2009 年度
グリーン IT 推進協議会
調査分析委員会

報告書～低炭素社会に向けたグリーン IT の貢献～2010 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................................................................................................................................... 9
第1部

調査の背景................................................................................................................. 27

1.

グリーン IT のポテンシャル ............................................................................................ 27

2.

グリーン IT 推進協議会の活動 ........................................................................................ 29

3.

グリーン IT 全体の効果の将来予測 ................................................................................ 31

第2部

IT 自身の省エネ効果計測・予測 ............................................................................ 33

1.

調査の背景.......................................................................................................................... 33

2.

対象機器のエネルギー効率指標...................................................................................... 33

3.

エネルギー削減効果予測方法.......................................................................................... 34

4.

製品別の予測の前提と結果.............................................................................................. 37
4.1

パーソナルコンピューター（PC） ........................................................................... 37

4.2

サーバ ............................................................................................................................ 41

4.3

ストレージ .................................................................................................................... 45

4.4

ルータ・スイッチ ........................................................................................................ 49

4.5

ディスプレイ ................................................................................................................ 53

4.6

テレビ ............................................................................................................................ 56

4.7

家庭用録画再生機器（DVD 等） .............................................................................. 59

4.8

冷蔵庫 ............................................................................................................................ 62

4.9

照明機器 ........................................................................................................................ 65

4.10 エアコン ...................................................................................................................... 69
5.

エネルギー削減効果予測まとめ...................................................................................... 74

付録（第 2 部）......................................................................................................................... 92
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 ............................................................................................................................. 92
A.2

製品別の普及率予測曲線 ........................................................................................... 95

第3部

データセンタの省エネ効果計測・予測 ................................................................. 99

1.

調査の背景.......................................................................................................................... 99

2.

エネルギー削減効果予測方法........................................................................................ 100

3.

エネルギー削減効果予測結果........................................................................................ 102

4.

データセンタエネルギー効率指標開発 ........................................................................ 106
4.1

データセンタのモデル .......................................................................................... 106

4.2

データセンタにおけるエネルギー効率向上の取り組み .................................. 107

4.3

指標の構成 .............................................................................................................. 108

4.4

個々の指標の定義 .................................................................................................. 109

4.5

指標の使い方 .............................................................................................................. 116

4.6

DPPE の利用場面 ....................................................................................................... 116

5.

グリーンなデータセンタのためのクライテリア開発 ................................................ 118

6.

DPPE 普及に向けた取り組み ......................................................................................... 120
6.1

グリーングリッドとの国際会議 .............................................................................. 120

6.2

日米欧国際ワークショップ ...................................................................................... 121

6.3

世界への普及の取り組み .......................................................................................... 125

6.4

今後の活動 .................................................................................................................. 126

付録（第 3 部）....................................................................................................................... 127
A.1

データセンタエネルギー効率指標に関する国際会議の概要 ............................. 127

A.1.1

グリーン・グリッドとの国際会議 .................................................................. 127

A.1.2

第 2 回日米欧国際ワークショップ .................................................................. 129

A.2

日米欧ワークショップ合意文章（英文・和文仮訳） ......................................... 131

A.3

グリーンなデータセンタのためのクライテリア ................................................. 135

第4部

IT による省エネ効果計測・予測 .......................................................................... 163

1.

調査の背景........................................................................................................................ 163

2.

IT ソリューションの分類 ............................................................................................... 164

3.

2.1

カテゴリーの説明 ...................................................................................................... 164

2.2

各カテゴリーにおける IT ソリューションの分類 ................................................ 164

IT ソリューションによる省エネ（CO2 削減）の考え方........................................... 167
3.1

基本的な計算方法 ...................................................................................................... 167

3.2

IT ソリューションによる省エネ（CO2 削減）の計算手順 ................................. 169

3.2.1 構成要素の列挙 ................................................................................................... 169
3.2.2 効果算定式の確定 ............................................................................................... 171
3.2.3

IT ソリューションの効果の計算例................................................................... 177

3.3

計算式に入力する情報の収集 .................................................................................. 178

3.4

計算に用いる原単位 .................................................................................................. 179

3.5

IT ソリューション効果算定のための参考値 ......................................................... 184

4.

IT ソリューション事例 ................................................................................................... 185

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）.......................... 224
5.1

予測の考え方 .............................................................................................................. 224

6.

7.

5.2

BEMS ........................................................................................................................... 225

5.3

ペーパーレスオフィス .............................................................................................. 226

5.4

TV 会議........................................................................................................................ 227

5.5

SCM ............................................................................................................................. 228

5.6

HEMS........................................................................................................................... 230

5.7

ITS ................................................................................................................................ 231

IT ソリューションの CO2 削減効果の予測（詳細予測）.......................................... 232
6.1

テレワーク .................................................................................................................. 232

6.2

電子カルテ .................................................................................................................. 240

IT ソリューションの導入効果予測まとめ ................................................................... 246

付録（第 4 部）....................................................................................................................... 248
A.1 IT ソリューションにおける CO2 削減効果の構成要素 .......................................... 248
A.2 IT ソリューションによる効果算定式 ....................................................................... 260
A.3 参考事例 ....................................................................................................................... 272
第5部

企業貢献度評価手法検討....................................................................................... 275

1.

調査の背景........................................................................................................................ 275

2.

省エネ貢献度評価手法の考え方.................................................................................... 278
2.1

of IT と by IT ............................................................................................................... 278

2.1.1

of IT ....................................................................................................................... 278

2.1.2

by IT ...................................................................................................................... 279

2.2

配分手法の種類 .......................................................................................................... 280

2.3 of IT における評価手法の考え方 ................................................................................ 281
2.3.1 評価手法Ⅰ ............................................................................................................. 281
2.3.2 評価手法Ⅱ ............................................................................................................. 282
3.

具体的製品・サービスにおけるケーススタディ ........................................................ 284
3.1

電球形蛍光ランプ ...................................................................................................... 284

3.1.1 省エネ量の定義 ................................................................................................... 284
3.1.2 電球形蛍光ランプの技術開発の変遷 ............................................................... 284
3.1.3 電球型蛍光ランプの構成部品 ........................................................................... 284
3.1.4 電球形蛍光ランプ開発における技術的要素 ................................................... 285
3.1.5 プレイヤーの定義 ............................................................................................... 286
3.1.6 貢献度の配分フロー ........................................................................................... 287
3.1.7 ケーススタディ ................................................................................................... 289
3.2

液晶テレビ .................................................................................................................. 297

3.2.1 省エネ量の定義 ................................................................................................... 297
3.2.2 液晶テレビの構成部品 ....................................................................................... 297

3.2.3 プレイヤーの定義 ............................................................................................... 298
3.2.4 貢献度の配分フロー ........................................................................................... 298
3.2.5 ケーススタディ ................................................................................................... 300
3.3

電球形蛍光ランプと液晶テレビにおける貢献度の比較 ...................................... 308

3.3.1 全構成要素への貢献度配分比率 ....................................................................... 308
3.3.2 プレイヤーへの貢献度配分比率 ....................................................................... 309
3.4

データセンタ .............................................................................................................. 310

3.4.1 省エネ量の定義 ................................................................................................... 310
3.4.2 データセンタの構成要素 ................................................................................... 310
3.4.3 データセンタの省エネ項目 ............................................................................... 310
3.4.4 プレイヤーの定義 ............................................................................................... 312
3.4.5 貢献度の配分フロー ........................................................................................... 316
3.4.6 ケーススタディ ................................................................................................... 317
3.5

サーバ .......................................................................................................................... 334

3.5.1 省エネ量の定義 ................................................................................................... 334
3.5.2 省エネ対策の分類 ............................................................................................... 335
3.5.3 消費電力量の算出 ............................................................................................... 336
4.

企業貢献度評価手法検討のまとめ................................................................................ 337

第6部

海外のグリーン IT に関する取り組み調査 ......................................................... 338

1.

調査の背景........................................................................................................................ 338

2.

米国における取り組み.................................................................................................... 343
2.1

2.1.1

DOE ....................................................................................................................... 343

2.1.2

EPA ........................................................................................................................ 350

2.2

3.

政府および政府系機関による取り組み .................................................................. 343

民間レベルでの取り組み .......................................................................................... 357

2.2.1

The Green Grid ...................................................................................................... 357

2.2.2

Climate Savers Computing Initiatives ................................................................... 365

2.2.3

Digital Energy Solutions Campaign (DESC) ........................................................ 371

EU における取り組み...................................................................................................... 374
3.1

政府および政府系機関による取り組み .................................................................. 374

3.1.1

EU Code of Conduct on Data Centres ................................................................... 377

3.1.2

Code of conduct on broadband equipments........................................................... 384

3.1.3

Code of Conduct on Energy Efficiency of External Power Supplies .................... 390

3.2

民間レベルの取り組み .............................................................................................. 393

3.2.1

ICT4EE フォーラム............................................................................................ 393

3.2.2

Global e-Sustainability Initiative (GeSI) ............................................................... 394

3.2.3

BITKOM ............................................................................................................... 399

3.2.4
4.

シンガポールの取り組み................................................................................................ 401
4.1

政府および政府系機関による取り組み .................................................................. 401

4.2

民間レベルでの取り組み .......................................................................................... 406

4.2.1
5.

Grid Computing Now KTN/ BCS/ Intellect .......................................................... 400

Singapore Infocomm Technology Federation(SiTF) ......................................... 406

韓国の取り組み................................................................................................................ 408
5.1

政府および政府系機関による取り組み .................................................................. 408

5.2

民間の取り組み .......................................................................................................... 411

5.2.1 韓国グリーンビジネス IT 協議会...................................................................... 411
6.

その他アジア諸国における取り組み ............................................................................ 412

7.

ITU における取り組み ................................................................................................... 415

8.

海外のグリーン IT に関する取り組み調査まとめ ...................................................... 418

おわりに................................................................................................................................... 420

はじめにグリーン IT 推進協議会調査分析委員会の活動は、2008 年 2 月のスタートから 2010 年 4
月で約 2 年が経ちました。2008 年の 2 月に協議会が設立され、同時に具体的なグリーン ITの貢献量や省エネ評価の指標、さらに海外のグリーン IT 活動の調査を行うために、本委員会が設置されました。今日まで、グリーン IT に関する多くの方々、多くの関係団体の方々に支えられ、先進的な取り組みと研究成果を世に問うことができるところまで成長することができました。支えて頂いた皆様に感謝を申し上げます。
今回、2008 年度の成果をもとにさらに活動の内容を拡充させ、2009 年度に調査検討を進めてきました内容がまとまりましたので、2009 年度調査分析委員会報告書として提供いたします。
世界全体の温暖化防止の動きは、この 1 年で大きく進展をしたと考えています。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、世界全体の目標となりました。また、2009 年 12 月にコペンハーゲンにおいて開催されました COP15 の会議では、ポスト京都議定書の枠組みの議論が行われました。残念ながら全体の枠組みの合意や新たな議定書の合意までは、到達できませんでした
が、世界の多くの国が温暖化ガス排出削減への取り組むべき目標を掲げるためのコペンハ
ーゲン・アコードが提案され、日本、米国、EU などの先進国に加え、多くの新興国や途上国が自国の温暖化ガス排出に関する定量的な目標を宣言するところまで来ています。世界全体で経済活動を健全に保ちながら、温暖化ガスの削減を実現するという目標は大変に厳しいものですが、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により、実現可能であると考えています。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とともに、社会の価値観を変えることが重要です。この価値観や社会の変革を実現するために、グリーン IT は大きく貢献することが期待されています。
グリーン IT 推進協議会調査分析委員会では、2008 年度の調査から、一貫して、このグリーン IT の貢献量の定量的な評価にスポットを当てて、検討を進めてきました。温暖化対策
において、より重要になるのが『世界が、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』、『世界の技術・資金・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す。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、『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』というグリーン IT に関する施策の持つ貢献量、ポテン
シャル量を定量的に調査研究してきました。
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ます。これは最も基盤となる活動ですので、継続的な削減努力が1必要ですが、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といわれています。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られます。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っています。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ました。
2009 年度は、委員会の活動として課題別に３つのワーキンググループ (WG) を設置し、５つのテーマにフォーカスし、検討を進めてきました。WG１は、2008 年度に複数の WGで検討してきた『IT 機器自身の省エネ』、『IT ソリューションの活用による社会全体の省エネ』さらに『海外のグリーン IT の調査・分析』の 3 つをテーマに、検討を進めました。現
在、グリーン IT に関する活動は、全世界に広がりつつあります。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ます。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ます。
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ます。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、調査検討を進めました。
WG2 は、2008 年度にサブワーキンググループとして検討を進めてきた、『データセンタ
に関する省エネ』をさらに強化し、2008 年度に新規に提案した『DPPE（Datacenter Performace
Per Energy）』を集中的に調査検討する WG として独立したグループとしました。
WG3 では、2008 年度に継続して『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』に関する調査分析をテーマとしました。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ます。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寄与を可視化することは、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ます。
グリーン IT 推進協議会の調査分析委員会は、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ました。また、この貢献量については、
将来の貢献量の予測を行ってきましたが、2008 年度に実施しました 2025 年および 2050 年
における貢献量に続いて、重要な目標年度である 2020 年度についても、2025 年度及び 2050
年度のデータを元に、補間的に推定を行いました。今回の調査分析委員会 2009 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すが、グリーン IT に関する全体の流れおよび評価手法に関する定義の理解を深めるために、グリーン IT に関する2

多くの定義、評価手法、データ、評価事例、そして予測結果などの 2008 年度の検討結果および試算結果についても、各章に継続して掲載しています。2009 年度版の報告書のみをご覧になる方にも、グリーン IT に関する検討内容が、体系的にすぐに理解できるように配慮したものにいたしました。
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。そして、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、調査結果をまとめました。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ありません。2008 年度そして 2009 年度の検討結果は、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ます。
調査分析委員会の活動を推進する上で、経済産業省商務情報局情報通信課、（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、2008
年度に引き続き、2009 年度も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、３つのワーキンググループの主査およびメンバーの方々には、調査・検討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。また、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、経済産業省資源エネルギー庁、電機・電子温暖化対策連絡会、国立環境研究所、産業環境管理協会の方々からは、直接的な知見を多く頂きました。あらためて、深く感謝いたします。
今後、本調査分析委員会は、グリーン IT のもつ大きなポテンシャルについて定量的な調査を継続するとともに、これらを現実の世界に提供・普及させるための仕組み作りにも貢献していきたいと思います。本報告書の内容が、低炭素社会の実現に向けて各分野で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。
2010 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）

上苙

健（株）ＮＴＴデータ

永田一郎

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

村瀬嘉史

沖電気工業（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）前川均(株) 日立製作所

小田切充

富士通（株）

端谷隆文

富士通（株）

波多野太郎(株) 村田製作所

太田完治

三菱電機（株）村田謙一

三菱電機（株）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

委

員

4

オブザーバー

椎野孝雄（社）情報サービス産業協会（ＪＩＳＡ）（株）野村総合研究所

鞆和美（社）日本電気計測器工業会（ＪＥＭＩＭＡ）

若狭

裕（社）日本電気計測器工業会（ＪＥＭＩＭＡ）

伊藤智（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

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

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

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

村瀬憙史

沖電気（株）小黒由貴子（株）大和総研

小林

由典

（株）東芝

吉田

稔

日本アイ・ビー・エム（株）

高田典子

日本電気（株）中山憲幸

日本電気（株）小河晴樹

パナソニック（株）

前川均（株）日立製作所

藤田誠一（株）日立製作所

村田英己

富士通（株）

成岡剛

富士通（株）小田切充

富士通（株）

村田謙一

三菱電機（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）、オブザーバー（株）野村総合研究所
若狭裕（社）日本電気計測器工業会（ＪＥＭＩＭＡ）

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

6

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

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

椎野孝雄（社）情報サービス産業協会（ＪＩＳＡ）（株）野村総合研究所

オブザーバー早川勇（株）大和総研

石橋豊（株）大和総研

成田

出

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

八木悟

富士通（株）

朽網

道徳

富士通（株）永薗宏

富士通（株）小田切充

富士通（株）

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

内條秀一（独）新エネルギー・産業技術総合開発機構

福田次郎

日本データセンター協会（ＪＤＣＣ）

伊藤智（独）産業技術総合研究所（ＡＩＳＴ）

7

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

竹山

典男

（株）東芝

前川

均

（株）日立製作所

徳永良一

富士電機ホールディングス（株）

永田一郎

アルプス電気（株）

田中靖夫

アルプス電気（株）

澤田充弘

横河電機（株）小黒由貴子（株）大和総研

胡勝治

富士通（株）所寛

シャープ（株）染矢哲宏

沖電気工業（株）

臼井規善（株）ＮＴＴデータ

原田彩子（株）ＮＴＴデータ

中山憲幸

日本電気（株）東典弘（株）村田製作所

小河晴樹

パナソニック（株）

小野田

弘士

早稲田大学

中島

崇史

早稲田大学

調査委託

8

全体の要旨
１．調査の背景（第１部）
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。
2008～2009 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 2009 年度の調査・研究結果を取りまとめたものである。

9

２．IT 自身の省エネ効果計測・予測（第 2 部）
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
消費量

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

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10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。2020 年のエネルギー消費量は、2005 年・2025 年・2050 年のエネルギ
ー消費量からの推定値である。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 t-CO2 に増加する
ところ 0.2～0.7 億 t-CO2 の削減が期待され、世界全体では 12.0～34.0 億 t-CO2 のうち 3.6～11.6 億 t-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
シナリオＢ
シナリオＣ

普及率高・IT 機器の電力増加率高
普及率中・IT 機器の電力増加率中普及率低・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。0.4 は、現状の非化石電源比率・発電効率を据え置きした場合、0.2 は比率・効率が今後向上すると仮定した場合である。

11

世界

日本

世界

200,000

7,000
6,000
5,000

1,746

1,293

4,000

4,039
GIT効果
技術革新時

3,000
2,000

3,266

3,728

3,690

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）

8,000

シナリオＡ

0
2020

2025

84,024
41,71952,202

2005

2020

56,564
2025

日本

世界

2050

200,000

6,000
5,000
4,000

1,068

1,409

3,526

3,529

2,858

GIT効果
技術革新時

3,000
3,266

1,000

2,683

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）

28,542

18,60950,000（年）

150,000
81,720100,000
23,374

15,67750,00036,90846,260

2005

2020

GIT効果
技術革新時

49,99972,355

0

0
2005

2020

2025

2050

2025

シナリオＣ

（
普及率低・
電力増加率低）

（年）

（年）

日本

世界

2050

200,000

8,000
エネルギー消費量（億kWh/年）

GIT効果
技術革新時

（年）

7,000

7,000
6,000
5,000
4,000

900

1,182

3,345

3,318

2,344

GIT効果
技術革新時

3,000
2,000

108,232

100,000

2050

8,000

2,000

150,000

0
2005

3,266

1,000

2,598

0

エネルギー消費量（億kWh/年）（
普及率高・
電力増加率高）日本

150,000

100,000

60,654
11,992

17,74831,18939,26042,3472005

2020

50,000

GIT効果
技術革新時

59,664

0
2005

2020

2025

2050

（年）

2025

2050

（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。

12

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

746

508
2005

1,315

1,473

1,129

2025

2050

2020

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

522
508
2005

1,151

2,057

1,274

951

2025

2050

2020

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
2005

1,543

353

508

970

1,063

865

2025

2050

2020
（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13

３．データセンタの省エネ効果計測・予測（第 3 部）
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。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。2020 年の電力消費量は、2005 年・2025 年・2050 年の電力消費量から推定した。
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。
日本

世界

データセンタ（日本）

データセンタ（世界）30,000

1,200
1,000
800
1,030

600
400

443

330

200
0

146

159

2,005

2020

161

140

2,025

2,050

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)

1,400

25,00020,00015,00022,508

GIT効果
技術革新

10,000
5,000
0

5,557

3,584
1,425

1,831

2,005

2020

1,992

3,034

2,025

2,050

（年）

（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。

14

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、グリーングリッドが開発した Power
Usage Effectiveness (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、グリーン IT 推進協議会では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。DPPE の計算方法を定義し、実際のデータセンタを事
例に計算を行った。
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量）/（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。そこで、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
ITEU （IT

Equipment

算出式

対応する取り組み＝データセンタの IT 機器利用率

・IT 機器の有効利用＝IT 機器の総定格能力・省エネ型 IT 機器の

Utilization ）ITEE （IT

Equipment

Energy Efficiency）
PUE（Power Usage

Effectiveness）
GEC（GreenEnergy Coefficient）／IT 機器の総定格消費電力

導入＝データセンタの総消費電力

・ファシリティの電力／IT 機器の総消費電力削減＝グリーン（自然エネルギー）電力／

・グリーン電力利用

データセンタの総消費電力

これらのサブ指標を使用して、DPPE は、
DPPE ＝ｆ ( ITEU, ITEE, PUE, 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 ＝ ITEU× ITEE × 1/PUE ×1/(1-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。

15

新指標の計算例
実際のデータセンタ例で DPPE を計算した。ITEU=0.36、ITEE=3.9、PUE=1.6、GEC=0.062、
DPPE の値は 0.936 となり、実際のデータセンタで計算可能な指標であることを示した。
世界への普及DPPE の開発について、日米欧ワークショップで議論をおこない、データセンタのエネル
ギー効率指標検討の方向性について合意すると共に、今後も議論を続けていくことで合意した。また、欧州・アジア諸国での普及活動を実施した。2010 年 2 月には、ベルギー・ブリ
ュッセルの ICT4EE 会合において、DPPE の紹介を行った。また、同じ 2 月にシンガポールとタイ・バンコクでおこなわれたグリーン IT セミナーにおいても DPPE の紹介を行った。

16

４．IT による省エネ効果計測・予測（第 4 部）
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
FEMS、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。

17

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5。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 t-CO2/年]

IT ソリューショ
ン

日本

世界

2005

2020

2025

2050

2005

2020

2025

2050

年

年

年

年

年

年

年

年

BEMS

57

546

650

630

549

6524

8,631

20,218

ペーパーレスオ

1

14

17

14

10

179

224

340

TV 会議

140

250

270

220

1,357

4928

5,913

8,970

SCM（共同配送）

34

178

222

410

188

1060

1,400

3,555

HEMS

－

157

189

164

－

719

935

1,798

ITS（デジタコ）

200

730

842

821

1,102

7510

9,491

17,989

テレワーク

19

92

110

142

71

645

924

3,110

電子カルテ

22

27

28

28

124

392

457

556

フィス

※この表の値は、各社の事例を元に作成したものであるため、原単位は現在の値に近い

52020 年の貢献量値は、2005 年・2025 年・2050 年の値からの推定値

18

５．2020 年におけるグリーン IT 効果のまとめ
今回の報告は、2008 年度にまとめたグリーン IT の省エネ効果のものさしと 2025 年、2050年の予測の分析結果をもとに、2020 年におけるグリーン IT の定量的効果について新たにまとめたものである。2020 年におけるグリーン IT の効果に関する検討結果を以下に示す。
本検討は、電機電子業界の最新の検討データ、さらに調査分析委員会の各委員の知見、各企業の分析をもとに総合的に検討したる。また、グリーン IT に関しては、各製品の省エネ
性能の推移と予測、普及率や社会行動変化の予測を一定のシナリオのもとに算出したものである。しかし、限られたデータからの試算の結果であり、より確かな予測にするためには、
今後さらに詳細の検討が必要であることに注意いただきたい。また、今回のグリーン IT がCO2 削減に貢献する部門については、以下の注意が必要である。
・

オフィスにおけるワークスタイルを変えるソリューションなどの効果では、その業務改善による電力消費の削減だけでなく、ペーパーレス化による紙の使用量の削減の効
果があり、これが産業部門の CO2 削減に貢献すること、あるいは人の無駄な移動の削減による運輸部門の CO2 削減に貢献することなど、施策を実施する分野と直接CO2 削減の効果が発生する分野が異なる例がある。

今回の 2020 年におけるグリーン IT の CO2 削減貢献量の試算の結果、日本では of IT に関して、IT 機器の省エネでは 5.7～11.3 百万 t-CO2/年の削減、そしてエレクトロニクス機器の省エネでは 11.9～23.8 百万 t-CO2/年の削減の可能性があると考えられる。一方、世界全体では、of IT に関して、IT 機器の省エネでは機器単体では 87～171 百万 t-CO2/年の削減、そしてエレクトロニクス機器の省エネでは 293～576 百万 t-CO2/年の削減の可能性があると考えられる。
IT を活用し、社会のいろいろな分野で広くワークスタイル、ライフスタイル、ものの作り方や資源の利用のスタイルを変えることによって、さらに IT 技術が様々な先端機器に組み込まれることによって直接・間接的に CO2 削減に貢献する by IT については、2020 年の日本においては全体で 68～137 百万 t-CO2/年の削減に貢献できるポテンシャルを持っている。この中で、産業は 7～14 百万 t-CO2/年、業務は 9～18 百万 t-CO2/年、家庭は 16～32 百
万 t-CO2/年、運輸は 36～73 百万 t-CO2/年の削減ポテンシャルをもっている。一方、世界全体でみると、日本の約 28 倍の 2041～4009 百万 t-CO2/年の削減に貢献する。この中で、産業は 140～276 百万 t-CO2/年、業務は 122～239 百万 t-CO2/年、家庭は 200～393 百万 t-CO2/
年、運輸は 1578～3101 百万 t-CO2/年の削減の可能性をもっている。削減に貢献する IT ソ
リューションは、業務部門では、BEMS、テレワーク、TV 会議など、家庭部門では、HEMS,
オンラインショッピングなど、運輸部門では、ITS,
ジメントなどが上げられる。

19

エコドライブ、サプライチェーンマネ

【試算結果】（１）グリーン IT（of IT 関連）の貢献量の試算
グリーン IT の貢献量の予測（IT 関連、日本）
62020 年 BAU

2020 年 GIT（百万 t-CO2/年）

削減効果

備考

導入後
IT 機器関係 5 品目

21.6～43.3

13.4～26.8

8.2～16.5

シナリオ A（機器単体）

17.2～34.3

11.5～23.0

5.7～11.3

シナリオ B

12.9～25.8

9.4～18.7

3.5～7.1

シナリオ C（ファシリティへの15.9～31.7

10.1～20.2

5.7～11.5

シナリオ A

寄与分 1）

12.5～25.1

8.7～17.4

3.8～7.7

シナリオ B

9.8～19.6

7.2～14.5

2.6～5.1

シナリオ C29.7～59.4

20.2～40.4

9.5～19.0

シナリオ B

合計

・電力 CO2 排出係数を 0.2－0.4 kg-CO2/kWh と幅を持たせて、試算したもの。
・IT 機器関係 5 品目：PC、サーバ、ストレージ、ネットワーク機器、ディスプレイ
・ファシリティ：データセンタおよびサーバルームの空調、照明、電源装置等の電力
グリーン IT の貢献量の予測（IT 関連、世界）2020 年 BAU

2020 年 GIT（百万 t-CO2/年）

削減効果

備考

導入後
IT 機器関係 5 品目

373～733

257～505

116～228

シナリオ A（機器単体）

308～604

221～434

87～171

シナリオ B

243～477

182～357

61～120

シナリオ C273～36194～38179～155

シナリオ A

226～443

167～32859～115

シナリオ B

185～363141～276

44～87

シナリオ C533～1048

388～762

146～286

シナリオ B（ファシリティへの
1

寄与分 ）
合計

・電力 CO2 排出係数を 0.28－0.55 kg-CO2/kWh と幅を持たせて、試算したもの。

6

Business As Usual (BAU)は第 2 部の「ベースライン」と同義である。
20

グリーン IT の貢献量の予測（エレクトロニクス関連、日本）
2020 年 BAU
エレクトロニクス 5品目（百万 t-CO2/年）

2020 年 GIT 導入後削減効果

62.2～124.4

50.3～100.6

11.9～23.8（家庭：24.5～49.1）（家庭：20.2～40.3）（家庭：4.4～8.9）（業務：37.7～75.3）（業務：30.1～60.3）（業務：7.5～14.9）

・エレクトロニクス 5 品目：民生家庭・業務のテレビ, DVD, 照明機器、冷蔵庫、空調
グリーン IT の貢献量の予測（エレクトロニクス関連、世界）2020 年 BAU
エレクトロニクス（百万 t-CO2/年）

2020 年 GIT 導入後

1201～2359

907～1782

削減効果
293～576

5 品目※データセンタの省エネにおいては、本来ファシリティの効率向上も重要である。ファシリ
ティの効率向上効果も含めたデータセンタの省エネは、2020 年の日本で 13.2 百万 t-CO2/年
トン、世界で 143.4 百万 t-CO2/年と予測される。
グリーン IT の貢献量の予測（データセンタ、日本）
2020 年 BAU

2020 年 GIT 導（百万 t-CO2/年）
削減効果

入後
データセンタ（ファシリ

9.8～19.6

3.2～6.4

6.6～13.2

ティの改善効果も含む）
グリーン IT の貢献量の予測（データセンタ、世界）2020 年 BAU

2020 年 GIT 導（百万 t-CO2/年）
削減効果

入後
データセンタ（ファシリ

152～298

51～101

ティの改善効果も含む）

21

100～197

（２）グリーン IT（by IT）の貢献量の試算
グリーン IT の貢献量の予測（by施策

IT 、日本および世界）

主なソリューション

対策部門（百万 t-CO2/年）

2020 年

2020 年

GIT 導入効果

GIT 導入効

(日本)

果
(世界)

産業部門

7～14

140～276

・BEMS（ビル・エネルギー管理システム）

9～18

122～239

・テレワーク、TV 会議、ペーパレスオフィス

含む他部門

・HEMS（住宅のエネルギー管理システム、含むデ

16～32

ジタル家電など）

含む他部門

・高性能ボイラー、省エネ設備
・エネルギー管理、省エネ事業など

業務部門
家庭部門

200～393・オンラインショッピング、コンテンツの電子化・再生可能エネルギーの導入、スマートグリッド
運輸部門

・自動車の燃費向上

36～73

・ITS（ETC、VICS）、エコドライブ

含む他部門

1578～
3101

・流通の効率化（SCM・積載率の向上など）
68～137

合計

2041～
4009

（万 t-CO2/年）

各ソリューションの普及による効果の試算
2020 年 GIT 導入効果

2020 年 GIT 導入効果

(日本)

(世界)

BEMS

546

6524

ペーパーレスオフィス

14

179

TV 会議

250

4928

SCM（共同配送・積載効率

178

1060

HEMS

157

719

ITS（デジタコ）

730

7510

テレワーク

92

645

電子カルテ

27

392

の向上）

・本表は、第 4 部の結果から 2020 年の値を抜粋したものである。

22

（３）2020 年におけるグリーン IT による CO2 削減貢献の割合（日本）グリーン IT の貢献（百万 t-CO2/年）

グリーン IT

グリーン IT（of IT）（BY IT）
7～14

産業部門
家庭部門

4.4～8.9

16～32(含む産業部門)

業務部門

17.0～33.9*

9～18(含む産業部門)
36～73

運輸部門

(含む産業部門)
21.4～42.8

合計

68～137＊IT 用ファシリティの省エネ効果を含む【試算に当たっての注意書き】
1. IT 機器の省エネがファシリティの負荷削減につながり、結果としてファシリティのエネ
ルギー消費量も削減される点を考慮した値。ファシリティ（空調）自体のエネルギー効率向
上効果は含まない。
2. 削減量の幅は 2020 年の電力排出係数について 0.2～0.4 kg-CO2/kWh の幅とする想定を仮定しおたものである。0.4 は、現状の非化石電源比率・発電効率を据え置きした場合。0.2
は比率・効率が 2020 年までに向上するものと仮定した場合。また、by IT の試算結果における下限値は、電力以外の by IT の試算に必要な原単位（紙。資源、移動、スペース、通信など）も 2020 年に電力 CO2 排出係数と同程度の改善が進むと仮定した場合に相当する。

23

６．企業環境貢献度評価手法検討（第 5 部）
地球温暖化対策として、省エネ型製品・サービスの普及・促進がますます重要になる中、部品・素材メーカを含め、それらを供給する企業の製造時の CO2 排出量は増加する傾向にある。このような現状に対して、使用時の省エネ化に対する製造に係る企業の貢献度を定量的に評価する手法は、ほとんど検討されていない。ここでは、部品・素材メーカを含めた製造に係る企業の、使用時の省エネ効果に対する貢献度を明らかにする手法の開発を行った。
省エネ貢献度定量評価手法の検討状況
省エネ効果には、of IT（製品・サービス自体の省エネ化）と by IT（製品・サービスの利用による省エネ化）の 2 種類が挙げられる。
ここでは、前者の of IT に関する企業の貢献度を定量的に評価する手法の開発を行った。
本年度は、電球、液晶テレビ、データセンタ、サーバを例にケーススタディを行うことで、貢献度の推定を行った。
評価手法の考え方
新旧の製品・サービスを比較することで、省エネ効果を決定し、評価手法として、以下の2 案を検討した。
（評価手法Ⅰ）
広義に低炭素社会への貢献を考えた場合（評価手法Ⅱ）
狭義に直接的な省エネへの貢献を考えた場合前者における省エネ効果に対する貢献度の配分の観点は、「方式開発」、「改善」、「全構成
要素」であり、後者においては「方式開発」、「改善」と定義した。
用語
方式開発
改善
全構成要素

定義
省エネ達成に方式の変更な
ど大きな技術革新を伴う製品開発
省エネ達成に係わる通常の製品改良製品を形作るのに必要な全
要素

評価手法Ⅰ

評価手法Ⅱ

○

○

○

○

○

×

なお、省エネ効果の算出方法が新旧比較により決定されることから、全構成要素、すなわ
ち製品に係る全企業に対して貢献度を配分することは、理論的に矛盾した点も含んではいる。
しかし、各社へアンケートやヒアリングを行った結果、使用時の省エネ効果に対する貢献は全企業にあるとの考えも少なからずあり、全企業に貢献度を配分する手法の検討が求められ
ている。

24

ケーススタディの例
評価手法Ⅱで行った電球形蛍光ランプの例では、省エネ効果に対する貢献度はセットメ
ーカ 40%、部品メーカ 21%、製造設備メーカ 14%、素材メーカ 13%、パテント保有者 12%という推定結果となり、本評価手法の一つの目的である「部品・素材メーカ等を含めた企業の貢献度を定量的に評価すること」を達成した。
今後への提言本年度は評価手法として 2 手法の検討を行った。この背景としては、製造によって必ず排出される CO2 に対する説明責任が今後問われるといった意識が挙げられる。今後は、必ず排出される CO2 に対する考え方などを整理していくことが必要である。そのことにより、より関係主体の同意が得られる評価手法の確立が可能になると考える。

25

７．海外のグリーン IT 関連政策等調査（第６部）
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・調査分析委員会では、世界におけるグリーン IT への取り組みの調査のため、2008 年度の調査に引き続き、2009 年 9 月～11 月にかけて米国、EU、シンガ
ポール、韓国等における政府、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

Digital Energy Solutions Campaign(2) EU における取り組み

Code of Conduct on Data Centres

Code of Conduct on Broadband equipment



Code of Conduct on External power supplyGlobal e-Sustainability Initiative

ICT4EE

BITKOM

Grid Computing Now KTN/BCS/INTELLECT(3) シンガポールにおける取り組み
Singapore Infocomm Technology Federation (SiTF)(4) 韓国における取り組み

韓国グリーンビジネス IT 協議会(5) その他アジア諸国の取り組み(6) ITU における取り組み

26

第1部
1.

調査の背景

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7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87

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）
8
環境省 HP (http://www.env.go.jp/earth/ondanka/ghg/index.html)

27

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。

日本の部門別CO2排出量

産業部門におけるCO2排出量(対象25業種)

その他
エネルギー転換
6%

6%

ＩＴ産業 5.2%

運輸
20%

家庭
14%
産業
33%

業務
19%

ＩＴ産業1.4%1（出典）日本の温室効果ガス排出量データ（1990～2008年度） 確定値（出典） 産構審・中環審 自主行動計画フォローアップ専門委員会
2009年度自主行動計画評価・検証 結果及び今後の課題等（案）1) 農林・水産・食糧品・他業種・中小製造業を除く産業部門（エネルギー起源）が全CO2排出量に占める割合（26.5%）にIT産業が産業部門(右図。対象25業種)において占める割合(5.2%）をかけて算出。

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。

28

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
All Rights Reserved, Copyright © ＧＩＰＣ ２００９

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）。

29

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、2008～2009 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

2009 年度の調査分析委員会は、ミッションに合わせて 3 つのワーキンググループ(WG)体制で活動を進めてきた。WG1 では、IT 機器自身の中長期の貢献量の予測、IT による社会のフィールドでの貢献量の検討、海外のグリーン IT に関する活動や政策の調査を検討した。
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、WG2 で検討をおこなった。そして、WG3 では、企業の環境貢献度をいかに評価するか、という課題に取り組んだ。
本報告書は、2009 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

30

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、アメリカ、EU（ドイツ、イギリス）、シンガポール、韓国など海外における取り組
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。
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
-1000

2006

2010

2015

2020

2025

-2000
-3000
-4000
-5000
-6000

日本
ITによる社会の省エネ効果
4900億kWh（1.0-2.0億トンーCO2） 削減
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）31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）

32

第2部
1.

IT 自身の省エネ効果計測・予測

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。本年度は、2008 年度に予測した 2025 年、2050 年の試算をベースに 2020 年の予測を行った。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9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9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。

33

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10を、エネルギー効率を示す指標として示した
11。
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。

10

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。
11
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。

34

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」）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

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

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

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

1台あたりの消費電力

照明機器1)
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

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

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

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

35

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12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

12

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

36

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13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）14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。

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15。

13
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)
14
表 2.5-1 参照
15
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

37

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16。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17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18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19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20。
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21。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、
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22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23から将来の各国・地域の PC 普及率を予測し、人口の予測値 23 とあわせて将来(http://www.tis.co.jp/news/2002/pdf/020802_2.pdf)
16
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)
17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
18
総務省、情報通信白書 各年版
19
省エネルギーセンター、2008：省エネ性能カタログ 2008 年冬版
20
IDC, 2008： プレスリリース
21
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.
22
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.
23
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)

38

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
24

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。

24

総務省,

2008：平成 19 年通信利用動向調査

39

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40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25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26に今後のサー
バ性能の動向予測27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 27 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28。また、デジタル情報量は継続して増加傾向にあり、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
29

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

25

U.S. Environmental Protection Agency, 2007：Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency
Public Law 109-431.
26
Koomey, J. G., 2007：Estimating Regional Power Consumption by Servers: A Technical Note.
27
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
28
Koomey, J. G., 2007：Estimating Total Power Consumption by Servers in the U.S. and the World.
29
IDC, 2007：膨張するデジタルユニバース

41

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30 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 30 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31。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。

(http://japan.emc.com/collateral/analyst-reports/expanding-digital-idc-whitepaper.pdf)
30
Koomey, J. G., 2007：Estimating Regional Power Consumption by Servers: A Technical Note.
31
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.

