第 6 章 再生可能エネルギー導入ポテンシャル情報の効率的更新方
法の検討
6.1 自立的な情報更新システム構築の在り方の検討
自立的な情報更新システム構築にあたり、情報更新作業の基本的な流れを整理すると、図6.1-1 の通りであり、REPOS に掲載されている再生可能エネルギーの賦存量・導入ポテンシ
ャルを更新するためには、いずれのエネルギー種であっても、基本的に「一次データの収集」と「収集したデータの解析」の手順により再推計を行うことが必要である。

一次データの収集（一般に公開されているデータ）

一次データの収集（一般に公開されていないデー
タ）

収集データの解析

開発不可条件情報賦存量の推計開発負荷条件情報による絞り込み

導入ポテンシャルの推計

集計

図化

図 6.1-1 基本的な賦存量、導入ポテンシャル推計の基本的な流れ（全エネルギー種共通）

216

6.2 自立的な情報収集の在り方についての検討
再生可能エネルギー導入ポテンシャルの算定において必要となる一次データとその情報源、さらに情報源の公開の有無を整理すると、表 6.2-1 の通りである。
表 6.2-1 一次データの情報源と公開の有無
住宅系太陽光
一次データ

情報源

市区町村ポリゴン
500m メッシュポリゴン
電力会社エリア
建物形状、建物属性

国土数値情報（国土交通省）
e-Stat（一次メッシュ単位）
電力会社
ゼンリン Zmap-AREAⅡ

500m メッシュ人口データ

e-Stat（一次メッシュ単位）

太陽光発電設置係数（設置密度）
設置密度
シナリオ別開発可能条件
市町村別日射量

公開：○
非公開×
○
○
×
○ 有償
○
－

独自作成
独自作成
独自作成
MONSOLA-11（NEDO)－－○

公共系太陽光
一次データ
市区町村ポリゴン
土地利用細分メッシュ（3 次メ
ッシュ 1/10 細分区画）
農業地域ポリゴン
市町村別日射量
太陽光発電設置係数（設置密度）
設置密度
シナリオ別開発可能条件

情報源
国土数値情報（国土交通省）
国土数値情報（国土交通省）
国土数値情報（国土交通省）
MONSOLA-11（NEDO)
独自作成
独自作成
独自作成

公開：○
非公開×
○
○
○
○
－
－
－

地熱
一次データ

情報源

環境省
平成 25 年度地熱発電に係る導入ポテンシャル精密調査・分析委託業務で作成したものを使用
環境省
貯留槽基盤標平成 25 年度地熱発電に係る導入ポテンシャル精密調査・高
分析委託業務で作成したものを使用
標高
数値地図（国土基本情報）50m メッシュ数値標高データ
資源密度分布

217

公開：○
非公開×
－

－
○

洋上風力
一次データ
風速区分
離岸距離

水深
集計エリア（都道府県）
集計エリア（電力会社）

情報源
NEDO NeoWins（洋上風況マップ）※高度 140m のデータを使用
NEDO NeoWins（洋上風況マップ）※高度 140m のデータを使用※風況マップの範囲を EEZ の想定範囲として使用
日本海洋データセンター（JODC）
日本周辺の 500m メッシュ海底地形デジタルデータ（J－EGG 500）（平成 14 年度） ／日本海洋デー
タセンター（JODC） ／平成 22 年度時点

公開：○
非公開×
○
○

×

国土数値情報等

○

電力会社

×

陸上風力
一次データ

風速区分

標高

情報源
風況マップ（全国）
平成 25 年度再生可能エネルギー導入拡大に向けた系統整備等調査事業（環境省）※全国：陸上;500m
メッシュ
数値地図（国土基本情報）50m メッシュ数値標高デ
ータ

公開：○
非公開×
－

○

中小水力
一次データ
10m メッシュ標高50m メッシュ標高
河道中心線
代表観測所
代表観測所領域
河川日流量
かんがい取水点
日取水量

情報源
基盤地図情報（国土地理院）
数値地図（国土基本情報）50m メッシュ数値標高データ
独自作成
水質水文 DB（国交省） 及び 都道府県の非公開情報
独自作成
水質水文 DB（国交省） 及び 都道府県の非公開情報
土地改良区（非公開）
〃

