未来社会を支える温暖化対策技術シンポジウム in 関西
2022年9月22日

排出削減コストとポテンシャルー IPCC推計との比較と示唆 －(公財)地球環境産業技術研究機構（RITE）
システム研究グループ グループリーダー

秋元 圭吾

目

次

１．はじめに２．IPCC第6次評価報告書における排出削減コスト・ポテンシャル評価
３. IPCC AR4 & AR5を振り返る
４．RITEモデル分析等から排出削減コスト・ポテン
シャルを考える５．まとめ

2

１．はじめにはじめに

4♦ 昨年度の本シンポジウムでは、「2050年カーボンニュートラル実現のための技術とコスト」と題して、RITEの世界エネルギー・温暖化対策評価モデルDNE21+の分析結果等について報告をさせて頂いた。
♦ IPCCの第3作業部会（WG3）は2022年4月に第6次評価報告書（AR6）を公表。最新の科学的知見について様々な内容が記載されている。
♦ その中で、コストとポテンシャルの推計について、技術積み上げ評価によるコスト・ポテンシャル推計と、統合評価モデル（IAM）による推計の２種類が示されている。（DNE21+モデルはIAMの一つであるが、詳細に技術を積み上げ評価しており、両者ともに関係が深い）♦ 本講演では、AR6におけるコストとポテンシャルの推計を紹介♦ また、過去のIPCC第4次、第5次評価報告書についても振り返る。
♦ その上で、コスト・ポテンシャル推計において、特に「隠れたコスト」や投資の主観的割引率に焦点をあてて、コストとポテンシャルの推計をより深く理解しながら、今後の温暖化対策を展望する。

IPCC AR6/WG3報告書公表に向けた事前説明会【参考】 IPCCとは（令和４年3月経済産業省 文部科学省 農林水産省 気象庁 環境省）
5

 世界気象機関（WMO）及び国連環境計画（UNEP）により1988年に設立された政府間組織
 2022年3月現在、195の国と地域が参加
 気候変動に関する最新の科学的知見を評価 自ら研究を行うのではなく、世界中の研究者の協力の下、出版された文献（科学誌に掲載された論文等）に基づいて定期的に報告書を作成
 各国政府の気候変動に関する政策に科学的な基礎を与える役割
 気候変動枠組条約（UNFCCC）をはじめとする国際交渉や国内政策のための基礎情報として、世界中の政策決定者が引用
 1990年に公表した第１次評価報告書（FAR）は、1992年に採択された
UNFCCCにおける重要な科学的根拠
 科学的中立性（政策的に中立であり、特定の政策の提案を行わない）を重視：“neutral, policy-relevant but not policy-prescriptive”
 2007年にノーベル平和賞を受賞
 2021年ノーベル物理学賞受賞者の眞鍋淑郎博士は第１次及び第３次評価報告書の作成に、ハッセルマン博士は更に第２次評価報告書の作成にも参画

