IPCCシンポジウム「今、実施すべき気候変動の緩和対策」
2020年1月30日

持続可能な発展に向けたイノベーションの役割と気候変動リスクマネジメント(公財)地球環境産業技術研究機構（RITE）
システム研究グループ グループリーダー

秋元 圭吾

大幅排出削減（1.5℃シナリオ）の排出削減シナリオの類型化
2出典）IPCC 1.5℃特別報告書

ほぼゼロだが若干正の排出ほぼゼロだが若干正の排出

グロスゼロ排出ほぼゼロだが若干正の排出
21世紀前半の排出に対する調整のためBECCS

SSP1よりも更に小さい
エネルギー需要（LED）
シナリオ
炭素価格小（排出削減の国際協調が緩やかでも民間主導で対策が進展）
エンドユースの技術革新により経済自律的にエネルギー需要が大きく低下

SSP1

小

SSP2
（中位シナリオ）大

最終エネルギー需要✓ 全体のリスクマネージメントが重要であり、各技術に役割有。
✓ 本発表では、エンドユースの技術革新とそれによるエネルギー需要低下の可能性とその気候変動対策全体への効果についてフォーカス

SSP5
炭素価格大（炭素リーケージを防ぐためにも排出削減の強力な国際協調が不可欠）
気候リスク対応のためCDR（CCS, BECCS, DACS等）
技術も大規模に利用モデル分析によってIPCC等で示されてきた大幅排出削減
シナリオと現実社会でよりあり得る大幅排出削減シナリオ
モデル分析による典型的シナリオ:

現実社会で要求される世界:

通常の技術進展の想定【P2～P4】

技術革新がより大きく誘発、実現される必要あり【P1】
ベースラインシナリオ

ベースラインシナリオ（SSP5やSSP2のような世界）

CO2
排出量

--

技術、社会の広範なイノベーションにより気候変動政策シナリオ（追加的費用）-（SSP1やより一層自律的に需要低下する世界）

CO2
排出量
気候変動政策シナリオ

炭素価格

3

炭素価格（限界削減費用）（追加的費用）炭素価格

暗示的もしくは明示的炭素価格/限界削減費用

現実世界においては、 高い明示的な炭素価格をつけるようなことは非現実的（世界で高い炭素価格で協調することは不可能であり、一方、国際協調無しに高い炭素価格付けを行えば、製造業は産業移転を起こし、炭素排出は他国にリーケージを起こし、温暖化抑制効果は期待できない）。
高くない（暗示的もしくは明示的な）炭素価格であっても（２次エネルギー価格の世界的な協調を含め）結果として、排出が大幅に減るように誘発するような技術、社会の大幅なイノベーションが起こらなければ、現実世界では大幅な排出削減は不可能と考えられる。
ただし、気候変動影響被害が極めて甚大、かつ、イノベーションがうまくいかなかったときの備えとしてのシナリオ検討、技術（BECCS, DACSなど）の準備は必要と考えられる。

社会経済シナリオ別のモデル分析の実行可能解

1.5℃相当
6つのモデルによる評価結果
SSP1以外では、1.5℃では解が得られなかったモデルも多い。

出典）Carbon Brief4

1.5℃、2℃シナリオのCO2限界削減費用（炭素価格）

5

P1P2P3P4（245～13000 $/tCO2）

基本的に費用最小化時の推計。
現実には実行不可能と思われる水準。
P2,3,4：1000～2000 $/tCO2程度
P1：300 $/tCO2程度

出典）IPCC 1.5℃
特別報告書（第2章）

P1（低需要シナリオ）：150 $/tCO2程度

P2, P3, P4：400 $/tCO2以上✓ P1（低需要シナリオ）ではかなり限界削減費用（炭素価格）が低く実現できる可能性は示されている。

注）IPCC SR1.5では、1.5℃目標の炭素価格は、2℃目標の炭素価格の3～4倍程度と評価されている。
（ただし、解が得られたモデルでの比較であり、1.5℃目標では解が得られなかったシナリオ分析も多いことに留意が必要）

