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～【 解説書 】

2013 年 2 月

グリーン IT 推進協議会
調査分析委員会

目次
はじめに .................................................................................................................................... 3
導入編 ........................................................................................................................................ 5
1. IT ソリューションによる社会全体の省エネ (グリーン by IT) の可能性 .................. 5
1.1 CO2 排出削減への IT の貢献 ........................................................................................ 5
1.2 IT による CO2 排出量抑制効果の評価方法 ................................................................ 7
1.3 グリーン byIT の評価で考慮すべき点 ...................................................................... 14
解説編 ...................................................................................................................................... 15
2. グリーン by IT 効果の基本的な計算方法...................................................................... 15
2.1 概要 ............................................................................................................................... 15
2.2 IT ソリューションによる省エネ（CO2 削減）の計算手順 ................................... 16(1) 構成要素の列挙 ........................................................................................................ 16(2) 効果算定式の確定 .................................................................................................... 17(3) 計算式に入力する情報の収集 ................................................................................ 17(4) 効果の計算 ................................................................................................................ 18
2.3 【事例】テレワークの計算例.................................................................................... 18
3. 計算を実施、解釈するうえでの視点 ............................................................................. 24
3.1 IT ソリューション導入前シナリオの設定方法 ........................................................ 24（1）設定の考え方......................................................................................................... 24（2）【事例】テレワークの IT ソリューション導入前シナリオ設定事例 ............. 25
3.2 時間的・空間的広がり ............................................................................................... 27（1）時間的・空間的広がりの概念 ............................................................................. 27（2）【事例】テレワークの貢献量の時間的・空間的広がり ................................... 28（3）貢献量計算の顕在効果と潜在効果 ..................................................................... 30
3.3 貢献量計算時の注意点まとめ .................................................................................... 33
4 アウトプットイメージ .................................................................................................... 34
4.1 基本パーツ .................................................................................................................... 34（1）計算の前提............................................................................................................. 34（2）計算結果................................................................................................................. 35
4.2 オプション .................................................................................................................... 35（1）計算プロセス、原単位 ......................................................................................... 35（2）時間的・空間的広がりの分析結果 ..................................................................... 36
5. 計算事例 ............................................................................................................................. 371

5.1 計算事例の一覧 ........................................................................................................... 37
5.2 業務への IT 導入（（株）NTT データ) ...................................................................... 38
5.3 業務への IT 導入（東芝ソリューション（株）） .................................................... 40
5.4 業務への IT 導入（（株）野村総合研究所) .............................................................. 41
5.5 テレビ会議（パナソニック（株）) .......................................................................... 43
5.6 テレビ会議（（株）日立製作所) ................................................................................ 45
5.7 HEMS（日本電気（株）） ........................................................................................... 47
5.8 輸送手段の効率向上（富士通（株））...................................................................... 48
5.9 クラウドコンピューティング（日本ユニシス（株））........................................... 50
5.10 その他のグリーン by IT ソリューション ............................................................. 52
6. グリーン by IT 評価方法の活用に向けて...................................................................... 54
付録 .......................................................................................................................................... 55
付録 1．原単位（日本） ................................................................................................... 55
付録 2.

IT ソリューション効果算定に用いる代表値 .................................................. 61

付録 3. グリーン by IT の貢献ポテンシャルの大きさ ................................................. 62

2

はじめに
IT は、各種プロセスを効率化し、ものを小さく、軽く、薄く作り、さらに大きな機械仕掛けを電子化・ソフトウェア化するのに貢献します。例えば高度道路交通システム（ITS）
は、IT の活用によって広範な運輸分野の省エネ化を図ることができます。さらにテレビ会議システム、音楽の電子配信やｅラーニングなどは、人の移動や資源の無駄な消費を減らしてエネルギー消費量を抑制する効果があります。また、建物のエネルギー使用状況を把握して最適に管理・調整するビル・エネルギー・マネージメント・システム（BEMS）、ホーム･エネルギー・マネージメント・システム（HEMS）、工場・エネルギー・マネージメ
ント・システム（FEMS）なども、エネルギー消費削減に大きく貢献することができます。
こうした各種 IT ソリューションを社会のさまざまなフィールドで積極的に活用することで、日本全体の CO2 排出削減に大きい効果があると考えられます。
しかし、IT ソリューションによる省エネの効果は、多種多様な形をとるため、その定量化が非常に難しい分野でもあります。そこで、グリーン IT 推進協議会調査分析委員会では、IT ソリューションによる社会全体の省エネ（グリーン by IT）の定量化手法について議論を重ねてきました。
本冊子は、その結果をもとに、現段階でのグリーン by IT の効果計算方法をとりまとめたものです。1 章では、導入編として、グリーン by IT の考え方の全体像を示しました。2章以降では、実際に数値を用いながら計算方法や計算例を説明しています。2 章に基本的な計算方法の説明、3 章は計算時に注意を要する点の解説、4 章に計算結果の示し方、5
章に実際に計算した事例を示しました。また、6 章に今後の検討課題を取りまとめました。
本書を活用いただくことによって、グリーン by IT の考え方を理解いただくと共に、ご自身でその効果の計算をおこなっていただけるようにすることを目指しました。本冊子がグリーン IT の普及と CO2 排出抑制につながれば幸いです。

3

調査分析委員会 ワーキンググループ 1 名簿
（敬称略・順不同）

主 査

朽網

道徳

富士通（株）

委 員

立開

さやか

（株）NTT データ

原

崇

（株）東芝

高田

典子

日本電気（株）中山憲幸

日本電気（株）近藤良子

日本ユニシス（株）

小河晴樹

パナソニック（株）

前川均（株）日立製作所

村田英己

富士通（株）小田切 充

富士通（株）

太田

完治

三菱電機（株）

オブザーバー 大原道雄（一社）情報サービス産業協会（JISA）

事務局

吉識

宗佳

（株）NTT データ経営研究所

池田敏昭（一社）電子情報技術産業協会

縣敦子（一社）電子情報技術産業協会

4

導入編
1. IT ソリューションによる社会全体の省エネ (グリーン by IT)の可能性
1.1 CO2 排出削減への IT の貢献
経済活動を健全に保ちながら温室効果ガス排出量を削減することは大変に厳しい目標である。従来の延長線上や一般的な改善努力だけでその目標に到達するのは難しく、革新的な技術開発や社会の新たな仕組みや制度、さらには新しい市場メカニズムなど各種のイ
ノベーションが不可欠になる。このイノベーションに、IT は大きく貢献すると期待されている。
地球温暖化対策として IT 産業に可能な貢献には、まず自社の生産活動に伴う排出削減が挙げられる。これはあらゆる産業領域で取り組まれているが、日本の総排出量に占める
IT 産業の割合は 1.5％程度であり、その規模は限定的ともいえる。一方、社会に広く普及するさまざまな IT・エレクトロニクス機器の低消費電力化、さらに IT ソリューションの活用によって社会全般のエネルギー利用の効率化を促すことは非常に大きな波及力がある（図 1-1）。この「IT 機器自体の省エネ（グリーン of IT）」と「IT による（社会の）省
エネ（グリーン by IT）」の二つが、グリーン IT が担う役割である。グリーン by IT において、IT 産業は、残りの約 98％のエネルギーを使用している他の部門の温暖化ガス排出削減に貢献することに、幅広い期待が寄せられている。

日本の部門別 CO2排出量

産業部門におけるCO2排出量(対象26業種)

その他
エネルギー転換
7%
家庭
14%
業務
18%

5%

ＩＴ産業 5.0%

運輸
19%

その他
8.9%

セメント
5.0%

産業
35%

製紙
5.7%

鉄鋼
56.8%

化学
18.6%

ＩＴ産業1.4%（出典）日本の温室効果ガス排出量データ（1990～2010年度） 確定値（出典） 産構審・中環審 自主行動計画フォローアッ プ専門委員会
2011年度自主行動計画評価・検証 結果及び今後の課題等（案）

図 1-1：社会の省エネに寄与する IT

5

IT の本質は、各種のプロセスを効率化でき、ものを小さく、軽く、薄く作ることができ、さらに大きな機械仕掛けを電子化・ソフトウェア化できるということである。例えば道路
網全体で車の移動をコントロールする高度道路交通システム（ITS）などは、IT の活用によって広範な運輸分野での省エネ化を図ることができる。さらにテレビ会議システム、音楽の電子配信やｅラーニングなどの普及も、人の移動や資源の無駄な消費を減らしてエネ
ルギー消費量を抑制する効果がある。また、建物のエネルギー使用状況を把握して最適に管理・調整するビル・エネルギー・マネージメント・システム（BEMS）やホーム･エネル
ギー・マネージメント・システム（HEMS）、さらに工場・エネルギー・マネージメント・システム（FEMS）や生産プロセスの最適制御による効率化なども、エネルギー消費の削減に大きく貢献することができるものである。こうしたソフト・サービスを含む各種 IT
ソリューションを社会のさまざまなフィールドで積極的に活用することで、大きな削減効
果があると考えられる。
例えば、テレビ会議の貢献を考える。テレビ会議を導入していない場合には、実際に人が移動し、一か所に集合して会議を行う必要がある。あるいは、電話等の限定的なやり取りで我慢をする必要がある。これに対して、テレビ会議を導入することにより、出張を代替1することができるようになる。導入前には、会議参加者が移動するためのエネルギーを消費する必要があったのに対し、導入後にはそれらが削減され、逆にテレビ会議を運営する IT 機器の消費エネルギー分が増大する。この差分が省エネ効果、結果として CO2 排出削減効果となる（図 1-2）
。
導入前

オフ ィス

導入後

オフ ィス

オフ ィス

オフ ィス

CO2

CO2

人が移動

PC

CO2

PC

ITを用い情報のやりとり

図 1-2：テレビ会議導入前後の CO2 排出量削減イメージ

1

ここで、テレビ会議導入目的を調べたアンケート結果において導入目的の第 1 位が「出張費の削減」
であることから、重要度の低い出張は実際にテレビ会議で代替されていると考えられる。
（一方で、導入
目的の 2 位以降に「コミュニケーションの活性化」、「迅速な意思決定と情報共有」、「生産性の向上」が続くことから、代替というよりむしろ新たなコミュニケーションをより高い効率で実施している面も指摘することができる。
）例えば、「Web 会議システムに関するアンケート報告書」(http://www.keyman.or.jp/info/images/sample_report.pdf)参照。

6

このように、IT を活用することで社会を効率化するポテンシャルは数多く存在する。現時点で CO2 排出抑制に貢献すると期待される IT ソリューションを表 1-1 にまとめた。

表 1-1：社会全体の CO2 排出抑制への貢献が期待される IT ソリューション（例）
カテゴリー
産業

サブカテゴリー生産プロセス
建物、屋内

業務
家庭
運輸

建物、屋内
インフラ、
アクティビティ

IT ソリューション
FEMS、照明/空調/モーター/発電機の高効率化、 生産プロ
セスの効率化BEMS、 電子タグ・物流システム、 ペーパーレスオフィス、業務への IT の導入、 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
HEMS、 電子マネー、 電子出版・電子ペーパー、 音楽配
信・ソフト配信、 オンラインショッピング、
輸送手段（鉄道、航空、海運）の効率向上、 ITS、 SCM

1.2 IT による CO2 排出量抑制効果の評価方法
CO2 排出抑制に貢献する IT ソリューションを導入するにあたっては、どの程度の CO2
排出抑制効果を期待できるかが重要である。また、IT ソリューション導入の成否を判断し、さらなる改善を進めるためには、実際にどの程度の効果があったかを定量化することが、必要となってくる。
IT ソリューション導入による CO2 排出抑制効果は多様な形態をとっているため、まずソリューション導入がどのような波及効果を及ぼすか、社会全体を対象範囲として関連するプロセスを全てリストアップする必要がある。例えばテレビ会議導入の場合では、出張による移動のエネルギー消費が削減し、IT 機器の消費エネルギーが増加する。さらに、オフィスで使用するエネルギー消費量にも変化が生じる可能性がある。また、長期的には通信ネットワークへの負荷増大が、ネットワーク機器の消費電力変化という形で影響してくる可能性がある。
CO2 排出抑制効果を定量化するためには、リストアップした全てのプロセスについて
CO2 排出の増加量／削減量を計算する。そして、プロセスごとの CO2 排出抑制量を全て合計したものが、正味のソリューション導入に伴う CO2 排出抑制量となる。

