住宅および事務所ビルにおける温暖化対策の 2050 年までの予測
伊香賀俊治（慶應義塾大学）
e-mail：ikaga@sd.keio.ac.jp

摘要住宅については、
気候条件と都市規模のバリエーションを考慮して選定した札幌市、宇都宮市、広島市、那覇市の 4 都市を対象とし、未来社会像として、シナリオ A（都市集中型社会）、とシナリオ B（地方分散型社会）とシナリオ A および B の中間のシナ
リオ M において、2050 年における住宅居住時の CO2 排出量を 1990 年に比べて概ね70％削減するために、電力事業者の対策（電力の CO2 原単位改善）を前提とした上で、住宅の断熱性能向上、高効率家電製品の買い替え促進、省エネ型ライフスタイルへの変革をどの程度行えばよいかを検討した。
事務所ビルについては、運用時の CO2 排出量に加えて、新築時、改修時の CO2 排出量を加えた 47 都道府県ごとの CO2 排出量を 2050 年まで予測した。未来社会像として、シナリオ A、シナリオ B、シナリオ M について、2050 年における事務所ビル
からの CO2 排出量が 1990 年に比べて概ね 70％削減を達成するために、省エネルギー
対策、長寿命化対策、エコマテリアル採用をどの程度行えばよいかを検討した。電力
事業者の対策として、電力の CO2 原単位が 2005 年以降変化しないシナリオと経済産業省の超長期エネルギー技術ロードマップに基づくシナリオを想定した。
キーワード：業務用建築、戸建住宅、集合住宅、省エネ家電、断熱強化、
ライフスタイル

1．はじめに

2．住宅からの CO2 排出量の 2050 年までの予測

住宅および業務用建築の運用に伴う CO 2 排出量（民生家庭部門＋民生業務部門の CO2 排出量）に、新築工事と改修工事に伴う CO2 排出量（建築資材・設備機器製造、流通を含む）を加えた、いわゆる建築関連 CO2 排出量は、1990 年度における日本の総 CO2 排出量（11.4 億 t-CO2）の 38％を占めている。2005 年度には、我が国の総 CO2 排出
量が 13 億 t-CO2 まで 14％増大する中で 41％まで
構成割合が増大した。2050 年までに世界の CO 2
排出量を 50％削減し、我が国の CO 2 排出量を60％～ 80％削減しようとする中で、建築分野の果たすべき役割は大きい。
このような背景の中で、住宅および事務所ビルからの総 CO 2 排出量を 2050 年まで予測し、2050 年における CO2 排出量を 1990 年に比べて概ね 70％削減するために、どのような対策を行う必要があるかを検討した。なお、電力事業者の対策として、電力の CO2 原単位が 2005 年以降変化
しないシナリオと経済産業省の超長期エネルギー
技術ロードマップに基づくシナリオを想定した。

2.1 推計方法
住宅のエネルギー消費量の計算フローを図 1に示す。都道府県／都市別、7 家族類型別（①高
齢単独世帯、②その他単独世帯、③高齢夫婦のみの世帯、④その他夫婦のみの世帯、⑤夫婦と子から成る世帯⑥ひとり親と子から成る世帯、⑦その他の世帯）に、
（1）
暖冷房、
（2）
給湯、
（3）
その他（冷
蔵庫、厨房、娯楽情報、家事衛生、照明）を分けて計算する。
2.1.1 暖冷房用エネルギー消費量2），3）
戸建住宅および集合住宅の標準モデル図面
4）について、住宅用熱負荷計算ソフト SMASH を利用し、A．暖房／冷房デグリーデー、B．熱損
失係数、D．設定室温、E．暖冷房時間）を説明変数とする暖房／冷房負荷算出用重回帰式を作成した。この重回帰式を用い、図 1 に示す手順で暖冷房負荷を求め、暖冷房用燃料構成と暖冷房機器の COP（Coefﬁcient of Performance：成績係数）
から暖冷房用エネルギー消費量を算出した。なお、
空調換気扇の電力消費量もここに算入した。
1）『地球環境』
12：191－199：191－199
191－199－199
199（2007）（2007）
Printed in Japan

