漸次的な街区群の再構築によるクオリティストック化と低炭素化の同時実現手法
A consequential reform of street blocks to dually achieve their quality stock making
and low carbonization
森田 紘圭 ・加藤 博和 ・杉本 賢二 ・林
1＊

2

3

良嗣 ・村山 顕人
45Hiroyoshi MORITA 1＊, Hirokazu KATO 2, Kenji SUGIMOTO 3, Yoshitsugu HAYASHI 4 and Akito MURAYAMA 5
大日本コンサルタント株式会社 インフラ技術研究所
名古屋大学 大学院環境学研究科附属持続的共発展教育研究センター3
和歌山大学 システム工学部
4
中部大学 総合工学研究所
5
東京大学 大学院工学系研究科
1
Research Institute of Infrastructure Engineering, Nippon Engineering Consultants Co., Ltd.
2
Education and Research Center for Sustainable Co-Development, Nagoya University
3
Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
4
Institute of Science and Technology Research, Chubu University
5
School of Engineering, The University of Tokyo
1

2

摘

要

土地利用が混在し権利関係が複雑な日本の既成市街地を低炭素型へ転換するためには，再開発など大規模な開発による都市更新は現実的ではなく，地区内の土地・建物
所有者が所有する建物の更新時期を活用して段階的に空間の再構築を誘導していくことが重要となる。本稿では，建築・エネルギー・設備・交通を統合的に扱え，かつ空間デザインを論じるにあたって大きすぎない「街区群」を空間計画の単位として，望ましい将来デザインに向かって漸次的に地区を低炭素化する手法を論じる。研究の手法として，まず計画プロセス全体を通して定量的にモニタリング，進捗評価できるシステムを開発し，それを名古屋都市圏において異なる特性を持つ三つの地区に適用し，その適用可能性と効果を論じた。その結果，空間デザインと環境技術を統合的に進めることが，地域の自立的な低炭素化に必要不可欠であること，人口減少地区では地区レベルでの土地利用方針の検討も街区群の低炭素化に重要な取組となることが明らかとなった。

キーワード：持続可能性，集約型都市，生活の質，地区計画，トリプルボトムライン
Key words：sustainability, intensive urban structure, quality of life,
community planning, triple bottom line

1．はじめに
1.1‌
集約型都市構造実現のための市街地街区群
再編成
日本では高度経済成長期以降の都市化により，面的開発やスプロール化が進行し，古くからの中心市
街地・集落から郊外へと人口の拡散が進んできた。
その結果，既成市街地の魅力低下，インフラ・建物
維持費用の急増，環境負荷の増大が課題となっている。さらに，今後は多くの都市で人口が減少することが予想されており，低密な都市構造のままでは，
環境的にも経済的にもより一層非効率となることが懸念される。
その打開策として，集約型都市構造への転換を掲げる自治体が増加しつつある。その基本的な考え方
は，スプロール化が進んだ環境的にも経済的にも非効率な地区から，利便性の高い都心・近郊部へと人口や都市機能の集約を進めるものである。しかし，これらの自治体においても，人口を集約する地区をどのようにデザインしそれを実現していくべきかについては，十分な議論がされていない。地区の将来
デザインがないまま，単に高層化や高密化によって人口集約のための受け皿を用意しても，日照や景観の悪化，居住スペースの狭小化などにより，居住者

受付；2017 年 8 月 17 日，受理：2017 年 11 月 13 日＊
〒 464-0045 愛知県名古屋市西区名駅 2-27-8，e-mail：morita_hiroyoshi@ne-con.co.jp
2017 AIRIES153

森田ほか：漸次的な街区群の再構築によるクオリティストック化と低炭素化の同時実現手法が享受できる生活の質（QOL：Quality of Life）が悪化するために，人口が集まらない可能性もある。集約型都市構造への転換を着実に進めるためには，それぞれの地区特有の課題や性質に応じて高い生活の質の確保，着実な環境負荷の低減を実現する空間形成を目指すことが重要であるが，地区ごとに多様な課題や特性を有する広域な都市空間において，建物レベルに落とし込んだ計画を論じることは非現実的である。一方で，都市全体の方針を定めるのみでは不十分であり，今後はそれを支える個別地区の空間デザインやプロセスを論じることが必要となる。
1.2 ‌現在の低炭素まちづくりにおける個別技術
支援指向と地区空間デザイン指向
現在，日本における低炭素な都市形成のための取組は，東日本大震災により引き起こされた電力ひっ迫や，新たな環境市場の開拓などを背景に，SmartCity または Smart-Community などとして進められてきている。例えば，経済産業省は平成 23 年度から 27 年度にかけて横浜市，豊田市，けいはんな学
研都市，北九州市を次世代エネルギー・社会システ
1）
ム 実証地域に選定し，積極的に支援を行ってき2）た。内閣官房地域活性化総合事務局 は，環境モデ
ル都市に続く環境未来都市構想を掲げ，被災地域で6 件，その他の地域で 5 件を選定した。国土交通省
は，まち・住まい・交通の創蓄省エネルギー化モデ
3）
ル構築支援事業 を選定し支援を行っている。民間事業者においては，環境技術を積極導入した大都市
再開発や新規住宅地開発を進めている。しかし，これらの取組は，太陽光発電や電気自動車，あるいは
スマートハウスや ICT を活用したエネルギー管理
システムなど，新たな技術の導入が中心である。土地利用や住宅・インフラストックの管理など，市街地の空間デザインに着目した事業や計画は，東日本
大震災における被災地域を除けばほとんど見られない。また，事業が面的な取組である場合であっても，大都市における再開発や新市街地開発がほとん
どであり，既成市街地を対象とした事業は実施されていない。
一方，国は低炭素な集約地区形成支援のため，
2012 年に「都市の低炭素化に関する法律
（通称：エ
4）
コまち法）
」を制定，施行 しており，それに基づき
愛知県長久手市や長野県小諸市などいくつかの自治体が計画策定を行っている。施設や区画整理を対象とした取組に偏ってはいるものの，既成市街地を対象として地区の空間デザインを含めた試みである。
海外に目を向けると，欧州や米国など先進国においても，すでに既成市街地を対象として地区の空間
デザインも包括した取組が始まっている。米国オレゴ ン 州 ポ ー ト ラ ン ド を 中 心 に 取 り 組 ま れ てい る
5）Ecodistrict では，既存市街地を対象として，建物やインフラストラクチュアにかかわるハードウェアと人々や生活行動にかかわるソフトウェアに対して
154

総合的に取り組むプログラムが実施されている。ま6）
た，オランダのアムステルダムにおいても ，既存
市街地を対象に参加型のまちづくりを展開しており，中には，古くからの商店街に対して，その地区の風土を壊さぬよう技術的な導入を進めている地区もある。英国では，個別技術のみではなく，住宅躯
体，地区の空間デザインを含めた総合的なデザイン
7）を ZED（Zero Energy Development） と し て 目 標 とする市街地において，住宅密度別に計画を検討し，その一部が既存市街地で導入されているほか，個別更新を利用して熱導管ネットワークを既成市街地に展開しようという事業も存在している。
1.3 ‌パリ協定実現のための低炭素まちづくり2015 年に COP21 において合意されたパリ協定においては，我が国は 2030 年の GHG 排出削減目標
を 2013 年度比 25.0％削減と約束しており，中でも家庭及び業務その他部門は 30％以上の削減目標を8）
掲げている 。しかし，省エネや再生可能エネルギーなどの技術性能はそれが適用される状況に伴って大きく変化し，現在のように単にそれぞれの技術導入のみを推し進めても，全ての技術が効率的に機能する保証はない。建物やインフラの老朽化が進む中で，低炭素な都市を実現するためには，単に個別技術の普及だけでなく，交通やより広範な面的環境も含めた「街区群」の空間スケールで横断的な低炭素化を推進する必要がある。
さらに，既成市街地型の街区群を低炭素型へ転換するための手法としては，行政や企業・組合等が事業として一斉再開発を行う場合と，地区全体で合意されたルール（地区計画等）に従い，地区内の土地・建物所有者が各建物を更新していく場合とが考えられる。しかし，現在の日本の経済状況や土地制度では，一部の大都市圏における都心部を除き一斉再開
発を進めることは困難であり，地区内の土地・建物
所有者が所有する建物の更新時期を活用して段階的に空間の再構築を誘導していくほかない。その場合，将来デザインの実現には多大な時間がかかり，
その途中段階で環境性能が低下する可能性もある。
目指す将来像が実現された将来の一時点のみならず，それに至るまでの計画プロセス全体を通して評価するとともに，実際にどのようなステップでまちづくりへの取組を進めていくべきか，定量的な根拠をもとにしながら検討することが必要である。
2．研究の方法
2.1 研究の目的と評価方法
上述の都市の課題解決に向けて，本研究では定量的な評価・分析を可能とする地区統合環境性能評価
モデルを開発し，それを用いて特性の異なる三つの街区群について時系列的な評価を行った。開発したシステムには，都市の持続可能性をバランスよく評((((((
tit
t
)
1111
t((
tti0it)iti)i)
llccl)lc)2c))
exp
exp
exp





ffi1i(f1f(itit(,(,tt,ti ,it,ti,ci ,c),c)c)) ((


00exp
2
2




(1)
2
2
2
2

(1)
(1)
(1)
ttii ))llcc))ミュレーションを実施した。
((t2
t2

c cc
c
cc cc
 ffii((tt,,tti0i0,,cc))exp
exp 22

22
(1)
(1)

cc 0
22
cc
  ((t 21ti )  lNo.2
c) 
0
地球環境
Vol.22
153－166（2017）
22fi (t ,なお、滅失率関数における平均寿命tなお、滅失率関数における平均寿命
,
c
)
exp


15)
15)
15)
i なお、滅失率関数における平均寿命

 15)
((
tによる区間残存率
 ti0 )  lc ) 2 
および標準偏差
は、小松
は、小松
は、小松
による区間残存率
による区間残存率
なお、滅失率関数における平均寿命
lclおよび標準偏差cc2c2c1は、小松による区間残存率lclcおよび標準偏差(1)0cおよび標準偏差 c2
2 cexp 

2f2i (t , ti , c)
 (1)
15)
15)
なお、滅失率関数における平均寿命
llccおよび標準偏差cc は、小松および標準偏差は、小松 による区間残存率
なお、滅失率関数における平均寿命
 c2
2による区間残存率
 c
の調査データを用いて設定した。
の調査データを用いて設定した。
の調査データを用いて設定した。
の調査データを用いて設定した。
用いて設定した。
価するため，単に環境的側面からだけではなく，経ミュレーションを実施した。
00 00の調査データを用いて設定した。
の調査データを用いて設定した。
2
2.3 ‌ライフスタイルによるエネルギー消費量推計
済的側面，社会的側面の三つの要素からなるトリプ
15)による区間残存率
なお、滅失率関数における平均寿命 lc および標準偏差c は、小松12）
lc および標準偏差  c 2 は、小松エネルギー消費量は，著者ら による生活スケジュー
ルボトムライン（Triple Bottom Line：TBL）アプロ なお、滅失率関数における平均寿命
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計の調査データを用いて設定した。
9）した。具体的には，「環境」に関する
ルを用いた推計モデルを使用した。具体的には，まずーチを採用
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
12)12)12) の調査データを用いて設定した。
12)エネルギー消費量は、筆者らエネルギー消費量は、筆者らエネルギー消費量は、筆者らによる生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
による生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
による生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
エネルギー消費量は、筆者らによる生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
排出量」，「経済」 統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生指標には「都市活動に伴うCO2 12)12)エネルギー消費量は、筆者らによる生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
エネルギー消費量は、筆者らによる生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールを
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールを
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールを
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールを
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
に関する指標には「市街地維持費用」，そして「社
活スケジュールを得たうえで各時間帯 h における照明・
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールを
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールを
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
hh hh
hh hh
hh hh
hh hh
12) における照明・家電
における照明・家電
における照明・家電
における照明・家電
、冷房
、冷房
、冷房
、暖房
、暖房
、暖房
給湯
給湯
給湯
そ
そ
そ
得たうえで各時間帯
得たうえで各時間帯
得たうえで各時間帯
、冷房
、暖房
給湯
そ
得たうえで各時間帯
エネルギー消費量は、筆者らQ
Qhh 」を用い
QQQ
QQQ
QQQ
QQQ
hhによる生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
会」に関する指標には「QOL（ 生活の質）家電,，そw,iw
iw,i,i
cs

