2008 年度
グリーン IT 推進協議会
調査分析委員会

報告書

2009 年 6 月

グリーン IT 推進協議会
調査分析委員会

目 次
はじめに....................................................................................................................................... 1
全体の要旨................................................................................................................................. 11
第1部

調査の背景................................................................................................................. 22

１．グリーン IT のポテンシャル ........................................................................................... 22
２．グリーン IT 推進協議会の活動 ....................................................................................... 24
３．グリーン IT 全体の効果の将来予測 ............................................................................... 28
第２部

IT 自身の省エネ効果計測・予測 ............................................................................ 30

１．調査の背景......................................................................................................................... 30
２．対象機器のエネルギー効率指標..................................................................................... 30
３．エネルギー削減効果予測方法......................................................................................... 31
４．製品別の予測の前提と結果............................................................................................. 34
４．１

パーソナルコンピューター（PC） .................................................................... 35

４．２

サーバ ..................................................................................................................... 38

４．３

ストレージ ............................................................................................................. 42

４．４

ルータ・スイッチ ................................................................................................. 46

４．５

ディスプレイ ......................................................................................................... 50

４．６

テレビ ..................................................................................................................... 53

４．７

家庭用録画再生機器（DVD 等） ....................................................................... 56

４．８

冷蔵庫 ..................................................................................................................... 59

４．９

照明機器 ................................................................................................................. 62

４．１０

エアコン ............................................................................................................. 66

５．エネルギー削減効果予測まとめ..................................................................................... 71
第 2 部付録................................................................................................................................. 85
Ａ．１ 「IT 自身の省エネ効果計測・予測」「データセンターの省エネ効果計測・予測」の前提条件................................................................................................................................. 85
Ａ．２

製品別の普及率予測曲線......................................................................................... 88

第3部

データセンタの省エネ効果計測・予測 ................................................................. 92

１．調査の背景......................................................................................................................... 92
２．エネルギー削減効果予測方法......................................................................................... 93
３．エネルギー削減効果予測結果......................................................................................... 95
４．データセンタのエネルギー効率指標 ............................................................................. 99

４．１

データセンタのモデル ......................................................................................... 99

４．２

指標の構成 ........................................................................................................... 100

４．３

個々の指標の定義 ............................................................................................... 101

４．４

指標の使い方 ....................................................................................................... 103

第4部

IT による省エネ効果計測・予測 .......................................................................... 105

１．調査の背景....................................................................................................................... 105
２．

IT ソリューションの分類 .......................................................................................... 106

２．１

カテゴリーの説明 ............................................................................................... 106

２．２

各カテゴリーにおける IT ソリューションの分類 ......................................... 106

３．IT ソリューションによる省エネ（CO2 削減）の考え方.......................................... 109
３．１

基本的な計算方法 ............................................................................................... 109

３．２

IT ソリューションによる省エネ（CO2 削減）の計算手順 ...........................111

３．２．１

構成要素の列挙 ........................................................................................111

３．２．２

効果算定式の確定 ................................................................................... 113

３．２．３

IT ソリューションの効果の計算例....................................................... 119

３．３

計算式に入力する情報の収集 ........................................................................... 120

３．４

計算に用いる原単位 ........................................................................................... 121

３．５

IT ソリューション効果算定のための参考値 .................................................. 126

４．IT ソリューション事例 .................................................................................................. 127
５．IT ソリューションの CO2 削減効果の予測（事例を用いた予測）......................... 155
５．１

予測の考え方 ....................................................................................................... 155

５．２

BEMS .................................................................................................................... 156

５．３

ペーパーレスオフィス ....................................................................................... 157

５．４

TV 会議................................................................................................................. 158

５．５

SCM....................................................................................................................... 159

５．６

HEMS.................................................................................................................... 161

５．７

ITS ......................................................................................................................... 162

６．IT ソリューションの CO2 削減効果の予測（詳細予測）......................................... 163
６．１

テレワーク ........................................................................................................... 163

６．２

電子カルテ ........................................................................................................... 171

７．IT ソリューションの導入効果予測まとめ .................................................................. 177
第 4 部付録............................................................................................................................... 178
Ａ．１

IT ソリューションにおける CO2 削減効果の構成要素..................................... 178

Ａ．２

IT ソリューションによる効果算定式 .................................................................. 190

Ａ．３

参考事例................................................................................................................... 202

第5部

企業環境貢献度評価手法検討の中間報告 ........................................................... 205

１．調査の背景....................................................................................................................... 205
２．企業環境貢献度評価手法の検討にあたって ............................................................... 206
３．環境貢献度評価の対象................................................................................................... 210
４．
「of IT」における貢献度評価手法................................................................................. 211
５．
「by IT」における貢献度評価手法 ................................................................................ 214
６．まとめ............................................................................................................................... 215
第6部

海外のグリーン IT 関連政策等調査 ..................................................................... 216

１．調査の背景....................................................................................................................... 216２.

米国における取り組み.................................................................................................. 217

２.１

政府および政府系機関による取り組み .............................................................. 217

２.１.１

DOE ................................................................................................................. 217

２.１.２

EPA .................................................................................................................. 223

２．２ 民間レベルでの取り組み ..................................................................................... 229
２．２．１

The Green Grid .......................................................................................... 229

２．２．２

Climate Savers Computing Initiatives ....................................................... 238

３．EU における取り組み..................................................................................................... 246
３．１ 政府および政府系機関による取り組み ............................................................. 246
３．１．１

EU Code of Conduct on Data Centres ....................................................... 246

３．１．２

Code of conduct on broadband equipments............................................... 253

３．１．３

Code of Conduct on Energy Efficiency of External Power Supplies ........ 260

４．調査のまとめ................................................................................................................... 263
おわりに................................................................................................................................... 267

はじめに2007 年に日本政府が提案した「2050 年までに世界全体の温暖化ガス排出量を現状から半減させる」という長期目標は、今や世界でその認識が共有化されつつある。途上国を含めた世界全体で排出量を半減するためには、先進国は 60～80 % もの削減が必要ともいわれる。
その達成を、経済活動を健全に保ちながら実現するという目標は大変に厳しいものである。
これまでのやり方の延長上や、一般的な改善努力だけでは達成できない目標といわれている。この目標を達成するには、革新的・先進的な技術の開発、社会の新たな仕組みや制度の設計、さらには新しい市場メカニズムなど各種のイノベーションが不可欠になる。そして、社会全体で、ライフスタイルやワークスタイル、移動のスタイル、資源の使い方、ものの作り方などを大きく変えていく必要がある。このイノベーションや社会の変革を実現することに、IT は大きく貢献すると期待されている。
現在、先進国に温暖化ガスの排出削減義務を定めた京都議定書以降の「ポスト京都議定書」に向けた議論が活発になっている。地球温暖化対策には、新技術開発や社会のライフ
スタイルの変革、国際連携など一層の体系的な取り組みが求められていく。そして、より重要になるのが『人類・社会・世界は、どのようにして具体的に温暖化ガスを削減していくのか』、『人類・社会・世界の技術・お金・人材をどこに投入して、この目標を達成していくのか』を明確にすることである。この議論を進める上で、IT がもたらす効果を抜きにしては、本質的な検討が進まないと考えられる。
温暖化ガスの排出を抑制し、持続可能な社会の実現に大きく貢献するものとして IT をとらえたのが「グリーン IT」である。グリーン IT 推進協議会調査分析委員会では、『このグリーン IT が低炭素社会の実現に向けて何ができるか』、『そしてその貢献はどのくらいか』ということを明らかにすることを、ミッションとして調査分析活動を進めてきた。
低炭素社会の実現に向けた IT 産業の貢献には、まず IT 企業自身の生産活動・事業活動に伴う排出削減が挙げられる。これはあらゆる産業領域で取り組まれているが、日本全体のCO2 排出量に占める IT 産業の割合は 1.5％程度とその規模は限定的である。一方、社会に広く普及するさまざまな IT・エレクトロニクス機器や家電製品の低消費電力化、さらに IT
ソリューションの活用によって社会全般のエネルギー利用や資源の利用の効率化を促すことには非常に大きな波及力があると考えている。この「IT 機器自身の省エネ（of IT）」と「ITによる社会全体の省エネ（by IT）」の二つが、グリーン IT の貢献の大きな柱となる。IT 産業は、残りの 98％のエネルギーを使用している他の産業、他の分野の温暖化ガス排出削減に大きく貢献する可能性をもっている。
グリーン IT 推進協議会の調査分析委員会では、各分野におけるグリーン IT の効果を定量的に計測する「ものさし（評価手法）」の策定と、そのものさしを使って『いつまでにどれだけの CO2 削減に貢献できるか』を明らかにすることが重要であるとの考えから、グリー
ン IT の貢献量の定量的検討を進めてきた。

1そして、本調査分析委員会では、2008 年度の活動を５つのテーマにフォーカスした。１つ目は、『IT 機器自身の省エネ』に関する調査分析である。インターネットの普及と利用拡大に伴い、パソコンやサーバ、ストレージ、ネットワーク機器などの IT 機器のによる消費電力量が今後大きく増加すると予測されている。日本国内で 2025 年に現在の約 5 倍にあたる 2400 億キロワット時に達すると試算されている。このような背景から、IT 分野では、IT機器自身の省エネを推進することが重要である。
2 つ目は、『データセンタに関する省エネ』の調査分析である。社会全体で活用される情報の量が増大する中、その要求を満足させるために、国内、海外のいずれにおいても、データセンタの数と規模が増加し、使用する電力量は急激に増加している。このデータセン
タの省エネを推進することが、社会にとっても急務である。
3 つ目は、『IT ソリューションの活用による社会全体の省エネ』である。IT の本質は、各種のプロセスを効率化でき、ものを小さく、軽く、薄く作ることができ、さらに大きな機械仕掛けを電子化・ソフトウエア化できるということである。例えば道路網全体で車の移動をコントロールする高度道路交通システム（ITS）などは、IT の活用によって広範な運輸分野での省エネ化を図ることができる。さらにテレビ会議システム、音楽の電子配信やｅラーニングなどの普及も、人の移動や資源の無駄な消費を減らしてエネルギー消費量を抑制する効果がある。また、建物のエネルギー使用状況を把握して最適に管理・調整するビ
ル・エネルギー・マネージメント・システム（BEMS）やホーム･エネルギー・マネージメ
ント・システム（HEMS）、さらに工場・エネルギー・マネージメント・システム（FEMS）なども、エネルギー消費の削減に大きく貢献することができるものである。こうしたソフ
ト・サービスを含む各種 IT ソリューションを社会のさまざまなフィールドで積極的に活用することで、大きな削減効果があると予測している。
４つ目は、『グリーン IT の機器やソリューションを開発・提供している企業の貢献量』に関する調査分析である。IT ベンダーなどの提供者がグリーン IT を社会に提供することで、
IT 機器やデータセンタの使用時にエネルギー削減が実現し、また、IT ソリューションの導入により、社会のいろいろな領域でエネルギー削減が実現できると考えられる。このグリーン IT のサプライチェーン全体において、グリーン IT による省エネへの貢献者の貢献を見えるようにすることは、グリーン IT の開発・製造・販売・消費といったサイクルが正のス
パイラルとして健全に回るためには必要だと考えている。
5 つ目は、『海外におけるグリーン IT 活動』の調査分析である。現在、グリーン IT に関する活動は、全世界に広がりつつある。米国では、グリーン・グリッド、米国エネルギー省（DOE）、米国環境保護庁（EPA）などが先進的な活動を行っている。また、欧州でもグリーン IT に関する活動が、EU 委員会などで活発化している。そして、アジアでは、韓国、中国などを中心にグリーン IT が議論され始めている。このような、世界の活動の状況を調査分析し、日本の活動をより活性化するとともに、グローバルな連携の強化につなげてい
くことを考え、調査検討を進めた。
グリーン IT 推進協議会の調査分析委員会は、2008 年 2 月に準備委員会を立ち上げ、20082

年 4 月に、グリーン IT 推進協議会の活動を支える１つの正式な委員会として発足し、今年の 3 月で 1 年が経過したことになる。グリーン IT をさまざまな視点で調査分析し、グリー
ン IT の効果を共通のものさしで評価できるようにし、そのものさしを使って、定量的に貢献量を明確にすることを目的に活動をしてきた。また、この貢献量については、将来の貢献量の予測を行い 2025 年および 2050 年における貢献量についても推定を行った。今回の調査分析委員会 2008 年度報告書は、これらの検討結果を前記５つのテーマを中心にまとめたものである。
2050 年の世界全体の温暖化ガスを現在の 50 ％にするため、またそこに行き着くために2020 年、2025 年までに、世界全体、社会全体、そして個々の企業や一人ひとりが何をすればよいか。この答えの１つが、グリーン IT の開発と普及であると考えている。平たく言い表すと『グリーン IT は地球を救う』を明確にすることである。そして、より具体的に、何をすればどのくらいの効果が期待できるのかをより明確にするために、定量化に拘り、調査結果をまとめた。また、グリーン IT の貢献の実現には、IT 産業・IT 企業だけでなく、他の産業、他の分野の方々と一体となった施策の策定、運用が必要であることは言うまでもない。その意味で、今回の結果は、社会のいろいろな分野の方に、『何をすればどのくらいのエネルギー削減やＣＯ２削減につながるか』、『何を実施するのがより効果的か』を理解していただくための 1 つの助けになると考えている。
この活動を推進する上で、経済産業省、（社）電子情報技術産業協会 (JEITA) ならびにグリーン IT 推進協議会の会員企業・団体の方々には、継続的なご支援を賜りました。また、調査分析委員会の委員の方々、そして議論の中から生まれてきた５つのワーキンググルー
プ（サブワーキンググループを含む）の主査およびメンバーの方々には、活動のために多くの時間を捻出していただき、有益で、活発な議論を行っていただきました。ここに深く感謝いたします。
定量的検討を進めるに当たり、グリーン IT に関する多くの先人の調査研究の成果を参照させていただくとともに、関係団体・関係機関の方々とは適宜意見交換をさせていただきました。特に、電機・電子温暖化対策連絡会、国立環境研究所、産業環境管理協会からは、直接的な知見を多く頂きました。改めまして感謝の意を表します。
今後、本調査分析委員会は、残された課題、新たなテーマの調査分析に取り組んでいきますが、今回まとまりました本報告書の内容が、低炭素社会の実現に向けて、日々努力されている多くの方々の活動に、少しでもお役に立てればと思います。

2009 年 6 月
グリーン IT 推進協議会調査分析委員長
朽網道徳

3

調査分析委員会 名簿（敬称略・順不同）
委員長

朽網

道徳

富士通（株）

副委員長

菅野

伸和

パナソニック（株）

太田完治

三菱電機（株）森泰成

アクセンチュア(株)坂口

和敏

アルプス電気（株）

田中靖夫

アルプス電気（株）

斉藤

朝樹

インテル（株）徳永

貴士

インテル（株）上苙健（株）ＮＴＴデータ

臼井規善（株）ＮＴＴデータ

原田彩子（株）ＮＴＴデータ

山田英二（株）ＮＴＴデータ

村瀬嘉史

沖電気工業（株）

三宅浩司

三洋電機（株）所

寛

シャープ（株）弓場

清正

シャープ（株）小黒由貴子(株）大和総研

島田秀樹(株) 東芝竹山

典男(株) 東芝関要司

日本アイ・ビー・エム（株）

久利

建樹

日本アイ・ビー・エム（株）

中山憲幸

日本電気（株）水口義治

日本ビクター（株）

前川均(株) 日立製作所

住田望

富士通（株）

徳永良一

富士電機ホールディングス（株）

西村

正人(株) 村田製作所

波多野太郎(株) 村田製作所

澤田充弘

横河電機（株）

前村義明

ローム（株）

委員

4

オブザーバー石田尚之（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

鶴島修夫（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

椎野孝雄（社）情報サービス産業協会（ＪＩＳＡ）

相澤浩一（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構

酒井清（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構

佐藤丈（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構

藤崎栄（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構

畑中賢二（社）ビジネス機械・情報システム産業協会

経済産業省
事務局

井上

治

（社）電子情報技術産業協会

池田敏昭（社）電子情報技術産業協会

浦田信一（社）電子情報技術産業協会

吉川景子（社）電子情報技術産業協会

山崎昌宏（社）電子情報技術産業協会

一條倫子（社）電子情報技術産業協会

5調査分析委員会 ワーキンググループ１ 名簿（敬称略・順不同）
主

査

太田

完治

三菱電機（株）

委

員

斉藤

朝樹

インテル（株）徳永

貴士

インテル（株）小林誠（株）ＮＴＴデータ

関要司

日本アイ・ビー・エム（株）

久利

建樹

日本アイ・ビー・エム（株）

吉田稔

日本アイ・ビー・エム（株）

高田典子

日本電気（株）中井康博

日本電気（株）前川均（株）日立製作所

住田望

富士通（株）村田英己

富士通（株）

徳永良一

富士電機ホールディングス（株）

椎野孝雄（社）情報サービス産業協会（ＪＩＳＡ）

石田尚之（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

竹村

文男（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

鶴島修夫（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

村岡

元司（株）ＮＴＴデータ経営研究所

吉識宗佳（株）ＮＴＴデータ経営研究所

オブザーバー

調査委託

6

調査分析委員会 ワーキンググループ１ データセンタサブワーキンググループ 名簿（敬称略・順不同）
主

査

上苙

健

（株）ＮＴＴデータ

委

員

斉藤

朝樹

インテル（株）田口栄治

インテル（株）小林誠（株）ＮＴＴデータ

早川勇（株）大和総研

関要司

日本アイ・ビー・エム（株）

成田

出

日本アイ・ビー・エム（株）

吉田稔

日本アイ・ビー・エム（株）

中井康博

日本電気（株）伊藤雅樹（株）日立製作所

朽網

道徳

富士通（株）

八木悟

富士通（株）

住田望

富士通（株）長谷川幹夫

横河電機（株）椎野孝雄（社）情報サービス産業協会（ＪＩＳＡ）

伊藤智（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

相澤浩一（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構

酒井清（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構

村岡元司（株）ＮＴＴデータ経営研究所

吉識宗佳（株）ＮＴＴデータ経営研究所

オブザーバー

調査委託

7

調査分析委員会 ワーキンググループ２ 名簿（敬称略・順不同）
主

査

朽網

道徳

富士通（株）

委

員

斉藤

朝樹

インテル（株）臼井規善（株）ＮＴＴデータ

原田彩子（株）ＮＴＴデータ

山田英二（株）ＮＴＴデータ

村瀬嘉史

沖電気工業（株）

小黒由貴子（株）大和総研

小林

由典

（株）東芝

久利

建樹

日本アイ・ビー・エム（株）

吉田稔

日本アイ・ビー・エム（株）

駒形佳幸

日本アイ・ビー・エム（株）

金子由美

日本アイ・ビー・エム（株）

中山憲幸

日本電気（株）前川均（株）日立製作所

住田望

富士通（株）

植田秀文

富士通（株）端谷隆文（株）富士通研究所

徳永良一

富士電機ホールディングス（株）

椎野孝雄（社）情報サービス産業協会（ＪＩＳＡ）

石田尚之（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

竹村

文男（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

鶴島修夫（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

村岡

元司（株）ＮＴＴデータ経営研究所

吉識宗佳（株）ＮＴＴデータ経営研究所

石川賢（株）ＮＴＴデータ経営研究所

オブザーバー

調査委託

8

調査分析委員会 ワーキンググループ３ 名簿（敬称略・順不同）
主

査

菅野

伸和

パナソニック（株）

委

員

坂口

和敏

アルプス電気（株）

田中靖夫

アルプス電気（株）

斉藤

朝樹

インテル（株）臼井規善（株）ＮＴＴデータ

原田彩子（株）ＮＴＴデータ

山田英二（株）ＮＴＴデータ

染矢哲宏

沖電気工業（株）

三宅浩司

三洋電機（株）所

寛

シャープ（株）小黒由貴子（株）大和総研

竹山

典男

（株）東芝

前川

均

（株）日立製作所

中山憲幸

日本電気（株）水口義治

日本ビクター（株）

胡勝治(株)富士通研究所

徳永良一

富士電機ホールディングス（株）

西村

正人（株）村田製作所

波多野太郎（株）村田製作所

澤田充弘

横河電機（株）

前村義明

ローム（株）

9

調査分析委員会 ワーキンググループ４ 名簿（敬称略・順不同）
主

査

関

要司

日本アイ・ビー・エム(株)

委

員

斉藤

朝樹

インテル（株）沖田芳雄

沖電気工業（株）

飯田慎一

パナソニック（株）

藤田誠一（株）日立製作所

住田望

富士通（株）内田淳也

富士通（株）

太田

完治

三菱電機（株）椎野孝雄（社）情報サービス産業協会（ＪＩＳＡ）

相澤浩一（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構

酒井清（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構

オブザーバー10全体の要旨
第1部

調査の背景

2050 年までに世界全体の温暖化ガス排出量を現状から半減させるという日本から提案された目標を達成するためには、先進国は 60～80%もの温室効果ガスの排出削減が必要とも言われている。そのために必要なイノベーションに、IT は大きく貢献すると期待されている。
IT 産業に可能な貢献には、まず自社の生産活動に伴う排出削減が挙げられる。これはあらゆる産業領域で取り組まれているが、日本の総排出量に占める IT 産業の割合は 1.5％程度
であり、その規模は限定的ともいえる。一方、社会に広く普及するさまざまな IT・エレク
トロニクス機器や家電製品の低消費電力化（「IT 機器自体の省エネ（of IT）」）、さらに IT ソ
リューションの活用によって社会全般のエネルギー利用の効率化を促すこと（「IT による（社会の）省エネ（by IT）」）は非常に大きな波及力がある。
日本では、21 世紀型の「環境と経済が両立する社会」の構築に向けて、生産・社会・国民生活等広範な対象の変革を促進していくため、グリーン IT イニシアティブが展開されている。その中で、特に産学官の連携の強化を図るため、グリーン IT 推進協議会が設立された。
グリーン IT 推進協議会では、2050 年という長期的将来のあるべき姿を見据えた上で、2020～2025 年までに何をなすべきかという中期の議論が特に重要との認識から活動を行っている。具体的には、グリーン IT に関する普及啓発、国際連携、国際シンポジウムの開催、そしてグリーン IT 技術の抽出・ロードマップの作成、さらにグリーン IT の効果の定量的調査・分析、将来の貢献量の予測などを進めている。
2008 年度の調査分析委員会は、グリーン IT の効果・貢献量を定量的に把握することで、CO2 削減に対してどのような施策が効果的かを明らかにし、現在行うべき取り組みを明確にすることをミッションとし、「グリーン IT の評価手法（ものさし）の確立、グリーン IT
効果（貢献量）の見える化、定量化」「グリーン IT 効果（CO2 削減効果）の中長期的予測」
をおこなってきた。具体的には、以下の 5 つの活動を進めてきた：
1.

IT 機器自身の省エネの定量化及び中長期予測

2.

データセンタの省エネの定量化及び中長期予測

3.

IT による社会の省エネの定量化及び中長期予測

4.

グリーン IT を開発し、提供している企業の、他産業・部門への貢献量の可視化の検討

5.

世界におけるグリーン IT への取り組みについての情報収集

本報告書は、グリーン IT 推進協議会調査分析委員会の 2008 年度の調査・研究結果を取りまとめたものである。

11

第2部

IT 自身の省エネ効果計測・予測

これまで、家庭・業務部門のエネルギー使用量は継続的に増加トレンドを続けてきた。IT・
エレクトロニクス機器はこれらの部門のエネルギー消費量の相当の割合を占めており、家庭・業務部門の省エネルギーを加速する上で、IT・エレクトロニクス機器の省エネ性能向上に向けた技術開発に対する期待は大きい。
第２部では、IT・エレクトロニクス機器のうち使用時のエネルギー消費量が多い 10 品目について、2050 年までのエネルギー消費量の推移と技術革新によるエネルギー消費量の削減効果（以下、エネルギー削減効果）の定量的な予測を試みた。また、その前提として、これらの機器におけるエネルギー利用効率の考え方を整理した。対象となる 10 品目は、IT
機器が PC、サーバ、ストレージ、ルータ・スイッチ、ディスプレイの 5 品目であり、エレクトロニクス機器がテレビ、家庭用録画再生機器（DVD 等）、冷蔵庫、照明機器、エアコンの 5 品目である。
将来における IT・エレクトロニクス機器のエネルギー削減効果は、技術革新が進む場合（以下、技術革新時）と技術革新が進まない場合（以下、ベースライン）の電力消費量の差と定義することができる。但し、技術革新が進んだ場合と進まない場合の各機器の電力消費量を比較する際には、性能が同じ機器の差をとることに留意する必要がある。例えば、テレビであれば画面サイズ（性能の一つの指標）が同じテレビの比較を行う必要があるということである。現実には、機器の性能は様々な特性で表現されるが、そのうち最も重要な特性を選択し、それを揃えて削減効果を計算した（図 0-1）。それ以外の特性のうち必要なものは、分類に用いるなどして追加で考慮した。ここで、機器の単位能力あたりの電力消費量がエネルギー効率と考えられることから、「性能」と消費電力の比をエネルギー効率指標として併せて示した。
エネルギー効率指標

予測においてまず考慮する項目
性能

PC
サーバ
IT
機器

ストレージ
ルータ
ディスプレイ
テレビ

エレク
トロニ
クス
機器

家庭用録画再生機器

冷蔵庫
照明機器
エアコン

消費電力
CPU処理能力
消費電力
CPU処理能力
消費電力
記憶容量
消費電力
スループット性能
消費電力
画面サイズ
消費電力
画面サイズ
消費電力

追加して考慮する項目

電力

CPU処理能力

ノート／デスクトップの分類

CPU処理能力

ハイエンド／ミッドレンジ／ボリュームの分類

記憶容量

転送速度、サーバー用／PC用の分類

スループット性能

消費電力

企業向け（3+2分類）／家庭向けの分類
解像度

画面サイズ
年間電力
画面サイズ

記録時間
記録時間
消費電力
容積
容積
消費電力
部屋の床面積、照度
照度
COP/ 冷房能力（床面積）
消費電力
AFP
冷房能力

消費量

解像度
記録情報量、解像度

ランプ種別
企業向け／家庭向けの分類

図 0-1：対象機器とエネルギー効率指標12次に、対象 10 品目の機器について、ベースラインのエネルギー消費量（ここでは電力消費量）と技術革新によるエネルギー削減効果を予測した。
エネルギー消費量は、機器普及数と 1 台あたりの電力消費量の積から予測した。機器普及数は、GDP と機器普及率に正の相関があることを利用して予測した。一方、1 台あたりの電力消費量は、技術革新が進む場合については技術検討委員会の技術ロードマップなどを参考に設定し、技術革新が進まない場合については 2005 年時点の機器の電力消費量（IT
機器では、これまでの性能・消費電力のトレンドが今後も継続した場合の電力消費量）とした。
図 0-2 は 2005 年から 2050 年の 10 品目合計のエネルギー（電力）消費量とエネルギー削減効果の推移である。業務用途が多いサーバ・ストレージ・ルータについては、ファシリティの寄与も考慮している1。日本においては、10 品目の機器による 2005 年時点のエネル
ギー消費量は約 3,300 億 kWh/年だが、このままの状態では、2025 年には約 4,500～5,000 億
kWh/年 (約 4,900 億 kWh/年) に増加する。それが、技術革新によって、2025 年時点でこのうち約 1,200～1,700 億 kWh/年 (約 1,400 億 kWh/年) が削減されると予想される。世界全体
ではエネルギー消費量の増加はさらに速く、2005 年時点で約 3.1～4.2 兆 kWh/年 (約 3.7 兆
kWh/年)、2025 年時点では約 6.0～8.5 兆 kWh/年 (約 7.1 兆 kWh/年) となる。これが、技術革新によって、2025 年時点で約 1.8～2.9 兆 kWh/年 (約 2.4 兆 kWh/年) が抑制されると予想される。（不確実性による予測の幅を考慮し、シナリオＡ～Ｃの 3 つの結果を示した。各シ
ナリオは、機器 1 台あたりのエネルギー消費量と普及率に大小の幅を考慮して作成した（表0-1）。括弧内はシナリオＢ。）
以上を CO2 排出量に換算2すると、日本では 2025 年時点に 0.9～2.0 億 ton-CO2 に増加するところ 0.2～0.7 億 ton-CO2 の削減が期待され、世界全体では 12.0～34.0 億 ton-CO2 の
うち 3.6～11.6 億 ton-CO2 の排出抑制が期待される。
図 0-2 において日本のエネルギー消費量の増加速度が世界より遅いのは、普及が飽和に近いエアコン、照明などの比率が高いためである。しかし、IT 機器 5 品目とテレビに限定
すると、エネルギー消費量の伸び率は高く、2025 年には 2005 年の約 3～5 倍となる（図 0-3）。
さらに 2025 年時点でエネルギー消費量に占める IT 機器等 6 品目の割合は 38％であるのに対し、削減効果に占める 6 品目の割合は約 50%を占め、削減の余地も大きいことがわかる。
表 0-1：検討した３つのシナリオ（詳細は表 2.5-1 参照）
シナリオＡ

普及率高・IT 機器の電力増加率高

シナリオＢ

普及率中・IT 機器の電力増加率中

シナリオＣ

普及率低・IT 機器の電力増加率低1

ファシリティの効果は、各年の標準的な Power Usage Effectiveness (PUE; 第 3 部 2 章参照)を用いて試算した。用いた PUE の値は、2005 年、2025 年、2050 年で、それぞれ 1.9、1.8、1.7 である。
2
将来の不確実性を考慮し、換算係数を 0.2～0.4 [kgCO2/kWh] とした。

13

世界

日本

世界

7,000
6,000
5,000

1,746

4,039

4,000

GIT効果
技術革新

3,000
2,000

3,266

3,728

1,000

2,861

エネルギー消費量（億kWh/年）

エネルギー消費量（億kWh/年）

シナリオＡ

0
2025

2050

シナリオＢ

（
普及率中・
電力増加率中）

1,409

2,858

3,000

3,529

1,000

GIT効果
技術革新

2,683

0
2005

28,542
41,71956,564

2005

2025

世界

5,000

3,266

GIT効果
技術革新

日本

6,000

2,000

108,232

（年）

7,000

4,000

200,000
180,000
160,000
140,000
120,000
100,000
80,00060,00040,00020,0000（年）

エネルギー消費量（億kWh/年）

2005

エネルギー消費量（億kWh/年）（
普及 率 高 ・
電力増加率高）日本

2025

200,000
180,000
160,000
140,000
120,000
100,000
80,00060,00040,00020,000036,908

6,000
5,000

2,344

3,000

3,266

3,318

1,000

GIT効果
技術革新

2,598

0
2,005

2,025

2025

72,355

2050

世界

2,050

エネルギー消費量（億kWh/年）

エネルギー消費量（億kWh/年）

シナリオＣ

（
普及率低・
電力増加率低）日本

2,000

49,999

（年）

7,000

1,182

GIT効果
技術革新

23,374

（年）

4,000

2050

81,7202005

2050

84,024200,000
180,000
160,000
140,000
120,000
100,000
80,00060,00040,00020,000060,654

GIT効果
技術革新

17,74831,18942,347

2,005

2,025

59,664
2,050

（年）

（年）

図 0-2：10 品目のエネルギー消費量とエネルギー削減効果推移予測3（左：日本、右：世界）32005 年の世界の普及数は予測式を用いて推定しているため、エネルギー消費量がシナリオにより異なる。

14

エネルギー消費量（億kWh/年）

シナリオＡ

（
普及率高・
電力増加率高）

日本

5,000
4,500
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0

3,238
1,073
1,473

1,129

2025

2050

508
2005

GIT効果
技術革新

（年）

エネルギー消費量（億kWh/年）

シナリオＢ

（
普及率中・
電力増加率中）

日本

5,000
4,500
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0

736
508
2005

2,057

1,274

951

2025

2050

GIT効果
技術革新

（年）

エネルギー消費量（億kWh/年）

シナリオＣ

（
普及率低・
電力増加率低）

日本

5,000
4,500
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0

GIT効果
技術革新

508
508
2,005

1,543

1,063

865

2,025

2,050

（年）

図 0-3：日本における IT 機器のエネルギー消費量とエネルギー削減効果予測

15

第3部

データセンタの省エネ効果計測・予測

データセンタのエネルギー消費量は、情報爆発に伴い世界的に急速に増加しており、そのエネルギー効率向上は喫緊の課題である。ここでは、データセンタのエネルギー消費量とエネルギー削減効果について 2025 年、2050 年の値の予測を試みた。また、本予測のグリー
ン IT 効果達成を促す指標として、独自のデータセンタエネルギー効率指標を検討してきた。
今後さらに議論が必要であるが、ここでは、これまでの検討状況をとりまとめた。
データセンタのエネルギー消費量予測結果
データセンタの消費電力は、IT 機器によるものと建物などファシリティ部分によるものに分かれる。データセンタの予測にあたっては、ファシリティ部分については Power Usage
Effectiveness (PUE)4を用い、IT 機器についてはサーバ、ストレージ、ネットワーク機器の消費電力と能力を考慮した。
IT 機器の電力消費量は、第 2 部で検討したサーバ、ストレージ、ネットワーク機器のうち、データセンタに含まれるものについて推定した。一方、ファシリティ部分の電力消費量予測には、PUE を用いた。ベースラインでは 2005 年時点で PUE を 1.9、2025 年と 2050
年にはそれぞれ約 1. 8、1.7 とした。技術革新時には、2005 年時点で PUE=1.9 が、2025 年、2050 年にはそれぞれ約 1.28、1.14 となると想定した。
図 0-4 は、データセンタのエネルギー消費量とエネルギー削減効果の推移である。デー
タセンタのエネルギー消費量は、2025 年・2050 年に大きく増加するが、技術革新の効果に
よって伸びは相当抑えられる。日本では、2005 年時点のエネルギー消費量は約 150 億 kWh/
年だが、このままの状態では 2025 年に約 600 億 kWh/年に増加する。それが、技術革新によって、2025 年には約 440 億 kWh/年削減されると期待される。技術革新の努力を進めた場合
でも、IT 機器電力消費量は 2025 年に 2005 年の約 1.5 倍となるが、ファシリティ効率化によ日本

世界

データセンター（日本）

データセンター（世界）

1,400
1,200
1,000
800

1,030

600
400
200
0

GIT効果
技術革新

443
0
146

161

140

2005

2025

2050

エネルギー消費量 (億kWh/年)

エネルギー消費量 (億kWh/年)

り PUE の値が下がることで、全体のエネルギー消費量は微増にとどまっている。

30,00025,00020,00015,000

GIT効果
技術革新

10,000

5,557

5,000
0

（年）

22,508

0
1,425

1,992

3,034

2005

2025

2050

（年）

図 0-4：データセンタのエネルギー消費量・エネルギー削減効果

4

PUE は米国グリーン・グリッドから提案されている指標で、（データセンタ全体の電力消費量）／（IT 機
器の電力消費量）と定義され、データセンタのファシリティ部分のエネルギー効率を表す。

16

エネルギー効率指標についての検討状況
データセンタのエネルギー効率を表わす指標として、電力消費量予測でも使用した PUEが広く認知されつつある。しかし、データセンタのエネルギー消費量を改善するには、エネルギー消費量予測で示すとおりファシリティ電力の改善を促す PUE 指標のみでは不十分である。そこで、データセンタ全体のエネルギー効率を表わす新しい指標として、データセンタ電力効率 (Datacenter Performance Per Energy; DPPE）を検討している。本報告段階では、まだ詳細な算出方法までは決定していないが、今後、国内外の関連機関/団体と調和を図りながら、具体化し、データセンタのエネルギー効率を測定し評価するのに有効な指標としていくことを考えている。
新指標の基本的な考え方
基本的には、データセンタの消費電力あたりの生産性を表す指標を目指して検討を進めている。検討の出発点は、DPPE＝（データセンタの生産性）/（消費電力）である。DPPEを定義するにあたり、生産性の定義方法、消費電力の範囲等を決める必要があるが、これらは、データセンタの省エネ取り組み施策の効果と連動すべきである。したがって、デー
タセンタの 4 つの省エネ取り組み施策に着目して、サブ指標を定義した。
サブ指標名

式

対応する
取り組み施策

DCU= データセンタの IT 機器利用率（Data Center Usage）

IT 機器の有効利用

ITEE （ IT Equipment Energy= データセンタの定格能力／IT 機器の消費省エネ型 IT 機

Efficiency）

電力

器の導入

FEE

= IT 機器の消費電力／データセンタの総消

ファシリティ

（Facillity Energy Efficiency） 費電力

電力削減= 1/PUE = DCiE
GEC

= データセンタの総消費電力／

グリーン電力（Green Energy Coefficient）（データセンタの総消費電力

利用―グリーン電力）
従って、これらのサブ指標を使用して、DPPE は、
DPPE ＝ｆ ( DCU, ITEE, FEE, GEC )と表すことができる。今回定義したサブ指標を適用すると、
DPPE ＝ DCU × ITEE × FEE × GEC
で表わすことができ、
DPPE ＝（IT 機器利用率×IT 機器の総能力）/（DC 総消費電力－グリーン電力）
となる。

17

第4部

IT による省エネ効果計測・予測

IT を用いることで、社会における無駄やムラを排除し、エネルギー削減効果（CO2 削減効果）を生み出すことが期待される。第４部では、「IT による省エネ」ソリューションについて、その効果の見積り方法を検討すると共に、実際のソリューション事例を紹介する。
IT ソリューションの分類
IT 機器を利活用することで環境負荷を軽減するソリューションは、以下の通り、幅広い
分野（カテゴリー）で普及が期待されている。
カテゴリー
産業

サブカテゴリー生産プロセス
建物、屋内

業務
家庭
運輸

建物、屋内
インフラ、
アクティビティ

IT ソリューション
照明/空調/モーター/発電機の高効率化、 生産プロセスの効率化
BEMS、 電子タグ・物流システム、 ペーパーレスオフィ
ス、 業務への IT の導入、 テレワーク、 TV 会議、 遠隔医療・電子カルテ、 電子入札・電子申請
HEMS、 電子マネー、 電子出版・電子ペーパー、 音楽配
信・ソフト配信、 オンラインショッピング、
信号機の LED 化、 自動車の燃費改善、 輸送手段（鉄道、航空、海運）の効率向上、 ITS、 エコドライブ、 SCM

IT ソリューションによるエネルギー消費削減効果の計算方法
IT ソリューションの効果を推計する際、まず最初にどのような要素から効果が構成されているかを把握しなければならない。IT ソリューションを導入することにより得られる効
果は、主として以下の 8 つをあげることができる。
構成要素
構成要素の対象

要素の算定式① 物の消費量

紙、CD、書籍など(物の消費の削減量) × (物の消費の原単位)② 人の移動量

航空機、自動車、電車など(人の移動距離削減量) × (移動の原単位)③ 物の移動量トラック、鉄道、貨物等物の移動距離削減量 × (移動の原単位)④ オフィススペース

人の占有スペース（作業効率含む）、IT 機器等の占有スペースなど(削減スペース量)× (スペース当りエネルギー消費原単位)⑤ 倉庫スペース

倉庫、冷蔵倉庫など(削減スペース量)× (スペース当りエネルギー消費原単位)⑥ 電力・エネルギー
消費量（IT・ネットワーク（NW）機器）

サーバ、PC 等の電力消費量(電力消費変化量) × (系統電力の原単位)⑦ NW データ通信量

NW データ通信量(データ通信変化量) × (通信に係る原単位)⑧ その他

上記以外の活動（活動による変化量）
× （変化量に対する原単位）

注：上記要素では、即効性はないものの長期的に消費エネルギー削減が期待される分を含めた IT ソリューションの貢献（期待）量を考慮している。

18

また、IT ソリューションの効果を計算する際、以下の点を考慮することが必要である。
・ 予め入力するデータとデータの収集可否を考慮して効果の算定式を構築する。
・ IT ソリューションの効果を計算する際、エネルギー消費軽減が実現するプラス効果を検討するだけでなく、マイナスの効果として使用する IT 機器や使用する情報通信インフ
ラに係るエネルギー消費の増加等を考慮する。
・ IT ソリューションの導入により、一般的には IT 機器の消費電力は増加する傾向にある
が、サーバーの統合化などにより IT 機器の消費電力が減少する場合もある。
IT ソリューションの効果を計算する際、収集が必要となる情報には、（a）活動量算定のための情報（IT ソリューションを利用することで生じる変化量のこと）、及び (b) 原単位情報（IT ソリューションを利用することで生じる変化量を CO2 排出量に換算するもの）の 2
種類がある。前者について、精緻な IT ソリューションの結果を求めるのであれば、入力情報は IT ソリューションから実際に収集できる実測データを利用することが望ましい。また、
後者は社会状況や自然状況に従い、数値（測定データ）が更新されることがあるため、計算結果の利用目的を勘案して、適切な原単位を選択することが望ましい。
IT ソリューションによる将来予測結果
IT ソリューションの導入効果については、いくつかの事例について導入時の効果を上記
評価方法を用いて試算した。効果の大きさはそれぞれの IT ソリューションによって異なる。
下表に示す将来の貢献量は、主として、今回試算した一部のソリューション事例を普及率を考慮して引き伸ばすことで見積もったものである。対象としたソリューションが限定されるため、by IT による貢献量の一部を表していることになる。
[単位：万トン CO2/年]

IT ソリューション

日本

世界

2005 年2025 年2050 年

2005 年2025 年2050 年

BEMS

57

650

630

549

8,631

20,218

ペーパーレスオフィス

1

17

14

10

224

340

TV 会議

140

270

220

1,357

5,913

8,970

SCM（共同配送）

34

222

410

188

1,400

3,555

HEMS

－

189

164

－

935

1,798

ITS (デジタコ)

200

842

821

1,102

9,491

17,989

テレワーク

19

110

142

71

924

3,110

電子カルテ

22

28

28

124

457

556

19

第5部

企業環境貢献度評価手法検討の中間報告「IT 機器自身の省エネ」および「IT による社会の省エネ」の加速とその効果の「見える化」をより積極的に進めるにあたって、この取り組みを推進するすべての企業の貢献が評価されるべきだが、現在のところその評価手法は確立されていない。そこで、省エネに貢献をした全ての企業の環境貢献度を可視化する仕組みを検討することを目的に、「企業環境貢献度評価手法 WG」を設置した。
初年度の 2008 年度は、環境貢献を全ての企業に配分することの是非、および貢献度とクレジット化を分離することの是非を含めて、基本的な議論を行ってきた(例えば図 0-5、図0-6)。第 5 部では、これまでの検討内容を記し、2009 年度の活動の方向付けをするため、中間報告をまとめた。

製造の全プレーヤー

使用者
（消費者）

基準製品

リサイクル業者

流通業者

セットメーカ

設備メーカ

素材メーカ

部品メーカＡ

部品メーカＢ

製 造

消費エネルギー

対象製品
使用時の省エネ効果を製造の全プレーヤーに配分する
妥当性の高い手法を検討する

使用時の省エネ効果

図 0-5：「of IT」における貢献度配分の構造例

流通業者

施行業者

セットメーカ

設備メーカ

部品メーカＢ

部品メーカＡ

素材メーカ

製 造

購入者
（消費者）

ベースライン

製造時の全プレヤ「bｙ ＩＴ」による省エネ効果「by IT」による省エネ効果を製造の全プレーヤーに配分する
妥当性の高い手法を検討する

ＨＥＭＳなど比較的単純なシステムを想定

図 0-6：「by IT」における貢献度配分の構造例

20

リサイクル業者

ＩＴ機器を使用したシステム

ライフサイクル全体のプレヤ

第6部

海外のグリーン IT 関連政策等調査

インターネットの爆発的な普及とそれを支える IT（情報技術）の進歩には目を見張るものがある。現在の社会生活においても、また企業活動においても IT の活用は不可欠のものとなっている。一方で、それらの IT 機器が消費する電力はうなぎ上りの増加を示している。
こうした中、世界各国において「グリーン IT」という言葉の元、IT 機器およびそれを大量に有するデータセンタの省電力化、省エネルギー化の取り組みが数多く報告されるようになっている。
グリーン IT 推進協議会・調査分析委員会 Working Group 4 では、世界におけるグリーンＩ
Ｔへの取り組みの調査のため、2008 年 7 月から 12 月にかけて米国、EU における政府、民間レベルのグリーン IT に関する取り組みの調査を行い、その方向性について検討、分析を行い、今後の日本における同様の取り組みの参考として活用されることを目指した。
今回の調査では、対象地域を米国およびＥＵとし、これらの地域における政府主導、民間主導双方の代表的な取り組みについての調査を行った。
調査を行ったのは以下の取り組みである。
(１)

米国における取り組みエネルギー省(DOE)

環境保護庁(EPA)The Green Grid

Climate Savers Computing Initiative(２)

EU における取り組み

Code of Conduct on Data Centres

Code of Conduct on Broardband equipment



Code of Conduct on External power supply

21

第1部

調査の背景

１．グリーン IT のポテンシャル
先進国に温室効果ガスの排出削減義務を定めた京都議定書の第一約束期間は、2008～2012 年までの 5 年間が対象となっている。そして、現在既に、それ以降の「ポスト京都議定書」に向けた議論が活発になってきている。2050 年までに世界全体の温暖化ガス排出量を現状から半減させるという日本から提案された目標を達成するためには、先進国は 60～
80%もの温室効果ガスの排出削減が必要とも言われている。
ところが、日本の部門別 CO2 排出量（図 1.1-1）をみると、1990 年から 2006 年の間に産業部門で排出量が約 4.5%減少する一方で、業務その他部門と家庭部門の CO2 排出量の伸びは特に大きく、30%以上の増加となっている。また、経済産業省の予測5によると、今後 2025
年までに IT 機器が消費する電力消費量はこのままでは 2005 年時点の約 5 倍になると予想されている。

図 1.1-1：国内 CO2 の部門別排出量の推移65

経済産業省、2008：グリーン IT イニシアティブ（第 2 回）
（http://www.meti.go.jp/committee/materials/downloadfiles/g80520c03j.pdf）
6
環境省、2009：平成 21 年度環境統計集（http://www.env.go.jp/doc/toukei/contents/data/graph.pdf）

22このことからも明らかなように、経済活動を健全に保ちながら 2050 年に温室効果ガス排出量を半減するという目標を達成することは大変に厳しい。従来の延長線上や一般的な改善努力だけでその目標に到達するのは難しく、革新的な技術開発や社会の新たな仕組みや制度、さらには新しい市場メカニズムなど各種のイノベーションが不可欠になる。このイノベーションに、IT は大きく貢献すると期待されている。

図 1.1-2：社会の省エネに寄与する IT
地球温暖化対策として IT 産業に可能な貢献には、まず自社の生産活動に伴う排出削減が挙げられる。これはあらゆる産業領域で取り組まれているが、日本の総排出量に占める IT
産業の割合は 1.5％程度であり、その規模は限定的ともいえる。一方、社会に広く普及する
さまざまな IT・エレクトロニクス機器の低消費電力化、さらに IT ソリューションの活用によって社会全般のエネルギー利用の効率化を促すことは非常に大きな波及力がある（図1.1-2）。この「IT 機器自体の省エネ（of IT）」と「IT による（社会の）省エネ（by IT）」の二つが、グリーン IT が担う役割である。すなわち、IT 産業は、残りの約 98％のエネルギーを使用している他の部門の温暖化ガス排出削減に貢献することに、幅広い期待が寄せられ
ている。

23

２．グリーン IT 推進協議会の活動
日本では、21 世紀型の「環境と経済が両立する社会」の構築に向けて、我が国の強みである「ものづくり」と「環境・省エネ」の技術力をベースに生産・社会・国民生活等広範な対象の変革を促進していくため、グリーン IT イニシアティブが展開されている(図 1.2-1)。
その中で、特に産学官の連携の強化を図るため、グリーン IT 推進協議会が設立された。

グリーンITイニシアティブの展開
２１世紀型の「環境保護と経済成長が両立する社会」の構築に向けて、我が国の強みである「ものづくり」と「環境・省エネ」の技術力を梃子に、生産・社会・国民生活のあらゆる局面を変革していくために、グリーンＩＴイニシアティブを展開。
産学官の連携強化

産学官の連携強化の場の創設の検討（グリーンＩＴ推進協議会）（ＩＴ・エレクトロニクス関連業界（メーカー、ユーザー、業界団体）、
研究機関、大学、政府を含むパートナーシップ強化の場）

政府のイニシアティブ

国際的リーダーシップ●革新技術によるブレークスルー「グリーンＩＴプロジェクト」の推進●「グリーンIT国際シンポジウム」開催

半導体、ディスプレイ等の最先端省エネ技術開発● 海外との連携●環境・IT経営の啓発・普及●ＩＴによる社会全体への環境貢献度（世界半導体会議(WSC)、諸外国のフォーラム（Green Grid, Climate Savers 等）との連携）の可視化
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図 1.2-1：グリーン IT イニシアティブの展開
グリーン IT 推進協議会では、2050 年という長期的将来のあるべき姿を見据えた上で、2020～2025 年までに何をなすべきかという中期の議論が特に重要との認識から活動を行っている。活動内容としては、グリーン IT に関する普及啓発、国際連携、国際シンポジウムの開催、そしてグリーン IT 技術の抽出・ロードマップの作成、さらにグリーン IT の効果の定量的調査・分析、将来の貢献量の予測などを進めている（図 1.2-2）。

24

協議会の活動内容
新技術、IT技術の環境貢献、環境・IT経営の普及啓発
海外のフォーラム等との国際連携、国際シンポジウム開催
IT省エネ技術の抽出・ロードマップ作成
環境負荷低減（CO2排出量削減可能性等）の定量的調査・分析
IT・エレクトロニクス関連業界、研究機関、大学、政府を含む
パートナシップにより産官学の連携を強化
海外のフォーラム等との連携や各種情報発信を通し、国際的リーダシップ
を目指す

政府のグリーンITイニシア
ティブとの連携

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図 1.2-2：協議会の活動内容
その中で、2008 年度の調査分析委員会は、グリーン IT の効果・貢献量を定量的に把握することで CO2 削減に対してどのような施策が効果的かを明らかにし、現在行うべき取り組
みを明確にすることをミッションとし、「グリーン IT の評価手法（ものさし）の確立、グリーン IT 効果（貢献量）の見える化、定量化」「グリーン IT 効果（CO2 削減効果）の中長期的予測」をおこなってきた。具体的には、以下の 5 つの活動を進めてきた：
1.

IT 機器自身の省エネの定量化及び中長期予測

2.

データセンタの省エネの定量化及び中長期予測

3.

IT による社会の省エネの定量化及び中長期予測

4.

グリーン IT を開発し、提供している企業の、他産業・部門への貢献量の可視化の検討

5.

世界におけるグリーン IT への取り組みについての情報収集

また、調査分析委員会の体制は、ミッションに合わせて４つのワーキンググループ(WG)と 1 つのサブ WG で活動を進めてきた。WG1 では、IT 機器自身の省エネに関するものさし、
評価方法および中長期の貢献量の予測を検討した（図 1.2-3）。また、データセンタの省エ
ネ化は、グリーン IT でも重要な課題であることから、別にデータセンタ SWG として活動をおこなった（図 1.2-4）。WG2 では、IT による社会のフィールドでの省エネのものさしと貢献量の検討を行った（図 1.2-5）。そして、WG３では、企業の環境貢献度をいかに評価す
るか、という新しい課題に取り組んでいる（図 1.2-6）。最後に、WG4 では、海外のグリー。
ン IT に関する活動や政策の調査を行ってきた（図 1.2-7）

25

IT自身の省エネ：WG1の活動内容
目的

IT自身の省エネ効果測定のための標準指標（ものさし）の策定と指標を用いた省エネ効果の計測・予測

対象機器

IT機器：
PC、サーバ、ストレージ、ルータ、ディスプレイ
エレクトロニクス機器：
テレビ、DVD、エアコン、冷蔵庫、照明

検討内容

・省エネ効果測定のものさしの検討
・基準年、省エネ性能、普及状況等の調査
・市場ストック機器のエネルギー使用量の調査
・将来のエネルギー使用量と省エネ効果の予測

図 1.2-3：WG1 の 2008 年度活動内容

データセンタSWGの活動内容
目

的

検討内容

・TGGとの連携によるデータセンタの省エネ評価指標の提案
・データセンタにおけるグリーンIT推進による省エネ効果の定量化と中長期予測
・現行PUE指標に対する課題・要望等を検討し、省エネデータセンタ評価指標を検討。
・データセンタにおける省エネ効果中長期予測の実施。

図 1.2-4：データセンタ SWG の 2008 年度活動内容

26

ITによる省エネ：WG2の活動内容
目 的ITによる社会の省エネ効果測定のための標準指標（ものさし）の策定と指標を用いた省エネ効果の
計測・予測

対象

テレワーク・TV会議、ITS、オンラインショッピング、
電子商取引、BEMS, HEMS、SCM, POS、
電子自治体、eラーニング、生産活動の効率化 など

ｿﾘｭｰｼｮﾝ
検討内容

・対象ソリューション、分野の抽出
・省エネ効果測定のものさしの検討
・普及状況等および貢献量の評価と予測

図 1.2-5：WG2 の 2008 年度活動内容

企業の貢献度評価：WG3の活動内容
目 的ＩＴ・エレクトロニクス企業の環境貢献度を定量的に評価・測定する手法を検討する

企業の範囲

国内とグローバルの２本立て

環境貢献の
領域

温暖化対策（省エネ、CO2削減）に特定
ＩＴ自身の省エネ効果

環境貢献の
対象

定量化はＷＧ１の成果を活用

ＩＴによる省エネ効果
定量化はＷＧ２の成果を活用

図 1.2-6：WG3 の 2008 年度活動内容

27

海外のｸﾞﾘｰﾝIT調査：WG4の活動内容
目 的

グリーンITに関連する海外の政府、民間団
体等の取り組みの調査を行い、その動向の報告及び日本における今後の取り組みに対する提言を行う。

調査対象

USA ： EPA, DOE
E U ： CoC, Renewable energy roadmap
団体 ： TGG, CSCI

図 1.2-7：WG4 の 2008 年度活動内容
本報告書は、2008 年度のグリーン IT 推進協議会調査分析委員会の調査・研究結果を取りまとめたものである。報告書は全体で 6 部構成となっている。第 1 部は、本項であり、調査の背景を紹介した。第２部では、IT 機器・エレクトロニクス機器のうち、使用時のエネ
ルギー消費量が多い 10 品目について、エネルギー効率指標の考え方の整理と技術革新によるエネルギー消費量削減効果の定量化をおこなった結果を取りまとめている。また、第３部ではデータセンタについて検討を行った結果を紹介した。第４部でも、IT を用いたエネ
ルギー効率向上に貢献するソリューションのうち現在普及が始まっているものいくつかを抽出し、エネルギー削減効果等に関する検討をおこなった結果を取りまとめている。さらに、第５部では省エネルギー効果の貢献度配分に関する議論の内容を取りまとめた。最後に、第６部では、海外のグリーン IT の取り組みのうち、特にアメリカと EU における取り組みを中心に調査した結果を紹介した。

３．グリーン IT 全体の効果の将来予測「IT 機器自身の省エネ (of IT)」と「IT 機器による省エネ (by IT)」の 2025 年までの全体像については、経済産業省「グリーン IT 研究会」とグリーン IT 推進協議会により、2008
年 4 月にマクロ的な予測がおこなわれた（図 1.3-1 図 1.3-2）。
この結果では、2025 年時点の日本において、「IT 機器自身の省エネ (of IT)」効果が約 1000
億 kWh/年、「IT 機器による省エネ (by IT)」が約 4900 億 kWh/年と予測されている。また、世界全体では、2025 年時点で「IT 機器自身の省エネ (of IT)」効果が約 1.9 兆 kWh/年、「IT機器による省エネ (by IT)」が約 11 兆 kWh/年と予測されている。

28

本報告書の第 2 部～第 4 部で示した予測結果は、全体から主要な機器・ソリューション
を抽出したもので、ここで示された「IT 機器自身の省エネ (of IT)」と「IT 機器による省エネ (by IT)」の効果の一部である。

電力換算（億kWh）

IT機器自身の省エネ効果

3000

1000億kWh（0.2-0.4億トンーCO2）削減
2000

IT機器自身
の消費電力

1000
0
2006

-1000

2010

2015

2020

2025

-2000
-3000

日本

-4000

ITによる社会の省エネ効果-5000

4900億kWh（1.0-2.0億トンーCO2） 削減-6000

出典：経済産業省「グリーンIT研究会」／グリーンIT推進協議会（2008年4月）

図 1.3-1：グリーン IT の省エネ効果予測（日本）ＩＴによ る 省エネ

電力換算（億kWh）

ＩＴ機器の消費電力

ＩＴ機器の省エネ

IT機器自身の省エネ効果

60000

1.9兆kWh（3.8-7.6億トンーCO2）削減
40000

IT機器自身
の消費電力

20000
0
2006

2010

2015

2020

2025

-20000-40000

世界-60000-80000-100000-120000

ITによる社会の省エネ効果
11兆kWh（22-44億トンーCO2）削減1
出典：経済産業省「グリーンIT研究会」／グリーンIT推進協議会（2008年4月）

図 1.3-2：グリーン IT の省エネ効果予測（世界）

29

第２部

IT 自身の省エネ効果計測・予測

１．調査の背景
これまで、家庭・業務部門のエネルギー使用量は継続的に増加トレンドを続けてきた。IT・
エレクトロニクス機器はこれらの部門のエネルギー消費量の相当の割合を占めており、家庭・業務部門の省エネルギーを加速する上で、IT・エレクトロニクス機器の省エネ性能向上に向けた技術開発に対する期待は大きい。
第２部では、IT・エレクトロニクス機器のうち使用時のエネルギー消費量が多い 10 品目について、2050 年までのエネルギー消費量の推移と技術革新によるエネルギー消費量の削減効果（以下、エネルギー削減効果）の定量的な予測を試みた。また、その前提として、これらの機器におけるエネルギー利用効率の考え方を整理した。
今回予測を実施した機器は、IT 機器が PC、サーバ、ストレージ、ルータ・スイッチ、ディスプレイの 5 品目であり、エレクトロニクス機器がテレビ、家庭用録画再生機器（DVD等）、冷蔵庫、照明機器、エアコンの 5 品目の合計 10 品目である。

２．対象機器のエネルギー効率指標
はじめに、機器のエネルギー利用効率の考え方を整理した。
機器が使用時に消費するエネルギーの利用効率を比較する場合、機器の性能が同じものについてエネルギー消費量7を比較することが適切と考えられる。例えば、テレビの電力消費量を比較する場合、画面サイズが同じ 2 種類のテレビの電力消費量を比較することには意味があるが、画面サイズ 20 型のテレビの電力消費量が 65 型のテレビの電力消費量より小さいからといって 20 型テレビのエネルギー効率が高いとは言えない。このように、機器のエネルギー効率を考える場合、エネルギー消費量に加え、機器の性能を考慮する必要がある。
このような機器の性能を示す特性は機器によって異なっており、また、1 つの機器で複数の特性が考えられることが普通である。例えば、テレビの性能としては画面サイズが重要だが、冷蔵庫の場合、その容量によって電力消費量が異なることから容量が重要な特性となる。また、テレビの性能としては、厳密には画面サイズだけではなく解像度等も性能を表現する特性の一つであり、本来であればそれを考慮する必要がある。
そこでまず、図 2.2-1 に、対象とした 10 品目の機器別に「性能」として重要な特性を抽出した。性能を示す特性が複数存在する機器については、最も重要と考えられるものを「性7本章で扱うエネルギーは電力のみであるため、「電力消費量」と同じ。「電力消費量」はある期間に消費されるエネルギー(単位 kWh/年)、「消費電力」は仕事(同 W)を示す。

30

能を示す指標」、さらに加味するべき変数を「追加して考慮する項目」とした。
また、単位性能あたりのエネルギー消費量8を、エネルギー効率を示す指標として示した9。
エネルギー効率指標

予測においてまず考慮する項目
性能

消費電力
CPU処理能力
消費電力
CPU処理能力
消費電力
記憶容量
消費電力
スループット性能
消費電力
画面サイズ

PC
サーバ
IT
機器

ストレージ
ルータ
ディスプレイ
テレビ

エレク
トロニ
クス
機器

家庭用録画再生機器

冷蔵庫
照明機器
エアコン

消費電力
画面サイズ
消費電力
記録時間
消費電力
容積
消費電力
照度
COP/
消費電力
AFP
冷房能力

追加して考慮する項目

電力

CPU処理能力

ノート／デスクトップの分類

CPU処理能力

ハイエンド／ミッドレンジ／ボリュームの分類

記憶容量

転送速度、サーバー用／PC用の分類

スループット性能

消費電力

企業向け（3+2分類）／家庭向けの分類
解像度

画面サイズ
年間電力
消費量

画面サイズ
記録時間

解像度
記録情報量、解像度

容積
部屋の床面積、照度

ランプ種別

冷房能力（床面積）

企業向け／家庭向けの分類

図 2.2-1：機器別のエネルギー効率指標（モノサシ）
エネルギー削減効果の将来予測にあたっては、図 2.2-1 の「性能」と「電力」のうち、「性能」を示す指標を揃えた上で、技術革新がある場合とない場合の電力消費量の比較を行った。これは、エネルギー利用効率の高い技術革新時の製品とエネルギー利用効率が現状のままの技術革新なしの製品の比較と言い換えることができる。

３．エネルギー削減効果予測方法
今回エネルギー削減効果の予測対象とした 10 品目は、家庭用機器と業務用機器の両方を含んでいる。10 品目のうち、テレビと家庭用録画再生機器（DVD 等）は家庭向け製品、サーバは業務用製品のみである。その他の機器は家庭用機器と業務用機器の両方を対象とした。ただし、エアコンの業務用機器は、パッケージエアコン・マルチエアコンのみが対象
でその他の方式の空調を含んでいないため、業務用空調全体の一部だけをカバーしている。
エネルギー消費量とエネルギー削減効果の予測は、次の手順でおこなった：
1.

対象となる機器を代表する「最も普及する製品」のシナリオを設定。

2.

