福島県新地町における統合的エネルギーモニタリング解析と電力消費量推定手法の構築
Integrated energy monitoring analysis and development power consumption
estimation method in Shinchi Town, Fukushima
平野 勇二郎Yujiro HIRANO

1＊

1＊

・牧

誠也 ・中村 省吾 ・藤田
1

2

1

壮

3

2

, Seiya MAKI , Shogo NAKAMURA and Tsuyoshi FUJITA

3

国立研究開発法人 国立環境研究所 社会システム領域
国立研究開発法人 国立環境研究所 福島地域協働研究拠点3
東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻
1
Social Systems Division, National Institute for Environmental Studies
2
Fukushima Regional Collaborative Research Center, National Institute for Environmental Studies
3
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
1

2

摘

要

福島県新地町において著者らが実施した電力消費量のモニタリングと地域エネル
ギー解析の事例を紹介し，地域エネルギーシステムの地域展開のポテンシャルを評価するためのエネルギー消費量の予測手法について検討した。新地町では国立環境研究
所と基本協定に基づき，東日本大震災後の復興過程において省エネルギー行動支援等の機能を有する情報システムの導入や，拠点エリアにおける電熱併給型の地域エネル
ギー供給の導入など，地域エネルギーを活用した復興まちづくりを推進してきた。その一環として著者らは工場や水処理センター，住宅を対象とした詳細な電力消費モニ
タリングを実施し，現状把握や予測モデルの開発，各種の効率化に向けた評価などの研究を行った。さらに，住宅における電力消費量のデータを活用し，地域エネルギー
事業の水平展開に向けた計画評価のための電力需要の予測手法を構築し，気温分布を踏まえて福島県全域に拡張した需要予測を行った。

キーワード：持続可能な地域づくり，需要予測モデル，情報通信システム，
地域エネルギー解析，電力モニタリング

Key words：sustainable community development, demand forecast model,
information communication system, regional energy analysis,electricity monitoring

1．はじめに
東日本大震災の被災自治体では地域における様々な問題が顕在化し，持続可能な地域社会の実現が重
要課題となった。わが国では関東大震災，阪神・淡路大震災に続く 3 度目の大震災となったが，その復興過程はこれまでの大震災とは大きく異なっていた。過去の 2 度の大震災では，日本の人口が増加していたことや大都市における災害であったことから，復興とともに市街化が進み，都市機能が更に高度化したケースも多くみられた。これに対し，東日
本大震災は人口減少社会における広域災害であり，多くの被災地では人口流出による居住者の高齢化や過疎化が進み，地域コミュニティの衰退，地域経済の停滞といった問題が顕在化した。こうした中でコンパクト化した拠点形成や社会コミュニケーションの活性化など，地域を再生する仕組みづくりに対する社会的要請が高まった（姥浦, 2017; 中林, 2021）。
また，東日本大震災ではエネルギーに関する国民の関心や政策課題が大きく変化したことも特徴的である（Komiyama, 2012; Zhang et al., 2014; Benjamin,
2014; 則久, 2019; 鈴木ほか, 2019）。オイルショック
以降，資源・エネルギー問題と地球温暖化の両面から省エネルギーが国家の重要課題であることは広く認識されていたが，基本的には国全体の化石燃料消費量や CO2 排出量を減らすことが主たる課題であった。これに対し，東日本大震災では原子力発電所事
故に伴う輪番停電やピーク時の節電協力，原発再稼
働問題などにより問題は多様化した。実際に国民が自発的に節電に協力した事例も多く，国民のエネル

受付：2021 年 12 月 26 日，受理：2022 年 5 月 25 日＊
〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：yhirano@nies.go.jp
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平野ほか：統合的エネルギーモニタリング解析と電力消費量推定手法

2．新地町における地域エネルギーを活用した
復興まちづくりギーに対する関心が高まるきっかけになったと考えられる。また，発災時にはエネルギー供給網の分断などが発生したことから，災害時の非常用電源として活用できる再生可能エネルギーを活用した分散型電源が注目されるきっかけになった（宮城県東松島
市, 2013; 浦上, 2013）。さらに，近年の動きとして，再生可能エネルギー固定価格買取制度や電力小売自由化などの制度面の改変も進んだ。このため，単に化石燃料消費や CO2 排出の総量を減らすだけではな
く，不安定電源である再生可能エネルギーの需給平滑化や，地域の新電力会社による分散型エネルギー
マネジメントも重要課題となってきた（岩村, 2015;
Hayashi, 2014 など）。
こうした中で，復興地域において地域エネルギー事業の導入ポテンシャルを明らかにし，様々な自治体や事業者を学術的な立場から支援することが求められている。特に地域スケールでのエネルギー需給
マネジメントを実現するためには，需要家側が需給
バランス調整に協力するデマンドレスポンスの仕組みを導入することは今後の検討課題であり（Hayashi,2014），その導入ポテンシャルを明らかにする際には詳細なエネルギー消費実態の把握や予測が必要である。
こうした背景から，本稿では福島県新地町におけるケーススタディとしてエネルギー消費モニタリン
グと予測の事例を紹介し，地域エネルギーシステムの計画と将来的な環境まちづくりの地域展開に向けたエネルギー消費予測手法について検討した。このエネルギー消費予測手法は，再生可能エネルギーを含む地域スケールのエネルギー供給システムを導入する際に，需要側・供給側の両方の時間変化を踏まえて需給バランス調整のポテンシャルを評価し，適切な事業計画やシステム設計を検討するために活用することを目的とするものである。

福島県新地町は浜通り地域の北端に位置し，総面2
積は 46.53 km ，人口約 8,000 人の町である。新地町
は，東日本大震災において甚大な津波被害を受けた
後，その復興過程において環境・経済・社会の価値を高める「スマート・ハイブリッドタウン構想」を提唱し，内閣府の「環境未来都市」に選定された。
この構想は，地域社会を支えるコミュニティの活力と情報通信技術を結びつけて地域を再生することを目指し，住民や自治体，公共施設，地域企業などの様々な主体を双方向型情報ネットワークで連結し，社会コミュニケーションを促進することにより地域を活性化する地域情報基盤を構築するものである（図 1）。国立環境研究所は 2013 年 3 月に新地町と連携・協力に関する基本協定を締結し，この構想の実現に向けて学術的な立場から支援してきた（藤田・平野, 2016; 平野ほか, 2017; 藤田ほか, 2019; 藤田ほか,
2020）。
国立環境研究所は，地域におけるエネルギー需給の効率化や省エネルギー行動支援，社会コミュニティ活動支援，地域防災やまちづくりに関する情報発信を目的とした地域 ICT システム「新地くらしア
シストシステム」を開発した（平野・中村, 2017; 平野ほか, 2018）。これは前述した「スマート・ハイブ
リッドタウン構想」において構築する地域情報基盤のユーザ側のインターフェースと位置付けられるものである。主要な機能として住宅の電力使用量の見える化や地域情報マップ，地域掲示板，災害情報表
示，自治体からのアンケート，町の新着情報表示などがあり，地域コミュニティにおける日常的な生活行動を支える情報を提供している。このシステムを新地町の約 100 世帯に導入し，住宅訪問や利用者講

