2022年12月号

海 外 情 報産業機械業界をとりまく動向

WIEN

CHICAGO

一般社団法人

日本産業機械工業会

◎ジェトロ・シカゴ事務所
JETRO, CHICAGO

調査対象地域

１East Wacker Drive., Suite 3350
Chicago, Illinois 60601, U.S.A

アメリカ，カナダ

Tel.：1 － 312 － 832 － 6000
Facsimile：1 － 312 － 832 － 6066

◎ジェトロ・ウィーン事務所
JETRO, WIEN

調査対象地域

Parkring 12a/8/1,
1010 Vienna, Austria

オーストリア及びその他のTel.：43 － 1 － 587 － 56 － 28

西欧諸国，東欧諸国並びにFacsimile：43 － 1 － 586 － 2293

中近東諸国，北アフリカ諸国

調査対象機種ボイラ・原動機，鉱山機械，化学機械，環境装置，タンク，プラスチック機械，風水力機械，
運搬機械，動力伝導装置，製鉄機械，業務用洗濯機，プラント・エンジニアリング等

海 外 情 報－産業機械業界をとりまく動向－
2022 年 12 月号 目
調

査

報

次

告
（ウィーン）● Copenhill WtE プラント :コペンハーゲンにおける廃棄物焼却発電施設と地域社会の関係････････････････ 1（シカゴ）●米国における最近のクリーンエネルギー関連動向について･･･････････････････････････････ 15

情

報

報

告

（ウィーン）欧州の AI とデータ駆動型ビジネスモデル･････････････････････････････････････ 26（ウィーン）欧州環境情報･･････････････････････････････････････････････････････････････ 69（シカゴ） 米国環境産業動向･･･････････････････････････････････････････････････････････ 77（シカゴ） 最近の米国経済について･････････････････････････････････････････････････････ 81（シカゴ） 化学プラント情報･･･････････････････････････････････････････････････････････ 85（シカゴ） 米国産業機械の輸出入統計（2022 年 8 月）･･････････････････････････････････････ 86･････････････････････････････ 102（シカゴ） 米国プラスチック機械の輸出入統計（2022 年 8 月）（シカゴ） 米国の鉄鋼生産と設備稼働率（2022 年 8 月）･･･････････････････････････････････ 107

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員

便

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ウィーン････････････････････････････････････････････････････････････････････････････ 114
シカゴ･･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････ 116

調 査 報 告ウィーン

Copenhill WtE プラント:
コペンハーゲンにおける廃棄物焼却発電施設と地域社会の関係
デンマークのコペンハーゲン市 Amager 地区に建設されたデンマーク最大規模のごみ焼却発電施設（Waste-to-Energy, WtE）Amager Bekke (Amager Hill)プラントは現在 Copenhill として傾斜の長い施設の特徴を活かし、屋上スキー、ランニングのトレーニンングなどができる地域のレクリ
エーションエリアとして親しまれている。地域に受け入れられた背景と現状をまとめた IEA
Bioenergy によるレポートを紹介する。

１．

はじめに

【要旨】
コペンハーゲン市郊外の住宅地域に建設された Copenhill WtE プラントは、WtE プラントの概念を塗り替えたと言える。単に住宅地域に隣接していることや、オーストリアのウィーン市にあるシュピッテラウ（Spittelau）WtE プラントのように施設の意匠デザインが奇抜であるという理由だけでなく、社会活動や産業活動のためのスペースを伴う多機能な建物を、持続可能な方法で、都市空間をうまく利用して提供しているからである。Copenhill は、都市部における WtE プラン
トの一体化と、廃棄物とエネルギーセクターによる事業活動を社会的に受け入れ可能とする住民との協働の良い一例と言える。Copenhill は、新しいコンセプトで開発された恐らく最初のごみ焼却発電所で、地域社会による受容と理解の不足により功を奏せずに終わったプロポーザルに悩む世界中の WtE プロジェクト（関係者）に一つの教訓を示すことができると考える。
王宮からわずか２km の場所に立地する Copenhill は、革新的な建築デザインによって都市生活に溶け込んでおり、施設の屋上には年間を通して利用できるスキー場、シャンパンなどを提供するバー、そして外壁ファサードにはフリークライミング用の壁を含むレクリエーションエリア
が併設されている。
技術的な視点では、Copenhill はデンマークが世界に輸出できる WtE プラントの「ショーケー
ス」となることを念頭に置いて構想されている。そのため、最高の環境性能とエネルギー効率を確保し、かつ最も安全な環境を実現するために、現時点で最良の技術を取り入れている。また、建設現場は WtE プラント建設に関連する作業の実習生向けの訓練に利用され、地域社会に経済的な利益をもたらした。
本報告では、Copenhill WtE プラントの技術的、並びに経済的側面を俯瞰し、プラントオーナーである Amager Resource Center（ARC）とコペンハーゲン市の地元住民が、収益性の高い事業でありながら、住民が安心でき、都市の持続可能性の向上に貢献する「共有空間」の一つのあり方を見出したことについて述べる。

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調査報告

ウィーン

1.1

プロジェクトの背景

プ ラ ン ト オ ー ナ ー で あ る ARC は 、 コ ペ ン ハ ー ゲ ン 首 都 地 域 の 五 つ の 自 治 体 （ Dragør 、Frederiksberg、Hvidovre、Copenhagen、Tårnby）が所有する非営利の公共企業体で、約 64 万 5千人の市民と約 68,000 社の地元事業者向けにごみ処理サービスを提供し、約８万世帯に電力、およそ９万戸のアパート向けに地域熱供給を行っている。ARC の事業内容は、家庭（一般）ごみとリサイクル品の収集、リサイクル処理、WtE 施設運営（デンマーク語で Amager Bakke、英語名
Copenhill）、ごみ選別設備運営、埋め立て場運営などが含まれる。
最初の ARC WtE プラントは 1970 年代に運転を開始し、年間約 43 万トンの都市ごみ（一般固形廃棄物）と産業廃棄物の処理能力を有したものであったが、2010 年に老朽化した WtE プラントの建て替え・更新を行う計画に着手した。その際、新プラントは今後増加が見込まれる廃棄物を、最も効率的かつ環境にやさしい方法で処理する能力を持つものとすることが決まった。
最初の課題は、プラントの適切な設置場所の選定であった。財務・技術的な検討の結果、Amager 島に ARC が保有していた WtE プラントは、その設備が地域熱供給ネットワークへの接続やごみ計量機にそのまま利用可能なことから、エネルギー効率と廃棄物処理の観点から建て替えるのに最適であると判断された。
この旧 WtE プラントの建設当時、Amager 島はコペンハーゲンの郊外という位置付けであったが、年々拡大・発展する都市化により、現在ではプラントは住宅地に囲まれ、その一部と化していた。
そのため、新プラントは周囲の環境と調和し、その地域の都市的なライフスタイルと融合するよ
うな建築とする必要があるとの認識が共有された。
2010 年には、一般の人も施設利用が可能であることを要件の一部に加えた新設プロジェクトの入札が行われ、2011 年 1 月に落札者が決定した。地元デンマークの Bjarke Ingels Group（BIG）
によるプロポーザル案の内容は、WtE プラントの屋上にスキー場を含むレクリエーションエリア
を設け、持続可能な生活と生活を楽しむことが両立することを示す、というものであった。
加えて、デンマークは WtE 分野で重要な役割を担い、世界中に関連技術や知識を提供できること
から、Copenhill は、利用可能な最良の技術、最高の環境性能、高いエネルギー効率を示す例として、国際的な関心を高め、デンマークと世界の間のビジネスの拡大に貢献すると判断された。

２．
2.1

施設と技術
廃棄物の発生源及び収集・搬送体制

Copenhill WtE プラントは先述したように 645,000 人の市民と 68,000 社の事業者が発生させる
廃棄物の処理にあたる。2020 年時点、Copenhill は約 599,000 トンの廃棄物を熱と電気に変換させた。Copenhill で焼却／処理される廃棄物の約 23％は、プラント所有者である五つの自治体の各家庭から出る一般廃棄物（のリサイクル選別後）の残余廃棄物で、残りは商業・産業廃棄物であった。図１に示す通り、プラントの設計処理容量が需要よりも大きいため、Copenhill ではこ
れらオーナー自治体に限らず、冬季には他国あるいは、自前の WtE プラントで処理しきれない時の他の国内自治体からの廃棄物も受け入れている。

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図１ Copenhill WtE プラントの処理廃棄物の種類別構成（％、2020 年時点）
出典：Waste-to-Energy and Social Acceptance: Copenhill WtE plant in Copenhagen, March
2021, IEA Bioenergy
廃棄物は収集前に分別されるが、方法は各自治体によって異なる。しかし、2020 年 7 月から 98
あるデンマークの全自治体に対し、生ごみ、ガラス、紙、残さ、金属、プラスチック、食品・飲料包装物、段ボール、繊維、有害廃棄物などからなる廃棄物成分別の分別収集が義務付けられた。
Copenhill では、1 日当たり 250～300 台の残余廃棄物を積んだトラックを受け入れている。受付ではトラック積載量が計量され、そのうちの約５％は、受け入れ廃棄物の焼却処理への適性をチェックするための「抜き打ち」検査を受けている。こうして環境規制に準拠しない廃棄物や施設に損害を与える可能性のある廃棄物は拒否されている。
WtE プラントは廃棄物発生源である家庭や商業施設に近接しているため、運搬の輸送距離が短く、CO2 排出量の低減やごみ臭気の問題の軽減、コスト削減につながっている。
2.2

WtE 施設の設備と仕様

新しい Copenhill WtE プラントは、1970 年代に建設された古いプラントの建て替えとなり、より優れた環境性能とエネルギー効率を達成するものと想定された。実際に新しい WtE プラントは、
特に「環境性能」、「エネルギー効率」、「安全性」の点で、世界で最も優れたプラントの一つとみなされるようになり、いずれも立地する地域で長い間運転を続けるためには不可欠な要素となった。
今後 30 年間に地域の残余廃棄物処理量は増加が予測されており、プラントの処理能力を現在の43 万トン/年から 56 万トン/年に増強した。図２に示すように、このプラントは 1 時間当たりの処理能力が 25～35 トンの焼却炉２ラインを備えている。プラントの能力（トン数）は、投入す
る廃棄物燃料の発熱量（ごみ質）に依存しており（このプラントが遵守する環境基準を定めて認

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可された）デンマークの環境許可証によると、Copenhill は正味の低位発熱量 11.5 GJ/トンで最大 56 万トン/年の処理が可能であり、廃棄物燃料の平均発熱量が 11.5GJ/トンより低い場合は、より多く廃棄物燃料を投入することができる。
各焼却ラインには（炉内の耐火材ライニングを水冷保護する）水冷式ウェアゾーン付き
Babcock ＆ Wilcox Vølund 社製火格子型ボイラ「ダイナグレート®」（1 炉 112MW 焚き）、排ガス凝縮装置、Siemens 社製蒸気タービン・発電機共有システムが搭載されている。タービンと発電機の蒸気条件は、圧力 70 bar（７MPa）、温度 440℃である（詳細は後述 表１のプラント設計パラ
メータに記載）。全体的な熱効率は 107％であり、24 時間 365 日稼働のプラントとなっている。

図２ Copenhill WtE 施設全体フロー図（排ガス洗浄系統を含む）
出典：Waste-to-Energy and Social Acceptance: Copenhill WtE plant in Copenhagen, March
2021, IEA Bioenergy
各ラインの排ガス洗浄システムも旧プラントの仕様と異なっており、旧プラントで採用していた乾式＋半乾式プロセスに比べ、新プラントでは湿式洗浄装置の使用により、固形残さを 45％減
少させている。湿式洗浄システムでは「フライアッシュ（飛灰）」、廃水処理から出る「フィルタ（脱水）ケーキ」、二酸化硫黄（SO2）除去システムの副生成物である「石膏」の３種類の副成廃棄物が発生する。また、プラント内の処理工程で発生した廃水は海洋へ放出する前に適切な処理を行う必要がある。
プラントの R1 エネルギー効率値（設計パラメータに基づいて計算）は 143％で、EU 規制の「廃棄物枠組み指令（Waste Framework Directive 2008/98/EC）」が WtE の焼却熱エネルギー回収施設に求めるエネルギー効率の基準値である 65％（0.65）を大幅に上回っている。つまり、

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Copenhill プラントは非常に効率的にごみを燃焼してエネルギーを回収していると言える。
プラントの立地は、技術的、経済的な側面とも関係している。というのは新しい WtE プラントを古いものの跡地に建設することで、電気と熱をコペンハーゲン市の供給ネットワークに接続する際に、既存インフラを利用することができ、コスト削減につながったのである。また、都心部に近い立地は、廃棄物の輸送距離を大幅に削減し、コストと排出量の両方の削減を可能とした。
表１ Copenhill WtE における各焼却ラインの設計値

出典：Waste-to-Energy and Social Acceptance: Copenhill WtE plant in Copenhagen, March
2021, IEA Bioenergy
2.3

技術的、その他の課題課題もある。まずは建設工事が１年遅れたことにより、プロジェクト予算は約 10％の超過が発生した。
また、当初のプロジェクト案では、煙突から連続的に白煙を排気するのではなく、水蒸気を使った「スモークリング（煙の輪）」という形で排気することになっていた。これは、旧プラントに比較して新プラントでは 1 トンの CO2 を削減するごとに、1 個の水蒸気リングが排気されるというアイデアで、地元住民に消費と持続可能性について注意を喚起する意図が隠されていた。結局、この「煙の輪」のアイデアは、発電に使える蒸気がこの用途に使われることで、発電エネル
ギー効率を低下させてしまう理由から、断念せざるを得なくなった。コペンハーゲン市に安価な熱源とごみ処理手数料を確約するために、エネルギー効率とエネルギー生産コストを優先させる必要があったということである。

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3. 経済・資⾦的または環境的な側⾯
3.1 資金調達
１）廃棄物焼却発電所
Copenhill WtE 新プラント建設のための投資総額は約 5 億ユーロであった。このような高額な投資を可能としたのは、約 30 年間の稼働と事業の継続を保証する長期的な事業財務計画があったからである。また、プラント建設資金は、デンマークの地方自治体・地域向け銀行である
KommuneKredit から非常に低利子で融資を受けることができたが、五つのオーナー自治体による保証が付いたことが大きく寄与したと言える。

図３ Copenhill WtE プラント
出典：Waste-to-Energy and Social Acceptance: Copenhill WtE plant in Copenhagen, March
2021, IEA Bioenergy２）レクリエーションエリア
プラントのレクリエーションエリアには、1,100 万ユーロ近い費用がかけられた。デンマークの法律では、多くの国と同様、このような用途にエネルギー・熱の生産や廃棄物税からの公的資金を使うことは許されていない。そこで、レクリエーション部分については、完全に独立した民間財団法人である「The Amager Bakke Foundation」を設立し、その建設資金を調達する役割を担わせた。総予算の 49％が民間財産基金や寄付によるもので、残りはオーナー自治体から融資を受
けた。

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ARC によると、レクリエーション施設に関する唯一の欠点は、それを運営する民間の事業者と非常に複雑な契約を結ぶ必要があることだとしている。それ以外は、公共事業者と民間事業者の協力関係はとても良好ということであった。
３）施設の収入
Copenhill には、廃棄物受入のゲートフィー（処理手数料）と、熱・電気の市場売却による収入の２種類の収入ルートがある。
ごみ処理のゲート料金は約 60 ユーロ/トンであり、そのうちの約 60 ％は税金として国庫に納められる。2020 年 Copenhill は、90,000 戸のアパートに熱（1.363 GWh）を、80,000 世帯に電気（244 GWh）を供給した。
また、プラントは地域熱暖房ネットワークに接続されているため、年間を通じてほぼフルロー
ドの熱供給が可能である。地域暖房の需要地域に近いため、プラントの余剰エネルギーを地域のネットワークに送ることが容易であり、健全なビジネスケースが成り立っている。熱の価格は、三つの異なる価格帯が設定されている「セットモデル」による。電力は Nord Pool 市場で取引さ
れている。
3.2

環境対策

Copenhill は、現在最も厳しい水準の国内及び欧州の排ガス規制だけでなく、今後 30 年間の稼働中に想定され得る排ガス規制水準にも適合するよう設定されている。加えて施設がコペンハー
ゲンの住宅街にあり、屋上にレクリエーションエリアがあるため、環境性能の保証を目的とする
特別な努力がなされた。
具体的には輸送時の臭気や煤じんがないこと、プラントの排出ガスが最小限となることなどは、周辺住民やレクリエーションエリアでの健全な環境を確保するために重要であり、ARC によると周辺住民からの苦情はほとんど皆無であったとのことである。
１） 排ガス洗浄
Copenhill の最大の功績は、利用可能な技術を新規に試す場を提供したことと言える。一例は、選択的触媒還元脱硝（SCR）システムで、SCR の前工程（高温下）で窒素酸化物（NOx）とアンモニアを混合させることで、NOx 削減を達成した。SCR を後流ではなく前流に配置することで、この様なプロセスで使うエネルギーを節約することができる。各炉のラインには、排ガス中の飛灰／煤じんを除去する電気集塵機や、塩化水素や水銀などの有害物質を除去する「スクラバー」３基で構成され、独立した排ガス洗浄装置が設置されている。
二酸化硫黄は石灰で除去し、ダストフィルタ（バグフィルタ）で排ガスに含まれる残りの煤じんを除去する。
Copenhill WtE プラントにおける投入残余廃棄物１トンあたりの発生物を、図４にまとめた。エネルギー（地域熱暖房に 2.71MWh、電力として 0.70MWh）, ボトムアッシュ（主灰）（150 ㎏が道
路資材、発生金属の再利用として 10～15kg）、処理水（400 ㎏）という構成である。

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図４ Copenhill WtE ごみ１トンから発生するもの
出典：Waste-to-Energy and Social Acceptance: Copenhill WtE plant in Copenhagen, March
2021, IEA Bioenergy
プラント稼働初年度の排出値の、法律で定められた排出制限値との比較を表２にまとめており、
制限値以下で運転し、廃棄物の処理方法が健全であることが示されている。
２）廃水
WtE プラント処理で凝縮水と廃水が発生し、処理後は Øresund 海に放流される。排出水は海水の汚染がないことを証明するため、飲料水向けと同じ金属含有量の基準を満たす必要がある。

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表２ Copenhill WtE プラント運転初年度の有害排出物の排出値と各種法律規制値との比較※EU Directive＝Industrial Emissions Directive（産業排出指令）,

BREF＝Best Available

Technique Reference document、 Sum of 9 metals ＝ Hg, Cd, Tl, As, Pb, Cr, Cu, Ni, 及びZn の規制値の合計
出典：Waste-to-Energy and Social Acceptance: Copenhill WtE plant in Copenhagen, March
2021, IEA Bioenergy３） 焼却残さプラントで焼却された廃棄物のうち、約 17〜20％がスラグや、ボトムアッシュなどとして残る。
このスラグは金属を回収して再利用するための処理が行われる。200kg のスラグに対して、再利用のため回収される金属は 10〜15kg ほどとなる。残りのスラグは、道路建設工事で充填材として使用される。フライアッシュは、廃棄物受入量 1 トン当たり 15〜20kg 発生すると推定される。
４）CO2 排出量
Copenhill では、CO2 回収技術・装置をプラントに併設させるためのパイロットプロジェクトを実施している。2022 年からは、この実証プラントで 1 日当たり 12 トンの CO2 を回収できる予定だ。実証プラントは近く規模を拡大することが決まっており、将来的には排出される年間約 50

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万トンの CO2 が回収され、大気への CO2 直接排出を最小限に抑えられる見込みである。実現すれば本プラントでのごみ焼却処理において CO2 排出がほとんどなくなることになる。この CO2 回収施設は、デンマークの 2030 年までの温室効果ガス排出 70%削減の目標、2025 年までにコペンハ
ーゲン市を初のカーボンニュートラル都市にするという国家目標の達成への寄与が期待されているプロジェクトである。

４．政策と社会的な側⾯
4.1

政策的側面

１）環境方針Copenhill の技術仕様は、経済性、環境面、及び法規制などの複数の要件により決められた。主なものには、EU 産業排出指令（2010/75/EU）に基づくデンマークの環境許可で定められた要件、に加え、BREF（BAT 参照書類）などが挙げられる。このため、Copenhill では現在の環境要求事
項のみに限らず、将来の環境要求事項にも対応できる設定となっている。
２） 安全面プラントの建設には安全確保のためデンマーク労働市場の規則に基づき作業を行う 6,000 人以上の人員が関わった。サプライヤーとの契約書には、何らかの形で建設作業に関わりが発生した
関係者は直接の関与かどうかにかかわらず、同じ安全ルールに従わなければならないという特記条項が盛り込まれた。
３） 労使関係
ARC は、新プラントの建設に関わる全ての作業が、デンマーク労働市場の「秩序ある条件のもと」に従い実施されることを求めた。つまり「建設現場での給与水準と労働条件確保」のため建設請
負業者、サプライヤー、及び労働組合との緊密な協議や、フォローアップの実施が徹底されたの
である。
4.2

社会的な側面

地域熱暖房システムが都市インフラの一部である他のスカンジナビア諸国と同様に、デンマー
クでも比較的安い価格で熱を供給する施設として、WtE プラントは一般に受け入れられていると言える。一方で、これはデンマーク社会が循環型経済よりも従来型の直線型経済を支持しているということではなく、WtE プラントが効果のある統合的廃棄物管理ソリューションの必要な一部と認識されていることを意味している。
循環型社会への移行に伴い、デンマークは 2030 年までに WtE プラント全体の処理能力を 395 万トンから 260 万トンに削減することを目標としている。
デンマーク社会における WtE に対する意見の中には「プラントが大きすぎる」、あるいは「期待に外れるかたちで環境や経済的な影響を与える可能性がある」と考え、プラント建設に懸念を示す意見も存在する。

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よく聞く意見には、WtE プラントが多くの廃棄物を投入燃料として必要とするため、リサイクルを阻害する可能性があるというものがある。また、WtE プラントを設置する自治体では、可燃性廃棄物の供給を優先するため、原料のリサイクルが少なくなるとの意見もある。ただ、デンマー
ク廃棄物協会（Dansk Affaldsforening）による統計的な分析結果では、そのような（WtE によりリサイクル原料が少なくなるという）傾向は見られなかった。また、WtE プラントを所有（または一部所有）している自治体では、一般固形廃棄物（MSW）と商業・産業廃棄物（C＆I Waste）のリサイクル率は同じレベルであった。
4.3

地域住民との関係

住宅地近隣への WtE 建設では NIMBY（Not In My Backyard）問題を避けるために、住民の支持を得ることが必須であった。従い、2013 年 3 月に建設を開始する以前から Copenhill WtE プラントの建設計画を都市計画に盛り込み、一定期間中、プロジェクトに関する全情報を公開し、市民、
環境技術の専門家、あるいは NGO など、誰もが計画の修正やフィードバックが行えるようにした。

図５ Copenhill WtE プラントから見える住宅地
出典：Waste-to-Energy and Social Acceptance: Copenhill WtE plant in Copenhagen, March
2021, IEA Bioenergy
図５の写真の通り、WtE プラントに最も近い住宅施設との距離は約 200ｍであるため、プラント側と住民組合は、プラントの建設中はもちろん運転開始後も、常に良好な対話ができる関係を維持している。プラントで起こることが住民に影響を与える可能性があるときは、いつでも住民組合と連絡を取り合うことを心がけているとのことである。このプロジェクトを成功させるために、周辺住民との良好なコミュニケーションが不可欠である。

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また、プラントを所有し運営するのが自治体自身であり、周囲の安全・安心よりも経済的利益を優先させるとイメージされやすい民間企業でなかったことも、Copenhill が成功しているもう一つの要因と言えるかもしれない。
4.4

地域のレクリエーションエリアとして住宅地に建設されるプラントとして、都市空間を上手に利用する建築アプローチが非常に重要な要素となった。Copenhill の基本的コンセプトは、プラントと地域社会をフェンスなどで隔離せずに、むしろ共有する場を設けることで、プラントが周辺環境に溶け込みやすくすることであった。
入札には六つのプロジェクトが参加し、最終的に選ばれたデンマークの建築事務所 Bjarke Ingels
Group A/S（BIG）の提案では、レクリエーション施設のプラントへの併設が含まれていた。
Copenhill プラント屋上のレクリエーションエリアには、長さ 490m の人工スキー場（斜面は人
工雪ではなくプラスチック製）、ハイキング／ランニングエリア、また民間事業者が運営するシャンパンバーがあり、Øresund 海やコペンハーゲン市街を見下ろす景色を楽しむことができる。
外壁ファサードには、高さ 80m の垂直クライミング用ウォールが取り付けられている。これらは約 30 の地元スポーツ団体がプロジェクト開発段階から関与した結果である。また、プラントの近くに新しい地下鉄路線の新駅設置の計画があり、実現すれば更にアクセスが改善する結果、一層街に溶け込む施設となるであろう。

図６ Copenhill WtE レクリエーションエリア
出典：Waste-to-Energy and Social Acceptance: Copenhill WtE plant in Copenhagen, March
2021, IEA Bioenergy― 12 ―

調査報告

4.5

地域を超える幅広い関係

Copenhill は、コペンハーゲンを「未来の環境都市」の良い事例として宣伝できることから、当初より政治的な関心をあつめていた。プロジェクト承認後は、デンマーク首相、国連気候変動代表など国政レベルの政治家や、デンマークとスウェーデン王室、気候活動家の Greta Thunberg などが関心を示すようになった。
Copenhill は、公的資金をプラントの宣伝に投入することはしないが、ARC に関して民間企業が自身の利益につながる広告を出すことに反対していない。例えば、独自動車会社のアウディがデンマークの新聞紙面や、コペンハーゲン市の中心部にビルボードを建てて、Copenhill に関する
広告キャンペーンを行った事例がある。また、ガーミンなどスポーツウォッチ製造メーカや、ランニング、クライミング、ボルダリング、スキーのコミュニティからも注目されており、そのような企業が Copenhill に関する広告を打つことは歓迎している。実際に世界中の企業や団体から多くの訪問を受け入れている。
更に、当初からプラントの建設がデンマークの WtE に関する専門技術知識を広めるショーケー
スとなることが想定されていたことにより、プラント建設期間中は、将来の中心的役割を担うことが期待されるあらゆる分野の実習生に現場訓練を施す機会をサプライヤーに提供した。下請け業者やサプライヤーなどとの契約の際には、この点に関する条項が盛り込まれていた。また、デンマークの労働作業基準に従って、全員が作業における同じ安全規則を守るように、新しい作業
手順、プロトコルが盛り込まれており、2017 年 4 月に建設が終了するまで、年間で合計 62～68
人の実習生を受け入れていた。

５．

プロジェクトから得た教訓、及び提⾔

Copenhill WtE プラントは、コペンハーゲン市において再利用やリサイクルに適さない残余廃棄物を処理するためのソリューションを提供し、カーボンニュートラルの国家目標に貢献する方法を見出すと共に、この種のプラントが都市生活の一部となる例を示すプロジェクトであった。
本報告の最後に、このプロジェクトが得た教訓を以下の通りにまとめる：①

都市部における WtE プラントの統合は可能

Copenhill は、WtE プラントのコンセプトがどのように再定義されるかを示す一例である。テクノロジーを正しく利用することで、レクリエーションと廃棄物処理が両立し、安全で健全な環境を提供する事例を示すものである。都市部の有効活用、廃棄物輸送（から出る CO2 排出量など）の削減、地域熱暖房ネットワークへの近接、高い効率と環境性能などが、このプラントの主な特徴と言える。
②

都市部に溶け込む WtE プラントは、地元の人々とのコミュニケーションがカギ。

デンマーク全体で WtE 技術は受け入れられているが、住宅地での WtE プラントの建設は、物議― 13 ―

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を醸すこともある。そのため、WtE プラント事業者、住民代表、都市空間を共有する企業などとの間で継続的に情報交換を行うことが重要である。プロジェクトの初期段階から住民や地元団体を巻き込み、コミュニケーションをオープンに保つことで、地域の関係者がプロジェクトの一員となる。ソーシャルメディア上のグループを通じたコミュニケーションや、住民組合との定期的な会合を持つことなどは、有効なコミュニケーションツールになり得る。
③

既知の技術が、より高い環境性能につながる

よく知られた技術の利用を工夫することにより、環境性能の改善を図ることができる。SCR の設
置位置をプロセスのテールエンドから前方に変更することで、NOx の排出量を大幅に削減すると共に、プロセス全体の省エネルギー化を実現したのが一例である。
④

建設現場は、従業員の研修の場となる世界へ向けたショーケースとしてプロジェクト遂行する時、建設現場を社員教育の場とすることも可能である。またそうすることで、世界へ技術を輸出する時に欠かせない人材が育ち、地元にも経済的な便益をもたらすことができる。

※付記
本報告に掲載されている技術データの出典は、正確な技術データの提供を目的として、ARC、サブコントラクタの協力、及び ARC とのコミュニケーションを通じて収集したものである。
また、社会的受容性に関しては、今回示された以外の意見もあることを承知しているが、本報告の原稿スペースの関係上、全ての記載ができなかったことを付記しておく。

(参考資料)
・Waste-to-Energy and Social Acceptance: Copenhill WtE plant in Copenhagen, March 2021,
IEA Bioenergy― 14 ―

調 査 報 告

シカゴ

米国における最近のクリーンエネルギー関連動向について
2021 年のバイデン政権発足以降、バイデン大統領は気候変動対策をコロナ対策、経済対
策、人種対策と並ぶ課題として優先的に取り組んできており、2030 年までに温室効果ガス
排出量を 2005 年に比べて 50~52%削減し、2050 年までには実質ゼロ排出を達成する目標を掲げている。本号では米国のクリーンエネルギー政策に関し、米政府資料およびジェトロの調査等から最近の動向について産業関連部分を中心に報告する。
１．バイデン政権のクリーンエネルギー政策
バイデン大統領は、近代的で持続可能なインフラと公平なクリーンエネルギーの未来を構築するバイデンプランとして、①米国が遅くとも 2050 年までに 100％のクリーンエネル
ギー経済とネットゼロエミッションを達成することを確実にする、②より強く、よりレジリ
エントな国家を構築する、③気候変動への深刻な脅威に対処するために世界中を結集する、④有色人種や低所得者層に不当に損害を与える環境汚染者による権力の濫用に立ち向かう、⑤産業革命と数十年にわたる経済成長の原動力となった労働者と地域社会への義務を果たす、という項目を掲げており、その中でクリーンエネルギー経済とネットゼロエミッション達成に関しては以下の項目が挙げられている。
•

新規および既存の石油およびガス事業に対する積極的なメタン汚染対策•

連邦政府の調達システムを使用した 100%クリーンエネルギーおよびゼロエミッショ
ン車の推進

•

すべての米国政府の施設、建物および設備をより効率的にし、気候変動に対応可能にするとともに、購買力とサプライチェーンを活用したイノベーションを推進する•

現行の大気浄化法を維持・実施しつつ、小型・中型車の新規販売台数の 100％電動化と、大型車の年次改善を伴う厳格な新燃費基準策定により、輸送機関からの温室効果ガス排出を削減する•

未来の液体燃料を倍増させることにより農業を気候変動対策の重要な部分と位置づけ、バイオ燃料のための工場建設及び雇用創出等を行う•

家電および建物の効率基準を通じた消費者の経費と排出量削減•

連邦政府のインフラ投資における環境汚染削減と連邦政府の許認可決定における温室効果ガス排出および気候変動の影響の考慮•

上場企業に対する、気候変動リスクおよび事業とサプライチェーンにおける温室効果
ガス排出量の開示義務付け•

2030 年までにアメリカの国土と水域の 30％を保全することにより、生物多様性を保護し、絶滅率を低下させ、自然による気候解決策を活用する•

国土と水域の保護、アメリカの自然遺産を反映した国立公園やモニュメントの設立、公有地や水域での石油・ガス事業の新規許可の禁止、気候コストを考慮したロイヤリ― 15 ―

調査報告

シカゴ

ティの設定、森林再生、自然エネルギーの開発、2030 年までに洋上風力を倍増する等
これらの実現に向け、バイデン大統領は就任以降多くの大統領令を発出しているところであるが、主なものに関して概要を以下に記す。


公衆衛生と環境を保護し、気候危機に取り組むための科学の回復に関する大統領令（2021 年 1 月 20 日）
科学的な判断をもとに、公衆衛生の改善、環境の保護、きれいな空気と水へのアクセスの確保、温室効果ガス排出減少、気候変動の影響へのレジリエンス耐性強化、環境正義および
これらの目標を実現するために必要な高賃金の組合雇用創出といったことを優先的に行う政権の方針を示している。
また、関係各省庁に対してはこれに反する前政権のこれまでの取り組みを見直し、石油・天然ガス部門におけるメタン排出の削減、燃費基準の設定、家電・建築物の省エネ基準、大気汚染物質の排出基準について、適切な修正、取り消し等の検討やその他必要な追加的行動について検討を求めるとともに、自然遺産の保護や石油・ガスの掘削に関する見直し等について求めている。


国内外での気候危機への取り組みに関する大統領令（2021 年 1 月 27 日）
気候危機を米国の外交政策と国家安全保障の中心に据え、米国が他の国やパートナーとともに、二国間および多国間で、世界を持続可能な気候変動対策への道筋に乗せるために努
力し、気候変動の影響に対して、国内外においてレジリエンス構築のために迅速に行動することについて求めている。
また、気候の危機に対して政府全体で取り組むことについて定め、ホワイトハウスに気候政策室（White House Office of Domestic Climate Policy （Climate Policy Office））を置
き、すべての省庁は気候政策室に協力し、気候政策室が要求する情報や支援等について適切かつ適用法に沿って提供することとし、併せて国家気候タスクフォース（National Climate
Task Force）を設置、政府全体のアプローチの構成と展開を促進することとしている。
また、クリーン電力・自動車調達戦略や調達基準、再生可能エネルギー生産の増加、公有地および沖合海域での石油および天然ガス開発の一時停止、ロイヤリティ（石油等の利権料）の検討、イノベーションの向上を目的とした連邦政府の購買力の利用、サプライチェーンの途絶に対する連邦政府の回復力向上に関して定めている。


クリーンな自動車とトラックにおける米国のリーダーシップの強化に関する大統領令（2021 年 8 月 5 日）
2027 年モデル以降の小型・中型・特定大型車の汚染物質・燃費基準、2027 年モデル以降の大型エンジンおよび車両の汚染物質基準、中型・大型エンジンおよび車両の温室効果ガス― 16 ―

調査報告

および燃費基準については、早ければ 2030 年以降とすることとし、環境保護庁長官や運輸省長官に対して規制策定作業を始めることを検討するよう指示している。
また、自動車分野における技術革新と製造を加速し、同部門の国内サプライチェーンを強化し、高賃金と高待遇の仕事を増やすという、この大統領令の第 1 項で示された目標を達成する方法について関係省庁と協議することについても併せて指示している。


連邦の持続可能性を通じてクリーンエネルギー産業と雇用を促進することに関する大統領令（2021 年 12 月 8 日）
米政府は全米で最大の土地所有者であり、エネルギー消費者、雇用者として、電力、自動車、建物、その他の事業の建設、購入、管理方法をクリーンで持続可能なものに変えることによって、民間部門の投資を活性化し、経済と米国の産業を拡大することができるという考えのもと、以下のような目標を定め、政府機関の対応について規定している。
・2030 年までに正味年間ベースで CO2 排出量のない電力
・2027 年までの 100%ゼロエミッションの小型車の取得を含む 2035 年までのゼロエミッ
ション車の 100%取得
・2032 年までの 50％排出量削減を含む 2045 年までの排出量ネットゼロの建物ポートフォ
リオ・2030 年までに連邦政府事業からのスコープ 1 および 2 の温室効果ガス排出量（the Federal
Greenhouse Gas Accounting and Reporting Guidance で定義）を 2008 年比で 65％削減
・排出量の少ない建設資材の使用を促進するバイ・クリーン政策を含む、連邦調達からの排出量ネットゼロ・気候変動に強いインフラと運用
・気候と持続可能性に重点を置いた連邦政府の人材2022 年のインフレ抑制法のエネルギーおよびインフラストラクチャ規定の実施に関す
る大統領令（2022 年 9 月 12 日）
クリーンエネルギー技術の展開を加速させ、家庭でのエネルギー効率とクリーンエネル

ギー導入価格を低下させ、電気自動車の購入を奨励し、エネルギーコストを引き下げ、国内のクリーンエネルギーサプライチェーンに投資し、高賃金の仕事を創出することによる米国の製造業の活性化することを目的とするインフレ抑制法の実施に当たり、政府機関による優先順位付け、クリーンエネルギーの発電、貯蔵、送電、および実現技術の促進、米国経済の競争力や重要なサプライチェーンへの投資の増加、エネルギー安全保障を高めながらのエネルギーコスト削減、米国の研究者、企業、労働者の科学的・技術的専門知識をクリー
ンエネルギーおよび気候変動技術の飛躍的進歩に向けた技術革新の加速等について定めている。

― 17 ―

シカゴ

調査報告

シカゴ

２．米国における最近のクリーンエネルギー関連動向
前述のような背景のもと、関係省庁等においてはバッテリー等エネルギー分野を含めたサプライチェーン構築に向けた投資や、助成金プログラム、クリーン水素等の開発・実証等、様々な取り組みが進められている。その中から主要なものについて、最近の動向を以下に記す。
（１）産業セクタ脱炭素化ロードマップ（DOE）
米エネルギー省（Department of Energy：DOE）は 2022 年 9 月 7 日、米産業部門の脱炭 素 化 に 向 け た 道 筋 を 示 し た 「 産 業 セ ク タ 脱 炭 素 化 ロ ー ド マ ッ プ （ Industrial
Decarbonization Roadmap）」を発表した。今回のロードマップでは、多様な産業セクタの
うち CO2 集約度が高く脱炭素化が困難とされる、①化学、②石油精製、③鉄鋼、④食品・飲料、⑤セメントといった 5 つの分野を重点セクタとして位置づけ、これらのセクタにおける 2050 年までの脱炭素化を焦点としている。産業セクタの CO2 排出量は 2020 年時点
で米国全体の 30％を占め、輸送分野（同 35％）に続き最も多い。また産業セクタのうち、
これらの 5 つの分野における CO2 排出量は約 51～52％、米国全体でも約 15％を占めるな
ど、同セクタの脱炭素化は、バイデン政権が掲げる 2050 年までのネットゼロへの移行を達成する上で鍵となる。
また、上記の 5 つの重点セクタの脱炭素化を達成する技術として、以下の 4 つの項目を柱としている。
•

エネルギー効率化：基礎的且つ横断的な脱炭素化戦略が必要。産業プロセスの性能をシステムレベルで最適化する戦略的エネルギー管理アプローチの作成と導入、スマー
ト製造や高度データ解析などによる製造プロセスのエネルギー生産性の改善など•

製造プロセスの電化：製造業ではエネルギーの 50％以上が熱処理に使用されており、脱炭素化には熱プロセスの電化が有効。外部電源とオンサイトでの低炭素電力の活用、
電磁誘導加熱やヒートポンプの導入などの製造プロセスの電化を推進など•

低炭素な燃料・フィードストック・エネルギー源（Low Carbon Fuel, Feedstock, Energy
Sources：LCFFES）の使用：クリーン水素、バイオ燃料、原子力、集光型太陽光発電、地熱などの低炭素な燃料・エネルギー源の利用促進。低炭素燃料へ途中切替えでも継続的に運転できる燃料フレキシブルプロセスの開発や水素燃料の産業利用への利活用など•

炭素回収・利用・貯留（Carbon Capture, Utilization and Storage：CCUS）：産業施
設から回収した CO2 の地下貯留や、新規材料の生産への利活用。CO2 回収の効率化と低コスト化を実現する先端的な回収材料の開発・製造の最適化、回収した CO2 を新素材の製造に利用する新たなプロセスの開発など― 18 ―

調査報告

産業セクタ脱炭素化ロードマップでは、これらの技術を開発し、各セクタへ導入するために、研究開発・実証への投資、政府や産業界による短期・中長期的な行動指針の作成などを提唱している。特に、初期段階の先端技術の研究開発への投資、製造プロセスにおける脱炭素技術への投資、実証を通じたスケールアップ、サプライチェーン全体を通じた炭素排出量の削減、ライフサイクル・技術経済性分析（TEA：Techno-Economic Analyses）の実施などを掲げている。同ロードマップではさらに、重点セクタ全体及びセクタ毎に、これらの技
術を短期、中長期別に研究開発、実証、商業化する道筋を示している。産業分野の脱炭素化技術の導入により、2030 年までに 2015 年比で CO2 排出量を 29％減、2040 年までに同58％減、2050 年までに 87％減を目指している。
また、同ロードマップでは重点セクタ毎に、現状や課題、脱炭素化に必要となる取組みを
以下のとおり掲げている。