7

CO2排出量

移動
CO2排出抑制効果＝各プロセスの変化の合計

オフィス使用IT機器使用ネットワーク使用

導入前

導入後

図 1-3：CO2 排出抑制効果の積算イメージ

図 1-3 にテレビ会議導入時の CO2 排出抑制効果の積算イメージを図示した。移動に伴う
CO2 排出量、IT 機器が消費するエネルギー消費量、オフィスで使用するエネルギーによる CO2 排出量が導入前と導入後で変化しており、その差を合計したものが正味の CO2 排出抑制量となる。これは、導入前の関連する CO2 排出量の合計と導入後の CO2 排出量の合計を計算し、その差をとることと同等である。
表 1-2 に、通常の IT ソリューションで典型的にみられるプロセスを、CO2 排出抑制効
果の構成要素として分類整理した。分類された構成要素は、①物の消費量変化、②人の移動量変化、③モノの移動量変化、④利用するオフィススペースの変化、⑤利用する倉庫ス
ペースの変化、⑥電力・エネルギー消費量（IT・ネットワーク（NW）機器）の変化、⑦
ネットワーク利用量の変化である。また、以上 7 つの範疇にはいらないプロセスについては、便宜的に⑧その他で扱う。
このような分類を念頭に置くことで、CO2 排出抑制量の計算に必要な関連プロセス抽出が容易になる。次に、各分類について、どのような波及効果で、それがどのような形で
CO2 排出抑制につながるかを表 1-3 で説明した。

8

表 1-2：IT ソリューションによる効果の構成要素とその算定式
構成要素

構成要素の対象

要素の変化算定式（2 章で解説）① 物の消費量

紙、CD、書籍など物の消費の削減量 × 物の消費の原単位② 人の移動量

航空機、自動車、電車など

人の移動距離削減量 × 移動の原単位③ 物の移動量④ オフィススペース⑤ 倉庫スペース

トラック、鉄道、貨物など
人の占有スペース（作業効率含む）、IT 機器等の占有スペースなど
倉庫、冷蔵倉庫など⑥ 電力・エネルギー サーバ、PC 等の電力消費量（IT・NW 機器） 消費量⑦ NW データ通信量

NW データ通信量⑧ その他

上記以外の活動

物の移動距離削減量 × 移動の原単位削減スペース量× スペース当りエネルギー消費原単位* 削減スペースは、削減人数×1 人当り占有スペー
ス、又は削減機器台数×1 台当り占有スペース
削減スペース× スペース当りエネルギー消費原単位
電力消費変化量 × 系統電力の原単位* 電力を CO2 換算する場合* IT 機器の使用に伴うエネルギー消費を表しており、IT 機器の製造や廃棄に係るエネルギー消費を含めていない。
データ通信変化量 × 通信に係る原単位* ネットワーク通信は、イントラネットを含まないインターネットによる通信に係るエネルギー
消費としている。
活動による変化量
× 変化量に対する原単位9表 1-3：分類（構成要素）ごとの CO2 排出抑制効果① 物の消費量考慮する場合・IT ソリューション導入に伴って、不要となる紙、CD などの物が存在する場合

CO2 排出量の変化分

・紙や CD を製造するためにはエネルギーを消費し、CO2 の排出が伴っている。そこで、これらが不要になれば CO2 排出量の抑制につながる。

効果の例

・音楽や書籍の電子配信が導入されると、これまで作成されていた CD や紙の書籍を作成する必要がなくなる。このため、
CD や紙の書籍を製造・販売するために排出されていた CO2
排出分が抑制される。（音楽配信・ソフト配信）

対象ソリューション例

ペーパーレスオフィス、電子カルテ、 電子入札・電子申請、電2

子マネー、 電子出版・電子ペーパー、音楽配信・ソフト配信、
オンラインショッピング 等② 人の移動量考慮する場合・IT ソリューションの導入に伴って、乗用車や公共交通機関による人の移動量が減少する場合

CO2 排出量の変化分

・人の移動には、乗用車や公共交通機関などによるエネルギー消費が伴う。そこで、人の移動が削減されれば、これらの移動手段で消費されていたエネルギー消費が削減され、CO2 排出量が抑制される。
・ただし、公共交通機関等では乗客数が若干変化しても、運行
本数等に反映されるまでは時間差が生じるため、CO2 排出抑制が顕在化されるまでには時間差が生じる。

効果の例

・テレワーク導入に伴い、家庭とオフィスの間の通勤（移動）が不要となる。この結果、通勤時に利用していた交通手段に伴うエネルギー消費が不要となり、結果としてＣＯ２排出が抑制される。（テレワーク）

その他の対象ソリュー

業務への IT の導入、 テレワーク、 TV 会議、 遠隔医療・電子

ション例

カルテ、 電子入札・電子申請、オンラインショッピング、 ITS、
SCM 等

2

対象は、同一カテゴリーでもソリューションによって異なる。

10

③ 物の移動量考慮する場合・IT ソリューション導入に伴って、トラックや貨物鉄道等による物の移動が不要となる場合

CO2 排出量の変化分

・人の移動と同様、物の移動を行う移動手段で消費されていたエネルギー消費が抑制され、CO2 排出量も抑制される。
・やはり、潜在的な効果が顕在化するまで時間差が生じる場合
がある。

効果の例

・従来は伝票処理をする場合等に紙の伝票を輸送していたもの
が、ソリューションの導入とネットワークの利用に伴い不要になった場合、従来伝票を輸送するのに使用していたＣＯ２
排出が抑制される。
（ペーパーレスオフィス）

その他の対象ソリュー

電子タグ・物流システム、ペーパーレスオフィス、業務への IT

ション例の導入、電子入札・電子申請、電子マネー、電子出版・電子ペーパー、音楽配信・ソフト配信、ITS、SCM 等④ オフィススペース
考慮する場合・IT ソリューション導入に伴って、使用するオフィススペースが削減される場合
・または、IT ソリューション導入に伴って、業務の効率化等に
よりオフィススペースを利用する業務時間が削減された場合

CO2 排出量の変化分

・オフィスの利用面積や利用時間削減に伴い、空調や照明など、オフィスで消費されるエネルギーが削減され、それに伴い
CO2 排出量も抑制される。
・特に業務効率化を対象とする場合、バウンダリーの定義を明確にする必要がある。
・業務を効率化することで同じ仕事をより少ない時間で処理することができたとしても、空いた時間で追加的に別の仕事を行った場合総量は削減されないかもしれない。しかし、仕事の総量と排出 CO2 量の比（生産性）は向上していると考えられる。一方で、空いた時間がアイドルタイムになり生産性が向上していない場合、業務効率化のメリットをうまく活用できていないことになる。

効果の例

・テレワークの活用により、オフィスで勤務している従業員数が減り、オフィスの一部で照明や空調を停止できた場合、これらに用いていた消費エネルギーが削減され、CO2 排出量も11

抑制されている。
（テレワーク）その他の対象ソリュー

ペーパーレスオフィス、業務への IT の導入、テレワーク、電子

ション例

入札・電子申請 等⑤ 倉庫スペース
考慮する場合・IT ソリューション導入に伴ってモノが不要になり、そのモノを保管するために使用していたスペースが削減される場合

CO2 排出量の変化分

・人が活動するスペースの一角に物を保管していた場合、空調や照明を使用している。倉庫専用スペースに物を保管する場
合にも、照明等のエネルギー消費が伴う。物の保管が不要となり、保管スペースを削減することができれば、これらのエ
ネルギー消費を削減し、CO2 排出量を抑制することができる。

効果の例

・電子化されていない紙の伝票を保管するためにスペースを利用している場合、これを電子化するソリューションを導入することによって保管する紙を一掃し、保管に伴う CO2 排出削減が可能となる。（ペーパーレスオフィス）
・狭い居室に大量の本がおいてあって、実は家賃支払いのかな
りの部分を占めている場合、電子書籍に置き換えることができれば、部屋を広々と使用できるようになる。
（電子出版・電子ペーパー）

その他の対象ソリュー

電子タグ・物流システム、ペーパーレスオフィス、業務への IT

ション例の導入、遠隔医療・電子カルテ、電子入札・電子申請、電子マ
ネー、電子出版・電子ペーパー、音楽配信・ソフト配信、SCM 等⑥ 電力・エネルギー消費量（IT・NW 機器）
考慮する場合・IT ソリューション導入に伴って、機器や設備のエネルギー使用量が変化した場合
・IT ソリューション導入に伴って IT 機器やネットワーク機器の使用量が変化した場合

CO2 排出量の変化分

・IT ソリューション導入の効果として、機器や設備のエネルギ
ー消費量が削減され、CO2 排出量が抑制される。
・逆に、IT ソリューション導入に伴い、これまで使用していな
かった機器や設備のエネルギー消費が必要になったり、消費量が増加し、CO2 排出量が増加する場合もある。

効果の例

・IT ソリューションを稼働させるために用いられる IT 機器のエ12

ネルギー消費。
（全カテゴリー）・テレワークを家庭で実施する時に、家庭でつけた空調や照明のエネルギー消費。
（テレワーク）その他の対象ソリュー

FEMS、照明/空調/モーター/発電機の高効率化、 生産プロセス

ション例の効率化、BEMS、電子タグ・物流システム、ペーパーレスオフ
ィス、業務への IT の導入、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、HEMS、電子マネー、電子出
版・電子ペーパー、音楽配信・ソフト配信、オンラインショッ
ピング、輸送手段（鉄道、航空、海運）の効率向上、ITS、SCM
等⑦ NW データ通信量考慮する場合・IT ソリューション導入に伴って、ネットワークの通信料が変化した場合。ただし、プライベートなネットワークを駆動する機器は「⑥電力・エネルギー消費量（IT・NW 機器）」で対象とできるため、ここで対象とするのは公衆ネットワークの通信料である。

CO2 排出量の変化分

・IT ソリューション導入に伴い公衆ネットワークの通信料が増加すると、運営維持するために必要な IT 機器も増加し、消費するエネルギーや CO2 排出量が増加する。
・ただし、ネットワーク機器の性能は年々向上し通信容量と効率も年々向上している。この点は、原単位（通信量あたりのCO2 排出量）で考慮する
・また、多少ネットワーク通信料が増加したからといってすぐに機器の消費エネルギーが増加するとは限らないが、線形に増加すると仮定して効果を定量化する。

効果の例

・テレワークやテレビ会議におけるネットワーク利用の増加。
（テレワーク、テレビ会議）

その他の対象ソリュー

FEMS、BEMS、電子タグ・物流システム、業務への IT の導入、ション例

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、HEMS、電子マネー、電子出版・電子ペーパー、音楽配信・
ソフト配信、オンラインショッピング、ITS、 SCM 等⑧ その他
・これまでの①～⑦に入りきらない効果を同様に定量化して⑧その他に含めることにする。

13

1.3 グリーン byIT の評価で考慮すべき点
グリーン byIT では、CO2 排出抑制量計算の対象が IT ソリューション自体にとどまらず、
社会全体の広い範囲にわたっているため、効果を定量化するために考慮が必要となってくる。ここでは、これまでグリーン IT 推進協議会進めてきた議論を基に、概要を説明する。
まず、グリーン by IT の CO2 排出抑制効果の特徴として、時間的にも空間的にも広い範囲に分散している点が挙げられる。
例として、企業がテレビ会議を導入した場合の CO2 排出抑制効果を計算することを考える。
テレビ会議を導入すると、これまでに使用していない IT 機器を使用することになるため、IT 機器が使用するエネルギー分、エネルギー消費量は増加する。この増加はテレビ会
議実施により即座に発生する。一方、もし導入前に電車で出張していた場合、電車の乗客が一人だけ減ってもすぐには電車の運行スケジュールは変わらず、CO2 の排出量には即座に影響がない可能性が考えられる。この場合、ソリューション導入の規模がある程度の規模になるまで導入に伴う CO2 排出抑制効果は潜在的なものにとどまり、すぐに効果が顕在化する自家用車通勤と比べて、顕在化に時間がかかるととらえることができる（時間的な広がり）。
顕在化した数値（実際に減った CO2 排出量）と潜在的な数値（本来削減が可能だが、まだ実現していない CO2 排出量）のどちらを用いるのが適切かは、効果算定の目的によって異なる。既に社会にもたらされた変化を調べる場合は顕在化された値が適切である。
一方、IT ソリューションが本来備える能力を評価する場合は潜在的な値が適切な場合があると考えられる。さらに、顕在化された値と潜在的な値のギャップとその理由を分析することで、より多くの CO2 排出抑制実現方法を検討できる可能性が考えられる。
また、CO2 排出削減のきっかけとなるソリューション導入は企業内であるが、CO2 排出量が実際に抑制されるのは企業の外であることにも注意が必要である。会社の中だけに注目していると変化を見逃すことから、社会全体を CO2 排出抑制の対象範囲として計算を行うことが必要である（空間的な広がり）。
これ以外にも、考慮が必要な点として、導入前の状況が仮想的なシナリオになる場合にどのように考えるべきか、数値の計算にあたりデフォルト値や推定値を利用してもよいか、などの点が挙げられる。これらの点について、全ての議論が完成しているわけではないが、現時点での考え方を 3 章に示した。

14

解説編
2. グリーン by IT 効果の基本的な計算方法
2.1 概要1 章で紹介したように、IT ソリューションの CO2 排出抑制量は幾つかの要素（表 2-1）の積算により計算できる。個別の排出抑制量（貢献量）は、IT ソリューション導入前後のあるフィールドにおける CO2 排出量の変化量で評価することができる。
表 2-1：IT ソリューションによる効果を構成する要素とその算定式（再掲）
構成要素

