JILS総研レポート

カーボンニュートラルの実現に向けて今後求められるロジスティクス施策〜スロー・ロジスティクスのススメ〜（公社）日本ロジスティクスシステム協会 理事 JILS総合研究所 所長

要旨

1.2

北條 英 Masaru Hojo

貨物輸送部門のCO2排出量の推移

1990年度から2021年度までの貨物輸送部門のCO2
2050年に電力や代替燃料のカーボンニュートラ排出量の推移を図表1に示す。2021年度の内訳は、ルといった技術が社会に実装されれば、物流部門の営業用貨物自動車51.9％、自家用貨物自動車38.0％、カーボンニュートラルは、輸送機器また物流施設や鉄道0.4％、国内船舶8.5％、国内航空1.3％。貨物自荷役機器の使用段階においては、達成されるケース動車が全体の90％を占めている。構成比に係わる傾もあるだろう。
しかしながら、電力や代替燃料がカー向は、過去31年間ほぼ同じである。

ボンニュートラルに至るまでの技術的また社会的な日本が国際社会に約束した2030年度の目標であ課題が多々あることは言をまたない。さらに、カーる2013年度比46％削減に係り、運輸部門の目標はボンニュートラルが実現されたとしても、エネル35 ％ 削 減、こ れ に 応 じ たCO2の 排 出 量 は5,817万

ギー使用量をゼロにすることはできない。この意味

t-CO2である。過去31年間の実態を考えると極めてで、本稿で述べる、ロジスティクスという経営戦略野心的な数字に見える。だが、これが2050年のカーを使って物流活動の省エネ/低炭素化を図る

ボンニュートラルを実現するために大変重要なマイス

ロー・ロジスティクス は、将来にわたって有効なルストーンになることは間違いない。

施策のひとつであり続けるはずだ。

1．貨物輸送部門のCO2排出量
物流には6つの機能がありそれぞれの機能でCO2を排出していることと思われるが、公的な統計で実2．貨物輸送部門のCO2排出量の将来推計
2.1

推計の前提条件

今回の推計の前提条件として、①時点、②ケース、績値がわかるのは輸送機能に相当する貨物輸送部門③活動量、④分担率、⑤排出係数の5つを設けた。

のみである。

①時点については、2019年度（現況）、2030年度、2050年度の3時点とした（以降、文献の名称以外

1.1

概況は原則的に年度を年と記す）。

1990年度から2021年度の31年間で、日本国内の全②ケースについては、BaU（Business as Usual ;今産業のCO2排出量は10億6,756万t-CO2から9億8,822万

後追加的な対策を見込まないまま推移した場合）、

t-CO2となり、2021年度は1990年度と比較して7.4％モーダルシフト、パワートレイン、ロードファクの減少となった。

ター＊1の4種類とした。パワートレインについて同じ期間、貨物輸送部門では1億252万t-CO2からはさらにICE（Internal Combustion Engine；内8,188万t-CO2へと変化、2021年度は1990年度比20.1％燃機関）とEV/FCV（Electric Vehicle/Fuel Cell

減と全産業と比べて大きく減少している。

Vehicle；電気自動車/燃料電池自動車）の2種類を設けた。
LOGISTICS SYSTEMS Vol.32 ● 2023 夏号│ 95

出典：国立環境研究所 温室効果ガスインベントリオフィス 日本の温室効果ガス排出量データ（1990 〜 2021年度）確報値
より著者作成図表1

貨物輸送部門のCO2排出量の推移（1990 〜 2021年度）③活動量については、CO2排出量は「活動量×活動図表2

輸送機関ごとの輸送量の変化率（対2019年）量当たりのCO2排出量」で求められることから、

2019年

2030年

2050年

1.00

0.95

0.92

物流部門の活動量の指標として一般的に使われてトラックいる輸送重量（t）に輸送距離（km）を乗じた輸鉄道

1.00

1.25

1.35

船舶

1.00

1.20

1.30送量（t・km）とした。
ここでは、2030年までの輸送量は、2019年の輸送量を基準に、資源エネルギー庁の『エネルギー2030年から2050年までは趨勢とした（図表2）。

