日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

2021年3月3日(水)[1-A3] プラスチック (1)
13:20 〜 14:40 A会場 (zoom)

A会場[1-A3-01] 環境及び機能への影響を考慮したプラスチック

口頭発表セッション（一般）容器包装への材料代替評価手法[1-A1] LCAデータ

Evaluation method of material substitution

09:40 〜 10:40 A会場 (zoom)

for plastic containers and packaging[1-A1-01] IDEA海外版の構築～14か国のデータベースの構
築～

impacts.

*山本 大夢1、萩原 光1、半田 歩夢1、小林 謙介1、藤井2

2

2（1. 県立広島大学、2. 産業技術総合研究所）
09:40 〜

*瀬川 健太1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学大2

千陽 、横田 真輝 、田原 聖隆 、Chun Yoonyoung

学院）
13:20 〜

10:00

13:40

[1-A3-02] 植物資源由来・海洋生分解性のプラスチック[1-A1-02] IDEAを基にした物量連関表作成に向けた最終需要の推計

PHBHの環境影響評価
天沢 逸里1、山西 智紀1、中谷 隼1、*平尾 雅彦1、佐藤

1

1

1

*一杉 佑貴 、塚原 建一郎 、田原 聖隆 （1. 国立研究開発法人

integrating environmental and functional

産業技術総合研究所）

10:00 〜

俊輔2 （1. 東京大学、2. 株式会社カネカ）
13:40 〜

10:20

14:00

[1-A3-03] 環境負荷の削減に向けた食品ロスと容器包装プ[1-A1-03] CO2削減効果等における算定ガイドラインの構成検討

ラスチックのトレードオフ分析*須藤 凜太郎1、中谷 隼1、藤田 壮1 （1. 東京大学工学

1

1

1

1

*澤村 翔太 、山岸 健 、鶴田 祥一郎 、神崎 昌之 （1.

部都市工学科都市環境工学コース 都市資源管理/地域

一般社団法人サステナブル経営推進機構）

循環共生システム研究室）

10:20 〜

10:40

14:00 〜

14:20

[1-A3-04] 小売業を対象とした廃プラスチックの排出量予口頭発表セッション（一般）[1-A2] ポストコロナ時代の LCA
11:00 〜 12:20 A会場 (zoom)

測とそれを用いた収集運搬効率化シ
ミュレーション
*前田 桜我1、松本 亨1、藤山 淳史1 （1. 北九州市立大[1-A2-01] 新型コロナウイルスの影響から見る日本の国際線の持続可能性分析

学大学院）
14:20 〜

14:40

*髙畠 慎太朗1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
11:00 〜

11:20

[1-A2-02] 航空機の買い替えサイクルの変化がライフサイ
クル CO2排出量に与える影響*鬼頭 みなみ1,2、加河 茂美3、南斉 規介2 （1. 九州大学大学院、2. 国立環境研究所、3. 九州大学）
11:20 〜

11:40

[1-A2-03] The impacts of COVID-19 on householdcarbon footprints in Japan*姜 怡達1、井原 智彦1 （1. 東京大学）
11:40 〜

12:00

[1-A2-04] テレワークの実施を考慮した消費行動の意識調査による環境負荷分析*尾崎 亮太1、伊坪 徳宏1、一杉 佑貴2 （1. 東京都市大学、2. 産業技術研究所）
12:00 〜
口頭発表セッション（一般）12:20

口頭発表セッション（一般）[1-A4] プラスチック (2)15:00 〜 16:40 A会場 (zoom)[1-A4-01] 世界的なプラスチック利用に関する科学的目標
値の開発*渡 卓磨1、南斉 規介1、小口 正弘1 （1. 国立環境研究所）
15:00 〜

15:20

[1-A4-02] 日本におけるポリエチレンの二次埋蔵量の評価*三俣 陽太郎1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
15:20 〜

15:40

[1-A4-03] 産業廃棄物系プラスチックの都道府県別・業種別のフロー分析*稲葉 陸太1、東 修2、中谷 隼3、山口 直久2、根本康男2、菊池 康紀3、藤山 淳史4、松本 亨4 （1. 国立環境研究所、2. 株式会社エックス都市研究所、3. 東京大学、4. 北九州市立大学）©日本LCA学会

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会
15:40 〜

16:00

[1-A4-04] 容器包装プラスチックの部門間の物質フローの解明

東京大学（現・数理計画））
16:20[1-A4-05] 廃プラスチックの排出量推計モデルに基づくリ
サイクルシナリオの生成*東野 航平1、中谷 隼1、藤田 壮1、森口 祐一1 （1.
東京大学大学院）
16:20 〜

13:20 〜 14:40 B会場 (zoom)[1-B3-01] 自動車産業の脱炭素ビジョン実現に向けた*中谷 隼1、丸山 多聞2、森口 祐一1 （1. 東京大学、2.

16:00 〜

[1-B3] 自動車産業

16:40

バックキャスティング型ロードマップ設計手法の適用*廣田 貴光1、木下 裕介2、Phaal Robert3、中野 辰大
4、田中 準人4、磯貝 俊樹4、梅田 靖5 （1. 東京大学工学部精密工学科、2. 東京大学大学院工学系研究科精密工学専攻、3. University of Cambridge、4. 株式会社
デンソー、5. 東京大学大学院工学系研究科人工物工学
研究センター）
13:20 〜

B会場

13:40

[1-B3-02] 各種パワートレイン別の乗用車製造インベント
リデータの推計

口頭発表セッション（一般）[1-B1] 国際*山岸 健1、大野 慧1、鶴田 祥一郎1、塚原 建一郎2、田

09:40 〜 10:40 B会場 (zoom)

原 聖隆2 （1. サステナブル経営推進機構、2. 産業技術

[1-B1-01] Material Flow Analysis of Elemental
Phosphorus in China*Lu Yan1、Zhang Zhengyang1、Matsubae Kazuyo1（1. Tohoku University）
09:40 〜

10:00

[1-B1-02] The environmental impact assessment ofdesertification considering land use andclimate change.
*劉 潤椏1、Ohashi Haruka2、Matsui Tetsuya2、Hirata Akiko2、Itsubo Norihiro1 （1. Tokyo City
University、2. Forestry and Forest Products
Research Institute）
10:00 〜

10:20

[1-B1-03] Development of air pollution damage factors
for African countries with application to
African sectors of activity*カーコー セリム1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）
10:20 〜

総合研究所）
13:40 〜

14:00

[1-B3-03] Differences in CO2 payback times associatedwith light weighting of vehicles under
different allocation approaches for recycling
at fleet- and time-scales: a case of internal
combustion engine vehicles*Dunuwila Pasan1、濱田 航1、武山 健太郎1、Panasiuk Daryna 1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1、森本 慎一
郎2、田原 聖隆2 （1. 東京大学、2. 国立研究開発法人
産業技術総合研究所）
14:00 〜

14:20

[1-B3-04] A material property based LCI analysis model
for material selection in light weighting
vehicles*LIU Junxi1、Daigo Ichiro1、Panasiuk Daryna1、Hoshino Takeo1 （1. The University of Tokyo）
14:20 〜

14:40

10:40
口頭発表セッション（一般）

公募企画セッション[1-B2] 軽量化材料の導入による自動車のライフサイ[1-B4] 消費活動
15:00 〜 16:40 B会場 (zoom)

クルにおける環境影響評価手法の課題
11:00 〜 12:20 B会場 (zoom)[1-B2-01] 軽量化材料の導入による自動車のライフサイク
ルにおける環境影響評価手法の課題
醍醐 市朗1、*田原 聖隆2 （1. 東京大学、2. 産業技術総合研究所）
11:00 〜
口頭発表セッション（一般）©日本LCA学会[1-B4-01] 持続可能な消費と生産のための充足性評価指標の開発（第2報）*加地 涼太郎1、村田 秀則1、小林 英樹1 （1. 大阪大学
大学院）
15:00 〜

15:20

[1-B4-02] レジ袋有料義務化の環境配慮行動に及ぼす影響
12:20

評価
*工藤 文子1、堂脇 清志1、徐 維那1 （1. 東京理科大日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会[1-C2-01] 産業連関分析に基づく日本の食料窒素フットプ学）
15:20 〜

リント

15:40

*種田 あずさ1、片桐 究2、江口 哲也1、森岡 涼子1、林[1-B4-03] 日本の都市における家計消費カーボンフットプ

健太郎1、松八重 一代2 （1. 農研機構、2. 東北大学）

リントとライフスタイル転換による削減効果*小出 瑠1,2、小嶋 公史2、Lettenmeier
3,4,5Michael

11:00 〜1

、南斉 規介 （1. 国立環境研究所、2. 地球

11:20[1-C2-02] 産業連関分析を用いた化学製品を通じた反応性

環境戦略研究機関、3. Aalto University、4. D-

窒素需要解析

mat、5. Wuppertal Institute for Climate,*片桐 究1、種田 あずさ2、松八重 一代1 （1. 東北大Environment and Energy）

学、2. 農研機構）

15:40 〜

16:00

11:20 〜

[1-B4-04] 消費者の受容確保に向けた洗濯機シェアリング

11:40[1-C2-03] 採掘活動を考慮した電力の関与物質総量の利用価値の分析*中川 奈那美1、光斎 翔貴1、山末 英嗣1 （1. 立命館大

（Analysis of consumption-value of laundry-学）

machine sharing for securing consumer

11:40 〜

acceptance）
1[1-C2-04] エアコンの採掘活動から見た資源効率
1

1*濱砂 圭汰1、佐藤 公紀1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山*文 多美 、天沢 逸里 、平尾 雅彦 （1. 東京大学）
16:00 〜

12:00

末 英嗣1 （1. 立命館大学）

16:20[1-B4-05] 製品の使用価値が製品使用期間に与える影響の12:00 〜

12:20

分析
口頭発表セッション（特別）*山本 悠久1、村上 進亮1 （1. 東京大学）
16:20 〜

[1-C3] 資源利用への問題提起 (2)

16:40

13:20 〜 14:40 C会場 (zoom)[1-C3-01] ライフサイクルシミュレーションによる車載用

C会場

LiBの採掘活動から見た資源効率評価
口頭発表セッション（特別）*光斎 翔貴1、鷹田 祐京1、山末 英嗣1 （1. 立命館大

[1-C1] 持続可能な観光学）

09:40 〜 10:40 C会場 (zoom)

13:20 〜

[1-C1-01] COVID-19による観光産業への経済・環境・社会
影響

13:40

[1-C3-02] 小規模金採掘(ASGM)実施国への不適切な水銀フ
ロー

1

1

2

1

*北村 祐介 、カーコ セリム 、一杉 佑貴 、伊坪 徳宏*程 英超1、中島 謙一1、南斉 規介1 （1. 国立環境研究（1. 東京都市大学、2. 産業技術総合研究所）所）

09:40 〜

10:00

13:40 〜

[1-C1-02] 観光分野における環境ラベリングの現状
1

2

3

14:00

[1-C3-03] インフラを含む長距離輸送機関の採掘活動から
3*柴原 尚希 、大澤 亮 、深津 学治 、竹内 孝曜 、北村
4

見た資源効率の評価

祐介 （1. 中部大学、2. （公財）日本環境協会、3.

*原口 直享1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1.

グリーン購入ネットワーク、4. 東京都市大学）

立命館大学）

10:00 〜

10:20

14:00 〜

[1-C1-03] 持続可能な観光に関する政策動向と LCA評価の検討に向けた考察
1

14:20[1-C3-04] 再生可能エネルギーの利用における他国への土地改変影響の評価

2

3*北村 祐介 、柴原 尚希 、稲葉 敦 （1. 東京都市大*不破 幹仁1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1.

学、2. 中部大学、3. 日本ＬＣＡ推進機構）

立命館大学）

10:20 〜

10:40

14:20 〜

14:40

口頭発表セッション（特別）口頭発表セッション（特別）[1-C2] 資源利用への問題提起 (1)[1-C4] 環境情報を活用した行動変容・ライフスタイ

11:00 〜 12:20 C会場 (zoom)

ル解析
15:00 〜 16:40 C会場 (zoom)©日本LCA学会

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会[1-C4-01] 環境情報を活用した行動変容・ライフスタイル
解析*村上 原野1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1.
立命館大学）
12:00 〜

*本田 智則1、小澤 暁人1 （1. 国立研究開発法人産業技術総合研究所）
15:00 〜

口頭発表セッション（一般）[1-D3] エネルギー (1)

15:20[1-C4-02] 電力ビッグデータを活用した家庭エネルギーマ
ネジメント予測*小澤 暁人1、本田 智則1 （1. 産業技術総合研究所）
15:20 〜

15:40

13:20 〜 14:40 D会場 (zoom)[1-D3-01] 住宅用 PVと EVの連携による電力需給調整機能の評価*田中丸 善鴻1、松本 亨2、藤山 淳史2 （1. 北九州市立[1-C4-03] HEMSデータを用いた模擬家庭電力需要自動生成

大学大学院、2. 北九州市立大学）

プログラムの開発と活用方法の一案

13:20 〜

*山中 隆世1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）
15:40 〜の安定供給に係るシナリオ分析*柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）

フサイクル評価

13:40 〜

*杉山 弦太1、本田 智則2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 産業技術総合研究所）

14:00[1-D3-03] 蓄熱を経由した変動性再エネ由来の熱電併
給：製紙工場と風力熱発電の例

16:20*山木 亜由美1、藤井 祥万2、兼松 祐一郎2、菊池 康紀[1-C4-05] 消費者行動分析に基づいた環境配慮型テイクア
ウトの提案

3,2,1

（1. 東京大学大学院工学系研究科、2. 東京大学

「プラチナ社会」総括寄付講座、3. 東京大学未来ビ*坂本 洋介1、堂脇 清志1、徐 維那1 （1. 東京理科大

ジョン研究センター）学）
16:20 〜

13:40

[1-D3-02] 蓄電池と無変換直流給電を併用した太陽光電力

16:00[1-C4-04] HEMSデータと人工知能を活用した空調機のライ

16:00 〜

12:20

14:00 〜
16:40

14:20

[1-D3-04] 北海道の雪氷冷熱エネルギー賦存量評価: ニセコ町における事例研究

D会場*段 和歓1、藤井 賢彦2 （1. 北海道大学
学院、2. 北海道大学

口頭発表セッション（一般）14:20 〜

[1-D2] マテリアルフロー

大学院環境科大学院地球環境科学研究院）

14:40

11:00 〜 12:20 D会場 (zoom)
口頭発表セッション（一般）[1-D2-01] アルミニウム合金の閉ループリサイクルフ[1-D4] エネルギー (2)15:00 〜 16:40 D会場 (zoom)

ローの同定
1

1

1

1

*武山 健太郎 、大家 直也 、醍醐 市朗 、星野 岳穂（1. 東京大学）
11:00 〜

11:20

[1-D2-02] Analysis of secondary aluminum flows in
China*Wang Binze1、Zhang Zhengyang1、Matsubae
Kazuyo1 （1. Tohoku University）
11:20 〜

11:40

[1-D2-03] 金属素材の使用済み回収率分析における廃棄実態の反映手法*大西 圭祐1、武山 健太郎1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1（1. 東京大学大学院）
11:40 〜

12:00

[1-D2-04] カンボジアにおける輸入中古自動二輪車の廃棄量推計©日本LCA学会[1-D4-01] 技術ロードマップに基づく地域の再エネ利用技
術の導入分析手法の検討*佐孝 成寿1、藤井 祥万1、兼松 祐一郎1、下野 僚子
1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）
15:00 〜

15:20

[1-D4-02] 産業連関分析と統合評価モデル分析による地域
エネルギーのシナリオ研究*岡部 紘樹1、藤田 壮1、中谷 隼1、五味 馨2、尾下優子3 （1. 東京大学大学院、2. 国立研究開発法人国立環境研究所、3. 東京大学未来ビジョン研究センター）
15:20 〜

15:40

[1-D4-03] 地方における発電技術の雇用創出効果が日本のエネルギーシステムに与える影響*永友 佑1、本藤 祐樹1、工藤 祐揮2、森本 慎一郎2、小日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会
澤 暁人2 （1. 横浜国立大学、2. 産業技術総合研究所）
15:40 〜

[1-E4-01] 食のサプライチェーン構造に着目した耕地・水の希少性フットプリントの分析

16:00*清水 直1、中谷 隼1、栗栖 聖1、藤田 壮1、森口 祐一1[1-D4-04] データ包絡分析を用いた中国石炭火力発電所由来の PM2.5排出量削減に伴う早期死亡者数削減（1. 東京大学）

ポテンシャルの推計
1

15:00 〜
2

3

4

*中石 知晃 、永島 史弥 、加河 茂美 、南斉 規介 、茶

15:20[1-E4-02] 食料生産と消費に着目した要因分析に基づく淡水4

谷 聡 （1. 九州大学経済学府、2. 近畿大学経済学

資源需給バランスの評価

部、3. 九州大学経済学研究院、4. 国立環境研究所）*山口 陽平1、吉川 直樹1、天野 耕二1、橋本 征二1 （1.

16:00 〜

16:20

立命館大学）[1-D4-05] 地域間格差と発電所の規模の違いを考慮した中国における石炭火力発電所の CO2削減ポテン

15:20 〜

[1-E4-03] 世界の流域における水資源利用の持続可能性とシャルの推計virtual water tradeの影響

1*本下 晶晴1、Pfister Stephan2、Finkbeiner*江口 昌伍 （1. 福岡大学）
16:20 〜

15:40

Matthias3 （1. 国立研究開発法人産業技術総合研究

16:40

所、2. ETH Zurich、3. Technische Universitaet

E会場

Berlin）
15:40 〜

口頭発表セッション（一般）[1-E3] 家電・住宅設備

16:00[1-E4-04] 非可食バイオマスを原料としたグルタミン酸ナト
リウムの LCA

13:20 〜 14:40 E会場 (zoom)*中村 恵治1,2、名取 洋司3、川端 真紀4、伊坪 徳宏1[1-E3-01] 消費者の期待寿命の変化が製品の使用期間に与え（1. 東京都市大学大学院、2. 味の素株式会社る影響&B企画部、3. 国際教養大学*西嶋 大輔1、小口 正弘2 （1. 福島大学、2. 国立環境研社イースクエア）究所）
13:20 〜

16:00 〜

R

国際教養学部、4. 株式会

16:20

13:40

[1-E3-02] 水銀非含有製品への転換による水銀排出削減効果

M会場のライフサイクル評価：照明機器の事例研究*青木 一将1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
13:40 〜

14:00

[1-E3-03] ビル用マルチエアコンにおけるサブスクリプ
ションビジネスモデルの LCA/LCC研究

オープニング[1-M] オープニング
09:00 〜 09:30 M会場 (zoom)[1-M-01] オープニング

Study on a subscription business model ofmulti-split air conditioners for buildings withlife cycle assessment and life cycle costing*長谷川 林太郎1、石川 大地2、土屋 陽平2、井原 智彦109:00 〜

09:30

2021年3月4日(木)A会場（1. 東京大学、2. ダイキンエアテクノ株式会社）
14:00 〜

14:20

[1-E3-04] 地域特性を考慮したディスポーザー排水処理シス

口頭発表セッション（一般）[2-A1] 衣服
09:20 〜 10:40 A会場 (zoom)

テムの導入可能性の検討*金友 舞香1、藤山 淳史1、松本 亨1 （1. 北九州市立大

評価

学大学院）
14:20 〜

[2-A1-01] ブルーカーボンに注目した繊維製品の環境影響

14:40*佐々本 圭吾1 （1. 東京都市大学
09:20 〜

口頭発表セッション（一般）[1-E4] フットプリント
15:00 〜 16:20 E会場 (zoom)©日本LCA学会

伊坪研究室）

09:40[2-A1-02] サスティナブルな衣服設計に向けた衣服ライフ
サイクルモデルの構築*吉田 樹1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会
09:40 〜

10:00

[2-A1-03] 複数の機能単位による衣服レンタルサービスの[2-B1-02] モビリティ革命の低炭素性評価のフレームワーク

環境影響評価*加藤 博和1、朴 秀日1 （1. 名古屋大学）*津崎 大輔1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
10:00 〜

09:40 〜

10:20

[2-A1-04] 使用済み衣服の繊維リサイクル技術の環境影響[2-B1-03] 都市構造および自動車依存度と変数の不確実性を考慮したカーシェアリングの環境負荷評価

評価*辻 克哉1、栗栖 聖1、中谷 隼1、森口 祐一1 （1. 東京*徐 聖子1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
10:20 〜

10:00

大学大学院）

10:40

10:00 〜

10:20

[2-B1-04] 自動車のサービス化を想定した将来ライフサイ

口頭発表セッション（一般）[2-A2] 窒素

クル CO2排出量試算

11:00 〜 12:20 A会場 (zoom)*鶴田 祥一郎1、大野 慧1、山岸 健1、神崎 昌之1、中野勝行2 （1. 一般社団法人サステナブル経営推進機[2-A2-01] Nitrogen and Phosphorus Footprints of Food

構、2. 立命館大学）

in Indonesia

10:20 〜

*Wirasenjaya Farah1、種田 あずさ2、松八重 一代1（1. Graduate School of Environmental Studies,
Tohoku University、2. Institue for Agro-

公募企画セッション[2-B2] 家計消費のマイクロデータを用いた家計や都Environmental Sciences, National Agriculture and市のカーボンフットプリント推計と要因の解Food Research Organization）
11:00 〜

明

11:20

11:00 〜 12:20 B会場 (zoom)[2-A2-02] Nitrogen and phosphorus footprint analysis
on the agri-food consumption in Miyagi[2-B2-01] 家計消費のマイクロデータを用いた家計や都市のカーボンフットプリント推計と要因の解明

prefecture*金本 圭一朗1 （1. 総合地球環境学研究所）*Liu Jiarui1、Oita Azura2、Matsubae Kazuyo1 （1.

11:00 〜

Tohoku University、2. National Agriculture andFood Research Organization ）11:20 〜

10:40

12:20

C会場

11:40

[2-A2-03] A Time Series Analysis on Food Nitrogen

口頭発表セッション（一般）Footprint of Indian Subcontinent Associated[2-C1] 農業・食品 (1)with Religious Food Taboos

09:20 〜 10:40 C会場 (zoom)

1

2*Dhar Aurup Ratan 、Oita Azusa 、Matsubae
Kazuyo1 （1. Graduate School of Environmental
Studies, Tohoku University、2. National
Agriculture and Food Research Organization）
11:40 〜に向けて
*鷲津 明由1、中野 諭2 （1. 早稲田大学、2. 日本福祉大
学）

12:00

[2-A2-04] 水素精製時に使用した吸着材によるコマツナ栽
培とその複合評価*広瀬 陽菜1、朽津 和幸1、橋本 研志1、堂脇 清志1 （1.
東京理科大学）12:00 〜

[2-C1-01] スマート農業がもたらす経済・環境影響の分析

12:20

09:20 〜

[2-C1-02] ICTによる農業分野課題解決および国内
GHG排出削減への貢献*張 暁曦1、篠塚 真智子1、久田 正樹1、田中 百合子
1、金森 有子2、増井 利彦2 （1. NTT宇宙環境エネル

ギー研究所、2. 国立環境研究所）
09:40 〜

B会場

09:40

10:00

[2-C1-03] 保存期間における劣化を考慮した玉ねぎによる

口頭発表セッション（一般）調理メニューの検討[2-B1] カーシェア・ CASE

*窪田 碧唯1、竹本 岬1、堂脇 清志1 （1. 東京理科大

09:20 〜 10:40 B会場 (zoom)学）©日本LCA学会

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会
10:00 〜

anasiuk Daryna1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1 （1. 東京大

10:20[2-C1-04] 消費者嗜好を考慮したミニトマトの複合指標の

学大学院）

改善

09:40 〜1

1

1

1

*竹本 岬 、橋本 研志 、朽津 和幸 、堂脇 清志 （1.

[2-D1-03] MFA-based estimation of recycling
indicators for LCA recycling

東京理科大学）
10:20 〜

10:00

*Panasiuk Daryna1、Takeyama Kentaro1、Daigo

10:40

Ichiro1、Hoshino Takeo1 （1. University of Tokyo）
口頭発表セッション（一般）

10:00 〜

[2-C2] 建築

10:20[2-D1-04] PSS導入による社会全体における天然資源消費削

11:00 〜 12:20 C会場 (zoom)

減効果評価手法の構築[2-C2-01] グリーンボンド認定オフィスビルを対象とした*木本 悠介1、武山 健太郎1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1

ライフサイクル評価（1. 東京大学）*北見 朋也1、伊東 浩司2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大10:20 〜

10:40

学、2. 清水建設株式会社）
11:00 〜

口頭発表セッション（一般）

11:20[2-C2-02] 工法別住宅の着工時における環境負荷時系列分
析*松嶋 そら1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
11:20 〜

[2-D2] 循環経済
11:00 〜 12:20 D会場 (zoom)[2-D2-01] リマニュファクチャリング技術の適用による鉱山機械歯車の LCA事例研究

11:40*金澤 智尚1,3、松本 光崇2、吉本 光宏1、菅原 道雄[2-C2-03] 住宅残存率関数の検討および住宅における木材

1、吉村 彰大3、松野 泰也3 （1. 日立建機株式会社

接着剤のストック・フロー推定
1

1

1

1

*土谷 悠真 、竹内 直輝 、平井 康宏 、矢野 順也 、酒

品事業部

1

井 伸一 （1. 京都大学環境科学センター）
11:40 〜

技術研究部門

12:00

千葉大学

[2-C2-04] 建築分野におけるバックグラウンドデータ
ベースの構築～モデル建物の分析に基づく優先再生推進部、2. 産業技術総合研究所

製造

積層加工システム研究グループ、3.

融合理工学府 地球環境科学専攻）

11:00 〜

11:20

[2-D2-02] 鉄鋼材がライフサイクルで生み出す付加価値の的に作成すべき単位換算・インベントリデータ

推計

の検討～

*松田 敏明1、Dente Sebastien1、醍醐 市朗2、橋本*小林 謙介1、松﨑 麗衣1、小島 陸1、鈴木 好幸2、磯部征二1 （1. 立命館大学、2. 東京大学）

孝行3 （1. 県立広島大学、2. 安藤ハザマ、3. 武蔵野大11:20 〜

11:40

[2-D2-03] マイクロ波炉を用いたアルカリマンガン電池の学）
12:00 〜部

分散型リサイクルシステムの構築

12:20*黒木 大暉1、光斎 翔貴1、山末 英嗣1 （1. 立命館大

D会場学）
11:40 〜

口頭発表セッション（一般）

12:00[2-D2-04] 自動車サプライチェーンにおける脱中国化がグ[2-D1] リサイクルと LCI

ローバルカーボンフットプリントに与える影響

09:20 〜 10:40 D会場 (zoom)*前野 啓太郎1、時任 翔平2、加河 茂美1 （1. 九州大[2-D1-01] 一次資源等価換算した総物質投入量および直接学、2. 山形大学）

資源投入量の産業分野別時系列変化
1

1

12:00 〜

12:20

2

*中西 翔太郎 、高木 重定 、近藤 康之 （1. みずほ情報総研株式会社、2. 早稲田大学）
09:20 〜

09:40

[2-D1-02] 材料特性とプロセス技術に基づくリサイクルを考慮した LCI分析手法の構築*濱田 航1、武山 健太郎1、Dunuwila Pasan1、P©日本LCA学会

M会場
基調講演[2-M] 基調講演
13:20 〜 14:20 M会場 (zoom)日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会[2-M-01] 「サーキュラーエコノミー」：空想から科学へ

活用のライフサイクル影響評価

14:20*中川 友輝1、吉川 直樹1、加用 千裕2 （1. 立命館大

*中村 愼一郎 （1. 早稲田大学）
13:20 〜

[2-P1-09] 里山の広葉樹管理を考慮した木質バイオマス利

1学、2. 東京農工大学）

P会場

14:40 〜

15:40

[2-P1-10] IDEA海外版を用いた建築物のケーススタ
ポスターセッション[2-P1] ポスターセッション (1)14:40 〜 15:40 P会場 (zoom)

ディ～主要14か国のデータを用いた検討～*萩原 光1、山本 大夢1、半田 歩1、小林 謙介1、藤井千陽2、横田 真輝2、田原 聖隆2 （1. 県立広島大学、2.

[2-P1-01] 自治体における廃プラスチック分別方法の環境
影響・コストの評価

14:40 〜

*古賀 貴裕1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
14:40 〜

産業技術総合研究所）

15:40

15:40

[2-P1-11] 建築分野における環境影響の貨幣価値換算に関する検討[2-P1-02] 使用済み衣服の繊維リサイクル技術の環境影響～事例建物のプロセスごとの内部コスト外部コ

評価

ストの影響分析～*徐 聖子1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）*藤田 あゆ1、望月 唯香1、小林 謙介1 （1. 県立広島大14:40 〜

15:40

学）

[2-P1-03] 銅のリサイクルによる製錬由来水銀排出量の削減効果

14:40 〜

15:40

[2-P1-12] 輸出されていた廃プラスチックの日本国内にお*山本 涼太1、青木 一将1、橋本 征二1 （1. 立命館大

けるリサイクル可能性学）*杜 盈吟1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）

14:40 〜

15:40

14:40 〜

[2-P1-04] 自治体が提供するごみ分別アプリの機能に関す

15:40[2-P1-13] IDEA海外版の構築 ～イタリア、カナダなど新規る調査と求められる機能の検討

9か国の詳細推計〜*湯川 力1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）*半田 歩夢1、山本 大夢1、萩原 光1、小林 謙介1,2、藤

14:40 〜

15:40

井 千陽2、横田 真輝2、田原 聖隆2 （1. 県立広島大[2-P1-05] 南海トラフ巨大地震における災害廃棄物量の推計と仮置場の検討：宮崎県を対象として学、2. 産業技術総合研究所）
14:40 〜

15:40

*坂本 耕大1、野末 浩佑1、矢澤 大志1、吉田 英立2、谷[2-P1-14] 直交集成板（ CLT）を用いた木造建築物建設ま

川 寛樹2、橋本 征二1 （1. 立命館大学、2. 名古屋大での環境影響評価：研究実験棟の事例学）*中野 勝行1、軽部 正彦2、服部 順昭3 （1. 立命館大

14:40 〜

15:40

学、2. 森林総合研究所、3. 東京農工大学（名誉教授）[2-P1-06] 建築分野における環境影響の貨幣価値換算に関する検討）
14:40 〜

～事例建物の投入資材別の支配的要因分析～

15:40[2-P1-15] 家具のサブスクリプションが環境と経済に与え*望月 唯香1、藤田 あゆ1、小林 謙介1 （1. 県立広島大

る影響

学）

*竹ノ下 優花1、緒方 鞠1、加河 茂美1 （1. 九州大学）

14:40 〜

15:40

14:40 〜

[2-P1-07] 木質ボードの社会的側面を含めたライフサイク

15:40[2-P1-16] Role of Weather Derivatives in Economic

ル評価

Activity of Firms*西岡 傑1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）*張 宜臻1 （1. 九州大学）

14:40 〜

15:40

14:40 〜

[2-P1-08] 擬人化されたキャラクターが環境配慮行動に与える影響の評価
1©日本LCA学会

15:40[2-P1-17] 住宅用太陽光パネルの廃棄量の将来推計*馬場 太陽1 （1. 九州大学）

1*松永 貴寛 、本藤 祐樹 （1. 横浜国立大学大学院）
14:40 〜

15:40

14:40 〜

15:40

[2-P1-18] 都道府県レベルでの CO2排出量変化の要因分解

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

分析：労働生産性変化に着目して
1

2[2-P1-28] 環境及び機能への影響を考慮したプラスチック
3*下津浦 大賀 、中石 知晃 、加河 茂美 （1. 九州大学

容器包装への材料代替評価手法

経済学部、2. 九州大学経済学府、3. 九州大学経済学研

Evaluation method of material substitution究院）

for plastic containers and packaging

14:40 〜

15:40

[2-P1-19] 日本の木材消費が環境に与える影響と持続可能

integrating environmental and functional
impacts.

な森林管理*瀬川 健太1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学大*今田 青冶1、加河 茂美1、前野 啓太郎1 （1. 九州大学院）学）
14:40 〜

14:40 〜
15:40

[2-P1-20] ポストコロナ時代における日本のインバウンド
産業の持続可能性*大賀 雄介1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-29] 複数の機能単位による衣服レンタルサービスの環境影響評価*津崎 大輔1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
14:40 〜

15:40

15:40

[2-P1-21] 音楽媒体の多様化に伴うライフサイクル

ポスターセッション[2-P2] ポスターセッション (2)CO2分析

15:50 〜 16:50 P会場 (zoom)*野口 夕月1 （1. 九州大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-22] サスティナブルな衣服設計に向けた衣服ライフ
サイクルモデルの構築*吉田 樹1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-23] 中国のごみ輸入禁止令は環境影響の削減に役[2-P2-01] プラスチックから紙への材料代替の環境影響評
価*出羽 加奈美1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-02] 水素精製時に使用した吸着材によるコマツナ栽
培とその複合評価立っているか？～プラスチックリサイクルを対*広瀬 陽菜1、朽津 和幸1、橋本 研志1、堂脇 清志1 （1.

象にした実証分析～

東京理科大学）*孫 諾えん1、田畑 智博1 （1. 神戸大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-24] コウヨウザンの普及における森林資源の持続的15:50 〜

16:50

[2-P2-03] コウヨウザンの普及における森林資源の持続的利用の検討 ー再造林率・自給率をパラメータと利用の検討ー再造林率・自給率をパラメータとした広島県の将来資源量推計ーした全国の将来資源量推計ー*原田 郁美1、若林 國久1、下岡 祐也1、小林 謙介1 （1.

*若林 國久1、小林 謙介1、下岡 祐也1、原田 郁美1 （1.

県立広島大学）

県立広島大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-25] 中国の輸入規制による日本国内における廃プラ

15:50 〜

16:50

[2-P2-04] 産業連関表を用いたリチウムイオン電池の社会
経済評価

スチックリサクルの環境・経済影響*松崎 祐太1、本藤 祐樹1、森泉 由恵1 （1. 横浜国立大*李 勤萱1、近藤 康之1 （1. 早稲田大学）

学）

14:40 〜

15:40

[2-P1-26] データ包絡分析を用いた国内漁業部門の生産効

15:50 〜

16:50

[2-P2-05] カーシェアリングシステムのライフサイクル環

率性分析

境影響評価

*佐野 大我1、中石 知晃2、加河 茂美3 （1. 九州大学経*岩渕 菜々実1、福原 大祐1、塩見 康博1、吉川 直樹1

済学部、2. 九州大学経済学府、3. 九州大学経済学研究（1. 立命館大学）
15:50 〜院）
14:40 〜

15:40

[2-P1-27] 廃棄物発電の LCA分析*安武 奈桜1 （1. 九州大学）
14:40 〜
©日本LCA学会

15:40

16:50

[2-P2-06] 建築物の LCA実施における評価の目安の提案～マルチクライテリアでの評価を想定したモデル建物の支配的要因分析を踏まえて～*山田 優吾1、植田 啓佑1、小林 謙介1 （1. 県立広島大日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会学）

15:50 〜

15:50 〜

[2-P2-15] 日本における有機野菜の環境及び経済評価

16:50*竹下 沙也加1 （1. 九州大学）[2-P2-07] グリーンボンド認定オフィスビルを対象とした
ライフサイクル評価
1

15:50 〜2

1

*北見 朋也 、伊東 浩司 、伊坪 徳宏 （1. 東京都市大[2-P2-16] エアコンの採掘活動から見た資源効率
末 英嗣1 （1. 立命館大学）

16:50[2-P2-08] 新規電気パルス法を用いた新興技術リサイクル

15:50 〜の環境影響評価：リチウムイオン電池および太1

フサイクル評価*諏訪 出 、兵法 彩 、竇 毅 、所 千晴 、菊池 康紀*杉山 弦太1、本田 智則2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大（1. 東京大学、2. 早稲田大学）

学、2. 産業技術総合研究所）

15:50 〜

1

16:50

[2-P2-17] HEMSデータと人工知能を活用した空調機のライ

陽光パネルにおけるケーススタディ
1

16:50

*濱砂 圭汰1、佐藤 公紀1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山学、2. 清水建設株式会社）
15:50 〜

16:50

2

1

16:50

15:50 〜

[2-P2-09] 鉱物資源サプライチェーンリスク解析モデルの[2-P2-18] 環境、資源の観点からみたデジタル配信の環境

開発に向けて

影響評価

1

1

2

1

*杉山 智哉 、張 政陽 、中島 謙一 、松八重 一代 （1.
東北大学、2. 国立環境研究所）
15:50 〜

*王 則諭1、田畑 智博1 （1. 神戸大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-19] 日本の BDF製造プラントの生産効率性評価

16:50*緒方 鞠1、高藪 広隆1、江口 昌伍2、加河 茂美1 （1.

[2-P2-10] 日本におけるＣＦＲＰの物質フロー分析*津軽 雄太郎1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
15:50 〜

16:50

九州大学、2. 福岡大学）

16:50

15:50 〜

[2-P2-11] Analysis of secondary aluminum flows in

16:50[2-P2-20] 透析治療を対象としたカーボ

China

ン・ウォーターフットプリント
1*Wang Binze 、Zhang Zhengyang 、Matsubae*鈴木 宏明1、永井 恵2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大

Kazuyo1 （1. Tohoku University）

学、2. 筑波大学）

15:50 〜1

16:50

15:50 〜

[2-P2-12] IDEA海外版の構築～14か国のデータベースの構
築～

16:50

[2-P2-21] ブルーカーボンに注目した繊維製品の環境影響
評価

1

1

1

1

*山本 大夢 、萩原 光 、半田 歩夢 、小林 謙介 、藤井
2

2

2

2

千陽 、横田 真輝 、田原 聖隆 、Chun Yoonyoung

15:50 〜

伊坪研究室）

16:50[2-P2-22] The environmental impact assessment of（1. 県立広島大学、2. 産業技術総合研究所）
15:50 〜

*佐々本 圭吾1 （1. 東京都市大学

desertification considering land use and

16:50[2-P2-13] ライフサイクル設計に向けたバイオマス由来プ

climate change.

ラスチックの環境影響評価と消費者行動調*劉 潤椏1、Ohashi Haruka2、Matsui Tetsuya2、H

査：用途別のケーススタディ

irata Akiko2、Itsubo Norihiro1 （1. Tokyo City

Environmental impact assessment andUniversity、2. Forestry and Forest Products

consumer behavior survey of biomass-derived

Research Institute）

plastics for life cycle design: Case studies

15:50 〜for different applications
1

16:50

[2-P2-23] Microfibrillated cellulose in packaging boxes:

1

1

1

*権田 真太朗 、下野 僚子 、兼松 祐一郎 、菊池 康紀

a life cycle assessment study（1. 東京大学）*Lavilla Ariel1、井原 智彦1、齋藤 継之1 （1. 東京大15:50 〜

16:50

学）

[2-P2-14] 水銀条約に関する小規模金採掘の対策技術のト
レードオフ評価1

15:50 〜

16:50

[2-P2-24] 市町村における産業連関表の作成・応用に関す
1

1

1*中澤 侑希 、光斎 翔貴 、柏倉 俊介 、山末 英嗣 （1.

る文献レビュー

立命館大学）*兵法 彩1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）©日本LCA学会

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会
15:50 〜

*Dente Sebastien1、Hashimoto Seiji1 （1.

16:50[2-P2-25] 木質バイオマスエネルギーを対象とした事業プ

Ritsumeikan University）

ランニング支援：事例調査に基づく概念整理
1

1

2

10:20 〜

10:40

2

*西田 拓未 、木下 裕介 、中塚 記章 、赤松 史光 （1.
東京大学大学院

工学系研究科大阪大学大学院

工学研究科

15:50 〜

口頭発表セッション（一般）精密工学専攻、2.

[3-A2] 農業・食品 (2)機械工学専攻）

11:00 〜 12:20 A会場 (zoom)

16:50[2-P2-26] プラスチック汚染を考慮した農業のライフサイ[3-A2-01] LCIA手法に基づく水田作におけるヒートアイラ

クル評価

ンド現象緩和効果の評価*鈴木 隼斗1、Amila Abeynayaka1、福永 悠3、小嶌*吉川 直樹1、藤本 悠輔1 （1. 立命館大学）

不二夫2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2.

11:00 〜

[3-A2-02] 節水灌漑技術によるベトナムメコンデルタ地域

PIRIKA(株)、3. 東京工業大学）
15:50 〜

11:20の水田からのライフサイクル温室効果ガス排出16:50

量削減ポテンシャル[2-P2-27] 気候変動と気象災害の変化が資源貿易に与える*レオン 愛1 （1. 国際農林水産業研究センター）

影響*南斉 規介1、森岡 涼子2、中島 謙一1 （1. 国立環境研

性

16:50

*湯 龍龍1、林 清忠1 （1. 農業・食品産業技術総合研究[2-P2-28] 日中の衣類リサイクルの実態と課題*高橋 和枝1、彭 凡雨2 （1. 武蔵野大学、2. 武蔵野大学

機構）
11:40 〜

大学院）
15:50 〜

11:40

[3-A2-03] 農薬の LCAにおける排出量推計と特性化の整合究所、2. 農業・食品産業技術総合研究機構）
15:50 〜

11:20 〜

12:00

[3-A2-04] プラスチック汚染を考慮した農業のライフサイ

16:50

クル評価

2021年3月5日(金)*鈴木 隼斗1、Amila Abeynayaka1、福永 悠3、小嶌
不二夫2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2.

A会場

PIRIKA(株)、3. 東京工業大学）
口頭発表セッション（一般）

12:00 〜

12:20

[3-A1] 意思決定ツールとしての LCA
09:20 〜 10:40 A会場 (zoom)

B会場[3-A1-01] 研究開発効率を飛躍的に向上させる複数 AIを組合せた多入力多目的最適化手法の提案とその環
境影響評価

口頭発表セッション（一般）[3-B1] 地域・組織
09:20 〜 10:40 B会場 (zoom)*河尻 耕太郎1 （1. 産業技術総合研究所、株式会社エ[3-B1-01] 域内総生産と環境影響に基づく全国市区町村のイゾス）
09:20 〜

業種別環境効率評価

09:40[3-A1-02] ライフサイクル思考に基づいた製品環境政策の*山崎 潤也1 （1. 東京大学）
09:20 〜

分析
*中野 勝行 （1. 立命館大学）
09:40 〜の検討：静岡県を対象にした事例研究

10:00*野末 浩佑1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）[3-A1-03] 情報の鮮明性に着目した環境コミュニ

09:40 〜

ケーションに関する基礎的検討
1

1

1

2

*中野 祐樹 、前田 優太朗 、本藤 祐樹 、青木 一益（1. 横浜国立大学、2. 富山大学）
10:00 〜

09:40

[3-B1-02] 南海トラフ巨大地震における災害廃棄物仮置場

1

10:20

10:00

[3-B1-03] プロサッカーチームを対象とした環境マネジメ
ント*髙橋 毅一郎1、佐久間 悟2、澤田 陽樹3、伊坪 徳宏1[3-A1-04] Conducting and analyzing surveys in Social（1. 東京都市大学、2. 株式会社ヴァンフォーレ山梨ス

LCA: Towards a standardized methodology

ポーツクラブ、3. 一般財団法人グリーンスポーツアラ©日本LCA学会

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会[3-C1-04] 医薬品の開発と製造を対象とした Prospective

イアンス）
10:00 〜

LCA -遺伝子組換えカイコ利用に関する環境影響

10:20[3-B1-04] Analyzing alternatives for the wasteの低減-

management system of Kabul city,*中村 洋之1、瀬筒 秀樹2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大

Afghanistan: considering environmental,

学、2. 国立研究開発法人 食品産業技術研究機構）

economic, and social aspects

10:20 〜

1

10:40

1

*azimi Ahmad 、Dente Sebastien M.R 、Hashimoto
口頭発表セッション（一般）Seiji1 （1. Ritsumeikan University ）10:20 〜

[3-C2] 資源利用の影響

10:40

11:00 〜 12:20 C会場 (zoom)

口頭発表セッション（特別）[3-C2-01] 鉱物資源サプライチェーンリスク解析モデルの[3-B2] 環境教育

開発に向けて11:00 〜 12:20 B会場 (zoom)*杉山 智哉1、張 政陽1、中島 謙一2、松八重 一代1 （1.

[3-B2-01] 食品ロスの体験的な理解を目指した小学校向け

東北大学、2. 国立環境研究所の食育教材の試作
1

11:00 〜
1

2

*菱沼 竜男 、大森 玲子 、栗島 英明 （1. 宇都宮大

11:20

[3-C2-02] 先進国によるアスベスト採掘誘発の国際産業連
関分析

学、2. 芝浦工業大学）
11:00 〜）

*筑井 麻紀子1 （1. 東京国際大学）

11:20[3-B2-02] ライフサイクル思考を基礎とする環境教育のオンラインでの実践と課題
1

11:20 〜

11:40

[3-C2-03] 固定資本内生化モデルを用いた日本のマテリア

2

2*松本 真哉 、平山 世志衣 、水野 建樹 （1. 横浜国立ルフットプリント分析

大学、2. 横浜LCA環境教育研究会）*畑 奬1、南齋 規介1、中島 謙一1 （1. 国立環境研究

11:20 〜

11:40

所）

[3-B2-03] ライフサイクル思考を取り入れた環境教育の学
校での実践における課題分析
1

2

11:40 〜

12:00

[3-C2-04] 将来需要変化を考慮した中長期的な鉱物資源枯21

清水 慶太 、平山 世志衣 、水野 建樹 、*松本 真哉

渇ポテンシャルの評価（1. 横浜国立大学、2. 横浜LCA環境教育研究会）*横井 崚佑1、渡 卓磨2,3、本下 晶晴1 （1. 産業技術総11:40 〜

12:00

合研究所、2. 国立環境研究所、3. 東京大学）[3-B2-04] 総合討論
12:00 〜

12:00 〜

12:20

12:20

D会場
C会場
口頭発表セッション（一般）
口頭発表セッション（一般）[3-D1] モビリティ利用[3-C1] 健康・医療

09:20 〜 10:40 D会場 (zoom)

09:20 〜 10:40 C会場 (zoom)[3-D1-01] 新たなパーソナルモビリティツールのライフサ[3-C1-02] 気温が睡眠に与える影響に関する調査のメタ解

イクル CO2原単位の作成

析*大石 直毅1、朴 秀日2、加藤 博和2 （1. 名古屋大学大*谷口 祐実子1、井原 智彦1 （1. 東京大学大学院）

学院環境学研究科、2. 名古屋大学大学院環境学研究科

09:40 〜

10:00

附属持続的共発展教育研究センター）[3-C1-03] スマートウェアを活用した廃棄物処理業における熱中症の予防と労働強度の管理
1

1

09:20 〜

09:40

[3-D1-02] タイヤ支持車両のライフサイクル CO2にタイヤ
1*岡本 宗一郎 、Jianfei Cao 、橋口 伸樹 、児玉 耕太

設計が与える影響の明確化

1、橋本 征二 （1. 立命館大学大学院、2. 立命館大

*信長 祐輔1、大野 浩昭1、友本 貴士1、加藤 博和2 （1.

学）

株式会社ブリヂストン、2. 名古屋大学大学院）

2

10:00 〜

©日本LCA学会

10:20

09:40 〜

10:00

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会[3-D1-03] 自動車の経済的寿命がカーボンフットプリントに与える影響の実証分析*中本 裕哉1 （1. 大分大学）
10:00 〜

10:20

[3-D1-04] 日本の自動車における都道府県別・車種別の生涯走行距離の経年変化分析*吉澤 大佑1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
10:20 〜

10:40

M会場
学会賞受賞者講演、クロージング[3-M] 学会賞受賞者講演、クロージング
13:20 〜 16:20 M会場 (zoom)[3-M-01] 日本 LCA学会賞表彰式
13:20 〜

13:40

[3-M-02] 【奨励賞】窒素フットプリントモデルによる栄養塩管理に関する研究*種田 あずさ1 （1. 農研機構）
13:40 〜

13:55

[3-M-03] 【奨励賞】消費者の多様性に着目した産業連関
LCA手法の開発*重富 陽介1 （1. 長崎大学）
13:55 〜

14:10

[3-M-04] 【奨励賞】金属資源の安定供給に資する資源利用システムの評価研究*畑山 博樹1 （1. 産業技術総合研究所）
14:10 〜

14:25

[3-M-05] 【論文賞】民間航空機向け需要を対象としたレニ
ウムの動的物質フロー分析*吉村 彰大1、末益 航洋1、松野 泰也1 （1. 千葉大学）
14:25 〜

14:40

[3-M-06] 【功績賞】*南斉 規介1 （1. 国立環境研究所）
14:40 〜

15:00

[3-M-07] クロージング
15:20 〜

©日本LCA学会

16:20

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-A1] LCAデータ
2021年3月3日(水) 09:40 〜 10:40 A会場 (zoom)
座長：塚原健一郎（産業技術総合研究所）[1-A1-01] IDEA海外版の構築～14か国のデータベースの構築～*山本 大夢1、萩原 光1、半田 歩夢1、小林 謙介1、藤井 千陽2、横田 真輝2、田原 聖隆2、Chun
Yoonyoung2 （1. 県立広島大学、2. 産業技術総合研究所）
09:40 〜

10:00

[1-A1-02] IDEAを基にした物量連関表作成に向けた最終需要の推計*一杉 佑貴1、塚原 建一郎1、田原 聖隆1 （1. 国立研究開発法人
10:00 〜

産業技術総合研究所）

10:20[1-A1-03] CO2削減効果等における算定ガイドラインの構成検討*澤村 翔太1、山岸 健1、鶴田 祥一郎1、神崎 昌之1 （1. 一般社団法人サステナブル経営推進機構）
10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

1-A1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

IDEA 海外版の構築
Development of inventory database “IDEA overseas version”～14 か国のデータベースの構築～
Databases development of major 14 countries○山本大夢 1) 、萩原光 1)、半田歩夢 1)、小林謙介*1)、
藤井千陽 2)、横田真輝 2)、Chun Yoonyoung2)、田原聖隆 2)
Hiromu Yamamoto, Hikaru Hagihara, Ayumu Handa,Kensuke Kobayashi,
Chiharu Fujii, Maki Yokota, Chun Yoonyoung , Kiyotaka Tahara
1) 県立広島大学, 2) 産業技術総合研究所* kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1. はじめには、対象国の統計データや文献・公表資料を基に、対LCA の実施において、評価に必要なすべてのデー
タを自ら収集することが理想である。しかし、データ

象国のインベントリデータを作成するものである。ここでは、Step1 の内容を中心に報告する。

の収集作業負荷を軽減するためにバックグラウンドデ

Step1 で示す推計手法は、日本のデータベースを用

ータベースを用いることが一般的であり、質の高いバ

いて海外のデータベースを可能な限り高い精度で推計

ックグラウンドデータベースの構築は欠かせない。

することを目的としている。図 2 に示すように、本わが国の国内を対象としたインベントリデータベー

検討では、①電力原単位、②燃焼用燃料構成比、③発

スは、IDEA Ver.21)などが開発されてきた。一方、我

電効率・熱効率を対象国のデータに変換することで推が国は輸出入が非常に多く、海外での製品生産・サー計することとした。なお、可能な範囲で④環境対策

ビス等に伴う環境負荷評価も欠かせない。現状では、(硫黄含有量などの燃料の質や脱硫・脱硝など)につい

海外のインベントリデータベースは、網羅的に整備さても考慮した。①～④の置換に用いた統計資料を表 1

れているものは殆ど無い。特に途上国ではデータベーに示す。②燃焼用燃料構成比は、各国が独自に公表しスの整備が十分ではない国も少なくなく、これらが整ている統計資料がある場合はその統計データを用いて備されるまでには、相当な時間がかかると思われる。

より詳細な推計を行った。

そこで、当面は、現状で整備されている日本のインベ
ントリデータから、可能な限り高い精度で海外の原単位を推計し、評価に用いることで、地域事情が反映できる評価が可能になると考える。
筆者らは、日本のデータから海外のインベントリデータの推計手法を構築することを試みてきた 2) 3)。本報では、既報の研究を踏まえ、中国（CHN）
、韓国
（KOR）
、タイ（THA）、ベトナム（VNM）、インド
図 1 IDEA 海外版構築の考え方

ネシア（IDN）、マレーシア（MYS）
、台湾
（TWN）
、アメリカ（USA）、イギリス（GBR）、フ
ランス（FRA）、ブラジル（BRA）、トルコ

Material A（TUR）、インド（IND）、南アフリカ（ZAF）を対象として、データベースの構築を行った。

??㎏

Material B ??㎏①電力原単位

Electricity??kWhProcess A

Production A 1㎏
Waste ??㎏
Waste Water ??㎏
Air ??㎏

Fuel A ??MJ

②燃料構
成比

2. 推計手法の概要
構築するデータベースは、図 1 に示すように Step1④-1 環境対策（脱硫等）

Fuel B ??MJ
Fuel C ??MJ④-2 燃料の質（含有量）③燃焼効率～3 の 3 段階に分けて検討した。このうち、Step1✔①～③：全ての国で考慮した因子（②は国によって収集できたデータの細かさが異なる）

は、各国で公表されている統計資料などを用いて、✔④-1、2：データが収集できた国で考慮した因子

IDEA に収録されているすべてのデータを対象国の実態に合わせる形で構築するものである。Step2、3- 1-A1-01 -図 2 Step1 の手法の概要

1-A1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

3．作成したデータベースの概観

6. まとめ

表 1 に示した、対象国で整備されている統計を用

本検討では、IDEA Ver.2 を用いて、可能な限り精いて、14 か国の推計インベントリデータの構築を行

度高く海外のインベントリデータを推計する手法を提った。推計結果は、表 2 のようになった。表 2 は式 1案した。提案した手法を用いて、日本への輸入量が多で求めた CO2 排出原単位の比 R をヒストグラムにまい国などを選定し、主要 14 か国で推計インベントリ

とめたものである。データ区間 100～110%とは、データを構築した。

IDEA Ver.2 に対し、原単位が 100～110%の値になっている項目の数を示す。

構築したインベントリデータベースは、IDEA 海外
版として公表した。本データベースは、今後も順次対象国の拡大を図る予定である。

R＝ICO2i/ICO2j …式 1
ICO2i:対象国の CO2 排出原単位

謝辞

ICO2j:日本の CO2 排出原単位

本成果の一部は JSPS 科研費 16K06615 の助成を受けました。記して謝意を表します。

表 2 に示す通り、国によっては、日本の値と大きく異なる値になる項目が少なくないケースが散見され引用文献た。例えば、石炭が多く消費される中国、マレーシ

1) 産業技術総合研究所・産業環境管理協会：“IDEA”, 入手先<http://www.idea-lca.jp/ >2) 小林ら： 海外データの簡易推計手法の構築
主要 12 か国の推計データベースの構築、第 14 回
日本 LCA 学会研究発表会
3) 小林ら： 海外データの簡易推計手法の構築 す
べての国での推計と主要 20 か国での詳細推計、第15 回日本 LCA 学会研究発表会
4) 産業技術総合研究所：IDEA 海外版、入手先
http://idea-lca.com/global/

ア、インド、南アフリカなどでは日本の原単位に比べて大きくなる項目が多い傾向になった。特にインドや南アフリカは、日本の値の 1.5 倍以上になるものが多く、大きな差異が確認できる結果となった。一方、水力発電が主なブラジルや、原子力発電が主なフランス
では日本の原単位に比べて小さくなる項目が多く、0.5 倍以下になるものも少なからず存在した。
これらの結果から、地域事情が評価結果に大きな影響を及ぼすことを確認できた。また、こうした海外版のデータベースの充実は、特に輸出入製品等の評価の表 1 推計に用いた統計資料

観点から、不可欠と考えられる。
番号

推計因子

情報

CHN

統計

World Energy Statistics, Extended World Energy Balances
2015
World Energy Statistics 中華民国
World Energy Statistics
能源統計① 電力原単位

4. データベースの限界

年
ベース

本海外版データベースは、IDEA に収録されてい

IDN KOR MYS THA② 燃料構成比 分類数

2016
58

手法を用いて構築している。そのため、海外版データ
くまで概数としての利用にとどめる必要がある。また、IDEA は日本で生産される製品を前提としてい

年
分類数
③

燃焼効率

2012
139

2010 2014 2010 2005 2011
185 161 124 186
166

統計
年

④-2 燃料の質るため、海外では生産されていない製品であっても便宜上データが作成される（例：日本なし（果実）、和
生菓子、和装製品等）。このように、本手法によって作成されたデータには、精度に限界がある事を十分理解した上で、利用の可否をユーザー自身の責任で判断することが重要である。
5. データベースの公表
構築したインベントリデータは、IDEA 海外版デー
タベースとして、2020 年 5 月に公表した 4）。

- 1-A1-01 -2007 2015 2014 2014 2012 2007 2007 2014
138 6756 12764 389 129
50

World Energy Balances
2012~2016

統計年④-1 環境対策

2015
29
産業連関表

細分化

ベースに含まれるデータは詳細な分析には適さず、あVNM BRA FRA GBR TUR USA IND ZAF

年報

2015
29

年

る多様な種類のインベントリデータを対象に、一律の

TWN

中国環境
統計年報
2013~2015

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

統計

アジアのエネルギー利用と地球環境

×

×

×

×

×

×

×

年

1987

×

×

×

×

×

×

×

表 2 IDEA Ver2 に対する対象国の比

1-A1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

IDEA を基にした物量連関表作成に向けた最終需要の推計
Estimating Final Demand for construction of Quantity Model of
Input-Output Table Based on IDEA
○一杉佑貴*1)、塚原建一郎 1)、田原聖隆 1)
Yuki Ichisugi, Kenichiro Tsukahara, Kiyotaka Tahara
1) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所* y0110.ichisugi@aist.go.jp
1. 背景

一方で、列和に関しては、各行からの投入による単位

2018 年に発行された IPCC の特別報告書 1)によれば、が異なるので、一つの単位で表すことはできない。こ産業革命前の気温から 1.5℃未満に抑えることが重要であることが共通認識として確認された。このように将来の環境負荷を推計することへの注目が高まっている。これを受け、Science Based Targets (SBT)2)によるの構造により、最終需要は、各行の単位ごとに整備する必要がある。
また、中間需要を国内生産額で除すことで、得られる投入係数を aij とする。

と世界企業のうち約 400 社が 1.5℃目標を目標にしている。このように、企業での環境マネジメントでも、将来の GHG 排出量に対する目標を立て、各社が対策を行っているのが現状である。

これを投入係数行列 A とする。最終需要を F としたとき、国内生産額 X はレオンチェフ逆行列に F を乗じる

LCA を実施するインベントリデータベースである I
DEA3)は製品やサービス、企業の環境評価に用いられことで求まる。

ることで貢献をしてきた。一方で、現状のデータベー

A は IDEA のプロセスデータを基に開発しているので、スは、過去の統計値に基づき作成されたものであり、将来の環境負荷を推計する際に用いるまでに至っていないのが現状である。そこで、将来の環境負荷を推計するためのデータベースを整備することが重要である

最終需要 F を推計することで、IDEA ベースの物量連
関表由来の国内生産額が推計できると考えた。

という発想に至った。
政府が公開している一年間の経済構造を表した産業
連関表 4)は各産業や経済主体の活動を取引額で示した統計値で、これをベースに将来の環境負荷を推計した
既存研究 5)がある。一方で、物量で波及効果を分析し、さらに将来の評価に用いるまでには至っていない。そこで本研究では、将来推計のため物量連関表を推計できるかを現状の統計値から検討した。
2. 研究方法
2.1 物量連関表の構造

図 1 物量連関表の構造

これまでにわれわれが検討してきた物量連関表の構造を図１に示す。政府の産業連関表では、すべての取2.2 最終需要の推計
対象年における各プロセスの中間投入量、中間需要引を金額で表示している。これに対し、物量連関表はIDEA のプロセスをベースに作成されるので、金額で量、国内生産量はすでに IDEA のプロセスデータに格納されている数値を用いることを想定している。今回はなく主に物量で表される。したがって、中間投入の各行により、品目が異なるので、単位も各行により異の報告では、物量データで最終需要を推計することを検討した。その中でも、家計消費の部分に着目した。

なる。また、国内生産量（行和）では、以下の式が成り立つようにする。

対象年は 2015 年で、政府が公開している、家計調査 6)の二人以上の世帯を対象とした。二人以上の世帯の統計値には、品目別の情報が記載されており、品目ごとの年間消費額とその数量が併記されている統計値であ- 1-A1-02 -1-A1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

る。
したがって、
この二人以上の世帯平均支出額から、

4. 課題と今後の展望

家計消費額を推計することを検討した。この統計の品目は約 600 項目あり、そのうち金額と数量がどちらも本研究では、家計調査のデータを用いて、物量ベースの最終需要を推計した。家計調査より、一世帯あた

記載されているのは約 200 項目であった。

りの平均的な単価を推計した。産業連関表の家計調査

妥当性の検証として、家計調査から得られる品目別の年間消費額と産業連関表の家計消費支出の列で比較を行った。家計調査の項目を産業連関表の対応する部
門に合わせ、統合を行って検証した。

支出との比較では、統計値の限界として、二人以上の世帯での比較になったので、単身世帯を考慮する際の推計を検討する必要がある。
また、単価情報はないが、家計消費状況調査と全国消費実態統計を参照して産業連関表の家計消費支出が推計されているので、それらの統計値との整合性も確認する必要がある。

3. 研究結果
表 1 は家計調査から推計した単価のリストを抜粋した

このように、産業連関表で最終需要に該当する部分ものである。これは、二人以上の世帯が年間あたりに購入する金額と数量を示している。単価は年間消費額を購入数量で除すことで求めることができた。

を物量連関表の構造で推計が可能となることにより、物量の波及効果を推計することが可能になると考える。
また、将来予測の一環として、最終需要の項目ごとに推計が可能になることにより、将来の最終需要に誘発

表 1 二人以上の世帯における消費額と数量（2015 年）される将来の生産量が推計できると考える。これに紐づく環境負荷データを整備することにより、将来の環境負荷を分析することに繋がると考える。

品目名

金額[円]

数量

単位

単価

単価単位

米

22,981

70

[1kg]

331

[円/1kg]

食 パ ン

9,023

19,614[1g]

0.46[円/1g]

他のパン

21,48422,221[1g]

0.97[円/1g]

牛肉21,125

6,200

[1g]

3.41

[円/1g]

生 鮮 肉

71,00045,459[1g]

1.56[円/1g]

豚

肉

29,713

19,865[1g]

1.50[円/1g]

鶏肉

15,307

15,694[1g]

0.98[円/1g]

他の生鮮肉

2,425

1,543

[1g]

1.57

[円/1g]

ハ

ム

5,807

2,892

[1g]

2.01

[円/1g]

清

酒

5,938

6,927

[1ml]

0.86

[円/1ml]

20

[1l]

540

[円/1l]

5. 引用文献
1) “IPCC 特別報告書『1.5℃の地球温暖化』”, 国際連合広報センター, 入手先, (オンライン), ＜http:/

妥当性の検証として、表 1 の段階で単価を求めた項/www.unic.or.jp/news_press/info/30738/＞2021 年 1 月
5日
2) “COMPANIES TAKING ACTION”, SCIENCE BA
SED TARGETS, 入手先, (オンライン), ＜https://s目のうち、産業連関表の家計消費支出と比較したもの

ciencebasedtargets.org/companies-taking-action＞2021

ビール

11,004

電 気 代

132,715

5,024 [1kWh]

26 [円/1kWh]を抜粋した結果が表 2 である。比率は、家計調査の消費額を産業連関表の家計所費支出額で除した値である。

年1月5日
3) “インベントリデータ（IDEAv2）”, 産業技術総合研

また、家計消費支出は単身世帯を含んでいるため、国勢調査 7)の統計値より求めた、二人以上の世帯が約 8

究所, 入手先, (オンライン), ＜https://www.aist-riss.
jp/softwares/40166/＞2021 年 1 月 5 日

5％であるという値を乗じて比較している。
電気代のよ4) “平成 27（2015 年）産業連関表”, 総務省, 入手先,

うに、近い値になるものもあれば、50％前後の差が生じることも分かった。これは、家計調査の結果に基づ
く平均価格を用いた推計結果であること、家計消費支(オンライン), ＜https://www.soumu.go.jp/toukei_tou
katsu/data/io/015index.html＞2021 年 1 月 5 日5) Ichisugi, I, Masui, T, Karkour, S, Itsubo, N, Sustai

出は国民経済計算 8)を基に作成されており、家計調査に加え、家計消費状況調査と全国消費実態統計による

nability (2019), 11(23), 6875
6) “家計調査 家計収支編 二人以上の世帯 年報

調整を行っていることが要因であると考える。

2015 年”, e-stat , 入手先, (オンライン), ＜https://bit.ly/2Kbry6O＞2021 年 1 月 5 日

表 2 家計調査と産業連関表の家計消費支出の比較
家計調査
品目名
米

産業連関表
消費額

部門名

家計消費支出比率805,693 精穀

1,115,231

72%

食パン、他のパン

1,069,547 パン類

1,431,021

75%

菓子類

2,910,850 菓子類

2,528,544

115%

清酒

208,181 清酒

149,744139%

ビール

385,790 ビール類

246,322157%

エアコンディショナ

349,995 民生用エアコンディショナ

660,348

53%

パーソナルコンピュータ

235,106 パーソナルコンピュータ

362,869

65%

自動車購入

3,426,499 乗用車

4,576,048

75%

電気代

4,652,865 事業用電力

4,560,235

102%7) “日本の統計 第 2 章 人口・世帯”, 総務省, 入手
先, (オンライン), ＜https://www.stat.go.jp/data/niho
n/02.html＞2021 年 1 月 5 日
8) “国民経済計算推計手法解説書（年次推計編）平成

- 1-A1-02 -23 年基準版”, 内閣府, 入手先, (オンライン), ＜https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/reference1/h23/pdf/summary.pdf＞2021 年 1 月 5 日

1-A1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

CO2 削減効果等における算定ガイドラインの構成検討
Discussion on structure of guidelines for CO2 reductions○澤村翔太*1)、山岸健 1) 、鶴田祥一郎 1) 、神崎昌之 1)
Shota Sawamura, Ken Yamagishi, Shoichiro Tsuruta, Masayuki Kanzaki
1) サステナブル経営推進機構* sawamura@sumpo.or.jp
1. はじめにーズが存在すると考え、ガイドラインでは、CNF サプ

脱炭素技術の市場導入にあたっては、LCA に基づく

ライチェーンの温室効果ガス排出削減効果を算定する

削減効果の評価が不可欠であるため、近年、産業界や流れとして、LCA 手法を用いて算定する 3 ステップを国、地方自治体において製品やサービスの温室効果ガ

用意している。

ス排出量の削減効果を算定するニーズが増えている。

ステップ 1 では算定実施者が設定した評価対象の製政府としても「パリ協定に基づく成長戦略としての長品の LCA を実施する。ステップ 2 では比較対象を設

期戦略 1)」で脱炭素技術における LCA の活用が推奨さ

定し、比較対象製品等の温室効果ガス排出量を求める。

れ、新規技術分野を中心とした LCA に関する各種ガ

ステップ 3 では、ステップ 2 とステップ 3 の算定結果

イドラインの整備が始まっている。

の差分を削減効果量として算出し、その結果に販売・

そのような中、環境省は平成 30 年度に「セルロース

普及量を乗じてトータルでの削減効果ポテンシャル量

ナノファイバーに関する温室効果ガス排出量削減効果を算出する。このガイドラインでは、単位量当たりの算定ガイドライン 2)（環境省）（以下、CNF-LCA ガイ

削減量を「削減効果量」と定義し、また販売・普及量

ドライン）」を策定した。

を乗じた、社会における削減量を「削減効果ポテンシ

温室効果ガス排出削減効果算定を実施する事業者が、ャル量」と定義している。

それら算定方法に一定の指針を与えるために LCA ガ

さらに、簡易算定の方法として、ステップ 3 の削減

イドラインは有効とされる。しかしながら、多くの効果量や削減ポテンシャル量の算定において、評価対

LCA ガイドラインでは、一連の算定手順に対してケー象と比較対象の差分を求めるが、両者の間で同一もし

ススタディの結果などの算定事例に関する記載がない

くは同等のプロセスのデータが存在する場合、異なる

ため、算定経験のない事業者が支援無しで算定するこプロセスについてのみデータ収集を行い、差分を求めとは困難である。

ても良いとしている。

そこで本報では、算定実施者が支援なしで算定手順

ガイダンスでは、算定結果がどのような条件で得らを通して実施できるようにガイドラインを構築するこれた数値であるかを明確にするため、最低限抑えておとを目的として、
CNF-LCA ガイドラインを事例とし、くべき条件を記載するための「算定条件宣言シート」

算定事業者へのヒアリングを含む、改訂にむけたガイの作成方法を説明している。算定結果を第三者によるドラインの構成内容及び構築した CNF-LCA ガイドラ

レビューを受けずに自己宣言するにあたり、客観性あ

インについて紹介する。

るいは信頼性を与えるために「算定条件の公開」という形で担保する目的で定めている。

2. 検討内容
2.1 既存のガイドラインについて

2.2 改訂の検討手順

既存の「CNF-LCA ガイドライン」はセルロースナ

CNF-LCA ガイドラインを改訂するにあたり、企業

ノファイバー（以下、CNF）という、環境側面での優へのヒアリングを行い、企業がガイドラインに求めて位性が期待される革新材料を企業が採用検討するにあいる情報を収集した上で、新規要素を盛り込みガイド

たり、LCA の有効活用を支援することを目的として作ラインに反映させることとした。
2020 年に既存の CNF-LCA ガイドラインを基に 2 社られたガイドラインである。
構成として、算定方法を記載したガイドラインと、算定結果の情報開示を支援するための算定条件宣言シの算定サポートを実施しており、ヒアリングはその 2社の企業に協力いただき実施した。

3)

ート作成ガイダンス の 2 部構成に分かれている。
算定事業者には、評価対象製品の温室効果ガス排出

2.3 課題の整理

量の全体像の把握、単量当たりの削減効果の把握、社

本ガイドラインを利用した事業者は、新規技術を試会への製品普及時の削減ポテンシャルの把握などのニ用したいものの LCA 手法には馴染みがない。算定事- 1-A1-03 -1-A1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

業者の声として、「何らかの算定支援が無いと既存の等性、および考慮すべきプロセスの差異を具体的に図CNF-LCA ガイドラインだけでは自力での算定が難し

示により視覚的に伝わりやすく作成した。さらに、簡い。仮に計算できたとしても、計算結果の妥当性の判

易算定ガイダンスの事例を基に「算定条件宣言シート」

断が難しい。
」という意見が出た。ヒアリングを通してを作成するとどのような記載になるのか分かるように、得られた結果、それらより課題を整理すると、以下の「算定条件宣言シート作成ガイダンス」の記載例を追3 点が抽出された。

加することで、事例を充実させた。

算定の手順があると、計算するときの具体的な実

3. まとめ改訂前の CNF-LCA ガイドラインは、セルロースナ

作業のイメージがしやすくなる。
算定の事例があればそれを参考にして自社のケ

ノファイバーに関する温室効果ガス排出量削減効果算

ースを考えることができる。

定ガイドライン（環境省）」と「算定条件宣言シート作算定を必要最低限なものとしたい簡易算定の方

成ガイダンス（環境省）」の 2 種類の文書で構成されて法が分かりづらい。

いた。事業者との対話をもとに改訂版では、「簡易算定ガイダンス(仮称)」を追加した 3 種類の文書構成とし

そこで、これらに対応して以下についてガイドライた。
事業者との対話から、LCA のガイドラインを算定事

ンの改訂内容を検討した。
①②

簡易算定の方法を含む、算定の具体的な手順の記業者に広く利用してもらうためには、指針としての機載

能だけでなく、手順書としての要素や事例の併記が必算定する際に参考となる算定事例の記載

要であることが分かった。また、ケーススタディとして一連の手順を記載することが有効であることが示唆

2.4 改訂版のガイドライン構成された。以上を踏まえた今回の改訂では、簡易算定の改訂版のガイドラインの構成について図 1 に示す。

手順の追加と事例を充実させることにより、LCA 算定の障壁を下げることに貢献できたと考えている。
社会情勢として脱炭素化技術の導入を事業者が検討する流れが加速することは明らかであり、これらの技
術導入の効果について LCA を用いて評価するためのガイドラインの重要性も高まってくるものと予想される。算定した事業者が本ガイドラインをきっかけとして算定結果を公開し、それらの蓄積を通じて、データに基づいた技術導入の検討が活発になることを期待する。今後、さらに他技術分野における展開を考えていきたい。
4. 引用文献
1)

環境省：”パリ協定に基づく成長戦略としての長期戦略”, (令和元年 6 月 11 日)

2)

環境省：”セルロースナノファイバーに関する温図 1：改訂前と改訂後の構成

室効果ガス排出量削減効果算定ガイドライン”，（2019 年 3 月）

2.3 項の①に対しては、
簡易算定の手順に関するガイ

3)

環境省：”算定条件宣言シート作成ガイダンス”，（2019 年 3 月）

ダンスを付属資料として追加することで対応することとした。これにより、LCA 算定に不慣れな事業者でも

5. 謝辞

試算が可能になると考えた。
②に対しては、①の対策で作成した簡易算定ガイダ

本検討は環境省の令和２年度セルロースナノファイ

ンスを踏まえ、算定事例を記載することで、算定作業

バー利活用ガイドライン作成事業委託業務により実施

をより具体的にイメージしやすく配慮した。この時、したものである。

評価対象と比較対象のライフサイクルフロー図を記載
し、簡易算定において省略の対象となるプロセスの同- 1-A1-03 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-A2] ポストコロナ時代の LCA
2021年3月3日(水) 11:00 〜 12:20 A会場 (zoom)
座長：吉川直樹（立命館大学）[1-A2-01] 新型コロナウイルスの影響から見る日本の国際線の持続可能性分析*髙畠 慎太朗1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
11:00 〜

11:20

[1-A2-02] 航空機の買い替えサイクルの変化がライフサイクル CO2排出量に与える影響*鬼頭 みなみ1,2、加河 茂美3、南斉 規介2 （1. 九州大学大学院、2. 国立環境研究所、3. 九州大学）
11:20 〜

11:40

[1-A2-03] The impacts of COVID-19 on household carbon footprints in Japan*姜 怡達1、井原 智彦1 （1. 東京大学）
11:40 〜

12:00

[1-A2-04] テレワークの実施を考慮した消費行動の意識調査による環境負荷分析*尾崎 亮太1、伊坪 徳宏1、一杉 佑貴2 （1. 東京都市大学、2. 産業技術研究所）
12:00 〜

©日本LCA学会

12:20

1-A2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

Changes in household carbon footprints in Japan in 2020 due to the COVID-19 pandemic○姜怡達*1)、井原智彦 1)
Yida Jiang, Tomohiko Ihara
1) 東京大学* yida.jiang@s.k.u-tokyo.ac.jp
1. Introduction

on about 500 items of consumption conducted on

The COVID-19 pandemic is found to have led to evident

Japanese households in all 47 prefectures. Data on non-drops in global greenhouse gas (GHG) emissions insingle households in the 47 capital cities of all2020 compared to previous years [1]. In Japan, theprefectures during the period from January, 2000, togovernment implemented a series of measures,

September, 2020 – the latest of FIES, is selected forincluding declaring the state of emergency in April, inmodeling. Data on GHG intensity of expenditure of

response to surging numbers of newly infected people.

consumption items is derived by matching the items in

These measures alter the lifestyles of residents in Japan,

the 2011 Embodied Energy and Emission Intensity Dataand the impacts are supposed to be reflected in thefor Japan Using Input-Output Tables (3EID) [5] withexpenditure patterns of households. In this study, we aim

FIES items. GHG emissions resulting from household

to study the impacts of expenditure pattern changes on

consumption

household carbon footprints from the perspective ofexpenditures on an item with its corresponding GHG

consumers. We investigate the changes in household

intensity of expenditure.

carbon footprints by predicting the expected GHG

2.2 Modeling using STL and ARIMA

emissions in 2020 for the case if the COVID-19

STL decomposes a time series into the trend components,

pandemic had not occurred, and comparing thethepredictions with the actual GHG emissions calculated

relationship can be expressed as:

from household expenditure data in 2020.

seasonalareobtainedcomponents,

my

and

multiplying

residuals.

𝑌𝑣 = 𝑇𝑣 + 𝑆𝑣 + 𝑅𝑣

the

This
(1)

where 𝑌𝑣 , 𝑇𝑣 , 𝑆𝑣 , and 𝑅𝑣 denote the time series data, the
2. Methodology

trend components, the seasonal components, andThis study uses the time series data of monthly

residuals, respectively. The ARIMA model is thenhousehold expenditures from January, 2000 of 47

applied to the trend components. The ARIMA (p,d,q)Japanese cities located in all 47 prefectures to estimate

model can be expressed by the following equation:monthly household GHG emissions. Two predicting
models,one

combiningseasonal

decomposition using Loess (STL)

[2]

and

𝑋𝑡 = (1 − 𝐵)𝑑 𝑌𝑡

trend

𝑌𝑡 = 𝑐 + 𝜙1 𝑌𝑡−1 + 𝜙2 𝑌𝑡−2 + ⋯ + 𝜙𝑝 𝑌𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡

and autoregressive+ 𝜃1 𝜀𝑡−1 + 𝜃2 𝜀𝑡−2 + ⋯integrated moving average (ARIMA), and one based onlong short-term memory (LSTM) [3] neural networks,
are adopted for performing time series analysis.
Differences between the predictions of monthly
household GHG emissions in 2020 and GHG emissions
calculated from the observed monthly household
expenditures are then calculated.