化学
米国の化学製造業は非常に多様で、過去 10 年間に大きな成長を遂げたとし、ネットゼロの目標を達成するために、化学製造業は以下のことを行うことができるとしている。
•

熱収支の低いプロセス加熱方法を開発し、熱エネルギーの利用効率を高めることによるシステム全体のエネルギー効率向上•

先進的な反応、触媒、および反応システムを拡大し、炭素排出量の削減とエネルギー効率の向上に加え、反応性能を向上•

プロセスの電化と水素、バイオマス、廃棄物の燃料や製造原料としての利用•

材料の効率化と材料循環の促進



石油精製
米国の製油所の CO2 排出量の大部分は、エネルギーを大量に消費する 5 つのプロセス（水素化分解、常圧蒸留、接触分解、蒸気メタン改質、再生触媒改質）から排出されている。
これらのプロセスは、製油所が CO2 排出を削減するための最も費用対効果の高い研究開発が行える部分であるとし、石油精製部門は以下のことを行うことができるとしている。
•

プロセスおよびオンサイトの蒸気・発電におけるエネルギー効率の改善•

低炭素化石エネルギーの使用、および原子力熱電供給、クリーン電力、クリーン水素、またはバイオ燃料のような低化石炭素源の導入による、エネルギー供給源と原料の二酸化炭素排出量の削減•

CO2 の回収、長期保存または利用

鉄鋼
鉄鋼業は、世界で最もエネルギー集約的な産業の一つであり、生産方法における原料としての石炭の使用、酸化鉄の化学的還元、そして生産量の多さから、鉄鋼業は GHG（温室効― 19 ―

シカゴ

調査報告

シカゴ

果ガス）排出量が最も多い産業の一つとなっているとし、鉄鋼セクタは以下のことを行うことができるとしている。
•

低炭素・無炭素燃料への移行と製造の電化の拡大•

水素還元鉄鋼生産、鉄鉱石の電気分解、炭素回収・利用貯蔵（CCUS）などの革新的な技術の試験的実証•

材料の効率化と材料循環の促進



食品・飲料
食品・飲料業界は、米国経済の重要な構成要素であり、米国で最もエネルギーを消費し、GHG を排出する業界の一つであり、以下のことを行うことができるとしている。
•

プロセス加熱、蒸発、低温殺菌プロセスの電化を進めることによる、エネルギー効率の向上•

ライフサイクル・アセスメントで特定された方法とメーカー間の協力による、サプラ
イチェーン全体を通しての食品廃棄物の削減•

包装材の代替と包装材廃棄物の削減を通じた、リサイクルと材料の効率化の追求セメント
米国のセメント業界では、プロセスにおける焼成が CO2 総排出量の約 58％、エネルギー

関連が CO2 総排出量の約 42％を占めており、セメント製造には大量の熱を必要とし、石炭と石油コークスの燃焼による熱はこのセクタにおける総エネルギー消費の約 88%を占めているとし、セメント部門は以下のことを行うことができるとしている。
•

コンクリート構造物における循環経済的なアプローチを含め、廃棄物を削減するための既存のプロセスの進化•

革新的な技術や化学的解決策を導入することによる材料やエネルギーの効率の向上•

CCUS 技術の利用拡大•

セメント製造に使用されるクリンカと固形材料の炭素濃度を下げるための、低炭素結合材と天然補助セメント材料の使用拡大
DOE は、産業セクタ脱炭素化ロードマップの内容を実現するために、超党派インフラ法（Bipartisan Infrastructure Law：BIL）やインフラ抑制法（IRA）などに基づき、今後助成金の付与などを通じて、対象技術の研究開発・実証を進める方針を示している。同庁は同日、産業セクタの脱炭素化に向けた助成金の募集（Funding Opportunity Announcement：
FOA）を発表し、総額 1 億 400 万ドルを付与することを明らかにした。今回の助成金は、
産業セクタ全体及び重点セクタを対象としたエネルギー効率を改善し、エネルギー消費量と炭素排出量の双方を削減するインパクトが大きい革新的な応用研究やプロトタイプ／パ
イロットスケールの検証・実証プログラムを対象としている。

― 20 ―

調査報告（２）「エネルギー・アースショット」（DOE）
DOE は、エネルギー経済全体で最も困難な技術的課題の残された解決策をターゲットとした、エネルギー・アースショット（Energy Earthshots）を順次公表しており、10 年以内に、より多く、安価で、信頼できるクリーンなエネルギーソリューションのブレークスルー
を加速させ、気候危機を解決し、2050 年の炭素ネットゼロの目標を達成し、新しいクリー
ンエネルギー経済の雇用を創出するために革新的進歩を推進するものであるとしている。
また、エネルギー・アースショットは、米国エネルギー省の科学・応用エネルギー局とエネルギー高等研究計画局（Advanced Research Projects Agency – Energy：ARPA-E）を横断する統合プログラム開発を推進し、「すべての研究開発コミュニティ」にアプローチする
ことで科学技術革新をリードし、困難な技術的課題とコストのハードルに対処し、気候や経済競争力の目標達成に役立つソリューションを迅速に進展させるよう設計されている。
これまでに公表されているエネルギー・アースショットは以下の 6 つがある。
Hydrogen Shot
2021 年 6 月 7 日に発表され、クリーンな水素のコストを 80％削減することにより、イノベーションを加速し、その需要を喚起するという、大胆かつ達成可能なコスト目標を設定している。Hydrogen Shot は、実証プロジェクトに対する支援を含む American Jobs Plan において、クリーンな水素の展開のための枠組みと基礎を確立するものである。
産業界では、排出量を削減するためにクリーンな水素の導入が始まっているが、現在、再生可能エネルギーからの水素は、1kg あたり約 5 ドルのコストがかかっているなど、大規模な展開には多くのハードルが残されている。Hydrogen Shot がコスト削減目標を達成すれ
ば、製鉄、クリーンなアンモニア、エネルギー貯蔵、大型トラックなど、水素の新しい市場を開拓することができ、より多くのクリーンエネルギー関連の雇用を創出し、温室効果ガスの排出を削減し、米国が世界規模のクリーンエネルギー市場で競争できるようになるとしている。
Long Duration Storage Shot
2021 年 7 月 14 日に発表され、一度 10 時間以上のエネルギーを貯蔵できるシステムにおいて、グリッド規模のエネルギー貯蔵コストを 90%削減することにより、いつでも、どこでも、クリーンな電力のための安価なグリッド貯蔵を、10 年以内に達成することを目的としている。
エネルギー貯蔵は、電力網の完全な脱炭素化を加速させる可能性を秘めており、現在、再生可能エネルギー発電の水準をサポートするために、持続時間の短い貯蔵システムが導入されているが、より多くの再生可能エネルギーがグリッドに導入されれば、より長い持続時間の貯蔵技術が必要となる。Long Duration Storage Shot は、電気化学的、機械的、熱的、― 21 ―

シカゴ

調査報告

シカゴ

化学的キャリア、またはその組み合わせなど、あらゆる種類の技術を検討し、グリッドの柔軟性に必要な持続時間とコスト目標を達成する可能性があるとしている。


Carbon Negative Shot
2021 年 11 月 5 日に発表され、大気中から CO2 を除去し、CO2 換算で正味 1 ネットメ

ートル・トン当たり 100 ドル未満でかつ有意義な規模で持続的に貯蔵する技術やアプロー
チのイノベーションを呼びかけるもの。二酸化炭素の除去（CDR）は、大気中の CO2 を直接回収し、地中、バイオベース、海洋貯留層、または付加価値の高い製品に貯蔵し、マイナスの排出を生み出すアプローチを指す。気候変動に関する地球規模の目標を達成するためには、積極的な脱炭素化とともに、今世紀半ばまでに毎年ギガトン単位で大気中の二酸化炭素を除去する必要があり、DOE は、この新興かつ必要な産業の発展を促進するために、米国政府初の大規模な取り組みを立ち上げた。


Enhanced Geothermal Shot
2022 年 9 月 8 日に発表され、強化型地熱システムのコストを 90％削減し、2035 年までにメガワット時当たり 45 ドルにするという省全体の取り組みである。米国に存在する地熱エネルギーのうち、現在の技術で利用可能なものはごく一部に過ぎないが、これまで地下に留まっていたエネルギーにアクセスするために人造貯留層を形成する拡張地熱システム（EGS）を推進する研究とイノベーションにより、これらの資源を開放し、新しくクリーンで送電可能な電力をグリッドに供給することができるとしている。
EGS への投資により、4,000 万戸以上のアメリカの家庭に安価なクリーンエネルギーを供給し、地熱暖房・冷房ソリューションの機会を全国的に飛躍的に拡大させることができるとしている。また、地熱産業は米国の経済成長の原動力となる可能性を秘めており、特に農村地域にはその恩恵が期待され、さらに、地熱産業と石油・ガス産業には多くの類似点があることから、熟練した労働力とベストプラクティスを化石燃料からクリーンエネルギーに移行する機会を提供することもできるとしている。


Floating Offshore Wind Shot
2035 年までにコストをメガワット時あたり 45 ドルまで削減し、浮体式洋上風力発電技

術における米国のリーダーシップを促進し、脱炭素化を促進し、沿岸地域社会に利益をもたらすことを目的として、2022 年 9 月 15 日に発表された。
浮体式洋上風力発電は、人口密集地をクリーンエネルギーに移行させるための鍵であり、風力発電の製造、設置、運用において何千もの雇用を創出する。また、これにより浮体式洋上風力発電のコストを 70％以上削減し、2035 年までにメガワット時あたり 45 ドルにすることを目指す。米国の潜在的な洋上風力エネルギーの約 3 分の 2 は、水深が深すぎる場所に存在するため、現在のように海底に直接固定するタイプの風力発電機が設置できず、浮体― 22 ―

調査報告

式プラットフォームを使用する必要がある。
そのため、この浮体式洋上風力発電設備は人類がこれまでに建設した中で最大級のものになると予想され、浮体式洋上風力発電の目標を達成するためには強固な国内サプライチ
ェーンの構築、技術コストの削減、必要な送電の計画・構築など、全面的な取り組みが必要となるとしている。
Industrial Heat Shot
2022 年 9 月 21 日に発表されたもので、2035 年までに温室効果ガス排出量を 85％以上削減するコスト競争力のある産業用熱エネルギーの脱炭素化技術を開発するための省全体の取り組み。Industrial Heat Shot は、DOE の産業セクタ脱炭素化ロードマップに詳述されている包括的な戦略をサポートするものであり、ロードマップは、産業部門全体の脱炭素化の緊急性を強調し、排出量を劇的に削減し、米国の製造業の競争力を高め、質の高い雇用を創出するために必要な技術を提供する産業界と政府のための段階的な研究、開発、実証のアジェンダを提示しているが、これは、2050 年までに米国の産業界が排出する二酸化炭素
換算排出量を 5 億 7,500 万トン削減することを意味し、2020 年に走行中の全乗用車が排出する量にほぼ匹敵するものである。
産業用の加熱とは、熱を利用して材料を有用な製品に変えるさまざまな方法を指し、水分の除去、化学物質の分離、蒸気の生成、金属の処理、プラスチックの溶解など、さまざ
まな用途に利用され、工業用加熱は米国全体の排出量の約 9％を占めている。
2020 年には、産業部門は全米の一次エネルギー使用量の 33％、エネルギー関連の二酸化
炭素排出量の 30％を占めると言われておりその膨大な数の産業プロセスや操業の動力源となるエネルギー源が多様であることもあり、脱炭素化が非常に困難な部門であるとしている。
（３）米国内のサプライチェーンの強化に向けた取組みの加速（DOE）
DOE は最近、2021 年 11 月に成立した超党派インフラ法（Bipartisan Infrastructure
Law：BIL）の予算に基づき、電気自動車（EV）等の材料となるクリティカルマテリアルを対象とした国内サプライチェーンの構築、強化に向けた取組みを加速している。
DOE は 7 月 27 日、EV 等向けのリチウムイオン電池として使用される黒鉛系負極材を生産する Syrah Technologies へ 1 億 210 万ドルの融資を付与。8 月 9 日には、クリティカ
ルマテリアルの研究開発・実証・商業化プログラムの運用開始に向けた実施要綱に対する意
見収集を開始するなど、クリティカルマテリアルの生産・加工などのサプライチェーンの強化に取り組んでいる。
 Syrah Technologies への 1 億 210 万ドルの融資を付与
DOE は 2022 年 7 月 27 日、同省が展開する先進技術自動車製造（Advanced Technology― 23 ―

シカゴ

調査報告

シカゴ

Vehicles Manufacturing：ATVM）融資プログラムの一環として、Syrah Technologies へ 1
億 210 万ドルの融資を付与したと発表した。同社はリチウムイオン電池の製造に必要となる黒鉛（グラファイト）を原料とした負極材（黒鉛系負極材）を生産しており、米ルイジア
ナ州 Vidalia に Syrah Vidalia 生産工場を有している。ATVM 融資プログラムを通じた融資は過去、フォードや日産、テスラといった自動車メーカーに対して提供され、2011 年以来となるが、クリティカルマテリアルの製造を対象とした融資は今回が初めてとなる。DOE
からの融資を用いて Syrah Vidalia 工場を拡張し生産能力を引き上げ、2040 年までに約 250万台に上る EV の製造が可能となる黒鉛負極材を製造する。
黒鉛は、ハイブリッド車・電気自動車、携帯電話、ノートパソコンなどの消費者機器に使用されるリチウムイオン電池の製造に主要な材料である。しかし現時点で、同電池の製造に必要となる高純度黒鉛の大部分は中国で生産されているため、米国は 100％輸入に依存している。敵対国による経済制裁や自然災害、回避が困難な供給網の寸断といった脆弱リスクを軽減させるためにも、黒鉛を含めたクリティカルマテリアルの国内安定供給を確保するサ
プライチェーンの強化は米国にとり重要である。Syrah Technologies が稼働する Syrah
Vidalia 生産工場へ供給される天然黒鉛は、同社親会社となる豪企業 Syrah Resources がモ
ザンビーク・バラマにて採掘・加工する。同工場は、米国初、且つ中国以外では唯一の垂直統合型の大規模な黒鉛系負極材の製造施設となる。
 クリティカルマテリアル研究開発・実証・商業化プログラムの展開へ
DOE は 2022 年 8 月 9 日、BIL にて 6 億 7,500 万ドルに上る予算配当が決定したクリティカルマテリアル研究開発・実証・商業化プログラム（Critical Materials Research,
Development, Demonstration, and Commercialization Program）の運用開始に向けて作成した実施要綱案に対して意見募集（Request For Information：RFI）を実施した。本プ
ログラムは、クリーンエネルギー社会への移行の阻害要因となっているクリティカルマテ
リアルの国内サプライチェーンの脆弱性を解決する狙いがある。
バイデン政権が目指すクリーンエネルギー社会への移行には、クリーンエネルギー技術の基幹材料となるクリティカルマテリアルの確保や国内製造といったサプライチェーンの整備、強化が必要不可欠である。BIL では、クリティカルマテリアル研究開発・実証・商業化プログラムに対して 6 億 7,500 万ドルに上る助成金の付与が承認された。同プログラムを運用開始するにあたり DOE は、プログラムの概要や助成金の付与額と付与のタイミン
グ、対象プロジェクトの選定基準などを盛り込んだ実施要綱案を作成した。今回の RFI を通じて、産業界、大学機関、研究機関、政府機関（連邦・州・地方自治体）、先住民族、労働組合などの多様なステイクホルダから、これらの要綱案に対する意見募集を 9 月 9 日まで実施、ステイクホルダから収集した意見を踏まえて要綱案を最終化、その後対象プロジェ
クトを募集、選定し、助成金の付与を行う。
クリティカルマテリアル研究開発・実証・商業化プログラムは、2020 年エネルギー政策― 24 ―

調査報告法（Energy Act of 2020）の下、その前身となるプログラムが設立された。その後 BIL にて拡充された。同プログラムは、クリティカルマテリアルに関する材料・コンポーネント・技術の開発、効率的な生産と利用促進、リサイクルによる材料の再利用を促進するとともに、
クリティカルマテリアルの長期的で多様且つ持続可能なサプライチェーンの構築を目的としている。DOE は過去約 10 年に亘り、材料科学・分離技術・地球科学を対象とした基礎研
究、2013 年に DOE 傘下に設立したクリティカルマテリアル研究所（Critical Materials
Institute：CMI）などを通じた共同研究、実証プロジェクトを通じた新技術の検証や商業化などを支援してきたが、同プログラムはこれまでの取り組みを発展させたものである。
（参考リンク）

Joe Biden『Plan for Climate Change and Environmental Justice』：
https://joebiden.com/climate-plan/

The White House『Presidential Actions Archives』：
https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/

Department of Energy『DOE Industrial Decarbonization Roadmap』：
https://www.energy.gov/eere/doe-industrial-decarbonization-roadmap

Department of Energy『Energy Earthshots Initiative』：
https://www.energy.gov/policy/energy-earthshots-initiative

JETRO『米国環境エネルギー政策動向マンスリーレポート』：
https://www.jetro.go.jp/world/n_america/us/biden_administration/以― 25 ―

上シカゴ

情 報 報 告ウィーン

欧州の AI とデータ駆動型ビジネスモデル
データをもとに事業活動の意思決定を行う「データドリブン」なビジネス手法に、人工知能（AI）
が欠かせなくなっている。AI 技術を欧州の企業や社会に活用する動きなどについて考察した EITCommunity よるレポートを紹介する。

１．

はじめに

【要旨】
生産性と経済の発展を促す人工知能（AI）は、すでに日常生活に大きな影響を及ぼしている。
欧州連合（EU）の機関である「欧州イノベーション・技術機構（EIT）」は、その広大なネットワークと幅広いテーマで、欧州が人工知能の潜在能力を最大限に活用し、AI 技術競争で遅れないよう支援する立場にある。
EIT イノベーションコミュニティ（KICs）を構成する EIT Climate-KIC、EIT Digital、EIT
InnoEnergy、EIT Health、EIT Manufacturing、EIT Urban Mobility は、欧州企業や社会による人工知能での協働、教育、並びに取り込みを促進する KIC 横断活動 に共同参加した。2020 年、共同活動の主な焦点は、KIC のイノベーション、教育、ビジネス創出のエコシステムにおける AIの活用状況を把握することであった。そのなかで、EIT アーバンモビリティは、EU 内におけるアーバンモビリティ、気候、製造、ヘルスケア分野での AI 技術を活用したビジネスモデルやアプ
リケーションに焦点を当て、本報告の作成を主導した。EIT の「AI パートナー」に属する 60 人以上への聞き取りを通して、AI 技術の導入実践に関する見解を得た。調査は、AI 導入の障壁とリスク、AI アルゴリズム開発の方法論アプローチ、AI 導入へのビジネスモデルといった内容を含めている。また、調査結果を踏まえて、EU 内における AI 実践の状況や事業アプローチについて体系的な二次調査を実施した。レポートでは、既存の、確立的な事業分野における AI 技術を使った価値創造に主眼を置き、AI のアプリケーションをセグメントごとに考察した。
本報告書では、以下のようなアンケート調査や机上調査の結果を記述している。


各国の取り組み、規制の枠組み、及び倫理的ガイドラインに焦点を当てた、ヨーロッパ
全体の AI 状況のマッピング。



EIT AI パートナーに XKIC アンケートを実施し、得た 60 以上の有効回答



欧州における様々な AI ビジネスモデル



EIT AI パートナーが有する AI による利益実現への視点の集約

欧州における健康、製造業、アーバンモビリティ、気候の各セクターにおける AI アプ
リケーションの体系的マッピング

これを機に、実証されたビジネスモデルへ適用する EU 内の AI アプリケーションの動きを捉え― 26 ―

情報報告

ウィーン

るバックエンドのデータベースの作成を推奨したいと考える。既存の AI ソリューションを垂直方向にシステム的にセグメント化することで、このデータベースは、EU が AI の開発と導入を進める上で、EIT の主導的な役割を補足することになるだろう。また、このデータベースは EU の AI
アプリケーションの成功事例を紹介するオンラインプラットフォームとなり得る。このライブプ
ラットフォームは AI 開発における知識、経験、またはノウハウを政策立案者、専門家、イノベーターのコミュニティーとつなげ、オープンイノベーションを促進するためにある。このために、
EIT はエコシステムのパートナーとの緊密に連携したデータ共有ネットワークを構築し、より幅広い協働を通して、地域とグローバルな AI 駆動型ビジネスを構築する上でリーダーシップを発揮するべきである。

２．EU の AI における主導的役割
AI はすでにビジネスを変革しており、このトレンドは続くと考えられている。AI の能力は、企業規模の大小やセクターを問わず、ビジネスリーダーの共通認識となっている。2018 年に行われた Forbes Insights の調査では、300 人以上の経営者のうち、95％が近い将来 AI が事業決定に重要な役割を果たすと回答していた。
欧州にとっては、米国と中国が AI 開発の主要な競争相手であり、特に中国はトップリーダーである米国に肉薄し、2030 年までにリーダーとなるべく開発を進めている。EU では AI がもたらす
機会を、人間中心、倫理的、かつ安全というその基本的価値観に合わせた型で普及させる方向性に焦点を当てようとしている様に伺える。
また欧州は、欧州データ戦略に示されるように、イノベーションとその応用においてグローバ
ルリーダーとなるために、高品質のデジタルインフラとその基本的価値に基づく法規制の枠組みをバックに技術・産業的な強みを有している。
2.1

EU における AI ランドスケープ

欧州には事業初期段階にある AI ソフトウェア企業が約 1,600 社あり、AI 起業は主流になりつつある。現在 12 社に１社が AI を自社の「バリュープロポジション」に据えていると言われる。AIにおける欧州の主要企業のうち、英国、ドイツ、およびフランスの企業は、戦略的枠組みから AIの実践に至る（スタートアップの）進捗レベルで欧州の先端を走っている。特にフランスの AI
スタートアップ企業は、2019 年時点で 11 億 4,000 万ユーロ規模の欧州で最も多くの資金を調達するエコシステムであったとされる。都市レベルでは欧州内の AI スタートアップ・ハブのトッ
プ 10 に入っている都市は、ロンドン、ベルリン、パリ、マドリッド、ストックホルム、アムス
テルダム、コペンハーゲン、バルセロナ、およびダブリンなどであった。欧州委員会によると、
AI 企業が活動する産業の上位５種類は、フィンテック、ヘルステック、マッドテック（マーケティング、広告、およびテクノロジー）、（データ分析から得る洞察により事業決定を支援する）ビ
ジネスインテリジェンス、自動車である。欧州の AI スタートアップ企業全体としては、2020 年に 67 億ユーロを調達し、2017 年のほぼ倍の規模となった。
データエコノミーの最も重要なアプリケーションの一つとして、AI はデータからの価値創造に― 27 ―

情報報告

ウィーン

より、持続可能な経済の成長と社会福利を促進するとされる。EU の AI 企業の多くは企業間取引（B2B）に注力しており、企業対消費者取引（B2C）の 24%に対し、76%を占めている。消費者重視の集中型クラウドベースから産業化・分散型エッジクラウドアーキテクチャへの移行によって、今後の AI 事業環境は、デジタル化された B2B と次世代エッジクラウドの構築における EU のリー
ダー的立場を強めると思われる（表１を参照）。
表１

欧州の、現在および今後のデータ管理慣行の比較

現在の事業

将来の事業

データソース

消費者関連

産業、企業や公的機関

データ蓄積と処理

中央集中型クラウドベース

開発状況

ネットワークのエッジでコンピューティングを⾏うデ

消費者プラットフォームのポジションで⽐較バイスを中⼼とした多様な分散的システム
デジタル化した産業とB2Bアプリケーションにおいて

的劣勢

強い⽴場

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020
2.2

欧州各国の取り組み

世界的な AI 競争の中で、世界の経済大国はいずれも国家 AI 戦略を公表している。例えば、米国は世界の AI 投資規模でトップの座を占めるが、中国も 2030 年までに世界の AI リーダーを目指す意思を表明している。欧州も積極的に動いており、例えばフランス政府は今後５年間で 18
億 5,000 万米ドルを投じて大規模な公共データセットの構築など AI エコシステムを支援する方針を立てた。しかし、欧州諸国が直面するリスクは、世界的な AI・テクノロジー大手（へいずれ
流出してしまうだけの）人材の育成を助成し、世界の他の AI 大国の利益増加に図らずも貢献してしまうことである。
また、データプライバシーや倫理的 AI に関する欧州の厳しい規制が、欧州諸国の AI イノベー
ションを遅らせるのでは、という問題が議論されている。データ、プライバシー、並びにサービ
スが単一市場で動くことを考慮すると、EU レベルでの協調的な行動の必要性が再び浮き彫りになっている。
ここで、欧州の主な国家 AI 戦略を挙げる：
A) ドイツ AI 戦略（2018 年 12 月～）
目的：研究成果の迅速かつ包括的な応用展開により、AI のリーディングセンターを目指す。
内容：インフラ要件に対応するため、データへのアクセス強化、スキル開発、誤用や倫理的側面の逸脱を防ぐためのセキュリティ構築（例：自動運転の倫理指針（BMVI, 2017））
影響力のある AI 企業：AskBrian, SpeechText, SPRK.global― 28 ―

情報報告B) フランス AI 戦略（2018 年 3 月～）
目的：AI 研究・イノベーションのリーダーとなるため、2022 年までに 15 億ユーロの公的資金をAI 関連に割り当てる。
内容：公的研究・教育への投資と、官民連携による世界最高水準の研究拠点の構築。既存産業の"アップグレード"を進める、など。フランスの AI イニシアチブは、健康、環境、輸送、および防衛部門への応用を皮切りに、AI による既存産業の刷新を目指すというもの。このイニシアチブでは、民間と公共部門の間で「データコモンズ」を作ることを介してデータへのアクセスを優先させることで、データマイニングを容易にするために著作権法を改正すること、公共部門のデータを産業界のパートナーに公開することなどが柱である。
影響力のある AI 企業：Quortex、Ubble.ai, Custodia
C) スペイン「国家研究開発・イノベーション計画（2017- 2020）」
目的：2016 年から 2021 年にかけて、デジタル社会と AI 言語技術に 9,000 万ユーロを投資。主な対象はインフラ、行政、産業、「（今後の方向性を示す呼び水となる小規模プロジェクトを意味する）ライトハウスプロジェクト」に関連する分野。
内容：デジタル社会、言語技術、インダストリー4.0 な どの戦略的アクションとともに、（1）人材（2）科学 、（3）産業、（4）社会的課題の四つの中核分野に焦点を当てる。
影響力のある AI 企業：Koukio Solutions, Arus Defence, BismartD) ポーランド AI 戦略草案（デジタル化省、2019 年）
目的：AI 科学と研究開発の支援により、知識集約型経済の成長とイノベーションを促進し、国民の能力向上により、デジタル転換に備える。
内容：人間の尊厳保護に配慮し、公正な競争の条件を確保すること。以下の目標達成のため、戦略は包括的な AI エコシステム開発に向けた戦略的ガイダンスと政策的イニシアチブとしている。
1) AI 関連分野の教育システム改革。
2) AI 企業の成長とイノベーション促進。
3) AI における国内および国際的なパートナーシップ拡大 。
影響力のある AI 企業：Neoteric, Netguru, MiquidoE) フィンランド「フィンランド人工知能の時代」（2019 年 10 月）
目的：AI による安全で民主的な社会の実現、AI を活用した世界最高の公共サービスの提供、AIにより新たな繁栄、成長、生産性をもたらすこと。
内容：学識人口、高度なデジタル化、公共部門のデータ資源を活用するためのロードマップ。研究・投資の国際的なつながり構築による、民間投資の促進が織り込まれている。
影響力のある AI 企業：Claned, WordDive, Valossa― 29 ―

ウィーン

情報報告

ウィーン

F) イタリア「AI at the Service of Citizens」（2018 年 3 月）
目的：AI 技術を活用して公共サービスの効率化と利用者の満足度の向上を目指す。公共サービス
への AI 導入にあたり、倫理、技術、データの可用性、並びにインパクト測定などに関する課題に取り組む。
内容：目標達成のプロセスにおいて、人間の尊厳保護への配慮、公正な競争条件の確保の重要性を強調。
影響力のある AI 企業：Bid Company, Radicalbit, Soft-in, Crowdm, Doing
欧州諸国の各戦略には取り組みや資金提供、倫理的ガイドライン、投資元などで共通点と相違点があり、例を以下に挙げる：


AI 開発における倫理的側面と人間の尊厳については、ほとんどの EU 加盟国が言及。



EU 加盟国の大多数は、分散型でありながら協調的な AI クラスターを重要な次のステップと
して推奨。



インフラと産業のアップデートは多くで言及されているが、注目する産業セクターがそれぞれ異なる。



教育と人材は、ほとんどの EU 加盟国が AI の「コアコンピタンス」と定義している。



ほとんどは、データを AI 開発のカギとみなし、適切なデータソリューションの取り組みを実施するとしている。

ヨーロッパ諸国では、ICT 技術に対する社会の受容、利用、あるいは取り込みに各国の独自
性がある。



欧州の学術機関は、AI 関連の学問分野の分散状態への対応（包括・横断化への取り組みに）積極的で、産業界や政府機関との相互交流の機会を活用している。

2.3

AI 法規制、EU 倫理方針

欧州委員会の加盟全 27 ヶ国とノルウェーが署名した「AI に関する協力の宣言」においては、加盟国が AI に関する欧州の包括／統合的なアプローチに向け協力し、機会を確実に捉え、課題に対処するために必要に応じて各国の政策を見直し、近代化するとしている。また宣言を踏まえて
AI の労働市場への影響、持続可能性、信頼性から倫理的側面や資金に至るまで、各方面で協力する枠組みの構築を行うとしている。
重要なのは、この宣言で現在および将来の AI システム開発と導入から生じる倫理的な問題に、欧州として明確な懸念が示されたことであろう。宣言では「人間が AI 開発の中心にあり続け、AI アプリケーションの有害な作成行為と使用を防止する」ことを謳う。
2.4

欧州の優位性のために欧州は AI や AI 関連の研究に関する非常に強力な学術環境を有している。例えば、欧州は量子コンピュータの分野で学術的な強みを持ち、量子シミュレータや量子コンピューティングのプロ
グラミング環境においてリーダー的存在である。量子コンピュータの進歩は実際に指数関数的な処理能力の向上をもたらしているが、量子試験・実験施設の（民間事業者等による）利用性を高― 30 ―

情報報告

める取り組みを行っており、新しい量子ソリューションの応用が多くの産業・学術分野で可能となるだろう。また、欧州は AI 専用の次世代特殊プロセッサ開発のカギとなる低電力エレクトロニクスの分野でも世界をリードする立場にある。さらに、産業の生産プロセス（インダストリー
4.0）や輸送手段の自動化に応用できる「ニューロモーフィック・ソリューション」でもリードする。これらはいずれも、エネルギー効率を数ケタ規模で向上させ得る技術である。
並行して、欧州は機械学習や深層学習（相互運用性に限界があり、モデルの学習や相関学習には大量のデータが必要）、記号的アプローチ（人間が介入してルールを作成する必要がある）な
ど、欧州の優れた科学技術を活かす AI のアルゴリズム基盤の研究をリードし続けている。
カギとなる分野での先進的研究が欧州の AI 技術開発成功に不可欠な要素であることから、研究分野によっては、インフラ（スパコンなど計算能力）および良質なデータへのアクセスが必要となり、研究への投資と産業部門間のコラボレーションが、これを促進させるだろう。
AI 研究のための新しい分野が明確になれば、倫理的な AI 政策、規制、そして欧州社会全体における AI の利益共有の動機に支えられ、新たな AI アプリケーションの開発が触発されるであろう。下記表２はこのような産学研究協力の例を挙げたものである。

表２

学際的な研究コラボレーションの事例

連携イニチアチブ名

内容
欧州の６ヶ所の拠点で活動する80以上の研究グループからなる政府間組織。研究資⾦、インフラ、施設、トレーニング、技術移転活動へのアクセスを通じて「欧州の分⼦⽣物学を推進し、欧州をリードする若い分⼦⽣物学者のための卓越したセンターを構築する」ことが⽬的。

European Molecular Biology Laboratory (EMBL)

EMBL 協働の主な特徴：• インフラへのアクセスの確保。
• データセットの保管• 複数拠点間の協働促進。
• 若⼿研究者のためのトレーニングスキーム提供。
モントリオール⼤学、マギル⼤学、モントリオール⼯科⼤学、HECモ

Mila

ントリオール校の間のパートナーシップ連携。ディープラーニングの科学技術とその社会経済的意義の理解を深め、地域の経済発展を促進
する技術移転事業の促進を図る取り組み。
マックスプランク知能システム研究所、テュービンゲン⼤学、シュ
トゥットガルト⼤学、およびアマゾン社、BMWグループ、IAV社、ダイムラー社、ポルシェ社、ロバートボッシュ社、ZFフリードリヒス

Cyber Valley

ハーフェン社の企業パートナーで構成される研究ネットワーク。バー
デン＝ヴュルテンベルク州の⽀援のもと、パートナー間でAIに関する研究活動を調整し、機械学習、ロボット⼯学、およびコンピュータビ
ジョンの新しい研究グループと教授職を設⽴し、最⼤100名の博⼠課程の学⽣を育成を⽬標とする。

PRAIRIE

パリ⼈⼯知能研究所（PRAIRIE）は、パリにあるAI研究所の国際研究へのプレゼンス向上を⽬的とした産学連携組織。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020

― 31 ―

ウィーン

情報報告

ウィーン

欧州には、一流の研究者を擁する大学、世界のテクノロジー企業が欧州各地に拠点を置き、多くの国が活発なスタートアップ環境を支えているなど、大きな強みを有しており、各国は経済成
長と社会福祉の向上を目的とした国家戦略を策定し、技術がもたらす機会を生かそうとしている。

３．AI のビジネスモデル
3.1

ビジネスのプレーヤーと収益モデル

AI 技術は、既存の産業や企業のディスラプティブなビジネスモデル革新の触媒となる。AI は、企業が価値の創造や獲得する方法を変革し、ユーザー指向のデジタル経済時代のビジネスとテクノロジーのイノベーションを誘発する。ガートナー・リサーチ（2018）の調査結果によると、AIから発生するビジネス価値は、2022 年までに最大 3.9 兆米ドルに達すると言われている。
AI が組織全体で取り組むことのできる価値ある使用事例（ユースケース）は数多く存在するが、産業や企業の垂直型ソリューションでは、AI は顧客サービスの強化、生産性の向上、コストや価格の削減、製品やサービスの提供の改善などを通して実質的な価値を提供することができる。
AI 企業は、AI に対応するレベルに応じて以下の様に分類できる：(ア)

AI アプリケーションプロバイダ

消費者向け、企業向けを問わず、その製品・サービスが AI なしでは機能しない企業(イ) AI インフラ提供企業
AI ツールやインフラとしてハードウェア／ソフトウェアを提供する企業。
(ウ) AI 導入企業
広範な製品または技術スタックの一部として AI を導入している企業。
収益モデルとして下記のようなものがある：(1) AI Application-as-a-Service（AaaS）
特定の産業や企業の事業ニーズに対応するセクター別のソリューションを開発しているほ
とんどの AI アプリケーション・プロバイダは、通常、AI ソフトウェアの「コモディティ化」
を通じて収益を得ている。またこれら AI アプリケーション・プロバイダのほとんどはスタートアップ企業で、顧客の特定のユースケース向けアプリケーションの開発により、Application-as-a-Service (AaaS)のライセンスモデルに基づく事業を運営している。AI ス
タートアップ企業と提携し、オーダーメイド型ソリューションの共同開発を行う企業（AI 導入企業）については、両社で収益またはデータを共有する事業モデルを通じ、双方の利益確保を図ることがある。
また、AI 技術プロバイダと導入者の両方が、前段階として Proof of Concept (概念実証、PoC)の構築で合意し、事業の実施が成功した場合に双方が収益またはデータ専有という形で― 32 ―

情報報告

ウィーン

利益を共有することがある。AI AaaS を導入する場合、AI 技術プロバイダは、毎月のランニ
ングコストと運用サポート/技術トレーニング費用（年間サブスクリプション料金の形とする場合が多い）を導入顧客へ請求する。また、永久ライセンスと年間保守契約とともに（ソフトウェア使用ごとに課金が発生するベースの）「Fee per study (FPS)」の料金モデルを顧客と結ぶこともできる。AI AaaS は、Software-as-a-Service（SaaS）モデルのバリエーショ
ン（派生形）で、セクターに特化し有用な AI 企業の役割を際立たせる。しかし、通常ユー
ザ単位で契約される SaaS と異なり、AI AaaS はトランザクションまたは実施した演算によって（ごと）の価格設定であるため、AI が仕事をすればするほど、支払いが発生するというモデルである。
(2) AI Infrastructure-as-a-Service
自社で予算上の理由を含め AI ソリューションを構築しない組織は、第三者のベンダーからカスタマイズされた AI テクノロジーサービスの提供を受け、即時に導入することができる。
このような場合、AI テクノロジー企業は、インフラや事前学習させたアルゴリズムなどの演算サービスとして「AI Infrastructure-as-a-Service」を提供する。この場合、顧客へはAPI コール（または API リクエスト）を介して AI 技術の使用料を請求する。
AI Infrastructure-as-a-Service は、アウトソーシング → シェアードサービス → Asa-Service → クラウドと複数の「ブランディング」段階を経た既存のビジネスモデルを拡張し強化する固定型のモデルで、一般的には、企業が自社で AI 技術サービスを開発・維持・運用するモデルから、技術の方向性や運用を外部の多国籍テック企業に委ねるモデルへと移行することなのである。例えば、IBM Watson は、センチメント分析、自然言語処理（NLP）、表現認識（ER）などの AI サービスを提供するが、このモデルは、導入企業に資本
コスト、運用コスト、人件費の削減というメリットを与える一方で、一部の限られた外部プ
ロバイダ業者に依存する「ロックイン」を招くリスクがあり、サービスの品質や変更の管理に課題が発生するデメリットがある。しかしながら AI を導入する企業にとっては、自社既存のビジネスモデルが強化され、少数の主な多国籍テック企業にとっては（ベンダーとしての）地位を固めることができるかもしれない。ただしこれらの大手 IT 多国籍企業は、各顧客のセクターに関する特有の深い知識を持っていないことが多く、より高いレベルでセクター対応能力・知識を有する AI テクノロジースタートアップ企業との「back-to-back」契約に依存している。このビジネスモデルは、AI 導入ユーザーと AI 設計者との間に、高い契約の「処理費」と有限責任という形の「距離」が置かれる。すなわち多国籍企業は、新技術の導入に伴うリスクを負うと同時に、中小企業には対応が困難な、法的責任からの距離を置くことができるということである。
3.2 コスト構造
AI ベースのソリューション構築の費用は、手頃な価格とはいえ決して安いものでない。企業が負担する費用は、まず演算能力のためのハードウェアに加え、AI ソリューションの開発費用：ビ
ジネスコンサルティング、実現可能性調査、データサイエンティスト人件費、最小限の稼ぎとな― 33 ―

情報報告

ウィーン

る製品、実装、 保守、継続的な学習などが含まれている。 AI システムが十分な学習データを経て、複数のユースケースを吸収するまでは、AI が従来のソフトウェアより優れたパフォーマンス
を発揮することはまずない、ということはよく認識しておくべきであろう。ただ、ビジネス上の課題にもよるが、ソリューションが完全稼働し（いくつかの実践的トライアルを経て）学習曲線が改善された後は、AI ソリューションの付加価値はより明白になるため、AI スタートアップが「フリーミアム」なモデルを利用するのは難しい。
まとめると AI は従来の IT ソリューションよりも多くの時間を（顧客に提供できる品質となるまでに）必要とし、AI 製品が最初のローンチで利益を得ることは非常に困難である。
3.3 ディスカッション
AI Infrastructure-as-a-Service モデルについて、欧州は AI 導入を進めるにあたり、主要な
多国籍テック企業の既存の優位性を強化させたいかどうかを問う必要がある。その理由は：