地域エネルギーアシスト

生活情報アシスト
地域交通支援（計画中）エネルギー見える化
省エネ行動支援協力世帯

省 エネ
キ ャ ンペ ー ン

運行実
スマート・績

エネルギー
消費実績

ハ イブリ ッドセンタ ー

協 力 世帯
既設の太陽光
パネル

太陽光パネ
ル発電量

電子回覧板機能地域情報
産業や農業のモニタリング
情報を集積

利用実態

学校
新地駅前再開発地区における電熱併給

高齢者くらし支援

情報共有支援
工場群

野菜工場
熱・CO2

地域産業
エネルギー
セン ター

熱供給施設

公共施設

太陽熱 石炭火力
発電所

工場群
ＬＮＧ基地

情報ネットワークによる地域エネルギー需給調整
図11

新地町におけるスマート・ハイブリッドタウン構想の概念図．

これに対し，東日本大震災では原子力発電所事故に伴う輪番停電やピーク時の節電協力，原発再稼働問題な
32
どにより問題は多様化した。実際に国民が自発的に節電に協力した事例も多く，国民のエネルギーに対する関心が高まるきっかけになったと考えられる。また，
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発災時にはエネルギー供給網の分断などが発生した

システム設計を検討するために活用することを目的とするものである。
2. 新地町における地域エネルギーを活用した復興まちづくり
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地球環境 Vol.27 No.1

習会，意見交換会などを頻繁に行い，住民と直接的なコミュニケーションをしながら技術開発を実施した。これにより，利用者からのフィードバックを得ながら技術開発を進め，利用性の向上に繋げた。例
えば，このシステムは当初は配布したタブレット端
末のみで利用可能であったが，スマートフォンやパソコン等でも利用したいというニーズが多かったことから，一般的なブラウザで利用できるように改良したことなどがその好例として挙げられる。また，技術開発プロセス自体が地域における社会対話と情報発信の機会として有効であり，コミュニティ活性化や環境意識向上に結びついたと考えている。
特に重点的に技術開発を行った地域エネルギー支
援機能では，システムを導入した住宅に設置した電力消費計測器からクラウドサーバを経由して情報を送受信し，タブレット端末上で電力消費量を見える化するシステムを開発した。この電力計測について
は，次章で紹介する。
さらに，新地町では津波の被害を受けた JR 新地
駅周辺地域の再開発の過程で電熱併給型の地域エネ
ルギー事業を導入した（藤田ほか, 2020）。この事業
では 2018 年 2 月に JR 新地駅周辺の各施設に地域エ
ネルギー供給を行う「新地スマートエナジー株式会社」が設立され，2018 年 11 月にエネルギー供給拠点「新地エネルギーセンター」が建設された。新地
エネルギーセンターには 35 kW×5 基の LNG コー
ジェネレーションや，排熱投入型吸収式冷温水器（ジェネリンク），太陽光発電パネルなどの各種の省エネルギー・再生可能エネルギー設備が導入されている。新地エネルギーセンターは大規模災害により

図2

31 – 40（2022）

系統電力が停電した場合も周辺建物に一定の電力供給が可能であるため，地域の災害レジリエンスの向上にも貢献することを想定している。国立環境研究
所は新地スマートエナジー株式会社と連携してこの地域エネルギー事業の運用効率化に向けた評価を行うとともに，他地域へ展開するための評価システム開発の研究を進めている（Hirano et al., 2021）。
3．新地町における電力モニタリング
3.1 導入したモニタリングシステム
著者らは新地町において各種施設における電力消費量のモニタリングを行った。実施したモニタリン
グは，工場や公共施設（水処理センター）を対象とするものと，住宅を対象とするものの 2 種類がある。
前者は，各工場・施設の重要な電力消費にかかわる箇所について分電盤のケーブルに自動給電・データ
格納・クラウド通信によるデータ共有を可能にする
モニタリングシステムを導入した（図 2）。後者は，前述した「新地くらしアシストシステム」による社
会実証実験の一環として行われ，住宅の分電盤に設置した電力計測器により家庭での電力消費量の現状把握や省エネのアドバイスなどをタブレット端末によって受けることが可能なシステムを開発・運用した（図 3）。新地くらしアシストシステムでは，シス
テム利用者全体の情報をクラウドサーバにより統合的に管理するため，その住宅の電力消費量だけでなく，他の世帯と比較する省エネランキングの表示
や，地域内電力使用状況の表示，電力需給状況に応じた節電メッセージの表示などを可能にしている。

工場・施設を対象としたモニタリングシステム（牧ほか, 2018）．

電力計測器：計測した電力使用量をクラウドサーバに送信

クラウドサーバから情報を受け取りタブレット
端末等に表示分電盤

図3

対象住戸に設置したモニタリング及び表示システム．

ている。このシステムを新地町の約 100 世帯に導入し，住宅訪問や利用者講習会，意見交換会などを頻繁に行い，住民と直接的なコミュニケーションをしながら技術開発を実施した。これにより，利用者からのフィードバックを得ながら技術開発を進め，利用性の向上に
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繋げた。例えば，このシステムは当初は配布したタブ

災害レジリエンスの向上にも貢献することを想定している。国立環境研究所は新地スマートエナジー株式 33
会社と連携してこの地域エネルギー事業の運用効率化に向けた評価を行うとともに，他地域へ展開するための評価システム開発の研究を進めている（Hirano et2022/09/22 木曜日
al., 2021）。

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平野ほか：統合的エネルギーモニタリング解析と電力消費量推定手法

