日本における温室効果ガス排出実質ゼロの定量シナリオ
Japanʼs quantitative emission scenario of GHG net zero
日比野 剛

1＊

・芦名 秀一 ・スィルバ エラン ディエゴ ・増井 利彦 ・2
2
2
元木 悠子 ・平山 智樹 ・大田 宇春
1

1＊

1

1

1

1

1

Go HIBINO , Shuichi ASHINA , Diego SILVA HERRAN , Toshihiko MASUI ,2
2
2
Yuko MOTOKI , Tomoki HIRAYAMA and Takaharu OTA
国立研究開発法人 国立環境研究所 社会システム領域
みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社 サステナビリティコンサルティング第 1 部
1Social Systems Division, National Institute for Environmental Studies
2
Sustainability Consulting Division 1, Mizuho Research & Technologies, Ltd.
1

2

摘

要

日本ではパリ協定における気温目標を踏まえて，2050 年までに温室効果ガス（GHG）
排出量の実質ゼロを目指すことが 2021 年に法制化された。そこで，2050 年に GHG 実
質ゼロを実現する技術の組合せ，エネルギー需給や GHG 排出構造の姿について定量的に表現することを試みた。応用一般均衡モデル，技術選択モデル，電源計画モデルを用い，将来の経済とエネルギー需要の整合性，技術導入速度の合理性，地域・時間単位での電力需給バランス等を担保しつつ，2050 年 GHG 排出実質ゼロを実現する対策の組合せを定量的に推計した。その結果，燃料利用から電力利用へのシフト，水素・合成燃料など新燃料の利用拡大，再生可能エネルギー利用の拡大など大幅なエネル
ギーシステムの転換の必要性，そして，残存する排出を相殺するため，ネガティブ排出対策の導入が必要であることが示された。また，社会変容による需要の低減は不確
実性の高い対策への依存を低減し，ゼロ排出の実現可能性を高めることに繋がることが示された。

キーワード：応用一般均衡モデル，技術選択モデル，再生可能エネルギー，
GHG 排出実質ゼロ，脱炭素社会，電源計画モデル

Key words：computable general equilibrium model, energy end-use model,
renewable energy, net zero GHG emissions, decarbonized society,multiregional optimal generation planning model

1．背景

1,600
1,400
1,200

▲26%
（2013年比）

1,000
800

▲46%
（2013年比）

600

▲80%

400
200

図1

2050

2040

2030

2020

2010

実質ゼロ

2000

0

1990

GHG排出量（Mt-CO2eq）

2010 年代初頭における日本の温室効果ガス（GHG）
排出量は，東日本大震災による原発事故の影響によって増加傾向にあった。しかし，2013 年度（1.41 GtCO2eq）をピークとして，以後は 6 年連続で減少し，2020 年度（1.15 Gt-CO2eq）は，2013 年度比 18.4％減となっている（図 1）。2020 年度のガス種別の排出量（エネルギー起源 CO2では，CO2 が 9 割以上を占めが 84％，非エネルギー起源 CO2 が 7％），メタン，
N2O がそれぞれ 2％，代替フロン等 4 ガス（ハイドロフルオロカーボン類（HFCs），パーフルオロカー，三ふっ化窒素
ボン類（PFCs），六ふっ化硫黄（SF6））が 5％を占めている（国立環境研究所, 2022）。
（NF3）
日本の排出削減目標については，国連気候変動
枠 組 条 約（UNFCCC）事 務 局 に 2015 年 に 提 出 し た

日本の GHG 排出量と排出削減目標．

受付：2022 年 6 月 15 日，受理：2022 年 8 月 8 日＊〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：hibino.go@nies.go.jp
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INDC（Intended Nationally Determined Contributions,約束草案），2020 年 3 月に提出した NDC（Nationally
Determined Contributions, 国が決定する貢献）に示された 2030 年度の GHG 削減目標は，ともに 2013 年
度比 26％削減であった。また，UNFCCC 事務局に2019 年 6 月に提出した長期戦略に示された 2050 年
目標は 80％削減であった。2020 年 10 月に菅首相（当時）が 2050 年カーボンニュートラル宣言をし，その後，2021 年 3 月に地球温暖化対策推進法が改正され，GHG 排出実質ゼロの目標が明確に位置付けられた。また，2030 年目標についても，政府内の地
球温暖化対策本部において，首相より，46％削減を目指し，更に 50％の高みに向けて挑戦を続ける旨の発言があった。その後，政府内の検討において，
この目標と整合する計画の策定が行われ，2021 年
10 月 22 日にこれらの目標の実現に向けた計画，改正「地球温暖化対策計画」が閣議決定された。さらに，これらの目標を記載した NDC 及び長期戦略がUNFCCC 事務局に再提出された。日本もいよいよGHG 排出実質ゼロの実現に向けたスタートが切られた。
とは言え，やはり目標の野心度を高めることは容易ではなく，2030 年 46％削減の実現に向けた計画の策定のプロセスにおいては，具体的な対策・施策
群による定量的な積上げ作業がかなり難航した。また，2050 年については，具体的な対策に基づく定量
的な積上げは政府の計画の中では提示されていな
い。
そこで，本分析では，複数のモデルを用いて，2050 年 GHG 排出実質ゼロを達成する対策の組合せ