このモデルで発生した経済的利益は、欧州以外の国に流れる可能性がある。



仲介者としての役割が、ヨーロッパの AI スタートアップとユニコーンの潜在性を弱める。



このモデルは、ユーザーと設計者の間につながりと距離を作り出す。

AI Application-as-a-Service モデルでは、AI ソリューションプロバイダが多国籍テック企業の役割を縮小させる、B2B モデルの拡大を行うかもしれない。多国籍企業は必要な演算能力を提供するかもしれないが、AI アプリケーションの主要開発者とはならず 、欧州の AI イノベーターの代わりとなることもないため、この AaaS モデルでは、AI 導入企業と AI プロバイダの間に、より緊密な連携とコミュニケーションを生み出す。また、新しいネットワーク価値が創造され、新たにローカルで発生する AI コンサルティングサービス提供者が、各セクターにより近い存在となるであろう。さらに財務的価値も（他地域へ流出せずに）欧州内で維持され、域内の AI スタ
ートアップの成長余地の提供も可能となる。
これは一見最適解のように映るものの、欧州で AI AaaS 市場が発展するためには、いくつかの重要な課題に取組まなければならない。
3.4

方法論

EIT XKIC パートナーシッププログラム内の AI テクノロジー企業（プロバイダと導入企業）が、今どの様にビジネスモデルを実行しているかを探るため、2020 年 6 月から 8 月にかけて、EIT
XKIC の（EIT コミュニティ横断的な）"Impact AI"という データ、アルゴリズム、及び AI のア
プリケーションに関するサーベイを実施した。本調査では、EIT コミュニティの気候 、製造、アーバンモビリティ、ヘルスケア部門に所属する企業 /研究機関を含む XKIC パートナーを対象とし、さらに、学術機関と産業界における EIT AI テクノロジーパートナーとのフォーカスグルー
プミーティングの開催により調査内容の理解の深化を試みた。
本調査は、欧州における AI 開発のためのデータマネジメントと、AI ビジネスモデル並びにアプ
リケーションの分野を対象に実施し、以下の構成としている：


データガバナンス、データプライバシー、データプラットフォーム― 34 ―

情報報告



AI の方法論と能力



AI 技術の展開と価値向上を生み出す技術



AI 導入のコスト・障壁・リスク

AI 導入率向上のための協働

ウィーン

図１ 回答者の構成割合
出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020
参加者により視点が提供された内容は：データの可用性、有用性、統合性、セキュリティの全体的な管理、顧客提供のデータ保護（意図した目的のみに使用されることの保証）プラクティス、
また、統合テクノロージーソリューションによるプラットフォームにおけるデータ管理、アクセス、ユーザーへの提供、データアプリケーション、ビジネス戦略目的のためのその他テクノロジ
ーなど、であった。
加えて、参加者からは顧客企業の収益向上やコスト削減のための AI 技術の役割について、重要な見解が示された。 8 月末までに 64 件の有効回答を得た内訳は、AI ソリューション提供者が68％、AI 技術採用者が 28％、AI 技術投資家が４％となっていた（図 1 参照）
3.5

サーベイで得られたもの

a) AI 技術開発
図２の通り、調査結果によると、EIT XKIC の AI 技術パートナーは、産業界のパートナーとの連
携と自社内開発の二つが AI アルゴリズム開発の主なアプローチとのことであった。AI 開発者の50%以上が、AI ソリューションの開発において外部パートナーに依存し、スケールアップ、テスト、設計で協業していた。

― 35 ―

情報報告

ウィーン

b) AI 技術の展開
EY35（2019）の報告によると、欧州企業の AI 展開はトップダウンでの展開（35％）
、ボトムア
ップによる展開（29％）、あるいは両者の組み合わせ（28％）と、ほぼ均等に分かれている。しかし、先進的な企業では、ボトムアップよりもトップダウンのアプローチ採用がほとんどであった。また AI は、ビジネス・プルとテクノロジー・プッシュで導入されることが多く、45％が「ビジネス・プル」と「テクノロジー・プッシュ」の組み合わせで、24％がビジネス・プル、

図２

AI アルゴリズム開発アプローチの回答結果

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020

図３ 導入した AI ソリューションの回答
出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020
23％がテクノロジー・プッシュということであった。この形は理想的な AI プロファイルに関して経営リーダー層が持つ意見と一致していた。

― 36 ―

情報報告

ウィーン

図３に示すように回答者による、最も広く実践導入されている AI ソリューションは、画像処理、コンピュータビジョン、並びにダイアグノーシスであった。（回答を得た欧州の）AI ソリューシ
ョン開発者に今後５年間で（彼らのソリューションの販売が見込まれる）主な AI 市場について尋ねたところ、主にヨーロッパ、次に北米、アジアが挙がり、中でもヨーロッパ市場の成長が最も大きいと見込んでいた。
c) AI による収益創出とコスト削減のインパクトAI は、IT セクターにプラスの影響を与え、バリューチェーンのあらゆる部分のビジネスモデ
ルを変える可能性を秘めている。AI は、知的に行動する専門的なシステムの効果的な構築に利用され、複雑な問題に対するソリューションとなっている。
調査回答者の６割以上が、AI ソリューションの導入が事業収益につながっている実感がないとしている（図４を参照）が、収益効果を実感している残り４割の企業では、最も恩恵を受けたビ
ジネス部門としてサプライチェーンマネジメントが挙がった。その次に恩恵を受けたと感じていた部門は製造分野で、AI パートナーの 30％が 6 ～10％の収益増に貢献した、と回答している。
同様に、回答者の約 54％は AI ソリューションがコスト削減に効果を発揮していないとしていた。また、削減効果を実感しているとした回答者で最も効果があった分野は、製造、製品・サービス開発、サプライチェーン管理であるとのことであった（図５参照）。

図４ AI 導入による収益効果に関する回答
出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020d) 企業のバリューチェーン全体で AI がもたらす効果
企業は、AI の無視できない大きなメリットを理解しているため AI をビジネスに組み込む際に生じる課題を克服する努力を続けている。AI がもたらすビジネス上のメリットとして、企業経営者の間でよく知られているものを下記に挙げる：― 37 ―

情報報告

ウィーン

図５

AI 導入によるコスト削減効果に関する回答結果

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020
 顧客とのエンゲージメント
まず AI は、マーケティングや広告、新規顧客の特定に効果を発揮し、Customer RelationshipManagement (CRM)の自己更新、自動修正を可能にするシステムとして効率的である。また機械学
習は、潜在顧客のデータを分析し、購入しそうな顧客セグメントを事前に予測でき、顧客サービスの向上に役立つ。AI は問い合わせに対する即応能力を持ち、24 時間 365 日利用可能だ。また顧客の通話データを分析し、肯定的／否定的な結果に基づいてインタラクションを分類、パターンを分析して、最も効果的なフレーズを含む応対マニュアルを提供できる。
 社員の生産性向上
AI は、社員採用プロセス（人間によるバイアスを回避）、オンボーディング（戦力化、Q&A）、業績評価（データの分析）の自動化を通して、定型業務から社員を解放し、生産性を向上させることができる。少なくとも現在の（人事的）業務の 20-30%は既に人間が介在することなく行えると推測される。多くの企業が、情報の取得方法を刷新するやり方として、チャットボットの育成に取り組んでいるとされる。
 製品・サービスの研究開発（R&D）
社内の IT 部門における AI の高い普及率に加え、R&D 部門でも AI 利用の一般化が進んでいる。
研究開発部門の社員は、AI の能力に理解があり、利用に際し飲み込みの速いエンジニアであることが多い。

― 38 ―

情報報告

ウィーン

 セキュリティの向上
公的機関／民間企業を問わず、顧客情報や事業のデータを大量に保有し、常にデータの安全性を確保する必要がある。AI はシステムの高いセキュリティ性を確保するレイヤードセキュリティ（多層なセキュリティ）の構築に役立つ。例えば、受信メールを開く前に、マルウェア、スパム、フィッシングメールをフィルタリングしネットワーク侵入を防ぐ機能が挙げられる。
調査によると、XKIC の AI 導入側は、AI がもたらす効果として、主に「顧客サービスの向上」
や「データ分析・管理」を期待しているのと対照的に、AI プロバイダ側は、AI の主な効果はデータ分析 ・管理と資源の無駄使いの削減であると考えている。
AI は、ホストサーバーの最適化により、顧客サービスの向上や、ダウンタイムの削減を通じてコスト節約のための運用にも貢献することができる。
e) AI 導入の障壁とリスク事業や産業セクターにまたがる幅広いメリットが期待できるものの、AI 導入には相応の課題も存在する。AI ソリューション開発・展開には、経済（資金の必要性、雇用や業績への影響）と組織的なレベル（働き方の変化、文化の壁、新しいスキル習得の必要性、データ統合など）の両方の障壁とリスクの軽減を図ることが重要だ。
XKIC の AI パートナーにとって、AI ソリューションの導入の最大障壁は、技術的実現性の不足、データの可用性と品質の不足、及び予算の制約であることが調査から示唆された。サイバーセキ
ュリティ、コンプライアンス、ならびに個人のプライバシーは、特に三大リスクとして挙げられていた。
f) データの障壁
AI は、膨大な量のデータと、予測し意思決定を支援するアルゴリズムに依存する。データガバ
ナンス（DG）とは、組織で使用されるデータの可用性、有用性、完全性、そして安全性を総合的に管理することを指す。データガバナンスの整備運用は、相互運用性と標準化が不十分なため、多くの組織にとって依然として課題となっている。特に（パスワードなど極秘の情報が含まれる）
センシティブなデータがデータ所有者に影響を与え得る意思決定に使用される場合、データスト
レージ、データ品質、データプロセッサとアルゴリズムは適切な管理が必要である。
データガバナンスについては、半数以上の AI 技術開発者が「機能的なデータガバナンス組織を有しているが、改善の余地がある」と考えていることが調査結果から読み取れた。対照的に、導入顧客側のデータガバナンス体制に対する信頼度は低く、この技術開発者の 75%が顧客のデータ
ガバナンスが機能しているとは考えていないとのことであった。同様に、データセキュリティの面でも、XKIC の AI 技術開発者は自社側の運用体制に肯定的な回答であったが、顧客側のデータ
セキュリティの体制についてはあまり肯定的ではなかった。このように、AI 事業者とその顧客との相互信頼を高めるためには、関連するデータ規制体制の整備を進めることが必要であると分か― 39 ―

情報報告

ウィーン

る。
データのセキュリティに加え不可欠な（導入顧客から提供される）データの可用性、品質、完全性について、XKIC の AI 開発者の観点では、すべて改善が必要とのことであった。調査ではほとんどの AI 開発者にとって、利用可能な AI トレーニング用のデータが不十分との結果が出ていた。たとえ生のデータの品質が良い場合でも、（利用できる水準となるまで）追加的処理が必要な状況ということであった。また、ほとんどの XKIC AI 開発者は、顧客側からデータの完全性がバラバラな状態でデータを受け取るため、AI 実装の本作業を開始する前のデータセットのレビュ
ー、クリーンアップ、再構造化に多くの時間とエネルギーを費やしていた。
g) コストの壁
XKIC の AI 導入企業にとって、コストは依然として重要な懸念事項であり、調査によると、最もコストのかかる AI 活動は、未熟な AI 技術、コンサルティングコスト、ソフトウェアライセンス
料、ソフトウェア構成とカスタマイズ化によるものということであった（図６参照）。

図６

AI ソリューション導入に最もコストのかかる事業活動

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020h) 文化の壁
AI は職場や仕事（仕事そのものが無くなることを含む）に変化をもたらすが、変化は誰もが簡単に馴染めるものではなく、職場の抵抗の文化が AI 導入の障壁となっていることが読み取れた。
全体的な利益を得るために、混乱と費用問題を克服する必要があることの理解の共有がカギとなる。
i) 政治的、法的、社会的な影響
AI は構築する人間によるバイアスがかかるリスクも抱えている。学習させるデータセットに偏― 40 ―

情報報告

ウィーン

りがあれば、その偏りが AI の行動に影響を与えるため、AI が監視データ、カメラ、ソーシャル
ネットワークのコミュニケーションデータのマイニングなどを通して、グローバルな情報システ
ムをモニタリングする能力は、良くも悪くも潜在的インパクトが大きい。もし政府や企業がルー
ルや規制、及び責任体制の整備に時間を費やさなければ、AI が成熟するにつれマイナス面も大きくなる可能性があることを忘れてはならない。
現在の AI 戦略へのアプローチは過度に視野が狭く、AI の適用や導入の動きは、急速に進化する
AI の知能に十分に対応できているとは言えない。また、業界内や国のコンテクストにおいて、（国）企業同士で不信感や反感を抱いているケースもあり、データ収集や情報アクセスに対する
共通アプローチの体制整備を妨げる原因となっている恐れがある。また、多くの国で必要なデジタルデータのインフラ基盤が未整備であるため、データ活用の機会やイノベーションを阻害し、ビジネスデータや情報ニーズへの適切な対応を困難としている。
上記に挙げたこれら全てが、AI ビジネスの発展を制約している要因であると言える。
j) AI ソリューションのバリュードライバー
AI 時代に成功するために、企業には、AI を受け入れるビジョンやマインドセットの転換、AI ア
ルゴリズムを学習・展開するためのデータセット整備、AI パートナーへ効果的に働きかける能力、
ワークフローの変化を管理する能力、組織設計や文化の課題を管理する能力など、一連の新しい能力が要求される。
AI ソリューションの価値とポジティブな影響を十分に引き出すために、AI プロバイダと AI 導入側は異なるアプローチをとるが、そもそも、AI プロバイダと AI 導入企業の優先事項は全く逆であると言える。組織レベルでは、XKIC の AI 導入企業の上位三つのアプローチは「AI 戦略と事業目標の整合」、「AI 人材とトレーニングへの投資」、「導入と価値の確保」である。これとは異なり、XKIC プロバイダが AI 導入のため顧客を支援する際のアプローチの上位三つは、「データ（管理運用）プラクティスの改善」、「標準プロトコルや方法論の確立の支援」、「機能別組織間の協働の支援」であった。

４．AI の活⽤分野
ここからは、主なセクターにおける AI の活用をより詳しく考察したい。
4.1 AI の活用：気候分野
平均気温の上昇に伴い、熱波や洪水などの急性の危険要素は頻度と深刻さを増し、干ばつや海面上昇などの慢性的な危険要素は悪化することが、気候科学で明確となっている。2016 年には、1980 年との比較で、異常気象・災害の発生件数が３倍に増加したとのことであった。2100 年には、およそ 50％の生物種が絶滅に直面する恐れがあることや、影響を受けた生理学的、人工的、生態的なシステムが崩壊し、洪水、森林火災、ハリケーン、熱波などの危険要素の遭遇頻度が増える可能性があり、EU 議会による 2019 年 11 月 28 日の「世界的な気候・環境緊急事態」宣言が― 41 ―

情報報告

ウィーン

発出された。気候変動への対応として、再生可能エネルギーの開発、エネルギーを貯蔵し電気自動車を走行させる大容量バッテリーの開発、革新的なエネルギー源の研究などの取り組みが加速しており、AI も、温室効果ガスの排出削減や、社会が気候変動に適応するための強力なツールとして役立つと考えられる。
4.2

AI が気候変動に与える影響

AI は、エネルギー生産、輸送、食糧生産、工業的な製造活動、及び家庭、オフィス、都市における二酸化炭素排出量の削減において、重要な役割を果たす技術である。予測型 AI は、石油・ガス会社に対してさえ、最も埋蔵量が豊富な掘削場所を特定する方法の改善（を通して効率化）に役立っている。風力発電や太陽光発電のセクターには、高度な天気予報と解析技術により、より大きなエネルギーの収量の実現化に貢献しつつある。
論文「機械学習による気候変動問題への取り組み（Tackling Climate Change with Machine
Learning）」では、機械学習の技術が展開され得る 13 の分野として、電力システム、交通輸送、
建物と都市、産業、農場と森林、二酸化炭素除去、気候予測、社会的影響、（太陽放射管理など）
ソーラー・ジオエンジニアリング、個人の行動（様式の変化）、集団的意思決定、教育、金融などを挙げている。また、2017 年の世界経済フォーラムでは、気候変動に対応するため、五つの分
野：電力と発電、交通輸送、食品・食料サプライチェーン、製造、建物と都市、に AI を含む技術開発を集中させることが提唱された。
a) 電力・発電
電力と発電が全温室効果ガス排出量の 25％を占めることから、風力や太陽光発電のような再生可能エネルギーに一層の注力を続けることが重要である。今後、電力会社にはリアルタイムかつ長期的に、エネルギーの必要需要量を予測する手段が必要となる。AI アルゴリズムでエネルギー
需要予測は可能だが、より詳細な地域の天候や気候のパターン、あるいは家庭の行動などを予測することで、性能の改善が見込める。例えば、風力発電会社は、リアルタイムの気象や運転デー
タを取り入れることで、１回転あたりの発電量を増やすことが AI で実現可能である。スマートグリッドでは、再生可能エネルギーの間欠性を管理して、より多くの再エネ電力を系統連系に接続することができるよう、AI の活用範囲が広がっている。下記の表３は、AI の潜在的な可能性を列挙したもので、AI の革新により、石油・ガス会社は年間 410 億ユーロもの生産コストを削減できると予測されている。
b) 交通輸送部門
交通輸送は、全世界の二酸化炭素排出量の 23％を占め、この変革に重要な役割を担える AI の可能性を下表４に挙げる。なお、AI の交通輸送部門へのアプリケーションについては、第 6 章においても言及している。

― 42 ―

情報報告

表３

AI による電力システム排出量削減への潜在的な貢献
需要と供給の予測
変則的要素

低炭素電⼒の実現

スケジューリングの改善と柔軟な需要対応
材料科学の加速
追加アプリケーション

制御可能な要素

既存技術の管理
核融合科学の進展
ライフサイクルでの化⽯燃料由来の排出量削減

現⾏の電⼒システムによる排電⼒システム浪費・無駄の削減

出インパクトの低減

排出（排出量）のモデル化

グローバルな排出抑制

クリーンエネルギーへのアクセス改善

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020
表４
AI の貢献対象

AI を活用した交通輸送による排出量削減への戦略
内容
データ解析
リモートセンシング

輸送量の削減AI予測
貨物の混載化
輸送⼿段の代替
効率化のための設計

⾞両の効率化改善

⾮効率な積載の検出
３Dプリンティング
⾃律型⾛⾏⾞

代替燃料

研究開発の⽀援充電パターン解析
充電のスケジューリング管理

電気⾃動⾞

混雑管理
⾞両 to 系統接続のアルゴリズム
蓄電池マネジメント
蓄電池研究開発
消費者選択の⽀援
代替交通モードの調整

鉄道などへのモーダルシフト

⾞両シェアなどの調整
予知保全
規制の強化

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020

トラフィックマネジメントの最適化

都市交通の流れの測定と最適化に AI が活用され始めている。例えば、交通信号機のタイミング― 43 ―

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情報報告

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の最適化により、赤信号で停止する車数を減らすだけで、二酸化炭素排出量の削減に大きな影響を与えることが可能となる。インドでは「スマートなごみ収集箱」として、ごみ収集箱内のごみ堆積量が容量の 75％以上とならない限りごみ収集車が回収に来ないようリアルタイムのトラッキングを設定しているシステムが McKinsey & Co 報告書で紹介された。
米ピッツバーグでは、交通の流れを監視するセンサやカメラを組み込んだ AI システムが、必要に応じて信号機の調整も担っている。このシステムは既に 50 ヶ所の市内の交差点で運用されており、さらに 150 地点を追加する計画もあるが、移動時間が 25％、アイドリングが 40％以上減
少した（温室効果ガスの削減効果があった）との成果が報告された。中国では、IBM 社の「Green
Horizon」プロジェクトが、大気汚染の予測、汚染源の追跡、対策の可能性を導き出すために AI
システムを利用している。例えば、ある地域の大気汚染を減らすために、ドライバーの数の制限、あるいは特定の発電所の閉鎖のどちらがより効果的か、を判断することが可能である。


自律走行車と電気自動車の能力

スマートな自動運転システムは、人間が運転する場合より燃料消費を 15%削減できると推定されている。温室効果ガス排出を削減し、短距離移動におけるモビリティの社会様式を転換する自律型コネクテッド電気自動車の普及には、AI が不可欠となる。まず電気自動車の充電は、ビッグデータを活用したデマンドレスポンス・ソフトウェアにより、更に手ごろな値段で利用可能となる。
モビリティの世界はクリーン、スマート、コネクテッドで自律性を高めた短距離輸送交通手段の共有化が進み、AI と Internet-of-Things（IoT）やドローン、先端素材の組み合わせによる技術革新が続くと考えられる。


物流の効率化AI は、需要と供給のマッチングを高めることで、物流やサプライチェーンの効率を向上させることが可能だ。複雑化と国際化が進むサプライチェーンの需要レベルを把握するため AI 活用の場が増えている。世界中への商品発送は、貨物サイズ、輸送タイプ、発着地の変化などの複雑性によりしばしば非効率的なプロセスを生むため、できるだけ多くの発送回数を束ねて最小化し、貿易と輸送ルートを最適化し、貨物輸送の CO2 排出量を削減する方法を見つける AI の能力は役立つであろう。また、食品、ファッション、消費財などのサプライチェーンにおける非効率とCO2 排出の最小化についても、需給マッチング予測を改善すれば、生産と輸送の無駄を減らすことができ、さらに低炭素製品のターゲット層への提案により消費行動自体の変化を促すことができる。 ドイツの e コマース企業 Otto は、30 日以内に売れる商品を 90%の精度で予測するシステ
ムを運用しており、仏シュナイダーエレクトリック社は、AI モデルを使って原材料の調達、と世界 240 ヶ所の製造拠点並びに 110 ヶ所の配送センターへの製品輸送について最適な手法を予測し、必要な輸送回数を絞ったことで、物流コストを大幅に削減させている。
c) 食品とサプライチェーン
食料・サプライチェーンは、すでに世界の CO2 排出量の 25％を占めているが、2050 年に予想される 100 億人の地球人口を養うため農業生産高を今より 70％増やす必要がある。AI は、食糧需― 44 ―

情報報告

ウィーン

要の予測から、食糧廃棄の削減、発展途上国における精密農業の診断に至るまで、役立つツールとされている。


精密農業

従来の農業では、すべての圃場に一律の量の農薬・化学肥料を散布していたが、AI 活用により、作物の収量を向上させつつ無駄を省き、CO2 排出量を削減する精密農業が可能となる。AI は、農家の実際の多様なニーズに合わせて、灌漑用水、肥料、農薬などの投入量を変化させることができる。
セルビアのバイオシステム研究機関の「バイオセンス」は、農家の規模や農業機械の種類や使用年数に関係なく、場所を問わず適用可能な低コストの使いやすい精密農業ソリューションを開発し、小規模農家の持続可能性を高めるための IT ツールの整備に取り組んでいる。具体的には
PC ウェブベースとスマートフォン（アンドロイド）ベースで利用できる「AgroSense」と呼ばれる農家の意思決定と現場管理を支援する無料のデジタルプラットフォームの開発事例が存在する。
d) 製造
産業界における製造業は、全世界の二酸化炭素排出量の 30％を占めている。製造業の生産性を高め、電力消費量や有害物質の排出を削減するための技術が開発されており、製造効率の向上や新素材の発見などに役立つと考えられる。AI が製造業に与える影響については、後述（第５）章で詳しく記述する。
e) 都市と建物
建物と都市で、世界の CO2 排出量の 20％を占めており、フィンランドのヘルシンキ、スペインの Valladolid などの都市を始め、Buro-Happold、Carbon Credentials、 Deerns、Grimshaw
Architects、Grosvenor Group、Newsec Finland、Ylva など民間の大手不動産業者、コンサルタ
ントが、World Green Building Council (WorldGBC)の「Net Zero Carbon Buildings Commitment」に調印するなど欧州でもネットゼロへコミットする動きが活発化している。
スマートシティの分野では、多くの AI アプリケーションが開発されている。例えば、AI 制御シ
ステムは、スマートメーターや IoT から取り込むデータでエネルギー需要を予測し、天気予報や建物の稼働状況などの環境条件から、室内空間の冷暖房、換気、照明を調整し、建物のエネルギ
ー消費量を減らすことでエネルギー効率を向上させることができる。
AI を活用した消費者向けアプリケーションは、 カーボンフットプリントの測定と予測に活用されている。ゲーミングの仕組みを利用し（ゲーム感覚で）カーボンフットプリントの履歴を他人と比較できたり、消費者が省エネプログラムへ参加し易くするためカスタマイズされたアプリ上の活動に招待されるといったものがある。
建物と都市に関し具体的な AI 活用事例を記述したい。
欧州の AI 活用事例：― 45 ―

情報報告

ウィーン



キューシット（Qucit）

Qucit は、AI を活用して都市の効率化を図るフランスのスタートアップ企業で、公害の削減や交通・資源管理を最適化するため AI アルゴリズムにより都市における活動を数値化・解析する事業を展開している。


カルゴネックス (Cargonexx)

ドイツの Cargonexx 社 は、AI を使って貨物トラックなどが貨物を積載しない状態で走行している状態の「エンプティ・ラン」を減らすことで、価格、品質、や CO2 排出量の改善に寄与する事業を展開するこの種の初めてのデジタル貨物輸送会社である。欧州最大の B2B トラック輸送ネッ
トワークの構築を目指しており、EIT Digital Challenge 2018 において、欧州最優秀ディープテ
ック・スケールアップ賞を受賞した実績をもつ。
f) より良い気候モデルの構築
気候変動の正確なモデリングの重要性が高まっており、より良い気候モデル構築に AI 技術が以下の点で貢献可能である。
ハリケーンなどの異常気象イベントの予測精度を高め、長年蓄積した気候データから新たな知見を引き出す。



氷床コアなどから収集したデータを用いて過去の気候状態をより詳しく再現する。気候のダウンスケーリング（高解像度化）。



大規模モデルを使用して（特定の狭い範囲に解析対象を絞った）ハイパーローカルレベルの気象予測。



気象と気候の社会経済的影響を予測するための大規模モデルの使用。



気候変動予測の精度を向上させるモデル。最終的に予測の精度が高いと判明したモデルにデータ的な「重み」を与え、精度性能が低いと判断したモデルには重みを与えないことで、どのモデルがより信頼できるかを判断する AI。



物体認識などのコンピュータビジョン技術を使い、視覚的な気候データの解析能力を増強。



環境汚染に対するアカウンタビリティ（説明責任） - IoT センサやリモートセンシングのデータを AI で自動解析し、地上オゾン、粒子状物質汚染、一酸化炭素、二酸化硫黄、二酸化窒素などの汚染物質の（原因）特定が可能となるため、より正確で透明性の高い汚染の状況を把握できるだけでなく、説明責任を要求すべき者の特定解明にも役立つ。

気候分野に関する AI の具体的な活用例を以下に挙げる。
気候分野の AI の活用例


コロラド大学

機械学習アルゴリズムを使い「気候変動に関する政府間パネル（IPCC）」で使用されている
約 30 種の気候モデルの予測を組み合わせるプロジェクト。予測精度の向上は、政策立案者が十分な情報を得た上で 気候政策を策定する際に役立ち、変化への備えや、気候変動の影
響の部分的反転が可能になると見られている。

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情報報告



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グーグル ＆ ミラ・インスティテュート

AI と深層学習は、通常、必要なデータセットの深さと種類を提供する点で、データが豊富な
気候科学プロジェクトと相性が良い。Google、Mila institute、German Aerospace Centreが主導する研究では得られたモデルを使用し、建物や電気自動車のエネルギー消費レベルをより正確に評価することで、トレンドの発見や将来の消費量の予測を容易にする。


フェイスブック

ディープデータ解析の他の例は、Facebook によるアフリカ大陸の人口密度マップや、熱帯サ
イクロン、大気の川、気象前線などにおける異常を特定する「深層畳み込みニューラルネッ
トワーク（Deep Convolutional Neural Networks、DCNNs）」の応用などがある。


MILA、マイクロソフト、ConscientAI

モントリオール学習アルゴリズム研究所（MILA）、マイクロソフト、ConscientAI Labs の研
究者は、AI の一種である「敵対的生成ネットワーク（GAN）」を用いて、海面上昇や暴風雨などによって被害を受けた後の家の様子をシミュレートすることで、気候変動の影響をより身近に感じるモデルを提供している。


アプシロン（Appsilon）

絶滅危惧種の個体群を邪魔することなく追跡するための信頼性の高いソリューションとして、
Appsilon の動物認識プロジェクトは、画像から特定の種類の動物を認識することができる
AI モデルを開発。
オーシャンデータアライアンス

意思決定者が海運、海洋採掘、漁業、サンゴの白化現象、海水汚染の発生などを監視できる
よう人工衛星や海洋探査からのデータを機械学習で提供。リアルタイムなデータがある場合、より迅速な問題対応が可能となる。人工知能は、外来種の拡散予測、海洋ごみの追跡、海流の流れの監視、デッドゾーン（貧酸素水域）のトラッキング、汚染度の測定などにも活用可能である。
ネイチャー・コンサーバンシー ＆ マイクロソフト
AI を使った海洋資源マッピング。海洋生態系が提供する資源（魚介類の収穫、海洋の CO2吸収能力、観光など）の経済価値を評価することで、海洋資源保全計画の精度が改善される。
同じデータの利用により、食糧安全保障、雇用創出、漁獲高などを加味したモデルを構築し、多様な条件下における生態系サービスの価値を示す予定としている。政策立案者は、漁業資源の生産力や保全にとって最も重要な地域や、潜在的な意思決定のトレードオフを判断することが可能となる。プロジェクトでは、すでにミクロネシア、カリブ海、フロリダの地図とモデルを作成済みで、オーストラリア、ハイチ、ジャマイカの海域の作業を進めている。


CervestCervest は、AI を活用して十億規模でのデータポイントを解析し、気候の変化が国全体から個々の特定の地域に将来的に及ぼし得る影響を予測し、事業者、政府、土地管理者が気候や異常気象に適応できるモデルを作成。

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情報報告

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4.3

AI 導入のリスク

AI が将来世代の持続可能性を築く潜在的メリットとは別に、個人、組織、社会、または地球にリスクやマイナスの影響をもたらすこともある。主なリスクとその事例は表５に示す。
表５

気候分野における AI 導入の潜在的リスク

リスク

事例

パフォーマンス

洪⽔などの⾃然災害の早期警報システムは、気象パターンなど過去のデータを⽤いて学習させる。しかし、データの説明能⼒が低く事前予測モデルを動かす要因の理解が不⼗分な場合、特にAIモデルの学習に使⽤したデータ範囲外の状況において、誤報や誤判定を引き起こすリスクが増す。

セキュリティ

ハッカーは、⾃動警告システム、分散型エネルギーグリッド、または接続された⾃動輸送プラットフォームにアクセスし、ローカルな混乱を引き起こす可能性がある。また、例えば、絶滅危惧種の動物を追跡するAIツールは、保護活動のために開発されたものだが、乗っ取りなどにより密猟者が利益を得ることに悪⽤される恐れがある。

制御

建物とインフラにまたがるスマートなエネルギー最適化により、各建物内と地域レベルでのエネルギー使⽤に関する意思決定のプロセスも影響される。各建物は個別運営されるが、全体的な需要パターンの評価により、低コストでエネ
ルギーを使⽤する⽅法を決める。状況次第では、個々の建物と地域としての決定が相互に影響し合う結果、地域のエネルギーシステムを停⽌させかねない形で需要を変化させる可能性がある。

経済

⾃動化による⽣産性の向上と、パーソナル化、製品デザイン、AIを活⽤した
マーケティングによる消費の拡⼤により、資源の使⽤量、廃棄物、エネルギー
需要が増加する可能性がある。

社会

⾃律⾛⾏するトラックや⾃動⾞は、エネルギー効率の⾼い「モノのインターネット（IoT）」による製造とともに、環境⾯で⼤きなメリットをもたらすが、同時に⼤幅な⼈員削減につながる可能性もある。また、製造業の町やトラック
ルートでは、地域経済の衰退や社会的不平等・社会の不安定が拡⼤する可能性
もある。

倫理

⾃然災害時には、強化学習や過去の需要パターンを利⽤して訓練された⾃律的な緊急⾷糧・災害救援物資配送システムが、特定の地域へ物資を送ることになる。これは、配送の機能不全、優先順位設定、および結果に対する説明責任に関連する倫理的なジレンマを⽣じさせる可能性がある。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020
AI は、コンピューティングに多くを依存するため、ICT システムが発生させる二酸化炭素排出量の増加による影響は大きい。米マサチューセッツ大学の最近の研究結果では、大規模な自然言語処理モデルの AI 学習による二酸化炭素排出量は推定 30 万 kg とのことで、ニューヨークと北京間の往復フライト 125 回分にほぼ相当する量である。AI のような効率化技術のインフラが環境に対して発生させる「リバウンド効果」を理解し、AI が化石燃料消費の増加につながらないよう対策を講じる必要性を忘れてはならない。

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情報報告

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５．AI の活⽤：製造業
2035 年までに AI 活用技術により労働生産性が最大 40％向上し、同年の製造業セクターの粗付加価値（GVA）に 3.8 兆米ドルの追加効果があると試算されている。この章では、AI が製造業にどのような影響を与えるかを考察する。
5.1

製品a) 品質チェック（表６に使用事例を参照）
解像度の非常に高いカメラを搭載した AI は、微細な不具合やキズなどのエラーを瞬時に検出し、自動的に対応できるため、マイクロチップやサーキットボードなど複雑な製品を作る工場では非常に有用である。
b）ジェネレーティブデザイン（表７に使用事例を参照）
AI は、予め指定した要件に沿う様にプログラムが複数のアウトプットを生成するプロセスであるジェネレーティブデザインにも使われる。デザイナーやエンジニアは、原材料、製造方法、コ
スト制約などの設計目標やパラメータをジェネレーティブデザインソフトウェアに入力し、設計の様々な選択肢を比較検討することができる。このソリューションでは、機械学習技術を利用して、何が最適で、そうではないかを反復学習することで精度が増す。
5.2. 運営とロジスティクスa) 予知保全 （表８に使用事例を参照）
製品のテスト方法や性能に関する膨大なデータがあり、センサと高度な解析技術を製造装置に組み込むことで、産業機械がいつ故障するかを正確に予測し、最も可能性の高い故障原因を特定し、その状況における最適なメンテナンス方針を定義することが可能となっている。AI によるプレディクティブメンテナンス（予知保全）は、すでに LG やシーメンスなど、多くのメーカで導入・実践が行われている。
b) サプライチェーンコミュニケーションと価格予測（表９に使用事例を参照）
製造業者は、業務やプロセスなどに関連する膨大な量のデータを収集しており、これらと高度な解析と組み合わせて、サプライチェーンマネジメント、リスクマネジメント、販売量の予測、製品の品質維持、リコール発生の予測、価格推奨などビジネスに有益な洞察を得ることが可能である。同じデータは、サプライチェーン内の業者との共有によりリアルタイムの最新情報の共有や要望を得ることに活用できる。
c) ロボティクス（表 10 に使用事例を参照）
AI を搭載したロボットは、CAD モデルの解釈などの能力を有するため、従来のロボットと異なり動作や工程のプログラミング作業が不要となる。

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d）デジタルツイン（表 11 に使用事例を参照）
デジタルツインとは、工場、製造工程あるいはサービスの仮想的な再現で、AI 技術進歩によりプラント内の生産設備や製造プロセスのリアルタイムのプロファイルの把握ができ、ライフサイ
クルにわたる性能に関する洞察を得ることができるなど、オペレーションの変革に役立つものとなっている。
表６
企業

欧州製造業：品質チェックにおける AI 使用例
事例

ロールスロイス×

ロールスロイス社は製品を利⽤する航空会社のメンテナンスサービスも⾏っている

マイクロソフトアズール

ため、多くの航空機に関するデータが寄せられる。このデータの解析には、
Microsoft Cortana Intelligence SuiteとAzureが導⼊され、⼤規模なデータモデリン
グを通して異常の特定／フラグ⽴てを⾏うことができる。このプロセスにより、顧客は事前メンテ計画を⽴てることができる。

シーメンス

ドイツのシーメンス社は、ガスタービンに数百個のセンサーを取り付け、AI搭載型のデータ処理ソリューションにデータを送信し、燃料バルブを調整して最⼩限のCO2排出⽔準を維持するよう改修を⾏った。

BMWBMWグループでは、AIを使⽤して⽣産ラインの部品画像を解析し、標準的な製品品
質からの逸脱をリアルタイムに特定している。

Thales SA インテリジェントメ

航空宇宙・防衛関連企業向け電⼦システム提供サプライヤーであるThales SA社は、ンテナンス

部品の故障に関連する履歴データおよび現在のデータを収集し、AIアルゴリズムを介して、将来起こりうる問題の予測を解析している。結果は顧客に対するメンテナ
ンス意思決定の⽀援に使われる。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020
表７
企業
カールスバーグ

欧州製造業：ジェネレーティブデザインにおける AI 使用例
事例
ビールなど飲料メーカのカールスバーグ社は、"Beer Fingerprinting "プロジェクト
として、ビールの異なる⾵味の識別能⼒を持つセンサを開発。AIで処理したデータ
情報を新しいビールの開発や既存のビールの品質向上に役⽴てている。

ダッソー・システムズ

ソフトウェア⼤⼿の仏ダッソー・システムズ社の3DEXPERIENCE®プラットフォー
ムは、ガイド付き運⽤管理環境において、多分野にわたる設計、モデリング、シミュレーション、最適化、実⾏、データ取得、解析、レポート作成のための⾼度なテクノロジーとソリューションを提供。科学的根拠に基づく仮想体験と現実世界のオペレーションを組み合わせる「3DEXPERIENCE twins」を介して企業の持続可能な⽬的への理解促進と意思決定援助を⾏う。
3DEXPERIENCEプラットフォームは、オペレーション・システム（ビジネス事業経営向け）及び、ビジネスモデル（ビジネス変⾰向けシステム）でもある製品イノベーションプラットフォームとして機能。オペレーション・システムとしてのプ
ラットフォームは、デザインのアイデア出しからモデリング、最適化、シミュレー
ション、製造、市場投⼊、社会的受容まで、製品のライフサイクル全体のプロセスと利⽤者をつなぐ。ビジネス・モデルとしての3DEXPERIENCEプラットフォーム
は、売り⼿と買い⼿（下請け業者やサービス・プロバイダーと顧客など）間の中間業者を排除し、ネットワーク全体リレーションシップと役割を変⾰する。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020

― 50 ―

情報報告

表８

ウィーン

欧州製造業：予知保全における AI 使用例

企業

事例

ドイツ鉄道

ドイツ鉄道は、鉄道のスイッチのデータを活⽤して故障を予測し、予期せぬ遅延イ
ベントの発⽣を⼤幅に減少させている。

Skymind

Skymind社は、データサイエンティストとITチームが機械学習ワークフローの試作、展開、保守、再トレーニングを迅速に⾏い、データサイエンス、DevOps、ビッグデータスタックの間のギャップを埋めることで価値実現までの時間を短縮できるAI
プラットフォームを提供。Skymindは、JVM（Java Virtual Machine)インフラ上でエンタープライズアプリケーションの機械学習モジュールを構築・展開するための完
全なワークフローを通じて、エンジニアやデータサイエンティストを指導する機械
学習プラットフォームでクラウド、オンプレミス、ベアメタル、ハイブリッドシス
テムなど、あらゆる環境にインストールが可能。

SAP

SE

SAP SEは、AIベースのオンプレミス解析ソリューション「SAP HANA」を開発し、インメモリデータプラットフォームとして、ビジネスインテリジェンスの実現、ビ
ジネスプロセスの⾼速化、ファクトリーオートメーション環境の簡素化などを実現している。また、IoT、機械学習、アナリティクスを統合した最先端ソリューション
「SAP Leonardo」を併せて提供。SAPのAIポートフォリオにより、製造業は新しい機能やビジネスモデルを迅速に導⼊することができる。

シュナイダー・エレクトリック

シュナイダーエレクトリック社は、Microsoft Azure Machine Learning サービスとAzure IoT Edge を基盤とした予測型 IoT 解析ソリューションを介し、作業員の安全性向上、コスト削減、持続可能性の⽬標達成に寄与。同社データサイエンティスト
は、油⽥からのデータを使⽤しメンテナンス必要な時期と箇所を予測するモデルを構築している。データサイエンティストは、⾃動機械学習機能を使⽤して、最適な機械学習モデルを選択し、機械学習モデルのハイパーパラメータを⾃動調整し、時間節約と効率向上を可能としている。Azure Machine Learningサービスベースのソ
リューション導⼊後、わずか2⽇で同社のオペレーター効率が10〜20%向上したとのこと。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020
5.3