heat


heat
,i,i
e,i,eie,i,i ，冷房
cscs
heat
heat
i
hs
hs
heat
heat
wQ
,i,i ,i,，暖房hs,i,i ，給湯
eQ
cs
heat
hs
heat
12)
hh
hh
h
h
h
h
エネルギー消費量は、筆者らによる生活スケジュールを用いた推計における照明・家電
、冷房
、暖房
給湯
そ
得たうえで各時間帯
における照明・家電
、冷房
、暖房
給湯
そ
得たうえで各時間帯
Q
Q
Q
Q
Q
hh
Qee,,ii
Qcscsheat
QCOP
ww,,iiheaths
heat,i,ihsheat,i,i・暖房
れぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより，冷た。具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールを
・暖房
・暖房
・暖房
や給湯機器のや給湯機器のや給湯機器のれぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房れぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房れぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房や給湯機器のれぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房
COP
COP
COP
COP
COP
COP
COP
i ,i,i
hs,hs,i ,i,icscs,csi,cshs
ihs
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別
・暖房
や給湯機器のれぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房
・暖房や給湯機器のれぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房
COP
COP
COP
COP
・暖房
や給湯機器のエネルギー変換
房システムの全体構成を図1に示す。交通行動や
h
h
h
h
cs
cs,i,i 、暖房 Q hs
hs,i,iエネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
エネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
エネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
エネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
給湯 Qw,i そ
得たうえで各時間帯
h における照明・家電 Qe ,i 、冷房 Qcsheat,ihsheat,ih
効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量
住宅を起源とする環境負荷，インフラ存在量からなにおける照明・家電
得たうえで各時間帯
エネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
エネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
Qeh,i 、冷房hhg,h,csh heat,i 、暖房 Q
ee,h,ehe,h,hgg,hg,Q
、
、
、
ガス消費量
ガス消費量
ガス消費量
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量、
ガス消費量
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量
や給湯機器のれぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房
EC
EC
EC
EC
EC
EC
EC
COPcs ,i ・暖房 COPhs,iECi i iii i iiを算出した。 ee,,hh 、る市街地維持費用はもとより，交通利便性（AC：れぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量
ガス消費量EC
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量
COPcs ,i ・暖房 C
EC
ECii 、ガス消費量
ECigig,,hhの算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮すの算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮すの算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮すの算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮す
エネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合におけAccessibility），居住快適性（AM：Amenity），災害
全性（SS）の各指標によって住民のQOLを評価する。システムの詳細については既往文献
エネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を全性（SS）の各指標によって住民のの算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮すの算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮す
e ,h QOL を評価する。システムの詳細については
全性（SS）の各指標によって住民のQOLを評価する。システムの詳細については既往文献
る場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間でる場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間でる場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間でる場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間で、ガス消費量 ECig ,h の算出方法を
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量
る電力消費量 ECi ，ガス消費量
安全性（SS：Safety
Security）の各指標によって住民
10) 11)
12) 13)にて報告しているため、以下では概略について述べる。
全性（SS）の各指標によって住民のQOLを評価する。システムの詳細については既往文献
10) 11) 12) 13)
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量
QOL を評価する。システムの詳細については既往文献にて報告しているため、以下では概略について述べる。
10)
11)
12)
13)
る場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間でる場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間でECie,にて報告しているため、以下では概略について述べる。
式
（2）
及び式
（3）
に示す。なお，太陽光発電など再生のQOLを評価する。システムの詳細については既の熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となるの熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となるの熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となるの熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となるの算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮す
10) 11) 12) 13)にて報告しているため、以下では概略について述べる。
10），11），12），13）の算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能下では概略について述べる。
の熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となるの熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となるにて報告しているため，以下では可能エネルギーを考慮する場合には，これらから発
往文献ことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定ことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定ことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定ことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定る場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間で概略について述べる。
電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともる場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引く
図-1 地区統合環境性能評価モデルの全体構成ことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定
図-1図-1
地区統合環境性能評価モデルの全体構成ことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定
地区統合環境性能評価モデルの全体構成を行っている。
を行っている。
を行っている。
を行っている。
の熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となる
図-1
地区統合環境性能評価モデルの全体構成
2.2
建物更新シミュレーションに，地区間での熱や電力の融通などを考慮する場合の熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギ
合環境性能評価モデルの全体構成を行っている。
を行っている。
OL を評価する。システムの詳細については既往文献ことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定
hh hh
hh hh には，地区内で融通するエネルギーが全体で 0 とな
現在から将来にわたる時系列で環境性能の評価を
Q
Q
Q
Q
Q
Q
Q
Q
heat
heat
hshs
hs
heat
heat
cs

heat


heat
cscscs
heat,i,i ,i,i
hs
heat,i,i ,i,iee,h,ehe,h,h
hh hh
ことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネル
建物更新シミュレーション
下では概略について述べる。
建物更新シミュレーションhh
建物更新シミュレーション
h
h









EC
EC
EC
Q
Q
Q



EC
Q
を行っている。
eie,i,ii i iiee,Q
i,Q
実施するためには，将来の建物更新状況を予測するることを制約として，時間単位で需要の多い建物と少
Q
Q
(2)
(2)
(2)
(2)
cs
heat
,
i
hs
heat
,
i


e
h
h
,
cs
heat
,
i
hs
heat
,
i


e
h
h
,
COP
COP
COP
COP
COP
COP
建物更新シミュレーション
i ,i,i COP
hs,hs
i ,i,icscs,cs
i,cs
hs
i,hs
 COPEC
ECii  Q
Qee,i,i を行っている。
現在から将来にわたる時系列で環境性能の評価を実施するためには、将来の建現在から将来にわたる時系列で環境性能の評価を実施するためには、将来の建物更新状
現在から将来にわたる時系列で環境性能の評価を実施するためには、将来の建物更新状(2)(2)
必要がある。そのため，本研究では既存の建物が使ない建物でエネルギーの融通量の算定を行っている。
COP
COP
COP
COP
,i,i
環境性能評価モデルの全体構成
現在から将来にわたる時系列で環境性能の評価を実施するためには、将来の建物更新状
Q hcscs,i,i
Qhsh hshsheat
境性能の評価を実施するためには、将来の建物更新状,i
用されなくなる時期について，モンテカルロ法を利況を予測する必要がある。そのため、本研究では既存の建物が使用されなくなる時期につ況を予測する必要がある。そのため、本研究では既存の建物が使用されなくなる時期につECie,h  Qeh,i  csheat,i  況を予測する必要がある。そのため、本研究では既存の建物が使用されなくなる
Qcsh heat,i Qhsh heat,i
e ,h
h
(2)
況を予測する必要がある。そのため、本研究では既存の建物が使用されなくなる時期につ
COP
COP
cs ,i
hs,i
用した更新シミュレーションモデルを構築し予測に、本研究では既存の建物が使用されなくなる時期について、モンテカルロ法を利用した更新シミュレーションモデルを構築し予測に用
555 i  Qe ,i  COP  COP
5EC
いて、モンテカルロ法を利用した更新シミュレーションモデルを構築し予測に用いた。ま(2) （2）
いて、モンテカルロ法を利用した更新シミュレーションモデルを構築し予測に用いた。ま
cs ,i
hs,i
いて、モンテカルロ法を利用した更新シミュレーションモデルを構築し予測に用いた。ま用いた。また，更新後の建物用途・規模は，マクロ55
新シミュレーションモデルを構築し予測に用いた。また、更新後の建物用途・規模は、マクロ的な人口予測に従って需要量（床面積）をた、更新後の建物用途・規模は、マクロ的な人口予測に従って需要量（床面積）を決定し、境性能の評価を実施するためには、将来の建物更新状
た、更新後の建物用途・規模は、マクロ的な人口予測に従って需要量（床面積）を決定し、的な人口予測に従って需要量（床面積）を決定し，た、更新後の建物用途・規模は、マクロ的な人口予測に従って需要量（床面積）を決定し、
Qwh ,i
クロ的な人口予測に従って需要量（床面積）を決定し、個々の敷地における建替は現状の用途地域や地区計画等による更新パターンによg ,h
個々の敷地における建替は現状の用途地域や地区計画等による更新パターンによって設定
5、本研究では既存の建物が使用されなくなる時期につ(3)EC
個々の敷地における建替は現状の用途地域や地区計画等による更新パターンによって設定（3）
個々の敷地における建替は現状の用途地域や地区計
i
個々の敷地における建替は現状の用途地域や地区計画等による更新パターンによって設定
5
COP
途地域や地区計画等による更新パターンによって設定
される。
w
,
i
新シミュレーションモデルを構築し予測に用いた。まされる。
画等による更新パターンによって設定される。
される。
される。
ti0 を説明変数とする建物構造 c の建物更新シミュレーションモデルは、ロ的な人口予測に従って需要量（床面積）を決定し、
2.4 ‌沿道環境を考慮した交通手段分担率の予測
建物更新シミュレーションモデルは，建築年代
ti0 を説明変数とする建物構造
c建築年代
の滅失率関
建物更新シミュレーションモデルは、建築年代
00
沿道環境を考慮した距離別交通手段分担率の予測tcを説明変数とする建物構造の滅失率関
建物更新シミュレーションモデルは、
建築年代
0ic の滅失率関
建築年代14)し、それを用いて 1 年
0
途地域や地区計画等による更新パターンによって設定
ti0 を説明変数とする建物構造cを説明変数とする建物構造
の滅失率関
(
t
,
t
は、建築年代建物更新シミュレーションモデルは、
14)し、それを用いて 1 年ごとのシ
数 tifiを説明変数とする建物構造の滅失率関数
住宅周辺の交通環境の微視的な変化に伴う交通行
i , c) を正規分布関数形を用いて式(1)のとおり設定
f
(
t
,
t
,
c
)
を正規分布関数形を用いて式(1)のとおり設定
数
i
i
0 0
14)
住宅周辺の交通環境の微視的な変化に伴う交通行動の変化の可能性14）14)し、それを用いてし、それを用いて
1 年ごとのシ数 f数(tti, t,i c, )c)を正規分布関数形を用いて式(1)のとおり設定を正規分布関数形を用いて式(1)のとおり設定
1 年ごとのシi (tf,i を正規分布関数形を用いて式14)し、それを用いて 1（1）のとおり設定し，動の変化の可能性を評価するために，距離帯別交通て式(1)のとおり設定
年ごとのシ
ミュレーションを実施した。
ミュレーションを実施した。
13)
13）
0
を用いた。モデルは、目的地を居
距離帯別交通手段分担率予測モデル
ti を説明変数とする建物構造
c の滅失率関、建築年代
それを用いて 1 年ごとのシミュレーションを実施し手段分担率予測モデル を用いた。モデルは，目的
ミュレーションを実施した。
ミュレーションを実施した。
り表現し、各交通手段の分担率曲線の重ね合わせであると仮定し、ア地を居住地からの距離により表現し，各交通手段のた。14)し、それを用いて 1 年ごとのシて式(1)のとおり設定
 ((t  ti0 )  lc ) 2 10 ((t 2ti0 ) 1lc )f2i (t , ti0 ,分担率曲線の重ね合わせであると仮定し，アンケー
0
c
)
exp

 (1)
区群の環境変化に伴う交通手段選択行動の変化を推計したものであり
0
2
f
(
t
,
t
,
c
)
exp


i
 ((tti ((1 1) t lc )ti )2 lc )   (1)
0 i
 c2
2

0
((t  ti0 )  lc ) 2 
c



2
fi (i (tt,,ttii ,,cc))expc  2
c（1）
トを用いて街区群の環境変化に伴う交通手段選択行



f
exp

 (1)
 (1)
2 (1) や交通システムの導入による居住者の交通手段選択の変化を予測するも
2

2

c

c


2 c
c

 動の変化を推計したものであり，居住地周辺の歩道(t  ti0 )clc ) 2  
具体的にはまず、選択可能交通手段集合
 (1)2
 c 2 は、小松 15)による区
なお、滅失率関数における平均寿命
lc および標準偏差M（徒歩、自転車、自動車
や交通システムの導入による居住者の交通手段選択
 c 2 は、小松 15)による区間残存率
なお、滅失率関数における平均寿命 lc および標準偏差
c

2
15)
2 による区間残存率
 cつの群は、小松
なお、滅失率関数における平均寿命
lc および標準偏差s、tp が距離 l を移動するときに交通手段
 c 2 は、小松 15)による区間残存率
命 lc および標準偏差及び標準偏なお，滅失率関数における平均寿命の変化を予測するものである。
 cに分けた場合に個人
および標準偏差は、小松 15)による区間残存率
なお、滅失率関数における平均寿命lcの調査データを用いて設定した。
の調査データを用いて設定した。
15）
p
2
15)
の調査データを用いて設定した。
M（徒歩，は、小松 による区間残存率
命 lc および標準偏差を、式(4)のとおりロジスティック曲線によって近似した。
による区間残存率の調査データを P ( s l )具体的にはまず，選択可能交通手段集合
差 c は，小松の調査データを用いて設定した。

ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
112)
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
エネルギー消費量は、筆者ら
ネルギー消費量推計(4)
P p ( s l )  による生活スケジュールを用いた推計モデルを使エネルギー消費量は、筆者ら12)による生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
ライフスタイルを考慮したエネルギー消費量推計
pp
ルギー消費量推計
12)
1

exp(
c
(
a

l
))
エネルギー消費量は、筆者らによる生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
ss
よる生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジ
12)
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールをエネルギー消費量は、筆者らによる生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
る生活スケジュールを用いた推計モデルを使用した。
pp
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールを
h h ais ：それぞれの交通手段群の分
cs ：距離低減パラメータ、
ここで、
h
h
h
世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールをにおける照明・家電、冷房
得たうえで各時間帯
Q
Qcsh heat,i 、暖房 Qhsh heat,i 給hにおける照明・家電
、冷房
、暖房
給湯
そ
得たうえで各時間帯,
ei
世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールを
Q
Q
Q
Q
h
具体的には、まず統計調査結果から世帯を構成する各個人の時間帯別生活スケジュールを
,
w
i
,