構成要素の対象① 物の消費量

紙、CD、書籍など物の消費の削減量 × 物の消費の原単位② 人の移動量

航空機、自動車、電車など

人の移動距離削減量 × 移動の原単位③ 物の移動量④ オフィススペース⑤ 倉庫スペース

要素の算定式トラック、鉄道、貨物など
人の占有スペース（作業効率含む）、IT 機器等の占有スペースなど
倉庫、冷蔵倉庫など⑥ 電力・エネルギー サーバ、PC 等の電力消費量（IT・NW 機器） 消費量⑦ NW データ通信量

NW データ通信量⑧ その他

上記以外の活動

物の移動距離削減量 × 移動の原単位削減スペース量× スペース当りエネルギー消費原単位* 削減スペースは、削減人数×1 人当り占有スペー
ス、又は削減機器台数×1 台当り占有スペース
削減スペース× スペース当りエネルギー消費原単位
電力消費変化量 × 系統電力の原単位* 電力を CO2 換算する場合* IT 機器の使用に伴うエネルギー消費を表しており、IT 機器の製造や廃棄に係るエネルギー消費を含めていない。
データ通信変化量 × 通信に係る原単位* ネットワーク通信は、イントラネットを含まないインターネットによる通信に係るエネルギー
消費としている。
活動による変化量
× 変化量に対する原単位15一例として、テレワークであれば、オフィススタッフ（人）の移動量が軽減すると人の移動のために消費されていたエネルギーが削減される。更に、テレワークを導入すると、オフィス内の作業スタッフ数減少によってオフィススペース縮小の効果も期待することができる。軽減されるエネルギー量は、人の移動の軽減による効果（要素 1）にオフィス
スペースの縮小による効果（要素 2）等を加えたものとなる。逆に、テレワークを実施することで、自宅での作業に伴う家電製品や IT 機器、ネットワーク利用等に伴う電力消費の増加（要素 3）が懸念される。よって、テレワークによる全体のエネルギー削減効果は、(要素 1) ＋ (要素 2) － (要素 3) により評価することができる。
ここで、「オフィススペース」は、IT ソリューション導入（又は利用）により作業効率が向上し、結果としてオフィス等の使用時間が減少、エネルギー消費（照明や空調エネル
ギー等）が軽減する効果を対象としている。
IT ソリューションによる効果は、これら人の移動、物の移動や消費、空間（オフィスや倉庫）に係るエネルギー消費、そして IT 機器やネットワーク通信利用に係るエネルギー
消費の組み合わせによって表現することができる。それぞれの効果は活動量（移動削減量
や消費削減量など）に、単位量当りの二酸化炭素（CO2）排出原単位を乗じることで求めることができる。

2.2 IT ソリューションによる省エネ（CO2 削減）の計算手順
IT ソリューションによるエネルギー消費削減効果を計算する場合、図 2-1 の流れに従い計算を行う。
1：構成要素の列挙

2：効果算定式の確定

3：入力情報の収集

4：効果の計算

図 2-1：IT ソリューションのエネルギー消費削減効果計算フロー(1) 構成要素の列挙
まず最初に、導入前の状況（シナリオ）と導入後の状況（シナリオ）を明確に設定する。
次に、表 2-1 にあげられた構成要素のうちどの要素が IT ソリューション導入効果に関係

16

するかを把握する。具体的には、表 2-1 のうち、導入前後の差が生じる要素を抽出する3。
この時には、IT ソリューション導入前後の全ての（社会全体に広がる）エネルギー増加・減少要素を列挙する必要がある。
この際、以下の点を考慮することが必要である。
・ エネルギー消費軽減が実現する効果（プラス効果）だけでなく、IT 機器や情報通信
インフラに係るエネルギー消費の増加等（マイナス効果）も考慮する。IT ソリュー
ション導入により IT 機器の消費電力は一般的には増加する傾向にあるが、サーバーの統合化などにより消費電力が減少する場合もある。
・ 導入前後で、IT ソリューション導入等の形態は異なるが、同じ機能を実現しているシナリオ（お互いに代替可能な状況）を比較する。

(2) 効果算定式の確定
続いて、列挙した構成要素別に CO2 排出量（または排出抑制量）（kgCO2 等）を計算す
るための算定式を確定する。その際、表 2-1 に示す要素の算定式を基に、データの入手可能性を考慮して実際の計算式まで式変形する。また、一般的には 1 年間（算定対象期間）
当りの CO2 排出量が求められるように考慮する。
算定式の確定の際には、予め入力するデータの収集可否を考慮することが必要である。

(3) 計算式に入力する情報の収集
構成要素の算定式を確定した後は、各式に入力するデータを収集する。IT ソリューション導入時の省エネ効果を評価する場合に必要となる情報には、以下の 2 種類がある。
（ⅰ） 活動量IT ソリューションを活用することによるエネルギー使用量や資源使用量の変化量のこと。例えばテレワークでは、通勤回避により軽減した自家用車の燃料消費量、
ペーパーレスオフィスでは、消費軽減した紙量等をあげることができる。
（ⅱ）原単位情報
IT ソリューションを利用することで生じるエネルギー変化量を CO2 量に換算するもの。テレワークにて通勤回避され、軽減した自家用車の燃料消費に係る CO2
量、ペーパーレスオフィス実施にて消費しなかった紙を生産する際に排出する単位
重量当りの CO2 量等である。
データを直接取得・計測できない場合には、（ⅰ）および（ⅱ）に平均的な数値や代表的な数値、参考値を用い、簡易的に貢献量を計算する場合もありうる。代表的な原単位の例を付録１、活動量の参考値例を付録２に示した。

3

導入前後の差が自明でない場合は、まず導入前と導入後それぞれの CO2 排出量を計算し、次にその差分を取ってもよい。

17

また、原単位を選択する際には、次のような点にも考慮が必要である。
・ 異なる IT ソリューションの貢献量を比較する際には、共通の原単位（又はある程度の範囲に含まれている原単位）を使用することが望ましい。
・ 原単位の中には数値が更新されるものがある（例えば系統電力の CO2 排出係数）。このような原単位については、どの時点の効果を算出するかを考慮し、かつ算出結果の利用目的を勘案して、適切な原単位を選択することが望ましい。
例えば、同一ソリューションの時間変化による効果を比較する場合には、2 つの時点それぞれの原単位を用いる等の工夫が必要である。

(4) 効果の計算収集した情報を基に、(2) で確定した計算式に従って各構成要素の効果を計算する。その後、数値の符号に注意したうえで全ての効果の合計値を求める。

2.3 【事例】テレワークの計算例
テレワークによる貢献量の算定事例を、算定時における注意点等に触れながら解説する。
【事例】
週 1 日（年 52 日間）の頻度でテレワークを実施する際の効果を算定する。当該テレワーカーは、通常、自家用車（往復 6km）、および鉄道（往復 40km）にて通勤するものと仮定する。また、自宅では 1 日当り 8 時間の作業を行うこととする。

図 2-2：テレワーク事例（概要図）(1) 構成要素の列挙
テレワーク導入の貢献量計算に関係する要素として、表 2-2 の 6 つが考えられる。

18

表 2-2：テレワークを構成する要素
構成要素② 人の移動量A

B

構成要素の対象
通勤に係るエネルギー消費（個別移動手段の場合）
通勤に係るエネルギー消費（公共交通輸
送の場合）④ オフィススペース

C

オフィス活動に伴うエネルギー消費⑥ 電力・エネルギー
消費量

D

IT 機器を利用する際のエネルギー消費
自宅での活動に伴うエネルギー消費E⑦ NW データ通信量

F

情報通信に伴うエネ
ルギー消費

構成要素の解説
テレワークを実施することで、自家用車などの利用が回避され、それに伴うエネ
ルギー消費が軽減する。
テレワークを実施することで、鉄道やバスといった公共交通機関の利用が回避され、それに伴うエネルギー消費が軽減する。
テレワークを実施することで、通常利用しているオフィスでのエネルギー消費が軽減する。
テレワークを実施する際に利用する IT
機器の消費エネルギー
テレワークを実施する際に消費する IT
機器以外の消費エネルギー
例えば、自宅空調や照明など。
テレワークを導入することで、情報通信に係る消費エネルギーが増加する。

次に、構成要素別に、(2) 効果算定式の確定、(3) 計算式に入力する情報の収集、(4) 効果の計算について示す。

A：通勤に係るエネルギー消費（個別移動手段の場合）
構成要素 A は、通勤の際に自家用車等の個別移動手段を利用しているオフィススタッフ
が、テレワーク実施により、通勤に係るエネルギーを消費しなくなるというものである。
エネルギー消費削減に寄与することから、プラスの要素であり、以下のように求めることができる。

A ＝（A1：人の移動距離削減量）×（A2：人の個別移動に係る原単位）＝（A1：テレワーク実施により軽減する個別移動手段に係る累積移動距離）×（A2：人の個別移動に係る原単位）

A1 はテレワークを実施することで自家用車利用者が回避する自家用車による累積移動
距離である。A2 は自家用車利用に伴い利用者 1 人が 1km 移動する際の CO2 排出量（原単位）である。
また、構成要素の算定式を確定する際、原単位やその他の入力情報の収集可否により、算定式の式変形が必要な場合がある。一例として、テレワークに係る資料では、1 週間当りのテレワーク実施時間が公表されているが、テレワーク実施日数は公表されていないこ19

とがある。構成要素 A では、自家用車通勤者による通勤回数が主たる入力情報であるため、テレワーク実施日数（通勤回数）を推定する必要がある。そのため、1 日当りの平均的な作業時間を想定し、テレワーク実施時間から推測する対応等が必要となる。
また、利用者 1 人が自家用車等で 1km 移動する際の原単位が入手不可能な場合には、乗用車の燃費等で代用するといった対応が必要となる。
以上のように、予め入力するデータを考慮して、算定式を構築しておく必要がある。
図 2-2 の事例において、1 日当り往復 6km の道のりを自家用車で通勤するオフィススタッフ（1 人）が、テレワークを年間 52 日実施した際の効果を算定する式は、以下の通りとなる。原単位（1 人、1km 乗用車で移動する際の原単位：0.047 [kgCO2/人・km]4）については付録を参照のこと。
A ＝（A1：テレワーク実施により軽減する個別移動手段に係る累積移動距離）×（A2：人の個別移動に係る原単位）＝（A1：（テレワーク実施頻度）×（テレワーク 1 回当たりの自家用車移動距離））×（A2：自家用車移動に伴う原単位）＝ （52 [日/年] × 6 [km/日]） × （0.047 [kgCO2/(人・km)]）＝ 14.7 [kgCO2/(人・年)]
B：通勤に係るエネルギー消費（公共交通輸送の場合）
構成要素 A では自家用車を対象としたのに対し、構成要素 B では鉄道やバスといった、公共交通を対象とする。エネルギー消費軽減に寄与することからプラス要素と分類できる。
公共交通において、テレワークにより通勤者が 1 人減少しても、鉄道などの公共交通の運行便数に直接的には影響を与えないと考えられる。しかしながら、テレワーカーが増加
すれば、徐々に運行数減少といった影響が生じる可能性は十分ある5。こうした潜在能力
を IT ソリューションは保有していることから、即効性はないものの将来的に期待される分も含めて IT ソリューションの貢献ポテンシャルと定義する。
通勤（公共交通）に係るエネルギー消費の削減貢献量は、次の通り求めることができる。
1 日当り往復 40km の距離を鉄道通勤するテレワーカー（年間テレワーク実施日数 52 日）の削減貢献量は、

B ＝（人の移動距離削減量）×（人の公共輸送移動に係る原単位）＝（B1：テレワークにより軽減する公共交通輸送に係る累積移動距離）×（B2：公共交通輸送利用に伴う原単位）＝（B1：（テレワーク実施頻度）×（テレワーク 1 回当たりの鉄道通勤距離））
×（B2：公共交通輸送利用に伴う原単位）

45

国土交通省 交通関係エネルギー要覧 2001-2002 年度版（自家用車より）
詳細は、3.2 節を参照

20

＝ （52 [日/年] × 40 [km/日] ）× （0.005 [kgCO2/(人・km)]）＝ 10.4 [kgCO2/(人・年)]
ここで、使用する原単位（B2）は、オフィススタッフ（1 人）が 1km の距離を鉄道で移動する際の原単位（0.005 [kgCO2/人・km]6）である。公共交通輸送（鉄道）の運行便数減
少を想定している。