国際政治、国内政治の複雑性

6

 米国トランプ政権- 米国の産業、経済、雇用に悪影響を与え、他国を有利にするものであるとの理由で、2017年6月にパリ協定から離脱する意向を正式に表明。（「自分を選んだのはピッツバーグ等の米国市民であり、パリの市民ではない」）- 製造業労働者の雇用問題も一要因でトランプ政権誕生につながった。
- シェールガス開発、石炭利用など、エネルギー価格を安価に導く政策を推進。CO2排出規制的な政策は廃止の方向に。
- G20大阪サミットでも、気候変動に関する文言は最も調整が難航した議題となった。
 フランス イエローベスト運動- 燃料税の引き上げに反対して、2018年11月から大規模な抗議活動に発展。特に車の代替手段が乏しい、地方の不満が噴出。
- グローバル化の中で、製造業の労働者（地方の中産階級）の雇用環境の悪化と連動していると見られ、米国トランプ政権、英国ブレグジットと似た背景がある。
◼

◼

2019年1月に誕生したブラジルのボルソナロ政権も、パリ協定には否定的とされる。（本来、2019年のCOP25はブラジル開催が予定されていたが、チリに変更（その後、地下鉄運賃値上げに反対する暴動が原因で、開催地をスペインに変更））
2019年12月のCOP25も事実上、交渉は主要な論点で合意を見なかった。

NDCsのCO2限界削減費用：国際的な協調の困難性からの費用増
7【世界GDP比削減費用】 NDCs:0.38%、最小費用：0.06%
最小費用（限界削減費用均等化）：6$/tCO2
スイス
日本
EU28
カナダ
韓国
ニュージーランド
米国 (2025)
米国
ノルウェー
東欧諸国(EU非加盟国)
タイ
豪州
メキシコ
カザフスタンベラルーシ
ロシア
南アフリカ
トルコ
インド
ウクライナ
中国

380
378

削減努力
大210
166
144
9585705854332714124
10000050* 上下限で幅がある国は平均値を表示

100

150

200

250

300

350

400

小CO2限界削減費用（$/tCO2）
Source: K. Akimoto et al., Evol. Inst. Econ. Rev., 2016

- NDCsの排出削減費用は各国間で大きな差異あり。
- もしNDCsで期待できる世界全体での排出削減を費用最小化（限界削減費用均等化）で実現できるとすれば、RITEモデルでは限界削減費用6$/tCO2で済む。また、2030年時点の総削減費用は費用最小化に比べ6.5倍程度高い。

日米欧NDCsのCO2限界削減費用：国内政策の複雑性からの費用増
8CO2限界削減費用 ($/CO2)

500

400

II-c

I-d

III-d
III-c

I-c

300
II-b
II-a

200

III-bIII-a

100
I-b
I-a

0

I. 米国
I-a: -26%; 最小費用
I-b: -28%; 最小費用
I-c: -26%; 発電部門がCPPに従った場合の非発電部門の限界削減費用
I-d: -28%; 発電部門がCPPに従った場合の非発電部門の限界削減費用-Source: RITE DNE21+モ
デルによる推計

II. 欧州II-a: 最小費用
II-b: ブレグジット（英国が-40%に留まる場合の英国以外の限界削減費用）
II-c: ETS部門での排出削減が計画に従った場合、非ETS部門での限界削減費用

III. 日本
III-a: 最小費用（ただし原子力比率は20%が上限の場合）
III-b: 最小費用（ただし原子力比率は15%が上限の場合）
III-c: 電源構成を含むNDC目標（原子力比率20%の場合）
III-d: 電源構成を含むNDC目標（原子力比率15%の場合）

各国の対策について、現実には、社会的な制約や、政治システム的な制約などもあり、費用最小となる効率的な対策をとることは容易ではない。
通常の長期モデル分析で示されるような費用で排出削減はできず、ずっと大きな費用が必要となる可能性も高い。

2℃目標時の2050年の世界GDPロスのイメージ
40%？

（日米欧NDCの国内対策による部門間の限界削減費用の差異によるコスト増：1.5～5.1倍）

20%
NDCの限界削減
費用の差異によるコスト増：6.5倍

10%
5%

～

GDPロス

30%

0%

2%

費用最小化時（IPCC AR5）

世界各国間での限界削減費用の不均一

国内部門間で限界削減費用が不均一

9資本のユーザーコストおよび観測される年経費率
10【資本のユーザーコスト】
Jorgensonの新古典派投資理論において企業の最適化行動を考慮して定式化された資本のユーザーコストは，資本財からのサービスを得るために投資家が支払わなければならない費用として定義