図2を推計し，我が国の脱炭素社会の実現に向けた検討に資する情報を提供することを目的とした。
2．手法
2.1 分析モデル
本分析では，図 2 に示すように 3 つのモデルを活用した。
将来におけるサービス量の推計にあたり，日本を対象とした逐次均衡型の応用一般均衡モデル（AIM/
CGE）を用いた。AIM/CGE は予め想定した経済見
通しや，価格メカニズムを通じた経済全体の相互関係の整合を確保しつつ，将来における経済活動を定量的に示すことができる。このモデルによって推計された財・サービス別の生産額をもとに，各部門の活動量を推計した。その結果をもとに，最終エネル
ギー消費部門における素材生産量，業務床面積，貨物輸送量など，将来のサービス量を推計した。AIM/
CGE モデルの詳細については，Masui（2005）に記述されているのでそちらを参照されたい。
続 い て， 技 術 選 択 モ デ ル で あ る AIM/Enduse（Ver1.0）モデルを用いて，将来のエネルギー需要量を推計した。AIM/Enduse モデルは，外生的に付与されたサービス量を満たすように，逐年での費用最小化の条件でエネルギー機器の選択を決定するロジックを有する。日本全体の部門別サービス種別に技術を積み上げ，2050 年までのエネルギー消費量を推計した。技術のビンテージを考慮して技術代替量が算定されるため，新規の技術導入の速度について合理的な想定がなされる。AIM/Enduse（Ver1.0）

本分析におけるモデル構成．

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モデルの詳細については，Kainuma ら（2003）に記述されているのでそちらを参照されたい。
発電部門については，AIM/多部門電源計画モデ
ルを用いて，発電設備構成及び供給構成を推計した。このモデルは，地域間融通，蓄電利用などの手段を利用しつつ，地域ごと（10 地域）に電力の 1 時間
単位の同時同量を確保し，発電機器の費用だけでな
く，蓄電費用や連系線増強コスト，再エネについてはその出力抑制量（解列量）などを考慮して，発電構
成や発電に必要なエネルギー消費量などを推計する。本分析では，技術選択モデルによって推計された電力需要を地域ごと 1 時間単位にダウンスケール
し，その需要を満たすための電源構成を逐年での費用最小化の条件でのコスト最適化によって推計した。AIM/多部門電源計画モデルの詳細については，
Gao and Ashina（2022）に記述されているのでそちらを参照されたい。
AIM/多地域電源計画モデルにおいて推計された
発電用のエネルギー消費量と，AIM/Enduse モデル
において推計された発電以外の用途のためのエネル
ギー消費量から，日本の全体のエネルギー需給量，CO2 排出量を算定した。エネルギー起源 CO2 以外のGHG については，排出量と対策による削減率の組合せをガス種別・排出源別に作成し，両要素の掛け算によって削減量・排出量を算定した。
2.2 分析のフレームワーク（1）
将来における社会・経済に関する想定
将来の GDP の想定については，2030 年までのGDP 成長率は内閣府（2021）の成長実現ケースにおける値（1.7％/年）
を引用した。2030 年以降について
は IIASA SSP（Shared Socioeconomic Pathways）デー
ターベース（IIASA, 2018）からの引用で，SSP2 シナ
リオの日本の GDP 成長率の見通し（0.5％/年）を引用した。人口については，国立社会保障・人口問題研究所（2017）の出生中位・死亡中位ケースの値を引用した。
産業部門における素材や機械製品の将来生産量は，上述の GDP 想定をもとにして AIM/CGE が推計した業種別生産額より算定した。業務床面積は，建物の利用用途に応じて，例えば，事務所ビルは就
業者数，商業施設は商業や対個人サービスの生産額，病院や学校は人口構成との関連から算定した。
運輸旅客は将来の総人口から算定し，貨物輸送については現状の財別輸送量と各財の将来生産額から算定した。将来の主な活動量を表 1 に示す。
（2）
削減対策
脱炭素社会の実現に向けて，エネルギー起源 CO2
排出の削減対策については，1）サービス需要の低減，2）エネルギー効率の改善，3）電化の推進，4）エ
ネルギーの脱炭素化，この 4 つを柱とし，部門ごとに表 2 にあげる観点から詳細な対策技術群を設定した。エネルギー起源 CO2 以外の GHG については