42

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。

43

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

44

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32。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33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34から 1 台あたり 28W35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36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37こと、技術ロードマップ38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39から、2025 年における SAS、SATA の 1 台あた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

32

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
34
U.S. Environmental Protection Agency, 2007：Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency
Public Law 109-431.
35
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。
36
ASHARE, 2005: Datacom Equipment Power Trends and Cooling Applications
37
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)
38
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
39
IBM：HDD 選択ガイド(www-06.ibm.com/jp/servers/eserver/xseries/system/pdf/hdd_guide.pdf)
3345

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40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% 41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42）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43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。

40
41

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42

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
43
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.

46

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。

47

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
9

0

2005

24

32

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

48

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44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45。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 44 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 44 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46ことから、
過去 5 年の出荷台数47を積算して推定した。
ルータ・スイッチの予測シナリオを図 2.4-7 にまとめた。

44

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
45
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)
46
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)
47
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）

49

（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。

50

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

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–

消費電力 1,720W

–

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

48,968113,880

2,595

96,681

224,840

1,038

38,672–

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–

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–

消費電力がベースライ
ンの40%になると想定転送速度が現在のトレンドで
増加
–

–

ベース
ライン

ベース
ライン

171

9

35

741

14

35

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–

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–

消費電力がベースライ
ンの40%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–

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–

消費電力がベースライ
ンの40%になると仮定

前提

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

消費電力 4,000W

L3スイッチ
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–

消費電力がベースライ
ンの40%になると仮定

家庭向け無線LANルータ–

消費電力がベースライ
ンの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51

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）

52

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48。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49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48

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)
49

53

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 50。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50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。

50

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

54

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

55

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51、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52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53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54ことから、2005 年のテレビ視聴
時間は 4.5 時間55、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）56分の出荷台数57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。

51

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
53
インターネットコム, 2008：テレビに関する調査
54
総務省：各年版情報通信白書
55
資源エネルギー庁、2008：省エネ性能カタログ 2008 冬版
56
内閣府：消費動向調査
57
電子情報技術産業協会 ＨＰ
5256

1台あたり年間
電力消費量

分類

前提

(kWh/年)
2005年

ベース
ライン

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）
130

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：

ベース
ライン

液晶（42インチ）、4時間/日使用
182

–

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。

57

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

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
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

58

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58。
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59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60。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61。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

58

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
60
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61
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
59

59

間 0.5 時間、待機時間 20.5 時間62）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 2.4-13：62–

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

60

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

2005

2025

2050

0
（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

61

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63。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64。
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)65分の出荷台数66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67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。

63

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
65
内閣府, 各年版：消費動向調査
66
日本電機工業会, 2007：白物家電 7 品目の世界需要予測
67
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
6462

1台あたり年間
電力消費量

分類

2005年

ベース
ライン

先進国

発展途上国

(kWh/年)
日本：
632
世界：
650

(kWh/年)

ベース
ライン
2025年
技術革新

前提
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

650

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

ベース
ライン

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

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：
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
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

容量300Lを仮定–

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。

63

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

7,434

2005

2025

6,962

(2000レベル）
GIT効果
技術革新

3,186
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

64

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68。
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69）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70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71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。

68

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
70
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
71
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―
69

65

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72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72

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～

66

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。

67

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68

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73。
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74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75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 9：176）。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）。

73

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
75
日本冷凍空調工業会, 2008：統計データ(http://www.jraia.or.jp/frameset_statistic.html)。
2007：白物家電 7 品目の世界需要予測
76
日本冷凍空調工業会, 2008：統計データ(http://www.jraia.or.jp/frameset_statistic.html)
74

69

日本電機工業会,

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。

70

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。

71

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）

72

エアコン（世界）エネルギー消費量（億ｋWh/年）

30,00025,000

5,521

20,00015,000

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

73

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 品目の予測結果に対して、(1) 予測の不確実性と(2) 2020

年の電力消費量の 2 点を検討すると共に、全体の結果をとりまとめた。
（1）予測の不確実性検討
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。
（2）2020 年の電力消費量予測
2020 年は、CO2 排出削減を検討するうえで、中期的に重要なマイルストーンである。そこで、2005 年・2025 年・2050 年の結果を用いて 2020 年の電力消費量とエネルギー削減効
果を追加で推定した。推定は、両端の 2 次導関数をゼロとした 3 次スプライン補間を 2005
年、2025 年、2050 年の電力消費量予測値に適用することでおこなった。予測結果は図 2.5-1～2.5-8 に示すと共に、表 2.5-2 にとりまとめた。また、CO2 削減量に換算した結果を表 2.5-3にまとめた。

74

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

ボリュームサーバ

2.5%

1.5%

0.75%

6%

3%

1.5 %

6%

3%

1.5%

高

中

低

サーバ 1 台に対す

2025 年：2025 年：2025 年：

るストレージ台数

7.3 台／サー

5.3 台／サーバ

3.3 台／サーバ 1

バ1台

1台

台

2050 年：2050 年：2050 年：

15 台／サー10 台／サーバ

5.8 台／サーバ 1

バ1台

1台

台

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
ストレー

1 台あたり消費電ジ

力増加幅
普及数（PC・サー
バ普及数）

・次頁に続く77

詳細は付録 A.2 を参照

75

・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%

高

中

低

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

高

中

低

普及率

高

高

低

中

低

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

高76

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78。
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）
以上を CO2 排出量に換算79すると、日本では 2025 年時点に 0.9～2.0 億 t-CO2 に増加するところ 0.2～0.7 億 t-CO2 の削減が期待され、世界全体では 12.0～34.0 億 t-CO2 のうち
3.6～11.6 億 t-CO2 の排出抑制が期待される。

78

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。
79
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。

77

世界

日本

世界

200,000

7,000
6,000
5,000

1,746

1,293

4,000

4,039
GIT効果
技術革新時

3,000
2,000

3,266

3,728

3,690

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）

8,000

シナリオＡ

0
2020

2025

84,024
41,71952,202

2005

2020

56,564
2025

日本

世界

2050

200,000

6,000
5,000
4,000

1,068

1,409

3,526

3,529

GIT効果
技術革新時

2,858

3,000
3,266

1,000

2,683

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）

28,542

18,60950,000（年）

150,000
81,720100,000
23,374

15,67750,00036,90846,260

2005

2020

GIT効果
技術革新時

49,99972,355

0

0
2005

2020

2025

2050

2025

シナリオＣ

（
普及率低・
電力増加率低）

（年）

（年）

日本

世界

2050

200,000

8,000
エネルギー消費量（億kWh/年）

GIT効果
技術革新時

（年）

7,000

7,000
6,000
5,000
4,000

900

1,182

3,345

3,318

GIT効果
技術革新時

2,344

3,000
2,000

108,232

100,000

2050

8,000

2,000

150,000

0
2005

3,266

1,000

2,598

0

エネルギー消費量（億kWh/年）（
普及率高・
電力増加率高）日本

150,000

100,000

60,654
11,992

17,74831,18939,26042,3472005

2020

50,000

GIT効果
技術革新時

59,664

0
2005

2020

2025

2050

（年）

2025

2050

（年）

図 2.5-1：10 品目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。

78

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

746

508
2005

1,315
2020

1,473

1,129

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

522
508
2005

1,151
2020

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
2005

1,543

353

508

970

1,063

865

2025

2050

2020
（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）

79

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。

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

468

サーバ

63

サーバ

607

9

ストレージ

102

ルータ
ディスプレイ7(データセンタ)146(データセンタ)1,425500

エネルギー消費量（億kWh/年）

1,000

16/ 360PC

サーバ

84/ 85ストレージ

29/141

ルータ

519

ディスプレイ

22/17（データセンタ）

ストレージ

133

ルータ

469

15/43

PC

88/110サーバ

ストレージ

34/216

ストレージ602

ディスプレイ

24/20(データセンタ)

183

201

ディスプレイ

2050年

301/ 1,180
7,502

11/31

293/192
4,436

190/557
942/1,177
386/2,430
9,009/3,003
311/264
2,006/7,186
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

1,530

(データセンタ)

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
PC

811

ルータ

652

750

1,554

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

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）

81

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

サーバ

ルータ

20,000231/435（データセンタ）1,993

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000

2025年

10,000

サーバ850

ディスプレイ

192

PC

200

ディスプレイ

エネルギー消費量（億kWh/年）

2020年

1,732

ルータ

0
PC

93

ストレージ

日本

世界

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0

2005年

500

1,000

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

1,500

テレビ 148

テレビ

13

家庭用録再機

家庭用録再機

1,260

照明機器

79
11,570

照明機器

423

冷蔵庫

2,749

8,185

冷蔵庫

1,062

エアコン

13,848

エアコン

エネルギー消費量（億kWh/年）
0

500

テレビ

2020年

家庭用録再機

1,255

0

269

131

75/65

照明機器

11,892

8,532

7,434

3,186

131
595

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508

1,958

2,931/1,371

2,275/6,499

テレビ

934

2,402

14,204

エアコン

6/13

196

7,392

家庭用録再機冷蔵庫

40/114

照明機器

11,495 6,408

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

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

0

冷蔵庫

413

1,233

エアコン

76/47

テレビ

9/13

冷蔵庫

2,937/ 829

エアコン

62

照明機器

2050年

107

エネルギー消費量 (億kWh/年)
500
1,000
1,500

テレビ 132
家庭用録再機

照明機器
冷蔵庫

809

エアコン

家庭用録再機

334

94

301

10,000 20,000 30,000

テレビ

家庭用録再機 10 / 11

冷蔵庫

エネルギー消費量（億kWh/年）
0

1,500

140/48

照明機器

2025年

1,000

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）

82

日本

世界

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
22

PC

322

サーバ 63

サーバ

607

9

ストレージ

93

PC

2005年

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

1,638

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)

184
1,425

エネルギー消費量（億kWh/年）
0
PC

2020年

500

エネルギー消費量（億kWh/年）
0

1,000

15/30

PC

167/321841/ 616

サーバ

75/56

サーバ

ストレージ

21/ 69

ストレージ

ルータ

448

ディスプレイ

17/13（データセンタ）

159

115

ルータ
ディスプレイ

330

2025年

13/36

1,831/ 3,584

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

141/412サーバ

931/878ストレージ

24/101

ストレージ

303/1,304

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

258/ 170

77/73

516

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）83

30,000

1,303

6,377

サーバ

ルータ

20,000241/ 697（データセンタ）

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
PC

10,000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

70

家庭用録再機

1,260

照明機器

423

冷蔵庫

2,749

テレビ

13

家庭用録再機

電力消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

1,063

エアコン

照明機器

10,019

冷蔵庫

8,185

エアコン

10,938エネルギー消費量（億kWh/年）
0500

家庭用録再機334

2025年

家庭用録再機

94

301

107

809

132/62

冷蔵庫

7,392

エアコン

12,025

269

413

115
744

131

テレビ

2050年

家庭用録再機40/114

冷蔵庫
エアコン

508

12,909

冷蔵庫

149

2,278

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

64/151
15,097

照明機器

131
595

3,186

7,434

0

家庭用録再機934
196

10,319 7,341

テレビ

6/13

照明機器

68/59

エアコン

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
1,500

1,685

2,931/1,371

照明機器
冷蔵庫

2,402

電力消費量 (億kWh/年)
10,000 20,000 30,000

0

家庭用録再機

1,233

エアコン

9,987 5,518

テレビ

9/13

照明機器
冷蔵庫

30,0002,937/ 829

照明機器

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

10,000 20,000

家庭用録再機 69/ 43

1,255

エアコン

0
テレビ

10/11

照明機器
冷蔵庫

エネルギー消費量（億kWh/年）

1,500

140/ 48

テレビ

2020年

1,000

16,312

10,443 6,962

エアコン

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）

84

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

9

ストレージ

102

ルータ

ルータ

7

ディスプレイディスプレイ146(データセンタ)(データセンタ)

PC

2020年

500

147/100

サーバ

64/ 35

サーバ

829/469

ストレージ

10/33

ストレージ

147/421

ルータ

378

ディスプレイ

4/ 8（データセンタ）

130 264

PC

92

ルータ

5,307

ディスプレイ

1,732/ 3,444

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

133/129

63/45

サーバ

917/654

ストレージ

11/47

ストレージ

172/738

ルータ

435

145

(データセンタ) 114

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

607

245/237

サーバ

1,482/1,836

ストレージ

369/3,927

ルータ
ディスプレイ8,755

13,13345/251(データセンタ) 2,765

860

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）85

30,00066/109（データセンタ）

11/11

20,000

1,083

サーバ

ディスプレイ

2050年

10,000PC

エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000

2025年

1,425

0

1,000

13/9

184

エネルギー消費量（億kWh/年）

エネルギー消費量（億kWh/年）
0

1,529

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

48

家庭用録再機

1,260

照明機器

423

冷蔵庫

2,749

テレビ

13

家庭用録再機エネルギー消費量 (億kWh/年)
010,000 20,000 30,000

1,062

エアコン

照明機器

6,318

冷蔵庫

8,185

エアコン

9,220

エネルギー消費量（億kWh/年）
0

500

冷蔵庫

1,255

334

94

301

809

エアコン

0

107

132/62

2025年

家庭用録再機

照明機器

6,349

3,396

冷蔵庫

7,392

2,402

エアコン

11,007

1,233

冷蔵庫

269

115
744

エアコン

413

131

2050年

家庭用録再機40/114

冷蔵庫

6,529

4,487

冷蔵庫

7,434

3,186

エアコン

11,935

エアコン

508

131
595

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

934
196

52/47

2,275/6,499

テレビ

6/13

照明機器

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

1,570

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

829

52/35

テレビ

9/13

20,000 30,000

家庭用録再機エネルギー消費量 (億kWh/年)
0
500
1,000
1,500
テレビ

10,000

テレビ 2,937

家庭用録再機 10/11
照明機器

エネルギー消費量（億kWh/年）

1,500

140/48

テレビ

2020年

1,000

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）

86

家庭
0

2005年

エネルギー消費量 (億kWh/年)
300
600
900

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

PC 4

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

PC 4

11

0

170

10

エネルギー消費量 (億kWh/年)
300
600
900

PC7

サーバ 0 0

2050年

0

PC

0

2025年

業務の一部

20

サーバ 71133

ストレージ 0 2

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6627

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）

87

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

114

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 0

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）88

表 2.5-2：2020 年の機器別エネルギー消費量・エネルギー削減効果
A シナリオ
日本（億 kWh/年）

ベース

世界

技術革新

GIT 効果

ライン

ベース

技術革新

GIT 効果

ライン

PC

52

16

36

666

231

435

サーバ

169

84

85

1,661

850

811

ストレージ

170

29

141

1,481

301

1,180

ルータ

652

519

133

9,032

7,502

1,530

ディスプレイ

38

22

17

485

293

192

テレビ

188

140

48

3,766

2,937

829

家庭用録再機

21

10

11

123

76

47

照明機器

1,589

1,255

334

17,903

11,495

6,408

冷蔵庫

395

301

94

9,793

7,392

2,402

エアコン

916

809

107

16,162

14,204

1,958

B シナリオ
日本（億 kWh/年）

ベース

世界

技術革新

GIT 効果

ライン

ベース

技術革新

GIT 効果

ライン

PC

45

15

30

488

167

321

サーバ

131

75

56

1,456

841

616

ストレージ

90

21

69

938

241

697

ルータ

563

448

115

7,680

6,377

1,303

ディスプレイ

30

17

13

428

258

170

テレビ

188

140

48

3,766

2,937

829

家庭用録再機

21

10

11

112

69

43

照明機器

1,589

1,255

334

15,505

9,987

5,518

冷蔵庫

395

301

94

9,793

7,392

2,402

エアコン

916

809

107

13,71012,0251,685（次頁へ続く）89

（前頁からの続き）
C シナリオ
日本（億 kWh/年）

ベース

世界
GIT 効果

技術革新

ベース

ライン

技術革新

GIT 効果

ライン

PC

21

13

9

247

147

100

サーバ

99

64

35

1,299

829

469

ストレージ

44

10

33

568

147

421

ルータ

470

378

92

6,390

5,307

1,083

ディスプレイ

12

4

8

175

66

109

テレビ

188

140

48

3,766

2,937

829

家庭用録再機

21

10

11

86

52

35

照明機器

1,589

1,255

334

9,745

6,349

3,396

冷蔵庫

395

301

94

9,793

7,392

2,402

エアコン

916

809

107

12,577

11,0071,570

90

表 2.5-3：2020 年の機器別削減効果（CO2 排出量換算、B シナリオ)1
日本
（百万

ベース

t-CO2）

ライン

技術革新

世界
GIT 効果2,682

467-917899-1,765

4,077-

2,354-

1,723-

8,008

4,623

3,385

1,36689-179

29-59

60-120サーバ

262-524

149-299

112-225

2,627-

ストレ

179-358

42-83

138-275

ルータ

1126-2252

896-1793

229-459

1,952-

5,161

675-1,326

3,835

21,505-

17,856-

3,649-

42,24135,074

7,167

2,355

723-1,421

476-934

10,546-8,224-

2,322-

1,199-

ディス
プレイ

GIT 効果

ライン

PC

ージ

技術革新

ベース

60-120

34-69

25-51

テレビ

376-752

280-561

95-19120715

16,154

4,562

録再機

42-84

20-39

22-44

313-615

192-377

121-238

照明

3,178-

2,510-

43,41427,963-

15,451-

機器

6,356

5,019

-85,277

54,92730,34927,421-

20,696-

6,725-

53,86340,654

13,20938,388-33,669-4,719-

75,405

66,136

9,270

家庭用

669-1,337

冷蔵庫

790-1,580

602-1,204

エア

1,833-

1,619-

コン

3,666

3,237

188-376
214-4281

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。0.4 は、現状の非化石電源比率・発電効率を据え置きした場合、0.2 は比率・効率が今後向上すると仮定した場合である。

91

付録（第 2 部）
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80を利用。さらに「日本の将来推計人口」81を併用。

製品の残存率「消費動向調査」82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」83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 80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。

80

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)
81
国立社会保障・人口問題研究所 (http://www.ipss.go.jp/)82
内閣府：消費動向調査 (http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/shouhi/shouhi.html)
83
総務省統計局：世界の統計 (http://www.stat.go.jp/data/sekai/index.htm)

92

図 A.1-1：人口の推移想定（出所：RITE80 ）図 A.1-2：GDP の推移想定（出所：RITE 80）
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84。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85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84

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―
85
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 2008

93

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。

94

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
12,00010,000
サーバー数（M台）

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

2,000

4,000

6,000
GDP（Mドル）

95

8,000

10,00012,000図 A.2-2：サーバの普及率予測曲線
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）96

30,00035,00040,000図 A.2-4：テレビの普及率予測曲線
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）97

30,00035,00040,000図 A.2-6：冷蔵庫の普及率予測曲線
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

98

40,00045,000

第3部
1.

データセンタの省エネ効果計測・予測

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、WG2 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 年度に行った、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に引き続き、
平成 21 年度には、2020年の値を予測した。これらの予測は、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を対象としている。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、WG2 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86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。

86

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。

99

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)87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

×

PUE

平均電力使用量

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88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

87

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。
88
U.S. Environmental Protection Agency, 2007：Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency
Public Law 109-431.

100

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 部での 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 88 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。
最後に、2020 年は温室効果ガス排出削減において重要なマイルストーンとなる。そこで
第 2 部と同様に、2020 年のエネルギー削減効果も、2005～2050 年の電力消費量予測値を補間して追加推定した。
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
UPS損失

1.00

1.00

1.00

0.05

0.05

0.03

0.03

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

101

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）。

102

日本

世界

データセンタ（日本）

データセンタ（世界）30,000

1,200
1,000
800
1,030

600
400

GIT効果
技術革新

443

330

200
0

146

159

2,005

2020

161

140

2,025

2,050

エネルギー消費量(億kWh/年)

エネルギー消費量(億kWh/年)

1,400

25,00020,00015,00022,50810,000
5,000
0

5,557

3,584
1,425

1,831

2,005

2020

1,992

3,034

2,025

2,050

（年）

（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）

103

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。

104

日本

世界

データセンタ（日本）

データセンタ（世界）

1,800
1,600
1,400
1,200
1,000

1,540

GIT効果
技術革新

800
600
200
0

634

469

400
146

192

2,005

2020

201

179

2,025

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Ａ

5,000
1,425

4,436
1,993

2,005

2020

6,989
2,202

3,421

2,025

2,050

GIT効果
技術革新

1,000
800
1,030

600
400

330

443

146

159

161

140

2,005

2020

2,025

2,050

エネルギー消費量(億kWh/年)

シナリオＢ

30,00025,00020,000

GIT効果
技術革新

15,00022,50810,000
5,000
0

1,425

3,584
1,831

2,005

2020

5,557
1,992

3,034

2,025

2,050

（年）

（年）

データセンタ（日本）

データセンタ（世界）

シナリオＣ

（
普及率低・
電力増加率低）35,000

1,800
1,600
1,400
1,200
GIT効果
技術革新

1,000
800
600

850

400
264

356

146

130

126

117

2,005

2020

2,025

2,050

エネルギー消費量(億kWh/年)（
普及率中・
電力増加率中）35,0002,000
エネルギー消費量(億kWh/年)

GIT効果
技術革新

10,000

データセンタ（世界）

1,200

0

29,54315,000

データセンタ（日本）

1,400

200

20,000

（年）

1,600

0

25,000

（年）

1,800

200

30,00002,000
エネルギー消費量(億kWh/年)（
普及 率 高 ・
電力増加率高）35,0002,000

30,00025,00020,00022,381

10,000
5,000
0

（年）

GIT効果
技術革新

15,000

5,390

1,425

3,444
1,732

1,880

3,028

2,005

2020

2,025

2,050

（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）

105

4.

データセンタエネルギー効率指標開発
グリーン IT 推進協議会では、これまで独自のデータセンタエネルギー効率指標の検討をすすめてきた。指標開発にあたっては、・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ている。
以下、検討結果をもとに、指標のコンセプトや現時点の定義を紹介する。

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
タセンタ内のファシリティの一部であったり、ファシリティのみであったり、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される。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

図 3.4-1：データセンタのモデル

106

4.2

データセンタにおけるエネルギー効率向上の取り組み

図 3.4-1 で示したモデルから、データセンタにおけるエネルギー効率向上は、IT 機器における効率向上とファシリティにおける効率向上に分類することができる。さらに、IT 機器のエネルギー効率を向上するためには、導入された IT 機器を効率的に運用する方法と、エネルギー効率の高い IT 機器を導入する方法が考えられる。また、これら以外に、グリーン電力を導入し商用電力の利用を置き換えることも、エネルギー効率向上と同等の効果があると言える。
したがって、データセンタのエネルギー効率向上の取り組みは、次の 4 つに分類することができる。
1.

IT 機器の効率的運用による省エネ
コンソリデーション、仮想化等により稼働率向上と稼動機器台数削減に努める。

2.

IT 機器類の省エネ
より省エネ性能の高い IT 機器の導入に努める。
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。

3. ファシリティの省エネ
空調機器の効率化、電源変換設備の効率化、自然環境を利用した様々な工夫などによるファシリティの消費電力削減に努める。
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
等のグリーン電力の利用に努める。
データセンタのエネルギー効率指標は、上記の 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（図 3.4-2）。

データセンタ全体のエネルギー効率を高めるために環境にやさしく、持続可能なデータセンタの運用

目標

データセンタの設備の消費エネルギーを減らす

データセンタ内のＩＴ機器の消費エネルギーを減らす手段導入したＩＴ機器を最大効率で使う

ｴﾈﾙｷﾞｰ効率の良いＩＴ機器を導入する

設備部分の消費ｴﾈﾙｷﾞｰ比率を減らす

商用電力の利用をｸﾞﾘｰﾝ電力で置換える

指標

ITEU
IT Equipment
Utilization

ITEE
IT Equipment
Energy Efficiency

PUE
Power Usage
Effectiveness

GEC
Green Energy
Coefficient

図 3.4 -2：データセンタのエネルギー効率向上手法と DPPE サブ指標の対応関係
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 Power Usage
Effectiveness (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

107

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、Data Center Energy Productivity (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。

4.3

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 (IT Equipment Utilization (ITEU)、IT Equipment Energy Efficiency(ITEE)、Power Usage Effectiveness (PUE)、Green Energy Coefficient (GEC)) を作る、または採用する（図 3.4-2）と共に、それらを総合化した Data Center Performance Per Energy (DPPE)を定義する (図 3.4-3)。4 つの指標(ITEU, ITEE, PUE, GEC)は、4 種の独立した省エネ努力を反映したものであり、1 つの種類の省エネ努力が、他の指標に影響を及ぼすことがないように設計している。このため、それぞれの要素は指標として独立した使い方も可能である。
DPPE は、4 つの指標を取り込み、関数で表したものである。
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 3.4-3：データセンタ電力効率の構成
ここで、IT Equipment Utilization(ITEU) は、データセンタの IT 機器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、ITEU＝0％、最善の効率的運用を行っているデータセンタでは、ITEU が目標値に近づくように定義することが考えられる。
また、IT Equipment Energy Efficiency (ITEE) は、データセンタの IT 機器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 IT 機器を導入すればするほど、大きな値とする。Power Usage Effectiveness (PUE) は、ファシリティの省電力化を表す指標である。ファシリティ電力の割合を削減するほど小さい値となる。最後に、Green Energy Coefficient(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(PUE のみ逆数)が大きくなると、それに見合って Data Center
Performance Per Energy（DPPE）も大きくなるように定義する。

108

DPPE がこれらの 4 つの指標から算出されることは、図 3.4-2 で示した分類に加え、数学的にも導出可能である。総合的な指標である DPPE は、データセンタにおける非グリーンエ
ネルギーあたりの生産量と定義される。DPPE を因数分解すると、近似的に 4 つの指標(各指標は 2.4 節で定義)に対応する項の積となる（図 3.4-4）。

ＤＰＰＥは、データセンタにおける非グリーンエネルギー当たりの生産量を示します。
基本指標の内、４つを用いて算出することが可能です。

ベースとしている考え方は：
IT機器稼働率× IT機器能力

DC生産量
DPPE＝

＝

＝

DCｴﾈﾙｷﾞｰ－ｸﾞﾘｰﾝｴﾈﾙｷﾞｰ

DCｴﾈﾙｷﾞｰ－ｸﾞﾘｰﾝｴﾈﾙｷﾞｰ

IT機器能力DCエネルギー
IT機器ｴﾈﾙｷﾞｰ
IT機器
×
×
×
稼働率
DCｴﾈﾙｷﾞｰDCｴﾈﾙｷﾞｰ－ｸﾞﾘｰﾝｴﾈﾙｷﾞｰ
IT機器ｴﾈﾙｷﾞｰ

図 3.4-4：DPPE の意味

4.4

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。
ITEU（1）指標の考え方と定義
まず、IT Equipment Utilization (ITEU) は、潜在的な IT 機器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。必要とされる IT 能力に見合った数の機器を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。
ITEU は、本来 IT 機器の性能をどれだけ有効に使っているかを表現するものである。このため、サーバの稼動率のような実性能と定格性能の比を、サーバ、ストレージ、ネットワー
ク機器など全ての IT 機器について求めて平均することが望ましい。しかし、全ての IT 機器について稼働率を測定することは困難である。そこで、代替指標として「IT 機器の総実測
電力と総定格電力の比」を使用する（図 3.4-5）。なぜなら、機器の稼働率が高いほど実測電
力は定格電力に近づくと考えられるからである。

IT 機器の総実測電力
ITEU = ———————————————————
IT 機器の総定格電力

図 3.4-5：ITEＵの定義式（2）指標計算時の補足
ITEU の算出対象は、サーバ、ストレージ、ネットワーク機器からなる IT 機器である。常109

時稼動状態で冗長化されている IT 機器は、ITEU の算出時に全て計上する。一方で、電源停止状態のスタンバイ機器は、アイドル時の電力消費が生じないため、計上しないものとする。
実測電力の測定期間、測定ポイントは、PUE の測定方法に準ずる。データセンタのサー
ビス形態がハウジングの場合、ITEU の算出は、IT 機器の所有者が実施する。
（3）計算例
実在するデータセンタ（図 3.4-6）において、ITEU の値を計算した。
IT 機器の実測電力は、13200 kWh であった。一方、総定格電力が 1500 kW とすると、1500
kW×24 時間=36000 kWh から、、

ＩTＥＵ＝13,200kWh＝ 0.36（36％）

36,000kWhとなる。

参考 算出例で用いたX社データセンタ（1）データセンタの規模
項目

スペック

マシン室面積1,200ｍ 2

設置ラック数

300ラック

稼動ラック数

250ラックUPS容量2500KVA（2）データセンタの電力系統
受電変圧器
特高変圧器

ロス電力

高
圧
分
岐
盤

ロス電力

ロス電力

1,920Kwh

72Kwh

2500KVA
UPS

分電盤

IT機器

13,200Kwh

ロス電力

360Kwh
照明

高圧変圧器

空調

（３）IT機器の構成（稼働分のみ）

1,344Kwh

太陽光発電

サーバ
420台
ストレージ 42セット
NW機器 84台

サーバ、ストレージ、ＮＷのスペック
サーバ：iR11a-1（3G）420台 最大消費電力209W、エネルギー消費効率0.0016（d区分）
209／0.0016／1000＝130GTOPSITEE＝4.8
ストレージ：iStorageD3（113T）42台 消費電力4620W、エネルギー消費効率0.025（AAA）
4620／0.025＝185Tbyte
ITEE＝3.6
ＮＷ：IP8800（SW容量136G）84台 消費電力 145W 1Gを15ポート/台 使用
NW能力 1G×15＝15G
ITEE＝2.6

図 3.4-6：算出例で用いたデータセンタの構成

110

6,000Kwh

ITEE（1）指標の考え方と定義
IT Equipment Energy Efficiency (ITEE) は、IT 機器の総定格能力を IT 機器の総定格電力で割った値と定義する（図 3.4-7）。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採用する。そのため、ITEE は、データセンタ内の IT 機器のカタログ上の省エネ
性能の加重平均値に相当する。
IT 機器の総定格能力
ITEE = ———————————————————
IT 機器の総定格電力
ただし、IT 機器の総定格能力= α・∑サーバ能力+β・∑ストレージ能力+γ・∑NW 能力

図 3.4-7：ITEE の定義式
ただし、現時点では、IT 機器の総定格能力を計算するために必要な、IT 機器（サーバ、ストレージ、ネットワーク機器(NW)）の能力またはエネルギー効率を比較できる国際的に統一された方法は存在しない。しかし、日本では、省エネ法で規定されているエネルギー消費効率の数値がカタログに記載されており、ITEE の算出に用いることができる。また、米国でも、サーバについては SPEC あるいは SERT が活用され、ストレージ、ネットワーク機
器についても環境保護庁（EPA）で検討が進んでいる。統一された IT 機器のエネルギー効率指標確立には時間がかかると考えられることから、国際標準が決定されるのを待つのではなく、各国で独自に能力を定義して ITEE の利用をスタートし、環境が整った段階で、採用する能力を統一するのが現実的に有意義と考えられる。
α、β、γは、サーバ、ストレージ、ネットワーク機器の単位を揃えるための係数である。αは、2005 年の標準的なサーバのエネルギー効率の逆数と定義する。β、γも同様に、2005 年の標準的なストレージ、ネットワーク機器のエネルギー効率の逆数である。したがって、「IT 機器の総定格能力」は、2005 年の平均的なサーバ、ストレージ、ネットワーク機
器のエネルギー効率の逆数を重みとした能力の加重平均である。また、α、β、γの値は、用いる能力を定義した際に決定し、能力の定義が変わらない限り、対象データセンタや算出時期が異なっても共通して用いるものとする。
サーバのみ、
ストレージのみ、ネットワーク機器のみを対象として ITEE を計算した場合、ITEE は 2005 年の標準的なエネルギー効率に対する（総定格能力）／（総定格電力）の比と
なる。

111

（2）指標計算時の補足
ITEE の計算に用いられる定格能力と定格電力（またはエネルギー効率と定格電力）は全て各機器のカタログから抽出し計算する。機器によっては、記載義務化前の古い機器である、義務化の対象外である、などの理由でカタログ値が利用できない場合が考えられる。このよ
うな場合には、算出対象から除くなどの考慮をすることを検討している。
また、データセンタを構成する IT 機器は、全てサーバ、ストレージ、ネットワーク機器の 3 種類に分類する。このうち、ネットワーク機器の能力は、ポート単位での設定能力（ワイヤースピードでは無い）で算出をおこなう。
（3）計算例
日本の省エネ法の定義を使用した例で、ITEE の具体的な算出例を示す。
まず、省エネ法のエネルギー消費効率で定義されている機器の能力を表 3.4-1 に示した。
表 3.4-1：省エネ法で用いられている機器能力
能力

備考

サーバ

複合理論性能

―

ストレージ

記憶容量

―

ネットワーク機器

転送能力（スループット）

現在検討中・係数α、β、γの計算
次に、表 2.2-1 で定義された能力に対して、係数α、β、γを計算した。
グリーン IT 推進協議会の調査結果89及び WG の仮設定として、サーバ、ストレージ、ネットワーク機器の 2005 年時点における標準的な能力と消費電力を表 3.4-2 とした。
表 3.4 -2：2005 年時点の標準的機器想定
能力

消費電力

エネルギー効率

(a)

(b)

(a/b)

サーバ

36 GTOPS/台278 W/台0.129 GTOPS/W

ストレージ

300 Gbyte/台

28 W/台

0.009 Gbyte/W

ネットワーク機器

0.3 Gbps/port

8 W/port

0.0375 Gbps/W

係数α、β、γは、標準的な機器のエネルギー効率の逆数であることから、

サーバ係数
ストレージ係数
ネットワーク係数89

α＝1/0.129 ＝7.75
β＝1/10.7 ＝0.09
γ＝1/0.0375＝26

平成 20 年度グリーン IT 推進協議会調査分析委員会報告書
112

・ITEE の算出
さらに、図 3.4-6 のデータセンタを想定し、ITEE の計算を行った。
省エネ法基づきカタログに記載されているのは、IT 機器の能力自体ではなく、エネルギ
ー消費効率であることから、まず定格電力とエネルギー消費効率を用いてサーバとストレージの能力を求める（図 3.4-6 下部の計算式）。その結果、サーバは 130GTOPS、ストレージは
185Tbyte である。ネットワーク機器の能力は省エネ法で現在定義が検討中である。そこで、
ここではネットワーク機器の設定速度を用いると、能力は 15G となる。
これらの IT 機器の能力を用いると ITEE を計算することができ、7.75×（130×420）+0.09×（185×1000×42）+26×（1×15×84）
ITEE ＝
209×420 + 4620×42 + 145×84
＝ 3.9

PUE
（1）指標の考え方と定義
次に、Power Usage Effectiveness (PUE)は、グリーン・グリッドが提唱する指標である（図3.4-8）。
データセンタのエネルギー消費量
PUE = ———————————————————
IT 機器のエネルギー消費量

図 3.4-8：PUE の定義式
（2）指標計算時の補足
PUE の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、グリーン・グリッドと協調してコンシステントな測定ガイドラインの整備を進めている。
まず、PUE を算出するための測定量としては、電気以外のエネルギー源を使用するデー
タセンタに対応するためにエネルギーを採用する。
次に、PUE の測定は、1 年間の積算値で算出することを推奨する。空調に必要なエネルギ
ー量は、日々、季節によって変化するためである。
また、PUE 測定の目的が、公的な規制・公表である場合、測定箇所を標準化することも重要である。原則 IT 機器の入り口（PDU の出力）を測定箇所とし、実際の測定が困難で、UPS の出力等を採用する場合は、変換係数等で補正をおこなう。変換係数の数値については今後検討する。

113

（3）計算例
図 3.4-6 のデータセンタを想定し、PUE を計算90すると、

13,200+360+1,920+72+6,000
PUE＝

＝ 1.6

13,200GEC（1）指標の考え方と定義
最後に Green Energy Coefficient（GEC）は、データセンタ内で生産・利用されたグリーン
電力量を総電力消費量で割った値である（図 3.4-9）。グリーン電力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。

グリーン電力（エネルギー）
GEC = ———————————————————
DC 総消費電力

図 3.4-9：GEC の定義式
（2）指標計算時の補足
GEC で対象とするグリーン電力（エネルギー）は、データセンタ内で生成し、データセンタ内で利用するものに限定する。GEC は、データセンタ事業者等の再生可能エネルギー利用を促す指標であるため、他社からのグリーン電力購入分は指標に含めない。一方、データセンタ内で発生した排熱を利用して発電した場合は、グリーンエネルギーに含めることにする。
（3）計算例
図 3.4-6 のデータセンタを想定し、GEC を計算すると、

1,344

GEC＝

13,200+360+1,920+72+6,000
＝

0.062

（6.2％）

90

想定したデータセンタは電力のみをエネルギー源として使用しているので、電力量から直接計算した。異なるエネルギー源を併用するデータセンタでは、原油換算などを用いてエネルギー量を計算する。

114

DPPE
総合的な指標である Data Center Performance per Energy (DPPE) は、データセンタにおける非グリーンエネルギーあたりの生産量と定義される。これまでに定義した 4 つの指標を用いると、DPPE は図 3.4-10 の式で表される。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。

1
DPPE =

1

ITEU × ITEE ×—————— × ——————PUE
1 - GEC

図 3.4-10：DPPE と各指標の関係
図 2.2-10 の関数で DPPE を計算すると、DPPE は近似的にデータセンタにおける非グリー
ンエネルギーあたりの生産量を示す。ただし、GEC＝1 の場合 DPPE は無限大となるため、
例えば GEC の最大値は 0.8 までと制限を加えるなどの考慮が必要である。
これまで計算したサブ指標の値を用いると、

1
DPPE＝0.36×3.9×

1.6

×

1－0.062＝0.935となる。また、2009 年における DPPE の数値幅は 0.1～3.7 程度になると考えられる（図3.4-11）。
2009年におけるサブ指標の数値幅（想定値）
Worst

Best

ITEU

20 (%)

70(%)

ITEE

1.00*

4.42**

2009年におけるDPPEの数値幅試算
Worst

0.1

PUE

2.0

1.2

GEC

0 (%)

30(%)

0.2×1.00
×1/2
×1/(1-0)＊ the mean value of ITEE in 2005 is assumed. ＊＊ the mean value of ITEE in 2009 (CAGR of 45 % is assumed.)