C：オフィス活動に伴うエネルギー消費
テレワークが実施されることで、これまでオフィスにおいてエネルギーを消費していたスタッフの数が減り、オフィスインフラ（空調や照明等）のエネルギー消費軽減が期待される。このようなエネルギー消費の変化を考慮したものが、構成要素 C である。この要素
はエネルギー消費が軽減するため、プラスの要素と分類できる。
テレワーカー数が実際のオフィスにおけるエネルギー消費量低減に即座に結びつくとは限らないものの、テレワーカー増加はオフィスにおけるエネルギー消費軽減のポテンシ
ャルを増加させると考えることができる。これも構成要素 B 同様、IT ソリューションの貢献ポテンシャルと考える。以上の考え方を踏まえると、テレワーカー1 人による CO2 排
出削減の貢献量は、以下のように求めることができる。
当該オフィスの年間作業日数を 260 日間（週 5 日間で 52 週）とすると、
C ＝（スタッフ 1 人当りのオフィス占有面積）×（テレワーク実施頻度）
×（単位面積当りのエネルギー消費原単位）＝（C1：オフィススタッフ 1 人当りの占有面積7）×（テレワーク実施頻度）
×（C2：オフィスでの単位面積当りのエネルギー消費原単位 7）＝ 13.1 [m2/人] × (52/260) ×76.0 [kgCO2/(m2・年)]＝ 199.1 [kgCO2/(人・年]]
D：IT 機器を利用する際のエネルギー消費
構成要素 D は、IT 機器が消費するエネルギーである。テレワーク実施に伴い発生・増加するエネルギー消費であることから、マイナス要素として考慮する必要がある。
テレワーク実施時には、通常オフィスでの（PC 利用による）作業を自宅にて（自宅 PC
又は会社ノート PC を持ち帰り）実施すると考えられる8。
テレワーカーが自宅でノートパソコン（年間消費電力量 18,734[Wh/年・台]9）を使って

6

国土交通省 交通関係エネルギー要覧 2001-2002 年度版（鉄道より）
地球温暖化問題への対応に向けた ICT 政策に関する研究会報告書 2008 年 4 月
8
一方、この事例では、自宅から会社サーバ（又は PC）にアクセスするため、会社の IT 機器が消費するエネルギー量は不変と仮定した。
9
省エネルギーセンター：タイプ別平均消費電力量 LCD14 型以上：省エネモード設定済み。年間消費電
721作業を行うとする。
（8 時間当りの消費エネルギーは 192.1 [Wh/日] = 0.192 [kWh/日]）ここ
で、テレワーカーの自宅は首都圏に位置し、使用する電力は東京電力から供給されているものとする。
（CO2 排出係数：0.425 [kgCO2/kWh]10）
D ＝（IT 機器 1 台当りの消費電力量）×（系統電力の消費に対する原単位）＝（D1：ノート PC の使用に係る電力消費量）×（D2：系統電力の消費に対する原単位）＝（D1： IT 機器台数 × IT 機器 1 台当りの消費電力 × IT 機器消費時間 ）×（D2：系統電力の消費に対する原単位）＝ （1 [台] × 0.192 [kWh/(回・台)] × 52 [回/年] ）× （0.425 [kgCO2/kWh]）＝ 4.2 [kgCO2/年]

E：自宅での活動に伴うエネルギー消費
テレワーカーが自宅で執務する場合、空調などのエネルギー消費増がマイナスの要因となる。これを構成要素 E とする。
家電製品のうち、エアコン等の消費電力量の多くは、オフィスにおけるエネルギー消費量のように単位面積当りの値（原単位）が提供されていないことが多い。そのため、自宅作業環境にて使用する家電製品の利用時間から消費電力量を求めた後、系統電力におけるCO2 排出係数を乗じて、CO2 排出量を算定する。
自宅作業時に利用が想定される一般的な家電製品として、空調（冷房能力 2.2kW：6～9畳）および蛍光灯器具（6～8 畳）11を利用すると仮定すると、消費電力量は、以下の通りとなる。
E ＝ (自宅作業に伴い消費する電力量) × (系統電力の消費に対する原単位)＝ ｛（E1：（消費電力：空調）＋（消費電力：照明）×（テレワーク実施日数）｝
×（E2：系統電力の消費に対する原単位）＝ ｛（1.15 kWh/回＋ 0.54 kWh/回 ）× 52 [回/年] ｝ × （0.425 [kgCO2/kWh]）＝ 37.3 [kgCO2/年]

F：情報通信に伴うエネルギー消費
IT ソリューションは、必要に応じてインターネットを利用することにより、従来のオフィス業務や家庭での生活を飛躍的に利便性の良いものに改善しつつある。インターネット
へのアクセスは、インフラ側におけるインターネット関連機器のエネルギー消費を促すた
め、マイナスの要素（構成要素 F）となる。
情報通信に伴うエネルギー消費は、当然のことながら情報通信量の増減により決まるも

力量は週 15 時間、52 週使用時のもの。
東京電力：平成 19 年度値
11
省エネルギーセンター 省エネ性能カタログ 2008 より
10

22

のであるため、インターネットにおける単位情報通信量（1Mbyte 当り）に係る原単位（0.0025 [kgCO2/Mbyte]12）を利用する。
ここで、IT 機器の省エネ化の発展スピードや通信インフラの高度化等により、本来ならばこの原単位は最新の数値を使用することが望ましいが、上記数値よりも新しい値は公表されていないため、本件では上記数値を使用する。
自宅におけるテレワーク作業にて年間 10,000 [Mbyte]の情報通信を実施した場合、情報通信量増加に伴うエネルギー消費は、以下のように求められる。

F ＝ (情報通信量) × (情報通信に係る原単位)＝（F1：情報通信量）×（F2：情報通信に係る原単位）＝ 10,000 [Mbyte] × 0.0025 [kgCO2/Mbyte]＝ 25 [kgCO2/年]
単位情報通信量（1 Mbyte）当りの CO2 排出係数は、原単位情報が限定されている。近年、ネットワーク通信量は年々増加しているため、そのエネルギー消費量は IT ソリュー
ションの効果を算定する際、大きな不確定要素となる可能性がある。
IT ソリューションの導入による効果を把握するため、これまで列挙、計算した各要素をプラス・マイナスの要素に分類した後、合算する。具体例として取り上げた、テレワーク（図 2-2）の実施による各構成要素の算定結果を下表（表 2-3）にまとめる。
表 2-3：テレワークにおける各構成要素の CO2 排出削減量[kgCO2/年・人]

構成要素

#

CO2 排出削減量

プラスの効果
A

通勤に係るエネルギー消費（個別移動手段の場合）

14.7

B

通勤に係るエネルギー消費（公共交通輸送の場合）

10.4

C

オフィス活動に伴うエネルギー消費

199.1

マイナスの効果D

IT 機器を利用する際のエネルギー消費

4.2

E

自宅での活動に伴うエネルギー消費

37.3

F

情報通信に伴うエネルギー消費25

合計（A+B+C-D-E-F）

12

157.7

産業環境管理協会：ICT サービスの環境効率事例収集及び算定基準に関する検討成果報告書：2004 年 3 月

23

3. 計算を実施、解釈するうえでの視点
2 章ではグリーン by IT の貢献量を計算する際の基本的な手順を示した。しかし、実際に計算を進める上では、ソリューション導入前後のシナリオ設定、バウンダリーの設定、代入するデータの推定などの点において、注意が必要な点がある。
これらのうち、計算の実施や結果の解釈をするうえで重要と考えられる「IT ソリューシ
ョン導入前シナリオの設定方法」「時間的・空間的広がりの取り扱い」の２点についてより詳細を解説する。

3.1 IT ソリューション導入前シナリオの設定方法（1）設定の考え方
CO2 排出抑制量の算定にあたっては、IT ソリューション導入前後のシナリオを設定する必要がある（2.2(1)または 2.3 章参照）
。IT ソリューション導入後のシナリオは、通常実態に基づいている。一方、IT ソリューション導入前のシナリオ設定には、不明確な場合が存在する。不明確さの原因としては、主に次の 2 点が考えられる。
1.

導入前のシナリオが仮想的で、現実には存在しない場合がある

2.

導入前のシナリオ（比較対象）として、複数の状況が候補として考えられ、その中からどれを選んだかを明確にする必要がある場合がある
CO2 排出抑制量の計算目的は場合によって異なることから、導入前シナリオとして適切な状況も目的によって異なり、必ずしもひとつに限定することはできない。しかし、設定方法が不適切な場合、試算した CO2 排出抑制量が目的にそぐわないことがあり得るため、シナリオ選択時の妥当性検討は重要である。特に、ソリューション導入前シナリオが仮想的な場合は、必要に応じてその内容を説明することが求められる。
仮想的な導入前シナリオとしては、算定対象国で一般的、かつ、IT ソリューションを導入していない状況を想定することが多いと考えられる。例えば 2.3 節で示したテレワークの場合、日本（都市部）においては電車通勤を想定するのが一般的である。一方、国によっては車による通勤を想定するほうが一般的な場合もあると考えられる。導入前シナリオ
が仮想的な場合、導入前シナリオがソリューションの機能を代替する方法として現実的（一般的）・効率的であること、導入前後で同じ活動をおこなっていることが必要と考えられる。
一方で、IT ソリューション導入前後の比較ではなく、IT ソリューションを改善した場合も比較の対象となりうる。例えば、IT システムの効率が徐々に向上していく時に、シス
テム更新前と更新後を比較する場合や、クラウド化等により、分散していた IT 機器をデータセンタに集約して効率化した場合等である。特別な目的で比較を行う際には、適宜説明が必要と考えられる。

24

（2）【事例】テレワークの IT ソリューション導入前シナリオ設定事例（ⅰ）

テレワーク非導入時と導入時の比較

2 章のテレワークの事例では、テレワークを導入することによって通勤等に伴う CO2 排出量が抑制された効果を計算している。この際、テレワーク導入後との比較対象はテレワ
ーク非導入時（導入前）となる。非導入時のシナリオとしては、現時点で一般的と考えられる状況、すなわち従業員が自動車や公共交通機関によって通勤する状況を想定している（図 3-1）
。
導入前

導入後

オフ ィス

オフ ィス

自宅

自宅

CO2

CO2

CO2

人が移動

CO2

サーバ

PC
オフィスで
勤務

家で勤務

情報のやりとり

図 3-1：テレワーク非導入時と導入時の比較
ただし、仮定する通勤形態は状況によって異なりうる。2 章の計算例では日本（都市部）の平均的な通勤の状況を想定したが、例えば国によって通勤形態は大きく異なるはずである。

（ⅱ）

古いテレワークシステムから新システムへの更新時の比較

一方で、貢献量計算の目的によっては、異なる導入前シナリオが考えられる。例えば、
旧式の IT ソリューションを新しいソリューションに更新することによる CO2 排出抑制効
果算出を目的とする場合である（図 3-2）。この場合テレワークの機能そのものは大きく変
わらず、実現するための IT 機器の消費エネルギーが低減されることにより、全体の CO2
排出量が抑制される。表 2-1 の構成要素のうち、要素６（情報通信に伴う CO2 排出量）が導入前後で低減されると考えられる。
また、この場合には、どの時点のどのようなシステムと比較しているかを明確にする必要がある。例として、
・実際のシステム更新前後を比較する場合
・現在の一般的な（普及している）システムの代わりに最先端のシステムを導入する場合（仮想的なシナリオ）などが考えられる。

25

導入前

導入後

オフ ィス

オフ ィス

自宅

自宅

古いサーバ

PC

新しいサーバPC

情報のやりとり情報のやりとり

図 3-2：新しいテレワークシステムへの更新時の比較（ⅲ）テレワークシステムをクラウドで実現した場合の比較（ⅱ）のバリエーションの一つとして、クラウドによる IT 機器の集約効果がありうる。
個別オフィスに配置された多数の IT 機器を効率の良いデータセンタに集約する効果を算出する場合、導入前のシナリオとしては多数の IT 機器によってテレワークシステムが実現している状況、導入後のシナリオとしてはテレワークシステムがクラウドによって実現されている状況が想定される（図 3-3）
。このような比較の場合、表 2-1 の構成要素のうち、やはり要素６が低減されると考えられる。
導入前

導入後
オフ ィス

自宅

PC

PC
情報の
やりとり

自宅

オフ ィス オフ ィス

自宅

オフ ィス

個別
サーバ

情報の
やりとり
自宅

PC

クラウド

PC

図 3-3：従来のシステムを新たにクラウド上で実現した場合の比較
また、計算目的によっては（ⅰ）のバリエーションとして、テレワーク非導入時とクラウドによって実現されたテレワークシステム導入時を比較する場合もあり得る。このような比較の場合は、表 2-1 の全ての構成要素の考慮が必要である。

26

3.2 時間的・空間的広がり
IT ソリューションの CO2 排出抑制効果（貢献量）は大変複雑で、そのために計算結果の解釈にずれが生じたり、貢献量計算の値が大きく異なる可能性がある。そこで、次に IT
ソリューションの貢献量の構造を分析し、その計算や解釈を行う際の一助としたい。

（1）時間的・空間的広がりの概念
例えば、テレワークによる CO2 排出抑制効果として自動車による通勤距離の減少が考えられる。この効果はテレワークを導入した企業に直接生じるのではなく、自動車を保有する従業員への寄与となる。by IT の効果はソリューションを導入した企業だけではなく、その外で発揮されている（図 3-4）。
時間
オ
フ
ィ
ス
外
の
変
化