「最も普及する製品」について、技術革新が進まない場合（以下「ベースライン」）

8

図中で指標に「消費電力」が用いられているのは、データセンタのエネルギー効率指標との表記上の整合性を取るためであり、正確にはエネルギーを用いる方が望ましい。
9
ただし、実際の製品に用いる指標を作成するためには、実際の機器のデータに基づいた詳細な検討が必要と考えられる。

31

と進む場合（以下「技術革新時」）の電力消費量を試算。さらに、ベースラインの電力消費量と技術革新時の電力消費量の差として「エネルギー削減効果」を計算。
（１） 最も普及する製品のシナリオ設定
予測にあたっては、簡単のため、機器ごとに最も普及する製品のシナリオを設定し、製品全体を代表させた。例えば冷蔵庫の場合、市場には様々な容量の製品が存在する。しかし、それら全てを考慮するのではなく、最も市場で普及している製品（例えば容量 400L の冷蔵庫）を選択し、市場の冷蔵庫全てが同型と仮定して予測を行った。市場で普及する機器は、時代によって異なると考えられることから、2005 年、2025 年、2050 年の各時点で最も普及していると考えられる機器のシナリオを設定した（図 2.3-1）
。

分類・製品

検討する製品
2025年

2050年

ノート（14型)／デスクトップ（本体）

ノート（14型)／デスクトップ（本体）

ノート（14型)／デスクトップ（本体）

処理能力

3レンジ

3レンジ

3レンジ

1台あたりの消費電力（ボリューム、ミッド、ハイエンド）
PC向け／データセンター（ＤＣ）向けハイエンド（ボリューム、ミッド、ハイエンド）（ボリューム、ミッド、ハイエンド）

処理能力

PC向け／DC向けハイエンド

PC向け／DC向けハイエンド

家庭向け／DC向け（3+2レンジ）

家庭向け／DC向け（3+2レンジ）

家庭向け／DC向け（3+2レンジ）

最大スループット性能

画面サイズ17インチ

画面サイズ24インチワイド

画面サイズ24インチワイド

1台あたりの消費電力（解像度）

ブラウン管25、液晶32インチ

画面サイズ32, 42型

画面サイズ42型

家庭用録画再生機器

レコーダー／プレーヤー

レコーダー／プレーヤー

レコーダー／プレーヤー

冷蔵庫

容量200L、300L、400L

容量200L、300L、400L

容量200L、300L

1台あたりの消費電力
1台あたりの消費電力

1台あたりの消費電力

PC
サーバ
IT

ストレージ

機器

ルータ

ディスプレイテレビ

エレク
トロ

予測に必要な項目

2005年

ニクス
機器

照明機器1)

点照明、面照明
家庭用、オフィス用、店舗用

点照明、面照明
家庭用、オフィス用、店舗用

点照明、面照明
家庭用、オフィス用、店舗用

エアコン2)

ルームAC：冷房2.8kW（6-8畳用）
パッケージAC：冷房12.5kW

ルームAC：冷房2.8kW（6-8畳用）
パッケージAC：冷房12.5kW

ルームAC：冷房2.8kW（6-8畳用）
パッケージAC：冷房12.5kW

1台あたりの消費電力処理能力（読み書き速度）
1台あたりの消費電力

1台あたりの消費電力（解像度）
1台あたりの消費電力
記録情報量

単位面積あたりの使用数
1台あたりの消費電力

図 2.3-1：将来予測で用いた製品カテゴリー・主なシナリオ
ここで、シナリオにおいて、2005 年時点で最も普及している機器は各種の市場データを用いて決定した。一方、2025 年・2050 年時点で最も普及している機器は、製品のトレンド、
平均世帯人員の変化や高齢化の影響を考慮して設定した。
また、例えば PC のノート型とデスクトップ型のように、カテゴリーで機器の特性や消費電力が大きく異なる場合、各機器をさらに 2～5 分類し、それぞれの最も普及する製品のシナリオを作成した。さらに、国によって普及する製品が異なると考えられる場合も、それぞれ別々のシナリオを設定して検討を行った。
（２） 電力消費量とエネルギー削減効果の推定
次に、設定した「最も普及する製品」について、エネルギー消費量とエネルギー削減効
果を推定した。2005 年以降技術革新が進まない場合のエネルギー消費量を「ベースライン

32

のエネルギー消費量」、技術革新が進む場合を「技術革新時のエネルギー消費量」、両者の差を「エネルギー削減効果」と定義した（図 2.3-2）。
×1台あたりの普及台数（ストック）

ベースライン
エネルギー
消費量

2025年、2050年の普及台数
GDPと普及率の相関、
人口予測、GDP予測な
どから推定

使用時間


×

現状や
トレンド
から推定

―

エネルギー
削減効果

平均エネルギー消費量
2005年時点の製品が普及したときの消費電力

性能が大幅に変化す
るＩＴ機器は、2005年
×までの関係を維持して性能と消費電力が変化した場合を想定＝
将来の省エネ製品の

技術革新時
エネルギー
消費量

消費電力
×

×



技術ロードマップを参考に、将来の省エネ製
品の消費電力を設定

図 2.3-2：エネルギー削減効果の計算ロジック
まず、ベースラインと技術革新時のエネルギー消費量は、どちらも普及台数と 1 台あたりの平均エネルギー消費量の積として求めた。また、1 台あたりの平均エネルギー消費量はさらに 1 台あたりの消費電力と使用時間に分解して試算した。
このうち、「技術革新時」の 1 台あたり消費電力は、グリーン IT 推進協議会技術検討委員会による技術ロードマップ10などを参考に、前節のシナリオの製品に対して設定した。また、「ベースライン」の 1 台あたり消費電力として、エレクトロニクス機器については 2005 年時点の製品が普及した場合の消費電力、IT 機器については性能と消費電力が 2005 年までのトレンドを維持して変化した場合の消費電力を用いた。IT 機器において性能と消費電力両方の変化を考慮したのは、PC などの IT 機器は性能が短期間で大きく変化し、異なる 2 つの時点の機器（例えば 2005 年の PC と 2025 年の PC）を直接比較することに意味がないと考えられたためである。さらに、現在の技術開発には既に省エネへの取り組みが含まれていると考えられることから、ベースラインには、最新のトレンドではなく、性能向上が優先されていた過去のトレンドを採用した。
次に、機器の使用時間は、統計から得られる現状の使用時間やそのトレンドを考慮して設定した。
最後に、普及台数は、機器の普及率と GDP の相関から推定した。多くの製品で、GDP と普及率の間には正の相関が見られる。例えば図 2.3-3 は、国ごとに見た一人あたりの GDPと一人あたりの PC の普及率を示したものである。1 人あたり GDP と PC の普及率には正の相関が見られ、一人あたり GDP が高いほど PC の普及率も高い。そこで、一人あたり GDPと PC 普及率の関係を直線でフィッティングを行うことにより、一人あたり GDP から PC 普10

グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会報告書

33

及率を予測する式を作成することができる。この式を既存の GDP 予測結果に適用すること
で、普及台数データが存在しない国や将来の普及率を推定・予測した。さらに、人口や世帯数の既存予測結果を用い、各国・地域における製品の普及台数の予測を行った。
2005年のPC普及率9080

一人当たりPC保有率 ％

70
60
50
40
30
20
10
0
0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

一人当たりGDP（ドル）図 2.3-3：国別一人あたり GDP と PC 普及率
将来の人口や GDP の推移は、財団法人地球環境産業技術研究機構によるシナリオ11を用いた。このシナリオは、国連や IPCC などの予測シナリオをベースに構築されたもので、中国やインドなどの人口が多い新興国で今後経済が伸張すると予測されている。詳細は、付録Ａ１に示した。

４．製品別の予測の前提と結果
次に、エネルギー消費量とエネルギー削減効果の予測を実施した結果を機器別に示す。
予測は不確実性を考慮して 3 つのシナリオで実施したが、以下ではシナリオＢ（普及率中・電力増加率中）12の結果を示す。また、本章では、ファシリティの寄与を含めない機器単体を対象とした結果を示した。

11

地球環境産業技術研究機構 システム研究グループ, 2008：ＤＮＥ２１＋モデルの概要― 人口、GDP の
想定 ―,(www.rite.or.jp/Japanese/labo/sysken/about-global-warming/download-data/DNE21+_Population+GDP.pdf)
12
表 2.5-1 参照

34

４．１

パーソナルコンピューター（PC）（１）予測の前提条件
パーソナルコンピューター（以下 PC）は、急速な性能の向上と並行して消費電力が増加してきた。この間、デジタル画像の編集などが増え扱うデータ量が増大しているが、主要な用途は「メール」「HP 閲覧、情報検索」「文章作成」が継続的に主流な位置を占めている
13。また、性能向上の結果、現在ではデジタル画像編集などを行う場合でも CPU 稼働率が高くなる時間は短時間ですむ。実際、PC の動作時の消費電力や CPU 稼働率を調べると、通常の使用では CPU 稼働率が 100％に達する時間は短く、ほとんどの時間 OS アイドルに近い状態となっている14。また、特にデスクトップ PC の消費電力は既に 100W 程度に達しており、電源容量の制約を考えると、家庭ではこれ以上の消費電力増加の余地は小さいと考えられる。
これらの状況から、PC の 1 台あたりの消費電力は、ベースライン（これまでの延長での進化）の場合でも今後横ばいとし、かつほとんどの時間に OS アイドル時の消費電力となると想定した。一方、今後さらに技術革新が起こった場合の電力消費量は、技術検討委員会の検討内容15を参考に、2025 年にデスクトップ PC で 1 台あたり 5W、ノート PC はディスプレイの消費電力も含めて 15W とした。2050 年については、さらに PC の性能が向上する
一方で、消費電力は変化しないと考えた。
一方、PC の使用時間は 2005 年に比べて 2025 年・2050 年には増加すると考えられる。総務省の調査16によると、PC の利用時間は、2004 年時点で 1 日あたり 0.4 時間、2008 年時点
で 1.2 時間であり、この間約 3 倍になっている。家庭において 1 人が使える自由時間には上限があることも加味し、家庭でのパソコン使用時間は、2005 年時点で動作状態が 1 週間 4
時間、待機状態が 1 週間 5 時間、2025 年と 2050 年には動作状態が 1 週間 14 時間、待機状
態はやはり１週間 5 時間になるとした。オフィスにおける PC の使用時間は、省エネルギーセンターの基準17から年間の稼働日数が 240 日、PC の動作状態が 1 日 3.5 時間、待機状態が5.5 時間とした。家庭とオフィスの PC の台数比率は 4 : 6 とした18。
また、現在世界的にデスクトップ PC からノート PC への移行が進んでいる。現時点では、
ノート PC の比率は日本で高く約 60%、世界で約 25％である19。しかし、世界のノート PCの比率は増加傾向にあり、今後世界全体でノート PC の普及が進むと考えられる。そこで、

13

日経パソコン 2007 年 8 月 27 日号；TIS, 2002：第 3 回 TIS パソコン活用度調査(http://www.tis.co.jp/news/2002/pdf/020802_2.pdf)
14
省エネルギーセンター「省エネライフスタイルチェック 25」の各種行動と省エネ効果に関する調査報告書 (平成 16 年度), (http://www.eccj.or.jp/lifestyle/04/index.html)
15
グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会報告書
16
総務省、情報通信白書 各年版
17
省エネルギーセンター、2008：省エネ性能カタログ 2008 年冬版
18
IDC, 2008： プレスリリース
19
電子情報技術産業協会：パーソナルコンピュータ国内出荷実績 各年版；日経マーケットアクセス,
2008：デジタル家電市場総覧 2008, 日経 BP コンサルティング.

35

現在のトレンドにロジスティック曲線をあてはめ、現在のペースでノート PC の比率が高まると、2025 年、2050 年時点のノート PC 比率は日本と世界の両方で 65％となるとした。
普及する製品のシナリオとして、デスクトップ PC は標準的な価格帯の PC 単体を想定している。また、ノート PC は、現在最も普及している A4 型20が今後も主流と想定した。
さらに、PC の普及台数は普及率の予測式 (図 2.3-3) から推定した。既存資料におけるGDP 予測値21から将来の各国・地域の PC 普及率を予測し、人口の予測値 21 とあわせて将来の PC の普及台数を推定した。ただし、PC を頻繁に使う年齢層は 15 歳～65 歳が中心である
22

点と、PC はオフィスと家庭の両方で利用される点を考慮し、労働年齢人口の 2 倍を各国・地域における PC の最大普及数と仮定した。
以上の前提のうち、PC の 1 台あたり電力消費量に関する点を図 2.4-1 にまとめた。
1台あたり年間
電力消費量

分類

2005年

ベース
ライン

ベース
ライン

デスクトップノート(kWh/年)(kWh/年)

50

19

前提
デスクトップノート

本体とディスプレー分離タイプの本体分
動作状態： 80W、待機状態： 3W–

動作状態： 30W、待機状態： 1.6W–

家庭： 208時間/年、会社840時間/年–

家庭： 208時間/年、会社840時間/年

電力消費量は使用時間増加分増大と想定
67

26

A4サイズノートパソコンの代表的な消費電力––

動作状態： 80W、待機状態：

3W–

家庭： 728時間/年、会社840時間/年

電力消費量は使用時間増加分増大と想定–

動作状態： 30W、待機状態： 1.6W–

家庭： 728時間/年、会社840時間/年

2025年
技術ロードマップ
技術革新

ベース
ライン

5

13

67

26

–

技術ロードマップ

動作状態： 5W、待機状態： 1W

電力消費量は使用時間増加分増大と想定–

動作状態： 80W、待機状態：

3W–

家庭： 728時間/年、会社840時間/年–

動作状態： 15W、待機状態： 1W

電力消費量は使用時間増加分増大と想定–

動作状態： 30W、待機状態： 1.6W–

家庭： 728時間/年、会社840時間/年

2050年
技術ロードマップ(2025)と同じ
技術革新

5

13

–

動作状態： 5W、待機状態： 1W

技術ロードマップ(2025)と同じ–

動作状態： 15W、待機状態： 1W

図 2.4-1：PC の製品シナリオと 1 台あたりの消費電力量（２）予測結果まとめ
以上の前提をもとに、PC の将来のエネルギー消費量とエネルギー削減効果を図 2.4-2 に示す。上図が日本、下図が世界の結果である。棒グラフ全体の高さが技術革新が進まない
場合（ベースライン）、グレー部分が技術革新が進む場合（技術革新時）のエネルギー消費量を示し、差の白部分がエネルギー削減効果を示す。

20

富士キメラ総研, 2006：2006 最先端エレクトロニクスプロダクトロードマップ.
地球環境産業技術研究機構 システム研究グループ, 2008：ＤＮＥ２１＋モデルの概要― 人口、GDP の想定 ―, (www.rite.or.jp/Japanese/labo/sysken/about-global-warming/download-data/DNE21+_Population+GDP.pdf)
22
総務省, 2008：平成 19 年通信利用動向調査
21

36

日本

エネルギー消費量（億kWh/年）

PC(日本)

60
50
40

36

30
20

0

10

22

GIT効果
技術革新

31

12

11

2025

2050

0
2005

（年）
単位
デスクトップ 万台
ノート万台
１台あたりエネルギー消費量 デスクトップ ベースライン kWh/年・台
技術革新
kWh/年・台ノート
ベースライン kWh/年・台
技術革新
kWh/年・台消費エネルギー総量
ベースライン
億kWh/年
技術革新時
億kWh/年差億kWh/年

2005
2,849
4,096
50
50
19
19
22
22
0

普及台数

2025
4,263
7,916
67
5
26
13
49
12
36

2050
3,666
6,809
67
5
26
13
42
11
31

世界

エネルギー消費量（億kWh/年）

PC(世界)

1,200
1,000
800

723

600
400
200

0
322

0
2005

GIT効果
技術革新

412
141
2025

248
2050

（年）
単位
デスクトップ 万台
ノート万台
１台あたりエネルギー消費量 デスクトップ ベースライン kWh/年・台
技術革新
kWh/年・台ノート
ベースライン kWh/年・台
技術革新
kWh/年・台消費エネルギー総量
ベースライン
億kWh/年
技術革新時
億kWh/年差億kWh/年
普及台数

2005
59,112
13,537
50
50
19
19
322
322
0

2025
48,55689,654
67
5
26
13
553
141
412

2050
85,075
157,996
67
5
26
13
971
248
723

図 2.4-2：PC のエネルギー消費量・エネルギー削減効果予測結果37日本では、現状のままでは 2025 年から 2050 年にかけてエネルギー消費量が 49 億 kWh/
年から 42 億 kWh/年になるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年に 74% (36 億 kWh/年)、2050 年に 74% ( 31 億 kWh/年) エネルギー消費量が抑制される。世界全体では、2050
年まで継続してエネルギー消費量が大きく伸び、2025 年に 553 億 kWh/年、2050 年に 971
億 kWh/年となるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年と 2050 年の伸びが、それぞれ 75% ( 412 億 kWh/年) と 74% ( 723 億 kWh/年) 抑制されている。
このうち、2005 年から 2025 年にかけての日本のベースラインのエネルギー消費量の増加
は、家庭における使用時間の伸びと普及台数の伸びに帰することができる。普及台数は 2005
年の約 7000 万台から 2025 年の約 1.2 億台に約 1.7 倍となっており。日本の国民 1 人にほぼ1 台の PC が普及している状況に相当する。また、家庭での PC 利用時間がこの間約 3 倍となっている。

４．２

サーバ（１）予測の前提条件
サーバは価格帯により用途や信頼性が異なるため、ここでは３つの価格帯（ボリューム、
ミッドレンジ、ハイエンド）に分類を行った。分類は米国環境保護庁(U.S. Environmental
Protection Agency; EPA)のデータセンタに関するレポート23に従い、それぞれ 1 台あたりの価格が 2.5 万米ドル未満、2.5 万米ドル～49 万米ドル、50 万米ドル以上と定義した。
ベースラインのサーバ 1 台あたりの消費電力は、世界のサーバ市場データ24に今後のサー
バ性能の動向予測25を加味して設定した。ミッドレンジとハイエンドでは、性能の伸びの速度が落ちて消費電力の伸びの速度も低下すると考え、2005 年の消費電力量の 3％の幅で毎年等差級数的に増加するとした。一方、ボリューム型は、ミッドレンジ型やハイエンド型に比べ消費電力低減へのニーズが高くさらに消費電力の伸びの速度が遅いと考え、増加幅
はミッドレンジ型・ハイエンド型の 1/2 (1.5%) とした。
技術革新時の 1 台あたりのエネルギー消費量は、ボリューム型については技術ロードマップ 25 を参考に、2025 年には 2005 年比 67%、2050 年には 60%になるとした。ミッドレン
ジとハイエンドサーバについては、性能の向上が優先され、2025 年にはエネルギー消費量
が 2005 年比で 80%、2050 年には 60%となるとした。
サーバの普及台数（ストック数）は、情報処理へのニーズの増加速度がサーバの性能の向上速度よりも速いことから、現在増加トレンドにある26。また、デジタル情報量は継続し

23
U.S. Environmental Protection Agency, 2007：Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency
Public Law 109-431.
24
Koomey, J. G., 2007：Estimating Regional Power Consumption by Servers: A Technical Note.
25
グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会検討資料（3 月末時点版）; NEDO, 2008：技術戦略マップ 2008
26
Koomey, J. G., 2007：Estimating Total Power Consumption by Servers in the U.S. and the World.

38

て増加傾向にあり、かつ個人が作成／使用するデータも企業のサーバを介在することが多い27ことから、今後もサーバの普及台数は増加トレンドを続けると考えられる。一方で、今後サーバの仮想化が一般的になると、高性能のサーバで複数の仮想コンピュータが動作し、物理的なサーバ数が減少する方向に寄与する可能性も考えられる。
2005 年時点の日本のサーバ数は、市場データ28 から、ストックベースで約 256 万台である（表 2.4-1）。また、2005 年時点の世界のサーバ数は、約 2,700 万台である。2025 年と 2050
年のサーバ数は、市場データ 28 の地域別サーバ数と GDP 値から、サーバ数と GDP の予測式を作り、それを GDP の将来推計値にあてはめることで予測した。サーバは用途の制約が少ないことから、PC のような普及の最大数の仮定はおかなかった。
表 2.4-1：2005 年の世界のサーバ数と平均消費電力 26
ボリューム

ミッド

ハイエンド

全体/平均

レンジ
ストック数

日本

2,361

185

12

2,558

（千台）

世界全体

25,9591,264

59

27,282

平均電力

日本

224

598

8,378

258

（W）

世界全体

222

607

8,106

257

サーバの 3 つの価格帯の比率は、現在ボリューム型が増加する傾向にある29。前述の仮想化の効果により大型サーバで複数の OS が実行されるシナリオも考えられるが、ここでは現在のトレンドが継続し、今後もボリュームサーバの比率が増加すると仮定した。
サーバの 1 台あたりの消費電力量の前提を図 2.4-3 にまとめた。

27

IDC, 2007：膨張するデジタルユニバース(http://japan.emc.com/collateral/analyst-reports/expanding-digital-idc-whitepaper.pdf)
28
Koomey, J. G., 2007：Estimating Regional Power Consumption by Servers: A Technical Note.
29
電子情報技術産業協会, 2008：平成 19 年度サーバ・ワークステーションに関する市場調査報告書.

39

1台あたり年間
電力消費量

分類

前提

ボリューム ミッドレンジ ハイエンド(kWh/年)
2005年

ベース
ライン

ベース
ライン

(kWh/年) (kWh/年)

1,918

5,475

67,030

2,493

8,760

107,237

1,285

4,380

53,6183,213

12,866

157,504

1,151

3,285

40,214

ボリューム
価格2.5万US$未満–

主にブレードサーバー
等

価格2.5万US$未満–

1台の消費電力が2005
年の1.5%ずつ毎年増加

ミッドレンジ
価格2.5万～49万US$–

価格50万US$以上

主にUNIXサーバー等

価格2.5万～49万US＄
–

ハイエンド

–

主にメインフレーム系

価格50万US$以上

1台の消費電力が2005
年の3%ずつ毎年増加–

1台の消費電力が2005
年の3%ずつ毎年増加

2025年
価格2.5万US$未満
技術革新

ベース
ライン

–

消費電力が2005年時
点の67%になると仮定

価格2.5万US$未満–

1台の消費電力が2005
年の1.5%ずつ毎年増加

価格2.5万～49万US＄–

価格2.5万～49万US＄–

価格50万US$以上

消費電力が2005年時
点の80%になると仮定–

消費電力が2005年時
点の80%になると仮定

価格50万US$以上

1台の消費電力が2005
年の3%ずつ毎年増加–

1台の消費電力が2005
年の3%ずつ毎年増加

2050年
価格2.5万US$未満
技術革新–

消費電力が2005年時
点の60%になると仮定

価格2.5万～49万US＄–

価格50万US$以上

消費電力が2005年時
点の60%になると仮定–

消費電力が2005年時
点の60%になると仮定

図 2.4-3：サーバの製品シナリオと 1 台あたりの消費電力量（２）予測結果まとめ
図 2.4-4 はサーバのエネルギー消費量とエネルギー削減効果の予測結果である。日本では、現状のままでは 2025 年から 2050 年にかけてエネルギー消費量が 149 億 kWh/年から 203 億
kWh/年になるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年に 50% (73 億 kWh/年)、2050
年に 65% (133 億 kWh/年) エネルギー消費量が抑制される。世界全体では、2025 年に 1,808
億 kWh/年、2050 年に 4,199 億 kWh/年となるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年と 2050 年の伸びが、それぞれ 50% (878 億 kWh/年) と 65% (2,705 億 kWh/年) 抑制されている。

40

サーバー（日本）

250

日本

電力消費量 (億kWh/年)

200

150

133
73

100

差
技術革新

0

50

77

71

2025

2050

63
0
2005
ストック数

ベースライン サーバー（ボリューム） 万台
サーバー（ミドル）万台
サーバー（ハイエンド） 万台
1台あたり消費量 ベースライン サーバー（ボリューム） kWh/年・台
サーバー（ミドル）kWh/年・台サーバー（ハイエンド） kWh/年・台
技術革新
サーバー（ボリューム） kWh/年・台
サーバー（ミドル）kWh/年・台サーバー（ハイエンド） kWh/年・台
IT機器電力消費量 ベースライン
億kWh/年
技術革新
億kWh/年差億kWh/年

2005
236
19
1
1,918
5,475
67,023
0
0
0
63
63
0

2025
539
2
1
2,493
8,760
107,237
1,285
4,380
53,618
149
77
73

2050
570
1
1
3,213
12,866
157,504
1,151
3,285
40,21420371
133

サーバー（世界）

4,500

世界

電力消費量 (億kWh/年)

4,000
3,500
3,000

2,705

2,500

差
技術革新

2,000
1,500

878

1,000
500

1,494

0
607

931

2005

2025

0

ストック数

ベースライン サーバー（ボリューム） 万台
サーバー（ミドル）万台
サーバー（ハイエンド） 万台
1台あたり消費量 ベースライン サーバー（ボリューム） kWh/年・台
サーバー（ミドル）kWh/年・台サーバー（ハイエンド） kWh/年・台
技術革新
サーバー（ボリューム） kWh/年・台
サーバー（ミドル）kWh/年・台サーバー（ハイエンド） kWh/年・台
IT機器電力消費量 ベースライン
億kWh/年
技術革新
億kWh/年差億kWh/年

2050
2005
2,596
126
6
1,918
5,475
67,023
0
0
0
607
607
0

2025
6,945
15
6
2,493
8,760
107,237
1,285
4,380
53,618
1,808
931
878

2050
12,7576
6
3,213
12,866
157,504
1,151
3,285
40,214
4,199
1,494
2,705

図 2.4-4：サーバのエネルギー消費量・エネルギー削減効果予測結果

41

４．３

ストレージ

（１）予測の前提条件
ストレージの用途は拡大しており、コンピュータ向けに加え、近年では民生用途（DVDレコーダー、カーナビ用などを意味する）の利用が増加しつつある30。しかし、ここではコンピュータ向けのうち、PC やサーバに内蔵されているストレージを除いた31外付けストレージを対象とした。外付けストレージは、サーバ向けと PC 向けの 2 つに分類した。
ストレージのうち現在主流となるのはハードディスク（以下 HDD）である。HDD の種類
はインターフェースの違いにより、大きく Serial Attached SCSI (SAS) タイプと Serial ATA(SATA) タイプの２つに分かれる。2005 年時点では、サーバ向けのほとんどが SAS タイプ、PC 向けのほとんどが SATA タイプである。SAS タイプは読み書き速度が速く信頼性が高く、SATA タイプは低コストのため大容量のシステムを高いコストパフォーマンスで構築できる。
また、HDD は常時ディスクが回転するために電力を消費している。HDD の消費電力は、
主としてディスクの回転数や大きさによって変化し、ディスク 1 枚の記憶容量が増加すると記憶容量あたりのエネルギー効率が向上する。一方、今後普及が進むと予想される Solid
State Disk (SSD) は、HDD とは異なり、読み書き時のみ電力を消費する。
2005 年時点の消費電力は、サーバ向け HDD が、EPA のレポート32から 1 台あたり 28W33とした。また、PC 向け HDD の消費電力は、製品カタログから動作時に 11W とした。
また、ベースラインの消費電力は 2005 年の 3%の幅で等差級数的に増加するとした。これまでのデータセンタにおけるストレージの消費電力推移34をみると、データセンタ単位面
積あたりの消費電力は継続して増加傾向にある。これは、機器単体の消費電力の増加と単位面積あたりの HDD 数の増加の両方が原因であることから、ベースラインの消費電力は、
HDD 数の密度増加分を割り引いて設定した。
一方、技術革新時の 1 台あたりの消費電力は次のように考えた：まず、2025 年のサーバ用ストレージは、現在 SATA 型の比率が増加しつつある35こと、技術ロードマップ36から 2.5
インチ 7200 回転の HDD と SSD の普及が期待されること、一方で、コスト面から全てのストレージが SSD に置き換わるとは考えにくいことから、2025 年には SAS（2.5 インチ 15000
回転）:SSD:SATA（2.5 インチ 7200 回転）=1:1:2 の比率になると想定した。現状の 3.5 型 SATA,
3.5 型 SAS、2.5 型 SAS の消費電力の比率37から、2025 年における SAS、SATA の 1 台あた

30

日経マーケットアクセス, 2008：デジタル家電市場総覧 2008, 日経 BP コンサルティング.
他の機器で検討する電力消費量との重複を避けるため
32
U.S. Environmental Protection Agency, 2007：Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency
Public Law 109-431.
33
HDD ドライブ本体とシステムの合計の消費電力を HDD ドライブ数で除した。
34
ASHARE, 2005: Datacom Equipment Power Trends and Cooling Applications
35
IDC Japan, 2009: 国内 ATA/SATA ディスクストレージシステム市場 2007 年の分析と 2008 年～2011 年の予測(http://www.computerworld.jp/news/hw/100471.html)
36
グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会報告書
37
IBM：HDD 選択ガイド(www-06.ibm.com/jp/servers/eserver/xseries/system/pdf/hdd_guide.pdf)
3142

りの消費電力を推定し、1 台あたりの平均消費電力は 2005 年比 30%になると仮定した。SSD
は、電力を消費するのが読み書き時のみであり、使い方の設計によって電力消費量は大きく異なる。そこで、既存資料の目標値38を用い、SSD の電力消費量は 2005 年比 20%と仮定した。また、PC 向けストレージは SATA と SSD の混合で消費電力が 2005 年比 40% 39になるとした。2050 年には SSD がさらに普及し、サーバ向けストレージの消費電力は 2005 年
比 20%、PC 向けは 30%になると仮定した。
サーバ向けストレージの使用時間は 1 日 24 時間 365 日、PC 向けストレージの使用時間は
PC と同じとした。
ここで、想定している「性能」（＝記憶容量）は、「ベースライン」と「技術革新時」では暗黙のうちに同じ量を考えている。「ベースライン」でも「技術革新時」でも 1 台あたりの記憶容量は今後同じ速度で増加するとし、同じ「性能」のストレージに対する比較を行っていると想定している。
ストレージ全体の普及数は、PC やサーバの普及台数予測から推定した。PC 向け外付けス
トレージの普及台数は、PC に対する台数が現在と変わらない（PC1 台につき、PC 向け外付
け HDD が 0.08 台40）と仮定し推測した。サーバ向けストレージは、ストレージに保管されるデータ量が 1 台の記憶容量の増加より速い速度で増加していること、HDD の小型化、薄型化に伴い、サーバ 1 台に対するストレージ数が増加トレンドにある41ことから、2005 年に
サーバ 1 台につき HDD が 1.3 台であるのが、その後毎年 0.2 台ずつ増加していくと想定した。
以上の予測の前提を図 2.4-5 にまとめた。

38
39

経済産業省、2008：長期エネルギー需給見通し
現在の 2.5 インチ HDD と 3.5 インチ HDD、7200rpmHDD と 15000rpmHDD の消費電力の比をベースに推定40

日経マーケットアクセス , 2008：デジタル家電市場総覧 2008, 日経 BP コンサルティング；富士キメラ
総研, 2008：2008 ストレージ関連市場総調査
41
U.S. Environmental Protection Agency, 2007：Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency
Public Law 109-431；American Society of Heating, Refrigerating, and Air-Conditioning Engineers, 2005：Datacom
Equipment Power Trends and Cooling Applications.

431台あたり年間
電力消費量

分類

2005年

ベース
ライン

サーバ向け

PC向け

(kWh/年)(kWh/年)

247

前提
サーバ向けＨＤＤ
データセンター向けHDD(3.5インチSAS)–

9

EPAレポートから割り出した1台あたりの平均年間消費電力量を使用‥ 1台あたり消費電力

ベース
ライン

PC向け

28W

データセンター向け高信頼型HDD
395

17

–

2005年の3%の幅で等差級数的に増加

標準容量（約250GB）の外付けHDD–

動作時 11W、待機時 3W–

使用時間はPCと同じ（家庭／オフィス）–

3.5インチSATA

外付けHDD–

動作時 18W、待機時 3W–

2005年の3%の幅で等差級数的に増加

2025年
SSD/HDD等？

SSD/HDD等？
技術革新

ベース
ライン

74

5

580

24

–

SAS:SSD:SATA=1:1:2と想定し2005年の30%と仮定データセンター向け高信頼型HDD–

2005年の3%の幅で等差級数的に増加–

SSDとSATAの混合の平均で1台あたり
2005年の40%と仮定(3.5インチSASの25%)

外付けHDD–

動作時 26W、待機時 3W–

2005年の3%の幅で等差級数的に増加

2050年
SSD等？

SSD等？
技術革新

49

3

–

消費電力は2005年の20%と仮定–

消費電力は2005年の30%と仮定(3.5イン
チSASの約20%)

図 2.4-5：ストレージの製品シナリオと 1 台あたりの消費電力（２）予測結果まとめ
図 2.4-6 はストレージのエネルギー消費量およびエネルギー削減効果の予測結果である。
日本では、現状のままでは 2025 年から 2050 年にかけてエネルギー消費量が 125 億 kWh/
年から 379 億 kWh/年になるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年に 81% (101 億
kWh/年)、2050 年に 92% (347 億 kWh/年) エネルギー消費量が抑制される。世界全体では、2025 年に 1607 億 kWh/年、2050 年に 8470 億 kWh/年となるところ、エネルギー削減効果に
よって 2025 年と 2050 年の伸びが、それぞれ 81% (1304 億 kWh/年) と 92% (7746 億 kWh/年) 抑制されている。

44

日本

エネルギー消費量（億kWh/年）

ストレージ（日本）

400
350
300
250

GIT効果
技術革新

347

200
150
100

101

50
0

0
9

24

32

2005

2025

2050

（年）
単位
PC向け外付け千台
外付けディスクアレイ 千台
１台あたりエネルギー消費量 PC向け
ベースライン
kWh/年・台技術革新
kWh/年・台ディスクアレイ ベースライン
kWh/年・台技術革新
kWh/年・台消費エネルギー総量
ベースライン
億kWh/年
技術革新時
億kWh/年差億kWh/年
普及台数

2005
5,383
3,263
9
247
9
9
0

2025
8,773
31,241
17
5
395
74
125
24
101

2050
8,119
64,997
24
3
580
49
379
32
347

世界

エネルギー消費量（億kWh/年）

ストレージ（世界）

9,000
8,000
7,000
6,000
5,000

GIT効果
技術革新

7,746

4,000
3,000
2,000
1,000
0

0
93
2005

1,304
303

724

2025

2050

（年）
単位
PC向け外付け千台
外付けディスクアレイ 千台
１台あたりエネルギー消費量 PC向け
ベースライン
kWh/年・台技術革新
kWh/年・台ディスクアレイ ベースライン
kWh/年・台技術革新
kWh/年・台消費エネルギー総量
ベースライン
億kWh/年
技術革新時
億kWh/年差億kWh/年
普及台数

2005
75,38134,802
9
247
93
93
0

2025
2050
126,634 207,531
401,093 1,450,676
17
24
5
3
395
580
74
49
1,607
8,470
303
724
1,304
7,746

図 2.4-6：ストレージのエネルギー消費量・エネルギー削減効果予測結果

45

４．４

ルータ・スイッチ（１）予測の前提条件
ネットワーク機器は、情報爆発に伴い今後のエネルギー消費量増大が予想されている。
ネットワーク機器は多岐にわたるが、ここではルータ・スイッチを対象とした。
ルータ・スイッチは、価格帯により用途が異なる。そこで、業務用のルータを、通信キ
ャリアが基幹系ネットワークに導入しているハイエンド装置（「クラスター型」）、電源・共通制御部・ファンが冗長構成可能な装置（「高信頼型」）、冗長化構成がない装置（「普及型」）の３つに分類し、さらに家庭用のブロードバンドルータ（無線 LAN ルータ）を加えた。一方スイッチはレイヤー3（L3）スイッチとレイヤー2（L2）スイッチの２つに分類した。
ルータ・スイッチに関連し、ネットワークは今後アーキテクチャが変化し、光パス網が普及していくと考えられている。既存の予測資料42によると、今後インターネットのトラフ
ィック増加に伴いネットワーク機器が消費する電力量も指数関数的に増加し、2035 年には
計算上は日本の総消費電力を上回る値となる。しかし、光パス網が次第に導入されていくことでこの消費電力の伸びは抑えられ、2025 年に約 800 億 kWh/年、2050 年に約 1,000 億 kWh/
年と予測されている。さらに、プラスアルファの省エネ効果により、2025 年に約 600 億 kWh/
年、2050 年には約 400 億 kWh/年になると試算されている。
機器単体で見ると、これまで転送容量あたりの消費電力が改善する一方で、ハイエンド
ルータの消費電力は 10 年間で約 10 倍に増加してきた43。そこで、インターネットのトラフ
ィック伸び率が今後若干低下すると予想されている 42 点も考慮し、ハイエンドルータ・ス
イッチの 1 台あたりの消費電力は、2005 年～2025 年には 2005 年の消費電力の 17％、2025
年～2050 年には半分の 8.5%の幅で毎年等差級数的に増加するとした。また、普及型スイッチ・ルータの消費電力はサーバを参考に 2005 年～2025 年には 2005 年の消費電力の 3％、2025 年以降は 1.5%の幅で毎年増加するとした。家庭用のブロードバンドルータは消費電力が横ばいとした。
また、技術革新時の機器の消費電力は、既存の資料 42 を参考に、2025 年にはベースライ
ンの 75%、2050 年には 40%になるとした。
普及数の推定は、業務用のルータ・スイッチと家庭向けブロードバンドルータのそれぞれで、GDP と普及台数の相関から予測式を作成し、GDP 予測値に適用して推定した。2005
年時点のストック数は、ルータ・スイッチの平均的な使用期間が 5.5 年である44ことから、
過去 5 年の出荷台数45を積算して推定した。

42

独立行政法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構, 2008：「省エネルギー技術戦略における省エネ型生活情報空間創生技術及び次世代省エネデバイス技術の技術戦略」に係る調査研究 報告書
43
アラクサラネットワーク、2008：グリーン IT に向けた省電力技術への取り組み(http://www.alaxala.com/jp/solution/net/pdf/GreenIT_Interop08_booth_seminar.pdf)
44
情報通信ネットワーク協会, 2005：プレスリリース(http://www.ciaj.or.jp/content/plessrelease05/050420.html)
45
富士キメラ総研, 2005：2005 情報機器マーケティング調査総覧（上巻）；経済産業省 総合資源エネルギ
ー調査会省エネルギー基準部会 ルータ等判断基準小委員会：配布資料（http://www.enecho.meti.go.jp/info/committee/commIT04.htm）

46

ルータ・スイッチの予測シナリオを図 2.4-7 にまとめた。
（２）予測結果まとめ
ルータ・スイッチのエネルギー消費量とエネルギー削減効果の予測を図 2.4-8 に示す。
ルータ・スイッチは情報爆発に伴い機器数が増加しており、全体のエネルギー消費量も大きく伸びている。日本では、現状のままでは 2025 年から 2050 年にかけてエネルギー消費量が約 690 億 kWh/年から約 1,050 億 kWh/年になるところ、エネルギー削減効果によって2025 年に 25% (約 170 億 kWh/年)、2050 年に 60% (約 630 億 kWh/年) 抑制される。世界全体では、2025 年に 1 兆 kWH/年、2050 年に 2.6 兆 kWh/年となるところ、エネルギー削減効
果によって 2025 年と 2050 年の伸びが、それぞれ 25% (約 2,500 億 kWh/年) と 60% (約 1.6
兆 kWh/年) 抑制されている。

47

1台あたり年間
電力消費量

分類

ベース

2005年

ライン

前提

普及型

高信頼 クラスター型(kWh/年)(kWh/年) (kWh/年)

1,314

15,06735,040普及型
冗長化構成がない装置–

消費電力 150W

高信頼型

クラスター型

電源、共通制御部、ファンが冗長構成可能な装置
消費電力 1,720W

通信キャリアが基幹系ネット
ワークに導入しているハイエンド装置

転送速度が現在のトレンドで増加

転送速度が現在のトレンドで
増加

–

–

ベース
ライン

2,102

65,291

151,840

–

2025年
技術革新

ベース
ライン

1,577

2,595

48,96896,681

113,880

224,840–

38,672

消費電力が2005年の3%ずつ増加転送速度が現在のトレンドで増加
89,936–

消費電力が2005年時
点の40%になると想定

–

–

ベース
ライン

ベース
ライン

171

9

35

741

14

35

消費電力が2005年時
点の75%になると仮定

転送速度が現在のトレンドで増加–

消費電力が2005年の17%ずつ増加

転送速度が現在のトレンドで増加–

消費電力が2005年時
点の40%になると仮定–

消費電力 4,000W

消費電力が2005年の17%ずつ増加

転送速度が現在のトレンドで増加–

消費電力が2005年時
点の75%になると仮定

転送速度が現在のトレンドで増加–

消費電力が2005年の17%ずつ増加

転送速度が現在のトレンドで増加–

消費電力が2005年時
点の40%になると仮定

前提
L3スイッチL3スイッチ L2スイッチ ﾌﾞﾛｰﾄﾞﾊﾞﾝﾄﾞ(kWh/年・ポート) (kWh/年・ポート)(kWh/年・台)

消費電力が2005年の17%ずつ増加

転送速度が現在のトレンドで増加

1台／１ポートあたり
年間電力消費量分類

2005年

消費電力がベースライ
ンの75%になると仮定

転送速度が現在のトレンドで
増加
–

1,038

消費電力が2005年の3%ずつ増加転送速度が現在のトレンドで
増加

2050年
技術革新

転送速度が現在のトレンドで増加

有線レイヤー３スイッチ–

ポートあたり消費電力
20W

有線レイヤー３スイッチ–

消費電力が2005年の3%ずつ増加

L2スイッチ
有線レイヤー２スイッチ–

ポートあたり消費電力１W

有線レイヤー２スイッチ–

1台の消費電力が2005
年の17%ずつ増加

ブロードバンドルータ
家庭向け無線LANルータ–

消費電力 4W

家庭向け無線LANブロード
バンドルータ–

消費電力 4W

2025年
有線レイヤー３スイッチ
技術革新

ベース
ライン

556

11

26

1,098

17

35

–

消費電力がベースライ
ンの75%になると仮定

有線レイヤー３スイッチ–

消費電力が2005年の3%ずつ増加有線レイヤー２スイッチ–

消費電力がベースライ
ンの75%になると仮定

有線レイヤー２スイッチ–

1台の消費電力が2005
年の17%ずつ増加

家庭向け無線LANルータ–

消費電力がベースライ
ンの75%になると仮定

家庭向け無線LANブロード
バンドルータ–

消費電力 4W

2050年
有線レイヤー３スイッチ
技術革新

439

7

14

–

消費電力がベースライ
ンの40%になると仮定

有線レイヤー２スイッチ–

消費電力が2005年時
点の40%になると仮定

家庭向け無線LANルータ–

消費電力が2005年時
点の40%になると仮定

図 2.4-7：ルータ・スイッチの製品シナリオと 1 台あたりのエネルギー消費量48

ルータ・スイッチ（日本）
1,200

年間消費電力（億ｋWh／年)

1,000
800
631
差
技術革新時

172

600
400

516
200

日本

0

421

0
102
2005

2025
年

2050

単位
ルータ（クラスタ型） 千台
ルータ（高信頼）千台
ルータ（普及型）
千台
スイッチ（L3）
千ポート
スイッチ（L2)
千ポート
家庭向け
ブロードバンドルータ千台
１台あたりエネルギー消費量 ベースライン ルータ（クラスタ型） kWh/年・台
ルータ（高信頼）kWh/年・台ルータ（普及型）
kWh/年・台スイッチ（L3）
kWh/年・port
スイッチ（L2)
kWh/年・port
ブロードバンドルータkWh/年・台
技術革新
ルータ（クラスタ型） kWh/年・台
ルータ（高信頼）kWh/年・台ルータ（普及型）
kWh/年・台スイッチ（L3）
kWh/年・port
スイッチ（L2)
kWh/年・port
ブロードバンドルータkWh/年・台
消費エネルギー総量
ベースライン
億kWh/年
技術革新時
億kWh/年差億kWh/年
普及台数

企業向け

2005
5
272
1,494
14,261
125,115
11,87535,04015,067
1,314
171
9
35

102
102
0

図 2.4-8：ルータ・スイッチの将来予測結果（次ページへ続く）

49

2025
9
546
2,995
28,597
250,889
21,151
151,840
65,291
2,102
741
14
35
113,880
48,968
1,577
556
11
26
688
516
172

2050
10
580
3,180
30,365
266,399
22,609224,840
96,681
2,595
1,098
17
35
89,936
38,672
1,038
439
7
14
1,052
421
631

ルータ・スイッチ（世界）30,000

年間消費電力（億ｋWh／年)

25,00020,00016,001
差技術革新時

15,00010,0002,538
10,667

5,000

世界

0

7,613
0
1,638
2005

2025

2050

年
単位
2005
2025
2050
ルータ（クラスタ型） 千台
70
133
244
ルータ（高信頼）
千台
4,205
7,999
14,643ルータ（普及型）千台
23,05943,86280,295スイッチ（L3）
千ポート
220,168 418,804 766,664
スイッチ（L2)
千ポート
1,931,608 3,674,304 6,726,196
家庭向け
ブロードバンドルータ千台
373,283 524,864 849,958
１台あたりエネルギー消費量 ベースライン ルータ（クラスタ型） kWh/年・台35,040 151,840 224,840
ルータ（高信頼）kWh/年・台15,06765,291
96,681ルータ（普及型）
kWh/年・台
1,314
2,102
2,595
スイッチ（L3）
kWh/年・port
171
741
1,098
スイッチ（L2)
kWh/年・port
9
14
17
ブロードバンドルータkWh/年・台
35
35
35
技術革新
ルータ（クラスタ型） kWh/年・台
0 113,880
89,936
ルータ（高信頼）kWh/年・台0
48,96838,672ルータ（普及型）
kWh/年・台
0
1,577
1,038
スイッチ（L3）
kWh/年・port
0
556
439
スイッチ（L2)
kWh/年・port
0
117
ブロードバンドルータkWh/年・台
026
14
消費エネルギー総量
ベースライン
億kWh/年
1,638
10,151
26,668
技術革新時
億kWh/年
1,638
7,613
10,667
差億kWh/年
0
2,538
16,001
普及台数

企業向け

図 2.4-8：続き

４．５

ディスプレイ（１）予測の前提条件
現在ディスプレイは主としてデスクトップパソコンと共に用いられている。今後はデジ
タルサイネージ（ディスプレイを用いた屋外・店頭広告など）用途が伸びることが予想されるが予測の不確実性が高いため、今回は既存のパソコン向けディスプレイのみを定量的な予測の対象とした。
ディスプレイは 2005 年時点では液晶タイプとブラウン管タイプの両方が普及しており、主流の画面サイズはいずれも 17 インチであった46。また、近年ディスプレイの液晶化と並行して画面サイズの大型化が進行する傾向が見られる。そこで、2025 年、2050 年にはＡ４
サイズ 2 枚分が表示できる 24 インチワイド型が普及すると想定した。
現在パソコン向けディスプレイの出荷台数はデスクトップ PC の出荷台数とほぼ同程度である47ことから、ディスプレイの普及台数はデスクトップパソコンの普及数と同じと仮定し46

電子情報技術産業協会, 2008：情報端末装置に関する市場調査報告書.
電子情報技術産業協会, 各年版：コンピュータおよび関連装置出荷統計(http://it.jeita.or.jp/statistics/index.html)
4750

た。今回の予測と異なる将来シナリオとしては、ノートパソコンに接続するデュアルディ
スプレイの用途が増加しディスプレイの普及台数が拡大する場合、逆に家庭で個人向けテレビとの共用化が進み普及台数が減少する場合、などが考えられる。
また、ディスプレイは現在普及が進んでいる液晶タイプに加え、今後有機 EL などの新しいデバイスが登場することが期待されている 48。出荷ベースの技術革新時の消費電力は、技術ロードマップ48を参考に、2025 年時点では有機 EL と液晶が混在して消費電力は 2005 年
比 29％、2050 年にはさらに省エネが進んで消費電力は 2005 年比 19％まで改善するとした。
ただし、この消費電力は同型画面サイズの出荷ベースの数値であることから、それまでの消費電力の変化を考慮し、ストックベースの消費電力の平均を推定した。
以上の予測の前提条件を図 2.4-9 にまとめた。
1台あたり年間
電力消費量

分類

前提

(kWh/年)
2005年

ベース

家庭：

9

ライン

オフィス：

33

ベース

家庭：

81

ライン

オフィス：

92

ブラウン管（17インチ）と液晶（17インチ）が1：4の比率（どちらも平均的な製品）–

消費電力： ブラウン管（動作時 70W、待機時 5W）、液晶（動作時 31W、待機時 1W）–

使用時間： 家庭 208時間/年、オフィス840時間/年

液晶（24インチワイド）–

消費電力： 液晶（ 動作時 110W、待機時 2W）–

使用時間： 家庭 728時間/年、オフィス840時間/年

2025年
家庭：

43

オフィス：

50

フラットディスプレイ（24インチワイド）– 有機ＥＬと液晶の混在をイメージ– 改善率は、17インチ（有機ＥＬと液晶が１：１の場合）と同じと仮定

ベース

家庭：

81

液晶（24インチワイド）

ライン

オフィス：

92

技術革新

–

消費電力： 液晶（ 動作時 110W、待機時 2W）–

使用時間： 家庭 728時間/年、オフィス840時間/年

2050年
技術革新

家庭：

23

オフィス：

27

フラットディスプレイ（24インチワイド）
改善率は、17インチと同じと仮定
トップランナーからストックの平均値への変換を実施：

図 2.4-9：ディスプレイの想定シナリオと１台あたりの電力消費量（２）予測結果まとめ
ディスプレイのエネルギー消費量とエネルギー削減効果の予測結果を図 2.4-10 に示す。
日本では、現状のままでは 2025 年から 2050 年にかけてエネルギー消費量が 35 億 kWh/
年から 32 億 kWh/年になるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年に 46% (16 億 kWh/年)、2050 年に 71% (23 億 kWh/年) 抑制される。世界全体では、2025 年に 503 億 kWh/年、2050 年に 822 億 kWh/年となるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年と 2050 年の伸びが、それぞれ 46% (231 億 kWh/年) と 71% (584 億 kWh/年) 抑制されている。

48

グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会報告書

51

日本

エネルギー消費量（億kWh/年）

ディスプレイ（日本）

40
35
30

16

25

GIT効果
技術革新

23

20
15
10

0
7

5

19
9

0
2005

2025

2050

（年）
単位
普及台数
ディスプレイ 万台
１台あたりエネルギー消費量 ベースライン kWh/年・台
技術革新
kWh/年・台消費エネルギー総量
ベースライン 億kWh/年
技術革新時 億kWh/年差
億kWh/年

2005
2,849
23
7
7
0

2025
3,962
88
47
35
19
16

2050
3,666
88
25
32
9
23

世界

エネルギー消費量（億kWh/年）

ディスプレイ（世界）

900
800
700
600

584

500
400
300
200
100

231
0
184

272

238

2005

2025

2050

GIT効果
技術革新

0
（年）

単位
普及台数
デスクトップ 万台
１台あたりエネルギー消費量 ベースライン kWh/年・台
技術革新
kWh/年・台消費エネルギー総量
ベースライン 億kWh/年
技術革新時 億kWh/年差
億kWh/年

2005
79,138
23
184
184
0

図 2.4-10：ディスプレイの予測結果

52

2025
57,402
88
47
503
272
231

2050
93,719
88
25
822
238
584

４．６

テレビ

（１）予測の前提条件
テレビは、出荷ベースで 2005 年までブラウン管と液晶が混在しており49、出荷数から 2005
年時点のストック数の比率を推定すると約１：５である。また、その後ブラウン管から液晶への置き換えが進行中である。今後技術革新が進まない場合でも 2025 年と 2050 年には液晶が普及していると想定するのが自然であることから、2025 年と 2050 年のベースライン
で想定する製品は液晶ディスプレイとした。
一方、今後技術革新が進んだ場合、液晶に加え、有機 EL などの新しいデバイスが登場し、エネルギー効率が向上することが期待される。技術革新が進んだ場合のテレビの消費電力
は、技術ロードマップ50を参考に液晶テレビと有機 EL テレビが混在する場合を想定し、出荷ベースで 2025 年に 2005 年比 33％、2050 年に 2005 年比 15％まで改善すると想定した。
ただし、テレビの画面サイズは今後大型化が進み、その分電力消費量は増加すると考えられる。テレビの画面サイズは、2005 年時点ではブラウン管が 25 型、液晶は 32 型が主流である51が、現在大型化のトレンドにある。一方で、日本では部屋の大きさが大型化の制約となる可能性があること、世帯の 2 台目以降のテレビは画面サイズが小さくなると予想されることも加味し、将来の平均的なテレビの画面サイズを 42 型と想定した。また、海外では、特に発展途上国において大型テレビより低コスト型が普及しやすいと考えられることから、日本より大型化の進行が遅く、2025 年の平均的サイズは 32 型、2050 年には 42 型が平均とした。
また、現在テレビの視聴時間は横ばいか微減傾向にある52ことから、2005 年のテレビ視聴
時間は 4.5 時間53、2025 年と 2050 年のテレビ視聴時間は 4 時間とした。
テレビの普及台数は、2005 年については平均使用年数（約 10 年）54分の出荷台数55の累積、将来については一人あたりの普及率予測と将来の推計人口の積から求めた。一人あたりの普及率は、各国の GDP と普及率の関係を示す予測式から推定を行った。ただし、テレビの用途を考慮し、最大の普及数を 1 人一台とした。
以上のテレビの想定シナリオと 1 台あたりの年間電力消費量の仮定を図 2.4-11 にまとめた。

49

電子情報技術産業協会, 各年版：民生用電子機器国内出荷統計
グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会報告書
51
インターネットコム, 2008：テレビに関する調査
52
総務省：各年版情報通信白書
53
資源エネルギー庁、2008：省エネ性能カタログ 2008 冬版
54
内閣府：消費動向調査
55
電子情報技術産業協会 ＨＰ
50

53

1台あたり年間
電力消費量

分類

前提

(kWh/年)
2005年

ブラウン管（25インチ）と液晶（32インチ）が５：１の比率（どちらも平均的な製品）

ベース

130

ライン

ベース

日本：182ライン

世界：131–ブラウン管： 127 kWh/年、液晶： 147 kWh/年–

4.5時間/日使用

日本は液晶（42インチ）、世界は液晶（32インチ）、4時間/日使用
–

液晶：

–

世界のテレビ台数 先進国：発展途上国＝１：３から画面サイズちいさめを想定

182 kWh/年（42インチ）、131 kWh/年（32インチ）

2025年
技術革新

日本：124
世界：89

フラットディスプレイ（日本は42インチ、世界は32インチ）。4時間/日使用– トップランナーの有機ＥＬ（30kWh/年）と液晶（100kWh/年）の混在（有機ＥＬと液晶が１：１の場
合）をイメージ‥ トップランナーからストックの平均値への変換を実施：

液晶（42インチ）、4時間/日使用

ベース

182

ライン

–

液晶：

182 kWh/年

2050年
技術革新

47

フラットディスプレイ（42インチ）。4時間/日使用– 2050年に出荷・トップランナーで30kWh/年‥ トップランナーからストックの平均値への変換を実施：

図 2.4-11：テレビの想定シナリオと 1 台あたりの電力使用量（２）予測結果まとめ
図 2.4-12 にテレビの予測結果を示す。
日本では、現状のままでは 2025 年から 2050 年にかけてエネルギー消費量が 194 億 kWh/
年から 154 億 kWh/年になるところ、
エネルギー削減効果によって 2025 年に 32% (62 億 kWh/年)、2050 年に 74% (114 億 kWh/年) 抑制される。世界全体では、2025 年に 4302 億 kWh/
年、2050 年に 8774 億 kWh/年となるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年と 2050
年の伸びが、それぞれ 32% (1371 億 kWh/年) と 74% (6499 億 kWh/年) 抑制されている。
日本では既にテレビの 1 人あたり普及率が 100%に近いことから、今後 2025 年に向けては画面サイズの大型化により電力消費量が増える一方で、その先は人口の減少により電力消費量が減少に転じている。

54

日本

エネルギー消費量(億kWh/年)

テレビ（日本）

250
200
150

62

0

100

114
148

50

GIT効果
技術革新

132
40

0
2005

2025

2050

（年）
単位
普及台数
万台
１台あたりエネルギー消費量 ベースライン kWh/年・台
技術革新
kWh/年・台消費エネルギー総量
ベースライン 億kWh/年
技術革新時 億kWh/年差
億kWh/年

2005
11,393
130
148
148
0

2025
10,626
182
124
194
132
62

2050
8,472
182
47
154
40
114

世界

エネルギー消費量(億kWh/年)

テレビ（世界）10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0

6,499

GIT効果
技術革新

1,371
0
2,749

2,931

2,275

2025

2050

2005

（年）
単位
普及台数
万台
１台あたりエネルギー消費量 ベースライン kWh/年・台
技術革新
kWh/年・台消費エネルギー総量
ベースライン 億kWh/年
技術革新時 億kWh/年差
億kWh/年

2005
210,933
130
0
2,749
2,749
0

2025
328,424
131
89
4,302
2,931
1,371

2050
481,520
182
47
8,774
2,275
6,499

図 2.4-12：テレビのエネルギー消費量・エネルギー削減効果予測結果

55

４．７

家庭用録画再生機器（DVD 等）（１）予測の前提条件
家庭用の動画の録画再生機は、現在の DVD や BD（ブルーレイディスク）再生機（以下、
プレーヤー）、さらに、同時に HDD も内蔵している録画再生機（以下、レコーダー）の２つを対象として予測を行った。
録画再生機については、動画のソースのひとつである放送が将来どのような形態になっているか、光ディスクによるソフトのパッケージ販売がどの程度ネットワークに移行するのか、ネットワーク配信のうちストリーミングの役割がどの程度重要になっているか、などの要素により、将来の形態が左右される。ここでは、ローカルに動画を保存するニーズ、
保存した動画を記録媒体に移して手渡しで移動させるニーズは将来も普遍と考え、家庭におけるホームサーバの役割を担っている機器を想定した56。
動画の媒体のうち、光ディスクは現在 DVD から BD への移行が始まったところであるが、既に次世代の開発が進んでおり、2025 年に向けては次世代の光ディスクが登場すると予想される。その後 2050 年には、Solid State Disk (SSD) を用いた媒体によりデータの持ち運びが可能になると想定した。また、内臓の HDD も SSD への置き換えが進むほか、動画のデコード回路のエネルギー効率改善が進むことによるエネルギー効率向上が実現すると想定した。機器 1 台あたりのエネルギー消費量は、2025 年のレコーダーは技術ロードマップ57から 25 kWh/年、プレーヤーは現在と同じで 6 kWh/年とした。2050 年にはさらに光ディスク
が SSD に置き換わったと想定し、プレーヤーが 1 kWh/年、レコーダーが 23 kWh/年とした。
DVD プレーヤー・レコーダーの普及比率は、世界と日本で大きく異なる。日本ではプレーヤー・レコーダー全体のうち 80％をレコーダーが占めるのに対し、世界では DVD レコー
ダーの比率は 15％にとどまっている58。これは、テレビや動画ソフトの視聴方法や入手方法が異なっているためで今後も同じ傾向が続くと考えられることから、プレーヤーとレコー
ダーの比率は、日本と世界のどちらでも今後も変化しないと仮定した。
DVD プレーヤーと DVD レコーダーを合わせた録画再生機全体の世帯普及率は、現在約60%であるが、VTR は 2003 年時点で世帯普及率が 80％を越えていた59。VTR の普及率が普及率 60%から約 10 年で 85％まで上昇したことを踏まえ、日本では 2025 年に世帯普及率が100％に達すると仮定し、その後も（次世代機器への入れ替えはあるが）世帯普及率 100％の状態が維持されると仮定した。世界全体では今後世帯普及率が GDP に依存して増加していくとし、その上限は 1 世帯 1 台と仮定した。
さらに、録画再生機の使用時間は現在も将来も変わらず、省エネ法の基準で用いられている使用時間（1 日あたり平均 HDD 録画時間 2 時間、HDD 再生時間 1 時間、DVD 動作時

56

グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会報告書
グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会報告書
58
電子情報技術産業協会, 2008：ＡＶ主要品目世界需要予測～2012 年までの世界需要展望59
電子情報技術産業協会, 2008：ＡＶ主要品目世界需要予測～2012 年までの世界需要展望。内閣府, 各年
版：消費動向調査
57

56

間 0.5 時間、待機時間 20.5 時間60）とした。
以上の予測にあたる前提のうち機器 1 台あたりの予測について、図 2.4-13 にまとめた。
（２）予測結果まとめ
家庭用録画再生装置の将来予測結果を図 2.4-14 にまとめた。
日本では、現状のままでは 2025 年から 2050 年にかけてエネルギー消費量が 22 億 kWh/
年から 19 億 kWh/年になるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年に 59% (13 億 kWh/年)、2050 年に 68% ( 13 億 kWh/年) 抑制される。世界全体では、2025 年に 127 億 kWh/年、2050 年に 215 億 kWh/年となるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年と 2050 年の伸びが、それぞれ 46% ( 59 億 kWh/年) と 70% ( 151 億 kWh/年) 抑制されている。
1台あたり年間
電力消費量

分類

前提

プレーヤー レコーダー(kWh/年)
2005年

ベース
ライン

ベース
ライン

(kWh/年)

6

70

6

70

プレーヤー

レコーダー
DVDとHDDの組み合わせDVD–

消費電力：動作時10W、待機時0.1W–

週11時間再生

DVD–

技術ロードマップ

DVD とHDDの組み合わせ–

消費電力：動作時10W、待機時0.1W–

週11時間再生–技術ロードマップ

2025年
光ディスク
技術革新

ベース
ライン

6

25

–

消費電力：動作時10W、待機時0.1W–

週11時間再生
DVDとHDDの組み合わせ

DVD
6

70

光ディスク＋ＨＤＤ？
– 技術ロードマップ（ＢＤ）–

消費電力：動作時10W、待機時0.1W–

週11時間再生–技術ロードマップ（ＢＤ）

2050年
SSD等を利用した録画・再生装置？
技術革新

1

2３

図 2.4-13：60–

消費電力：動作時2W、待機時0.1W

SSD等を利用した録画・再生装置？
–

ＤＶＤ再生がＳＳＤになったと仮定

家庭用録画再生機器の予測の前提

省エネルギーセンター：省エネ性能カタログ 2008 年冬版

57

日本

エネルギー消費量(億kWh/年)

