ＩＴソリューションによる温暖化対策貢献
調査報告書―２０３０年に向けた温室効果ガス削減ポテンシャル―

平成２８年１１月

一般社団法人 電子情報技術産業協会
環境推進委員会

はじめに
２０１６年１１月４日にパリ協定が発効された。すでに世界全体の温室効果ガス排出量の６０％以上を占める１００以上の国・地域がこの協定を批准し、世界は２０２０年以降の温室効果ガス削減に向けて動き出した。
一方、日本も２０３０年度の温室効果ガス排出量を２０１３年度比で２６％削減する
目標を国連に提出した。５月に閣議決定された地球温暖化対策計画によれば、とくに家庭部門、業務部門、運輸部門などにおいては約３０～４０％の高い削減目標が掲げられており、排出削減を可能とする革新的技術の開発・普及や、世界全体の温室効果ガスの排出削減への貢献が求められている。
このような国内外の低炭素化の動きに対し、電機電子業界では従来から省エネ製品・
省エネデバイスをさまざまな分野に広く提供してきているが、近年ではこれに加え、各種のエネルギーマネジメントシステム（EMS）や高度道路交通システム（ITS）など、
クラウド、ビッグデータ、IoT といった情報通信技術を用いた IT ソリューションシステ
ムを提供し、省エネ化に貢献する事例も増えつつある。
こうした背景のもと、IT ソリューションによって２０３０年に温室効果ガスをどこまで削減しうるのかについて、その調査・検討を行う場として、昨年１２月に「温暖化対策貢献アピール調査 TF」を環境推進委員会傘下に設置し、IT ソリューションによる排出削減ポテンシャルの試算を行ってみることにした。
IT ソリューションは、ライフスタイルやワークスタイル、資源の使い方や移動のスタ
イルなどの変革をもたらし、従来のしくみを大きく変えてしまうことも少なくない。そのため削減効果の算定は、旧製品との比較により算定しうる「省エネ製品」に比べると、格段に難しい。そこで今回は、TF 発足から結果のとりまとめまで１年足らずという短期間であることから、すでに公表されている算定方法や推計結果などをできる限り活用することにした。
今回の試算では、大きく２つのアプローチをとっている。１つは、日本の総排出量および世界の総排出量に対してどれだけの削減貢献が見込めるかを、家庭、業務、運輸な
どの部門別に試算してみることである。これは言い換えれば、電機電子業界がそれぞれの分野に対して貢献しうる削減量を推計することである。これについては、２０２０年における日本および世界の排出削減ポテンシャルに関する報告書がすでに旧グリーン IT推進協議会によってまとめられているため、これをベースにした。
もう１つは、顕著な削減貢献が見込め、かつ海外へも展開しうる事例として、大きな括りのテーマを取り上げて削減効果を推計してみることである。今回は「スマート・コ
ミュニティ」と「農林畜産分野」の２つのテーマを取り上げた。その背景は次の通りである。
まずスマート・コミュニティについては、２００７年頃より国の主導でいくつかの実
証実験が行われ、その成果報告書なども公表されている。そこでこれらをもとにスマー
ト・コミュニティによる典型的な排出削減割合を求め、またスマート・コミュニティの普及率推定なども行い、主要国ごとに削減ポテンシャルの推計を行った。スマート・コ
ミュニティに関して国ごとに削減ポテンシャルを算出した例は、これまでないのではないかと思う。
また農林畜産分野については、IT 産業による持続可能性の推進団体である GeSI（Global e-Sustainability Initiative）が発行する報告書の中で、農林畜産分野におけるIT ソリューションによる２０３０年時点の削減効果が推計されているため、これを活用
して国ごとの試算を行った。
前述したように、今回の試算は時間的な制約により、既存の方法や結果をベースとしている部分が多い。そのため前提条件が適切でなかったり、必ずしも最新データを反映
できていないなど、至らない点は多くあるが、削減効果のスケールを大まかにはご理解いただけるのではないかと思う。この報告書が、低炭素社会実現に向けた IT ソリューシ
ョンの普及と事業の発展に少しでもお役に立つことがば幸いである。
最後に、本調査事業の委託先である株式会社富士通総研をはじめ、ご協力いただいた
多くの方々に厚く御礼申し上げる。

２０１６年１１月
環境推進委員会
温暖化対策貢献アピール調査ＴＦ
主 査
古 橋
真

目次
1.

本調査の背景 ...................................................................................................................... 1
1.1. 我が国の地球温暖化対策計画 ..................................................................................... 1
1.2. これまで実施したグリーン IT 推進協議会/調査分析委員会の取り組み .................... 2
2. 本調査の実施内容............................................................................................................... 4
2.1. 調査１、2、3 について............................................................................................... 4
3. 調査 1： IT ソリューションによる国内・海外の各部門における 2030 年の CO2 削減
ポテンシャル算出............................................................................................................... 5
3.1. 背景及び実施内容 ....................................................................................................... 5
3.2. スコープ及び前提条件 ................................................................................................ 5
3.3. 算出シナリオ............................................................................................................... 7
3.4. 算出ロジック............................................................................................................... 93.5. 算出ロジック詳細 ..................................................................................................... 11
3.5.1. 排出係数の設定 ..................................................................................................... 11
3.5.2. 日系 IT ベンダーのシェア..................................................................................... 123.6. 算出結果 .................................................................................................................... 13
4. 調査 2： IT ソリューションによる国内・海外の「スマート・コミュニティ」における2030 年の CO2 削減ポテンシャル算出............................................................................ 15
4.1. 背景及び実施内容 ..................................................................................................... 15
4.2. スコープ及び前提条件 .............................................................................................. 15
4.3. 算出シナリオ............................................................................................................. 16
4.4. 算出ロジック............................................................................................................. 16
4.5. 算出ロジック詳細 ..................................................................................................... 18
4.5.1. スマート・コミュニティの主な構成 .................................................................... 18
4.5.2. スマート・コミュニティによる CO2 排出量の削減率 .......................................... 22
4.5.3. スマート・コミュニティの普及率 ........................................................................ 25
4.5.4. スマート・コミュニティにおける IT 寄与率 ....................................................... 28
4.6. 算出結果 .................................................................................................................... 29
5. 調査 3： IT ソリューションによる世界の「農林畜産分野」における 2030 年の GHG
削減ポテンシャル算出 ..................................................................................................... 31
5.1. 背景及び実施内容 ..................................................................................................... 31
5.2. スコープ及び前提条件 .............................................................................................. 31
5.3. 算出シナリオ............................................................................................................. 31
5.4. 算出ロジック............................................................................................................. 32
5.5. 算出ロジック詳細 ..................................................................................................... 33
5.5.1. 地域別・品目別の農業生産額 ............................................................................... 33
5.5.2. 地域別のインターネット普及率 ............................................................................ 34
5.6. 算出結果 .................................................................................................................... 35
6. まとめ ............................................................................................................................... 37

注意事項：（1）本報告書の内容は、JEITA が富士通総研に調査委託し試算したものです。
（2）これらの試算は、2016 年時点で考えられるポテンシャルとして算出したものであり、算定指標に関する課題や今後の経済環境の変動等の影響も考えられることから、削減を保証するものではありません。

1. 本調査の背景
1.1. 我が国の地球温暖化対策計画
気候変動問題への国際的な取り組みが求められる中、2015 年 12 月の COP21 に向けて各国から約束草案が提出された。我が国も 2015 年 7 月に約束草案を提出し、2030 年度に 2013 年
度比▲26.0％の温室効果ガス排出削減目標を国連に登録した。また、この約束草案の実現に向けて、2016 年 5 月に「地球温暖化対策計画」が閣議決定され、2030 年に向けた取組みが一層加速することが予想される。
こうした状況の中、産業界にはより一層の環境貢献への要求・要望が予想され、特に高い削減目標が掲げられている「業務その他」、「家庭」、「運輸」の各部門に対する取組みへの期
待が高まっている。表 1-1 は、各部門の 2030 年における排出量目安を示すが、これらを達成するためには、IT による省電力化やエネルギー利用の効率化が必要不可欠である。
表 1-1

日本の地球温暖化対策計画で示された 2030 年度のエネルギー起源 CO2 排出量目安
2030 年度の各部門の排出量の目安2013 年度（2005 年度）

2013 年度からの
削減率

産業部門

401

429
（457）

▲6.5％

業務その他部門

168

279
（239）

▲39.7％

家庭部門

122

201
（180）

▲39.4％

運輸部門

163

225
（240）

▲27.4％

エネルギー転換
部門

73

101
（104）

▲27.5％

合計

927

1,235
（1,219）▲25.0％

主な対策例

・低炭素社会実行計画の推進、強化
・省エネ設備の増強※その他業種ごとに対策実施
・高効率照明の導入
・BEMS の活用
・国民運動の推進など
・省エネ住宅の推進
・HEMS の活用など
・次世代自動車の普及
・燃費改善※その他運輸部門対策を実施
・再エネの最大限導入
・原子力発電の活用
・火力発電の高効率化(単位:百万 t-CO2)（出所：環境省「地球温暖化対策計画」を基に富士通総研と JEITA で作成）