PkjtK = (rkjt +  kj −  kt )  PktA
資本取得価格（PtA）、 t時点における実質利子率（rt）、減価償却率（）、資本財価格の変化に伴うコスト（）、資産の種類（k）、国あるいは経済主体（j）
資本取得価格（PtA）に対する係数（rkjt＋kj－kt）は通常，年次化要素（annualizationfactor）と呼ばれる【投資行動として観測される年経費率】
観測される投資の割引率（g）＝年次化要素（r＋－t）＋投資・購買検討のための機会費用要素（）＋限定合理性要素（）投資行動として観測される年経費率の影響因子例11【技術固有によるもの】• 技術が必ずしも成熟していない場合（CCS等）や社会的受容面で課題がある技術のリスク場合（原子力等）は，投資しづらくなり，割引率は高くなる．[r, に影響]• 将来コスト低減が期待できれば，投資を待つことが合理的となり，割引率は高くなる．[に影響]• 供給するサービスの将来変化：将来も同じような製品・サービスの提供が続くことが期待されれば，割引率は低くなり，逆の場合は高くなる．（電力等エネルギー供給＜鉄，セメント等の素材供給（主にエネルギー多消費産業）＜給湯，空調など（素材供給との大小関係は必ずしも明確ではない）＜ 照明，冷蔵庫など＜テレビ，自動車など）[に影響]【投資者，消費者の選好等】• 資金制約（大規模な投資はリスクが高い），投資リターン（高いリターンの投資が優先されやすい）[rに影響]• 隠れた費用（投資検討にあたっての機会費用等）[に影響]• 消費者の選好：環境配慮型製品の購入（アーリーアダプター等），（住宅等において）コベネフィットの強い認識など [に影響]• 住宅などで耐用年数よりも居住者の寿命の方が短いと考える場合，割引率は高くなる．[に影響]• オーナー・テナント問題など（民生部門）[に影響]• 限定合理性（人々の情報処理・判断能力の限界など）[に影響]【取引市場，投資環境等，周辺制度によるもの】• エネルギー・気候変動政策等の不確実性の大きさ[に影響]• 炭素価格市場のボラティリティが高ければCCS投資はなされにくい [に影響]• 電力自由化で価格指標のボラティリティが大きければ設備費の大きな電源投資はしにくい．[に影響]• 四半期決算などの下では短期の投資回収が志向されやすい．[rに影響]投資環境の不確実性下での電源コストイメージ
12

RITEによる2030年のコスト評価を基に試算したもの（2014）16

電源立地交付金(13.7)
13.3

1410(10.9)
10.5(11.8)
9.5(11.9)
10.7(12.8)
11.6

エネルギーセキュリティ外部費用

原発事故(10.1)
7.8

費用（追加対策後）

CO2外部費用（33$/tCO2）

(8.4)
8.0

系統対策費

8
再処理費、廃棄物処理費
6
解体費
4

運転人件費・メインテナンス費
投資回収の不確実性の大きさに伴うリスク対応の費用

2

燃料費

原子力

石炭

LNG

割引率15%

割引率10%

割引率5%

割引率15%

割引率10%

割引率5%

割引率15%

割引率10%

0
割引率5%

発電単価（円/kWh）12(11.8)
9.5(12.8)
11.6

原発追加安全対策費
投資回収の不確実性のリスク対応
費用

実質設備費

2℃目標相当の炭素価格下における電源の投資割引率の差異によるCO2排出量2℃目標と整合的な限界削減費用（2050年、154 $/tCO2）を想定
化石燃料発電について、高割引率ケースでは、CCS付発電が減少（2050年）。高効率発電の利用も減少し、ガス火力で中効率発電の利用が増加。
様々な不確実性による投資リスクが大きい環境下では、投資リスクが隠れたコストとなり、（一般的に低排出を実現する）相対的に資本費が高い対策の投資がされにくくなる。結果、同じ炭素価格の下ではCO2排出量は増加。