これらのモニタリングシステムを設置することで逐次的なエネルギー消費量を把握し，各施設・建物のエネルギー消費を分析するとともに，その結果をもとに新地町との省エネ化への協議を進めるための基礎資料として活用を行った。
次節では，上述の 2 種のモニタリングシステムをもとに解析を行い，エネルギーの消費実態の把握やその予測法の開発を行った成果を紹介する。
3.2 電力モニタリング結果
2 種のモニタリングのうち，工場ではボイラー室や整形装置など，水処理センターでは水処理工程や汚泥処理工程など使用される電力消費を行うケーブ
ルにモニタリングシステムを設置し，1 分単位で観測を行った。ただし，気温や湿度などの気候要素が
1 時間単位で観測を行うため，解析には 1 時間単位の観測値を用いた。
図 4 は 3 施設の全電力消費量の観測結果の一部を示したものである。本図の観測期間は 2016 年度におけるもので観測単位は 1 時間値である。観測は2015 年から開始し，2020 年にクラウド管理から各施設でのデータ抽出によるオンサイト形式に変更を

図4

図5行ったが，現在も同様にデータを取得することが可能である。
3 施設のうち，公共施設である水処理センター（新地浄化センター）
では，Maki et al.
（2019）
において電力消費量の予測モデルを運用モードのような潜在的な状態を推定するマルコフスイッチングモデルによって構築する試みがみられた。図 5 はこの結果を示したものである。この結果から，水処理センターの各電力消費量について高い精度の時系列モデルを作成することができ，いくつかの工程において明確な運用モードの違いがあることを確認することができた。水処理にかかる電力消費では，明確なモード変化はないものの電力消費が増加する際に増加モードの確率が高くなることが確認された。一方，汚泥処理においては分析期間では週に 2 回行っていたた
め，汚泥処理を行った日と行っていない日で顕著な違いがあり，状態も明確に異なることが確認できた。このような結果から，省エネ化において水処理の運用では細かな操作変更が必要と考えられ，汚泥処理では処理の平滑化が可能かどうかが重要と考えられる。

工場・施設を対象とした計測データの例．

水処理センターにおけるモニタリングデータの解析結果（Maki et al ., 2019 をもとに作成）．

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図6

図731 – 40（2022）

水処理の各モード確率と BOD 除去率の関係（Maki et al ., 2018）．

．
くらしアシストデータから推計された機器・活動単位の電力消費の推計（Shiraki et al ., 2016 をもとに作成）

図 6 では水処理センターから提供を受けた報告書
記載のデータをもとに，水質とマルコフスイッチン
グモデルによって推計された水処理の状態比率を比較したものである。この結果から，対象とした水処理センターでは流入水質が悪化するほど電力消費量が大きくなる運用がなされていることが確認された（Maki et al., 2018）。このことから，流入水質が悪化する時期を事前に予測し，滞留時間等の運用方法を変更することができれば省エネにつながるものと考えられる。
住宅では，モニター世帯におけるヒアリングを経て住戸ごとに 6 系統に分けて電力消費量を計測した。設置したモニタリングシステムからは各家庭に提供した「新地くらしアシストシステム」のタブ
レット端末（図 3 右側）により見える化を行った。
観 測 さ れ た 電 力 消 費 量 を も と に，Shiraki et al.
（2016）
では，どのような機器や活動によって電力消費がなされているかを過去の電力消費を世帯特性や過去の消費量方回帰分析で推計する統計的方法及び世帯構成員の行動プロファイルから推定を行う工学
的方法のハイブリット型の活動推計モデルによって推定を行った。図 7 はその結果の一部である。この結果のように，どのような原因によってエネルギーが消費されているかを推計することができ，本モニタリングシステムを活用することで省エネの余地を把握することが可能になったと考えられる。
「新地くらしアシストシステム」の機能を利用して計 6 回の省エネキャンペーンを実施した（Otsuka
et al., 2021）。これは，住民の省エネルギー行動支援と地域コミュニティ活性化の両立を目指した取組であるとともに，経済的インセンティブや省エネアド
バイスの情報提供を通じて，省エネルギー行動への効果を分析する研究としても位置付けられる。各
キャンペーン期間及びその前後 2 週間の電力消費量の増減を図 8 に示した。この結果から，大まかな傾向として省エネ効果は第 1 回が最大であり，徐々に効果が減退していることが読み取れる。ただし，サンプル数の制約からランダム化比較実験ができず，
キャンペーン実施の前後比較のみの評価となったた
め，気温条件や生活パターンの変化などが結果のばらつきの要因となっている。特に，第 4 回はキャン
ペーン期間が年末年始にかかっており，普段とは異なる生活パターンであったことが結果に影響しており，他と対等に比較することは難しい。したがって，省エネ行動の促進要因に関しては，今後，更に検討事例を増やし，知見を一般化する必要がある。
4．地域エネルギーマネジメント計画・評価に向けた予測手法開発
4.1 予測手法開発の方針前述したとおり，JR 新地駅周辺地域では環境に配慮した地域エネルギー供給が実施されており，地域の脱炭素化を進める上で今後はこうした取組を他地域に水平展開することが同様に重要である。また，
JR 新地駅周辺は津波被害からの復興の際に自営線や熱導管を敷設してコージェネレーションによる地域
エネルギー供給を導入したが，こうした方策は既成35

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平野ほか：統合的エネルギーモニタリング解析と電力消費量推定手法