77 – 86（2022）

表 3 に挙げる対策を考慮した。
対策技術の選択については，固定費用とエネル
ギー費用を含む変動費を勘案して，経済的な技術をモデルが内生的に決定する。一部の技術については，将来費用の低下を見込んでいる。太陽光発電や風力発電については IRENA（2019a, b）の見通しを引用し，水素価格については水素・燃料電池戦略協議会（2019）の見通しを引用している。また，エネル
ギー価格については炭素価格を想定し，2050 年までに最大で 4 万円/tCO2 とした。さらに，電気自動表1

将来における主な活動量等．
2018 年度

2050 年度

0.5％
1.7％（2020年–2030年）（2031年–2050年）

GDP 年間増加率
人口（千人）

126,440

101,923

世帯数（千世帯）53,88947,241

粗鋼生産量（万 t）

10,2898,570

セメント生産量（万 t）

6,023

6,039

エチレン生産量（万 t）

618

541

紙板紙生産量（万 t）

2,603

2,348

機械製品生産量（ʼ15＝100）

100

141

業務床面積（百万 m ）

1,903

1,671

運輸旅客（10 億人 km）

1,459

1,179

運輸貨物（10 億 t-km）

411

419

2

表2

エネルギー起源 CO2 の排出削減対策．

対策の柱

対策の観点

1）
サービス
需要の低減

産業：製品の長寿命化・省資源化設計・共同利用・循環使用※，
構造物の木材利用※
民生：建物断熱向上，エネルギー管理
運輸：デジタル化による人・モノの移動低減・輸送効率化※

2）
エネルギー
効率の改善

全部門：エネルギー機器のエネルギー消費効率の改善3）
電化の推進

産業：低中温熱のヒートポンプ利用，
電気炉利用拡大
民生：暖房・給湯のヒートポンプ利用拡大
運輸：電動自動車（BEV, FCV）

4）
エネルギーの脱炭素化

発電：再生可能エネルギー発電，CCUS
産業：水素還元製鉄，CCUS
全部門共通：水素・合成燃料利用拡大※後述の「技術＋社会変容」シナリオにて考慮

表3

エネルギー起源 CO2 以外の GHG 排出削減対策．

対策の柱

主な対策

工業プロセス

クリンカ比率低減，CCUS

農業起源

農地土壌対策，水田由来の CH4・N2O 対策，
家畜由来の CH4・N2O 対策

廃棄物起源

3R 対策の推進，石油由来製品の低減

HFC 等 4 ガス

低 GWP ガスの開発・普及，漏洩防止，回収・適正処理79p077-086-日比野-cc2020.indd

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車，燃料電池自動車，電気ヒートポンプ給湯機について，税収の一部を補助金として活用することも想定した。
（3）エネルギー供給に関する制約
水素と合成燃料については，3 割を海外依存とし，アンモニアについては 100％を海外依存と想定した。
再生可能エネルギーの導入上限値については，
環境省（HP）再生可能エネルギー情報提供システム（REPOS: Renewable Energy Potential System）の導入
可能量を参照して設定した。例えば，太陽光発電，
陸上風力，洋上風力はそれぞれ 350 GW，118 GW，
178 GW とした。
（4）
シナリオ
気候変動に関する政府間パネル（IPCC）
では，世界的な平均気温の上昇を 1.5℃までに抑える排出経路に関する分析を行っている（IPCC, 2018; 2022）。その中で需要側の社会，ビジネス，技術の変革に伴って，エネルギーシステムの脱炭素化が誘引されていることを前提とした低エネルギー需要シナリオによる排出経路の分析を行っており，他のシナリオと比較して，将来におけるネガティブ排出への依存が低くなること，再生可能エネルギー導入量の絶対量が小さくなることなどが示されている。
本分析でも，日本における社会変容の効果を検討すべく，省エネ，再エネ，電化など脱炭素技術の普及によって，ネットゼロ排出を実現する「技術」シ
ナリオと，脱炭素技術の普及に加えて，デジタル化・サーキュラーエコノミーの進展などを前提とする「技術＋社会変容」シナリオ，これら 2 つのシナリオについて将来排出量などの分析を実施した。