+ 𝜃𝑞 𝜀𝑡−𝑞(2)where 𝑋𝑡 represents the concerned time series; 𝑌𝑡
represents the time series used to obtain 𝑋𝑡 bydifferencing; 𝐵 is the lag operator; 𝜙𝑝 , 𝜃𝑞 are
coefficients of the ARIMA model; 𝜀𝑡 is the white
noise; 𝑐 is a constant . A decomposition using STL andfitting of the trend components using ARIMA is applied

2.1 Data
Time series data of monthly household expenditures isprovided by the Family Income and Expenditure Survey(FIES) [4], a monthly survey of household expenditures

to each category of GHG emissions of each city, which
produces a total of 470 models. The Akaike Information
Criteria (AIC) is applied for choosing the values of p, d,q that maximize the likelihood of each model.

- 1-A2-03 -1-A2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

2.3 Modeling using LSTM neural networks

categories, though all validation MAPEs of LSTM

LSTM is a variant of the Recurrent Neural Network

neural networks are greater than 10%.

(RNN). RNNs are variants of artificial neural networks

Predictions of monthly GHG emissions in 2020 are then(ANNs) designed for modeling sequences with themade for each category of consumption correspondingly

capability of remembering past information andusing either of the two types of model with smaller

processing new events. LSTM improves over RNNs invalidation MAPEs. Differences between actual andlearning long-range interactions. The ANN used in thisexpected GHG emissions of each consumption category

study consists of two LSTM layers and two regularin each city, defined as the GHG emissions calculated

layers. Ten LSTM neural networks are built with eachfrom observed expenditures minus forecasts made bycorresponding to one category of consumption out of athe models, are shown in Table S2. On average, total

total of ten. Each LSTM neural network produces 47

GHG emissions from January to September are 16.8

outputs with each output corresponding to a city.

kgCO2e/cap more than expected levels. This value is

2.4 Model validation and selection

admittedly not huge compared to the total observed

The time series of monthly GHG emissions is divided

GHG emissions. It should also be noted that predictions

into three parts. The first part, ranging from January,of categorical GHG emissions with validation MAPEs

2000 to December, 2018, is used for training. The

greater than 30%, i.e. Housing and Education, aresecond part, ranging from January, 2019 to December,subject to large uncertainties. By contrast, predictions of

2019, is used for validation. The remaining data

emissions of Food and Fuel, electricity, and water, withcovering the period from January, 2020 to September,validation MAPEs less than 10%, are comparatively

2020 is used for comparing observations and forecasts

precise. Food emissions on average increase by 67.6

of GHG emissions in 2020. Mean absolute percentage

kgCO2e/cap, or 8.4% of observed emissions. On theerror (MAPE) has the advantage of scale-independency

other hand, emissions of Fuel, electricity, and water onand is widely used as the measure of errors for fitting

average decrease by 11.3 kgCO2e/cap, or 0.7% of

and validation. The equation for calculating MAPE is asobserved emissions, which is relatively negligible.

follows:

Increases in food-related GHG emissions in 2020 are𝑛1
𝐴𝑡 − 𝐹𝑡
MAPE = ∑ ||𝑛𝐴𝑡likely due to people switching to eating-in behavior,(3)

which leads to consumption of items with higher GHG

𝑡=1

intensity of expenditure. Encouraging alternatives ofwhere 𝐴𝑡 and 𝐹𝑡 are actual values and forecast values,

ingredients having lower GHG intensity of expenditure,

respectively. Smaller MAPEs indicate better fitting ande.g. choosing pork over beef, should be effective at

predicting power.

lowering food-related emissions resulting from thegrowth in eating-in behavior in 2020. GHG emissions

3. Results and discussion

from Clothes and footwear (-21.2 kgCO2e/cap, -19.6%),

Table S1 shows the validation MAPEs for the STL and

Reading and recreation (-26.6 kgCO2e/cap, -21.7%) also

ARIMA models and for the LSTM neural networks. The

see significant drops, indicating reduced levels of

STL and ARIMA models achieve low validation

shopping behavior and outdoor activities. Shortening of

MAPEs for GHG emissions from Food (8.82%) andoperating hours by shops and restaurants, and people’s

Fuel, electricity, and water (7.96%), and also have lower

reduced need for socialization, are potential causes ofvalidation MAPEs for Medical care (21.16%) thanthese drops. A small increase in GHG emissions can also

LSTM neural networks. The LSTM neural networks

be seen in Medical care-related expenditures (3.4

outperform the STL and ARIMA models in validation

kgCO2e/cap, 5.6%), reflecting increased medical

MAPEs for GHG emissions of all other 7 consumption

activities in 2020.

- 1-A2-03 -1-A2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
References[1] Le Quéré, C., et al., 2020. Nat. Clim. Chang. 1–7.
[2] Cleveland, R.B., et al., 1990. J. Off. Stat. 6, 3–73.
[3] Hochreiter, S., Schmidhuber, J., 1997. Neural Comput. 9, 1735–1780.
[4] 総務省統計局, 家計調査.
[5]国立環境研究所, 産業連関表による環境負荷原単位データブック（3EID）.

Table S1 Validation MAPEs of two kinds of models.
MAPE
Category of consumption
STL + ARIMA

LSTM

Food

8.82%

9.60%

Housing

87.46%

87.42%

Fuel, electricity, and water

7.96%

20.80%

Furniture and household utensils

58.93%

26.73%

Clothes and footwear

21.93%

16.73%

Medical care

21.16%

21.63%

Transportation and communication

26.80%

21.53%

Education

57.56%

52.17%

Reading and recreation

18.49%

15.54%

Other

22.72%

21.47%

Table S2 Differences between actual GHG emissions and predicted GHG emissions (in kgCO2e/cap) between
January and September of 2020 by category in 47 Japanese cities.

Food
Housing
Fuel,electricity, andwater
Furniture andhouseholdutensils
Clothes andfootwear
Medical care
Transportation
andcommunication
Education
Reading andrecreation
Other
Total

Sapporo
110.5
14.1
201.4

Aomori
80.5
-1.9
142.7

Morioka
-21.7
35.8
178.4

Sendai
45.3
27.5
9.0

Akita
87.2
-46.6
83.8

Yamagata
129.5
-6.1
93.5

Fukushima
65.7
-13.8
47.7

Mito
157.5
-5.6
86.9

Utsunomiya
33.6
-13.6
-149.4Maebashi
50.6
20.9
40.8

Saitama
74.5
-3.2
-69.0

Chiba
29.7
0.7
-90.6

15.3

-0.8

22.0

-9.6

18.5

1.2

-0.1

1.8

44.4

14.2

25.7

20.7

-16.7

-10.8

-26.9

-32.9

-13.7

-16.4

-39.9

-34.5

-42.5

-5.7

-14.8

-4.1

11.6
13.0

4.1
-62.3

2.8
53.0

-9.5
-79.4

2.4
-22.9

-4.4
-52.2

-2.6
-18.1

-0.5
-107.8-13.3-103.3

6.7
142.7

8.0
164.7

17.3
11.7

12.3
-4.1

-16.7
-13.7

-6.9
-36.4

6.4
-39.5

-5.1
9.7

-6.1
-29.1

-20.3
-36.7

-15.2
-45.2

0.5
-39.2

14.7
2.8

59.0
-20.3

40.1
-49.3

-2.1
355.3

-1.4
119.6

-24.1
176.1

6.2
-76.6

-5.9
107.5

-11.8
98.3

-15.6
-33.8

-9.8
27.5

-29.0
-311.8

-3.5
284.0

0.8
225.5

-12.6
-36.3

- 1-A2-03 -1-A2-03

Food
Housing
Fuel,electricity, andwater
Furniture andhouseholdutensils
Clothes andfootwear
Medical care
Transportation
andcommunication
Education
Reading andrecreation
Other
Total
Food
Housing
Fuel,electricity, andwater
Furniture andhouseholdutensils
Clothes andfootwear
Medical care
Transportation
andcommunication
Education
Reading andrecreation
Other
Total
Food
Housing
Fuel,electricity, andwater
Furniture andhouseholdutensils
Clothes andfootwear
Medical care
Transportation
andcommunication
Education
Reading andrecreation
Other
Total

第16回日本LCA学会研究発表会

Tokyo
144.3
10.5
6.3

Yokohama
96.1
25.4
106.2

Niigata
29.5
0.2-160.1

Toyama2.0
34.4-180.0Kanazawa
196.3
13.1-221.2

Fukui
160.1
11.8
194.3

Kofu
159.0
-39.8
-96.3

Nagano
16.6
44.2
40.6

Gifu
124.4
32.9
52.7

Shizuoka
14.2
-19.2
-25.8

Nagoya
117.9
-23.2
28.1

Tsu
-27.6
-42.8
-38.1

26.8

27.9

32.7

20.0

31.7

22.7

16.1

13.9

33.3

19.4

8.4

18.3

-27.7

-42.9

9.8

-13.1

-21.0

-28.1

-23.6

-18.2

9.6

-40.7

-17.6

-33.6

14.2
-40.0

15.3
-72.1

10.0
82.4

-0.3
-20.6

-0.2
-5.6

13.2
-63.7

3.7
63.3

-3.1
-34.9

22.6
94.2

7.1
62.8

-9.3
40.0

-5.0
59.0

7.9
-46.1

27.4
-62.1

-7.4
-16.5

1.7
-18.1

-6.5
-32.2

7.7
-11.0

-6.2
-20.6

-4.3
-8.5

19.2
2.3

-9.7
-26.6

4.0
-27.6

-3.7
-33.9

-25.6
70.5

-7.3
113.7

-14.5
-34.0

-18.6
-192.6

-23.4
-69.0

-37.4
269.6

-37.2
18.3

-24.0
22.3

15.7
407.0

-21.0
-39.5

-27.4
93.2

-22.5
-129.7

Otsu
-74.3
-1.6
-210.5

Kyoto
25.1
6.8
-59.9

Osaka
80.5
10.7
90.7

Kobe
54.0
-22.1
-28.0

Nara
75.0
-3.7
40.9

Wakayama-47.0-0.1-155.6

Tottori
104.5
44.3
42.4

Matsue
42.0
-68.9
20.2

Okayama
95.9
17.5
-99.4

Hiroshima
95.2
-13.2
94.3

Yamaguchi
219.5
-16.1
55.9

Tokushima
216.1
-5.8
23.0

33.0

-8.9

9.2

45.8

5.7

-1.9

-1.8

44.7

3.4

10.6

31.1

16.5

3.3

-16.4

-21.2

-19.7

-36.1

-21.8

10.2

-17.0

-15.7

-35.3

12.9

-24.5

8.1
78.0

-0.8
-16.6

14.2
-17.2

15.8
26.5

-4.6
8.7

7.0
-68.1

7.9
217.0

5.7
82.5

-14.7
-82.8

16.7
-61.5

-11.7
-39.8

12.2
-93.4

16.1
-32.7

12.8
-33.4

-8.3
-36.1

2.2
-28.8

29.7
-50.6

-5.4
-26.0

5.0
3.2

14.7
-34.4

26.4
-46.0

-9.8
-23.4

-6.0
-15.1

-1.0
-23.7

-16.2
-196.8-10.0-101.3

-20.0
102.5

-2.0
43.5

-13.6
51.3

-9.7
-328.8

-7.3
425.3

-1.3
88.3

-33.0
-148.4

-13.9
59.7

-13.6
217.2

8.6
128.0

Takamatsu
53.9
-24.5
-58.8

Matsuyama
-53.7
-41.4
-131.0

Kochi
38.8
7.4
-109.4

Fukuoka
24.1
6.6
-45.0

Saga
100.2
21.0
103.4

Nagasaki
14.9
29.1-107.9Kumamoto
60.4
3.4-126.8

Oita
-19.4
6.3
-21.8

Miyazaki
40.2
1.2
42.0

Kagoshima
85.9
-11.8
-146.2

Naha
67.5
7.9
-23.4

Average
67.6
0.2
-11.3

15.5

8.1

1.2

-6.6

16.2

14.0

19.6

-0.9

5.2

47.4

23.4

16.1

-45.6

-31.6

-22.5

-32.0

-19.6

-42.4

-17.2

-41.1

-8.1

-28.3

-19.9

-21.2

-20.3
-65.4

-9.2
-22.3

-1.9
-80.8

20.2
17.2

10.1
32.6

-1.2
14.4

0.5
87.4

12.8
13.1

-0.3
1.3

8.2
-84.9

-4.1
-88.4

3.4
-0.8

-16.7
-28.9

17.3
-30.3

-11.2
-40.2

10.5
-34.4

-13.9
-21.4

-2.0
-25.5

21.0
-28.6

-6.6
-26.2

16.6
-15.2

-12.4
-35.7

-2.3
-16.5

3.6
-26.6

-49.0
-239.8-44.7-338.8-21.0-239.5

-10.6
-50.0

16.7
245.3

-4.9
-111.6

-14.8
5.0

-18.7
-102.4

-4.1
78.9

-7.7
-185.6

-23.1
-79.1

-14.2
16.8

- 1-A2-03 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-A3] プラスチック (1)2021年3月3日(水) 13:20 〜 14:40 A会場 (zoom)
座長：中谷隼（東京大学）[1-A3-01] 環境及び機能への影響を考慮したプラスチック容器包装への材料代替評価
手法
Evaluation method of material substitution for plastic containers andpackaging integrating environmental and functional impacts.
*瀬川 健太1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学大学院）
13:20 〜

13:40

[1-A3-02] 植物資源由来・海洋生分解性のプラスチック PHBHの環境影響評価
天沢 逸里1、山西 智紀1、中谷 隼1、*平尾 雅彦1、佐藤 俊輔2 （1. 東京大学、2. 株式会社カネカ）
13:40 〜

14:00

[1-A3-03] 環境負荷の削減に向けた食品ロスと容器包装プラスチックのトレードオフ
分析*須藤 凜太郎1、中谷 隼1、藤田 壮1 （1. 東京大学工学部都市工学科都市環境工学コース 都市資源
管理/地域循環共生システム研究室）
14:00 〜

14:20

[1-A3-04] 小売業を対象とした廃プラスチックの排出量予測とそれを用いた収集運搬
効率化シミュレーション*前田 桜我1、松本 亨1、藤山 淳史1 （1. 北九州市立大学大学院）
14:20 〜

©日本LCA学会

14:40

1-A3-02

第16回日本LCA学会研究発表会

植物資源由来かつ海洋生分解性のプラスチック PHBH の環境影響評価
Life cycle assessment of bio-based and marine-biodegradable polymer PHBH
天沢逸里*1)、山西智紀 1)、中谷隼 1)、○平尾雅彦 1)、佐藤俊輔 2)
Eri Amasawa, Tomoki Yamanishi, Jun Nakatani, Masahiko Hirao, Shunsuke Sato
1) 東京大学, 2) 株式会社カネカ* aamasawa@pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言

Poly(3-hydroxybutyrate-co-3-hydroxyhexanoate) (PHBH) を

近年、様々な環境問題を意識して、化石資源由来の従対象として、植物栽培から廃棄物処理までを含んだライ

来プラスチックから植物資源由来や生分解性を持つプ

フサイクルの環境影響を評価した。気候変動や資源循環

ラスチックへの代替を目指す動きが高まっている。
このような環境問題解決に向けた材料代替を検討すの点から従来プラスチックと比較評価し、海洋生分解性
プラスチックの効果的な利用法について検討した。

る際には、図 1 に示すようなライフサイクル全体からの議論が必要となる。既往研究が示すように、植物資源由

2. 対象プラスチック

来プラスチックは原料栽培時の土地利用や収穫時の廃棄物処理が環境負荷に影響する 1)。また、土壌で分解す

PHBH は、植物油から微生物体内で生合成される植物資源由来プラスチックであると同時に、環境中の微生物

る生分解性プラスチックは、埋立時に発生するメタンのにより代謝され、土壌や淡水、海水中で生分解するプラ

環境負荷が懸念される一方で、処理プロセスとしてメタスチックである 4,5)。図 S1 に示す化学構造を持ち、ポリン発酵を行い、燃料としてエネルギー回収することによる資源消費量削減効果も期待される 2)。

エチレン(PE)やポリプロピレン(PP)に近い物性を持つ。

使用

製品製造

樹脂製造

石油採掘 植物栽培

3. シナリオ生成

End-of-Life
リサイクル

評価の対象製品をワンウェイ使用製品である野菜袋

焼却
埋立とスプーンとし、素材と End-of-Life について表 1 のシナリオを設定した。図 S2 に PHBH の製造フローを示す。

環境流出

製造プロセスのインベントリデータは、国内のパイロット設備から入手した。

GHG

プラごみ

図 1 プラスチックのライフサイクル

野外投棄される DP シナリオでは、全体の 25%のプラ
スチックが海洋へ流出し、PHBH は全量生分解する、残このように植物資源由来あるいは生分解性のプラス

り 75%のプラスチックは清掃などにより回収され、焼却

チックの環境影響評価は数多く行われてきたが、海洋生されるという仮定を置き、海洋ごみ量を推算した 6)。

分解に言及した研究は少ない。海洋生分解が注目される
ポリヒドロキシアルカン酸(PHA)についても、製造シミ

4. 評価指標ュレーションによる検討が行われているが、実製造段階

気候変動は、温室効果ガス(GHG)排出量を指標とした。

に基づいた議論には至っていない 。

海洋プラスチックは、海洋に流出し分解せずに長期間残本研究では、植物資源由来と海洋生分解性双方の特性を持ち合わせたポリマーである

留する量を海洋ごみ量として指標に用いた。

3)

表 1 野菜袋とスプーンのシナリオ
素材

PE PHBH PE PHBH PE PHBH PHBH PHBH PE PHBH PS PHBH PS PHBH PS PHBH PS

植物栽培

PHBH：アブラヤシの栽培からパーム油の搾油と精製まで

石油採掘

PE, PS：原油採掘からナフサ製造まで

樹脂製造

PHBH：国内のパイロット設備から入手した製造インベントリに基づく
PE, PS：ナフサ製造から樹脂製造まで

製品製造
End-of-Life RC1

野菜袋（PHBH 2.5 g/枚、PE 2.0 g/枚）
IC

ALF

CP

AD

スプーン（PHBH 5.5 g/個、PS 4.7 g/個）
DP

IC

RPF

DP

RC：材料リサイクル、IC：熱回収焼却、RPF：RPF 燃料化、ALF：嫌気性埋立、CP：コンポスト化、
AD：メタンガス発電、DP：野外投棄
詳細は Supporting Information を参照- 1-A3-02 -RC2

1-A3-02

第16回日本LCA学会研究発表会

5. 環境影響評価

6. 考察とまとめ

5.1 野菜袋

海洋ごみ削減の観点からは、野外で投棄される可能性

図 2 に野菜袋のシナリオについて、GHG 排出量と海が高い製品に PHBH を用いるのが効果的であり、日本で洋ごみ量を示す。日本国内で生ごみと一緒に熱回収焼却処理する IC シナリオでは、PHBH と PE の GHG 排出量

は屋外イベントでの使用が想定できるスプーンなどへの利用がより期待できる。今後、途上国などの地域や製は同程度となる。野菜袋を容器包装プラスチックとして品ごとに起こりうるシナリオを組み合わせて評価する

分別し、PE が材料リサイクルされる RC1 シナリオの場

ことで、海洋ごみ削減効果の分析が深まる。

合は、PE の方が優位となる。
埋立処理を行う ALF シナリオの場合は、PHBH は嫌

地球温暖化緩和の観点からは、製造負荷の大きい樹脂の代替による削減効果が大きい。また、現状では材料リ

気性分解によりメタンガスが発生し、PE に対し不利なサイクルが行われないため、汚染の可能性が高い使い切結果となる。GHG 排出量の観点からは、PHBH はアメり容器などへの用途が効果的である。メタンが発生する

リカなどに多い埋立処理は望ましくないと言える。

埋立は望ましくないが、メタンガス発電が想定されるコンポスト袋などの製品利用での効果が見込まれる。農業

植物栽培

二酸化炭素吸収製品製造
ALF, CP
輸送

合計

使用

石油採掘
RC

樹脂製造
IC, RPF, AD

海洋流出

エネルギー回収

材料代替

度のままで、処理の手間を減らす用途も考えられる。

GHG排出量[g-CO2eq/野菜袋]

50

PHBH の GHG 排出量を下げるためには、栽培時の土地改変がない植物原料の使用や廃棄物利用、製造工程の

36

40
30
20
10

用や生ごみの肥料化などに用いて、GHG 排出量は同程

低炭素電力の導入などの検討も重要になる。
6

11

10

5

12

9

12

10

一方で、結果の値には不確実性が存在する。嫌気性埋立では、土壌や条件により分解ガスの比率が異なり、また分解物やメタンが資化性菌によって生態系に取り込

0-10

PE PHBH PE PHBH PE PHBHPHBHPHBH PE
材料
End-of-Life RC1 IC
IC ALF ALF CP AD DP DP
0
0
0
0
0
0
0
0
0.50
海洋ごみ [g]まれうる。植物栽培の GHG 排出量は、報告者や地域によって幅が大きく、今後も調査を要する項目である。
植物資源由来プラスチックを大規模に社会導入する
際には、GHG 排出量に加えて、資源や土地の観点から

図 2 野菜袋の GHG 排出量と海洋ごみ量5.2 スプーンの議論も必要になる。植物資源由来プラスチックを製造

図 3 にスプーンの評価結果を示す。日本国内で一般ごみとして廃棄する IC シナリオの場合は、PHBH の使用する際に、従来から燃料利用されている植物資源を使用が望まれる。プラスチックごみとして分別回収されるも、すると、等価な発熱量分の化石資源が使用され、また土地面積も必要になる。枯渇性資源や再生可能エネルギー

現在の設備では材料リサイクルされず残渣が燃料化さの消費量、必要土地面積からの議論も必要になる。

れる RPF シナリオの場合も、PHBH が優位となる。
野外投棄される DP シナリオの場合は、PHBH の海洋
ごみ削減効果が現れる。使用済みスプーンを大量に集め

引用文献
1) Kikuchi Y., Hirao M, Narita K., Sugiyama E., Oliveira S.,てリサイクルを行う RC2 シナリオの場合では、PS が優

Chapman S., Arakaki M. M., Cappra C. M.: J. Chem. Eng.

位となる。これは、石油資源由来の PS では材料代替の効果が大きい一方で、植物資源由来の PHBH では、二酸

Jpn., 46 (4), (2013), pp. 319-325

GHG排出量[g-CO2eq/スプーン]

化炭素吸収効果も減少してしまうためである。
50
40
30
20
10
0
-10
-20
-30

24

30
18

20

26

2) Rossi V., Cleeve-Edwards N., Lundquist L., Schenker U.,
Dubois C., Humbert S., Jolliet O.: J. Clean. Prod., 86,(2015), pp. 132-145

29163) Akiyama M., Tsuge T., Doi Y.: Polym. Degrad. Stabil., 80
8(1), (2003), pp. 183-194
4) Sato S., Maruyama H., Fujiki T., Matsumoto K.: J. Biosci.
Bioeng., 120 (3), (2015), pp. 246-251
5) Nakayama A., Yamano N., Kawasaki N.: Polym. Degrad.

PHBH PS PHBH PS PHBH PS PHBH PS
材料
End-of-LifeICIC RPF RPF DP
DP RC2 RC2
0
0
0
0
0
1.19
0
0
海洋ごみ [g]Stabil., 166, (2019), pp. 290-299
6) Jambeck J. R., Geyer R., Wilcox C., Siegler T. R., Perryman

図 3 スプーンの GHG 排出量と海洋ごみ量

M., Andrady A., Narayan R., Law K. L.: Science, 347(6223), (2015), pp. 768-771- 1-A3-02 -1-A3-02

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
PHBH の化学構造と製造フローを示す。
植物油
発酵
微生物
分離・乾燥

図 S1 PHBH の化学構造

PHBHパウダー

図 S2 PHBH の製造フロー
End-of-Life の設定を記す。表 S1 の灰色背景のシナリオについて、結果を示した。
RC1 材料リサイクル

PE はプラスチックごみとして回収され、材料リサイクルにより新規樹脂の代替となる。
残渣は RPF 燃料化される。

RC2 材料リサイクル
IC

熱回収焼却

使用済み製品は単一かつ大量に回収される。PS は材料リサイクルされる。
PHBH は微生物発酵の炭素源として投入され、植物油を代替する。
プラスチックは完全燃焼し、回収された熱が電力を代替する。

RPF RPF 燃料化

材料リサイクルできない残渣は全て RPF 燃料化され、石炭燃料を代替する。

ALF 嫌気性埋立
CP コンポスト化

PE は変化しない。PHBH は嫌気性分解し、全量が二酸化炭素とメタンになる。
PHBH は好気性分解し、全量が二酸化炭素になる。樹脂は肥料代替とはならない。

AD メタンガス発電

PHBH は完全嫌気性条件で分解され、発生したメタンは発電に用いられる。

DP

野外投棄

全体の 25%は海洋流出し、残り 75%は回収され単純焼却をされる 6)。
海水中では、PHBH は全量が生分解し二酸化炭素になる。PE は分解せず海洋ごみとなる。
表 S1 End-of-Life シナリオ
PHBH 野菜袋

PE 野菜袋PHBH スプーン

PS スプーン

材料リサイクル (RC1)

×

△

×

×

材料リサイクル (RC2)

×

×

△

△

ケミカルリサイクル (CR)

○

○

○

○

熱回収焼却 (IC)

○

○

○

○

RPF 燃料化 (RPF)

○

○

○

○

嫌気性埋立 (ALF)●（アメリカ等）●（アメリカ等）●（アメリカ等）●（アメリカ等）

コンポスト化 (CP)●（ヨーロッパ等）

×▲（ヨーロッパ等）

×

メタンガス発電 (AD)●（ヨーロッパ等）

×▲（ヨーロッパ等）

×

野外投棄 (DP)

△

△

○

○

×：場所を問わず想定しづらい△：日本では条件付きで想定できる○：日本で十分想定できる▲：海外では条件付きで想定できる●：海外では想定できる- 1-A3-02 -1-A3-03

第16回日本LCA学会研究発表会

環境負荷の削減に向けた食品ロスとプラスチック製容器包装のトレードオフ分析○須藤凜太郎*1)、中谷隼 1)、藤田壮 1)
Rintaro SUDO, Jun NAKATANI, Tsuyoshi FUJITA
1) 東京大学*sudo-rintaro859@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
1. はじめにそこでこの研究では、食品ロスとプラスチック製容器

プラスチックはその利便性から経済社会に広く浸透し包装のトレードオフの関係について整理し、最も効果的ており、その機能の高度化を通して食品ロスの削減やエにトータルでの環境負荷を減らすことができるところがネルギー効率の改善に寄与してきた。一方で、どこにあるのかを探ることを目的としている。

1)

UNEP(2018) によると有効利用される割合は、2015 年では世界全体で熱回収を含めて 28%であり、他素材と比べると低い状態にある。

2. 分析方法
本研究においては大きく分けて２つの段階に分けて分

日本ではプラスチックの 3R や適正処理を推進してき析を行った。

ており、UNEP(2018)では 2014 年のワンウェイの容器包装

まず１つ目が、産業連関表を用いた家庭系におけるプ

廃棄量はアメリカに次いで世界で二番目に多かったとさラスチック使用量とその加工形態の調査および食品使用れていた。そして、2019 年 6 月の G20 日本開催に向け、量の調査である。プラスチック使用量については、産業

廃プラスチックの分野で各国を先導していく必要性があ

連関表から民間消費支出において各食品に使用される樹ったことから、2018 年 6 月に第四次循環型社会形成推進

脂種類ごとの使用量や加工形態を整理し、そこに IDEA の基本計画が閣議決定され、これらを元に 2019 年 5 月にプ

データベースから検索した気候変動への影響評価の係数2)

ラスチック資源循環戦略 が策定された。このプラスチを掛け合わせることで、家庭系で使用される各食品に用ック資源循環戦略で示された重点戦略としては、リデュ

いられる樹脂の生産にかかる環境負荷を計算した。食品

ース等の徹底、効果的・公立的で持続可能なリサイクル、

使用量については産業連関表の生産者価格評価表から家バイオマスプラスチック等再生材の利用促進、海洋プラ

計消費支出における各食品の金額を整理し、そこに 3EID

スチック対策、途上国への対策の支援があげられている。

から生産者価格ベースでの各食品の生産にかかる環境負その中で将来目標として、リデュースの観点では 2030

荷の係数を掛け合わせることで、家庭系で使用される食年までにワンウェイプラスチックを累積で 25%排出抑制

品の生産にかかる環境負荷を計算した。

することが挙げられている。また、リユース・リサイクル

そして２つ目が、家庭における食品ロスのうち、容器の観点では、2030 年までにプラスチック製容器包装の 6

包装の機能向上によって削減することのできる部分の割

割をリユースまたはリサイクルさせる他、2035 までに熱合の調査、すなわち期限切れ等によって廃棄されている回収を含めて 100%有効利用することが挙げられている。

食品の割合の調査である。この調査については過去の文

プラスチック資源循環戦略では、先述の様に各分野に献において、日本の家庭系についてこれを調査したもの

ついて目標値が設定されているが、その一方でそこへのがなかったことから、主に家庭内で食品を購入している

道筋やその数字を導き出した根拠については明確に述べ人を対象として独自にアンケート調査を行うこととした。

られておらず、不透明な状況である。また、ワンウェイプ

この調査では容器包装の機能によって削減できる食品のラスチックの多くを占めるプラスチック製容器包装につ量を調べるために、食品のうち、飲料を除く容器包装にいては、食品の保存機能があることからワンウェイプラ

入った食品の購入と廃棄についてアンケートを行った。

スチックの扱い方は食品ロスと大きく関わりがあるとさアンケートの調査項目についてはスウェーデンにおいてれるが、現状の資源循環戦略ではこの部分については述

同種の調査を行っていた Williams et al.(2020)3)の調査

べられていない。ワンウェイプラスチックの削減を考え

項目を参考として作成した。具体的には、「①最近一週間ていく上では、トータルでの環境負荷の削減の観点も取で購入した食品の種類ごとのパック個数」と、「②最近一り入れるべきであり、その中では SDGs における 2050 年

週間で廃棄した食品の種類ごとのパック個数およびそのの目標である食品廃棄物の半減についても同時に考えて廃棄理由」の 2 項目について調査を行った。

いくべきであると考える。

- 1-A3-03 -1-A3-03

第16回日本LCA学会研究発表会

3. 分析結果

3.2 家庭系での食品ロスの削減による環境負荷削減可能

3.1 家庭系で使用されるプラスチックおよび食品の生産性の分析にかかる環境負荷の算出

3.1 の計算結果から食品ロスの削減割合と容器包装に

先述のように産業連関表を用いて家庭系で使用される
プラスチックおよび食品について、その生産にかかる環かかる環境負荷の増加倍率の関係性を示したのが以下の
図 3 である。

境負荷を算出した。その結果が以下の図 1 および図 2 である。図 1 は家庭系で使用される食品の生産にかかる環
境負荷であり、図 2 は家庭系で使用される容器包装プラ
スチックの生産にかかる環境負荷である。なお、食品生
産の環境負荷の計算に用いた 3-EID の係数においては計算過程で容器包装による環境負荷も含まれていることには注意が必要である。

図3

食品ロスの削減割合と容器包装にかかる環境負荷の増加倍率の関係性
上図は、例えば冷凍魚介類においては食品ロスを 2％減らすことができるのであれば容器包装にかかる環境負荷を現状の 2 倍程度に増えたとしても容器包装を高機能化させる価値があるということを示している。
今後はアンケート調査で得られた結果と図 3 で示した
図 1 家庭系で使用される食品の生産にかかる環境負荷分析結果から、容器包装の機能向上によってどの程度の期限切れ食品の廃棄による環境負荷を削減することができる余地があるのかを示したいと考えている。
4. 終わりに
この研究は家庭系における食品ロスのうち容器包装の機能の向上によって削減することのできる可能性のある部分がどれほどあるのかを明らかにすることが目的である。今後の研究においては今回分析を行った家庭系だけ
ではなく事業系の食品ロスについても着目し、食品産業
全体での食品ロス削減による環境負荷の削減可能性や、容器包装の機能向上の意義について考えていきたいと考

図 2 家庭系で使用される容器包装プラスチックの生産えている。

にかかる環境負荷
5. 謝辞
本研究は、環境再⽣保全機構・環境研究総合推進費（3-図 1 から精穀(米類)や食肉、そう菜・すし・弁当などの部門で食品の生産にかかる環境負荷が高いことがわか

1801）の⼀環として実施された。

る。また、図１と図 2 の GHG 排出量を見た際に食品の方がプラスチック製容器包装と比べて数十倍から数百倍程

引用文献

度大きな値となっている。そのためトータルでの環境負1)

Plastics Europe, 2018, Plastics - the Facts 2018

荷を減らすという観点で考えると、先述のような部門で2)

消費者庁 他：プラスチック資源循環戦略（2019）

食品ロスによる環境負荷の増加を抑えることができるの

3)

Helén Williams, Annika Lindström, Jakob Trischler,であれば、プラスチック製容器包装を減らすよりも効率

Fredrik Wikström, Zane Row, 2020, Journal of的であることがわかる。

Cleaner Production, 265(2020)- 1-A3-03 -1-A3-04

第16回日本LCA学会研究発表会

小売業を対象とした廃プラスチックの排出量予測とそれを用いた収集運搬効率化シミュレーション
Forecast of Waste Plastic Emissions for Retailers and Improvement of Collection Efficiency○前田桜我*1)、松本 亨 2) 、藤山淳史 2)
Oga Maeda, Toru Matsumoto, Atsushi Fujiyama
1) 北九州市立大学大学院, 2) 北九州市立大学,* a9mac007@eng.kitakyu-u.ac.jp
1.

はじめに
近年、モノとモノとをインターネットを介して接続

𝑝(𝑦 ∗ |𝑿∗ ,𝒟) = 𝒩(𝒌𝑻∗ 𝑲−𝟏 𝒚, 𝒌∗∗ − 𝒌𝑻∗ 𝑲−𝟏 𝒌∗ )(1)する IoT の活用が様々な分野で展開されつつあり、廃棄物処理においても効率性の追求による低炭素化やコスト削減、省力化による労働力不足への対応等の観点から注目されている。産業廃棄物の収集運搬は、契約により定期回収を行っている例や排出事業者の依頼にもとづく個別輸送になっている例が多く、収集運搬の効率向上の余地があると考えられる。第四次循環型社会推進基本計画においても、IoT とデータ分析技術の組合せによる廃棄物収集の効率化やセンシング技術・
ロボット技術・AI を駆使した高度選別技術等の普及促
進に取り組むことが期待されている 1)。
機械学習を用いた排出量予測2.

日本気象協会が運営する電力需要予測サービス、小売向け商品需要予測サービスなど様々な分野で AI や

図 1 回収拠点の回収実績と予測結果

機械学習を活用する動きが活発化している。しかしな同様に 19 箇所の回収拠点の回収実績データをもと

がら、廃棄物分野での活用は他分野に比して進んでいるとは言えない。本研究では、小売業から排出されるに、排出量予測を行った。これらの排出量予測結果を用い、収集運搬効率化のための配車配送シミュレーシ

軟質プラスチックの回収実績データをもとに、ガウス
過程回帰を用いて排出量予測モデルの構築を行った。

ョンを行う。

毎日回収している拠点でも年間のデータ量は 365 であ

3.

おわりに

り、機械学習、深層学習で最低限必要とされるデータ

本研究では、小売業から排出される軟質プラスチッ

数には及ばない。数日に 1 回の回収となる拠点となる

クの回収実績データをもとに、排出量をガウス過程回と、データ数はさらに少なくなる。確率変数の確率分
布を計算機上の数値によって表現する手法には、パラ帰を用いて予測した。さらに、複数拠点の予測結果を用いて、配車配送に関する最適化シミュレーションをメトリックな手法とノンパラメトリックな手法と 2 種実施し、その効果を推計した。

類ある。ガウス過程法はノンパラメトリックな方法の一つであり、少ないデータでも妥当な予測が可能とさ
2)

4.

引用文献

れる 。少ないデータで高い精度が期待できる予測モ
デルが取得できれば、回収実績の比較的少ない新たな

1) 環境省：第四次循環型社会形成推進基本計画,（2018）, pp.75-76

拠点でも早い段階から予測が可能となる。以上のよう

2) 持橋大地, 大羽成征: ガウス過程と機械学習, 講

な理由により、本研究ではガウス過程回帰を用いて排出量予測を行うこととした。対象とした小売業は、福岡県内 19 店舗の小売業である。ガウス過程回帰の予測分布は次の式で表すことができる 2)。

- 1-A3-04 -談社, (2019), p.84, 132-133

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-A4] プラスチック (2)2021年3月3日(水) 15:00 〜 16:40 A会場 (zoom)
座長：藤田壮（東京大学）[1-A4-01] 世界的なプラスチック利用に関する科学的目標値の開発*渡 卓磨1、南斉 規介1、小口 正弘1 （1. 国立環境研究所）
15:00 〜

15:20

[1-A4-02] 日本におけるポリエチレンの二次埋蔵量の評価*三俣 陽太郎1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
15:20 〜

15:40

[1-A4-03] 産業廃棄物系プラスチックの都道府県別・業種別のフロー分析*稲葉 陸太1、東 修2、中谷 隼3、山口 直久2、根本 康男2、菊池 康紀3、藤山 淳史4、松本 亨4 （1.
国立環境研究所、2. 株式会社エックス都市研究所、3. 東京大学、4. 北九州市立大学）
15:40 〜

16:00

[1-A4-04] 容器包装プラスチックの部門間の物質フローの解明*中谷 隼1、丸山 多聞2、森口 祐一1 （1. 東京大学、2. 東京大学（現・数理計画））
16:00 〜

16:20

[1-A4-05] 廃プラスチックの排出量推計モデルに基づくリサイクルシナリオの生成*東野 航平1、中谷 隼1、藤田 壮1、森口 祐一1 （1. 東京大学大学院）
16:20 〜

©日本LCA学会

16:40

1-A4-02

第16回日本LCA学会研究発表会

日本におけるポリエチレンの二次埋蔵量の評価
Assessment of secondary reserve of polyethylene in Japan○三俣陽太郎*1)、橋本征二 2)
Yotaro Mitsumata, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学大学院 2) 立命館大学* rv0056sx@ed.ritsumei.ac.jp

多く生産されているプラスチック樹脂の一つであり、使用期間が短い包装・容器等の用途が多いことから廃棄量も多いが、そのほとんどはリサイクルされていない 1)。
そのため、今後のリサイクル率向上に向けて、PE 製品の使用状況を把握し、二次資源としての利用可能性について検討しておくことが有益である。本研究では、二次資源の類型の考え方 2)を PE に適用し、日本の経済社会に存在する PE のうち二次資源として循環利用可能な量(二次埋蔵量)の推計と考察を行った。
2. 方法
PE のストック量、二次埋蔵量は下式で推計した。
𝑆(𝑡) = ∑! 𝑆! (𝑡) = ∑! ∑" {𝑄! (𝑖) × 𝑌! (𝑖) × 𝑅! (𝑡 − 𝑖)}𝑀𝑆𝑅(𝑡) = ∑!0𝐸𝑂𝐿𝑆! (𝑡) × 4𝑀𝑟! (𝑡) + 𝐶𝑟! (𝑡)89+ ∑!0𝑆! (𝑡) × 4𝑀𝑟! (𝑡) + 𝐶𝑟! (𝑡)89
𝐸𝑆𝑅(𝑡) = ∑! 0𝐸𝑂𝐿𝑆! (𝑡)× 4𝑀𝑟! (𝑡) + 𝐶𝑟! (𝑡) + 𝐸𝑟! (𝑡)89+∑! 0𝑆! (𝑡) × 4𝑀𝑟! (𝑡) + 𝐶𝑟! (𝑡) + 𝐸𝑟! (𝑡)89
ここで、𝑆(𝑡)は t 年における PE のストック量(t)、 𝑆! (𝑡)は t 年における最終製品 a としての PE ストック量(t)、𝑄! (𝑖) は i 年における最終製品 a としての PE 国内出荷量(t/y)、
𝑌! (𝑖)はi 年における最終製品aとしての歩留(-)、𝑅! (𝑥)は最終製品 a の x 年後の残存率(-)、𝑀𝑆𝑅(𝑡)は t 年
における PE の材料としての利用が見込まれる二次埋蔵量(t)、𝐸𝑆𝑅(𝑡)は t 年における PE のエネルギーとしての利用が見込まれる二次埋蔵量(t)、𝐸𝑂𝐿𝑆! (𝑡)は寿命 1 年未満の使用済み PE 最終製品の発生量(t/y)、M𝑟! (𝑡)は t 年
における最終製品 a としての PE のマテリアルリサイク
ル率(-)、C𝑟! (𝑡)は t 年における最終製品 a としての PE のケミカルリサイクル率(-)、E𝑟! (𝑡)は t 年における最終製
品 a としての PE のエネルギー回収可能率(-)である。ここで、𝑀𝑆𝑅(𝑡)は𝐸𝑆𝑅(𝑡)の内数である。

二次埋蔵量：MR

二次埋蔵量：CR

二次埋蔵量：エネルギー

マテリアルとしての需要量

2.5

二次埋蔵量または需要量(百万t)

1. はじめにプラスチックは様々な製品に使用されており、その循環的な利用が望まれている。ポリエチレン(PE)は、最も

2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
容器包装類

農林水産

機械類

建材

その他

図 1 2019 年における PE の最終製品別の二次埋蔵量または需要量
して、約 30%が材料としての利用が見込まれ、約 85%がエネルギーとしての回収が可能と推計された。最終製品
別に見ると(図 1)、材料としての利用が見込まれる二次埋蔵量に関しては、容器包装は約 338 千 t であり、そのうちマテリアルリサイクルは同年の需要量の約 0.1 倍、建材は約 1515 千 t であり、そのうちマテリアルリサイ
クルは同年の需要量の約 21 倍と推計された。建材はパイプなど単体での回収が比較的容易な用途が多いこと
や製品の耐用年数が長くストック量が大きいことから二次埋蔵量が大きく推計されたと考えられる。また、エネルギーとしての回収が可能な二次埋蔵量に関しては、
容器包装は約 1850 千 t、建材は約 2378 千 t と推計された。容器包装は耐用年数が非常に短く、回収が困難なため材料としての利用は少ないが、排出量は大きいため廃棄物の質の影響が小さいエネルギー回収の可能性は大きく推計された。
謝辞：本研究は、環境経済の政策研究 IV、科学研究費補助金(19H04329)、環境研究総合推進費(JPMEERF201930
02)による成果である。ここに記して深謝する。
参考文献
1) プラスチック循環利用協会：プラスチックリサイ

3. 結果と考察

クルの基礎知識 2020、https://www.pwmi.or.jp/pdf/

2019 年におけるPE の材料としての利用が見込まれる
二次埋蔵量は約 2521 千 t と推計され、そのうちマテリ
アルリサイクルは同年の需要量の約 0.8 倍に相当する結果となった。また、エネルギーとしての回収が可能な二次埋蔵量は約 7005 千 t と推計された。ストック量に対

2)- 1-A4-02 -panf1.pdf、2020 年 12 月アクセス
Hashimoto, S. et al.: Framework of material stock
accounts - Toward assessment of material accumulationin the economic sphere. Proc. 8th Int. Conf. EcoBalance,
C-08, 2008

1-A4-03

第16回日本LCA学会研究発表会

産業廃棄物系プラスチックの都道府県別・業種別のフロー分析
Flow analysis of industrial waste plastics by prefecture and industry○稲葉陸太* 、東1)修 2)、中谷隼 3)、山口直久 2)、根本康男 2)、菊池康紀 3)、藤山淳史 4)、松本

亨 4)

Rokuta Inaba, Osamu Higashi, Jun Nakatani, Naohisa Yamaguchi, Yasuo Nemoto, Atsushi Fujiyama, Toru Matsumoto
1) 国立環境研究所, 2) 株式会社エックス都市研究所, 3) 東京大学, 4) 北九州市立大学

2. 手法
環境省から公開されている産業廃棄物の処理実態調査の過去約 20 年間の報告書[2]を収集し、そのうち産廃プラに関するデータを抽出、都道府県別
および業種別に整理した。上記報告書における業種は、2000-2007 年度（2005 年度を除く）は 55 分
類、2005 年度は 65 分類、および 2008 年度以降は69 分類というように不統一であるため、7 つの大分類で集計した。なお、産業廃棄物の処理実態調査は可能な限り各都道府県別の報告書等も入手した。各都道府県の詳細な産廃プラフローとしては、
実態調査報告書におけるデータが充実している岩手県[3]を模範事例として把握した。
3. 結果
2000 年度から 2018 年度までの都道府県別の産
廃プラの排出量を地方別にまとめた結果を図 1 に
示す。

8,000
6,000
4,000
2,000

北海道

東北

関東

北陸

近畿

中国

四国

九州

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

0
2000

1. はじめにプラスチックは多様な用途で人間活動に貢献しているが、現時点で大部分が石油を原料としており、廃棄物となってからの焼却処理などによる
CO2 排出が温暖化に寄与することが懸念される。
また、河川や海洋に流出して微細化したものが生態系に与える影響も問題視されている。そのため、
廃プラスチックの発生抑制、確実な回収、および適正なリサイクルや処理が重要となり、日本では2019 年にプラスチック資源循環戦略[1]が策定された。ここで、プラスチック利用の持続性を向上するためには、廃プラスチックのフローを把握した
うえで対策を講じるのが有効である。ただ、廃プ
ラスチックの排出量や処理施設の立地には地域によって差異があるが、これまでの研究では十分に考慮されてこなかった。ここで、廃プラスチックの排出量を地域別および業種別に時系列で把握できれば、地域特性や経済活動との関係やその変動が明らかになり、対策を検討するうえで有用な情報となりうる。
本稿では、日本における地域別の廃プラスチッ
クのフロー把握と対策効果予測を大きな目標とし、その第 1 段階として産業廃棄物系プラスチック（以下「産廃プラ」）に関する各種統計情報等を収集・整理し、都道府県別および業種別のフロー把握を目的とした。

産廃プラ排出量[千t/年]* inaba.rokuta@nies.go.jp

東海

図 1 産廃プラ排出量の変化（地方別）
図 1 に示されるように、地方別では関東の排出量が最大で、次いで東海、近畿で多くなっている。
2000 年代は微増傾向であったが、2009 年と 2011
年に落ち込みがみられる。これは、リーマンショック（2008 年）や東日本大震災（2011 年）による経済活動の低下による影響の可能性が考えられる。
なお、都道府県別では、兵庫が 2015 年度以降に 500
千トンを超えて推移しており、次いで埼玉および静岡が 300 千トン以上となっている。200 千トン以上の都道府県は北海道、茨城、東京、神奈川、大阪、広島、および福岡である。これらの地域での排出量の大きさは、経済活動、特に後述する製造業の水準に関係している可能性がある。
各都道府県における廃プラの排出からリサイク
ル・処理処分に至るフローについては、岩手県の例を図 2 に示す。
県内
自己
処理

処理後自己再生有償物

直接自己再生

減量化

3

0

1

発生

排出

自己中間処理自己処理残さ

63
県外
搬入：33
北海道
東北
関東
北陸
東海
近畿
中国
四国
九州
その他

60

11

10

業者委託
58

9

県内委託処理

49

県内搬入

県外搬出

48

10

44
31

委託中間処理うち焼却 49 83
減量化
10
2

資源化
68

16

1
自己最終処分0

県外委託処理

北海道
東北 関東
北陸 東海
近畿 中国
四国 九州
その他

委託中間処理

残さ 9

26

処分残さ
5

減量化

資源化

処分残さ

2

23

1

4
1
委託最終処分1

うち焼却 2

委託最終処分7（単位：千t／年、H29実績）

1

県外中間
処理：26

県外最終
処分：1
北海道
東北 関東
北陸 東海
近畿 中国
四国 九州
その他

図 2 産廃プラフロー（岩手県、2017 年）
図 2 に示すように、岩手県内で発生する産廃プ
ラは 63 千 t/年で、このうち 3 千 t/年は有償物となり、残る 60 千 t/年が廃プラとして排出される。このうち 11 千 t/年が自己処理され、残る 49 千 t/年と- 1-A4-03 -1-A4-03

第16回日本LCA学会研究発表会

8,000
6,000
4,000
2,000

農林水産業
建設業
電気・ガス・水道・熱供給業
卸・小売・サービス業

2018

2016

2014

2012

2010

2008

2006

2004

2002

0

2000

産廃プラ排出量[千t/年]

自己処理の残渣 9 千 t/年とを合わせた 58 千 t/年が業者委託で処理されている。業者委託のうち、48
千 t/年が県内委託で 10 千 t/年が県外委託である。
県内委託には県外からの搬入 33 千 t/年が加わる。
また、県外委託には県内委託からの資源化物や残さ 17 千 t/年が加わり、最終的には中間処理 26 千
t/年、最終処分 1 千 t/年となる。他の都道府県でのフローとも比較して相対的に評価する必要がある
が、県外からの搬入、県内での処理・処分、県外での処理・処分が量的に同程度となっており、著
しい域外への依存はないといえる。
次に、2000 年度から 2018 年度までの業種別の産
廃プラの排出量を前述の 7 つの大分類でまとめた結果を図 3 に示す。

鉱業
製造業
情報通信・運輸業

図 3 産廃プラ排出量の変化（業種別）
図 3 のとおり大分類では製造業からの排出量が最大となっている。次いで卸・小売・サービス業、建設業からの排出量が多い。過去約 20 年間では、製造業からの排出量は微減している一方、卸・小売・サービス業および建設業からの排出量は微増している。
前述の産廃実態調査において、未実施の年度や事業規模における数値については、各業種の活動量（製品出荷額など）と原単位を乗じて推計されている。2000 年度から 2018 年度までの原単位の数
値を図 4 に示す。

図 4 に示すように、2000 年代後半では、ゴム製品製造業、パルプ・紙・紙加工品製造業、および
プラスチック製品製造業の原単位が大きかったが、2010 年代後半からその他の製造業の原単位が最大となっている。また、繊維工業、建設業、および印刷・同関連業の原単位が中程度の数値を示している。ゴム製品製造業、パルプ・紙・紙加工品製造業、その他の製造業、繊維工業については変動も大きい。なお、図 4 ではいくつかの業種分類は省略して表示している。
4. おわりに
本稿では、日本における産廃プラ排出量の地域
別および業種別の時系列での傾向を把握した。都
道府県別の傾向から、経済活動等との関係が示唆された。岩手県の事例からは、廃プラのリサイク
ル・処理処分に関して県内外での移出入が相当あることが確認された。
課題として、業種別の排出量については、製造業での生産技術や製品設計の変化、卸・小売・サービス業での容器包装等の増加、建設業での樹脂素材の増加などの可能性・関連性について確認が必要である。また、原単位の変動が大きい業種については、数値の導出方法等についても検証が必要である。
また今後、産廃プラの組成、都道府県間の移動
量、ヒアリング調査に基づく産廃プラ処理の技
術・経済・社会的な課題、施設立地の経緯等についても情報を収集し、それらをふまえて都道府県
別の産業廃棄物フロー分析モデルを開発する予定である。
謝辞
本研究は国立研究開発法人新エネルギー・産業
技術総合開発機構（NEDO）の研究事業「革新的プラスチック資源循環プロセス技術開発」の一部として実施された。

産廃プラ排出原単位[t/10億円]

80

60

40

20

0
2008

2010

2012

2014

2016

2018

建設業

食料品製造業飲料・たばこ・飼料製造業

繊維工業

パルプ・紙・紙加工品製造業

印刷・同関連業

化学工業

プラスチック製品製造業

ゴム製品製造業

金属製品製造業

業務用機械器具製造業

電子部品・デバイス・電子回路製造業

電気機械器具製造量

情報通信機械器具製造業

輸送用機械器具製造業

その他の製造業

引用文献[1] 消費者庁, 外務省，財務省,文部科学省,厚生労働省,農林水産省,経済産業省,国土交通省,環境省:“プラスチック資源循環戦略”, (2019)[2] 環境省: “産業廃棄物排出・処理状況調査報告書”, (2000-2018),[3] 岩手県: “H30 年度 産業廃棄物実態調査及び産業廃棄物実績報告書等入力集計等業務報告書”,(2019)

図 4 産廃プラ排出原単位の変化（業種別）- 1-A4-03 -1-A4-04

第16回日本LCA学会研究発表会

容器包装プラスチックの部門間の物質フローの解明
Revealing the Intersectoral Material Flow of Plastic Containers and Packaging○中谷隼*1)、丸山多聞 2)、森口祐一 1)
Jun NAKATANI, Tamon MARUYAMA, Yuichi MORIGUCHI
1) 東京大学、2) 東京大学（現・数理計画）*nakatani@env.t.u-tokyo.ac.jp
1.

ルが公開されている 2, 3)。モデル開発における大きく２つ

はじめに代表的な使い捨てプラスチックである容器包装プラス

チックは、海洋への流出のみならず、焼却処理された場
合の CO2 排出による気候変動への影響、化石資源の消費といった様々な問題の要因となる。一方、2017 年末からの中国による廃プラスチックの輸入禁止措置と、そこから波及したアジア各国での輸入規制により、国内で処理のチャレンジ、すなわち合成樹脂やプラスチック製品の部門分割と、製品に付随して部門間を移行する容器包装のフローのモデル化については、前回の研究発表会の要旨 4) も参照されたい。
3.

分析結果

またはリサイクルするべき廃プラスチック量の増加とい分析結果（2000・2005・2011・2015 年）についても、う事態に直面している。そうした背景から、日本政府はMicrosoft Excel 形式で日本語および英語のデータファイ「プラスチック資源循環戦略」を策定し、2019 年 5 月にルが公開されている 2, 3)。また、国内需要および輸出に伴公表された。その中では、それぞれ 2030 年までのマイルうプラスチック消費量と部門ごとの容器包装プラスチッ

ストーンとして、使い捨てプラスチックの 25%削減（排ク利用量の分析結果（2015 年）については、前回の研究

出抑制）や容器包装プラスチックのリユース・リサイク

発表会の要旨 4) も参照されたい。以下では、容器包装プ

ル率 60%といった野心的な目標が掲げられている。しかラスチックの部門間フローの分析結果について述べる。

し、戦略の基盤となるべき容器包装プラスチックの利用

製品・サービスの供給側（販売に伴って利用）を縦軸、

実態は、これまで十分には把握されていなかった。それ

需要側（購入または調達に伴って利用）を横軸として、を定量的に明らかにすることは、使用量の削減（リデュ部門間の容器包装プラスチックのフロー量（2015 年）をース）やリサイクルの対象となる容器包装の狙いを定め

図 1 のバブルチャートに示した。家庭に流入するプラス

るためにも欠かせない。

チックのうち 105 万 t が「飲食料品」部門からの容器包本研究では、産業連関表および生産・出荷統計を用い装である（行 11×列 72）。そのうち、飲料や飼料・有機てサプライチェーンを追跡する、産業連関分析を応用し質肥料、たばこを除く食料品の容器包装は56 万t であり、たプラスチックの物質フロー分析のモデルを開発し、日典型的な持ち帰り食品である「そう菜・すし・弁当」の本の家庭および各産業の約 110 部門における容器包装プ

容器包装は 7 万 t であった。一方、「商業」部門で利用さラスチックの利用実態を解明した。ここでは、①どの樹れた容器包装は 20 万 t と推計された（行 51×列 80）。商

脂種類、②どの加工形態の容器包装が、③どのような製業および持ち帰り食品の容器包装については、消費者に品・サービスの販売に利用され、④どの部門に購入されよる使い捨て包装の拒否や小売業者による販売方法の工て廃棄されるか、⑤経年変化（産業連関表が公開された

夫によって削減できる可能性がある。しかし、排出削減

直近の 4 ヶ年）を含めた五次元で物質フローを明らかにの目標（輸出を除く国内の需要部門への流入量 407 万 t

した。分析結果から、排出抑制およびリサイクル率の目の 25%で 102 万 t）には、そうした消費側の努力のみで標達成に向けて、どの部門で容器包装の利用を削減し、は及ばない。そのため、容器包装の軽量化など生産側もどの部門から回収するべきか、具体的な道筋を示した。

含めたサプライチェーン全体での努力が不可欠である。

2.

「対個人サービス」部門にも 24 万 t が流入しており（行また、「飲食料品」部門からの容器包装プラスチックは分析方法開発された分析モデルについては、Nakatani et al. 1) において詳細に述べられている他、日本語の文書ファイルも公開されている 2)。また、分析に用いられた係数行列（2000・2005・2011・2015 年）およびフィルタ行列は、
Microsoft Excel 形式で日本語および英語のデータファイ

11×列 67）、その 95%を飲食サービスが占めている。これを含めて、「飲食サービス」部門への流入は 26 万 t と推計された。
「農林水産業」と「飲食料品」の部門間のフ
ロー、すなわち食品の生産段階における容器包装プラス、
チックの利用量は 16 万 t であり（行 01・11×列 01・11）- 1-A4-04 -1-A4-04

第16回日本LCA学会研究発表会「飲食料品」部門への流入は合計で 23 万 t と推計された4.

（列 11 の合計）
。また、産業部門間で利用されている輸送用包装（印刷を施した包装を除く低密度ポリエチレン
製の軟質フィルム）は合計で 40 万 t と推計された。こうした産業部門からの回収によって、すでにリサイクルが進んでいるペットボトルや家庭からのプラスチック製容
器包装の分別回収と併せて、リサイクル目標（上記の 407
万 t の 60%で 244 万 t）の達成が視野に入る。
本研究の分析結果は、排出抑制やリサイクル以外のプラスチック問題に対しても示唆を与える。輸出される製品に付随する容器包装プラスチックは、2015 年については 38 万 t と推計された（列 80 の合計）
。製品輸出に伴って国外に流出した容器包装の処理・処分は日本の廃棄物処理システムの範囲外にあり、特に不適正処理率の高い国に輸出された場合、海洋流出の可能性を否定できない。
日本国内からのプラスチックの海洋流出の推計量が 2～
6 万 t 5) であることを考えれば、上記の 38 万 t という量は無視できない。輸出する製品に容器包装プラスチックを利用する場合、輸出先での処理・処分にも注意を払うべきである。

図1

おわりに以上のように、排出抑制の目標達成には食品容器包装の削減が不可欠であること、リサイクル率の目標達成には、家庭からの分別回収に加えて、食品産業からの容器包装の回収が有効であることが示された。今後、プラス
チック資源循環戦略を受けた政策の基盤として、本研究の分析モデルや分析結果が活用されることが期待される。
謝辞

本研究は、環境再生保全機構・環境研究総合推進費（1-1601、3-1801）の一環として実施された。
引用文献
1)

Nakatani, J., Maruyama, T. & Moriguchi, Y.: PNAS 117(33), pp. 19844–19853 (2020)

2)

Open Science Framework, https://osf.io/ajs7n/ (2020)

3)

Open Science Framework, https://osf.io/c685s/ (2020)4)

中谷隼、丸山多聞、森口祐一：第 15 回 日本 LCA
学会研究発表会 講演要旨集、pp. 270–271（2020）

5)

Jambeck, J.R. et al.: Science 347 (6223), pp. 768–771(2015)

製品・サービスの販売に容器包装を利用する部門（縦軸）と製品・サービスを購入する部門（横軸）の間の容器包装プラスチック利用量（2015 年）- 1-A4-04 -1-A4-05

第16回日本LCA学会研究発表会

廃プラスチックの排出量推計モデルに基づくリサイクルシナリオの生成
Generation of recycling scenarios based on waste plastic generation estimation models○東野航平*1)、中谷隼 1)、藤田壮 1)、森口祐一 1)
Kohei Higashino, Jun Nakatani, Tsuyoshi Fujita, Yuichi Moriguchi
1) 東京大学* higashino@env.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに中国が廃プラスチックの輸入を規制したことにより、
廃プラスチックを再生利用という名目で主に国外に輸を採用した。MFA におけるプラスチックの使用部門に対し製品を割り当て、その製品の平均寿命から定率を算出することで部門別の定率とし、これを各年のスト出していた日本では、減少した輸出量分の廃プラスチ
ックの国内滞留が懸念されている。そのため、環境省
が各自治体にごみ焼却施設等での廃プラスチック類の受入を積極的に検討するよう臨時に依頼する事態となった。そのため、日本国内における廃プラスチックのリサイクルシステムを見直す必要性に迫られている。
プラスチック循環利用協会(PWMI)が作成している2017 年の物質フロー図によると、廃プラスチック中のックに乗じることで排出量を推計した。
最後に、排出量の市区町村配分を行なった。産業廃
棄物排出・処理状況調査において用いられている業種
別活動量を地域別産業規模と見做し、業種別活動量に用いられている統計のうち市区町村別のデータが入手できないものに関しては業種別の従業員数を利用して指標を市区町村別に分割した上で、排出産業別の推計
量を市区町村別に按分した。

一般廃棄物は全体の約 46%、容器包装リサイクル法での分別回収見込率は全体の約 8%である。日本全体の廃プラスチックの有効利用率を高めるために、現行法制度の範囲だけではなく、産業廃棄物やプラスチック
製品にまで範囲を広げて考慮する必要がある。しかしながら PWMI の物質フローと環境省の産廃統計では産業廃棄物系プラスチックの排出量推計値に相違があり、また詳細さや精緻さに欠ける。
そこで、本研究では産業連関表によるプラスチックの物質フロー分析(MFA)を基に排出量推計モデルを作成し、日本国内の廃プラスチックについて多次元的な把握を行うことができるようにした。また、作成したモデルによる推計量と国内の保管施設・再資源化施設の立地を用いて線形計画法による輸送距離の最適化を行い、回収範囲の拡張や再資源化施設の新設等を考慮したリサイクルシナリオについて検討した。

2.2 輸送最適化とシナリオ検討
市区町村別に発生した廃プラスチックを再資源化施設に輸送するための起点を各市区町村に設定された保管施設とし、各保管施設に収集された廃プラスチック
が再資源化施設に輸送される距離をトンキロベースで2. 方法最適化した。
保管施設および再資源化施設は容器包装リサイクル

2.1 廃プラスチック排出量推計モデル
2015 年を対象とした排出量推計モデルの概略は図 1

協会の令和 2 年度落札結果に準拠するものとし、立地の調査を行なった。プラスチック製容器包装あるいはの通りである。今回のモデルにおいては用途分類・使用産業・排出産業・樹脂種類・市区町村別に排出量のPET ボトルの保管施設について記載のない市区町村に関しては、廃プラスチックを処理していると考えられ推計を行えるようにした。
まず、産業連関表による 2000・2005・2011・2015 年

る施設を参照した。再資源化施設の処理能力は各事業者のホームページと容器包装リサイクル法における再のプラスチック MFA1)を基に、上記の対象年の間や2000 年以前のデータについて、国内樹脂生産量や貿易統計における輸出入量を用いて内挿・外挿を行なった。
ストックを排出量に変換する方法として、物質スト
ック量に対して定率の排出量を設定する浸出モデル法

商品化見込量より推計した。
リサイクルシナリオとして、回収対象（容器包装・製品プラスチック）、回収自治体（容器包装リサイクル協会に登録しているか否か）、
輸送距離制限等を組み合
わせ、収集量が再資源化施設処理能力総量を超える場

図 1 排出量推計モデル概略- 1-A4-05 -1-A4-05

第16回日本LCA学会研究発表会

合は焼却基準・新規再資源化施設（立地・処理能力）を設定することでシナリオを設計した。

輸送最適化を行い、輸送先の再資源化施設が属する地
方を市区町村毎に色分けした地図を図 2-d に示す。主に北関東・甲信地方や近畿地方において再資源化施設

3. 結果
3.1 排出量推計モデル
2015 年の国内廃プラスチック排出推計量を図 2-a に示す。内円が排出部門、中円がその詳細であり、外円が用途分類を示している。産業廃棄物部門から排出される廃プラスチック量（557 万 t）が PWMI による内訳と乖離しているが、これは PWMI の推計において一般系廃棄物に事業系一般廃棄物として混入した廃プラスの処理能力が限られているために、処理能力を余分に抱えている地方に輸送する様子が示されている。

チックが含まれているためであると考えられる。
市区町村別の容器包装排出量の推計結果を図 3 に示す。大都市圏、また特定の産業が盛んな市区町村（例:愛知県豊田市）に廃プラスチックが偏在することが示されている。
また、地方別・産業別の排出推計量を図 2-c に示す。
廃プラスチックを多量に排出する産業は概ね固定されているものの、地方によって産業別の排出傾向が異な

本国内の輸送距離の最適化を行った。

ることが見てとれる。

引用文献
1) Nakatani, J., Maruyama, T. & Moriguchi, Y.:
PNAS 117 (33), pp. 19844‒19853 (2020)

3.2 輸送最適化
各市区町村の家庭系容器包装排出推計量を利用した

4. まとめ本研究では廃プラスチックの排出量推計モデルを作成し、日本国内における多次元的な排出量推計を行う
ことができるようにした。その上で、回収範囲の拡張
や再資源化施設の新設等のリサイクルシナリオ別に日謝辞
本研究は、環境再生保全機構・環境研究総合推進費（1-1601、3-1801）の一環として、また NEDO ⾰新的
プラスチック資源循環プロセス技術開発の一環として実施された。

- 1-A4-05 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-B1] 国際
2021年3月3日(水) 09:40 〜 10:40 B会場 (zoom)
座長：松八重一代（東北大学）[1-B1-01] Material Flow Analysis of Elemental Phosphorus in China*Lu Yan1、Zhang Zhengyang1、Matsubae Kazuyo1 （1. Tohoku University）
09:40 〜

10:00

[1-B1-02] The environmental impact assessment of desertification considering
land use and climate change.
*劉 潤椏1、Ohashi Haruka2、Matsui Tetsuya2、Hirata Akiko2、Itsubo Norihiro1 （1. Tokyo
City University、2. Forestry and Forest Products Research Institute）
10:00 〜

10:20

[1-B1-03] Development of air pollution damage factors for African countries
with application to African sectors of activity*カーコー セリム1、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学）
10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

1-B1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

Material Flow Analysis of Elemental Phosphorus in China○Yan Lu*1)、Zhengyang Zhang1)、Kazuyo Matsubae1)
1) Tohoku University*lu.yan.t4@dc.tohoku.ac.jp
Introduction

1.

Name

Elemental phosphorus (P4) is an indispensable andirreplaceable material for industry. Although the amount of P4

Import-tonne Export-tonne P-content

Elemental phosphorus

used in industry is only about 15%1) of the total, the demand

Phosphoric acid andfor P4 is increasing rapidly. The European Commission added

polyphosphoric acids

P4 to key raw materials in 2017 due to its high economic

Mono- or dis-odium

importance and high supply-risks2). China is the world's largest

phosphates

producer and consumer of P4. In 2018, China's production

Calcium hydrogen-capacity accounted for 83% of the world3). However, China's

orthophosphate

P4 industry structure is unreasonable3). Estimation of P4 flow

Calcium phosphates

can help promote its appropriate management in China andexcept hydrogen-lower the global supply risks.

orthophosphate

The entire flow of phosphorus in China has been quantified,
4-6)

Sodium triphosphateespecially in the agricultural sector . These studies focused

Phosphorus trichloride

on the utilisation of agricultural phosphorus and the reduction

Phosphinates andof environmental impact due to phosphorus emissions4-6).

phosphonates

4

3,940

100%

36,083

589,05327%

158

26,69524%765

283,527

23%

1,910

350,128

24 %

2,688

235,71725%

0

18,91723%489

52,95522%

However, the flow of P4 in the industrial sector has not been
analysed, and the industrial P4 chain is not clear. This study

2.2 Calculation

focuses on P4 in the industry and aims to clarify the supply
chain of P4 in China. Based on this, appropriate suggestions are

The

P4

flow

between

nodes

can

be

obtainedby:

put forward to promote the sustainable management of P4.

𝑓𝑖𝑗 = 𝑝𝑖𝑗 × 𝑘𝑖𝑗(1)

where i represents different types of flows, j represents
Methodology

2.

different types of commodities. fij is the amount of P4 flow from

2.1 Data

one to another, pij is the fixed value of the commodity, and kij

The research space boundary is the geographical region ofis the content of phosphorus in the commodity.

mainland China, and the study is based on data from 2018. In

𝐹𝑖 = ∑ 𝑓𝑖𝑗

this research, the accumulation of commodities is not(2)

𝑗considered in each process, as it is assumed that China's total

where Fi is the total amount of P4 flow. If a flow needs to becommodities, including imports, meet the needs of domestic

calculated from two or more data sources, or the consumption

residents, and only the surplus commodities are exported.

of different commodity phosphorus concentrations is different,

Data on exploitation of phosphate rock and population wereit can be quantified according to the above equation.

collected from the China Statistical Yearbook 20197). P4 related(3)

data mainly come from China industrial information network8).

∑ 𝐹𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 = ∑ 𝐹𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 + ∑ 𝐹𝑙𝑜𝑠𝑠

In terms of import and export, the following eight products are

According to the principle of conservation of mass, for aconsidered: P4, phosphoric acid and polyphosphoric acids,

certain process, the input flow is equal to the sum of output

mono- or dis-odium phosphates, calcium hydrogen-flow and the amount wasted in the environment.

orthophosphate, calcium phosphates except hydrogenorthophosphate, sodium triphosphate, phosphorus trichloride,

Results3.

phosphinates, and phosphonates. The amounts of imports andFigure 1 shows the preliminary structure diagram of the P4

exports for each commodity were from the UN Comtradeindustry chain. China's P4 consumption in 2018 was 810kt.

Database9) and Chinese customs10) (Table 1).

Thermal phosphoric acid has always been the main demand

Table 1: Import and export of chemical products in China.

for P4, accounting for 65% in 2018. China's P4 import andexport volumes were 11kt and 394kt, and most of them met- 1-B1-01 -1-B1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

domestic consumption.

short, which fails to realise the development and utilisation ofhigh-value resources. For example, most of the phosphoricacid was used to produce feed additives. For the purified wetprocess phosphoric acid, some high-value products were notdeveloped as much as possible. The total amount and variety
of downstream products based on P4 are small. Moreover, due
to the similarity between the purified wet-process phosphoricacid and thermal-process phosphoric acid, their downstream
phosphates and their products have some overlap. To improvethe utilisation efficiency of P4, we recommend the following

Figure 1: P4 industrial chain in China.

measures: 1) adjusting the structure of P4 products and creating

In recent years, with the development of technology,

a high-end phosphorus industry; 2) planning the production of

replacing thermal phosphoric acid with wet-process purethermal-process phosphoric acid and wet-process phosphoric

phosphoric acid has become the development trend of theacid cooperatively to avoid vicious competition and realise11)

global phosphorus industry . In 2018, the production of

economic maximisation; and 3) Recycling and reusing P4 inindustrial-grade phosphoric acid was 961kt, of which purified

industrial wastes and wastewater.

wet-process phosphoric acid accounted for 45%.
Phosphoric acid is the raw material for producing all kinds

Conclusion

5.

of phosphates, and is then used in other industries, such as food,This research identified the industrial chain of P4 and its flow

feed additives, and cleaning products. In 2018, thein China, and clarified that feed additives is the largest

consumption of food additives was 89kt. The calculation of theconsumption area of the P4 industry. In future development,

P4 content of feed additives mainly considers three types

China should focus on this field and develop high-value P4

widely used in China: dicalcium phosphate, mono-dicalcium

products. This research can serve as the basis for future

phosphate, and monocalcium phosphate. The amount of P4

recovery of P4 from the industrial sector. It can also provide

flow to the feed additives in 2018 was 727kt. Cleaning

support for the sustainable development of P4 resources andproducts mainly considered synthetic detergent and soaps, andenvironmental management decisions in China.

the production amount was 10kt.
Pesticide and flame retardants are the main downstream
consumptions of phosphorus trichloride, with outputs of 175kt

References

6.

1) Matsubae et al. Technology, Minerals and Sustainable

and 12kt, respectively. The statistics of other products such as

Development, (2020).

water treatment and pharmaceutical grade phosphorus

2) European Commission. Communication on the list of

products need to be calculated.

critical raw materials 2017.
3) Wen et al. Phosphate & Compound Fertilizer, 34，(2019),

4.

Discussion

pp. 1–4 in Chinese.

4.1 Data restrictions4) Li et al. Agricultural Systems, 144, (2016), pp. 87–100.

Due to the limitation of data availability, the description of5) Yuan et al. Journal of Environmental Management, 92(08),P4 flow in industry cannot be complete. In addition,

conventional information was used instead of specific local(2011), pp. 2021–2028.
6) Li et al. Science of The Total Environment, 408(23),information. For example, literature data are used to calculate(2010), pp. 5715–5722.

the phosphorus content of food additives. The complexity of7) NBSC (National Bureau of Statistics of China), 2019.

some products requires average data, such as feed additives.

8) China

Moreover, because the inventory changes were not considered,industrial

information

network,<https://www.chyxx.com/industry/202002/836156.html>.

the annual production volume did not reflect the actual9) UN Comtrade, 2019, <https://comtrade.un.org/data/>.

consumption in that year.

10) General Administration of customs, P.R. China, 2019,<http://www.customs.gov.cn/>.

4.2 Suggestions

forpromotingthesustainable11) He et al. Inorganic chemicals industry 52 (01), (2018), pp.

development of P4

6–10 in Chinese.

At present, the industrial chain of P4 in China is relatively- 1-B1-01 -1-B1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

The development of life cycle assessment method in desertification considering land use
and climate change.
development of characterization factors for desertification○Runya Liu*1)、Ohashi Haruka2)、Matsui Tetsuya2)、Hirata Akiko2)、Itsubo Norihiro1)
1) Tokyo city university, 2) Forestry and Forest Products Research Institute*g1983110@tcu.ac.jp

structure of desertification. For the first stage, theframework was constructed by referring the Life cycle
Impact assessment Method based on Endpoint modeling

1. Introduction
1.1 Social background
Facing the fact that there will be 1.8 billion people under
the absolute water scarcity, and 2/3 of the world will sufferfrom the water-stressed condition by 2025.1) The necessityof desertification has to pointed out, in the perspective ofquantitative assessment to evaluate the current and future
loss of it. The drylands under the pressure of Global
warming and economic acceleration, which becoming
further strictly to the ecosystem balance. The high intensityof utilization with land resource makes global land more3(LIME3). Simultaneously, we give a priority in modelingthe process start from inventory to the endpoint. (fig.1)
Looking further ahead, the climate change and global landuse, two of parameters are consider as the inventory todesertification. The most direct anthropogenic cause of thedesertification could be the long-term human activities, likedeforestation, urbanization, over grazing etc. all above
these are work as the type of land use forms. As for thevulnerable within a short recovery after the humanactivities.2) Thus, the desertification was witnessed a large
expansion along with the development of human society.
1.2 Study background
Among the current research achievements for the issue ofdesertification, it is clearly to see that the existing researches
are more qualitative like than quantitative researches. It isalso can be comprehend that the emergence process of

midpoint, we are addressing the position of desertification.
At the final stage, we branch out the endpoints into two
subcategories, the ecosystem quality and human health.
Moreover, the ecosystem quality can be divided for threeparts, the biodiversity loss, ecosystem service, and net
primary production.
The calculation for each stage, here is the description that
aiming to acquire the estimation for the midpoint, thedesertification is quite sophisticated, moreover, the different
regions dominated by different situations. However, LCIA
as a kind of inclusive quantitative tool assessing the object
whole life cycle, gives a relative completed perspective torealize the environmental problem. However, the current
LCIA framework is lack of addressing the consequence ofland use and related issue, for sure, the desertification
related branches still need to be developed. 3)4) As the same

simple GLM model was applied to estimate thedesertification by evaluating the inventory, which results
were under the RCP8.5 scenario varied in 5 GCM models.
(fig.2) Then, the biodiversity from the endpoint was also
being analyzed, by incorporated the SDM model5), over
30,000 species from GBIF dataset are planning to estimatethat showing the response to the potential stress ofdesertification. 6)

time, different aspects of impact of desertification should be
discussed separately and synthetically.
1.3 Objectives
In this study, we aim to develop a method for assessing theimpact of desertification. Quantify the damage with its
whole life cycle, addressing the impact after the global landuse, bridge the characterization factors for desertification.
2.

Methodology
we applied several ecological approaches modeling theprocess, in order to consider it more inclusive, and giving
the story-telling more comprehensive for the wholeprocess. we follow the concept of LCIA in framing the

Fig. 1The LCIA framework design for desertification.
3. Results and conclusion- 1-B1-02 -At this stage the results show that under the future scenario
the desertification evolves in some regions, for instance, theMediterranean region, the north-south America etc. (fig.3)

1-B1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

the total area of desertification compare with former report
is quite close.

Fig. 5 The species habitat change
Fig. 2 The estimation of desertification in 2015.
4.

Discussion
The model gives the Climate change priority in assessing
desertification, which would be modified by considering
more human induced parameters. For the future plan, we
may try to complete analysis the whole species dataset wecreate for this research, then construct the characterization
factors to the LCIA framework. As a quantitative method
development, the research aims to give an inclusive image
for the desertification emergence, addressing the

Fig. 3 The change of desertification.

desertification or other land use related perspectives within
LCIA structure.

For the endpoint, we analysis the priority given in thisstudy, the biodiversity, we tested thirty species ofvegetation, including annual herb, shrub, semi-shrub etc.
(fig.4) The results are tested gives an apparent response
along with the potential desertification emergence, meansthat the around over 60% of this kind habitat is shrinking.
The current results give a pretty positive position to moveahead the next stage, planning to complete thecharacterization factors (CF) between the inventory and the
midpoint further to the endpoint. (fig.5) The CF will be
described as difference of inventory variables divided by
the difference of change for desertification area. As thesame way for endpoint that divided by the change of
habitat area for each taxon. To clarify the dynamic impact
of climate change and land use to the desertification, eventhe damage to the endpoint.

5.Reference1)
UNCCD
https://www.unccd.int/issues/land-and-climate-change
2)
IPCC, 2019. IPCC Special Report on Climate Change,
Desertification, Land Degradation, Sustainable Land

3)

Management, Food Security, and Greenhouse gas fluxes in
Terrestrial Ecosystems. Summary for Policymakers,
Approved Draft 07 August2019Available at:https://www.ipcc.ch/srccl-report-download-page/
Núñez, Montserrat, et al. "Assessing potential
desertification environmental impact in life cycle
assessment." The International Journal of Life Cycle
Assessment 15.1 (2010): 67.