1

1.2. これまで実施したグリーン IT 推進協議会/調査分析委員会の取り組み(1) 過去の取り組み
これまでグリーン IT1推進協議会（現 JEITA グリーン IT 委員会）/調査分析委員会では、2008
年 4 月～2013 年 3 月の期間において、グリーン IT の効果について定量的な調査・分析を実施してきた。この期間での主な成果については、下記報告書、HP での公開、解説書を参照のこと。
 2008 年度調査分析委員会報告書（日本語） 2009 年 6 月発行
 2020 年におけるグリーン IT の効果（日本語） 2010 年 5 月公開
 2009 年度調査分析委員会報告書（日本語） 2010 年 6 月発行
FY2009 Green IT Promotion Council (GIPC) Summary for Survey and Estimation Committee of
GIPC Report - Contribution of Green IT to Realization of a Low Carbon Society - （英語）2010 年 6 月公開
 2010 年度調査分析委員会報告書（日本語） 2011 年 6 月発行
 電機・電子温暖化対策連絡会低炭素社会実行計画向け貢献量算出方法（日本語） 2012 年付-20．遠隔会議システム（ソリューション）Version 1.0
付－21．デジタルタコグラフシステム（ソリューション）Version 1.0
 調査分析委員会総合報告書（2008 年度～2012 年度）（日本語） 2013 年 2 月発行
 IT ソリューションによる社会全体の省エネ貢献量：
グリーン by IT 貢献量評価の考え方（日本語・英語） 2013 年 2 月発行
今後は IoT などのイノベーションの普及により、グリーン IT の効果が多くの業界に波及することが想定されており、新たな分野への貢献が期待されている。

1

環境負荷低減に資する情報通信技術（IT）のことをグリーン IT と呼ぶ。

2

(2) 過去の算出結果
グリーン IT 推進協議会では、2009 年度調査分析委員会報告書において、2020 年の日本と世界における IT による省エネ効果（by IT）を予測し公表している。（表 1-2）
表 1-2

グリーン IT の貢献量の予測（by IT）(単位:百万 t-CO2/年)（出典：グリーン IT 推進協議会調査分析委員会「IT ソリューションによる社会全体の省エネ貢献量」（2013.2））3

2. 本調査の実施内容
2.1. 調査１、2、3 について
本調査では、以下の 3 つの調査を実施し、2030 年における IT ソリューションによる温室効果ガス（以下 GHG という）削減ポテンシャルを算出した。
調査１：IT ソリューションによる国内・海外の「産業部門」「業務部門」「家庭部門」「運輸部門」「エネルギー転換部門」における 2030 年の CO2 削減ポテンシャルの算出- 基準年：2005 年2-算出対象：日本、世界調査２：IT ソリューションによる国内・海外の「スマート・コミュニティにおける 2030
年の CO2 削減ポテンシャルの算出-

基準年：2013 年3-算出対象：日本、米国、英国、ブラジル、インド、中国の 6 か国

調査３：IT ソリューションによる世界の「農林畜産分野」における 2030 年の GHG 削減ポ
テンシャルの算出-

基準年：2013 年4-算出対象：先進国、途上国、米国、BRICs

2

2005 年を基準年（対象 IT ソリューションの 2005 年以降の削減効果を試算）とし、2030 年単年での BAU からの削減量を算出。
32013 年を基準年（スマート・コミュニティの 2013 年以降の削減効果を試算）とし、2030 年単年での BAU からの削減量を算出。
42013 年を基準年（農林畜産分野における IT ソリューションの 2013 年以降の削減効果を試算）とし、2030 年単年でのBAU からの削減量を算出。

4

3. 調査 1： IT ソリューションによる国内・海外の各部門における 2030 年の CO2
削減ポテンシャル算出
3.1. 背景及び実施内容(1) 背景地球温暖化対策計画において特に高い削減目標が掲げられている業務、家庭、運輸の各部門に対する取組みへの期待が高まっている。こうした背景のもと IT・エレクトロニクス産業
は、IoT 等のイノベーション普及により、他業界への波及効果など他分野への貢献が期待されている。
(2) 実施内容
本調査では、グリーン IT 推進協議会によるこれまでの調査結果5を基に削減ポテンシャルの算出方法の見直しも含め、新たに 2030 年の CO2 削減ポテンシャルの算出を行った。また、新たに「エネルギー転換部門」の CO2 削減ポテンシャルを算出対象に加えることで、地球温暖化対策計画において CO2 削減対策が示された全ての部門を網羅した。

3.2. スコープ及び前提条件(1) 基準年- 2005 年6(2) 算出対象- 日本の「産業部門」「業務部門」「家庭部門」「運輸部門」「エネルギー転換部門」- 世界の「産業部門」「業務部門」「家庭部門」「運輸部門」「エネルギー転換部門」

5

グリーン IT 推進協議会調査分析委員会総合報告書(2008 年度～2012 年度)（2013.2）
2005 年を基準年（対象 IT ソリューションの 2005 年以降の削減効果を試算）とし、2030 年単年での BAU からの削減量
を算出。
6

5

(3) 各部門において CO2 削減に貢献する IT ソリューションの例
各部門において CO2 削減に貢献する IT ソリューションの例を表 3-1 に示す。
表 3-1

IT ソリューションの例

カテゴリー
工場
産業

生産プロセス
建物

IT ソリューション
FEMS
照明/空調/モーター/発電機の効率化
生産プロセスの効率化
BEMS
電子タグ・物流システム
ペーパレスオフィス業務

業務の IT 導入
屋内

テレワーク
TV 会議
遠隔医療・電子カルテ
電子入札・電子申請

建物

HEMS
電子マネー

家庭

屋内

電子出版・電子申請
音楽配信・ソフト配信
オンラインショッピング

インフラ

信号機の LED 化
ITS

運輸

アクティビティ

自動車の燃費改善
輸送手段の効率向上
エコドライブ（出所：グリーン IT 推進協議会「調査分析委員会

総合報告書（2008 年度～2012 年度）」を基に富士通総研

作成）

6

3.3. 算出シナリオ(1) 「産業部門」「業務部門」「家庭部門」「運輸部門」の算出シナリオ
調査１では、図 3-1 に示すような「算出の対象」「算出の方法」「使用するデータ」についてシナリオを設定し、シナリオに基づき算出ロジックを構築することで CO2 削減ポテンシャ
ルを計算した。

（出所：富士通総研）

図 3-1

調査 1 の算出シナリオ(2) 「エネルギー転換部門」の算出シナリオ
エネルギー転換部門における設備の構成要素は、以下の三つに分類される。
（図 3-2）- 物理システム：プラントや発電所は、様々な部品からなる物理システムが稼動することで製造、発電が行われる。
- 制御技術（OT）：それらの物理システムを直接制御し、精製、発電プロセスを維持する技術- 情報技術（IT）：製造した製品を効率よく届けたり、材料の無駄を減らすなどプロセスの最適化、効率化を図る技術。
また、地球温暖化対策計画では、エネルギー転換部門の対策として原子力発電、高効率火力発電、再生可能エネルギーの活用が挙げられている。
本調査では、エネルギー転換部門における CO2 削減対策と、対策を実現するために必要な技術の中から IT の貢献が見込まれる領域として図 3-3 の「再生可能エネルギーの導入量の拡大」を算出の対象とした7。
7

図 3-3 に関する記述は、次の資料を参考とした。1：資源エネルギー庁「原子力技術開発の動向」（2013.10）、2：国立国会図書館「新規制基準と原子力発電所の再稼動」（2015.1.8）、3：資源エネルギー庁「高効率火力発電の導入推進について」（2013.4）、4：NEDO「再生可能エネルギー技術白書」（2014.2）、5：電中研「再生可能エネルギー太陽導入時の電力系統
安定運用技術」（2015.5）

7物理システム(Physical
System)

プラント
発電所など

制御技術
(Operational
Technology)

情報技術(Information
Technology)





ポンプ
タービン
コンベヤー





姿勢制御システム
環境測定システム
異常監視システム

注文管理システム
配送システム
需給管理システム（出所：CHINLINK RESEARCH「IT vs OT in Manufacturing」を基に富士通総研作成）

図 3-2

エネルギー転換部門における設備の構成要素（出所：富士通総研）

図 3-3 エネルギー転換部門における IT 貢献の考え方

また、算出の際は、再生可能エネルギー導入における IT の寄与率を設定する必要がある。
一般的に再生可能エネルギーの導入には、発電量が自然条件に左右されることによる系統の不安定化が課題となっている。そこで本調査では、天候情報や位置情報による発電量予測な
ど IT による系統安定化対策が再生可能エネルギーの普及に貢献すると仮定し、IT 寄与率を求める際は、導入コストに占める系統安定化コストの割合から算出した。（図 3-4）【系統安定化に係るコスト（ITソリューション関連）】
・スマートメーター導入コスト：約1.4万円/台・CEMS導入コスト：約4.6億円/エリア（1エリアは最大2万世帯を想定）【系統安定化コスト試算例】
・スマートメーター：（約1.4万円/台×2万世帯）÷(3,600kWh×2万世帯×10年)＝約0.39円/kWh
・CEMS（約4.6億円/エリア）÷(3,600kWh×2万世帯×10年）＝約0.64円/kWh※1世帯当たりの年間電力消費量は3,600kWh、 スマートメーター、CEMSは10年で交換すると想定）【IT寄与率試算例】
・系統安定化コスト÷再エネ導入コスト(コスト検証委員会で示された電源別の費用(円/ kWh))（出所：エネルギー・環境会議コスト等検証委員会「コスト等検証委員会報告書」（2011.12）を基に
富士通総研作成）

