2-P1-24

第18回日本LCA学会研究発表会

LCA に基づくツーリズムの評価手法の検討
Study on Evaluation Methodology for Tourism Based on Life Cycle Assessment○柴原尚希*1)、山本涼子 2)
Naoki SHIBAHARA, Ryoko YAMAMOTO
1)中部大学，2)株式会社フルハシ環境総合研究所* shibahara@isc.chubu.ac.jp
1. はじめに各設問に対する回答を、「ない/いいえ」0 点、「今後持続可能な開発目標（SDGs）や日本版持続可能な観準備する予定である」25 点、「現在準備中である」50

光ガイドライン（JSTS-D）1)では、ツーリズムの評価

点、「ある」75 点、「更新されながら適切に運用されてにおいて、CO2 排出総量の定量化だけでない、広い意いる」100 点で評価した上で、4 分野各 100 点満点、総味での持続性評価やマネジメントが求められている。

合スコア 400 点満点に換算している。

本 研 究 で は 、 観 光 地 域 づ く り 法 人 （ Destination

また、サステナブルツーリズムに関する現状把握をManagement / Marketing Organization: DMO）を対象に、支援するアプリケーションとして、Sustainable Tourism

持続可能な観光（Sustainable Tourism）に関する取り組

Assessment & Review System (STARs)2)が開発・公開さみの現状を、JSTS-D の基準に基づき評価する。評価項れている。STARs では、JSTS-D 及び GSTC の観光産

目ごとの傾向を基に、持続可能な観光の評価に対して、

業版（GSTC-I：宿泊、ツアーオペレーター）について、

LCA が貢献できるかどうかについても検討する。

各項目の達成度を、上記と同内容（選択肢の文言はやや異なる）の 5 段階で評価できる。

2. 日本版持続可能な観光ガイドライン（JSTS-D）
JSTS-D は、持続可能な観光の推進と基準作成を目的

本研究では、文献 1)の集計方法を参考に、アプリケ
ーション 2)を活用し、評価結果を集計する。具体的なに発足したグローバル・サステナブル・ツーリズム協評価手順とルールを以下に示す。

議会（GSTC）が開発した国際基準である観光指標を・評価にあたり、各 DMO が登録申請の際に観光庁ベースとして、日本の風土や現状に適した内容にカスに提出した形成・確立計画、ウェブサイト及びそタマイズされており、「A.持続可能なマネジメント（16れらが引用している統計を参照する。

項目）」「B.社会経済のサステナビリティ（8 項目）
」
「C.

・

文化的サステナビリティ（8 項目）」「D.環境のサステ
ナビリティ（15 項目）」の 4 分野で構成されている。

Google の検索オプション等を利用してサイト内検索を実施する。

・

上記の中で、言及があれば「している」、統計な

各項目には 1 つ以上の小項目が設定されている。D13

どが毎年度更新されていれば「随時更新されてお（環境負荷の小さい交通）の例を表 1 に示す。

り、定期的な運用が行われる」と評価する。

表 1 JSTS-D の基準（D13 の例）
D13 環境負荷の小さい交通
域内における環境負荷の小さい交通機関の利用促進プログラムがあること① 地域内での徒歩や自転車での移動の奨励と安全確保を行っていること② モビリティの活用に関して、低炭素自動車の導入等により環境に配慮していること

4. 評価対象
本研究で評価対象とする DMO とは、地域の「稼ぐ力」を引き出すとともに地域への誇りと愛着を醸成す
る「観光地経営」の視点に立った観光地域づくりを実現するための戦略を策定し、着実に実施するための調整機能を備えた法人である。
現在、広域連携 DMO 10 件、地域連携 DMO 103 件、3. 評価方法とアプリケーション

地域 DMO 142 件の計 255 件が登録されている（最新文献 に、全国の広域自治体（都道府県）及び基礎の登録は、2022 年 10 月 28 日付の第 13 弾）。登録にあ自治体（市区町村）を対象に、持続可能な観光指標にたり、合意形成、戦略策定、プロモーションの実施、関するアンケート調査を行った結果が掲載されている。

専門人材確保、運営資金確保、といった 5 つの要件を

このアンケートには、観光地域に関する国際基準満たす必要がある。中でも、戦略策定にあたっては、

GSTC Destination Criteria (GSTC-D)をベースに、JSTS-D

JSTS-D を参考にすることが重要とされている 3)。

1)と同じ A～D の 4 分野に関連する 163 の設問があり、本研究では、地域性や特徴を考慮し、表 2 に示す 4

各自治体が自己分析し回答した結果が集計されている。

つの DMO を評価対象とする。ただし、②金沢市観光- 2-P1-24 -2-P1-24

第18回日本LCA学会研究発表会

表 2 本研究で評価する DMO の特徴
DMO（所在地）①八ヶ岳ツーリズムマネジメント（山梨県北杜市）②金沢市観光協会（石川県金沢市）③座間味村観光協会（沖縄県島尻郡座間味村）④小樽観光協会（北海道小樽市）

区分
地域
連携
地域
地域
地域

・
・
・
・
・
・
・
・

特徴
日本初の「日本版持続可能な観光ガイドライン認証」
DMO の先駆けとして、様々なセミナーやシンポジウムを開催
中部地方の代表的な観光地
金沢市観光政策課のみならず 20 の様々な部署が役割分担
JSTS-D が発行されてから登録された
環境面に力を入れている
最新の第 13 弾で登録された 15 団体のうちのひとつ
形成・確立計画に、JSTS-D のどの項目に該当するか記載がある協会の形成・確立計画を見ると、「連携する地方公共団
体の担当部署名及び役割」欄に、金沢市観光政策課以外の部署が多数記載されていることから、自治体と密接な関係があると考え、②’金沢市観光協会＋金沢市についても合わせて評価する。
5. 評価結果
図 1 に、本研究で対象とした DMO の評価結果を示す。A～D 分野、総合スコアとも 100 点満点で表示している。B.社会経済、D.環境と比べ、A.マネジメント、
C.文化に関する項目の方が高評価となる傾向が見られた。しかし、いずれの DMO も 50 点を超える分野はなかった。
以下に、評価にあたって得られた知見を示す。
図 1 DMO の評価結果①八ヶ岳ツーリズムマネジメント
広域周遊促進戦略会議や二次交通分科会などの議事録を公開しており、A.マネジメントの得点はやや高かったが、それ以外の情報がほとんど公開されておらず、
総合得点は低かった。統計や施策に対する効果測定など、定量的なデータに基づく情報開示が不足している

6. まとめ本研究では、JSTS-D の基準に基づき、4 つの DMO
を持続可能な観光の観点から評価した。
各 DMO の重点分野は様々であるが、A.マネジメン

印象がある。

トが他分野より高評価となった。一方、D.環境につい②金沢市観光協会て、気候変動や温室効果ガスに関する情報公開が少な

金沢市観光協会のウェブサイトは、観光スポットやく、基準を満たしていると判断するのは困難であった。

キャンペーンを紹介する旅行ガイドに特化しており、これは、環境負荷の定量化や開示に苦慮しているとも

これらの情報だけでは、全体的にスコアが低い。

解釈でき、LCA のノウハウが貢献できる可能性がある。

②’金沢市観光協会＋金沢市
金沢市が公開している「金沢市観光調査結果報告書」「金沢市持続可能な観光振興計画 2021」などを参照す

引用文献
1) 観光庁：“日本版持続可能な観光ガイドライン”，(2020)，pp.1-149

ると、全体的なスコアは大きく向上した。

2) 和歌山大学観光学部加藤研究室，法政大学環境デ③座間味村観光協会
DMO 登録以前からサンゴ礁をモニタリングして保ザイン工学部建築学科川久保研究室：“STARs

護する活動を行っている。慶良間諸島国立公園に指定(Sustainable Tourism Assessment & Review System)”，

されているため、観光施設の利用に明確なルールがあ<https://sustourism.net/>，（参照 2023-1-25）

り、周知されていることから、C.文化、D.環境の項目

3) 観光庁：“観光地域づくり法人の登録制度に関するが高評価となった。

ガイドライン～観光地域づくり法人を核とする観④小樽観光協会

光地域づくりに向けて～”，(2020)，pp.1-11

JSTS-D を意識して形成・確立計画を策定しているが、A.マネジメントと C.文化に関する取り組みに偏っており、総合スコアは伸びなかった。

謝辞
本研究は、JSPS 科研費 JP22K12626 の助成を受けた。

- 2-P1-24 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

ポスター発表セッション[2-P2] ポスター発表セッション(2)2023年3月9日(木) 12:40 〜 13:40 P1会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-P2-01] LRTの導入において環境負荷削減効果が期待できる条件の検討*鈴木 梨香1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P2-02] 都市のコンパクト度と物質ストック量・資源消費量の関係*原 一冴1、谷川 寛樹2、橋本 征二1 （1. 立命館大学、2. 名古屋大学）[2-P2-03] 製品ストックフローへの影響を考慮したカーシェアリングの環境影響評価モ
デルの構築*津田 薫1、西嶋 大輔1 （1. 福島大学大学院

共生システム理工学研究科）[2-P2-04] LCA視点によるオレンジ果皮のアップサイクルにおける複合評価*柚木 綾子1、竹本 岬1、苗 山1、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学）[2-P2-05] 日本における木質バイオマス発電の炭素中立条件に関する検討*林 亮介1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P2-06] 実建物分析に基づく建築物のインベントリデータベース構築～躯体・仕上材を対象とした支配的要因の試算～*古室 玲二1、水野 皓太1、小林 謙介1、鈴木 好幸2、田中 洋介2 （1. 県立広島大学、2. 安藤・間）[2-P2-07] DACCSと BECCSのライフサイクルアセスメント*鈴木 隼斗1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）[2-P2-08] 連鎖的な子供の貧困と満足度*西村 美鈴1、藤井 秀道1 （1. 九州大学）[2-P2-09] 主観的幸福度の国際比較と政策意義*高藤 啓太郎1、藤井 秀通1 （1. 九州大学）[2-P2-10] 海洋生分解性バイオポリマー PHBHの生産拡大を考慮したシナリオ分析*千田 康太1、天沢 逸里1、中谷 隼1、平尾 雅彦1、佐藤 俊輔2 （1. 東京大学、2. 株式会社カネカ）[2-P2-11] 脱炭素化に向けたスマート農業導入による影響分析*岩松 稔1、細島 千聖1、加河 茂美2 （1. 九州大学、2. 九州大学経済学研究院）[2-P2-12] The Environmental and Economic Cost of Plant-based Meat: A
Lifecycle Assessment and Lifecycle Costing Analysis*Lalas Nichole1、Itsubo Norihiro1 （1. Tokyo City University）[2-P2-13] 脱炭素社会に向けたバイオプラスチックのライフサイクル分析*都留 惇嗣1、加河 茂美2、大賀 雄介1 （1. 九州大学、2. 九州大学経済学研究院）[2-P2-14] 牡蠣の冷蔵・冷凍性能に係る環境負荷・品質の複合評価の考察*山本 鷹生1、山崎 智生1、苗 山1、片山 昇1、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学）[2-P2-15] インパクト指標を考慮した自然冷媒 GF-08によるエアコン使用による高齢者の熱中症対策の検討*羽鳥 豊城1、金村 拓真1、柳田 信也1、井原 智彦2、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学、2. 東京大学）[2-P2-16] A decomposition analysis of the energy system patent withblockchain technology*毛 丹寧1、藤井 秀道1 （1. 九州大学）[2-P2-17] The effect of economic policy uncertainty on corporate investment*沈 思語1、藤井 秀道1 （1. 九州大学）©日本LCA学会

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会[2-P2-18] 企業の気候変動対応が資本コストに与える影響分析*王 一舟1、藤井 秀道1 （1. 九州大学）[2-P2-19] 発生抑制を考慮した食品廃棄物処理システムの導入ポテンシャル評価*中川 友輝1、吉川 直樹2,1、山口 陽平1、橋本 征二1 （1. 立命館大学、2. 滋賀県立大学）[2-P2-20] Decomposition and decoupling analysis of CO₂ emissions for decades
in the world*伊藤 泰規1、藤井 秀道1 （1. 九州大学）[2-P2-21] Life Cycle Cost-Benefit Analysis of Reinforced Concrete Floodwall*SO MONY RITH1、Itsubo Norihiro1 （1. Tokyo City University）[2-P2-22] 住宅分野における木材消費量の将来推計に基づく森林蓄積量や炭素固定量の検討*若林 國久1、小林 謙介1、田中 小雪1、上村 真佳1 （1. 県立広島大学）[2-P2-23] 建築分野におけるバックグラウンドデータベースの構築〜既往文献を活用したインベントリデータの作成〜*大野 直輝1、中村 亘佑1、小林 謙介1 （1. 県立広島大学）©日本LCA学会

2-P2-01

第18回日本LCA学会研究発表会

LRT の導入において環境負荷削減効果が期待できる条件の検討
Analysis of conditions under which environmental load reduction can be expected in the
introduction of LRT○鈴木梨香*1)、橋本征二 1)
Rinka Suzuki, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学
ce0023er@ed.ritsumei.ac.jp

1. はじめに2050 年カーボンニュートラルに向けては、様々な分野において CO2 の排出削減が求められるが、我が国の CO2
排出量の約 20％を占める運輸部門もその 1 つである。当該部門における対策の 1 つが Light Rail Transit (以下LRT)の導入である。LRT の導入により、一般的には CO2
排出量の削減が期待されるが、その効果は周辺環境の影響も受ける。例えば、自家用車から LRT への乗り換えが進まない場合、LRT の導入により交通渋滞が発生する場
合、自動車の電動化が進んだ場合等、削減効果が見込めな
いこともあり得る。LRT の環境負荷削減効果については多くの研究報告があるが、このうち柴原ら 1)は自動車の燃費改善、三瀬ら 2)は電気自動車の普及、松中ら 3)は、将来の都市構造の変化、伊藤ら 4)は LRT の二次交通を考慮した評価を行っている。本研究では、モデル路線を設定した上で、LRT の周辺環境に関するいくつかの変数を設定し、温室効果ガス削減効果が発現する条件を検討した。
2. 方法
2.1 LRT 周辺環境の変数
本研究では、LRT の周辺環境として、(1)LRT の分担率、(2)電気自動車(EV)の普及率、(3)自動車の平均速度(渋滞状況)、(4)自動車のエネルギー効率/燃費、(5)電力の CO2
排出係数、の各変数を考慮した。
2.2 モデル路線
本研究では、京都市における LRT の検討ルート 5)のうち今出川線をベースにモデル路線を設定した。また、京都市の交通量調査をもとに当該路線の交通量を設定した。
2.3 CO2 排出量の推計
各交通の CO2 排出量をそれぞれ下式で算出した。

CO2排出量(tCO2/日)
0

5

10

LRT

ICE

15

20

基準
LRT分担率50％
LRT分担率60％
EV普及率10％
EV普及率30％
EV普及率50％
EV普及率70％
EV

図 1 LRT 導入時の CO2 排出量(基準は LRT 分担率 40%、
EV 普及率 0%)時、ICE 及び EV の製造時の CO2 排出量(kgCO2/LRT、kgCO2/台)、LT はLRT、ICE、
EV の生涯輸送量(人km/LRT、人 km/台)、EE は LRT、ICE、EV のエネルギー効率(kWh/人 km、L/人 km)で自動車は速度 v(km/時)の関数、EF は電気(P)及びガソリン(F)の CO2 排出係数(kgCO2/kWh、
kgCO2/L)である。
3．結果と考察
本要旨では、
LRT が導入されたとして、
LRT の分担率、EV の普及率を変化させたときの CO2 排出量を図 1 に示す。今出川通における現状のバスの分担率が 40％程度と推計されたため、基準の LRT 分担率を 40％としている。
LRT の分担率、EV の普及率が上昇するにつれ、CO2 排出
量は削減される。LRT 分担率 50％と EV 普及率 30％、LRT 分担率 60％と EV 普及率 55％がそれぞれ同程度のCO2 排出量になると推計された。その他の諸条件を組み合わせた CO2 排出量の推計結果は学会当日報告する。
参考文献
1) 柴原尚希、加藤博和：日本 LCA 学会誌、6(4)、303-

𝐶!"#
𝐸!"# = 𝑇 × 𝑅!"# × &+ 𝐸𝐸!"# × 𝐸𝐹$ +𝐿𝑇!"#
𝐸%&' = 𝑇 × (1 − 𝑅!"# ) × (1 − 𝑅'( )

2)

𝐶%&'
×&
+ 𝐸𝐸%&' (𝑣) × 𝐸𝐹) +𝐿𝑇%&'

309、2010
三瀬遼太郎、井原雄人、森本章倫：都市計画論文集、55(3)、652-658、2020

𝐶'(
𝐸'( = 𝑇 × (1 − 𝑅!"# ) × 𝑅'( × &+ 𝐸𝐸'( (𝑣) × 𝐸𝐹$ +
𝐿𝑇'(

3)

ここで、E は LRT、ICE(内燃機関自動車)、EV の CO2 排
出量(kgCO2/日)、T は 1 日の交通量(人 km/日)、RLRT は LRTの分担率、REV は EV の普及率、C は LRT の建設・製造

4)5)- 2-P2-01 -松中亮治、谷口守、若林玄：都市計画論文集、42(3)、961-966、2007
伊藤真依子、浅野周平、森本章倫：都市計画論文集、54(3)、1268-1274、2019
京都市：新しい公共交通システム調査報告書、2007

2-P2-02

第18回日本LCA学会研究発表会

都市のコンパクト度と物質ストック量・資源消費量の関係
Relationship between the degree of urban compaction and the amount of material stock /resource consumption○原一冴*1)、谷川寛樹 2)、橋本征二 1)
Issa Hara, Hiroki Tanikawa, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学 2) 名古屋大学* ce0028hv@ed.ritsumei.ac.jp
はじめにコンパクトシティ化の推進とストック型社会の実現は、

持続可能な社会を目指す目的で取り組まれ、さらに資源の効率的な利用や環境負荷の低減という点で一致しており、相乗効果をもたらすことが期待される。これまで、コンパクトシティ化による CO2 排出量削減効果 1)、エネル
ギー消費削減効果 2)に着目した分析が報告されているほか、都市の物質ストック量に着目した分析 3)も報告されている。物質ストック量については、都市のコンパクト度との明確な関係が見られないことが報告されているが 3)、こ200
一人あたりの物質ストック量(トン/人)

1.

150

100

50

0
0

20

40

人口密度（人/ha）

60

大津市
草津市
守山市
栗東市
野洲市
湖南市
彦根市
長浜市
米原市
多賀町
近江八幡市
東近江市
日野町
竜王町
甲賀市

図 1 人口密度と一人あたりの物質ストック量の理由として、人口集中地区（DID）をもつ市町村のみを分析対象をしていること、資源消費量ではなく物質スト
ック量を分析していること等が考えられる。本研究では、
DID をもたない市町村も分析対象とするとともに、都市の物質ストック量を資源消費量に換算することで、都市のコンパクト度と物質ストック量・資源消費量の関係を
検討した。
2. 方法

3. 結果と考察
ここでは 1 例として、「人口密度」と「一人あたりの物
質ストック量」の関係を図 1 に示す。市街化区域の人口密度が増加すると一人当たりの物質ストック量が小さくなる傾向が見られた。相関係数は―0.9 と大きく、コンパ
クトシティ化が物質ストック量の削減につながる可能性が示唆された。人口密度が増加することによる居住面積

2.1 対象とする市町村の選定
データ収集の制約から、本研究では本学キャンパスがある滋賀県の市町村を対象とした。
2.2 都市のコンパクト度の評価
武田ら 4）が提示するコンパクトシティ指標を用いて都市のコンパクト度を評価した。ここで、武田ら 4)の指標では、その算定に DID 面積を使用しているが、本研究ではDID をもたない市町村も対象とするため、DID 面積を市の減少も要因と考えられる。また、「形状まとまり度」「就
業者居住者比」「公共公益的施設アクセス性」「鉄道駅勢圏カバー率」「公共文化教育施設密度」「文化的要素密度」について「1 人あたり物質ストック量」との関係を見たとこ
ろ、明確な相関は見られなかったが、4 つの相関係数はマ
イナスとなり、2 つは相関係数がプラスとなった。
「人口密度」以外の指標からは、コンパクトシティ化が物質スト
ック量の削減につながることは示唆されなかった。

街化区域面積に置き換えて指標の算定を行った。
2.3 物質ストック量・資源消費量の評価
本研究における物質ストック量は、建築物としての物

謝辞：本研究は、科学研究費補助金(22H03805)による成果である。ここに記して深謝する。
参考文献
1) 岩田和之、馬奈木俊介：環境科学会誌、24(4)、390-396、
20112) 中井秀信、森本章倫：土木学会論文集Ｄ、64(1)、1-10、2008
3) 長谷川裕之、奥岡桂次郎、谷川寛樹、橋本征二：第 14回日本 LCA 学会研究発表会講演要旨集、292、2019
4) 武田裕之、柴田基宏、有馬隆文：日本建築学会論文集、76(661)、601-607、2011
5) Tanikawa,H. et al.: Journal of Industrial Ecology, 19(5),pp.778-791, 2015

質ストック量とする。各市町村の物質ストック量としては、建築物の物質ストック量データベース 5)を用いた。また、資源消費量は、物質ストック量を建築物の寿命で除すことで算出した。
2.4 都市のコンパクト度と物質ストック量・資源消費量の関係の分析
算出したコンパクト指標を横軸に、物質ストック量・資源消費量を縦軸にとり、相関関係の有無を分析した。相関があればその要因を考察した。

- 2-P2-02 -2-P2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

製品ストックフローへの影響を考慮したカーシェアリングの
環境影響評価モデルの構築
Development of an Environmental Impact Assessment Model for Car Sharing Considering the Impact on Commodity
Stock Flows○津田薫*1)、西嶋大輔 1)
Kaoru Tsuda, Daisuke Nishijima
1) 福島大学* s2270037@ipc.fukushima-u.ac.jp
1. 研究背景

𝑆𝑖𝑡 =𝐷𝐷𝑖𝑡 × 𝑟𝑖

その重要な対象の 1 つであるといえる。特に自動車は(1)
𝑆𝐷𝑖
ここで 𝐷𝐷𝑖𝑡 は𝑡年の形態𝑖（𝑖= 自家保有、シェアリング）の年間の車での移動に対する総需要量(総移動需要

我々の生活に欠かせないものであり、近年では持続可量)、𝑟𝑖 は総移動需要量のうち形態𝑖の車が満たす割合、

能な自動車の利用形態としてカーシェアリングに注目が集まっている。そのため、カーシェアリングによる𝑆𝐷𝑖 は形態𝑖の車 1 台が 1 年で満たす車の移動需要量(移動サービス供給量)を表す。

自家保有台数や環境影響に関する研究が多く行われて次に、式(1)の各年の総ストック台数を基に、𝑡年においる。2,3)。一方で、カーシェアリングに用いられる車

ける形態𝑖の自動車の生産台数は式(2)で決定される。

温室効果ガスの削減が求められ、わが国の CO2 排出量において運輸部門が約 17%を占めており 1)、運輸は

𝑡−1

は、複数人で 1 台の車を用いるため、その稼働量が自𝐵𝑡𝑖 = 𝑆𝑡𝑖 −家用車に比べて増加することが十分に想定される。そうなると、
カーシェアリングの車はその普及に応じて、自家用車よりも早く製品寿命に到達すると考えられる。
そのため、カーシェアリングの普及による影響を評価

𝑖𝑖∑ 𝐵𝑗,𝑡× (1 − 𝜑𝑡−𝑗)(2)

𝑗=1990𝑖
ここで、𝐵𝑗,𝑡は𝑗年製自動車の形態𝑖の𝑡年における生産𝑖
台数、𝜑𝑡−𝑗は𝑗年製自動車の形態𝑖の𝑡年における廃棄率を表す。

する上では、そうした製品寿命の影響を十分に捉えた上で評価することが重要である。しかしこれまでの先

2.2 シェアリングの普及シナリオの設定

行研究では、カーシェアリングの普及による製品寿命への影響が明示的に扱われていない。

本研究では、自家保有車に対するカーシェリングの普及率の増加は、2050 年までに 30%に達すると仮定しそこで本研究では、従来の製品のストック・フロー

た場合の推計を行った。その上で、自家保有車に対すの推計モデルを応用して、上記のカーシェアリングのるシェアリングカーの移動サービス供給量の増加率、普及による製品寿命の変化を加味したカーシェアリン

平均乗車人数および自家保有車に対するシェアリング

グの普及が自動車の生産台数や環境に与える影響に関の実走行距離の増加率 2)についてシナリオ分析を行う。

する分析モデルを構築することを目的とする。

ここで実走行距離の増加率とは、同じ移動需要量を満たす(移動サービスを供給する)際に、自家用車に比べ2. 研究手法てシェアリングカーの実際の走行距離がどの程度増加

本研究では, ポピュレーションバランスモデルを用す る か の 割 合 を 示 す 。 こ れ は 川 口 ら (2020) でいて、シェアリングの普及が自動車の生産台数に与えの”effective mirage”の考え方に対応する 2)。この実走行る影響を推計する。また、2020 年時点で自家用車とし距離の増加率を、式(2)のシェアリングカーについての𝑖
廃棄率𝜑𝑡−𝑗に反映させることで、シェアリングの普及て登録されている自動車が満たす自動車による移動の需要について、その一部がカーシェアリングによってによる自動車の製品寿命への影響を考量する形となる。

賄われることを想定して分析を進める。推計の対象期間は 2021 年から 2050 年とする。

2.3 データ
本研究では、ガソリン又は軽油を主な燃料とする乗

2.1 保有台数と生産台数の推計

用車について分析を行った。はじめに、各年の自動車

はじめに, 2021 年から 2050 年までの自家保有車とシェアリングカーのストック台数は式(1)で決定される。

の販売台数 4, 5)と 2020 年における自動車の総保有台数4)のデータを基に推定したワイブル分布での自動車の- 2-P2-03 -2-P2-03

第18回日本LCA学会研究発表会

寿命分布から、2020 年の各製造年の自動車の残存台数

距離の増加率が 2 倍になってしまうと、シェアリング

を求めた。推定には、Oguchi and Fuse (2015)での形状パの普及率が 0 の時と比較して、僅かではあるが総生産

6)

ラメーター を用いて推定した。次に 2010 年から 20197)8)

台数が増加してしまうことが分かる。

9)

年の乗用車の走行キロ 、平均乗車人数 、人口 を基に推計した 1 人当たりの走行需要と 2021 年から 2050

4. 考察

年までの人口の将来推計の値 10)を基に、各年の𝐷𝐷を

本研究の結果において、図 1 の結果からシェアリン推計した。次に 2010 年から 2019 年の乗用車の走行キ

グの普及は生産台数の削減に寄与して、また平均乗車7)

4)

ロ 、総保有台数 を基に推計した 1 台当たりの走行
7)

人数を高めていくことが有用であると考えられる。しキロの平均値と 2015 年の平均乗車人数 を基に、自家

かし、図 2 の結果からシェアリングの普及に応じて、用車の𝑆𝐷を推計した。シェアリングカーの𝑆𝐷についシェアリングカーの実走行距離が大幅に増加してしまては、この自家用車の𝑆𝐷に 2.2 節で設定した移動サー

うと生産台数がむしろ増加してしまうケースも見られ

ビス供給量の増加率を乗じて推計をした。

た。そのため、シェアリングの普及に際しては、その普及に応じてシェアリングカーの実走行距離がどのく

3. 研究結果らい増加してしまうかに十分に留意することが重要であることが示唆される。

自動車の生産台数(千台)

115000

今回は、自動車の生産台数のみに留まっているため、110000105000

今後は環境影響について評価できるようモデルを発展

100000

させていく。また、日本は 2035 年までに新車販売で電95000

動車 100％の実現を表明しているため 1)、その新車販

90000

売の動向についても考慮できるように、本分析モデル

85000
普及率0

1.4
(自家用車と同等)

2を発展させていく。

3

シェアリングカーの平均乗車人数

図 1 サービス供給量の増加率が 1.5 とした時の5. 謝辞

平均乗車人数シナリオ別の自動車の生産台数

本研究は福島大学学内競争的研究資金(22RI002)の助成を受けたものです。

自動車の生産台数(千台)

12000010000080000

6. 参考文献

60000

1) 環境省「令和 4 年版環境白書・循環型社会白書・生40000

物多様性白書」(2022)

20000

2) 川口太郎他, 精密工学会誌, 87(7), (2021), pp.632-639

0
普及率0

1
(自家用車と同等)

1.5

3) 間瀬貴之, 電力中央研究所, (2020).

24) 日本自動車販売協会連合会, 自動車統計データブ

シェアリングカーの実走行距離の増加率

図 2 実走行距離の増加率別の自動車の生産台数

ック第 39, 32, 28, 25 集, (2021, 2014, 2010, 2007)
5) 全国自動車協会連合会, ”軽四輪車 新車販売台数の

図 1 は、2050 年までのシェアリングの普及率を 30%

年別・車種別推移”, 全国自動車協会連合会(オンライとして、自家用車に対する移動サービス供給量の増加

ン), 入手先< zenkeijikyo.or.jp >, 参照(2022-10-12)率を 1.5 倍とした時の、シェアリングカーの平均乗車

6) M, Oguchi., M, Fuse., Environ Sci Technol, 49(3), (2015),

人数別の対象期間内の自動車の総生産台数の結果であ

pp.1738-1743.

る。一番左の「普及率 0」は、シェアリングカーが全く

7) 国土交通省, “走行キロの推移(ガソリン、軽油)”, 自普及しなかった場合の結果を示している。図 1 から、動車燃料消費量調査, (2017-2021)

シェアリングカーの普及によって生産台数が減少して

8) 国土交通省, “平均乗車人数の推移”, 全国道路・街路

いることが分かる。さらに平均乗車人数を増加に応じ

交通情勢調査(2021)てその減少幅が大きいことが分かる。

9) 総務省, “男女別人口 – 総人口、日本人人口(2000-

図 2 では、図 1 の結果と同様の 2050 年までのシェ

2020 年)“, 人口統計, (2022)

アリングの普及率と移動サービス供給量の増加率を設

10) 国立社会保障・人口問題研究所：“将来推計人口・定した上で、シェアリングカーの平均乗車人数を 2 人

世帯数”,国立社会保障・人口問題研究所（オンライン），とした場合の実走行距離の増加率別の自動車の総生産

入手先<https://www.ipss.go.jp/index.asp>,

台数の結果である。図 2 から、シェアリングの実走行参照(2022-10-12)- 2-P2-03 -2-P2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

LCA 視点によるオレンジ果皮のアップサイクルにおける複合評価
Combined Evaluation of Orange Peel’s Upcycling from LCA Perspective○柚木綾子*1)，竹本岬 1)，苗山 1)，堂脇清志 1)
Ayako Yunoki, Takemoto Misaki, Miao Shan, Dowaki Kiyoshi
1) 東京理科大学*7419120@ed.tus.ac.jp
1. はじめに
近年フードロスが世界的な問題であり，その対策への関心が高まっている．日本では，食品ロス 522
万トンのうち 47%が家庭食品ロスであり 1)，家庭での食品ロスを減らしていくことが重要とされる 2)．
近年，食品ロス削減のための新たな手法で，本来事前に廃棄される可食部を調理し消費するアップサイ
クリングが注目されてきている．一般に，野菜や果
実は廃棄率が高く，廃棄されているが可食できる部分には高い栄養価があることがあり，これらの廃棄部分の調理は食品ロスの削減や栄養摂取の向上に寄与するといわれている．また，ライフサイクルを通して，その環境への影響についてはあまり考慮されていない．例えば，廃棄率が 35%と高い果実としてオレンジがある 3)．オレンジの実のビタミン C 含有
量は 45[mg/オレンジ 100g 当り]であるのに対し，果皮はその約 3 倍の 136[mg/オレンジ 100g 当り]である 4)5)(SI 表 S1 参照)．なお，オレンジ果皮には残留農薬があり，人体への影響から調理前の洗浄が不可
欠であり，水溶性であるビタミン類は溶脱することとなるが，ビタミン C 摂取の向上は期待できよう．
以上の観点から，本研究では，オレンジ果皮のアップサイクルメニューについて，残留農薬と栄養評
価の関連性を考慮し，LCA による複合評価を行う．
また，環境分析に基づき，柑橘類果皮の廃棄による環境負荷を低減するための実践的な方策を提案する．
2. 研究概要
2.1 実験の設定
本研究では，オーストラリア産ネーブルオレンジを使用し実験を行った(SI 図 S1 参照)．使用されている残留農薬である防カビ剤は，イマザリルとチアベ
ンダゾールである．これらの残留濃度は，規定以下
ではあるが，事前に洗浄することとし，続いて，メニューに対する投入熱量，水・砂糖等を対象とするメニューのレシピにより，インベントリデータを決定した．なお，調理については，日本の家庭調理で一般的に使用される，
ガスコンロ(最大火力 3.5kW)，
カセットガス(使用ガス LPG)，及びステンレス製のフライパンと鍋を使用して調理を行った．
本研究で扱うメニューは CookPad6)と DELISH KI
TCHEN7)を参考に，果皮マーマレード(果実を生摂取した後，果皮のみでマーマレードを調理)，果皮オレ
ンジピール(果実を生摂取した後，果皮のみでオレンジピールを調理)，丸ごとマーマレード(果実と果皮でマーマレードを調理)，及び丸ごとオレンジピール(果実と果皮でオレンジピールを調理)の 4 種類として分析を行った(SI 図 S2 参照)．

2.1.1 洗浄方法
次に，調理前の果皮浄方法は，常温と加温の 2 つの方法を想定する．まず，常温による“水洗い”は，
オレンジの果皮表面を水道水による流水で水洗する．
次に，“加温洗浄”は，鍋にオレンジを入れ，被る程度の水を投入する．また，鍋に蓋をして加熱し水の温度が 100℃になったら加熱を終える(SI 図 S3 参照)．
なお，いずれも使用した水量(加熱時は茹でこぼし)を計測しておく．
2.2 残留農薬評価・栄養評価
次に，残留農薬の測定については，外部機関(株式会社ビー・エム・エル)にて検査し，液体クロマトグ
ラフ法によるイマザリル，及びチアベンダゾール量の 2 種類について測定を行った．なお，検体は以下の 3 つである．
①未洗浄のオレンジ果皮②水洗い後のオレンジ果皮③茹でこぼしのオレンジ果皮
また，各部位のビタミン C の測定については，高速液体クロマトグラフ法にて，同様に，外部機関(株式会社ハウス食品分析テクノサービス)に検査依頼をした．なお，検体は上記の①~③に加え，果実を加えた 4 つとした．なお，いずれも分析に使用した検体は，個体差を考慮し，1 つの検体につき 3 個分のオレンジ果皮を 3cm 角に切り刻み混ぜたものから無作為に 100g 採取し分析を行った．
2.3 環境影響評価
ここで，システム境界を図 1 に示す．本研究の目的は，オレンジ果皮をアップサイクルした場合と，果皮を生ゴミとして処理する場合の，栄養摂取量と環境負荷の関係を検討することである．よって，機能単位は，オレンジ 1 個を消費する場合を基準とした，摂取可能なビタミン C 量 1mg あたりとする．
今回，実測値よりオレンジ 1 個あたりの果実の重量を 288g，及び果皮を 85.3g と仮定した．そのため，
生ゴミ処理シナリオは，85.3g の生ゴミを家庭から廃棄する場合の環境負荷を算出するものとする．また，
アップサイクルのプロセスにおける環境負荷について，調理器具は考慮しないことに留意されたい．

- 2-P2-04 -図 1 本研究のシステム境界

2-P2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

2.3.1 生ゴミ処理シナリオの環境負荷
アップサイクルを行わない生ゴミの廃棄は，一般に行われる回収と焼却処理を基準として，標準生ゴ
ミ 1 トンを焼却処理した場合の CO2 排出量 8)より算出した(SI 表 S2 参照)．
2.3.2 洗浄及び加熱・調理時の環境負荷
次に，洗浄時また調理時に使用する水量や投入熱量はその都度異なるため，各方法につき 3 回ずつ実施し，その平均の値をインベントリデータとした(SI表 S3 及び 4 参照)．
次に，加温洗浄時及び調理時については，各メニ
ューのガス使用量の算出を行った．なお，投入燃料である LP ガスの発熱量は 45.7MJ/kg である 9)．また，その他，水道水及び砂糖の各材料の CO2 原単位10)11)12)(表 S5 及び S6 参照)を用いて，環境影響評価に用いる CO2 排出量を算出した．
3. 結果
3.1 残留農薬評価
残留農薬については，本研究で対象としているイ
マザリル，及びチアベンダゾールは，無洗浄を含む
全ての洗浄方法において基準値を下回った(SI 図 S4参照)．なお，イマザリルの残留量は洗浄無しに対し，
加温洗浄，水洗いの順に減少し，チアベンダゾール
については，加温洗浄の除去率が最大となった．なお，無洗浄の場合と比べて水洗いが大きくなったが，これは検出限界付近での測定誤差である．
3.2 栄養評価
次に，果皮部分のビタミン C 量は，果実部の 3.22倍となった(SI 表 S7 参照)．この結果から，果皮の利用については，栄養摂取面からもメリットがあろう．
また，本研究ではオレンジ 1 個あたりの果実の重量を 288g，及び果皮を 85.3g と仮定したため，各洗浄後の含有するビタミン C 量を概ね 100～200mg と評価された(SI 表 S8 参照)．
3.3 環境影響評価
最後に，環境影響評価について考察する．機能単位をオレンジ 1 個の消費を基準とした LCA 結果より(SI 図 S5 参照)，機能単位を各条件により摂取可能
なビタミン C 量 1mg あたりとした LCA 結果を図 2に示す．
図 2 より，全てのアップサイクルのメニューが，無洗浄，常温洗浄，加温洗浄ともに生ゴミ処理シナ
リオの環境負荷を下回る．残留農薬の除去量が最大となったのは，加温洗浄をしたオレンジであった．
しかし本研究は，食べる前にオレンジ 1 個を洗浄すると設定した結果であり，例えば，果実部を生摂取した後に残った果皮のみで調理を行う場合には，加温洗浄のような操作は前もって行わないと想定される．しかしながら，残留農薬が基準値以下ということを鑑みれば，食材は通常，無洗浄あるいは，常温洗浄により利用されることが想定されるため，調理前に無洗浄または常温洗浄をするアップサイクルメ
ニューには環境的な効果が十分にあると推察される．

注：アップサイクルメニューは，左から無洗浄, 常温, 加温洗
浄の環境負荷を表す

図 2 LCA 比較結果
4. まとめ本研究では，オレンジ 1 個のアップサイクルメニ
ューを対象に，洗浄によるビタミン C 摂取量と環境負荷について評価した．この結果，残留農薬が基準値以下ということを鑑みれば，無洗浄や常温洗浄におけるビタミン C 摂取量あたりの環境負荷の低減が期待されよう．
5. 引用文献
1) 農林水産省:”食品ロスとは”,農林水産省 HP(オンライン),入手先<https://www.maff.go.jp/j/shokusan/recycle/syoku_loss/161227_4.html>,(参照 2023-01-22)
2)閣議決定:”食品ロスの削減の推進に関する基本的な方針”
3)果物ナビ:”廃棄率の多い順”, 果物情報サイト(オンライン),入手先<https://www.kudamononavi.com/eiy
ou/eiyouhyou/direction=desc/sort=lossrate/level=1>,(参照 2023-01-22)
4)U.S.D.A:”Oranges, raw, Florida”, Agricultural Research Service(オンライン), 入手先<https://fdc.nal.usda.
gov/fdc-app.html#/food-details/169918/nutrients>,(参照2023-01-22)
5) U.S.D.A:”Orange peel, raw“, Agricultural Researc
h Service (オンライン),入手先<https://fdc.nal.usda.gov/fdc-app.html#/food-details/169103/nutrients>,(参照 20
23-01-22)
6)クックパッド株式会社:”CookPad”(オンライン),入
手先<https://cookpad.com/>,(参照 2023-01-22)
7)株式会社エブリー:”DELISH KITCHEN”(オンライン),入手先<https://delishkitchen.tv/>,(参照 2023-01-22)8)生ゴミリサイクル全国ネットワーク:”標準生ごみ
1 トンを焼却した場合の CO2 排出量”,(2011)9) 岩谷産業株式会社:”各種燃料比較”, 岩谷産業株
式会社 HP(オンライン)入手先<https://www.iwatani.co.jp/jpn/business/energy/basic-knowledge/fuel/>,(参照 2023-01-22)
10)日本 LP ガス協会:”CO2 排出係数について”, 日本
LP ガス協会 HP(オンライン),入手先<https://www.j-lp
gas.gr.jp/nenten/co2.html>,(参照 2023-01-22)
11)東京水道局:”CO2 計算ツール”,東京水道局 HP(オンライン),入手先<https://www.iwatani.co.jp/jpn/busine
ss/energy/basic-knowledge/fuel/>,(参照 2023-01-22)
12)服部浩三ほか:砂糖技術研究会誌,Vol.56,(2008),pp.
29-35- 2-P2-04 -2-P2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information (SI)表 S1 オレンジ(果実部及び果皮)の栄養素と 1 日の摂取量(目安)オレンジ(実)含有量[/100g]
オレンジ(果皮)
含有量[/100g]
1 日の摂取量(目安)ビタミン C
[mg]

葉酸
[μg]

カリウム
[mg]

カルシウム
[mg]

45.0

17.0

169

43.0

136

30.0

212

161

100

240

2500

800

図 S1 本実験で用いたオレンジ

注：上段左から果皮オレンジピール, 果皮マーマレード
下段左から丸ごとオレンジピール，丸ごとマーマレードを表す．

図 S2 アップサイクルメニューを実際に調理した様子- 2-P2-04 -2-P2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S3 加温洗浄(茹でこぼし)の様子
表 S2 標準生ゴミ 1 トンを焼却処理した場合の CO2 量(単位：kg-CO2/t)

1.59×101
1.98×103
5.64×101
2.05×103

生ゴミ 1 トンの運搬に要する燃料から排出する CO2 量
生ゴミ 1 トンの焼却に要する燃料から排出する CO2 量
生ゴミ 1 トンが燃焼する際放出する CO2 量
合計
表 S3 洗浄時のインベントリデータ

投入水量 [ml]
175
1600

洗浄方法
常温洗浄(水洗い)
加温洗浄(茹でこぼし)

投入熱量 [MJ]
0.00
1.54

表 S4 アップサイクルメニューのインベントリデータ

投入水量 [ml]
100
15.0
0.00
30.0

メニュー名
果皮マーマレード
果皮オレンジピール
丸ごとマーマレード
丸ごとオレンジピール

投入砂糖量 [g]
413
214
202
115

投入熱量 [MJ]
0.907
0.467
1.26
0.886

表 S5 アップサイクルメニューの LP ガス使用量

LP ガス使用量 [kg/調理]
1.98×10-2
1.92×10-2
2.75×10-2
1.94×10-2

メニュー名
果皮マーマレード
果皮オレンジピール
丸ごとマーマレード
丸ごとオレンジピール

表 S6 各投入材料の CO2 原単位

投入原料
LP ガス
水道水
砂糖

単位
g-CO2/g
g-CO2/ml
g-CO2/g- 2-P2-04 -CO2 原単位
3.00
2.45×10-4
3.11×10-1

2-P2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S4-1 イマザリルの残留農薬測定結果

図 S4-2 イマザリルの残留農薬測定結果
表 S7 ビタミン C 量含有量

ビタミンＣ量[mg/オレンジ 100g 当り]
36.0
116
96.0
123

果実
無洗浄果皮
常温洗浄(水洗い)果皮加熱洗浄(茹でこぼし)果皮- 2-P2-04 -2-P2-04

第18回日本LCA学会研究発表会

表 S8 各洗浄後のオレンジ 1 個全体のビタミン C 含有量

果実を生摂取+皮を生ゴミ処理
無洗浄+アップサイクル
常温洗浄+アップサイクル
加温洗浄*+アップサイクル

実部分 [mg]

果皮部分 [mg]

合計 [mg]

104

-

104

104

98.9

203

104

81.9

186

104

105

209

*加温洗浄でビタミン C 含有量が減少しない理由として，食べる前のオレンジ丸ごとの果皮表面を洗浄したことによるためと考えられる．

注：アップサイクルメニューは，左から無洗浄, 常温, 加温洗浄の環境負荷を表す

図 S5 LCA 比較結果(機能単位:オレンジ 1 個の消費あたり)- 2-P2-04 -2-P2-05

第18回日本LCA学会研究発表会

日本における木質バイオマス発電の炭素中立条件に関する検討
Examination of carbon-neutral conditions for woody biomass power generation in Japan○林亮介*1)、橋本征二 1)
Ryosuke Hayashi, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学
ce0027xf@ed.ritsumei.ac.jp
1.

はじめに再生可能エネルギーの固定価格買取制度のもと、再生可能エネルギーの導入拡大が進められている。しかしな

6,000
炭素貯蔵量基準1

がら、木質バイオマス発電については、その炭素中立（カーボンニュートラル）性に関する疑問も指摘されている 1)。木質バイオマス発電は、化石燃料を用いた通常の火力発電と比較すると発電効率が低く、同量の電力を生産するために一時的にはより多くの二酸化炭素を排出すること、排出した二酸化炭素を再び森林で固定するまでの時間が長く、この間は「炭素負債」2)をかかえることになること等の指摘である。本研究では、日本における木質バイオマスを対象に木質バイオマス発電の炭素負債を評価し、その炭素中立条件について検討した。
2. 方法
2.1 炭素負債とシナリオ
上述のとおり、木質バイオマス発電による二酸化炭素
排出量が、化石燃料を用いた通常の火力発電による二酸化炭素排出量を上回っている場合、これを炭素負債
𝐶! (𝑡) (t-C)とする 2)。

炭素貯蔵量基準25,000

炭素貯蔵量(生体のみ)
炭素貯蔵量(生体＋林地残材)

炭素量(tC)4,000

炭素排出累積回避量
炭素貯蔵量＋炭素排出累積回避量

3,000
2,000
1,000
0
0

10

20

30

40

経過年数

図 1 炭素貯蔵量、炭素排出累積回避量の計算結果
3.

