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特集● IoT、Big data と交通／報告

Honda実証実験で見えてきたコネクティビティーのさらなる可能性
上野政則＊

石田喜三＊

HondaではCO2削減を目指し、家庭生活で排出されるCO2に対し2000年比半減を目指したHonda Smart Home System（HSHS）を導入した住宅を建築し、実際に生活し、CO2の低減、QOL（Quality Of Life）などの実証実験を行っている。また創エネルギー機器として太陽光発電パネル、ガスコージェネレーションシステムと電気自動車のバッテリーを利用したV2H（Vehicle to Home）などにより家庭生活から排出されるCO2を2000年比半減達成の可能性を得た。またさらなるCO2削減を目指し、生活圏内の移動を想定した小型電動車両（MC‑β）を試作し、多様な利用シーンでのモニター実験を通して、利用者の移動も想定したエネルギーマネジメントの実現に向けた取り組みも推進している。本稿ではその取り組み内容についても紹介する。

Further Possibility of Connectivity Seen from Honda's
Demonstration Experiment
Masanori UENO＊

Yoshimitsu ISHIDA＊

Honda has been building residential buildings fitted with the Honda Smart Home
System (HSHS) to conduct verifications under real-life conditions for CO2 emission
reductions, quality of life (QOL) and other matters with the aim of reducing residential
CO2 emission levels to half by the year 2000. The company has also demonstrated thepossibility of achieving this goal through the use of energy creating systems such as
solar power panels, gas cogeneration systems, and the V2H (vehicle to home) systems
which utilize electric vehicle batteries. Honda has also prototyped a small electric vehicle(MC- β ) designed for mobility within peopleʼs spheres of day-to-day life and has been
carrying out monitoring surveys for a diverse range of usage scenarios as part of theireffort to achieve further CO2 emission reductions and realize energy management
schemes that take into account user mobility. This paper reports on these and othereﬀorts made by the company.

は、世界全体の平均気温上昇を産業革命前に比べ１．まえがき

２℃より低く抑えるため、CO2などの温室効果ガス

2015年11月30日からフランス・パリでCOP21（国連気候変動枠組条約第21回締約国会議）が開催され、排出を今世紀後半に実質ゼロにすることを目指すという驚くべき宣言が発表された。

現地時間の12月12日に2020年以降の温暖化対策の国

近年、地球環境保護やエネルギー資源問題の観点際枠組み『パリ協定』が正式に採択された。そこでから太陽光発電や次世代自動車そしてコージェネ＊ 株式会社本田技術研究所R&Dセンター X主任研究員

Chief Engineer, R&D Center X, Honda R&D Co., Ltd.
原稿受付日 2017年６月16日
掲載決定日 2017年７月19日

IATSS Review Vol. 42, No. 2

レーションシステムの関心が高まっている。背景として、世界経済の発展に伴う温室効果ガスの総排出の増加、地球規模での気候変動やエネルギー問題による意識の変化が挙げられる。独立行政法人国立環（ 29 ）Oct., 2017

112

上野政則、石田喜三

境研究所による統計データによると、2013年度の国内における温室効果ガスの中で90%以上を占める
CO2の総排出量は1990年（京都議定書の基準年）比10.8%の増加となっており、そのうち家庭部門では53.4%の増加、運輸部門では9.2%の増加を占めている１）。CO2排出量削減には家庭・運輸部門からの低減が重要な課題になる。
住宅業界では2020年までにネット・ゼロ・エネル
ギー・ハウスを標準的な新築住宅にすることを掲げ
く たいている２）。ネット・ゼロとは住宅の躯体・設備の省エネ性能の向上、再生可能エネルギーの活用等により、年間での１次エネルギー消費量が正味（ネット）でゼロまたはおおむねゼロになることをいう。一方で、2011年の東日本大震災を発端とした電力不足のFig. 1

平均家庭のエネルギーの使用内訳危機により電力不安が重なり、住宅に対する安心・安全への要望も高まっている。これらの要求を満たジュール開発と組み合わせて、実証実験向けテレメすために各社スマートハウス技術に取り組んでおり、 トリーシステムを構築した。その概要と実証実験内容についても解説する。