DVD（日本）

25
20
15

13
0

GIT効果
技術革新

13

10
5

13
9

6

0
2005

2025

2050

（年）
単位
プレーヤー 万台
レコーダー 万台
１台あたりエネルギー消費量 ベースライン プレーヤー kWh/年・台
レコーダー kWh/年・台
技術革新
プレーヤー kWh/年・台
レコーダー kWh/年・台
消費エネルギー総量
ベースライン
億kWh/年
技術革新時
億kWh/年差億kWh/年

2005
1,463
1,800
6
70
6
70
13
13
0

普及台数

2025
2,423
2,982
6
70
6
25
22
9
13

2050
2,059
2,535
6
70
1
23
19
6
13

DVD（世界）世界

エネルギー消費量(億kWh/年)

250
200
150

151

100

59

GIT効果
技術革新

0
50

70

68

64

2025

2050

0
2005

（年）
単位
プレーヤー 万台
レコーダー 万台
１台あたりエネルギー消費量 ベースライン プレーヤー kWh/年・台
レコーダー kWh/年・台
技術革新
プレーヤー kWh/年・台
レコーダー kWh/年・台
消費エネルギー総量
ベースライン
億kWh/年
技術革新時
億kWh/年差億kWh/年
普及台数

図 2.4-14：

2005
32,570
7,290
6
70
6
70
70
70
0

2025
59,798
13,107
6
70
6
25
127
68
59

2050
110,023
21,587
6
70
1
23
215
64
151

家庭用録画再生装置のエネルギー消費量・エネルギー削減効果予測結果

58

４．８

冷蔵庫

（１）予測の前提条件
冷蔵庫はこれまでエネルギー効率が著しく向上しており、容量 １Ｌあたりの消費電力量
は 2000 年から現在にかけておよそ半減している61。しかしその改善幅は近年縮小傾向にあり、理論的な限界のため今後の大幅なエネルギー効率向上は困難と認識されている。
冷蔵庫のエネルギー使用量に大きく影響するのはその容量である。現在日本では容量 300～400Ｌの高付加価値型冷蔵庫が販売の中心となっている。海外では異なり、例えばヨーロ
ッパでは容量が 200Ｌ程度の中小型冷蔵庫、アメリカでは容量 500Ｌ程度の大型冷蔵庫、東南アジアなどでは容量 100～200Ｌ程度の小型冷蔵庫が主流となっている62。
そこで、冷蔵庫の容量を次のとおり設定した：日本では 2005 年時点で容量 400Ｌの冷蔵庫が主流であり、大型化のトレンドの一方で高齢化や世帯人員減少など小型化につながる
トレンドも存在することから、平均的な容量は 2025 年に 400L、2050 年には 300Ｌとした。
日本以外の先進国では、同様の理由で 2005 年～2050 年の全ての期間で容量 300Ｌが主流とした。一方、発展途上国では、2005 年時点で容量 200Ｌの冷蔵庫が主流であるのに対し、2025 年・2050 年には大型化が進み容量 300Ｌの冷蔵庫が主流となると仮定した。
また、2005 年の日本の冷蔵庫の普及数は、平均使用年数(10.4 年)63分の出荷台数64の累積から求めた。冷蔵庫の普及台数は世帯数との関連が深いと考えられるため、将来・世界の冷蔵庫普及率は GDP と冷蔵庫の世帯普及率の予測式から推定した。2005 年の日本の冷蔵庫
普及台数は世帯数の約 1.3 倍であることから、日本・世界の両方で普及の上限は世帯数の1.3 倍と仮定した。
冷蔵庫の将来の消費電力は、技術ロードマップ65を参照した。2025 年には AFP が 2005 年
比で約 60％になると予想されていること、その後理論的限界のためエネルギー効率向上が困難と考えられていることから、2005 年、2050 年のどちらも 2005 年比で 60%のエネルギ
ー消費量とした。
以上の予測の前提を図 2.4-15 にまとめた。

61

資源エネルギー庁、省エネルギーセンター：2008 年冬版省エネ性能カタログ
省エネルギーセンター：省エネ法特定機器の国際競争力に関する調査報告書
63
内閣府, 各年版：消費動向調査
64
日本電機工業会, 2007：白物家電 7 品目の世界需要予測
65
グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会報告書
6259

1台あたり年間
電力消費量

分類

2005年

ベース
ライン

ベース
ライン
2025年
技術革新

ベース
ライン

前提

先進国

発展途上国

(kWh/年)
日本：
632
世界：
650

(kWh/年)

先進国（日本を含む）
容量300L（日本のみ400L)–

過去11年の効率改善を考慮

容量200Lを仮定–

特にアジア圏では冷蔵庫の用途が限定的で、小型が主流–

過去11年の効率改善を考慮

801

650

容量300Lを仮定（2005年時点の出荷品）– 日本は400L– 高齢化に伴う世帯人員により容積減少
と想定

日本：
442
世界：
455

455

容量300Lを仮定– 日本は400L– 消費電力が2005年時点の60%になると
仮定

650

650

390

390

日本：
632
世界：
650

発展途上国（主にアジア）

容量300Lを仮定（2005年時点の出荷品）–

高齢化に伴う世帯人員により容積減少と想定

容量300Lを仮定（2005年時点の出荷品）–

用途・容量が変わらないと仮定した

容量200Lを仮定–

消費電力が2005年時点の60%になると仮定

容量300Lを仮定（2005年時点の出荷品）–

用途・容量が変わらないと仮定した

2050年
容量300Lを仮定

容量300Lを仮定
技術革新

図 2.4-15：–

消費電力が2005年時点の60%になると仮定–

消費電力が2005年時点の60%になると仮定

冷蔵庫の想定シナリオと 1 台あたりの消費電力量（２）予測結果まとめ
図 2.4-16 は、冷蔵庫の将来予測結果である。既述のとおり冷蔵庫は既に大幅なエネルギ
ー効率向上を達成していることから、2005 年を起点とした結果に加え、2000 年を起点としたエネルギー削減効果を、参考のため併せて示した。
2005 年起点の結果においては、日本で 2005 年時点で 412 億 kWh/年の電力消費し、技術革新がない場合はほぼ横ばいから微減傾向であるのが、エネルギー削減効果によってさらに減少する結果となっている。日本では、現状のままでは 2025 年から 2050 年にかけてエ
ネルギー消費量が 374 億 kWh/年から 327 億 kWh/年になるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年に 30% (112 億 kWh/年)、2050 年に 40% (131 億 kWh/年) 抑制される。世界全体では、2025 年に 10620 億 kWh/年、2050 年に 17405 億 kWh/年となるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年と 2050 年の伸びが、それぞれ 30% ( 3186 億 kWh/年) と 40% (6962
億 kWh/年)抑制されている。
なお、データの制約から詳細な検証は困難であるが、特に世界では現状エネルギー効率の悪い冷蔵庫の占める割合が高いと考えられることから、技術革新によるエネルギー使用量の削減量は予測値より上ぶれする可能性も考えられる。

60

日本

エネルギー消費量（億ｋWh／年)

冷蔵庫（日本）

800
700
600
500

225

400

0

299
112

300

412

200

262

100

(2000レベル）
GIT効果
技術革新

262
131
196

0
2005

2025

2050

（年）
単位
普及台数
万台
１台あたりエネルギー消費量 (2000レベル）kWh/年・台
ベースライン kWh/年・台
技術革新
kWh/年・台消費エネルギー総量(2000レベル）kWh/年・台
ベースライン 億kWh/年
技術革新時 億kWh/年差
億kWh/年(2000レベル）億kWh/年

2005
5,596
1,138
736
637
412
412
0
225

2025
5,921
1,138
632
442
674
374
262
112
299

2050
5,033
1,170
650
390
589
327
196
131
262

世界

エネルギー消費量（億ｋWh／年)

冷蔵庫（世界）35,00030,00025,00013,92420,0008,496

15,00010,000
5,000

4,043
0
8,185

3,186

2005

2025

7,434

6,962

(2000レベル）
GIT効果
技術革新

10,443

0
2050

（年）
単位
2005
普及台数
万台
104,510
１台あたりエネルギー消費量 (2000レベル）kWh/年・台
1,170
ベースライン kWh/年・台783
技術革新
kWh/年・台消費エネルギー総量(2000レベル）
12,228
ベースライン 億kWh/年
8,185
技術革新時 億kWh/年
8,185
差
億kWh/年
0(2000レベル）億kWh/年
4,043

2025
163,389
1,170
650
455
19,117
10,620
7,434
3,186
8,496

2050
267,767
1,170
650
390
31,32917,405
10,443
6,962
13,924

図 2.4-16：冷蔵庫のエネルギー消費量・エネルギー削減効果予測結果

61

４．９

照明機器

（１）予測の前提条件
照明は国によって普及している光源や使用方法が大きく異なる。例えば日本ではエネル
ギー効率が高い蛍光灯の普及割合が高く、EU では白熱電球の比率が高い。また、日本と EUでは一人あたりの光の量も異なっており、日本は EU よりも一人あたりの光束の量が約 40％多いという特徴がある66。
また、照明は、使用場所や用途によっても利用される器具や使用時間が異なる。家庭では、リビングで蛍光灯、廊下などで白熱電球と電球型蛍光灯（CFL）が主に利用されている。
オフィスでは主に蛍光灯とＨｆ型蛍光灯が利用されており、一部点光源として白熱電球とCFL が使用されている。また店舗のうちスーパー等では蛍光灯とＨｆ型蛍光灯、ブティッ
クやデパートを中心に白熱電球、CFL、High Intensity Discharge (HID) ランプが利用されている。
今後、LED や有機 EL 照明の開発に伴い、将来的には照明の形態・用途が変化する可能性が考えられる。しかし、将来予測においては、それぞれの用途の割合は変わらず、新しい技術の光源への入れ替えが進むと仮定した。蛍光灯は通常のものから Hf 型蛍光灯への置き換えが進む。ただし、照明器具の置き換え工事が必要なため、入れ替えには建築物のリニ
ューアル期間と同程度の時間（約 30 年で一巡67）がかかると考えられる。白熱電球は現在
世界的に CFL への置き換えが進んでいることから、2025 年には全ての白熱電球が CFL へ置
き換わると想定した。さらに、2050 年には LED の普及も始まり、CFL の半分が LED に置
き換わると仮定した。HID ランプは今後も変わらず利用されるとした。
また、それぞれの機器の効率は、ロードマップ68とエキスパートコメントから図 2.4-17に示した消費電力の推移で改善されるとした。
あわせて、照明の制御による効率向上も考慮した。例えば、調光機能つきの照明器具を導入し照度をコントロールすれば、照明の電力使用量を抑えることが可能である。特に、照度センサーなどを用いた自動制御により、利便性を損なわずに照明の電力使用量を抑えることが可能になる。調光機能つきの照明機器導入により電力使用量が約 2 割削減されたとのアンケート結果69から、予測では、制御の効果により各機器で 2 割のエネルギー削減が実現するとした。
以上の前提を図 2.4-17 にまとめた。

66

日本電球工業会, 2008：照明における省エネ提案～地球温暖化防止のために～
環境省, 2003：Ｈ16 年度地球温暖化対策技術検討会資料
68
グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会報告書
69
松下電器産業株式会社 システム創造研究所, 2008：家電省エネ効果推計報告書―冷蔵庫・エアコン・テ
レビ・照明―
67

62

使用場所

用途

使用される機器と消費電力（／削減効果）／普及割合（ストック）2005年、
ベースライン（2025、2050）

2025年（技術革新）

2050年（技術革新）

蛍光灯(66W1)80%

蛍光灯(66W)50%Ｈｆ型蛍光灯(53W2)

20%Ｈｆ型蛍光灯(53W)

50%

点光源
（トイレ、階段、スタンドなど）

白熱電球(60W)

50%

CＦＬ(12W)

100%

ＣＦＬ(12W3)

50%

ＣＦＬ(12W)
50%
ＬＥＤ（ダウンライト; 8W） 50%

面光源（執務スペース）

蛍光灯(40W)50%Ｈｆ型蛍光灯(32W)

100%

Ｈｆ型蛍光灯(32W)

Ｈｆ型蛍光灯(32W)

50%
ＣＦＬ(12W)

100%

ＣＦＬ (12W)
50%
ＬＥＤ（ダウンライト; 8W） 50%

Ｈｆ型蛍光灯(32W)

100%

Ｈｆ型蛍光灯(32W)

面光源（リビングなど）
家庭

器具

オフィス
点光源（ダウンライトなど）

面光源（スーパーなど）

白熱電球(60W)

50%

ＣＦＬ(12W)50%

蛍光灯(40W)50%Ｈｆ型蛍光灯(32W)

50%

白熱電球(60W)
ＣＦＬ (12W)
ＨＩＤ(70W)

15%
80%
5%

ＣＦＬ(60W)
ＨＩＤ(70W)

Ｈｆ型蛍光灯(53W)

100%

100%

100%

店舗
点光源（ブティック、デパートなど）（日/世依存）（日/世依存）ＣＦＬ(60W)
ＨＩＤ(70W)（日/世依存）（日/世依存）制御

家庭削減効果20%0%

削減効果20%30%

削減効果20%

30%

オフィス・
店舗

削減効果20%0%

削減効果20%50%

削減効果20%50%

図 2.4-17：照明の想定シナリオと普及割合
また、国別の照明方式の差異も考慮した。日本と EU の一人あたりの光源数を比較すると、日本では蛍光灯の比率が高いのに対し、EU では点光源（現在のところ白熱電球）の比率が高い。世界の照明の状況に関する充分な統計を入手するのが難しいことから、統計が利用可能な EU の光源の割合70を 2005 年時点の世界の平均像とし、それぞれ家庭・オフィス・
店舗での一人あたりの照明数を設定した（表 2.4-2）。
表 2.4-2：場所別・用途別の一人あたり照明数設定
場所
家庭
オフィス
店舗

用途

日本（台／人）

世界平均（台／人）

リビング等

2.7

1.1

廊下等

0.8

2.2

執務スペース

21

8.7

廊下等

3.6

9.7

スーパー等

11

4.5

デパート等

1.9

5.1

デパート等(HID)

0.99

1.4

照明の普及数は、表 2.4-2 の 1 人あたり照明数と、各国の人口・オフィス従業員数・店舗
従業員数を用いて予測した。オフィスと店舗の従業員数は付録 A.1 の方法で予測をおこなっ

70

日本電球工業会, 2008：照明における省エネ提案～地球温暖化防止のために～63た。また、国別の照明数推定においては、表 2.4-2 の照明数に係数をかけ、GDP と照明普及数の相関を考慮した。
照明の使用時間は使用場所、用途によって異なることから、各使用場所の照明の使用時
間を図 2.4-18 のとおり設定した。
場面

照明器具

日本

蛍光灯

世界

365日／年

家庭リビング等

Ｈｆ型蛍光灯
白熱電球

廊下等

ＣＦＬ、ＬＥＤ5.5h/日2

5.5h/日

365日／年

リビング／

365日／年

1h/日

廊下等

2.6h/日1

オフィス

蛍光灯、ＨＦ型
就業時間

12h／日

店舗

蛍光灯、ＨＦ型

開店・

白熱電球、ＣＦＬ、ＬＥＤ

準備中

白熱電球、ＣＦＬ、ＬＥＤ

365日／年
リビング等

290日／年290日／年
就業時間

12h／日

290日／年

開店・290日／年

10h／日

準備中

10h／日

ＨＩＤ

図 2.4-18：使用場所別照明使用時間（２）予測結果まとめ
以上の予測結果を図 2.4-19 に示した。
日本では、現状のままでは 2025 年から 2050 年にかけてエネルギー消費量が 1645 億 kWh/
年から 1442 億 kWh/年になるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年に 24% (413 億
kWh/年)、2050 年に 35% ( 508 億 kWh/年) エネルギー消費量が抑制される。世界全体では、2025 年に 17660 億 kWh/年、2050 年に 31409 億 kWh/年となるところ、エネルギー削減効果
によって 2025 年と 2050 年の伸びが、それぞれ 42% (7342 億 kWh/年) と 52% (16311 億 kWh/年) 抑制されている。
蛍光灯が既に普及している日本では、照明器具の発光効率向上のみでは 2025 年に削減効
果は小さく約 2 割程度、一方白熱電球の比率が高い世界では約 3 割程度の削減効果が期待できる。さらに、照明機器に調光などの制御機能を追加することで、エネルギー使用量の削減を期待することができる。制御機能は器具の入れ替えが必要なため、普及には一定の時間が必要と考えられるが、2050 年には広く普及しエネルギー効率向上に寄与すると考えられる。
また、今回の結果では直接考慮していないが、照明の IT による制御には更なる可能性も考えられる。例えば LED は光の利用効率を高めることが容易であることから、LED の普及に伴い、制御によるエネルギー削減効果が今回の予測より拡大する可能性が考えられている。

64

照明（日本）日本

年間消費電力量（億kWh/年）

1,800
1,600
1,400

0

1,200

285
128

280
228

1,000
800

1,260

600

1,233

GIT効果（機器）
GIT効果（制御）
技術革新

934

400
200
0
2005

2025

2050

（年）

家庭・年間電力量 ベースライン
億kWH/年
技術革新（ランプ 億kWH/年
技術革新
億kWH/年
業務・年間電力量 ベースライン
億kWH/年
技術革新（ランプ 億kWH/年
技術革新
億kWH/年
合計
ベースライン
億kWH/年
技術革新（ランプ 億kWH/年
技術革新
億kWH/年差（機器）億kWH/年差（制御）億kWH/年

2005
257
257
257
1,003
1,003
1,003
1,260
1,260
1,260
0
0

2025
244
220
205
1,401
1,140
1,028
1,645
1,360
1,233
285
128

2050
238
191
153
1,205
971
781
1,442
1,162
934
280
228

照明（世界）

世界

年間消費電力量（億kWh/年）

35,00030,00012,68425,00020,00015,00010,000

0

6,280
1,062

5,000

10,01910,319

2005

2025

3,627

GIT効果（機器）
GIT効果（制御）技術革新

15,097

0
2050

（年）

家庭・年間電力量 ベースライン
億kWH/年
技術革新（ランプ 億kWH/年
技術革新
億kWH/年
業務・年間電力量 ベースライン
億kWH/年
技術革新（ランプ 億kWH/年
技術革新
億kWH/年
合計
ベースライン
億kWH/年
技術革新（ランプ 億kWH/年
技術革新
億kWH/年差（機器）億kWH/年差（制御）億kWH/年

2005
2,060
2,060
2,060
7,959
7,959
7,959
10,01910,01910,019
0
0

2025
3,631
2,454
2,290
14,0298,926
8,028
17,66011,380
10,319
6,280
1,062

2050
6,386
3,764
3,011
25,023
14,96012,086
31,40918,72415,097
12,6843,627

図 2.4-19：照明のエネルギー消費量・エネルギー削減効果予測結果

65

４．１０

エアコン

（１）予測の前提条件
エアコンに代表される空調は、電気を利用したもの、ガスを利用したものなど、家庭用も業務用も種類が多岐に分かれる。その全てを対象とすることは困難であるため、ここでは家庭用としてルームエアコン、業務用としてパッケージエアコンとマルチエアコンを対象とした。特に業務用においては、これら以外にも、チリングユニット式の空調、ターボ
冷凍機、ガス式空調など多くの方式が存在しており、今回対象としているのは空調全体の一部である。
製品のシナリオとして、家庭向けルームエアコンは 6～８畳を対象とする冷房能力 2.8 kWの機器、パッケージエアコンは冷房能力を 12.5 kW の機器を想定した71。
冷蔵庫と同様、エアコンも、これまでエネルギー効率が改善されてきている一方で、理論的な限界から今後の大幅な機器の効率向上は基礎的な原理に大幅な革新がない限り難し
いと考えられている。そこで、技術ロードマップ72から、エアコン 1 台あたりの消費電力は、
2025 年 2050 年共に 2005 年比 80%となるとした。ベースラインについては 2005 年時点の製品が市場に普及したときと考えた。
また、エアコンの普及数は、家庭用と業務用の合計について、GDP から普及率を予測する予測式を用いた。これは、家庭用と業務用の比率が国によって異なるためである。最大の普及数は１人１台としたが、北海道など普及率が低い地域がある日本では普及率 90％を最大の普及率とした。また、世界の中にはエアコンの普及率が低い国が存在する。現状の出荷台数73を参照し、ヨーロッパの北部やカナダでは一人あたり普及率が最大 5％に限られると仮定した。
家庭用エアコンと業務用エアコンの比は、世界平均では 4：1 だが、国によって異なっている（例えば日本では 9：１74）。そこで、比率のデータが利用可能な国については将来も2005 年と同じ比率と仮定し、データが利用できない国については世界平均の値を仮定した。
また、気候や文化の違いによってエアコンの使用期間は異なるため、1 年のうちでの使用
時期は国によって別々に設定した（図 2.4-20）。

71

資源エネルギー庁、省エネルギーセンター、2008 年冬版省エネ性能カタログ
グリーン IT 推進協議会, 2009：平成 20 年度技術検討委員会報告書
73
日本冷凍空調工業会, 2008：統計データ(http://www.jraia.or.jp/frameset_statistic.html)。 日本電機工業会,
2007：白物家電 7 品目の世界需要予測
74
日本冷凍空調工業会, 2008：統計データ(http://www.jraia.or.jp/frameset_statistic.html)
72

66

年間使用期間（ヶ月／年）

冷房＋暖房
地域

該当地域・国

冷房

暖房

3

3

日本、アメリカ、韓国、中国 など

10ヨーロッパ北部（フランス、イギリス、ドイツなど）、
カナダ など

3

0

11

0

高緯度／
利用習慣なし

中緯度

低緯度／
高湿度

ヨーロッパ南部（スペイン、イタリアなど）、ロシア、
オーストラリア、アフリカ・南アメリカの中緯度地域など

東南アジア、インド、中東、アフリカ・南アメリカの低緯度地域 など

図 2.4-20：国別のエアコン使用期間設定
使用時期の 1 日あたり使用時間は、家庭では冷房が 1 日 6.5 時間、暖房が 5.5 時間とした。
業務用エアコンの使用時間は、オフィス・学校・店舗などの平均的な値と考え、1 日 10 時
間で週 5 日稼動とした。さらに、家庭においてはエアコンの使用は平均世帯人員に依存すると考えられることから、平均世帯人員の関数であるエネルギー利用の効率係数を考慮した。
今回の予測では考慮していないが、家庭においては、今後家の断熱性能が向上すること
でエアコンの負荷が減少することが見込まれている。また、使用動向が変化し使用時間が増加する可能性も考えられるが、こちらも今回の予測では 2005 年と変わらないと仮定した。
エアコンの想定シナリオを図 2.4-21 にまとめた。

67

分類

2005年

消費電力

ベース
ライン

ベース
ライン

前提

ルーム

パッケージ

(W)

(W)

ルームエアコン

冷：
673
暖：
742

冷：
4484
暖：
4089

冷：
459
暖：
540

冷：
3060
暖：
2975

冷房能力2.8kWのルームエアコン

冷：
471
暖：
519

冷：
3139
暖：
2862

冷房能力2.8kWのルームエアコン

冷：
540
暖：
635

冷：
3600
暖：
3500

冷房能力2.8kWのルームエアコン

冷：
432
暖：
508

冷：
2880
暖：
2800

冷房能力2.8kWのルームエアコン

冷房能力2.8kWのルームエアコン––

過去10.5年のストック

2005年時点の出荷品

パッケージエアコン
冷房能力12.5kWのパッケージエアコン–

過去10.5年のストック

冷房能力12.5kWのパッケージエアコン–

2005年時点の出荷品

2025年
技術革新

ベース
ライン

冷房能力12.5kWのパッケージエアコン–

電力消費量が2005年の20％削減–

電力消費量が2005年の20％削減–

10.5年のストック–

10.5年のストック–

2005年時点の出荷品

冷房能力12.5kWのパッケージエアコン–

2005年時点の出荷品

2050年
技術革新

冷房能力12.5kWのパッケージエアコン–

電力消費量が2005年の20％削減–

電力消費量が2005年の20％削減–

10.5年のストック–

10.5年のストック

図 2.4-21：エアコンの予測の前提（２）予測結果まとめ
以上の結果得られた予測結果を図 2.4-22 に示す。
日本では、現状のままでは 2025 年から 2050 年にかけてエネルギー消費量が 876 億 kWh/
年から 744 億 kWh/年になるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年に 15% (131 億
kWh/年)、2050 年に 20% (149 億 kWh/年) 抑制される。世界全体では、2025 年に 15187 億
kWh/年、2050 年に 27607 億 kWh/年となるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年と2050 年の伸びが、それぞれ 15%( 2278 億 kWh/年)と 20%( 5521 億 kWh/年) 抑制されている。
今後海外（特に東南アジア）では爆発的にエアコンが普及していくと予想されており、高効率の機器を普及することが必要と考えられる。

68

エアコン（日本）

エネルギー消費量（億ｋWh/年）

1,200

0

1,000

131

800
600

149

GIT効果
技術革新

1,063

400

744

595

200

日本

0
2005

2025

2050

（年）
普及台数
使用時間

1台あたり電力 ベースライン

技術革新

年間消費電力 ベースライン
技術革新

ルーム
百万台
パッケージ
百万台
ルーム（冷房）時間／年・台ルーム（暖房）時間／年・台パッケージ（冷房） 時間／年・台
パッケージ（暖房） 時間／年・台ルーム（冷房）W
ルーム（暖房）W
パッケージ（冷房） W
パッケージ（暖房） W
ルーム（冷房）W
ルーム（暖房）W
パッケージ（冷房） W
パッケージ（暖房） W
ルーム
億kWh/年
パッケージ
億kWh/年
合計億kWh/年
ルーム
億kWh/年
パッケージ
億kWh/年
合計億kWh/年差億kWh/年

2005
101
11
435
368
544
544
673
742
4,484
4,089
673
742
4,484
4,089
570
493
1,063
570
493
1,063
0

2025
99
10
446
378
544
544
540
635
3,600
3,500
459
540
3,060
2,975
475
400
876
404
340
744
131

2050
83
9
451
382
544
544
540
635
3,600
3,500
432
508
2,880
2,800
406
338
744
325
270
595
149

図 2.4-22：エアコンのエネルギー消費量・削減効果予測（次ページへ続く）

69

エアコン（世界）エネルギー消費量（億ｋWh/年）

30,0005,521

25,00020,00015,000

GIT効果
技術革新

2,278

10,0000

5,000

10,93822,086
12,909

世界

0
2005

2025

2050

（年）
普及台数
使用時間

1台あたり電力 ベースライン

技術革新

年間消費電力 ベースライン
技術革新

ルーム
百万台
パッケージ
百万台
ルーム（冷房）時間／年・台ルーム（暖房）時間／年・台パッケージ（冷房） 時間／年・台
パッケージ（暖房） 時間／年・台ルーム（冷房）W
ルーム（暖房）W
パッケージ（冷房） W
パッケージ（暖房） W
ルーム（冷房）W
ルーム（暖房）W
パッケージ（冷房） W
パッケージ（暖房） W
ルーム
億kWh/年
パッケージ
億kWh/年
合計億kWh/年
ルーム
億kWh/年
パッケージ
億kWh/年
合計億kWh/年差億kWh/年

図 2.4-22：続き

70

2005
465
176
584
213
661
441
673
742
4,484
4,089
673
742
4,484
4,089
2,556
8,382
10,9382,556
8,382
10,938
0

2025
813
275
672
196
725
419
540
635
3,600
3,500
459
540
3,060
2,975
3,961
11,22615,187
3,367
9,542
12,909
2,278

2050
1,609
428
820
159
894
338
540
635
3,600
3,500
432
508
2,880
2,800
8,750
18,857
27,6077,000
15,08622,0865,521

５．エネルギー削減効果予測まとめ
ここでは、これまでに示した 10 品目の予測結果への検討・整理をおこなう。
まず、予測の不確実性を検討するため、普及台数と機器１台あたりの消費電力の増加率が異なる３つのシナリオ（Ａ～Ｃ）の結果から予測の幅を示した。
予測に用いる普及台数は、その推定値に誤差が生じうる。普及台数誤差をもたらす要因の 1 つとして、GDP から普及率を求める予測式の現実データに対するずれがある。例えば、
PC の予測式（図 2.3-3）では、現実の普及率データが予測式を示す直線の周りにばらついて分布しており、図に示した直線よりも、より傾きが大きい（または小さい）直線の方が予測式として適している可能性が考えられる。そこで、現実データに対して最小二乗近似で求めた直線をシナリオＢ、推定普及率が高い直線をシナリオＡ、推定普及率が低い直線をシナリオＣで考慮した。他の機器についても、フィッティングから求められる予測式をシナリオＢ、より普及率が高い予測式をシナリオＡ、より普及率が低い予測式をシナリオＣで用いた(普及曲線は付録 A.2 参照)。同様に、オフィス就業者数についても推定曲線の幅を考えたほか、ストレージでは、サーバ 1 台あたりのストレージ数も変化させた（表 2.5-1）。
また、１台あたりの消費電力の推定にも誤差が生じうる。将来の消費電力の伸び率推定に用いる過去のトレンドは、限られたサンプルから推定したものであるため、現実との誤差が生じうる。より消費電力の伸び率が高いシナリオ、中間的な伸び率のシナリオ、伸び率が低いシナリオを、それぞれシナリオＡ、Ｂ、Ｃで採用した。
図 2.5-1 は、対象 10 品目について合計したエネルギー消費量とエネルギー削減効果の合計値である。IT 機器の環境負荷には IT 機器を動作するために必要なファシリティ（電源・空調など）によるものも含むと考え、業務用途の多いサーバ・ストレージ・ルータについてはファシリティの寄与も考慮した。2005 年、2025 年、2050 年の Power Usage Effectiveness(PUE) をそれぞれ 1.9、1.8、1.7 とし、その分のエネルギー消費量とエネルギー削減効果を
IT 機器単体の効果に追加した75。
日本においては、10 品目の機器による 2005 年時点のエネルギー消費量は約 3,300 億 kWh/
年だが、このままの状態では、2025 年には約 4,500～5,000 億 kWh/年 (約 4,900 億 kWh/年) に増加する。それが、技術革新によって、2025 年時点でこのうち約 1,200～1,700 億 kWh/年 (約1,400 億 kWh/年) が削減されるという結果になる。世界全体ではエネルギー消費量の増加はさらに速く、2005 年時点で約 3.1～4.2 兆 kWh/年 (約 3.7 兆 kWh/年)、2025 年時点では約 6.0～8.5 兆 kWh/年 (約 7.1 兆 kWh/年) となる。これが、技術革新によって、2025 年時点でこのうち約 1.8～2.9 兆 kWh/年 (約 2.4 兆 kWh/年) が抑制されるという結果になる。
（括弧内はシナリオＢ）

75

ファシリティの空調の寄与がエレクトロニクス機器の「エアコン」と一部重複するが、業務用エアコン
がデータセンタで使用されている比率は小さいと考えた。

71

以上を CO2 排出量に換算76すると、日本では 2025 年時点に 0.9～2.0 億 ton-CO2 に増加するところ 0.2～0.7 億 ton-CO2 の削減が期待され、世界全体では 12.0～34.0 億 ton-CO2 の
うち 3.6～11.6 億 ton-CO2 の排出抑制が期待される。

表 2.5-1：不確実性検討のために設定した複数のシナリオ設定内容
シナリオＡ

シナリオＢ

シナリオＣ

普及率高

普及率中

普及率小

電力増加率高電力増加率中電力増加率小

PC

77

普及率

高

中

低

サーバ

普及率

高

中

低

ボリュームサ

2.5%

1.5%

0.75%

6%

3%

1.5 %

6%

3%

1.5%

高

中

低

サーバ 1 台に2025 年：2025 年：2025 年：

対するストレ

7.3 台／サー

5.3 台／サーバ

3.3 台／サーバ

ージ台数

バ1台

1台

1台

2050 年：2050 年：2050 年：

15 台／サー10 台／サーバ

5.8 台／サーバ

バ1台

1台

1台

ーバの 1 台の消費電力増加幅
ボリュームサーバ以外の 1台の消費電力増加幅
ストレ

1 台あたり消ージ

費電力増加幅
普及数（PC・
サーバ普及数）

・次頁に続く

76
77

将来の不確実性を考慮し、換算係数を 0.2～0.4 [kgCO2/kWh] とした。
詳細は付録 A.2 を参照

72

・前頁の続き
ルータ

シナリオＡ

シナリオＢ

シナリオＣ

高

中

低

普及型ルータの2005 年～2025 年

2005 年～2025 年

2005 年～2025 年

1 台あたり消費

5%

3%

1.5%

2025 年～2050 年

2025 年～2050 年

2025 年～2050 年

2.5%

1.5%

0.75%

ハイエンドルー

2005 年～2025 年

2005 年～2025 年

2005 年～2025 年

タの 1 台あたり

30%

25%

20%

消費電力増加幅2025 年～2050 年

2025 年～2050 年

2025 年～2050 年

15%

12.5%

10%

低

中

高

普及率

量増加幅

ディスプ

普及数（＝デスレイ

クトップ PC 普
及数）

テレビ
家庭用録

幅の設定なし
普及率

低

中

高

普及率

低

高

高

中

高

画再生機
器 (DVD
等)
照明機器
冷蔵庫
エアコン

幅の設定なし
普及率

低

73

世界

日本

世界

7,000
6,000
5,000

1,746

4,039

4,000

GIT効果
技術革新

3,000
2,000

3,266

3,728

1,000

2,861

エネルギー消費量（億kWh/年）

エネルギー消費量（億kWh/年）

シナリオＡ

0
2025

2050

シナリオＢ

（
普及率中・
電力増加率中）

1,409

2,858

3,000

3,529

1,000

GIT効果
技術革新

2,683

0
2005

28,542
41,71956,564

2005

2025

世界

5,000

3,266

GIT効果
技術革新

日本

6,000

2,000

108,232

（年）

7,000

4,000

200,000
180,000
160,000
140,000
120,000
100,000
80,00060,00040,00020,0000（年）

エネルギー消費量（億kWh/年）

2005

エネルギー消費量（億kWh/年）（
普及 率 高 ・
電力増加率高）日本

2025

200,000
180,000
160,000
140,000
120,000
100,000
80,00060,00040,00020,00002050

36,90849,999

2005

2025

2,344

3,000

3,318

GIT効果
技術革新

2,598

0
2,005

2,025

エネルギー消費量（億kWh/年）

エネルギー消費量（億kWh/年）

シナリオＣ

（
普及率低・
電力増加率低）

5,000

3,266

2050

世界

6,000

1,000

72,355

（年）

7,000

2,000

GIT効果
技術革新

23,374

日本

1,182

2050

81,720（年）

4,000

84,024200,000
180,000
160,000
140,000
120,000
100,000
80,00060,00040,00020,0000

2,050

60,654

GIT効果
技術革新

17,74831,18942,347

2,005

2,025

59,664
2,050

（年）

（年）

図 2.5-1：2025 年と 2050 年のエネルギー使用量とエネルギー削減効果（ファシリティの寄与を含む。再掲）
さらに、10 品目のうちからエネルギー消費の伸び率が高いテレビと IT 機器 5 品目を抽出したのが図 2.5-2（日本の結果）である。これらの製品は、合計の電力消費量が 2005 年の
約 510 億 kWh/年から 2025 年の約 1,570～2,550 億 kWh/年 (約 2,000 億 kWh/年) へ約 4 倍になると予想されており、現在のエネルギー消費量は相対的に小さいが、今後技術開発の取り組みが進まない場合エネルギー消費量が急激に伸びることが懸念される、省エネルギーの技術開発に注力することで、そのエネルギー使用量の伸びを約 510～1,100 億 kWh/年 (約740 億 kWh/年) 抑えることが可能になると考えられる。

74

エネルギー消費量（億kWh/年）

シナリオＡ

（
普及率高・
電力増加率高）

日本

5,000
4,500
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0

3,238
1,073
1,473

1,129

2025

2050

508
2005

GIT効果
技術革新

（年）

エネルギー消費量（億kWh/年）

シナリオＢ

（
普及率中・
電力増加率中）

日本

5,000
4,500
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0

736
508
2005

2,057

1,274

951

2025

2050

GIT効果
技術革新

（年）

エネルギー消費量（億kWh/年）

シナリオＣ

（
普及 率 低 ・電力増加率低）

日本

5,000
4,500
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0

GIT効果
技術革新

508
508
2,005

1,543

1,063

865

2,025

2,050

（年）

図 2.5-2：テレビ・IT 機器のエネルギー消費量、エネルギー削減効果予測（ファシリティの寄与を含む。再掲）

75

次に、製品ごとの 2005 年～2050 年の結果（ファシリティの寄与は含めない機器単体の結果）の比較を図 2.5-3 から図 2.5-10 に示した。
図 2.5-3、図 2.5-5、図 2.5-7 は IT 機器、図 2.5-4、図 2.5-6、図 2.5-8 はエレクトロニク
ス機器の予測結果である。それぞれ、シナリオＡ、Ｂ、Ｃの結果を示した。各図の左に日本、右に世界の結果を示した。また、IT 機器と合わせて、ファシリティ部分も含めたデー
タセンタの予測値（第 3 部からの引用）も併せて示した。製品別に見ると、IT 機器では、
特にルータ、ストレージのエネルギー消費量の伸び率が大きく、日本では 2 品目の合計が2005 年の約 110 億 kWh/年から 2025 年に約 800 億 kWh/年となり、世界では 2005 年の約 1,700
億 kWh/年から 2025 年には約 1.2 兆 kWh/年となる。それに対し、技術革新が進んだ場合のエネルギー削減効果もやはり大きく、日本で約 60%のエネルギー削減効果が期待される。
また、日本では、2005 年時点で照明・冷蔵庫などのエレクトロニクス機器のエネルギー
消費量が大きいが、エネルギー削減量に注目すると、照明やエアコンでは既に省エネ性能向上が進んでいるため、エネルギー削減の余地は相対的に少ない。これらの機器で大幅なエネルギー効率化を実現するためには、それぞれの基礎的な原理の革新など、不連続な技
術上のブレークスルーが必要というのがエキスパートの見方である。ただし、世界全体では照明の白熱電灯など効率の低い機器が用いられていることから、効率の高い機器の普及を図ることでエネルギー消費量を削減する余地は大きいと考えられる。
また、シナリオＢにおいて、日本の結果を家庭部門と業務部門に配分したものが、図 2.5-9と図 2.5-10 である（ファシリティの寄与をのぞく）。家庭部門と業務部門でエネルギー消費量の多い機器が異なり、家庭部門ではエレクトロニクス機器が重要であるのに対し、業務部門では照明、空調、IT 機器のエネルギー消費量が重要である。2025 年と 2050 年のエネル
ギー削減効果は、家庭部門で約 300 億 kWh/年と約 420 億 kWh/年、業務部門で約 850 億 kWh/
年と 1,400 億 kWh/年と考えられる。
以上をまとめると、IT・エレクトロニクス機器全体で、2025 年には約 30%のエネルギー削減効果が期待できる中で、日本では特に IT 機器のエネルギー消費量の伸びとエネルギー削減効果が大きい。また、世界全体では普及率上昇に伴うエネルギー消費量の増大は IT 機
器とエレクトロニクス機器の両方で重要であるといえる。

76

日本

世界

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000

2005年

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

PC

22

PC

468

サーバ

63

サーバ

607

ストレージ

9

ストレージ

102

ルータ

ディスプレイ7(データセンタ)

146

2025年

ディスプレイ

15/43

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000
PC

88/110サーバ

ストレージ

34/216

ストレージ

ルータ

602

ディスプレイ

24/20
183

201

2050年

190/557
942/1,177
386/2,430
9,009/3,003

ルータ
ディスプレイ652

311/264
2,006/7,186(データセンタ)

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
11/31

PC

200

(データセンタ)1,425

サーバ(データセンタ)

1,732

ルータ

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
PC

93

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000PC

327/956

サーバ

81/214

サーバ

ストレージ 48842

ストレージ 945

ルータ

500

ディスプレイ

9/23(データセンタ)

165

750

1,504/3,870
16,486

ルータ

12,755

ディスプレイ286/701(データセンタ) 3,155

1,554

19,13329,810

図 2.5-3：IT 機器製品別のエネルギー消費量・エネルギー削減効果（シナリオＡ；普及率高・電力増加率高）

77

日本
エネルギー消費量 (億kWh/年)
500
1,000
1,500

0

2005年

テレビ

13

家庭用録再機

家庭用録再機

1,260

冷蔵庫

1,062

エアコン

0

132 62

家庭用録再機

9/13
1,233
269

冷蔵庫

0

508

131
595

2,931/1,371

11,892

8,532

7,434

3,186

15,125149

2,669

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

家庭用録再機934
196

13,8482,275/6,499

テレビ

6/13

照明機器

8,185

照明機器

エアコン

40/114

11,570

75/65

冷蔵庫

131

79

家庭用録再機エネルギー消費量 (億kWh/年)
500
1,000
1,500

テレビ

エアコン

115
744

エアコン

413

2,749

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000
テレビ

照明機器

冷蔵庫

エアコン

エネルギー消費量 (億kWh/年)
500
1,000
1,500

テレビ

家庭用録再機

照明機器

423

冷蔵庫

2050年

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

テレビ 148

照明機器

2025年

世界

73/172

照明機器

17,727

冷蔵庫

10,443 6,962

エアコン

27,046

19,0506,762

図 2.5-4 ： エ レ ク ト ロ ニ ク ス 機 器 製 品 別 の エ ネ ル ギ ー 消 費 量 ・ エ ネ ル ギ ー 削 減 効 果（シナリオＡ；普及率高・電力増加率高）

78

日本

世界

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
PC

322

サーバ 63

サーバ

607

9

ストレージ

93

PC

2005年

22

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

ストレージ

ルータ 102

ルータ

ディスプレイ7

ディスプレイ(データセンタ)146(データセンタ)

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
PC

2025年

13/36

184
1,425

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000PC

141/412

サーバ

77/73

サーバ

931/878ストレージ

24/101

ストレージ

303/1,304

ルータ

516

ディスプレイ

19/16(データセンタ)

145

172

PC

ディスプレイ458

421

ディスプレイ

9/23(データセンタ)129

248/723
1,494/2,705

サーバ

32/347ルータ

1,798/5,751
エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

PC

71/133

ストレージ272/231(データセンタ)

31/11

サーバ

7,613/2,538

ルータ

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000

2050年

1,638

ストレージ

631

1,042

724/7,746

ルータ

10,667

ディスプレイ238/584(データセンタ) 2,769

16,001

22,773

図 2.5-5：IT 機器製品別のエネルギー消費量・エネルギー削減効果（シナリオＢ；普及率中・電力増加率中）

79

日本

世界

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
1,500

148

テレビ

2005年

家庭用録再機

13

家庭用録再機

1,260
423
1,063

エアコン

2025年

家庭用録再機10,019

冷蔵庫

8,185

エアコン

10,9380132/62

家庭用録再機

1,233

744

冷蔵庫

131

2050年

家庭用録再機

冷蔵庫
エアコン

家庭用録再機

934

508

照明機器

131

595

3,186

12,909

冷蔵庫

149

エアコン

2,278

電力消費量 (億kWh/年)
10,000 20,000 30,000
2,275/6,499

テレビ

6/13

196

7,434

0

40/114

照明機器

10,319 7,341

エアコン

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
1,500
テレビ

68/59

照明機器

115

269

エアコン

413

電力消費量 (億kWh/年)
10,000 20,000 30,000
2,931/1,371

テレビ

9/13

照明機器
冷蔵庫

70

照明機器

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
1,500
テレビ

2,749

テレビ

照明機器
冷蔵庫

電力消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

64/151
15,097

16,312

10,443 6,962
22,0865,521

図 2.5-6：エレクトロニクス機器製品別のエネルギー消費量・エネルギー削減効果（シナリオＢ；普及率中・電力増加率中）

80

日本

世界

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000

2005年

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

PC

22

PC

249

サーバ

63

サーバ

607

ストレージ

93

ストレージ

9
102

ルータ
ディスプレイルータ

7

ディスプレイ146(データセンタ)(データセンタ)

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
PC

2025年

11/11

184
1,425
エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000PC

133/129

サーバ

63/45

サーバ

917/654

ストレージ

11/47

ストレージ

172/788

ルータ

435

ディスプレイ145

ディスプレイ368

12/12

14/145

ストレージ
ルータ

405

ディスプレイ

2/10(データセンタ) 107

1,688/5,582
エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

PC

59/75

サーバ

41/140(データセンタ)

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
PC

6,294/2,098

ルータ

3/10

(データセンタ) 114

2050年

1,529

607

サーバ

1,482/1,836

ストレージ

369/3,927

ルータ
ディスプレイ860

245/237

8,755

13,13345/251(データセンタ) 2,765

22,644

図 2.5-7：IT 機器製品別のエネルギー消費量・エネルギー削減効果（シナリオＣ；普及率低・電力増加率低）

81

日本

世界

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
1,500
148

テレビ

2005年

家庭用録再機

テレビ

13

家庭用録再機

1,260

照明機器
冷蔵庫

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

423
1,062

エアコン

2025年

家庭用録再機132/62

6,318

冷蔵庫

8,185

エアコン

9,220
エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

家庭用録再機

1,233

照明機器
冷蔵庫
エアコン

テレビ

9/13
413

115

269

744

131

2050年

家庭用録再機40/114

4,487

冷蔵庫

7,434

3,186

エアコン

11,935934

冷蔵庫

196 131

エアコン

595

508

149

2,106

エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

家庭用録再機

照明機器

52/47
6,529

テレビ

6/13

2,931/1,371

照明機器

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
1,500
テレビ

48

照明機器

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
1,500
テレビ

2,749

2,275/6,499
48/112

照明機器

8,982 9,572

冷蔵庫

10,443 6,962

エアコン

19,5974,899

図 2.5-8：エレクトロニクス機器製品別のエネルギー消費量・エネルギー削減効果（シナリオＣ；普及率低・電力増加率低）

82

家庭
0

2005年

エネルギー消費量 (億kWh/年)
300
600
900

19

3

PC

サーバ

0

サーバ 63

ストレージ

0

ストレージ

8

ルータ

4

ルータ

98

ディスプレイ1

ディスプレイ

6エネルギー消費量 (億kWh/年)
300
600
900

PC4

0

エネルギー消費量 (億kWh/年)
300
600
900

PC8

13

23

サーバ0 0

サーバ 7773

ストレージ 0 1

ストレージ23100

510

ルータ6 2

ルータ

ディスプレイ7 6

ディスプレイ120エネルギー消費量 (億kWh/年)
300
600
900

PC4

0

170

10

エネルギー消費量 (億kWh/年)
300
600
900

PC7

11

20

サーバ 71133

サーバ 0 02050年

エネルギー消費量 (億kWh/年)
300
600
900

0

PC

0

2025年

業務の一部

ストレージ 32345

ルータ 3 5

ルータ

418

ディスプレイ3 8

ディスプレイ6

ストレージ 0 2627

14

図 2.5-9：IT 機器の製品別・家庭と業務のエネルギー消費量とエネルギー削減効果（シナリオＢ；普及率中・電力増加率中）

83

家庭

業務の一部

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0300 600 900 1,200 1,500
テレビ 148

2005年

家庭用録再機 13
照明機器

257

冷蔵庫

326

テレビ

0

家庭用録再機0

冷蔵庫 982025年

冷蔵庫

家庭用録再機 0 0

205 39

404

71

エアコン

60

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0300 600 900 1,200 1,500

家庭用録再機 0 0

照明機器 15385

冷蔵庫 151

101

エアコン

340

テレビ0 0114

家庭用録再機6 13

2050年

374

冷蔵庫 62 27

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0300 600 900 1,200 1,500
テレビ40

1,028

照明機器

89

207

エアコン

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0300 600 900 1,200 1,500
テレビ 0 062

家庭用録再機9 13
照明機器

493

エアコン

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0300 600 900 1,200 1,500
テレビ 132

1,003

照明機器

570

エアコン

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0300 600 900 1,200 1,500

325

781

照明機器

423

冷蔵庫45 30

81

エアコン

270

68

図 2.5-10：エレクトロニクス機器の製品別・家庭と業務のエネルギー消費量とエネルギー削減効果（シナリオＢ；普及率中・電力増加率中）84

第 2 部付録
Ａ．１「IT 自身の省エネ効果計測・予測」「データセンターの省

エネ効果計測・予測」の前提条件
IT・エレクトロニクス機器の普及や使用状況は社会の状況によって変わってくることから、将来予測にあたっては、前提となる人口・世帯人員・GDP などの将来シナリオを設定することが必要である。今回の予測において想定したシナリオを表 A.1-1 にまとめた。
表 A.1-1：予測において想定したシナリオのまとめ
変数

シナリオの詳細

人口・GDP

RITE システム研究グループのシナリオ78を利用。さらに「日本の将来推計人口」79を併用。

製品の残存率「消費動向調査」80をもとに、製品ごとに買い替え年数を仮定。

オフィス・店舗「世界の統計」81による各国の統計から、GDP とワーカー数の相ワーカー数関を示す予測式を作成。

平均世帯人員「世界の統計」による各国の統計から、GDP と平均世帯人員の関係を示す予測式を作成。

ライフスタイル

人間のライフスタイルは大きくは変わらないと想定。
（予測を技術
革新の効果にフォーカスするため）

まず、人口と GDP の想定は、RITE のモデルに用いられているものと同一のシナリオ 78を採用した。これは、人口については国連の 2006 年推計をベースにして作成された資料である。また、GDP は、世界銀行推計と IPCC SRES B2 シナリオから各国・地域別の予測値が作成されている。予測された人口と GDP の推移は図 A.1-1、図 A.1-2 のとおりである。今後いわゆる BRICs と呼ばれる国（ブラジル、ロシア、インド、中国、南アフリカ）を中心に人口と一人あたり GDP が成長するシナリオとなっている。

78

地球環境産業技術研究機構 システム研究グループ, 2008：ＤＮＥ２１＋モデルの概要― 人口、GDP の想定 ―, (www.rite.or.jp/Japanese/labo/sysken/about-global-warming/download-data/DNE21+_Population+GDP.pdf)
79
国立社会保障・人口問題研究所 (http://www.ipss.go.jp/)
80
内閣府：消費動向調査 (http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/shouhi/shouhi.html)
81
総務省統計局：世界の統計 (http://www.stat.go.jp/data/sekai/index.htm)

85

図 A.1-1：人口の推移想定（出所：RITE78 ）図 A.1-2：GDP の推移想定（出所：RITE 78）
また、製品の現在の普及台数は、商品別の買い替え期間に各製品の出荷台数（または販売台数）をかけるか、商品別の買い替え期間分の出荷台数を累積して推定した。買い替え
期間は、冷蔵庫、テレビ、DVD 等については、消費動向調査の製品寿命を用いた。一方、エアコンについては、リサイクル法の廃棄時点で調べられた製品の寿命を参照した82。ディ
スプレイなどの IT 機器については、アンケート結果から平均的な買い替え期間を設定した。
照明の普及台数は、ストック数推定値83を用いた。
照明やエアコンなど業務部門で用いられる機器では、オフィスや店舗の就業者数を予測

82

松下電器産業株式会社 システム創造研究所, 2008：家電省エネ効果推計報告書―冷蔵庫・エアコン・テ
レビ・照明―
83
社団法人日本電球工業会, 2006：照明における省エネ提案～地球温暖化防止のために～.；（株）富士経済,2008：省 CO2 型建築設備 普及ロードマップ 200886

に用いている。オフィスや店舗の就業者数は、国によるばらつきが大きいという制約はあるものの、GDP が大きい国ほどオフィス就業者・店舗就業者数の割合が高い傾向があることから、機器の普及率と同様、統計データから GDP に対する就業者数の予測式を作成し、推定した。
また、平均世帯人員数（平均的な 1 世帯の構成人員数）も機器の使用状況に影響を与える。やはり GDP が増大すると平均世帯人員数は減少する傾向があることから、ここでは一人あたり GDP と平均世帯人員の予測式を作成し、将来の平均世帯人員を予測した。予測に用いた現在の GDP と平均人員の分布を図 A.1-3 に示した。
GDPｖｓ世帯あたり人員
7

平均人員（人、１９９０－９１）

6
5
4
3
2
1
0
0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

一人あたりGDP（１９９０、ドル）

図 A.1-3：一人あたり GDP と平均世帯人員の分布
最後に、今回の予測では、技術革新による効果を定量化することが主要な目的であった
ことから、人のライフスタイル（エコロジー意識の変化など）が及ぼす影響については考慮していない。実際にはエコロジー意識が高まればエネルギー効率の高い製品の開発がすすむシナリオが考えられる、逆にエコロジー意識が高まらなければ、コストが低くエネル
ギー効率の低い製品に省エネ製品が駆逐されるなど、人のライフスタイルの動向が省エネ製品の普及を左右する可能性が考えられる。

87

Ａ．２

製品別の普及率予測曲線

ここでは、第 2 部「IT 自身の省エネ効果計測・予測」の将来予測において想定した、（1人あたり）GDP から（1 人あたり）普及率または普及数を予測する予測式を示す。
図 A.2-1～図 A.2-8 は、製品別の散布図と推定した予測式（普及率予測曲線）である。
シナリオＢの予測式は、既存の GDP データと製品普及率などの市場データの散布図に曲線をフィッティングすることで推定した。また、シナリオＡとシナリオＣの予測式は、散布図のデータから、その包絡線に近い曲線を選択した。
予測式は多くが直線であるがそれに限らず、散布データの分布から最もよくあてはまると考えられるものを用いた。これは、利用可能なデータの充実度や、製品の特性（必需品であるため普及が速いなど）により適切な曲線は異なると考えたためである。
2005年のPC普及率9080

一人当たりPC保有率 ％

70
60
50
40
30
20
10
0
0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

一人当たりGDP（ドル）図 A.2-1：PC の普及率予測曲線
サーバー数ｖｓGDP
12,000

サーバー数（M台）

10,000y = 1.0703x - 2310.3
8,000
6,000
4,000
2,000
0
0

2,000

4,000

6,000
GDP（Mドル）

8,000

10,000

図 A.2-2：サーバの普及率予測曲線

88

12,000企業向けルータ
9,000

企業向けルータ（千台）

8,000
7,000

y = 0.7965x - 1564.3

6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0
0

2,000

4,000

6,000
8,000
GDP（ドル）

10,00012,00014,00010,00012,00014,000

家庭向けブロードバンドルータ
80,00070,000

ルータ数（千台）

60,000y = 6063.3e0.0002x

50,00040,00030,00020,00010,000
0
0

2,000

4,000

6,000

8,000
GDP

図 A.2-3：ルータの普及率予測曲線
TV

一人あたりのテレビ保有数（台／人）

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0

5,000

10,00015,000 20,000 25,000
一人当たりGDP（ドル）30,00035,000

図 A.2-4：テレビの普及率予測曲線

89

40,000DVD普及率ｖｓGDP（2005年、普及拡大期）
60%

y = 1.20348E-05x
DVD普及台数（台/人）

50%

40%
30%

20%
10%

0%
0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

40000

45000

一人あたりGDP（ドル）DVD普及率ｖｓGDP（2025年・2050年、成熟期）
60%

y = 1.43119E-05x
DVD普及台数（台/人）

50%
40%

30%
20%

10%
0%
0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

一人あたりGDP（ドル）図 A.2-5：家庭用録画再生機器の普及率予測曲線（普及拡大期と成熟期で異なる曲線を用いた）
冷蔵庫普及台数ｖｓGDP

冷蔵庫普及台数（台／世帯）

1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0

5,000

10,00015,000 20,000 25,000
GDP/人（ドル）30,00035,000

図 A.2-6：冷蔵庫の普及率予測曲線

90

40,000照明器具出荷金額ｖｓ一人あたりGDP
7060

一人あたり出荷金額（ドル）y = 17.632Ln(x) - 125.05
50

40

30

20

10

0
0

5,000

10,00015,00020,00025,00030,00035,00040,000

一人あたりGDP（ドル）図 A.2-7：照明の普及率予測曲線
エアコン（ルーム、パッケージ）普及率ｖｓGDP
100%

y = 2.23668E-05x
90%

ひとりあたり普及台数（台／人）

80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
0

5,000

10,00015,00020,00025,000
ひとりあたりGDP（ドル／人）

30,00035,000

図 A.2-8：エアコンの普及率予測曲線

91

40,00045,000第3部

データセンタの省エネ効果計測・予測

１．調査の背景
情報爆発に伴う IT 機器のエネルギー消費増加が問題となっている。その中でも、IT 機器を大量に所有するデータセンタに対する省エネルギー化の取り組みは大変注目を浴びている。WG1 では、IT 機器・エレクトロニクス機器の省エネ効果・予測をおこなっているが、本データセンタ SWG では、データセンタで使用する IT 機器および付帯ファシリティ設備
について特化した角度から、省エネ効果予測に取り組んでいる。
平成 20 年度は、日本および世界の 2050 年までのエネルギー増加のベースラインおよび技術革新と最大限の削減努力を行った場合の予測を実施した。本予測は、データセンタサービス事業者のみならず、サーバを有する広義でのデータセンタの予測を実施しすることとしている。予測を立てることにより、今後の削減努力目標が明確になり、グリーン IT が促進されることを期待している。
また、本 SWG では、データセンタの省エネルギー化を進める上で、データセンタのエネ
ルギー効率を表現するための指標の開発・普及にも取り組んでいる。データセンタのエネ
ルギー指標の一例としては、PUE が広く認知されている。しかし、この指標のみで評価するには様々な不満の声も聞こえている。グリーン・グリッド84を含め、日米欧と意見交換を実施しながら、日本発のデータセンタエネルギー効率指標開発・普及を目指しているとこ
ろである。

84

The Green Grid (http://www.thegreengrid.org/)：データセンタ等のエネルギー効率向上を促進するべく結成されたグローバルコンソーシアム。詳細は、第 6 部２．２．１節参照。

92

２．エネルギー削減効果予測方法
データセンタのエネルギー削減効果を検討するにあたっては、第 2 部の IT 機器・エレク
トロニクス機器と同様に、各機器のエネルギー効率指標を意識して予測を行った。
データセンタのエネルギー効率指標の詳細は 4 章で検討を行うが、指標を構成する「性能」と「消費電力」のうち「性能」は、基本的に「サーバの処理能力」「ストレージの記録
容量」「ネットワーク機器の転送速度」から構成される。そこで、データセンタのエネルギ
ー削減効果を定量化するにあたっては、サーバ、ストレージ、ネットワーク機器のそれぞれにおいて同じ処理能力、記憶容量、転送速度を想定した上で、技術革新が進んだ場合（「技術革新時」）のエネルギー消費量とこれまでの延長線上で技術革新が進んだ場合（「ベースライン」）のエネルギー消費量の差を技術革新の効果と定義した。
将来予測に用いた「性能」は予測のためのシンプルなレベルのもので、4 章で検討する精緻な指標の「性能」と差異が存在する。しかし、基本的には同様の考え方を基にしている。
「ベースライン」と「技術革新時」それぞれの電力消費量は、IT 機器とファシリティ部
分にわけて定量化をおこなった（図 3.2-1）。IT 機器部分については、サーバ数、付随する
ネットワーク機器数、ストレージ数を推定し、それぞれの平均的な電力使用量をかけてエネルギー使用量を推定した。一方、ファシリティ部分については、Power Usage Effectiveness(PUE)85の予測を行うことでそのエネルギー消費量の推定を行った。
IT機器以外（空調など）

IT機器

エネルギー
消費量

サーバー数
＝

ネットワーク機器数 ×
ストレージ数

機器ごとの平均電力使用量

×

PUE
EPAの

出荷量の見積もりやサーバー、ネットワーク

PUEを考慮することで、ストックの残存率を

機器、ストレージのデータセンター全体の考慮して、サーバー

平均的な電力使用量

エネルギー消費量を

数を推定

を使用

推定

仮想化による台数減少効果を含む

電源マネジメントによる平均電力減少を含む

推定方法

図 3.2-1：データセンタのエネルギー消費量予測方法
データセンタの対象範囲は米国環境保護庁 (U.S. Environmental Protection Agency, EPA)のレポート86にならい、市場に出回っている全てのサーバとした。したがって、対象は独立

85

PUE は米国グリーン・グリッドから提案された指標で、（データセンタ全体の電力消費量）／（IT 機器の電力消費量）と定義され、データセンタのファシリティ部分のエネルギー効率を表す。
86
U.S. Environmental Protection Agency, 2007：Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency

93

した建物のデータセンタだけではなく、サーバルームも含まれる。データセンタに含まれるサーバは、第 2 部で検討したサーバ全体と同じ範囲である。ストレージは、第 2 部におけるストレージのうち、「サーバ向けストレージ」全体と一致する。一方、ネットワーク機
器はサーバ 1 台に対し 3 ポートのネットワーク機器が存在すると仮定してポート数の予測を行った。したがって、第 2 部で検討した単体のサーバ、ストレージ、ネットワーク機器のエネルギー削減効果と本章で検討を行ったデータセンタのエネルギー削減効果は重複する部分が存在する。逆に、エネルギー削減効果においてファシリティの効率向上（PUE が１に近づく変化）を考慮に入れている点が、第 2 部における IT 機器の検討と本章の試算の違いである。
また、1 台あたりのエネルギー消費量の設定は、第 2 部に沿っている。サーバとストレー
ジは第 2 部で用いたのと同じ技術ロードマップを用いた。ネットワーク機器については、1
ポートあたりの消費電力が 2005 年時点で 8W とし、その後第 2 部のネットワーク機器と同様の比率（各カテゴリーの加重平均）で変化すると仮定した。
一方、ファシリティ部分のエネルギー消費量は、PUE を推定することで考慮した。EPAのレポート 86 において、採用されたエネルギー効率化の取り組み別に PUE が想定されている。そのうち最先端に近い PUE の値が、技術革新の努力の結果、2025 年・2050 年には平均的に実現されていると仮定した。採用した PUE の値は、2005 年、2025 年、2050 年でそれぞれ 1.9、1.28、1.14 である(図 3.2-2)。ここで、2005 年の PUE として 1.9 という値は実際の平均的な値よりも若干良い値との指摘もあるが、充分なサンプル数の日本の PUE の値はないため、ここでは EPA のシナリオの値を用いた。また、技術革新のない場合（ベースライン）の PUE は、2025 年に 1.8、2050 年に 1.7 にとどまると仮定した。
2005年と想定
歴史トレンドPUE=2.0と仮定

2025年と想定

2050年と想定

現状高効率

運用改善

ベストプラクティス

最先端の省エネ

ファシリティのエネルギー
使用量が毎年1%ずつ改善

本質的には現在の高効率トレンドと同じファシリティだが、以下の機器を含む

最近のベンチマーク研究で最もエネルギー効率の良い施設と同じ効率

開発中の技術（水冷、DC
給電、コージュネ,冷却塔等）を持つ

 95%効率の変換器

 98%効率の変換器

 98%の変換器

 80%効率のUPS

 90%効率のUPS

 95%効率のUPS

 回転数一定のファン

 冷媒（水）を大気で冷却 水冷式ラック 湿度コントロール

 可変速ファン 冷却塔

 冗長な空調ユニット

 冗長な空調ユニット

 可変速ファン（最後の年にPUE=1.9）
シナリオの仮定 コージュネレーション

エネルギー使用量

IT機器

1.00

変圧器損失

1.00

1.00

1.00

0.05

0.05

0.03

0.03

UPS損失

0.17

0.20

0.10

0.05

冷却（冷水）

0.54

0.30

0.10

ファン

0.16

0.13

0.03

0.04

照明

0.08

0.02

0.02

0.02

1.70

1.28

1.14

PUE

2.00

1.00

1.90

図 3.2-2：EPA レポートにおけるシナリオ別ＰＵＥ推定値

Public Law 109-431.