結果と考察
ここでは、スギを主伐する場合を対象に炭素貯蔵量、炭素排出累積回避量を試算した結果を図 1に示す。
炭素貯蔵量(生体のみ)は 20 年に向けて徐々に減少し、20 年からは定常状態となった。これを初期状態と比較す

ここで、𝐶" は基準となる森林の炭素貯蔵量(t-C)、𝐶"# (𝑡)は伐採を行った森林の時間𝑡 における炭素貯蔵量(t-C)、
𝐶# (𝑛)は時間𝑛に収穫された木質バイオマスの炭素量(t-C/年)、𝜂は木質バイオマスの炭素量に対して、同量の電力を得るための化石燃料の炭素量(―)である。炭素貯蔵量

ると、炭素貯蔵量は約 1/3 にまで減少することになる。
炭素貯蔵量(生体＋林地残材)は初期に増加するが、20 年に向けて徐々に減少し、20 年からは微増する結果となった。炭素排出累積回避量は、木質バイオマス発電により回避できた化石燃料を使用する火力発電による炭素排出量であり、20 年以降は木質バイオマスの収穫量が減少するため、傾きがやや小さくなる結果となった。
炭素貯蔵量＋炭素排出累積回避量を炭素貯蔵量の基準には林地残材等を含み、基準となる𝐶" は初期状態の炭素貯蔵量(基準 1)と伐採がなかった場合の森林の炭素貯蔵量(基準 2)を考える。また、燃料となる木質バイオマスにつ

1及び2と比較すると、初期状態の炭素貯蔵量である基準
1 に対してはこれを一貫して上回っているため、推計期間を通じて炭素負債が存在しない結果となった。一方、

いては、主に主伐材（及び間伐材）を用いる場合と間伐材のみを用いる場合を想定した。

基準 2 に対してはこれを一貫して下回っており、炭素負債が生じ続ける結果となっているが、20 年代の終わりか

2..2 条件設定
下記の条件のもと炭素負債を試算した。

ら炭素負債は減少に転じており、これを返済するにはさらに長期間を要する結果となった。

① 木質バイオマスの種類：我が国で一般的なスギ及び謝辞：本研究は、科学研究費補助金(20H04384)による成

ヒノキとした。
② 伐採周期：主に主伐の場合20年（1年に1ha）、間伐材のみの場合 40年（間伐材は毎年発生）とした。
③ 初期状態：面積 20ha、紀州地方地位 1 等、林齢 20 年の森林とした。

果である。ここに記して深謝する。
参考文献
1) Norton, M., et al.: GCB Bioenergy, 11, 1256–1263, 20192) Mitchell, S.R., M.E. Harmon, K.E.B. O'Connell: GCB Bioenergy, 4,
818–827, 2012$

𝐶! (𝑡) = 𝐶" − 𝐶"# (𝑡) − ' 𝐶# (𝑛) × 𝜂%&'- 2-P2-05 -2-P2-06

第18回日本LCA学会研究発表会

実建物分析に基づく建築物のインベントリデータベース構築～躯体・仕上げ材を対象とした支配的要因の試算～

Development of Building Inventory Database Based on Actual Building Analysis-Estimation of dominant factors for building frame and finishing materials○古室玲二*1)、水野皓太 1)、小林謙介 1)、鈴木好幸 2)、田中洋介 2)
Reiji Komuro, Kouta Mizuno, Kensuke Kobayashi, Yoshiyuki Suzuki, Yousuke Tanaka
1) 県立広島大学, 2) 安藤ハザマ* kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1. 背景・目的資材製造、施工、修繕・更新、解体段階の 4 つの建築

我が国の CO₂排出量の約 3 分の 1 を建築分野が占めるといわれ、その対策は急務である。建築物の環境負段階の CO₂排出量に関する分析を行った。また、対象とする資材は、建築工事における躯体および仕上げと荷削減対策の検討では、特に建築物の設計初期段階でし、仮設、設備、外構・附帯工事は対象外とした。分

建築に関する大勢を捉えるための LCA の実施が不可

析は、IDEA ver.2 を用いて行った。また、製造、施工欠である。建築物は、一品生産品であり、かつ投入資材点数が膨大であるため、評価作業に多大な労力がか段階では、建築物の積算データを用い、修繕・更新では BELCA の建築物のライフサイクルマネジメント用かる。従って効率的な評価には評価のためのデータベ

データ集を用いて修繕量、更新回数を算出した。

ースが不可欠である。一方、その際に必要となるデー
タベースの整備は不十分である。データベースを整備することで、設計初期段階において LCA の概算を行うことが可能となる。

3. 研究方法と結果
3.1 全体の分析
図 1 に検討対象範囲全体の分析結果を示す。4 つ建本検討では、
約 60 件の実建物のデータを用いて環境

築段階の CO₂排出量の内、製造段階が全体の約 6～7

負荷が大きくなる要因などを分析し、建築物の設計初期段階での LCA に活用可能なインベントリデータを割、修繕・更新段階が約 2~3 割となった。このことか
ら、CO₂排出量への寄与率が高い製造段階、修繕・更整備することを目的とする。本研究に関する内容とし新段階について様々な解析を行った。

て、鈴木らが資材製造段階の CO2 排出量を算定し、建築物の用途別・構造別 CO2 排出原単位に関する検討を行っている 1)。本報告では、用途ごとの投入材料別分
析結果などを報告する。
2. 研究概要
2.1 実建物の種類
本検討では、実際に建築された 60 件の建築物（表 1）を用いて分析を行った。
表 1 検討を行った実建物の用途と件数

図 1 建築段階別での CO₂排出量の分析

建物種類

物件数（件）

物流施設

9

次に、建築の用途別に資材製造、修繕・更新段階で

生産工場

11

事務・庁舎

10

投入される資材の生産に伴う CO₂排出量と、建物の延床面積、全体工事費、
建築工事費との関係を分析した。

学校

9

その結果を図 2~4 に示す。

病院

10

本結果から、建築物の用途によって CO₂排出量に差

11

異が見られること、大きなバラつきがあることが確認

ホテル・マンションできる。延床面積あたりでは、物流、生産などが小さ
く、病院やホテル・マンションが大きい傾向がみられ

2.2 検討範囲の設定
検討範囲の設定では、まず、実建物 60 件を対象に、た。建築工事費・全体工事費では、その逆の傾向がみられた。こうしたことから、建築物の用途別でインベ- 2-P2-06 -2-P2-06

第18回日本LCA学会研究発表会

ントリデータベースを整備することでより精度が高く

排出量が大きくなる段階を定量的に確認した。

できることが確認できた。

用途別の分析では、用途ごとに CO₂排出量に差異が見られること、用途ごとに分類しても建物ごとに大き3.2 材料別での分析なバラつきがあることを定量的に示せた。

建物用途別ごとに、新築時に投入される資材別の

材料別での分析ではそれぞれの用途において CO₂

m²当たりの CO₂排出量を分析した結果を示す。本結果を、図 5～10 に示す。本結果は新築時の投入資材に伴排出量が大きい資材を特定することができ、
特に鉄骨、鉄筋、コンクリートの影響が大きい傾向がみられた。

う CO₂排出量を示している。

また、建物によりばらつきが大きいことも明らかにな

用途別にみると、
サンプル数が 10 件前後のため決しった。その理由として、RC 造と S 造が混在しているて多いとは言えないが、いずれの建物においても、共ことでばらつきが大きくなっている等が考えられる。

通して CO2 排出量が大きい資材には、
生コンクリート、

一方で、建物の設計内容によって環境負荷の削減余地

普通鋼棒鋼（鉄筋）、鉄骨が挙げられる傾向が確認できが大きいと捉えることもできると考えられる。

る。また、同じ用途の中でも建物によるばらつきが大

今回の検討はあくまで速報的位置づけであるが、今きいことを定量的に明らかにできた。さらに、用途によって面積当たりの排出量が異なる傾向にあり、例え後、分析するデータの精緻化、また、構造別の検討などの分析の詳細化によってより多くの知見が得られる

ば鉄骨は、CO2 排出量の幅が比較的小さい傾向が見てと認識する。

取れる用途もあれば、大きい傾向がある用途も少なくないことがうかがえた。

5 参考文献1) 鈴木ら、実建物分析に基づく建築物の用途別・構造

4 まとめ

別 CO2 排出原単位に関する検討、第 18 回日本 LCA 学

本検討では、建築物の建築において環境負荷の大き会研究発表会、2023.3

な支配的要因となる用途・資材などをについて分析した。全体の分析では、本検討の評価の範囲内で、CO₂- 2-P2-06 -2-P2-07

第18回日本LCA学会研究発表会

DACCS と BECCS のライフサイクルアセスメント
Life Cycle Assessment of DACCS and BECCS○鈴木隼斗*1)、伊坪徳宏 1)
Hayato Suzuki, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学* g2183116@tcu.ac.jp

1. 背景

3. 研究方法

IPC2050 年 1.5℃目標達成のためには、大気中の CO₂を除去

3.1 研究対象

する Negative Emission Technologies（以下 NETs）の導入が

DAC は、水酸化カリウムと炭酸カルシウムを用いた方法

必須であることが IPCC 第六次報告書のワーキンググルー（Carbon Engineerig 社）とアミン担持固体吸着材を用いた

プ 3 のレポートにて指摘された。NETs には、植林、海洋方法（Climeworks 社）の 2 技術を対象とした。

炭素貯留、土壌炭素貯留、風化促進、Bio Energy Carbon

BECCS では、マレーシアからの PKS（発熱量：17.8MJ/kg）

Capture and Storage（以下 BECCS）、Direct Air Carbon Capruteとベトナムでの Acacia 由来のホワイトペレット（以下 WP、（以下 DAC）など様々な技術がある。各技術は炭素除去の発熱量：14.9MJ/kg）の 2 種類の燃料を対象とした。使用デメリットの他に、生態系へのダメージ、金属資源、森林資

ータの理由から PKS3 割、WP7 割の混焼を想定した評価を源、水資源などの多量の消費など他環境影響につながるデ行った。バイオマス発電は、出力 300MW、発電効率 40%

メリットが生じることが指摘されている。
本研究では、2050

として試算を行った。

年以降に、コストと炭素除去ポテンシャルの点で期待される BECCS と DACCS を対象に分析を行った。2 つの技術の3.2 評価範囲

デメリットとしては、金属資源、水資源、土地利用転換へ

バイオマス燃料：PKS は、マレーシアにおいてのパーム椰の影響が懸念されているため。
炭素除去の他に、資源消費、子林への土地改変を考慮して計算を行った。WP は、ベト

土地利用転換への影響も含めた評価を行った。

ナムでの土地改変由来の GHG 排出を未考慮のため、ペレ

DAC を対象とした LCA では 2018 年以降、水酸化カリウ
ム と 炭 酸 カ ル シ ウ ム を 用 い た 液 体 吸 収 法 （ Carbon

ット製造のみの負荷である。ベトナム・マレーシアからのタンカー輸送については、含めていない。

Engineerig 社：以後 CE）とアミン担持固体吸着材を用いた方法（Climeworks 社：以後 CW）等の実証規模のプラントを対象とした評価が行われている。上記の実証規模の文献
値から、CE 社の技術を対象とした研究では、電源（系統、再生可能エネルギー）、か焼炉の熱源（天然ガス、バイオメ
タン、水素）とした場合や電炉を使用したケースなどが検討されていた。CW 社の技術を対象とした研究では、電源

表：BECCS の対象範囲のフロー図（系統、再生可能エネルギー、ごみ焼却施設）、熱源（天然ガス、ヒートポンプ、廃熱、バイオマス、地熱、太陽熱）DAC は、熱源は天然ガスの燃焼、電力は各地域の系統電力したケースが検討されていた。2022 年では、DAC を行うを想定して評価を行った。統合化の際の面積では、DAC の気候条件（気温、湿度）に注目した評価も行われている。

プラントのみの面積を含めており、発電所の面積分は含め

しかし、DAC のエネルギ―源と気候条件などの立地条件をていない。気候条件は、各技術の空気接触器での CO₂回収までを考慮した文献は少ない。BECCS に関しては、バイオ率を考慮して計算に含めた。

マス燃焼、ガス化、ガス化複合発電、熱電供給システム等
様々な方法で行われているが、植林したバイオマスを使用する場合で、土地改変時の影響までを考慮した文献は少ない。

2. 研究目的
BECCS とDACCS の炭素除去量当たりの環境影響への被害額（外部コスト）を算出することで、炭素除去費用の検討
材料とすることを目的とする。

- 2-P2-07 -表：DACCS の対象範囲のフロー図

2-P2-07

第18回日本LCA学会研究発表会

3.3 評価方法

DACCS では、GHG 削減のメリット以外の影響として、プ統合化では、1Mt-CO₂回収規模の BECCS と DACCS プラン

ラントでの鉄、銅資源の消費、プラントへの土地変換によトを対象に評価を行った。統合化係数には、LIME3 を用いる影響が大きく出た。

た。

4. 算定結果
4.1 特性化結果

図：DACCS
BECCS では、炭素除去のメリットの他にバイオマスを植林するための土地変換による占有と改変による影響が最も大きな影響となった。次にバイオマス発電の GHG 排出量で
図： DACCSある。プラントの金属資源消費による影響は大きな影響で大気からの CO₂除去量は CE 社技術（図左）で 4～5 割、は出てきていない。また植物による水消費についても、今CW 社技術（図右）で 6～8 割となった。エネルギー由来の回対象としたマレーシアでは、灌漑があまり行われていな

負荷の内訳として、CE 社技術では、回収時の熱由来が 6

い地域の値を使用したため、大きな値で出てきていない。

割、電力が 1～2 割の負荷であり、CW 社技術では、回収時の熱由来が 1～3 割、電力が 1 割の負荷となっていた。CW
社技術では、吸着剤由来の負荷の割合が大きく、これはポリエチレンイミン製造時の負荷で 9 割を占めている。系統
電力の原単位が高い地域では、CCS の負荷が大きくなっている。

図：BECCSDACCS と BECCS の統合化結果を比べると、DACCS では
炭素除去による便益が600～1500円/t-CO₂storagedとなった。
一方で BECCS では、バイオマスの土地改変による影響で1600 円の損害が出る可能性が示された。

5. 今後の展望

図： BECCS
BECCS ではどの地域でも、-0.9t-CO2e/t-CO2storaged と負BECCS では、各地域でのバイオマス発電に使用される燃料の排出となった。BECCS 全体では、バイオマス発電部分を考慮、土地改変由来の影響を含める。海外からバイオマ（acaica WP～建設まで）では、バイオマス燃料（PKS、ス燃料を輸入する場合、対象国までの輸送時の負荷を考慮。

WP）由来の負荷が 9 割を占め、建設時の負荷が 1 割ほど

DACCS では、エネルギー源を変更した複数シナリオで評

となった。

価を行う。

4.2 統合化結果

6. 引用文献

表：DACCS と BECCS の統合化結果の比較
炭素除去費用円/t-CO₂storaged

US-TX

CA

GB

US-NY

CH

IS

CL

NO

NO

-Heloya -Kollsnes

1)
US

NO

DACCS

-661

-882

-733

-1,099-1,429-1,433-922-1,458-1,460--BECCS（PKS経済配分）

-

1,648

1,648

-

1,648

1,648

1,648

-

-

1,648

1,648

BECCS（PKS重量配分）

-

1,897

1,897

-

1,897

1,897

1,897

-

-

1,897

1,897

Jan F. Wiegner et al: Ind. Eng. Chem, Res. 61 (34), (2022),
pp 12649-12667

2)- 2-P2-07 -Keju an et al: Applied Energy. 325, (2022), 11989

2-P2-08

第18回日本LCA学会研究発表会

( )
( )
( )
( )
( )
( )
( )

( )
( )
( )
( )
( )
( )
( )

- 2-P2-08 -2-P2-08

第18回日本LCA学会研究発表会

t

p

0.000

3.310

0.001

0.139

7.521

0.000

-0.005-0.3030.762-0.015-3.081

0.002-0.178-8.1750.000-0.211-9.895

0.000

3.256

128.050

0.000

7,402

0.041

- 2-P2-08 -2-P2-09

第18回日本LCA学会研究発表会

主観的幸福度の国際比較と政策意義
International Comparison of Subjective Well-being and Policy Implications○高藤啓太郎*1)、藤井秀道 2)
Keitaro Takafuji, Hidemichi Fujii
1) 九州大学 経済学部 2) 九州大学大学院 経済学研究院* takafuji.keitaro.022@s.kyushu-u.ac.jp
1. はじめに
これまで日本や世界各国の経済政策の目標として GDPの上昇が掲げられてきたが、その結果大量生産・大量消費・で計測を行うカントリルラダー (Cantril Ladder)を利用して評価を行った。加えて、Tsurumi and Managi (2015)等の先行研究を参考に説明変数の選定を行っている。住環境指数は

大量廃棄型の経済社会システムにより、環境負荷が増加する結果となった。こうした状況を解決するとともに、人々の暮らしを豊かにするためには、目指すべき政策目標を経済活動の規模を反映した GDP の上昇とするのではなく、人々の幸福や生活満足に焦点を当てたウェルビーイングに転換させることが重要である。こうした動きは日本においても取り組みが進められており、2022 年 6 月に閣議決定された「経済財政運営と改革の基本方針 2022」の中で、政府大気質や水質、生活インフラの整備や教育・医療体制に対する満足度で計測される。経験指数は、アンケート調査前
日の経験について良い出来事と悪い出来事の経験が反映された指標であり、良い経験が多ければ数値が高くなる指標である。治安指数は、回答者の居住地域に対する治安の水
準を主観的に評価した指標である。健康問題ダミーは、健康問題を抱えている場合に 1 を、それ以外は 0 を取るダミ
ー変数である。表 1 と表 2 に日本とフィンランドの分析にの各種の基本計画等について、ウェルビーイングに関する重要業績評価指標(KPI)の導入を進めることが示された。
これまでの先行研究調査より、年齢や経済状況、社会資本などが幸福度の決定要因として重要であると報告されている(内閣府, 2022)1)。また山内(2014)2)では、幸福度を向上させるための政策的意義が高まっており、地方自治体を中
心に幸福度を重要政策とする取り組みが紹介されている。
こうした中で、人々が幸福を実感できる社会の構築に向け利用したデータの記述統計表を示す。

て、幸福度の規定要因を明らかにする研究の重要性が高まっている(フライ, 2012)3)。
これら先行研究を踏まえ、本研究ではウェルビーイングを測る指標として代表的な主観的生活満足度に着目し、満足度に影響を与える要因は国家間でどのように異なってい
るかについて明らかにすることを目的とする。特に調査対
象国における高所得層と低所得層のグループにおいて、ウェルビーイングに影響を与える要因がどのように異なって

表 1. 日本のアンケート調査データ(N=11,354)
平均値 標準偏差 最大
満足度
女性ダミー

6.02
0.51

1.90
0.50

最小
10
1

0
0

年齢
結婚ダミー
失業ダミー
家計所得(U.S.$)
住環境指数

55.27
0.64
0.02
30,627
71.91

16.94
98
0.48
1
0.13
1
51,709 2,987,463
22.72
100

15
0
0
0
0

経験指数
治安指数

74.55
82.88

20.88
22.15

100
100

0
0

健康問題ダミー

0.20

0.40

1

0

表 2. フィンランドのアンケート調査データ(N=9,976)

いるかについて、比較を行う。

平均値 標準偏差 最大

本研究では、世界最大の世論調査会社であるギャラップ
社が毎年公開する世界幸福度ランキングの中で、2018 年か

最小

満足度
女性ダミー
年齢

7.72
0.54
55.32

1.49
0.50
16.98

10
1
99

0
0
15

日本の課題について明らかにすることを目指す。

結婚ダミー
失業ダミー

0.50
0.03

0.50
0.17

1
1

0
0

2. 分析手法

家計所得(U.S.$)
住環境指数39,80678.01

56,803 2,088,053
18.01
100

0
0

経験指数
治安指数
健康問題ダミー

77.89
88.99
0.25

19.22
18.00
0.43

0
0
0

ら 2022 年にかけて 5 年連続で 1 位となっているフィンラン
ドと2022年のランキングが54位の日本を比較することで、分析には、米国ギャラップ社の国際アンケート調査デー
タベース Gallup World Poll から日本とフィンランドを対象としたデータを利用して分析を実施した。現在の満足度の計測は最良の生活を 10、最悪の生活を 0 とし、11 段階評価

- 2-P2-09 -

100
100
1

2-P2-09

第18回日本LCA学会研究発表会

本研究で利用する家計所得データは、世帯所得を世帯人
員数の平方根で除したことで得られる等価可処分所得に変化している。この手法は OECD の所得分布データベースなどでも用いられる手法であり、世帯人数の違いによって異なるニーズの大きさを明示的に反映した所得データである。

3.2. フィンランドの分析結果
表 4 はフィンランドを対象とした分析結果である。表 3の日本を対象とした分析結果と比較しながら考察を行う。
表 4 より、フィンランドでは全サンプル及び所得上位 20%のグループでは類似の傾向が見られるものの、所得下位

3. 分析結果
3.1. 日本の分析結果
表 3 に日本を対象とした分析結果を示す。表 3 では、全サンプルを対象とした分析結果に加えて、アンケート回答
者の所得上位 20%の回答者グループと下位 20%の回答者を対象としたグループに分け、それぞれのグループを対象とした回帰分析を行った。上位 20%と下位 20%のグループで20%のグループを対象とした分析結果では、年齢、家計所得が満足度に与える影響が統計的有意に観測することが出来なかった。
日本の分析結果と比較すると所得下位 20%グループにおいて年齢の 2 乗項と家計所得が有意でない点は共通しているが、失業ダミーや年齢の 1 乗項の結果で異なっていることが分かる。表 4 より、フィンランドでは所得 20%のグループにおいて年齢は満足度に影響を与える要因とは言えな

サンプル数が異なるのは、グループに分けた後にデータの欠損値で分析対象から除外した回答数が異なるためである。
表 3 より、所得は全サンプルを対象とした分析結果では統計的有意に満足度を高めるが、所得グループ別の結果か
らは統計的有意な結果は得られなかった。この結果は、日本において所得の違いは一定水準を超えた場合もしくは下回った場合において、満足度に与える影響が限定的となっている可能性を示唆している。

い一方で、失業していることが満足度を下げる効果を有している点は日本とは異なっている。

加えて、所得下位 20%グループでは年齢の 2 乗が 5%水
準で統計的有意であるとは言えない結果となり、全サンプ
ルや所得上位 20%を対象とした分析結果とは異なる傾向が観測された。加えて、所得下位 20%グループでは、年齢の係数値の符号がマイナスであることから、年齢が高まるにつれて満足度が低下する傾向にあることが示唆される。これは先行研究で示される満足度と年齢との間のU 字曲線の関係とは異なる結果であった。
表 3 満足度を被説明変数とした分析結果(日本)
全サンプル
0.789

***

女性ダミー

0.403

年齢

-0.029年齢 2 乗所得上位 20%
3.718

***

***

0.359

***

-0.039

0.000

***

結婚ダミー

0.496

失業ダミー

所得下位 20%
2.851

***

***

0.505

***

***

-0.043

***

0.000

***

0.000

*

***

0.756

***

0.717

***

-0.426***-0.705*-0.422log(家計所得)

0.628

***

0.050

住環境指数

0.010

***

0.011

***

0.010

***

経験指数

0.022

***

0.023

***

0.023

***

治安指数

0.006

***

0.004

**

0.008

***

健康問題ダミー-0.298***-0.221***-0.267

**

切片

0.084

サンプル数

11,354

2,748

1,777

決定係数

0.190

0.196

0.196

注：*, **. ***はそれぞれ 10%, 5%, 1%水準で有意であることを示す。

表 4 満足度を被説明変数とした分析結果(フィンランド)
全サンプル

所得上位 20%

所得下位 20%

切片

3.851

***

3.008

***

4.294

***

女性ダミー

0.395

***

0.344

***

0.594

***

年齢

0.013

***

0.021

**

0.003

年齢 2 乗

0.000

***

0.000

**

0.000

結婚ダミー

0.356

***

0.213

***

0.375

***

失業ダミー

-0.547***-0.397*-0.571***log(家計所得)

0.132

***

0.394

***

-0.009

住環境指数

0.008

***

0.008

***

0.006

***

経験指数

0.024

***

0.019

***

0.025

***

治安指数

0.006

***

0.004

***

0.009

***

健康問題ダミー-0.543***-0.520***-0.519

***

サンプル数

9,976

2,427

1,507

決定係数

0.237

0.196

0.246

注：*, **. ***はそれぞれ 10%, 5%, 1%水準で有意であることを示す。

4. 結論
本研究では日本とフィンランドを対象に生活満足度に影響を与える要因の比較分析を行った。その結果、国別、所得グループ別に影響を与える要因は異なっていることが明らかとなった。
引用文献
1) 内閣府政策統括官（経済社会システム担当）. “満足度・生活の質に関する調査報告書 2022”.内閣府.2022.
2) 山内直人. "幸福度指標の政策的意義と活用." 計画行政37.2 (2014): 11-16.
3)ブルーノ・S・フライ(2012)「幸福度をはかる経済学」白石小百合訳、NTT 出版- 2-P2-09 -2-P2-10

第18回日本LCA学会研究発表会

海洋生分解性バイオポリマーPHBH の生産拡大を考慮したシナリオ分析
Scenario analysis based on the production expansionof marine-biodegradable polymer PHBH
〇千田 康太* 1), 天沢 逸里 1), 中谷 隼 1), 平尾 雅彦 1), 佐藤 俊輔 2)
1) 東京大学

2) 株式会社カネカ*chida-hanaike@g.ecc.u-tokyo.ac.jp.
環境影響は GHG 排出量を、経済性はコストを評

1. 緒言

価指標に設定した。

Poly(3-hydroxybutyrate-co-3-hydroxyhexanoate),(PHBH) は土壌、海洋生分解性を示すバイオマス由2.3. シナリオ生成・評価式、炭素源を特定の微生物に与各ステージについて図 2 に示すシナリオを生成しえることで体内に産生される。また、現在 CO2 と H2た (シナリオ要素詳細は表 S1 参照)。各シナリオのを原料として PHBH を製造する技術開発も進んでい評価を行ったのち、全シナリオの組み合わせで結果る 3)。
パーム油を原料とした現状における LCA では、の統合を行いライフサイクル全体の評価とした。統特定の End of Life (EoL) シナリオではポリエチレン

合評価に際しては以下の式 (1) を定義した。

来のポリマーであり1, 2)(PE) やポリスチレン (PS) と同程度の GHG 排出量4)であると報告されている 。PHBH のさらなる導入

𝑥integrated ≡𝑥material + 𝑥PHBHproduction+ 𝑥EoL (1)𝐿

にあたっては、環境影響やその経済性について、図

ここで、xi はステージ i における評価指標 (GHG

1 に示すような生産拡大によって生じうる影響を考

排出量, コスト) の値、L は製品寿命定数であり、リ慮した評価が必要である。

サイクルを行わないシナリオと比較した際の PHBH本研究では、PHBH の生産拡大を視野に入れたライの有用寿命の長さの比を示す 5)。

フサイクルを設計することを目的とする。そのために、PHBH のライフサイクルステージで環境とコストに影響を与える主要な要素を挙げ、それらをシナリオ分析によって評価した。

図 2. 生成したシナリオ概略
2.4. 生産拡大影響
前節で算出した現状の環境・経済性評価結果を基に、PHBH 製造の生産拡大時に生じうる影響要素を組込み再び評価を行った（考慮した要素は表 S2 を

図 1. PHBH のライフサイクル(上)と生産拡大時に起こりうる影響の例(下)参照）。また、同質量の石油由来プラスチックについても現状における評価を行い、比較を行った。

2. 手法
2.1. 機能単位・システム境界

3. 結果

1 kg の PHBH 樹脂の生産・使用を機能単位に設定し3.1. 原料ステージ

た。図 S1 に分析対象のシステム境界を示す。本研究

図 3 A に原料ステージのシナリオ分析の結果を示

ではライフサイクルステージのうち原料、PHBH 製す。バイオマスから PHBH を製造するシナリオの方造、EoL ステージを評価対象とした。

が CO2+H2 由来 PHBH よりも全体的に GHG 排出量、2.2. 評価指標

コストともに優れている傾向にあった。これは現在- 2-P2-10 -2-P2-10

第18回日本LCA学会研究発表会

図 3. 統合による現在の PHBH の環境・経済性分析結果(A : EoL をケミカルリサイクルに固定し原料を変化 B : 原料をパーム油に固定し EoL を変化)の技術における H2 の製造や輸送の負荷に起因する。
特に H2 の海外からの輸送形態による影響が大きい。
3.2. EoL ステージ
図 3 B に EoL ステージのシナリオ分析の結果を示す。再資源・再製品化リサイクルを行うシナリオが他と比較して GHG 排出量、 コストともに優位であった。これは、リサイクルによる原料や PHBH 製造
負荷の代替効果が、リサイクルによる負荷を上回るからである。一方、サーマルリサイクルに関しては、
PHBH の燃焼によって得られるエネルギーが他のプ
ラスチックと比較して少ないため、効果が限定的であることが読み取れる。

図 4. 生産拡大シナリオ別分析結果

3.3. 生産拡大影響
図 4 に生産拡大によって生じうるシナリオ分析の4. 結言

結果を示す。B-1 ~ B-4 がバイオマス、H-1 ~ H-4 がPHBH のライフサイクルにおける環境・経済性のCO2 + H2 シナリオであり、それぞれシナリオ番号がシナリオ分析を通じて生産拡大影響の検討を行い、大きいほど将来的な生産拡大が進んだ予測である生産拡大に伴う GHG 排出量、コスト推移の原料種(シナリオ詳細は表 S3 参照)。

類との関係や、将来的な従来のプラスチックとの代

まず、GHG 排出量については、バイオマスにおい替可能性の存在が明らかになった。しかしながら、ては EoL 様式の変化によって一時的に減少するもの

本研究では PHBH の生分解性による生態系等への環の、将来的には原料製造のための農地開墾によって境影響や、その他の生産拡大影響については評価を

GHG 排出量も徐々に増加していく。一方、CO2 + H2

行っていないため、これらも論考しつつ導入の検討

シナリオでは減少する。これは、H2 の製造手法のシやライフサイクル設計を行っていく必要がある。

フトや EoL 様式の変化によるものである。コストについては、PHBH 製造時のスケールメリットや H2 価
格の低下によってバイオマス、CO2 + H2 いずれも将来的に大幅に減少することが見込まれる。
従来のプラスチックとの比較では、PS や高密度ポリエチレン (HDPE) と同等、もしくはより優れた結果を示すシナリオがバイオマス (B-2)、CO2 + H2 シ
ナリオ (H-3, 4) で各々違う年代に存在した。これらの結果から、H2 の製造技術の発展やコストの変化に応じた、
バイオマスから CO2 + H2 への原料の移行が、既存のプラスチックの代替という面で有効といえる。

参考文献
1) T. Morohoshi, et al., Microbes Environ., 33(3), (2018),
pp.332-335
2) S. Sato, et al., J. Biosci. Bioeng., 120(3), (2015),
pp.246-251
3) A. Pohlmann, et al., Nat. Biotechnol., 24(10), (2006),
pp.1257-1262
4) E. Amasawa, et al., Environ. Sci. Technol., 55(5),(2021), pp.3380-3388
5) S.R. Nicholson, et al., Annu. Rev. Chem. Biomol. Eng.,
13, (2022), pp.301-324- 2-P2-10 -2-P2-10

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S1. システム境界- 2-P2-10 -2-P2-10

第18回日本LCA学会研究発表会

表 S1. シナリオ分析：生成した各ステージのシナリオ要素

ライフサイクルステージ

シナリオ区分基準

シナリオ名
パーム油
大豆油

植物油
バイオマス

菜種油

バイオマス種類

ヒマワリ油
サトウキビ

糖

テンサイ
風力+電気分解
太陽光+電気分解
電気分解 (Grid)

H2 製造手法

原料

水蒸気改質
石炭ガス化
水の熱分解 (Cu-Cl サイクル)

CO2 + H2

オーストラリア

供給元

H2 輸送

形態

ノルウェー
液化水素 (LH2)
有機ハイドライド (MCH)
風力

供給電力

太陽光
Grid
場内発電のみPHBH 製造

使用する電力源

昼：場内発電 夜：Grid 電力
太陽光発電

製品製造・消費製造する製品リサイクルされやすい
リサイクルされにくい
一般焼却
埋立 (メタン回収無し)
No-recycle

End of Life (EoL)

EoL の方法

埋立 (メタン回収あり)
土壌流出
海洋流出
野外投棄

Semi-recycle
Recycle*1

サーマルリサイクル
マテリアルリサイクル
ケミカルリサイクル *1

ここでのケミカルリサイクルとは、廃 PHBH を再び PHBH 産生微生物に炭素源として与えること
で、新しい PHBH へと作り替える手法を指す。

- 2-P2-10 -2-P2-10

第18回日本LCA学会研究発表会

表 S2. 生産拡大時や将来的に生じうるとして考慮した影響
ライフサイクルステージ

影響

バイオマス
原料

CO2+H2

説明
他製品との競合による原料使用可能量の制限

農地拡大

新たな農地開墾の必要性

H2 製造手法変化

水蒸気改質から電気分解へのシフト

H2 コスト低下
PHBH の現地製造

PHBH 製造
EoL

原料の海上輸送の必要性の減少

スケールアップ

スケールメリット

ナンバリングアップ

PHBH 流通量の増加によって

EoL 方法の変化

PHBH 単体のリサイクルが現実的になる

表 S3. 将来的な PHBH ライフサイクル予測として生成したシナリオ
シナリオ名

原料

生産規模

H2

H2 コスト(t /年)

製造手法

(年時点)

現地生産

プラント規模EoL(t /年)

B-1

バイオマス

5,000

-

-

なし

1,000

サーマル

B-2

バイオマス

200,000--

なし

20,000

ケミカル

B-3

バイオマス

5,000,000

-

-

あり

20,000

ケミカル

B-4

バイオマス

25,000,000

-

-

あり

20,000ケミカル

H-1

CO2 + H2

5,000

水蒸気改質

2022

なし

1,000

サーマル

H-2

CO2 + H2

200,000

水蒸気改質

2030

なし

20,000ケミカル

H-3

CO2 + H2

5,000,000

風力+電解

2050

あり

20,000ケミカル

H-4

CO2 + H2

25,000,000

風力+電解

2050

あり

20,000ケミカル- 2-P2-10 -2-P2-11

第18回日本LCA学会研究発表会

脱炭素化に向けたスマート農業による影響分析
An Economic Analysis of Smart Agriculture toward Decarbonization○岩松稔*1)、細島千聖 1)

加河茂美 2)

Minoru Iwamatsu, Chisato Hososhima, Shigemi Kagawa
1) 九州大学経済学部 2) 九州大学経済学研究院* iwamatsu.minoru.057@s.kyushu-u.ac.jp

1. 研究背景

ここで、被説明変数𝑦𝑖 は𝑖県（𝑖 = 1,2, … ,47）における2015 年 9 月の国連総会において持続可能な開発

米生産額（億円）、説明変数𝑥1𝑖 は𝑖県における稲作経営

SDGS が採択されて以降、日本においても政府、企業、

体数を、𝑥2𝑖 は𝑖県におけるトラクター台数（台）を、𝑥3𝑖

自治体、大学などで SDGS に関する様々な取組がなさ

は𝑖県における年平均気温（℃）
、𝑒𝑖 は誤差項を表してい1)れている。 農業分野も例外ではなく、17 の目標のう
ち食糧問題、環境問題、労働問題など多くが農業を通じて達成できる。

る。
次に𝑖県におけるトラクター台数を増加させた場合の米生産額の変化について分析する。具体的には、作そこで近年注目されているのがスマート農業である。

付面積当たりのトラクター台数の 47 都道府県におけスマート農業とは、ロボット、AI（人工知能）、IoT（モる平均値を算出し、その値に達するように各都道府県

ノのインターネット）などの先端技術を活用し、超省にトラクターを導入した場合について考える。なお、

力・高品質生産を実現する新たな農業のことである。

既に平均値に達している都道府県（群馬県、東京都、

2)

神奈川県、山梨県、鹿児島県、沖縄県）については対

これにより、労働力不足や国内の食料自給率の改善、農作物の品質向上など多くの課題の解決が可能になる。

象外とした。

しかし、これだけの可能性を持ちながらもコストの高さという課題があり導入がまだまだ進んでいない。3)

3. データスマート農業が脱炭素化に与える影響が明らかにでき本研究で用いたデータについて、米生産額は農林水

れば、投資家や政府からの支援を受けられる可能性が産省の「平成 27 度生産農業所得統計」4)、年平均気温高くなる。近年拡大している ESG 投資家からスマート

は政府統計の総合窓口(e-Stat)の「平成 27 年度版社会・

農業関連株への投資が高まったり、グリーンボンドや人口統計体系」 5)、稲作経営体数、トラクター台数はサステナブルファイナンスの適用などを通じた資金調

農林水産省の「2015 年版農林業センサス報告書」6) の達が可能になったりすると考えられる。

データを用いた。また、面積当たりのトラクター台数

本研究は、稲作におけるスマート農業導入による脱の都道府県平均値の計算に使用した米作付面積は、農炭素化の可能性について、ケース地域を設定し、導入

林水産省の「平成 27 年度作物統計調査」7) のデータ

前後の CO2 排出量の変化をシナリオ分析する。作付面を用いた。

積を見ると水稲が最も広く、スマート農業の導入による影響が最も大きくなると考えたため、稲作を研究対

4. 結果・考察象とする。稲作全体の現況を調べ、どの要素が稲作生

4.1 重回帰分析

産額向上に繋がるのかを分析する。次に要素の一部を重回帰分析より、次の結果が得られた。

スマート農業に置き換えた場合、生産額や環境への影
響はどうなるのか分析していく。最後にケース地域を

log(𝑦̂𝑖 ) = −4.29 + 0.92log(𝑥1𝑖 ) + 0.35log(𝑥2𝑖 ) + 1.05log(𝑥3𝑖 )設定し、シナリオ分析する。
推計されたパラメータはいずれも有意水準 1%で有2. 研究手法意であった。この回帰式から、稲作経営体数（𝑥𝑖1 ）が米の生産がどのような変数の影響を受けているのか

1％増加すると米生産額（𝑦𝑖 ）が 0.92％増加することが分析するため、生産関数を以下のように定式化し、重分かる。これは稲作が労働集約的な傾向が根強いこと

回帰分析を行った。

が理由だと考えられる。しかし、就農人口の減少により、生産要素の中では増加させることが困難であるとlog(𝑦𝑖 ) = 𝛽0 + 𝛽1 log(𝑥1𝑖 ) + 𝛽2 log(𝑥2𝑖 ) + 𝛽3 log(𝑥3𝑖 ) + 𝑒𝑖

考えられ、他の要素の増加が必要である。
次に、トラクター台数（𝑥2𝑖 ）が 1％増加すると、米- 2-P2-11 -2-P2-11

第18回日本LCA学会研究発表会

生産額（𝑦𝑖 ）は 0.35％増加することが分かる。農業に稲作にとって温暖化の影響が深刻だということがわかおける機械化が生産性向上に寄与していることがわかる。なお、トラクター導入増加による環境への影響評った。トラクターなどの農業用機械は、就農人口が減

価については、本会で議論する。

少する中で導入されてきたものであり、今後更に導入
5. 引用文献が進んでいくと考えられる。
最後に、平均気温（𝑥𝑖1 ）が 1％増加すると米生産額

1) 村上芽・渡辺珠子：“SDGs 入門”
，日本経済新聞出（𝑦𝑖 ）が 1.05％減少する。これは稲という作物の特性にあると考えられる。稲出稲から登熟機までの気温が版社，東京, (2019) , pp. 20-21.
2) 農林水産省：“過去の質問事例”，農林水産省, <https://www.maff.go.jp/j/heya/sodan/17009/02.html >，適温を超えて高温になると、品質や収量が低下してし（参照 2023-1-13）

まう。具体的には、登熟期のでんぷんの蓄積が不十分になり、白未熟粒が多発してしまう。日本の稲作では

3) 齊藤彬夫：“野村アグリプランニング＆アドバイザ

質も重要な要素の一つであるため、生産額が減少してリーレポートスマート農業の現状と課題”，

8)<https://www.nomuraholdings.com/jp/company/group/n

しまうと考えられる。

apa/data/20171101.pdf>，（参照 2023-1-13）
4.2. トラクター台数を増加させた場合の産出額

4) 農林水産省：“平成 27 年度生産農業所得統計”, e-

図 1 は、作付面積当たりのトラクター台数が全国平Stat, （オンライン）<https://www.e-stat.go.jp/stat-

均に到達していない都道府県のトラクター台数をその

search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00500206

全国平均まで上昇させたときの米生産額（推計値）と&tstat=000001015617&cycle=7&year=20150&month=

それらの都道府県の現状の米生産額（推計値）の比較

0&tclass1=000001019794&tclass2=000001100335>，をしている。結果から、作付面積当たりのトラクター（参照 2022-12-16）

台数が全国平均に到達していない都道府県を平均値に

5) 政府統計の総合窓口 （e-Stat）：“社会・人口統計体まで増加させた場合、米の産出額が約 1.5 倍になるこ

系 都道府県データ基礎 環境”, <https://www.e-とがわかる。このことから、トラクターの導入は生産

stat.go.jp/dbview?sid=0000010102>，（参照 2022-1216）

性向上に大きく貢献できると考えられる。

6) 農林水産省：“2015 年農林業センサス報告書・第 2巻, 農林業経営体調査報告書”, e-Stat（オンライン）,<https://www.e-stat.go.jp/statsearch/files?page=1&layout=datalist&toukei=00500209&tstat=000001032920&cycle=7&year=20150&month=0&tclass1=000001077437&tclass2=000001077396&tcla
ss3=000001085297>，（参照 2022-12-16）7) 農林水産省：“平成 27 年度作物統計調査・水稲” ,e-Stat, (オンライン) , < https://www.e-stat.go.jp/statsearch/files?page=1&layout=datalist&toukei=00500215&tstat=000001013427&cycle=7&year=20150&month=
図 1. 作付面積当たりのトラクター台数が全国平均に0&tclass1=000001033085&tclass2=000001079196>，

到達していない都道府県の現状の米産出額（推計値）（参照 2022-12-16）とそれらの都道府県において作付面積当たりのトラク

8) 八木宏典：“図解知識ゼロからのコメ入門”, 家の光

ター台数を全国平均まで増加させた場合の米産出額（推計値）との比較
また、トラクターの導入台数の増加による米産出額の伸び幅の高い都道府県は、新潟県、秋田県、山形県、宮城県、北海道の順となっている。これらの県はもとより米の産出額が大きいうえ、緯度が高く温暖化の影
響を受けにくいことも原因だと考えられる。逆に下位の都道府県は、下から宮崎県、大阪府、和歌山県、徳島県、長崎県など、
緯度の低い地域が多くなっており、- 2-P2-11 -協会, 東京, (2014), pp. 166-168

2-P2-12

第18回日本LCA学会研究発表会

The Environmental and Economic Cost of Conventional and Plant-based Meat:
A Life Cycle Assessment and Life Cycle Costing Analysis
Nichole Eunice Yanson Lalas*1), Norihiro Itsubo1)
1) Tokyo City University* g2283125@tcu.ac.jp
1.

Introduction

2.

Background of Study

1.1

2.1

Scope and Methodology
Methodology

According to the Food and Agriculture Organization United
Nations, 14.5% of the global manmade greenhouse gas

This research will utilize two methods:(GHG) emissions are accounted for the livestock, of which
beef is a major contributor and 60% of all GHG emissions

2.1.1
Life Cycle Assessment (LCA)
LCA is a tool for assessing the environmental impact of afrom food production are represented by meat[1]. Despite theproduct throughout its lifecycle – in this case, the cradle-to-

alarming environmental impact of the beef industry, theglobal market size of beef is expected to continue increasing

consumer approach[4]. The research utilizes SimaPro 9.4[5] tocalculate the environmental impact of the products andat 5.52% CAGR from $395.22B in 2021 to $604.34B inapplies the process flows and methods from the Ecoinvent[2]2029 . With the growing market demand, several industries

v3.9[6], IDEA 9.2[7], USLCI[8], Agrifootprint[9], andare also challenged to create alternatives (ex. Soy-based

openLCA[10] databases.

meat) to address environmental and sustainability issues.
Life Cycle Costing (LCC)

2.1.2
1.2

Objectives

LCC is an estimate of all possible costs incurred throughout

The main objective of this research is to determine thethe product’s life cycle that are direct and indirect[11]. LCC

environmental and economic impact of conventional meat

will utilize the same software and database as LCA.

(red meat, beef), and compare it with plant-based meat
(germinated soy) throughout its product lifecycle. Other

2.2

objectives include determining the most sustainable
alternative meat and which processes in the lifecycle

The research will focus on conventional and plant-based
meat. The conventional meat will utilize secondary data fromsignificantly impact the environment and economy.

existing articles. The plant-based meat will utilize primary

1.3

Data

data from DAIZ Company[12], a manufacturing company ofplant-based meat made from germinated soy and pea in Japan.

Research Question

The main research question this research aims to answer iswhat is the environmental impact and economic impact of

2.3

conventional meat as compared to plant-based meat

DAIZ Company is known for its patented method called

throughout its lifecycle?

Ochiai Germination Method. It is a novel cultivation method

Research Subject

utilizing the metabolic explosion of germinated plant seeds
1.4
Significance of Study
The significance of this study revolves around four maindeveloped by Scientist Koji Ochiai. The process’ main goal
is to produce similar tasting and nutritional value meat

categories: (1) Consumer Impact. The research will help

products.

consumers be more aware of the environmental and social
implications of buying beef and dairy that may trigger them

2.4

to adjust their diet and consumption. (2) Industry Impact. The
research aims to help food companies producing meat to

DAIZ Products of Miracle Meat with high density or low
density made of germinated soy will be analyzed.

Research Productimprove their processes and activities environmentally andeconomically. (3) Government Policymaking. This research

2.5

can assist and guide the policy-making body to regulate these

The functional unit deployed will be to produce or consume

companies. (4) Global Impact. The long-term goal of thisresearch is to promote sustainable food production and

1 kg of soybean in terms of quantity weight produced, and 1
mg of glycerin acid for the nutrients.

consumption globally as aligned with SDGs[3].

- 2-P2-12 -Functional Unit

2-P2-12

第18回日本LCA学会研究発表会

2.6
System Boundary
As for the system boundary, this study aims to determine theDifferences in results would depend on the system boundary
considered in each study, the final output, the location, andenvironmental and economic impact from cradle-to-the consideration of transportation, materials, and land-use

consumer including the transportation carbon emissions andchange.

other environmental impact factors. Below shows the input

One of the most notable findings among the studies is theand output process flow of conventional and plant-basedmeat.

impact of land-use change (LUC). In Figure 3, studies thatconsidered LUC had 5 times higher GWP as compared tostudies that did not include this in the system boundary.

Figure 1. System Boundary
Based on the results of the meta-analysis for Soybean
3.

Literature Review

Based on the literature review and meta-analysis

products, it is significant to consider land-use change which
this research aims to consider.

compiled[13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26], Figure 2 shows thetotal average global warming potential (GWP) of soybean
products. The average GWP of soybean products is 1.63 kg

4.

Expected Results
As this study is currently in progress, the expected results
for conventional and plant-based meat are as follows:
1) Greenhouse gas emissions;

CO2 eq/kg.

2) Economic cost (direct and indirect);3) Comparative analysis of results
5.

Figure 2. GWP of Soy Products

Figure 3. GWP of Soy Products with LUC Consideration

Reference[1] Gerber, Pierre J., et al. Tackling climate change
through livestock: a global assessment of emissions
and mitigation opportunities. Food and Agriculture
Organization of the United Nations (FAO), 2013.
[2] Fortune Business Insights. “Beef Market Size, Share& Covid-19 Impact Analysis” Beef Market Size,
Growth & Trends | Forecast Report [2029], 2021,
www.fortunebusinessinsights.com/beef-market106640.
[3] “The 17 Goals | Sustainable Development.” United
Nations, United Nations, sdgs.un.org/goals.
[4] Ciroth, Andreas, et al. "Towards a life cycle
sustainability assessment: making informed choices
on products." (2011).
[5] “SimaPro 9.” SimaPro 9.4 - What's New?, July 2022,
simapro.com/wpcontent/uploads/2022/07/SimaPro940WhatIsNew.pdf- 2-P2-12 -2-P2-12

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
6.