近年普及が始まっている。
Hondaでは、家庭で生じる熱エネルギーの最適化

２．HSHSのコンセプトと停電時の安心を両立するエコウィルプラス（大阪ガスの登録商標）の構成要素である、停電時自立運

HSHSとは、パーソナルモビリティーと創エネル

転機能付き家庭用コージェネレーションユニットをギー機器で、高質な生活の実現とCO2削減を目標に2012年に販売開始している ３）。また、電気自動車

掲げ、「自由な移動の喜び」と「豊かで持続可能な社（EV）やエネルギーなどを販売している。これらの会の実現」をコンセプトに、現実的な家のサイズで製品と自然エネルギー活用の太陽光発電（PV）パネ

エネルギーの家産家消（家庭で電気を作り、家庭でルを組み合わせたシステムを構築し、コネクティビ

電気を消費）を目指すシステムである。資源エネル

ティーの実証実験を2012年４月からさいたま市で実

ギー庁の家庭部門におけるエネルギー消費の推移４）施している。コネクティビティーとは車、人、家、によると、実際の家庭内のエネルギー消費は暖房・インフラなどのさまざまなものがＩＴ（インフォ給湯などの熱エネルギーの利用が約６割を占めていメーションテクノロジー）を使ってつながり、情報る（Fig. 1）。CO2削減には、熱と電気を効率よくマのやりとりを行うことを意味する。本稿では、車をネジメントすることが必要になる。

使用した家庭生活から排出されるCO2に対し2000年

HSHSでは下記２点を狙いとし、電動化モビリ比半減を目指し、安全性と利便性を備え持つHonda

ティと創蓄エネルギー機器が効率的に家と融合する

Smart Home System（HSHS）の概要と実証実験内ことを目指している。

容について解説する。

１）電動化モビリティとエネルギー機器を家とつな

また、小型電動車両（MC‑β）は国土交通省が導げる統合パワーコンディショナーを構築する。

入検討している超小型モビリティ認定制度に準じてモビリティとしての機能を損なうことなく、蓄試作し、2013年よりさいたま市、熊本県、宮古島市

エネルギー機器としてEVのバッテリーを適用と提携して、多様な利用シーンでの実証実験を進め可能な技術を構築する。ている。その車両状況のモニタリング・運行管理・

２）インターナビ情報と家の電熱需要から家の需要データ収集を目的として、各種車両データやGPS情予測を行う技術を確立する。予測に基づきエネ報等をリアルタイムに公衆回線を介してHondaの管ルギー機器の運転計画を決定し、必要なエネル理サーバーへ送信する機能を搭載している。このシギーを家で作り出すようにすること（家産家消）

ステムは、Hondaの量産車に搭載しているインターでCO2半減を達成するシステムを構築する。

ナビの通信プラットフォームをベースに専用通信モ

国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2（ 30 ）

平成 29 年 10 月

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Honda 実証実験で見えてきたコネクティビティーのさらなる可能性

太陽電池パネル

電気発電機
天然ガス

充電アーム

（都市ガス）

Smart e Mix Manager

LPG

ガスエンジン

ホームバッテリーユニット

Fig. 3
家庭用ガスエンジンコージェネレーションユニット

Fig. 2

給湯ユニット熱

家庭用コージェネレーションユニットの概要

火力発電（従来方式による発電方式）

HSHSのシステム構成

電気エネルギー

40

100

３．HSHSの構成機器

１次エネルギー（石炭・石油・天然ガスなど）

Fig. 2にHSHSの構成機器を示す。HSHSを構成している創蓄エネルギー機器、Smart e Mix Manager（SeMM）、クラウドサーバーはそれぞれ以下のよう（日本での設置）

エネルギー利用率

kW、熱出力2.5kW、総合効率92%を家庭で活用することが可能である。投入エネルギーを無駄なく使い切ることで家庭でのCO2削減に結び付くシステムである（Fig. 3）。