218

公開：○
非公開×
○
○
－
一部○
－
一部○
×
×

開発不可条件
一次データ
国立公園
国定公園
都道府県立自然公園
原生自然環境保全地域
自然環境保全地域（国指定）
自然環境保全地域（都道府県指定）
鳥獣保護区（国指定）
鳥獣保護区（都道府県指定）
世界自然遺産地域

保安林

航空法による制限

都市計画区分

土地利用区分

居住地からの距離

道路からの距離
送電線からの距離
都道府県境界
集計エリア（電力会社）

情報源※
EADAS
EADAS
EADAS
原生自然環境保全地域（環境省生物多様性セ
ンター）
EADAS

公開：○
非公開×
○
○
○
△
○

EADAS

○

EADAS
EADAS
EADAS
・国土数値情報（森林地域）平成 27 年度（国交省）
・国土数値情報（森林地域）平成 23 年度（国交省）※平成 27 年度の情報の一部に未収録がある
ため、平成 23 年度の情報にて補完する。
EADAS
・市街化区域／平成 28 年度／原典：国土数
値情報（都市地域）平成 23 年度（国交省）
・都市計画用途地域／平成 25 年度／原典：
国土数値情報（用途地域）平成 23 年度（国
交省）
EADAS
土地利用（平成 26 年度）／平成 29 年度整備
原典：国土数値情報（土地利用細分メッシュ）平成 26 年度（国交省）
平成 27 年度国勢調査（人口等基本集計）／
政府統計の総合窓口 e-Stat※4 次メッシュ（500m メッシュ）※地域メッシュ統計 男女別人口総数及び世
帯総数
EADAS
EADAS
国土数値情報
電力会社○○○※：EADAS から情報取得可能な項目については、情報源を EADAS とした。

219

○

○

○

○

○

○
○
○
×

表 6.2-1 において、最右欄に×印を付けた非公開データは、収集にあたり情報源への依頼が必要であり自動取得は不可能である。
自動化をするためには情報源に対して個別に API の提供や自動的なデータ送信を依頼する等の対応が必要となる。
最右欄に○印を付けた「一般に公開されているデータ」については、オープンデータ注）であってかつデータ連携のための API が公開されていれば、REPOS への自動取込ができ、自立的更新は可能と言える。しかしながらオープンデータであってもダウンロードが必要なデータは、人手によることが前提のため、自動化は不可能かあるいは非常に困難である。また一般に公開されていてもオープンデータではないもの（PDF ファイル、WEB ページに画像として表示されているだけのもの等）については、システムに取込んで使う前提ではないため、これらを用いた効率的更新は不可能である。
上記を整理して一次データの自動取集の難易度を 4 段階に分けると、表 6.2-2 の通りとなる。
注）オープンデータの定義
国、地方公共団体及び事業者が保有する官民データのうち、国民誰もがインターネット等を通じて容易に利用（加工、編集、再配布等）できるよう、次のいずれの項目にも該当する形で公開されたデータをオー
プンデータと定義する。
・営利目的、非営利目的を問わず二次利用可能なルールが適用されたもの
・機械判読に適したもの
・無償で利用できるもの〈参照：オープンデータ基本指針（平成 29 年 5 月 30 日高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部・官民データ活用推進戦略会議決定）〉
出典：総務省 HP https://www.soumu.go.jp/menu_seisaku/ictseisaku/ictriyou/opendata/

表 6.2-2 一次データの区分別の自動更新可能性
区分１

一般に公
開されて
いる

区分２
オープンデー
タである

区分３

タイプ

自動更新の可能性

API が公開されているA○

ダウンロードが必要

B

△～×

C

×

D

×

オープンデータではない
一般に公開されていない

220

表－6.2-1 で「一般に公開されている」とした一次データそれぞれについて、表 6.2-2 の
A～C のいずれかに該当するかを整理すると、表 6.2-3 の通りである。
表 6.2-3 各一次データの自動更新の可能性
住宅系太陽光
一次データ
市区町村ポリゴン
500m メッシュポリゴン
建物形状、建物属性
500m メッシュ人口データ
市町村別日射量

情報源
国土数値情報（国土交通省）
e-Stat（一次メッシュ単位）
ゼンリン Zmap-AREAⅡe-Stat（一次メッシュ単位）
MONSOLA-11（NEDO)