2007 AIRIES191

伊香賀：住宅および事務所ビルにおける温暖化対策の2050年までの予測

㧔㧕

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，
，

㧔㧕

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，

図 1�������������������������
��������������������������
住宅エネルギー消費推計マクロモデルの計算フロー．

2.1.2 給湯用エネルギー消費量
給湯用エネルギー消費量の計算フローを図 1に示す。使用量原単位および利用温度には、空気調和・衛生工学会（以下、空衛学会）の生活スケジ5）ュール自動生成プログラム を利用した。給湯使
用行為頻度テーブル、世帯数、各月平均水道水温から給湯負荷を求め、燃料別分担と給湯機器のCOP から給湯用エネルギー消費量を算出した。
2.1.3 その他のエネルギー消費量
冷蔵庫厨房・娯楽情報・家事衛生・照明用など、
その他のエネルギー消費量の計算フローを図 1に示す。空衛学会の生活スケジュール自動生成プ
5）
ログラム を利用し、家族類型別に各家電機器の電力消費量日積算値を設定した。日積算値に日数および世帯数を乗じて、その他のエネルギー消費量を算出した。

192

2.1.4 太陽熱利用量の計算
県庁所在都市ごとに、南傾斜 20 度、南垂直面、
最適角度別の単位集熱器面積あたりの年間太陽熱集熱量をデータベースに組み込んだ。戸建住宅、集合住宅別に、集熱器設置角度と普及率を入力して算出する。
2.1.5 太陽光発電量の計算
太陽光発電量も太陽熱利用と同様に、県庁所在
都市ごとに、南傾斜 20 度、南垂直面、最適角度
別の単位発電容量あたりの年間発電量をデータベースに組み込んだ。戸建住宅、集合住宅別に、太陽光発電パネルの設置角度と普及率を入力して算出する。
2.1.6 世帯数将来推計の設定
都道府県別の家族類型別世帯数推移推計データには、2025 年までは（独）国立社会保障・人口問

地球環境 Vol.12 No.2

題研究所の将来推計値 を引用し、それ以降（2025～ 2050 年）は脱温暖化 2050 年プロジェクトシナ
7）
リオチームの推計データ を利用した。本稿では、札幌市、宇都宮市、広島市、那覇市の 4 都市が属する北海道、栃木県、広島県、沖縄県の世帯数将
来推計値を、シナリオチームが提示したシナリオ
A とシナリオ B の中間的な値として設定した上で、現状の対象都市の人口とそれが属する道・県の人口比を不変と仮定して算出した。
2.2 結果 ･ 考察
2.2.1 札幌市の住宅 CO2 排出量の将来推計
札幌市の家族類型別世帯数は、図 2 に示すよ
うに、2005 年に 1990 年比 15％増となるのをピークに減少に転じ、2050 年には 1990 年比 23％減まで減少し続ける。
この世帯数データ等に基づき、札幌市内の住宅のエネルギー使用用途別 CO2 排出量を 2050 年まで予測した結果を図 3 に示す。電力の CO 2 原
単位が 2005 年以降変化しないとして、すなわち電気事業者の対策を含まず、住宅での対策が自然体ケースの場合の CO2 排出量は、2010 年には1990 年比 25％増となり、2050 年にも 27％までしか削減されない。これに対して、2050 年における電力の CO2 原単位が 0.12 kg-CO2/kWh まで削減されるとした経済産業省超長期エネルギー技術
ロードマップに基づくケースでは、2010 年には1990 年比 21％増、2050 年には 50％減となる。さらに、表 1 に示すような住宅での対策を強化したケースでは、2010 年には 1990 年比 6％増に抑えられ、2050 年には 69％まで削減できるという結果が得られた。
2.2.2 宇都宮市の住宅 CO2 排出量の将来推計
宇都宮市の世帯数の将来推計結果を図 4 に示す。2020 年に 1990 年比 35％増になるまで増大を続け、2050 年においても 1990 年比 23％増に留ま
っている。
6）