商業的側面（表 12 に使用事例を参照）

AI ソリューションは、消費者行動の解析によりパターンを特定し、将来の結果を予測することができる。顧客行動の観察により、企業は顧客のニーズに答えることが容易である。
5.4

環境影響

AI は、製造業が環境に与える影響を軽減、あるいは逆転させて、製造業の転換に貢献することもできる。例えば、AI による予測的なモデリングを利用して、タービンの燃焼効率化を図ること
や高度なロボティクスによる製造ラインの効率向上などが製造業全体の効率化を促す一助となる。
また新素材を発見するプロセスは、一般的に時間がかかり不明瞭であるが、AI は、新しい化学構造の発見、設計、または評価を行い、発見プロセスの加速に役立つ。 AI は、環境に優しい新素材の開発やエネルギー効率の最適化にも貢献できる。

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情報報告

ウィーン

表９ 欧州製造業：サプライチェーンコミュニケーションにおける AI 使用例
企業事例

コンチネンタル

コンチネンタル社は、保有⾞両のタイヤ交換の最適なポイントを予測するソフトウェアを開発。このモデルでは、全⾛⾏距離の予測や基準値との⽐較により対策を⽴てることが可能となる。タイヤ在庫の減少、道路の安全性の向上の点で会社に効果をもたらした。

Danoneダノン社は需要予測の精度を⾼めるため機械学習を使⽤。マーケティング、販売、顧客管理、
サプライチェーン、ファイナンスの各部⾨間の事業計画の調整を機械学習によって改善し、より正確な予測につなげた。機械学習により製品の販売促進を打った後の需要増への対応、および流通経路・店舗レベルの在庫⽬標の達成などの点が改善された。このシステムにより、予測誤差が20%、販売機会損失が30%、製品の陳腐化が30%、需要計画担当者の作業負荷が50%そ
れぞれ削減された。

Ocado

Ocado Technology は、⾃動化、ロボティクス、AI、機械学習、シミュレーション、ビッグ
データなどの分野で、世界トップクラスのシステムとソリューションOcado Smart Platform(OSP) を開発した会社。エンドツーエンドの電⼦商取引、フルフィルメント、物流プラット
フォームにより、世界中の同社ソリューションの導⼊顧客が拡張性、持続可能性、収益性の⾼いオンライン⾷料品事業の展開が可能となった。

SynQ、Swisslog

Synchronized Intelligenceは、倉庫管理の最適化およびマテリアルフローオーケストレーションのためのモジュール式サービス指向のソフトウェアプラットフォーム。オペレーションに知能を組み込み、⾃動倉庫と⼿動で運営する倉庫の性能を最適な形で同期する。同社のインテリジェンスツール導⼊の対象は、倉庫管理（WMS）、マテリアルフロー（MFC/WCS）、⾃動化制御システム（ACS）の機能、および倉庫のパフォーマンス。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020
表 10

欧州製造業：ロボティクスにおける AI 使用例

企業

事例

シーメンス

2017年にプログラム⼊⼒不要で、製品を製造操作できる双腕型ロボットを開発。

ABB

1億5千万⽶ドルを投じ中国・上海市に「先進的で⾃動化された柔軟な」ロボット⼯場を建設。
この⼯場ではロボットを使ってロボットを製造する。ABBによると、これらのロボットは、⾃律性と協調性の⼆つの要素を持つ。ロボットの⾃律性獲得の背景には、AIとデジタルツインの活⽤がある。

Swisslog CarryPick

CarryPickは、マルチチャンネル物流向けに設計された⾰新的な⾃動保管・取り出しシステム。 SwisslogとKUKAが開発した無数の床⾯移動ロボ（KMP600）がグリッドライン経由で移動ラックをピッキング⽤のワークステーションに配送し、作業者が移動する必要性を短縮。
ワークステーションは安全で、導⼊企業の要件に応じた設定が可能。また、pick-by-lightやピックポインタにより、ピッキングエラー率を低減させた。ワークステーション・インターフェースは直感的に操作できるデザインで、使いやすい。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020

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情報報告

表 11

欧州製造業：デジタルツインにおける AI 使用例

企業

事例

シーメンスNX

同社ソリューションの、シミュレーションは医療機器の開発において⼤きな役割を担っており、性能と信頼性の最適化による開発コストの削減、ベンチトップ試験や臨床試験の削減、規制当局による承認プロセスの迅速化などに寄与。デジタルエビデンス⽣成は、シミュレーショ
ン（デジタルツイン）を使⽤して製品性能を⽴証するプロセスであり、FDAや世界中の規制当局のサポートを得ている。

GEデジタル

GEデジタル社のADMS、GIS、AEMS技術は、送配電事業者によるネットワークデジタルツイ
ン作成を⽀援。運⽤データ実績に基づき、送電設備のend-to-endネットワークの接続ビュー（表⽰）を提供する。Network Digital Twinには、ネットワークの現状、将来の状態、リアル
タイムのビューが含まれ、部⾨全体のデータ共有・利⽤により成果を上げることが可能。
Network Digital Twinは、異常気象やインフラの⽼朽化、再⽣可能エネルギーの接続拡⼤などの影響に対応するため、事業者が仮想モデルを作成し、より優れた運⽤、解析、最適化を⾏う
ことを⽀援。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020
表 12

欧州製造業：商業的側面における AI 使用例

企業

事例

KONE

フィンランドのエレベーター・エスカレーターメーカKONEは「24/7コネクテッドサービス」
により、⾃社製品の使⽤状況をモニタリングし、その情報を利⽤顧客へ提供している。これにより、不具合を予測するだけでなく、製品が実際にどのように使⽤されているかを顧客に開⽰している。

Dragonfly

Dragonﬂy社は、店舗・施設内での客の注意動向を解析するAIソリューション提供を事業内容とする。２種別々のAIシステムを通じて、どの様な特徴が客に最初に認識されるかをソリュー
ションの導⼊企業が判断することを⽀援。結果、より効果的なマーケティングや販促キャン
ペーンの実施が可能となる。公共／政府機関、店舗開発事業者などの導⼊顧客層を⾃社サービ
ス提供の主なターゲットとしている。同社はスタートアップ段階にある企業だが、⾃社の店舗や製品、物理的な環境と消費者がどのように関わっているか知りたいと考える企業などから、
⾼い注⽬を集めている。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020

６．AI の活⽤：モビリティ
人間による手動運転には、より正確なセンサ（GPS、ジャイロスコープ、加速度計、環境光セン
サ、湿度センサなど）など新しい技術開発が必要である。新しいセンサは、交通におけるデータの可用性と接続性を提供することで AI 介入によるインテリジェントな交通予測システム、ルー
ト計算、共有 の無停電電源装置（UPS）開発のための基本的な基盤となるだろう。
自動車、電車、船舶、航空機の自律走行や、交通の円滑化など、すでに交通分野で広く応用が始まっており、生活の利便性や、交通手段の安全性、脱炭素化、スマート化および効率化だけでなく、多くの交通事故の原因であるヒューマンエラーの削減に貢献し始めている。

― 53 ―

ウィーン

情報報告

ウィーン

オンデマンドサービス、車両やライドシェア、「アクティブトランスポート（歩行、自転車など
主に人力による移動）」のような新しいモードの導入など、モビリティの提供方法の変化に促されて、先述した新しい要因がセクタ－全体の革新の動力となっている。つまり未来のモビリティ
は、消費者、つまり移動者を中心に設計されることが示唆されており、実践している企業やサービスプロバイダは、急速な成長を遂げ、モビリティサービスのランドスケープに早くも浸透している。
6.1

モビリティサービスにおける AI

場所をベースとするモビリティの課題に対し、統合的なソリューションを提供するモデルが多数存在し、代表的なものを二つ挙げる。「モビリティ・アズ・ア・サービス」と「需要応答型（オンデマンド）交通」である。
a)モビリティ・アズ・ア・サービス(MaaS)
MaaS の中核的な目的は、都市内で個人の自動車利用に代わる手頃な移動サービスを提供することであり、旅行の計画や情報、支払い、旅行そのものなど、ユーザー移動のあらゆる側面に対応する総合的な都市交通システムの整備である。
b)需要応答型(オンデマンド)交通（DRT）
DRT は、ルート、スケジューリング、車両の柔軟性の提供が特徴である。このシステムは、通常の決まったルートやインフラサービスが経済的に成り立たないような状況で適用されるのが一般的である。DRT は、農村部や地方でよく見られる自家用車による移動への依存を軽減し、快適な
居住性、混雑、孤独や孤立感の解消など、地域特有の様々な問題の解決またはメリットをもたらす可能性がある。 表 13 は、実用化・研究開発が始まっている交通分野の AI アプリケーションの主な機能を示したものである。
6.2 自動旅客運送の AI アプリケーションa)自動運転車両
2020 年には、1,000 万台の自動運転車が一般道路に加わると予測されており、テスラ、メルセ
デス、BMW などの企業が自律走行車を発売済みか、発売を予定している。多くの実証プロジェク
トが実施され、自動運転車の安全性向上、システムの完成に向けてのデータが蓄積されている。
技術の進化につれて、自動運転は社会の信頼を獲得し主流化されるであろうと考えられる。
下記に自動化に関連する AI アプリケーションの事例を挙げる：


自動バレーパーキング

駐車場と車両との間の通信により、駐車場のカメラやセンサが空いている駐車場を表示し、車が自律的に移動して指定された駐車場スペースに停めることができる。

― 54 ―

情報報告

ウィーン

表 13 モビリティサービスにおける AI 使用例
AI技術の特徴

使⽤事例

⾮線形予測（⼊⼒と出⼒が⾮線形

交通需要モデリング、または交通、建設、⾵化の機能として交通インフラの「健全なシステムの⾏動予測）性」をモデリングすること。

制御機能

道路交差点での信号制御、⾼速道路ランプ⼊⼝の交通信号、ダイナミックルートガイ
ディング、鉄道でのPTC（Positive Train Control）など。

パターン認識⾃動事故検出、交通データ収集や舗装・橋梁構造物のひび割れ検出のための画像処
理、輸送機器診断など

クラスタリング

ドライバーの⾏動に基づいて、特定の部類のドライバーを識別することなど。

企画

後述の交通計画におけるAIによる意思決定⽀援システム。

意思決定

新しい道路の建設、維持・復旧活動に割く予算の規模、どの道路セグメントや橋を維持するか、事故発⽣時に交通を代替ルートに迂回させるかどうかなど

最適化

ある地域社会にとって最適な交通網の設計、道路舗装の維持・補修のための最適な作業計画の策定、交通信号の最適な信号タイミング計画の策定など。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020


運転支援システム

AI モデルを搭載した車両支援システムは、周囲の車との速度差や障害物の検知、ステアリング
やブレーキ操作などを代行することで、ドライバーをサポートする（自動運転レベル２に相当）。
AI を搭載した車載インビルト型「インフォテインメントシステム（infotainment system）」を使い、簡単な音声によるコマンドやハンドジェスチャーで車を操作することができる。
また、自律走行車は単なる移動手段から移動する情報センター、あるいはエンターテインメントセンターへ性質が変わるようになる。コネクテッド・カーは、運転周辺環境に限らず、乗客に関する洞察も持つようになり、乗客の明示的または暗黙的に特定された嗜好を完全に認識し、この知識を移動に関する「状況の把握」と組み合わせて、関連するコンテンツを構築するようになる。


ドライバーモニタリング

AI ソフトウェアは、ドライバーを識別し、シートポジションや温度、ミラー位置などの設定を好みに合わせて自動調整するだけでなく、目の開き具合や頭の位置など覚醒／注意度合いを測定し、ドライバーの運転能力の監視を行うことができる。必要に応じて、ドライバーに集中力を回復するよう警告したり、休憩のための停車を勧めたりする。また、万が一事故の際には、身体への傷害を軽減する運転姿勢の管理機能の作動により、エアバッグを最適に展開させる。
b)ドライバーレスバス
AI は公共交通システムにもディスラプションを起こす段階にきている。センサ、カメラ、GPS
技術、AI を使う自律走行バスは、欧州では既に街中で見かけることができる。2016 年にフランスのリヨン市では世界初のドライバーレスバスが導入開始となり、2018 年はストックホルム市に― 55 ―

情報報告

ウィーン

時速 20 マイルで走行可能なドライバーレスバスが導入されている。小規模な自律走行バスの実
証実験は世界に拡大を見せているが、特にフィンランド、シンガポール、中国で活発化している。
建築構造、都市インフラ、路面状況、天候、交通パターンなどは一律ではないため、人や荷物を時間通りに届ける自律走行型バスやトラックにおける AI アプリケーションは、導入環境に特化したものとならざるを得ない。
c)自律走行タクシー
東京都内ではすでに自律走行型タクシーの運行が始まっているが、安全確保のため、現時点では緊急時に運転手が車内でタクシーをコントロールすることになっている。自律走行型タクシー
は、タクシーサービスのコスト削減を目的としているが、過疎地域における公共交通機関の補完機能としても有用な選択肢となり得る。
d) 空飛ぶドローンタクシー（ドローンなど）無人操作ヘリコプタは、二酸化炭素排出量の削減、交通渋滞の解消、高価なイ
ンフラ建設計画の必要性を低減させるユニークなソリューションとなる可能性をもつ。ドローン
タクシーは、より早く目的地に到着でき、通勤時間を最小限に抑えることができる。米アマゾンなどの事業者は、ドローンによる配送システムの整備に取り組んでおり、ボーイング社も空飛ぶ
自動運転タクシーの開発を進めている。中国で最近実施された 17 人乗りの自律操縦型航空機の実証実験は、将来のスマートエアモビリティの一つの形を示している。
6.3

物流の「ロボット化」への AI アプリケーションa)自律走行トラック


無人操縦ラストワンマイル配送車

無人操縦地上走行車は AI を利用して、配送センターから最終顧客まで自律的に荷物を届ける車両となる。ラスト・マイル・デリバリー・ロボットは、配送プロセスの最後の工程を引き継ぐことでコストと時間を節約し、道路交通の安全性の改善につながると考えられる。


ルート最適化

ニューラルネットワークは、物流会社が最適な輸送計画を立て、エンプティ・ランを最小限に抑えることに役立つ。時間、費用、及び CO2 排出を削減し、トラック配送事業の生産性を向上させることが可能となる。


トラックのプラトーン化

車-車間通信、周囲を検知するセンサ、自律走行機能などを使い、複数のトラックが高速道路上で車列を作ることにより、ガソリン消費量の抑制によるコスト削減や、交通安全性の向上が期待できる。

― 56 ―

情報報告b）貨物輸送 – 無人操縦船舶と鉄道
鉄道システムはレールスイッチ組み込み型で、リアルタイムのデータを収集するセンサにより最適化が可能となる。データは AI 解析により鉄道故障の可能性を予測し、コストとシステムのダウンタイム削減に役立つことが見込まれる。
英ロールスロイスはグーグル社と提携し、通常 20 人程度の乗組員による仕事を代替し、これらの業
務を船自体に担わせる無人操縦型船舶の開発を進めている。船には、エンジン性能を追跡するセンサが搭載され航海の安全性を高めるほか、荷物の荷役作業も人手を介さず行うレベルの自律性を達成するのが目標である。貨物作業の迅速化や、悪天候により航行不能となるリスクの低減が可能となる。
c) プレディクティブ・プランニング
AI 活用により、商品の需要予測を行うことで、サプライチェーンやトラック配車を最適化し、商品の供給過剰や供給不足の発生を削減したうえ、需要に合わせた在庫調整によりコストを削減することができる。
6.4

交通管理業務の AI アプリケーションa) 現場での交通整理
AI は、渋滞が発生しそうな場所を避け、渋滞に遭遇しないルートの軌道を描くことができる。
また、発生したばかりの交通事故にも適用でき、ドライバーに予期せぬ交通渋滞だけでなく、混雑の影響を受けやすいルートを回避するための最適な代替ルートの選択肢の提供も可能である。
このように過去とリアルタイムのデータを使って物流の最適化や、道路状況、天候、交通量、待ち時間、メンテナンス・ストップなどよりスマートなルート計画を行うことができる。


交通量や流れを予測し、物流を最適化する

AI の処理、制御、最適化の能力は交通管理や意思決定システムをスマートに効率化させる。例
として、スマートな信号機システムによる交通管理の効率化は、費用の大幅な節約につながる可能性がある。また、物流にデータ解析を用いることで、ルートやドライバーの行動に関する全体像の把握が可能となり、輸送計画のアップグレード、資源の節約、安全性の向上が期待できる。


オンデマンドバスサービス

オンデマンドバスサービスは、運行スケジュールとルートに柔軟性を与え、タクシーのような
ドア・ツー・ドアの利便性と、バスの効率性を低コストで実現することを目的とし試験運行が世界中で始まっている。


交通ネットワークにおける車両追跡

公共交通機関の運行効率を高め、運行管理を行い、公共交通機関全体の品質を向上させるために、自動車両位置特定システム（AVL）の導入が進んでいる。このシステムは、GPS 信号によりリ
アルタイムでデータを抽出し通行車両の追跡、検出した問題の通知、並びに代替ルート管理などを行う。また、モバイルアプリ経由で通行人への情報提供も可能である。

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ウィーン

情報報告

ウィーン



シェアードモビリティ

シェアリングモビリティにおける AI は顧客体験の向上、ビジネス合理化に活用される。カーシェアリング事業者は、フローティングカーデータ（FCD）によるデータ分析、車両移動パターンの検知を通して需要予測ができ、車の配置の最適化や稼働率の向上を図ることが可能だ。
Uber は、目的地、時間帯、場所などのパラメータにもとづき、利用者がいくら支払う意思があるかを AI で予測するルートベースの価格設定を導入している。また AI は Uber が不正ドライバ
ーの特定や不正行為の防止を行うことを可能にしている。将来的には、AI やセンサ技術がシェア
ライディングの無人運転化を可能にすると言われる。
b) 航空業界の交通管理
航空業界における AI は、メンテナンスと飛行ルートの最適化などで導入が進んでいる。


燃料計画・最適化

路線距離、気象条件、航空機の種類、高度などのデータをもとに、AI がフライトに必要な最適な燃料量を予測することで燃料供給の最適化を行い、航空会社の経費削減や CO2 排出量の削減に寄与している。


飛行動作の予測AI は飛行の動きを予測し、航空機の着陸時の安全性向上、設定飛行ルートからの逸脱の回避、
燃料費の最小化、航空管制の能力向上などの広範囲で効果が期待できる。また、リアルタイムと過去の航空機データや気象情報の解析により、隠れたパターンを発見することができ、フライトの遅延やキャンセルの原因となり得る可能性についてより深い有益な洞察を得ることも可能となる。また、これらのデータを乗客に転送し、利用者自身がスケジュールを適切化することもできる。


航空機の予知保全

確率的ニューラルネットワーク（PNN）を利用して搭載エンジンの状態をチェックし安全性を向上させたり、乱気流をより正確に検出することで予知保全による安全性の向上や遅延・欠航の回避につなげることができる。
6.5. 保険事業への AI 活用（インシュアテック）
自律走行車の展開に合わせて自動車保険会社もプロセスの更新、新しい保険商品、法律への適応、新しいリスク見積のモデルの開発が必要となる。事故発生時、コネクテッド・カーは当局に救援依頼を自動発信し、事故時の車両などの状態、事故発生状況など必要なパラメータを自動的に報告することができるようになる。これにより、保険会社などは、事故の分析、関係者との調整、責任所在と請求に関し必要な労力を最小限に抑えることができる。

― 58 ―

情報報告7．AI の活⽤：ヘルスケアセクター
病院での治療から臨床研究、医薬品開発、保険に至るまで、AI アプリケーションは支出削減と患者アウトカムの改善に向けた医療業界の取り組みに変革をもたらし始めている。「ヘルスケア
AI」に対する官民合わせた投資総額は増加しており、世界市場の規模は 2021 年までに 53 億 7000
万ユーロに達するとの予想もある。アクセンチュアによると、上位の AI アプリケーション技術
により、2026 年までに医療分野全体で年間 1,220 億ユーロの経費節約につながる可能性があると予測している。
これらの便益は、手術の自動化、精密手術、予防医療的な介入などから漸進的に発生してゆくが、今後 10 年程でヘルスケアの状況が根本的に作り変えられる可能性もある。 EIT health の報
告によると、2010 年以降ヘルスケア分野で最も力のある AI 企業 50 社に対し 85 億米ドルのベン
チャーキャピタル資金が投資されたとのことであった。マッキンゼーの調査では AI がヘルスケ
ア事業運営のどこに使われているかを調べ、（ヘルスケアが）最も AI 導入率が高い分野であることを示唆していた。
7.1. 欧州の AI ヘルスケアの背景
EU 域内の公的医療システムは、膨大な人口を背景とする医療情報の宝庫であり、各国の連携に
より医療における AI 導入のインパクトを加速させ、際立った優位性をもたらす可能性を有している。そのため欧州の民間投資は、米国と比較しまだ小規模ではあるものの、急速に増加している。
EU 加盟国は地域および全欧州レベルの両方でデジタル・イノベーションの研究クラスターや協働事業によって、研究分野の非常に高い競争力を有していることから、EIT は AI 関連のヘルスケ
ア研究および臨床試験は米国と同等水準にあるとみなしている。
だが関心の高さに比べて、サーベイ対象の医療従業者のうち 44％が、未だに組織における AI ソ
リューションの導入や開発に接点がないとしている。また、欧州の医療分野も深刻な労働力不足に直面しており、需給の差の拡大が予測されている。世界保健機関（WHO）は、2030 年までに欧州全体の医療労働力の需要は 1,820 万人に増加すると推計しており、一例として、欧州全体で現在、看護師、助産師、医療助手として労働市場に投入されている 860 万人というレベルは、現在・将来とも不十分とされている。
この背景においても AI の医療労働力への影響は、雇用の減少や増加以上に大きく、仕事そのものの変化に及ぶ可能性があり、最終的には医療とデータサイエンスの専門知識の交差点上で、複数の役割をもつ新しい専門職の誕生につながるであろう。
7.2. 医療分野への AI による影響
現在、AI スタートアップの医療事業は、セルフケア、予防医療、ウェルネス、トリアージ、医療診断などの消費者向けソリューションに重点が置かれている。消費者志向と自己管理のエンパ
ワメント志向のトレンドを反映しているが、同時にこれらのソリューションへの AI 導入が人口
集団健康管理（Population Health Management, PHM）、オペレーションの改善、またはイノベー― 59 ―

ウィーン

情報報告

ウィーン

ション強化につながるため、AI 事業を拡張させたい意向が反映された動きであることが言える。
下記に、AI の具体的なインパクトを記述する。
a) セルフケア、予防医療、ウェルネス


患者の遠隔監視を可能にする

健康アプリケーションの中でも、健康的な生活サポートを目的としたウェルネスアプリケーシ
ョンは、診察を要せず利用者が直接購入可能なこともあり増加傾向にある。また、健康状態を監視／追跡し、個人目標に沿ってパーソナライズされた計画や、アドバイスを提供する AI モデルを搭載したソリューションも存在する。幅広い消費者グループから収集した縦断的なデータは、
人口集団の健康や、症状の発症あるいは悪化の原因の研究などに利用することができる。AI シス
テムは、臨床医が意思決定を行うために未処理で整理されていないデータを大量生成するものか
ら、患者の状態や見通しの評価を行うことのできる、独立した学習機能を含むまでに進化が進んでいる。
パーソナライズド・ケアを実現する

AI 技術は患者一人一人の状況に合わせる医療の究極の形「パーソナライズドケア」の実現に向けた精密医療などの取り組みが進められている。


自傷行為を減らす

オンライン上の言動履歴は、自殺未遂が差し迫っていることを示す手がかりとなる。AI は健康
記録を読み取り、将来未遂を起こす可能性を高い確率で特定することもできる。臨床 AI ソリューションで先行する米 Jvion は特にこの分野に重点をおいた事業活動を行っている。
b) 慢性期ケアマネジメント
AI ソリューションは、患者が慢性疾患を日常的に管理し、長く自宅で自立した生活が送れるよ
う支援する機能を提供している。例えば、うっ血性心疾患の患者は、バイタルサインや症状の監視、服薬確認、アプリケーションに記録されたデータ共有などにより、健康習慣の実施を促すバーチャルナースシステムにサポートされる体制が間もなく日常となるかもしれない。特に虚弱体質、認知障害や認知症がある場合、監視・通報システムがあれば、自宅で自立した生活を送るのに十分なサポートがあり、本当に必要な場合に医療サービスがタイムリーに提供されるという体制ができる。


遠隔診断と患者トリアージ

急性の症状や不可解な症状に直面したとき、患者はしばしば救急医療や、急いで専門医との面会を依頼することが多いため、AI 技術で患者が必要な詳しい知識を得て、救急病棟の不必要な混雑を減らすことが期待される。

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情報報告

心臓血管モニタリング

高度なデータ解析と AI は、患者が自身の健康管理に積極的な役割を果たすことを可能にするツールの中核である。ウェアラブルセンサは、すでに血糖値、体温、その他の主要なバイタルサイ
ンをモニターする実装技術となっている。薬物管理の領域である薬物モニタリング機能は、患者が投与量の過不足による薬物摂取の有害作用を予防するもので、実践的アプリが既に多数登場している。
c) トリアージと診断

慢性疾患リスクの評価とスコアリング

AI は、環境要因から劣悪な生活状況まで、多様な事項を統合し解析することで、慢性疾患リス
クの根本原因を探る機能を提供する。これらの事前予測により個別の生活状況を見る以上の医療サービス提供の必要性まで予見することもできる。
症状チェッカーは、患者のトリアージに役立ち、その症状への追加的な医療資源の必要性有無についてガイダンスを提供できるため、ケアへの直接的かつ迅速なアクセスを提供する有望な手法である。 また、病院システムにとっても、病院での治療が不可欠な患者のみが実際に救急外来を受診できるようにする非常に効果的な方法となる可能性がある。


初期症状を見つける

膨大な量の患者データを処理できる AI は、問題発生前の予測の提供が可能である。スタンフォード大学は、若年時において、致命的な心臓発作を引き起こす遺伝的疾患を持つ患者を特定する
モデルの開発に取り組んでいる。
d)ダイアグノスティック
症状の原因究明のために追加の臨床作業が必要となる場合、診断用 AI ソリューションは、精度の向上や時間の短縮に役立つ可能性がある。診断分野では、AI が血液細胞数のカウントし診断結果を素早くどこでも得ることができる米 Sight Diagnostics の血液検査装置「OLO」など、さまざまなアプリケーションが導入段階にある。また、放射線科、病理科、皮膚科、眼科など、パターン認識が重要な役割をもつ医療分野では、AI アプリケーションの導入が進んでいる。下記の様な範囲で効果を有すると考えられる。


医療診断の改善

医療知識の急速な進展に伴い、医療従事者が最新の知識・情報に追いつくことが困難になっているため患者ごとに関連する医療知識を取得し、体系的方法で提示する AI ソリューションは医師が証拠にもとづき最善の治療方法を決定するのに役立ち、時間の節約にもつながる。


病気を発見する医師の中には、時間を要する症状のスクリーニングに多くの労力を費やしているが、AI により時間短縮を図ることができる。

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ウィーン

情報報告

ウィーン

e)臨床的意思決定支援
電子カルテ、患者センサ、医療用画像などは医療行為を改善するための前例のない量の情報を提供するが、AI は面倒な人力のデータソート作業を省き、より迅速で正確な診断を行うツールを医師に提供することで、本格的事態に発展する前に問題を予測する。また、診察の合間に患者に関する詳細情報を得て必要な処置を予想できるため、貴重な診察時間を無駄にすることがなくなる。


医師の生産性・効率性を高める AI

2018 年に、医師の 4 分の 3 以上（78％）が断続的な「燃え尽き症候群」に襲われているとの調査結果があった。その要因としては、臨床的自主性の喪失、患者へ対応する時間の減少、電子医
療記録（電子カルテ、EHRs）更新に伴う運営事務負担などが挙げられた。特に急患治療に携わる医師にとって、AI の時間短縮機能は患者の生死を分ける要素となる。また、がんなどの時間的制
約のある疾患に対する治療計画の作成は、AI によって劇的に効率化できる。現在、放射線照射の提案に、医師団は通常 12 日ほどかけて判断を行っているが、AI の介入により同じプロセスを数日内で完了することができる。画像中の臓器同士を突き合わせて症状の有無を区別するきわどい作業（放射線科で「セグメンテーション」と呼ばれる）に対し AI の俊敏性が、進歩の大きな要因となっている。フィリップスとインテルが行ったある研究では、AI によるセグメンテーション
は従来の方法より 38 倍速い処理速度であったと言われる。


効率的なワークフロー

臨床判断支援システム（CDS）は、医師の観察結果を EHR とリンクさせ理論的にはリアルタイム
診療における医師の作業手順を効率化するソフトウェアツールとして考案された。例えば、新しい機械学習ツールは、危機的状況の事前予測ができ、CDS システムと EHR を使用する際に医師がしばしば経験する「警告疲れ」を軽減させるのに役立つ。


臨床記録の自動化および、インテリジェントな口述書き取り

医療記録の口述書き取り作業も、AI により待望の効率化を遂げつつある分野である。これまで
は、医師はメモを音声レコーダーに口述し、転写のため音声データを送信していたが、口述品質は不安定であることが多かった。また HER 文書化の必要性も高まったため、作業が遅れる原因となっていたが、コンピュータが人間の音声や文章を理解し解釈する自然言語処理（NLP）の技術が進歩し医師の事務的負担の劇的な軽減が可能となっている。
ヒューマンエラーの低減

医療にも人為的ミスは避けられないが、AI 搭載アプリにより、医師が正しい診断を下す可能性が高まるかもしれない。


画像処理とデータ解析の高速化

すばやいデータ分類と、有用な結果の導出で措置しやすい初期段階での医師の診断ができるよ― 62 ―

情報報告

ウィーン

うになりつつある。製薬会社や医療プロバイダは患者を識別して臨床試験に参加させたり、患者の状態変化時に識別をし易くするために AI を利用している。
f)ケアデリバリー
医療ケア提供において、NLP ベースのソリューションは、看護助手ロボットの様に行為者のサポートに役立つ。1 型糖尿病患者向けの AI 搭載人工膵臓ソリューションなどのモニタリングや治療デバイスでも AI が使われる。ケア提供の場を支援する他の事例は、入院患者の患者モニタリン
グで、緊急事態や予期せぬスケジュール変更により、待ち時間が長びくことでタイムリーな人的ケア提供ができず、臨床的な状態の悪化を低減することが期待される。
g)PHM（人口集団健康管理)の改善
AI が、大規模なデータセットにもとづく特定の人口集団内の健康状態の予測を支援することで、医療システムが予防と早期発見に注力することができ、医療システムの財政的負担を軽くすることにつながる。AI の大規模データセットの解析行為は、医療現場と疫学研究の双方で有用性が証明されつつあり、大規模集団（例えば、特定の医療圏内、あるいは広域統合医療システム内の患者群）の臨床データに基づく AI 搭載モデルは、システムレベルでの予防措置や早期介入のきっかけとなる初期リスク要因の特定に役立つ可能性がある。
また、医療スタッフ不足時に優先すべき措置を決定する上でも有用であろう。同様に（コロナ禍で見られたような）想定外の入院リスクの増加を予め特定することは、先制的な予防介入に役立つ可能性がある。
人口集団健康研究において、例えば、AI はウェアラブルデバイスから収集したデータと実際の健康状態を組み合わせることで、これまで明らかにされなかった病気を引き起こす要因間の相関関係を明らかにすることができるかもしれない。既に、部分的だがこのようなアルゴリズムは、
集団ベースの予測結果（臨床、運営、財務的側面）を提供する医療提供の場や人口集団健康地域
ごとに統合されているシステムで導入が始まっている。
h）医療業務の改善
医療における AI の活用は、付加価値の低いルーティン管理業務から解放され、患者と直接接する時間が増えることで、より受け入れられやすくなると思われる。AI による業務改善の対象は、スケジュール管理、入退院・病床使用率の管理、手術室や救急外来のプロセスの最適化、診断室と病室間の患者の移動などが考えられ、病院の効率性の向上と収容力アップにつながる。
次世代の「コグニティブ・ホスピタル」は、物理的な施設と先進テクノロジーを組み合わせて、リソースの最適化、プロセス合理化の改善を通して患者の利益にもつながる。米ピッツバーグ大学医療センター（UPMC）は、マイクロソフトとの 20 億ドル規模の共同事業で、高度に専門化した３ヶ所の「デジタル病院」を新設するとし、米クリーブランドクリニックもマイクロソフトとの間でバーチャルアシスタント Cortana の eHospital システムへの統合事業を進めている。
このセンターの AI 解析は、患者の移動と人数の管理や高リスク症例に対し優先的に介入するために行われる。結果的に、救急治療室の患者へのベッドの割り当てが 30％早くなり、手術室の搬― 63 ―

情報報告

ウィーン

送遅れが 70％削減され、救急車出動が 63 分早くなったとのことであった。また、他国や地域の病院から複雑な病状の患者を受け入れる能力が 60%向上した。
また、予測分析では、直前のキャンセルやキャンセルの連絡なしで来院しないケースが最も起こりやすい状況を見出すことに成功した。これらの洞察は、クリニックスタッフの予約作業に柔軟性をもたらす。 改善は他にも下記の様なところで得られるだろう。


センサによる救命

AI 展開が進む結果、将来病院が直面する大きな技術的課題は、IoT センサ、コネクテッドデバ
イス、モバイルヘルスアプリやウェアラブルなどが生成するテラバイト単位の構造化されていな
いデータの管理と考えられる。


再入院を減らす

一般的に再入院はうっ血性心不全、精神的な問題、敗血症、手術の合併症などが理由に挙げられる。予測 AI は、退院後のケア養生を継続できない、安全な生活空間がないなど、再入院の社会的原因を深く掘り下げ特定できる。


遠隔操作ロボット手術

拡張３D の画面上で外科手術作業を捉えるように、機械学習アプリケーションは、人間の手の震えを補正し、安定した正確な動作をなぞることができる。また、ロボットの「手」はリスクを最小限に抑えながら、届きにくい場所にもアクセスができるようになる。何時間も患者の前にかがみ込んで行う作業に代わり、AI 搭載機器を使用する医師は座って遠隔手術を行うため、医師の疲労を劇的に軽減することができる。
i) ヘルスケア・イノベーションの強化
AI は多くの製薬研究開発に使用され始めているが、現場へのインパクトはこれからという初期の段階である。応用例として、病状やターゲットの理解、リードセレクションと最適化、臨床投
与とエンドポイントの選択、治療のカスタマイズ、ポートフォリオ管理などがある。開発、規制や安全性をサポートするアプリケーションには、プロトコルの最適化、適応型開発計画、試験の計画と実行、ポートフォリオ管理、アクティブセーフティサーベイランスなどがある。AI は現在、
製薬および医療技術産業におけるビジネスシステムに適用されており、新製品の市場投入速度の向上、コスト削減、臨床結果の向上といった事業目標の達成に活用され始めている。
ビジネスプロセスの中で恐らく最も改革が必要な分野は、創薬と言われる。新薬の上市にかかる費用は平均 26 億米ドルで、平均 10 年かかると言われており、コンピュータにより何十年も創薬のスピードアップ化が試みられているが、成果は限定的とされている。
これに対し予測モデリングやセンサデータの解析などの AI 機能の導入で、米国の医療システム
全体で年間最大 1,000 億米ドルの価値を生み出すとされており、Recursion Pharmaceuticals 社
や BenevolentAI 社などの新興企業を始め、大手製薬企業やテクノロジー企業が AI によるイノベ― 64 ―

情報報告

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ーション実現に取り組み始めている。2019 年、ノバルティスとマイクロソフトは、黄斑変性症、細胞・遺伝子治療、並びに薬剤設計における個別化治療の開発に AI を適用するため提携し、ブリストル・マイヤーズスクイブは、精密治療向けのプロトコル設計に機械学習を活用するため
Concerto HealthAI と複数年の戦略提携を結び、AstraZeneca は機械学習を用いた創薬の促進に向けて BenevolentAI および Shrödinger と提携した。サノフィ社の DARWIN プラットフォームは、
4 億 5000 万人の患者の記録から匿名化したデータに AI を適用し、治療の効果、安全性、価値に関する洞察の獲得を加速させている。
ロシュ社の Navify Tumour Board は、医師によるがん治療の協議体であるキャンサーボードでの協業を促進し、ワークフローを加速するためキュレーションしたデータを提供するソリューシ
ョンだが、研究価値の高い一貫したデータセット様式を開発するため、医療提供の効率性を改善できる方法でデータを構造化できる潜在性も有している。イノベーション強化は下記でも期待できる：


薬物検査時間の短縮

AI は、人間に比べて指数関数的に素早く優れた医薬品候補の評価を行うことができる。カーネギ
ーメロン大学とドイツの大学の研究によると、AI は創薬コストを 70%削減できる可能性があるとのことであった。


薬効測定方法の改善とプレシジョン・メディシン

過去 15 年間で、遺伝子情報や電子カルテ（EHR）の形で患者データが爆発的に増加したため患者個人を把握しニーズに合った治療を行うことが可能となっている。AI は、患者の複雑なゲノムデータ解析により、まだ試験中の薬剤候補が有益な効果をもたらすことを示唆する遺伝子プロフ
ァイルを持つ患者を選択（し投与）することができる。治験開始後は、AI は科学者が患者からより多くのフィードバック情報を収集する。
疾患タンパク質のモデル化

研究者は、薬剤候補がターゲットとして設計した疾患タンパク質の３D モデルを作り、分子動力学との「ドッキング」研究を通して薬品候補の評価を行っている。疾患タンパク質の３D モデルの作成は、従来、結晶学によって行われてきたがここ数年、創薬研究者は、ノーベル賞を受賞した低温電子顕微鏡法（クライオ EM）と呼ばれる新しいプロセスを使用し疾患タンパク質の３D モデルを得るまでのプロセスを数年から数週間に短縮させることに成功している。
疾患タンパク質の詳細な３D モデル作成には他のソフトウェアアルゴリズム（一部は AI を使用）の画像解析が一役買っている。この３D モデルを手に入れた研究者は、コンピュータを使って、薬剤候補と疾患タンパク質の相互作用の研究を進めることができる。最近ブラジルで発生したジカウイルス感染症では、科学者がクライオ電子顕微鏡を使って数ヶ月でウイルスの高解像度３D
画像を作成し、治療法探索の強力なツールとなっていることを印象づけた。

― 65 ―

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８．AI の活⽤：他の分野
8.1

セキュリティ

AI を用いたツールでは、ネットワークから得られる大量のデータの監視や防犯カメラ映像の解析をリアルタイムで行い、社会や企業への攻撃を検知できるシステムの開発が求められる。セキ
ュリティ分野には、社会的パターンの分析を通じて、排除の危機にある集団への支援としても介入が可能である

サイバー攻撃とソフトウェアの不具合

コンピュータやスマートデバイスを動かすソフトウェア上には、コードの誤りや、ハッカーに悪用される可能性のあるセキュリティ上の脆弱性があり、これらを発見・修復し、攻撃を防御するシステムの必要性が高まっている。AI システムによる自動化された攻撃やいわゆる「高度かつ持続的な脅威」（APT）は、同じ AI 機能を用いて高度な防御システムを作る必要がある。
8.2. エンターテイメント
現在「Google アシスタント」のような AI が目指すレベルは、ユーザーのその時点の気分や希望する映画に合わせて、AI アシスタントが検索や選曲をすることである。
AI スタートアップは、斬新なメロディーや基礎となるビートを創造し、音楽業界に進出している。
例えば、Flow Machines は、すでに実用化されている作曲アルゴリズムで、多くの音楽アーティ
ストがクリエイティブ・アシスタントとして使用している。
8.3. 教育
AI 技術によって、個人に合わせた学習を指向する新しい教育モデルが可能になる。学生自身が気付いた進化を最適化する学習プロセスや、教育機関などが、より多くのサポートを必要とする学生を特定することなどである。 AI システムの利用により、生徒の好み、知識、個人の進化に応じて、教育を生徒と教師のニーズに合わせたものに変えることができる。例えば、AI 予測モデルによる高い能力の評価と識別、学習解析や AI ベースの適応システムによる機能的多様性への対応、知的チューターシステム、推薦とフィードバックシステム、機械学習システムによる落第の早期予測や、学生能力の評価などに取り組むことができるだろう。
8.4. 行政運営
行政による市民へのインターフェースとして、自然言語処理に基づくチャットボットにより、窓口対応時間を短縮し、より社会的価値の高いタスクに公務員の時間を集中させることは既に実用化されている。AI は他にも、行政機関同士の相互運用性を高め、自然言語処理技術を行政手続きの自動化に適用させることもできる。 防衛・安全保障分野においても例えば、基準の統一や、情報共有による分析情報システムを構築することで、友好国の軍隊の協力関係に寄与する。