タイプ
B
B
C
B
B

公共系太陽光
一次データ
土地利用細分メッシュ（3 次メ
ッシュ 1/10 細分区画）
農業地域ポリゴン

情報源
国土数値情報（国土交通省）
国土数値情報（国土交通省）

タイプ
B
B

地熱
一次データ
標高

情報源
数値地図（国土基本情報）50m メッシュ数値標高データ

タイプ
B

洋上風力
一次データ
風速区分
離岸距離
集計エリア（都道府県）

情報源
NEDO NeoWins（洋上風況マップ）※高度 140m のデータを使用
NEDO NeoWins（洋上風況マップ）※高度 140m のデータを使用※風況マップの範囲を EEZ の想定範囲として使用
国土数値情報等

タイプ
B
B
B

中小水力
一次データ

情報源

タイプ

10m メッシュ標高

基盤地図情報（国土地理院）

代表観測所

水質水文 DB（国交省）

及び都道府県の非公開情報

B※

河川日流量

水質水文 DB（国交省）

及び都道府県の非公開情報

B※※：都道府県情報は非公開（タイプ D）である。

221

B

開発不可条件
一次データ
国立公園
国定公園
都道府県立自然公園
自然環境保全地域（国指定）
自然環境保全地域（都道府県指定）
鳥獣保護区（国指定）
鳥獣保護区（都道府県指定）
世界自然遺産地域

保安林

航空法による制限
都市計画区分

土地利用区分

居住地からの距離
道路からの距離
送電線からの距離

EADAS
EADAS
EADAS
EADAS

情報源※

タイプ
A
A
A
A

EADAS

A

EADAS
EADAS
EADAS
・国土数値情報（森林地域）平成 27 年度（国交省）
・国土数値情報（森林地域）平成 23 年度（国交省）※平成 27 年度の情報の一部に未収録があるため、
平成 23 年度の情報にて補完する。
EADAS
・市街化区域／平成 28 年度／原典：国土数値情報（都市地域）平成 23 年度（国交省）
・都市計画用途地域／平成 25 年度／原典：国土数
値情報（用途地域）平成 23 年度（国交省）
EADAS
土地利用（平成 26 年度）／平成 29 年度整備
原典：国土数値情報（土地利用細分メッシュ）平成 26 年度（国交省）
平成 27 年度国勢調査（人口等基本集計）／政府統計の総合窓口 e-Stat※4 次メッシュ（500m メッシュ）※地域メッシュ統計 男女別人口総数及び世帯総数
EADAS
EADAS

A
A
A

B

A
B

A

B
A
A

表 6.2-3 によると、
開発不可条件のうち EADAS から情報取得できる一次データを除いて、すべて B または C となっており、API 連携等により一次データを REPOS が自動的に取得することは困難であることがわかる。

222

6.3 自立的な情報更新の実施に向けた課題の整理
各エネルギー種について、一次データを解析・加工して賦存量及び導入ポテンシャルを算定する工程は、①GIS ソフトウエアを用い、各種一次データ（空間データ）の重ね合わせ解析によって導入ポテンシャルを空間データとして作成する、②空間データの属性情報をExcel 等の表形式で抽出し、数値解析、集計等を行う、の 2 種類に区分できる。
各エネルギー種の上記の作業フローを図化し、上記 2 つの作業がどのように行われるかを整理して処理自動化の可能性を検討した。