各回の実施概要
実施時期
1 2014年 9月

参加世帯数
22／46世帯2 2014年11月 12／46世帯

図8

報賞の付与

情報提供方法事前周知なしタブレット上

上位のみ
事前周知なし上位のみ
事前周知後

3 2015年 3月

24／55世帯4 2015年12月

75世帯

なし

5 2017年 3月

75世帯

なし

6 2017年11月

68世帯

なし

上位のみ

タブレット上省エネかわら版（カスタム）
省エネかわら版（カスタム）
省エネかわら版（非カスタム）
省エネかわら版（カスタム）

第 1 回～第 6 回省エネキャンペーンの節電効果（Otsuka et al ., 2021 をもとに作成）．

デルによって推計された水処理の状態比率を比較したものである。この結果から，対象とした水処理セン
活パターンの変化などが結果のばらつきの要因とな
市街地に導入することには限界があるため，例えばっている。とくに，第4 回はキャンペーン期間が年末
ターでは流入水質が悪化するほど電力消費量が大き再生可能エネルギーの導入と併せて地域新電力会社
年始にかかっており，普段とは異なる生活パターンでくなる運用がなされていることが確認された（Maki etを設立することなどの方策も同時に検討する必要があったことが結果に影響しており，他と対等に比較すal.
,ある。こうした検討を行う際には，地域のエネル
2019）。このことから，流入水質が悪化する時期
ることは難しい。したがって，省エネ行動の促進要因
を事前に予測し，滞留時間等の運用方法を変更するこ
ギー需要予測が重要である。特に再生可能エネルに関しては，今後さらに検討事例を増やし，知見を一とができれば省エネにつながるものと考えられる。
ギーを導入した場合の需給バランス調整のポテン
般化する必要がある。
住宅ではモニター世帯におけるヒアリングを経てシャルを検討する際には，気象条件の時間変化を踏
住戸ごとに6 系統に分けて電力消費量を計測した。設
まえた予測手法の確立が不可欠である。
4. 地域エネルギーマネジメント計画・評価に向けた置したモニタリングシステムからは各家庭に提供しそこで，前述した住宅の電力モニタリングを活用
予測手法開発た「新地くらしアシストシステム」のタブレット端末
し，より広域の電力消費量推定手法を開発し，福島（図県全域を対象とした住宅における電力需要を推定し3 右側）により見える化を行った。
4.1 予測手法開発の方針観測された電力消費量をもとに，Shiraki
et al.
た。
前述した通り JR 新地駅周辺地域では環境に配慮し従来から，こうした地域スケールのエネルギーシ(2016)ではどのような機器や活動によって電力消費た地域エネルギー供給が実施されており，地域の脱炭
ステム導入の事前評価では，大まかな需要家の想定がなされているかを過去の電力消費を世帯特性や過素化を進める上で今後はこうした取り組みを他地域に基づいて算定せざるを得ないため，原単位法など
去の消費量方回帰分析で推計する統計的方法及び世に水平展開することが同様に重要である。また，JR 新の比較的簡便な手法が用いられてきた（例えば，福帯構成員の行動プロファイルから推定を行う工学的地駅周辺は津波被害からの復興の際に自営線や熱導
島県新地町ほか,
2017 など）。ただし，原単位法では方法のハイブリット型の活動推計モデルによって推管を敷設してコージェネレーションによる地域エネ
通常は原単位データとして固定値を用いるため，例
ルギー供給を導入したが，こうした方策は既成市街地
えば空調用エネルギーなどの気象条件に依存する需に導入することには限界があるため，例えば再生可能
要の変動は表現できない。したがって，気象の影響
エネルギーの導入と併せて地域新電力会社を設立すを受けやすい再生可能エネルギー導入時の需給バラることなどの方策も同時に検討する必要がある。こう
ンス調整のポテンシャル評価には必ずしも十分とはした検討を行う際には，地域のエネルギー需要予測が言えない。このほかに，気象条件を踏まえたエネル
重要である。とくに再生可能エネルギーを導入した場
ギー需要予測手法としては空調負荷計算の手法も考合の需給バランス調整のポテンシャルを検討する際えられるが，この場合は詳細な建物の 3 次元形状やには，気象条件の時間変化を踏まえた予測手法の確立
建材の情報が必要となる。このため，空調負荷計算が不可欠である。
の手法は建築・設備の設計には用いられているが，そこで，前述した住宅の電力モニタリングを活用し，大まかな需要家の想定に基づいて算定する地域ス
より広域の電力消費量推定手法を開発し，福島県全域
ケールのエネルギー需給に関する評価に用いることを対象とした住宅における電力需要を推定した。
は難しい。また，需給バランス調整を目的としたエ
従来から，こうした地域スケールのエネルギーシス
ネルギー消費予測手法としては統計解析や機械学習
テム導入の事前評価では，大まかな需要家の想定に基による手法も考えられるが，この場合は対象とする
づいて算定せざるを得ないため，原単位法などの比較
需要家の過去の需要パターンに基づいて予測を行う
