環境省 地球環境研究総合推進費 戦略研究開発プロジェクト(S-3)
「脱温暖化 2050 プロジェクト」

低炭素都市の実現へ向けての解析

2009 年 2 月

脱温暖化 2050 プロジェクト・都市チーム

はじめに
将来の持続可能な社会の形成に向けて、低炭素社会への転換はいまや必須となっており、これに加えて循環型社会と自然共生社会とを形成していくことが人類の将来にとって求められている。
低炭素社会を構築するためには、人間の活動の場である都市を低炭素型に変えていく必要がある。都市はそこで行われる生活と産業活動、サービス活動の場として人間の影響を受ける一方で、そのかたちが人間活動と環境負荷に影響を与える側面がある。
低炭素都市の実現に向けて都市を解析し、また望ましい姿を提案していくためには、さまざまな解析手法を用いることが有効である。また、これらの手法は実際の都市の場に適用して初めてその効果を発揮する。
低炭素都市の形成に向けた研究が、平成 16-20 年度環境省地球総合研究推進費 S-3「脱温暖化社会に向けた中長期的政策オプションの多面的かつ総合的な評価・予測・立案手法の確立に関する総合研究プロジェクト」（http://2050.nies.go.jp/index_j.html）の一環として「都市に対する中長期的な二酸化炭素排出削減策導入効果の評価」【略称：脱温暖化
2050 プロジェクト・都市チーム】(代表：花木啓祐)として行われた。
本リーフリットはそこで行われた研究の成果の中から、実際の都市における解析の方法とその例をハイライト的に示したものである。このリーフレットが、今後の研究、あるいは自治体における低炭素都市形成のための解析と提案に役立つことを期待するものである。
2009 年 2 月
代表

花木

啓祐

目

次

1. 低炭素都市の戦略 ········································································································2
2. 都市や地域の温暖化緩和策を評価するうえでの特徴 ···························································4
3. 都市および地域における緩和策の解析事例
住宅からの都道府県別 CO2 排出量の 2050 年までの予測 ·····················································6
業務系建築物からの都道府県別 CO2 排出量の 2050 年までの予測 ·········································8
太陽光発電システムの都市への導入による消費電力と CO2 排出削減効果 ····························· 10
GIS を用いた都市未利用エネルギーの有効活用による CO2 排出削減ポテンシャルの解析 ········ 12
清掃工場排熱利用地域冷暖房システムによる CO2 排出削減ポテンシャルの解析 ···················· 14
全国複数地域街区への地域冷暖房システムによる CO2 排出削減ポテンシャルの解析 ·············· 16
都市街区内における分散エネルギーネットワーク評価モデルの構築 ···································· 18
建物個別対策から都市の面的対策までの統一的評価 ························································· 20
モデル統合基盤により複数対策の相互作用を考慮した CO2 排出削減効果の解析 ···················· 22
プラグインハイブリッド車および家庭用 CGS/HP の導入拡大による CO2 排出削減量の解析 ···· 24
中山間地域の町を対象とした温室効果ガス排出削減ポテンシャルの解析 ······························ 26
ロードプライシングによる CO2 排出削減ポテンシャルの解析 ············································ 28
地域間物流に伴う CO2 排出量の変化 ·············································································· 30

11. 低炭素都市の戦略

1.低炭素都市の戦略（１） 都市に対する対策の特徴
CO2 をはじめとした温室効果ガスの排出が小さい「低炭素社会」を形成することが求められている。そのような低炭素社会を実現させる場が低炭素都市である。低炭素都市を形成していくためには、コンパクトシ
ティの形成のような都市の計画面、再生可能エネルギーの都市への導入、省エネルギーを通じた排出削減対策を有機的に組み合わせていく必要があるが、実際の都市においてはまた制約条件もある（表 1）。
都市に対する低炭素化対策の導入の特徴を考えてみるといくつかの点がある。第一は、都市の建物および基盤施設の建設、さらに人間の居住地の変更は 50 年以上を要するゆっくりした変化であるという点である。
都市構造の変更の対策を現在から取り始めても、2050 年時点ではまだその変化の途上である。第二は、都市内の面的な建物の分布が対策を立案し、実現する際に重要であるという点であり、これは特に地域冷暖房の導入などで顕著である。第三は、規制と誘導の両者が必要であるという点である。そして最後に、都市の活力と魅力を生かしつつ低炭素化の対策を導入することが必須であり、活力をそぐ形での低炭素化は持続可能ではない、という点が挙げられる。
表 1. 都市における種々のレベルの対策
対策のレベル

対策の内容

制約条件

A.コンパクトシティ形成

A-1.郊外居住から都心居住への転換
A-2.拡散型商業立地の集約化

中心地の活力の保持

B.再生可能エネルギー導入

B-1.再生可能エネルギー（コジェネ・地域冷暖房含む）導入初期投資費用

家庭部門

C-1.戸建て住宅から集合住宅への住み替え
C-2.適正な一人あたり住宅床面積
C-3.住宅の省エネ設計

生活の質の保持
居住の自由度の保持

業務部門（事務所、商業施設）

C-4.業務床面積の抑制
C-5.業務建物の省エネ設計

業務機能の確保運輸部門

C-6.モーダルシフト
C-7.自動車単体効率向上

モビリティの確保

C.セクター
別直接対策（２） 都市規模ごとの戦略中枢都市以上の規模の都市では、一定程度の密度を保持することにより鉄道輸送が可能になり、CO2 排出が削減できる。また中核都市から小都市では軽軌道系（LRT）の整備が都市のコンパクトによって可能になる。コンパクトな都市の形成は温暖化対策だけではなく、道路、水道、下水道などのインフラストラクチュ
アのサービス水準の維持のためにも重要である。密度が低く拡散した住形態はインフラストラクチャの維持の費用負担が大きく、それゆえにサービス水準の低下が生じ、人々の生活の質の低下につながる。
このコンパクトさは住環境に対してもあてはまる。わが国の一人あたりの家庭部門のエネルギー消費の増
大の背景には社会的な傾向とライフスタイルの変化がある。すなわち、世帯あたりの人数が一貫して減少している一方で、住宅の床面積は増大している。その結果として一人あたりの床面積は増加している。さらに、
かつての暖房機器のようにその周辺だけ暖めるのでなく、空間全体を暖める暖房が主力になり、また冷房も空間に対して行われる。集合住宅と戸建て住宅の比率、そして社会として、単身の居住が今後も増加するの

2

か、多人数居住への回帰が起きるのかは大きなポイントである。グローバリゼーションの一環として競争にあらゆる場がさらされている現在、人々は単身赴任をし、家族が別々に暮らす傾向にある。この傾向が今後も続くならば一人あたりの住宅のエネルギー消費は増加の傾向を続ける基盤となるので、その効果を相殺して更にエネルギー需要の削減を実現していくことが求められる。
都市の規模や特徴によって取るべき長期戦略は異なるであろう（図 1）。
東京、名古屋、京阪神の三大都市圏に代表されるように、規模が大きく密度も高い大都市においては、エネルギー効率の高い集合住宅の導入、CO2 削減効果が現れる場所を選んだコジェネレーションと地域冷暖房の導入、そして郊外部からの通勤に対するモーダルシフトなどが有効である。
札幌や仙台のように人口が 100 万人を越えるような中枢都市では集合住宅と戸建て住宅の両者への対策、鉄道の整備とモーダルシフトが考えられる。もっとも、鉄道整備の効果はその都市の地形、物理的な都市域の広がりの形状にも依存する。
中規模程度の地方都市の場合、大規模な鉄道を建設することは費用の面で困難である。これらの都市には性能の高い路面電車である LRT やモノレールなどが現実的である。
これに対し、小規模な都市や中山間地域では公共交通を導入することは実際問題として困難である。自家用車のような個人的な移動手段の環境負荷をいかに低下させるかが重要な点となる。一方でこれらの地域は森林系あるいは農業系のバイオマスを活用する可能性も有しており、それらの事業性は検討に値する。

大都市

中規模都市

農林後背地を持つ
小規模市町村

機能の高効率化

コンパクト化

バイオマス活用都市

２００５

地域冷暖
房

都心居住

（施策）
排出権取
引を含む
経済的イ
ンセンティ
ブの付与

集合住
宅居住

２０５０

高効率都市の形成

都心商業
地活性化

集合住
宅居住

バイオマ
ス利用
技術

（施策）
・商業立
地政策
・都心居
住

地域経済
の独立

公共交
通機関
コンパクトシティの形成

（施策）
・モデル事
業による
事業モデ
ル形成
・エネル
ギー産業
の地域へ
の参入促
進

国土計画

高機能オ
フィス

ビジネスモデルの普及

規模に応じた計画戦略
低炭素社会の国土計画
図 1. 規模別の低炭素都市の戦略（花木啓祐：東京大学大学院工学系研究科）

3

2. 都市や地域の温暖化緩和策を評価するうえでの特徴

2. 都市や地域の温暖化緩和策を評価するうえでの特徴（１） ミクロな解析とマクロな解析の使い分け
都市活動を解析・評価し低炭素化策を提案する場合に、都市内の建物などの分布をも含むいわばミクロな解析と、都市全体としての建物総床面積などのいわばマクロな解析を使い分ける必要がある。
対象とする地域と対策に対応して解析のスケールも異なる。とりわけ、一つ一つの建物や土地利用の情報である地理情報システム(GIS)を用いた解析は、都市の内部でのそれらの建物や土地利用の分布が支配的な因子となる場合に有効である。たとえば、熱需要が異なる建物群を対象にして行われる地域冷暖房は、建物間の距離と熱需要の量によって CO2 削減効果が異なる。また都市内で廃棄物を収集しバイオマスとして利用するプロセスの場合も収集距離が重要になるために都市内の住宅やオフィスの分布が必要となる。
一方、個別の建物への対策のように、それぞれの効果を都市全体、あるいは県全体として合算するような場合、分布を伴うような情報は不要であり、またかえって解析を難しくする。行政単位毎の統計情報の方がむしろ有効である。太陽電池の導入の場合には一つ一つの建物の形状に合わせた解析も可能であるが、都市全体での導入効果を評価する場合には分布に関する情報は必ずしも必要ではない。
表 1.

面的情報と数値統計情報の使い分け

面的情報（建物・土地利用の分布）
GIS に基づく解析○○市
111 34○○市
23 345111 34
98785 23 005
98725

基礎情報

解析の規模

数値統計情報（建物・土地利用の量）
建物用途と建物数・床面積の数値情報

街区単位
ごみ焼却熱利用地域冷暖房の効果

市町村単位・県単位
建物のエネルギー性能改善、太陽電池

解析例

都市内廃棄物のバイオマス利用（２） 相互作用の重要性

需要削減による
電源構成への影響

発電量
(MW)

石油
天然ガス
石炭
原子力

電源構成の変化によるCO2削減効果への影響

水力
0

6

12
時刻(時)

18

24

図 2. 電力需要と供給にかかわる相互作用

都市の二酸化酸素削減対策には相互作用を持つものも少なくない。例えば、同時に導入できない二つの対策はそのような例である。また、建物の省エネルギー対策と戸建て住宅から集合住宅への住み替え
4

は同時に推進されることが考えられる。それぞれの対策で独立して推定した CO2 削減量も、両対策が同時に導入されるとその効果は両削減効果の和にはならない場合がある。
対策同士の相互作用に加えて、大きな相互作用は電力の需要と供給に関するものである。電力需要低減の結果、発電所においてどのエネルギー源が削減されるかによって CO2 排出削減効果は異なる(図 2)。
（３） ダイナミックな変化と将来推定

将来の人口の動向、一世帯あたりの人数は基本量として CO2 排出量に影響を与えることは自明である。
将来の人口の動向は地域によって、とりわけ都市部と非都市部では異なり、また将来の社会像によって異なる。脱温暖化 2050 プロジェクトの二つのシナリオにより国土の人口分布は大きく異なる。
地方中枢都市圏・都市地域
三大都市圏・都市地域
110%