223

①住宅系太陽光
住宅系太陽光の導入ポテンシャル算定プロセスを図 6.3-1 に示す。
凡 例
一次データ

建物形状
Zmap Polygon

設定条件（パラメータ）
ファイル

・建物種類

NEDO

データ変換

日射量データベース
国土数値情報オーバレイ解析
空間演算処理行政区域（ポリゴン）
Shape / Polygon

・都道府県名・市区町村名集計・分析
建物重心ポイントShape Point

総合設計係数標準日射強度・・・協議により決定

・建物種類
・建築面積
・都道府県コード・市区町村コード

市町村別日射量Table

・都道府県コード・市区町村コード・年平均日射量・損失係数
・標準日射強度・1kW あたり年間予想発電量

太陽光発電設置係数（設置密度）
Table

建物ポイントデータが存在しないメッシュの補完式・・・協議等により決定

500m地域メッシュ人口

属性付与
属性演算処理必要可能設置面積
Table

オーバレイ処理
属性演算処理・メッシュコード・人口

建物別ポテンシャル量
Shapee-Stat mesh

500mメッシュ別
ポテンシャル量・メッシュコード

Point

・建物種類
・建物面積
・都道府県コード・市区町村コード・設備容量
・年間発電電力量

住宅地図がカバーしていない地域を補完

500m地域メッシュ

mesh・メッシュコード・建物区分別面積
・都道府県コード・市区町村コード・設備容量
・年間発電電力量

集計エリア（電力会社）
Shape（Polygon）

・電力会社ID

オーバレイ解析
属性演算処理【GISデータ処理プロセス】
ArcGISのModel Builderの活用、あるいはエクステン
ションの開発等により、複数段階の処理を「ワンタッチ」化することは可能。
ただし、一次データをすべて事前にそろえておく必要がある。

500mメッシュ別
設備容量、年間発電電力量
Shape Polygon

・500mメッシュコード
・建物区分
・設備容量
・年間発電電力量

図化

都道府県別
設備容量、年間発電電力量
Shape Polygon
・都道府県コード
・建物区分
・設備容量
・年間発電電力量

図化

市区町村別
設備容量、年間発電電力量
Shape Polygon
・市区町村コード
・建物区分
・設備容量
・年間発電電力量

図化

電力会社別
設備容量、年間発電電力量
Shape Polygon
・電力会社コード
・建物区分
・設備容量
・年間発電電力量

図化

図 6.3-1 住宅系太陽光についての導入ポテンシャル算定フロー
住宅系太陽光の場合、一次データ及び算定パラメータ（太陽光発電設置係数（設置密度）、
設置密度、シナリオ別開発可能条件）を準備した後は、GIS ソフトウエアを用いた空間デー
タ解析により導入ポテンシャルの算定、集計までを行う（図 6.3-2 のオレンジ色領域の部
分）。この部分の作業については、GIS ソフトウエアのマクロ機能（ArcGIS の ModelBuilderなど）を利用するか、またはアドオン開発（ArcGIS の Extension など）により処理の自動化を行うことが考えられる。なお太陽光については直接導入ポテンシャルを推計しており、賦存量から開発不可条件により導入ポテンシャルを算定するという演算プロセスは存在しない。
一次データの取得のほか、算定パラメータについても関係者間での協議により決定するなどのプロセスが必要となっているため、作業のすべてを自動化することは困難である。

224

②公共系太陽光公共系太陽光の導入ポテンシャル算定プロセスを図 6.3-2 に示す。
国土数値情報国土数値情報国土数値情報土地利用細分メッシュ

農業地域（ポリゴン）

行政区域（ポリゴン）

Shape / Polygon

・土地利用種別

Shape / Polygon

Shape / Polygon

NEDO

日射量データベース

・都道府県名・市区町村名・農業地区分

オーバレイ解析
空間演算処理

集計・分析

太陽光パネル設置可能エリア
Shape / Polygon

・農地種別
・都道府県名・市区町村名【GISデータ処理プロセス】
ArcGISのModel Builderの活用、
あるいはエクステンションの開発
等により、複数段階の処理を「ワンタッチ」化することは可能。
ただし、一次データをすべて事前にそろえておく必要がある。

太陽光発電設置係数（設置密度）

Table

・都道府県名・市区町村名・年平均日射量・損失係数
・標準日射強度Table

必要可能設置面積

市町村別日射量

属性付与
属性演算処理Table

設定レベル別ポテンシャル量
Shape / Polygon

・農地種別
・都道府県名・市区町村名・面積・設置可能面積・設備容量・年間予想発電量

凡 例
一次データ

集計処理

都道府県別・農地種別別・設定レベル別ポテンシャル量
Table

・都道府県名・農地種別
・設備容量
・年間予想発電量【計算結果集計プロセス】
基本的に数値演算であるため、
Excelマクロの作成あるいは汎用開発ツールによる計算プログラ
ム作成により処理を自動することが可能。
ただしあらかじめ設定条件ファイル（パラメータ）を準備しておくこ

設定条件（パラメータ）
ファイル

図 6.3-2 公共系太陽光についての導入ポテンシャル算定フロー
公共系太陽光については、一次データ及び算定パラメータ（太陽光発電設置係数（設置密度）、設置密度、シナリオ別開発可能条件）を準備し、GIS ソフトウエアの空間データ解析
により導入ポテンシャルを算定するが、集計作業は Excel 上で行う。したがって処理自動化
は GIS ソフトウエアのマクロ機能（ArcGIS の ModelBuilder など）、またはアドオン開発（ArcGIS の Extension など）に加え、Excel マクロあるいは汎用開発言語によるツール開発により対応することが考えらえる。

