未来社会を支える温暖化対策技術シンポジウム in 関西
2018年9月26日

パリ協定を踏まえた気候リスク対応
戦略と各種対策技術の役割(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

１． はじめに

本日の講演のテーマ
3♦ 気候変動に関わる様々な不確実性をいかに適切に理解すべきか。
♦ 総合的にリスクをどう最小化していくべきか。
♦ 各種温暖化対策技術の長所、短所、可能性と限界をよく理解し、リスクマネージメント全体においていかに開発、展開していくべきか。

日本における豪雨、大型台風被害
地球温暖化で海水温が上昇⇒海水の蒸発による大気中の水蒸気が増加⇒豪雨や大型台風が多発

2017年7月 九州北部豪雨により福岡、大分で大きな被害、死者・行方不明：42名

ただし、具体的な被害事例について、人為的なCO2排出との因果関係について明確に言うことはできず、大きな不確実性があることは認識することが必要

出典）国土地理院

2014年8月 豪雨による
広島土砂災害、死者・行方不明：74人
家屋全壊：133戸

2018年7月 平成30年7月豪雨による災害、死者・行方不明：220人
家屋全壊：5200棟程度

出典）blog.livedoor.jp

2015年9月 豪雨による鬼怒川堤防決壊、茨城・常総市の浸水被害：1万1000棟

出典）時事通信社

2018年9月 台風21号により近畿地方に大きな被害、死者13名

出典）産経デジタル

2016年8月 台風10号
により岩手、北海道等で大きな被害、死者・行方不明：27名
出典）毎日新聞出典）北海道開発局

4出典）電気新聞デジタル

地球温暖化対策の基本構造

5

各種対策の特徴を踏まえながら、総合的なリスクマネジメントが重要

人間の欲求
人間活動

社会構造・ライフスタイル変化

エネルギー・物質・情報／人間活動

エネルギー効率改善
物質利用効率改善

CO2排出／エネルギー・物質・情報

エネルギーの低炭素化
物質生産の低炭素化

緩和策（排出削減策）＋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

CO2回収・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気候工学的手法（ｼﾞｵｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ）

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

パリ協定

6

2015年11月30日～12月11日パリにて開催
予定を延長した12月12日に「歴史的」ともされる「パリ協定」を含むパリ合意を採択し終了
2016年11月4日発効♦ すべての国が自主的に目標と達成方法を決め（国別貢献NDC）、５年ごとに提出する。なお、目標見直しにあたっては、従前の目標に比べて前進させるよう求めている。
♦ 効果的な実施を促すために、透明性を高めた形で、すべての国が共通かつ柔軟な方法でその実施状況を報告しレビューを受ける。
♦ 全球平均気温上昇を産業革命前に比べ２℃未満に十分に（”well below”）抑える。また１．５℃に抑えるような努力を追求する。
♦ 協定第２条の長期目標を達成するため、世界の温室効果ガス排出をできる限り早期にピークにする。その後、急速に削減し、今世紀後半には、温室効果ガスについて人為的起源排出とシンクによる吸収をバランスさせる。第５次エネルギー基本計画における2030、2050年への対応方針
7

2030年に向けて

出典）政府資料

2050年に向けて

２．気候変動、対応に関わる様々な不確実性

累積排出量と気温上昇の関係および排出に対する気温応答

9

GHG排出の気温上昇へのインパクト2010年排出に対する気温上昇応答。CO2
排出の100年後の寄与を1として規格化

気候感度（濃度倍増時の気温上昇）推計の変遷（IPCC）
平衡気候感度（likely(>66%)レンジ）（括弧は最良推計値もしくはmedian等）

出典）IPCC AR5 統合報告書

IPCC WG1 第４次(AR4) 以前

1.5～4.5℃（2.5℃）

IPCC WG1 第４次(AR4) (2007)

2.0～4.5℃（3.0℃）

IPCC WG1 第５次(AR5) (2013)

1.5～4.5℃（合意できず）

IPCC WG3 第５次(AR5) ｼﾅﾘｵ
気温推計（MAGICCﾓﾃﾞﾙ） (2014)

2.0～4.5℃（3.0℃）“likely”レンジが同じ

便宜上、第４次の評価をそのまま利用【長期のビジョン】 累積排出量と気温上昇には線形に近い関係が見られる。CO2排出に対する気温応答は減衰に非常に長い時間を要する。すなわち、いずれのレベルであろうとも、気温を安定化しようとすれば、いずれはCO2の正味ゼロに近い排出が必要。長期的には正味でCO2排出をゼロに近づけていくことは重要（時間スケールの問題は残る）【現実におけるとるべき方策】 一方、気候感度には大きな不確実性あり。長期でCO2正味ゼロ排出に近づけていく過程は大きな排出経路の幅が存在し得る。総合的なリスクマネジメントが重要温暖化影響被害コストの推計（Social Cost of Carbon (SCC): 米国政府利用の推計）