図 3.4-11：2009 年における DPPE の予想数値幅

115

Best

ー

3.68
0.7×4.42
×1/1.2
×1/(1-0.3)

4.5

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。
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 3.4-12 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。この際、データセンタのタイプ分けを考慮するため、グレー
ドや規模などの情報をプロフィールとして併せて表示することが必要と考えられる。

図 3.4-12：レーダーチャートによる指標の可視化例

4.6

DPPE の利用場面

例えば、企業の CIO が、COO から次のように言われた場合を想定する。
「今後、君は当社のデータセンタの消費電力を増やしてはならない。ただし、情報処理量
は、6 年ごとに倍増する。これをのみこんだ上で、消費電力又は CO2 排出量を横ばいで止めなくてはならない。」
CIO がデータセンタの消費電力量又は CO2 排出量をコントロールするために必要なのは、下記の特性を持つ指標である。
①6 年後に情報処理量が 2 倍になっても、消費電力量が横ばいであることを確認できる指標②または、6 年後に情報処理量が 2 倍になっても、CO2 排出量が横ばいであることを確認できる指標③上記の横ばいに向けて、自分の下の各担当マネージャーに目標を割り振り、毎年その施策が達成に寄与していることを確認できる指標
DPPE は①と②のためにあり、4 つの各サブ指標は③のためにある。

116

①では、情報処理量が 2 倍になってもよいように、データセンタ全体のエネルギー効率
を 2 倍にするという目標が必要である。すなわち、情報処理量ＤＣの全エネルギーを現在の 2 倍にするという目標が必要となる。このためには、DPPE のはじめの 3 つの項(ITEU, ITEE, PUE)をかけたものを用いればよい。
②のためには
情報処理量
ＤＣの CO2 排出量を現在の 2 倍にするという目標が必要となる。日本では、データセンタで商用電力を使った
場合、CO2 排出量が電力会社の換算係数を使って計算され、利用企業の責任となる。そのため、自らグリーン電力を発電しデータセンタで使用すれば、CO2 排出を減らせる。このために用いる指標が（GEC を含む）DPPE 全体である。
以上から、企業の CIO は、COO の上記の指示に対して「DPPE を 6 年間で 2 倍にします」と答えればよいことになる。また、政府であれば、例えば「全国のデータセンタの平均 DPPE
を、6 年後に現在の 2 倍にする」という目標を発表すればよい。
次に、③のため、すなわち DPPE2 倍をどのように実現するかを CIO 配下の各担当マネー
ジャーに割りふる場合に、4 つのサブ指標が必要となる。DPPE は 4 つのサブ指標の掛け算で計算されるので、ITEU は 1.2 倍、ITEE は 1.4 倍、DCiE は 1.2 倍、GEC の項は 1.1 倍という目標にすれば、1.2×1.4×1.2×1.1＝2.22 で、2 倍という目標を分担できることになる。
そうなれば、システムオペレーション担当に ITEU1.2 倍を命じ、ハードウェア調達担当に ITEE 1.4 倍を命じ、設備担当に DCiE 1.2 倍（PUE なら 20％改善）を命じ、また GEC の
項は 1.1 倍（GEC そのものでは 0%を 10%に改善）を命じればよいことになる（この割合は企業によって異なると考えられる）。
その後は毎年、4 つのサブ指標改善について、計画を提出させ、その効果が出たか、計測
していくことになる。改善が進まない指標があれば、改善度の組み合わせを変えて、結果的に DPPE が 2 倍になることを求めざせばよい。国レベルでも同様に、全体の DPPE 平均を 2倍にするとして、各指標の改善度を見ながら、改善の遅れている指標については、進捗を促進するためのインセンティブ政策を提供することが考えられる。

117

5.

グリーンなデータセンタのためのクライテリア開発
前章で紹介した DPPE は、データセンタのエネルギー効率を表現するための指標である。

一方で、どのような対策がエネルギー効率向上に有効かを示すことも、エネルギー効率の高いデータセンタ実現にとって大変重要である。そこで、グリーン IT 推進協議会では、「グリーンなデータセンタのためのクライテリア」として、エネルギー効率向上に向けた改善策を分野別にとりまとめた（図 3.5-1 に目次を示した。また第 3 部 A.3 に全文を示した。
）。対策のとりまとめにあたっては、グリーングリッドのホワイトペーパー等の文献を参考にすると共に WG メンバーの知見を集約した。
クライテリアは、DPPE とその 4 つの取り組みに関連付けられた形で改善策がまとめられている（図 3.5-2）。まずエネルギー効率指標の概要が述べられ、この中で DPPE が示されている。続いてエネルギー効率向上に向けた改善策が、DPPE のサブ指標に習い、IT 機器、ファシリティ、運用、再生可能エネルギー利用に分類されてとりまとめられている。
また、クライテリアでは、冒頭に改善策全体がチェックリストとして示され、後ろの章にそれらの詳細説明が掲載されている。まずチェックリストでデータセンタの改善策採用度を確認し、その後必要な改善策について詳細を参照することができる構成となっている（図3.5-3）。

目次

1.

背景・目的..................................................................................................................................................................4

2.

クライテリア概要......................................................................................................................................................63.

4.

チェックリスト.............................................................................................................................................................8
3.1.

指標 ....................................................................................................................................................................8

3.2.

IT 機器...............................................................................................................................................................8

3.3.

ファシリティ（冷却システム） ......................................................................................................................9

3.4.

ファシリティ（給電システム、照明） .........................................................................................................9

3.5.

オペレーション（運用）............................................................................................................................... 10

3.6.

再生可能エネルギー利用、廃熱再利用、コジェネレーション .................................................. 11

各項目の詳細説明 ............................................................................................................................................. 11
4.1.

指標 ................................................................................................................................................................. 114.2.

IT 機器............................................................................................................................................................ 14

4.3.

ファシリティ（省エネ冷却システム） ..................................................................................................... 16

4.4.

ファシリティ（給電装置、照明） .............................................................................................................. 17

4.5.

オペレーション（運用）............................................................................................................................... 18

4.6.

再生可能エネルギー使用、廃熱再利用、コジェネレーション .................................................. 25

5.

本クライテリア利用に関しての注意事項 ................................................................................................... 27

6.

まとめ........................................................................................................................................................................ 27

参考文献........................................................................................................................................................................... 28

図 3.5-1：「グリーンなデータセンタのためのクライテリア」目次

118

＜指標＞
• DPPE（GIPCで策定中） / DCiE(=1/PUE)＜IT機器＞• サーバ/ストレージ/ルーター（省エネ法基準、Verizon基準）＜ファシリティ＞
冷却システム• 冷気と暖気の分離• エアフローの最適化• 近接冷却の採用• 高効率空調機の採用• 外気環境の利用

給電システム・照明• 高効率受電装置の採用• 高効率配電システムの採用（高電圧化・直流化等）• 最適なUPSの採用• 高効率照明機器の採用＜オペレーション（運用）＞• システム設計/データセンタ設計の最適化• モニタリングと管理の導入• IT機器の統合• IT機器の運用管理の採用• サーバハードウェア/ソフトウェア構成の構成化• データセンタのグリーン化を推進する組織と体制＜再生可能エネルギー利用、廃熱再利用、コジェネレーション＞• 再生可能エネルギー（太陽光/風力/水力）の利用• 廃熱再利用• 地域冷暖房・コジェネレーション

図 3.5-2：クライテリアに取り上げられた主要な改善策

チェックリスト（抜粋）詳細説明（抜粋）
1.1. 指標

1.1. 指標
番号

大

中分類

分

重

選

要

択

備考

1.1.1. DPPE（GIPC-DC 等省エネ対策動向調査委員会報告書）•

1

DPPE（GIPC-DC 等省エネ対策動向調査委員会報告書）① データセンタのファシリティに関する省エネ推進

X② 自然エネルギー活用の推進

 DPPE（データセンタエネルギー効率）の測定③ データセンタで用いるＩＴ機器の省エネ推進

 ITEU（有効活用電力効率）の測定④ ＩＴ機器の効率的活用による省エネの推進

 ITEE（IT 機器電力効率）の測定•

 DCiE（ファシリティ電力効率）の測定 (詳細は 2 項)

2

目的： データセンタの設備以外も含む、下記のような全ての改善要素を考慮した指標を用いることで、データセンタ関係者全体のＣＯ２削減努力を「見える化」する。

類

内容： 総合的指標 DPPE（データセンタ・エネルギー効率）及びその要素となる４つの指標の測定し評価する。

 GEC（グリーン電力効率）の測定•

ITEU（IT 機器の有効活用電力効率）

 上記指標のレーダーチャート化•

ITEE（IT 機器電力効率）•

DCiE（ファシリティ電力効率） （DCiE(=1/PUE)は TGG にて定義）•

GEC（グリーン電力効率）

DCiE (= 1/PUE) （TGG-WP#）

X

 設備全体の消費電力の実績測定（TGG-WP#6）•

 IT 機器の消費電力の実績測定（TGG-WP#6）

実現方法：注） 詳細については、別途 GIPC 調査分析委員会 WG2 発行資料（予定）を参照。

 測定レベル（レベル 1、2、3）の特定（TGG-WP#14）•

 データセンタの種類など（主要目的、物理特性、省エネ

ITEU（IT 機器有効活用電力効率）の測定•

機器の利用、代替エネルギー利用など）の検討

データセンタ内のＩＴ機器が如何に有効に利用されているかを評価する。ＩT
機器の稼働率、実消費電力率とカタログ値の比などにより計測する•（TGG-WP#14）

ITEE（IT 機器電力効率）の測定•

 データセンタの気候と場所の検討（TGG-WP#14）

データセンタ内の IT 機器について、如何に省エネ性能の優れた機器が導入されているかを評価する。IT 機器の省エネ度、基準達成度などをカタログ値から判断し、これを総合する•

DCiE（ファシリティ電力効率）の測定•

データセンタの設備（電源、空調など）について、如何に省エネ性能が高いも•TGG で定義される DCiE（= 1/PUE）と同じ測定を行うのが導入され、省エネ性能が高いように運用されているかを評価する。

図 3.5-3：チェックリストと詳細説明の関係（抜粋例）

119

6.

DPPE 普及に向けた取り組み

6.1

グリーングリッドとの国際会議

2009 年 10 月 10 日に、米国グリーン・グリッド (以下 TGG) とグリーン IT 推進協議会 (以下 GIPC)により、データセンタのエネルギー効率指標に関する検討会が行われた。
日時：2009 年 10 月 10 日（土）13：00～16：00

場所：

幕張メッセ国際会議場（301 号室）

出席者：（順不同敬称略）【日本】中沢雄、村岡潔（ 経済産業省）
、上苙

元司、吉識

健、朽網

道徳、成田

宗佳（グリーン IT 推進協議会）、田口

出、石橋

豊、椎野孝

栄治、斉藤

朝樹、高木

一（グリーン IT 推進協議会、グリーン・グリッド）、三崎 友雄、藤江義啓、重村う子（グリーン・グリッド）、福田 次郎（ 日本データセンタ協会）
、長谷川
治、池田

ゆ

英一、井上

敏昭（（社）電子情報技術産業協会）【米国】 Jon Hass、Dan Azevedo、 Larry Vertal（グリーン・グリッド）
検討会では 3 月の日米欧官民ワークショップで GIPC から提案した指標案(DPPE)に対する
TGG のフィードバックと EPA の現在の動向が示された。逆に GIPC からは、3 月のワーク
ショップにおける指摘事項への回答、その後の議論を踏まえた指標の定義案及び計算例が示された。
・ TGG からは、EPA がデータセンタのエネルギー効率指標策定へのプレッシャーを強めていることを意識し、自己ベンチマークから法規制での指標の利用を視野に入れる
立場に変化しつつあるとの発言があった。目的別に指標が乱立する事態は、業界が混乱するので避けるべきである。法規制で利用する指標とするためには、指標が“アップル・トゥ・アップル”な比較ができるものであることが重視される。
・ TGG から、DPPE の 3 月時点案に対するフィードバックが示された：

ITEU に対して、「自己ベンチマーク」に用いる場合の推奨定義案が示された。
ただし、基準データがはっきりしないため推奨定義案は「法規制」での使用には適さないのではないかとのことであった。



ITEE については、省エネ法では利用可能な地域が日本に限定されるため、グローバルに使える指標を定義する必要があるとの指摘があった。



GEC については、データセンタオペレータの自由度を高めるため「グリーンエ
ネルギー購入」も考慮するほうがよいとの提案がなされた。

・ GIPC からは、「3 月のワークショップにおける指摘事項への回答（名称、DCiE の扱
いなど）」「4 つのサブ指標の定義」「4 つのサブ指標の計算例」について報告した。実際にサブ指標を定義し、値を代入した指標・サブ指標の計算例を示した。
・ また、JDCC の検討内容をベースに、指標（特に DCiE）の測定方法ガイドラインにつ120

いて議論された。TGG/EPA でも、同様の検討がされている旨返答があった。
TGG から法規制を視野に入れた指標のフレームワークについて提案があった。GIPC からは、今後の新指標 DPPE 共通化に向けた提案を行った。
・ TGG は、生産性指標の直接の計算が困難なため、エネルギー効率指標の代用変数(Proxy)セットを作成し、それをベースに法規制（レーティング）で利用可能な指標群を作成することを提案した。それに対して GIPC は、DPPE をベースに不足する指標
を補足指標として追加する形が良いのではないかと提案した。
・ GIPC から、データセンタのエネルギー効率を 4 つのサブ指標で記述する基本コンセ
プトについて今回合意し、次回ワークショップにおける DPPE 定義の合意に向けて課
題について引き続き議論を進めていくことを提案した。
・ TGG から、次回官民ワークショップでは成果物に近いレベルの指標案がでてくることが望ましい、また、実測データによる計算事例を集めることを考えて欲しいとのコメントがあった。
次に、GIPC から、指標の数値向上を促進するためにエネルギー効率向上のプロセスをチェックする「グリーンなデータセンタクライテリア」の第 1 版が紹介された。
TGG と GIPC は、2 月にデータセンタエネルギー効率指標に関する第 2 回官民ワークシ
ョップを開催することを働きかけていくこと、2 月に向けて継続して議論を続けていくことで合意した。

6.2

日米欧国際ワークショップ2010 年 2 月 2 日、日米欧の関係者の参加のもと、データセンタのエネルギー効率指標（特に、エネルギー効率指標とその計測方法の世界的な標準化・共通化）に関する意見交換会が開催された。出席者は日米欧から 20 名を超え、エネルギー効率指標とその計測方法に関する議論を中心に、欧米における関連取組状況の紹介も行われた。
日時：2010 年 2 月 2 日
場所：サンノゼ

9:00～17:00

マリオットホテル

会議室

出席者：（順不同敬称略）【日本】吉本
斉藤

豊、中沢

朝樹、椎野

潔（経済産業省）、上苙

孝雄、村岡

雅樹、朽網

元司（グリーン IT 推進協議会）、田口

リーン IT 推進協議会、グリーン・グリッド）、三崎
ッド）、井上 治、池田

健、伊藤

友雄、藤江

道徳、小林誠、栄治、中井康博（グ

義啓 （グリーン・グリ

敏昭（（社）電子情報技術産業協会（JEITA））【米国】Alexandra Sullivan (米国環境保護庁 (US EPA))、Bill Tschudi、Paul Scheihing、Paul
Scheihing (米国エネルギー省 (US DOE))、John Tuccillo、Dan Azevedo、Jon Haas、Vertal Larry、John Pheuger (グリーン・グリッド)【欧州】Paolo Bertoldi（EC）、Zahl Limbuwala（BCS The Chartered Institute for IT）、Victor Smith(グリーン・グリッド)121

以下に、プレゼン・議論内容を示す。
（1）プレゼンテーション
a. U.S. DOE Save Energy Now
・ DOE の進めるデータセンタ（DC）向けプログラム

ITP の使命（ミッション）は、DCの効率向上と CO2 の排出削減。ゴールは、2009 年比で 2030 年までに CO2 排出量を半減し、米国を世界のリーダーにすること。
・ 指標の意味は、測定手法を確立すること。
・ Save Energy Now は、企業の自主的な行動プログラムで継続的な改善を目指している。
12 月に開始したばかりであるが、既に 41 社が参加。DC 事業者も参加している。エネ
ルギーマネージャーを指名し、マネジメントプランを作成すること（トップ層の参加）を求めている。ISO50001 が共通フレームとなっている。
・ US DC Energy Use 2011 年までに 10％削減を図る。
・ Common Industry Metrics & Measurement Protocol (CIMMP) として、4 つの施策を展開中。
一つ目は PUE をベースに DC Pro Software Tool Suite を推進。二つ目は、最終使用者に気づきを与えること。三つ目は、Certified Practitioner Program を推進すること。このプ
ログラムでは来年までに 200 人の認定を目指している。四つ目は、R&D プログラムを推進すること。R&D プログラムでは 14 プロジェクトを選定している。
・ まとめとして、生産性の向上と持続可能性向上が重要。C レベル（CEO、CIO、CFO 等）の巻き込み、IT オペレータのトレーニング、ファシリティオペレータのトレーニング、調達等が重要。
b. U.S. EPA Energy Star Rating System for Data Centers
・ 個別の機器（サーバ、ストーレッジ等）に関する製品ラベル、ビル全体に関する製品ラベル相当に対してデータセンタ向けに追加するレーティング、指標等の検討状況を説明。
・ 個別の機器について、ICT 機器、データセンタ関連機器については、
サーバ：Tier1 を 2009/05 に開始、Tier2 を 2010/3Q 目標で開発中、アクティブ電力、サーバクラスの拡大等追加
ストレージ：2010/02 に案を公開予定
UPS、ネットワーク機器：検討中
・ どの組織でもデータセンタは必要であり、従来ビルディングでのラベリングに DC にフォーカスした拡張を行う。
・ DC については、PUE を指標として、Portfolio Manager （オンラインで入手可能なツール）を使用しレーティングを行う。本年 6 月には PUE による DC レーティングのリリースする予定。これからもどんどん追加変更を行っていく予定で、IT の生産性指標も検討中。
c) European Union Code-of-Conduct (CoC)・ CoC は任意プログラム。欧州委員会の Joint Research Centre が策定したが、柔軟なメカニズムとしている。産業界、専門家、政府に対するフォーラム。鍵となる Issue を抽出し、標準化を目指した活動を実施している。

122

・ 2002 年以降、ブロードバンド、UPS、外部電源、デジタル TV サービス等の個別 IT 機器に関する検討を行った。
・ データセンタについては複数要因の組み合わせで検討を進めている。他のイニシアチブとの国際的調和を重視。いきなり規制に用いるのは難しいとの認識。何故データセンタ
か、というと、IT への要求が大きくなっていること、データセンタの電力が増大していることが動機。
・ 米国を中心に同様の動きがあるが、欧州の気候や規制に適した EU 独自のイニシアチブが必要だった。欧州の関係者の議論の場を提供し、自発的行動を促した。
・ ねらいは、認知度向上、オープンなフォーラムとしての場の提供、ベストプラクティスの実施、評価指標の定義、測定法の確立、国際協調のための共通原理の確立、調達のサポートなど。
・ スコープは、あらゆるサイズのデータセンタ(サーバ室、専用の建物)、既存/新規を問わない、IT からファシリティまで含み、その調達やシステム設計も対象。
・ 参加の仕方は二通り。一つは Participant で、データセンタのオーナーやオペレータが対象。他方は Endorser で、ベンダやコンサルタント、業界団体が対象。
・ 四つの基本シナリオを持ち、日々のオペレーション、サーバの通常の置換/導入、レトロ
フィット、新データセンタの設計。
・ WG として、Metrics & Measurements、Best Practice、Data Collection & Analysis がある。
・ 参加のルールは、既存データセンタではまずエネルギーの計測と監査。行動計画の立案と提出。提出された計画は、委員会が 30 日以内に審査。合格すれば Participant 資格が保証される。消費エネルギーは定期的に測定・報告しなければならない。
・ レトロフィットと新築では、2010 以降適用現在の Participant は 15 社。
・ 指標は一つが望ましい。その策定は Green Grid にリードして欲しい。
d. METI Green IT initiative in Japan・ グリーン IT は、グリーン of IT が日本で 0.2 億 t-CO2、グリーン by IT が 1.1 億 t-CO2、合計で 1.3 億 t-CO2 の CO2 削減ポテンシャルがある。
・ 日本では、グリーン IT を促進するため、グリーン IT イニシアチブを設立した。グリー
ン IT に関する開発を促進する「グリーン IT プロジェクト」の他、高効率機器普及を促進する「トップランナー制度」「省エネラベル制度」がある。また、企業の取り組みを促進するために、「グリーン IT アワード」が設けられたほか、「エコポイント」によっても高効率機器普及が計られている。エコポイント制度により、省エネ型のテレビの販売は活発化した。
・ 経済産業省では、アジアの国々との協力を促進するアジア経済イニシアチブの中でもグリーン IT をとりあげている。昨年 10 月には、アジアの国々とアジアグリーン IT フォーラムを開催した。
・ グリーン IT に関しては、論点が 3 つあると考えている。1 つは、グリーン IT に貢献した企業の評価方法である。CO2 削減に貢献した企業に有利な仕組みをつくる必要がある。
2 つめはライフサイクル全体を考慮した評価方法の確立である。最後に、特に業務分野

123

と住宅分野において、需要のコントロールが重要となってくると考えているが、貢献の配分などが課題となってくると認識している。
e. TGG/GIPC Working Session Status
・ 昨年 3 月のワークショップからの進捗を報告する。指標の標準化について、様々な方の関心が高まっている。アクションアイテムについても、後ほど追加で議論していくが、これまでグリーン・グリッドではフィードバックを行ってきた。GIPC でもワークショ
ップで指摘された課題に対して議論をしてきた。
・ 我々のミッションは非常にシンプルで、世界的に標準となる指標を制定し、多くの参加者が採用できるようにすることである。そのために、指標の定義をしていく。
・ 3 月以降、4 つのワーキングセッションを実施してきた。10 月には東京でセッションを実施したほか、電話会議で行ったセッションもある。これらのワーキングセッションは
どなたでも参加できるようにしている。関心を有する方々の参加を募っていきたい。
・ これまでの議論の進捗のレビューを行う。ここで示した指標 (PUE, DCIU, ITEE, GEC,ITEU, RER)のグローバルハーモニゼーションを考えていきたいと思う。
・ PUE にはエネルギーを用いる。測定期間は通年である。詳細は TGG ホワイトペーパー
を参照。エネルギーに変換する方法が論点として残っている。
・ ファシリティに関して、DCIU はトータルの測定されるエネルギーをトータルのカタロ
グ値のエネルギーで割ったものである。あまり正確な数字ではないが、改善のプロセスを経ていけば、製造元が対応して、自社で測定でき、一貫性のあるデータが取れるようなものになっていくだろう。エネルギーが測定単位となる。エネルギー効率、頻度等については細かく定義されていないので、これから討議をして定義をきめていくことになる。
・ ITEE は非常に難しい。要求されている尺度に関しては業界全体で定義されていない。
これらに関しては、グリーン・グリッドも GIPC の方でもこれからもグローバルなハー
モナイゼーションを目指して統一化を進めていきたい。
・ ITEE について、まずは、日本の省エネ法に照らし合わせて利用して、適用していき、
グローバルな測定基準ができてきたところでそれにあわせて、測定期間、その他頻度、精度に関しても定義していくということを GIPC は考えている。
・ ITEU は、データセンタの IT 機器機材で使われているエネルギーをトータルの定格値で割ったものである。現状で非常に効率の良いデータセンタは 10%程度と言える。この割合については基準によって相対的に動く数値であるといえる。
・ GEC の定義に関しては、ファシリティのエネルギーが母数になる。
・ ERF と RER に関しては GEC と似ている。RER は、実際にリユースされるエネルギーをトータルのファシリティのエネルギーで割ったもの。ここで示されているものはデータセンタ以外での再利用されているエネルギーだということになる。
・ DPPE は GIPC の方で提唱している指標で、掛け算（ITEU×ITEE×PUE×GEC）をする。
残りのメトリックに関してはサポートデータ（データセンタの場所、種類）のようなものとするべきというのが GIPC の主張である。

124

・ グリーン・グリッドのほうでは、掛け算ではなく、一連の指標を定義し、TGG Productivity
Indicator Chart で表示することを薦めている。
f. GIPC Index for Data Center Energy Efficiency
第 6 部 2 章で示した内容に沿って、DPPE の紹介を行った。
（2）議論
議論では、データセンタのエネルギー効率指標に関する考え方や基本方針について、今回のワークショップ参加者の合意を文章としてとりまとめる作業が行われた。その過程で、今後の検討方法に関する議論も行われ、今後日米欧の 3 者から構成されるワーキングセッシ
ョンを設置し、議論を継続していくことで合意した。。

6.3

世界への普及の取り組み

DPPE の世界への普及を促進するため、2010 年 2 月に開催された ICT4EE91（ベルギー・
ブリュッセル）やグリーン IT セミナー（シンガポール、タイ・バンコク）で DPPE の紹介をおこなった。また、シンガポールでのセミナー前には日本側とシンガポール政府
Info-communications Development Authority (IDA)の打ち合わせをおこない、DPPE の定義などについて議論を行った。
シンガポール政府はデータセンタの測定を近日中に実施する予定であるが、その際に用いる指標として DPPE を視野に入れているようであった。IDA から積極的な質問がなされ、今後も引き続き情報交換をすることで合意した。

91

http://webcast.ec.europa.eu/eutv/portal/archive.html?viewConference=8511&catId=8508
125

6.4

今後の活動

本年度は、データセンタのエネルギー効率を示す新指標 DPPE の定義の詳細化に取り組んできた。今後、DPPE の普及に向け、「実際のデータセンタでのデータ取得」「国際的な標準化・普及に向けた活動の強化」の 2 点の取り組みが必要と考えられる。
まず、「実際のデータセンタでのデータ取得」であるが、目的は DPPE 普及に向けたツールの開発、定義の検証、有効性の検証である。
本年度 DPPE の定義を詳細化したが、実際のデータセンタで測定を実施するためには、測定者に測定方法を知らせるガイドライン策定が必要である。また、測定をサポートするツールを開発する必要性も高い。例えば、ITEE や ITEU の計算にあたっては、IT 機器の型番か
ら機器のスペック（当面は省エネ法のエネルギー効率）を調べる必要があるが、この作業は特に大型データセンタでは負担が大きいと考えられる。そこで、IT 機器の型番から機器のスペックを検索するためのデータベースなどを開発する必要がある。
さらに、DPPE の測定上の課題を抽出し指標を改善するために、実測を推進し、取得したデータの分析を行うことが重要である。DPPE の値がデータセンタのエネルギー効率の違い
をきちんと反映しているか、季節変化や機器の入れ替えに対しどのような変化を示すか、有効性を検証していく必要がある。
次に、「国際的な標準化・普及に向けた活動の強化」という点では、国際的な場での DPPEの提案と、海外での DPPE 実測支援が具体的活動として挙げられる。
本年度も日米欧ワークショップの場で指標を提案すると共に、欧州やアジア地域で DPPEの普及活動に取り組んだ。今後 DPPE を世界的な指標としていくために、日米欧ワークショ
ップや標準化機関でこれらの活動を継続し、合意を形成していく必要がある。

126

付録（第 3 部）
A.1
A.1.1

データセンタエネルギー効率指標に関する国際会議の概要
グリーン・グリッドとの国際会議（1）開催概要
日時：2009 年 10 月 10 日（土） 13：00～16：00

場所：

幕張メッセ国際会議場（301 号室）

出席者：（順不同敬称略）
【日本】
・ 中沢

潔

経済産業省

・ 上苙

健

グリーン IT 推進協議会、ＮＴＴデータ

・ 朽網

道徳

グリーン IT 推進協議会、富士通

・ 田口

栄治

グリーン IT 推進協議会、グリーン・グリッド、インテル

・ 斉藤

朝樹

グリーン IT 推進協議会、グリーン・グリッド、インテル

・ 高木

一

グリーン IT 推進協議会、グリーン・グリッド、日本電気

・ 成田

出

グリーン IT 推進協議会、日本アイ・ビー・エム

・ 石橋

豊

グリーン IT 推進協議会、大和総研

・ 椎野

孝雄

グリーン IT 推進協議会、（社）情報サービス産業協会、
野村総合研究所

・ 三崎友雄

グリーン・グリッド、野村総合研究所

・ 藤江

義啓

グリーン・グリッド、日本アイ・ビー・エム

・ 重村

ゆう子 グリーン・グリッド、インテル

・ 福田

次郎

・ 長谷川

日本データセンタ協会、三菱総合研究所

英一 （社）電子情報技術産業協会

・ 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

・ 村岡

元司

グリーン IT 推進協議会、ＮＴＴデータ経営研究所

・ 吉識

宗佳

グリーン IT 推進協議会、ＮＴＴデータ経営研究所【米国】・ Jon Hass

The Green Grid

・ Dan Azevedo The Green Grid
・ Larry Vertal

The Green Grid127

（2）議事次第
1. Welcome and Introductions (10 min.)Opening Remarks
Introduction of participantsMeeting objectives and plans
2. The Green Grid (60 min.)Presentation
Discussion
3. GIPC “Details of new metrics” (60 min.)
Review of the 1st workshop in Washington D.C.
Detailed definition and calculations of metrics
3.1 DCU (Data Center Usage)
3.2 ITEE (IT Equipment Energy Efficiency)
3.3 FEE（Facility Energy Efficiency）（DCiE）
3.4 GEC (Green Energy Coefficient)
3.5 DPPE (Data Center Performance Per Energy)
Discussion
4. Introduction to “Criteria for Green Datacenter” (40 min.)Objective & overview
Details such as “check lists for Green Datacenters”
5. Closing Remarks (10 min.)Confirmation of our consensus and next step
Plan of next workshop

128

A.1.2

第 2 回日米欧国際ワークショップ～Global Harmonization of Data Center Energy Efficiency Measurements and Metrics～（1）開催概要
日時：2010 年 2 月 2 日
場所：サンノゼ

9:00～17:00

マリオットホテル

会議室

出席者：（順不同敬称略）
【日本】
吉本

豊

経済産業省

中沢

潔

経済産業省

上苙

健

グリーン IT 推進協議会、（株）ＮＴＴデータ

伊藤雅樹

グリーン IT 推進協議会、（株）日立製作所

朽網

道徳

グリーン IT 推進協議会、富士通（株）

小林誠

グリーン IT 推進協議会、（株）ＮＴＴデータ

斉藤朝樹

グリーン IT 推進協議会、インテル（株）

椎野孝雄（社）情報サービス産業協会（JISA）、（株）野村総合研究所

田口栄治

グリーン IT 推進協議会、インテル（株）

中井康博

グリーン IT 推進協議会、ＮＥＣ藤江

義啓

グリーン・グリッド, 日本アイ・ビー・エム

三崎友雄

グリーン・グリッド, （株）野村総合研究所

井上治（社）電子情報技術産業協会（JEITA）

池田敏昭（社）電子情報技術産業協会（JEITA）

村岡

元司

グリーン IT 推進協議会、（株）ＮＴＴデータ経営研究所【米国】
Alexandra Sullivan

U.S. Environmental Protection Agency

Bill Tschudi

U.S. Department of Energy

Paul Scheihing

U.S. Department of Energy

John Tuccillo

The Green Grid, APC

Dan Azevedo

The Green Grid, Symantec

Jon Haas

The Green Grid, Intel

Vertal Larry

The Green GridJohn Pheuger

The Green Grid, Dell, Inc.

【欧州】
Paolo Bertoldi

European Commission

Zahl Limbuwala

BCS The Chartered Institute for IT

Victor Smith

The Green Grid, Dell, Inc.

129

（2）議事次第
1) Welcome and Introductions
a. METI and GIPC
b. The Green Gridc. DOE
d. EPAe. European Union Commission2) Meeting Objectives
a. Facility Logistics
3) Brief Review of Program Progress (since March ’09 session)a. U.S. DOE Save Energy Now
Paul Scheihing
b. U.S. EPA Energy Star Rating System for Data Centers
Alexandra Sullivan
4) Break5) Brief Review of Program Progress (since March ’09 session) – Continued
a. European Union Code-of-Conduct
Paolo Bertoldib. METI Green IT initiative in Japan
Yutaka Yoshimoto
6) Lunch Break
7) Brief Review of Program Progress (since March ’09 session) – Continued
a. TGG/GIPC Working Session Status
Dan Azevedob. GIPC Index for Data Center Energy Efficiency
Takao Shiino8) Break9) Measurement and Metrics Discussion10) Action Items & Next Steps

130

A.2

日米欧ワークショップ合意文章（英文・和文仮訳）
Harmonizing Global Metrics for Data Center Energy Efficiency
データセンタエネルギー効率に関する世界指標の協調について

The United States of America, European Union and Japan Reach Agreement on Guiding Principles for
Data Center Energy Efficiency Metrics
February 2, 2010
アメリカ・EU・日本はデータセンタのエネルギー効率指標のガイドライン
について合意に達した。
2010 年 2 月 2 日
As business demands and energy costs for data centers rise, owners and operators have focused on theenergy efficiency of the data center as a whole, frequently using energy efficiency metrics. However, themetrics are not always applied clearly and consistently at a global level. To address these inconsistencies,
a group of global leaders met on February 2, 2010 to agree on data center energy efficiency measurements,
metrics, and reporting conventions. Organizations represented were the U.S. Department of Energy’s
Save Now and Federal Energy Management Programs, U.S. Environmental Protection Agency’s
ENERGY STAR Program, European Commission JRC Code of Conduct, Japan’s Ministry of Economy,
Trade and Industry, Japan’s Green IT Promotion Council, and The Green Grid.
データセンタの普及に伴うビジネス需要とエネルギーコストについて、データセンタ所有者と管理者は、総じてデータセンタのエネルギー効率に関心を持ち、しばしばエネルギー効率指標を用いてきた。
しかし、世界レベルでは、その指標は必ずしも明確に、かつ一貫した形で適用されているわけではない。この一貫性がない状況に対して、2010 年 2 月 2 日、データセンタ業界における世界的なリーダーが、データセンタのエネルギー効率に関する測定方法・指標・報告方法についての合意を目指し、会議を開催した。
参加者は、米国エネルギー庁におけるセーブ・ナウと連邦エネルギー管理プログラム代表者、
米国環境保護庁・エナジー・スター・プログラム代表者、そして欧州委員会共同研究センター・
コードオブコンダクト、日本の経済産業省とグリーン IT 推進協議会、そしてグリーングリッド
であった。
Goal:
Share global lessons and practices with an objective of arriving at a set of metrics, indices, andmeasurement protocols which can be formally endorsed or adopted by each participant organization to
improve data center energy efficiency globally.

This includes the following specific goals:

1. Identify an initial set of metrics
2. Define each metric131

3. Define the process for measurement of each metric4. Establish on-going dialog for development of additional metrics
目標：
データセンタのエネルギー効率を世界規模にて改善するため、これまでの経験と取り組みを共有し、各参加団体で承認・採択可能な指標と測定基準を確立することを目標とする。特に、以下の具体的な目標を含むこととする。
1. （これまでに使用されてきた）初期段階とも言うべき指標の確認
2. 各指標の定義
3. 各指標の測定プロセスの定義
4. 追加指標の開発に向けた意見交換の場を設置
Desired Outcomes:
Effective energy efficiency metrics that:
1. Measure the actual IT work output of the data center compared to actual energy consumption. It isof note that in the process to define IT work output, the following interim measurements are being
defined and / or validated:
a. IT – Measure the potential IT work output compared to expected energy consumption; and measure
operational utilization of IT equipmentb. Data center facility and infrastructure – Measure the data center

infrastructure efficiency (PUE)

2. Measure renewable energy technologies and re-use of energy to reduce carbon
望ましい成果：以下のような効果的なエネルギー効率指標：
1. 実際のエネルギー消費量を比較対象とした、実際のデータセンタの IT 機器の仕事量を測定すること。IT 機器の仕事量を定義する際、以下の中間測定方法が定義される、かつ、または有効である。
a. IT 機器について – IT 機器の定格エネルギー消費量に対する仕事能力を測定する。また、IT
機器利用率を測定する。
b. データセンタのファシリティとインフラについて – データセンタ・インフラストラクチャ・効率（PUE）を測定する。
2. CO2 排出量削減のため、再生可能エネルギー技術とエネルギーの再利用量を測定する。
Guiding Principles
The collective groups are in agreement on the following guiding principles, as an interim step toward
the desired outcomes (1. b.). It is recommended that data centers begin to measure PUE according tothese principles:• Power Usage Effectiveness (PUE) using source energy is the preferred energy efficiency metric.
PUE is a measurement of the total energy of the data center divided by the IT energy consumption• The industry should improve the IT measurement capabilities to ultimately enable taking the132measurement directly at the IT load (e.g. servers). At a minimum IT energy measurements should bemeasured at the output of the UPS• For a dedicated data center, total energy measurement should include all energy sources at the pointof utility handoff. For data centers in larger buildings, total energy should include all cooling, lighting,and support infrastructure, in addition to IT load
ガイドライン：
本会議参加団体は、望ましい成果（1.b.）に向けた中間段階として、以下のガイドラインに対して合意した。データセンタでは、以下の原則に従い、PUE を測定するよう推奨する。
・ソースエネルギーを用いた PUE が、エネルギー効率を測る指標として望ましい。なお、PUE
はデータセンタの全消費エネルギーを IT 機器の消費エネルギーで割ったものである。
・最終的に IT 機器（サーバ等）の負荷を直接測定可能にするため、業界は IT 機器のエネルギ
ー測定能力を改善すべきである。少なくとも、IT 機器の消費エネルギーの測定は UPS 出力にて行うべきである。
・ 専用データセンタに対して、全消費エネルギーの測定は utility handoff（ユーティリティの責任転換箇所；施設と外部の境界）において全エネルギー源を含めて行うべきである。大規模ビルに設置されたデータセンタに対して、全消費エネルギーは、IT 機器の消費エネルギーに加え、空調や照明、他のインフラの消費エネルギーを含むべきである。
In addition to PUE, the bodies recognize the necessity of other metrics expressed in the desired
outcomes (1.a. and 2.)「望ましい成果(1.a. and 2.)」で述べたように、参加団体は PUE に加え、他の指標の必要性を認識している。
This guidance is meant to help drive a common understanding of energy efficiency metrics. With
continued dialog and additional input by a variety of stakeholders, this guidance can be refined andexpanded to maximize its impact on both energy consumption and operational efficiency
このガイダンスはエネルギー効率指標の共通認識の推進を意図している。継続的な議論と様々な利害関係者からの追加インプットにより、本ガイダンスは改善されると共に、エネルギー消費と運用効率における効果を最大にすることができる。
There is significant interest and work among the bodies represented to proceed with globally accepted
metrics and measurement protocols, from minimum allowable to aspirational on the topic of data center
efficiency.
データセンタの効率化において、最小限に許容されているレベルから、世界的に受け入れられる指標や測定のレベルにまで手続きを進めてゆくことは、参加各国代表者にとって、とても関心があると同時に重要な業務である。

133

A taskforce has been formed with representatives from each participating body. The entire group ofparticipants will reconvene once the task force feels the time is appropriate based on progress.
タスクフォースは各参加団体の代表により構成される。タスクフォースの進捗状況を考慮し、適切な時期に、再度参加グループ全てが招集される。
For further details please contact:• The Green Grid:

gdcmetrics@lists.thegreengrid.org• U.S. Department of Energy Save Energy Now Program: http://www1.eere.energy.gov/industry/datacenters/contacts.html• U.S.