900,000
800,000

この世帯数データ等に基づき、宇都宮市内の住宅の用途別 CO 2 排出量を 2050 年まで予測した結果を図 5 に示す。電気事業者の対策を含まず、住宅での対策が自然体ケースの場合の CO 2
排出量は、2010 年には 1990 年比 41％増とな
り、2050 年にも 18％増に留まっている。一方、2050 年の電力の CO2 原単位が 0.12 kg-CO2/kWhまで削減されるとしたケースでは 2010 年には1990 年比 35％増、2050 年には 30％減までには改善される。さらに、表 1 に示すような住宅での対策を強化したケースでは、2010 年には 1990 年
比 18％増に抑えられ、2050 年には 56％削減できるという結果が得られた。
2.2.3 広島市の住宅 CO2 排出量の将来推計
広島市の世帯数の将来推計結果を図 6 に示す。
この世帯数データ等に基づき、広島市内の住宅からの CO2 排出量を 2050 年まで予測した結果を
図 7 に示す。電気事業者の対策を含まず、住宅での対策が自然体ケースの場合の CO2 排出量は、
2010 年には 1990 年比 24％増となり、2050 年にも 45％削減となる。これに対して、2050 年における電力の CO2 原単位が 0.12 kg-CO2/kWh まで削減されるとしたケースでは 2010 年には 1990 年
比 18％増、2050 年には 55％減までには改善される。さらに、表 1 に示すような対策を強化したケースでは、2010 年には 1990 年レベルに抑えられ、2050 年には 73％減まで削減できるという結果が得られた。
2.2.4 那覇市の住宅 CO2 排出量の将来推計
那覇市の世帯数の将来推計結果を図 8 に示す。
2010 年に 1990 年比 42％増となり、2045 年まで増大し続け、2050 年でようやく減少に転ずるが1990 年比 64％増となる。
この世帯数データ等に基づき、那覇市内の住宅からの CO2 排出量を 2050 年まで予測した結果を
図 9 に示す。電気事業者の対策を含まず、住宅での対策が自然体ケースの場合の CO2 排出量は、
2010 年には 1990 年比 45％増となり、2050 年に

]

- 23㸣
CO2/

]

700,000
600,000
500,000
400,000

4.0
3.5

2010

2050

100%

+ 25
+ 21
+6

- 27
- 50
- 69

90%

[

40%

1.5

100,000
2000

2010

2020

2030

2040

ᖺ
2050

図 ��������������������
2�������������������
札幌市の家族類型別世帯数の将来推計．

70%
50%

2.0

200,000

80%
60%

2.5

300,000

0
1990

4.5

3.0

CO2

[

191－199（2007）

30%

1.0

20%

0.5

10%

0.0
1990 2000 2010

ᖺ2020 2030 2040 20500%

図 �����������
3����������
札幌市の住宅 CO
��2 排出量の推移（対策強化ケース）．

193

伊香賀：住宅および事務所ビルにおける温暖化対策の2050年までの予測

表 1�����������������
������������������
����������������
2050 ������������
年における住宅からの CO
��2 排出量を概ね 1990������
年比����������������������
�� 70��������������������
����������������������
％削減を達成するための省エネルギー対策．
省エネルギー対策の内容
新築住宅の断熱強化（2020
2020 年までにすべての新築住宅が次世代省エネ基準を満たすものとした）
暖冷房

既存住宅の断熱強化（20052005 年以降、毎年全住宅の 1.0％が次世代省エネ基準を満たすように断熱改修されるもの％が次世代省エネ基準を満たすように断熱改修されるものとした）
省エネエアコンへの買替促進（20202020 年時点で全世帯平均の暖房 COP が 3.0 から 6.0 へ、冷房 COP が 4.0 から 6.0
へ、20502050 年時点で全世帯平均の暖房 COP が 4.0 から 8.0 へ、冷房 COP が 6.0 から 8.0 へ向上するものとした）灯油式から電気式の暖房機器への買換促進（20052005 年を基準として、電化率が 2020 年に 1.5 倍、2050
2050 年 3 倍になるものとした）暖房室温を 2℃下げ、下げ、冷房室温を 1℃上げる省エネ行動上げる省エネ行動（20202020 年までに全世帯の 30％で実行され、％で実行され、以降横ばいとした）
暖房及び冷房の延べ運転時間を 25％短縮する省エネ行動％短縮する省エネ行動（20202020 年までに全世帯の 30％で実行され、％で実行され、以降横ばいとした）
電気温水器からヒートポンプ給湯機への買替促進（20202020 年時点までに完了、また、2050
2050 年までに COP6.0 に向上するものとした）

給湯

潜熱回収型給湯機への買替促進（2020
2020 年時点までに完了、熱効率は 1.2 倍に向上するものとした）灯油式から電気式の給湯機器への買換促進（20052005 年を基準として、電化率が 2020 年に 1.5 倍、2050
2050 年 3 倍になるものとした）省エネ行動の普及（①給湯温度を①給湯温度を
給湯温度を 1℃下げる、②入浴回数を減らす。風呂給湯量を減らす。節水シャワーヘッド
下げる、②入浴回数を減らす。風呂給湯量を減らす。節水シャワーヘッド②入浴回数を減らす。風呂給湯量を減らす。節水シャワーヘッド
入浴回数を減らす。風呂給湯量を減らす。節水シャワーヘッド
を使用する、③洗顔と炊事で湯を使うのを減らす。夏の洗顔・炊事には水を使うなどの省エネ行動が③洗顔と炊事で湯を使うのを減らす。夏の洗顔・炊事には水を使うなどの省エネ行動が洗顔と炊事で湯を使うのを減らす。夏の洗顔・炊事には水を使うなどの省エネ行動が 2020 年には全世帯の 50％で実行され、以降横ばいとした）％で実行され、以降横ばいとした）家電製品