10USG（2016）による世界のSCC推計値（2007年$価格、$/tCO2）- 温暖化影響被害費用（SCC）の推計には大きな幅がある。
- Fat tailの指摘もあり- それでも政策決定の参考とする費用便益分析において、内部化すべき炭素価格水準としてSCCは米国で活用されている。（50$/tCO2前後は典型的な指標）- DICE 、 PAGE 、 FUND の ３ つ の モ
デルを利用- 経済成長、気候感度、割引率について複数のシナリオを想定して計算（150,000シナリオを推計）- オバマ政権下では、3%の割引率ケースが標準で利用されてきた。

出典）Interagency working group on social cost of carbon

ティッピングエレメントの認識、リスク対応

11出典）Schellnhuber et al., Nature Climate Change, 2016

パリ協定の長期目標（2℃や1.5℃）でもリスクが顕在化する可能性があるtipping elementsの指摘もある。ただし、グリーンランド氷床融解など、その気温を超えたとしても、数百年もしくはそれ以上かけて完全に融解されるとされるものもある。

2℃目標の温暖化緩和コスト、経済影響は相当大きい
2℃目標相当122℃目標相当- CO2限界削減費用（炭素価格）は、430-530 ppm CO2eqシナリオの場合2100年では約1000～3000 $/tCO2（いずれも25-75パーセンタイル）、全ﾓﾃﾞﾙでは150～8000 $/tCO2程度と推計。モデル分析結果からは、世界GDPの10%以上の損失になる確率も25%程度。
- しかも、これは世界全体で費用最小化の場合であり、各国の限界削減費用に差がある場合や、政策の非効率性を含めると、上限は更にFat tailに。

NDCsのCO2限界削減費用推計（RITE推計）

13【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
380378

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

210

削減努力
大166
144
958570585433
27
1412410000050* 上下限で幅がある国は平均値を表示

100

150

200250300350400

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。
- 実際には国内対策も費用最小化では達成できず、各国の費用も現実にはもっと大きい可能性あり。

日米欧NDCsのCO2限界削減費用（各種制約による差）
CO2限界削減費用 ($/CO2)

500
400
300

II-c
I-d

II-b
II-a

III-b
III-a

0

I-b
I-a

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-III-d
III-c

I-c

200
100-14

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

Source: RITE DNE21+モ
デルによる推計

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。

気候変動に関する様々な不確実性

15♦ 気温上昇推計：平衡気候感度の不確実性 1.5～4.5℃の確率が66%以上♦ 気候変動による温暖化影響被害：推計には大きな幅あり♦ 温暖化影響被害について、Tipping elementやFat tailと呼ばれる甚大な被害の可能性についても指摘あり♦ 緩和費用については、2℃目標達成の排出削減費用は大変高いと推計されているが、技術、社会の見通しの違い等により、推計には大きな不確実性あり。
♦ また現実の対策は、モデル分析が示すような費用最小では達成できず、数倍の費用を要する可能性もあり、緩和費用についてもFat tailとなる可能性がある。

３．限界削減費用別の温暖化対策

排出削減費用別の排出削減ポテンシャル曲線
単位排出削減費用（$/tCO2）

017【数百ドル/tCO2の対策】- 広範に展開するためには、技術開発によりコスト低減が必要。
- もしくは甚大な気候変動影響被害へのリスク対応のオプションとして展開可能なように準備しておく。
【数十ドル/tCO2程度の対策】- 環境外部費用の内部化により短期的には経済を悪化させる可能性はあるが、長期でみれば経済に良い効果をもたらし得る排出削減対策

排出削減ポテンシャル（MtCO2/yr）【負の費用の対策】- 経済成長を実現可能な排出削減
対策- 現時点でマイナスの限界削減費用にも関わらず、広く展開されていない技術は何らかの隠れた費用が存在しており、それを除くことが可能な技術開発等が必要

モデル分析による日本の2050年の電源構成

18注）原子力発電は最大20%シェアとした場合
原子力の経済性が拡大（▲30%以上では最大シェア想定に張り付き）

1400

太陽光、風力の経済性
大きく拡大
水素発電

水素混焼
水素専焼
太陽熱

1200

太陽光
風力

発電電力量 [TWh/yr]