225

③陸上風力陸上風力の導入ポテンシャル算定プロセスを図 6.3-3 に示す。
凡 例
一次データ
変換

風速区分

風速区分

original Grid

設定条件（パラメータ）
ファイル

Shape（Point）

・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（0 or 1）

・GridCode＋風速区分ID

空間結合

標高
・GridCode＋標高（m）

風速区分
Shape （Point）

・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（0 or 1）

最大傾斜角・GridCode＋最大傾斜角（度）空間結合・標高（ｍ）
・傾斜角（度）・地上開度（度）地上開度
・GridCode＋地上開度（度）演算・自然条件フラグ（標高、傾斜核、
地上開度から設定）（0 or 1）

集計エリア（都道府県）

風速区分

空間結合

Shape（Point）

Shape （Polygon）

・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（0 or 1）
・自然条件フラグ（0 or 1）
・都道府県ID（1～47）
・電力会社ID（1～？）

・都道府県ID
集計エリア（電力会社）
Shape（Polygon）

・電力会社ID
空間結合

開発不可条件風速区分

Shape（Polygon）

Shape（Point）

・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（0 or 1）
・自然条件フラグ（0 or 1）
・都道府県ID（1～47）
・電力会社ID（1～？）
・導入ポテンシャル対象フラグ（0 or 1）【GISデータ処理プロセス】
ArcGISのModel Builderの活用、あるいはエクステンションの開発等により、複数段階の処理を「ワンタッチ」化することは可能。
ただし、一次データをすべて事前にそろえておく必要がある。

解析対象フラグ=1

絞り込み

風速区分図（賦存量）

変換

風速区分別賦存量
Shape（Point）

Grid

・GridCode＋風速区分ID・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（1）・自然条件フラグ（0 or 1）
・都道府県ID（1～47）
・電力会社ID（1～？）
・導入ポテンシャル対象フラグ（0 or

絞り込み

風速区分図（導入ポテンシャル）

変換1）

導入ポテンシャル対象フラグ=1

風速区分別導入ポテンシャル

集計表

Shape（Point）

Text（Table）

Grid

・GridCode＋風速区分ID【計算結果集計プロセス】
基本的に数値演算であるため、Excelマクロの作成あるいは汎用開発ツールによる計算プログラム作成により処理を自動することが可能。
ただしあらかじめ設定条件ファイル（パラメータ）を準備しておくことが必要。

・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（1）・自然条件フラグ（0 or 1）
・都道府県ID（1～47）
・電力会社ID（1～？）
・導入ポテンシャル対象フラグ（1）単位面積あたり設備容量

・風速区分ID
・都道府県ID
・電力会社ID
・風速区分別都道府県別電力会社別 ポイント数
演算

・風速区分別都道府県別電力会社別 面積

演算

集計表

text

Text（Table）

・風速区分ID
・都道府県ID
・電力会社ID
・風速区分別都道府県別電力会社別 面積
・風速区分別都道府県別電力会社別 設備容量
理論設備利用率
利用可能率
出力補正日数
日時間
年日数

演算

集計表
Text（Table）

・風速区分ID・設置方式フラグ（0 or 1）
・都道府県ID
・電力会社ID
・風速区分別都道府県別電力会社別 設備容量
・風速区分別都道府県別電力会社別 年間発電電力量

text

図 6.3-3 陸上風力についての導入ポテンシャル算定フロー

226

演算

④洋上風力洋上風力の導入ポテンシャル算定プロセスを図 6.3-4 に示す。
風速区分

変換

original Grid

凡 例

風速区分
Shape（Point）

・GridCode＋風速区分ID

一次データ

・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（0 or 1）

離岸距離
Shape（Polygon ）空間結合

設定条件（パラメータ）
ファイル

風速区分
Shape（Point）

属性結合

水深
Shape（ Point）

・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（0 or 1）・ポイントID・水深（m）

・水深（m）
設置方式設定閾値
text

風速区分

集計エリア（都道府県）
Shape（Polygon ）空間結合

Shape（Point）

・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（0 or 1）・水深(m）
・設置方式フラグ（0 or 1）
・都道府県ID（1～47）
・電力会社ID（1～？）