【参考】 IPCC報告書の影響

6

I M PA C T | R E P O R T I M PA C T
1990

1995

2001

2007

2013/2014

2018

2019

2019

2021

FAR

SAR

TAR

AR4

AR5

SR15

SRCCL

SROCC

WGI

LED
TO

INPUT
FOR

FOCUSED
ATTENTION
ONINPUT
FOR

INPUT
FOR

INPUT
FOR

INPUT
FOR

INPUT
FOR

INPUT
FOR

Kyoto
ProtocolImpacts ofclimate change
and need foradaptation

Decision on 2ºC
limit; basis for post
Kyoto Protocol
agreement

COP24

ClimateLand
Dialogue

OceanClimate
Dialogue

COP26

UNFCCC

COP21

２．IPCC第6次評価報告書における排出削減コスト・ポテンシャル評価

温室効果ガス排出量の推移
8Fig. SPM.1

IPCC AR6における統合評価モデルIAMの排出パスの整理
9

各排出パス（Fig. 3.10）
C8＞4℃

C74℃

C63℃

C52.5℃

C42℃（＞50%）

C32℃（＞67%）

C2

1.5℃-高ｵｰﾊﾞｰｼｭｰﾄ

C1

1.5℃-ｵｰﾊﾞｰｼｭｰﾄ無もし
くは低ｵｰﾊﾞｰｼｭｰﾄ

例示的パスIPs（Fig. 3.5）
参照パス

パリ協定
長期目標
関連（例示的緩和パスIMPs）

CurPol

現状政策

C7ModAct

穏健な排出削減行動

C6GS

現状政策からの漸進的な対策強化

C3Neg

負排出技術の活用促進

C2Ren

再生可能エネルギー

C1

LD

低エネルギー需要C1

SP

持続可能な開発への移行

C1

各シナリオの産業部門の指標
10Fig. 3.26

 2030年での世界のCO2排出量の低減は限定的

各シナリオの運輸部門の指標
11Fig. 3.25

 2030年での世界のCO2排出量の低減は限定的

各シナリオの民生部門の指標
12Fig. 3.24

 2030年のCO2排出量について、他の部門よりも、シナリオによる排出削減の変化は大きいが（発電部門の低炭素化の影響が大きい）、それでも削減は限定的

部門別の需要対策の効果
13

Fig. SPM6（日本語仮訳）（SPM C.10）
 「需要側の対策とエンドユースサービ
スの新しい提供方法によって、エンドユース部門における世界全体のGHG 排出量をベースラインシナリオに比べて 2050年までに 40-70%削減しうる。」
 「需要側の緩和対応策は、全ての人々の基本的幸福の向上と整合的である。」

デジタル化によるエネルギー消費・CO2排出への影響
14Fig. 5.12

 各種デジタル化によって、大きなエネルギー消費低減やCO2排出量の低減が推計される。
 一方、推計の不確実性は極めて大きい。大きなリバウンド効果も推計されるものもある。

シェアリング・サーキュラーエコノミーによるエネルギー消費・CO2排出への影響

15

Fig. 5.13

 カーシェアリング、ライドシェアリング等による排出削減余地は大きい。
 一方、推計の不確実性は極めて大きい。大きなリバウンド効果も推計されるものもある。

世界の2030年の技術別のCO2削減費用とポテンシャル推計
16Fig. SPM.7
SPM C12.1（部門別、技術別の積み上げ評価から）
 100 $/tCO2eq以下のコストの緩和オプションで、世界全体GHG排出量を2030年までに少なくとも2019年レベルの半分に削減しうるだろう（確信度中位）。
 その削減ポテンシャルの半分以上は、20 $/tCO2eq以下
後述のように、IAMのコスト推計とは大きな差異があり、IAMと比べ楽観的
負の費用の意味は？IAMでは、原則、負の費用はベースライン推計に含まれる。
隠れたコストの扱い。割引率の問題
等々世界の2030年の技術別のCO2削減費用とポテンシャル推計：
注釈

17

相当多くの注釈が入れられている。
（注釈の例）
 技術進展の想定、地域的な差異、設備規模などによって、コスト・ポテンシャルの不確実性は大きい。
 代替元の技術（参照技術）の想定次第では、コスト・ポテンシャルは変化する。
 VREの系統統合費用は2030年までは大きくはないと想定し、統合費用は加えていない。
 外部費用については加えていない。
 原子力には、放射性廃棄物処分費用は入っている。（ただし”modeled costs”）

各シナリオのCO2限界削減費用
18

2030年

Fig. 3.33

2050年
CO2正味ゼロ時

100 $/tCO2
20 $/tCO2【2030年】
 部門、技術積み上げのコスト評価のFig. SPM7では、2030年の100 $/tCO2eq以下のポテンシャ
ルは、2019年排出量の少なくとも半分と評価（2019年排出量を59 GtCO2eq/yrとすると、29.5GtCO2eq/yr）。20 $/tCO2eqで少なくともその半分のポテンシャルとしており44.3 GtCO2eq/yr。
 上記のグラフは、CO2なので、GHGとの2019年時点での差分 14 GtCO2eq/yr程度を単純に追加すると、100 $/tCO2で、36～47 GtCO2eq/yr程度。20 $/tCO2程度では、49～59 GtCO2eq/yr程度であり、統合評価モデルIAMの分析と、部門、技術積み上げのコスト評価のFig. SPM7では、かなり大きな評価のギャップが見られる。（Fig. SPM7はかなり楽観的にコスト・ポテンシャルを推計）【2050年】 CNのような厳しい排出削減では、限界削減費用推計の幅も大きい。DACCS等の想定にも依る？