省エネ型冷蔵庫への買替促進（20052005 年を基準として、20202020 年には 60％、2050％、20502050 年には 70％、冷蔵庫の電力消費量％、冷蔵庫の電力消費量が削減されるとした）
省エネ型テレビへの買替促進（20052005 年を基準として、20202020 年には 50％、2050％、20502050 年には 75％、テレビの電力消費量％、テレビの電力消費量が削減されるとした）
省エネ行動の普及（①不使用時に家電のコンセントを抜く、②風呂の残り湯を洗濯に使う、③洗濯をまとめ洗い①不使用時に家電のコンセントを抜く、②風呂の残り湯を洗濯に使う、③洗濯をまとめ洗い
不使用時に家電のコンセントを抜く、②風呂の残り湯を洗濯に使う、③洗濯をまとめ洗い②風呂の残り湯を洗濯に使う、③洗濯をまとめ洗い
風呂の残り湯を洗濯に使う、③洗濯をまとめ洗い③洗濯をまとめ洗い
洗濯をまとめ洗いする。スピードコースで洗濯する、④廊下･浴室･洗面所の白熱灯から電球型蛍光灯に交換する、⑤温水洗浄便座④廊下･浴室･洗面所の白熱灯から電球型蛍光灯に交換する、⑤温水洗浄便座
廊下･浴室･洗面所の白熱灯から電球型蛍光灯に交換する、⑤温水洗浄便座･浴室･洗面所の白熱灯から電球型蛍光灯に交換する、⑤温水洗浄便座
浴室･洗面所の白熱灯から電球型蛍光灯に交換する、⑤温水洗浄便座･洗面所の白熱灯から電球型蛍光灯に交換する、⑤温水洗浄便座
洗面所の白熱灯から電球型蛍光灯に交換する、⑤温水洗浄便座⑤温水洗浄便座
温水洗浄便座のふたを閉める。温度設定を季節に合わせて調整するなどの省エネ行動が 2020 年には全世帯の 50％で実行され、％で実行され、以降横ばいとした）

太陽
熱・光

太陽熱給湯の普及（戸建住宅で 4 m2/ 戸、集合住宅で 2 m2/ 戸の太陽熱給湯器が 2020 年までに戸建で 20％、集合％、集合住宅で 2％、2050％、20502050 年までに戸建で 40％、集合住宅で％、集合住宅で 4％まで普及するものとした）％まで普及するものとした）
太陽光発電（戸建住宅で 4 kW/ 戸、集合住宅で 0.5 kW/ 戸の太陽光発電が 2020 年までに戸建で 10％、集合住宅％、集合住宅で 1％、2050％、20502050 年までに戸建で 20％、集合住宅で％、集合住宅で 2％まで普及するものとした）％まで普及するものとした）

注：上記のほか、20052005 年以前の電力の CO2 原単位は全国全電源平均値を用いた。2005
2005 年以降は 2005 年実績値（0.425
0.425
kg-CO2/kWh））を固定したシナリオと、超長期エネルギー技術ロードマップにおける予測値（2030
2030 年：0.27
0.27 kg-CO2/
kWh、2050、2050
2050 年：0.12
0.12 kg-CO2/kWh））を採用したシナリオの 2 ケースを想定した。
200,000

500,000]+ 23㸣

180,000[]

350,000

120,000

300,000

100,000

250,000

80,000200,000

60,000150,000

40,000100,000[

140,000

50,00020,000
2010

2020

2030

2040

2050

0.7

2050ᖺ

+ 41㸣
+ 35㸣
+ 18㸣

+ 18㸣
- 30㸣
- 56㸣

0.6

90%
80%
70%

2020

2030

2.0
1.8
1.6
1.4

60%

2010ᖺ

2050ᖺ

+ 24㸣
+ 18㸣
- 0㸣

- 45㸣
- 55㸣
- 73㸣

80%
70%

40%

30%

30%

0.2

0.6

20%

0.4

20%

0.1

10%

0.2

10%

0.0
ᖺ
1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

0%

0.0
ᖺ
1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

0%

[
0.3

図 5�����������
������������
宇 都 宮 市 の 住 宅 C
��O 2 排 出 量 の 推 移（対策強化ケース）
．

[

50%

0.8

40%

2050

90%

60%

50%

2040

100%

1.0

0.4

194

2010

1.2

0.5

CO2

100%

CO2

]
CO2/

0.8

2010ᖺ

ᖺ

2000

図 ��������������������
6�������������������
広島市の家族類型別世帯数の将来推計．
]