基本計画』による貨物需要の見通しに倣いGDPパワートレインとロードファクターでは、極端な比で伸長するものとした。また、2031年以降

想定ではあるが、2019年の貨物輸送部門のCO2の2050年までは横ばいとした。

90％が自動車から排出されていること、ならびに④分担率（輸送機関別のt・km/全t・km）あるい

自動車で特徴的なパワートレインの改革と後述

は輸送機関別の輸送量については、②のケースご（2.4）するロードファクターとCO2排出量の相関とに次のように設定した（航空機は、2019年の性に着目して、2030年と2050年では全ての輸送分担率が0.2％、CO2排出量のシェアが1％といずを自動車が担うことを想定した。

れも大変に少なく将来的にもこの状況が続くと見⑤排出係数については、2050年のカーボンニュー做したことから、今回の推計の対象から外した）。

トラルを推計するにあたり重要な指標であるた

BaUでは、2030年、2050年も2019年（現況）とめ、以降に3つの節を設けてやや詳しく述べる。

同じ分担率とした。
モーダルシフトでは、『地球温暖化対策計画』（閣議決定）で示されている2019年から2030年までの鉄道と船舶の輸送量の変化率から鉄道と船舶の輸送量を設定し、残りをトラックの輸送量とした。

96 │LOGISTICS SYSTEMS Vol.32 ● 2023 夏号＊1 ロードファクター（積載効率）は輸送量（t・km）/輸送能力（t・km）で定義される。輸送量は輸送重量（t）
×輸送距離（km）、輸送能力は最大積載重量（t）×走行距離（km）で計算されることから、定義式を変形す
れば、ロードファクター＝（輸送重量/最大積載重量）×（輸送距離/走行距離）＝積載率×実車率となる。

2.2に50％、2050年までに100％普及していることを排出係数（BaUならびにモーダルシフト）想定した。

鉄道と船舶は、参照できる情報がなかったため、2030年10％、2050年20％の改善が一律で見込めるとした。

2.4

自動車は、化石燃料、電力、水素、合成燃料の排排出係数（ロードファクター）ロードファクターのケースでは、2030年と2050出係数（2.3参照）を輸送量で加重平均した。

年の全ての輸送を化石燃料（軽油）を燃種とする自動車が担うことを想定した。軽油の貨物輸送量当た2.3りの排出係数はロードファクターによって変わるた

排出係数（パワートレイン）

め、まずロードファクターの設定方法を述べる。

今回の推計では、①化石燃料、②電力、③水素、北條・下村・田中（2010）によれば、ロードファ④合成燃料の4つを設けた。
①化石燃料は、温暖化対策推進法で定められているクターと出荷ロットの間には正の相関がある。今回

燃料種別の炭素排出量（エネルギー源別標準発熱の推計にあたり、『自動車輸送統計調査年報』と『物量・炭素排出係数一覧表）を使用した。

流センサス』（いずれも国土交通省）のデータを用いて回帰式を求めたところ、次のようになった。

②電力は、時点に応じて以下のように設定した。

Y＝33.58X＋16.18（R2＝0.88）

2019年：現在のCO2排出係数（0.47kg-CO2/kWh、電気事業者別排出係数2019年度実績（環ここに、境省・経済産業省））を使用した。

Y；ロードファクター（％）

2030年：『第6次エネルギー基本計画』（閣議決X；出荷ロット（t/件）定）に基づき電気事業低炭素社会協議2019年（現況）の出荷ロットは0.54（t/件）＊2であっ会が発表した計画のCO2排出係数（0.25たが、2050年にはこれが2倍になる（方策についてkg-CO2/kWh）を使用した。