Environmental

Protection Agency’s

ENERGY STAR Program:

ENERGYSTARdatacenters@icfi.com• European Commission – Joint Research Centre:• Ministry of Economy, Trade, and Industry:• Green IT Promotion Council: http://www.greenit-pc.jp
詳細は以下の団体にご連絡ください。
• グリーングリッド:

gdcmetrics@lists.thegreengrid.org• 米国エネルギー庁 セーブ・エナジー・ナウ
http://www1.eere.energy.gov/industry/datacenters/contacts.html• 米国環境保護庁 エナジー・スター: ENERGYSTARdatacenters@icfi.com• 欧州委員会共同研究センター• 経済産業省• グリーン IT 推進協議会: http://www.greenit-pc.jp

134

A.3

グリーンなデータセンタのためのクライテリア

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

156

157

158

159

160

161

162

第4部
1.

IT による省エネ効果計測・予測

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、2008 年度にまとめた 2025 年および 2050 年の貢献量の予測結果を基に、本年度は 2020 年の貢献量についても予測を行った。

163

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。

164

表 4.2-2：IT ソリューションの分類
カテゴリー
産業

工場

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

165

* 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

EnergyManagement System)

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
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費の少ない LED 信号機へ交換すること。

ラアクテ

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 WG1（以下、WG1）」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。

166

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

IT ソリューションの省エネルギー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：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
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167

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、WG1 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。

168

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：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

3.2.1 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。

169

表 4.3-3：テレワークを構成する要素【再掲：表 4.3-2】
構成要素
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② 人の移動量ー消費（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④ オフィススペース
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 IT⑥ 電力・エネルギーのエネルギー消費
機器の消費エネルギー
消費量
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⑦ NW データ通信量
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。

170

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。

171

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]92）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）＝ （52 [日/年] × 6 [km/日]） × （0.047 [kgCO2/(人・km)]）＝ 14.7 [kgCO2/(人・年)]

92

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）

172

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]93）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/年] × 40 [km/日] ）× （0.005 [kgCO2/(人・km)]）＝ 10.4 [kgCO2/(人・年)]
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。

93

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）

173

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94）×（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95）＝ 13.1 [m2/人] × (52/260) ×76.0 [kgCO2/(m2・年)]＝ 199.1 [kgCO2/(人・年]]
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

94
95

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174

2008 年 4 月

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]96）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/日] = 0.192 [kWh/日]）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]97）
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/(回・台)] × 52 [回/年] ）× （0.425 [kgCO2/kWh]）＝ 4.2 [kgCO2/年]

96

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。
97
東京電力：平成 19 年度値

175

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）98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/回＋ 0.54 kWh/回 ）× 52 [回/年] ｝ × （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]99）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。

98
99

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

176

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]#CO2 排出削減量

構成要素

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）

177

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、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。

178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

○

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

参考値

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

179

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
○注3

0.029 (kgCO2/kWh)

---

---

地熱

0.015 (kgCO2/kWh)

---

---

水力

○注3

0.011 (kgCO2/kWh)

---

---

原子力

○注3

0.022 (kgCO2/kWh)

---

---

(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)------ 注2

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

消費量○0.595 (kgCO2/kWh)

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

電力 タイ

---

--- 注2

2006年 6月

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：原単位一覧（エネルギー消費量

原単位

の消費

不明

参考値

原単位の幅

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

○

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○

71.4 (kgCO2/台)

---

---

デスクトップPC

IT機器

消費
のみ

○

紙

モノの消費

生産
消費

その 2）

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）

180

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○

0.0615 (kgCO2/人・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年

航空機○

0.1860 (kgCO2/人・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年

鉄道○

0.0329 (kgCO2/人・km)

---

---

日本統計年鑑 2005年

自家用自動車○0.047 (kgCO2/人・km)------ 注1

自家用軽自動車○

0.023 (kgCO2/人・km)------ 注1--- 注1

営業用乗用車○0.093 (kgCO2/人・km)---

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：原単位一覧（人の移動）

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

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

営業用普通トラック○

0.049 (kgCO2/ton・km)------ 注1

営業用小型トラック○

0.226 (kgCO2/ton・km)------ 注1

自家用普通トラック○

0.098 (kgCO2/ton・km)------ 注1

自家用小型トラック○

0.776 (kgCO2/ton・km)------ 注1

鉄道○

0.006 (kgCO2/ton・km)------ 注1

内航船舶○

0.011 (kgCO2/ton・km)------ 注1

航空○

0.398 (kgCO2/ton・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）

181

原単位

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○

0.193 (kgCO2/km)

---

---

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○

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)

-----

-----

ガソリン車

【参考】
日本

【事例】注

ガソリン車

車両燃費

ディーゼル車○○0.290 (kgCO2/km)

6.4 – 26.0

毎年

国交省 自動車燃費一覧 2008年版(財) 日本自動車研究所

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 20 年度東京電力公表値を採用。

182

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

発電原単位
0.366
0.392
0.387
0.555

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」

平成 20 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
0.588
0.469
0.418
0.455

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 20 年度の電気事業者別二酸化炭素排出係数の公表」

183

発電原単位
0.355
0.378
0.374
0.561

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）

184

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。
今年度は、これまで事例がなかった分野を中心に事例を追加した。

ソリューション一覧◆生産プロセスの効率化
EMI 抑制設計支援システム DEMITASNX（デミタス）

日本電気株式会社◆BEMS
生活者の行動を優先した快適空調制御システム
流通店舗向け省エネシステム
施設総合管理システム「Futuric」

株式会社東芝沖電気工業株式会社
富士通株式会社◆ペーパーレスオフィス
ダイレクトメール広告をインターネット配信する ICT サー
ビス
就業管理システム
行政情報提供システム
電子帳票システム
公共料金等の口座自動引落しと明細事前通知サービス
給与明細の電子配信システム
e ラーニングシステム「Internet Navigware」
百貨店向け POS システム
農地向け地理情報システム（GIS）
自治体内部情報業務の電子化
情報漏洩対策・PC 管理
書類の電子化によるペーパーストックレス
次世代オフィス
地球観測衛星画像オンラインサービス
印刷枚数削減支援ソフト
金融機関向け債権流動化・売掛債権一括信託ビジネス支援
ASP サービス
電子帳票システムによる環境負荷低減（A.お客さま向けのシステム、B.社内システム）
大学向け統合業務パッケージ「Compusmate-J」
健康保険組合向け Web システム
「KOSMO Communication Web」

185

NEC ビッグローブ株式会社
株式会社日立システムアン
ドサービス
富士通株式会社
日立ソフトウェアエンジニ
アリング株式会社
株式会社 NTT データ
日立ソフトウェアエンジニ
アリング株式会社
富士通株式会社
富士通株式会社
富士通株式会社
富士通株式会社
日立ソフトウェアエンジニ
アリング株式会社
株式会社 PFU
株式会社 NTT データ
富士通株式会社
株式会社富士通アドバンス
トエンジニアリング株式会社 NTT データ
大和証券株式会社（株式会社大和総研）
富士通株式会社
大和総研ビジネス・イノベーション◆業務の IT 導入
証明書自動交付システム
人事総務向けワークフローシステム「ExchangeUSE」
SaaS 型簡単電子申込システム◆テレワーク
在宅勤務（最大週 3 日）による社内テレワークの実施
在宅勤務可能サービスによる移動による負荷低減とワー
ク・ライフバランスの確保◆TV 会議社内会議システム

富士通株式会社
富士通株式会社
株式会社 NTT データ
株式会社富士通ワイエフシー
日立ソフトウェアエンジニ
アリング株式会社

日立ソフトウェアエンジニ
アリング株式会社◆リモートセンシング・遠隔管理
小麦の生育予測による刈り取り時期の適正化
水産海洋情報提供サービス「トレダス」◆HEMS
ホームネットワークを活用した家庭内省エネ技術
ホームエネルギーマネジメントシステムライフィニティ
ECO マネシステム
省電力効果 見える化サービス（みんなでカーボンダイエット）

日立ソフトウェアエンジニ
アリング株式会社
富士通株式会社

株式会社東芝
パナソニック電工株式会社
日本電気株式会社◆オンラインショッピング
インターネットショッピングシステム「i-market」

富士通株式会社◆輸送手段（鉄道、航空、海運）の効率向上
ストックホルムの渋滞解決策
運行支援ソリューション

日本 IBM 株式会社
富士通株式会社

186

◆

生産プロセスの効率化

企業名：日本電気株式会社

タイトル：EMI 抑制設計支援システム DEMITASNX（デミタス）

概要： CAD データを用いて設計の上流工程（試作基板製造前）で EMI シミュレーションを行うことで、プリント基板から発生される不要電磁波を抑制する部品配置、配線を検討できるソフトウェア。NEC 中央研究所で実験、検証した最適な閾値・チェック項目・チ
ェック方法を利用し、シミュレーションを行うことで、より効果的な解析が可能。

評価条件

プラス

マイナス

実事例を基に CO2 排出量を

電 力 消 費 削 減 量 ： 196kWh

基 板 使 用 量 ： 0.9 m2 （ 22.3

算定

（0.1 t-CO2/年)

t-CO2/年)

基 板 使 用 削 減 量 ： 1.8m2基板試験のための移動：300（44.7 t-CO2/年）

回（6.9 t-CO2/年)

基板試験削減による移動削減量：1,500 回（34.7 t-CO2/年）
出所等：http://www.nec.co.jp/eco/ja/product/soft/2009_06.html

187

◆

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

188企業名：沖電気工業株式会

タイトル：流通店舗向け省エネシステム

社
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

189

企業名：富士通株式会社

タイトル：施設総合管理システム「Futuric」

概要： ビル管理システムを、省エネ最新機器とシステムによる稼働設備の効率的な運用
を行う。

評価条件

[kg-CO2]

プラス

3,000 名規模のオフィスビ

オフィススペース：8,095

ル。1 年間の試算

IT・NW 機器電力： 9,714

マイナス
なし

出所等：
http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jecos/contribution/list/11-futuric.pdf
http://fenics.fujitsu.com/products/futuric/

190[kg-CO2]◆

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：137,241 t-CO2

ICT システム：2,203 t-CO2

メール発行業務

物の移動：12,694 t-CO2

出所等：NEC ビッグローブ株式会社

191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

192

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：3,627kg CO2

IT・NW 電力消費量：1,244kgの情報収集･情報提供業務

物の移動：13,119kg CO2

CO2

オフィススペース：2,221kg

NW データ通信量：19kg CO2

CO2
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

193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り紙印刷の 10％を削減、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

作業の帳票を 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

194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

195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

社内※） 社員数：５，４００人

導入効果概念図

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/

196

企業名：富士通株式会社

タイトル：e ラーニングシステム「Internet Navigware」

概要： 集合教育で行っていた社内研修を、Web で受講可能な e ラーニングシステムに変更。
「人（講師・受講者）の移動」や「紙（資料）」「オフィススペース」を削減する。

評価条件[kg-CO2]

プラス

1,500 名規模の社内研修。

物の使用量：

1 年間の試算。

人の移動：

14
33,664マイナス

IT･NW 機器電力： 732
データ通信：

オフィススペース： 39
出所等：
http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jecos/contribution/list/01-el.pdf
http://jp.fujitsu.com/solutions/elearning/

197[kg-CO2]
2

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

198

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

199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 t）
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

200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

201

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

202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

203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

204

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-13.3%（-0.64t-CO2）

１００％
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：15 kg-CO2

導入前後で変化なし

出所等：富士通株式会社

205

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・売掛債権一括信託ビ

タ

ジネス支援ＡＳＰ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

マイナス

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
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

206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.お客さ（株式会社大和総研）

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 万ページ

電子化

から 83 万ページへ）

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

207企業名：富士通株式会社

タイトル：大学向け統合業務パッケージ「Campusmate-J」

概要： 事務スタッフの生産性向上と学生サポートの充実を図る。OCR 用紙による「履修登録」「成績登録」の登録・確認をインターネット経由で行える。

評価条件[kg-CO2]

プラス

学生数：3,000 人

物の使用量：

109

1 年間の試算

物の移動：

153

マイナス

IT・NW 機器電力：1,301

オフィススペース：3,208
出所等：
http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jecos/contribution/list/13-campusmate-j.pdf
http://jp.fujitsu.com/solutions/education/products/campusmate/

208[kg-CO2]

企業名：大和総研ビジネス・

タイトル：健康保険組合向け Web システム

イノベーション「KOSMO Communication Web」

概要： 健康保険組合が従来、紙（帳票）で事業主や加入者とやりとりしていた情報を電子化し、Web システムを通じて閲覧が行えるサービス(kgCO2 )健康保険組合様

事業主様

紙配送
IT機器
メール

算定原簿、など

入力・閲覧

KOSMO
専用線ネットワーク

従来

CO2排出量

8,000

加入者様

大和総研ビジネス・
イノベーション
DIR-BI

紙消費
web閲覧

6,000
医療費照会、など

算定原簿、など
医療費明細、など

約73%

基幹システムKOSMO-network21

4,000

メール通知
健康保険組合様閲覧（約4.4t-CO2）を削減

事業主様

インターネット
算定原簿、など

入力・閲覧

KOSMO
専用線ネットワーク

導入後

メール通知

加入者様
閲覧

2,000

大和総研ビジネス・
イノベーション
データ
連係

基幹システムKOSMO-network21

医療費照会、など

WebシステムKOSMO Communication Web

0
従来

導入後

評価条件

プラス

マイナス

想定：総合健保組合の 1 年間物の消費：1,335 kgCO2

IT 機器消費電力：1,506 kgCO2分の帳票配送物の移動：4,674 kgCO2

NW 通信量：138 kgCO2

・事業主数 300 カ所
・被保険者数 2 万人
出所等：大和総研ビジネス・イノベーション

209◆業務の IT 導入
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

210企業名：富士通株式会社

タイトル：人事総務向けワークフローシステム「ExchangeUSE」

概要： 紙ベース、手作業で行っていた人事総務関連の申請・承認処理をパソコンベース
での処理とし、自動計算や他システムとの連携などにより、大幅な業務効率化を可能
とする。

評価条件

[kg-CO2]

プラス50

総務伝票処理：12,000 件/

物の使用量：

年。1 年間の試算

オフィススペース： 5,094

マイナス

IT･NW 機器電力： 2,187
データ通信：

出所等：
http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jecos/contribution/list/83-exchangeuse.pdf
http://glovia.fujitsu.com/jp/products/exchangeuse/

211[kg-CO2]
3

企業名：株式会社 NTT デ

タイトル：SaaS 型簡単電子申込システムータ
概要： 電子署名を必要としない、あるいは省略できる手続きを対象に、住民／企業に対し、電子的手段を用いた各種申込／予約をパソコンや携帯電話からの簡単な操作で利用できる
地方公共団体様向け SaaS 型情報システム
各種申込／
状況照会

住民／企業

携帯電話

イベント申込み
講座申込み
アンケート
意見具申
採用試験
水道開閉栓
／ゴミ収集
などの申込み行政申込／届出など

受付

結果受領

パソコン

情報の流れ

LGWAN

インターネット
SaaS基盤
SaaS型簡単電子申込システム
アプリケーション
電子申込/コンテンツ

電子決済

電子認証

ワークフロー

アプリケーション/コンテンツ

サーバの仮想化による効果

県への導入効果
16,0 00

50 0,000

約
年 8.2t
の -C
削
減 O2/
効
果

12,0 00
10,0 00
8,0 00

ICTシステムモノの移動

6,0 00モノの電子化

4,0 00

人の稼動

CO2排出量(kg- CO2/ 年)

45 0,000

14,0 00
CO2 排出 量(kg- CO2 /年)

結果通知

地方公共団体様

2,0 00

約
年 44
の 0t
削 -C
減 O2
効 /
果

40 0,000
35 0,000
30 0,000
25 0,000
20 0,000

ICTシステム

15 0,000

人の稼動

10 0,000
5 0,00000システム 導入前

評価条件

通常の物理サーバによる構成

システム 導入後

プラス

SaaS型

マイナス

想定：地方公共団体（県） モノの移動：666KgCO2の 1 ヶ月の各種申込／予モノの電子化：508KgCO2

約の平均人の稼働：10,423KgCO2

出所等：NTT データ関西

212

システム電力：3,363KgCO2

◆

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：
36 kg-CO2

全員電車を利用
出所等：クールアース・デー記念テレワークセミナー

213

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

214◆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
工数

旅客輸送

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

215◆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 t 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

216

企業名：富士通株式会社

タイトル：水産海洋情報提供サービス「トレダス」

概要： 衛星データの解析によって得た海洋情報（画像）をインターネットや各種衛星通信を通じて配信し、GIS で必要な漁業情報に加工して提供する。

評価条件[kg-CO2]

プラス

9.9 t 級イカ釣り漁船 1 隻。 人の消費量：
日帰り漁、操業日数 180 日。 人の移動：

マイナス

253,851漁船燃料 20％削減の場合
出所等： http://pr.fujitsu.com/jp/news/2006/08/31.html
http://jp.fujitsu.com/group/hokkaido/services/agriculture/217[kg-CO2]

オフィススペース：

26

IT・NW 機器電力： 1,239

◆

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

218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/219

企業名：日本電気株式会社

タイトル：省電力効果 見える化サービス（みんなでカーボンダイエット）

概要： 以下のような特徴を持ち、家庭で楽しく省エネができる。
1.消費電力が簡単に計測でき、Ｗｅｂ上に自動に記録－計測したデータを無線経由で、自動的にＢＩＧＬＯＢＥのサーバへ送信
2.省エネ効果がＷｅｂ上でひと目でわかる－ＣＯ2 削減分をエコポイント化
3.参加者同士で楽しく競いながら続けられる－ゲームやレースを通じ、飽きずに継続できる

評価条件

プラス

マイナス

3 ヶ月、100 世帯を対象に実9,131kWh （約 3 t-CO2）の省エ

電流測定器について未確証実験を実施。

ネ効果、電気使用量前年同月比

認

9.5％の省エネ、を確認
出所等：http://www.nec.co.jp/press/ja/0904/0103.html

220◆オンラインショッピング
企業名：富士通株式会社

タイトル：インターネットショッピングシステム「i-market」

概要： お客様（会員）からの注文、店舗での受注確認、各種伝票・帳票発行、決済、情報発信／収集等、インターネットショップのビジネスシーンに必要な機能を保有した
インターネットショッピングシステム

評価条件[kg-CO2]

プラス

処理件数：平均 180 件/日

物の使用量：（64,800 件/年）

オフィススペース： 1,183

1 年間での試算。

IT・NW 機器電力：

マイナス

334
173

出所等：
http://www.hokkaido.fujitsu.com/service/package/type/index.html

221

データ通信：[kg-CO2]31

◆

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

マイナス

2006 年 1 月～7 月の施行期

25%の交通量削減

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

222

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
安全運転や省エネ運転の実践

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＋

運行効率

CO2排出量（％）

住みよい環境作り
への貢献

環境改善

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 t-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

223

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100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。

100「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）

224

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（ただし、事例によっては削減効果がさらに大きい場合もある）。
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101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 t-CO2、2050 年に 630 万 t-CO2となる。世界全体では、2025 年に IT 貢献量が約 8600 万 t-CO2、2050 年には 2 億 t-CO2 と予想される。

101

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)

225

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%

60%

50

50

50

50

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102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。

102

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

226

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

2005 年から普及する国

6%

100%

100%

2025 年から普及する国

0%55%103100%

2050 年から普及する国

0%

0%

55%84

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 t-CO2、2050 年に 14 万 t-CO2 となる。世界全体では、2025
年に IT 貢献量が約 224 万 t-CO2、2050 年には 340 万 t-CO2 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
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104を参考に、現時点で TV 会議を導入している割合を 2005 年

103

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。

227

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 t-CO2、2050 年に 220 万 t-CO2 となる。世界全体では、2025 年に IT 貢
献量が約 5,900 万 t-CO2、2050 年には 9,000 万 t-CO2 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

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

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

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
結果

世界

2005年

50

60%
55%

30%

国によって
普及タイミングに
違い1

0
140

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。
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

104

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）

228

排出量（約 4500 万 t-CO2105）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106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 t-CO2、2050 年に 410 万 t-CO2 となる。世界全体では、2025 年に IT 貢献量が約
1,400 万 t-CO2、2050 年には 3,600 万 t-CO2 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

105

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
106

229

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107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

－

108

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 t-CO2、2050 年に 160 万 t-CO2 となる。世界全体では、2025 年に IT 貢献量
が約 940 万 t-CO2、2050 年には 1,800 万 t-CO2 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

普及率予測
50
30%

50
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

107「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。

108

230

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109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」110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111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 t-CO2、2050 年に 820 万 t-CO2 となる。世界全体では、2025 年に IT 貢献量が約9,500 万 t-CO2、2050 年には 1.8 億万 t-CO2 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

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

109

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)
111
JAMAGAZINE2006 年 8 月号(http://www.jama.or.jp/lib/jamagazine/200608/02.html)
110

231

50 50%

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。

232

（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。

233

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

2025 年

注1

6. 雇用型オフィステレワーク人口注 3
注4

7. 雇用型テレワーク（在宅勤務）人口

5,102 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。

234

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 %

テレワーク実施頻度注 1

週1日

週 1.5 日

週2日

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：日本におけるテレワーク実施に伴う効果の算定条件
効果要素
入力情報
出所等
A：個別移動 ・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
手段利用軽
復距離：6km、年間 52 週）
減効果
・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]
B：公共移動 ・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
手段利用軽
復距離：40km、年間 52 週）
減効果
・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]
C：オフィス ・テレワーク実施頻度：週 1 日(2005 年)、週 1.5 →専門家情報より
エネルギー
日(2025 年)、週 2 日（2050 年）→原単位一覧より
消 費 軽 減 効 ・1 人が占めるオフィススペース：13.1m2/人
果・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]
D：IT 機器の オフィス以外の場所で消費するエネルギーとし --使 用 時 の 消 て、パソコンはテレワーク時以外でも利用するた
費 エ ネ ル ギ め、対象外とする。また、空調や照明について、
ー
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。
E：オフィス ・空調 冷房能力 2.2kW：1.15 [kWh/8 時間]→省エネルギーセンター 省の代わりにエネ性能カタログ 2008 より
・蛍光灯照明6～8
畳用：0.54[kWh/8時間]
消費される→省エネルギーセンター 省
エネルギー
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。

235

（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112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 USD113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[4.1%]る国のテレワーカー数
合計

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。

112
113

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。

236

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。

237

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

表 4.6-8：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。

238

（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

2005年

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
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

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

2005年

30,000,000

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

15,000,000

10,000,000

5,000,000

0

2005-5,000,000-10,000,000

20 25

20 50

図 4.6-3：テレワークによるエネルギー削減効果（世界）

239

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AB④ オフィススペー
スC⑤ 倉庫スペースD⑥ 電力・エネルギー消費量

E

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
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。
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
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。
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。
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。

240

（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114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

1,088,723 人
454,151,268 人

272,490,761 人⇒

5,79,521 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。

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。

114

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

241

表 4.6-12：入院・外来患者数と電子カルテの普及の予測
2005 年2025 年
16%
38%
実施病院
6%
33%
実施診療所
1 日入院患者数
221,150 人
498,203 人
年間外来延人数：病院
92,250,952 人
207,821,079 人
1 日外来患者数：診療所
34,991,422 人
182,548,979 人

2050 年
60%
60%
653,234 人
272,490,761 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
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：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]
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

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。

242

（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 USD115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。

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、115

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。

243

以下の前提条件を設定する。

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

表 4.6-16：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。

244

（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

3 0 0 ,0 0 0

効果分類

2 5 0 ,0 0 0

A：代替される紙カルテの製造時消費エネルギー(t - CO 2 )2 0 0 ,0 0 0

2005年

2025年

2050年

(tonCO2/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

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

02005- 1,0 00,000- 2,0 00,000

2 02 5

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）

245

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。2005 年・2025 年・2050 年の予測値から試算した 2020 年の貢献量も併せて示した。下表は本委員会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 t-CO2/年]

IT ソリューショ
ン

日本

世界

2005

2020

2025

2050

2005

2020

2025

2050

年

年

年

年

年

年

年

年

BEMS

57

546

650

630

549

6524

8,631

20,218

ペーパーレスオ

1

14

17

14

10

179

224

340

TV 会議

140

250

270

220

1,357

4928

5,913

8,970

SCM（共同配送）

34

178

222

410

188

1060

1,400

3,555

HEMS

－

157

189

164

－

719

935

1,798

ITS（デジタコ）

200

730

842

821

1,102

7510

9,491

17,989

テレワーク

19

92

110

142

71

645

924

3,110

電子カルテ

22

27

28

28

124

392

457

556

フィス

246

また、第一部 3 章に示した予測結果と今回の予測結果を基に、2020 年のグリーン by ITの部門別貢献量を表 4.7-2 に示した。

表 4.7-2：グリーン by IT の部門別貢献量2020 年のグリーン byIT 貢献量予測（日本および世界）116
施策

主なソリューション

対策部門
産業部門

・高性能ボイラー、給湯器などの省エネ（百万 t-CO2）2020 年

2020 年

GIT 導入効果

GIT 導入効果

(日本)

(世界)
7～14

140～2769～18

122～26416～32

200～41636～73

1578～3117

68～1372041～4009

・エネルギー管理、省エネ事業など
業務部門

・BEMS（ビル・エネルギー管理システム）・テレワーク、TV 会議、ペーパレスオフィス

家庭部門

・HEMS（住宅のエネルギー管理システム）・オンラインショッピング、コンテンツの電子化・再生可能エネルギーの導入、スマートグリッド

運輸部門

・自動車の燃費向上
・ITS（ETC、VICS）、エコドライブ
・流通の効率化（SCM など）

合計

116

削減量の幅は 2020 年の電力排出係数について 0.2-0.4 kg-CO2/kWh の幅とする想定を仮定しおたものである。0.4 は、現状の非化石電源比率・発電効率を据え置きした場合。0.2 は比率・効率が 2020 年までに向上するものと仮定した場合。また、by IT の試算において、幅の下限値は、電力以外の原単位（紙。資源、移動、スペース、通信など）も 2020 年に電力 CO2 排出係数の改善割合と同程度の改善が進むと仮定した場合に相当する。

247

付録（第 4 部）
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

248

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
A 効率的な生産プロ① 物の消費量
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

H

BEMS
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

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
BEMS 導入に伴う
業務効率化
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249

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
E⑤ 倉庫スペース
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

250

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

構成要素の対象
A 業務への IT 導入に伴う業務効率化BC⑦ NW データ通信量

テレワーク
構成要素
② 人の移動量D

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
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

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

251

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

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EA

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

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

252

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
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⑤ 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A⑤ 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

253

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
A 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

⑤ 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⑥ 電力・エネルギー
消費量

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
A ＨEMS 導入に伴う
業務効率化
B

C

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

254

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A③ 物の移動量BC④ オフィススペース

D⑤ 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

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
専用便による消費エネルギー
混載便による消費エネルギー
電子マネー導入による業務効率化

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

255

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。

256

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。

⑦ NW データ通信量

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。

信号機の LED 化
構成要素① 物の消費量A

構成要素の対象
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⑥ 電力・エネルギー
消費量

257

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⑥ 電力・エネルギー A 燃費改善により消費軽減するエネル
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A② 人の移動量
ITS による車両運
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

258

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⑥ 電力・エネルギー A エコドライブにより消費軽減するエ
消費量
ネルギー
B IT 機器の使用時の消費エネルギー

259

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

260

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

A：BEMS実
施により消
費軽減す
るエネル
ギー

オフィス
スペース

B：BEMS導
入に伴う業
務効率化

電力・
エネル
ギー消費量

C：BEMSに用いるIT機
器の使用
時の消費
エネルギー

＝

BEMSのた
めの管理・
制御機器
の普及台
数

＝

縮小するオ
フィスス
ペース

＝

BEMSに用いるIT機器の普及台
数×BEMS実施
による
省エネ効
率

×

単位面積
当り消費エ
ネルギー
CO2排出
原単位

×

BEMS実施
時のIT機
器の消費
電力量

×

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

261

×

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＝26276.0 [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263

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

参考原単位

物の消費
倉庫
スペース
オフィス
スペース
電力・エネル
ギー消費量
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＝

患者1人当り
紙消費量

×

患者数

×

B：紙カルテを保管する際に消費するエネルギー＝

紙カルテの保管
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：電子カルテ導入による業
務効率化＝

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×264

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]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

265

×

×

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

A：HEMS実施
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

＝

HEMSのための管理・制御機器の普及台数

B：ＨEMS導入に伴う業務効率化＝

縮小するオ
フィススペース

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実施に
よる
省エネ効率

×

単位面積当り消費エネル
ギーCO2排出原単位

×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 ×輸送される紙重量 ×等）当りのCO2排
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266

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

267

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

1.28 [kgCO2/kg]

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46.2 [kgCO2/m2・年]

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×268

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

×

269

×

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

270

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

271

×

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

マイナス

2020 年のアメリカ全体の効2.7～3.6 億 t-CO2 の削減を果

予測

出所等：http://www.smart2020.org/272

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

マイナス

2020 年時のアメリカ全体の7000 万 ～ 1.3 億 t-CO2/ 年

効果の削減効果を予測

出所等：http://www.smart2020.org/273

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

マイナス

2020 年のアメリカ全体の物

2.4～4.4 億 t-CO2 の削減効

流における効果

果を予測

出所等：http://www.smart2020.org/

274

第5部
1.

企業貢献度評価手法検討

調査の背景

わが国の温室効果ガス排出量の推移を図 5.1-1 に示す。平成 19 年度（2007 年度）時点では、京都議定書で定められた基準年度と比べ温室効果ガス排出量は増加しており、平成 18
年度（2006 年度）比較でも増加している。具体的には平成 19 年度の温室効果ガス排出量は13 億 7430 万 t-CO2、基準年度は 12 億 6130 万 t-CO2、平成 18 年度は 13 億 4210 万 t-CO2である。つまり、平成 19 年度時点で基準年度よりも 9.0%増加、前年度よりも 2.4%増加している。
次に部門別のエネルギー起源 CO2 排出量の推移を図 5.1-2 に示す。総排出量では基準年度比 14.0%増加している。部門別では、産業部門、工業プロセスにおいて基準年度と比較しそれぞれ 2.3%、13.8%減少している一方、運輸部門、業務その他部門（以下、民生部門と呼ぶこととする。）家庭部門、廃棄物部門で増加している。特に、民生部門、家庭部門ではそれぞれ 43.9%、41.7%と大幅に増加している。京都議定書で定められた日本の削減率である6%に鑑みれば、全ての部門で現状から大幅な CO2 排出量の削減が求められることは明らかである。製品・サービスにおいて発生する CO2 の大半を占める製造時および使用時に着目すると、増加が著しい民生・家庭部門においては使用時の省エネ化が求められ、産業部門に
は製造時の省エネ化が求められることになる。
産業部門には当然のことながらセットメーカ
以外の部品メーカや素材メーカも含まれていることから、製造時の省エネには組立てにおける省エネ化だけでなく、部品や素材の製造における省エネ化も含んでいることを補足してお
く。
+9.0%

1995年のHFCs、PFCs、SF6
排出量を1990年総排出量に上乗せし、基準年の総排出量とする。

1,400（

単1,300
位

+6.4%

1,374

1,342

PFCs
HFCs

±0%

N2O
CH4
CO2

【基準年】
CO2
CH4

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

京都議定書
の基準年

1990

）

≈
（年度）

図 5.1-1：わが国の温室効果ガス排出量の推移117

117

SF6

+5%

1,261

百1,200万トン
C1,100O
2
換1,000
算
0
900

+10%

出典：温室効果ガス排出・吸収目録
275

N2O
HFCs
PFCs
SF6

1990年度

1995年

産業部門： 4億7,100万トン(▲2.3%)[+2.8%]

500
450

運輸部門: 2億4,900万トン（(+14.6%)[▲1.6%]

400

単
位 350

業務その他部門: 2億3,600万トン(+43.8%)[+1.9%]

百 300
万
ト 250
ン 200
C
O 150
2
100

家庭部門: 1億8,000万トン(+41.2%)[+8.4%]
エネルギー転換部門: 8,300万トン(+22.2%)[+7.8%]）

工業プロセス: 5,400万トン

50(▲13.8%)[▲0.2%]

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

0

廃棄物: 3,100万トン(+35.6%)[+1.3%]（年度）

図 5.1-2：部門別 CO2 排出量の推移118

図 5.1-3 は電気・電子業界における製造時の CO2 排出量の推移である。先に示した通り、産業部門全体では基準年度と比べ、CO2 排出量は減少しているが、電子デバイス部門の CO2
排出量は大幅な増加傾向にある。一方、組立分野の CO2 排出量はほぼ横ばいである。、近年普及が進む省エネ型製品・サービスの増産により特に電子デバイス部門の CO2 排出量が増加していると考えられる。つまり、民生・家庭部門における省エネ対策の一つである省エネ型製品の普及に伴い、その製造に係わる一部の部門において CO2 排出量が増加するといったトレードオフが生じているといえる。

118

出典：温室効果ガス排出・吸収目録276

図 5.1-3：電機・電子業界の実質生産高 CO2 原単位（1990 年度比）と分野別 CO2 排出量以上から、わが国の今後の温暖化対策を推進する上で重要となる省エネ型製品・サービスの普及・促進に向けては、使用時の省エネ効果に対する部品・素材メーカ等を含めた製造に係わるプレイヤーの貢献度を明らかにする手法が必要であると考える。その手法が、省エネ型製品・サービスの普及促進に向けたインセンティブとなることを目的とする。

277

2.