,

,
e
i
cs
heat
i
hs
heat
i
h
h
h
h
h Q 、冷房 Q 距離である。ここで、、暖房 Qhs
給湯そhaispQを平均限界トリップ長と定義する。これは、
h における照明・家電
h給湯
hQ h 得たうえで各時間帯
h Qh
wh,i
heat,ie ,iれぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房
・家電
、冷房
、暖房
そ
COPcs ,i ・暖房 COPhs,i や給・家電、冷房
h cs heat,ihQ得たうえで各時間帯
Qれぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房
Qhsh heatQ・暖房や給湯機器のcs,i、暖房
heat,ihs給湯heat,i Qw,i そ Qw,i
COP
COP
,
e ,i e ,ics heatiにおける照明・家電、冷房、暖房
給湯 Qwh ,i そ
cs
,
i
hs
,
i
Q
Q
Q
h
,

,

e
i
cs
heat
i
hs
heat,i・暖房
や給湯機器のれぞれのエネルギー需要量を算出した。それにより冷房するときに、どの距離まではその交通手段を利用するか（限界距離）
COP
COP
・暖房
。それにより冷房エネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
cs ,i
hs,i
・暖房 ,i や給湯機器のや給湯機器のエネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
た。それにより冷房
COPCOP
cs ,i
cs ,i COPhsCOP
hs,i
れぞれのエネルギー需要量を算出した。
それにより冷房 COPcs ,i ・暖房 COPhs,i や給湯機器のエネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
各交通手段別の平均移動距離とは異なる点に留意が必要である。その上テムに応じてエネルギー消費量を算出した。
ステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量
ECie,h 、ガス消費
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量
ECie,h 、ガス消費量
ECig ,hエネルギー変換効率やエネルギーシステムに応じてエネルギー消費量を算出した。
e ,h
g ,h
e ,h
g ,h
、ガス消費量い場合における電力消費量
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量
e ,hでの距離と地区の土地利用、沿道環境に影響されると想定し、ある交通
ECi ECECi
ECi 、ガス消費量 ECi、ガス消費量ない場合における電力消費量
ECig ,h の算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーの算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮すip
建物間のエネルギー融通を考慮しない場合における電力消費量。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮すECie,h 、ガス消費量 ECig ,hの算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮すした時の a s は式(5)で表されるものとする。
。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮する場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、る場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間で位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間での算出方法を式(2)および式(3)に示す。なお、太陽光発電など再生可能エネルギーを考慮する場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間で位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間での熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体での熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となるには、地区内で融通するエネルギーが全体で0となる
る場合にはこれらに発電量のうち単位時間に消費可能な量を差し引くとともに、地区間で(5)
asp  kp X k   spの熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となる
合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となることを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通ことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定ことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定の熱や電力の融通などを考慮する場合には、地区内で融通するエネルギーが全体で0となるの多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定を行っている。
を行っている。
図 1 地区統合環境性能評価モデルの全体構成．
pを行っている。
ここで、 X ik は地区 i における影響要因 k の説明変数、  ik と  p はパことを制約として、時間単位で需要の多い建物と少ない建物でエネルギーの融通量の算定

 heat,ihPhs,is heat,i

OP

h

h

Q h ,i Qhsheat,iを行っている。
(2)EC e,h QQh h  csQheati(2)ECie,h  Qeh,i cse,iheat,iCOP hscs,iheat,i COP(2)hs,iCOP
Q hcs ,i COPhsQ,i h

Qcsh heat,i Qhsh heat,i
e ,h
h s、t
通手段群
の組み合わせを変えてそれらを重ね合わせることで、距



EC
Q
i
e ,i
COPcs ,i COPhs,i (2)(2)
155

ることができる。なお、説明変数として、徒歩・自転車の選択に係るhQw,i り表現し、各交通手段の分担率曲線の重ね合わせであると仮定し、アンケートを用いて街通環境の微視的な変化に伴う交通行動の変化の可能性を評価するために、住宅周辺の交通環境の微視的な変化に伴う交通行動の変化の可能性を評価するたり表現し、各交通手段の分担率曲線の重ね合わせであると仮定し、アンケートを用いて街住宅周辺の交通環境の微視的な変化に伴う交通行動の変化の可能性を評価するために、
13)化に伴う交通行動の変化の可能性を評価するために、化に伴う交通行動の変化の可能性を評価するために、(3)
ECig ,h 
り表現し、各交通手段の分担率曲線の重ね合わせであると仮定し、アンケートを用いて街を用いた。モデルは、目的地を居住地からの距離によ
距離帯別交通手段分担率予測モデル
COP
13)
13)
13)
w,区群の環境変化に伴う交通手段選択行動の変化を推計したものであり、居住地周辺の歩道
i
を用いた。
モデルは、
目的地を居住地からの距離によ段分担率予測モデル)3)を用いた。モデルは、目的地を居住地からの距
距離帯別交通手段分担率予測モデル
区群の環境変化に伴う交通手段選択行動の変化を推計したものであり、居住地周辺の歩道を用いた。
モデルは、目的地を居住地からの距離によ
距離帯別交通手段分担率予測モデル
を用いた。
モデルは、
目的地を居住地からの距離によ
を用いた。
モデルは、
目的地を居住地からの距離によ
区群の環境変化に伴う交通手段選択行動の変化を推計したものであり、居住地周辺の歩道り表現し、各交通手段の分担率曲線の重ね合わせであると仮定し、アンケートを用いて街通手段の分担率曲線の重ね合わせであると仮定し、アンケートを用いて街
森田ほか：漸次的な街区群の再構築によるクオリティストック化と低炭素化の同時実現手法
や交通システムの導入による居住者の交通手段選択の変化を予測するものである。
り表現し、各交通手段の分担率曲線の重ね合わせであると仮定し、アンケートを用や交通システムの導入による居住者の交通手段選択の変化を予測するものである。
り表現し、各交通手段の分担率曲線の重ね合わせであると仮定し、アンケートを用いて街の重ね合わせであると仮定し、アンケートを用いて街の重ね合わせであると仮定し、アンケートを用いて街や交通システムの導入による居住者の交通手段選択の変化を予測するものである。
区群の環境変化に伴う交通手段選択行動の変化を推計したものであり、居住地周辺の歩道
沿道環境を考慮した距離別交通手段分担率の予測に伴う交通手段選択行動の変化を推計したものであり、居住地周辺の歩道
区群の環境変化に伴う交通手段選択行動の変化を推計したものであり、居住地周辺
具体的にはまず、選択可能交通手段集合
M（徒歩、自転車、自動車、バス・鉄道）を
2
区群の環境変化に伴う交通手段選択行動の変化を推計したものであり、居住地周辺の歩道
具体的にはまず、選択可能交通手段集合
M（徒歩、自転車、自動車、バス・鉄道）を
2
行動の変化を推計したものであり、居住地周辺の歩道
行動の変化を推計したものであり、居住地周辺の歩道
住宅周辺の交通環境の微視的な変化に伴う交通行動の変化の可能性を評価するために、や交通システムの導入による居住者の交通手段選択の変化を予測するものである。
s，t
具体的にはまず、選択可能交通手段集合
M（徒歩、自転車、自動車、バス・鉄道）を
2
自転車，自動車，バス・鉄道）
を二つの群に分
2.5 トリプルボトムラインによる環境性能評価の導入による居住者の交通手段選択の変化を予測するものである。
や交通システムの導入による居住者の交通手段選択の変化を予測するものである。
つの群s、t 13)に分けた場合に個人
p が距離
l を移動するときに交通手段群
s を選択する確率
や交通システムの導入による居住者の交通手段選択の変化を予測するものである。
つの群s、t に分けた場合に個人
p が距離l を移動するときに交通手段群
s を選択する確率の交通手段選択の変化を予測するものである。
p が距離l を移動するときに交通手の交通手段選択の変化を予測するものである。
けた場合に個人
以上で求められた居住環境要素から，TBL
の概
を用いた。
モデルは、
目的地を居住地からの距離によ
距離帯別交通手段分担率予測モデルつの群
s、t に分けた場合に個人
p が距離l を移動するときに交通手段群
s を選択する確率2
具体的にはまず、選択可能交通手段集合
M（徒歩、自転車、自動車、バス・鉄道）をp
p
ず、選択可能交通手段集合
M（徒歩、自転車、自動車、バス・鉄道）を
2
P ( s l )を，式（4）を、式(4)のとおりロジスティック曲線によって近似した。
念を用いて地区の環境性能を評価するシステムを構
具体的にはまず、選択可能交通手段集合
M（徒歩、自転車、自動車、バス・鉄道
P具体的にはまず、選択可能交通手段集合
( s段群
2
段集合
2M（徒歩、自転車、自動車、バス・鉄道）を
段集合 M（徒歩、自転車、自動車、バス・鉄道）を
M（徒歩、自転車、自動車、バス・鉄道）を
2のとおりロ
り表現し、各交通手段の分担率曲線の重ね合わせであると仮定し、アンケートを用いて街Pl )ppを、式(4)のとおりロジスティック曲線によって近似した。
( sslを選択する確率) s、tを、式(4)のとおりロジスティック曲線によって近似した。
つの群に分けた場合に個人 p が距離l を移動するときに交通手段群 s を選択する確率
ジスティック曲線によって近似した。
築した。本研究では社会的側面に関する指標を住民けた場合に個人
l を移動するときに交通手段群
s を選択する確率つの群
s、t に分けた場合に個人
p が距離 l を移動するときに交通手段群 s を選択す
pp が距離つの群p が距離 l を移動するときに交通手段群
s を選択する確率
距離l lを移動するときに交通手段群
ssを選択する確率が距離を移動するときに交通手段群
を選択する確率
区群の環境変化に伴う交通手段選択行動の変化を推計したものであり、居住地周辺の歩道
P s、t( s l )に分けた場合に個人を、式(4)のとおりロジスティック曲線によって近似した。
の享受するQOL，経済的側面を市街地維持費用，
pp
1
1 1 P p ( s l ) P ( s l ) を、式(4)のとおりロジスティック曲線によって近似した。
4)のとおりロジスティック曲線によって近似した。
P や交通システムの導入による居住者の交通手段選択の変化を予測するものである。
( s l ) を、式(4)のとおりロジスティック曲線によって近似した。
ィック曲線によって近似した。
(4)
ィック曲線によって近似した。
(4)p (4)P p ( sPl )pp( s l ) 
p 環境的側面を CO2 排出量とし，TBL 評価システム
（4）
p
p
1

exp(
c
(
a

l
))
p l ))ppp
1  exp(
c
(
a
s
s
s
sc1 ( a  l ))1  exp(ss
ssp
具体的にはまず、選択可能交通手段集合
M（徒歩、自転車、自動車、バス・鉄道）を
2(4) を構築する。
ppp P (pps l ) 1pp ca p1 （QOL）
pp
ais生活の質：距離低減パラメータ、：それぞれの交通手段群の分担率が50%となるここで、
1pc：距離低減パラメータ、：それぞれの交通手段群の分担率が50%となる
ここで、
s
p
1