「社会変容」シナリオについては IPCC
（2018）において採用された低エネルギー需要（LED: Low Energy
Demand）シナリオ（Grubler et al., 2018）を参考にした。産業部門については，製品の長寿命化，省資源
設計，シェアリングなど，マテリアルの効率的な利用によって，財生産量が「技術」シナリオよりも2050 年 15％低減すると想定した。また，運輸部門については，デジタル化・脱マテリアル化による人・モノの輸送の需要低減及び効率化を考慮して，
旅客・貨物輸送量が「技術」シナリオよりも 2050 年
20％低減すると想定した。なお，業務部門と家庭部
門においては両シナリオによる違いは想定していな
い。
3．シミュレーション結果
3.1 部門別最終エネルギー消費量
最終エネルギー消費部門のエネルギー消費量の推計は AIM/Enduse モデルを用いて推計した。以下にその結果を示す。
（1）産業部門
産業部門の 2018 年及び 2050 年の最終エネルギー消費量を図 3 に示す。2050 年最終エネルギー消費量
は，2018 年値と比較すると，技術シナリオでは 22％
減，技術＋社会変容シナリオでは 33％減となった。
社会変容による削減効果について，2050 年における技術シナリオと技術＋社会変容シナリオとの比較で見ると 15％減であった。また，2050 年の「技術固定」（2018 年エネルギー消費量に対して業種ごとの活動量変化を乗じることで 2050 年のエネルギー消費量を算定）
におけるエネルギー消費量との比較によっ※「技術固定」：2018 年エネルギー消費量に対して業種ごとの活動量変化を乗じることで 2050 年のエネルギー消費量を算定．

図3

産業部門 最終エネルギー消費量（石油換算百万トン（Mtoe））．

80

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地球環境 Vol.27 No.2て，活動量の変化の影響を除いた対策技術による削減効果を算定すると，両シナリオとも 21％減であった。エネルギー種構成については，化石燃料の消費
量が 9 割程度削減した。石炭の消費量が 2050 年に残存しているが，消費されている部門は鉄鋼とセメントのみであり，両業種とも石炭の消費には CO2 回収技術が設置された。一方で，電力，水素，合成燃料の割合が増加し，それぞれ 2018 年から 2050 年にかけて，両シナリオとも，電力は 20％から 34％，
水素は 0％から 23％，合成燃料は 0％から 18％となった
（非エネルギー利用を除く，エネルギー利用のためのエネルギー消費量に占める割合）。
（2）
業務・家庭部門
業務部門及び家庭部門の 2018 年及び 2050 年の最終エネルギー消費量を図 4 に示す。業務部門と家庭部門は概ね同様の傾向を示す。なお，この両部門においては，技術シナリオと技術＋社会変容シナリオには想定の違いがないため，2050 年の消費量は両部門それぞれ 1 つのみを示している。
2050 年最終エネルギー消費量は，2018 年値と比較すると，業務部門 51％減，家庭部門 53％減となった。また，2050 年の「技術固定」におけるエネル
ギー消費量との比較によって，活動量の変化の影響を除いた対策技術による削減効果を算定すると，業務部門 53％減，家庭部門 45％減であった。エネル
ギー種構成については，化石燃料の割合が低下し，電力の割合が増加した。2018 年から 2050 年にかけて最終エネルギー消費に対して電力が占める割
合は，業務部門では 2018 年の 54％から 2050 年は93％，家庭部門は 2018 年 51％から 2050 年 74％に増加した。用途別では両部門ともに冷暖房，給湯のエネルギー消費量の低減が大きく，2018 年比で冷暖房は業務部門 76％減，家庭部門 61％減，給湯は77 – 86（2022）