部門積み上げと統合評価モデルIAMのコスト・ポテンシャルの評価の差異
Fig. 12.1

19

部門別の積み上げ評価の方が、IAM評価よりも排出削減費用を安価に推計している。
 AR6ではその理由の記載が十分ではないように見受けられる。実際には、隠れたコスト、別の言い方をすれば、投資の割引率（implicit discount rate）の扱いの問題が大きいと考えられる。
 また、部門別・技術別の積み上げ評価では、系統統合費用を扱わないことが多いことも影響していると考えられる。

Fig. 12.2

NDCsとパリ協定長期目標との関係性
Trend forimplemented policies

Likely below
2°C, NDCs
until 2030
Likely below 2°C,
with immediate
action1.5°C with no or
limited overshoot

積み上げ評価：100 $/tCO2eq時、29.5 GtCO2eq/yr
積み上げ評価：20 $/tCO2eq時、44.3 GtCO2eq/yr

20「COP26より前に発表された国が決定する貢献（NDCs）の実施に関連する2030年の世界全体のGHG排出量では、21世紀中に温暖化が1.5℃を超える可能性が高い見込み。したがって、温暖化を2℃ より低く抑える可能性を高くするためには、2030年以降の急速な緩和努力の加速に頼ることになるだろう。」 （B.6）
NDCs（2021年10月11日時点までの各国プレッジ。これ以降、COP26までの間のプレッジは含まれない）「排出削減の条件無：53 (50–57) GtCO2eq/yr、条件有：50 (47–55) GtCO2eq/yr 」（SPM, Table
SPM X）

 積み上げ評価の100 $/tCO2eqは、IAMの1.5℃オーバーシュート無もしくは低オーバーシュート（C1）と期待排出量としては整合的な水準
 積み上げ評価の20 $/tCO2eqは、IAMの2℃, >67%（C3）と整合的な水準

各シナリオの限界削減費用と2030年NDCとの比較
21

Fig. 3.32

各シナリオのCO2限界削減費用（炭素価格）

2030年NDC比（2℃シナリオ：C3, C4）

 C2（1.5℃、高オーバーシュート）、C3（2℃、>67%）では、2030年の限界削減費用は100 $/tCO2前後、C1（1.5℃、オーバーシュート無もしくは低オーバーシュート）では250 $/tCO2前後
 2℃シナリオであっても、2030年国別貢献NDCで推計される限界削減費用の1.2～2倍程度（25～75%タイル）の限界削減費用の対策が求められる。

各シナリオのGDPロスおよび世界の差異
22

Fig. 3.34
 2.5℃程度の目標であれば、GDPにプラスとなる推計も少しは見られるが（多数ではない）、2℃（>67%）や1.5℃目標では、GDPには負の影響との推計のみ。
 「環境と経済の好循環」は、少なくとも世界全体としては、また、影響被害緩和の便益を考慮しなければ、実現しがたい世界である。

Fig. 3.35（注：C1とC3の凡例が逆の可能性有） IAMのシナリオ分析では、費用最小化（＝限界削減費用世界均等化）を仮定することが多いが、このとき、低所得国のGDPロスは大きくなりやすい。
 逆にGDPロスを均等化しようとすれば、先進国は、より大きな限界削減費用の負担が必要になり、それは、産業や炭素のリーケージを生じやすい。⇒
理想的なモデル分析の世界とは別に、現実世界の費用負担、対策の難しさが存在している。

３．IPCC AR4 & AR5を振り返る

世界の2030年のCO2削減費用とポテンシャル推計：
IPCC第4次評価報告書（2007年）

24

ベースラインCO2排出量
Fig. 3.11

Fig. SPM.4
ベースラインGHG排出量
2019年CO2排出量：45 GtCO2/yr

2007年時のベースライン
CO2排出量推計のほぼ上限
実績と近いベースライン推計からすると、2030年のベースライン
GHG排出量は 70 GtCO2eq/yr程度の方が整合的

世界の2030年のCO2削減費用とポテンシャル推計：
IPCC第4次評価報告書（2007年）
トップダウン分析（IAM分析）

ボトムアップ分析<0US$/tCO2eq

25Fig. SPM.5<20
US$/tCO2eq<50
US$/tCO2eq<100
US$/tCO2eq

Bottom-up studies

5−7

9−1713−26

16−31

Top-down studies

−9−18

14−23

17−26

2030年のベースラインGHG排出量を 70 GtCO2eq/yrとした場合、Bottom-up studiesの場合でも、100 $/tCO2eqで39～54 GtCO2eq/yr程度、20 $/tCO2eqで53～61 GtCO2eq/yr程度