exp(
c
(
a

l
))
is
s
(4)
a
c
ここで，
：距離低減パラメータ，
：それぞ
2.5.1
評価の評価
：距離低減パラメータ、：それぞれの交通手段群の分担率が50%となる
ここで、(4)P (s l ) s ps が距離 l is(4)
つの群を移動するときに交通手段群
is( s lに分けた場合に個人) ss(4)Ps、tpp(4)pps を選択する確率ppp
cs (れの交通手段群の分担率がap s  l ))1居住者が享受できる居住環境の良さを，居住環境
 exp(cs (as  l ))
 exp(
c距離である。ここで、
 l ))
ais を平均限界トリップ長と定義する。これは、平均的な人が移動を) 1  exp())
距離である。ここで、aisp を平均限界トリップ長と定義する。これは、平均的な人が移動を
s 50％となる距離である。
as is(isppaを平均限界トリップ長と定義する。これは、平均的な人が移動を
csp 1：距離低減パラメータ、aisp ：それぞれの交通手段群の分担率が50%となる
P 距離である。ここで、( sここで、l ) を、式(4)のとおりロジスティック曲線によって近似した。
ppppp a を平均限界トリップ長と定義する。こpp
距離低減パラメータ、：それぞれの交通手段群の分担率が50%となる
ここで，の物理的な性能とそこに居住する個人の主観的な価するときに、どの距離まではその交通手段を利用するか（限界距離）を示すものであり、
ca：距離低減パラメータ、：それぞれの交通手段群の分担率が 50%
ここで、pするときに、どの距離まではその交通手段を利用するか（限界距離）を示すものであり、
ac：距離低減パラメータ、：それぞれの交通手段群の分担率が50%となる
ここで、
is、50%となるsis、aaisis：それぞれの交通手段群の分担率が：それぞれの交通手段群の分担率が50%となるiss
するときに、どの距離まではその交通手段を利用するか（限界距離）を示すものであり、距離である。ここで、ais を平均限界トリップ長と定義する。これは、平均的な人が移動をppp
れは，平均的な人が移動をするときに，どの距離ま値観によって決定されるとし，それを定量指標で表pを平均限界トリップ長と定義する。これは、平均的な人が移動をこで、 ais距離である。ここで、
pp
aisp は目的地ま各交通手段別の平均移動距離とは異なる点に留意が必要である。その上で、距離である。ここで、 ais を平均限界トリップ長と定義する。これは、平均的な人がais は目的地ま各交通手段別の平均移動距離とは異なる点に留意が必要である。その上で、ais を平均限界トリップ長と定義する。これは、平均的な人が移動を界トリップ長と定義する。これは、平均的な人が移動を界トリップ長と定義する。これは、平均的な人が移動を
1
a
は目的地ま
各交通手段別の平均移動距離とは異なる点に留意が必要である。その上で、するときに、どの距離まではその交通手段を利用するか（限界距離）を示すものであり、
pisis
ではその交通手段を利用するか（限界距離）を示すも(4) 現した「生活の質（QOL）」指標で評価する。QOL
P (s l ) ppの距離まではその交通手段を利用するか（限界距離）を示すものであり、での距離と地区の土地利用、沿道環境に影響されると想定し、ある交通手段群
s、t を想定するときに、どの距離まではその交通手段を利用するか（限界距離）を示すものでpを想定での距離と地区の土地利用、沿道環境に影響されると想定し、ある交通手段群s、tするときに、どの距離まではその交通手段を利用するか（限界距離）を示すものであり、通手段を利用するか（限界距離）を示すものであり、通手段を利用するか（限界距離）を示すものであり、
1

exp(
c
(
a

l
))
での距離と地区の土地利用、沿道環境に影響されると想定し、ある交通手段群
s、t
を想定
a
は目的地ま
各交通手段別の平均移動距離とは異なる点に留意が必要である。その上で、
ssのであり，各交通手段別の平均移動距離とは異なる
は交通利便性，居住快適性，災害安全性からなるも
is
p
p
p
p
ais は目的地ま
平均移動距離とは異なる点に留意が必要である。その上で、
a s は式(5)で表されるものとする。
した時のaisp は目
a s は式(5)で表されるものとする。
した時のais は目的地ま各交通手段別の平均移動距離とは異なる点に留意が必要である。その上で、
aaispispは目的地まなる点に留意が必要である。その上で、は目的地まなる点に留意が必要である。その上で、は式(5)で表されるものとする。
した時のcaspsspp：距離低減パラメータ、
aisp各交通手段別の平均移動距離とは異なる点に留意が必要である。その上で、：それぞれの交通手段群の分担率が50%となる
ここで、は目的地ま点に留意が必要である。その上で，のとし，地区環境を示す物理的な生活環境質群
LPsでの距離と地区の土地利用、沿道環境に影響されると想定し、ある交通手段群
s、t を想定の土地利用、沿道環境に影響されると想定し、ある交通手段群
s、t を想定での距離と地区の土地利用、沿道環境に影響されると想定し、ある交通手段群s、pでの距離と地区の土地利用、沿道環境に影響されると想定し、ある交通手段群
s、t を想定での距離と地区の土地利用，沿道環境に影響される（Life Prospects）と居住者の価値観を表す重み
wを境に影響されると想定し、ある交通手段群
s、t
境に影響されると想定し、ある交通手段群
s、t を想定を想定距離である。ここで、aisp を平均限界トリップ長と定義する。これは、平均的な人が移動をした時の a s は式(5)で表されるものとする。
p
p
pp
p
p
p
p
p
p
p
p
p
p
(5)
a


X


式(5)で表されるものとする。
と想定し，ある交通手段群
as s は式(5)で表されるものとする。
した時の(5)akXk X s   s，t を想定した時のaass は式(5)で表されるものとする。
s
k
k
とする。
とする。 した時の(5) 乗じたものの線形和と定義し，式（6）に示すようにするときに、どの距離まではその交通手段を利用するか（限界距離）を示すものであり、
ss
kk
kk
ss
16）
は式
（5）
で表されるものとする。
定式化する。また，LPs
については加知ら を参考
p
p
p
p
(5)
a


X


a
は目的地ま
各交通手段別の平均移動距離とは異なる点に留意が必要である。その上で、
s p
k
kp
s
is （表
p
p p 24 指標を抽出した
pppに計(5)ここで、 X ik kは地区
kp X k   spここで、
(5)
a

X

pp kはパラメータである。交 p と1）i（5）における影響要因kppの説明変数、
。p はパラメータである。交
(5)
a


X



は地区
i
における影響要因の説明変数、
と
X
(5)

(5)
s
k
s
s
k
k
s
ik
ik

は地区
i
における影響要因
kの説明変数、とはパラメータである。交ここで、Xでの距離と地区の土地利用、沿道環境に影響されると想定し、ある交通手段群
s、t ikを想定
ik
ik
ik
ik
通手段群 s、t の組み合わせを変えてそれらを重ね合わせることで、距離別分担率曲線を得
通手段群
s、t
QOL
= f (w, LPs ) = w j . LPs j
通手段群s、ta spの組み合わせを変えてそれらを重ね合わせることで、距離別分担率曲線を得は式(5)で表されるものとする。
した時の ikp とは地区 i における影響要因
ここで、は地区
における影響要因k kの説明変数、
の説明
（6）
ここで，
X ikの組み合わせを変えてそれらを重ね合わせることで、距離別分担率曲線を得
 p はパラメータである。交
p
p
p
p
p
p
j
p
p
p

は地区
i
における影響要因
kの説明変数、とはパラメータである。交ることができる。なお、説明変数として、徒歩・自転車の選択に係るものでは歩道の幅やは地区
iにおける影響要因
kの説明変数、とここで、X p はパラメータであることができる。なお、説明変数として、徒歩・自転車の選択に係るものでは歩道の幅やは地区
iにおける影響要因
kの説明変数、とはパラメータである。交
ここで、
X

ik
s，

ik
要因
k
の説明変数、とはパラメータである。交ikとはパラメータである。交通手段群
変数，
響要因 k の説明変数、と  の組み合わせを変えてそれらを重ね合わせることで、距離別分担率曲線を得はパラメータである。交ik
ることができる。なお、説明変数として、徒歩・自転車の選択に係るものでは歩道の幅や
ikik
通手段群
ik s、tの組み合わせを変えてそれらを重ね合わせることで、距離別分担率曲線を得
t の組み合わせを変えてそれらを重ね合わせること
通手段群 s、t
また，居住者の価値観を表す重み w は，コンジョ
地区内の高低差、自転車道の有無、自動車に係るものでは個人自動車保有率（地区や世帯
通手段群
s、t
それらを重ね合わせることで、距離別分担率曲線を得てそれらを重ね合わせることで、距離別分担率曲線を得(5) の組み合わせを変えてそれらを重ね合わせることで、距離別分担率曲
aspの組み合わせを変えてそれらを重ね合わせることで、距離別分担率曲線を得
 kp X k 地区内の高低差、自転車道の有無、自動車に係るものでは個人自動車保有率（地区や世帯 sp
地区内の高低差、自転車道の有無、自動車に係るものでは個人自動車保有率（地区や世帯ることができる。なお、説明変数として、徒歩・自転車の選択に係るものでは歩道の幅やイント分析により推定した。アンケート調査（表 2）にで，距離別分担率曲線を得ることができる。なお，。なお、説明変数として、徒歩・自転車の選択に係るものでは歩道の幅や内での 1 人あたり自動車保有率）や公共交通整備状況などを組み入れ、カーシェアリング
ることができる。なお、説明変数として、徒歩・自転車の選択に係るものでは歩道内での1 人あたり自動車保有率）や公共交通整備状況などを組み入れ、カーシェアリング
ることができる。なお、説明変数として、徒歩・自転車の選択に係るものでは歩道の幅やして、徒歩・自転車の選択に係るものでは歩道の幅やして、徒歩・自転車の選択に係るものでは歩道の幅や内での1 人あたり自動車保有率）や公共交通整備状況などを組み入れ、カーシェアリング
地区内の高低差、自転車道の有無、自動車に係るものでは個人自動車保有率（地区や世帯
おいて，住民に二つの属性プロファイルを有する居説明変数として，徒歩・自転車の選択に係るもので、自転車道の有無、自動車に係るものでは個人自動車保有率（地区や世帯による地区レベルでの保有率低減や、歩道や自転車道の整備など地区内での交通環境改善
p
地区内の高低差、自転車道の有無、自動車に係るものでは個人自動車保有率（地区pによる地区レベルでの保有率低減や、歩道や自転車道の整備など地区内での交通環境改善
地区内の高低差、自転車道の有無、自動車に係るものでは個人自動車保有率（地区や世帯
自動車に係るものでは個人自動車保有率（地区や世帯
自動車に係るものでは個人自動車保有率（地区や世帯による地区レベルでの保有率低減や、歩道や自転車道の整備など地区内での交通環境改善
ここで、内での 1 X人あたり自動車保有率）や公共交通整備状況などを組み入れ、カーシェアリング
ik と  はパラメータである。交ik は地区 i における影響要因 k の説明変数、 住地を示し，どちらがより好ましいかの選好を得た。
は歩道の幅や地区内の高低差，自転車道の有無，自たり自動車保有率）や公共交通整備状況などを組み入れ、カーシェアリング
が交通行動選択に影響するモデルとしている。
内での 1 人あたり自動車保有率）や公共交通整備状況などを組み入れ、カーシェア
が交通行動選択に影響するモデルとしている。
内での1 人あたり自動車保有率）や公共交通整備状況などを組み入れ、カーシェアリング
公共交通整備状況などを組み入れ、カーシェアリング
や公共交通整備状況などを組み入れ、カーシェアリング
が交通行動選択に影響するモデルとしている。
通手段群
s、t の組み合わせを変えてそれらを重ね合わせることで、距離別分担率曲線を得による地区レベルでの保有率低減や、歩道や自転車道の整備など地区内での交通環境改善
このデータを用い，二項ロジットモデルを仮定して動車に係るものでは個人自動車保有率（地区や世帯ルでの保有率低減や、歩道や自転車道の整備など地区内での交通環境改善による地区レベルでの保有率低減や、歩道や自転車道の整備など地区内での交通環による地区レベルでの保有率低減や、歩道や自転車道の整備など地区内での交通環境改善、歩道や自転車道の整備など地区内での交通環境改善、歩道や自転車道の整備など地区内での交通環境改善
パラメータの最尤推定により w を特定した。その内での一人あたり自動車保有率）
や公共交通整備状ることができる。なお、説明変数として、徒歩・自転車の選択に係るものでは歩道の幅やが交通行動選択に影響するモデルとしている。
に影響するモデルとしている。
トリプルボトムラインによる環境性能評価
が交通行動選択に影響するモデルとしている。
際，居住地属性プロファイルの中に地震時損失余命況などを組み入れ，カーシェアリングによる地区レ
トリプルボトムラインによる環境性能評価
が交通行動選択に影響するモデルとしている。
している。
している。
トリプルボトムラインによる環境性能評価
地区内の高低差、自転車道の有無、自動車に係るものでは個人自動車保有率（地区や世帯（SS1）を合わせて提示し，LPs の各要素のパラメーベルでの保有率低減や，歩道や自転車道の整備など
TBLの概念を用いて地区の環境性能を評価するシス以上で求められた居住環境要素から、TBLの概念を用いて地区の環境性能を評価するシス以上で求められた居住環境要素から、TBLの概念を用いて地区の環境性能を評価するシス以上で求められた居住環境要素から、内での1トリプルボトムラインによる環境性能評価
人あたり自動車保有率）や公共交通整備状況などを組み入れ、カーシェアリング
タを地震時損失余命のパラメータで除すことで生存地区内での交通環境改善が交通行動選択に影響するテムを構築した。TBLはもともと、企業活動の評価について、経済面だけでなく、社会や環
ボトムラインによる環境性能評価
トリプルボトムラインによる環境性能評価
テムを構築した。TBLはもともと、企業活動の評価について、経済面だけでなく、社会や環
トリプルボトムラインによる環境性能評価
環境性能評価
環境性能評価テムを構築した。TBLはもともと、企業活動の評価について、経済面だけでなく、社会や環以上で求められた居住環境要素から、TBLの概念を用いて地区の環境性能を評価するシスによる地区レベルでの保有率低減や、歩道や自転車道の整備など地区内での交通環境改善
年数との相対的な重み（余命換算係数）を推定する。
モデルとしている。
TBLの概念を用いて地区の環境性能を評価するシスれた居住環境要素から、境に与える影響も含めようというものであり、現在は企業CSR活動だけでなく、都市や地域
TBLの概念を用いて地区の環境性能を評価す以上で求められた居住環境要素から、境に与える影響も含めようというものであり、現在は企業CSR活動だけでなく、都市や地域
TBLの概念を用いて地区の環境性能を評価するシス以上で求められた居住環境要素から、TBLの概念を用いて地区の環境性能を評価するシス
ら、
TBLの概念を用いて地区の環境性能を評価するシスら、境に与える影響も含めようというものであり、現在は企業CSR活動だけでなく、都市や地域テムを構築した。TBLはもともと、企業活動の評価について、経済面だけでなく、社会や環が交通行動選択に影響するモデルとしている。
。TBLはもともと、企業活動の評価について、経済面だけでなく、社会や環テムを構築した。TBLはもともと、企業活動の評価について、経済面だけでなく、社テムを構築した。TBLはもともと、企業活動の評価について、経済面だけでなく、社会や環
表
1 QOL の測定指標及びパラメータ推定結果．
企業活動の評価について、経済面だけでなく、社会や環企業活動の評価について、経済面だけでなく、社会や環境に与える影響も含めようというものであり、現在は企業CSR活動だけでなく、都市や地域も含めようというものであり、現在は企業CSR活動だけでなく、都市や地域境に与える影響も含めようというものであり、現在は企業CSR活動だけでなく、都市境に与える影響も含めようというものであり、現在は企業CSR活動だけでなく、都市や地域のであり、現在は企業CSR活動だけでなく、都市や地域のであり、現在は企業CSR活動だけでなく、都市や地域
評価要素
評価項目
測定指標（LPs）
余命換算係数（年／単位・年）
t値
判定
トリプルボトムラインによる環境性能評価
6
6
AC1 通勤利便性
勤務先までのAC(分)-0.00200 -21.0 ***6
TBLの概念を用いて地区の環境性能を評価するシス以上で求められた居住環境要素から、
AC2 通学利便性
通学先までの AC(分)-0.00109 -11.5 *
都市交通
交
通
6
利便性
AC3
通院利便性
通院先までのAC(分)-0.00134 -14.1 ***テムを構築した。TBLはもともと、企業活動の評価について、経済面だけでなく、社会や環利
6 AC4 買物利便性
6-0.00306 -32.2 ***6 買物先までの AC(分)66
便
境に与える影響も含めようというものであり、現在は企業CSR活動だけでなく、都市や地域
AC5 自転車交通環境
自転車道整備率(%)
0.0070911.5 ***
性
AC
居
住
快
適
性
AM
災
害
安
全
性
SS