Reference (Con’t)[6] “The World's Leading, High Performance, Open Source Life Cycle Assessment Software.” OpenLCA.org, 2022,
www.openlca.org/.
[7] TCO2 Co.Ltd. “IDEA – Inventory Database for Environmental Analysis.” Japanese, 2022, idea-lca.com/en/.
[8] National
Renewable
EnergyLaboratory.
https://www.lcacommons.gov/nrel/search, 2012

U.S.

Life

Cycle

Inventory

Database.

[9] Blonk Consulting. “Blonk Sustainability: Agri-Footprint.” Blonk, 2022, blonksustainability.nl/tools/agri-footprint.
[10] OpenLCA Nexus: The Source for LCA Data Sets, 2022, nexus.openlca.org/database[11] Rebitzer, Gerald, and David Hunkeler. "Life cycle costing in LCM: ambitions, opportunities, and limitations." TheInternational Journal of Life Cycle Assessment 8.ARTICLE (2003): 253-256.
[12] “DAIZ | Homepage.” DAIZ Inc., 2023, www.daiz.inc/en.
[13] Herdhiansyah, D., et al. "The Implementation of Life Cycle Assessment (LCA) in the Processing Industry Tofu: A
Case Study of Konawe Selatan District, Indonesia." Asia-Pacific Journal of Science and Technology, vol. 27, no. 4,
2022. SCOPUS, www.scopus.com, doi:10.14456/apst.2022.57.
[14] Van Mierlo, Klara, et al. "Moving from pork to soy-based meat substitutes: Evaluating environmental impacts inrelation to nutritional values." Future Foods 5 (2022): 100135.
[15] Zhang, Qian, et al. "Environmental footprints of soybean production in China." Environment, Development andSustainability (2022): 1-19.
[16] Smetana, Sergiy, et al. "Meat substitution in burgers: nutritional scoring, sensorial testing, and Life Cycle
Assessment." Future Foods 4 (2021): 100042.
[17] Sari, I. P., W. Kuniawan, and F. L. Sia. "Environmental impact of tofu production in West Jakarta using a life cycle
assessment approach." IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Vol. 896. No. 1. IOP Publishing,2021.
[18] Mendoza Beltran, Angelica, et al. "Assessing life cycle environmental impacts of inoculating soybeans in Argentina
with Bradyrhizobium japonicum." The International Journal of Life Cycle Assessment 26.8 (2021): 1570-1585.
[19] Saerens, Wiebe, et al. "Life cycle assessment of burger patties produced with extruded meat substitutes." Journal of
Cleaner Production 306 (2021): 127177.
[20] Romeiko, Xiaobo Xue. "A comparative life cycle assessment of crop systems irrigated with the groundwater andreclaimed water in Northern China." Sustainability 11.10 (2019): 2743.
[21] Guareschui, Roni Fernandes, et al. "‘An analysis of energy efficiency and greenhouse gas emissions from organic
soybean cultivation in Brazil." Semina: Ciências Agrárias 40.6Supl3 (2019): 3461-3476.
[22] Toloi, Marley Nunes Vituri, et al. "CO 2 Gas emissions of soybean production and transportation in the different
macro-regions of Mato Grosso State-Brazil." Advances in Production Management Systems. Production Management
for the Factory of the Future: IFIP WG 5.7 International Conference, APMS 2019, Austin, TX, USA, September 1–5,
2019, Proceedings, Part I. Springer International Publishing, 2019.
[23] Situmorang, Asido, and Yosef Manik. "Life Cycle Assessment of Food Processing Systems in Toba Samosir
Regency." E3S Web of Conferences. Vol. 73. EDP Sciences, 2018.
[24] Mejia, Alfredo, et al. "Greenhouse gas emissions generated by tofu production: A case study." Journal of Hunger &Environmental Nutrition 13.1 (2018): 131-142.
[25] Zortea, Rafael Batista, Vinicius Goncalves Maciel, and Ana Passuello. "Sustainability assessment of soybean
production in Southern Brazil: A life cycle approach." Sustainable Production and Consumption 13 (2018): 102-112.
[26] Fresán, Ujué, et al. "Meat analogs from different protein sources: a comparison of their sustainability and nutritional
content." Sustainability 11.12 (2019): 3231.

- 2-P2-12 -2-P2-12

第18回日本LCA学会研究発表会

Figure SI1.

DAIZ Germination Tank[12]Figure SI4.

Amino Acid Content of DAIZ

Soybeans vs Common Soybeans[12]Figure SI2.

Low Density (S-A) and High Density(H-A) DAIZ Products[12]Figure SI5.

Figure SI3.

Amino Acid Content of DAIZ
Soybeans vs Beef[12]Common Grain Soybean vs Planted

Germinated Soybean Comparison Table[12]Figure SI6.

- 2-P2-12 -DAIZ Process Flow[12]2-P2-13

第18回日本LCA学会研究発表会

日本の飼料化プラントの効率性分析
Efficiency Analysis of Eco-feed Plants in Japan○都留惇嗣*1)、大賀雄介 2)、加河茂美 3)Junji Tsuru, Yusuke Oga, Shigemi Kagawa
1) 九州大学経済学部

2)九州大学経済学府

3)九州大学経済学研究院* tsuru.junji.426@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景
現在、日本で飼育されている家畜 の飼料の約原材料生産性 =75％は輸入に依存している（農林水産省、2023）。

飼料生成量
バイオマス搬入量

また、畜産業の経営コストに占める飼料の割合は、肥育牛が 34％、成乳が 50％、肥育豚が 63％、養鶏が 57％（ブロイラー経営）
・48％（排卵経営）であ

労働生産性 =る（農林水産省、2023）。このまま家畜の飼料を輸

飼料生成量
従業員数

入に依存していけば、価格の高騰を免れないだけでなく、飼料添加物の影響による安全性の不安を抱え

3. データバイオマス利活用技術情報データベース ver2.1

たままになりかねない。
農林水産省が定める「食料・農業・農村基本計画」（一般社団法人地域環境資源センターが提供）におによると、日本の飼料自給率目標は令和 3 年度のける飼料化プラント（46 件）から、維持管理人数・25％から令和 12 年度には 34％に引き上げられたバイオマス搬入量・飼料生成量を収集し、豚用の飼（農林水産省、2023）。目標達成の施策の一環とし料化に基づいた 28 プラントの原材料生産性、17 プて期待されているのがエコフィードである。エコフ

ラントの労働生産性を推計した。

ィードとは、“環境にやさしい(ecological)”や“節約する(economical)”等を意味する“エコ(eco)”と“飼4結果料を意味するフィード(feed)”を併せた造語であり、

図 1 は原料生産性が高い工場上位 10 件を示して食品製造副産物や売れ残った食品、調理残さ、農場いる。原料生産性の高い工場はバイオマス搬入量よ残さを利用して製造された家畜用飼料のことでありもそこから生成される飼料生成量の方が多い。こる。国土の狭い日本の新たな飼料生産方法であるだ

れは、豚用の飼料は主に原材料を液状化させる方法

けでなく、飼料自給率が上がることで、輸入に依存が多いためである。生成方法には、乾燥化・サイレしていた飼料にかかる経営コストを抑えることもージ（発酵化）・リキッド（液状化）の 3 種類がある。

見込める（農林水産省、2022）。

液状化は搬入したバイオマス原料に対して、水や牛しかし、それらの利点の反面、飼料成分や栄養価の乳、ジュースなどの液体を加えることからバイオマ

変動が大きいことや食品リサイクル工場の製造能力

ス搬入量に対して、生成される原材料が大きくなるが追い付かず、円滑な製造ができていないという課（農林水産省、2022）。
上位 1 位から 7 位までの工場が液状化法で、8 位題がある（農林水産省、2022）。
そこで、本研究では日本の豚用エコフィード生産から 10 位までが乾燥化法を用いて生産活動をして工場 29 件の中から、28 件の原材料生産性と 17 件いた。液状化法を用いている工場の中で原料生産性の労働生産性を計算し、エコフィード効率的な生産が高かった上位 10 部門は、バイオマス搬入量より方法について実現可能な提言を行う。

も飼料生成量を上回っている。一方、乾燥化法を用いている工場も、原材料生産性上位 10 件に入った

2. 分析手法

工場はバイオマス搬入量に近い値の飼料生成量の数

本研究は、エコフィードを実施している工場の従値を出している。つまり、乾燥化の処理方法の変更

業員数、バイオマス搬入量、飼料生成量のデ―タを用によって、原材料生産性を向上させる余地があるといて、以下に定式化されるエコフィードの原材料生いえる。

産性と労働生産性を計算し、効率的に稼働している
企業とそうでない企業の分析を行った。

- 2-P2-13 -2-P2-13

第18回日本LCA学会研究発表会

原材料生産性

労働生産性

3.00
一人当たりの飼料生成量(t/人)

2.50
2.00
1.50
1.00
0.50

2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0

0.00

飼料生成手法には相関関係がないといえる。
図 1. 原料生産性上位 10 件
図 3. 労働生産性上位 10 件
図 2 は原材料生産性の低かった工場下位 10 件を5. 結論示している。これらの工場はバイオマス搬入量より

これらの結果を踏まえると、エコフィードを推進

飼料生成量が少ないことが分かる。下位 10 件のうするにあたって、3 種類の飼料生成手法の中で、どち、9 件が乾燥化法を行っており、この結果からも、の手法が好ましいのかを断定することは難しい。実

液状化と乾燥化で飼料生成量に大きな違いが生じて際、肥育豚の好む飼料を提供することも重要である

いるといえる。しかし、最も原材料生産性が低かっと同時に、乾燥化・発酵化させた飼料単価が 25 円

た有限会社宮松クリーンは、液状化法と発酵化法を/kg、液状化させた飼料単価が 5 円/kg ということも併用していることが分かった（社団法人 地域環境資考慮すると、原料生産性が高いからといって高い売源センター、2008~2010）。この結果から、一概に液上が見込めるとは考えられない。

状化と乾燥化で飼料生成量に違いがでるとは限らない。

本会では、各々の手法における投入コストや売上を算出することで、経営において効率性を重視した、望ましい手法や従業員の人数などを分析した結果を発表する予定である。そうすることで、エコフィー

原材料生産性0.35

ドの促進につながり、飼料における日本の自給率向

0.30

上実現に大きく役立つことができると考えている。

0.25

0.20

6

0.15

1)社団法人 地域環境資源センター：”バイオマス利

0.10

活用技術情報データベース Ver2.1”, (2008~2010)

0.052)農林水産省：”エコフィードについて”,(2023)

0.003)農林水産省：”エコフィードをめぐる情勢

参考文献

畜産部畜産振興課”,(2022)

図 2. 原料生産性下位 10 件
図 2 は労働生産性の高かった工場上位 10 件を示している。原料生産性と比較すると、労働生産性は
上位 10 件の中でも差が大きいく、これらのうち、乾燥化を用いていたのは 4 件、液状を用いていたのは４件、発酵化を用いていたのは 2 件であった。労働生産性と- 2-P2-13 -生産局

2-P2-14

第18回日本LCA学会研究発表会

牡蠣の冷蔵・冷凍性能に係る環境負荷・品質の複合評価の考察
Consideration of a Combined Assessment of Environmental Impact and Quality for Oyster Refrigeration
and Freezing Performance1)○山本鷹生* ，山崎智生 1)，苗山 1)，片山昇 1)，堂脇清志 1)
Takao Yamamoto, Toshiki Yamazaki, Miao Shan, Noboru Katayama, Kiyoshi Dowaki
1) 東京理科大学* 7419118@ed.tus.ac.jp
1. はじめに

3.1.1 対象牡蠣の条件設定

近年，コールドチェーンを支える大きな役割を果た

本研究における環境評価では，水揚げされた牡蠣は，

しているものに急速冷凍がある．急速冷凍とは，最大それぞれの冷却法にて 1 日間冷却し，その状態を維持

氷結晶生成温度帯を 30 分以内に通過することができ，しながら輸送され消費されると想定している．しかし緩慢冷凍に比べて細胞内の氷結晶が多きくならないたながら，牡蠣サンプルの調達において，緩慢冷凍のサ

め，細胞を大きく破壊せず，緩慢冷凍のように解凍す

ンプルについては，冷蔵されて送られてきたサンプル

るときに破壊した細胞から排出される細胞液(ドリッを緩慢冷凍にて冷却されたものとした．他の急速冷凍プ)の低下を防ぐことができるとされている．すなわち，及び冷蔵のサンプルについては，前述の条件に合致す

急速冷凍においては，解凍後も凍結前と似た状態を維る．ここで，緩慢冷凍のサンプルについては，冷蔵状1)持するという利点がある ．

態から冷凍することになるが，水揚げされて冷蔵状況
での保存期間内では，牡蠣はまだ生存しているため，品質の低下はないものとして扱った．また，急速冷凍された牡蠣は，2 月末から 5 月，緩慢冷凍・冷蔵された牡蠣は，11 月上旬に瀬戸内海で漁獲されたものを使

図 1 冷凍性能別の違いによる細胞の変化

用した．

（左：冷凍前，中：急速冷凍，右：緩慢冷凍）

3.1.2 インピーダンス法
インピーダンス法とは，物体に微弱な電流を流し，このことを踏まえ，本研究では，海産物の 1 つであ2)電流と電圧の比から抵抗を計測することで，生物組織る牡蠣を対象とした分析を行うこととした ．なお牡での損傷や鮮度低下など細胞レベルの劣化情報を得る

蠣は，季節に依存する食品であり，国内においても冷ことができる 3)．本研究では，ニクロム線を 1cm 間隔

凍状態での流通量が多い食品である．

で 5mm 差し込み，インピーダンス測定器を用いて，四端子法によってインピーダンスを測定した(SI 図 S2 及び S3 参照)．なお，冷凍の場合，凍結された魚介類が2. 目的
本研究では，牡蠣の冷蔵・冷凍状況(冷蔵・緩慢冷凍・解凍するときに細胞膜から排出されるドリップなどは急速冷凍)による鮮度・環境負荷に及ぼす影響を明確化

冷却速度によって変わり，それらはインピーダンスのし，コールドチェーンにおける食品品質と環境性の相低下に現れるとされている 4)．そのため，本研究では，

関について分析を行うことを目的とする．

冷却速度による鮮度の低下を判断できるとした．
3.2 環境影響評価

3. 方法とデータ

前述の測定条件を下に，図 2 のようなシステム境界

3.1 対象と期間を設定し環境影響評価を行った．なお，生産，調理，本研究では，冷蔵・緩慢冷凍・急速冷凍の 3 種類で輸送ロスは冷却性能に依存しないため考慮しない．

冷却された牡蠣を使用し，鮮度評価にはインピーダン
ス法により対象物の抵抗を測定し，それにより品質評価を行った．測定は，各保存期間から，冷凍牡蠣では
1，3，5，7，10，20，30 日目，冷蔵牡蠣は商品価値の観点から 1，3，5，7，10 日目に測定を行うこととした．
なお，各インピーダンスの測定は冷却性能ごとに 1 日
3 個ずつとした．

図 2 システム境界- 2-P2-14 -2-P2-14

第18回日本LCA学会研究発表会

次に機能単位は，殻付き牡蠣 1t とし，輸送時は，5kg

関係数(()で記載)は，それぞれ 0.300(0.394)，-1.87(-0.549)，

牡蠣が緩衝材を含む容器で輸送されるとしている．ま及び 9.53(0.509)となった．急速冷凍は，時間経過に依た，評価は SimaPro9.2.0.1 を使用し，インベントリー

存せず 25~57Ω に収まっており，鮮度の低下は見られの種類や重量は実際に送られてきたものを計測し機能なかった．一方，緩慢冷凍は日数が経つにつれインピ

単位に合わせて換算した．また，輸送時の燃費に関しーダンスが下がり鮮度低下を示した．また，冷蔵におては輸送会社からヒヤリングし，冷却性能については，

いては，インピーダンスの低下は見られなかった．本

機器の COP より温度条件から消費電力量を求めた．

測定において，インピーダンスは，死後硬直の影響で数値が上がることが分かっており，牡蠣の保存状態に

表１ インベントリー(牡蠣 1t あたり)
項目
氷結点
牡蠣

比熱

-2.8

℃

4.2 環境影響評価

氷結点以下

1.8

kJ/kg・K

最後に，システム境界に沿って算出した GWP を図

kJ/kg

4 に示す．ここで，急速冷凍及び緩慢冷凍の温度はそ266.84m ・L/W

れぞれ-35℃及び-18℃であり，急速冷凍された輸送さ

熱需要/消費電力量

れたサンプルはその後，緩慢冷凍で保管される．
また，

2

0.10
急速冷凍機

0.68

冷蔵冷凍庫

2.0

設定温度

5.0

℃

燃費

3.0

積載効率

25.0

km/L
%

段ボール

76

kg

新聞紙

3.6

kg

冷蔵(冷却)

11.1

冷蔵(維持)

3.8

kWh
kWh/day

-18
5.0

km/L

4t冷蔵トラック冷蔵

日目で数値が上がったと推測される 4,5)．

3.5

熱伝達抵抗
COP

単位

氷結点以上
凍結潜熱

設定温度
燃費
4t冷凍トラック
積載効率

25.0

%

32

kg

緩衝材

2.3

kg

水

30

kL

袋（ポリエチレン）

4.7kg

緩慢(冷却)

63.6

kWh

急速(冷却)

219.7

kWh

冷凍(維持)

11.5

kWh/day

神戸港ー豊洲

550

km

距離

結果については，
冷却動力の差のみを示した．
さらに，保存期間 1 日あたり伸びると，冷凍の場合は 7.75kgCO2eq./t-牡蠣，及び冷蔵は 2.56kg-CO2eq./t-牡蠣増加す
ることとなる．

℃

発泡スチロール
冷凍

よっては漁獲から 10 日間程度生きるため，7 日目，10数値

図 4 日数・冷却性能別 GWP
5. おわりに
冷凍は保存期間に関係なく牡蠣の鮮度低下を抑える

4. 結果と考察ことができるが，急速冷凍の方が鮮度を維持できる．

4.1 鮮度評価

また，環境負荷の増加は，保存期間に依存する．この

まず，インピーダンスを測定した結果を図 3 に示す．

ことから，牡蠣のような海産物については，冷凍によなお，急速冷凍とその他の冷却性能で使用した牡蠣にる消費電力の削減等の技術的な改善が求められよう．

ついては，取れた時期や細かい漁獲地域は別であるた
め，今回は数値の比較ではなくそれぞれの経過日数に

6. 引用文献

伴う数値の変化に着目することとした．

1)“急速凍結が良い理由”，一般社団法人日本冷凍食品
協 会 ，（ オ ン ラ イ ン ）， 入 手 先< https://www.

reishokukyo.or.jp/ >，（参照 2022-12-21）2)財務省貿易統計，（オンライン），入手先<https://www.customs.go.jp/toukei/info/index.htm> ，（参照 202212-21）
3)Sanja Vidacek at al., Journal of Food Engineering, volume
88, issue 2, (2008, p263-271)
4) Xinru Fan et al., Food Science & Nutrition, Volume 9,
図 3 インピーダンス計測結果(2020), Issue 1 p. 154-163

急速冷凍，緩慢冷凍，及び通常の冷蔵の変化量と相5) 袁鵬翔, 日本食品化学学会誌, Vol26(1), 2019

- 2-P2-14 -2-P2-14

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
牡蠣市場の拡大について

図 S1 冷凍牡蠣の輸出量・額の推移 1)
従来の生食用牡蠣は航空輸送に限られていたため時期やコストの問題から輸出が少なかった．しかし，現在では急速冷凍することで解凍後に生で食べることが可能なものもあり，時期を選ばずコストも抑えられるようになった．
インピーダンスについて
インピーダンス法とは周波数や電圧を変化させながら物体に微弱な電流を流し，電流と電圧の比から抵抗を計測する．結果は物体の抵抗である交流導体抵抗 X と，コイルやコンデンサの抵抗であるリアクタンス R で返され，インピーダンス Z は以下の(1)式で求まる．

2

2

Z = √(交流導体抵抗 X) + (リアクタンス𝑅)(1)

測定は周波数 100~100kHz，電圧 10, 50mV で実施した．ニクロム線がずれることを防ぐため，絶縁体の断熱材にニクロム線を刺し，1cm 間隔で 5mm 出るようにした．

図 S2 インピーダンス測定の様子- 2-P2-14 -2-P2-14

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S3 インピーダンス測定器（ケミカルインピーダンスアナライザ IM3590，日置電機株式会社製）
鮮度がよく細胞膜が破壊されていない生物のインピーダンスは，細胞膜が絶縁体であることからインピーダン
スが大きくなる．それに対し，細胞膜の破壊された鮮度の悪い生物はドリップが電解質であるため，インピーダ
ンスの値は小さくなる．以上から，緩慢冷凍の場合，凍結された魚介類は解凍すると細胞膜が破壊され細胞液が放出しインピーダンスが低下する．それに対し，急速冷凍は細胞に損傷を与えにくい性質から変化が出づらいと考えられる．また，図 4 からわかるように，死後硬直によってインピーダンスも上昇する[3]．硬直が解けると同時にドリップが放出され，インピーダンスの値が小さくなっている．

図 S4 ニジマスのインピーダンス変化 2)
電力量計算過程
必要となる消費電力量は漁獲時の温度からそれぞれ適切な温度に冷却する電力量と，冷却後にその温度を維持する電力量の 2 つになる．以下にその計算式を示す．
冷却について，牡蠣の氷結点を-2.8℃で設定し冷凍は氷結点前を Qc1，氷結点を Qc2，氷結点後を Qc3 として 3 段
階に分けて計算した．また，冷蔵は氷結点まで冷却しないため(1)式を使用した．
𝑄𝑐1 = 𝑐𝑢 × 𝑚 × ∆𝑇

(1)

𝑄𝑐2 = 𝑙 × 𝑚(2)

𝑄𝑐3 = 𝑐𝑑 × 𝑚 × ∆𝑇(3)

- 2-P2-14 -2-P2-14

第18回日本LCA学会研究発表会

𝑃𝑐 =𝑄𝑐1 + 𝑄𝑐2 + 𝑄𝑐3+ 𝑃𝑚
3600 × 𝐶𝑂𝑃(4)

最後に Q を合算し電力量に変換したものと，COP で割ることで熱需要を消費電力量に変換した．冷却は 1 日要するため 1 日分の放熱量を足す．Pm については以下に示す．
次に維持においては，放熱量が熱需要になる．まず，冷蔵庫の素材がどれだけ熱を通しやすいかを示す熱貫流率を算出する．本研究ではパナソニック製の業務用冷蔵庫(品番：SRR-K1583C2B)の断熱材や厚さを参考にした．
厚さ，素材は図 2－2 に示す
1
1
1
𝐿+ +∑ 𝑖
ℎℎ ℎ𝑐
𝑘𝑖

𝑈=

𝑊𝑚 =

(6)

𝑈 × 𝑆 × ∆𝑇 × 𝑡
1000

(7)

𝑊𝑑
𝐶𝑂𝑃

(8)

𝑃𝑚 =

冷却と同様，最後に COP で割ることで熱需要から消費電力量に変換．
表 S1 冷蔵冷凍庫の素材と厚さ（環境影響評価）
冷蔵冷凍庫

扉

素材

厚さ[m]

熱伝導率[W/(mK)]

断熱

0.04

0.0256

内側

0.005

0.2

ABS樹脂

外側

0.005

16

ステンレス

発泡硬質ウレタンフォーム

断熱

0.04

0.0256

発泡硬質ウレタンフォーム

側面 内側

0.005

16

ステンレス

外側

0.005

16

ステンレス

底面 断熱

0.04

0.0256

発泡硬質ウレタンフォーム

天面 内側

0.005

16

ステンレス

後面 外側

0.005

50

亜鉛メッキ

断熱

0.06

0.0256

発泡硬質ウレタンフォーム

内側

0.005

16

ステンレス

外側

0.005

16

ステンレス

間

表 S2 急速冷凍機の素材と厚さ（環境影響評価）
急速

扉

側面

素材

厚さ[m]

熱伝導率[W/(mK)]

0.115

0.0256

0.005

0.2

ABS樹脂

0.005

16

ステンレス

0.115

0.0256

発泡硬質ウレタンフォーム

0.005

16

ステンレス

発泡硬質ウレタンフォーム

0.005

16

ステンレス

底面

0.115

0.0256

発泡硬質ウレタンフォーム

天面

0.005

16

ステンレス

後面

0.005

50

亜鉛メッキ

- 2-P2-14 -2-P2-14

第18回日本LCA学会研究発表会

表 S3 記号一覧

記号

項目

単位

記号

項目

単位

Q

熱量

kJ

U

熱貫流率

W/(m ・K)

W

熱需要

kWh

h

熱伝達抵抗

c

比熱

kJ/(kg・K)

ki

熱伝導率

m2・L/W
W/(m・K)

m

執拗

kg

Li

厚さ

m

ΔT

温度変化

K

S

表面積

l

凍結潜熱

kJ/kg

t

時間

m2
h

P

消費電力量

kWh

COP

COP

熱需要/消費電力量2

環境負荷で想定した冷蔵冷凍庫の規格を以下に示す

図 S5 Panasonic 製 品番：SRR-K1583C2B の仕様
環境負荷で想定した急速冷凍機の規格を以下に示す．

図 S6 古賀産業製 品番：KSS-40BLWT-2400V- 2-P2-14 -2-P2-14

第18回日本LCA学会研究発表会

鮮度評価に用いた冷蔵庫仕様を以下に示す．
表 S4 冷蔵庫仕様（Panasonic 製 品番：NR-B179W）
定格内容積※1

168L
定格内容積

冷蔵室

124L

食品収納

各室容量

<98L>

スペースの目安
冷凍室※2

44L<34L>

50Hz

345kWh/年

60Hz

345kWh/年

年間消費電力量
仕様

50Hz

電動機
定格消費電力
電熱装置

55W

60Hz

59W

50Hz

120W

60Hz

120W

省エネ基準達成率89%

外形寸法（幅×奥行×高さ）

480×586×1293ｍｍ

据付必要奥行寸法

644mm

質量

37kg
・ガラス棚
・LED庫内灯

冷蔵室

仕様
・ブルードア棚・温度調節機能

各室庫内仕様と特長
冷凍負荷温度-18℃以下（食品温度）
冷凍室

冷凍室の性能冷凍食品保存

約3ヶ月

期間の目安
製氷室

貯氷量

45個

ドア面材

その他の
特長

・鋼板ドア

仕様

・耐熱トップテーブル

機能

脱臭機能

（耐熱温度：100℃）

・抗菌脱臭[引用文献]
1)財務省貿易統計，（オンライン），入手先 <https:// www.customs.go.jp/toukei/info/index.htm> ，（参照 2022-12-21）
2) Xinru Fan et al., Food Science & Nutrition, Volume 9, (2020), Issue 1 p. 154-163- 2-P2-14 -2-P2-15

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インパクト指標を考慮した自然冷媒 GF-08 によるエアコン使用による高齢者の熱中症対策の検討
By natural refrigerant GF-08 considering impact indicators
Study on Heat Stroke Countermeasures for the Elderly by Using Air Conditioners〇羽鳥豊城*1) 金村拓真 1) 柳田信也 1) 井原智彦 2) 堂脇清志 1)
Toyoki Hatori, Takuma Kanemura, Shinya Yanagita, Tomohiko Ihara, Kiyoshi Dowaki
1)東京理科大学 2)東京大学*7419097@ed.tus.ac.jp
はじめに

1.

アコン未使用とし，隣室の室温は外気温と同じになると近年の熱中症被害は深刻である．2021 年の年齢区分別にみた救急搬送者数は，高齢者が 26,942 人(56.3%)と年齢した．このシナリオにおいて，1 日ごとの電気代から月別に電気代と医療費を算出し，分析を行った．

階級別で最多の状況である．

2.1

対象データ

このような状況における対策の 1 つとして，エアコン

次に，電気代を算出する条件として，戸建住宅(木造・使用があげられる．屋内熱中症については，エアコンを使用することで予防が可能である．しかし，日本救急医学会

RC)，冷媒(R410A・GF-08)，部屋の広さ(6 畳)の 3 点を暑熱環境の条件として考慮した(表 1 参照)．

の調査 1)によると，熱中症で救急搬送され入院が必要にな

表 1 対象データった者のうち，半数以上がエアコンを使用していなかっ期間2021年6~9月たとされている．懸念点の 1 つとして，電気代の高騰が考えられるが，電気代は住宅の造り，部屋の広さ，使用す時間帯

夜間(17:00-5:00)

対象

東京都の65歳以上高齢者

建物

１階

るエアコンの冷媒により異なるため，これらの暑熱環境

設定温度

25℃

を考慮した電気代を算出することは，高齢者自身の正確

運転方法

冷房

連続運転

な電気代を把握することにつながる．本研究では，このような状況を鑑み，環境負荷の小さいノンフロン自然冷媒

2.2 電気代の算出方法
電気代は，月別の消費電力量を計算し，全国家庭電気製に注目し，家庭用エアコンに対して GF-08(C3H8:C3H6=1:1)

品公正取引協議会で定められている 31 円/kWh を乗じるという炭化水素を用いたノンフロン自然冷媒を対象としことで算出した((1)式参照)．

た分析を行った．
一方，熱中症により救急搬送された場合，退院するまでに多くの医療費がかかる．東京消防庁のデータ 3)より，初消費電力量 = 冷房負荷÷ 成績係数
2.2.1

(1)

冷房負荷

診時における傷病程度別にみると，必ず入院を必要とす

冷房負荷とは，室温を目標温度設定に冷やすために必る「中等症以上」の高齢患者割合が 48.3%とおよそ半数を占めている．また，熱中症にかかる医療費が多いことから，

要なエネルギー量である．本研究では，外壁面からの取得
熱量，内壁からの取得熱量，ガラス貫流による取得熱量，

電気代と医療費を比較することで過度な節約による熱中

日射による取得熱量，及び内部発熱量の 5 つを合計した症リスクを伝えることができると考えられよう．

(表 S1 参照)．なお，外気温が 25℃以下の場合は外壁，内

このことも踏まえ，暑熱環境を考慮した電気代と医療費の比較を行うことし，また，夏の夜間における健康面で

壁からの熱取得量を 0 として計算を行った．
2.2.2

成績係数(COP)のリスクを把握するため障害調整生存年(DALY)の評価

成績係数とは，消費電力 1kW 当たりの冷房能力を表しを行った．これらによって，金額面と健康面から高齢者のたものである．この数値が大きいとエネルギー消費効率

エアコン使用促進の検討を行うことを目的とする．さらに，エアコンに使用される既存冷媒 R410A とノンフロン

が高く，省エネ性の高い冷媒である．本研究で想定するエ
アコンにおいては，圧縮機，凝縮器，膨張弁，及び蒸発器

冷媒 GF-08 を環境影響の評価手法である LCA に基づき，からなる．本研究では，蒸発温度と凝縮温度をそれぞれ設

冷媒のライフサイクルにおける GHG 排出量を評価した．

定温度-15℃と外気温＋15℃に設定し，モリエル線図より
R410A と GF-08 の COP を計算した(図 S1 参照)．

2.

研究概要

2.3

本研究では，1 人暮らしの高齢者を想定し，1 日中部屋

医療費の算出方法

医療費の算出については，
次の2つの費用を考慮した．

に在宅していると仮定し，エアコンは連続運転するもの①

入院費用(35,785 円/日)2)とした．対象とする部屋の構造は，戸建 1 階，隣室はエ②

夜間休日救急搬送医学管理料(6,000 円)- 2-P2-15 -2-P2-15

第18回日本LCA学会研究発表会

日最高 WBGT が 34℃の場合，夜間では熱中症に罹患する確率を 22%と仮定し，他の温度帯はグラフをもとに熱中症リスクを定め，医療費を計算した(図 S3-4 参照)．
図 2 住宅造・冷媒別の各月電気代

また，医療費を計算する上で熱中症の再発は考慮しな
いとし，一旦罹患すると，入院日数は 4.2 日 3)，負担割合
は 1 割という 3 つの仮定をおいて計算を行った．
2.4

DALY の評価

エアコン未使用時の健康面の影響を DALY によって評価した．本研究では，熱中症による死亡，障害(入院)と睡

図 3 日最高 WBGT ごとの各月医療費

眠障害の 3 つを考慮し算出した．死亡については，東京
都監察医務院のデータ 4)から，熱中症による年齢別死亡者数を加重平均し，平均死亡年齢を80 歳とした(図S2参照)．
損失余命は，男女の平均寿命である 81.47 歳と 87.57 歳の
図 4 日最高 WBGT ごとの各月 DALY

平均値から 80 歳を引いた 4.5 年として計算した．障害に3)

ついては，重篤度と有病気間は参考文献 をもとに計算を3.2行った(図 S4 参照)．また睡眠障害は，全年齢層でのデータを用いて算出を行った(図 S5 参照)．日最低気温から日次に，R410A と GF-08 の環境影響評価の結果，1 単位
あたり CO2 排出削減割合が 53.2%となった(図 5 参照)．

冷媒の環境影響評価

最高 WBGT への換算については，7，8 月のデータをもとに相関係数を見たところ，0.835 と強い相関があったため，近似式を用いて換算した(図 S6 参照)．

図 5 各冷媒の CO2 排出量4.
図 1 日最高 WBGT と DALY

まとめ

コスト比較と DALY の評価，並びに冷媒の環境影響評

さらに，各月の日最高 WBGT をそれぞれカウントし，
図 1 により DALY の評価を行った．
2.5 環境影響評価

価から，以下のような知見が得られた．
1.

最後に，冷媒の環境影響評価について，LCA により
R410A と GF-08 を比較し，年間 CO2 の削減量を把握した．

7 及び 8 月においては金額面と健康面の観点から積極的なエアコン使用が望ましい．特に，自然冷媒によるエアコンの使用の効果は高い．

2.

炭化水素系自然冷媒 GF-08 に代替させた際は 1 単位
あたり 53.2%のGHG 排出量の削減が期待されよう．

ここでのシステム境界は，冷媒の製造，使用，使用時の漏洩，及び廃棄を考慮した．なお，廃棄段階において R410A
は R22 の破壊処理を参考にし，GF-08 についてはすべて

引用文献の冷媒量を大気に排出すると仮定した．また機能単位は，

1)

一般社団法人日本救急医学会：”熱中症診療ガイド

JIS C 9612:2013(新 JIS)に基づき，ルームエアコンの 1 年

ラ イ ン 2015”,( オ ン ラ イ ン ), 入 手 先間稼働した時間を 1 単位とした．

<https://www.jaam.jp/info/2015/info-20150413.html>,(参照 2022-12-20)

3.

結果

2)

統計局：”「医療費の動向」調査（月次版）”,e-Stat(オ3.1 コスト比較と DALY の評価の結果
まず，7 及び 8 月においてエアコンを使用しない場合，

ン
ラ
イ
ン
),
入
手
先
<https://www.estat.go.jp/dbview?sid=0003278216>, (参金額面では医療費が電気代と比べて高くなり，健康面で照 2022-12-20)

は，被害の影響が大きいことが確認された(図 2-4 参照)．

3)

特に，医療費と DALY の占める割合は，日最高 WBGTが 30℃以上の日が多かった．そのため，日最高 WBGT が鳴海大典，井原智彦，福田早苗，下田吉之：日本建築学会環境系論文集，84（756），205-214.

4)

東京 都監察医 務院 :” 夏の熱中症死 亡者の状

30℃以上の日には，より積極的な熱中症対策が必要であ況 ”,( オ ン ラ イ ン ), 入 手 先るとされる.

https://www.fukushihoken.metro.tokyo.lg.jp/kansatsu/>,(参照 2022-12-20)- 2-P2-15 -<2-P2-15

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information (SI)
表 S1

冷房負荷計算の表
熱負荷

合計

時刻

ドア

ドア

東面

北面

天井

南面

西面

通過熱

日射負荷

照明

人体

熱負荷

電気使用量

1

7.2

7.2

13.8

13.8

73.8

9.1

15.9

58.3

0.0

0.0

122.0

321.1

80.3

2

4.8

4.8

9.2

9.2

49.2

6.0

10.6

38.9

0.0

0.0

122.0

254.7

63.7

3

2.4

2.4

4.6

4.6

24.6

3.0

5.3

19.4

0.0

0.0

122.0

188.4

47.1

4

2.4

2.4

4.6

4.6

24.6

3.0

5.3

19.4

0.0

0.0

122.0

188.4

47.1

5

2.4

2.4

4.6

4.6

24.6

3.0

5.3

19.4

14.0

29.8

122.0

232.1

58.0

6

2.4

2.4

4.6

4.6

24.6

3.0

5.3

19.4

42.0

29.8

122.0

260.1

7

4.8

4.8

9.2

9.2

49.2

6.0

10.6

38.9

57.7

29.8

122.0

342.2

85.6

8

7.2

7.2

13.8

13.8

73.8

9.1

15.9

58.3

70.0

29.8

122.0

420.9

105.2

9

9.6

9.6

18.4

18.4

98.4

12.1

21.2

77.8

134.7

29.8

122.0

552.0

138.0

10

12.1

12.1

23.0

23.0

123.0

15.1

26.5

97.2

229.2

29.8

122.0

712.8

178.2

11

12.1

12.1

23.0

23.0

123.0

15.1

26.5

97.2

299.2

29.8

122.0

782.8

195.7

12

12.1

12.1

23.0

23.0

123.0

15.1

26.5

97.2

314.9

29.8

122.0

798.5

199.6

13

14.5

14.5

27.6

27.6

147.6

18.1

31.8

116.6

274.7

29.8

122.0

824.7

206.2

14

14.5

14.5

27.6

27.6

147.6

18.1

31.8

116.6

189.0

29.8

122.0

738.9

184.7

15

9.6

9.6

18.4

18.4

98.4

12.1

21.2

77.8

98.0

29.8

122.0

515.2

128.8

16

9.6

9.6

18.4

18.4

98.4

12.1

21.2

77.8

63.0

29.8

122.0

480.2

120.1

17

9.6

9.6

18.4

18.4

98.4

12.1

21.2

77.8

52.5

29.8

122.0

469.7

117.4

18

7.2

7.2

13.8

13.8

73.8

9.1

15.9

58.3

35.0

29.8

122.0

385.9

96.5

19

4.8

4.8

9.2

9.2

49.2

6.0

10.6

38.9

17.5

29.8

122.0

302.0

75.5

20

-2.4

-2.4

-4.6

-4.6

-24.6

-3.0

-5.3

-19.4

0.0

0.0

122.0

122.0

30.5

21

-7.2

-7.2

-13.8

-13.8

-73.8

-9.1

-15.9

-58.3

0.0

0.0

122.0

122.0

30.5

22

-7.2

-7.2

-13.8

-13.8

-73.8

-9.1

-15.9

-58.3

0.0

0.0

122.0

122.0

30.5

23

-9.6

-9.6

-18.4

-18.4

-98.4

-12.1

-21.2

-77.8

0.0

0.0

122.0

122.0

30.5

24

-9.6

-9.6

-18.4

-18.4

-98.4

-12.1

-21.2

-77.8

0.0

0.0

122.0

122.0

30.5

木造

内壁・ドアからの熱負荷

窓

外壁からの熱通過負荷

図 S1

図 S2

図 S3

室内発熱

外気温と COP

日最高 WBGT と熱中症死亡率 5)

時間別熱中症による救急搬送人員 6)- 2-P2-15 -65.0

2-P2-15

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S4

日最高 WBGT と救急搬送人員数 7)

図 S5

図 S6

日最低気温と睡眠障害発生率

7，8 月における日最低気温と日最高 WBGT

表 S2 冷媒のインベントリ
パラメータ

単位

R410A

GF-08

C

kg

1.8E+00

1.0E+00

ALR%/year

1.0E+01

1.0E+01

RFM

kg-CO2eq/kg

1.7E+02

1.2E+00

AEC

kWh/year

9.2E+02

8.8E+02EM

kg-CO2eq/kWh

4.5E-01

4.5E-01

GWP

kg-CO2eq/kg

2.1E+032.0E-02- 2-P2-15 -2-P2-15

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S7

システム境界引用文献
5) 環境省:”熱中症による死亡と気象条件”,(オンライン),入手先<https://www.env.go.jp/chemi/heat_stroke/manual/001-3.pdf>,(参照 2022-12-22)
6) 東京消防庁:”夏本番前から熱中症予防対策を！！”,(オンライン),入手先<https://www.tfd.metro.tokyo.lg.jp/lfe/topics/season/heat.html>,(参照 2022-12-22)
7) 環境省:”熱中症と気象条件”,(オンライン),入手先<https://www.wbgt.env.go.jp/pdf/manual/heatillness_manual_1-4.pdf>,(参照 2022-12-22)- 2-P2-15 -2-P2-16

第18回日本LCA学会研究発表会

A decomposition analysis of the energy system patent with blockchain technology○毛丹寧*1) 、藤井秀道 2)Danning Mao，Hidemichi Fujii
1) 九州大学大学院 経済学府 経済システム専攻，2) 九州大学大学院 経済学研究院*mao.danning.528@s.kyushu-u.ac.jp
1. Introduction
Blockchain technology, characterized by security,transparency and decentralization is widely used in thesetting, management, and commerce of the energy systemand has formed an innovative technology (e.g., digital grid

2. Methodology
We apply a decomposition analysis framework (Fujii,2018) 3) to identify the factors involved in granting the energy
system patents with blockchain technology. We used IPC to
identify energy blockchain patents with reference to previous

platform) which attracted a lot of attention from industry andacademia (ACS, 2018)1).
The traditional electric power trading model relies on
third-party insititutions, and the trading process has the
disadvantage of complication, low efficiency, large losses
and high costs. However, blockchain technologies combinedwith IoT devices enables consumers to trade and purchaseenergy directly from the grid rather than from insititutions

studies (Table 1) 1).
We use the following four factors to decompose the energy
blockchain patent granted : the priority given to a specificenergy blockchain technology (PRIORITY), the importantceof the energy blockchain technology among all blockchain
patents granted (ENERGY), the importance of theblockchain technology patents among all patents granted(BLOCKCHAIN), and the scale of R&D activity (SCALE).

(Huang,2020) 2).
A patent is a right granted to the research and design(R&D) person and a channel for the development of scienceand technology. The energy system patent with blockchain
technology represents the scientific and technologicalknowledge accumulated in that blockchain technology.
In recent years，an increase in the number of energy
blockchain patents in the world effectively reflects theHere, we introduce the decomposiotion approach using thedata processing based technology patent group as a specific
type of energy system patent with blockchain technology
granted, as in the following equation.

development of the energy blockchain technology (Fig. 1).

DATA PROCESSING =DATA PROCESSING
energy blockchain patent×
energy blockchain patent
blockchain patent
blockchain patent× total patent
total patent= PRIORITY × ENERGY × BLOCKCHAIN × SCALE×

Patent data is obtained from Orbis Intellectual Property.
Research period is from 2016 to 2021, and this study covers
patent application data in 65 countries and regions.
The searching results are up to 30 October 2022, and theFig 1. Application and publication number of patents
over the years
Table 1. Top3 patent classification in energy blockchain
technology
IPC code

Description

G06Q 50/06

Electricity, gas or water supply

G06Q 10/06
G06Q 40/04

Resources, workflows, human project
management
Exchange, E.g. stocks, commodities,
derivatives or currency exchange# of patent
498
373
258

number of patents found related to energy blockchain
technology is 10,493. It is worth mentioning that the search
results have certain limitations due to the 18 month lag periodof patents.
From the energy blockchain patent dataset, we found that
China (SIPO), the U.S. (USPTO), Germany (DE), South
Korea (KR), and Japan (JP) are the major applicant countries.
Therefore, in this study, we will conduct a comparative
analysis of the ratio of patent applications in the five majorcountries and compare the relative significance and R&Dpriorities of each country.

*IPC represent “International patent classification”** IPC: G06Q = data processing system or methods- 2-P2-16 -2-P2-16

第18回日本LCA学会研究発表会

3. Results
Fig 2 shows the results of patent decomposition analysis
for three specific blockchain technology groups. The plotted

The share of different categories of energy system
blockchain technology by country shows that despite the factthat China possesses the majority of patents in all categories,

point in red indicates the change in the number of specificpatents granted, and the bar chart presents the effect of eachdecomposed factor on the number of patents granted related
to specific blockchain technology. The sum of the bars is
equivalent to the value of the plotted point.
As shown in Fig 2, the number of patents granted for alltechnology increased during 2016 to 2021. On the contrary,
the reasons of number increase are distinguished from each

it focuses on data processing unlike most other countries
which put emphasis on electricity sector.
The participants are not only from traditional fields but
include electric & electronic machinery, computer software
companies, banking&insurance company, transport
manufacturing companies, and even many universities
devoted to blockchain technology (Table 2). Strong ForceIntellectual Capital has a greater number of inventors of 279

other. The number of patents granted for data processing andothers increased substantially due to the development ofblockchain technology. But the number of patents granted forelectricity did not change significantly, which indicates thatelectricity was treated as less important than the other two
technologies.

and an activity year of 6 years, ranking first; and Southern
Power Research Institute has an activity year of 4 years andhas 129 inventors, ranking second.
Table 2. Top 20 applicants in energy blockchain
technology
Applicant

1,400

Change from 2016 to 2021

1,200
1,000

1

Strong force intellectual capitalelectronic manufacturer

PRIORITY
ENERGYBLOCKCHAIN

2Southern Power Research Instituteelectric power manufacturer

3

Guangdong Power Gridelectric power manufacturer

4

BAIDU

IT

SCALE

5

Tencent Technology

IT

6

Siemens AG

electric&electronic machinery

7

HONDA MOTOR

transport manufacturer

8

Ping An Technology

media&broadcasting

800
600

9

400
200
0
-200

Gree Electric Appliances Inc. Of Zhuhai electric&electronic machinery

10

Northstar Battery Company

banking,insurance&finance

11

General Electric Company

transport manufacturer

12
13
14

IBM
Toyota Motor North America
Shenzhen Power Supply Bureau

computer softwaretransport manufacturing
electric power manufacturer

15

Tsinghua University-400

electricity

othersFig 2. Results of patent decomposition(unit: # of items)

All

59%

Others65%

Electricity

20%

51%

Data Processing

6%

37%

17%

279
129
117
101

US
CN
CN
CN

82
81
66
66
59
56

CN
DE
JP
CN
CN
US

55
54
49
48

US
US
US
CN
CN
CN
US
CN
CN
CN

19

Nanjing University

university

20

Shanghai heshu software

computer software

37

university
wholesale

17

Lancium

computer software

18

China fawtransport manufacturing

clarify the growth trends of energy system with blockchain
technology in the world from 2016 to 2021. We find that therelative priority in the R&D shifted from the electricity toother technology.