2000

図 4�������������������
��������������������
宇都宮の家族類型別世帯数の将来推計．
0.9

0
1990

ᖺ

CO2/

0
1990

- 12㸣

450,000
400,000

160,000

図 �����������
7����������
広島市の住宅 CO
��2 排出量の推移（対策強化ケース）．

地球環境 Vol.12 No.2]

160,000+ 64㸣

140,000[

120,000
100,000
80,00060,00040,00020,000
0
1990

ᖺ

2000

2010

2020

2030

2040

2050

CO2/

]

図 ��������������������
8�������������������
那覇市の家族類型別世帯数の将来推計．
0.5
0.4

2010ᖺ

2050ᖺ

+ 45㸣
+ 28㸣
+ 20㸣

+ 61㸣
- 25㸣
- 56㸣

0.3

100%
90%
80%
70%
60%

[

50%
0.2

40%

CO2

30%
0.1

20%
10%

0.0
1990 2000 2010 2020 2030 2040 20500%

図 �����������
9����������
那覇市の住宅 CO
��2 排出量の推移（対策強化ケース）．

は 61％増となる。2050 年における電力の CO 2
原単位が 0.12 kg-CO2/kWh まで削減されるとしたケースでは、2010 年には 1990 年比 28％増、2050 年には 25％減までには改善される。さらに、
表 1 に示すような対策を強化したケースでは、2010 年には 1990 年比 20％増、2050 年には 56％削減できるという結果が得られた。
3．事 務所ビルの CO 2 排出量の 2050 年までの8），9）
都道府県別推計
3.1 推計方法
予測モデルの概要を図 10 に示す。予測モデル
は以下の 3 つのサブモデルから構成されている。
①床面積に関する予測モデル：ストック／新築／改修床面積を都道府県別に 2050 年まで予測する。
② CO 2 原単位（床面積当りの CO 2 排出量）評価
モデル：低炭素技術の導入による床面積当りの CO2 排出量の削減効果を評価する。
③低炭素技術の導入評価モデル：各低炭素技術について、経済合理的な導入率を評価する。
事務所ビルのストック床面積の公的な予測デー
タは存在しない。そこで、将来推計人口データに基づき、事務所ビルのストック床面積を算出す

191－199（2007）

る。事務所ビルのストック床面積の予測フローを
図 11 に示す。各パラメータを、2050 年の社会像
別（都市集中型社会：シナリオ A、地方分散型社
会：シナリオ B）にそれぞれ適宜推計した（表 2）。
試算した結果を図 12 に示す。
2005 年度までの新築床面積を建築着工統計に基づき推計した。それ以降は、毎年の新築床面積
が事務所ビルの残存率関数に従い減少する一方で、ストック床面積を満たすように毎年の新築
床面積を予測した。また、改修床面積を新築後20 年周期で改修工事が行われると仮定し、毎年の改修床面積を予測した。事務所ビルの CO 2 原
単位は、事務所ビルの規模や所在地の気候、ライフステージによって異なる。そこで、規模別の事務所ビルの標準モデルを設定し、各モデル
ビルに様々な低炭素技術を採用した場合の CO 2
原単位を、規模別、気候区分別、ライフステージ別に算出しデータベースを作成した。事務所ビルモ
2
デルは規模別に 3 種類設定し、それぞれ 2,000 m
2
2
未満、2,000 ～ 9,999 m 、10,000 m 以上のビルの代表的規模とした。
「 官庁施設の環境保全性に10）関する基準」 に基づき、CO 2 削減効果が大きい
低炭素技術を選定した（表 3）。新築・改修時のCO 2 排出量の評価には、建物の LCA（Life Cycle
11）
Assessment）ツール を用いた。運用時の CO2 排
出量の評価には、空調に関してビル空調熱源経済12）
性評価プログラム FACES を、空調以外に関しては省エネルギー法に基づく設備のエネルギー消費係数 CEC（Coefﬁcient of Energy Consumption）の計算基準を用いた。
規模別、気候区分別、ライフステージ別、低炭素技術別に CO 2 原単位を算出した。各低炭素技術の導入率は経済性に強く影響され、導入率と投資回収年数の関係は選好関数で表されることが知られている。また、投資回収年数に影響を与える
初期単位コストは累積生産量が増加するほど低下し、その関係は学習曲線として表される。選好関
数と学習曲線に基づき、各低炭素技術の導入率を規模別、新築・改修時別に予測した。
3.2 予測条件
ストック床面積は、
将来の社会像別シナリオ（シ
ナリオ A：都市集中型、
シナリオ B：地方分散型）、
および中間シナリオ M の 3 ケースを想定する。
電力 CO2 原単位に関しては、2 章に示した住宅における推計と同様に、2005 年以降の電力の CO 2
原単位を 2005 年度実績値（0.425 kg-CO2/kWh）に固定したケースと、経済産業省超長期エネルギ
ービジョンに示された値（2050 年：0.12 kg-CO2/kWh）を採用したケースを想定する。