92%電気エネルギー
26.3

100

１次エネルギー（天然ガス）

65.7

家庭用コージェネレーションシステムは、天然ガを効率的に創り出すシステムである。発電出力１4（出典：（社）日本ガス協会）

Honda MCHP

１）家庭用コージェネレーションシステム（MCHP）る。運転時のエンジン排熱を回収しつつ、電気と熱送電ロス

56

利用されない廃熱な役割を果たしている。

スでエンジンを動かしそのエンジンの出力で発電す

40%

エネルギー利用率44

利用されない廃熱

Fig. 4熱エネルギー

8

コージェネレーションシステムのエネルギー効率■給湯•暖房負荷と発熱量（kcal/h）
10,000

給湯負荷※
暖房負荷※
Hondaガスエンジンコージェネレーションユニット発熱量

8,000
6,000
4,000
2,000
456789101112131415161718192021222316171819202122230

12（時）■電力負荷と発電量

天然ガスを燃料として家でオンサイト発電するこ（kW）
32とにより、電気損失が少なく済むため従来の発電方式に比べてCO2の削減にも貢献する（Fig. 4）。さらに、

1

家庭用コージェネレーションユニットは機動性の高いエンジンの特性を生かし、Fig. 5のように、気候や家庭ごとの生活パターンに合わせた学習制御によ

電力負荷※
Hondaガスエンジンコージェネレーションユニット発電量

4Fig. 5567891011121314150
12（時）※ガス事業者調べ

コージェネレーションシステムの運転パターン

り、熱、電気の使用時間に合わせた無駄のないオン参照）を利用することにより、在宅時には電気の創デマンド運転を行う。

蓄エネルギー機器として有効活用する。深夜電力や火力発電による商用電力と従来のガス給湯暖房シ

家庭内負荷電力が少ないときのMCHPの余剰電力ステムを利用した場合と比較し、約40％ものCO2削の蓄電が可能であり、家庭内または系統で電力が不減に貢献している。

足、停電しているときに家庭内へ安定して給電する

２）太陽光発電（PV）パネルこともできる。

自然エネルギーである太陽エネルギーで発電する

４）Smart e Mix Manager（SeMM）

電気の創エネルギー機器となる。自然エネルギー起

上述した三つの創蓄エネルギー機器を組み合わせ源のためCO2削減効果が大きい。売電することも可たときに個々の特徴を最大限引き出すようにエネル能であり、経済性メリットを有する。

ギーのベストミックスを行い、熱と電気を統合制御

３）電気自動車（EV）しているのがSeMMである。SeMMにより系統連系モビリティとしての使い方に加え、SeMM（下記IATSS Review Vol. 42, No. 2

し、発電、充放電、売電を制御することで家庭内の（ 31 ）Oct., 2017

114

上野政則、石田喜三

また同時に系統連系のガイドラインも整備された。

エネルギーマネジメントを実現している。クラウド

定置型蓄電池の役割は大きく二つある。一つ目はサーバーにて計算された運転計画によりMCHPのPV、コージェネレーションシステムなどの創エネ運転時間とEVへの充放電量を制御する。
停電時はSeMMと分電盤の組み合わせ動作によりルギー機器との組み合わせにより、使用電力が少なMCHP、PVパネル、EVの三つの創エネルギー機器

いときの余剰電力を蓄電し、逆に家庭内の使用電力と連携した電気を家庭内へ供給する。SeMMは常時が大きい場合は蓄電池の電気を使うことで発電・蓄系統状態を監視し、停電になった場合は自動的に自電した電気を効率的に使い、エネルギーコストを減立発電に切り替わる。SeMMが分電盤に内蔵していらすという目的。二つ目は、災害や電力不足によるる連系／自立切り替えスイッチを開閉操作すること停電時に、非常の電気エネルギー源として使用するで、コンセントを差し替えることなく使用することという目的である。
しかしながら、いずれの目的で使用するにしても、が可能である。自立発電出力を単相３線式100V／200Vとすることで停電時にも通常時同様に家電製システム全体で経済性と防災の観点でメリットが出品を使用できる。

せる制御ができて初めて定置型蓄電池は重要な装置

５）クラウドサーバーになる。

創蓄エネルギー機器の動作を最適化するために、

４．HSHSのシステム概要

クラウドサーバーにて家庭内の熱と電気の需要予測、
PV発電量予測およびEVの在宅時間予測を実施して４−１

HSHSのEVコネクティビティー技術いる。予測結果を基にMCHPの運転時間とEVバッ

HSHSではSeMMを用いることで、モビリティのテリーへの充放電量を制御することで、システム高機能を損なうことなくEVのバッテリーを蓄エネル効率化を実現している。HSHSでは家庭内の電力情ギー機器として利用している点に特徴がある。定置報は分電盤から、熱情報は給湯器から、気象情報と型蓄電池の代替となるため、ユーザーの初期投資を車両情報およびナビゲーション情報をインターナビ軽減することができる。以下の項でEV連携システ