テレワーク導入

オ
フ
ィ
ス
内
の
変
化

実際のCO2排出削減は発電所

自動車通勤減少
による燃料消費減

電車の本数の減少

引越しにより不要なオフィス
オフィスの
消費電力減 フロア削減

オフィス使用減少

オフィスの
消費電力減

会社のPC不使用による消費電力減

図 3-4：IT ソリューションの効果における「時間的」「空間的」広がりの概念図（テレワークの場合を例示）

このような「空間的な広がり」の境界を表すために、ソリューション導入企業の「内部」と「外部」を定義する。ここでは、ソリューション導入企業によりエネルギー（電力や燃料等）とモノ（紙等）が直接消費される場合を「内部」とし、それ以外を「外部」と考える。
また、オフィススペースの削減を考えると、テレワークを導入した後すぐに、実際にオフィススペースの削減が実現する場合と、オフィスの使用エネルギー量変化が遅れる場
合の両方が考えられる。後者の例としては、例えば、テレワークを導入して会社での執務時間が減少したものの、オフィスの引っ越しや省エネ施策の導入が行われずオフィスのエ
ネルギー消費量が減少していない場合が考えられる。
このように、なんらかの理由でソリューションが本来持つ CO2 排出抑制効果がすぐに顕在化しない特性を「時間的」広がりと呼ぶことにする。「時間的」広がりは、ソリュー

27

ション導入から CO2 排出効果顕在化までのタイムラグととらえることができる。また単
純なタイムラグだけではなく、導入企業自身や他社の追加施策（テレワークの場合の引越し等）が必要な場合も「すぐに顕在化しない」場合に該当すると考えられる。時間的な広がりの結果、CO2 排出抑制効果は、既に顕在化した効果と潜在的な効果（ポテンシャル）の 2 種類に分類することができると考えられる。

（2）【事例】テレワークの貢献量の時間的・空間的広がり
次にテレワークの事例についてソリューションをモデル化し、時間的・空間的広がりの分析をおこなった。

(ⅰ) テレワーク事例の設定と by IT 効果
まず、2 章のテレワーク CO2 排出効果を計算した結果を表 3-1 にまとめた。
表 3-1：テレワークの CO2 排出抑制効果計算例
構成要素#

CO2 排出削減量

計算式[kgCO2/年・人]

プラスの効果
A

通勤に係るエネル(52 [日/年]×6 [km/日])

ギー消費（個別移× 0.047 [kg-CO2/(人・km)]

14.7

動手段の場合）B

通勤に係るエネル(52 [日/年]×40 [km/日])

ギー消費（公共交

× 0.005 [kg-CO2/(人・km)]

10.4

通輸送の場合）C

オフィス活動に伴13.1 [m2/人] × (52/260)

うエネルギー消費× 76.0 [kg-CO2/(m2・年)]

199.1

マイナスの効果D

IT 機器を利用する(1 [台] × 0.192 [kWh/(回・台)]

際のエネルギー消× 52 [回/年]

費（家庭）
E

自宅での活動に伴うエネルギー消費F

4.2

× 0.425 [kg-CO2/kWh](1.15 [kWh/回] ＋ 0.54 [kWh/回]

37.3

× 52 [回/年]
× 0.425 [kg-CO2/kWh]

情報通信(NW)に係

10,000 [Mbyte/年]

るエネルギー消費x 0.0025 [kg-CO2/Mbyte]

合計

25.0

157.7

28

(ⅱ) テレワークの CO2 排出抑制プロセス
CO2 排出抑制効果の空間的・時間的広がりを把握するため、表 3-1 の 7 つの要素別にソリューション導入から CO2 排出抑制までのプロセスとその発生場所を図 3-5 に示した。
分解したプロセスは、大きく「自動車通勤減少（人の移動）」「電車通勤減少（人の移動）」「オフィススペース減少」「家庭での IT・家電機器使用増加」にわかれる。このうち、「自動車通勤減少」「家庭での IT・家電機器使用」については、エネルギー消費削減・増加が直接的に発生していると期待することができる。一方、エネルギー消費削減・増加が発生する時期が必ずしも明確ではない個所として「列車キロ（本数）の減少（図 3-5 のたしからしさ検討①）」と「オフィススペースの減少（図 3-5 のたしからしさ検討②）」を抽出することができる。
また、CO2 排出抑制場所に注目すると、「自動車通勤減少」と「家庭での IT・家電機器
使用」は従業員自宅、「電車通勤減少」は直接的には公共交通機関で発生し、それ以外の要素は導入企業内部で発生している。

図 3-5：テレワークの CO2 排出効果発生プロセス例13(ⅲ) 時間的・空間的広がりのまとめ
時間的広がりのうち検討が必要な 2 か所を詳細に検討したところ14、テレワークでは、
公共交通機関の利用減少に伴う CO2 排出抑制効果（検討①）は、公共交通機関側の追従があるため比較的顕在化しやすいのに対し、オフィススペースの削減（検討②）は、追加

13

一般的に、空間的広がりは時間と共に拡大していくことから、この図では空間的広がりと時間的をどちらも横方向で表現している。この点が空間的広がりを縦方向、時間的広がりを横方向に表現している図
3-4 と異なる点に注意が必要である。
14
詳細は、グリーン IT 推進協議会 2010 年度調査分析委員会報告書参照

29

施策が必要なことなどから顕在化に時間がかかる場合が多いと予想される。このため、オ
フィススペース削減においてポテンシャルと顕在化した効果の差が生じる場合がありそうと考えられる。
次に、空間的広がりに着目すると、今回検討した事例の場合、導入企業において CO2
排出抑制効果が得られる（表 3-1 構成要素 C-D-F を計算すると、正味削減）のに対し、従業員自宅では CO2 排出量が増加している（構成要素 E）。また、もしオフィススペース削減が顕在化しなかった場合は、導入企業の CO2 排出量が増加することもありうることがわかる。
（これは一例であり、数値の大小や正負は事例によって異なる）
図 3-6 は、潜在効果（ポテンシャル）を、空間的・時間的広がりを念頭に分解した例である。右端の全体は CO2 排出抑制効果のポテンシャルを示す。CO2 排出抑制効果はまず時間的広がりの原因となる「導入企業のアクション」（ソリューション導入、追加施策）と「外部のアクション」に分類される。また、空間的な広がりを示すために、「内部」「外部」も区別して示した。さらに、ポテンシャルと顕在効果の違いをグラフ上で表現することもできる。（棒グラフのシェード）.
電車通勤

スペース
削減

排出抑制効果[ kg-CO2]

NW
通信

ポテンシャルと顕在効果のギャップが生じうる

従業員
自宅＋
車通勤

内部

外部

内部

ソリューション導入

外部

内部

外部

全体

追加施策
外部のアクション

図 3-6：テレワークの要素別 CO2 排出抑制効果例（3）貢献量計算の顕在効果と潜在効果
ここまで、2 章の方法で計算した CO2 排出抑制量（貢献量）の構造を調べた。
グリーン by IT の CO2 排出抑制量が空間的広がりを持つことを考慮すると、グリーン
by IT を評価する際には社会全体に対する貢献を考慮する必要がある。
次に、時間的広がりを考慮すると、短期的に実現した CO2 排出抑制量（「顕在化した効果」）と、ソリューション本来の最大能力を示す「潜在効果（ポテンシャル）」の 2 種類を定義することが可能と考えられる。
2 章の手法では、7 つ（＋その他）の評価対象・活動別に（活動量の変化）×（原単位）を計算し貢献量と位置付けていた。しかし、時間的な広がりを考慮すると、代入する数値30と用いる計算式によっては潜在的な値と顕在的な値が混在しうる。

図 3-7：CO2 排出抑制効果の計算式と位置付け
図 3-7 は、効果の 7 つの要素（表 2-1）ごとに、考えられる計算式が潜在効果と顕在効
果のどちらに近いかを位置付けたものである15。例えば「④オフィススペース」では、電力計の実測値や実際のオフィススペース削減量でオフィススペース削減効果を計算すると顕在効果に近く、勤務時間の減少からオフィススペース削減効果を計算すると潜在効果に近い値が得られることを示す。また、②人の移動量については、潜在効果に近い式（人の移動量削減）を採用した場合と顕在効果に近い式（交通機関本数の削減）を採用した場合の差は小さいと予想される。
このようにグリーン by IT の効果を計算する際には、まず計算したい量が潜在効果か顕在効果かを明確にし、顕在化した効果を計算したい場合には、図 3-7 の左側に位置する
計算式と実際に測定された数値を用い、潜在的な効果を計算する場合には、図 3-7 の右側に位置する計算式と最大削減時に予想される数値を使用することが望ましい。この点に留意することで、計算された貢献量の説得力がより高まると考えられる。
一方で、この潜在的効果と顕在的効果の明確な境界条件は、委員会の検討でも明確にはできていない。何が、潜在的効果で、何が建材的効果という判断については、現在、それぞれの企業がそれぞれで判断せざる負えない。以降でいくつかの評価事例について紹介

15

2010 年度調査分析委員会報告書では、本冊子で記載していない「ペーパーレスオフィス」「HEMS」についても検討をおこなっている。図はそれらの結果も反映している。

31

するが、これらの事例における潜在効果、顕在効果の判断は、それぞれの評価を行う企業の判断に任せた。これらの境界条件などについては、さらに検討が必要であり、共通の判断条件を明確にするには、今後も引き続き検討が必要となる。

32

3.3 貢献量計算時の注意点まとめ(1) 導入前シナリオの設定について
・

導入前シナリオ設定方法が不適切な場合、試算した貢献量が目的にそぐわないことがあり得るため、シナリオ選択時の妥当性検討が重要である。特に、ソリューション導入前シナリオが仮想的な場合は、必要に応じてその内容を説明することが求められる。

・

仮想的な導入前シナリオとしては、算定対象国で一般的、かつ、IT ソリューション
を導入していない状況を想定することが多いと考えられる。

・ 一方で、IT ソリューション導入前後の比較ではなく、IT ソリューションを改善した
場合も比較の対象となりうる。例えば、IT システムがだんだんよくなっていく時に、システム更新前と更新後を比較する場合や、クラウド化等により、分散していた IT
機器をデータセンタに集約して効率化した場合等である。特別な目的で比較を行う際には、適宜説明が必要と考えられる。
(2) 時間的・空間的広がりの考慮について
・ 「空間的」「時間的」広がりへの理解を踏まえて、グリーン by IT による CO2 排出抑制
効果のより一貫した計算・表示方法を取りまとめ、評価基準（モノサシ）を高度化することができる
・ 「時間的」広がりを考慮すると、グリーン by IT の効果は「顕在化した効果」（図 3-4の左半分）と「潜在効果（ポテンシャル）」（図 3-4 の右半分も加えた全体）の両方が考えられる。
・ 「顕在化した効果」は、IT ソリューション使用により短期的に実現した CO2 排出抑制
貢献量と定義することができる。
・ 「潜在効果（ポテンシャル）」は、IT ソリューションの持つ最大能力と定義することができる。
・ 「空間的」広がりを考慮すると、by IT の CO2 排出抑制効果は、ソリューション導入
企業の内部だけではなく、外部で発生する場合も多いことがわかる。
（それぞれ図 3-4の下部と上部）・ 貢献量を示す時は、以上のどちらを計算しているかを示すことが望ましい。
（図 3-7）・ さらに、以上の考察を基に CO2 排出抑制量の構造を分析することができる。図 3-6 では、2 章で計算した by IT の CO2 排出抑制量（全体の効果）が、時間的広がりに関連するアクションと、効果が発生する場所によって分類されている。このような分析は、一貫性のある計算、解釈に加え、by IT 普及に向けた分析においても有用と考えられる。

33

4

アウトプットイメージ

これまでの説明を踏まえ、グリーン by IT の CO2 排出抑制効果を示す際に、アウトプッ
トがどのような情報を含むのが望ましいか、例を示す。

4.1 基本パーツ（1）計算の前提
グリーン by IT の CO2 排出抑制効果は、これまで説明してきたように、計算目的や仮定等によって値が変動する面がある。そこで、計算結果（効果）だけではなく、どのような前提やシナリオで計算がおこなわれたか示すことが重要である（図 4-1）。
前提やシナリオの中で示されるべきものとしては、以下のようなものが挙げられる。
①導入前、導入後のシナリオ
・ 対となる導入前と導入後にどのような状況を想定しているか、できるだけ定量的に説明する。特に導入前のシナリオは、仮想的な状況かどうかを明確に示す。
②使用した値の根拠
・ 計算に用いた値がどのような値かを示す。どのような仮定が置かれた推定値か、出所はどこか、等。
③バウンダリー（ソリューションの影響範囲の境界）
・ 特に削減率を計算する場合には、どの範囲を対象と考えているか、バウンダリーを示す。これは、削減率の「分母」を明確にすることに相当する。

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NEC:ＴＶ会議

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1

Copyright © 2011 NTT DATA INSTITUTE OF MANAGEMENT CONSULTING, INC.