94３．エネルギー削減効果予測結果

図 3.3-1 は、日本と世界におけるデータセンタのエネルギー消費量とエネルギー削減効果の推移（第２部のシナリオＢに対応する結果）である。グラフ全体が技術革新のない場合のエネルギー消費量の推移で、現状のままではエネルギー消費量が大幅に増加するところ、
技術革新の効果により「技術革新」で示したエネルギー推移まで消費量が抑制される状況を予測している。
2005 年時点のデータセンタによるエネルギー消費量は約 150 億 kWh／年で、日本全体の電力消費量（約 9,200 億 kWh）に占める割合は約 1.5%である。今後技術革新による抑制効
果がない場合、エネルギー消費量は 2025 年時点で 600 億 kWh／年まで増加するが、技術革新効果により 160 億 kWh／年まで抑制される。2025 年の日本におけるデータセンタのエネ
ルギー削減効果は約 440 億 kWh／年と予想されている。2050 年にはさらにデータセンタへのニーズが強くなりエネルギー消費量が約 1,170 億 kWh/年まで増加するところ、技術革新
効果によって約 1,030 億 kWh/年のエネルギー削減効果が期待される。
日本の技術革新が進んだ場合に注目すると、エネルギー消費量は 2005 年の約 150 億 kWh/
年から 2025 年には約 160 億 kWh/年になっている。
この間、技術革新の努力が進むとはいえ、IT 機器のエネルギー消費量は約 77 億 kWh/年から約 130 億 kWh/年と約 1.5 倍になっている
が、ファシリティが効率化し PUE が 1.9 から 1.28 に改善することで、全体のエネルギー消費量が微増にとどまっている（図 3.3-2）。
また、世界全体では、技術革新がない場合のエネルギー消費量の伸び率はさらに高くなる。技術革新がない場合のエネルギー消費量が 2025 年に約 7,500 億 kWh/年、技術革新によるエネルギー削減効果は約 5,600 億 kWh／年と予想される。
データセンタにおけるエネルギー削減は IT 機器のエネルギー削減効果とファシリティのエネルギー削減効果に分かれる。このうち、ファシリティのエネルギー削減効果には、IT機器のエネルギー削減によりファシリティの負荷が減少する効果も含まれる。予測結果の詳細を見ると、2025 年には IT 機器のエネルギー効率向上によりエネルギー使用量が約 40%に減少し、さらにファシリティの効率向上によりエネルギー使用量がその 70%に減少している（図 3.3-3）。

95

世界

データセンター（日本）

データセンター（世界）

1,400
1,200
1,000
800

1,030

600
400
200
0

443
0
146

161

140

2005

2025

2050

GIT効果
技術革新

エネルギー消費量 (億kWh/年)

エネルギー消費量 (億kWh/年)

日本
30,00025,00020,00015,00022,50810,000

5,557

5,000
0

0
1,425
2005

（年）

1,992

3,034

2025

2050

（年）

図 3.3-1：データセンタのエネルギー消費量・エネルギー削減効果（再掲）
ストック数

日本

ベースライン サーバー（ボリューム） 万台
サーバー（ミドル）万台
サーバー（ハイエンド） 万台
ストレージ万台
ネットワーク万ポート
技術革新
サーバー（ボリューム） 万台
サーバー（ミドル）万台
サーバー（ハイエンド） 万台
ストレージ万台
ネットワーク万ポート
1台あたり消費量 ベースライン サーバー（ボリューム） kWh/年・台
サーバー（ミドル）kWh/年・台サーバー（ハイエンド） kWh/年・台ストレージ
kWh/年・台
ネットワーク
kWh/年・ポート
技術革新
サーバー（ボリューム） kWh/年・台
サーバー（ミドル）kWh/年・台サーバー（ハイエンド） kWh/年・台ストレージ
kWh/年・台
ネットワーク
kWh/年・ポート
IT機器電力消費量 ベースライン
億kWh/年
技術革新
億kWh/年
PUE
ベースライン
技術革新
電力消費量
ベースライン
億kWh/年
技術革新
億kWh/年
GIT効果
億kWh/年

ストック数

世界

ベースライン サーバー（ボリューム） 万台
サーバー（ミドル）万台
サーバー（ハイエンド） 万台
ストレージ万台
ネットワーク万ポート
技術革新
サーバー（ボリューム） 万台
サーバー（ミドル）万台
サーバー（ハイエンド） 万台
ストレージ万台
ネットワーク万ポート
1台あたり消費量 ベースライン サーバー（ボリューム） kWh/年・台
サーバー（ミドル）kWh/年・台サーバー（ハイエンド） kWh/年・台ストレージ
kWh/年・台
ネットワーク
kWh/年・ポート
技術革新
サーバー（ボリューム） kWh/年・台
サーバー（ミドル）kWh/年・台サーバー（ハイエンド） kWh/年・台ストレージ
kWh/年・台
ネットワーク
kWh/年・ポート
IT機器電力消費量 ベースライン
億kWh/年
技術革新
億kWh/年
PUE
ベースライン
技術革新
電力消費量
ベースライン
億kWh/年
技術革新
億kWh/年
GIT効果
億kWh/年

2005
236
19
1
326
767
236
19
1
326
767
1,918
5,475
67,023
247
70

77
77
1.9
1.9
146
146
0

2005
2,596
126
6
3,480
8,185
2,596
126
6
3,480
8,185
1,918
5,475
67,023
247
70

750
750
1.9
1.9
1,425
1,425
0

2025
583
2
1
3,374
1,758
539
2
1
3,124
1,628
2,493
8,760
107,237
394
238
1,221
4,292
53,618
74
179
335
125
1.8
1.3
603
161
443

2050
615
1
1
7,020
1,854
570
1
1
6,500
1,716
3,213
12,866
157,504
579
343
1,093
3,219
40,214
49
137
689
123
1.7
1.1
1,170
140
1,030

2025
7,502
15
6
43,31822,5706,945
15
640,10920,8982,493
8,760
107,237
394
238
1,221
4,292
53,618
74
179
4,194
1,556
1.8
1.3
7,549
1,992
5,557

2050
13,7796
6
156,673
41,37312,7576
6145,068
38,3083,213
12,866
157,504
579
343
1,093
3,219
40,21449
137
15,025
2,662
1.7
1.1
25,542
3,034
22,508

図 3.3-2：データセンタのエネルギー消費量・エネルギー削減効果（詳細）

96

GIT効果
技術革新

ベースライン（億kWh/年）

2025年のエネルギー削減効果（倍率）
IT機器

ファシリティ

×0.4
日本

603

7,549

（億kWh/年）

×0.7

IT機器消費電力
ベースライン：
335 億kWh/年
技術革新時：
125 億kWh/年

PUE
ベースライン：
技術革新時：

×0.4
世界

技術革新時

1.8
1.28

161

1.8
1.28

1,992

×0.7

IT機器消費電力
ベースライン：
5,194 億kWh/年
技術革新時：
1,556 億kWh/年

PUE
ベースライン：
技術革新時：

図 3.3-3：データセンタのエネルギー削減効果（IT 機器/ファシリティ別、2025 年）

さらに、第 2 部と同様にシナリオＡ～Ｃの３つについて予測を行い、予測の不確実性を検討した。PUE は異なるシナリオを設定することが困難なため全シナリオで共通の値を用い、IT 機器について、第 2 部と同様のシナリオ（表 2.5-1）を設定することで予測の幅を計算した。
図 3.3-4 は、3 つのシナリオのエネルギー消費量とエネルギー削減効果である。データセ
ンタのエネルギー消費量は、日本では現状のままでは 2025 年に約 480～840 億 kWh/年、2050
年に 970～1,720 億 kWh/年になるところ、エネルギー削減効果によって 2025 年に 360～630
億 kWh/年、2050 年に 850～1,540 億 kWh/年のエネルギー消費量が抑制される。世界全体では、2025 年に約 7,300～9,200 億 kWh/年、2050 年に 2.5～3.3 兆 kWh/年となるところ、エネ
ルギー削減効果によって 2025 年と 2050 年のそれぞれで 5,400～7,000 億 kWh/年と 2.2～3.0
兆 kWh/年抑制されている。

97

データセンター（日本）

データセンター（世界）

1,540

GIT効果
技術革新

634
0
146

201

179

2005

2025

2050

25,00020,00029,54315,000

6,989

5,000

0
1,425

2,202

3,421

2025

2050

データセンター（日本）

データセンター（世界）

600

c

400

443

1,030

0
146

161

140

2005

2025

2050

GIT効果
技術革新

エネルギー消費量 (億kWh/年)

（年）

800

30,00025,00020,00015,00022,508

5,000

5,557
0
1,425
2005

1,992

3,034

2025

2050

（年）

（年）

データセンター（日本）

データセンター（世界）

シナリオＣ

（
普及率低・
電力増加率低）

850
356
0
146

126

117

2005

2025

2050

35,00030,00025,00020,00015,00022,381

GIT効果
技術革新

10,000
5,000
0

（年）

GIT効果
技術革新

10,000

0

GIT効果
技術革新

GIT効果
技術革新

10,000

2005

1,000

2,000
1,800
1,600
1,400
1,200
1,000
800
600
400
200
0

30,000

（年）

1,200

0

35,000

0

1,400

200

エネルギー消費量 (億kWh/年)

世界

エネルギー消費量 (億kWh/年)

エネルギー消費量 (億kWh/年)
エネルギー消費量 (億kWh/年)

シナリオＢ

（
普及率中・
電力増加率中）エネルギー消費量 (億kWh/年)

シナリオＡ

（
普及 率 高 ・
電力増加率高）

2,000
1,800
1,600
1,400
1,200
1,000
800
600
400
200
0

日本

5,390
0
1,425

1,880

3,028

2005

2025

2050

（年）

図 3.3-4：データセンタのエネルギー消費量とエネルギー削減効果（3 シナリオ）98

４．データセンタのエネルギー効率指標
サブワーキンググループでは、数回の定例会において、独自のデータセンタエネルギー
効率指標の検討を実施した。指標開発に当たっては、・計算方法または測定方法が簡単であること
・データセンタを横並びにして、比較ができること
・継続して通年の省エネ状況の比較が可能であることを重視するアプローチをとった。以下、検討された新指標の内容について紹介する。

４．１

データセンタのモデル

図 3.4-1 は、今回スコープとしたデータセンタのモデルである。
世界中で、様々な機関、団体がデータセンタのモデル化を実施している。それは、デー
タセンタ内の設備の一部であったり、より大きな範囲であったりする。今回想定したモデ
ルは、データセンタを開発、運営する立場から、コントロール可能な範囲に着目している。
データセンタ内は、サーバ等の IT 機器、空調、電源設備等のファシリティ機器及びそれらの運用に分類した。また、データセンタにデータを INPUT し、OUTPUT を得るには、電力が必要である。電力は、商用電力と、自社内で発電するグリーン電力の２種類に分類した。また、OUTPUT には廃熱を伴う。入力としての自然環境（たとえば寒冷地への立地）
や廃熱の再利用も大きなファクターとなるため、今回廃熱もモデルに取り込んだ。

２.データセンタのモデル
入力

出力

総消費電力

データセンタ

⑦廃熱再利用⑥自然環境①ファシリティ

非CO2

廃熱

電力

②自然エネルギー

電力③IT機器⑤ソフトウェア

入力データ

④運用

出力データ

環境負荷低減対策①ファシリティの省エネ（空調効率UP対策、省エネ機器導入、高圧直流給電、自然利用）②自然エネルギー活用（太陽光発電、風力発電・・）③IT機器の省エネ（省エネタイプ機器の導入）④データセンタ運用による省エネ（仮想化技術、省電力運用）
3⑤ソフトウェアによる省エネ ⑥自然環境利用 ⑦廃熱再利用

図 3.4-1：データセンタのモデル

99

データセンタのエネルギー効率向上の取り組みは、４つに分類することができる。
１．ファシリティの省エネ
空調機器の効率化、電源変換の効率化、自然環境を利用した様々な工夫の推進を促す。
２．IT 機器類の省エネ
日本では省エネ法により、省エネ機器提供側の基準が設定されている。
より省エネな機器の導入を促す。
３．データセンタの効率的運用による省エネ
コンソリゼーション、バーチャライゼーション等により物理機器削減を促す。
４．再生可能エネルギーの使用の更なる推進
データセンタ側の努力によって作られた、太陽光発電、風力発電、水力発電等の推進を促す。
データセンタのエネルギー効率指標は、代表的な４つの取り組みに応じて、それぞれの指標および総合的な指標を策定する必要があると考えられる。
また、現在グリーン・グリッドによって、ファシリティに関する指標である PUE が提唱され、認知が進んでいる。PUE の認知と可視化により、ファシリティに関する省エネ化は加速を見せている。しかし、PUE はデータセンタのファシリティの効率に特化した指標であり、データセンタの省エネ化の努力全体を表現するには充分ではない。
グリーン・グリッドでは、次の段階の指標として、データセンタエネルギー生産性（DCeP）
を提案しているが、現段階では複数のデータセンタ間の比較が難しい。また、日本のデータセンタではハウジングも多数を占めるため、作業量（単位時間完了タスク数）の測定も困難である。

４．２

指標の構成

今回検討した指標は、先ほどの４つの省エネ化取り組みを基にしている。それぞれの省
エネ施策に対応した指標 (有効活用電力効率 (Data Center Usage; DCU)、IT 機器電量効率(ITEquipment Energy Efficiency; ITEE)、ファシリティ電力効率 (FacilITy Energy Efficiency; FEE)、
グリーン電力効率 (Green Energy Coefficient; GEC)) を作ると共に、それらを総合化したデー
タセンタ電力効率（Data Center Performance Par Energy; DPPE）を定義する (図 3.4-2)。DPPE
は、4 つの指標(DCU, ITEE, FEE, GEC)を取り込み、関数で表したものである。また、それぞれの要素は指標として独立した使い方も可能とする。

100

データセンタ電力効率（DPPE）を４つの省エネ指標の関数で表現する。
また、4つのそれぞれ単独の指標で用いることも有効である。

ﾃﾞｰﾀｾﾝﾀ ＝
電力効率

１

２

３

４

有効活用

IT機器

ﾌｧｼﾘﾃｨｸﾞﾘｰﾝ

F（ 電力効率 、 電力効率 、電力効率 、電力効率 ）＝ DPPE （Datacenter Performance Per Energy)6

図 3.4-2：データセンタ電力効率の構成
ここで、有効活用電力効率 (DCU) は、データセンタの効率的運用による省エネの指標である。全く使われていないデータセンタは、DCU＝0％、最善の効率的運用を行っているデータセンタは、DCU＝100％となるように定義することが考えられる。また、IT 機器電量効率 (ITEE) は、データセンタの潜在能力と消費電力の関係を表す指標である。省エネタイプの機器を導入すればするほど、大きな値とする。ファシリティ電力効率 (FEE) は、ファシ
リティの省電力化を表す指標である。ファシリティ電力を削減するほど大きな値とする。
最後に、グリーン電力効率 (GEC) は太陽光発電等に代表される自社内での非 CO2 エネル
ギー生産を増やすと大きな値とする。これらの４つの指標が大きくなると、それに見合ってデータセンタ電力効率（DPPE）も大きくなるように定義するものとする。

４．３

個々の指標の定義

次に、個々の指標の定義について、現時点での検討結果を整理する。
まず、有効活用電力効率 (DCU) は、潜在的なデータセンタの能力を無駄なく利用する仮想化技術、オペレーション技術による省エネの度合いを示す。無駄なく利用することにより、設置する機器の削減を促す。
具体的な DCU の算出方法としては、「サーバ、ネットワーク機器等の CPU 使用率の平均を使用する方法」、「IT 機器の総実測電力と総定格電力の比を使用する方法」の２つの案が現在検討されている（図 3.4-3）。

DCUの算出例（1）

DCU ＝ サーバ、NW機器等のCPU使用率の平均

（2）

DCU ＝

IT機器の総実測電力
IT機器の総定格電力

図 3.4-3：DCU の算出例

101

IT 機器電力効率 (ITEE) は、IT 機器の総能力を IT 機器の総電力で割った値と定義する。
この指標では、単位電力あたりの処理能力の高い機器の導入を促すことにより、省エネを推進することを目指している。考え方はグリーン・グリッドの DCeP と似ているが、データセンタの中には、様々な機器、様々なサービスが混在し、実測することは、困難と考えられることから、データシートのスペック値を用いて、単純に計算する方法を検討する。
・データセンタを構成するＩＴ機器は、サーバー、ストレージ、NW機器の３つで構成されると定義する。
ITEE ＝
総サーバ能力＋総ストレージ能力＋

総NW機器能力ＩＴ機器の消費電力

図 3.4-4：ITEE の定義式
ここで、「IT 機器の総能力」は、サーバ、ストレージ、NW 機器の各能力を合計したものと定義する（図 3.4-4）。３種類の機器は目的が違うため、それぞれの能力を足すことは非常に困難であるが、現在３つの案を検討している。
最初の案は、日本の省エネ法であるトップランナー制度で採用している「エネルギー消費効率」を使用する考え方である。日本では、各機器の単位能力あたりの電力がデータシートに必ず記載されている。NW 機器については、今後の記載を待つ必要があるため、ここ
では、仮にスループットしている。２つめは、ベンチマークを利用する案である。いずれも IT 機器の総能力を算出するには、各機器のスペック値に変換が必要となるため、現在検討をおこなっている。
最後に、独自の提案としてビット／エネルギーを計算する方法が提案されている。これ
はデータセンタの仕事量として、データセンタが処理するビット／秒を採用した指標である。
次に、ファシリティ電力効率（FEE）は、グリーン・グリッドが提唱する DCiE を採用するのが最適と考えている（図 3.4-5）。ただし、測定のための標準化やガイドラインを望む声が多いため、今後の整備が必要と考えられる。

ＩＴ機器の消費電力
ファシリティ
＝＝ DCiE ＝
電力効率
ＤＣ総消費電力

１

＝ＦＥＥ

PUE
（Ｆａｃｉｌｉｔｙ Energy Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）

図 3.4-5：FEE の定義式

102

最後にグリーン電力効率（GEC）は、データセンタの総電力消費量を総電力消費量からグリーンエネルギー分を引いたもので割った値である（図 3.4-6）。グリーンエネルギーの使用促進のために取り入れたため、消費電力削減の観点から定義された他の３つの指標とは位置づけが異なっている。

ＤＣ総消費電力

グリーン
＝
電力効率

ＤＣ総消費電力－ グリーン電力＝GEC（Green Energy Coefficient）

図 3.4-6：GEC の定義式
以上の４つの指標の定義から考えると、データセンタ電力効率 (DPPE) はそれぞれの指標の積で表すことが可能である（図 3.4-7）。ただし、実際に数値化する上では、各指標の触れ幅と省エネ努力の容易性の関係をデータを元に補正する必要があると考えられる。

DPPEの算出基本式

図 3.4-7：ＤＰＰＥと各指標の関係

DPPE＝ DCU × ITEE × FEE × GEC
図 3.4-7：DPPE と各指標の関係

４．４

指標の使い方

定義した指標を使う上では、個別指標の使い方、データセンタのタイプ分けの 2 点を検討する必要がある。
このうち、指標の使い方では、４つの個別指標を並列して示す方法が考えられる。DPPE
は 4 つの指標から計算した総合指標であり、１つで全体の効率を表現するが、図 3.4-8 のようなレーダーチャートによる可視化を行うことで、データセンタにおける省エネの取り組
み別にレベルを把握することが可能となる。

103

①有効活用電力効率（ DCU ）②ＩＴ機器電力効率（ITEE）④グリーン電力効率（GEC）③ファシリティ電力効率（ FEE ）

図 3.4-8：レーダーチャートによる指標の可視化例

104

15

第4部

IT による省エネ効果計測・予測

１．調査の背景
第４部では、『IT ソリューションの活用による社会全体の省エネ』について検討した結果をまとめた。
日本における CO2 排出量を見てみると、産業分野排出量は、1990 年以来各産業界の省エ
ネおよび CO2 削減の努力により、増加が抑えられてきている。一方、運輸部門、民生の業
務部門、家庭部門の CO2 排出量は、年々増加の傾向があり、この領域の CO2 排出量を削減することが、日本全体の CO2 排出量を削減していくために、重要となっている。
IT の本質は、各種のプロセスを効率化でき、ものを小さく、軽く、薄く作ることができ、さらに大きな機械仕掛けを電子化・ソフトウエア化できるということである。例えば道路
網全体で車の移動をコントロールする高度道路交通システム（ITS）などは、IT の活用によって広範な運輸分野での省エネ化を図ることができる。さらにテレビ会議システム、音楽の電子配信やｅラーニングなどの普及も、人の移動や資源の無駄な消費を減らしてエネル
ギー消費量を抑制する効果がある。また、建物のエネルギー使用状況を把握して最適に管理・調整するビル・エネルギー・マネージメント・システム（BEMS）やホーム･エネルギ
ー・マネージメント・システム（HEMS）、さらに工場・エネルギー・マネージメント・シ
ステム（FEMS）なども、エネルギー消費の削減に大きく貢献することができるものである。
こうしたソフト・サービスを含む各種 IT ソリューションを社会のさまざまなフィールドで積極的に活用することで、大きな削減効果があると考えている。
IT を用いることで、これまでの私達の生活における無駄やムラを排除し、エネルギー削減効果を生み出すことが期待される。これらの効果は、鉄鋼、電力、化学、自動車など各種の産業分野、さらに業務分野、家庭分野、運輸分野における CO2 排出量の削減に大きく貢献できるポテンシャルを持っている。
第４部では、「IT による社会全体の省エネ」をもたらす IT ソリューションについて、その CO2 削減効果を評価する方法を整理すると共に、実際の IT ソリューションの事例を紹介する。また、IT ソリューションの導入による各分野での削減貢献量についてまとめ、2025
年および 2050 年における削減貢献量の予測を行った。

105

２．

IT ソリューションの分類

２．１

カテゴリーの説明

IT による地球温暖化対応、特に省エネルギーは、第 2 部で取り上げた IT 機器自身が消費するエネルギーの削減にとどまらない。IT を用いることで、これまでの私達の生活における無駄やムラを排除し、エネルギー削減効果を生み出すことが期待されている。例えば、
オフィスビルにセンサーを設置し、エネルギー管理を適切に行うことでオフィスのエネル
ギー消費量を削減することができる。
このように、産業部門の生産活動、民生業務部門のオフィス内活動、家庭の中の生活者の活動、ものや人の移動を支える運輸業などに IT を利用した新たな仕組み等（IT ソリューション）を導入することで、大きな省エネ効果を生み出すことができる。
こうした IT ソリューションがどのような場面で利用されるかという点から、簡単な分類を行った結果を表 4.2-1 に示す。尚、下表に示した部門は、京都議定書目標達成計画等でも利用されている分類とほぼ同じものである。

表 4.2-1： IT ソリューションにおけるカテゴリー
カテゴリー

サブカテゴリー工場

産業

生産プロセス
建物

業務

屋内
建物

家庭

屋内
インフラ

運輸

アクティビティ
発電の効率化

エネルギー

２．２

送電の効率化

各カテゴリーにおける IT ソリューションの分類

IT ソリューションは、IT 機器の発展と共に、産業から家庭、エネルギーと活躍の場を広げつつある。どのような IT ソリューションが、前節に示したカテゴリーにおいてどのように利活用されつつあるのか、各カテゴリー毎の IT ソリューションを整理した結果を表 4.2-2
に示す。

106

表 4.2-2
カテゴリー
産業

工場

：

IT ソリューションの分類

IT ソリューション
FEMS(Factory

概要

Energy工場における機器や設備等の運転管理によManagement System)って、エネルギー消費の削減を図るシステム

生産プ

照明/空調/モーター/発電

照明や空調といった生産プロセスにおける

ロセス

機の効率化

機器を従来よりも効率的な機器に交換・修理すること。

生産プロセスの効率化

工場等の生産プロセスにおける無駄を省くことにより、生産性の向上を図ること。

業務

建物

BEMS (Building Energy

ビルにおける機器や設備等の運転管理によManagement System)って、エネルギー消費の削減を図るシステム。

屋内

電子タグ・物流システム

物流システムにおける在庫管理や送付物追跡等の効率改善。

ペーパーレスオフィス

オフィスにおける紙媒体を電子化することによって、紙消費を軽減すること。

業務の IT 導入

オフィスにおける従来業務に対して、IT 機器を導入することで、業務効率化や省エネを図
ること。

テレワーク

通常の作業場所と異なる場所（自宅や出張先等）において、業務を実施すること。

TV 会議

インタネット等を利用して、遠隔地にいる相手と TV にてリアルタイムで会議を行うこと。

遠隔医療・電子カルテ

遠隔地にいる患者に対して問診や治療を行
うこと、また従来紙媒体であったカルテを電子化すること。

電子入札・電子申請

インタネットによる入札の実施や、行政機関
等における各種申請の電子化。

* 次頁につづく107

* 前頁のつづき

カテゴリー
家庭

建物

IT ソリューション
HEMS

(Home

概要

Energy

家庭における機器や設備等の運転管理によって、エネルギー消費の削減を図るシステManagement System)

ム。
屋内

電子マネー

貨幣価値をデジタルデータで表現したもの
や、電子商取引の決済手段。

電子出版・電子申請

紙媒体の出版物や資料を電子媒体で置き換えること。

音楽配信・ソフト配信

インターネット等を介して配信される音楽
データやソフトウェアデータ。

オンラインショッピング

インターネットを介して購入申し込み等を行う、ショッピングサービス。

運輸

インフ

信号機の LED 化

従来型である電球式信号機をエネルギー消ラ

費の少ない LED 信号機へ交換すること。

アクテ

ITS (Intelligent Transport

道路と車両を ICT で管理しネットワークでつィビテSystem)

なぐことで、道路交通問題を改善するシスティム。
自動車の燃費改善

電気自動車やハイブリッド車等を導入する
ことにより、従来燃費の改善を図ること。

輸送手段の効率向上

輸送手段（陸送、舟運等）における効率改善を行うこと。

エコドライブ

急減速・急加速に伴う無駄なエネルギー消費を回避した運転を自動車の各種制御技術により実施すること。

注：

エネルギー部門は、電気の発電・送電を主たる活動内容としているため、IT ソリューションが活躍する電力たエネルギー利用の削減等という点では検討の対象に当てはまらないため。

尚、上表に取り上げている IT ソリューションは、「グリーン IT 推進協議会

調査分析委

員会 WG2（以下、WG2）」にて議論したものであり、考えうる全てのソリューションを網羅しているわけではない。今後検討を進めることにより、さらに多種多様の IT ソリューシ
ョンが定義されていくものと考えられる。

108

３．IT ソリューションによる省エネ（CO2 削減）の考え方
３．１

基本的な計算方法

省エネルギーの観点から、IT ソリューションを考慮した場合、その効果は幾つかの要素の組み合わせとして整理することができる。評価は、IT ソリューション導入前後のあるフィールドにおける CO2 排出量の変化量で評価することができる。
一例として、テレワークであれば、オフィススタッフ（人）の移動量が軽減すると人の移動のために消費されていたエネルギーを削減することができる。更に、テレワークを導入すると、オフィスにおける作業スタッフ数の減少によるオフィススペースの縮小等の効
果も期待することができる。
軽減されるエネルギー量は、人の移動の軽減による効果（要素 1）にオフィススペースの縮小による効果（要素 2）等を加えたものとなる。逆に、テレワークを実施することで、自宅での作業に伴う家電製品や IT 機器、ネットワーク利用等に伴う電力消費の増加（要素 3）が懸念される。よって、テレワークによる総合エネルギー削減効果は、(要素 1) ＋ (要素2) ― (要素 3) により算出することができる。
このように、IT ソリューションを導入することによる効果は、それを構成する要素の合算により算出することができ、以下の 8 つに整理することができる。
表 4.3-1
構成要素：

IT ソリューションによる効果を構成する要素とその算定式
構成要素の対象
要素の算定式① 物の消費量

紙、CD、書籍など物の消費の削減量 × 物の消費の原単位② 人の移動量

航空機、自動車、電車など

人の移動距離削減量 × 移動の原単位③ 物の移動量④ オフィススペース⑤ 倉庫スペース

トラック、鉄道、貨物など
人の占有スペース（作業効率含む）、IT 機器等の占有スペースなど

物の移動距離削減量 × 移動の原単位削減スペース量× スペース当りエネルギー消費原単位* 削減スペースは、削減人数×1 人当り占有スペー
ス、又は削減機器台数×1 台当り占有スペース

削減スペース× スペース当りエネルギー消費原単位
電力消費変化量 × 系統電力の原単位

倉庫、冷蔵倉庫など⑥ 電力・エネルギー サーバ、PC 等の電力消費量（IT・NW 機器） 消費量* 電力を CO2 換算する場合* IT 機器の使用に伴うエネルギー消費を表しており、IT 機器の製造や廃棄に係るエネルギー消費を含めていない。

データ通信変化量 × 通信に係る原単位⑦ NW データ通信量

NW データ通信量⑧ その他

上記以外の活動* ネットワーク通信は、イントラネットを含まないインターネットによる通信に係るエネルギー
消費としている。

活動による変化量
× 変化量に対する原単位109

IT ソリューションを導入（又は利用）することで作業効率が向上する場合、従来の方法に比べ、オフィス等でのエネルギー消費（照明や空調エネルギー等）を軽減することが期待される。表 4.3-1 ④ オフィススペースでは、そうした作業効率の向上による効果（作業効率の向上による人や機器の作業量の軽減効果）を、作業に関わる人や機器が不要・軽減できることから、人や機器の占有スペースが軽減するものと見なし、効果の一つとして取り扱うこととしている。
IT ソリューションによる効果は、人の移動、物の移動や消費、空間（オフィスや倉庫）に係るエネルギー消費、そして IT 機器やネットワーク通信利用に係るエネルギー消費の組
み合わせにて表現することができ、その効果は活動量（移動削減量や消費削減量など）に、単位量当りの二酸化炭素（CO2）排出原単位を乗じることで求めることができる。尚、原単位の一覧は、後述する 3.4 節に取りまとめている。
参考までに、
表 4.3-1 に挙げた構成要素を基にテレワークの効果を整理した結果を下表（表4.3-2）に示す。

構成要素② 人の移動量④ オフィススペース⑥ 電力・エネルギー
消費量⑦ NW データ通信量

表 4.3-2 ： テレワークを構成する要素
構成要素の対象
構成要素の解説
A 通勤に係るエネルギ テレワークを実施することで、自家用車
ー消費（個別移動手 などの利用が回避され、それに伴うエネ
段の場合）
ルギー消費が軽減する。
B 通勤に係るエネルギ テレワークを実施することで、鉄道やバー消費（公共交通輸 スといった公共交通機関の利用が回避
送の場合）され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
C オフィス活動に伴う テレワークを実施することで、通常利用
エネルギー消費しているオフィスでのエネルギー消費が軽減する。
D IT 機器を利用する際 テレワークを実施する際に利用する ITのエネルギー消費
機器の消費エネルギー
E 自宅での活動に伴う テレワークを実施する際に消費する IT
エネルギー消費機器以外の消費エネルギー
例えば、自宅空調や照明など。
F 情報通信に伴うエネ テレワークを導入することで、情報通信
ルギー消費に係る消費エネルギーが増加する。

IT ソリューションによる効果を構成する要素の詳細については、次章にまとめる。また、WG2 にて収集した実際の IT ソリューション実施事例を４章にまとめる。

110

３．２

IT ソリューションによる省エネ（CO2 削減）の計算手順

IT ソリューションによる効果は、日々の生活の利便性を向上させるばかりでなく、目に見える形でエネルギー消費量の低減を達成している。しかしながら、一部の IT ソリューシ
ョンにおいては、利便性の効果が具体的に把握しづらいものもある。
本節では、IT ソリューションの効果を定量的に把握するための効果の計算方法について、具体的な事例としてテレワークを取り上げて、解説する。
通常、IT ソリューションによるエネルギー消費削減効果を計算する場合、以下の流れに従い計算を行う。
1：構成要素の列挙

2：効果算定式の確定

3：入力情報の収集

4：効果の計算

図 4.3-1

３．２．１：

IT ソリューションのエネルギー消費削減効果計算フロー

構成要素の列挙

IT ソリューションの効果を推計する際、まず最初にどのような要素にて効果が構築されているかを把握しなければならない。
各要素については、上述表 4.3-1 に示した IT ソリューションによる効果を構成する要素を参考として、IT ソリューションの実施・導入に伴い、考え得る全てのエネルギー増加・減少事項を列挙する必要がある。
テレワークの効果を計測する際、以下の 6 つの要素が考えられる。

111

表 4.3-3
構成要素② 人の移動量：AB④ オフィススペース

C⑥ 電力・エネルギー
消費量

D
E

⑦ NW データ通信量

F

テレワークを構成する要素【再掲：表 4.3-2】
構成要素の対象
構成要素の解説
通勤に係るエネルギ テレワークを実施することで、自家用車
ー消費（個別移動手 などの利用が回避され、それに伴うエネ
段の場合）
ルギー消費が軽減する。
通勤に係るエネルギ テレワークを実施することで、鉄道やバー消費（公共交通輸 スといった公共交通機関の利用が回避
送の場合）され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
オフィス活動に伴う テレワークを実施することで、通常利用
エネルギー消費しているオフィスでのエネルギー消費が軽減する。
IT 機器を利用する際 テレワークを実施する際に利用する ITのエネルギー消費
機器の消費エネルギー
自宅での活動に伴う テレワークを実施する際に消費する IT
エネルギー消費機器以外の消費エネルギー
例えば、自宅空調や照明など。
情報通信に伴うエネ テレワークを導入することで、情報通信
ルギー消費に係る消費エネルギーが増加する。

効果を構成する要素を列挙した後、対象とする IT ソリューションの効果や各要素が存在する前提条件を明確にする必要がある。前提条件を確認することは IT ソリューションの導入前の状態（ベースライン）を確認することでもあり、IT ソリューション導入後の消費エネルギーとベースライン状態での消費エネルギーを比較することにより、消費エネルギーの削減効果を定量的に把握することが可能となる。
テレワークの場合、各構成要素の前提条件は、下表のようにまとめることができる。

#
A
B
C

D
E
F

表 4.3-4 ： テレワークの構成要素の前提条件
構成要素
前提条件
通勤に係るエネルギー消費 自家用車等のような個別移動手段を利用している。
（個別移動手段の場合）
通勤に係るエネルギー消費 鉄道やバスといった、公共交通輸送を利用している。
（公共交通輸送の場合）
オフィス活動に伴うエネル テレワーク実施者が常時作業を行っているオフィスがギー消費存在する。また、そのオフィスでは日常的に電気エネ
ルギー等を消費している。
IT 機器を利用する際のエネ テレワークを実施時に利用される IT 機器が存在する。
ルギー消費
自宅での活動に伴うエネル テレワークを実施することにより、IT 機器以外で消費ギー消費するエネルギーが存在する。
情報通信に伴うエネルギー テレワークの実施の際、インターネット等の情報通信消費の利用が追加的に発生する。

112

３．２．２

効果算定式の確定

続いて、列挙した構成要素がどのようなプラスの要素又はマイナスの要素を伴うのかを考慮した上で、関連する数値を用いて二酸化炭素の排出量（kgCO2 等）として把握するための効果算定式を確定する。その際、既述の表 4.3-1 に示す要素の算定式を参考として、一般的には 1 年間（算定対象期間）当りの CO2 排出量が求められるよう、計算式を構築する。
テレワークによるエネルギー削減効果の算定を以下の事例を基に、算定時における注意点等に触れながら解説する。
【事例】
週 1 日（年 52 日間）の頻度でテレワークを実施する際の効果を算定する。当該テレワー
カーは、通常、自家用車（往復 6km）、および鉄道（往復 40km）にて通勤するものと仮定する。また、自宅では 1 日当り 8 時間の作業を行うこととする。

会社

CO2排出係数：0.425kgCO2/kWh

自宅
自宅での作業時間：8時間/日

自宅 ⇔ 駅（往復）： 6km
年間テレワーク実施：52日間

駅

オフィスでの占有面積：13.1m2/人会社 ⇔ 駅（往復）：40km
年間テレワーク実施：52日間

図 4.3-2：テレワーク事例（概要図）

尚、繰り返しになるが、効果算定式の確定に際し、列挙した各構成要素が IT ソリューシ
ョンの実施・導入により、エネルギー消費削減という観点においてプラス効果をもたらす
かマイナス効果をもたらすかを確認する必要がある。
ここでプラスの効果とは、IT ソリューションを実施又は導入することで、エネルギー消費の削減が図れるものをさす。他方、プラス効果を導くため、必然的にエネルギー消費が必要になること（IT 機器の利用等）がある。これをマイナスの効果と定義する。

113

A：通勤に係るエネルギー消費（個別移動手段の場合）
構成要素 A は、通勤の際に自家用車等の個別移動手段を利用しているオフィススタッフ
が、テレワーク実施により、通勤に係るエネルギーを消費しなくなるというものである。
エネルギー消費削減に寄与することから、プラスの要素であり、以下のように求めることができる。
A ＝（A1：人の移動距離削減量）×（A2：人の個別移動に係る原単位）＝（A1：テレワーク実施により軽減する個別移動手段に係る累積移動距離）×（A2：人の個別移動に係る原単位）
A1 はテレワークを実施することで自家用車利用者が回避する自家用車による累積移動距
離であり、A2 は自家用車利用に伴い、利用者 1 人が 1km 移動する際の CO2 排出量（原単位）である。また、構成要素の算定式を確定する際、原単位やその他の入力情報の収集可否により、算定式を多少変更しなければならなくなることを想定しておく必要がある。
一例として、テレワークに係る統計資料では、1 週間当りのテレワーク実施時間というものが公表されているが、テレワーク実施日数というものは公表されていないことが多い。
構成要素 A では、自家用車通勤者による通勤回数が主たる入力情報であるため、テレワー
ク実施時間から実施日数（通勤回数）を求める必要がある。そのため、テレワーク実施日
数が記録されていない場合は、1 日当りの平均的な作業時間を想定して、テレワーク実施時間から除する対応等が必要となる。
通勤に係るエネルギー消費（個別移動手段の場合）について、利用し易い原単位は 1 人
が自家用車等で 1km 移動する際の原単位を用いることが望ましい。但し、当該原単位が入手不可能である場合、乗用車の燃費等から算出するといった対応が必要となる。
このように、予め入力するデータを考慮して、算定式を構築しておく必要がある。
テレワーク事例（図 4.3-2）に従い、1 日当り往復 6km の道のりを自家用車で通勤するオ
フィススタッフ（1 人）が、テレワークを年間 52 日実施した際の効果を算定する式は、以下の通りとなる。原単位（1 人、1km 乗用車で移動する際の原単位：0.047 [kgCO2/人・km]87）に係る詳細な説明については、後述 3.4 節を参照のこと。
A ＝（A1：テレワーク実施により軽減する個別移動手段に係る累積移動距離）×（A2：人の個別移動に係る原単位）＝（A1：（テレワーク実施頻度）×（テレワーク 1 回当たりの自家用車移動距離））×（A2：自家用車移動に伴う原単位）

87

国土交通省

交通関係エネルギー要覧 2001-2002 年度版（自家用車より）

114

＝ （52 [日/人・年間] × 6 [km]） × （0.047 [kgCO2/人・km]）＝ 14.7 [kgCO2/年]

B：通勤に係るエネルギー消費（公共交通輸送の場合）
構成要素 B は、上述した構成要素 A と同様の算定式を鉄道やバスといった、公共交通輸送に対して適用するものであり、エネルギー消費軽減に寄与することからプラスの要素と分類できる。
構成要素 B について考慮すべき点として、テレワークにより公共交通を利用する一般の通勤者が 1 人減少したからといって、鉄道などの公共交通が運行便数を減少させたり、運行を中止したりすることはなく、通常の公共交通輸送の運行に何ら影響を与えることは無いという点である。しかしながら、テレワーカーが増加すれば、運行数の減少といった事態も生じる可能性はある。こうした潜在能力を IT ソリューションは保有していると言うことができる。
このように、即効性はないものの、IT ソリューションにより省エネルギーの効果（ここではテレワークの普及により、通勤者が減少し、鉄道の運行便数が減少する等の現象が生じた場合の効果）が期待されるものも、ここでは「効果」（IT ソリューションの貢献量）として含めると定義する。
以上より、通勤に係るエネルギー消費（公共交通輸送の場合）の削減効果（あるいは削減貢献量）は、以下のように求めることができる。尚、構成要素 A と同様、使用できる原単位により、算定式を微修正することもある。
オフィススタッフ（1 人）が 1km の距離を鉄道で移動する際の原単位（0.005 [kgCO2/人・km]88）が利用可能な場合、１日当り往復 40km の距離を鉄道通勤するテレワーカー（年間
テレワーク実施日数 52 日）の見なし効果（貢献量）を算定する。
B ＝（人の移動距離削減量）×（人の公共輸送移動に係る原単位）＝（B1：テレワークにより軽減する公共交通輸送に係る累積移動距離）×（B2：公共交通輸送利用に伴う原単位）＝（B1：（テレワーク実施頻度）×（テレワーク 1 回当たりの鉄道通勤距離））
×（B2：公共交通輸送利用に伴う原単位）＝ （52 [日/人・年間] × 40 [km] ）× （0.005 [kgCO2/人・km]）＝ 10.4 [kgCO2/年]

88

国土交通省

交通関係エネルギー要覧 2001-2002 年度版（鉄道より）

115

ここで使用する原単位（B2）は、通常の公共交通輸送（鉄道）の運行便数が減少したことにより、消費軽減する鉄道運行に係るエネルギー消費を利用者 1 人が 1km 利用するとした時の単位エネルギー消費量である。

C：オフィス活動に伴うエネルギー消費
テレワークが実施されることで、これまでオフィスにおいてエネルギーを消費していたスタッフの数が減り、オフィスインフラ（空調や照明等）のエネルギー消費の軽減が期待される。このようなエネルギー消費の変化を考慮したものが、構成要素 C である。この要
素はテレワーク実施により従来エネルギー消費が軽減するため、プラスの要素と分類できる。
通常、テレワークの実施効果は実際にテレワークを実施したオフィスワーカー数や全オ
フィスワーカーにおけるテレワーカーの割合等にて評価される。
例えば、オフィススタッフの半数がテレワークを実施した場合、理論上、オフィスでのエネルギー消費は半分になることが期待される。しかしながら、多くのオフィスにおいて
一部のスタッフが不在や外出中であっても、その都度、スタッフ数に応じてエネルギー消費を調整している（照明使用を半減する等）オフィスは少なく、単純に消費エネルギーが半減する訳ではない。
構成要素 C のように、テレワーカー数が実際のオフィスにおけるエネルギー消費量の低減に即座に結びつくというものではないが、テレワーカーの増加はオフィスにおけるエネ
ルギー消費軽減のポテンシャルを増加させるものであると言うことができる。これもまた、
構成要素 B 同様、IT ソリューションの貢献量と定義する。
以上の考え方を踏まえた上で、テレワーカー１人によるエネルギー消費量削減の貢献量
は、以下のように求めることができる。ここで当該オフィスの年間作業日数を 260 日間（週5 日間で 52 週）とした。
C ＝（スタッフ１人当りのオフィス占有面積）×（テレワーク実施頻度）
×（単位面積当りのエネルギー消費原単位）＝（C1：オフィススタッフ 1 人当りの占有面積89）×（テレワーク実施頻度）
×（C2：オフィスでの単位面積当りのエネルギー消費原単位90）＝ 13.1 [m2/人] × (52/260) ×76.0 [kgCO2/m2/年]＝ 199.1 [kgCO2/年]

8990

地球温暖化問題への対応に向けた ICT 政策に関する研究会報告書
同上1162008 年 4 月

オフィスにおける IT ソリューションの貢献量として、ある IT ソリューションを導入したことで、従来の作業時間が 30%短縮したとする。これもまた効果の一つであり、30%の時間
短縮は「予定していた作業に対して、投入する作業量のうち 30%分を削減することができる」→「30%分のスタッフの作業量を削減することができる可能性がある」→「30%に相当
するスタッフが消費するであろう、オフィスにおける空調や照明等のオフィスインフラエ
ネルギーを削減できる可能性がある」という効果が期待される。ここで、30%のスタッフの削減とは、実際にオフィススタッフを解雇等するのではなく、30%に相当するオフィススタ
ッフの作業量の減少が見なし効果として、IT ソリューションの導入により期待できることを意味している。また、これは、設計の工夫により、従来に比べ 30%エネルギーを削減したオフィスを実現するということも意味している。
D：IT 機器を利用する際のエネルギー消費
構成要素 D は、IT 機器が実際に消費するエネルギーである。近年では、IT 機器の省エネ
ルギー化は進行し、当該要素の負荷も減少しつつある。しかしながら、実際にテレワークを実施する際、IT 機器の使用は必要不可欠であり、このような要素はテレワーク実施に伴い発生・増加するエネルギー消費であることから、マイナス要素として考慮する必要がある。
テレワーク実施時における一般的な自宅作業内容として、オフィスでの（PC 利用による）作業を自宅にて（自宅 PC 又は会社ノート PC を持ち帰り）実施することが考えられる。
テレワーカーが自宅にてノートパソコン（年間消費電力量 18,734[Wh/年・台]91）にて作業を行ったものとする。
（8 時間当りの消費エネルギーは 192.1 [Wh/8 時間] = 0.192 [kWh/8時間]）ここで、テレワーカーの自宅は首都圏に位置し、使用する電力は東京電力から供給されているものとする。
（CO2 排出係数：0.425 [kgCO2/kWh]92）
D ＝（IT 機器 1 台当りの消費電力量）×（系統電力の消費に対する原単位）＝（D1：ノート PC の使用に係る電力消費量）
×（D2：系統電力の消費に対する原単位）＝（D1： IT 機器台数 × IT 機器 1 台当りの消費電力 × IT 機器消費時間 ）×（D2：系統電力の消費に対する原単位）＝ （1 [台] × 0.192 [kWh/8 時間・台] × 52 [日間] ）× （0.425 [kgCO2/kWh]）＝ 4.2 [kgCO2/年]

91

省エネルギーセンター：タイプ別平均消費電力量 LCD14 型以上：省エネモード設定済み。年間消費電力量は週 15 時間、52 週使用時のもの。
92
東京電力：平成 19 年度値

117

E：自宅での活動に伴うエネルギー消費
既述の通り、多くの場合、テレワーカーは自宅において、PC 等にて会社の残務作業を行うことが考えられる。その際、オフィスと同等の環境で作業するものとして、夏場であれば冷房、冬場であれば暖房を利用することが考えられる。
このように、自宅作業での活動時に消費するエネルギーはテレワークの導入によりエネ
ルギー消費が増加したものであり、マイナスの要因であり、これを構成要素 E とする。
家電製品のうち、エアコン等の消費電力量の多くは、オフィスにおけるエネルギー消費量のように単位面積当りの値というものが計測又は推計されていないことが多い。そのため、自宅作業環境にて使用する家電製品の利用時間から消費電力量を求めた後、系統電力
における CO2 排出係数を乗じて、CO2 排出量を算定する。
自宅作業時に利用が想定される一般的な家電製品として、空調（冷房能力 2.2kW：6～9畳）および蛍光灯器具（6～8 畳）93を利用するものとした。消費電力量は、以下の通りとなる。
E ＝ (自宅作業に伴い消費する電力量) × (系統電力の消費に対する原単位)＝ ｛（E1：（消費電力：空調）＋（消費電力：照明）×（テレワーク実施日数）｝
×（E2：系統電力の消費に対する原単位）＝ ｛（1.15 kWh ＋ 0.54 kWh ）× 52 日間 ｝ × （0.425 [kgCO2/kWh]）＝ 37.3 [kgCO2/年]

F：情報通信に伴うエネルギー消費
IT ソリューションは、必要に応じてインターネットを利用することにより、従来のオフィス業務や家庭での生活を飛躍的に利便性の良いものに改善しつつある。このように、インターネットへのアクセスを含む IT ソリューションは、インフラ側におけるインターネッ
ト関連機器のエネルギー消費を促すため、マイナスの要素（構成要素 F）となる。
情報通信に伴うエネルギー消費は、当然のことながら情報通信量の増減により決まるものであるため、インターネットにおける単位情報通信量（1Mbyte 当り）に係る原単位（0.0025[kgCO2/Mbyte]94）を利用する。
ここで、IT 機器の省エネ化の発展スピードや通信インフラの高度化等により、本来ならばこの原単位は最新の数値を使用することが望ましいが、上記数値よりも新しい値は公表されていないため、本件では上記数値を使用する。

93
94

省エネルギーセンター 省エネ性能カタログ 2008 より
産業環境管理協会：ICT サービスの環境効率事例収集及び算定基準に関する検討成果報告書：2004 年 3 月

118

自宅におけるテレワーク作業にて年間 10,000 [Mbyte]の情報通信を実施した場合、情報通信量増加に伴うエネルギー消費は、以下のように求められる。
F ＝ (情報通信量) × (情報通信に係る原単位)＝（F1：情報通信量）×（F2：情報通信に係る原単位）＝ 10,000 [Mbyte] × 0.0025 [kgCO2/Mbyte]＝ 2.5 [kgCO2/年]
日進月歩を遂げている情報通信分野では、単位情報通信量（1 Mbyte）当りの CO2 排出係数は、これまであまり調査、公表されておらず、原単位情報が限定されている。近年、情報通信インフラの省エネ化は進んでいる一方、ネットワーク通信量は年々増加しているため、そのエネルギー消費量は IT ソリューションの効果を算定する際、大きな影響となる可能性が高い。

３．２．３

IT ソリューションの効果の計算例

IT ソリューションの導入・実施によって得られる効果を把握するため、前節 4.3 において列挙、計算した各要素をプラス・マイナスの要素に分類した後、効果の計算を行う。
具体例として取り上げた、テレワーク（図 4.3-2）の実施による各構成要素の算定結果を下表（表 4.3-5）にまとめる。

表 4.3-5：

テレワークにおける各構成要素の CO2 排出削減量[kgCO2/年・人]

構成要素

#

CO2 排出削減量

プラスの効果
A

通勤に係るエネルギー消費（個別移動手段の場合）

14.7

B

通勤に係るエネルギー消費（公共交通輸送の場合）

10.4

C

オフィス活動に伴うエネルギー消費

199.1

マイナスの効果D

IT 機器を利用する際のエネルギー消費

4.2

E

自宅での活動に伴うエネルギー消費

37.3

F

情報通信に伴うエネルギー消費

2.5

合計（A+B+C-D-E-F）

119

180.2

３．３

計算式に入力する情報の収集

構成要素の算定式を確定した後は、各式に入力する情報を適切に収集することが重要である。一般に、IT ソリューション導入時の省エネ効果を評価する場合に必要となる情報には、以下の 2 種類がある。
（１）活動量算定のための情報
IT ソリューションを活用することで生じる、そのフィールドにおけるエネルギー
使用量や資源使用量の変化量のこと。
テレワークでは、通勤回避により軽減した自家用車の燃料消費量、ペーパーレス
オフィスでは、消費軽減した紙量等となる。
（２）原単位情報
IT ソリューションを利用することで生じるエネルギー変化量を CO2 排出量に換算するもの。
テレワークにて通勤回避され、軽減した自家用車の燃料消費に係る CO2 排出量、
ペーパーレスオフィス実施にて消費しなかった紙を生産する際に排出する単位重量
当りの CO2 排出量等となる。
上記（１）および（２）に平均的な数値や代表的な数値（参考値のこと）を用いること
で、おおよその IT ソリューションの効果を把握することができる。
参考値の使用については、実際に測定できない IT ソリューションの効果を推計する時などに有効である。参考として、IT ソリューションにおける参考値を 3.5 節（IT ソリューシ
ョン効果算定のための参考値）に示す。
IT ソリューションの効果（CO2 排出削減量の推計）は、計算に用いる原単位（CO2 排出係数）の大小が計算結果となる CO2 排出削減量の大小を決めてしまうことも少なくない。
そのため、IT ソリューションの効果が使用する原単位の大きさに依存しないように、省エ
ネ効果を比較する際、共通の原単位（又はある程度の範囲に含まれている原単位）を使用することが望ましい。
また、同じ原単位であっても、社会状況や自然状況に従い、その数値が更新されることがある。一例として、石油価格の高騰や貯水池水量の枯渇・原子力発電所の稼働状況等により、電力を構成する電源（水力発電、原子力発電、火力発電など）の割合が変化することから、系統電力の CO2 排出係数は、頻繁にその値を変化させている。そのため、系統電力における CO2 排出係数は、毎年、電力事業者毎により見直しが行われている。
このように、定期的に更新される原単位については、いつの効果を算出するかを考慮し、120

かつ算出結果の利用目的を勘案して、適切な原単位を選択することが望ましい。
これにより、異なる 2 箇所（地点）の IT ソリューションによるエネルギー消費削減効果を比較する場合、共通の原単位を用いることで、両者の差異を明確に把握することができる。
一方、同一ソリューションの時間変化による効果を比較する場合には、2 つの時期それぞれの原単位を用いる等の工夫が必要である。
更に、IT ソリューションの効果を計算する際、精緻な結果を求めるのであれば、入力情報は IT ソリューションを導入、又は実施した後、実際に収集できる実測データを利用することが望ましい。

３．４

計算に用いる原単位

以下に、IT ソリューションによるエネルギー消費削減効果の計算に際して、用いられることの多い原単位一覧（図 4.3-3 から図 4.3-8）を示す。これら一覧表は、現時点で公表されている、入手可能なものを収集、整理したものである。また、今後、IT ソリューションの利用による CO2 排出削減の算定が容易になるように、参考値を示しているが、原単位の設
定時期や組織などにより、参考値にも若干の変化が生じているため、複数の原単位が存在するものについては、「原単位の幅」を示している。

原単位

ガソリン
灯油
軽油
エネルギー
消費量

重油
都市ガス

生産
消費

消費
のみ

不明

○

参考値

原単位の幅

データ更新

出典

2.75 (kgCO2/liter)

---

---

国環研 環境負荷原単位・・・ 2002年12月 文献12.30 (kgCO2/liter)

---

---

地球温暖化対策の推進に関する法律

2.65 (kgCO2/liter)

---

---

国環研 環境負荷原単位・・・ 2002年12月 文献1○2.50 (kgCO2/liter)

---

---

地球温暖化対策の推進に関する法律

-----

-----

国環研 環境負荷原単位・・・ 2002年12月 文献1○2.95 (kgCO2/liter)
2.60 (kgCO2/liter)○

2.81 (kgCO2/liter)

---

---

○
○
○
○

2.22 (kgCO2-liter)
2.10 (kgCO2-liter)
3.00 (kgCO2/kg)
6.50 (kgCO2/m3)------------------

0.363 (kgCO2/kWh)0.425 (kgCO2/kWh) 東京電力--0.289 – 0.550--毎年 注1

総務省 地球温暖化問題・・・ 2008年4月 文献2

○

○
○
○

LPG
○
電力

地球温暖化対策の推進に関する法律
国環研 環境負荷原単位・・・ 2002年12月 文献1

地球温暖化対策の推進に関する法律＊各電力会社報告を環境省がまとめて公表○

0.555 (kgCO2/kWh)

---

---

改正された地球温暖化対策の推進に関する法律（温対法）デフォルト値 注2○0.386 (kgCO2/kWh)0.354 – 0.403---

東京都地球温暖化対策計画書2007年指針

注1 ： 電気事業者別CO2排出係数公表値として、最新値である2007年度（平成19年度）のうち東京電力の値を記載。原単位の幅には他の電気事業者の値の幅を記載。
注2 ： 温室効果ガスを多量に排出する者(特定排出者)が、電気使用に伴うCO2排出量を算定する場合、電気事業者によるCO2排出係数の他、『特定排出者の事業活動に伴う温室効果ガスの排出量の算定に関する省令』に基づきデフォルト値（0.555 [kgCO2/kWh]）を用いることができる。

図 4.3-3：

原単位一覧（エネルギー消費量

121

その１）

【参考】
発電方法

原単位

生産
消費

石油火力

○

石炭火力

○

LNG火力

○

消費
のみ

不明

参考値

原単位の幅

出典

データ更新

0.975 (kgCO2/kWh)

---

---

0.742 (kgCO2/kWh)

---

---

0.608 (kgCO2/kWh)

---

---

太陽光

○注3

0.053 (kgCO2/kWh)

---

---

風力

○注3

0.029 (kgCO2/kWh)

---

---

地熱

○注3

0.015 (kgCO2/kWh)

---

---

水力

○注3

0.011 (kgCO2/kWh)

---

---

原子力

○注3

0.022 (kgCO2/kWh)-------- 注2(財) 電力中央研究所
電中研ニュース No.338 2000年10月

電力 米国

○

0.679 (kgCO2/kWh)---

電力 ドイツ○0.660 (kgCO2/kWh)------ 注2

電力 英国○

0.566 (kgCO2/kWh)------ 注2

【電力】

電力 中国

○

1.020 (kgCO2/kWh)------ 注2(社) 日本電気工業会 (JEMA)

エネルギー

電力 韓国

○

0.535 (kgCO2/kWh)------ 注2

各国における発電部門CO2排出原単位の推計調査報告書 Ver 3
2006年 6月

消費量

電力 タイ

○

0.595 (kgCO2/kWh)------ 注2

海外 注1

電力 フィリピン○

0.566 (kgCO2/kWh)------ 注2

電力 ベトナム○

0.455 (kgCO2/kWh)------ 注2

電力 インド○1.437 (kgCO2/kWh)------ 注20.500 (kgCO2/kWh)

---

---

○注4

電力 世界平均International Energy Agency (IEA), Vatterfall and
Ecolvent

注1 ： CO2排出原単位は、熱電併給システムによる発電量を含まない受電端値の最新年データ（2003年）を掲載。
注2 ： (社) 日本電気工業会 (JEMA) 各国における発電部門CO2排出原単位の推計調査報告書 Ver 3は、これまで2年毎に作成されているが最新版は2006年版。
注3 ： 再生可能エネルギー（太陽光、地熱、風力等）は、生産（又は建設）時のCO2排出量を示している。
注4 ： 生産時のみの値

図 4.3-4

：

生産
消費

不明

原単位

IT機器
の消費

参考値

原単位の幅

その２）

データ更新

出典

1.28 (kgCO2/kg)

---

---

総務省 地球温暖化問題・ 2008年4月 文献2○0.25 (kgCO2/枚)

---

---

機械統計年報 2001年○

0.46 (kgCO2/枚)

---

---

機械統計年報 2001年

オフィス

○

76.0 (kgCO2/m2)

---

---

国環研 環境負荷原単位・・・ 等 文献3

普通倉庫

○

○

紙

モノの消費

消費
のみ

原単位一覧（エネルギー消費量

CD ：書換型
CD ：追記型

46.2 (kgCO2/m2)

---

---

日本統計年鑑 2005年

データセンター○

2,113 (kWh/m2)

---

---

東京都 省エネカルテ 2005年

事務所ビル

○

657 (kWh/m2)

---

---

東京都 省エネカルテ 2005年

NW通信

○

0.0025 (kgCO2/Mbyte) 注1

---

---

産環協 ICTサービスの・・・ 2004年 文献4

FAX通信

○

0.14 (kgCO2/hour)

---

---

環境効率研究WG3資料 2003年

デスクトップPC○

71.4 (kgCO2/台)

---

---

ノートPC

○

27.8 (kgCO2/台)

---

-----

CRTディスプレイ○

67.5 (kgCO2/台)---

液晶ディスプレイ○

21.9 (kgCO2/台)

---

---

プリンター

○

74.7 (kgCO2/台)

---

---

サーバ（ミッド）○

1,066.0 (kgCO2/台)

---

---

サーバ（WS）○

793.0 (kgCO2/台)

---

---

移動通信機器○1.4 (kgCO2/台)

---

---

固定電話

○

14.2 (kgCO2/回線)

---

---

ファクシミリ○12.2 (kgCO2/回線)

---

---

ブロードバンド回線○

106.0 (kgCO2/回線)

---

---

総務省 ITが地球環境に与える影響の評価に関する調査結果 2002年等

ブロードバンドNWのCO2 排出量の試算 文献5

注1 ： NW通信に対する原単位(2004年)について、通信インフラの高度化等により最新の数値に更新することが望ましいが、上記数値よりも新しい値は公表されていない。

図 4.3-5：

原単位一覧（物の消費及び IT 機器の消費）

122

原単位

ヒトの移動

生産
消費

消費
のみ

不明

参考値

原単位の幅

データ更新

出典

自家用車

○

0.0839 (kgCO2/人・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年

バス○

0.615 (kgCO2/人・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年

航空機○

1.860 (kgCO2/人・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年

鉄道○

0.329 (kgCO2/人・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年○

自家用自動車0.047 (kgCO2/人・km)------ 注1--- 注1

自家用軽自動車○

0.023 (kgCO2/人・km)---

営業用乗用車○0.093 (kgCO2/人・km)------ 注1

営業用乗合バス○

0.027 (kgCO2/人・km)------ 注1【参考】

営業用貸切バス○

0.009 (kgCO2/人・km)------ 注1

ヒトの移動

航空

○

0.030 (kgCO2/人・km)------ 注1

鉄道○

0.005 (kgCO2/人・km)------ 注1

地下鉄○

0.004 (kgCO2/人・km)------ 注1

路面電車○

0.008 (kgCO2/人・km)------ 注1

新交通システム○0.007 (kgCO2/人・km)------ 注1

国土交通省 交通関係エネルギー要覧
2001-2002年度版

注1 ： 国土交通省による「交通関係エネルギー要覧」は2000年から2006年まで毎年発行されていたが、ヒトの移動に係る記述は2001-2002年度版を最後に掲載されていな
い。自家用自動車及び自家用軽自動車には、乗用車及び貨物車が含まれている。