195

伊香賀：住宅および事務所ビルにおける温暖化対策の2050年までの予測

表 2���������������������
オフィス人口に関する各パラメータの根拠���������������������
．

図 10予測モデルの概要．

[m2]

[m2/

環境省「脱温暖化 2050 プロジェ
生産人口クト」における将来推計人口デー（15 ～ 64 歳の人口）タ．
（シナリオ A・B 共通）．
（シナリオ
第 3 次産業従業者率 GDP 成長率と同じ比率で増加し（生産人口のうち，， ていくと仮定．
．
第 3 次産業従業者の （シナリオ A：2％/年，，シナリオ B：
占める割合）
１％/年）[

オフィスワーカー率（第 3 次産業従業者数 2 0 0 5 年 時 点 で の 値 を 固 定 ．
のうち，オフィス人口，オフィス人口
オフィス人口 （シナリオ A・B 共通）の占める割合）

]

]
[

[

[m2 /

生産人口の昼間移動率
2005 年時点での値を固定．
（人口を昼間人口に（シナリオ A・B 共通）
変換する係数）]

在宅勤務率
シナリオ A：2020 年に約 10％で％でで（オフィス人口のうち，， 安定．
．
在宅勤務者数のシナリオ B：2050 年に約 30％に占める割合）
達成すると仮定．
．

]

[

]

]

[m2]

オフィスワーカー
一人当りのストック
床面積

現状の微増傾向が 2020 年まで続き，
，24.9m2/ 人で安定すると仮定．
．

規模別構成比（床面積ベース）

小 規 模 ク ラ ス（ ～ 1 , 9 9 9 m 2 ）：51.1％,％,,
中規模クラス（2,000 ～ 9,999 m2）
：
26.4％
％
大規模クラス（10,000 m 2 ～）：
22.5％
％

[m 2]

図 11
[

事務所ビルのストック床面積の予測フロー．

m2]

6
5
4
3
2
---- -

1
0

1970

1980

1990

2000 2010

2020

2030

2040

2050ࠉ
ᖺ

図 ����������������
1���������������
2 事務所ビルのストック床面積
�����
（全国）．

3.3 推計結果
表 3 に示す低炭素技術が導入されないケース（自然ケース）および、2008 年から各低炭素技術が導入率に基づき導入されるケース（対策ケース）
について試算した。
3.3.1 事務所ビル起因 CO2 排出量（全国）
図 13、図 14、表 4 に、事務所ビル起因 CO2 排出量の予測結果を示す。ストック床面積は両者とも中間シナリオを採用し、電力 CO 2 原単位に関しては、図 13 が 2005 年度実績値を固定、図 14がロードマップの予測値を採用している。また、
図 13 に示すように、対策ケースにおける 2050 年の CO2 排出量は 1990 年比で 65％の削減が可能である。一方、自然ケースにおいても 42％削減されている。これは 1990 年の新築床面積が非常に大きく、自然ケースにおいても新築床面積が減少するためである。図 14 に示すように、電力 CO2