図 4-1：シナリオ表示例（テレビ会議の例）

34

（2）計算結果
CO2 排出抑制効果は、可能であれば導入前と導入後の CO2 排出量の比較として示すと削減率への理解が容易となる。この際、8 つの効果の内訳を合わせて示すと、さらにソリューションの特性に対する理解が高まると考えられる（図 4-2）。

富士通：業務

3．効果の計算結果②

図 4-2：計算結果表示例（業務への IT の導入）
23

All Rights Reserved, Copyright © ＧＩＰＣ ２０11

4.2 オプション（1）計算プロセス、原単位場合によっては、計算に用いた計算式や原単位を示せば、計算過程を追跡可能となり、計算内容への読者の理解が深まると考えられる（図 4-3）。

35

パナソニック：ＴＶ会議

3．効果の計算結果①２時間の会議のため、５人が東京・大阪間（553km）を電車で往復した場合との比較
毎週１回出張した場合の年間（５０週）のＣＯ２削減量を試算
計算

貢献量 出張をした場合（5人×553km×2回×50回×0.019kg/人・km＝5,253kg

要因

効果

モノの消費(A)－

モノの移動(B)－

書類スペース(D)－ヒトの移動(D’)+5,253kg

倉庫スペース(E)－

IT・NW電力消費量(G,H)
合計

-44kg
5,209kg ＨＤ映像コミュニケーションを使用した場合（0.032kW＋0.0047kW＋0.472kW）
×2台×2時間×50×0.43kg-CO2/kWh
＝44kg

13

All Rights Reserved, Copyright © ＧＩＰＣ ２０11

図 4-3：計算プロセスの表示例（テレビ会議）（2）時間的・空間的広がりの分析結果
計算結果に時間的・空間的広がりの分析結果を追加して示せば、ソリューションのグリーン by IT の効果の特性を把握することが可能となる（図 4-4）。

図 4-4：時間的・空間的広がりの分析例

36

5. 計算事例
5.1 計算事例の一覧
実際の IT ソリューションについて、これまで紹介した方法に準じて CO2 排出抑制量を計算した事例を 5.2 節～5.9 節で紹介する。とりあげた事例の一覧を表 5-1 に示した。
また、グリーン IT 推進協議会調査分析委員会報告書（2009 年度版、2010 年度版）では、さらに多くのグリーン by IT の CO2 排出抑制量計算事例を掲載している（5.8 節)。さらに、「グリーン IT アワード」や「グリーン IT ベストプラクティス集」でも、多くのグリーン
by IT ソリューションを紹介している16。
なお、これら計算事例でオプションに表記された分析結果は、各事例における潜在効果、顕在効果の判断を、それぞれの評価を行う企業の判断に任せており、共通の判断条件を明確にするには今後も引き続き検討が必要となる。
表 5-1：計算事例の一覧
分類

ソリューション

事例提供企業

計算

オプシ

結果

ョン
○

業務への IT

ネット口座振替受付サービス（株）NTT データ○

導入

自動車・安全品質フレームワー

東芝ソリューション

○

ク

（株）

PQTMeister®品質トレーサ

ビリティ
リテール証券会社向け共同利（株）野村総合研究所○○

パナソニック（株）○○（株）日立製作所○○

日本電気（株）○

富士通（株）○○

日本ユニシス（株）○○

用型システムテレビ会議

HD 映像コミュニケーションシ
ステム
電子黒板を用いたＴＶ会議シ
ステム

HEMS

省電力効果

見える化サービス（みんなでカーボンダイエッ
ト）
輸送手段の

運行支援ソリューション（デジ

効率向上

タル式運行記録計）

クラウドコ

U-Cloud ® IaaS（ICT ホスティ

ンピューテ

ング）

ィング

16

グリーン IT 推進協議会ホームページ（http://www.greenit-pc.jp/）参照

37

5.2 業務への IT 導入（（株）NTT データ)
企業名：株式会社

タイトル：ネット口座振替受付サービス

NTT データ
概要：インターネット上で口座振替契約を完結できる ASP サービス。
従来、利用者が手書きで記入・捺印した書類を、金融機関・収納企業間で持ち回っていた口座振替の契約手続が、インターネットでペーパーレス、印鑑レスで実現可能。

概要イメージ
評価条件

計算結果

収納企業と金融機

削減量：1,023t－CO2/年 削減率：82％

関における年間約18 万件の口座振替申込受付業務（申込者の口座振替受付サービス申込～
受付結果の通知に関わるプロセス）
を評価範囲として、サービス加入
前後を比較
出所等：http://www.nttdata.com/jp/ja/green_it/product/index.html

38

企業名：株式会社 NTT データ

タイトル：ネット口座振替受付サービス

CO2 排出抑制のプロセス

時間的・空間的広がりの分布

出所等：http://www.nttdata.com/jp/ja/green_it/product/index.html

39

5.3 業務への IT 導入（東芝ソリューション（株））
企業名：東芝ソリューション

タイトル：自動車・安全品質フレームワーク PQTMeister®

株式会社

品質トレーサビリティ

概要： 顧客の安心・安全に関する意識の高まりや情報化の発展により、不具合や事故発生時の素早い対応が企業に求められいる。本ソリューションは、安全性に関わる各企業内に散在する部品のトレース情報（紙、データ）を一元的に管理し、不適合調査時間の短縮と不具合対策範囲を根拠明確化（ミニマム化）することによる対策（廃棄）コストを低減するものであり、自動車などの高安全性が求められる品質フレームワークとして初となるパッケージ製品である。
ソリューション・CO2 排出抑制効果の紹介
本ソリューションは、これまで、スクラッチ開発による構築が一般的であった品質管理トレーサ
ビリティシステム分野に対し、構築負荷の削減と、いまだに多く存在する手作業によるトレーサビ
リティ業務の効率化を目的としている、本分野初となるパッケージ製品である。効率化により、構
築時、および客先でのトレーサビリティ業務における環境影響低減を図る。
システム導入前の業務モデルを図 1 に、導入後の業務モデルを図 2 に示す。システム導入前には、各工場との間は、書類や CD などのメディアを用いて情報がやり取りされ、紙や表計算ソフトを使用してトレーサビリティ業務を処理していた。各工場においては、生産システムや、部品表などをシステムや紙を使用して管理しており、これを手作業で要求に応じて処理していルト仮定している。システム導入後は、各工場のシステムと PQTMeister が連携し、自動的に情報を取得し、トレーサビリティ業務を処理する。よって、各工場のデータに関しては、トレーサビリティのために人が大きく動く必要がなくなる。このような業務改善に基づき、大きな CO2 排出量の改善が可能となる。

システム導入前
評価条件
対象業務：保守部門からの調査依頼に基づく、不具合ロットの特定（トレースバック）および不具合
影響度の範囲特定（トレースフォワード）までを対象とする。自動車メーカー1 企業を仮定
依頼件数：900 件／年
利用部門：保守部門(1 名）、品質保証部(2 名)、製造部(5 名)
本社、工場の２拠点で業務を行う
対象業務の範囲：調査業務のみ
システム導入による、リコール範
囲の縮小効果については、評価対象外システム導入後
計算結果

出所等：

40

5.4 業務への IT 導入（（株）野村総合研究所)
企業名：

タイトル：

（株）野村総合研究所

リテール証券会社向け共同利用型システム

概要： リテール証券会社のバックオフィス業務（口座管理、注文、決済等）を総合的にサポートする共同利用型システム。証券会社各社が個別にシステムを構築・運用するのではなく、共同利用型システムをネットワークを通じて利用することによって、システム開発・運用に伴なう CO2 排出量を削減できる。

ソリューション・CO2 排出抑制効果の紹介
システム構成評価条件
共同利用型システム利用の場合：
ハードウェア、ソフトウェア共に弊
社システムに関するデータを適用。

計算結果（t-CO2/年）
1,800
1,600

27

1,400

各企業での自社開発の場合：

1,200

ハードウェアはシステム構成とし

1,000てサーバー11 台を想定。ソフトウェ

800

1,551

IT・NW電力消費量
ヒトの稼働
モノの消費

-97.1%(-1,549tCO2)

600

アはパッケージソフトを利用せず、

400

共同利用型システムと同等規模の200システムを構築する。共同型システ

0

45
6

導入前
（自社開発）

ムには個社対応部分が含まれるため、自社開発の場合の工数は、共同利用型の工数の 8 割と想定。
出所等：

41

38

4
3

導入後
（共同利用）

企業名：

タイトル：

（株）野村総合研究所

リテール証券会社向け共同利用型システム

CO2 排出抑制のプロセス

時間的・空間的広がりの分布

出所等：

42

5.5 テレビ会議（パナソニック（株）)
企業名：

タイトル：

パナソニック（株）「ＨＤ映像コミュニケーションシステム」

概要：
従来のテレビ会議システムとは全く異なり、まるで「場」を共有しているかのような高画質、高音質で様々なコミュニケーションソリューションを提供することで、「移動しない」ことにより、電車や飛行機などの交通手段によるＣＯ2 を大幅に抑制する。
ソリューション・CO2 排出抑制効果の紹介■システム構成例■CO2 排出抑制効果算定の考え方
会議の為の移動に伴うＣＯ₂排出量と、「HD 映像コム」を使用した場合を比較する。
■算定式
IT 機器によるＣＯ₂排出抑制量＝①（移動手段のＣＯ₂排出原単位×移動距離×人数）－②（IT 機器の消費電力×使用時間× 台数×ＣＯ₂排出係数）
評価条件

計算結果

・移動手段のＣＯ₂排出原単位※1

鉄道： 19g-CO₂/人・km

毎週１回、２時間の会議のため、５人が東京・大阪間（553km）を電車で往復した場合と比較した年間（５０週）の・IT 機器の消費電力とＣＯ₂排出係数

ＣＯ₂排出抑制量を試算

1) 使用機器と消費電力①出張をした場合（ヒトの移動）：（機器は各 2 台使用）
HD 映像ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝﾕﾆｯﾄ：
32W/台

5 人×553km×2 回×50 回×0.019kg/人・km＝5,253kg②「HD 映像ｺﾑ」を使用した場合（IT・NW の電力消費）：（0.032kW＋0.0047kW＋0.472kW）×2 台×2 時間×50×

ﾃﾞｼﾞﾀﾙﾊｲﾋﾞｼﾞｮﾝﾋﾞﾃﾞｵｶﾒﾗ：

0.43kg-CO2/kWh＝44kg

4.7W/台ﾌﾙ HD ﾌﾟﾗｽﾞﾏﾃﾚﾋﾞ 50 型：
472W/台要因

CO2排出量ヒトの移動(①)+5,253kg2) ＣＯ₂排出係数※2：

IT・NW電力消費量(②)+44kg

0.43kg-CO₂/kWh

CO2抑制効果（①-②）

5,209kg

出所等：（※1） 交通エコロジーモビリティ財団発行「運輸・交通と環境」（2009 年度版）（※2)

2010 年 8 月 5 日改定の環境家計簿（環境省）

43

企業名：

タイトル：

パナソニック（株）「ＨＤ映像コミュニケーションシステム」

CO2 排出抑制のプロセス
導入企業内部

導入企業外部
公共交通機関
列車キロ
（本数）の
減少

ソ
リ
ュ
ー
シ
ョ
ン
の
導
入
オフィスでのIT機器使用増加

IT機器
電力消費量

CO2
排出
抑制

CO2排出
増加

時間的・空間的広がりの分布

排出抑制効果[ kg-CO2]

5,209

列車キロ
（本数）
の減少
+5,253

IT機器の導入
-44

内部

外部

ソリューション導入

内部

外部

内部

外部

追加施策

導入企業のアクション

出所等：

44

外部のアクション

全体

5.6 テレビ会議（（株）日立製作所)
タイトル：電子黒板を用いたＴＶ会議システム（株）日立製作所（株）日立ソリューションズ

概要： インタラクティブホワイトボード StarBoard は、 PC 画面を映写したボード上で書込
みやパソコン操作ができるインタラクティブな電子情報ボードです。ＴＶ会議システムと併用することで音声、映像と資料を共有でき、遠隔地間での会議を効果的に行えます。

評価条件＜使用段階のみ＞
IT 機器の導入及び(kg-CO2)

計算結果

要因

0

モノの移動(B)0

書類スペース(D)ヒトの稼働(D’)

電力消費による増
加分 493kg-CO2 に効果

モノの消費(A)

倉庫スペース(E)
IT・NW電力消費量(G,H)
合計

026,4160-493
25,923対し、ヒトの稼働(移動)26416kg-CO2についての低減分が大きく全体として効果あり

出所等：CFP 検証番号 CV-BI02-001 http://www.cfp-japan.jp/info/p_detail.php?id=2445

（株）日立製作所

タイトル：電子黒板を用いたＴＶ会議システム（株）日立ソリューションズ
CO2 排出抑制のプロセス

時間的・空間的広がりの分布

出所等：http://hitachisoft.jp/products/starboard/support/environment.html

46

5.7 HEMS（日本電気（株））
企業名：

タイトル：

日本電気株式会社

省電力効果 見える化サービス（みんなでカーボンダイエット）

概要：「みんなでカーボンダイエット」は設置が容易な小型専用ユニットにより、家庭内の電気使用量を測定し、近距離無線を使ってサーバ上に使用量データを自動的に送信し集計するものです。家庭での省電力対策によるＣＯ２削減効果がＷｅｂ上から一目で分かり、他の参加者と競い 合いながら、省エネ活動を楽しく継続することが可能なサービスです。
ソリューション・CO2 排出抑制効果の紹介
本サービスは、ＮＥＣならびに BIGLOBE が３か月間、ＮＥＣグループ社員約 １００世
帯を対象にしたトライアルを実施し、世帯平均の電気使用量約１０％削減（２００９年４～６月：前年同月比）を達成しました。
評価条件