100%

100%

90%

90%

80%

80%

70%

70%

60%

60%

その他地域：都市地域

50%

50%

その他地域：平野農業地
域
その他地域：中山間地域

40%

40%

（シナリオA）

三大都市圏：都市地域
三大都市圏：平野農業地
域
三大都市圏：中山間地域
地方中枢都市圏：都市地
域
地方中枢都市圏：平野農業地域
地方中枢都市圏：中山間地域
地方中核都市

2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050

2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050

110%

その他地域・中山間地域

2050年の総人口：95百万人（シナリオB）

2050年の総人口：100百万人

参考：2005年の総人口：128百万人

図 3. 脱温暖化 2050 の２つのシナリオにおける将来の人口予測

都市の構造は交通需要と交通手段に影響を与え、集合住宅比率を通じて建物のエネルギー消費量にも影響を与える。コンパクトシティ化は都市計画面での対策の一つであるが、その効果についてはそれぞれの都市において検証する必要がある。

図 4. 都市のコンパクト化（４） 誘発される温室効果ガスへの配慮

都市を構成する建築物の材料の生産に伴う温室効果ガス排出、また都市の生産・経済活動に伴う物流の発生による生じる CO2 排出量も都市活動の一環として評価する必要がある。前者についてはライフサ
イクルアセスメントで、後者については産業連関分析による推定が可能である。

（花木啓祐：東京大学工学系研究科）

5

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

住宅からの都道府県別 CO2 排出量の 2050 年までの予測
対象領域

民生家庭部門エネルギー起源 CO2 排出量評価した緩和策

断熱、省エネ設備、ライフスタイル変革

対象地域および空間スケール

都道府県ごとの解析

時間スケール1990 年から 2050 年までの解析

計算手法・モデル・ツール

統計データ、県庁所在都市の年間気象データを用いたシミュレーション（１） 解析の概要
47 都道府県を対象とし、シナリオ A（都市集中型社会）とシナリオ B（地方分散型社会）の中間シナリオ
M において、2050 年における住宅居住時の CO2 排出量を 1990 年に比べて概ね 60％削減するために、電力事業者の対策（電力の CO2 原単位改善）を前提としたうえで、住宅の断熱性能向上、高効率家電製品の買い替え促進、省エネ型ライフスタイルへの変革をどの程度行えばよいかを検討した。

（２） 解析手法

(1)暖冷房(2)給湯

都道府県／都市別、7 家族類型別に、(1)暖冷房、(2)暖冷房負荷算出重回帰式
説明変数
A 暖房／冷房デグリーデー、B 熱損失係数、C 暖冷房室温、D 暖冷房時間

使用水量原単位
給湯温度、行為別に設定
・洗顔・炊事・シャワー ・入浴・湯はり

給湯、(3)その他（冷蔵庫、厨房、娯楽情報、家事衛

暖房／冷房デグリーデー

住宅のエネルギー消費量の計算フローを示す(図 1)。

戸建／集合別、家族類型別
平均延床面積生、照明）を分けて計算する。
暖冷房用エネルギー消費量(図 1、(1))：

戸建、集合住宅の標準モデルについて、住宅用熱負荷計算ソフ
ト SMASH を利用し、暖房／冷房負荷算出用重回帰

暖冷房室温、運転時間等

戸建／集合別
家族類型別世帯数

負荷を求め、暖冷房用燃料構成と暖冷房機器の戸建／集合別
断熱水準別住宅シェア

COP(Coefficient of Performance：成績係数)から暖冷
房用エネルギー消費量を算出した。
給湯用エネルギー消費量(図 1、(2))：

使用量原単位、利用温度には、空気調和・衛生工学会の生活スケ

都道府県／都市別・
暖冷房年間負荷

燃料別
機器所有台数比率
機器効率（外気温により変動）
機器特性式により計算

各月
日数

世帯あたりの給湯年間負荷為頻度、世帯数、各月平均水道水温から給湯負荷を求

冷蔵庫、温水洗浄
便座の電力消費量特性（外気温に
より変動）
家族類型別
世帯あたりの年間エネ
ルギー消費量燃料別
機器所有台数比率

家族類型別
世帯数

機器効率
外気温により変動
機器特性式により計算

ジュール自動生成プログラムを利用して給湯使用行
都道府県／都市別・エネルギー源別
年間暖冷房用エネルギー消費量

家族類型別
世帯あたりのエネルギー消費量
日積算値
各月日数

都道府県／都市全体の暖冷房年間負荷

暖房と
冷房に
分配

家族類型別
家電機器別
日使用時間

家族類型別
平均世帯人員

家族類型別
世帯数

都道府県／都市
別の空調換気用
電力消費量

該当機器の
定格消費電力
待機電力

各月平均水温行為頻度

家族類型別、断熱水
準別、戸建／集合別、 世帯あたりの
空調換気用
世帯あたりの暖冷房
電力消費量
年間負荷

式を作成した。これを用い、図 1 に示す手順で暖冷房(3)その他（冷蔵庫・厨房・
娯楽情報・家事衛生・照明）

都道府県／都市別・エネルギ
ー源別年間給湯用エネルギー消費量

都道府県／都市別・エネ
ルギー源別年間その他（冷蔵庫・娯楽情報・家
事衛生・照明）用エネル
ギー消費量

め、燃料別分担と給湯機器の COP から給湯用エネル
都道府県／都市別・エネルギー源別の年間エネルギー消費量

ギー消費量を算出した。
その他のエネルギー消費量(図 1、(3))：

前述の生図 1. 住宅のエネルギー消費量の計算フロー

活スケジュール自動生成プログラムを利用し、家族類型別に各家電機器の電力消費量日積算値を設定した。
日積算値に日数および世帯数を乗じてその他のエネルギー消費量を算出した。
太陽熱利用量、太陽光発電量の計算： 戸建、集合住宅別にパネルの設置角度と普及率を設定して算出した。
世帯数将来推計の設定 脱温暖化 2050 プロジェクト シナリオチームの推計データを利用した。

6

（３）解析結果
47 都道府県の住宅のエネルギー使用用途別 CO2 排出量を 2050 年まで予測した結果を示す(図 2)。電力のCO2 原単位が 2005 年以降変化せず(電気事業者の対策無し)、無対策ケースの場合は、2050 年に 1990 年と同レベルとなる。2050 年の電力の CO2 原単位が 0.12 kg-CO2/kWh まで削減されるとした経済産業省超長期エ
ネルギー技術ロードマップに基づくケースでは2050 年には 50％減となる。表 1 に示す住宅の削減できるという結果が得られた。47 都道府県別の 2050 年に CO2 排出量の増減を示す(図 3)。
参考文献 1) 伊香賀俊治：住宅および事務所ビルにおける温暖化対策の 2050 年までの予測、地球環境
2) 木本慶介、
Vol.12 No.2、pp.191-199、2007
伊香賀俊治、花木啓祐、新谷圭右、野口宏明：住宅の建設・改修・解体に起因する CO2 排出量の 2050
年までの予測、第 4 回日本 LCA 学会研究発表会(北九州)、2009.3

年間CO2排出量［百万t-CO2/年］

対策を行ったケースでは、2050 年に 61％まで

100%

220
1.31

200

太陽熱

180

80%

160
140
120
100

1.11
1.00

照明

1.00
電力対策

家事衛生
60%

住宅対策
0.56

80
60

太陽光

1.32
1.26

娯楽情報
冷蔵庫

40%

厨房

0.39

40

給湯

20%

冷房

20
0
1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

暖房

0%
2010

2050

18.0
16.0
14.0
12.0
10.0
8.0
6.0
4.0
2.0
0.0

1990年
2050年(無対策)
2050年(電力対策)
2050年(電力＋建築対策）

北海道
海道
青森県
森県
岩手県
手県
宮城県
城県
秋田県
田県
山形県
形県
福島県
島県
茨城県
城県
栃木県
木県
群馬県
馬県
埼玉県
玉県
千葉県
葉県
東京都
京都
神奈川県
川県
新潟県
潟県
富山県
山県
石川県
川県
福井県
井県
山梨県
梨県
長野県
野県
岐阜県
阜県
静岡県
岡県
愛知県
知県
三重県
重県
滋賀県
賀県
京都府
都府
大阪府
阪府
兵庫県
庫県
奈良県
良県
和歌山県
山県
鳥取県
取県
島根県
根県
岡山県
山県
広島県
島県
山口県
口県
徳島県
島県
香川県
川県
愛媛県
媛県
高知県
知県
福岡県
岡県
佐賀県
賀県
長崎県
崎県
熊本県
本県
大分県
分県
宮崎県
崎県
鹿児島県
島県
沖縄県
縄県

[100万t-CO2]（伊香賀俊治：慶應義塾大学理工学部） 図 2. 全国の住宅 CO2 排出量の推移(対策強化ケース)

図 3. 都道府県別の住宅 CO2 排出量の推移（対策強化ケース）
表 1. 2050 年の CO2 排出量を概ね 1990 年比 70％削減を達成するための省エネルギー対策

暖冷房

省エネルギー対策の内容
新築住宅の断熱強化（2020 年までにすべての新築住宅が次世代省エネ基準を満たす）
既存住宅の断熱強化（2005 年以降、毎年全住宅の 1.0%が次世代省エネ基準を満たすように断熱改修される）
省エネエアコンへの買替促進（2020 年時点で全世帯平均の暖房 COP が 3.0 から 6.0 へ、冷房 COP が 4.0 から 6.0 へ、2050 年時点で全世帯平均の暖房 COP が 4.0 から 8.0 へ、冷房 COP が 6.0 から 8.0 へ向上する）
灯油式から電気式の暖房機器への買換促進（2005 年を基準として、電化率が 2020 年に 1.5 倍、2050 年 3 倍になる）
暖房室温を 2℃下げ、冷房室温を 1℃上げる省エネ行動（2020 年までに全世帯の 30％で実行され、移行横ばいとした）
暖房及び冷房の延べ運転時間を 25％短縮する省エネ行動（2020 年までに全世帯の 30％で実行され、移行横ばいとした）
電気温水器からヒートポンプ給湯機への買替促進（2020 年時点までに完了、2050 年までに COP6.0 に向上する）
潜熱回収型給湯機への買替促進（2020 年時点までに完了、熱効率は 1.2 倍に向上する）
灯油式から電気式の給湯機器への買換促進（2005 年を基準として、電化率が 2020 年に 1.5 倍、2050 年 3 倍になる）
省エネ行動の普及（①給湯温度を 1℃下げる、②入浴回数を減らす。風呂給湯量を減らす。節水シャワーヘッドを使用する、③洗顔と炊事で湯を使うのを減らす。夏の洗顔・炊事には水を使うなどの省エネ行動が 2020 年には全世帯の 50％で実行され、以降横ばいとした）
省エネ型冷蔵庫への買替促進（2005 年を基準とし、2020 年に 60％、2050 年に 70％、冷蔵庫の電力消費量が削減される）
省エネ型テレビへの買替促進（2005 年を基準として、2020 年には 50％、2050 年には 75％、テレビの電力消費量が削減されるとした）
省エネ行動の普及（①不使用時に家電のコンセントを抜く、②風呂の残り湯を洗濯に使う、③洗濯をまとめ洗いする。スピードコースで洗濯する、④廊下･浴室･洗面所の白熱灯から電球型蛍光灯に交換する、⑤温水洗浄便座のふたを閉める。温度設定を季節に合わせて調整するなどの省エネ行動が 2020 年には全世帯の 50％で実行され、以降横ばいとした）
太陽熱給湯の普及（戸建住宅で 4 m2/戸、集合住宅で 2 m2/戸の太陽熱給湯器が 2020 年までに戸建で 20％、集合住宅で 2％、2050 年までに戸建で 40％、集合住宅で 4％まで普及する）
太陽光発電（戸建住宅で 4 kW/戸、集合住宅で 0.5 kW/戸の太陽光発電が 2020 年までに戸建で 10％、集合住宅で 1％、2050 年までに戸建で 20％、集合住宅で 2％まで普及する）
注：上記のほか、2005 年以前の電力の CO2 原単位は全国全電源平均値を用いた。2005 年以降は 2005 年実績値(0.425 kg-CO2/kWh）を固定したシナリオと、超長期エネルギー技術ロードマップにおける予測値（2030 年: 0.27 kg-CO2/kWh、2050 年: 0.12 kg-CO2/kWh）を採用したシナリオの 2 ケースを想定。
給湯
家電製品