的簡便な手法が用いられてきた（例えば，福島県新地必要がある。したがって，こうした手法では地域エ町ほか,
2017 など）。ただし，原単位法では通常は原ネルギー供給システムの運用段階での予測には適し
単位データとして固定値を用いるため，例えば空調用ているが，計画段階での事前評価に用いることは難エネルギーなどの気象条件に依存する需要の変動は表現できない。したがって，気象の影響を受けやすい
再生可能エネルギー導入時の需給バランス調整のポ36
テンシャル評価には必ずしも十分とは言えない。この他に，気象条件を踏まえたエネルギー需要予測手法としては空調負荷計算の手法も考えられるが，この場合
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は詳細な建物の 3 次元形状や建材の情報が必要となる。

定を行った。図 7 はその結果の一部である。この結果のように，どのような原因によってエネルギーが消費- 初期条件電力
地上気象 - 境界条件
局地気象
されているかを推計することができ，本モニタリング
観測
モニタリングモデル
システムを活用することで省エネの余地を把握する
気象
気温変動
データ
シミュレーション
成分の抽出ことが可能になったと考えられる。
ベース化
ベース電力
気温分布
「新地くらしアシストシステム」の機能を利用して気温変動成分 気温感応度
計世帯あたり6 回の省エネキャンペーンを実施した（Otsuka
et
電力消費量
解析
世帯あたり
al., 2021）。これは，住民の省エネルギー行動支援と
電力消費量
電力気温
地域コミュニティ活性化の両立を目指した取り組み
感応度であるとともに，経済的インセンティブや省エネアド
電力消費量
世帯属性別
バイスの情報提供を通じて，省エネルギー行動への効
詳細分布
居住世帯数
果を分析する研究としても位置付けられる。各キャン
ペーン期間およびその前後 2 週間の電力消費量の増減
図 9 電力消費量の時空間分布推計フロー．
を図 8 に示した。この結果から，大まかな傾向としてことは難しい。こうしたことから，原単位法と同程度
省エネ効果は第 1 回が最大であり，徐々に効果が減退の簡便なパラメタリゼーションにより，気温の影響をしていることが読み取れる。ただし，サンプル数の制反映したエネルギー消費量の時空間分布を予測する
しい。こうしたことから，原単位法と同程度の簡便
約からランダム化比較実験ができず，キャンペーン実手法を検討した。
なパラメタリゼーションにより，気温の影響を反映
施の前後比較のみの評価となったため，気温条件や生本研究で開発した電力消費量推定手法を図 9 に示す。
したエネルギー消費量の時空間分布を予測する手法
この手法では，まず住宅の電力モニタリングのデータを検討した。
から気温感応度解析を行い，気温を踏まえた電力消費本研究で開発した電力消費量推定手法を図 9 に示量推定式を作成する。この推定式と，気象モデルによす。この手法では，まず住宅の電力モニタリングのり得られた気温の時空間分布から，気温変動に応じたデータから気温感応度解析を行い，気温を踏まえた世帯あたり電力消費量を推定する。これに居住世帯数
電力消費量推定式を作成する。この推定式と，気象を乗じ，電力消費量の時空間分布を得る。
モデルにより得られた気温の時空間分布から，気温変動に応じた世帯あたり電力消費量を推定する。こ4.2
気温感応度分析
れに居住世帯数を乗じ，電力消費量の時空間分布を
世帯人員数別世帯あたり電力消費量の気温による得る。
推定式を作成するため，図10 の通りに気温感応度の
4.2 気温感応度分析算定を行った。この方法は基本的にはHirano et al.
世帯人員数別世帯あたり電力消費量の気温による(2017)の気温感応度の算定方法と同様である。具体的
推定式を作成するため，図 10 のとおりに気温感応には，まず気温と電力消費の季節変化パターンから図度の算定を行った。この方法は基本的には Hirano et
10 上段に示した通りに電力消費をベース需要と冬季al.
（2017）の気温感応度の算定方法と同様である。具増分，夏季増分に分解した。この分解手法は電力消費
体的には，まず気温と電力消費の季節変化パターン
量を用途に分解する際に用いることが多く，夏季増分から図 10 上段に示したとおりに電力消費をベース
は冷房，冬季増分は暖房と概ね対応していると考えら
需要と冬季増分，夏季増分に分解した。この分解手れる。ただし，電気式の給湯や冷蔵庫なども気温の影
法は電力消費量を用途に分解する際に用いることが響を受けるため，ここでは冷房用，暖房用と記述することは避けた。一連の計算処理は基本的には日別・時刻別データを用いたが，長時間の外出などによる極端に電力消費が少ない日がベース需要として選択されることを防ぐため，ベース需要の算定には月平均時刻
別データを用いた。
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島県に
別・時
得ら
数別・
別・時刻
この分
で予測
ポテン
ら，盆地
にエネ
季日中
に多い
ー消費
内陸と
と考え
次に
たり電