45%

72%

Applicant(s)country

4. Discussion
In this study, we use patent decomposition analysis to

13%

28%

Patentnumber

42
42
41
39
38

16 Shenzhen Ansike Electronic Technology

data processing

Sector16%

From the Fig 3, we found China (CN) has the highest share

5. Reference
1) ACS (2018) Blockchain innvation: A patent analytics
report.
2) Fujii, H. and Managi, S. (2018) Trends and priority shifts
in artificial intelligence technology invention: A globalof energy blockchain technology patent applications ,up to59%, followed by United States (US) with 20%, andGermany (DE) ranks third, with the share of 4%, Korea (KR)and Japan (JP) have 3% and 2% respectively, and theremaining 13% come from other counrties.

patent analysis. Economic Analysis and Policy vol. 58 pp.
60–69.
3) Lin-Yun Huang et al. (2020) A Study on the Development
Trends of the Energy System with Blockchain Technology
Using Patent Analysis. Sustainability Vol. 12(5), 2005.

0%

10%

20%

30%

CN

40%

US

DE

50%

KR

60%

JP

70%

80%

90%

100%

OthersFig 3. Country share of each energy blockchain
technology patent- 2-P2-16 -2-P2-17

第18回日本LCA学会研究発表会

The Impact of EPU on Corporate Investment○沈思語*1) 、藤井秀道 2)
Siyu Shen，Hidemichi Fujii
1) 九州大学大学院 経済学府 経済システム専攻，2) 九州大学大学院 経済学研究院*shen.siyu.231@s.kyushu-u.ac.jp
1. Introduction
It is often suggested that adequate capital investment, which isessential for long-term and sustainable economic growth, shouldbe actively made. In particular, corporate social responsibility
investment, which has been very popular recently, from a longterm perspective is necessary as a sustainable source for Japaneconomics and society (UNCTAD, 2021)1). The purpose of thisstudy is to identify the impact of economic policy uncertainty(EPU) on corporate investment.
EPU is a risk posed to economic agents when the government
decides on a commensurate policy adjustment based on the current
economic status quo, given that, due to the existence of
information asymmetries, economic agents cannot accurately

2. Methodology
To illustrate the relationship between corporate investment andpolicy uncertainty，we use monthly data on the EPU index from2002 to 2019 and the corporate financial data in 2003-2020. The
final sample size is 14,112(firm-years).
Investmentit=β0+β1EPUt-1+β2Tobin’sqit+β3CFOit+β4Sizeit+
β5Levit+β6GDPgrowthit+Industry_dummy+Export_dummy+εit
Investment will be described as four part：∆ppe is defined as the increase in property, plant and equipmentfrom the previous year plus depreciation and impairment losses;
capex is capital expenditure disclosed in the annual report; tan+int

predict whether the government will change its current policy
dynamics (Fujitani, 2020)2). Especially, if investment projects are
irreversible (even partially), uncertainty shocks can increase firms’
incentives to delay investment until some of the uncertainty
resolves or decrease, according to the “real option theory”(Gulen H, Ion M, 2016)3).
Hence, the impact of EPU on corporate investment has recently
increased attention from academics, policy makers, and the media.

is defined as expenditure on purchases of property, plant andequipment and intangible assets in the cash flow statement;
capex+rd is capex plus R&D expenditure.
From the VAR analysis, it is known that the impact of the EPU
index on business activity increases after 6-12 months (Baker et al.,2016)4). Therefore, we use the natural logarithm of the average of
the EPU index for the 12 months preceding the investment variable.
At the firm level, we control cash flow, size, leverage and put

To establish a proper method of measuring the Economic Policy
Uncertainty Index, Baker et al. (2016)4) selected 10 major
newspapers and searched the digital files of each paper since 1985
to determine the number of sentences each month containing the

Tobin’s q (Q) into the model as well. At the macro level, we control
the real GDP growth rate.
What is more, industry and export dummy variables are also
added into the model because we try to find out whether thefollowing technical terms. The terms included ‘uncertainty’ or‘uncertainty’, ‘economy’ or ‘economics’ and other related terms.

characteristics of the industry would influence investment
judgments and whether companies with import/export operations

Then, the data was standardized using raw count data on the total
number of articles in the same newspaper in the same month. This

would be affected by foreign policy uncertainty.
In addition, we divided the policies into fiscal policy (FP),was used to construct the monthly EPU index.
According to the Baker et al. (2016)4), the EPU index ismeasured as:

monetary policy (MP), trade policy (TP) and exchange rate policy(ERP), while observing which policy had the greatest impact onfirms' investment behavior.
3. Results
After using the Hausman test, we decided to use the fixed effects
model，table1 reports the estimation results of model.
Firstly, the result in table 1 clearly shows the coefficients of theThis method is developed quickly in Japan recently.
To allow for a more accurate measure of policy uncertainty inJapan, we choose the monthly count of articles from Nikkei
Telecom, MAISAKU, Kikuzo II, and Yomidas Rekishikan.

EPU index are negatively significant in all models. Therefore, it
can be concluded that companies will invest less when they facehigher levels of uncertainty (Table 1). Also, since that thedependent variables ‘tan+int’ and ‘capex+rd’ have been added tothe intangible assets, the impact of other variables like cash flow,- 2-P2-17 -2-P2-17

第18回日本LCA学会研究発表会

size, leverage are different from ‘ppe’ and ‘capex’, which only
conclude the tangible assets.
Table 1. the Relationship between EPU and Investment

Secondly, from monetary policy and exchange rate policy,
increased uncertainty about different policies can have a negative
effect on business investment. But there is no significant
correlation between trade policy uncertainty and investment.
According to Handley and Limao (2017)5), high EPU in an
exporting country may lead to foreign exchange volatility andincrease in import tariffs, which can transmit uncertainties tocountries that rely on the former for import. Therefore, we
believe that Japan can transfer its uncertainty to the importing
countries through massive exports.
Thirdly, we can tell that exporting firms are more affected thannon-exporting firms from the table 1, and the reason for this is
likely that exporting firms are more vulnerable to foreign
economic policy uncertainty. Also, firms in the post-bubble
economy were plagued by over-investment in equipment, andmanufacturing companies had a greater share of investment inequipment, so manufacturing industry would be more vulnerable
to uncertainty than non-manufacturing.

Table 2. the Relationship between EPU and Investment
in policy categories

4. Discussion
Verification results show that companies are deterred frominvesting during periods of high uncertainty. At the same time, it
was demonstrated that the characteristics of the firm also affects
the investment behavior of the firm, especially for some firms withhigher investment irreversibility and firms with import and export
operations. Therefore, it is important for policy makers to have aclear understanding of the impact of uncertainty on businesses andto establish a high level of trust to ensure a reliable investment
environment for the Japanese companies, which is helpful toensure the sustainable economics growth.
5. Reference
1) UNCTAD (2021) Investment in the sustainable development
goals : the role of diplomats2) 藤谷涼佑. 企業の投資行動の研究: 財務報告, 株式上場,政策の不確実性. 一橋大学, 2020
3) Gulen H, Ion M. Policy uncertainty and corporate investment.

To verify which policy has the greatest impact on corporate
investment, we select ‘tan+int’ that include both tangible andintangible investment as explanatory variables (Table 2). Of allpolicies, fiscal policy have the greatest influences on firms'
investment decisions.

The Review of Financial Studies, 2016, 29(3): 523-564.
4) Baker S R, Bloom N, Davis S J. Measuring economic policy
uncertainty. The quarterly journal of economics, 2016, 131(4):1593-1636.
5) Handley K, Limão N. Policy uncertainty, trade, and welfare:
Theory and evidence for China and the United States. American
Economic Review, 2017, 107(9): 2731-8- 2-P2-17 -2-P2-18

第18回日本LCA学会研究発表会

企業の気候変動対応が資本コストに与える影響分析
The impact of corporate climate change risk management on the cost of capital○王一舟*1) 、藤井秀道 2)
Yizhou Wang，Hidemichi Fujii
1) 九州大学大学院 経済学府 経済システム専攻，2) 九州大学大学院 経済学研究院*wang.yizhou.623@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景1-1. 気候変動と企業の脱炭素経営
近年、地球温暖化が深刻化しており、気候変動の影

図 1 からも分かるように、日本は英国や米国に比べTCFD に賛同する企業数が多い傾向にある。この背景
として、2021 年に東京証券取引所はコーポレートガバ

響は企業経営に与える影響は増している。企業は気候変動により事業活動に対する不確実性を受ける一方で、その対策方針や情報開示によってステークホルダーから得られる評価は異なる。2020 年に日本では「2050 年
カーボンニュートラル」が宣言され、脱炭素社会の実現に向けた取り組みが推進されている。この中で、国連の責任投資原則に賛同する機関投資家は、企業が脱炭素に向けてどのように取り組んでいるかについて、

ナンスコードの改定を行い、プライム市場に上場する企業に対して TCFD に基づく情報開示を義務付けたことが理由として挙げられる。一方で、TCFD の導入は企業の脱炭素に向けた取り組みを効果的に社外に発信するための重要な手法であるとともに、TCFD の導入
が経済パフォーマンスを高める点が指摘されている。
こうした背景を受け、本研究では日本企業を対象に脱炭素に向けた取り組みが資本コストに与える影響につ

その情報開示に焦点を当てている。
こうした社会的背景の中、企業はステークホルダーとの対話に向けた重要な取り組みの一環として、気候変動に対応した経営戦略の開示（TCFD）などを通じ、脱炭素経営に取り組む動きが進展している。こうした企業の取り組みは、ESG 投資の発展に伴い、自らの企
業価値を向上させるだけでなく、売上増加や低コストでの資金調達にも貢献することが期待できる。

いて分析を行い、その関係性について明らかにすることを目的とする。

1-2. 気候関連情報開示タスクフォース(TCFD)の導入
金融業界において気候変動が投融資先の事業活動に与える影響を評価する動きが広がりを見せる中、2017

2. 分析手法
2-1. 研究の全体像と枠組み
本研究は、2017 年から2021 の間に、日本企業のTCFD
情報開示、GHG 排出量の削減、気候変動対応活動の三つの側面から資本コストに与える影響を以下の回帰式(式 1)を利用して固定効果モデルでのパネルデータ分析を行った。分析対象企業は、日本の上場企業の中で分析対象期間においてすべての期間でデータが利用可能であった 338 社の企業とした。図 2 は研究フレーム
ワークである。

Disclosures (TCFD)を設置した。TCFD の構築により、企業が TCFD 提言に基づいて気候変動に関する情報を

𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑜𝑓 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙!,# =𝛼+𝛽1𝐶𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡𝑒 𝑟𝑖𝑠𝑘 𝑚𝑎𝑛𝑎𝑔𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡!,#$% +𝛽2 𝑅𝑂𝐴!,# +𝛽3

開示することで、投資家がそれを利用して適切な投資判断を行い、グリーン投資を促進させることが期待される 1)。

𝑆𝑖𝑧𝑒!,# +𝛽4 𝐵𝑀!,# +𝛽5 𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒!,# +𝜀!,#

企業・機関数年に金融安定理事会（FSB）は「気候関連財務情報開示
タスクフォース」(Task Force on Climate-related Financial

1500
1000
500
0
2017
Japan

2018
2019
2020
United Kingdom

2021
2022
United States

図 1 上位 3 か国 TCFD 賛同企業・機関数の推移
図 2 研究フレームワーク- 2-P2-18 -(式 1)

2-P2-18

第18回日本LCA学会研究発表会

2-2. データ変数の説明
企 業 の 気 候 変 動 対 策 に 関 す る 変 数 (Climate risk
management)のデータとして、以下の 4 つを利用した。

次に、表 1 のモデル（4）から（6）の結果より、企業の炭素強度が株主資本コストと加重平均資本コストに弱い正の影響を与えている一方、負債コストを低減

1 つ目は、TCFD に沿った情報開示を行っているかど
うかであり、TCFD に沿った情報開示を行う企業を 1としたダミー変数である。
2 つ目は、売上を CO2 排出量で除することで得られる炭素強度(Carbon intensity)、3 つめは CO2 排出量の年度変化率(Growth rate of CO2)である。CO2 排出量データ
は東洋経済 CSR データベースを利用した。
4 つめの指標として企業の気候変動対策の活動デー

できるとは言えない結果となった。
また、モデル（7）から（9）では、CO2 排出量の年間変化割合が株主資本コストに統計的に正の影響を与えている結果が得られた。これは前年に比べて CO2 排出量が増加している企業では、株主資本コストが増加する傾向にあることを示しており、投資家が企業のCO2 排出量を重視していることが示唆される。
最後に、モデル（10）から（12）より、気候変動対タを点数化して利用する。点数化には、①スコープ 3による温室効果ガス排出量の集計；②CO2 排出量・原単位削減に関する中期計画の有無；③COP21(パリ協定)を中期計画作成に参考にしているか；④気候変動対応の取り組み、以上の 4 つの取り組みを集計して点数化を行った。点数が高いほど取り組みが進んでいることを表す。
次に被説明変数として利用する資本コストのデータ策の取り組みが負債コストと加重平均資本コストを低減させる効果が確認できた。

を説明する。本研究では、Fama-French 3 ファクターモ
デルを利用して株主資本コスト(cost of equity)を計算する。加えて、有利子負債利子率を用いて負債コスト(costof debt)を表す。加えて、これら二つの加重平均資本コスト(WACC)を計算し、3 つめの資本コストとして利用する。

に沿った情報開示は、資金調達コストを低減させる効
果が確認された。この結果は、TCFD という国際社会で認められた枠組みに沿った情報開示を通じ、企業と国内外のステークホルダーとの効率的な対話を行うことが重要であることを示唆している。
今日、市場の投資家もますます気候変動リスクを重視し、企業の対応活動やリスク意識があるかどうかは投資意思決定の要素になった。日本企業においても、

3. 分析結果

4. 結論
本研究では国内企業を対象に脱炭素に向けた情報開示、カーボンパフォーマンス、気候変動対策の取り組
みが資本コストに与える影響を分析した。
分析結果より、気候変動への取り組み、特に TCFD

表 1 のモデル（1）から（3）の結果より、TCFD 情報開示は３つの資本コスト（株主資本コスト、負債コ
スト、加重平均資本コスト）のすべてに対して強い負の関係がある。これは、TCFD に沿った情報開示が、TCFD を通じた積極的な情報開示が、経済的なメリッ
トにつながることを、様々な面から科学的に検証することが求められる。

投資と融資の両面においてコストを低減する効果を有していることを示唆している。

5. 参考文献
TCFD (2021) グリーン投資の促進に向けた気候関連情報活用ガイダンス 2.0.

表 1. 資本コストを被説明変数とした固定効果モデルでのパネルデータ分析の分析結果- 2-P2-18 -2-P2-19

第18回日本LCA学会研究発表会

発生抑制を考慮した食品廃棄物処理システムの導入ポテンシャル評価
Potential evaluation of introduction of food waste treatment system
considering waste generation control○中川友輝*1)、山口陽平 1)、吉川直樹 2)1)、橋本征二 1)
Tomoki Nakagawa, Yohei Yamaguchi, Naoki Yoshikawa, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学、2) 滋賀県立大学*
rv0070pe@ed.ritsumei.ac.jp
1. はじめに
近年、食品廃棄物のリサイクル量は増加傾向にあるが、一般廃棄物における焼却・埋立処理の割合は未だ高い。経済面においては、4 人家族 1 世帯あたり年間約 6 万円の

2.2 食品廃棄物量の推計
市区町村ごとに発生する産業系・事業系の食品廃棄物
量と家庭系の食品廃棄物量をそれぞれ推計した。産業系・事業系食品廃棄物の推計では、松井ら 4)の手法を用いた。

損失 1)が発生しており、食品廃棄物の排出・処理は環境や経済に影響を及ぼしている。既往研究では、松田ら 2)が食品廃棄物の処理による環境影響、棟居ら 3)が食品ロスの環
境影響・経済損失を明らかにしたが、食品ロス削減から処理までのプロセスにおける環境影響とコストを同時に取り扱っている既往研究はほとんど見られない。
本研究では、食品廃棄物の処理による環境影響とシス
テム導入収支を、発生抑制を踏まえて市区町村ごとに分すなわち、食品廃棄物等の発生量が従業者数に比例するものと仮定し、産業小分類別の原単位を乗じて推計した。
家庭系の推計については、1 人当たり食品廃棄物量に人口を乗ずることで算出した。なお、どちらの発生原単位も、すべての市区町村で一定と仮定した。最後に、産業系・事業系と家庭系の食品廃棄物量を合算し、これを各市区町
村の食品廃棄物量として、GHG 排出量と LCC の推計に用いた。

析・評価した。その結果を基に、各処理施設の導入ポテン
シャルを算出し、最も導入ポテンシャルが高い処理施設を導入した際の各市区町村における環境影響とシステム
導入収支を明らかにした。
2. 方法

2.3 発生抑制
発生抑制によって削減される食品廃棄物量を推計し、GHG 削減可能量と収支について評価した。残りの食品廃棄物は再生利用や焼却処理を行うと仮定した。発生抑制のうち、発生源からの削減可能量は、徳島県の事例を参考に食品ロス削減に関するアンケート調査を実施し、それ

2.1 シナリオ設定
本研究では、アメリカ環境保護庁が提唱するフードリをもとに各市区町村の家庭系食品廃棄物削減可能量を推定した。フードバンクの利活用では、松井ら 4)の手法を用カバリーヒエラルキー（FRH）の発生抑制（発生源からの抑制、フードバンクの利活用）を加味するケース、加味しないケースを想定した。それぞれのケースについて、全て焼却する全焼却シナリオ（シナリオ 1）、全て再資源化す
る全再資源化シナリオ（シナリオ 2）、リサイクル品の需
要・リサイクル品を生産できる対象の制約を考慮した制
約的シナリオ（シナリオ 3）を想定した。再生利用（飼料化、エネルギー利用、堆肥化）と焼却処理を環境影響とラいて、食品産業の食品ロス量を対象とし、各市区町村の受入可能量を食品ロス量と比較し、削減可能量を推計した。
2.4 GHG 排出量・LCC の算出
再生利用と焼却処理のシステムを図 1 に示す。本研究では、廃棄物の収集・運搬段階から、各処理法による処理
段階、リサイクル品の運搬段階までのプロセスを対象に、GHG 排出量・LCC を算出した。GHG 排出量の収集・運搬段階では、田中ら 5)の手法で距離を推計して改良トンキ

イフサイクルコスト（LCC）で比較・評価した。環境影響は、温室効果ガス（GHG）排出量とした。再生利用の飼料化は乾燥飼料と液体飼料の 2 つを対象とした。また、

ロ法を用い、処理段階では、液体飼料は企業へのヒアリン

エネルギー利用はメタン発酵による発電とし、発酵残渣については液体肥料を製造するプロセス（液肥）、水処理を行って堆肥を製造するプロセス（水処理）の 2 つを対象とした。GHG 排出量を LIME2 により社会的費用に換算し、それを LCC と合算することで比較し、各市区町村
において最も値が小さい処理法を選択し、ポテンシャルを評価した。

- 2-P2-19 -

図 1 再生利用と焼却処理のシステム

2-P2-19

第18回日本LCA学会研究発表会

グ、それ以外は柚山ら 6)のデータを基 に MiLCA（ver2.3）を用いて GHG 排出量を算出した。機能単位は各市区町村の食品廃棄物処理量とした。また、リサイクル品の代替効
果も考慮した。焼却処理については、平井ら 7)の廃棄物焼却に伴う GHG 排出量のデータを参考にした。リサイクル品の運搬段階では、SuMPO 環境ラベルプログラムの認定
PCR8)を参考に輸送距離を設定し、トラック輸送による改良トンキロ法で GHG 排出量を算出した。
LCC の収集・運搬段階では松藤 9)らを参考に車両購入費、人件費、燃料費を収集・運搬コストとして推計した。
処理では単価や年額の文献値 6)を用いた。建設費は施設耐

図 2 発生抑制なしにおける GHG 排出量

用年数を20年と想定し、これを除して年間の費用とした。
さらに、人件費、年間で発生する食品廃棄物量に 1t あたりの維持管理費を乗じたものをそれぞれ合算し、処理コストとした。収入に関しては図 1 で示した代替効果の収入を考慮した。リサイクル品の運搬においては、全日本トラック協会が定める 1 台当たり距離制運賃表 10)の値に、リサイクル品生産量を運搬するのに必要な車両数を乗じて運搬コストとした。これら全てを合算することで各市

図 3 発生抑制なしにおける LCC

区町村の年間 LCC とした。
3. 結果
発生抑制を加味しないケースの全国における GHG 排出量の推計結果を図 2 に示す。シナリオ 2 では液体飼料化のポテンシャルが高い市区町村が最も多く、約 10.4
（Mt-CO2eq）削減された。また、シナリオ 3 では、制約条件によってリサイクル品生産量がシナリオ 2 に比べて学会当日においては発生抑制を加味した場合の結果も併せて報告する。
参考文献
1) 京都市「京都市の生ごみデータ」令和元年（4 人家族を想定）
2) 松田健士, 矢野順也, 平井康宏, 酒井伸一, 山田一男,

減少したため、代替効果による削減量とリサイクル品輸送による排出量が減少した。しかし、シナリオ 1 と比較すると、約 3.4（Mt-CO2eq）減少しており、リサイクル推進によって GHG 排出量が約 30%削減可能であることがわかった。
発生抑制を加味しないケースの全国におけるLCCの推計結果を図 3 に示す。シナリオ 2 では、処理によるコストが少なく、代替効果による収入が多いため、最もコスト

荻内守, 堀寛明: 日本 LCA 学会誌，6(4)，(2010)，pp.280287
3) 棟居洋介，増井利彦，金森有子: 環境科学会誌，34(6)，(2021)，pp.256-2694) 松井康弘，桐生侑恵: 第 31 回廃棄物資源循環学会研究発表会講演集(2020)，pp.33-34
5)田中信壽，松藤敏彦: 都市ごみの総合管理を支援する評
価計算システムの開発に関する研究(1998)，北大研究が小さくなった。シナリオ 3 では、代替効果による収入が少なく、収集・運搬もシナリオ 1 に比べて約 0.5（兆円）多いため、最もコストが大きくなった。

6) 柚山義人，生村隆司，小原章彦，小林久，中村真人: 農業工学研究所技報，204， (2006)，pp.61-103
7) 平井康宏, 村田真樹, 酒井伸一, 高月紘: 廃棄物学会論

4. まとめ文誌，12(5)，(2001)，pp.219-228
8) 一般社団法人サステナブル経営推進機構:“認定PCR一発生抑制を加味しないケースにおいて、シナリオ 3 はシナリオ 2 に比べ GHG 排出量、LCC が増加した。これ

覧”，SuMPO 環境ラベルプログラム，入手先<https://ecoleaf-label.jp/>，（参照 2023-01-23）

はリサイクル品の需要量によってポテンシャルの高い処

9) 松藤敏彦:“都市ごみ処理システムの分析・計画・評価

理施設が変わり、余った食品廃棄物を焼却したためである。またシナリオ 1 よりも GHG 排出量は少ないが、LCCは増加した。この要因として、収集・輸送によるコストの増加が挙げられる。つまり再資源化を導入する際は、効率の良い収集を検討することで、コストが改善される。なお、―マテリアルフロー・LCA 計画プログラム―”，技報堂出版，東京，(2005)，p.106
10)公益社団法人全日本トラック協会:“全国一括距離制運賃表”，全日本トラック協会， < https://jta.or.jp/wpcontent/themes/jta_theme/pdf/kyori.pdf>，（参照2023-01-23）- 2-P2-19 -2-P2-21

第18回日本LCA学会研究発表会

Life Cycle Cost-Benefit Analysis of Floodwall○モニリットソー*1)、伊坪徳宏 1)
Mony Rith So, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学* g2283124@tcu.ac.jp
1. Introduction

Guideline

Joganji River Direct Control River
Improvement Project [9]River floods are one of the most common natural
hazards, causing devastating impacts worldwide. Previous

Dynamic design method for bankstudies have specified that increased exposure of people andprotection [11]assets has caused more damage due to weather-related

Kooge-Style Kanji Block [12]natural disasters including flooding[1,2]. In addition, climate

Guide to Concrete Dike Revetment [13]change may increase the frequency or magnitude of

A Guide to Selection & Specification,[3-5]

flooding

Concrete Block Association [14].

Japan is one of the highest climate change risks
countries. Climate change has affected Japan throughchanges in weather patterns and extreme weather events,
which have intensified the frequency and severity of
weather-related natural disasters[6]. However, adequate floodrisk reduction strategies can substantially reduce theprojected increase in flood risk with global warming. One ofthe possible adaptation measures is strengthening existing
dyke systems [7].
Petit-Boix et al. (2017) studied the feasibility of
Figure 1: System Boundary of Case Study

implementing post-disaster emergency actions after a major
flood

event

throughanintegratedhydrological,

environmental, and economic approach. The study[8] has

3. Assessing Products: Concrete Block and Floodwall

found that the actions effectively reduced damage

In this study, one of the typical concrete blocks used forgeneration. Also, negative net impacts were obtained, whichriverbank protection, the Revetment Block [12], by Kooge

suggests

Concrete Co. Ltd, is highly utilized and evaluated.

that

these

interventions

contributed

toTable 2: Outline of Concrete Blockenvironmental benefits to society.

ParameterThis study focuses on Joganji river direct control river

Value

Unit

improvement project. Two riverbank improvement projects

Width

0.42

m

are currently being implemented as floodwall protections

Height0.28

malong the Joganji river, Toyama prefecture . This research

Thickness

0.35m

aims to carry out a sustainability assessment of the

Surface Area

0.1176m2

above-mentioned projects by evaluating environmental

Weight42kg

impacts, total cost, and lastly the damage avoided as theConcrete Volume

benefit of the projects.

Concrete Strength [13][9]Block Density
2. Scope of Assessment
Table 1: Scope of Assessment
Scope

Cradle-to-Grave

Functional Unit

1 linear meter [10] of the wall

Inventory Data

Ecoinvent 3.8 database

Dimension

Google Earth Pro[14]0.0235294

m3/block

30

MPa

2400

kg/m3

Two floodwall projects are evaluated in this study. The
dimensional data of the project is obtained from Google
Earth Pro.
Table 3: Dimensional Data of Floodwalls
Parameter
Width (m)- 2-P2-21 -Floodwall 1
25.2984

Floodwall 2
16.1544

2-P2-21

第18回日本LCA学会研究発表会

5. Current Result and Discussion

Height (m)4.87683.3528Slope Length (m)25.7642

16.4987

Concrete block is evaluated for its impact under IPCC

Slope Angle (degree)

10.91

11.73

2021 GWP 100 V1.01 method using the dataset of 30MPa

Regarding the Dynamic design method for bankready-mix concrete.
Table 5: GWP result of Concrete Block[11]

protection , Floodwalls consist of different materials.
Considering 1 linear meter of walls with fixed dimensions,the outline of the floodwall is obtained.
Table 4: Outline of Floodwalls
Material

Floodwall 1

Floodwall 2

Concrete Block (p)

219

140

3

Pouring Concrete (m )3.86102.472530.11100.1135

3

0.55610.51810.24830.23279.01755.7745

Footing Concrete (m )Crown Concrete (m )3Rock (m )3

Crushed Gravel (m )Impact category
GWP100 - fossil
GWP100 - biogenic
GWP100 - land transformation
GWP100 - fossil
GWP100 - fossil

Unit
kg CO2-eq/ 1 p Concrete Blockkg CO2-eq/ 1 p Concrete Blockkg CO2-eq/ 1 p Concrete Blockkg CO2-eq/ 1kg Concrete Blockkg CO2-eq/ 1m3 Concrete Block

Total
6.35810.01050.00540.1514363.36

Figure 3: Compared Result with Meta-Analysis of LCA
Concrete Block per 1m3 concrete block (left) and per 1kg

4. Methodology

concrete block (right)

This study concerns mainly three specific pillars offloodwall protection projects: Environment, Economic, andBenefit as shown in Figure 2.

Figure 4: Compared Result with Meta-Analysis of LCA
Concrete Production concerning Concrete Strength
Similarly, floodwalls are also estimated for their impact

Figure 2: Conceptual Framework Diagram

under IPCC 2021 GWP 100 V1.01 method. Since floodwall

4.1 Life Cycle Assessment
This study assesses environmental impact using

is composed of different kinds of material, thus, the

SimaPro 9.4.0.1 software involving a full life cycle material

breakdown of global warming potential results is presented.

assessment from “cradle to grave”.

(Consider Material stages only)

4.2 Life Cycle Cost
LCC will be estimated as the expenditures related tomaterials and activities during the service life of thefloodwalls. The cost will be assessed using openLCA
software based on the present market price in Japan andgiven in Japanese Yen (JPY). Plus, GHGs emissions from
LCA results will be converted to the external cost of the

Figure 5: Breakdown of GWP result of Floodwall 1

projects based on the social cost of environmental impact.
4.3 Flood Model
This study employs the flood model so-called “iRIC
software” to estimate water elevation and water flow in theriver stream. The iRIC software can also predict flood
events, rainfall-runoff generation, and debris flow [15].
Figure 6: Breakdown of GWP result of Floodwall- 2-P2-21 -2-P2-21

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
References[1] Arnell, N. W. & Lloyd-Hughes, B. The global-scale impacts of climate change on water resources and flooding
under new climate and socio-economic scenarios. Clim. Chang. 122, 127–140 (2014).
[2] Winsemius, H. C. et al. Global drivers of future river flood risk. Nat. Clim. Chang. 6, 381–285 (2016).
[3] Winsemius, H. et al. Global drivers of future river flood risk. Nat. Clim. Chang. 6, 381–385 (2016).
[4] Arnell, N. W. & Lloyd-Hughes, B. The global-scale impacts of climate change on water resources and flooding
under new climate and socio-economic scenarios. Clim. Chang. 122, 127–140 (2014).
[5] Winsemius, H. C. et al. Global drivers of future river flood risk. Nat. Clim. Chang. 6, 381–285 (2016).
[6] Government of Japan, 2018, “Climate Change in Japan and Its Impacts.” Synthesis Report on Observations,
Projections and Impact Assessments of Climate Change, 2018, Ministry of Environment.
[7] JRC PESETA IV project: climate change impact and adaptation in Europe, ec.europa.eu/jrc/en/peseta-iv, 2022
[8] Petit-Boix, A., Arahuetes, A., Josa, A., Rieradevall, J., & Gabarrell, X. (2017). Are we preventing flood damage
eco-efficiently? An integrated method applied to post-disaster emergency actions. Science of the Total Environment,
580, 873–881. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.12.034[9] Re-evaluation explanatory materials for river projects, Joganji River Direct Control River Improvement Project,
Ministry of Land, Infrastructure, Transport, and Tourism Hokuriku Regional Development Bureau, 2018[10] Pons JJ, Penadés-Plà V, Yepes V, Martí JV (2018) Life cycle assessment of earth-retaining walls: an environmental
comparison. J Clean Prod 192:411-420.https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.04.268[11] Sankaido (2007) Revision: Dynamic design method for bank protection, edited by National Land Technology
Research Center[12] Kooge-Style Kanji Block, Aug. 2009, Kooge Concrete Co. Ltd.
[13] Guide to Concrete Dike Revetment, Hydrualic Research, Report No SR65, December 1985
[14] A Guide to Selection & Specification, Concrete Block Association, October 2017[15] The International River Interface Cooperative (iRIC), by Prof. Yasuyuki Shimizu and Dr. Jonathan Nelson (2007)

Figure 7: Revetment Concrete Block

Figure 8: Typical Block Arrangements
Crown concrete

Concrete Block

Pouring concrete

Backfilled material

Figure 9: Side view of Floodwall- 2-P2-21 -2-P2-21

第18回日本LCA学会研究発表会

Figure 10: Study Area (Joganji River, Toyama Prefecture)

Figure 11: Prototype of Site Project 1

Figure 12: Prototype of Site Project 2- 2-P2-21 -2-P2-22

第18回日本LCA学会研究発表会

住宅分野における木材消費量の将来推計に基づく森林蓄積量や炭素固定量の検討
住宅寿命・住宅着工数をパラメータとした将来木材消費量と森林蓄積量推計
Forest Stocks and Carbon Fixation Based on Estimation of Future Wood Consumption
in the Housing Sector
Estimation of future wood consumption and forest resource accumulation based on housing
life and number of housing starts○若林國久*1)、上村真佳1)、田中小雪1) 、小林謙介1)
Kunihisa Wakabayashi, Manaka Uemura, Koyuki Tanaka, Kensuke Kobayashi
1) 県立広島大学*k-wakaba@pu-hiroshima.ac.jp
2.3 将来着工戸数・解体戸数

1.はじめに
森林樹木は成長過程で大気中の二酸化炭素を取込んで将来着工戸数(建物としての炭素の固定に寄与)は、着固定し、成長した木材は住宅や木製品として数十年間固工する年に必要な住宅戸数から着工の年の住宅ストック

定され続けるので二酸化炭素の吸収源として地球温暖化を差し引く方法で算出した。将来解体戸数(炭素放出に寄防止として利用拡大が期待される。一方、林業衰退による与)は、着工する前年の住宅ストックから着工する年の住伐採後の再造林の低迷は森林蓄積量の減少を、将来人口

宅ストックを差し引く方法で算出した。

減少は住宅や木製品の需要減少を招くことが推測できる。

2.4 木材消費量・解体量

森林及び住宅の炭素固定については、地域を絞った長期

木材消費量、解体量は、2.3 項の将来着工戸数、解体戸的な影響の検討例 などはあるが、全国を対象とした長期数に、それぞれ建設部門分析用産業連関表と産業連関表

的な検討例に乏しい。そこで、人口動態と住宅の建替需要をもとにした資材投入原単位(kg/戸)を乗じて算出した。

に着目、全国を対象に、2115 年までの住宅分野における

2.5 炭素固定量と放出量

1)

木材消費量と解体量を推計し、住宅及び森林の二酸化炭固定量と放出量は、2.4 項で求めた木材消費量、解体量

素固定量への影響を検討した。木材消費量と解体量に必に、それぞれ、林野庁が公開している各資材の炭素含有

要な 2115 年までの住宅着工戸数と解体戸数は、公表され率(建築物に利用した木材に係る炭素貯蔵量の表示に関すている推計人口(2115 年)・世帯数(2040 年) 、既存住宅のるガイドライン) 3)と CO2 換算値(44/12)を乗じて算出しストック、着工後の残存率から推計した。着工戸数と解体た。

戸数、住宅の木材の投入原単位、炭素含有率から炭素固定

2.6 住宅の炭素固定量2)

量と放出量を算出した。

住宅の固定量は、各年の住宅ストックに各資材の投入

2.推計方法・条件

原単位(kg/戸)と各資材の炭素含有率と CO2 換算値(44/12)

2.1 将来の必要住宅数を乗じて算出した。

将来必要な住宅戸数は、2040 年までは公表されている
推計世帯数とし、2041 年以降は公表されている推計人口

3.推計結果3.1 将来着工戸数と解体戸数と推計世帯数の散布図(人口、世帯数が概ね直線的に減少

着工戸数は、木造・非木造ともに緩やかに減少し続する 2028〜2040 年)を作成し、その回帰直線から推計しけ、2115 年には 2022 年(100 万戸弱)の 6 割強(60 万戸弱)

た世帯数を採用した(図 2①)。公表されている推計人口のまで減少した(図 3①)。解体戸数は、2022 年(90 万戸強)

最大(死亡低位・出生高位)と最小(死亡高位・出生低位)とから 2048 年まで微増(11 万戸強)し、その後は緩やかに減中央値(死亡中位・出生中位)の差は±17%程度あり、本報

少し、2115 年には 2022 年の 8 割強(75 万戸強)まで減少

告ではその中央値を採用した。

した(図 3②)。このため、2025 年以降は解体戸数が着工

2.2 既存住宅の将来ストック

戸数を上回り(図 3③)、住宅ストックが減少する結果と2017 年以前に建てられた既存住宅(住宅・土地統計調査
後、ロジスティック回帰曲線 Y=1-a/(1+b・e(-ct))で解体(減衰)が進むとして求めた残存率曲線(図 1)から算出した

100%
残存率

1958 年〜2018 年：総務省)の将来ストックは、住宅着工

木造住宅

80%

非木造住宅

60%
40%

（図 2②、③）。残存率曲線から木造の半減期(住宅の平均20%

寿命)は 40 年、非木造は 50 年である。将来着工する住宅

0%

はこの残存率で解体が進み、木材は燃料として焼却され

0

25

50

75

100

125

図1住宅の残存率るとした。

- 2-P2-22 -150 175
築年数

2-P2-22

第18回日本LCA学会研究発表会

なった(図 2④)。着工戸数と解体戸数の差は、2038 年(-25-地理情報を用いた東海三県でのケースススタディ・環

万戸強)をピークに徐々に縮小する傾向(-17 万戸強/2115

境情報科学 学術研究論文集 31(2017）年)がみられた。

2)将来推計人口・世帯数(国立社会保障・人口問題研究所)

3.2 木材消費量・解体量

3)建築物に利用した木材に係る炭素貯蔵量の表示に関す

木材消費量は、着工戸数の減少に伴い緩やかに減少しるガイドライン (2021.3.10 ３林政産第 85 号)

続け、2115 年には 2022 年(1,200 万 ton 強)の 6 割弱(7006,000

万 ton 強)まで減少した(図 4①)。解体量は、2022 年(1,300

5,000

万 ton 弱) から 2031 年まで微増(20 万 ton 弱)後、減少

戸数 万(戸

4,000

)

2,000

し、2115 年には 2022 年の 7 割強(900 万 ton 強) まで減少した(図 4②)。

①将来必要住宅数②既存木造住宅
ストック

４割弱減

3,000

3.3 炭素固定量と放出量④将来着工木造・非木
造住宅ストック③既存非木造住
宅ストック

1,000

住宅建設に伴う CO2 固定量は、木材消費量の減少に伴

1950年
1956年
1962年
1968年
1974年
1980年
1986年
1992年
1998年
2004年
2010年
2016年
2022年
2028年
2034年
2040年
2046年
2052年
2058年
2064年
2070年
2076年
2082年
2088年
2094年
2100年
2106年
2112年

0

い緩やかに減少し続け、2115 年には 2022 年(2,000 万 tonCO2 弱)の 6 割弱(1,200 万 ton-CO2 弱)まで減少した(図 5

図2住宅のｽﾄｯｸ

年には 2022 年の 7 割強(1,500 万 ton-CO2 強) まで減少し

CO2 強)をピークに、2115 年には-300 万 ton-CO2 強となっ

0
木造

-50
50

非木造

-100
100

)

た。収支は徐々に改善する傾向がみられた(図 5③)。

木造

解体戸数 万(戸出量が固定量を上回る状態が続くが、2038 年(-600 万 ton-

非木造

50

)

た(図 5②)。このため、CO2 の収支は、2022 年以降、放

②解体

-150
150

3.4 住宅の炭素固定量

図3将来着工戸数と解体戸数

住宅の CO2 固定量は、人口減少に伴う必要住宅数の減まで減少する結果となった(図 6)。
4.まとめ
公表されている人口動態をもとに、2115 年までの住宅

7割強に減少6割弱に減少①木材消費量

2019年
2023年
2027年
2031年
2035年
2039年
2043年
2047年
2051年
2055年
2059年
2063年
2067年
2071年
2075年
2079年
2083年
2087年
2091年
2095年
2099年
2103年
2107年
2111年
2115年

2022 年(110 千万 ton-CO2 弱)の 6 割強(65 千万 ton-CO2 強)②木材解体量

万ton
1,400
1,200
1,000
800
600
400
200
0
木材消費量・
解体量

少に伴い 2022 年以降、単調に減少し続け、2115 年にはの建替需要と木材消費量と解体量を推計して炭素固定量と放出量を算出し、その収支から住宅の炭素固定量の長宅ストックが減少し続けることが分かった。今回の設定

2022 年の 6 割強になることが示唆された。炭素の収支

1,500
500
0
-500
500

-1,0001,000-1,5001,500

放出量

ス収支となり、2115 年には住宅に貯蔵される炭素は

2,000
1,000

条件(解体後の木材の燃料利用で炭素がすべて放出)では住宅に貯蔵される炭素は放出量が固定量を上回るマイナ-2,0002,000-2,5002,500

は、人口の推計条件(死亡・出生)や世帯数の推計条件

140

この放出分は伐採に相当する再造林を続けることで収支が保たれるので、炭素固定量を維持するには放出に相当する再造林が重要である。

100%(2022年)

2115年には4割弱減

100%

120
100

非木造住宅

80

60%
40%

40
木造住宅

- 2-P2-22 -

20%
0%

1950年
1956年
1962年
1968年
1974年
1980年
1986年
1992年
1998年
2004年
2010年
2016年
2022年
2028年
2034年
2040年
2046年
2052年
2058年
2064年
2070年
2076年
2082年
2088年
2094年
2100年
2106年
2112年
2118年

0

1)木材利用の促進が都市と森林の炭素固定に与える影響

80%

60

20

5.参考文献120%

図6住宅の炭素固定量

変化率

け、住宅解体後の燃料利用等で放出されると考えると、

千万ton-CO2

固定量れた森林樹木に貯蔵された炭素は新築住宅で貯蔵され続②解体による放出量

図5着工・解体に伴う炭素固定量と放出量(2040 年境に異なる)、解体後の再利用(ボード、燃焼エネ
ルギーなど)の固定換算のとらえ方で変わり得る。伐採さ③着工による固定量と解体による放出量の差
2115年には3割弱放出量が上回る①着工による固定量

2019年
2022年
2025年
2028年
2031年
2034年
2037年
2040年
2043年
2046年
2049年
2052年
2055年
2058年
2061年
2064年
2067年
2070年
2073年
2076年
2079年
2082年
2085年
2088年
2091年
2094年
2097年
2100年
2103年
2106年
2109年
2112年
2115年

る必要住宅数の減少で解体戸数が着工戸数を上回り、住図4将来木材消費量
万ton-CO2
2,500

固定量

期的な姿を描くことを試みた。その結果、人口減少によ③着工戸数と解体戸数の差
2115年には3割弱解体量が上回る

①着工
100

2019年
2022年
2025年
2028年
2031年
2034年
2037年
2040年
2043年
2046年
2049年
2052年
2055年
2058年
2061年
2064年
2067年
2070年
2073年
2076年
2079年
2082年
2085年
2088年
2091年
2094年
2097年
2100年
2103年
2106年
2109年
2112年
2115年

から 2031 年まで微増(30 万 ton-CO2 強)後、減少し、2115

150

着工戸数 万(戸①)。解体に伴う放出量は、2022 年(2,100 万 ton-CO2 強)2-P2-23

第18回日本LCA学会研究発表会

建築分野におけるバックグラウンドデータベースの構築〜既往文献を活用したインベントリデータの作成〜

Development of Background Database for Building
Creation of Inventory data using existing literature○大野直輝 1)、小林謙介*1)、中村亘佑 1)
Naoki Ono, Kensuke Kobayashi, Kosuke Nakamura
1) 県立広島大学* kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
１. はじめに
日本の CO₂排出量において、建築分野は全体の約 1/3を占めている 1)。環境負荷削減のためには、環境影響を定量できる LCA の実施が不可欠である。建築物の LCA
実施は、建築物が一品生産で建物ごとに評価する必要があること、資材点数が多いことから作業負荷が膨大となる。現状では、建築物ごとの特徴を反映できるバックグ
ラウンドデータが少ないこと、連鎖時に投入資材の単位とバックグラウンドデータの機能単位が一致せず単位換
算の作業時間がかかることなどが課題として挙げられる。こうした背景から、単位換算データやバックグラウ
ンドデータの充実は不可欠である。
本研究では、建築物の LCA 作業負荷の軽減のため、文献から抽出してインベントリデータを作成し、実務者のニーズを踏まえたバックグラウンドデータベースを構築すること、及びインベントリデータ作成時の課題等を

２.２. インベントリデータの作成
スクリーニングにより抽出された文献から、インベン
トリデータとして活用できるデータを抽出した。同時にデータベース化する際の課題等を検討した。これらのプ
ロセスを踏まえながらインベントリデータの作成を行った。
表 1 バックグラウンドデータベース構築の手順
番号①

作業プロセス
既往⽂献の収集

作業内容
CiNiiにて「対象材料」と「LCA」で検索
LCAと直接関係のない⽂献は除外
収集⽂献はデータベースとして整備

⽂献の概要を把握② １次スクリーニング →インベントリデータの記載がない⽂献は除外②により抽出された⽂献を熟読③ ２次スクリーニング →インベントリデータへ活⽤可能データを整理

④

データ整備

③で整理した⽂献より抽出したデータから機能単位を設定
インベントリデータ管理シートでデータを整備検討することを目的とした。
２. 研究方法
２.１. データ作成対象文献の抽出
バックグラウンドデータベースの構築手順を表１に示す。先行研究としてデータを抽出できる可能性がある文献が調査されている 2)。抽出方法は、11 件のモデル建物の分析により建築物における環境影響の大きい投入資材

３. 結果
３.１. データ作成対象文献の抽出
2 次スクリーニングの結果について、2 次スクリー
ニングの対象となった文献は 177 文献であり、インベ
ントリデータ作成に活用可能であると判断した文献は16 文献であった。
３.２. インベントリデータの作成「建築、木材、型枠、製材、合板、集成材、CLT、鉄(1) データの補完

骨、ALC、タイル、屋根、塗料、ケイ酸カルシウム板、クロス、太陽光発電、エアコン、ダクト、コンクリー

インベントリデータの作成では、データ作成対象物において可能な範囲で日本平均に近づけること、文献以外

ト」の 18 項目が選定されている。本研究では CiNii3)で、これら 18 項目と「LCA」を並列して検索した。

のデータ等を活用して可能な範囲で補完することの２点を念頭に作成方法を検討した。具体的に衛生陶器（便収集された文献を対象に、2 段階のスクリーニングを行った。１次スクリーニングでは、収集文献の概要を捉器）のインベントリデータを作成した際には、日本平均に近づけるために TOTO 株式会社の製品カタログからえることのみでデータ抽出の可否を検討しており、イン便器に使用されている資材重量を用いた。また、このデ

ベントリデータの記載がない文献を除外した。2 次スク
リーニングでは、抽出文献を熟読することでデータ抽出の可否を検討し、インベントリデータが抽出できない文献を除外した。

ータを用いることで補完を行った。インベントリデータの主な作成方法は図１の通りである。
(2) プロセスの切り分け
木材（カラマツ）の製材を対象とした文献 4)を用いてデータベース化の課題を検討した。本文献では、プロセ- 2-P2-23 -2-P2-23

第18回日本LCA学会研究発表会

ス別のインベントリデータが検討されており、それらを踏まえ、上流遡及を行った環境負荷量が掲載されていた。このような場合、それぞれの場所で行われる加工プ

2) 中村ら：建築分野におけるバックグラウンドデータ
ベースの構築 〜既往文献を活用したデータ作成方法の検討〜、第 17 回日本 LCA 学会研究発表会、2022.3

ロセス毎にデータを作成した方が利用する上で便利であると考えた。よって、加工プロセス別にデータを整備し、機能単位はそれぞれの加工プロセスにおける生産品
1m3 あたりとすることとした。さらに、伐採から製材までの全プロセスを連鎖させた形のデータも作成した。このようにすることで幅広いニーズに対応可能な利用しや
すいデータを整備することとした。
３.３. インベントリデータの作成時の課題