省エネ貢献度評価手法の考え方
以上のような背景の基に、省エネ貢献度評価手法の開発を行った。以下、省エネ貢献度

評価手法の考え方について述べる。

2.1

of IT と by IT

ここまで述べてきた通り、CO2 排出量が増加の一途を辿る民生・家庭部門における温暖化対策の一つとして、省エネ型製品・サービスの普及促進や製品・サービスの利用による使用時の省エネ効果が求められる。これらの省エネ効果は製品・サービスの省エネ化であるof IT と製品・サービスの利用による省エネ化である by IT に分類できる。以下、それぞれについて述べることとする。

2.1.1

of IT

製品・サービスの使用や利用により、使用段階において環境負荷が生じる。この使用段階
における製品・サービス自身の省エネを of IT と呼ぶ。

Of ITによる効果

基準製品

比較製品

図 5.2-1：of IT による省エネ効果のイメージ
of IT の事例として、具体的に以下に記す。
①電球の省エネ化
電球形蛍光ランプにより白熱電球と比べ使用時の消費電力量が削減される。
②液晶テレビの省エネ化
新型の液晶テレビにおいて、バックライトの LED 化や輝度合制御などにより液晶テレビの使用時の消費電力量が削減される。
③データセンタの省エネ化
データセンタはサーバ等の IT 機器や空調等のファシリティから構成される。省エネ型のIT 機器や空調の導入、さらにはそれらの配置の工夫により省エネが達成される。

278

このように、「従来製品・サービスそのものの改良により、使用時の環境負荷が削減されること」が of IT による省エネ効果である。なお、全ての製品・サービスにおいて、何らかの比較対象を設定すれば、of IT の省エネ効果は生じることとなる。

2.1.2

by IT

製品・サービスの使用や利用により、ライフサイクル全体において環境負荷が生じる。新
たな製品・サービスにより既存の製品・サービスが不要になり、そのことで環境負荷が削減される。このように、製品・サービスの利用による省エネを by IT と呼ぶ。なお、ここでいう「使用時の環境負荷が削減される」とは、削減される従来の製品・サービスの環境負荷と、
一方新たな製品・サービスの利用により増加する使用時の環境負荷の差分で表される。

B“代替する”
製品・サービスの CO2排出量

by IT による効果

A-B
A“代替される”
製品・サービスの CO2排出量

図 5.2-2：by IT による省エネ効果のイメージ
by IT の事例として、具体的に以下に記す。
①ペーパレス会議
従来の紙媒体を用いた会議において、IT 機器を導入することにより紙媒体の使用を中止する。これにより、紙の製造時の環境負荷および印刷機の製造・使用時の環境負荷が削減される。一方で IT 機器の利用による環境負荷が生じる。これらの差分だけ使用時の環境負荷が削減される。
②音楽配信
従来の CD を記憶媒体とした場合と比べ、CD の製造時の環境負荷や、販売店等への輸送による環境負荷が減少する。一方、音楽情報の配信に伴い、IT 機器や NW の利用による環境負荷が生じる。これらの差分だけ使用時の環境負荷が削減される。
③太陽光発電従来の火力発電等に比べ、発電用燃料による環境負荷や発電施設の建設による環境負荷などが削減される。一方、太陽光発電システムの制御等による環境負荷が生じる。この差分だ279

け使用時の環境負荷が削減される。

2.2

配分手法の種類

省エネ量への貢献度として、以下に示す 3 手法を検討した（表 5.2-1）。

表 5.2-1：配分手法の種類
配分方法

メリット

デメリット

・製品の省エネ技術に精通した専・回答者により、ばらつきがでる。

門家によるアンケートにより、省エ・アンケート方法により回答結果が変ネ量への貢献度を反映しやすい。

わる。

・定量的なデータによる配分であ・製品の付加価値と省エネとの相関るため、客観性が高い。

性がない。

専門化へのアンケート
案1

パネル法配分により配分割合を決定
製品の付加価値の比

案2

付加価値配分率により配分割合を決定・定量的なデータによる配分であ案3

LCA 配分るため、客観性が高い。

・of IT において、製造時の CO2 排出製造時の CO2 排出量

・製品、サービスの提供により発量と使用時の省エネ量の相関性が低により配分割合を決定

生する CO2 排出量は、製品の存い。

在に対する貢献を表す一つの指・データ収集の正確性が求められる。

標となり得る。

（1）パネル法配分
専門家へのアンケートにより省エネ量への貢献度の配分比率を決定する方法である。省エネに精通した専門家へのアンケートであるため、どの技術、プレイヤーが省エネに貢献したのかを、省エネ量の配分比率に反映しやすいメリットがある。一方、回答者の主観が入ることで、配分比率が回答者によって異なるといったデメリットがある。
（2）付加価値配分
製品の付加価値により省エネ量への貢献度の配分比率を決定する方法である。定量的なデータによる配分手法であるため、客観性が高い。一方、データ入手が困難である点や付加価
値と省エネとの関連性がない点がデメリットである。
（3）LCA 配分
製造時の環境負荷により省エネ量への貢献度の配分比率を決定する方法である。
定量的なデータによる配分であるため、客観性が高い。また製品、サービスの提供により発生する
CO2 排出量は、製品の存在に対する貢献を表す一つの指標となり得ると考える。一方、LCA
データの収集の正確性により貢献度が大きく異なることが予想される点や、of IT において、製造時の CO2 排出量と使用時の省エネ量の相関性が低いといったデメリットがある。
今回は、以上のメリット、デメリットを考慮し、省エネ量との相関性が高い、パネル法を採用し、ケーススタディを行うことにした。

280

2.3 of IT における評価手法の考え方
of IT おける貢献度評価手法の考え方は、委員会で多くの議論を交わしたが一つの結論に至ることはできなかった。そのため、ここでは検討した評価手法を 2 案提示することとする。
評価手法Ⅰは、広義に低炭素社会への貢献を考えた場合、評価手法Ⅱは、狭義に直接的な省
エネへの貢献を考えた場合である。

2.3.1 評価手法Ⅰ
省エネ効果に対する貢献度の配分対象を「方式開発」、「改善」、「全構成要素」とするものである。
（1）各用語の定義
各用語の定義は表 5.2-2 に示す通りである。

用語
方式開発
改善
全構成要素

表 5.2-2：方式開発、改善、全構成要素
定義
省エネ達成に方式の変更など大きな技術革新を伴う製品開発
省エネ達成に係わる通常の製品改良
製品を形作るのに必要な全要素①方式開発
省エネ達成に、方式の変更など大きな技術革新を伴う製品開発のことを意味する。具体的事例を以下に示す。
・電球形蛍光ランプ
白熱電球と比較した場合、発光方式が異なっており、大きな技術革新が伴う。
・液晶テレビ
ブラウン管テレビと比較した場合、発光方式（表示方法）が異なっており、大きな技術革
新が伴う。
②改善
省エネ達成に係わる通常の製品改良を意味する。具体的事例を以下に示す。
・電球形蛍光ランプ
先に述べた方式開発の後にも、製品改善は行われており、それにより省エネが達成される。
・液晶テレビ
液晶テレビの光学フィルムの改善やバックライト制御等により、省エネが達成される。
③全構成要素製品がその機能を発揮するためには、製品を構成する全ての要素が必要であり、製品を形作るのに必要な全構成要素を意味する。

281

（2）貢献度の配分イメージ
評価手法Ⅰの貢献度イメージを図 5.2-3 に示す。省エネ量はまず「方式開発」「改善」「全構成要素」へと配分され、それぞれに対するプレイヤーの貢献度を決定することにより、最終的なプレイヤーの貢献度が算出される。

プレイヤー①方式開発の貢献度

②
③

省エネ量

④

改善の貢献度⑤

全構成要素の貢献度⑥

図 5.2-3：評価手法Ⅰにおける貢献度配分イメージ（3）メリットとデメリット①メリット
・省エネに直接寄与したプレイヤー以外に、製品を構成する全プレイヤーへ貢献度が配分される。
②デメリット・省エネ量は「基準」と「比較」の差分により表されるが、配分対象となるプレイヤーは差分で考えられていない。例えば、電球における「口金」は白熱電球にも電球形蛍光ランプにも用いられており、差分で考えればキャンセルされてしまうが、省エネ量への貢献度は配分される。
・省エネ量を直接的に生み出さないプレイヤーへも貢献度が配分される点への論理的説明が困難。

2.3.2 評価手法Ⅱ
省エネ効果に対する貢献度の配分対象を「方式開発」、「改善」とするものである。

282

（1）各用語の定義
用語の定義は表 5.2- 2 に示した通りである。
（2）貢献度の配分イメージ
評価手法Ⅱの貢献度配分イメージを図 5.2-4 に示す。図 5.2-4 は図 5.2-3 において全構成
要素への配分と考えるか否かの違いである。省エネ量はまず「方式開発」「改善」へと配分され、それぞれに対するプレイヤーの貢献度を決定することにより、最終的なプレイヤーの貢献度が算出される。

プレイヤー①方式開発の貢献度
②
③

省エネ量

④

改善の貢献度⑤⑥

図 5.2-4：評価手法Ⅱにおける貢献度配分イメージ（3）メリットとデメリット①メリット
・省エネ量が「基準」と「比較」の差分により表されることを踏まえ、貢献度の配分対象も差分で考える。そのため、論理的な説明が可能であり、評価手法Ⅰにおける問題点が解決する。
②デメリット・製品を構成する全プレイヤーへ貢献度が配分されないため、省エネに貢献する製品を製造する際に排出される CO2 に対する説明責任が、一部の省エネに直接寄与したプレイやーのみ可能である。

283

3.

具体的製品・サービスにおけるケーススタディ

本年度は対象製品・サービスとして、電球形蛍光ランプ、液晶テレビ、データセンタ、サーバについて検討を行った。以下、個別製品における貢献度配分手法のケーススタディについて述べる。

3.1

電球形蛍光ランプ3.1.1 省エネ量の定義
基準製品として白熱電球を取り上げ、その消費電力量との差分を省エネ量として定義した。
なお、白熱電球、電球形蛍光ランプともに使用時間に違いは無いと考え、消費電力量を消費電力に置き換えて考えた。つまり、消費電力量は製品の消費電力と線形の関係にあるということである。

3.1.2 電球形蛍光ランプの技術開発の変遷
電球形蛍光ランプの開発をどのように考えるべきか、社団法人日本電球工業会や各社へのヒアリングを行った。その結果、図 5.3-1 に示す通り、電球形蛍光ランプは、直管型電球形
蛍光ランプを出発点としそれを電球形に形状変化させることにより開発されたことがわかった。ここではこれを方式開発と呼ぶことにする。開発時点は現在発売されているような従来の白熱電球と見た目や形状が同等の製品ではなく、サイズが非常に大きいものであった。
そのため、実際には置き換えが進まなかった。しかし、これをさらに改善し、小型化、長寿命化、低価格化、省エネ化することにより、現在の電球形蛍光ランプにいたる。ここではこの製品改良を改善と呼ぶこととする。

方式開発

直管形蛍光ランプ改善

電球形蛍光ランプ（開発時点）

直管型の電球形化

小型化

電球形蛍光ランプ（普及段階）
長寿命化

低価格化

図 5.3-1：電球形蛍光ランプ開発の考え方とその要素

3.1.3 電球型蛍光ランプの構成部品
電球型蛍光ランプの主な構成部品を図 5.3-2 に示す。

284

省エネ化

図 5.3-2：電球型蛍光ランプの構成部品
主に発光管、安定器、樹脂部品、外管グローブ、樹脂部品、口金などで構成されている。

3.1.4 電球形蛍光ランプ開発における技術的要素
先に、電球形蛍光ランプは直管型蛍光ランプを形状変化させることにより開発されたことを述べた。実際にはこの技術開発においてつまり方式開発においては、解決すべき技術的要
素が多くあった。実際どのような事柄が挙げられるのかを、メーカへアンケート調査を行い、2 社より回答を得た。アンケート結果を表 5.3-1 に示す。

表 5.3-1：方式開発において解決が必要であった技術的要素
カテゴリー

要素

解決が必要であった技術要素

安定器

電源回路

高温使用時の信頼性向上
温度低減
発光管寿命末期の回路安全設計
Pch/Nch 相補型 FET 採用による駆動回路の簡略化
小形化

トランジスタ

損失低減
使用温度低減小形化
耐熱性能の向上

コンデンサ

高温使用時の信頼性向上
温度低減
小形化
アルミ電界コンデンサの長寿命化

チョークコイル

損失低減
使用温度低減小形化

その他

低損失・部品点数の少ない駆動回路の開発

285

製造技術

部品を立体的に配置することによる回路容積低減
耐熱性の高い部品を発光管側、低い部品を他側に配置する基板パターン
電解コンデンサーを口金内部に配置

発光管

蛍光体

高温使用時の発光効率の低下防止

電極

ガラス管の細径化に伴うフィラメントの小形化

光束劣化改善小形トリプルコイルの開発
小形フィラメントでも寿命を確保できるよう，Oxide(電子放射性物質)の開発
水銀

最冷点温度に合わせたアマルガム組成・水銀量の最適化
水銀蒸気圧適正化のためのアマルガム開発
動作中に劣化しない補助アマルガム

封入ガス

発光効率と寿命を両立するためのガス組成および封入圧の最適化

その他

光束立上がりを改善するための補助アマルガムの組成・形状を最適化
最冷点温度を低減するための構造変更
ライフ中に光束低下を抑える保護膜技術
黒化抑制のためのガラス管保護膜形成

製造技術

小形化
ガラス管の接合・曲げ
細径の排気管からの排気メインチューブ細径化に対応した曲成、接合加工
細径の排気管への水銀・アマルガム封入

樹脂部品

樹脂ケース

耐熱性向上
脆化防止
紫外線および熱による変色の低減
変色防止

樹脂ホルダ

耐熱性向上
脆化防止

外管グローブ

ガラスグローブの応力に対する信頼性
ガラスグローブの拡散膜形成

また、同様にアンケート結果から、改善における要素としては省エネ化、小型化、長寿命化、低価格化が挙げられるとがわかった。

3.1.5 プレイヤーの定義
本評価手法では、部品メーカ等を含めた製造に係わるプレイヤーの省エネ効果に対する貢献度を見える化することが目的である。そのため、プレイヤーとして何を考えるかを定義する必要がある。本年度は、ケーススタディを行う上で、表 5.3-2 に示すプレイヤーを考慮した。なお、表に示したプレイヤーは、ケーススタディを行う上で設定したものであり、今後は製品に係わるプレイヤーの洗い出しを行い、各用語の定義や企業側から見て自分たちがどこに属するのかを決定する必要がある。

表 5.3-2：ケーススタディで考慮したプレイヤー
セットメーカソフトメーカ
部品メーカ
製造設備メーカ
素材メーカ
パテント保有者286

3.1.6 貢献度の配分フロー
以上をもとに貢献度の配分フローを決定した。
（1）評価手法Ⅰ
評価手法Ⅰにおける貢献度配分フローを図 5.3-3 に示す。

全構成要素

セットメーカ

発光 管

部品メーカ

樹脂 部品
外管グローブ

省エネ化 小型化 長寿命化 低価格化

改善

方式開発・改善

省エネ量

安定 器

方式開発

素材メーカ

ソフトメーカ

製造設備メーカ

パテント保有者

図 5.3-3：評価手法Ⅰにおける貢献度配分フロー①方式開発・改善と全構成要素への配分
まず、省エネ量を方式開発・改善と全構成要素へ配分する。この際の重み付けは、概念として前者と後者のどちらが重要であるかを問うものであり、パネル法を用いる。
②方式開発と改善への配分
方式開発・改善に配分された貢献度を方式開発と改善へ配分する。この際の重み付けはとしては以下の方法を採用した。
・方式開発と改善におけるそれぞれの省エネ量と出荷個数の積の比率により重み付けを行う。
理由として、省エネ量に関しては方式開発が大きく一方で改善は小さい。実際に省エネが達成されるには、消費者がその製品を利用可能な状態にすることも必要である。その「利用可能な状態」は製品の出荷個数に反映されると考え、出荷個数を考慮することとした。積を採る理由は、
社会全体の省エネ量は製品単体の省エネ量とその普及量で表されるからである。

287

③方式開発における各構成部品への配分
方式開発に配分された貢献度を各構成部品へ配分する。この際の重み付けは、先に表
5.3-1 に示した、解決が必要であった技術要素に基づき、パネル法により行う。
④方式開発における各プレイヤーへの配分
各構成部品に配分された貢献度を各プレイヤーへ配分する。この際の重み付けは、各構成部品におけるプレイヤーの重要度をパネル法により行う。
⑤改善における各改善要素への配分
改善に配分された貢献度を各改善要素へ配分する。この際の重み付けは、開発初期の電球形蛍光ランプの改善により現在の電球型蛍光ランプが開発されたときの各要素の重要度をパネル法により行う。
⑥改善における各構成部品への配分
各構成要素に配分された貢献度を各構成部品へ配分する。この際の重み付けは、各構成部
品の各改善要素に対する寄与度により行う。寄与度とは、例えば小型化においては、各構成部品が製品全体の小型化においてどの程度占めるかということである。なお、寄与度はアン
ケートにより決定した。
⑦改善におけるプレイヤーへの配分
方式開発と同様に、各構成部品に配分された貢献度を各プレイヤーへ配分する。この際の重み付けは、各構成部品におけるプレイヤーの重要度をパネル法により行う。
⑧全構成要素におけるプレイヤーへの配分
全構成要素に配分された貢献度をプレイヤーに配分する。本年度は、考え方の議論をしたのみであり、実際に配分は行っていない。考え方としては、各構成部品価格が製品の原価に占める割合により貢献度を配分し、プレイヤーへ配分することが可能である。ただし、原価構成比の情報が得られない可能性は高いと考える。
（2）評価手法Ⅱ
評価手法Ⅱにおける貢献度配分フローを図 5.3-4 に示す。

288

発光管

方式開発

セットメーカ

部品メーカ

安定器
樹脂部品

改善

外管グローブ

省エネ化 小型化 長寿命化 低価格化

省エネ量

素材メーカ

ソフトメーカ

製造設備メーカ

パテント保有者

図 5.3-4：評価手法Ⅱにおける貢献度配分フロー
評価手法Ⅰにおいて、全構成要素へ貢献度を配分しない評価手法である。そのため、貢献度の配分方法に関しては、評価手法Ⅰにおける②～⑦と同じである。

3.1.7 ケーススタディ
配分フローに基づき、実際に各プレイヤーへと貢献度を配分した。なお、アンケートは配点法、順位法、階層法の 3 種類の方法で行ったが、回答が最も正確になされていた配点法を採用する。他の 2 手法においては、記入がされていない点が多かったため、採用していない。
回答数は一社より得た。
以下、方式開発、改善におけるプレイヤーの貢献度を別々に配分し、各手法における最終的なプレイヤーへの貢献度を算出することとする。なお、先に述べたとおり、全構成要素おけるプレイヤーへの配分は行っていない。
（1）方式開発①式開発における各構成部品への配分
表 5.3-1 をもとに、アンケート調査を行った。図 5.3-5 に示す通り、発光管が 40%、安定器が 35%、樹脂部品 15%、外管グローブ 10%という結果を得た。

289

安定器

発光管

樹脂部品

外管グローブ

10%

15%

35%

40%
図 5.3-5：方式開発における構成部品の貢献度②方式開発における各プレイヤーへの配分
次に各構成部品において、製造に係わるプレイヤーの貢献度に関するアンケート調査を行った。図 5.3-6～図 5.3-.9 に示す。

4%
3%

41%

0%

0%

19%

52%

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

39%

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ16%

製造設備メーカ
パテント保有者

0%20%

図 5.3-6：安定器のプレイヤー貢献度6%

図 5.3-7：発光管のプレイヤー貢献度

290

6%

11%

16%

0% 4%

38%

32%

セットメーカセットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

部品メーカ

0%

素材メーカ

20%

ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

24%
16%

33%

図 5.3-8：樹脂部品のプレイヤーの貢献度

図 5.3-9：外管グローブのプレイヤー貢献度

これらの結果に、図 5.3-5 に示した各構成部品の貢献度を掛け合わせることにより、方式開発における各プレイヤーの貢献度を算出する。算出結果を図 5.3-10 に示す。

9%
10%
0%

44%

14%

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者23%
図 5.3-10：方式開発におけるプレイヤーの貢献度
これより、セットメーカ 44%、部品メーカ 23%、素材メーカ 14%、製造設備メーカ 10%、
パテント保有者 9%という結果となった。
（2）改善①改善における各改善要素への配分改善において考慮する各要素に関して、貢献度を決定するためにアンケート調査を行った。
アンケートは、電球形蛍光ランプの改良により現在の電球形蛍光ランプが開発される際、どの要素が重要であったかを問うものである。算出結果を図 5.3-11 に示す。

291

小型化

省エネ化

長寿命化

低価格化

23%
30%

20%

27%

図 5.3-11：各要素への配分結果
これより、小型化 30％、省エネ化 27%、コスト削減 23%、長寿命化 20%という結果となった。
②改善における各構成部品への配分
各要素における各構成部品の貢献度に関してアンケート調査を行った。各改善要素の重み付けを考慮した算出結果を図 5.3-12 に示す。
6%
6%

安定器
発光管
45%

樹脂部品
外管グローブ43%

図 5.3-12：各改善要素における各構成部品の貢献度算出結果③改善におけるプレイヤーへの配分
次に各構成部品において、製造に係わるプレイヤーの貢献度に関するアンケート調査を行った。アンケート結果を図 5.3-13～図 5.3-16 に示す。パネル法で算出を行った。

292

2%

26%

19%
37%

セットメーカ

37%

部品メーカ

4%

素材メーカ
ソフトメーカ7%

製造設備メーカ
パテント保有者

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

11%
0%

4%
22%

31%

図 5.3-13：安定器のプレイヤー貢献度

図 5.3-14：発光管のプレイヤー貢献度

5%

20%
20%

33%
47%

0%
10%

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

20%

12%

0%
15%

18%

図 5.3-15：樹脂部品のプレイヤーの貢献度

図 5.3-16：外管グローブのプレイヤー貢献度

これらの結果に、図 5.3-12 に示した各構成部品の貢献度を掛け合わせることにより、改善における各プレイヤーの貢献度を算出する。算出結果を図 5.3-17 に示す。

15%

36%
19%

0%

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者11%19%

図 5.3-17：改善におけるプレイヤーの貢献度
これより、セットメーカ 36%、部品メーカ 19%、素材メーカ 11%、製造設備メーカ 19%、
パテント保有者 15%という結果となった。

293

（3）評価手法Ⅰにおけるプレイヤーの貢献度
評価手法Ⅰにおいては、全構成要素におけるプレイヤーへの配分を行っていないため、最終的なプレイヤーの貢献度を算出することはできないが、アンケートにより方式開発・改善への配分比率等は得ているので、算出可能な部分まで示す。
①方式開発・改善と全構成要素への配分
評価手法Ⅰでは省エネ量をまず、方式開発・改善と全構成要素へ貢献度を配分する。この配分比率に関して、どちらが重要かを問うアンケートを実施した。図 5.3-18 に算出結果を示す。
方式開発・改善

全構成要素

45%
55%

図 5.3-18：方式開発・改良と全構成要素への配分結果
これより、全構成要素へ全体の省エネ量の内 55%を配分する結果を得た。
②方式開発と改善への配分
次に方式開発・改善に配分された貢献度を方式開発と改善へ配分する。
アンケートにより得た電球型蛍光ランプおよび白熱電球の仕様は表 5.3-3 に示すとおりである。

表 5.3-3：電球型蛍光ランプおよび白熱電球の仕様
製品名

白熱電球

電球型蛍光ランプ（開発時点）

電球型蛍光ランプ（現在）

発売年度

1995 年

19932007

バルブ径 mm

60

90

55

長さ mm

110

155

109

定格消費電力 W

54

15

12

全光束 lm

810

890

810

発光効率 lm/W

15

59

68

定格寿命 h

1000

6000

6000

294

また、電球型蛍光ランプ（開発時点）と電球型蛍光ランプ（現在）の出荷個数は表 5.3-4に示すとおりである。

製品名
出荷個数 個／年

表 5.3-4：出荷個数
電球型蛍光ランプ（開発時点）
50,000電球型蛍光ランプ（現在）
440,000

これより、方式開発と改善への配分比率を算出した。表 5.3-5 に算出結果を示す。方式開発、改善への配分比率は約 6：4 となった。

表 5.3-5：貢献度の配分比率
項目
方式開発
出荷個数 個
50,000
省エネ W
39
省エネ×出荷個数1950,000
配分比率 ％
59.63

改善
440,000
3
1,320,000
40.37③方式開発、改善、全構成要素への配分
以上から、方式開発、改善、全構成要素の貢献度が決定する。算出した貢献度を図 5.3-19に示す。
これより、全構成要素 55%、方式開発 27%、改善 18%という結果となった。

方式開発

改善

全構成要素

27%

55%

18%

図 5.3-19：方式開発、改善、全構成要素への配分結果
これらそれぞれにおける各プレイヤーの貢献度の配分比率に、今示した配分比率を掛け合
わせ、プレイヤーごとに足し合わせていくことにより、最終的なプレイヤーの貢献度が決定することになる。

295

（4）評価手法Ⅱにおけるプレイヤーの貢献度
表 5.3-5 示したとおり、方式開発と改善の配分比率はそれぞれ 59.63%、40.37%となる。
評価手法Ⅱにおいては、全構成要素への配分を考えないため、その比率が全体の省エネ量に対する方式開発と改善の貢献度なる。先に評価を行った方式開発、改善におけるプレイヤーの貢献度にこの比率を掛け合わせ、プレイヤーごとに足し合わせることにより、各プレイヤ
ーの貢献度が算出できる。図 5.3-20、21 に方式開発、改善における各プレイヤーの貢献度を再掲する。

9%

15%

10%

36%
0%

44%

14%

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

19%

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

0%
11%

23%

図 5.3-20：方式開発におけるプレイヤーの貢献度

19%

図 5.3-21：改善におけるプレイヤーの貢献度算出した最終的なプレイヤーの貢献度を図 5.22 に示す。

12%
14%
40%
0%

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者13%21%
図 5.3-22：最終的なプレイヤーの貢献度
これより、セットメーカ 40%、部品メーカ 21％、製造設備メーカ 14%、素材メーカ 13％、パテント保有者 12%という結果となった。なお、ソフトメーカの貢献度は 0%となった。このように、今回の評価結果では、セットメーカ以外の貢献度が見える化されている。

296

3.2

液晶テレビ

3.2.1 省エネ量の定義
基準製品として旧型の液晶テレビを取り上げ、その消費電力量との差分を省エネ量として定義した。

3.2.2 液晶テレビの構成部品
表 5.3-6：液晶テレビの構成部品
大分類

中分類

部品・素材

パネル

パネルモジュール

カラーフィルター基板
偏光板
アレイ基板
液晶
LSI（ハード）

駆動回路

LSI（ソフト）

プリント基板
回路部品
バックライト光源
光学フィルムプリズムシート
反射フィルム
拡散シート

導光板
リフレクタ
遮光シート
駆動回路

LSI（ハード）

輝度制御回路LSI（ソフト）

プリント基板
回路部品
電源

主電源回路

パワートランジスタ

待機電源回路IC(ハード）IC(ソフト）

プリント基板
トランス
回路部品
信号処理

チューナ回路LSI（ハード）

音声回路

LSI（ソフト）

映像処理回路プリント基板

倍速処理回路

回路部品

システム制御回路297

3.2.3 プレイヤーの定義
電球形蛍光ランプと同様にプレイヤーを表 5.3-7 に示す通り決定した。

表 5.3-7：ケーススタディで考慮したプレイヤー
セットメーカソフトメーカ
部品メーカ
製造設備メーカ
素材メーカ
パテント保有者

3.2.4 貢献度の配分フロー
評価手法Ⅰ、Ⅱにおける貢献度配分フローを示す。なお、電球形蛍光ランプと違い、方式開発は考慮しない。この理由は下記の通りである。
・基準製品と比較製品がともに液晶テレビであり、大きな技術革新を伴う技術開発ではない。
・大きな技術革新とはブラウン管テレビと液晶テレビを比較した場合に発生すると考える。

（1）評価手法Ⅰ
評価手法Ⅰにおける貢献度配分フローを図 5.3-23 に示す。
大分類

中分類

部品・素材

省エネ量

バックライト

全構成要素

パネル

セットメーカ

部品メーカ

素材メーカ

電源

ソフトメーカ改善
信号処理

製造設備メーカ

パテント保有者

図 5.3-23：評価手法Ⅰにおける貢献度配分フロー①改善と全構成要素への配分
まず、省エネ量を改善と全構成要素へ配分する。この際の重み付けは、概念として前者と後者のどちらが重要であるかを問うものであり、パネル法を用いる。

298

②改善における各大分類への配分
改善に配分された貢献度を各大分類へ配分する。この際の重み付けは、各大分類の省エネ量により行う。この際、各構成部品の消費電力削減量ではなく、全体の省エネ量における削減量であることに注意願いたい。例えば、光学シートは電力を消費しないが、全体に消費電力には影響を及ぼす。

③改善における中分類への配分
各大分類に配分された貢献度を各中分類へ配分する。この際の重み付けは、各大分類における省エネ量への寄与度により行う。なお、寄与度はアンケートにより決定した。

④改善における部品・素材への配分
各中分類に配分された貢献度を各部品・素材へ配分する。この際の重み付けは、各中分類における部品・素材の重要度をパネル法により行う。

⑤改善におけるプレイヤーへの配分
各部品・素材に配分された貢献度を各プレイヤーへ配分する。この際の重み付けは、各部品・素材におけるプレイヤーの重要度をパネル法により行う。

⑥全構成要素におけるプレイヤーへの配分
全構成要素に配分された貢献度をプレイヤーに配分する。本年度は、考え方の議論をしたのみであり、実際に配分は行っていない。考え方としては、各構成部品・素材価格が製品の原価に占める割合により貢献度を配分し、プレイヤーへ配分することが可能である。ただし、原価構成比の情報が得られない可能性は高いと考える。

（2）評価手法Ⅱ
評価手法Ⅱにおける貢献度配分フローを図 5.3-24 に示す。

299

大分類

中分類

部品・素材

パネル

セットメーカ改善

省エネ量

バックライト

部品メーカ

素材メーカ

電源

ソフトメーカ

信号処理

製造設備メーカ

パテント保有者

図 5.3-24：評価手法Ⅱにおける貢献度配分フロー
評価手法Ⅰにおいて、全構成要素へ貢献度を配分しない評価手法である。そのため、貢献度の配分方法に関しては、評価手法Ⅰにおける②～⑤と同じである。

3.2.5 ケーススタディ
配分フローに基づき、実際に各プレイヤーへと貢献度を配分した。アンケート回答数は 3 社より得たが、使用できるデータは 1 社のみであったため、そのデータを用いた。なお、アンケート
は配点法、順位法、階層法の 3 種類の方法で行ったが、回答が最も正確になされていた配点法を採用する。他の 2 手法においては、記入がされていない点が多かったため、採用していない。
また、先に述べたとおり、全構成要素おけるプレイヤーへの配分は行っていない。以下、改善におけるプレイヤーの貢献度を明らかにし、各手法における最終的なプレイヤーへの貢献度を算出することとする。

300

（1）評価対象とした製品
アンケートにより得た基準製品、比較製品の使用は表 5.3-8 に示す通りである。

表 5.3-8：評価対象製品の仕様
項目

液晶 TV（旧）液晶 TV（新）発売年度

2007 年 5 月

2009 年 5 月

画面サイズ

32 インチ

32 インチ

年間消費電力量 kWh/年

155

125

これより省エネ量は 30kWh/年となる。
（2）改善①改善における各大分類への配分改善における大分類への配分は、全省エネ量に対する各大分類の省エネ量の比率により行う。
アンケートにより得た、各大分類の省エネ量は表 5.3-9 に示す。なお、消費電力が静的なものではないため、省エネ量は幅を持った数値でご回答頂いた。

表 5.3-9：各大分類の省エネ量
大分類

単位

最小

最大

平均

パネル

kWh/年

3

9

6

バックライト

kWh/年

10

15

12.5

電源

kWh/年

2

6

4

信号処理

kWh/年

10

15

12.5

その最大・最小の平均をとり、その比率により、貢献度の配分を行った。図 5.3-25 に算出結果
を示す。

301

パネル

バックライト

電源

信号処理
17%

36%

36%
11%
図 5.3-25：評価手法Ⅱにおける貢献度配分フロー
これより、バックライト 36%、信号処理 36%、パネル 17%、電源 11%という結果となった。
②大分類における各中分類への配分改善における中分類への配分は、各大分類の省エネ量における各中分類の省エネ量の比率により行う。アンケートにより得た、各大分類の省エネ量は表 5.3-10 に示す。なお、消費電力が静的なものではないため、省エネ量は幅を持った数値でご回答頂いた。

302

表 5.3-10：各中分類の省エネ量
大分類

小分類

単位

パネル

パネルモジュール

kWh/年

2

6

4

駆動回路

kWh/年

1 未満

4

2.5

光源

kWh/年

6

13

9.5

駆動回路

kWh/年

2

4

3

光学フィルム

kWh/年

1 未満

1 未満

1

輝度制御回路

kWh/年

1 未満

1 未満

1

導光版

kWh/年

1 未満

1 未満

1

リフレクタ

kWh/年

1 未満

1 未満

1

遮光シート

kWh/年

1 未満

1 未満

1

主電源回路

kWh/年

1

5

3

待機電源回路

kWh/年

1 未満

1 未満

1

チューナ回路

kWh/年

1 未満

1 未満

1

音声回路

kWh/年

1 未満

1 未満

1

映像処理回路

kWh/年

5

7

6

倍速処理回路

kWh/年

2

4

3

システム制御回路

kWh/年

2

4

3

バックライト

電源回路

信号処理回路

最小

最大

平均

その最大・最小の平均をとり、その比率により、貢献度の配分を行った。図 5.3-26～3.3.29 に算出結果を示す。なお、表 5.3-10 において 1 未満との回答を得たものに関しては、1 と考え算出を行った。

パネルモジュール

光源
光学フィルム
導光版
遮光シート

駆動回路

6%

38%

駆動回路
輝度制御回路
リフレクタ
6%

6%
6%
6%

62%

53%

17%

図 5.3-26：パネルにおける配分比率

図 5.3-27：バックライトにおける配分比率303

主電源回路

待機電源回路チューナ回路映像処理回路システム制御回路

25%

音声回路
倍速処理回路
7%

21%

7%

21%
44%

75%
図 5.3-28：電源回路における配分比率

図 5.3-29：信号処理回路における配分比率

これらに、各大分類への配分比率を掛け合わせることにより、全体の省エネ量に対する各中分類の配分比率を算出した。図 5.3-30 に算出結果を示す。

7%

11%

7%

6%

15%
24%
2%
2%
2%
7%
2% 2% 2% 2% 2%

7%

パネルモジュール
駆動回路
光源
駆動回路
光学フィルム
輝度制御回路
導光版
リフレクタ
遮光シート
主電源回路
待機電源回路チューナ回路
音声回路
映像処理回路倍速処理回路システム制御回路図 5.3-30：全省エネ量における各中分類の貢献度算出結果
これより光源の貢献度が 24%と全体の 1/4 を占める結果となっている。
③改善における部品・素材への配分
光源、導光板、リフレクタ、遮光シート以外の中分類はさらに部品・素材レベルまで分類している。各中分類における各部品・素材の重要度をアンケート調査することによりその比率を決定した。中分類までと違いパネル法を用いた理由として、ヒアリングにより、細かい部品・素材レ
ベルまで消費電力量に与える影響は把握できないとの結果を得たからである。
304

2%

1%

2%
2%

0%
2%

5%

3%
5%

0%
2%

1%
1%
0%

23%
41%

7%
0%

偏光板
カラーフィルター基板
アレイ基板
液晶層
LSI（ハード）
LSI（ソフト）
プリント基板
回路部品
光源
プリズムシート
反射フィルム
拡散シート
導光版
リフレクタ
遮光シート
パワートランジスタ
IC（ハード)IC(ソフト)トランス2%

図 5.3-31：全省エネ量における各中分類の貢献度算出結果
これより、LSI（ハード）が 41%と全体の省エネ量に占める割合が他に比べて高いことがわかった。次いで光源が 23%である。
④改善におけるプレイヤーへの配分
各部品・素材において、製造に係わるプレイヤーの貢献度に関するアンケート調査を行った。
アンケート結果を図 5.3-32 に示す。パネル法で算出を行った。

305

セットメーカ

部品メーカ

素材メーカ

ソフトメーカ

製造設備メーカ

パテント保有者

100%

80%

60%

40%

20%

回路部品

プリント基板L S I（ ソ フ ト ）L S I（ ハ ー ド ）

回路部品

電源回路

トランス

I C（ ソ フ ト ）バックライト

プリント基板I C（ ハ ー ド ）遮光シート

パワートランジスタ

リフレクタ

導光版

反射フィルム

拡散シート

プリズムシート

プリント基板パネル

回路部品

L S I（ ソ フ ト ）L S I（ ハ ー ド ）光源

プリント基板回路部品

L S I（ ソ フ ト ）L S I（ ハ ー ド ）液晶層

カラーフィルター基板

アレイ基板

偏光板

0%

信号処理回路図 5.3-32：各部品・素材レベルでのプレイヤーの貢献度
LSI 等の回路に係わる部品においては部品メーカの貢献度が高く、光学フィルムやパネルモジ
ュールにおいては素材メーカの貢献度が高くなっている。また液晶層を除き全体としてセットメーカの貢献度は低くなる傾向にある。
この結果に対して、全省エネ量における部品・素材レベルの貢献度を掛け合わせることにより改善におけるプレイヤーの貢献度を算出した。算出結果を図 5.3-33 に示す。

0%

3%
0%

11%

17%

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

69%
図 5.3-33：改善におけるプレイヤーの貢献度306これより部品メーカの貢献度が全体の 69%と大半を占める結果となり、次いで素材メーカ 17%、
セットメーカ 11%である。なお、ソフトメーカ、パテント保有者の貢献度は 0%である。
（3）評価手法Ⅰにおけるプレイヤーの貢献度①改善と全構成要素への配分
評価手法Ⅰでは省エネ量をまず、改善と全構成要素へ貢献度を配分する。この配分比率に関して、どちらが重要かを問うアンケートを実施した。図 5.3-34 に算出結果を示す。

改善

全構成要素

20%

80%
図 5.3-34：改善と全構成要素への配分結果
これより、全構成要素へ全体の省エネ量の内 20%を配分する結果を得た。
これらの配分比率に全構成要素、改善それぞれにおける各プレイヤーの貢献度の配分比率を掛け合わせ、プレイヤーごとに足し合わせていくことにより、最終的なプレイヤーの貢献度が決定することになる。

（4）評価手法Ⅱにおけるプレイヤーの貢献度
評価手法Ⅱにおいては、全構成要素への配分を考えないため、図 5.3-33 に示したプレイヤーの貢献度が、評価手法Ⅱにおけるプレイヤーの貢献度となる。図 5.3-35 に再掲する通り、部品メー
カが全体の 69%を占め、次いで素材メーカ 17%、セットメーカ 11%、製造設備メーカ 3%の貢献度となった。なお、ソフトメーカ、パテント保有者の貢献度は 0%である。

307

0%

3%
0%

11%

17%

セットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

69%

図 5.3-35：最終的なプレイヤーの貢献度

3.3

電球形蛍光ランプと液晶テレビにおける貢献度の比較

ここまで電球形蛍光ランプと液晶テレビにおける省エネ量に対する貢献度を算出した。これらに関して比較可能な部分に対して考察を加える。

3.3.1 全構成要素への貢献度配分比率
図 5.3-36、37 に電球形蛍光ランプ、液晶テレビにおける全構成への配分比率を示す。

方式開発・改善

改善

全構成要素

全構成要素

20%

45%
55%

80%

図 5.3-36：全構成要素への配分（電球形蛍光ラン

図 5.3-37：全構成要素への配分（液晶テレビ）

プ）
このように、回答する担当者により大きく比率が異なっている。この理由としては以下が考えられる。
・回答者による主観
・電球形蛍光ランプと液晶テレビの製品特性の違い
・省エネ量を決定するために設定されている比較対象308

回答者による主観が入る点はパネル法の欠点であるが、一方で開発者等の意思を反映することが利点である。今回はメーカ側へのアンケートによりこの比率を調査した。消費者へ企業努力を訴えかけるという指標の使い方をするのであれば、消費者へ同様のアンケート調査を行うことが必要である。そうすることで、消費者の意思を反映させることが可能である。
また、今回の結果から、ばらつきはあるものの全構成要素の貢献もゼロではない結果となっており、全構成要素への配分を含めた配分手法の検討が必要であることが示唆される。ただし、先にも述べた通り、今回検討した評価手法においては全構成要素への配分が論理的に難しいのが現状であることをあわせて述べておく。

3.3.2 プレイヤーへの貢献度配分比率
図 5.3-38、3.3.39 に電球形蛍光ランプ、液晶テレビにおける最終的なプレイヤーへの貢献度を
示す。

0%
12%

3%
0%

11%

17%
14%
40%
0%

セットメーカセットメーカ
部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ
パテント保有者

部品メーカ
素材メーカ
ソフトメーカ
製造設備メーカ13%

パテント保有者

21%69%

図 5.3-38：プレイヤーの貢献度（電球形蛍光ランプ）

図 5.3-39：プレイヤーの貢献度（液晶テレビ）

これより、電球形蛍光ランプ、液晶テレビともにセットメーカ以外の貢献度も見える化されており、本評価手法の一つの目的である「製造に係わるプレイヤーの貢献度を明らかにすること」
は手法の課題点はあるものの明らかにされている。
電球形蛍光ランプと液晶テレビではセットメーカの貢献度に大きな乖離が表れているが、製品の基幹部品に対するセットメーカの係り方などが影響していると考えられる。例えば、液晶テレビにおいては、全貢献量のうち LSI が全体の 49%を占めており、その LSI におけるセットメーカへの配分比率は 10%である。製品や各企業の事業範囲を考慮した評価手法の開発が必要であると
いえる。