図 4.3-6

原単位

モノの移動

【参考】
モノの移動

生産
消費

消費
のみ

不明

：

原単位一覧（人の移動）

参考値

原単位の幅

データ更新

出典

トラック

○

0.205 (kgCO2/ton・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年

鉄道貨物

○

0.0315 (kgCO2/ton・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年

航空貨物

○

1.410 (kgCO2/ton・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年

貨物船○

0.027 (kgCO2/ton・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年

郵便(封書）○

0.0973 (kgCO2/通)

---

---

日本統計年鑑 2005年--- 注1

営業用普通トラック○

0.049 (kgCO2/人・km)---

営業用小型トラック○

0.226 (kgCO2/人・km)------ 注1

自家用普通トラック○

0.098 (kgCO2/人・km)------ 注1

自家用小型トラック○

0.776 (kgCO2/人・km)------ 注1--- 注1

鉄道○

0.006 (kgCO2/人・km)

---

内航船舶

○

0.011 (kgCO2/人・km)------ 注1

航空○

0.398 (kgCO2/人・km)------ 注1

国土交通省 交通関係エネルギー要覧
2001-2002年度版

注1 ： 国土交通省による「交通関係エネルギー要覧」は2000年から2006年まで毎年発行されていたが、モノの移動に係る記述は2001-2002年度版を最後に掲載されていな
い。普通車は積載量2,000kg以下とする。

図 4.3-7：

原単位一覧（物の移動）

123

原単位

ガソリン車

生産
消費

消費
のみ

不明

参考値

原単位の幅

出典

データ更新

○

15.5 (km/liter) ガソリン車平均

6.4 – 26.0

毎年○

0.193 (kgCO2/km)

---

---

国交省 自動車燃費一覧 2008年版

ディーゼル車○0.146 (kgCO2/km)

---

---

ガソリンハイブリッド○

車両燃費 ディーゼルハイブリッド

0.123 (kgCO2/km)

---

---

JHFC総合効率検討結果報告書

【参考】
日本

(財) 日本自動車研究所○

0.089 (kgCO2/km)

---

---

2006年3月

燃料電池車○

0.087 (kgCO2/km)

---

---

圧縮天然ガス車○

0.148 (kgCO2/km)

---

---

* 上記調査は定期的に実施されているものではない。

電気自動車○

0.049 (kgCO2/km)

---

---

0.274 (kgCO2/km)

-----

-----

【事例】注

ガソリン車

車両燃費

ディーゼル車○○0.290 (kgCO2/km)

承認CDM Prj. ボゴタトランスミレニオ PDD【交通分野（世界）のCO2排出係数の算定】
車両燃費について世界共通で使用されている数値は存在しないが、広く利用されている温室効果ガス排出算定方法として、IPCC Guideline for National Greenhouse Gas
Inventory（最新版：2006年）がある。同ガイドラインでは、通分野におけるCO2排出量を燃料消費量[TJ]×排出係数[kgCO2/TJ]として算出している。また排出係数にはデフォルト値として燃料毎に以下のような数値が設定されている。
Motor Gasoline ： 69,300 [kgCO2/TJ]、 Gas/Diesel Oil ： 74,100 [kgCO2/TJ]、 Compressed Natural Gas ： 56,100 [kgCO2/TJ] 等【文献】 正式名称を省略している文献は以下の通り
文献1 国環研 環境負荷原単位・・・ 02年12月 ⇒ 国立環境研究所：環境負荷原単位データ (2002年)、
文献2 総務省 地球温暖化問題・・・ 2008年4月 ⇒ 総務省：地球温暖化問題への対応に向けたICT政策に関する研究会報告書（2008年 4月）
文献3 国環研 環境負荷原単位・・・ 等 ⇒ 国立環境研究所：環境負荷原単位データ (2002年)、及びNEDO：民生部門エネルギー消費実態調査
文献4 産環協 ICTサービスの・・・ 2004年 ⇒ 産業環境管理協会：ICTサービスの環境効率事例収集及び算定基準に関する検討成果報告書（2004年 3月）
文献5 ブロードバンドNWのCO2 排出量の試算 ⇒ 情報通信学会2008 総合大会講演論文集 ブロードバンドネットワークのCO2 排出量の試算（2008年）

図 4.3-8：

原単位一覧（その他）

図 4.3-3 から図 4.3-8 に列挙した原単位は、(a) 生産と消費過程を対象としたもの、及び(b)消費過程のみを対象としたものに分類できる。
前者はある原単位に係る CO2 排出量を算定する際、生産段階の負荷（CO2 排出量）から消費過程に至るまでの全ての負荷を合わせた値である。一方、後者は消費過程における負荷のみを対象としたものである。
本報告書において使用する原単位は、主に我が国における数値を中心に収集しているが、予測の対象が世界である場合においては、世界規模の原単位を使用する必要が生じる場合もある。参考として、表 4.3-6 に各国における系統電力の CO2 排出係数を示す。
表 4.3-6：

各国における系統電力の CO2 排出係数
[単位 ： kgCO2/kWh]

国名
米国
ドイツ
英国
中国
韓国

発電原単位
0.679
0.660
0.566
1.020
0.535

国名
タイ
フィリピン
ベトナム
インド
日本

発電原単位
0.595
0.566
0.455
1.437
0.425

出所 ：社）日本電気工業会（JEMA）が監修した「各国における発電部門 CO2 排出原単位の推計調査報告
書 ver. 3（2006 年 6 月）」
注 ： 日本の値は平成 19 年度東京電力公表値を採用。

124

また、日本国内のデータとして、環境省が定期的に公表している電力事業者の CO2 排出係数がある。これは、電気事業者が電力線から供給する電力がどの程度の化石燃料の排出負荷を伴っているかを示すものであり、電気事業者各社の発電構成により、その値には差異が生じており、原単位には一定の幅が生じている。
このため、系統電力の原単位を利用する場合、原単位の幅を考慮に入れた上で、適切な数値を選択することが必要である。

表 4.3-7：

電気事業者別 CO2 排出係数 (平成 19 年度)[単位 ： kgCO2/kWh]

事業者名
北海道電力(株)東北電力(株)
東京電力(株)中部電力(株)

発電原単位
0.517
0.473
0.425
0.470

事業者名
関西電力(株)四国電力(株)九州電力(株)
環境省デフォルト値

出所 ： 環境省「平成 19 年度の電気事業者別二酸化炭素排出係数の公表」

125

発電原単位
0.366
0.392
0.387
0.555

３．５

IT ソリューション効果算定のための参考値

IT ソリューションの効果を計算する際、3..2 節で示したように、活動量の情報を入力することが必要である。
活動量としては、実測値を使用することが望ましいが、計画段階やデータ取得が困難な場合等、実測値を取得することが困難な場合も存在する。
そこで、参考情報として活動量算定のための目安となる値を以下に示す。
項目
1 人が占めるオフィススペース

参考値例
13.1m2/人

家庭でのノートパソコン（LCD14 型以上）の消費電力量
オフィスでのノートパソ
コン（LCD14 型以上）の
消費電力量
家庭でのデスクトップパ
ソコン（LCD 込み）の消費電力量
オフィスでのデスクトッ
プパソコン（LCD 込み）の消費電力量オフィス用紙の重量換算
係数18,734 [kWh/年・台]等

33,876 [kWh/年・台]等

62,508 [kWh/年・台]等

113,568 [kWh/年・台]等

照明（蛍光灯）の消費電力
量
エアコンの消費電力量

25.88 kWh （年間 375 時
間利用）
56.25 kWh （年間 375 時
間利用）
紙カルテ 2 号（縦 270mm
×横 384mm）、厚さ：厚紙
220ｇ/m2
2.5 枚/1 カルテ（0.25m2/1
カルテ）
300 カルテを収納するのに必要なキャビネットの面
積 ： 0.288m2
0.004 kg/枚 (A4 サイズ）

一般的なカルテの仕様

医療カルテ保管スペース

入札書類の重量換算係数

オフィス用紙の重量換算
係数0.004 kg/枚

(A4 サイズ）0.004 kg/枚 (A4 サイズ）

126

出所等
地球温暖化問題への対応に向けた
ICT 政 策 に 関 す る 研 究 会 報 告 書2008 年 4 月
省エネセンター：タイプ別平均消費
電力量 LCD14 型以上、低電流状態への自動移行設定
省エネセンター：タイプ別平均消費
電力量 LCD14 型以上、低電流状態への自動移行設定
省エネセンター：タイプ別平均消費
電力量、低電流状態への自動移行設
定
省エネセンター：タイプ別平均消費
電力量、低電流状態への自動移行設
定地球温暖化問題への対応に向けた
ICT 政 策 に 関 す る 研 究 会 報 告 書2008 年 4 月
省エネセンター：H20 年省エネ性能
ランキング一覧（平均値より）
省エネセンター：H20 年省エネ性能
ランキング一覧（平均値より）医療用カルテ仕様より（博愛社）

医療用カルテ仕様より（コクヨ）

地球温暖化問題への対応に向けた
ICT 政 策 に 関 す る 研 究 会 報 告 書2008 年 4 月
地球温暖化問題への対応に向けた
ICT 政 策 に 関 す る 研 究 会 報 告 書2008 年 4 月

４．IT ソリューション事例
以下では、ワーキンググループで検討された「IT による社会の省エネ」に貢献する IT ソ
リューションを紹介する。

◆

BEMS

企業名：株式会社東芝

タイトル：生活者の行動を優先した快適空調制御システム

概要：空調向けに、リアルタイム演算によって、過剰冷房や過剰暖房を防止し、快適なビ
ル生活空間と省エネを両立

システム概念図
環境条件を計測し、快適な条件を維持するよう空調を制御することで、過剰な冷房や暖房を防ぎ、省エネルギーを実現する。
評価条件

プラス

マイナス

大規模事務所ビルにおける

電力消費：102.4 kgCO2/年

IT 機器： 0.2 kgCO2/年

1 日あたりの平均

冷水熱量：15.3MJ(エネルギー6.2% 削減）

出所等：http://www.toshiba.co.jp/tech/review/2007/06/62_06pdf/a07.pdf

127企業名：沖電気工業株式会社

タイトル：流通店舗向け省エネシステム

概要：無線センサネットワークを利用し、店舗内外の環境情報と電力使用量を収集するとともに、コンテキストアウェアネス技術の活用により、店舗内の快適度を維持しながらの省エネ制御を実現。

ソリューション説明資料
評価条件

プラス

マイナス

大規模事務所ビルにおける電力使用量：5%削減－

1 日あたりの平均
出所等：沖電気工業株式会社資料

128

◆

ペーパーレスオフィス

企業名：NEC ビッグローブ

タイトル： ダイレクトメール広告をインターネット配信す株式会社

る ICT サービス

概要： ICT によるダイレクトメールの送信により、紙資源の削減、配送に係る燃料資源を削減。

インターネットDM配信サービス フロー
ダイレクトメール広告をインターネットを通して配信できるサービス

評価モデル
インターネットDM
配信サービス

メール配信

配信のセット

10kb/通9.4億通/年

9.4億通/年

顧 客

従来比較モデル（郵送）

顧 客

郵送

DM発行事業者
ＤＭ作成
（印刷）

DM郵送
9.4億通/年

9.4億通/年

サービス概念図・ インターネットの DM と郵便の DM の環境負荷評価を行い比較している。
・ その範囲は、従来の郵送による郵便局からの DM 配信から受け取るところまでを、イ
ンターネットによる DM と比較している。
評価条件

プラス

マイナス

1 年間 9.4 億通のダイレクト

紙の消費：137,241tonCO2

ICT システム：2,203tonCO2

メール発行業務

物の移動：12,694 tonCO2

出所等：NEC ビッグローブ株式会社

129

企業名：株式会社日立シス

タイトル：就業管理システム

テムアンドサービス
概要： Web で入力する就業管理システムの導入により、チェック･集計にかかる作業工数を大幅に削減、またペーパーレス化も実現。

導入効果概念図
評価条件

プラス

マイナス

毎月の従業員 4,250 人の就

紙の消費：2,390kgCO2 削減

ICT システム：58kgCO2 増加

業情報の 1 年間の提出･収業務効率化：3,588 kgCO2 削減

集･チェック･集計業務
出所等：製品紹介 http://www.hitachi-system.co.jp/lysithea/
ICT 地域活性化ポータル http://www.applic.or.jp/tkportal/contents.php?jno=138

130

企業名：富士通株式会社

タイトル：行政情報提供システム

概要：行政情報提供システムの導入により、従来の紙による情報授受（広報、手紙）か
らＨＰやメールマガジン、汎用申請受付、電子相談等によるペーパレス化、作業効率化を可能とする。

導入後

導入前＊郵便による、県民の声の収集＊手作業による、ホームページ公開/更新「行政情報提供システム」の導入により＊メール、インターネットの活用＊ホームページ登録をシステム化

県民の利便性向上、県庁職員の事務作業の効率化、経費削減

各担当者がWeb
登録可能※現在の県民サービスを維持することを前提に、導入前を想定

業務効率化

CO2排出量（％）

手書き、郵便による投稿
特定のHTMLスキルのある職員によるホームページ作成

100
80

2.3

60

環境改善

13.0

89.6％

66.4

0.1

40

NWデータ通信量
ＩＴ・NW機器電力
倉庫スペースオフィススペース
物の移動
物の使用量

8.6

20
0

メルマガ、電子メール
電子メール、インターネット活用「WebLinks-Neo」の活用により、HTMLの知識が必要なくなった。

＋

1.7

18.3

導入前（想定）導入後

CMS（コンテンツ・マネジメント・システム）「WebLinks-Neo」の環境改善効果
CMS は、ホームページ、メールマガジン等のコンテンツを簡単に登録・作成できるシステムであり、一連の作業がペーパレスで運用可能となっている。システム化により、紙の保管スペースの削減、コンテンツ作成作業の効率化が図られている。
評価条件

プラス

マイナス

ある自治体における 1 年間物の消費：3,627kgCO2

ＩＴ・NW 電力消費量：の情報収集･情報提供業務

物の移動：13,119kgCO2

1,244kgCO2

オフィススペース：

NW データ通信量：19kgCO2

2,221kgCO2
出所等：富士通株式会社

環境貢献ソリューション導入事例

http://jp.fujitsu.com/about/csr/eco/solutions/envsolutions/casestudies/kagawaken.html

131企業名：日立ソフトウェアエ

タイトル：電子帳票システム

ンジニアリング株式会社
概要：電子帳票システムの導入による紙印刷の 10％に削減、残り 90％の帳票は電子化しサーバに保存･閲覧する方法にし稼動負荷を低減。
大量の帳票を扱う業務を電子化するシステムで，印刷枚数削減により，仕分け作業・配送・検索・保管作業の効率化を実現。
印刷

センタ仕分け運搬

拠点内仕分け保管・満期管理閲覧

帳票運用を自動化して帳票運用を自動化して検索効率向上
検索効率向上
コスト・環境負荷削減
コスト・環境負荷削減

今までの運用今までの運用作業は全て人手作業は全て人手

自動保存管理

閲覧

自動転送
自動仕分け

電子帳票サーバ

電子帳票
クライアント

導入効果概念図

使用段階

ReportMission導入前
571,200
100,08
82.5%削減
導入前後

紙消費削減

移動削減

作業削減

評価条件

プラス

マイナス

年間 4,800 万枚の帳票類を紙の消費：404,100kgCO2

なし

10 拠点・100 部署に配布する物の移動：45,100kgCO2

作業を帳票を 10 分の１に削業務効率化：10,200kgCO2減

既存ICT システム：11,719kgCO2

出所等：http://www.hitachi-sk.co.jp/products/reportmission/index.html

132

企業名：株式会社ＮＴＴデー

タイトル：公共料金等の口座自動引落しと明細事前通知サタービス

概要：口座自動引き落としと明細事前通知サービスにより、納付書による支払の手間、伝票作成作業の撤廃。また、システム導入による CO2 排出量の削減。

システム概念図
評価条件

プラス

マイナス

1 年間の公共料金の支払関

紙の消費：15,897kgCO2

ＩＣＴシステム：

連業務

物の移動：12,949kgCO2

72,511kgCO2

業務効率化：
1,498,275kgCO2
出所等：http://www.nttdatabs.co.jp/service/index.html

133

企業名：日立ソフトウェアエ

タイトル：給与明細の電子配信システム

ンジニアリング株式会社
概要：給与明細書の電子配信により、紙の消費と仕分け作業工数を削減。

帳票設計ＰＣ

社員（社内）

帳票
フォーマット

活文Delivery

給与明細

ＳＡＰ Ｒ／３

社員（自宅）
CSV

メールサーバ
給与情報
人事情報（配送先）

社員（常駐先）インターネット

ＤＢサーバ

印刷
5,000枚/回
・70,000枚/年（280kg/年）を削減
導入効果概念図

社内※） 社員数：５，４００人

使用段階
65.8%削減

作業削減

紙消費削減
評価条件

プラス

マイナス

10 拠点 5.000 人の社員の給紙の消費：707kgCO2

ICT システム：

与明細書を 1 年間（1 回／月） 業務効率化 806kgCO2

422kgCO2/年

届ける作業
出所等：http://hitachisoft.jp/products/hitachi-middle/solution/katsubundelivery/134

企業名：富士通株式会社

タイトル：ｅラーニングシステム

概要：集合研修におけるインターネットを使用した研修システムによる、テキスト等の紙の削減と受講者･講師の移動の削減、業務の効率化。

eﾗｰﾆﾝｸﾞｼｽﾃﾑによる環境負荷低減

導入前

テキスト等の紙使用量 ： 約５万枚を削減＊交通手段を利用し、全国の各拠点で、集合教育を受講していた。

受講者や講師の移動 ： 約７万kmの移動
業務の効率化
・受講者の平均受講時間 約４時間⇒約２．５時間
・講師／事務局の作業 約２．２人月⇒約０．１人月

導入後＊インターネットを利用し、各自が自席で、自由な時間に教育を受講出来るようになった。

e ラーニングソリューション「Internet Navigware」の環境改善効果
導入前の集合研修では、紙テキストの配布、テストの実施、結果の回収に対し、稼動と莫大な費用がかかっていた。導入後は、インターネットを使用して、時間や場所に拘束されず、自席にて学習できるようになった。また、システム化により、テキストの紙使用と受講者講師の移動の削減され、業務も効率化された。
評価条件

プラス

マイナス

社員約 1,900 人を対象と物の使用量：253kgCO2

ＩＴ・NW 電力消費量：

したある e ラーニングに

人の移動：4,014kgCO2

1,109kgCO2

よる 1 年間の研修の実施

オフィススペース：

NW データ通信量：12kgCO2

1,635kgCO2
出所等：富士通株式会社

環境貢献ソリューション導入事例

http://jp.fujitsu.com/solutions/elearning/casestudies/housefoods/#house02
http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jeco/solutions/51-interledge.pdf

135タイトル：百貨店向け POS システム

企業名：富士通株式会社

概要：伝票・ジャーナルの電子化によりお客様の待ち時間を短縮すると同時に、紙使用の削減、またサーバの集約による使用電力の削減を実現した。
＊紙伝票を専用プリンタで印刷
紙のジャーナルによる運用、保管も必要だった。
各店舗に１台づつ、18台のサーバで運用していた。

＊伝票レス化、専用プリンタも不要となった。
電子ジャーナル化、データはDVDで保管。
サーバを集約し、６台で運用。

紙伝票、紙ジャーナルの電子化
サーバを１８台から６台に集約
ペーパレス
省電力化

＋

CO2排出量（％）

紙伝票での処理，
紙ジャーナルでの運用，
各店舗に１台のサーバ

伝票レス化，ジャーナルの電子化（DVD化）
サーバの集約

環境改善

2,387.6 t-CO2

1,080.9 t-CO2

100

54.7％

80

CO2削減量
1,306.7 トン

60

NWデータ通信量
ＩＴ・NW機器電力
オフィススペース
物の使用量

40
20
0

導入前

導入後

百貨店向け POS システム「B-STOREPOWER」の環境改善効果「お客様に親切 POS」をコンセプトに開発、導入したが、商品の注文伝票や取引記録の電子化により、年間で 180 万枚の伝票用紙、140 万ロールのジャーナル用紙の削減とサーバ集約による電力消費の削減など環境負荷軽減の面でも大きな成果が得られた。
評価条件

プラス

マイナス

ある百貨店における 1 年間物の消費：591.6 t- CO2

NW データ通信量：の売上伝票、および取引記録

オフィススペース：

4.0 t- CO2の管理業務

153.8 t- CO2
ＩＴ・NW 機器電力消費量：
565.3 t- CO2

出所等：http://jp.fujitsu.com/about/csr/eco/feature/highlight2006/high1-reduction/index.html

136

企業名：富士通株式会社

タイトル：農地向け地理情報システム(GIS)

概要：農地管理を行うにあたり、GIS を導入して情報を電子化し、職員作業の大幅な効率化と紙の使用の削減を実現した。

導入後

導入前
＊紙ベース、手作業で、農地管理の業務を行っていた。

＊システム化することにより、大幅な業務効率化が図れた。

農地管理の効率化が図れた。

業務効率化

＋

CO2排出量（％）

手作業による煩雑な作業システム化による業務の効率化

環境改善

100

ＩＴ・NW機器電力
オフィススペース
物の使用量

49.9％

80

99.8

60

8.2

40
20

41.7
0.2

0.2

0

導入前

導入後

農業向け地理情報ソリューション「農地管理 GIS」の環境改善効果
導入前は紙ベース、手作業で地図・台帳の管理、共済耕地図面（帳票）、分布図の作成を行っていた。導入後は、システム化することにより、職員の作業（地図、台帳の更新／検索／印刷作成）を大幅に効率化した。
評価条件

プラス

マイナス

ある市町村における 1 年間

オフィススペース：

ＩＴ・NW 機器電力消費量：の地図･台帳の作成･運用・管765 kg-CO2

108 kg-CO2

理業務（物の使用量は導入前後で変化なし）

出所等：富士通株式会社

環境貢献ソリューション 認定商品一覧

http://jp.fujitsu.com/about/csr/eco/solutions/envsolutions/list.html
http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jeco/solutions/73-farm-gis.pdf

137企業名：富士通株式会社

タイトル：自治体内部情報業務の電子化

概要：紙での伝票処理（印刷～決裁～保管）を電子決裁化し、事務処理の効率化、ペーパ
ーレス化などを実現。

自治体内部情報ソリューション「IPKNOWLEDGE」の環境改善効果
・90%以上の電子決裁化率による大幅な業務効率向上、ペーパレス化
・紙使用量は 100 万枚、文書保管スペースは約 3 分の１、作業時間は約 14 万時間削減
・環境負荷試算の結果、IT 活用で CO2 排出量を約４５％削減（約 6 万 8 千トン）
評価条件

プラス

マイナス

ある自治体における１年間

物の使用量：5,472 kg-CO2

IT･NW 電力消費量：の伝票処理業務（財務・契約、 オフィススペース：
庶務事務、文書管理）。

9,161 kg-CO2

70,892 kg-CO2
倉庫スペース：813 kg-CO2

出所等：富士通株式会社 HP 中野区様導入事例
http://jp.fujitsu.com/solutions/localgovernment/casestudies/nakano.html

138

企業名：日立ソフトウェアエ

タイトル：情報漏洩対策・PC 管理

ンジニアリング株式会社
概要： ICT システムの導入による調査作業の削減と調査精度の向上。

接続状況の情報を自動収集
導入効果概念図

使用段階

1,168

638

45.4%削減
0

300
600
900
使用段階のCO2排出削減量(kg-CO2)

1200

作業削減
評価条件

プラス

マイナス

7,000 台の機器のネットワー

業務効率化：1088kgCO2

ICT シ ス テ ム (ICT 機 器 電

クへの接続情報の調査・収集力)：558kgCO2

作業（年 2 回）
出所等： http://hitachisoft.jp/products/netinsight/product/pd.html

139

企業名：株式会社 PFU

タイトル：書類の電子化によるペーパーストックレス

概要：従来、試験成績書などの情報を紙で保管していたが、紙やパソコンの電子データを
電子バインダに綴じて、電子キャビネットに保管・閲覧するペーパーストックレスシステ

CO2排出量（％）

ムを導入し、以下のような効果を得ることが出来た。

100

38.8％

80
60

2.0

83.9

40
20
0

37.7

NWデータ通信量
ＩＴ・NW機器電力
オフィススペース
物の使用量

8.0
13.3

16.1

導入前

導入後

ドキュメントファイリングソフトウェア「楽２ライブラリ」の環境改善効果
・紙資源の有効活用：約 30 万枚(57,363MB)のドキュメントを電子化
・書類保管スペースの有効利用：従来の書類保管用キャビネットの大半が削減
・業務の効率化：スキャナでの読み取り時間・検索時間の短縮、業務の効率化
評価条件

プラス

マイナス

300 人規模の製造業におけ物の使用量：155kgCO2

IT･NW 電力消費量：

る 1 年間のドキュメントフ

オフィススペース：

453 kg-CO2

ァイリング2,607 kgCO2

NW データ通信量：
116 kg-CO2

出所等：http://www.pfu.fujitsu.com/raku2library/
http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jeco/solutions/63-raku2library.pdf

140企業名：株式会社ＮＴＴデー

タイトル：次世代オフィスタ
概要：シンクライアント＆ペーパーレスな打ち合わせ、ノート PC・携帯電話を使ったオ
フィス環境、座席のフリーアドレス化、IC カードを使った入退室管理、生態認証による高度なセキュリティ、印刷時の情報漏洩およびミスプリントを防止するセキュアプリンテ
ィング等

システム概念図
評価条件

プラス

マイナス

オフィスにおける 1 年間の紙の消費：39,877kgCO2

ICT システム：5,293kgCO2

資料作成及び情報共有･管理
出所等：http://www.nttdata.co.jp/vanadis/office.html

141

企業名：富士通株式会社

タイトル：地球観測衛星画像オンラインサービス

概要 ：ユーザの直接注文及び清算を行うことでの運用者の作業の効率化と紙の削減。
導入前

導入後＊FAXによる受注、手作業による検索、オーダー作業などユーザからのＦＡＸ注文に基づき、運用者がリ
モセンデータ取扱機関に対して検索を行なった後、メールでの確認、リモセンデータ取扱機
関への注文入力、生産依頼、入荷確認の後、ユーザに対して提供／
精算を行なってきた。

＊受注～決済を基本的に
電子化

ＣＲＯＳＳを用いること
で、ユーザがリモセン
データ取扱機関に対する注文及び精算（ＥＤＩによるクレジット決済）までを行なうことになり、運用者は注文確認と生産依頼、入荷確認、及びユー
ザへの提供を行なうだけになった。

Ｗｅｂシステムを用いたユーザによる直接注文を実施

作業効率向上省コスト
省エネ＋

CO2排出量（％）

環境改善

100
80

1.0

-18.5％（-1.56t-CO2）

2.9

50.9
53.5

60
40

21.9
45.1

20
0

導入前

6.1

NWデータ通信量
ＩＴ・NW機器電力
オフィススペース
物の使用量

導入後

「地球観測衛星画像オンラインサービスシステム(CROSS)」の環境改善効果
Web システムを用いた画像入手ユーザによる直接注文を実現し、ユーザがリモセンデータ
取扱機関に対する注文及び精算（ＥＤＩによるクレジット決済）までを行なうことになり、運用者は注文確認と生産依頼、入荷確認、及びユーザへの提供を行なうだけになった。
評価条件

プラス

マイナス

あるセンターにおける 1 年

物の使用量：3,290 kg-CO2

IT･NW 電力消費量：

間の地球観測衛星画像の販

オフィススペース：

4,266 kg-CO2

売業務2,451 kg-CO2
NW データ通信量：
15 kg-CO2

出所等：富士通株式会社

142

企業名：株式会社富士通アド

タイトル：印刷枚数削減支援ソフト

バンストエンジニアリング
概要：印刷枚数削減ソフトの導入による用紙節約の奨励及び印刷枚数実績管理
導入前＊用紙節約の意識を持たず、印刷していた。

導入後＊学生の無駄な印刷を抑え、紙の使用量削減を達成。

用紙節約印刷の奨励
実績管理を実施
省コスト
省エネ

＋
環境改善
安易な印刷行動，
無駄な紙の使用

印刷枚数の削減
消費電力の削減

１００％-13.3%（-0.64t-CO2）

８０％

0.5%

６０％
４０％
ＩＴ・NW機器電力
２０％

オフィススペース物の使用量

０％

印刷枚数削減ソフト「PrintBarrier」の環境改善効果
印刷実績の管理、およびコストの削減により、無駄な印刷を抑え、紙の使用量削減を達成した。同じく印刷回数の低下に伴い、電力消費も削減できた。
評価条件

プラス

マイナス

ある大学のパソコン 124 台

物の使用量：621 kg-CO2

なし

における 1 年間の印刷

IT･NW 電力消費量：※オフィススペース：導入前後で変化なし

15 kg-CO2
出所等：富士通株式会社

143企業名：株式会社ＮＴＴデー

タイトル：金融機関向け債権流動化・売掛債権一括信託Ａ

タ

ＳＰサービス

概要：企業間決済で重要な役割を占める「手形決済」を電子化。関連事務で必要となる帳票の印刷や、郵送、輸送作業が減少。ＡＳＰサービスのため、自前のサーバが不要。

評価条件

プラス

某金融機関における導入事

紙の消費：2,518kgCO2

例（１年間）

郵送：7,481kgCO2

マイナス

自動車輸送：1,834kgCO2
CO2 換算で 36％削減
出所等：株式会社 NTT データ

144

企業名：大和証券株式会社

タイトル：電子帳票システムによる環境負荷低減（A.お客（株式会社大和総研）

さま向けのシステム、B.社内システム）

概要：紙ベースで行っていた情報伝達を電子帳票システムにより電子データ化

システム概念図
評価条件

プラス

A.お客さま向け帳票類（取引紙の使用量削減マイナス

報告書、取引残高報告書、各
種案内書など）の電子化

A. 累 計約 6,400 万 枚（2009/2 時点）
B.社内用帳票類（取引伝票、精算・決済処理伝票など）のB.97％（2 年間で 4080 万ペ

電子化ージから 83 万ページへ）

出所等：http://www.daiwa-grp.jp/branding/report/2008/im_globalenvironment.html

145

企業名：富士通株式会社

タイトル：証明書自動交付システム

概要：証明書の自動交付システム導入により、職員の事務効率が向上

導入後

導入前

＊夜間、休日も、本庁舎に出向くことなく、近隣施設などで、証明書の入手が可能となった。
＊職員は、証明書の発行業務から、より住民サービスの向上につながる業務に時間を割くことが可能となった。

＊住民は、平日、昼間に、本庁舎へ出向き、証明書の発行申請が必要だった。
＊職員が、証明書の発行業務を行っていた。

住民の利便性向上※夜間、休日の利用が可能に！

職員の事務効率化
業務効率化
・職員が証明書を手動で発行。
・平日の昼間以外は、発行不可。

・住民が「Conbrio-J」にて、証明書を自動で発行。
・夜間、休日も発行可能。

＋

CO2排出量（％）

環境改善

100

18.5

66.1％

65.9

0.2

80
60
40
20
0

NWデータ通信量
ＩＴ・NW機器電力
オフィススペース
物の使用量

2.7
24.4

15.6

導入前

6.6

導入後

証明書自動交付システム「Conbrio-J」の環境改善効果

評価条件

プラス

マイナス

住民 80 万人規模のある自治

物の使用量：5,522 kg-CO2

IT･NW 電力消費量：

体の証明書交付業務

オフィススペース：3,580 kg-CO2

38,728 kg-CO2

NW データ通信量：
153 kg-CO2

出所等：http://jp.fujitsu.com/about/csr/eco/solutions/envsolutions/list.html
http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jeco/solutions/56-conbrio-j.pdf

146

◆

テレワーク

企業名：株式会社富士通ワ

タイトル：在宅勤務（最大週 3 日）による社内テレワークの

イエフシー

実施

概要：社員 23 名が週 1 日の自宅作業を実施する。

＜導入前＞
・週5日事務所に通勤・事務所ではPCを1台専有。

＜導入後＞
・週１日在宅勤務を実施。週4日は事務所に通勤。
・在宅勤務時は、自宅から社給ノートPCを使用し、社内リモートアクセスサー
ビスを介して、Windowsリモートデスクトップ機能により事務所PCを操作（常時2台のPCが稼動）。
〔％〕
１００

0.00%

12.0%

4.0%

（4,377kg-CO2）

4.6%

８０
６０

0.08%

66.6%
59.8%

NWデータ通信量
ＩＴ・NW機器電力
オフィススペース
人の移動
物の消費

４０
２０

29.4%

23.5%

導入前

導入後

０

富士通ワイエフシーにおけるテレワークの環境改善効果
評価条件

プラス

マイナス

評価期間：2007 年度の 1 年

オフィススペース：

IT･NW 電力消費量：

間（在宅勤務者数 23 名）

2,461 kg-CO2

200 kg-CO2

・ 事務所への通勤手段は

人の移動：2,153 kg-CO2

NW データ通信量：

全員電車を利用

36 kg-CO2

出所等：クールアース・デー記念テレワークセミナー

147

富士通発表資料

企業名：日立ソフトウェアエ

タイトル：在宅勤務可能サービスによる移動による負荷低

ンジニアリング株式会社

減とワーク・ライフバランスの確保

概要：インターネットに接続されているユーザ PC を、USB キー1 本でセキュア環境のシン
クライアントとして起動することが可能です。在宅勤務環境の整備は、ワークライフバランスの推進のみならず、移動抑制による環境負荷削減にも大きく貢献します。

ﾈｯﾄﾜｰｸ

提出資料

USBキーの設定情報、アクセス権などはサーバ側で一元管理されます。

USBゲートウェイ
VPN装置

USB認証サーバ

既存のPCをシンクライアント化
自宅（社外）

利用者本人だけが持っている目で見ることができない
極めて偽造が困難な
指の静脈情報を利用した生体認証装置です。

なりすまし、
不正アクセス防止

指静脈による認証強化

36%削減

移動削減
評価条件

プラス

マイナス

移動によるエネルギー消費

移動などの負荷低減：

ICT シ ス テ ム 初 期 導 入 ：削減

14,009kgCO2

143kgCO2

出所等：サーバ・グリーンハンドブック資料、http://hitachisoft.jp/products/so/ws.html

148◆TV 会議
企業名：日立ソフトウ

タイトル：社内会議システム

ェアエンジニアリング
株式会社
概要：TV 会議システムを用いて、移動せずに会議に参加が可能となり日米間の移動の削減に。また、会議資料を PC や電子ボードで閲覧･書き込みできるシステムを導入。

導入効果概念図

使用段階

10,595kg-CO2
旅客輸送

工数

4,053kg-CO2

61.7%削減

移動削減
評価条件

プラス

マイナス

米国勤務社員１人と１紙の消費：784kgCO2

ICT システム：79kgCO2

年間に３回会議を実施

人の移動：5,837kgCO2

出所等：http://hitachisoft.jp/products/starboard/solution/enterprise.html

149◆リモートセンシング・遠隔管理
企業名：日立ソフトウェアエ

タイトル：小麦の生育予測による刈り取り時期の適正化

ンジニアリング株式会社
概要：衛星画像利用して小麦の生育状況を解析、この情報を基に乾燥エネルギーの削減や刈取り作業効率の向上を図る
提出資料

圃場面積：53km2、小麦収穫量：24,872 トンの収穫・乾燥作業を評価

1,300t-CO2→ 869t-CO2 へ削減

作業削減

燃料削減
評価条件

プラス

マイナス

一定面積圃場の刈取り後のエ ネ ル ギ ー の 消 費 ：ICT システム：569kgCO2

小麦乾燥430,926kgCO2

出所等：グリーン IT アワード 2008 応募資料、http://hitachisoft.jp/eco/ecoproducts/silca.html

150

◆

HEMS

企業名：株式会社東芝

タイトル：ホームネットワークを活用した家庭内省エネ技術

概要： ネットワークに対応した生活家電とＩＴゲートウェイを設置してホームネットワークを組み、家庭内の電力使用量を見える化するとともに、生活家電を連携させることで、むだな電力の削減を行う

システム概念図
評価条件

プラス
オフィス：

マイナス
99kgCO2ＩＣＴシステム： 0.3kgCO2

出所等：http://feminity.toshiba.co.jp/feminity/plan/index.html#denryoku

151企業名：パナソニック電工株

タイトル： ホームエネルギーマネジメントシステムライフ

式会社ィニティ ECO マネシステム

概要：一般戸建住宅向けの、部屋別や電気設備別など分岐回路ごとの電気使用量を計測・表示することを可能とした住宅設備システム

見える化などの機能により、家庭の電力消費を 10%削減①電気の「見える化」
・現在の電気使用量を個々の部屋別・電気設備別（ブレーカ回路別）にモニタリングし，電気の無駄遣いや省エネ行動の効果をお知らせ。昨日/先月/去年の結果とも比較可能。
・全回路の分岐が見える化可能で分電盤の寸法も同じ。
・TV、PC、携帯電話、コントロールパネルで確認可能。
・太陽光発電連携で発電状況のモニタリング。
②電気の「ダイエット」
電気の使用状況をチェックして，個別或いは一括での OFF 制御が宅内は勿論，携帯電話による外出先からでも可能。
③「楽しい省エネ」
可愛いペンギンのアニメーションで目標の達成状況や、省エネアドバイスを画面に表示。
④リモコン機器は後付け可能なワイヤレス型も選択可能。
評価条件

プラス

マイナス

一般戸建住宅電力の 10%削減

出所等：http://denko.panasonic.biz/Ebox/kahs_eco/

152

◆

輸送手段（鉄道、航空、海運）の効率向上

企業名：日本 IBM 株式会社

タイトル： ストックホルムの渋滞解決策

概要：ストックホルム市中心部に出入りする車がコントロールポイントを通過するたびに車を認識して課金し、支払いを受領するシステム

1.

車が第 1 のレーザー・ビームを遮ると、ステップ 2 で示されるように、トランシー
バーのアンテナが始動する。

2.

車に搭載されているトランスポンダーに、トランシーバーから信号が送られ、時間、
日付、課税額が記録される。

3.

トランシーバーの通信と同時に、カメラが車の前面の ナンバー・プレートを撮影する。

4.

車が第 2 のレーザー・ビームを遮ると、ステップ 5 で示されるように、第 2 のカメラが始動する。

5.

第 2 のカメラが後部のナンバー・プレートを撮影する。この間、車は 減速しない。

6.

支払いは口座引き落とし、またはインターネット決済、銀行振替、セブン-イレブン
や Pressbyran（スウェーデン全国にあるコンビニ）の店頭での支払いなど。

評価条件

プラス

2006 年 1 月～7 月の施行期

25%の交通量削減

マイナス

間。ストックホルム市中心部に出入りする車（平日で 50
万台以上）
出所等：http://www-06.ibm.com/jp/lead/ideasfromibm/stockholm/index1.html

153

企業名：富士通株式会社

タイトル：運行支援ソリューション

概要：本システムは車輌の運行状況を把握し、燃費が悪いアイドリング・スピードの出しすぎ等を管理・防止するシステムです。
導入前

導入後＊燃費効率不良，日報作成に時間を要していた。

＊運転方法改善による燃費，
日報作成 工数が改善した。

運行管理の更なる適正化・効率化
・速度
・時間
･距離

デジタル式
運行記録計の活用
燃料非効率（運転方法）
・無駄なｱｲﾄﾞﾘﾝｸﾞ
・速度ｵｰﾊﾞ（燃費が悪い）
・急加減速
手書き日報作成

安全運転や省エネ運転の実践
住みよい環境作り
への貢献

環境改善

運行効率

CO2排出量（％）

＋

0.001

19.2％

100
80
60

0.002
0.001

99.99580.76577.2

40
20 0.004
0

ＩＴ・NW機器電力
オフィススペース
物の移動
物の使用量

0.004

導入前

導入後

運行支援ソリューション「車載ステーション（ﾃﾞｼﾞﾀｺ）」の環境改善効果
評価条件

プラス

ある配送業者のトラック

1.2 万トン CO2

2000 台規模の配送業務(19%の削減)マイナス

出所等：http://jp.fujitsu.com/about/csr/eco/solutions/envsolutions/list.html
http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jeco/solutions/14-its.pdf

154

５．IT ソリューションの CO2 削減効果の予測（事例を用いた予測）
５．１

予測の考え方省エネルギーに貢献する IT ソリューションは、種類が多岐にわたる。例えばペーパーレ
スオフィスの中には、給与明細をターゲットにするソリューション、稟議書類をターゲッ
トとするソリューションなど、様々なソリューションが存在し、対象も効果も異なっている。また、IT ソリューションは、現在開発中または普及が始まったばかりのものが多く、ソリューションの内容が今後大きく変化する可能性もある。
そこで、ここでは、各社の実在する事例（4 章）をもとにした貢献量予測を行った。各社の事例を導入した場合のエネルギー削減貢献量に、ソリューションの導入数（普及数）の予測値をかけることで、日本全体、世界全体のエネルギー削減貢献量を予測した。
IT ソリューションの普及数は、政策的な導入促進策の影響が大きいと考えられる。例えば HEMS への投資意向を調査したアンケート95では、HEMS の導入費用が 10 万円の場合でも導入意向率が 20%程度にとどまっている。したがって、市場メカニズムだけでは HEMSの普及には相当の時間が必要であり、このようなソリューションにおいては、何らかの政策の存在が普及数を左右すると考えられる。そこで、IT ソリューションの普及率は、政策目標などを参考に将来の値を設定した。
一方で、IT ソリューション普及には、国の経済力が必要条件となると考えられる。導入促進政策をとるためにはインフラへの投資余力が必要と考えられるためである。そこで、経済力によってソリューションの普及開始時期をずらし、各国の一人あたり GDP が 13,000
U.S.ドルに到達してはじめて IT ソリューションの普及が始まるとした（表 4.5-1）。
表 4.5-1：国別のＩＴソリューション普及開始時期
分類

基準

国名

2005 年から普2005 年 に 1 人 あ た り GDP が日本、米国、英国、ドイツ、オース

及する国

13,000US ドルを超える国

トラリア、スペイン、韓国、台湾 等2025 年から普2025 年 に 1 人 あ た り GDP がマレーシア、シンガポール、サウジ

及する国

13,000US ドルを超える国とインアラビア、ブラジル、ロシア、南アドを除く BRICS 諸国

フリカ

2050 年から普2050 年 に 1 人 あ た り GDP がタイ、アラブ首長国連邦、トルコ、

及する国

13,000US ドルを超える国

アルゼンチン、カザフスタン

等
等

また、試算したのは IT ソリューションによる CO2 削減貢献量であり、短期的な CO2 削
減量よりも広い範囲である。また、貢献量で考慮しているのは、ソリューション導入者の環境負荷に対する貢献だけではなく、社会全体の環境負荷に対する貢献である。異なるソ

95「意識調査にもとづく HEMS の普及可能性評価」（電力中央研究所報告）155

リューション間で貢献量の重複カウントが生じうる点にも留意が必要である。

５．２

BEMS

Building and Energy Management System（BEMS）は、IT を用いた管理により、ビルのエネ
ルギー効率を向上させるシステムの総称である。各社の事例から、BEMS を導入した場合の平均的なエネルギー削減効果は導入したビルのエネルギー使用量の約 6%とした。
BEMS 適用対象となるビルのエネルギー消費量は、以下のとおり推定した。2005 年の日本については統計値（業務部門のエネルギー消費量 46500 ×1010 kcal）を用いた。さらに、オフィス就業者数一人あたりの消費エネルギーが変わらないと仮定し、オフィス就業者数の予測値をかけて、世界全体のエネルギー消費量、将来のエネルギー消費量を推定した。
また、BEMS の普及率は、超長期エネルギー技術ロードマップ96に示された見通しを参考に、2025 年の日本では 60%、2050 年には 70%とした（表 4.5-2）。
表 4.5-2：BEMS 普及率の設定
2005 年2025 年2050 年

2005 年から普及する国

5%

60%

70%

2025 年から普及する国

0%

5%

60%

2050 年から普及する国

0%

0%

5%

図 4.5-1 は BEMS の貢献量の予測結果である。日本では、普及率が 2025 年の 60%から 2050
年の 70%に達し、IT ソリューションの貢献量は 2025 年に 650 万 tonCO2、2050 年に 630 万
tonCO2 となる。世界全体では、2025 年に IT 貢献量が約 8600 万 tonCO2、2050 年には 2 億
tonCO2 と予想される。

96

経済産業省, 2006：超長期エネルギー技術ロードマップ報告書(http://www.iae.or.jp/research/result/cho06.html)

156

CO2削減効果推定結果
日本

世界

2005年

2025年

2050年

2005年

2025年

2050年

(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2
/年)

1,137

1,089

900

38,64351,14468,808

事例からのポテンシャル

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

100

100

100

100

100

100

70%

70%
普及率予測

60%
50

60%

50

50

50

50

60%
50

国によって
普及タイミングに
違い1

5%

5%

0
結果

0
57

0
650

0
630

5%
0

549

5%
0

8.631

20,218

図 4.5-1：BEMS のエネルギー削減効果試算結果

５．３

ペーパーレスオフィス

ペーパーレスオフィスは家庭・業務部門で用いられる紙の使用量を減らすソリューションである。使用する紙の量を減らすことで、その製造や運搬に要する CO2 排出量を削減することができる。
各社の事例からもわかるとおりソリューションは多岐にわたる。必ずしもオフィスの紙使用の全体をカバーしているソリューションばかりではなく、ダイレクトメール、就業管理など特化した対象に対するソリューションも含まれている。
そこでここでは、対象が最も広い事例を元に削減貢献量を推定した。事例の中で対象が広いと考えられるものの削減貢献量から、オフィス就業者一人あたりの CO2 削減量は IT 機器使用の増加分を考慮に入れた上で約 7.3 kg-CO2/年とした。
ソリューションの貢献量は、そこにオフィス就業者数と普及率をかけて推定した。普及率
は、総務省の報告書97に示された紙の削減量を事例のソリューションで実現するために必要な値を求め、日本では 2025 年、2050 年のどちらも 100%とした（表 4.5-3）。ここで、普及率 100％は、オフィスにおける紙の使用量を約 30％削減するソリューションが 2025 年、2050
年には全てのオフィスに導入されている状況を仮想的に考えている。言い換えると、日本全体のオフィスで使用される紙が約 30％削減された状況を想定している。

97

総務省：ユビキタスネット社会の進展と環境に関する調査研究会報告書

157

表 4.5-3：ペーパーレスオフィス普及率の設定
2005 年2025 年2050 年

6%

100%

100%

2025 年から普及する国

0%

98

55%

100%

2050 年から普及する国

0%

0%

55%84

2005 年から普及する国図 4.5-2 はペーパーレスオフィスの貢献量の予測結果である。日本では、IT ソリューシ
ョンの貢献量は 2025 年に 17 万 tonCO2、2050 年に 14 万 tonCO2 となる。世界全体では、2025
年に IT 貢献量が約 224 万 tonCO2、2050 年には 340 万 tonCO2 と予想される。
普及率

CO2削減効果推定結果

(%)

日本

事例からの
ポテンシャル

世界

2005年

2025年

2050年

2005年

2025年

2050年

(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2
/年)

18

17

14

595

789

1,061

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

100

100 100%
100 100%（報告書参照）（報告書参照）(%)

100

100 100%

100 100%

50

50

50

50

50

50

0

0

0

0

0

普及率予測

0

6%
（報告書参照）
1

結果

国によって

55%

55%

普及タイミングに
違い1

6%

17

14

10

224

340

図 4.5-2：ペーパーレスオフィスのエネルギー削減効果試算結果

５．４

TV 会議

TV 会議は PC やテレビ会議システムを用いて遠隔地間の打ち合わせを行うソリューションである。直接対面して打ち合わせを行うために必要な人の移動による CO2 排出量を削減することができる。
事例を用い、従業員一人あたりの IT 貢献量を計算すると、約 190 kg-CO2/年となる。この98

ペーパーレスオフィス、TV 会議などのソリューションはいったん普及が始まれば普及速度は速いと考えられる。そこで、将来のボトルネックはむしろインターネットであると考え、GDP13000 ドルにおける平均的なインターネット普及率 (=55%) を普及開始時期のソリューション普及率として用いた。

158

結果にオフィス就業者数予測と普及率の予想値をかけ、日本・世界全体の IT 貢献量を推定した。
普及率は、アンケート結果99を参考に、現時点で TV 会議を導入している割合を 2005 年の普及率、今後 TV 会議の導入意向を示している割合を 2025 年、2050 年の普及率とした。
用いた普及率を表 4.5-4 に示した。
表 4.5-4：TV 会議普及率の設定
2005 年2025 年2050 年

2005 年から普及する国

30%

60%

60%

2025 年から普及する国

0%

55%

60%

2050 年から普及する国

0%

0%

55%

図 4.5-3 はＴＶ会議の貢献量の予測結果である。日本では、IT ソリューションの貢献量は 2025 年に 270 万 tonCO2、2050 年に 220 万 tonCO2 となる。世界全体では、2025 年に IT
貢献量が約 5,900 万 tonCO2、2050 年には 9,000 万 tonCO2 と予想される。
CO2削減効果推定結果
日本

世界

2005年

2025年

2050年

2005年

2025年

2050年

(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2
/年)

468

447

369

15,852

20,981

28,227

事例からのポテンシャル
(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

100

100

100

100

100

100

50

60%
60%
50 （アンケート導入 50 （アンケート導入
意向）
意向）

50

50

普及率予測
30%
（アンケート
利用実績）
0

50

60%
55%

30%

国によって
普及タイミングに
違い1

0
140

結果

60%
55%

0
270

0
220

0
1,357

0
5,913

8,970

図 4.5-3：ＴＶ会議のエネルギー削減効果試算結果

５．５

SCM

サプライチェーンマネージメント(SCM）は、物流の無駄を排除する取り組みで、コスト削減に加え、CO2 の排出量も削減することができる。

99

矢野経済研究所, 2008：業務上「コミュニケーションツール」導入に関する調査結果 2008 プレスリリー
ス（ただし、2008 年時点の結果であることから、2005 年の導入数は 2008 年実績値を参考に 30%に設定）

159

SCM も企業内の最適物流の設計、在庫も含めた物流の適切な管理などソリューションは多岐にわたる。ここでは企業間の共同物流による CO2 の削減効果を考える。事例によると、共同物流により、モノの移動に伴うエネルギー消費量は 7.5%削減される。
モノの移動による CO2 排出量は、2006 年度の日本における営業用貨物自動車による CO2
排出量（約 4500 万 ton-CO2100）を用いた。モノの移動による CO2 排出量は GDP に比例すると仮定して、GDP の予測値から世界の値と将来の値を推測した。
また、SCM の普及率は既存予測101を参考に、表 4.5-5 のとおり設定した。

表 4.5-5：SCM 普及率の設定
2005 年2025 年2050 年

2005 年から普及する国

10%

45%

80%

2025 年から普及する国

0%

10%

45%

2050 年から普及する国

0%

0%

10%

図 4.5-4 は SCM の貢献量の予測結果である。日本では、IT ソリューションの貢献量は 2025
年に 220 万 tonCO2、2050 年に 410 万 tonCO2 となる。世界全体では、2025 年に IT 貢献量
が約 1,400 万 tonCO2、2050 年には 3,600 万 tonCO2 と予想される。
CO2削減効果推定結果
日本

事例からの
ポテンシャル

世界

2005年

2025年

2050年

2005年

2025年

2050年

(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2
/年)

341

494

512

2,477

4,591

8,294

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

100

100

100

100

100

100

80%
（報告書想定）80%（報告書想定）
国によって

普及率予測
50

0
結果

10%
（レポート）
34

50 45%（2005年と2050
年の平均）

50

50

0

0

0

222

410

50

10%
（レポート）
188

045%（2005年と2050
年の平均）

10%
1400

普及タイミングに50 45%
1（2005年と2050 違い
年の平均）

0

10%
3555

図 4.5-4：SCM のエネルギー削減効果試算結果

100

民生部門のエネルギー実態調査について（日本エネルギー経済研究所）
総務省 HP（http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/policyreports/chousa/yubi_pande/pdf/041216_2_06.pdf
101

160

５．６

HEMS

Home Energy Management System (HEMS) は家庭において IT を用いたエネルギー管理や
エネルギー消費の見える化により CO2 排出削減に貢献する。
事例の平均的な効果から、HEMS 導入時の 1 世帯あたり貢献量は、125 kgCO2/年 (7.5%) とした。これに世帯数の予測と普及率の予測をかけることで、日本・世界全体の HEMS による貢献量を試算した。
普及率は、既存資料の目標102を参考に表 4.5-6 のように設定した。
表 4.5-6：HEMS の設定
2005 年2025 年2050 年

2005 年から普及する国

－103

30%

30%

2025 年から普及する国

0%

1%

30%

2050 年から普及する国

0%

0%

1%

図 4.5-5 は HEMS の貢献量の予測結果である。IT ソリューションの貢献量は、日本では2025 年に 190 万 tonCO2、2050 年に 160 万 tonCO2 となる。世界全体では、2025 年に IT 貢
献量が約 940 万 tonCO2、2050 年には 1,800 万 tonCO2 と予想される。
CO2削減効果推定結果
日本

事例からの
ポテンシャル

世界

2005年

2025年

2050年

2005年

2025年

2050年

(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2
/年)

625

629

547

21529

28724

36763

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

100

100

100

100

100

100

50

50

50

50

50

50

普及率予測

30%

国によって

30%

30%

30%

普及タイミングに
違い1
0
結果

0
－

0
189

0
164

0
－

1%

0
935

図 4.5-5：HEMS のエネルギー削減効果試算結果

102「今後の省エネルギー対策のあり方について」
HEMS は 2005 年時点では市場が立ち上がっていないため、算出を行わなかった。

103

161

1%

1,798

５．７

ITS

高度道路交通システム (Intelligent Transport System; ITS) は、ETC/VICS など交通インフラと車両の通信を伴うものから車両の最適制御まで多岐にわたるソリューションを含んでいるが、ここでは事例としてデジタルタコメータの導入効果について試算を行う。
デジタルタコメータを導入した貨物車の IT 貢献量は、事例を参考に約 19%とした。貨物車による CO2 排出量全体は、2005 年の日本は統計結果104を用い、世界の値と将来の値は、
CO2 排出量とトラック数が比例すると仮定して推測した。世界のトラック数は GDP と比例すると仮定して推定したが、日本のトラック数は「自動車の交通需要予測について」105における保有台数の推計結果を用いた。
ITS の普及率は、デジタコの効果を予測した記事106を参考に、表 4.5-7 のように設定した。
表 4.5-7：ITS の設定
2005 年2025 年2050 年

2005 年から普及する国

10%

50%

50%

2025 年から普及する国

0%

10%

50%

2050 年から普及する国

0%

0%

10%

図 4.5-6 は ITS の貢献量の予測結果である。IT ソリューションの貢献量は、日本では 2025
年に 840 万 tonCO2、2050 年に 820 万 tonCO2 となる。世界全体では、2025 年に IT 貢献量
が約 9,500 万 tonCO2、2050 年には 1.8 億万 tonCO2 と予想される。
CO2削減効果推定結果
日本

事例からの
ポテンシャル

世界

2005年

2025年

2050年

2005年

2025年

2050年

(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2/年)(万tonCO2
/年)

2,000

1,684

1,642

14,53026,92948,643

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

100

100

100

100

100

100

50

50 50%

50 50%

50

50

50 50%

0

0

0

国によって

普及率予測

0
結果

10%
200

842

821

10%
1,102

0

50%

10%
9,491

図 4.5-6：ITS のエネルギー削減効果試算結果

104

国土交通省 HP (http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/kankyou/ondanka1.htm)
経済産業省 HP(http://www.mlit.go.jp/road/current/4kou/020724/yosoku.html)
106
JAMAGAZINE2006 年 8 月号(http://www.jama.or.jp/lib/jamagazine/200608/02.html)
105

162

0

10%
17,989普及タイミングに違い1

６．IT ソリューションの CO2 削減効果の予測（詳細予測）
６．１

テレワーク

（１）予測の前提条件
テレワークは、IT 機器等を活用し、時間や場所に制約されず、柔軟に仕事する新しい勤労形態である。これにより通勤に係るエネルギー消費が軽減するだけでなく、通勤ラッシ
ュ時のストレスを回避できることやワークライフバランスにも貢献することが期待されている。特に、自家用車通勤を実施しているオフィスや工場においてテレワークをを導入することで、通勤やオフィスインフラに係るエネルギー消費を軽減することが期待される。
テレワーク導入に係るエネルギー削減効果の予測に際して、以下の構成要素が考えられる。
表 4.6-1 ： テレワークに係るエネルギー効果を構成する要素
構成要素
構成要素の対象
構成要素の解説
A 個 別 移 動 手 段 利 テレワークを実施することで、自家用車などの利② 人の移動量用軽減効果
用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
B 公 共 移 動 手 段 利 テレワークを実施することで、鉄道やバスといっ
用軽減効果
た公共交通機関の利用が回避され、それに伴うエ
ネルギー消費が軽減する。
④ オフィススペ C オ フ ィ ス エ ネ ル テレワークを実施することで、通常利用しているース
ギ ー 消 費 軽 減 効 オフィスでのエネルギー消費が軽減する。
果⑥ 電力・エネル D IT 機器の使用時 テレワークを実施する際に利用する IT 機器の消の 消 費 エ ネ ル ギ 費エネルギー。
ギー消費量ー
E オ フ ィ ス の 代 わ テレワークを実施する際に消費する IT 機器以外
り に 消 費 さ れ る の消費エネルギー。
エネルギー
例えば、自宅空調や照明など。
注 ： 2025 年及び 2050 年における情報通信に係る原単位が現状の値（0.0025 [kgCO2/Mbyte]）と大きく異なることが予測されること、及びその影響が IT ソリューションの効果判定にも反映されてしまうことから、“情報通信に伴うエネルギー消費”要素は本詳細予測において割愛している。

上表に列挙した構成要素を用いて、日本および世界における、2005 年、2025 年、2050 年のテレワーク導入の効果を推計する。

163

（２）将来予測

日本

我が国では、これまで 2002 年、2005 年、2008 年とテレワーク実態調査を実施している。
表 4.6-2：

テレワーク比率2002 年

2005 年2008 年

雇用型テレワーク

5.7 %

9.5 %

14.3 %

自営型テレワーク

8.2 %16.5 %

21.0 %

全体

6.1 %10.4 %

15.2 %

出所 ： 国土交通省 テレワーク実態調査、及びテレワーク推進フォーラムセミナー「テレワーク推進フォーラム これまでの4年間と今後の展望」（大西 隆）2009年3月より
雇用型テレワーク ： 主として会社に勤める勤務者がテレワークを行う場合
自営型テレワーク ： 主として自宅等のような会社勤務者でない自営の者がテレワークを行う場合
テレワーク比率 ： 就業人口におけるテレワーク人口の割合

上記結果を基に、国土交通省は 2005 年（平成 17 年）のテレワーク比率：10.4%（674 万人）を 2010 年には 20％（1,300 万人）まで引き上げるアクションプラン（IT 新改革戦略）を策定し、その目標達成を目指している。

出所 ： 国土交通省「国土交通省におけるテレワーク関係事業の取組」2008年3月より

図 4.6-1：

テレワーク比率の推移

本件においては、主としてオフィスで作業する雇用型テレワーカーが自宅にて作業する
際のテレワークの効果を算定することに限定して、テレワークを実施した際のエネルギー
削減効果の推定を行う。

164

表 4.6-2 を基に、これまでのテレワークの普及傾向が 2025 年および 2050 年まで継続されるものと仮定し、各年における雇用型テレワーク人口を推計した。
ここで、雇用型テレワーカーには、移動中や顧客先にてテレワークを実施する「モバイル利用者」、および残業等を自宅で行うテレワークも含まれている。そのため、雇用型テレワーカーのうち在宅勤務人口を、本件で想定するオフィスでの作業を回避して、自宅にて作業するテレワーカーとした。
表 4.6-3：

雇用型テレワーク比率・人口の推計
2005 年

1. 総人口2. 雇用者人口

2050 年

12,790 万人注 1

12,100 万人

10,250 万人

注1

注2

4,322 万人注 2

9.5 %38.7 %

74.5 %

512 万人

1,965 万人

3,207 万人

2,400 万人

2,300 万人

1,900 万人

512 万人

1,965 万人

1,900 万人

102 万人

393 万人380 万人

5,393 万人

3. 雇用型テレワーク比率 注 3
4. 雇用型テレワーク人口 (=2×3)
5. オフィスワーク人口注 1
6. 雇用型オフィステレワーク人口

2025 年

注3

7. 雇用型テレワーク（在宅勤務）人口注 45,102 万人

注1 : 総務省 労働統計等
注2 : 2005年の比率は国土交通省 テレワーク実態調査2005の結果を基にしており、2025年、2050年はテレワーク比率の実績を基にして、同様の伸び率（42%）とした場合の比率を推定している。
注3 : 雇用型テレワーク人口はオフィスワーク人口を超えないものとし、上記4.及び5.のうち小さい方の値を雇用型オフィステレワーク人口とする。
注4 : テレワーク白書2008より、EU等諸外国におけるテレワーカー比率(A)における在宅勤務者比率(B)は5分の1程度(=B/A)となっている。

続いて、実施頻度について、テレワークが普及しても、オフィスにおける対面での作業は必要不可欠である。現在、テレワークを奨励する企業でも、テレワークの実施頻度は週 1日程度と言われている。そして、2025 年、2050 年において、テレワークが更に普及したとしても、オフィスによる打合せ等を回避することは困難であり、テレワークの頻度は多くても、週 2 日程度であると考えられている（テレワーク専門家私信）。以上より、テレワー
クの実施頻度は 2005 年を週 1 日、2050 年を週 2 日とし、2025 年は両者の平均として週 1.5日とした。
日本における 2005 年、2025 年、2050 年のテレワーク人口、テレワーク比率、テレワー
ク実施頻度は以下の通りとなる。