は4.1で後述）とすると、出荷ロットは1.07（t/件）

2050年：カーボンニュートラルが達成されたCO2になる。これらに対するロードファクターは上の回排出係数（0.00kg-CO2/kWh）を使用した。

帰式から、また積載率はロードファクターを実車率③水素は、2030年は『Hydrogen Scaling Up』

で 除 す る こ と で そ れ ぞ れ を 求 め る と、2019年、2030年、2050年の状況は図表3のようになる。

Hydrogen Council（2017）Exhibit13の 想 定 に積載率が取り得る範囲は0以上1以下であること

基づき、また、2050年はゼロエミッション水素を想定して、次のように設定した。と過去の実績値ならびに輸送に係わる実務家の感触

2019年：天然ガス由来水素と想定してCO2排出係などから、今回の推計では実車率を70％とした時の積載率を、この後の貨物輸送量当たりの燃料使用量数を設定した。の算定に用いることとした。

2030年：Green/Clean水素と想定してCO2排出係軽油を燃種とする貨物自動車の積載率、最大積載数を設定した。

量、排出係数の間には次の関係式がある（平成18年

2050年：CO2排出係数をゼロと設定した。

3月29日 省エネ法経済産業省告示第66号）。

④合成燃料は、将来の合成燃料のCO2排出係数の推定値・目標値のデータは存在しないため、図表3以下のように設定した。
2019年：1kg-CO2/ℓ（天然ガスの1/2程度）
2030年：0.5kg-CO2/ℓ（2019年の1/2）

年

出荷ロット
（t/件）

出荷ロットと積載率の関係
実車率 実車率 実車率ロード30%
50%
70%
ファクター
（100%=1.00） 積載率（100%=1.00）

2050年：0kg-CO2/ℓ（ゼロエミッション）

2019

0.54

0.34

1.13

0.680.49

なお、②から④のエネルギーを用いる輸

2030

0.73

0.41

1.37

0.810.58

送機器は、ストックベースで2030年まで

2050

1.07

0.52

1.73

1.040.75

LOGISTICS SYSTEMS Vol.32 ● 2023 夏号│ 97

ln X＝2.71−0.812 ln（Y/100）−0.654 ln Z

2.5

ここに、推計結果

5種類のケースごとに、3つの時点のCO2排出量をX：貨物輸送量当たりの燃料使用量（ℓ/t・km）
Y：積載率（％）

図表4および図表5に示す。
輸送の全てが貨物自動車で行われることを想定し

Z：貨物自動車の最大積載量（kg）

たパワートレインの2つのケース、ICEとEV/FCV

この関係式に対し、2030年と2050年の2時点の積では、どちらも2050年の排出係数がゼロになる設定

載率（Y）には図表3の実車率70％の場合の積載率が効いて、カーボンニュートラルが達成される。

を代入、最大積載量（Z）には2時点とも保有台数

BaU、モーダルシフト、ロードファクターの3つ

資料（（一社）日本自動車工業会『2016年度普通トのケースでは、2050年におけるカーボンニュート

ラック市場動向調査』）から推定した5,900kgを代入

ラルは達成されない。しかしながら、2013年比マして、貨物輸送量当たりの燃料使用量（ℓ/t・km）イナス35％とした場合の2030年の目標値58,168千を求め、これに軽油1ℓ当たりのCO2排出量（2.58t-CO（航空機を含む輸送機関計）については、パワー2kg-CO2/ℓ）を乗じた値を貨物輸送量当たりの排出トレイン、ロードファクター双方のケースで目標が係数（kg-CO2/t・km）とした。

達成される結果となった。さらに、仮に2030年の＊2 物流センサスは、原則的に、5年に1回の頻度で実施されている調査であり、2019年は調査年ではなかった。
このため、2019年の出荷ロットは今回求めた回帰式に同年のロードファクターを代入して求めた。

鉄道、船舶と航空機を合わせたCO2排出量が2019年と同じ（8,526千t-CO2）＊3だと想定した場合、これを加えても目標は達成される。
＊3 航空機を含むこの値は、本推計の2019年の値ではなく、温室効果ガスインベントリオフィスの2019年の確定値