サーバーから入手し、全ての情報をクラウドサー

ム概要、インターナビ通信による家とEVとの連携バーへ蓄積している。SeMMは常時インターネット技術について記述する。に接続し、Energy Conservation and Homecare Net-

４−２

work（ECHONET）Lite５）による家電との連携、ユー

SeMMによるEVコネクティビティーシ
ステム概要

Fig. 7にSeMMの簡易機能ブロック図を示す。PV

ザーインターフェースによる見える化を実現している。

パネルで発電したクリーンな電力を高効率にEVへ

６）定置型蓄電池充電可能とするためにDCリンク方式を採用した。

東日本大震災以降、日本では停電時の考え方に変独立したPVシステムとのACリンク方式と比べて、化をもたらすことを余儀なくされ、その一つのソインバーターと整流器の二つの電力変換器を省略でリューションとして定置型蓄電池が商品化されたきるため高効率化が望める。さらに停電時もPVパ（Fig. 6）。

ネルの発電電力を最大限に利用できるメリットもある。MCHPの自立発電出力を入力できるため、停電

電池容量［ kWh ］

時にPVパネルが発電していない時間帯にもMCHP

10MCHP
自立出力系統連系

8AC/DCMCHP
E V I /F

6インバーターDC/ DC

42

EV

ポータブルタイプを中心に商品化が活性化＊本体にコンセントのタイプが主流

2004年

Fig. 6

2010年

2011年

市販されている定置型蓄電池

国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2

PV 入力インターフェース

PV2012年

電力制御器

DC /DC

系統電力
サーバー

電力ライン
信号ライン

2013年

Fig. 7（ 32 ）SeMMの機能ブロック図

平成 29 年 10 月

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Honda 実証実験で見えてきたコネクティビティーのさらなる可能性を動作させることでEV充電が可能であり、緊急時インターナビ

情報の移動手段としての電気を蓄積できる。

スマートプラグ

EVとのインターフェースは2013年５月に一般社団

お家でも外出先でも家電機器を
ｉRemoconコントロール

法人電動車両用電力供給システム協議会（EVPOSSA）から公開されたVehicle to Home（V2H）ガイド
ラインDC版およびCHAdeMO ６）に準拠し、他社とはんようの整合性を図り汎用性を高めている。V2H対応車両

携帯情報端末家の施錠や訪問者がわかります

Smar te Mix Manager

たとえば・・・が接続されたときはV2Hモードとなり充放電動作する。また、EVに接続するコンバーター部を絶縁型とすることで、2012年６月に改訂された「電気設備の技術基準の解釈７）」199条の２に適合している。
４−３

HSHSの家電製品とのコネクティビ

Fig. 8SeMMの情報システム

Fig. 9SeMMのネットワーク接続図

ティー技術
SeMMは、エネルギーコントロールの中枢であると同時に、情報コントロールのハブも兼ねている。
SeMMは、Hondaの情報サービスであるインターナ
ビを介して、ナビからはもちろん、タブレット端末やスマートフォンで屋内でも外出時でもシステムの稼働状態がモニターでき、遠隔操作も可能になる。
このインターナビの持っている道路状況に合わせた正確な到着時間予測を活用し、帰宅時にすぐにお風呂に入れる状態にすることが可能になり、時間とエネルギーのどちらも無駄なく賢く使うことが可能になる（Fig. 8）。

ラウドサーバーに取り込む。クラウドサーバーにお近年電化製品はECHONET Liteを使用して家電いて家とEVの情報を一元管理することで最適なエ製品を制御する機器も発売されているが、全てがそネルギー機器の運転計画を算出する仕組みを構築しのような家電に変わるには時間がかかることから、た。
HSHSは自動制御を基本とするシステムであるが、HSHSでは赤外線を利用した制御を採用した。コンセント内に内蔵したスマートプラグを設置し消費電突然の外出時などに自由な移動の喜びを阻害しない力の計測を行っている。これにより、遠隔地からでように、ユーザーの意思により移動手段を優先するも、電気の使用状態の監視やON/OFF操作ができ充放電モードも設定した。