図 3-4

IT 寄与率試算例
8

3.4. 算出ロジック
3.3.で設定したシナリオに基づき算出ロジックを設定した。まず、過去の調査で算出対象であった「産業部門」「業務部門」「家庭部門」「運輸部門」について CO2 削減ポテンシャルを算出した後、エネルギー転換部門の算出を行った。

(1) 「産業部門」「業務部門」「家庭部門」「運輸部門」の CO2 削減ポテンシャル
まず、日本における CO2 削減ポテンシャルは、過去のグリーン IT 推進協議会の調査結果を用いて 2030 年の日本全体の削減ポテンシャルと 2020 年の削減ポテンシャルとの比を算出し、これに 2020 年における部門別の削減ポテンシャルを掛け合わせることで部門別の削減ポテ
ンシャルを算出した。部門別の構成比は、過去の調査で算出した 2020 年時点での構成比が2030 年においても変化しないと仮定し、算出に用いた。
（図 3-5）

図 3-5

日本の産業、業務、家庭、運輸部門における CO2 削減ポテンシャルの算出ロジック

世界における CO2 削減ポテンシャルについても日本を対象とした算出方法と同様に、過去のグリーン IT 推進協議会の調査結果を用いて 2030 年の世界全体の削減ポテンシャルと 2020
年の削減ポテンシャルとの比を算出し、2020 年における部門別の削減ポテンシャルを掛け合わせることで部門別の削減ポテンシャルを算出した。部門別の構成比についても日本を対象とした算出方法と同様に、過去の調査で算出した 2020 年時点での構成比が 2030 年においても変化しないと仮定し、算出に用いた。
また、これらの削減ポテンシャルに日系 IT ベンダーのシェアを掛け合わせ、日系 IT ベン
ダーの削減貢献量を算出した。
（図 3-6）

図 3-6 世界の産業、業務、家庭、運輸部門における CO2 削減ポテンシャルの算出ロジック

9(2) 「エネルギー転換部門」の CO2 削減ポテンシャル
まず、2030 年のエネルギー転換部門の CO2 削減ポテンシャルを算出するにあたって、2030
年までの再生可能エネルギー導入ポテンシャルを算出した。次に、化石燃料由来の電力が再生可能エネルギーによって代替されると仮定し、再生可能エネルギー導入ポテンシャルに排出係数を掛け合わせ、CO2 削減ポテンシャルを算出した。さらにこの CO2 削減ポテンシャルに IT 寄与率を掛け合わせることで、エネルギー転換部門における IT ソリューションによる
CO2 削減ポテンシャルを算出した。
（図 3-7）
日本の再生可能エネルギー導入ポテンシャル
日本における
削減ポテンシャル

図 3-7＝

2030年の導入目標（約束草案より）2005年の導入実績（IEA統計資料より）－

× 排出係数 × IT寄与率

日本のエネルギー転換部門における CO2 削減ポテンシャルの算出ロジック

世界のエネルギー転換部門における CO2 削減ポテンシャルについても、日本を対象とした場合と同様の方法で算出を行った。また、世界全体の削減ポテンシャルに日系 IT ベンダーのシェアを掛け合わせることで世界のエネルギー転換部門における日系 IT ベンダーの削減貢献量を算出した。
（図 3-8）
世界の再生可能エネルギー導入ポテンシャル
世界全体の削減ポテンシャル＝

2030年の導入予測（EIA資料より）

日系ITベンダーの削減貢献量＝ 削減ポテンシャル ×

世界全体の2005年の導入実績－ （世界エネルギー白書より） × 排出係数 × IT寄与率

日系ITベンダー
シェア(8％)

図 3-8 世界のエネルギー転換部門における CO2 削減ポテンシャルの算出ロジック

10

3.5. 算出ロジック詳細
3.5.1. 排出係数の設定
排出係数は、以下のように設定した。（表 3-2）
1) シナリオ 1- 想定：2008 年時点の非化石電源比率・発電効率を据え置きした場合を想定- 設定値：日本「0.48」、世界「0.559」
2) シナリオ 2（世界のみ）- 想定：2030 年までに非化石電源比率・発電効率が大幅に向上した場合を想定- 設定値：世界「0.2759」（シナリオ 1 の 0.55 の 1/2 の値を設定）
3) 追加シナリオ A（日本のみ）- 想定：電気事業低炭素社会協議会が目標に掲げる 2030 年における排出係数が達成された場合を想定- 設定値：日本「0.379」
4) 追加シナリオ B（日本のみ）- 想定：追加シナリオ A よりも非化石電源比率・発電効率が向上し排出係数の低減が達成された場合を想定- 設定値：日本「0.3」（削減ポテンシャルの幅（下振れした場合の値）をみるためにシナ
リオ 1 から－0.1 の値を仮に設定）
5) 追加シナリオ C（世界のみ）- 想定：2013 年時点の全電源・世界平均値を据え置きした場合を想定- 設定値：世界「0.53810」
表 3-2
シナリオ 1
日本

0.400

世界

0.550

設定した排出係数（kg-CO2/kWh）
シナリオ 2

追加シナリオ A 追加シナリオ B 追加シナリオ C

―

0.370

0.275

―

0.300
―

8

グリーン IT 推進協議会調査分析委員会総合報告書(2008 年度～2012 年度)（2013.2）

9

電気事業低炭素社会協議会「電気事業における低炭素社会実行計画」（2015.7.17）
IEA “CO2 emissions from fuel combustion”

10

11

―
0.538

3.5.2. 日系 IT ベンダーのシェア
本調査では、IT ベンダーのシェアに応じて削減ポテンシャルを割振ることで日系 IT ベンダ
ーの貢献量を算出した。世界における日系 IT ベンダーのシェアについては、電子情報技術産業協会が公表している「電子情報産業の世界生産額(2014 年実績)」を根拠に 8％と設定した。
（表 3-3）
表 3-3

IT ソリューション・サービスにおける日系 IT ベンダーのシェア
生産額（億円） 日系 IT ベンダーシェア（％）

日系 IT ベンダー

56,867

世界全体

757,0698（出典：電子情報技術産業協会「電子情報産業の世界生産額（2014 年実績）」）

12

3.6. 算出結果
IT ソリューションによる部門別の 2030 年の CO2 削減ポテンシャル（日本）の結果を示す。算出の結果、産業部門では 17~22 百万 t-CO2、業務部門では、21~29 百万 t-CO2、家庭部門では、38~51 百万 t-CO2、運輸部門では、86~116 百万 t-CO2、エネルギー転換部門では、
2~3 百万 t-CO2 の削減ポテンシャルをもっており、合計では 164~220 百万 t-CO2 の削減ポテ
ンシャルがある。
（表 3-4）
表 3-4

IT ソリューションによる部門別 CO2 削減ポテンシャル（日本）

部門
産業
業務
家庭
運輸
エネルギー転換
合計

2030 年（日本）
（最小）
（最大）
追加シナリオA
追加シナリオ B
シナリオ 1（排出係数：0.3） （排出係数：0.37） （排出係数：0.4）
17
21
22
21
26
29
38
47
51
86
107
116
2
2
3
164
203
220

（単位：百万 t-CO2）
次に、IT ソリューションによる部門別の 2030 年の CO2 削減ポテンシャル（世界）の結果を示す。
算出の結果、産業部門では 248~533 百万 t-CO2、業務部門では、216~461 百万 t-CO2、家庭部門では、354~758 百万 t-CO2、運輸部門では、2,792~5,985 百万 t-CO2、エネルギー転換部門では、74~147 百万 t-CO2 の削減ポテンシャルをもっており、合計では 3,684~7,884
百万 t-CO2 の削減ポテンシャルがある。
（表 3-5）
表 3-5

IT ソリューションによる部門別 CO2 削減ポテンシャル（世界）

部門
産業
業務
家庭
運輸
エネルギー転換
合計

2030 年(世界)
（最小）
（最小）
追加シナリオ C
シナリオ 2
シナリオ 1（排出係数：0.275） （排出係数：0.538） （排出係数：0.550）
248
478
533
216
414
461
354
680
758
2,792
5366
5,985
74
144
147
3,684
7,081
7,884

（単位：百万 t-CO2）

次に、IT ソリューションによる部門別の 2030 年の CO2 削減ポテンシャル（世界における日系 IT ベンダーの貢献量）の結果を示す。算出の結果、産業部門では 20~43 百万 t-CO2、業務部門では、17~37 百万 t-CO2、家庭部門では、28~61 百万 t-CO2、運輸部門では、223~479
百万 t-CO2、エネルギー転換部門では、6~12 百万 t-CO2 の削減ポテンシャルをもっており、合計では 294~632 百万 t-CO2 の削減ポテンシャルがある。（表 3-6）
13

表 3-6

IT ソリューションによる部門別 CO2 削減ポテンシャル（日系 IT ベンダー）
2030 年（世界_日系 IT ベンダー）
部門

産業
業務
家庭
運輸
エネルギー転換
合計（最小）
シナリオ 2（排出係数：0.275）
20
17
28
223
6
294

（最小）
追加シナリオ C
シナリオ 1（排出係数：0.538） （排出係数：0.550）
43
38
37
33
61
54
479
429
12
12
632
567