世界の2030年のCO2削減費用とポテンシャル推計：
IPCC第5次評価報告書（2014年）
CO2排出量

GHG排出量2019年GHG排出量：59 GtCO2eq/yr

26

Fig. 6.7

2019年CO2排出量：45 GtCO2/yr

AR6の積み上げ評価：100 $/tCO2eq時、29.5 GtCO2eq/yr
 2019年実績排出量は、2014年時の排出量推計のほぼ上限近辺 AR6の技術積み上げ評価では、100$/tCO2で2030年29.5 GtCO2eq/yrを実現できる排出削減ポテンシャルがあるとしているが、AR5のシナリオ評価では全シナリオのほぼ下限（450-480ppmCO2eqのレンジの下限）

世界の2030年のCO2削減費用とポテンシャル推計：
IPCC第5次評価報告書（2014年）

27

Fig. 6.21

 2030年では、20 $/tCO2は580～720 ppm CO2eq相当（2100年＋2.3～2.9℃程度）
 100 $/tCO2で430～480 ppm CO2eq相当（2100年＋1.5～1.7℃相当＝2℃（>67%）相当）世界の2030年のCO2削減費用とポテンシャル推計：
IPCC第5次評価報告書（2014年）
Transport

Buildings

Fig. SPM8

 特に建築部門（民生部門）では積み上げ評価の方が大きな排出削減ポテンシャルを示している。
 脱炭素エネルギーの利用は、部門別積み上げ評価の文献に大きな差異が見られるが、特に産業部門で大きなシェアを示す文献も見られる。

Industry

Transport28

 AR5では、部門別の排出削減コスト・ポテンシャルの推計は提示されていない。
 負の削減コストのポテンシャル等について推計にあたっての問題点が指摘され、誤解を生むので、提示しないこととなった。
 部門別推計の文献例のみ、IAMシナリオとの比較として提示有Buildings

Industry世界の2030年のCO2削減費用とポテンシャル推計：
IPCC第5次評価報告書（2014年）
2℃目標相当で求められる2030年までの排出量

Fig. 6.31に加筆
2019年GHG排出量：59 GtCO2eq/yr

2030年のNDCのGHG排出量：50 GtCO2eq/yr前後

 AR5時の評価で、実績値は2℃経路の排出上限付近、NDCも2℃（負排出有、Delay）と整合的な水準に留まっている。

29

AR4 & AR5からのレッスン♦ 統合評価モデルIAM（トップダウン評価）のAR4（2007年）、AR5（2014年）の排出削減コスト・ポテンシャル推計は、AR6（2022年）でも一貫性あり♦ ただし、2019年時点の実績排出量は、IAMのベースライン推計の上限値に近い水準。世界は相応の排出削減努力を行ってきているはずだが、世界の排出量は推計の上限近辺を移行中。「不都合な真実」に目を向けるべき。
♦ IAMでさえ楽観的な推計となっている恐れがある中、AR6の技術積み上げ評価の排出削減コスト・ポテンシャル推計は、IAMを大きく上回って、楽観的な推計となっていることに留意が必要

30

４．RITEモデル分析等から排出削減コスト・ポテンシャルを考える

コスト・ポテンシャル推計のギャップ32観測されるマクロ指標の再現性を重視

個別技術の特性を重視

統合評価モデル（IAMs）
b) 技術積み上げのエネルギー
システムモデルa) 技術毎のコ
スト・ポテンシャ
ル推計からの積み上げ評価

参照技術に差異d) 計量経済モデ
ル、CGEモデルc) 技術積み上げのエネルギーシステムモデル（もしくはIAM）：
DNE21+
設備費の年次化係数（投資の割引率）に差異

技術の表現方法に差異【設備費の年次化】
市場割引率等vs
主観的割引率（部門・技術別に一定が多い）（部門・技術により差異有）【参照技術】
対象技術毎に想定 vs 参照シナリオをモデルで内生的に解法