低ければ冬季増分とするる。そこで，同様の回帰式を時刻別データで作成した（図 11）。この図では煩雑になることを避けるため，推定式の傾きとして得られる気温感応度の時間変化
パターンのみを示した。実際にはベース需要や推定式の切片も得られており，この結果から気温変化を踏まえた時刻別の世帯人員数別世帯あたり電力消費量の

気温感応度

ベース需要となる
月よりも気温が高ければ夏季増分、
低ければ冬季増分とする

２．夏季増分および冬季増分と気温データから回帰式を作成
夏季増分： y = a x + b
冬季増分： y = a x + b

エネルギー消費量が最小となった月

ベース需要との差

31 – 40（2022）

２．夏季増分および冬季増分と気温データから回帰式を作成

１．電力消費と気温の季節変化に基づき、ベース需要と夏季・冬季の増分へ分解→ 空調用エネルギー消費がないと考えられるため、気温の影響を受けないと仮定

地球環境 Vol.27 No.1

ベース需要となる
月よりも気温が高ければ夏季増分、
低ければ冬季増分とする

ベース需要との差

１．電力消費と気温の季節変化に基づき、ベース需要と夏季・冬季の増分へ分解

エネルギー消費量が最小となった月→ 空調用エネルギー消費がないと考えられるため、気温の影響を受けないと仮定

夏季増分： y = a x + b
冬季増分： y = a x + b

島県に変更した。シ
別・時刻別の気温分
気温感応度
得られた月別・時
数別・時刻別電力消エネルギー消費量が最小となった月
別・時刻別世帯あた→ 空調用エネルギー消費がないと考えられるため、気温の影響を受けないと仮定
この分布は，実際ので予測したものであ
ポテンシャルマップ
２．夏季増分および冬季増分と気温データから回帰式を作成
ら，盆地が多い中通にエネルギー消費量
図 10 気温感応度の算定手法．
季日中はエネルギーる。そこで，同様の回帰式を時刻別データで作成したに多いことなどが分（図 11）。この図では煩雑になることを避けるため，
夏季増分： y = a x + b
多く，夏季増分は冷房，冬季増分は暖房と概ね対応
ー消費量が少ないが島県に変更した。シミュレーションは月別に行い，月冬季増分： y = a x + b
推定式の傾きとして得られる気温感応度の時間変化していると考えられる。ただし，電気式の給湯や冷内陸と比較し気温別・時刻別の気温分布を得た（図 12）。
気温感応度
パターンのみを示した。実際にはベース需要や推定式
蔵庫なども気温の影響を受けるため，ここでは冷房と考えられる。
得られた月別・時刻別気温分布と前述した世帯人員の切片も得られており，この結果から気温変化を踏ま用，暖房用と記述することは避けた。一連の計算処
次に，前述した世
数別・時刻別電力消費量推定式から世帯人員数別・月理は基本的には日別・時刻別データを用いたが，長 えた時刻別の世帯人員数別世帯あたり電力消費量のたり電力消費量（図別・時刻別世帯あたり電力消費量を算定した（図 13）。
時間の外出などによる極端に電力消費が少ない日が 推定が可能である。
乗じ，年間の電力消
この分布は，実際の居住者の有無に関わらず気温のみ
果，中通り地域や，ベース需要として選択されることを防ぐため，ベーで予測したものであるため，今後の居住地選定の際の4.3
エネルギー消費量の時空間分布推定例
密集地域に大きなス需要の算定には月平均時刻別データを用いた。
ポテンシャルマップとして利用可能である。この図か化された。この図で次に，夏季増分及び冬季増分のそれぞれについ まず，気温分布を得るため簡易の気象シミュレーシ
ら，盆地が多い中通りや会津においてとくに夏季日中
ョンを行なった。利用した局地気象モデルや地表面パ値のみを示したが，て，気温による推定式を世帯人員数別・時刻別に作にエネルギー消費量が多いことや，内陸の山地では夏るため，この結果は成した。著者らはすでに気温とエネルギー消費の関 ラメータの設定等は，基本的には Hirano and Fujita
季日中はエネルギー消費量が少ないものの，冬季夜間（2012）の標準ケースと同様とし，計算対象地域を福給計画を検討する際係を近似する方法として，折れ線の回帰式を作成する。そこで，同様の回帰式を時刻別データで作成したに多いことなどが分かる。浜通りは相対的にエネルギる方法を提案している（Hirano and Fujita, 2012）。そ（図
11）。この図では煩雑になることを避けるため，
ー消費量が少ないが，これは海の熱容量の影響により
こで本研究ではこの手法を応用し，片側の直線を推定式の傾きとして得られる気温感応度の時間変化
内陸と比較し気温の季節変化幅が小さいためである
y＝0 で固定することにより折れ線の関係を表現しパターンのみを示した。実際にはベース需要や推定式と考えられる。
た。この手法により得られた気温と電力消費量の関の切片も得られており，この結果から気温変化を踏ま次に，前述した世帯人員数別・月別・時刻別世帯あ係を図 10 下段に示す。この図では見やすさを考慮
図 11 時刻別の気温感応度．
えた時刻別の世帯人員数別世帯あたり電力消費量のたり電力消費量（図13）に世帯人員数別居住世帯数をし日積算値により図化したが，実際には気温感応度
推定が可能である。
乗じ，年間の電力消費量を推計した（図 14）。この結は時刻により大きく異なる。そこで，同様の回帰式
果，中通り地域や，いわき付近，会津若松付近の人口を時刻別データで作成した（図 11）。この図では煩雑
別・月別・時刻別世帯あたり電力消費量を算定した
4.3
エネルギー消費量の時空間分布推定例
密集地域に大きな電力需要が生じている状況が定量になることを避けるため，推定式の傾きとして得ら
13）。この分布は，実際の居住者の有無に関わら
まず，気温分布を得るため簡易の気象シミュレーシ （図化された。この図では分かりやすさを考慮し通年積分れる気温感応度の時間変化パターンのみを示した。
ず気温のみで予測したものであるため，今後の居住
ョンを行なった。利用した局地気象モデルや地表面パ値のみを示したが，実際には時刻別の値が得られてい実際にはベース需要や推定式の切片も得られておラメータの設定等は，基本的にはHirano and Fujita 地選定の際のポテンシャルマップとして利用可能でるため，この結果は地域新電力会社などによる電力供り，この結果から気温変化を踏まえた時刻別の世帯ある。この図から，盆地が多い中通りや会津におい（2012）の標準ケースと同様とし，計算対象地域を福給計画を検討する際に利用可能である。また，この手
人員数別世帯あたり電力消費量の推定が可能であて特に夏季日中にエネルギー消費量が多いことや，る。
内陸の山地では夏季日中はエネルギー消費量が少な
4.3 エネルギー消費量の時空間分布推定例
いものの，冬季夜間に多いことなどが分かる。浜通
まず，気温分布を得るため簡易の気象シミュレー
りは相対的にエネルギー消費量が少ないが，これはションを行なった。利用した局地気象モデルや地表
海の熱容量の影響により内陸と比較し気温の季節変面パラメータの設定等は，基本的には Hirano and
化幅が小さいためであると考えられる。
Fujita（2012）の標準ケースと同様とし，計算対象地
次に，前述した世帯人員数別・月別・時刻別世帯域を福島県に変更した。シミュレーションは月別にあたり電力消費量（図 13）に世帯人員数別居住世帯数
行い，月別・時刻別の気温分布を得た（図 12）。
を乗じ，年間の電力消費量を推計した（図 14）。この得られた月別・時刻別気温分布と前述した世帯人
結果，中通り地域や，いわき付近，会津若松付近の
員数別・時刻別電力消費量推定式から世帯人員数
人口密集地域に大きな電力需要が生じている状況が37