（単位：百万 t-CO2）

14

4. 調査 2： IT ソリューションによる国内・海外の「スマート・コミュニティ」
における 2030 年の CO2 削減ポテンシャル算出
4.1. 背景及び実施内容(1) 背景2015 年 7 月に日本の約束草案及び削減目標（2013 年比で 2030 年▲26％）が決定し、2016
年 5 月には地球温暖化対策計画が閣議決定され、産業界の環境貢献への期待が高まっている。
また、各国における都市人口は増加傾向にあり、都市部における GHG の排出量削減が重要な課題となっている。
こうした状況の中、IoT/CPS 等を利活用することにより、都市部における要素（建物、交通インフラ等）を効果的に利用する取り組みが先進国のみならず、途上国においても開始されている。

(2) 実施内容
日系 IT ベンダーの IT ソリューションによる国内・海外のスマート・コミュニティにおける 2030 年の CO2 削減ポテンシャルを算出する。調査対象は、実際にスマート・コミュニテ
ィのプロジェクトを推進している国の中から抽出した。
スマート・コミュニティにおける削減ポテンシャルを算出することで、各国における取り組み推進や、関連する IT ソリューションの普及の後押しに資することが出来ると考えられる。

4.2. スコープ及び前提条件(1) 基準年- 2013 年11(2) 算出対象- 日本、米国、英国、中国、ブラジル、インドの 6 か国12112013 年を基準年（スマート・コミュニティの 2013 年以降の削減効果を試算）とし、2030 年単年での BAU からの削減量を算出。
12
対象国は、実際にスマート・コミュニティのプロジェクトを推進している国の中から抽出。

15

4.3. 算出シナリオ
調査 2 では、図 4-1 に示すような「算出の対象」「算出の方法」「使用するデータ」についてシナリオを設定し、シナリオに基づき算出ロジックを構築することで CO2 削減ポテンシャ
ルを計算した。

（出所：富士通総研）

図 4-1

調査 2 の算出シナリオ

4.4. 算出ロジック(1) スマート・コミュニティの全体像とポテンシャル算出対象範囲
都市部では、スマート・コミュニティを構成する IT ソリューション導入や各技術（再生可能エネルギー、省エネルギー建築等）の普及が進んでおり、スマート・コミュニティが形成されやすいと考えられる。よって、スマート・コミュニティによる削減貢献の対象は、都市部にて排出される CO2 に及ぶものと仮定する。都市部における CO2 排出要因は、業務・家庭・運輸等に係る諸活動であるが、これらを包括的に捉える要因として、「人口」があげられる。スマート・コミュニティにおける削減ポテンシャル算出においては、都市人口一人当たりの CO2 排出量を取り扱うものとする。
また、政府等の方針を踏まえると、スマート・コミュニティは、環境負荷の削減、防災機能の強化及び生活品質の向上等を目的としており、インフラの整備、仕組みの検討、サービス提供等が実施されている。（図 4-2）
- ハード（インフラ）：エネルギー網（電力、熱等）、交通網、情報通信網 等- ソフト（仕組み・サービス）：医療、教育、生活・行政、セキュリティ 等
政府、業界団体及び企業等の構想や実証事業を踏まえ、本調査におけるスマート・コミュ
ニティとは、上記の要素を IT ソリューション活用により、相互に繋ぎ合わせた社会システムとみなす。また、CO2 排出量の削減に大きな影響を及ぼすものであること、実証事業等によ16

り取組が開始されており、実際に効果を確認することができるものであることを考慮し削減
ポテンシャル算出対象を「エネルギー」、「交通」及びそれらを支える「情報通信」とする。
エネルギー

情報通信

生活・行政

交通

スマート・
コミュニティ

医療・福祉

上下水道
廃棄物
その他

教育

セキュリティ

：対象範囲（出所：富士通総研）

図 4-2

スマート・コミュニティの全体像（イメージ）と調査 2 における算出対象(2) スマート・コミュニティによる削減ポテンシャルの算出ロジック
以下に、スマート・コミュニティによる CO2 排出量の削減ポテンシャル算出ロジックを示す。スマート・コミュニティの実現により都市部における CO2 排出量が一定割合削減されるとみなす。その削減率はスマート・コミュニティ関連 PJ 事例から設定する。加えてスマー
ト・コミュニティの普及率及び IT 寄与率を鑑みることで、スマート・コミュニティによる2030 年の CO2 排出量削減ポテンシャルを算出する。（図 4-3）
ITソリューションによる削減ポテンシャル
普及率を踏まえた削減ポテンシャル
最大削減ポテンシャル
都市部におけるCO2排出量

対象国の
都市人口
[人]

×

1人当たりの排出CO2[t-CO2/人]×

スマート・コミュニティ
による削減率[%]

CO2排出量の削減効果が確認さ

事例1

削減率
××%

＝ ① れた代表的な事例における削減

事例2

削減率
××%

＝ ②

削減率
××%

＝ ③

事例3

率から、スマート・コミュニティによるCO2排出量の削減率を設定する（例：左記①～③より設定）

×

スマート・コミュニティ
の普及率
[%]

×

IT寄与率
[%]

スマート・コミュニティ普及のキーとなる
ITソリューション等を設定し、その普及状況からスマート・コミュニティの普及率を推計する実証事業全体に係るコストに対するITソリューション関連コストの割合から設定する（出所：富士通総研）

図 4-3

スマート・コミュニティによる CO2 排出量削減ポテンシャル算出ロジック

17

4.5. 算出ロジック詳細
4.5.1. スマート・コミュニティの主な構成(1) 政府・団体等におけるスマート・コミュニティの考え方
政府、業界団体及び企業等において、スマート・コミュニティの構想を掲げ、都市開発や
IT ソリューション導入等を実施している。以下に政府及び業界団体が掲げる主なスマート・
コミュニティの構想を示す（下記『』内斜字部分は引用）。
エネルギー基本計画におけるスマート・コミュニティ『様々な需要家が参加する一定規模のコミュニティの中で、再生可能エネルギーやコージェ

ネレーション等の分散型エネルギーを用いつつ、ＩＴや蓄電池等の技術を活用したエネルギ
ーマネジメントシステムを通じて、分散型エネルギーシステムにおけるエネルギー需給を総合的に管理し、エネルギーの利活用を最適化するとともに、高齢者の見守りなど他の生活支援サービスも取り込んだ新たな社会システムを構築したものをスマートコミュニティという。』（出所：経済産業省「エネルギー基本計画」（2014.4））

経済産業省におけるスマート・コミュニティ『太陽光や風力など再生可能エネルギーを最大限活用し、一方で、エネルギーの消費を最小限に抑えていく社会が必要です。それを実現するのが家庭やビル、交通システムを IT ネット
ワークでつなげ、地域でエネルギーを有効活用する次世代の社会システム。スマートコミュ
ニティです。』（出所：経済産業省

HP）

新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）によるスマート・コミュニティ『進化する情報通信技術（ICT）を活用しながら，再生可能エネルギーの導入を促進しつ

つ，交通システムや家庭，オフィスビル，工場，ひいては社会全体のスマート化を目指し
た，住民参加型の新たなコミュニティ』（出所：NEDO「NEDO 再生可能エネルギー技術白書」 （第 2 版） （2014.2））

政府・団体等において、それぞれの構想を掲げているが、スマート・コミュニティの特徴
として、以下の特徴が見られる。
- IT ソリューション、情報通信技術を活用する- エネルギー需給管理等により、再生可能エネルギーの導入を図り有効活用する
家庭、ビル及び交通システム等を IT ネットワークで繋ぎ、生活サービス等も加えた社会シス
テムを構築する(2) スマート・コミュニティを可能とする技術
スマート・コミュニティは様々な IT ソリューションや技術を組み合わせることにより実現される。スマートコミュニティアライアンス（以下 JSCA という）は、スマート・コミュニ
ティをスマートグリッドを包括する上位の概念として位置付けており、スマート・コミュニティを可能とする技術として、エネルギーマネジメントシステムをはじめとした 6 種類の技
術をあげている。
（表 4-1）18

また、東京都は、スマートグリッドを『情報通信技術を活用して電力の供給側と需要側の間で双方向の情報・電力の流れを可能とする新しい電力網（グリッド）』13としており、既存電力系統の違いを HEMS、BEMS 等のエネルギーマネジメントシステムの導入や再生可能エ
ネルギーのグリッド接続により表している。
（図 4-4）
情報通信技術の活用による、通信網と電力網の連携、HEMS、BEMS、CEMS といったコ
ミュニティ全体のエネルギーマネジメント、再生可能エネルギーの導入及び交通システム、等によりスマート・コミュニティは実現していると考えられる。
表 4-1
1
2
3
4
5
6

スマート・コミュニティを可能とする 6 種類の技術

CEMS/統合管理システム
スマートハウス/スマートビル：HEMS/BEMS/FEMS
先進的な交通システム：V2H/V2G
エネルギー貯蔵技術：蓄電池
サービスプラットフォーム/コンサルティングサービス
スマートメーター（出所：JSCA「スマートコミュニティ

図 4-4‐日本企業の取り組み‐」（2015.5）を基に富士通総研作成）

現行の電力系統とスマートグリッド（出典：東京都環境局「特集スマートエネルギー都市を目指す世界の動き」）(3) スマート・コミュニティの主な構成要素
本調査におけるスマート・コミュニティの主な構成要素を以下に示す。スマート・コミュ
ニティを構成する要素は多岐に渡り、その分類も様々なものが考えられるが、本調査においては、前述した政府・団体の構想や後述する各国におけるスマート・コミュニティ関連 PJ
を基にスマート・コミュニティの主な構成要素を分類している。
政府・団体等の構想ではスマート・コミュニティは、IT ソリューションの活用による再生
可能エネルギー等を有効利用した社会システムとしていることから、ハード面の都市要素（情報通信網、エネルギー網、交通網）とそれらに対する最適制御・統合制御の仕組み（供給サ
イド及び需要サイド）に分類する。情報通信網については、様々なデバイス等が考えられる
が、電力網と情報網を相互連携させるための重要なデバイスとして、スマートメーターをあ13『』内斜字部分は東京都環境局「特集 スマートエネルギー都市を目指す世界の動き」からの引用19