詳細【技術の表現】vs
簡略化

資本のユーザーコストと主観的割引率
33【資本のユーザーコスト】
Jorgensonの新古典派投資理論において企業の最適化行動を考慮して定式化された資本のユーザーコストは，資本財からのサービスを得るために投資家が支払わなければならない費用として定義
𝐾𝐾
𝑃𝑃𝑘𝑘𝑘𝑘= (𝑟𝑟𝑘𝑘𝑘𝑘 + 𝛿𝛿𝑘𝑘𝑘𝑘 − 𝜋𝜋𝑘𝑘 ) ⋅ 𝑃𝑃𝑘𝑘𝐴𝐴

資本取得価格（PkA）、 t時点における実質利子率（r）、減価償却率（δ）、資本財価格の変化に伴うコスト（π）、資産の種類（k）、国あるいは経済主体（j）
資本取得価格（PkA）に対する係数（rkj＋δkj－πk）は通常，年次化要素（annualizationfactor）と呼ばれる【主観的割引率（Implicit discount rate）】

主観的割引率（γ）＝年次化要素（r＋δ－π）＋投資・購買検討他、機会費用要素（λ）＋限定合理性要素（ρ）
なお、一般的に「主観的割引率」という用語が使われることが多いが、これは非合理的な行動観測の結果の割引率というニュアンスが強いように思われる。一方、高い割引率観測があっても、構成される要素から合理的と考えられる部分は大きく、用語が誤解を与えかねない危惧もある。

主観的割引率の影響因子例34【技術固有によるもの】• 技術が必ずしも成熟していない場合（CCS等）や社会的受容面で課題がある技術のリスク場合（原子力等）は，投資しづらくなり，割引率は高くなる．[r, δに影響]• 将来コスト低減が期待できれば，投資を待つことが合理的となり，割引率は高くなる．[πに影響]• 供給するサービスの将来変化：将来も同じような製品・サービスの提供が続くことが期待されれば，割引率は低くなり，逆の場合は高くなる．（電力等エネルギー供給＜鉄，セメント等の素材供給（主にエネルギー多消費産業）＜給湯，空調など（素材供給との大小関係は必ずしも明確ではない）＜ 照
明，冷蔵庫など＜テレビ，自動車など）[δに影響]【投資者，消費者の選好等】• 資金制約（大規模な投資はリスクが高い），投資リターン（高いリターンの投資が優先されやすい）[rに影響]• 隠れた費用（投資検討にあたっての機会費用等）[λに影響]• 消費者の選好：環境配慮型製品の購入（アーリーアダプター等），（住宅等において）コベネフィットの強い認識など [ρに影響]• 住宅などで耐用年数よりも居住者の寿命の方が短いと考える場合，割引率は高くなる．[δに影響]• オーナー・テナント問題など（民生部門）[ρに影響]• 限定合理性（人々の情報処理・判断能力の限界など）[ρに影響]【取引市場，投資環境等，周辺制度によるもの】• エネルギー・気候変動政策等の不確実性の大きさ[δに影響]• 炭素価格市場のボラティリティが高ければCCS投資はなされにくい [δに影響]• 電力自由化で価格指標のボラティリティが大きければ設備費の大きな電源投資はしにくい．[δに影響]• 四半期決算などの下では短期の投資回収が志向されやすい．[rに影響]

移送手段による移動距離当たりの平均コスト
1.4

資源

廃棄

Waste

（データ出典）Litman, Transportation Cost and Benefit Analysis (2009, 2015, 2017, 2018)

Water Pollution

1.2

Land Use Impacts
Resource Externalities
GHG

1

大気環境

Air Pollution
Noise

0.8

Barrier EffectTransport Diversity
Land Value

0.6

External Health Ben.
Internal Health Ben.

0.4

Congestion

交通設備

Traffic Services
Road Facilities

0.2

External ParkingInternal Parking

0

External Crash
Internal Crash

駐車安全性

Travel Time-0.2

Operating Subsidy-0.4

交通
利用

健康

Transport costs (US$2007 per passenger-km)

35

時間

Vehicle Operation 車両
Average Car Compact Electric Car
Car

Van orPickupRideshare Diesel Bus
Passenger

Electric Motor-cycle
Trolley

BicycleWalk

Vehicle Ownership
Total costs 例えば、移動に費やす時間のコストなど、車両に関係するコスト以外の要素のコストは大きい。
 一方、デジタルデバイスの進展により、実質的に公共交通機関やカーシェアリング等によっても、時間を短縮できるなどが可能になれば、時間コストの低減につながり得る。