4)

ISO 14040. Environmental management – Life cycle
assessment – Principles and framework. Vol. 3, no. 1; 2006

5)

Ohashi, Haruka, et al. "Biodiversity can benefit fromclimate stabilization despite adverse side effects of land-

6)Fig. 4 The prediction of Species Suitable
Habitat Changes based on the desertification- 1-B1-02 -based mitigation." Nature communications 10.1 (2019): 111.
GBIF.org (01 September 2020) GBIF Occurrence
Download https://doi.org/10.15468/dl.dk7beh

1-B1-02

第16回日本LCA学会研究発表会- 1-B1-02 -1-B1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

Development of air pollution damage factors for African countries with application to
African sectors of activity○カーコー セリム*1)、伊坪 徳宏 1)
Selim Karkour1, Norihiro Itsubo1
1) 東京都市大学* g1893103@tcu.ac.jp
1. Introduction

2.2 Chemical transport model

In 2018, the WHO estimated that Air Pollution is responsible

In this study, four pollutants are considered: Black Carbon

globally for 7 million deaths (1 million in Africa) every year

Organic Carbon (BCOC), Nitrogen Oxide (NOx), Sulfur

especially due to stroke, heart disease or lung cancer [1]. In

dioxide (SO2) and ammonia (NH3). To estimate therecent years, in the field of Life-Cycle Assessment (LCA),

transport of these pollutants a global CTM was used:

several global models have been developed evaluating the

MIROC-ESM-CHEM [4]. For the emissions dataset,

impact of air pollution at a global scale. Following the model,

HTAPv2 [5] which represents the emission data for 2010 was

the definition of the regions differs: for example 56 in (Vanchosen as an input. The simulation is carried out twice: at first

Zelm et al., 2016) [2] or 10 in (Tang et al., 2015) [3]. Bothwith the data from 2010 without any modification then withprevious models are using a Chemical Transport Modela 20% increase in emissions for the regions defined. The(CTM) with similar characteristics (e.g.: Backgrounddifference between the total amount of DALY per grid inconcentration, transboundary effect) however the twoboth scenarios was calculated and later divided by themethods showed differences up to more than 1000 DALY

emission increments.

per kton of pollutant for certain region (Egypt). Additionally,
even though the African population is important, the damage

2.3 Calculation of the mortality

factors for the continent are shown much lower than in

To calculate the amount of DALY, the method detailed inEurope. Africa being only divided respectively in 2 and 4

Apte et al., 2015 [6] is chosen, considering 5 types of diseases,

parts in the previous models, this definition might have an

for adults (age ≥ 30): Ischemic heart disease (IHD), Stroke,

impact on the results, it is then necessary to redefine theChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) and Lung

regions and redo a calculation to confirm our hypothesis.

Cancer. For children under 5 years old, acute respiratory lung

Therefore, this study aims at two points: developing for the

infection (ALRI). The non-linear relative risk (RR) for eachfirst time damage factors for African countries and applying

disease k is calculated by the following formula in each gridthem to African economic sectorsj:

2. Methodology

By combining this relative risk with the population data per

2.1 Division of the African regions

grid and the WHO information it is possible to obtain the

Africa was divided in 20 regions based on several criteria

number of DALY per grid, summed together (52,000 grids)

such as the amount of pollutants emissions, the economic

to obtain the damage factor for substance x in region i:situation or the importance of LCA as shown in Figure 1:
Where- α, γ, and δ determine the overall shape of the concentrationresponse (specific to each disease k)- Cj is the PM2.5 background concentration in grid j- Co is the theoretical minimum-risk concentration (5.8µg/m3)
2.4 Inventory; Multi-Regional Input Output analysis(MRIO):EORA
EORA was used as an inventory. Among the MRIO, it has
Fig.1 Definition of the 20 African regions in the study

the highest level of details for African countries, presenting- 1-B1-03 -1-B1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

at least 26 economic sectors for each of them.

Nigeria with more than 4,000,000 DALYs as shown in Fig 3.

To calculate the damage caused by air pollution, the& Fig4. DALYs related to Agriculture sector were shown thefollowing formula was used:highest with more than 10 million DALYs. In the
consumption-based

approachthesectors

consuming

products issued from the agriculture showed the highest
burdenThe damage for each substance were added to estimate thetotal annual damage in each country. Both production-based(productionfordomestic

market+exports)andconsumption-based (production for domestic market +imports) were considered in this study.
3. Results
3.1 Characterization factors for 4 pollutants

Fig.3 Top 5 sectors with the highest impacts in the
production-based approach

The results for BCOC are presented in Figure 2. The resultsfor BCOC were found between 265 and 2414 DALY/kton;
the results for NOx were found between 25 and 576
DALY/kton; the results for SO2 were found between 54 and1182 DALY/kton; the results for NH3 were found between
29 and 398 DALY/kton.

Fig.4 Top 5 sectors with the highest impacts in the
consumption-based approach
4. Discussion and Conclusions
The damage factors were determined for 20 regions in Africa
Fig.2 Calculation of the damage factors for BCOC,

for four types of pollutants PM2.5, NH3, NOx and SO2. It is

NOx, SO2, NH3 (years/kton)

the first time that the results are provided at such a resolution
in Africa, showing disparities among the countries.

As highlighted in the previous studies, the impact of BCOC

Therefore, to improve the reliability of LCA studies, it isis directly linked to the concentrated number of theimportant to develop damage factors at a high-resolution, if

population living in the area. Therefore Burundi, Egypt,

possible at country-level or even prefecture(county)-level.

Nigeria, Rwanda and Uganda showed the highest results. In

Also, it is important to consider childhood diseases especiallythis study, the consideration of ALRI influences the results,

when evaluating regions with a young population.

indeed the African population being relatively young (about
160 million children under 5 year old), the childhood diseases

5. References

cause several deaths, for example 80% of the damage factor[1] WHO. 2018. https://www.who.int/airpollution/data/en/in Nigeria is due to ALRI.

Accessed 27 November 2019

Compared to the previous studies, it was shown that the[2] Van Zelm R et al. Atmos Env, 134, (2016), pp 129-137

impacts are not uniform on the continent, in west Africa for[3] Tang L et al. Int. J. LCA, 23(12), (2018), pp 2300-2310

example: the impacts in Chad, Mali, Mauritania and Niger[4] Watanabe S et al. Geo Mod Dev, 4, (2011), pp 845-872

are shown 5 times lower than in Nigeria.

[5] HTAPv2, 2013. https://edgar.jrc.ec.europa.eu/htap_v2/[6] Apte JS et al. 2015. Environ. Sci. Technol, 49 (13), (2015),

3.2 Application to the African economic sectors

pp 8057-8066

The damage in both approaches were shown the highest in- 1-B1-03 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

公募企画セッション[1-B2] 軽量化材料の導入による自動車のライフサイクルにおける環境影響
評価手法の課題
2021年3月3日(水) 11:00 〜 12:20 B会場 (zoom)
オーガナイザー：醍醐市朗（東京大学）、田原聖隆（産業技術総合研究所）[1-B2-01] 軽量化材料の導入による自動車のライフサイクルにおける環境影響評価手法の課題
醍醐 市朗1、*田原 聖隆2 （1. 東京大学、2. 産業技術総合研究所）
11:00 〜

©日本LCA学会

12:20

1-B2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

軽量化材料の導⼊による⾃動⾞のライフサイクルにおける環境影響評価⼿法の課題
オーガナイザー：

東京⼤学

醍醐市朗

産業技術総合研究所

⽥原聖隆

セッションの趣旨
⾼強度化による輸送機器⽤構造材料の軽量化は、輸送機器の燃費向上に寄与する。⾃動⾞
では、その構造材料をハイテン、アルミニウム合⾦、マグネシウム合⾦、CFRP などに代替することにより、軽量化することが検討されている。しかしながら、材料の⽣産あるいはリサイクルによって誘発される環境負荷と使⽤時に削減される環境負荷のライフサイクルを通した評価が望まれる。そこで、新構造材料技術研究組合（ISMA）において「新材料の材
料代替効果定量技術の開発」のテーマで、⾃動⾞のライフサイクルでの環境負荷の最⼩化を⽬指すため、材料選択時点において候補材料を⽐較できる評価⼿法を現在開発している。さらに、開発した⾼機能材料の社会実装による効果が材料開発の現場で⾒える化できたり、材料を変更することによる効果が⾃動⾞の設計時に⾒える化できたりするよう、開発している⼿法は簡易な評価ツールとして準備している。
本セッションでは、現在開発している⼿法ならびにツールについて報告し、ライフサイク
ル思考の観点から考慮すべき項⽬、評価尺度、結果の表現⽅法について会場にて議論する。
〇報告
軽量化材料の導⼊による⾃動⾞のライフサイクルにおける環境影響評価⼿法
産業技術総合研究所 ⽥原聖隆、東京⼤学 醍醐市朗
軽量化材料の導⼊による⾃動⾞のライフサイクルにおける環境影響評価ツール
みずほ情報総研

中⻄翔太郎

〇総合討論
【司会】産業技術総合研究所 ⽥原聖隆、東京⼤学 醍醐市朗
【討論者】
原⽥幸明⽒（⼀般社団法⼈ サステイナビリティ技術設計機構）、本藤祐樹⽒（横浜国⽴⼤学）
⻄村拓也⽒（トヨタ⾞体株式会社）⽊下裕介⽒（東京⼤学）、兼松祐⼀郎⽒（東京⼤学）- 1-B2-01 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-B3] 自動車産業
2021年3月3日(水) 13:20 〜 14:40 B会場 (zoom)
座長：森本慎一郎（産業技術総合研究所）[1-B3-01] 自動車産業の脱炭素ビジョン実現に向けたバックキャスティング型ロード
マップ設計手法の適用*廣田 貴光1、木下 裕介2、Phaal Robert3、中野 辰大4、田中 準人4、磯貝 俊樹4、梅田 靖5 （1. 東京大学工学部精密工学科、2. 東京大学大学院工学系研究科精密工学専攻、3. University ofCambridge、4. 株式会社デンソー、5. 東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター）
13:20 〜

13:40

[1-B3-02] 各種パワートレイン別の乗用車製造インベントリデータの推計*山岸 健1、大野 慧1、鶴田 祥一郎1、塚原 建一郎2、田原 聖隆2 （1. サステナブル経営推進機
構、2. 産業技術総合研究所）
13:40 〜

14:00

[1-B3-03] Differences in CO2 payback times associated with light weighting ofvehicles under different allocation approaches for recycling at fleetand time-scales: a case of internal combustion engine vehicles*Dunuwila Pasan1、濱田 航1、武山 健太郎1、Panasiuk Daryna 1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1、森本慎一郎2、田原 聖隆2 （1. 東京大学、2. 国立研究開発法人産業技術総合研究所）
14:00 〜

14:20

[1-B3-04] A material property based LCI analysis model for material selection inlight weighting vehicles*LIU Junxi1、Daigo Ichiro1、Panasiuk Daryna1、Hoshino Takeo1 （1. The University ofTokyo）
14:20 〜

©日本LCA学会

14:40

1-B3-01

第16回日本LCA学会研究発表会

自動車産業の脱炭素ビジョン実現に向けたバックキャスティング型
ロードマップ設計手法の適用
Applying the backcasting-oriented roadmap design method to achieving a decarbonizedvision for the automotive industry○廣田貴光*1)，木下裕介 1)，Phaal Robert2)，中野 辰大 3)，田中 準人 3)，磯貝 俊樹 3)，梅田 靖 1)
1) 東京大学，2) University of Cambridge，3) 株式会社デンソー* hirota@susdesign.t.u-tokyo.ac.jp
1. 序論
近年，環境問題や社会問題が深刻化しており，持続可能社会や脱炭素・低炭素社会実現への社会的要求が高まっている．これに対して，IPCC による 1.5℃シナ
リオ 1)等、産業界でのカーボンニュートラル達成の必要性が言われ始めており，自動車業界でも欧州メーカ
ーを中心に各社がカーボンニュートラルへの対応を宣言し始めている．一方，戦略立案に広く実践的に用いられるアプローチとしてロードマップがある．一般的なロードマップは商業的・技術的な層を持つ時間ベースのチャートである 2)．先行研究 3)では，持続可能社
会に向けた組織の戦略立案のために，長期的計画立案に有効なバックキャスティングの考え方を取り入れた
バックキャスティング型ロードマップ作成手法を提案した（以下，この手法を既存手法と呼ぶ）．しかし，既存手法の有効性はこれまで十分に検証されていない．
そこで本研究では，自動車産業の脱炭素ビジョンに関するケーススタディを通して，企業を対象とした持続可能ビジョン実現のためのロードマップ設計手法を開発することを目的とする．そのためには，既存手法では将来の不確実性に十分対応できないこと，ワークショップ（WS）中にロードマップの定量評価ができないことの 2 つが課題となる．これらを解決するためのアプローチとして，
本研究では既存手法を拡張して，
複数ストーリーを記述できるようにし，かつ，ロード
マップと定量評価モデルを接続した．
2. バックキャスティング型ロードマップ設計手法とその課題
2.1 既存手法 3)
バックキャスティング型ロードマップ設計手法は，
持続可能なビジョンの実現に向けた戦略立案支援のために，ロードマップ作成時にバックキャスティングを取り入れた点が特徴である．既存手法では，ロードマップを，(1)ビジョン作成，(2)ビジョンの必要条件・実現方策記述，(3)ベースラインシナリオ作成，(4) ビジ
ョンとベースラインシナリオの間のギャップを埋めるための方策の記述，という 4 つのステップに分けて作成する（図１参照）．
2.2 既存手法の課題
自動車産業の脱炭素ロードマップ作成を対象として，

図 1 バックキャスティング型ロードマップのテンプレート 1)
自動車関連企業の社員数名とともに既存手法の課題抽出を目的とした予備的なワークショップを実施した．
その結果，企業の戦略立案に適用する上での課題として，以下二つの課題を抽出することができた．
一つ目の課題は，既存手法で作成する一つのベース
ラインシナリオだけでは将来の不確実性に対応できな
いことである．なぜなら現状から考えられる将来の状
況は一つではないが，一つのシナリオだけではその中の一つの状況しか記述することができないためである．
簡単な例を挙げると，将来の再生エネルギーの価格の高低によって企業がとるべき方策が異なる可能性があるが，現在の情報からその価格を一つに定めることはできず，複数の状況の記述が必要になる．
二つ目の課題は，WS 中にロードマップの定量評価ができないことである．既存手法ではロードマップの内容の定量評価は WS 終了後にロードマップ設計者が行うが，定量評価モデルの一部のパラメータ値は WS
後に決定することが難しいことがある．例えば，企業の内的要因に関するパラメータの数十年後の値は，客観的なデータに基づいて決定することが難しい．その場合，パラメータ値は複数の企業の社員によるエキス
パートジャッジで決めることになるが，それを WS 後に行うことは非効率的である．また，WS 終了後に定量評価を行う場合には，定量評価結果に基づいてロードマップを修正し，再度定量評価を行うという試行錯
誤的なサイクルを実現するために複数の WS を行う必要があり，多くの時間と手間を要する．

- 1-B3-01 -1-B3-01

第16回日本LCA学会研究発表会

3. 本研究のアプローチ
2.2 節で抽出した 2 つの課題それぞれに対して，
本研
究では以下のようなアプローチをとる．
3.1 複数ストーリーの記述
一つ目の課題を解決するために，複数のストーリーを作成し，それらを一つのロードマップに記述できるようにした．これは既存手法よりも幅広く将来の不確
実な出来事を記述できるようにすることが目的である．
複数ストーリーを作成する方法として，(i)シナリ
オ・プランニング 4)的に複数の異なるシナリオを描く
方法，(ii) 既存手法 3)と同様にベースラインシナリオを作成した後，企業の KPI（重要業績評価指標）に大きな影響を与える要因（分岐点）を抽出し，その結果起きる影響を派生ストーリーとして記述する方法，の 2通りが考えられる．本研究は企業の戦略立案を対象としているが，企業は自社の将来の想定としてベースとなるイメージをあらかじめ持っていると考えられる．
(ii)の方法は，最初にそれを明らかにすることで派生ス
トーリーを考えるときにベースラインとの比較を強調
でき，ストーリー間の差異が理解しやすいと考えられるため，本研究では(ii)を採用する．
3.2 WS 内における定量評価
提案手法では，WS 中に定量評価を行うことによって，WS 中に企業の社員によって定量評価に必要なパラメータ値を決定してもらうことや，定量評価の結果に基づいて議論を修正し，再度定量評価を行うという
試行錯誤的なサイクルを行えるようにする．本研究が提案するロードマップ設計プロセスを図 S1 に示す．
また，WS 中にロードマップ定量化の作業を円滑に行うために，先行研究 3)で作成されたバックキャステ
ィング型ロードマップ設計支援システムを拡張することで，ロードマップと定量評価モデルを接続した．この接続によってロードマップ上で定量評価のパラメー
タ値を変更したり，システム上で定量評価の結果の確認ができるようになった．
4. ケーススタディ
提案手法の有効性を検証するためのケーススタディ
として，日本の自動車部品メーカーをモデルとしてロードマップ設計を行った．
ケーススタディの WS では，サプライチェーン排出量の考え方における Scope1,2,3の範囲の CO2 排出量を含む複数の KPI を定量評価項
目として定めた．
ビジョンとベースラインシナリオに関しては，先行研究において同様の前提条件で行われた WS の成果物に加筆修正を加えて作成した．
派生ストーリーを作成するプロセス(図S1 のPhase3)
では，分岐点として，「エネルギー技術の変化」と「ビジネスモデル・組織体制の転換」の 2 つを抽出し，それぞれの派生ストーリーとして「電気自動車（EV）シ
フト&再エネ導入」のストーリーと「モビリティ関連
サービスへの転換」のストーリーを記述し、CO2 排出量および各 KPI の定量評価を行った．
また，定量評価とギャップを埋める方策の記述のプ
ロセス(図 S1 の Phase4)では，3.2 節で述べた設計支援システムを用いて，定量評価の結果によって議論を修正し，再度定量評価を行うという反復的なプロセスを
WS 中に実行することができた．(図 S2 参照)
各シナリオ・ストーリーの定量評価の結果では、ベースラインシナリオにおけるカーボンニュートラル達成が CO2 排出量以外の KPI に対し最も負の影響が示され、達成へのリスクを伴うことが示唆された．
提案手法は，既存手法 3)に比べて将来の不確実性への対応と定量評価に基づく議論の反復が容易という 2
点で優れている．その一方で，WS 内での作業内容の増加に伴う作業時間の長大化が課題としてあり，設計プロセスの効率化やロードマップ設計支援システムの更なる改良が必要である．
5. 結論
本研究では，企業を対象とした持続可能ビジョン実現のためのロードマップ設計手法を開発した．具体的には，既存手法に対して，ロードマップに複数ストー
リーを記述できるようにすること，WS 中に定量評価を行うことの 2 点を拡張した．さらに自動車部品メーカーを対象としたロードマップを設計するというケー
ススタディを通じて，提案手法の有用性を検証した．
今後の課題としては，ロードマップ設計プロセスの効率化とロードマップ設計支援システムの更なる改良などがある．
なお，本研究の一部は科研費（18K18233，19KT0008）の支援を受けたものである．
引用文献
1) Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC):“Global Warming of 1.5°C” ，入手先
<https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/sites/2/2019/0
6/SR15_Full_Report_High_Res.pdf> ， ( 参 照2021-1-6)
2) R. Phaal, C.J.P. Farrukh, D.R. Probert: “Technology
Roadmapping: A Planning Framework for Evolution
and Revolution,” Technological Forecasting and Social
Change, 71(1-2), (2004), pp.5-26
3) Yuki Okada, Yusuke Kishita, Yutaka Nomaguchi,
Tomoaki Yano, Koichi Ohtomi: “Backcasting-based
Method for Designing Roadmaps to Achieve a
Sustainable Future,” IEEE Transactions on Engineering
Management, (2020), pp1-124) O’Brien, F.: “Scenario planning––lessons for practicefrom teaching and learning,” European Journal ofOperational Research, 152(3), (2004), pp.709-722- 1-B3-01 -1-B3-01

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1 提案手法のプロセス概要

図 S2 定量評価におけるシステムの利用- 1-B3-01 -1-B3-02

第16回日本LCA学会研究発表会

各種パワートレイン別の乗用車製造インベントリデータの推計
Estimating inventory data of passenger car manufacturing process for various
powertrains○山岸 健*1)、大野 慧 1)、鶴田 祥一郎 1)、塚原 建一郎 2)、田原 聖隆 2)
Ken Yamagishi, Satoshi Ohno, Shoichiro Tsuruta, Kenichiro Tsukahara, Kiyotaka Tahara
1) サステナブル経営推進機構, 2) 産業技術総合研究所* yamagishi@sumpo.or.jp
1. 背景

トリデータの推計

欧州委員会は 2020 年 12 月 10 日、欧州バッテリ規制

Mayyas ら 1)は、自動車の軽量化と電動化についてのの大規模改正となる規則案を発表した。この規則案でLCA 研究論文であり、2015 年時点の代表的な日本車

は乗用車用バッテリも対象とされ、そのライフサイク（Table 1 参照）の素材別重量のインベントリデータのル全体での温室効果ガス排出量、いわゆるカーボンフ

推計値を掲載していることから、この推計値をベース

ットプリントの算定等を求めている。
これを皮切りに、とした。ただし、この文献では部品別かつ素材別重量

将来的にはバッテリだけでなく乗用車のカーボンフッのデータにはなっていないため、Tahara ら 2)のガソリ

トプリント算定が欧州では産業規制となり、自動車のン自動車のデータで補完することにより、部品別かつサプライチェーンにつながる企業は対応に追われるこ

素材別重量のデータとした。

とが予見される。LCA の先行研究が示唆するように電Table 1 調査対象とした代表車種

力のエネルギーミックスや走行距離、車両重量、充電
インフラ整備状況、使用済自動車のリユース・リサイ

ICEV

HV

EV

PHEV

クルといった各種条件次第ではガソリン自動車よりもToyotaToyotaNissanToyota

電気自動車のライフサイクルでの環境負荷が高くなる

Corolla（11Prius（4 代

Leaf（2 代

Prius

場合もあり、今後も様々な視点での LCA 調査・研究

代目：2013目：2015目：2012

PHEV（2の蓄積が重要である。

年販売）

年販売）

～2017）

代目：2012

この様に乗用車の LCA に関する動機は高まってい～2017）

るが、乗用車の LCA を実施する際、当然のことなが

車体重量

1,283 kg

1,310 kg

1,480 kg

1,450 kg

ら乗用車製造時のインベントリデータが必要となる。

燃料種

ガソリン

ガソリン

電力

ガソリン

しかし、乗用車製造にかかるデータは基本的に自動車

バッテリ

鉛

リチウム

リチウム

リチウム

メーカーの秘密情報であるため、自動車メーカー以外

種類

イオン

イオン

イオン

の者が得ることは難しい。一次データが入手できない
LCA 実施者はインベントリデータベースを一般的に

2.2 乗用車製造時の電気駆動システムの主要部品製は利用する。しかし、日本で広く利用されているイン

造時のインベントリデータの推計

ベントリデータベース IDEA v2 に搭載されているのは電気駆動システムの主要部品であるリチウムイオン

統計資料を基にしたガソリン自動車のデータのみであ

バッテリ、モータ、インバータである。これらのイン

り、各種パワートレイン別のデータは搭載されていな

ベントリデータについては、Mayyas ら 1)とは別文献かい。そこで、ガソリン自動車（ICEV）、ハイブリッドら推計し両者を統合した。

自動車（HV）、プラグインハイブリッド自動車（PHEV）、

リチウムイオンバッテリについては、Majeau-Bettez

電気自動車（EV）の 4 つのパワートレイン別に、乗用ら 3)をベースとした。この文献にはニッケル・マンガ車製造時のインベントリデータについて既往の文献な

ン・コバルトを使用した三元系のリチウムイオンバッ

どを用いて推計した。対象車種は日本で販売される乗テリ（バッテリ容量 26.3 kWh, 重量 253 kg/個）の詳用車の内、販売量から代表的と思われるものを選択し細なインベントリデータが掲載されている。Table 1 にた。将来的には IDEA に搭載出来るよう IDEAv2 の各挙げる各代表車種固有のバッテリ容量を調査し、イン種フローとの連結作業を行った。

ベントリデータはバッテリ容量に比例すると仮定して、各代表車種のバッテリのインベントリデータとした。

2. 方法

モータについては、Nordelöf ら 4)-5)を、インバータに

2.1 乗用車製造時の共通的な部品製造時のインベン

ついては、Nordelöf ら 6)-7)をベースとした。これらは電- 1-B3-02 -1-B3-02

第16回日本LCA学会研究発表会

気駆動システムの主要な部品であるモータおよびイン利用した文献等には古いものが含まれる。具体的にバータのインベントリデータ推計を目的とした論文では、自動車部品別のデータとするため 2001 年発表のガあり、推計モデルがエクセルツールに組み込まれて提ソリン自動車データ 2)で補完したがその後の生産技術供されている。

の向上、使用材料変更等による影響は考慮出来ていな

Nordelöf ら4)-5)のモデルでは PMSM （ Permanent

い。リチウムイオンバッテリに関しては技術的進歩がMagnet Synchronous Motor,永久磁石同期型モータ）の一早いため、文献 3)が発表された 2010 年代前半と現在で般的な LCI データの推計が可能である。また、モータ

はインベントリデータが多少なりとも変わっているはの「最大出力」と「最大トルク」を決定することで、ずである。また、Majeau-Bettez ら 3)と HV の代表車種

モータ構成パーツの質量の推計が可能である。

では容量に 30 倍程度差があり、容量比例とした仮定にNordelöf ら6)-7)のモデルでは自動車用インバータの起因するインベントリデータの相違も大きいものと思

LCI データの推計が可能である。インバータの「公称われる。Nordelöf ら 4)-5)ではモータのモデルの質量推定電力」、「DC リンクシステム電圧」、「冷却仕様」を決

値は、実際のモータ（10 種類）との比較において、妥定することで、インバータ構成パーツの質量の推計が当な中央値を形成するも、最大 21％の逸脱が示されて可能である。

いるとされている。インベントリデータベースである

各代表車種のパラメータは Table2 の通り。バッテリ
およびモータの数値は各車の主要諸元表を参照した。

IDEAv2 と連結に際しては、単位変換やデータの適合性の問題があった。

インバータの公称電力は公表されていないため、モデ

今後はこれらの限界について検討を進め、元文献のルの推奨に沿って、モータの最大出力とした。DC リ

代替を検討するなど、さらなるデータ品質の向上に努

ンク電圧、冷却仕様は各種技術レポート等の文献調査めた上で、作成したインベントリデータを LCA 実施を参照した。なお、リーフはバッテリの電圧、プリウ

者に提供したいと考えている。

スは昇圧コンバータにより昇圧した電圧となっている。
5. 謝辞
Table 2 代表車種の主要電動部品のパラメータ

この成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業

HV

EV

PHEV

技術総合開発機構（NEDO）の委託事業革新的新構造

ToyotaNissanToyota

材料等研究開発の結果により得られた。

Prius

Leaf

Prius
PHEV

バッテリ

容量

0.8kWh30kWh6. 引用文献

8.8kWh1) Ahmad Mayyas, Mohammed Omar, Mohammed

最大出力

53 kW

80 kW

53 kW

Hayajneh, Abdel Raouf Mayyas: Journal of Cleaner

最大トルク

163 Nm254 Nm163 NmProduction, 167, (2017), pp.687-701

インバー

公称電力

53 kW

80 kW

53 kW

2) Kiyotaka TAHARA, Sangeeta SINHA, Ryuichiタ

DC リンク電圧

600 V

360 V

600 V

SAKAMOTO, Toshinori KOJIMA, Katsunori TANEDA

冷却方式

水冷

水冷

水冷

Atsushi FUNASAKI, Toshitake OHTAKI and Atsushi

モータ

INABA: World Resource Review, Vol.13, No.1, (2001)
pp.52-60,

3. 結果
ガソリン自動車（ICEV）、ハイブリッド自動車（HV）、

3) Guillaume Majeau-Bettez, Troy R. Hawkins, andプラグインハイブリッド自動車（PHEV）、電気自動車Anders Hammer Strømman: Environ. Sci. Technol., 45,（EV）の 4 つのパワートレイン別に代表車種を選択し、(2011), pp.4548–4554

乗用車製造時のインベントリデータについて既往の文

4) Anders Nordelöf, Emma Grunditz, Anne-Marie

献などを用いて推計した。考察に述べる限界はあるも

Tillman, Torbjörn Thiringer & Mikael Alatalo : The Int Jのの一貫性のある方法で、透明性の比較的高いと思わ

LCA, (2018), volume 23, pp.55–69

れる文献を用いたため、ある程度のデータ品質のイン

5) Anders Nordelöf & Anne-Marie Tillman : The Int J
LCA, (2018), volume 23, pp.295–313

ベントリデータを構築出来た。

6) Anders Nordelöf, Mikael Alatalo & Maria Ljunggren
Söderman : The Int J LCA, (2019), volume 24, pp.78–92

4. 考察
今回の推計では透明性を重視した。相反して以下のような限界があることに注意が必要である。

7) Anders Nordelöf: The Int J LCA, (2019), volume 24,
pp.694–7- 1-B3-02 -1-B3-04

第16回日本LCA学会研究発表会

軽量車両の材料選択のための材料特性ベースの LCI 分析モデル
A material property based LCI analysis model for material selection in light-weighting vehicles○劉俊希*、パナシュク ダリナ、醍醐市朗、星野岳穂
Junxi Liu, Panasiuk Daryna, Ichiro Daigo, Takeo Hoshino
東京大学* jxliu@mfa.t.u-tokyo.ac.jp

1. Introduction
Numerous material efficiency strategies can contributeto greenhouse gas (GHG) emissions mitigation in the automobile sector [1]. Because decrease of the vehicle
weight improves fuel efficiency during the use phase, vehicle light-weighting through high-performance material
substitution has one of the biggest potentials for GHG
emissions reduction from the vehicle life cycle perspective, which has been confirmed in previous lightweighting vehicle life cycle assessment (LCA) studies.
The results of those LCA studies are sensitive to several
critical factors [2]. Among them, two of them are crucial
in terms of material selection. One is the material substitution ratio (MSR), which means how much lightweightmaterial is needed to replace the conventional material
used in vehicles. As we know, although it would be preferable to have a lower MSR when selecting material, it
has to meet the safety requirement of the vehicles andconsider the property of the conventional and lightweightmaterials. But this MSR calculation method is rare to see.
The other is the choice of recycling approaches (RAs) inlife cycle inventory analysis (LCI), which refers to how
to allocate the environmental impacts associated with recycled materials. However, there is a lack of discussion
on its impacts on material selection. Therefore, this study
aims at constructing a material property based LCI analysis model for material selection in light-weighting vehicles.

2. Methodology
2.1. Life cycle inventory analysis
For the material selection preference, the life cycle
GHG (LC-GHG) emissions from material production, vehicle use phase, and end-of-life (EoL) phase are calculated. A functional unit is a mid-sized internal combustion
engine vehicle with a typical lifetime travel distance (d)of 200,000 km.
Important parameters include the GHG emissions associated with primary and secondary material production(Bpr and Bre respectively), and waste treatment (Bw) andalso the indices related to recycling, i.e., recycled contents (S) referring to the percentage of recycled materials
in the material production phase, and end-of-life recycling rates (R) - during EoL phase. Moreover, the material
production yield (Yp) and manufacturing yields (Ym) arealso considered.

2.2. Recycling approaches selection
This study considers three representative recycling approach, i.e., the cut-off approach, end-of-life recycling(EoL-R) approach, and waste mining (WM) approach [3].
The cut-off approach describes the status-quo of the observed environmental impact associated with the current
product life cycle without the necessity for allocation.
Since the material can be recycled in several product life
cycles, if system expansion is considered, how to allocate
the avoided burden (or burden) associated with recycledmaterials should be considered. In the EoL-R approach,
it assumes that the material recycled from EoL products
will displace primary production in the future, so the
avoided burden is allocated for scrap recovery at the EoL
phase (to the supply side). While in the WM approach,the avoided burden is allocated for scrap use at the material production phase (to the demand side).
2.3. Property-based material selection method
The Decrease of the body-in-white (BIW) weight contributes significantly to the mass reduction efforts, as thissystem is mostly composed of metals, mainly conventional steel. Therefore, we considered BIW to be substitutable because it has the highest initial weight among vehicle systems.
As aforementioned, the value of MSR should be obtained based on the function requirement (as of vehicle
safety standard) and material properties. Here, the material selection methodology based on a material index
which was proposed by Ashby is used for MSR calculation in this study [4]. The material index is decided by
objective and constraints and free variables. Here, the objective is to achieve minimal weight; constraints are thefunctions that should be met by the vehicles. Geometric
information is also another point which is needed to beconsidered to decide the material index but counted as an
unchanged variable since design optimization is not thescope of this study. And two main basic structures of parts:
beams and panels, are classified. In total, we considerednine pairs of structure-function and corresponding material indices. Finally, we can freely choose materials thatcan maximize the material index, which means the lightest material fulfilling the functional requirements. In any
material substitution, to keep the functionality at its current level when using conventional steel, the minimum
thickness of the lightweight BIW structure should beguaranteed. To do so, M(a)/M(b), which means the ratio- 1-B3-04 -1-B3-04

第16回日本LCA学会研究発表会

of conventional (a) and light (b) materials’ material index
can be calculated as minimum MSRij corresponding to thepart i in BIW to fulfill one specific function j. Material
substitution based solely on density and strength are notsufficient; manufacturability, joining, crashworthiness,and more should also be considered. In general, several
functions should be required for each part. In theory, themaximum MSRij should be counted. However, those functions and relevant properties are not always independent;
for example, crashworthiness is also strongly related todent resistance, i.e., fracture toughness is a property
closely connects to yield strength. And also, like Noise,
vibration, and harness (NVH), this function is directly related to the weight of the vehicle itself according to theacoustic mass law. Therefore, after considering all theabove issues, this study considers the average MSRij of all
function requirements j as the value for the part i. Finally,
for the BIW system, the MSR is calculated as follows,𝑛𝑡𝑖
𝑀𝑆𝑅 = ∑ 𝑀𝑆𝑅𝑖𝑗𝑛𝑗=1

where ti is the weight percentage of the ith part in the BIW,n means the total number of functional requirements forthe part i.
Three metallic lightweight materials are considered,i.e., advanced high strength steel (AHSS), wrought aluminum alloy (Al alloy), and magnesium alloy (Mg alloy).
3. Result and discussion
This property-based material selection methodology
for a hood, decklid, or inner door which requires bending
stiffness (young’s modulus) the most, shows that MSR of
AHSS equals the unity, which is due to young’s modulus
does not differ so much in the same type of materials, likeconventional mild steel and AHSS. Therefore, this can indicate for the purpose of weight reduction, if stiffness isthe main functional requirement, other materials like Al
alloy or Mg alloy are the better material choice. But if themain functional requirements are dent resistance or crashworthiness, which is closely related to yield strength andfracture toughness, all the three materials show little difference in MSR, and once the cost or GHG emissions associated with the material production are compared, it ispreferable to select AHSS. Finally, the MSR of BIW corresponding to the lightweight material, AHSS, Al alloy,
and Mg ally are 0.71, 0.57, and 0.53.
Secondly, with the adoption of the three different typesof recycling approaches, three light-weighting vehicles
can achieve GHG emissions reduction within 200,000 km
lifetime travel distance. Al alloy BIW shows the most significant GHG emission reductions, followed by AHSS
and Mg alloy. Adopting the cut-off and WM approachshows little difference in the LC-GHG emissions forevery material based BIW vehicles. This is due to, under
the WM, the only difference from the cut-off approach isthat it allocates the avoided burden in the waste treatment
process to the demand side, but GHG emissions in thewaste treatment process are quite small. And thus, it isconcluded the selection between the cut-off and WM approach has little impact on the material selection in thisstudy. However, under the EoL-R approach, the LC-GHG
emissions are usually lower than using the other two approaches. This is due to, by definition, the EoL-R approach allocates the avoided burden in the material production process to the supply side, and also in the life cycle of the vehicles, usually end-of-life recycling rate (R)is larger than recycled content (S) in the material production process. Furthermore, it has large GHG emission
savings due to material recycling as for in the material
production process than in waste treatment process, especially for the Mg alloys, which usually has significant
GHG emissions saving potentials from primary material
production to secondary material production process.
4. Conclusion
In this study, we have constructed a property based material selection method, which can be used to calculate theMSR for specific vehicle parts and systems. Furthermore,
the lower MSR for each part i could be used as an indication for a lightweight material choice, which could be
useful for material selection in multiple material lightweighting vehicles. Besides, it is recognized that the selection of recycling approaches would have an impact on
the LC-GHG emissions, which is usually a lower impact
in the EoL-R approach. Though not shown in this casestudy but the selection of the approaches may have further
impacts on material selection; for example, when the vehicle fuel cycle’s environmental impact decreases by using greener fuel types or changed to electric vehicles, theimpacts from vehicle cycle and material recycling’s will
increase. Therefore, more detailed material flow analysis
for materials is needed to get the recycling relevant parameters in each recycling approach, like S and R, especially for those new materials having largely avoided burden due to material recycling and less recycled at present,
like Mg alloy.
Reference[1] Hertwich G. E., Ali S., Ciacci L., Fishman T., HeerenN., Masanet E., Asghari F., Olivetti E., Pauliuk S., Tu
S., and Wolfram P., Environ. Res. Lett., 14(4), (2019).
[2] Hottle T., Caffrey C., McDonald J., and Dodder
R.,Transp. Res. Part D Transp. Environ., 56, (2017),
pp.241–257.
[3] Schrijvers D, Loubet P., and Sonnemann G., Int. J.
Life Cycle Assess., 21(7), (2016), pp.976–993.
[4] Ashby M., “Material selection in mechanic design (4thedition)”, Butterworth-Heinemann, (2011), pp.97123.

- 1-B3-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-B4] 消費活動
2021年3月3日(水) 15:00 〜 16:40 B会場 (zoom)
座長：村上進亮（東京大学）[1-B4-01] 持続可能な消費と生産のための充足性評価指標の開発（第2報）*加地 涼太郎1、村田 秀則1、小林 英樹1 （1. 大阪大学大学院）
15:00 〜

15:20

[1-B4-02] レジ袋有料義務化の環境配慮行動に及ぼす影響評価*工藤 文子1、堂脇 清志1、徐 維那1 （1. 東京理科大学）
15:20 〜

15:40

[1-B4-03] 日本の都市における家計消費カーボンフットプリントとライフスタイル転換による削減効果*小出 瑠1,2、小嶋 公史2、Lettenmeier Michael3,4,5、南斉 規介1 （1. 国立環境研究所、2. 地球環
境戦略研究機関、3. Aalto University、4. D-mat、5. Wuppertal Institute for Climate,
Environment and Energy）
15:40 〜

16:00

[1-B4-04] 消費者の受容確保に向けた洗濯機シェアリングの利用価値の分析（Analysis of consumption-value of laundry-machine sharing for
securing consumer acceptance）*文 多美1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
16:00 〜

16:20

[1-B4-05] 製品の使用価値が製品使用期間に与える影響の分析*山本 悠久1、村上 進亮1 （1. 東京大学）
16:20 〜

©日本LCA学会

16:40

1-B4-01

第16回日本LCA学会研究発表会

持続可能な消費と生産のための充足性評価指標の開発（第 2 報）Development of Sufficiency Index for Sustainable Consumption and Production (2nd report)○加地涼太郎*1)、村田秀則 1)、小林英樹 1)
Ryotaro Kaji, Hidenori Murata, Hideki Kobayashi
1) 大阪大学大学院工学研究科* kaji@ssd.mech.eng.osaka-u.ac.jp
1. 序論

ァイア、バリアの性質を反映したものとなっている。

持続可能な消費と生産の実現には、製品ライフサイ

第三に、
基本ニーズの充足性は上限下限があるとした。

クルを通じた環境負荷の低減だけでなく、消費側の充

これは生活圏アプローチで扱うのは高次的なニーズで足性の向上が重要である。これに対して著者らは、製はなく基本ニーズであり、充足性は正負の無限大に発品群による基本ニーズの充足の仕組みを体系的に理解散しないと考えたことによる。

する枠組みである生活圏アプローチを提案している

1)。

サティスファイアの概念を用いている 2)。Max-Neef は

基本ニーズ
𝑁1

9 つの基本ニーズと、それらに関する 4 つの存在形態

𝑆𝑈𝐹𝑖 2 𝑁𝑖

・ ・ ・

𝑁𝑖,1

による計 36 種類からなるニーズの枠組みを提案している。そして、基本ニーズを充足する手段として、地1

平均正味充足度 𝑆𝑈𝐹

その中では、Max-Neef が提案する普遍の基本ニーズと・・・

サティスファイア

・ ・ ・

𝑁𝑖,𝑗

・・・

𝑁9

𝑁𝑖,4

𝑆𝑈𝐹𝑖,𝑗バリア

域文化や時代により変化するサティスファイアを提案・・している。本研究では基本ニーズを充足する手段のサ𝑖 ・・ 𝑖𝑖
𝑆𝑗,1
𝑆𝑗,𝑘 ・・ 𝑆𝑗,

・・

・・

𝑖
𝑖 ・・ 𝑖
・・ 𝐵
𝐵𝑗,1
𝐵𝑗,
𝑗,𝑙

ティスファイアに加え、阻害する手段をバリアと呼ぶ。

𝑖,𝑗,𝑘

𝑖,𝑗,𝑙

𝑓𝑖,𝑗,𝑘, ,前報では、生活圏アプローチに基づく充足性評価指標を提案した 3)。充足性評価指標では、対象地域にお製品

ける平均世帯が製品の主要機能を利用することで、サ・・

𝑠𝑢𝑓_𝐵𝑖,𝑗,𝑙

𝑠𝑢𝑓_𝑆𝑖,𝑗,𝑘 4

𝑓𝑖,𝑗,𝑙,

,

・・・

・・・

1

製品の主要機能

ティスファイアが充足されると仮定し、基本ニーズの図 1 提案指標のコンセプト

充足性を定量化した。
物質主義と幸福度には負の相関があると言われてい2.2 正味充足性評価指標のみを扱っていたため、主要機能数の増加に伴い無限対象製品群による対象住民の平均世帯の充足性であ̅̅̅̅̅̅ は、基本ニーズ𝑁𝑖 の充足性を表る平均正味充足度𝑆𝑈𝐹

定に充足性も向上するという疑問が残った。そこで本す正味充足度𝑆𝑈𝐹𝑖 を用いて式(1)のように算出する。

る 4)が、前報ではサティスファイアによる充足の側面

研究では、サティスファイアとバリアの双方を考慮し

91̅̅̅̅̅̅ = ∑ 𝑆𝑈𝐹𝑖
𝑆𝑈𝐹
9

た、正味の充足性の定量評価指標の開発を行う。事例

(1)

𝑖=1

研究ではバリアを考慮することの有効性について検証

次に𝑆𝑈𝐹𝑖 は、基本ニーズ𝑁𝑖 の存在形態𝑁𝑖,𝑗 の充足性する。

を示す正味充足度𝑆𝑈𝐹𝑖,𝑗 を用いて、式(2)のように算出する。

2. 提案指標
2.1 コンセプトと仮定

4

1
𝑆𝑈𝐹𝑖 = ∑ 𝑆𝑈𝐹𝑖,𝑗4

サティスファイアによるニーズの充足の側面とバリ

(2)

𝑗=1

アによるニーズの阻害の側面を考慮した本指標のコンセプトを図 1 に示す。本研究では定式化を行う上で、次に、𝑆𝑈𝐹𝑖,𝑗 は Kahneman ら 5)と同様に正の要素と負三つの仮定を置く。第一に、9 つの基本ニーズは同じ重みを持ちまた、4 つの存在形態も同じ重みを持つとの要素の平均値の差で算出する。基本ニーズ𝑁𝑖 の存在
𝑖
形態𝑁𝑖,𝑗 に対応するサティスファイア𝑆𝑗,𝑘の影響度合いした。これは、各基本ニーズ、存在形態の重みについ𝑖を充足度𝑠𝑢𝑓_𝑆𝑖,𝑗,𝑘 、バリア𝐵𝑗,𝑙の影響度合いを阻害度ては文献 2)では詳しくは言及されていないことによる。

𝑠𝑢𝑓_𝐵𝑖,𝑗,𝑙 と表す。 𝑆𝑈𝐹𝑖,𝑗 は式(3)のように算出する。た第二に、ニーズの充足性は、対応するサティスファイ

だし、正味充足度は 0 でニーズが満たされていないこ

アの接続度が増加することで上昇し、バリアの接続度とを表すため下限値は 0 とする。また、基本ニーズ𝑁𝑖の存在形態𝑁𝑖,𝑗 に対応するサティスファイア、バリアが増加することで低下するとした。これはサティスフ- 1-B4-01 -1-B4-01

第16回日本LCA学会研究発表会の数は𝐾𝑖,𝑗 個、𝐿𝑖,𝑗 個とする。

上昇し、平均正味充足度が低下する可能性が高まる。

𝑖,𝑗

一方で主要機能数の増加は、平均正味充足度が上昇す

𝑖,𝑗

1
1
𝑆𝑈𝐹𝑖,𝑗 =∑ 𝑠𝑢𝑓_𝑆𝑖,𝑗,𝑘 −∑ 𝑠𝑢𝑓_𝐵𝑖.𝑗.𝑙
𝐾𝑖,𝑗
𝐿𝑖,𝑗
𝑘=1

( )

る可能性も高める (図 1)。なお、本指標は主要機能の表現を自然言語で行っているため、その表現による結

𝑙=1

次に𝑠𝑢𝑓_𝑆𝑖,𝑗,𝑘 、 𝑠𝑢𝑓_𝐵𝑖,𝑗,𝑙 は、製品群とサティスファ

果の不確実性は残る。

𝑖𝑖
イア𝑆𝑗,𝑘、バリア𝐵𝑗,𝑙との関連度合いを示す接続度 𝑖,𝑗,𝑘 、
𝑖,𝑗,𝑙 を用いて式(4)、(5)のように算出する。なお、限界品の機能が多いほど上昇するが、それらの増加量は減0.40

少するとした。

0.35

𝑠𝑢𝑓_𝑆𝑖,𝑗,𝑘 =𝑠𝑢𝑓_𝐵𝑖,𝑗,𝑙 =2
1 + exp(− 𝑖,𝑗,𝑘 )2
1 + exp(− 𝑖,𝑗,𝑙 )

−1
−1

(4)
( )

0.8
0.709

0.396

0.7

0.30
0.25
0.20
0.15

0.5
0.4

0.3

0.10

0.2

の𝑁 個

0.05

0.1

𝑖
の主要機能の 1 つ𝐹 , と、サティスファイア𝑆𝑗,𝑘、バリ𝑖
ア𝐵𝑗,𝑙 との関連度合いを示す接続度𝑓𝑖,𝑗,𝑘, , 、𝑓𝑖,𝑗,𝑙, , を

0.00

最後に 𝑖,𝑗,𝑘 、 𝑖,𝑗,𝑙 は𝑀個の製品群中の製品

日本

ベトナム

(b) 平均充足度

図 2 バリア考慮による充足度の違い
( )

=1 =1

表 1 機能数と最大接続度 (接続度 1 と仮定)

𝑁𝑚𝑖,𝑗,𝑙 = ∑ ∑ 𝑓𝑖,𝑗,𝑙, ,ベトナム(a) 平均正味充足度

𝑁𝑚𝑖,𝑗,𝑘 = ∑ ∑ 𝑓𝑖,𝑗,𝑘, ,0
日本

用いて式(6)、(7)のように算出する。

0.595

0.6

0.283

平均充足度[-]

0.45

平均正味充足度 [-]

効用逓減の法則に従い、充足度、阻害度は接続する製

( )

=1 =1

日本
ベトナム

3. 事例研究3.1 結果

製品数

主要機能数

154
53

180
67

バリア最大接続度
413
114

4. 結論

評価対象は日本とベトナムとし、両国の統計データ

生活圏アプローチに基づく正味充足性評価指標を提から得られた製品群を使用した。主要機能とサティス案した。
事例研究において提案指標を適用することで、ファイア、バリアの接続度は、明らかに接続しない場

バリアを考慮することの有効性を示した。

合は 0 とした。一方、少しでも接続する可能性がある
場合は、0～1 のランダムな値とした。これは世帯ごと

謝辞の接続度の違いを反映するためである。

本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推

図 2(a)は日本、ベトナムにおける平均正味充足度を進費(S-16)により実施された。

算出した結果である。また、図 2(b)はバリアを考慮しなかった場合の結果であり、平均充足度と呼ぶ。平均
正味充足度は日本が 0.283、ベトナムが 0.396 となって

引用文献
1) Kobayashi H., Fukushige S.: Journal of Remanufacturing,

おり、ベトナムに比べ日本は低くなっている。また、
平均充足度と平均正味充足度の比較から、バリアを考8 (3), (2018), pp.101-103
2) Max-Neef M.: “Human Scale Development”, The Apex

慮することで両国の充足性は共に低下し、また大小関係が反転したことがわかる。

Press, New York, (1991)
3) 荒井翔太, 小林英樹, 村田秀則, 福重真一: “第 14回日本 LCA 学会研究発表会”, 福岡, (2019), pp.138139

3.2 考察バリアを考慮したことで両国の充足性が低下し、大4) James B., Aric R.: Journal of Consumer Research, 29

小関係が反転した要因として、日本の主要機能数がベ
トナムよりも多いことが考えられる (表 1)。本指標で(3), (2002), pp.348-370
5) D. Kahneman, A. Krueger, D. Schkade, N. Schwarz, A.

は主要機能とバリアを接続している。そのため主要機能数の増加に伴い、バリアと主要機能の接続可能性は- 1-B4-01 -Stone: Science, 306 (5702), 2004, pp.1776-1780

1-B4-02

第16回日本LCA学会研究発表会

レジ袋有料義務化が環境配慮行動に及ぼす影響評価
Effects of mandatory fee for plastic shopping bags on environmentally-conscious○工藤文子*1)、徐維那*1)、堂脇清志*1)
Fumiko Kudo, Yuna Seo, Kiyoshi Dowaki
1) 東京理科大学* 7415035@ed.tus.ac.jp
1. はじめに2020 年 7 月 1 日よりプラスチックごみ削減のためにレジ袋の有料化が義務づけられた 1)。この政策の背CO2 排出量の推計にあたり、以下の設定条件を設けた。
(ⅰ) レジ袋、紙袋は週に 1 枚、新規に使用する

景には、過剰なプラスチックの使用を抑制し、私たちがライフスタイルを見直すきっかけとすることを目的としているが、現時点でその効果は得られたのだろうか。
本研究はその有効性を明らかにするために、はじめに異なる材質の買物用バッグについて LCA を用い環
境影響評価を行い、CO2 排出量を明らかにした。次に因子分析を行い、レジ袋有料化による行動の変化の有(ⅱ) マイバッグ 2 種は週に一度、洗濯を行う
これらの条件のもとで、使用期間を 6 ヶ月〜2 年の間
半年毎に区切り、それぞれの期間における CO2 排出量を推計した。

無に着目し、行動の変化が見られたグループと見られなかったグループの特性を抽出し、今後の国民の環境意識向上に向けた取り組みについて考察を行う。

わらず 4 種の中で最大となっている。一方で、最小の排出量に注目すると、1.5 年まではレジ袋が最小だ
が、2 年間使用するとポリエステルバッグの排出量が最小となっていることが分かった。

ッグ（ポリエステル製，綿製）の計 4 種である。本研
究は、システム境界を図１のように設定した。インベ
ントリデータについて、レジ袋はプラスチック循環利用協会 2)、紙袋は田島らの先行研究 3)より収集した。

6.0
レジ袋

5.0

CO2排出量[kg-CO2]

2. 買物用バッグの環境影響評価
2.1 データと方法異なる材質 4 種の買物用バッグについて CO2 排出量を推計する。検討したのは、レジ袋，紙袋，マイバ

2.2 結果
使用期間と材質の違いを考慮し推計した、CO2 排出量の結果を図２に示す。紙袋の排出量は使用年数に関

綿マイバッグ
紙袋

3.0
2.0
1.0

また、マイバッグ（ポリエステル製，綿製）について
は、繊維製品（衣料品）の LCA 報告書 4)を引用し、

0.0

ポリエステル 100%ブラウス、綿 100％ワンピースのCO2 排出量をそれぞれの材質のマイバッグの重量で換算し推計した。そして、マイバッグ 2 種のみに加味される洗濯に関するインベントリデータは、日本化学工業協会 5)より引用した。

4.0

ポリエステルバッグ

0.5年

1年

1.5年

2年

使⽤年数

図２ 買物用バッグの CO2 排出量
3. 因子分析
3.1 データと方法
有料化後の環境配慮行動について因子分析を行う。
国内在住の 200 人を対象にインターネットを介したア
ンケート調査を行った。調査項目を作成する際は、環境配慮行動、有料化政策に対する有効性認知や地域社会への関心などに着目した。

図１ 異なる材質の買物用バッグのシステム境界

レジ袋有料化以降、行動の変化があったか（レジ袋の使用は減少したか）という質問に対し、行動の変化が見られた 100 名（グループⅠ）、行動の変化が見ら- 1-B4-02 -1-B4-02

第16回日本LCA学会研究発表会れなかった 100 名（グループⅡ）それぞれに対し、最尤法で因子分析を行った。

知られていなかった可能性が高いということ、そして、プラスチックごみが及ぼす環境汚染について認識してもらうことが、肯定的な意識の変化を起こすアプ

3.2 結果因子負荷量が 0.5 以上の数値に青マーカーを引いた（表１, 表２）。行動の変化が見られたグループⅠ
は、有料化の有効性認知、環境リスク認知、地域社会への関心、環境配慮行動、有料化に対する負担感の因子が抽出された（表１）。グループⅠは環境問題を認知しているが、環境配慮行動は見られなかったため、有料化がきっかけとなり行動に変化が見られた可能性

ローチの一つだということが分かった。

が考えられる。
行動の変化が見られなかったグループⅡは、環境配慮行動、有料化の有効性認知、地域社会への関心、有料化に対する負担感の因子が抽出された（表２）。グ
ループⅡは、有料化以前にも環境配慮行動を実践していた人が多いと考えられる。

5. まとめ

表１ グループⅠの因子分析結果
有料化の
有効性認知

環境リスク
認知

地域社会への
関心

環境配慮
行動

有料化に対
する負担感

スーパーでレジ袋を購入すると、周囲からの視線が気になる

0.161

0.069

-0.048-0.4430.175

マイバッグを持参することは面倒だ

0.205

0.037

0.188

-0.021

0.412

スーパーでマイバッグを持っている人は多いと感じる

0.189

0.102

0.145

0.354

0.058

再利用できるものを捨てるのに抵抗を感じる

0.387

0.631

0.273

-0.0670.008

日常生活が今後の超大型台風など異常気象に影響すると思う

0.35

0.673

0.134

0.395

-0.228環境のためにレジ袋の削減は一人一人が取り組むべきことである

0.776

0.454

0.25

0.115

0.014

自分一人くらいレジ袋を使い続けても環境には問題ない

0.564

0.287

0.331

0.042

0.105

マイバッグを使うことはプラスチックごみ削減に効果的である

0.795

0.191

0.213

-0.068

自分のライフスタイルを変えることで環境問題の改善に貢献できる

0.557

0.585

0.398

-0.18

0.108

普段からゴミの分別を行っている

0.354

0.519

0.365

0.812

-0.815

普段から節電や節水を心がけている

0.268

0.439

0.565

0.135

-0.178

マイ箸やマイボトルといったエコ製品を使ったことがある

0.198

0.214

0.392

0.105

-0.113

ゴミ袋や買い物などでレジ袋を再利用している

0.015

0.484

-0.0370.143-0.384

街・地域づくりに関心がある

0.11

-0.1

0.756

0.015

0.383

今住んでいる街は住環境、交通の利便性等から住みやすい

0.198

0.054

0.469

0.146

0.071

項目

0.125

表２ グループⅡの因子分析結果
環境配慮
行動

有料化の
有効性認知

地域社会への
関心

有料化に対
する負担感

スーパーでレジ袋を購入すると、周囲からの視線が気になる-0.262

0.275

0.143

0.181

マイバッグを持参することは面倒だ

0.273

0.311

0.113

0.918

スーパーでマイバッグを持っている人は多いと感じる

0.532

0.107

0.156

0.354

再利用できるものを捨てるのに抵抗を感じる

0.411

0.364

0.154

0.384

日常生活が今後の超大型台風など異常気象に影響すると思う

0.821

0.302

0.31

0.105

環境のためにレジ袋の削減は一人一人が取り組むべきことである

0.466

0.737

0.44

0.269

自分一人くらいレジ袋を使い続けても環境には問題ない

0.12

0.429

0.052

0.286

マイバッグを使うことはプラスチックごみ削減に効果的である

0.233

0.973

0.396

0.183

自分のライフスタイルを変えることで環境問題の改善に貢献できる

0.561

0.522

0.639

0.221

普段からゴミの分別を行っている

0.705

0.271

0.119

0.234

普段から節電や節水を心がけている

0.579

0.306

0.5

0.182

マイ箸やマイボトルといったエコ製品を使ったことがある

0.569

0.281

0.296

0.388

ゴミ袋や買い物などでレジ袋を再利用している

0.448

0.126

0.235

0.112

街・地域づくりに関心がある

0.226

0.299

0.948

0.033

今住んでいる街は住環境、交通の利便性等から住みやすい

0.408

0.32

0.372

0.12

項目

図３ 環境情報開示による意識の変化

4. 環境情報の認知に関する考察
アンケート実施時に、回答者に対しプラスチックごみが及ぼす環境汚染について、情報の開示を行った。
また、開示後に 3 項目について再度回答してもらい、環境情報の認知による回答者の意識変化の有無を分析した。
全ての項目に対し、否定的な意識を持つ人の割合が
情報開示後に減っていることが分かる（図３）。これにより、環境情報開示の有効性が明らかとなった。つ
まり、現時点ではレジ袋有料化の政策の意図が十分にレジ袋有料化の環境面及び消費者の環境意識改善における効果を検証するために、まず、買物用バッグの材質と使用期間を変化させながら LCA を用い CO2 排出量を推計した。その結果、2 年使用することでポリエステル製バッグが最も環境にやさしくなることが分かった。
次に、レジ袋有料化後の行動変化の有無を 2 グルー
プに分け因子分析を行った。2 グループの差を説明す
る決定的な因子は抽出されなかったが、有料化により、環境問題に関心はあるが環境配慮行動に消極的な
人々の行動を促す効果が見られた。今後、より効果を拡大するためには、環境情報開示などを含むレジ袋を提供する側からの取り組みについて検討する必要があると考えられる。
参考文献
1) 経済産業省; “レジ袋削減にご協力ください”
https://www.meti.go.jp/policy/recycle/plasticbag/plastic
bag_top.html (最終閲覧：2021/01/04)
2) 一般社団法人プラスチック循環利用協会;樹脂加工におけるインベントリデータ調査報告書(2020)
3) 田島知佳,中口毅博; “紙袋とポリエチレン袋の製造時エネルギー消費量に関する研究”
4) 経済産業省; “繊維製品（衣料品）の LCA 報告書”
5) 日本化学協会; “濃縮型液体衣料用洗剤”
https://www.nikkakyo.org/upload_files/global_warmin
g/clca/jirei/jirei_10.pdf (最終閲覧：2021/01/04)- 1-B4-02 -1-B4-03

第16回日本LCA学会研究発表会

日本の都市における家計消費カーボンフットプリントとライフスタイル転換による削減効果
The Carbon Footprints of Household Consumption and the Reduction Impacts
from Lifestyle Changes in Japanese Cities○小出瑠*1,2)、小嶋公史 2)、Michael Lettenmeier3,4,5)、南斉規介 1)
Ryu Koide, Satoshi Kojima, Michael Lettenmeier, Keisuke Nansai
1) 国立環境研究所, 2) 地球環境戦略研究機関, 3) Aalto University, 4) D-Mat ltd.,
5) Wuppertal Institute for Climate, Environment and Energy *koide.ryu@nies.go.jp
1. はじめに都市は製品・サービスの多くを域外に依存していることから温室効果ガス（GHG）の間接排出が大きく、換による削減効果（例：テレワーク週１日）を推定する。本論文では、各選択肢による都市別の最大削減効
果（採用率 100%）を推定し、比較を行った。

とりわけ都市住民の消費に関連する GHG の削減が重要である。既存研究では多様なライフスタイル転換によるカーボンフットプリント削減効果が定量化されているが 1)、その殆どは国レベルの分析であり、都市レ
ベルの削減効果の推定および脱炭素目標へ向けた転換
経路を探索する手法は確立していない。本研究では、
ライフスタイル転換によるカーボンフットプリント削減効果を都市別に推計し、複数の選択肢の組み合わせ

本研究では、脱炭素目標へ向けたライフスタイル転換経路の探索を行った。複数のライフスタイル転換の選択肢が組み合わさる場合、既に行動変容により消費パターンが変化していると効率改善の効果が小さくなるなど効果の重複が生じる。本研究では、選択肢間の重複を考慮するため、同時に導入できる選択肢の採用
率合計の上限を設定し、消費量・原単位の変化を改善率の総乗により求める手法とした。これにより、各選により脱炭素目標を達成するための転換経路を示す方法論を提案し、日本の 52 都市に関する分析を行う。

択肢の採用率に基づき転換経路を探索する方法論を開発した。本論文では、特定した全ての選択肢を効率改
善と充足性に区分したシナリオ検討を行うとともに、全ての選択肢の採用率が都市別に一定となる仮定をおいた上で、著者らが既存研究で提案した 1.5℃目標に対応する 1 人 1 年あたり家計消費カーボンフットプリントの削減目標 6)に至る経路を推定した。

2. 研究手法
本研究では、都市別の家計消費カーボンフットプリ
ントを通貨・物理単位の混合により推定した。対象とした日本の 52 都市（県庁所在地・政令指定都市）の家
計消費支出データは家計調査 2)等に基づき、移動・エネルギー・食材に関する消費量は家計調査、小売物価統計調査 3)等の都市別単価を用いて物的消費量に換算

3. 結果と考察
3.1 都市別の家計消費カーボンフットプリント推計

し、国平均の物的消費量をエネルギー・住居・交通分
野等の各種統計値に合わせる補正を行った。GHG 原単

日本の 52 都市における 2015 年の１人１年あたり家計消費カーボンフットプリントは平均 7,310 kgCO2e/

位は 3EID4)を用い、直接排出量はその付表から推定するとともに、国平均の単価で物的消費ベース原単位へ

人/年と推計された。都市間の差は大きく、今回推計された最大の都市（水戸市：8,430 kgCO2e）と最小の都の換算を行い、家計調査と産業連関表 5)の項目との対応付けを行った。家計簿ベースの調査における支出の市（那覇市：5,780 kgCO2e）との間では約 2.7 tCO2e の差がみられた。その差は特に移動、住居、消費財、レ過小推計に対処するため、国平均での家計消費フット
プリントが 3EID と産業連関表を用いた推計値と合致するよう分野毎に消費量の補正を行った。
ライフスタイル転換による削減効果は、推定した都市別フットプリントにライフスタイル転換の選択肢をシナリオとして与え、原単位・消費量を増減することにより推定した。本研究では、移動、住居、食、消費財、レジャーに関する約 60 の選択肢を文献レビューにジャーに関して大きく、多様な消費領域に関連するライフスタイルの差異が都市別のフットプリントを特徴づけている。本研究では国平均において温室効果ガス
インベントリに合わせた補正を行ったため、都市別カ
ーボンフットプリントの推計値は既存研究 7)よりも大きく、脱炭素目標との定量的な比較が可能となった。

より特定し、これらの最大導入状況（例：テレワーク
100%）をシナリオとして与え、ベースライン（2015年）との差分を削減効果として推定した。これに採用率（%）を乗ずることで、部分的なライフスタイル転日本の52 都市別に推計したライフスタイル転換によるカーボンフットプリントの最大削減効果は、図 1 に示す通りであった。特に効果の大きな選択肢として、
ライフサイクルカーボンマイナス住宅（最小～最大削

3.2 ライフスタイル転換による削減効果推計- 1-B4-03 -1-B4-03

第16回日本LCA学会研究発表会

減効果：-1,680～2,810kgCO2e/人/年）、ライドシェアリ
ング（-190～850kgCO2e）、完全菜食（-280～430kgCO2e）などが特定された｡都市別に比較すると、最大削減効果市では住居から約 2 tCO2e、東京都区部では消費財・レジャー等から約 1 tCO2e の削減が想定される。目標達成に必要とされる転換の度合いは非常に大きく（選択からみたライフスタイル選択肢の優先順位は都市によって異なる。例えば、テレワーク（-160～440kgCO2e）による削減効果には都市別に大きな違いがみられ、衣類の長期使用（-120〜280kgCO2e）、代替肉製品（-140〜230kgCO2e）による削減効果と比較すると都市により優先順位が入れ替わる。このように都市間の削減効
果の差異に着目することで、地域の特徴に合わせた都
市別のライフスタイル転換の優先順位の特定と促進策

肢の導入率 67～93%）、移動・住居・食・消費財・レジャーなどあらゆる消費領域での対策が求められる。
また、選択肢を効率性（家計への設備導入や同じ消費
モードの効率的な利用：電気自動車、太陽光発電、フードロス削減など）と充足性（需要の削減や別の消費
モードへの転換：テレワーク、移動手段の転換、クー
ルビズ、
健康的な食生活など）に分けたシナリオでは、効率性または充足性のいずれか一方のみでは目標が達の形成が重要であることが明らかとなった。

成できないことが明らかとなった。このことから、都市におけるライフスタイル転換の促進は、効率改善と充足性の両方を対象とした消費者の行動変容と脱炭素型の供給システムの整備を行うことが望まれる。
4. おわりに本研究が提案する方法論は、複数の都市におけるライフスタイル転換による削減効果を一貫性ある手法により推定し、脱炭素目標へ至る経路を探索するために有益である。都市別のフットプリント削減効果と転換
経路を活用し、地域の特性に合致したライフスタイル転換へ向けた施策を導入していくことが望まれる。

図 1 ライフスタイル転換によるカーボンフットプリ
ント削減効果（52 都市比較, 18 選択肢抜粋）

5. 引用文献
1) Ivanova D., Barrett J., Wiedenhofer D., Macura B.,
Challaghan M., Felix C.: Environ. Res. Let., 15, (2020)

3.3 脱炭素目標へ向けたライフスタイル転換経路
本研究では平均気温上昇を 1.5℃未満に抑えるためのライフスタイル転換の経路探索を行った。日本の 52
都市において重複を除く全てのライフスタイル転換選択肢を一律に導入する経路を図 2 に示す。その結果、意欲的なライフスタイル転換が 1.5℃目標に対応する
2030 年上限目標（3.2 tCO2e /人/年）6)に貢献できる可能性が示された。見込まれる削減は都市・領域毎に大き2) 総務省: “家計調査”, (2015)3) 総務省: “小売物価統計調査”, (2015)4) 国立環境研究所: “産業連関表による環境負荷原単位データブック(3EID)”, (2015)5) 総務省: “平成 27 年産業連関表”, (2015)6) 小出瑠,小嶋公史,渡部厚志: “1.5℃ライフスタイル
脱炭素型の暮らしを実現する選択肢”, (2020)
7) Jiang Y., Long Y., Liu Q., Dowaki K., Ihara, T.: Energy

52.那覇市

51.長崎市50.大阪市

48.福岡市49.名古屋市

47.浜松市46.宮崎市45.松山市

44.神戸市

43.熊本市41.青森市42.鹿児島市

40.京都市39.岐阜市38.盛岡市37.鳥取市

36.横浜市

35.大津市

34.仙台市

33.広島市

32.静岡市

31.前橋市

30.新潟市28.佐賀市29.東京都区部

26.堺市

27.大分市

24.岡山市25.和歌山市

23.松江市22.秋田市

20.津市

21.千葉市18.高知市19.北九州市

17.福井市

16.山形市15.長野市14.金沢市

13.札幌市12.宇都宮市

11.相模原市

9.川崎市

10.奈良市

8.甲府市

6.富山市

7.さいたま市

5.高松市

4.山口市

3.徳島市

2.福島市

1.水戸市

Policy, 140, (2020)

0,000-1,000レジャー
移動-2,000住居-2,580

消費財-6,000サービス
食-3,220-3,360-3,360-3,460-3,490-3,590-3,630-3,630-3,660-3,700-3,710-3,810-3,820-3,870-3,900-3,920-3,920-3,930-3,950-4,020-4,050-4,070-4,080-4,100-4,120-4,130-4,220-4,230-4,270-4,280-4,310-4,340-4,350-4,390-4,400-4,440-4,480-4,490-4,500-4,510-4,530-4,600-4,650-4,660-4,660-4,730-4,830-4,840-5,000-4,870-4,000-3,970-3,000-5,230カーボンフットプリント削減量 (kgCO2e/人/年)

く異なり、例えば水戸市では移動から約 2 tCO2e、福井

図 2 ライフスタイル転換によるカーボンフットプリント削減経路（52 都市, 1.5℃上限目標, 2030 年）- 1-B4-03 -1-B4-04

第16回日本LCA学会研究発表会

消費者の受容確保に向けた洗濯機シェアリングの利用価値の分析
Analysis of consumption-value of laundry-machine sharing for securing consumer
acceptance○文多美*1)、天沢逸里 1)、平尾雅彦 1)

Dami Moon, Eri Amasawa, Masahiko Hirao
1)東京大学
moon@pse.t.u-tokyo.ac.jp
1 はじめに

2.2 利用価値の推計

持続可能な消費形態として可能性が注目される洗濯洗濯行動は、手間暇がかかる家事の一つとして認識機シェアリング（LM シェアリング）について、消費されている。洗濯機の普及によって、洗浄と脱水時の者受容性を確保することは、実効性向上のための重要

時間・労働負担の削減は達成できた。その代わりに、な課題である。Moon ら は、洗濯機の所有者と LM シ

PW の購入を含め、エネルギー使用費用、洗濯機の処ェアリングの使用者とで異なる洗濯習慣を分析し、持理費等のコスト負担は増加した。PW が既に普及され続可能な消費形態としての LM シェアリングの可能性ている日本において、CL の普及から得られる利用価を把握した。また、LM シェアリングの実施による環値を把握するため、ライフサイクル思考に基づき、洗境面の持続可能性を確認するため、GHG 排出量の削減

濯機器の購入、使用、処理といった 3 つのプロセスか効果を推計した1)。本稿では、洗濯機の所有から LMら発生する所要時間と洗濯コストを分析した。洗濯コ

シェアリングへという、新たな消費習慣を消費者のラストの計算には、洗濯機購入費、洗浄・乾燥料金、リイフスタイルに取り入れる際に、消費者受容に及ぼすサイクル処理費の合計額を用いた。所要時間の計算時

利用価値を把握する。ここで、LM シェアリングはコには、待機時間と行動時間の 2 つの合計時間から求めインランドリー（CL: Coin-operated laundromat）に設定た。待機時間は機械や自然に依存できる洗浄・機械乾した。また、消費者の洗濯にかかる洗濯コストと所要

燥時間と自然乾燥時間の合計値を、行動時間は移動に時間の効果を利用価値（Consumption-value）ととらえかかる時間と洗濯物を片づける時間
（かける、
しまう、

る

1, 2)

3）

。そして、現在洗濯行動の実施する現状（BAU;

たたむ）の合計値を用いた。PW の洗濯機購入費は容Business as usual）と洗濯機を持たずに CL のみでの洗量別平均販売価格を、リサイクル処理費は家電リサイ

濯行動に移行する場合（S1）での利用価値の違いを分

クル処理費を参考にした。PW の稼働時に発生する水析、比較した。

道料金と電気料金は、それぞれ東京都水道局と東京電力の計算方法を参考に推計した。また、PW と CL の2 研究方法洗濯時間（洗浄・乾燥）はカタログ値を参考に、自然

2.1 データの収集：アンケート調査

乾燥時間は年中平均時間である 6 時間を用いた。最後

洗濯行動に伴う洗濯コストと所要時間を推計するたに、PW と CL の使用年数は、自家用洗濯機の標準使

め、自分で洗濯している 20 歳以上の日本人を対象に実用期間とコインランドリーの機器の耐用年数を参考に、施した WEB アンケートの結果を用いた（2017 年 11

それぞれ 9 年/台と 15 年/台に設定した。

月、有効回答数：456 件）。回答者の回答結果から、洗濯行動の方法（洗濯量、洗濯頻度等）、自家用洗濯機(PW: Private washer)の所有有無、CL の使用有無、CLまでの移動時間と洗濯コスト（洗浄・乾燥）、CL のみの洗濯行動への受容有無（受容できる洗浄・乾燥の支
払意思額（WTP）、CL までの移動時間）等は、利用価値の推計に用いた。また、PW と CL の利用有無といった洗濯行動別に回答者を分類するため、PW の所有有無と CL の利用有無に関する回答結果を用いて回答者を PW-only（PW のみの使用者）、CL-only（CL のみの使用者）、Mix（PW と CL の混合使用者）といった 3
つのグループに分けた（図 1）。

図 1 アンケート回答者の分類(3 グループ)- 1-B4-04 -1-B4-04

第16回日本LCA学会研究発表会

3 結果
3.1 グループ別洗濯による洗濯コスト・所要時間
グループ別、回答者の洗濯による洗濯コストと所要時間の平均値を図 2 に示した。グループ別平均洗濯コ
ストの結果について、PW-only は一番低く 126 円/洗濯-回であったが、
CL-only は PW-only より 7.7 倍多い 966
円/洗濯-回で一番高かった。Mix の平均洗濯コストは
PW-only より約 2.5 倍多い 315 円/洗濯-回であった。洗濯コストに占める乾燥コストの割合は、PW-only、Mix、
CL-only の順に高くなり、各 8.1%、37.8%、47.1%であった。一方、グループ別平均所要時間は洗濯コストと異なる傾向が見られた。グループ別平均所要時間を見ると、PW-only は 400 分/洗濯-回で一番長かったが、CL-only は 254 分/洗濯-回で一番短かった。Mix の平均

図 3 CL への洗濯行動の変容による洗濯コストと所要時間は PW-only より約 40 分短い 360 分/洗濯-回で所要時間の変化あった。乾燥による所要時間の占める割合は PW-only、
Mix、CL-only の順に各 84.5%、78.0%、67.7%と少なく4 考察とまとめ
本研究では、PW と CL の使用形態を考慮した消費

なるが、行動時間の割合は逆に大きくなり、各 6.1%、者グループ別、洗濯機シェアリングのみの洗濯行動に

11.0%、14.4%となった。

移行する場合での利用価値を洗濯コストと所要時間に分けて分析した。グループ別分析結果を見ると、CLを利用している Mix と CL-only は PW-only に比べて、時短できるため家事負担は軽減できるが、コスト面の負担は増大した。CL のみの生活に移行する場合（S1）での利用価値について、洗濯にかかる総所要時間はグループを問わず削減できた。また、機械等による待機時間の削減にも貢献できるが、CL までの移動距離の増加による行動時間は増えた。WTP による洗濯コスト面での利用価値を見ると、CL のみの生活を既に実行している CL-only は他のグループに比べて利用価値を
図 2 グループ別、洗濯コスト(左)と所要時間(右)高く評価している。これは、CL の使用経験が関連すると考えられる。以上の分析結果を通して、グループ
別消費者の LM シェアリングの移行による利用価値の3.2 CL への移行による利用価値
現在の洗濯行動（BAU）から PW を持たずに CL の違いについて明らかにした。以上の結果を踏まえて、みによる洗濯行動（S1）に移行した時に変化する利用

新しい消費形態を受入れてもらう過程において、既存価値（WTP と所要時間）をグループ別にまとめた（図の消費形態へのこだわりと消費の利便性を考慮した利3）。S1 での所要時間は、PW-only、Mix、CL-only で各用価値に関する更なる研究は今後の課題にしたい。

167 分/洗濯-回、157 分/洗濯-回、200 分/洗濯-回であっ謝辞
本研究は、(独)環境再生保全機構の環境研究総合推

た。BAU 対比 S1 の所要時間は、各グループで 58.2%、
56.4%、21.2%で大幅に減少した。S1 の所要時間に占め進費(S-16、JPMEERF16S11610)により実施された。

る待機時間の割合は、各 11.4%、13.3%、10.3%であっ

引用文献

た。洗濯コストにおいては、CL のみの洗濯行動への1)(2019), 4486

移行に伴う WTP は、PW-only、Mix、CL-only の順に高く、それぞれ 186 円/洗濯-回、346 円/洗濯-回、7212)

Moon D., Amasawa E., Hirao M.: Sustainability, 12(22),(2021), 9756

円/洗濯-回と答えた。PW-only と Mix は、BAU 対比各
147.2%と 110.0%の増加に対し、CL-only は 25.3%の減

Moon D., Amasawa E., Hirao M.: Sustainability, 11(16),3）Sheth J.N., Newman B.I., Gross B.L.: J.Busn Res, 22, (1991),
159-170

少となった。

- 1-B4-04 -1-B4-05

第16回日本LCA学会研究発表会

製品の使用価値が製品使用期間に与える影響の分析
An empirical analysis of perceived product value and product lifetime○山本悠久*1)、村上進亮 1)
Haruhisa Yamamoto, Shinsuke Murakami
1) 東京大学* yamamoto-haruhisa202@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
1. 研究背景・目的
持続可能な資源利用の実現のため循環経済への移行
は喫緊の課題であり、その中でも製品使用期間の長期化は最も重要な要素の一つである。特に、故障以外の理由で使用済となる製品も多く存在することから 1)、
消費者には製品が故障するまで、より長く製品を使用することが求められる。したがって、製品の使用に関する消費者行動およびその背景にある消費者心理の理解が不可欠である。しかし、新製品の購買・受容に関する研究は多く行われているものの 2)、使用中の製品を対象とした研究は少ない。
そこで本研究では、テレビを対象製品とした消費者へのアンケート調査を実施し、使用価値等の使用中のテレビに対する消費者心理と、それらとテレビの使用期間との関連を分析した。

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

図 1 構成概念間の関連の仮説モデル
構成概念間の関連は、新製品の受容に関する心理モデルである技術受容モデルなどを参考に、図 1 の仮説モデルを設定し、その検証を行った。
また、各構成概念が使用期間の違いによってどう異なるのかを分析するため、各構成概念に対応する設問
項目の得点の和を標準化したものを各構成概念の得点とし、それらの得点と使用期間との相関を推定した。

2. 研究手法
2.1 アンケート調査と設問項目
日本の一般消費者を対象として2020年1月にアンケ

3. 結果・考察
3.1 テレビの使用に関する消費者心理とその関連の検証
確認的因子分析の結果、有用性と使用容易性の収束ート調査を実施した（回答者数：1035、うち利用デー
タ数：681）。本調査では、調査時点において使用していたテレビについて、その入手年を尋ねるとともに、次のそのテレビの使用に対する消費者の考え方を尋ね

妥当性および弁別妥当性が低いと示されたため、それらの概念をまとめて「使用目的充足」なる概念を設定した。また、使用継続意図と使用満足の弁別妥当性も低いと示されたため、使用満足をモデルから除外した。

た。なお、いずれの考え方も、「全く当てはまらない」〜「非常に当てはまる」の 7 件法にて尋ねた 2〜4 個の以上の修正を行ったモデルを改めて検証した結果（検証結果を SI に示す）
、使用目的充足の収束妥当性が高

質問項目を用いて測定した。
1) そのテレビを使用し続ける意図（使用継続意図）

くないものの、構成概念間の弁別妥当性は高く、またモデル全体の適合度が十分良いと示されたため（CFI:

2)
3)

2.2 分析手法

0.960; TLI: 0.940; RMSEA: 0.073; SRMR: 0.070）、これらの構成概念を採用することとした。
採用した構成概念に基づいてモデルを修正し、SEMを実施した結果を図 2 に示す。すべてのパスは有意であり、またモデルの適合度指標は許容可能な適合度を示した（CFI: 0.954; TLI: 0.931; RMSEA: 0.078; SRMR:
0.072）。使用継続意図は使用目的充足から正の影響を受ける、つまり、使用中のテレビが使用価値を保って構造方程式モデリング（SEM）を用いて、テレビの使用に関する消費者の考え方を表す構成概念の妥当性の確認と概念間の関連の推定を行った。推定法にはロ
バスト最尤法を利用し、R の lavaan パッケージによって分析した。
なお逆転項目間には誤差分散を設定した。

いると、使用者はそのテレビを使用し続けたいと考えることがわかる。一方、使用継続意図は使用期間評価
から負の影響を受ける、つまり、テレビの使用期間が長いと感じると、そのテレビを使用し続けようとする
意図が低下することがわかる。また、これらのパスの

4)
5)

そのテレビの使用経験に対する満足（使用満足）
そのテレビが主な使用目的を満たしている程度（有用性）
そのテレビの使いやすさ（使用容易性）
そのテレビを使用してきた期間に対する評価（使用期間評価）- 1-B4-05 -1-B4-05

第16回日本LCA学会研究発表会



表 1 構成概念とテレビの使用期間との相関係数とその統計的有意性




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 



相関係数

図 2 修正モデルの SEM 分析結果
（カッコの内・外の値はそれぞれ非標準化係数・標準化係数を示す）大きさは絶対値として同程度であることから、使用価値を維持することと、使用期間への評価の低下を抑えることは使用継続意図の維持に同程度の効果を持つといえる。なお、使用目的充足と使用期間評価との相関は大きくなく（r = -0.204）、使用期間が長いと感じても、使用中のテレビの使用価値はあまり低下しないことが示唆される。
3.2 テレビの使用に関する消費者心理とテレビの使用期間との関連
図 3 に各構成概念とテレビの使用期間との散布図を、表 1 にそれらの相関係数を示す。使用目的充足と使用期間との相関は有意ではなく、散布図においても、初期の数年は低下傾向が見られるものの、その後は低下していない。したがって、3.1 にて示唆された通り、使用期間が経過してもテレビの使用価値はあまり低下
しないことがわかる。一方、使用期間評価が実際の使用期間と強い負の相関を持つことに加えて、使用継続

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

使用目的充足-0.0320.400

使用期間評価0.584< 0.001

1) Hennies L., Stamminger R.: Resour Conserv Recycl,
112, (2016), pp.73-82.
2) Davis F. D., Bagozzi R. P., Warshaw P. R.: Manage Sci,
Management science, 35(8), (1989), pp.982-1003.