◼
◼

◼

2030年

2050年

CO2排出量(GtCO2)

基準ケース

高割引率ケース（+8%）

基準ケース

高割引率ケース（+8%）

全CO2排出量

41.3

42.0

19.0

21.5

内 発電部門

15.1

15.7

0.6

3.3

発電電源構成石炭・ガス火力関連発電量（発電効率別）

45000

太陽熱30000

その他CCS有太陽光40000

風力

高効率減少

原子力
30000

バイオマス混焼 CCS有
バイオマス専焼 CCS有

20000

バイオマス混焼 CCS無

15000

バイオマス専焼 CCS無発電電力量 [TWh/yr]

水力・地熱

25000

ガス火力CCS有：純酸素燃焼

25000

35000

ガス火力CCS有：高効率

CCS減少

20000

石炭火力CCS有：高効率
15000

その他CCS無ガス火力CCS無：高効率

ガス火力CCS無：中効率

10000

ガス火力CCS無：低効率

ガスCGS (CCS無)ガス火力 CCS無5000

石炭火力CCS無：高効率

5000

石炭火力CCS無：中効率

石油火力 CCS有

2030

2050

2030

割引率：
+8%

石炭火力 CCS無割引率：
基準

石炭火力 CCS有

石炭火力CCS無：低効率
0割引率：
+8%

石油火力 CCS無割引率：
基準

割引率：+8%

割引率：
基準

割引率：+8%

割引率：
基準

0

ガス火力CCS有：中効率
バイオマス混焼CCS有：高効率ガス火力 CCS有
10000

2010

発電電力量 [TWh/yr]

132050地球温暖化対策の基本構造を踏まえた総合的なリスクマネジメント戦略
人間の欲求

真の欲求は何か？（新たな技術によって欲求も変化）

人間活動

従来は意識変化に限定的。
技術の革新により、ここを改善する可能性が高まっている

社会構造・ライフスタイル変化 IPCCを含め、新たにエネルギー・物質・情報／人間活動

エネルギー、物質、情報生産性の向上

CO2排出／エネルギー・物質・情報

エネルギー、物質、情報生産の低炭素化

CO2濃度／CO2排出
人為起源CO2以外のGHG排出

気温上昇／GHG濃度

14

分析・対策の検討を強化すべき領域

CO2回収・利用・貯留
植林、直接空気回収（DAC）
気候制御（太陽放射管理等）

気候変動影響被害／気温上昇
各種気候変動への適応緩和策（排出削減策）従来の分析・対策
はここが中心

気候工学的手法（ｼﾞｵｴﾝｼﾞﾆｱ ﾝ ﾞ）

適応策

残余の気候変動影響被害
出所：山地憲治, 2006：「エネルギー・環境・経済システム論」、岩波書店に加筆

エネルギー関連技術の技術習熟率：
エネルギー供給サイド技術と需要サイド技術

一般的に、エネルギー需要サイドの技術の方が、エネルギー供給サイドの技術よりも習熟率が高い。

15部門別の世界のエクセルギー効率
16

一次エネルギーのエクセルギーに対する比率

出典）A. Grubler, ALPSシンポジウム(2016)

最終的なサービスとしては、一次エネルギーの4～5%程度しか活用できていない。

エネルギー需要サイドに特に効率化の改善余地が大きい。従来は隠れたコストのような障壁があってその効率化は難しかったが、情報技術の発達によって、その改善の可能性が高まってきている。

移送手段による移動距離当たりの平均コスト（項目別）
1.4

17

廃棄

Waste
Water Pollution

資Resource Externalities源

Transport costs (US$2007 per passenger-km)

1.2

Land Use Impacts
GHG

1

大気環境

Air Pollution
Noise

0.8

Barrier Effect

0.6

Land Value

Transport Diversity 交通

利用

External Health Ben.
Internal Health Ben.
0.4

Congestion交通設備

Traffic Services

Road Facilities

0.2

External Parking
Internal Parking

0

External Crash
Internal Crash

駐車安全性

Travel Time-0.2

健康時間

Operating Subsidy
Vehicle Operation 車両-0.4
Average Car Compact Electric Car
Car

Van orPickup

Rideshare Diesel Bus
Passenger

Electric Motor-cycle
Trolley

BicycleWalk

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

例えば、運輸部門で見ると、車両関連コスト以外の要素のコストが相当大きい。現実社会における、自動車の種類やモビリティ選択を捉えようとする場合、車両関連コスト以外のコストの把握、分析が重要。