げている。マネジメントシステムについては管理・制御対象毎にエネルギーや交通等と分類をしている。
（表 4-2）
表 4-2 本調査におけるスマート・コミュニティの主な構成要素
位置づけ
ハード面の都市要素に対する最
適制御・統合制御の仕組み

分類
供給サイドのマネジメントシステム
需要サイドのマネジメントシステム

ハード面の都市要素

主な IT ソリューション、デ
バイス等

系統・配電
マネジメント・DMS（配電制御システム）

統合マネジメント

・CEMS

施設マネジメント

・HEMS
・BEMS
・FEMS

交通マネジメント・ITS（及びその他交通情報を活用したシステム）・V2H/V2G 技術

情報通信・スマートメーター

エネルギー・再生可能エネルギー
・熱エネルギー

交通・EV（出所：スマート・コミュニティ関連 PJ 事例、政府・団体等の構想を基に富士通総研分類・作成）(4) スマート・コミュニティに導入される IT ソリューション等
以下にスマート・コミュニティ関連 PJ における IT ソリューションの導入状況を示す。
（表4-3）
日本における PJ においては主に HEMS、BEMS、CEMS によるコミュニティ全体での統合管理を実施している。また、ITS 等の交通システムの導入が実施されている。都市の要素としてはスマートメーター、再生可能エネルギー及び EV が導入されている。海外においては、HEMS、BEMS といったエネルギーマネジメントシステムの導入に加え、交通情報を活用している傾向が伺える。また、日本と同様にスマートメーター、再生可能エネルギー及びEV が導入されている傾向にあると考えられる。米国等におけるスマートグリッドの実現を目指した PJ においては、HEMS、BEMS といったエネルギーマネジメントシステムやスマートメーター、EV 導入が主であり、交通網の制御等に関する IT ソリューション導入はみられない傾向にある。

20

表 4-3
国

スマート・コミュニティ関連 PJ における IT ソリューション等

各国
SG方針

PJ名

日本

横浜市スマートシティプロジェクト
再エネ導入（YSCP）

日本

再エネ導入

CEMS/ HEMS/
FEMS
統合管理 BEMS

ITS/
交通システム

SM/SG

再生可能
エネルギー

他クリーン
エネルギー

EV

その他

○

○

○

○

○

○

・熱等利用

○ ・V2H/V2G

豊田市低炭素社会システム実証プ
ロジェクト（Smart Melit）

○

○

‐

○

○

○

‐

・V2H/V2G○ ・FCV・BRT

日本

けいはんなエコシティ次世代エネ
再エネ導入 ルギー・社会システム実証プロジェ
クト

○

○

‐

○

○

○

‐

○ ・V2H/V2G

日本

再エネ導入

○
(独立系統
運用)

○

○

○

○
・DMS

○

・水素利用
・熱等利用

○

日本

再エネ導入 柏の葉スマートシティ

○

○

‐

○

○

○

‐

‐

米国

供給信頼度
ボルダー市スマートグリッドシティ
強化

‐

○

‐

‐

○

‐

‐

○ ・V2H/V2G

米国

供給信頼度 オースティン市ピーカンストリート･強化
プロジェクト

‐

○

‐

‐

○

‐

‐

○ ・V2H/V2G

米国

供給信頼度
Japan U.S. Island Grid Project
強化

‐

・EMS

‐

‐

・DMS

○

‐

○ ・V2H/V2G

英国

再エネ導入

‐

○

‐

○
（交通ｵｰﾌﾟﾝﾃﾞｰﾀ）

‐

○

‐

‐

英国

カスタマーレッド・ネットワーク・レボ
再エネ導入
リューション

‐

‐

‐

‐

○

‐

‐

・EV充電時間
‐
変更実験

ドイツ

再エネ導入 E-Energy（モデル6地域）

‐

○

‐

‐

○

○

‐

○

‐

ドイツ

再エネ導入 T-City

‐

○

‐

北九州スマートコミュニティ創造事
業

ロンドンにおける低炭素化の取組
等

フランス

再エネ導入 リヨン市

フランス

再エネ導入 ECOVALEE

スペイン

再エネ導入 マラガ・スマートシティ

・V2H/V2G
・FCV
‐

‐

‐

○

‐

‐

‐

‐

○
（EV位置情報、シェア
リング）

○

○

‐

○

‐

・CMS

○

・地域管理

‐

‐

‐

○

○

‐

○

・鉄道建設
・交通網の整備

‐○‐○（プローブ情報）

○

○

‐

○

‐

○

○

‐

○ ・交通情報オランダ

再エネ導入 アムステルダム・スマートシティ

‐

○

‐

○
（交通情報）

スウェーデン

再エネ導入 SymbioCity

‐

○

‐

‐

○

○

‐

‐ ・交通網オーストラリア 再エネ導入 スマートグリッド・スマートシティ

‐

○

‐

‐

○

○

‐

○ ・交通網の整備

韓国

‐

‐

○

○

‐

○

‐

‐

○

○

‐

○

‐
‐

済州島スマートグリッド実証事業

‐

ブラジル

急成長
需要充足

‐

パラナ州（構想）

‐

○

○

ブラジル

急成長
需要充足

ミナスジェラィス州（構想）

‐

‐

‐

‐

○

○

‐

○

○

○

‐

○ ・交通網中国

都市開発

天津エコシティ○○‐○（EV位置情報、シェア
リング）

インド

都市開発

インド・ハリヤナ州パニパットによ
る実証事業

‐

‐

‐

‐

○

‐

‐

‐

‐

インドネシア‐スルヤチプタ工業団地でスマートコ
ミュニティ実証事業

‐

・DSM

○

‐

‐

‐

‐

‐

‐

UAE

‐

マスダール・シティ

‐

○

‐

○

○

○

‐

○

‐

CMS：コミュニティマネジメントシステム
DMS：デマンドマネジメントシステム
EMS :エネルギーマネジメントシステム
DSM：デマンドサイドマネジメント
EV：電気自動車
FCV：燃料電池自動車

ITS：高度道路交通システム
SM/SG:スマートメーター/スマートグリッド
TDMS：交通情報統合プラットフォーム
V2H/V2G：Vehicle to Home/Vehicle to Grid
BRT：Bus Rapid Transit（バス高速輸送機）（出所：各資料を基に富士通総研作成）

21

4.5.2. スマート・コミュニティによる CO2 排出量の削減率(1) スマート・コミュニティによる CO2 排出量削減率の検討方針
スマート・コミュニティよる CO2 排出量の削減率は、現在確認することができる削減事例に基づき設定する。国内の代表的な取り組みとしては、経済産業省「次世代エネルギー・社
会システム実証事業」における 4 実証があげられる。（図 4-5）
「取り組みが一定期間実施されている」こと、「CO2 排出量削減の目標や成果が定量的に示されている」ことを理由に、下記 4 実証を基に、スマート・コミュニティによる CO2 排出量の削減率の検討を進める。
- 横浜市スマートシティプロジェクト（YSCP）- 豊田市低炭素社会システム実証プロジェクト（Smart Melit）- けいはんな エコシティ次世代エネルギー・社会システム実証プロジェクト- 北九州スマートコミュニティ創造事業

図 4-5

経済産業省「次世代エネルギー・社会システム実証」PJ（出典：資源エネルギー庁「次世代エネルギー・社会システム実証事業～進捗状況と成果等～ 」（2014.4））

横浜市の PJ は、住宅約 4000 戸、大規模ビル等約 10 棟を対象とした広域大都市型の PJ であり、家庭、業務、運輸部門に対し、それぞれ HEMS、BEMS、FEMS、EV を導入し、CEMSによる地域管理を実施している。（図 4-6）

図 4-6

横浜市スマートシティプロジェクト（YSCP）（出典：次世代エネルギー・社会システム協議会（第 17 回）資料（2014.5））

22豊田市の PJ は、新築住宅を中心とした戸別住宅型の PJ であり、家庭、移動先、移動に対し、それぞれ HEMS、BEMS、EV を導入し EDMS による統合管理を実施している。
（図 4-7）図 4-7

豊田市低炭素社会システム実証プロジェクト（Smart Melit）（出典：次世代エネルギー・社会システム協議会（第 17 回）資料（2014.5））

けいはんな学研都市の PJ は、住宅約 700 戸等を対象とした住宅団地型の PJ であり、家庭、業務、運輸部門に対し、それぞれ HEMS、BEMS、EV を導入し、CEMS による地域管理を実施している。
（図 4-8）図 4-8

けいはんなエコシティ次世代エネルギー・社会システム実証プロジェクト（出典：次世代エネルギー・社会システム協議会（第 17 回）資料（2014.5））

北九州市の PJ は、特定供給エリアで実証をする地方中核都市型の PJ であり、住民及び事業者への施策として、それぞれ HEMS、BEMS、FEMS を導入し EV を活用する。また、地域節電所（CEMS）による地域管理を実施している。（図 4-9）23