・都道府県ID
集計エリア（電力会社）
Shape（Polygon）

・電力会社ID

空間結合

開発不可条件演算・設置方式フラグ（水深と設置方式設
定閾値から設定）（0 or 1）

演算

Shape（Polygon）

風速区分
Shape（Point）【GISデータ処理プロセス】
ArcGISのModel Builderの活用、あるいはエクステンションの開発等により、複数段階の処理を「ワンタッチ」化することは可能。
ただし、一次データをすべて事前にそろえておく必要がある。

・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（0 or 1）・水深(m）
・設置方式フラグ（0 or 1）
・都道府県ID（1～47）
・電力会社ID（1～？）
・導入ポテンシャル対象フラグ（0 or 1）

解析対象フラグ=1

絞り込み

風速区分図（賦存量）

変換

風速区分別賦存量

Grid

Shape（Point）

・GridCode＋風速区分ID・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（1）・水深(m）
・設置方式フラグ（0 or 1）
・都道府県ID（1～47）
・電力会社ID（1～？）
・導入ポテンシャル対象フラグ（0 or 1）
導入ポテンシャル
対象フラグ=1

絞り込み

風速区分図（導入ポテンシャル）
Grid

・GridCode＋風速区分ID

変換【計算結果集計プロセス】
基本的に数値演算であるため、Excelマクロの作成あるいは汎用開発ツー
ルによる計算プログラム作成により処理を自動することが可能。
ただしあらかじめ設定条件ファイル（パラメータ）を準備しておくことが必要。

風速区分別導入ポテンシャル

集計表

Shape（Point）

Text（Table）

・風速区分ID・設置方式フラグ（0 or 1）
・都道府県ID
・電力会社ID・ポイントID
・風速区分ID
・解析対象フラグ（1）・水深(m）
・設置方式フラグ（0 or 1）
・都道府県ID（1～47）
・電力会社ID（1～？）
・導入ポテンシャル対象フラグ（1）・風速区分別設置方式別都道府県別電力会社別 ポイント数
演算

・風速区分別設置方式別都道府県別電力会社別 面積集計表
Text（Table）

単位面積あたり設備容量

演算

text

・風速区分ID・設置方式フラグ（0 or 1）
・都道府県ID
・電力会社ID
・風速区分別設置方式別都道府県別電力会社別 面積
・風速区分別設置方式別都道府県別電力会社別 設備容量集計表
Text（Table）

理論設備利用率
利用可能率
出力補正日数
日時間
年日数

演算

text

・風速区分ID・設置方式フラグ（0 or 1）
・都道府県ID
・電力会社ID
・風速区分別設置方式別都道府県別電力会社別 設備容量
・風速区分別設置方式別都道府県別電力会社別 年間発電電力量

図 6.3-4 洋上風力についての導入ポテンシャル算定フロー
227

演算陸上風力および洋上風力のいずれも賦存量・導入ポテンシャルは、一次データである「風速区分」データ（メッシュ形式の地図データ）をいくつかの条件（一次データ）によって絞り込むことで推計している。システム的には、各メッシュの属性値に、推計対象であるか否か（オンかオフか）を「フラグ」として追加していき、すべてのフラグがオンとなっている
メッシュを抽出して賦存量、導入ポテンシャルとする。
したがってメッシュ形式で表現される賦存量・導入ポテンシャルは、数値としては「風速区分（m/s）」となり、REPOS に表示されるマップは、風速区分で色分けされたものになる。
設備容量（kW）については、各風速区分別のメッシュの数から面積を算定し、そこに単位面
積当たり設備容量（kW/㎢）を掛けて算定するため、マップ表示ではなく集計表の形で REPOSに表示する。
上記の演算プロセスは、一次データ及び各設定条件（パラメータ）ファイルを準備することを前提として、GIS ソフトウエアのマクロ機能（ArcGIS の ModelBuilder など）、またはアドオン開発（ArcGIS の Extension など）、及び Excel マクロあるいは汎用開発言語によるツール開発を行うことによって処理を自動化することが可能と思われる。