156

地区交通
利便性

住宅環境
快適性

周辺環境
快適性

防災
機能性

減災
機能性

AC6 徒歩交通環境
AC7 公共交通環境
AC8 自動車交通環境
AM1 住宅の広さ
AM2 住宅の静けさ
AM3 敷地内の緑の多さ
AM4 日あたりのよさ
AM5 地域の使いやすさ
AM6 景観の美しさ
AM7 周辺の緑の多さ
AM8 夏季の過ごしやすさ
SS1 地震リスク
SS2 火災リスク
SS3 洪水リスク
SS4 救急リスク
SS5 物資確保性
SS6 衛生確保性
SS7 エネルギー確保性
SS8 避難空間確保性

歩道の整備幅(m)
駅までの距離(分)自動車使用可能時間(hour)2
1
6 人あたり延床面積(m /人)
交通騒音レベル（dB）
庭の有無(dammy)
日照時間(hour)Ln(徒歩圏商業施設数)
建物連続性(%)
オープンスペース率(%)
8 月の平均最高気温(℃)
地震時損失余命(year)
隣棟間隔(m)
洪水浸水深(m)
救急搬送時間(min)
災害時物資到達日数(日)
給水可能率(L/人)エネルギー供給率(%)
1 人あたり避難面積(m2)0.0284-0.00788
0.000188
0.00366-0.00222
0.000223
0.01010.00205
0.02960.308-0.0125-1.00
0.0468-0.00848
0.00290-0.0000330
0.00260
0.008090.0193

18.4
-25.6
212
21.7
-9.87
1.64
13.3
15.0
8.67
10.5
-24.4
-22.3
-34.7
14.0
-23.9
-37.1
17.2
12.5
18.0

***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***

価の対象とする。CO2排出量と同様に、インフラや建物の建設から廃棄までに経済面では、対象地区内で活動を行うにあたりライフサイクル全体で発生
経済面では、対象地区内で活動を行うにあたりライフサイクル全体で発生する費用を評価の対象とする。CO2排出量と同様に、インフラや建物の建設から廃(6)
C e 、交通行e
民生（家庭、業務）における毎年のエネルギー消費に係る費用
価の対象とする。CO
2排出量と同様に、インフラや建物の建設から廃棄までに係Cb 、価の対象とする。CO
2排出量と同様に、インフラや建物の建設から廃棄までに係る費用jC
民生（家庭、業務）における毎年のエネルギー消費に係る費用19), 20), 21)eを対象とし、原単位を整理したうえで、式(8)を用いて算出できるもetC、交通行動に民生（家庭、業務）における毎年のエネルギー消費に係る費用
地球環境 Vol.22 No.2 を対象とし、原単位を整理したうえで
153－166（2017）C 、交通行動に係る費用 C19), 20), 21)、式(8)を用いて算出
民生（家庭、業務）における毎年のエネルギー消費に係る費用
測定指標およびパラメータ推定結果
表-1 QOLの測定指標およびパラメータ推定結果
19), 20), 21)、式(8)を用いて算出できるもの
19),20), 21)を対象とし、原単位を整理したうえでを対象とし、原単位を整理したうえで、式(8)を用いて算出できるものとする。

QOL(6) f w, LPs    w j  LPs j

LPs j

表2

アンケートの概要．

C  C b  C eb  C t et

C C C C
wは、コンジョイント分析により推定した。アンケート
(8)
e
m, h
t
また、居住者の価値観を表す重みwは、コンジョイント分析により推定した。アンケート項目概要
e c b tM betC  C b C kC k b  cm  EC e  mc, hs  l  P( st | l )  p
C

C

C

C
属性プロファイルを有する居住地を示し、どちらがよ
k 
,m 
実施時期
2012年12月19日～21日
ck  hM
cm  ECl , s  cs  l  P(8)(s | l )  p
調査（表-2）において、住民に2つの属性プロファイルを有する居住地を示し、どちらがよ
k
b
e
m, h
(8)
b
e
m, h
t
k
h , m

c

M

c

EC
cst  l  P( sl ,|sl )（8）p
実施方法
WEBアンケート
k
k
m

c

M

c

EC

c

l

P
(
s
|
l
)

p
k
k
m
s
り好ましいかの選好を得た。
e
b
k
h, m
l,s
実施地域




名古屋都心部から20km圏内の市町村

サンプル数

1,000サンプル

k

h, m












(8)

ここで、ck は建築、インフラ材料 k の単位消費量あたり費用、cm はエネル

l,s

b

ここで，
の単位消費量c
は建築、インフラ材料
ここで、ck は建築，インフラ材料
kk の単位消費量あたり費用、。
cs は交通手段 s の距離あたり費用である
単位消費量あたり費用、betb 20代～60代の男女（それぞれ100サンプルずつ）
アンケートの概要
実施対象
cm はエネルギ
ここで、cあたり費用，
kcの単位消費量あたり費用、t
表-2 アンケートの概要
k は建築、インフラ材料
m の単位消費量m
cme はエネルギー種別はエネルギー種別の
ここで、ck は建築、インフラ材料
k の単位消費量あたり費用、
単位消費量あたり費用、
s は交通手段 s の距離あたり費用である。
t
アンケート実施内容●一対比較法による居住地選好調査t
あたり費用，c。
は交通手段 s の距離あたり費用であの距離あたり費用である。
sは交通手段の距離あたり費用である
単位消費量あたり費用、 cs は交通手段 s単位消費量あたり費用、3 名古屋都市圏を対象としたケーススタディ●個人属性
る。
モデルを仮定してパラメータの最尤推定によりwを特定
このデータを用い、二項ロジットモデルを仮定してパラメータの最尤推定によりwを特定-2

3

名古屋都市圏を対象としたケーススタディ

イルの中に地震時損失余命（SS1）を合わせて提示し、3 名古屋都市圏を対象としたケーススタディ
する。その際、居住地属性プロファイルの中に地震時損失余命（SS1）を合わせて提示し、3 名古屋都市圏を対象としたケーススタディ
ケーススタディ地区の概要
3．名古屋都市圏を対象としたケーススタディ
これにより，QOL 値を「質により調整された生存損失余命のパラメータで除すことで生存年数との相対LPsの各要素のパラメータを地震時損失余命のパラメータで除すことで生存年数との相対ケーススタディ地区の概要
年数（Quality Adjusted Life Year：QALY）」の単位で 以上のシステムを用いて、名古屋市都市圏における3つの街区群（図-2）る。これにより、QOL値を「質により調整された生存スタディを実施し、街区群の低炭素化デザインやその方法について検討を的な重み（余命換算係数）を推定する。これにより、QOL値を「質により調整された生存ケーススタディ地区の概要
3.1以上のシステムを用いて、名古屋市都市圏における3つの街区群
ケーススタディ地区の概要表すことができる（表 1）。QALY は，もともと医療ケーススタディ地区の概要
以上のシステムを用いて、名古屋市都市圏における3つの街区群（図-2）をY)」の単位で表すことができる（表-1）。QALYは、
スタディを実施するにあたっては、想定される多数のシナリオから、漸次以上のシステムを用いて，名古屋市都市圏におけ以上のシステムを用いて、名古屋市都市圏における3つの街区群（図-2）を対象にケース
年数(Quality分野において手術や治療等における費用効果分析を
Adjusted
Life Year：QALY)」の単位で表すことができる（表-1）。QALYは、
スタディを実施し、街区群の低炭素化デザインやその方法についから排出されるCO
居住者の（旅客）
交通行動による交通手段ごとの総移動距離l スタディを実施し、街区群の低炭素化デザインやその方法について検討を行 P(s | lにあたっての知見を得られるよう、各街区群においてまずなりゆきシナリ)  p る三つの街区群（図2 2）を対象にケーススタディを実行うために開発，定義された尺度であり，同じ人で療等における費用効果分析を行うために開発、定義さスタディを実施し、街区群の低炭素化デザインやその方法について検討を行った。ケース
もともと医療分野において手術や治療等における費用効果分析を行うために開発、定義さスタディを実施するにあたっては、想定される多数のシナリオかの（旅客）2t 交通行動による交通手段ごとの総移動距離 l  P( s | l )  p から排出されるCO17), 18)
排出量。また、建築物・イ
施し，街区群の低炭素化デザインやその方法についECO2 を、統計データを用いてそれぞれの原単位を整理する
もその健康状態により，その人が過ごす時間そのもの結果想定される将来課題を踏まえたうえで、政策シナリオの設定を行いスタディを実施するにあたっては、想定される多数のシナリオから、漸次的康状態により、その人が過ごす時間そのものの効用がt れた尺度であり、同じ人でもその健康状態により、その人が過ごす時間そのものの効用が
17),
18)
スタディを実施するにあたっては、想定される多数のシナリオから、漸次的更新を進めるにあたっての知見を得られるよう、各街区群においてまずなりゆを、統計データを用いてそれぞれの原単位を整理する。また、建築物・イ
E
COて検討を行った。ケーススタディを実施するにあたのの効用が異なるという前提のもと，健康な人の時
2
ンフラのライフサイクル各段階の活動年次にそのまま環境負荷が発生するものとし、式(7)それぞれの街区群が持つ多様な特性や将来変化にどのような対応を行うこにあたっての知見を得られるよう、各街区群においてまずなりゆきシナリオの時間を1.0として基準化したものである。
本研究では、にあたっての知見を得られるよう、各街区群においてまずなりゆきシナリオを予測し、そ異なるという前提のもと、健康な人の時間を1.0として基準化したものである。
本研究では、の結果想定される将来課題を踏まえたうえで、政策シナリオの設定のライフサイクル各段階の活動年次にそのまま環境負荷が発生するものとし、式(7)っては，想定される多数のシナリオから，漸次的更間を 1.0として基準化したものである。本研究では，を用いて算出できるものとする。
について考察を行った。まず、集約型都市構造を目指すうえで人口増加がの結果想定される将来課題を踏まえたうえで、政策シナリオの設定を行い検証者が過ごす時間そのものの効用が異なると仮定し、この結果想定される将来課題を踏まえたうえで、政策シナリオの設定を行い検証することで、居住環境の質（QOL）により、居住者が過ごす時間そのものの効用が異なると仮定し、こ新を進めるにあたっての知見を得られるよう，各街
居住環境の質（QOL）により，居住者が過ごす時間
それぞれの街区群が持つ多様な特性や将来変化にどのような対応て算出できるものとする。
bet
部においては、今後住宅の誘導による商住混在を目指している長者町地区
ECO2 そのものの効用が異なると仮定し，QALY
 ECO