業務部門 81％減，家庭部門 73％減となった。
（3）運輸部門
運輸部門の 2018 年及び 2050 年の最終エネルギー消費量を図 5 に示す。2050 年最終エネルギー消費量
は，2018 年値と比較すると，技術シナリオでは 74％
減，技術＋社会変容シナリオでは 79％減となった。
社会変容による削減効果について，2050 年における技術シナリオと技術＋社会変容シナリオとの比較で見ると 20％減であった。また，対策技術による削減
効果を 2050 年の技術固定との比較で見ると，両シ
ナリオとも 72％減であった。輸送手段別では，現状，運輸部門のエネルギー消費量に占める旅客自動車と貨物自動車の割合が高く，両自動車のエネル
ギー消費量の大幅な削減（旅客自動車 88％～91％
減，貨物自動車 66％～72％減）が全体のエネルギー消費の低減に大きく寄与している。
エネルギー種構成については，化石燃料の割合が低下し，電力，水素，合成燃料の割合が増加した。
電力の割合は 2018 年には鉄道の需要のみで 2％を占めるに過ぎないが，2050 年には 41％に増加，水素，
合成燃料は 2018 年度には消費されていないが，2050 年にはそれぞれ 21％～22％，24％～26％に増加した。旅客自動車は 2050 年においてほぼ 100％が電気自動車に転換された。一方，貨物自動車は輸送のために必要なエネルギー源を蓄電池に貯蔵した場
合，蓄電池重量が極めて大きなものになってしまう
ため，2050 年において電気自動車以外の車種も一定の割合を占めた。具体的には，水素燃料電池自動車
が 35％，合成燃料をエネルギー源とする内燃機関車
が 32％を占めた。
（4）最終エネルギー消費部門
産業部門，業務部門，家庭部門，運輸部門を合計した最終エネルギー消費部門の最終エネルギー消費※「技術固定」：2018 年エネルギー消費量に対して用途ごとの活動量変化を乗じることで 2050 年のエネルギー消費量を算定．

図4

業務・家庭部門 最終エネルギー消費量（Mtoe）．
（左：業務部門，右：家庭部門）

81

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日比野ほか：温室効果ガス排出実質ゼロの定量シナリオ※「技術固定」：2018 年エネルギー消費量に対して輸送手段ごとの活動量変化を乗じることで 2050 年のエネルギー消費量を算定．

図5

運輸部門 最終エネルギー消費量（Mtoe）．

図7
図6

最終エネルギー消費量（Mtoe）．

量の 2018 年及び 2050 年値を図 6 に示す。最終エネ
ルギー消費量の合計は，2018 年値と比較すると，技術シナリオでは 42％減，技術＋社会変容シナリオでは 49％減となった。社会変容による削減効果を両シ
ナリオにおける 2050 年のエネルギー消費量の比較で見ると 12％減であった。また，対策技術による削減効果を 2050 年の技術固定との比較で見ると，両シナリオとも 39％減であった。エネルギー種構成については，化石燃料の割合が低下し，電力，新燃料（水素，合成燃料，アンモニア）の割合が増加した。
エネルギー利用における電力の割合は 2018 年 26％から 2050 年 49％～51％に増加，新燃料は 2018 年には消費されていないが，2050 年には 31％～33％と新燃料需要量（Mtoe）．

なった。
（5）新燃料（水素・合成燃料・アンモニア）需要量
2050 年における新燃料（水素，合成燃料，アンモニア）の需要量を図 7 に示す。水素の需要量は（Mtoe）
である。
2050 年に 52～61 石油換算百万トン
合成燃料の生産には水素が必要となり，その用途のための需要が水素需要全体の 5 割以上を占めた。合
成燃料の需要量は 2050 年に 34～40 Mtoe で産業用
（非エネルギー利用分も含む）が 8 割程度を占めた。
2050 年のアンモニアの需要量は 17 Mtoe で，大半が発電用であった。
なお，合成燃料の国内生産ついては，発電や産業部門において回収された CO2 を利用する。そのため，バイオマス発電から回収した CO2 を用いた合成燃料を除き，化石燃料や石灰石起源の CO2 から生産

82

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地球環境 Vol.27 No.2された合成燃料の消費については CO2 排出量を計上
している。
（6）
電力需要量
2018 年及び 2050 年における電力需要量を図 8 に示す。2050 年の電力需要量は 2018 年比 30％～46％増加した。最終消費部門（産業＋業務＋家庭＋運輸）の需要量は減少するが，新燃料生産用（主に水素生産のための電気分解用途）の需要が増加した。
3.2 発電電力量
発電電力量の推計には AIM/多地域電源計画モデルを用いた。技術選択モデルによって推計された最終エネルギー消費部門の電力需要を一般送配電事業者の供給区域（10 地域）別に年間 8,760 時間にダウンスケールしたものを用いた。また，余剰電力については，各地域における水素製造設備の稼働率が 60％を上回るという条件のもと，水素製造のために利用されるとした。水素と合成燃料生産用の需要については，地域や時間の制約なしで生産が行われることを想定した。
2018 年及び 2050 年における発電電力量を図 9，
そのうち再生可能エネルギー発電の構成について
図 10 に示す。発電電力量に占める脱炭素電源の割
合 は，2018 年 25 ％ か ら 2050 年 に は 100 ％ に 達 した。発電電力量に占める再生可能エネルギー発電の割合は，2018 年 17％から 2050 年には 73％～76％に達した。特に，太陽光と風力の発電量が大きく，太陽光は 2050 年 403～405 TWh，陸上風力は 2050 年
133～226 TWh，洋上風力は 2050 年 205～276 TWhとなった。
3.3 一次エネルギー国内供給
一次エネルギー国内供給は，現状は化石燃料が8 割以上を占める。2050 年には再生可能エネルギーが 7 割程度を占めることになった。エネルギー自給