1000

原子力
水力・地熱
バイオマス混焼 CCSあり

800

バイオマス専焼 CCSあり
バイオマス混焼 CCSなし

600

バイオマス専焼 CCSなし
ガスCGS

400

ガス火力 CCSあり
ガス火力 CCSなし
石油火力 CCSあり

200

石油火力 CCSなし
石炭火力 CCSあり

0ベースライン▲20%▲30%▲35%▲40%▲50%

▲65%

020

576378129440

限界削減費用石炭CCS無、ガスCCS無が経済的

石炭CCS（▲50%程度のとき最大）コジェネ（CGS）（▲50%（MAC 130$/tCO2）程度のとき最大）▲80%石炭火力 CCSなし

1688 （$/tCO2）

ガスCCS

モデル分析による日本の2050年の最終エネルギー構成
19

産業部門

160

民生部門

120

電力

140

100

最終エネルギー消費 [Mtoe/yr]

120

気体燃料：水素100

気体燃料：天然ガス
80

液体燃料：バイオ燃料
60

液体燃料：石油系

最終エネルギー消費 [Mtoe/yr]

熱：CGS（ガス）
80

60

4040

固体燃料：バイオマス2020

固体燃料：石炭0
ベースライン

▲20%

▲30%

▲35%

▲40%

▲50%

▲65%

020

576378129440

限界削減費用501688 （$/tCO2）

運輸部門

電力

40

最終エネルギー消費 [Mtoe/yr]

0

▲80%

ベースライン

▲20%

▲30%

▲35%

▲40%

▲50%

▲65%

020576378

129

440

限界削減費用

気体燃料：水素
気体燃料：天然ガス

30

液体燃料：バイオ燃料

20

液体燃料：石油系


10固体燃料：バイオマス

固体燃料：石炭0
ベースライン

▲20%

▲30%

▲35%

▲40%

▲50%

▲65%

020576378

129

440

限界削減費用▲80%

1688 （$/tCO2）



▲80%

1688 （$/tCO2）

基本的に厳しい排出削減につれて電化比率は上昇
コジェネ（CGS）は▲50%時程度までは拡大が経済合理的。それ以上の削減においては経済合理性が緩やかに低下
水素は▲60%～▲80%程度の厳しい排出削減時には経済合理的なオプションに産業部門の石油需要のガスや電気への代替可能性は検討余地あり産業部門の石炭利用（鉄鋼等）の比較的経済的な代替オプションは乏しい。

４．技術革新により誘発される社会経済の大きな変化の機会

社会経済シナリオの違いによるベースライン排出量と２℃目標の関係性

21SSP: 共有社会経済パス（IPCC等で利用予定）
SSPベースライン

2℃目標（>66%、>50%）- ベースライン（社会経済の動向）の方が0.5℃前後（例えば1.5～2.5℃程度）の気温目標の差異よりも、ずっと大きな不確実性あり- ベースライン（炭素価格ゼロ以下）をいかに低い排出量に導けるか（それに寄与する技術）は大変重要。

エンドユース技術の革新と社会変化

22• 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。

自動運転＋カーシェアリン
グ＋IoTによるサービス提供（MaaS等）などの連携による社会変化（AI, IoT, ビッグデータ等の進展による）

出典：IIASA

出典：フィンランドカーシェア、ライドシェアシナリオの試評価

23♦ カーシェア・ライドシェアを明示的には考慮しないシナリオ（標準シナリオ）と以下のように考慮した場合（自動運転シェアカー普及シナリオ）について、DNE21+モデルによる試評価を実施した。
♦ 自動運転シェアカーは2030年以降利用可能とし、主要なパラメータはFulton他(2017)等を参考にしつつ、以下のように想定した。

- 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：シェアリングにより、従来の自家用車に比べ3倍と想定した(日本の場合、1台当たり年間走行距離を自家用車：約10,000km、シェアカー：約30,000kmと想定)。
- 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7～12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。

【課題】♦ 消費者・ユーザーの多様な嗜好の反映♦ リバウンド効果の考慮♦ 他の部門におけるシェアリング経済のモデル化・評価♦ 変動性再エネ大量導入における電力系統安定化と自動車のバッテリー利用との関係性分析 等カーシェア・ライドシェアリングによる影響の試評価
道路交通部門のCO2排出量（特段の気候変動対策無し）• 乗用車に関してシェアリングが進むこと等により、特段のCO2排出削減政策を取らなくても（限界削減費用ゼロ）、道路交通部門において、2050年以降で中位SSP2シナリオ は、標準シナリオ比で40～70%程度の削減に。
• 自動車販売台数は2050年に▲50～▲60%程度に。