を満たす程度、つまり使用価値に正の影響を受ける一< 0.001

引用文献

本研究の結果、テレビを事例として、消費者が製品を使用し続けようとする意図は、製品がその使用目的

-0.264製品の期待使用期間を長くすることで、実際の使用期間が経過しても消費者がそれほど長い期間使用したと感じないようにする、もしくは、使用期間が長くなることに対する抵抗感を緩和することで、使用期間の経過による使用継続意図への負の影響を軽減することが重要となると考えられる。

4. 製品使用期間の長期化へ向けた示唆

使用継続意図方、その製品の使用期間の長さへの評価に負の影響を受けており、したがって使用期間の長さそのものと負の関連をもっていることが示された。このことから、消費者がより長く製品を使うよう使用継続意図を高く保つためには、製品の使用価値を長期間高い状態に保つことが有効だといえるが、すでに使用価値は使用期間が経過してもあまり低下しない傾向にあるため、その効果は限定的である。そのため、別の方策として、意図が使用期間と中程度の負の相関をもつことが示された。したがって、使用期間の経過によってテレビを使用し続けようという意図が低下し、その結果テレビが使用済みとされることが示唆される。



p値



図 3 構成概念とテレビの使用期間との関連（点の大きさはサンプル数を、青色の曲線は loess による近似曲線を示す）- 1-B4-05 -1-B4-05

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
構成概念
（初期）
使用継続
意図

構成概念
（修正）
使用継続
意図

使用満足

（除外）

有用性

使用目的
充足

表 S1 各構成概念の測定項目と因子負荷量の推定値
設問項目
できればそのテレビを使用するのをやめたい*
他のテレビを使用するのではなく、そのテレビを使用し続けるつもりだ
この後もそのテレビを、できるだけ長く使用し続けたいと思う
そのテレビの使用を、やめるよりも使用し続けたいと思う
総合的に考えて、そのテレビをこれまで使用してきたことはよい決
定だと思う
総合的に考えて、私はそのテレビに満足している
その用途で使用しようとしても、うまくいかずに終わることがある

非標準
化係数
1.000
1.115

標準化
係数
0.694
0.858

1.098
1.073

0.894
0.867

1.000

0.556

1.288
1.004
1.029
1.024
1.274
1.000
0.972
0.667

0.831
0.549
0.578
0.696
0.822
0.842
0.803
0.648

*

その用途で使用する時には、いつも使用する目的が達成される
そのテレビは、その用途で使用する目的を十分に満たしてくれる
使用容易
その用途で使用するには手間がかかる*性
いつもスムーズにその用途で使用することができる
その用途で使用するには時間がかかる*
使用期間 使用期間 そのテレビを使用してきた期間はまだ短いと思う*
評価
評価
そのテレビを十分長い期間使用してきたと思う
それまでそのテレビを使用してきた期間は長すぎると思う*
逆転項目：設問項目の点数を逆転させた上で推定を行った

表 S2 各構成概念の推定の収束妥当性指標
使用継続意図使用目的充足使用期間評価
0.891
0.854
0.799
クロンバックのα
0.893
0.754
0.818
CR（合成信頼性）
0.676
0.443
0.607
AVE（平均分散抽出）
クロンバックのα・CR が 0.75 未満、AVE が 0.50 未満の場合、その構成概念の収束妥当性が低いとされる。
表 S3 各構成概念の推定の弁別妥当性指標
使用継続意図使用目的充足使用期間評価0.676
使用継続意図0.257
0.443
使用目的充足
0.292
0.047
0.607
使用期間評価
対角成分は対応する構成概念の AVE を、非対角成分は対応する構成概念の組の相関係数の 2 乗を表す。
ある 2 つの構成概念の組について、概念間の相関係数の 2 乗が各概念の AVE よりも大きい場合、それらの概念の弁別妥当性が低いとされる。

- 1-B4-05 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（特別）[1-C1] 持続可能な観光
2021年3月3日(水) 09:40 〜 10:40 C会場 (zoom)
座長：北村祐介（東京都市大学）、柴原尚希（中部大学）[1-C1-01] COVID-19による観光産業への経済・環境・社会影響*北村 祐介1、カーコ セリム1、一杉 佑貴2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 産業技術総合研究所）
09:40 〜

10:00

[1-C1-02] 観光分野における環境ラベリングの現状*柴原 尚希1、大澤 亮2、深津 学治3、竹内 孝曜3、北村 祐介4 （1. 中部大学、2. （公財）日本環境協会、3. グリーン購入ネットワーク、4. 東京都市大学）
10:00 〜

10:20

[1-C1-03] 持続可能な観光に関する政策動向と LCA評価の検討に向けた考察*北村 祐介1、柴原 尚希2、稲葉 敦3 （1. 東京都市大学、2. 中部大学、3. 日本ＬＣＡ推進機構）
10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

1-C1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

COVID-19 による観光産業への経済・環境・社会影響
Economic, Environmental and Social Impacts of COVID-19 on the Tourism Industry○北村祐介*1)、カーコーセリム 1)、一杉佑貴 2)、伊坪徳宏 1)
Yusuke Kitamura, Yuki Ichisugi, Selim Karkour, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2) 産業技術総合研究所* g1893104@tcu.ac.jp
1. 社会背景
パリ協定は、2015 年に 195 の国連諸国の合意とともに採択された。日本においては、温室効果ガス（GHG）排出量を 2030 年までに 2013 年比で26％、2050 年までに-80％とすることを掲げている。さらに 2020 年 10 月に政府 1)が「温暖化ガスの排出量を 2050 年に実質ゼロにする」目標を発表した。こうした動向を受け、観光業を含む日本の産業は大きな転換を求められると考えられる。
国連世界観光機関（UNWTO）2)によると、毎日
380 万人以上、年間約 14 億人が海外を旅している。2017 年は「開発のための持続可能な観光の国際年」に指定され、資源の有効活用や気候変動への影響がもたらす課題の意識を高める重要性が認識された。世界の観光分野では SDGs への貢献を目指し「SDGs と観光」の取組みが推進されている。
世界保健機関 (WHO)の発表によれば、世界中で8500 万人以上が感染、1800 万人以上が死亡している（2021 年 1 月 6 日時点）
。日本においても、厚生
労働省の発表では、陽性者が累計 25 万人を超え、死亡者数は 3700 人を超えた（2021 年 1 月 6 日時点）。
UNWTO3)（2020 年 5 月）が発表した現在のシナリオでは、旅行制限の期間、国境の閉鎖に応じて、海外旅行者の年間到着数が 58％から 78％減少すると報告されている。また、観光業への影響として、世界中で 1 億から 1 億 2000 万人の仕事に影響を与える可能性に言及し、特に「宿泊」「飲食」にそのリスクがあることを示唆している。こうした深刻な影響を受け、観光産業を COVID-19 からどのようにリカバリーするべきかについて「これまでどおりのビジネスへの復帰」と、「持続可能性等の拡大の可能性を構想する」ものの間で大きな議論がされている 4)。また、将来の危機を持続可能性の機会に変えるため、経済的、社会的、環境への貢献を最大化するための観光活動を再開することの重要性が提唱されている 5)。
2. 目的と評価範囲
本研究では、COVID-19 による日本の観光産業への経済・環境・社会への影響について分析することを目的とする。消費額の損失による経済への影響、
カーボンフットプリント（CFP）の削減による環境への影響、雇用者数の損失による社会への影響を分析する、
評価範囲は、表 1 の通り、観光全体は、訪日旅

行、国内旅行（宿泊）、国内旅行（日帰り）、国内旅
行（海外旅行の国内移動分）、海外旅行に区別され、各観光の準備段階（P）、旅行段階（W）、事後
段階（A）を対象とする。ただし、本研究は日本国
内の動向に着目することから、海外旅行（現地）については、対象外とした。
表 1: 評価範囲

1 文化サービス、レクリエーション、その他の娯楽サービスだけでなく、その他のサービスも含まれる、2 日帰り旅行には、宿泊が含まれない、3 海外旅行の事後は「transit」に含まれる、そのためこの列には「N」で表されている

3. 評価手法
経済評価の計算方法を次の式（1）で示す。
(1)

観光の消費額（TEC）については、2011 年から
2017 年までの統計データが、観光サテライト勘定（TSA）に基づく統計で集計されている。このデー
タは、観光に関する支出が対象であり、訪日旅行の消費（Ecit）、宿泊のための国内旅行の消費（Ecdt（o））、日帰り旅行のための国内旅行の消費（Ecdt（d））を「k」（観光の種類）、海外旅行の消費（Ecot）として定義。2018 年と 2019 年は過去 5 年
間の消費額における平均成長率を適用し推計した。
次に 2020 年の推計は、観光タイプごとにシナリオを設定する。シナリオ 1 は観光客数が、すべての旅行タイプにおいて 12 月まで回復しないケースを想定。シナリオ 2 は 10 月から回復したケース、シ
ナリオ 3 は訪日・海外旅行が 9 月から回復、国内（宿泊・日帰り）旅行は 7 月から回復する場合とした。尚、これらには Go To トラベルキャンペーン
等の経済効果は含まない。
環境評価の方法を次の式（2）で示す。
(2)

di は、産業技術総合研究所（AIST）によって開発された、環境分析用インベントリデータベース（IDEAv.2）、（I-A）-1 はレオンチェフの逆行列、fi- 1-C1-01 -1-C1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

は観光庁の統計から得られた消費額、DEi は、燃料燃焼からの直接排出量を表す。評価するシナリオは経済評価と同じとする。
社会評価の方法を次の式（3）で示す。
(3)

本研究では、一杉ら（2017）6)が日本の産業連関表（全国表）から社会的側面を評価するために開発した雇用係数を適用した。百万円当たりの直接係数
は、各産業部門の雇用者数を国内生産額で割って算出されている。fi は、各 TEC の推定値から得られた消費額である。従業員数（EMP）は、この雇用係数に各観光客の消費額を掛けて計算する。雇用には
3 つの分類があり、有給の役員、常用雇用者と臨時雇用者がそれぞれ計算され、それらを合計して、従業員数としてカウントした。評価するシナリオは経済評価と同じとする。
4. 結果（経済・環境・社会評価）2019 年とシナリオ 1 を比較すると、消費損失は20 兆 540 億円（-65.1％）、CFP 削減は 89,488 MtCO2eq（-64.2％）、雇用損失は 2,677 千人（64.2％）となり、最悪のケースとなった。2019 年とシナリオ 3 では、消費損失は 12 兆 7,040 億円（39.1％）、CFP 削減は 54,309.6 Mt-CO2eq（37.5％）、雇用損失は 1,678 千人（-37.5％）となりベ
ストケースとなった。
図 1（a）に 2019 年とシナリオ 1 の結果から寄与の高いカテゴリーを示す。この結果から、消費額の損失と CFP 削減は、輸送、お土産・買い物に大きな寄与が確認できる。雇用の損失は、輸送、お土
産・買い物だけでなく、宿泊、飲食の割合も同程度の規模となっている。図 1（b）に詳細な内訳を上
位 5 つ示す。この結果から、消費額の損失は、宿泊、飲食、新幹線、菓子類、国際線フライトが寄与していることが確認できる。また、CFP の削減に
は、飛行機（国際線および国内線）、ガソリン代、宿泊、飲食により大きな寄与がある。雇用の損失
は、宿泊、飲食、菓子類、食料品、新幹線の割合が上位となっている。

図１：寄与の高いカテゴリー(a:分類別、b:項目別)

結論
本研究では、日本の観光産業の持続可能性評価（経済・環境・社会評価）を行った。また、観光客
5.

数に基づく推計シナリオに基づき、COVID-19 の影響を受ける消費額の経済評価、CFP 削減量の環境評
価、雇用者数の社会評価を推計した。観光業の経済・雇用規模が過去 10 年間で最悪の状況に変化した。一方で CFP 削減はより良い状況に変化した。
COVID-19 後の社会では、この短期間に削減された
GHG 排出量を維持し、経済効果を回復することが求められる。コロナ禍の観光では「遠方への移動を伴う観光」に代わりマイクロツーリズムやバーチャ
ルツーリズムなど「近距離または移動を伴わない観光」が登場している。こうした新しい形態の観光
は、アフターコロナの社会においても観光経済の回
復及び雇用の維持、環境への配慮を伴って持続可能性を追求していくことの契機になると考える。
6. 評価の制約と限界
本研究においては、公開されている観光客数の統計に基づき推計している。そのため、将来的に、実際の観光客数の推移によって推計した評価結果が変わることが考えられる。評価手法の技術的課題としては、個々の製品サービスを詳細に評価することはできない点が挙げられる。また、金額によって結果が変わるため、サステイナビリティの活動（資源効率など）を結果に反映させることが難しく、より詳細な変化を確認するには、Process based - LCA を実装する必要があることが挙げられる。
7. 引用文献
1） 内閣官房（2020）, 第二百三回国会における菅内閣総理大臣所信表明演説, 内閣官房内閣広報室ホームページ, 入手先<https://www.kantei.go.jp/jp/99_suga/statement/202
0/1026shoshinhyomei.html> （参照 2020-1113）
2） United Nations The World Tourism Organization（UNWTO） （2019）: International Tourism
Highlights （2019 Edition）, UNWTO, Madrid,
3pp.
3） United Nations The World Tourism Organization（UNWTO） （2020）, IMPACT ASSESSMENT
OF THE COVID-19 OUTBREAK ON
INTERNATIONAL TOURISM （Updated May2020）,UNWTO ホームページ, 入手先<https://www.unwto.org/impact-assessment-of-thecovid-19-outbreak-on-international-tourism> （参照 2020-11-13）
4） Freya Higgins-Desbiolles （2020）, The “warover tourism”: challenges to sustainable tourism in
the tourism academy after COVID-19, Journal of
Sustainable Tourism, doi:
10.1080/09669582.2020.1803334, 入手先<
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0966
9582.2020.1803334> （参照 2020-11-13）
5） Chang, C.-L.; McAleer, M.; Ramos, V. （2020）,
Sustainability, 12, 3671.
6） 一杉佑貴ら. 日本 LCA 学会第 12 回研究発表,
つくば, 2017, 214–215pp.

- 1-C1-01 -1-C1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

観光分野における環境ラベリングの現状
Current Status of Environmental Labeling in the Tourism Field○柴原尚希*1)、大澤亮 2)、深津学治 3)、竹内孝曜 3)、北村祐介 4)
Naoki SHIBAHARA, Ryo OHSAWA, Gakuji FUKATSU, Takaaki TAKEUCHI, Yusuke KITAMURA
1)中部大学，2) (公財)日本環境協会，3)グリーン購入ネットワーク，4)東京都市大学* shibahara@isc.chubu.ac.jp
1. はじめに

2.2 エコリーフ環境ラベル
1)「日本版持続可能な観光ガイドライン」 が発行さ

エコリーフ環境ラベルは、LCA 手法に基づき、製品

れ、観光の持続性に関する分析やコミュニケーションのライフサイクル全体にわたる定量的環境情報を見えへの活用が期待されている。一方、環境ラベリングやる化した環境ラベルである。複数の環境側面を対象とグリーン購入といった従来の制度・活動には、「旅行」

したタイプ III 環境ラベルであるエコリーフと、地球温はもちろん、観光に関連する「宿泊」「食事」といった

暖化負荷のみを対象としたカーボンフットプリント

項目が存在する。本稿では、それら制度への登録や取(CFP)という 2 種類の宣言がある。両者は従来別個のプり組み状況を整理し、ガイドラインに対する貢献の可ログラムであったが、2017 年 4 月より統合して運営さ能性を検討する。

れている。新体制になってから、観光関連の製品カテ
ゴリールール(PCR)の認定事例はない。

2. 国内の環境ラベル(1)旧エコリーフ環境ラベル

2.1 エコマーク
エコマークは、ライフサイクル全体を通して環境へ

旧エコリーフ環境ラベルには、151 件の PCR が存在の負荷が少なく、環境保全に役立つと認められた商品している。カテゴリーの内訳は、原材料 10 件、部品につけられるタイプⅠ環境ラベルである。サービス分

38 件、製品 96 件、サービス 7 件である。大半が製品

野にも認定基準があり、2020 年 10 月 1 日現在、表 1

関連であり、バス用運賃箱・表示装置・照明灯のように示す数の施設・企業が認定されている。そのうち、な PCR は存在するものの、観光関連サービスに関する

観光分野に直接関係のあるのは「ホテル・旅館」であ認定事例はない。

り、ビジネスホテルや観光旅館が認定されている。
(2)旧 CFP プログラム

表 1 サービス分野のエコマーク認定数
商品類型名
小売店舗
ホテル・旅館
飲食店
シェアリングサービス
商業施設(2020年10月制定)

認定施設数
1,542
26
2,746
0
0

企業数
7
13
10
0
0

ホテル・旅館の場合、表 2 に示す 6 つの評価カテゴ

旧 CFP プログラムには、108 件の PCR が存在している。観光関連として、2014 年 1 月に「旅行」、2015 年5 月に「イベント」の PCR が認定されている。主な内
容を表 3 に整理する。
表 3 PCR の主な内容（旅行、イベント）
PCR
項目

リーが設定されおり、書類審査と現地審査を経て認定される。食事の提供を行う施設の場合は必須 8 項目＋選択項目 25P 以上、行わない施設の場合は必須 7 項目
＋選択項目 21P 以上、を満たせば認定される。

製品
種別

表 2 評価カテゴリーと基準項目数（ホテル・旅館）
評価カテゴリー
おもてなしにおける環境配慮
客室備品・設備の環境配慮
廃棄物削減・リサイクル
省エネルギー
節水
施設運営における全般的な環境配慮
合計

必須
項目
1
0
2
2
2
1
8

選択項目
(最大 P)
10(12)
11(15)
9(12)
11(14)6(9)9(12)
56(74)

旅行(PA-DO-01)2)
旅行者に対する移動、宿泊、食事、遊興の各サー
ビスの複合。移動を必ず含み、宿泊、食事、遊興を伴うことがある。

機能

旅行者に対して、特定目的地までの往路移動、特定目的地からの帰路移動、宿泊、食事、遊興を提供する機能算定
単位

1 人 1 回の旅行

評価
範囲

行く、食べる、遊ぶ(任意)、泊まる、帰る- 1-C1-02 -イベント(PA-DF-02)3)(例) 博覧会、フェステ
ィバル、見本市、展示会、会議イベント、文化イベ
ント、スポーツイベン
ト、販促イベント、市民イベント
以下のいずれか(あるいは複数)の機能①イベントの主催②イベントへの出展③イベントへの参加
イベントの開催単位を基本(イベントの特性によって、個別に定義)
準備、開催、参加、撤収

1-C1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

表 4 海外で運営されているタイプⅠ環境ラベルにおけるホテル認証

認定数
適合
判断

北米
「グリーンシール」
30
金/銀/銅の3レベル68項目中、金は全項
目必須、銀/銅は一部
免除

主な
基準の
観点

▶廃棄物削減▶省エネ、節水▶有害物質▶グリーン購入

具体的
な内容
（省エ
ネ・有
害物
質）

【省エネ】
消費量把握、メンテ
ナンス、オンオフの徹底、高効率照明【有害物質】
保管場所・保管方法の安全性、オーガニ
ックな殺虫剤の使用など
施設、販促物に表示
必要

ラベル
表示

EU
「EUエコラベル」363
必須25項目
選択45項目：
1項目につき1～5ポ
イントの配点から20ポイント以上▶全般管理基準(エコマネジメント)▶省エネ、節水▶廃棄物・排水▶その他(公共スペース禁煙、
環境配慮した移動手段推奨、地産・有機食材提供など)【省エネ】
設備導入中心、再生
可能電力購入など

基準では、ラベル表
示時の付帯説明事
項のみ規定

北欧5カ国
「ﾉﾙﾃﾞｨｯｸｽﾜﾝ」
251
必須32項目
選択33項目：
73ポイント中、26ポ
イント以上▶エネルギー・水・
廃棄物の数値基準(エネルギーは必須)▶省エネ・節水▶化学物質▶廃棄物▶グリーン購入▶飲食提供(使い捨て食器、有機食材)【省エネ】
数値基準＋選択項
目（設備導入中心、
省エネ診断実施）【化学物質】
エコラベル品の使用、洗剤の自動投入など
基準では、ラベル表
示時の付帯説明事
項のみ規定

韓国「韓国環境ラベル」
2
必須9項目
選択項目：
100ポイント中70ポ
イント以上▶省エネ・節水▶廃棄物削減▶有害物質▶グリーン購入▶エコマネジメント▶食材【省エネ】
設備導入中心【有害物質】
化学物質の保管記
録・使用法教育、洗剤の環境配慮・自動投入、オゾン層破壊
係数0の冷媒、低VOC建材、禁煙など
特になし

台湾「グリーンマーク」
35
金/銀/銅の3レベル
必須25項目
選択22項目のうち金は全て、銀は半数以上▶エコマネジメント▶省エネ・節水▶グリーン購入▶廃棄物削減▶有害物質【省エネ】
設備導入中心、一部運用改善【有害物質】
法令順守、廃棄時の注意など

ホテル受付の目立
つ場所に表示が必要（2020 年 10 月現在）

これらの PCR に則り、2 件の旅行、28 件のイベント

4. まとめの事例が認定されていた（現在、登録・公開は終了し

本稿では、国内外の観光に関する環境ラベルについている）。旅行の認定事例 2 件は、いずれも日帰りのバて整理した。タイプⅠ環境ラベルでは、ホテル・旅館

スツアーであり、「泊まる」段階の算定は対象外であっに関する認証が存在することが分かった。また、日本た。旅程が類似しており、算定結果も似た傾向であっの CFP プログラムでは、「旅行」「イベント」に関するた。イベントの認定事例は、1 件を除きエコプロダク

認定事例があった。
旅行の CFP 認定事例では、「行く」「帰る」は人 km

ツへの出展であった。

あたり原単位、「食べる」は 1 回あたり原単位を用いて
3. 海外の環境ラベル

おり、「遊ぶ」はカットオフされている。簡易に概算で海外で運営されている主なタイプⅠ環境ラベルにおきる反面、人 km あたり原単位の使用は参加人数の多けるホテル関連の認定数・基準等を表 4 に整理する。

寡により結果が大きく異なるので注意が必要であると基準の中で省エネ・廃棄物の観点が共通している。金/考えられる。

銀/銅の 3 レベルで認定しているラベルもある。表 4 の観光を構成する要素は非常に多岐にわたるため、環

タイプⅠ環境ラベル以外に、タイ「グリーンラベル」

境ラベルを付与されたサービス・物品だけで網羅するやブラジル「環境品質ラベル」にもホテルや観光スポのは難しい。日本版持続可能な観光ガイドラインでもット向けの基準がある。

指摘されているように、グリーン購入も重要な観点で一方、タイプⅠ環境ラベル以外のホテルの国際認証あると考えらえる。

として、環境教育基金(FEE)が運営している国際認証プ
ログラム「グリーンキー認証」がある。12 分野におい

引用文献て約 80 の必須項目と約 20 の任意項目に基づき、適合

1) 観光庁：“日本版持続可能な観光ガイドライン”，(2020)，pp.1-149

か否かが判断される。世界 56 カ国の 2700 施設が認定されており、日本のホテル・旅館も 2 施設認定されて

2) CFP 製品種別基準(PA-DO-01)，旅行，(2014)いる。

3) CFP 製品種別基準(PA-DF-02)，イベント，(2015)- 1-C1-02 -1-C1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

持続可能な観光に関する政策動向と LCA 評価の検討に向けた考察
Consideration for Policy Trends and Life Cycle Assessment on Sustainable Tourism○北村祐介*1)、柴原尚希 2)、稲葉敦 3)
Yusuke Kitamura, Naoki Shibahara, Atsushi Inaba
1) 東京都市大学, 2) 中部大学, 3) 日本 LCA 推進機構
* g1893104@tcu.ac.jp
1. はじめに観光は、経済に大きな影響を与える産業の一つとしら、カーボンフットプリント（CFP）または Scope 3 による GHG 排出量の算定の必要性が示されている。

て注目されているが、現状では厳しい局面に立たされ

SDGs の行動指針である「SDG Compass 4）」では、スている。新型コロナウィルス感染症（COVID-19）による世界的パンデミックはいまだ収束の見通しが立っておらず、世界中のほとんどの地域がパンデミックに対応した旅行制限を導入している。2020 年 12 月に、国テップ 2「優先課題の決定」において、バリューチェーンの影響の大きい領域をマッピングする手段の一つとして LCA が紹介されている他、Science Based Targets(SBT)のように、科学的根拠に基づく GHG 排出量削減

連世界観光機関（UNWTO）1）が更新した COVID-19 関を求めている（ステップ 3）。ステップ 4 では、サプラ

連のレポートによると、2020 年における世界全体の海
外旅行者数は 70%以上減少し、世界の GDP の 2%以上に相当する経済損失が見込まれている。

イチェーン管理やライフサイクルにおける全ての部門において SDGs に取り組む重要性を示している。このように、すでに SDGs において「観光産業における、

一方、持続可能な観光は、「訪問者、産業、環境、そしてそれらを受け入れるコミュニティのニーズを満たしながら、現在、将来の経済的、社会的、環境的影響

具体的なアクション」が示されている。
さらに、国際連合教育科学文化機関（UNESCO）5）は、SDGs の学びにおいて、目標 12 で「観光」をトピに完全に対処する観光」と定義されている 2）。これは、あらゆる種類の目的地でのあらゆる種類の観光に適用され、観光には、余暇を楽しむ観光（個人旅行）と MICE
（ミーティング、インセンティブツアー、国際会議、展示会等）のようなビジネスを目的としたビジネスツ

ックとすること及びライフサイクル分析を用いた異なる製品分析をアプローチの例として示している。

ーリズムも含まれる。

能な観光の国際基準の策定を目的とする、
グローバル・

2.2 日本版持続可能な観光ガイドライン
2008 年に、世界 50 以上の団体が連合して、持続可

本稿では、持続可能な観光に関する政策動向としてサステナブルツーリズム協議会（GSTC）が発足した。

「持続可能な開発目標（SDGs）」及び「日本版持続可
能な観光ガイドライン」を紹介し、コロナ禍で注目がGSTC は、観光産業向けに「Global Sustainable Tourism
Criteria for Industry (GSTC-I)」、観光地向けに「Global

高まる新たな形態の観光を踏まえ、観光を対象とする
LCA をどのように実施していけばよいか検討する。

Sustainable Tourism Criteria for Destination (GSTC-D)」を開発している。
日本の観光庁は、このような国際基準は汎用性が高

2. 持続可能な観光に関する政策動向

い優れた基準であるとしながらも、国や地域によって

2.1 持続可能な開発目標（SDGs）
SDGs の目標及びターゲットには明確に観光業を対は設定された個別の項目が社会状況や環境、法制度などの特性に合わないという課題も認識していた。そこ象としているものが 3 つ（目標 8,12,14）ある。また、
UNWTO3）は、観光が SDGs に果たすべき具体的な役割で、各地方自治体や観光地域づくり法人（DMO）が持続可能な観光地マネジメントを行うことができるよう、を 17 の目標すべてに示しており、その中に気候変動との関わりが強い目標が 4 つ（目標 7,9,12,13）ある。

国際的な基準に準拠しつつ、日本の風土や現状に適した内容にカスタマイズした「日本版持続可能な観光ガ

これらの原文では、「reduce greenhouse gases（目標 7）」「low carbon growth（目標 9,13）」「reducing carbon

イドライン（JSTS-D）6）」を 2020 年 6 月に公開した。
JSTS-D の中で気候変動と関連が強い項目を表 1 に

footprint（目標 13）」が、温室効果ガス（GHG）の排出削減を意図した言葉として用いられている。
目標 12 でまとめる。A14 では、気候変動による負の影響の想定やその軽減計画など、適応に関する項目が含まれてい明記されている「sustainable consumption and production

る。また、D12-13 では、観光客の移動に関する排出量(SCP)」においては、そのインディケーターに温室効果ガスの削減が含まれており、ライフサイクルの観点かの把握やモニタリングを通じて削減する取り組みなどが例示されている。

- 1-C1-03 -1-C1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

表 1 JSTS-D のうち気候変動と関連の強い項目
大項目
A 持続可
能なマネ
ジメント
D 環境の
サステナ
ビリティ

項目
A14 気候変
動への適応
D12 温室効
果ガスの排
出と気候変
動の緩和
D13 環境負
荷の小さい
交通

✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓

取り組みの例
観光に影響を及ぼす気候変動による負の影響の想定（災害は除く）
気候変動による負の影響を軽減する計画や方針
住民、観光事業者、旅行者向けの気候変動による影響に関する教育や意識向上の取り組み
事業者が温室効果ガスの排出量をモニタリングし、排出量を削減する取り組み
CO2等温室効果ガスの削減に対する取り組みを行っている観光事業者の数及び同内容の調査・公表
カーボンオフセット
域内における環境負荷の小さい交通機関の利用促進プログラム
観光フットプリント（観光客の移動距離（CO2排出）と活動内容に伴う資源消費量など観光に伴い消費排出されるエネルギー等のこと）のモニタリング（文献 6)をもとに著者作成）

3. 観光を対象とした LCA
ライフサイクルアセスメント（LCA）による算定のアプローチは、Input output-LCA（産業部門間の金銭的策が観光業の現場にフィードバックできているとは言い難い。今後は、観光に関連する事業者・業界団体・研究組織、大学などが一体となって持続可能な観光に相互作用に焦点を当てる）と Process based-LCA（評価向けた取り組みを実施することがますます重要になるの範囲を構成するさまざまなプロセスに焦点を当てる）と考えられる。

の 2 つが主に用いられ、観光分野にも適用されている。
Input output–LCA として、ホテル業界や観光産業を対象とした評価事例がある。Process based–LCA として、

引用文献

個別パッケージツアー、移動、宿泊、飲食などの評価事例がある。

1） United Nations The World Tourism Organization(UNWTO): “IMPACT ASSESSMENT OF THE
COVID-19 OUTBREAK ON INTERNATIONAL

コロナ禍において、「移動を伴い現地を訪問する」というこれまでの観光に代わり、マイクロツーリズムや

TOURISM (Updated May 2020)”, UNWTO ホームペ
ー ジ , 入 手 先 <https://www.unwto.org/impact-

バーチャルツーリズムといった新たな観光が登場した。

assessment-of-the-covid-19-outbreak-on-international-

現在の with コロナの社会においては、感染のリスクを考慮した観光の形態として受け入れられつつあるが、コロナ後の社会においては現地への下見（準備段階）

tourism> （参照 2021-1-2）

としての位置づけが強く、訪問地の選択のためのより多くの観光情報を取得・提供する手段になるものと考えられる。このような「新たな形態の観光」の LCA についても実施していく必要がある。

2） United Nations The World Tourism Organization(UNWTO): “持続可能な観光の定義”, UNWTO 駐日事務所ホームページ, 入手先 <https://unwtoap.org/why/tourism-definition/> （参照 2020-11-13）
3） United Nations The World Tourism Organization(UNWTO): Tourism and the Sustainable Development
Goals Good Practices in the Americas, UNWTO ホー

4. まとめムページ, 入手先<https://www.e-unwto.org/doi/pdf/

国際社会において、パリ協定及び SDGs の各目標達成を目指し、低炭素社会から脱炭素社会に向かう流れ
はますます加速すると考えられる。日本の新たな目標
である「温室効果ガスの排出を全体としてゼロにする」
ためには、産業全体が大きな転換を迫られると考えら

10.18111/9789284419685> （参照 2020-11-13）
4） Global Reporting Initiative (GRI), United Nations
Global Compact (UNGC), World Business Council for
Sustainable Development (WBCSD): SDG Compass
The Guide for Business Action on the SDGs, SDGれる。そのため、観光業においても、経済・環境・社
会面へ配慮した SDGs への取り組みが必須となっていCompass ホームページ, 入手先<https://sdgcompass.
org/wp-content/uploads/2015/12/019104_SDG_

くことが、持続可能な観光に関する政策動向からもうCompass_Guide_2015.pdf> （参照 2020-11-13）
かがえる。
5） United Nations Educational, Scientific and Cultural
また、新たな形態の観光そのものの評価はもちろん、Organization (UNESCO): “Education for Sustainable
それによりさらなる観光需要が喚起される可能性があDevelopment Goals Learning Objectives”, (2017)
ることを踏まえ、
評価手法を検討していく必要がある。
観光の LCA は、外部の専門家によって行われるケースが多いのが現状であるため、評価結果に基づく対応

6） 観光庁：日本版持続可能な観光ガイドライン，観光庁ホームページ，入手先<https://www.mlit.go.jp/
kankocho/content/001350848.pdf>（参照 2020-11-13）- 1-C1-03 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（特別）[1-C2] 資源利用への問題提起 (1)2021年3月3日(水) 11:00 〜 12:20 C会場 (zoom)
座長：山末英嗣（立命館大学）[1-C2-01] 産業連関分析に基づく日本の食料窒素フットプリント*種田 あずさ1、片桐 究2、江口 哲也1、森岡 涼子1、林 健太郎1、松八重 一代2 （1. 農研機構、2.
東北大学）
11:00 〜

11:20

[1-C2-02] 産業連関分析を用いた化学製品を通じた反応性窒素需要解析*片桐 究1、種田 あずさ2、松八重 一代1 （1. 東北大学、2. 農研機構）
11:20 〜

11:40

[1-C2-03] 採掘活動を考慮した電力の関与物質総量*中川 奈那美1、光斎 翔貴1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
11:40 〜

12:00

[1-C2-04] エアコンの採掘活動から見た資源効率*濱砂 圭汰1、佐藤 公紀1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
12:00 〜

©日本LCA学会

12:20

1-C2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

産業連関分析に基づく日本の食料窒素フットプリント
Japanese food nitrogen footprint based on input‒output analysis○種田あずさ*1、片桐究2、江口哲也1、森岡涼子1、林健太郎1、松八重一代2Azusa Oita, Kiwamu Katagiri, Tesuya Eguchi, Ryoko Morioka, Kentaro Hayashi, Kazuyo Matsubae
1) 農研機構, 2) 東北大学
* a.oita@affrc.go.jp
1. はじめにて廃棄物処理（排ガス・排水処理を含む）に向かい、食料の生産・供給には、多くの資源やエネルギーがその一部が再生資源となると設定した。推計には、日投入されている。その一つが窒素化学肥料に代表され

本国温室効果ガスインベントリ報告書等の政府統計、

る反応性窒素である。反応性窒素は、窒素ガスを除く

FAOSTAT、文献値5,6)等を用いた。次に、耕種農業の化

窒素化合物の総称であり、窒素固定によりつくられる。

学肥料については、施肥基準データベース7)の面積当た

窒素利用とは、反応性窒素として利用することをいう。

り窒素施肥量と作物統計の栽培面積を乗じて作物別都

現在、
世界では120 Tg-N/年が工業的に窒素固定され、道府県別の施肥量を求め、作物ごとに合計した。これその8割以上が肥料、残りがその他の化学工業原料としらの値を用いて全作物合計に対する各作物合計の比を1)て利用されている 。マメ科等の作物生産も、人為的な求め、耕種農業全体の窒素利用量を各作物に按分した。

生物学的窒素固定（60 Tg-N/年）である。工業的窒素固有機肥料と作物窒素固定については、作物別に全国共定には多くのエネルギーが必要であり、燃焼による窒通の面積当たり窒素施肥量4,5)とし、化学肥料と同様に素酸化物（NOx）排出抑制にもエネルギーを要する。

耕種農業全体の値を各作物に按分した。

食品のライフサイクルにおいて環境に排出される反2.2 栄養塩拡張産業連関(NutrIO)モデルの構築

応性窒素は地球の環境容量を大きく超え、水質・大気・

農業関係の窒素利用を詳しくみるため、2011年産業

土壌汚染等を引き起こしている。窒素汚染を消費側か連関表統合中分類（108部門）の耕種農業、畜産、飼料・らみた指標が窒素フットプリント（資源消費の結果と有機質肥料の3部門を、基本分類表を用いてそれぞれ13、して環境に排出される反応性窒素の総量）2,3)であり、6、2部門に分割した126部門表を作成した。

究極的には人為的な反応性窒素生成量に相当する4)。
農

MFAと補完的資料を基に、作成した126部門表と窒素業・食料システム全体での効率的な窒素利用により、利用量データを接続し、NutrIOモデルを構築した。

反応性窒素の生成と環境排出を減らす必要がある。

2.3 窒素フットプリントの算出
部門𝑗𝑗のNutrIO窒素フットプリント𝐹𝐹𝑗𝑗 は𝑝𝑝
𝐹𝐹𝑗𝑗 = ∑5𝑘𝑘=1 ∑𝑖𝑖=1 𝑞𝑞𝑖𝑖𝑘𝑘 𝐿𝐿𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑦𝑦𝑗𝑗

本研究では、農業・食料システム全体を捉えた食料
窒素フットプリント分析として、栄養塩拡張産業連関（NutrIO）モデルを適用した結果について議論する。

(1)

により求めた。ここで、𝑘𝑘は各窒素資源、𝑝𝑝 = 126は部

門数、𝑞𝑞は部門𝑖𝑖の生産活動に伴う窒素利用量を国内生

2. 方法
分析対象を2011年の日本とし、5種の非エネルギー窒
素資源（化学肥料、有機肥料、作物窒素固定、天然魚
介類、工業窒素（化学肥料分を除く。以下同じ））の利用量をNutrIO窒素フットプリントとした。このうち有機肥料は、前年以前の再生資源利用として考慮した。
化石燃料も6種類目の窒素源として付随的に考慮した。
各経済部門の生産に利用される各窒素資源量について物質フロー分析（MFA）を行い、窒素フローと産業産額で除した窒素需要係数、𝐿𝐿はレオンチェフ逆行列、
𝑝𝑝

yは最終製品の消費額である。また、∑𝑖𝑖=1 𝑞𝑞𝑖𝑖𝑘𝑘 𝐿𝐿𝑖𝑖𝑖𝑖 は部門𝑗𝑗の生産活動に伴う直接・間接の窒素利用量を国内生産額で除した窒素強度を示す。
𝑘𝑘を化石燃料にした場合についても同様に求めた。
3. 結果と考察
2011年に日本の全産業で利用された非エネルギー窒

連関表を接続したNutrIOモデルを構築し、構築モデル

素資源1,800 Gg-Nのうち、53%が耕種農業と漁業の生産を用いて窒素フットプリントを算出した。

に、残りが化学工業に利用されていた（図1）。化石燃

2.1 窒素の物質フローの推計
国内産業で利用される窒素資源量について、まず、耕種農業全体、漁業部門、化学工業全体として推計し、化石燃料利用に関しては全経済部門とした。これらの窒素資源は、産業活動またはその後の人間の消費を経料にも約10,000 Gg-Nと多くの窒素が含まれていた。
各部門の窒素強度は、麦類と飼料作物で高く、豆類、飲料用作物（茶が該当）等の農業部門が続いた（図2）。
面積当たり窒素施肥量は、飲料用作物、野菜、その他の非食用耕種作物、果実で高く、その他の非食用耕種
作物、豆類、米で低い。しかし、これに面積当たり- 1-C2-01 -1-C2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

工業窒素

作物窒素固定その他の窒素源(灌漑水・窒素沈着を含む)

産業活動

人間の消費

食料生産

食品

非食料生産

非食品

化学肥料

6.7

作物窒素固定

有機肥料

有機肥料

工業的
窒素
固定

化学肥料

5.1

天然魚介類

7.0

天然魚介類

2.0

1.0
[kg-N/人/年]

窒素化合物(肥料を除く)

再生資源

在庫

化石燃料
その他の燃料(バイオ燃料・木材・廃棄物

廃棄物処理・
環境中への排出固形燃料を含む)

国境

推計対象外

考慮対象外

–10

10–50

50–100100–250

500–1,000

1,000–5,000

5,000–10,000

10,000–

図3.日本の一人当たりのNutrIO(有機肥料・
廃棄物固形燃料を含む)

窒素フットプリント（2011年）
窒素フットプリントの2～4%を工業窒素が占め、農業・
食料システムへの工業窒素の寄与が示された。

250–500[Gg-N/年]

4. おわりに図1. 日本の窒素フロー（2011年）

本研究では、MFAと産業連関に基づくNutrIO法を用

窒素強度(kg-N/1000円)

いて2011年の日本の窒素フットプリントを算出した。
生産に伴う直接・間接の窒素利用について工業窒素と1.5

有機肥料も含めて推計することで、経済部門別の窒素1

利用効率向上に向けた支援策を検討した。窒素フット
プリントを消費者向け指標としてだけでなく、政策立

0.5

案や食品加工・販売等のプロセスにおいて窒素利用効率向上に向けたツールとして活用する可能性を示した。

合成樹脂
鶏卵
肉鶏
種苗
漁業
その他の非食用耕種作物
果実
いも類
野菜
米
飼料
その他の食用耕種作物
肉用牛
化学繊維
酪農
砂糖原料作物
飲料用作物
豆類
飼料作物
麦類

0

謝辞
本研究の成果の一部は、JSPS科研費JP17H00794、
JP19K20496、および総合地球環境学研究所プロジェク
トNo. 14200135の助成を受けたものである。

図2. 各部門の窒素強度（上位20部門）
引用文献
収穫量を加味した収穫量当たり窒素施肥量は、その他

1) Fowler, D., Coyle, M., Skiba, U., Sutton, M.A., Cape,の非食用耕種作物、飲料用作物、豆類、麦類で高く、J.N., Reis, S., Sheppard, L.J., Jenkins, A., Grizzetti, B.,

砂糖原料作物、いも類、野菜類で低い。したがって、

Galloway, J.N., Vitousek, P., Leach, A., Bouwman, A.F.,

窒素強度の高い部門の要因として、麦類は面積当たり

Butterbach-Bahl, K., Dentener, F., Stevenson, D.,

収穫量が少なく、生産量当たりの金額が安いこと、飼Amann, M., Voss, M.: Philos. Trans. R. Soc. Lond. B.

料作物は生産量当たりの金額が安いこと、豆類は面積Biol. Sci., 368 (1621), (2013), 20130164

当たり収穫量（収量）が少ないこと、飲料用作物は面

2)

Leach, A.M., Galloway, J.N., Bleeker, A., Erisman, J.W.,

積当たりの窒素施肥量が多いことが挙げられる。窒素

Kohn, R., Kitzes, J.: Environ. Dev. 1 (1), (2012), pp 40–66

利用効率向上には、麦類や飼料作物は、よりよい施肥

3) Shibata, H., Cattaneo, L.R., Leach, A.M., Galloway,
J.N.: Environ. Res. Lett. 9 (11), (2014), 115013

方法実践の支援、豆類は収量向上の支援、飲料用作物
はブランド価値向上や認証制度による品質保証とより

4)

よい施肥方法実践を組み合わせた支援8)が効果的である。

5) 片桐究, 溝口修史，松八重一代，長坂徹也: 日本

一人当たりのNutrIO窒素フットプリントは21.8 kg/人/年
3,4)

であり、
既往研究 では考慮していない工業窒素が23%、

Shindo, J., Yanagawa, A.: Ecol. Indic. 78, (2017), pp 502–511
LCA学会誌, 14 (4), (2018), pp. 319–331

6) Nansai, K., Kondo, Y., Kagawa, S., Suh, S., Nakajima,
K., Inaba, R., Tohno, S.: Environ. Sci. Technol. 46,

有機肥料窒素が32%を占めた（図3）。部門別にみると、(2012), pp. 9146–9154

食料の多くは、精米や調理等の加工を経て食料品となるため、食料品が9.3 kg/人/年と突出し、飲食サービス

7) 農研機構: “施肥・減肥基準データベース”, (2012)

3.2 kg/人/年、医療1.5 kg/人/年、野菜1.3 kg/人/年、飲料

8) Vittersø, G., Tangeland, T. J.: Clean. Prod. 92, (2015),

1.0 kg/人/年と続いた。食料関連部門の多くで、NutrIO- 1-C2-01 -pp. 91–99

1-C2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

産業連関分析を用いた化学製品を通じた反応性窒素需要解析
Reactive nitrogen demand analysis focusing on chemical products by using input-output Analysis○片桐究*1)、種田あずさ 2)、松八重一代 1)
Kiwamu Katagiri, Azusa Oita, Kazuyo Matsubae
1) 東北大学, 2) 農研機構
* kiwamu.katagiri.c1@tohoku.ac.jp
1. 緒言

2.2 反応性窒素投入係数の設定

今や窒素を含む化学製品は我々の生活に欠かせない

分析対象として、7 種類のアンモニア派生物（アクものである。肥料としての利用をはじめ、化学繊維・

リロニトリル、カプロラクタム、尿素、硝酸、硫安、

樹脂・火薬・医薬品としても幅広く利用されている。

高純度窒素化合物ガス、その他窒素化合物）を設定しそれらの製品は経済圏での滞留時間の差こそあれど、た。それぞれのアンモニア派生物に対し、以下の式を最終的には反応性窒素（窒素ガスを除く窒素化合物の用いて反応窒素係数νを計算した。

総称）という形態で環境に排出され、様々な悪影響を引き起こす(1𝜈𝑖 =

化学製品の原料となる窒素化合物はそのほとんどが

𝑛𝑖 𝑀𝑖
𝑋𝑖

(1)

アンモニアを開始物質としている。そしてアンモニアはハーバーボッシュ法によって、大気中の窒素と水素を原料として製造される。世界では 1 億 8000 万トンのアンモニアが生産されており、その生産に伴う水素需要は世界の総生産量の 5％に上る(2。またハーバーボ
ッシュ法は高温高圧下で操業のため多大なエネルギー

ここで𝑛𝑖 はアンモニア派生物𝑖の窒素含有率（%）
、𝑀𝑖はアンモニア派生物𝑖の生産量、𝑋いはアンモニア派生物𝑖の生産額である。
またアンモニア派生物と産業連関表の部門を接続するための係数𝜇を以下の式 (2)に基づき算出した。

を消費し、世界の 2~3%のエネルギーをアンモニア製
𝜇𝑖𝑘 =造に用いていると言われている(3。近年ではアンモニ
アの水素エネルギーキャリア(4 や、燃料としての利用(5も研究が進んでおり、エネルギー政策においてもアンモニアは注目されている。
そのような背景を鑑みると、アンモニアあるいは反応性窒素需要の分析は環境面や政策面で重要であるといえる。しかし、反応性窒素は様々な化学製品に付随して産業間を流れているため、そのフローを追うことは容易ではない。本研究では産業連関分析をベースにした手法により、経済圏における各々の産業の化学製品を通した反応性窒素需要の分析（栄養塩拡張産業連

𝑥𝑖→𝑘
𝑍𝑘

(2)

ここで𝜇𝑖𝑘 はアンモニア派生物𝑖の産業𝑘へのアンモニ
ア派生物投入係数であり、𝑥𝑖→𝑘 はアンモニア派生物𝑖の産業𝑘への投入金額、𝑍𝑘 は産業𝑘の国内生産額である。
2.3 化学製品を通じた反応性窒素需要の算出
上記の窒素含有率とアンモニア派生物投入係数を用
いて産業 k の Reactive nitrogen (Nr) intensity: 𝑦𝑘 を求めた。

関分析）を行い、各産業における反応性窒素需要量な
𝑦𝑘 = ∑ 𝜈𝑖 𝜇𝑖→𝑘 (𝐼 − 𝐴)−1 𝐽𝑘

らびにその特徴を明らかにした。
2. 分析方法とデータ

ここでは𝐼が単位行列、𝐴は投入係数、𝐽𝑘 は産業 k に対

2.1 栄養塩拡張産業連関分析について
栄養塩拡張産業連関分析(Nutrient-extended Input-

Output analysis:NutrIO)は、産業連関分析をベースに、サプライチェーンに基づく栄養塩（窒素、リンなど）のフローを定量化するものであり、日本における工業産
業や食品産業の最終重要がけん引する反応性窒素に着目した分析が行われている(6。本発表ではその中でも工業産業に着目した結果について発表する。

(3)

応する成分のみ 1 で、それ以外が 0 の単位ベクトルである。Nr intensity はある産業の最終需要 100 万円によって直接および間接にけん引される反応性窒素量である。
得られた𝑦𝑘 と産業𝑘の最終需要額𝐹𝑘 を乗じることで産業𝑘のサプライチェーンを加味した反応性窒素需要量𝑌𝑘 を求めた。

- 1-C2-02 -1-C2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

𝑌𝑘 = 𝑦𝑘 𝐹𝑘(4)

本研究では分析対象を 2011 年とし、総務省の提供する平成 23 年（2011 年）産業連関表の統合中分類表（108部門）を使用した。
3. 結果・考察
図 1 は Nr intensity と反応性窒素需要量に基づいてそれぞれの工業産業をプロットしたものである。Nrintensity に着目すると化学繊維が 234 kg-N/ 100 万円と最も大きく、それに合成樹脂 (52.0 kg-N/ 100 万円)、繊維工業製品 (38.5 kg-N/ 100 万円)が次いでいた。これはそれらの産業が最終需要の影響を受けやすいことを示

図 1 各工業産業部門における Nr intensity と唆しており、最終需要の増加が見込まれる場合、反応

反応性窒素需要の関係性

性窒素の需要も大きく増加する。
反応性窒素需要量に着目すると衣服・その他の繊維既製品(89.4 Gg-N)が最も大きく、それに化学最終製品(52.1 Gg-N)、食料品 (23.1 Gg-N)と次いだ。これらの部
門は Nr intensity が比較的小さく、最終需要の大きさが反応性窒素需要量に大きく寄与していると考えられる
ため、技術の刷新等で Nr intensity を減少させると反応性窒素需要を抑制することができる。上記 6 部門の反応性窒素需要における各アンモニア派生物の割合は化
学繊維、繊維工業製品、衣服・その他の繊維既製品部
門ではアクリロニトリルとカプロラクタムが 90%以上を占めていた一方で、最終化学製品部門では尿素と硝酸が 70%以上を占めていた。
図 2 は Nr intensity と反応性窒素需要量に基づいてそ

図 2 各サービス産業部門における Nr intensity とれぞれのサービス産業をプロットしたものである。反反応性窒素需要の関係性

応性窒素需要量に着目すると、医療サービス (132 Gg-

引用文献N)が最も大きく、それに建築 (19.9 Gg-N)、商業(17.1

1) B. Gu, J. Chang, Y. Min, Y. Ge, Q. Zhu, J. N. Galloway,Gg-N)、飲食サービス (14.6 Gg-N)、公共事業 (13.2 Gg-

and C. Peng, Scientific Report, 3, (2579), (2013), pp1-7

N)と次いだ。サービス産業の特徴として、医療サービ

2) S. Giddy, S. P. S. badwal, C. Munning, and M.Dolan,

スが突出しており、日本の反応性窒素需要を議論する

ACS Sustainable Che. Eng., 5, (11), (2017),10231-

うえで医療サービスは重要であることが示唆された。

10239

上 記 5 部門の反応性窒素需要における各アンモニア

3) P. Song, L. Kang, H. Wang, R. Guo, and R. Wang, ACS

派生物の割合は医療サービス部門では尿素と硝酸でおAppl. Mater. Interfaces, 11, 13, (2019), pp 12408-12414

よそ 90%を占めていた。そのほかの部門ではアクリロ

4) 内閣府、科学技術振興機構、”戦略的イノベーショ

ニトリルが 50%近くを占め、残りの大半をカプロラク

ン創造プログラム（SIP）エネルギーキャリア”,

タム、尿素、硝酸が占めていた。

(2016)

高齢社会といわれる日本社会において、今後も医療

5) 小林秀昭, 早川晃弘, 日本燃焼学会, 61, (198),(2019), pp 277-282

サービス部門における最終需要は増加が見込まれてお(7

り 、本結果は今後の日本における反応性窒素需要や

6) A. Oita, K. Katagiri, T. Eguchi, R. Morioka, J. Shindo,

その先の反応性窒素の環境排出量増加を示唆するもの

K. Hayashi, and K. Matsubae, Environ. Res. Lett.,

であった。

(Submitted)
7) 内閣官房、内閣府、財務省、厚生労働省、”2040 年を見据えた社会保障の将来見通し”, (2018)- 1-C2-02 -1-C2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

採掘活動を考慮した電力の関与物質総量
Total Material Requirement of electric power considering the mining activity○中川奈那美*1)、光斎翔貴 1) 、柏倉俊介 1)，山末英嗣 1)
Nakagawa Nanami, Syoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue1) 立命館大学* rm0108fk@ed.ritsumei.ac.jp
1.

緒言

3.

計算手法

人口の増加による急速な工業化は，電力の消費量を発電方法別の 1 kWh 当たりの TMR 係数(𝑇𝑝 )は式(2)年々増加させており，最適な電源構成の構築は世界各より求められる．この時，𝑇𝑖 は物質𝑖 の TMR 係数を，国の大きな課題の一つとなっている．これまで，最適

𝑊𝑖 は物質𝑖の投入量を，𝑃は総発電量を指す．

な電源構成は安定供給，経済，環境の 3 つの観点からな場面で議論されており，直接的な要因である GHG

Σ(𝑇𝑖 × 𝑊𝑖 )式(2)𝑃
ここでは既存の TMR 係数（𝑇𝑖 ）を用いて発電施設基(Green House Gas)排出が主な焦点となってきた 1,2)．一

礎素材，プラント機器・部品のインベントリデータか方で土地利用による環境影響に関してはあまり考慮さら発電技術ごとの TMR 係数を求める．対象となる発れていないのが現状である．資源の利用には採掘活動

電方法は石炭・石油・LNG 火力発電，原子力発電，水が伴い，その背景には土砂やずりの移動，森林伐採，力発電，地熱発電，事業用太陽光発電，風力発電，洋生態系破壊等が 隠れている．
これら採掘活動から引き

上風力発電，バイオマス発電である．

考えられてきた．
特に環境では，
地球温暖化問題が様々起こされる環境負荷は GHG 排出とは別に着目すべき
3)であることが Kosai ら によって示唆されている．

𝑇𝑝 =石油・LNG 火力発電では，採掘段階において 2 種類の手法（onshore，offshore）を考慮し，さらに石油精製

これまでの GHG 排出に視点を置いた評価に加え，段階において他石油製品との間に価格と生産量を考慮

採掘活動の程度を定量的に示す指標の一つである資源

した重み付けを行う 5,6)．原子力発電ではウラン採掘段

効率の観点から電源構成を評価することは重要である．

階において 3 種類の手法（露天掘り，坑内掘り，イン

特に，エネルギー分野を材料資源的な観点から分析す

シチュリーチング法）と発電段階において 2 種類の原ることで，より包括的な電源構成の考慮に寄与すると子炉（PWR,BWR）を考慮している 7)．太陽光発電では期待できる．

多結晶シリコン太陽電池を，風力発電では中国製 1500

これより本研究では，発電施設の詳細データを用い

kW 陸上風力発電を考慮し，水力発電と地熱発電ともて発電による関与物質総量(TMR)を推算し，先行研究に，電力中央研究所報告書のデータをインベントリデによる世界における将来電源構成予測に基づいた電力ータとして使用している 8)．

の資源効率評価を行うことを目的として研究を進めた．
2.

関与物質総量(Total Material Requirement:

また，記載のないバイオマス発電については，間伐材・廃材の使用割合等の燃料内訳詳細データの入手がTMR)困難であった為，燃料を木材チップのみとした．バイ

本研究では資源効率の指標である関与物質総量

オマス発電施設基礎素材は火力発電と発電施設が同じ(Total Material Requirement: TMR)を用いて，発電所設備，である為燃料以外は火力発電と同様のデータを用いた．

燃料のインベントリデータから 1 kWh あたりの TMR

システム境界を火力発電は燃料の生産から発電（送係数を推算する．TMR とは 1 kg の素材を製造するた電端）まで，原子力発電は燃料の生産から燃料地下貯めに必要となる総物質量[kg-TMR/kg]のことを指し，隠蔵までとし，
途中の輸送に伴う資源は考慮していない．

れたフロー，間接投入物質を考慮することで採掘活動

それぞれの概要については SI の図 S2 を参照されたい．

に伴う物質量から資源への依存度を可視化する．TMRの式を式(1)に，石炭火力発電を例にした概念を SI の
4)

4.

結果

各 TMR 係数と地球温暖化係数(Global Warming

図 S1 に示す ．この時，発電に使用される燃料や施設

Potenrial: GWP)9)の比較を図 2 に示す．それぞれの結果の構造材料は直接投入物質を表し，燃料の精製に使用は，現在導入されている採掘手法（3 章参照）の割合

される燃料や化学物質を間接投入物質といい，石炭のが考慮されたものである．

採掘時に発生するずりや表土を隠れたフローという．

両方の係数において，再生可能エネルギー・原子力

𝑇𝑀𝑅 = 直接投入物質 + 間接投入物質量発電と比較して火力発電が大幅に大きく，GWP は約 1

+ 隠れたフロー量式(1)kg-CO2/kWh，TMR は約 10 kg-TMR/kWh となる．

- 1-C2-03 -1-C2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

火力発電では，採掘段階が結果に対する支配的要因

割合が増えることでわずかに上昇する。

である．一方，燃料を必要とする原子力発電は，火力CO2 排出量との比較では，TMR 係数が 2020 年以降

発電同様に支配的要因が採掘段階であったにも関わら大きな変動はなく横ばいである一方で，CO2 排出量はず，TMR 係数は約 1/40 倍の値をとる．この差は，発2010 年から 2050 年にかけて年々減少傾向にある．さ

電量当たりの燃料要件によるものであり，1 kWh 当たらに，CO2 回収・貯留技術等環境対策の技術が加えらりの燃料要件が少ないほど TMR 係数も低下する．

れた場合，新たな資材の投入に伴い TMR 係数は増加

再生可能エネルギーでは，バイオマスが TMR 係数
において最も大きく，地熱発電が GWP において最小すると考えられる．これより環境対策を強化したエネ
ルギー政策が TMR を上昇させる可能性がある．

値をとる．両方の係数において最も小さい値をとるも

6.

まとめ

再生可能エネルギー，原子力発電において GWP・のはなく，二律背反の関係があると考えられる．

TMR 共に最小値を持つものはなく，二律背反の関係があると考えられる．また，シナリオ分析から強固な環境対策は TMR を上昇させる可能性があることが読み取れる．今後の課題としては，TMR 上昇の要因の一つであるバイオエネルギーに関して精査することが求め
られる．
引用文献
1)

Qi ZHANGa et al, “An Integrated Scenario Analysis
for Future Zero-Carbon Energy System, Science of the
Total Environment”, pp2801-2804(2014)

5.

図 2．TMR 係数と GWP の関係

2)

PARIS AGREEMENT, United Nations, 2015

考察3)

Shoki Kosai , Eiji Yamasue, “Global warming
potential and total material requirement in metal

先行研究の将来電源構成予測シナリオにおける
TMR 係数と CO2 排出量の推移を図 3 に示す．ここでproduction: Identification of changes in environmental

は，World energy council10)による気候変動に重心を置いimpact through metal substitution,Science of the Total

た 2010 年から 2050 年の世界におけるシナリオを参考

Environment”, 651, pp.1764-1775(2019)

にした．

4)

中島謙一ほか, 関与物質総量(TMR)の算定，vol2,
Life Cycle Assessment Japan, 2006

5)

Niel Jungbluth et al, ”LCI for Exploration”, English
version of the ecoinvent report No. 6-IV ”Erol”,
Chapter 6, 2017

6)

International Energy Agency,“Oil Market Report”,
2019

7)

Roberto Dones et al, ”Uranium Ore Mining”, English
version of the ecoinvent report No. 6
Vll ”Kernenergie”, Chapter 4, 2012

図 3．シナリオ分析にける TMR 係数と CO2 排出量8)

このシナリオでは，2020 年時点で石油火力発電の使用量をゼロに，再生可能エネルギーの発電割合を増加

電力中央研究所，日本における発電技術のライ
フサイクル CO2 排出量の総合評価，2016

9)

Jamie Mclntyre et al, “Comarison of Lifecycle

させ，2050 年時点では再生可能エネルギーが約 50%を，Greenhouse Gas Emissions of Various Electricity

原子力発電が約 15%を占める予測になっている．
また，

Genreration Sources”, WNA Repoert, World Nuclear

CO2 排出量に関しては，CO2 回収・貯留技術等環境対Association, 2011

策の進歩も考慮されている 10).

10) World Energy Concil, “World Energy Scenarios:

TMR 係数は石油火力発電の廃止や再生可能エネル
ギーの発電割合の上昇に伴い、2040 年に向けて約 0.5
kg-TMR/kWh 減少するが、それ以降バイオマス発電の- 1-C2-03 -Composing energy futures to 2050”, 2013

1-C2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information(SI)

図 S1．TMR の概念図

図 S2．システム境界- 1-C2-03 -1-C2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

エアコンの採掘活動から見た資源効率
Evaluating resource efficiency of air conditioner based on mining activity○濱砂圭汰※1)、佐藤公紀 1)、光斎翔貴 1)、柏倉俊介 1)、山末英嗣 1)
Keita Hamasuna, Koki Sato, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue1) 立命館大学* rm0155vk@ed.ritsumei.ac.jp
1. はじめに以下の式で表すことができる
𝑇# = 𝑡$ × 𝐼 × 𝑌(2.2)
地球温暖化に伴いエアコンは必要不可欠な
年間消費電力はアンケート調査 4)の結果とものとなりつつある．日本国内においても，
JIS 規格(JIS C 9612:2013)の条件に基づいて計
家庭用エアコンの 2018 年の出荷数は前年比1)算した 5)．また，電源ミックスは 2016 年のも8%増であった ．空調部門におけるエネルギのを使用した．
ー消費は全体の 7.4%を占めており，ライフ
最終的にエアコンの TMR[kg-TMR]，T は以サイクル思考を基としたエアコンの環境影響
2)
下のように表すことができる評価が重要である ．
𝑇 = 𝑇! + 𝑇#
(2.3)
これまで多くの既存研究において地球温暖3.結果化係数や CO2 排出量といった環境影響評価の3.1 製造段階の TMR観点からエアコンの評価がなされてきた 3)．
ここでは代表例として 2002 年型のエアコ言うまでも無く，エアコンのエネルギー効率
ンの組成とエアコンの製造に関わる TMR をは向上の一途を遂げているが，その背後で資図 1 に示す．エアコンの総重量の内の 47%を源がどの程度使用されているかまで踏み込ん鉄鋼が占めているが，TMR ベースでは TMRで分析した例は調べる限り存在しない．
係数の大きい熱交換器に多く使われる銅合金
そこで本研究では，採掘活動量という視点
が 8 割以上を占めることがわかった．
から資源を評価する指標の 1 つである関与物
質総量(TMR)を用い，エアコンの性能変遷と資源利用の関連性を明らかにすることを目的として研究を進めた．

図 1 2002 年型のエアコンの組成と TMR
次に，エアコンの製造に関わる TMR において，能力あたりの製造段階の TMR の年代別比較を図 2 に示す．図から大まかに上昇傾向があることが分かる．年々性能が上昇しているエアコンは，使用段階のエネルギー消費が低減している 5)一方，製造段階の資源効率が悪化している可能性がある．
1800
1600

1kWあたりのTMR

2. 研究手法
2.1 対象としたエアコンと組成調査
本研究では，2002 年から 2018 年に製造された同一メーカのエアコン 10 機種を対象とした．これらは年代だけでなく，用いる冷媒，
冷暖房能力，成績係数が異なっている．各製品の TMR を推定するため，まず組成解析を行った．具体的には，ヒアリングにより大まかなパーツ構成を把握したのち，2 機種を実際に解体し，各パーツの構成材料を蛍光 X 線(X-ray Fluorescence)分析により決定した．
2.2 TMR の推定
エアコンの TMR は製造段階と使用段階の両方を考慮した．製造段階の TMR[kg-TMR]
を Tp，エアコンの各組成を i，各組成の質量[kg]を wi、各組成の TMR 係数[kg-TMR/kg]をti とすると，Tp は以下の式で表すことができる．
𝑇! = ∑(𝑡" × 𝑤" )(2.1)
使用段階については，電力の TMR 係数[kgTMR/kWh] を te ， 1 年 間 の 消 費 電 力 量[kWh/year]を I，エアコンの使用年数[year]を Yとすると，使用段階の TMR，Tu [kg-TMR]は- 1-C2-04 -

1400
1200
1000
800
600
400
200
0
2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

年

図 2 エアコン製造の能力あたりの TMR

1-C2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

3.2 LCA の視点から見たエアコンの TMR
図 3 に 2018 年販売における一般モデルと上位モデルのエアコンについて使用段階も含めた TMR の変化を示す．この結果から，評価したエアコンについては，上位モデルの方がTMR が大きいことがわかる．これは上位モ
デルはエネルギー効率を上げるために熱交換器が大きく，銅合金が多用されることが挙げられる．しかし，使用年数が経過するに連れて TMR の差が縮まり，EPT(Energy paybacktime)は 2.64 年であった．これは上位モデルが一般モデルより比較的エネルギー効率が高い
ことに起因する．
25000
TMR (kg-TMR)

⼀般モデル

20000

上位モデル

15000

の TMR は上位モデルが一般モデルを上回っている．しかし，使用年数が増えることにより TMR は一般モデルが上位モデルを上回る結果となった．

5. 参考文献[1] 家庭用エアコン(ルームエアコン)国内出荷実績,日本冷凍空調工業会,2018[2] エアーコンディショナーの現状について,
資源エネルギー庁,2019[3] Toshisuke OZAWA, et al,”Shifts ofHousehold Consumption Patterns and CO2
Emissions due to Life Events”,2006[4] 住宅設備機器の使い方に関する調査,建築研究所,2010[5] エアコンの期間消費電力量について,日本
冷凍空調工業会,2013[6] 省エネ性能カタログ,資源エネルギー庁,2019

10000
5000
0
0

1

2

3

4

Elapsed years

図 3 2018 年型エアコンの使用段階を含めた TMR
また，2002 年型から 2018 年型の 9 つのエアコンについて 2002 年型を基準に求めた EPTを図 4 に示す． EPT は年数と友に低減することが好ましいが，この結果はむしろ増加傾向にある．このことは性能向上が鈍化していることを意味している．

交差点の年数 (年)

4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
2002

2006

2010

2014

2018

エアコンの製造年

図 4 2002 年モデルを基準とした交差点の年数
4. 結言
本研究ではエアコンの採掘活動から見た資源効率を評価した．エアコンは銅の使用量がTMR に大きく影響することが分かった．また，2018 年型のエアコンにおいて，製造段階- 1-C2-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（特別）[1-C3] 資源利用への問題提起 (2)2021年3月3日(水) 13:20 〜 14:40 C会場 (zoom)
座長：中島謙一（国立環境研究所）[1-C3-01] ライフサイクルシミュレーションによる車載用 LiBの採掘活動から見た資源
効率評価*光斎 翔貴1、鷹田 祐京1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
13:20 〜

13:40

[1-C3-02] 小規模金採掘(ASGM)実施国への不適切な水銀フロー*程 英超1、中島 謙一1、南斉 規介1 （1. 国立環境研究所）
13:40 〜

14:00

[1-C3-03] インフラを含む長距離輸送機関の採掘活動から見た資源効率の評価*原口 直享1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
14:00 〜

14:20

[1-C3-04] 再生可能エネルギーの利用における他国への土地改変影響の評価*不破 幹仁1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
14:20 〜

©日本LCA学会

14:40

1-C3-01

第16回日本LCA学会研究発表会

ライフサイクルシミュレーションによる車載用 LiB の採掘活動から見た資源効率評価
Evaluating resource efficiency for traction lithium-ion batteries based on life cycle
simulation○光斎翔貴*，鷹田祐京，山末英嗣
Shoki Kosai, Ukyo Takata, Eiji Yamasue
立命館大学* kosai0203@gmail.com
1. 緒言

ッテリーパックの詳細な組成情報が記載されていた

昨今の自動車産業では，各国の自動車環境規制により，電動化が急速に進展している．2050 年の電気自動Ellingsen3)らの報告を参考にした．対象の LiB は EV 用の三元系 LiB であり，重量は 253kg である．

車 (EV) 台数 (5600 万台) が 2016 年のそれ (28 万台)の 28 倍に増加すると予測されていることから 1)，多量の車載用電池が必要になると考えられる．
しかし，
様々
な車載用電池の中で最も実用的とみなされているリチ
ウムイオン電池（LiB）には，従来型自動車で使われてこなかった Ni，Co，Mn といった希少な金属が使用されている．持続可能な電動車を実現するために，使用済み車載用 LiB の有効活用をすることは重要である．
Hakim ら 2) によると，様々な先行研究において地球温暖化係数（GWP），支払い意志（WTP）といった観点から，使用済み車載用 LiB のリユースやリパーパス（住宅用蓄電池として再利用）といった二次・三次利用が
図 1 本研究で対象とした車載用 LiB3)

評価されている．
一方で，先行研究では各々の部分的なライフサイク

2.2 TMR の推算方法

ルステージは評価されているが，車載用 LiB の製造か

TMR の推算では x(kg)の素材 a に対して n 種の物質

らその後のリユース，リパーパス，そして最終段階とやエネルギーの投入が必要なとき，それぞれの投入量

してのリサイクルといった車載用 LiB の複合的なライと TMR 係数が𝑚𝑚1 ，𝑚𝑚2 ，・・・，𝑚𝑚𝑛𝑛 （kg, J），𝑡𝑡1 ，フサイクルシステムを考慮した例はほとんどない．そこで LiB 生産に関する資源消費の削減を評価するために，物質フロー指標の一つである関与物質総量(TMR)

𝑡𝑡2 ，・・・，𝑡𝑡𝑛𝑛 (kg-TMR/kg, kg-TMR/J)であった場合，その TMR は以下のように定義できる．
𝑛𝑛

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑎𝑎 = �を選定した．TMR は直接・間接の物質投入だけでなく，

𝑖𝑖=1𝑚𝑚𝑖𝑖 𝑡𝑡𝑖𝑖

いわゆる隠れたフローも評価する指標であり，資源消

また，副生物が存在する場合や，使用済み製品から費に関わる採掘活動量を定量化することが出来る．

複数の出力材料がある場合には分配が必要である．金よって本研究では，車載用 LiB の複合的なライフサ

銭的価値が採掘活動の原動力であると考えられるため，

イクル全体を俯瞰して，使用済み車載用 LiB をリユー

TMR では経済的分配が使用されている．

ス，リサイクル，リパーパス（住宅用蓄電池として再

2.3 システムダイナミクス(SD)法利用）した時の TMR を推算し，システムダイナミク

システムダイナミクスはシステムの動的な解析に利ス法を用いて車載用 LiB の複合的なライフサイクルを用するために開発された数値シミュレーションの手法

モデル化した後，シミュレーションを実施して有効性の一つである．本研究では，使用済みとなった車載用を評価することを目的とする．

LiB のリパーパスを通じリサイクルを経て新たに新規LiB として再度使用する資源循環モデルを想定してお2. 研究手法

り，モデル内に存在する相互作用の複雑さを考慮して2.1 評価対象

SD 法を選択した．自動車用 LiB の複合的なライフサ

本研究で想定した LiB の組成を図 1 に示す．対象はバ

イクルシステムのモデルの概要図を図 2 に示す．この- 1-C3-01 -1-C3-01

第16回日本LCA学会研究発表会

モデルでは使用済みとなった車載用 LiB は容量劣化モ

3.2 車載用 LiB の複合的ライフサイクルシステム

デルを基にした電池の健康状態（SOH）によって価値IEA による新規車載用 LiB の需要予測 4)を基に，全判断し，リユース，リパーパス，リサイクルのそれぞてが新規 LiB のケース，車載用 LiB が 7 年，13 年と使れの目的に必要とする SOH により選別することを想用された後にリサイクルされた二次材を利用したケー

定した．価値判断によって自動車用（リユース），住宅

スにおける 2050 年までの総 TMR を分析した．結果を用蓄電池用（リパーパス）として使えないと判断され

図 4 に示す．全て一次資源で製造した場合，2050 年にた電池は，リサイクル可能な材料を回収し，リサイク

車載用 LiB の製造に関わる TMR は 2000Mt を超える

ル車載用 LiB として EV メーカーに供給される．

可能性があることが示唆された．また，車載用 LiB を
7 年，13 年使った後にリサイクルされた二次材を有効利用した場合，それぞれ 16%，10%の TMR の低減が見込まれる．ここでは，簡易的に，使用済み LiB を直接リサイクルした場合におけるライフサイクルシステ
ム全体の TMR を算出したが，リサイクルに至る前にリパーパスとして定置利用を加味した場合，定置利用における需要を踏まえた新たなモデルの拡張が必要と考えられる．

図 2 車載用 LiB のライフサイクルモデル
3. 結果と考察
3.1 自動車用 LiB の TMR
自動車用 LiB の推定結果の内訳を図 3 に示す．新規
LiB の TMR は 47.8t-TMR と推定された．
車載用 LiB1kg当たりの TMR は 189kg-TMR であり，これは元の重量の 200 倍近い量の採掘活動が伴うことを意味する．また，使用済み LiB の二次利用に伴う TMR を推定した

図 4 ライフサイクルシステムにおける車載用 LiB

結果，リサイクルが 35.1t-TMR，リユースが 0.500t-TMR，の TMR とリサイクルの効用

リパーパスが 0.500t-TMR の採掘活動を伴うことが分

4. まとめかった．この結果より，リユース，リパーパスされた

本研究では車載用 LiB 生産と使用済み LiB の二次利

LiB の TMR は一次資源から生産された場合の 1％程度

用に伴う採掘活動 の定量化，及び車載用 LiB の複合と非常に小さい値となった．
一方，
リサイクルの場合，的なライフサイクルシステムのモデル化を実施した．

一次資源と比較して銅や硫酸ニッケルはリサイクルの2050 年における車載用 LiB 生産の TMR は 2000Mt-

方が低い TMR を示した一方，硫酸コバルトや硫酸マ

TMR を超えると示唆された．車載用 LiB の使用年数

ンガンはリサイクルの方が高い TMR を示した．

が 7 年の時，リサイクルを行うことで資源利用量は16％程度低減できることがわかった．当日は定置利用も考慮したより包括的なライフサイクルシステムにおけるシミュレーション結果を示す．
引用文献
1) International Energy Agency, "Global EV outlook
2017," IEA, 2017.
2) Idijis, H., Attias, D., Bocquet, J. C., Richet, S., PRO-VE
2013, IFIP AICT 408, (2013) pp.609-618
3) Majeau-Bettez, G., Hawkins T. R., and StrØmman, A.
H., Environmental Science & Technology, 45, (2011)
pp.4548-4554

図 3 車載用 LiB の TMR

4) International Energy Agency, Global EV outlook 2017,
IEA (2017)- 1-C3-01 -1-C3-02

第16回日本LCA学会研究発表会

小規模金採掘(ASGM)実施国への不適切な水銀フロー
Improper mercury flow to countries that have artisanal and small-scale gold mining(ASGM) activities○程 英超*1)、中島 謙一 1)、南斉 規介 1)
Yingchao Cheng, Kenichi Nakajima, Keisuke Nansai
1) 国立環境研究所* cheng.yingchao@nies.go.jp
1. Introduction

improper Hg trade flow to the countries that have ASGM

Mercury (Hg) is toxic to humans and can be accumulated

activities. We analyze the data on intentional or

through the food chain. Although the usage of Hg decreased

unintentional Hg related global trade in a long time series,

in developed countries such as Japan, it is still being used inand clarify the relevance of the ASGM production to other

other Asian countries, Africa, and Central and South

indicators from the big data of global trade, then develop a

America especially in artisanal and small-scale gold mining

method to detect improper trade flows possibly related to(ASGM) activities. In 2015, the ASGM sector emitted about

the ASGM activities.