165

表 4.6-4：

日本におけるテレワーク人口及び実施頻度の推移
2005 年2025 年2050 年

オフィスワーク人口2,400 万人

2,300 万人

1,900 万人

雇用型テレワーク（在宅勤務）人口

102 万人

393 万人380 万人雇用型テレワーク比率

4%

17 %

20 %

週1日

週 1.5 日

週2日

テレワーク実施頻度

注1

出所：国土交通省「国土交通省におけるテレワーク関係事業の取組」を参考に策定
注 1：週 5 日間の勤務（月から金）とする。

また、2005 年、2025 年、2050 年における日本のテレワークの導入効果を予測する際、以下の条件を設定する。
表 4.6-5
効果要素
A：個別移動手段利用軽減効果

B：公共移動手段利用軽減効果

C：オフィス
エネルギー
消費軽減効
果
D：IT 機器の
使用時の消
費エネルギ
ー

E：オフィス
の代わりに
消費される
エネルギー

：

日本におけるテレワーク実施に伴う効果の算定条件
入力情報
出所等
・平均通勤移動距離：乗用車：312 km（1 回の往 →民間企業実績より
復距離：6km、年間 52 週）・テレワーク実施頻度：週 1 日(2005 年)、週 1.5 →専門家情報より日(2025 年)、週 2 日（2050 年）→原単位一覧より・交通手段当りの CO2 排出原単位：
0.047 [kgCO2/人・km]
・平均通勤移動距離：鉄道：2,080 km（1 回の往 →民間企業実績より
復距離：40km、年間 52 週）・テレワーク実施頻度：週 1 日(2005 年)、週 1.5 →専門家情報より日(2025 年)、週 2 日（2050 年）→原単位一覧より・交通手段当りの CO2 排出原単位：
鉄道：0.005 [kgCO2/人・km]
・テレワーク実施頻度：週 1 日(2005 年)、週 1.5 →専門家情報より日(2025 年)、週 2 日（2050 年）→原単位一覧より・1 人が占めるオフィススペース：13.1m2/人
・単位面積当り年間オフィス消費エネルギーCO2 →原単位一覧より
排出原単位：76.0 [kgCO2/m2・年]
オフィス以外の場所で消費するエネルギーとし --て、パソコンはテレワーク時以外でも利用するため、対象外とする。また、空調や照明について、
テレワーク作業者の有無に関わらず、消費されていると考えられる。以上より、本項目における消費エネルギーは無い。
・空調 冷房能力 2.2kW：1.15 [kWh/8 時間]→省エネルギーセンター 省
エネ性能カタログ 2008 より
・蛍光灯照明 6～8 畳用：0.54 [kWh/8 時間]→省エネルギーセンター 省
エネ性能カタログ 2008 より

注：移動手段利用比率、及び各交通手段における平均通勤移動距離は民間企業の事例を基に作成。

166

（３）将来予測

世界

続いて、世界におけるテレワークの普及予測について、2002 年に EU にて実施されたテレワークに係る調査107では、週に 1 日以上のテレワーク実施者は EU15 カ国で 2.1%と報告されている。そして、今後、テレワークは日本における傾向と同様に普及するものと仮定し、2005 年、2025 年、2050 年のテレワーク比率を 4.1%、17.1%、33.5%と設定した。
一方、2025 年及び 2050 年における世界レベルでのテレワーク人口の予測は、IT インフラが充実し、国としてもある程度の経済発展が伴っていなければ、テレワークを日常的に実施することは難しい。そのため、第 4 部 5.1 節における予測の考え方と同様に、1 人当りのGDP が 13,000 USD（韓国）を超えていることを普及の目安とし、以下に示す 3 グループで段階的にテレワークの普及が実現されるものとした。但し、インドを除く BIRCS 諸国については、2050 年時点で 1 人当りの GDP が 13,000 USD を超えることになっているが、これまで、そして今後の BRICS 諸国の経済成長を考慮し、2025 年時点で GDP13,000 USD を超えるグループに含めることとした。しかしながら、インドにおいては BRICS 諸国の一角を担っているものの、2050 年時点で 3,763 USD108と、他の BRICS 諸国よりも飛び抜けて低い
GDP を示していた。よって、インドについては BRICS 諸国であるものの、2025 年時点で
GDP13,000 USD を超えるグループに含めていない。

表 4.6-6：

世界における段階的なテレワーク普及シナリオ
2005 年2025 年2050 年A : 2005 年から 13,000USD を超

381 万人

3,194 万人

7,391 万人えている国のテレワーカー数[4.1%][17.1%][33.5%]---

108 万人731 万人[4.1%][17.1%]---

209 万人B : 2025 年に 13,000USD を超える国のテレワーカー数
C : 2050 年に 13,000USD を超え---る国のテレワーカー数
合計[4.1%]
381 万人3,301 万人

8,330 万人

注 1：テレワーカー数は表 A.1-1 における「オフィス・店舗ワーカー数」を参考に推計している。
注 2 : カッコ内の数字は、雇用型テレワーク比率。例えば、2005 年の A のテレワーカー数 381 万人は 2005
年時点で 1 人当りの GDP13,000USD を超えている国の総テレワーカー数（23,500 万人）に対して 4.1%の雇用型テレワーク比率があること、テレワーカーのうち在宅勤務者がほぼ 5 分の 1 を占めていること（EU 統計より：2002 年）、及び雇用者におけるオフィスワーカーが 2 分の 1 程度であること（総務省統計：2005 年）から、381 万人のテレワーカー数を求めている。

107
108

SIBIS (Statistical Indicators Benchmarking the Information Society) Pocket Book 2002/03
因みに、2050 年の 1 人当りの GDP はブラジル：15,020 USD、南アフリカ：14,326 USD、中国：13,493 USD、
ロシア：19,006 USD となっている。

167

尚、インターネットの普及により、TV 会議は関連機材を調達することで簡単に実施することができる IT ソリューションであると評価でき、TV 会議は普及が急激に伸びるものと期待される。一方、テレワークは、機材調達に限らず、ワークスタイルやテレワークを導入する企業の就業規則等を整備することも求められ、TV 会議とは異なり、急速な普及を期待するには解決しなければならない課題が比較的多い。
以上より、テレワークの普及は、TV 会議のように一般化間もなく高い普及を達成することなく、段階的な普及を果たすものとしている。

世界レベルにおける雇用型テレワーク比率、及びテレワーク人口は、下表の通りとなる。
ここでテレワーク実施頻度は、日本同様、2005 年、2025 年、2050 年それぞれ、週 1 日、週
1.5 日、週 2 日としている。

表 4.6-7：

世界におけるテレワーク比率及び実施頻度の推移
2005 年2025 年2050 年

オフィスワーク人口注 1

81,559 万人

108,025 万人

145,341 万人

雇用型テレワーク（在宅勤務）人口

381 万人3,301 万人

8,330 万人

雇用型テレワーク比率

0.5 %

3.1 %

5.7 %

注2

週1日

週 1.5 日

週2日

テレワーク実施頻度

注 1：オフィスワーク人口は表 A.1-1 における「オフィス・店舗ワーカー数」を参考に推計している。
注 2：週 5 日間の勤務（月から金）とする。

尚、2005 年、2025 年、2050 年における世界のテレワークの導入効果を予測する際、以下の前提条件を設定する。

168

表 4.6-8
効果要素
A：個別移動手段利用軽減効果

B：公共移動手段利用軽減効果

C：オフィス
エネルギー
消費軽減効
果
D：IT 機器
の使用時の
消費エネル
ギー

E：オフィス
の代わりに
消費される
エネルギー

：

世界におけるテレワーク実施に伴う効果の算定条件
入力情報
出所等
・平均通勤移動距離：乗用車：312 km（1 回の往復 →民間企業実績より
距離：6km、年間 52 週）・テレワーク実施頻度：週 1 日(2005 年)、週 1.5 日 →専門家情報より(2025 年)、週 2 日（2050 年）→原単位一覧より・交通手段当りの CO2 排出原単位：
0.047 [kgCO2/人・km]
・平均通勤移動距離：鉄道：2,080 km（1 回の往復 →民間企業実績より
距離：40km、年間 52 週）・テレワーク実施頻度：週 1 日(2005 年)、週 1.5 日 →専門家情報より(2025 年)、週 2 日（2050 年）→原単位一覧より・交通手段当りの CO2 排出原単位：
鉄道：0.005 [kgCO2/人・km]
・テレワーク実施頻度：週 1 日(2005 年)、週 1.5 日 →IT 新革新戦略、及びテレワー(2025 年)、週 2 日（2050 年）
ク人口倍増 A/P より
・1 人が占めるオフィススペース：13.1m2/人→原単位一覧より・オフィス消費エネルギーCO2 排出原単位：76.0 →原単位一覧より[kgCO2/m2・年]
オフィス以外の場所で消費するエネルギーとし --て、パソコンはテレワーク時以外でも利用するため、対象外とする。また、空調や照明について、
テレワーク作業者の有無に関わらず、消費されていると考えられる。
以上より、本項目における消費エネルギーは無い。
・空調 冷房能力 2.2kW：1.15 [kWh/8 時間]→省エネルギーセンター 省
エネ性能カタログ 2008 より
・蛍光灯照明 6～8 畳用：0.54 [kWh/8 時間]→省エネルギーセンター 省
エネ性能カタログ 2008 より

注：移動手段利用比率、及び各交通手段における平均通勤移動距離は民間企業の事例を基に作成。

169

（４）予測結果のまとめ
日本全体のオフィスにテレワークを導入すると、以下のような結果となる。
削減効果まとめ

予測結果
効果分類

2 ,00 0,0 00

2025年

2050年

(tonCO2/年)(tonCO2/年)(tonCO2/年)

15,02686,446

111,446

B：公共移動手段利用軽減効果10,65761,30979,040

C：オフィスエネ
ルギー消費軽減効果

204,032

1,173,836

1,513,312

D：IT機器の使用時の消費エネ
ルギー

0

0

0

E：オフィスの代
わりに消費されるエネルギー-38,461-221,271-285,263

合 計

191,254

1,100,320

1,418,535

A：個別移動手段利用軽減効果

2005年

1 ,50 0,0 00(t-CO2 )1 ,00 0,0 00

500,000

0

2005

20 25

2 05 0-500,000

図 4.6-2：

テレワークによるエネルギー削減効果（日本）

世界全体のオフィスにテレワークを導入すると、以下のような結果となる。
削減効果まとめ

予測結果
効果分類

40,000,000

2005年

2025年

2050年

(tonCO2/年)(tonCO2/年)(tonCO2/年)

55,938726,153

2,443,053

B：公共移動手段利用軽減効果39,672515,002

1,732,662

C：オフィスエネ
ルギー消費軽減効果

759,571

9,860,313

33,173,814

D：IT機器の使用時の消費エネ
ルギー

0

0

0

E：オフィスの代
わりに消費されるエネルギー-143,181-1,858,695-6,253,351

合 計

712,000

9,242,774

31,096,179

A：個別移動手段利用軽減効果35,000,000

30,000,000

25,000,000(t-CO2 )20,000,000

15,000,000

10,000,000

5,000,000

0

2005

20 25

-5,000,000-10,000,000

図 4.6-3：

20 50

テレワークによるエネルギー削減効果（世界）

170

６．２

電子カルテ

（１）予測の前提条件
電子カルテは、従来の医療事務業務における、紙の消費、保管スペース等を軽減するだけでなく、カルテ情報を電子化することで事務業務の効率を向上することが期待できる IT
ソリューションである。そのため、医療事務において電子カルテシステムを導入することで、同業務のエネルギー消費を軽減し、CO2 排出を軽減することが期待される。
電子カルテ導入に際して、以下の構成要素が考えられる。

構成要素① 物の消費量④ オフィススペー
ス⑤ 倉庫スペース⑥ 電力・エネルギー消費量

表 4.6-9 ： 電子カルテを構成する要素
構成要素の対象
構成要素の解説A 代替される紙カルテ 電子カルテを導入することで、これまでの製造時消費エネル 使用していた紙カルテの利用が回避さ
ギーれ、紙の消費が軽減する。
B 電子カルテを再度印 電子化されたカルテが印刷されること刷する時の消費エネ で、紙の消費量が増加する。
ルギー
C 電子カルテ導入によ 電子カルテを導入することで、紙カルテる業務効率化を探すことや運ぶといった作業が改善される。これにより、病院スタッフの作業量を軽減することができる。
D 紙カルテを保管する 電子カルテを導入することで、これまで際に消費するエネル 紙カルテを保管していたキャビネット等
ギーのスペースが軽減する。
E
電子カルテに用いる 電子カルテを導入することで、カルテ保IT 機器の使用時消費 存用サーバに係る消費エネルギーが追加
エネルギー
される。

注 ： 2025 年及び 2050 年における情報通信に係る原単位が現状の値（0.0025 [kgCO2/Mbyte]）と大きく異なることが予測されること、及びその影響が IT ソリューションの効果判定にも反映されてしまうことから、“情報通信に伴うエネルギー消費”要素は本詳細予測において割愛している。

上表に列挙した計算要素を用いて、日本、及び世界における、2005 年、2025 年、2050 年の電子カルテ導入の効果を推計する。

171

（２）将来予測

日本

日本における電子カルテの効果を把握するために構成要素を求めるが、まず 2005 年、2025
年及び 2050 年における電子カルテの導入率予測をまとめた結果は、以下の通り。
表 4.6-10：電子カルテ導入率の予測

2005 年2025 年2050 年

病院

16%

38%

60%

診療所

6%

33%

60%

注：厚生労働省「保健医療分野の情報化にむけてのグランドデザイン（2001 年 12 月）及びエキスパート
ジャッジメントを参考に目標値を作成

電子カルテ実施率の推計は、厚生労働省 医療施設調査における実績値を 2005 年値として採用した。
また、我が国の電子カルテ導入目標として、病院、診療所に対する電子カルテの実施目
標を 2006 年（目標年）に各 60％まで上昇させるというデザイン109が計画されていた。しかしながら、病院経営や社会保障制度等の問題により、当該目標を容易に達成することが困難であり、現時点でも目標値の半分にも満たない導入率であると言われている（専門家談）。
以上より、本来ならば 2006 年に達成が見込まれていた 60%の目標値を、本件では専門家
情報等を参考に、2050 年の達成目標に改めている。
続いて、電子カルテを利用する患者（入院者、外来患者）の予測を行う。
表 4.6-11：

電子カルテを利用する患者数の予測
2005年

病院 入院

2025年

1,382,190 人⇒

221,150 人
外来576,568,450 人

注：1,851,398 人

111,084 人⇒

498,203 人⇒

92,250,952 人
診療所

1,311,061 人

2050年

546,897,577 人

653,234人⇒

207,821,079 人⇒

1,756,123人

5,79,521 人

1,088,723 人
454,151,268 人

272,490,761 人⇒

1,458,309 人

874,985 人

厚生労働省「平成 18 年病院報告」及び「人口統計」より作成* 病院及び診療所における数字は、日本全国における 1 日当りの患者数を表している。これに対し、イタリックの値は電子カルテを実施している病院、診療所における入院・外来患者数を表
している。

109

厚生労働省：保健医療分野の情報化にむけてのグランドデザイン：2001 年 12 月

172

以上より、日本における電子カルテの普及は、以下のように予測される。
表 4.6-12

：

実施病院
実施診療所
1 日入院患者数
年間外来延人数：病院
1 日外来患者数：診療所

入院・外来患者数と電子カルテの普及の予測
2005 年2025 年2050 年
16%
38%
60%
6%
33%
60%
221,150 人
498,203 人
653,234 人
92,250,952 人
207,821,079 人
272,490,761 人
34,991,422 人
182,548,979 人
275,620,332 人

注 ： 厚生労働省「平成 18 年病院報告」および「人口統計」等より

以上より、2005 年、2025 年、2050 年における日本の電子カルテの導入効果を予測する際、以下の前提条件を設定する。
表 4.6-13 ： 日本における電子カルテ実施に伴う効果の算定条件
効果要素
入力情報
出所等
→厚労省 H18 年病院報告
A：代替される ・年間入院期間：28 日間/年
紙カルテの製 ・外来者平均通院回数：15 回/年→厚労省 H18 年病院報告
造時消費エネ ・診療所：日平均外来患者数：19 人→厚労省 H18 年病院報告
ルギー・診療所開業日：315 日/年（週休 1 日）
→専門家インタビューより
・紙カルテ仕様：2 号サイズ
→専門家インタビューより・初診カルテ枚数：2 枚→専門家インタビューより・入院用記入量：1 ページ/日→専門家インタビューより
・外来用記入量：0.5 ページ/回→専門家インタビューより・カルテ 1 枚（A4）重量：0.005 kg/枚
→原単位一覧より・紙製造に伴う CO2 排出原単位：1.28kgCO2/kg →原単位一覧より
B：電子カルテ 病院内において、個人情報保護、及び業務効率 --を再度印刷す 化の追求の徹底のため、電子カルテを印刷する
る時の消費エ 機会はない。よって、電子カルテデータを再印
ネルギー
刷する際のエネルギー消費はゼロとなる。
C：電子カルテ ・1 病院当りの従業員数 2005 年：113 人→厚労省 H18 年病院報告導入による業 ・1 診療所当りの従業員数 2005 年：13 人→厚労省 H18 年病院報告
務効率化
・電子カルテ導入による業務効率改善：10%→専門家インタビューより
・1 人当りのオフィススペース：13.1 m2→原単位一覧より・オフィススペース CO2 原単位：76.0 kgCO2/m2 →原単位一覧より
D：紙カルテを ・キャビネット：0.90m×0.32m (=0.288m2)→コクヨキャビネット仕様より保管する際に ・保管可能カルテ数：500 カルテ保管→コクヨキャビネット仕様より消費するエネ ・周囲作業スペース：1m2/1 キャビネット
→コクヨキャビネット仕様より
ルギー・オフィススペース CO2 原単位：76.0 kgCO2/m2 →原単位一覧より→厚労省 H18 年病院報告
E：電子カルテ ・400 床以上：841 病院に用いる IT 機 ・100 以上 400 未満：4,620 病院→厚労省 H18 年病院報告
器の使用時消 ・100 床以下：100,924 病院→厚労省 H18 年病院報告
費エネルギー ・WS の年間消費電力量：96.5 [kgCO2/台・年]、 →省エネセンター 省エネ性
デ ス ク ト ッ プ PC の 年 間 消 費 電 力 量 ： 48.3
能カタログ 2008 より[kgCO2/台・年]
注：病院での単位面積当りのエネルギー消費量はオフィスに比べ、若干高いことが予想されるが、適切な原単位が公表されていないため、オフィススペースにおける CO2 排出原単位を暫定的に使用する。

173

（３）将来予測

世界

世界における 2025 年及び 2050 年の患者数、電子カルテの導入率の予測は、5.1 節におけるエネルギー削減効果の予測の考え方と同様とする。
通常、電子カルテは、社会保障制度や IT 技術等といった国としての経済発展が伴っていなければ、普及しづらいシステムであり、現時点で電子カルテが普及している国の１人当り GDP（閾値 13,000 USD）を一つの目安とする。但し、インドを除く BIRCS 諸国について
は、2050 年時点ではじめて 1 人当りの GDP が 13,000 USD を超えることになっているが、これまで、そして今後の BRICS 諸国の経済成長を考慮し、2025 年時点で GDP13,000 USD
を超えるグループに含めている。しかしながら、インドにおいては BRICS 諸国の一角をなしているものの、2050 年時点で 3,763 USD110と、他の BRICS 諸国よりも低い GDP を示していた。よって、インドについては BRICS 諸国であるものの、2025 年時点で GDP13,000 USD
を超えるグループに含めていない。
尚、世界における電子カルテの普及等について、便宜上、同じ普及率を使用しているが、実際は国によって電子カルテ普及率は異なっている。
表 4.6-14：

世界における電子カルテ普及率の予測

2005年

2025年

2050年

日本、米国、英国、ドイツ、
オーストラリア、スペイン、
韓国、台湾 等

病院 ： 16%
診療所 ： 6%

病院 ： 38%
診療所 ： 33%

病院 ： 60%
診療所 ： 60%

マレーシア、シンガポール、
サウジアラビア、中国、南アフリカ、ブラジル、ロシア等

病院 ： --診療所 ： ---病院 ： 16%
診療所 ： 6%

病院 ： 38%
診療所 ： 33%

インド、タイ、アラブ首長国
連邦、トルコ、アルゼンチ
ン、カザフスタン 等

病院 ： --診療所 ： ---病院 ： --診療所 ： ---病院 ： 16%
診療所 ： 6%以上より、世界における電子カルテの普及は、以下のように予測される。
表 4.6-15：

入院・外来患者数の予測

2005 年2025 年2050 年

1,551,344 人

7,975,194 人

14,372,224 人

年間外来延人数：病院

647,129,431 人

3,155,582,401 人

4,722,334,795 人

1 日外来患者数：診療所

266,357,972 人

2,110,584,754 人

3,696,077,256 人

1 日入院患者数

注：世界人口推計を基に、日本における 10 万人当りの病院数・診療所数等を乗じることで推計。

110

因みに、2050 年の 1 人当りの GDP はブラジル：15,020 USD、南アフリカ：14,326 USD、中国：13,493 USD、
ロシア：19,006 USD となっている。

174

以上より、2005 年、2025 年、2050 年における世界の電子カルテの導入効果を予測する際、以下の前提条件を設定する。

表 4.6-16
効果要素
A：代替され
る紙カルテ
の製造時消
費エネルギ
ー

B：電子カル
テを再度印
刷する時の
消費エネル
ギー
C：電子カル
テ導入によ
る業務効率
化

D：紙カルテ
を保管する
際に消費す
るエネルギ
ー
E：電子カル
テに用いる
IT 機器の使
用時消費エ
ネルギー

：

世界における電子カルテ実施に伴う効果の算定条件
入力情報出所等→厚労省 H18 年病院報告
・年間入院期間：28 日間/年
・外来者平均通院回数：15 回/年→厚労省 H18 年病院報告
・診療所：日平均外来患者数：19 人→厚労省 H18 年病院報告
・診療所開業日数：315 日/年（週休 1 日）
→専門家インタビューより
・紙カルテ仕様：2 号サイズ
→専門家インタビューより・初診カルテ枚数：2 枚→専門家インタビューより・入院用記入量：1 ページ/日→専門家インタビューより
・外来用記入量：0.5 ページ/回→専門家インタビューより・カルテ 1 枚（A4）当たりの重量：0.005 kg/枚
→原単位一覧より・紙製造に伴う CO2 排出原単位：1.28 kgCO2/kg→原単位一覧より院内において、個人情報保護、及び業務効率化の --追求の徹底のため、電子カルテを印刷する機会はない。
よって、電子化されたカルテデータを再印刷される際のエネルギー消費はゼロとなる。
日本と同様に、1 病院当りの従業員数を 113 人、1 →厚労省 H18 年病院報告
診療所当りの従業員数を 13 人として、2005 年時の従業員数を推計。その後、病院・診療所の 2025 年
及び 2050 年の従業員数は人口予測値に比例して推計した。
→専門家インタビューより
・電子カルテ導入による業務効率改善：10%→原単位一覧より
・1 人当りのオフィススペース：13.1 m2・オフィススペースにおける CO2 排出原単位：76.0 →原単位一覧より
kgCO2/m2
・キャビネット：0.90m×0.32m (=0.288m2)→コクヨキャビネット仕様より・保管可能カルテ数：500 カルテ保管→コクヨキャビネット仕様より・周囲作業スペース・1m2/1 キャビネット
→コクヨキャビネット仕様より・ オ フ ィ ス ス ペ ー ス CO2 排 出 原 単 位 ： 76.0 →原単位一覧より
kgCO2/m2
2005 年 2025 年 2050 年
・400 床以上：
5,646
7,004
2,373
・100～400 未満： 57,088 70,822
26,211→厚労省 H18 年病院報告・100 床以下：
741,738 858,310 2,741,526* 2025 年及び 2050 年の値は人口予測値に比例・WS の年間消費電力量：96.5 [kgCO2/台・年]、デスクトップ PC の年間消費電力量：48.3 [kgCO2/
台・年]→省エネセンター 省エネ
性能カタログ 2008 より

注：病院での単位面積当りのエネルギー消費量はオフィスに比べ、若干高いことが予想されるが、適切な原単位が公表されていないため、オフィススペースにおける CO2 排出原単位を暫定的に使用する。

175

（４）予測結果
日本全体の病院に電子カルテを導入すると、以下のような結果となる。
削減効果まとめ

予測結果
効果分類

3 0 0 ,0 0 0

2025年

2050年

(tonCO2/年)(tonCO2/年)

7,784

23,842

33,466

C：電子カルテ導入による業務効率化

194,953

184,921

139,534

D：紙カルテを保管する際に消費する
エネルギー

24,95476,523

107,435

B：電子カルテを再度印刷する時の消費エネルギー000E：電子カルテに用いるIT機器の使用時消費エネ
ルギー-5,398-4,909-4,077222,293

280,377

276,359

A：代替される紙カルテの製造時消費エネルギー

2 5 0 ,0 0 0

2 0 0 ,0 0 0(t - CO 2 )2005年(tonCO2/年)

1 5 0 ,0 0 0

1 0 0 ,0 0 0

5 0 ,0 0 0

0

2005

2025

2050

- 5 0 ,0 0 0

合 計

図 4.6-4：電子カルテによるエネルギー削減効果（日本）

世界全体の病院に電子カルテを導入すると、以下のような結果となる。
削減効果まとめ

予測結果
効果分類

8,0 00,000

2025年

2050年

(tonCO2/年)(tonCO2/年)(tonCO2/年)

55,876

320,642

512,454

C：電子カルテ導入による業務効率化

1,425,512

4,518,369

4,956,876

D：紙カルテを保管する際に消費する
エネルギー

179,181

1,032,748

1,651,293

B：電子カルテを再度印刷する時の消費エネルギー

000-419,114-1,297,334-1,565,361

1,241,455

4,574,425

5,555,262

A：代替される紙カルテの製造時消費エネルギー

7,0 00,000

2005年

6,0 00,000

5,0 00,000(t-CO2 )4,0 00,000

3,0 00,000

2,0 00,000

1,0 00,000

0

2005

2 02 5- 1,0 00,000- 2,0 00,000

2 05 0E：電子カルテに用いるIT機器の使用時消費エネルギー

合 計

図 4.6-5：電子カルテによるエネルギー削減効果（世界）176

７．IT ソリューションの導入効果予測まとめ

これまでに試算した IT 貢献量を表 4.7-1 にまとめた。下表は本委員会 WG2 において議論された IT ソリューションに対する導入効果予測推定値をまとめたものであるため、IT ソリューションの全体効果を求めたものではない。また、ここで計算した貢献量は主として現在のソリューション事例を引き伸ばすことで見積もった値であり、ソリューションも限定されるため、by IT による貢献量全体の一部に限定されている。さらに、5.1 節でも触れたよ
うに、今回の試算は各種政策の目標数値等をベースに予測した数値である。言い換えると、政策等の後押しにより温室効果ガス排出削減に貢献する IT ソリューションが順調に普及した場合を想定している。

表 4.7-1：IT ソリューションによる CO2 削減効果試算[単位：万トン CO2/年]

IT ソリューション

日本

世界

2005 年2025 年2050 年

2005 年2025 年2050 年

BEMS

57

650

630

549

8,631

20,218

ペーパーレスオフィス

1

17

14

10

224

340

TV 会議

140

270

220

1,357

5,913

8,970

SCM（共同配送）

34

222

410

188

1,400

3,555

HEMS

－

189

164

－

935

1,798

ITS（デジタコ）

200

842

821

1,102

9,491

17,989

テレワーク

19

110

142

71

924

3,110

電子カルテ

22

28

28

124

457

556

177

第 4 部付録
Ａ．１

IT ソリューションにおける CO2 削減効果の構成要素

第 4 部にて取り上げた IT ソリューションの構成要素とその概要を以下にソリューション
毎にまとめた。

照明/空調/モーター/発電機の高効率化
構成要素
構成要素の対象④ オフィススペース A 機器の高効率化に伴う業務効率化⑥ 電力・エネルギー
消費量

B

C

機器の高効率化に
より消費軽減する
エネルギー
機器の高効率化に用いる IT 機器の使用時の消費エネル
ギー

178

概要説明
照明、空調などを高効率の機器に変更することで、これまでの業務が効率的に実施され、オフィスビル等でのエネルギー消費が軽減する
照明、空調などを高効率の機器に変更することで、これまでのエネルギー消費量をより軽減する
効率運転が可能な照明、空調などを利用する際に用いる IT 機器の消費エネルギー

生産プロセスの効率化
構成要素
構成要素の対象
A① 物の消費量
効率的な生産プロ
セス管理により消費軽減するエネルギー
B 専用便による消費③ 物の移動量
エネルギー
C

混載便による消費エネルギー④ オフィススペース

D⑤ 倉庫スペース

E

生産プロセスの効率改善に伴う業務
効率化
倉庫スペースの軽減によるエネルギ
ー消費軽減⑥ 電力・エネルギー
消費量

F

G

⑦ NW データ通信

BEMS
構成要素
④ オフィススペース⑥ 電力・エネルギー
消費量

H

生産プロセスの効率化により消費軽減するエネルギー
生産プロセス効率化に用いる IT 機器の使用時の消費エ
ネルギー
情報通信量増加に伴う消費エネルギー

構成要素の対象
A BEMS 導入に伴う
業務効率化
B

C

BEMS 実施により消費軽減するエネ
ルギー
BEMS に用いる IT
機器の使用時の消費エネルギー179

概要説明
生産プロセスを効率的にすることにより、不良品などの発生が軽減する等が実現すること
で消費が軽減するエネルギー。
生産プロセスを効率化することにより、専用便による輸送が軽減し、車両等の運転に係るエネルギー消費が軽減する。
生産プロセスを効率化することにより、混載便による輸送利用が軽減し、車両等の運転に係るエネルギー消費が軽減する。
生産プロセスの効率化を実施することで、これまでの業務が効率的に実施され、工場等でのエネルギー消費が軽減する
生産プロセスの実施により、余剰な商品の備蓄等が軽減することで、必要とされる倉庫ス
ペースが軽減する。これにより、倉庫スペー
スにおけるエネルギー消費が軽減する
生産プロセスを効率化することで、これまで消費されていた工場等でのエネルギー消費が軽減する
生産プロセスを効率的にする際に利用する IT
機器の消費エネルギー

生産プロセスの効率化に伴い、情報通信に係る消費エネルギーが増加する。

概要説明
BEMS を実施することで、これまでの業務が効率的に実施され、オフィスビルでのエネル
ギー消費が軽減する。
BEMS を実施することで、これまで消費されていたオフィスビルでの無駄なエネルギー消費が軽減する。
BEMS を実施する際に利用する IT 機器の消費
エネルギー。

電子タグ・物流システム(SCM)
構成要素
構成要素の対象
A 効率的な物流によ① 物の消費量
り消費軽減するエ
ネルギー
B 専用便による消費③ 物の移動量
エネルギー
C 混載便による消費エネルギー④ オフィススペース D 業務効率化によるエネルギー消費軽減
E 倉庫スペースの軽⑤ 倉庫スペース
減によるエネルギ
ー消費軽減⑥ 電力・エネルギー
消費量⑦ NW データ通信

F
G

IT 機器の使用時の消費エネルギー
情報通信量増加に伴う消費エネルギー

ペーパーレスオフィス
構成要素
構成要素の対象
A 代替される紙製造① 物の消費量に伴う消費エネルギー
B 電子データを再度印刷する際の消費
エネルギー
C 専用便による消費③ 物の移動量
エネルギー
D 混載便による消費エネルギー④ オフィススペース E ペーパーレスオフ
ィス導入による業
務効率化
F 紙保管の際に消費⑤ 倉庫スペースするエネルギー⑥ 電力・エネルギー

G

IT 機器の使用時の消費エネルギー

H

情報通信量増加に伴うエネルギー

消費量⑦ NW データ通信量

180

概要説明
SCM の実施により、効率的な生産管理等が実現することで消費が軽減するエネルギー。
SCM の導入により、専用便による物流のエネ
ルギー消費が軽減する。
SCM の導入により、混載便による物流のエネ
ルギー消費が軽減する。
SCM を導入することで、生産システム等に係るスタッフの作業量を軽減することができる。（→スタッフ数を見なしにて削減）
SCM の実施により、余剰な商品の備蓄等が軽減することで、必要とされる倉庫スペースが軽減する。これにより、倉庫スペースにおけるエネルギー消費が軽減する。
SCM を実施する際に利用する IT 機器の消費
エネルギー
SCM を導入することで、情報通信に係る消費エネルギーが増加する。

概要説明
オフィスがペーパーレス化することで、代替される紙の製造に伴うエネルギー消費が軽減する。
電子化された紙媒体が再び紙媒体へ印刷される時に消費するエネルギー。
オフィス間で送受信されている紙輸送（専用便）のためのエネルギー消費が軽減する。
オフィス間で送受信されている紙輸送（混載便）のためのエネルギー消費が軽減する。
ペーパーレスオフィス導入により、従来業務が効率化されることで、エネルギー消費が軽減する。
オフィスがペーパーレス化することで、これまで使用していた紙（書類等）を保管するためのスペースが軽減し、紙保管のためのオフィスエネルギーの消費が軽減する。
ペーパーレスオフィスを実施する際に利用する IT 機器の消費エネルギー。
ペーパーレス化によりデータ化された紙情報
がインターネット等を介して、オフィス外部等と送受信される際に消費が増加する情報通信に係るエネルギー。

業務への IT の導入
構成要素④ オフィススペース⑥ 電力・エネルギー
消費量

A

B

C
⑦ NW データ通信量

D

テレワーク
構成要素
② 人の移動量A

構成要素の対象
業務への IT 導入に伴う業務効率化
IT 機器により消費軽減したエネルギーIT 機器の使用時の消費エネルギー
情報通信量増加に伴うエネルギー消費

構成要素の対象
個別移動手段利用
軽減効果

B

公共移動手段利用
軽減効果④ オフィススペース

C

オフィスエネルギ
ー消費軽減効果⑥ 電力・エネルギー消費量⑥ 電力・エネルギー
消費量

D⑦ NW データ通信量

F

IT 機器の使用時の消費エネルギーオフィスの代わりに消費されるエネ
ルギー
情報通信量増加に伴うエネルギー消
費

E

181

概要説明
IT 機器を導入することで、業務効率が向上したことで軽減するオフィスインフラ等のエネ
ルギー消費量。
IT 機器を導入することで消費が軽減するエネ
ルギー。
IT 機器の導入に伴い、利用される IT 機器の消費エネルギー。
IT 機器の導入に伴い、増加する情報通信量に係るエネルギー消費。

概要説明
テレワークを実施することで、自家用車などの利用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
テレワークを実施することで、鉄道やバスといった公共交通機関の利用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
テレワークを実施することで、通常利用しているオフィスでのエネルギー消費が軽減する。
テレワークを実施する際に利用する IT 機器の消費エネルギーテレワークを実施する際に消費する IT 機器以外の消費エネルギー
例えば、自宅空調や照明など。
IT 機器の導入に伴い、増加する情報通信量に係るエネルギー消費。

TV 会議構成要素② 人の移動量A

構成要素の対象
個別移動手段利用
軽減効果

B

公共移動手段利用
軽減効果⑥ 電力・エネルギー
消費量

C⑥ 電力・エネルギー
消費量⑦ NW データ通信量

D

オフィスの代わりに消費されるエネ
ルギー
IT 機器の使用時の消費エネルギー
情報通信量増加に伴うエネルギー消
費

遠隔医療
構成要素
② 人の移動量E

構成要素の対象
A 個別移動手段利用
軽減効果
B

公共移動手段利用
軽減効果④ オフィススペース

C

遠隔医療導入による業務効率化⑥ 電力・エネルギーD

遠隔医療に用いる
IT 機器の使用時消費エネルギー
情報通信量増加に伴うエネルギー消費

消費量⑦ NW データ通信量

E

182

概要説明
TV 会議を実施することで、自家用車などの利用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
TV 会議を実施することで、鉄道やバスといった公共交通機関の利用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
TV 会議を実施する際に消費する IT 機器以外の消費エネルギー
例えば、自宅空調や照明など。
TV 会議を実施する際に利用する IT 機器の消費エネルギー
TV 会議の導入に伴い消費が増加する情報通信量に係るエネルギー消費。

概要説明
遠隔医療を実施することで、医師や患者による自家用車などの利用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
遠隔理療を実施することで、医師や患者による鉄道やバスといった公共交通機関の利用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
遠隔医療を導入することで、医師等の病院ス
タッフによる病院業務での作業効率が改善される。これにより、病院スタッフの作業量を軽減することができる。
（→病院スタッフ数を見なしにて削減できる）
遠隔医療を導入することで、遠隔医療実施シ
ステム（サーバー、大容量通信設備等を運用するための消費エネルギーが追加する。
遠隔医療の導入に伴い消費が増加する情報通信量に係るエネルギー消費。

電子カルテ
構成要素① 物の消費量④ オフィススペース

構成要素の対象代替される紙カル
テの製造時消費エネルギー
B 電子カルテを再度印刷する時の消費
エネルギー
C 電子カルテ導入による業務効率化A⑤ 倉庫スペースD⑥ 電力・エネルギー
消費量

E

電子入札
構成要素
① 物の消費量④ オフィススペース

構成要素の対象
A 代替される入札資料等の製造時消費
エネルギー
B 電子入札資料を再度印刷する時の消費エネルギー
C 電子入札導入による業務効率化

⑤ 倉庫スペースD⑥ 電力・エネルギー

E

消費量⑦ NW データ通信量

紙カルテを保管する際に消費するエ
ネルギー
電子カルテに用いる IT 機器の使用時
消費エネルギーF

入札資料を保管する際に消費するエネルギー
電子入札に用いる
IT 機器の使用時消費エネルギー
情報通信量増加に伴う消費エネルギ
ー

183

概要説明
電子カルテを導入することで、これまで使用していた紙カルテの利用が回避され、紙の消費が軽減する。
電子化されたカルテが印刷されることで、紙の消費量が増加する。
電子カルテを導入することで、紙カルテを探すことや運ぶといった作業が改善される。これにより、病院スタッフの作業量を軽減することができる。
（→病院スタッフ数を見なしにて削減できる）電子カルテを導入することで、これまで紙カルテを保管していたキャビネット等のスペースが軽減する。
電子カルテを導入することで、カルテ保存用サーバーに係る消費エネルギーが追加する。

概要説明
電子入札を導入することで、これまで使用していた入札書類の利用が回避され、紙の消費が軽減する。
電子化された入札書類が印刷されることで、紙の消費量が増加する。
電子入札を導入することで、紙の入札書類を探すことや運ぶといった作業が改善される。
これにより、入札実施スタッフの作業量を軽減することができる。
（→入札関係者を見なしにて削減できる）
電子入札を導入することで、これまで紙の入札書類を保管していたキャビネット等のスペースが軽減する。
電子入札を導入することで、入札書類保存用サーバーに係る消費エネルギーが追加する。
電子入札の実施に伴い消費が増加する情報通信量に係るエネルギー消費。

電子申請
構成要素
① 物の消費量④ オフィススペース

構成要素の対象代替される各種申請用紙等の製造時
消費エネルギー
B 電子申請用紙等を再度印刷する時の消費エネルギーC 電子申請導入による業務効率化A⑤ 倉庫スペースD⑥ 電力・エネルギー
消費量

E⑦ NW データ通信量

F

HEMS
構成要素
④ オフィススペース

A⑥ 電力・エネルギー
消費量

B

C

各種申請資料を保管する際に消費するエネルギー
電子申請に用いる
IT 機器の使用時消費エネルギー
情報通信量増加に伴う消費エネルギー

構成要素の対象
ＨEMS 導入に伴う業務効率化
HEMS 実施により消費軽減するエネ
ルギー
ＨEMS に用いる IT
機器の使用時の消費エネルギー

184

概要説明
電子申請を導入することで、これまで使用していた各種申請資料の利用が回避され、紙の消費が軽減する。
電子化された各種申請書類が印刷されること
で、紙の消費量が増加する。
電子申請を導入することで、紙の申請書類を探すことや運ぶといった作業が改善される。
これにより、担当スタッフの作業量を軽減することができる。
（→担当スタッフを見なしにて削減できる）
電子申請を導入することで、これまで各種申請資料を保管していたキャビネット等のスペースが軽減する。
電子申請を導入することで、各種申請書類保
存用サーバーに係る消費エネルギーが追加する。
電子入札の実施に伴い消費が増加する情報通信量に係るエネルギー消費。

概要説明
ＨEMS を実施することで、これまでの業務が効率的に実施され、家庭でのエネルギー消費が軽減する。
ＨEMS を実施することで、これまで消費されていた家庭での無駄なエネルギー消費が軽減する。
ＨEMS を実施する際に利用する IT 機器の消費エネルギー。

電子マネー
構成要素① 物の消費量③ 物の移動量④ オフィススペース

構成要素の対象代替される紙幣・貨幣の製造時消費エネルギー
B 専用便による消費
エネルギー
C 混載便による消費
エネルギー
D 電子マネー導入による業務効率化A⑤ 倉庫スペースE⑥ 電力・エネルギーF

消費量⑦ NW データ通信量G

紙幣・貨幣を保管する際に消費するエ
ネルギー
電子マネーに係るIT 機器の消費エネ
ルギー
情報通信量増加に伴うエネルギー消費

電子出版・電子ペーパー
構成要素
構成要素の対象
A 代替される紙製造① 物の消費量に伴う消費エネルギー
B 電子データを再度印刷する際の消費
エネルギー
C 専用便による消費③ 物の移動量
エネルギー
D

混載便による消費エネルギー⑤ 倉庫スペースE

紙保管の際に消費するエネルギー⑥ 電力・エネルギーF

IT 機器の使用時消費エネルギー

G

情報通信量増加に伴うエネルギー

消費量⑦ NW データ通信量

185

概要説明
電子入札を導入することで、これまで使用していた入札書類の利用が回避され、紙の消費が軽減する。
専用便による紙幣・貨幣の輸送に係るエネル
ギー消費が軽減する。
混載便による紙幣・貨幣の輸送に係るエネル
ギー消費が軽減する。
電子入札を導入することで、紙の入札書類を探すことや運ぶといった作業が改善される。
これにより、入札実施スタッフの作業量を軽減することができる。
（→入札関係者を見なしにて削減できる）
電子入札を導入することで、これまで紙の入札書類を保管していたキャビネット等のスペースが軽減する。
電子入札を導入することで、入札書類保存用サーバーに係る消費エネルギーが追加する。
電子マネーの導入に伴い消費が増加する情報
通信量に係るエネルギー消費。

概要説明
書籍等の電子ペーパー化により、、代替される紙の製造に伴うエネルギー消費が軽減する。
電子化された書籍が再び紙媒体へ印刷される時に消費するエネルギー。
書籍購読者と販売元の間で送受信されている
書籍輸送（専用便）のためのエネルギー消費が軽減する。
書籍購読者と販売元の間で送受信されている
書籍輸送（混載便）のためのエネルギー消費が軽減する。
書籍等のペーパーレス化により、これまでの書籍等を保管するためのスペースが軽減し、オフィス等のエネルギーの消費が軽減する。
電子出版・電子ペーパーを実施する際に利用する IT 機器の消費エネルギー。
電子ペーパー化された情報がインターネット等を介し、オフィス外部等と送受信される際に消費増加する情報通信に係るエネルギー。

音楽配信
構成要素
① 物の消費量A③ 物の移動量BC⑤ 倉庫スペースD⑥ 電力・エネルギー

E

消費量⑦ NW データ通信量

F

ソフト配信
構成要素
① 物の消費量A③ 物の移動量BC⑤ 倉庫スペースD⑥ 電力・エネルギー

E

消費量⑦ NW データ通信量

F

構成要素の対象代替される CD の製造時の消費エネ
ルギー
専 用 便 に よる CD
輸送時に消費されるエネルギー混 載 便 に よる CD
輸送時に消費されるエネルギー
CD を 保 管す る 際に消費するエネルギー
音楽配信に用いる
IT 機器の使用時消費エネルギー
情報通信量増加に伴う消費エネルギー

概要説明
音楽配信が実施されることで、これまで使用していた CD の利用が減少し、CD 製造に係るエネルギーが軽減する。
音楽配信を実施することで、これまで CD を輸送していた専用便に係るエネルギーが軽減する。
音楽配信を実施することで、これまで CD を輸送していた混載便に係るエネルギーが軽減する。
音楽配信が実施されることで、これまで CDを保管していたキャビネットや店舗等のスペースが軽減する。
音楽配信が実施されることで、音楽配信用サーバー等といった追加的に使用される IＴ機器に係るエネルギーが増加する。
音楽配信の実施に伴い消費が増加する情報通信量に係るエネルギー消費。

構成要素の対象代替されるソフトの製造時の消費エネルギー
専用便によるソフ
ト輸送時に消費されるエネルギー
混載便によるソフ
ト輸送時に消費されるエネルギー
ソフトを保管する
際に消費するエネ
ルギー
ソフト配信に用いる IT 機器の使用時
消費エネルギー
情報通信量増加に伴う消費エネルギー

概要説明
ソフト配信が実施されることで、これまで使用していた CD 等の媒体の利用が減少し、その製造に係るエネルギーが軽減する。
ソフト配信を実施することで、これまでソフトを輸送していた専用便に係るエネルギーが軽減する。
ソフト配信を実施することで、これまでソフトを輸送していた混載便に係るエネルギーが軽減する。
ソフト配信が実施されることで、これまでソフトを保管していたキャビネットや店舗等のスペースが軽減する。
ソフト配信が実施されることで、ソフト配信
用サーバー等といった追加的に使用される IT機器に係るエネルギーが増加する。
ソフト配信の実施に伴い消費が増加する情報
通信量に係るエネルギー消費。

186

オンラインショッピング
構成要素
構成要素の対象
A 商品製造に伴う消① 物の消費量
費エネルギーB

個別移動手段利用
軽減効果

C

公共移動手段利用
軽減効果

D

専用便による消費エネルギー

E

混載便による消費エネルギー⑤ 倉庫スペースF

商品保管の際に消費するエネルギー⑥ 電力・エネルギー

G

IT 機器の使用時の消費エネルギー

概要説明
オンラインショッピングが導入されることで、余剰な商品製造が減り、商品製造に伴うエネルギー消費が軽減する。
オンラインショッピングを実施することで、顧客による店舗への自家用車などの利用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
オンラインショッピングを実施することで、顧客による鉄道やバスといった公共交通機関の利用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
オンラインショッピングによる商品配送の際に利用される輸送（専用便）のためのエネル
ギー消費。
オンラインショッピングによる商品配送の際に利用される輸送（混載便）のためのエネル
ギー消費。
オンラインショッピング導入により、これまで使用していた商品保管スペースが軽減することで、保管のためのエネルギー消費が軽減する。
オンラインショッピングを実施する際に利用する IT 機器の消費エネルギー。

H

情報通信量増加に伴うエネルギーオンラインショッピングにおける情報通信の増加に伴うエネルギー消費の増加。

構成要素の対象
A LED 化により消費軽減する信号機運営に係る消費エネ
ルギー
B 信号機の LED 化に用いる IT 機器の使用時の消費エネルギー

概要説明
信号機の LED 化を実施することで、これまで消費されていた信号機での無駄なエネルギー
消費が軽減する。

② 人の移動量③ 物の移動量

消費量⑦ NW データ通信量

信号機の LED 化
構成要素① 物の消費量⑥ 電力・エネルギー
消費量

187

BEMS を実施する際に利用する IT 機器の消費
エネルギー。

自動車（電気自動車を含む）の燃費改善
構成要素
構成要素の対象
A
燃費改善により消⑥ 電力・エネルギー費軽減するエネル
消費量
ギー
B IT 機器の使用時の消費エネルギー

輸送手段（鉄道、航空、海運）の効率向上
構成要素
構成要素の対象
A 専用便による消費③ 物の移動量
エネルギー⑥ 電力・エネルギー
消費量

B

混載便による消費
エネルギー

C

輸送手段の効率向
上により消費軽減
するエネルギー
IT 機器の使用時の消費エネルギーD

ITS（ETC/VICS/信号機の集中制御）
構成要素
構成要素の対象
A ITS による車両運② 人の移動量
行効率化効果④ オフィススペース

B

ITS 導入に伴う業
務効率化⑥ 電力・エネルギー
消費量⑦ NW データ通信量C

IT 機器の使用時の消費エネルギー
情報通信量増加に伴う消費エネルギ
ー

D

188

概要説明
自動車の燃費を改善することで、車両の運行に伴うエネルギー消費が軽減する。
自動車の燃費改善を実施する際に利用する IT
機器の消費エネルギー

概要説明
輸送手段の効率向上策を実施することで、これまでの専用便による輸送が効率的となり、エネルギーが軽減する。
輸送手段の効率向上策を実施することで、これまでの混載便による輸送が効率的となり、エネルギーが軽減する。
輸送手段の効率向上を実施することで、輸送実施に伴うエネルギー消費が軽減する。
輸送手段の効率向上を実施する際に利用する
IT 機器の消費エネルギー

概要説明
ITS を実施することで、自家用車などの利用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
ITS を導入することで、これまでの交通シス
テムの負荷が軽減することで、関係スタッフの作業量を軽減することができる。
（→関係者
を見なしにて削減できる）
ITS を実施する際に利用する IT 機器の消費エ
ネルギー
ITS の導入に伴い消費が増加する情報通信量に係るエネルギー消費。

エコドライブ（自動車運転機器等含む）
構成要素
構成要素の対象
A
エコドライブによ⑥ 電力・エネルギー
り消費軽減するエ
消費量
ネルギー
B IT 機器の使用時の消費エネルギー

189

概要説明
エコドライブを実施することで、車両の運行に伴うエネルギー消費が軽減する。
エコドライブを実施する際に利用する IT 機器の消費エネルギー

Ａ．２

IT ソリューションによる効果算定式

第４部にて取り上げた IT ソリューションの効果算定式（詳細）を参考として、以下に IT
ソリューションの効果の簡易算定式を掲載する。

照明、空調、モーター、発電機の高効率化
従来の照明、空調、モーター、発電機を高効率なものに置き換えることによって、エネルギー消費を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

電力・
エネル
ギー消費量

A：機器の高効率化により消費軽減する
エネルギー

オフィス
スペース
電力・
エネル
ギー消費量

＝

高効率機器の導入台数

×

高効率機器導入による消費
電力改善効率

B：機器の高効率化に伴う
業務効率化＝

高効率機器による業務効率化により縮小するオフィススペース×

単位面積当り消費エネル
ギーCO2排出原単位

C：機器の高効率化に用いるIT機器の使用時の消費エネルギー＝

高効率機器導入に用いるIT
機器の導入台数×

IT機器の消費
電力量

×

参考原単位

高効率機器導入前の消費電力量

×

系統電力におけるCO2排出原単位0.425 [kgCO2/kWh]76.0 [kgCO2/m2・年]

×

系統電力におけるCO2排出原単位0.425 [kgCO2/kWh]

生産プロセスの効率化
従来の工場等の生産プロセスを無駄のないものにすることによって、エネルギー消費を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

物の
消費
物の移動
オフィス
倉庫
スペース スペース

A：物の製造に伴う消費エネル ＝
ギー

物の消費量

×

物の製造に係
るCO2排出原
単位---

B：専用便による消費エネル ＝
ギー

輸送される
物の重量

×

1回の輸送に係輸送手段（自動る平均的な距 × 車等）当りのCO2
排出原単位
離

小型トラック： 0.226[kgCO2/km]

C：混載便による消費エネル
＝
ギー

輸送される
物の重量

×

1回の輸送に係輸送手段（トラック等）当りのCO2
る平均的な距× 排出原単位離

トラック： 0.049 [kgCO2/km]
鉄道： 0.006 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

生産プロセスによる業務効率＝ 化により縮小す ×るオフィススペース

単位面積当りのCO2排出原
単位76.0 [kgCO2/m2・年]

生産プロセスに＝ より縮小する倉 ×
庫スペース

単位面積当りのCO2排出原
単位46.2 [kgCO2/m2・年]

D：生産プロセスの効率改善に伴う業務効率化
E：倉庫スペースの軽減によるエネルギー
消費軽減

電力・
エネル
ギー消費量

F：生産プロセス
生産プロセスの効率化により ＝管理・制御機器 ×
消費軽減するエの台数
ネルギー

生産プロセス ×の効率改善率

改善前の消費電力量

系統電力にお× けるCO2排出原単位0.425 [kgCO2/kWh]

NW
データ
通信量

G：生産プロセス
プロセス改善に
系統電力におプロセス改善実
効率化に用いる ＝ 用いるIT機器 × 施時のIT機器の × けるCO2排出
IT機器の使用時
消費電力量
の台数
原単位
消費エネルギー

0.425 [kgCO2/kWh]

H：情報通信量増加に伴うエネ ＝
ルギー

0.0025 [kgCO2/Mbyte]

情報通信量

×

情報通信に係
るCO2排出原
単位

190

BEMS
BEMSを実施することによって、オフィスビルにおけるエネルギー消費を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

電力・
エネル
ギー消費量
オフィス
スペース
電力・
エネル
ギー消費量

＝

BEMSのた
めの管理・
制御機器
の普及台
数

B：BEMS導
入に伴う業
務効率化

＝

縮小するオ
フィスス
ペース

×

単位面積
当り消費エ
ネルギー
CO2排出
原単位

C：BEMSに用いるIT機
器の使用
時の消費
エネルギー

＝

BEMSに用いるIT機器の普及台
数×BEMS実施
時のIT機
器の消費
電力量

A：BEMS実
施により消
費軽減す
るエネル
ギー

×

BEMS実施
による
省エネ効
率

×

BEMS実施
前の消費
電力量

参考原単位

×

平均的な
使用時間

×

系統電力
における
CO2排出
原単位

0.425 [kgCO2/kWh]76.0 [kgCO2/m2・年]

×

系統電力
における
CO2排出
原単位

0.425 [kgCO2/kWh]

電子タグ・物流システム（SCM）
電子タグ・物流システムを導入することにより、物流事業の効率化が図られエネルギー消費が削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

物の
消費
物の
移動
オフィススペース
倉庫
スペース
電力・
エネル
ギー
消費量
NW
データ
通信量

A：効率的な物流
により消費軽減するエネルギー

＝

物流量

×

返品等
改善率

×

物に製造に係るCO2排出原単位---

B：専用便による消費エネルギー＝輸送される荷物の重量×1回の輸送に係る平均的な距離×

輸送手段（自動車
等）当りのCO2排
出原単位

トラック： 0.049 [kgCO2/ton・km]
鉄道： 0.006 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

C：混載便による消費エネルギー＝輸送される荷物の重量×1回の輸送に係る平均的な距離×

輸送手段（トラック等）当りのCO2排
出原単位

トラック： 0.049 [kgCO2/ton・km]
鉄道： 0.006 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

D：業務効率化によるエネルギー消費軽減＝

SCMによる業務効率化により縮小するオフィススペース×

単位面積当り消費エネルギーCO2
排出原単位76.0 [kgCO2/m2・年]

E：倉庫スペースの軽減によるエネ
ルギー消費軽減＝SCMによる業務効率化により縮小するオフィススペース×

単位面積当り消費エネルギーCO2
排出原単位46.2 [kgCO2/m2・年]

F：IT機器の使用時の消費エネル
ギー

＝

IT機器
台数

×

IT機器
1台当りの
消費電力量

G：情報通信量増
加に伴う消費エネ
ルギー

＝

情報通信量

×

情報通信に係るCO2排出原単位

191

×

系統電力における
CO2排出原単位

0.425 [kgCO2/kWh]0.0025 [kgCO2/Mbyte]

ペーパーレスオフィス
ペーパーレスオフィスを導入することによって、紙製造や書籍輸送に伴うエネルギー消費等を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

＝

紙の消費量

×

紙製造に係るCO2
排出原単位

物の移動

B：専用便による消費エネルギー＝輸送される紙重量×

1回の輸送に係る平均的な距離×

輸送手段（自動車
等）当りのCO2排
出原単位

小型トラック： 0.226 [kgCO2/km]

C：混載便による消費エネルギー＝輸送される紙重量×

1回の輸送に係る平均的な距離×

輸送手段（トラック等）当りのCO2排
出原単位

トラック： 0.049 [kgCO2/ton・km]
鉄道： 0.006 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

D：ペーパーレスオ
フィス導入による
業務効率化＝

業務効率化により縮小するオフィス
スペース

×

単位面積当りのCO2排出原単位

76.0 [kgCO2/m2・年]

E：紙保管の際に消費するエネルギー＝

紙保管のためのオフィススペース×

単位面積当りのCO2排出原単位

46.2 [kgCO2/m2・年]

F：電子データを再度印刷する際の消費エネルギー＝

再度印刷される紙
枚数

×

印刷頻度

Ｇ：情報通信量増加に伴うエネルギー＝

Ｈ：IT機器の使用時の消費エネルギー＝オフィス 倉庫スペース スペース物の消費

A：代替される紙製造に伴う消費エ
ネルギー

物の
消費
電力・
NW
エネル
データ
ギー
通信量
消費量

ペーパーレスオ
フィスIT機器普及
量
情報通信量

×

×

IT機器の

×

消費電力量

×

1.28 [kgCO2/kg]

紙製造に係るCO2
排出原単位1.28 [kgCO2/kg]

系統電力における
CO2排出原単位

0.425 [kgCO2/kWh]

情報通信に係るCO2排出原単位

0.0025 [kgCO2/Mbyte]

業務へのITの導入
オフィス業務に対してIT機器を導入することに伴うエネルギー消費等を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位×

単位面積当り消費エネル
ギーCO2排出
原単位

電力・
エネル
ギー消費量

B：IT機器により消費軽減したエネルギー

＝

IT機器の
台数

×

省エネ効率

×

IT機器1台当りの消費電力
量

電力・
エネル
ギー消費量

C：IT機器の使用時の消費エ ＝
ネルギー

IT機器
台数

×

IT機器
1台当りの
消費電力量

×

系統電力におけるCO2排出
原単位

情報通信量

×

情報通信に係
るCO2排出原
単位

オフィス
スペース

＝

業務へのIT導入による業務
効率化により縮小するオフィススペース

A：業務へのIT導入に伴う業
務効率化

データ
NW
通信量

D：情報通信
量増加に伴うエネルギー消費＝

19276.0 [kgCO2/m2・年]

×

系統電力におけるCO2排出原単位0.425 [kgCO2/kWh]04253 [kgCO2/kWh]0.0025 [kgCO2/Mbyte]テレワーク
家庭でオフィスワークを行うことによって、通勤時の移動に伴うエネルギー消費等を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

×

移動手段利
用比率

×

テレワーク
実施頻度

×

平均通勤距
離

×

交通手段当
りのCO2排出原単位

乗用車 ： 0.047 [kgCO2/人・km]

B：公共移
動手段利
用軽減効
果

＝

テレワーク
実施者数

×

移動手段利
用比率

×

テレワーク
実施頻度

×

平均通勤距
離

×

公共交通当
りのCO2排出原単位

鉄道 ： 0.005 [kgCO2/人・km]
バス ： 0.027 [kgCO2/人・km]

C：オフィス
エネルギー
消費軽減
効果

＝

テレワーク
により不使
用となるオ
フィス面積

×

単位面積当
り消費エネ
ルギーCO2
排出原単位

電力・エネルギー
消費量

D：IT機器
の使用時
の消費エネ
ルギー

＝

IT機器
の台数

×

IT機器
1台当りの
消費電力量

×

系統電力に
おけるCO2
排出原単位

0.425 [kgCO2/kWh]

E：オフィス
の代わりに
消費される
エネルギー

＝

テレワーク
実施者数

×

テレワーク
実施頻度

×

系統電力に
家電等の
× おけるCO2
消費電力量
排出原単位

0.425 [kgCO2/kWh]

データ
NW
通信量

F：情報通
信量増加に
伴うエネル
ギー消費

＝

情報通信に
情報通信量 × 係るCO2排
出原単位

人の移動

A：個別移
テレワーク
動手段利用 ＝
実施者数
軽減効果

オフィス
スペース

76.0 [kgCO2/m2・年]

0.0025 [kgCO2/Mbyte]

TV会議
×
TV会議を実施することによる、人の移動に伴うエネルギー消費等を削減する。

効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

人の移動
電力・エネルギー消費量
データ
NW
通信量

A：個別移動手段利用軽減
効果

＝

TV会議
参加者数

×

TV会議
実施頻度

×

平均移動
距離

×

交通手段当りのCO2排出原単位

乗用車 ： 0.047 [kgCO2/人・km]

B：公共移動手段利用軽減
効果

＝

TV会議
参加者数

×

TV会議
実施頻度

×

平均移動
距離

×

交通手段当りのCO2排出原単位

鉄道 ： 0.005 [kgCO2/人・km]
バス ： 0.0027 [kgCO2/人・km]

C：オフィスの代わりに消費されるエネル
ギー

＝

TV会議
実施者数

×

TV会議
実施頻度

×

家電等の
消費電力量

×

系統電力におけるCO2排出原単位0.425 [kgCO2/kWh]

D：IT機器の使用時の消費エ
ネルギー

＝

IT機器
の台数

×

IT機器
1台当りの
消費電力量

×

系統電力におけるCO2排出
原単位

情報通信量

×

情報通信に係
るCO2排出原単位E：情報通信量増加に伴うエ ＝
ネルギー消費193

0.425 [kgCO2/kWh]0.0025 [kgCO2/Mbyte]遠隔医療
遠隔医療により、これまでの医師や患者の医療行為に対する移動等のエネルギー消費を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

人の移動
オフィス
スペース

A：個別移動手段利用軽減 ＝効果

遠隔医療
実施医師（患
者）数

×

遠隔医療
実施頻度

×

平均通勤
距離

×

交通手段当りのCO2排出原単位

乗用車 ： 0.047 [kgCO2/人・km]

B：公共移動手段利用軽減 ＝効果

遠隔医療
実施医師（患
者）数

×

遠隔医療
実施頻度

×

平均通勤
距離

×

交通手段当りのCO2排出原単位

鉄道 ： 0.005 [kgCO2/人・km]
バス ： 0.0027 [kgCO2/人・km]