エンドユース技術の破壊的イノベーション
18

Source: C. Wilson (IIASA)

IoT, AI等の技術進展は、最終エネルギー需要側の社会イノベーションを誘発するポテンシャルあり
1) 独立した技術から、接続へ
2) 所有から、利用へ
3) シェアリングエコノミー、サーキュラーエコノミ
ーの誘発

サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会
出典：内閣府IT, AI等のデジタル技術による社会変化と低エネルギー需要・低炭素排出社会の可能性

19449 Watts

5 Watts
2.5 Watts

Power72 Watts
Stand-byenergy use

75 kWh
0.1 kg1706 kWh
Embodied energy
26 kg

出典：IIASAWeight• 社会はエネルギー消費を目的にエネルギーを消費しているわけではない。製品・サービスが効用増をもたらすため、それに体化されたエネルギーを消費しているに過ぎない。
• 効用増をもたらす製品・サービスの展開は急速な場合が多く、それに付随したエネルギー・CO2排出低減は急速になる可能性あり。

運輸部門：CASE20Connected; Service & Shared

Autonomous; Electric
自家用車の稼働率は5%前後。
完全自動運転でシェアリングで稼働率上昇の余地大

Autono-MaaS専用EV「e-Palette」
出典）トヨタ自動車と近距離航空の融合の可能性もAirbus, Audi

車の形が変わる
シェア化に伴い、車両台数低減
が、素材生産量を低減し、また都市の形を変える可能性も出典）Jari Kauppila, ALPSシンポジウム(2019)モデル分析のシナリオ想定
シナリオ名

世界排出シナリオ

再エネコスト（太陽光発電コスト）

シェアモビリティ進展（完全自動運転車実現）

REF_1

ベースライン（特段のCO2排出制約なし）

標準

想定せず

2DS_1

２℃未満（>50%）：IEA ETP2017の[2DS]相当

標準

想定せず

2DS_2
2DS_3
B2DS_1
B2DS_2
B2DS_3２℃未満（>66%）：
IEA ETP2017の[B2DS]相当

低コスト（中東・北ｱﾌｶ中心に）標準
低コスト（中東・北ｱﾌｶ中心に）シェアモビリティ進展（完全自動運転車実現）
想定せず

シェアモビリティ進展（完全自動運転車実現）

社会経済シナリオはSSP2（中位シナリオ）ベース：世界人口 92億人 in 2050、世界GDP成長率 2.4%/yr（2000-50年）

21

ベースラインの世界排出量と想定した２℃排出シナリオ
228070

CO2排出量50403020
100-10-20
2000

2010

2020

2030

2040

2050

2060

2070

2080

2090100注）ベースライン排出量は前提とする想定シナリオではなく、モデル
計算結果

80
GHG排出量 [GtCO2eq/yr]

CO2排出量 [GtCO2/yr]

60

実績
ベースライン2DS相当(2050年GHG▲40%)
B2DS相当(2050年GHG▲70%)※ 2DS、B2DSシナリオについては、2030年までは各国NDCs相当の排出制約を想定

2100

GHG排出量実績
ベースライン2DS相当(2050年GHG▲40%)
B2DS相当(2050年GHG▲70%)60

40200-20
2000

2020

2040

2060

2080

2100

2050年の排出削減費用
23

2DS_1

2DS_2

2DS_3

B2DS_1 B2DS_2

B2DS_3

CO2限界
削減費用($/tCO2)

161

157

132

528

477

295

CO2削減費用 (billionUS$/yr)

1603

1296

ネガティ
ブ費用

5716

4164

ネガティ
ブ費用

✓ 2℃目標でも、>50%確率（2DS）か、>66%確率（B2DS）かで世界の削減費用に大きな差あり。
✓ 中東等を中心とした再エネコスト低位ケースの場合（ケース2、3） 、世界の対策費用低減に大きな効果あり。
✓ シャアモビリティ実現ケース（ケース3）では、シェアモビリティ非実現ケース比では負の費用に。