RITE DNE21+における投資における主観的割引率の想定

36

中位シナリオ（SSP2）
発電8% ～ 20%

その他エネルギー転換

15% ～ 25%

エネルギー集約産業

15% ～ 25%
自動車運輸

民生（業務・家庭）(環境購買層)30% ～ 45%
10%

トラック、バス等

20% ～ 35%

コジェネ

15% ～ 25%

給湯、冷暖房等

20% ～ 35%

冷蔵庫、照明等

25% ～ 40%

注１）一人当たりGDPに応じ、地域別・時点別に記載の範囲内で想定。日本は時点に依らず、下限値（赤字）注２）投資リスクが高い国（一人当たりGDPが低い国）は投資の割引率が高い傾向があり、また、エネルギーや基礎素材は、普遍的な製品の傾向が強いため、設備の減耗率が小さく、投資の割引率は低い傾向がある。一方、製品の変化が激しい、運輸や民生部門では、機器の減耗率が高いなどの理由により、製品購入にあたっての主観的割引率は高い傾向が見られる。
注３）例えば、発電では、米国PJMでは容量市場のNet CONE算定においてはWACCとして8.2%/yrが用いられている。また、
英国National Gridでは7.8%/yrが用いられており、発電部門の日、米、欧 等に該当する8%/yrの水準はこれらと整合的な水準

DNE21+による2050年の部門別・技術別の排出削減
ポテンシャル・コスト推計：日本

37

民生部門での合成メタン利用

道路交通部門でのバイオ燃料利用
CO2吸収済コンク
リート製品(道路用)

道路交通部門での合成液体燃料利用

DACCS

ガス火力にCCS導入

ガスCGSによる熱供給など

水素・アンモニア発電

小型トラックへのBEV導入など
水素DRIの導入
エネルギー寡消費産業
での省エネルギーなど
石油製品需要の減少に伴う精製ロスの減少
石炭火力+バイオマ
ス混焼にCCS導入
石炭火力からガスCGSに転換

CCS

生コンCO2
微量吸収・硬化促進

太陽光、風力

水素直接還元製鉄(DRI)

石炭火力にCCS導入

プラグイン・原子力 ハイブリッド車
ハイブリッド車

2015年比▲16%カーボン
ニュートラル（CO2）

注１）本分析は、「参考値のケース」で用いた、技術想定の下での推計結果
注２）部門別・技術別の排出削減効果は、交差項の部門や対策、技術に割り当てる際の定義によって、部門・技術毎の削減効果の大きさは変化する。推計の削減
ポテンシャルは目安として理解されたい。

DNE21+による再エネ・バッテリーコスト低減加速＋CDR制約下における2050年の部門別・技術別の排出削減ポテンシャル・コスト推計：日本
産業部門での水素、合成メタン利用

38

民生部門での合成メタン、水素利用

DACCS

航空部門での合成
液体燃料利用
石炭火力+バイオマス混焼、ガス火力、バイオマス専焼にCCS導入
ガスCGSによる熱供給など
道路交通部門でのバイオ燃料利用

太陽光、
風力

CO2吸収済コンク
リート製品(道路用)

水素・
アンモニア
発電

水素DRIの導入
石油製品需要の減少に伴う精製
石炭火力からロスの減少
ガスCGSに転換
生コンCO2
微量吸収・硬化促進

CCS
プラグイン・ハイブリッド車

石炭火力にCCS導入

原子力
BEV

2015年比▲21%

カーボン
ニュートラル（CO2）

ハイブリッド車

NDCsのCO2限界削減費用（2030年）の国際比較
39出典) RITE ALPS国際シンポジウム (2022)

日本
英国
EU27
米国
スイス
カナダ
サウジアラビア
韓国
タイ
メキシコ
豪州
南アフリカ
マレーシア+シンガポール
中国
カザフスタンロシア
インド
パキスタン+アフガニスタン
トルコ
ウクライナ