計算結果

使用する電力使用

100 世帯が３か月のトライアルに参加し電力資料量の計測を行いま量計測ユニットした。前年同月比で比較したところ、この期間で 9,233kWh の電気使

は、家庭の分電盤

用量が削減されており 9.5％の削減率に相当しました。

に、電流センサを接続するだけで、専任者による工事をすることなく簡単に設置できます。また、計測した デ ー タ は 、
ZigBee 無線などでも使われる近距離
無

線

規

格

(IEEE802.15.4)にて自動的にサーバへ
データ送信できる図

見える化サービスの効果ため、利用者は面倒な作業をすることなく、気軽にCO2 削減活動に参加できます。
出所等：http://www.greenit-pc.jp/topics/release/pdf/green-it-award_091005.pdf

475.8 輸送手段の効率向上（富士通（株））
企業名：富士通株式会社

タイトル：運行支援ソリューション（デジタル式運行記録計）

概要：ドライバー・運行管理者・配送センターが一体となって、安全運行と経済運転による環境負荷軽減とコスト削減を実現する運行管理システム。
ソリューション・CO2 排出抑制効果の紹介
運転方法改善による燃費，
日報作成工数が改善した。

燃費効率不良，日報作成に時間を要していた。

評価条件

計算結果

小売・流通業大手の場合
・トラック：2,000 台
・ドライバー：2,000 人

出所等：http://segroup.fujitsu.com/its/services/logistics/solution/48

企業名：富士通株式会社

タイトル：運行支援ソリューション
（デジタル式運行記録計）

CO2 排出抑制のプロセス

時間的・空間的広がりの分布

出所等：http://segroup.fujitsu.com/its/services/logistics/solution/

49

5.9 クラウドコンピューティング（日本ユニシス（株））
タイトル：U-Cloud ® IaaS（ICT ホスティング）

日本ユニシス㈱概要： 日本ユニシスグループが提供する企業情報システムの基盤となるサーバ、ストレージ、ネットワークリソース、デスクトップを「必要な時に、必要なだけ」利用していた
だく企業向けエンタープライズ・クラウドサービスです。

日経BP社「第5回クラウドランキング」（日経コ
ンピュータ 2012年10月11日号掲載）クラウ
ド基盤サービス（IaaS/PaaS）部門にてベストサービスに選出【特徴】
エンタープライズ指向のクラウドサービスでオンプレミス環境からのマイグレーションを意識しサービスを提供特徴としては以下の４点が挙げられます。
・パブリッククラウドでありながらプライベートクラウド感覚で利用可能
・ＳＩ企業として培った長年の実績とノウハウを反映、クラウドサービスをワンストップで提供
・設置型プライベートクラウド「U-Cloud® IPCP」と連携し高品質なハイブリッドクラウドを実現
・「仮想デスクトップサービス」によりクライアント環境を含めた ICT 環境をクラウドサービスで実現

評価条件

計算結果

顧客の既存ＤＣ（PUE=2.0）より当社クラウドサービスを試用した場合の使用段階における削減量をモデル
ケースとして算出。
電力消費量に関し

現状

U-Cloudては約 90%の削減効果あり。

出所等：CFP 検証番号 CV-AX02-001 http://www.cfp-japan.jp/info/p_detail.php?id=176

50

日本ユニシス㈱タイトル：U-Cloud ® IaaS（ICT ホスティング）

CO2 排出抑制のプロセス

時間的・空間的広がりの分布

出所等：http://www.unisys.co.jp/services/ict/iaas.html

51

5.10 その他のグリーン by IT ソリューション
グリーン IT 推進協議会調査分析委員会の活動において、5.9 節までに示した他に、表 5-2のようなソリューション事例が収集された。これらの事例は、各年度調査分析委員会報告書等で詳細が示されている。
表 5-2：グリーン by IT ソリューション事例
分類

ソリューション

事例提供企業

生 産 プ ロ セ EMI 抑制設計支援システム DEMITASNX 日本電気株式会社
スの効率化（デミタス）
生活者の行動を優先した快適空調制御シス 株式会社東芝

BEMS

テム
流通店舗向け省エネシステム

沖電気工業株式会社

施設総合管理システム「Futuric」

富士通株式会社

ダイレクトメール広告をインターネット配 NEC ビッグローブ株式会
信する ICT サービス

社

就業管理システム

株式会社日立システムア
ンドサービス

行政情報提供システム

富士通株式会社

電子帳票システム

日立ソフトウェアエンジ
ニアリング株式会社

公共料金等の口座自動引落しと明細事前通 株式会社 NTT データ
ペーパーレ
スオフィス

知サービス
給与明細の電子配信システム

日立ソフトウェアエンジ
ニアリング株式会社e ラーニングシステム「Internet Navigware」 富士通株式会社
百貨店向け POS システム

富士通株式会社

農地向け地理情報システム（GIS）

富士通株式会社

自治体内部情報業務の電子化

富士通株式会社

情報漏洩対策・PC 管理

日立ソフトウェアエンジ
ニアリング株式会社

書類の電子化によるペーパーストックレス

株式会社 PFU

次世代オフィス

株式会社 NTT データ

地球観測衛星画像オンラインサービス

富士通株式会社52

印刷枚数削減支援ソフト

株式会社富士通アドバン
ストエンジニアリング

金融機関向け債権流動化・売掛債権一括信 株式会社 NTT データ
託ビジネス支援 ASP サービス
電子帳票システムによる環境負荷低減（A. 大和証券株式会社（株式
お客さま向けのシステム、B.社内システム） 会社大和総研）
大 学 向 け 統 合 業 務 パ ッ ケ ー ジ 富士通株式会社「Compusmate-J」
健康保険組合向け Web システム「KOSMO 大和総研ビジネス・イノ

業務の IT 導
入Communication Web」

ベーション

証明書自動交付システム

富士通株式会社

人 事 総 務 向 け ワ ー ク フ ロ ー シ ス テ ム 富士通株式会社「ExchangeUSE」
SaaS 型簡単電子申込システム

株式会社 NTT データ

証明書自動交付機

富士通株式会社

在宅勤務（最大週 3 日）による社内テレワ 株式会社富士通ワイエフ
テレワーク

テレビ会議

ークの実施

シー

在宅勤務可能サービスによる移動による負 日立ソフトウェアエンジ
荷低減とワーク・ライフバランスの確保

ニアリング株式会社

社内会議システム

日立ソフトウェアエンジ
ニアリング株式会社

テレビ会議

日本電気株式会社

テレビ会議

富士通株式会社

リ モ ー ト セ 小麦の生育予測による刈り取り時期の適正 日立ソフトウェアエンジ
ニアリング株式会社ンシング・遠 化
隔管理

水産海洋情報提供サービス「トレダス」

富士通株式会社

ホームネットワークを活用した家庭内省エ 株式会社東芝
HEMS

ネ技術
ホームエネルギーマネジメントシステムラ パナソニック電工株式会
イフィニティ ECO マネシステム

社

オ ン ラ イ ン イ ン タ ー ネ ッ ト シ ョ ッ ピ ン グ シ ス テ ム 富士通株式会社
シ ョ ッ ピ ン 「i-market」
グ
輸 送 手 段 の ストックホルムの渋滞解決策
効率向上

53

日本 IBM 株式会社

6. グリーン by IT 評価方法の活用に向けて本冊子では、今後 CO2 排出抑制に高い貢献が期待される「IT による社会全体の省エネ(グリーン by IT)」について、その効果の計算方法を紹介してきた。
社会におけるグリーン by IT の CO2 排出抑制ポテンシャルは大変大きいと考えられている。グリーン IT の CO2 排出抑制ポテンシャルを予測したところ、2020 年において、IT機器の省エネ(グリーン of IT)が 21.4～42.8 百万 t-CO2/年に対し、社会における IT ソリューションの省エネ(グリーン by IT)のポテンシャルは 68～137 百万 t-CO2/年と予測された17。
今後、本冊子で紹介した方法を用い、個別 IT ソリューション導入が社会に与える影響の大きさを定量的に評価することによって、グリーン by IT の普及拡大と CO2 排出抑制が促進されることが期待される。
一方で、グリーン by IT の効果は多様な形態をとるため、その評価方法や計算ツールにはまだ課題が残っている点が存在する。
一例として、日本国内にとどまらず世界全体でグリーン by IT の効果を計算する難しさをあげることができる。例えば日本国内では電車による出張が最も多いのに対し、海外では国によっては飛行機による出張が一般的な国もある。また、平均的なオフィスのエネル
ギー使用量も国によって異なると考えられる。世界全体におけるグリーン by IT の効果を計算する際、世界平均シナリオの設定が困難になる場合が考えられる。グローバルなグリ
ーン by IT の普及を促進するためには、今後 CO2 排出抑制効果計算に必要なシナリオ、代表値、原単位のデータベースを蓄積していくことが必要である。
今後、実際に評価・計算の経験を蓄積しながら、これらの課題への取り組みを並行して進めていくことが大切と考えられる。

17

2009 年度グリーン IT 推進協議会調査分析委員会報告書

54

付録
付録 1．原単位（日本）
以下に、IT ソリューションによるエネルギー消費削減効果の計算に際して、用いられることの多い原単位一覧（図 A.1-1 から図 A.1-8）を示す。これら一覧表は、現時点18で公表されている、入手可能な参考値を収集、整理したものである。原単位の設定時期や組織などにより、参考値にも若干の変化が生じているため、複数の原単位が存在するものについては、「原単位の幅」を示している。

表 A.1-1：原単位一覧（エネルギー消費量その 1）
原単位

積算対象範囲出典

2.75 (kgCO2/ liter)

生産消費

1

2.75 (kgCO2/ liter)

消費のみ

2

2.65 (kgCO2/ liter)

生産消費

1

2.50 (kgCO2/ liter)

消費のみ

2

2.95(kgCO2/ liter)

生産消費

1

2.60(kgCO2/ liter)

消費のみ

2

重油

2.81(kgCO2/ liter)

生産消費

1

都市ガス

2.22(kgCO2/ liter)

生産消費

1

2.10(kgCO2/ liter)

消費のみ

2

3.00 (kgCO2/ kg)

消費のみ

2

6.50 (kgCO2/ kWh)

消費のみ

2

0.363(kgCO2/ liter)

生産消費

3

0.425(kgCO2/ liter)

消費のみ

4

0.555(kgCO2/ liter)

不明

50.386(kgCO2/ liter)

不明

6

ガソリン

灯油

エネルギー

軽油

消費量

LPG

電力

出典：1) 国環研

参考値

環境負荷原単位･･･2005 年, 2) 地球温暖化対策の推進に関する法律, 3) 総務省

地球温暖化問題…2008 年 4 月, 4) 各電力会社報告を環境省がまとめて公表, 5) 改正された地球温暖化対策の推進に関する法律（温対法）デフォルト値, 6) 東京都地球温暖化対策計画書 2007 年指針

18グリーン IT 推進協議会ワーキンググループにより検討が行われた 2009 年度時点

55

表 A.1-2：原単位一覧（エネルギー消費量その 2）
原単位

参考値

積算対象範囲石油火力

0.975 (kgCO2/ kWh)

生産消費

石炭火力

0.742 (kgCO2/ kWh)

生産消費LNG 火力0.608 (kgCO2/ kWh)

生産消費

【参考】

太陽光

0.053 (kgCO2/ kWh)

不明

発電方法

風力

0.029 (kgCO2/ kWh)不明

地熱0.015 (kgCO2/ kWh)不明

水力0.011 (kgCO2/ kWh)

不明

原子力

0.022 (kgCO2/ kWh)

不明

電力 米国

0.679 (kgCO2/ kWh)

消費のみ

【電力】

電力 ドイツ0.660 (kgCO2/ kWh)

消費のみ

エネルギー

電力 英国

0.566 (kgCO2/ kWh)

消費のみ

消費量

電力 中国

1.020 (kgCO2/ kWh)

消費のみ

海外

電力 韓国

0.535 (kgCO2/ kWh)

消費のみ

電力 タイ

0.595 (kgCO2/ kWh)

消費のみ

電力 フィリピン

0.566 (kgCO2/ kWh)

消費のみ

電力 ベトナム

0.455 (kgCO2/ kWh)

消費のみ

電力 インド1.437 (kgCO2/ kWh)

消費のみ

電力 世界平均

0.500 (kgCO2/ kWh)