196

原単位が大幅に改善された場合、対策ケースでは78％の削減が可能である。また、ストック床面積、電力 CO 2 原単位の各ケースを組み合わせた場合における予測結果も表 4 に示す。
各低炭素技術による CO2 削減量の内訳を図 15に示す。削減効果が大きい対策は、長寿命化（2050 年時の総削減量の 40％）、照明方式（同28％）、熱源方式（同 17％）である。特に、長寿命化による削減効果が大きいが、対策開始から効果が表れるまでには約 20 年間を要するため、削減
目標達成に向けて早急に取り組む必要がある。
図 16 には、社会環境変化および低炭素技術のCO2 削減への貢献度を示す。在宅勤務者の増加やサービス産業化による削減量への影響が比較的大きいため、これら社会環境変化の不確実性を踏まえ、精度良く予測することが重要である。
3.3.2 事 務所ビルの運用 CO 2 排出量（都道府県別）
2050 年の事務所ビル運用時の CO2 排出量を、
都道府県別・社会像別に予測した結果を図 17 に示す（電力 CO2 原単位：ロードマップの予測値、建築の対策ケース）。全国的にシナリオ A よりもシナリオ B の方が CO 2 排出量は小さく、その傾
向は東京都を代表とする都市部で顕著に表れている。都市部における事務所ビル運用時 CO 2 排出量は、社会像の違いの影響を強く受けることが示唆された。

地球環境 Vol.12 No.2

191－199（2007）

表 3�����������������
2050 年における事務所ビル CO2 排出量を概ね 1990 年比 70％削減を達成するための低炭素技術�����������������
．
規模
長寿命化

新築対策

階高のゆとり3.8 m

4m

天井高のゆとり

2.6 m

2.8 m

2,900 N/m2

4,500 N/m2

十分な耐久性

建築基準法に定めらた基準

同 50％増外壁の高断熱PAL：

PAL：

床荷重のゆとり

外皮性能

標準

窓・ブラインド
高効率照明

高効率熱源

熱源方式

全

300 ～ 320 MJ/年・m

225 ～ 240 MJ/年・m2

平均 COP：2.5（～～ 2020 年））平均 COP：4.5（2021
2021 年～））平均 COP：6.0

2

EHP ビルマルチ

小中

氷蓄熱の導入に伴い、 （～～ 2020 年））平均 COP：1.2
高効率 HP へのリプレイス （20212021 年～））平均 COP：1.6
有平均 COP：0.9

大

無

全熱交換機

全

無

有

←

制御方式

大

CAV

VAV

←

外気量制御

全

無

有

←

空調方式

大

標準

タスク＆アンビエント方式

←

標準

←

無

（～
～ 2020 年））電力消費量 20％減
（2021
2021 年～））電力消費量 50％減
有

無

有

←

交流帰還

交流 VVVF←

初期照度補正

全

昼光制御
エレベータ

制御方式

全

40

←

10

10

2

2

20

2000

2010

2020

2030

2040

0

2050ᖺ

図 ������������
13����������
事務所ビル起因 ��
CO2 排出量の予測結果．

（ストック床面積：����������
中間シナリオ，���������
電力��
CO
��2 原単位：�
2005 年度実績値固定）��������

1990

2000

2010

2020

2030

2040

-78%

30

20

1990

-68%

t-CO2/-65%

t-CO2/

-42%

40

30

0

←

ガス吸収式冷温水

大

高効率照明
照明方式

←

氷蓄熱
熱搬送方式
空調方式

全

改修対策

2050ᖺ

図 14�����������
�������������
事務所ビル起因 ��
CO2 排出量の予測結果．

（ストック床面積：� ���������
中間シナリオ，電力����
CO2 原単位：
ロードマップの予測値）
�����������

表 ���������
4��������
検討シナリオと������������������������
2020������������������������
��������������������
年および 2050����������������
年時の事務所ビル起因������������
��
CO2 排出削減率．

No.

未来社会
シナリオ

A1
A2

シナリオ A

B1
B2
M1
M2

シナリオ B
シナリオ M

検討シナリオ
電力部門シナリオと CO2 原単位（kg-CO
kg-CO-CO
CO2/kWh））
1990 年
2020 年2050 年

CO2 排出量削減率（19901990 年＝ 100％）％）
自然体ケース
建築対策ケース2020 年2050 年
2020 年2050 年

1
2

2005 年以降固定
超長期ビジョン

0.421
0.421

0.390
0.315

0.390
0.120

－ 12％
％
－ 26％
％

－ 34％
％
－ 63％
％

－ 12％
％
－ 26％
％

－ 46％
％
－ 64％
％

1

2005 年以降固定

0.421

0.390

0.390

－ 23％
％

－ 50％
％

－ 23％
％

－ 69％
％

2

超長期ビジョン

0.421

0.315

0.120

－ 36％
％

－ 72％
％

－ 35％
％

－ 81％
％

1
2

2005 年以降固定
超長期ビジョン

0.421
0.421

0.390
0.315

0.390
0.120

－ 18％
％
－ 31％
％

－ 42％
％
－ 68％
％

－ 18％
％
－ 31％
％

－ 52％
％
－ 78％
％

197

伊香賀：住宅および事務所ビルにおける温暖化対策の2050年までの予測

図 15������������
��������������
各低炭素技術による ��
CO2 削減量の推移．
（電力��
CO2 原単位：������������
2005 年度実績固定）�������
0.72