太陽熱・
光

7

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

業務系建築物からの都道府県別 CO2 排出量の 2050 年までの予測
対象領域

民生業務部門エネルギー起源 CO2 排出量評価した緩和策

断熱、省エネ設備、長寿命化

対象地域および空間スケール

都道府県ごとの解析

時間スケール1990 年から 2050 年までの解析

計算手法・モデル・ツール

統計データ、県庁所在都市の年間気象データを用いたシミュレーション

業務用建築については、運用時の CO2 排出量に加

入
力
変
数

･ ･･ ﾍ･ﾏ･･（１） 解析の概要

人口予測モデル

マクロ経済モデル等

低炭素技術の経済性

年齢帯別人口GDP成長率

イニシャルコスト

産業別生産額ランニングコスト
etc…

えて、新築時、改修時の CO2 排出量を加えた 47 都
道府県ごとの CO2 排出量を 2050 年まで予測した。
未来社会像として、シナリオ A、シナリオ B、シナ
リオ M（シナリオ A と B の中間）について、2050① 床面積の予測モデル
予
測
モ
デ
ル

年における業務用建築からの CO2 排出量が 1990 年

ストック床面積
建物の寿命関数
新築/改修床面積② 床面積当りエネルギー消費量のデータベース
用途別・規模別・
気候区分別・
ライフステージ
別・性能別のCO2原単位③ 低炭素技術の導入率評価モデル
投資回収年数
学習曲線
選好関数
低炭素技術の導入率に比べて概ね 70％削減を達成するために、省エネル
ギー対策、長寿命化対策をどの程度行えばよいかを出
力

業務用建築起因CO2排出量 （事務所ビル, 商業施設, 医療施設等）

図 1. 解析モデルの概要検討した。電力事業者の対策として、電力の CO2
原単位が 2005 年以降変化しないシナリオと経済産業省の超長期エネルギー技術ロードマップに基づくシナリオを想定した。

（２） 解析手法
解析モデルは以下に示す①～③のサブモデルから構成されている。
①床面積に関する予測モデル
ストック/新築/改修床面積を建物用途別、未来社会像別、都道府県別に 2050 年まで予測する。予測表 1. 本研究で扱う低炭素技術
分類
1. 長寿命化
2. 外皮性能
3. 熱源方式
4. 熱搬送方式
5. 空調方式
6. 照明方式
7. エレベータ
8. 給湯方式

具体的な低炭素技術
階高のゆとり, 天井高のゆとり,
床荷重のゆとり, 十分な耐久性
外壁の高断熱, 開口部の高断熱
COP の向上, 氷蓄熱, 全熱交換器
VAV 制御方式
外気量制御
高効率照明, 初期照度補正,
昼光連動制御交流 VVVF 制御
高効率給湯には、将来人口、GDP 成長率や産業別生産額、建物の残存率関数等を用いた。
②床面積当りエネルギー消費原単位のデータベース
低炭素技術の導入による床面積当りのエネルギー消費量および CO2 排出量の削減効果を評価し、データベース化する。標準モデル建物を設定し、モデル建物に様々な低炭素技術を採用した場合の床面積当りエネル
ギー消費量および CO2 排出量をビル空調熱源経済性評価プログラム FACES 等で算出する。本研究で対象とした低炭素技術を表 1 に示す。
③低炭素技術の導入評価モデル
各低炭素技術について、経済合理的な導入率を評価する。導入率と投資回収年数の関係を表す選好関数を基に、量産効果を考慮して各低炭素技術の導入率の推移を評価した。

8

（３） 解析結果

CO2排出量（億t‐CO2/年）
2.5

2.5E+11

①解析条件

自然ケース

2.0

2E+11

建築対策
改修時

1.0

1E+11

‐71%

運用時

00
1990

2000

2010

2020

スを想定する。

建築・電力対策

0.5

2010

た値(2050 年：0.12 kg-CO2/kWh)を採用したケー（1990年比）

5E+10

2000

経済産業省超長期エネルギービジョンに示され

‐36%

削減量

新築時

1990

実績値(0.425 kg-CO2/kWh)に固定したケースと、

2020

2030

（1990年比）
2050に、2005 年以降の電力 CO2 原単位を 2005 年度

1.5

1.5E+112040

CO2 原単位に関しては、住宅における推計と同様+9%（1990年比）

2030

ストック床面積はシナリオ M を想定し、電力2040 2050年

図 2. CO2 排出量の全国予測（シナリオ M）②解析結果
結果を図 2（全国）、図 3（都道府県別）に示す。
2050 年の CO2 排出量（図 2）は、1990 年と比べ36％削減されているが、現状の建築分野の対策だ
けでは削減目標の達成が非常に困難であることが示された。目標達成には、建築分野における更なる対策の強化あるいは、他分野（電力分野など）との複合的な対策が求められる。電力 CO2 原単位が大幅に改善された場合、最大 71%の削減が可能であることが示唆された。一方、自然ケースにおいては 9%増加する。
都道府県別の運用 CO2 排出量（図 3）は、上位
5 都府県(東京・神奈川・愛知・大阪・福岡)からの CO2 排出量が大きい。これら自治体の CO2 削
減ポテンシャルの合計は、全国の総削減ポテンシ
ャルの 45%を占めており、これら都市における重点的な対策が重要である。

参考文献）
1)新谷圭右、伊香賀俊治、村上周三、花木啓祐 (2008)：
建築・都市のサステナビリティに関する研究（その 5）、
業務用建築起因 CO2 排出量の超長期予測モデルの開発、
日本建築学会学術講演梗概集、pp.1063-1064、2008.9
2)新谷圭右、伊香賀俊治、村上周三 (2008)：建築・都
市のサステナビリティに関する研究（その 6）、業務用建築起因 CO2 排出量の都道府県別予測、空気調和･衛生工学会学術講演会講演論文集、pp.2259-2262、2008.8

北海道
青森
岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
栃木
群馬
埼玉
千葉
東京
神奈川
新潟
富山
石川
福井
山梨
長野
岐阜
静岡
愛知
三重
滋賀
京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
広島
山口
徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
沖縄

1990年
2007年
2050年（自然）2050年（対策）00（伊香賀俊治：慶應義塾大学理工学部）

1.0
1E+10

2.0
2E+10

3.0
3E+10
[千万t-CO2]

図 3. CO2 排出量の都道府県別予測（シナリオ M、電力の CO2 原単位：2005 年以降固定）

9

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

太陽光発電システムの都市への導入による消費電力と CO2 排出削減効果
対象領域

家庭電力消費および CO2 排出

評価した緩和策

住宅用屋根置き型太陽光発電システム

対象地域および空間スケール

全国を対象、都道府県庁所在地ごとの解析

時間スケール

ポテンシャルと 2030 年における導入予測

計算手法・モデル・ツール

気象データ、都道府県別住宅床面積データ（１） 解析の概要
CO2 排出量を削減する方策の一つは、CO2 排出原単位の小さいエネルギー源への代替であり、太陽電池はその有力な候補である。我が国では住宅用を中心に太陽電池の導入が進み、2006 年の累積導入量は 1.7 GW となった。NEDO のロードマップ PV2030 では、2030 年の累積導入量の目標値を 100 GW としており、そのためには更なる飛躍的な導入が必要である。一方、太陽電池の出力は気象条件と密接な関係があり、その効果は地域によって異なることが予想される。ここでは、太陽電池による発電量が地域によってどれくらい異なるのか、
また、導入の効果として、消費電力に対する太陽電池による電力供給割合、太陽電池導入による CO2 排出削減
効果を都道府県別に解析し、都市への太陽電池導入評価において地域差を考慮することの重要性について示す。
（２） 解析手法
3.5kW 住宅屋根置き型の太陽光発電システムを想定し、太陽電池は多結晶シリコン型、モジュール効率は 14％とした。日射データには METPV-2 の各都道府県庁所在地の平年データを使用した。多結晶シリコン太陽電池
では高温になるほど出力が低下するので、各県庁所在地の月別平均気温のデータを利用し、発電効率の温度補正を行った。これらのデータから各都道府県の太陽電池による年間発電量を計算した。
次に、NEDO のロードマップ PV2030 では、2030 年の太陽電池の累積導入量 100GW、多結晶シリコンのモ
ジュール効率の開発目標値を 22％と設定している。この設定に基づき、2030 年において太陽電池（PV）発電
量が電力消費に占める割合を都道府県別に計算した。各都道府県の屋根面積あたりの PV 導入率を一律とし、消費電力は 2004 年の実績値を使用した。さらに、前述の仕様の太陽光発電システムについて、製造プロセスの素
材、エネルギー投入量および CO2 排出量を積み上げたライフサイクルアセスメント（LCA）１）に基づき、PV
発電電力の CO2 排出原単位（kg-CO2/kWh）を計算した。さらに、各電力会社の系統電力の CO2 排出原単位（2006
年実績値）を用い、系統電力を PV 発電で代替した場合の CO2 排出削減効果を都道府県別に計算した。
（３） 解析結果
図 1 に都道府県別の年間発電量を計算した例を示す。全国平均の年間発電量は 5000 kWh/y であったが、最小
年間発電量 [kWh/y]

6000
5000
4000
3000
2000
1000
北海道
青森
岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
栃木
群馬
埼玉
千葉
東京
神奈川
新潟
富山
石川
福井
山梨
長野
岐阜
静岡
愛知
三重
滋賀
京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
広島
山口
徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
沖縄

0

図 1. 3.5 kW 住宅用太陽光発電システムによる都道府県別の年間発電量10は石川県（金沢市）で約 4500 kWh/y、最大は山梨県（山梨市）で約 5700 kWh/y と、地域によって約 24％も発電量が異なった。今回の計算では、日射のみでなく太陽電池の温度上昇による効率低下を月別平均気温を用いて計算し考慮しているため、必ずしも九州や沖縄など南の地域で高い発電量が得られてはいない。沖縄の年間発電量は北海道と同程度である。また、東北や北陸では低く、東海や四国で高い傾向がある。
2004 年の系統電力の総発電量（1,137 TWh/y）を基準とすると 2030 年の PV による発電シェアは 11 %であり、住宅の屋根面積に占める太陽電池面積は 17 %となった。一方、電力消費に占める PV 発電量の割合は都道府県
によって大きく異なり、大阪府で最も小さく 9.0%、鹿児島県が最大で 20%であった（図 2）。住宅の面積当りの消費電力が大きい大都市では、PV 発電で賄える電力供給割合が小さい傾向にある。しかし、必ずしも都市化が進んでいる地域だけでなく、福井、富山、岡山、山口でも東京と同程度の低い値を示しており、都市構造だけ
でなく産業構造も関係していると考えられる。
同じ太陽電池を使用しても地域によって発電量が異なるため、PV 発電電力の CO2 排出原単位も地域によって異なる（0.054～0.062 kg-CO2/kWh、図 3）が、系統電力の CO2 排出原単位の 1/10～1/5 と十分に小さいため、系
統電力を PV 発電により代替することにより CO2 排出は大幅に削減される。しかし、その効果は代替される系
統電力の CO2 排出原単位に依存する。図 3 には PV 発電で 1kWh の電力を代替したときの CO2 排出削減量（原単位）を示したが、地域によって 2～3 倍も異なる。これは系統電力の CO2 排出原単位が電力会社によって大きく異なるためであり、化石燃料の火力発電の多い地域での削減効果が大きい。CO2 排出を効率的に削減するためには、系統電力の CO2 排出原単位の大きい地域から太陽電池を優先的に導入することも一つの方策である。
実際には、PV 発電導入量が大きくなると電源構成にも変化を引き起こすことが予想され、さらに、他の省エネ技術などの導入による消費電力の削減とも密接に関係してくるため、CO2 の排出削減効果の定量には太陽電池を含む他の対策とのインタラクティブな解析が必要となる。
25%
20%
15%
10%
5%
0%
北海道
青森
岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
栃木
群馬
埼玉
千葉
東京
神奈川
新潟
富山
石川
福井
山梨
長野
岐阜
静岡
愛知
三重
滋賀
京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
広島
山口
徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
沖縄