38% of the total anthropogenic Hg emission (2,220 tonnes)
predominantly among all sectors and introduced 1,220

2. Methods

tonnes of Hg into the terrestrial and freshwater

We extracted trade data for 231 countries and regions onenvironments [1].To deal with the Hg problems, the5,000 categories of products, using the BACI database [11].

Minamata Convention on Mercury entered into force in

We also surveyed the domestic Hg mining production and2017 [2]. However, the usage of Hg in artisanal and

ASGM Hg use in countries and regions that have ASGM

small-scale gold mining (ASGM) is not regulated.

activities. Thereafter we calculated the Hg flows in the

In the ASGM process, Hg is mixed with the whole orglobal trade and the apparent Hg consumption, for whichcondensed gold ore to make an amalgam of gold and Hg,each Hg flow was calculated by multiplying the Hg content

then the gold can be extracted by heating the amalgam;

in the product by its amount [12].

meanwhile, Hg is released into the atmosphere. Thus, theApparent Hg consumption = Hg mining production +Hg emission directly harms miners through inhalation andImport [Hg]- Export[Hg]endangers people with methylmercury through the food

The apparent Hg consumption is considered the total Hg

chain by fish consumption[3]. ASGM activities significantly

amount available in all sectors in a country from the formal

pollute the surrounding area with Hg [4], and sufficientroute. All data in this article are based on the year 2016.

management on Hg in the ASGM sector should beThen, we compared the apparent Hg consumption and the

conducted. Nevertheless, because ASGM is by definition

ASGM Hg use. When the ASGM Hg use is higher than theinformal and often illegal, practitioners operate in secretapparent Hg consumption, improper Hg trade possibly

making research difficult [5].

occurred. By this simple method, we screened several

The UNEP (United Nations Environmental Programme)countries out from all countries for a higher possibility ofdepicted the global Hg flow and the Hg supply, trade, andimproper Hg flows. To determine the specific categories

demand, and it revealed the improper Hg flow [2,6−7].

that hid the Hg flows, we further investigated the material

Although Veiga et al. [8] and Telmer et al. [9] estimated theflows of all Hg flows in the form of Hg-containing products

Hg release and emissions to the environment, the amountamong global trade. Major streams of trade that import andand routes for Hg that enters the ASGM sector remain

export from target countries were analyzed.

unclear. Due to the regulation by the Minamata Convention,
the improper Hg trade such as in the name of the dental use

3. Results and discussion[10] or reported as other categories and the black market are

According to the UNEP[6], Indonesia, Colombia, Peru,

considered to increase[6]. Such improper Hg trade flows

Bolivia, China, Ecuador, Sudan, Philippines, Ghana,can be hidden in the formal global trade, and a method that

Suriname, and Brazil showed high ASGM Hg use. Amongst,

can detect such improper trade flows is desirable.

Ecuador, Sudan, Philippines, Suriname have much higher

Therefore, the objective of this study is to detect the

ASGM Hg use than the apparent Hg consumption (Table 1).

- 1-C3-02 -1-C3-02

第16回日本LCA学会研究発表会

Therefore, higher possibilities of improper Hg trade

linked to the continued demand for Hg in the ASGM

occurred in these countries, which is comparable tosector[7]. The illegal Hg trade to Peru is transparently notprevious research. For example, the customs agent in thedisclosed in the formal trade at the customs in Peru, thus

Philippines is reported to intercept Indonesian mercury andalmost no discrepancies appeared between the apparent Hg

cinnabar (mercury ore) smuggled in shipping containers[7].

consumption and ASGM Hg use.

Table 1. Hg mining production, apparent Hg
consumption, and ASGM Hg use in major countries
that have ASGM activities.
Hg
Apparent Hg ASGM Hg use
Country

Illegal Hg production and trade in the ASGM sector was
also reported in Indonesia in 2009, and stricter regulations
are executed from then on[15]. To date, only a few primarymines of Hg ore remain in use and these are located in
Mexico, China, and Indonesia. Indonesian Hg seems to

production

consumption (UNEP)(tonnes)(tonnes)[6](tonnes)

Indonesia

621

360

210–630

Colombia

51

184

90–270

Peru

203

134

72.5–217.5

Bolivia51

184

84–136

China

3,419

3,570

25–175

4. Conclusions

Ecuador2

3

42.5–127.5

Countries that have ASGM activities were detected.

Sudan

24

24

63–103

Improper Hg trade possibly occurred in Ecuador, Sudan,

Philippines

11

11

35–105

Philippines, and Suriname. Black market, mislabeled trade,

Ghana

28

38

35–105Suriname

9944.1–81.9

Brazil60

55

22.5–67.5

provide the majority of Hg used in ASGM and is preferredby miners instead of Chinese Hg as it is thought to be of
better quality. Indonesian Hg is reported to export to
Malaysia formally and then informally shipped to thePhilippines for the ASGM use[16].

and transportation from developed to developing countries
formally to informal ASGM sector, remain a global concern
in Hg management after the Minamata Convention enteredinto force. However, the conclusions are not conclusive, andHowever, for all those four countries suspected to havefurther investigations on the global trade data are needed.

improper Hg trade, their net trade of Hg-containing
products is negligible. Thus, domestic Hg productions arecomparable to the apparent Hg consumptions. Hence,
instead of formal trade, black markets that are not counted
by the customs might be the main routes for the improper
Hg trade to ASGM sectors in these countries. Besides, themislabelled trade could be another route for the Hg trade
amount not being disclosed. In Germany, for instance, pure
Hg was mislabelled as “mercury-containing hazardous
waste”, and exported to Switzerland, from where it was soldabroad[13,14].
China, on the contrary, showed negligible ASGM Hg use
than the apparent Hg consumption. While China has its Hg
mining industries, it also uses more than 1,000 tonnes of Hg
in the vinyl chloride monomer industry, and the productionof blood pressure measuring devices, thermometers, lamps,
and other devices[6]. Therefore, for China, it is impossible
to isolate possible informal Hg imports specifically for use
in ASGM[7].
Bolivia also exhibited a lower ASGM Hg use than theapparent Hg consumption. The net import of Hg by Bolivia
and Colombia may be transferred illegally to neighboring
countries such as Peru, and most of these activities are

5. References
1) UN Environment (2018), United Nations Environmental
Programme, Global mercury assessment; 2) UN
Environment, Minamata Convention on mercury; 3) Mason,
R.P., Baumann, Z., Hansen, G., Yao, K.M., Coulibaly, M.
and Coulibaly, S., (2019). Science of The Total
Environment, 665, pp.1158-1167. 4) 柴田晴音; 竹中千里;
冨安卓磁; 村尾智; 世良耕一郎 (2016). NMCC 共同利用研究成果報文集 23, pp.65−69; 5) O’Driscoll, D. (2017).
Helpdesk Report; 6) UN Environment (2017), United
Nations Environmental Programme, Global mercury supply,
trade and demand; 7) UNEP and GRID-Arendal (2020).
The Illegal Trade in Chemicals; 8) Veiga, M.M., Maxson,
P.A. and Hylander, L.D., (2006). Journal of cleaner
production, 14(3-4), pp.436-447; 9) Telmer, K.H. and Veiga,
M.M., (2009). Springer, Boston, MA., pp. 131-172; 10)
Tibau, A.V. and Grube, B.D., (2019). Journal of Health andPollution, 9(22), p.190612; 11) CEPII (2017): CEPII. Basepour l'Analyse du Commerce International; 12) Nakajima,K., Daigo, I., Nansai, K., Matsubae, K., Takayanagi, W.,
Tomita, M. and Matsuno, Y., (2018). Resources,
Conservation and Recycling, 133, pp.369-374; 13)https://www.minespider.com/blog/the-use-of-mercury-in-art
isanal-small-scale-gold-mining14)https://www.waz.de/staed
te/essen/quecksilber-illegal-entsorgt-haftstrafe-fuer-unterneh
mer-id209051655.html15)https://www.nexus3foundation.or
g/single-post/2018/12/14/press-release-ban-online-trading-o
f-toxic-chemicals-mercury-and-cyanide 16) IUCN National
Committee of The Netherlands. Opening the black box:
global mercury trade revealed.

- 1-C3-02 -1-C3-03

第16回日本LCA学会研究発表会

インフラを含む長距離輸送機関の採掘活動から見た資源効率の評価
Evaluating resource efficiency of intercity transportation considering the development of
infrastructure○原口直享*1)、光斎翔貴 1)、柏倉俊介 1)、山末英嗣 1)
Naotaka Haraguchi, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue1) 立命館大学* rm0155hf@ ed.ritsumei.ac.jp
1．緒言(1)より求められる．

現在，地球温暖化などの地球規模での環境問題が深刻化している．温室効果ガスを減らすことなどは世界的に重要な課題である．人口増加や経済の発展などにより，人々の移動量，移動範囲が広くなり，
世界の旅客部門の消費エネルギー量は 1971 年から2013 年で 2 倍程度増加している 1)．特に都市間の中長距離はエネルギー消費と環境に大きな影響を与えている 2)．
輸送に関する既存の研究において，輸送機関を対象にエネルギー効率や温室効果ガスの排出量などを評価した研究が行われてきた 3,4)．しかしインフラ

𝑇 = ∑(𝑘𝑖 𝑋𝑖 )(1)

T : TMR [kg-TMR]
ki: 物質 i における TMR 係数
Xi : 物質 i の使用量
本研究では輸送機関の資源効率を「輸送機関が1 kg を 1 m 運ぶ際の TMR」と定義した．本研究における資源効率は小さいほど好ましい．人間 1 人の重量を 60 kg と仮定し，各輸送機関の平均乗車率を用いて定員質量を推算し，輸送機関自身の重量を加えた値を全質量とした．最終的には，式(2)を用い活用するストック型社会の概念が注目されており 5)，て資源効率を算出した．
𝑄ₚ + 𝑄ₒ + 𝑄ₘ + 𝑄𝑖
(2)
𝑄𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 =1000(𝑚 + 𝑀 )𝐾
Qtotal: 1 kg を 1 m 運ぶ際の TMR[kg-TMR/kg/m]

資源使用量を材料の採掘段階まで遡って把握し，そQₚ : 製造段階の TMR 値[kg-TMR]の資源効率性を分析する必要がある．

Qₒ : 使用段階の TMR 値 [kg-TMR]製造も含めた各輸送機関の資源使用量の分析をされているものは少ない． 近年，限りある資源を有効

資源使用量を評価する指標の一つに TMR(Total

Qₘ : メンテナンスの TMR 値 [kg-TMR]

Material Requirement)がある．TMR は直接・間接のQi : インフラの TMR 値 [kg-TMR]

物質投入だけでなく，隠れたフローも評価すること

m : 定員重量 [kg] M : 本体重量 [kg]ができる．そこで本研究では，日本国内をケースス

K : 生涯走行距離 [m]タディとしてインフラ製造も含めた各輸送機関の資源効率を採掘活動量の観点から評価することを目的

2.2 対象の輸送機関
本研究では，乗用車，バス，新幹線，航空機，船として研究を行った．

舶の 5 種類の輸送機関を対象とした．それぞれの輸2．研究手法送機関の概要を表 1 に示す．メンテナンスに関して

2.1 関与物質総量（TMR）

は，メンテナンスの際に交換した部品などのリサイ

本研究では，採掘活動量を定量化できる指標として関与物質総量（TMR）を用いて，各輸送機関のクルは考えないものとし，交換後は破棄すると仮定した．

インベントリデータを基に各輸送機関の 1 台当たり

インフラについては，その製造のみを考慮し，運の TMR 値を算出した．各輸送機関に関して，製造用とメンテナンスは対象外とした．また，輸送機関

段階，使用段階，メンテナンス，インフラの 4 段階

同様最終的な廃棄やリサイクルは考慮しなかった．

に分けそれぞれの計算を行った．TMR は以下の式

道路に関しては，国土交通省のオープンデータより，
国道および高速道路のデータを得た 6)．空港に関し- 1-C3-03 -1-C3-03

第16回日本LCA学会研究発表会ては，日本国内にある主要空港のうち海上空港は約
10

路の長さは国内線の一般的な 3000m と仮定した 8)．
港に関しては，船舶の入る港湾の岸壁を想定した．
それぞれの資材投入原単位 7)を用いて，各インフラの資源使用量を推定した．
表1
輸送機関
乗用車

バス
新幹線
航空機
船

輸送機関の詳細
燃料

ガソリン
ガソリン
電気
水素
ガソリン
電気
ジェット燃料
ジェット燃料
A,B,C 重油インフラ

10-7 [kg-TMR/kg/m]

10％であったことから地上の空港を想定し 8)，滑走

8
6
4
2
0

道路

線路
滑走路
滑走路
港

図1

production

operationmentenanceinfrastructure

中長距離輸送機関における資源効率

3．結果・考察
各輸送機関における資源効率の結果を図 1 に示す．

4．まとめ

新幹線の資源効率は評価対象の中で最も良い値とな

本研究では，各輸送機関とインフラについて採掘

り，最低の 4.0×10-8[kg-TMR/kg/m]と推算された．こ

活動量の観点からその資源効率を評価した．一度にれは輸送する人数や重量，および生涯走行距離が多くの人を運び，生涯距離の長い大型輸送機関は使他より大きいことが理由と考えられる．バスについ用段階の TMR が輸送機関全体の TMR に大きく影響ても生涯走行距離が大きく，製造段階の TMR は無した．インフラも考慮すると，乗用車は航空機より視できるほど小さくなった．一方，航空機や乗用車も大きな値となる結果になった．また，TMR の観は比較的高い値を示した．ただし航空機は使用段階点からみて新幹線が最も資源効率の良い輸送機関での影響が支配的であった．乗用車は使用段階だけであることが分かった．

なく，生産，メンテナンス，インフラの影響も無視できない程度となった．乗用車は，いわゆる次世代

5．参考文献乗用車の製造やメンテナンスが無視できない値を示

1) 経済産業省資源エネルギー庁: “エネルギー白書
2016”

した．これはバッテリー部分に，銅やニッケル，リチウムなどの TMR が大きい材料が用いられている

2) Clift.R ほか Energy, 32, (2007), pp.262-268ためである．

3) Haobing Liu ほか: Transportation Research Part D, 48,(2016), pp.267-283

インフラについては，乗用車において影響が大き
いことがわかった．乗用車におけるインフラ，すな

4) Michał Czepkiewicz ほ か : Jornal of Transport
Geography, 68, (2018) pp.130-141

わち道路の設置には膨大な量の資源が使われているが，それらのアロケーションを「走行台数[台]×道5) 環境省: 平成 27 年度版環境・循環型社会・生物多様性白書, (2015)

路への負荷比×走行距離[m]」で行ったため，乗用車に分配されるインフラの寄与が大きくなったものと

6) 国土交通省 “道路統計年報 2019”

考えられる．一方，バス，新幹線，航空機，船舶の7) 長 岡 耕 平 ほ か : 環 境 情 報 科 学 学 術 研 究 論 文 集
23,(2009) pp.83-88

大型輸送機関は使用段階に比べると，製造段階と同様にインフラは無視できる結果となった．

8) 国土交通省: “空港一覧” < 航空：空港一覧 - 国土交通省 (mlit.go.jp) > (2020.10.25)- 1-C3-03 -1-C3-04

第16回日本LCA学会研究発表会

再生可能エネルギーの利用における他国への土地改変影響の評価
Assessing the multi-regional land disturbances embodied in renewable energy○不破幹仁*1)，光斎翔貴 1) ，柏倉俊介 1) ，山末英嗣 1)
Mikihito Fuwa， Shoki Kosai， Shunsuke Kashiwakura， Eiji Yamasue1) 立命館大学* rm0156xi@ed.ritsumei.ac.jp
1.

緒言

現在，世界では深刻化する地球温暖化を防ぐ目的

TMR シェア[%]＝で炭素排出量をゼロに近づける取り組みが行われて各国の TMR
製造時全体の TMR

× 100

いる．その中でも電力分野では，火力発電といった化石燃料を使う発電方式から風力，太陽光発電とい風力発電は，製造量の多いデンマーク，スペイン，
アメリカ，中国，ドイツの五か国，太陽光発電は同った再生可能エネルギーへの転換が期待されている．

様に日本，中国，マレーシア，アメリカの四か国を日本では，2030 年には電力構成の内，22～24 %が再製造国と設定した．

生可能エネルギーによるものになると予測されてい
る 1)．

3．結果

これまで再生可能エネルギー由来の発電方式は，

3．1

風力タービン

他国に依存せず自国のみで発電でき，エネルギー自各製造国における風力タービン製造時の土地改変

給率の向上に寄与するものと考えられてきた．しかし，風力タービンや太陽光パネル製造時には，他国の影響を与える国別シェアを図 1 に示す．アメリカ
での風力タービン製造の場合，自国への影響が多大

から資源を輸入するため，再生可能エネルギーの利（80%程度）であることが分かった．また，地域とい用において，様々な資源の採掘活動を伴い，その背う観点で見ると，アメリカ製造の場合は北米への影

後において多大なる土地改変を他国で引き起こす可能性がある．

響が，デンマーク製造の場合は EU への影響が多大であった．また，中国製造時はアメリカ同様自国へ距離を超えた他国への土地改変影響に関して，この影響も 50％程度と大きなシェアをもつ．これはドれまでテレカップリングを用いたグローバルサプラ

イツ製造時でも同じことが言える．また，スペイン

イチェーンによって引き起こされる特定地域の土地利用の変化について研究されてきた２)．一方で再生製造時には南米諸国における土地改変への寄与が多く見られた．

可能エネルギーについては着目されていない．
以上より，本研究では土地改変量の指標の一つである関与物質総量(TMR)を用い，風力，太陽光発電の製造段階における他国への土地改変影響を評価す
ることを目的とする．
2.

研究手法

本研究では土地改変評価の指標として TMR を採用する．TMR は，経済全体のマテリアルフロー分析
図1（EW-MFA）の資源関連指標として，直接材料投入
量，原材料換算量と並んで，世界経済全体の物理的な材料マスフローと各国の材料利用率を定量化する

3．2

風力タービン製造時の土地改変影響国

単結晶太陽光モジュールために用いられてきた．TMR は，資源量を説明する

各製造国における単結晶太陽光モジュール製造時ために使用されるシステム境界の範囲が広いことかの土地改変の影響を与える国別シェアを図 2 に示す．

ら，最も包括的な資源関連指標と考えられている 3)．

自国への影響は，中国製造時が最大となった．アメ

本研究ではインベントリーデータ

4)5)6)7)8)と貿易統

リカ製造時は北米への，日本，マレーシア製造時にを組み合わせ，風力タービンと太陽光単結晶モはアジアへの影響が大半を占める．特に，日本製造

ジュールの製造に関わる国別 TMR シェアを以下の時は全土地改変において約 92％を他国への影響で

式より算出した．

占めている．これは太陽光モジュール製造に必要な計

9)- 1-C3-04 -1-C3-04

第16回日本LCA学会研究発表会

天然ガスや鉄が日本では手に入れられない為である．

変は自国内での制度設計を改善することが求められる一方で，他国での土地改変の誘発は自国の規制関与外であることから，排出権取引のような国際的な基準をもった制度設計が求められる．

図2

単結晶太陽光モジュール製造時の土地改変
影響国

4．考察
採掘活動に伴う土地改変を行う場合には，適切な

図 3 風力タービン製造における土地改変影響リ管理の元で行われなければ重大な自然環境破壊が発スク

生する可能性がある．そこで無秩序な土地改変が行

5．まとめ

われるリスク評価を行った．
土地改変影響リスクについては以下の式で評価す

本研究では再生可能エネルギー製造時の土地改変
影響国を明らかにし，無秩序な土地改変が引き起こる．

されうるリスクを評価した．結果として，現在大々的に行われている中国での太陽光モジュールの製造

𝑅 = ∑(𝑇 × 𝑄) × 𝑇
T は製造国の自他国 TMR シェア(％)，Q は世界銀

は無秩序な土地改変を引き起こす可能性があることが示唆された．また，今後普及が進むとされる海上行が発行する WGI9)の Regulatory Quality である．本

風力発電のタービン選定時には土地改変影響リスク

指標は規制の質を表しており，対象国が規制を策定の観点からデンマークやドイツ製が望ましいと示唆

し，それを実施する能力があるかを表す指標である．
Regulatory Quality は-2．5(悪い)～2．5(良い)で表されされた．
6．引用文献るが，本研究では 1(悪い)～0(良い)に変更して使用

1)資源エネルギー庁:”2030 年エネルギーミックスする．

実現へ 向けた対応について ～全体整理～” (2018)

R を土地改変影響リスクとし，R が大きいほど無秩序な土地改変が自国または他国にて引き起こされ

2) C. P. Paitan and P. H. Verburg: sustainability, 11, (2019),
pp.1-24

うるリスク値が高いことを意味する．他国の規制制

3)Shoki Kosai, Ukyo Takata, Eiji Yamasue: Journal of度への介入の難しさを鑑み，自国内における製造時

Cleaner Production, 2, (2021)

TMR シェアと土地改変影響リスクの関係性を議論
する．

4)Lei Xu, Mingyue Pang, Lixiao Zhang, Witold Roger
Pog anietz, Sheetal Dattatraya Marathe: Resources,

ここでは風力タービンの製造に注目し，風力ター

Conservation and Recycling, 132, (2018), pp.361-368

ビンの各製造国における土地改変影響リスクを図 35)E.

に示す．中国製造時の土地改変影響リスクが高くな

Blanco: Renewable Energy, 34(3), (2009), pp.667-673

った．これは中国が様々な途上国から輸入している

6)Jan Weinzettel, Marte Reenaas, Christian Solli, Edger G.

他，中国自体の Regulatory Quality，製造時 TMR シェ

Hertwitch: Renewable Energy, 34(3), (2009), pp.742-747

アが高かったことが挙げられる．また，アメリカ製

7)Baptiste Poujoi, Anne Prieur Vernat, Jean Dubranna,

造時の土地改変影響リスクが一番高くなった理由としては，アメリカ自体の Regulatory Quality は低かっ

Romain Besseau, Isabelle Blanc, Paula Perez Lopez:
Journal of Industrial Ecology, 24 (1), (2020), pp.248-262

たものの，8 割の原材料を自国で産出しているため

8)Matthew Ozoemena, Wai M. Cheung, Reaz Hasan:である．スペイン製造時の土地改変影響リスクがドClean Technologies and Environmental Policy, 20, (2018),

イツ，デンマークより高いのはコロンビア等南米か

pp.173-190

らの輸入が多い為である．

9)UN:”UN Comtrade | International Trade Statistics

特に，自国の製造時 TMR シェアが小さく R が大Martinez, F. Sanz, S. Pellegrini, E. Jimenez, J.

Database”, UN Comtrade (参照 2020-6-3)

きい場合には，他国にて重大で無秩序な土地改変を

10)WGI:”The Worldwide Governance indicators, 2019

引き起こしてしまう可能性がある．自国での土地改

Update”, World Bank,(参照 2020-11-25)- 1-C3-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（特別）[1-C4] 環境情報を活用した行動変容・ライフスタイル解析
2021年3月3日(水) 15:00 〜 16:40 C会場 (zoom)
座長：本田智則（産業技術総合研究所）、小澤暁人（産業技術総合研究所）[1-C4-01] 環境情報を活用した行動変容・ライフスタイル解析*本田 智則1、小澤 暁人1 （1. 国立研究開発法人産業技術総合研究所）
15:00 〜

15:20

[1-C4-02] 電力ビッグデータを活用した家庭エネルギーマネジメント予測*小澤 暁人1、本田 智則1 （1. 産業技術総合研究所）
15:20 〜

15:40

[1-C4-03] HEMSデータを用いた模擬家庭電力需要自動生成プログラムの開発と活用方法の一案*山中 隆世1、磐田 朋子1 （1. 芝浦工業大学）
15:40 〜

16:00

[1-C4-04] HEMSデータと人工知能を活用した空調機のライフサイクル評価*杉山 弦太1、本田 智則2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 産業技術総合研究所）
16:00 〜

16:20

[1-C4-05] 消費者行動分析に基づいた環境配慮型テイクアウトの提案*坂本 洋介1、堂脇 清志1、徐 維那1 （1. 東京理科大学）
16:20 〜

©日本LCA学会

16:40

1-C4-01

第16回日本LCA学会研究発表会

環境情報を活用した行動変容・ライフスタイル解析
Behavior change and lifestyle analysis using environmental information○本田智則*1)、小澤暁人 1)
Tomonori Honda, Akito Ozawa
1) 国立研究開発法人産業技術総合研究所* tomonori-honda@aist.go.jp
1. 背景と目的

Energy Management System）、及びスマートメーターに2020 年 10 月首相による所信表明演説において、グ着目した。

リーン社会の実現を掲げられ、2050 年までに温室効果

わが国の住宅分野では、電⼒⾃由化や ZEH 補助⾦のガスの排出を全体としてゼロにするカーボンニュート

後押しを受ける形で、既に 5000 万軒以上の世帯にスマラル社会の実現を目指すことが宣言された。カーボンートメーターが設置され、20 万軒以上の世帯にはより

ニュートラル社会の実現にあたっては、ゼロエミッシ

詳細なエネルギー利⽤状況がわかる HEMS が設置されョン化されたエネルギーの利用と同時に、省エネを含ている。また、地球温暖化対策計画においても、家庭めたエネルギーの利用方法を大きく見直すことが必要

部門のエネルギー消費削減のための方策として HEMSになる。

による見える化・エネルギーマネジメントの普及、そ国内の部門別温室効果ガス排出量を見ると、2018 年

してその見える化の結果からライフスタイルの変容を

度温室効果ガス排出量 11.4 億トンのうち、産業部門が促していくことを省エネ施策として掲げている。また

全体の 35％と最も大きく、それ以外の運輸、業務、家

これらデータは、ポスト FIT におけるデマンドレスポ

庭部門はそれぞれが 18.5％、17.2％、14.6％とほぼ横ンスや蓄電池活⽤など、HEMS の利⽤価値は今後さらに並びの状態にある。産業、業務、及び運輸のうち産業

⾼まると期待されている。HEMS 装置は見える化機能を輸送についてはその温室効果ガス排出削減は排出削減中心として発展してきた経緯から、生活者が自己の電の経済性が重要になり、補助金や政策的エネルギー転力消費量を自ら確認し、データを踏まえて省エネ行動

換等による排出削減は、その実行困難性及び技術的課に移行することが求められている。しかし、このよう題は多く存在するものの方針としては明かである。一な生活者の主体的省エネ行動は、省エネによる生活行

方、家庭部門についてはエネルギー転換による排出削動を変容させるインセンティブに乏しく、必ずしも成減が最も効果的であると推察される一方、そのエネル功しているとは言えない。
2. 環境情報研究会での研究

ギー利用量そのものの削減にはライフスタイルの変容が不可欠である。しかし、一般にライフスタイルの変LCA 学会の中に設置される環境情報研究会では、住容は産業部門とは異なり経済合理性や技術的可能性の宅メーカーから提供を受けた約 6 万世帯の HEMS、スマ

みによって議論することは適切ではない。生活者がラートメーターデータについて、近年急速に発展する AI

イフスタイルを選択する過程では、経済性を考慮しつ技術、特に深層学習の技術を用いることによって、生

つも快適性や利便性など、生活者の主観的価値判断に活者のライフスタイルの変容を分析する技術開発を行よって行われるためである。

っている。

主観的価値判断によって選択されるライフスタイル

本セッションではこうした AI 技術と HEMS、スマーの選択、特に家庭内のライフスタイル選択についてはトメーターから得られた 10 億データ規模のビッグデ

プライバシーの問題があるため、その選択基準等を知ータ解析によって、カーボンニュートラル社会実現にることは容易ではなく、従来こうした家庭内でのライ向けたどのような知見が得られるのかについて事例研

フスタイル選択基準等をシル手法としては、アンケー

究を提示する。

ト調査が広く用いられてきた。しかし、アンケート調査については、調査時点の主観を知ることはできるが「行動変容」が実際に起こったのかを知ることはでき【謝辞】

ない。すなわち、価値基準についての「点」の情報を本研究は、科研費基盤研究 A（18H04155）「HEMS

得ることはできるが、時間的変化を伴う「線」としてデータに基づく共創的社会システム形成のための消費者インセンティブの解明（代表：本田智則）」の一部との情報を得ることは困難であった。
そこで、環境情報研究会では、近年急速に普及しつして行ったものである。

つある IoT（Internet of Things）技術、特に HEMS（Home- 1-C4-01 -1-C4-03

第16回日本LCA学会研究発表会

HEMS データを用いた模擬家庭電力需要自動生成プログラムの開発と活用方法の一案
Study on development and application of household power demand automatic
generation program using HEMS data
○山中隆世*1)、磐田朋子 1)
Ryusei Yamanaka, Tomoko Iwata
1) 芝浦工業大学* mf19080@shibaura-it.ac.jp
1. 背景が定まる確率過程のことをマルコフ連鎖と呼ぶ。h 時2016 年に発効されたパリ協定に基づき、日本は温室点における状態 Xh が a であるとして、次の時点におい効果ガス排出量を正味ゼロとする脱炭素社会を 2050て状態 Xh+1 が b となる確率を状態遷移確率と呼ぶ。状年までに実現するという目標を掲げている。

態遷移確率を行列にしたものを状態遷移確率行列と呼近年、脱炭素社会の実現に向けた取り組みの一つとび、ある 1 つの状態から次に遷移する可能性のある全して、Feed-in-Tariff（FIT）制度により家庭に多くの太ての状態遷移確率を合計すると 1 になる行列である。

陽電池が導入された。今後は FIT 制度適応終了世帯の本研究では、状態遷移確率行列は茨城県つくば市の発生に伴い、蓄エネルギー機器の導入も進むことが予

戸建 109 戸において取得された実データを基に生成し想される。このような機器が導入されている家庭にはた。なお、4 章にて後述する電力需要影響要因の感度

エ ネ ル ギ ー 消 費 動 向 を 記 録 で き る Home Energy

分析を行うために、本研究では各種影響要因別に状態Management System（HEMS）搭載の家庭が増えてきて

遷移確率行列を生成した。時間帯による電力需要の変おり、HEMS データを活用した研究が多く報告されて動は、1 日を 0h～23h の 24 個に分割し、各時刻別に実いる。しかし、一般公開されている HEMS データは少データに基づいて状態遷移確率行列を生成することでなく、新規に家庭向けのエネルギーサービス事業を始表現した。状態は、0Wh 以上 100Wh 未満を状態 0、める企業にとっては家庭がどのようなエネルギー動向

100Wh 以上 200Wh 未満を状態 1 といったようにを持つのか評価を行うことが難しいことから、事業リ100Wh 刻みで状態を設定し、状態 3 から状態 4、状態

スクを高める要因となっている。

5 から状態 2 など、実データを基に取りうる全ての状
態遷移を数え、それを状態遷移確率行列に変換した。

2. 目的
そこで本研究では、限られた HEMS データの基礎統

3.3 仮想電力需要生成手法

計情報から、マルコフ連鎖法を用いた任意の世帯数の本プログラムはマルコフ連鎖法を用いていることか

仮想家庭の電力需要を自動生成するプログラムの開発

ら、h 時における電力需要を生成する際に、h-1 時でのを行った。プログラムの内容について述べると共に、電力需要を考慮していることが特徴である。

本プログラムを活用した一案として、家庭の太陽電池

h 時における電力需要を生成する場合の生成手順を（PV）発電量余剰電力推計を要因別に行い、どのよう

図 1 に示す。h-1 時における電力需要が仮に 220Wh でな要因が余剰電力予測にどの程度の影響を与えるのかあったとすると、これは状態 2 と判定される。次に、0分析を行った結果について示す。

以上 1 未満の一様乱数 R(h)を発生させ、h 時における状態遷移確率を参照し、R(h)に対応する h 時の状態を

3. 仮想電力需要自動生成プログラム

決定する
（図 2）
。
h 時の状態が 3 と決定した場合、300Wh

3.1 開発環境

以上 400Wh 未満の区間内で無作為に値を生成し、それ仮想電力需要自動生成プログラムは、Python（verを h 時の仮想電力需要とした。これを 24h×必要な回

3.7.1）を用いて開発を行った。開発にあたりライブラ

数実行することで、任意数の仮想家庭の電力需要を生

リは、pandas（ver 0.25.3）、numpy（ver 1.15.4）、glob、成した。ただし、0 時の仮想電力需要を生成する際にrandom を用いた。

は、実データの 0 時における平均電力需要±標準誤差×1.96 の範囲内から無作為に抽出した値を前の時間の3.2 状態遷移確率行列

電力需要とした。

現時点での状態によって、次の状態へ遷移する確率- 1-C4-03 -1-C4-03

第16回日本LCA学会研究発表会

人数は｛全データ（区別無）・1 人・2 人・3 人・4 人・5 人｝、季節は｛夏期・中間期・冬期｝、天候は｛晴・
曇・雨｝、束ねる世帯数規模は｛10 世帯・100 世帯・1,000
世帯｝として、各影響要因における無作為抽出を 10
回ずつ繰り返し、その平均及び標準偏差を一世帯あたりに換算した値を算出して評価を行った。以下に最も影響が大きかった要因である天候について結果を示す。
天候が余剰電力量推計に与える影響を分析した結果、束ねる世帯数規模や季節に関わらず、天候要因により有意な差が見られた（例として全データを用いた場合の中間期の分析結果を図 3 に示す）。
天候毎の余剰電力

図 1 仮想電力需要生成フロー

量の差分は、天気予報と実際の天気が異なった場合の得られる余剰電力量の変動にあたる。家庭の余剰電力を利用した事業を行うのであれば、この差分を考慮す
図 2 状態遷移確率行列概要る必要がある。標準偏差を考慮して余剰電力量の変動を分析した結果、どの季節においても束ねる世帯数が3.4 仮想 PV 発電量・仮想給湯需要生成手法

多い程余剰電力の変動が減少していることが分かった。

4 章にて後述する仮想電力需要を用いた活用方法の

晴から曇に変わった際の余剰電力の変動は、10 世帯規

一案の中で、PV 発電量及び給湯需要を使用すること模の場合に約 6.7kWh/世帯/日（冬期）～約 9.0kWh/世から、この 2 つについても任意数の仮想家庭における帯/日（中間期）であり、1,000 世帯規模の場合に約両データを自動生成できるプログラムを開発した。な

5.8kWh/世帯/日（冬期）～約 7.6kWh/世帯/日（中間期）

お、仮想電力需要と同様の理由から各種影響要因別にであった。なお、PV 発電量余剰電力予測において、両データを生成した。

天候の次に大きな影響を与えるのは季節（冬期との差

仮想給湯需要は、実データの燃料電池発電量から 1

約 4kWh/世帯/日）であった。世帯人数情報は束ねる規

日あたりの給湯需要を逆算的に算出し、平均値及び標模が大きくなる程重要となることが示された一方で、準誤差を算出した後、平均給湯需要±標準誤差×1.96

平日休日情報の影響は、他の影響要因と比べれば約の範囲内から値を無作為に抽出したものを 1 日あたり

1kWh/世帯/日と小さかった。

の仮想給湯需要とし、それを文献に基づき 1 時間あた
りに分配することで生成した。仮想 PV 発電量は、実データの PV 発電量を気象庁の気象データを基に天候別に分類し、1 時間あたりの平均値及び標準誤差を算出した後、平均 PV 発電量±標準誤差×1.96 の範囲内
から値を無作為に抽出したものを 1 時間あたりの仮想
PV 発電量として生成した。
4. 家庭の PV 発電量余剰電力推計結果
今回開発した仮想電力需要・PV 発電量・給湯需要（エラーバーは標準偏差）

自動生成プログラムから得られたエネルギーデータを

図 3 中間期平日の天候別世帯あたりの余剰電力量活用して、FIT 制度適応終了世帯において光熱費の低減に貢献することが示唆された 1)ヒートポンプ給湯機

5. まとめの導入を前提とした機器構成における電力コスト最小

仮想エネルギーデータを自動生成するプログラムを化を目的関数としたシミュレーションを The General

開発し、それを活用した一案を示した。仮想エネルギ

Algebraic Modeling System（GAMS）で実行することでーデータを活用して、PV 発電量余剰電力量予測におPV 発電量余剰電力を推計した。家庭における PV 発電

いて世帯人数や季節、天候などが及ぼす影響を定量的量余剰電力は、蓄電池や電気自動車などに蓄電するこに明らかにすることができた。

とで Virtual Power Plant（VPP）事業など新たなビジネ

引用文献

スへの活用が期待されている。本研究では PV 発電余

1)

剰電力量に対する影響要因を明らかにするため、世帯- 1-C4-03 -山中隆世，磐田朋子：第 14 回日本 LCA 学会研究
発表会講演要旨集，（2019），pp.218-219

1-C4-04

第16回日本LCA学会研究発表会

HEMS データと人工知能を活用した空調機のライフサイクル評価
Life cycle assessment of air conditioners using HEMS data and artificial intelligence○杉山弦太*1)、本田智則 2)、伊坪徳宏 1)
Genta Sugiyama, Tomonori Honda, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学大学, 2) 産業技術総合研究所* g1762038@tcu.ac.jp
1. はじめに

3. 研究方法

18 世紀の産業革命以降、人間活動による温室効果ガ

本研究での評価対象は家庭用空調機 1 台の製造からス排出量は年々増加しており、2019 年には二酸化炭素

廃棄までのライフサイクルで環境評価を行い、機能単換算で史上最高の 591 億トンに達した 1)。

位は空調機 1 台を用い、耐用年数は 10 年と想定する。

一方で、国内の最終エネルギー消費量は近年減少傾

使用データは製造から廃棄までについては、空調機メ

向にあるものの、家庭部門ではエネルギー消費量がーカー様から頂いた 1 次データを用いて算定を行い、1973 年度比で 1.9 倍に増加しており、全体でのシェア

使用段階については 1 次データと、HEMS データを用

2)

は 8.9%から 14.0%へと変化している 。そのため、20163)

年 5 月に閣議決定された地球温暖化対策計画 では、家庭部門の温室効果ガス排出量を約 4 割削減することが目安として掲げられている。

いた算定結果の両方を使用し、推定値と実測値との違いを見る。
HEMS データには 569 世帯分のタイムスタンプ、電力消費量、エアコン種別、断熱性能、建物階数、延べ中でも空調機は時期により電力消費量が変動し、エ

床面積、などのデータが含まれており、1 時間毎に収アコンの家庭内のエネルギー消費に占める割合は、通集された 3 年間のデータで 24 時間×365 日×3 年×569

年では 7.4%であるが、夏と冬のピーク時には 50%を超世帯×27 行＝約 5 千万件のデータが含まれている。

えるとの報告もなされている。

温室効果ガス排出量は各段階の活動量に排出係数を掛空調機の LCA 事例では、環境負荷の約 9 割を空調け合わせることで算出する。また、使用段階の算定に機の使用段階が占めており、その算定結果は地域の気際しては、地域特性を反映させるため、消費電力量に候や運転条件によって大きく異なることが示されてい各地域の電気事業者別排出係数を掛け合わせることで)る⁴ 。また、従来の使用時間の目安としている JIS 基準

温室効果ガス排出量を算出する。

では 1 日当たりの使用時間を 18 時間と想定しており、算定を行うには数値が現実的ではなく、使用実態を把4. 結果と考察握するための方法もアンケート調査と実測調査の方法

4.1 業界データに基づくライフサイクル評価

はそれぞれ一長一短であるために、既存調査では温室

空調機 1 台の温室効果ガス排出量の結果は先行研究

効果ガス算定に必要なデータの収集が困難であったこと同様に使用段階が最も大きい結果となった。(図 1)5)とが述べられている 。

空調機の算定結果からは使用段階の電力消費量に大きく依存していることがわかるが、この算定結果は東2. 研究目的

京をモデルに同一条件で運転した場合のカタログ値と本研究では、業界データを用いた算定とシナリオ設
定が実績値ではなく、生活スタイルなどを反映できて

JIS 基準の数値を用いて算定したものであるため、地域毎の違いは反映できていない。

いないという課題を解決するために、HEMS データを活用して、地域特性や住宅属性を考慮することで、従来反映しきれていなかった地域別の使用実態に即したエネルギー消費量と温室効果ガス排出量の算定を行う
ことと、空調機の LCA 精度向上に向けて、人工知能(Artificial Intelligence：以下 AI)を活用し、HEMS デー
タの各地域属性や住宅属性から電力消費量を推測する
モデルを作成することで、電力消費量及び温室効果ガ
ス排出量の最適化モデルを構築することを目指している。
図 1 空調機 1 台当たりの GHG 排出量- 1-C4-04 -1-C4-04

第16回日本LCA学会研究発表会

4.2 HEMS データに基づくライフサイクル評価

変数とする回帰分析を行った。(表 1)。

地域毎の年間消費電力量で空調機を 10 年間利用し回帰分析の結果、各説明変数の t 値の絶対値は 2 以たと仮定し各地域の排出係数を用いて算定を行った場

上であるため目的変数に影響をしていると考えられる。

合は使用段階の算定結果に大きな差が生じた(図 2)。こまた、有意確率も p< .001 で有意であった。実測値とれは電気事業者毎の電源構成と、気候の違いによる冷予測値との相関は 0.474 であリ、課題として消費電力

暖房使用時間の違いが大きく影響しているものと考え量の少ない部分の予測精度が低いことが挙げられるたられる。

め、変数の調整を行い精度向上を目指す必要がある。
表 1 東海地方の夏期消費電力量の推定モデル

図 2 地域別の空調機 1 台当たりの GHG 排出量
また、同一地域であっても空調機の利用方法によって GHG 排出量が異なることが分かった。図 3 は最もデータ数の多い東海地方を代表として外気温に次いで感度の高い空調機利用方法の結果である。

5. 今後の展望
本研究では HEMS データを活用し、地域特性や世帯属性による違いなどを考慮して実際の使用実態に即し

8 月の 24 時間の GHG 排出量の変動を見ると、空調た空調機のライフサイクル評価を実施した。結果とし機の利用方法によって 1 時間当たり最大約 0.2 ㎏-CO₂て空調機のライフサイクル評価は使用段階が最も大きe の差が生じることがわかった。また、夏期の日中にい結果となった。GHG 排出量は地域ごとに外気温や排最も GHG 排出量が多くなることから日中の気温上昇

出係数によって幅があり、同一地域においても住宅属

による冷房需要の増加などが関係していると考えられ性が GHG 排出量の幅に影響することがわかった。

る。この結果から世帯のライフスタイルによって GHG

今後の展望として、AI を用いた消費電力量の予測モ

排出量は大きく異なり、空調機のライフサイクル評価

デルの精度を向上させることで、地域ごとの消費電力に大きく影響することがわかる。

及び GHG 排出量の将来推計や最適化、個人情報保護の観点から位置情報を収集できないという課題を解決するための地域推定モデルの開発を行っていく。また
空調機の運転条件を考慮した分析を行うことでライフスタイルの改善提案が出来るようなモデルを作成していく。
6. 引用文献
1) UN Environment Programme,: Emissions Gap
Report2020, (2020)
2) 経済産業省 資源エネルギー庁: 令和元年度エネルギーに関する年次報告, (2020)3) 環境省: 地球温暖化対策計画, (2016)

図 3 東海地方の 1 時間当たり GHG 排出量(空調機毎)

4) 内山知重”日本 LCA 学会誌,11 巻 2号,(2015),pp114-120

4.3 消費電力量推定モデルの作成

5) 高田亜佐子,田原聖隆,永翁 龍一,中西 準子,”第 6

感度分析を行って抽出した主要パラメータから、消費電力量を目的変数、気温、エアコン利用方法を説明- 1-C4-04 -回日本 LCA 学会研究発表会”,東北大学,(2010),pp288-289

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-D2] マテリアルフロー
2021年3月3日(水) 11:00 〜 12:20 D会場 (zoom)
座長：大野肇（東北大学）[1-D2-01] アルミニウム合金の閉ループリサイクルフローの同定*武山 健太郎1、大家 直也1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1 （1. 東京大学）
11:00 〜

11:20

[1-D2-02] Analysis of secondary aluminum flows in China*Wang Binze1、Zhang Zhengyang1、Matsubae Kazuyo1 （1. Tohoku University）
11:20 〜

11:40

[1-D2-03] 金属素材の使用済み回収率分析における廃棄実態の反映手法*大西 圭祐1、武山 健太郎1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1 （1. 東京大学大学院）
11:40 〜

12:00

[1-D2-04] カンボジアにおける輸入中古自動二輪車の廃棄量推計*村上 原野1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
12:00 〜

©日本LCA学会

12:20

1-D2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

アルミニウム合金の閉ループリサイクルフローの同定
Estimation of closed-loop recycling flow of Aluminum alloy○武山健太郎*1)、大家直也 1)、醍醐市朗 1)、星野岳穂 1)
Kentaro Takeyama, Naoya Oie, Ichiro Daigo, Takeo Hoshino1) 東京大学* takeyama@mfa.t.u-tokyo.ac.jp
2. 手法

1. 緒言
アルミニウムは世界で生産量が二番目に大きい金属素材

本研究では、「(1) 最終製品別、合金種別需要量の推計」

であり、二次資源からの素材製造プロセスにおける温室効「(2) 最終製品別、合金種別スクラップ発生量の推計」「(3)

果ガスの排出量が一次資源からの製造プロセスに比べて約スクラップ利用フローの推計」の 3 つの手法を組み合わせ

1/3 程度に抑えられることが知られていることから 、リサ

る事によってリサイクルフローを明らかにする。

イクルの促進が望まれる金属元素である。アルミニウムは(1) 最終製品別、合金種別需要量の推計

1)

主に合金として利用されており、その合金元素の含有量に

本研究においては、最終製品別、合金種別需要量を合金

よって展伸材(合金元素: ~5%)と鋳造材(合金元素: 15%程

種数(44)×最終製品種数(62)のマトリクスで捉え、合金種の度)の 2 種類に大別される。使用済み製品からの回収プロセ

生産量を行和、最終製品別アルミニウム合金需要量を列和スにおいては、合金系ごとの分離が不十分であることや異として、modified RAS 法 4)を適用した。この手法は既に決素材からの不純物元素混入によって、アルミニウム合金ス

定された要素を持つ行列を推計する手法である。アルミニ

クラップにどのような元素がどれだけ含まれているかを定ウム合金の需要量が合金毎に明らかになっている要素を既量的に明らかにするのは非常に難しい。そのため、現状でに決定された要素として想定した。これにより、2016 年には、展伸材から展伸材への水平リサイクルが制限され、鋳おいては、対象とする行列のうち 73%の要素が決定された。

造材へのカスケードリサイクルが主になっている。

そのうち 0 以外の値が入る要素は 1%であり、アルミニウ

自動車産業においては、走行段階における温室効果ガス

ム合金の総生産量の 17%を占めることが分かった。

排出量削減を目指して、エンジン自動車から燃料電池自動(2) 最終製品別、合金種別スクラップ発生量の推計

車への動力の転換（電動化）が予測されている。それに伴スクラップの発生量の推計においては、動的マテリアル

い、アルミニウムの鋳造材の主たる用途先であるエンジン

フロー分析(dynamic Material Flow Analysis, dMFA)を使用すの需要が減少することが予測され、その結果、リサイクル

る。最終製品製造プロセスの歩留まり率や製品寿命分布、出来ないアルミニウム合金スクラップの発生が予測されて中古製品輸出率、使用済み製品からのスクラップ回収率等

いる 。そのため、展伸材から展伸材への水平リサイクル

は先行研究 4)に準拠する。

の促進が望まれる。促進するための対策の検討を行うため(3) スクラップ利用フローの推計

4)には、現状でのアルミニウム合金スクラップのリサイクル
フローを明らかにする必要がある。

アルミニウム合金スクラップの需給はスクラップの発生源から用途先へのリサイクル量として整理をした。スクラ

先行研究においては、アルミニウム合金スクラップ中にップの発生源は、老廃スクラップについては廃棄前の用途含まれる合金元素量の分析がなされているが 、実際にどに基づいて分類を行い、加工スクラップについては、用途のような素材の生産に対して使用されているかは明らかに別かつ合金系別に分類を行った。各発生源から供給されるされていない。また、新地金の投入量を最小化するリサイ

スクラップ量は(2)の手法によって推計を行った。用途先とクルフローの推計手法が提案およびアルミニウム合金スクして、アルミニウム合金に加え、鉄鋼精錬プロセスにおけ

ラップへの適応がされている 3)。しかし、現状のアルミニ

る脱酸材およびスクラップの輸出の2 用途を加えた46 部門

ウム合金スクラップのフローが明らかにされていないため、を想定した。また、アルミニウム合金製造プロセスにおけ具体的な展伸材の水平リサイクル促進の方策の検討には至るマテリアルバランスを担保するため、投入される原料とっていない。

して各アルミニウム合金スクラップに加え、新地金の投入

そのため、本研究では、アルミニウム合金種毎のスクラッを考慮する。この際、再生地金の投入については、相当す

プ発生量とそのリサイクルフローを分析する事で水平リサる量のアルミニウム合金スクラップが直接投入されるもの

イクルされているアルミニウム合金のフローの同定を目的と仮定する。(1)同様に、スクラップの発生源から用途先へとする。

のリサイクル量をアルミニウム原料種数(7)×用途先種数

2)(46)のマトリクスの一部分であると仮定し、modified RAS- 1-D2-01 -1-D2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

法を適用する事によって推計を行う。既に決定された要素

これらの製品については、既にリサイクルフローが精緻にはヒアリングや各種統計から得られるものに加え、素材製

整理されている製品群である。同様にリサイクルフローが造プロセスは合金元素の希釈が必要なスクラップを需要し整理されている最終製品として自動車が挙げられる。しかないと仮定して、投入がされない要素の特定を行った。こし、自動車に使用されているアルミニウム合金は多岐にわの際に各スクラップ中の合金元素の含有率は、(1)で求めたたるため、合金系毎のソーティングの影響が大きな製品で製品別合金種別需要量と JIS 規格に記載されている合金組あると考えられる。

成の中間値、最終製品ごとの異素材混入を考慮して推計を行う。これにより、値が 0 である要素が 80%を占めている
ことが明らかとなった。また、値が確定している要素は全体の 86%であり、スクラップ発生量の 16%を占めていた。
3. 結果および考察
本研究においては発生した加工スクラップおよび老廃ス
クラップの回収量はアルミニウム全体のスクラップ消費量の収支から得られるスクラップの回収量とよく整合しており、推計の妥当性が確認された。
2016 年に発生したアルミニウム老廃スクラップのリサ
イクルフローの推計を行った結果、国内で発生したアルミニウム老廃スクラップ約 1120 kt のうち、アルミニウム合金
へとリサイクルされた量は 約 950 kt であると明らかになった。このうち、鋳造材へのリサイクルは 70.0%を占めている。鋳造材へとリサイクルされるスクラップの 55.0%は展伸材であるため、このリサイクルフローに含まれている合金元素は機能的なリサイクルがされていないものと考えられる。

図 1 アルミニウム展伸材の老廃スクラップの展伸材へのリサイクルフローとそれに含まれる合金系

図1 に2016 年に発生した展伸材の老廃スクラップの展伸材への利用フローを示す。国内で発生した展伸材の老廃ス

4. 考察

クラップ 768 kt のうち、展伸材へとリサイクルされた量は本研究においては、アルミニウム合金種毎のスクラップ

266 kt であると推計された。このうち、59%が使用済みア

発生量とそのリサイクルフローを明らかにする事でアルミ

ルミ缶由来、20%がサッシ由来の老廃スクラップが展伸材

ニウム合金、特に展伸材の水平リサイクルフローを明らかの製造プロセスへと投入されている。

にした。また、本研究において構築したスクラップリサイ

合金系毎に着目した場合、サッシは主に 6000 系の展伸材

クルフローの推計手法を他の素材に対しても適応することのみが利用されているため、サッシ由来の老廃スクラップ

によって、様々な素材の水平リサイクルフローの評価を行の 6000 系展伸材の生産へのリサイクルフローは 6000 系展

う事によって、資源効率の向上に寄与するものと考えられ伸材の閉ループリサイクルの促進に寄与している。
一方で、る。本報告におけるリサイクルフロー算出の手法と最適化

アルミ缶は 3000 系展伸材のみならず 5000 系展伸材を消費計算を組み合わせることによって、より展伸材の水平リサして製造されている。そのため、アルミ缶由来の老廃スク

イクルを促進するための対策の検討が可能であると考えら

ラップの 3000 系展伸材へのリサイクルフローは 3000 系展れる。

伸材の閉ループリサイクルの促進に寄与する一方で、5000
系展伸材へのリサイクルフローは存在しないため、5000 系

引用文献

展伸材の閉ループリサイクルの促進には寄与しない。その

1) H. Kellogg, J. Met., 28, (1976), 29-32

ため、5000 系の閉ループリサイクルを促進するためには、

2) H. Hatayama, I. Daigo, Y. Matsuno, Y. Adachi, Resour.

現在行われている使用済み製品からのスクラップ回収プロ
セスによって回収されたスクラップのリサイクルフローのConserv. Recycl., 66, (2012), 8-14
3) 山田宏之, 畑山博樹, 醍醐市朗, 松野泰也, 足立芳寛,

最適化を行うだけでは達成することができない。
そのため、

日本金属学会誌, 70 (2006) 995-1001

5000 系展伸材の閉ループリサイクルを促進するためには、

4) United Nations (1993), Handbook of National Accounting;

回収された老廃スクラップの合金系毎の分離、ソーティン

Handbook of Input-Output Table Compilation and Analysis,

グ等の新規技術の導入が必要であると考えられる。また、Series F, No. 74. United Nations, New York.

- 1-D2-01 -1-D2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

Analysis of secondary aluminium cycles in China○Binze Wang*1)、Zhengyang Zhang1), Kazuyo Matsubae1)
1) Tohoku University*wang.binze.q8@dc.tohoku.ac.jp
1. Introduction
Aluminium (Al) is the most important nonferrous metal

2.2 Material flow analysis

widely used globally and especially in China. Due to the

In this study, the spatial boundary is China, and the system

deficiency of bauxite, high energy consumption, and highboundary includes production, use, recovery, import, export,

greenhouse gas (GHG) emissions in primary Al production,and metal loss through its flows.

recycling scrap Al to produce secondary Al is necessary as it

The input of the flows is primary Al production. Since thesaves 95% of energy and reduces the environmental impacts

major raw material used to produce secondary Al is scrap Al,

1)

compared with primary Al production . In China, recycling

the production process of secondary Al is the recovery

processes are limited by the background technology andprocess of primary Al after its usage. It involves collection,

immature recycling system. Primary Al is also required as atreatment, melting, and fabrication processes (this process

raw material in secondary Al production to improve the grade

produces dross which can be recycled as new scraps in theof secondary Al products which also consumes much energy.

factory). The values of flows and stocks in each process canPrevious studies have only focused on primary Al flows;

be calculated by the material balance principle. In this study,

Chen and Shi (2012) analysed anthropogenic stocks andwe assume that there is no stock in each process; and input

flows of Al in mainland China2), and Ding (2016) analysed

flows are equal to output flows plus loss flows.

detailed substance flows in four main processes of Al
production3). These studies ignored secondary Al flows and2.3 Evaluation of thermal energy consumption and
GHG emissions

their environmental impacts.
In this study, we analyse secondary Al flows in China, andProducing one tonne of primary Al consumes 213 KJ ofevaluate the generation potential of scrap Al in each industry,thermal energy and emits 16.7× 106 g GHGs, and producing

and then calculate thermal energy consumption and GHG

one tonne of secondary Al consumes 10.4 KJ of thermal

emissions within secondary Al flows.

energy and emits 0.75× 106 g GHGs. In order to improve thegrade of secondary Al products, primary Al is needed in the

2. Materials and Methodology

fabrication process as a raw material. Therefore, in addition

The most important methodology used in this research isto the energy (𝐸𝑆 ) and GHG emissions ( 𝐺𝐻𝐺𝑆 ) of

material flow analysis (MFA). The calculation of energy

secondary Al production, the energy (𝐸𝑃 ) and GHG

consumption and GHG emissions within secondary Al flows

emissions (𝐺𝐻𝐺𝑃 ) of primary Al production should also be

are based on MFA.

considered. The energy and GHG emissions in the secondary
Al recovery process could be calculated using the same

2.1 Data

formula.

Data related to primary Al are sourced from China
4)

Nonferrous Metals Industry Association , and the loss rates

𝐸 = 𝐸𝑃 +𝐸𝑆(1)

𝐺𝐻𝐺 = 𝐺𝐻𝐺𝑃 + 𝐺𝐻𝐺𝑆

(2)of secondary Al in its life processes are available from the
Global Aluminium flow model (2017) 5), as shown in Table

3. Results and discussions

1.

3.1 Material flows of secondary Al

Table 1: Loss rates of secondary Al in its life process.
Life

U

C

T

M

Figure 1 shows the material flows of secondary Al in
China for 2019. The three main stages of secondary Al flowFare production, use, and recovery.

processUnit

Kg Al/t steel

%

%

%

%

The beginning of this flow is primary Al production,

Loss rate

1.8 6)*

8.825)

9.005)

2.005)

approximately 36.7 Tg. Figure 1 implies that after the use of

U: Use; C: Collection; T: Treatment; M: Melting;primary Al, 29.6 Tg scrap Al has been produced as a source

F: Fabricationof secondary Al, and through collection, treatment, melting,* Different between industries

and fabrication processes, 24.8 Tg secondary Al could be- 1-D2-02 -1-D2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

obtained for further use. The biggest loss occurs in the usage

KJ and 2.92× 108 g, respectively. Although primary Al usedstage of secondary Al, at approximately 6.2 Tg. This isin secondary Al production and recycling processes accounts

because most scrap Al could only be downcycled to low-for 13.5%7) of the total raw materials, energy(𝐸𝑃 ) and GHG

grade products such as deoxidisers and then dissipated inemissions (𝐺𝐻𝐺𝑃 ) of primary Al account for 72% and 30%

steel production.

of the total thermal energy consumption and GHG emissions,
respectively.
Table 2: Thermal energy consumption and GHG
emissions of secondary Al flows.
Life

Produc

Recyc

Whole

Primary

Secondprocess/

tion

ling

processAl

ary Al

931

598

1529

1106

423

2.46 ×0.46×

2.92 ×0.87 ×2.05 ×88

8

8category
ThermalenergyFigure 1. Material flows of secondary Al in China for

(KJ)

2019.

GHG

Figure 2 shows the share of secondary Al stock and usage
in each industry. The two biggest stocks of secondary Al areemission

10

10

10

10

108

s(g)

the construction and transportation industry and can provide
56% of the scrap Al, but the biggest consumer of secondary
Al is the transportation industry, accounting for 53% of thetotal usage.

4. Conclusion
This study analyses the flows of secondary Al in China,
evaluates the generation potential of scrap Al, and calculates
energy consumption and GHG emissions within secondary
Al flows. According to these results, there are threerecommendations to reduce the dissipated loss of Al andenergy consumption in the future: 1) focusing more on theconstruction and transportation industry to recycle scrap Al;2) reducing the loss rate of secondary Al in its usage stage;and 3) reducing primary Al needed in secondary Al
production.
5. References
1) Ding et al. The Chinese Journal of Nonferrous Metals

Figure 2. Share of secondary Al stock and usage in
China for 2019.

22(10), (2012), pp. 2908–2915.
2) Chen and Shi. Resources, Conservation and Recycling

After usage, secondary Al can be recycled again, 15.93 Tg
final products can be obtained and entered into the market

65(2012), pp. 18–28.
3) Ding et al. Journal of Cleaner Production 133(2016), pp.

again. Therefore, the total loss rate could be calculated by
dividing the weight of the raw material by that of the final

1167–1180.
4) China

Nonferrous

MetalsIndustry

product, which is equal to 45.76%. This means that nearly(CNMIA) http://www.chinania.org.cn/

half of the Al is lost to the environment after one life cycle.

5) Global Aluminium flow model (2017).

Association

6) Chen et al. Resources, Conservation and Recycling
3.2 Evaluation of thermal energy consumption and
GHG emissions

54(2010), pp. 557–570.
7) Beijing Antaike Information Co., Ltd. (2017).

The total thermal energy consumption and GHG emissions
within secondary Al flows, shown in Table 2, are about 1529

- 1-D2-02 -1-D2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

金属素材の使用済み回収率分析における廃棄実態の反映手法
Method for Reflecting the Amounts of Discarded Materials in Analyses of End-of-Life Recycling
Rates of Metals○大西圭祐*1)、武山健太郎 1)、 醍醐市朗 1) 、星野岳穂 1)
Keisuke Onishi, Kentaro Takeyama, Ichiro Daigo, Takeo Hoshino1) 東京大学* onishi@mfa.t.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言
金属素材のリサイクルは、一次資源の消費と廃棄物について足し合わせることで推計される。用途ごとの排出量の推計手法としては、製品寿命分布を用いた推処理を回避できることから、環境負荷を低減する役割を担っている。リサイクル推進の進捗を評価する指標としてRecycled Contentがある。しかしながらこの指標を重視しすぎると、逆に経済的・環境的な効率性が損なわれてしまうことが指摘されている[1]。そこで、リサイクルの進捗を評価する指標としては、使用済み素材が二次資源として回収された割合を示すEnd-of-Life
Recycling Rate（EoL-RR）が望ましいと考えられている

計手法が知られている[3]。この手法では、対象の用途の製品寿命分布を設定し、過去からの素材投入量から排出量推計を行う。しかし、この手法では排出量の時
系列変動の説明が困難であり、推計値と実際の排出量に乖離が生じることを回避できなかった。そこで、これまでに、自動車、建築、容器用途について、1期間を1年として、製品寿命分布の適用を回避して、より実際の排出量に近い推計値が得られる手法が構築されてき[1]。これは、排出された使用済み製品に含まれる素材の量（排出量）に対する、実際にリサイクルされた素材の量の割合として定義される[2]。しかし、既存の研究において推計されたEoL-RRは不確実性が大きい。これは、分子の推計値と比べて大きい不確実性を持つ分母の推計値が、主な原因になっている[3]。既存手法[3]でも、素材の用途先の製品等の保有量が統計に整備されている用途について、より実際の排出量に近い推計

た[3]。
2.3 排出量推計での廃棄実態の反映手法の一般化
前節で述べた4つの異なる排出量の推計手法について、それぞれの手法が適用できる要件を一般化した。
自動車用途のように、各年末の製造年コホートごとの素材ストック量が得られる場合、式1より、排出量を推計できる。
!"#

𝑂(𝑡) = & '𝑆𝑘(𝑡 − 1) − 𝑆𝑘(𝑡),…1値を得られる手法を適用している。
今までの分析では、用途ごとに、より実際の排出量に近い推計値を得られる手法が選択されてきているものの、そのような手法
として選択できる手法、さらにそれぞれが適用できる

ここで、tは年、𝑂(𝑡)は排出量、kは製造年、𝑆𝑘(𝑡)は製造年kの素材のtにおける素材ストック量である。各要件が明確になっておらず、体系化されていない。そこで本研究では、金属素材のEoL-RR分析において、統年末の製造年コホートごとの素材ストック量は、各年末の各年製製品の保有量と、投入年ごとの製品あたり計から実際の排出量により近い値を得るための体系化された手法の構築を目的とする。

素材使用量から推計でき、各年末の各年製製品の保有量が統計から得られる場合、より確度の高い推計値が2. 既存手法における要件の明確化
2.1 EoL-RR推計手法
1つの国に閉じた分析においては、EoL-RRは排出量に対する老廃スクラップ回収量の比として定義できる[3]。老廃スクラップ回収量は、スクラップ需要量から、自家発生スクラップ量、スクラップ輸入量、加工スク
ラップ量を引くことで計算できることが知られている。

得られる。
建築用途のように、各年の素材投入量と各年末の素材ストック量が得られる場合、
式2から排出量が推計できる。
𝑂(𝑡) = 𝐼(𝑡) − '𝑆(𝑡) − 𝑆(𝑡 − 1),…2
ここで、tは年を表しており、𝑂(𝑡)は排出量、𝐼(𝑡)は素材投入量、𝑆(𝑡)は素材ストック量である。各年末の素材ストック量は、各年末の製品保有量と、製品あたり

一方で排出量は、動的マテリアルフロー分析によって推計されてきた。詳細を次節に記す。
2.2 既存の排出量推計手法
排出量は、用途ごとの排出量を推計し、全ての用途

素材使用量から推計できる。また、各年の素材投入量
が統計から得られる場合、排出量のより確度の高い推計ができる。
容器用途のように、平均寿命が1年未満と想定される$%!!

- 1-D2-03 -1-D2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

用途については、
素材投入量と排出量が等しいと考え、排出量を推計できる。
平均寿命が1年に比べて短ければ短いほど、比較的確度の高い推計ができる。

4

各年の素材投入量と、用途を代表する製品寿命分布が得られる用途については、製品寿命分布を用いることで排出量が推計できる。この際、製品寿命分布の設定に伴って不確実性が生じる。データの許す限り細かな用途区分で分析を行うことで、比較的確度の高い推計ができる。

ルミニウム素材、銅素材）を対象にEoL-RRを推計した。
各素材について、2016年の排出量のうち、製品寿命分布の適用を回避できた割合を図１に示した。結果、その割合は高い順にアルミニウム素材、鉄鋼材、銅素材となった。これは、素材による用途ごとの利用比率を反映していると考えられる。

35

排出量推計手法の体系化

EoL-RR推計
作成した分岐表に基づいて用途分類を行い、金属素
材のうち日本において3つのベースメタル（鉄鋼材、ア

結言

3.1 手法の体系化
素材が用いられる全ての用途について、排出量の推計手法を、上記の 4 手法の中から選ぶために体系化を行なった。手法の体系化は、それぞれの用途に対して、得られる統計値や寿命から、最も確度の高い排出量の推計手法が選択できるように、手法の分岐表を作成することで行なった。その際、より確度の高い排出量推計を行うため、可能な限り詳細な用途

本研究では、金属素材の EoL-RR 分析において、可能な限り不確実性を低減するための排出量推計手法の分岐表を作成した。また、それを用いて実際に、排出量と EoL-RR の推計を行なった。
また、現在までの手法では、分岐表の利用に必要な
最も細かい用途分類の定義が曖昧であるため、今後明確に定義することが望まれる。

区分が適用されるように手法の分岐表を作成した。
3.2 排出量推計手法の分岐表
手法に基づき作成した排出量推計手法の分岐表と、
現在の日本の統計に基づく用途ごとの推計手法の分岐例を表１に示す。用途分類を決定する際には、最も細かい用途分類から検討を始め、各年の素材投入量がわからない際には、各年の素材投入量がわかるように用途分類を最低限統合する。対象とする用途分類におい

表 1 排出量推計手法の分岐表て、各年の素材投入量がわかる場合には、分岐表に従って排出量の推計手法の選択を行う。日本を対象として、この分岐表に沿った用途分類統合および排出量推計手法の検討を行なった。その結果、電力用途と家電
四品目用途（家庭用テレビ、エアコン、冷蔵庫、洗濯機）については、統計から各年末の素材ストック量と各年の排出量を推計し、推計した排出量と整合性が取れるように製品寿命分布を設定して排出量を推計することが可能であることが新たに分かった。
また、表1に示した通り、平均寿命が1年未満である
場合を除くと、推計における不確実性の低減には、素材ストック量の推計が必要である。素材ストック量の推計には製品保有量の把握が不可欠であるが、日本では、家庭での製品の所有数は統計が整理されている一方で、事業所での製品の所有数については余り統計が整理されていない。今後、より確度の高いEoL-RR推計を行うために、より多くの用途の製品保有量を明らかにしていくことが望まれる。

銅素材
アルミニ
ウム素材
鉄鋼材
0%
廃棄実態反映50%
廃棄実態未反映100%

図２ 2016 年の排出量推計値における、製品寿命分布の適用を回避した用途の排出量の割合
引用文献
1) J. Artherton,: Int J LCA, 12, (2007), pp 59-60
2) UNEP International Resource Panel. Recycling rates ofmetals - A Status Report. Group (2011).
3) I. Daigo et al.: Environ. Sci. Technol. 49, (2015), pp
8691-8696- 1-D2-03 -1-D2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

カンボジアにおける中古自動二輪車の廃棄量推計
Estimating material flows of two-wheelers in Cambodia imported from Asian countries as usedproducts○村上原野*1)、光斎翔貴 1) 柏倉俊介 1) 山末英嗣 1)
Genya Muarkami, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Ymasue1) 立命館大学* rm0139kf@ed.ritsumei.ac.jp

1.

に関しては特異的なデータになっており，排除した．

緒言

発展途上国において急速な都市化，人口の急増，ライフス

2.2

タイルの変化などにより，道路輸送機関の急速な普及が進ん
1)

寿命分析

でいる ．国際エネルギー機関(IEA)によると，2050 年の道路本研究では，
自動二輪車の平均寿命は，
既存研究 6)から 20.3

輸送による燃料使用は 2010 年に比べて 2 倍になると見込ま

年とし，一人目の平均使用年数は 12.1 年，二人目は 8.2 年とれている 2)．このような需要の増加は先進国と発展途上国のした．カンボジアに入ってきた段階での平均残余寿命は，平間における中古製品の輸出入量の増加を誘発する. たとえば、均寿命(20.3 年)から各国で新車として使用された年数を引い3)

日本がこの 10 年，年間 200 万台輸出した 中古テレビによた年数になる．

りアジアの途上国におけるテレビ需要の増加を支えた側面

2.3がある．しかし, 中古機器の寿命は新製品より短いため，途
上国で廃棄される使用済み製品の数は短期的に増加することが予想される．

廃棄台数の推計

廃棄台数を予測するためには，使用年数分布を把握しなくてはならない．使用年数には様々な定義があり，本研究にお既存研究において，様々な国における使用済み自動車

いては「製品の出荷時点から最終保有者が使用済み製品とし（ELV）の廃棄量が推計されているが，発展途上国は車両登て排出する時点までの期間」とした．推計方法には，小口ら録システムが不十分のため，廃棄量の推計があまりなされての推計方法を参考に行った 7)．

4)いないのが現状である ．そのため適切な廃棄物管理計画を作成することができていない．また，発展途上国では十分にリサイクル設備が整っておらず，資源の拡散や環境問題の原
因になることが予想される．したがって，使用済み製品の使用を考慮した上で発展途上国における廃棄量を推定することは重要である．

推計に使用したワイブル分布関数は，式(1)で表される．
!

#

𝑊(𝑦) = 1 − exp [−(!")𝑏 × {Γ(1 + $)}$ ] = 1 − 𝑅(𝑦) (1)𝑦5は平均使用年数，b は形状パラメータ．R(y)は生産から y
年経過した自動二輪車の残存率である．
自動二輪車の廃棄台数は，田崎らによって提案されたポピ

本研究は発展途上国の中でも特に，自動二輪車が主要な輸ュレーションバランスモデルを用いて算出した 8)．ポピュレ

送手段であるカンボジアに注目した．カンボジアではアジア

ーションバランスモデルは，保有台数 N，出荷台数 P，廃棄諸国から輸入された中古二輪車が多く使用されており，カン

台数 W の関係より表され式(2)に示す．

ボジアでの自動二輪車の寿命は従来よりも短くなっている

𝑁% − 𝑁%&# = 𝑃% − 𝑊% (2)と考えられる．

ポピュレーションバランスモデルで推計した出荷台数よ

そこで，本研究では, 中古品として使用し始めるため寿命

り，次年の廃棄台数の予測が可能になる．このようにして，が短くなっていることを考慮した上で，カンボジアにおける廃棄台数と出荷台数を各年毎に順番に繰り返し求めること

2040 年までの自動二輪車の廃棄台数予測を行った．そして，により，将来の廃棄台数の推計を行った．

いくつかのシナリオに基づき，廃棄された使用済み自動二輪

3.

車に対しての適切な管理戦略の提言を行った．

結果

カンボジアにおける自動二輪車の廃棄台数予測を図１に2.

示す．ここでは，カンボジアに輸入された全ての自動二輪車

研究手法

2.1

を中古の製品と仮定し，カンボジアでは二人目のユーザとし東南アジアの自動二輪車フローカンボジアに輸入されている自動二輪車の台数データは5)て使用されたと仮定した．2016 年の廃棄台数 43,000 台に対UN comtrade を用いて推計した．このデータは中古新車の区して 2018 年には 75,000 台と大きく増加している．また 2023

別はされていない．将来輸入される自動二輪車の予測に関し

年以降には 100,000 台を超える廃棄台数が予想される結果とては，2006 年から 2015 年の増加量の傾きで 2020 以降も増なった．これらより，2016 年にタイから大量の自動二輪車が加すると仮定して将来の輸入量を算出した．2016 年，2017 年輸入されたことが，2018 年以降に大きく影響していることが- 1-D2-04 -1-D2-04

第16回日本LCA学会研究発表会予想される．2030 年には全体で約 130,000 台の自動二輪車がなり廃棄サイクルが短くなることが要因だと考えられる．こ廃棄されることが予測される．

の結果から，途上国の中でも中古品を多く輸入しているカン
ボジアは，廃棄される自動二輪車に対して早急な処理対策が必要だと考えられる．対策として，先進国のリサイクル企業

600,000

Number of two-wheelers (units)によるカンボジア政府や現地自治体との提携や，拡大生産者
500,000

400,000

Thailand

責任の概念を基としたカンボジアに参入しているバイクメ

China

ーカーの処理プロセスへの関与を通じた，適切なリサイクルシステムの構築が挙げられる．

Japan
300,000

India

5.

Vietnam

200,000

結言

本研究ではカンボジアで廃棄される自動二輪車の廃棄台
数予測，またその廃棄物に対する適切な処理戦略の提言を行

100,000

った．全てセカンドユーザと仮定すると，廃棄台数は年々増加する傾向があり，2030 年には全体で約 13 万台の自動二輪
2039

2036

2033

2030

2027

2024

2021

2018

2015

2012

2009

2006

2003

2000

0

year

を輸入することで，大きな違いが出る結果となった．途上国の中でも中古品を多く輸入しているカンボジアは，廃棄され

図１ カンボジアに輸入された自動二輪車が全て第２ユーザとして使用されると仮定した場合の廃棄量

4.

車が廃棄されることが推測された． また，中古の自動二輪車

る自動二輪車に対して早急な処理対策が必要だと考えられ
る．

6.

考察

自動二輪車が全て第１ユーザ（新車），第２ユーザ，第３ユ

1)

引用文献

S. Takahashi, T. M. Nguyen, C. Takayanagi, G. Suzuki, T. H.

ーザとして輸入されたと仮定した場合の廃棄台数予測を図 2

Le, H. Matsukami, V. Pham, T. Kunisue and S. Tanabe, "PCBs,に示す．2027 年までは第２，第３ユーザの方が廃棄台数が多

PBDEs and dioxin-related compounds in floor dust from an

い予測であるが，2027 年以降は第１ユーザの廃棄台数の方がinformal end-of-life vehicle recycling site in northern Vietnam:

多い予測になった．2040 年における第 3 ユーザの廃棄台数

contamination levels and implications for human exposure,,"(480,000 台)は，2040 年における第 1 ユーザの廃棄台数

Journal of Material Cycles and Waste Management October(250,000 台)に比べて 1.92 倍大きくなることが予測される．
600,000

Number of two-wheelers (units)

2017, Volume 19, Issue 4, pp 1333–1341, 2017.
2)

International Energy Agency, "Technology roadmap, Fueleconomy of road vehicles. Technical report. Paris:

1st

500,000

International Energy Agency.,," 2012.

2nd
400,000

3)

3rd

A. Yoshida and A. Terazono, "Reuse of secondhand TVs
exported from Japan to the Philippines," Waste management,
30, pp.1063-1072, 2010.

300,000

4)

N. H. Duc, D. T. M. HOA, N. T. HUONG and N. N. BAO, "On
Various Essential Data Related to Status Quo of Motorcycles

200,000

in Vietnam," Journal of the Eastern Asia Society forTransportation Studies, 10, 2013, 2013.