るようにしており、エネルギーの見える化と省エネ

５．実証実験効果を図っている。
４−４

５−１

インターナビ通信による家とEVとの連V2H実証実験の概要

CO2削減を目的に、上述した考えの効果検証を行携技術
Fig. 9に通信接続図を示す。定置型蓄電池と異なり、EVバッテリーをモビリティとしての機能を阻害うために2012年４月からさいたま市で実験を行っている８）。

しないように蓄エネルギー機器として利用するには、埼玉県のエネルギー消費は全国データの平均に近EVバッテリーの残充電量State of Charge（SOC）情い値となっており、さいたま市は場所的にもエネル報とナビゲーション情報が必要となる。SOC情報はギー需要的にも実証実験には最適な場所である。こEVが家に接続しているときにはSeMMとの通信にこにHSHSを導入した住宅２棟（プレゼン棟A、居住より取り込み、外出時はEVからインターナビサー棟B）を建築し、実際に生活し、CO2の低減、QOLバーを介して取り込む。これによりクラウドサーなどの実証実験を行っている。2015年には新たにもバーでSOCを常に監視可能な仕組みとしている。

う１棟（実験棟C）を加え、世帯間でのエネルギー

EVのナビ情報はインターナビサーバー経由で、クの補間の検証も開始した（Fig. 10）。

IATSS Review Vol. 42, No. 2（ 33 ）

Oct., 2017

116

上野政則、石田喜三
V2H（充電）(a)0500〜0700

充電量[ % ]Fig. 10

Mobility

V2H（給電）(b)1,630〜
1,900

PV
発電

MCHP
運転

HSHS実証ハウス

2012年から計測してきたエネルギー需要データ

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
時間［h］（電気、ガス、EVの充電）を基に、HSHSの導入をし量を比較した結果、年間平均の削減量が49.7%になり、目標としていたCO2の半減の見通しが得られた。
５−２

V2H運転計画技術

４−４節で述べたように、EVのナビ情報はインターナビサーバー経由で、クラウドサーバーに取り込む。クラウドサーバーにおいて家とEVの情報を一元管理することで、家庭内のエネルギー需要に基づき最適なエネルギー機器の運転計画で動作させる

Fig.11CO2 排出量 [kg‐CO2/year]

ない暮らしを2000年相当と見なした場合のCO2排出EVを含めた運転計画の一例

7,000
6,000
5,000

-56.0%

4,000
3,000
2,0001,000

ことで、さらなるCO2の削減を図っている。

0base

ここでは、紙面の都合上、エネルギーの需要予測

MCHP+PV+EV

手法及び最適運転制御則については参考文献９）に譲Fig. 12CO2最適化計算の結果

り結論のみ記す。

Table 1創蓄エネルギー機器の諸元需要予測データを基にCO2最小または光熱費最小MCHPとなるようにクラウドサーバー内で演算し、MCHP運転計画とバッテリー充放電パターンを決定する。

熱2.5kW

電気１kW

PVパネル

EVバッテリー

4.6kW

20kWh※

CO2削減量の目標値を満足したうえで顧客メリット※EVバッテリーは20：00 〜 8：00の時間帯にV2Hを実施が出るように、SeMMにより創蓄エネルギー機器をTable 2制御している。
Fig. 11に車を含めた運転計画の一例を示す。EVは８時から20時まではモビリティとして外出先で利用し、それ以外の時間帯は家に在り、V2H可能な時間帯としている。MCHPは通常朝と夕方の熱需要ピークに合わせて運転する。朝方のMCHP運転（a）

年間の電熱需要および車の走行距離

家族数
４

熱需要
7,028kWh

電気需要5,250kWh

走行距離8,000km‑ 計算条件 ‑CO2原単位
電力：0.69kg-CO2/（kWh）、ガス：2.31kg-CO2/m3、ガソリン：2.32kg-CO2/L
EV電費（JC08モード）：106Wh/km、ガソリン車燃費：16.6km/Lに合わせて充電動作することでMCHPの余剰電力CO2排出量が最小になるようにエネルギー機器をを抑制する。夕方のMCHP運転（b）の際は家庭内制御した場合に年間で得られるCO2削減量を算出し消費電力が多いことから余剰電力は発生しにくいた