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8.5 EIT が支援を行った AI イノベーションの事例
EIT が AI イノベーションに関与した製造業に関連する事例を下表 14 に挙げる。
表 14 支援例：廃棄物処理における AI 使用例
テーマ領域

活⽤事例

廃棄物処理

「ZRR for Municipal waste」プロジェクトは、フィンランドのスタートアップ企業

ZRR for Municipal Waste

ZenRobotics社のロボット「ZRR」の性能評価を⽬的とし、センサによって廃棄物のスマートごみ識別ロボット

流れを常時監視している。AIモジュールがセンサから得た情報をリアルタイム解析
し、ロボットの多関節アームが多様な形状、サイズ、材質の廃棄物を１時間に最⼤6,000個（アーム３基）の速度と精度でピッキングする。ロボティクス導⼊は、廃棄物処理⼯場で機械⼿動的に分別する際の⻑いベルトコンベアを不要とする可能性がある。 このロボットはバルセロナ市近郊のEls Hostalets de Pierolaにある廃棄物処理施設「Ecoparc４」に導⼊済み。設置ユニットはロボットアーム２基を備え、当初は最⼤13種類の材料を識別できるよう訓練される予定。

出典：Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020

９．結論
AI や IoT など高度な技術は、生活や仕事、他人との関係のあり方を飛躍的に変化させると考えられる。大量の情報の収集や整理は、手作業の人間の能力を超えた洞察や推測を可能とし、機械の相互作用と生産チェーン全体の分析、および自律的な意思決定を行うことで、ビジネスのさらなる進化につながる。
人工知能の普及は倫理的な問題を引き起こすリスクもあるが、世界的な基準は存在していない。
一方、欧州は人工知能の研究において、国際的な協力体制が整っており、最も多様性に富む地域である。EU の AI 戦略は「人間が AI 開発の中心にあり続け、AI アプリケーションの有害な作成と使用を防ぐこと」に焦点を当てており、EU の目標の一つは「倫理的 AI」で世界のリーダーとなることである。
AI ビジネスモデルは、企業の性質（AI 開発者と AI 採用者）により異なるものの、現在の AI ア
プリケーションを部門横断的に見ると、AI Application-as-a-Service（AI AaaS）と AI Infrastructure-as-a-Service の二つの主要なビジネスモデルが考えられる。AI AaaS では、AI スター
トアップ企業が、顧客が定義した特定のユースケースのためのアプリケーションを開発し、他のコンポーネントと統合可能な AI アプリケーションを提供する。このような AI アプリケーション
は、トランザクションや実施演算による、つまりスタディごとや月ごとのサブスクリプションで価格が決定される。 他方、AI Infrastructure-as-a-Service では、AI テクノロジー企業が、演
算能力のためのインフラと事前学習させたアルゴリズムの両方を含むサービスを提供する。一般
的に、豊富なリソースを持つ大手 AI グローバル企業がこのモデルを運営しており、API コールに基づいて顧客へ請求される。
AI 駆動型ビジネスモデルは、時にデータ駆動型ビジネスモデルと評価されることもある。AI 関― 67 ―

情報報告

ウィーン

連企業の間では、企業規模にかかわらず、データの共同利用が非常に一般化している。ある企業
は、カスタマイズソリューションに優れた AI 開発スタートアップと提携し、収益シェア型のビ
ジネスモデルを構築する。両者は PoC 構築で合意し、事業が成功した場合に利益を共有する。
XKIC AI パートナーとの調査結果によると、産業・企業向け AI ソリューションから大きな利益を得られる可能性を認識しているものの、AI 開発と導入はまだ初期段階にあり、EU には多くの改善の余地があることが示唆された。AI ソリューション導入における最大の障壁は、技術の実現性の欠如、データの可用性と品質の欠如、予算の制約などが指摘された。また、XKIC の AI パー
トナーは、サイバーセキュリティ、コンプライアンス、個人のプライバシーを三大リスクとして挙げている。
EIT のエコシステムで AI 価値を高めるため、調査では以下の三つの実行が推奨された：（1）ショーケース的な AI アプリケーションのユースケースを作る（2）AI 技術のための資金を増やす、（3）EIT が AI エコシステム/ハブ/センター・オブ・エクセレンスに参加すること、である。
本レポートでは、EU を中心に気候、製造、モビリティ、医療／健康の各セクターにおける AI 応用の事例を考察しており、AI 企業の数が増え続け、AI 技術の各分野への浸透が深まっていることが明らかとなった。AI 時代に成功するために、企業は AI を受け入れるビジョンや考え方の転換、AI アルゴリズムを学習・展開するためのデータセット、AI パートナーを効果的にディレクションする能力、ワークフローの変化を管理する能力、組織設計や文化の課題を管理する能力な
どの新しい能力が必要となっている。
最後に、2020 年の作業を基礎として始動する EIT の AI Impact プロジェクトが、下記のアクションを通じて AI エコシステム創出をリードする EIT のポ ジション強化につながることを期待する。


実証済みビジネスモデルで AI アプリケーションの進歩成果を捉えるため、バックエンドデ
ータベースを作成する



それらの AI 技術の応用をオンラインプラットフォームで「ショーケース」化（一部は 2020
年にマップ化済み）



パートナー企業によるデータベースへの継続的な応用事例の更新を促し、AI 技術応用のオンラインビジネスエコシステムを発展させる。

オンラインプレゼンスを活用し、AI 駆動型ビジネス構築における欧州のリーダーシップを実証する。



中小企業、既存企業、学術機関を含む EIT AI コミュニティ間の緊密な交流と連携を可能にするプラットフォームを活用する。



欧州の他のイニシアチブ（欧州 AI アライアンスなど）との相乗効果により、より広い EIT 欧
州 AI エコシステムを確立する。

(参考資料)
・Emerging AI and Data Driven Business Models in Europe: A report of the Cross-KIC
Activity “Innovation Impact Artificial Intelligence”, EIT Community, 2020

― 68 ―

情 報 報 告ウィーン

欧州環境情報
欧州：風力タービンの納入は 2022 年第 3 四半期に 36％減少
欧州の風力発電業界団体である WindEurope の最新データによると、2022 年第 3 四半期に設置された風力タービンの容量は 2021 年同期比で 36％減少した。2022 年第 3 四半期には 2GWの新たな風力タービンが設置され、2021 年同期には 2.8GW が設置された。
この 2GW は欧州 9 ヶ国、陸上風力発電所の建設に向けて設置されており、そのうち、フィンランドが 322MW で最も多くの新規容量を占め、スウェーデンとドイツが続く。
新規の風力タービンの納入停滞の主な原因として、インフレによるコスト高騰、許可プロセスの遅さ、および電力市場への EU の緊急措置に関する不確実性が挙げられる。
2022 年には今までのところ 7.7GW の新たな風力タービンの設置が発表されたが、欧州のエネ
ルギー・気候の目標を達成するには不十分であると WindEurope は指摘している。
EU が 2030 年の気候目標を達成するためには、2030 年までに約 510GW の風力発電設備容量を設置する必要があると推定されている。即ち、EU は 2030 年までに年間平均 39GW の新たな設備容量を設置すべきである。
欧州：EIB は RePowerEU スキームに 300 億ユーロを投資
欧州投資銀行（EIB）は、欧州の再生可能エネルギー供給を確保し、ロシア産ガスへの依存を減らす取り組みを支援するために、今後 5 年間にわたって 300 億ユーロの融資とエクイティ・ファイナンスにより RePowerEU スキームをサポートすると発表した。
この資金は、再生可能エネルギー、エネルギー効率、グリッド、貯蔵、EV 向けのインフラおよび新技術に向けて使用される予定であり、欧州の再生可能エネルギー業界全体において最大
1,150 億ユーロの投資を呼び込むと予想されている。同銀行は既に過去 10 年間にわたって、欧州のエネルギー部門に年間約 100 億ユーロを投資していた。
欧州の中期的なエネルギー安全保障を確保、ロシア産ガスの輸入停止に伴う供給課題を低減することを対象にする追加資金に加え、EIB は、バルト海における新たな風力発電や、ポーランドとスペインにおける送電網を改善するといったクリーンエネルギーと気候行動イニチアチブに関する 55 億ユーロの資金調達パッケージを公表した。この小さめのパッケージによるガス需要の削減効果は早くも来年には明らかとなるだろうとのことであった。
この投資インパクトの加速と最適化のために、EIB 理事会は多くの技術的かつ政策的な措置も発表した。これには、先行支出金の増加、EIB ローンをエネルギー部門にとってより魅力的とし、そして REPowerEU の目標に貢献するプロジェクトの協調融資上限を 50％から 75％に引き上げることが含まれている。
欧州：スペイン、フランスおよびポルトガルはグリーンエネルギーの回路ネットワークを建築
スペイン、フランスおよびポルトガルは、ピレネー山脈を越える MidCat ガスパイプラインの建設計画を放棄し、代わりに、イベリア半島から欧州諸国にグリーン水素と再生可能なガスを輸送するための「グリーンエネルギー回廊」を建設する計画を発表した。
この BarMar と呼ばれるプロジェクトでは、スペインの Barcelona 市とフランスの Marseille
市の間に海上パイプラインが建設されるとみられる。
この 3 ヶ国間のエネルギー協定には、ポルトガルの Celourico da Beira 市とスペインの Zamora
市の間に CelZa と呼ばれる再生可能なガス相互接続線の建設計画が含まれている。
CelZa と BarMar のパイプラインは主に水素の輸送に利用されるが、他の再生可能なガスや、
一時的かつ移行的なエネルギー源として利用される天然ガスの輸送にも適合できるとスペインのSanchez 首相、ポルトガルの Costa 首相およびフランスの Macron 大統領は共同声明で発表した。
欧州：EV 向けの充電と補給インフラの目標を設定
EU 議会は、テールパイプ排出量ゼロの輸送インフラを拡大するための法的拘束力のある最低目標を採択した。これにより、手頃な価格で利用しやすい EV 充電と水素補給ステーションの設置を促進することが期待されている。また、海事部門では、具体的な排出量の削減目標が設定されている。
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情報報告

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この新たな規制は、2030 年までに排出量を 1990 年レベル比で少なくとも 55％削減するという EU の Fit for 55 パッケージの一部である。EU 議会の運輸委員会は 2022 年 10 月初めに、EV
充電と水素燃料補給インフラの拡大を加速するための提案を発表した。EU 議会は代替燃料イン
フラ整備拡大の最低目標の設定で合意したため、EU 加盟国はこの目標をどのように達成できるか計画を 2024 年までに報告しなければならない。
採択された提案によると、2026 年までに EU の主要な道路に沿って 60km ごとに少なくとも 1台の EV 用の充電ステーションを設置する予定。トラックとバスは、同じ要件となる見込みだが欧州横断輸送ネットワーク（TEN-T）向けについては、より強力な充電ステーションが要件となる見込み。また、島しょ部や田舎などの交通量が少ない道路は対象外となる。
EU 議会は、EU の主な道路沿いに水素燃料補給ステーションの普及をさらに拡大することを目指している。同提案によると、2028 年までに 100km ごとに水素補給ステーションを設置する予定。
EU 議会はまた、2027 年までに「代替燃料に関する EU データベース」を作成し、EV 充電と水素補給ステーションの利用できる場所、待ち時間や価格に関する情報を提供する。消費者がkWh または kg あたりの価格を比較できるため、この情報を充電ステーションでも表示する必要があるという。
さらに、海事部門において、EU 議会は船舶からの温室効果ガス排出量を 2020 年比で 2025 年までに 2％、2035 年までに 20％および 2050 年までに 80％削減することを目指している。これは、欧州の海運業界において最初の具体的な目標設定である。
他の措置として、コンテナ船と旅客船は 2030 年までに EU の主要港に停泊するとき陸上電力を使用し、給油燃料の 2％は再生可能な燃料由来であることが求められる。これら船舶部門の目
標は、5,000t 以上の大型船舶を適用対象としている。EU 議会によると、これらの船舶は EU 域
内の港で運行している船舶からの CO2 排出量の 90％を占めている。

欧州：2035 年までに全ての新車に排出量ゼロ
欧州議会と欧州理事会は 2022 年 10 月 27 日、2035 年までに EU 域内で登録される全ての新車とバンを排出量ゼロのものとすることを義務付ける法案に合意したと発表した。これは、2030
年までに温室効果ガス排出量を 1990 年比で 55％削減するという EU の Fit for 55 パッケージの下で、当初提案されたものである。
新たな法案には、2030 年までに新車の CO2 排出量を 2021 年比で 55％と、新たなバンの CO2
排出量を 50％、そして 2035 年までに 100％の削減目標が含まれている。
欧州環境庁によると、輸送部門が EU の総温室効果ガス排出量の 30％を占め、EU 域内で使用されている石油のほぼ 3 分の 2 を占めている。
「これらの目標により、自動車産業に向けて目標を明確にし、自動車メーカーが革新と投資を進めることに拍車をかける。これにより、ゼロエミッション車両は、消費者が求めやすくなるだ
ろう」と欧州議会議員の Huitema 氏は声明で述べた。
新法律はまた、ゼロ・低排出ガス車（ZLEV）の規制メカニズムを 2030 年まで維持し、メーカーがゼロ・低排出ガス車の販売で一定のベンチマークを達成すれば、より厳しくない CO2 目標で報いるが、ベンチマークは自動車で 25％、バンでは 17％に引き上げることで合意した。
英国：3 社は 100MW のグリーン水素プロジェクトを開発
低炭素プロジェクトの開発を手掛ける英国の Progressive Energy 社、ノルウェーの国営電力
企業 Statkraft 社、および代替資産管理企業である Foresight 社からなる新たなコンソーシアム
は、イギリス北西部にて複数のグリーン水素プロジェクトを開発すると発表した。プロジェクト
開発の第 1 段階では、100MW のグリーン水素容量を開発する予定。
この 3 社が協業契約に署名し、28MW の Cheshire Green Hydrogen プロジェクトを中心とす
る 、 い く つ か の グ リ ー ン 水 素 関 連 プ ロ ジ ェ ク ト の 開 発 を 計 画 し て い る 。 Cheshire Green
Hydrogen の施設は、イギリス北西部の Protos 工業・エネルギーパークに建設され、近郊のForesight 社が運営している Frodsham 風力発電所からの電力を利用するとみられる。
― 70 ―

情報報告

ウィーン

また、Statkraft 社が開発中の風力発電と太陽光発電プロジェクトからの電力を Cheshire サイトに供給できるという。
Cheshire プロジェクトはまた、Progressive Energy がメンバーである HyNet コンソーシアム
が開発しているプロジェクトとインフラを共有するとみられる。これにより、Cheshire プロジ
ェクトから生産されるグリーン水素は、HyNet の下で計画されているパイプラインを通じて、英国の工業地帯に輸送される予定。
ドイツ：Bavaria 州の電力グリッドを改善するため EIB が 4 億 5,000 万ユーロの融資を提供
ドイツの送電システム事業者である TenneT 社は、Bavaria 州の北東部の電力グリッドを改善するため、欧州投資銀行（EIB）から 4 億 5,000 万ユーロのローン提供を受ける。
この融資により、TenneT 社は Upper Franconia 地域の Redwitz 地方自治体を Upper
Palatinate 地域の Schwandorf 地方自治体と接続する 185km に及ぶ電力ネットワークを建設する予定であり、送電網の容量を増やし、再生可能エネルギーの統合を促進することを目指している。
グリーンエネルギーの供給が増加しているため、Ostbayernring と呼ばれる既存の送電ネット
ワークの容量が限界に達成した。地域全体の電力供給を確保するためには、同ネットワークの輸送能力を大幅に拡大する必要があり、既存の 380kV/220-kV 系統システムを 2 台の 380-kV シス
テムに拡大する予定である。
このグリッドの改善は、ドイツ北部とドイツ領のバルト海からの風力発電設備からのクリーン電力を、石炭火力発電所や原子力発電所が廃止されたドイツ南部に融通するために必要であるという。
ドイツのグリッド拡大計画の一環である同プロジェクトにより、既存のボトルネック問題を解決し、グリッドの管理コストを削減できることが期待されている。
この送電網の拡大プロジェクトは、EIB から資金を受ける TenneT 社の 3 番目のプロジェクトである。同銀行は、洋上風力発電所とグリッドを結ぶプロジェクトおよび、ノルウェーとドイツのグリッドを結ぶ Nordlink プロジェクトに対して資金を提供している。TenneT 社は今までのところ、EIB から合計 21 億ユーロのローンを受けた。
ドイツ：2035 年までに 50GW の洋上風力発電を目指す
ドイツ政府は、2035 年までに 40GW の洋上風力発電設備容量を開発するという目標を、
50GW に引き上げることを公表した。この新たな目標を達成するために、同政府は 2027 年以降、年間約 4GW 規模の風力発電プロジェクトの入札を実施する予定である。
こ の 野 心 的 な 計 画 は 、 ド イ ツ 連 邦 経 済 ・ 気 候 行 動 省 （ BMWK ） 、 Hamburg 州 、Mecklenburg-Western Pomerania 州、Lower Saxony 州、Schleswig-Holstein 州、Bremen 州、North Rhine-Westphalia 州およびドイツの送電システム事業者（TSO）である TenneT 社、
50Hertz 社と Amprion 社により署名された洋上風力発電開発の協力協定の一環である。
この協定は、2022 年の初期合意に基づき、ドイツは 2030 年までに 30GW、および 2045 年までに 70GW の洋上風力発電設備を開発することを目指している。

オーストリア：オーストリアは風力発電の開発を促進
オーストリアの Lower Austria 州と Styria 州は、オーストリアの 2030 年までの再生可能エネ
ルギー目標の達成を促進するために、風力発電を中心としたグリーン電力の開発を対象にする措置を発表した。
Lower Austria 州は、年間の風力発電容量を現在の 4TWh から 2030 年までに 8TWh に倍増し、2035 年までには 12TWh に増加することを目指している。風力発電エネルギーの開発ゾーンを調整することにより、既存の風力発電所内に 100 台の風力発電タービンを追加設置する予定。
同州はまた、風力発電の設置に向けた新たな地域を指定し、さらなる 150 台の風力発電設備を設置する予定である。それに加え、既存の風力発電所のリパワリングでさらなる 300～400MWの発電容量を追加する可能性があると推定されている。
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ウィーン

オーストリアの風力発電の開発ポテンシャルの約半分が Lower Austria 州にあるとされているが、その大部分が未開発である。同州には現在 750 台の風力発電タービンが設置されており、年間 40 億 kWh の電力を発電している。
風力発電に加え、太陽光発電エネルギーは Lower Austria 州の再生可能エネルギーへの移行の取り組みにおいて重要な役割を果たせ、太陽光発電システムの年間発電量が 2,000GWh から
3,000GWh に増加すると推定されている。現在は、約 7 万台の太陽光発電パネルが Lower
Austria 州に設置されている。
オーストリアの Styria 州政府も、同様の措置を発表し、2030 年までに合計容量が 1,000MWである 250 台の風力タービンを設置することを目的としている。
オーストリア：Wiener Linien 社は 70 台の排出量ゼロのバスを購入
オーストリアのウィーンの公共交通機関 Wiener Linien 社は、ドイツの Daimler Trucks 社と60 台のハイブリッド電気バス、及びポーランドの Solaris 社と 10 台の水素電気バスに関する購入契約を締結した。
Wiener Linien 社によると、環境に優しいバスは 2025 年までに納入される予定である。同社
は、バスの調達と関連の急速充電ステーションの建設に約 4,800 万ユーロを投資するという。そのうち、約 2,220 万ユーロは、オーストリアの気候保護省の EBIN 資金調達プログラムにより提供されるものである。
Mercedes-Benz 社の eCitaro という電気バスは Daimler Truck 社の子会社である EvoBus 社
により製造される。低床バスは最新の 392 kWh のリチウムイオン電池システム（NMC 3）が搭載されている。また、パンタグラフを経由する充電により、最大 300 kW の急速充電が可能である。
2019 年に発表された Solaris 社の水素電気バスは、それぞれ 125kW の 2 台の電気モーターと、
70kW の燃料電池モジュール、小型式バッテリーおよび容量が 1,560l である 5 つの水素タンクが搭載されている。Solaris 社によると、この水素電気バスの航続距離は最大 350km であるという。
オーストリアの公共交通企業である Österreichische Postbus 社も、Solaris 社から 82 台のSolaris Urbino 12 Hydrogen 水素電気バスを購入する予定。
Wiener Linien 社はさらに、EV モビリティへの移行を後押しするために、ウィーン南部のSiebenhirten にてバッテリーバスの開発センター（Competence Centre）を建設する予定。同社
は、このセンターの建設に約 4,000 万ユーロを投資すると見積もられている。この施設には、52台向けの充電器、メンテナンスとサービス関連のインフラが設置されるとみられ、2023 年末までに完了する予定である。
「この補助金パッケージにより、排出量ゼロのバスの割合を今後数年間にわたって大幅に増加
し、2026 年までに割合を 4 倍に増加させることを目指している。この取り組みで、オーストリ
ア政府は初めて地域の環境に優しいバス輸送に投資している。排出量ゼロバスは、化石燃料の段階的廃止において重要な役割を果たす」とオーストリアの気候保護大臣 Gewessler 氏は述べた。
スイス：電力企業がグリーンエネルギーへの移行に 10 億 SF を投資
スイスの電力企業である ewl energie wasser luzern 社は、2040 年までの化石燃料から再生可能な燃料への移行を後押しするために、グリーンエネルギー、地域暖房、太陽光発電所およびス
マートメーターの分野に 10 億スイスフラン以上（10 億 1,000 万ユーロ相当）を投資することを発表した。
同社は今までのところ、持続可能な熱供給に 3 億 3,000 万スイスフランを投資しており、2040
年までに Lucerne 市に 100％再生可能な熱を供給するという脱炭素化の取り組みを促進している。
Ewl 社は現在、Lucerne 市中心部の 3,700 世帯に再生可能なエネルギーを供給し、今後も地域暖房ネットワークを拡大する予定。
さらに、同社は 2040 年までに同市の太陽光発電設備容量を拡大するために 2,000 万スイスフ
ランの投資を行う予定。現在計画されている太陽光発電システムからの電力は、約 5,000 世帯の電力消費量を賄うに十分である。

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ウィーン

Ewl 社は、Lucerne 市営の建物における太陽光発電システムの計画と資金調達を提供するエネ
ルギーサービス事業者になることを目的としていると同社の CEO である Rust 氏は述べた。Ewl
社は、Lucerne 地域に電力、ガス、水および熱を供給しており、2021 年には、供給した電力の81.8％が再生可能エネルギーからのものであり、その半分以上が水力発電によるものである。

フランス：スタートアップは屋上向けの太陽光発電・風力発電ハイブリッドシステムを開発
フランスのスタートアップである Unéole 社は、屋上設置型の太陽光発電と風力発電のハイブ
リッドシステムを開発している。同社によると、この規模拡大が可能で静音なシステムは、従来の屋上太陽光発電システムより 40％多くの電力を生産できる。
拡大可能な亜鉛めっきされた鉄骨構造の上に、高さが 4m である 2,000MW の風力タービンが並び、その上部に太陽光発電パネルが設置されているというシステムである。風力タービンと太陽光発電パネルの適切な数は、プロジェクト毎に異なる。同社によると、このハイブリッドソリューションは市場に出ているあらゆる太陽光発電パネルに適合するとのこと。
建物の構造と消費者のニーズにより敷設パネル数などプロジェクトの規模も異なる、とUnéole 社の Dubar 氏は述べた。建物の頑丈なところに鉄骨構造を構築することで、太陽光発電
パネルと風力タービンの設置をサポートし、従来の屋上型太陽光設備より 2～4 倍の太陽光発電
パネルを設置できると同氏は主張している。
1,000m2 ある屋上のハイブリッドシステム開発設置コストは、およそ 30 万～50 万ユーロが見積もられている。これには、太陽光発電パネル、風力タービンおよび鉄骨構造の建設、ワイアリ
ングと、プロジェクト関連の調査の費用が含まれている。
Unéole 社は現在、各プロジェクトに適切な太陽光発電パネルと風力タービンの数を測定するためのアルゴリズムの開発に取り組んでいる。同社は 2021 年に、フランスの Loos-en-Gohelle
地方自治体にある CD2e LumiWatt サイトにて同システムの試験運転を開始した。Unéole 社は2023 年末までに、フランスに最初の商業規模のハイブリッドシステムを設置する予定であり、2024 年までに近隣諸国への拡大を計画している。

フランス：落ち葉でバイオガスを生産
フランスの Amiens 市では、有機廃棄物をエネルギーに転換するイニシアティブの一環として、落ち葉がバイオガスの生産に使用されている。
Amiens 市には既に、他の有機廃棄物がエネルギーに変換されるメタン生成プラントがある。
現在、他国からの電力輸入は高いため、地元における電力生産が重要となっていると Amiens 市
コミュニティーの環境・生物多様性の担当者である Savariego 氏は述べた。
2021 年には、500t の枯葉がメタン生成プラントで処理された。これらの半分（洗浄が必要ないもの）が堆肥化センターで処理され、残りの半分が家庭ごみ部門により処理された。メタン生
成プラントでは処理前にガラス、プラスチックや金属缶などを枯葉から分離し、回収すると同プ
ラントの運営者である Delamaere 氏は説明している。
洗浄された葉は、エネルギーに変換される。葉の有機物は細菌がいる消化タンクに注入され、3 週間内に 55％のメタン（CH4）で構成されるバイオガスに転換される。このバイオガスは、精製プロセス後にコージェネレーションエンジンで回収され、プラント内に電力と熱の生産に使用される。これは最終的には、フランスの電力企業である ERDF 社のグリッドネットワークに輸送される。
しかし、春と夏期の乾燥のために、2022 年にバイオガス生産に使用できる葉量が減少している。故に、有機廃棄物からのバイオガス生産における枯葉のシェアが少なく、年間に処理される
70,000～72,000t のうち 250t だけ占める。
従い、落ち葉だけで都市全体の電力需要を満たすという大規模な生産が、不可能であると考えられる。Delamere 氏によると、落ち葉からの電力生産が僅か 3 世帯の電力消費量を賄うことができる。Amiens 市のメタン生成プラントの生産能力は、合計 3,600 世帯の電力需要を賄うに十分な電力を生産できる。

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スペイン：Maersk 社はグリーン燃料の生産についてスペイン政府と協力
デンマークの海運企業である AP Moeller Maersk 社は、スペインにおけるグリーン燃料の大量生産の可能性を検討するために、スペイン政府との協力協定に署名したと発表した。
この協力により、年間最大 200 万 t のグリーン燃料を供給できることが期待されている。
このプロジェクトは、再生可能エネルギー源から船舶の燃料補給まで、グリーン水素に関するバリューチェーン全体を対象にしている実現可能性に焦点を当てる。Maersk 社によると、プロジェクト関係者はスペイン Andalusia 州と Galicia 州における生産可能性を検討している。
世界の海運業界は現在、グリーンエネルギーからの燃料供給確保やコスト高騰の課題に直面していると同社は指摘している。Maersk 社単独で、2030 年の船舶排出量目標を達成するために、
年間約 600 万 t のグリーンメタノールが必要であり、2040 年までの正味排出量ゼロの目標を達成するためにより多くのグリーン燃料が必要であると推定されている。
同社は、2023～2025 年にかけてグリーンメタノールを使用できる 19 台の船舶を運営する予定。これらの船舶の運転には、75 万 t のグリーン燃料が必要であるという。
イタリア：Octopus Energy 社はイタリアに 1.1GW の再生可能エネルギーのプロジェクトを開発する
英国の再生可能エネルギー企業である Octopus Energy 社は、海外市場拡大の取り組みの一環として、2025 年までにイタリアに 1.1GW の再生可能エネルギープロジェクトを開発する目標を発表した。Octopus Energy 社は、同社の Octopus Energy Development Partnership（OEDP）
を通じて、イタリアの再生可能エネルギー企業 Nexta 社に 2 億 2,000 万ユーロの投資を行った。
2022 年初めに設立された OEDP は、グリーンエネルギーへの投資に焦点をあてるプラットフォームである。
Nexta 社とのパートナーシップにより、2025 年までにイタリア南部にて GW 規模の陸上風力
発電、太陽光発電およびエネルギー貯蔵に関するプロジェクトの開発を手掛ける合弁会社を設立する予定。
「再生可能エネルギーの開発を加速することで、輸入化石燃料への依存を減らし、エネルギー
価格を下げることができる。陸上風力発電と太陽光発電は、イタリアが国内に開発できる最も安価な再生可能エネルギー源である」と Octopus Energy Generation の CEO である North-Bond
氏は述べた。
OEDP は投資資金を提供する一方、Nexta 社は土地、グリッド接続、計画許認可手続き、地域
コミュニティーエンゲージメントなどプロジェクト開発進展に取り組む。
イタリアの輸入ガスの約 25％がロシア産ガスのものであるため、再生可能エネルギーの生産能力を拡大することが、エネルギー安全保障を確保し、脱炭素化の目標達成に鍵を握るとされている。
デンマーク：Equinor 社はデンマークの太陽光発電開発社 BeGreen を買収
ノルウェーのエネルギー企業である Equinor 社は、太陽光発電における能力とポートフォリオの強化を目的として、デンマークの太陽光発電開発社である BeGreen 社を買収したことを発表した。
BeGreen 社は現在までに、700MW 以上の太陽光発電容量の開発・販売・納入を済ませた実績に加え、デンマーク、スウェーデンおよびポーランドで 6GW 以上の初期から中期の開発段階にあるプロジェクトの開発パイプラインを有し、平均プロジェクト規模は 300MW に達している。
同社は、2025 年末までに 4GW の太陽光発電プロジェクト設備容量を開発・建設・運営すると予測されている。
BeGreen 社の買収により、Equinor 社は地元企業への投資活動を続け、欧州での再生可能エネ
ルギーおよび貯蔵開発プロジェクトのポートフォリオを拡大している。同社は 2021 年 5 月に、ポーランドの風力発電企業 Wento 社と関連の 1.6GW の太陽光発電プロジェクトのパイプラインを取得した。

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Equinor 社が今回追加したプロジェクトのポートフォリオの投資リターンは、買収価格を含め、
Equinor 社が想定する再生可能エネルギーエネルギープロジェクトの実質ベースのプロジェクト
収益率 4～8％の範囲内となることが見込まれている。
デンマーク：European Energy 社はスウェーデン最大規模の太陽光発電所を建設
デンマークの再生可能エネルギーのプロジェクト開発事業者の European Energy 社は、スウ
ェーデン南部にある Helsingborg 市近郊で、128.5MW のスウェーデン最大規模となる太陽光発電所の建設に着手した。同発電所の年間生産容量は 175 GWh であり、2023 年に建設が完了し、2024 年に発電を開始する予定である。
「このプロジェクトは、スウェーデンでの大規模な太陽光発電所の開発において重要なマイルストーンである。Svedberga での太陽光発電所は、35,000 世帯の年間電力消費量を賄うに十分な
グリーン電力を生産する」と European Energy 社の Deputy CEO である Zink 氏は述べた。
Svedberga 太陽光発電所は合計敷地面積が 232.5ha に及ぶサイトに開発され、3 分の 1 が発電に使用される予定。同社によると、残りの土地は農業用途に使用されることができるという。さらに、太陽光発電所の近郊に木や低木などを植えることで、生物多様性確保の取り組みを強化する予定。
スウェーデンのエネルギー庁である Energimyndigheten の最新データによると、スウェーデ
ンの稼働中の太陽光発電設備容量は 2021 年 12 月に 1.59 GW に達した。2021 年には、記録的な500MW の新たな設備容量が追加された。
ギリシャ：オーストリアへの 9GW のグリーン電力の回廊ネットワークの構築を提案
ギリシャ政府は 2010 年代初頭に、再生可能な電力を西マケドニア州からドイツまで輸送するというグリーンエネルギーの回廊ネットワークの構築を提案した。この Sun Project と呼ばれるプロジェクトは実現されていないが、同政府は今回、類似のオーストリアを介して接続する新しい国際連系プロジェクトを発表した。
ギリシャ政府の環境・エネルギー省の Skrekas 大臣によると、ギリシャの高い再生可能エネル
ギーの開発ポテンシャルを発揮し、中欧諸国の天然ガスへの依存を減らす取り組みを後押しする
ために、9GW 相当の連系プロジェクトを開発するとのこと。
この電力の国際連系プロジェクトは、アルバニアなどのバルカン諸国を介して、当初約 3GWの再生可能エネルギー発電所からの電力を送電する予定。将来的には、このネットワークの容量を 9GW まで拡大する可能性があるという。
ギリシャの送電網事業者である IPTO 社によると、ギリシャでは現在 10GW の再生可能エネル
ギー施設が稼働している。それに加え、接続認可手続きを終えた 11～12GW のプロジェクトがある。同国の改定版の国家エネルギー・気候変動計画（National Energy and Climate Plan：
NECP）によると、2030 年までの再生可能エネルギー設備容量の整備目標は 25GW となる見込みである。
ギリシャはまた、2030 年までに国内電力消費量の 70％を再生可能エネルギーで賄うことを目指している。この目標達成をサポートし、ロシア産ガスへの依存を減らすために、再生可能エネ
ルギーのプロジェクトに対する認可プロセスを簡素化する措置を行った。
ポーランド：2027 年までに 13GW 規模の再生可能エネルギーに関する入札を実施
ポーランドの閣僚評議会は、再生可能エネルギーのプロジェクトに対する新たな入札スキームを開始すると発表した。これにより、同政府は 2027 年までに約 13GW 規模の新たな再生可能プ
ロジェクトの入札を実施すると期待している。
計画容量のうち 4.5GW は 1MW 規模以上の太陽光発電施設、また、別の 4.5GW を 1MW 規模
以下の太陽光発電施設向けにそれぞれ割り当てる予定。入札は他にも、3GW の陸上風力発電、180MW の水力発電、300MW の農業用バイオガス、および 660MW の埋立ガスの開発を対象とする予定。

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2022 年に開催される入札で当局は 143.7 億 PLN（ポーランドズロチ、29 億米ドル相当）の資金で 3,408 万 MWh 規模を調達する予定。さらに、2023 年に 407.8 億 PLN の資金で 8,990 万
MWh と、2024 年に 170 億 PLN で 4,458 万 MWh をそれぞれ調達予定。
今までのところ、ポーランド政府は再生可能エネルギー関連の入札により約 11.5GW の再生可能な電力容量の開発を後押ししたという。2021 年 12 月に開催された最新の入札では、約870MW の太陽光発電容量が落札された。
また、ポーランドは 2022 年に約 3.3GW の新たな太陽光発電システムを設置した。再生可能エ
ネルギー研究所（Institute for Renewable Energy：IEO）のデータによると、ポーランドの太陽光発電市場は 2030 年末までに 30GW まで増加すると推定されている。
ルーマニア：大規模な 1GW の太陽光発電所の建設作業が開始
英国の再生可能エネルギー事業者である Rezolv Energy 社は、持続可能インフラ投資家である
Actis 社の支援により、Monsson Group 社からルーマニア西部にある 1,044MW の太陽光発電所
プロジェクトに関する権利を取得した。この太陽光発電所は、欧州最大規模のものとなるとActis 社は述べた。
同太陽光発電所は、160 万台の太陽光発電パネルから構成され、運転開始が予定されている
2025 年以降、年間 1,500 GWh の電力を生産すると推定されている。
Actis 社によると、この太陽光発電所からの電力は、長期の電力購入契約を通じて商業用および産業用ユーザーに販売されるという。また、135MW の蓄電池システムを開発する考えもある。
さらに、生物多様性を高めるために、羊と養蜂などの農業用途にも使用される予定である。
ルーマニアは、ロシア産エネルギーへの依存を削減し、経済の脱炭素化を進めるために、風力発電と太陽光発電の開発を急増し、2030 年までに再生可能エネルギーの割合を 30.7％に増加することを目指している。

ルーマニア、ブルガリア：電力グリッドに大規模な投資を行う
ルーマニアのエネルギー規制庁である ANRE は、2022 年～2031 年までの送電網の開発計画を公表した。ルーマニアの TSO である Transelectrica 社がこの計画を開発し、同期にルーマニアのネットワークに約 14 億 5,000 万ユーロを投資する予定である。
この投資額の 29％がネットワークのアップグレード、26％が再生可能エネルギーの統合、および 30％が連系容量の増加に使用されると Transelectrica は計画している。
この計画によると、次のプロジェクトは 2025 年までに完了する予定：①Stâlpu の変電所建設
を含む Brazi Vest－Teleajen－Stâlpu 間の 400kV 送電網、②Brazi Vest 変電所のアップグレー
ドと 400kV の Teleajen 変電所の建設、③220 kV の Stejaru－Gheorgheni－Fântânele 間の送電網、④400 kV の Bucharest South－Pelicanu 間の送電網、⑤400 kV の Gutinaș－Smârdan 間、および⑥400 kV の Portile de Fier－Reșita の送電網の容量増加。
計画されている投資により、ルーマニアの 2030 年の国家エネルギー・気候計画（NECP）の目標である同国の送電網に少なくとも 7GW の再生可能エネルギー容量を統合できることが期待されている。
同時に、ブルガリアのエネルギー・水規制委員会（EWRC または KEVR）は、ブルガリアのTSO である ESO 社が開発した 2031 年までの 10 年間の電力グリッドネットワークの開発計画に関する公開討論を開始した。
ESO 社は、送電網の建設、拡大、改造および近代化に約 9 億 4,500 万ユーロを投資する予定である。この投資の 31％、即ち 2 億 9,700 万ユーロが今後 3 年間にわたって行われる予定。

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情 報 報 告シカゴ●米国環境産業動向〇Verizon、太陽光発電で新たに 100 メガワットの再生可能エネルギーを供給
再生可能エネルギー企業の米 Leeward Renewable Energy（LRE）社は 10 月 7 日、ノースカ
ロライナ州で太陽光発電プロジェクトであるオーク・トレイル・ソーラー施設を建設すると発表した。同施設の 100 メガワットの再生可能エネルギーは長期売電契約に基づき、通信大手の米Verizon 社に販売される。
オーク・トレイル・ソーラー施設は 2023 年半ばに商業運転を開始する予定。LRE はこの地域に生態学的利益をもたらすため、プロジェクト用地の 30％を花粉を運ぶ昆虫、ほ乳類、鳥類や在来種の植物や野草などの生息地として利用する計画だ。
Verizon は今年初め、4 回目の 10 億ドル（約 1,461 億円）規模のグリーンボンドを発行しており、今回の発表はそれに続くものとみられる。同社は過去数年間、グリーンボンドの発行で数十億ドルを充当、再生可能エネルギーの利用を拡大しており、今年 1 月には 2019 年以降 20 件の取引で約 260 万 kW の再生可能エネルギー容量を確保したことを明らかにしているが、今回の発表
により、LRE の建設中プロジェクトは合計 880MW に達したという。
〇ホンダ、オハイオ州 EV・EV 電池工場へ投資
本田技研工業の米国現地法人である American Honda Motor は 10 月 11 日、オハイオ州の既存の３工場での電気自動車 (EV)の本格的生産に向け、７億ドル（約 1,020 億円）を投資すると発表した。韓国電池大手の LG Energy Solution (LGES)と計画している EV 用電池の合弁工場を同州に建設する。
今回の設備投資の対象となるのは、オハイオ州にあるメアリズビルとイーストリバティの完成
車２工場とアンナのエンジン工場で、新たに従業員 300 人以上を雇用。2026 年に北米で販売予定のホンダの EV 向けプラットフォーム「Honda e:アーキテクチャー」を採用した EV を、これら3 工場で製造する。
LGES との電池の合弁工場では従業員 2,200 人を雇用し、最終的な総投資額は 44 億ドルになる見通し。23 年初頭に着工し、25 年末までに量産開始を目指す。
ホンダは 40 年に世界で販売する全ての車両を EV と燃料電池車（FCV）にする方針を掲げている。
〇GM、エネルギー管理部門を新設