100,000

2040

2037

2034

2031

2028

year

2025

2022

2019

2016

2013

2010

2007

2004

2001

0

5)

UN comtrade https://comtrade.un.org/(2020-5-21)

6)

Kurogi, S. Kosai, G. Murakami, L. T. Phong, N. D. Quang, N.
D. Huy, N. Luong , E. Yamasue, “Estimating the amounts ofobsolete motorcycles generated in Vietnam, ” Journal of

図２ 全て第 1（新車），第２，第３ユーザとして輸入されMaterial Cycles and Waste Management (submitted), 2020.
7)たと仮定した場合の廃棄台数予測

小口正弘，亀屋隆志，田崎智宏，玉井伸明，谷川昇: 廃棄物学会論文誌,17(1),(2006),pp.5

結果より，新品の自動二輪車に比べて中古の自動二輪車を8)

輸入することで，大きな違いが出ることが分かった．これは中古品として輸入される事により，自動二輪車の寿命が短く- 1-D2-04 -田崎智宏,小口正弘,亀屋隆志,浦野紘平: 廃棄物学会論文
誌,12(2),(2001),pp.49-58

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-D3] エネルギー (1)2021年3月3日(水) 13:20 〜 14:40 D会場 (zoom)
座長：兼松祐一郎（東京大学）[1-D3-01] 住宅用 PVと EVの連携による電力需給調整機能の評価*田中丸 善鴻1、松本 亨2、藤山 淳史2 （1. 北九州市立大学大学院、2. 北九州市立大学）
13:20 〜

13:40

[1-D3-02] 蓄電池と無変換直流給電を併用した太陽光電力の安定供給に係るシナリオ
分析*柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
13:40 〜

14:00

[1-D3-03] 蓄熱を経由した変動性再エネ由来の熱電併給：製紙工場と風力熱発電の例*山木 亜由美1、藤井 祥万2、兼松 祐一郎2、菊池 康紀3,2,1 （1. 東京大学大学院工学系研究科、2.
東京大学「プラチナ社会」総括寄付講座、3. 東京大学未来ビジョン研究センター）
14:00 〜

14:20

[1-D3-04] 北海道の雪氷冷熱エネルギー賦存量評価: ニセコ町における事例研究*段 和歓1、藤井 賢彦2 （1. 北海道大学
研究院）
14:20 〜

©日本LCA学会

14:40

大学院環境科学院、2. 北海道大学

大学院地球環境科学

1-D3-01

第16回日本LCA学会研究発表会

住宅用 PV と EV の連携による電力需給調整機能の評価
Evaluation of Power Supply-demand Adjustment Function by Linking PV and EV○田中丸善鴻*1)、松本 亨 2) 藤山淳史 2)
Zenko Tanakamaru, Toru Matsumoto, Atsushi Fujiyama
1) 北九州市立大学大学院, 2) 北九州市立大学* a9mac004@eng.kitakyu-u.ac.jp
1. はじめに

2.2 太陽光発電の計算式

2019 年に余剰電力買取制度の契約期間が終了す

太陽光発電の発電量は、次の式で推計する。

る、いわゆる卒 FIT が始まった。また、太陽光発電

Ep = H × K × P ÷ 1（PV）の設置条件の良い九州電力管内では、PV の発

ここで、Ep：毎時の日射量[kWh/m2]、K：損失係数

電量が多いため、電力需要が少なく、かつ気象条件の[%]、P：システム容量[kW]、1：標準状態における日

良い時季には PV 出力調整が実施されている。このよ

射強度[kW/m2]。

うな背景から、PV による電力の有効活用は低炭素・2.3 EV の BT の設定

脱炭素の観点からも極めて重要な課題となっている。
これに対して、PV の余剰電力を電気自動車（EV）にEV は日産のリーフを想定する。日産のリーフの蓄搭載されている蓄電池（BT）に蓄電することで不安

電容量は 40kWh2)、実行容量を 80％とする。EV の定電源である PV の有効活用につなげることで、系統

BT を使用する際の条件については、次のように設定

電力の需給調整機能とする手法、いわゆる V2Hする。まず、EV の使用者は女（専業主婦）で EV の（Vehicle to Home）が注目されている。そこで、本研所持者の在宅スケジュールを EV の在宅時間とする。

究では、北九州市に立地する戸建住宅を想定し、電力EV の移動速度は 30.4km/h3)、移動時間 4)を平日は 43

需要量、PV 発電量、在宅パターン、EV の稼働パタ分、休日は 28 分とした。リーフの電費は 6.45ーンを考慮し、系統電力消費量、年間の電気代と CO2

km/kWh、EV が充放電できる最大の電力は 2kwh/h と排出量について、V2H の実施の有無を比較することした。図１に、EV が停車中の V2H の実施ケースのでその効果を評価した。

電力の流れをマル番号で示す。

2. 評価の方法と計算条件
2.1 家庭の電力需要量
本研究は、北九州市に立地する戸建住宅においてPV と EV を導入した際の、系統電力需要量と CO2 排
出量について推計した。家族構成は男（会社員）、女（専業主婦）、子供 1（高校生）、子供 2（中学生）の
図 1 電力の流れ

4 人とする。戸建住宅の条件については、次のように1)設定した。暖房デグリーデー は 1,481[度日/年]、冷房
デグリーデー1)は 256[度日/年]、延床面積は 120[m2]、表 1 電力の流れ（図 1 中のマル数字）

エアコンを設置している部屋は両親寝室、子供部屋

番号

意 味

1、子供部屋 2、居間の 4 部屋である。熱損失係数は①

PV で発電した電力を PCS（パワーコン

新基準の 3.76[W/m2・K]とした。空調室温の設定につディショナー）への送電

いては、暖房は 18℃、冷房は 26℃で、空調の稼働時②

家庭の電力需要を PV 発電量で補う電力間については、居間は 6:00～9:00、12:00～14:00、③②の後に余った PV の電力を EV の充電

16:00～22:00、両親寝室は 21:00～23:00、子供部屋 1
は 20:00～23:00、子供部屋 2 は 20:00～23:00 である。

に充てる電力④

空調以外の家電の電力需要量については、空気調和衛

家庭の電力需要を補うために EV から家庭に放電する電力

生工学会による生活スケジュール自動生成ソフト⑤

系統電力から EV に充電される充電量「SCHEDULEver2.0」を使用した。

⑥

売電される余剰電力- 1-D3-01 -1-D3-01

第16回日本LCA学会研究発表会

表 2 V2H ケースの充放電の条件設定
時間帯

EV の状態

電力の流れ

昼間

BT 残量がBT 残量が 80％になる

20％以下まで充電する。

BT 残量が電力需要量を補うため

20％以上、80%に放電、または PV か以下ら充電する。

BT 残量が電力需要量を補うため80％以上に放電する。

BT の残量は問BT 残量が 80％になる

わない。

まで充電する。

昼間

昼間
夜間

図 4 年間の CO2 排出量
EV の使用者を、家庭における EV の停車時間が長時間帯別の電力量料金 5)については、昼間（22:00~8:00）：21.52 円/kWh、夜間（8:00~22:00）：

い専業主婦としたが、系統電力需要量、年間の電力量

11.89 円/kWh とする。また、系統電力の CO2 排出係

料金、CO2 排出量の全てにおいては V2H と PV,EV の数は 0.319kg-CO2/L とし、ガソリン車（GV）の燃費

差はあまりない結果となった。その原因として、消費は 13.0km/L、CO2 排出係数は 2.322kg-CO2/L、ガソリ電力が多い空調の利用時間帯に EV が放電していないンの価格を 134.9 円/L とする。

こと、夜間時間帯にフル充電になるまで充電したため
PV の電力が EV に充電されなかったことの２つが考えられる。PV の余剰電力自家消費率（家庭の電力需3. 推計結果と考察
図 2～4 に、推計結果を示す。図 2 は電力需要のみ要を補った後に EV に充電された電力）は、11%であなので、「PV,EV 両方なし」、「PV のみ」には自動車った。V2H の電力の流れを、季節つまり空調電力需のエネルギー需要を含まないことに注意が必要であ

要の多寡によって柔軟に変えていくことで、V2H のる。

効果をより発揮できると考えられ、その試算が今後の課題である。
4. 参考文献
1) 伊香賀俊治：マクロモデルの作成について，住宅エネルギー消費量と CO2 排出量の都道府県別マ
クロシミュレーション手法の開発，pp.4-5
2) “日産：リーフ主要装備一覧”
，日産，
（オンライ
ン）
，入手先 < http://ev.nissan.co.jp//LEAF/GRADE/
図 2 年間の系統電力需要量

注）グラフ中の横軸の「PV,EV 両方なし」は PV も
EV も設置せず車は GV を利用しているケース、「PVのみ」は PV を設置しているが車は GV のケース、「PV、EV」は PV と EV を両方設置した状態で V2Hを実施していないケース、「V2H」とは V2H を実施するケースを示す。

>，（参照 2020-1-05）
3) 国土交通省：平成 27 年度全国道路・街路交通情
勢調査 一般交通量調査集計結果整理表<https://www.mlit.go.jp/road/census/h27/data/pdf/syuu
kei05.pdf（参照 2020-1-05）
4) 平成 28 年社会生活基本調査-生活習慣に関する結果https://www.stat.go.jp/data/shakai/2016/pdf/gaiyou2.pdf5) “時間帯別電灯”九州電力（オンライン），入手先<http://www.kyuden.co.jp/user_menu_plan_jikantaibet
u.html>，（参照 2020-1-05）

図 3 年間の電力料金及びガソリン料金- 1-D3-01 -1-D3-02

第16回日本LCA学会研究発表会

無変換直流給電を併用した太陽光電力の安定供給に係るシナリオ分析
Scenario Analysis for Stable Supply of Solar Power
with Non-convertible Direct Current Supply○柏倉俊介*、山末英嗣
Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue
立命館大学* skashiwa@fc.ritsumei.ac.jp
1. 緒言

庭内の小型家電にて使用した場合のエネルギー変換ロ

日本の太陽光発電設備の設備容量は 2012 年の固定
価格買取制度(Feed-In Tarrif, FIT)の全量買取制への移スの削減効果について、環境影響評価を CO2 の増減にて評価することを目的とした。

行後飛躍的に増大し続けており、2020 年 6 月時点においてその設備容量は住宅用(<10 kW)で 11.8 GW、非住宅用(≧10 kW)で 45.2 GW である 。

2. 研究手法
太陽光発電設備の敷設件数及び設備容量は経済産業

1)

電力供給には同時同量の原則が存在する。太陽光発

省資源エネルギー庁が公開している固定価格買取制度

電における発電量は天候による日照に時々刻々と影響の設備導入状況の公表 1)より入手した。太陽光発電設を受け、日射量が少ない場合には主に火力発電による備の導入状況は家庭用(<10 kW)と非家庭用(≧10 kW)

バックアップが必要となる一方で、日射量が多くなるに分けて公開されており、今回の研究においては家庭

場合には出力抑制を行い、電力需要に対して供給力を用にのみ焦点を当てる。公開されている導入設備容量

細かく追従させる必要性が生じる。そのため、太陽光を導入件数で割ると 4.1 ~ 4.4 kW/件の範囲に収まるた発電設備にて発電された電気を蓄電池に貯めることがめ、家庭に導入される太陽光発電設備の設備容量を 4電力の安定供給の一助となると考えられ、

kW で一定とした。4 kW の太陽光発電設備から 1 日当ZEH(net-Zero Energy House)の技術要素となっている 。

たりおおよそで 11 kWh の発電量が見込まれる。

2)

前述の 10 年の固定買取期間を終えた場合、電力会社な蓄電池の出荷台数及び将来の普及台数の見込みにつどが定める新しい買取契約(8~9 円/kWh)へと移行する

いては一般社団法人 日本電機工業会による JEMA 蓄ことが考えられるが、経済性の観点から蓄電池を新た

電システムビジョン（家庭用蓄電システム版）を参照に導入し、太陽光発電設備で発電して蓄電池で貯めた

した 3)。上記に掲載されている家庭用 LIB 蓄電池の容電気を優先的に使用することで電力会社からの電力購量については、3 ~ 6 kWh のものと 6 ~ 10 kWh のもの

入量を削減したほうが経済性に優れる場合が多く、蓄で全体の 8 割程度を占めるため、本報告では便宜的に電池の導入が進むものとみられている。この場合、太中央値の 6 kWh と最大値の 10 kWh を戸建て全住宅に

陽光発電設備で発電された電気は直流であり、この電おける平均的な蓄電池容量とした。前述の通り平均的

気を直流電源である蓄電池に貯めることになるが、こな 4kW の太陽光発電設備からの発電量は 11 kWh/day

れを家庭で消費する場合、インバータで交流 100V にと概算され、一日で満充電が可能であると考えられる。

変換した後に家電で消費されることとなる。家電の大蓄電池から家庭用小型家電への直流給電には全て前部分は直流で動作するため一般的に AC アダプタのよ

述の USB-PD が用いられると仮定する。USB-PD は最

うな AC/DC 変換デバイスを用いることが多く、直流大で 100 W の給電が可能であり、消費電力が 100 W 以

で貯めた電気を一度交流に変換し、それをまた直流に下の小型家電は全て USB による直流給電に置き換わ戻すという 2 段階の変換を行っていることになる。近ると仮定した。この際に交流の系統電力を用いないと年の蓄電池には USB-PD(Universal Serial Bus Power

動かせない家電は消費電力が高く(~1 kW)、インバータ

Delivery)のような直流送電用の規格によるコンセントー制御が主流であるエアコン、洗濯乾燥機、冷蔵庫なが付随している場合も多く、仮に直流で発電された電どの熱を利用する家電とした。さらに、USB-PD にお流を直流で蓄電し、直流で使用することが可能になっ

ける DC/DC 変換効率は 95%、インバータにおけるた場合、2 度以上の直交変換によるエネルギーロスを

DC/AC 変換効率を 95%、AC アダプタ等におけるDC/DC の1 回の電圧変換のみで一般的な小型家電に直AC/DC スイッチング変換効率を 80%とした。

接給電することが可能となる。そこで本報告では家庭用の太陽光発電設備に付随して敷設される蓄電池に着目し、直流で発電した電気を直流で蓄電し、直流で家

3. 結果
図 1 には太陽光発電パネル、及び蓄電池の普及予測- 1-D3-02 -1-D3-02

第16回日本LCA学会研究発表会を示す。住宅用太陽光発電設備の導入件数及び蓄電池

シナリオ 1 においては発電量の 3 割が蓄電されずにの目標出荷台数は経過年数に対して線形に増加していそのまま自家消費されるため、経過年数に対して単調る(R > 0.995)ため、2050 年までの導入件数は回帰直線増加するが、前述の通り火力発電によるフルバックア

上に乗ると仮定した。

ップが必要なため、CO2 削減量は 0 としている。一方

2で 6 kWh の蓄電池が敷設された場合には家電への直流給電に回せるために自家消費量が増え、さらにこの自家消費量はそのまま送電網の系統負荷の削減につながる。この場合に削減されるバックアップ電源は新設が禁止されている石油火力を想定し、排出原単位として0.738 Mt-CO2/TWh を用いたところ 5)、図 2 の折れ線のように推移するという試算となり、シナリオ 3 での直流給電の併用による変換ロスの削減効果が見られた。
2050 年度における CO2 削減量は、シナリオ 2 で 8.9
Mt-CO2、シナリオ 2 で 10.0 Mt-CO2 となった。なお蓄
図 1: 戸建て用太陽光発電設備及び電池と USB-PD コンセントを敷設する際の負荷増加の蓄電池の普及台数予測

試算については今後の課題である。

図 1 より、
単純な線形増加の予測ではあるが 2050 年度には 723 万台の太陽光発電設備が戸建て住宅に敷設さ4. 結言れる予測となる。また蓄電池の目標出荷台数は同様に

ZEH の実現のための技術要素として、太陽光発電パ

線形で増加すると仮定すると 2045 年には太陽光発電

ネルと蓄電池、更に直流給電を組み合わせた分散型の設備の設置件数を上回ってしまうため、2045 年以降は発電システムを採用した場合の自家消費量とバックア

太陽光発電設備と同じ台数が出荷、設置されるとした。

ップ電力削減効果について 3 種類のシナリオを想定しこの蓄電された電気の消費内訳を考えるうえで、環て試算した。日本における一般的な 4 kW の太陽光発

境省の平成 25 年度家庭における電力消費量実測調査

電パネルと 6 kWh の蓄電池、及び USB-PD による給電を参照した 4)。平成 25 年度の戸建て家庭における一日が現在のペースで線形増加していった場合、2050 年まの消費電力は年間平均で 12.9kWh であり、その内訳か

でには 10.0 Mt の CO2 排出の削減が可能なポテンシャ

ら将来的な家電の直流化率を 5 割と仮定した。

ルを持つことが明らかとなった。

以上を踏まえ、削減可能な電力量を以下の 3 つのシ
ナリオについて考察した。
1.
2.

5. 参考文献

FIT 終了後も蓄電池を導入せず売電するケース

1) 資源エネルギー庁：“固定価格買取制度 設備導入

（3 割自家消費、7 割売電）

状況の公表”，入手先<

蓄電池を導入し、系統電力及び蓄電池から AC に

https://www.enecho.meti.go.jp/category/saving_and_neて給電するケース3.

w/saiene/kaitori/>，（参照 2021-01-06）

蓄電池を導入し、系統電力からは AC で、蓄電池

2) 吉岡沙野, 尹奎英: 日本建築学会技術報告集, 25

からは AC 及び DC で利用するケース（家庭の消費電力に対する家電の直流化率を 5 割と想定）(61), (2019), pp.1191-1196.
3) 日本電機工業会:“JEMA 蓄電システムビジョン（家庭用蓄電システム版）”，(2018)4) 環境省:“平成 25 年度家庭における電力消費量実測調査”，(2013)5) 電力中央研究所:“日本における発電技術のライフサイクル CO2 排出量総合評価”，(2009)図 2: 太陽光電力の自家消費量と CO2 削減効果の推移(蓄電池 6 kWh)

- 1-D3-02 -1-D3-04

第16回日本LCA学会研究発表会

北海道の雪氷冷熱エネルギー賦存量評価: ニセコ町における事例研究
Assessment of snow and ice cryogenic energy potential in Hokkaido:
a case study in Niseko Town
○段和歓*1)、藤井賢彦 1) , 2)
Hehuan Duan, Masahiko Fujii
1) 北海道大学 大学院環境科学院, 2) 北海道大学 大学院地球環境科学研究院* duanhehuan@ees.hokudai.ac.jp
1. はじめに
地球温暖化による世界的規模の異常気象や災害が多(LIME2)を用い、特性化に関する環境影響の評価結果を得た。また、経済性指標としてトータルコスト（経発する中、温室効果ガス（GHG）の削減や脱炭素社会の構築が求められている。
2018 年 9 月、北海道民は、北海道胆振東部地震に伴う、北海道全域停電を体験した。そのため、非常事態

済・環境コスト）、その評価手法としてフルコスト評価(FCA)を用いた。FCA の内部費用はライフサイクルコ
スト(LCC)、外部費用は LCIA を用いて求め、これらを合算して総合的費用を評価した。計算には、LCA の算

時には、一極集中型の電力供給システムは脆弱であり、出ソフトウェア MiLCA2.2.1.0(2019)および LCI データ

各地域に分散する地産地消型エネルギーの利活用やエ
ネルギーミックスの推進に向けた研究開発が重要であるとの認識が広まった 1）。

ベース IDEA v2(2019)を用いた。

本研究では、北海道の特徴的な地域エネルギーである雪氷冷熱の有効利活用を、「環境未来都市」と「SDGs
未来都市」に選定されたニセコ町を対象に、環境性と図 2 に、電気式貯蔵施設と雪利用貯蔵施設のシステ
ム境界を示す。本研究では農産物 1,800 トンを年間保存する貯蔵施設を機能単位として、電気式貯蔵施設と経済性の面から定量的に評価した。
2. 研究方法
2.1 研究の流れ
本研究の流れを図 1 に示す。主に化石燃料起源の電雪利用貯蔵施設の運用に伴う GHG 排出量を推計した。
いずれの貯蔵施設の利用でも農産物を貯蔵施設に搬入搬出作業に関するプロセスは共通であるため、このプ
ロセスはシステム境界から除外した。また、電気式貯蔵施設と雪利用貯蔵施設の耐用年数はそれぞれ 14 年、力で運用する電気式貯蔵施設と、雪氷冷熱を活用した

21 年とした 2）。GHG 排出量は、各プロセスでのエネ

雪利用貯蔵施設を環境性や経済性から比較し、シナリ

ルギー消費量（電力・軽油）とエネルギー種別 GHG

オ評価を行った。環境性指標として GHG 排出量、その評価手法としてライフサイクルアセスメント(LCA)

排出係数（電力：0.601［kg-CO2/kWh］3）、軽油：2.619［kg-CO2/L］4））を用いて算出した。

を用いた。また、ライフサイクル影響評価（LCIA）の手法の一つである日本版被害算定型影響評価手法

2.3 聞き取り調査

2.2 インベントリ分析

雪利用貯蔵施設に関する一次データはニセコ町の施設関係者への聞き取り調査を通じて取得した。

図 2 電気式貯蔵施設(左)と雪利用貯蔵施設(右)のシス
テム境界
図 1 本研究の流れ- 1-D3-04 -1-D3-04

第16回日本LCA学会研究発表会

3. 結果と考察

4. 結論

雪利用貯蔵施設の建設・使用・廃棄に伴う GHG 総
排出量は年間 130t-CO2eq と見積もられた（表 1）。CO2

雪の調達に掛かる GHG 排出量と輸送コストを抑えられる豪雪地帯では、雪の採取・搬入段階の CO2 排出排出に伴う環境コストを 2.33（円/㎏- CO2）5）と仮定す
ると、環境へのダメージコストは 30 万 3 千円/年と試量が少ないことから、雪氷冷熱エネルギーの利活用に優位性があることが分かった。一方、雪利用貯蔵施設

算された。
聞き取り調査の結果、雪利用貯蔵施設の建設コストと運用コストをそれぞれ 1 億 8 千万円、325 万円と算出した。また、北海道の鉄骨鉄筋コンクリート造建築
物解体費用の相場（坪単価 7 万円 6））から、施設の解体にかかるコストを 6 千万円と見積もった。これらのの利用に掛かる GHG 総排出量とトータルコストの半分が雪利用貯蔵施設の建設段階にあるため、雪利用貯蔵施設の建設時の CO2 排出量の削減がコストの更なる低減に寄与することが示唆された。

値を雪利用貯蔵施設の耐用年数（21 年）で除し、1 年あたりの各コストを表 2 のように算出した。雪利用貯蔵施設の建設コストはトータルコストの 6 割を占めており、初期投資額の抑制が経済性の優劣を決定する。

1)

引用文献
地方独立行政法人北海道立総合研究機構：“戦略
研究報告書 地域・産業特性に応じたエネルギーの分散型利用モデルの構築”，地方独立行政法人
北海道立総合研究機構，(オンライン)，入手先<

現在、電気式貯蔵施設についても雪利用貯蔵施設とhttp://www.hro.or.jp/research/develop/H30_FinalRepo

同様、環境性と経済性に関する試算を行っており、雪利用貯蔵施設との比較を含む詳細な結果は学会当日に報告する。

rt_Energy1_rev.pdf >，(参照 2020-12-21）
松井克則：農業経済研究報告，42(42)，(2011)，
p.27-392)3)

表 1 雪利用貯蔵施設利用に伴う CO2 排出量t-CO2eq/年

プロセス

62

施設の建設
施設の運用

施設の使用

0

雪の採取・搬入

1

雪の利用

41

雪の搬出・廃棄
施設の廃棄
合計

4)

5)

北海道電力：“2019 年度の CO2 排出係数について”，
ほくでん，(オンライン)，入手先＜https://www.hepco.co.jp/index.html＞，(参照2020-12-22)
環境省：“燃料別の二酸化炭素排出量の例”，環境省，(オンライン)，入手先＜https://www.env.go.jp/council/16pol-ear/y16404/mat0
4.pdf＞，(参照 2020-12-22)
伊坪徳宏，稲葉敦，“LIME 2:意思決定を支援する
環境影響評価手法”，丸善，東京，(2010)，p.666

6)

25

宮建築設計：“解体費用の相場、坪単価”，株式会
社 宮建築設計 HP，(オンライン)，入手先＜1

http://www.miyasekkei.jp/company/＞，（参照
2021-01-03）

130

表 2 雪利用貯蔵施設に掛かるコスト
項目
千円/年
建設コスト

8,714

運用コスト

3,253

廃棄コスト

2,883

トータルコスト

14,850- 1-D3-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-D4] エネルギー (2)2021年3月3日(水) 15:00 〜 16:40 D会場 (zoom)
座長：本藤祐樹（横浜国立大学）[1-D4-01] 技術ロードマップに基づく地域の再エネ利用技術の導入分析手法の検討*佐孝 成寿1、藤井 祥万1、兼松 祐一郎1、下野 僚子1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）
15:00 〜

15:20

[1-D4-02] 産業連関分析と統合評価モデル分析による地域エネルギーのシナリオ研究*岡部 紘樹1、藤田 壮1、中谷 隼1、五味 馨2、尾下 優子3 （1. 東京大学大学院、2. 国立研究開発法
人国立環境研究所、3. 東京大学未来ビジョン研究センター）
15:20 〜

15:40

[1-D4-03] 地方における発電技術の雇用創出効果が日本のエネルギーシステムに与える影響*永友 佑1、本藤 祐樹1、工藤 祐揮2、森本 慎一郎2、小澤 暁人2 （1. 横浜国立大学、2. 産業技術総合研究所）
15:40 〜

16:00

[1-D4-04] データ包絡分析を用いた中国石炭火力発電所由来の PM2.5排出量削減に伴う早期死亡者数削減ポテンシャルの推計*中石 知晃1、永島 史弥2、加河 茂美3、南斉 規介4、茶谷 聡4 （1. 九州大学経済学府、2. 近畿大学
経済学部、3. 九州大学経済学研究院、4. 国立環境研究所）
16:00 〜

16:20

[1-D4-05] 地域間格差と発電所の規模の違いを考慮した中国における石炭火力発電所の CO2削減ポテンシャルの推計*江口 昌伍1 （1. 福岡大学）
16:20 〜

©日本LCA学会

16:40

1-D4-01

第16回日本LCA学会研究発表会

技術ロードマップに基づく地域の再エネ利用技術の導入分析手法の検討
Investigation of analysis methods for implementation of regional renewable technologies
based on technology roadmaps〇佐孝成寿 1), 藤井祥万 1), 兼松祐一郎 1), 下野僚子 1), 菊池康紀*1)
Narihisa Sako, Shoma Fujii, Yuichiro Kanematsu, Ryoko Shimono, Yasunori Kikuchi1) 東京大学* ykikuchi@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに

4. 地域導入のケーススタディ

太陽光や風力といった変動性の自然エネルギーの

九州電力管内で既に実施されている変動性再エネ

利用には、調整力等を組み合わせた分散型エネルギー

由来電源からの出力制御に加え、系統への接続回答保システムが期待されているが、その設計のためには将留など、再エネ比率向上を妨げる課題が全国で顕在化

来にわたる需給構造の変化と技術開発による性能の変しつつある。固定価格買取制度における設置状況 5)か化を考慮した技術評価が必要である。本研究では、将ら、同水準の導入速度での 2050 年の導入量を基礎自来の再エネ利用技術の導入を技術ロードマップに基づ

治体別に推算し、再エネポテンシャル 6)との差から、く分析によって支援するための手法開発を目指す。

このままでは再エネ比率の向上が困難な地域の判別を試みた。これらの地域では、蓄電池援用水素製造等、需給調整ができる技術システムの導入が必須である。

2. 技術ロードマップに基づく分析の有用性
技術ロードマップは各技術の専門知識に基づいて、技術ロードマップやそれに基づくシステム代替案

関係者間で共有するための将来に至るまでの道筋、目の分析結果を用いることで、導入時期の違いによる影。技術導入の響や不確実性を考慮した、2050 年までの装置の導入曲評価に用いる際には、技術ロードマップ作成時の前提、線の作成や対象の代替案の地域における役割、導入時

目的や参照したデータ等の作成方法を明らかにしつつ、期の検討等の議論が可能となる。例えば、再エネポテ

分析等の議論、検証を通して定期的に更新していく必

ンシャルが電力需要を超える地域での水素変換による要がある 。作成時の前提、目的は技術ロードマップ

電力以外への利用や他地域への輸送、導入時期の早期ごとに異なり 、これらに基づき分析することで、ど化による導入速度緩和やコストの議論ができる。

標を技術ごとに示すように作成される

1,2)

1)

2)

のようなシナリオに基づき開発すべきかの議論が可能と考えられる。この分析に基づく議論では技術ロード

5. おわりにマップの持つ不確実性 3)や様々な状況への対応策につ蓄電池援用水素製造を例に技術ロードマップ等をいて反映できる。加えて、技術水準の変化に基づき、もとにした再エネ利用技術の組合せ、導入の影響を分

導入時期ごとの導入効果、設計条件等を考慮でき 、析した。今後、統計情報と組み合わせた地域特性別の需要の統計情報との組合せにより、分析対象となるシ分類、分析、議論やその手法の検討を行っていく。

4)

ステム代替案が他の代替案と競合するための導入時期、
地域条件や、その時の導入規模の設計、運用の方法、

引用文献

需給構造への影響等の議論にも有効といえる 。

1) W. McDowall, Technol. Forecast. Soc. Change, 79,1)(2012), 530–542
3. 蓄電池援用水素製造におけるケーススタディ

4)2) Y. Kajikawa, et al., Technol. Forecast. Soc. Change, 75,

組み合わせた技術に関して各国のロードマップに基づく分析例として、蓄電池援用水素製造について、(2008), pp1-11
3) M. Sharifzadeh ., et al., Renew. Sust. Energ. Rev. 72,

太陽光パネル、蓄電池、電解装置の装置規模の組合せ
最適化により、均等化水素原価が低減できることが分(2017), 385-398
4) Kikuchi Y., et al., Int. J. Hydrogen Energ. 44 (3), (2019),

かった 。一方で、温室効果ガス排出量は従来の水素
4)1451-1465

製造法から削減できるが、蓄電池のコバルトや太陽光

5) 資源エネルギー庁, 「固定価格買取制度 情報公

パネルの銀などに起因して資源消費が増加しうること

表用ウェブサイト」, https://www.fit-portal.go.jp/Pu

も本研究により明らかとなってきた。こうした解析はblicInfoSummary; (2020/1/11)

導入時期の違いによる技術組合せの要件やリサイクル

6) 環境省, REPOS, http://www.renewable-energy-pot

等の他の代替案との組合せの必要性を示唆する。

ential.env.go.jp/RenewableEnergy/ (2020/1/11)- 1-D4-01 -1-D4-02

第16回日本LCA学会研究発表会

産業連関分析と統合評価モデル分析による地域エネルギーのシナリオ研究
Scenario study of regional energy industries by input-output analysis and integrated
evaluation model analysis○岡部紘樹*1)、藤田壮 1)，中谷隼 1)，尾下優子 1)、五味馨 2)
Hiroki Okabe, Tsuyoshi Fujiya, Jun Nakatani, Yuko Oshita, Kei Gomi
1) 東京大学, 2) 国立研究開発法人国立環境研究所* okabe-rin3@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに
近年では国際的な地球温暖化問題に加え、日本の地方都市では人口減少や経済活動の衰退が問題視されている。以上を受け、環境省は第 5 次環境基本計画 1) において、各地域が自立・分散型の社会を形成し、地域資源等を補完し支え合う「地域循環共生圏」の創造を目指すことを明記した。地域循環共生圏では地域産業の活性化により、環境・経済・社会の観点での地方振興を目的としており、想定される地域産業は農業や食

2. 産業連関分析による現状評価

品加工業、観光業やエネルギー業などが考えられる。
一方、地域振興には社会転換が必要であり、現在産業を誘致している自治体は、コストや人手、地域活性化
効果に課題を感じている 2) 。また今後は、脱炭素社会への取り組みの加速も想定される。
地域社会の転換について現状の社会を解析し、利害関係者間で意見共有をしながら市民参加型の新事業に取り組み、社会転換には現状解析をもとに将来シナリ

ト事業 5)により工業団地に産業が集積する期待がある。
2.2 ノンサーベイ法での産業連関分析
2.2.1 産業連関表作表
地域の現状評価について、尾下 6)の手法を一部改変
し、福島県産業連関表を元に下記の(1)-(5)の手順で新地町の地域産業連関表を構築した。構築した表については図 SI1 の通りとなる。
(1)域内生産額、域内最終需要について

オ算定を行うことが有用である 3) 。また、日本の地方都市において、地域活性化を目的に地域の現状を解析
しシナリオ算定を試行する研究事例は存在し、現状の構造をもとにシナリオを設定する事例と、将来目標をもとにシナリオを設定する事例の 2 つに分けることができる。前者の例として産業連関分析事例 4) 、後者の例として統合評価モデル分析事例 5) が挙げられる。産業連関分析は、対象地域における産業部門間の財や、

𝑿=𝑾𝑿𝑷
𝑭=𝑷𝑭𝑷
𝑿:域内生産額行列, 𝑭:域内最終需要行列, 𝑿𝑷:県内生産額行列 7), 𝑭𝑷:県内最終需要行列 7), 𝑾:対角成分𝑊 𝑖,𝑖は第i 部門における地域内従業者数/県内従業者数 8), 𝑷:対角成分𝑃 𝑖,𝑖は地域内従業者数/県内従業者数もしくは地
域内人口/県内人口 8), 他は 0 の正方行列(2)中間需要について

地域内外の財の需給を行列表示した産業連関表を用いて分析を行う。統合評価分析とは、複数の外生変数と評価指標により将来像を描く分析である。ここで、地域産業誘致を目的としたシナリオ研究について、現状からのフォアキャスティングアプローチと、将来目標

𝒙=𝑨𝑷𝑿𝑻

本研究では、地域循環共生圏の創成に対する効果が高い地域産業を提案するために、経済波及効果の産業を特定する目的で産業連関分析を行った。
2.1 対象地域
本研究では、福島県新地町を研究対象地域として設定した。新地町では、大規模な石炭火力発電所が立地し、大きな雇用をもたらしている一方で、2050 年までに撤去する必要がある。また、イノベーションコース

𝒗=𝑽𝑷 𝑿𝑻
𝒙:域内中間投入行列, 𝒗:域内粗付加価値行列, 𝑿𝑻:𝑿を転置した行列, 𝑨𝑷:県内投入係数行列, 𝑽𝑷:県内付加価値係
数行列からのバックキャスティンングアプローチの両者を統合したシナリオ設定に発展の余地があり、本研究では

ただし、投入係数行列𝑨𝑷, 付加価値係数行列𝑽𝑷はそれぞれ、j 列目の産業における、生産額に占める各産業

統合した方法論の構築を試みる。

からの投入額の割合及び粗付加価値額の割合を示す。

本研究では、地域循環共生圏の創成に向けて地域産業を集積した時の、2050 年の環境・経済・人口について、現状評価と将来目標の双方向からシナリオを設定
し将来予測を行うことを研究目的とした。

(3)移輸出について
𝑬=𝑪𝑷・𝑿𝑻
𝑫=𝑩𝑷・𝑿𝑻
𝑬:域内の輸出行列, 𝑫:域内の移出行列, 𝑪𝑷:県内輸出率
行列, 𝑩𝑷:県内移出率行列- 1-D4-02 -1-D4-02

第16回日本LCA学会研究発表会

ただし、輸出率行列𝑪𝑷及び移出率行列𝑩𝑷はそれぞれ、
i 行目の産業における、生産額に占める輸出及び移出の割合を示す。

を以って算出される。
3.1 ExSS モデルの変更点
既存のモデルを元に、産業構造、エネルギー技術の(4)移輸入について観点でモデルの拡張を試みた。モデルの構造図については図 SI2 を参照のこと。
3.1.1 産業構造
2 章で得た産業連関表を元に、エネルギー消費量や人口との関係を計算するために生産額シェアの大きい産業を抽出し分析する。新地町では、農業、プラスチ
ック業、機械製造業、電力業、建設業、倉庫・港湾業、医療・福祉業、他サービス業、交通業に分ける。

−𝑴 = − 7 𝒎𝑷 (𝒙 + 𝑭)𝒋

−𝑵 = − 7 𝒏𝑷 (𝒙 + 𝑭)𝒋𝑷

−𝑴:域内輸入行列、𝒎 :県内輸入率行列、−𝑵:域内移入
行列、𝒎𝑷:県内移出率行列、𝒏𝑷 :県内輸出行列、−𝑴𝑷 :県内移出行列、−𝑵𝑷 :県内生産額行列
ただし、輸入率行列𝒎𝑷及び移入率行列𝒏𝑷 はそれぞれ、𝑖行目の産業における、中間需要と最終需要の和に占める輸入及び移入の割合を示す。

𝛥𝑋 (𝛥𝑋A ≥ 0)
0(𝛥𝑋A ≥ 0)
𝐷AI = J A
−𝑁 I = J0(𝛥𝑋A < 0) 、 A
𝛥𝑋A (𝛥𝑋A < 0)

3.1.2 エネルギー技術
2050 年での脱炭素社会を達成するために、水素燃料や洋上風力発電などのエネルギー技術を更新する。また、電力以外のエネルギーを熱、ガス、液体燃料に分け、それぞれについて技術を細分化してエネルギー需要量を計算する。
3.2 ExSS モデルによる計算結果
結果報告は学会発表時に行う。

𝑫𝑹:域内から県内への移出行列、−𝑵𝑹 :域内への県内からの移入行列2.2.2 産業連関分析結果
地域内の全部門の生産額に占める当該部門の生産額の割合を、福島県と対象地域で比較した値である特化係数が大きい産業は図 1 の通りとなる。

4. 謝辞
本研究は、福島イノベーションコースト構想実用化促進事業と連携して、新地町、国立研究開発法人国立環境研究所、東京大学未来ビジョンセンターとの共同で実施された。関係者に改めて謝意を表する。

(5)地域内移出入について
𝛥𝑋A = 7(𝑥A,C + 𝐹A + 𝐸A + 𝐷A − 𝑀A − 𝑁A ) − 𝑋A
C

5. 引用文献

図 1 新地町の特化係数
2.3 サーベイ法での産業連関分析
移出入の割合や投入係数について、導入すべき地域

1)

環境省: "第五次環境基本計画", (2018)2)

環境省:" 地方自治体の地域エネルギー政策推進に向けた取組み状況について(報告)", (2015)

3)

H.A. van Hardeveld et al: Environmental Modelling and
Software, 119, (2019), pp. 135–146

4)尾下優子, 兵法彩, 大内田弘太朗, 兼松祐一郎, 福島康裕, 菊池康紀:日本 LCA 学会誌, 15(4), (2019), pp. 360376

5)

五味馨, 京都大学学術情報リポジトリ, 京都大学, (2010),
入手先<http://hdl.handle.net/2433/120348>,（参照 2020-0520）6)福島県イノベ機構:"福島イノベーション・ コースト構想",入手先< https://www.fipo.or.jp/wp/wpcontent/uploads/2020/04/2020 イノベ構想パンフレッ
ト.pdf>, （参照 2020-06-03）

7)東京大学未来ビジョン研究センター編:"令和元年度福島産業の提案に直接関係する重要な係数であるが、公表
データによる推計では精度は十分でない。精度が高い分析を行うためには、企業ごとの売上額や材料費などの統計データの利用や、アンケート調査が必要であり、今後の研究で実施する予定である。

県等を対象とした地域循環共生圏の構築 に資する分散

3. 統合評価モデルによる分析

型エネルギーシステムを中心とする社会経済性評価手

将来目標を本研究では、
五味 4)らが開発した ExSS モ
デルを利用する。
ExSS モデルは全体像を簡潔に表現するツールであり、データが十分に得ることができなくても、外生変数を仮定的に与えれば、仮定条件の元での温室効果ガス排出量等の定量的な数値が静的な計算

8)

9)- 1-D4-02 -法の検討業務 業務結果報告書", (2020)
福島県:" 平成 27 年（2015 年） 福島県産業連関表",
入手先<https://www.pref.fukushima.lg.jp/sec/11045b/sangyourenka
n27.html>, （参照 2020-06-03）
総務省統計局:"平成 26 年経済センサス-基礎調査"

1-D4-02

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 SI1 ノンサーベイ法による産業連関表

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図 SI2 ExSS モデルの構造図- 1-D4-02 -

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1-D4-03

第16回日本LCA学会研究発表会

地方における発電技術の雇用創出効果が日本のエネルギーシステムに与える影響
Impacts of employment in rural power generation on energy systems in Japan○永友佑*1)、本藤祐樹 1) 、工藤祐揮 2) 、森本慎一郎 2) 、小澤暁人 2)
Yu Nagatomo, Hiroki Hondo, Yuki Kudoh, Shinichiro Morimoto, Akito Ozawa
1) 横浜国立大学, 2) 産業技術総合研究所* nagatomo-yu-px@ynu.jp
延長認可を取得している施設については 60 年稼働、

1. 緒言
2015 年に採択され、翌年に発効されたパリ協定に基づき、日本でも中長期の温室効果ガス削減目標が掲げそれ以外は建設中、建設準備中の施設を含めて 40 年稼働を想定している。

られている。この目標の達成には再生可能エネルギー
技術の大幅な利用拡大が不可欠な要素の一つであると2.2 雇用創出効果の考慮方法

考えられており、その特性（出力変動性、地域偏在性

本分析では、地方に立地する全ての発電所について、等）を考慮した上で長期の導入可能性を検討すること

その建設・運用に関連する雇用創出効果を社会経済的が求められている。

便益とみなし、雇用量を金額換算してシステムコスト

また、再エネ技術の多くは分散型・地域密着型といから差し引くという方法で目的関数に組み込んでいる。

う特性も有しており、地域における社会経済的な便益

発電所の立地（「都市」または「地方」）の分類は表も導入の動機となり得る。特に、人口減少や首都圏へ

1 の通りである。火力発電所については、現存する大の一極集中に伴う地方経済の縮小が深刻化している日規模火力発電所の立地情報を基に設定している。各地本において、再エネの導入が地方創生を推進する手段

域、各技術の雇用係数（人・年/kW）は、文献 2) の雇として期待されている。

用量の推計結果をベースに都市と地方の産業形態の違日本のエネルギーシステムを対象とした既往のモデいなどを考慮して調整した値を使用している。

ル研究では、太陽光発電 (PV) や風力発電の詳細な出表 1 各地域における発電技術の立地の分類

力変動や発電技術の外部コスト等を考慮した環境面の分析が行われてきている。その一方で、再エネ発電技

地域

術と地方との関係に着目し、再エネの導入が地方経済

関東, 中部, 近畿 全ての火力発電および住宅用 PV をにもたらす便益をモデルに組み込んだ分析は存在しな「都市」、その他を「地方」に分類い。以上より、本研究では 47 都道府県分割モデルを用

東北, 九州詳細

LNG 火力発電を「都市」、その他をいて、再エネの環境的便益に加えて、地方における発「地方」に分類

電所関連の雇用創出効果を便益として考慮した際の長北海道, 北陸, 中 全ての発電技術を「地方」に分類

期的なエネルギーシステムへの影響を分析する。

国, 四国, 沖縄

2. 研究方法

2.3 ケース設定

2.1 分析ツール

本研究では、地方で発生した労働者の可処分所得を本研究では、MARKAL (Market Allocation) モデルと雇用創出の価値とみなし、雇用量を金額換算する際に呼ばれるエネルギーシステムモデルを使用する。本モ用いている。雇用の価値を考慮しないケース (BASE) 、デルは線形計画法に基づき、総エネルギーシステムコ

可処分所得額とするケース (EMP100) に加えて、発電

スト最小化を目的関数として計算を行う。産業技術総所関連の従業員の一部が、仮に発電所がなかったとし合研究所が開発した多地域版 MARKAL モデルの地域ても地域内（地方）で働いており、新たな便益となっ解像度は 47 都道府県、
時間解像度は年間 6 時間帯（夏・ていない場合や、所得の一部を地域内（地方）で使用

冬・中間期×昼夜）、分析対象期間は 2010 年から 2050

しない場合を想定して、可処分所得額の 25%, 50%,

年（1 期を 5 年として計 9 期間）となっている。

75% のみを便益とす るケース （それ ぞれ EMP25,

最終エネルギー需要量は外生的に与えており、再エネ技術の導入可能量上限値は文献 1)から設定している。

EMP50, EMP75）を分析する。
また、全てのケースにおいて、日本全体で 2030 年にまた、原子力発電所については 2019 年末までに運転- 1-D4-03 -1-D4-03

第16回日本LCA学会研究発表会

500

年度比）を課している。

400

水力
地熱
風力
太陽光
バイオマス

TWh/year

25%、2050 年に 80%の CO2 削減制約（いずれも 2013

300

3. 結果・考察

200

3.1 BASE ケースの分析結果
BASE ケースにおける 2050 年の CO2 排出量は 247
Mt となり、2013 年 (1235 Mt) 比 80%削減は可能であ1000BASE EMP25 EMP50 EMP75 EMP100ることが示されている。また部門別に見ると、運輸、

図 2 各ケースの再エネによる発電量 (2030 年)

民生、発電の各部門でそれぞれ 2010 年比 77, 92, 100%と高い削減率を達成している一方で、産業部門は 35%と低い削減率に留まっている。

図 3 に分析期間全体（45 年間）における各ケースの地方で発生する総雇用量を示す。BASE ケースと比較

発電部門の結果を図 1 に示す。2050 年の年間発電量し た 際 の 雇 用 増 加 量 は EMP25, EMP50, EMP75,

は 2010 年比で+21%と、電化が進む結果が示されていEMP100 でそれぞれ 1.4, 3.5, 5.6, 6.6 百万人・年となっる。また、分析期間後半にかけて再エネ、特に PV やている。地方の雇用量増加は主に PV、バイオマス、石風力発電が大きく増加し、さらに 2045-2050 年にかけ

炭火力、水力によるものであり、特に PV とバイオマては水素発電が急増していることがわかる。これはスは、EMP100 ケースでそれぞれ 4.6, 1.2 百万人・年の2050 年において、再エネの導入可能量上限や系統制約大幅増加となっている。これは、PV は発電量の増加自の問題から、厳しい CO2 削減目標達成のためには高価唆している。

TWh/year

1500

1000

35

10^6 person-year

な CO2 フリー輸入水素を利用せざるを得ないことを示

石炭
石油
LNG
原子力
水力
地熱
風力
太陽光
バイオマス
水素

30
25
20
15
10
5
0
BASE EMP25 EMP50 EMP75 EMP100500

体が大きいことが、バイオマスは運用時の雇用創出効
果が他の技術に比べて大きいことが要因である。
図 3 各ケースの総雇用量（地方）02010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

石炭
水力
バイオマス

石油
地熱
燃料電池

LNG
風力
水素

原子力
太陽光

4. 結言
本研究では多地域版エネルギーモデルを使用し、地方における雇用創出効果を便益として考慮して分析す

図 1 各発電技術の発電量推移 (2010~2050 年)

ることで、再エネ技術の早期導入拡大や地方における雇用量の増加が確認された。今後の課題としては、送3.2 雇用創出効果の影響
BASE, EMP25, EMP50, EMP75, EMP100 の各ケース

電や水素製造に関するオプションをさらに拡大し、脱の 2030 年における再エネ発電量を図 2 に示す。BASE

炭素社会において再エネ技術をより効率的に、かつ最ケースと比較した際の再エネ発電量の増加率は大限利用するための方策を探ることが挙げられる。

EMP25, EMP50, EMP75, EMP100 でそれぞれ 4%, 20%,
46%, 50%となっており、特に EMP50 以上のケースに引用文献おいて再エネ発電技術の早期導入拡大が進むことがわ

1) 環境省：”令和元年度再生可能エネルギーに関するかる。発電量が増加していた技術は PV とバイオマス

ゾーニング基礎情報の整備・公開等に関する委託業務報告書”, (2020)発電であり、雇用価値がこれらの技術の価格競争力を非常に高くしていることがわかる。なお、2050 年にお2) Moriizumi Y., Hondo H., Nakano S.: J. Jpn. Inst. Energy,
96, (2017), pp.16-27

いては再エネの導入可能量上限や系統制約の問題があるため、ケースによる再エネ発電量の差異は 2030 年

謝辞

ほど顕著には見られない。

本研究は、環境再生保全機構の環境研究総合推進費(JPMEERF20182004) による支援を受けている。

- 1-D4-03 -1-D4-04

第16回日本LCA学会研究発表会

データ包絡分析を用いた中国石炭火力発電所 316 基由来の PM2.5 排出量削減に伴う早期死亡者数削減ポテンシャルの推計
Mitigation potential of premature deaths due to PM2.5 emissions from 316 coal-fired
power plants in China: A Data Envelopment Analysis○中石知晃*1)、永島史弥 2)、加河茂美 3)、南斉規介 4)、茶谷聡 4)
Tomoaki Nakaishi, Fumiya Nagashima, Shigemi Kagawa, Keisuke Nansai, Satoru Chatani
1) 九州大学経済学府, 2) 近畿大学経済学部, 3) 九州大学経済学研究院, 4) 国立環境研究所* yoshizawa.tomoaki.718@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景な発電所（𝐸𝐸 = 1）とのスコアの差を取ることで、各

近年、PM2.5 に因る健康リスクの増加がアジア地域を発電所の環境非効率の改善に伴う、SO2・NOx・PM2.5（一中心に深刻化している。特に中国では、そのエネルギ

次粒子）排出削減ポテンシャル及び、付随する早期死

ー集約的な経済発展がこの大気汚染問題を加速させて亡者数削減ポテンシャルの推計も行う。

おり、中でも石炭火力発電部門は、総 PM2.5 排出の一部（6%）を担う排出量削減を目論むうえで無視することのできない重要なセクターの一つである

1)

。GBD

2. 分析手法
2.1 環境効率性評価

MAPS Working Group (2016)の推計によると、中国石炭

DEA は、複数の DMU（Decision making units: 以下

火力発電所由来の PM2.5 に因る早期死亡者数（2013 年）

DMU）の投入・産出データを基に生産可能性フロンテ

は、
約 8 万人と推計され、この数は人口増加に伴って、ィアを推計し、フロンティアから各 DMU までの距離2)2030 年に 11 万人に達すると予想されている 。これをベースに各 DMU の相対的な生産効率性スコアを推を踏まえると、PM2.5 に因る早期死亡者数の削減に向け、計するノンパラメトリック手法である 5,6)。
中でも DDF中国石炭火力発電所の環境効率性を改善（例えば、石モデルは、従来の DEA モデルとは異なり、エネルギ

炭使用量削減やエンドオブパイプ技術の導入など）し、

ー・資本・労働などの投入と、電力などの産出に加え、PM2.5 排出量を削減することが決定的に重要である。

CO2 排出量や PM2.5 排出量などのバッズも考慮した環

発電所の環境効率性改善の第一歩として、各発電所

境効率性評価が可能となる点にその特徴がある 7)。本の現状の環境効率性レベルを定量的に評価する必要が研究における DDF モデルは以下の様に定式化できる。

ある。これまでに、多くの既存研究がフロンティア分

𝐽

𝐼

𝐾

を行ってきた。しかしながら、それらの既存研究の多−+−Max 𝛽𝑚 + 𝜀 (∑ 𝑠𝑖𝑚+ ∑ 𝑠𝑗𝑚+ ∑ 𝑠𝑘𝑚
)
𝑖=1
𝑗=1
𝑘=1

くは、環境効率性評価の際に、発電所の環境産出財とSubject to

して CO2 排出量しか考慮していない。また、いくつか

𝑁の既存研究は SO2 や NOx を発電所の環境産出財として−∑ 𝜆𝑛 𝑥𝑖𝑛 + 𝑠𝑖𝑚= 𝑥𝑖𝑚 ,

考慮しているが、PM2.5 を考慮した既存研究は我々の知

𝑛=1

る限り存在しない。

𝑁

析手法を用いて中国石炭火力発電所の環境効率性評価

3)

従って、我々は『2014 年中国電力業界統計集』 及
4)

び『Global Power Emission Database (GPED)』 から独自

𝑖 = 1,2, … , 𝐼+∑ 𝜆𝑛 𝑦𝑗𝑛 − 𝑠𝑗𝑚= 𝑦𝑗𝑚 + 𝛽𝑔𝑦 ,𝑗 = 1,2, … , 𝐽

𝑛=1に作成した中国石炭火力発電所 316 基の 2 投入（発電𝑁

設備容量・石炭消費量）、1 産出（電力生産量）、3 バッ−∑ 𝜆𝑛 𝑏𝑘𝑛 + 𝑠𝑘𝑚= 𝑏𝑘𝑚 + 𝛽𝑔𝑏 , 𝑘 = 1,2, … , 𝐾ズ（SO2・NOx・PM2.5（一次粒子）排出量）を含むクロ

𝑛=1

スセクショナルデーターベースに、データ包絡分析

𝑁（Data Envelopment Analysis : 以下 DEA）における∑ 𝜆𝑛 = 1

Directional Distance Function（以下、DDF）モデルを適𝑛=1用することで、各発電所の相対的な環境効率性：𝐸𝐸を−+−𝜆𝑛 , 𝑠𝑖𝑚
, 𝑠𝑗𝑚
, 𝑠𝑘𝑚
≥ 0,

𝑛 = 1,2, … , 𝑁

(1)

th

0～1 までの基準化されたスコアで評価する。加えて、

ここで、𝑥𝑖𝑚 は m 発電所の i 番目の投入、𝑦𝑗𝑚 は mth 発

環境“非”効率的な発電所（0 ≤ 𝐸𝐸 < 1）と環境効率的

電所の j 番目の産出、𝑏𝑘𝑚 は mth 発電所の k 番目のバッ- 1-D4-04 -1-D4-04

第16回日本LCA学会研究発表会−+−ズを指す。𝑠𝑖𝑚、𝑠𝑗𝑚、𝑠𝑘𝑚
はそれぞれ mth 発電所の投入、40%に当たる約 14100 人の早期死亡者数の削減が理論

産出、バッズに関するスラックである。𝜆は未知のウェ

上可能である。また、発電所の煙突から出た PM2.5 は、イト、𝜀は非アルキメディアン数、𝑛は発電所の数をそれぞれ意味する。方向ベクトル(𝑔𝑦 , 𝑔𝑏 )は、(𝑔𝑦 , 𝑔𝑏 ) =風に乗り隣国の人々にまで健康被害を及ぼす。中国石th

炭火力発電所 316 基由来の PM2.5 により、最も健康被(𝑦, −𝑏)を採用している。ここで、𝛽𝑚 が m 発電所の環害が及ぶ国は日本で、その早期死亡者数は 974 人であ境’非’効率性スコアである。これを環境効率性スコア：

ると推計された。

𝐸𝐸へと変換するために、本研究では𝐸𝐸𝑚 = 1 − 𝛽𝑚 とth

図 1 は早期死亡者数の削減ポテンシャルを 45 平方定義する。また、m 発電所の各バッズの排出削減ポテ

キロメートル四方のグリッド別に表示している。これ−
ンシャルは、𝑅𝑃𝑚𝑘 = 𝑏𝑘𝑚 × 𝛽𝑚 + 𝑠𝑘𝑚
で推計される。

によると、四川省東部・重慶西部エリアや河北省南部・山東省西部・河南省北部・安徽省北部エリアに大きな

2.2 早期死亡者数削減ポテンシャルの推計

早期死亡者数削減ポテンシャルが潜在していることが発電所の PM2.5 排出（SO2・NOx 由来の二次粒子もわかる。また、最も大きな早期死亡者数削減ポテンシ含む）由来の早期死亡者数の推計は、気象モデル（WRF）

ャルを持つグリッドは陝西省西安市周辺のグリッドでや大気化学輸送モデル（CMAQ）などを用いた PM2.5 年

あり、本グリッドに存在する発電所は、必要な技術改平均濃度分布の推計プロセスと人口分布や基準死亡率

善を優先的に受けるべきである。

などを用いた健康被害の推計プロセスの 2 つに分けられる。早期死亡者数の詳細な推計方法についてはNansai et al. (2020)を参照されたい 8)。
これらの推計プロセスを通して、経験値（現状の排出量）と推計値（上述の排出削減ポテンシャルが完全に解消された場合の排出量）の 2 つの SO2・NOx・PM2.5（一次粒子）排出インベントリデータを基に、早期死亡者数の推計を行う。続いて、これら 2 つのシナリオ
間の死亡者数の差を取ることで、発電所の効率性改善を通した PM2.5 排出量削減に伴う、最大の早期死亡者
図 1. 早期死亡者数削減ポテンシャルの空間分布数削減可能量（ポテンシャル）が推計される。
3. 研究結果

引用文献（1）式による推計の結果、316 基中最も環境効率的

1) Liu F, Zhang Q, Tong D, Zheng B, Li M, Huo H, He KB:であった（𝐸𝐸𝑚 = 1）発電所は計 15 基存在することがAtmos. Chem. Phys, 15, (2015), pp 13299-13317.

分かった。環境効率性スコアの 316 基の平均は、0.8 で2) GBD MAPS Working Group: Special Report, 20,あり、これは平均的に 20%の電力生産の増加とバッズの削減を同時に達成するポテンシャルが潜在している(2016). Boston, MA: Health Effects Institute.
3) China Electricity Council. Statistical data compilation ofelectric power industry, (2014). SDX Joint Publishing

ことを示す。

Company.

推計された効率性スコアの値を基に、SO2・NOx・
PM2.5 排出量の削減ポテンシャルを推計した結果、316

4) Tong D, Zhang Q, Davis SJ, Liu F, Zheng B, Geng G,

基の発電所は平均的に SO2（5.33 kt）NOx（2.18 kt）PM2.5

Xue T, Li M, Hong C, Lu Z, Streets DG, Guan D, He K:（0.42 kt）の排出量削減を達成するポテンシャルを持
つことが分かった。また、排出削減ポテンシャルの発

Nat Sustainability, 1, (2018), pp 59–68.
5) Charnes A, Cooper WW, Rhodes E: Eur J Oper Res, 2,

電所 316 基の累計値は、SO2（1685 kt）NOx（688 kt）
PM2.5（132 kt）であった。

(1978), pp 429–44.
6) Banker RD, Charnes A, Cooper WW: Manage Sci, 30,

発電所 316 基から排出された PM2.5 に由来する早期死亡者数は、約 40400 人であった。DEA による効率性(1984), pp 1078–92.
7) Chung YH, Färe R, Grosskopf S: J Environ Manag, 51,

分析に基づいたシナリオ分析の結果、このうちの 40%(1997), pp 229–40.

に当たる約 16100 人の早期死亡者数が発電所の環境効

8) Nansai K, Tohno S, Chatani S, Kanemoto K, Kurogi M,

率性向上によって削減できる。特に、中国国内では、

Fujii Y, Kagawa S, Kondo Y, Nagashima F, Takayanagi

約 36100 人の早期死亡者が発生しており、そのうちのW, Lenzen M; Environ Int, 134, (2020), 105238.

- 1-D4-04 -1-D4-05

第16回日本LCA学会研究発表会

地域間格差と発電所の規模の違いを考慮した
中国における石炭火力発電所の CO2 削減ポテンシャルの推計
CO2 Reduction Potential of Coal-fired Thermal Power Plants in China
Considering Regional Heterogeneity and Difference in Production Scale○江口昌伍*1)
Shogo Eguchi1) 福岡大学* eguchi43@fukuoka-u.ac.jp
1. 研究背景と目的

min θ2019 年時点で、中国は世界最大の CO2 排出国であり、その大きな要因として、電源構成の大部分を自国の豊富

s.t. θ xiz −J

1,..., I )∑ x λ ≥ 0 (i =
ij j

j =1

な石炭資源に依存していることが挙げられる。中国政府J∑y λ ≥ yが地球温暖化緩和に向けた政策を実行するにあたって、

rj j

1,..., R )
(r =

rz

(1)

j =1

中国国内の石炭火力発電所の詳細な発電効率性を把握J

λ ( j 1, 2, , J ) ≥ 0∑ λ = 1,=することが重要である。

j

j

j =1

Eguchi et al. (2020)は、中国の石炭火力発電所に関するプラントレベルの詳細なデータを利用し、発電効率性を

ここで、xiz、yrz はそれぞれプラント z の投入、産出ベクト分析した。その結果から、小規模な発電所ほどマネジメン

ルを表す。xij、yrj はそれぞれ、全プラントの要素からなる

ト面での非効率性が大きい一方、大規模な発電所では東投入行列と産出行列である。J は分析期間全てにおける部・中部地域に立地する発電所は総じてマネジメント面で全てのプラントをプールしたサンプルサイズであり、i は投の非効率性が大きいものの、西部地域に立地する大規模入項目の数、r は産出項目の数をそれぞれ表す。また、発電所では、他の地域と比較しての発電設備等に関する技術格差が非効率性の主な要因であることを明らかにし

λ j はプラント j のウェイトベクトルであり、J∑ λ = 1 は、収
j

j =1

た。
しかしながら、Eguchi et al. (2020)では、発電の非効率

穫可変の仮定に関する制約式である。 θ は(1)式によって性の要因をプラントの発電規模の違いと、立地する地域算出される効率性スコアであり、 θ = 1 のプラントは効率的の違いに分解分析している一方で、非効率性を改善するな投入産出構造を持つプラントである。 θ は必ずことによって、中国の石炭火力発電所由来の CO2 排出量

0 ≤ θ ≤ 1 の範囲の値を取り、1 に近づくほど高い効率性がどれだけ削減可能であるかは分析していない。従って、を示す。

本研究では、メタフロンティア Data Envelopment Analysis

次に、上記の DEA モデルで求められた発電所 z の非(DEA)の手法を用いて、中国の石炭火力発電所の非効効率性をメタフロンティア DEA を用いて要因分解分析す

率性を要因分解分析し、非効率性改善による CO2 排出量る（O’Donnell et al., 2008）。図 1 は本研究におけるメタフの削減ポテンシャルを定量化し、地球温暖化緩和に向け

ロンティア DEA フレームワークを図示したものである。

た有効な政策を議論する。
2. 分析手法
本研究では、投入指向型ラディアル DEA モデルを用いて石炭火力発電所の非効率性を測定した。DEA は複数の投入産出項目を同時に考慮した効率性を評価できる分析手法であり、近年では環境・エネルギー効率性の分析に広く用いられている（Sueyoshi et al., 2017）。Cooper etal. (2007)に基づいて、発電所 z の効率性スコアは以下の(1)式によって求められる。
図 1. メタフロンティア DEA による非効率性の分解- 1-D4-05 -1-D4-05

第16回日本LCA学会研究発表会

発電規模を大きくする必要があると言える。
ここで、Technological inefficiency は発電所の規模のまた、大規模発電所が属するグループに着目すると、違いによる非効率性であり、Inter-regional inefficiency は東部・中部地域では、発電所が立地する同地域内におけ同程度の規模の発電所のグループ内における地域間のるマネジメントの差に起因する削減ポテンシャルである

技術の差による非効率性を、Managerial inefficiency は発MP が大きな割合を占めている一方で、西部地域では地電所が立地する同地域内におけるマネジメントの差によ

域間の技術の差に起因する削減ポテンシャルである IP がる非効率性をそれぞれ表す。最終的に、発電所 z の非効大きな割合を占めていることが分かる。この結果から、西率性の改善による石炭消費量の削減ポテンシャルは以下部地域における大規模発電所の非効率性を改善し、石の(2)から(4)式によって要因分解できる。

炭消費量を削減するためには、東部・中部で導入されて()

Technological Potential (TP ) = θ t* − θ * × xcoal , z(

Inter − regional Potential ( IP ) = θ − θ

(

r*

)

t*

( 2)

)× x

Managerial Potential ( MP ) =1 − θ r* × xcoal , z

coal , z

いるような最先端の発電設備を西部地域にも導入することが重要であると言える。

( 3)
表 1. 発電規模別・地域別の石炭消費量削減( 4)

ポテンシャルとその内訳（単位：万トン）

ここで、 θ t* は図 1 の Technological frontier を基準に測定された効率性スコアであり、 θ r* は Regional frontier を基準に小規模測定された効率性スコアである。xcoal,z は発電所 z の石炭消費量である。

中規模

3. データ本研究では投入要素として年間稼働可能量（発電容量

大規模×稼働時間）、石炭消費量の 2 つを、産出要素として総発からデータを入手した。分析期間は 2009 年から 2011 年でIP

MP

242.4 (49.1%)

58.8 (11.9%)

192.3 (39.0%)

493.5

中部

373.5 (34.2%)

89.1 (8.2%)

629.5 (57.6%)

1092.1

西部

145.6 (39.0%)

32.4 (8.7%)

195.0 (52.3%)

373.1

東部

165.7 (6.0%)

313.0 (11.3%)

2288.2 (82.7%)

2767.0中部

201.9 (6.0%)

1138.5 (34.1%)

2001.2 (59.9%)3341.6西部

93.3 (6.1%)

960.3 (62.3%)

488.4 (31.7%)

1542.0東部

831.4 (16.5%)

556.8 (11.0%)

3650.5 (72.4%)

5038.7

中部

986.2 (21.6%)

504.8 (11.1%)

3068.0 (67.3%)

4559.0西部

487.7 (24.5%)

910.5 (45.8%)

589.0 (29.6%)

1987.33527.9 (16.6%)

4564.4 (21.5%)

13102.1 (61.8%)21194.3

合計

電量から発電に用いた電力量を差し引いたネットの発電量を用い、それぞれ『中国電力工業統計資料匯編 2014』

TP
東部

Total

*（ ）内の数値は、TP、IP、MP が Total の削減ポテンシャルに占める割合を示す

あり、分析期間全体のプールデータのサンプルサイズは1643 である。また、本研究では、石炭火力発電所を発電

研究発表会では、本要旨で求めた石炭消費量の削容量によって大・中・小の 3 グループに区分し、各石炭火減ポテンシャルを基に、CO2 排出量の削減ポテンシャル

力発電所が立地する中国国内の省を東部・中部・西部のを推計し、中国の石炭火力発電所由来の CO2 排出量の3 グループに区分した。

削減に向けて有効な政策を議論する。

4. 分析結果

引用文献

表 1 は、(2)～(4)式によって求められた、分析対象の全発電所の石炭消費量の削減ポテンシャルを発電規模別・地域別に集計したものである。この結果から、小・中規模発電所が属するグループでは、中部地域に最大の削(1) Eguchi, S., Takayabu, H., Lin, C, Renewable andSustainable Energy Reviews. forthcoming.
(2) Sueyoshi, T., Yuan, Y., Goto, M., 2017. Energy
Economics 62, 104–124.

減ポテンシャルがある一方で、大規模発電所では東部地(3) Cooper, W, W, Seiford, L, M., Tone, K, 2007. Data

域に最大の削減ポテンシャルが存在することが分かる。まEnvelopment Anlysis –A comprehensive text with models,

た、小規模発電所が属するグループでは、発電所の規模

applications and DEA-solver software-. Springer.

の違いに起因する削減ポテンシャルである TP が中・大規
模グループと比較しても高い割合を占めている。この結果(4) O’Donnell, C, J., Prasada Rao, D, S., Battese, G, E.,
2008. Empirical Economics 34, 231–255.

から、多くの小規模発電所は効率性を改善するために、- 1-D4-05 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-E3] 家電・住宅設備
2021年3月3日(水) 13:20 〜 14:40 E会場 (zoom)
座長：小口正弘（国立環境研究所）[1-E3-01] 消費者の期待寿命の変化が製品の使用期間に与える影響*西嶋 大輔1、小口 正弘2 （1. 福島大学、2. 国立環境研究所）
13:20 〜

13:40

[1-E3-02] 水銀非含有製品への転換による水銀排出削減効果のライフサイクル評価：照明機器の事例研究*青木 一将1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
13:40 〜

14:00

[1-E3-03] ビル用マルチエアコンにおけるサブスクリプションビジネスモデルの
LCA/LCC研究
Study on a subscription business model of multi-split air conditioners
for buildings with life cycle assessment and life cycle costing*長谷川 林太郎1、石川 大地2、土屋 陽平2、井原 智彦1 （1. 東京大学、2. ダイキンエアテクノ株式
会社）
14:00 〜

14:20

[1-E3-04] 地域特性を考慮したディスポーザー排水処理システムの導入可能性の検討*金友 舞香1、藤山 淳史1、松本 亨1 （1. 北九州市立大学大学院）
14:20 〜

©日本LCA学会

14:40

1-E3-02

第16回日本LCA学会研究発表会

水銀非含有製品への転換による水銀排出削減効果のライフサイクル評価〜照明機器の事例研究〜
Lifecycle assessment of mercury emission reduction effect by switching to mercury-free
products: Case study of lighting equipment○青木一将*1)、Sebastien Dente1)、橋本征二 1)
Kazumasa Aoki, Sebastien Dente, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* rv0049rs@ed.ritsumei.ac.jp
1.