PV発電量／電力消費量

30%

1
排出原単位

排出削減原単位

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

0.4

0.2

0.2

0

0

CO 2 排出削減原単位 [kg-CO 2 /kWh]

1

北海道
青森
岩手
宮城
秋田
山形
福島
茨城
栃木
群馬
埼玉
千葉
東京
神奈川
新潟
富山
石川
福井
山梨
長野
岐阜
静岡
愛知
三重
滋賀
京都
大阪
兵庫
奈良
和歌山
鳥取
島根
岡山
広島
山口
徳島
香川
愛媛
高知
福岡
佐賀
長崎
熊本
大分
宮崎
鹿児島
沖縄

CO 2 排出原単位 [kg-CO 2 /kWh]

図 2. 都道府県別の電力消費量（2004 年度）に対する PV 発電量（2030 年度予測値）の割合

図 3. 都道府県別の CO2 排出原単位と CO2 排出削減原単位

参考文献）
１）山田興一, 小宮山宏：「太陽光発電工学－太陽電池の基礎からシステム評価まで－」, 日経 BP 社, 東京 (2002)（高橋伸英：信州大学繊維学部）

11

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

GIS を用いた都市未利用エネルギーの有効活用による CO2 排出削減ポテンシャルの解析
対象領域

民生系空調および給湯用エネルギー起源 CO2 排出量評価した緩和策

未利用エネルギー利用地域熱供給システム

対象地域および空間スケール

特定の都市を対象、建物情報を集約したエリアごとの解析

時間スケール

現状におけるポテンシャルの解析

計算手法・モデル・ツール

地理情報システム、熱の需給バランスの計算、厨芥の収集モデル、下水の収集・流下モデル（１） 解析の概要
都市には、有機性廃棄物や下水汚泥などの廃棄物系バイオマスや清掃工場排熱や下水熱などさまざまな形の未利用エネルギーが存在する。これら未利用エネルギーの都市内の分布は対象とするエネルギーにより異なるが、有機性廃棄物や下水熱などは都市内に広く分布している。一方その利用の仕方として、有機性廃棄物は直接燃焼やメタン発酵などから電力を得ることは可能であるが、その場合も排熱が発生することから地域熱供給による排熱の利用が一つの選択肢となる。
ここでは、地理情報システム(GIS)を用いて都市内の未利用エネルギーの利用ポテンシャルを解析した事例
として、川崎市における厨芥の分別収集と下水汚泥との混合消化によるエネルギー利用の評価、東京都の下
水の温度差エネルギーを利用した地域冷暖房の評価の 2 事例を紹介する。いずれも都市計画情報として整備されている建物スケールの地理情報データを用いて熱需要を解析するとともに、厨芥や下水の発生量を算出
し、厨芥の収集や下水の流下について地理情報システムを用いた解析を行っている事例である。

（２） 解析手法
下水温度差エネルギーを利用した地域冷暖房システムの評価の事例では、まず GIS を用いて建物情報を
250m メッシュに集約し、エリアごとに発生下水量を推定した。さらに、下水幹線に沿って発生した下水が流下していくモデルを図 1 のように作成し、下水幹線の各地点において下水量と下水温度が月別時刻別に算出できるモデルを構築した。このモデルにより同じ幹線上において 2 カ所以上で下水熱を利用する場合の上流側熱利用の下流側への影響を考慮できるようになった。さらに下水幹線上にある 250m メッシュについて
建物情報から熱需要を算出し、ヒートポンプを用いた地域冷暖房システムモデルを構築し、各メッシュにおいてどの程度下水熱が利用可能となるかを推定した。このモデルでは、地域冷暖房の詳細な機器構成をモデル化するとともに、下水温度によるヒートポンプの成績係数の変化をモデ
ル化しており、より実態に近い状況で下水熱の利用ポテンシャルが算出できるようになっている。これらのモデルを組み合わせることにより、地域全体で下水熱をどの程度利用できるかが算出できるようになった。

12

図 1.

下水熱利用可能量算出モデル

厨芥の分別収集と下水汚泥との混合消化によるエ
ネルギー利用のケースでは、まず建物情報から厨芥の排出量を図 2 に示すように町丁目ごとに算出した。
さらに道路ネットワークの情報を用いて各町丁目から下水処理場（収集拠点）への走行距離を算出し、収集時の燃料消費を算出した。さらに、回収された
厨芥量と下水汚泥の量から嫌気性消化によるメタン
ガス回収量を推定するとともに、下水処理施設周辺の熱需要を図 3 のように建物情報から推定し、熱利用可能量を推定している。

図 2.

町丁目ごとの事業系厨芥排出量（３） 解析結果
下水温度差エネルギー利用の地域冷暖房システムの導入ポテ
ンシャルについては、図 4 に示すよう都心部を走る芝浦下水処理区高段幹線系において、10 カ所のメッシュで地域冷暖房が導入された場合に最もポテンシャルが高く、1.1 万 t-CO2/年の CO2 削
減が見込まれた。この結果は、下水温度差エネルギー利用地域冷
暖房施設の建設時における CO2 排出も考慮したものである。熱需
要が高いこのような地域においては、利用可能な下水熱はほぼ利用されている状況である。
厨芥の分別収集と下水汚泥との混合消化からの熱利用ポテン

図 3.

シャルについては、事業系厨芥を川崎市全域において収集して実GIS による地域冷暖房導入
対象建物の選定施する場合に 0.66 万 t-CO2/年、家庭からの厨芥も分別収集して実施した場合は 1.2 万 t-CO2/年の削減ポテンシャルが見

四谷

皇居

込まれた。

1
3
4

赤坂
2

緑線：下水幹線

参考文献）

5
6

池上貴志、荒巻俊也、花木啓祐(2008)、ライフサイクルインベント

虎ノ門（北西から南に流下）

78

リ分析による下水熱利用地域冷暖房システム導入効果の解析、

茶線：JR 線

麻布

土木学会論文集 G、64(2)、96-106
石井暁、花木啓祐(2006)、川崎市下水処理場における有機性食品廃

霞ヶ関

9
10

赤色：DHC 導入メッシュ

田町

500m

棄物を利用したエネルギー回収および二酸化炭素削減ポテンシ

芝浦水再生
センター

ャルの推定、土木学会環境システム論文集、34、443-453
図 4.

高段幹線系に 10 ヶ所 DHC を導入する場合の最適メッシュの位置（荒巻俊也：東洋大学国際地域学部、石井暁：東京大学大学院工学系研究科）

13

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

清掃工場排熱利用地域冷暖房システムによる CO2 排出削減ポテンシャルの解析
対象領域

民生系空調および給湯用エネルギー起源 CO2 排出量評価した緩和策

排熱利用地域冷暖房システム

対象地域および空間スケール

全国を対象、清掃工場ごとの解析

時間スケール

現状におけるポテンシャルの解析

計算手法・モデル・ツール

地理情報システム、熱の需給バランスの計算（１） 解析の概要
清掃工場からの焼却排熱はその量の大きさと温度レベルの高さから積極的活用が期待される未利用エネル
ギーである。その利用ポテンシャルの推計にあたっては、供給側である清掃工場における排熱の賦存量だけでなく需要側の熱需要を考慮した解析を行う必要がある。また、CO2 の削減効果を推定するうえでは、比較対象となる熱供給システムをどのように設定するかで評価が大きく変わってくる。
ここでは全国の既存の清掃工場における焼却排熱を利用した場合の CO2 削減ポテンシャルを推計した例を示す。推計手法の特徴は、全国の清掃工場配管敷設に伴う CO2 排出を推計に取り入れたことで熱需要密度が低い地区は CO2 排出削減ポテンシャルが見込めなくなっていること、比較対象として一般的に用いられている個別供給システムを想定していることである。

（２） 解析手法
全国の清掃工場のうち 24 時間焼却炉の運転を行う全連続式炉を持つ清掃工場 536 カ所を解析対象とした。
環境省廃棄物処理技術情報が提供する施設整備状況から焼却量を抽出し、清掃工場に搬入されている廃棄物の全国平均の低位発熱量と横浜市の月別の廃棄物搬入量のデータから月別の排熱利用可能量を算定した。
地域熱供給システムは周辺地域に冷房，暖房，給湯の 3 種類の熱を配るシステムを想定し、清掃工場で発生した蒸気が地域冷暖房プラントに送られ、温熱利用の場合そのまま使われ、冷熱利用の場合は吸収式冷凍機で冷熱がつくられると想定した。機器の効率は過去の研究事例を参考に標準的な値を設定した。
清掃工場周辺の熱需要の推定は標準地域メッシュの 3 次メッシュ(約 1km×1km)ごとのデータを用いるため、まず対象とした全清掃工場について地理情報システム(GIS)上で存在するメッシュを特定し、各清掃工場
周辺の清掃工場を含む 1km×1km メッシュ、3km×3km メッシュ、5km×5km メッシュの 3 種類の熱供給エリアとして設定した。
熱需要の推定は家庭部門と業務部門に分けて行った。家庭部門は集合住宅を供給対象とし、国勢調査地域
メッシュ統計の住宅関連データから住宅形式別の世帯数と住宅床面積ごとの世帯数を用いて集合住宅床面積を推定した。これと用途別熱需要原単位の積からメッシュごとの年間熱需要データを算出し、熱需要用途別
月別パターンを用いて月別熱需要を算出した。業務部門は事業所・企業統計調査地域メッシュ統計における業種別従業員数と従業員一人当たり延床面積からメッシュ別延床面積を算出し、さらに用途別熱需要原単位との積によって熱需要を求めた。
このようにして推定された清掃工場周辺の熱需要と清掃工場の利用可能排熱量を月別に比較し、熱供給エリアの設定ごとにどの程度清掃工場排熱で賄えるのかを検討して、CO2排出削減効果が最も高くなる最適熱14供給エリアを推定した。このとき必要熱量が利用可能排熱量を上回る月はガス式地域冷暖房により不足分を供給することとした。
さらに、配管敷設にともなう CO2 排出量を実プラントの事
例から算出された地域冷暖房の供給面積あたりの配管長原単
位と CO2 排出原単位から推定した。配管長原単位はプラントにより差が大きいため、低密（大規模需要家が多く配管が少なくてすむケース）、平均、高密（小規模需要家が多く配管が多く必要なケース）の 3 ケースを想定した。

図 1.

GIS による清掃工場の位置と周辺熱需要

地域冷暖房による CO2 削減効果を算出するにあってその比の算出の様子（東京近辺）

較のために、個別の熱供給による CO2 排出量を算出した。個別の熱供給による熱利用量は推定した熱需要と等しいとして、熱利用用途別エネルギー源別消費割合と個別熱供給機器の効率を考慮することでエネルギー
源別利用量を算出した。最後にエネルギー源別の CO2 排出量原単位を掛けて個別の熱供給による CO2 排出量とした。電力の排出原単位については清掃工場が存在する地域の電力会社の CO2 排出原単位を利用した。
なお、地域冷暖房導入に伴う配管敷設以外の施設や熱源機器の建設・製造・廃棄時の CO2 排出量、個別供給における機器の建設・製造・廃棄時の CO2 排出量は考慮していない。

（３） 解析結果
CO2 排出削減ポテンシャルが見込まれた清掃工場数と排出削減可能量は，配管長原単位が高密のとき 124 カ所で 49 万
t-CO2/年、平均のとき 229 カ所で 155 万 t-CO2/年、低密の時 331
カ所で 280 万 t-CO2/年となった。日本全国の民生部門の CO2
排出量は 4 億 1200 万 t-CO2/年であるので、低密のケースでは民生部門からの CO2 排出量の 0.68％を占めるという結果になった。図 2 は低密の時に削減効果が見込まれた清掃工場の分布を示している。利用可能排熱量と熱需要がともに大きい大都市圏に集中している様子が見られる。
また、熱供給エリアは配管長原単位が低密の時は 9 割以上の清掃工場で 3km×3km 以上が最適となるのに対して、高密の時は 3 割の清掃工場が 1km×1km が最適となり、配管長原単位の×