C：遠隔医療による業務効率化

業務効率化により縮小する
オフィスス
ペース

×

単位面積当りのCO2排出原
単位＝76.0 [kgCO2/m2・年]

電力・エネル
ギー消費量

×

データ
NW
通信量

D：遠隔医療に用いるIT機 ＝ 遠隔医療用IT器の使用時消機器の台数
費エネルギー

×

遠隔医療用
ＩＴ機器の消費電力量

E：情報通信量増加に伴うエ ＝
ネルギー消費×

情報通信に係
るCO2排出原
単位

情報通信量

×

系統電力におけるCO2排出原単位0.425[kgCO2/kWh]0.0025 [kgCO2/Mbyte]

電子カルテ
電子カルテを行うことによって、紙の消費や紙の配送等に係るエネルギー消費を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

物の消費

A：代替される紙カルテの製
造時消費エネ
ルギー

倉庫
スペース
オフィス
スペース

＝

患者1人当り
紙消費量＝

紙カルテの保管
スペース

C：電子カルテ導入による業
務効率化

参考原単位
紙製造に係る
CO2排出原単位

1.28 [kgCO2/kg]

電力・
エネル
ギー消費量
物の消費

×

患者数

×

×

単位面積当り消費エネル
ギーCO2排出原単位

×46.2 [kgCO2/m2・年]＝

電子カルテにより不使用となるオフィス面積×

単位面積当り消費エネル
ギーCO2排出原単位

×76.0 [kgCO2/m2・年]

D：電子カルテに用いるIT機器の使用時消費エネルギー＝

電子カルテ用IT機器の台数×

電子カルテ用Ｉ
Ｔ機器の消費
電力量×E：電子カルテを再度印刷する時の消費エ
ネルギー

＝

再度印刷
される枚数

×

紙製造に係る
CO2排出原単位×

B：紙カルテを保管する際に消費するエネルギー

194

系統電力におけるCO2排出原単位0.425[kgCO2/kWh]1.28 [kgCO2/kg]

電子入札
電子入札を行うことによって、紙の消費や紙の配送等に係るエネルギー消費を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

物の消費
オフィス
スペース
倉庫
スペース
物の消費
電力・
エ
ネルギー
消費量
データ
NW
通信量

A：代替される入札資料等の製造時消費エネル
ギー

＝

入札書類
1回当り
紙消費量

×

入札実施
回数

B：電子入札導入
による業務効率化＝

電子入札により不使用となるオ
フィス面積×

単位面積当り消費エネルギー
CO2排出原単位

76.0 [kgCO2/m2・年]

C：入札資料を保管する際に消費するエネルギー

＝

入札書類
の保管
スペース

×

単位面積当り消費エネルギー
CO2排出原単位

46.2 [kgCO2/m2・年]

D：電子入札資料を再度印刷する
時の消費エネルギー＝

再度印刷される入札書類
枚数×

紙製造に係る
CO2排出原単位

1.28 [kgCO2/kg]

E：電子入札に用いるIT機器の使用時消費エネルギー＝

電子入札用IT機
器の台数

×

電子入札用
ＩＴ機器の消費電
力量

F：情報通信量増
加に伴う消費エ
ネルギー

＝

情報通信量

×

情報通信に係るCO2排出原単位××

紙製造に係る
CO2排出原単位

系統電力におけるCO2排出原単位

1.28 [kgCO2/kg]

0.425[kgCO2/kWh]0.0025 [kgCO2/Mbyte]

電子申請
電子申請を行うことによって、紙の消費や紙の配送等に係るエネルギー消費を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

物の消費
倉庫
スペース
オフィス
スペース
物の消費
電力・
エ
ネルギー
消費量
データ
NW
通信量

A：代替される
申請資料等の製造時消費エ
ネルギー

＝

申請書類
1回当り
紙消費量

×

申請回数

B：申請資料を保管する際に消費するエネ
ルギー

＝

申請書類
の保管
スペース

×

単位面積当り消費エネル
ギーCO2排出原単位46.2 [kgCO2/m2・年]

C：電子申請導
入による業務効率化＝

電子申請により不使用となるオフィス面積×

単位面積当り消費エネル
ギーCO2排出原単位76.0 [kgCO2/m2・年]

D：電子申請資
料を再度印刷する時の消費
エネルギー

＝

再度印刷
される入札書類枚数

×

紙製造に係る
CO2排出原単位

1.28 [kgCO2/kg]

E：電子申請に用いるIT機器の使用時消費エネルギー＝

電子入札用IT
機器の台数

×

電子入札用
ＩＴ機器の消費電力量

F：情報通信量増加に伴う消費エネルギー

＝

情報通信量

×

情報通信に係
るCO2排出原
単位

195

×

×

紙製造に係る
CO2排出原単位

系統電力におけるCO2排出原単位1.28 [kgCO2/kg]

0.425 [kgCO2/kWh]0.0025 [kgCO2/Mbyte]

HEMS
HEMSを実施することによって、家庭におけるエネルギー消費を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

電力・
エネル
ギー消費量
オフィス
スペース
電力・
エネル
ギー消費量

A：HEMS実施
により消費軽減するエネルギー＝

HEMSのための管理・制御機器の普及台数×HEMS実施による
省エネ効率

B：ＨEMS導入に伴う業務効率化＝

縮小するオ
フィススペース

×

単位面積当り消費エネル
ギーCO2排出原単位

C：HEMSに用いるIT機器の使用時の消費エネルギー＝ るIT機器の台×

HEMS実施時のIT機器の消費電力量

HEMSに用い
数

×

参考原単位

HEMS実施前の1台当り消費電力量

×系統電力におけるCO2排出原単位0.363 [kgCO2/kWh]76.0 [kgCO2/m2・年]

×

系統電力におけるCO2排出原単位0.425 [kgCO2/kWh]

電子マネー
電子マネーを行うことによって、紙幣・貨幣製造に係るエネルギー消費を削減する。
物の消費

効果
分類

効果の簡易計算式
A：紙幣・貨幣等の製造時消費エネル
ギー＝

紙幣・貨幣発行量 ×

紙幣・貨幣製造に係るCO2排出原
単位

参考原単位

---

物の移動
倉庫
スペース
オフィス
スペース
電力・
エネル
ギー
消費量
NW
データ
通信量

輸送手段（自動車
B：専用便による消 ＝1回の輸送に係る ×
等）当りのCO2排輸送される紙重量× ×
費エネルギー
平均的な距離出原単位

小型トラック：0.226 [kgCO2/km]

輸送手段（トラック
C：混載便による消 ＝1回の輸送に係る ×
等）当りのCO2排輸送される紙重量 ×
費エネルギー
平均的な距離出原単位

トラック： 0.049 [kgCO2/ton・km]
鉄道： 0.006 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

Ｄ紙幣・貨幣を保管
単位面積当り消
紙幣・貨幣の保管
× 費エネルギーCO2する際に消費する ＝
スペース
エネルギー
排出原単位

46.2 [kgCO2/m2・年]

電子マネーにより単位面積当り消不使用となるオ × 費エネルギーCO2
フィス面積
排出原単位

76.0 [kgCO2/m2・年]

F：電子マネーに用
電子マネー用IT機
電子マネー用ＩＴ機
系統電力における×
×
いるIT機器の使用 ＝器の台数
器の消費電力量
CO2排出原単位
時消費エネルギー

0.425[kgCO2/kWh]

G：情報通信量増加
電子マネーシステに伴う消費エネル ＝ ムに係る情報通 ×ギー
信量

0.0025 [kgCO2/Mbyte]

E：電子マネー導入
による業務効率化＝

情報通信に係るCO2排出原単位

196

電子出版・電子ペーパー
電子出版・電子ペーパーを導入することによって、紙製造や書籍輸送に伴うエネルギー消費等を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

物の消費

A：代替される紙製造に伴う消費エ ＝
ネルギー

紙の消費量

×

紙製造に係るCO2
排出原単位

物の移動

B：専用便による消費エネルギー＝輸送される紙重量 ×

1回の輸送に係る平均的な距離＝輸送される紙重量 ×

1回の輸送に係る平均的な距離＝紙保管のためのオフィススペース

単位面積当りのCO2排出原単位

C：混載便による消費エネルギー
倉庫
スペース

D：紙保管の際に消費するエネル
ギー

×

物の
消費
機
IT器
エネル
ギー消費
NW
データ
通信量

E：電子データを再再度印刷される紙 ×
度印刷する際の ＝
枚数
消費エネルギー

印刷頻度

F：IT機器の使用時の消費エネル
ギー

＝

IT機器
の台数

×

IT機器
1台当りの
消費電力量

G：情報通信量増加に伴うエネル
ギー

＝

情報通信量

×

情報通信に係るCO2排出原単位

参考原単位
1.28 [kgCO2/kg]

××

輸送手段（自動車
等）当りのCO2排
出原単位

小型トラック：0.226 [kgCO2/km]

輸送手段（トラック等）当りのCO2排
出原単位

トラック： 0.049 [kgCO2/ton・km]
鉄道： 0.006 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

46.2 [kgCO2/m2・年]

× 紙製造に係るCO2

1.28 [kgCO2/kg]

× 系統電力における0.425 [kgCO2/kWh]

排出原単位

CO2排出原単位

0.0025 [kgCO2/Mbyte]

音楽配信
音楽配信を行うことによって、紙の消費や紙の配送等に係るエネルギー消費を削減する。
物の消費

効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

物の移動量
倉庫
スペース
電力・
エ
ネルギー
消費量
データ
NW
通信量

A：代替されるCDの製造時の消費
エネルギー

＝

音楽CD
の普及量

×

CD製造に係るCO2排出原単位

B：専用便による
CD輸送時に消費されるエネルギー＝

音楽CDに係る平均輸送距離×

配送される音楽
CDの量×

専用便による
CO2排出原単位

小型トラック：0.226 [kgCO2/km]

C：混載便による
CD輸送時に消費されるエネルギー＝

音楽CDに係る平均輸送距離×

配送される音楽
CDの量×

混載便による
CO2排出原単位

トラック： 0.049 [kgCO2/ton・km]
鉄道： 0.005 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

D：CDを保管する
際に消費するエ
ネルギー

＝

音楽CD
に係る保管
スペース

×

単位面積当り消費エネルギー
CO2排出原単位

E：音楽配信に用いるIT機器の使用時消費エネルギー＝

音楽配信用IT機
器の台数

×

音楽配信用
ＩＴ機器の消費電
力量

F：情報通信量増
加に伴う消費エネルギー＝

音楽配信に係る情報通信量×

情報通信に係るCO2排出原単位

197

0.25 [kgCO2/枚]

46.2 [kgCO2/m2・年]

×

系統電力におけるCO2排出原単位

0.425 [kgCO2/kWh]0.0025 [kgCO2/Mbyte]

ソフト配信
ソフト配信を行うことによって、ソフト媒体や紙等の消費・配送等に係るエネルギー消費を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

物の消費
倉庫
スペース
物の移動量
電力・
エ
ネルギー
消費量
データ
NW
通信量

A：代替されるソフトの製造時の消費エネルギー

＝

ソフト媒体
の普及量

×

CD製造に係るCO2排出原単位

0.25 [kgCO2/枚]

B：ソフトを保管する際に消費する
エネルギー

＝

ソフト媒体
に係る保管
スペース

×

単位面積当り消費エネルギー
CO2排出原単位

46.2 [kgCO2/m2・年]

C：専用便によるソフト輸送時に消費されるエネル
ギー

＝

ソフト媒体
に係る平均輸送距離×

配送されるソフト
CDの量×

専用便による
CO2排出原単位

小型トラック：0.226 [kgCO2/km]

D：混載便によるソフト輸送時に消費されるエネル
ギー

＝

ソフト媒体
に係る平均輸送距離×

配送されるソフト
CDの量×

混載便による
CO2排出原単位

トラック： 0.049 [kgCO2/ton・km]
鉄道： 0.006 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

E：ソフト配信に用いるIT機器の使用時消費エネル
ギー＝

ソフト配信用IT機
器の台数

×

ソフト配信用
ＩＴ機器の消費電
力量

×

系統電力におけるCO2排出原単位

0.425[kgCO2/kWh]

F：情報通信量増
加に伴う消費エネルギー＝

ソフト配信に係る情報通信量×

情報通信に係るCO2排出原単位

0.0025 [kgCO2/Mbyte]

オンラインショッピング
オンラインショッピングを導入することによって、商品配送等に伴うエネルギー消費等を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

物の
消費
倉庫
スペース
人の移動
物の移動
電力・
エネル
ギー消
費量
NW
データ
通信量

A：商品製造に商品製造に係伴う消費エネル ＝ る消費エネル
ギー
ギー

商品製造に係× るCO2排出原単位

B：商品保管の際に消費するエネルギー＝

商品保管のためのオフィススペース×

単位面積当りのCO2排出原単位C：個別移動手段利用軽減効果＝

オンライン
ショッピング
参加者数

×

実施頻度

×

ショッピングの交通手段当り時の平均移動 × のCO2排出原距離（乗用車）単位

乗用車 ： 0.047 [kgCO2/人・km]

D：公共移動手段利用軽減効果＝

オンライン
ショッピング
参加者数

×

実施頻度

×

ショッピング時
交通手段当りの平均通勤距 × のCO2排出原離（公共機関）単位

鉄道 ： 0.005 [kgCO2/人・km]
バス ： 0.027 [kgCO2/人・km]

E：専用便による消費エネル
ギー

＝

専用便にて
輸送される
商品重量

×

1回の輸送に係輸送手段（自動る平均的な距 × 車等）当りのCO2排出原単位
離

トラック： 0.049 [kgCO2/ton・km]
鉄道： 0.006 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

F：混載便による消費エネル
ギー

＝

混載便にて
輸送される
商品重量

×

1回の輸送に係輸送手段（トラッ
る平均的な距 × ク等）当りのCO2
排出原単位
離トラック： 0.049 [kgCO2/ton・km]
鉄道： 0.006 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

G：IT機器の使用時の消費エ
ネルギー

＝

オンライン
ショッピング用
IT機器普及量

×

IT機器の
消費電力量

H：情報通信量増加に伴うエネ ＝
ルギー

情報通信量

×

情報通信に係
るCO2排出原
単位

1.28 [kgCO2/kg]

46.2 [kgCO2/m2・年]

×198

系統電力におけるCO2排出原単位0.425 [kgCO2/kWh]0.0025 [kgCO2/Mbyte]

信号機のLED化
信号機をLEDにすることで、従来の信号運営に係るエネルギー消費を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

モノの消費
電力・
エネル
ギー消費量

A：LED化により消費軽減すLED化による
系統電力におLED化される ×
LED化実施前 ×る信号機運営 ＝エネルギー軽 ×
けるCO2排出信号機の台数の消費電力量に係る消費エ減率
原単位
ネルギー

0.425 [kgCO2/kWh]

B：信号機のLED化に用いるIT機器の使用時の消費エネルギー

0.425 [kgCO2/kWh]＝

信号機LED化
系統電力におに伴い追加用 × IT機器の消費 ×
けるCO2排出いるIT機器の
電力量
原単位
導入台数

自動車（電気自動車を含む）の燃費改善
自動車の燃費を改善することで、従来の自動車利用に係るエネルギー消費等を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

電力・エネル
ギー消費量
電力・エネル
ギー消費量

A：燃費改善に
燃費改善機能より消費軽減 ＝
×
搭載
するエネル
車両台数
ギー

改善効率

×

平均走行
距離

B：IT機器の使用時の消費エ ＝
ネルギー

IT機器
1台当りの
消費電力量

×

系統電力におけるCO2排出
原単位

IT機器
の台数

×

199

×

交通手段当りのCO2排出原単位

乗用車 ： 0.047 [kgCO2/人・km]
バス ： 0.027 (kgCO2/人・km)

0.425 [kgCO2/kWh]

輸送手段（鉄道、航空、海運）の効率向上
輸送手段（鉄道、航空、海運）を効率的にすることで、従来運行に伴うエネルギー消費等を削減する。
効果
分類

参考原単位

効果の簡易計算式

電力・
エネル
ギー消費量

A：輸送手段の効率向上により消費軽減 ＝
するエネル
ギー

効率改善
実施
車両台数

×

改善効率

平均走行
距離

×

交通手段当り× のCO2排出原単位

乗用車 ： 0.047 [kgCO2/人・km]
バス ： 0.027 (kgCO2/人・km)

物の移動
電力・
エネル
ギー消費量

輸送手段（自B：専用便によ
1回の輸送に輸送される荷動車等）当り× 係る平均的な ×る消費エネル ＝
物の重量のCO2排出原ギー
距離単位

小型トラック：0.226 [kgCO2/km]

輸送手段（ト
C：混載便によ
1回の輸送に輸送される荷ラック等）当りる消費エネル ＝
係る平均的な××
物の重量のCO2排出原ギー
距離単位

トラック： 0.049 [kgCO2/ton・km]
鉄道： 0.006 [kgCO2/ton・km]
航空： 0.398 [kgCO2/ton・km]

Ｄ：IT機器の使用時の消費 ＝
エネルギー

0.425 [kgCO2/kWh]

IT機器
の台数

×

IT機器
1台当りの
消費電力量

系統電力にお× けるCO2排出

原単位

ITS（ETC、VICS、信号機の集中制御）
ITSを実施することによって、交通分野における多くのエネルギー消費が軽減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

人の移動
オフィス
スペース
電力・エネル
ギー消費量
データ
NW
通信量

A：ITSによる
車両運行効率
化効果

＝

車両台数

×

ITSにより軽減
する走行距離B ：ITS導入に伴う業務効率化＝

ITS導入に伴う業務効率

×

単位面積当り消費エネル
ギーCO2排出原単位

C：IT機器の使用時の消費エ
ネルギー

＝

IT機器
の台数

×

IT機器
1台当りの
消費電力量

D：情報通信
量増加に伴う消費エネル
ギー＝

ITSに係る
情報通信量

×

情報通信に係
るCO2排出原
単位

200

参考原単位

×

交通手段当りのCO2排出原単位

乗用車 ： 0.047 [kgCO2/人・km]
バス ： 0.027 (kgCO2/人・km)

76.0 [kgCO2/m2・年]

×

系統電力におけるCO2排出原単位0.425 [kgCO2/kWh]0.0025 [kgCO2/Mbyte]エコドライブ
エコドライブの導入により、従来の自動車運行によるエネルギー消費等を削減する。
効果
分類

効果の簡易計算式

参考原単位

電力・エネル
ギー消費量
電力・エネル
ギー消費量

A：エコドライブ
により消費軽減するエネルギー＝

エコドライブ機
能搭載
車両台数

×

エコドライブ効
率

×

平均走行
距離

B：IT機器の使用時の消費エ
ネルギー

＝

IT機器
の台数

×

IT機器
1台当りの
消費電力量

×

系統電力におけるCO2排出
原単位

201

×

交通手段当りのCO2排出原単位

乗用車 ： 0.047 [kgCO2/人・km]
バス ： 0.027 (kgCO2/人・km)

0.425 [kgCO2/kWh]

Ａ．３

参考事例

by IT の効果全体を予測した例としては、第１部３章で示した経済産業省「グリーン IT研究会」とグリーン IT 推進協議会による 2008 年 4 月の試算に加え、全米における温室効果
ガス排出削減効果試算として、Smart 2020 による報告がある。
企業名： Smart 2020

タイトル：Smart Building

概要：2020 年のアメリカにおける、エネルギー消費効率が高いビルを実現するデザインとテクノロジーの効果予測

2020 年の CO2 削減効果
エネルギー効率の高い建築物の実現による、2020 年の温室効果ガス排出削減効果を予測。
・ 「スマート・ビルディング・デザイン」：エネルギー消費を最小限に抑える建築物のデ
ザイン
・ 「スマート・ビルディング・テクノロジー」：建物全体のエネルギー消費をリアルタイ
ムで最適化する技術
評価条件

プラス

2020 年のアメリカ全体の効2.７～3.6 億トン CO2 の削減

果

を予測

マイナス

出所等：http://www.smart2020.org/

202

企業名： Smart 2020

タイトル： Travel Substitution

概要： 2020 年時点のアメリカにおけるテレワーク・ＴＶ会議効果予測

導入効果予測・ 「フレキシブル・ワーク」：従業員が出社する代わりに自宅等で作業
・ 「バーチャル・ミーティング」：遠隔地間会議
評価条件

プラス

2020 年時のアメリカ全体の7000 万～1.3 億 tonCO2/年

効果の削減効果を予測

マイナス

出所等：http://www.smart2020.org/

203

企業名： Smart 2020

タイトル：Road Transportation

概要：2020 年のアメリカにおける物流最適化の効果予測

導入効果予測商業物流全体と個人の移動全体の最適化により、240～440 MMT-CO2 削減ポテンシャル。
サプライチェーンのデザインなどを含む。
評価条件

プラス

2020 年のアメリカ全体の物

2.4～4.4 億 ton CO2 の削減

流における効果

効果を予測

マイナス

出所等：http://www.smart2020.org/

204

第5部

企業環境貢献度評価手法検討の中間報告

１．調査の背景IT・エレクトロニクス技術は、地球環境と経済・社会活動の調和を実現させる革新的技術として、大きく貢献することが期待されている。一方、本格的な IT 化に伴い、社会で扱う情報量は飛躍的に増大し、この情報爆発によって IT 機器の数が大幅に増加するため、IT 機器による消費電力も大幅な増加が危惧されている。また、この情報化社会を支える IT・エレクトロニクス機器を製造する企業
やデータセンタなどが使用するエネルギー量も増加している。
これらのエネルギー消費の増加に対処するため、「ＩＴ機器自身の省エネ」および「ＩＴによる社会の省エネ」の加速とその効果の「見える化」をより積極的に進めなければならない。また、この取組を推進する全ての企業の貢献は、評価されるべきだが、現在のところその評価手法は確立されていない。我々は、まず、省エネに貢献をした全ての企業の環境貢献度を可視化するしくみを検討することを目的に、「企業環境貢献度評価手法検討ＷＧ」を設置した。
初年度の２００８年度は、環境貢献を省エネに貢献をした全ての企業に配分することについて基本的な論議を行ってきた。まだ報告をする段階ではないが、これまでの検討内容を記し、２００９年
度の活動の方向付けをするため、中間報告書を作成することとした。

205

２．企業環境貢献度評価手法の検討にあたって（１）評価手法作成の目的
IT・エレクトロニクス機器を生産している電機・電子業界のＣＯ２排出量は、図 5.2-1 に示すように
１９９０年と比較をして、実質生産高ＣＯ２原単位では各企業の省エネ努力により順調に削減しているが、ＣＯ２排出量は２０１０年には約２倍になると予測している。これは IT・エレクトロニクス機器の需要増大の影響が大きいと思われる。

（万t-CO2）
3,000

100%
2,145万トン

実質生産高ＣＯ２原単位(90年度比)

2,000

▲34%
デバイス
ＣＯ２排出量1,112万トン
1,000

組立
ＣＯ２排出量0 1990

97

98

99

00

01

02

03

04

05

06

07

2010 年度

図 5.2-1：電機・電子業界の CO2 排出量の実績と将来予測111「組立 CO2 排出量」はアッセンブリー系の事業、「デバイス CO2 排出量」は半導体・電子
部品・ディスプレイデバイスなどデバイス系の事業から製造時に排出される CO2 量を示す

しかし、一方では IT・エレクトロニクス技術は、地球環境と経済・社会活動の調和を実現させる革新的技術として、大きく貢献することが期待されている。具体的には、図 5.2-2 に示すように「ＩＴ機器自身（of IT）の省エネ」が進むと同時に、「ＩＴによる（by IT）社会の省エネ」も非常に大きい省エネが見込まれている。
本評価手法は、省エネに貢献をした全ての企業の環境貢献度を可視化するしくみを確立することでこれらの取組を加速させることを目標にしている。

111

電機・電子温暖化対策連絡会資料

206電力換算（億kWh）

IT機器自身の省エネ効果

3000

1000億kWh（0.2-0.4億トンーCO2）削減
2000

IT機器自身
の消費電力

1000
0
-1000

2006

2010

2015

2020

2025

-2000
-3000

日本

-4000

ITによる社会の省エネ効果-5000

4900億kWh（1.0-2.0億トンーCO2） 削減-6000

出典：経済産業省「グリーンIT研究会」／グリーンIT推進協議会（2008年4月）

図 5.2-2：「IT 機器自身の省エネ」、「IT による社会の省エネ」（再掲）（２）企業貢献度についての基本的な考え方
企業の製品における省エネ努力は、例えばテレビにおける「of IT」の比較的単純なモデルにおいても、ライフサイクル全体を見ると図 5.2-3 に示すように、多くのプレーヤーが係わっている。

使用者
（消費者）

製造の全プレーヤー

図 5.2-3 ：ライフサイクルにおける全プレーヤー

207

リサイクル業者

流通業者

セットメーカ

設備メーカ

部品メーカＢ

素材メーカ

部品メーカＡ

製 造

製造者と使用者では貢献の次元が異なる。従って、本評価手法では省エネに対する貢献は、製造に係わる全プレーヤーの貢献と考えることにする。（使用者の貢献を考える場合は、製造者の貢献とは別次元の貢献と考え、結果としてダブルカウントになることも止むを得ないと考え、製造者と使用者の中間に位置する流通業者の扱いについては、当面、ペンディングとする。）
現在、機器の省エネについては、セットメーカの貢献として訴求されていることが多いが、本評価手法では、省エネに貢献している素材メーカや部品メーカを含む全ての製造者に、省エネの貢献を配分する手法を検討する。ただし、本評価手法は、現在行われている各社の企業環境貢献の訴求を制限するものではない。
（３）企業環境貢献度とクレジットとの整理
企業環境貢献度とは、取引可能な排出量クレジットとは別次元のものとして扱う。

表 5.2-1：環境貢献度評価手法の活用方法

ベースライン
２００５年度「of IT」

or
各社独自設定年度の自社製品「by IT」 ＩＴ・エレクトロニクス技術を活用しなかった場合

貢献の表現
調査分析委員会で算出した省エネ、およびその他の省エネに対して、今回の評価手法を用いて算出した、自社貢献分の電力量の削減量や、それをＣＯ２排出量に換算した削減量を訴求■ 機器単体■ 機器群 ＝∑機器単体■ 事業領域＝∑機器群■ 企業全体＝∑事業領域
調査分析委員会で算出した省エネ、およびその他の省エネに対して、今回の評価手法を用いて算出した、自社貢献分の電力量の削減量や、それをＣＯ２排出量に換算した削減量を訴求■ 「ｂｙＩＴ」によるＣＯ２削減総量■ ＩＴ・エレクトロニクス機器が排出した
ＣＯ２総量と、ｂｙＩＴによるＣＯ２削減総量を比較「of IT」と同様に、下記の様に使用する■ システム・サービス単体■ システム・サービス群＝∑システム・サービス単体■ 事業領域＝∑システム・サービス群■ 企業全体＝∑事業領域

208

（４）活用方法
今回検討する評価手法の序盤の活用策には、表 5.2-1 に示すようにグリーンＩＴ推進協議会の調査分析委員会で試算した省エネ（「ＩＴ機器自身（of IT）の省エネ」と「ＩＴによる（by IT）社会の省エネ」）を、貢献した企業の努力に見合う評価（例えば電力量の削減量や、それをＣＯ２排出量に換算した削減量）を訴求することに活用できる仕組を目指す。さらに最終的な活用策としては、本評
価手法を汎用性ある評価手法にまで仕上げた上で、一般的な「of IT」や「by IT」の省エネ定量についても、企業の環境貢献度の評価として活用できることを目指す。その際、「of IT」の評価対象とは機器単体から企業全体まで、幅広く活用できる事を前提にする。

209

３．環境貢献度評価の対象（１）対象とする環境負荷と単位
企業における環境貢献の対象領域は現在、地球温暖化対策、化学物質管理、資源循環など多岐に亘っている。この内本評価手法の対象領域は、地球温暖化対策に限定する。また、地球温暖化対策の対象としては、エネルギー起源のＣＯ２と、５ガスおよび非エネルギー起源のＣＯ２とある。
本評価手法の対象は、「of IT」と「by IT」に絞るため（３（２）参照）、エネルギー起源のＣＯ２のみを対象とする。
また、例えば海外を評価する場合や未来を評価する場合など、電力のＣＯ２排出係数は評価結果に大きな影響を及ぼす。従って、省エネの貢献の単位は kWh を優先的に使用し、必要に応じてＣＯ２に換算することにする。
（２）対象とする省エネ（「of IT」、
「by IT」）と企業
先述の地球温暖化対策及びＬCＡ（ライフ・サイクル・アセスメント）の観点から、自らの企業を含む製造時の省エネと製品・サービスの使用時における省エネの両方を対象に検討を始めたが、今後は製品・サービスの使用における省エネ（「of IT」と「by IT」）に検討を優先、特化させることになった。
なお、評価対象の企業は、その企業の内、IT とエレクトロニクスの事業領域を優先して評価を試みる。また、企業を評価する場合は、本評価手法により配分された貢献を、機器単体から機器群、機器群から事業領域、事業領域から企業と、段階を追って総和をして求める。
（３）ベースライン
表 5.2-1 の整理の通り、原則として調査分析委員会の他の取組みと合わせる（「of IT」:２００５年
度を基準、「by IT」:システム・サービス等を導入しない場合）。ただし、それと異なる設定も許容し（例えば各社独自設定年度の自社製品等）、その場合はベースラインを常に明記する。
（４）対象とする地域
地域は「国内」と「世界」とを対象とし、「世界」には日本も含める。

210

４．「of IT」における貢献度評価手法（１）貢献度配分の構造「of IT」の貢献度配分の構造を図 5.4-1 に示す。本評価手法は、評価したい製品とその基準となる製品（ベースライン）の使用時における各消費電力量をそれぞれ試算し、差分を環境貢献とする。この貢献を、合理的に製造に携わる全プレーヤーに配分する手法を今後検討する。

基準製品

使用者
（消費者）

リサイクル業者

流通業者

製造の全プレーヤー

セットメーカ

設備メーカ

部品メーカＡ

素材メーカ

部品メーカＢ

製 造

消費エネルギー

対象製品
使用時の省エネ効果を製造の全プレーヤーに配分する
妥当性の高い手法を検討する

使用時の省エネ効果

図 5.4-1：「of IT」における貢献度配分の構造例（２）貢献度配分についての３つのアプローチ（検討過程の整理）配分の基準についての論議経過を表 5.4-1 に示す。まず始めに、LCA の観点から製造時のCO2 排出量に比例して配分する考えが提示された（表 5.4-1 の１案：LCA 配分）。その後の検討では「of IT」の省エネは、技術革新が主な要因であり、製造時の CO2 排出量との相関は低いと整理している。
次に、長期的な視点での「of IT」の省エネは、材料費、加工費、設計費などの付加価値に比例するという考え方が提示された（表 5.4-1 の２案：付加価値配分）。しかし、その後の検討で「省エネに係る技術革新」と「付加価値」の相関は必ずしも高くないと整理している。ただし、製品に組み込まれている素材や部品に係る複数のプレーヤーが複雑に介在する場面での配分には、有用な手段となる可能性がある。

211

表 5.4-1：貢献度配分の基準検討
課 題

配分の基準

１案 ＬＣＡ配分

製造時のＣＯ２排出量に比例して配分

CO2排出量の多さと２案 付加価値配分

材料費、加工費、設計費など付加価値に比例して配分

客観性は高いが付加価値の高さと省エネ貢献に相関は低い

３案 技術貢献配分

技術的貢献度を当事者間で協議をして配分率を決める

省エネ貢献との相関は高いが定量化には主観が入る

省エネ貢献に相関は低い

最後に、「省エネに係る技術革新」に携わるプレーヤー間でその配分率を協議して決める考え方が提示された（表 5.4-1 の３案：技術貢献配分）。この考え方は、省エネ貢献との相関は高いが、主観が入る恐れがある。現時点までの検討では、一番有力な案として２００９年度の活動につなげることとした。
（３）技術貢献配分の検討事例
技術貢献配分について、検討段階で用いた事例（図 5.4-2）を基に説明する。図 5.4-2 は、評価対象の省エネに貢献手段を縦軸に、貢献したプレーヤー（素材、部品、設計など）を横軸にしたマトリックスである。このマトリックスを用いて以下の手順で配分する考え方である。（図 5.4-3 参照）①評価対象製品の「省エネ手段」査定を行う。；図 5.4-2 の「手段への貢献配分」列を合計で１００％になるよう、有識者および関係者の協議の上で、重み付け数値化する。
②各「省エネ手段」についてプレーヤーごとに査定を行う。；図 5.4-2 の「手段」の各行が合計１になるよう、有識者および関係者の協議の上で重み付け数値化する。
③各プレーヤーの「省エネ手段」別貢献配分を算出する。；図 5.4-3「省エネ手段」の査定結果（上述①）とプレーヤーごとの「省エネ手段」の査定結果（上述②）の乗数。（プレーヤー列で値を合計すると、ある評価対象製品における企業「of IT」の環境貢献度と同義）
以上の具体的な手法（マトリックスの縦軸や横軸を含む）は、２００９年度に検討をする。

212

手段への
貢献配分

プレーヤー
素材
メーカ

部品
メーカ

機器
メーカ

ソフト
メーカ

省エネ手段

素材メーカが開発した
新素材を採用

５％

0.7

3.5％

0.3

1.5%

機器メーカが提案した新素材を採用

１０％

0.3

3%

0.7

7%

部品メーカが開発した新部品を採用

５％

0.8

4%

0.2

1%

機器メーカが開発した新部品を採用

１０％

0.2

2%

0.8

8%

機器メーカが開発した新規設計（メカ）を採用

３０％

0.1

3%

0.7

21%

機器メーカが開発した新規設計（制御）を採用

３０％

0.1

3%

0.8

24% 0.1

3%

機器メーカが開発した新規設計（ソフト）を採用

５％

0.7

3.5% 0.3

1.5%

製造に不可欠な設備

５％

0.5

2.5%

新規設計に寄与した
外部のパテント等

０％

計

0.1

3%

１００％

9.5%

12%

68.5%

4.5%

設備
メーカ

0.1

3%

0.5

2.5 %

5.5 %

パテント等
所有者

0%

図 5.4-2：技術貢献配分の検討事例① 省エネ手段への貢献配分② 省エネ手段におけるプレーヤー群の重み付け

手段への
貢献配分

プレーヤー
素材
メーカ

部品
メーカ

機器
メーカ

省エネ手段

素材メーカが開発した
新素材を採用

５％

0.7

3.5％

0.3

1.5%

機器メーカが提案した新素材を採用

１０％

0.3

3%

0.7

7%

部品メーカが開発した新部品を採用

５％

0.2

1%

0.8

4%

③ 各省エネ手段におけるプレーヤー群への貢献配分③＝①×②

図 5.4-3：技術貢献配分の検討事例の解説

213

５．「by IT」における貢献度評価手法（１）貢献度配分の構造
図 5.5-1 は HEMS など比較的単純なシステムを想定した「by IT」における貢献度配分の構造を示す。データセンタなどが関係する複雑なシステムの場合は、さらに研究が必要である。
「by IT」とはあるシステムを対象に、それが無かった場合をベースライン（基準）として、システムによる省エネ効果を環境貢献して定量化する考え方である。システム構成に係るプレーヤーにこの貢献を配分する合理的な手法を検討することが課せられている。一般的には「by IT」では、施行業
者など製造時のプレーヤーの数が増え、より複雑になることが予想される。２００９年度はこの検討よりも「of IT」における手法の開発を優先する。

流通業者

施行業者

セットメーカ

設備メーカ

部品メーカＢ

部品メーカＡ

素材メーカ

製 造

購入者
（消費者）

ベースライン

製造時の全プレヤ「bｙ ＩＴ」による省エネ効果「by IT」による省エネ効果を製造の全プレーヤーに配分する
妥当性の高い手法を検討する

ＨＥＭＳなど比較的単純なシステムを想定
図 5.5-1：「by IT」における貢献度配分の構造例

214

リサイクル業者

ＩＴ機器を使用したシステム

ライフサイクル全体のプレヤ

６．まとめ本評価手法の目的は、「of IT」や「by IT」における企業環境貢献度の定量化である。今後、本評価手法にて、ある機器（ソリューション・サービス）のＣＯ２排出量削減について、製品（ソリューション・サービス）に係る、どのプレーヤーにどのくらい起因するのかを分析し試算及び配分されることが国から期待されている。 但し、この取組みの成果は、現在行われている各社の企業環境貢献の訴求を制約するものではない。
２００９年度の活動では、これら条件に適う成果に繋がる取組みの具体的検討を、テレビ・サー
バ・データーセンタ・電球を対象例として進めていく予定である。

215

第6部

海外のグリーン IT 関連政策等調査

１．調査の背景
本格的なＩＴ化に伴い、社会で扱う情報量は 2025 年には約 200 倍になると見込まれている。この情報爆発に対応して、ＩＴ機器の台数と各種機器ごとの情報処理量は大幅に増加している一方で、ＩＴ・エレクトロニクス技術の有効活用は、生産・流通業務の効率化による経済・社会活動の生産性向上、エネルギー効率向上に貢献している。

ＩＴ機器自身の省エネとＩＴ・エレクトロニクス技術による経済・社会活動の変革と、これを通した地球温暖化対策の具体化を目的として 2008 年 2 月 1 日に産業界が主体となり、ＩＴ関連 7 団体に加え、自動車、建設、流通関連団体の参加も得て発足した「グリーンＩ
Ｔ推進協議会」は、①新技術、ＩＴ技術の環境貢献、環境・ＩＴ経営の啓発普及、②ＩＴ
省エネ技術の抽出・ロードマップ作成などを主な取り組み内容としているが、協議会の構成組織の一つである調査分析委員会においては主として以下のような活動を行っている。
①ＩＴ自身の省エネ、ＩＴによる省エネの定量化および中長期予測②企業における環境貢献度の評価手法の検討③世界におけるグリーンＩＴへの取り組みについての情報収集
上記の世界におけるグリーンＩＴへの取り組みの調査のため、グリーン IT 推進協議会・
調査分析委員会 Working Group 4 では、2008 年 7 月から 12 月にかけて米国、EU における政府、民間レベルのグリーン IT に関する取り組みの調査を行い、その方向性について検討、分析を行ってきた。
今回の調査では、対象地域を米国およびＥＵとし、これらの地域における政府主導、民間主導双方の代表的な取り組みについての調査を行った。
今回調査を行った以下の取り組みについて、次章以降で報告を行う。

(３)

米国における取り組みエネルギー省(DOE)

環境保護庁(EPA)The Green Grid

Climate Savers Computing Initiative(４)

EU における取り組み

Code of Conduct on Data Centres

Code of Conduct on Broardband equipment



Code of Conduct on External power supply

216

２.

米国における取り組み

２.１

政府および政府系機関による取り組み

２.１.１

DOE

(１) 概要米国エネルギー省（DOE：Department of Energy）は、現在グリーン IT 関連の主要な施策として、Save Energy Now と連邦エネルギー管理プログラム（FEMP：Federal Energy
Management Program）を主導している。
Save Energy Now では、工業部門のエネルギー消費削減のため、連邦政府の他機関、州政府、公共施設、大学、ＮＰＯ等との連携を促進するとともに、エネルギー・アセスメン
トのためのソフトウェアの提供、エネルギー・アセスメントの実施、情報提供、教育・訓練などを実施している。特に、データセンタをエネルギー効率向上のための重要なセクターと捉え、データセンタのオペレーターが省エネのための行動をより効果的に実施するのを支援するために、エネルギー効率ツール、トレーニング、その他の手段を提供している。
連邦エネルギー管理プログラム（FEMP：Federal Energy Management Program）では、米国で最大のエネルギー消費主体である連邦政府におけるエネルギー管理関連政策の開発、普及および改良を通じて、環境への影響削減に努めている。主な実施内容は、①エネルギ
ー効率の向上、②水質管理の向上、③分散型、再生可能エネルギー使用の促進、④連邦レベルでの公共施設管理の改善などである。

(２) 目標Save Energy Now は、今後 10 年間で工業部門でのエネルギー消費を 25％削減する目標を掲げており、目標実現のため他機関との連携を促進している。
連邦エネルギー管理プログラムにおいては、米国で最大のエネルギー消費主体である連邦政府におけるエネルギー管理関連政策の開発、普及および改良を通じて、環境への影響削減に努めている。

(３) 推進組織
米国エネルギー省（DOE：Department of Energy）は、1946 年に設立された原子力委員会（AEC）を前身とする。1973 年の石油ショック後に再編され、1977 年 8 月 4 日に設立された。
関連機関として、電力及びガス事業に対する規制・監督を実施する連邦エネルギー規制委員会 (FERC：Federal Energy Regulatory Commission)、軍の核兵器、原子炉の開発・管理を担当する国家核安全保障局（NNSA：National nuclear Security Administration）の他、アルゴンヌ国立研究所、エイムズ国立研究所、再生可能エネルギー研究所、ネバダ核実験場な217

ど多くの機関を所管している。

米国エネルギー省のミッションは、米国の科学技術のイノベーションを促進するためのエネルギー安全保障の推進であり、戦略テーマとして、エネルギー安全保障、原子力の安全、科学的発見とイノベーション、原子力の環境負荷低減による環境保護、ミッション実
現のための健全経営の 5 つを掲げている。
米国エネルギー省が現在主導しているグリーン IT 関連の主要な施策として、Save Energy
Now と連邦エネルギー管理プログラム（FEMP：Federal Energy Management Program）がある。

(４) 活動内容①

Save Energy Now の概要

米国エネルギー省は、Save Energy Now と呼ばれる産業技術プログラムを主導している。
Save Energy Now は、今後 10 年間で工業部門でのエネルギー消費を 25％削減する目標を掲げており、目標実現のため他機関との連携を促進するとともに、エネルギー・アセスメン
トのためのソフトウェアの提供、エネルギー・アセスメントの実施、情報提供、教育・訓練などを実施している。

(a) 他機関との連携
・連邦政府の他機関、州政府、公共施設、大学、ＮＰＯ等と連携し、産業分野のエネル
ギーマネジメントの改善に取り組んでいる。
(b) エネルギー・アセスメントのソフトウェア提供
・企業に対して、エネルギー・アセスメントのためのソフトウェアを無料で提供しており、インターネットの HP からダウンロード可能となっている。
・このソフトウェアによりアセスメントを実施した企業では、平均して 1 年間に 10％エ
ネルギー消費が減少したとの結果が出ている。
・本アセスメントでは、空調、ポンプなどエネルギー消費の多い設備を主な対象としている。
(c)エネルギー・アセスメントの実施
・米国エネルギー省のエネルギー専門スタッフが、企業のエネルギー効率についてアセスメントを実施している。
・アセスメントには、大規模工場向け（3 日間）、中小規模工場向け（1 日間）があり、エネルギー効率改善のための具体策を提示する他、社員に対してアセスメントの利用法を教授している。
(d)情報提供・エネルギー効率向上施策の事例（ベストプラクティス）、エネルギー効率改善技術な218

どについて情報提供を行っている。
(e)教育・訓練
・エネルギー管理技術、エネルギー・アセスメントのソフトウェアについての教育・訓練プログラムを実施している。

②

Save Energy Now におけるデータセンタのエネルギー効率向上施策
Save Energy Now では、特にデータセンタのエネルギー効率向上のための施策を実施している。
データセンタをエネルギー効率向上のための重要なセクターと捉え、データセンタのオペレーターが省エネのための行動をより効果的に実施するのを支援するために、エネルギー効率ツール、トレーニング、その他の手段を提供している。
企業がデータセンタの 4 つの領域（サーバ負荷・演算、変電・配電、冷却装置、代替電力）の省エネに取り組む際に必要な能力を短期間に養成することを目的としている。

資料：「NEDO 海外レポート
図 6.2-1③

NO.1024,2008.6.18」

データセンタにおいてエネルギー効率を図る領域

Save Energy Now の 2008 年度の主な施策
2008 年度には、データセンタ関連の下記の施策に着手することとなっている。

(a)ソフトウェアの開発
・エネルギー効率の改善方法を特定するための支援ツールである”DC Pro”ソフトウェ
アツールの開発・データセンタ全体のシステム、サブシステムレベルでの共通基盤の開発(b)ガイドライン作成
・各種クラスにおける Best-in-Class のデータセンタと技術に対するガイドラインの作219

成（分散型発電技術を組み入れる戦略を含む）(c)ケーススタディの公表
・試験的なエネルギー評価の実施を通じたケーススタディの開発と公表(d)教育認定制度
・データセンタのオペレーターに対する最優良事例情報周知とトレーニングカリキュ
ラムの創設(e)認定制度
・データセンタのエネルギー効率専門家を認定するための Qualified Specialists（資格のある専門家）プログラムの開発
・新築または既存のデータセンタ向けのエネルギー原単位改善及び Best-in-Class の実
績を認定するための第三者認定プロセスの支援の検討
・Save Energy Now を通じた製造工場認証と同様の、一定レベルの省エネを達成した
データに対する認証④

連邦エネルギー管理プログラム（FEMP：Federal Energy Management Program）の概要

米国エネルギー省（DOE）は、連邦エネルギー管理プログラム（FEMP：Federal Energy
Management Program）を連邦省庁と協力して実施している。連邦省庁だけでなく、更に、
ホワイトハウス内の行政管理予算局（Office of Management and Budget）や、連邦環境行
政局（Office of the Federal Environmental Executive）とも緊密に連携することにより実施している。
連邦エネルギー管理プログラムにおいて、米国で最大のエネルギー消費主体である連邦政府におけるエネルギー管理関連政策の開発、普及および改良を通じて、環境への影
響削減に努めている。
連邦エネルギー管理プログラムの主な実施内容は、①エネルギー効率の向上、②水質管理の向上、③分散型、再生可能エネルギー使用の促進、④連邦レベルでの公共施設管理の改善などとなっている。

⑤

連邦エネルギー管理プログラムの支援施策

連邦エネルギー管理プログラムは、ワークショップ・フォーラムの開催、省エネ支援
ツールの普及、データベースの提供、ガイドラインの策定・公表、施設調査、表彰、専門用語集の提供、技術情報の提供など下記の施策により、連邦政府機関のデータセンタ
におけるエネルギー効率向上を支援している。

(a)ワークショップ・フォーラムの開催
・連邦一般調達局（GSA：General Services Administration）とのワークショップや技術

220

セッション、GovEnergy（連邦機関内のエネルギー利用問題に取り組むために毎年開催される会議）、Labs21 会議（Laboratories for the 21st Centuary、施設設計者、エンジニア、施設管理者などと専門家との情報交換のためにエネルギー省、環境保護省が主催する会議）およびその他のフォーラムを適宜開催することにより、データセ
ンタのエネルギー効率向上への認識を向上させている。
(b)省エネ支援ツールの普及
・連邦政府のデータセンタにおいて、Save Energy Now で開発されている DC Pro ツー
ル（エネルギー効率の改善方法を特定するための支援ツール）の試験的利用を促進している。
・連邦政府のデータセンタの活動を調整し、DC Pro ツールを普及させるために、他の連邦機関との戦略的協力関係を構築している。
・連邦部門でのエネルギー効率プロジェクト実施されるよう、省エネ企業や公益事業会社における DC Pro ツール一式に対する認識を向上させ、こうした企業への提供を促進している。
(c)データベースの提供
・エネルギー消費量、水消費量のデータベースを提供している。
(d)ガイドラインの策定・公表
・連邦政府機関のエネルギー・マネジメント、エネルギー安全保障のためのガイドラインを策定し公表している。
(e)施設調査・連邦政府のデータセンタ施設について、エネルギー効率などに関する調査を実施し
ている。
(f)表彰
・連邦エネルギー管理プログラム授賞式で、Best-in-Class データセンタの表彰を行っている。
(g)専門用語集の提供
・連邦政府におけるエネルギー・マネジメント関連の専門用語集を作成し、提供している。
(h)技術情報の提供
・エネルギー効率、環境負荷、費用対効果を考慮した意思決定を行うのに必要となる最先端のエネルギー技術(新エネルギー技術、コジェネ技術など)、水資源技術に関する情報を提供している。

221

【参考資料】
1.米国エネルギー省 HP http://www.doe.gov/
2.米国エネルギー省 Save Energy Now HP
http://www1.eere.energy.gov/industry/saveenergynow/
3.米国エネルギー省

連邦エネルギー管理プログラム HP

http://www1.eere.energy.gov/femp/printable_versions/index.html
4.「NEDO 海外レポート

NO.1024,2008.6.18」

http://www.nedo.go.jp/kankobutsu/report/1024/1024-04.pdf

222

２.１.２

EPA(１) 米国 EPA の概要
米国 EPA（アメリカ合衆国環境保護庁、EPA：Environmental Protection Agency )は、市民の健康と自然環境の保護を目的とするアメリカ合衆国連邦政府の行政機関である。リチャード・ニクソ
ン大統領により設立され、1970 年に活動を開始した。長官はアメリカ合衆国大統領により任命され、正規の職員数は約 18,000 人。本部はワシントン D.C.
1992 年から、エネルギー効率の高い製品の普及促進を通じて温室効果ガス排出量削減をめざす「エネルギースター（Energy Star）プログラム」を推進している。

(２) エネルギースタープログラム①概要（主体者、目的、主な活動内容）
エネルギースタープログラムは、米国 EPA と米国 DOE（エネルギー省）が共同で推進するプログラムで、基準を満たすエネルギー効率の高い製品に対し“Energy Star”のロゴマークを付けること等を通じてその普及促進を図っている。プログラムへの参加は、企業・団体の自主的判断によって行われる。
同プログラムのスタート時はコンピュータとモニターを対象としていたが、現在では、50 カテゴリ
ーを越える家庭用及びオフィス用電子機器に拡大している。また、電気製品単体だけではなく、住宅やビル全体の省エネルギーにまで対象を広げている。
省エネ製品の普及促進は、主に Web を用いて、エネルギースター製品への買い替えによる
CO2 削減や費用節約効果を訴求する各種キャンペーン活動を中心に展開している。また、Ｗｅｂ
では、販売価格の割引などのお買い得情報を掲載するなど、省エネ製品の普及促進に対して実効的な取り組みを実施している。
同プログラムに登録している企業や団体は 12,000 以上に及び、“Energy Star”のロゴを付けた製品は 40,000 機種以上となっている。米国 EPA の試算によると、同プログラムにより、2007 年だ
けで約 160 億ドルのコスト節約効果を生み出したとしている。また、EPA は、これまでの取り組みを通じ、エネルギースタープログラムの全米での認知度は 70％と高いレベルに達していると発表している。
なお、米国で始まった同プログラムは、1995 年以降、世界の他地域の政府と連携し、“国際エネルギースタープログラム”として推進されており、現在では、日本、EU を含む世界 7 カ国・地域に拡大している。
グリーン IT に関連する取り組みとしては、コンピュータ等の IT 機器の省エネ化の他に、2008
年 4 月より ”Low Carbon IT Campaign” という名称で、コンピュータやモニターのスリープモード
設定により使用段階での省エネを推進するキャンペーンを展開している。

223

② エネルギースタープログラムの主な経緯

1992 年

エネルギースタープログラムがスタート。パソコンとモニターが対象

1993 - 1999 年

住宅、オフィスビルを対象に加える
米国エネルギー省と共同で、出口標識、断熱材、ボイラーを対象に加える
エアコン、冷蔵庫、テレビ、ビデオ、照明機器、洗濯機、食洗機、事務機器（プリンター、FAX、スキャナー、複合機など）を対象に加える

2000 – 2002 年

全米でエネルギースター製品が累計 10 億台の販売を突破
照明ランプ買い替え促進プロモーションを初めて実施
省エネ製品へ買替による環境保護をテーマとした意識啓発キャンペーン開始
空調機器の買い替え促進プロモーションを実施
家庭やビルでの省エネ診断ツールを提供
各種製品（テレビ、ビデオ、照明など）の基準を改定

2003 – 2006 年

18 ヶ月のキャンペーンで、1,700 万ドルに相当する広告効果を生み出す
エネルギースターの認知度が全米で 60％を超える
カーメーカーと共同で工場のエネルギーパフォーマンス指標を開発、提供
約 2,000 のビルがエネルギースターラベルを取得
全米で約半数の住宅建築会社がエネルギースターに参加
コンピュータの基準を改定

2007 - 2008 年

サーバーとデータセンタのエネルギー効率に関するレポートを議会に提出
コンピュータの省エネを進めるため”Low Carbon IT” キャンペーンを立ち上げ
エネルギースタープログラムの認知度が全米で 70％に達する
全米でエネルギースター製品が累計 25 億台の販売を突破
2007 年 1 年間で、160 億ドルのコスト節約効果を生み出す③ 制度
エネルギースタープログラムは、米国 EPA が定めた省エネルギー基準に対する任意登録制
度である。参加を希望する事業者は、まず、製造事業者や販売事業者等、該当する事業者タ
イプにて事前登録を行う。その後、対象製品が基準を満たした製品であることを自社または第三者機関にて確認し、届出を行うことにより、エネルギースタープログラムのロゴ（図 6.2-2）を製品等に表示することができる。

224

また、米国 EPA と米国 DOE（エネルギー省）は毎年、参加事業者の中で、省エネルギー活動に顕著な取り組みを行った事業者を募集、審査を行い、表彰をしている。

図 6.2-2：エネルギースタープログラムのロゴ④ グリーン IT に関連する対象製品
エネルギースタープログラムが対象とする製品カテゴリーの中で、グリーン IT に関連するものとしては、コンピュータ、ノートブックコンピューター、ワークステーション、モニター、外部電源などがあげられる。

⑤ コンピュータの認定基準
コンピュータの認定基準は 1992 年に設定されて以来、技術の進展等に応じて、より厳しくなる
方向で改訂が行われ、現在はバージョン 4.0 が 2007 年 7 月より有効となっている。
現在の認定基準の主な内容は以下の通り。

(a) 電源装置効率要件
・内部電源装置
内部電源を使用するコンピュータについては、定格出力の 20%、50%、100%において、内部電源の効率を 80%以上とする。また、100%の定格出力における力率は 0.9 以上とする。
・外部電源装置
外部電源装置を使用するコンピュータにおいて、その外部電源装置は、米国エネルギースター適合または、コンピュータがエネルギースター適合となる時点で有効なエネルギ
ースターの単一電圧外部電源装置基準に従い測定した場合に、規定された無負荷および稼動モードの効率基準を満たすものでなければならない。

（b） 動作モード効率要件
動作モードにおける消費電力は、以下の表 6.2-1 に示す基準を満たさなければならない。

225

表 6.2-1：コンピュータの消費電力基準
製品分類

動作モード及び区分基準

オフモード/スタンバイ＊注１≦2.0W

スリープモード＊注 2

≦4.0W
＊注４

≦50.0W

区分Ｂ＊注５≦65.0W

区分Ｃ＊注６≦95.0W

区分Ａ

デスクトップ類
アイドル＊注 3

オフモード/スタンバイ≦1.0W

スリープモード≦1.7W

ノートブック類
アイドル

区分Ａ＊注７≦14.0W

区分Ｂ＊注８≦22.0W

注１： オフモード／スタンバイとは、主電源に接続され、製造事業者の規定内容にしたがって使用されている電気製品において、使用者により設定の解除ができない状態にあり（影響を受けず）、不定時間保たれる最低消費電力モードにおける消費電力状態である。
注 2： スリープモードとは、コンピュータが、一定時間の無動作後自動的に入る又は手動選択により入る低電力状態である。
注 3： アイドルとは、本基準気における測定及びコンピュータの適合において、オペレーティングシステ
ムやその他のソフトウエアの読み込みが終了し、機器がスリープ状態ではなく、初期設定によってそのコンピュータが開始する基本アプリケーションに動作が限定されている状態である。
注 4： 区分Ａとは、デスクトップ類に属するコンピュータで、区分Ｂ、Ｃに該当しないもの
注 5： 区分Ｂとは、デスクトップ類に属するコンピュータで、以下の構成要素を全て有するもの
・１つまたは複数のマルチコアプロセッサ、又は 2 つ以上の単独のプロセッサ・１ギガバイト以上のシステムメモリ
注 6： 区分Ｃとは、デスクトップ類に属するコンピュータで、以下の構成要素を全て有するもの
・１つまたは複数のマルチコアプロセッサ、又は 2 つ以上の単独のプロセッサ・１28 メガバイトを超える専用で、かつ非共有のメモリを有するＧＰＵ
さらに、区分Ｃは、以下の３つの構成要素のうち最低２つを有する・2 ギガバイト以上のシステムメモリ
・高解像度(High Definition)対応の TV チューナーおよび／またはビデオキャプチャ機能
・2 つ以上のハードディスクドライブ
注 7： 区分Ａとは、ノートブック類に属するコンピュータで、区分Ｂに該当しないもの
注 8： 区分Ｂとは、ノートブック類に属するコンピュータで、以下の構成要素を有するもの
・１28 メガバイト以上の専用で、かつ非共有のメモリを有するＧＰＵ

226

(c) 電力管理要件
使用者が長時間使用しない場合の電力管理要件として、以下の基準を満たさなければならない。
・使用者が長時間使用しない場合に、ディスプレイが 15 分以内にスリープモードに移行する
設定で出荷すること・デスクトップ型サーバーを除き、使用者が長時間使用しない場合に、30 分以内にスリープモードに移行する設定で出荷すること⑥ 国際エネルギースタープログラム
国際エネルギースタープログラムは、OA 機器の省エネルギーのための国際的な環境ラベリング制度。1992 年に米国ＥＰＡが定めた OA 機器の省エネルギーのための規格が元となっている。日本はアメリカからの呼びかけに応じて、1995 年より経済産業省と米国 EPA との相互承認の元で運営している。現在では、EU、カナダ、オーストラリア、ニュージーランド、台湾においても実施されており、国際的に認知度を高めている。
日本における国際エネルギースタープログラムの対象商品は、パーソナルコンピュータ、ディスプレイ、プリンター、ファクシミリ、複写機、スキャナー、複合機に限定されている。オフィス機器の製造事業者は、経済産業省（事務局は財団法人省エネルギーセンター）に登録を行うことによって、基準をクリアーしたオフィス機器に自己宣言することによりエネルギースターロゴを使用できる。また、日本で申請すれば、他国でもマークの使用ができるようになる（その反対も可能）。

⑦ ”Low Carbon IT Campaign” の展開
2008 年 4 月に開始したキャンペーンで、コンピュータやモニターのスリープモード設定により使用段階での省エネの推進を図ることを目的としている。米国 EPA によると、スリープモードの設定をすることで、コンピュータ 1 台あたり年間約 50 ドルまでの節約効果の可能性があるにもかかわらず、現時点では 5-10%程度の普及にとどまっているという。全米で全てのオフィス用コンピュータ及びモニターがスリープモードの設定をすることで、電力消費量で約 440 億 kＷｈ、
電気代にして約 40 億ドルもの節約効果があると試算している。
同キャンペーンは、Climate Savers Computing Initiative とも連携を図っており、両者共、エネ
ルギー効率の良い IT 機器の普及促進、スリープモード設定による使用段階での電力消費の削減に力を入れている。設立時の主な参加メンバーには、Microsoft、Dell Inc、HP などのコンピュータのソフト及びハードメーカーも名前を連ねている。
同キャンペーンへの参加登録は、ENERGY STAR のホームページ上で提供されるオンライ
ンサービスを活用して行う。具体的には、”Online savings calculator” というエクセルファイルを用いて、参加事業者・団体の所有するコンピュータやモニターの数量申告、ENERGY STAR 認
定製品への買替えやスリープモード設定によりどれだけの電気代が節約できる見込みかの試227

算をしたうえで、所定フォーマットにて、こうした機器の買い替えとスリープモード設定をいつまでに実施するかの宣誓を行い、登録をする。ENERGY STAR のホームページ上で公表している登録状況（2009 年 2 月現在）によると、スリープモード設定を行うと宣誓されたコンピュータが約 63 万台、これによる CO2 削減効果は約 15 万トンとなっている。

(３) サーバーとデータセンタのエネルギー効率に関するレポートを議会に提出
2007 年 8 月に、ＥＰＡはサーバーとデータセンタのエネルギー効率に関するレポートを議会に提出。その概要は以下の通り。
・米国におけるデータセンタの総電力消費量は約 600 億 kＷh（2006 年）に達し、米国全体の約1.5%を占める
・5 年前と比較して約 2 倍と急増しており、また 5 年後には現在の約 2 倍、1,000 億 kＷh 以上、電力コストで年間 74 億ドル以上になると見込まれる
・連邦政府のサーバー及びデータセンタだけで約 60 億 kＷh（米国の 10%に相当）を消費しており、電力コストでは年間約 450 百万ドルに達している・既存の技術で約 25%の削減が可能。より先進的な技術を採用することで、さらに大きな削減も期待できる【参考資料】
・ENERGY STAR ホームページ：
http://www.energystar.gov/
・省エネルギーセンター・国際エネルギースタープログラムホームページ：
http://www.eccj.or.jp/ene-star/index.html

228

２．２ 民間レベルでの取り組み
２．２．１

The Green Grid(１) 概要“The Green Grid”（日本名称：グリーン・グリッド）は、２００６年４月に、データセンタ及びコンピューティング・エコシステムのエネルギー効率を向上すべく結成された
グローバルコンソーシアムで、同会は、米国政府のＥＰＡ、ＤＯＥなどとも連携を密に行っている。発足当初は、米国主体のコンソーシアムであった。その後、ヨーロッパ地区部
会とアジア地区部会が発足し、アジア地区部会では、日本分科会が２００８年７月に正式に発足した。
同会は、その活動目的を、エンドユーザーを中心としたエネルギー効率化のための実践方
法と指標の明確化、定義された指標に対するデータセンタパフォーマンスの向上のための標準、測定方法、プロセス及び新しい技術の導入と促進に取り組む事としている。
また、同会はデータセンタの効率を取り巻いている、現在の最も効果的な実践方法の共有と向上を目的とした企業メンバーで構成されており、世界のエンドユーザーと政府機関とのコラボレーションを行い、各ワーキンググループの目的が開発者及びデータセンタテク
ノロジーの両者で共通していることを活動領域とうたっている。同会に参加出来る企業は、
データセンタの効率化に興味のある企業となっている。
(２) 目標グリーン・グリッドは業界のステークホールダーと協力することにより、データセンタのエネルギー効率を向上させるためのキーとなる役割を果たすことを活動目標としている。主な活動目的に、リサーチ、標準化の開発、事例の公開及び継続的な研究などがあげられている。同会への参加メンバーが増えれば、データセンタテクノロジーの開発者及びエンドユーザーに影響に広げることに繋がると考えられる。