E

E
CO
CO
それぞれの街区群が持つ多様な特性や将来変化にどのような対応を行うこと。 れをQOL値として評価指標に用いる。
22
区群においてまずなりゆきシナリオを予測し，そのを QOL
be それぞれの街区群が持つ多様な特性や将来変化にどのような対応を行うことが望ましいか
t 2について考察を行った。まず、集約型都市構造を目指すうえで人ECO2  ECO2  ECOb2  ECO2
(7)
結果想定される将来課題を踏まえたうえで，政策シ値として評価指標に用いる。
 eについて考察を行った。まず、集約型都市構造を目指すうえで人口増加が期待される都心 M k  eme  EC m, h  est  l  P( s | l )について考察を行った。まず、集約型都市構造を目指すうえで人口増加が期
 p (7)が目指す将来像を長期的に実現することが可能であるかを検証し、そのプk部においては、今後住宅の誘導による商住混在を目指している長
b
e
m, h
t
k k GHG,m ek2.5.2
M
em排出量の評価
hEC
 es  ll ,sP( s | l )  p
ナリオを設定し検証することで，それぞれの街区群部においては、今後住宅の誘導による商住混在を目指している長者町地区を部においては、今後住宅の誘導による商住混在を目指している長者町地区を対象に、地区
2.5.2 k GHG 排出量の評価
h,ml ,sが目指す将来像を長期的に実現することが可能であるかを検証しが持つ多様な特性や将来変化にどのような対応を行
環境面では，対象地区内で生活・維持管理するた維持管理する上で必要な活動を行う上で発生するライが目指す将来像を長期的に実現することが可能であるかを検証し、そのプロ
8
環境面では、対象地区内で生活・維持管理する上で必要な活動を行う上で発生するライbが目指す将来像を長期的に実現することが可能であるかを検証し、そのプロセスでどのよ
ここで、 ek は建築、インフラ材料
k の単位消費量あたりに発生するライフサイクルCO
うことが望ましいかについて考察を行った（表 3）。
めに必要な活動を行う上で発生するライフサイクル2b
価の対象とする。具体的には、前節で算定したエネルギ
ek は建築、インフラ材料の単位消費量あたりに発生するライフサイクルCOで、k
フサイクル全体でのCO
2排出量を評価の対象とする。具体的には、前節で算定したエネルギ
e2tまず，人口増加が期待される都心部においては，全体での CO2 排出量を評価の対象とする。具体的にm の単位消費量あたりCO2排出量、 es は交通手段
排出量、 em はエネルギー種別
s の距離あee
8e t、建設資材などのマテリアル消
おけるCO
2排出量
ECO
eー消費量から民生（家庭、業務）におけるCO
m の単位消費量あたりCO、s の距離あes2は交通手段
排出量、建設資材などのマテリアル消2（家庭・業務）
排出量 ECO，建
は，民生における CO222排出量、今後住宅の誘導による商住混在を目指している中区
m はエネルギー種別
たりCO2排出量、である。
8
8
b
居住者の
（旅客）
l  P(s | l )  p から排出されるCO2b
廃棄までの各段階において排出されるCO
排出量、 交通行動による交通手段ごとの総移動距離，居住者の物建設・廃棄における CO22排出量
錦二丁目長者町地区を対象に，地区が目指す将来像
ECO
費量からインフラや建物の建設から廃棄までの各段階において排出されるCO
2排出量 ECO2 、
2
2排出量、である。
t17), 18)を、統計データを用いてそれぞれの原単位を整理する。また、建築物・イ
排出量 ECO2 を，統計デ（旅客）
交通行動における CO2 排出量を長期的に実現することが可能であるかを検証し，
17）
，
18）
.5.3
市街地維持コストの評価。まータを用いてそれぞれの原単位を整理する
そのプロセスでどのようなことが発生するかを明ら
ンフラのライフサイクル各段階の活動年次にそのまま環境負荷が発生するものとし、式(7)
市街地維持コストの評価（旅客）
交通行動による交通手段ごとの総移動距離
2
居住者の
（旅客）
交通行動による交通手段ごとの総移動距離2l  P(s | l ) かとするため，地域で策定したまちづくり方針に基
p から排出されるCOl  P(s | l )  p から排出されるCO
経済面では、対象地区内で活動を行うにあたりライフサイクル全体で発生する費用を評た，建築物・インフラのライフサイクル各段階の活7 居住者の7を用いて算出できるものとする。
t
17),
18)
t
面では、対象地区内で活動を行うにあたりライフサイクル全体で発生する費用を評17), 18) b
排出量を、統計データを用いてそれぞれの原単位を整理する。また、建築物・イ
E
排出量。また、建築物・イ
動年次にそのまま環境負荷が発生するものとし，式づいた施策パッケージを適用し，都心部における共CO22排出量と同様に、インフラや建物の建設から廃棄までに係る費用
ECO2 を、統計データを用いてそれぞれの原単位を整理する
C 、価の対象とする。CObetb
ECO2  ECO
 ECO
 ECO
ンフラのライフサイクル各段階の活動年次にそのまま環境負荷が発生するものとし、式(7)C
排出量と同様に、インフラや建物の建設から廃棄までに係る費用、象とする。CO222ンフラのライフサイクル各段階の活動年次にそのまま環境負荷が発生するものとし、式(7)e2t（7）
を用いて算出できるものとする。
同更新によりどの程度環境性能が向上するかを確認
民生（家庭、業務）における毎年のエネルギー消費に係る費用 C 、交通行動に係る費用 C
(7)
b
e
m
h
,
e
t
を用いて算出できるものとする。
ek  M k した。
 em  EC
 est  l  P( s | l )  p
CC 、交通行動に係る費用
家庭、業務）における毎年のエネルギー消費に係る費用19), 20), 21)、式(8)を用いて算出できるものとする。
を用いて算出できるものとする。
を対象とし、原単位を整理したうえで
b
e
t
h,m
k
l ,s
大都市内にあって今後も大きな人口変化が生じな
ECO2  ECO
19),
EbCO
20),
21)E、式(8)を用いて算出できるものとする。
COとし、原単位を整理したうえで2e2tECO2 2b ECO

E

E
(7)
CO
CO
いと想定される近郊部では，木造密集市街地である
 ek  M k 2  eme 2EC m, h 2  est  l b P( s | l )  p
(7)
b h,m
e l , s m ,eh は建築、インフラ材料t
C  C b  C e  C tk
ここで、 ek  M k  em  EC k  es  l  P( s瑞穂区御剱地区を対象に，今後も建物が順次更新さ| l )  p k の単位消費量あたりに発生するライフサイクルCO2bet
C  C  C  Cbeh,ml , s (8)れる際に，計画的に街区構造を更新することにどの
m の単位消費量あたりCO2排出量、 est は交通手段 s の距離あ
 ck  Mbk  cme kEC m, h  排出量、
cst  l  P( se| ml )はエネルギー種別
 p （7）(8)b ここで、em,ht
ekcは建築、インフラ材料
2
k k 
,m
 ck  M cs  ll , sPkたりCO(の単位消費量あたりに発生するライフサイクルCO
s | l )  p排出量、である。 ような効果があるかを把握すること，その際，環境m  hEC
2
e
t
b
k
h
,
m
l
,
s
em はエネルギー種別
m の単位消費量あたりCO
排出量、s の距離あ2排出量、 es は交通手段
kk の単位消費量
ここで，技術と空間デザインの相互影響がどのように影響すek は建築，インフラ材料
は建築、インフラ材料の単位消費量あたりに発生するライフサイクルCO
ここで、
2




































e

b

t
2排出量、である。
mのck は建築、インフラ材料
ここで、たりCO
k の単位消費量あたり費用、あたりに発生するライフサイクル
CO2 排出量， cm はエネルギー種別
るかを把握するため，技術のみを導入した場合と空
eme はエネルギー種別
m の単位消費量あたりCO排出量、2排出量、 es は交通手段 s の距離あ
b
e
2.5.3
市街地維持コストの評価
mcの単位消費量あたり費用、はエネルギー種別ので、ck は建築、インフラ材料
kt
m 2 排出mはエネルギー種別の単位消費量あたり
CO
間デザインをコントロールした場合の二つのシナリ
cs は交通手段 s の距離あたり費用である。
単位消費量あたり費用、たりCO
t 2排出量、である。
経済面では、対象地区内で活動を行うにあたりライフサイクル全体で発生する費用を評
は交通手段 ss の距離あたりの距離あたり費用である。
費量あたり費用、
2.5.3量，c市街地維持コストの評価
CO2 排出量である。
オを設け，それぞれが寄与するポイントについて明sは交通手段
2.5.3 市街地維持コストの評価らかとした。
経済面では、対象地区内で活動を行うにあたりライフサイクル全体で発生する費用を評
Cb 、価の対象とする。CO2排出量と同様に、インフラや建物の建設から廃棄までに係る費用
3 名古屋都市圏を対象としたケーススタディb
2.5.3
市街地維持コストの評価
経済面では，対象地区内で活動を行うにあたりラ
今後，人口減少の影響を大きく受ける可能性があC 、価の対象とする。CO
2排出量と同様に、インフラや建物の建設から廃棄までに係る費用
C e 、交通行動に係る費用 C t
民生（家庭、業務）における毎年のエネルギー消費に係る費用
古屋都市圏を対象としたケーススタディet
経済面では、対象地区内で活動を行うにあたりライフサイクル全体で発生する費用を評
イフサイクル全体で発生する費用を評価の対象とする郊外部では農地転用地区である西春日井郡豊山町
C
民生（家庭、業務）における毎年のエネルギー消費に係る費用 C 、交通行動に係る費用を対象とし、原単位を整理したうえで19), 20), 21)、式(8)を用いて算出できるものとする。
19),
20),
21)
ケーススタディ地区の概要
排出量と同様に，インフラや建物の建設かる。COを対象とし，人口減少に対応した二つの土地利用の2を対象とし、原単位を整理したうえで、式(8)を用いて算出できるものとする。
Cb 、価の対象とする。CO2排出量と同様に、インフラや建物の建設から廃棄までに係る費用b
ケーススタディ地区の概要
ら廃棄までに係る費用 C ，民生（家庭，業務）にお方向性として拡散型と集約型の土地利用を検討する
以上のシステムを用いて、名古屋市都市圏における3つの街区群（図-2）を対象にケース
C e 、交通行動に係る費用 C t
民生（家庭、業務）における毎年のエネルギー消費に係る費用
b
e
t
e
C

C

C

C
のシステムを用いて、名古屋市都市圏における3つの街区群（図-2）を対象にケース
b
e
t
C
，交通行
ける毎年のエネルギー消費に係る費用ことで，人口減少に見合った「小さな集約化」がどC C C C
スタディを実施し、街区群の低炭素化デザインやその方法について検討を行った。ケース19), 20), 21)、式(8)を用いて算出できるものとする。
を対象とし、原単位を整理したうえで
t
(8)
b
(8)
動に係る費用のように実現され，それが環境性能に影響をもたらィを実施し、街区群の低炭素化デザインやその方法について検討を行った。ケースb C を対象とし，原単位を整理したうem, ht
cme  EC m, h  cst  l  P( s | l )  p
ck  M k   cm  EC   cs  l  P( s | l ) c
 kp  M k 
スタディを実施するにあたっては、想定される多数のシナリオから、漸次的更新を進める19），20），21）kh ,すかの検証を行った。
m
l,s
，式（8）
えで
k
hを用いて算出できるものとする。
,ml,s
ィを実施するにあたっては、想定される多数のシナリオから、漸次的更新を進めるにあたっての知見を得られるよう、各街区群においてまずなりゆきシナリオを予測し、そC  Cb  Ce  Ctっての知見を得られるよう、各街区群においてまずなりゆきシナリオを予測し、そbbmのcme はエネルギー種別
ここで、ck は建築、インフラ材料
k の単位消費量あたり費用、(8) k の単位消費量あたり費用、の結果想定される将来課題を踏まえたうえで、政策シナリオの設定を行い検証することで、be ここで、m , h ck は建築、インフラ材料t
cme はエネルギー種別 m の

c

M

c

EC

c

l

P
(
s
| l)  pk tkms
想定される将来課題を踏まえたうえで、政策シナリオの設定を行い検証することで、
s の距離あたり費用である。t
cs は交通手段
単位消費量あたり費用、それぞれの街区群が持つ多様な特性や将来変化にどのような対応を行うことが望ましいかkh , m 単位消費量あたり費用、
l,s
cs は交通手段 s の距離あたり費用である。
れの街区群が持つ多様な特性や将来変化にどのような対応を行うことが望ましいかについて考察を行った。まず、集約型都市構造を目指すうえで人口増加が期待される都心
157eb
3 名古屋都市圏を対象としたケーススタディて考察を行った。まず、集約型都市構造を目指すうえで人口増加が期待される都心
ここで、ck は建築、インフラ材料 k の単位消費量あたり費用、cm はエネルギー種別 m の部においては、今後住宅の誘導による商住混在を目指している長者町地区を対象に、地区
3 名古屋都市圏を対象としたケーススタディ