図表4
物流機能

貨物輸送部門のCO2排出量の推計結果
CO2排出量（千t-CO2）

ケース

2019

BaU
モーダルシフト輸送

パワートレインICE
EV/FCV

ロードファクター

図表582,8032030

2050

65,097

46,232

61,87442,98545,055

041,600

046,287

28,851

貨物輸送部門のCO2排出量の推計結果

98 │LOGISTICS SYSTEMS Vol.32 ● 2023 夏号

に基づく。ちなみに、航空機を除く貨物輸送部門のCO2排出量は、インベントリオフィス82,803千t-CO2、本推計83,108千t-CO2。本推計はインベントリオフィスの確定値より0.37％大きい。

小型、冷蔵の3種類に応じて設定した。
原単位の分子である電力使用量は『総合エネル
ギー統計』（資源エネルギー庁）から、また、分母である延床面積は『法人土地・建物基本調査』（国3．保管・荷役部門のCO2排出量の将来推計土交通省）、『物流・倉庫統計季報』（国土交通省）、
日本冷蔵倉庫協会資料から分類別の延床面積を求め、2019年（現況）の原単位を推計した。

倉庫の中で使われる代表的な物流機能である保⑥ケースについては、BaU（Business as Usual）、管機能と荷役機能については、公的な統計からCO2追加的省エネの2種類とした。

排出量を知ることができない。そこで、JILSでは、BaUは、3種類の倉庫で年率1％の省エネ（省エ保管ならびに荷役機能が使われている倉庫に係る複ネ法の目標値）が進展するものとした。

数の公開データを用いて、保管・荷役部門のCO2排

追加的省エネは、大型倉庫については、各種荷役出量を推計した。

機器の自動化によってエネルギー使用量は増加す

なお、倉庫の中ではWMS（Warehouse Manage-ると考えられる一方で、無人化による空調や照明ment System；倉庫管理システム）などに係わる情等に係るエネルギー使用量の削減効果が期待でき報機能が、また一部の倉庫では流通加工機能が使わることから、2019年から2050年までにエネルギーれ、これらのための電力に起因するCO2の排出があ使用量が10％削減されるものとした。

ると考えられるが、今回は情報と流通加工の電力に起因するCO2排出量を分別していない。また、荷役⑦排出係数については、電力を想定して、輸送と同様に、時点に応じて設定した。

機能については、CNGなどの化石燃料をエネルギー源とするフォークリフトなどの機器も使われているが、これらに係わるCO2排出量は推計していない。

3.2

推計結果

2019年の荷役・保管部門（倉庫）のCO2排出量は推計で2,554千t-CO2。同年の貨物輸送部門（貨物輸3.1

推計の前提条件

今回の推計の前提条件として、①時点、②対象業種、③延床面積、④倉庫の分類、⑤原単位（電力使用量/延床面積）、⑥ケース、⑦排出係数の7つを設送機器）のCO2排出量の推計値は82,803千t-CO2であった。保管・荷役部門から排出されるCO2は貨物輸送部門の3％程度と推定された（図表6）。
2050年については、倉庫の延床面積は輸送量けた。

（t・km）に応じて伸長するが、CO2排出量は、電①時点については、輸送と同様に、2019年（現況）、力の排出係数が0になることにより、BaU、追加的2030年、2050年の3時点とした。
②対象業種については、倉庫を利用する代表的な業
種として、「運輸業・郵便業」「卸売業」「小売業」を選択した。
③延床面積については、2030年までは、2019年（現省エネの双方のケースでカーボンニュートラルを実現すると推定された。
今回は保管・荷役の2013年のCO2排出量を推計していないが、2019年のCO2排出量をベースに、2013年と2019年の輸送量（t・km）の比を用いて推定す況）の輸送量（t・km）を基準に、輸送と同じく5％増大、2031年以降は横ばいと推定した。

図表6

保管・荷役部門のCO2排出量の推計結果④倉庫の分類については、2019年（現況）時点の延床面積に応じて、大型（5万m2以上）と小型（5万m2未満）、そして冷蔵の3種類に分類した。
⑤原単位（電力使用量/延床面積）については、
大型、物流機能
保管・荷役