図 4-9北九州スマートコミュニティ創造事業（出典：次世代エネルギー・社会システム協議会（第 17 回）資料（2014.5））

各 PJ における主な施策は HEMS、BEMS の導入によるエネルギーマネジメントおよびCEMS によるコミュニティ全体のマネジメントである。加えて、再生可能エネルギー及びEV 導入により CO2 排出量を削減する。
実証事業を踏まえると、スマート・コミュニティにおいては、以下の方法により、CO2 排出量を削減していると考えられる。
- HEMS、BEMS 等の導入による各施設のエネルギーマネジメント- 再生可能エネルギー、EV 等の導入及び最適な運用- CEMS による、各施設及び交通網を含めたコミュニティ全体のマネジメント
スマート・コミュニティにおいては、コミュニティ全体において統合管理や統合制御を実施しており、IT ソリューション単体の導入に比べてより効果的・効率的な施設等の運用に繋がり、CO2 排出量の削減率が向上すると考えられる。

(2) スマート・コミュニティによる CO2 排出量の削減率
それぞれの都市を対象とした実証事業における CO2 排出量の削減率は 30～50％14である。
（図 4-10）
北九州市における PJ については、以下の通り、工業団地における先進的な取り組みをしている特殊な事例であるため、削減率の設定からは除く。
- 北九州における PJ は、既存系統（大手電力会社等）から独立した特定供給エリアにて運営しており、工場と住宅等が共生しコジェネをベースロード電源とするといった点が特徴的である。また、再生可能エネルギーに加え、工場廃熱等による熱エネルギーや工場の生産プロセスから発生する副生水素等の水素エネルギーを活用している。上記の点により、北九州市の PJ は、国内 3 実証及び海外事例と比較した際に、対象地域の特徴
及び実施内容が異なる特殊な事例であると考えられる。北九州市における PJ の CO2 排
出量削減率は約 50%と国内 3 実証よりも大きく、今後、北九州市の実証におけるノウハ
ウを工業地域等へ展開することにより、より多くの CO2 排出量削減に繋がると考えられる。

14「けいはんなエコシティ」の削減率はマスタープランによる目標値、その他 PJ の削減率は成果報告による実績値

24したがい、スマート・コミュニティによる CO2 排出量の削減率は 30%程度であると考えられ、本調査においては、削減率 30%として削減ポテンシャルの算出を行う。
実証事例

対象地域人口

削減率

横浜市スマートシティ
プロジェクト（YSCP）

約17万人

29%

豊田市低炭素社会システム
実証プロジェクト（Smart Melit）

約42万人

30.1%

けいはんな エコシティ
次世代エネルギー・社会システム
実証プロジェクト

約42万人

34%

北九州スマートコミュニティ
創造事業

600人～
1,800人51.5%

左記3実証の削減率を基にスマート・コミュニティによる削減率を30%と設定（出所：各実証におけるマスタープランや成果報告を基に富士通総研作成）

図 4-10スマート・コミュニティによる CO2 排出量削減率の設定結果

4.5.3. スマート・コミュニティの普及率(1) スマート・コミュニティ普及率の検討方針
スマート・コミュニティの普及率は、コミュニティに導入される IT ソリューションの普及率の影響を受けると考えられる。スマート・コミュニティを構成する主な IT ソリューション
からキーソリューションを設定し、その普及率からスマート・コミュニティの普及率を推計するものとする。
(2) スマート・コミュニティにおけるキーソリューション
住宅・ビル、交通網等の最適な管理は各種マネジメントシステムにより実現される。また、実際の PJ では主に HEMS、BEMS 等の需要サイドのマネジメントシステムが導入されていることにより、本調査においては、キーソリューションを以下の通りとする。
- HEMS/BEMS：住宅・ビル等の施設を最適に管理・制御する- ITS：交通網を最適に管理・制御する(3) HEMS・BEMS・ITS の普及率の推計
グリーン IT 推進協議会は、過去の報告書において、GDP に基づき各国の IT ソリューショ
ン普及年を推計している15。スマート・コミュニティによる削減ポテンシャル算出においては、同報告書における IT ソリューションの普及率を基に 2030 年の普及率を推計する。
IT ソリューション普及年と削減ポテンシャル算出対象国の関係を表 4-4 に示す。インドについては、都市人口一人当たりの GDP を基に IT ソリューションの普及率を推計する。この場合、2050 年から普及する国に分類される。

15グリーン IT 推進協議会調査分析委員会「総合報告書（2008 年度～2012 年度）」（2013.2）

25

表 4-4

対象国別の IT ソリューション普及開始時期
基準16

分類
2005 年から普及する国

国名2005 年に 1 人当たり GDP が 13,000US ドルを日本、米国、英国
超える国

2025 年に 1 人当たり GDP が 13,000US ドルをブラジル、中国
超える国とインドを除く BRICS 諸国
2050 年に 1 人当たり GDP が 13,000US ドルを
2050 年から普及する国
インド
超える国（出所：グリーン IT 推進協議会「グリーン IT 推進協議会統合報告書（2008 年度～2012 年度）（2013.2）」
を基に富士通総研作成）
2025 年から普及する国

各国における HEMS・BEMS・ITS 普及率の推計結果を表 4-5、4-6、4-7 に示す。推計においては、上記グリーン IT 推進協議会の報告書における普及率（2005 年、2025 年、2050
年）を用いて 2030 年の普及率を内挿（二次多項式による推計）することにより推計している。
2005 年から普及する国における HEMS、ITS の普及率については、2025 年、2050 年の値が同じであるため、2030 年の普及率も同様の値としている。
表 4-5
分類

HEMS の普及率推計結果
2005 年

国2005 年から普及する国

日本、米国、英国

2025 年から普及する国

中国、ブラジル

2050 年から普及する国

インド

2025 年2050 年

2030 年

30

30

30.0

0

1

30

4.3

0

0

1

0.618

‐17

表 4-6 BEMS の普及率推計結果
分類
2005 年から普及する国2025 年から普及する国
2050 年から普及する国2005 年国
日本、米国、英国
中国、ブラジル
インド

表 4-7
分類

5
0
0

2025 年
60
502050 年
7060
52030 年
67.2
11.7
0.6 18

ITS の普及率推計結果
2005 年国

2025 年2050 年

2030 年

2005 年から普及する国

日本、米国、英国

10

50

50

50.0

2025 年から普及する国

中国、ブラジル

0

10

50

15.6

2050 年から普及する国

インド

0

0

10

1.1 18（出所（表 4-5、4-6、4-7）：グリーン IT 推進協議会「グリーン IT 推進協議会統合報告書（2008 年度～2012年度）」（2013.2）の普及率を基に FRI 作成）
16

IT ソリューション普及には、国の経済力が必要条件となると考えられる。導入促進政策をとるためにはインフラへの投資余力が必要と考えられるためである。そこで、経済力によってソリューションの普及開始時期をずらし、各国の一人あたり GDP が 13,000 U.S.ドルに到達してはじめて IT ソリューションの普及が始まるとした。
17
グリーン IT 推進協議会の報告書によると市場が立ち上がっていないことにより、算出が行われていない
18
インドは 2050 年から普及する国に分類したが、2005 年、2025 年、2050 年の値を用いて 2030 年の普及率を内挿（二次多項式による推計）することにより推計したため、2030 年の普及率として 0 ではない値が算出された。

26

(4) スマート・コミュニティの普及率
キーソリューションの普及によりスマート・コミュニティの普及が進むと仮定し、キーソ
リューションの普及率からスマート・コミュニティ普及率の上下限値を推計する。以下にス
マート・コミュニティ普及率の推計イメージを示す。スマート・コミュニティの普及が進んだシナリオとして、キーソリューションのうち、最も普及が進む IT ソリューションの普及率
をスマート・コミュニティ普及率の上限値とする。スマート・コミュニティの普及が最も進
まないシナリオとして、キーソリューションのうち、最も普及が進まない IT ソリューション
の普及率をスマート・コミュニティ普及率の下限値とする。
（図 4-11）

キーソリューション普及率

普及率（%）

スマート・コミュニティ普及率

いずれかの普及が必要

67

BEMS

50

ITS

30

HEMS

図 4-11

普及率の上限：67%（最も普及が進むものから推計したシナリオ）

普及率の下限：30%（最も普及が進まないものから推計したシナリオ）

スマート・コミュニティ普及率の推計イメージ

各国におけるキーソリューション及びスマート・コミュニティの普及率の推計結果を表 4-8に示す。日本、米国、英国及び韓国における、スマート・コミュニティの普及率は 30～67.2%
である。ブラジル、中国においては、4.3～15.6%である。インドは 0.6～1.1%である。
表 4-8

2030 年におけるキーソリューション、スマート・コミュニティ普及率の推計結果
キーソリューション普及率（%）

国

HEMS

BEMS

スマート・コミュニティ普及（%）

ITS

上限

下限度

日本

30

67.2

50

67.2

30.0

米国

30

67.2

50

67.2

30.0

英国

30

67.2

50

67.2

30.0

ブラジル

4.3

11.7

15.6

15.6

4.3

中国

4.3

11.7

15.6

15.6

4.3

インド

0.6

0.6

1.1

1.1

0.6

27

4.5.4. スマート・コミュニティにおける IT 寄与率(1) スマート・コミュニティにおける IT 寄与率の設定方針
スマート・コミュニティにおける IT 寄与率は、スマート・コミュニティ実現に係るコストに対する IT ソリューション関連コストの割合から設定する。IT 寄与率算出においては、経済産業省「次世代エネルギー・社会システム実証」の事業全体に係るコストに対する、IT ソ
リューション関連コストの割合から算出する。主に、エネルギーマネジメントシステム（HEMS、BEMS、CEMS 導入等）及び交通システム（ITS 導入等）を目的とした施策のコ
ストを IT ソリューション関連コストとする。
（図 4-12）①実証事業全体に係るコスト②ITソリューションに係るコスト
・BEMS、HEMSの開発
・BEMS、HEMSの導入
・CEMSの開発
・各EMSの連携
・ITSの導入