2500
製造段階

使用段階

廃棄段階

2000

タイトル

はじめに
2013年に採択された「水銀に関する水俣条約」を受け、我が国では2015年に「水銀による環境の汚染の防止に関する法律」が制定され、日本国内における水銀管理を適切に行っていくため、各分野からの水銀排出量の把握や様々な製品のライフサイクル水銀排出量の分析等が重要となっている。環境省「我が国の水銀に関するマテリア
ルフロー」では各工業プロセスと製品を対象に水銀排出

1500
1000
500

量の推計を行っているが、これらの情報はLCIデータには十分に活用されていない。本研究では、水銀マテリアル
フローを基に作成したLCIデータ1)を用いて、照明機器（白熱電球・蛍光ランプ・LEDランプ）のライフサイクル評
価を行い、代替による大気水銀排出量の削減効果について比較検討を行った。
2. 方法
各照明機器の製造段階、使用段階、廃棄段階を対象と銀排出量は電力消費に起因するものであり、石炭火力発
電からの排出である。また、白熱灯、蛍光灯の大気水銀
排出量は、それぞれLED ランプの5.3 倍、3.2 倍となった。

した。また、最も全光束の大きい蛍光ランプの平均値
1440(lm) 2)、
最も製品寿命の長い LED ランプの 40000 時間
2)を基準とし、1440(lm)の明るさを 40000 時間提供することを機能単位とした。
製造段階については、各照明機器に含まれる元素 3)のうち、LCA データベース IDEA に項目のある 8 の金属元素について、金属の生産に伴う大気水銀排出量を計算した。
使用段階については、上記の機能単位を提供するのに必住宅での使用を想定し、10 畳の部屋あたりの LCCO2 を比較した研究3)では白熱電球、
蛍光ランプ
（平均値）
のLCCO2
排出量はそれぞれ LED ランプの 4.6 倍、3.5 倍となり、大気水銀排出量と同じような大小関係となった。蛍光ラン
プから LED ランプへの転換は、廃蛍光ランプ由来の大気
水銀排出量も削減できるが、それだけでなく、エネルギー消費に伴う排出量を大きく削減できることが示された。
謝辞：本研究は、環境研究総合推進費（JPMEERF20S206

要な電力消費量とそれに伴う大気水銀排出量を計算した。
廃棄段階については、環境省「我が国の水銀に関するマ
テリアルフロー」における蛍光ランプ由来の水銀回収量04）の成果である。ここに記して深謝する次第である。
参考文献
1) 青木一将ら：ライフサイクル水銀排出量の分析に向0
白熱電球

けた LCI データの作成、環境科学会 2020 年大会講演
要旨集、p.126、2020
2)

各ライフサイクル段階での大気水銀排出量の推計結果
を図 1 に示す。各製品ともに使用段階での大気水銀排出量が最も大きく、総排出量における使用段階の占める割
合は白熱電球が 99.96%、蛍光ランプが 99.17%、LED ラ
ンプが 99.88%となり、照明製品 3 種類を対象とした
LCCO2 の研究 4)と近しい値となった。使用段階の大気水

LEDランプ

図 1 照明機器の各段階での大気水銀排出量等を参考に、
廃蛍光ランプに含まれる水銀量のうち 18.9%を回収、81.1%を埋め立て（大気排出）、白熱電球、LED
ランプは全量を埋め立て（大気排出）として計算した。
3. 結果と考察

蛍光ランプ

田畑智博、文多美：住宅での使用実態を考慮した家
庭用光源商品の切り替え対策の環境的・経済的評価、環境科学会誌、25(5）、pp.367-377、2012

3)
4)- 1-E3-02 -山末英嗣ら：身近な水銀利用製品としての照明、金属、90(12)、pp.1022-1026、2020
LED 照明推進協議会：LED 照明のライフサイクルア
セスメント、JLEDS Technical Report Vol.3、2008

1-E3-03

第16回日本LCA学会研究発表会

ビル用マルチエアコンにおけるサブスクリプションビジネスモデルの LCA/LCC 研究
Study on a subscription business model of multi-split air conditioners
for buildings with life cycle assessment and life cycle costing
長谷川林太郎*1)、石川大地 2)、土屋陽平 2)、井原智彦 1)
Rintaro Hasegawa, Daichi Ishikawa, Yohei Tsuchiya, Tomohiko Ihara
1)東京大学, 2) ダイキンエアテクノ株式会社*haserin@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
1. 背景
この 30 年近くで、製品とサービスを組み合わせて販売するプロダクトサービスシステム（PSS）が広く普及した。PSS では製品の所有者が顧客ではなく提供者であるので、製品を効率よく長期間利用することが提供者側の便益となる。そのため、省資源化や省エネル
ギー化につながるという点から、PSS は環境性や経済性に優れていると考えられている 1)。サステナビリテ

う 3 つのサービスが加わったビジネスモデルであるという点である。
（実際の AaaS ではその他のサービスも提供・計画しているが、データが十分に収集できなかったため、今回の分析から除外した。
）
ダウンサイジングは、空調機を施設に導入する際に予め施設を観察し適切な容量の空調を選択することで、必要以上の容量を持つエアコンの導入を防ぎ、エアコ
ンの負荷率を高め、省エネルギー化・省資源化へつなィが注目を集める中、環境性と経済性を兼ね備えた商品は今後広く普及すると思われる。しかし全ての PSSが環境性や経済性に優れているわけではない。これを定量的に評価するために LCA や LCC を PSS におこなった研究は Lindahl2) らを始めとしていくつかあるが、空調機に対して実施した例はみられなかった。本研究では、ダイキンエアテクノ社が関わる PSS、エアアズ
アサービス（AaaS）
を対象に LCA と LCC を実施する。

げるサービスである。エネルギーマネジメントは、毎
年 1 回空調機の運用状況のレポーティングや温度設定変更を通じて、快適な空調を保ちながら省エネルギー化をサポートするサービスである。
フィルター清掃は、半年に 1 度の室内機のフィルター清掃によって省エネ
ルギー化へつなげるサービスである。
分析にあたって収集したデータは、2 病院の空調運
転データ、空調機の LCA データ、ダウンサイジングに

AaaS は従来買切やリースで提供されてきたビル用マ
ルチエアコンを月額定額料金で利用できる PSS である
3)。設備の省資源化や電力消費の抑制をおこなうため、環境性と経済性の双方で優れた PSS であると思われる。
2. 目的
本研究の目的は、ビル用マルチエアコンの PSS である AaaS について環境性・経済性を定量化し、従来のよる空調能力変更データ、エネルギーマネジメントによる運転時間変更データ、両システムの費用構造データである。分析において不足したデータはダイキンエ
アテクノ社員へのインタビューによって収集した。
LCA, LCC のシステム境界は、図 1・図 2 のように、空調事業者、エアコン導入施設、電力会社を含むように設定した。機能単位は、LCA は「契約期間(13 年)の施設床面積 1 m2 あたりの温室効果ガス排出量（CO2-eq

買切モデルとの比較と重要項目の特定を通じて、AaaS

kg/m2）」とし、LCC は「契約期間(13 年)の施設床面積の普及可能性と改善点を議論することである。

1 m2 当たりの利用者の支払うコスト（円/m2）」とした。
LCA について、買切モデルの環境影響は、提供され

3. 手法
本研究の LCA/LCC は比較主張をおこなう。比較にた空調機の LCA データと空調運転データから求めた。
AaaS モデルの環境影響は、買切モデルで求めたものにおいて参照システムは買切モデル、対象システムは
AaaS モデルとする。両システムの共通点は、どちらの加えて、上記の 3 つのサービスによるものを加えた。
ダウンサイジングの環境影響の算出には空調機のモデルも、同一の病院施設に同時期に販売された空調

LCA データ、ダウンサイジングによる空調能力変更デ機が導入される点、空調機の利用期間も同一で、空調機の製造、廃棄の過程に違いはない点とする。相違点
は買切モデルでは空調機を提供するのみであるのに対し、AaaS モデルでは製品の提供に加え、ダウンサイジ
ング、エネルギーマネジメント、フィルター清掃といータ、空調運転データを用いた。ダウンサイジングの有無による電力使用量の違いについては、ダウンサイ
ジングを実施しなかった場合の電力使用量を一般化加法モデルによりモデリングすることで算出した。
エネルギーマネジメントの環境影響は空調運転デー- 1-E3-03 -1-E3-03

第16回日本LCA学会研究発表会

タ、運転時間変更データ、社員へのインタビューの結果を用いて算出した。フィルター清掃の環境影響は、
空調運転データと社員へのインタビューの結果から算出した。
LCC について、買切モデルの総費用はダイキンエア
テクノ社によって以前算出された費用構造データを用いた。AaaS モデルの総費用は、参照システムで計算した総費用に加えて、3 つのサービスの費用を加えた。
ダウンサイジングについては、LCA で求めた設備減少と電力使用量変化のデータと社員へのインタビューの結果を用いて費用を算出した。エネルギーマネジメン
トとフィルター清掃については、LCA で求めた電気使
用量変化のデータと社員へのインタビューの結果から算出した。

図 3 ライフサイクル全体での環境性・経済性の変化
5. 考察・今後の課題
買切モデルと AaaS モデルについて LCA と LCC をおこない、環境性と経済性を定量化した。AaaS モデル
は買切モデルと比較した際に環境性と経済性どちらもより優れたモデルである。よって AaaS は今後広く普及する可能性がある。また、ダウンサイジングが環境性・経済性ともに最も優れていた。エネルギーマネジ
メント、フィルター清掃は環境性に優れるが、経済的な便益は小さかった。ダウンサイジングは買切モデル
では売上に直結する空調機の量を減らすという点で、メーカー側に不利なため普及が進まなかった 3)。しかし、AaaS では空調機をメーカーが所有するため、空調機の削減はメーカー側の費用削減となる。よってダウンサイジングは PSS における顧客の製品の非所有という性質が可能にした施策であるといえる。AaaS の改善

図 1 買切モデルのシステム境界

点としては、導入時のダウンサイジングの徹底と、エネルギーマネジメント・フィルター清掃におけるコストの削減が挙げられた。
今後の課題としては、分析精度の向上と手法の確立が挙げられる。今回対象とした施設は 2 件であり、より多くの施設を対象に分析することで精度を上げる必要がある。年による天候や施設設備の変化によって空調の運転状況が変化しており、これらの影響を取り除

図 2 AaaS モデルのシステム境界
4. 結果

いた分析をおこなう必要がある。また、PSS に対して買切モデルに比べ、AaaS モデルはLCA の結果12.1％
環境影響が小さく、LCC の結果 12.5％のコストが小さ

LCA や LCC をおこなう研究は発展途上である。手法の有効性は述べられているものの、実際のサービスをかった。AaaS モデルの 3 つのサービスについて、環境影響は買切モデル全体を 100％とすれば、「ダウンサイ

定量的に分析した研究が少なく、特に LCC の実施例は少ない。さまざまな PSS に LCA や LCC が応用される

ジング」
が 7.6％、「エネルギーマネジメント」
が 2.5％、「フィルター清掃」が 2.0％だった。コストは買切モデことによって、手法として確立されることを期待する。

ル全体を100％とすれば、「ダウンサイジング」
が12.0％、

6. 引用文献「エネルギーマネジメント」が 0.4％、「フィルター清掃」が 0.1％だった。

1) Tukker, A.: J. Clean. Prod. 97, (2015), pp.76-91
2) Lindahl, M., Sundin, E. & Sakao, T.: J. Clean. Prod. 64,(2014), pp.288-296
3) Kwon, S. & Onzo, N. Japan Mark. J. 39, (2020), pp. 8696

- 1-E3-03 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[1-E4] フットプリント
2021年3月3日(水) 15:00 〜 16:20 E会場 (zoom)
座長：伊坪徳宏（東京都市大学）[1-E4-01] 食のサプライチェーン構造に着目した耕地・水の希少性フットプリントの分析*清水 直1、中谷 隼1、栗栖 聖1、藤田 壮1、森口 祐一1 （1. 東京大学）
15:00 〜

15:20

[1-E4-02] 食料生産と消費に着目した要因分析に基づく淡水資源需給バランスの評価*山口 陽平1、吉川 直樹1、天野 耕二1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
15:20 〜

15:40

[1-E4-03] 世界の流域における水資源利用の持続可能性と virtual water tradeの影響*本下 晶晴1、Pfister Stephan2、Finkbeiner Matthias3 （1. 国立研究開発法人産業技術総合研究所、2. ETH Zurich、3. Technische Universitaet Berlin）
15:40 〜

16:00

[1-E4-04] 非可食バイオマスを原料としたグルタミン酸ナトリウムの LCA*中村 恵治1,2、名取 洋司3、川端 真紀4、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学大学院、2. 味の素株式会社
R&B企画部、3. 国際教養大学
16:00 〜

©日本LCA学会

16:20

国際教養学部、4. 株式会社イースクエア）

1-E4-01

第16回日本LCA学会研究発表会

食のサプライチェーン構造に着目した耕地・水の希少性フットプリントの分析
Analysis of cropland and water scarcity footprints focusing on the structure of foodsupply chains○清水直*1)、中谷隼 1)、栗栖聖 1)、藤田壮 1)、森口祐一 1)
Nao Shimizu, Jun Nakatani, Kiyo Kurisu, Tsuyoshi Fujita, Yuichi Moriguchi
1) 東京大学* nshimizu@env.t.u-tokyo.ac.jp
2016 年とした。𝑆𝑖,𝑗,𝑘 （𝑘年における𝑗国からの作物𝑖の1. はじめに耕地と水は作物生産に欠かせないため、食に伴う環供給量）は貿易統計 2) および FAOSTAT3)、𝑌𝑖,𝑗,𝑘 （𝑘年

境負荷の分析において、耕地利用（cropland footprint,の𝑗国における作物𝑖の単収）は FAOSTAT3)、𝐵𝑊𝐹𝑖,𝑗（𝑗CLF）と水消費（water footprint, WF）のフットプリント

国における作物𝑖の Blue WF 原単位）は Mekonnen &は重要な研究対象である。特に、耕地と水は地域ごとに限られた資源であることから、資源間のネクサス（関

Hoekstra4) による値をそれぞれ用いた。Blue WF は、表流水・地下水の消費を指す。𝐿𝑆𝑖,𝑗（𝑗国において作物𝑖を連）や希少性（scarcity）を考慮することが重要とされ生産している地域の land scarcity）は、Ridoutt & Garcia5)ている。しかし、地域の食を対象に、希少性を考慮しおよび Pfister et al.6) にもとづき、𝑗国において作物 𝑖 を生産している地域の NPP0 （潜在植生の net primary

た CLF や WF（希少性フットプリント）を推計し、それらのネクサスを分析した事例は限られる。また、地域の資源安全保障の観点からは、コントロールが困難

production）を世界の平均的な NPP0 で標準化した値とした。𝑊𝑆𝑗 （𝑗国における water scarcity）は、Boulay et

なフットプリントへの依存を抑えることの必要性が議al.7) の AWARE (available water remaining) モデルによる論されている 1)。こうした観点にもとづいて地域の食特性化係数を用いた。

を分析するためには、単にフットプリントを定量化す
るだけでなく、地域の食が、どういった構造のもとで2.2 フットプリントの構造に着目した分析の枠組み

各地域における耕地利用や水消費に支えられているのある産業における企業の集中度を評価するための指か、食のサプライチェーン構造を捉えた分析の枠組み

標に、HHI（Herfindahl-Hirschman index）がある。本研が求められる。
そこで本研究では、日本を事例として、

究では、HHI を CSF および WSF の推計結果（2.1）に耕地と水の希少性を考慮したフットプリントを推計し、適用することで、作物供給に伴う希少性フットプリン

食のサプライチェーン構造に着目した分析の枠組みを

トの集中度を分析する。ここで、CSF, WSF をベースと構築することを目的とした。

した HHI をそれぞれ HHICSF, HHIWSF とし、2014-2016
年における作物𝑖の HHICSF を以下のように評価した

2. 分析の枠組み（HHIWSF も同様）
。HHI は 0 から 1 の値を取り、値が2.1 作物供給に伴うフットプリントの推計大きいほど、作物供給に伴う CSF（または WSF）が、日本への作物供給を対象に、以下の式にしたがって、

特定地域に偏った構造であると解釈できる。

𝑘年における𝑗国からの作物𝑖の供給（国内生産または各

2

∑2016
𝑘=2014 𝐶𝑆𝐹𝑖,𝑗,𝑘
𝐻𝐻𝐼𝐶𝑆𝐹,𝑖 = ∑ {}∑𝑗 ∑2016
𝑘=2014 𝐶𝑆𝐹𝑖,𝑗,𝑘

国からの輸入）に伴う cropland scarcity footprint（CSF）、

𝑗water scarcity footprint（WSF）をそれぞれ求めた。
𝐶𝑆𝐹𝑖,𝑗,𝑘 [ℎ𝑎𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑 𝑒𝑞. ]2.3 作物供給から食品需要までの国内フローに着目した分析の枠組み= 𝑆𝑖,𝑗,𝑘 [𝑡] ÷ 𝑌𝑖,𝑗,𝑘 [𝑡/ℎ𝑎] × 𝐿𝑆𝑖,𝑗 [ℎ𝑎𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑 𝑒𝑞. /ℎ𝑎]

日本の 2015 年産業連関表 8) をもとに、日本へ供給された各作物が、原料や飼料としての利用を通じて、

𝑊𝑆𝐹𝑖,𝑗,𝑘 [𝑚3 𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑 𝑒𝑞. ]最終的にどのような食品としてどこで消費されているのか、作物供給から食品需要に至るまでの国内フロー= 𝑆𝑖,𝑗,𝑘 [𝑡] × 𝐵𝑊𝐹𝑖,𝑗 [𝑚3 /𝑡] × 𝑊𝑆𝑗 [𝑚3 𝑤𝑜𝑟𝑙𝑑 𝑒𝑞. /𝑚3 ]を分析するためのモデルを構築した。なお、作物や食対象作物（𝑖）は、主に食用として用いられることが品の飼料としての投入に関しては、飼料月報 9) による想定される作物を基本とした（FAOSTAT3) の分類では詳細なデータを補完的に用いることで、畜産品ごとの121 種類）。対象期間（𝑘）は 2004-2006 年および 2014-

サプライチェーンの違いを反映した分析を可能にした。

- 1-E4-01 -1-E4-01

第16回日本LCA学会研究発表会

2004-2006年（3か年平均）のCSF (or WSF) の合計量＝100 としたときの変化量

3. 結果
3.1 食品需要に伴う希少性フットプリント
図 1 は、産業連関表の「飲食店」および「家計消費支出」部門における需要（主に食品部門）が誘発する、
日本への作物供給に伴う CSF, WSF（2014-2016 年の 3か年平均）および、作物ごとの HHICSF, HHIWSF の推計結果である。どの部門の需要が（外円）、どの作物の供給を誘発し（中円）、それに伴ってどこでフットプリン
トが発生しているか（内円）を表している。作物別では、CSF, WSF ともに、小麦・コメ・トウモロコシの供給による寄与が大きく、小麦の供給は主に「パン類」
や「めん類」、コメは「精米」、トウモロコシは畜産品の需要に起因している。国の内訳および HHI を見ると、
例えば、菜種の供給はカナダにおける耕地利用、トウ
モロコシ・大豆・アーモンドの供給はアメリカにおける水消費への負荷が大きい構造であることが分かる。

5

CSF

WSF

0

-5

-10

-15
供給構造
供給量
単収

-20

の変化が無かった場合-25

図 2 2004-2006 年から 2014-2016 年にかけてのCSF, WSF の経年変化および要因分析

3.2 希少性フットプリントの経年変化
図 2 は、2004-2006 年における対象作物の CSF（WSF）の合計量を 100 とした時の、2014-2016 年にかけてのCSF（WSF）の変化量を表す。実際の変化量に加えて、謝辞 本研究は、JSPS 科研費 JP18H03417 の助成を受

各作物の (1) 供給構造（国内生産・輸入のシェア） (2)

けて実施された。

供給量 (3) 単収 が仮に変化しなかった場合のフット
プリントをそれぞれ求めることで、経年変化の要因を引用文献評価した。全体的な傾向として、CSF, WSF はともに減

1) Hoekstra & Wiedmann: Science., 344(6188), (2014), pp.1114–1117.

少傾向にあり、(1)~(3)の変化は、いずれもフットプリ

2) 税関: “普通貿易統計”

ントの減少に寄与しうることが示された。しかし、単

3) FAO: “FAOSTAT”

収の改善や供給量の減少であれば、単純にフットプリ

4) Mekonnen & Hoekstra: Hydrol. Earth Syst. Sci., 15(5), (2011), pp.1577–

ントの減少に繋がるのに対して、供給構造の変化がフ1600.

ットプリントの減少に寄与するかどうかはケースバイ

5) Ridoutt & Garcia: J. Clean. Prod., 260, (2020), 121150.

ケースであり、作物ごとに詳細に分析する重要性が示

6) Pfister et al.: Environ. Sci. Technol., 45(13), (2011), pp.5761-5768.

唆される。例えばトウモロコシの場合、供給構造の変

7) Boulay et al.: Int. J. LCA, 23(2), (2018), pp.368-378.

化（アメリカのシェアの減少）が、CSF の増加、WSF

8) 総務省: “平成 27 年産業連関表”の減少に寄与するトレードオフの関係となった。

9) 農林水産省: “飼料月報”
鶏卵

パン類

牛肉
HHI 0.85

HHI 0.29

豚肉

めん類

USA

鶏肉
菓子類

CanadaCSF
8.4×106

Australia
Other
countries HHI[ha_world eq.]
菓子類
清涼飲料
茶・コーヒー

Canada

HHI 0.51

そう菜・すし・弁当
動植物油脂

ThailandUkraineUSA
菓子類
Brazil

調味料

鶏卵
豚肉 牛肉
鶏肉

精米

その他の
畜産食料品
酪農品

WSF
果実

USA

0.69

Japan

Colombia
Indonesia
BrazilAustralia

飼料

USA
その他部門

菓子類
調味料
その他の食料品

7.5×1010[m3_world eq.]

USA

その他部門

HHI
0.56

USA

菓子類
そう菜・
すし・弁当

UkraineRussiaAustralia Other
countries
HHI
Thailand0.79
USA
Australia

めん類

菓子類
パン類

精米
そう菜・すし・弁当

図 1 飲食店および家計消費支出における需要に伴う CSF, WSF および作物別の HHI（2014-2016 年の 3 か年平均、内円：国の内訳 中円：作物の内訳 外円：需要の内訳）- 1-E4-01 -1-E4-02

第16回日本LCA学会研究発表会

食料生産と消費に着目した要因分析に基づく淡水資源需給バランスの評価
Evaluation on Freshwater Supply-Demand Balances through Decomposition Analysis
Focused on Food Production and Consumption○山口陽平*1)、吉川直樹 1)、天野耕二 1)、橋本征二 1)
Yohei Yamaguchi, Naoki Yoshikawa, Koji Amano, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* rv0023hs@ed.ritsumei.ac.jp
1. はじめに

1 項は気候要因（ΔF1_PB）、第 2 項は産業構造要因（Δ

食料の生産と消費には多量の淡水資源が必要であり、

F2_PB）、第 3 項は生産規模要因（ΔF3_PB）、第 4 項

これが淡水資源需給バランスの逼迫度（淡水需給逼迫

は生産品目選好要因（ΔF4_PB）、第 5 項は淡水消費原度）を高めている恐れがある。Sun et al. は、中国の北単位要因（ΔF5_PB）である。

1)

京市を対象に淡水需給逼迫度の変動要因を分析し、山一方、CB-WBI に関しては、次式(2)のように 6 つの口ら は世界各国の生産ベースの淡水需給逼迫度とそ

要因に分解し、完全要因分析 4)を適用した（山口ら 2)）。

2)の増減要因について評価したが、消費ベースの淡水需
給逼迫度とその増減要因の分析はなされていない。
そこで、本研究では、生産ベースと消費ベースの両(2)面から、世界各国の淡水需給逼迫度の増減要因を特定することを目的とした。
ここで、i は消費国、CB は消費ベース、COM は国内
2. 研究手法

消費量、Nk は貿易相手国の総数を表す。COM は国内

2.1 食料需給収支の推計

生産由来の国内消費量（i = k）または純貿易量（i ≠ k）

本研究では、食料需給収支の評価対象年は 2010 年、を表す。純貿易量（輸入量から輸出量を減じたもの）

評価対象国は175カ国、評価対象品目は78品目とした。

が正の場合は純輸入量、負の場合は純輸出量を表す。

食料需給収支は、Yamaguchi et al. に基づいて、対象

また、(2)式右辺の第 1 項は気候要因（ΔF1_CB）、第 2

国別、品目別の食料供給量と食料需要量が等しくなる

項は産業構造要因（ΔF2_CB）、第 3 項は消費規模要因

ように推計した。

（ΔF3_CB）、第 4 項は消費品目選好要因（ΔF4_CB）、

3)

第 5 項は生産地選好要因（ΔF5_CB）、第 6 項は淡水消2.2 水需給バランス指標の要因分析

費原単位要因（ΔF6_CB）である。

水需給バランス指標 （WBI）は淡水資源供給可能

なお、PB-WBI と CB-WBI の双方とも、淡水需給逼

量に対する灌漑用水必要量の比である。生産ベースの迫度は 3 段階の判断基準により評価した（表 1）。完全

WBI（PB-WBI）は淡水資源（灌漑用水）必要量を生産

要因分析 4)は、対象国 c（生産国 k または消費国 i）の側に割り当てた場合の WBI を、消費ベースの WBI

WBI（WBIc）と WBI 基準値（WBI0c）との差 ΔWBIc に（CB-WBI）はそれを消費側に割り当てた場合の WBI

対して適用した。ここで、WBI0c は c 国から見た世界全を表す。PB-WBI に関しては、次式(1)のように 5 つの体の平均的な淡水需給逼迫度を表す。

2)

要因に分解し、完全要因分析 を適用した（山口ら ）。
4)

表 1 淡水需給逼迫度の判断基準

2)

Ranges of WBI
0 ≦ WBI ＜ 0.2
0.2 ≦ WBI ＜ 0.4
0.4 ≦ WBI

(1)Intensities of WBI
Low
Moderate
Highまた、淡水消費原単位は water footprint における blue
ここで、j は食料品目、k は生産国、PB は生産ベース、

water（灌漑用水）を対象とし、その推計手法は山口ら

CAL はカロリーベース、WBI は水需給バランス指標、

2)

に準じた。

TRWR は淡水資源賦存量、AWW は農業用水取水量、
TWW は総取水量、PRO は国内生産量、WFI は淡水消3. 結果と考察

費原単位、UCF はエネルギー換算係数、IRE は灌漑効

3.1 食料需給と淡水需給逼迫度との関係

率、Nj は対象品目の総数を表す。また、(1)式右辺の第図 1 に PB-WBI とカロリーベース国内生産量との関- 1-E4-02 -1-E4-02

第16回日本LCA学会研究発表会係、図 2 に CB-WBI とカロリーベース純貿易量との関Low係をそれぞれ示す。ここで、PB-WBI と CB-WBI はそれぞれ、対数変換値である。

ΔF1_PB

Moderate

図 1 より、カロリーベース国内生産量が高い国は、

ΔF2_PB

ΔF3_PB

淡水需給逼迫度の低い地域に集中している。
図 2 より、

ΔF4_PBHigh

カロリーベース純輸入量の高い国は、淡水需給逼迫度の高い地域に集中している。淡水需給逼迫度の低い国

ΔF5_PB0%

では国内生産が活発であり、淡水需給逼迫度の高い国では食料輸入への依存が高い傾向にあることがわかる。

20%

40%

60%

80% 100%

Share of Number of Countries [%]図 4 PB-WBI の強度別国数の減少要因別シェア

Logarithmic-transformed PB-WBI

4
3

Low

2

ΔF1_CB

1
Low

0
0

10

20

30

40

ΔF2_CB

Moderate

ΔF3_CB

Moderate50-1

ΔF4_CB

High

High

-2

ΔF5_CB
ΔF6_CB

-3
-4

0%

20%

40%

60%

80% 100%

Share of Number of Countries [%]Calorie-Based Production per Capita [kcal/capita]

図 1 PB-WBI とカロリーベース国内生産量との関係

図 5 CB-WBI の強度別国数の増加要因別シェア

Logarithmic-transformed CB-WBI

4
3

Low

2

ΔF1_CB

1

-30

-20

-10

0

10

20

ΔF2_CB

Moderate

Low0

ΔF3_CB

Moderate30-1

ΔF4_CB

High

High

-2

ΔF5_CB
ΔF6_CB

-3

0%

-4

20%

40%

60%

80% 100%

Calorie-Based Net Trade Quantity per Capita [kcal/capita]

Share of Number of Countries [%]図 2 CB-WBI とカロリーベース純貿易量との関係

図 6 CB-WBI の強度別国数の減少要因別シェア

3.2 淡水需給逼迫度の増減要因

4. まとめPB-WBI の強度別国数の増加要因別および減少要因

本研究では、PB-WBI と CB-WBI に完全要因分析を別シェアをそれぞれ、
図 3 と図 4 に示す。
また、
CB-WBI

適用し、各々の増減要因を分析した。PB-WBI は主にの強度別国数の増加要因別および減少要因別シェアを

気候要因によって高められているが、生産品目選好要

それぞれ、図 5 と図 6 に示す。

因によって軽減されている。一方、CB-WB は主に消図 3 と図 4 より、PB-WBI は主に気候要因（57 カ国）

費品目選好要因によって高められているが、生産地選によって高められているが、生産品目選好要因（50 カ

好要因によって軽減されている。時系列データを用い国）によって軽減されていることがわかる。一方、図た淡水需給逼迫度の要因分析は、今後の課題である。

5 と図 6 より、CB-WBI は主に消費品目選好要因（78カ国）
によって高められているが、生産地選好要因（133

引用文献カ国）によって軽減されていることがわかる。

1) Sun S., Fu G., Bao C., Fang C.: Sci. Total Environ., 687(15), (2019), pp 590-600.
2) 山口陽平，吉川直樹，天野耕二，橋本征二：第 15Low

回日本 LCA 学会研究発表会講演要旨集，(2020), pp

ΔF1_PB

Moderate

ΔF2_PB

220-221.

ΔF3_PB
ΔF4_PBHigh

3) Yamaguchi Y., Yoshikawa N., Amano K., Hashimoto

ΔF5_PB

0%

20%

40%

60%

S.: Asia-Japan Research Academic Bulletin, 1, (2019),

80% 100%

Share of Number of Countries [%]pp 1-27.
4) 三科善則，室町泰徳：土木学会論文集 D3（土木計図 3 PB-WBI の強度別国数の増加要因別シェア画学）, 67 (5), (2011), pp. I_89-I_100.

- 1-E4-02 -1-E4-03

第16回日本LCA学会研究発表会

世界の流域における水資源利用の持続可能性と virtual water trade の影響
Sustainability of Freshwater Consumption and the Effects of Virtual Water Trade in Global
Watersheds○本下晶晴*1)、Stephan Pfister2)、Matthias Finkbeiner 3)
Masaharu Motoshita, Stephan Pfister, Matthias Finkbeiner
1) 産業技術総合研究所, 2) ETH Zurich, 3) Technische Universitaet Berlin* m-motoshita@aist.go.jp
1. はじめに
持続的な水資源の利用は持続可能な開発目標（SDGs）でも掲げられている重要な社会課題の 1 つである。我々の人間活動による環境への影響の持続可
能性を判断するものとしてプラネタリー・バウンダリの評価が提案され 1）、水資源利用の持続可能性も評価されているが 2）、流域レベルでの環境容量の評価方法の精度向上や環境容量超過に関わる要因の特定などの課題が残されている。本研究では世界の流域を対象として、生態系が必要とする環境用水量を考慮した環境

図 1 利用可能水量と環境用水量、環境容量、水資源消費量との関係のイメージ容量としての水資源利用可能量に対して、現状の水消費がどの程度環境容量を超過しているのかを分析するとともに、その超過要因として水需要の種類や生産した財の世界貿易を通じた間接的需要による影響を分析することで、現状の環境容量超過の程度とその要因分析を行った。
2. 分析方法
世界の約 11,000 の流域を対象として、自然流量に対して環境用水量を考慮した上で、人間生活に使用することができる水資源量を環境容量として設定し、現状の人間が消費している水量と比較することで、環境容量超過とその要因分析を行った。利用可能水量（自然流量）と環境用水量（EWR）、環境容量（RCC）、
人間生活における水消費量（HWC）とその用途別内
訳（基礎需要：BHWC、余剰需要：SHWC）との関係
性の概念図を図 1 に示す。Virtual water trade に関わる
水消費と環境容量超過との関係については FAOSTATにおける作物別の貿易データを元に算定した。分析方法の詳細については引用文献 3）を参照されたい。

図 2 基礎需要による環境容量を超えた水消費量（流域別）
態系に必要とされる環境用水のうち平均で約 60％を奪う形で維持されており、生態系への大きな影響が懸念される。こうした環境容量の超過は、農作物を中心とした財の貿易を通じて間接的な需要によっても引き起こされているが、多くの需要国は生産国に依存することで自国内での環境容量超過を回避することができ、その結果として世界全体の環境容量超過水量のうち約 5％の削減につながっている。ただし、その代償として一部の生産国には自国内の需要に対する必要量
以上に環境容量の超過が起こっており、地球全体での環境容量超過の低減と流域レベルの持続可能性とのバランスが重要な課題である。

3. 分析結果
世界の全水消費量のうち 24％が流域レベルの環境
容量を超過しており、超過量のうち 60％が生活用水

4. 引用文献

や作物生産に最低限必要とされる基礎需要を満たすた
めの水消費（図 2）であることが明らかとなった。特に灌漑用水需要による環境容量の超過は全体の 95％を占めている。環境容量を越えた水利用は各流域で生

2) Steffen, W. et al.: Science, 347, (2015), p 1259855
3) Motoshita, M. et al.: Environ. Sci. Technol., 54(14),(2020), pp 9083-9094

1) Rockstroem, J. et al..: Nature, 461, (2009), pp 472-475- 1-E4-03 -1-E4-04

第16回日本LCA学会研究発表会

非可食バイオマスを原料としたグルタミン酸ナトリウムの LCA
Life cycle assessment of Monosodium glutamate as raw material of non-edible biomass○中村恵治*1)、名取洋司 2) 、伊坪徳宏 1)
Keiji Nakamura, Yoji Natori, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2) 国際教養大学* g1993103@ tcu.ac.jp
1. 序論

ある燃料と電力について、各物質の CO2 排出原単位

農業が盛んなタイでは、販売できなかった残留物と物質の一次投入量の積を全アイテム合計し、排出さ（非可食バイオマス）の野焼きが、喘息など引き起これる温暖化ガスの排出量とする。CO2 原単位は、

し社会問題となっている。非可食バイオマスはセルロ

Ecoinvent3 2)を用いた。

ースであり、グルコースすなわち糖の重合体である。
セルロースを分解してグルコースを得たあと、バイオ

3.2 ウォーターフットプリント

燃料やプラスチック原料とする研究は盛んにおこなわ本研究においてウォーターフットプリントれている。そのグルコースは糖であり食べられるう（WFP）は、ISO14046 3) を用いて原単位法で影響評

え、発酵させることで三大栄養素の一つタンパク質価まで行った。具体的には、水資源枯渇すなわち水利（＝グルタミン酸）となる。そこで、販売できなかっ用可能性を減少させる影響として、水消費量を定量化た非可食バイオマスをグルタミン酸ナトリウムに変換

し影響評価する。雨水と河川水･地下水の循環による

すると、その非可食バイオマスの用途が広がり大気汚

浄化は、その必要時間が異なるので、ウォーターフッ

染防止が期待できる。よって本研究では、非可食バイ

トプリントの水消費量ではそれら水 1m3 の価値が異オマスを分解した原料からグルタミン酸ナトリウムをなると考え、雨水／河川水／地下水に分けて算定する

生産する場合と、現行の可食物を原料とした生産につ4)

いて、ライフサイクルアセスメントをベースに GHG

オカスターチなど）は Water Footprint Network5)のもの

排出と水消費量と大気汚染のマルチクライテリアで比を、その他の物は Ecoinvent3 2)を用いた。影響評価と較評価した。

して本研究では、矢野らの Water Availability Factor の。物質ごとの水消費原単位において、農作物（タピ

加重平均値 6)（以下、WAF）のうち、物質ごとの生2. 評価対象

産地の降水／表流水／地下水の重みづけ係数（＝本研究では、非可食バイオマスを分解・糖化した原WAF 6））を用いる。本研究におけるウォーターフット

料からグルタミン酸ナトリウムを発酵生産する場合

プリントは、水源種ごとに求め、投入物質ごとにそのと、現行のキャッサバからとれる食用タピオカスター

投入量とその水消費原単位とその WAF 6)を掛け合わ

チを糖化した原料の場合を比較評価した。対象国は、せて、各物質や段階の合計を求める。

グルタミン酸ナトリウムの生産量が最も多いタイとする。対象とする非可食バイオマスは、タイでは焼却な

3.3 大気汚染フットプリント

どにより処分されている稲わらとした。本研究では、本研究において大気汚染フットプリント（APFP）

原料栽培～原料加工～グルタミン酸ナトリウムの生産

は、原単位法で評価する。具体的に大気汚染フットプまでを調査範囲とする。なお、双方の原料を糖化した

リントは、農作物の栽培・収穫・加工やその他工業品

後の生産の工程（発酵～精製・包装）や効率は、同一などから成る主原料および生産段階における酸・アルである。

カリなど副原料とエネルギー源である燃料と電力について、各物質の NOx、SOx、PM2.5 の PM2.5 原単位

3. 方法論と物質の一次投入量の積を全アイテム合計し、大気汚3.1 カーボンフットプリント

染フットプリントとする。大気汚染 PM2.5 原単位は、EMEP/EEA air pollutant emission inventory

本研究においてカーボンフットプリント（CFP）
は、ISO14067 1) を用いて原単位法で評価する。具体

guidebook 2019 7)を用いた。

的にカーボンフットプリントは、農作物の栽培・収穫・加工やその他工業品から成る主原料および生産段階における酸・アルカリなど副原料とエネルギー源で- 1-E4-04 -1-E4-04

第16回日本LCA学会研究発表会

4. 結果

2.50E-05

非可食バイオマスを原料としたグルタミン酸ナトリ
ウムのカーボンフットプリントと現行のタピオカスタ

DALYs/kg-MSG

4.1 カーボンフットプリントーチを原料とした場合の値を、図 1 に示す。

2.00E-05
1.50E-05

5.00E-06

6.42E-08
Main raw material

3.00

1.03

1.03

1.50

1.50

1.82

1.81

2.00
1.00

5.51E-06

0.00E+00

5.00
4.00

1.60E-05

1.00E-05

Tapioca starch

1.08E-07
Sub-raw material

5.51E-06
6.42E-08

1.08E-07

Non-edible biomass

Production stage

Open burning

Fig. 4 The air pollution footprints of glutamate
compared tapioca-starch as raw material with nonedible biomass

0.00
Tapioca-starch
Main raw material

Non-edible biomass
Sub raw material

Production stage

5. 結論

Fig 1. The carbon footprints of glutamate
compared tapioca-starch as raw material with
non-edible biomass

本研究の結果、非可食バイオマスを活用することによる重要な発見に繋げた。非可食バイオマスを活用する場合は、カーボンフットプリントは、稲わらによりその値は下げられるが、セルロースの酵素分解の値が4.2 ウォーターフットプリント

大きく、合計はほぼ同等であった。セルロースの酵素

非可食バイオマス原料の場合のウォーターフットプ

分解は、ウォーターフットプリントは雨水減少が大き

リントと現行のタピオカスターチ原料の場合の値を図く貢献し 70%削減でき、大気汚染フットプリントは

2 に、それぞれの場合の雨水・河川水・地下水別の内75%削減できることが分かった。この理由は、農作物

訳を図 3 に示す。

の栽培における水の依存度および稲わらの野焼きを回避できるためである。

2000
44
103

1500

6. 引用文献

1000

1621

1) ISO 14067:2018, Greenhouse gases – Carbon footprint

44
103
409

500
0
Tapioca-starch
Main raw materialof products – Requirements and guidelines for

Non-edible biomass
Sub raw material

quantification

Production stage2) Eco Invent database, <www.ecoinvent.ch>,Fig 2.The water footprints of glutamate comparedtapioca-starch as raw material with non-ediblebiomass

2012(accessed26.11.12).
3) ISO 14046:2014, Environmental management – Water
footprint – Principles, requirements and guidelines

2000
1500

99
146

4) Hoekstra A. Y., Chapagain A. K., Aldaya M. M,
Mekonnen M. M., The Water Footprint Assessment

1000
1523
500

Manual, Setting the Global Standard, Earthscan,

162
235
158

0
Tapioca-starch
Precipitation water

London, 2011

Non-edible biomass
Surface water

5) Water Footprint Network, Product water footprint

Underground water

statistics, Water footprints of crops and derived cropFig 3. The water footprints of the precipitation,
surface, and underground waters throughout the life
cycles of both raw materials

products (1996-2005)
6) Yano S., Hanasaki N., Itsubo N., Oki T., Water
Scarcity Footprints by Considering the Differences in

4.3 大気汚染フットプリント

Water Sources, Sustainability 2015, 7, 9753-9772.

非可食バイオマスを原料としたグルタミン酸ナトリ7) EMEP/EEA Air Pollutant Emission Inventory

ウムの大気汚染フットプリントと現行のタピオカスタ

Guidebook 2019, Technical guidance to prepare

ーチを原料とした場合の値を、図 4 に示す。

national emission inventories, EEA Report No
13/2019.

- 1-E4-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

オープニング[1-M] オープニング
2021年3月3日(水) 09:00 〜 09:30 M会場 (zoom)[1-M-01] オープニング
09:00 〜

©日本LCA学会

09:30

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

09:00 〜 09:30 (2021年3月3日(水) 09:00 〜 09:30 M会場)

[1-M-01] オープニング©日本LCA学会

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[2-A1] 衣服
2021年3月4日(木) 09:20 〜 10:40 A会場 (zoom)
座長：菊池康紀（東京大学）[2-A1-01] ブルーカーボンに注目した繊維製品の環境影響評価*佐々本 圭吾1 （1. 東京都市大学
09:20 〜

伊坪研究室）

09:40[2-A1-02] サスティナブルな衣服設計に向けた衣服ライフサイクルモデルの構築*吉田 樹1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
09:40 〜

10:00

[2-A1-03] 複数の機能単位による衣服レンタルサービスの環境影響評価*津崎 大輔1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
10:00 〜

10:20

[2-A1-04] 使用済み衣服の繊維リサイクル技術の環境影響評価*徐 聖子1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

2-A1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

ブルーカーボンを対象とした繊維製品の環境影響評価
Environmental impact assessment of textile products
Focused on blue carbon○佐々本圭吾*1)、伊坪徳宏 1) 渡辺みのる 2)
Keigo Sasamoto, Norihiro Itsubo, minoru watanabe
1)東京都市大学, 2) 一般社団法人里海イニシアティブ* g1762033@ tcu.ac.jp
背景

研究方法

製品やサービスのライフサイクルに注目した定量的環境評価である LCA（ライフサイクルアセスメ

本研究の算定概要を表 1 に、海藻繊維フローを表2 に示す。
表 1 算定概要ント）は、主に製品やサービスを対象に分析することが多かったが、気候変動の緩和をさらに強化するためのアプローチとしての CCUS(Carbon dioxide
Capture,Utilization and Storage) への活用が活発になっている。海洋生物によって二酸化炭素が取り込まれ海域で貯留された炭素のことをブルーカーボン 1)と呼ぶ。ブルーカーボンは広大な海洋におけるCO2 の吸収源として注目され始め、特に海に囲まれた日本にとって潜在的な気候変動への緩和策とし

表 2 海藻繊維フローて期待される。
2)

現在、横浜市 が中心となって海藻を用いたブルーカーボン事業が行われており、これを環境教育に活用するための活動が実践されている。定量的な環境影響評価を行う LCA を本事業に活用し、その環境貢献量が見える化することで、内外関係者に対してより明確にその意義を伝えることができるものと期待される。
現時点でブルーカーボンを対象とした LCA の実
施例は少なく、横浜発の事業を対象に LCA を行う
ことの社会的、研究的意義は極めて高いものと考え

本研究において使用するデータを以下に記す。

られた。

「綿繊維」

研究目的

中国にて一年間の綿の収穫から作られる綿繊維を3)

里海イニシアティブ ・横浜市が実践するブルー評価対象としている。綿繊維生産２次データはカーボン事業を対象とした LCA を行う。栽培されYun Liu ら(2020)の論文を参考にした。一年でた海藻を製品化して、財として長期間利用すること

1210kg 綿繊維を生産している。

により、CO2 の長期固定が可能となる。そこで、「リサイクル綿繊維」

本研究では、海藻の栽培から衣料を生産するまでの中国にて、回収された綿繊維を用い、新しく綿繊

環境影響を評価した。海藻の栽培については事業者

維を生産した。こちらも同様に Yun Liu ら(2020)による一次データを、繊維および衣料生産までにつの論文を参考にした。一年で 1210kg のリサイクル綿

いては論文等の二次データを用いた。得られた評価

繊維を生産している。

結果は綿製品等と対比することで、その環境優位性「ペットリサイクル繊維」

について定量的に検証する。比較対象である天然繊

ペットボトルリサイクル繊維の２次データは経済

維は栽培時における水や土地の消費量が多いことか

産業省(2004)のデータベースを使用した。

ら、本研究では、気候変動に加えて、水や土地の利用についても注目し、包括的な分析を目指す。

「昆布繊維製品」
昆布繊維についての２次データは Fabiano
Piccinno ら(2015)の論文を参考にした。

- 2-A1-01 -2-A1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

結果

・水消費の影響

地球温暖化への影響

図 3 海藻繊維等を対象としたウォーターフット
図 1 海藻を用いた繊維等の CFP 算定結果

プリント算定結果

図 1 にカーボンフットプリントの算定結果を示し

図 3 に海藻繊維等を対象としたウォーターフットた。海藻について、海藻栽培時における負荷は非常

プリント算定結果を示した。綿繊維は、綿の栽培がに小さく、光合成による炭素固定を含めるとマイナ

最も大きく結果に寄与しており雨水の影響が出ていスになる。一方で、繊維を補強するためのコーティ

ることが分かった。リサイクル綿、ペットリサイク

ング剤、アルギン酸製造のためのエタノール、加熱

ル繊維にも共通して言えることだが染色工程は蒸処理の影響が大きかった。これらの情報は二次デー

気、石鹸、熱など水使用の多い工程が影響を与えてタを基に算定したものであるが、いずれも量産段階いる結果となった。海藻繊維はコーティングに使わに至っておらず、全体の環境負荷を高めている。収れるキシログルカンとジメチルスルホキシド、エタ

穫後工業製品生産までの生産性向上により大きく環

ノールなどの原料の影響が大きくなっている。湿式

境負荷が削減させていくことが課題である。

紡糸では凝固剤であるリン酸の影響が最も大きい。

綿繊維は、綿の栽培に発生する亜酸化窒素の影響と土地造成の影響が影響していることが分かった。

結論
ブルーカーボンの有効活用を指向して、海藻由来

リサイクル綿、ペットリサイクル繊維は原材料生の衣料を対象としたライフサイクル評価を気候変

産の負荷が大幅に削減されたため、最も大きいのは動、水、土地利用に注目して実施した。海面上に設染色工程という結果になった。

営した生育により、栽培までの温室効果ガス、水消

土地改変への影響

費、土地利用は大幅に削減することができるものと期待された。一方で、収穫した昆布から繊維を含む工業製品の生産はまだ量産できる段階ではなく、生産性を向上する必要性が高いことを合わせて確認した。効果的な CCU 方法として、栽培から工業生
産・活用までのサプライチェーンの構築に向けた連携が強く求められる。
限界

図 2 土地利用(改変)に関する算定結果

栽培から繊維化、紡績までの環境負荷は一次デー
タが得られなかったため、文献ベースでの計算とな

図 2 に土地利用の影響評価結果を示した。綿繊維っている。現在 ProspectiveLCA など将来の工業生

は、綿の栽培 1210kg のために 0.58ha の畑の利用の産が可能となった時を想定した分析例もあるため、影響が 9 割以上という結果となった。一方、海藻繊新技術であるブルーカーボンもそのような観点に基維は栽培を沿岸域で行うため土地の使用負荷を大幅づく分析が必要であろう。

に削減できることがわかった。海藻の栽培は海面か

参考文献

ら下方向に成長するものであり、海底の直接利用も

1)ブルーカーボンとはなく、土地利用に伴う生態系への影響低減に対する

http://ieei.or.jp/2019/05/special201608027/

潜在的な寄与は大きいものと考えられた。ただし、

2)横浜ブルーカーボン事業における COS

再生素材と比較すると大きいことから、酵素分解を

https://cehub.jp/interview/yokohama-blue-carbon/

含む栽培以降の生産性を高めることが求められる。

3)里海イニシアティブ
https://www.satoumi-i.com/- 2-A1-01 -2-A1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

サステイナブルな衣服設計に向けた衣服ライフサイクルモデルの構築
Modeling a clothing life cycle for sustainable clothing design○吉田樹*1)、天沢逸里 1)、平尾雅彦 1)
Tatsuki Yoshida, Eri Amasawa, Masahiko Hirao
1) 東京大学* t-yoshida@pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめにを考慮できるようにした。季節による違いは布地の厚近年、ファストファッションの台頭により、大量のみで表し、布地の密度を表す単位 GSM (Gram per

衣服が安価で製造・販売されるようになったと同時に、

Square Meter)を用いることで、季節による特徴を表し

衣服の大量廃棄が問題となっている。世界ではファッた。これらの変数を用いることで、デザインと季節まション業界から年間 9,200 万トン以上の廃棄物が発生たは重さを変数として衣服の製造に必要な布地の重さしており、これに伴う環境への影響が問題視されていを算出する。重さを算出する式を S1 に示す。

る

2.2 データベース

1)。衣服の環境負荷を削減するにあたり、衣服には様々な繊維が使われ、また多様なデザインや機能を持既往文献から、デザインごとの布地の面積 4)と布地

つため、どのような繊維やデザインの衣服が環境負荷のロスの割合 5)を設定し、インターネット上の検索かを削減できるのかを明らかにし、衣服の設計段階からら、季節ごとの GSM の値を推測してデータベースを環境への影響を考えることが重要である。しかし、衣作成した。作成したデータベースをモデルに組み込む

服は嗜好性が強い製品であるため、現在の衣服の製品ことで、デザインと季節を入力パラメータとしデータ開発の場では環境面はデザインや機能性に比べて重視

ベースを参照して計算を可能にした。データベースにされていない新たなデザインのデータを追加することで、様々なデ

2)。また、既往研究では、定性的分析に基づく持続可能なファッションを目的とした理論モデ

ザインを新たに計算することを可能にした。

ルの研究 があるが、衣服の特徴を定量的に表してお2.3 モデル概要

3)

らず、どのような繊維やデザインの衣服が環境負荷を衣服のライフサイクルフローを図 1 に示す。

削減できるのかは明らかになっていない。衣服の特徴を表す変数や、環境負荷に影響を与える変数を整理してモデル化することで、サステイナブルな衣服設計に繋げることができると考えられる。
そこで本研究では、
サステイナブルな衣服設計に向けた衣服ライフサイク
ルモデルの構築を目的とし、モデルを用いた分析の一例として、季節ごとの衣服の環境影響を評価した。
2. モデル設計とシナリオ分析
2.1 変数モデルの構築に向けて、衣服の特徴を表す変数を整理した。衣服は様々なデザインがあり、同じデザイン

図 1 衣服のライフサイクルフローでも適した季節による違いがある。また、衣服の大半

図 1 に基づいてモデルを構築した。ただし、モデルは布地で構成され、表地と裏地がある。布地から衣服には点線のフローは含んでいない。ライフサイクルイを製造する縫製工程では、布地のロスが発生する。衣ンベントリデータ (LCI) には IDEA ver.2.2 6)を活用し服はデザインによって要尺が異なり、製造に必要な布た。IDEA ver.2.2 における布地製造の LCI は、S2 に示地の面積と製造時の布地のロスがデザインごとに異なすようにシステム境界や基準フローが異なる。布地製

るため、布地の面積と布地のロスの割合を衣服のデザ

造の LCI のシステム境界と基準フローを統一するためインを表す変数として選定し、デザインごとに表地とに、絹、毛、麻に染色工程を追加し、インベントリの裏地それぞれの布地の面積と布地のロスの割合を設定

繊維に関する入力フローを合算することで単位を kgした。デザインごとの布地の面積には、布地のロスをに換算した。レーヨン・アセテート、ビスコース、ナ

含み、製品自体の重さを用いる場合には、布地のロス

イロン、アクリルについては、ポリエステルの製織、の割合を利用することで、デザインによる布地のロス

染色工程と同じであると仮定した。構築した衣服ライ- 2-A1-02 -2-A1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

フサイクルモデルの概要を図 2 に示す。

廃棄物として焼却処分すると設定したため、生地ロスの廃棄による GHG 排出量は大きくなった。冬のコー
ディネートの中でセーター、スカート、コートを着る
コーディネートが GHG 排出量は最も小さくなった。
セーターは冬にしか着ない衣服であり、ブラウスと比較すると着る期間が短いため、使用段階も考慮する必要がある。夏、春秋、冬の結果で GHG 排出量の最大値は、夏は 10.7 kg-CO2eq、春秋は 25.4 kg-CO2eq、冬は

図 2 衣服ライフサイクルモデルの概要

50.5 kg-CO2eq となった。よって、夏服は耐久性を向上

入力パラメータの詳細を S3 に示す。衣服はすべてさせ、長く着ることが可能な設計をし、冬服は少ない

女性服の M サイズを想定する。輸送手段は小売店と消繊維や布地でも防寒が可能な設計をすることで環境負費者間の輸送であり、輸送距離は 10 km と設定した。

荷を削減できると示唆された。このように、サステイ各工程から生じるロスは、繊維製造、紡績、製織のロ

ナブルな衣服設計に向けて衣服ライフサイクルモデル

スは LCI に含まれており、縫製のロスは産業廃棄物とを活用することができる。

して処分すると設定した。入力パラメータからデータベースを参照して LCI 分析を行い、衣服 1 着当たりと4. おわりに着用当たりを機能単位として、環境負荷を出力する。

衣服の特徴を表す変数を整理し、データベースを作

現 時 点 で は 温 室 効 果 ガ ス 排 出 量 （ Greenhouse gas

成することで衣服ライフサイクルモデルを構築した。

emissions, GHG）を評価指標として出力するが、LCIモデルを用いた分析の一例として、季節ごとのコーデを収集できれば他の評価指標でも出力できる。

ィネートによる GHG 排出量の違いを分析した。環境

2.4 シナリオ設定

負荷を削減するために夏服、冬服に求められる設計に構築したモデルを用いた分析の一例として、季節ごついて提案をし、モデルの活用事例を示した。今回はとのコーディネートを設定して環境影響を評価した。

製造と廃棄の GHG 排出量を計算したが、デザインにコーディネートは外出時に着る服を想定し、インナー

よって着ることができる期間などに差があるため、着は省いた。
モデルで計算できる 10 種類のデザインのう

用回数などの使用段階を考慮する必要がある。今後はちキャミソールを除いた 9 種類でコーディネートを設

モデルを用いて、衣服の使用段階の分析を進めたい。

定した。季節は夏、春秋、冬の 3 つである。設定したコーディネートを S4 に示す。衣服はアクリル繊維

謝辞

100%で構成され、埋立処分すると設定した。機能単位

本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推を、1 人が外出時に着るコーディネートとして、衣服進 費 S-16-1 JPMEERF16S11610 と 、 JSPS 科 研 費の製造と廃棄の GHG 排出量を算出した。

JP18K18232 により実施された。

3. 衣服ライフサイクルモデルによる分析

引用文献

季節ごとに設定したコーディネートの計算結果の中

1) Kirsi N., Greg P., Helena D., Patsy P., Timo R., Alison

で、冬の結果を図 3 に示す。

G: Nature Reviews Earth & Environment, 1 (4), (2020),
pp. 189-200
2) 高田亜佐子, 田原聖隆: 廃棄物資源循環学会誌, 21(3), (2010), pp. 148-156
3) Maarit A., Ritva K: Research Journal of Textile andApparel, 17 (1), (2013), pp. 13-22
4) Tissura: “Fabric by the Yard”, (オンライン), 入手先<https://tissura.com/articles/fabric-by-the-yard>，（参照
2029-12-24）
5) 経済産業省製造産業局 繊維課: “繊維製品(衣料品)

図 3 冬のコーディネートの計算結果の LCA 調査報告書”, (2003)

アクリル繊維 100%の製品であり、埋立処分すると

6) 産業技術総合研究所 安全科学研究部門 社会と設定したため、製品の廃棄による GHG 排出量は非常

LCA 研究グループ, 産業環境管理協会: “LCI デーに小さくなった。また、縫製で生じる生地ロスは産業

タベース IDEAVer.2.2” (2018/1/18)- 2-A1-02 -2-A1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
S1

布地の重さを表す式

製品の重さを用いる場合

製品の重さを用いない場合

表 S2

布地の重さ [g]表地の面積 [m2]

表地の重さ [g]裏地の面積 [m2]

裏地の重さ [g]布地の密度 [g/m2]

表地のロスの割合 [%]デザイン

裏地のロスの割合 [%]季節

IDEA ver.2.2 における布地製造の LCI(〇は LCI に含まれる工程を表す)

表 S3

表 S4

入力パラメータ

設定したコーディネート- 2-A1-02 -2-A1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

複数の機能単位による衣服レンタルサービスの環境影響評価
Environmental impact assessment of clothing rental service by multiple functional units○津崎大輔*1)、天沢逸里 1)、平尾雅彦 1)
Daisuke Tsuzaki, Eri Amasawa, Masahiko Hirao
1) 東京大学* d-tsuzaki@pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言
図 1 に示すように、衣服を所有する消費形態に比べライフサイクルフローとモデル式の作成て、衣服レンタルサービスは温室効果ガス(GHG)をはじめとする環境負荷を削減する効果が期待される。し機能単位の設定とシナリオ作成かし、既往研究では、衣服レンタルは製造段階の環境

衣服レンタルの機能の分類

負荷の減少と、配送段階の環境負荷の増加というトレードオフが存在し 1)、衣服レンタルが実際に環境負荷

環境影響評価を削減するのかは未解明である。
本研究で分析対象とする衣服レンタルは、月額制で衣服レンタルの環境影響評価手法の構築

普段着を借りる権利が得られるサブスクリプションサ

図 2 研究方針

ービスであり、様々な衣服との出会いや衣服の保管など複数の機能が存在する。利用者によって衣服レンタ
ルに求める機能が異なるため、機能単位の設定方法がを示す。所有型は通販の形態を参考にし、レンタル型

重要になる。しかし、衣服に関する既往研究は機能単

はヒアリング調査による。この製造から廃棄プロセス

2)

位が製品単位である研究が多く 、衣服レンタルの機までを評価範囲とした。

能を適切に考慮した研究は少ないため、衣服レンタル

所有型

レンタル型

の機能を捉えた評価ができない。本研究では衣服レン

製造
＠製造業者

製造
＠製造業者

タルの環境影響評価手法の構築を目的とする。

梱包と配送

梱包と配送

小売
＠小売業者

レンタル
＠レンタル業者

梱包と配送

梱包と配送

着用、洗濯
＠消費者

着用
＠消費者

廃棄

梱包と配送

所有型

レンタル型

[環境負荷/piece]

小売業者

消費者1

消費者2

レンタル業者[環境負荷/person-wearday][環境負荷/piece-storageday]

消費者1

消費者2

レンタル
可能？

No

廃棄

Yes

修理が
必要？

No

保管

Yes

修理

クリーニング＠クリーニング業者

図 1 衣服レンタルサービスと機能単位

配送

図 3 所有型とレンタル型のライフサイクルフロー

2. 研究方針
衣服レンタルの環境影響評価手法構築を、図 2 に示
す 5 つのプロセスで分析を進める。まず、衣服レンタ

3.2 衣服レンタルの機能の分類

ル事業者に対するヒアリング調査からライフサイクル

衣服レンタルの機能を捉えた評価を行うために、衣モデルを構築し、モデル化する。次に、衣服レンタル

服レンタル事業者が実際に提供するサービスを調査し、の機能に基づいて機能単位の設定とシナリオ作成を行

衣服レンタルの機能を分類した。表 1 に示すように、う。その上で環境影響評価を行う。これと並行して着サービスが提供するものと提供する対象を基に分類し目する衣服レンタルの機能の分類によって、ライフサ

た 3,4)。
表 1 衣服レンタルの機能の分類

イクルフローやモデル式、シナリオの改良行い、衣服レンタルの機能を捉えた環境影響評価手法を構築する。
3. 評価手法の手順
3.1 ライフサイクルフローとモデル式の作成
図 3 に所有型とレンタル型のライフサイクルフロー

衣服レンタルの機能 時間を提供 空間を提供
物(衣服)を対象

洗濯, 修理,廃棄人(消費者)を対象

アクセス,
コーデの選択- 2-A1-03 -心理的効用 経済的効用
を提供
を提供

保管

様々な衣服
との出会い

月額制

2-A1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

0.6

3 3 33

GHG排出量
GHG排出量[kg-CO2eq/person-wearday][kg-CO2-eq/piece]

0.1

るかという観点から、機能単位を[4 人の持つ 10 種類の衣服を 1 日保管する]とした。
表 2 に作成したシナリオを示す。調査対象製品として衣服レンタル事業者へのヒアリングを基に、スカート(ポリエステル製 435g)を選定した。インベントリデ
ータは IDEA version 2.25)を使用した。

0 0 00所有型 混合型
混合型レンタル型
レンタル型
所有型
混合型
レンタル型
0.1 所有型

図 4 「1 着あたり」と「1 人を 1 日覆うあたり」
0

0
所有型

ることが出来るかという観点から、機能単位を[4 人をの GHG混合型(Prent＝5)
排出量 所有型

混合型
レンタル型

結果として、一概に所有型とレンタル型のどちらの
環境負荷が小さいとは結論できなかった。評価対象のサービスの持つ機能を異なる視点から検討を加え、機能単位を複数設定することが重要であることが分かった。
4. まとめ本研究では、衣服レンタルの環境影響評価手法を構築した。評価対象のサービスが持つ機能を分析し、複表 2 評価シナリオ
混合型
4
5
5

1 1 0.2
10 0 000
所有型 混合型
混合型
レンタル型
所有型
レンタル型
所有型
混合型
レンタル型
所有型
混合型
レンタル型

に着目し、一定期間にどれだけ多くの種類の衣服を着の機能に着目し、一定期間にどれだけの衣服を保管す

0.4

0.2
0.5
0.5
0.5

0.2

10 種類の衣服で 30 日覆う]とした。3 つ目では「保管」

廃棄

1.5
1.5
1.5
0.3

0.5
0.50.50.5
0.5

2 つ目は、表 1 の「様々な衣服との出会い」の機能

クリーニング

22 2
0.4

1 10.3111③ 機能の定量化に必要な単位を選定する

洗濯
0.5

2.5
2.52.5

0.4② サービスの機能を具体的に表現する

修理

33 3
0.6

2.5
2.5
2.52.5
0.5
2.5

1.5
1.5
1.51.5
1.5① 評価するサービスの機能に着目する

単位所有型
person4
piece/person
10
piece/person
0保管

2 2 222と 3 つ目は以下の手順で設定した。

シナリオ変数
消費者人数
所有枚数
レンタル枚数配送0.63

環境影響評価を行うために機能単位を 3 つ設定した。
1 つ目は従来と同様に[衣服 1 着あたり]とした。2 つ目

梱包

GHG排出量[kg-CO2-eq/person-wearday]

製造

3.3 機能単位の設定とシナリオ作成

レンタル型
4
0
10

数の機能単位を設定する手法をケーススタディによって示した。機能単位によって環境負荷の評価結果が変わるため、利用者の衣服レンタルに求める機能ごとに参考にすべき評価結果も変わる。製品単位だけではない、サービスの機能による評価の必要性が示された。
今後、環境性の分析だけでなく、経済性の分析も行う

3.4 環境影響評価
まず、[1 着あたり]と[1 人を 1 日覆うあたり]の GHG
排出量を算出した。図 4 に結果を示す。[1 着あたり]の
GHG 排出量では、所有型からレンタル型に近づくにつれ、梱包や保管、クリーニング段階の環境負荷が増加
し、全体として環境負荷が増加している。一方、[1 人を 1 日覆うあたり]の GHG 排出量では所有型からレンタル型に近づくにつれ、保管やクリーニング段階の環
境負荷は増加するが、製造や廃棄段階の環境負荷の減
少割合が大きく、全体として環境負荷が減少した。
次に[1 着を 1 日保管するあたり]の GHG 排出量を算出した。評価範囲は保管のみを考え、所有型はゼロとし、レンタル型は正値となった。また、保管機能の評価指標として、1 人あたりの保管面積を算出した。保
管面積では、所有型が 6.75×10-2 m2/person, レンタル
型が 1.60×10-2 m2/person となり、レンタル事業者が消費者に保管場所を提供することで新たに環境負荷が生じるが、消費者の保管に占める面積が小さくなることが分かる。
このように、従来の製品単位による評価だけでなく、衣服レンタルの心理的効用に関わる機能や衣服レンタことで包括的な評価手法の構築を目指す。
5. 謝辞
本研究の実施にあたり、インタビューに応じていた
だいた株式会社エアークローゼットの方々に感謝いたします。本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費 S-16-1 JPMEERF16S11610 と、JSPS 科研費
JP18K18232 により実施された。
6. 引用文献
1) Zamani B, Sandin G, Peters GM: J Clean. Prod.,
162,(2017), pp.1368-1375
2) 高田亜佐子, 田原聖隆: 廃棄物資源循環学会誌,
21 (2010), pp.148-156
3) Cook DP, Goh CH, Chung CH: Prod. Oper. Manag.,8(3), (2009), pp.318-338
4) Lovelock CH: J. Mark., 47(3), (1983), pp.9-125) 産業技術総合研究所 安全科学研究部門 社会とLCA 研究グループ, 産業環境管理協会:“LCI データ
ベース IDEA version 2.2

ルの空間に関わる機能を捉えた評価が可能となった。

- 2-A1-03 -レンタル型

2-A1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

使用済み衣服の繊維リサイクル技術の環境影響評価
Environmental Impact Assessment of Textile Recycling Technology for Used Garments○徐聖子*1)、天沢逸里 1) 、平尾雅彦 1)
Seiko Jo, Eri Amasawa, Masahiko Hirao
1) 東京大学* s-jo@ pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言
近年、ファストファッションが普及したことで、衣服の製造量が 2018 年時点で 1990 年と比べて 2 倍以上

めに、表 S1 に示す３カ国で G2G システムを導入する
シナリオを 14 種類作成した。
従来のライフサイクルシ
ステムを図１に、G2G システムを導入したライフサイとなった 1)。これは、低価格化による消費者の購入量の増大に加え、需要量以上の製造も原因である。さらに、消費者が、衣服の本来の製品寿命より短い使用期間で廃棄してしまうことがある 2)。売れ残った衣服は、
季節や流行の変化によって消費前に廃棄されることか
ら、
廃棄量も増大している。
廃棄された衣服の一部は、古着やウエスとして再利用されるが、多くは焼却や埋め立てによる最終処分となる。この結果、衣服全体のクルシステムを図２に示す。機能単位を衣服 1 kg の製造とする。
シナリオで扱った国は、H &M Foundation が所在し、かつ水力中心で発電に伴う GHG 排出量が少ないスウ
ェーデン、HKRITA が所在する香港、衣服の輸入額世界一位 5)のアメリカの３カ国とした。図 2 に示す消費者から G2G システムまでの輸送手段を、普通車・徒歩とした。そして、G2G システム設置数について、人口

ライフサイクルにおける環境負荷も増大している 3)。
これらの問題の解決策として、水資源を使わずに、繊維状に戻した後にその繊維を使って新しい衣服に製造する「衣類から衣類へのリサイクル・システム（Garment-To-Garment Recycling System, 以下 G2G シ
ステム）」が提案されている 4)。リサイクルに電力を必要とするが、水を必要としないという特徴がある。しかし、最終処分された衣服を新たな衣服製造の資源に１万人あたりの土地面積に１施設設置するとし、表 S2のように配送距離・配送手段を設定した。

することが、衣服のライフサイクルからの環境負荷削減に寄与できるかは明らかではなく、評価手法も確立していない。また、G2G システムを導入する地域人口
密度や主要発電方法の観点からの評価も必要である。
本研究の目的は、G2G システムの環境負荷削減効果の評価手法を確立することである。その手法を用いた評価から、服飾業界における繊維リサイクル技術の導入に向けた提言を目指す。

ポリエステル・
綿混紡⽷
電⼒
⾐服の製造

⾐服
繊維の産業
廃棄物

使⽤、回収、
分別

使⽤済み
⾐服

最終
処分

最終処分

図 1 ライフサイクルシステム（従来）ポリエステル・
綿混紡⽷輸送

電⼒
G2Gシステム

⾐服

繊維の産業
廃棄物

使⽤、回収、
分別

使⽤済み
⾐服

最終処分

使⽤済み
⾐服

最終処分

図 2 ライフサイクルシステム（G2G システム導入後）
2.3 評価項目
既知物質や既知プロセスのバックグラウンドデータ

2. 研究手法
2.1 G2G システムの調査

は、主に IDEA ver.2.26)、そして香港の G2G システムの電力は中華電力の電力原単位 7)を用いた。最終処分

G2G システムの構造や運用で必要なインベントリ
データを得るため、G2G システムを開発した H &M

は、焼却と埋立の 2 種類を設定した。環境影響は温室効果ガス排出量（GHG 排出量）と水資源使用量を評価

Foundation と The Hong Kong Research Institute of
Textiles and Apparel（HKRITA）に対してインタビューした。
図 2 のライフサイクルシステムに関しては、各国にを行った。

おいて、最終処分の方法だけでなく、G2G システムで製造した衣服の再循環を評価したシナリオを作成した。

2.2 シナリオ作成
従来のシステムと G2G システムを導入した場合に導入国の特性による差異、投入する衣服の生産方法による差異、廃棄物の処分方法による差異を評価するた

3. 結果
3.1 輸送を考慮しない場合
図 3 に示すように、電力の GHG 排出原単位によっ- 2-A1-04 -2-A1-04

第16回日本LCA学会研究発表会て、国ごとの総 GHG 排出量は異なる。電力の GHG 排
出原単位が小さいスウェーデンで G2G システムを用いたシナリオでは、従来のライフサイクルシステムよの方が焼却処理よりも多い GHG 排出量となった。
本研究では、1 万人あたりに配置した場合で考えたが、今後は人口の過疎・過密となっている地域の比較りも少ない GHG 排出量となった。また、図 S1 に示す
ように、G2G システムに G2G システム由来の衣服を用いると、新規繊維由来の衣服を用いるよりも GHG
排出量が少ない。

もする必要がある。人口が多い地域に施設を複数配置
すると、車を用いずに徒歩で衣服を G2G システムに提供できる消費者が増加すると想定される。
以上より、G2G システムは、電力および使用済み衣服の輸送という点から導入場所の選定が重要であるが、ライフサイクルでの GHG 排出量と水資源消費を削減するポテンシャルを持つことが確認できた。

図 3 従来のライフサイクルシ
ステムと、G2G
システム（国別）
における GHG
排出量（輸送なし）
図 S2 に示すように、いずれのシナリオでも水資源使用量は従来に比べて減ったが、発電の水資源消費量
によって各国で差が表れた。また、G2G システムに投入する衣服に新規繊維由来の衣服を含めると、図 S3に示すように、その衣服分を製造する過程における水資源使用量が総水資源使用量に大きく影響する。
3.2 輸送と配置数を考慮する場合
1 万人あたりの土地に１施設を設置し、輸送も考慮した。最も GHG 排出量と水資源使用量が少なかったのは、各国とも G2G システムに投入する衣服が全てG2G システム由来の衣服にしたシナリオであった。

5. 結言
G2G システムに対し、
GHG 排出量と水資源消費量、設置地域の特性からの評価方法を提案するとともに、評価結果を示した。評価結果より、G2G システムを用いることで、服飾業界における環境と資源問題へ寄与できることがわかった。本手法は、G2G システム自体の性能が今後変わったり、G2G システムを設置する
国・地域を変えたりする際にも対応できる。
謝辞
本研究の遂行にあたり、ご協力いただいた H&M
Foundation と HKRITA、信州大学梶原莞爾教授に厚く御礼申し上げます。また、本研究は（独）環境再生保
全機構の環境研究総合推進費 S-16-1 JPMEERF16S1161
0 により実施した。
引用文献
1) 仲村和代・藤田さつき：“大量廃棄社会 アパレルとコンビニの不都合な真実”, 光文社, (2019)2) 高田亜佐子, 田原聖隆：廃棄物資源循環学会誌, 21(3), (2010), pp.148-156
3) Kozlowski A, Bardecki M, Searcy C：Journal of
Corporate Citizenship, (45), (2012), pp.16-174) HKRITA: “Garment to Garment”, HKRITA, 入手先<https://www.garment2garment.com/>, ( 参照 2021-

4. 考察
G2G システムは水資源を使わないことが大きなメ

01- 05）5) United Nations

Conference

on

Trade

and

リットである。だが、G2G システムは電力に頼るため、電力構成による地域差が生まれた。スウェーデンや香Development：“世界の繊維糸・織物 輸入額 国別ランキング・推移”, GLOBAL NOTE, 入手先<

港では主に太陽光・水力・風力を用いて発電する。そのため、電力による水資源使用量は国によって大きくhttps://www.globalnote.jp/post-12122.html>，(参照2020-12-27）

変わらないこともふまえて、G2G システムを導入する

6) 産業技術総合研究所, 一般社団法人産業環境管理

際は電力原単位の小さい、自然エネルギー発電が中心の地域を選ぶべきである。もしくは、G2G システムと共に自然エネルギー発電を導入すべきである。また、衣類の埋立処理には埋立量を少なくするために焼却す
る過程に加え、粉砕などに電力を使うため、埋立処理

協会, LCI データベース IDEA version 2.27) 中華電力有限公司：“中電「可再生能源證書」”, 中
華電力有限公司–CLP, 入手先<https://www.clp.com.
hk/zh/community-and-environment/renewable-schemes/renewable-energy-certificates>, (参照 2020-12-31)- 2-A1-04 -2-A1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
表 S 1 設定したシナリオ
シナリオ名

1_base2_Swe_all内容

国

G2G システムで製造し 使用済み衣服を G2G シス
た衣服の再循環率*1[%] テムまで輸送する手段

新規繊維から衣服を製A 造し、廃棄する際は焼却
処分する。

世界平均

-

-

新規繊維から衣服を製B 造し、廃棄する際は埋立
処分する。

世界平均

-

-

G2G システムで製造された衣類を使用して、A G2G システムで衣服を スウェーデン
製造する。産業廃棄物を焼却処分する。
（=①）

100

一定*2 以上の距離の場合、
普通車

G2G システムで製造された衣類を使用して、B G2G システムで衣服を スウェーデン
製造する。産業廃棄物を埋立処分する。
（=②）

100

一定以上の距離の場合、
普通車

A

①

スウェーデン50

一定以上の距離の場合、
普通車

B

②

スウェーデン50

一定以上の距離の場合、
普通車

A

①

香港

100

徒歩

B

②

香港

100

徒歩

A

①

香港

50

徒歩

B

②

香港

50

徒歩

A

①

アメリカ

100

一定以上の距離の場合、
普通車

B

②

アメリカ

100

一定以上の距離の場合、
普通車

A

①

アメリカ

50

一定以上の距離の場合、
普通車

B

②

アメリカ

50

一定以上の距離の場合、
普通車

2_Swe_half

3_HK_all
3_HK_half

4_USA_all

4_USA_half*1：「一定以上の距離」について、香港の人口１万人あたりの土地面積を超えた地域は普通車を用いるとする。
*2：100%に満たないシナリオに関して、G2G システムに投入される、G2G システムで製造し再循環された
衣服じゃない衣服は、全て新規繊維由来の衣服とする。

- 2-A1-04 -2-A1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

表 S 2 配送距離と空輸距離
国*3 普通車での配送距離[km]G2G システム数

スウェーデン

10.5

1023

香港

-（徒歩）

743

アメリカ

8.7

32820

*3：人口１万人あたりの土地面積を求める。この時、人口密度が高い国ほど、人口１万人あたりの土地面積は小さくなる。香港の人口１万人あたりの土地面積を超えた地域は普通車を用いるとする。普通車を用いる
距離の中で平均の距離をとった値が、普通車での配送距離である。

図 S 1 G2G システムに投入される衣服の構成を変えた、G2G システム（国別）における
GHG 排出量（輸送なし）

図 S 2 従来のライフサイクルシステムと、G2G システム（国別）における水資源使用量（輸送なし）

図 S 3 G2G システムに投入される衣服の構成を変えた、G2G システム（国別）における水資源使用量（輸送なし）- 2-A1-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[2-A2] 窒素
2021年3月4日(木) 11:00 〜 12:20 A会場 (zoom)
座長：種田あずさ（農業・食品産業技術総合研究機構）[2-A2-01] Nitrogen and Phosphorus Footprints of Food in Indonesia*Wirasenjaya Farah1、種田 あずさ2、松八重 一代1 （1. Graduate School of Environmental
Studies, Tohoku University、2. Institue for Agro-Environmental Sciences, National
Agriculture and Food Research Organization）
11:00 〜

11:20

[2-A2-02] Nitrogen and phosphorus footprint analysis on the agri-foodconsumption in Miyagi prefecture*Liu Jiarui1、Oita Azura2、Matsubae Kazuyo1 （1. Tohoku University、2. National
Agriculture and Food Research Organization ）11:20 〜

11:40

[2-A2-03] A Time Series Analysis on Food Nitrogen Footprint of Indian
Subcontinent Associated with Religious Food Taboos*Dhar Aurup Ratan1、Oita Azusa2、Matsubae Kazuyo1 （1. Graduate School ofEnvironmental Studies, Tohoku University、2. National Agriculture and Food Research
Organization）
11:40 〜

12:00

[2-A2-04] 水素精製時に使用した吸着材によるコマツナ栽培とその複合評価*広瀬 陽菜1、朽津 和幸1、橋本 研志1、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学）
12:00 〜

©日本LCA学会

12:20

2-A2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

Nitrogen and Phosphorus Footprints of Food in Indonesia○Farah Wirasenjaya*1), Azusa Oita2), Kazuyo Matsubae1)
1

Tohoku University 2 National Agriculture and Food Research Organization*farah.wirasenjaya.q6@dc.tohoku.ac.jp

1. Introduction

NFprod_𝑖 = NFcons_𝑖 × VNF𝑖

Nitrogen (N) and phosphorus (P) are vital nutrients in the
agricultural sector. Conversely, excessive reactive N and P in
the environment can cause climate change, water pollution,and soil acidification, which cause damage to theenvironment and human health. Approximately 91% N and
94% P released to the global environment are derived fromthe food sector [1, 2]. To quantify N and P released to theenvironment, N and P footprints were developed to calculate
losses in these nutrients based on an individual's resource
consumption in kg-N and kg-P [3, 4]. The per capita N and P
footprint analyses have been conducted in several countries,
including the USA, the Netherlands, Germany, Japan, India,
and China [3, 4, 5, 6].
Indonesia, as a large agrarian and highly populated country,
has contributed to an increase in global food production and(2)

NFcons_𝑖 = PRTsupplied_𝑖 × 𝑅Ncont_𝑖 × (1 − 𝑅wasted_𝑖 )(3)
where NFprod_𝑖 is the food production N footprint of food
item 𝑖 in a particular year, NFcons_𝑖 is the foodconsumption N footprint (N intake as protein content) of thefood item 𝑖 in a specific year, PRTsupplied is the protein
content of supplied food per capita (from FAOSTAT),
𝑅Ncont represents N content ratio of protein in a food item[8], and 𝑅wasted is the mean ratio of food waste for eachfood category.
We used a similar framework as equations (1) and (2) todetermine the total P footprint ( PFtot ) and production P
footprint. There is, however, a slight difference indetermining P footprint consumption, as shown in equation(4).

consumption. Furthermore, it is reported that 86.4% of

PFcons_𝑖 = Fdsupplied_𝑖 × 𝑅𝑃𝑐𝑜𝑛𝑡_𝑖 × (1 − 𝑅wasted_𝑖 ) (4)Indonesian farmers use only synthetic fertilisers. In addition,
the Indonesian food diet has shifted due to lifestyle changes.

For the P footprint for the consumption of food item 𝑖(PFcons_𝑖 ), we used Fdsupplied as food supplied per capita

These factors may significantly change the Indonesian N andinstead of using PRTsupplied .

P footprints for food. So far, there are limited studies focusedon N and P footprints for food, specifically in Indonesia. This
study aims to calculate the food N and P footprints inIndonesia using a bottom-up approach.

3. Result and Discussion
As shown in Figure 1, Indonesia's per capita food N
footprint increased from 4.7 kg-N in 1963 to 13.7 kg-N in
2013. Cereal dominated the N footprint in Indonesia, which

2. Methodology
The food N and P footprints were calculated using the Nand P-calculator methods following [6]. We used food datafrom 1961 to 2013, obtained from FAOSTAT [8], andsupporting information from the literature. This calculation
depended on Indonesia's food conditions for each year. The
N and P input of food production was calculated by fertiliser
and manure for every food item.
The total N footprint (NFtot) was calculated byaccumulating overall N footprint of each food category using
virtual nitrogen factors (VNFs). VNFs are the factors that
determine the amount of N lost to the environment during
production per unit of N consumed [3]. We used thefollowing equations for the calculation:

NFtot = ∑ NFprod_𝑖 + NFcons_𝑖

shared about 30% to 50% of the total N footprint. The oilcrops portion accounted for about 16% in 2003 and 22% in
2013, while it only accounted for about 12% to 15% before
the 2000s. Fish and seafood made up about 17% in 2013,
while this portion was only about 9% in 1962. The
percentage of meat and offal in the N footprint was almost astable at 8% to 10% during the 1960s until the 2010s.
The food P footprint shows a similar trend to that of N
(Figure 2). The per capita footprint increased to 2.1 kg-P in2013 from 0.7 kg-P in 1963. Cereals contributed the most to
the footprint during the study period. Oil crops and seafood
accounted for 0.6 kg and 0.3 kg per capita of the total P
footprint in 2013, respectively. Meanwhile, meat and offal
contributed 9% to the total P footprint annually on average.

(1)𝑖- 2-A2-01 -2-A2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

application by the government to achieve more sustainable
nutrient management.
4. Conclusion
N and P footprints of food in Indonesia exhibited anincreasing trend due to the increase in food consumption andchanges in dietary patterns. Low nutrient use efficiency,
specifically in oil crops at the production stage also affected
Figure 1. Food N footprint in Indonesia from 1963-2013.

the N and P footprints. We suggest reducing the amount ofsynthetic N and P fertilisers, shifting to organic fertilisers,
educating people to change their dietary patterns, andpolicymaking on fertiliser application are the efforts toprevent any detriments caused by N and P loss to Indonesia's
environment.
References
1) Galloway J. N., Cowling E. B.: Ambio, 31, (2002), pp.
64–712) Cordell D., Drangert J-O., White S.: Glob. Environ.
Change., 19, (2009), pp. 292–305.

Figure 2. Food P footprint in Indonesia from 1963-2013.

3) Leach A. M., Galloway J. N., Bleeker A., Erisman J. W.,
An increase in food consumption is one of the factors

Kohn R., Kitzes J.: Environ. Dev. 1, (2012), pp. 40-66

resulting in increased Indonesian food N and P footprints. In4) Metson G. S., Bennett E. M., Elser J. J.: Environmental
Research Letters, 7, (2012), 044043

2013, cereal and seafood consumption per capita doubled
and tripled, respectively, from 1963 [8]. The increase in5) Shibata H., Galloway J. N., Leach A. M., Cattaneo, L.

highlights

R., Noll, L. R., Erisman, J. W., Gu B., Liang, X., Hayashi

Indonesian consumption patterns. Transition to a more meat-K., Ma L., Dalgaard T., Graversgaard M., Chen D.,

based diet was another factor contributing to the growth ofNansai K., Shindo J., Matsubae K., Oita A., Su M.,

food N and P footprints in Indonesia. Another contributor toMishima S., Bleeker A.: Ambio, 46 (2), (2017), pp. 129-higher N and P footprints is oil crops and pulse production.

142

animal-based

product

consumption

also

Indonesia is the largest palm oil producer, with production6) Oita, A., Wirasenjaya, F., Liu, J., Webeck, E., Matsubae,
K.: Conserv. Recy.157, (2020), 104752

reaching about 30 million tonnes in 2013 [8].
The decrease in nutrient use efficiency during cultivation

7) Guo M., Chen X., Bai Z., Jiang R., Galloway J. N.,of oil crops and pulses was the primary factor for the

Leach A. M., Cattaneo L. R., Oenema O., Ma L., Zhang

increased N and P footprints (Figure S1). The overuse ofF.: Environ. Res. Lett., 12 (10), (2017), 104006

fertilisers caused a reduction in nutrient use efficiency. In8) FAO: "FAOSTAT", FAO, (online), available ataddition, more mature palm oil plantations have a lower<http://www.fao.org/faostat/en/#data>, (reference 2019-ability to absorb the fertiliser, which impacts the release of

07-15)

excessive fertiliser to the environment.
To prevent the continued growth of food N and P footprints
in Indonesia, we propose the following measures: (1)expanding the substitution of synthetic fertiliser by organic
fertiliser, specifically, in oil crops and pulse production; (2)educating adults and children to decrease the consumption ofanimal-based food, by the government, community, andeducational organisations; and (3) policymaking on fertiliser- 2-A2-01 -2-A2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

Figure S1. Nutrient Use Efficiency at Crop Production-level.

- 2-A2-01 -2-A2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

Nitrogen and phosphorus footprint analysis on the agri-food consumptionin Miyagi prefecture○劉嘉睿*1)、種田あずさ 2)、松八重一代 1)
Jiarui Liu, Azusa Oita, Kazuyo Matsubae
1) 東北大学, 2) 農研機構
* liu.jiarui.r7@dc.tohoku.ac.jp

The evolution of the food system requires much nitrogen (N)residue), cj and cR are the ratios of N or P content in the productand residue, respectively, m is the ratio of residue burned in theand phosphorus (P) input and farmland for cultivation, leading

field, µ is the combustion factor, and n is the ratio of residue

to consequent environmental pollution such as eutrophication

taken out of the field. The value of n is set at set n=0 for P

and land shortage in urban areas. The N and P footprints arebecause ash does not contain P.