オール電化戦略を拡大へ

米 General Motors（GM）は 10 月 11 日、家庭・企業・EV などに使用される電力エネルギーを総合的に管理するサービス及び製品を提供する新事業部門、GM Energy の立ち上げを発表した。
同事業では、GM の EV 戦略である「Ultium Battery Platform」を中心に、電力の管理に必要な製品とサービスを提供。使用する電力を管理できるほか、EV から家庭などへ給電する Vehicle
to Home (V2H)、EV から電力網へ給電する Vehicle-to-grid (V2G)、ソーラー製品、ソフトウェア
アプリケーション、クラウド管理ツール、マイクログリッドソリューション、水素燃料電池などの幅広いエネルギー管理・ストレージ・充電製品およびサービスなどを手がけ、既存の EV 向け
充電ユニット「Ultium Charge 360」に加え、新サービス「Ultium Home」「Ultium Commercial」
を含めて、家庭、企業、EV の顧客向けの総合的なエネルギー管理を目指す。
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情報報告

シカゴ

GM は既に、カリフォルニア州北部地域の天然ガス、電力供給を行う Pacific Gas and ElectricCompany（PG＆E）社と共同で、住宅顧客が短期停電時に EV をバックアップ電源として使用できるようにする V2H を試験運用中。2023 年には、PG＆E のサービス地域で提供する予定だ。
〇環境保護庁、飲料水中の鉛対策プロジェクトに 3,000 万ドルを助成へ
米環境保護庁（EPA）は 10 月 11 日、水インフラ改善法（Water Infrastructure Improvements
for the Nation、通称 WIIN）のもと、不利な条件下にある地域社会や学校において飲料水に含まれる鉛を低減するプロジェクトに対し、総額約 3,000 万ドルを助成すると発表した。
今回の助成金の対象には、水インフラ・水処理の改善を通じた鉛曝露の低減を目指すプロジェ
クトが 3 件、学校や保育施設において飲料水に起因する子供の鉛曝露を低減するためのプロジェ
クトが 3 件選ばれた。低所得地域や行政サービスが十分に行き届いてこなかった地域社会では鉛製の水道配管が使われており、飲料水中の鉛汚染度が高いという。
バイデン政権は 2021 年 12 月、国内の鉛配管を一掃する取組などを盛り込んだ、鉛配管と鉛含有塗料に起因する鉛汚染に対処する行動計画を打ち出していた。現在までに、この制度を利用して 2,400 以上の鉛配管の置換が完了している。
〇環境保護庁、汚染防止に 900 万ドル超の助成金交付
米環境保護庁（EPA）は 10 月 13 日、米国内の 32 団体に汚染防止（P2）の助成金 900 万ドル（約 13 億円）超を交付すると発表した。これは、9 月に発表された 1,200 万ドル（約 17 億 6,000万円）の P2 助成金に加えて交付されるもので、バイデン政権による超党派インフラ法による P2
プログラムへの 1 億ドル（約 147 億円）の拠出からまかなわれる。
P2 は発生後ではなく発生前に汚染物質を削減しようとする取り組みで、有毒物質への曝露の低減、自然資源の保護、事業者の廃棄物関連コスト削減を目標とする。
一例として、ルイジアナ州では、バトン・ルージュとニューオーリンズの間に位置する地域社
会における化学製品・鉄製品、食品・飲料といった産業への技術支援を行い、ロードアイランド
州では州機関が EPA の環境正義施設マッピングツールを利用して、不利な条件下にある地域社会の金属関連事業者に汚染物質や廃水の放出削減の技術的支援を提供する。交付先となる 32 団体の詳細は、以下の EPA のサイトで確認できる。
https://www.epa.gov/newsreleases/epa-selects-recipients-more-9-million-pollution-preventiongrants〇BMW、EV 生産強化に向けサウスカロライナ州に 17 億ドル投資
独 BMW は 10 月 19 日、新世代の EV 生産強化に向け、サウスカロライナ州にある米製造拠点に 17 億ドル（約 2,550 億円）を投資すると発表した。
サウスカロライナ州スパータンバーグの工場に 10 億ドル、同州ウッドラフ近郊の高電圧バッ
テリー組立工場に７億ドルを投じ、300 人の新規雇用を創出する。同社の設備投資は同州史上最大となる。
また BMW は、次世代リチウムイオン電池セルを再生エネルギー大手の中国 Envision Group
傘下のバッテリーメーカーEnvision AESC 社から調達する計画も発表。Envision AESC はサウ
スカロライナ州に年間生産能力 30 ギガワット時 (GWh) の電池工場を新設する。
BMW のサウスカロライナ拠点は同社最大の組立工場であり、SUV の X3、X5、X7 などの米国で人気のモデルを製造しており、年間生産能力は 45 万台。2030 年までに、少なくとも 6 モデルの EV を米国で生産予定だという。
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情報報告

神奈川県座間市に拠点を置く Envision AESC は、かつて日産自動車の電池部門だったが、2018
年に中国の Envision Group に売却された。BMW のライバルである Mercedes-Benz Group AG
も今年 3 月、Envision AESC と契約を結び、2025 年までにモジュールを供給する米国のセル施設を建設すると発表している。
〇ミズーリ州、ESG を優先する投資運用会社より 5 億ドルを引き揚げ
ミズーリ州は 10 月 19 日、世界最大の投資運用会社である BlackRock 社が「顧客の経済的利益
よりも政治的意図を優先させた」として、同社が運用するミズーリ州の年金基金、総額約 5 億ドル（約 7,500 億円）を売却したと発表した。
BlackRock 社は、気候変動やエネルギー転換に関するテーマでは投資界の中心的存在。8 月には、19 の州の検事総長が、同社が反化石燃料とネット・ゼロを追求するあまり財務的リターンの尊重とは一致しない「社会的目的」に従って行動していると非難する書簡に署名を行った。また
テキサス州も同月、ESG の観点やネット・ゼロ投資への支持を理由に BlackRock や Credit Suisseなどの金融企業 10 社を経済制裁の対象とすると発表している。
〇エネルギー省、EV バッテリー国産促進で助成金 28 億ドル交付へ
米エネルギー省 (DOE) は 10 月 19 日、昨年 11 月に成立したインフラ投資法に基づく EV バ
ッテリーとバッテリーの原材料となる鉱物資源の国内生産支援の一環として、総額 28 億ドル (約4,090 億円) の助成金を交付すると発表した。バイデン政権は 30 年に新車販売の半分を EV などの電動車にする目標を掲げている。
今回の助成金は、電池用リチウム、黒鉛、ニッケルの増産プロジェクト、米国初の大規模商用
リチウム電解質塩生産施設、2030 年に EV 電池結合材の 45％を供給するための電極結合材施設、米国初の商用スケール酸化ケイ素生産施設、米国初のリン酸鉄リチウム正極施設など、12 州における約 20 社のプロジェクトが交付対象となる。
DOE によると、リチウム、黒鉛、電池用ニッケル、電解質塩、電極用バインダー、リン酸鉄正極材のほぼすべてが海外で生産されており、これらの重要な電池投入材料の多くは中国が供給をコントロールしているという。
〇Apple、2030 年までにサプライチェーンを脱炭素化へ
米 Apple 社は 10 月 25 日、同社のサプライチェーンに対し、2030 年までにカーボン・ニュー
トラルを目指すという目標に向け、温室効果ガス排出量への対応を要請するとともに、一連のク
リーンエネルギーおよび気候ソリューションへの投資や、森林吸収源の質向上や気候変動の影響を受けやすい地域を支援するプロジェクトを発表した。
同社は、製品の生産に関連するスコープ 1 およびスコープ 2 の排出削減を含め、カーボン・ニュートラル達成に向けた進捗状況を報告するようサプライチェーン内の企業に求める。毎年の進捗状況を追跡・監査し、測定可能な進歩を遂げているサプライヤーと提携する予定だという。
Apple はまた、2016 年には事業活動を 100％再生可能エネルギーでまかなうことを目指す国際
イニシアティブ「RE100」に加盟し、2018 年以降、44 カ国にあるオフィス、直営店、データセンターの電力をすべて再生可能エネルギーでまかなっている。同社によると、主要な製造パート
ナーのうち 200 社以上が、25 か国における全 Apple 製品の製造に再生可能エネルギーの使用を確約している。
Apple は 2030 年までに事業全体、製造サプライチェーン、製品のライフサイクル全体でカーボン・ニュートラルを実現するという目標を 2020 年に発表。二酸化炭素排出量の 75%削減を見込― 79 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ

んでおり、既存の技術では現状では避けられない残りの 25%については、質の高い自然を利用したソリューションを優先させるとし、2021 年 4 月、森林プロジェクトに直接投資する RESTORE
Fund を立ち上げ、植林と林業管理方法の改善を通じて景観への影響改善を目的としたプロジェ
クトに投資。年間 100 万トンの二酸化炭素を大気中から除去することを目標に掲げている。
〇Amazon、世界初のゼロ・カーボン ILFI 認証取得の物流施設を建設予定
米 Amazon は 10 月 26 日、カリフォルニア州サクラメントのフルフィルメント・センターが、非営利の環境団体である International Living Future Institute（ILFI）によるゼロ・カーボン認証を取得した世界初の物流施設となる見込みであると発表した。
ILFI 認証は世界初のゼロ・カーボン第三者認証規格で、この規格に基づく建物の要件には、エネルギーと体積炭素の削減目標の達成、再生可能エネルギーの 100％使用、建設に伴う排出の100％オフセットが含まれる。このプログラムでは、12 ヶ月間の試用期間後に第三者による検証を受ける必要がある。
Amazon の同フルフィルメント・センター「SCA5」は、持続可能な建築資材を使用して建設され、100%再生可能エネルギーで稼働している。SCA5 は丸 1 年の運用後、2023 年までに認証を取得する予定だという。
Amazon は 2040 年までに事業全体でネット・ゼロ・エミッションを達成するという目標を発表しており、既に企業として最大の再生可能エネルギー購入企業となっている。同社は更に、2025年までに企業活動の 100%を再生可能エネルギーで賄うこと、配送車両の電化のための大規模な投資も発表している。
〇GM、Microvast と EV バッテリー部品開発で提携
米 General Motors (GM) は 11 月 2 日、テキサスを拠点とするバッテリーメーカーの Microvast社と提携し、EV 用バッテリーセパレーターを開発すると共に、米国内にセパレーター工場を新設すると発表した。この提携には、米エネルギー省（DOE）の「バッテリー材料加工およびバッテ
リー製造」イニシアティブより、2 億ドルの助成金が提供される。
バッテリーセパレーターは、バッテリーの陽極と陰極を分離し、短絡を防ぎながらイオンの移動を可能にする部品で、安全性が重視される。今回の提携において、GM はセパレーター技術とコーティング技術を Microvast に提供し、EV の安全性・バッテリー寿命・充電性能の改善を目指すという。
また、DOE は GM のバッテリー技術を認め、「バッテリー500 コンソーシアム」のメンバーに同社を選定。同コンソーシアムは DOE の研究所であるパシフィックノースウェスト国立研究所（Pacific Northwest National Laboratory、通称 PNNL）によるプロジェクトで、GM は自動車メーカーとしては唯一のメンバーとして、高重量エネルギー密度を備え、かつ充電可能な次世代リチウム金属バッテリーの開発を行う予定。

― 80 ―

情 報 報 告シカゴ●最近の米国経済について〇10 月の米小売売上高、前月比 1.3％増で 7 カ月ぶりの増加幅
米国商務省の速報（11 月 16 日付）によると、10 月の小売売上高（季節調整値）は前月比 1.3％
増の 6,945 億ドルで 3 月（1.2％増）以来 7 カ月ぶりの増加幅となり、ブルームバーグがまとめた市場予想の 1.0％増を上回った。なお、9 月の売上高は、前月比 0.0％減（速報値）から 0.0％増（改定値）にわずかに上方修正された。
業種別にみると、ガソリンスタンドが前月比 4.1％増の 641 億ドル、寄与度 0.37 ポイントと全体を最も押し上げた。次いで、自動車・同部品が 1.3％増の 1,295 億ドル（寄与度：0.25 ポイント）、フードサービスが 1.6％増の 895 億ドル（0.21 ポイント）で増加に寄与した。一方、総合小
売りは 0.2％減の 700 億ドル（マイナス 0.02 ポイント）と減少した。
今回の発表を受け、全米小売業協会（NRF）のチーフエコノミストのジャック・クラインヘン
ズ氏は「高インフレや借入コストの上昇、マクロ経済の不確実性の広がりにもかかわらず、消費者は引き続き回復力を示している」と述べており、雇用の増加、賃金の上昇と貯蓄の利用により、消費者が今後も消費し続ける傾向が持続する見通しを示した。10 月には、アマゾンが実施した有料会員「プライムメンバー」を対象とした大規模なセール「プライム・アーリーアクセスセール」
をはじめ、ウォルマートや、オンライン上で家具を販売する「ウェイフェア」など、各社のセー
ルイベントが相次いで実施されており、同氏は各社が年末商戦を前倒しして開始したことが、売り上げ増に寄与したと述べている。
一方で、民間調査会社コンファレンスボードが 10 月 25 日に発表した 10 月の消費者信頼感指数は 102.5 と、9 月（107.8）より 5.3 ポイント減少し、3 カ月ぶりの低下となった。内訳をみると、現況指数は 138.9 と 9 月（150.2）より 11.3 ポイント減と大幅に減少し、2021 年 4 月（131.9）以来の低水準に落ち込んだ。また、6 カ月先の景況見通しを示す期待指数は 78.1 と 9 月（79.5）
より 1.4 ポイント減少した。期待指数が 80 を下回ると景気後退のリスクが高まっていることを示すとされており、引き続き先行きに対する消費者の懸念は高い状況が続いている。
コンファレンスボードの経済指標シニアディレクターであるリン・フランコ氏は、消費者信頼感が低下した背景について「7 月以降後退していたインフレに対する懸念が再び高まり、ガソリ
ンと食品価格（の上昇）が主因となった」と述べた。先行きについては「インフレ圧力は引き続き消費者信頼感と消費に強い逆風となり、小売業者にとって厳しいホリデーシーズンとなる可能性がある」と指摘した上で、小売り各社はすでに過剰在庫を抱えているため、消費需要が不足す
れば、各社での値引きにつながり、今後の利益を圧迫する可能性があるとの懸念を示した。
〇10 月の米消費者物価、前年同月比 7.7％上昇、コア指数は 6.3％上昇でともに伸び鈍化
米国労働省が 11 月 10 日に発表した 10 月の消費者物価指数（CPI）は、前年同月比 7.7％上昇となり、前月の 8.2％から減速し、民間予想の 7.9％を下回った。8～9％台の伸びが続いていた中、7％台の伸びは 2 月以来となった。変動の大きいエネルギーと食料品を除いたコア指数も 6.3％上
昇で前月の 6.6％から鈍化し、民間予想の 6.5％を下回った。前月比では CPI は 0.4％上昇（前月：
0.4％上昇）、コア指数は 0.3％上昇（0.6％上昇）となり、こちらも民間予想（それぞれ 0.6％、0.5％上昇）を下回った。
品目別に前年同月比でみると、ガソリンは 17.5％上昇（前月：18.2％上昇）と伸びが鈍化した
ものの、前月比では 4.0％と 4 カ月ぶりにプラスに転じた。食料品は 10.9％上昇（11.2％上昇）と若干伸びが鈍化、特に伸びが高い家庭用食品も 12.4％上昇（13.0％上昇）と 2 カ月連続で伸びが― 81 ―

情報報告

シカゴ鈍化した。財は 5.1％上昇（6.6％上昇）と伸びが大きく鈍化した。うち、中古車は 2.0％上昇（7.2％
上昇）、前月比では 2.4％減と 4 カ月連続で低下した。新車は 8.4％上昇と 6 カ月連続で鈍化、前月比でも 0.4％上昇（0.7％上昇）と伸びが鈍化した。一方でサービスは、6.7％上昇（6.7％上昇）と前月と同じだったが、物価全体の約 3 割のウエートを占める住居費が 6.9％上昇（6.6％上昇）と引き続き伸びが加速している。そのほか、前月に大きく伸びた医療サービスは 5.4％上昇（6.5％上昇）と伸びが鈍化した。
CPI の減速は 4 カ月連続で、今回は財価格の大幅な鈍化が主要因となっており、新車や中古車をはじめ、衣料品などでも鈍化が広がり、急激な金融引き締めが実体経済にも波及し始めたかた
ちだ。今後さらに物価が鈍化していくかは、サービス価格、特にウエートが大きい上に引き続き伸びが加速している住居費がいつ鈍化するかによるところが大きい。代表的な住宅価格指数であるケース・シラー住宅価格指数の 8 月の前月比は 1.1％減と低下に転じたのに加えて、ニューヨー
ク市マンハッタンなど大都市での賃料が低下し始めている。しかし、CPI の住居費は更新家賃も含めたものであることなどから、まだ伸びの鈍化には至っていない。これまで伸びが鈍化し続けてきたガソリン価格も 10 月は一転、前月比では上昇に転じており、再び物価の押し上げ要因となる可能性もある。11 月 8 日に投開票が行われた中間選挙の出口調査では、調査回答者の 32％がインフレ問題を重視したと回答しており、米国民の最大の関心事項となっている（NBC ニュース
11 月 8 日）。選挙後も引き続き、連邦政府のインフレ対策は有権者の高い関心事項と考えられ、住居費の鈍化がいつ表れ、物価の鈍化が今後も続くか、CPI の結果に注目が集まる。
〇米 11 月の雇用者数 26 万 1,000 人増、失業率は 3.7％に上昇、時給の伸び加速
米国労働省が 11 月 4 日に発表した 10 月の非農業部門雇用者数は前月より 26 万 1,000 人増と、市場予想の 20 万 5,000 人増を上回った。就業者数は前月より 32 万 8,000 人減少し、失業者数は前月から 30 万 6,000 人増加した。失業率は前月の 3.5％から 3.7％（市場予想は 3.5％）に上昇した。
失業者のうち、一時解雇の失業者は前月（75 万 8,000 人）より 8 万 9,000 人増の 84 万 7,000
人、恒常的失業者は前月（118 万 1,000 人）より 6 万人増の 124 万 1,000 人だった。
労働参加率（注）は、生産年齢人口が前月より 17 万 9,000 人増加し、労働力人口が前月より 2
万 2,000 人減少した結果、前月から 0.1 ポイント低下の 62.2％だった。
平均時給は 32.58 ドル（前月：32.46 ドル）で、前月比 0.4％増（前月：0.3％増）、前年同月比4.7％増（前月：5.0％増）となり、前月比では前月より上昇した一方、前年同月比では低下した。
非農業部門における 10 月の雇用者数の前月差 26 万 1,000 人増の内訳をみると、民間部門は 23
万 3,000 人増で、うち財部門が 3 万 3,000 人増加し、主な業種として製造業は 3 万 2,000 人増、建設業は 1,000 人増だった。サービス部門は 20 万人増で、教育・医療サービス業 7 万 9,000 人増、対事業所サービス 3 万 9,000 人増、娯楽接客業 3 万 5,000 人増と小幅ながらも主要業種で引き続きプラスとなった一方で、年末商戦を控える小売業は 7,000 人、運輸倉庫業は 8,000 人の若干の増加にとどまった。また、政府部門は 2 万 8,000 人の増加だった。
10 月の人種別失業率は、白人 3.2％（前月：3.1％）、アジア系 2.9％（2.5％）、ヒスパニック・
ラテン系 4.2％（3.8％）、黒人 5.9％（5.8％）と全てで悪化した。
ジェローム・パウエル連邦準備制度理事会（FRB）議長は「成長率鈍化にもかかわらず、労働市場は引き続き極めてタイト」で高インフレ圧力は続いているとの認識を示しているが、引き続き堅調な雇用者増や高い時給の伸びを示した今回の雇用統計はそれを裏付ける結果となった。一
方、足元ではインターネット販売大手のアマゾンが今後数カ月間、新規採用を凍結すると発表す
るなど、ハイテク企業や金融機関で景気悪化や業績悪化を踏まえた雇用縮小の動きが見られる。
― 82 ―

情報報告

収まらないインフレ圧力にパウエル議長は「最終的な金利水準が（従来の）予想よりも高くなる」
ことを示唆しており、2022 年の年末商戦の小売売上高は前年同期比 6～8％増と前年の 13.5％増
から大幅な鈍化が見込まれているなど、金融引き締めの影響は実体経済にも表れることが予想されている。長期化が見込まれる金融引き締めと、その米国経済への影響に注目が集まる。
（注）労働参加率は、生産年齢人口（16 歳以上の人口）に占める労働力人口（就業者＋失業者）の割合。
〇2022 年の米国年末商戦、インフレや値引きで伸びは前年より鈍化を予想、全米小売業協会
全米小売業協会（NRF）は 11 月 3 日、2022 年の年末商戦期間（11～12 月）の小売売上高（自動車ディーラー、ガソリンスタンド、レストランを除く）が前年同期比 6～8％増の 9,426～9,604
億ドルになるとの見通しを発表した。2021 年の売上高は 8,893 億ドル、伸び率は前年同期比 13.5％
増で、ともに過去最高水準を記録したが、2022 年は伸びが減速する見込みだ。高インフレが長期化していることに加えて、小売り各社では過剰在庫を解消するために大幅な値引きを実施しており、これらが業績悪化につながるとの懸念が高まっている。
ネット販売を含む無店舗小売りは前年同期比 10～12％増の 2,628～2,676 億ドルと、2021 年の2,389 億ドルを上回ると予想する。ネット販売は引き続き重要な販路であり続けるが、店舗での買い物も増え、伝統的な年末商戦の購買体験を求める動きも強まるとみられる。
同期間の小売業者による臨時雇用者数は 45 万～60 万人になると見込み、2021 年の 66 万 9,800
人を下回る予想としている。
発表について、NRF のマシュー・シェイ会長兼最高経営責任者（CEO）は「消費者はインフレや物価上昇の圧力を感じており、所得水準の違いによって個人の支出行動には違いが見られるものの、回復力を保ち、購買行動を続ける」と述べた。一方で、同氏は同日の電話会見で、食料品やエネルギー価格の上昇に伴いって消費者は購買に慎重になっており、場合によっては貯蓄を切り崩して一気に支出することを抑えるために、「クッション的措置」として、クレジットカードを利用することもあると指摘し、これによって、プレゼントや年末年始の出費に影響が出る可能性があると述べている（CNBC11 月 3 日）。
2021 年の年末商戦は、小売り各社がサプライチェーンの混乱による品不足を避けるため、商品の発注を前倒しで在庫を確保し、消費活動も活発だった。しかし、高インフレが続いていることに加えて、2022 年に入ってから消費者の購買行動が物品よりも外食や旅行などのサービスに支出する傾向が強まり、ウォルマートやナイキなどの大手小売業では在庫処理の対応に追われていると報じられている。ナイキが 9 月に発表した第 1 四半期（1～3 月）決算では、北米の在庫が前年比で 65％と急増、既に販売シーズンが過ぎた商品が大量に届いている。また、百貨店チェーンのノードストロームでも在庫圧縮のために大幅な値引きを計画している（「リテールダイブ」10 月
11 日）。
NRF が実施したアンケート調査（注）によると、消費者の約半数（46％）は 11 月前からホリ
デーショッピングを開始するとした。インフレが進む中、家計への負担が集中しないよう購入時期を分散させている動きがみられる。消費者が早めに買い物を始める理由として、回答者の 60％
は「ギフトショッピングの予算を分散させるため」が最大で、前年の 54％から上昇している。ギフトやその他のホリデー商品に対する 1 人当たりの平均支出予定額は 832.84 ドルで、過去 10 年間の平均（826.12 ドル）とほぼ同水準となっている。購入方法別には、ネット購入が 56％と最も多かったが、前年と比べてディスカウント店や中古品店を利用すると回答した消費者はいずれも増加しており、物価高で低価格店への需要が増えている様子がうかがえる。
なお、NRF は 2022 年通年の小売売上高については、前年比 6～8％増の 4 兆 8,600 億ドルを上― 83 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ

回ると見込んでいる。
（注）調査は 10 月 3～7 日に米国の消費者 8,284 人を対象に行われた。
〇米 FRB、政策金利を 4 会合連続で 0.75 ポイント引き上げ、金融引き締めの長期化を示唆
米国連邦準備制度理事会（FRB）は 11 月 1、2 日に連邦公開市場委員会（FOMC）を開催し、政策金利であるフェデラル・ファンド（FF）金利の現状の誘導目標 3.00～3.25％を 0.75 ポイン
ト引き上げ、3.75～4.00％とすることを決定した。4 会合連続で通常の 3 倍となる 0.75 ポイントの引き上げ幅となった。今回の決定は参加者 12 人の全会一致だった。
FRB は 11 月 2 日に出した声明文で「将来の利上げペースを決定する上で、FOMC は金融引き締めの累積効果や、金融政策が経済活動やインフレに影響を与えるまでのタイムラグ、経済・金融の状況を考慮する」との新たな文言を今回追加した。景気認識やバランスシート削減計画の継続方針などに関する文言は前回 9 月の声明文と同じだった。
ジェローム・パウエル FRB 議長は FOMC 後の記者会見で「2022 年第 3 四半期（7～9 月）のGDP は 2.6％（前期比）増加したが、2022 年に入ってからでみれば横ばい」「個人消費は、実質可処分所得の減少や金融引き締めの影響から、前年の急激な伸びから鈍化している」「住宅部門の活動は住宅ローン金利上昇を反映して著しく弱くなった」「金利の上昇と生産高の伸びの鈍化は企業の設備投資にも重い負担となっている」と、景気が弱含みであることを認めつつ、「成長率鈍化にもかかわらず、労働市場は引き続き極めてタイト」「最近のインフレ率は予想を再び上回る結果となった」として、高インフレ圧力は続いているとの認識を示した。
今回の声明文で前述の新たな文言を追加した理由について、パウエル議長は「金融引き締めの効果が完全に発揮されるまで、特にインフレに対しては時間がかかる」ことを明らかにするためと説明している。一方で「前回会合以降に発表されたデータは、最終的な金利水準が予想よりも高くなることを示唆している」として、金利引き締めがさらに長期化する可能性に言及した。
パウエル議長は関連して、「（12 月に行われる次回会合後では）同じく 0.75 ポイントの引き上げとなる見通しか」との質問に対して、「過去 2 回の会合後の記者会見で、利上げペースの減速が適切となる時期がどこかの時点で来ると述べてきており、その時が近づいている。早ければ次回、
もしくは次々回かもしれない。次回の会合でこれを議論するだろう」と述べつつも、「われわれには金融を引き締め過ぎたとか、引き締めペースが速過ぎたといった感覚はない」と明確な答えは避けた。また「いつ利上げペースを緩めるかではなく、どの程度まで利上げするか、どれぐらい金融引き締めを続けるかが現在のわれわれの主要な焦点だ」「利上げ停止の議論は時期尚早」として、利上げ継続とその到達点、持続期間が今後重要となるとした。また、景気の軟着陸の可能性はあるのかという質問には、「まだ可能だと思うが、（その可能性は）過去 1 年で狭まった」「物価は下がっているが、期待したほどではない」「（結果として）さらに金融を引き締めざるを得ず、軟着陸に向けた道が狭くなっている」と景気後退の可能性もあることを示唆した。

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情 報 報 告シカゴ●化学プラント情報○米国の化学プラント建設コスト指数

指数(1957-59 = 100)
指数
機器
熱交換器及びタンク
加工機械
管、バルブ及びフィッティング
プロセス計器
ポンプ及びコンプレッサー
電気機器
構造支持体及びその他のもの
建設労務
建物
エンジニアリング及び管理

900
880
860
840
820
800
780
760
740
720
700
680
660
640
620
600
580
560
540
520
500

米国の化学プラント建設コスト指数
2022年08月 2022年07月 2021年08月
(実績)
(実績)
(速報値)
824.5
829.8
735.2
1,046.2
1,054.5
918.6
879.3
891.0
784.8
1,054.4
1,073.9921.1
1,480.8
1,480.2
1,304.7
556.5
558.8
541.3
1,305.3
1,304.4
1,148.8
774.0
770.0
616.8
1,183.2
1,199.5
1,000.4
359.7
357.1
347.4
826.6
834.2
767.5
312.1
312.0
310.2

年間指数
2014 = 576.1
2015 = 556.8
2016 = 541.7
2017 = 567.5
2018 = 603.1
2019 = 607.5
2020 = 596.2
2021 = 708.0

2020年
2021年
2022年

1月

2月

3月

4月

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

（出所：
「ケミカル・エンジニアリング」2022 年 11 月号より作成）― 85 ―

情 報 報 告シカゴ●米国産業機械の輸出入統計（2022 年 8 月）
米国商務省センサス局の輸出入統計に基づく、2022 年 8 月の米国における産業機械の輸出入の概要は、次のとおりである。

(1) 産業機械の輸出は、38 億 2,531 万ドル（対前年同月比 10.5％増）となった。鉱山機械、化学機械、風水力機械、運搬機械、金属加工機械、業務用洗濯機、動力伝動装置は対前年同月
比がプラスとなったが、ボイラ・原動機、プラスチック機械は対前年同月比がマイナスとなった。積層造形用機械は HS2022 改正に伴う新規品目である。
(2) 産業機械の輸入は、58 億 9,731 万ドル（対前年同月比 6.5％増）となった。ボイラ・原動
機、鉱山機械、化学機械、風水力機械、運搬機械、金属加工機械は対前年同月比がプラスとなったが、プラスチック機械、業務用洗濯機、動力伝動装置は対前年同月比がマイナスとなった。積層造形用機械は HS2022 改正に伴う新規品目である。
(3) 産業機械の純輸入は、20 億 7,200 万ドルとなり、80 ヵ月連続で輸入が輸出を上回った。すべての機械で輸入超過となった。
(4) 各機械の輸出入の概要は、次の通りである。
① ボイラ・原動機は、輸出が 8 億 1,183 万ドル（対前年同月比 5.2％減）となり、ガスター
ビン（≦5MW）やガスタービン（＞5MW）などの減少により、2 ヵ月振りに対前年同月比がマイナスとなった。輸入は 8 億 5,465 万ドル（対前年同月比 1.3％増）となり、液体原動
機（シリンダ）や液体原動機（その他）などの増加により、7 ヵ月連続で対前年同月比がプラスなった。
② 鉱山機械は、輸出が 1 億 437 万ドル（対前年同月比 1.1％増）となり、選別機や混合機などの増加により、8 ヵ月連続で対前年同月比がプラスとなった。輸入は 1 億 7,154 万ドル（対前年同月比 41.2％増）となり、選別機、破砕機などの増加により、19 ヵ月連続で対前年同月比がプラスとなった。
③ 化学機械は、輸出が 12 億 978 万ドル（対前年同月比 20.8％増）となり、温度処理機械（熱交換装置）や分離ろ過機（液体ろ過機）などの増加により、18 ヵ月連続で対前年同月比がプラスとなった。輸入は 14 億 625 万ドル（対前年同月比 1.5％増）となり、温度処理機械（熱交換装置）や HS2022 改正に伴う新規品目である分離ろ過機（気体ろ過機・内燃機関）などの増加により、2 ヵ月振りに対前年同月比がプラスとなった。
④ プラスチック機械は、輸出が 1 億 938 万ドル（対前年同月比 18.5％減）となり、射出成形機やその他の機械などの減少により、対前年同月比が 4 か月振りにマイナスとなった。
輸入は 2 億 7,385 万ドル（対前年同月比 3.6％減）となり、射出成形機や吹込み成形機などの減少により、2 ヵ月連続で対前年同月比がマイナスとなった。
⑤ 風水力機械は、輸出が 8 億 8,321 万ドル（対前年同月比 9.9％増）となり、ポンプ（その他往復容積式）やポンプ（タービンポンプその他）などの増加により、7 ヵ月連続で対前年同月比がプラスとなった。輸入は 13 億 5,076 万ドル（対前年同月比 14.5％増）となり、ポ― 86 ―

情報報告

ンプ（紙パ用等遠心式）や送風機（その他遠心式）などの増加により、18 ヵ月連続で対前年同月比がプラスとなった。
⑥ 運搬機械は、輸出が 3 億 6,643 万ドル（対前年同月比 17.1％増）となり、巻上機（森林での丸太取扱装置)やその他連続式エレベ・コンベイヤ（その他ベルト型）などの増加により、2 ヵ月振りに対前年同月比がプラスとなった。輸入は 11 億 1,943 万ドル（対前年同月
比 19.4％増）となり、巻上機（その他の機械装置）やエスカレータ・エレベータ（その他
ベルト型）などの増加により、19 ヵ月連続で対前年同月比がプラスとなった。
⑦ 金属加工機械は、輸出が 6,325 万ドル（対前年同月比 72.6％増）となり、ベンディング
等（その他）や HS2022 改正に伴う新規品目である熱間鍛造機（密閉型）などの増加により、3 ヵ月連続で対前年同月比がプラスとなった。輸入は 1 億 5,209 万ドル（対前年同月比
15.6％増）となり、HS2022 改正に伴う削除品目であるベンディング等（数値制御式プレスブレーキ）やベンディング等（その他の数値制御式）などの増加により、2 ヵ月振りに対前年同月比がプラスとなった。
⑧ 業務用洗濯機は、輸出が 3,665 万ドル（対前年同月比 14.6％増）となり、洗濯機（10kg超）や洗濯機（10kg 以下遠心脱水）の増加により、8 ヵ月連続で対前年同月比がプラスとなった。輸入は 1 億 6,168 万ドル（対前年同月比 28.8％減）となり、洗濯機（10kg 超）や乾燥機（10kg 超・品物用）などの減少により、3 ヵ月連続で対前年同月比がマイナスとなった。
⑨ 動力伝動装置は、輸出が 2 億 4,040 万ドル（対前年同月比 32.9％増）となり、トルクコ
ンバータやギヤボックス等変速機（手動可変式）などの増加により、7 ヵ月連続で対前年同月比がプラスとなった。輸入は 4 億 706 万ドル（対前年同月比 5.1％減）となり、ギヤボッ
クス等変速機（固定比・その他）やギヤボックス等変速機（手動可変式・その他）などの減少により、2 ヵ月振りに対前年同月比がマイナスとなった。
⑩ 積層造形用機械は、HS2022 改正に伴う新規品目である。輸出が 2,049 万ドル、輸入が3,005 万ドルとなった。

― 87 ―

シカゴ

シカゴ(単位:百万ドル）(単位:百万ドル）

輸出金額（各機械：折れ線グラフ）

4,500

1,200

4,000

1,000

3,500

800

3,000
2,500

600

2,000

400

1,500
1,000

200

500
0

8月
9月
10月
11月
12月
2021年1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
2022年1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月

0

輸出金額（産業機械合計：棒グラフ）

5,000

1,400

産業機械合計プラスチック機械
業務用洗濯機ボイラ・原動機風水力機械
動力伝導装置鉱山機械
運搬機械
積層造形用機械

化学機械
金属加工機械

出典：米国商務省センサス局の輸出入統計より作成

図 1 米国における産業機械の輸出金額の推移(単位:百万ドル）

1,600

7,000

1,400

6,000

1,200

5,000

1,000

4,000

800
3,000

600

2,000

400

1,000

200
0

輸入金額（産業機械合計：棒グラフ）(単位:百万ドル）

0

8月
9月
10月
11月
12月
2021年1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
2022年1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月

輸入金額（各機械：折れ線グラフ）

情報報告

産業機械合計プラスチック機械
業務用洗濯機ボイラ・原動機風水力機械
動力伝導装置鉱山機械
運搬機械
積層造形用機械

化学機械
金属加工機械

出典：米国商務省センサス局の輸出入統計より作成

図 2 米国における産業機械の輸入金額の推移― 88 ―

情報報告

表１ 米国における産業機械の輸出入統計（総括表）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）
番号

2022年08月

産業機械名
区分

機械類
部品
小計
機械類
2
鉱山機械
部品
小計
機械類
3
化学機械
部品
小計
機械類
4
プラスチック機械 部品
小計
機械類
5
風水力機械
部品
小計
機械類
6
運搬機械
部品
小計
機械類
7
金属加工機械 部品
小計
機械類
8
業務用洗濯機 部品
小計
機械類
9
動力伝導装置 部品
小計
機械類
10
積層造形用機械 部品
小計
機械類
部品
産業機械合計合計
1

番号

輸出
2021年08月

ボイラ・原動機

金額（A)

構成比

361.288450.538
811.82543.47660.899104.374
890.641319.139
1,209.780
47.37662.004109.379620.265
262.948883.213232.206
134.228366.43454.7528.498
63.25134.6721.980
36.652174.82965.569240.398
16.182
4.312
20.4942,459.504
1,365.803
3,825.306

44.5
55.5
100.0
41.7
58.3
100.0
73.6
26.4
100.0
43.3
56.7
100.0
70.2
29.8
100.0
63.4
36.6
100.0
86.6
13.4
100.0
94.6
5.4
100.0
72.7
27.3
100.0
79.0
21.0
100.0
64.3
35.7
100.0

区分
機械類
1
ボイラ・原動機 部品
小計
機械類
2
鉱山機械
部品
小計
機械類
3
化学機械
部品
小計
機械類
4
プラスチック機械 部品
小計
機械類
5
風水力機械
部品
小計
機械類
6
運搬機械
部品
小計
機械類
7
金属加工機械 部品
小計
機械類
8
業務用洗濯機 部品
小計
機械類
9
動力伝導装置 部品
小計
機械類
10
積層造形用機械 部品
小計
機械類
部品
産業機械合計合計

金額（C)346.138508.510854.648
92.11179.425
171.536
1,154.804
251.450
1,406.254
163.216110.633
273.849
992.013358.748
1,350.761
823.250296.178
1,119.428
124.939
27.147152.086129.02832.655161.683273.863133.199407.062
21.8208.229
30.0494,099.363
1,797.944
5,897.307

371.160
484.806
855.967
41.49161.730103.221733.644268.182
1,001.826
72.46961.779134.248569.952
233.972803.924
195.211117.765312.976
33.0733.572
36.64429.5672.402
31.970125.430
55.496180.926
0.000
0.000
0.000
2,171.998
1,289.705
3,461.703

構成比
43.4
56.6
100.0
40.2
59.8
100.0
73.2
26.8
100.0
54.0
46.0
100.0
70.9
29.1
100.0
62.4
37.6
100.0
90.3
9.7
100.0
92.5
7.5
100.0
69.3
30.7
100.0
100.0
62.7
37.3
100.0

輸入
2021年08月

2022年08月

産業機械名

金額（B)

純輸出

構成比
40.5
59.5
100.0
53.7
46.3
100.0
82.1
17.9
100.0
59.6
40.4
100.0
73.4
26.6
100.0
73.5
26.5
100.0
82.2
17.8
100.0
79.8
20.2
100.0
67.3
32.7
100.0
72.6
27.4
100.0
69.5
30.5
100.0

金額（D)
308.889534.663
843.552
60.44761.035121.482
1,142.983
241.853
1,384.835
193.870
90.247284.117889.275
290.904
1,180.179
670.929266.794937.723109.684
21.910131.595
202.477
24.541227.017307.325
121.420428.745
0.000
0.000
0.000
3,885.879
1,653.366
5,539.245

対前年比伸び率（%）
-2.7
-7.1
-5.2
4.8
-1.3
1.1
21.4
19.0
20.8
-34.6
0.4
-18.5
8.8
12.4
9.9
19.0
14.0
17.1
65.6
137.9
72.6
17.3
-17.6
14.6
39.4
18.1
32.9
13.2
5.9
10.5

2022年08月

2021年08月

金額（E)=A-C 金額(F)=B-D
15.149-57.972-42.823-48.635-18.526-67.161-264.163
67.690-196.474-115.840-48.630-164.470-371.748-95.799-467.548-591.043-161.951-752.994-70.187-18.649-88.836-94.356-30.675-125.031-99.035-67.630-166.664-5.638-3.916-9.555-1,639.859-432.142-2,072.001

62.271-49.856
12.414-18.956
0.695-18.261-409.339
26.330-383.009-121.401-28.468-149.869-319.323-56.932-376.255-475.718-149.029-624.746-76.612-18.339-94.950-172.909-22.138-195.048-181.895-65.924-247.818
0.000
0.000
0.000
-1,713.881-363.661-2,077.542

純輸出

構成比

対前年比
伸び率（%）

36.6
63.4
100.0
49.8
50.2
100.0
82.5
17.5
100.0
68.2
31.8
100.0
75.4
24.6
100.0
71.5
28.5
100.0
83.4
16.6
100.0
89.2
10.8
100.0
71.7
28.3
100.0
100.0
70.2
29.8
100.0