その他実証事業に係るコスト・PV等再生可能エネルギーの導入
・次世代自動車（EV等）の導入
・充電ステーションの整備・実証推進体制の整備

実証事業全体に係るコストに対するITソリューションに係るコストの割合（②÷①）の算出結果をIT寄与率と設定する

図 4-12

スマート・コミュニティにおけるコスト構造と IT 寄与率の算出イメージ(2) スマート・コミュニティにおける IT 寄与率
次世代エネルギー・社会システム実証における IT 寄与率の算出結果を以下に示す。
「横浜市スマートシティプロジェクト（YSCP）」、「豊田市低炭素社会システム実証プロジェクト（Smart Melit）」及び「けいはんなエコシティ次世代エネルギー・社会システム実証プロジ
ェクト」における IT 寄与率の推計結果はそれぞれ、50.8%、47.6%及び 23.6%である。IT ソ
リューション関連コストの割合は、各実証事業においてばらつきがあることから、削減ポテ
ンシャル算出における IT 寄与率には上下限値を設けることとする。3 実証事業19における IT
寄与率の算出結果を基にスマート・コミュニティにおける IT 寄与率は 20～50%と設定する。
実証事例

ITコスト/事業コスト
（百万円）

IT寄与率

横浜市スマートシティ
プロジェクト（YSCP）

37,576/74,030

50.8%

豊田市低炭素社会システム
実証プロジェクト（Smart Melit）

11,736/24,633

47.6%

けいはんな エコシティ
次世代エネルギー・社会システム
実証プロジェクト

3,206.8/13,572.8

23.6%

350/775

45.2%

参考：
北九州スマートコミュニティ
創造事業

図 4-13

設定の対象
IT寄与率：20～50％

3 実証を基にしたスマート・コミュニティの IT 寄与率の設定結果

19

北九州市における実証事業は、対象地域及び実施内容が特徴的であり、他 3 実証と異なることから、IT 寄与率設定の対
象から除く

28

4.6. 算出結果
2030 年におけるスマート・コミュニティによる CO2 排出量の削減ポテンシャルを表 4-9に示す。推計したスマート・コミュニティの普及率及び IT 寄与率について、それぞれの最大値同士を掛け合わせたものを最大ポテンシャルとし、最小値同士を掛け合わせたものを最小ポテンシャルとしている。
日本における例）- 最大ポテンシャル：排出 CO2×削減率×普及率（0.672）×IT 寄与率（0.50）- 最小ポテンシャル：排出 CO2×削減率×普及率（0.300）×IT 寄与率（0.20）
日本における削減ポテンシャルは 20.4～114.2 百万 t-CO2 である。日本以外の先進国としては米国、英国がそれぞれ 88.9～497.9 百万 t-CO2、7.4～41.5 百万 t-CO2 であり、BRICs
である中国、
ブラジル及びインドがそれぞれ、
17.1～153.8 百万 t-CO2、
1.2～10.4 百万 t-CO2、
0.3～1.4 百万 t-CO2 である。
米国に次いで中国、日本の削減ポテンシャルが大きい。削減ポテンシャルの大きさは IT ソ
リューションの普及率及び都市における CO2 排出量から算出されるが、日米においては IT
ソリューションの普及率が高いことに加え、都市化による都市部の CO2 排出が多いといったことが、削減ポテンシャルが大きい要因であると考えられる。中国については、都市人口が多いことが、削減ポテンシャルが大きい要因となっている。インドについては、今回の算出
方法では削減ポテンシャルが小さいが、実際には、スマートシティ化はインド政府の政策にも掲げられ、既にプロジェクトも開始されていることから、更に大きな削減ポテンシャルが見込まれると考えられる。

人口当

都市人口20

対象

[人]

CO221
[t-CO2/人]

排出 CO2[t-CO2]

削減率

普及率
最大

最小

IT 寄与率
最大

最小

削減ポテンシャル[百万 t-CO2]
最大

最小

日本

116,917,699

9.69 1,132,932,503

0.30

0.672

0.300 0.50 0.20

114.2

20.4

米国

305,356,412

16.17 4,937,613,182

0.30

0.672

0.300 0.50 0.20

497.9

88.9

英国

58,841,589

6.99

411,302,707

0.30

0.672

0.300 0.50 0.20

41.5

7.4

中国

998,924,971

6.6 6,592,904,809

0.30

0.156

0.043 0.50 0.20

153.8

17.1

ブラジル

197,460,860

2.26

446,261,544

0.30

0.156

0.043 0.50 0.20

10.4

1.2

インド

583,038,483

1.49

868,727,340

0.30

0.011

0.006 0.50 0.20

1.4

0.3

表 4-9

2030 年におけるスマート・コミュニティの削減ポテンシャル

20

国際連合「2014 Revision of World Urbanization Prospects」の 2030 年予測値
「グローバルノート - 国際統計・国別統計専門サイト」の直近（2014 年版）データ

21

29

次いで日系 IT ベンダーによる IT ソリューションのシェアを踏まえた海外の削減ポテンシ
ャルを表 4-10 に示す。電子情報技術産業協会「電子情報産業の世界生産額（2014 年実績）」によると日系 IT ベンダーの IT ソリューション・サービスにおける生産額のシェアから 8%であり、この値を本算出において用いる。
海外各国における IT 寄与率に日系 IT ベンダーのシェアである 8%を乗じたものを日系 IT
ベンダーによる IT 寄与率とする。その算出式は以下の通り。
- 最大：IT 寄与率 50%×シェア 8%＝4%- 最小：IT 寄与率 20%×シェア 8%＝2%
先進国である米国、英国における削減ポテンシャルはそれぞれ 7.1～39.8 百万 t- CO2、0.6～3.3 百万 t- CO2 であり、BRICs である中国、ブラジル及びインドはそれぞれ 1.4～12.3 百万 t- CO2、0.1～0.8 百万 t- CO2、0.02～0.12 百万 t- CO2 である。
表 4-10

日系 IT ベンダーのシェアを踏まえた海外削減ポテンシャル30

5. 調査 3： IT ソリューションによる世界の「農林畜産分野」における 2030 年の GHG 削減ポテンシャル算出
5.1. 背景及び実施内容(1) 背景農林畜産分野は、全世界で約 120 億 t- CO2 もの温室効果ガスを排出している。当分野において、将来の人口増加に伴い生産量の増強の必要がある一方、地球温暖化への影響も懸念されており、持続可能な農林畜産業の実現が求められている。このような状況の中で近年、農林畜産分野において、自動走行トラクターや生産管理システムなどのＩＴソリューション活用による省エネや作業の効率化、施肥の適正化などを目指す取り組みが始まっている。
(2) 実施内容
IT ソリューションによる農林畜産分野における 2030 年の GHG 削減ポテンシャルとして、
約 2,000 百万 t- CO2 が見込まれるという報告22がある。本調査では、これを参考に、先進国及び途上国を対象とした IT ソリューションによる 2030 年の GHG 削減ポテンシャルを試算した。
これにより、今後のソリューション普及を後押しするとともに、IT ソリューション導入のポ
テンシャルを持った地域を明らかにすることで日系企業の参入にも寄与すると考えられる。

5.2. スコープ及び前提条件(1) 基準年- 2013 年23(2) 算出対象- 先進国：国連食糧農業機関（FAO）「World Agriculture Towards 2030/2050」（以下、FAO
予測）において Developed Country に分類されている 55 か国のうち、FAOSTAT24において統計データが存在する 54 か国（BRICs のうちロシアを含む）- 途上国：FAO 予測において Developing Country に分類されている 98 か国のうち、
FAOSTAT において統計データが存在する 94 か国（BRICs のうちブラジル、
インド、中国を含む）および何れにも分類されない国・地域

5.3. 算出シナリオ
調査 3 では、図 5-1 に示すような「算出の対象」「算出の方法」「使用するデータ」についてシナリオを設定し、シナリオに基づき算出ロジックを構築することで GHG 削減ポテンシャ
ルを計算した。

22

GeSI（Global e-Sustainability Initiative）の公表しているレポート“SMARTer2030”
http://smarter2030.gesi.org/downloads/Full_report.pdf
23
2013 年を基準年（農林畜産分野における IT ソリューションの 2013 年以降の削減効果を試算）とし、2030 年単年でのBAU からの削減量を算出。
24
FAO が提供する統計データベース http://faostat.fao.org/