228

⑤中小水力中小水力の導入ポテンシャル算定プロセスを図 6.3-5 に示す。
凡 例

代表観測所流量解析データ
original

一次データ

回帰計算の自動化処
理が必要。

・観測所ID

設定条件（パラメータ）ファイル
各図形（オブジェクト）の属性データ

代表観測所領域
original

・観測所流域面積・河川維持流量・観測所ID・観測所流域面積
流況曲線を操作し、適正な流量値を試行錯誤により取得する。自動化は困難。

代表観測所日流量@水質水文DBその他

・河川日流量

・流況曲線

・実測流
量合計値

・年間使用可能水量

Try &・設備容量上の
最大流量

Error

回帰
分析

・年間使
用可能
水量推
計式

・観測所ID・河川日流量・設備利用率100%時の使用水量
代表観測所のデータから推定した計算式
を、ISに引き渡し、GIS
ソフトウエアに計算式を組み込むことが必要。

50mメッシュ標高@数値地図

河川100mセグメント
Shape point
・HydroID
河川100mセグメント流域
Shape Polygon

・流域面積

・累加流域面積・河川維持流量
面積按分・流域面積
・設備容量上の最大流量

300万ポリゴンについて上流側から累加計算を行う。計算量が膨大、一週間程度の計算時間が必要。

・年間使
用可能
水量推
計式

・設備利用率100%時の使用
水量

かんがい取水点@土地改良区・累加年平均取水量

・年間使用
可能水量

・日取水量
・位置
10mメッシュ標高@基盤地図情報・標高・一つ下のセグメントの標高

河川ノード（仮想発電所 Shape Point）

河道中心線
@数値地図

河川LinkShape PolyLine
・LinkID・リンク延長・NodeID・一つ下のNodeID・標高・一つ下のノードの標高

・設備利用率100%時の使用可能水量
・設備容量上の最大流量

・高低差
・有効落差

賦存量
・設備容量（kW）
・年間発電電力量（kWh）

導入ポテンシャル
開発不可条件・設備容量（kW）
・年間発電電力量（kWh）

シナリオ別導入可能量
シナリオ

開発不可部分に該当する
ノードのレコードを削除

シナリオに該当するレコードを抽出

・設備容量（kW）
・年間発電電力量（kWh）

図 6.3-5 中小水力についての導入ポテンシャル算定フロー229

中小水力については、代表観測所での実測データに基づいて回帰分析により発電に利用可能な流量（年間使用可能水量）を推計するための式を作成し、その算定式を用いて全国に配置した河川 100m セグメントすべての年間使用可能水量を推計することが基本となる。前者は数値データの解析であり、Excel 等のツールによる作業となる。一方後者は点データの属性データの解析であり、GIS 上での作業となる。また年間使用可能水量推計式作成のプロ
セスでは、途中で試行錯誤（Try & Error）によりパラメータを設定する作業が発生する。
一連の処理を自動化するためには、Excel 等で作成された式のデータを GIS ソフトウエア
が読み取ること、及び Try & Error による作業を自動化することが求められる。技術的に不可能ではないもののシステム構築工数は大きなものとなり現実的とは言えない。
さらに後段の GIS による作業プロセスの冒頭で実施する累加流域面積の計算は、
約 300 万箇所の河川 100m セグメント（点）が持つ流域ポリゴンの面積を、上流側から一つずつ累加していくため、膨大な時間を要する（高性能 PC を用いても 1 週間程度を要する）。運用面か
ら見てこの部分の自動化も現実的ではない。
以上から中小水力発電の導入ポテンシャル推計の自立的更新にあたっては、他のエネル
ギー種と異なり支障となる事項が多くある。一方で導入ポテンシャル算定の前提である流量情報はそれほど大きく変動するわけではないため、導入ポテンシャルの更新頻度は多くて 5 年に 1 度程度でよく、コストをかけて自動更新システムを構築するメリットは小さい。

230

⑥地熱
地熱の導入ポテンシャル算定プロセスを図 6.3-6 に示す。

凡 例
一次データ

設定条件（パラメータ）
ファイル

図 6.3-6 地熱についての導入ポテンシャル算定フロー
地熱の賦存量・導入ポテンシャルは、一次データである「資源密度分布」データ（500m メ
ッシュ形式の地図データ）を 100m メッシュ当たりの資源密度（単位：kW／㎡）に変換して推計している。
一次データの段階からメッシュの属性値として単位面積あたりの発電出力となっている
ため、メッシュのサイズを変換するのみで賦存量、発電ポテンシャル値を得ることができる。
また都道府県別、電力会社別の集計については、GIS の空間結合によって各メッシュの属性に都道府県 ID、電力会社 ID を付加した後、属性データを Excel 等の形式で出力して集計する。
上記の演算プロセスは、一次データ及び各設定条件（パラメータ）ファイルを準備することを前提として、GIS ソフトウエアのマクロ機能（ArcGIS の ModelBuilder など）、またはアドオン開発（ArcGIS の Extension など）、及び Excel マクロあるいは汎用開発言語によるツール開発を行うことによって処理を自動化することが可能と思われる。
231