世界の部門別CO2排出量（REF_1、2DS_1、 2DS_3、B2DS_1、B2DS_3）
80

2050年

2030年

2100年

24

プロセス起源CO270土地利用起源CO260

その他エネ転部門

CO2排出量 [GtCO2/yr]

発電部門
50

民生部門
国際海運部門40

その他運輸部門30

道路交通部門20

その他産業部門

化学部門

10

石油化学部門0

紙パルプ部門-10

セメント部門
鉄鋼部門

20152030

2050

B2DS_3

B2DS_1

2DS_3

2DS_1

REF_1

B2DS_3

B2DS_1

2DS_3

2DS_1

REF_1

B2DS_3

B2DS_1

2DS_3

2DS_1

REF_1

-20

2100

✓ 排出削減が厳しくなるにつれ、まず発電部門での削減（再エネ、原子力、CCS等）、また、植林でのCO2固定、運輸部門でのHV, PHVの拡大等が見られる。
✓ 更に厳しい削減が必要となると、BECCS、鉄鋼部門でのCCS、自動車のEV, FCV化等が費用効率的に。
✓ 更に厳しく正味ゼロから負CO2排出となると、運輸部門トラックのFCV化、メタネーション利用等が費用効率的に。
✓ シェアモビリティ想定ケースでは、特に2050年頃の発電での排出削減を緩和する。

食料のライフサイクルにおけるエネルギー消費・GHG排出推計例
25

食料のライフサイクルにおけるエネルギー消費（米国）の推計例

米国での推計例では10.8 EJ/yr（1990年代）（エネルギー消費全体の12%程度）
食料のライフサイクルにおける様々な工程でエネルギーが消費される。
出典：https://www.oregon.gov/deq/FilterDocs/PEF-FoodTransportation-FullReport.pdf

GHG排出量に対する食料需給関連の寄与（世界）の推計例

食料のライフサイクルでは相当大きなエネルギー、GHG排出がなされている。
食料ロス・廃棄を減らせられれば、生産量が減り、加工や輸送等におけるエネルギー消費、容器の低減とそれを製造するためのエネルギー消費、小売での保存、陳列の食料品減少によるエネルギー消費低下など、大きな波及効果が予想される。

出典：GRAIN (2011) Food and climate change: the forgotten linkリバウンド効果
26

ただし、様々なリバウンド効果の可能性があり、要検討事項◆ データセンター等での電力消費量の増大⇒ ただし、人はエネルギーの20%程度を脳で消費していることからすると、社会のより効率の良いエネルギー利用のために、脳にあたるAI, IoT等のある程度の消費増は合理的との見方も？
◆ 公共交通機関から、ライドシェアへの移行等⇒ ヘルシンキのMaaSの取り組みでは、タクシーの利用は増大している。ただし、鉄道等の公共交通機関が存在する区間は、それに誘導するプライシングなどの対応はしやすい。
◆ 経済自律的にシェアリング経済に移行できた場合、そこで浮いた所得は、新たな消費に向かい、エネルギー消費を増大させる可能性も（例：宇宙旅行）。
◆ 仮に、（在宅勤務などで通勤時間が減り）時間が浮けば、その時間で別のエネルギー消費の増大がもたらされる可能性も。