た。Fig. 12にCO2最適化計算の結果を示す。Table 1

め、EVが不在のときにも熱需要に合わせて運転しに計算で用いた創蓄エネルギー機器の諸元を示す。ている。EV帰宅後は深夜電力適用前の時間帯で家Table 2に年間の電熱需要および車の走行距離の前庭内負荷が大きい場合に放電動作となる。需要予測

提条件を示す。創蓄エネルギー機器を使用せずガソおよび運転計画技術によりシステム効率の向上が見

リン車を使用する条件でのCO2排出量のベース値に込める。

対して、本システムおよび前述した制御技術を適用

国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2（ 34 ）

平成 29 年 10 月

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Honda 実証実験で見えてきたコネクティビティーのさらなる可能性
楽々小回り

超小型にもＭＭ思想

熊本県 （県内全域：自動車専用道を除く）
さいたま市（市内全域：自動車専用道を除く）
宮古島市 （市内全域）

さいたま市

熊本県
● 大人２人が快適に座れるオフセットシート
レイアウト● ユーティリティース
ペースを確保

最小回転半径3.3m

高速充電

軽量高剛性
パイプフレームボディー

高速充電（３時間以下）

一般EVと同様の充電器が使用可

全長× 全幅× 全高
充電時間
最高速度
航続距離
バッテリー
最高出力

■主要諸元

Fig. 13宮古島市

２輪のフレーム技術を応用

2,495×1,280×1,545 mm
高速：３時間以下（200V）普通：７時間以下（100V）
70km/h 以上
70km以上（JC08ﾓｰﾄﾞ相当社内測定値）
リチウムイオン
11kW

MC-βの概要および諸元

リアルタイムモニター
公衆通信網
②処理
データ

HONDA Server①車両データ
車載システム
①車両情報

Wi-FiBOX（GPS、SOC、ワーニング他）
GPS

I/F-BOX

BAT-ECU MG-ECU

・リモート計測〜データ解析
・運行監視＋緊急連絡受付

Fig. 14

地方都市活性化／適合性

都市部での交通環境との適合性
エネルギー家産家消（HSHS）

持続可能
エネルギーとの調和

Fig.15MC-β実証フィールド概要

Table 3

各地域の利用状況一覧

熊本県 さいたま 宮古島市
市
公用車業務利用①②③
役所通勤利用
④⑤
一般利用
⑥⑦
大宮駅周辺
⑧
共同利用
（シェアリング） マンション⑨自治体（岩槻）⑩
レンタカー利用
⑪⑫
一般利用
利用時期
短期 2014年10月〜 2015年２月
長期 2015年4月〜 12月

CAN

テレメトリーシステム図することでモビリティを含めて年間を通してCO2半

利用期間
11 〜 20日間
29 〜 213日間※※熊本はメンテナンス１週間と夏休み１カ月の非利用期間も含む減の見通しが示され、本手法の有用性が確認された。 地域別の特色→ 公用車業務利用の比較（①②③）、レンタカー利用の比較（⑪⑫）
使い方の特色→ 熊本県（①④⑥⑪）、
さいたま市（②⑦⑧⑨⑩⑫）
個人の特色→ 熊本県、さいたま市の一般利用（⑥⑦）

６．超小型モビリティによる実証
６−１

超小型モビリティ（MC-β）の概要

Hondaでは国交省が導入検討している超小型モビ

７．MC-β実証実験結果分析

リティ認定制度10） に合わせて小型電動車両MC‑βを開発した（Fig. 13）。
６−２

各地域での実証実験の結果から、利用実態と充電

テレメトリーシステム概要

頻度の観点について抜粋して紹介する。

MC‑βによる実証実験に際し、車両データを社

７−１

測と運行監視のためのリアルタイムモニターを作成

域別の１日当たりの走行距離を示す。

した（Fig. 14）。
６−３

各地域別MC-βの１日当たりの走行距離

Fig. 16に熊本県、さいたま市、宮古島市での地内サーバーへ転送するシステムおよび、リモート計

７−２

MC-β実証フィールドとその利用状況

各地域別１充電および１日当たりの走行データ

2013年10月より、熊本県、さいたま市、宮古島市

１日当たりの走行距離を見ると半分以上の人はの国内３地域（Fig. 15）で多様な利用シーンを想定20km以下である。従って、今回製作したMC‑βにした実証実験（Table 3）を各自治体と連携して実施搭載しているバッテリー容量では相当量の残量を残11）した 。