3) CiNii、https://ci.nii.ac.jp/
4) 藤井章吾ら：長野県産木材のライフサイクルアセス
メント調査 その１ カラマツの場合、第 6 回日本
LCA 学会研究発表会、2011.3

カラマツ（製材プロセス）

電気 139.16
軽油 75.24
重油 961.92

これらの内容を共に、計 16 文献から 21 個のインベン
トリデータの作成を行った。その結果を表 2 に示す。
５. まとめバックグラウンドデータベース構築のために、既往文献を用いて、2 次スクリーニングの対象である 177 文献から 16 文献を抽出し、それらを活用して 21 個のインベ
ントリデータを作成するとともに、データベース化への課題等を検討した。
６. 参考文献
1) 日本建築学会：建物の LCA 指針温暖化・資源消費・廃棄物対策のための評価ツール－改訂版、2013.2

CO2排出量

(kWh)
(MJ)
(MJ)

②

①

バックグラウンドデータ
IDEA ver.2より

製
材
加
工

IDEA原単位・電力 79.71 （kg-CO2/m3)
・軽油 74.98 （kg-CO2/m3)・A重油 5.69 （kg-CO2/m3)
・合計 160.38 （kg-CO2/m3)①②

電力
0.573 (kg-CO2/kWh)
軽油0,0756 (kg-CO2/MJ)
A重油 0.0752 (kg-CO2/MJ)

投⼊資材・エネルギーと連鎖先の原単位名を⼀致
フォアグラウンドデータの単位とバックグラウンド
データの機能単位を統⼀

図 1 インベントリデータの作成手法
200
180

14

140
献 120
100
数 80
60
︵ 40
件 20
︶ 0

10

⽂ 160

12
8
6
4
2

割
合
︵
％
︶

0

建 ⽊ 製 合 集
築 材 材 板 成
材

鉄
⾻

収集⽂献数
データ抽出対象⽂献数
データ抽出対象⽂献の割合

ALC

４. 作成したデータベース

カラマツ（製材）1m3

CLTとなり、単位が不一致のケースが散見された。本検討では、IDEA ver.2 付属資料の換算係数表を使用すること
等での単位換算を試みた。しかし、換算係数表を活用した単位換算を行うことが不可能なデータが散見されたた
め、別途単位換算に関する情報を調査して補完することを試みた。

インベントリデータ

文献より抽出

投入エネルギー量(1) 集約された入出力データの取扱い抽出対象となった文献の中には、文献に記載されている資材が大きな分類に集約されていたため、具体的な資材の特定が難しくなり、連鎖先の判断が困難となる場合がある。本課題は特に住宅等の建築物を建設する際の投入資材を記載した文献で散見された。本検討では、投入資材に最も近しい資材、あるいは投入資材における使用割合が最も大きいと予想される資材を連鎖させた。このように、データを十分に補完することが不可能であった
ため、より質の高いデータとするためには、今後対応案を検討していく必要がある。
(2) 単位換算の難しさ
フォアグラウンドデータとバックグラウンドデータ間での単位換算が難しい事例も散見された。具体的に、抽出対象となった文献では重量や単位面積当たりなどで記載されているが、IDEA の機能単位は日本円当たりなど

フォアグラウンドデータ

タ 屋 塗 ケ ク 太 エ ダ コ
イ 根 料 イ ロ 陽 ア ク ン
カ ス 光 コ ト ク
ル
ル
発 ン
リ
電
板
D
ト

図 2 調査対象文献数とデータ抽出文献数
表 2 活用した文献の検索キーワード及びデータ抽出項目
番号

検索キーワード

1

建築

⾼断熱・⾼気密⼆世帯住宅

データ抽出項⽬

2

建築

S造住宅施⼯3

建築

住宅建設時の搬⼊資材・搬出資材

4建築

住宅建設時の副産物

5

建築・⽊材

6

建築

メタン発酵処理浄化槽

7

建築

建築資材・建築廃棄物

⼾建住宅の建築資材・設備投⼊量

8 ⽊材・コンクリート ⽊製遮⾳壁・コンクリート製遮⾳壁

⽊材

カラマツを⽤いた集成材
⽊造家屋解体⽊材のリユースを⽤いた
建設・⼀般材を⽤いた建設
加圧式保存処理⽊材

12⽊材

MDF（中質繊維材）

13

⽊材・製材

アカマツの製材化

14

⽊材・製材

カラマツの製材化

15

⽊材

16

太陽光発電

9

⽊材

10

⽊材

11

- 2-P2-23 -WPC（⽊材・プラスチック複合材）
太陽光発電機日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

ポスター発表セッション[2-P3] ポスター発表セッション(3)2023年3月9日(木) 13:40 〜 14:40 P1会場 (zoom)
Zoomはこちら[2-P3-01] 木質バイオマス発電における国産材燃料の需給*野口 夏希1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[2-P3-02] 住宅の長寿命化を通じた CO2排出削減*山口 颯太1、細島 千聖1、吉澤 大佑1、加河 茂美2 （1. 九州大学、2. 九州大学経済学研究院）[2-P3-03] 衛星画像の機械学習による銅資源の採掘に伴う土地改変量の測定*肖 俊彬1、山肩 洋子2、駒井 武1、松八重 一代1 （1. 東北大学、2. 東京大学）[2-P3-04] 日本における炭素税導入が経済と環境に与える影響*上原 将1 （1. 九州大学）[2-P3-05] 下水処理への吸着剤による NH4+回収技術の導入効果分析*中野 堯斗1、兼松 祐一郎 1、下野 僚子1、兵法 彩1、伊與木 健太1、脇原 徹1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）[2-P3-06] 日常生活と環境負荷のつながりの認識が環境配慮行動に与える影響*山田 千晶1、松本 安生2、水野 建樹3、松本 真哉1 （1. 横浜国立大学、2. 神奈川大学、3. 横浜
LCA環境教育研究会）[2-P3-07] International comparison of different steel products and steel end
use sectors*高 寒1、醍醐 市朗1 （1. 東京大学）[2-P3-08] Total Material Requirement for the Transition to Zero-Emission
Vehicles in China*王 彬澤1、張 政陽1、光斎 翔貴2、山末 英嗣2、松八重 一代1 （1. 東北大学、2. 立命館大学）[2-P3-09] 観光サテライト勘定を用いた OECD諸国における観光産業の環境影響評価*堤 哲彦1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学大学院）[2-P3-11] 養殖サーモンを対象とした環境影響評価*森 拓磨1、伊坪 徳宏1、大塚 善樹1 （1. 東京都市大学）[2-P3-13] IDEA海外版の構築～ IDEA Ver.3.2を用いた世界平均・中国・インドネシアのデータベースの検討 ～*長谷川 翔也1、前田 天士1、小林 謙介1、藤井 千陽2、横田 真輝2、田原 聖隆2 （1. 県立広島大学、2. 産業技術総合研究所）[2-P3-14] 炭素繊維強化プラスチックのリサイクルを対象にした環境影響評価*土屋 遥史1、高橋 厚2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 三菱ケミカル株式会社）[2-P3-15] 長期的な炭素収支と社会シナリオを考慮した森林資源利用のライフサイクル
アセスメント*鈴木 綾1、兼松 祐一郎1、兵法 彩1、喜多 智2、中村 健太郎2、菊池 康紀1 （1. 東京大学大学、2.
住友林業株式会社）[2-P3-16] 羊毛の国内マテリアルフローの現状と動向*坂上 萌1、吉田 拓海1、津田 和俊1 （1. 京都工芸繊維大学）[2-P3-17] バガス利用衣服における GHG排出量の算定*仙波 壽朗1、山本 直人2、小渡 晋二2、富井 岳2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. Curelabo株式会社）©日本LCA学会

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会[2-P3-18] 鉱物資源に注目した電気自動車の環境・社会影響評価*垣内 冴郁1、Chen Shuning2、Karkour Selim1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 九州大学）[2-P3-19] 電気自動車向けバッテリースワッピングサービスの環境影響および経済性評
価*横山 幸輝1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）[2-P3-20] 国内バイオマス発電事業の実態に基づく資源循環の実現に向けた普及方策*兵法 彩1、鹿嶋 俊宏1,2、藤井 祥万1、菊池 康紀1 （1. 東京大学、2. 和歌山県）[2-P3-21] ビッグデータを活用した家庭用空調機のエネルギー分析*杉山 弦太1、本田 智則2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学大学院、2. 国立研究開発法人産業技術総合研究所）[2-P3-22] Life cycle assessment (LCA) of nitrogen emissions in organic riceproduction towards policy adaptation: a systematic review*Pacalioga Mark1、Matsubae Kazuyo1、Zhang Zhengyang1 （1. Tohoku University）[2-P3-23] カーボンニュートラルに向けた物質管理指標の役割*畑 奬1,2、南齋 規介1、中島 謙一1,2 （1. 国立環境研究所、2. 東京大学）©日本LCA学会

2-P3-01

第18回日本LCA学会研究発表会

木質バイオマス発電における国産材燃料の需給
Supply and demand of domestic wood fuel for wood biomass power generation○野口夏希*1)、橋本征二 1)
Natsuki Noguchi, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* ce0026ps@ed.ritsumei.ac.jp
1.

はじめに
木質バイオマス発電は、2012年に開始された固定価格買取制度(FIT制度)により、安定的に運転できる再生可能

ら齢級別間伐面積を求め、これと齢級別間伐収穫表から
齢級別間伐材積を求めた。さらに、間伐材排出実績より求めた間伐材搬出率をもとに齢級別排出間伐材素材材積(間エネルギーとして大きく普及した。このため、燃料としての木質バイオマス需要が増加し、木材調達費用の増大や木材の安定調達の困難化等が指摘されている。こうした中、地域の木材需給状況については、酒井ら1)が北海道、Nakata and Itaya2)が三重県を対象に分析を行い、その不均衡の可能性を指摘している。一方、久保山と西園3)は、2017年12月時点において、全国的には深刻な需要の競合は起きていないとしている。本研究では、現時点における木質

伐材生産量)を算出した。
3. 結果と考察
ここでは、都道府県別の未利用材(間伐材)需要量の推計結果を図 1 に示す。いくつかの自治体では計算値が大きく上積みされる結果となったが、こうした自治体では、未利用材の利用が確認できる大規模発電所において、石炭等との混焼を行っているためである。石炭の消費量も不明であるため、未利用材の実際の消費量は図に示す計算

バイオマス燃料の需要量と供給可能量を地域別に推計し、地域ごとの木質バイオマス燃料の利用方法を検討した。
2. 方法
2.1 対象とする発電所
FIT 制度における木質バイオマス発電の燃料種類はいくつかあるが、本研究では「間伐材等由来の木質バイオマス」に着目した。全国木質バイオマス発電所一覧 4)をもとに、当該燃料種類を利用する発電所を抽出した。

値よりも小さくなるものと考えられる。そのような条件下ではあるが、未利用材の需要量は合計で約 1000 万 t と推計された。供給可能量の推計も含めた地域ごとの需給の分析は学会当日に報告する。
謝辞：本研究は、科学研究費補助金(20H04384)による成果である。ここに記して深謝する。
参考文献
1) 酒井明香、
津田高明、
八坂通泰：日本森林学会誌、
99(6)、

2.2 木質バイオマス燃料の都道府県別需要量の推計
全国木質バイオマス発電所一覧 4)を用いて、同データにおける燃料種類「未利用材」の消費量を地域別に集計した。
一方、燃料種類として「未利用材」は記載されているものの、その消費量が記載されていない発電所については、その出力規模をもとに潜在的な燃料需要量を推計した。
2.3 木質バイオマス燃料の都道府県別供給可能量の推計
広嶋ら 5)の方法にもとづき、地域別の間伐材生産量を推

pp.233-240、2017
2) Nakata, C., and A. Itaya: Spatial Information Research,
29(4), pp.569-576, 2021
3) 久保山裕史、西園朋広：第 130 回日本森林学会大会
学術講演集原稿、p.686、2019
4) (株)森のエネルギー研究所：全国木質バイオマス発電所一覧(2022 年 9 月)、2022
5) 広嶋卓也、中島徹、鹿又秀聡、堀田紀文：日本森林学計した。具体的には、齢級別間伐率及び齢級別森林面積か
1.6

集計値

集計値＋計算値

1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
北海道
青森県
岩手県
宮城県
秋田県
山形県
福島県
茨城県
栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
神奈川県
新潟県
富山県
石川県
福井県
山梨県
長野県
岐阜県
静岡県
愛知県
三重県
滋賀県
京都府
大阪府
兵庫県
奈良県
和歌山県
鳥取県
島根県
岡山県
広島県
山口県
徳島県
香川県
愛媛県
高知県
福岡県
佐賀県
長崎県
熊本県
大分県
宮崎県
鹿児島県
沖縄県

燃料需要量(百万t)

1.4

会誌、103(6)、pp.409-415、2021

図 1 都道府県別の未利用材(間伐材)需要量の推計結果- 2-P3-01 -2-P3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

衛星画像の機械学習による銅資源の採掘に伴う土地改変量の測定
Machine Learning of Satellite Imagery to Measure the Land Use Intensity Associatedwith Copper Mining○肖俊彬*1)、山肩洋子 2)、駒井武 1)、松八重一代 1)
Junbin Xiao, Yoko Yamakata, Takeshi Komai, Kazuyo Matsubae
1) 東北大学, 2) 東京大学
* xiao@dc.tohoku.ac.jp
1. はじめにいる。本研究ではチリで最も大きい五つの鉱山（表 1）

脱炭素社会へ移行するには電気を伝導する銅が不可欠であるが、銅資源の採掘及び生産の過程ではエネル
ギーや水の使用、CO2 の排出に加え、土地改変 が大1)

きな環境攪乱要因になっている。

をサンプルにし、研究方法を検証する。サンプル鉱山の位置を図 1 で示す。
銅鉱山の採掘プロジェクトは一般的に数十～百年程度続くため、本研究では長期的な観測任務を継続的にしかし、CO2 排出量や水の消費量と異なり、土地改実施している Landsat 衛星シリーズ（空間分解能 30m）

変量は現在、企業のサステナビリティレポートに殆どを利用し、アメリカ地質調査所（USGS）のデータベ記載されておらず、
データの取得は非常に困難である。

ースにて衛星画像の検索および抽出を行う。

そのため、金属資源供給単位あたりの鉱山土地改変量
は多くの場合、平均的な数値が用いられている。銅鉱
石品位の低下および将来銅資源需要の急増を受け、技術革新によって低品位鉱石の利用が拡大傾向にあるが、

表 1 サンプルの鉱山および 2020 年の銅生産量
鉱山名

開始年

終了年

2020 年銅生産量(kt)

より大きな土地改変の発生が予想される。そのため、

Chuquicamata

1915

2057

1,126

銅資源の採掘による土地改変量を明瞭にすることは資Collahuasi

1999

2107

629.1

源調達に関わる環境攪乱量を最小化するために不可欠

El Teniente

1904

2070

443.22である。

Escondida

1990

2079

400.72

Los Pelambres

1999

2036

359.6

人工衛星によるリモートセンシングは広域性、均質性、多波長性（可視光、マイクロ波）、遠隔性等優れた特性 2)を有し、バンドの多様な組み合わせおよび過去のデータにより、広域空間の時系列解析が実現できる。
しかし、鉱山周辺の土地改変に関する既往研究 2,3)では、殆どの場合は目視判読で改変された土地の範囲を推計している。目視判読は精度が高いとはいうものの、多大な労力が必要であるため、全球にわたり鉱山ごとの分析はほぼ不可能といえる。近年、画像解析領域での機械学習の進展は大きく、機械学習を活用し、膨大な衛星画像データを効率良く分析する手法開発が期待される。

図 1 研究地域の地図
2. 研究目的
本研究では、鉱山周辺の衛星画像に対して機械学習を適用することで、銅鉱山における土地改変を自動で識別し、経年での土地改変量を導出する手法開発を目指す。
3. 研究方法
3.1 研究地域および衛星シリーズ選択
世界最大の銅埋蔵量を有するチリ（Chile）は年間 550
万トン 4)の銅を生産し、世界最大の銅生産国となって- 2-P3-03 -図 2 機械学習による衛星画像解析の概念図

2-P3-03

第18回日本LCA学会研究発表会

3.2 機械学習による衛星画像の解析

による衛星画像の解析を行った（図３）。図 3-a）は可研究方法の概要は図 2 で示す。獲得した衛星画像に視光（バンド 4-3-2）の画像であり、図 3-b）は酸化鉄

対して、鉱山周辺の地域から植生、鉱床、水域、人工のバンド比率で処理後の画像である。図 a）と比較す物等多様な領域を目視判読し、Google Earth と比較しると、図 b）は改変された地域の境界が明らかになり、な が ら 属 性 の タ グ を 付 け て 領 域 抽 出 （「 Semantic

クラスを分別する閾値が選択しやすくなる。
すなわち、

Segmentation」と呼ばれる手法）し、機械学習用の教師

NVDI が適用できない地域でも目視判読が容易となり、データを作る。サンプル鉱山の教師データを機械学習

より精度の高い教師データを作ることができる。

のアルゴリズム Pix2pix に提供して学習させる。教師
5)

データと非教師データで繰り返し検証し、正解率でモデルを評価する。

5. 今後の課題
機械学習を用いて画像を解析する際に正解率を確保できる教師データの数は未だに不明である。また、随3.3 土地改変強度の計算

伴物の生産量や取引価格は土地改変強度の不確実性に

機械学習モデルの正解率を確認した後、鉱山周辺の各種属性の領域面積を算出し、式（1）で目標画像からつながり、適切な荷重を選択し、不確実性分析を行う必要がある。

鉱山の土地改変総面積を計算することができる。
式（2）で世界範囲の銅鉱山から産出された銅の土地改変強度（Land Use Change Intensity）を計算すること
ができる。

6. 結論
脱炭素技術に必要とされる銅資源のサプライチェーンに関わる環境リスクを管理するためには、全球規模での採掘領域および銅資源採掘に伴う土地改変強度を把握することは必要である。機械学習による衛星画像(1)の分析は全球規模の時空間解析を実現させ、採掘活動のモニタリングや土地改変による環境負荷の評価に高効率なツールになる。本提案技術は規模の大きい鉱山(2)
i: 目標鉱山 i；

だけでなく、人力小規模採掘（ASM）等の採掘活動への展開も期待できる。

n: 計算する鉱山の数；
t: 開始年から経過年数；

謝辞

A: 面積（m ）；本研究は JST 次世代研究者挑戦的研究プログラム

2

P: 銅資源生産量（純分換算）（kg-Cu）；「JPMJSP2114」の支援を受けたものである。

W: 鉱物生産量の中銅が占める割合（%）
。
引用文献
1) IPCC: “Climate Change 2014: Mitigation of Climate

4. 結果・考察

Change”, (2014), pp. 354
2) 佐久間東陽：“農業・鉱業による環境影響の評価および対策に向けた土地利用時空間変化の衛星リモートセンシングに関する研究”，（2021）
3) Iwatsuki Y., Nakajima K., Yamano H., Otsuki A.,
Murakami S.: RC&R, 134, (2018), pp. 361-366
4) Globaldata:
図 3 衛星画像解析の結果（例）“ProductionofCopperinChile,

2017-2025”, Globaldata, ( オ ン ラ イ ン ), 入 手 先<https://www.globaldata.com/data-insights/mining/pro

本要旨では 2010 年 Escondida 鉱山（1990-2079）の画

duction-of-copper-in-chile-1092741/>,像を例として説明する。衛星リモートセンシング研究で多く使用される植生指標（NDVI）は裸地帯で適用

(

参

照

2023-01-24)
5) P. Isola, J.Y. Zhu, T. Zhou, A.A. Efros: IEEE Conf.

できない 2) といった課題を解決するために、酸化鉄

CVPR, Honolulu, HI, (2017), pp. 5967-5976のバンド比率 6)（Iron Oxide ratio）を使用し、ArcGIS Pro

6) A.B. Pour, M. Hashim: SpringerPlus 3(130), (2014)- 2-P3-03 -2-P3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

日本における炭素税導入が経済と環境に与える影響
How a Carbon Tax Affects the Japanese Economy and the Environment○上原将*1) 、月岡葵2) 、加河茂美3)
Sho Uehara, Aoi Tsukioka, Shigemi Kagawa
1)九州大学, 2)九州大学, 3)九州大学経済学研究院*uehara.sho.603@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景・目的（石油、石炭、天然ガス）による直接 CO2 排出量を以下

世界全体の CO2 排出量が増加し、地球温暖化などの式で求める。

の環境問題が懸念される中で、CO2 排出量を減少さ
𝐸𝑖𝑗 =𝐶𝑖𝑗 ×𝑒𝑗

せることは重要な課題である。1)日本はパリ協定に(1)

批准し、環境省（2021）「地球温暖化対策計画」では2030 年度には温室効果ガスを 2013 年度比で 46%

ここで、𝐶𝑖𝑗 は部門𝑖における化石燃料𝑗の使用量、𝑒𝑗 は削減することを目標としている。2)

化石燃料𝑗の単位量当たりの消費に対して生じる

日本が 2030 年、2050 年までに掲げている CO2 削

CO2 の量を示す CO2 排出係数を示している。この排減目標をそれぞれ達成できるか否かを考える際に炭出係数に関して、石炭 1t の消費につき 2.409t の CO2、素税の導入が重大な意味を持つ。炭素税とは、石炭・石油 1kl の消費につき 2.619t の CO2、天然ガス 1t の消石油・天然ガスなどの化石燃料を消費した際に生じ費につき 2.22t の CO2 が排出される。6)𝐸𝑖𝑗 は部門𝑖が輸る CO2 排出量に応じて一定の税金を課す制度である。

入した化石燃料𝑗から生じた直接 CO2 排出量の総量

2021 年 3 月時点でヨーロッパを中心に 22 か国で導を表す。
次に、(1)式で計算された部門ごとの CO2 排出量を入されている。3)
日本では 2012 年から化石燃料の使用で生じた用いて各部門が支払う税額を以下のように求める。

CO2 排出量 1t あたりに 289 円の税率が課される地球
𝑇𝑖 = 𝑡 × ∑3𝑗=1 𝐸𝑖𝑗

温暖化対策税が導入されているが、この税率は諸外(2)

国の 10 分の 1 に満たない。4)2021 年には環境省が炭素税の本格的な導入に向けて検討段階に入った。

ここで、𝑡 は CO2 排出量 1t あたりに対する税率を示

環境省によると、2028 年をめどに、日本全体で排出す。本研究では炭素税率𝑡 が CO2 排出量 1t あたり 75

される CO2 のうち、石炭製品（石炭の輸入業者）・

ドル（2023 年 1 月 20 日における為替レートである 1 ド

石油製品（石油の輸入業者）・事業用発電（発電所）・

ル 128.3 円で計算すると 9623 円に相当）であると想定

都市ガス・商社が輸入した化石燃料に起源する CO2する。本研究では、High-Level Commission on Carbonに炭素税をかけることが予定されている。5)

Prices（2017） 7) が公表している「Report of the High-

本研究では石炭製品、石油製品、事業用発電、都Level Commission on Carbon Prices」の「結論：パリ協定

市ガスの 4 部門に注目し、日本に欧州と同程度の価の気温目標に一致する明示的な炭素価格の水準は、格の炭素税が導入された際に、環境や経済にどの程2020 年までに少なくとも 40～80 ドル/t-CO2、2030 年

度の影響が及ぼされるのか、どの産業が最も影響をまでに 50～100 ドル/t-CO2 である」という文章を参考に受けやすいかを分析する。

して、50∼100 ドルの代表値を想定した。𝑇𝑖 は部門𝑖が支払う炭素税の総額を表す。

2. 分析手法・使用データ

次に部門𝑖における付加価値に占める支払う炭素

炭素税が導入される各部門が輸入した化石燃料

税額の割合𝑟𝑖 は以下の式で表される。

- 2-P3-04 -2-P3-04

第18回日本LCA学会研究発表会

付加価値に占める

ここで、𝑉𝑖 は部門𝑖の付加価値を表す。
各部門の化石燃料の輸入量と付加価値額は平成 27年の産業連関表から引用した。 8) 排出係数は「特定排支払い額の割合(%)

250

(3)

𝑟𝑖 =𝑇𝑖 /𝑉𝑖

200

150
100
50
0

出者の事業活動に伴う温室効果ガスの排出量の算定に関する省令」（経済産業省・環境省）より引用した。6)

図 2. 各部門の付加価値額と支払額の比率

3. 結果・考察
表 1 は、4 部門における化石燃料の輸入量を示し、表 1 の行項目は部門𝑖、列項目は化石燃料𝑗を示す。

図 2 より、2030 年に 75 ドルの炭素税が課された
場合、石炭製品は支払額が付加価値の約 22 倍になり、石油製品は付加価値の約 8 割、事業用発電は付

表 1. 部門ごとの化石燃料の輸入量

加価値の約 5 割となった。このことから、炭素税が1. 石炭（t）

2. 石油（kl）

3. 天然ガス（t）

1. 石炭製品63736050

002. 石油製品

160281161963383

10106

3. 事業用発電83684253

379256642155646

4. 都市ガス0019614081

導入された際に経済的に直接的に最も影響を受けるのは石炭製品部門である。また、現段階では、他国と同程度の炭素税をかけることは難しいため、税率を段階的に引き上げる、課税対象の一部免除などの対策が必要である。この炭素税課税がサプライチェーン全体に波及して財とサービスの価格に影響を与

図 1 は各部門が輸入した化石燃料起源の CO2 の総排各部門が輸入した化石燃料起源のCO2排出量（106t）

出量（∑3𝑗=1 𝐸𝑖𝑗 ）を示す。

えることになる。この波及分析の結果については本会で発表する。

500

4. 引用文献

4001)

日本の排出削減目標｜外務省 (mofa.go.jp)

2)

地球温暖化対策推進法と地球温暖化対策計

300
200

画 | 環境省 (env.go.jp)

100
0

3)

900499201.pdf (env.go.jp)

4)

地球温暖化対策のための税の導入 | 総合環
境政策 | 環境省 (env.go.jp)

図 2．各部門が輸入した化石燃料起源

5)siryou1.pdf (cas.go.jp)

6)

特定排出者の事業活動に伴う温室効果ガスの排出量の算定に関する省令 | e-Gov 法令検の直接 CO2 排出量
図 1 から、CO2 の発生源は石油製品が輸入した化石燃料由来のものが多いため、日本に炭素税が導入

索7)

税と炭素税について (greenrengo.jp)

された際に CO2 排出量を削減できる潜在的な要素が多い部門は当然石油製品である。

Microsoft PowerPoint - 181118 地球温暖化対策

8) 産業連関表 平成 27 年（2015 年）産業連関表

図 2 は各部門における付加価値に占める炭素税の割合𝑟𝑖 を示す。

2015 年 | ファイル | 統計データを探す |政府統計の総合窓口 (e-stat.go.jp)- 2-P3-04 -2-P3-05

第18回日本LCA学会研究発表会

下水処理への吸着剤による NH4+回収技術の導入効果分析
Analyzing Introduction effects of NH4+ recovery by adsorbents into sewage treatment○中野堯斗 1)、兼松祐一郎 1)、下野僚子 1)、兵法彩 1) 、伊與木健太 1) 、脇原徹 1)、菊池康紀*1)
Akito Nakano, Yuichiro Kanematsu, Ryoko Shimono, Aya Heiho, Kenta Iyoki, Toru Wakihara, Yasunori Kikuchi1) 東京大学* ykikuchi@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言て集約処理される。ただし、ASM 後の処理水質は、技反応性窒素 (Reactive nitrogen: Nr) の環境中への排術導入の有無によらず、有機物や浮遊物質、NH4+、有出量は、地球環境に不可逆的な変化が急激に引き起こ

機態窒素濃度が同等となるように ASM のプロセス性

1)

される可能性がある域に達しており 、窒素循環の改能を設定した。

善は喫緊の課題である。下水に含まれる Nr は、人為起源で水圏への流出割合も高い 2)。現在の活性汚泥法

2.2 インベントリ分析(Activated sludge method; ASM) は、窒素除去のためのNH4+除去/回収技術未導入のベースケースでは、処理

曝気電力の大きさや、N2O 発生などの課題を有するた

水量および成分濃度変化、消費電力量、汚泥発生量おめ、下水処理への Nr 除去/回収技術の導入が求められ

よび成分濃度は、既往の報告値 5)を用いた。N2O や CH4ている。技術開発が進む中で、Nr 除去/回収率や処理の排出量は、処理水量と単位処理水量あたりの排出係が、対象物

数 5)から算出した。ASM 前段への NH4+除去/回収技術

質の除去/回収プロセスのみに着目しており、プロセス

導入後ケースでは、ASM における NO3−、N2O 発生量

システム全体への影響を考慮した評価は少ない。
また、および曝気に必要な電力量は、ASM への Nr 流入量に技術導入による窒素フローの変化は、プロセスおよび

比例すると仮定し、前段での NH4+除去率に比して減少

施設単位で評価されているが、他の産業も含めた国内するとした。汚泥処理工程におけるインベントリは、

窒素循環に関する議論は不十分である。

既往の報告 6)にしたがった。

に要するエネルギー等が比較されている

3,4)

本研究では、材料開発段階にある吸着剤による NH4+

材料開発者へのヒアリングで、実験値として、実際除去/回収技術を導入した下水処理システムの将来性の下水サンプルからの NH4+除去率 [%]、理論吸着容量

ライフサイクル評価 (Prospective LCA) を行う。材料[kg-N (kg-adsorbent)-1]、単位吸着量あたりの吸着材所要

開発者へのヒアリングに基づき、将来的な実用化を考

量 [kg-adsorbent (kg-N)-1] 、製造におけるマスバランス

慮したインベントリを作成する。下水処理への技術導を得た。ゼオライトの製造原単位には、工業的製造の入効果を分析し、環境負荷低減に必要な技術水準を探データが存在するゼオライト A の値を用いる 7)。非晶索する。また、技術導入による下水処理における窒素

質 AlSi の製造原単位 [kg-CO2 eq. (kg-adsorbent)-1]は、

フローの変化を分析し、国内窒素循環への波及的影響

材料開発者とのディスカッションに基づき実用化規模を評価する。

での合成プロセスを設計し、また吸着性能と各処理場への NH4+流入情報から非晶質 AlSi の年間需要量およ2. 方法

び反応器サイズを推算し、スケール効果を分析するこ

2.1 目的および調査範囲の設定とで、将来的な実用化を考慮した製造原単位を推算し下水処理システムにおける ASM の前段への吸着剤

た。ゼオライトおよび非晶質 AlSi の吸脱着可能回数は、

NH4+除去/回収技術オプションの新規導入効果

下水の汚濁や煆焼による吸着剤の構造変化を考慮し、を明らかにするために、技術導入前のベースケースとそれぞれ 100、10 回と仮定した。NH4+脱着のための煆導入後ケースを気候変動 (LC-GHG 排出量) と富栄養

焼に必要な熱は、実用規模の装置が未開発のため、類化を指標として比較する。評価対象とする吸着剤は、似する乾燥プロセスと同等と仮定した。

による

他より高い NH4+除去率が得られた H-MOR 型ゼオライ
トおよび非晶質アルミノシリケート (Aluminosilicate;

2.3 窒素フローおよび国内窒素循環の定量化

AlSi) とした。評価事例を東京都東部の下水処理場群

技術導入に伴う下水処理の窒素フローの変化を分析(砂町、三河島、有明、中野、みやぎ、落合水再生センし、既往の国内窒素循環 2)に代入することで、技術導ター) とし、機能単位は、処理場群における 1 m3 の処入による国内窒素循環への波及的影響を分析した。

理とする。対象とした処理場群では、各処理場にて水処理が行われ、発生した汚泥は砂町水再生センターに- 2-P3-05 -2-P3-05

第18回日本LCA学会研究発表会

3. 結果・考察

技術導入に伴う国内窒素循環への影響としては、国3.1 処理場群単位での気候変動と富栄養化への影響

内における陸水圏への Nr 総排出の 14.0%が減少した。

技術導入前後の LC-GHG 排出量は、汚泥の最終処理

さらに、回収 NH3 を肥料製造および施肥へ利用するこ方法により大きく異なった。技術導入による曝気電力とで、肥料製造量 (kg-N 換算) の 23.6%および人工窒

消費の削減および N2O 排出の削減が LC-GHG 排出量

素固定量 (kg-N 換算) の 18.8%の削減に寄与する。つ

削減に寄与した。一方で、現段階の吸着性能や仮定しまり、下水処理への NH4+除去/回収技術導入は Nr の環た吸脱着可能回数の条件下では、ゼオライトおよび非境中への排出量および人工窒素固定量の削減に貢献す

晶質 AlSi のいずれも、吸着剤製造の負荷が大きく、シることが明らかになった。

ステム全体での LC-GHG 排出量は未導入ケースよりもそれぞれ 4.7%、23.1%増加した。富栄養化は、各単

4. 結言

位プロセスよりも、放流水中の残存物質による寄与が材料開発段階にある吸着剤による NH4+除去/回収技

大きく、
気候変動と異なり吸着剤製造の寄与は小さい。

術を導入した下水処理システムの将来性ライフサイク

吸着剤による NH4+除去/回収技術導入による NO3−の流ル評価を行った。ASM 前段への技術導入により、NO3-

出削減効果によってゼオライトおよび非晶質 AlSi の排出削減による富栄養化の低減効果が示された。気候

いずれの場合も 14.3%減少した。

変動は、LC-GHG 排出量に感度の高い吸着剤の製造原
単位、単位吸着 NH4+量あたりの吸着剤の所要量、およ

3.2 感度分析

び吸脱着可能回数により評価結果が大きく異なること

3.2.1 必要技術水準の探索が示された。また、感度分析を通じて必要技術水準を感度分析により、LC-GHG 排出量の感度の高いパラ明らかにした。さらに、国内窒素循環への影響分析にメータが、吸着剤の製造原単位、単位吸着量あたりのより、下水処理への技術導入は、水圏および大気への吸着剤の所要量、および吸脱着可能回数であることか

Nr 排出抑制効果だけでなく、回収 NH3 の肥料製造へのら、これら技術パラメータについて、LC-GHG 排出削再利用により、人工的な窒素固定量の削減に寄与する減に必要な技術水準を探索した。ゼオライトおよび非ことが明らかになった。これらの結果を材料開発者へ

晶質 AlSi について、現在の製造原単位と単位吸着 NH4+

フィードバックすることで開発目標の設定に寄与する量あたりの所要量の条件下では、必要な吸脱着可能回ことが可能となり、適切な材料・技術開発が進むこと

数は、それぞれ 130 回、23 回であることが示された。

が期待される。

3.2.2 GHG 排出原単位の変化

謝辞

電力由来の GHG 排出原単位が減少すると、技術導この研究は国立研究開発法人新エネルギー・産業技

入時と未導入時における LC-GHG 排出量の差が大き

術総合開発機構 (NEDO) の委託業務 (JPNP18016) のくなった。これは、ゼオライト製造による負荷は減少

成果を一部含む。東京大学「プラチナ社会」総括寄付するものの、技術導入による曝気電力や下水ポンプな講座は三井不動産(株)、積水ハウス(株)、東日本旅客鉄

どの GHG 排出量の削減効果も同時に減少し、後者の道(株)、豊田通商(株)からの寄付で活動している。

効果のほうが大きいためである。
引用文献
3.3 国内窒素循環への波及的影響

1)

技術未導入時では、下水処理への流入 Nr 量の 25.3%

2) K. Hayashi et al.: Environmental pollution, 286, (2021),は脱窒により無害化されるものの、34.5%は NH4+、有機態窒素および NO3−として Nr のまま水圏へ排出され、pp 117559-117569
3) A. Beckinghausen et al.: Applied Energy, 263, (2020),

12.2%が NH4+および N2O として大気へ排出されていた。
一方で、ASM の前段への NH4+除去/回収プロセスの導A J. Rockstrom et al.: Nature, 461 (5), (2009), pp 427- 475

pp 114616-114630
4) K. L. Lam et al.: Water Research, 173, (2020), pp

入時には、Nr の水圏への排出量は流入 Nr 量の 20.6％

115519-115524と、未導入時の排出量を 40.4%低減した。また、大気

5) 東京都下水道局: “技術調査年報 2019”，(2019)への排出量は流入 Nr 量の 7.6%と、未導入時の排出量

6) A. Shiumizu et al.: Computer Aided Chemical

を 37.5%低減している。これらのことから、下水処理

Engineering, 43, (2018), pp 1353-1358

への NH4+除去/回収技術の導入による反応性窒素の排

7) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 安全科学

出削減効果が示された。また、下水処理への流入 Nr

研究部門 IDEA ラボ: “LCI データベース IDEA

量の 38.5%を回収できることがわかった。

Version 3.2”, (2022)- 2-P3-05 -2-P3-06

第18回日本LCA学会研究発表会

日常生活と環境負荷のつながりの認識が環境配慮行動に与える影響
The Influence of Recognition of the Link Between Daily Lives and Environmental Impact on
Environmentally Conscious Behavior.
○山田千晶*1)、松本安生 2)、水野建樹 3)、松本真哉 1)
Chiaki Yamada, Yasuo Matsumoto, Tateki Mizuno, Shinnya Matsumoto1) 横浜国立大学, 2) 神奈川大学, 3) 横浜 LCA 環境教育研究会* yamada-chiaki-dn@ynu.jp
1.

の回答者を男女各 200 名とする合計 2000 名のデータを用

はじめに
地球温暖化に代表される地球規模の環境問題を解決すいた。

るためには、企業活動に伴う環境負荷の削減に加え、消費活動が中心である人々の日常生活を起因とする環境負荷

2.2 分析項目

の削減を行うことも重要である。そのためには、私たちの質問紙では、日常生活と環境負荷のつながりの認識に

日常生活と環境問題や環境負荷とのつながりを意識して関する設問として、以下の二つの設問を設定した。いずれ

環境配慮行動を促進することが不可欠である。この行動

もライフサイクル思考に関連する項目である。

促進のための手段として、ライフサイクル思考を取り入れた環境教育が注目されている。これまで、ライフサイク①「日々の消費行動が資源の採掘や製品の製造・輸送、

ル思考に基づいて日常生活と環境問題などのつながりを廃棄などといった様々な活動と深く関係していると意識することで、日常生活における環境配慮行動を促進

思いますか」

することができるという仮説のもと、教材開発や教育効②

1)果の研究が行われてきた 。

「日々使う製品(日用品や家電など)と工場や発電所から排出される温室効果ガスは深く関係しているとしかし、ライフサイクル思考を取り入れた環境教育に思いますか」

よる具体的な環境配慮行動の促進や生活行動の変化に関する報告例は限られる。本藤らは、ライフサイクル思考を以上の設問は、それぞれ、つながり感①及びつながり感②

用いて日常の消費活動と自然環境のつながり感を再生すとして分析を進めた。
また、調査対象の 2000 人を回答者の属性分布が保持さることで責任感が向上し、消費側の環境配慮行動が促進
2)

される可能性を指摘している 。また田高らはライフサイ

れた 1000 人ずつの 2 つのグループに分け、「【環境配慮行クル思考の学びが生活と環境問題のつながり感を生み環動】をしていますか」という質問に関して、1 つのグルー

境配慮行動を促すことに加え、それらの効果が長期的にプは「包装やレジ袋を断ること」について回答を求め、も3)維持されることを示した 。これらの事例以外にも、ライう 1 つのグループは「エアコンを 28℃以上に設定するこフサイクル思考の認識と環境配慮行動の関係について、と」について回答を求めた。最初のグループをゴミ削減行

教育的な介入の結果に関する調査結果が報告されている。

動群とし、後者のグループを省エネ行動群とした。

一方で、日常生活と環境問題や環境負荷のつながりの

つながり感に関する質問と行動に関する質問は 6 段階

認識や、その認識と環境配慮行動との関係について、前述の回答から自分が該当すると思うものを選択してもらっしたような教材を用いた教育対象ではない一般の市民をた。この 6 段階の回答に対して、つながり感の認識に関対象に調査した事例は、発表者の知る限りでは見当たら

しては「非常にそう思う」及び「ややそう思う」を「つななかった。そこで本発表では、教育的な介入のない対象にがり感の認識がある」、それ以外を「つながり感の認識がついて実施した質問紙調査の結果から、ライフサイクルない」とした。行動に関しては「全くその通りだ」及び「や思考に基づいた日常生活と環境負荷のつながり感と環境

やその通りだ」を「環境配慮行動をしている」、それ以外

配慮行動の関係について分析した。

を「環境配慮行動をしていない」とした。
このような、つながり感に関する 2 つの選択肢と、二2.

方法

種類の環境配慮行動の関係について分析し 、得られた結2.1 質問紙調査内容

果の傾向や特徴について考察した。

質問紙調査は、2017 年 6 月 23 日から 6 月 27 日の期間に、調査会社（株式会社インテージ）に登録されたモニタ
ーを対象にインターネット経由で行った。首都圏に住む
20 歳から 69 歳までの男女で、10 歳階級における各年代

結果と考察

3.

最初に二種類のつながり感の有無と行動の有無に関する回答人数をまとめて表 1 に示す。

- 2-P3-06 -2-P3-06

第18回日本LCA学会研究発表会

表 1 つながり感と行動の有無の集計結果
回答人数(人)

ゴミ削減行動群全体でクラメールの連関係数を計算し

行動をし

行動をし

た結果、つながり感①では(v = 0.338, p < .001)、つながり

ている

ていない

感②では(v = 0.245, p <. .001)であり、どちらのつながり感ゴ

つ なが り

認識あり

293

137

でも関連性があることが示された。この傾向は省エネ行

ミ

感①

認識なし

194

376

動群でも同様だった。続けてゴミ削減行動群について、男削

つ なが り

認識あり

292

138

女間で同様の比較をしたところ、男性では(v = 0.371, p

減

感②

認識なし

218

352

<. .001)、女性では(v = 0318, p <. .001)であり、性別に関係

省

つ なが り

認識あり

176

73

なく関連性があることが分かった。次に年代別に比較し

エ

感①

認識なし

318

433

たところ、30 代から 50 代では全て関連性があるが、20 代

ネ

つ なが り

認識あり

174

75

と 60 代では弱い関連性を示した。これらの傾向について

感②

認識なし

332

419

も、省エネ行動群で同様の結果が得られた。
今回の結果は、年代によってやや違いが見られたが、性ここからつながり感の認識と行動の有無でクロス集計を行い、グラフにしたものを次の図 1 で示す。つながり感の認識が無い人に比べて、ある人の方が環境配慮行動をしている割合が高かった。図 1 ではゴミ削減行動群の結果のみを示すが、省エネ行動群でも同じ傾向が見られ別や年代にあまり関係せず、日常生活と環境負荷のつながり感を認識していれば環境配慮行動を行う割合が高くなる可能性を示している。環境に対する意識変化と行動変化の間には大きな障壁が存在することが知られているが、少なくとも、ライフサイクル思考の教材を普及することで環境配慮行動を促進できる可能性は示されていると

た。

考える。
ゴミ削減

つながり感1
まとめと今後の課題

4.
認識なし

34.0

今回の調査結果から、日常生活と環境負荷のつながり

66.0

感と環境配慮行動の間に関連性があることが示された。
認識あり

68.1
0%

20%

40%

行動している

31.9
60%

80%

関連性の強さに関して性別間の差はなく、年代間で差が見られた。この特徴については、二つの配慮行動に関する

100%違いなども含めより詳しく分析し、その要因を考察する行動していない

必要がある。また今後の分析結果から、ライフサイクル思考を取り入れた教育活動から受講者の環境配慮行動の実

ゴミ削減
認識なし

38.2

認識あり

61.8
67.9

0%

20%

践に結び付く要因なども明らかにしたい。

つながり感240%

行動している

5.

引用文献

1)

日本 LCA 学会："日本 LCA 学会 環境教育研究会報

32.1
60%

80%

告書", (2013),入手先<https://www.ilcaj.org/lcahp/kenkyukai-1-down.php>,

100%（参照 2023-1-24）

行動していない2)

本藤祐樹, 平山世志衣, 中島光太, 山田俊介, 福原
一朗：日本エネルギー学会誌， 4 (3) ，(2008) ，pp.

図 1 クロス集計結果

279-291以上から、つながり感がある方が環境配慮行動をして3)いる人が多いという傾向があり、つながり感と環境配慮行動の間に関連がある可能性があることが分かった。このことから、つながり感と環境配慮行動の間に実際に関連性があるのかをχ2 検定で調べ、さらに関連性の強さをクラメールの連関係数で分析した。その結果、つながり感の認識がある人のほうが環境配慮行動を行っていることが多いことについて、統計的に有意に関連性があるという結果が得られた。

- 2-P3-06 -田髙初奈, 平山世志衣, 高岡由紀子, 津田祥子, 水野建樹, 松本真哉: 日本 LCA 学会誌, 13（4）,（2017）, pp. 349-359

2-P3-07

第18回日本LCA学会研究発表会

International comparison of different steel products and steel end-use sectors○高寒*1)、醍醐市朗 2)
Han Gao, Ichiro Daigo
1) Department of Advanced Interdisciplinary Studies, Graduate School of Engineering, The University of Tokyo,
Japan, 2) Research Center for Advanced Science and Technology (RCAST), The University of Tokyo, Japan* gao-han718@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
1. Introduction
Secondary steel production contributes to both retardingiron ore mining and GHG abatement compared with primary
steel production[1]. The consumption of steel scrap varies

consumption, applying to a case of iron and steel under thepresent resource consumption patterns, and found thecorrelation between consumption patterns of secondary
resources and the economic development levels.

among countries due to the differences in availability andeconomic factors of iron ore and steel scrap, and the facilityof steel production. Steel scrap contains higher concentrationand higher uncertainty of tramp element level, so the usageof steel scrap is more restricted by tramp elements than pig
iron and Direct reduction iron (DRI). On the demand side,different property requirements of steel products with various
alloy elements should be met for different applications ofModeling how the primary and secondary steels are usedby intermediate and final steel products is very important foranalyzing the main direct use and destination of steel scrap.
The tramp element contaminations of steel scrap lower thequality of steel scrap than ore-based pig iron and DRI.
Different steel products and steel end-use sectors havedistinguished preferences on the properties of steel according
to different tolerance of tramp element content from thesteel [2-4]. In order to identify the imbalance of steel scrap
between the supply and demand sides, it is necessary toinvestigate the circular pattern of steel and reveal thecharacteristics of the circularity of steel. It would contributeto understanding the global efforts towards a circular
economy.
However, few studies are concerned about the circularpattern of steel scrap in different countries. In this study, we

supply or demand side, so it leads to the scrap-based
resources mainly entering the EAF-based long steel products,
and ore-based resources mainly entering the BOF-based flat
steel products. Furthermore, the period of economic
development formed different steel consumption,
accumulation, and recycling conditions. Hence, we estimatedthe steel scrap content in flat steel products and long steel
products.

focus on the distinction between flat and long steel to explore
the disparities of circular patterns of steel in different
economies.
2. Methodology
2.1 Overview
First, we built a multiregional material flow model, basedon the Physical Supply and Use Table (PSUT) of iron and

2.2 Multiregional material flow model of iron and steel
We built a multiregional commodity-based model of ironand steel using PSUT of iron and steel [5]. Specifically, we
integrated the finished steel products consumed at end-use
sectors of each country into the commodity-to-commodity
table, which describes the steel products made acrossprocesses and regions step by step

steel covering 25 countries in 2017. Flat steel products andlong steel products are regarded as high-quality and lowquality, respectively according to their principal original steel
resource. On the basis of this assumption, the portion of steel
scrap in the total resource input of iron and steel was

Overall, the new table of iron and steel describes the direct
physical output from primary and secondary resources to thefinal uses of finished steel products by dividing it into sevenlayers (resource, material, semifinished steel, finished steel,
final steel product, and end use of steel).

employed as an indicator for analyzing how many
percentages of total resource input for flat and long steel

In the model, the direct input coefficient for producing
each steel product (aij) could be calculated based on the

products derive from steel scrap. Then, we compared themultiregional commodity-to-commodity table of iron andconsumption pattern of steel in different countries.
Consequently, we explored the correlation between thecomponents of iron and steel resources for flat or long steel
products and economic levels. This study provides a general
analytical framework of primary- and secondary-resource

steel (X), expressed as:aij = xij/xj (xj ≠ 0),
aij = 0(xj = 0).
The total input coefficient for producing each steel product(lij) could be estimated by the Leontief model, shown as:- 2-P3-07 -2-P3-07

第18回日本LCA学会研究発表会

𝐿 = (𝐼 − 𝐴)()
where I is an identity matrix, A is the direct coefficient matrix,
and L is the coefficient matrix of steel scrap content or ironthe quality of steel, the steel product that has a higher
concentration of ore-based steel (pig iron or DRI) is
considered to be high-quality steel, so flat steel is regarded asore content.

high-quality steel and long steel is regarded as low-quality
steel based on its principal original steel resource. The
modeling of iron ore content and steel scrap content in steel
flows at a global level and a country level revealed the
distributions of ore-based steel and scrap-based steel in steel
products and end-users. This study would promote theinvestigation of the impact of quality degradation of steel on
steel cyclical use at the global level.