452438412359341301
1871791206206060

CO2限界削減費用 [$/tCO2eq]
200
400
600

800

EU2753

ドイツ

37
フランス

2619

イタリア

00

スペイン、
ポルトガル

0

ポーランド、ハンガリー、チェコ00

世界全体で費用最小化：47$/tCO2

50100

150200

250

300

350

400

450

500

CO2限界削減費用 [$/tCO2eq]
注）ブラジル、インドネシアについては、土地利用変化による排出削減の寄与度が大きいと見られる一方、その不確実性が極めて大きい
ため、限界削減費用の推計をしていない。イランは、BAUの定義の不明確性が大きいため、費用推計していない。

 日米欧のCO2限界削減費用は極めて高いと推計される一方、途上国の限界削減費用は小さい。特にインド、パキスタン、トルコ等は、限界削減費用ゼロと推計される。

世界全体でのNDCsの期待排出削減量推計40出典) RITE ALPS国際シンポジウム (2022)

80

RITE推計 ベースライン（限界削減費用ゼロ）

GHG排出量 [GtCO2eq/yr]

70

RITE推計 NDCs

60

費用最小時のMAC:
47 $/tCO2

502℃（>66%）、2020年以降カーボン
バジェット1150 GtCO2

401.5℃（>66%）、2020年以降カーボン
バジェット400 GtCO2

世界MAC 452 $/tCO2（日本NDCのMAC）均等化時:
32 GtCO2eq/yr in 2030

30

153 $/tCO2

20

Emissions Gap Report 2021:
NDCs (条件付き排出削減目標)

10

Emissions Gap Report 2021:
1.5℃（中央値）

246 $/tCO202000

2010

2020

2030

2040

2050

 今回のNDCs分析では、2030年NDCsのCO2限界削減費用推計への影響を小さくするため、2030年以降については、相対的に緩やかな2℃（>66%）のカーボンバジェットを世界全体に想定して計算
 2030年NDCsは50 GtCO2eq/yr程度と推計され、UNEP等の推計と整合的
 なお、UNEPでは2℃、1.5℃排出経路との排出ギャップが強調されるが、DACCS等のCDRを想定したカーボンバジェットでの最適化計算によると、気温の一定程度のオーバーシュートを許容するなら、必ずしも、2030年NDCsは2℃、1.5℃が不可能な水準とはいうわけでもない。

各シナリオのCO2限界削減費用（グラフ再掲）
41

2030年

Fig. 3.33

2050年
RITE推計 DAC無：実行可能解無

47 $/tCO2

RITE推計 DAC有：200 $/tCO2程度【2030年】
 DNE21+のNDCsの費用最小時は、47 $/tCO2
 47 $/tCO2の中央値は35 GtCO2/yr前後。上記のグラフは、CO2なので、GHGとの2019年時点での差分 14 GtCO2eq/yr程度を単純に追加すると、49 GtCO2eq/yr程度。RITE NDCs推計の50GtCO2eq/yrとほぼ整合的な水準。
【2050年】 DNE21+の2050年CNの限界削減費用推計は、DAC想定有で200 $/tCO2程度。DAC想定無では実行可能解無（限界削減費用は無限大）。DAC想定有の200 $/tCO2程度は、IPCC報告のほぼ下限値。IPCC報告は幅が大きく、DAC等のCDRの想定に依拠するところが大きいと見られる。

５． まとめまとめ43♦ 排出削減コストとポテンシャルは、各主体の技術開発や対策の方針を策定する上でも重要な情報。また、何を開発すればコストを低減できるのかを考える上でも重要。コストの構造を含めて深く理解することは大切♦ IPCC AR6では、部門別・技術別積み上げによる排出削減コスト・ポテンシャルを提示しており、そこでは、2030年に100 $/tCO2eqで、世界GHG排出量が29.5 GtCO2eq/yr（1.5℃、オーバーシュート無もしくは低オーバーシュート相当）、20 $/tCO2eqでも44.3
GtCO2eq/yr（2℃、>67%排出経路相当）が期待できる水準を推計している。
♦ しかし、統合評価モデルIAMによる推計とは大きな差異があり、部門別・技術別積み上げ評価はかなり楽観的な結果♦ 排出削減費用と削減ポテンシャル推計には、留意が必要。現実世界では、間接的な費用を含め、様々な「隠れた費用」が存在。それも理解した上で、対応策を考えることが重要。現状では、排出削減費用は安価ではない。
♦ 実際には、直近の実績値は、過去のIPCCで整理されたIAMによるベースライン排出量の上限付近を推移しており、IAMの推計でさえ、楽観的と考えられるような状況♦ 「不都合な真実」を直視し、何が可能なのか、何を実現できればコストを下げ、排出を下げられるのか、改めて考える必要がある。また、このような中、緩和策以外に適応策も含めた総合的な対応の方向性についても、再度、よく考えることも必要