77 – 86（2022）

率は 2018 年 15％であるが，2050 年には 70％以上と大幅に改善する結果となった。
3.4 CO2 回収・利用
2050 年における CO2 回収量は 147～157 MtCO2 であった。回収先は，産業部門の鉄鋼，セメント，有機化学，発電部門のガス火力とバイオマス火力である。回収分のうち，49～57 MtCO2 が合成燃料の生産のために利用され，残りの 97～99 MtCO2 が地下貯留された。
3.5 GHG 排出量2018 年及び 2050 年における GHG 排出量を図 11に示す。2050 年におけるエネルギー起源 CO2 排出量は合成燃料の消費に伴う排出が多くの割合を占める。2050 年には脱炭素対策を推し進めてもある程
度の GHG 排出は不可避となる。本分析ではエネル
ギー起源 CO2 が 55～65 MtCO2，非エネルギー起源
CO2 が 19～22 MtCO2，メタン・N2O・代替フロン等

図9

図8

電力需要量
（TWh）．

図 10

発電電力量構成（TWh）．

再生可能エネルギー発電電力量構成
（TWh）
．

83

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日比野ほか：温室効果ガス排出実質ゼロの定量シナリオ

図 11

GHG 排出量（MtCO2eq）．

エネルギーに対する投資額が大きな割合を占めている。
4．日本脱炭素社会の実現に向けて

図 12

追加投資額
（年平均：2041 年～2050 年，兆円）．

4 ガスが合計で 27～30 MtCO2eq となり，GHG 排出
量 が 合 計 で 102～114 MtCO2eq と な る。 そ れ ら を相殺するために，森林吸収，CCS 付きバイオマス
エネルギー利用（Bioenergy with Carbon Capture andStorage; BECCS），その他のネガティブエミッション技術が必要となる。
3.6 追加投資額
2041 年～2050 年における年平均の追加投資額を
図 12 に示す。脱炭素社会実現のために必要な追加投資額については，住宅・建築物の断熱，再生可能

4.1 エネルギーシステムの転換
日本では 2020 年度 GHG 排出量のうち，エネル
ギー起源 CO2 排出量が 84％を占めており（環境省,
2022），エネルギーシステムの脱炭素化に向けた転換は GHG 排出実質ゼロの達成のための最も重要な課題である。分析結果が示す 2050 年におけるエネ
ルギーシステムを概観する。
1）エネルギー需要量を社会変容やエネルギー効率改善技術の導入によって 4～5 割削減する。
2）低減された最終エネルギー需要に対し，電力利用が電化を促進し，最終消費に占める電力割合は（現状（2018 年）は 26％）。
5 割とする3）一方で，全ての用途での電化は難しく，産業高温
熱利用や大型輸送など電化が難しい領域において新燃料（水素，合成燃料，アンモニア）を利用する。
4）ただし，新燃料の製造には電力が必要であり，最終消費部門の電化と相まって，発電電力量は現状の 3 割以上増加する。そして，発電は 100％脱炭素電源で賄われる。そのためには，現状では2 千億 kWh 程度の供給に留まっている再生可能
エネルギーによる電力供給を 5 倍以上に引きあげることが必要となる。
5）また，発電や産業で残存する化石燃料の消費のために 1 億 5 千万 tCO2 程度の CO2 回収を行い，そ84