図 2. CO2排熱利用地域冷暖房導入可能な削減効果が見込まれた清掃工場

管単

影響が大きいことが示された。

参考文献）
河上裕美、荒巻俊也、花木啓祐(2008)、日本全国の清掃工場を対象とした排熱利用地域冷暖房システムによる CO2 排出削減ポテンシャルの推計、環境システム研究論文集、36、87-95（荒巻俊也：東洋大学国際地域学部）

15

全国複数地域街区への地域冷暖房システム導入による CO2 排出削減ポテンシャルの解析
対象領域

民生系空調および給湯用エネルギー起源 CO2 排出量評価した緩和策

排熱利用地域冷暖房システム

対象地域および空間スケール

全国複数地区・街区ごとの解析

時間スケール

現状におけるポテンシャルの解析

計算手法・モデル・ツール

地理情報システム、熱の需給バランスの計算（１） はじめに生活に密着する民生部門の省エネルギーと温暖化対策は、コスト、質、さらには社会的な価値観まで絡む問題である。民生部門では、空調と給湯など熱需要が特に大きいため、全電化とコージェネレーションシステム(CGS)という 2 つの異なる方向に期待が集まっている。しかし、その効果は地域の気候とエネルギー需要特性に強く影響される。例えば CGS は、廃熱を有効利用しないと効率が上がらない。ヒートポンプ(HP)の効率(成績係数)にも外気温依存性がある。そのため地域性を考えるとどこまで成果が上げられるか、また日本全体ではどこまでの効果が期待できるかは、まだ結論が出ていない。ここでは、具体的に宇都宮市、札幌市、那覇市を対象に、都市街区における業務建物群と住宅群に CGS、HP、地域熱供給システム(DHC)を導入して、これらの機器がどの程度効果があるのか、また地域の気候がそれだけ影響しているのかをモデル化し分析する。
（２） 評価の手順
住宅と業務ビルの床面積構成の差を考慮して、札幌では８区、宇都宮７地域、那覇２地域に分割し、GIS(地理情報システム)データに基づき、各地域の業態別(オフィス、飲食店、店舗、病院等)業務用建物及び住宅床面積を求める。エネルギー負荷は途別需要 4 種（冷房・暖房・給湯・電力）について、各々7 期（冬季・夏季・中間期の各々平日・休日と夏季ピーク）24 時間帯で推計し最適な設備導入と運用および CO2 排出削減効果をモデ
ルにより計算する。この際、CGS の部分負荷特性や HP の外気温依存性を、混合整数計画法を用い定式化する。
日本の北から南、および典型的な地方都市まで大きく気候の異なる都市について、導入とその効果に何らかの共通した傾向が見いだせれば、日本全体への導入効果についてもおおざっぱな効果を推測しても良いだろう。
業務用ビルのエネルギー負荷は、伊香賀(1)に基づいた。家庭用負荷は、住宅熱負荷推計ソフト SMASH および家計調査を用い、世帯構成と地域別の推計を行なった。エネルギー需要推計のフローの手順を図 1 に示す。
（３） モデルの構築
ここでは、CGS(個別、DHC)、PV、CO2HP、貯湯槽の最適導入評価を行う。このモデルでは熱・電力の需給バランスや、各構成機器の運転とエネルギーサ
ービスの条件式のもとで、CO2 排出と費用を考慮した最適なシステムを計算する。CGS や全電化がない場合の在来型システムと比べ、新しいエネル

GIS地図データ
建物形状、
階数データ

建物入居者
データ

住宅負荷
推計値

建物床面積

建物用途分類

世帯構成別
世帯数

ギー機器を導入するとどの程度省エネルギーやCO2 排出削減が果たせるかに注目する。
（４） 解析結果
図 2 には 17 地域の機器導入シナリオごとの潜在CO2 排出削減率と業務用床面積比率の関係をプロットした。このように、機器導入に制約を設け

16

建物用途別負荷データ

業務負荷

建物用途別床面積
地域別エネルギー需要

図 1. エネルギー負荷の推計フロー40.0%(CASE-Full) お よ び 全 電 化 ケ ー ス

35.0%(CASE-HP)において、南北各地域に一貫30.0%

した傾向が示されている。特に、前者は民生部門での CO2 の排出削減率評価の推計の可能性を示唆する。
図 2 の関係式を他の地域に適用するに

CO2排出削減率

ず 最 大 の CO2 削 減 を 求 め た 場 合

25.0%

R2=0.906
20.0%
15.0%
10.0%

は、地域ごとの業務用床面積の比率デー

5.0%

タが必要となる。現時点では、宇都宮市

0.0%を取り上げ、中心からの距離と建物面積密度の関係を求め、これを全国 950 の市
町村に当てはめることで一つの推計を試みた。ここで、業務用床面積合計は経R2=0.882

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

業務用床面積比率
ＨＰ
ＤＨＣ(売電あり)

ＣＧＳ
ＦＵＬＬ-宇都宮

ＣＧＳ(売電あり)
ＦＵＬＬ-札幌

ＤＨＣ
ＦＵＬＬ-那覇

図 2. 業務建物の割合と CO2 削減率の関係

済活動に比例、住宅面積は人口に比例するとした。この関係を図 2 の関係式に当てはめることで、潜在的 CO2 排出削減率を推計できる。例えば、千葉県に当てはめた場合、CO2 削減率は鴨川市の 16.9％から花見川区の 31.5％まで広がる。さらに、この CO2 削減
率を市区の面積で加重平均することにより、各都道府県の CO2 削減率を求めた。結果を表１に示す。秋田県の15.9%から東京都の 30.4%まで広く分布し、日本全体での集計では CO2 排出削減ポテンシャルは 18.6%となっ
た。
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
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
東京都
神奈川
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
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
沖縄県
平均
最大
最小

0%

図 3. 都道府県別 CO2 削減率推計結果（５） おわりに本研究では、民生用建物への分散型エネルギー技術導入による CO2 削減効果をミクロから日本全体に広げる試みを行った。きわめて限られたデータからの推計にとどまるものの、札幌から那覇までの気候の差をカバーするものであるだけに、多くの都市でもほぼこの範囲に収まるものと思われる。
参考文献）(1) 伊香賀、近本、永瀬、「集合住宅を対象とした温暖化防止対策とその削減効果（その１）研究目的と東京各地の冷暖房負荷解析」エネルギー・資源学会大会学術講演論文集 (2001)(森 俊介：東京理科大学理工学部)
17

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

都市街区内における分散エネルギーネットワーク評価モデルの構築

対象領域

民生部門のエネルギー供給評価した緩和策

分散エネルギー（ＣＧＳ、太陽光発電）

対象地域および空間スケール

宇都宮（市内の一部街区でのケーススタディ）

時間スケール

現状における削減ポテンシャルの解析

計算手法・モデル・ツール

エネルギーネットワーク評価モデル（非線形混合整数計画法）
業務建物エネルギー負荷推計モデル（１） 解析の概要
一般に自然エネルギーは出力が安定しない等、系
統側に影響を与えるという課題を抱えており、この効果２系統に対する
電力品質の向上

効果 1
エネルギー融通による省エネルギー

課題を克服するために、分散エネルギー間で電力や熱の融通を行い、変動電源である自然エネルギーと、
コージェネレーションシステム（CGS）等の新エネ
ルギーを適切に組み合わせ、需要地域内で安定した

ネットワークの構成範囲：
単一施設内、街区、分散施設間
分散電源いる。しかし地域の電熱需要の状況や、分散電源の導入条件などを踏まえた分散エネルギーネットワ
ークの最適な設計手法の構築は十分に進んでいな
い状況である。図 1 に分散電源ネットワークの形態を決定する要素を示す。本研究は、分散エネルギーネ

熱輸送の有無：有（蒸気・温水、温水のみ）、無

業務ビル

電力・熱供給を行うことを可能にする「分散エネル
ギーのネットワーク化」の検討が各所で実施されて系統への接続：有（系統との接続方法・接続点数）、無

系統

分散電源
自営電力線
ネットワーク蓄電池
電力貯設：有、無

住宅

自然エネ
ルギー

住宅
事業所

自然エネ
ルギー

自然エネ
ルギー

構成需要家：
工場、業務建物、住居
新エネルギーの種類：太陽光発電、風力発電、
バイオマス発電、コージェネレーション、燃料電池

等

図 1. 分散電源ネットワークの形態を決定する要素

ットワークの最適導入手法の検討として、各需要家に設置された分散電源を隣接需要家間で融通運転することによる省エネルギー可能性及び最適用途構成を、非線形計画法により導出するモデル構築を行ったものである。
図 2. 検討対象街区（栃木県宇都宮市の中心市街地）（２） 解析手法
実在する都市街区（図 2）における業務建物群と住居群を考え、このうち大規模建物 2 棟（床面積 16,529m2のホテル，床面積 8,850m2 の事務所ビル）に業務用ガスエンジン CGS を、住宅 87 戸に家庭用太陽光発電シ
ステム（PV）を導入した場合を考えた。検討対象の概要を図 3 に示す。CGS、PV を個別に導入した場合（ケース a）の効果に対して、各需要家を電力線ネットワークや熱配管（給湯配管）で結んだ場合（ケース b）の省エネルギー効果の推計を行った。非線形混合整数計画法によるモデルを構築し、CGS、PV の相互の余剰電力量を考慮したうえで CGS の設備容量・運転パターンの最適化することにより、一層の省エネルギーとなる容量決定、運転条件の導出を行うことが可能となった。さらに最も省エネルギー効果が高くなる業務ビル

18

規模と住宅数の組合せの最適化計算を行った。
熱融通（３） 解析結果

戸建住宅群（PV あり）

電力融通

ＰＶ

大規模業務ビル（CGS あり）

ケース b はケース a に比べ、1.9％の省エネ
ルギーが可能であり、地区内から系統に売電

ＰＶ

ＣＧＳ
大規模業務ビル（CGS あり）

ＰＶ
ＣGＳ

される電力を最小化するという条件を追加した場合は 1.8％の省エネルギーとなった（表小規模業務ビル群（CGS なし）
戸建住宅群（PV なし）1）。さらに地区内により多くの住宅が存在し都市街区たと仮定し、エネルギー融通する住宅数を増加させた場合の地区に供給される一次エネル
ギー削減率の計算を行った（図 4）。これより地図３． 分散電源ネットワークの検討対象の概要

区内から系統に売電される電力を最小化した場合をした場合に、もっとも街区に供給される一次エネ
ルギー削減率が大きくなり、CGS、PV の余剰電力を地区内で最大限利用できることがわかった。
本開発モデルにより地域分散エネルギーネット
ワークの省エネルギー面での最適な構成を検討するための基礎モデルの構築、具体的な街区での評価が実施できた。

街区に供給されるエネルギーの削減率（一次エネルギー換算）

は、4350 戸程度の PV 設置住宅とエネルギー融通

融通あり

12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
-2%
-4%
-6%

87

融通あり（売電最小化）

870

4350

8700

13050

住宅数
図４． エネルギー融通を行う住宅数を変化させた場合の省エネルギー効果
表１． 業務建物と住宅のエネルギー融通による街区全体のエネルギー消費量

ケース
ケースa

CGS最適容量
(kW)

街区の
街区の
一次エネルギー CO２排出量
建物グループ１ 建物グループ２（TJ/年）（ｔ-CO2/年)

エネルギー １台目
249
327
融通なし ２台目
896
474
合計
1,145
801
ケースb エネルギー １台目
534
0
融通あり ２台目
1,409
843
合計
1,944
843
ケースc エネルギー １台目
523
0
融通あり ２台目
1,350
689
売電最小化
合計
1,872
689
※[ ]内の数値は、火力発電平均のCO2排出係数を用いた場合.