309

3.4

データセンタ

3.4.1 省エネ量の定義
基準として、省エネ対策をしていないデータセンタを取り上げ、その消費電力量との差分を省
エネ量と定義した。つまり、ある省エネ対策を講じた場合の、各プレイヤーの貢献度を明らかにしようということである。

3.4.2 データセンタの構成要素
WG の中で議論を重ねたが、まずデータセンタ全体を構成要素として捉え、貢献度の配分を考えることとした。なお、省エネ量として消費電力量に着目していることから、データセンタに入力される電力源は考慮していない。つまり、再生可能エネルギーは考慮していない。ただし、他の WG において、再生可能なエネルギーの導入促進を目的とした指標作成が進められており、今後はそれに対する貢献も考える必要がある。

3.4.3 データセンタの省エネ項目
他の WG で検討されていた、「Data Center Criteria」より、貢献度の配分を考える省エネ対策をハード対策とソフト対策にわけ表 5.3-11、表 5.3-12 にリストアップした。

310

（1）ハード対策

表 5.3-11：データセンタにおける省エネ対策（ハード）
対策 NO
H-1

項目
ファシリティ

空調

H-2

ハード

具体例

高効率空調機の採用
近接冷却の採用

H-3

近接冷却装置の採用→（空冷）
近接冷却のための効率的な配管の配置（水冷）
負荷率の変動に対応した高効率トランス(トップラン

H-4

受電

高効率受電設備の採用
ナ変圧器等)の採用

H-5

力率の改善
効率の良い配電設備の配置（配線損失および遮H-6

高効率配電方式の採用
断回路損失の削減）

H-7

中間変圧器数の削減
低電圧から高電圧（200～220V）への昇圧による

H-8

電流の減少

H-9

交流 200V 統一給電方式の採用

H-10

高電圧直流給電（300～400V）の採用

H-11

特殊トランス採用による高調波の損失現象

H-12

UPS

H-13

照明

高効率 UPS の採用
誘導灯に省エネ型器具の採用
インバータ、LED、省エネ

H-14型照明器具の利用

H-15

効率的な照明機器の配置

H-16

人感センサーの利用

H-17

IT 機器

サーバ

省エネ機器導入

H-18

ストレージ

省エネ機器導入

H-19

NW 機器

省エネ機器導入311

（2）ソフト対策

表 5.3-12：データセンタにおける省エネ対策（ソフト）
対策 NO
S-1

項目
ファシリティ

空調

ハード

具体例

高効率空調機の採用

負荷に応じた自動調整運転の採用

S-2

複数の空調機間での協調動作の採用

S-3

その他

エア・フローの最適化

ラック（IT 機器、PDU）の配置

S-4

冷却装置の配置S-5

穴空きタイルの形状と配置

S-6

排気口の配置S-7

床上げ構造の採用

S-8

ケーブル整理・不要ケーブル撤去
アイル・キャッピング（冷気通路・暖気通路の閉じ込め）

S-9

冷気と暖気の分離の採用

S-10

目隠しパネルの設置

S-11

暖気プレナムの設置

S-12

UPS

適切な容量の決定

S-13

照明

照度の適正化、不必要な照明の OFF

サーバ

仮想化（台数削減）

S-14

IT 機器

S-15
S-16

最適配置
ストレー
仮想化（台数削減）
ジ

S-17
S-18

最適配置
NW 機器

S-19

仮想化（台数削減）
最適配置

3.4.4 プレイヤーの定義
データセンタはその性質上、一義的に定義できない。WG で議論を重ね、データセンタのタイ
プを表 5.3-13 に示す 4 つに分類した。なお、クライアントとの関係や事業戦略により表に示した以外の形態も存在するが、今回はその分類を行うことが目的ではなく、省エネ量に対する貢献度明らかにすることが目的であるため、以下の 4 分類で検討を行った。

DC 事業者 A
DC 事業者 B

表 5.3-13：データセンタ事業者の分類
ホスティング
自社で建屋を保有しホスティングサービスを行う DC 事業者
ハウジング
自社で建屋を保有しハウジングサービスを行う DC 事業者
ホスティング
建屋全部を借り、ホスティングサービスを行う DC 事業者
ハウジング
建屋全部を借り、ハウジングサービスを行う DC 事業者

プレイヤーはアンケートを繰り返し行い、表 5.3-14 の通り決定した。

312

表 5.3-14：データセンタに係わるプレイヤーの定義
カテゴリ

プレイヤー

定義

DC 事業者

DC 事業者 A

自社で建屋を保有し DC を運営している事業者

DC 事業者 B

建屋全部を借り、DC を運営している事業者
DC 事業者 A・B が運営する DC のフロアを借り、DC を

DC 事業者 C
不動産保有関連業者

している事業者（ハウジング）

建屋オーナー会社

建屋を保有する会社

建屋管理会社

空調等の設備を管理する会社

建屋設計関連会社

建屋設計事務所

建屋を設計する事業者

ファシリティ設計関連会社

電気設備設計会社

電気設備の設計を行う会社

ファシリティ設備設計会社

空調機の配置などを行う会社

空調機メーカ

空調機を実際に製造しているメーカ

UPS メーカ

UPS を実際に製造しているメーカ

照明機器メーカ

照明機器を実際に製造しているメーカ

設備機器メーカ

設備機器を実際に製造しているメーカ

重電メーカ

重電機器を実際に製造しているメーカ

IT システム設計関連会社

IT システム設計会社

IT システムの設計を行う会社（SI 事業を想定）

IT 機器製造関連会社

サーバメーカ

サーバを実際に製造しているメーカ

ストレージメーカ

ストレージを実際に製造しているメーカ

NW 機器メーカ

NW 機器を実際に製造しているメーカ

ファシリティ機器製造関連会社

データセンタの事業形態により、プレイヤーが係わる範囲が異なる。そこでデータセンタを建屋、
ファシリティ、IT 機器に分類し、先に分類した事業形態ごとにプレイヤーが係わる範囲を図 5.3-40～43 に示す通りとした。

313

カテゴリ

プレイヤー

DC事業者

DC事業者A

建屋設計関連会社

建屋設計事務所

ファシリティ設計関連会社

建屋

ファシリティ

設計

設計

メーカ

IT機器
設計

メーカ

電気設備設計会社
ファシリティ設備設計会社
空調機メーカUPSメーカ

ファシリティ機器製造関連
会社

照明機器メーカ
設備機器メーカ
重電メーカ

ITシステム設計関連会社

ITシステム設計会社
サーバメーカ

IT機器製造関連会社

ストレージメーカ
NW機器メーカ

は「建屋」「ファシリティ」「IT機器」の省エネ施策に関してどこに関与するかを表している。
は各プレイヤーが各省エネ施策においてどこ属するかを表している。

図 5.3-40：DC 事業者 A：ホスティングにおける各プレイヤー

カテゴリ

プレイヤー

建屋

ファシリティ

設計

設計

メーカ

IT機器
設計

メーカ

DC事業者A

DC事業者

DC事業者C

建屋設計関連会社

建屋設計事務所

ファシリティ設計関連会社

電気設備設計会社
ファシリティ設備設計会社
空調機メーカUPSメーカ

ファシリティ機器製造関連
会社

照明機器メーカ
設備機器メーカ
重電メーカ

ITシステム設計関連会社

ITシステム設計会社
サーバメーカ

IT機器製造関連会社

ストレージメーカ
NW機器メーカ

は「建屋」「ファシリティ」「IT機器」の省エネ施策に関してどこに関与するかを表している。
は各プレイヤーが各省エネ施策においてどこ属するかを表している。

図 5.3-41：DC 事業者 A：ハウジングにおける各プレイヤ

314

カテゴリ

プレイヤー

DC事業者

DC事業者B

建屋

ファシリティ

設計

設計

メーカ

IT機器
設計

メーカ

不動産保有関連業者（DC事 建屋オーナー会社
業者B、Cの場合考える）
建屋管理会社
建屋設計関連会社

建屋設計事務所

ファシリティ設計関連会社

電気設備設計会社
ファシリティ設備設計会社
空調機メーカUPSメーカ

ファシリティ機器製造関連
会社

照明機器メーカ
設備機器メーカ
重電メーカ

ITシステム設計関連会社

ITシステム設計会社
サーバメーカ

IT機器製造関連会社

ストレージメーカ
NW機器メーカ

は「建屋」「ファシリティ」「IT機器」の省エネ施策に関してどこに関与するかを表している。
は各プレイヤーが各省エネ施策においてどこ属するかを表している。

図 5.3-42：DC 事業者 B：ホスティングにおける各プレイヤ

カテゴリ

プレイヤー

建屋

ファシリティ

設計

設計

メーカ

IT機器
設計

メーカ

DC事業者A

DC事業者

DC事業者C

建屋設計関連会社

建屋設計事務所

ファシリティ設計関連会社

電気設備設計会社
ファシリティ設備設計会社
空調機メーカUPSメーカ

ファシリティ機器製造関連
会社

照明機器メーカ
設備機器メーカ
重電メーカ

ITシステム設計関連会社

ITシステム設計会社
サーバメーカ

IT機器製造関連会社

ストレージメーカ
NW機器メーカ

は「建屋」「ファシリティ」「IT機器」の省エネ施策に関してどこに関与するかを表している。
は各プレイヤーが各省エネ施策においてどこ属するかを表している。

図 5.3-43：DC 事業者 B：ハウジングにおける各プレイヤ

315

3.4.5 貢献度の配分フロー
データセンタでは、その定義やプレイヤーの考え方に時間を要したため、まずは各省エネ対策に係わるプレイヤーの貢献度を明らかにすることを優先した。そのため、評価手法Ⅱのみを検討し、全構成要素への配分は考慮していない。データセンタの貢献度配分フローを図 5.3-44 に示す。

省エネ対策

プレイヤー

電源

UPS

省エネ量

空調
サーバ
IT機器 ストレージ
NW機器
照明

図 5.3-44：評価手法Ⅰにおける貢献度配分フロー①データセンタの構成要素への配分
まず、省エネ対策を導入した場合の効果を把握する必要がある。アンケートや議論から可能と考えられる計測ポイントにおいて、省エネ対策導入前後の消費電力量を測定し、その差分の比率により構成要素への配分比率を決定する。

②各省エネ対策への配分
さらに貢献度を配分するためには、各省エネ対策の効果を把握する必要がある。同時に複数の対策を導入した場合、構成要素の効果がわかっていても各省エネ対策の効果はわからない。なんらかの効果測定を行い、各省エネ対策の効果を決定しておくなど、その効果を決定しておく必要
がある。

316

③各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分
各省エネ対策に配分された貢献度をプレイヤーへ配分する。この際の重み付けは、各省エネ対策におけるプレイヤーの重要度をパネル法により行う。

3.4.6 ケーススタディ（1）各構成要素への配分
各社にアンケート調査を行った結果、データセンタの消費電力量は表 5.3-15 に示す通りである。

表 5.3-15：データセンタの消費電力量の内訳 %
構成要素

A社

B社

C社

D社

電源（給電）

0

13

10

18

UPS

5.4

0

10

0

空調

37

40

30

30

IT 機器

54.6

45

40

45

照明

3

2

7

7

その他

0

0

3

0

今回のアンケートでは、IT 機器の消費電力量の内訳を得ることはできなかった。そこで、新聞記
事や文献を調査することで、IT 機器の消費電力量の内訳を表 5.3-16 の通りとした（日経 BP 記事
より）。

表 5.3-16：IT 機器の消費電力量の内訳
項目

内訳 %

サーバー

50

ストレージ

35

NW 機器

15

合計

100

以上から、各社において 0%の回答は無視して平均し、さらに合計 100%になるように按分して、データセンタの消費電力量の内訳を表 5.3-17 の通りとした。なお、その他の項目は照明として処
理した。

317

表 5.3-17：データセンタの消費電力量の推計結果
構成要素

内訳 ％

電源（給電）

12.8

UPS

7.2

空調

32.2

IT 機器

サーバー

21.7

ストレージ

15.2

NW 機器

6.5
4.5

照明

このデータをもとに各構成要素への配分比率を決定することとした。今回は、各省エネ対策による効果が不明なため、先に示した省エネ対策を同時に導入した場合、データセンタの各構成要
素の消費電力量の比率は変わらないと仮定し、表 5.3-17 に示す比率により重み付けを行った（図5.3-.45）。

6%

4%

13%
7%

15%

33%

22%

電源
UPS
空調
サーバ
ストレージ
NW機器
照明

図 5.3-45：各構成要素への配分結果（2）各省エネ対策への配分
先に述べた通り、各省エネ対策の効果を現時点では定量的に把握できていない。そのため、各省エネ対策を同時に導入した場合、それぞれデータセンタの消費電力量の比率に影響を与えない
範囲で効果があると仮定した。

（3）プレイヤーへの配分①DC 事業者 A：ホスティング
各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率をアンケートにより図 5.3-46、47 の通り決定した。回答は 5 社未満より得た。

318

各省エネ対策におけるプレイヤー への配分比率 %（ⅰ）ソフト対策

DC事業者A

建屋設計関連会社

ファシリティ設計関連会社

S-1

S-3

S-6

ファシリティ機器製造関連会社

ITシステム設計関連会社

IT機器製造関連会社

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
S-2

S-4

S-5

S-7

S-8

S-9

S-10

S-11

S-12

S-13

S-14

S-15

S-16

S-17

S-18

S-19

図 5.3-46：DC 事業者 A：ホスティングの各ソフト対策における各プレイヤーへの配分比率（ⅱ）ハード対策

DC事業者A

建屋設計関連会社

ファシリティ設計関連会社

H-1

H-3

H-6

ファシリティ機器製造関連会社

ITシステム設計関連会社

IT機器製造関連会社

各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率 %

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
H-2

H-4

H-5

H-7

H-8

H-9

H-10

H-11

H-12

H-13

H-14

H-15

H-16

H-17

H-18

H-19

図 5.3-47：DC 事業者 A：ホスティングの各ハード対策における各プレイヤーへの配分比率（ⅲ）最終的なプレイヤーの貢献度
先にも述べた通り、各対策の効果は把握できていない。そこで、消費電力量の内訳で挙げた各項目に効果のある対策について、それぞれプレイヤーの貢献度の平均値を算出した。図 5.3-48～319

55 に算出結果を示す。

DC事業者A

建屋設計関連会社

ファシリティ設計関連会社

ファシリティ機器製造関連会社

ITシステム設計関連会社

IT機器製造関連会社

建屋設計関連会社

ファシリティ設計関連会社

ファシリティ機器製造関連会社

ITシステム設計関連会社

0%0%

DC事業者A

IT機器製造関連会社
0%

0%

13%

25%

50%

49%

38%

25%
0%

0%

図 5.3-48 ：電源におけるプレイヤーへの配分比

図 5.3-49：UPS におけるプレイヤーへの配分比率率
DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
0%

0%

0%

9%

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
0%

25%

50%

50%
41%

25%
0%

0%

図 5.3-50：空調におけるプレイヤーへの配分比率

図 5.3-51：サーバにおけるプレイヤーへの配分比率320

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

17%

17%

49%

49%

17%

17%

7%
7%

7%
7%

3%

図 5.3-52：ストレージにおけるプレイヤーへの配図 5.3-53：NW 機器におけるプレイヤーへの配分

分比率

比率

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

20%

50%

20%

4%
4%

2%

図 5.3-54：照明におけるプレイヤーへの配分比率
これらに各構成要素への配分比率をそれぞれ掛け合わせることで、最終的なプレイヤーの貢献度を算出した。図 5.3-55 に算出結果を示す。

321

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
6%

6%

10%

50%

26%

2%

図 5.3-55：最終的なプレイヤーの貢献度②DC 事業者 A：ハウジング
各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率をアンケートにより図 5.3-56、57 の通り決定した。回答は 5 社未満より得た。

各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率 %（ⅰ）ソフト対策

DC事業者A

建屋設計関連会社

ファシリティ設計関連会社

ファシリティ機器製造関連会社

ITシステム設計関連会社

IT機器製造関連会社

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
S-1

S-2

S-3

S-4

S-5

S-6

S-7

S-8

S-9

S-10 S-11 S-12 S-13 S-14 S-15 S-16 S-17 S-18 S-19

図 5.3-56：DC 事業者 A：ハウジングの各ソフト対策における各プレイヤーへの配分比率322

各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率 %（ⅱ）ハード対策

DC事業者A

建屋設計関連会社

ファシリティ設計関連会社

ファシリティ機器製造関連会社

ITシステム設計関連会社

IT機器製造関連会社

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
H-1

H-2

H-3

H-4

H-5

H-6

H-7

H-8

H-9

H-10 H-11 H-12 H-13 H-14 H-15 H-16 H-17 H-18 H-19

図 5.3-57：DC 事業者 A：ハウジングの各ハード対策における各プレイヤーへの配分比率（ⅲ）最終的なプレイヤーの貢献度
先にも述べた通り、各対策の効果は把握できていない。そこで、消費電力量の内訳で挙げた各項目に効果のある対策について、それぞれプレイヤーの貢献度の平均値を算出した。図 5.3-58～
64 に算出結果を示す。

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社
0%13%

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

0%0%

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
0%

25%

49%
50%

38%

25%

0%
0%

図 5.3-58：電源におけるプレイヤーへの配分比率

図 5.3-59：UPS におけるプレイヤーへの配分比率323

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
0%

0%

0%

0%

9%

25%

50%

50%
41%

25%
0%

0%

図 5.3-60：空調におけるプレイヤーへの配分比率

図 5.3-61：サーバにおけるプレイヤーへの配分比率

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

17%

17%

33%

33%

3%

3%

7%

7%

7%

7%

33%

33%

図 5.3-62：ストレージにおけるプレイヤーへの配分

図 5.3-63：NW 機器におけるプレイヤーへの配分

比率

比率

324

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
10%
2%
4%

40%

4%

40%

図 5.3-64：照明におけるプレイヤーへの配分比率
これらに各構成要素への配分比率をそれぞれ掛け合わせることで、最終的なプレイヤーの貢献度を算出した。図 5.3-65 に算出結果を示す。

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

13%

37%
13%

10%

1%
26%

図 5.3-65：最終的なプレイヤーの貢献度③DC 事業者 B：ホスティング
各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率をアンケートにより図 5.3-66.67、の通り決定した。回答は 5 社未満より得た。

325

各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率 %（ⅰ）ソフト対策

DC事業者B

不動産保有関連業者

建屋設計関連会社

ファシリティ機器製造関連会社

ITシステム設計関連会社

IT機器製造関連会社

ファシリティ設計関連会社

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
S-1

S-2

S-3

S-4

S-5

S-6

S-7

S-8

S-9

S-10 S-11 S-12 S-13 S-14 S-15 S-16 S-17 S-18 S-19

図 5.3-66：DC 事業者 B：ホスティングの各ソフト対策における各プレイヤーへの配分比率

各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率 %（ⅱ）ハード対策

DC事業者B

不動産保有関連業者

建屋設計関連会社

ファシリティ機器製造関連会社

ITシステム設計関連会社

IT機器製造関連会社

H-1

H-6

ファシリティ設計関連会社

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
H-2

H-3

H-4

H-5

H-7

H-8

H-9 H-10 H-11 H-12 H-13 H-14 H-15 H-16 H-17 H-18 H-19

図 5.3-67：DC 事業者 B：ホスティングの各ハード対策における各プレイヤーへの配分比率（ⅲ）最終的なプレイヤーの貢献度
先にも述べた通り、各対策の効果は把握できていない。そこで、消費電力量の内訳で挙げた各項目に効果のある対策について、それぞれプレイヤーの貢献度の平均値を算出した。図 5.3-68～
74 に算出結果を示す。

326

DC事業者B
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

0%

不動産保有関連業者
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者B
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

不動産保有関連業者
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

0%

0%

0%

25%

25%

50%

50%

25%

25%

0%

0%

図 5.3-68：電源におけるプレイヤーへの配分比率
DC事業者B
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
0%

図 5.3-69：UPS におけるプレイヤーへの配分比率
DC事業者B
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
0%

不動産保有関連業者
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社
0%

不動産保有関連業者
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社
0%

25%

25%

50%

50%

25%

25%

0%

0%

図 5.3-70：空調におけるプレイヤーへの配分比率 図 5.3-71：サーバにおけるプレイヤーへの配分比率
DC事業者B
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

DC事業者B
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

不動産保有関連業者
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

不動産保有関連業者
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

17%

17%

17%

17%
49%

7%
7%

49%

7%

0%
3%

図 5.3-72：ストレージにおけるプレイヤーへの
配分比率

7%

3% 0%

図 5.3-73：NW 機器におけるプレイヤーへの配分比率327

DC事業者B
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

不動産保有関連業者
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

20%

50%
20%

4%

4%

2% 0%

図 5.3-74：照明におけるプレイヤーへの配分比率
これらに各構成要素への配分比率をそれぞれ掛け合わせることで、最終的なプレイヤーの貢献度を算出した。図 5.3-75 に算出結果を示す。

DC事業者B
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
6%

不動産保有関連業者
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

6%

18%

50%

18%
2%

0%

図 5.3-75 最終的なプレイヤーの貢献度⑤DC 事業者 B：ハウジング
DC 事業者 B：ハウジングにおいては、回答としてハウジングユーザも加えるべきとの意見から、
ハウジングユーザをプレイヤーに追加し評価した。なお、この意見は一社からでたものであり、ハウジングユーザに配分したのは一社のみである（他の企業からはこの意見はアンケート段階では出ておらず、アンケートを行った際、プレイヤーとしてハウジングユーザは追加していない）。

328

（ⅰ）ソフト対策
各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率をアンケートにより図 5.3-76 の通り決定した。
回答は 5 社未満より得た。

各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率 %DC事業者B
建屋設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者C
ファシリティ設計関連会社
IT機器製造関連会社

ハウジングユーザ
ファシリティ機器製造関連会社

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
S-1

S-2

S-3

S-4

S-5

S-6

S-7

S-8

S-9

S-10 S-11 S-12 S-13 S-14 S-15 S-16 S-17 S-18 S-19

図 5.3-76：DC 事業者 B：ハウジングの各ソフト対策における各プレイヤーへの配分比率（ⅱ）ハード対策

各省エネ対策におけるプレイヤーへの配分比率 %DC事業者B
建屋設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者C
ファシリティ設計関連会社
IT機器製造関連会社

ハウジングユーザ
ファシリティ機器製造関連会社

100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
H-1

H-2

H-3

H-4

H-5

H-6

H-7

H-8

H-9

H-10 H-11 H-12 H-13 H-14 H-15 H-16 H-17 H-18 H-19

図 5.3-77：DC 事業者 B：ハウジングの各ハード対策における各プレイヤーへの配分比率（ⅲ）最終的なプレイヤーの貢献度
先にも述べた通り、各対策の効果は把握できていない。そこで、消費電力量の内訳で挙げた各項目に効果のある対策について、それぞれプレイヤーの貢献度の平均値を算出した。図 5.3-78～329

84 に算出結果を示す。
DC事業者B
ハウジングユーザ
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者C
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
0%

DC事業者B
ハウジングユーザ
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者C
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
0%

0%

0%

34%

39%
37%

43%

5%
0%

5%

13%

0%

24%

図 5.3-78：電源におけるプレイヤーへの配分比率

DC事業者B
ハウジングユーザ
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者C
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

図 5.3-79：UPS におけるプレイヤーへの配分比率

DC事業者B
ハウジングユーザ
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

0%

0%

0%
32%

DC事業者C
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
0%

25%

39%

43%

8%
0%
12%

13%

23%

図 5.3-80：空調におけるプレイヤーへの配分比率5%

図 5.3-81：サーバにおけるプレイヤーへの配分比
率

330

0%

DC事業者B
ハウジングユーザ
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者C
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

DC事業者B
ハウジングユーザ
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者C
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

8%

8%
4%

5%

31%

31%

10%

10%

2%

2%

6%

15%

17%

22%

22%

7%

図 5.3-82：ストレージにおけるプレイヤーへの配分

図 5.3-83：NW 機器におけるプレイヤーへの配分比比率率

DC事業者B
ハウジングユーザ
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者C
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
5%

2%
6%
1%
6%

48%

8%

24%

図 5.3-84：照明におけるプレイヤーへの配分比率
これらに各構成要素への配分比率をそれぞれ掛け合わせることで、最終的なプレイヤーの貢献度を算出した。図 5.3-85 に算出結果を示す。

331

DC事業者B
ハウジングユーザ
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者C
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

12%
22%

8%

6%

4%

26%
6%

16%

図 5.3-85：最終的なプレイヤーの貢献度

332

（4）貢献度の比較結果
ここまで算出したプレイヤーの貢献度を図 5.3-86～89 に再掲する。
DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

DC事業者A
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

6%

建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

13%
6%

10%

37%
13%
50%

10%
26%

1%
26%

2%

図 5.3-86：DC 事業者 A：ホスティング
DC事業者B
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社
6%

図 5.3-87：DC 事業者 A：ハウジング

不動産保有関連業者
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

DC事業者B
ハウジングユーザ
ファシリティ設計関連会社
ITシステム設計関連会社

6%

DC事業者C
建屋設計関連会社
ファシリティ機器製造関連会社
IT機器製造関連会社

12%
22%

8%

6%

18%

50%
4%

26%
6%

16%

18%
2%

0%

図 5.3-88：DC 事業者 B：ホスティング

図 5.3-89：DC 事業者 B：ハウジング

DC 事業者への配分比率は事業形態や回答者により大きく異なっていることがわかる。そこで、貢献度の配分比率に大きく変動が出ないと WG で予想された IT 機器、ファシリティについてその比率を考察する。図 5.3-90 は各事業形態におけるファシリティ、IT 機器の貢献
度を 100%で表示したものである。なお、ファシリティはファシリティ設計関連会社とファ
シリティ機器製造関連会社、IT 機器は IT システム設計関連会社と IT 機器製造関連会社の貢献度を合算したものである。

333

ファシリティ

IT機器

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

図 5.3-90：ファシリティと IT 機器に係わるプレイヤーの貢献度の比較
ファシリティと IT 機器の消費電力量の比率は 55：45 であり、今回の評価ではこの比率をファシリティと IT 機器の貢献度としている。一方プレイヤーの貢献度からみたファシリテ
ィと IT 機器に係わるプレイヤーの貢献度は、ファシリティの貢献度が 59～82%、IT 機器の貢献度が 18～41%となっており、平均するとそれぞれ 71%、29%であり、55%、45%と比較すると乖離が大きい。これは、各省エネ対策における DC 事業者への配分比率が異なっていることが要因の一つである。

3.5

サーバ

サーバの貢献度評価は、現時点で評価手法案を提示するに至っていない。ここでは、現時点で調査が終わっている範囲に限り述べる。

3.5.1 省エネ量の定義
省エネ量を定義するために、各社 HP を調査した。表 5.3-28 に調査結果を示す。

334

表 5.3-28：各社 HP の調査結果
NEC

メーカ
製品名

省エネ割合

Fujitsu

評価対象

比較対象

評価対象

比較対象

評価対象

比較対象

Express5800

Express5800

HA8000-es

HA8000PRIMERSYPRIMERSYECO CENTER

i120Rg-1

RS220

RS220

BX900

RX200S32008 年 5 月

発売年度
最大消費電力Hitachi

350W

2007 年 8 月
600W

55％（待機時）、28%（高負荷時）2009 年 6 月
622W

2009 年 4 月
731W

23％（不明）

2009 年 5 月
253W

2007 年 2 月
630W

40％（不明）

タイプ

ラックマウント

ラックマウント

ラックマウント

ラックマウント

ブレード

ラックマウントCPU

Xeon L5420

Xeon L5310

Xeon L5520

Xeon X5570

Xeon L5530

Xeon 5050

参考http://www.nec.co.jp/press/ja/08

http://www.hitachi.co.jp/New/cn

http://pr.fujitsu.com/jp/news/200

05/2601.html

ews/month/2007/10/1025.html

9/05/12.html

これより、旧製品と比較した場合の省エネ事例が示されており、液晶 TV のように、旧型との比較により省エネ量を定義するのが妥当であるといえる。

3.5.2 省エネ対策の分類
先の調査から、省エネ対策は表 5.3-29 に示す通りに分類できる。大きく、電源における電力損失の低減、冷却ファンにおけるエアフローの最適化や負荷に応じた制御、ハードディ
スクや CPU 等における省電力型の採用である。

表 5.3-29：各社 HP の調査結果
NEC

省エネ対策
電源
冷却ファン

電力損失の低減●

エアーフローの最適化●

負荷に応じた制御

CPU●●

省電力型の採用

●

メモリー

●

335

Fujitsu●●

ハードディスク
チップセットHitachi●●このような省エネ対策をリストアップし、各省エネ対策に対するプレイヤーの貢献度を決定することで、省エネ量に対する各プレイヤーの貢献度を算出することが可能である。

3.5.3 消費電力量の算出
省エネ量の算出には製品の消費電力量を算出する必要がある。調査を行った結果、SPECpower_ssj2008 に基づいた消費電力が WEB 上で開示されていた。図 5.3-91 は NEC 社製の事例である。

図 5.3-91：サーバの消費電力
ここから消費電力量を算出するには、どの程度の CPU 稼働率でどのくらいの時間稼動す
るのかを把握する必要があるが、現時点の調査では、その情報は得られていない。

336

4.

企業貢献度評価手法検討のまとめ

第 1 章では、本評価手法の必要性を述べた。今後予想される二酸化炭素排出量への規制やそれに対する説明責任を考えたとき、製品が削減する環境負荷に対する企業の貢献度を見える化することは重要であり、われわれが検討しているような使用時の省エネ効果に対する製造に係わるプレイヤーの貢献度評価手法はこれまで検討されてきていない。一層の省エネ型製品・技術や CT 技術等の利用を普及・促進を行うためには、規制的インセンティブと社会的・経済的インセンティブといった政策をつなぐポリシーミックス的な政策が必要であり、本評価手法はその一歩となり得る。
第 2 章では、of IT と by IT の定義や貢献度配分方法に関して述べた。今回の評価ではパネル法を採用したが、よりコンセンサスが得られる評価手法とするためには、その他の定量的データとの比較を行うことが必要になると考える。加えて、どのような母集団に対してどのような規模でアンケートを行うのかといったことも、合わせて検討してくことが必要である。
また、複数案検討している評価手法を一本化することも必要である。企業に対する二酸化炭
素排出量の規制やそれに対する説明責任は、省エネ量を直接的に生み出す企業だけでなく、全企業に求められるものである。その観点から言えば、本評価手法やそれ以外の方法も含め、なんらかの方法で全企業に貢献度を配分する手法を検討することも必要であるといえる。今回検討した評価手法においては、全構成要素への配分は論理的に説明が困難である問題点もあるが、今後は省エネとは違った、製品への貢献や消費者の利用への貢献といった観点を加え検討することが必要といえる。
第 3 章では電球形蛍光ランプ、液晶テレビ、データセンタ、サーバを例にケーススタディを実施した。電球形蛍光ランプにおいては、技術革新まで含めた評価を行い、省エネ量を生み出す要素以外の貢献度も明らかにした。データセンタにおいては事業形態を考慮した配分
手法の考え方を提案し、サービスも含めた評価手法であることを示した。本年度は評価の考え方を中心に据えた為、厳密なプレイヤーや製品構成の定義が不十分であるが、貢献度の配分結果としては、セットメーカ以外のプレイヤーの貢献度も明らかになり、本評価手法の一つの目的でもある、「部品メーカ等への配分」を達成できたといえる。
本年度は of IT を取り扱ったが、by IT の貢献度評価手法も今後検討しいく必要がある。とりわけ DC 等の ICT サービスにおいては of IT の効果よりも by IT の効果が大きく、近年サービス提供時の消費電力量が増大傾向にあることから、手法の重要性は高いといえる。より多くの製品・サービスに出来るだけ汎用的に使用できる手法を開発することが、今後の温暖化対策に向け重要であると考える。

337

第6部
1.

海外のグリーン IT に関する取り組み調査

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。
グリーン IT 推進協議会・調査分析委員会では、2008 年度、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。
2009 年度は、2009 年 9 月から 11 月にかけて、さらに対象国、対象組織を追加し、グリー
ン IT への取り組みの調査を行った。今回の調査では、対象地域を米国、EU（特にイギリス、
ドイツ）、シンガポール、韓国とし、これらの地域における以下の政府主導、民間主導双方の取り組みについて調査を行った。
(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

Digital Energy Solutions Campaign(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Global e-Sustainability Initiative

ICT4EE

BITKOM

Grid Computing Now KTN/BCS/INTELLECT(3) シンガポールにおける取り組み
Singapore Infocomm Technology Federation (SiTF)(4) 韓国における取り組み

韓国グリーンビジネス IT 協議会(5) その他アジア諸国における取り組み(6) ITU における取り組み

338

ここで、世界の主要国におけるグリーン IT の取り組みを調査した先行例として、OECD
レポート119が存在する。このレポートでは、グリーン IT の取り組みに関して、主要国における取り組みを概観し、政府系プログラムと民間団体によるプログラムのそれぞれに取り組み分野の特徴を示している。
まず、政府系のグリーン IT プログラムとしては、日本のグリーン IT プロジェクト、米国の U.S. American Recovery and Reinvestment Act、Energy Star などがあげられている。政府系プログラムの取り扱うテーマとしては、「R&D」と「イノベーション支援」、「普及啓発の支援」が多くなっている。領域別のプログラム例を表 6.1-1 にまとめた。
一方、民間団体系プログラムを見ると、政府系プログラムと同様に「R&D」や「イノベーション」に関わるプログラムが多いが、内容は若干異なり、企業間協力促進やネットワークの形成となる。また、「標準やエコラベルの策定」に関するプログラムも多い（表 6.1-2）。
民間団体主導で標準やエコラベルに取り組む団体の例としては、例えばクライメートセイバーズや 80 Plus などがあげられる。

119“Towards Green ICT Strategies: Assessing Policies and Programmers on ICT and theEnvironment” (OECD, 2009)339

表 6.1-1：OECD 諸国における政府系グリーン IT プログラム例
領域

内容

Ｒ＆Ｄプログラムグリーン IT 技術開発への投資
 U.S. American Recovery and Reinvestment Act
 日本グリーン IT プロジェクト

 韓国

Comprehensive Program for Green ICT in theCommunication Sector
グリーン調達政府によるグリーン調達
 英国

イノベーション支援Green ICT Strategy

企業間協力促進。イノベーションネットワーク形成
 Intelligent Energy-Europe (IEE)
 “Germany: Green IT Pioneer”

ビジネスへの活用ビジネスでのグリーン IT 活用推進
 ベストプラクティス提供
 測定ツール開発(DOE の DC Pro など）
 法規制、行動規範の策定(Code of Conduct など)

標準＆ラベルエコラベル設定
 米国 Energy Star

家庭への普及家庭へのグリーン IT の普及

表 6.1-2：OECD 諸国における民間団体系グリーン IT プログラム例
領域

内容

イノベーション支援

企業間協力促進。イノベーションネットワーク形成。政府への提言・情報交換。
英 国 Intellect Consumer Electronics Energy Efficiency
Group

製品デザイン

標準＆ラベル

高高率な IT 機器の製品デザイン促進

クライメートセイバーズ



EICTA

標準、エコラベルの策定
IT 機器の効率表示 (80 Plus)340

また、グリーン IT への取り組みには、産業競争力強化の面と環境問題への対処面の両面がある。そこで、IT 産業競争力と CO2 排出削減の必要性で各国の分類を試みた（図 6.1-1）。
図 6.1-1 では、縦軸に各国の IT 産業競争力、横軸に CO2 排出削減の必要性をとり、グリー
ン IT に取り組む各国を 4 つにグループ分けした。

大
ＩＴ産業競争力

ＩＴ産業の競争力強化
としての取り組み

CO2削減義務のある
IT先進国

シンガポール
韓国

アメリカ
イギリス
ドイツ

グリーンＩＴの取り組み
活性化を模索中

今後CO2排出抑制の
必要性増加

インド？
タイ
ベトナム

中国
（インド？）

EU

*

小

小

大
CO2排出削減の必要性**

図 6.1-1：IT 競争力と CO2 排出の必要性による各国の分類120

まず、右上のグループは、CO2 削減義務のある IT 先進国である。アメリカ、ヨーロッパなどに加え、日本も所属する。IT 産業の競争力が強く、グリーン IT を産業面としてもとらえる一方で、CO2 削減手段としてもグリーン IT の必要性が高い。
次に、左上のグループが、国としての CO2 排出削減必要の緊急性は現時点では相対的に低いが、IT 産業の競争力が高い国である。グリーン IT の取り組みを積極的に進めると共に、
将来排出削減への必要性が高まった場合に備えようとしていると考えられる。例えば現時点ではシンガポールや韓国があげられる。
さらに、右下は、現在のところ、国の IT 産業競争力は相対的に高くないが、CO2 排出量が今後急増することが予測され、排出抑制の取り組みが活発化すると予測される国である。
中国が典型例と考えられる。

120“Benchmarking IT industry competitiveness 2009” (BSA) における IT 産業競争力ランキング
20 位以上と以下で IT 産業競争力を分類。一方、CO2 排出削減の必要性は、京都議定書における削減義務国と排出量が世界第 2 位となっている中国を必要性大とした。

341

最後に、現時点では相対的に IT 産業競争力と CO2 排出削減の要求が高くない左下のグループである。しかし、例えば 2010 年 10 月に開催されたアジアグリーン IT フォーラム121（東京）では、このグループに属すると考えられるタイやベトナムなどの国々でも、それぞれグリーン IT の取り組みに対する関心の高さが伺えた。
今回の調査では、右上、左上のグループに属するアメリカ、ドイツ、イギリス、韓国、
シンガポールの 5 カ国を中心に調査を実施した。加えて補足的に EU における取り組みを調べた。各国・地域においては、CO2 排出削減への目標や取り組みと、グリーン IT への取り組みの大きく 2 つの点を調べた。今回の主要な調査対象を図 6.1-2 にまとめた。
EU（イギリス）（ドイツ）

韓国

シンガポール中期目標

2020年までに05年比で17％削減

2020年までに1990
年比20％削減「2020 by 2020」2020年までに26％以上削減？（EUエ
ネルギーパッケー
ジの割当は-16%）

2020年までに1990
年比で40％削減？
（EUエネルギー
パッケージの割当は-14%）

2020年向け、3つのシナリオを検討
 05年比で8％増、横ばい、
4％減

ＧＤＰ単位当たりのエネルギー消費量を０５年比で約35％
削減

主要施策

二酸化炭素排出削減への取り組み

米国「グリーンニューディール」「気候変動エネル
ギー政策パッケー
ジ」

Carbon Reduction
Commitment「統合エネルギー及び気候プログラム
要綱」「温室効果ガス中期（20年）削減目標
設定推進計画」「持続可能なシンガ
ポールのためのブ
ループリント」＋「グリーン成長委員会」