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地球環境 Vol.27 No.2のうち，3 分の 1 程度が合成燃料の生産に使われ，残り 1 億 tCO2 程度について地下などへの貯留が必要となる。
6）
なお，エネルギーシステムの脱炭素化の実現にた
めには年間 10 兆円程度の投資額が必要と推計された。
現状では，最終エネルギー消費量の 7 割を化石燃料が占め，発電においても火力発電が 7 割を占めるなど，化石燃料主体のエネルギーシステムであるが，このシステムを前述のようなエネルギーシステ
ムに転換することの必要性が示された。
4.2 ネガティブ排出対策の導入
GHG 排出を完全に抑制し，吸収量との相殺なしに排出をゼロとすることは難しい。今回の推計においても，2050 年において，合成燃料の利用，工業プ
ロセス・廃棄物焼却起源の CO2 排出，農畜産業のCH4・N2O 排出などから 2018 年 GHG 排出量の 1 割程度に相当する 1 億 tCO2 程度が排出された。現状，
ネガティブ排出を行っている，つまり大気中の CO2を回収している活動は森林による CO2 吸収であり，日本においては 2020 年度に 57 MtCO2 の吸収が計上されている（国立環境研究所, 2022）。しかし，人工林の高齢級化が進んで，森林吸収量は減少傾向にあり（農林水産業, 2021），吸収量の大幅な増加は期待できない。そのため，その他のネガティブ排出対策として，CCS 付バイオマスエネルギー（BECCS），
直接空気回収（Direct Air Capture; DAC）
，バイオ炭，
ブルーカーボン管理など（IPCC, 2022）にも依存することになる。しかし，これらについては現状において研究開発段階で，導入・普及段階に至っていな
い。日本の排出実質ゼロの実現性を高めるために，これらの技術の研究開発の促進及び導入加速化が求められる。
4.3 脱炭素社会に向けた社会変容
本分析では，2 つのシナリオを与えて，その違い
より社会変容の削減に及ぼす効果の算定を試みた。
脱マテリアル化が財生産に及ぼす効果（財生産量の15％低減）と，デジタル化・脱マテリアル化が輸送需要に及ぼす効果（輸送需要の 20％低減）
について，
技術＋社会変容シナリオにおいて考慮したが，最終エネルギー消費量の 12％の低減に繋がった。
社会変容の実現は脱炭素社会実現の確実性を高めることにつながる。ネットゼロ排出を実現するためには，現在ではほぼ未普及の脱炭素技術の普及にも依存するが，これらの導入については，社会，経済，技術，様々な面において不確実性が高い。そのため，社会変容によってエネルギー需要を低減する
ことは不確実性が高い技術への依存を低減し，脱炭
素社会の実現性を高めることに繋がる。本分析においても，社会変容シナリオによって，ネガティブエ，新ミッション技術の活用量の低減（55→43 MtCO2）
燃料輸入量の低減（47→42 Mtoe），洋上風力発電の77 – 86（2022）

導入量の低減（276→205 TWh）など，現状ではほぼ未普及の脱炭素技術に対する依存を低減している。
5．まとめ
脱炭素社会の実現は，全ての排出源において，排出ゼロに向けた取組が実施されなければならず，エネルギー消費構造の大幅な転換が必要とされる。さらに，その実現性を高めるためには，社会変容を推進していくことが有効となる。
謝

辞

本研究は，環境省（独）環境再生保全機構の環境研
究総合推進費（JPMEERF20201002）
により実施した。
引用文献
Gao, L. and Ashina, S. （2022） Willingness-to-pay
promoted renewable energy diffusion: The case ofJapanʼs electricity market. Journal of Cleaner
Production 330. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.
2021.129828
Grubler, A., Wilson, C., Bento, N., Boza-Kiss, B.,
Krey, V., et al. （2018） A low energy demand
scenario for meeting the 1.5℃ target and sustainable
development goals without negative emission
technologies. Nature Energy, （3 6）. https://doi.org/
10.1038/s41560-018-0172-6
IIASA（2018）SSP Database（Shared Socioeconomic
Pathways）: Version 2.0. https://tntcat.iiasa.ac.at/
SspDb/dsd?Action=htmlpage&page=about#v2（2022 年 6 月 15 日確認）
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ipcc.ch/sr15/（2022 年 6 月 15 日確認）
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Climate Change. https://www.ipcc.ch/report/ar6/
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IRENA（2019a）Future of Solar Photovoltaic. https://www.irena.org/publications/2019/Nov/Future-ofSolar-Photovoltaic（2022 年 6 月 15 日確認）
IRENA（2019b）Future of Wind. https://www.irena.
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Kainuma, M., Matsuoka, Y. and Morita, T.（2003）
Climate Policy Assessment: Asia-Pacific Integrated
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https://www.env.go.jp/earth/ondanka/ghg-mrv/
emissions/index.html（2022 年 6 月 15 日確認）85p077-086-日比野-cc2020.indd