付 録

温暖化対策評価モデルDNE21+の概要(Dynamic New Earth 21+)45

♦ 各種エネルギー・CO2削減技術のシステム的なコスト評価が可能なモデル♦ 線形計画モデル（エネルギーシステム総コスト最小化。決定変数：約1千万個、制約条件：約1千万本）♦ モデル評価対象期間： 2000～2100年（代表時点：2005, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 70, 2100年）♦ 世界地域分割： 54 地域分割（米国、中国等は１国内を更に分割。計77地域分割）♦ 地域間輸送： 石炭、原油・各種石油製品、天然ガス・合成メタン、電力、エタノール、 水素、CO2（ただしCO2は国外への移動は不可を標準ケースとしている）♦ エネルギー供給（発電部門等）、CO2回収・利用・貯留技術（CCUS）を、ボトムアップ的に（個別技術を積み上げて）モデル化♦ エネルギー需要部門のうち、鉄鋼、セメント、紙パ、化学、アルミ、運輸、民生の一部について、ボトムアップ的にモデル化。その他産業や民生においてCGSの明示的考慮♦ 国際海運、国際航空についても、ボトムアップ的にモデル化♦ 500程度の技術を具体的にモデル化、設備寿命も考慮♦ それ以外はトップダウン的モデル化（長期価格弾性値を用いて省エネ効果を推定）••

地域別、部門別に技術の詳細な評価が可能。また、それらが整合的に評価可能
非CO2 GHGについては、別途、米EPAの技術・コストポテンシャル推計を基にしてRITEで開発したモデルを利用

・中期目標検討委員会およびタスクフォースにおける分析・評価
・国内排出量取引制度の検討における分析・評価
・環境エネルギー技術革新計画における分析・評価
はじめ、気候変動政策の主要な政府検討において活用されてきた。またIPCCシナリオ分析にも貢献

DNE21+による2050年の部門別・技術別の排出削減
ポテンシャル・コスト推計：世界全体

46

DACCS
バイオマス専焼にCCS導入

鉄鋼、化学部門、セメント部門にCCS導入

石炭火力(+バイオマス混焼)、ガス火力にCCS導入

水素DRI

CO2吸収済コンク
リート製品(道路用)

太陽光、風力石炭からバイオマスへ転換
生コンクリートのCO2微量吸収・硬化促進

BECCS
プラグイン・
ハイブリッド車

石油化学部門、化学部門
各種電気機器でのでの石炭からガスへの省エネルギーなど
転換、エネルギー寡消費
産業での省エネルギーなど
石炭火力の高効率化、ガス火力への転換

CCS
原子力

植林

ハイブリッド車

2015年比+45%
2015年排出量

カーボン
ニュートラル（CO2）

注１）本分析は、「参考値のケース」で用いた、技術想定の下での推計結果
注２）部門別・技術別の排出削減効果は、交差項の部門や対策、技術に割り当てる際の定義によって、部門・技術毎の削減効果の大きさは変化する。推計の削減ポテンシャルは目安として理解されたい。

DNE21+による再エネ・バッテリーコスト低減加速＋CDR制約下における2050年の部門別・技術別の排出削減ポテンシャル・コスト推計：世界全体 47

DACCS
鉄鋼、化学部門、セメント部門にCCS導入

バイオマス専焼にCCS導入
石炭火力(+バイオマス混焼)、ガス火力にCCS導入
CO2吸収済コンク
リート製品(道路用)
石炭からバイオマスへ転換
生コンクリートのCO2微量吸収・硬化促進

太陽光、風力

水素DRI
BECCS

BEV

石油化学、化学部門
各種電気機器でのでの石炭からガスへの省エネルギーなど
転換、エネルギー寡消費
産業での省エネルギーなど
石炭火力の高効率化、ガス火力への転換

CCS
植林
プラグイン・

原子力 ハイブリッド車
ハイブリッド車

2015年比
+29%

2015年
排出量

カーボン
ニュートラル（CO2）