2.3 Estimating steel scrap content of the steel flows
The steel flow (x) could be divided into ore-based part (𝑥+ )and scrap-based part (𝑥, ), shown as𝑥 = 𝑥+ + 𝑥, = 𝑥 × 𝑐+ + 𝑥 × 𝑐,
Where 𝑐+ and 𝑐, represent the portion of ore-based steel,and the portion of scrap-based steel in steel flow, respectively.
The sum of 𝑐+ and 𝑐, is 1.
2.4 The economic development and circularity of steel
We analyzed the consumption patterns of steel resources
for global and countries at different economic levels in 2017.
The correlation between steel scrap content and the economic
development level (per capita GDP) was analyzed in thisstudy.

5. Acknowledgment
This work was supported by JST SPRING, Grant Number
JPMJSP2108.
6. References
1) Wang, P.; Ryberg, M.; Yang, Y.; Feng, K.; Kara, S.;
Hauschild, M.; Chen, W. Q. Efficiency Stagnation in

3. Results and discussions
The steel flow diagrams at a global level and a country
level showed the construction sector is the main destinationof steel scrap along with the large consumption of long steel.
Flat and long steel products drive remarkably different
inputs of scrap-based and ore-based iron and steel resources.
Specifically, in the total resource input of flat steel, steel scrap

Global Steel Production Urges Joint Supply- andDemand-Side Mitigation Efforts. Nat. Commun. 2021,
12 (1), 1–11.
2) Daigo, I.; Tajima, K.; Hayashi, H.; Panasiuk, D.;
Takeyama, K.; Ono, H.; Kobayashi, Y.; Nakajima, K.;
Hoshino, T. Potential Influences of Impurities on
Properties of Recycled Carbon Steel. ISIJ Int. 2021, 61(1), 498–505.

content only accounts for 19%, which remains at the samelevel across countries. While in the total resource input oflong steel, steel scrap contents vary from 27% to 90% in
different countries The steel scrap content shows higher inmost higher economic countries.
For the consumption of finished steel products in eachcountry, three end-use sectors including construction, motor
vehicle, and machinery and equipment consumed around3) Daehn, K. E.; Cabrera Serrenho, A.; Allwood, J. M.
How Will Copper Contamination Constrain Future
Global Steel Recycling? Environ. Sci. Technol. 2017, 51(11), 6599–6606.
4) Nakajima, K.; Ohno, H.; Kondo, Y.; Matsubae, K.;
Takeda, O.; Miki, T.; Nakamura, S.; Nagasaka, T.
Simultaneous Material Flow Analysis of Nickel,
Chromium, and Molybdenum Used in Alloy Steel by

80% of their total consumption of finished steel products, andthese end-use sectors consumed a relatively larger portion oflong steel in developing countries (e.g. China) and relatively
larger portion of flat steel in developed countries (e.g. Japan).
Some small share end-use sectors (i.e. electrical machinery

Means of Input-Output Analysis. Environ. Sci. Technol.
2013, 47 (9), 4653–4660.
5) Wieland, H.; Lenzen, M.; Geschke, A.; Fry, J.;
Wiedenhofer, D.; Eisenmenger, N.; Schenk, J.; Giljum,
S. The PIOLab: Building Global Physical Input–Output

and apparatus, furniture and other manufactured goods)
mainly rely on using flat steel products.

Tables in a Virtual Laboratory. J. Ind. Ecol. 2022, 26 (3),683–703.

4. Conclusions
This study provided a general analytical framework ofprimary and secondary resource consumption patterns in the
products and end-uses by multiregional material flow andapplied it to a case of steel consumption. We differentiated- 2-P3-07 -2-P3-08

第18回日本LCA学会研究発表会

Total Material Requirement for the Transition to Zero-Emission Vehicles in China○Binze Wang*1), Zhengyang Zhang1), Shoki Kosai2), Eiji Yamasue 2), Kazuyo Matsubae1)
1) Tohoku University 2) Ritsumeikan University*wang.binze.q8@dc.tohoku.ac.jp
1.

Introduction

fabrication, and manufacturing) and flows (both domestic,

The electrification and lightweighting of vehicles increase theinternational trade of raw materials and semi-products, and otherdemand for mineral resources globally, especially in China. As aregions flows). In addition, up to ten critical ore resources (Fe,result, severe environmental impacts had been caused on the

Al, Cu, Ni, Li, Mg, PGMs, Pb, Co, REEs) and three energy

mining location for other countries’ use within the global trade

resources (coal, oil, natural gas) for vehicle production are

chain. Therefore, it is increasingly important to quantify theconsidered.

global environmental impacts of resource flows for Chinese
automotive electrification and lightweighting.
Total material requirement (TMR) is an aggregated indicatorthat reflects the total mass of primary materials extracted fromnature to support human activities, including the hidden flowsuch as mine waste1),2). Although TMR has attracted muchattention from many researchers, several limitations still exist.
Firstly, some significant parameters (e.g., mine operation and ore
grades) in the existing global TMR mineral databases3),4) areurgent to be updated and extended. Most of them were

Figure 1. Conceptual framework of the model todeveloped for the Japan’s case and kept unchanged for many

quantify TMR of vehicle production in China. 𝒙𝒎_𝒏

5)years . Secondly, the model for TMR calculation should beindicates the TMR coefficient for products between

advanced. For example, the TMR case for lithium-ion battery

processes 𝒎 and 𝒏 in China.

and vehicle production in Japan1),6) only considered the trade of

We use the backward calculation method with three steps. The

primary resources. However, the flows of semi-products andfirst step is estimating TMR for vehicle manufacturing in China,
shown as 𝑥5_6 (𝑡), was conducted as eq. (1):their multi-processes of production were ignored. Thirdly, somecases filled in the blank of Chinese TMR and calculated TMR

𝑛

7),8)

by the GDP and population indicators. However, such a𝑥5_6 (𝑡) = ∑ 𝑥4_5,𝑖 (𝑡) ∗ 𝑚5,𝑖 (𝑡)method cannot reflect the detailed flows of resources and

(1)

𝑖=1

environmental impacts on other distant regions.

Where 𝑥4_5,𝑖 (𝑡) is the TMR coefficient for mineral 𝑖 after

Therefore, this study aims to address these gaps by establishing

fabrication in China in year 𝑡, and 𝑚5,𝑖 (𝑡) is the input amounta new TMR database for vehicle production in China byof mineral 𝑖 for one vehicle production in process 5 in year 𝑡.

integrating trade-linked material flow analysis and life cycle
assessment. This integrated method will consider the global

The second step is obtaining the TMR coefficient for the middle
processes, including 𝑥2_3 (𝑡), 𝑥3_4 (𝑡), and 𝑥4_5 (𝑡) . It equals

trade of primary minerals and semi-products and simulate theto the weighted average of the TMR coefficient of all producers,

multi-production processes. We believe our results will provide

including imported and domestic production, as shown in eq. (2)broad policy implications for sustainable vehicle productionand eq. (3).

management in China’s green transition.

𝑛𝑥𝑚_𝑛,𝑖 (𝑡) = ∑ 𝑥𝑚_𝑛,𝑖,𝑘 (𝑡) ∗ 𝑓𝑚_𝑛,𝑖,𝑘 (𝑡)2.

Materials and Methodology

(2)

𝑘=1

2.1 System Definition and Modelling

𝑓𝑚_𝑛,𝑖,𝑘 (𝑡) =In this study, material flow analysis (MFA) was applied to𝐶𝑚_𝑛,𝑖,𝑘 (𝑡)𝑇𝐶𝑚_𝑛,𝑖 (𝑡)(3)simulate resource flows of vehicle production in China and life

Where 𝑥𝑚_𝑛,𝑖 (𝑡) is the TMR coefficient for resource 𝑖 between

cycle assessment (LCA) was used to estimate the resource input

process 𝑚 and 𝑛 in China in year 𝑡 , 𝑥𝑚_𝑛,𝑖,𝑘 (𝑡) is the TMR

for each process. Figure 1 shows the system definition of TMR
estimation for China’s vehicle production with five key life cycle

coefficient for resource 𝑖 between process 𝑚 and 𝑛 in country 𝑘
in year 𝑡 , 𝑓𝑚_𝑛,𝑖,𝑘 (𝑡) represents the consumption share ofstages (mining, beneficiation/ evaporation, smelting & refining,

resource 𝑖 from country 𝑘 in China’s process 𝑛 in year 𝑡 ,- 2-P3-08 -2-P3-08

第18回日本LCA学会研究発表会

𝐶𝑚_𝑛,𝑖,𝑘 (𝑡) is the amount of resource 𝑖 from country 𝑘
consumed in China’s process 𝑛 in year 𝑡, 𝑇𝐶𝑚_𝑛,𝑖 (𝑡) is the total
amount of resource 𝑖 consumed in China’s process 𝑛 in year 𝑡.
The third step is estimating the TMR coefficient for primarymaterials, as shown in eq. (4)𝑛𝑥1_2,𝑖,𝑘 (t) = ∑ (𝑠𝑖,𝑚,𝑘 + 1) ∗ 𝑓1_2,𝑖,𝑚,𝑘 (𝑡)(4)Ni ore3.1 t/tLi oreDolomite
Granite

4.6 t/t
1.1 t/t
2.6 t/t

Limestone

1.2 t/tCoal-fired
boiler
Raw lime
Lime
Fe-hotrolling steel
Fe-molten
steelElectric Ni
Cathode Cu
Al ingot
Li2CO30.0002 t/MJ
2.2 t/t12.5 t/t
11.3 t/t
10.4 t/tcountry 𝑘 after mining, 𝑠𝑖,𝑚,𝑘 is the strip ratio of resource 𝑖 inmine site 𝑚 in country 𝑘, 𝑓1_2,𝑖,𝑚,𝑘 (𝑡) represents the share of

Natural gas
0.0027 t/t
343.3 t/t
Oil
0.02 t/t
602.6 t/t
Rock
1.8 t/t92.6 t/t
Sand
1.9 t/t126.9 t/t
Silica stone
1.7 t/t
The TMR coefficients for primary minerals and semi-products

resource 𝑖 mined from mine site 𝑚 in country 𝑘.

related to vehicle production in China are shown in Table 1.

2.2 Data source

Bauxite has the largest TMR coefficient among Coal, Cu, Fe, Ni,

The annual production of mineral ores was collected from theand Li ores. It means that 7.4 t of solid materials would be mined

United States Geological Survey 9). The trade of resources wasfrom nature to produce 1 t bauxite. On the other hand, Cathedo

from UN trade10), and the data of mines (i.e. annual production,

Cu has the largest TMR coefficient among those semi-products

strip ratio, ore grade, location) is obtained from S&P Global

because of the low grade of Cu ore and large loss rate in the

database11) and the website of each mining company. The

production process.

𝑚=1

Where 𝑥1_2,𝑖,𝑘 (t) is the TMR coefficient for resource 𝑖 in

ecoinvent v3.9 database was used to estimate resource inputs ineach process.

4.

Conclusion

This study analysed the total material requirement of vehicle
3.

Results

production in China by integrating trade-linked material flow
analysis and life cycle assessment. In addition, we presented an
explicit TMR picture of China’s vehicle supply chain byestablishing an updated and extended TMR database. Finally,
we suggested noticing the embodied and increasing
environmental impacts from the more complex global trade
networks and the increasing demand for Al, Cu, and Ni.

Figure 2. Mineral mines considered in this study
for China’s consumption so far
As shown in Figure 2, a total of 815 mine sites are considered so
far related to China’s vehicle production. Among them,including 601 coal mines (accounting for 97% of the total coalconsumption in China), 70 Fe ore mines (accounting for 79% of
the total Fe ore consumption in China), 56 bauxite mines(accounting for 89% of the total bauxite consumption in China)
35 Li mines (accounting for 94% of the total Li metal
consumption in China), 33 Ni mines (accounting for 78% of thetotal Ni ore consumption in China), and 20 Cu mines(accounting for 51% of the total Cu ore consumption in China).
Table 1. TMR coefficient for several materials/products
TMR coefficient for raw TMR coefficient for semimaterials
products
Bauxite
7.4 t/t
Electricity
0.0017t/kWh
Coal
4.2 t/t
Steam
0.0002 t/MJ
Cu ore
3.2 t/tCoke
9.7 t/tFe ore
3.0 t/tCoal-fired
0.0001t/MJ
CHP plant

5.

References

1)

Kosai et al. Resour Conserv Recy. 178 (2022) 106093.

2)
3)

Wateri et al. Resour Conserv Recy.164 (2021) 10570.
Halada et al. 日本金属学会誌 第 65 巻 第 7 号(2001)
564-570

4)

Nakajima et al. Material Data for the Environment, No.10(2006).

5)

Calvo et al. Resour. 2016 (5) 36.

6)

Kosai et al. J. Clean. Prod. 280 (2021) 124871.

7)

Xu and Zhang. J Ind Ecol. 2007 (11) 01.

8)

Wang et al. Resour. 2013, 2, 270-285.

9)https://www.usgs.gov/centers/national-mineralsinformation-center/commodity-statistics-and-information

10) Download trade data | UN Comtrade: International Trade
Statistics
11) https://www.spglobal.com/marketintelligence/jp/solutions/- 2-P3-08 -sp-capital-iq-pro

2-P3-09

第18回日本LCA学会研究発表会

観光サテライト勘定を用いた OECD 諸国における観光産業の環境影響評価
Environmental Impact Assessment of Tourism Industry in OECD Countries
Using Tourism Satellite Accounts○堤哲彦*1)、伊坪徳宏 1)
Akihiko Tsutsumi, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学大学院
g2283117@tcu.ac.jp
1. はじめに2021 年 10 月 31 日から 11 月 12 日まで、スコットラ

宿泊含む）の 2 つの旅行形態における 40 カ国を評価対象とする。
（表 1）また、評価項目の定義においてンドのグラスゴーで第 26 回気候変動枠組条約締約国会議（COP26）が開催され、観光産業における気候変動に対応した「グラスゴー宣言」が採択された。同宣言では、2030 年までに観光産業からの CO2 排出量を半減し、2050 年までに CO2 排出量を実質的にゼロにすることを求めている。また、宣言内には 5 つの取り組み事項が盛り込まれており、その 1 つに「旅行・観光に関わるすべての CO2 排出量を測定し、開示すは生産活動の国際的な基準分類を定めた国際標準産業
分類 (ISIC)と国土交通省観光庁が発行する旅行・観光
サテライト勘定の定義を基に定めた。
（表 2）

評価対象

定義

観光客向け宿泊サービス

宿泊施設・不動産活動

飲食物提供サービス

飲食サービス業

旅客輸送サービス

旅客輸送・自動車レンタル業

旅客代理店及びその他の予約サービス業

旅行代理店業・ツアーオペレーター業務

文化サービス

博物館・動物園・芸術等

スポーツ・レクリエーションサービス

アミューズメント及びレクリエーション活動等

国別観光特性商品

免税店・小売業等

国別観光特性サービスー

その他の消費財

観光関連商品（財貨）・非観光関連消費財（サービス）

非消費財

貴重品

本算定では国毎にデータ年度が異なり、2007 年から 2018 年を対象としている。

ビス

3. 結果
3-1 国内旅行：Domestic

旅客輸送

本研究では OECD 関連諸国を対象とした各国の観光業における CFP を可視化することで世界の観光産業の現状を理解し、効果的な削減策を低減することを目的とする。

算定対象項目サーる」として定めた。
翌年の 2022 年 11 月 6 日から 11 月 20 日にエジプトで開催された COP27 では持続可能な観光モデルの構築に向けた連携が期待された。しかし、観光に関する
CFP は国によって異なるものとみられ、評価に関するガイドやデータベースなども存在しないため、関係者に対して十分な情報が提供されていないのが現状である。

表2

2. 研究方法ービ

泊

表 1 研究対象国

Ind

向

光

e(

Ita
ly(2
0
one

20

18

15

)

)

17)

地域

国

アジア

日本、インドネシア

South Africa(2017)

アフリカ

エジプト、モロッコ、南アフリカ

Spain(2015)

太平州

オーストラリア、ニュージーランド

中東

イスラエル

中南米

チリ、コロンビア、クロアチア、ペルー

消費財

20
a(

Germany(2015)

ico
Me
x
ス

旅客輸送
サー

ビス

ビス
泊サー

観光

向け宿

特性

商品

ビス

国別

ス

ス

観光客

ビ

ビス

ー

ー

サ

サ

送

供サ
ー

輸

宿
泊

客

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財

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物提

費

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飲食

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ビス

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向
客

旅客

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ス

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観
光

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その他の消費

飲食物提供サービス

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客

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輸

客

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ビス
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旅

01

ビス

旅

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17

(20

費財

の消

18)

国内旅⾏

飲食

欧州

ビス

他
その

(20

tes

Ja

カナダ、アメリカ
オーストリア、ブルガリア、チェコ、デンマーク、エストニア
フィンランド、フランス、ドイツ、ハンガリー、アイスランド
アイルランド、イタリア、カザフスタン、リトアニア、メキシコ
オランダ、ノルウェー、ポーランド、スロバキア、スロベニア、スペイン
ルーマニア、ポルトガル、スウェーデン、スイス、イギリス

ー

供サ

物提

ng

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017)

18

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Unite

飲食

北米

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客

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ス

サ

け宿

Fr
an
c

図 1 国内旅行における GHG 排出量
本研究では OECD 関連諸国を登載した観光サテラ
イト勘定データ「OECD Tourism Trends and Policies
2020」（以下 OECD 2020）1)と多地域間産業連関表（以下 MRIO）EORA を組み合わせた算定を行う。
Domestic：国内旅行と Inbound：国際旅行（日帰り・

図 1 に各国における国内旅行による CFP 算定結果を示した。アメリカに続き日本が 2 番目の結果となり、その他にもドイツ、メキシコ、オーストラリア、イギ
リスなど G20 加盟国が大きいことが分かった。アメ

- 2-P3-09 -2-P3-09

第18回日本LCA学会研究発表会

リカにおいては旅客航空運送業が全体排出の 35％、次に観光客向け宿泊サービスによる影響が 18%を占めている内訳となっている。一方、日本・ドイツ・オに挙げた 3 カ国以外は左下にとまってしまっているが、観光客数に対して GDP が多い国と GDP に対して観光客数多い国とでは前者の方が比較的に排出量が多いこーストラリアでは観光関連商品による影響が高くそれ
ぞれ約 4 割を占めた。その他メキシコは国別観光特性
商品が 28%、イギリスは非観光関連消費製品（サービス）が 36%と小売に関するものの影響が高かった。

とが分かった。人数の問題ではなく、国の経済によって左右されることが改めて分かった。

30.00%

25.00%

3-2 国際旅行：Inbound

観光業寄与率

向け
宿
ビス 泊サ
ー

ビ

ス

10.00%

サー

観光
客

Porugal(2017)7)
gdom(201
15)
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Polan
)
5
01
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17

Japan(
2017)

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ス
ー

ビ

その他の消費

財

ービ ス

ス

供サ

ビ

財

物提

観光関連商品（お土産）の影響が最も高く、なかでも医薬品・化粧品の購入による寄与が大きいことが分かった。
3-3 全体結果
総観光客数、GDP、GHG排出量3,000,000

United States(2018)

総観光客数（千⼈）2,500,000

Indonesia(2017)
France(2018)

Canada(2018)
Australia(2017)

United Kingdom(2017)

Spain(2015)

Sweden(2018)

Germany(2015)
5.00.E+06

Switzerland(2014)

Slovenia(2017)

Slovak republic(2016)

Poland(2015)

Porugal(2017)

Romania(2017)

Mexico(2018)

Norway(2017)

Netherlands(2018)

Italy(2015)

Lithuania(2017)

Ireland(2007)

Kazakhstan(2017)

Iceland(2017)

France(2018)

Hungary(2017)

Finland(2016)

Germany(2015)

Czech(2017)

Estonia(2014)

Denmark(2017)

Austria(2017)

Bulgaria(2016)

Peru(2015)

Canada(2018)

United States(2018)

Chile(2018)

Croatia(2016)

Israel(2018)

Colombia(2015)

Australia(2017)

New Zealand(2018)

Egypt(2013)

観光業は GHG 排出量の約 1 割を占める重要な産業である。移動における航空輸送の寄与が最も大きく、SAF（Sustainable Aviation Fuel）の開発と普及に対する期待が高い。また、土産、飲食、宿泊における排出による影響も大きいことから、グリーン購入やエシカル
消費を旅行者に促すための対策が強く求められる。
本研究では国間の比較を優先して OECD のサテラ
イト勘定を用いることとしたが、その粒度は各国の産ことで、購入物品等の特徴を反映した分析に耐えられる基礎情報の入手が求められる。

Japan(2017)

00.00.E+00

4. まとめ・課題

価結果の信頼性を低くする要因となっている。特に新興国におけるサテライト勘定の調査項目を細分化する

1,500,000

500,000の割合を示した。40 カ国の平均寄与率は約 8%であり、Lenzen2)の結果とほぼ同等であった。ただし、国ごとに見ると割合は大きく異なっており、なかでもクロア
チアは観光業の割合が高く、国全体で炭素中立を実現
するには観光業の削減に関する優先度が特に高いことが分かった。

業連関表ほど分類は細かくないため、一部の国では評United Kingdom(2017)

Spain(2015)

Japan(2017)

図 4 では各国の国内総 GHG 排出量に対する観光業

費

飲食

ビス

ビス

ー

ス

ー

サ

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ービ

送

サ

消
の
他

旅客
輸

輸

送
輸

サ

供サ
ー

客

その

供

物提

旅

図 2 では国際旅行における CFP 算定結果を示した。
多くの国で旅客輸送、飲食物提供、宿泊サービスの３つの部門による影響が大きかった。ただし、日本では1,000,000

図 4 各国における観光業の排出寄与率

消費財

飲食

図 2 国際旅行における GHG 排出量2,000,000

平均

客

提

3)

割合

その他
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旅

食
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17

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Italy

France(2018)

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x

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(20
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0
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fric
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ービス
飲食物提供サ)Spain(2015

国際旅⾏

Morocco(2014)

食

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St
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Un
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消費
他の
その

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)
co(201
4)

Netherlands(2018)

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スポ ョンサ
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ー

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South Africa(2017)

提

供

5.00%

物

Colombia(2015)

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15.00%

Indonesia(2017)

その他の
消費財

20.00%

1.00.E+07

1.50.E+07

2.00.E+07

2.50.E+07

GDP（百万円US$）

5. 参考文献

図 3 総観光客数、GDP、GHG 排出量の関係

1) OECD Tourism Trends and Policies 2020, OECD

図 3 に観光客数、GDP と GHG 排出量の関係について示した。特徴的な国としてイギリス、アメリカ、日本の 3 カ国が挙げられる。アメリカは観光客数並びにGDP が高いことに比例し、排出量が最も高い。上記

Tourism Trends and Policies 2020, OECD Publishing,Paris, https://doi.org/10.1787/6b47b985-en2) Lenzen, M.; Sun, Y.; Faturay, F.; Ting, Y.; Geschke, A.;
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- 2-P3-09 -2-P3-11

第18回日本LCA学会研究発表会

養殖サーモンを対象とした環境影響評価
Environmental Impact Assessment for Farmed Salmon○森拓磨*1)、伊坪徳宏２)
Takuma Mori, Norihiro Itsubo
1)東京都市大学
養殖手法においては海上開放型、海上閉鎖型、陸上開放型、陸上閉鎖型の４つを選定した。環境影
響評価を行う場合、評価項目を複数選択する必要が あ る 。 今 回 は 「 地 球 温 暖 化 係 数 (GWP) 影 響(kg-CO2-eq)」、「酸性化 (AP)影響(kg SO2-eq)」を選択項目とした。養殖方法については「富栄養化(EP)影響(kg PO4-eq)」も加えた。
4.結果
4.1 養殖法別の環境影響評価
サーモンの養殖方法は前述した２種類それぞれに開放型と閉鎖型が存在し、４種類が一般的に知られている。それぞれの 15 件の論文を選定した。海上閉鎖型の論文数は２件であったが、それ以外は６件前後がデータとして得られた。
18000
16000
14000

GWP (kg CO2-eq)

1.社会背景国連によると 2050 年には世界の人口が 97 億人に達し、それに伴って食糧の需要も 2010 年比では約1.7 倍程増加すると予想される。1,2) そのため、良質なタンパク質を効率よく生産する必要性は喫緊の課題となっている。タンパク質を生産出来る方法として主に農業、畜産業、水産業がある。水産業の漁獲に関しては生物多様性の観点から漁獲量については維持、もしくは減少傾向が近年では見られ、今後も増加する見込みはない。そこで世界の⽔産業では養殖部⾨が急成⻑するなかで、養殖⽅法の研究開発とあわせて環境影響の評価に関する検討が注⽬される。
水産業を対象とした環境影響評価は比較的多く実施されている。これまでに、外洋漁業、養殖、養殖用の餌に注目した検討例がある。相対的にサーモンの養殖に関する検討例が多い。海面養殖と陸上養殖の二つに注目した検討によれば、気候変動と富栄養化の間でトレードオフの関係にあることがわかっている。海面養殖は富栄養化が大きく、陸上養殖では富栄養化を抑えることができる。一方、気候変動の観点では海面養殖の方が陸上養殖よりも小さい傾向にある。餌はどちらの養殖方法においても共通して重要な項目であり、餌の環境影響を下げることが今後の養殖業における持続可
能性を向上させるための重要な要件であると考え
られる。

10000
8000
6000
4000
2000
0
海上開放型

海上閉鎖型

陸上開放型

陸上閉鎖型

Figure 1 養殖手法別による GWP 比較（kg-CO2eq）

2.研究目的
当研究では養殖のサーモン(トラウト含)において養殖方法別、餌に関しての環境影響評価を行った論文からデータを収集し、全体の動向を把握することを目的とする。魚種としてサーモンを選択した理由は、養殖方法が多様であること、比較的養殖規模が大きいこと、国内でも生産が行われており、我が国の養殖産業の発展に寄与することが期
待されることにある。

120

AP(Kg SO2eq)

100
80
60
40
20
0
1
海上開放型

海上閉鎖型

陸上開放型

陸上閉鎖型

Figure 2 養殖手法別による AP 比較 (kg SO2-eq)
90
80
70

EP(Kg PO4-eq)

3.研究方法
論文の検索には Scopus と Google Scholar を用いる。
検索キーワードとしては「aquaculture(水産養殖」、「method」「LCA」、「salmon」を組み合わせて行う。
選択する論文は、内容、被引用数が多く、新しいものを優先した。これは養殖の方法、影響評価の仕方が日々進化しているためである。また、日本での水産養殖 LCA における論文数はあまり多くな
いため、検索は英単語を用いて世界全体を対象として行った。

12000

60
50
40
30
20
10
0
1
海上開放型

海上閉鎖型

陸上開放型

陸上閉鎖型

Figure 3 養殖手法別による EP 比較 (kg PO4-eq)- 2-P3-11 -2-P3-11

第18回日本LCA学会研究発表会

機能単位はサーモン 1 トンあたり、システム境界
はサーモンの孵化から養殖場出荷までである。
4.2 餌についての環境影響評価
餌由来の環境影響は地球温暖化、酸性化カテゴリ
ーでは 80%を超える大きさである３）当研究ではまず２つの論文から共通する項目であった「魚粉」、「魚油」、「鶏肉」、「小麦」、「大豆」を選定し、傾向を把握した。２つの論文の比較の結果、魚粉と鶏肉が占める割合が高くなった。
最小値
最大値
平均値
297
737
517
魚粉
150
177
163.5
魚油
531
567
549
鶏肉
54
141
97.5
小麦
18
32
25
大豆
Figure5 飼料ごとによる GWP 比較（kg-CO2eq）
最小値
最大値
平均値
11.64528.408
20.03
魚粉
3.71
6.16
4.935
魚油
31.8
34.25
33.02
鶏肉
0.32
5.48
2.90
小麦
0.11
0.31
0.21
大豆
Figure 6 飼料ごとによる AP 比較 (kg SO2-eq)
どちらのグラフからも鶏肉と魚粉による排出量が大きい事が分かる。一方、小麦や大豆といった農産物は低い値になることが分かった。
5.考察
全体を通して値が低かった陸上閉鎖型は一般的にはフロースルー式とも呼ばれている方式でこちらはトラウトでの使用として普及しており、該当する論文は７件と最多であった、また、陸上閉鎖型
は最も環境影響が高い結果となったが、近年注目されている。このタイプに含まれる RAS（再循環型水産養殖システム）は病気や天候から魚を守る点が出来る、また周辺海域の生態系への影響もコントロール出来ることが理由として考えられる。
日本でも近年、RAS のサーモンの養殖場が建設されている。このタイプはエネルギーの見直し、例として再生可能エネルギー由来のものに切り替えれば大幅な環境影響削減が見込める可能性を秘めており、今後注目していくべき養殖方法であると考えられる。
餌については、環境影響以外にも生態系保護、価格上昇の観点から水産物の使用を減少させる動きがある。こちらもエネルギーの使用を見直せば、
環境影響を下げる事が可能であると考えられる。

昆虫の使用について、昆虫食の分野は近年急成長を見せているが、人間の食用の一部又は副産物を魚類の飼料として用いれば餌による影響は軽減できるのはないかと考えた。
6.課題と限界
当研究では養殖方法を４つの種類に分類したが、これらの方法は統一されているわけではなく、養殖を行なっている企業によって差異があり、代表性に課題が残る。論文の中には影響評価を全体の割合で示しているものが多く、具体的な数値が得られなかった。特に餌類については、詳細なデー
タを示す研究例は限定的であった。成分以外にも製造での環境負荷があるが、こちらは比較できる
ほどのデータが入手できなかった為、割愛した。
7.今後の展望
当研究では、養殖方法別と餌の成分別の環境影響評価を調査した。サーモンの養殖に関しての論文は主に EU を中心にしたものであり、日本を対象にしたものは少ない事が分かった。理由としては
日本でのサーモンの養殖量がそれほど多くない故にデータが少ないが考えられるが、近年 RAS 型のサーモン養殖施設が増加している社会背景を鑑みると環境影響評価の重要性は拡大すると考えられる。
今後はメタ分析の継続とともに、養殖業者からのデータを用いて自らの算定を行う必要性を感じている。また、エビの養殖などでは考慮される事が多い、従事者の労働問題などの社会影響はあまり考慮されていなかった。この点においても実際の事業から影響を考慮していきたいと考えている。
8,引用文献1) 国際連合広報センター“世界人口は 2022 年
11 月 15 日に 80 億人に達する見込み”,(オンライン) 入手先<https://www.unic.or.jp/news_press/info/4
4737/ >（参照 2022-9-25）

2) 農林水産省大臣官房政策課食料安全保障課“2050 年における世界の食糧需要見通し” ,(オンライン)：入手先<https://www.maff.go.jp/j/zyukyu/jki/j_zy
ukyu_mitosi/attach/pdf/index-12.pdf＞（参照 2022-9-25）

3) Jesse Sherry ら：“Life Cycle Assessment of
Aquaculture Stewardship Council Certified
Atlantic Salmon” (2020)- 2-P3-11 -2-P3-13

第18回日本LCA学会研究発表会

IDEA 海外版を用いた海外版データベースの構築～IDEA Ver.3.2 を用いた世界平均・中国・インドネシアのデータベースの検討～
Development of IDEA regionalized type
Development of the World Average, China, and Indonesia databases using IDEA Ver. 3.2○長谷川翔也 1)、前田天士 1)、小林謙介 1)2) 、藤井千陽 2)、横田真輝 2)、田原聖隆 2)
Hasegawa Shoya, Maeda Tenshi, Kensuke Kobayashi, Chiharu Fujii, Maki Yokota, Kiyotaka Tahara,
1) 県立広島大学, 2) 産業技術総合研究所* kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1.背景と目的置換するために作成した。海外版の電力プロセス

海外製品を LCA で評価するためには日本だけ

データは IEA の World Energy Statistics2)を用いでなく海外のバックグラウンドデータが必要であた。推計対象国の電力の CO2 排出原単位を図 2 にるが、海外では網羅的な整備がほとんどない。そ示す。なお、新型コロナウイルスによる影響を排

こで、日本のデータベースである IDEA Ver2.2 か除するため、2019 年のデータを用いた。

ら海外データを推計する手法をこれまで検討して電力原単位の比（日本を1とした場合の比）

きた例えば 1)。2020 年に新たに IDEA Ver.3 が公表され、データの年次や環境負荷物質が大幅に更新された。現在は 2022 年公表の Ver.3.2 が最新となっている。そこで、過去の手法を改善しつつ、新
たな国・地域も加えて、海外版を構築することを目的として検討を行った。本報では、Ver.3.2 を用いて、世界平均・中国・インドネシアのデータ

2.0
1.8
1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
JPN

ベース構築を行った内容を報告する。
図2

2.推計手法本研究の推計手法は、日本のデータベースを用いて海外のデータベースを可能な限り高い精度で推計することを目的としている。そこで、

CHN

IDN

GLO

推計対象国の電力の CO2 排出原単位②燃焼用燃料構成比
燃焼用燃料構成比は、対象国の燃料の使用実態に合わせるために、対象プロセスの燃料種類ごと①電力データ、②燃焼用燃料構成比、③燃焼効率の 燃 料 消 費 率 を 算 出 す る も の で あ る 。 IEA の

データについて、対象国のデータに置換して推計

2019 年版の World Energy Statistics の部門別エ

した。①～③の考え方の概要について、以下の図

ネルギー消費データ（29 部門）を用いることを原1 に示す。図 1 のように各プロセスにおいて様々則としたが、本統計の部門は、IDEA の大分類にな因子を対象国のデータに置換し、インベントリ

相当するもので分類が粗い。そこで、当該国が独データを推計した。推計によって構築されるデー

自に公表している産業連関表を用いて細分化した。

タベースは、基本的には IDEA と同じ構成となる

図 2 に World Energy Statistics と対象国の産業連ため、項目数約 4700 の項目が環境負荷原単位と関表を用いた推計方法の概要を示す。
世界平均の推計に用いた産業連関表は Worldして整備できることになる。

Input Output Table (WIOT)3)である。本統計は、
56 部門で構成されている。本データは 2014 年のデータであるが、公表されている最新のデータであるために用いた。中国のデータは中国投入産出
表 4)の 2018 年版があり、約 150 部門で構成され
図1ているために用いた。インドネシアでは、Input

統計手法の概要

Output Table Indonesia5)の 2016 年版があり、185 部門で構成されているために用いた。

①電力データIDEA の日本の電力データを当該国のデータに- 2-P3-13 -2-P3-13

第18回日本LCA学会研究発表会

本検討では、これらの対象国の産業連関表を用

日本に対して中国やインドネシアは平均して倍

いて、World Energy Statistics の部門を細分化し率が高く、世界平均は日本の等倍前後に多くのデた燃焼用燃料構成比データベースを作成した。対ータが収束した。

象国の燃料種別のエネルギー消費量は、日本のIDEA における対象プロセスの総エネルギー消費

4. データベースの限界

量に本燃料構成比データを乗じることで、対象国

本海外版データベースは、IDEA に収録されての燃料種類別のエネルギー消費量を推計した。

いる多様な種類のインベントリデータを対象に、一律の手法を用いて構築している。そのため、海外版データベースに含まれるデータは詳細な分析には適さず、あくまで概数としての利用にとどめる必要がある。また、IDEA は日本で生産される製品を前提としているため、海外では生産されていない製品であっても便宜上データが作成される（例：日本なし（果実）、和生菓子、和装製品等）。このように、本手法によって作成されたデータには、精度に限界がある事を十分理解した上で、利用の可否をユーザー自身の責任で判断する

図3

IDEA 製品分類ごとの燃料種類別消費量算

出のための World Energy Statistics の利用ことが重要である。
5. まとめ
本検討では、3 つの国・地域を対象として、③燃焼効率データ同じ製品を生産する場合でも、燃料の利用効率が国によって異なる。そこで、各国の燃焼効率の差異を反映させるため、各国の発電効率の差異を計算し、これを燃焼効率の差異として推計に用いることとした。ここでは、各国過去 5 年分の発電効率を算出しその平均値を用いることとした。

IDEA Ver.3.2 をもとにした海外版データベースを構築した。今後順次国数を拡大する予定である。
また、より精度の高いデータを作成するために、
より詳細な統計の調査や現地調査による詳細なデータを集め、手法を改善する必要がある。
6. 参考文献
1) 小林ら：IDEA 海外版の構築～14 か国のデータ

3. 結果と考察
当初の目的であった IDEA Ver.3.2 における世界平均・中国・インドネシアのデータベースの構築を行った。日本に対する各国の推計データベー
スの CO2 排出原単位の比について、区間別の個数を集計した結果を図 3 示す。

ベースの構築～、第 16 回日本 LCA 学会研究発表
会
2) IEA ： World Energy Statistics, 入 手 先<https://www.oecd-ilibrary.org/statistics>
3) World Input-Output Database, 入 手 先<https://www.rug.nl/ggdc/valuechain/wiod/?lang=en>4) 中国国家統計局国民経済核算司: 2018 年 中国
投

入

産

出

表

,

<

入

手

先

https://data.stats.gov.cn/ifnormal.htm?u=/files/h
tml/quickSearch/trcc/trcc01.html&h=740>
5) Badan Pusat Statistik; Input Output Table
Indonesia

2016,

入

手

<https://www.bps.go.id/subject/105/inputoutput.html#subjekViewTab3>
図3

日本に対する比の区間別個数- 2-P3-13 -先

2-P3-14

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炭素繊維強化プラスチック(CFRP)のリサイクルを対象とした環境影響評価
Life cycle assessment of recycling methods for carbon fiber reinforced plastics○土屋遥史*1)、高橋厚 2)、伊坪徳宏 1)
Harufumi Tsuchiya, Atsushi Takahashi, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2) 三菱ケミカル株式会社* g1962036@ tcu.ac.jp
1. はじめに各国・企業に脱炭素化が求められるなか、再エネや自動車の電動化等の推進に伴い、炭素繊維強化プラス
チック(以下 CFRP)への関心が高まっている。
CFRP とは、炭素繊維(以下 CF)に樹脂を含浸させた複合材料のことであり、軽くて強いという特徴を持つ
1)。近年、巨大化する風力発電ブレードや自動車部材など幅広い分野への普及が見込まれており、CFRP の市場規模は 2018 年の約 1 兆 4,284 億円から 2030 年には約3 兆5,800 億円まで拡大すると予測されている 2)。
しかしながら、原材料である CF は製造時に多くのエネルギーを必要とするため、CFRP は鉄などと比べ CO
₂排出量が多いという課題を抱えている。このため、
CFRP のリサイクルについて様々な提案が行われているが、異なる再生技術について LCA の観点から比較した研究は少ない。
2. 研究目的
本研究では以下の事項を目的として CFRP のリサイ
クル技術を対象にした LCA を行った。
① 使用済み CFRP を熱分解法、マイクロウェーブ法、
超臨界水を用いた超臨界流体法、常圧溶解法でリサイクルを行い、回収した炭素繊維と樹脂を用いて Recovered CFRP(以下 rCFRP)1kg を製造する際の環境影響を評価する。
② 各リサイクル技術の回収率を楽観的シナリオと悲観的シナリオに分けて設定し、rCFRP1kg あた

表 1. CF と樹脂の回収率

3.2 評価方法
本研究は LCA 計算ソフトウェア「SimaPro 9.4.0.1」を用いて、単位プロセス毎の原材料やエネルギー消費量などの入出力データを積み上げて計算を行った。
インベントリ分析では使用したプロセスデータにecoinvent v3.8 の原単位を乗じて計算した(表S1、式1)。
特性化では、気候変動を対象として、インベントリ
分析の結果に IPCC 2021 GWP100 の地球温暖化係数を乗じて計算した(式 2)。
また rCFRP を製造する際、CF と樹脂の不足分については新たに製造することを想定して計算を行い、SMC 製造とプレス成型については通常のCFRP 製造と同じプロセスデータを用いて算定した。
インベントリ分析＝∑（活動量×原単位）− (式 1)
特性化＝∑（インベントリ×特性化係数）− (式 2)
4. 研究結果
4.1 楽観的シナリオ
本研究ではリサイクルしない場合の環境影響とも比較を行うため、使用済み CFRP を埋め立て、新たに
CFRP1kg を製造する場合の環境影響も計算した。
この結果、楽観的シナリオではどの技術の CO₂排出りの環境影響を比較検討する。
3. 研究方法
3.1 研究対象と評価シナリオ

量も埋立処理の半分以下の値となった(図 1)。尚、算定結果の図と算定値については SI に詳細を示す。

本研究の評価対象は使用済み CFRP1kg のリサイク
ルから回収した CF と樹脂を用いた rCFRP1kg の製造

熱分解法とマイクロウェーブ法では、リサイクル時の環境負荷は小さいが、不足分の CF と樹脂に起因すまでであり、機能単位は rCFRP1kg の製造とする。
評価シナリオの設定については、将来の技術進展をる環境負荷が多くの割合を占める結果となった。
超臨界流体法と常圧溶解法では、不足分の CF と樹考慮した楽観的シナリオと現状のラボデータ等を参考とした悲観的シナリオを想定して算定を行った(表 1)。
回収率の設定については、学識経験者、製造業者、再生技術開発者の 3 名へのヒアリングと文献を参考に筆者が設定したものである。

脂を製造する環境負荷は計上していないが、リサイク
ルプロセスで必要となる電力や溶媒等に起因する環境負荷が多くの割合を占める結果となり、各技術における環境負荷の特徴の違いが見られた。

- 2-P3-14 -2-P3-14

第18回日本LCA学会研究発表会

また、いずれの技術においても電力に起因する環境
負荷が一定程度占めることが分かる。本研究では、欧州域内を想定した電力原単位を用いているが、再エネ等の普及に伴う原単位の低下が進んだ場合、CF 製造も含めて環境負荷を相当程度低減できると予想される。

図 1. 楽観的シナリオの算定結果
4.2 悲観的シナリオ
悲観的シナリオでは、
CF と樹脂の回収率低下に起因する一定の CO₂排出量の増加が確認できた。
なかでもマイクロウェーブ法は CF と樹脂の回収率が低く、これらに起因する環境負荷が全体の 80％を占め、CO₂排出量は楽観的シナリオから 80％増加した。
熱分解法においても CF と樹脂に起因する環境負荷
が全体の 78％を占め、回収率の低さが環境負荷に大きく影響を与えていることが分かった。
超臨界流体法は楽観的シナリオから 30％の増加に留まり、他技術と比べて増加率は低くなった。また常圧溶解法は、CF と樹脂に起因する環境負荷が全体の40％を占め、楽観的シナリオから 68％増加した。
但し、いずれの技術も埋立処理と比べて一定程度の環境負荷削減効果があり、悲観的シナリオにおいてもCFRP リサイクルの有用性を確認できた。

図 3. リサイクルプロセスの内訳
5. 結論と今後の展望
本研究では rCFRP1kg の製造についてリサイクル技
術別の回収率を考慮した LCA を実施した。熱分解法とマイクロウェーブは追加で必要となる CF と樹脂による環境負荷が大きく、回収率の向上が課題である。
超臨界流体法と常圧溶解法はリサイクル時の環境負荷が大きく、省エネルギーでリサイクルを実施することが環境負荷低減に繋がると考えられる。
但し、本研究で評価した各技術は研究開発段階であるため、公開されているプロセスデータに限りがある。
今後は本研究で使用したデータと、
CF と樹脂の回収率を実態に近いものに更新していくとともに、各リサイ
クル技術の進展と CFRP の普及を期待する。
6. 引用文献
1) 加茂徹: 廃棄物資源循環学会誌, 29 (2), (2018),
pp.133-141
2) 富⼠経済グループ:” ⾃動⾞、航空機、建築・⼟
⽊⽤途が注⽬ 拡⼤する炭素繊維複合材料の世界市場を調査”, マーケット情報, ⼊⼿先

図 2. 悲観的シナリオの算定結果
4.3 リサイクルプロセスの内訳
各技術のリサイクルプロセスの内訳をみると、超臨界流体法では冷却水による環境負荷が大きいことが分かる(図 3)。Knight(2013)によると超臨界流体法では冷却水が 70.02ton 必要であり 3)、これに起因する CO₂排出量が全体の 82％を占めていることが分かった。また、
柴田(2013)によると常圧溶解法ではCF を1kg 回収する
際の消費エネルギーは 63MJ であり、この内約 60％は溶媒の蒸留に起因するものであった 4)。

<https://www.fuji-keizai.co.jp/market/detail.ht
ml?cid=19017&view_type=2>, 参照⽇(2022-12-23)
3) Knight, C.C.,: “Recycling High-Performance
Carbon Fiber Reinforced Polymer Composites
Using Sub-Critical and Supercritical Water”,
Florida State University, (2013)4) 柴⽥勝司: 廃棄物資源循環学会誌, 24(5),(2013), pp.358-363- 2-P3-14 -2-P3-14

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Supporting Information
表 S1 プロセスデータとして参照した文献

図 S1 楽観的シナリオの算定結果
表 S2 楽観的シナリオの算定結果- 2-P3-14 -2-P3-14

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図 S2 悲観的シナリオの算定結果
表 S3 悲観的シナリオの算定結果- 2-P3-14 -2-P3-14

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図 S3 リサイクルプロセスの内訳- 2-P3-14 -2-P3-15

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長期的な炭素収支と社会シナリオを考慮した森林資源利用の
ライフサイクルアセスメント
Life cycle assessment of forest resource utilizationconsidering long-term carbon balance and social scenarios○鈴木綾 1)、兼松祐一郎 1)、兵法彩 1)、喜多智 2)、中村健太郎 2)、菊池康紀*1)
Aya Suzuki, Yuichiro Kanematsu, Aya Heiho, Satoshi Kita, Kentaro Nakamura, Yasunori Kikuchi1) 東京大学, 2) 住友林業株式会社* ykikuchi@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言

利用される。木材由来の建設廃棄物はチップ加工に投森林は植林・伐採・再造林の森林施業のサイクルを入され、エネルギーとしてカスケード利用される。木繰り返すことで資源を生産しうる場であり、森林資源

材加工ロス 7,8)で生じたおが・のこくずはチップ加工には脱化石化後も炭素源としての利用が期待できる。世投入されるとした。チップは電気・熱生産(熱電併給シ

界的に資源利用方法の見直しが進められているが、日ステム)に利用されるとした。なお林地残材(枝・葉・根・本はエネルギーの 88.3%を化石燃料に依存し、その大残存幹)は自然分解される 9)。機能単位は T=0 で新規部分を海外に依存している 1)。日本の森林率は 68.4%2)

造林を行った森林 1ha から生産される製品・サービスと OECD 加盟国の中で 3 位であるが、近年は国産材のの利用とし、評価期間を 200 年とした。

需要が低下し、利用期を迎えても主伐が行われていな

2.2 累積 GHG 排出量推計方法

3)

長期的な期間の解析のために、単年ごとの物質収支

いため、材積量が過去最大となっている 。
個別の森林資源由来の製品に関する研究が多く行わから、単年のライフサイクル GHG(LC-GHG)を算出しれているが、森林資源は多様な連産品を有するため、た。単年の LC-GHG 変化量(𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝒕𝒕 )は森林施業による
𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
排出(𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇,𝒕𝒕 )、森林吸収(𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕,𝒕𝒕 )、林地残材

複数の利用先を含んだ森林資源のライフサイクルを適切に管理する必要がある。植林政策の評価として、施業方針の違いによる森林資源の変化に着目した LCA
では、林業を継続的に行うことで、長期的な視点で温室効果ガス(GHG)排出量が削減されることが明らかになっている 4)。しかし、森林における炭素吸収や、製品への炭素貯蔵、製品寿命を迎えた製品からの排出など、森林資源のライフサイクルにおける炭素挙動を定量的に議論した研究は少ない。また、科学者間でも森の分解排出(𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕,𝒕𝒕 )、各製品の製造段階での排出(𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑 𝒊𝒊,𝒕𝒕 )の合計によって求められる(式 1)。森林管理による炭素収支の流れを明らかにするために、ライフサイクル GHG 排出量を評価期間で設定した年数
積算することで累積 GHG 排出量を算出する(式 2)。
𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝒕𝒕 = 𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇𝒇,𝒕𝒕 − 𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕,𝒕𝒕 + 𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝑰𝑰,𝒕𝒕𝒏𝒏+ � 𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑬𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮
𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑𝒑 𝒊𝒊,𝒕𝒕 … (1)𝒊𝒊=𝟏𝟏

林資源の利用促進による環境影響について意見が分かれている状態にあり、ライフサイクル思考を用いた研究が求められる 5)。
本研究は長期的な炭素収支と社会シナリオを考慮した森林資源利用の LCA を行うことで、森林資源を継𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐𝟐

𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨 𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮 = � 𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝑮𝒕𝒕 … (𝟐𝟐)𝒕𝒕=𝟎𝟎

2.3 伐採・非伐採のシナリオ設定

続的に利用することの機能を明らかにすることを目的

森林資源を継続的に利用する伐採シナリオと、植林後は主伐を行わない非伐採シナリオの 2 つを設定し、とする。

GHG 排出量を比較した。伐採シナリオでは 45 年目に2. 方法

主伐を実施し、再造林を行う林業サイクルを繰り返し、

2.1 森林資源のライフサイクルモデリング

生産される森林資源を活用する。非伐採シナリオは林業、木材加工、建築、エネルギー生産のプロセス

T=0 で植林は行うが、主伐は実施しないため、吸収しに大別される森林資源のライフサイクルモデルを構築た炭素を蓄積し続ける一方で、製材・合板由来の木造した。林業プロセスは、植林、下刈、枝打ち、除伐が建築を生産することができないため、同等の製品・サ行われ、商業・非商業間伐、主伐で構成される。利用ービスを担保するために、鉄骨コンクリート造 6)、エ

間伐材と主伐材は、木材加工プロセスによって製材、

ネルギーの代替として既存の電源構成、熱源構成が利合板、チップに加工され、製材、合板は木造建築 6)に用されるとした。

- 2-P3-15 -2-P3-15

第18回日本LCA学会研究発表会

2.4 社会シナリオの設定で、現在利用されていない森林の伐採・再造林を実施

木材は植林から主伐まで数十年かかることから、その間に森林を取り巻く社会の脱化石化も進んでいるとし、生産された森林資源を利用していくことが求められる。(図 1)。

想定される。そのため 2050 年を目標に、製材・合板は製造段階での脱化石が達成されるとし、鉄鋼とコンク

4. 結言

リートはそれぞれ 100%10)、80%11)GHG が削減される

持続可能な森林管理の枠組み構築に向け、新規造とした。電気は排出係数ゼロを達成、熱はカーボンニ林を対象とした森林資源の LCA を実施し、森林施業

12ュートラルな燃料に代替されるとした 。また、上記を行うことで、非伐採に比べて社会シナリオによる影のシナリオを ambitious(表 1)とし、目標 50%達成シナ

響を受けにくく、より少ない GHG 排出量で、長期にリオを middle、0%(現状維持)シナリオを low とした。

わたり製品を生産し続けることができる。

表 1 社会シナリオ(ambitious)

よって、長期的な視点を持ち、継続的な「伐って、使って、植えて、育てる」森林管理と、森林資源の利用に繋げていくことが重要である。
謝辞
本研究は、JST COI-NEXT 共創の場形成支援プログ
ラム(JPMJPF2003)、JSPS 科研費若手研究(21K17919)の支援を受けている。東京大学「プラチ ナ社会」総括寄付講座は、三井不動産(株)、積水ハウス(株)、東日本旅客鉄道(株)、豊田通商(株)からの寄付で活動している。

3. 結果・考察
伐採を行わず化石由来の代替製品・サービスを用いる

引用文献

より、林業を継続的に行い、森林資源を利用するほう

1) 資源エネルギー庁, “令和 3 年度エネルギーに関が、GHG 削減効果が大きいことが明らかとなった。さする年次報告 （エネルギー白書 2022）,” (2022)

らに、社会シナリオを変化させたときに非伐採シナリ

2) 林野庁,“世界森林資源評価(FRA)2020 メインレポ

オは大きく影響をうけ、GHG 排出量は大きく変化する。
一方で、伐採シナリオの排出量は社会シナリオ変化にート概要,” (2020).
3) 林野庁, “森林資源現況総括表（平成 29 年 3 月 31日現在）,” (2017).