不明

出典

7

8

9

出典：7) (財)電力中央研究所 電中研ニュース No.338 2000 年 10 月, 8) 日本電気工業会（JBMA）各国における発電部門 CO2 排出原単位の推進調査報告書 2006 年 6 月, 9) International Energy Agency (IEA),
Vatterian and Ecolvent56表 A.1-3：原単位一覧（物の消費及び IT 機器の消費）
原単位

モノの消費

参考値

積算対象範囲出典紙

1.28 (kgCO2/ kg)

生産消費

3

CD：書替型

0.25 (kgCO2/ 枚)

生産消費

10

CD：追記型

0.46 (kgCO2/ 枚)

生産消費

10

オフィス

76.0 (kgCO2/m2)

生産消費

1

普通倉庫

46.2 (kgCO2/ m2)

生産消費

11

データセンタ2.113 (kgCO2/ m2)

不明

12

事務所ビル

657(kWh/m2)

不明

12

NW 通信

0.002522 (kgCO2/ Mbyte)

生産消費

13

FAX 通信0.14 (kgCO2/ hour)

生産消費

14

デスクトップ PC

71.4 (kgCO2/ 台)

不明

ノート PC

27.8 (kgCO2/ 台)

不明

IT 機器のCRT ディスプレイ

67.5 (kgCO2/ 台)

不明

消費液晶ディスプレイ

21.9 (kgCO2/ 台)

不明

プリンター

74.7 (kgCO2/ 台)

不明

1,066.0 (kgCO2/ 台)

不明

サーバ（WS）

793.0 (kgCO2/ 台)

不明

移動通信機器1.4 (kgCO2/ 台)

不明

固定電話

14.2 (kgCO2/ 回線)

不明

ファクシミリ12.2 (kgCO2/ 回線)

不明

ブロードバンド回線

106.0 (kgCO2/ 回線)

不明

サーバ（ミッド）

出典：1) 国環研

1516

環境負荷原単位･･･2002 年 12 月, 3) 総務省 地球温暖化問題…2008 年 4 月,

10) 機械統計年報 2001 年, 11) 日本統計年鑑 2005 年, 12) 東京都省エネカルテ 2005 年, 13) 産環協 ICT
サービスの… 2004 年, 14) 環境効率研究 WG3 資料 2003 年, 15) 総務省 IT が地球環境に与える影響の評
価に関する調査結果 2002 年16) ブロードバンド NW の CO2 排出量の試算

57

表 A.1-4：原単位一覧（人の移動）
原単位

参考値

積算対象範囲

自家用車

0.0839 (kgCO2/ 人・km)

生産消費

バス

0.0615 (kgCO2/ 人・km)

生産消費

航空機

0.1860 (kgCO2/ 人・km)

生産消費

鉄道

0.0329 (kgCO2/ 人・km)

生産消費

自家用自動車0.047 (kgCO2/ 人・km)不明

自家用軽自動車

0.023 (kgCO2/ 人・km)

不明

【参考】

営業用乗用車0.093 (kgCO2/ 人・km)

不明

ヒトの移動

営業用乗合バス

0.027 (kgCO2/ 人・km)

不明

営業用貸切バス

0.009 (kgCO2/ 人・km)

不明

航空0.030 (kgCO2/ 人・km)

不明

鉄道

0.005 (kgCO2/ 人・km)

不明

地下鉄

0.004 (kgCO2/ 人・km)

不明

路面電車

0.008 (kgCO2/ 人・km)

不明

新交通システム0.007 (kgCO2/ 人・km)

不明

ヒトの移動

出典

11

17

出典： 11) 日本統計年鑑 2005 年, 17) 国土交通省交通関係エネルギー要覧 2001-2002 年度版

表 A.1-5：原単位一覧（物の移動）
原単位

参考値

積算対象範囲トラック

0.205 (kgCO2/ ton・km)

生産消費

鉄道貨物

0.0315 (kgCO2/ ton・km)

生産消費

航空貨物

1.410 (kgCO2/ ton・km)

生産消費

貨物船

0.027 (kgCO2/ ton・km)

生産消費

郵便（封書）

0.0973 (kgCO2/ ton・km)

生産消費

営業用普通トラック

0.049 (kgCO2/ ton・km)

不明

営業用小型トラック

0.226 (kgCO2/ ton・km)

不明

自家用普通トラック

0.098 (kgCO2/ ton・km)

不明

モノの移動 自家用小型トラック

0.776 (kgCO2/ ton・km)

不明

鉄道

0.006 (kgCO2/ ton・km)

不明

内航船舶

0.011 (kgCO2/ ton・km)

不明

航空

0.398 (kgCO2/ ton・km)

不明

モノの移動

【参考】

出典： 11) 日本統計年鑑 2005 年, 17) 国土交通省交通関係エネルギー要覧 2001-2002 年度版

58

出典

11

17

表 A.1-6：原単位一覧（その他）
原単位

参考値

積算対象範囲出典

15.5(km/liter)ガソリン車平均

消費のみ

18

0.193 (kgCO2/ km)

消費のみ

0.146 (kgCO2/ km)

消費のみ

ガソリンハイブリッド

0.123 (kgCO2/ km)

消費のみ

デ ィ ー ゼ ル ハ イ ブリ ッ0.089 (kgCO2/ km)

消費のみ

燃料電池車

0.087 (kgCO2/ km)

消費のみ

圧縮天然ガス車

0.148 (kgCO2/ km)

消費のみ

電気自動車

0.049 (kgCO2/ km)

消費のみ

【事例】

ガソリン車

0.274 (kgCO2/ km)

不明

車両燃費

ディーゼル車0.290 (kgCO2/ km)

不明

ガソリン車
モノの移動
ディーゼル車19

ド20

出典： 18) 国交省自動車燃費一覧 2008 年, 19) (財)日本自動車研究所 JHFC 総合効率検討結果報告書 2006
年 3 月*調査は定期的に実施されているものではない。20) 承認 CDM Prj ボゴタトランスミレニオ PDD

表 A.1-1 から表 A.1-6 に列挙した原単位は、(a) 生産過程と消費過程の両方で排出されたCO2 排出量を積算したもの（「生産消費」）、及び(b) 消費過程のみを対象としたもの（「消費のみ」）に分類できる。前者はある原単位に係る CO2 排出量を算定する際、生産段階の負荷（CO2 排出量）から消費過程に至るまでの全ての負荷を合わせた値である。一方、後者は消費過程における負荷のみを対象としたものである。
また、本冊子では、主に我が国における数値を中心に収集しているが、予測の対象が世界である場合、世界規模の原単位を使用する必要が生じる。参考として、表 A.1-7 に各国の系統電力の CO2 排出係数を示す。
また、日本国内のデータとして、環境省が定期的に公表している電力事業者の CO2 排
出係数がある（表 A.1-8）。これは、電気事業者が電力線から供給する電力がどの程度の化
石燃料の排出負荷を伴っているかを示すものである。電気事業者各社の電源構成の差により、原単位には一定の幅が生じている。また、2011 年 3 月の東北地方太平洋沖地震以降、電源構成に変動がみられることから、原単位にも変動が生じると考えられる。
このため、系統電力の原単位を利用する場合、原単位の幅を考慮に入れた上で、適切な数値を選択することが必要である。

59

表 A.1-7：各国における系統電力の CO2 排出係数
[単位 ： kgCO2/kWh]

国名
米国
ドイツ
英国
中国
韓国

発電原単位
0.679
0.660
0.566
1.020
0.535

国名
タイ
フィリピン
ベトナム
インド
日本

発電原単位
0.595
0.566
0.455
1.437
0.425

出所 ：社）日本電気工業会（JEMA）が監修した「各国における発電部門 CO2 排出原単位の推計調査報
告書 ver. 3（2006 年 6 月）」
注 ： 日本の値は平成 20 年度東京電力公表値を採用。

表 A.1-8：電気事業者別 CO2 排出係数
平成 22 年度
[単位 ： kgCO2/kWh]

事業者名
北海道電力(株)東北電力(株)
東京電力(株)中部電力(株)

発電原単位
0.359
0.429
0.375
0.473

事業者名
関西電力(株)四国電力(株)九州電力(株)
環境省デフォルト値

出所 ： 環境省「平成 22 年度の電気事業者別二酸化炭素排出係数の公表」

60

発電原単位
0.311
0.326
0.385
0.559

付録 2. IT ソリューション効果算定に用いる代表値
IT ソリューションの効果を計算する際、2.2 節で示したように、活動量のデータを入力することが必要である。
活動量には実測値を使用することが望ましいが、ソリューションの導入対象が計画段階である場合やデータ取得が困難な場合等、実測値取得が困難な場合が存在する。
そこで、参考情報として、そのような場合に活動量推定の目安となる値を以下に示す。
項目
1 人が占めるオフィススペース
家庭でのノートパソコン（LCD14型以上）の消費電力量
オフィスでのノートパソコン（LCD14 型以上）の消費電力量

参考値例
13.1m2/人
18,734 [kWh/年・台]等

33,876 [kWh/年・台]等

家庭でのデスクトップパソコン（LCD 込み）の消費電力量
オフィスでのデスクトップパソコン（LCD 込み）の消費電力量
オフィス用紙の重量換算係数
照明（蛍光灯）の消費電力量

62,508 [kWh/年・台]等

113,568 [kWh/年・台]

等

エアコンの消費電力量
一般的なカルテの仕様

医療カルテ保管スペース

入札書類の重量換算係数
オフィス用紙の重量換算係数

610.004 kg/枚 (A4 サイズ）
25.88 kWh （年間 375 時
間利用）
56.25 kWh （年間 375 時
間利用）
紙カルテ 2 号（縦 270mm
×横 384mm）、厚さ：厚紙
220ｇ/m2
2.5 枚/1 カルテ（0.25m2/1
カルテ）
300 カルテを収納するのに必要なキャビネットの面
積 ： 0.288m2
0.004 kg/枚 (A4 サイズ）
0.004 kg/枚 (A4 サイズ）

付録 3. グリーン by IT の貢献ポテンシャルの大きさ
グリーン IT 推進協議会調査分析委員会では、2009 年度にグリーン byIT の CO2 排出抑制ポテンシャル（以下、貢献量）を試算した。表 A.3-1 に主要ソリューション別の貢献量、
表 A.3-2 に分野別の貢献量予測を示す19。
貢献量の大きさは IT ソリューションの種類によって異なる20。表で対象としたソリュー
ションが限定されるため、グリーン by IT による貢献量の一部を表している。
また、分野別に 2020 年における貢献量を予測したところ、日本で 0.7～1.4 億 tCO2/年、世界で 20.4～40.1 億 tCO2/年となった。

表 A.3-1：byIT の排出抑制ポテンシャル（主要ソリューション）[単位：万 t-CO2/年]

日本

世界

IT ソリューショ
ン

2005

2020

2025

2050

2005

2020

2025

2050

年

年

年

年

年

年

年

年

BEMS

57

546

650

630

549

6524

8,631

20,218

ペーパーレスオ

1

14

17

14

10

179

224

340

TV 会議

140

250

270

220

1,357

4928

5,913

8,970

SCM（共同配送）

34

178

222

410

188

1060

1,400

3,555

HEMS

－

157

189

164

－

719

935

1,798

ITS（デジタコ）

200

730

842

821

1,102

7510

9,491

17,989

テレワーク

19

92

110

142

71

645

924

3,110

電子カルテ

22

27

28

28

124

392

457

556

フィス

※この表の値は、各社の事例を元に作成したものであるため、原単位は現在の値に近い

192009 年度グリーン IT 推進協議会調査分析委員会報告書
2020 年の貢献量値は、2005 年・2025 年・2050 年の値からの推定値。詳細は、2009 年度調査分析委員
会報告書参照。
2062

表 A.3-2：グリーン by IT の貢献量の予測（分野別）
グリーン IT の貢献量の予測（byIT）
施策（百万 t-CO2/年）

主なソリューション

対策部門

産業部門 ・高性能ボイラー、省エネ設備

2020 年

2020 年

GIT 導入効果

GIT 導入効果

(日本)

(世界)

7～14

140～2769～18

122～239

・エネルギー管理、省エネ事業など
業務部門 ・BEMS（ビル・エネルギー管理システム）・テレワーク、TV 会議、ペーパレスオフィス
家庭部門 ・HEMS（住宅のエネルギー管理システム、含むデジタル家電など）

含む他部門
16～32

200～393

含む他部門

・オンラインショッピング、コンテンツの電子化・再生可能エネルギーの導入、スマートグリッ
ド
運輸部門 ・自動車の燃費向上

36～73

・ITS（ETC、VICS）、エコドライブ

1578～3101

含む他部門

・流通の効率化（SCM・積載率の向上など）
合計

68～137632041～4009

― 禁 無 断 転 載 ―グリーン by IT 貢献量評価の考え方
発行日2013 年 2 月
編集・発行 グリーン IT 推進協議会 調査分析委員会
事務局（社団法人電子情報技術産業協会 グリーン IT 推進室）
〒100-0004 東京都千代田区大手町 1 丁目 1 番 3 号
大手センタービル
TEL: （03） 5218-1055
http://www.greenit-pc.jp64