ケース
BaU
追加的省エネ

CO2排出量（千t-CO2）
2019
2,554

2030

2050

1,27001,2530LOGISTICS SYSTEMS Vol.32 ● 2023 夏号│ 99

ると2,652（千t-CO2）となり＊4、2013年比マイナス倍にすることで保管量が2倍になってCO2排出量が35 ％ は1,724（ 千t-CO2） に 相 当 す る。 よ っ て、

BaUの2倍になることを想定しても、保管・荷役のBaU、追加的省エネの双方のケースで、2030年のCO2排出量は、2019年の2,554千t-CO2から2030年の目標を達成する結果となった。

2,540千t-CO2を経たのち、2050年のカーボンニュー＊4 2,554（千t-CO2））×459（10億t・km）/442（10億t・km）＝2,652（千t-CO2）

トラルを実現する（図表7の「保管・荷役̲在庫」）。
このように、輸送と保管・荷役の元々のCO2排出量のオーダーの違いから、輸送の積載率の増大に伴4．今後求められる計画

う保管・荷役の量の増大があっても、輸送と保管・＝スロー・ロジスティクス＝荷役を合わせた際のCO2排出量の削減効果は大きいものになることが推定された（図表7の「計̲ロー

4.1

ドファクター＋在庫」）。輸送に保管と荷役を加えた輸送と保管・荷役の連携

今回の推計では、2019年（現況）における保管・

このケースでは、輸送の前提条件のため、2050年

荷役（倉庫）のCO2排出量は、同年の貨物輸送のCO2のカーボンニュートラルは達成できないものの、排出量の僅か3％程度であることがわかった。CO2

2030年の貨物輸送部門の目標削減率2013年比35％

排出量の大きさは輸送と保管・荷役では桁違いに異（CO2の排出量は58,168千t-CO2）を達成できる（「ローなっているものと思われる。

ドファクター＋BaU」ケースも同様）。

輸送のロードファクターのケースでは、出荷ロッ

このように、出荷の頻度を下げて、輸送と保管・トを大きくしてこれと正の相関がある積載率を大き荷役の低炭素化を図る計画を、以降「スロー・ロジくすることで、貨物自動車から排出されるCO2の量スティクス」と呼ぶことにする。

を減らすことを想定した。積載率を大きくするために出荷ロットを大きくすること、例えば毎日出荷を4.2

物流の問題をロジスティクスで解く

隔日出荷に変更することは、在庫の量が増えるため、スロー・ロジスティクスは企業の物流部門におけ倉庫で使用される延床面積が大きくなり、保管・荷る低炭素化に資すること（企業の非財務指標の改善）

役のCO2排出量が大きくなることを意味している。

はわかったが、その一方で、在庫量の増加は企業の既に述べたように、今回の推計では、出荷ロット財務指標であるROA（Return On Assets；総資産を2019年から2050年にかけて2倍（0.54t/件→1.07t/利益率）などの悪化に繋がると考えられる。スロー・件）にし、さらに実車率を3時点とも70％に設定すロジスティクスが産業界に実装されるためには、ると、貨物輸送のCO2排出量は、2019年の82,803千

CO2排出量のような非財務指標とROAなどの財務t-CO2から2030年の46,287千t-CO2を経て、2050年に指標双方のバランスが、経営の視点から評価されたは28,851千 t-CO2にまで減少する（図表7の「輸送̲上で、実行される必要がある。
JILSが荷主企業に対して毎年行っている物流コロードファクター」）。
一方、2019年から2050年にかけて出荷ロットを2スト調査の中で、「自社の経営者は物流に対してどのような認識を持っていると思うか」を