よる影響は小さく、どのシナリオの場合でも林業サイ
クルごとの GHG 排出量がほぼ一定になった。また、

4) E. J. Forster, J. R. Healey, C. Dymond , D. Styles,

非伐採シナリオの場合、初期の商業間伐チップ由来の“Commercial afforestation can deliver effective climate

エネルギー以外は製品生産を行うことができないが、

change mitigation under multiple decarbonisation

伐採シナリオのように伐採・植林のサイクルを繰り返

pathways,” Nature Communications, 2021,12(1).

すことで継続して製品を生産することができる。上記

5) C. Warren, “Is wood a green source of energy? Scientists
are divided,” Science, (2017).

の森林資源の機能を発揮するためには、実務者や関係者と議論を行い森林計画と、森林資源計画を見直し実

6) 林野庁, 平成 27 年度木材利用推進・省エネ章 CO2
実証業務報告書, (2016)

行していく森林資源のライフサイクル管理を行うこと

7) 宮崎県, 令和 2 年度林業統計, (2020)8) 高村秀紀ほか, エネルギー・資源学会論文誌, 38, 6,(2017), pp1-8
9) 川原輝彦ほか, 林試研報, 334, (1985), pp21-52
10) 経済産業省, 「トランジションファイナンス」に関する鉄鋼分野における技術ロードマップ, (2021)
11) 一般社団法人セメント協会, セメント産業における 2050 年カーボンニュートラルへの対応に向け
た CCUS の活用方針について, (2022)
12) 一般社団法人ガス協会, カーボンニュートラルチャレンジ 2050 アクションプラン, (2021)
図 1 結果の活用方法- 2-P3-15 -2-P3-16

第18回日本LCA学会研究発表会

羊毛の国内マテリアルフローの調査と動向○坂上萌１）、吉田拓海１）、津田和俊＊１,2)
Moe Sakaue, Takumi Yoshida, Kazutoshi Tsuda
1) 京都工芸繊維大学, 2) 山口情報芸術センター［YCAM］* tsudakazutoshi@kit.ac.jp
1. はじめに
羊毛は、断熱性や耐久性、生分解性に優れているため、循環経済への移行に向けて、再評価が進められている。羊毛は原料採取段階においては他の天然繊維と2.調査方法
まず、羊毛の LCA やマテリアルフローに関する国内外の論文や書籍、また国内を中心に事業者のウェブ

比べて気候変動への影響が大きいことが知られている。例えば、コットンの年間生産量は、羊毛の 22.5倍の総量であるにも関わらず、年間の CO2 総排出量は羊毛の約 1/3 である 1)。一方で、使用段階を含めたライフサイクル全体を通じた包括的な再評価の動きもある。ウールの手入れと使用環境負荷の調査では、洗濯頻度、効率的な洗濯機の使用、衣類乾燥機の使用、衣類の再利用、衣類の着用回数などに焦点が当てられ、（約 50 サイト）を閲覧し国内に流通する羊毛の動向調査をおこなった。また、続いて、ひつじサミット尾
州 2022、第二回サステナブルファッション EXPO、毛織物の生産をおこなっている工場へ赴き、ヒアリング調査を実施することにより、文献調査を補足した。

環境負荷の低い実践が調査されている 2)。他にも
Sustainable Apparel Coalition の Material Sustainability
Index や Made-By Benchmark のような評価ツールが、「部分的」LCA のみを使用して繊維製品を評価していることが指摘されており、これらの評価ツールの弱点を修正したウールの真の環境クレデンシャル情報を環境機関に伝達することによる、羊毛の環境負荷の再評
価が始まっている 3)。しかし、羊毛の主要産業である産業に由来する羊毛のマテリアルフローを参考情報
SI の S1 に示す。
3.1 原料採取段階
令和 3 年（2021 年）の農林水産省の統計では、国内では約 20,000 頭のめん羊が飼われており、その品種のほとんどが肉用種のサフォーク種である 6)。16,300
頭の飼育頭数が記載されている平成 9 年（1997 年）の統計に基づく日本における羊毛（原毛＝フリース）

アパレル産業では、グローバルサプライチェーンの複雑化により、ゆりかごから墓場まで多様な国の資源や資材が投入され、羊毛のマテリアルフローの全体像が把握できない状態にあり、再評価が困難な状況にある。グッチを擁するフランスのファッション・コング
ロマリット企業ケリングのレポートによると、羊毛は世界 100 ヵ国以上の大規模農業システムで生産されており、中でもオーストラリア、ニュージランド、南

生産量は約 49t であり輸入量に対する国産羊毛の割合
は僅か 0.049%と推定されている 7)。国内羊毛の販売
先は主に羊毛布団加工向けで、そのほかに羊毛加工愛好家が購入している 7)。日本国内の洗毛工場が閉鎖されて以降、国内において生産された羊毛は、海外洗毛工場を経由せずにアパレル産業に流入することが、ヒ
アリング調査から確認された。海外に依存する羊毛採取から染毛の工程を、国内で再構築するプロジェクト

米、南アフリカ産の羊毛繊維は量や質が高く評価されている 4)。日本においても羊毛生産は、主に食料生産も始まっている 8)。
3.2 素材生産段階の羊であるため、生産量は少なく羊毛としては質が劣ることが指摘されている。そのため、日本における羊素材生産段階では、紡績工程、織布工程、整理工程の三つに分類される。羊毛品質で最も重要な細さで分毛をベースとした織物や編み物の原料の大部分は海外からの輸入である。

類すると、24.5μm より細い衣料用の羊毛が 36%、編物用を中心とする 24.6〜32.5μm が 22%、敷物やふと日本国内の羊毛のマテリアルフローにおいては、国
内羊毛生産の構造と立地を明らかにした伊藤(1960)のんに適した 32.6μm よりも太い羊毛が 42%となっている 8)。また、ある工場では、紡績工程、織布工程、整研究 5)が確認できるが、現在において同様の研究は見受けられない。本研究では、現代の国内の羊毛のマテ
リアルフロー調査をおこない、複雑化しているマテリ
アルフローを明らかにする。今後の国内羊毛に関わる
環境影響評価の礎とすることを目的としている。

理工程の各工程の 5%、5%、1.5%の繊維くずが排出されている。回収されたくずは、一部工業製品用に再生されている。なお染色工程では、原料のまま染色する
トップ染め、糸の状態で染色する先染め、織物の段階で染色する後染め、製品として完成した後に染色する

3.調査結果本研究の調査により整理した、日本国内のアパレル- 2-P3-16 -2-P3-16

第18回日本LCA学会研究発表会

製品染めが存在する。
3.3 製品生産段階
製品生産段階においては、アパレル製品のために剪定された布帛のうち、パターンカッティングによって排出された全体の約 10〜30%に及ぶ繊維くず 9)が、焼却・埋め立てされているだけでなく、反毛やウエスとして再利用されている 12)。また、多くの海外生産された羊毛のアパレル製品がこの段階から国内に流入している。
3.4 使用段階
使用段階においては、生活者が製品を購入し、着用するとともに、ケア（手入れ）やリペアを施すことで製品寿命の延長をおこなう。その後、製品を手放す場
合、生活者の意思決定により、その分岐が異なる。焼却・廃棄段階に向かうか、もしくは、古着・ボロとして回収され複雑な静脈システムに還元される方向に向かう。
3.5 廃棄・リサイクル段階
廃棄・リサイクル段階においては、製品が経由した
ライフサイクルの各段階において発生した廃棄物がそれぞれの回収プロセスを経た後に、焼却・廃棄・リユ
ース・リサイクルされている。この静脈部分のフロー
図は、Consumer Cotton Project 11)を参考文献として作成した。ウール特有の静脈システムとしては、リサ
イクルプロセスが挙げられる。着古したセーターや、縫製工場の裁断くず、紡績工場の落ちわたなど、廃棄される羊毛繊維を全国各地から集め、回収された羊毛製品は国内循環を前提のもと、再生ウールとしてリサ
イクルされ再度新たな製品の原料としてシステムに還元されている 10)。

引用文献
1) Niinimäki, K., Peters, G., Dahlbo, H. et al. The
environmental price of fast fashion. Nat Rev Earth2)

3)

Environ 1, (2020), pp.189–200.
Wiedemann, S.G., Biggs, L., Nguyen, Q.V., Clarke,
S.J., Laitala, K. and Klepp, I.G., Reducing
environmental impacts from garments through bestpractice garment use and care, using the example of a
Merino wool sweater. The International Journal ofLife Cycle Assessment, 26(6), (2021), pp.1188-1197.
“Measuring wool's environmental footprint”，The
Woolmark Company，（omline），入手先 <
https://www.woolmark.jp/industry/research/measuring

4)

5)

6)
7)

8)

-wools-environmental-footprint/>，（参照 2023-119）
Kering：“KERING STANDARDS FOR RAW
MATERIALS AND MANUFACTURING
PROCESSES”，（2017），pp.50-54
伊藤喜栄, わが国における羊毛紡績業の立地について, 人文地理, 12(4), (1960), pp.326346.
農林水産省：“めん羊・山羊をめぐる情勢”，（2022），pp.1-3
本出ますみ：“ジャパンウールプロジェクト（JWP）協議会の趣意書”，SPIN HOUSE
PONTA，（オンライン），入手先 <
https://spinhouse-ponta.jp/27921-2/>，（参照 20231-19）
豊田晋：“羊毛の多面的利用･国産羊毛の生産と流通及び国産ラム肉とニュージーランド産ラム
肉の官能特性に関する調査”, 公益社団法人畜産技術協会, （オンライン），入手先<http://jlta.lin.gr.jp/report/detail_projec
t/h09_01y_02.html>，（参照 2023-1-19）
日本羊毛産業協会：羊毛の構造と物性, ファイ

4. まとめ本研究では国内の羊毛のライフサイクルの各段階を
原料採取段階、素材生産段階、製品生産段階、使用維
持段階、廃棄段階に区分し、それぞれの段階における

9)

工程や流通を関連文献および生産現場の調査を通して、複雑化しているマテリアルフローを明らかにしバージャパン，出版元所在地, （2015）, p 5.
10) Cooklin, G. Garment Technology for Fashion

た。 結果として、S1 のような国内の羊毛のマテリア
ルフロー図を提案することができた。しかし、国内にDesigners , Blackwell, (1997).
11) “毛七”，毛七，（オンライン），入手先

おける羊毛のマテリアルフローの量的側面においては、既存文献の欠乏により使用維持段階以降の数値を<https://www.keshichi-138.jp/>，（参照 20231-19）

明らかにすることができなかった。今後の展望として、国内における羊毛のマテリアルフローの量的側面

12) 峯村昇吾：“Consumer Cotton Project”，AWRD，（オンライン），入手先 <

に関する調査と国内羊毛に関わる環境影響評価が求められる。

https://awrd.com/creatives/detail/11773568>，（参照 2023-1-19）- 2-P3-16 -2-P3-16

第18回日本LCA学会研究発表会

参考情報（SI）

S1 ⽺⽑の国内マテリアルフロー- 2-P3-16 -2-P3-17

第18回日本LCA学会研究発表会

バガス利用衣服における GHG 排出量の算定
Calculation of GHG emissions of clothes using bagasse〇仙波壽朗*1)、山本直人 2)、小渡晋二 2)、富井岳 2)、伊坪徳宏 1)
Toshiro Semba, Naoto Yamamoto, Shinji Odo, Gaku Tomii, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2) Curelabo 株式会社* g2193106@tcu.ac.jp
1. 緒言す。流通段階及び含蜜糖・ケーキはシステム境界外と世界の人口増加やファストファッションの流行により、衣服販売量は 2050 年に 1 億 6000 万 t に達し、現1)

在の 3 倍以上になると推測されている 。日本においした。
2.2 データの取得
2.2.1 サトウキビ栽培からウージパウダー製造までてもアパレル供給量は1990年に約20 億点に対し、
2019
2)

サトウキビ栽培の GHG 排出量は沖縄県全体のサト

年では約 40 億点と 2 倍になった 。廃棄段階では、世ウキビ生産量や農薬・肥料・燃料使用量等を基に算出

界の衣服のマテリアルフローの出口で使用済み衣服のした。
軽油使用量は一次データを得られなかったので、

1)73%が埋立または焼却されている 。一方、日本では二次データを基に算出した。サトウキビ栽培に伴う堆2020 年に家庭から排出される衣服 75.1 万 t のうち、48.4

肥由来と作物残渣の鋤込み由来の N2O は日本国温室

3)

万 t が焼却されている 。このように衣服は大量に生効果ガスインベントリ報告書 5)を基に算出した。バガ

産・廃棄されリサイクル率が低いのが現状である。アスは製糖工場でサトウキビを圧搾して副産物として得

パレルメーカーにはリニアエコノミーから環境に配慮られる。製糖工程のプロセスデータを黒糖工場にヒアした服作りやサーキュラーエコノミーへの転換が期待リングした。含蜜糖及びバガスは経済配分した。ウー

されている。Curelabo 株式会社では、サーキュラーエ

ジパウダーとはバガスを粉末にしたものであり、製造

コノミーの実現に向けた取り組みとして、サトウキビ時の電力量を入手した。

の繊維質の搾りかすであるバガスを用いたバガスデニ

2.2.2 バガス和紙製造からバガス和紙糸製造まで

ムやかりゆしウェアを製造している。加えて、染色工

バガス和紙はウージパウダーとマニラ麻パルプを程での使用エネルギーの削減、使用段階でのシェアリ

2：8 の割合で混合したものを原料とする。マニラ麻栽

ングサービス、廃棄段階での使用済み衣服のバイオ炭

培の GHG 排出量はフィリピンのカタンドゥアネス島

加工等を行っている。本研究では、サーキュラーエコ

での Carlos V. Cortez, Jr.らの報告 6)を引用した。パルプ

ノミーモデルについて LCA を用いて衣服のライフサ製造については、IDEA(141112201pJPN) 4)の入出力デー

イクルにおける GHG 排出量の削減効果を評価するこタを基に計算した。機械すき和紙の製造工程は、離解・とを目的とする。

叩解・抄紙 である。和紙の乾燥には LPG ボイラーの蒸気を使用している。排水処理の GHG 排出量は、薬2. 研究方法

品の使用量及び使用電力量を基に計算した。和紙をス

2.1 評価対象及びシステム境界

リット化する工程の電力量と収率はヒアリングにより-1

機能単位はバガスデニム一着（7.50×10 kg）、シャ-1取得した。撚糸工程については、経済産業省の報告書

ツ一着（2.15×10 kg）とする。影響領域は GHG 排出7)量とする。原単位は主に IDEA Ver.3.2.0 (Inventoryは排出されない。

4)

Database for Lifecycle Analysis) を使用した。プロセスのプロセスデータを基に算出した。この工程でロス

2.2.3 綿花栽培から綿糸製造、染色まで

データは主にヒアリングにより一次データを取得した。

綿花栽培はアメリカでの綿花栽培での二次データを

Figure1 にバガスデニムのライフサイクルフローを示引用し、紡績のプロセスデータは経済産業省の報告書

Figure1 バガスデニムのライフサイクルフロー図- 2-P3-17 -2-P3-17

第18回日本LCA学会研究発表会

7)を用いて綿糸製造の GHG 排出量を算出した。染色工

クリーニング店で商業洗濯を行い仕上げ機を使うため

程では、綿糸を束にしたロープ染色と呼ばれる方法でアイロン掛けを行わない。家庭洗濯と商業洗濯に関す染色する。A 社のロープ染色は、整経・精錬・染色・る GHG 排出量はそれぞれ山口ら 8),9)の報告を引用した。

洗浄・乾燥・分繊・糊付の順で行われる。A 重油はボ2.2.8 シェアリング

イラーの燃料であり、糸の乾燥や糊の溶解、冬場の染シェアリングとは沖縄県のホテルで観光客にかりゆ液の加温に使う。A 社の染色の特徴として、精錬ではしウェアをレンタルするサービスである。前立ての部

次亜塩素酸ナトリウムを使用しない、電解水を使用し分に縫い込まれた IC タグにより、着用した人の属性やているため前処理や後処理で洗剤を使用しない、小型着用履歴等のデータを入手することができる。関係者

ボイラーを使用しているため蒸気のロスを削減できる、

ヒアリングより機能単位を 40 回着用としてシナリオ等が挙げられる。

を設定した。

2.2.4 製織・整理加工

2.2.9 バイオ炭

バガスデニムとかりゆしウェアの生地は、B 社で製使用済みのバガスデニムやかりゆしウェアは、焼却

織され、B 社の関連会社で整理加工される。整理加工

せず製炭炉でバイオ炭に加工する。焼却した場合に排の工程は、毛焼き・水洗・スキュー加工・乾燥（シリ出される CO2 はセルロースの燃焼の化学反応式より求ンダー乾燥機使用）
・サンフォライズ加工・乾燥（パルめた。固定炭素率は JIS M8812 石炭類及びコークス類

マー使用）の順である。A 重油はボイラー用で、シリ工業分析法により測定した。その結果、ジーンズ一着

ンダー乾燥機やパルマー等の乾燥工程では蒸気を使用

では 6.63×10-1 kg、かりゆしウェア一着では 1.91×10-1

する。LPG は毛焼きや、熱でプレスしたりする工程（スkg の CO2 を固定できる。また製造過程で排出されるロ

キュー加工やサンフォライズ加工）で使用する。

スをバイオ炭に加工するシナリオも設定した。

2.2.5 裁断・縫製
バガスデニムの裁断・縫製は、デニム製品の縫製を

3. 結果・考察

専門としている C 社で行う。裁断・縫製の収率は 80%である。縫製の電力量は工場全体分をバガスデニムのGHG 排出量の算定結果については LCA 学会当日に議論する。

重量に配分して算出した。工場全体の電力量には、ミシン以外にアイロン、延反機、裁断機、検針機等を含引用文献

む。かりゆしウェアの裁断、縫製を行う D 社では、そ1)

Ellen MacArthur Foundation: “A NEW TEXTILESECONOMY: REDESIGNING FASHION’S FUTURE”,

れ以外に、刺繍加工やマーキング加工を行っている。

(2017)

そのため使用電力は本縫いミシンのモーターの定格消費電力（450 W）、使用時間より算出した。一着当たり

2) 経済産業省 製造産業局 生活製品課: 「“ 第 1 回繊維産に要する時間は 60min、そのうちミシンの使用時間は

業のサステナビリティに関する検討会」資料 5 「繊15min である。仕上げはアイロンで行う。

維産業の現状」”, (2021)

2.2.6 販売

3) 環境省: “令和 2 年度 ファッションと環境に関する調査業務 -「ファッションと環境」調査結果 -“, (2020)

バガスデニム及びかりゆしウェアの販売は沖縄県浦添市にある店舗兼倉庫と EC で行っている。ユーティ

4)

産業技術総合研究所安全科学研究部門 IDEA ラボ,

リティは電力のみで一か月当たりの使用電力量は 113

LCI データベース IDEA version 3.2.0 (2022/4/15)

kWh であり、店舗の床面積及び営業時間で案分した。

5) 国立研究開発法人 国立環境研究所:”日本国温室効果
ガスインベントリ報告書”, (2022)

さらに売上金額で経済配分した結果、ジーンズ一着当-1

たり 7.19×10 kg-CO2e、かりゆしウェア一着当たり

6) Carlos Cortez, Jr. et al.: Glob. J. Environ. Sci. Manag., 18

2.16×10-1 kg-CO2e となった。

(2), (2015), pp.53-61

2.2.7 洗濯

7) 経済産業省 製造産業局繊維課: “繊維製品（衣料品）

デニムの年間の洗濯回数は 52 回とした。
洗濯機は従の LCA 調査報告書-染色工程等のデータ修正に伴う更新版-資料編”, (2009)

来のドラム型洗濯機を使用し、タンブル乾燥せず自然乾燥とした。かりゆしウェアの家庭洗濯は関係者ヒア

8) Yoko Yamaguchi et al.: Int. J. Consum. Stud., 35, (2011),

リングより耐用回数を 20 回着用とし 19 回洗濯するとした。洗濯機は従来のドラム型洗濯機を使用し、タン

pp.243-253
9) 山口庸子ほか: Journal of Life cycle assessment, Japan,

ブル乾燥せず自然乾燥後にアイロンを掛けるとした。
一方、かりゆしウェアのシェアリングでは、回収後に- 2-P3-17 -6(3), (2010), pp.209-216

2-P3-18

第18回日本LCA学会研究発表会

鉱物資源に注目した電気自動車の環境・社会影響評価
Environmental and Social Impact Assessment of Electric Vehicles Focusing on Mineral Resources○垣内冴郁*1)、Shuning Chen2)、Selim Karkour1)、伊坪徳宏 1)
Sayaka Kakiuchi, Shuning Chen, Selim Karkour, Itsubo Norihiro
1) 東京都市大学, 2) 九州大学
* g2183105@ tcu.ac.jp
1. はじめにする原材料調達段階までをシステム境界とする。

世界の GHG 排出量のうち交通機関は約 16％を占DB は SHDB を用いた。SHDB には DRC のデータがめ、中でも乗用車の CO2 排出量は最も多くなってない為、既存論文を参考に隣国ザンビアのデータにいる。近年、各国でガソリン車規制が始まり、て算定を行った。インベントリは物量を産業連関表

GHG 排出抑制の手段として電気自動車（EVs）が期の物量表を用いて金額データに変更し利用した。リ

待されており、今後も急速な EV 化が進むと予想さチウムイオン電池の詳細については、GREET の各れている。

NMC 比率の内訳割合を参考した。詳細なデータは現在の技術において EV 化にはコバルト、ニッケ

図 S3 に記す。

ル、リチウムなどのレアメタルは不可欠である。レ
アメタルの需要は増加し、特にコバルトは 50％が3. 研究結果

コンゴ民主共和国（DRC）から輸入されており産

3.1 環境影響評価結果

出国の偏りが懸念されている。コバルトの採掘には

図 1 に各 ICEV,HEV,BEV の GWP 比較を示す。

児童労働や低賃金などが報告されており 、日本でICEV について：素材製造段階は約 10%~20%を占めも人権に関する法整備が始まるなど、環境だけでなており、使用段階は 80~90%程度を占める。HEV にく社会的なリスクにも配慮した製品づくりが求めらついて：素材製造段階とリチウムイオン電池製造段

れている。

階の合計値は全体の約 15%~30%を占めており、使1)2015 年頃から EV と社会的影響に関する論文が増用段階は 60~80%程度を占める。BEV について：素

えてきているが、自動車の環境影響評価はカタログ

材製造段階とリチウムイオン電池製造段階の合計値

値からの相対的評価が多く、1 次データを利用した

は全体の約 40%~55%を占めており、使用段階は絶対値で車種を比較している論文は少ない。また、

35~50%程度を占めることがわかる。

自動車において環境面と社会面の双方を考慮した事例はない。
本研究では、内燃機関自動車(ICEV),ハイブリッド車(HEV),電気自動車(BEV)の環境影響と児童労働に代表される社会影響のホットスポットを分析することを目的とする。
2. 研究方法

図 1 各車種 1 台 km 当たり GHG 排出量の比較

2.1 環境影響評価
ICEV7 台,HEV6 台,BEV2 台の基本データは複数協

図 2 に ICEV,HEV,BEV と車体重量の散布図を示す。

力企業から得た 1 次データである。ヒアリングシー

車体重量が重くなると排出量も大きくなる傾向があトでは、車体情報・IMDS・使用・電池等について

り、ICEV と HEV を比べると、同程度の車体重量で回答を得た。不足分については論文や報告書を参考

は ICEV の方が GHG の排出量は大きくなる。また、に補填し、インベントリデータは車体重量に対してICEV の大型車と小型車では約 2 倍の排出量の差が

平均 8 割を収集した。システム境界と算定概要を図みられ、素材製造と使用段階において約 2.5 倍と約

S1,S2 に示す。ソフトウェアは SimaPro9.4.0.1 を使用

2 倍の差がみられた。図 1 より、小型車の方が大型した。

車に比べ燃費が向上するだけでなく、車体に使用される材料も影響することが分かる。

2.2 社会影響評価
2.1 で示した各車種複数台の素材製造段階に使用- 2-P3-18 -2-P3-18

第18回日本LCA学会研究発表会に由来していた(図 S6)。また各 NMC 比率をカテゴ
リレベルで比較(図 S7)すると、コバルトの割合が高くなるほど総リスク時間は増加することが確認された。

図 2 各車種 1 台 km 当たり GHG 排出量と車体重量の散布図
資源消費の結果について、BEV の影響が大きく

図 4 サブカテゴリ「Poverty(貧困)」の結果評価され、その殆どがリチウムイオン電池に由来する。
「E_小型」ではプラチナの影響が、「O_大型」
での素材製造では銅が大きく評価されている為、同重量車種と比べて影響が大きい。 (図 3)

図 5 サブカテゴリ「Child Labor(児童労働)」の結果

図 3 各車種 1 台 km 当たり資源消費の比較
3.2 社会影響評価結果
各サブカテゴリを SGDs 目標に振り分け (図 S5)、図 6 サブカテゴリ「Corruption(汚職)」の結果

目標 1,8,16 を代表するサブカテゴリ「Poverty(貧困)」、「Child Labor(児童労働)」、「Corruption(汚職)」を取り

4. まとめ上げる。(図 4,5,6)素材製造の内訳をみると、車体に同車体重量の車種では、ICEV>HEV>BEV の順に使われるプラスチック製品に対するリスク時間が大GHG 排出量が小さくなる傾向があり、大型か小型

きい。プラスチック製品の製造国は、中国 61%・によって同じ ICEV でも差がみられた。一方で鉱物

日本 6%・アジア地域 33%を想定しており、1$あた

資源では BEV>HEV>ICEV の順に被害額が小さくなりの生産リスク時間の殆どを中国の化学、ゴム、プった。リスク時間では、車体の大部分を中国でのプラスチック製品セクターが占めている。SHDB の結

ラスチック製造が占め、電池に注目をすると NMC

果は価格(US$)と国・セクターに依存し、プラスチの比によって異なるが NMC の製造におけるリスク

ック製品の投入量が大きいことも関係していると考時間が高いと評価された。今後に向けて BEV のリえられる。電池製造全体の傾向として、HEV ではサイクルによる環境影響、リスク時間を考察してい素材製造に対して(リチウムイオン)電池製造のリスく必要がある。また、分野の発展として、企業間にク時間が約 15~35%に対し、BEV では 70%程度になよるデータの管理方法の違いや IMDS の粒度を高めっている。HEV と BEV の割合は電池の積載量に依ていくことが望まれる。

存している為、BEV の方が全体に占める割合が大きい。内訳として児童労働に注目をすると、HEV

5. 引用文献

では電気設備と NMC 製造のリスク時間が半々であ

1) Amnesty International: “THIS IS WHAT WE DIEったのに対して、BEV ではその殆どが NMC の製造

FOR” (2016)- 2-P3-18 -2-P3-18

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1 システム境界(社会面はオレンジ点線で囲んだ範囲のみ)

図 S2 算定方法(環境面)

図 S3 算定方法(社会面)- 2-P3-18 -2-P3-18

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S5 SGDs 目標に振り分けたサブカテゴリ

図 S6 各車種のリチウムイオン電池の内訳(表示名は GREET ベース)

- 2-P3-18 -2-P3-18

第18回日本LCA学会研究発表会

図 S7 代表的な NMC 比率の比較(カテゴリ)- 2-P3-18 -2-P3-19

第18回日本LCA学会研究発表会

電気自動車向けバッテリースワッピングサービスの環境影響および経済性評価
Evaluation of the environmental impact of battery swapping service for electric vehicles○横山幸輝*1)、天沢逸里 1) 、平尾雅彦 1)
Koki Yokoyama, Eri Amasawa, Masahiko Hirao
1)東京大学
k-yokoyama@pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに

2. 研究手法

購入時のコスト高、航続距離の短さ、充電時間の長さ、充電設備の不足などが EV 普及の課題として挙がるが 1,2)、近年、中国を中心に拡大しているバッテリー
スワップはこれらの課題を解決する可能性のある新しい技術である。
バッテリースワッピングサービス(以下 BSS)の概要を図 1 に示す。BSS ではリチウムイオンバッテリー(以下 LIB)は EV ユーザーにリースされる。必要となる

2.1 算定方法
各種自動車、LIB については、GREET モデル 5)における各部品の材料使用量を用いて算出した。バックグラウンドデータは主に GREET のデータベースを用い、一部 IDEA ver2.26)を使用した。電力は日本の電力
原単位を用いた。また、LIB、鉛蓄電池、車体のリサイ
クルのインベントリデータは文献 7-9)を参照した。評価
指標は温室効果ガス排出量(GHG 排出量)と、資源消費

LIB の数は増えるが、EV 購入時の初期費用の低減、充電時間の短縮などの利点がある。さらに、環境影響に関係する要素として LIB 劣化起因の車両買い替えが発
生しないことによる車体寿命の延長や、急速充電を避けることによる LIB 寿命の延長 2)、サービス事業者がLIB を管理することにより、二次利用やリサイクルの促進という利点が考えられる。特に、現状の LIB の回収率は低く 3)、アメリカでの回収率は 5%以下というの指標として関与物質総量(TMR)と Crustal Scarcity
Indicator(CSI)8)を適用した。
また、経済評価として、LCAと同じシステム境界における消費者が負担するコストを算出した。機能単位は一台の自動車による年間
10,000 km の走行とした。
2.2 シナリオ作成
前述の BSS の特徴から、重要と考えられるパラメータを基にシナリオを作成した。概要を図 2 に示す。

報告もある 4)。これらの BSS の利点がどれほど環境負荷削減に寄与できるかを明らかにする必要がある。
本研究では、BSS の導入による環境影響の変化を明らかにすることを目的に、BSS の環境影響評価を行い、それぞれの車の情報を表 S1 に、それぞれのシナリオの詳細を表 S2 に示す。LIB の正極材には、現在自動車
用 LIB として用いられていることの多いリン酸鉄リチ
ウム(LFP、LiFePO4 )と三元系(NMC、Li(NixMnyCoz)O2)

ガソリン車や EV と比較した。比較評価は前述の BSSの特徴から作成した複数のシナリオに対して行った。

を用いた。さらに NMC についてコバルトの希少性に着目し、ニッケル、マンガン、コバルトの比率が 1:1:1

シナリオ分析の結果から BSS のサービス設計に向けた提言を目指す。

の NMC111 と 8:1:1 の NMC811 を用いた。各 LIB の詳
細を表 S3 に示す。

製造

走行

燃料

車の種類

EV

BSEV

LIBの正極材

LFP

NMC

バッテリースワッピング
ステーション
バッテリーの交換(数分)車
LIB

LIBの容量

バッテリー
スロット
BSEV
リサイクル

バッテリーシェアリング

小容量

中容量

ICEV

大容量

リユースなしリユース

リサイクルなし

リサイクル

EOL
劣化したバッテリー

リユース
廃棄評価指標の算出

図 1 BSS と BSEV の概要

図 2 作成したシナリオの概要- 2-P3-19 -リサイクル

2-P3-19

第18回日本LCA学会研究発表会示す。LIB に NMC111 を用い、異なるリサイクル率、
リユース率ごとに 3 種類のバッテリー容量を考慮した。
EV の GHG 排出量と TMR には LIB のリサイクル率とリユース率の影響が大きいといえる。また、いずれのシナリオにおいても低容量バッテリーが GHG 排出量、TMR ともに優れている結果となった。CSI についても
TMR と同様の傾向が確認できた。
1.4

容量：小

TMR [kg-TMR/km]

1.0
0.8

ICEV
EV(リサイクル率0%、リユース率0%)0.6

EV(リサイクル率50%、リユース率0%)
BSEV(リサイクル率100%、リユース率0%)0.4

BSEV(リサイクル率100%、リユース率100%)

0.2
0.0
0.12

0.14

0.16

0.18

0.20

GHG排出量 [kg-CO2 eq/km]

0.22

0.24

0.26

図 3 GHG 排出量と TMR (NMC111)
図 4 は BSEV のリサイクル率、リユース率がともに100%のシナリオにおいて、LIB の種類による違いを考慮したものである。GHG 排出量の観点からは NMC111
が優れており、TMR の観点からは NMC811 が優れている。また、LFP は希少資源を用いていないことからリサイクルによる効果が小さく、優位性を見出だせな
い結果となった。

TMR [kg-TMR/km]

0.45

NMC111
NMC811
LFP

0.40
0.35

75
ICEV

70

EV(リサイクル率0%、リユース率0%)EV(リサイクル率50%、リユース率0%)65

BSEV(リサイクル率100%、リユース率0%)
BSEV（リサイクル率100%、リユース率100%)

55
0.10

0.12

0.14

0.16

0.18

0.20

0.22

0.24

GHG排出量 [kg-CO2 eq/km]

図 5 GHG 排出量とコスト (NMC111)
4. 最後に大幅に削減できる可能性があることが示された。
また、コストの観点からも利点があることが示された。
サービス事業者はリサイクル、リユースによる電池価値の最大化に加え、小容量バッテリーを選択することも検討する必要がある。
5. 参考文献
1) Ahmad F. et al.: IET Smart Grid, 3 (3), (2020), pp. 280–
2862) Arora S. et al.: “EV Battery Pack EngineeringElectrical Design and Mechanical Design. Heavy-Duty
Electric Vehicles”, Butterworth-Heinemann, Oxford,(2021), pp. 105–134.
3)
4)
5)

0.30
0.25

6)

0.20
0.13

80

60

容量：大

容量：小

0.12

容量：大

容量：小

85

BSS についてその利点を整理し、利点を評価するために複数のシナリオにおける環境影響とコストを算出した。BSS の導入によって GHG 排出量、資源消費量を

容量：大

1.2

0.10

90

コスト[¥/km]

3. 結果
シナリオ分析の結果について、GHG 排出量と TMRの関係を図 3 に、GHG 排出量と CSI の関係を図 S1 に

0.14

0.15

Velázquez-Martínez O. et al.: Batterys, 5(4), (2019),
p68.
Yanamandra K. et al.: J Indian Inst Sci, 102(1), (2022),
pp. 281–295.
Argonne National Laboratory: “ GREET model(2022) ” , ( オ ン ラ イ ン ), ⼊ ⼿ 先<https://greet.es.anl.gov/net> (参照 2022-1-24)
産業技術総合研究所, ⼀般社団法⼈産業環境管理
協会, LCI データベース IDEA version 2.20.16

GHG排出量 [kg -CO2 eq/km]7)

図 4 GHG 排出量、TMR (正極材を変化)
図 5 に GHG 排出量とコストの関係を表す。BSS では車両買い替えの頻度が低くなることがコスト削減に影響を与えている。さらに小容量 LIB を選択すること
で、GHG 排出量とコストの削減を同時に達成できる。
EV において航続距離の不安から搭載する LIB の大容量化の傾向があるが、BSS はスワップ時間が短いこと
により LIB を大容量にする必要がない。このことは環境、消費者双方にとって大きな利点になると言える。

8)
9)

Fisher K. et al.: “Battery waste management life cycle
assessment: Final report for publication. London:
Environmental Resources Management.”, (2006).
Spanos C. et al.: Renewable and Sustainable Energy
Reviews, 43, (2015), pp.478-494.
Hao H. et al.: Resources, Conservation and Recycling,
122, (2017), pp. 114-125.

10) Arvidsson R. et al.: Int J LCA, 25, (2020), pp.1805-- 2-P3-19 -1817

2-P3-19

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

重量(バッテリー除く)[kg]
車体寿命 [年]LIB 寿命 [年]
LIB の数と車両数の比[batteries/vehicle]
燃費、電費
走行距離 [km/year]∈

LIB 容量[kWh]リユース率
リサイクル率

∈
∈
∈

えネルギ
ー密度
[Wh/kg]]

表 S1 各車両の詳細
EV
1290

BSEV
1290

10
/
/

10
10
1

15
11
1.025

13 km/L

正極材

重量 [kg]

ICEV
1444

6.81~7.85 km/kWh(LIB 重量により異なる値を設定)
10,000

表 S2 各シナリオの詳細[LFP(LiFePO4), NMC111(Li(Ni1/3Mn1/3Co1/3)O2),
NMC811(Li(Ni0.8Mn0.1Co0.1)O2)][40, 70, 100]
[0, 100][0, 100]

表 S3 バッテリーの詳細
NMC111
NMC811
310
295
430
407
550
520
129
136
163
172
182
192

40 kWh70 kWh100 kWh
40 kWh70 kWh100 kWh

LFP
375
534
693
107
131
144

18.00
16.00

CSI [kgSi-eq/km]

14.00
12.00
ICEV

10.00

EV(リサイクル率0%、リユース率0%)8.00

EV(リサイクル率50%、リユース率0%)

6.00

BSEV(リサイクル率100%、リユース率0%)

4.00

BSEC(リサイクル率100%、リユース率100%)

2.00
0.00
0.10

0.12

0.14

0.16

0.18

0.20

0.22

0.24

GHG排出量[kg-CO2eq/km]
図 S1 GHG 排出量と CSI (NMC111)- 2-P3-19 -2-P3-20

第18回日本LCA学会研究発表会

国内バイオマス発電事業の実態に基づく資源循環の実現に向けた普及方策
Measures for resource circulation based on the actual situation of
biomass power generation projects in Japan
○兵法彩*1)、鹿嶋俊宏 1), 2)、藤井祥万 1)、菊池康紀 1)
Aya Heiho, Toshihiro Kashima, Shoma Fujii, Yasunori Kikuchi1) 東京大学, 2) 和歌山県
* heiho-aya@platinum.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに

3. 結果・考察

2022 年 9 月 6 日に新たな「バイオマス活用推進基本2022 年 3 月末時点のバイオマス発電設備の認定件数計画」が閣議決定され、地域課題に対応した地域が主

は 1,064 件で、メタン発酵ガスや一般廃棄物・木質以

体のバイオマスの総合的な利用推進が基本的な方針の外、未利用木質の認定件数が多い。地域内事業者が有ひとつとして示された 。再生可能エネルギー（再エする設備は平均して約 7 割で、特に、一般廃棄物・木ネ）の導入促進に向けた固定価格買取制度（FIT 制度）

質以外やメタン発酵ガスにおいて地域内事業者の割合

が 2012 年 7 月に開始してから 10 年が経過し、様々なが高かった。認定年・運転開始年ともに 2013 年が最も主体者による再エネ技術の導入が進んでいる

多く、その後は 40～70 件/年で推移していた。

1)

2)

が、

2050 年二酸化炭素排出実質ゼロ（例えば、地方公共団
体におけるゼロカーボンシティ）3)の実現に向けては、

4. おわりに

再エネやその他の脱炭素技術との組み合わせによる、さらなる導入加速が期待される。

導入実態に基づく普及方策の提案に向け、公表値に基づき事業の特徴を整理した。バイオマス発電設備は

本研究は国内の再エネ導入実績に基づき、事業主体

比較的地域内事業者の割合も高く、地域主体の取り組

者やその所在地に着目した体系的整理を行い、特に国みとして今後重要な役割を果たすと考えられる。地域

内バイオマス発電事業者の導入傾向を明らかにするこ

主体事業の促進に向け、都道府県産業連関表を活用しとを目的とする。なかでも、廃棄物資源循環におけるた地域内資源の利用の効果分析に取り組む。

未利用バイオマスの活用は、一般廃棄物処理事業の主体者である自治体の役割が重要となるから、実態に基謝辞

づき今後の地域内資源の循環に向けた普及方策・導入戦略に向けた議論を展開する。

本研究は科学技術推進機構 JST 共創の場形成支援プ
ログラム（COI-NEXT：JMJPPF2003）、JSPS 科研費若手研究（20K20016）の成果を含んでいる。東京大学「プ2. 研究方法

ラチナ社会」総括寄付講座は、三井不動産株式会社、

資源エネルギー庁が公表している再エネ発電事業計
画の認定情報の発電設備（太陽光 20 kW 未満を除く）

積水ハウス株式会社、東日本旅客鉄道株式会社、豊田
通商株式会社からの寄付で活動している。

から、2022 年 3 月末時点の都道府県別認定情報（20224)

年 7 月末に公表）を入手し、事業者情報と発電設備情

引用文献

報から、各設備を「地域内事業者が域内に設置」また

1)

は「域外事業者が設置」に分類した。運転開始年／調

農林水産省：“新たな「バイオマス活用推進基本計画」の閣議決定について”, 入手先 https://www.maff.go.jp/

達期間終了年別の件数や認定容量、容量別域外事業者

j/press/kanbo/bio_g/220906.html, (参照 2023-1-22)の割合に従って都道府県別の認定及び導入設備の特徴

2) 経済産業省資源エネルギー庁：“再生可能エネルギを整理した。なお、20 kW 未満太陽光は再エネ電気のー電気の利用の促進に関する特別措置法 情報公利用促進に関する特別措置法情報公開用ウェブサイト

開ウェブサイト”, 入手先 https://www.fit-portal.go.