森田ほか：漸次的な街区群の再構築によるクオリティストック化と低炭素化の同時実現手法

図2
表3

対象街区群の位置と概要．

対象街区群別の検討シナリオ．

対象地域

都心：長者町地区

検討シナリオ①なりゆきのまま建物更新が進んだ場合(なりゆきシナリオ)②地区のまちづくり方針に従った場合(まちづくりシナリオ)

近郊：御剱地区①なりゆきのまま建物更新が進んだ場合(なりゆきシナリオ)②環境技術を積極導入した場合【太陽光、CGS、蓄電池面的利用、工場廃熱利用】(技術シナリオ)③空間デザインをコントロールした場合【空き家対策、
住宅ミスマッチ、交通空間、建物再配置】（空間シナリオ）④両方を組み合わせて導入した場合（統合シナリオ）

郊外：豊場地区①なりゆきのまま建物更新が進んだ場合(なりゆきシナリオ)②居住域を農地全体に広げた場合(拡散シナリオ)③居住域を旧集落に集約した場合（集約シナリオ）

QOL評価内容

AMのみ

AM, AC, SS

AM, AC, SS

なりゆき時の開発パターン

個別更新による容積率割り増し●前提となる定住人口や就業者人口のシナリオ（2050年に2010年比1.8倍）に従って、それぞれの建物が更新時に床面積の割り増しを進める

ミニ開発型更新●前提となる定住人口シナリオに従って、住宅立地●いずれも建ぺい率80%，3階建，建物面積50m2程度の住宅が立地（これまでの住宅が滅失後にその大きさに従って敷地を2～4程度に分割）

農地転用型更新●前提となる定住人口シナリオに従って、住宅立地●農地一筆を単位として、完全に空地となった住宅
街区か農地に集合的に住宅が建設される●商業などは現状と同様とする

図3

長者町街区群の概要．

3.2 長者町街区群でのケーススタディ結果
3.2.1 対象街区群の概要
都心部の検討対象である長者町街区群は，名古屋駅と栄駅の中間に位置している（図 3）。戦後区画整理事業により碁盤の目のスーパーブロックとして整備され，高度経済成長の隆盛期には木造から開発面積の増大により鉄骨造，RC 造の繊維問屋ビル群が並
158

ぶ一大繊維問屋街を形成していた。しかし，産業構造の変化から徐々に衰退が進み，空地や空ビル，駐車場の増加などが目立ち始めている。しかしながら，
近年はスモールビジネスやマンションの増加や，愛知県が進めるあいちトリエンナーレ（2013）の主要会場の一つになるなど，まちづくりの機運が高まっているとともに，2011 年には「これからの錦二丁目まち地球環境 Vol.22 No.2づくり構想」（錦二丁目まちづくり連絡協議会）
を地
区が主体となって策定し，今後 20 年をかけて街区群の住環境向上をはじめとしたまちづくりを進めることを宣言している。
3.2.2 分析シナリオ
検討は 2010 年から 2050 年までとし，将来一時点の理想形を示す地区マスタープランの実現性を検証するとともに，その過程でどのような事態が生じるかを考察するため，a）現在の建物がこれまでとおりに建替えを行う「なりゆきシナリオ」と，b）まちづくり構想に従い，建物同士の更新を街区単位でまとめて実施する「まちづくりシナリオ」を設定する（表 4）。なお，建物同士の更新をまとめる場合，そ153－166（2017）の更新タイミングは対象建物それぞれの滅失時期の中間年とし，更新タイミングが想定される滅失時期よりも早い場合は早期取り壊しを，遅い場合には更新まで空地となると想定する。「まちづくりシナリオ」の将来地区像を図 4 に示す。対象街区群の将来人口・世帯数・就業人口は，名古屋市が都市計画
マスタープランで提示する駅そば居住の考え方に従い名古屋都市センター（2011）が実施した将来予測を参考に，人口は 2010 年比で 1.8 倍，就業者人口は1.4 倍とし，建物滅失後は空地が生じないと想定する。
3.2.3 施策実現による効果の検証
図 5 は各シナリオにおける更新予測結果の例を

表 4 「まちづくりシナリオ」の概要．

図 4 「まちづくりシナリオ」の空間イメージ．

図5

建物更新予測結果．

159

森田ほか：漸次的な街区群の再構築によるクオリティストック化と低炭素化の同時実現手法

図6

図7

長者町街区群における CO2 排出量の予測結果．

長者町街区群における各シナリオの QOL 値予測結果．

10 年間隔で示したものである。
「なりゆきシナリオ」
では個々の建物がそれぞれの寿命に従い更新されることから，40 年を通じて段階的に建替えが発生する。しかし，いずれの建物も延床面積が増加し，互いに協調することがないため，建物のボリュームについてはこれまで以上に高さのばらつきが生じ，凹凸の大きい空間構成となる。一方，「まちづくりシ
ナリオ」では，共同更新を行うためには，個別の更新時期を調整するために一定の時期を要することから，2020 年までの 10 年間においては建物の滅失が中心的に進み，反対に 2020 年から 2030 年にかけて
は建物の更新が集中することが予測される。更新後は敷地が統合化され各街区でのゾーニングに従うことから，用途や高さが調和する街区群へと移行する。
各シナリオにおける CO2 排出量の時系列的な変化を図 6 に示す。
「なりゆきシナリオ」では，建物更新に伴い，設備や建物性能が向上し，2050 年には 19％程度削減される。都心部においては集合住宅が中心となり，また，今後さらに単独世帯の増加が見込まれることから，設備更新のみでは CO2 排
出量削減は期待できない。一方，「まちづくりシナ
リオ」では，周辺環境整備が進むことによる建物寿160

命の増加による削減量，建物の集約と多用途化によるエネルギー効率の向上による削減により，CO2 排
出量は現状比で 39％の削減となる。交通部門においても，電気自動車への転換の他，地区として歩道整備やカーシェアリング導入を進めることで，交通行動変化による二酸化炭素排出量の削減が見込まれる。特に「まちづくりシナリオ」では，建物更新が大きく進む 2010 年から 2020 年と 2040 年から 2050
年の二期間において削減率が大きい。これは地区内に残存する 1960 年代から 1970 年代にできた建物の建替えが 2000 年から 2020 年に集中しやすいことによるものであり，2040 年から 2050 年においては2010 年までに更新された建物の再更新が進むためと考えられる。対象街区群の低炭素化を実現するた
めには，早期における市街地のコントロールが必要であり，当初の 10 年間を逃すとその後の環境性能に大きく影響することが予想される。
次に，各シナリオにおける街区群居住者の QOL 値の一人あたり平均増減量の推移とその内訳を図 7 に示す。
「なりゆきシナリオ」では，徐々に低下し，2010 年から 2050 年にかけて 0.03
（day/year）
減少する
が，「まちづくりシナリオ」では，2020 年頃から大幅

地球環境 Vol.22 No.2

153－166（2017）

るが，「なりゆきシナリオ」では 2020 年ごろから再び増加に転じており，2050 年には 2010 年比で 6％程度の減少に留まっている。また，「まちづくりシナリオ」においても減少幅が小さい。これは CO2
排出量と比べて，民生・交通において生じる費用よりも建設による費用が占める割合が大きいこと，太陽光発電やコージェネレーションなど追加的な建築
設備の 1 年あたりの費用をエネルギー削減による費
用減では完全には回収できないためと考えられる。
3.3 御剱街区群でのケーススタディ結果
3.3.1 街区群の概要と将来予測
近郊部の検討対象である御劔街区群は，都心街区群から 3 km 程度南下した箇所に位置しており，中心部にほど近い住宅中心の市街地である。街区群西側は幹線道路及び都市高速道路が南北に走っており，その西側は材料化学系の工場が立ち並んでいる（図 9）。
市街地は，名古屋市では戦争で焼失していない数少ない街区群であり，そのため古くからの木造の長屋や住宅が立ち並び，自動車が通過できない狭あいな道路も数多く残っている。そのため，火災リスクが高く，地震時においても安全性が低い。また，近年においては狭い敷地の住宅が空家や空地，駐車場化する一方で，比較的広い住宅であった場所は敷地分割され，3 階建ての戸建住宅が新築されており，景観や日照の悪化が進んでいる。
「なりゆきシナリオ」における 2010 年と 2050 年の建物立地状況を図 10 に示す。現在のようにミニ開発が進んだ場合，2030 年まで，特に住宅需要の
図 8 ‌長者町街区群における「なりゆきシナリオ」及び「まちづくりシナリオ」の市街地維持費用予測結果．
多い 2010 年代には狭小空地への 3 階建て立地などに向上し 2050 年には 2010 年に比べ 0.36
（day/year）
増加する。
「なりゆきシナリオ」における QOL 低下
は，特に日照時間による影響が大きく，無秩序な更新が街区群全体の住みよさを損なうことが反映されている。一方，「まちづくりシナリオ」では，計画的に空間が再構成されることによりオープンスペー
スや緑の確保，景観，日照時間が向上し，QOL 値
全体として増加している。街区群内の人口密度や商業業務床面積が増加しても，適切な空間構成により居住環境を十分に整えることが可能であり，都心部
における商住混在の可能性が示されている。
さらに，2010 年から 2050 年にかけての各シナリ
オの市街地維持費用算出結果（商業・業務に関するものを除く）を図 8 に示す。市街地維持費用については，概ね CO2 排出量と同様の傾向で推移してい

図9

図 10

御剱街区群の概要．

御剱街区群における建物更新予測結果．

161

森田ほか：漸次的な街区群の再構築によるクオリティストック化と低炭素化の同時実現手法

図 11
表5

御剱街区群における「なりゆきシナリオ」の TBL 評価結果．

御剱街区群における分析シナリオの設定条件．

建て詰まりが進み，日あたりやオープンスペースな
どが現在よりも大幅に悪化する一方，2030 年代以
降には空家や空地が増加し始める。日あたりについては大型の団地の更新による影響が大きいため急激な変化が予測されている。しかし，地区全体としては用地があるにもかかわらず，住宅の狭小さが解決されない一方で，余剰地には空き家が数多く立地する非効率な市街地となる可能性がある。このシナリ
オの TBL 評価結果（図 11）を見ると，今後も人口が増加する一方で，延べ床面積はあまり増加しないことから，CO2 排出量や市街地維持費用は微減傾向ではあるものの，オープンスペースや火災リスクな
ど，QOL 値が大幅に低下する。
3.3.2 シナリオ分析と評価結果「なりゆきシナリオ」の予測結果を踏まえ，以降で分析する施策シナリオを設定する。本節では，特に将来的に大きな人口変化が生じない地区において，将来のために街区構造を更新することがどのような影響を持つかを把握するとともに，環境技術と空間デザインの相互影響の把握を目的としている。
そこで，環境技術シナリオと空間デザインシナリオ
それぞれを単独で評価するとともに，双方を組み合わせた両方導入シナリオの評価も行う。
162

シナリオ設定条件を表 5 に示す。環境技術シナ
リオでは，建物の躯体性能の向上，太陽光発電などの設備の導入のほか，エネルギーシステムなどの面的政策と，工場排熱の活用を想定した。工場排熱利用では，工場規模から街区群に供給できる排熱量を推定し，検討に用いた。一方，空間デザインシナリ
オでは，「なりゆきシナリオ」の将来予測から抽出された将来課題への対応による効果を把握するため，空家対策や住宅ミスマッチの解消，交通空間の確保，効率的な空間利用のためのデザイン再構築を想定した。
技術，空間，統合シナリオによる評価結果を図 12に示す。空間デザインのコントロールを行った場合には，生活の質は大幅に向上するとともに，市街地維持費用も削減できることがわかる。一方で環境技術導入のみを行った場合には，CO2 排出量は大幅に削減できるものの，生活の質はあまり向上しない。
また，市街地維持費用についても，現在の技術水準
では，エネルギー削減による費用低減効果を設備導入による増加分が相殺してしまい，減少する可能性は小さい。前述したとおり，CO2 排出量の削減のみ
では，既成市街地での低炭素化に向けた取組はなか
なか進まない。バランスのよい環境性能の向上には，

地球環境 Vol.22 No.2

図 12153－166（2017）

御剱街区群における技術・空間・統合シナリオによる TBL 評価結果（2050）．

図 13

図 14

豊山街区群の概要．

豊山街区群における建物更新予測結果．

空間デザインと環境技術の統合的な取組が必要であることが明らかとなった。
3.4 豊山街区群でのケーススタディ結果
3.4.1 街区群の概要と将来予測
郊外部の検討対象である豊山街区群は，都心街区群から 7 km 北上した箇所に位置しており，住宅中
心の市街地である。もともと街区群の北東部は農村集落が形成されており，そこから放射状に農地が広が る 地 域 で あ っ た が， 街 区 群 西 側 の 幹 線 道 路 が1970 年代に整備され，空港・航空関連産業が集積しはじめ，農地が徐々に宅地や工場へと転用している（図 13）。
農村集落であった北東部については，曲がりくね
り入り組んだ街区に昔ながらの大きな農家住宅（母屋・離れ・蔵及び農具置き場などが一体となった敷地）が今も残っている。それ以外の街区群について
は，耕地整理された農地が広がっているが，旧農業集落に近い区域や，南部，幹線道路沿いから徐々に農地転用が進んでいる。