系統への
売電量
(MWh/年)

453

18,797[28,104]

5,464

444

18,674[26,846]

4,898

18,669[26,917]

0

-1.9%
445
-1.8%

参考文献）
1）石田武志，森俊介；都市街区内におけるマイクログリッド等の分散エネルギーネットワーク評価モデルの構築，エネ
ルギー資源学会論文誌（エネルギー資源学会）,Vol.29 No.１, (通巻 167)pp8-14（2008.1)（石田武志：日本工業大学工学部）

19

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

建物個別対策から都市の面的対策までの統一的評価

対象領域

民生（業務）部門での需要エネルギー、CO2 排出量評価した緩和策

太陽光発電、コージェネレーションシステム、ＢＥＭＳ，建物躯体対策、建物内部機器の省エネ、ＢＥＭＳなど

対象地域および空間スケール

宇都宮市

時間スケール

現状におけるポテンシャルの解析

計算手法・モデル・ツール

業務建物エネルギー負荷推計統合モデル（１） 解析の概要
本研究は、業務建物において複数の対策の重複効果などの相互関係を評価する方法を明確化するとともに、国内業務部門や都市・地域単位の対策導入効果を様々な条件で容易に評価するための解析ツールを構築し、具体的な都市（宇都宮市）を事例に評価したものである。
この研究では、建物単位のエネルギー負荷推計モデルからエネルギーシステム評価、さらに建物ストック量を踏まえた都市総 CO2 排出量の推計までを、一体化して推計するモデルを構築したものである。図 1 にモデルの構成を示す。これにより、用途別・建物規模別のエネルギー負荷から積み上げ計算を行い、機器の省エネルギーから、地域レベルの対策までの各階層の対策を反映させることが可能となる。このモデルにより、業務部門における CO2 削減効果をより精密に評価することが可能となり、温暖化対策導入施策のあり方の検討に反映させることができると考えられる。
（対策；空調システム高効率化）

ＣＯ２排出係数
１棟当たりのエネルギー消費量

都市
ＣＯ２
排出量

個別対策を実施する
建物ストック量
面的対策実施地域のエネルギー消費量
面的対策を実施する
建物ストック量（対策；省エネ機器導入など）

１棟当たりの電力負荷（用途別・規模別）

エネルギー
システムモデル

内部電力
推計モデル
空調負荷
推計モデル

太陽電池発電量
推計モデル
分散電源ネットワーク
評価モデル

建物ストック量
推計モデル

１棟当たりの
空調負荷（用途別・規模別）（対策；建物躯体対策など）（将来シナリオ）
都市街区変遷シミュレーション

図１． 評価モデルの構造（２） 解析手法
業務建物部門について、CO2 排出に係わる活動（アクティビティ）について、図 1 に示すような階層化したモデル化を行い、目標達成計画等で示されている各種対策が反映できるようにした。具体的には、建物単体の内部電力・空調負荷推計モデルにより１棟当たりの負荷を建物用途別規模別に推計し、次にエネルギー20

システムモデルにより、単体建物が必要とする負荷を満たすためのエネルギー所要量が推計される。さらにこの１棟当たりのエネルギー消費
量と建物ストック量により、都市のエネルギー
消費量、CO2 排出量が推計できる。このとき地域冷暖房やマイクログリッドなどの地域に面的に実施される対策は、切り分けて推計している。このようなモデル化により、建物単体の対策から、地域に広がる面的対策までを一括して推計することができ、対策間の重複効果を除外することが可能となる。

（３） 解析結果
表 1 に示すような各対策の導入条件を設定
し、各対策を個別に評価し積み上げた場合と、相互効果考慮を考慮したモデルで一括導入して推計した場合の削減量の相違について評価
した結果を表 2 に示す。これより、対策ケース

表１. 地球温暖化対策の導入率の想定
標準ケース 対策ケース

1．分散型新エネルギーのネットワーク構築○マイクログリッド
マイクログリッドによる空調エネルギー削減率（対 個別空調）○地域冷暖房地域冷暖房の導入比率（建物数の比率）現状値
地域冷暖房の導入比率（建物数の比率）想定値
地域冷暖房による空調エネルギー削減率（対 個別空調）
２．ＢＥＭＳ（ビルエネルギーマネジメントシステム）の普及○BEMSの普及率○削減効果の設定
照明
点灯時間の削減
点灯数の削減空調
空調負荷の削減
空調時間の削減
３．新エネルギーシステムの導入○太陽光発電の導入
ＰＶ導入量（建物１棟当たり）○CGS導入率
対建物数（10,000ｍ２以上の建物に対する導入率）
ＣＧＳ容量
４．高効率空調システムの導入○高効率空調システムの普及率
電気システムの比率
冷房COP（効率）電力
暖房COP(効率）電力
ガスシステムの比率
冷房COP（効率）ガス
暖房COP(効率）ガス
給湯システム
給湯COP（効率）電力
給湯COP（効率）ガス
５．トップランナー基準による機器の効率向上○複写機
機器更新によるエネルギー削減率○パソコン
機器更新によるエネルギー削減率○照明
機器更新によるエネルギー削減率
６．省エネ機器の買い替え促進
電球型蛍光灯に買い換えられる比率
電球型蛍光灯に買い替えた場合の省エネ率
７．高効率照明の普及
代替率（対フロー）
機器更新によるエネルギー削減率
８．建物の省エネ性能の向上
対策ケース建物省エネ率
標準ケース建物省エネ率

対策強化
ケース

0

4.4

4.4

％

0
1
5

0
1
5

1
2
5

％
％
％

0

5

20

％

5
20
5
5

5
20
5
5

10
20
10
10

％
％
％
％

0

2

4

ｋＷ／棟

0
400

5
400

5
400

％
ｋＷ

0
90
4.0
4.0
10
3.0
3.0

5
90
4.0
4.0
10
3.0
3.0

30
90
5.0
5.0
10
3.5
3.5

％
％

3.0
3.0

3.0
3.0

3.5
3.0

0

30

30

0

83

83

％

0

16.6

16.6

％

3.33
0

3.33
80

3.33
80

％
％

8
0

8
50

8
50

％
％

0.99
0.99

0.87
0.99

0.87
0.99

％

％

の場合で 7.0 千 t- CO2/年、対策強化ケースの場合 8.5 千 t-CO2/年の削減効果の相違がでることがわかる。削減量の差は、対策ケースの場合 0.9％、対策強化ケースの場合 1.1％となり対策導入量が大きくなるほど、積算誤差が大きくなることがわかる。今後、長期の CO2 削減量を評価する場合、相互効果を考慮しないと誤差が大きくなると考えられる。排出権取引の制度化など、削減量の評価精度の向上が求められる中、同じ導入
条件でも相互効果の考慮の有無で数％の削減量誤差が生じる可能性があることがわかる。
表２． 個別効果の積み上げと相互効果を考慮した削減効果の比較

1．分散型新エネルギーのネットワーク構築
２．ＢＥＭＳ（ビルエネルギーマネジメントシステム）の普及
３．新エネルギーシステムの導入
４．高効率空調システムの導入
５．トップランナー基準による機器の効率向上
６．省エネ機器の買い替え促進
７．高効率照明の普及
８．建物の省エネ性能の向上
合計
評価誤差

対策ケース
個別積上げ 相互評価考慮
1
4
12
2
65
44
1
3
3
72
65
7.0

(千t-CO2／年）
対策強化ケース
個別積上げ 相互評価考慮
1
18
29
12
104
44
1
3
3
113
104
8.5

参考文献）
1) 石田武志; 建設・運用・廃棄時を考慮した業務建物の環境負荷評価モデルの構築，土木学会論文集Ｇ（土木学会），Vol.
63 (2007.11), No. 4，pp366-375
2）石田武志；業務建物に導入される地球温暖化対策の相互効果評価モデルの構築，環境情報科学論文集 21（環境情報科
学センター），pp625-630（2007.11）（石田武志：日本工業大学工学部）

21

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

モデル統合基盤により複数対策の相互作用を考慮した CO2 排出削減効果の解析
対象領域

民生部門を中心とした電力起源 CO2 排出量評価した緩和策

電力の需要側としての太陽電池、供給側としての炭素税

対象地域および空間スケール

全国を対象、電力会社ごとの解析

時間スケール2000 年から 2050 年の 5 年毎の解析

計算手法・モデル・ツール

モデル統合基盤（ＤＯＭＥ）
電源計画モデル（線形計画モデル）
住宅マクロモデル、業務建物マクロモデル（１） 解析の概要
ここでは、個別分野の CO2 対策効果を評価するモデルを統合化することで、複数の対策技術のインタラク
ションによる CO2 排出の緩和効果を評価する手法を述べる。特定部門を対象とする個々のモデルの相互作用を可能にするため、ＤＯＭＥ（Distributed Object-based Modeling Environment－分散型オブジェクト・ベ
ースのモデル化環境）と呼ばれるモデル統合基盤を適用した。ＤＯＭＥは、マサチューセッツ工科大学の CAD
研究室（http://cadlab.mit.edu）において開発されているモデル統合基盤であり、マイクロソフトのエクセルをはじめ、様々な汎用アプリケーション上に構築されたモデルをウェブ上で統合化できるツールである。

（２） 解析手法
本研究では、他の研究で構築された電源計画モデ
ルと、電力需要削減を推計するための建物省エネル
ギー対策モデル、及び住宅
省エネルギー対策評価モ
デルの統合を行った。具体的には、各モデル間のパラメータをリンクさせ、モデル間でデータのやりとりをして、モデルを連動させる。各モデルは異なる研究者が統合することを考慮

図 1. DOME に基づく協調基盤のイメージせずに構築したものであるが、ＤＯＭＥを用いることにより、個別モデルでは得られない部門間相互作用の評価もできるようになった。更に、ウェブ上でモデルを統合するごとができるので、図１で示すように、統合化したモデルを用いる
ことにより、異なる環境や知識を持つ関係者が容易にモデルやデータを共有することが可能となる。

22

（３） 解析例：供給側の炭素税対需要側の太陽電池
太陽電池と炭素税の導入効果を解析したシミュレーションの結果を図２に示す。太陽電池と炭素税が導入されていない「ベースシナリオ」の CO2 排出量は、図２の黒四角（■）で示すよ
うに、2050 年では CO2 排出量が 2005 年と比べて約２割増加することがわかる。しかし、太陽電池を導入すると、CO2 排出量が著しく減少し、2005 年と比べて 2050 年の CO2 排出量が約２割減少する。太陽電池に代わり、１万円の炭素税を導入した場合、CO2 排出量が更に減ることがわかる。そして、太陽電池と炭素税を両方導入

図 2. 全国（沖縄除く）の CO2 排出量推計結果

した場合は、炭素税のみの場合とほぼ変わらな
い結果になっている。

揚水発電

個別に導入した場合に効果が大きい太陽電池が、炭素税と合わせると効果が少なくなる理由は、炭素税を導入

石油火力

しないとき、図３に示すよう、低コストの石炭火力発電

天然ガス火力所が大幅に導入され、それに伴って原子力発電が著しく

ガス複合発電石炭火力
原子力減少するためである。そのため太陽電池により得られた電力は CO2 排出強度が高い石炭火力を主に代替し、全体の CO2 排出量への効果が大きくなると考えられる。しかし炭素税を導入した場合、図４に示すよう、CO2 排出が

図 3. 電源構成比（太陽電池無し、炭素税 0 円）

ほとんど無い原子力発電が増加し、石炭火力発電が削減される。その状態で太陽電池が導入されると、原子力を代替してしまうため、CO2 排出量があまり減らない結果となる。しかし、更に高額の炭素税を導入すると、結果としてＧＣＣ（ガス複合発電）などの他の発電技術が太陽電池によって代替され、図２で表示した○と●の結果のように、太陽電池の導入効果が再び大きくなると考え
られる。

参考文献）
1)

電源構成比（太陽電池無し、炭素税 1 万円）

石田武志, Steven Kraines：モデル統合基盤により複数モデルを連動させた国内 CO2 削減シミュレーション,

エネルギー・資源学会
2)

図 4.