まとめとIPCCの今後に向けて27

 IAMsによる、 2℃や1.5℃に対応した従来のシナリオは、排出削減費用が極めて高

い結果を示しており、気候変動リスク対応としては考えておくべきシナリオではあるが、現実の国際情勢等を踏まえると、実現性は高くないシナリオと考えられる。
また、SDGsの同時達成を困難とする可能性が高い。
更に、IAMsでは、特に長期については世界限界削減費用均等化を前提とした分析が中心となりやすいこともあり、推計される費用は、現実世界で必要となる費用よりも相当安価な可能性が高い。
現実社会では投資回収の不確実性が伴っており、制度、社会受容性等により、投資リスクが大きくなることが多い。投資リスクも事実上のコストである。これら投資リスクは様々な要因に依っており、統一的な整理は容易ではないが、IAMs等の分析においても配慮しなければ、現実社会とモデル提示のシナリオの大きなギャップを生みかねないので、IPCC報告書もこれに留意した記述が求められる。
一方、デジタル技術などの技術革新が進展してきており、若年層を中心に行動、嗜好の変容も相まって、シェアリングエコノミーなど、大きな社会変化を引き起こす可能性は出てきている。これらの総合的な研究はまだ十分なされておらず、IPCCでも十分扱えていないが、今後、充実させていくことが必要。これらの技術・社会変化は、排出削減費用を大きく低下させ2℃目標等の実現可能性向上を秘めている。
自然科学、影響被害、技術の見通しや国際協調など多くの不確実性が存在している
中で、総合的な気候変動リスクマネジメントが求められており、複数のシナリオを参照しながら、リスクマネジメントを適切に行う示唆を提示できることがIPCC報
告書として目指すべきであろう。

付録

共有社会経済パス（SSPs）の概要
化石燃料価格：低;化石燃料資源量：大;GDP：かなり高い技術進展：低;
人口：低;
GDP：低

中位

技術進展：大;大規模技術の社会的受容性：低;
人口：低; GDP：高ガバナンス：低;化石燃料価格の地域間
格差：大SSPs: Shared Socioeconomic Pathways

29

太陽光発電コストのケース想定イメージ：
標準ケースとコスト低位ケース

30

2010年
世界の全発電ﾎﾟﾃﾝｼｬﾙ想定は約1,270,000 TWh/yr（全ﾎﾟﾃﾝｼｬ
ﾙ的には十分な供給量を想定）
10円/kWh（全ﾎﾟﾃﾝｼｬﾙの1%）
12～13円/kWh（20%）
15～18円/kWh（79%）
【2010 年ｺ ﾄ比 で 住 宅 用 35% 、非住宅50%】

分布は日射強度ﾃﾞｰﾀから算出（実際には離散ﾃﾞｰﾀ）

2050年
標準ｹｰ
（SSP2ﾍﾞｰ ）
低位ｹｰ(中東・北ｱﾌｶ中心に)

Source) IRENAUAEでは3円/kWhを切るコスト事例も2円/kWh（全ﾎﾟﾃﾝｼｬﾙの1%）
3～4円/kWh（20%）
6～9円/kWh（79%）※ なお、DNE21+モデルでは、VREのシェアが増すに従い、系統安定化のための追加費用が別途必要と想定している。

シェアモビリティ進展シナリオの想定
31

 完全自動運転シェアカーは2030年以降利用可能と想定し、主要なパラメータはFulton他(2017)等を参考にしつつ、以下のように想定- 自動化の費用：自動化のために1台当たり10,000$の費用と想定(2030年)。技術進歩による価格低減も見込んだ(2050年：5,000$、2100年：2,800$)。
- 自動車の稼働率：国土面積当たりの自動車による旅客輸送サービス需要が多いほど、自動車の稼働率が高いと想定（国土面積当たり乗用車旅客輸送サービス需要と一台当たり年間走行距離の関係を想定）- 自動車の寿命：従来の自家用車を13～20年と想定しているのに対し、シェアカーは6～20年と想定- 一台当たり乗車人数：従来の自家用車は将来に向けて乗車人数の低減を見込んでいるのに対し(2050年：1.1～1.5人、2100年：1.1～1.3人)、ライドシェアリングを見込み、シェアカーは2050年1.75人、2100年2人と想定
 運転に要する時間の機会費用、安全性に関する費用を想定
 カーシェア・ライドシェアリングによる乗用車台数減少の影響を考慮- 【粗鋼生産】乗用車1台当たり1000kg、小型トラック2500kg、バス5000kg、大型トラック5000kgと想定(平戸他、2009)し、新車ベースの鉄重量に換算すると、78%程度に。全体の粗鋼生産は98%程度に。
- 【エチレン・プロピレン生産量】エチレン・プロピレンに占めるプラスチックのシェアは85%、そのうち自動車のシェアは8%と想定。結果、エチレン・プロピレンの生産量は99%に（これに伴い、ナフサ、エタン共に減少）。