豊山地区での「なりゆきシナリオ」における 2010
年と 2050 年の建物立地状況を図 14 に示す。このま
ま農地転用が進んだ場合，2030 年までの住宅需要が見込める時期においては古くからの住宅が存在する旧集落（北東部）は古い住宅の更新によりまとまった用地が空き建替えが進む一方で，旧集落に近い地
区は比較的新しい住宅が立地していることから更に外延部へと住宅立地が進んでいく。一方，2030 年
以降の住宅需要が減少する時期には新たな住宅立地は少なくなるが，旧集落に近い地区で集団的に建物更新が発生する可能性があるため，旧集落内と外延部に住宅が残り小さなドーナッツ化による市街地の拡散と農地の混合が現在以上に進むことが明らかとなった。このシナリオの TBL 評価結果を見ると（図15），建物数の減少と，スプロール初期の狭小住宅の更新が進むことにより，QOL 値は向上する可能性がある一方で，非効率な交通やエネルギー利用が促進され，CO2 排出量や市街地維持費用は現在以上に増加する可能性がある。
163

森田ほか：漸次的な街区群の再構築によるクオリティストック化と低炭素化の同時実現手法

図 15
表6

豊山街区群における「なりゆきシナリオ」の TBL 評価結果．

豊山街区群における分析シナリオの設定条件．

図 16

図 17

分析シナリオの将来土地利用．

豊山街区群における拡散型シナリオ及び集約型シナリオによる TBL 評価結果（2050）．

3.4.2 シナリオ分析と評価結果「なりゆきシナリオ」の予測結果を踏まえ，以降で分析する施策シナリオを設定する。本節では，将来的に人口減少が想定される地区にとって，土地利用方針の違いによる将来の環境性能の違いを分析することを目的としているため，拡散型と集約型の二つの土地利用シナリオを設定する。拡散型のシナリ
オでは，残存している農地を宅地化することを前提
164

として，1 世帯あたり敷地面積 300 ㎡以上の戸建住宅が面的に広がるシナリオとし，集約型シナリオでは建替に応じて旧農村集落及びその近傍区域に更新
後の住宅を集中させるシナリオとした。各シナリオの設定条件を表 6 に，2050 年時点の空間デザイン
シナリオの市街地の姿を図 16 に示す。
これに対し，広い住宅を供給する拡散型シナリオと旧集落に住宅を集める集約シナリオによる評価結地球環境 Vol.22 No.2

果を図 17 に示す。拡散型シナリオでは，住宅広さ
や日あたりなど，住宅に関する性能の向上により，
QOL 値の増加が期待できるが，CO2 排出量はなり
ゆきよりも増加する可能性がある。費用についてはやや減少傾向がみられるが，これは人口成長期に建設された RC 造や鉄骨造の共同住宅の割合が減少するためと想定され，インフラに係る維持費用は市街地が拡大するため増加傾向にある。一方で，集約型シナリオでは，公共空間交通利便性などの性能向上による QOL 値の向上に加え，CO2 排出量や費用についても「なりゆきシナリオ」より削減できる可能性がある。
4．おわりに本稿では，建築・エネルギー・設備・交通を統合的に扱え，かつ空間デザインを論じるにあたって大きすぎない「街区群」を空間計画の単位として，望ましい将来デザインに向かって漸次的に地区を低炭素化する手法を論じた。研究の手法として，まず計画プロセス全体を通して定量的にモニタリング，進捗評価できるシステムを開発し，それを名古屋都市圏において異なる特性を持つ三つの地区に適用しその適用可能性と効果を論じた。
全体的な知見として，環境技術の導入はそれ単独
では街区群の魅力を向上することは難しく，また，
コストメリットを創出することも難しいこと，それを可能とするためには，受け皿である空間デザイン
も合わせて検討することが街区群のバランスの良い
環境性能向上に必要不可欠であることが明らかとなった。また，日本においては，都心部では駐車場，近郊・郊外部においては空地や空き家など，建物の密度に関わらず低未利用地が多く存在し，今後も増加する。これらをコントロールすることで，人口密度を高めながら魅力的な公共空間（歩道，公園など）の創出と，それによる市街地の環境改善や低炭素化の実現が可能となることが明らかとなった。
また，個別のケーススタディにおける市街地のデザインについての知見を以下に整理する。まず都心街区群では，街区群レベルでのゾーニングを行いながら，共同更新による敷地の集約化や住宅と商業などの用途混在を進めることが環境的にも住民の
QOL 向上にも有効であることが明らかとなった。
近郊街区群においては，今後未利用地が増加する
可能性が高いことから，これらをどのようにコントロールするかを検討することが必要不可欠である。
街区群の立地特性に応じてその配分は異なるが，低未利用地のコントロールにより生まれた余裕を，交通空間と居住空間に適切に配分することによって，徒歩や自転車など，ヒューマンスケールの交通環境と，ゆとりのある居住空間の確保が同時達成できる。それにより自動車分担率の低減や，世帯人数に

153－166（2017）

適した住宅の選択がなされ，単にハード面の改良だ
けでなく，ライフスタイルの変化をも含めた環境負荷低減が可能となることが明らかとなった。
最後に，郊外街区群について，人口が減少する街区群においては，地区内において小さく集約する土地利用が環境的にも効果的であり，居住者の QOL向上も期待できることが明らかとなった。一方で，人口減少による環境面や経済面での非効率化を，土地利用のみでは完全に吸収できない可能性も示唆された。そのため，市街地の集約化とエネルギーの面的利用を同時に実施することで，追加コストをなるべく低減した漸次的な低炭素まちづくりが求められる。
謝辞
本稿は，環境研究総合推進費 2-1404（ 代表：藤田壮 平成 26 ～ 28 年度 環境省）及び 2-1706（代表：加藤博和 平成 29 ～ 31 年度 環境再生保全機構）による研究成果の一部である。
引用文献
1）経済産業省（2010）「次世代エネルギー・社会シス
テム実証地域」選定結果について．
〈http://www.
meti.go.jp/committee/materials2/downloadfiles/
g100408a03j.pdf〉（2017 年 7 月 30 日 最終確認）
2）内閣官房地域活性化統合事務局（2014）「環境未
来 都 市 構 想 」 と は． 環 境 未 来 都 市 構 想 HP．
〈http://future-city.jp/about/〉（2017 年 7 月 30 日
最終確認）3）国土交通省（2014）まち・住まい・交通 創蓄省
エネルギー化の総合的な支援について：低炭
素・循環型社会の構築に向けて．〈http://www.
mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_
environment_fr_000119.html〉（2017 年 7 月 30 日
最終確認）
4）国土交通省（2014）低炭素まちづくり計画策定事
例．
〈https://www.mlit.go.jp/toshi/city_plan/ecomachi-case.html〉（2017 年 7 月 30 日 最終確認）
5）Ecodistricts （2016） Neighborhoods For All.
〈https://ecodistricts.org/about〉（2017 年 7 月 30 日 最終確認）
6）Amsterdam smart city （2013）〈https://amsterdamsmartcity.com/network/amsterdamsmart-city〉（2017 年 7 月 30 日 最終確認）
7）Dunster B., C. Simmons and B. Gilbert（2008）
THE ZEDbook: Solutions for a Shrinking World,
ZED factory.
8）CAN-JAPAN（2016）2020 年以降の温暖化対策の
国 別 目 標 案（ 約 束 草 案）の 提 出 状 況・ 一 覧．
Climate Action Network Japan（CAN-Japan）.
〈http://www.can-japan.org/activities/1761〉165

森田ほか：漸次的な街区群の再構築によるクオリティストック化と低炭素化の同時実現手法

9）John, E.（1997）Cannibals with Forks: The Triple
Bottom Line of 21st Century Business, Oxford,
New Society Publishers.
10）森田紘圭・杉本賢二・加藤博和・村山顕人・
飯塚 悟・柴原尚希・林 良嗣（2013）4D-GIS を用いた地区統合環境性能評価モデルの構築．土木
学会論文集 D3（土木計画学），69（5）, I_297–308,
2013.
11）森田紘圭・金岡芳美・加藤博和・柴原尚希・
林 良嗣（2014）家族構成と住宅性能を考慮した街区群単位の世帯起源 CO2 排出量の将来推計．
土 木 学 会 論 文 集 D3
（ 土 木 計 画 学），70（5）,I_415–422. 2014.
12）森田紘圭・金岡芳美・加藤博和・柴原尚希・
林 良嗣（2013）個人の生活スケジュールを考慮した低炭素技術導入による CO2 排出量への影
響 分 析． 土 木 学 会 論 文 集 G（ 環 境），69（5）,
I_33-I_43.
13）高 野 剛 志・森田 紘 圭・中 村 一 樹・加 藤 博 和・
林 良嗣
（2014）
小地区規模の交通・土地利用施策実施による交通手段分担率変化の予測モデル．
土木計画学研究・講演集，50, CD-ROM（203）.
14）小松幸夫・加藤裕久・吉田倬郎・野城智也（1992）
わが国における各種住宅の寿命分布に関する調査報告．日本建築学会計画系論文報告集，439，
101–110．
15）小松幸夫（2008）1997 年と 2005 年における家屋の寿命推計．日本建築学会計画系論文報告集，
73（632），2197–2205．

森田紘圭／Hiroyuki MORITA

大日本コンサルタント株式会社インフラ技術研究所所属。1983 年生まれ。博士（環境学）及び技術士（建設部門及び総合技術監理部門）。名古屋大学大学院環境学研究科博士前期課程修了後，大日本
コンサルタント株式会社に入社。その後，名古屋大学大学院環境学研究科研究員を経て現職。地
方自治体の都市計画，交通計画，環境計画等の策定支援，
道路や駅前広場など都市開発プロジェクトの計画・設計，
地域主導型のまちづくり支援等に従事している。

加藤

博和／Hirokazu KATO

名古屋大学大学院環境学研究科附属持続的共発展教育研究センター教授。1970
年岐阜県生まれ。博士
（工学）
。名古屋大
学大学院工学研究科博士後期課程修了
後，同助手，同大学院環境学研究科准教授を経て 2017 年より現職。低炭素で人にもやさしい交通・都市システムを実現するための評価手法
や政策に関わる教育・研究に携わる。名古屋を中心に多数の自治体で交通・環境・都市政策に関与。国土交通省交通政策審議会委員として国の運輸交通・環境政策の策定にも
取り組む。

166

16）加知範康・加藤博和・林 良嗣・森杉雅史（2006）
余命指標を用いた生活環境質（QOL）評価と市街地拡大抑制策検討への適用，土木学会論文集
D，62（4），558–573．
17）産業環境管理協会（2007）JLCA-LCA データベース．
18）後藤直紀・柴原尚希・加知範康・加藤博和（2008）
都市域縮退策による環境負荷削減可能性検討のための推計システム，第 16 回地球環境シンポジ
ウム講演集，97–102．
19）国土交通省（2011）建築着工統計調査．〈http://
www.mlit.go.jp/statistics/details/jutaku_list.
htm〉（2017 年 7 月 30 日 最終確認）
20）国土交通省不動産市場データベース．〈http://
www.land.mlit.go.jp/webland/〉（2017 年 7 月 30 日 最終確認）
21）環境省（2007）生活排水処理施設整備計画策定マ
ニュアル．

杉本

賢二／Kenji SUGIMOTO

和歌山大学システム工学部特任助教。
1982 年生まれ。博士（環境学）。東京大学大学院新領域創成科学研究科博士後期課程修了後，東京大学地球観測データ統融合連携研究機構特任研究員，名古屋大学大学院環境学研究科研究員，特任講師
を経て 2017 年より現職。都市構造物の物質動態分析や都市の災害脆弱性評価など，地理情報システムやリモートセン
シングに関する研究・教育活動に従事している。

林

良嗣／Yoshitsugu HAYASHI

中部大学総合工学研究所教授。1951 年生まれ。工学博士。名古屋大学環境学研究科教授を経て 2016 年より現職。ローマクラブ・フルメンバー，世界交通学会（WCTRS）会長，日本環境共生学会会長，
土木学会副会長，日本工学アカデミー理事・中部支部長，日本学術会議連携会員などを務め，人口減
少と高齢化社会に向けた主戦略としての “スマートシュリンク” を主導する。

村山

顕人／Akito MURAYAMA東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻准教授。1977 年生まれ。博士（工学）。東京大学大学院工学系研究科都市工学専攻博士課程修了後，東京大学国際
都市再生研究センター特任研究員を経て，2006 年 10 月 か ら 2014 年 3 月 ま で名古屋大学大学院環境学研究科都市環境学専攻助教授・准教授（工学部環境土木・建築学科／減災連携研究センター兼務）。2014 年 4 月から現職。専門は都市計画・都市デザイ
ン・まちづくり。自治体の都市マスタープラン，立地適正化計画等の策定，名古屋市中区錦二丁目低炭素地区まちづ
くりプロジェクトをはじめとする地域まちづくりにも参画している。