31スマート農業の普及要因の決定2030年の世界における農業生産額の算出

2030年の世界におけるインターネット普及率の算出

2030年の農林畜産分野
における削減ポテンシャル
の算出

対象

ー

 国連食糧農業機関（FAO）が提供する統計
データの対象国を本算出の対
象とする

ー

ー

方法

 事例調査に基づきスマート農業の普及には、「農業が盛んであること」「ネットワーク環境が整っていること」が条件になると仮定

 FAOの予測に基づき地域別に農業生産額の成長率が異なると仮定

 「インターネット普及率」と「GDP」の間には相関があると仮定
 WBの予測に基づき地域別にGDPの成長率が異なると仮定 「農業生産額」×「インターネッ
ト普及率」が当該地域のITの貢献対象であると仮定 農業が盛んでることを示す変数として各国の「農業生産額」を採用

 ネットワーク環境が整っていることを示す変数として各国の「インターネット普及率」を採用

 日系ITベンダーのシェアは、電子情報技術産業協会が公表している電子情報産業の世界生産額に基づき8%と仮定

データ設定したシナリオ

算出の流れー（出所：富士通総研）

図 5-1

調査 3 の算出シナリオ

5.4. 算出ロジック
5.3.で設定したシナリオに基づき算出ロジックを設定した。

(1) 農林畜産分野における国ごとの GHG 削減ポテンシャルの算出ロジック
農林畜産分野で IT ソリューションを導入するためには「農業が盛んであること」「ネット
ワーク環境が整っていること」の 2 点が不可欠であると仮定し、これらを示す指標として、「農業生産額」と「インターネット普及率」を採用し、算出を行った。
国毎の「農業生産額」×「インターネット普及率」の世界全体に対する割合を求め、前述の世界全体の IT ソリューションによる GHG 削減ポテンシャル（2,000 百万 t- CO2）に掛け合
わせることで国毎の農林畜産分野の GHG 削減ポテンシャルを算出した。
（図 5-2）

図 5-2

国毎の農林畜産分野における GHG 削減ポテンシャルの算出ロジック(2) 農林畜産分野における IT ソリューション例
農林畜産分野における IT ソリューションの活用例を表 5-1 に示す。

32

表 5-1
削減手段
エネルギー消費量の削減

化学肥料使用の効率化、有機肥料使用の効率化

農林畜産分野における IT ソリューションの例
主なソリューション
自動走行トラクター
無人ヘリ・ドローン
アシストスーツ
リアルタイム土壌センサー
リモートセンシング・
地理情報システム（GIS）
個体識別タグ

消化器官内発酵の効率化
牛群管理システム
水位センサー
生育・収穫予測

稲作の効率化
食品廃棄物の削減

生産管理システム
自動選果機

内容
全自動運転により作業員が不要
広範囲の農薬散布が可能になる
長時間或いは高負荷作業の負担軽減
トラクターに装着したセンサーで土壌成分を測定
衛星データで土壌の状態を測定
トレーサビリティ法の識別番号をデータで管理個体の飼育データや健康状態を一元管理離れた水田の水位を常時監視
作業実績、気象データから生育・収穫を予測
年間作業計画を圃場単位で管理
非破壊で糖度や傷などを識別可能（出所：GeSI“SMARTer2030”を参考に富士通総研作成）

5.5. 算出ロジック詳細
5.5.1. 地域別・品目別の農業生産額
対象国における 2030 年の農業生産額は、2013 年の農作物と家畜の生産額25と、地域別・品目別の年成長率予測26を用いて推定した。
（図 5-3）（出所：富士通総研）
図 5-3

25
26

地域別・品目別の農業生産額の成長率（左）と 2030 年までの推移（右）FAOSTAT の統計データを使用
FAO 予測のデータを使用
33

5.5.2. 地域別のインターネット普及率
今回の調査では、まず 2013 年時点での各国のインターネット普及率27と一人当り GDP28から両者の相関関係を求めた。
（図 5-4）
一人当りGDPとインターネット普及率の関係（2013）

普及率(％)
100
90
80
70

y = 16.965ln(x) - 106.26

60

R² = 0.7952

50
40
30
20
10
0
0

50,000100,000

150,000

200,000
GDP(＄/capita)（出所：富士通総研）
図 5-42013 年のデータにおけるインターネット普及率と GDP の関係

次に、世界銀行（World Bank）が公表している地域別の GDP の年成長率29を用いて 2030 年における各国の GDP 予測値を推定し、その値を図 5-4 に示した近似式にあてはめることで2030 年のインターネット普及率を算出した。
（図 5-5）（出所：富士通総研）
図 5-5

27
28
29

地域別の GDP 成長率（左）と 2030 年までの推移（右）国際電気通信連合（ITU）が公表している“World Telecommunication/IT Indicators”のデータを使用
国連の統計データを使用
World

Bank“Global

Economic

Prospects 2007”（2007）34

5.6. 算出結果
IT ソリューションによる農林畜産分野における 2030 年の GHG 削減ポテンシャルの算出結果を表 5-2 に示す。算出の結果、先進国全体では 742 百万 t- CO2 の削減ポテンシャルが見込まれる。その内訳は、農作物で 392 百万 t- CO2、家畜で 350 百万 t- CO2 である。また、途上国全体では 1,258 百万 t- CO2 の削減ポテンシャルが見込まれる。その内訳は、農作物で 829
百万 t- CO2、家畜で 429 百万 t- CO2 である。
表 5-2

地域別の農林畜産分野における 2030 年の GHG 削減ポテンシャル

先進国（ロシア含む）途上国（ブラジル、インド、中国含む）
合計

農作物

家畜

合計

392

350

742

829

429

1,258

1,221

779

2,000
（単位：百万 t- CO2）

次に、IT ソリューションによる農林畜産分野における 2030 年の GHG 削減ポテンシャルのうち、日系 IT ベンダーによる貢献量の算出結果を表 5-3 に示す。電子情報技術産業協会「電子情報産業の世界生産額（2014 年実績）」によると日系 IT ベンダーの IT ソリューション・サ
ービスにおける生産額のシェアから 8%であり、この値を本算出において用いる。
算出の結果、
日系 IT ベンダーによる GHG 削減ポテンシャルは先進国と途上国の合計で 160
百万 t- CO2 となった。地域別で見ると、先進国全体で 59 百万 t- CO2 の削減ポテンシャルが見込まれ、その内訳は、農作物で 31 百万 t- CO2、家畜で 28 百万 t- CO2 である。途上国全体では、101 百万 t- CO2 の削減ポテンシャルが見込まれ、その内訳は、農作物で 67 百万 t- CO2、
家畜で 34 百万 t- CO2 である。
表 5-3

地域別の農林畜産分野における 2030 年の GHG 削減ポテンシャル（日系 IT ベンダー）

先進国（ロシア含む）途上国（ブラジル、インド、中国含む）
合計

農作物

家畜

合計

31

28

59

67

34

101

98

62

160
（単位：百万 t- CO2）

また、削減ポテンシャルの比較的多い国として、米国と BRICs における IT ソリューション
による 2030 年の GHG 削減ポテンシャルを図 5-6 に示す。算出の結果、農作物と家畜合計で、米国で 270 百万 t- CO2、中国で 494 百万 t- CO2、ブラジルで 152 百万 t- CO2、インドで 113 百万 t- CO2、ロシアで 45 百万 t- CO2 の削減ポテンシャルがある。

35

百万t-CO2

600
500

494

400

172

300

270

200

118

100

322

152

0
米国

図 5-6

中国

家畜
農作物

152

113

66
86

31
82

ブラジル

インド

45
22
23
ロシア

米国と BRICs の農林畜産分野における 2030 年の GHG 削減ポテンシャル

次に、
米国と BRICs における IT ソリューション 2030 年の GHG 削減ポテンシャルのうち、日系 IT ベンダーによる貢献量の算出結果を図 5-7 に示す。電子情報技術産業協会「電子情報産業の世界生産額（2014 年実績）」によると日系 IT ベンダーの IT ソリューション・サービスにおける生産額のシェアから 8%であり、この値を本算出において用いる。
算出の結果、農作物と家畜合計で、米国で 21 百万 t- CO2、中国で 40 百万 t- CO2、ブラジル
で 12 百万 t- CO2、
インドで 10 百万 t- CO2、ロシアで 4 百万 t- CO2 の削減ポテンシャルがある。

百万t-CO2

50

40

40
30
20
10

家畜

14

農作物

21
9

12

26

5

4

7

3
7

ブラジル

インド

ロシア

12

0
米国

図 5-7

中国

10

2
2

米国と BRICs の農林畜産分野における 2030 年の GHG 削減ポテンシャル(日系 IT ベンダー)36

6. まとめ
本調査の結果（1.～5．
）を冊子「IT ソリューションによる温暖化対策貢献」（JEITA2016 年
11 月発行）の第 1 章にまとめた。以下にこれを再掲する。

37

38

39

40

41

温暖化対策貢献アピール調査ＴＦ
主
委

査
員

〃
〃
〃
〃
〃
〃
〃
〃
コンサルタント
〃
〃

古 橋
上野原
中 山
市 川
荒 井
木 村
齋 藤
前 川
朽 網
藤 岡
藤 本
上 野
梅 澤

協

グリーンＩＴ 委員会

力

事 務 局

布
縣
高

憲
喜
稔

道

丈

真
望
幸
宏
章
章
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均
徳
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健
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ＩＴソリューションによる温暖化対策貢献
調査報告書―２０３０年に向けた温室効果ガス削減ポテンシャル―

発 行 日
編集・発行

平成 28 年 11 月
一般社団法人 電子情報技術産業協会〒100-0004 東京都千代田区大手町 1-1-3 大手センタービル
TEL （03）5218-1054（環境部）※本報告書の内容の無断転載を禁じます。