推進イニシアチブ「グリーンＩＴ国家戦略」

新エネルギー

9つの革新課題

データセンタ 韓国グリーンビジ

 SiTF



地球温暖化
対策法案を
検討中

スマートグリッド
政府

EPA

 DESC民間

グリーンＩＴの取り組み

DOE

 TGG

EC勧告 “Mobilising
ICT to facilitate thetransition to anenergy-efficient,
low-carbon
economy”

データセンタICT4EE フォーラム

 BCS



バーズ

技術革新と
活用の促進

“e-energy”

 BITKOM

 グリッドコンピュー クライメートセイ“IT Goes Green”

ネスＩＴ協会

ティングNow KTN
 INTELLECT GeSI

注： 各国の目標は2009年秋時点

図 6.1-2：国（地域）別のグリーン IT の調査対象詳細

121

http://www.greenit-pc.jp/activity/asia/asia.html

342

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、ネバダ核実験場など
多くの機関を所管している。

343

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①Save 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344

練プログラムを実施している。
②Save 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

NO.1024,2008.6.18」

図 6.2-1：データセンタにおいてエネルギー効率を図る領域③Save 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345

・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
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

346

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。

347

⑥2009 年の主な取り組み
・ Save Energy Now として、システムにおける省エネ・省コストに向けたアセスメントを実施。ただし、DOE の手続の変更に伴い 2010 年 1 月以降の実施となる122。
・ データセンタ関連では、4 月に DOE と Uptime Institute が高効率データセンターの認定を行なった。また、7 月には、$262,000 のコスト削減となったカリフォルニアのSybase Data Center におけるケーススタディを実施した。
・ さらに、8 月には、Industrial Technologies Program (ITP)が、データセンターにおけるエネルギーの高効率化に向けたウェブサイトの立ち上げを行なった123。このサイトでは、
データセンタでの省エネ診断を可能にする DC Pro ソフトウェアツール、データセン
タの省エネ診断を行う専門化を認定する The Data Center Certified Energy Practitioner
Program、企業が省エネ・省コストを実現するためのケーススタディやトレーニングなどが提供されている。

図 6.2-2：データセンタに関する Save Energy Now の全体像124・ 引き続き再生可能エネルギーの導入に向けた提言や環境対策政策の公表をおこなっている125。

122

http://www1.eere.energy.gov/industry/saveenergynow/assessments.html
http://www1.eere.energy.gov/industry/datacenters/
124
DOE 資料（データセンタ指標国債ワークショップにおける発表資料）
125
http://www1.eere.energy.gov/femp/news/news.html
123

348

【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

349

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。
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

350

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。
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。

351

図 6.2-3：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。

352

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
スリープモード

≦2.0W

＊注 2

デスクトップ類
アイドル＊注 3≦4.0W
区分Ａ＊注 4≦50.0W＊注 5

区分Ｂ≦65.0W

区分Ｃ＊注 6≦95.0W

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

353

(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 万354

台、これによる CO2 削減効果は約 15 万 t-CO2 となっている。
⑧2009 年の取り組み
2009 年には、IT 機器・エレクトロニクス機器関連で新たに、コンピューターモニター・ディスプレイ、
サーバ、TV、オーディオ・ビデオ機器に関するエネルギースターが検討・発表されている（規程の更新も含む）126。この他、ゲーム機、セットトップボックス、小規模ネットワーク機器に関するエネルギースターが開発中で、プロジェクター、家庭向けＵＰＳ、個人向けデータストレージ等がレビュープ
ロセスにある。
(a) サーバに関するエネルギースター127
サーバに関するエネルギースターは、2009 年 5 月に V1.0 (Tier 1) の策定過程が終了し、現在
V2.0 (Tier 2)の開発が進んでいる。
V1.0 (Tier 1)では、主として電源部分のエネルギー効率や力率に加え、アイドル時の消費電力について評価基準が定義されている。プロセッサ数が 3 又は 4 のサーバについては、プロセッサのパワー管理機能を実装していることも基準とされている。
一方で、V2.0 は、2010 年第 3 四半期の策定完了を目指している。対象機器はブレードサーバに拡大され、実行時のエネルギーベンチマーク測定ツールの開発が SPEC との協力により、進められている。
(b) データセンタ向けストレージに関するエネルギースター128
データセンタ向けストレージに関するエネルギースターも現在検討が進められている。
基準として考慮が検討されているのは、アイドル時とアクティブ時の消費電力、エネルギー生産性であり、現在データ収集が進められている。
(c) データセンタに関するエネルギースター129
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

126

http://www.energystar.gov/index.cfm?c=products.pr_find_es_products
http://www.energystar.gov/index.cfm?c=revisions.computer_servers
128
http://www.energystar.gov/index.cfm?c=new_specs.enterprise_storage129
http://www.energystar.gov/index.cfm?c=prod_development.server_efficiency
127

355

・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
このレポートをふまえ、EPA では、データセンタのためのエネルギースタープログラム策定作業が進められている。2010 年 6 月のリリースが予定されている。
データセンタのエネルギー・スターでは指標として PUE が採用される。データセンタのエネルギースターでは、PUE を予測する回帰モデルを開発し、実測された PUE と比較することでエネルギー
効率を定量化する予定である。
【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

356

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130。
 日本コミュニケーション委員会：日本メンバーの活動連絡と外部との連絡用の部会。活動の認知度向上、資料の日本語化、政府機関・業界団体との協働、他地域との連携などを実施。

130「日本地域における活動報告」(TGG フォーラム資料、2009 年 7 月)357

 日本技術委員会：データ調査解析 SWG から、技術全般の WG へ格上げ。日本データ
センタデザインガイド分科会を新たに追加。調査・市場解析、技術者向けエバンジェ
リスト活動、ワークショップなどを実施。
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。
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、EMC 及び ORACLE の各社より選出されている。

358

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

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



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

359

現在のコントリビューター会員、一般会員の会員リストについては、
http://www.thegreengrid.org/about-the-green-grid/member-list.aspx
を参照のこと。
（4）活動内容、実績
グリーングリッドの現在の取り組みは、大きく 4 つの分野に分かれる131。
分野

詳細

指標

–

PUE＆DCiE 利用とレポーティングのガイドラインの策定–

DCP プロキシの開発–

データセンタデザインガイドの開発–

データセンタの消費電力算出–

フリー・クーリングマップの開発–

PUE 算出システムの開発

トレーニング–グリーン・グリッドアカデミー

協力関係

–

業界、エンドユーザ、政府機関、大学との協力–

グローバルな展開

ツール

これらの取り組みのアウトプットとして、ホワイトペーパーが発行されると共に、各種のツール等がウェブサイトで公開されている。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 ( http://www.thegreengrid.org/ )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

131“The State of The Green Grid” (TGG フォーラム資料、2009 年 7 月)

360

（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、

361

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
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

2010 年 3 月時点で利用可能な日本語ホワイトペーパーは次の通りである132。

132

http://www.thegreengrid.org/~/media/WhitePapers/Japanese/TGG%20WhitepaperList.ashx?lang=jaJP362

表 6.2-2：日本語版ホワイトペーパー一覧#

ホワイトペーパータイトル

1

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
The Green Grid Metrics: Describing Data Center Power Efficiency

2

エネルギー効率のよいデータセンタのガイドライン
Guidelines for Energy Efficient Data Centers

3

Green Grid の取り組み：データセンタとその他の IT エネルギー使用形態の削減
The Green Grid Opportunity - Decreasing Data Center and Other IT Energy Usage Patterns

4

データセンタの配電構成に関する定性的分
Qualitative Analysis of Power Distribution Configurations for Data Centers

5

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
Existing Metrics, Guidelines and Programs Affecting Data Center and IT Energy Efficiency

6

グリーン・グリッドのデータセンタ電力効率指標： PUE と DCiETGG Data Center Power Efficiency Metrics: PUE and DCiE

7

データセンターのサーバ電力消費量を削減する 5 つの方法
Five Ways to Reduce Data Center Server Power Consumption

8

データセンターベースライン調査レポート
Data Center Baseline Study Report

9

IT・施設のエネルギー効率最適化のための企業行動問題への取り組み
Addressing Organizational Behavior Issues in IT

11

データセンター冷却効率改善のための 7 つの戦略
Seven Strategies to Improve Data Center Cooling Efficiency

12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ー効率の改善（DCPower for Improved Data Center Efficiency）」に関するグリーン・グリッドの評価
TGG Peer Review of "DC Power for Improved Data Center Efficiency" by LBNL

13

データセンターのエネルギー生産性のためのフレームワーク
A Framework For Data Center Energy Productivity

14

グリーン・グリッドの指標：DCiE（データセンターインフラ効率）の詳細解説
DCiE Detailed Analysis

15

グリーン・グリッドの生産性指標
The Green Grid Productivity Indicators

16

データセンターの配電構成に関する定量的効率分析
Quantitative Efficiency Analysis

17

データセンター生産性測定のためのプロキシ案

363

Proxy Proposals for Measuring Data Center Efficiency
19

仮想化によるデータセンター効率の改善
Using Virtualization to Improve Data Center Efficiency

20

PUE 拡張性指標
PUE Scalability Metric and Statistical Analyses

21

データセンターの電力と冷却の基礎
Fundamentals of Data Center Power and Cooling

22

PUE/DCiE の使用・公開報告に関するガイドライン
PUE/DCiE Usage Guidelines

23

IT の電力負荷および冷却負荷の適切なサイジング
Proper Sizing of IT Power and Cooling Loads364

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 t-CO2 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 6.2-3 に示す。

365

表 6.2-3：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

・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 6.2-4 と表 6.2-5 がその具体的な基準である。

表 6.2-4：PC 購入基準の詳細
購入割合

エネルギー効率

最新のエナジースター適合製品

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

85% PSU（ﾌﾞﾛﾝｽﾞ）
88% PSU（ｼﾙﾊﾞｰ）
90% PSU（ｺﾞｰﾙﾄﾞ）
パワーマネージメン
ト設定

20％以上
100％

100％

366

100％

100％

表 6.2-5：量産型サーバ購入基準の詳細
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

20％以上

80％以上

80％以上

100％

20％以上

40％以上

100％

85％PSU
89% PSU
92% PSU

20％以上＊PSU：パワーサプライユニット

活動実績及び今後の活動：
CSCI が設立されて、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表 6.2-6 と表 6.2-7 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 6.2-6：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％

367

100% 負荷

80％

82％

85％

87％

表 6.2-7：量産型サーバ電源（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

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。
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368

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 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。
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

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。
CSCI と協働関係にある団体及び内容詳細は表 6.2-8 のとおりである369

表 6.2-8：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）
米国知事会（NGA）
The Climate Group
Software Association ofOregon（SOA）

・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
・エネルギーの効率的利用技術の普及を推進
・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
・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

Climate Savers Computering Initiative に関する最新情報は、下記の参考文献中のウェブサイト
(http://www.climatesaverscomputing.org/japan/)などを参照。
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_%20
Report.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/

370

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/

2.2.3

Digital Energy Solutions Campaign (DESC)（1）概要
Digital Energy Solutions Campaign (DESC) は、社会活動のエネルギー改善に、IT が果たす役割の重要性を政府・企業・NGO 間で、理解し、共有し、協力することを推進するとする、米国の団体である。
（2）目標「Green by IT」が、広く社会にエネルギー効率改善と温暖化防止に大きな貢献を及ぼすことを促進するために、全世界の政策立案者への理解を求め、実行的な公共政策の実現を推進することを目的に、2008 年 11 月に正式発足した。
（3）組織構成
2009 年 5 月時点のメンバーは、AT&T, Dell, EMC, HP, Infineon Technologies, Intel, Microsoft,
National Semiconductor, Nokia, Philips, Sony, Sun Microsystem, Technology CEO Council, Texas
Instruments、Verizon、The Telework Coalition、Information Technology Industry Council、Americaln
Council for an Energy-Efficient Economy、Semiconductor Industry Association、Texas Instruments、
Energy Future Coalition、Alliance to Save Energy、The Climate Group、Tech Net である。
（順不同）（4）活動内容
DESC の具体的な取り組みは、次の通りである：–

IT による省エネ技術の研究を推進する政策の推進–

IT 技術とブロードバンド通信技術がもたらすエネルギー効率改善効果の調査分析
と普及啓発

–

政府、産業界、学会、NGO 間でのベストプラクティスの共有–

IT の適用により大きな省エネ効果を生むある特定の政策・法律の策定–

グリーン by IT がもたらす効果と協調する気候変動・エネルギー政策への展開–

より省エネ効果の大きい政策への展開

DESC による米国での政策提言の主な主張は、IT ソリューションによる省エネ促進である。SMART2020 レポート（3.2.2 節参照）で示された巨大なポテンシャルを持つ省エネに IT
ソリューションが貢献可能であることから、「取り組むべきことは、2％（IT 分野のエネル

371

ギー消費）を用いて残りの 98％のエネルギー削減を最大化することである」としている。
具体的なグリーン by IT の取り組み対象としては、「スマート・グリッド」、「スマートビ
ルディング」、「スマートな輸送」、「生産技術のスマート化」、「テレワークの活用などによる輸送の代替」などをあげている。
また、IT によるエネルギー効率化を進めるための原則として、次のような原則を提案している。
１． IT ソリューションの開発と利用を妨げる、規制障壁を取り除き市場の失敗を修正する政策
２． 必要な公共 IT インフラと基礎研究への投資の強化
３． 「勝者」の技術やソリューションを選ぶのではなく、イノベーションを促進する
広範囲なインセンティブの創造
４． 連邦政府や州政府で省エネ IT ソリューションを適用することによる事例提示
５． 消費者や中小企業に公共情報の普及と技術サポートを提供することにより、役に立つものにスポットライトをあてる
６． 普及した、オープンで相互運用可能な標準に基づくソリューションの利用を奨励
具体的には、DESC では、次の 9 分野にわたる政策提言を行っている（図 6.2-4）。

372

国家戦略の策定
ITによる省エネに関する国家戦略を策定する



連邦政府の関連プログラムをコーディネートするスタッフをホワイトハウスに設置するエネルギー効率リソース標準（EERS)


機器が満たすべきエネルギー効率を要求する命令（Energy
Efficiency Resource Standard1)) を全国で策定する



オークションがエネルギー効率向上に寄与するプロジェクトを支援するように、キャップアンドトレードの割り当てから除外する

2007EISAによって認定されたスマートグリッドの実証プロジェ
クトに完全に資金提供する

太陽光の導入、風力、バイオマス、燃料電池、スマートグリッ
ド、スマートメーターのプログラムに対し、分割払い（？）ファンドを設置する

スマートグリッドインフラファンドを設置する



全国からグリーンインフラプロジェクトに投資する公債プログ
ラムを設置する

スマートグリッドのインフラに投資するファンドを設置するため、卸レベルで課金を実施するなど（他に６項目）

資金の提供
インフラの整備

ブロードバンドインフラを整備する

スマートグリッド投資を行う発電・送配電関連会社へ連邦政府の補助金を提供する
税によるインセンティブ

スマートグリッドに関連する企業にinvestiment tax credit(ITC)を提供する



スマートグリッド技術への投資を加速可能にする

検証可能な需要の削減プロジェクトに対して、クレジット（Reduction Tax Credit)を支給する
 エネルギー効率を改善する住宅・業務用建築改修への税控除等HEMS導入への税控除等

テレワーク、テレビ会議などにつながるブロードバンドやIT技術への投資に対する税控除等



政府の建築物におけるエネルギーマネジメント技術の実証

政府内にエネルギー効率に関するCOEを設立



政府による発電、送電、消費においてスマートグリッド投資を
優先





ITを用いた先端的な建築物モデルを策定すると共に、政府の新規建築物に対してモデルを適用

商務省の製造業者拡張パートナーシップ（MEP)へのファンドを強化して、全米の製造業者にグリーンテクノロジーを使いエネルギー効率とコスト競争力を高める方法を理解させる

テレワーク・テレビ会議を政府が活用

DOEの工業検査センターのプログラムへのファンドを強化し、省エネ診断プログラムの中小企業への提供を強化させる

建築分野の学生にITによる効率向上に関するトレーニングを提供



製造業者がグリーンテクノロジの理解を促進するプログラムを提供



家庭や商用建築物のエネルギー消費測定技術の向上プログラムを策定事例の先行

情報と技術的サポートの提供

ベースライン標準の策定


全米で Energy Efficiency Resource Standard (EERS)を策定



建築、輸送分野の広範囲な製品にエネルギー効率を要求



住宅や商用建築が売られるときに、エネルギー検査を実施し、その結果を公表。



抵当流れになった住宅に対して、エネルギー検査を実施し、
結果を公表
など

測定と検証の向上

図 6.2-4：DESC の提言する政策一覧133

133“DESC US Policy Recommendations” をもとに、WG でとりまとめた

373

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（1）20/20/20 by 20202009 年 4 月に、欧州連合 (EU) 加盟 27 カ国は気候変動と新エネルギー利用に関する政策パッケージについて合意した。2020 年までに、「①温室効果ガス排出量を 1990 年レベルか
ら 20％削減する、②最終エネルギー消費量に占める再生可能エネルギーの割合を 20％まで引き上げる、③エネルギー効率を向上させることで一次エネルギー消費を 20％削減する」
ことなどを目標としている。
政策パッケージは、欧州排出量取引指令（EU-ETS)の改正、排出量取引制度の対象外の部
門からの排出について拘束力のある国別目標を設定する決定、再生可能エネルギーのシェア拡大に向けて拘束力のある国別目標を設定する指令、炭素回収・貯留技術に関する法的枠組を設定する指令という 4 本の法令で構成されている。
（2）グリーン IT に関する勧告
欧州委員会（EC）では、上記の目標に向け、グリーン IT の活用に関する勧告を 2009 年に発表した134。加盟国と IT 業界に向けて、スマートメーターやスマートグリッドの推進、削減効果の定量化、他の業界との協力や利用促進などを促している（表 6.3-1）。

表 6.3-1：グリーン IT の活用に関する勧告の内容
対象
加盟国

内容
スマートメータ–2010 年末までにスマートメータの最低限の共通仕様で合意–

2012 年末までにスマートメータのロールアウト計画設定–

スマートグリッド等に備えたネットワーク環境の整備検討–

スマートグリッドについてコンセンサス

その他

IT 業界

–

「情報による物質代替」
・電子政府を促進するグリーン購入–

専門家のエネルギー教育–

プラットフォームのオープン化

全プロセスにおける温室効果ガス排出削減
EC 主催の会議に参加

134

EU におけるグリーン ICT の取り組み（ジェトロ）

374

–

エネルギー・環境効率測定方法開発（業界はベースラインデータ提出）–

2011 年までに共通の測定方法採用–

EU の 2020 年目標を超えられる企業・業界レベルのエネルギー削減目
標設定

ビル・建築、交通・物流部門との連携–

新築・既存ビルのエネルギー効率を改善する IT ソリューション特定–

ビル・建築部門とモデリング・シミュレーションツール普及の障害克服–ITS など効率向上ソリューション特定–

交通・物流分野における信頼性の高いデータを提供するフレームワー
クの立案

この勧告を受け、2009 年 10 月には、Digital Europe と Tech America Europe、GeSI は「ICT4EE
フォーラム」の設置を発表した（3.2.1 節参照）。これらの組織が中心になる ICT4EE フォー
ラムは、エネルギー効率や削減効果の測定方法確立に備え、地球温暖化対策や 2020 年の目
標を達成するための世界的なソリューションの開発に取り組んでいくとしている135。
（3）グリーン IT に関する取り組み
EU では、EU 企業、特に中小企業の競争力向上を狙い、イノベーションサポートプログ
ラムが実施されている。ICT の活用・再生利用可能エネルギーの利用活用促進、財務支援、
ビジネスサポートサービスの提供、公共建築物に関する実証プロジェクト、スマートグリ
ッドに関するプロジェクト、Social housing におけるエネルギー効率向上に関するプロジェ
クトから構成される。また、スマートグリッドなど、グリーン IT に関する研究プロジェク
トも進行している。10 のプロジェクトが実施中で、かつ現在も新規テーマが募集されている（表 6.3- 2、表 6.3- 3）。

135

EU におけるグリーン ICT の取り組み（ジェトロ）

375

表 6.3- 2：グリーン IT に関する研究プロジェクト（実施中分）
プロジェクト

概要

AIM

家電製品のエネルギー消費のモデリング・管理等に関し、新しい IT アーキテクチャを開発–

AmI-MoSES

白物家電、通信機器、ＡＶ機器が対象

中小規模製造業向けインテリジェントなエネルギー消費管理システムの開発

Be Awareユビキタス環境を利用し、消費者のエネルギー効率向上への関心を喚起
ワイヤレスで家電のエネルギー消費を監視し、消費者に情報提供するシステムの開発

Beywatch

超省電力家電製品開発
スマート・ホーム／地域でのエレクトロニクス機器コントロール

実施中

再生可能エネルギーによる発電
DEHEMS

家庭向け “Digital Energy Home Energy Management System”(DEHEMS) の開発

E4U

パワーエレクトロニクスの戦略的研究ロードマップの策定

GENESYS

エネルギーマネジメントシステムに関する研究開発結果の広範な周知を支援

IntUBE

ユーザーが使いやすいビルのエネルギー使用状況測定・解析ツールの開発REEB

建設、ICT、エネルギーの専門家の協働により、ＩＣＴによる効率的な建設実現の研究開発

SmartHouse/

Smart House と Smart Grids の相互作用により、次世代のエ

SmartGrids

ネルギー効率を達成

376

表 6.3- 3：グリーン IT に関する研究プロジェクト（審査中・募集中）「エネルギー効率化のための審査中―

ICT」「スマートグリ

―

ッド」

募集中

「公共建築・空公共空間で使用されるＬＥＤ、空調などのサブシステムを全間のエネルギーて管理するマネージメント・コントロールシステムの統合・

効率」

検証

「高効率建築の全てのステークホルダーを集め、研究とシステム統合のニー

ための ICT フォ

ズを特定。

ーラム」

研究のロードマップ作成。
標準化・法規制への貢献も必要
ソリューションのオープン化への貢献
ICT、ビル、建築部門の協力フレームワーク作成
エネルギー消費の劇的な削減

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。その後引き続き検討が進められ、2010 年 1 月に Version 2.0 が公表されている136。
以下の章においてこの内容を紹介する。

136

http://re.jrc.ec.europa.eu/energyefficiency/html/standby_initiative_data_centers.htm

377

（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。
（3）組織
CoC on Data Centre energy Efficiency は European Commission によって策定され、Joint ResearchCenter 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378

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。
②CoC 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。

379

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

380

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
 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。
⑥Best 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。（以下は Version 1.0 の内容であるが、最新版は 2010 年 1 月の”2010 Best Practices for the EU Code of Conduct on Data Centres”である137。）

137

http://re.jrc.ec.europa.eu/energyefficiency/pdf/CoC%20DC%20new%20rep%20form%20and%20gui

381

Best Practice の内容

適用時期

効果

Yes

3

Yes

2

Retrofit

3

New

3,4,5

New

4,5

Yes

3

Yes

2，3，

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
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
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

Retrofit3

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

delines/Best%20Practices%20v2.0.0%20-%20Release.pdf

382

風量可変型 CRAC の採用

Retrofit

4

No

3,4

Rerofit

2,3

Retrofit

2,3

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 building
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)383

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%20Final%20version%202%20-%20July%2017.pdf

384

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。

385

386

（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387

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。

388

389

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
ARTCOM Limited390

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%20Version3-28112007.
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%20-%20res
ults%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。

391

①無負荷時消費電力目標②使用時の電力効率目標

392

3.2

民間レベルの取り組み

3.2.1

ICT4EE フォーラム（1）概要
ICT4EE は、2009 年 10 月の EC 勧告を受け、Digital Europe、Tech America Europe、GeSI、JBCEを中心として 2010 年 2 月 23 日に設立された。
（2）目標
フォーラムの目的は次の通りである：–

2010 年までに、ICT 業界・グリーン ICT の環境効率とエネルギーにおける貢献を測定するフレームワークを開発する–

2011 年の終わりまでに共通の方法論を採用・実行する–

2011 年までにエネルギー効率の目標を特定する（3）組織
ICT4EE フォーラムは、ステアリング・コミッティー、ワーキング・グループ、ステークホ
ルダー会議から構成される予定である。

ICT4EE 組織図（現時点）1

Steering Committee
WG2

Chair

WG1

Chair

Vice Chair

Rapporteurs(if necessary)

1

ICT4EE 資料

393

WG3

Chair

・ステアリング・コミッティー–

フォーラムの意思決定機関

・ワーキング・グループ–

WG1：ICT 業界における製造過程等のエネルギー効率の測定

–

方法論と目標、報告、認証のフレームワークの開発

WG2：他の部門のエネルギー効率の促進ICT 技術を用いて、他の分野のエネルギー効率を向上。全てのセクターをシステ
マティックにみるために、都市の全体像を踏まえた上で、輸送・物流、ビル・
建築、エネルギー供給分野を検討。

–

WG3：将来の政策と技術の検討

・ステークホルダー会議–

フォーラムの業務にステークホルダーからのインプットを受け取る–

フォーラムの活動の普及促進

グリーン IT 推進協議会とも MOU を結び、フレームワーク開発にあたって協力をしていく
予定である。
(4) 活動内容
・WG1 のロードマップ
WG1 では、2010 年 12 月にエネルギー効率測定方法に関する報告書にとりまとめることを目指して、次のようなマイルストーンを念頭に検討を進める計画である。
–

第 2 回会合を 5～6 月に開催し、既存の測定・定量化方法論の共有。ICT 分野に適用するための修正・拡張方法を議論する予定。

–

第 3 回会合を 7 月に開催し、既存の測定・定量化方法論を検証し、ICT4EE における開発方法について議論する予定。

–

11 月までに既存のフレームワークと必要なもののギャップを解析し、測定・定量化の方法論のフレームワークを開発

3.2.2

Global e-Sustainability Initiative (GeSI)（1）概要
Global e-Sustainability Initiative (GeSI) は、ICT におけるイノベーションを通じて国際的にサステナブルな発展を推進していくことを目的とした NPO 団体である。
（2）目標
GeSI では、ビジョンとして次の点をあげている。
–

人の持続可能な発展に貢献する製品、サービス ICT へのアクセスの向上と普及を目指したグローバルフォーラム設立–

ICT 分野の国際協力やステークホルダー間の協力促進–

持続可能性管理の継続的向上の奨励とベストプラクティス共有–

発展途上国企業の参加の奨励

394

–

パートナーのローカルなイニシアティブの促進と支援–

意識の向上、説明責任や透明性の向上（3）組織2009 年 6 月時点では、通信事業者、IT 機器メーカー、業界団体、NGO など 26 団体から構成されている（表 8）。ヨーロッパ・米国系の企業が多く加盟している。

表 6.3- 4：GeSI のメンバー企業

Alcatel-Lucent

EricssonMicrosoft

Telecom Italia

At&t

ETNO

Nokia

Telefonica

Belgacom

France Telecom

Nokia Siemens

VerisonNetworks
Bell

HP

NortelVodafoneBT

HUAWEI

RIM

CarbonDisclosure Project

Cisco

KPN

SprintDeutsche Telekom

MotorolaSun

WWF

GeSI は 2001 年に UNCEP と ITU のボランタリーなイニシアチブとして設立され、2008 年に NPO 化された。この際（2008 年 6 月）にボードメンバーが選ばれている。事務局はブリ
ュッセルにある。2009 年 6 月時点のボードメンバーを表 6.3- 5 に示した。

395

表 6.3- 5：GeSI ボードメンバー（2009 年 6 月時点）
氏名

所属企業

役職

Luis Neves

Deutsche Telekom

Chair

Michael Loch

Motorola

Vice Chair

Danilo Riva

ETNO

Treasurer

Joaquim Croa

Vodafone

Communications stakeholder engagement

Markus Terho

Nokia

Working groups

Paul Dickinson

CDP

Working groups

Joan Krajewski

Microsoft

Polici and standards

Monique Meche

Cisco

Polici and standards

Silvia Guzman Arana

Telefonica Spain

Climate change

Katrina Destree

GeSI Exective Director

Secretary（4）活動
GeSI では、キーエリアとして、気候変動、サプライチェーン、E-廃棄物、標準化、公共政策、コミュニケーションをあげており、テーマ別にワーキンググループを設置している。
また、GeSI は政策当局やステークホルダーとのコミュニケーションを通じて、ICT が持続可能な開発を支援する役割を説明し、それを可能ならしめる政策を促進している。
省エネ（グリーン IT）・気候変動分野の取り組みとしては、GeSI では、2008 年に ICT の効果を予測したレポート「SMART2020138」を発表した。SMART 2020 では、2020 年におけるグリーン IT の温室効果ガス削減ポテンシャルが、温室効果ガス削減ポテンシャル全体の35％を占めると予測している。また、Smart Grid、Smart Building、Smart logistics、Smart motorsなどの分野の削減ポテンシャルが大きいと試算している図 6.3-1）。

138

http://www.smart2020.org/396

グリーンＩＴのポテンシャル(SMART2020)
グリーンＩＴの効果のうち大きいのは、”Smart Grid”, “Smart Building”, “Smart Logistics”, “Smart
motors” と予測
ソリューション別温室効果ガス削減ポテンシャル

Smart logistics
私的な輸送最適化

Smart logistics

情報による物質代替

Smart building（e-commerceなど)情報による物質代替（テレワークなど）

高効率乗用車Smart Grid
交通監視等

Smart motors
工場プロセスの自動化

Smart Grid

情報による物質代替

コジュネレーション（紙の消費削減など）
出所： “SMART 2020: Enabling the low carbon economy in the information age” (GeSI)：
図 6.3-1：SMART2020 で示された Green by IT の省エネポテンシャル

SMART2020 の結果は、インターネットで公表されるだけではなく、その内容は EC など
でもプレゼンテーションされ、それを契機として GeSI は The EU Ad-Hoc Advisory Group for
Energy Efficiency、The ICT Policy Support Programme、Sustainable Energy Europe campaign な
どの EU のいくつかのイニシアチブに参加している。また、SMART2020 は、グローバルバージョンだけではなく、米国に特化したものも作成され、米国の政策担当者とコミュニケーションをとる際のツールとしても用いられている。
さらに、SMART2020 は各国語に翻訳されると共に、2009 年～2010 年にかけて、中国版、インド版、ヨーロッパ版、南アメリカ版などの各国・地域版の作成が計画されている。また、削減の実現方法についても検討予定とのことである。
また、SMART2020 のサイトでは、特にビル・オフィス、輸送・物流、電力網の分野におけるエネルギー効率化のケーススタディの紹介も行っている（表 6.3- 6）。

397

表 6.3- 6：紹介されているグリーン IT のケーススタディ
分野
スマートグリッド

紹介されているプロジェクト
PowerMeter
Smart Grid: Electric Distribution Grid System Optimization

スマートビルディ

AlertMe

ング

Digital Home Energy Management System (DEHEMS)
Empire State Building Retrofit
Greenspaces Design
One Market Street, San Francisco LEED Building Certification
State of Missouri Building Energy Retrofit
Waltham, MA LEED Building Construction
Wipro Campus in Greater Noida - LEED

輸送・物流

Connected Bus: Connected and Sustainable Mobility
Logistics network optimisation
Personal Travel Assistant (PTA)
Shiply.com
Smart Transportation Pricing (STP)
Stockholm Congestion Tax System

グリーン ICTA Blueprint for Data Center Efficiency
Capitol Goes Green
Climate Savers Computing Initiative
Google's Efficient Data Centers

その他

BT Agile Worker Energy & Carbon Study
Connected Urban Development
E-health Croatia
LED Lighting Solutions for the National Theatre, London
Smart Grid, Smart Water
Smart Work Center
Sun Microsystems’ employee Open Work telecommuting program398

3.2.3

BITKOM139（1）概要
ドイツ BITKOM は、約 1000 社程度が加入する IT 分野の業界団体で、教育、環境、セキ
ュリティ、ブロードバンド、電子政府、イノベーション、科学技術政策に関わっている。
100 以上のワーキンググループを持ち、年間 30 以上のプレスカンファレンスを開催、グリーン IT、セキュリティ、ナレッジマネジメントなどに関するカンファレンスも開催すると共に、グリーン IT、ブロードバンド、IT セキュリティに関する展示会を開催している。
（2）組織
組織は、全会員からなる Member’s meeting により、100 メンバーから構成される Mainboard が選出され、さらに Main board において Presiding Committee15 メンバーが選出される。
Presiding Committee には、President（代表）、Vice President（副代表）、Treasurer（財務担当者）が置かれる。
（3）活動内容
2008～2009 年における BITKOM の主要なトピックは、教育と人材確保、環境問題、セキュリティ、通信とメディアの構造である。さらに、E-Health、著作権、E-Government、イノベーション・科学技術政策等の取り組みも行っている。
グリーン IT に関しては、”Green in IT”、”Green through IT”の両方の分野における取り組み
を進めるとしている。製品やサービスのライフサイクル全体における資源やエネルギーの効率をスコープとしている140。
具体的な取り組み例–

データセンタ分野では、エネルギー効率化に向けたガイドラインの作成などを行っている。

–

政府と共同でグリーン調達にも取り組んでいる。対象製品は、ＰＣ、サーバ等。

–

また、ユーザに対し、グリーン IT コンサルティングを実施している。技術、ベス
トプラクティス、経済面の支援の可能性など、無料でサポート。2009 年 3 月の CeBIT
で発表、6 月にコンサルティング開始。

–

製造業者、ユーザー、研究者、政策担当者のプラットフォームとして、グリーン IT
アライアンスを設置した。

–

展示会 CeBIT において、グリーン of IT、グリーン by IT の展示をおこなっている。
政策担当者や企業による講演、グリーン IT に関する講演会、イベントなどを実施。

139
140

About BITKOM（JEITA/BITKOM ミーティング資料）
Green IT–Activities in Germany –（JEITA/BITKOM ミーティング資料）399

3.2.4

Grid Computing Now KTN/ BCS/ Intellect

Grid Computing Now KTN は、グリッド技術の価値を社会に理解してもらうための普及活動を実施するために構成され、英国の情報通信産業団体である イギリスの IT 業界団体である Intellect が先導している。グリーン IT が主要なテーマのひとつで、ケーススタディ、イ
ベント、会議、ウェブセミナーなどを実施している。一方 British Computer Society (BCS)は、
世界 100 カ国以上から 6 万人の情報科学・情報システムの専門家がメンバーに加わる学会である。データセンタ・スペシャリスト・グループにおいてデータセンタに関する検討を進めると共に、「データセンタ・シミュレータ」（図 6.3-2）の開発をおこなっている。
データセンタ・シミュレータは、データセンタの特性を入力すると、データセンタの DCiEのモデル計算値を出力するプログラムであり、DCiE の IT 機器負荷・気温依存性を計算する。
統計データベースによる計算ではなく、理論値を組み立てて計算を実行している。
「データセンタシミュレータ」画面イメージ

図 6.3-2：データセンタシミュレータ画面イメージ141
また、BCS では、データセンタのエネルギー消費効率について検討を進め、ホワイトペー
パーをとりまとめている142。

141
142

BCS セミナー資料
Data center energy efficiency metrics (BCS Data Centre Specialist Group)

400

4.