第 24 回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス講演論文集, pp223-226（2008.1）

石田武志, Steven Kraines：モデル統合基盤により複数モデルを連動させた首都圏 CO2 削減シミュレーション,

エネルギー・資源学会

第 23 回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス講演論文集, pp159-162（2007.1）（スティーブン・クレイネス：東京大学総括プロジェクト機構）

23

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

プラグインハイブリッド車および家庭用 CGS/HP の導入拡大による CO2 排出削減量の解析

対象領域

運輸自動車部門・民生家庭部門からの CO2 排出量評価した緩和策

プラグインハイブリッド車、家庭用 CGS、給湯用 HP、発電部門対策

対象地域および空間スケール

全国

時間スケール2050 年時点におけるポテンシャルの解析

計算手法・モデル・ツール

地域別世帯類型別の家庭のエネルギー需給モデル、交通センサスデータに基づく自動車の走行パターン推計モデル（１） 解析の概要
最終需要での電力利用に関連した各種の省エネルギー施策の実施が、わが国の CO2 排出量に与える影響を電源構成やその運用方法の変化も含めて検討した。電源構成評価に関しては、CO2 回収貯留設備（CCS）も考慮した最適電源構成モデルを構築した。個々の家庭における不確実な電力・熱の負荷曲線を生成するモデ
ルと、確率動的計画法による家庭でのコージェネレーションシステム（CGS）、給湯用ヒートポンプ（HP）の最適運転方法を決定するモデルを構築し、これらの機器の導入による電力とガス需要の変化を推計した。
また、プラグインハイブリッド車（PHEV）の広範な導入が、電力負荷の変動に与える影響を、道路交通センサスデータに基づき推計し、ガソリン等を電力で代替することによる CO2 排出削減効果を評価した。
1600

最適電源構成モデルを線形計画問題として定式化した。
時間解像度は 7 季節 24 時間帯であり、原子力、石炭、石炭ガス化複合（IGCC）、LNG、LNG 複合、石油、揚水、1400
発電電力量（TWh/年）（２） 解析手法

1200

石油

1000

LNG複合

800

LNG

600

IGCC

400

石炭

200

原子力
一般水力

0

一般水力、地熱（外生値）の各種発電技術を考慮し、わが

2010

2020

国の 9 地域別の電力需給構造の差異や地域間での電力の図 2 に示す。なお、ここでは CO2 の海洋貯留が可能と仮定したが、その可否は別途検討が必要である。
次に、家庭のエネルギー需要を生成するモデルを構築した。家庭における人間の行動を乱数でモデル化し、行動に関連する機器の電力・熱負荷を積み上げて、時間解像度
10 分で需要を推計し、確率動的計画法で CGS、給湯用

2050

図 1. 発電電力量（全国）の推移
CO2 排出量と回収貯留量（Mt‐C/年）と、発電部門からの CO2 排出量の推移をそれぞれ図 1 と

2040

年

経済融通や CCS も考慮した 1)。発電部門からの CO2 を2050 年までに 2005 年比 70%削減する場合の発電電力量

2030

200
150

石油
LNG複合
LNG
IGCC
石炭
海洋貯留
海洋帯水層
ガス田油田
帯水層

100
50
0
‐50
‐100
‐150
2010

2020

2030
年

2040

2050

図 2. 発電部門の CO2 排出量・回収量の推移

HP の運用方法を決定した。都道府県別・世帯類型別に、生活時間、気候の差異を反映させた戸建住宅 4700
軒分の運用を模擬し、CGS（ガスエンジンや PEFC 形燃料電池）や HP の導入拡大が系統電力需要に与える影響を推定した 2)。図 3 には、HP や CGS が 100％普及した場合のわが国の家庭部門（戸建住宅）の電力需
要の推計結果を示す。さらに、PHEV が蓄電池の充電エネルギーのみで 30km の走行が可能と想定し、道路

24

交通センサスによるトリップ長と発生交通量の調査結果に基づいて、全自動車が PHEV になったものとし、電力で代替可能となる液体燃料量を推計した 3)。充電に必要な電力は、図 4 に示すように、系統電力コストが最小となるように行われるものと想定し、電源運用変化も考慮した CO2 排出量削減効果を評価した。
90
80
電力需要（GW）

70

60
40

60
50
40

PHEV充電電力

30

系統電力需要

20

20

10
00:00

21:00

18:00

15:00

12:00

9:00

6:00

0:00

21:00

18:00

15:00

12:00

9:00

6:00

3:00

3:00

0

0
0:00

戸建住宅の
系統電力負荷（GW）

電力需要
ガスエンジンCGS普及時の負荷
燃料電池CGS普及時の負荷
給湯用HP普及時の負荷

時刻

図 3. 冬季平日戸建住宅電力需要（全国 2050 年）

図 4. 夏季最大三日の電力負荷（関東 2050 年）（３） 解析結果
図 5 には、2050 年の発電部門と運輸部門（自動車）、都策ケース以外では、発電部門からの CO2 排出量を 2005 年
比 70%削減する排出制約を課している。HP や CGS を導入した場合は、都市ガス起源の CO2 排出量の変化分で上限値を補正した発電部門の CO2 排出制約を課している。

70200
CO2 排出量（Mt‐C/年）

市ガス（家庭給湯＋CGS）からの CO2 排出量を示す。無対

80

250

60
50

150

40
100

30
20

50

10
0

0

発電部門の限界削減費用（1000円/t‐C）

時刻

PHEV に関しては、その導入の有無によって発電部門のCO2 排出制約の上限値を変化させることはせず、ガソリン等の燃料起源の CO2 排出量の削減は、発電部門の削減に追加的に行われるものとした。また、図 5 には、それぞれのケースでの発電部門での限界削減費用も示す。
発電部門の CO2 排出量削減には、図 2 に示すように CCSの貢献が無視できない結果となった。CGS や HP の導入効

発電部門
都市ガス（家庭給湯＋CGS）
運輸部門（自動車）
限界費用
限界費用（PHEV導入時）

図 5. CO2 排出量と限界削減費用（全国 2050 年）

果は量的にはそれほど大きくはない。なお、HP の導入ケースでは限界削減費用が若干安価となる状況が見て取れる。PHEV の普及に関しては、CO2 排出量削減効果の絶対量は比較的大きく、充電のための電力需要量増加による発電部門での限界削減費用の上昇幅もそれほど大きくはないという結果となった。ただし、ここでは、HP、CGS、PHEV の導入コストは、解析対象には含まれていない点には注意が必要である。

参考文献）
1) 戸張智貴、横山直規、藤井康正、山地憲治：「負荷の不確実性を加味した家庭用 CGS・給湯 HP の運用が日本のエネ
ルギー需給・CO2 排排出量に与える影響評価」、平成 18 年電気学会全国大会
2) 藤井康正、横山直規、上杉春奈：「家庭用 CGS と給湯用 HP の普及が日本の CO2 排出量推移に与える影響」、第 26 回
エネルギー・資源学会研究発表会（2007）
3) 上杉春奈、藤井康正：「電気自動車の普及が電源構成に与える影響と二酸化炭素削減効果」第 24 回エネルギーシステ
ム・経済・環境コンファレンス、東京（2008）（藤井康正：東京大学大学院工学系研究科）

25

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

中山間地域の町を対象とした温室効果ガス排出削減ポテンシャルの解析

対象領域

産業、民生（業務、家庭）、運輸の各部門の温室効果ガス排出量評価した緩和策

再生可能エネルギーの利用、森林吸収、機器効率の改善、etc.

対象地域および空間スケール

町単位の解析

時間スケール1990 年～2050 年の解析

計算手法・モデル・ツール

マテリアルフロー分析（１） 解析の概要
都市、自治体が地球温暖化防止に向けて果たすべき役割は大きい。改正温対法にも明記されているように、区域の自然的社会的条件に応じて、温室効果ガスの排出抑制に向高知県高岡郡梼原町

けた総合的かつ計画的な施策の実施が今まで以上に求められている。このような社会情勢のもと、内閣官房地域活性図 1. 町の位置

図 2. 町内の風景- 入力パラメータ一覧 -- 産業部門（第1次／第2次産業） -化統合事務局でも、わが国全体を低炭素社会に転換してい

人口

Pt

世帯数

Ht

くため、政府として、温室効果ガスの大幅削減など高い目

床面積

Fi ,t

機器効率

Eff m ,t

気象条件 Met

車両台数

Ct

標を掲げて先駆的な取組にチャレンジする都市を「環境モデル都市」に選定し、その実現に向けて重点的に支援するとしている。このように注目されている都市、自治体の環
境施策の効果を検討するため、本研究では環境モデル都市

走行距離 Dist燃費

就業者数 WPt

補助金等

St

経済情勢 Ecot

事業費

Opt

Eff c ,t

CO 2 ,t = f (WPt , S t , Eco t , Op t )-民生部門（家庭／業務） -CO 2 ,t = f ( Pt , H t , Fi ,t , Eff m ,t , Me t )- 運輸部門（自家用車／その他） -CO 2 ,t = f (C t , Dis t , Eff c ,t )

都
市
が
排
出
す
る
二
酸
化
炭
素
総
量

図 3. CO2 排出量の推計フローを例に CO2 削減ポテンシャルを推計した。
（２） 解析手法
対象： 本研究では、内閣官房より環境モデル都市に選定された高知県梼原町（ゆすはらまち）の CO2 削減ポ
テンシャルを推計する。梼原町は典型的な中山間地域に位置し、自然的条件に恵まれた町である（図 1、図 2）。
町の約 90%は森林に覆われ、バイオマス資源が豊富である。風況の良い四国カルストには既に 2 基の風力発電設備が建設されているほか、町内では小水力発電設備や太陽光発電装置の設置も進む。こうした地域の潜在的な自然エネルギーを利用する事によって、他の中山間地域の町の模範となる事が期待されている。
解析手法の概要： CO2 削減ポテンシャルを以下の手順で推計した。まず無対策ケースにおける町からの CO2
排出量を推計する。続いて各種低炭素対策の実施による CO2 削減量を積み上げ、これを無対策ケースの結果から差し引く事により対策ケースの CO2 削減量を推計した。対象領域はエネルギー転換部門を除く、産業、
民生、運輸の３部門のエネルギー起源 CO2 排出量とした。
産業部門： わが国では市区町村単位での統計データの整備が遅れており、産業部門の活動に起因する CO2
排出量を積み上げて計算する事が困難だったため、国立環境研究所の 3EID の CO2 原単位を利用した。原単
位を適宜統合することにより農業、林業、水産業、鉱業、製造業、建設業の CO2 排出原単位を作成した。その値に経済予測より算出された産業毎の総生産額を乗じることによって産業部門の CO2 排出量を推計した。

26

表 1. CO2 削減対策と期待削減量（t-CO2/年）

民生部門： 民生部門は家庭部門と業務部門大別される。それ

取組内容

ぞれ住宅マクロモデル、業務用建築マクロモデルに将来推計

削減量

1

持続可能な森林経営

2

家庭用ペレット炊きストーブの導入

338

ータを入力する事により CO2 排出量を推計した。なお将来人

3

ハウス園芸用ペレット炊き温風機の導入

263

口、世帯数の算出にあたっては国立社会保障・人口問題研究4

町内施設のペレット炊き冷暖房機器の導入

5

事業用ペレット炊き給湯設備の導入

6

家庭用ペレット炊き給湯設備導入への助成

705

7

小水力発電施設の導入・活用

162

8

町有施設への太陽光発電施設の新規導入

10

運輸部門： 自家用車の利用による CO2 排出量は登録自動車台

9

家庭用太陽光発電施設導入への助成

700

数に走行距離、燃費等を乗じる事によって算出した。ここで10

公共施設の太陽光発電施設の継続利用

125

11

BDF 製造装置の導入

12

12

公用車の電気自動車への転換

29

13

家庭用エコ給湯器導入への助成

212

14

家庭用太陽光温水器導入への助成

270

15

家庭用複層ガラス導入への助成

ガソリン・軽油等の売上量を乗じる事によって算出している。

16

環境教育・低炭素型ライフスタイルの実践

1,197

CO2 削減対策の実施による削減量の推計方法： 表17

風力発電施設の拡充

41,207

人口、将来推計世帯数、建築物別将来推計床面積等の推計デ

所の推計アルゴリズムを参照し、建築物別将来推計床面積は将来推計人口等に比例して増減する事とした。

将来の登録自動車台数は将来推計世帯数に比例して増減すると仮定している。自家用車以外の車種の走行に起因する CO2
排出量に関しては統計データの不足により 3EID の原単位に30000

1 に示す 17 個の削減対策毎に推計された 2050 年にを考慮しながら導入年次、導入規模等を決定した上（３） 解析結果
エネルギー起源 CO2 の削減ポテンシャルの推計