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日比野ほか：温室効果ガス排出実質ゼロの定量シナリオ

環境省（HP）再生可能エネルギー情報提供システム（REPOS）. https://www.renewable-energy-potential.
env.go.jp/RenewableEnergy/（2022 年 6 月 15 日
確認）
国立環境研究所 温室効果ガスインベントリオフィス（2022）日本の温室効果ガス排出量データ（1990～
2020 年度）. https://www.nies.go.jp/gio/aboutghg/
index.html#e（2022 年 6 月 15 日確認）
国立社会保障・人口問題研究所（2017）日本の将来推
計人口（平成 29 年推計）. https://www.ipss.go.jp/
pp-zenkoku/j/zenkoku2017/pp_zenkoku2017.asp（2022 年 6 月 30 日確認）
Masui, T. （2005） Policy evaluations underenvironmental constraints using a computable
general equilibrium model. European Journal ofOperational Research, 166, 3, 843−855. https://doi.
org/10.1016/j.ejor.2004.07.002

日比野剛／Go HIBINO

国立環境研究所 社会環境システム研究センター 研究連携コーディネーター
（アジア太平洋統合モデル担当）。1991 年東京理科大学理学研究科修士課程修了。
1991 年より現みずほリサーチ＆テクノロ
ジーズ株式会社情報総研に勤務。2020 年
7 月より現職。1990 年代初頭からアジア太平洋統合評価モデ
ル（AIM）
開発プロジェクトに関わり，主に AIM/Enduse モデルの開発と日本やアジア諸国への適用に従事。政府の排出目
標や削減計画の検討にも長年貢献してきた。

芦名秀一／Shuichi ASHINA

2006 年東北大学大学院工学研究科修
了，博士
（工学）
。2006 年より国立環境研究所にて勤務し，主任研究員，国際室長
を経て，2021 年 4 月より社会システム領域地域計画研究室主席研究員。専門は機械・システム工学。アジア太平洋統合評価モデル（AIM）チームの一員として日本及びアジアでの国・都市脱炭素社会の姿及びその実現のための道筋研究に取り組
むとともに，政府審議会等での脱炭素計画・政策策定の議論にも貢献。近年は ICT・IoT や AI 的なアプローチを活用したモニタリングとその気候変動緩和研究への応用についても取り組んでいる。

スィルバ エラン ディエゴ／
Diego SILVA HERRAN

国立環境研究所 社会環境システム研究センター 主任研究員。2010 年東北大学
大学院工学研究科博士課程（技術社会シ
ステム学専攻）修了。博士（工学）。気候変動緩和策シナリオを中心に持続可能な社会と環境問題におけるエネルギーシステム分析を専門としている。AIM で，GIS データを用いて再生可能エネルギーの資源評価と，統合評価モデルを用いて国と全球気候変動緩和策シナリオの分析を行っている。

内閣府（2021）中長期の経済財政に関する試算（令和3 年 7 月）. https://www5.cao.go.jp/keizai2/keizaisyakai/shisan.html（2022 年 6 月 15 日確認）
農林水産省
（2021）
みどりの食料システム戦略. https://www.maff.go.jp/j/kanbo/kankyo/seisaku/midori/#sakutei（2022 年 6 月 15 日確認）
水素・燃料電池戦略協議会（2019）水素・燃料電池戦
略ロードマップ. https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/suiso_nenr yo/roadmap_
hyoka_wg/002.html（2022 年 6 月 15 日確認）

増井利彦／Toshihiko MASUI

国立環境研究所社会システム領域長。
大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了。1998 年に国立環境研究所に研究員として入所，主任研究員，室長を経て2022 年 4 月より現職。東京工業大学工学院特定教授を併任。国立環境研究所で開発しているアジア太平洋統合評価モデルのうち，経済モデル
である応用一般均衡モデルの開発とそれを用いた気候変動緩和策の評価を中心に研究を行っている。

元木悠子／Yuko MOTOKI

みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社サステナビリティコンサルティング
第 1 部主席コンサルタント。博士（政策・メディア）。国立環境研究所の AIM プロ
ジェクトのエネルギー需給分析，国内外のカーボンプライシング実施状況に関する調査，中央環境審議会小委員会等の検討会運営支援，民間企業向けの講演・コンサルティングなをど担当。

平山

智樹／Tomoki HIRAYAMA

みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社サステナビリティコンサルティング
第 1 部上席主任コンサルタント。主に環境省の中長期計画の策定支援業務，国立環境研究所の AIM プロジェクトの調査研究に従事し，エネルギー需給モデルや技術選択モデルを用いた GHG・大気汚染物質の排出量推計，対策・施策の排出削減効果の分析等を実施。気象予報士。

大田宇春／Takaharu OTA

みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社サステナビリティコンサルティング
第 1 部コンサルタント。専門はモデル定量分析。国立環境研究所の AIM プロジェ
クトの調査研究に従事し，エネルギー需
給モデルや技術選択モデルを用いた排出量推計，水素還元製鉄等の革新的脱炭素技術の調査を担当。

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