図表7

輸送と保管・荷役の連携によるCO2排出量の推計結果尋ねている（複数回答）。2022年調査の1CO2排出量（千t-CO2）

位は「事業者や取引先との連携による持物流機能

ケース

輸送

ロードファクター

保管・荷役計20192030

2050

82,803 46,287 28,851

続可能な物流構築が重要」の142票（77％）
、2位は「調達から販売を通じた自社の物流BaU

2,5541,2700

在庫2,554

2,5400の全体最適が重要」の122票（66％）
、3位

ロードファクター＋BaU

85,357 47,557 28,851

は「物流は環境やSDGsなど社会課題の解ロードファクター＋在庫85,357 48,827 28,851

決の鍵となる」の101票（55％）で、前年100│LOGISTICS SYSTEMS Vol.32 ● 2023 夏号

調査の3位「物流はコストでありコスト削減が最優員がいるところが多くあり、物流現場の問題を経営先事項」を抜いた。の領域で解くことがしばしば行われていると聞く。

一方、JILSの法人会員を対象に行っている会員もし、この法が施行されると、日本の企業でも同様

アンケート調査で毎年訊いている「自社の物流課題」のことが起こり始めることが期待できるのである。

（複数回答）では、2022年調査においても、「ドラスロー・ロジスティクスは低炭素のための計画でイバー不足/2024年問題への対応」（31％）を20ポあるが、出荷頻度を低めたりリードタイムを延長すイント以上離して「物流コスト適正化（物流コストることは余裕を持った輸送計画の策定と実行に結び改善）」（55％）が首位であった。しかしながら、上ついて、物流の現場を支えているトラックドライ

述のように、企業の経営層が物流を視る目は変わりバーのみならず倉庫で働いている人々の生産性やつつあると思わる。取引先との調整が必要になるスQOL（Quality of life）の向上にも役立つはずだ。

ロー・ロジスティクスも、昨今の経営環境ならびにスロー・ロジスティクスが、今後一層求められてく経営層の物流に対する認識の変化によって、産業界る物流部門の低炭素化と物流現場で働く人々ので実行される機運が高まっているものと思われる。

QOL向上に資する計画の嚆矢となるよう、著者は現物流の問題をロジスティクスで解くための環境がよ在検討されている新たな制度に期待を寄せている。

うやく整いつつあるのだ。
謝辞
4.3

行政の動向

本稿の内容の多くは、2022年度にJILSが実施しこのような中、行政機関においても注目すべき動た「脱炭素型ロジスティクス調査」に基づいている。

きがある。経済産業省・国土交通省・農林水産省が同調査の意見交換会のメンバー各位（ひとりの理事事務局をつとめる「持続可能な物流の実現に向けたと6人の法人会員の皆様）ならびに調査に多大なご検討会」では、トラックドライバーの時間外労働時協力を戴いた㈱みずほリサーチ＆テクノロジーズの間の上限が2024年4月から年間960時間に制限され研究員各位にこの場を借りて御礼を申し上げます。

ることに伴って発生すると言われる、いわゆる物流の2024年問題を受け、主にトラックドライバーの【参考文献】

生産性を向上させることを狙いとした実効性のある

1）（一社）日本物流団体連合会（2023）『数字で見る物流施策を検討している。この検討会で議論されていることで特に注目すべきは、省エネ法を模範とした新たな法の整備である。
ポイントは2つある。ひとつは、日本の商慣行では一般的に輸送費を負担しない（が、輸送のロットや頻度などを決めている）着荷主も法の対象者に想2022年度版』
2）経済産業省・国土交通省（2018）『省エネ法告示第3号（荷主の判断の基準）』
3）経済産業省・国土交通省（2018）『省エネ法告示第4号（貨物輸送事業者の判断の基準）』
4）経済産業省・国土交通省（2016）『ロジスティクス分野におけるCO2排出量算定方法 共同ガイドラインVer.3.1』

定していること、もうひとつは、省エネ法のエネル

5）北條英・下村博史・田中達之輔（2010）「貨物自動車のギー管理者に相当する役割に就く者を役員クラスにエネルギー情報管理に関する研究」『経営情報学会誌』3,することを想定している点である。欧米の企業では

221-234

CLO（Chief Logistics Oﬃcer；最高ロジスティク

6）経済産業省・国土交通省・農林水産省（2022-2023）持続ス責任者）と呼ばれるロジスティクスを所管する役

可能な物流の実現に向けた検討会資料（第1回〜第9回）

LOGISTICS SYSTEMS Vol.32 ● 2023 夏号│101