25000

基準

20000

運輸

150

上段： 無対策ケース
下段： 対策ケース

13%
7%
- 3%

680
1,100

- 10%
- 18%

-20%

- 34%

15000

- 51%

家庭

10000

結果を図 4 に示す。無対策ケースでも今後暫くは町5000

内人口の減少に伴って町からの CO2 排出量は減少

0

-18%
削減量

で CO2 削減量を積み上げ形式で算出した。

CO2 排出量（t-CO 2 ／年）

おける CO2 削減期待量を示す。それぞれ予算規模等

18%

70,200

-62%
-69%

業務
産業

1990年 2000年 2005年 2010年 2020年 2030年 2040年 2050年するがその減少率は逓減する傾向を示す結果とな

図 4. CO2 の削減ポテンシャルの推計結果った。一方、町が計画する CO2 削減対策が全て実行
60000に移されれば 1990 年時の排出量と比較して約 7 割

40000

源（木質ペレット）の利用、太陽光発電装置への助成、低炭素型ライフスタイルの実践といった対策の効果が特に大きい事が判明した。また森林吸収・風力発電による効果を含めると町全体が排出する
CO2 の総量以上に CO2 の削減が見込める事が判明し

CO2 排出量（t-CO2 ／年）を削減できる事が示唆された。中でもバイオマス資

20000

基準

- 293% - 425%
1 8%
1 3% - 426%
- 3%

- 529% - 711%
- 34% - 51%- 884% - 1081%- 62% - 69%

0-20000-40000-60000-80000森林吸収
代替フロン等3ガス
非エネルギー起源CO2, CH4, N2O
エネルギー転換運輸
上段： 森林吸収、風力含む
家庭
業務・その他
下段： エネルギー起源CO2排出量のみ
産業

た（図 5）。以上のように、梼原町が計画する CO2-100000

削減対策が確実に実行されれば、その削減効果は極-120000

めて大きいものになる事が示唆された。

図 5. 温室効果ガス削減、森林吸収ポテンシャルの推計結果

1990年 2000年 2005年 2010年 2020年 2030年 2040年 2050年

参考文献 1）川久保俊、伊香賀俊治、新谷圭右：都市域を対象とした CO2 削減ポテンシャルの推計、第四回日本 LCA
学会研究発表会講演要旨集、2009.3 2）大津由紀子、伊香賀俊治、堀池瞬：持続可能な森林施業に伴う CO2 収支の 2050
年までの予測、第四回日本 LCA 学会研究発表会講演要旨集、2009.3（伊香賀俊治：慶應義塾大学理工学部）

27

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

ロードプライシングによる CO2 排出削減ポテンシャルの解析
対象領域

自動車交通量起源 CO2 排出量評価した緩和策

ロードプライシング

対象地域および空間スケール

沖縄都市圏

時間スケール

現状におけるポテンシャルの解析

計算手法・モデル・ツール

地理情報システム、均衡配分手法（１） 解析の概要
ロードプライシングとは、大都市都心部などの一定の区域における自動車の走行や進入に対して課金を行う政策である。この政策は、交通行動に対し、自動車の走行経路の変更、自動車から他の交通手段の転換、目的地の変更、時間帯の変更、トリップの取り止めといった影響を及ぼしうる。結果、対象区域における自動車利用が減少し、また走行速度が向上することにより、交通渋滞の緩和、大気質の改善、CO2 排出量の削減などの効果が見込まれる。
課金の方法には、対象区域への進入に対してその都度あるいは１日１回課金される「コードン課金」や、対象区域内での走行に対して１日１回課金される「エリア課金」などがあり、効果の発現の仕方も異なる。
わが国では東京都で導入が検討された例があるが、未だ実施には移されていない。海外ではシンガポール、
ノルウェー（オスロなど）、イギリス（ロンドン）などで既に実施されており、規模や方式にもよるが、技術的には機は熟しつつある。社会的な受容性が問題となりうることから、政治的リーダーシップや課金収入の使途の工夫などが導入に向けての鍵となる。
ここでは、具体的な都市圏の例として、沖縄都市圏を取り上げて、コードン課金とエリア課金の効果を、新しい分析手法を用いて、計測した。
0

2.5

5 km

（２） 解析手法

スの均衡配分において、コードンを横切る∀

リンクに課金額を賦課することにより、実Charged Area

コードン課金の評価は、通常の OD ベー

施した。一方、エリア課金の厳密な評価のために、トリップチェーンベースの非加算型経路コストを考慮することが必要になることを提案し、それを表現可能なネットワ
ーク均衡モデルを示し、そのモデルと等価な最適化問題を示した。そして、沖縄都市圏に適用し、エリア課金とコードン課金の図 1. 仮想的な課金対象地域;那覇市都心部

最適課金や消費者余剰の相違を明らかにした。エリア課金は、対象地域内のすべての走行に対して一日単位で課金するものであり、コードンを横切る走行に課金するコードン課金と比べて、技術的に適用困難であるが、リンク別に最適課金する場合により近くなると考えられる。

28

（３） 解析結果
エリア課金は、対象地域内のすべての走行に対して一日単位で課金するものであり、コードンを横切る走行に課金するコードン課金と比べて、技術的に適用困難であるが、リンク別に最適課金する場合により近くなると考えられる。

6(10 JPY)

3,310

ここでは、沖縄本島への適用結果を示す。
3,308

1999 年道路交通センサスデータからトリッ

ン単位の需要関数を設定し、非加算経路コス

3,306
Social Surplus

プチェーンデータを作成し、トリップチェー

3,304
3,302

Cordon-based Pricing

ーク均衡モデルを適用した。具体的に、那覇

3,300

Area-based Pricing

市都心部を仮想的な課金対象地域とし、日単3,298

トを考慮したトリップチェーン型ネットワ0位で計算した。図 1 に分析対象地域を示す。

428

は約 500 円と、最適コードン課金の約 250427

体の CO2 排出量を比べると、図 3 に示すよう

425
424
423
422
Cordon-based Pricing

421に、課金額の増加に対して、コードン剰課金420の場合は、課金対象とならない地域内内トリ

419
418

ップが増加するため、削減効果が打ち消され

800
1000
Toll (JPY)426
CO2 Emission確保できることが示された。また、都市圏全

600

(t)

的余剰の違いを示しており、最適エリア課金

社会的余剰はほぼ同じで、より大きな収入が400

図 2. 課金額と社会的余剰の違い

図 2 は、コードン課金とエリア課金の社会円よりも大きく、コードン課金と比べると、

200

Area-based Pricing

0

200

400

600

800
1000
Toll (JPY)る仕組みとなっていることが確認された。
宇都宮都市圏の分析結果も踏まえ、以下の図 3. 都市圏全体の CO2 排出量関係が多くの都市圏においてに成立すると考えられる。
・(次善の) 最適課金レベルは，エリア課金のほうがコードン課金よりも高い．
・(次善の) 最適課金時における社会的余剰は，エリア課金とコードン課金でほぼ等しい．または，前者がわずかに高い場合がある．
・(次善の) 最適課金時における料金収入は，エリア課金よりもコードン課金のほうが少ない．
・エリア課金よりもコードン課金のほうが社会的余剰関数の形状が鋭いため，慎重な料金設定が必要
とされる．
参考文献）
1) 円山琢也, 原田昇: ネットワーク上での混雑を考慮した最適職住配置手法の構築とその実証研究, 都市計画論文集,
No.38-3, pp.517-522, 2003.
2) Maruyama,T. ,Harata,N.: Difference between area-based and cordon-based congestion pricing: Investigation by trip-chain-based
network equilibrium model with non-additive path costs, Transportation Research Record,

No. 1964, pp.1–8, 2006.

（原田昇：東京大学大学院工学系研究科）

29

3. 都市および地域における緩和策の解析事例

地域間物流に伴う CO2 排出量の変化
対象領域

貨物輸送を起源とする CO2 排出量評価した緩和策

モーダルシフト、地産地消

対象地域および空間スケール

全国を対象、都道府県ごとの解析

時間スケール

現状におけるポテンシャルの解析

計算手法・モデル・ツール

物流センサス、消費に誘導される物流量の計算（１） 解析の概要
物流に関連する運輸部門は日本全体の排出量の約 2 割を占める。物流における CO2 削減の有力な手段として、輸送距離を減らすこと（地産地消）、低 CO2 排出の輸送機関への切り替え（モーダルシフト）の 2 つがある。物流における対策は、一地域内の輸送を単体として評価するだけでは正しく評価ができない。なぜなら素材が輸送されて工場で加工されるように、物流は産業活動と直結するものであり、遡れば消費活動が産業活動を通じて物流を誘発しているものといえるからである。つまり物流における CO2 排出削減は、個々の都市における消費活動に誘発される、様々な地域における物流に着目する必要がある。本研究では国土交通省より公表されている物流センサスのデータを利用して、都道府県の消費活動に伴って誘発される各地域における物流量を推計した。

（２） 解析手法
物流センサスは、国土交通省が昭和 45 年度以来 5 年ごとに実施している統計調査である。物流が発生する
個々の事業所から出荷されるすべての貨物について、貨物の品目、重量、届先地、荷受人業種、輸送機関、
輸送経路、物流時間などを全国規模で調査しているので、全国各地域の物流施設、交通施策計画の基礎資料、その他物流に関する調査研究に広く用いられている。
本研究では、消費に起因して発生する物流を「誘導物流」と呼んでいる。誘導物流は、最終消費者が消費する製品の製造過程をさかのぼるときに、製造過程で地域間に発生する物流をさす。産業連関分析では最終需要に由来する生産を求めるが、同様に最終需要に由来して発生する地域間の物流をとらえたい場合に、この誘導物流を用いる。図１に誘導物流の計算フローを例示した。最終需要として消費される製品は工場で加工されて出荷される。その原料が工場に入荷される際に誘導物流が発生する。このとき、工場でどのような原料がどれだけ必要かという情報を産業連関表の投入係数行列（図１の行列 A）によって与え、原料がどの地域から供給されるかを地域間移入行列（図１の行列 R）によって与える。物流は連鎖的に発生し、通常の原料は別の素材が加工されることによって、原料として供給されるであろう。この連鎖は原料（素材）が、農産物のように第一次的に生み出される場合や、輸入されて供給される場合にまで遡ると終了する。連鎖によって発生する以上の誘導物流を逐次加算して合計することによって、最終製品に起因するトータルの誘導物流量を求めることができる。

30

入荷N

誘導物流Ｘ
加工
Ｎ ←Ｓ

Ｘ＝ＲN
Ｒ ：地域間移入行列

Ｎ＝ Ａ Ｓ（入荷元の地域を決定）

Ａ ：投入係数行列（入荷品類と量を決定）

出荷S
最終需要

図 1. 誘導物流の計算フロー例（３） 解析結果
図 2 は 1 トンの農水産品消費によって誘発される物流量を示している。多くの地域に物流を誘発する東京
都での消費に対して、地産地消の傾向が強い北海道では、地域内での物流がより多くなっており、地産地消
によって輸送距離を減らすことによる CO2 削減の効果が結果より示唆される。
モーダルシフトに関しては、政府はモーダルシフト化率（500km 以上での鉄道・海運利用率）を 50％まで向上させる目標を設定している。1 年間の品目別の最終消費量に誘発される誘導物流を求め、モーダルシ
フトによる日本全体での CO2 削減効果を計算し、農水産品以外の品類でモーダルシフトを 50%達成すると、現状比 30%以上の排出削減を見込むことができるとの結果を得た。

200t･km100

200t･km
100

農水産品
林産品
鉱産品
金属機械工業品
化学工業品
軽工業品
雑工業品
特殊品
0

農水産品
林産品
鉱産品
金属機械工業品
化学工業品
軽工業品
雑工業品
特殊品

400km

0

400km

図 2. 1 トンの農水産品消費に誘発される物流(トン･km)。(東京都(左)と北海道(右)での消費に誘発される各都道府県発
の物流量)

参考文献）
1) 国土交通省,「第７回全国貨物物流調査（物流センサス）」
2) 吉田好邦，西森千紗，松橋隆治，「物流の波及を考慮した貨物輸送の地域連関」，第 25 回エネルギー・資源学会研究発
表会講演論文集(2006)，255-258.
（吉田好邦：東京大学大学院新領域創成科学研究科）

31