していることが分かる。特にさいたま市（都市部）
では走行距離は短い（Table 4）。
これらの結果から、電力を多く使う都市部では有IATSS Review Vol. 42, No. 2（ 35 ）

Oct., 2017

118

上野政則、石田喜三

Fig. 16

各地域別MC-βの１日当たりの走行距離

Table 4

各地域別１充電および１日当たりの走行データ

項目
区別 包含率90%
１走行80%
当たり70%90%
１充電80%
当たり70%
90%
１日80%
当たり70%
平均車速

熊本

さいたま

一般利用時の充電開始時バッテリー残充電量

Fig. 18

公用車利用時の充電開始時バッテリー残充電量

宮古島

7.6km
5.5km
11.7km
4.7km
2.5km
7.5km
2.4km
2.3km
4.9km
40.0km23.9km
35.5km
32.5km
16.7km
29.8km25.0km
13.0km24.5km37.1km27.2km37.2km25.0km19.1km28.6km
17.4km
14.2km
22.7km
21.4km/h
14.9km/h
27.0km/h
86.2Wh/km
90.0Wh/km
72.3Wh/km（11.6km/kWh）（11.1km/kWh）（13.8km/kWh）

平均電費Fig. 17

効利用が期待できる。また、買い物をする場所等が用者の電費データ、Fig. 20のCASE 5 〜 CASE 8は高密度に存在するような生活圏が狭い場所では、移さいたま市の一般利用者の電費データを示す。
この結果より、さいたま市の一般利用者の電費は動距離が短いと推測される。
７−３

一般利用時の充電開始時バッテリー残充

10 〜 11km/kWh、熊本県の利用者では10 〜 13km/

電量kWhであった。

Fig. 17はMC‑βの一般利用者が充電を開始した

なお、今回の車両ではエアコン等、空調機能が非と き のEVバ ッ テ リ ー の 残 充 電 量State of Charge装備であったが、小型ＥＶ車両では、空調装備の有（SOC）の頻度を表している。その半分以上の利用無が電費に大きく影響し、天候や気温による走行ム者がSOC20%以下では電欠不安から使いたくない傾ラの拡大が懸念される。実際のVPPやHEMS（Home向が出ている。

Energy Management System）などの利用はその点

この帰宅時に余ったバッテリー電力（３kWh程度）７−4を加味して考え、バッテリー量を最適化する必要がある。の家での有効活用が期待できる。
公用車利用時の充電開始時バッテリー残充電量

今後、さらなる多様な環境・利用シーンのテレメ
トリーデータの蓄積から分析を通して、次のシステ

Fig. 18はMC‑βを公用車利用したときの充電開ムへのリファインを図っていく。

始時のEVバッテリーの残充電量（SOC）の頻度を表

また、今回の超小型モビリティの３地域での実証実験データから利用実態に即して考えると、８割のしている。
このグラフから公用車利用でも一般利用と同様にユーザーが残すエネルギー量の約３kWhを活用し残量の活用が期待できる。今後、公共施設でのVPPて、家庭と車両の電力需要予測を基に各家庭に最適（Virtual Power Plant）としての利用などに活用でな発電〜蓄電の運転計画で動作させることが可能ときる。

考える。今回実験に用いた超小型モビリティの搭載

７−５

一般利用時の電費データ

電池容量で、スマートホームの電力バッファーとしFig. 19のCASE 1 〜 CASE 4は熊本県での一般利

国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2ての効果が十分期待できる見通しを確認できた。

（ 36 ）

平成 29 年 10 月

119

Honda 実証実験で見えてきたコネクティビティーのさらなる可能性

データ抽出条件
・熊本の一般利用走行車両
・電費 =１回当たり走行距離［km］÷１回当たり BATT 出力量［kWh］2520151050

全走行平均電費
11.2km/kWh

2520151050

短期●

長期20151050

中央区周辺走行

0 100 200 300 400 500 600 700 800
走行回数［回］
CASE 330

全走行平均電費
13.3km/kWh

2520151050

0 100 200 300 400 500 600 700 800
走行回数［回］
CASE 2

Fig. 19●

全走行平均電費
13.1km/kWh

25

0 100 200 300 400 500 600 700 800
走行回数［回］
CASE 130
電費[km/kWh]