① 日本国内の活動目的
日本メンバーは、アジア部会に属しており、その中に２つの個別のワークグループがある。
 “Japan Communications Work Group”：日本メンバーの活動連絡と外部との連絡用
の部会。

229

 “Japan Data Collection and Analysis Work Group”：２００８年７月に発足し、国内のデータセンタの状況を調査し解析を行なう事がその活動目標。

国内におけるグリーン・グリッド活動は、米国のグリーン・グリッド本体の働きかけにより新たな日本対応のためにスタートした。国内では、省エネに対して、特に強い産業側からの要件と政策面からの方針が有り、これに応じて国内における活動が始まっている。同会の計画では、発足した日本でのワークグループの仕組みをアジア全域の部会に広げるようにとしている。

同会は、国内での活動を、エネルギー効率化問題の解決をアジアの主要な地域に広げるべき重要な機会としており、新しい日本のワークグループが、まず国内事例の解析を行い、省エネの目的に合わせた最も良い環境事例、測定基準、およびユニークな技術を検証することとしている。

国内では、長く確立されたデータセンタ運用の歴史があり、それを尊重したエネル
ギー効率化の対策に応じることも必要とされている。また、国内のワークグループの活動目的は、エネルギー効率化での国と企業に対する戦略提言、そして国内の事情にあった戦略を推薦しその手法を促進する活動も行なうこととしている。

国内のワークグループに参加しているメンバーは、集めた情報とデータを米国のグリーン・グリッド本体の Technical Committee と国内部会の Japan Data Collection
and Analysis Work Group に報告し、それらを同ワークグループにて分析する予定で、その結果を確実にするために、国内向けのニーズを考慮して、米国へのレコメンデー
ションを作成するとしている。

同会のもう一つの国内部会である Japan Communications Work Group は、Japan Data
Collection and Analysis Work Group から出されるアウトプット（成果）を、国内のデータセンタオーナーと運営者、米国グリーン・グリッド本体、及び IT エネルギ
ー効率化に取り組んでいる他の日本の組織と日本の IT 専門家に、調査結果として提供する予定である。

② グリーンＩＴ推進協議会との連携について
グリーン・グリッドは、日本で、本グリーン IT 推進協議会と連携をとり、この関係にて広まる相互の情報交換とそれらが総合的にデータセンタにおける IT エネルギ
ー効率を改良する統合活動に繋がるように協力を行うとし、この協力関係を可能とす
る Memorandum of Understanding(MOU)を、平成２０年５月に開催された本会の国際230

シンポジウムの場にて締結した。このＭＯＵにより、同会と本会のメンバー間の関連情報の交換と情報共有を行うことが約束された。

同会との関係にて IT エネルギー効率を改良するために低エネルギーIT 方針を促進し、それらを採ることができる方法論をユーザに広め本会と共に活動し、産業会のパートナーによる活動を広げ、共同で、日本の IT 業界に合わせる最も良い習慣と測定
基準と、既定方針を学んで、推奨が行えると考えられる。

(３) 組織同会は、ボードメンバー加盟会社により運営され、現在のボードは、 AMD、APC、Dell、
HP、IBM、Intel、Microsoft、Rackable Systems、Sun Microsystems 及び VMware の各社より選出されている。
同会のメンバーシップステータスは、下記の２種類が有る。
「ジェネラルメンバー」

「コントリビューター」① メンバー会員特典
同会の全メンバーは、下記の特典を受けられる。


同会主催の「ジェネラルメンバー」会員対象の会議への参加



同会発行の技術関係の提案書と仕様書の開発及び制作への参加



同会起案の導入前の仕様のレビュー及びコメント作業への参加



同会のメンバー専用ＷＥＢサイトから
o

公開前のドキュメントへのアクセスo

同会推奨の仕様、テストスイート及び IP ライセンス関係の補足資料等へ
の
アクセス



同会のヨーロッパとアジアのメンバー用プログラムなどを含む同会主催のグロー
バルプログラムへの参加



同会の技術委員会代表によるレビューや議論する技術白書や市場調査、ロードマップなどの複数の資料へのアクセス、及び同メンバー対象とした Webcast 会議へ
の参加

231



同会の公式ＷＥＢサイトへのメンバー名の掲載



同会メンバー促進活動への参加
oグリーン・グリッドのメンバー専用ロゴマークの使用が許諾されるo「Tradeshow in a Box プログラム」の活用が出来るo

希望に応じたメディア活動への参加

上記特典の他、同会の「コントリビューター」会員は、下記の別特典が受けられる。


同会で参加・活動している委員会やワークグループ（分科会）への参加と、議長や副議長への立候補及び投票権限



同会の技術委員会、リエゾン委員会、コミュニケーション・ワーキンググループ
及びアソシエイト・ワーキンググループなどへの投票権限

②

同会の運営委員会よりエンドユーザー・アドバイザリー委員会への招待が有る

グリーン・グリッド事務局への連絡先情報
The Green Grid
3855 SW 153rd Drive
Beaverton, Oregon 97006
USA
Tel: 503.619.0653
Fax: 503.644.6708
E-mail: admin@lists.thegreengrid.org
www.thegreengrid.org(４) 活動内容、実績
グリーン・グリッドの日本支部の活動により、下記のようなホワイトペーパーが、日本語化されて、一般にダウンロード可能となっている。詳細版は、
http://www.thegreengrid.org/japanese/home にてアクセス、ダウンロード可能である。

① 「グリーン・グリッドのデータセンタ電力効率指標：PUE と DCiE」
グリーン・グリッドは IT 専門家で構成された組織であり、データセンタのエネルギ
ー効率の大幅向上を目指し一連の短期・長期の提案を行なっている。このアウトプッ
トは、同会が 2007 年 2 月に発行した、最初のホワイトペーパー『グリーン・グリッドの指標：データセンタの電力効率の解説』の用語および意図に工夫を凝らした改訂版

232

で、このホワイトペーパーの中で、電力効率性（PUE）と、その逆数にあたるデータセ
ンタ効率性（DCE）指標の使用を提案している。これらの指標は、データセンタの運用者がセンターのエネルギー効率を迅速に見積もって他のセンターの結果と比較し、エネルギー効率改善の必要性の判断を可能にする目的で制定されている。その後、PUE
数値は業界に幅広く受け入れられた。その反面 DCE 数値はデータセンタ効率の意味が誤解されたこともあり、その成果は限定的なものにとどまっている。こうした状況を踏まえ、このホワイトペーパーでは PUE 数値に関しては引き続き使用を推奨しているが、その逆数にあたるデータセンタ・インフラ効率性（DCiE）数値にて再定義を試みている。この改善により DCE 数値をめぐる混乱は今後解消されると思われる。同会では、その後 DCE 数値の代わりに、「DCiE」という数値を用いることになった。

②「データセンタ並びに IT エネルギー効率に関係する既存の指標、ガイドラインおよびプログラム」
グリーン・グリッドはこのホワイトペーパーにて、データセンタの電力およびエネ
ルギー効率を取り巻く問題の調査にあたっている各種団体を概観し、各団体について、その目的と範囲の概略、当該団体が管理するデータセンタのエネルギー効率に関する指標やプログラムの一覧を概説している。さらに当該団体または指標に対する同会の見解を適宜示しており、同会が将来に継続したホワイトペーパーを発行し、新しいテクノロジー、指標、ベストプラクティスの提案または承認により最先端技術の拡大を図ることも今後の活動目的としており、本文献はその基礎となっている。

③「データセンタの配電構成に関する定性分析」
データセンタへの配電に使用可能な配電構成はさまざまなタイプが混在し、これらの構成の長所短所を調べ、それが施設に与えている色々な面での大きな影響について
このレポートは述べており、米国やカナダで参考として使用されている。また、将来使用される可能性のある 7 種類の配電構成を選び、その質的相違点についても述べている。

④「グリーン・グリッドの取り組み」
グリーン・グリッドはデータセンタの運用、建設、設計において最高のエネルギー効率を求める方法を定義し、促進することをその活動目的としており、このペーパーでは、なぜこのステップが重要なのか、及びデータセンタが、最初にとるべきステップは何であるべきかを述べている。

⑤「エネルギー効率のよいデータセンタのガイドライン」

このガイドラインでは、グリーン・グリッドが、新設及び既存のデータセンタのエネ

233

ルギー効率を向上するためのフレームワークとして提供されている。データセンタのエネルギー消費状況をレビューし、運用効率に大きな影響を与える最も効果的で効率的な実践方法を述べている。

⑥「グリーン・グリッドの指標： データセンタの電力効率の解説」
グリーン・グリッドの基本路線は、メンバーによる継続した短期、長期の調査と提案を通してデータセンタのエネルギー効率を劇的に向上することを追求し、IT プロ
フェッショナルとして活動する団体であるとうたわれている。この路線を基に、短期的観点よりデータセンタの運用者が素早くエネルギー効率を見積もり、その結果を他のデータセンタと比較し、エネルギー効率の向上を行えるように考えおり、それを算出するための PUE (Power Usage Effectiveness )数値 と DCE (Datacenter
Efficiency)数値の二つの指標の使用を提案している。このペーパーでは、これらの指標に関する定義を行なっている。
⑦

グリーン・グリッドの指標：DCiE (データセンタインフラ効率）の詳細解説)
本ホワイトペーパーは『The Green Grid Metrics: Describing Data Center Power
Efficiency （グ リーン・グリッドの指標：データセンタの電力効率の解説）』の次号版として発表された。世界中のデータセンタ効率を表す明確な指標の必要性について解説している。また、「データセンタインフラ効率（Data Center
infrastructure Efficiency:DCiE）」指標の概要を紹介している。

⑧

データセンタのサーバー電力消費量を削減する 5 つの方法
本ペーパーでは、サーバーレベルで実施できる改善策をとりあげている。サーバー
以外の、電力、冷却、気流、統合、仮想化、およびその他の多くの面からのデータ
センタ効率化のしくみについては、グリーン・グリッドのその他のホワイトペーパーで解説している。サーバー使用を減らすことによるエネルギー使用量の削減がもたらすメリットは、あらゆるレベルに波及する。電力／冷却設備の負荷を低減させることは、これらの設備自体のエネルギー使用量の削減になる。

⑨

ローレンス・バークレイ国立研究所「DC 電源によるデータセンタ効率の改善」
に関するグリーン・グリッドの評価
データセンターへの要求が増大し、経費や電力使用量が上昇する中、業界はデータセンタの効率性を高め、運用コストを削減する方法を模索しています。効率向上の可能性がある分野として、データセンタおよびそのＩＴ機器の電力供給形態が挙げられます。2007 年の前半、ローレンス・バークレイ国立研究所（Lawrence Berkeley
National Laboratory：LBNL）は、2006 年 6～8 月に実施した直流（DC）デモプロジ

234

ェクトの結果を発表した。本ペーパーは、LBNL の実施したこの研究の技術的評価を行い、内容を深く掘り下げて紹介しながら、結果を細かく分析し、DC およびその他の電力供給技術の評価における次のステップを検討している（参考）グリーン・グリッドの参加企業

参加企業総数：208 社

ボードメンバー数：10 名（米国系のみ）
ボードメンバー会社： 10 社

2008 年 11 月現在（創始メンバーは４社）

コントリビューター会社： 42 社（国内 6 社）

2008 年 11 月現在

ジェネラルメンバー会社： 150 社（国内 11 社） 2008 年 11 月現在

グリーン・グリッド参加メンバー＜グリーン・グリッド

リスト

ボードメンバー名＞10 名2008 年 11 月現在

Mr. Lawrence E. Vertal,AMD

Mr. John Tuccillo,

APC - American Power Conversion Corp.

Dr. John Pflueger, Ph.D.,

Dell

Mr. Roger Tipley,

HP - Hewlett-Packard

Mr. Tom Brey,IBM

Mr. Jim Pappas,Intel

Mr. Tony Pierce,

Microsoft

Mr. Geoffrey Noer,

Rackable Systems

Mr. Mark Monroe,

Sun Microsystems

Mr. Winston Bumpus,

VMware＜運営メンバー（ボード）>10 社

2008 年 7 月現在（創始メンバーは 4 社）

AMD（ 創始メンバー）
APC “American Power Conversion Corp.”
Dell
HP “Hewlett-Packard”
IBM（創始メンバー）（創始メンバー）Intel
Microsoft
Rackable Systems
Sun Microsystems（創始メンバー）

VMware235

＜コントリビューター

メンバー＞ 世界 42 社（国内 6 社）

AT&T
ADP
Avocent
BT – British Telecom
CPI – Chatsworth Product, Inc.
CISCO Systems
Deloitte
Digital Realty Trust
Eaton
EMC
EMERSONEnterprise
Fujitsu 富士通
Fujitsu Siemens

富士通シーメンズ

Hitachi, Ltd. 日立製作所
Interxion
IXIA
Nationwide
NEC

日本電気

NRI

野村総合研究所

NTT Facilities, Inc NTT ファシリティーズ
PG&E
Rackspace Managed Hosting
Saft Power Systems
SATCON Power Systems
STRATOSUNGARD
TI - TEXAS INSTRUMENTS
Uptime InstituteTokyo Electronic Power Company 東京電力
TRANE
Verari Systems
Verdiem
Verizon Business Network Services

236

2008 年 11 月現在

VetteWestern Digital
ZT Systems＜ジェネラルメンバー＞世界 150 社以上（国内系 11 社）
Fujitsu FIP Corp. 富士通ＦＩＰ
GMO Hosting & Security, Inc
Internet Initiative Japan, Inc(IIJ)

ITOCHU Techno-Solutions Corp 伊藤忠テクノKDDI Corporation
Net One Systems ネットワンシステムズ
SAKURA Internet Inc サクラインターネット
SOFTBANK IDC Corp. ソフトバンク IDC.
NTT COMWARE CORPORATION NTT コムウェア
NTT DATA CORPORATION

NTT データ

WiT JAPAN

237

2008 年 11 月現在

２．２．２

Climate Savers Computing Initiatives(１) 概要クライメート・セイバーズ・コンピューティング・イニシアティブ（以下、CSCI）は、
エコロジー意識の高い一般消費者、企業、環境保護団体が参加する非営利団体である。当該イニシアティブは、WWF (世界自然保護基金) のクライメート・セイバーズ・プログラ
ムの精神を受け継いで開始され、コンピューターの電力効率改善、非動作時のコンピューターの消費電力削減を実現するスマートなテクノロジーの開発、導入、利用を推進していくことで CO2 排出量を削減することを目標としている。
(２) 目標PC、量産型サーバの電源効率改善及び非動作時の消費電力削減（パワーマネージメント）
により、コンピューターの利用によって発生する CO2 排出量を削減する。
・数値目標：2010 年までに CO2 排出量を年間 5,400 万トン削減（コンピューター電力消費量を 2010 までに 50％削減）(３) 推進組織2007 年 6 月に Google, Intel の主導により非営利団体として発足。メンバークラスはボードメンバー、スポンサー、アソシエイト、アフィリエイトの４種類であり、ボードメンバ
ーにて組織を運営している。また、ボード、およびスポンサー、メンバーにて電源効率改善などの技術検討、さらに広報、他機関との連携などのマーケティングを検討するワーキ
ンググループを結成して活動している。
現在、スポンサーに、株式会社日立製作所、日本電気株式会社、富士通株式会社の日本企業３社を含む 11 団体が参加。アソシエイトにはシステム/コンポーネント製品のメーカ
ー及びソフトウェア・メーカーの 32 団体が参加、日本企業としては株式会社オービック
ビジネスコンサルタント、クオリティ株式会社が参加している。アフィリエイトには、オラクルやシアトル市など 237 団体が参加し、日本からも株式会社ホンダエンジニアリング、
株式会社クリエイティブ・バンク、平田機工株式会社、ディスコ株式会社、株式会社日立
国際電気、金松総合研究所、株式会社ニコンなどが名を連ねる。
メンバーに参加する際は、CSCI のホームページなどから登録（宣言）し、登録メンバー
は同ホームページで公開される。これらのメンバーと推進する活動について、表 6.2-2 に
示す。

238

表 6.2-2．メンバーと具体的に推進している活動：（2008 年 9 月 12 日現在）
メンバーの種類
プログラムの種類

電力効率の優れた PC、サーバの購入のコミットメント
社内でパワーマネージメント機能を広く導入推進
電力効率基準を満たした製品、省電力ソフトウェアの供給推進
技術・マーケティンググループへ
の参加

Board

of

Sponsors

Associates

Affiliates

Directors
○

○

○

○

○

○

○

○

該当する場合該当する場合

○

○

○

参加組織数

8

11

32

237

参加年間費

$100,000$50,000$2,500なし

CSCI 参加のボードメンバー、スポンサー詳細組織名は以下のとおりである。
ボード：・Dell Inc.,
・Electronic Data Systems Corporation,
・Google Inc.,・HP ,・Intel Corporation,
・Lenovo,・Microsoft Corporation,
・World Wildlife Fund
スポンサー：
・Acer Inc.,
・Advanced Micro Devices Inc.
・Delta Electronics Inc.,・Fujitsu Limited,
・Hitachi Ltd.,・Intuit,・Lite-On Technology Corp,
・Marvell Semiconductor,
・NEC Corporation,
・Sun Microsystems Inc.,

239

・Super Micro Computer Inc.
・他カテゴリの詳細組織名は以下の CSCI のホームページにて参照できる。
URL：http://www.climatesaverscomputing.org/japan/about/member-directory/
特に、CSCI の全ての登録メンバーで対応する、電源効率の優れたＰＣ，サーバの購入のコミットメントについては、具体的な電源効率と購入比率が CSCI より提示されている。
以下、表 6.2-3 と表 6.2-4 がその具体的な基準である。CSCI では、登録メンバーが実際に下記基準を満足するコンピューターを購入したかどうか、毎年 1 回、登録メンバーに対して購入実績の調査を行うこととしている。しかし、2008 年度調査の結果については未だ公表されていない（2008 年 11 月現在）。

表 6.2-3．PC 購入基準の詳細：
購入割合

エネルギー効率

July’07 –July’08 –July’09 –July’10 –June’08

June’09

June’10June’11

100％

100％

100％

100％

20％以上

80％以上

100％以上

20％以上

80％以上

最新のエナジースター適合製品

85% PSU（ﾌﾞﾛﾝｽﾞ）
88% PSU（ｼﾙﾊﾞｰ）
90% PSU（ｺﾞｰﾙﾄﾞ）

20％以上

パワーマネージメン
ト設定

100％

100％

100％

100％

表 6.2-4．量産型サーバ購入基準の詳細：
購入割合

エネルギ
ー効率

85％PSU

July’07 –July’08 –July’09 –July’10 –June’08

June’09

June’10June’11

20％以上

80％以上

80％以上

100％

20％以上

40％以上

100％

89% PSU
92% PSU

20％以上＊PSU：パワーサプライユニット

240

活動実績及び今後の活動：
CSCI が設立されて約１年、様々な活動を行ってきた。主に環境貢献型機器の利用増加
及び環境負荷軽減の意識向上に向けた「技術」「広報」「協働」の３つの側面から活動内容を説明する。

・技術面
・AC-DC 電源：
デスクトップ、スモールサーバに用いられるマルチアウトプットパワーサプライや、データセンタにおけるシングルパワーサプライの両方に必要とされる電力供給効率性の要件を改善した。この要件は、エナジースター及び 80PLUS*と連携しており両規格と同様の仕様となっている。
ユーザ及びメーカーには設立当初から基準値を示しており、2011 年の中長期目標まで提示されている。電源負荷別に電源効率を定義しており、具体的な基準値は下記表 6.2-5 と表 6.2-6 のとおりである。
また将来、ブレードサーバやストレージにおいても同様に目標を設定する予定である。
*80PLUS: エネルギー効率のよい電気機器の普及を目的としたインセンティブプログラム。独自の認証基準を持っており、電源装置の変換効率 80％以上の基準を満たした電源装置に対して認証

表 6.2-5．PC 電源（PSU）効率基準の詳細：
電源効率

電源負荷

July’07 –July’08 –July’09 –July’10 –June’08

June’09

June’10June’1120% 負荷

80％

82％

85％

87％

50% 負荷

80％

85％

88％

90％

100% 負荷

80％

82％

85％

87％

表 6.2-6．量産型サーバ電源（PSU）効率基準の詳細：
電源効率
July’07 –July’08 –July’09 –July’10 –June’08

June’09

June’10June’11

電源負荷

20% 負荷

81％

85％

88％

-

50% 負荷

85％

89％

92％

-

100% 負荷

81％

85％

88％

-

これらの基準を満足した機器においては、CSCI のホームページに登録されており、具241

体的な製品を特定できるようになっている。2008 年 10 月 30 日現在、約 300 台の機器が登録されている。
URL：http://www.climatesaverscomputing.org/tools/smarter-computing-catalog/
・マザーボード：
IT 機器のマザーボードにおけるエネルギー効率のリファレンスとなる測定方法策定のための WG を立ち上げた。電源効率の測定方法や基準策定にむけ協議を繰り返したが、一定の考え方を示しただけで、AC-DC 電源のように具体的な基準等は策定できず、WG も休会している。

・パワーマネージメント：
ハードウェア及びソフトウェアだけでなくエンドユーザによる使用時のコンピュータ
ーパワーマネージメントの改善を行うことを目標として、2008 年 10 月に WG が結成された。今後、具体的な効果の測定・試算、最適なパワーマネージメント設定方法などについて対応する。

・広報
CSCI 発足以来、The New York Times、abc NEWS、BBC といったテレビ、新聞、雑誌など多くのメディア活動を通じて CSCI の活動を広く伝えるとともに、エネルギー効率性への注意を喚起している。昨年 1 年で世界中の 900 のメディアで 1200 もの記事が掲載された。
イベント活動では Green Drinks のような参加者 50 名程度の小規模なものから CeBIT のような大企業が多数出展する大規模なものまで、世界中で行われた多くのイベントに参加した。
デジタル IT 及びテレコミュニケーションの世界最大のトレードフェアである CeBIT では、グリーン IT が大きなテーマであった。CSCI はこのイベントにてグリーン IT を実現する手段の一つとしてエネルギー効率のよい機器の普及、及び技術の革新が重要とのスピーチを行った。このように、他のイベントでも団体の紹介及び取り組みを紹介することによりイベント参加者へ行動を喚起し、CSCI の参加メンバーを増やしてきた。

CSCI が 2007 年に参加したイベント
・7*24Exchange

・Green Drinks (Austin and Portland)

・CeBIT・Green Expo (Australia)

・Computex

・Greener Gadgets

・Consumer Electronic Show・Green IT Symposium (Tokyo)

・Design Automation Conference・iExpo242

・Dubai Woman.s College Woman IT Conference・Intel Developer Forum (US and Asia)

・Interop (Tokyo and Las Vegas)

・SAPPHIRE・National Governor’s Association Energy Summit

・Virtual Energy Forum・WWF's 2008 Climate Savers Tokyo・Oracle Open World

SummitCSCI はこれから参加しようとしている団体及び企業向けに、エネルギー効率のよい機
器利用促進のための教育ツールやメンバーの活動状況を報告するための資料を充実させた。
また、ホームページを 7 言語に対応させ、ブログや 300 以上のエネルギー効率のよい機器を紹介するページを設けるなど大幅に変更し使いやすいものとした。結果、約 200 の国々
から約 16 万人が閲覧に訪れている（2007 年 10 月から 2008 年 6 月時点）。発足時には 40団体ほどの参加メンバーであったが、現在では 8 倍に増えて 300 を超えている。このなかには Global 2000 companies に属する 29 企業が含まれている。
2009 年からはホームページや報告書を以下の 5 つの観点から重点的に強化し、更なる参
加企業・参加団体の増加を推進する。

・二酸化炭素使用量精査、目標設定及びそのフィードバックのためのツール作成
・インターネットからアクセスしやすい資料、募集要項つくり・ハウツーや Q&A 項目の充実
・CSCI の活動状況の定期的な情報更新
・新製品のアラームによる通知、より詳細な製品情報発信

活動概要及びイベント情報詳細についてはホームページに記載されており、ブログ及び参加メンバーの活動状況報告など多くの情報が即時に手に入る。
URL：http://www.climatesaverscomputing.org/news/latest-news/
・協働エナジースター認定製品への買い替えや、スリープモード設定の推進を目的として 2008
年 4 月に米国 EPA が開始した Low Carbon IT Campaign に賛同することで、エネルギー効率のよい IT 機器普及及び CO2 排出量削減に貢献している。また、CSCI は電源装置 WGの研究結果を EPA に提示するなど、エナジースター規格の改善に技術的に貢献している。
一方 EPA からは電源管理のためのツールや技術的な支援を受けている。
日本においては 2008 年 5 月にグリーン IT 推進協議会と MOU を交わし、環境負荷低減のための啓発活動、革新技術の提案、国境を越えた CO2 排出量削減推進に貢献している。
また米国 エナジースター規格と日本 トップランナー基準との親和性を計る一助とな243

るため、資源エネルギー庁との情報交換を定期的に行っている。さらにITによる効率化を通したCO2削減並びにIT機器そのもののCO2削減対策の情報交換を経済産業省と定期的に行っている。
中国では中国電子学会節能工作推進委員会と協働関係にあり、規格の統一やエネルギー効率の優れた製品の開発に向けて提携している。

加えて、米国知事会と協力することでトップダウン型によるコンピューター機器の省エ
ネモード設定などエネルギーの効率的利用技術の普及に貢献している。
このように以前から協力関係の強い団体、地域及び中央政府や企業との関係をより強化し、規格における協働を推進すると共に、ソーシャルネットワークとの連携を強化し事業
活動の見える化を図っていく。また、2009 年初期には大学をターゲットとし“Challenge
Competition”という取り組みを行っていく。このようにして 2009 年以降は目標である「コンピューターの利用によって発生する CO2 排出量の削減」に向けて産学官で連携し活動を推進していく予定である。
CSCI と協働関係にある団体及び内容詳細は表 6.2-7 のとおりである

表 6.2-7 協働関係にある団体及びその内容（2008 年 6 月現在）

協働団体

協働内容
・産業界及び政府におけるエネルギー削減技術及びその実践方法の取り組みを加速させる

米国環境保護庁（EPA）

・今後のエナジースター規格に対し技術的な助言・意見交換を実施
・電源管理のためのツールや必要な助力および技術的な支援を実施

中国電子学会節能工作推進委員会（CEESC）
グリーン IT 推進協議会（GIPC）

・規格の統一、エネルギー効率の優れた製品の開発に向けて提携
・エネルギー効率向上のため情報を交換
・普及啓発において協力し合い、電源管理の仕様検討を推進
・両者はそれぞれの会員に対して相互の入会を促進

米国知事会（NGA）

・エネルギーの効率的利用技術の普及を推進

The Climate Group・消費者に対し簡単に気候変動問題対策が行えることを伝える共同のキャンペーンを行う

Software Association ofOregon（SOA）

・電力管理のソフトウェアの開発、使用の促進
・オレゴンの産業界においてエネルギー効率のよい PC、サーバをともに普及させる244

参考文献：
１．”Climate Savers Computering Initiative 2007-2008 Annual Report”, 2008, Climate Savers
Computing Initiative
http://www.climatesaverscomputing.org/docs/Climate_Savers_Computing_2008_Annual_%2
0Report.pdf
２ ． ”Motherboard power efficiency measurement process”, May 6, 2008, Climate Savers
Computing Initiative
http://www.climatesaverscomputing.org/media/CSCI_Efficiency_measurement_process.pdf
３．Climate Savers Computing Initiative Homepage：
http://www.climatesaverscomputing.org/
４．”Climate Savers Computing Initiative White Paper”, 2007, Climate Savers Computing
Initiative http://www.climatesaverscomputing.org/media/CSCI_White_Paper_07-22-2008.pdf
５．グリーン IT 推進協議会ホームページ：
http://www.greenit-pc.jp/
６．グリーン IT 推進協議会の活動について, 2008, グリーン IT 推進協議会
http://www.meti.go.jp/committee/materials/downloadfiles/g80619b07j.pdf
７．CSCI 講演資料”Driving IT Sustainability through Innovations in Energy-Efficient Computing”,
2008, Alison Klein, Intel Corporation
８．80Plus ホームページ：
http://www.80plus.org/

245

３．EU における取り組み
３．１ 政府および政府系機関による取り組み
３．１．１

EU Code of Conduct on Data Centres(１) 概要
Code of Conduct(行動規範、以下 CoC)は現在 EU においてさまざまな分野で域内における自主的な取り組みによって企業活動を規定・制限するものとして機能している。あくまでも自主的な参加であり強制力の点では EU 指令に及ばないが、将来的に EU 指令に格上げされる可能性もあり、その影響力は大きい。
エネルギーの効率化に関連する CoC もこれまでにデジタルテレビ用サービスシステム、外部電源装置、UPS（無停電電源装置）、ブロードバンド機器の 4 つの領域において策定され、運用されている。
ICT 機器の消費電力の爆発的増加を背景に、データセンタにおける電力消費の削減を目的とした Code of Conduct on Data Centre Energy Efficiency は 2007 年 10 月にその素案が公表された後検討が続けられてきたが、2008 年 10 月に Version 1.0 として公表された。
以下の章においてこの内容を紹介する。

(２) 目標CoC は主としてデータセンタの所有者と管理者が既存、新規を問わずデータセンタのエネルギ
ー効率化のためのさまざまな方策を採用、適用するための指針を提供し、以下の狙いをもって策定された。

 効率の現状把握と改善を目的とするわかりやすい指標の開発と普及。
 ヨーロッパにおける関係者すべてに対して開かれた手順と議論の場の提供。
 他の国際的な取り組みとの関わりに関する共通原則の策定。
 管理者、所有者、投資家の間での効率改善の可能性に関する情報と手段の共有。
 データセンタ業界に対するコスト効率の高い省エネの方策の提供。
 自主的に実施可能なエネルギー効率改善策の開発。
 エネルギー効率化を可能にする技術の選定と導入の促進。
 エネルギー効率の高い購買を推進するツールの開発促進。
 機器の選定基準の策定（Energy Star、他の CoC などを基準とする）による購買サポート。
 エネルギー効率改善の進捗監視と評価。
 データセンタのエネルギー効率目標の策定。
 他の参加者への参考基準の提供。

246

(３) 組織
CoC on Data Centre energy Efficiency は European Commission によって策定され、Joint
Research Center 内に事務局、および 3 つの Working Group を持つ。

事務局は EC DG JRC の代表、および各ワーキンググループの議長により構成される。

Best Practice ワーキンググループはデータセンタにおける省エネを目指す方策の調査・開発を行う。

Energy efficiency metrics and measurement ワーキンググループはデータセンタにおける電力消費の測定とエネルギー効率の算定方法の開発を行う。

Data collection and analysis ワーキンググループはエネルギー消費の測定と効率の算
定、パフォーマンスベンチマークの方法の確立を行う。

(４) CoC on Data Centre energy Efficiency の詳細① 策定の背景
データセンタにおける電力消費はサーバー、ストレージ、通信機器などの ICT 機器のみならず冷却装置、電源機器などによるものまで含めると非常に大きな伸びを示しており、2007 年において年間 56TWｈであったものが 2020 年には 104TWh まで増加すると予測されている。
こうした予測は EU におけるエネルギー、および環境政策にも影響を及ぼしデータセンタでのエネルギー効率化、二酸化炭素の排出量削減が喫緊の課題となっている。
これまでのデータセンタは運用、負荷変動、将来的な拡張などを考えた上で電源には大きな余裕度を持たせて設計されることが多かった。また、信頼性向上のために冷却システム自体も冗長構成をとることも多かった。 こうした余裕度をもたせた設計はビジネス上のリスクを低減するためのコストとしてこれまでは許容されてきたが、近年のように電力料金が高騰し、企業の環境責任が注目される中にあっては省エネルギーの追求が不可決のものとなっている。

米国における DOE, EPA など政府系の取り組み、The Green Grid、CSCI 等の民間の取り組みが報告されている中、EU においてはそれらとは独立した形でヨーロッパの気候、エネルギー市場の特性等の条件を考慮した上で最も適した取り組みが求められていた。

CoC on Data Centre Energy Efficiency は European Commission の Joint Research Centre を中心として策定され、データセンタの運営に関わるすべての企業、組織、団体に対して、信頼性と事業の継続性を損なうことなく効率的で経済的なエネルギーの使用を可能にする指針を示すことを目的としている。そしてこのプログラムには CoC という自主的な枠組みの中でデータセンタの所有者、運用者、そして ICT 機器の供給者、コンサルタント、エネルギー供給者などすべての関連するものがそれぞれの立場で参加可能になっている。

247

② CoC on Data Centre Energy Efficiency の対象範囲

データセンタにおけるエネルギー効率の指標として CoC では IT 機器自体、およびデータセン
タ施設の電力消費効率指標として Asset Efficiency、Facility Efficiency を規定している。
Facility Efficiency は IT 機器をサポートする設備のエネルギー効率として規定されるが、The
Green Grid と同様に設備のエネルギー効率指標としては IT 機器の消費電力に対する設備（UPS、空調、照明等）の消費電力の比率（DCiE: Data Centre infrastructure Efficiency）を用いている。

DCiE = IT 機器のエネルギー消費量 / データセンタの総エネルギー消費量 x 100%

CoC ではこれと共に IT 機器自身の電力の効率指標として Asset Efficiency を規定しているが詳細は今後の開発による。対象とするデータセンタは新規、既存両方であり、サーバー、ネットワ
ーク機器、ストレージから空調機、配電設備、さらには温度設定、気流管理までも改善の対象とすることによりデータセンタ全体のエネルギー消費の最適化を目指している。

③ プログラムへの参加

データセンタの所有者と運営者はエネルギー効率改善の目標設定と対応を表明することによりプログラムへの参加者（Participant）となることができる。この場合、行動計画をスケジュール（改善活動期間は 3 年以内）とともに提出し、JRC 事務局の審査を受ける必要がある。また、定期的に進捗報告をおこなう義務も発生する。これには法的な規制は伴わないが、CoC の目標
達成のため、義務の履行が強く求められる。

参加者はまず対象とするデータセンタとそこでの改善活動計画を策定し、表明する必要がある。CoC では対象データセンタを Coverage, 改善活動内容を Nature と呼んでいる。

Coverage改善を行う個々のデータセンタを対象とする。 企業レベルで申請する場合は所有するデータセンタの 40%以上（サーバー数またはフロア面積）を対象とする。

Nature

簡単な管理手法の改善から施設の更新までさまざまなレベルを含むが、参加者はなんらかの改善活動の実施を約束する必要がある。適用する改善の内容はこの CoC と同時に策定された Best Practice Guide の中から選定する。

CoC 事務局は申請に対して 45 日以内に評価と承認を行う。申請された計画が承認されると EC DG JRC により申請者は参加者として正式に認可され、付随する恩典を受けることが可248

能になると共に行動計画の実施と定期的な進捗報告の義務を負う。
進捗報告は DG JRC によって審査され、不適切な場合は改善が求められる。

このプログラムでは参加者のほかに Endoser を規定している。Endoser はデータセンタでのエネルギー効率化に貢献する製品お呼びサービスの提供者であり、対象としては

 機器、空調機、配電設備、建物等のベンダー
 コンサルタント 電気、水道等の供給者
 政府
 業界団体 教育などがあり、これらの企業・組織・団体が CoC を活用してデータセンタのエネルギー効率改善を支援する製品開発、ソリューション開発、ベストプラクティスの適用に関するガイドラインの策定などを行うことにより Endoser としてこのプログラムに参加することができる。

④ 進捗のモニタリングと報告

参加者は継続的な測定と定期的な進捗報告を行う必要がある。以下のデータを毎月測定し、1 年に 1 度報告を行う（1 年間のデータを翌年の 2 月 28 日までに報告）。

 IT 機器のエネルギー消費量（UPS の Output レベル）。
 データセンタの総エネルギー消費量(さらに詳細なレベルでのエネルギー消費量が測定可能であればより望ましい)。
 IT 機器の定格消費電力量。
 電力対象データセンタの構成情報と運営管理情報（初回の報告のみ）。
このデータを確認することによりエネルギー消費、および効率の改善が予定通りに進捗しているかどうかを判断、評価される。また、Data Collection Work Group による解析、比較検討も行われる。 報告内容はすべて機密情報として扱われる。

⑤ 参加申請（宣言）の方法(a) 既存のデータセンタ

249

 申請に先立ち、最低 1 ヶ月間の電力測定を行い、改善の可能性を判断する。
 申請書と共に Best Practice から選定された改善項目のリストを提出する。
(b) 既存のデータセンタ（2005 年以降に改修または新築された場合）

 現状の電力効率値とすでに実装済みの Best Practice 項目のリストを提出する。
 申請書と共に Best Practice から選定された改善項目のリストを提出する。
(c) 新規のデータセンタ

 すでに実装済みの Best Practice 項目のリストを提出する。
 申請書と共に Best Practice から選定された改善項目のリストを提出する。
これらの申請が承認された段階で参加者は計画を実行に移すことになる。

⑦ Best Practice の内容

Participant として参加申請する場合に選定する Best Practice は組織、IT 機器の選定、気流管理の改善など、多岐にわたる。 それぞれの項目に対して期待される適用のタイミングと共に効果の目安が１から５の範囲で規定されている。 この Best Practice 自体は”Best Practices for
the EU Code of Conducton Data Centres Version 1.0.0 First Release”に詳述されているが、以下の表にその内容をまとめたものを示す。

Best Practice の内容

適用時期

効果

Yes

3

Yes

2

Retrofit

3

New

3,4,5

1. Data center Utilization, Management
1.1 Involvment of organizational group
ソフトウェア、IT、施設などの組織代表を含む監査組織
1.2 General practices
現有機器のエネルギー最適使用のための再確認
1.3 Resiliencelevel and provisioning
冗長構成と拡張に備えた Provisioning の再確認
2. IT equipment and services
2.1 Selection and deployment od new IT equipment
エネルギー効率の高い IT 機器の選定
パワーマネージメント機能の活用

250

実消費電力による電源設計への変更

2.2 Deployment of new services
仮想化の活用

New

4,5

Yes

3

Yes

2，3，

待機機器の削減
冗長構成の最適化
2.3 Management of existing IT equipment and services
2.3.1 Data management
不要なデータ保存の削減
3. Cooling
3.1 Air flow management and design
暖気と冷気の混交防止のための気流管理

53.2 Cooling management
IT 機器の負荷変動に合わせた冷却システムの設計

Yes

2，3

Yes

3

No

5

Retrofit

3

Retrofit

4

No

3,4

Rerofit

2,3

Retrofit

2,3

3.3 Temperature and Humidity setting
空調機の温度・湿度設定の最適化
3.4 Cooling plant
3.4.1 Free and economised cooling
フリークーリングの活用
3.4.2 High efficiency cooling plant
高効率の冷却システムの活用
3.5 Computer Room Air Conditioner
風量可変型 CRAC の採用
給気温度管理の最適化
3.6 Reuse of Data center waste heat
排熱の再利用4. Data center power equipment
高効率 UPS、モジュラーUPS の活用
5. Other Data center equipment
5.1 Office and storage space
照明、ビル空調の電力削減

Yes
6. Data center building2516.1 Building physical layout
天井高の確保、電源設備・空調設備の適正配置

No

2,3

No

2,3

Yes

2

Yes

2

Yes

2

No

3

6.2 Building geographiclocation
温度、電力供給などの点での適正立地
7. Monitoring
7.1 Energy use and environmental measurement
消費電力の計測
7.2 Energy use and environmental collection and logging
消費電力情報の収集と蓄積
7.3 Energy use and environmental reporting
消費電力情報のマネージメントへの報告
7.4 IT ｒeporting
IT 機器の稼働率の管理
8. Items under consideration
直流電源、ソフトウェアの効率定義などの検討

適用時期

No

オプション

Yes

即時適用が望まれる

Retrofit

設備の改修時New

機器、ソフトウェアの更新時【参考資料】
Anson Wu: The new European Policy for Data Centres: The Code of Conduct (2/2008, The
Green Grid Technoical Forum)
Code of Conduct on Data Centres Energy Efficiency – Version 1.0 (Dated Oct/30/2008)
Best Practices for the EU Code of Conduct on Data Centres (Version 1.0.0 First Release)252３．１．２

Code of conduct on broadband equipments(１) 概要近い将来、EC の家庭における消費電力の相当量がブロードバンド通信機器によるものと予測されている。機器の普及率やサービスプロバイダーの機材要求仕様に依存するものの、2015 年のヨーロッパにおける総消費電力量は 50TWh/年と推定されるが、本行動規範を推進することにより、一般的な指針と行動規範の制定に付随する効果として、最大消費電力量を 25TWh/年までに停めることが期待されている。これは、等価原油換算で 5.5Milion
ton、すなわち年間 7.5B ユーロの節約に相当する。
これらブロードバンド通信機器の潜在的な電力負荷は、欧州連合のエネルギーと環境方
針によって新たに表明されるべきであり、ブロードバンド通信機器の電気的効率が最も重要であると考えられている。

このため、本行動規範は、サービスプロバイダーやネットワーク経営者、機器や部品の製造業者等によって署名されることが期待されており、EC におけるブロードバンド通信
機器およびこれを運用する全ての関係者が従うべき基本原則として、機器のエネルギー効率の点から設定されている。

目的： ブロードバンド通信機器の電力消費を、技術的進歩および提供されるサービスを妨げること無く削減すること。

設立年：2003 年頃から議論が開始され、最初の CoC は 2006 年７月１９日に発行された。
署名済み企業：Swisscom, TDC Services, Thomson(http://re.jrc.ec.europa.eu/energyefficiency/index.htm より)
ワークグループ参加企業：Senternovem NL, EST DK, Motorola, BT, Swisscomm, Sagem,
Philips, Vodafone Group Services, France Telecom, Thomson 等（別紙参照）
活動内容：Energy Consumption of Broadband Communication Equipment and NetworksワークグループによるCoC on Energy Consumption of Broadband Equipmentの制定。
主な Output：Code of Conduct on Energy Consumption of Broadband Equipment (v2-July
2007)
http://re.jrc.ec.europa.eu/energyefficiency/pdf/CoC%20Broadband%20Equipment%20Final253

%20version%202%20-%20July%2017.pdf
Reporting form
http://re.jrc.ec.europa.eu/energyefficiency/xls/Reporting%20sheet%20CoC%20BB%20equip
ment%20(2).xls(２) 対象機器
表１で表されるデータレート 144kb/s 以上の双方向サービスに関わる機器であり、消費者側（エンドユーザ機器）およびネットワーク業者装置（ネットワーク機器）から構成される。下図は CoC が対象とするエンドユーザ機器とネットワーク機器の別を、DSL を例にとって説明したものである。

なお、独立機器であるコンピュータやセットトップボックスに対する消費電力要求は、それぞれ Energy Star プログラムおよび CoC for Digital TV に含まれており、対象外となっ
ている。

254

255

(３) 電力レベルの目標とスケジュール

CoC に署名する者は、スケジュールに示された日程以降に市場に導入またはネットワー
クにインストールされる新規ブロードバンド通信機器数の少なくとも 90%について、以下の電力消費目標を達成するよう努力することが要求されている。

①

エンドユーザ機器の電力消費目標

256

②

ネットワーク機器の電力消費目標

以下の目標は、ポート当たりの電力消費量である。

257

別紙
Participant list of the Meeting of the working group on Energy Consumption of Broadband
Communication Equipment and Networks, 3 July 2007, IEA Paris

1. Paolo Bertoldi, European Commissiom
2. Hans Paul Siderius, Senternovem NL
3. Jan Viegand, EST, DK
4. Robert Harrison, MTP, UK
5. Matthias Meier, Motorola GmbH, DE
6. Stone Christopher, Motorola, US
7. Angus Berry, BT, UK
8. Res Witschi, Swisscom, CH
9. Roland Brueniger, SFOE, CH
10. Carole LeGoff, THOMSON, FR

258

11. Florian Tremblay, Sagem, FR
12. Sylvain Saint-Ange, Sagem, FR
13. Francois Bernard, Philips, FR
14. Cucchietti Flavio, Telecomitalia, IT
15. Klaus Verschuere, CISCO, BE
16. Heinz Rüterbusch, Vodafone Group Services GmbH, DE
17. Luo Shudong, Huawei Technologies Deutschland GmbH, DE
18. Jürgen Brieskorn, Siemens Enterprise Communications GmbH & Co. KG, DE
19. Koen Hooghe, Alcatel-Lucent, BE
20. Matthew Armishaw, MTP, UK
21. Bob

Bissell, BT, UK

22. David Thorne, BT. UK
23. Boris Harle, Conexant, FR
24. David Holliday, BSkyB, UK
25. Marc Aubree, France Telecom, FR
26. Kristian Carpenter, Thomson, BE
27. Dominique Roche, France Telecom, FR
28. Keith Jones, AGO, AU
29. Anthony Raucole, Philips, FR
30. Jean-Luc Bisson, Philips, FR
31. Theo J.M. Schoenmakers, Philips Consumer Electronics, NL
32. Iain Anderson, Fujitsu Telecom Europe, UK
33. Tom Bolioli, representing US EPA, US

259

３．１．３

Code of Conduct on Energy Efficiency of External Power Supplies(１) 概要欧州家庭の電力消費に占める電源装置の割合は顕著であり、無負荷時損失を含む待機電流
損失の増加により、消費電力は 1996 年の約 8TWh から 2006 年の 14TWh に達している。
本行動規範を推進することにより、2010 年から最大 5TWh/年の節電効果（年間 500M
EURO に相当。）が期待されている。さらにパワー変換効率を増加させることによる電力損失の減少によって、同程度の節電効果（１から 5TWh/年）も期待されている。
電源装置の効率化に対処する場合、電源品質にも注意すべきであり、効率を向上させ、無負荷時損失を減少させたとしても、電源品質に影響を与えてはならないと規定している。

目的：出力範囲 0.3W から 250W まで外部電源装置において、無負荷および負荷時のエネ
ルギー消費量を減少させること。

設立年：1999 年頃から議論が開始され、最初の CoC が 2000 年６月に発行された。
署名済み企業：25 社(http://re.jrc.ec.europa.eu/energyefficiency/html/s_b-ParticipantsCoC.htm より)
Alcatel (mobile telephones)
Motorola (mobile telephones)
Panasonic (mobile telephones, TVs, VCRs, DVD recorders)Sony (mobile telephones)
Nokia (mobile telephones)
Salcomp Oy (AC adapter and battery chargers for mobile telephone and IT equipment)
Elpac Electronic Inc (AC adapter)
Ault Inc (power supplies)
Lenovo Group Ltd. (power supplies)
NEC Computer International B.V. ( mobile computers)
HP (mobile computers)
Compaq (mobile computers)
Epson (scanners, digital camera and interface cards, printers for point of sales systems)
Astec Power (power supplies)
Canon (mobile printers, digital compact camera's and digital camcorders)
LG Electronics (mobile phones)Apple
Easybrick Power ApS
Bias Technology
Phihong USA Corporation
Sirtec International Co. Ltd.
Samsung (mobile telephones)
Jerome Industries
Extron Electronics

260

ARTCOM Limited
ワークグループ参加企業： Microsoft, TI, Cambridge Semiconductor Ltd THOMSO,
Cisco Systems, Sony VAIO of Europe 等
活動内容：on Energy Consumption of Power SuppliesワークグループによるCoC on Energy
Efficiency of External Power Suppliesの制定。
主なOutput：Code of Conduct on Energy Efficiency of External Power Supplies (Version 3 valid from 1.01.2009)http://re.jrc.ec.europa.eu/energyefficiency/pdf/CoC%20PowerSupply%20Version3-2
8112007.pdf

Summary of the 2006 annual report for Code of Conduct on Power Supplies
http://re.jrc.ec.europa.eu/energyefficiency/pdf/070516%20CoC%20Power%20Supplies%2
0-%20results%202006.pdf
・ Code of Conduct on Energy Efficiency of External Power Supplies (Version 3 - valid
from 1.01.2009)(２) 対象機器
単一電圧の電気・電子機器用外部電源装置（AC-DC, AC-AC）であって、移動電話や室内機器、電気道具向けの充電用 AC アダプタ等を含み、出力電力が 0.3W〜250W で電力を供給している機材とは別筐体の物。製品の内部で使用される DC-DC 電源すなわち、内部
電源装置は対象外である。

(３) 電力レベルの目標とスケジュール
CoC に署名する者は、スケジュールに示された日程までに市場に導入される新モデルまた、同日程以降に入札/調達指定された製品の少なくとも 90%において、以下に示す無負荷時
消費電力と、使用時の電力効率の両方を満たすることが要求されている。

① 無負荷時消費電力目標

261

②

使用時の電力効率目標

262

４．調査のまとめ
以下の表に今回の調査結果をまとめる。
Save Energy Now、団体/プログラム名

Federal Energy

称Management

Energy StarThe Green Grid

CSCI

Program
Google、Intel 主導に
AMD、APC 等民間
よる一般消費者、企
活動主体/形態

米国エネルギー省

米国環境保護庁

企業主体のグロー業、環境保護団体がバルコンソーシアム
参加する非営利団体

参加企業数等

政府主導

政府主導

208 社

288 社/団体開始時期

2005 年

1992 年

2006 年

2007 年
PC、量産型サーバの電源効率改善および目的

米国の工業部門おエネルギー効率のよび連邦政府機関

高い製品の普及促におけるエネルギー進を通じての温室効消費量と環境への

果ガスの排出量の影響の削減。

削減。

データセンタのエネ

非動作時の消費電力

ルギー効率向上の削減(パワーマネージ

ための新しい技術のメント)による、コンピ開発と普及促進。

ュータ利用によって発生する CO2 排出量の削減。

10 年で工業部門の具体的な数値目標

エネルギー消費を2010 年までにコンピ
なし。

なし。

25％削減。

50％削減。
データセンタのエネ

エネルギーアセスメ

PC, サーバーに対すエネルギー効率基
ルギー効率向上のントのためのソフトウ

るエネルギー効率に準の作成と適合製
活動概要

ュータの消費電力をためのリサーチ、標

エア提供、アセスメ

よる購入基準の策定

品へのロゴマークの準の開発、事例の公ント実施、情報提

と推進。

表示など。
開など。

供、教育･訓練など。

米国 DOE、EPA との

EPA からの技術的支

連携。

援。

グリーン IT 推進協議

グリーン IT 推進協議

会との連携によるデ会との連携による啓ータセンタのエネル発活動。 経済産業

ギー効率指標の検省、資源エネルギー

討など

庁との情報交換等。

世界各国政府との連携による国際エネ
連邦政府諸機関とルギースターの推他機関との連携の連携による施策の進。
推進等。
CSCI への技術的支援。

263

CoC on Energy
CoC on Data
団体/プログラム名

CoC on Broardband

Efficiency ofequipment

External powerCentres Energy
称
Efficiency
supplyEuropean

European

EuropeanCommittee

Committee

Committee

参加企業数等

政府主導

政府主導

政府主導

開始時期

2008 年

2006 年

2000 年

データセンタのエネ

ブロードバンド通信

0.3W から 250W の外ルギー効率化の推

機器の電力消費量

部電源の電力損失

進。

の削減。

量の削減。

活動主体/形態

目的

２０１０年以降 EU に2015 年の EU におけ
おける年間電力損
具体的な数値目標なし

る年間電力消費量
失量の 5TWh の削を 25TWh に抑える。
減。

データセンタのエネ
ルギー効率化手法

ブロードバンド通信の開発と、事業者の機器の電力効率基

効率化プログラムへ準の策定と普及促の自主的参加の推進。

外部電源の電力効率基準の策定と普

活動概要

及促進。
進。
The Green Grid、
EPA との連携(効率なし。

他機関との連携なし。

基準の共通化)など。

1992 年に米国環境保護庁(EPA)により開始されたエネルギースタープログラムは当初パ
ソコンとモニターを対象とした製品レベルでのエネルギー効率化を目指すものであり、消費電力基準を制定し、適合製品にはロゴマークの使用を認めていた。その後、家電製品、事務機器、および建物などに対象品目を増やすと共に、買い替え促進プロモーション、省エネ診断ツールの提供などさまざまな施策を実施することにより認知度を向上と普及の促進が進められると共に、広い範囲での省エネへの貢献を続けており、2007 年 1 年間のエ
ネルギーコスト削減効果は 160 億ドルと見積もられている。
また、この基準は国際エネルギースタープログラムとして米国以外の多くの地域におい264

ても採用されエネルギーコスト削減への貢献を行っている。
同様に EU においても Code of Conduct(行動規範)という形で、Broadband Equipment,
External Power Supply などに対して消費電力削減基準を設け、機器の省エネを達成するための取り組みが 2000 年以降行われており、機器レベルでの省エネに貢献している。
また、CSCI に見られるように環境保護の観点から WWF の精神に基づいて設立された団体もあり、2010 年までにコンピューターの電力消費量(二酸化炭素排出量)の 50％削減を目標に掲げ、電力効率の高い PC、サーバーの提供と購入をメーカー、消費者双方に対して薦めている。効率基準としては上記エネルギースターの電力効率基準に加えて電源の効率も適合のための基準に採用している。

これに対し、近年は Save Energy Now、The Green Grid、EU Code of Conduct on Data Centresなどの取り組みに見られるように、サーバー、およびデータセンタでの電力消費の効率化に注目した取り組みが多く見られる。これは、サーバー、ストレージ、ルーターなど IT
機器の集積度の高まりに伴う機器自身の消費電力、および設置台数の増加による総消費電力の増加に加えて、それらを収容するデータセンタにおける配電ロスや機器の冷却のために消費する電力についても大きな関心が寄せられるようになっているためである。実際、
データセンタで消費される電力のうち、IT 機器が消費する電力は 30％から 50％程度といわれており、IT 機器以外の消費電力をいかに削減し効率の良いデータセンタ運営を行うかがデータセンタにおけるコスト削減、および二酸化炭素の排出削減双方の観点から重要性を増している。

米国エネルギー省が主導する Save Energy Now プログラムでは工業部門でのエネルギー
消費量を 10 年で 25％削減することを目標として、DC Pro などの評価ツールと共に診断サ
ポート、担当者に対する教育、トレーニングなどを提供しており政府主導プログラムとして成果を上げている。また、連邦エネルギー管理プログラムを関連する諸機関との連携により実施し、米国最大のエネルギー消費主体である連邦政府機関におけるエネルギー消費の削減に貢献している。
一方、民間においても The Green Grid の取り組みにおいて、PUE、DCiE などの指標が提唱され、データセンタのエネルギー効率に関する共通の指標として米国のみならず世界で普及が進んでいる。また、同時にさまざまな白書の出版、技術フォーラムの開催などによりデータセンタにおけるエネルギー効率改善手法の啓蒙活動、ヒアリングなどによる現状のデータセンタのエネルギー効率調査なども進められている。
データセンタのエネルギー消費効率向上への注目が高まっているのは EU においても同様であり、2008 年 10 月には Code of Conduct on Data Centres の第 1 版が策定された。
これはデータセンタのエネルギー消費の効率化を目標に、効率測定やベストプラクティスの適用などを推進し、同時に IT 機器/設備機器提供者に対してはエネルギー効率の高い機265

器の提供を求めるものであり、すでにいくつかのデータセンタ事業者、機関が参加を表明している。
以上見たように IT 機器、データセンタの省エネルギー化に対する取り組みは世界的な傾向として行われているが、米国においては政府主導、民間主導双方が行われており、エネルギースター、The Green Grid のように米国だけでなくグローバルな展開になっているものもある。一方、EU においては政府系機関主導により行動規範という形での制定方法が採られている。
世界各国におけるこうした取り組みと同様、日本においても省エネ法に基づくトップラ
ンナー基準が 1998 年に導入され、現在対象となっているコンピュータ、磁気ディスク装置などさまざまな機器の省エネルギー性能の向上に寄与してきた。特にコンピュータに対しては PC だけでなくサーバーも含めて対象とし、スタンバイ電力ではなく機器の動作時
電力(アイドルモードでの消費電力)を基準として規定しており、この点で海外における取り組みに先行していたといえる。

また、IT 機器自身の省エネに加えて現在グリーン IT推進協議会において IT の活用による省エネへの貢献が調査・検討されておりこの点においても先進的な取り組みといえる。

EU における Code of Conduct on Data Centres Energy Efficiendy はまだ施行されたばかりであり、達成目標についても自己申告制となっているためエネルギー削減効果についてはまだ不透明な部分がある。また、今後行動規範から EU 指令に格上げされる可能性もあるため、今後の進展には注目する必要がある。
さらに、今回の調査で対象とされた取り組み以外にもいくつかの新たな取り組みが始まっており(米国における The Digital Energy Solutions Campaign、韓国におけるグリーン
ビジネス/IT 協議会の設立など)、今後も継続して各国の動向を調査していく必要がある。
これらの新しい取り組みに関しては次年度に調査を行うこととする。

266

おわりに
今回の報告書では、調査分析委員会の平成 20 年度の成果についてとりまとめました。
分野横断的に俯瞰すると、今年度の活動はグリーン IT の評価手法の検討と評価手法を用いた中長期的な動向予測に分けられます。また、検討したテーマは、IT 自身の省エネ、データセンタの省エネ、IT による社会の省エネ、グリーン IT 企業の貢献、海外のグリーン
IT に関する調査というように、多岐にわたりました。
IT 自身の省エネでは、調査対象として、使用時の電力消費量の大きな 10 品目を選択し調査しました。その結果、省エネに関する評価方法は、IT 機器の消費電力に各機器の特徴的な機能や性能を考慮して評価する方法が適していることが明らかとなりました。また、
省エネによる貢献量に関しては、日本においては、技術革新によって、2025 年時点で約1,200～1,700 億 kWh/年 (約 1,400 億 kWh/年) が削減されると予想されました。世界全体では、技術革新によって、2025 年時点で約 1.8～2.9 兆 kWh/年 (約 2.4 兆 kWh/年) が抑制されると予想されます。これを CO2 排出量に換算112すると、日本では 2025 年時点に 0.2～
0.7 億 ton-CO2 の削減が、そして世界全体では 3.6～11.6 億 ton-CO2 の排出抑制が期待されることがわかりました。
データセンタの省エネでは、データセンタの省エネによる貢献量とデータセンタ全体の省エネ努力を表すことができる新たな省エネ指標の検討を進めました。その結果、データ
センタによるエネルギー消費量は 2025 年、2050 年には大きく増加するが、技術革新の効果によってその伸びは相当抑えられることがわかりました。日本においては、2025 年時点
で約 440 億 kWh/年が削減され、世界全体では、2025 年時点で約 5,600 億 kWh/年が抑制されると予想されます。これを CO2 排出量に換算113すると、日本では 2025 年時点に 880～
1760 万 ton-CO2 の削減が期待され、世界全体では 1.1～2.2 億 ton-CO2 の排出抑制が期待されることがわかりました。このうち、ファシリティの寄与が約半分、IT 機器の効率向上
による削減が残りの部分を占めると考えられます。また、新たな省エネ指標として、データセンタ電力効率 (Datacenter Performance Per Energy; DPPE）を提案しました。
また、IT 自身の省エネ効果に比べて、社会全体において大きな CO2 削減の貢献が期待できる『IT による省エネ』については、IT ソリューションの活用による CO2 削減効果の評価方法の検討、さらにその評価方法を用いて 2025 年および 2050 年における貢献量を予測しました。IT ソリューションによる効果の評価については、物の消費量、人・物の移動
量、スペース、IT 機器の電力などの変化量で CO2 削減量を評価する方法をまとめました。
この評価方法と対象とする IT ソリューションの普及率により、将来の CO2 削減貢献量を求めた結果、
日本において、2025 年時点で BEMS で 630 万 ton-CO2、TV 会議で 270 万 ton-CO2、SCM（共同配送事例）で 220 万 ton-CO2、ITS（デジタコグラフ事例）で 840 万 ton-CO2

112
113

将来の不確実性を考慮し、換算係数を 0.2～0.4 [kgCO2/kWh] とした。
将来の不確実性を考慮し、換算係数を 0.2～0.4 [kgCO2/kWh] とした。

267

などの削減ポテンシャルをもっていることが推測されました。また、世界における効果は、
各 IT ソリューションにより貢献量が異なりますが、日本の 5～20 倍の貢献量が予測されました。
グリーン IT 企業の『IT による省エネの効果に対する寄与度』を可視化するテーマについては、今年度は基礎的な検討を進めました。今回は、中間報告にさせていただきました
が、次年度、重点テーマの１つとして調査分析を継続いたします。また、海外のグリーン
IT 関連政策等の調査分析につきましては、今年度特に、米国、欧州の政府、民間の活動を調査し、米国では米国エネルギー省、環境保護庁、グリーン・グリッド、欧州では、Codeof Conduct の活動内容を紹介しました。今後は、アジア、中国など、対象範囲を拡大して調査分析を進めていく予定です。
グリーン IT は、日本で進化し、of IT と by IT の 2 つを柱に生まれ変わり、現在、ヨーロッパ、アメリカそしてアジアへと広がっています。日本の先進的な環境技術の主要な分野の１つとして、日本のグリーン IT は、世界全体の CO2 削減に大きく貢献するポテンシ
ャルをもっており、それを推進することが、グリーン IT 推進協議会のミッションであると考えています。低炭素社会の実現に向け、産・官・学を中心とした社会全体の連携が必要であり、また、日本、アジア、ＥＵ／米国を中心とする世界全体の連携が必要といわれています。グリーン IT 推進協議会の活動は、この一翼を担うことを目的にしています。
調査分析委員会は、このようなグリーン IT 推進協議会の活動がより具体的で、実りのある活動になるよう、実行レベルの委員会の１つとして、今後も経済産業省、グリーン IT推進協議会の会員各位など、関係団体、関係部門のご支援、ご指導のもと、努力と活発な活動を継続していきます。
今後とも、グリーン IT 推進協議会調査分析委員会の活動に、ご理解、ご支援をいただ
ければ幸甚です。

268

― 禁 無 断 転 載 ―2008 年度 グリーン IT 推進協議会
調査分析委員会 報告書
発行日2009 年 6 月
編集・発行 グリーン IT 推進協議会 調査分析委員会
事務局（社団法人電子情報技術産業協会 グリーン IT 推進室）
〒101-0065 東京都千代田区西神田 3 丁目 2 番地 1 号
千代田ファーストビル南館
TEL: （03） 5275-7267
http://www.greenit-pc.jp269