12000
10000
8000

• ただしリバウンド効果など、詳細な分析が更に必要

6000
4000

低人口・低需要SSP1シナリオ＋ｶｰｼｪｱﾘﾝｸﾞ･ﾗｲﾄﾞｼｪｱﾘﾝｸﾞ
2090

4000
電力

3500
3000

水素

2500
2000

ガス

1500
1000

バイオ燃料

500
02010

2030

2050

シェアリングシナリオ

標準シナリオ

注：直接排出(Tank to Wheel)

2070
シェアリングシナリオ

シェアリングシナリオ

2030
2050
標準シナリオ

標準シナリオ2010

シェアリングシナリオ

0

道路交通部門の最終エネルギー消費量（特段の気候変動対策無し）

標準シナリオ2000

最終エネルギー消費 [Mtoe/yr]

エネルギー起源CO2排出量 [Mtoe/yr]

24

2100

石油系燃料

バイオマス(固体)石炭５．ネガティブエミッション技術、SRMによるリスク対応

バイオマスCCS（BECCS）によるリスク対応
26

BECCS利用の有無によって排出経路、CO2限界削減費用に大きな差異あり。
⇒ 本当に正味ゼロや正味ネガティブ排出のような排出削減が求められれば、BECCSの効果は大きい可能性あり。

2075年のバイオマス供給量は200EJ（=約4800Mtoe）を超えるような量
オランダPBL IMAGEモデルによる推計
出典）D.P. van Vuuren et al., 2013

こういったBECCS依存のシナリオに対して、
例えば、R.Pielkeは、「IPCCのシナリオ分析
では、2℃目標を達成するためにBECCSが中心的な役割を果たすこととされている。モデルにおいて大量のBECCSを想定する結果、より野心的な目標を達成するためのオプションが拡大することになる。モデルの世界で非現実的なオプションが創出され、緩和政策の実効性の欠如を覆い隠しており、大規模なBECCSはスターウオーズのライトセイバーのようなサイエンスフィクションだ」と批判している。

二酸化炭素直接回収（DAC）によるリスク対応
27

ネガティブ排出技術の比較（削減量、コスト、エネルギー、水、土地）- DACはBECCS同様にネガティブ排出を実現できるため、特に正味ゼロに近い排出や正味ネガティブ排出時には有用なオプションの一つになる可能性あり。
- DACはエネルギー消費量が多くコストも高いと考えられているが、BECCSや植林・再植林（AR）よりも土地面積と水使用量は少なく済むため、食糧生産との土地競合の問題や生物多様性への悪影響を抑制できる可能性あり。
- CO2回収に関して物理的上限がない特長あり。
- 厳しい排出削減目標下では、DACオプションが有る
場合には、通常の緩和技術による排出削減が緩やかになり、CO2限界削減費用上昇を抑制するなどの効果も推計されている。
AR: afforestation and reforestation
EW: enhanced weathering
SCS: soil carbon sequestration
出典）Smith, 2016

統合評価モデルWITCHによるDACの評価（2100年に490 ppm CO2e制約下）
出典）Chen and Tavoni, 2013

GHG排出量

限界削減費用太陽放射管理（SRM）によるリスク対応
28

SRMの特質
即効的

比較的安価

不完全（副作用など）

DACよりも副作用等の懸念が大きく、かつ海洋酸性化を直接的に抑制できないものの、気温上昇リスクに対する最終的なリスク対応策としてSRMオプションを保有しておくことで、気候変動の不確実性に対する多重的なリスク管理を実施できる可能性もある。
出典）Solar Feeds

SRMのオプション価値

気候感度の不確実性（～2050年）を踏まえた+2.5℃（2100年）目標下の世界CO2排出パス

SRMの直接効果
出典）Arino et al., PNAS (2016)

６． まとめまとめ30♦ 気温安定化のためには、世界のCO2排出量を正味でゼロにする必要あり。

（ゼロ排出技術、正味で負の排出にできるような技術の役割）♦ 一方、気候変動に関わる様々な不確実性が存在。気候変動推計、影響被害の不確実性は大きい。更には、気候変動緩和についても、技術的、政治的、社会的な制約等により緩和費用は大きく異なり得る。
♦ 様々な不確実性をよく理解した上での総合的なリスクマネージメントは重要♦ 各種の温暖化対策技術のコスト、ポテンシャル、どういった場面で重要な役割を果たし得る技術なのか、等を見極め、それぞれの技術の活用を考えることは重要♦ 低炭素排出エネルギー供給・利用の温暖化対策技術開発は重要♦ ただし、イノベーションは様々な技術等の新たな繋がりで生まれる。

直接的な温暖化対策技術ではない技術の進展が新たな結合を生み、社会を変化させ、大きな温暖化対策になる可能性もある。一見、エネル
ギー、温暖化対策技術と認識されないような様々な技術の開発・発展、それを促す政策措置も重要