電費[km/kWh]

全走行平均電費
10.3km/kWh

熊本MC-βの全体平均電費は11.6km/kWh30

電費[km/kWh]

電費[km/kWh]30

菊陽町周辺走行

0 100 200 300 400 500 600 700 800
走行回数［回］
CASE4

熊本県の一般利用結果

データ抽出条件
さいたまMC-βの全体平均電費は11.1km/kWh・さいたまの一般利用走行車両
・電費 =１回当たり走行距離［km］÷１回当たりの BATT 出力量［kWh］
● 短期
● 長期

20151050

全走行平均電費
11.1km/kWh

2520151050Fig. 20

全走行平均電費
11.3km/kWh

25201510500 100 200 300 400 500 600 700 800
走行回数［回］
CASE530
電費[km/kWh]30

電費[km/kWh]

全走行平均電費
10.3km/kWh

25

0 100 200 300 400 500 600 700 800
走行回数［回］
CASE730
電費[km/kWh]

電費[km/kWh]30

全走行平均電費
10.5km/kWh

25201510500 100 200 300 400 500 600 700 800
走行回数［回］
CASE6

0 100 200 300 400 500 600 700 800走行回数［回］
CASE8

さいたま市の一般利用結果

太陽光発電システムなどの創エネルギー機器や蓄電８．まとめシステムなどを組み合わせ、これに電動化モビリ

モビリティとエネルギー機器（MCHP/PVパネル）が家と融合するトータルエネルギーマネジメントシ

ティ化を連携した『エネルギーをつくる、つかう、つながる』の製品開発に取り組んでいく。

ステムHSHSによりCO2半減の見込みを得た。また、参考文献

家電製品との連携による技術を解説した。
さらに移動と暮らしのエネルギー利用の最適化を

１）独立行政法人国立環境研究所「日本国温室効果

家産家消から地産地消へと拡大していくことで、ガスインベントリ報告書」2015年度４月版

トータルエネルギー使用量を削減し、持続可能な社▶http://www-gio.nies.go.jp/aboutghg/nir/
nir-j.html

会の実現を目指す。
今後も、Hondaはコージェネレーションシステム、IATSS Review Vol. 42, No. 2２）経済産業省「エネルギー基本計画」2010年（ 37 ）

Oct., 2017

120

上野政則、石田喜三

３）武石正憲、中川義徳、直井専、佐々木信行「停８）Honda Smart Communityウェブサイト

電時自立運転機能付きコージェネエコウィルプ▶http://www.honda.co.jp/hshs/introduce.html

ラスの紹介」『Honda R&D Technical Review』（2013年７月８日閲覧）

Vol.25、No.2、pp.58-63、2013年

９）津野康一、小谷尚史、土橋学、小出文隆、福重

４）経済産業省資源エネルギー庁「平成24年度エネ

貴 浩、 有 吉 斗 紀 知「Honda Smart Home Sys-ル ギ ー に 関 す る 年 次 報 告（ エ ネ ル ギ ー 白 書

temの開発」『Honda R&D Technical Review』

2013）」

Vol.26、No.1、pp.11-16、2014年
10）国土交通省「超小型モビリティ導入に向けたガ

５）エコーネットウェブサイト
▶http://www.echonet.gr.jp/イドライン」2013年
11）Hondaニュースリリース「超小型EV「MC-β」（2013年10月15日閲覧）
６）CHAdeMO協議会ウェブサイト

を発表〜熊本県、さいたま市、宮古島市と社会▶http://www.chademo.com/wp/japan/

実験を開始〜」2013年11月19日（2013年10月４日閲覧）▶http://www.honda.co.jp/news/2013/4131119a.

７）経済産業省原子力安全・保安院電力安全課「電国際交通安全学会誌

Vol. 42, No. 2

html（2013年11月19日閲覧）

気設備の技術基準の解釈」2012年（ 38 ）

平成 29 年 10 月