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平野ほか：統合的エネルギーモニタリング解析と電力消費量推定手法

図 12

気象シミュレーションによる地上気温の計算結果（7 月の例）．
1 月，20 時，1～2 人世帯の例

1 月，20 時，1～2 人世帯の例

図 13

8 月，14 時，1～2 人世帯の例

世帯あたり電力消費量推計結果．

おける電力・熱エメントを実装するて，本稿では著者
た電力モニタリン
おける電力モニタ
えた電力消費量の視野に入れた地域化に貢献し得る種
供給・管理を行う
多くの町民に享受要と考えられる。
地域へ展開するこ
本研究の電力モ
態は概ね明らかにうな活動をしてエかを検討していく
量計測結果からのモニタリングシス
題等有償・無償の題である。さらに導入に向けて需給慮したシステム設ーマネジメントをングや自動デマンの検討課題である

法は気温変化を踏まえて推定しているため，再生可能おける電力・熱エネルギー供給及びエネルギーマネジを得た。一方，家庭用エネルギー統計年報（住環境
エネルギー導入の発電量予測と合わせた気象条件にメントを実装する研究を実施してきた。その一環とし計画研究所, 2021）では，福島県における家庭部門のおける電力消費量を推定し，需給バランス調整のポテて，本稿では著者らが新地町において開発を進めてき
電力消費量は2014～2019 年の平均値で 15.33［kWh/
ンシャルを踏まえた地域エネルギー事業の計画を検た電力モニタリングの研究を紹介した。また，住宅に世帯/日］
であり，本研究の推計値は若干小さい値と討する際にも利用可能である。
おける電力モニタリングの結果に基づき，気温を踏まなった。この差異は，新地町において得た推定式を検証のため，図14 に示した計算結果をこの計算エ
えた電力消費量の推定手法を提案し，他地域へ展開も福島県全体に適用したことによる建て方や生活スタリア全体で集計したところ，14.11[kWh/世帯/日]を得視野に入れた地域スケールでのエネルギー需給効率
イルの地域性の違いや，気象シミュレーションの再た。一方，家庭用エネルギー統計年報（住環境計画研化に貢献し得る種々の知見を得た。今後，エネルギー
現性の限界によるものであると考えられる。しかし
8 月，14 時，1～2 人世帯の例
究所,2021）では，福島県における家庭部門の電力消供給・管理を行う地域をより広範に広げ，その成果をながら，本研究の目的は精緻な実態把握を行うこと
費量は2014～2019 年の平均値で 15.33[kWh/世帯/日]
多くの町民に享受できる形に展開していくことが必ではなく，地域エネルギー計画・評価に向けた電力であり，本研究の推計値は若干小さい値となった。こ要と考えられる。さらに，新地町で得られた知見を他
消費量の時空間分布を推定する手法を構築することの差異は，新地町において得た推定式を福島県全体に地域へ展開することも重要である。
であるため，利用可能な精度が得られているものと法は気温変化を踏まえて推定しているため，再生可能
適用したことによる建て方や生活スタイルの地域性
本研究の電力モニタリングの結果から電力消費実考えられる。
エネルギー導入の発電量予測と合わせた気象条件にの違いや，気象シミュレーションの再現性の限界によ態は概ね明らかになったが，その結果をもとにどのよ
図 14 電力消費量推定結果．
おける電力消費量を推定し，需給バランス調整のポテるものであると考えられる。しかしながら，本研究のうな活動をしてエネルギー消費自体を削減していく
5．今後の展望
ンシャルを踏まえた地域エネルギー事業の計画を検目的は精緻な実態把握を行うことではなく，地域エネかを検討していくことが必要となり，エネルギー消費
本研究は企画振討する際にも利用可能である。
ルギー計画・評価に向けた電力消費量の時空間分布を量計測結果からの原因推定と省エネの提案法の開発，
役場の方々，町民
新地町ではモニタリングシステムを導入して工場定量化された。この図では分かりやすさを考慮し通検証のため，図 14 に示した計算結果をこの計算エ推定する手法を構築することであるため，利用可能なモニタリングシステムや導入時のプライバシーの問しました。ここにや公共施設，住宅といった個別のエネルギー消費を
年積分値のみを示したが，実際には時刻別の値が得リア全体で集計したところ，14.11[kWh/世帯/日]を得
精度が得られているものと考えられる。
題等有償・無償のコストの削減を行うことが今後の課
本研究は文部科
観測し，その予測や実態把握を行うミクロスケール
られているため，この結果は地域新電力会社などにた。一方，家庭用エネルギー統計年報（住環境計画研題である。さらに将来的な再生可能エネルギーの大量
脱炭素化加速のたの研究を中心としたプロジェクトと，JR 新地駅周辺
よる電力供給計画を検討する際に利用可能である。
究所,2021）では，福島県における家庭部門の電力消5. 導入に向けて需給バランス調整のポテンシャルを考
今後の展望
施した。
地域における電力・熱エネルギー供給及びエネル
また，この手法は気温変化を踏まえて推定している
費量は2014～2019 年の平均値で 15.33[kWh/世帯/日]
慮したシステム設計が重要課題であり，地域エネルギ
ギーマネジメントを実装する研究を実施してきた。
ため，再生可能エネルギー導入の発電量予測と合わであり，本研究の推計値は若干小さい値となった。こ
新地町ではモニタリングシステムを導入して工場
ーマネジメントを高度化するダイナミックプライシの差異は，新地町において得た推定式を福島県全体にその一環として，本稿では著者らが新地町においてせた気象条件における電力消費量を推定し，需給バや公共施設，住宅といった個別のエネルギー消費を観
ングや自動デマンドレスポンスの導入も重要な今後
Benjamin, D.L. (適用したことによる建て方や生活スタイルの地域性開発を進めてきた電力モニタリングの研究を紹介しランス調整のポテンシャルを踏まえた地域エネル
測し，その予測や実態把握を行うミクロスケールの研の検討課題である。
Japanese electrの違いや，気象シミュレーションの再現性の限界によた。また，住宅における電力モニタリングの結果にギー事業の計画を検討する際にも利用可能である。
究を中心としたプロジェクトと，JR 新地駅周辺地域に
model. Internat
るものであると考えられる。しかしながら，本研究の基づき，気温を踏まえた電力消費量の推定手法を提検証のため，図 14 に示した計算結果をこの計算
謝 辞
目的は精緻な実態把握を行うことではなく，地域エネ
エリア全体で集計したところ，14.11［kWh/世帯/日］ 案し，他地域へ展開も視野に入れた地域スケールで本研究は企画振興課・都市計画課をはじめとする町
ルギー計画・評価に向けた電力消費量の時空間分布を
役場の方々，町民や地域企業の方々の協力により実施推定する手法を構築することであるため，利用可能なしました。ここに記して感謝の意を表します。
38
精度が得られているものと考えられる。
本研究は文部科学省「大学の力を結集した，地域の脱炭素化加速のための基盤研究開発」の一環として実5. 今後の展望施した。

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地球環境 Vol.27 No.1のエネルギー需給効率化に貢献し得る種々の知見を得た。今後，エネルギー供給・管理を行う地域をより広範に広げ，その成果を多くの町民に享受できる形に展開していくことが必要と考えられる。さらに，新地町で得られた知見を他地域へ展開することも重要である。
本研究の電力モニタリングの結果から電力消費実
態は概ね明らかになったが，その結果をもとにどのような活動をしてエネルギー消費自体を削減していくかを検討していくことが必要となり，エネルギー
消費量計測結果からの原因推定と省エネの提案法の開発，モニタリングシステムや導入時のプライバ
シーの問題等，有償・無償のコストの削減を行うことが今後の課題である。さらに，将来的な再生可能
エネルギーの大量導入に向けて需給バランス調整のポテンシャルを考慮したシステム設計が重要課題であり，地域エネルギーマネジメントを高度化するダ
イナミックプライシングや自動デマンドレスポンスの導入も重要な今後の検討課題である。
謝

辞

本研究は新地町企画振興課・都市計画課をはじめとする町役場の方々，町民や地域企業の方々のご協力により実施しました。ここに記して感謝の意を表します。本研究は文部科学省「大学の力を結集した，地域の脱炭素化加速のための基盤研究開発」の一環として実施されています。
引用文献
Benjamin, D. L.（2014）Evaluation of post-Fukushima
Japanese electricity strategies: A stochastic
simulation model. International Journal of Energy
Research. 38, 1578−1598.
藤田 壮・五味 馨・芦名秀一・平野勇二郎・牧 誠也（2020）地域循環共生圏の社会実装研究の展開をめざして. 環境情報科学, 49（1）, 114−119.
藤田 壮・平野勇二郎（2016）福島からの新しいまちづくり：新地町の地域イノベーション. 土木学会
誌, 101（12）, 60−63.
藤田 壮・Sun Lu・五味 馨・牧 誠也・平野勇二郎（2019）
地域特性とニーズを活用する SDGs 指標構
築と政策連携 : 福島県新地町での社会実装研究. 環境システム研究論文発表会講演集, 47, 17−22.
福島県新地町・株式会社 UR リンケージ・株式会社
NTT ファシリティーズ・京葉プラントエジニアリ
グ株式会社・日本電気株式会社（2017）
新地町 地産地消型エネルギー利用を核とした復興まちづくり
マスタープラン策定事業. 平成 28 年度 スマートコ
ミュニティ導入促進事業『Ⅰ . スマートコミュニ
ティ・マスタープラン策定事業』.