シンガポールの取り組み
シンガポールでは、太陽電池を中心に海外企業との提携・誘致により、単位 GDP あたり

温室効果ガス排出削減、グリーン IT の国際競争力向上を目指している。目標を達成すると共に、産業競争力を高めるため、グリーン IT に対して積極的な取り組みを行っている。概要を図 6.4-1 にまとめた。
CO2削減目標

グリーンＩＴの取り組み

中期目標

主要施策

2030年までに単位GDPあたりで35%（2005年
比）のエネルギー消費量削減

目標を達成するための政府のイニシアチブを提示 「持続可能なシンについて言及ガポールのためのブループリント」

海外企業の誘致、研究開発を推進 スマートグリッド、ＬＥＤで企業誘致
 国家研究基金で次世代交通システム、BEMSなど

 特に普及促進策を開発テーマに選定
国内での省エネ推進に向けて、ラベル制度などを整備

水再生技術・太陽電池等の分野における海外企業誘致・研究開発

 建造物のグリーンマーク
 家電製品のエネルギー効率表示

データセンタのエネルギー消費効率向上

2009年度予算の中に、
今後5年間の予算として10億Ｓドルを計上

 ベストプラクティス推進 能力開発 インセンティブ

図 6.4-1：シンガポールの取り組み（まとめ）4.1

政府および政府系機関による取り組み（1）温暖化に関する目標
シンガポールでは、温室効果ガス排出削減に向け、「持続可能なシンガポールのためのブ
ループリント」が制定されている。
「持続可能なシンガポールのためのブループリント」は、
シ ン ガ ポ ー ル 政 府 省 庁 間 会 議 (Inter-Ministerial Committee on Sustainable Development(IMCSD))において、2009 年 4 月に決定された。

401

図 6.4-2：「持続可能なシンガポールのためのブループリント」表紙イメージ「持続可能なシンガポールのためのブループリント」では、2030 年に向けた 10 の環境目標を設定している。このうち、温室効果ガス排出削減、省エネに関して、「単位 GDP あたりのエネルギー消費量を 2005 年比で 35％削減」することをあげている他、シンガポールの役割として、「持続可能な技術開発の国際的な知識拠点化」をあげている。

表 6.4-1：持続可能なシンガポールのためのブループリント」中の環境目標例
#

環境目標

1

単位 GDP 当たりのエネルギー消費量を 05 年比で 35％削減

2

1 人 1 日当たりの水消費量を 156 リットルから 140 リットルに削減。

3

リサイクル率を 70％に引き上げ。

4

鉄道網を 2 倍に拡張し、公共輸送機関の乗り換えの利便性を高めることで、公共輸送の利用率を 70％に引き上げ。

5

大気中の微小粒子状物質（PM2.5）の質量濃度を年間平均で 1 立方メートル当た
り 12 マイクログラムに、二酸化硫黄の質量濃度を同 15 マイクログラムに、それぞれ引き下げ。

6

1,000 人当たりの公園面積を 0.8 ヘクタールに拡大するとともに、屋上庭園を 50ヘクタール拡大。公園を結ぶ遊歩道も全長 100 キロから 360 キロに延長。

7

貯水池のうち最大 900 ヘクタール、水路の最大 100 キロを、レクリエーション

402

目的に開放。
8

屋根付きの歩道、サイクリング道の整備拡大。

9

持続可能な技術開発の国際的な知識拠点化。

10

環境への責任を、日常生活やビジネス活動の一部とすることを目指す。

（2）CO2 排出削減に向けた政府の取り組み概要
環境目標達成に向けたイニシアチブの中では、特に普及促進策に重点を置いて言及されている。2009 年度予算で、今後 5 年間の予算として 10 億シンガポールドルを手配している。
取り組みの具体策を「R&D、イノベーション」「普及促進」「啓蒙」「その他」に分類して紹介する。
①R&D、イノベーション
まず、経済を牽引する新たな分野として、「クリーン・テクノロジー」と「都市ソリューション」の両分野の育成を促進する計画がある。具体的には、クリーン・テクノロジーの研究・開発（R＆D）と、実証実験を行う専門の国内初の工業団地として、「ジャラン・バハール・クリーンテック・パーク」を今後 20 年かけて開発する。また、環境に優しい自動車・交通の普及促進のため、ディーゼル・ハイブリッド・バス、電気自動車などの実証実験を実施している。
②普及促進
普及促進に向けた施策は、特に多様なものが検討されている。
–

グリーンマークの推進として、建物のエネルギー効率向上を目指し、既存のビルに、省エネ・ビルの認証制度「グリーン・マーク」の取得を奨励する総額 1 億 S ドルの「グリーン・マーク奨励制度」がある。都心部マリーナ・ベイや中央ビジネス地区、ジュロンやカランなど重要な開発地区で建設される新しいビルに対しては、高レベルのグ
リーン・マーク取得が義務付けられる。

–

30 の公共住宅区域で、太陽電池の実証実験が実施されている。公共住宅の住民共有ス
ペースのエネルギー利用を 20～30％削減する。北東部ポンゴール地区を皮切りに、環境に配慮した公共団地の建設を促進する予定である。

–

2011 年までに、一般世帯向けエアコン、冷蔵庫について、エネルギー効率の最低基準を導入する予定である。

–

環境に優しい自動車・交通の普及促進のため、公共住宅区域にサイクリング道を整備するため、向こう 5 年で 4,300 万 S ドルを投じる計画である。

–

ビルの屋上緑化を促進するためのインセンティブ策が検討されている。

–

都心部マリーナ・ベイ含むダウンタウン地区、カラン河岸、西部ジュロン・ゲートウ
エーで、新たに建設されるビルには、ビル開発用地と同じ面積の屋上庭園、または地上の庭園の設置を義務付けられる計画である。

403

–

都心部のマリーナ・ベイと、西部ジュロン湖の両区域を、環境に配慮した、持続可能な集中開発区とする。

–

公共分野で環境に配慮したビルの建設、リサイクルの促進–

新しい中・大型公共ビルについてはグリーン・マークの「プラチナム」、既存の大型公共ビル（エアコン付き）についてはグリーン・マークの「ゴールドプラス」を、20年までに取得。すべての政府省庁は 09 年までにリサイクル・プログラムを実施するとともに、10 年までにすべての公共ビルは、公共事業庁（PUB）の水の低消費ビルのラベル取得が必要となる。

③啓蒙–

地区ごとに、持続可能な成長に対する住民の意識啓発プログラムの実施。

④その他–

自然、野生動物を保護することを目的とした向こう 10～15 年の行動計画の策定。

シンガポールでは、これまで水再生、太陽電池等の分野で、自国への技術導入や研究開発を経て自国の実力を蓄え、国内での実証や普及拡大に取り組んだ後、海外に向けてそれらのノウハウを展開してきた（図 6.4-3）。
例えば水再生処理の分野では、技術導入・研究開発段階として、国家研究基金（ＮＲＦ）の重点分野としてきた。その技術をシンガポール国内で活用するために、高度濾過技術により下水を再生処理し、飲用水にも利用可能とする「ニューウォーター」計画を開始している。さらに、国内で蓄積した造水や水再生技術をインドや中東などに輸出を始めている。
同様に、太陽電池分野でも、国内に欧州を中心とした企業の研究拠点や工場を誘致している。国内での普及を促すため、公的部門・民間部門・公団住宅における太陽光発電の試
験的設置支援（約 44 億円）などを行うほか、2015 年までに公共住宅にも設置する予定である。最近では、中国（天津・南京）において、太陽電池等環境関連の工業団地と大規模住宅開発に取り組んでいる。
同様の取り組みは、グリーン IT の分野でも活発である。グリーン IT の分野でも技術導入
や研究開発、国内実証や普及に積極的に取り組んでおり、今後海外展開を目指していくこ
とも考えられる。実際、シンガポール国際企業庁では、グリーン IT 分野でのパートナーシ
ップ構築やソリューション開発を模索している。グリーン IT の分野としては、データセン
タやグリーン byIT のソリューションの両方を視野に入れているようである。
現在のところ、スマートグリッドや LED など次世代照明の強みを持つ企業の投資を募ると共に、輸送効率の高い次世代交通システムやビルや商業施設等の省エネ対策分散型電源システム等に対する研究開発も行っている。

404

分野
水再生
技術

技術導入・研究開発


高度濾過技術により下水を再生処理し、飲用水にも利用可能とする「ニューウォーター」計画開始



国内で蓄積した造水や水再生技術をインドや中東などに輸出



リニューアブル・エナジーコーポレーション（ノルウェー）が大型太陽電池工場を建設（年産1.5GW）







新エネルギーに関わる企業の地域本部やアジア管掌を目指す
販売拠点の設置

公的部門・民間部門・公団住宅における太陽光発電の試験的設置
支援（約44億円）

中国（天津・南京）において、太陽電池等環境関連の工業団地と大規模住宅開発

民間分野で5ヶ所、政府系施設で９ヶ所に導入–公共住宅（ＨＤＢフラット）がモデル



2015年までに公共住宅にも設置–

総敷地面積30平方キロ
メートルに環境強制都市を丸ごと建設–

コネルギー社（独）、ソーラーワールドグループ（独）、ヴェスタス（デンマーク。風力発電）、シーメンス、エルリコン社（スイス。次世代薄膜太陽電池）

太陽電池研究機関設立
–

グリー
ンＩＴ

海外展開

国家研究基金（ＮＲＦ）の重点分野

太陽
電池

電気
自動車

国内実証・普及（内需）電気自動車（ＥＶ）の実証実験の場として海外企業の技術誘致–



企業と共同開発プロ形式で、発電効率向上、建材一体型パネル開発、設置する際の技術など応用市場の開発等


日産・ルノー・三菱自動車

普及へのインフラ開発–

スマートグリッド：内外企業の誘致

次世代照明（LED）：今後誘致？「今後、ＬＥＤ関連で強みを有する日系企業などからの投資を期待したい」



国家研究基金の開発テーマに設定–

輸送効率の高い次世代交通システムでは、シーメンス、ＧＥなどが政府との間で研究開発をスタート–

ビルや商業施設等の省エネ対策分散型電源システム等もテーマに選定

注： シンガポールの人口は約500万人
出所： エコロジーエクスプレス検索（アジア地域本部・拠点の設置）

ＥＶ向けの充電施設や走行試験場



省エネ活動を推奨するキャンペー
ンや取り組みが政府主導で急速に拡大



省エネ機器を導入した建造物に対しグリーンマーク

エアコン、冷蔵庫、衣類乾燥機にエネルギー消費効率の表示が義務付け。将来的には、すべての主要家電で表示が義務付けられる予定。

？

図 6.4-3：シンガポールの分野別取り組み（3）データセンタに関する取り組み
シンガポールのグリーン IT 分野の取り組みの中で、特に主眼を置かれているのがデータセンタである。グリーンなデータセンタ実現、エネルギー消費量 20％削減のゴールに向けて、ベストプラクティス、能力開発、インセンティブ付与などを推進している。
具体的な取り組みとしては、まずベストプラクティスを推進するためのエネルギー効率
指標の標準化である。ここでいう指標は、PUE や DPPE のような指標に加え、プロセスマ
ネジメントやベストプラクティスを含んでいる。ISO14000 のようなプロセス標準が考えられている。2008 年の 11 月から検討を開始し、2010 年の 1 月には完成・実施予定である。
また、データセンタに関わる人の能力開発も重要な取り組みと位置づけられている。プ
ロフェッショナルなエンジニア向けには Singapore Certified Energy Manager (SCEM) プログ
ラムが用意され、エネルギーマネジメントに関する資格認定が行われると共に、IT のプロ
フェッショナルに対するアプローチとして、データセンタのグリーン化事例がデータセン
タに関するトレーニングプログラムに追加されている。
さらに、対策を促進するためのインセンティブとして、省エネ診断をした企業への補助やワークショップ実施への補助、産業施設の省エネへの補助などの予算が準備されている。
専門家や海外の講師による啓発セミナー等も実施・計画されている。

405

主要戦略

取り組み内容検討プロセス・実績
フェーズ

ベストプ
ラクティ
ス推進

指標
等
標準
化

（予定）時期iTSCとＩＤＡで開発中

検討開始

2008年11月

検討対象は、プロセスマネジメント、ベストプラクティス、効率指標などから構成される。

イニシャル・ドラフト作成

2010年 4月

公表

2010年10月

主要な標準はISO14000やISO50000のようなプロセス標準？

実施

2010年11月

プロフェッショナルエンジニア向け–実施中

Singapore Certified Energy Manager (SCEM) プログラム‥

エネルギーマネジメント分野の公式トレーニングと資格認定（SCEM取得により米国AEEの資格取得可能）‥

建築／産業部門のエネルギー論点に関する徹底的な理解

能力開発

ＩＴプロフェッショナル向け–

データセンタのグリーン化事例を既存のデータセンタトレーニングプログ
ラムに追加

NEAによるインセンティブ・スキームの導入

対策促
進

インセ
ンティ
ブ

啓発

–

Energy Efficiency Improvement Assistance Scheme (EASe)：省エネ診断をした企業に50%を補助–

Design for Efficiency Scheme (DfE)：大口エネルギーユーザーによる効率的な施設をデザインするワークショップ実施に補助–

Grant for Energy Efficient Technologies (GREET)：産業施設のオーナー等が省エネ機器や技術に投資する場合に補助？
EASe全体（データセンタ
以外も含）で、100社以上・計322万Sドル（約2億円）の支援金拠出

専門家・海外講師によるセミナー

実施中

実施／計画中グリーンデータセンタに関する情報データベースを計画中

注： iTSC = information Technology Standards Committee、NEA = National Environmental Agency、AEE = US-Association of Energy Engineers
出所： アジアグリーンＩＴフォーラム・シンガポールプレゼン資料

図 6.4-4：シンガポールにおけるデータセンタのグリーン IT の取り組み

4.2

民間レベルでの取り組み

4.2.1

Singapore Infocomm Technology Federation(SiTF)（1）概要
Singapore Infocomm Technology Federation (SiTF) は、シンガポールの IT 企業から構成される業界団体である143。
（2）組織
企業会員数は約 400 社であり、8 つの分科会で活動を実施している。Best Sourcing, DigitalMedia, eGovernment, eLearning, Security & Governance, Singapore Enterprise, Service-Oriented
Architecture、そして Wireless である。政府機関や海外の団体との緊密な連携に加え、SiTF
は World Information TechSinology and Services Alliance (WITSA)、 Asian-Oceanian Computing
Industry Organization (ASOCIO)、Asia Pacific ICT Alliance (APICTA)等のメンバー団体でもある。また、SiTF は中国へのシンガポール企業の足がかりとなるため、中国に Infocomm
Solutions Centre (ISC)を設置している。
（3）活動内容
SiTF では、2008 年に Green Pro-Tem committee を設立してグリーン IT 分科会設立の方向性を議論し、Green IT Pro-tem Interest Groups を設置してグリーン IT についてテーマ別に検討している。3 つのグループが設置されている。

143

www.sitf.org.sg/406

表 6.4-2：SiTF 内に設置されたグリーン IT に関する Pro-tem Interest Group
名称

取り組み内容Green CIO

グリーン IT 戦略策定と適用に関する CIO のニーズを検討「グリーン」ビジネスの事例構築
グリーン IT ソリューションの評価

Green Solution

メンバー企業がグリーンソリューションによるビジネスを

Innovations

展開する上での協力促進
貿易展示会他のイベントの参加や開催

Education forメンバー企業の啓蒙

Sustainability

炭素経済、気候変動、グリーン IT の役割など

407

5.

韓国の取り組み
韓国では、CO2 の排出削減目標について 2009 年に大統領直属機関で検討を進めてきた。

あわせて削減の主要な手段についても検討をしてきた。検討される削減手段の中でもグリーン IT に関しては、「グリーン IT 国家戦略」を策定し、地球環境にやさしい IT 製品やサービスをさす「グリーン IT」分野育成のため、2012～2013 年までに 12 兆ウォンを投資するとした。対象となるのは 9 つのチャレンジ分野と 27 の主要技術分野である（図 6.5-1）。

韓国における取り組み（まとめ）韓国は、CO2排出削減とグリーン技術競争力強化に向け、グリーンＩＴ・クリーンテック分野に12兆ウォン
を投資予定
CO2削減目標

グリーンＩＴの取り組み

中期目標

主要施策

2020年に向け、3つの削減シナリオを検討 05年比で8％増、横ばい、4％減

 グリーンホーム、グ「グリーンＩＴ国家戦略」

リーンビル普及拡大
 LEDなど高効率製品の普及 低炭素、高効率の交通体系整備
 産業界のプロセス革新 再生エネルギー、原
子力発電の拡大。ス
マートグリッドの一部
導入など

地球環境に優しいIT製品やサービスを指す「グリーンIT」分野育成のため、2012～13年まで12兆ウォンを投資

大統領直属機関「グリーン成長委員会」による策定
主要削減手段も提示
 グリーン成長戦略と計画の有効性を担保
 企業に透明な政策
目標と成長機会を提供 9つのチャレンジ分野に13年まで4.2兆ウォンを投資
 27の主要技術に12年まで8.4兆ウォンを投資

9つの革新課題
of IT

by IT

1.

世界最高のグリーンＩＴ製品の開発

2.

グリーンＩＴサービスの開発加速

3.

10倍高速で安全なネットワークの構築

4.

ＩＴを使って、低カーボンな職場を実現

5.

ＩＴを基盤とした、グリーン・ライフスタイル革命

6.

ＩＴを用いた集約により、グリーン産業を構築

7.

グリーン交通・ロジスティックシステムへの移行促進

8.

スマートグリッドのインフラ構築

9.

インテリジェント・リアルタイム環境モニタリング＆防災システム開発

図 6.5-1：韓国のグリーン IT に関する取り組み

5.1

政府および政府系機関による取り組み（1）韓国政府の取り組み概要
このような目標に向けて、韓国では R&D、イノベーションと普及促進の両面で政策的な取り組みが始まっている。
まず R&D 分野では、総額 107 兆ウォンを環境関連に投資する 5 カ年計画を発表した。うち 12 兆ウォンを今後 4 年間で主にグリーン IT を含む環境技術開発に投資する予定である。
対象は、グリーン IT 製品などである。
また、普及促進面の取り組みとして、温室効果ガス排出キャップ制の導入が検討されている。早ければ 2013 年にキャップ制と排出権取引制度が導入される見通しである。国際総408

理室がキャップ制と排出権取引制度を骨子とした気候変化基本法を立法予告すると明らかにしている。また、標準化戦略も検討されている。グリーン技術・産業発展の基盤を強化
し、企業を支援する目的である。
「グリーンスタンダード標準特許支援班」の構成・運営し、スマートグリッド、LED 照明、RFID、ユビキタスセンサーネットワーク、などの分野の戦略が検討されている。
また、普及に向けて高効率製品の優遇も行われている。IT 機器のグリーンラベル認証として、韓国環境相関係団体の韓国エコプロダクツ協会は製品がライフサイクルを通じて排出する温室効果ガスの総量を消費者に示す環境ラベルプログラムを創設する。グリーン製品の開発促進と消費者への情報提供が目的である。
韓国政府はグリーン IT 分野育成のため、9 つの革新課題と 27 の重点グリーン技術に 12兆ウォンを投資予定である（図 6.5-2）。

投資額(兆ウォン)
期待効果

9つのグリーンＩＴ革新課題

27大重点グリーン技術

4.2

8.4

7.5兆ウォンの生産誘発

2012年に4700万トン、1800万トンのCO2排出量削減

2020年に1.3億トンのCO2削減

1.

世界最高のグリーンＩＴ製品開発

of2.

グリーンＩＴサービスの開発加速

IT

3.

10倍高速で安全なネットワーク構築

4.

ＩＴを使って、低カーボンな職場を実現

5.

ＩＴを基盤とした、グリーン・ライフスタ
イル革命

6.

ＩＴを用いた集約により、グリーン産業を構築

7.

グリーン交通・物流への移行促進

8.

スマートグリッドのインフラ構築

9.

環境モニタリング＆防災システム開
発

投資対象
by
IT

短期集中投資
–高効率シリコン太陽電池、液化石油ガス（LPG）ハイブリッド自動車、高効率薄型
発光ダイオード（LED）など

2020年までの投資対象–

燃料電池、電気自動車、石炭ガス複合発電（IGCC）プラント、原子力水素システ
ム開発など

図 6.5-2：韓国のグリーン IT 投資重点分野

また、グリーン IT 分野では、2013 年、2020 年をマイルストーンとした目標を設定している。対象はグリーン of IT とグリーン by IT の両分野で、グリーン IT 製品の開発、グリーン
by IT ソリューションによるエネルギー消費削減などが目標の対象となっている（図 6.5-3）。

409

分野別目標Green of IT分野に加えGreen by IT分野でも、2013年・2020年をマイルストーンとした（主に定量的な）目標を設定
９つのチャレンジ

方向性

目標
2013年

of IT

by IT

2020年

NA

エネルギー消費量20%削減、世界シェア10%

グリーンＤＣ、グリーンネットワーク、グリーンコ
ンピューティング

DCの電力効率を40%向上。
クラウドコンピューティングの導入。

グリーンＤＣモデルを開発・
輸出

10倍高速で安全なネットワー
クの構築

各種ネットワークを Ultra Broadband
convergence Network (UBcN)に集約

UBcNのコアテクノロジー開発NAＩＴを使って、低カーボンな職場を実現（業務）

BEMS、テレワークなどの導入

BEMSにより20%エネルギー
消費削減等

NA

ＩＴを基盤とした、グリーン・ラ
イフスタイル革命（家庭）E-learning、遠隔医療などの導入

家庭のエネルギー効率を20%向上

病院通院を30%削減等

ＩＴを用いた集約により、グリーン産業を構築（生産）生産プロセスの省エネへのＩＴ導入

グリーン生産／マネジメント
支援により7Mt-CO2削減

NA

グリーン交通・物流への移行促進（運輸）

交通システムのスマート化

2.8Mt-CO2削減

NA

スマートグリッドのインフラ構
築（エネルギー転換）

分散化電源によるオープンなインフラ構築

NA

全国のエネルギー消費を6%削減

森林火災防止により年3500t-CO2削減

先進国レベルの技術力確保

世界最高のグリーンＩＴ製品の開発

TV、PC、サーバーに注力

グリーンＩＴサービスの開発
加速

グローバル市場で先行者となる

中小規模ビジネスのグリーンマネジメントサ
ポート

各種ネットワークの接続
グローバル市場で先行者となる

環境モニタリング開発

インテリジェント・リアルタイム環境モニタリング＆防災システム開発

出所： アジアグリーンＩＴフォーラム韓国発表資料

図 6.5-3：分野別の目標（2）韓国のスマートグリッド実証
韓国では、米国とのパートナーシップをベースとして、スマートグリッドの実証研究が進んでいる。具体的には、2009 年 9 月から韓国電力がスマートグリッドポータルサイトの運営を開始すると共に、済州特別自治道で実証団地が建設されている。実証団地では、ス
マートメータに加え、電気自動車の充電や電力融通などの実験が計画されている。

410

韓国スマートグリッド協会と米国グリッドワイズアライアンスがＭＯＵ締結
韓国スマートグリッド協会と米国グリッドワイズアライアンスがＭＯＵ締結
韓国知識経済部と米国エネルギー省がエネルギーに関する協力意向書（SOI）に署名（？）
韓国知識経済部と米国エネルギー省がエネルギーに関する協力意向書（SOI）に署名（？）


済州道で行うスマートグリッド検証事業に米の技術を導入することなどを確認
済州道で行うスマートグリッド検証事業に米の技術を導入することなどを確認

ポータルサイトの運営開始

済州特別自治道実証団地の着工

韓国電力が「スマートグリッド」ポータルサイトの運営を開始（2009年9月）–––

知識経済部が済州特別自治道で次世代送電網「スマートグ
リッド」実証団地を2009年9月に着工

オンラインで、15分ごとの電力使用量や電気料金などをリアルタイムで確認
高圧電力を利用する約14万世帯が対象。来年1月から、
低圧電力利用世帯のうち、遠隔検針が可能な5万8,000世帯に拡大。

–

2013年末完成予定。6000世帯規模。

–

政府が予算の50%（580億ウォン（約50億円））を支援

実証内容–

スマート計量器の使用日常化‥

2020年までにすべての加入者が対象となる予定
ポータルサイトイメージ

家電製品にリアルタイムで電気料金の情報を提供し、料金が高い時間帯の電力使用を安い時
間帯に移動

–

電気自動車が運行できるよう電気充電所やバッテリー交換所を設置。家庭にも自動車充電設備を整備–

風力や太陽光発電などの電力ネットワークとの安定的な連携を通じ、残った電力をほかの地域に伝送する「スマートリニューアブルシステム」も整備する計画

図 6.5-4：韓国のスマートグリッドの取り組み例

5.2

民間の取り組み

5.2.1 韓国グリーンビジネス IT 協議会
韓国グリーンビジネス IT 協議会は、低炭素グリーン成長のため、2009 年 1 月に設立された。協議会はグリーン of IT とグリーン by IT の両分野においてグリーン IT を推進するため、
韓国グリーンビジネス IT 協議会では、普及啓発、会員向けサービスの提供、政府とのネッ
トワークなどの活動を実施している。
具体的には、まず①グリーン IT 導入支援として、韓国内外事例の紹介や、教育プログラ
ム、R&D レポートの提供、業界別にグリーン IT の紹介、戦略のベンチマーキングなどをおこなっている。また、②ビジネス・政府・NGO・海外組織との協力として、政府の政策分
析、政府との協力関係構築、協力関係の発掘などをおこなっている。さらに、③グリーン
企業へ啓発として、グリーンマーケティング、最優秀グリーン IT 企業の選出、国際会議・展示会の組織などにも取り組んでいる。最後に、④環境政策のサポートのため、ビジネス・
政府ネットワークの強化や環境ビジネス政策強化のためのソリューション提供などにも取り組んでいる。

411

図 6.5-5：韓国グリーンビジネス IT 協議会ホームページ144イメージ

6.

その他アジア諸国における取り組み
2009 年 10 月に、日本を含むアジア 8 カ国（日本、中国、インド、韓国、シンガポール、

マレーシア、タイ、ベトナム）により、アジアグリーン IT フォーラムが開催された145。フォーラムでは、各国のグリーン IT に関する取り組みについて情報が共有された。ここでは、
これまでに取り上げた韓国、シンガポールを除く国について、その発表内容を取りまとめた。（中国の発表は有害廃棄物に関する内容だったため、省略した）
6.1 インド
インドは、グリーン IT に関する取り組みのフレームワークを SMART という頭文字で説明した。
–

Standardize（標準化）：ICT はエネルギー消費や排出量に関する情報を部門横断的に標準的な形で提供できる。

–

Monitor（監視）：ICT は監視情報をデザインと制御に統合することができる。

–

Account（説明）：ICT は、エネルギーと炭素排出に関する説明能力を向上させる能力とプラットフォームを提供することができる。

–

Rethink（再考）：ICT は、エネルギー効率向上の機会を捉えるイノベーションを提供することができる。分野としては、建物、家庭、輸送、電力、製造、その他インフラが考えられる。また、現在の運用方法、学習方法、生活の方法、働き方、移動

144
145

http://www.greenbusiness.or.kr/index.html
詳細は http://www.greenit-pc.jp/activity/asia/asia.html 参照

412

のしかたなどに新しい手段を提供することができる。
–

Transform（変換）：ICT はエネルギー管理にスマートで統合されたアプローチを提供することができる。また、炭素排出量の多い活動に対して代替策を提供することができる。

インドでは、IT 関連の政府調達のグリーン化、データセンタのエネルギー効率やＰＣのエネルギースターについて検討を行っている。また、IT 業界でも、グリーンな製品の開発に注力している。
6.2 マレーシア
マレーシアのグリーン技術の 4 つの柱は、エネルギー、環境、経済、社会である。また、エネルギー、建築、水・廃棄物管理、輸送の 4 つの分野に注力している。
また、5 つの取り組みの推進をしている。
1. 研究フレームワークの強化
2. グリーン技術開発の推進環境の提供
3. グリーン技術開発向け人的資本の強化
4. グリーン技術研究・イノベーションの強化
5. 公共への普及啓発
Pusat Tenaga Malaysia (PTM)146があげた取り組みとしては、高効率照明や高効率オフィス
機器・ネットワーク機器、建物の管理システムなどがある。
6.3 タイグリーン製品に関する主要な取り組みは次の通り。
・IT 機器や製造部門での IT 利用におけるグリーン標準とグリーンラベルの適用
・グリーン調達の促進と普及。
省エネの普及として、タイ電力供給局（Electricity Generating Authority of Thailand (EGAT)）が、Thailand Promotion of Electricity Energy Efficiency (TPEEE) Project を 1992 年から推進している。目標は、国のエネルギー消費量、需要ピーク、ＣＯ2 排出量の削減である。TPEEE
プロジェクトでは、エアコン、冷蔵庫、照明といった家庭向け電化製品の転換を進めてきた。
また、タイのグリーンラベル製品の対象製品として、次のような機器があげられる：コンピュータ、テレビ、携帯電話、ファックス、コピー機、プリンター、トナーカートリッジ、ビデオプレーヤー／レコーダー。これは、タイ環境庁（Thailand Environment Institute(TEI)）とタイ工業省標準局（Thai Industrial Standard Institute (TISI), Ministry of Industry.）の協力による取り組みである。

146

http://www.ptm.org.my/413

6.4 ベトナム
ベトナムでは 2009 年 6 月に Electrical Energy Efficiency (EEE) Workshop がホーチミンで開催され、特に建築部門、製造部門におけるエネルギー効率向上が提案された。グリーン IT
イニシアチブに向けた政策やインセンティブが創設された。具体的には、エコ製品の製造の奨励、普及である。エネルギー消費量の削減を達成するためには、新しい技術のイノベーションが必要とされることから、2007 年に工業貿易省では省エネを担当する Energy
Conservation & Efficiency Office (EECO)を設置した。

414

7.

ITU における取り組み
International Telecommunication Union (ITU)のうち、電気通信標準化部門(ITU-T)に「ICT と気候変動フォーカスグループ」が 2008 年 7 月に設置され、気候変動と ICT に関する検討が行われてきた。フォーカスグループは 2009 年 3 月に最後のミーティングを持ち、結果を取りまとめた147。
フォーカスグループが検討したテーマは、気候変動と ICT に関する、①（用語などの）定義、②既存の取り組みなどと必要な取り組みとのギャップの分析、③気候変動への ICTのインパクトを評価する方法論、④利活用可能な ICT 技術のとりまとめである。
①定義
必要なエネルギーやエネルギー効率の単位の用語の定義が行われた。関連する既存の定義に関する標準化団体として、ITU、Intergovernmental Pnel on Climate Change (IPCC)、
International Organization for Standarization (ISO)が考慮された。対象としたトピックは次の通りである。
IT 機器が気候変動に与えるマイナスの効果（資源の利用、製造、利用、廃棄フェーズ）–の理解と軽減ICT が気候変動に与えるポジティブな効果（旅行の代替や生産の代替、スマートビル–など）。温室効果ガスの排出削減の理解と促進–

気候変動へのインパクトの理解と測定の促進②ギャップの分析
ICT と気候変動に関する既存の取り組みと必要な取り組みのギャップを把握・特定する。
–

関連する分野の団体の取り組みのレビュー
APEC, ATIS, CEA, など–

他の団体等の取り組みをレビューした結果、特定されたギャップを明確化–

ITU により可能な取り組みの優先順位付け


ITU は ICT を用いたサービス代替による一次エネルギーの削減を定量化し、それを現実的なケーススタディに適用する必要がある。



ITU は短期的、長期的に異なる通信ネットワークやシステムが示す利点を比較できる計算方法を開発する必要がある。



新しい省エネチェックリストを開発することも選択肢の一つである。

③方法論

147

“ICT and Climate Change: Conclusions of ITU-T Focus Group” (ITU)415

国際的に合意可能な CO2 削減効果の評価方法を提供する：–

ICT のライフサイクル全体におけるエネルギー利用と炭素排出へのインパクト–

ICT サービスや機器により可能な温室効果ガス削減効果（他業界における効果も含む）

ICT 業界が CO2 排出削減量を公表しステークホルダーに提供するために、次のような情報を収集する必要がある。
–

製造時の温室効果ガス排出量–

使用時の電力消費量–

廃棄時の温室効果ガス排出量–

機器のライフサイクル全体の CO2 排出量と電力消費が収集対象として含まれる必要がある。また、明確さを担保するため、結果は CO2 排出量の比率やその他の推定値だけではなく、削減の絶対値が示される必要がある。

デバイス、ネットワーク、サービス、企業、業界などの温室効果ガス排出への影響を見積もることを提案する。見積もりは ISO14040, 14044 の方法を基とし、オペレータ、製造業者、関連するステークホルダーにより値が証明される必要がある。
–

ライフサイクルにおける CO2 排出量は、ライフサイクルのステージごとに示されるべきである。

–

サービス、企業、業界について報告する場合は、供給者、アウトソーサー、ユーザーそれぞれのインパクトを含むべきである。

–

製造・使用段階では、報告は温室効果ガス排出量と電力消費量の情報を含むべきである。

–

データセンタや通信事業者ビルのエネルギー効率計算方法が必要である。

方法論の対象は、測定方法、定量化方法、報告方法、検証方法、認証方法を含む。
④ICT 技術と ITU-T 標準が直接的・間接的に気候変動に与えるインパクト
CO2 削減に貢献する ICT 技術をとりまとめるとともに、取り組みを促進するためのチェッ
クリストを作成する。対象例は次の通り：–

ネットワークとシステム–

データセンター–テレカンファレンスシステム–

ホームネットワーキングシステム

–

NGN

–

ユビキタスセンサーネットワーク

–

ITS

–

Tag-based identification applications and services–

Coordination with other ITU sectors

これらの検討から、フォーカスグループでは、今後必要な取り組みとして次のようなものがあげられるとしている。

416

–

ICT を用いた他分野における潜在的な削減量の特定に取り組むべきである。正確な指標を定義する必要がある。この点は、ケーススタディにより潜在的効果を示すことで取り組んでいくべきである。

–

機器の効率評価表がネットワークへの設置状況などを考慮していない点を検討する。

–

Key Performance Indicators (KPI)のデータベースを作成する必要がある。

–

他の業界では、ライフサイクル全体を考慮してエネルギー効率を測定する取り組みが行われている。ITU も他の業界でのベストプラクティスに学ぶ必要がある。

–

ICT を用いたエネルギー削減に家庭向け機器が貢献しうる。

ITU では、環境問題と気候変動を扱う新しいワーキンググループを設立する。具体的には、
SG5 が「環境と気候変動」になり、気候変動に関する検討を進める。SG5 が扱う検討内容
は次の通りである：–

ICT からの温室効果ガス排出量と ICT を用いた他の分野の温室効果ガス排出削減量を計算する方法を研究する。

–

ICT 分野でのエネルギー効率のフレームワークを策定する。

–

電力消費とリソースの利用を減らす給電方法を研究する。

417

8.

海外のグリーン IT に関する取り組み調査まとめ

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。

418

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。
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。
昨年度の調査では、グリーン IT に関する取り組みが単体の機器レベルから、データセン
タ全体のシステムの評価へと拡大しつつある点を指摘した。
本年度の調査から、グリーン IT への取り組みはさらに 2 つの方向への広がりが見られる。
1 つは green of IT から grenn by IT へのひろがりである。IT 機器単体のエネルギー効率向上、
データセンタ等のシステム全体のエネルギー効率向上など、IT 部門のエネルギー効率向上にとどまらず、昨今では IT を用いて他の分野のエネルギー消費量削減を目指す取り組みが増加している。例えば民間団体では DESC や GeSI などの団体が代表例であり、政府の取り組みとしては、EU の勧告で IT の他の分野における活用が取り組まれている。
もう一点は、日米欧に限らない、他の国々における活動の活発化である。グリーン IT 推
進協議会と MOU を締結する団体も、当初は米国だけであったが、その後韓国、EU、ドイツなど、広範囲になっており、グリーン IT への取り組みのグローバルな活発化の結果と考
えられる。

419

おわりに
今回の報告書では、調査分析委員会の 2009 年度の研究成果を中心にとりまとめました。
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ついて、2008 年度の検討結果を基盤に、3 つの WG において分担して、さらに検討を進めたものです。検討したテーマは、IT 自身の省エネ（of IT）、データセンタの新しい省エネ指標、
IT による社会の省エネ(by IT)、グリーン IT 企業の貢献、海外のグリーン IT に関する活動という 5 つのテーマを調査の柱としました。
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、2025 年及び 2050 年の予測を元に、2020 年の of IT の貢献量を調査しました。今回、2020 年
におけるグリーン IT の CO2 削減貢献量の試算を行った結果、日本では of IT に関して、IT機器の省エネでは 5.7～11.3 百万 t-CO2/年の削減（数字のはシナリオ B における試算値、数
字の幅は電力 CO2 排出係数を 0.2－0.4 kg-CO2/kWh と幅を持たせて、試算したもの）、そしてエレクトロニクス機器の省エネでは 11.9～23.8 百万 t-CO2/年の削減の可能性があると考えられます。一方、世界全体では、of IT に関して、IT 機器の省エネでは機器単体では 87～
171 百万 t-CO2/年の削減、そしてエレクトロニクス機器の省エネでは 293～576 百万 t-CO2/
年の削減の可能性があると考えられます。
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 2020 年、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。データセンタの省
エネにおいては、ファシリティの効率向上も重要になります。ファシリティの効率向上効
果も含めたデータセンタ全体の省エネは、2020 年の日本で 13.2 百万 t-CO2/年、世界で 143.4
百万 t-CO2/年と予測されます。
また、新たな省エネ指標として、2008 年度から引き続き検討を進めましたデータセンタ
電力効率 (Datacenter Performance Per Energy; DPPE）につきましては、4 つの要素である、
ITEU,

ITEE, PUE, GEC について詳細の検討を進めました。この DPPE につきましては、日米欧の官民によるワークショップなどで、世界へ提案し、日米欧の主要な団体である DOE、
EPA、Green Grid、Code of Conduct、METI グリーン IT イニシアチブ及び GIPC の 6 者間で『新しいデータセンタの省エネ指標の関する指針』と言う形で合意にこぎつけました。
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（by IT）』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もとに 2020 年の貢献量の予測をしました。IT ソリューションによる効果の評価について
は、2008 年度にまとめた物の消費量、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に基づき、新たな IT ソリューションの事例についても追加的に試算を行いました。

420

IT を活用し、社会のいろいろな分野で広くワークスタイル、ライフスタイル、ものの作り方や資源の利用のスタイルを変えることによって、さらに IT 技術が様々な先端機器に組み込まれることによって直接・間接的に CO2 削減に貢献する by IT については、2020 年の日本では全体で 68～137 百万 t-CO2/年の削減に貢献できるポテンシャルを持っていると予測されます。この中で、産業は 7～14 百万 t-CO2/年、業務は 9～18 百万 t-CO2/年、家庭は16～32 百万 t-CO2/年、運輸は 36～73 百万 t-CO2/年の削減ポテンシャルをもっていると評価できます。一方、世界全体でみると、日本の約 28 倍の 2041～4009 百万 t-CO2/年の削減に貢献すると予測されます。この中で、産業は 140～276 百万 t-CO2/年、業務は 122～264 百
万 t-CO2/年、家庭は 200～416 百万 t-CO2/年、運輸は 1578～3117 百万 t-CO2/年の削減の可能性をもっています。削減に貢献する IT ソリューションは、業務部門では、BEMS、テレ
ワーク、TV 会議など、家庭部門では、HEMS, オンラインショッピングなど、運輸部門では、ITS, エコドライブ、サプライチェーンマネジメントなどが上げられます。
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、今年度は基本的な寄与度の考え方をまとめることができました。特に of IT では、4つの具体的な対象製品（照明、液晶テレビ、サーバ、データセンター）について、製品の素材、部品、装置、さらにソフトウエアまでサプライチェーン全体における寄与度を評価するための評価方法を明らかにしました。
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、2008 年度に調査しました米国の米国エネルギー省、環境保護庁、グリーン・グリッド、Climate Savers Computing
Initiative、欧州の Code of Conduct の活動内容に加えて、今年度は、米国 Digital Energy Solutions
Campaign、 韓国グリーンビジネス IT 協議会、ドイツ BITKOM、欧州 Global e-Sustainability
Initiative、ICT4EE、シンガポール SiTF などの活動を調査・紹介しました。
グリーン IT は、日本で進化し、of IT と by IT の 2 つの柱を中心に、現在、世界全体で低炭素社会を実現するための重要な施策として、具体的な検討および実施が広がっています。
また、日本国内でも、2020 年に温室効果ガスを 25%削減するという日本全体の目標を達成するための重要な施策の１つとして検討が進んでいます。このような施策を検討する上で、グリーン IT の具体的な評価指標を明らかにし、またそれを用いて定量的な貢献量を明らかにすることが重要です。その意味で、調査分析委員会の役割および取り組んでいる各テー
マは、今後ますます重要になってくると思います。
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いることは、社会全体の共通の認識になっていますが、グリーン IT の効果を着実に現実のものにしていくためには、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になります。グリーン IT 推進協議会調査分析
委員会は、このような活動がより具体的で、実りのある活動になるよう、今後も経済産業省、グリーン IT 推進協議会の会員各位、関係団体、関係部門のご支援、ご指導のもと、継続した努力と活発な活動を進めていきます。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と思います。

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― 禁 無 断 転 載 ―2009 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2010 年 6 月
編集・発行 グリーン IT 推進協議会 調査分析委員会
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大手センタービル
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