12.1
-4.9
1.3
52.4
30.1
41.2
1.0
4.0
1.5
-15.8
22.6
-3.6
11.6
23.3
14.5
22.7
11.0
19.4
13.9
23.9
15.6
-36.3
33.1
-28.8
-10.9
9.7
-5.1
5.5
8.7
6.5

増減率(%) 対輸出割合(%)(G)=(E-F)/|F|(H)=E/A-75.7-16.3-444.9-156.6-2,765.5-267.8
35.5
157.1
48.7
4.6
-70.8
-9.7
-16.4
-68.3
-24.3
-24.2
-8.7
-20.5
8.4
-1.7
6.4
45.4
-38.6
35.9
45.6
-2.6
32.7
4.3
-18.8
0.3

4.19
-12.87-5.27-111.87-30.42-64.35-29.6621.21-16.24-244.51-78.43-150.37-59.93-36.43-52.94-254.53-120.65-205.49-128.19-219.44-140.45-272.14-1549.35-341.13-56.65-103.14-69.33-34.84-90.82-46.62-66.67-31.64-54.17

出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 89 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ

表２ 米国における産業機械の輸出統計（詳細）(1) ボイラ・原動機 （輸出）(単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名数量

2021年08月

金額

数量

金額

Ch.(%)

8402 - 11

水管ボイラ（＞45t/h)

*

160

1.469

268

4.310

-65.9

12

水管ボイラ（＜45t/h)

*

169

1.217

310

6.465

-81.2

19

その他蒸気発生ボイラ

*

619

6.009

263

2.025

196.7

20

過熱水ボイラ

*

26

0.088

17

0.173

-49.0

*

80

1.760

85

0.350

403.3

*

39

0.503

68

1.435

-64.9

*

92

1.740

50

0.736

136.4

*

91

0.424

54

1.226

-65.4

90 - 0010 部分品（熱交換器）
8404 - 10 - 0010 補助機器（エコノマイザ）
0050 補助機器（その他）
20

蒸気原動機用復水器

8406 - 10

蒸気タービン (船用)

3

0.009

1

0.011

-20.6

81

蒸気タービン（＞40MW）

0

0.000

0

0.000

690.3

82

蒸気タービン (≦40MW）

189

7.784

22

0.985

8410 - 11

液体タービン（≦1MW）

56

0.187

275

5.707

-96.7

12

液体タービン（≦10MW）

3

0.055

107

1.130

-95.2

13

液体タービン（＞10MW）

238

0.042

8,315

1.455

-97.1

8411 - 81

ガスタービン（≦5MW）

816

29.64056

36.003-17.7

82

ガスタービン（＞5MW）

56

96.85680

114.860-15.7

8412 - 21

液体原動機（シリンダ）

109,715104.998

87,949103.2641.729

液体原動機（その他）

64,34052.476

63,20441.90725.2

31

気体原動機(シリンダ）

151,277

19.224

162,21618.3204.939

気体原動機(その他）

21,59616.27919,68013.19523.4

80

その他原動機

187,776

20.528238,083

17.603

16.6

機械類合計

-

361.288-371.160-2.78402 - 90 - 0090 部品(ボイラ用）

X

6.418

X

5.803

10.6

8404 - 90

部品(補助機器用）

X

21.890X

1.414

1448.48406 - 90

部品(蒸気タービン用）

X

19.693

X

20.327-3.1

8410 - 90

部品(液体タービン用）

X

1.276

X

0.993

28.5

8411 - 99

部品(ガスタービン用）

X

308.948X

387.347-20.2

8412 - 90

部品（その他）

X

92.312

X

68.923

33.9

部品合計

-

450.538-484.806

-7.1

総合計

-

811.825-855.967-5.2(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）
・「*」の数量単位は「t」である。

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計(2) 鉱山機械 （輸出）(単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名数量

2021年08月

金額

数量

金額

Ch.(%)

172

11.0892,525

12.6168467 - 19 - 5060 さく岩機（手持工具）

5,916

1.730

5,348

1.575

9.8

8474 - 10

選別機

324

15.526660

12.400

25.2

20

破砕機

307

13.039393

13.553

-3.8

39

混合機

95

2.092

78

1.347

55.4

8430 - 49

せん孔機

機械類合計

-12.1

-

43.476-41.491

4.8

X60.899X

61.730

-1.3

部品合計

-

60.899-61.730

-1.3

総合計

-

104.374-

103.2211.18474 - 90(注）

部品・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 90 ―

情報報告(3) 化学機械 （輸出）(単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名数量

2021年08月

金額

数量

金額

Ch.(%)

7309 - 00

タンク

140,217

23.142

188,623

25.2478419 - 19

温度処理機械（湯沸器）

33,11016.49339,17515.366

-8.3
7.3

20

〝 (減菌器）

2,506

9.504

2,162

12.061-21.2

35〝 (乾燥機・紙パ用）

9

0.197

14

0.263

-24.8

39

〝 (乾燥機・その他）

6,219

10.2982,992

13.030-21.0

40〝 (蒸留機）50〝 (熱交換装置）60〝（気体液化装置）

89〝（その他）

187

1.620

651

2.641

-38.7

267,667

117.395

198,788

76.485

53.5

670

5.006

713

2.942

70.2

18,73672.016

16,93055.90228.88405 - 10発生炉ガス発生機

2,858

3.697

665

2.158

71.4

8479 - 82

混合機

27,20831.28031,64923.43733.58401 - 20

分離ろ過機（同位体用）

46

0.253

102

0.142

78.7

8421 - 19〝（遠心分離機）

1,291

15.0781,109

12.60419.6〝（液体ろ過機）*

5,009,891

232.776

11,405,689

187.331〝（気体ろ過機・内燃機関）

825,153147.071

0

0.000

39

〝 (気体ろ過機・その他）

3,830,432

184.241

4,186,461

289.908

8439 - 10

紙パ製造機械（パルプ用）

66

1.260

219

0.849

48.4

20

〝 （製紙用）

35

0.707

156

1.717

-58.8
61.1

29
32

注1

24.3
-36.4

30

〝 （仕上用）

41

1.932

28

1.199

8441 - 10〝 （切断機）

309

6.807

289

6.760

0.7

40

〝 （成形用）

59

1.866

5

0.055

3,289.880〝 （その他）

314

8.002

138

3.549

125.5

機械類合計
8405 - 90

部品（ガス発生機械用）-

890.641-733.644

21.4

X

3.674

X

1.827

101.1
354.8

8419 - 90 - 2000 部品（紙パ用）

X

8.002

X

1.759

8421 - 91

部品（遠心分離機用）

X

11.450X

10.6058.0

部品（ろ過機用）

X

258.136X

216.58019.2

8439 - 91

部品（パルプ製造機用）

X

9.105

X

8.324

9.4

99

部品（製紙・仕上機用）

X

8.732

X

9.727

-10.2

部品（その他紙パ製造機用）

X

20.039X

19.3603.5-

319.139-268.18219.0

998441 - 90

部品合計

総合計
1,209.780
1,001.826
20.8
注1：HS2022改正に伴う新規品目、注2：HS2022改正に伴う削除品目(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）
・「X｣は、数量不明である。
・「*」の数量単位は「t」である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計(4) プラスチック機械 （輸出）(単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名数量

2021年08月

金額

数量

金額

Ch.(%)

8477 - 10

射出成形機

93

10.495148

17.628

20

押出成形機

50

4.065

22

2.875

41.4

30

吹込み成形機

35

1.026

30

1.897

-45.9

40

真空成形機

64

1.490

237

4.877

-69.5

51

その他の機械（成形用）

76

0.677

212

1.371

-50.6

59

その他のもの（成形用）

231

9.639

189

9.618

0.2

80

その他の機械

1,122

19.983

1,715

34.204

-41.6

1,671

47.376

2,553

機械類合計

-40.5

72.469-34.6

X62.004

X

61.779

0.4

部品合計

-

62.004-61.779

0.4

総合計

-

109.379-134.248-18.58477 - 90(注）

部品・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 91 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ
(5) 風水力機械 （輸出）(単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード8413 - 19

品

名

数量

2021年08月

金額

数量

金額

Ch.(%)

65,11425.59946,93817.799〃 （ピストンエンジン用）

1,047,156

103.774

943,097102.527

1.2

50 - 0010 〃 （油井用往復容積式）

1,632

13.743

1,216

4.610

198.1

0050 〃 （ダイアフラム式）

47,83225.29354,23821.36118.40090 〃 （その他往復容積式）

12,72737.645

10,31425.243

49.1

60 - 0050 〃 （油井用回転容積式）

23

0.749

39

0.917

-18.4

30

ポンプ（その他計器付設型）

43.8

0070 〃 （ローラポンプ）

4,260

1.548

2,674

0.900

72.1

0090 〃 （その他回転容積式）

16,21734.37810,70031.15310.4

70〃 （紙パ用等遠心式）

207,835

96.525

257,806

93.2403.5

81〃 （タービンポンプその他）

98,41944.815110,033

32.70837.0

82

液体エレベータ

2,061

0.437

667

0.170

157.7

9,214

3.951

10,916

4.864

-18.8

1642 〃 （ 〃11.19KW＜ ≦74.6KW)

90

0.333

147

1.029

-67.6

1655 〃 （ 〃＞74.6KW)

354

2.480

281

2.738

-9.4

1660 〃 （定置回転式≦11.19KW)

1,027

1.575

423

0.925

70.3

1667 〃 （〃11.19KW＜ ≦74.6KW)

211

2.909

222

2.910

0.0

1675 〃 （〃＞74.6KW)

322

5.786

228

4.606

25.6

1680 〃 （定置式その他）

10,246

4.108

18,710

7.692

-46.6

107

1.022

154

1.062

-3.8

1690 〃 （携帯式その他）

114,481

7.167

38,091

3.988

79.7

2015 〃 （遠心式及び軸流式）

12,69832.352

7,557

52.681-38.62055 〃 （その他圧縮機≦186.5KW)

1,002

8.199

1,374

8.246

-0.6

2065 〃 （〃186.5KW＜ ≦746KW)

23

0.870

55

1.350

-35.5

8414 - 80 - 1618 圧縮機（定置往復式≦11.19KW）

1685 〃 （携帯式＜0.57m3/min.)

2075 〃 （〃＞746KW)

28

6.091

20

12.714-52.1

9000 〃 （その他）

183,52137.718

139,92927.414

37.6

59 - 9080 送風機（その他）

1,808,259

85.752

1,490,930

75.88513.0

10109,063

35.444

116,898

31.219

13.5

真空ポンプ

機械類合計

3,753,922

620.265

3,263,657

569.952

8.8

8413 - 91 - 1000 部品（圧縮点火機関用ポンプ）

X

21.155X

31.176-32.1

9010 〃（その他エンジン用ポンプ）X

13.191X

12.7983.19520 〃（ポンプ用その他）

X

125.083X

102.28922.3〃（液体エレベータ）

X

0.605

X

3.329

-81.8

8414 - 90 - 1080 〃（その他送風機）

X

24.173X

19.10326.52095 〃（その他圧縮機その他）

X

39.796

X

34.06616.8

9100 〃（真空ポンプ）

X38.946

X

31.211

24.8

部品合計

-

262.948-233.972

12.4

総合計

-

883.213-803.924

9.9

92

(注）

・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 92 ―

情報報告(6) 運搬機械 （輸出）(単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード
8426 - 11

品

名

数量

2021年08月

金額

数量

金額

Ch.(%)

クレーン

50

1.678

45

1.320

12

〃 （移動リフテ・ストラドル）

301

3.157

135

1.992

58.5

19

〃 （非固定天井・ガントリ等）

257

1.511

249

2.423

-37.6

20

〃 （タワークレーン）

44

1.464

53

0.984

48.8

30

〃 （門形ジブクレーン）

472

1.733

273

2.511

-31.0

91

〃 （道路走行車両装備用）

406

6.626

279

4.601

44.0

99

〃 （その他のもの）

85

0.676

145

1.563

-56.7

（固定支持式天井クレーン）

8425 - 39

27.1

巻上機
（ウィン・キャップ：その他）

6,119

10.015

4,135

8.389

19.4

11

〃 （プーリタ・ホイス：電動）

4,103

9.565

1,859

6.755

41.6

19

〃 （〃：その他）

14,2583.614

14,691

3.308

9.3

31

〃 （ウィンチ・キャプ：電動)

9,311

6.497

17,342

8.129

-20.1

〃 （ケーブルカー等けん引装置)

146

0.746

300

0.842

-11.5

〃 （産業用ロボット)

318

8.453

415

9.882

-14.5

90 - 0310 〃 （森林での丸太取扱装置)

614

7.954

162

2.931

171.4

0390 〃 （その他の機械装置)

69,78555.261

49,18346.80518.1

8428 - 60
708425 - 41

ジャッキ・ホイスト

620

2.640

449

1.212

117.8

42

〃 （液圧式その他）

25,61711.027

12,172

6.044

82.4

49

〃 （その他のもの）

249,640

7.066

241,226

6.622

6.7

（空圧式コンベイャ）

147

1.871

175

2.843

-34.2

0050 〃（空圧式エレベータ）

826

5.713

259

2.394

138.6

（据付け式）

8428 - 20 - 0010 エスカレータ・エレベータ

10〃（非連続エレ・スキップホ）

1,147

17.5481,085

18.329-4.3

40〃（エスカレータ・移動歩道）

6

0.068

12

0.374

-82.0

31

その他連続式エレベ・コンベイヤ（地下使用形）

21

0.556

5

0.153

263.4

32

〃（その他バケット型）

150

3.660

36

0.798

358.7

33

〃（その他ベルト型）

1,419

20.1461,331

14.65137.5

39〃（その他のもの）

30,95242.96440,51739.3559.2

416,814232.206

386,533

195.211

19.0

機械類合計
8431 - 10 - 0010 部品

X

3.107

X

2.828

9.9

0090 〃（その他巻上機等用）

X

9.727

X

9.760

-0.3

31 - 0020 〃（スキップホイスﾄ用）

X

0.561

X

0.739

-24.1

0040 〃（エスカレータ用）

X

6.986

X

1.113

527.5

0060 〃（非連続作動エレベータ用）

X

3.613

X

8.050

-55.1

39 - 0010 〃（空圧式エレベ・コンベ用）

X

36.678X

37.344-1.80050 〃（石油・ガス田機械装置用）

X

9.055

X

10.399-12.9（プーリタタック・ホイス用）

0090 〃（その他の運搬機械用）

X

34.241

X

33.402

2.5

49 - 1010 〃（天井・ガント・門形等用）

X

9.312

X

5.960

56.2

1060 〃（移動リ・ストラドル等用）

X

2.539

X

1.295

96.0

1090 〃（その他クレーン用）

X

18.407

X

6.875

167.7

部品合計

-

134.228-117.765

14.0

総合計

-

366.434-312.97617.1(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 93 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ
(7) 金属加工機械 （輸出）(単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名数量

2021年08月

金額

数量

金額

Ch.(%)

圧延機（管圧延機）

21

1.856

15

0.222

737.0

21

〃（熱間及び熱・冷組合せ）

16

0.458

48

0.703

-34.8

22

〃（冷間圧延用）

1

0.022

74

1.502

-98.5

0

0.000

110

6.091

-100.0-8455 - 108462 - 10

注2

鍛造機等

11

注1

熱間鍛造機（密閉型）

153

7.434

0

0.000

19

注1

〃（その他）

26

1.630

0

0.000

-

21

注2

ベンディング等（数値制御式）

0

0.000

280

4.490

-100.022

注1〃（形状成型機）

220

3.741

0

0.000

-

23

注1

〃（数値制御式プレスブレーキ）

14

1.662

0

0.000

-

24

注1

〃（数値制御式パネルベンダー）

6,080

0.603

0

0.000

-

25

注1

〃（数値制御式ロール成形機）

18

1.701

0

0.000

-

26

注1

〃（その他の数値制御式）

97

1.973

0

0.000

-

2,756

15.8442,247

10.23454.8

29〃（その他）31

注2

剪断機（数値制御式）

0

0.000

27

1.022

-100.032

注1

スリッター機等（スリッター機・切断機）

2

0.061

0

0.000

-

33

注1

〃（数値制御式剪断機）

2

0.064

0

0.000

-

157

1.832

263

1.497

22.4

0

0.000

52

3.589

-100.0-39〃（その他）

41

注2

パンチング等（数値制御式）

42

注1〃（数値制御式）49〃（その他）

42

1.457

0

0.000

1,866

3.111

784

0.368

746.3

0

0.000

0

0.000

-

51

注1

炉心管（数値制御式）

59

注1〃（その他）

0

0.000

0

0.000

-

61

注1

冷間金属加工（液圧プレス）

12

2.463

0

0.000

-

62

注1

〃（機械プレス）

105

2.912

0

0.000

-

63

注1

〃（サーボプレス）

159

2.768

0

0.000

-

69

注1

〃（その他）

7

0.132

0

0.000

-

90

注1

その他

990

3.031

0

0.000

-

91

液圧プレス

0

0.000

41

1.700

-100.0

99

その他

0

0.000

175

1.654

-100.0

4,116

機械類合計
8455 - 90

部品（圧延機用）*

部品合計

12,74454.75233.073

65.6

X

8.498

X

3.572

137.9

-

8.498

-

3.572

137.9

総合計
63.25136.644
72.6
注1：HS2022改正に伴う新規品目、注2：HS2022改正に伴う削除品目(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）
・「*」の数量単位は「kg」である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計(8) 業務用洗濯機 （輸出）(単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名数量

2021年08月

金額

数量

金額

Ch.(%)

洗濯機（10kg以下遠心脱水）

355

0.271

479

0.222

22.0

19

〃（〃・その他）

216

0.109

415

0.183

-40.4

20

〃（10kg超）58,60028.32056,22122.073

28.3

58

0.905

82

1.148

-21.2

9,923

5.068

12,360

5.941

-14.7

8450 - 128451 - 10

ドライクリーニング機

29 - 0010 乾燥機（10kg超・品物用）

機械類合計

69,15234.672

69,55729.567

17.3

X

1.980

X

2.402

-17.6

部品合計

-

1.980

-

2.402

-17.6

総合計

-

36.652-31.97014.68450 - 90(注）

部品（洗濯機用）

・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 94 ―

情報報告(9) 動力伝導装置 （輸出）(単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名数量

2021年08月

金額

数量

金額

Ch.(%)

6,553

14.920

9,474

9.286

60.7

4010 ギヤボックス等変速機（固定比）

15,83528.111

11,89525.09312.04050 〃（手動可変式）

22,30584.484

19,28354.02356.4

7000 〃（その他）

4,209

8.492

3,811

6.850

24.0

14,402,441

38.822

13,616,100

30.177

28.6

機械類合計

-

174.829-125.43039.48483 - 90 - 5000 部品（ギヤボックス等変速機用）

X

65.569X

55.496

18.1

部品合計

-

65.569-55.496

18.1

総合計

-

240.398-

180.92632.98483 - 40 - 1000 トルクコンバータ

9000 歯車及び歯車伝導機(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計(10) 積層造形用機械 （輸出）(単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名数量

2021年08月

金額

数量

金額

Ch.(%)

8485 - 10

注1

積層造形用機械（メタル）

14

1.286

0

0.000

-

20

注1

〃（プラスチック）

787

14.523

0

0.000

-

30

注1

〃（プラスター）

1

0.005

0

0.000

-

80

注1

〃（その他）

34

0.368

0

0.000

-

注1

部品（積層造形用機械）

機械類合計
8485 - 90

部品合計-

16.182

-

0.000

-

X

4.312

X

0.000

-

-

4.312

-

0.000

-

総合計
20.4940.000
注1：HS2022改正に伴う新規品目、注2：HS2022改正に伴う削除品目(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）
・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 95 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ

表３ 米国における産業機械の輸入統計（詳細）(1) ボイラ・原動機 （輸入）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード
8402 - 11
12
19
20
90 - 0010
8404 - 10 - 0010
0050
208406 - 1081828410 - 1112138411 - 81
828412 - 21
29
31
39
80

品

名

水管ボイラ（＞45t/h)*

水管ボイラ（＜45t/h)*

その他蒸気発生ボイラ*

過熱水ボイラ*

部分品（熱交換器）*

補助機器（エコノマイザ）*

補助機器（その他）*

蒸気原動機用復水器*

蒸気タービン（舶用）蒸気タービン（>40MW)
蒸気タービン(≦40MW)
液体タービン（≦1MW）
液体タービン（≦10MW）
液体タービン（＞10ＭＷ）
ガスタービン（≦5MW）
ガスタービン（＞5MW）
液体原動機（シリンダ）
液体原動機（その他）
気体原動機(シリンダ）
気体原動機(その他）
その他原動機

機械類合計
8402 - 90 - 0090
8404 - 90
8406 - 90
8410 - 90
8411 - 998412 - 90

部品(ボイラ用）
部品(補助機器用）
部品(蒸気タービン用）
部品(液体タービン用）
部品(ガスタービン用）
部品（その他）

部品合計
総合計
(注）

数量

・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）
・「*」の数量単位は「t」である。

2021年08月
数量

0
78
212
19
212
33
266
386
0
0
5
2
1
0
70
7
1,154,858
155,426
767,606
136,925
381,597

金額
0.000
0.805
2.926
0.138
1.454
0.198
2.419
7.223
0.000
0.000
0.003
0.025
0.006
0.000
28.94115.802133.482
96.20332.31014.12210.080

金額
0.007
0.516
3.998
1.782
0.665
0.367
1.376
0.617
0.000
0.012
0.340
0.003
0.036
0.000
31.46319.232
116.12474.68834.48414.191
8.989

Ch.(%)-100.0
56.1
-26.8
-92.2
118.6
-46.0
75.9
1069.8-100.0
-99.2
861.5
-84.6
-8.0
-17.8
14.9
28.8
-6.3
-0.5
12.1

X
X
X
X
X
X

346.138
16.3143.076
13.4722.552
189.943
283.153

X
X
X
X
X
X

308.889
3.581
0.786
6.753
1.286
198.349
323.908

12.1
355.6
291.4
99.5
98.5
-4.2
-12.6

-

508.510-534.663-4.9-

854.648-843.552

1.3

1
29
490
14
123
97
158
56
0
10
2
1
16
0
80
6
769,990
114,424
694,241
151,993
311,520

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計(2) 鉱山機械 （輸入）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名Ch.(%)
178.3
2.0
34.1
83.7
-13.9

X

60.44761.03552.4
30.1

79.425-61.03530.1

171.536-

121.48241.2

金額
15.11613.96127.97632.807
2.252

X

92.11179.425

部品合計

-

総合計

-

8430 - 49
せん孔機8467 - 19 - 5060 さく岩機（手持工具）8474 - 10
選別機
20
破砕機
39
混合機

機械類合計
8474 - 90(注）

部品・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

2021年08月
金額
5.431
13.68320.85917.858
2.616

数量
2,429
178,789
1,042
746
1,047

数量
1,641
228,212
1,642
260
505

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 96 ―

情報報告(3) 化学機械 （輸入）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名2021年08月

数量
133,079
203,70922,558
121
21,380
10,541
1,446,687
921
426,358
298,422
130,4862
111,401
44,247,759
1,056,145
12,243,232
5
11
46
423,08771
874

金額
53.46047.75415.9154.480
18.3047.506
131.889
6.150
90.3922.549
70.7760.050
25.347137.114244.774
237.068
0.278
1.080
6.069
33.224
1.208
19.415

数量
104,453
196,655
20,878
125
9,815
5,371
1,215,298
205
399,789244,340
116,47112
142,283
24,904,023
0
14,930,350
7
11
40
505,54758
648

金額
42.09340.16617.2700.866
27.37411.124104.633
4.258
75.6482.034
52.0300.042
17.155105.8100.000
541.561
0.339
0.873
3.728
55.015
4.166
36.799Ch.(%)
27.0
18.9
-7.9
417.3
-33.1
-32.5
26.0
44.4
19.5
25.3
36.0
17.6
47.8
29.6
-56.2
-17.9
23.8
62.8
-39.6
-71.0
-47.2

8405 - 90
部品（ガス発生機械用）
8419 - 90 - 2000 部品（紙パ用）
8421 - 91
部品（遠心分離機用）
99
部品（ろ過機用）
8439 - 91
部品（パルプ製造機用）
99
部品（製紙・仕上機用）
8441 - 90
部品（その他紙パ製造機用）

X
X
X
X
X
X
X

1,154.804
3.233
1.183
22.095
177.692
8.615
14.39324.239

X
X
X
X
X
X
X

1,142.983
0.527
18.15416.743150.399
5.829
14.17136.030

1.0
513.8
-93.5
32.0
18.1
47.8
1.6
-32.7

部品合計

-

251.450-241.853

4.07309 - 00
8419 - 19
20
35
39
40
50
60
89
8405 - 108479 - 82
8401 - 20
8421 - 192932398439 - 1020308441 - 10
40
80

タンク
温度処理機械（湯沸器）〝 (減菌器）〝 (乾燥機・紙パ用）〝 (乾燥機・その他）〝 (蒸留機）〝 (熱交換装置）〝（気体液化装置）〝（その他）
発生炉ガス発生機
混合機
分離ろ過機（同位体用）〝（遠心分離機）〝（液体ろ過機）

注1〝（気体ろ過機・内燃機関）〝 (気体ろ過機・その他）
紙パ製造機械（パルプ用）〝 （製紙用）〝 （仕上用）〝 （切断機）〝 （成形用）〝 （その他）

機械類合計

*

総合計
1,406.254
1,384.835
1.5
注1：HS2022改正に伴う新規品目、注2：HS2022改正に伴う削除品目(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）
・「X｣は、数量不明である。
・「*」の数量単位は「t」である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計(4) プラスチック機械 （輸入）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード品

名2021年08月

その他の機械

667
105
63
100
38
260
67,863

金額
71.476
20.57715.8765.712
0.546
10.35738.673

数量
617
118
43
191
23
280
35,587

金額
90.3799.174
25.3048.459
6.181
13.34941.024Ch.(%)
-20.9
124.3
-37.3
-32.5
-91.2
-22.4
-5.7

部品

69,096
X

163.216110.633

36,859X

193.870
90.247

-15.8
22.6

部品合計

-

110.633-

90.247

22.6

総合計

-

273.849-284.117-3.68477 - 10
20
30
40
51
59
80

射出成形機
押出成形機
吹込み成形機
真空成形機
その他の機械（成形用）
その他のもの（成形用）

機械類合計
8477 - 90(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

数量・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 97 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ
(5) 風水力機械 （輸入）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード

品

名8413 - 19
ポンプ（その他計器付設型）
30〃 （ピストンエンジン用）
50 - 0010 〃 （油井用往復容積式）
0050 〃 （ダイアフラム式）
0090 〃 （その他往復容積式）
60 - 0050 〃 （油井用回転容積式）
0070 〃 （ローラポンプ）
0090 〃 （その他回転容積式）
70〃 （紙パ用等遠心式）
81〃 （タービンポンプその他）
82
液体エレベータ
8414 - 80 - 1605 圧縮機（定置往復式≦746W）
1615 〃 （ 〃746Ｗ＜ ≦4.48KW)
1625 〃 （ 〃4.48KW＜ ≦8.21KW)
1635 〃 （ 〃8.21KW＜ ≦11.19KW)
1640 〃 （ 〃11.19KW＜ ≦19.4KW)
1645 〃 （ 〃19.4KW＜ ≦74.6KW)
1655 〃 （ 〃＞74.6KW)
1660 〃 （定置回転式≦11.19KW)
1665 〃 （〃11.19KW＜ <22.38KW)
1670 〃 （〃22.38KW≦ ≦74.6KW)
1675 〃 （〃＞74.6KW)
1680 〃 （定置式その他）
1685 〃 （携帯式＜0.57m3/min.)
1690 〃 （携帯式その他）
2015 〃 （遠心式及び軸流式）
2055 〃 （その他圧縮機≦186.5KW)
2065 〃 （〃186.5KW＜ ≦746KW)
2075 〃 （〃＞746KW)
9000 〃 （その他）
8414 - 59 - 6560 送風機（その他遠心式）
6590 〃（その他軸流式）
6595 〃（その他）
10
真空ポンプ

機械類合計
8413 - 91 - 1000 部品（圧縮点火機関用ポンプ）
2000 〃（紙パ用ストックポンプ）
9010 〃（その他エンジン用ポンプ）
9096 〃（ポンプ用その他）
92〃（液体エレベータ）
8414 - 90 - 1080 〃（その他送風機）
4165 〃（その他圧縮機ハウジング）
4175 〃（その他圧縮機その他）
9140 〃（真空ポンプ）
9180 〃（その他）

数量
622,950
5,735,491
200
339,350
392,566
972
13,700498,875
3,789,155
643,389
3,895
96,78533,383
3,285
2,085
420
661
299
4,865
3,958
2,001
1,022
29,712
1,222,951
143,319
1,100
44,2089621348,6222,005,183
5,542,984
1,689,643
903,330
24,120,476
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X

金額
28.212245.9969.480
14.10128.2770.327
1.049
27.164172.055
36.324
0.356
9.687
5.273
1.877
1.547
0.641
0.793
1.047
8.946
7.879
9.788
15.2927.551
39.55210.7042.843
10.0508.084
11.28917.23055.87988.73440.70473.2792021年08月
数量
1,204,456
6,200,624
1,626
313,364
581,249
67
7,138
257,851
3,876,350
827,145
10,060145,623
31,757
7,437
1,495
330
20
236
4,439
6,339
883
422
25,009994,400
164,392
185
61,2191938679,274
1,855,795
3,123,240
1,514,704
1,028,830

金額
22.891243.060
5.345
16.56834.7890.125
0.646
17.166146.15440.814
0.607
6.766
3.719
2.201
1.111
0.336
0.257
0.325
6.400
5.946
5.424
10.361
7.275
35.82312.047
5.780
6.078
0.539
11.61913.45244.34983.27734.90663.121Ch.(%)
23.2
1.2
77.4
-14.9
-18.7
162.2
62.3
58.2
17.7
-11.0
-41.2
43.2
41.8
-14.7
39.2
90.7
208.6
222.3
39.8
32.5
80.5
47.6
3.8
10.4
-11.1
-50.8
65.4
1400.2
-2.8
28.1
26.0
6.6
16.6
16.1

992.013 22,926,016
19.010X
1.310
X
30.354X
163.911
X
2.608
X
46.800X
17.483
X
44.814X
8.969
X
23.489X

889.275
17.9150.530
24.547126.793
1.378
32.323
14.58047.2886.937
18.614

11.6
6.1
147.1
23.7
29.3
89.2
44.8
19.9
-5.2
29.3
26.2

部品合計

-

358.748-290.904

23.3

総合計

-

1,350.761-

1,180.179

14.5

(注）

・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 98 ―

情報報告(6) 運搬機械 （輸入）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
品

HS コード
8426 - 11

名

数量

金額

2021年08月
数量

Ch.(%)

金額

クレーン

65
1,377
1,866
224
127
341
2,292

2.614
15.23820.1197.851
1.012
14.041
3.564

99
115
1,180
44
39
418
381

3.143
14.298
5.956
6.303
1.467
11.564
4.680

-16.8
6.6
237.8
24.6
-31.0
21.4
-23.8

1,751,199
21,775
4,927,373
101,292
809
4,321
24,446784,41418.0388.989
12.77615.2203.230
65.78610.225284.102

1,496,545
31,777
4,610,826
124,065355
19,461
274
653,465

16.7079.646
12.37816.8310.911
70.63013.871202.463

8.0
-6.8
3.2
-9.6
254.7
-6.9
-26.3
40.3

63,625618,394
1,725,594

6.921
39.80233.23820,132597,039
1,745,803

4.707
36.81332.084

47.0
8.1
3.6

1,151
416
12,99930

12.753
6.255
23.079
1.470

788
170
12,901
131

9.682
1.265
19.620
1.973

31.7
394.4
17.6
-25.5

72
532
13,64685,5960.072
1.410
66.152149.2935537
12,58473,1850.294
0.890
38.721134.031

-75.4
58.4
70.8
11.4

10,143,976

823.250

9,402,319

670.929

22.7

X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X

9.937
18.1230.692
1.390
38.55988.0418.626
5.646
96.8239.919
3.103
15.320

X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X

4.885
15.8310.952
1.335
34.74696.9942.178
4.362
76.48411.7473.323
13.956

103.4
14.5
-27.3
4.1
11.0
-9.2
296.0
29.4
26.6
-15.6
-6.6
9.8

部品合計

-

296.178-266.794

11.0

総合計

-

1,119.428-

937.72319.4（固定支持式天井クレーン）

12
19
20
30
91
99
8425 - 39〃 （移動リフテ・ストラドル）〃 （非固定天井・ガントリ等）〃 （タワークレーン）〃 （門形ジブクレーン）〃 （道路走行車両装備用）〃 （その他のもの）
巻上機（ウィン・キャップ：その他）

11〃 （プーリタ・ホイス：電動）19〃 （〃：その他）
31〃 （ウィンチ・キャプ：電動)
8428 - 60〃 （ケーブルカー等けん引装置)
70〃 （産業用ロボット)90 - 0310 〃 （森林での丸太取扱装置)
0390 〃 （その他の機械装置)
8425 - 41
ジャッキ・ホイスト（据付け式）

42〃 （液圧式その他）
49〃 （その他のもの）
8428 - 20 - 0010 エスカレータ・エレベータ（空圧式コンベイャ）

0050 〃（空圧式エレベータ）
10
40
31

〃（非連続エレ・スキップホイス）

32
33
39

〃（その他バケット型）〃（エスカレータ・移動歩道）
その他連続式エレベ・コンベイヤ（地下使用形）〃（その他ベルト型）〃（その他のもの）

機械類合計
8431 - 10 - 0010 部品（プーリタタック・ホイス用）

0090 〃（その他巻上機等用）
31 - 0020 〃（スキップホイスﾄ用）
0040 〃（エスカレータ用）
0060 〃（非連続作動エレベータ用）
39 - 0010 〃（空圧式エレベ・コンベ用）
0050 〃（石油・ガス田機械装置用）
0070 〃（森林での丸太取扱装置用）
0080 〃（その他巻上機用）
49 - 1010 〃（天井・ガント・門形等用）
1060 〃（移動リ・ストラドル等用）
1090 〃（その他クレーン用）(注）

・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 99 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ
(7) 金属加工機械 （輸入）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード
8455 - 1021228462 - 10
11
19
21
22
23
24
25
26
29
31
32
33
39
41
42
49
51
59
61
62
63
69
90
91
99

品

名

120
160
717
0
878
416
0
77
91
9
14
60
7,875
0
26
22
1,459
0
15
591
5
45
1,453
95
22
237
2,275
0
0

数量
101
64
488
1,084
0
0
221
0
0
0
0
0
11,648
31
0
0
1,824
52
0
1,473
0
0
0
0
0
0
0
2,894
689

金額
8.598
0.183
4.325
12.1270.000
0.000
25.252
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
20.115
5.264
0.000
0.000
2.540
14.459
0.000
5.128
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
4.103
7.591

Ch.(%)-40.4
1683.19.0-100.0-100.03.3-100.070.4-100.0-69.7-100.0-100.016,662
X

124.939
27.147

20,569X

109.684
21.910

13.9
23.9

-

27.147-21.91023.9

圧延機（管圧延機）〃（熱間及び熱・冷組合せ）〃（冷間圧延用）

注2
注1
注1
注2
注1
注1
注1
注1
注1

鋳造機等
熱間鍛造機（密閉型）〃（その他）
ベンディング等（数値制御式）〃（形状成型機）〃（数値制御式プレスブレーキ）〃（数値制御式パネルベンダー）〃（数値制御式ロール成形機）〃（その他の数値制御式）〃（その他）

注2
注1
注1

剪断機（数値制御式）
スリッター機等（スリッター機・切断機）〃（数値制御式剪断機）〃（その他）

注2
注1

パンチング等（数値制御式）〃（数値制御式）〃（その他）

注1
注1
注1
注1
注1
注1
注1
注2
注2

炉心管（数値制御式）〃（その他）
冷間金属加工（液圧プレス）〃（機械プレス）〃（サーボプレス）〃（その他）
その他
液圧プレス
その他

機械類合計
8455 - 90

部品（圧延機用）*

部品合計

2021年08月

金額
5.123
3.254
4.713
0.000
7.482
0.463
0.000
3.124
12.3430.396
0.498
11.001
20.787
0.000
3.165
0.534
4.328
0.000
5.201
1.554
0.776
0.032
13.65317.322
1.742
0.010
7.438
0.000
0.000

数量

総合計

152.086131.595
15.6
注1：HS2022改正に伴う新規品目、注2：HS2022改正に伴う削除品目(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）
・「X｣は、数量不明である。
・「*」の数量単位は「kg」である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計(8) 業務用洗濯機 （輸入）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
品

HS コード

名

2021年08月

乾燥機（10kg超・品物用）

数量
1,535
16,933
122,47136
141,251

金額
0.396
1.168
69.2701.526
56.668数量
2,048
21,035
351,66320
188,705

金額
0.682
0.827
131.257
0.805
68.906Ch.(%)
-41.9
41.3
-47.2
89.5
-17.8

部品（洗濯機用）

282,226X

129.02832.655563,471X

202.477
24.541

-36.3
33.1

部品合計

-

32.655-24.541

33.1

総合計

-

161.683-

227.017-28.88450 - 1219208451 - 10
29 - 0010

洗濯機（10kg以下遠心脱水）〃（〃・その他）〃（10kg超）ドライクリーニング機

機械類合計
8450 - 90(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 100 ―

情報報告(9) 動力伝導装置 （輸入）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
品

HS コード

名

2021年08月

数量
222,759
6,916
16,006
998,539
836,297
711,5076,497,235

金額
11.7070.542
2.650
121.58135.72731.97869.679数量
340,375
31,77940,465
727,8101,231,048
304,174
6,123,502

金額
12.3440.802
1.510
158.71656.47016.54260.942Ch.(%)
-5.2
-32.4
75.5
-23.4
-36.7
93.3
14.3

8483 - 90 - 5000 部品（ギヤボックス等変速機用）

X

273.863133.199X

307.325
121.420

-10.9
9.7

部品合計

-

133.199-

121.420

9.7

総合計

-

407.062-428.745-5.18483 - 40 - 1000 トルクコンバータ
3040 ギヤボックス等変速機（固定比・紙パ機械用
3080 〃（手動可変式・紙パ機械用）
5010 〃（固定比・その他）
5050 〃（手動可変式・その他）
7000 〃（その他）
9000 歯車及び歯車伝導機

機械類合計

(注）

・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）

・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計(10) 積層造形用機械 （輸入）（単位：百万ドル・億円：$1=100円）

2022年08月
HS コード
8485 - 10
20
30
80

品

名

部品合計

2021年08月

金額
14.922
6.311
0.067
0.519

数量

金額
0.000
0.000
0.000
0.000

Ch.(%)
-

注1
注1
注1
注1

積層造形用機械（メタル）〃（その他）

49
6,006
1
122,427

注1

部品（積層造形用機械）

X

21.820
8.229

X

0.000
0.000

-

-

8.229

-

0.000

-

〃（プラスチック）〃（プラスター）

機械類合計8485 - 90

数量

総合計

0
0
0
0

30.0490.000
注1：HS2022改正に伴う新規品目、注2：HS2022改正に伴う削除品目(注）・「Ch.」は、金額対前年比伸び率（%）
・「X｣は、数量不明である。
出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 101 ―

シカゴ

情 報 報 告シカゴ●米国プラスチック機械の輸出入統計（2022 年 8 月）
米国商務省センサス局の輸出入統計に基づく、2022 年 8 月の米国におけるプラスチック機械の輸出入の概要は、次のとおりである。