31 – 40（2022）

Hayashi, Y.（2014）Japanese energy management insmart grid after the Great East Japan Earthquake.
Electrical Engineering in Japan, 189（2）, 20−25.
Hirano, Y. and Fujita T. （2012） Evaluation of the
impact of the urban heat island on residential andcommercial energy consumption in Tokyo. Energy,
37（1）, 371−383.
Hirano, Y., Gomi, K., Nakamura, S., Yoshida, Y.,
Narumi, D. and Fujita, T.（2017）Analysis of the
impact of regional temperature pattern on theenergy consumption in the commercial sector inJapan. Energy and Buildings, 149, 160−170.
平野勇二郎・五味 馨・戸川卓哉・中村省吾・大場真・藤田 壮（2017）震災復興から環境創生へつなぐ分野横断型復興まちづくり支援. 環境情報科学,
46（1）, 47−52.
平野勇二郎・中村省吾（2017）情報通信技術を活用した地域密着型の省エネルギー行動支援. 電気評論,
102（10）, 44−45.
平野勇二郎・中村省吾・藤田 壮（2018）福島県新地町における戸建住宅の電力消費モニタリングに基づく家庭用エネルギー消費実態の解析. スマートグリッド, 59（10）, 23−27.
Hirano, Y., Nakamura, S., Togawa, T., Fujita, T. andAdachi, K.（2021）Smart community recoveringfrom the Tsunami-Disaster: Case study of thecommunity energy supply project in Shinchi Town,
Fukushima. Global Environmental Research, 24（2）,
199−206.
岩村一昭（2015）社会インフラのスマート化とその運用管理. 環境情報科学, 44（3）, 12−18.
住環境計画研究所（2021）家庭用エネルギー統計年報
2019 年版, 株式会社 住環境計画研究所, 東京都.
Komiyama, R. and Fujii, Y.（2012）Analysis of Japanʼs
long-term energy outlook considering massive
deployment of variable renewable energy undernuclear energy scenario. Electrical Engineering inJapan. 132-B（9）, 780−792.
Maki, S., Chandran, R., Fujii, M., Fujita, T., Shiraishi,Y., Ashina, S. and Yabe, N.（2018）ICT Time-series
Monitoring data Modeling to Estimate Electricity
Consumption by Markov Switching model forConnecting Treatment Process Operation; Case
Study of a Wastewater Treatment Plant inFukushima, The 13th SDEWES Conference
Palermo 2018.
Maki, S., Chandran, R., Fujii, M., Fujita, T., Shiraishi,Y., Ashina, S. and Yabe, N. （2019） Innovative
information and communication technology（ICT）
system for energy management of public utilities ina post-disaster region: Case study of a wastewater
treatment plant in Fukushima. Journal of Cleaner
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392022/09/22 木曜日

10:34:37

平野ほか：統合的エネルギーモニタリング解析と電力消費量推定手法

Production, 233（1）, 1425−1436. https://doi.org/10.
1016/j.jclepro.2019.05.331
牧 誠也・藤井 実・藤田 壮・白石 靖・芦名秀一（2018）：インドネシア産業施設のエネルギー消費量計測システムとエネルギー解析モデルの開発,
土木学会論文集 G, 74（6）, II_73-II_83. https://doi.
org/10.2208/jscejer.74.II_73
宮城県東松島市（2013）平成 24 年度東松島市地域エ
ネルギービジョン, 東松島市 復興政策部 復興政策課 環境未来都市推進室.
中林一樹（2021）東日本大震災の復興 10 年とこれか
ら：被災地の災害復興・未災地の事前復興の成果と次の 10 年へ. 環境情報科学, 50（2）, 1−10.
則久雅司（2019）福島の環境再生から新たな復興のス
テージへ：特定復興再生拠点と福島再生・未来志
向プロジェクト. 環境情報科学, 48（4）, 7−13.
Otsuka A., Hirano Y., Nakamura S., Fujita T. andNarumi D. （2021） Longitudinal evaluation ofenergy-saving effects and their implication using
electricity monitoring data in Shinchi Town,
Fukushima. Global Environmental Research, 24（2）,207−216.
Shiraki, H., Nakamura, S., Ashina, S. and Honjo, K.
（2016）Estimating the hourly electricity profile ofJapanese households: Coupling of engineering andstatistical methods. Energy, 114, 478−491. https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.08.019
鈴木精一・遠藤裕子・小坂恵理（2019）福島発電株式
会社と一般社団法人福島県再生可能エネルギー
推進センターの取り組みと課題. 環境情報科学,
48（4）, 24−29.
姥浦道生（2017）東日本大震災からの復興とコンパク
トシティ. 環境情報科学, 46（1）, 53−57.
浦上健司（2013）東日本大震災復興計画における再生
可能エネルギー施策の実態と課題：津波被災地, お
よび東京電力福島第一原発事故避難区域の市町村を対象として. 農村計画学会誌, 31（4）, 581−588.
Zhang, Q. and Mclellan, B. C. （2014） Review ofJapanʼs power generation scenarios in light of the
Fukushima nuclear accident. International Journalof Energy Research, 38, 539−550.

平野勇二郎／Yujiro HIRANO

1973 年，東京生まれ。衛星リモートセンシングと気象モデルを用いた都市ヒー
トアイランド解析の研究により博士号を取得し，日本学術振興会特別研究員，群馬大学助教などを経て国立環境研究所に入所。都市・地域のエネルギーシステムと熱環境を専門とし，エネルギーデータ解析や熱環境シミュ
レーション，地理情報システム解析，リモートセンシングなど幅広く環境解析の研究を行ってきた。東日本大震災後は地域の復興まちづくりに貢献するために地域エネルギー事業の社会実装研究などに従事している。

牧誠也／Seiya MAKI

1987 年，愛知県生まれ。流域規模における上下水道及び再生水の利用（以後，
水利用システムを表す）を多数の評価軸
から多目的な最適化をし，水利用システ
ムを対象としたステークホルダーへの代替案提示を行う計算及び意思決定支援シ
ステムの開発によって博士号を取得。東京大学学術支援職員
を経て，国立環境研究所に入所。現在，エネルギーや交通，
廃棄物処理，水処理など都市計画・都市工学分野について
ビッグデータを活用した分析及び意思決定支援システムの開発・社会実装の支援などに従事している。

中村

省吾／Shogo NAKAMURA

沖縄県出身。農村地域におけるソー
シャル・キャピタルが地域活性化に及ぼす影響に関する研究により博士号（農学）を取得。京都大学大学院地球環境学堂特別研究員などを経て 2014 年に国立環境研究所に入所し，同研究所福島支部（現福島地域協働研究拠点）にて，地域とのコミュニケーションを重視しながら東日本大震災からの復興まちづくりに関する研究に従事してきた。現在は木質バイオマス等の地域資源を活用した持続可能な地域社会システムの研究に主に取り組ん
でいる。

藤田

壮／Tsuyoshi FUJITA東京大学大学院工学系研究科教授（都
市工学専攻），東京工業大学科学技術創成研究員特任教授。脱炭素型の都市環境
計画システム，未来シナリオに基づく環境技術評価，
産業共生型のまちづくり（エコインダストリアルパーク，エコタウン），脱炭素型の地域将来ビジョンと先導事業設計，福島における環境創生拠点事業の社会実装研究，SDGs を展開する
地域指標の研究を推進。内閣府 SDGs 未来都市評価・検討調査会委員，国土交通省社会資本整備審議会・交通政策審議会
技術部会専門委員 他。

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