から得られる導入状況との差分で認定・導入量を算

jp/PublicInfoSummary, (参照 2023-1-13)

2)

出し、地域内外の事業者割合は 20 kW と同程度と仮定

3) 環境省：“地方公共団体における 2050 年二酸化炭した。バイオマス発電設備は、FIT 制度の 5 つの分類：

素排出実質ゼロ表明の状況”, 入手先 https://www.

メタン発酵ガス、未利用木質、一般木質・農作物残渣、

env.go.jp/policy/zerocarbon.html, (参照 2023-1-22)

一般廃棄物・木質以外、建設廃材に基づき集計した。

4)

経済産業省資源エネルギー庁：“事業計画認定情報

なお、メタン発酵ガスは、下水汚泥・家畜ふん尿・食公表用ウェブサイト 2022 年 3 月 31 日 時点”, 入手品残渣由来のメタンガスを意味する。

先 https://www.fit-portal.go.jp/PublicInfo, (参照 2022-8-3)- 2-P3-20 -2-P3-21

第18回日本LCA学会研究発表会

ビッグデータを活用した家庭用空調機のエネルギー分析
Energy Analysis of Air Conditioners Using Big Data
○杉山弦太*1)、本田智則 2)、伊坪徳宏 1)
Genta Sugiyama, Tomonori Honda, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2)国立研究開発法人産業技術総合研究所* g2183115@tcu.ac.jp
1. はじめに

また、地域別の分析においては、気象庁の地方季節

日本政府は「2050 年カーボンニュートラル」を宣言し、日本全体の温室効果ガス(GHG)排出量を 2030 年ま予報で利用される地域区分を基に表 S1 のように 10 地
域に区分した。

でに 2013 年度比で 46%削減する中期目標を掲げている。中でも家庭部門は各部門中最大である 66%の排出2.2 比較値(JIS 規格値)の概要

削減が求められている 。

本研究の比較対象となる JIS 規格値としての算出条

1)

一方で、家庭部門の GHG 排出源のおおよそ半分は件(表 1)を基に算出された、省エネ型製品情報サイトに電力によるものであるが、利便性・快適性を追求する

記載のカタログ値(冷暖房期間消費電力量)を用いた。

国民のライフスタイルの変化や、社会構造変化の影響
によって年々エネルギー消費量は増加しており 2)、

表 1 JIS 規格における算出条件 5)2030 年までに家庭部門の削減目標を達成するために

項目

は、機器の高効率化のみならず、消費者のライフスタ

外気温度

イルの見直しによる行動変容が必須である。

冷房時

暖房時

東京の外気温度がモデル(標準気温データ 2000 年)

空調機の GHG 排出量の 9 割は使用段階の電力消費

設定温度

27℃

20℃

が占めており 、家電の中でも空調機は特に気候やラ

運転開始温度

24℃以上

16℃以下

イフスタイルによって消費電力量が変動するが 、空

運転期間

5/23～10/4

11/8～4/16

調機の環境影響評価における使用段階の算出は日本産

運転時間

3)

4)

6:00～24:00 (18 時間/日)

業規格の「JIS C9612:2013 ルームエアコンディショナ」(以下 JIS 規格)の東京をモデルとした規格値が用い5)られており、実際の空調利用実態を反映した算定が行われていないのが現状である。

2.3 LCA 算出条件
算定対象は冷房能力 2.2kW、2.8kW、4.0kW、5.6kW
機種のルームエアコンを対象とし、機能単位はエアコ

また、近年はビッグデータを活用した空調機のエネ

ン 1 台の 10 年間の利用とした。

ルギー分析が盛んに行われており、従来の利用想定と使用データについて、材料調達、機器製造、輸送、の乖離が指摘されているが 6)、国内事例の多くは大都

廃棄・リサイクル段階はメーカー提供の 1 次データを市を対象としており、全国を対象とした事例はない。

用い、使用段階については消費電力量に電気事業者別本研究では空調機ビッグデータを分析することでの電力排出係数を掛け合わせることで算出した。

実際の空調利用実態に即したエネルギー分析を行うこ

10 地域区分に割り当てた一般送配電事業者 10 社ととで地域別の利用実態を解明し、規格値の実態との乖

各社の排出係数の一覧を表 S1 に示す。なお、JIS 基準

離について検証を行う。

値の算出については東京の外気温度をモデルとしてい加えて、実態との乖離によってエアコンのライフサ
イクルアセスメント(LCA)の結果にどのような差が生じ得るかを分析することで、地域別利用実態を考慮す
ることの重要性を明らかにする。

ることから、東京都が分類されている関東甲信地域と同様の排出係数を割り当てている。
冷媒は一次データから R32、年間の冷媒漏れ率を 2％、地球温暖化係数(GWP)は IPCC 第 6 次報告書(AR6)で示された 771 を用いた。なお、冷媒の廃棄時については

2. 研究方法

1 次データより、初期充填量から使用時漏出分を差し

2.1 ビッグデータ概要

引いた 80％の内 30％が回収され適正処理、
残りの 50％

家庭用冷暖房兼用壁掛け型エアコン 70919 台分の 1は大気放出されるものとして算定を行った。

分間隔稼働データのうち、2020 年 1 年間のデータの欠以降ではビッグデータ内で最も所有率の高かった

損率が 10％以下であり、かつ利用地域が判別可能な機5.6kW 機種のルームエアコンの結果を代表して示す。

器約 14,000 台を分析対象とした。

- 2-P3-21 -2-P3-21

第18回日本LCA学会研究発表会

3. 研究結果

また、冷暖房使用の下方変化は省エネによる削減効

3.1 利用実態把握果を表しており、冷暖房利用の最適化により GHG 排

実績値の冷暖房時消費電力量と比較すると、JIS 規

出量を 10%程度低減できる可能性が示唆された。

格想定の冷房期間消費電力は平均約 1.8 倍、暖房期間
消費電力量は約 3 倍過大に想定されていることが明らかになった(図 1)。過大想定の理由として、JIS 規格では東京の外気温度をモデルに、冷房は 24 度以上、暖房は 16℃以下の気温が発生する時間を運転時間と同義としており、実際の生活スタイル等による利用時間の違いを考慮できていないためであると考えられる。
暖房時消費電力量には大きな個人差が見られ、平均値は冷房時消費電力量の 1.5 倍～2 倍となっていることから、省エネルギー施策を考える際には暖房時の対策が重要となることが示唆された。

図 2 エアコン(5.6kW)の LCA 比較

図 1 エアコン(5.6kW)の地域別年間消費電力量
図 3 エアコン(5.6kW)LCA の感度分析
3.2 利用実態を反映したエアコンの LCA 結果
JIS 規格想定により算出した結果は全体の平均より4. まとめも 50%以上大きな結果となり得ることが明らかになっ本研究では家庭用ルームエアコン約 7 万台から得らた(図 2)。JIS 規格では特に暖房利用が過大想定となっれた空調機ビッグデータを利用して、その利用実態をており、冷房とは異なりエアコンに代わる暖房機器が反映した分析を行った。その結果、規格と利用実態と多く存在することによるエアコン利用率の低下が影響の乖離を明らかにしたとともに、消費者の省エネルギ

しているものと考えられる。

ーによる GHG 削減ポテンシャルを明らかにした。

また、地域別の係数適用により、近畿、九州といっ

今後は将来気温変化による冷暖房需要を推計し、カた排出係数の小さい地域は年間消費電力量が大きく変ーボンニュートラル実現に向けた空調機利用の在り方

わらないにも関わらず、全体平均と比較して 15%~25%

について検討を行っていく。

結果が小さくなる一方、北海道、沖縄といった排出係
数の大きい地域では、
全体平均よりも 35%~55%結果が5. 引用文献

大きくなることが分かった。

1) 環境省：”地球温暖化対策計画”, (2021)
2) 経済産業省：”令和 3 年度エネルギーに関する年次

3.3 感度分析

報告(エネルギー白書 2022)”, (2022)

地域別の消費電力量と排出係数以外の変数が LCA

3) 内山知重：日本 LCA 学会誌, 11(2), (2015),

結果にどの程度影響を及ぼすかを明らかにするために
表 S2 の条件のもと感度分析を行った。

pp114-120
4) 高田亜佐子ほか：”第 6 回日本 LCA 学会研究発表

最も大きな影響を与えたのは排出係数の増減であり、地域を考慮した排出係数選択の重要性が明らかに会”, 東北大学, (2010), pp.145-145
5) 日本産業規格：“JIS C9612 : 2013 ルームエアコンデなった。次いで冷媒の GWP による影響が大きく、より GWP の小さい冷媒である R32 の優位性が明らかにィショナ”, (2013)6) 小野哲嗣ほか：空気調和・衛生工学会論文集,なった。

42(239), (2017), pp1-9- 2-P3-21 -2-P3-21

第18回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
表 S1 10 地域区分の内訳と割り当てられた電気事業者別排出係数(2020 年度実績値)
排出係数
10 地域区分都道府県
電気事業者名(kg-CO2/kWh)
北海道

北海道

北海道電力株式会社

0.549

宮城県, 福島県, 青森県,
岩手県, 山形県, 秋田県
東京都, 神奈川県, 埼玉県, 千葉県,
茨城県, 栃木県, 群馬県, 山梨県, 長野県

東北電力株式会社

0.457

東京電力エナジーパートナー
株式会社

0.441

北陸

富山県, 新潟県, 石川県, 福井県

北陸電力株式会社

0.465

東海

愛知県, 静岡県, 岐阜県, 三重県

中部電力ミライズ株式会社

0.377

近畿

大阪府, 兵庫県, 京都府, 滋賀県,
奈良県, 和歌山県

関西電力株式会社

0.350

中国

岡山県, 広島県, 鳥取県, 島根県

中国電力株式会社

0.521

四国

徳島県, 香川県, 愛媛県, 高知県

四国電力株式会社

0.569

九州

福岡県, 大分県, 熊本県, 佐賀県,
山口県, 長崎県, 鹿児島県, 宮崎県

九州電力株式会社

0.479

沖縄

沖縄県

沖縄電力株式会社

0.705

東北
関東甲信

変数 (単位)
暖房使用
(kWh)
冷房使用
(kWh)

耐用年数
(年)

電力排出係数(kg-CO2/kWh)

冷媒漏れ率
(%/年)

冷媒回収率
(%)

冷媒種類
(GWP)

表 S2 エアコン(冷房能力 5.6kW)LCA の感度分析の変数一覧と値の根拠
シナリオ
値
根拠
標準

555.62冷房能力 5.6kW 機種利用実態平均値

最小509.96冷房能力 5.6kW 機種利用実態最小値(東海)最大632.93冷房能力 5.6kW 機種利用実態最大値(北海道)

標準291.84冷房能力 5.6kW 機種利用実態平均値

最小242.75冷房能力 5.6kW 機種利用実態最小値(北海道)

最大

332.57

標準

10

最小

6

冷房能力 5.6kW 機種利用実態最大値(四国)2006 IPCC Guidelines Residential and Commercial A/C,
including Heat Pumps
家庭用エアコン法定耐用年数

最大14

消費動向調査 主要耐久消費財の買替え状況

標準

0.441

東京電力エナジーパートナー株式会社

最小

0.318

関西電力株式会社

最大

0.705

沖縄電力株式会社

標準

2%

最小

1%

最大

10%

標準

30%

最小

0%

最大

80%

標準

771

冷凍空調機器に関する使用時排出係数等の見直しについて
2006 IPCC Guidelines Residential and Commercial A/C,
including Heat Pumps
2006 IPCC Guidelines Residential and Commercial A/C,
including Heat Pumps
1 次データより2006 IPCC Guidelines Residential and Commercial A/C,
including Heat Pumps
2006 IPCC Guidelines Residential and Commercial A/C,
including Heat Pumps
R32 の GWP(AR6)

最小

677

R32 の GWP(AR5)

最大

2536

R410A の GWP(AR6)- 2-P3-21 -日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

オープニング、基調講演[1-M2] オープニング、基調講演
2023年3月8日(水) 09:00 〜 12:00 M会場 (zoom)
Zoomはこちら[9:00 –] 開場[9:40 – 10:00] オープニング[10:00 – 10:35] 基調講演1：TNFD（自然関連財務情報開示タスクフォース）による枠組開発の最新状況
原口真氏

ＭＳ＆ＡＤインシュアランスグループホールディングス
サステナビリティ推進室TNFD専任SVPTNFDタスクフォースメンバー【概要】
TNFD は開示フレームワークの開発を通じて、世界の資本の流れを自然にマイナスからプラスの状態へとシフトさせるようサポートすることを究極の使命と考えている。2023年9月にフレームワークの最終提言を行うことを目指して、あらゆるステークホルダーからの意見を歓迎するオープンイノベーションのアプローチを採用している。
[10:35 – 11:10] 基調講演2：プラネタリー・ヘルスからみたTNFD
渡辺知保氏

長崎大学大学院プラネタリーヘルス学環
国立研究開発法人国立環境研究所

学環長

前理事長

【概要】
プラネタリー・ヘルスは、”地球の健康と人間の健康”を意味するとともに、相互依存する両者の持続的な実現をめ
ざす科学と実践とを指すとも言える。プラネタリー・ヘルスの観点からTNFDの枠組みをみた場合、どのような相乗効果や課題があるのかを考えてみたい。
[11:10 – 12:00] パネルディスカッション【登壇者（敬称略）】
ファシリテーター
・春日文子（第18回日本LCA学会研究発表会実行委員長・国環研）
パネリスト
・原口真
・渡辺知保
・本藤祐樹（日本LCA学会会長・横浜国立大）[1-M2-01] 基調講演
09:00 〜

©日本LCA学会

12:00

日本LCA学会 第18回日本LCA学会研究発表会

学会賞受賞者講演、クロージング[3-M1] 学会賞受賞者講演、クロージング
2023年3月10日(金) 15:00 〜 17:20 M会場 (zoom)
Zoomはこちら[3-M1-01] 日本 LCA学会賞表彰式
15:00 〜

15:20

[3-M1-02] 奨励賞「脱物質化に資する生産消費パターンの類型化と環境影響評価手法の開発」*天沢 逸里1 （1. 東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻）
15:20 〜

15:35

[3-M1-03] 奨励賞「産業連関マテリアルフロー解析に立脚した資源循環技術評価研究」*大野 肇1 （1. 東北大学大学院工学研究科化学工学専攻）
15:35 〜

15:50

[3-M1-04] 功績賞「金属のライフサイクルを通したフロー・ストック分析」*醍醐 市朗1 （1. 東京大学先端科学技術研究センター）
15:50 〜

16:05

[3-M1-05] 功績賞「資源問題とサーキュラー･エコノミー」*村上 進亮1 （1. 東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻）
16:05 〜

16:20

[3-M1-06] クロージング
16:20 〜

©日本LCA学会

17:20

3-M1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

脱物質化に資する生産消費パターンの類型化と環境影響評価手法の開発
Development of typology and environmental impact assessment method for
dematerialization-oriented consumption-production patterns○天沢逸里
Eri Amasawa
東京大学
aamasawa@pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめにるからである。筆者らは、電子書籍による読書量の変物で溢れる時代に生まれ育った私にとって、物がな化を追うために、2016 年にアメリカにて社会実験を実い時代の生活は知り得ないが、現代の大量生産・大量施した。実験では、被験者の１グループに Amazon

消費型社会には長らく疑問を感じていた。なぜ、人がKindle を貸出し、もう１グループは対照群として紙の使う多くの物は使い捨てを前提に作られているのだろ

本での読書を継続した。図１に示す実験期間中の書籍

うか。製品を使うためには、お金を払って自分の物に入手数と読書時間を分析すると、被験者 1 人あたりがする必要があるのだろうか。物がないと人は豊かに生入手した書籍の平均数は，Kindle Tester は紙の本 8 冊：

活できないのだろうか。このような問題意識から続け

電子書籍 5 冊，Paper Only は紙の本 30 冊，必ずしも電てきた、脱物質化に資する生産消費パターンと環境影

子書籍は紙の追加消費とはならない結果となった。

響に関する研究が、この度日本 LCA 学会奨励賞を受

実験結果から、電子書籍の読書量への波及効果をふ

賞する運びとなり、大変光栄に思う。本稿では、業績

まえて GHG 排出量を算出すると、電子書籍端末を導題目の一連の研究を紹介する。業績題目の主たる研究入することで紙の本が代替され、電子書籍を読む人のである「シェアリングエコノミーの LCA」を説明する方が GHG 排出量が減る結果となった。1 人あたりの読ために、研究の着想に至った「電子書籍と紙の本」か

書量を把握することで、電子書籍を読むことで環境負ら議論を始め、これまでに従事してきたいくつかのテ

荷が減る読者と減らない読者を具体化できるのである。

ーマを紹介する。
2. 電子書籍と紙の本
日常生活で脱物質化を感じることができる製品は、書籍や音楽、映画、新聞といった、情報伝達機器のデジタル化による産物が多いのではないだろうか。筆者は、そのうち電子書籍に着目し、電子書籍端末が読書行動に与える波及効果を反映しつつ、電子書籍と紙の本の読書における環境影響を比較評価した 1)。
2.1 読書の環境影響
人が「読書」するためには、書籍の生産のみならず、書籍を購入するために移動したり、本を読むために照明を使ったり、電子書籍なら端末の駆動に電気を消費

図 1 Amazon Kindle を使った社会実験における読書

したりと、ライフサイクルの節々で環境負荷が発生す

行動 a) 入手書籍数と b) 読書時間 の変化。

る。既往研究から本１冊あたりの温室効果ガス (GHG)

Note: Paper Only: 紙の本のみ; Kindle Tester: Amazon Kindle を貸与;

排出量を計算したところ、Amazon Kindle は約 15 冊分、Other Device: Amazon Kindle 以外で電子書籍を読む

iPad は約 30 冊分の紙の本の GHG 排出量である結果を得た。本 1 冊あたりを地球温暖化の観点でみると、紙の本よりも電子書籍が圧倒的に少ないのである。

3. シェアリングエコノミー
電子書籍の研究を通して気づいたことに、消費者に2.2 読書行動への波及効果

物が提供され、使われる一連のパターン（以降、生産

電子書籍を実際に環境負荷削減に繋げるには、電子消費パターン）の多様化がある。現実に、読書をする

書籍を読むことによる読書量の変化も踏まえて評価す方法は多数ある。全く同じ１冊の本を読むために、書る必要がある。電子書籍が必ずしも紙の本の代替とな籍を購入する以外に、友人や図書館から借りるパターらなかったり、もっと本を読むようになる可能性があンや、電子書籍でもレンタルサービスがある。このよ- 3-M1-02 -3-M1-02

第18回日本LCA学会研究発表会

うに生産消費パターンが多様化する製品は乗用車や家

小さいパターンはライドシェアであった。ライドシェ

電にも見られ、物を所有せずに、他人と共用・共有すア以外は総排出量に大きな差異は確認されなかった。

ることで経済を回す「シェアリングエコノミー」の拡自動車移動の環境配慮型の生産消費パターンは、自動大に由来すると考える。個人の消費活動を所有から使車 1 台を何人で共用・共有するかではなく、一度の移用へ促すこの活動は、消費者ニーズを満たしつつ、脱動でいかに乗車人数を増やせるかが鍵となることが分物質化や資源の有効活用が期待されているが、実際のかった。

環境負荷削減ポテンシャルは複数の増減要因が複雑に

3.2 消費者受容性とサービス提供の事例分析

2)

絡み合う 。筆者らはこれまでに、多様な生産消費パ

その他にシェアリングエコノミーの環境影響評価にターンの環境負荷削減ポテンシャルの定量的な解析を関連する研究として、複数の事例において消費者選好

目的に、生産消費パターンの体系的な類型化と環境影やサービス提供の事例を分析し、マクロな側面から所

響評価 3)、消費者受容性 4)やサービス運営事例の分析有しない消費の理解を試みた。例えば、コインランド

5)を進めてきた。

リーの利用を例とした消費者行動モデルの開発では、

3.1 生産消費パターンの類型化

消費者が自宅に洗濯機を置かずにコインランドリーを生産消費パターンを類型化するにあたり、製品の消利用するためには、いくつかの契機を経ることが最も費活動において環境負荷に影響する３変数に着目した。

効果的であることを示した 4)。また、カナダの衣服レ

１つ目は製品の所有権である。所有権の移行が製品あンタルサービス運営者へのインタビューから、運営事たりの使用人数を変化させ、使用人数あたりの環境負

例と環境負荷の関連を分析した事例もある 5)。運営者

荷が変わる。２つ目は製品の提供者で、事業者と個人

はレンタルサービスの運営そのものが環境負荷削減にに分類される。提供者によって、製品が消費者にたどつながると考えていると同時に、サービスで提供されり着くまでの方法が異なる。３つ目は提供スタイルにる服の種類や付随する活動が、間接的に衣服の長寿命

付随するサービスの組み合わせである。サービスは、化や着用回数の増加に繋がりうることを示した。

消費者に時間や空間を提供するに伴って資源やエネル
4. 今後の展望

ギーを消費するためである。

本業績題目は着想から数えると過去 5 年ほど続けて以上の３変数によって生産消費パターンを類型化し、自動車移動を例に作成した類型表を表１に示す。各セ

きた研究テーマだが、シェアリングエコノミーが期待

ルに示す生産消費パターンは、現在「自動車での移動」

される脱物質の評価や、消費者行動変容の限界、豊かを提供するビジネスとして存在する。類型表から、自さの評価、そしてサービス提供者の意向は環境影響と動車の移動という機能を提供する生産消費パターンをともに議論できておらず、まだまだ道半ばという気が集約し、比較分析できるようになった。

してならない。今後はボトムアップで消費者や運営者のデータを LCA にも組み入れたり、資源消費評価も

表 1 自動車移動の生産消費パターン類型表

することで、消費者も望む低環境負荷な生産消費パターンの設計へと繋げていきたい。
謝辞
本学会賞の一連の研究活動にご協力、ご指導いただ
いた全ての方々に、深く御礼申し上げます。
引用文献
1)

Amasawa E., Ihara T., Hanaki K.: Int. J. LCA, 23(9), (2018),
pp 1874-1887

2)

天沢逸里, 文多美, 中谷隼: 日本 LCA 学会誌, 15(2),(2019), pp 161-172

3)（現存するビジネス）

242, (2020), pp 118487

表１から、製品の所有権が移行しない生産消費パターン（レンタル・リース式と P2P シェアリング式）は

4)

Amasawa E., Suzuki Y., Moon D., Nakatani J., Sugiyama H.,
Hirao M.: Sustainability, 10, (2018), pp 2687

多様である一方、所有権が移行するパターンはサービ
ス化事例が少ないことがわかる。様々な生産消費パタ

Amasawa E., Shibata T., Sugiyama H., Hirao M.: J Clean Pro,

5) Amasawa E., Brydges T., Henninger C., Kimita K.: Cleaner

ーンのうち、1 人あたりの移動における GHG 排出量が

- 3-M1-02 -and Responsible Consumption (2023), accepted3-M1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

産業連関マテリアルフロー解析に立脚した資源循環技術評価研究
Resourece circulation technology assessment based on Input-Output material flow analysis○大野肇*1)
Hajime Ohno
1) 東北大学* h.ohno@tohoku.ac.jp
ローを可視化した(図 1)。これまで、炭素を元素とし

1. はじめに
私が初めて LCA 学会に参加したのは第 5 回(2010 年て分析対象にした MFA は石油製品の消費量を元にし3 月東京都市大学開催)であり、当時は修士 1 年の学生

た最終製品を特定しない概算(Lauk et al. 20122))や、化であった。この回から学会賞の表彰が始まり、栄え

学品までの追跡(Gielen et al. 19973)等)にとどまっていたある第一回奨励賞を受賞した東京大学醍醐先生がが、本論文では石油化学基礎製品および木材を素材「第五回の LCA 学会で醍醐が受賞」と講演されていとしての炭素源として定義し、これらをスタートとたことを鮮明に記憶している。それから 13 年の月日

する最終製品までの炭素フローを WIO-MFA4)の手法にを経て自分が同じ舞台に立てることを光栄に思う。

より定量化した。結果として、石油化学基礎製品と修士 1 年から取り組む産業連関マテリアルフロー解析

して社会に投入された炭素(21.6 Mt)のうち 6.3 Mt が最(MFA)手法を駆使してこれまで鉄鋼合金元素の循環利

終製品に含まれることが明らかとなった。この結果用に向けた解析、素材として利用される炭素のフロから、化学品の生産加工における炭素ロスが非常にー解析に取り組んできた。近年は化学プロセスシミ

大きいことが示唆された。さらに、廃製品から回収

ュレーション手法を習得し、二酸化炭素(CO2)利用化可能な炭素利用形態(e.g., プラスチック、ゴム、繊維)学プロセスの設計とライフサイクル評価(LCA)によるに絞ると 4.0 Mt にとどまり、廃棄物を炭素源として化

最適化にも注力している。本稿では、これまでの研学原料とすることは量的な限界があることが示され究成果とこれからの研究活動の方向性についてまとた。一方で、限られた廃棄物由来の炭素源を有効利める。

用する必要性を定量的に指摘することができた。
炭素フロー解析によって製品中の炭素含有量が明2. 固定炭素マテリアルフロー解析

1)

らかになったことにより、その製品の廃棄時に焼却

製品中炭素に着目し、2011年における国内の炭素フ処理を選択した際の CO2 排出量が推計可能となった。

図 1 2011 年日本における化学基礎製品・木材由来炭素マテリアルフロー1)- 3-M1-03 -3-M1-03

第18回日本LCA学会研究発表会

図 2 リサイクルによる直接(上)間接(下)排出削減ポ
テンシャル 5)さらに、炭素の存在形態別に同形態に水平リサイ

図 3 脱水剤再生エネルギー消費とCO2 回収効率を変数とした Break-even 線図 6)クルできた場合に回避できる排出量を紐づけ、炭素含有製品をリサイクルすることでもたらされる排出削減効果の最大量を定量化した 5)。2011 年に製造された製品中の炭素のうち、家計消費されたものをすべて燃焼させると 15.8 Mt-CO2 に相当し、年間排出量の1.2%に相当する。すべてをリサイクルすることで、その燃焼による直接排出だけでなく、リサイクル先の素材生産工程の排出を間接的に回避することができることに着目し、直接間接合計で 30.2 Mt-CO2 が排出回避可能であることを明らかにした(図 2)。また、
プラスチックに着目すると、適切なリサイクル法が適用されない製品群がプラスチック全体の 40%の排出削減ポテンシャルを持っており、プラスチックリサ
イクル関連法の整備の必要性を示した。これまでのリサイクル技術の LCA では特定の素材や技術について限られた条件の上で評価を行っていたため、素材
間のリサイクルの必要性や優先順位が不明瞭であった。本研究では産業連関分析を用いることで、300 種
以上の製品について統一的に排出削減ポテンシャルを評価し、政策的及び技術開発的含意を明確に示した。

であった。不足しているデータをあえて変数として扱うことによって、従来プロセスより低 CO2 排出となるための技術要件を演繹的に求めた(図 3)。
4．終わりに本稿で紹介した研究では評価した技術の情報をフローに反映するには至っていない。今後は、フロー解析および技術評価を両輪とし、CO2 排出削減に向けて開発された技術が社会全体において長期的にもたらす影響について可視化するための解析プラットフォーム開発に取り組みたい。
5．引用文献1)

Ohno, H., Sato, H., and Fukushima, Y.: Environ. Sci.
Technol. 52(7), (2018), pp.3899-3907

2)

Lauk, C., Haberl, H., Erb, K. H., Gingrich, S., Krausmann,F.: Environ. Res. Lett., 7(3), (2012)3)

Gielen, D. J.: AMBIO, 26(2), (1997), pp.101-116

4)

Nakamura, S., Nakajima, K., Kondo, Y., Nagasaka, T.: J.
Ind. Ecol., 11(4), (2007), pp.50-63

5)

3．CO2 利用化学プロセス評価 6)
CO2 を原料とするジメチルカーボネート(DMC)合成の CO2 排出削減効果をプロセスシミュレーションを介

Resour. Conserv. Recycl. 166, (2021)
6)

いた CO2 とメタノールからの直接 DMC 合成は、脱水

Ohno, H., Ikhlayel, M., Tamura, M., Nakao, K., Suzuki, K.,
Morita, K., Kato, Y., Tomishige, K.: Green Chem. 23(1),

した LCA により定量化し、実装に向けた技術要件を示した 6)。これまで平衡制約が大きく低収率とされてOhno, H., Shigetomi, Y., Chapman, A., Fukushima, Y.:(2021), pp.457-469
7)剤(2-シアノピリジン)の利用により高収率(96%)が実現
データが不足していることからプロセス設計が困難- 3-M1-03 -Honda, M., Tamura, M., Nakagawa, Y., Nakao, K., Suzuki,
K., Tomishige, K., J. Catal., 318, (2014), pp.95-107

3-M1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

金属のライフサイクルを通したフロー・ストック分析
Stock and Flow Analysis through the Life Cycle of Metals○醍醐市朗*1)
Ichiro Daigo
1) 東京大学* daigo@material.t.u-tokyo.ac.jp
金属資源の生産から廃棄・リサイクルに至るまでのマテリアルフローならびにストックを動的に分析する手法の開発、資源循環にかかる制約評価手法や指標の開発、材料を対象とした LCA 手法について研究してきた。本講演では、これまでの研究活動を通して実施
してきた研究のうち、70 報の研究内容を整理し、概説することを試みる。これらは、産業エコロジーの主要な分析手法である LCA ならびに MFA に分類される研究であるものの、研究内容に応じて、その手法や目的はさまざまであった。そこで、これら研究の位置づけ
を図 1 のように整理することを試みた。図では、実態の把握が目的の研究を中心付近に記した。なお、図中の番号は、引用文献番号に対応している。その実態に基づいた分析にも、いくつかの分類ができた。指標化のための分析、最適化、メカニズムの解明、シナリオ
分析、将来推計、新技術の開発、新しい評価手法の開発と区別した。最後にそれら分析や最適化の目的を周縁部に記した。また、研究の内容に応じて、フロー分
析を目的とする MFA 研究、ストック分析を目的とす
る MFA 研究、LCA、素材中不純物に関する研究、製品寿命に関する研究の 5 つに区分し、それらは文献番号の色で区別した。多くの研究でこの 5 区分のうちの複数の要素を含むものがあったため、それらは異なる色の数字が重なって記されていることに留意されたい。
実態の把握の研究には、材料リサイクルに関連する
LCA や、
MFA による物質フローやストック量の把握、さらには、公知資料では不足するデータを補完するためのフィールド調査等に基づく素材中の不純物濃度の実態調査や、リサイクルの現場における他素材の混入
実態の調査などがある。
指標化における多くの研究は、マテリアルフロー情
報を確率過程と見なしたマルコフチェーンモデルにより平均リサイクル回数を定量する手法に関連した研究である。最適化における多くの研究は、使用済み製品
からの材料リサイクルについて、材料工学の知見も用いた合金成分まで考慮した最適化手法としての、マテ
リアルピンチ解析に関する研究である。
メカニズムの解明においては、リサイクルによる不純物の濃化メカニズム、銅素材が銅合金スクラップとして回収されているメカニズム、使用済み回収率の変動のメカニズム、希土類金属の供給寸断リスクに対するレジリエンスのメカニズムなど、多くの社会における物質フローに関係するメカニズムを明らかにしてきた。将来推計ならびにシナリオ分析の研究の多くは、基盤材料に対しての将来需要を推計するストック飽和モデルに関する研究である。シナリオ分析には、他にも、シナリオに基づく将来のリサイクル制約の発生の推計などもある。
この整理の試みは、自身の研究を振り返って区別しやすいように整理しただけであり、共著者の意図は反映していないことを断っておく。これが、本学会員がこれからの研究の方向を考える上で、好事例であれ反面教師であれ、参考になることを期待する。
最後に、これまで一緒に研究を実施いただきました
各位に厚く感謝申し上げます。
引用文献
1) A. Heiho et al. Resour Conserv Recycl 192 (2023) 106922.
2) I. Daigo et al. ISIJ Int. 63 (2023) 197-203.
3) 醍醐市朗 鉄と鋼 108 (2022) 811-822.
4) J. Liu et al. J Clean Prod. 349 (2022), 131317.
5) D. Panasiuk et al. J Ind Ecol. 26 (3) (2022) 1040-1050
6) C. Fu et al. J Ind Ecol. 26 (2022) 462-476
7) P. Dunuwila et al. Sustainability. 13 (2021), 13935.
8) H. Tanikawa et al. J Clean Prod 285 (2021), 125450.
9) I. Daigo et al. ISIJ Int. 61 (2021) 498-505.
10) 醍醐市朗ら 開発技術 25 (2019) 63-72.
11) 醍醐市朗ら. 鉄と鋼 104 (2018) 461-466.
12) I. Daigo et al. Resour Conserv Recycl 133 (2018) 375-384.
13) K. Nakajima et al. Resour Conserv Recycl 133 (2018)369-374.
14) 谷川寛樹ら 廃棄物資源循環学会誌 28(2017) 431437.
15) B. Sprecher et al. Environ Sci Technol. 51(2017) 3860–
3870.
16) I. Daigo et al. Procedia CIRP 61 (2017) 146-151.
17) I. Daigo et al. ISIJ Int. 57 (2017) 388-393.
18) 醍醐市朗ら 開発技術 22 (2016) 89-100.
19) N. Sekine et al. J Ind Ecol. 21 (2016) 356–367.
20) 舟田享史ら 開発技術 21 (2015) 1-13
21) I. Daigo et al. Environ Sci Technol 49 (2015) 8691-8696.

- 3-M1-04 -3-M1-04

第18回日本LCA学会研究発表会

22) B. Sprecher et al. Environ Sci Technol 49 (2015)
6740−6750.
23) H. Hatayama et al. Minerals Engineer 76 (2015) 58–64
24) I. Daigo et al. Matériaux & Techniques. 102 (2014) 506.
25) 醍醐市朗ら 開発技術 20 (2014) 41-48.
26) 醍醐市朗、後藤芳一 鉄と鋼 100 (2014) 756-760.
27) H. Hatayama et al. Resour Conserv Recycl 87 (2014) 6571.
28) I. Daigo et al. Resour Conserv Recycl 82 (2014) 35–40.
29) A. Yoshimura et al. Mater Trans 54 (2013) 102-109.
30) H. Hatayama et al. Resour Conserv Recycl 66 (2012) 8-14.
31) 川原健吾ら 鉄と鋼 98 (2012) 135-142.
32) 吉村彰大ら 日本金属学会誌 75 (2011) 493-501.
33) 川原健吾ら 日本金属学会誌 75 (2011) 327-331.
34) 醍醐市朗ら 日本 LCA 学会誌 7 (2011) 72-78.
35) 栗木辰悟ら 日本金属学会誌 74 (2010) 801-805.
36) 施維ら 日本金属学会誌 74 (2010) 758-765.
37) 張庚玄ら 日本 LCA 学会誌 6 (2010) 288-294.
38) 許峰旗ら 鉄と鋼 96 (2010) 517-523.
39) H. Hatayama et al. Environ Sci Technol 44 (2010) 6457–
6463.
40) I. Daigo et al. Resour Conserv Recycl 54 (2010) 851-863.
41) M. Oguchi et al. J Ind Ecol 14 (2010) 613-626.
42) S. Murakami et al. J Ind Ecol 14 (2010) 598-612.
43) S. Hashimoto et al. Resour Conserv Recycl 54 (2010)
737–743.
44) 柿内エライジャら 鉄と鋼 95 (2009) 902-910.

45) 寺角隆太郎ら 日本金属学会誌 73 (2009) 833-838.
46) 寺角隆太郎ら 日本金属学会誌 73 (2009) 713-719.
47) 小田隆史ら 鉄と鋼 95 (2009) 720-729.
48) 醍醐市朗ら 鉄と鋼 95 (2009) 506-514.
49) 平戸崇博ら 鉄と鋼 95 (2009) 96-101.
50) I. Daigo et al. Resour Conserv Recycl 53 (2009) 208-217.
51) 田林洋ら 鉄と鋼 94 (2008) 562-568.
52) 畑山博樹ら 日本金属学会誌 72 (2008) 812-818.
53)M.J. Eckelman and I. Daigo Ecol Econ 67 (2008) 265-273.
54) 巽研二朗ら 日本金属学会誌 72 (2008) 617-624.
55) 醍醐市朗ら 日本金属学会誌 71 (2007) 563-569.
56) 五十嵐佑馬ら 鉄と鋼 93 (2007) 782-791.
57) 醍醐市朗ら 鉄と鋼 93 (2007) 66-70.
58) Y. Matsuno et al. Int J LCA 12 (2007) 34-39.
59) 山田宏之ら 日本金属学会誌 70, (2006) 995-1001.
60) 畑山博樹ら 日本金属学会誌 70, (2003) 975-980.
61) 山田宏之ら 廃棄物学会論文誌 17 (2006) 313-321.
62) H. Yamada et al. Int J LCA 11 (2006) 354-360.
63) 藤巻大輔ら 鉄と鋼 92 (2006) 401-405
64) 醍醐市朗ら 日本金属学会誌 70 (2006) 114-117.
65) 五十嵐佑馬ら 鉄と鋼 91 (2005) 57-63.
66) Y.Adachi et al. 開発技術学会誌 11 (2005) 19-29.
67) 醍醐市朗ら 鉄と鋼 91 (2005) 159-166.
68) 中島謙一ら 鉄と鋼 91 (2005) 150-153.
69) 醍醐市朗ら 鉄と鋼 91 (2005) 179-183.
70) 醍醐市朗ら 鉄と鋼 91 (2005) 171-178.

図 1 研究内容による位置づけの概要図。図中の数字は引用文献番号であり色は上部のトピックに対応する。

- 3-M1-04 -3-M1-05

第18回日本LCA学会研究発表会

資源問題とサーキュラー･エコノミー
Sustainable Resource Use and Circular Economy○村上 進亮*1)
Shinsuke Murakami
1) 東京大学* smurakam@tmi.t.u-tokyo.ac.jp
1. 資源問題とサーキュラー・エコノミー

2. Circularity Assessment における資源的な側面

本稿で言う資源問題とは、主として素材の原料とし2.1 Circularityて用いられるようなもの、特に金属を中心とした個体

昨今 CE の進展を図る Circularity (循環性)評価といっ

鉱物資源について考えている。よって、枯渇性である

た取組に注目が集まりつつある。Circularity とは粗っこと、他方でリサイクル可能であることが特徴である。

ぽく言えばＣE っぽさを測ろうとするものである。もサーキュラー･エコノミー (Circular Economy、以下

う少し丁寧に言えば、評価対象の社会･経済システムのCE)そのものを改めて紹介することもなかろうが、エ

概念的に言う CE に対する適合度をもってそのシステ(The Ellen MacArthur

ムの CE 化の程度を測ろうとするものである。ゆえに、Foundation、以下 EMF) による 3 つの原則（①廃棄物

狭義の Circularity とは我々がよく見られているリサイと汚染をなくし、②製品やマテリアルを最も価値の高クル率のようなものが中心になるが、リサイクルだけい状態で循環させ続け、③自然を再生させる）に基づ

ではなくリユースも考える必要があること、さらに再く地球規模の様々な問題、気候変動や生物多様性の損

生可能資源を使っている比率（例えば持続可能な形で失、そして廃棄物、汚染などに取り組むためのシステ

入手したものに限るがバイオマス由来の素材を使う比ム枠組だとする定義 は良く知られていよう。ただ CE

率は再生素材を使う比率と同様に測る必要がある）をの詳細な定義は同床異夢だと著者は考えており、エキ

見ること、
また水資源に関しても循環度合いをみたり、スパー トとして参 画している ISO TC323(Circular

またエネルギーについても考える必要がある。

レンマッカーサー財団

1)

Economy)における議論をみていても定義の統一が難航していることは事実である。

また CE の E の意味を考えれば経済的な側面を測る必要もあり、その結果これも我々が良く知る資源生産

いずれにせよ CE は資源問題だけを解決しようとす性のようなものも指標としては成立することになる。

るものではなく、様々な問題の解決に寄与することがここまでは CE っぽさの直接的な測度について考え期待されているわけだが、枯渇性資源の使用量を減らてきたが、CE に期待されている間接的な効果を測っすことはその一部だと考えられることから、ここで言ても良い。その中での資源問題の解決につながるようう資源問題の解決にも寄与するだろうと考えられる。

なものを考えてみる。

資源問題だが、古典的には①絶対的な枯渇という超長期的な問題と②短期的な供給途絶の問題の 2 つに分

2.2 資源問題の解決というインパクト

類される、いずれにせよ物理的な供給量の不足に帰着

資源に起因する問題のうち、天然資源の使用量の削するものであった。今でも最終的に顕在化する問題の減を通して解決されるものとは、単純にその使用に起一つは供給量の不足であろうが、その背景要因が、資因する諸問題である。よって環境影響、社会･倫理的な源開発による環境破壊であったり、地元コミュニティ問題であることは既に述べた。

との軋轢、そして紛争鉱物問題や児童労働に関するよ

ここで鉱山開発を念頭にそれに関する環境問題を挙

うなより広く社会･倫理的な問題なども考えられる。
まげれば、基本的に①地球温暖化、②土地改変とそれにた一部のレアメタルについて言えば、新技術の登場による生物多様性への影響、③有害汚染水（酸性鉱排水、

よって急激に需要が増えることによる一時的な供給量

Acid Mine Drainage 以下 AMD）の 3 つが良く知られる。

不足と価格の高騰のようなものも考えねばならない。

まず①について強いて言えば、恐らく鉱山について

ここではこうした資源問題を改めて整理し、CE が詳しくない人から見れば信じがたいほど実施されていその解決にどのように寄与するのか、言い換えれば CE

る｢採掘｣には違いがあり、故に LCA 的に言えば活動が我々社会の持続可能性に対してどの程度寄与するの量が異なる点は理解すべきである。ただ、昨今は電動かを資源側面で測る試みについて整理してみようと思化とその電源の再生可能エネルギーへのシフトはこのう。

業界でも進んでおり、全体的に減少傾向にあることは間違いない。また、資源には地理的な偏在性が有り、- 3-M1-05 -3-M1-05

第18回日本LCA学会研究発表会

故に需要地によっては長距離の輸送が不可避であるここれを集めるのにどの程度の予算が必要だ、とかそう

とも理解すべきである。

言う試算までは行われていないことがほとんどである。

次に②であるが、これも①と同じく鉱山ごとに大きこれはリサイクルが廃棄物処理の一環としては時待っ

く違う。例えば著者らは、同じ地域の同じタイプの鉱ており、そして廃棄物処理とは発生した廃棄物をなん

床を露天掘出採掘したとしても、土地改変強度（単位とか処理するという割と受け身の形で進められてきた採取資源量あたりの土地改変面積）が異なることを示

ことを思えば致し方ない。
（廃棄物処理計画の様なもの2)した。 鉱山による土地改変は少し前から一部で注目もあるので全く予測が無いわけでは無いことは注意すされており関連研究も増えつつある。

べきである。
）

最後に③については、鉱山が地下にある資源を、地

そこで昨今の CE 化の中でよく話題に上る、サーキ

下に空洞をあけ、地下水位に影響を与えつつ採掘するュラー目的の DX、例えばデジタル製品パスポートのことを思えば、採掘対象鉱物が水と酸素に曝露するこような話を考えてみると、何処でどのような素材を含とで何らかの物質が溶出することが不可避であること有した製品が使われている、使用済になって発生し誰は容易に想像できよう。鉱山操業中はここで発生するに処理され･･･という履歴が共有される可能性がある。

AMD の処理をすれば良いのだが、問題は閉山後も長これは突如として都市鉱山の鉱床図のようなものが描い間発生する可能性があるという点である。単純に統かれることを意味するもので、大きな変化である。こ

計的に予測を行うと、閉山後 100 年の単位で処理を続の情報の整理には MFA などで得られた知見も役に立3)ける必要がある可能性も示唆されている 。

とう。

社会、倫理的な問題について言えば古くから鉱山開

著者はこの変化こそが循環資源が本当に資源として発において地元コミュニティとの協調関係を築くこと取り扱われ、本当に天然資源を置き換えるために必須の重要さは知られている。
昨今は SLO (Social License to

な変化であると考えており、これこそが最大の効果だ

Operate)などと言われることもあるが、いずれにせよ法と考えている。これを通し、供給源の国産化、多様化

的に許可を取れば良いという話では無く、地元コミュと安定供給の実現が達成されれば、天然資源のもたらニティに認められた開発を目指そうという流れは良くす負の影響の削減だけではなく、より具体的に資源供知られている。これが達成されない場合、問題が生じ給に正の効果をもたらすことになろう。

る。また紛争鉱物や児童労働などの問題については、
例えば紛争鉱物規制のような形でこれらの利用を止め

4. おわりにてしまうことが考えられるが、それだけでは利用可能

CE の資源問題解決にもたらす効果を整理してみた。

な資源量が減ってしまうため、それを循環資源等で補

天然資源消費量が減少することでもたらされる効果もうことは必要である。

重要だが、先にも述べたとおり、CE 化が進む中で循
環資源が一歩先に進むことが最も重要だと考えている。

3. 旧来の循環型社会と比べ昨今の CE がもたらす他

先にも述べたとおり、CE に関する考え方は同床異の正の効果

夢のような所もあるが、ある種の方向性は共有されて最後に、CE 化がもたらすその他のプラスの効果にいると考える。その時、単に天然資源を使わなくて済触れておきたい。よく都市鉱山という言葉を使うが、む、と言う資源問題との関わり方では無く、より能動

天然資源の鉱山開発と比べ都市鉱山が大きく違う点は、的に循環資源の利用が進むことで、より直接的な資源真っ当に探査が行われない点である。鉱山業界におけ問題への解決へと貢献することを切に望んでいる。

る探査の経済的な規模の大きさはひどく大きく、とある資料によれば金鉱床の 2022 年の探査予算は、
公開さ

引用文献

れているものの世界合計で 70 億ドルにのぼる非常に

1) EMF: What is a circular economy?, 入 手 先 <https://ellenmacarthurfoundation.org/topics/circular-ec

大きな金額である。
他方でこれまで都市鉱山の探査というのは余り行わ

onomy-introduction/overview>，（参照 2023-2-15）

れていない。強いて言うとマテリアルフロー/ストック

2) Iwatsuki, Y., et al.:. Resources, Conservation andRecycling, 134, (2018) pp. 361–366

分析（勘定）の結果などは、特にストック推計などは
何処にどのような資源が使われて蓄積されているかと

3) Koide, R., et al.: Mine Water and the Environment,

いう情報であり、ある種の探査の結果だとも言えるが、- 3-M1-05 -31(4), (2012), pp. 287–296