(1) プラスチック機械の輸出は、全体で 1 億 938 万ドル（対前年同月比 18.5%減）となった。
輸出先は、メキシコが 3,177 万ドル（同 16.9%減）で最も大きく、次いでカナダが 1,762 万ドル（同 34.8%減）、ドイツが 924 万ドル（同 36.6%減）、中国が 589 万ドル（同 57.5%減）と続く。機種別の輸出金額は、射出成形機は 1,050 万ドル（同 40.5%減）、押出成形機は 407万ドル（同 41.4%増）、吹込み成形機は 103 万ドル（同 45.9%減）、真空成形機及びその他の熱成形機（以下「真空成形機等」という。
）は 149 万ドル（同 69.5%減）となり、部分品は6,200 万ドル（同 0.4%増）となった。
(2) プラスチック機械の輸入は、全体で 2 億 7,385 万ドル（同 3.6%減）となった。輸入元は、ドイツが 7,257 万ドル（42.6%増）で最も大きく、次いでカナダが 3,647 万ドル（同 1.8%増）、
日本が 3,164 万ドル（同 33.1%減）、中国が 2,893 万ドル（同 23.0%増）と続く。機種別の輸
入金額は、射出成形機は 7,148 万ドル（同 20.9%減）、押出成形機は 2,058 万ドル（同 124.3%増）、吹込み成形機は 1,588 万ドル（同 37.3%減）、真空成形機等は 571 万ドル（同 32.5%減）となり、部分品は 1 億 1,063 万ドル（同 22.6%増）となった。
(3) プラスチック機械の対日輸出は、全体 191 万ドル（同 24.5%減）となり、全輸出金額に占める割合は 1.7%となった。
(4) プラスチック機械の対日輸入は、全体で 3,164 万ドル（同 33.1%減）となり、全輸入金額に占める割合は、11.6%となった。主要機種のうち、射出成形機の対日輸入金額が最も大きく、
2,005 万ドル（同 32.9%減）となった。
(5) プラスチック機械輸出の単純平均単価は、射出成形機が 112.9 千ドル、押出成形機が 81.3
千ドル、吹込み成形機が 29.3 千ドル、真空成形機等が 23.3 千ドルとなった。また、全機種の単純平均単価は、28.4 千ドルとなった。
(6) プラスチック機械輸入の単純平均単価は、射出成形機が 107.1 千ドル、押出成形機が 196.0
千ドル、吹込み成形機が 252.0 千ドル、真空成形機等が 57.1 千ドルとなった。また、全機種の単純平均単価は、2.4 千ドルとなった。なお、対日輸入の射出成形機の単純平均単価は 102.8
千ドルとなった。

― 102 ―

情報報告

180

18

160

16

140

14

120

12

100

10

80

8

60

6
4

40

2

20

0

0

8月
9月
10月
11月
12月
2021年1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
2022年1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月

輸出金額（機種別：折れ線グラフ）

20

合計

射出成形機

押出成形機

吹込み成形機輸出金額（プラスチック機械合計：棒グラフ）（単位：百万ドル）（単位：百万ドル）

真空成形機等

出典：米国商務省センサス局の輸出入統計より作成

図1

米国におけるプラスチック機械の輸出金額の推移（単位：百万ドル）

400

120

350

輸入金額（機種別：折れ線グラフ）

140

300

100

250

80

200
60

150

40

100
50

0

0

8月
9月
10月
11月
12月
2021年1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
2022年1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月

20

合計

射出成形機

押出成形機

吹込み成形機

輸入金額（プラスチック機械合計：棒グラフ）（単位：百万ドル）

真空成形機等

出典：米国商務省センサス局の輸出入統計より作成

図2

米国におけるプラスチック機械の輸入金額の推移― 103 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ

表1 米国プラスチック機械の国別輸出統計 (2022年08月)

輸出先
国名アイルランド
イギリス
フランス
ドイツ
イタリア
トルコ
小計
カナダ
メキシコ
コスタリカ
コロンビア
ベネズエラ
ブラジル
チリ
小計
日本
韓国
中国
台湾
シンガポール
タイ
インド
小計
その他
合計

輸出先
国名
アイルランド
イギリス
フランス
ドイツ
イタリア
トルコ
小計
カナダ
メキシコ
コスタリカ
コロンビア
ベネズエラ
ブラジル
チリ
小計
日本
韓国
中国
台湾
シンガポール
タイ
インド
小計
その他
合計

2022年08月
数量
金額
51,111,503
33
1,659,705
15
1,695,600
99
9,240,995
2952,78123
501,369
177 15,161,953
172 17,624,381
584 31,769,690
45
2,884,405
2
1,323,833
1
52,01681
4,809,196
15
724,884
885 58,463,521
51
1,912,911
8
1,162,331
115
5,894,292
1
512,75199
1,238,450
2
906,77237
2,822,614
313 14,450,121
296 21,303,853
1,671 109,379,448

プラスチック機械合計
2021年08月
輸出金額
数量
金額
増減
13
1,753,194-641,691
12
2,272,102-612,397
3
540,937
1,154,663
155 14,578,987 -5,337,992
13
1,533,877-581,096
6
751,706-250,337
202 21,430,803 -6,268,850
345 27,014,671 -9,390,290
912 38,247,562 -6,477,872
5
1,088,305
1,796,100
1
242,941
1,080,892
0
12,751
39,26555
2,209,459
2,599,737
9
1,436,196-711,312
1,318 68,815,689 -10,352,168
36
2,532,401-619,490
45
2,276,771 -1,114,440
516 13,884,334 -7,990,042
6
465,332
47,41922
1,344,708-106,258
5
1,446,267-539,495
106
2,650,601
172,013736 24,600,414 -10,150,293
297 19,401,074
1,902,779
2,553 134,247,980 -24,868,532

押出成形機
2022年08月
輸出金額
数量
金額
伸び率(%)
2
0
4
0
0
0
6
9
27
0
1
0
0
0
37
0
0
0
0
0
0
3
3
4
50

309,900
0641,868000951,768
480,713
1,875,415
045,0000002,401,128
0
0
0
0
0
0
199,325
199,325
513,104
4,065,325-100.03,765.0
-40.8
1.9
-9.5
1.0
1.0
41.4

輸出金額
伸び率(%)

-36.6
-27.0
213.5
-36.6
-37.9
-33.3
-29.3
-34.8
-16.9
165.0
444.9
307.9
117.7
-49.5
-15.0
-24.5
-48.9
-57.5
10.2
-7.9
-37.3
6.5
-41.3
9.8
-18.5

吹込み成形機
2022年08月
輸出金額
数量
金額
伸び率(%)
3
0
0
2
1
0
6
1
12
1
0
1
0
0
15
2
1
6
0
0
0
0
9
5
35

38,32200120,0008,649
0166,971
65,110394,892
4,360
017,0460
0481,408
144,900
4,075
141,2330000290,208
87,623
1,026,210(単位:台、ドル・百円:$1=100円)
射出成形機
2022年08月
2021年08月
輸出金額
数量
金額
数量
金額
伸び率(%)
00002
134,78012
1,161,000
000014 1,295,780
16
1,577,120
53
6,617,769
7
604,631
0
0
0
0
0
0
0
0
76 8,799,520
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
400,000
93 10,495,300

0
0
0
0
0
0
9
625,00000009625,000
56
6,807,117
77
9,514,786
0
0
0
0
0
0
0
0
2
153,564
133 16,321,903
00147,324
1
49,837
0
0
0
0
0
0
0
0
2
97,161
4
584,332
148 17,628,396

真空成形機等
2022年08月
輸出金額
数量
金額
伸び率(%)

-88.6
-50.3
-75.8
78.6
16.8
-98.6
-62.3
-63.2
-82.5
-45.9

0
0
0
2
0
0
2
6
8
0
1
0
0
0
15
1
0
12
0
0
0
0
13
34
64

0
0
0
24,9420024,942
156,095
334,929
0
10,547000501,5719,822
0186,89100
0
0
196,713766,399
1,489,625

-57.1
-91.4
-88.2
-100.0
-66.5
-68.1
-69.5

85.8
107.3
-76.8
-30.4
-100.0-46.1-100.0-100.0-100.0
-31.5
-40.5

部分品
22年08月 輸出金額

金額

伸び率(%)

763,281
1,065,611
872,029
4,709,228
790,132
129,263
8,329,544
13,444,311
11,732,421
1,586,756
1,268,286
34,9703,325,214
395,903
31,391,958
736,700
913,087
3,228,160
500,694
703,650
883,284
1,669,567
8,635,142
13,646,903
62,003,547

-44.1
-41.0
77.0
-21.8
14.9
90.4
-20.3
-12.9
7.7
74.4
440.4
174.3
209.2
-66.3
9.9
-53.9
-15.1
20.6
15.0
-27.3
-29.7
110.7
-1.9
-2.3
0.4

（注）プラスチック機械合計（HSコード8477）は、上記の各成形機に分類されないその他の機械を含む。
また、プラスチック機械合計の金額に部分品（HSコード8477-90）を含み、数量には含まない。

出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 104 ―

情報報告

表2 米国プラスチック機械の国別輸入統計 (2022年08月)

輸入元
国名
イギリス
スペイン
フランス
オランダ
ドイツ
スイス
オーストリア
ハンガリー
イタリア
ルーマニア
チェコ
ポーランド
小計
カナダ
ブラジル
小計
日本
韓国
中国
台湾
タイ
インド
小計
その他
合計

輸入元
国名
イギリス
スペイン
フランス
オランダ
ドイツ
スイス
オーストリア
ハンガリー
イタリア
ルーマニア
チェコ
ポーランド
小計
カナダ
ブラジル
小計
日本
韓国
中国
台湾
タイ
インド
小計
その他
合計

2022年08月
数量
金額
50
4,451,289
24
989,38845
7,870,719
49
3,869,780
494 72,573,516
34
4,747,407
132 17,603,221
026,879601 23,833,864
0
32,30428
32,30415
890,881
1,472 136,921,552
748 36,468,921
4
1,635,012
752 38,103,933
209 31,636,094
55
5,262,920
61,968 28,929,486
584
9,436,463
60
4,248,017
63
4,007,906
62,939 83,520,886
3,933 15,302,878
69,096 273,849,249

プラスチック機械合計
2021年08月
輸入金額
数量
金額
増減
6,830
2,865,850
1,585,439
16
901,043
88,34515
4,425,405
3,445,314
414
9,797,600 -5,927,820
715 50,894,538 21,678,97884 13,047,342 -8,299,935
101 19,924,647 -2,321,426
0
153,702-126,823
1,124 31,831,418 -7,997,554
0
20,017
12,287634
20,017
12,287
11
1,421,149-530,268
9,944 135,302,728
1,618,824
568 35,823,831
645,0903
394,635
1,240,377
571 36,218,466
1,885,467
399 47,283,484 -15,647,390
64
9,683,219 -4,420,299
17,098 23,513,331
5,416,155
115
4,201,031
5,235,432
224
4,210,902
37,11516
2,693,576
1,314,330
17,916 91,585,543 -8,064,657
8,428 21,010,147 -5,707,269
36,859 284,116,884 -10,267,635

押出成形機
2022年08月
輸入金額
数量
金額
伸び率(%)
5
0
0
3
34
1
17
0
9
0
0
0
69
3
0
3
1
0
16
4
0
0
21
12
105

929,23700275,659
8,119,552
421,126
4,167,855
02,796,927
000
16,710,356
83,124
0
83,124284,99302,602,576
306,610003,194,179
589,276
20,576,935

485.4
-33.2
940.0
-48.2
147.4
-100.0
827.9
79.6
22.1
650.4
-100.0
35.9
907.9
124.3

輸入金額
伸び率(%)

55.3
9.8
77.9
-60.5
42.6
-63.6
-11.7
-82.5
-25.1
61.4
61.4
-37.3
1.2
1.8
314.3
5.2
-33.1
-45.6
23.0
124.6
0.9
48.8
-8.8
-27.2
-3.6

吹込み成形機
2022年08月
輸入金額
数量
金額
伸び率(%)
0
0
2
0
31
0
0
0
10
0
0
0
43
0
0
0
4
0
8
3
3
1
19
1
63

0
0
2,606,465
0
7,585,456000448,87800010,640,799
0001,851,147
0
696,501
1,738,165
746,457
200,000
5,232,270
2,600
15,875,669(単位:台、ドル・百円:$1=100円)
射出成形機
2022年08月
2021年08月
輸入金額
数量
金額
数量
金額
伸び率(%)
8
3
4
4
98
0
34
0
11
0
0
1
163
33
0
33
195
16
179
43
32
4
469
2
667

38,915
134,849
225,137
28,802
15,269,151
0
8,139,556
02,718,003
00
4,325
26,558,738
11,583,064
0
11,583,064
20,054,552
1,962,705
6,656,799
2,161,670
1,849,514
454,076
33,139,316
194,777
71,475,895

1
0
2
1
148
13
48
0
4
0
0
0
217
17
0
17
204
34
75
12
35
14
374
9
617

真空成形機等
2022年08月
輸入金額
数量
金額
伸び率(%)

135.4-100.0
-96.6
-43.3
-66.5
-100.0
26.9
-26.6
-19.5
-89.1
-37.3

1
2
36
0
26
1
0
0
9
0
0
0
75
3
0
3
0
0
7
7
0
0
14
8
100

29,311561,934
61,55201,870,435
647,848001,924,933
0005,096,013
61,762061,7620089,189390,300
00479,489
74,7855,712,049

24,6730226,561
40,023
16,883,199
7,237,315
11,206,580
0
1,843,79400037,462,145
5,212,649
05,212,649
29,871,297
7,849,582
5,274,084
612,1422,991,246
959,81747,558,168
146,475
90,379,437

57.7
-0.6
-28.0
-9.6
-100.0
-27.4
47.4
-29.1
122.2
122.2
-32.9
-75.0
26.2
253.1
-38.2
-52.7
-30.3
33.0
-20.9

部分品
22年08月 輸入金額

金額

-86.6
2,202,954
108.7
269,950560.0
4,476,977- 3,362,402
25.0 32,189,264- 2,936,818-100.02,528,104
26,879-47.4
8,075,696
32,30432,304686,113-10.5 56,819,765-87.4 21,066,845
300,426-87.4 21,367,271-100.06,290,425- 1,159,956-83.7 12,248,324- 3,062,488
499,056- 2,786,371-78.8 26,046,620
408.3
6,399,681-32.5 110,633,337

伸び率(%)

44.8
-19.2
19.4
21.3
82.6
-5.0
-29.1
-82.5
78.6
61.4
61.4
-47.1
43.6
-9.4
2,069.6
-8.1
24.5
40.3
19.8
17.9
-33.6
93.4
24.7
-1.7
22.6

（注）プラスチック機械合計（HSコード8477）は、上記の各成形機に分類されないその他の機械を含む。
また、プラスチック機械合計の金額に部分品（HSコード8477-90）を含み、数量には含まない。

出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 105 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ

表3 米国プラスチック機械の機種別輸出入統計（2022年08月）（単位：台、ドル・百円；単価は千ドル・10万円；$1=100円）
輸出金額
項目

対日輸出割合（％）

対日輸出金額

2022年08月 2021年08月 伸び率（％） 2022年08月 2021年08月 伸び率（％） 2022年08月 2021年08月

8477-10 射出成形機

10,495,300

17,628,396

-40.5

0

0

-

0.0

0.0

8477-20 押出成形機

4,065,325

2,874,651

41.4

0

0

-

0.0

0.0

8477-30 吹込み成形機

1,026,210

1,896,523-45.9

144,900

124,078

14.1

6.5

8477-40 真空成形機等

1,489,625

4,877,246

-69.5

9,822

0

-

0.7

0.0

8477-51 その他の機械 （成形用）

677,394

1,370,594

-50.6

0

0

-

0.0

0.0

8477-59 その他のもの （成形用）

9,639,138

9,617,529

0.2

45,892

0

-

0.5

0.0

8477-80 その他の機械

19,982,909

34,204,491-41.6

975,597

810,661

20.3

4.9

2.4

47,375,901

72,469,430-34.6

1,176,211

934,739

25.8

2.5

1.3

8477-90 部分品

62,003,547

61,778,550

0.4

736,700

1,597,662

-53.9

1.2

2.6

合計

109,379,448 134,247,980-18.5

1,912,911

2,532,401

-24.5

1.7

1.9

機械類小計

対日輸入金額

輸入金額
項目

16.8

対日輸出割合（％）

2022年08月 2021年08月 伸び率（％） 2022年08月 2021年08月 伸び率（％） 2022年08月 2021年08月

8477-10 射出成形機

71,475,895

90,379,437-20.9

20,054,552

29,871,297

-32.9

28.1

33.1

8477-20 押出成形機

20,576,935

9,173,639

124.3

284,993

158,663

79.6

1.4

1.7

8477-30 吹込み成形機

15,875,669

25,303,869-37.3

1,851,147

5,518,940

-66.5

11.7

21.8

8477-40 真空成形機等

5,712,049

8,459,112

-32.5

0

1,712,597-100.00.0

20.2

8477-51 その他の機械 （成形用）

545,545

6,181,090-91.2

17,135

94,122

-81.8

3.1

1.5

8477-59 その他のもの （成形用）

10,357,093

13,349,292

-22.4

0

47,778-100.00.0

0.4

8477-80 その他の機械

38,672,726

41,023,568-5.7

3,137,842

4,827,254

-35.0

8.1

11.8

163,215,912 193,870,007-15.8

25,345,669

42,230,651

-40.0

15.5

21.8

8477-90 部分品

110,633,337

90,246,877

22.6

6,290,425

5,052,833

24.5

5.7

5.6

合計

273,849,249 284,116,884-3.6

31,636,094

47,283,484

-33.1

11.6

16.6

機械類小計

輸出単純平均単価
項目

対日輸出単純平均単価

輸出数量

輸入単純平均単価

対日輸入単純平均単価

輸入数量

対日輸出数量

対日輸入数量8477-10 射出成形機

93

112.9

0

-

667

107.2

195

102.8

8477-20 押出成形機

50

81.3

0

-

105

196.0

1

285.0

8477-30 吹込み成形機

35

29.3

2

72.5

63

252.0

4

462.8

8477-40 真空成形機等

64

23.3

1

9.8

100

57.1

0

8477-51 その他の機械 （成形用）

76

8.9

0

38

14.4

1

8477-59 その他のもの （成形用）

231

41.7

2

22.9

260

39.8

0

1,122

17.8

46

21.2

67,863

0.6

8

392.2

1,671

28.4

51

23.1

69,096

2.4

209

121.3

8477-80 その他の機械

機械類小計

-

17.1
-

8477-90 部分品

X

-

X

-

X

-

X

-

合計

-

-

-

-

-

-

-

-

出典：米国商務省センサス局の輸出入統計― 106 ―

情 報 報 告シカゴ●米国の鉄鋼生産と設備稼働率（2022 年 8 月）
米国鉄鋼協会（American Iron and Steel Institute）の月次統計に基づく、米国における 2022
年 8 月の鉄鋼生産と設備稼働率の概要は、以下のとおりである。
① 粗鋼生産量は 761.4 万ネット・トンで、前月の 762.1 万ネット・トンから減少（△0.0%）となり、対前年同月比は減少（△8.2%）となった。炉別では、前年同月比で転炉鋼（N/A%）、
電炉鋼（N/A%）、連続鋳造鋼（△8.2%）となっている。
鉄鋼生産量は 767.5 万ネット・トンで、前月の 767.6 ネット・トンから減少（△0.0%）となり、対前年同月比は減少（△8.7%）となった。鋼種別では、前年同月比で炭素鋼（△9.3%）、
合金鋼（＋8.4%）、ステンレス鋼（△2.6%）となっている。
②

主要分野別の出荷状況をみると、自動車関連 110.0 万ネット・トン（対前年同月比△3.3%）、

建設関連 203.9 万ネット・トン（同△5.9%）、中間販売業者 186.0 万ネット・トン（同△25.0%）、
機械産業（農業関係を除く）12.5 万ネット・トン（同△14.9%）となっている。
需要分野別にみると、鉄鋼中間材（同＋12.3%）、鉄道輸送（同＋19.9%）、農業（農業機械等）（同＋110.2%）、機械装置・工具（同＋5.8%）が対前年比で増加となり、産業用ねじ（同△54.8%）、中間販売業者（同△25.0%）、建設関連（同△5.9%）、自動車（同△3.3%）、船舶・舶用機械（同△20.7%）、航空・宇宙（同△47.7%）石油・ガス・石油化学（同△30.9%）、
鉱山・採石・製材（同△15.1%）、電気機器（同△37.2%）、家電・食卓用金物（同△21.0%）、
コンテナ等出荷機材（同△26.3%）が対前年比で減少となっている。また、外需は増加（同＋4.9%）となっている。
③

鉄鋼輸出は、75.4 万ネット・トンで、前月の 69.8 万ネット・トンから増加（＋8.0%）となり、対前年同月比は増加（＋4.9%）となった。
④

鉄鋼輸入は、251.0 万ネット・トンで、前月の 267.5 万ネット・トンから増加（＋6.6%）となり、対前年同月比は減少（△9.5%）となっている。鋼種別にみると対前年同月比で、炭素鋼（△15.7%）、合金鋼（＋34.3%）、ステンレス鋼（△30.6%）となっている。
主要な輸入元としては、カナダが 58.9 万ネット・トン、メキシコが 48.4 万ネット・トン、
メキシコ・カナダを除く南北アメリカが 18.3 万ネット・トン、EU が 44.7 万ネット・トン、欧州の EU 非加盟国（ロシアを含む）が 14.4 万ネット・トン、アジアが 62.1 万ネット・トンとなっている。
主な荷受地は、大西洋岸で 32.9 万ネット・トン（構成比 13.1%）、メキシコ湾岸部で 122.8
万ネット・トン（同 48.9%）、太平洋岸で 20.6 万ネット・トン（同 8.2%）、五大湖沿岸部で73.2 万ネット・トン（同 29.2%）となっている。

― 107 ―

情報報告

シカゴ

また、米国内消費に占める輸入（半製品を除く）の割合は 26.6%と、前月の 27.7%から 1.1
ポイント減となり、前年同月の 26.5%から 0.1 ポイント増となった。
⑤

設備稼働率は 78.0%で、前月の 78.1%から 0.1 ポイント減となり、前年同月の 84.8%から
6.8 ポイント減となった。また、内需は 943.1 万ネット・トンとなり、対前年同月比で減少（△9.8%）となっている。

― 108 ―

情報報告

表 1 米国における鉄鋼生産、設備稼働率、輸出入等（2022 年 8 月）

2022 年

2021 年

対前年比伸率(%)

8月

年累計

8月

年累計

8月

年累計

(1)Pig Iron

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

(2)Raw Steel（合計）7,614

60,467

8,291

62,903

△ 8.2

△ 3.9

Basic Oxygen
Process(*1)

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

Electric(*2)

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

7,592

60,307

8,273

62,773

△ 8.2

△ 3.9

2.設備稼働率（％）

78.0

79.7

84.8

80.7

3.鉄鋼生産（千ﾈｯﾄ･ﾄﾝ）(A)

7,675

61,325

8,405

62,654

△ 8.7

△ 2.1

(1)Carbon

7,244

58,043

7,986

59,571

△ 9.3

△ 2.6

(2)Alloy

225

1,679

208

1,392

8.4

20.6

(3)Stainless

206

1,602

212

1,691

△ 2.6

△ 5.2

4.輸出（千ﾈｯﾄ･ﾄﾝ）(B)

754

5,796

719

5,619

4.9

3.1

5.輸入（千ﾈｯﾄ･ﾄﾝ）(C)

2,510

21,9782,773

20,569△ 9.5

6.8(1)Carbon

1,880

17,0372,229

16,011△ 15.7

6.4(2)Alloy

522

4,017

389

3,746

34.3

7.2

(3)Stainless

107

924

154

812

△ 30.6

13.7

9,431

77,506

10,45977,604

△ 9.8

△ 0.1

26.6

28.4

26.5

26.5

1.粗鋼生産（千ﾈｯﾄ･ﾄﾝ）Continuous Cast(*1 及び*2 の一部を含む。)

6.内需（千ﾈｯﾄ･ﾄﾝ）(D)=A＋C-B
7.内需に占める輸入の割合(E)=C/D*100(%)（注）①出所：AISI(American Iron and Steel Institute)②端数調整のため、合計の合わない場合もある。

― 109 ―

シカゴ

情報報告

シカゴ

表 2 米国鉄鋼業の設備稼働率の推移（単位：%）
月

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

平均稼働

2021 年 76.6 76.8 78.0 80.8 81.0 83.0 84.4 84.8 83.3 83.2 82.7 80.1

81.2

2022 年 81.6 80.8 78.7 81.9 81.1 79.6 78.1 78.0

80.0

折れ線グラフ：設備稼働率（左軸）棒グラフ：粗鋼生産量（右軸）
図 1 米国における粗鋼生産量と設備稼働率の推移― 110 ―

情報報告

別表1 米国の鉄鋼業データ（１）20222022-2021% Change

2021

Aug.

8 Mos.

Aug.

8 Mos.

Aug.

8 Mos.

Pig Iron

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

Raw Steel (total)
Basic Oxygen process
Electric
Continuous cast (incl. above)

7.614
N/A
N/A
7.592

60.467
N/A
N/A
60.307

8.291
N/A
N/A
8.273

62.903
N/A
N/A
62.773

-8.2%
N/A
N/A
-8.2%

-3.9%
N/A
N/A
-3.9%

Rate of Capability Utilization

78.0

79.7

84.8

80.7

7,675
7,244
225
206

61,32558,043
1,679
1,602

8,405
7,986
208
212

62,65459,571
1,392
1,691

-8.7%
-9.3%
8.4%
-2.6%

-2.1%
-2.6%
20.6%
-5.2%

754
2,510
1,880
522
107
2,083

5,796
21,97817,0374,017
924
17,809

719
2,773
2,229
389
154
2,108

5,619
20,56916,011
3,746
812
14,2154.9%-9.5%-15.7%
34.3%-30.6%
-1.2%

3.1%
6.8%
6.4%
7.2%
13.7%
25.3%

9,004
23.1

73,338
24.3

9,794
21.5

71,249
20.0

-8.1%

2.9%

1,100
2,039
1,860
125

8,392
16,966
15,459
858

1,137
2,165
2,480
147

9,200
15,456
17,849
1,155

-3.3%
-5.9%
-25.0%-14.9%-8.8%
9.8%-13.4%-25.7%PRODUCTION:(Millions N.T.)

MILL SHIPMENTS: (000 N.T.)
Total steel mill products
CarbonAlloy
Stainless
FOREIGN TRADE-STEEL MILL PRODUCTS:
Exports (000 N.T.)
Imports (000 N.T.)
CarbonAlloy
Stainless
Imports excluding semi-finished
APPARENT STEEL SUPPLY EXCLUDING
SEMI-FINISHED IMPORTS (000 NET TONS)
Imports excluding semi-finished as % apparent supply
MILL SHIPMENTS:SELECTED MARKETS
Automotive
Construction & contractors' products
Service centers & distributors
Machinery,excl. agricultural
EMPLOYMENT DATA:

12 mo. 2021 vs. 12 mo. 2020

Total Net Number of Employees(000) Source: BLS

131

Hourly Employment Cost:
Total wage and benefits
Source: BLS - NAICS 3311 Iron & Steel Mills

136

-3.7%

12 mo. 2011 vs. 12 mo. 2010$

FINANCIAL DATA:(Millions of Dollars) * Preliminary
Steel Segment
Total Sales
Operating Income

27.20

$

26.91

1.1%

12 mo. 2021 vs. 12 mo. 2020
$75,168$14,543― 111 ―

$39,482
$242

90.4%

シカゴ

情報報告

シカゴ

別表2 米国の鉄鋼業データ（２）2022
FOREIGN TRADE - STEEL MILL PRODUCTS:
Imports - Country of Origin (000 N.T.)

Aug.

2022-2021% Change

2021
8 Mos.

Aug.

8 Mos.

Aug.

8 Mos.

2,510

21,9782,773

20,569

-9.5%

6.8%

Canada

589

4,710

766

4,987

-23.2%-5.6%

Mexico

484

3,899

422

2,915

14.7%

33.8%

Other Western Hemisphere

183

2,145

345

3,559

-47.1%-39.7%

EU

447

2,898

351

2,593

27.1%

11.7%

Other Europe*

144

1,533

228

1,730

-36.8%-11.4%

Asia

621

6,010

586

4,279

5.9%

40.5%

Oceania

16

139

19

163

-14.7%-14.6%

Africa

27

643

54

345

-51.2%

86.5%

2,510

21,9782,773

20,569

-9.5%

6.8%

329
1,228
206
732
14

3,586
10,477
2,215
5,557
143

485
1,030
325
913
18

3,379
8,569
2,707
5,759
155

-32.2%
19.2%-36.7%-19.9%-24.0%

6.1%
22.3%-18.2%-3.5%-7.7%* Includes Russia
Imports - By Customs District (000 N.T.)
Atlantic Coast
Gulf Coast - Mexican Border
Pacific Coast
Great Lakes - Canadian Border
Off Shore― 112 ―

情報報告

別表3 米国における需要分野別の鉄鋼出荷量

AUGUST 2022
CURRENT MONTHYEAR TO DATE+MARKET CLASSIFICATIONSNET TONS PERCENT
NET TONS PERCENT
1. Steel for Converting and Processing
Wire and wire products
95,934
1.2%
811,868
1.3%
Sheets and strip
395,6215.2%
2,949,571
4.8%
Pipe and tube
412,677
5.4%
3,413,366
5.6%
Cold finishing
400
0.0%
4,070
0.0%
Other
33,8860.4%
210,084
0.3%
Total
938,518
12.2%
7,388,959
12.0%
2. Independent Forgers (not elsewhere classified)
8,665
0.1%
75,5690.1%
3. Industrial Fasteners
2,359
0.0%
21,4170.0%
4. Steel Service Centers and Distributors
1,859,882
24.2%
15,458,729
25.2%
5. Construction, Including Maintenance
Metal Building Systems
111,200
1.4%
722,193
1.2%
Bridge and Highway Construction
7,978
0.1%
70,533
0.1%
General Construction
1,639,763
21.4%
14,064,541
22.9%
Culverts and Concrete Pipe
0
0.0%
0
0.0%
All Other Construction & Contractors' Products
279,566
3.6%
2,108,755
3.4%
Total
2,038,507
26.6%
16,966,022
27.7%
7. Automotive
Vehicles,parts & accessories-assemblers
1,012,465
13.2%
7,731,264
12.6%
Trailers, all types
485
0.0%
4,608
0.0%
Parts and accessories-independent suppliers
60,2800.8%
485,646
0.8%
Independent forgers
26,4450.3%
170,800
0.3%
Total
1,099,675
14.3%
8,392,318
13.7%
8. Rail Transportation
101,838
1.3%
830,725
1.4%
9. Shipbuilding and Marine Equipment
6,014
0.1%
51,690
0.1%
10. Aircraft and Aerospace
624
0.0%
6,194
0.0%
11. Oil, Gas & Petrochemical
Drilling & Transportation
105,226
1.4%
907,360
1.5%
Storage Tanks
1,076
0.0%
14,9440.0%
Oil, Gas & Chemical Process Vessels
3,830
0.0%
31,2820.1%
Total
110,132
1.4%
953,586
1.6%
12. Mining, Quarrying and Lumbering
73
0.0%
715
0.0%
13. Agricultural
Agricultural Machinery
20,6600.3%
76,048
0.1%
All Other
585
0.0%
6,042
0.0%
Total
21,245
0.3%
82,0900.1%
14. Machinery, Industrial Equipment and Tools
General Purpose Equipment - Bearings
15,701
0.2%
103,793
0.2%
Construction Equip. and Materials Handling Equip.
39,2600.5%
233,843
0.4%
All Other
25,682
0.3%
149,718
0.2%
Total
80,643
1.1%
487,3540.8%
15. Electrical Equipment
44,4250.6%
370,879
0.6%
16. Appliances, Utensils and Cutlery
Appliances
176,968
2.3%
1,488,500
2.4%
Utensils and Cutlery
139
0.0%
1,707
0.0%
Total
177,1072.3%
1,490,207
2.4%
17. Other Domestic and Commercial Equipment
20,2850.3%
144,9220.2%
18. Containers, Packaging and Shipping Materials
Cans and Closures
78,671
1.0%
643,575
1.0%
Barrels, drums and shipping pails
47,1160.6%
384,966
0.6%
All Other
13,1060.2%
114,858
0.2%
Total
138,893
1.8%
1,143,399
1.9%
19. Ordnance and Other Military958
0.0%
11,1250.0%
20. Export
753,698
9.8%
5,795,290
9.5%
21. Non-Classified Shipments
271,803
3.5%
1,653,378
2.7%
TOTAL SHIPMENTS (Items 1-21)
7,675,344
100.0%
61,324,568
100.0%+ - Includes revisions for previous months
P - Preliminary, final figures will appear in the detailed quarterly report.
* - Net total after deducting shipments to reporting companies.
― 113 ―

CHANGE FROM 2021
SAME
MONTH
YEAR TO DATEPERCENT NET TONS PERCENT-17.5%
95.1%-15.1%-47.6%
14.0%
12.3%-25.6%-54.8%-25.0%

54,148
1,441,783-143,422-349-61,396
1,290,764-21,629-20,841-2,390,339

7.1%
95.6%
-4.0%
-7.9%
-22.6%
21.2%-22.3%-49.3%-13.4%

14.8%-27.8%-6.1%
0.0%-10.2%-5.9%

44,694-13,776
1,417,227
062,152
1,510,297

6.6%-16.3%
11.2%
0.0%
3.0%
9.8%

-2.9%
-29.4%-13.5%
9.7%
-3.3%
19.9%
-20.7%-47.7%-670,801-1,769-128,352-7,229-808,151
49,416-11,578
2,118

-8.0%
-27.7%-20.9%
-4.1%
-8.8%
6.3%
-18.3%
52.0%-31.5%-7.9%-17.8%-30.9%-15.1%-237,141
9,494
2,094
-225,553-55-20.7%
174.2%
7.2%-19.1%-7.1%

121.6%-25.6%
110.2%

12,743-994
11,74920.1%-14.1%
16.7%

40.9%
47.2%
-33.1%
5.8%-37.2%

7,628
4,445-102,220-90,147-206,2777.9%
1.9%-40.6%-15.6%-35.7%-20.8%-82.3%-21.0%
13.3%-121,484-3,337-124,821-36,217-7.5%-66.2%-7.7%-20.0%-25.7%-24.8%-34.7%-26.3%
19.2%
4.9%
29.8%
-8.7%

-83,026-93,121-60,641-236,788
492
176,090-197,559-1,329,029-11.4%-19.5%-34.6%-17.2%
4.6%
3.1%-10.7%-2.1%

シカゴ

駐在員便りウィーン
皆さん、こんにちは。

11月上旬となりウィーンも晩秋というより、冬を迎えました。最高気温は10℃を切る日が多く、落葉樹は葉のほとんどを既に落としています。日没は16時頃に早まったうえ、意外にも霧の発生する日が多いこともあり、重厚で古風な街並みにそれはそれで雰囲気を与えています。しかし全体的に暗いトーンが季節の中心となりましたので、青空に恵まれる日が多い東京の冬が羨ましくも感じられます。
短い晩秋の時期もウィーンでは大小様々なイベントが行われており、少しご紹介したいと思います。
まず10月26日にはオーストリアのNationalfeiertag（ナショナルデー）があり、祝日でした。日
本の建国記念の日とは少し意味合いが異なっていて、1955年のこの日に永世中立国となることが憲法に規定され、オーストリア国会で宣言されたことを祝う日とのことでした。街中での催しは
主に官庁街や大きな広場をメインとし、国軍や警察による市民との交流イベント会場が設営され、首相府の一般公開には行列ができていました。
ところでオーストリアには山岳猟兵（Gebirgsjäger）と呼ばれる山岳国ならではの部隊があります。部隊章にはエーデルワイスのデザインが採用され、独特の軍隊用スキー帽を被るという出で立ちということの様です。普段ウィーン常駐ではない様でしたので、少し期待していましたが私が訪れた時には見かけることができませんでした。
次は、10月20日から11月1日まで開催されたウィーン国際映画祭（Viennale）で、60回目となる
今年は延べ74,000人の来場者があったとのことでした。Vienna Film Prize にはKurdwin Ayubというクルド系オーストリア人女性監督による「Sonne（英訳: Sun）」というオーストリアで育ったクルド系女性が直面する伝統と家族との葛藤を描いた、オーストリア映画が選ばれていました。
他には、回顧特別企画として日本映画で吉田喜重の作品（「ろくでなし」や「秋津温泉」など主に1960年代～70年代）12作が上映されていました。また、今年の映画祭ポスターは葛飾北斎の唐獅子をインスパイアした構図となっており、日本がテーマの一つとして目立っていたようです。
会場の一つはGartenbaukinoというジェトロ・ウィーン事務所の近くにある映画館で、連日取材
メディアや観客でにぎわっていましたが、この映画館自体も1919年に開設され1960年に改築を経ている歴史あるもので、ウィーン市の建築文化財に登録されているとのことでした。チケット売
り場ホールや売店の待合室を始め、階段の手すりやテーブル、柱などの意匠がその時代の古き良きアメリカなどの映画館を彷彿とさせる作りとなっています。
最後は、10月24日から10月30日ウィーンのStadthalle (市民ホール) で開催された男子テニスの「Erste Bank Open」です。東京の有明で開催される「ジャパン・オープン」と同じ「ATP ツアー500」のカテゴリーに分類される大会で、かつてはセルビアのジョコビッチ選手（2007年優勝）
や、錦織圭選手（2018年準優勝）も参加した大会です。今年のシングルスのチャンピオンはロシ― 114 ―

アのダニール・メドベージェフ選手でした。
写真は街の広告塔で見かけた今年のViennaleポスターです。

ジェトロ・ウィーン事務所
産業機械部― 115 ―

佐藤龍彦

駐在員便りシカゴ
皆様、こんにちは。ジェトロ・シカゴ事務所の川﨑です。

シカゴはもう雪が舞い始めました。一日を通して氷点下の日も出始め、今後さらに気温は下がっていきます。シカゴの雪はサラサラで、それほど積もることもなく、風が吹いてはど
こかに飛ばされていきますので今のところは歩くのに苦労するということも特にありませんが、今後どうなるか心配です。
ところで、前回は運転免許の筆記試験について書きましたが、今回は後半部分、実技試験に関しての様々な出来事について書きたいと思います。
実技試験を受けるには、まずネットで予約をとる必要があります。実技の試験官が限られるせいなのか、希望の試験場の申し込み可能な枠が多くなく、すぐ予約できなくなってしまうので、朝早く申し込みページにアクセスすることで何とか予約をとることができました。
試験でチェックされるポイントは決まっており、ネットで体験談が出ているのでそれを参考に練習をしていきますが、英語で指示された内容が理解できないと減点となる可能性もあると思い、典型的な支持の内容と、万一聞き取れなくても指示内容を理解するためのキーワードを覚えることにしました。
試験は試験場に車を持ち込んで行いますので、試験当日は自ら車を運転して試験場に向かうこととなります。試験場に到着後はまず手続きを行いますが、筆記試験合格の際に渡された書類に記載されている住所がなぜか間違っていたので、最初の窓口で修正を申し出て、書類がそろっているかチェックを受けたのちに次の窓口で写真撮影を行い、試験の手続き
窓口に向かいます。
書類を窓口に提出し、とても優しく愉快な担当者と雑談をしながら手続きが終わるのを待っていたのですが、突然担当者が不思議そうな顔をして、「写真は撮ったか」と聞いてきました。なぜそのような質問をするのか戸惑いながらも「もちろんあそこで撮りました」と写真撮影の窓口を指して答えたのですが、どうも写真が手続端末上に表示されないようです。早速原因が探し始まりました。
しばらくすると原因が判明し、どうもデータベースにファーストネームとラストネーム
が逆に入力されていたことが原因のようでした。またしても筆記試験の時の窓口の担当者の入力ミスのようで、この窓口で一から情報を入力しなおすことで、合計 20 分ほど余計に時間はかかりましたが無事手続きは完了しました。
いよいよ、実技試験です。とりあえず試験場内の所定の場所に車を止め、試験官が来るのを待っていると、一人の試験官がこちらに向かって歩いてきて、車外からこちらにブレーキ
ランプ、方向指示器の点灯やホーンを鳴らすよう指示をして、機能していることを確認した
後に乗車してきました。
早速試験官の指示に従い公道に出て走っていきます。試験官への対応に関しては本当かと思えるような情報がネット上に出ており、試験に落ちては困るので最初はなるべくその通りにしていましたが、運転に集中してしまったことと、そもそも半信半疑だったこともあ― 116 ―

り、いつのまにかそうするのをやめてしまっていました。かといって試験官が不機嫌になることは全くなく、コミュニケーション上の問題も特になく、あっという間に試験コースを回って試験場に戻り、無事合格となりました。
それではまた来月。

クリスマスに向けて市内では様々な飾り付けが見かけられるようになりました
ジェトロ・シカゴ事務所
産業機械部― 117 ―

川﨑健彦

一般社団法人 日本産業機械工業会

THE JAPAN SOCIETY OF INDUSTRIAL MACHINERY MANUFACTURERS
本部 〒105-0011 東京都港区芝公園3丁目5番8号（機械振興会館4階）
TEL：
（03）
3434-6821
FAX：（03）
3434-4767
関西支部 〒530-0047 大阪市北区西天満2丁目6番8号（堂ビル2階）
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FAX：（06）
6363-3086