0.8
0.6
0.32

0.4
0.2
0

0.04

-0.2
CO2

0.64

-0.4

-0.22
CO2

図 1�������������
��������������
6 各パラメータ変動の CO2 削減量への貢献度．

4．おわりに
本稿では、札幌市、宇都宮市、広島市、那覇市の 4 都市の住宅に関する 2050 年までの推計結果と業務用建築の代表としての事務所ビルの都道府
県別推計結果を紹介した。
現在、住宅に関しては都道府県市町村別の推計を、また、業務用建築に関しては、事務所ビルだ
けでなく、商業施設、教育施設、医療施設、宿泊施設など、すべての業務用建築に関する推計を継続して研究している。これらの研究成果は引き続
き、いろいろな場で紹介する予定である。
謝 辞

0

CO 2

1

2
t-CO 2/3

図 ������������
17����������
事 務所ビル運用時��
��
C O 2 排出量の都道府県別
予測．

引用文献
1） 伊香賀俊治・三浦秀一・外岡 豊・下田吉之・
小池万理・深澤大樹（2005）住宅のエネルギー消

本研究は、平成 16 ～ 18 度環境省地球環境研究推進費、S3「脱温暖化社会に向けた中長期的政策
オプションの多面的かつ総合的な評価・予測・立案手法の確立に関する総合研究プロジェクト（脱温暖化 2050 プロジェクト）（リーダー：西岡秀三
国立環境研究所参与）」、S-3-3「都市に対する中長期的な二酸化炭素排出削減策導入効果の評価（リーダー：花木啓祐 東京大学教授）」による研究成果の一部である。ここに記して謝意を評する次第である。

費量と CO2 排出量の都道府県別マクロシミュレーション手法の開発．日本建築学会技術報告集
22, 263-268.
2） 宇田川光弘（1985）標準問題の提案－住宅用標準問題．日本建築学会，第 15 回熱シンポジウムテ
キスト，pp.23-33．
3） ㈶建築環境・省エネルギー機構（1997.3）住宅の新省エネルギー基準と指針．
4） 建築環境・省エネルギー機構（2000）SMASH for
Windows Ver.2 －住宅用熱負荷計算プログラム－．
5） ㈳空気調和・衛生工学会（2000）SCHEDULE Ver2.0

198地球環境 Vol.12 No.2

191－199（2007）－生活スケジュール自動生成プログラム－．

花木啓祐・津田公平（2007）建築・都市のサステ

6） 国立社会保障・人口問題研究所（2000）日本の世ナビリティに関する研究（その 2），事務所ビル起

帯数の将来推計全国推計／都道府県別推計．

因 CO2 排出量の 2050 年までの都道府県別予測．

7） 環境省（2007）S3「脱温暖化社会に向けた中長期的政策オプションの多面的かつ総合的な評価・予測・立案手法の確立に関する総合研究プロジ
ェクト」
平成 18 年度地球環境研究推進費報告書．

日本建築学会学術講演梗概集，1013-1014．
10）国土交通省大臣官房官庁営繕部（2006.1）グリーン庁舎基準及び同解説．
11）日本建築学会（2006.11）建物の LCA 指針、温暖

8） 新谷圭右・伊香賀俊治・村上周三・花木啓祐・化・資源消費・廃棄物対策のための評価ツール．

津田公平（2007）建築・都市のサステナビリティ

12）東 京 電 力 ・ 中 部 電 力 ・ 関 西 電 力 ・ 日 建 設 計に関する研究（その 1），事務所ビル起因 CO 2 排（ 2 0 0 3 ）ビ ル 空 調 熱 源 経 済 性 評 価 プ ロ グ ラ ム

出量の超長期予測モデルの開発．日本建築学会（FACES）．

学術講演梗概集 , 1011-1012.
9） 川久保俊・新谷圭右・伊香賀俊治・村上周三・（受付 2007 年 12 月 1 日，受理 2007 年 12 月 26 日）

199