6.4 自立的な情報更新システム構築の方針
前述 6.1～6.3 の検討結果から、それぞれのエネルギー種別に現時点でのデータ取得環境、システム開発技術水準に照らし、「自立的更新」のための情報システム構築の方針、想定される自動化の費用対効果を整理した（表 6.4-1）。なお、一次データの取得はいずれのエネ
ルギー種においても現状では困難であるため、6.3 で検討した一次データ取得後のデータ解
析・計算プロセスに着目することとした。
表 6.4-1 「自立的更新」のための情報システム構築の方針等

住宅系太陽
光

公共系太陽
光

陸上風力
洋上風力

中小水力

地熱

一次データ取得後のデータ解
析・ポテンシャル計算プロセスの概要
一次データから機械的に作成する複数の GIS データ（
「市町
村別日射量」は除く）の重ね合
わせ解析により導入ポテンシ
ャルを算定する。
一次データから機械的に作成する複数の GIS データ（
「市町
村別日射量」は除く）の重ね合
わせ解析により導入ポテンシ
ャルを算定する。
一次データとして準備した GIS
データの属性値（風速区分）を設定条件により絞り込み、さらに原単位法により導入ポテン
シャルを算定する。
一次データとして GIS データ、
その他流量、観測所に関する多様な情報を収集した上で、Try& Error、回帰分析を行うこと
でパラメータを推計し、それを全国の河川に適用することにより、導入ポテンシャルを算定する。
一次データとして準備した GIS
データの属性値（資源密度）を設定条件により絞り込む（フィルタリングする）ことで直接導入ポテンシャルを算定する。

データ解析部分の自動化の方
針自動更新システムの費用対効果

GIS ソフトエアのカスタマイズ
により一部パラメータを手動作成するという条件で、「自動更新システム」を開発、運用する。
GIS ソフトエアのカスタマイ
ズ、汎用開発ツールの利用により、一部パラメータを手動作成するという条件で、「自動更新システム」を開発、運用する。
計算アルゴリズムが単純であるため、GIS ソフトエアのカス
タマイズ、汎用開発ツールの利用により「自動更新システム」
を開発、運用する。
計算プロセスが複雑な上に自動化が困難な手続きも含まれ、自動化には膨大な費用が必要と想定されるため現状では「自動更新システム」は構築すべきではない。

○
一部のパラメータの作成は自動化ができない。

計算アルゴリズムが単純であるため、GIS ソフトエアのカス
タマイズ、汎用開発ツールの利用により「自動更新システム」
を開発、運用する。

◎
比較的低コストで自動化システムを構築できる。

○
一部のパラメータの作成は自動化ができない。
◎
比較的低コストで自動化システムを構築できる
×
自動化のためのコストが膨大となる可能性が高い。

再生可能エネルギーを取り巻く昨今の社会情勢等を踏まえた場合、その導入ポテンシャ
ル値については、常に最新の自然条件、社会条件に基づく値を把握できるようにしておくことが望ましい。また、推計ミスを可能な限り回避・低減する仕組みを構築しておくこが重要となる。そのため導入ポテンシャル算定のプロセスをできる限り機械化（自動化）し、人手に頼る部分を最小限にしていく努力を続ける必要がある。
一方でシステム化にはそれ相応のコストがかかるため、更新システムの運用により常に最新の値を迅速・的確に取得することによるメリットとの比較も考慮する必要がある。
232

本検討の結果、各エネルギー種のうち住宅系太陽光、公共系太陽光、陸上風力、洋上風力、
地熱については、推計の一部について自動化に要するコストはそれほど大きくなく、自動化によって得られる効果によりコストを十分カバーできると考えられることから、できるだ
け早い段階でシステム構築・運用を進めていくべきと考える。特に陸上風力、洋上風力、地熱の 3 つは、比較的容易に計算プロセスの自動化が可能であり、最初に取り組むことが望ましい。

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