1. Introduction

quantitative indicators for environmental emissions of N and P
1,2)

The footprint F of element i (i=2) for vegetable j (j=9) equals

based on consumption . While, the footprint concept

to the sum of footprints with local consumption (FL),considers the whole supply chains, crop cultivation plays thelargest role. To reduce N and P footprints in this process,transported consumption and import (FT) with equation 2:
𝐹𝑖𝑗 = 𝐹𝐿𝑖𝑗 + 𝐹𝑇𝑖𝑗
(2)

efficient and effective management of N and P resources iswhile introducing VF, N and P footprints were calculated basedneeded. Vertical farming (VF) is an indoor method of plants

on scenarios of changes in imports. N and P footprints ofgrowth with controlled nutrimental solution, and water

Miyagi were calculated as the averages of the footprints ofresources reuse on several layers3). It has advantages to

Tohoku region and Sendai city due to the limitation of theconventional farming for improved nutrient management, lessconsumption data, while the footprint of melon was calculated

requirements in water resources and land conditions. The

based on Sendai city only in this study.

coastal area of Miyagi Prefecture, Japan, which is one of theareas damaged by tsunami salinity water and nuclear radiation

2.2 Scenario analysisof the Great East Japan Earthquake in 2011, has been not

Based on the ‘Report of structure of vegetable supply andsuitable for conventional farming and needed agricultural

demand in Japan 20174)’, the import rate of all kinds ofdevelopment.

vegetables is 21%. It is anticipated that more footprint based

This study aims to contribute to reduce N and P pollution

on consumption of import vegetable produced in conventional

due to food consumption and agricultural reconstruction andfarming may cause food security easily. In this study, we

regional sustainable development for Miyagi Prefecture. We

investagated the environmental impacts by replacing import

calculated N and P footprints of Miyagi Prefecture focusing onwith productiong in VF where plant growing possibly. Nine

crop cultivation and conducted a scenario analysis withvegetables (with import rate of over 21% in 2018) suitable forchanges in dependencies of conventional farming and VF

VF were divided into three groups: current VF grown (whichbased on self-sufficiency.

have been grown in VF), possible VF grown (which grown in
VF possibly), and potential VF grown (which potentially

2. Method and Scenario

grown in VF with a high risk of failure due to strict cultivation

2.1 Method

conditions). Moreover, to analyze the change in N and P

In this study, conventional farming was setting as current

footprints with decreasing import rate, three scenarios are

situation of agricultural production. To estimate N and P

established: scenario 1 (import rates of vegetables become half

footprints in conventional farming, the amount of N or P lossesof current), scenario 2 (import quantities of vegetables become(Lp) for producing vegetable j (=9) in prefecture k arehalf of current), and scenario 3 (all investigated vegetables arecalculated using equation 1:

domestic). It is investigated that how N and P footprint change

𝐿𝑝 = 𝑆𝑗 × (𝑓𝑐𝑗 + 𝑓𝑜𝑗 ) −(𝑄𝑗𝑘 × 𝑐𝑗 + 𝑅 × 𝑐𝑗𝑅 × (𝑚 × 𝜇 + (1 − 𝑚) × 𝑛)

by replacing import with VF.
(1)where S is the area cultivated [ha], fc is chemical fertiliser

3. Results

applied per unit area [kg/10a], fo is the organic fertiliser applied

3.1 Prefectural level of nutrient footprints

per unit area [kg/10a], Q is the total production [t], R is the

The results of footprint at conventional farming in Miyagi

amount of residue (where applicable, above-ground biomass

are shown in Figure 1. In the current situation in 2018, the total- 2-A2-02 -Currently
VF grown

N

Melon

Broccoli

Asparagus

Possible VF grown

Currently
VF grown

Potential
VF grown

Possible VF grown

Scenario 1

P

Scenario 2

Melon

0%

Pumpkin0

Welsh onion

10%

Broccoli

50

Asparagus

20%

Celery100

Spinach

30%

Tomato150

Pumpkin40%

Welsh onion

50%

200

Celery250

Spinach60%

Bell pepper

300

Bell pepper

第16回日本LCA学会研究発表会

Tomato10^6g year^-1

2-A2-02

Potential
VF grown
Scenario 3

Figure 1: N and P footprints of vegetable groups at

Figure 2: Reduction rate of N and P footprints based

conventional farming in Miyagi

on consumption of Miyagi at scenarios

N and P footprints in Miyagi were 1151 106g-N and 199 106g-

trient footprints of the possible VF grown group is necessary.

P, N footprint was bigger than P significantly. By vegetablegroups, the N footprints were 185 106g-N, 720 106g-N, and
6

4. Discussion

246 10 g-N in the current VF grown, possible VF grown, andThe results of food footprints in conventional farming based

potential VF grown groups, respectively, while P footprints

on consumption of Miyagi is shown that the environmental

were 34 106g-P, 128 106g-P, and 37 106g-P. It is shown that N

impacts of conventional farming cannot be ignored. By

and P footprints had the same increasing or decreasing trend in

introducing VF, the total N and P footprints reduced

all investigated vegetables. The highest N and P footprints

progressively with decreasing import rate. The reduction of N

66were exhibited by Welsh onion with 272 10 g-N and 58 10 g-

and P footprints was owed to reuse of nutrient solution, which

P, whereas the lowest were exhibited by celery with 13 106g-N

make the efficiency of water resource increase to 97%5). VF isand 2 106g-P, respectively. The study revealed that N and P

revealed to be a possible solution for regional agriculture

footprints of each vegetable differed greatly in the possible VF

where is not suitable for conventional farming. Moreover,grown group.

conventional farming cannot meet the food requirement in
future due to population growth and urban sprawl6), whereas

3.2 Results of scenario analysis

ensuring food self-sufficiency in urban areas is a possible

The results of the scenario analysis revealed that N and P

approach. VF is useful for improving self-sufficiency and foodfootprints decreased with decreasing import rate. The total N

security. Compared with conventional farming, VF can be an

6

and P footprints in Miyagi reduced by 271 10 g-N (23.6%) andanticipated innovative agricultural development for adapting

46 106g-P (22.4%) in scenario 1; by 214 106g-N (18.6%) andurbanization and resource shortage, while being a new way to6635 10 g-P (17.7%) in scenario 2; and by 10 g-N (37.2%) andcontribute to mitigate food insecurity.

6

71 10 g-P (35.5%) in scenario 3. By introducing VF, total N
and P footprints can be reduced by more than 35%. Figure 2

References

showed the reduction rate of N and P footprint with import rate1) Leach AM., Galloway JN., Bleeker A., Erisman JW., Kohn

decrease. The reduction rates of N and P footprint of vegetables
were similar in the same scenario, and the reduction rates ofR., Kitzes J.: Environ. Dev., 1, (2012),pp.40–66
2) Wang F., Sims JT., Ma L., Ma W., Dou Z., Zhang F.: J.

scenario 3 were almost twice that of scenario 2 for all

Environ. Qual., 40, (2011)

investigated vegetables. The reduction rate of pumpkin was the3) Despommier D.: J. Verbr. Lebensm, 6, (2011), pp.233-236

highest, whereas the lowest was of Welsh onion in each4) MAFF: “Report of structure of vegetable supply andscenario. Among the vegetable groups, reduction in possible
VF grown group was the largest, whereas the reduction rate of

demand in Japan 2017”, (2018)
5) Kalantari F., Tahir OM., Joni RA.: J. of Landscape Ecology,

potential VF grown group ranged from 25% to 50%, thehighest in each scenario. It is revealed that the potential VF

11(1), (2011), pp.5-30
6) Mok WK., Tan YX., Chen WN.: e: Trends Food Sci. Tech.,grown group had a better reduction effect, while reducing nu-- 2-A2-02 -102, (2020), pp.155-168

2-A2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

A Time Series Analysis on Food Nitrogen Footprint of Indian Subcontinent
Associated with Religious Food Taboos○Aurup Ratan Dhar*1), Azusa Oita2), Kazuyo Matsubae1)
1) Tohoku University, 2) National Agriculture and Food Research Organization* aurup.ratan.dhar.p2@dc.tohoku.ac.jp
1. Introduction

food production N footprint of each food item per capita in

Nitrogen (N) is a key protein source for all living

each religious community was calculated by multiplying

organisms. A substantial amount of the reactive N (nitrogen‘protein intaken from the food item by the corresponding

species except nitrogen gas) used in food production is lost

community’, ‘N content of protein in the food item’, andto the environment, while only a small portion is consumed‘virtual N factor (VNF) of the food item, i.e. N loss per unit

as food. Excessive reactive N in air and water results in

N intake’4. For the same entity, the food consumption N

critical environmental and health problems. The N footprint

footprint was calculated by multiplying ‘protein intaken

explains anthropogenic N loss to the environment related tofrom the food item by the corresponding community’, and1

consumption, and food accounts for much of it . Human‘N content of protein in the food item’.

food habits are affected by multiple regulations, including
2.2 Long

the dietary culture of an individual’s religion.

short-term

memoryrecurrent

neuralnetworks (LSTM-RNN)

The Indian subcontinent, consisting of India, Bangladesh,Pakistan, Sri Lanka, Nepal, and Bhutan, is well-known to be

To forecast the food N footprint values from 2014 to 2050,

the world’s most religiously diverse region. From thethe LSTM-RNN approach was applied for each year, whichcurrent population of this region, 35.9% are Muslims,

was defined as a neural network cell. This method

34.6% are Hindus, 25.9% are Buddhists, 2.1% areincorporates a class of loop networks for processing the data

Christians, and 1.5% of the population align themselves

where the output depends on the previously computed

2with other religions . The dietary restrictions and foodvalues5. To evaluate the validity of the forecasting model,

traditions of these religions considerably influence the foodthe root mean square error (RMSE) was estimated. The

N footprint. The existing studies explain several behavioural,value RMSE = 0 indicates a perfectly fit forecasting model.

technical, and social factors determining the food N

The estimates can be considered reliable if the RMSE

footprint of a country. However, the food N footprint in thevalues are close to zero.

Indian subcontinent is still unexplored, which presents asignificant gap in the literature, especially considering

3. Results and Discussion

religious food issues. This study estimated the food N

The total N in food consumption in the Indian

footprint in the Indian subcontinent considering thesubcontinent increased three-fold from 1886 Gg-N year-1 inreligious food taboos from 1961 to 2013, and forecast that1961 to 6185 Gg-N year-1 in 2013 (Figure 1). Since

up to 2050.

religious verdicts prohibit majority of the populations in the
Indian subcontinent from consuming animal-based foods,

2. Data and Methods

all religious communities were highly dependent on

We considered the food consumption cultures of Muslims,

plant-based foods. The consumed N was the highest in

Hindus, Buddhists, and Christians. Based on the dietarycereals, followed by ‘oil crops and pulses’, and ‘milk andregulations, we regarded Hindus as lacto-vegetarians,

dairy products’. Vegetarians consumed more N from cereals

Buddhists as vegetarians, and Muslims and Christians asthan non-vegetarians (Figure 2).

non-vegetarians. Food consumption data were collected forthe period 1961‒20133.
2.1 Religion-sensitive N-Calculator
A religion-sensitive N-Calculator method was developed

Gg-N year-1

8000

to estimate the country-specific food N footprint in the
Indian subcontinent. The food N footprint is the sum offood production and food consumption N footprints. The- 2-A2-03 -

6185

6000

4837
3960

4000
1886

2262

1961

1971

2885

2000
0
1981

1991

2001

Years

Figure 1. Total N consumed from food.

2013

2-A2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

Religious
communities

Christian
Buddhist
Hindu
Muslim
0%

20%

40%

60%

80%

100%

N consumed from food items
Cereals
Vegetables
Meat and offal
Fish and seafood

Starchy roots
FruitsMilk and dairy products

Oil crops and pulses
Other plant products
Eggs

Figure 2. N consumed from food by religion.
Figure 5. RMSE of the forecasting model.
kg-N capita-1 year-1

12

1961

10
8
6
4
2

1971

The results indicate that the ethical and spiritual issues of1981

food taboos in the Buddhist faith allow for greater control of

1991

the N footprint. While choosing a diet similar to the one

2001

generally followed by Buddhists can help lower the N

2013

0MuslimHindu
Buddhist Christian
Religious communities

Overallfootprint of food, changing dietary habits is challenging.
Based on these findings, we recommend the following

Figure 3. Food N footpints of people based on religion.

measures to control the food N footprint: i) promoting
public awareness by engaging religious leaders to educate

The study revealed that the average food N footprint in thetheir followers about consuming food with less N footprint;-1

Indian subcontinent has increased from 7.96 kg-N capita

and ii) increasing the N use efficiency in agricultural

year

in 2013.

production to minimise N loss before it is consumed from-1

in 1961 to 9.41 kg-N capita

-1

year

-1

Buddhists, followed by Hindus, consistently had the lowest

food.

food N footprints over time (Figure 3) due to restrictions on
the consumption of animal-based products that are

4. Conclusion

responsible for high N loss to the environment.

We conclude that religious food taboos strongly affect the

The food N footprint in the Indian subcontinent was

food choices of various religious groups and the reduction

forecast to decrease by 1.5% from 2013 to 2050, with aof the N footprint in the Indian subcontinent. The

sudden decrease around 2019, rapid fluctuation in the 2020s,

religion-sensitive N-Calculator is suitable for estimating theand finally a gradual increase from the 2030s to the 2050s

N footprints in countries having a diversity of religions.

(Figure 4). This context is expected as the VNFs decreased

This religious aspect-sensitive N footprint study willin 2012–2019 due to a decrease in N input and an increase

support policymakers formulating effective policy measuresin the food N content, alongside an increase in the foodfor nitrogen management.

supply. Therefore, despite a moderate increase towards 2050,
the food N footprint would still be slightly lower than the

5. References

recent value. This prediction can be considered reliable as1)

the RMSE = 0.32, which is very close to zero (Figure 5).

Kitzes J.: Environ. Dev., 1, (2012), pp. 40-46

9Hackett C., Grim B.J., Stonawski M., Skirbekk V., Potančoková M.,
Abel G., “The global religious landscape: A report on the size andObserved
Predicted

distribution of the world’s major religious groups as of 2010”, 2012
3)

8

FAOSTAT: “Food balances (old methodology and population)”, Foodand Agriculture Organization of the United Nations, (online),

7

available at <http://www.fao.org/faostat/en/#data/FBSH>, (reference

1961
1965
1969
1973
1977
1981
1985
1989
1993
1997
2001
2005
2009
2013
2017
2021
2025
2029
2033
2037
2041
2045
2049

kg-N capita-1 year-1

2)
10

Leach A.M., Galloway J.N., Bleeker A., Erisman J.W., Kohn R.,

2019-09-17)

Years

Figure 4. Food N footprint in the Indian subcontinent

4)

between 1961 and 2050.

Oita A., Wirasenjaya F., Liu J., Webeck E., Matsubae K.: Resour.
Conserv. Recycl., 157, (2020), 104752

5)- 2-A2-03 -Le X.H., Ho H.V., Lee G., Jung S.: Water, 11 (7), (2019), 1387

2-A2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

水素精製時に使用した吸着材（鹿沼土）によるコマツナ栽培とその複合評価
Life cycle analysis of the fertilizer of recyclable NH3 sorbent for cultivating vegetables○広瀬陽菜*1),朽津和幸¹⁾,橋本研志¹⁾,堂脇清志¹⁾
Haruna Hirose, Kazuyuki Kuchitsu, Kenji Hashimoto, Kiyoshi Dowaki
1) 東京理科大学,
7416090@ed.tus.ac.jp
1.

はじめに本研究グループでは、バイオマスを原料からガス化プ
ロセスによりガス精製及び純化プロセスを経た水素製造の研究を行っている。その際、下水汚泥のような都市型
バイオマス資源を利用する場合、合成ガスの精製過程において、硫化水素、塩素、あるいはアンモニアなどの不純物を取り除く必要があり、一般的には、これらの不純物は、水素を燃料とするアプリケーション（燃料電池）においては、電圧降下などの性能低下を引き起こす。こム吸着廃材を農業施設に利用する、いわゆる循環型エネ
ルギー農業施設の提案を行うこととする。
2. 研究手法
2.1 栽培方法
本研究では、アンモニアを吸着した鹿沼土の土壌資材としての性能を把握し、肥料としての効果を評価するた
めに、コマツナをモデル植物として利用し、肥料の有無
及び組み合わせを変えた比較栽培試験を行った。環境条件を一定にするためインキュベータ（LHP-411SPC, 株式

れまで、これら不純物の吸着材としては、金属製吸着材
等の吸着材を利用することが一般的であるが、一方、本グループにおいては天然物質の利用を検討しており、その中の１つとして、吸着材として園芸用に広く使用されている鹿沼土について実験等を通して実用化を目指している。この理由として、水素精製技術においては、化学吸着技術では、LCA による環境影響評価において、カーボ
ンニュートラルであるバイオマス資源を原料として利用したとしても、精製システムの環境負荷は必ずしも小さくないためである。したがって、当該水素製造技術において、ライフサイクル全体の環境負荷低減の一環として、吸着材として自然界に存在する土壌資源として、鹿沼土を用いた原料を吸着材とした研究を実施している。鹿沼
土は、園芸用資材として利用されている一方で、アフェイン構造を有し、また酸性物質であることから、硫化水
素やアンモニア等の吸着の可能性があることを見出し、実験的にも吸着することを確認している。また、水素製造システムにおいて、アンモニア等は不純物であるが、植物の生育には重要な肥料となる。そのため、鹿沼土に吸着固定し、肥料を含有する園芸用土壌資材として活用
する、可能性、すなわちアンモニア（肥料）を吸着した
鹿沼土を再利用できる可能性を検討している。
このような状況から、まずはアンモニアを対象として、実験的に人工的に鹿沼土にアンモニアを吸着させ、その利用可能性について検討を行うこととした。アンモニア
肥料の利用においては、アンモニアの製造における CO₂
排出量は世界で排出される総排出量の 1.6％を占めていると言われており¹⁾、さらに製造されるアンモニアのうち 8 割が肥料の原料として利用されている²⁾。また、農業生産における LCA においては、窒素肥料の環境負荷がある程度の影響を与えることが知られており³⁾、その意
味では、このような利用可能性を検討する意義は大きい。
なお将来的には、バイオマス原料による水素製造システ

会社 日本医化器機製作所）内で栽培をした。栽培試験
は 2 回行った。なお、栽培条件については表１の通りである。
表１ 栽培条件（各条件ポット 10 個ずつ栽培）
条件
A

肥料なし

B

NH₃鹿沼土のみ

C

NH₃鹿沼土＋P＋K

D

硫安（（ＮＨ₄）₂SO₄）＋P＋KE

P＋K のみF

硫安のみ

2.2 評価手法
2.2.1 栽培性能の評価―成長量の分析―
当該試験における評価方法としては、簡易的な方法として各栽培ポットの成長量（可食部分の総重量）を、収穫した重量として分析した。また、適切な栽培管理が行われる前提で、栽培物の質の評価としてビタミン C 及びアミノ酸を測定することで栽培性能を評価する予定である。
2.2.2 環境影響評価―LCA 評価―
以上の実験結果を用いて、ライフサイクルアセスメン
ト（LCA）による環境影響評価を行った。本研究におけるLCA では、廃棄物である鹿沼土の窒素肥料としての再利用と既存の窒素肥料の製造段階を比較することを目的とし、環境指標として GWP（温暖化影響）により評価を行った。
なお、システム境界は製造段階のみとし（図 1 参照）、機
能単位はコマツナ 1 ㎏とした。また、インベントリーデータは、実際の栽培データを用い、CO₂排出源単位は農林水産省のデータを用いた⁴⁾。
3.結果
3.1 栽培性能の評価- 2-A2-04 -2-A2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

各試験の条件別の収穫重量は、次図の通りである（図1,及び 2 参照）。なお、栽培 1 回目では条件 E と F が未栽培であり（SI 参照）、栽培 2 回目の条件 F は現段階では、未収穫である。
栽培 1 回目（図 1）では、条件 C が最も成長量が大きくなった。
しかし、栽培 2 回目では、条件 D が最も成長量が大きくなり、条件 C は条件 E に続いて 3 番目となった。また
条件 A と条件 B を比較しても条件 A の方が、成長量が大きくなった。この原因としては、ポットひとつあたりのコマツナの株数の影響であろう。なぜなら、栽培 1 回目と2回目では株数のみ変更したからである。
１回目では、
ポット 1 つで 2 株栽培したが、2 回目では 1 株栽培した。
すなわち、想定していた肥料量が過多であったと推測されよう。但し、本研究においては、この試験結果に基づき。以下の評価を行うこととした。なお、施肥量の決定
方法については、SI を参照されたい。また、適切な栽培

他の不純物も吸着することが分かっている。今後の対応として、それらの不純物の共存下においても栽培効果の有無について検証していくこととしたい。

管理については今後の検討課題としたい。

アンモニアを吸着した鹿沼土の窒素肥料として利用できることを示唆できたが、2 回目では適切な施肥が行えなかったことにより同様の結果が得られなかった。
一方で、栽培実験を考慮した環境影響においては、アンモニアを吸着した鹿沼土の方が CO₂排出量を大きく削減することを確認した。このことから、アンモニアを吸着した鹿沼土が窒素肥料として使用できた場合の環境への影響は大きいと言えよう。
なお今後は、適切な肥料条件を把握し、再度、栽培試
験を行うとともに、農作物自体の質の評価や硫化水素な
どのその他の不純物を考慮した栽培実験も合わせて検討する予定である。
・参考文献
1) Shiming Chen,Siglinda Perathoner,Claudio Ampelli,Gabriele Centi :”Horizons in Sustainable Industrial
Chemistry and Catalysis”, Science Direct,(オンライン)入手先,<https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/h
aber-bosch-process > (参照 2020/12/20)
2) 日本肥料アンモニア協会:”アンモニア工業を知ろ

図 1 各条件別の収穫重量（栽培 1 回目）

図 3 条件別の等価 CO₂排出量
4.おわりに本研究において、アンモニアを吸着した鹿沼土を用いたコマツナの栽培実験を行った。その結果、１回目では、

図 2 各条件別の収穫重量（栽培 2 回目）
3.2 環境影響評価
最後にインベントリー結果をもとに、環境影響指標の結果を図 3 に示す。なお、栽培 2 回目 ha 条件 F が未収穫であるため、栽培 1 回目の結果のみを載せる。特に、肥料においては、窒素、カリウム、リンは三大栄養素とし3)4)て必要であるが、窒素肥料の製造が CO₂排出量に大きく影響する。したがって、吸着材として利用した鹿沼土の肥料としての再利用は、環境負荷の低減に大きく貢献するといえよう。但し、実際の吸着機構においては、同時に- 2-A2-04 -う”,(オンライン)入手先<http://www.jaf.gr.jp/ammonia.html>,(参照 2020/10/25)
吉田修一郎:”水田農業とエネルギー問題”
Seneca21st,(オンライン),入手先<http://seneca21st.eco.coocan.jp/working/yoshida/3
9_02.html >, (参照 2021/1/3)
農林水産省:”農産物の CO₂排出量参考値”,農林水産省(オンライン),入手先<https://www.maff.go.jp/j/budget/yosan_kansi/sikkou/tokutei_keihi/seika_h22/kanbou_kankyou_ippan/pd
f/60100007_02.pdf >, (参照 2020/10/25)

2-A2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
○栽培方法

図 S1

参考施肥量

本研究における栽培は、直径 8 ㎝、高さ 6.5 ㎝のポリポットで栽培した。また、インキュベータ内で設定した栽培環境は以下の表 S1 の通りである。
表 S1

栽培環境

設定項目
温度

25.0℃

湿度

70.0%

PPFD

約 130.7μmol/m²∙S

CO₂

475ppmまた、関連文献を参考に栽培時期は、栽培 1 回目は2020/10/7 から 30 日間、2 回目は 2020/11/26 から
30 日間実施した。
次に、種は栽培１回目がポット１つにつき 2 粒、栽培 2 回目がポット 1 つにつき 1 粒播種した。なお
コマツナの種は市販のトーホク社のものを用いた。
本試験における施肥量は、加藤の文献²⁾³⁾を参考
表 S2 本実験での施肥量にし（図 S1 参考）、容量比で求めた。具体的な計算方法としては、コマツナの作土層つまり地上からの深さを 10 ㎝として²⁾、面積 1 ㎡、高さ 10 ㎝の畑と直径 8 ㎝、高さ 6.5 ㎝のポリポットの体積比で求めた。なお、1 ㎡当たりの施肥量は、窒素、リン、カリ全て 10g とし、アンモニアの吸着量は窒素肥料と○環境影響評価―LCA 評価―
最後に、インベントリーデータ及びシステム境界は表 S3 及び図 S2 の通りである。

同値とした。本研究における施肥量は表 S2 の通りで

表 S3 インベントリーデータある。また、吸着材のリサイクルとして利用する鹿
沼土は、アンモニア 0.022g 吸着するのに必要な鹿沼
土の量は約 0.94g である⁴⁾。
実験 1 回目では、表１の A～D の条件で栽培を行ったが、硫安のみとリンとカリのみの影響を考慮していないことから、実験２では条件を 2 つ加え、6 つの条件にて栽培を行った。

図 S3- 2-A2-04 -システム境界2-A2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

表 S4 栽培 1 回目の条件別収穫重量（g）

2021/1/4)

A

B

C

D

2） 加藤哲郎,”効果的な施肥量について”,土壌と

1

0.07

0.10

0.28

0.07

2

0.07

0.19

0.09

0.05

3

0.07

0.08

0.06

0.42

肥料のマスターコース（オンライン）, 入手先<
https://www.takii.co.jp/flower/bn/pdf/2019
07_42.pdf >,(参照 2020/09/03)

4

0.11

0.08

0.50

0.70

3） 加藤哲郎,”効果的な施肥量について”,土壌と

5

0.10

0.10

0.06

0.62

肥料のマスターコース（オンライン）, 入手先

6

0.07

0.10

0.60

0.23

7

0.07

0.08

0.40

0.41

<https://www.takii.co.jp/flower/bn/pdf/201
903_42.pdf>,(参照 2020/09/03)

8

0.06

0.09

0.51

0.72

9

0.08

0.11

0.70

0.09

Kaneyama,Yin Long, Kiyoshi Dowaki ,日本エネ

10

0.07

0.11

0.59

0.07

ルギー学会誌,99(9),p136-142

11

0.12

0.08

0.45

0.08

12

0.10

0.09

0.72

0.11

13

0.10

0.11

0.84

0.05

14

0.05

0.17

0.06

0.66

15

0.08

0.13

0.10

0.43

16

0.06

0.12

0.27

0.71

17

0.08

0.08

0.70

18

0.11

0.14

0.41

19

0.06

0.11

0.04

20

0.07

0.10

0.61

21

4） Seiya Kako, Masaya Suzuki,Misato

0.15

平均値

0.08

0.11

0.40

0.34

最高値

0.12

0.19

0.84

0.72

最低値

0.05

0.08

0.04

0.05

中央値

0.07

0.10

0.43

0.32

表 S5 栽培 2 回目の条件別収穫重量（g）
A

B

C

D

E

1

0.05

0.07

0.11

0.84

0.35

2

0.10

0.12

0.10

0.13

0.18

3

0.06

0.15

0.24

0.15

0.37

4

0.12

0.10

0.08

0.56

0.09

5

0.07

0.05

0.25

0.09

0.20

6

0.10

0.08

0.12

0.91

0.39

7

0.09

0.11

0.07

0.10

0.28

8

0.07

0.08

0.08

0.11

0.13

9

0.16

0.00

0.02

0.11

0.12

10

0.00

0.00

0.03

0.10

0.00

平均値

0.08

0.08

0.11

0.31

0.21

最高値

0.16

0.15

0.25

0.91

0.39

最低値

0.00

0.00

0.02

0.09

0.00

中央値

0.08

0.08

0.09

0.12

0.19

・参考文献
1） 株式会社

秀農業経営コンサルタント,”コマ

ツナの栽培”,株式会社

秀農業経営コンサル

タント（オンライン）,入手先<https://www.hidefmc.com/komatuna/>,(参照- 2-A2-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[2-B1] カーシェア・ CASE
2021年3月4日(木) 09:20 〜 10:40 B会場 (zoom)
座長：中野勝之（立命館大学）[2-B1-02] モビリティ革命の低炭素性評価のフレームワーク*加藤 博和1、朴 秀日1 （1. 名古屋大学）
09:40 〜

10:00

[2-B1-03] 都市構造および自動車依存度と変数の不確実性を考慮したカーシェアリング
の環境負荷評価*辻 克哉1、栗栖 聖1、中谷 隼1、森口 祐一1 （1. 東京大学大学院）
10:00 〜

10:20

[2-B1-04] 自動車のサービス化を想定した将来ライフサイクル CO2排出量試算*鶴田 祥一郎1、大野 慧1、山岸 健1、神崎 昌之1、中野 勝行2 （1. 一般社団法人サステナブル経営推進機構、2. 立命館大学）
10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

2-B1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

モビリティ革命の低炭素性評価のフレームワーク
A framework for low-carbon evaluation of the mobility revolution○朴秀日*1)，加藤博和 1)
Suil Park, Hirokazu Kato
1) 名古屋大学大学院環境学研究科附属持続的共発展教育研究センター* suil@urban.env.nagoya-u.ac.jp
1. はじめにとで、QOL（Quality of Life）向上にも寄与できる評価

CO2排出量の2～3割を占める運輸部門においては、

手法、すなわち本研究の目標である「モビリティ革命

その削減のために技術・車両・運行形態の革新を図る

が脱炭素化を実現するための条件を明らかにする手法」

のみならず、移動の変更も伴う交通システム全体の改を確立するためのフレームワークと概要を提示する。

善が必要不可欠である。
一方で、今後はITやエネルギー等に関する新技術の2. プロジェクトのフレームワーク

活用に伴い「モビリティ革命」が起きると見込まれて

2.1 フレームワーク

い る 。 CASE （ Connected ・ Automated ・ Shared ・

変革

Electrification）と呼ばれる自動車の根本的な変革が起術的・客観的な評価や検討は行われていない状況である。

交通システム「交通具」・「交通主体」・「交通路」

交通サービスの提供・利⽤

著者の加藤を代表として、（独）環境再生保全機構・
環境総合推進費による研究プロジェクト「モビリティ

Well to Wheel

もたらす新たな技術・サービスの環境負荷に関する学

低炭素性評価⼿法

連携が注目を浴びている。しかし、モビリティ革命を

地域社会・都市空間構造・
交通マネジメントなど

LCA

モビリテ ⾰命（Mobility as a Service）を実現するための交通モード間

CASE / MaaS / ICT / ENERGYきるとされ、シェアリングサービスの普及やMaaS

図 1 研究フロー

革命が脱炭素化を実現するための条件（1G-2001）」を
今年度（2020 年度）から 3 年間実施している。その核心として、モビリティ革命が交通活動の CO2 排出量に研究のフローと全体概要およびプロセスを図 1 と図2 に示す。

いかなる影響を及ぼし、その進展状況を調整すること

本研究は、交通システムが交通サービスを提供するでいかに削減できるかの検討に適用可能な評価手法を際の環境負荷をライフサイクルに着目して低炭素性を構築する。そのため、自動車や鉄道・バスなど既存交評価する。交通システムは交通具、交通主体、交通路

通機関を対象としたライフサイクル環境負荷（LC-CO2からなる。
またこれらは交通マネジメントや地域社会・

排出量）評価手法 1),2),3),4)を援用し、新たな交通サービ

都市空間構造などによって変化する。それらに CASE

スを担う交通具の LC-CO2 排出量を Well to Wheel

や ICT（Information and Communication Technology）、エ（WtoW）のシステム境界で評価する。また、交通シス

ネルギーの新技術・サービスといった「モビリティ革テムに様々な新技術・サービスを導入した場合の低炭命」の様々な要素が関与する。

素性変化を把握し、さらに需要・供給状況やインフラ

本研究では、これら諸要素の関係性を考慮しつつ、整備・エネルギー技術等の要因による変化も考慮でき

地域の将来変化に合わせた交通サービス低炭素化の方

る評価手法を開発する。

向性を提示する。

以上の全体枠組みの中で、本研究では LCA（Life
Cycle Assessment）に基づく交通サービスの原単位整備

2.2 新技術・サービスを基本とし、「CASE」と「MaaS」サービスなどモビリ

MaaS は ICT を基盤として交通をクラウド化し、公ティ革命の進展が脱炭素化に寄与できるかどうか、既共交通か否か、またその運営主体にかかわらず、マイ存および新しい交通サービスの活用や交通需要の態様、カー以外のすべての交通手段によるモビリティ（移動）そして都市構造などを考慮し、実際の都市を対象に評を 1 つのサービスとしてとらえ、シームレスにつなぐ

価・検証する。それによって、その地域に相応しいシ

新たな「移動」の概念である。複数の交通サービスをームレスな移動と低炭素性の向上を同時に実現するこ組み合わせ、
スマホアプリ 1 つでルート検索から予約・- 2-B1-02 -2-B1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

交通システムの低炭素性評価の包括的⽅法論の開発

交通具・エネルギーに関する
新技術の低炭素性評価

IT等交通マネジメントに関する新技術の低炭素性評価

地域の社会・空間構造の⻑期変化に関する低炭素性評
価

新技術・サービス・システムの導⼊・評価体制の整備
LCAに基づく各種交通モードの低炭素性評価⼿法と原単位
データ整備

電動⾞両および新モビリティの実電費情報収集, WtoW評
価

MaaS 対 象 選 定 ,WithWithout分析・利⽤シェアの感度分析・課題抽出

新たな交通システム利⽤者の⼈⼝・地域・年齢構成等の検討,低炭素性効果予測

定量評価⼿法の構築・確⽴
交通システム導⼊による時間・空間的評価・予測が可能なフレームワーク確⽴

0
実電費情報・⾛⾏条件を基に⾛⾏パターンのシミュレーション・
把握⼿法確⽴新たな交通システムの利⽤に伴う⽣活の質を考慮した影響
要因・変化等究明

他サブテーマの暫定的な成果を反映し, 低炭素性効果予測

実都市の適⽤・評価・検証と⽅法論の提案
交通モードを組み合わせたネット
ワークでの低炭素性評価⼿法
を整備

導⼊シナリオを踏まえた利便性の確保・最適な充電出⼒・配置等の検討得られた知⾒の体系化,他サ
ブテーマとの連携,都市レベルの影響の検証他サブテーマの成果を反映し低炭素性効果予測,空間構
造変更の⽅向性考察

交通システム⾰新に伴う低炭素性変化の定量的・包括的な評価
⼿法開発

モビリティ⾰命を⽀える交通具のWtoW評価による低炭素性評価⼿法構築新たな交通システムの低炭素性評価、⽣活の質を⾼める交通システム検討

新技術・サービス導⼊によるさらなる低炭素性の⻑期的推移と効果予測

脱炭素社会に向けた中⻑期的な交通政策の検討へ貢献
地域循環共⽣圏形成へ貢献できるモビリティサービスのあり⽅を提案
ー⾃治体のEBPM（Evidence Based Policy Making）での活⽤ー

図 2 全体概要およびプロセス
3. コロナ禍の影響評価への展開

決済まで完了し、シームレスな移動を実現する。
この MaaS に加え、車両・エネルギー、クラウド・

現在、コロナ禍により、我々の生活パターンや仕事

ビッグデータといった情報技術などの活用事例を取りが大きく変わることを余儀なくされており、終息後も入れる。また通勤・通学をはじめ、レジャー・観光な

交通活動の大きな変化が予想される。例えば、外出制

どにおけるルート検索、車両予約・決済サービス、カ限によってシェアサイクルやフードデリバリーサービ

ーシェアリングやオンデマンドサービス、これらと連ス、出勤用オンデマンド相乗りタクシー、買い物や薬動した自動運転サービス、スマートパーキングサービの受け取りの代行サービスなどが大きく普及している。

スなどを取り入れる。

一方で、交通需要が量的に縮小し質的に変化することが予測され、それへの対応としてモビリティ革命を

2.3 LC-CO2 排出量の評価手法の考え方推進するという方向性も必要である。
このような変化が CO2 や QOL に与える影響をも明

LCA に基づき、対象とする交通具・サービスにおける原単位データを整備する。対象は、鉄道・モノレー

らかにすることを視野に入れている。

ル・新交通システム・バス・タクシー・普通自動車・二輪車といった従来のモードに加え、LRT・BRT・オン

謝辞：本研究は（独）環境再生保全機構の環境研究総デマンド交通・小型乗合といった今後普及が期待され合推進費（JPMEERF20201G01）＜名古屋大学・早稲田

るモードを扱えるようにする。今後の電源構成の変化

大学・岡山大学・国立環境研究所＞により実施した。

を踏まえた排出原単位を導入し、WtoW 評価を行い、電動車両および新モビリティの低炭素性評価手法を整引用文献備する。評価対象とする範囲は「車両」および「イン1)(17)，(2000)，pp.471-479

フラ」の製造・建設から走行・運用にかかる維持・管理、廃棄までの一連の過程となる。車両のライフサイ2)
3)

柴原尚希，渡辺由紀子，森本涼子，加藤博和：“日本 LCA 学会誌”，5 (2)，(2009)，pp.229-236「使用」は「燃費・電費」「走行距離・速度」
「メンテ
ナンス」
、
「廃棄」は「廃棄」「リサイクル」とする。一加藤博和，柴原尚希：“日本 LCA 学会誌”，5 (1)，(2009)，pp.12-19

クルは大きく「製造」「使用」「廃棄」に分けられ、「製造」段階は「素材・部品・車両」の製品製造とする。

加藤博和，大浦雅幸：“土木計画学研究・論文集”，

4)

森本涼子，伊藤圭，山本充洋，加藤博和，柴原尚

方、「インフラ」の場合は、インフラの「建設」「維持・

希：“土木学会論文集 D3”，土木計画学，68 (5)，運用」の段階とする。

(2012)，pp.285-290- 2-B1-02 -2-B1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

都市構造および自動車依存度と変数不確実性を考慮した
カーシェアリングの環境負荷評価
Evaluation of environmental loads from car sharing
considering urban structure, car dependency, and variable uncertainty○辻克哉*1)、栗栖聖 1) 、中谷隼 1) 、森口祐一 1)
Katsuya Tsuji, Kiyo Kurisu, Jun Nakatani, Yuichi Moriguchi
1) 東京大学* tsuji@env.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに生産と運用段階に分けて算定した。生産段階、運用段

旅客運輸、とりわけ自家用車は二酸化炭素（CO2）

階ともに、CO2 排出量は自家用車、カーシェアリング

の主たる排出源である。
カーシェアリングの導入には、それぞれについて車種ごとに計算した。生産段階から自動車ストック入れ替わりの加速や公共交通への転換の CO2 排出量 LG.my.v は式（1）により、インフローとといった CO2 排出削減効果が期待されている。
一方で、して増加する各車種の車台数（Δin N.1y.v）と各車種の製導入によって自動車利用が増加し環境負荷増大に繋が造時環境負荷（LXG.my.v）の積によって求めた。運用段

るリバウンド効果の可能性も指摘されている。これ

階の CO2 排出量（LU.my.v）は式（2）（3）により各車種らの影響を網羅的に考慮し、かつ複数の異なる特徴をの年間総走行距離（D.my.v）を各車種の燃費（ε..y.v）で持つ都市を対象に環境負荷削減への効果を議論してい割り燃料使用量を算出した後、化石燃料ないし電力のる研究は少ない。そこで、本研究では都市を自動車依CO2 排出係数（δF ないし δJ）を乗ずることで求めた。

存度や人口密度によって分類し、都市の特徴によってモンテカルロシミュレーションには Cryastall Ball

買替率やカーシェア導入率を変化させた。その上で、(Oracle) を使用し、10,000 回 の計算を行った。

1)

旅客移動による CO2 排出量を算定し、カーシェアリン
グがどのような都市で CO2 排出削減に貢献しうるかを

LG.my.v = Δin N.1y.v × LXG.my.v (m=1,2 v=1~3)

…（1）

検討した。

LU.my.v = D.my.v ÷ ε..y.v × δF….. (m=1,2 v=1,2)…（2）

LU.my.v = D.my.v ÷ ε..y.v × δJ….. (m=1,2 v=3)…（3）

2. 環境負荷算定の枠組み構築
2.1 計算対象範囲

3. 都市の分類

本研究では、自動車利用の主たる CO2 排出源である

市単位でのパーソントリップ調査のある 60 都市に製造および運用段階について CO2 排出量を算定し、廃ついて、自動車分担率、世帯当たりの自動車台数、人

棄及びリサイクル段階は、環境負荷全体に占める割合

口密度の 3 指標のデータを基準化し Ward 法での階層が少ないためクラスター分析を行った。

2)、算定対象から除外した。対象期間は2019 年を 0 年として 10 年目までとした。また、10 年

分類結果を図 1 および表１に示した。また各都市の間で燃費や電気自動車の販売割合など、一部の変数に類型化結果については SI の表 S4 に示した。60 都市は

ついては大きな変化が見込まれることから、そのよう

G1～G5 の 5 グループに分類された。G4 には東京 23

な変数については分布型と平均値・標準偏差を設定し、区、大阪市等が含まれ、自動車分担率、世帯当たりのその範囲内で変数値をランダムに動かすモンテカルロ

自動車保有数共に最小のグループである。

シミュレーションを行った。また、都市の特徴を比較するため、日本における全国パーソントリップ調査対
象都市のうち市単位でのパーソントリップ調査のある60 都市について自動車依存度等に基づき分類し、各グループから 1～2 の都市を選定して結果の比較を行った。変数、添え字の記号、分布および表記については
SI の表 S1～S3 に掲載した。
2.2 環境負荷の計算
自家用車及びカーシェアリングからの CO2 排出量は

- 2-B1-03 -

図 1 各グループの分布2-B1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

表 1 各グループの特徴
各グループでの平均値
代表
都市

自動車
分担率

世帯当たりの
自動車台数

人口密度

(%)

(台/世帯)(人/km2)

G1

諫早市

72.4

1.6

580.7

G2

広島市

50.4

1.0

1485.1

G3

熊本市

60.7

1.3

1981.0

G4

大阪市

18.5

0.5

11982.4

G5

所沢市

35.3

0.8

5399.6

図 2 諫早・広島・大阪の年間 CO2 排出量（平均値）
10 年間の推移

一方、G1 は高崎や豊橋などが含まれ、人口密度が低
く、自動車分担率、世帯当たりの自動車保有台数の高い都市のグループとなった。これら 5 グループにおいて、各グループの重心から最も近い距離にある 5 都市
（G1: 諫早・、G2：広島、G3：熊本、G4：大阪、G5：所沢）および G1、G4 では重心から最も遠い距離にある 2 都市（G1: 小矢部、G4：東京 23 区）を選定し、7都市を比較対象都市とした。
図 3 広島市の算定 CO2 排出量（10 年累積）の分布

4. 結果と考察
4.1 結果ここでは、特徴的な結果について述べる。図 2 に諫きい影響を与える一方、公共交通機関分担率の高い地

早市(G1)、広島市(G2)、大阪市（G4）の算定 CO2 排出域ではカーシェアリングの普及度合いによって公共交量平均値の 10 年間の推移を示した。諫早市では CO2

通機関分担率が大幅に変わるため、カーシェアリング

排出量が継続的に減少し、広島市では 5 年後までは増への移行度合いが大きな影響を与えるためと考えられ加したのち減少するのに対し、大阪市では継続的に増た。また、同様の理由で大阪市のような公共交通機関

加するという結果になった。

分担率の高い地域では、カーシェアリングが広く普及

次に、図 3 に広島市の 10 年間の算定 CO2 排出量総することによって公共交通機関利用量が大きく減少し合計の分布ヒストグラムを示す。シミュレーション結てしまうため、結果として環境負荷を増加させる確率果として、各都市について CO2 排出量が大きくなったが高くなった。一方、諌早市のような地域では公共交

場合小さくなった場合ともにあったが、共通して公共

通機関の絶対的な利用量はあまり減少せず、カーシェ

交通機関移行計算対象割合（α.....）および 2019 年比燃アリングの導入によって自動車の平均的な燃費が向上

費改善割合（ε..10.v/ε..0.v）が合計環境負荷に与える影するため、環境負荷を減少させる確率が高くなったと響が大きく、公共交通機関移行計算対象割合が大きい考えられた。

（すなわち公共交通機関からカーシェアリングへの移行が多い）ほど、また燃費改善割合が小さいほど環境

謝辞

負荷が大きくなる傾向にあった。ただし、いずれの要本研究は、 (独)環境再生保全機構の環境研究総合推進

素が大きく影響を与えるかは都市によって異なってお費(S-16-1(1) JPMEERF16S11601)により実施された。

り、諌早市では燃費改善割合が、大阪市では公共交通
移行計算対象割合が大きな影響を与えていた一方、広5. 引用文献

島市では双方が影響を与えていた。

1)Demailly, D., A.S. Novel, The sharing economy :make it sustainable, 29p., (2014)2)

4.2 考察Kudoh, Y., K. Nansai, Y. Kondo, K. Tahara, The 23rd

4.1 の結果が得られた理由としては、
公共交通機関のInternational Battery, Hybrid and Fuel Cell Electric

分担率が小さい地域では、カーシェアリングによる公

Vehicle Symposium & Exposition (CD-ROM), (2007)

共交通機関分担率の伸びが小さく、自動車の燃費が大- 2-B1-03 -2-B1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
変数及び添え字の記号および分布等のパラメータを表 S1-S3 に示す。添え字については、アルファベット小文字は全変数に添えられるもので、左から表 S2 に記載されている順（t→m→y→i→v）につく。ただし変数に添え字が関係しない場合は「.」で表記することとする。アルファベット大文字およびインフローおよびアウトフローを示す添え字は関係する変数のみに添えられ、インフローおよびアウトフローの場合は変数の前に、アルファベット大文字はアルファベット小文字の添え字の前につくものとした。
表 S1 変数一覧
変数名
環境負荷
自動車台数
買替率
総走行距離
トリップ数
分担率
トリップ時間ステーションアクセス時間
ステーション数
世帯数
人口
残存率
車両重量
トリップ目的別移動距離
都市面積
平均走行速度
全国平均買替率
全国平均自動車分担率
ストック内割合
カーシェア平均生涯走行距離
余剰所有比率1 人 1 日平均グロストリップ数
公共交通機関移行計算対象割合
アクティブユーザー割合
買替率変数 2CO2 排出係数
燃費
販売割合
1 台当たりユーザー数
1 ステーション当たり台数

表 S2 添え字まとめ単位
kgCO2/年
台
―
km/年
―
―
分/ﾄﾘｯﾌﾟ
分
―
―
人
―
kg/台
km/ﾄﾘｯﾌﾟ
km2
km/時
―
―
―
km
―
/日
―
―
―
kgCO2/kWh
km/L
―
人/台
台/ｽﾃｰｼｮﾝ

記号
L
N
K
D
Z
C
Q
A
B
H
P
κ
λ
μ
ν
ξ
ο
π
ρ
σ
τ
χ
α
β
γ
δ
ε
ζ
θ
ι

表 S3 分布を設定する変数とそのパラメータ
記号
設定年
分布形
平均値
α
y=0~10
正規
0.2
β
y=10
正規
（1-現状値）/2γ
y=0~10
正規
0.30
δ
y=10
正規
0.43
ε
y=10
正規
0.15
ζ
y=10
正規
0.57
0.1
θ
y=0~10正規43ι
y=0~10
離散一様―類型
ﾄﾘｯﾌﾟ目的

添え字
t

交通手段

m

年
製造年
車種

y
i
v

生産時
運用時
インフロー
アウトフロー
素材
エネルギー
電力
燃料
非高齢者
高齢者
全国
1 台当たり

G
U
Δin
Δout
R
E
J
F
W
O
S
X

標準偏差
0.05
（1-現状値）/4
0.1
0.03
0.06
0.12
0.05
11.5
―

数字
0（全体）
1（通勤）
2（通学）
3（帰宅）
4（業務）
5（私用）
0（全体）
1（自家用車）2（カーシェア）
3（鉄道）
4（バス）
―
―
0（全体）
1（GV）
2（HEV）
3（BEV）
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―
―

範囲
0.1～0.3
現状値~1.0
0.1～0.49
0.37～0.49
0.04～0.26
0.34～0.8
0.01～0.2
20～66
2～7

表 S4 都市の分類結果
G1

千歳、郡山、高崎、諫早、総社、宇都宮、四日市、豊橋、海南、近江八幡、松江、安来、臼杵、南国、磐田、亀山、
小矢部

G2

千葉、宇治、小田原、奈良、札幌、仙台、取手、呉、松山、広島、青梅、大竹、小樽

G3

盛岡、静岡、泉佐野、徳島、熊本、金沢、高知、鹿児島、北九州、太宰府、岐阜、東海、津島、春日井、浦添

G4

川崎、豊中、大阪、東京 23 区

G5

京都、神戸、松戸、横浜、名古屋、明石、さいたま、稲城、所沢、福岡、堺- 2-B1-03 -2-B1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

自動車のサービス化を想定した将来ライフサイクル CO2 排出量試算
Estimation of future life cycle CO2 emissions from servicized automobiles○鶴田祥一郎*1)、大野慧 1) 、山岸健 1) 、神崎昌之 1) 、中野勝行 2)
Shoichiro Tsuruta, Satoshi Ono, Ken Yamagishi, Masayuki Kanzaki, Katsuyuki Nakano
1) サステナブル経営推進機構, 2) 立命館大学* tsuruta@sumpo.or.jp
1. はじめにモデルチェンジ内は燃費一定とする。

日本では、自動車が主要産業の一つであり、
近年 EU、④

中国などの自動車燃費規制に LCA ベースでの GHG 排出基準が検討されているなど、自動車産業においてラ

自動車製造、使用、廃棄はそれぞれの時系列にあったデータベースで計算する。

⑤

イフサイクルベースでの地球温暖化対策がビジネスに自動車のメンテナンスとして、タイヤ及びバッテリーを交換対象とする。

直結する時代になりつつある。そのような中、自動車
表 1：各種自動車のスペック及び走行条件

においては製品寿命の長期化、走行距離の増加といった変化が起こると考えられる。

ICEV

HV

EV

PHEV

FCV

自動車における LCA 事例の多くは使用段階の効率

車体重量1,283 kg

1,310 kg

1,471 kg

1,480 kg

1,850 kg

性や電源構成の変化等による分析はあるものの、自動燃費・電費

18 km/L

25 km/L

7.9 km/kWh

30km/L

119 km/kg-H2

車のライフサイクルを将来の状況に応じた違うデータ

バッテリー種類鉛

リチウムイオン リチウムイオン リチウムイオン

ニッケル水素ベースを用いて時系列に評価している事例は少ない。
そこで、本報では自動車の製品寿命長期化等を想定し、2.2 将来データベースの構築

メンテナンス等を行い継続して乗り続けたほうが良い

既存ケーススタディ 1)では、2030 年及び 2050 年の 2のか、それとも燃費が向上した新車を購入した方が良つの時点における LCA データベースを構築した。本

いのか、買い替えの是非を検討するため、2050 年まで

ケーススタディでは、現在とこれら 2030 年、2050 年の将来状況を加味した LCA データベースを推計し、の 3 つの時点のデータベースを用い、1 年毎の排出量

自動車の GHG 排出量を試算した。

を推計した。上記年以外のデータベースについては、それぞれの最終年となる目的年まで毎年一定のパーセ

2. モデルの設定と算定方法

ンテージで変化していくと仮定し、推計した。

2.1 対象となる自動車の設定と機能単位
本ケーススタディでは、ガソリン自動車（ICV）の

2.3 インベントリ分析

他、ハイブリット自動車（HV）、電気自動車（EV）、

2.1 項で考慮した項目について、
表 2 の通りシナリオ

プラグインハイブリット自動車（PHEV）、燃料電池自を設定した。
インベントリ分析では、自動車製造段階、動車（FCV）の 5 車種を評価対象とした。ICV、HV、

走行段階、廃棄段階の 3 つの段階に分けて実施し、時EV、FCV における自動車の重量や部品、加工重量等

系列に合わせてデータベースを選択し算定を実施した。

1)

については、2018 年度に実施したケーススタディ で

なお、自動車のメンテナンス時や廃棄時において、リ用いたものと同等とした。PHEV は HV をベース車両

サイクル効果についても評価を範囲とした。メンテナ

として、蓄電池などの特有な部品以外は HV の部品割

ンス時は、バッテリーが定置型の蓄電池等に再利用さ合を基に PHEV の実際の車種への割戻しを行うことにれることを想定し、交換される年に製造する製品の代よって評価した。それぞれの基本スペックを表 1 に示替率分を削減する方法でリサイクルの効果を評価した。

す。

自動車の廃棄時のリサイクルにおいても同様の考え方

機能単位は「1 人当たりの 2050 年まで、年間 12 万で評価することとし、2030 年で 50%、2050 年では 100%km の移動サービスの提供」とした。また、以下の①の代替率が達成されると仮定した。走行段階において～⑤に示す前提条件を設定し、算定した。

はエコドライブをアシストするナビシステム及び自動運転システムによる改善効果についても考慮し、経済自動車の使用年数を設定し、使用年数後に同じ車産業省資源エネルギー庁の報告書 2)より、2030 年では、種に乗換えを行う。

エコドライブシステムで 2.5%、自動運転で 18%の燃費②

燃料原単位は年々改善がされる。

改善が、2050 年では、エコドライブシステムで 4.7%、③

自動車は一定期間間隔でモデルチェンジされる。

自動運転で 23%の燃費改善と設定し、燃費を設定した。

①- 2-B1-04 -2-B1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

自動車のモデルチェンジについては、各種モデル自わかった。

動車が販売後、一定期間燃費が継続し、モデルチェン
ジを実施後に燃費が改善されるとした。なお、本報で3.2 シナリオ変更による評価結果について

は一定の期間を要してモデルチェンジが行われている

買い替えの是非を検討するため、前述の各種評価条

中で、乗換え時期の年に該当するモデル自動車の燃費

件を標準シナリオとし、長寿命化シナリオを設定してを使用年数分使用するとして評価した。

比較評価した。長寿命化シナリオでは、メンテナンス
等により自動車の使用年数が増加すると仮定し、使用

表 2：各種自動車の評価条件
ICEV

燃費・電費(2020)

燃費・電費(2030)

燃費・電費(2050)

耐用年数

年間走行距離総合走行距離モデルチェンジ期間

タイヤ寿命

バッテリー寿命

HV

EV

PHEV

年数を 20 年とした。
FCV

試算結果を 3.1 項の結果からの増減率として図 2 に示す。車種ごとの結果として、10 年の乗換えによる結

18

25

7.9

30

119

(km/L)(km/L)(km/kWh)(km/L)(km/kg-H2)

33

47

15

57

222

(km/L)(km/L)(km/kWh)(km/L)(km/kg-H2)

44

63

20

76

296

(km/L)(km/L)(km/kWh)(km/L)(km/kg-H2)

10

10

10

10

10

(年)

(年)

(年)

(年)

(年)

12,217.2

12,217.2

12,217.2

12,217.2

12,217.2

(km)

(km)

(km)

(km)

(km)

122,172

122,172

122,172

122,172

122,172

(km)

(km)

(km)

(km)

(km)

8

8

8

8

8

(年)

(年)

(年)

(年)

(年)

30,00030,00030,00030,00030,000

(km)

(km)

(km)

(km)

(km)

40,000160,000

160,000

160,000

100,000

(km)

(km)

(km)

(km)

(km)

果と比較すると、ICE、HV、PHEV は乗換えによる削減が期待されるが、EV、FCV はメンテナンスによる長期化をする方が、燃料等の改善による削減が大きい
ため、GHG 排出量が高い結果となった。

130%

120%

110%

100%

3. 評価結果

90%

3.1 車種ごとの評価結果

80%2 項の条件を基に算出した GHG 排出量を図 1 に示す。
なお、図 1 では、1 人が 2050 年まで排出する GHG の

70%

ICE

積み上げとして表現している。

HV

EV

PHEV

FCV

結果として、初年度には EV の GHG 排出量が大き

図 2：長寿命化シナリオの評価結果

いが、2050 年に進むにつれて電力の GHG 排出原単位（標準シナリオとの比較）が減少することにより、EV に乗ることで EV 以外の車種に乗り続けることと比較して 2028 年以降では GHG
排出量を抑制する結果となった。

4. まとめ本ケーススタディの結果より、使用年数に応じたデータベースの利用や燃費改善等により GHG 排出量の違いを確認することができた。

70,000

現在検討されている環境規制や SDGs 等を考慮した

60,000

企業戦略として検討する上で、将来シナリオや将来デ
50,000ータベースを用い、新車購入の買換や、メンテナンス

kg-CO2e40,000を考慮した評価を行うことが有用な方法ではないかと考える。今後は本モデルにシェアリングを考慮し、保30,00020,000

有台数の変更による変化についても検討を行う予定で10,000ある。

05. 引用文献
ICE

HV

EV

PHEV

FCV

1) 鶴田ら：”第 14 回日本 LCA 学会研究発表会”, 九

図 1：各種自動車の試算結果

州大学, (2019 年 3 月), p64-65
2) デロイトトーマツコンサルティング合同会社：”

また、本ケーススタディ結果に対し、仮に燃費や燃

平成 29 年度石油産業体制等調査研究（我が国の自料原単位を変更せずに実施された場合との比較を行っ

動車部門におけるエネルギー供給構造等の在り方

た。その結果、24%～39%程度の差異が生じることがに関する調査）調査報告書”, (2018 年 3 月), p49- 2-B1-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

公募企画セッション[2-B2] 家計消費のマイクロデータを用いた家計や都市のカーボンフットプ
リント推計と要因の解明
2021年3月4日(木) 11:00 〜 12:20 B会場 (zoom)
オーガナイザー：金本圭一朗（総合地球環境学研究所）[2-B2-01] 家計消費のマイクロデータを用いた家計や都市のカーボンフットプリント推計と要因の解明*金本 圭一朗1 （1. 総合地球環境学研究所）
11:00 〜

©日本LCA学会

12:20

2-B2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

家計消費のマイクロデータを⽤いた家計や都市のカーボンフットプリント推計と要因の解明
発表論⽂:
⽇本の 1,200 都市の消費ベースの排出量の推計
⾦本圭⼀朗 (発表者), 重富陽介, Nguyen Tien Hoang, 奥岡桂次郎, Daniel Moran

⽇本のマイクロ消費データを⽤いた家計カーボンフットプリントの推定
重富陽介 (発表者), ⾦本圭⼀朗, ⼭本裕基, 近藤康之

消費者セグメンテーションと⾼炭素型ライフスタイルの特徴分析
⼩出瑠 (発表者), ⼩嶋公史, Michael Lettenmeier, Viivi Toivio, Aryanie Amellina, Lewis Akenji

セッション概要:
どのような都市の住⺠が､なぜ多くのカーボンフットプリントを出しているのか｡これまでの国
家単位や製品レベルの環境フットプリント分析では明らかにすることができていない重要な問題は⼭積している｡このような背景のもとで､サプライチェーン分析とマイクロデータを組み合わせることで､個々の都市レベルや個々の家庭レベルの環境フットプリント分析、およびその要因分析が可能となる｡本セッションでは､家計消費のマイクロデータと産業連関分析を組み合わせた新たな研究の流れと初期的な研究成果を発表する｡また､今後の課題や可能性についても議論を深める｡
最初の発表は､⽇本の 1,200 都市の消費ベースの排出量の推計に関する研究である｡多くの都市
が 2050 年までに⼆酸化炭素排出の実質ゼロを⽬指す中で､⽕⼒発電所や炭素集約的な⼯場が所在し､そこで働く住⺠が多くいる都市にとって､⼆酸化炭素排出量を減らすということは容易ではない｡その都市の住⺠の消費がサプライチェーンを通じて引き起こす⼆酸化炭素排出量 (カーボン
フットプリント) は､⼤規模な⼯場や⽕⼒発電所を抱える⾃治体にとって取り組みやすい｡本研究は､市区町村が⽣産ベースの⼆酸化炭素とは異なる視点で⼆酸化炭素削減に取り組むことを可能とする｡
⼆つ⽬の発表は､なぜある家庭は別の家庭よりもカーボンフットプリントが⾼いのかを明らかにする｡これまでの研究でも所得が重要な要因であると⾔われてきたが､その他にも様々な要因がフットプリントの増減に関与すると考えられる｡例えば､住んでいる地域によって冷暖房によるエ
ネルギー消費量や、公共交通インフラのアクセスに違いなどが⽣じうる｡⽇本の多地域間産業連関表を⽤いて推計したカーボンフットプリントを被説明変数とし､所得のほか⼈⼝密度や暖房デグ
リーデー・冷房デグリーデー､年齢別家族構成⼈数など多様な要因を説明変数とした回帰分析による研究結果を紹介する｡
最後の発表は､国内における消費者セグメント間のカーボンフットプリントの差異およびその特徴を明らかにする。全国消費実態調査の匿名ミクロデータを⽤いた消費者セグメンテーション
により、セグメント間で最⼤ 5 倍程度の 1 ⼈あたりフットプリントの差異があることが明らかとなった。さらに、因⼦分析により、「⾞のドライブと住居における趣味」や「⻑距離レジャーと社交的消費」をはじめ、移動・住居・⾷などの消費領域を横断する⾼炭素型のライフスタイル因⼦を特定した。本研究は、脱炭素化ライフスタイルへ向けた横断的な取り組みと多様な消費者の状
況に対応する施策の重要性を⽰すものである。
発表後に、発表を踏まえた将来の家計消費のマイクロデータに関する研究の展望を議論する。

- 2-B2-01 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[2-C1] 農業・食品 (1)2021年3月4日(木) 09:20 〜 10:40 C会場 (zoom)
座長：岡本隼輔（尾道市立大学）[2-C1-01] スマート農業がもたらす経済・環境影響の分析に向けて*鷲津 明由1、中野 諭2 （1. 早稲田大学、2. 日本福祉大学）
09:20 〜

09:40

[2-C1-02] ICTによる農業分野課題解決および国内 GHG排出削減への貢献*張 暁曦1、篠塚 真智子1、久田 正樹1、田中 百合子1、金森 有子2、増井 利彦2 （1. NTT宇宙環境
エネルギー研究所、2. 国立環境研究所）
09:40 〜

10:00

[2-C1-03] 保存期間における劣化を考慮した玉ねぎによる調理メニューの検討*窪田 碧唯1、竹本 岬1、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学）
10:00 〜

10:20

[2-C1-04] 消費者嗜好を考慮したミニトマトの複合指標の改善*竹本 岬1、橋本 研志1、朽津 和幸1、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学）
10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

2-C1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

スマート農業がもたらす経済・環境影響の分析に向けて
Toward Analysis of Economic and Environmental Impacts of Smart Agriculture○鷲津明由*1)、中野諭 2)
Ayu Washizu, Satoshi Nakano
1) 早稲田大学, 2) 日本福祉大学* washizu@ waseda.jp
1. はじめにいる技術の内容をそれぞれ類似のカテゴリーに分けて第 5 次環境基本計画が策定され，「地域循環共生圏」

整理した。以下その内容である。

の概念が打ち出された。
そこでは「経済社会システム，

水田作では労働時間の削減と収量アップが大きな目

ライフスタイル，技術といったあらゆる観点からイノ標であるが，中山間の場合，付加価値の向上(米の品質

ベーションを創出」
して，「都市と農山漁村が相互補完」

向上のほか，高付加価値の商品作物栽培への展開)にもすることが目指されている。しかし，高齢化が進み，関心が向けられている。
これらが実証している技術は，

労働力不足が深刻な日本の農業現場でその目標達成は自動運転が可能で，センシング機能を搭載した高性能難しい。そのような中で，ロボット技術や ICT を活用のトラクタ，田植機，コンバインの採用である。例えしたスマート農業では，労働力の制約を緩和する超省

ば，GPS ガイダンスモニター(カーナビのようなもの)

力・高品質生産に加え，資材投入の最適化や環境負荷を搭載したトラクタや，刈取しながら収量と食味(タンの削減が期待できる。現在，農林水産省では「スマーパク値)を分析できるような食味・収量センサ付きコン

ト農業実証プロジェクト」を推進しているが，本報告

バインの採用である。食味・収量センサで収集されたではその実施状況を整理するとともに，日本農業法人

情報は，クラウドシステムにより管理され，スマート協会による「農業法人白書・統計表」を用いて，スマフォンを通じて農業機械に送信される。水田作では水ート農業の現状について分析する。

管理システムの実証例も多い。中山間水田作では，ラジコン草刈り機の実証例が多い。畜産では作業時間を

2. スマート農業

削減するために動物の管理(給餌や発情時期などの管本研究では，スマート農業を，「ICT を用いて栽培，理)が大きな目標である。そのために作業プロセス (給作業，経営等のマネジメントを強化し，インプットの

餌や搾乳，牛の健康管理など)そのものの自動化や管理効率化とアウトプットの拡大によって，生産性が高度システム開発が重要視されている。

1)に高められた農業」と定義する。Nakano and Washizu

スマート農業実証プロジェクトで採用されている諸は産業連関分析を用いて，スマートフード／農業の技

技術の大きな特徴は，一つの名称で呼称されている技

術導入が，食料品産業や農業と，様々なレベルの情報術であっても，その内容は個別的な複数の技術要素のサービス産業との間に新たな経済循環をもたらすこと融合体であるという点である。さらにクラウドシステを明らかにした。本研究プロジェクトの最終的な目的

ムと連携した管理システムも含めた技術体系となっては，Nakano and Washizu 1)を特に農業に注目して拡張し，いる。

スマート農業が環境・経済・社会・地域にもたらす効果を，詳しく分析することにある。

4. 農業法人白書・統計表を用いた分析
4.1 データ

3. スマート農業実証プロジェクトの概要

本研究で用いるのは許可を得て日本農業法人協会か

スマート農業実証プロジェクトは，2019 年 6 月に閣ら提供された 2011 年と 2014 年の「農業法人白書・統議決定された「成長戦略」を受けて推進されているプ

計表」の調査結果のうち，農業機械の利用状況と ICT

ロジェクトである。高齢化等により農業の担い手不足の導入取組についての回答結果をまとめた個票データが深刻化する中で，同プロジェクトは，ロボット技術である。

や AI，IoT 等の先端技術を活用した「スマート農業」の実現により，農業の生産性向上や労働力不足の解消

4.2 集計結果を図ることを目的とする。国立研究開発法人農業・食主な観測事実をまとめると，稲作と酪農部門は規模

品産業技術総合研究機構(農研機構)を事業実施主体との拡大と多角化が進んでいるが，露地野菜と施設野菜

して，2019 年度には 69 プロジェクトが採択された。

は逆の傾向であった。システムやハード(センサなど)

それらプロジェクトが掲げている目標と，実証しての導入状況について両年を比較すると，「導入してい- 2-C1-01 -2-C1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

る」と答えた法人の割合が 2011 年から 14 年にかけて顕著であったが，2014 年には部門間の差異はほとんど減少しているという結果であった。一方， ICT を「活なくなり農業機械購入時や必要な機械が販売されてい用している」と答えた法人の割合は，同期間で増加のないときの意識が活用の確率に影響するようになった。

傾向であった。また，ICT の活用目的が生産プロセス

特に，ある法人が農業機械購入時に性能を重視する場のスリム化から，生産物の品質向上にシフトしている

合，必要な機械が販売されていないとき高額でもメー状況がみられた。ICT の活用が進行しているとみられカーに製作を依頼したり自作したりする場合に，ICTる一方で，システムやハードの導入が後退していると活用済みである確率が高い。ICT の活用と農業機械のいう結果について，たとえば，食味・収量センサ付き

購入意識が連動しているというこの観測事実は，スマコンバインを利用している場合に，センサは農業機械

ート農業の実情をよく説明しているように思われる。

にあらかじめ組み込まれているので，「センサの導入」

ICT 活用検討中か否かの分析について，2011 年データ

を訊ねる質問に対して，回答者が「している」と答えではある法人が必要な機械が販売されていないときにられなかった可能性が考えられる。担い手農家のスマ自作をすると答えた場合に検討中の確率が高まる。一ート化の現状を把握するには，システムやハードの利

方 2014 年データでは，ある法人が農業機械購入時にメ用状況について，回答者の実感に合うような選択肢をンテ対応やメーカーを重視すると答えた場合に検討中

準備して慎重に調査を行う必要があると考えられた。

の確率が高まっている。ここでも ICT の活用と農業機
械の購入意識の連動性を見ることができる。

4.3 農業のスマート化を促進する要因分析

システムやハードに対する農家の専門知識がなくて

農業法人白書・統計表データの 2011 年と 2014 年のデも，農家が必要な農業機械の導入を模索するプロセス

ータを用いて，農業のスマート化を促進する要因を探で必然的に ICT の活用が進んでいるという状況が，以るためにプロビット分析を実施した。

上の結果から読み取れる。また，ICT の活用の検討を

まず表 s1 はシステムやハードの導入(または導入検促す要因として，機械購入時にメンテ対応やメーカー

討中)のある／なしについての回帰分析の結果である 。

が重視されるという事実は，今後，ものづくり部門，

ここでは，ある法人が調査項目にあるシステムやハー

農業，サービス部門の連関関係，または農村部と都市

ドの種類のどれか一つでも導入あり(または導入検討

部の連関関係が強化されていくという仮説を支持する中)と回答している場合，その法人はシステムやハードように思われる。ただし，表 s1 や s2 の分析で用いたの導入あり(または導入検討中)とみなし，被説明変数

被説明変数が，現在進んでいる機械設備類とクラウド

が 1 の値をとる。また説明要因として取り上げたのは管理システムが一体化した技術の融合体という「スマ表 s1 の表側に掲げる各項目である。表 s1 ではプロビ

ート農業」の代理変数とは言い切れない可能性もある。

ット分析を実施した結果，統計的に有意に計算された限界効果 のみを表示した。それぞれの分析を 2011 年

5. 終わりに

データと 2014 年データに対して行った。2014 年デー

今後は本報告で見出された事実や，調査上の問題点をタによる分析結果によれば，ある法人が農業機械購入

ふまえて，「スマート農業」の本質について調査をアッ時にメンテ対応やメーカーを重視したり，必要な機械

プデートしたり，拡充したりして，分析を深化させてが販売されていないとき何らかの方法で製作を試みよいく予定である。

うしたりする場合に，システムやハードの導入されている確率が高くなることが分かった。また 2011 年のデ謝辞

ータ分析によれば生産第 1 位部門が稲作でない場合に，本研究は，科学研究費補助金(19KT0037，20K22139)，システムやハードの導入が検討されている確率が高か早稲田大学特定課題研究助成費(2020C-344)，環境省・ったが，2014 年では生産第 1 位部門の違いよりも農業(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費

機械購入時や必要な機械が販売されていないときの意(JPMEERF20202008)の下で実施した。データ提供にご識が検討確率に影響することが分かった。

協力くださった日本農業法人協会に御礼を申し上げる。

表 s2 は ICT の活用(または活用検討中)のある／なし
についての回帰分析の結果である。ここでは，ある法引用文献

人が ICT の活用目的のどれか一つでも活用あり(また1) Nakano， S. and Washizu， A.，Telecommunications

は活用検討中)と回答している場合，その法人は ICT

Policy， 42(10)，(2018), pp 824-835の活用(または活用検討中)ありとみなし，被説明変数

2) 鷲津 明由，中野 諭, 早稲田大学 先端社会科学

が1 の値をとる。
ICT活用済みか否かの分析について，研究所ワーキングペーパー, IASS WP 2020-J001,

2011 年には，稲作部門以外で活用が進んでいることが(2020), pp 1-27.

- 2-C1-01 -2-C1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
表 s1：プロビットモデル 限界効果 (有意な結果のみ)(被説明変数：システム・ハード導入/検討の有無)
データ
被説明変数
説明変数
従業者数(対数)生産を主な事業
事業展開数
生産第 1 位部門ダミー（基準は「稲作」）
麦類作
雑穀・いも類・豆類
工芸農作物
露地野菜
施設野菜
果樹
露地花き・花木
施設花き・花木
きのこ類
酪農
肉用牛
養豚
採卵鶏
ブロイラー
その他
生産部門数
経営面積 ha
農業機械購入先に重視する項目 3 つ
まで
価格
メンテ対応
メーカー
性能
販売店との付き合い
JA との付き合い
購入先が近いその他
必要な機械が販売されていないとき
メーカーに製作依頼(高額)メーカーに製作依頼(中額)メーカーに製作依頼(少額)自作
研究機関と連携
Constant
Observations

2011 年
システム・
ハード導入
済
0.131**-0.284**0.160***

2014 年
システム・
ハード導入
済
0.349***-0.556**2011 年
システム・
ハード導入
検討

2014 年
システム・
ハード導入
検討

0.823*-2.033***0.603*

0.756*
0.465*
0.560*
0.748**
0.854***

0.770*

0.575*-1.659**-0.215***0.00201*

0.859**
0.704*
2.706***
1.539**
0.157**
0.00189*

1.056***

0.365**

0.529**
1.150***
0.868***
0.454**
0.790***

0.501**
1.290***
0.498**
0.502*
1.264***
0.913***

3.045***
1.133**-1.335***792- 2-C1-01 -0.675***
0.763***
0.875***
0.744**-3.137***885

0.952**
0.639***
0.629**
0.880**-2.595***712

0.612**
0.840**-3.184***846

2-C1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

表 s2：プロビットモデル 限界効果 (有意な結果のみ)(被説明変数：ICT 活用/検討の有無)
データ
被説明変数
説明変数
従業者数(対数)生産を主な事業
事業展開数
生産第 1 位部門ダミー（基準は「稲作」）
麦類作
雑穀・いも類・豆類
工芸農作物
露地野菜
施設野菜
果樹
露地花き・花木
施設花き・花木
きのこ類
酪農
肉用牛
養豚
採卵鶏
ブロイラー
その他
生産部門数
経営面積 ha
農業機械購入先に重視する項目 3 つ
まで
価格
メンテ対応
メーカー
性能
販売店との付き合い
JA との付き合い
購入先が近いその他
必要な機械が販売されていないとき
メーカー製作依頼(高額)メーカー製作依頼(中額)メーカー製作依頼(少額)自作
研究機関と連携
Constant
Observations

2011 年

2014 年

ICT 活用済

ICT 活用済

2011 年
ICT 活用検討

0.218**

2014 年
ICT 活用検討
0.272***-0.703***1.003*
1.934**
2.175***
1.228**
1.676***
1.631***-1.681**0.852***
0.534*

1.289*
1.980***

0.925**

0.919***
0.718**

1.671***
1.790***
1.969***

0.730*
0.917**

0.920**
0.177***

1.203***

0.00297***

0.00265**0.410*
0.562**
0.476*
0.769***
0.627**

0.531*-0.494**0.470**
0.815***
0.901***
0.461**

0.457*
0.859***

2.810***

0.894***-4.375***746- 2-C1-01 -1.978***
0.703***
0.592**
1.222***
0.818**-2.617***882

0.538*
0.622**
1.055***
0.983**-3.092***732

0.424*
0.508**
0.882**-3.374***870

2-C1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

ICT による農業分野課題解決および国内 GHG 排出削減への貢献
Contribution to solving agricultural issues and reducing GHG emission by ICT○張暁曦 1)，篠塚真智子 1)，久田正樹 1)，田中百合子 1)，金森有子 2)，増井利彦 2)
X. Zhang, M. Shinozuka, M. Hisada, Y. Tanaka, Y. Kanamori, T. Masui
1) NTT 宇宙環境エネルギー研究所， 2)国立環境研究所
1) NTT Space Environment and Energy Laboratories 2) National Institute of Environmental Studies* xiaoxi.zhang.bc@hco.ntt.co.jp

1.

本に対して，ICT によって効率化された方法でサービスをはじめに近年様々な分野で ICT 適用され凄まじい勢いで発展をしている．生産性の大幅な向上による経済成長への貢献に加提供する資本が，資本蓄積の過程でシェアを拡大することで ICT サービスの普及が拡大するとしている．

え,GHG(greenhouse gas)の排出削減にも寄与してきた 1)．今後，Society5.0 で示した社会像に向けて，AI/IoT などの技術を通じた各分野における自動化や全体の最適化などさらに広く適用されていくことが予想される．農業分野では，これまでに ICT の導入がやや遅れている傾向があるが，農業の担い手の減少・高齢化，食料自給率の低下など様々な課
題 2)を抱える中で今後は ICT の活用によるスマート農業の実現が大きく期待されている．
農業の担い手である農業従事者数を見てみると，2000 年から 2014 年まで 240 万人から 168 万人まで減少し，平均年

図１ 応用一般均衡モデルの枠組み

齢は 62.2 歳から 66.8 歳まで延びたと報告されている 3)．食料自給率に関しては，昭和 40 年代の 8 割強から平成 26 年

3.

将来シナリオでは 6 割程度まで低下した 4)．また，気候変動問題に関し

本稿で農林水産省が描いたスマート農業の将来像 2)に基ては，世界の温室効果ガスの排出量のうち，農業・林業，

づいて生産・加工・流通・消費の各段階に ICT サービスが

その他土地利用の排出量が全体の１/４を占めており，革新

普及すると想定し，その普及による生産性の向上や輸送距的技術開発による削減が急務である 2)．

離の削減などの直接的な導入効果として，2 章で説明した

本研究では将来に向けた ICT の進展が農業分野の課題解

応用一般均衡モデルで最終的に GHG 排出削減可能量と農決，及び ICT の利用による国内 GHG 排出削減への貢献の

作物の生産額向上における効果を評価した．評価対象とす可能性を応用一般均衡分析のアプローチから定量的に評価

る ICT 及び直接的な導入効果は表１に示す．

することを試みた．

今回の評価では，人口や GDP などの基本ドライビング
フォースは日本 SSP2 に基づき 7)4 つのシナリオを設定した．

2.

基本シナリオ（BAU）では， ICT が現状のままとする．ICT

推計方法

本研究では，これまでに著者らが活用してきた日本を対の導入効果を評価するために，シナリオ１では，労働力不象とした逐次動学応用一般均衡モデルを用いて分析を行っ足を補うために農業用ロボットや自動トラクターが導入さている 5)．モデル（図１）は 2005 年を基準年とし，2005

れ，基本シナリオとほぼ同じ水準の生産量を生産するのに年の産業連関表を使用して基準年におけるモデルの様々な労働力の半分は機械で代替することを想定する．シナリオ係数のキャリブレーションを行っている．モデルで取り扱

２では，シナリオ１より農業用ロボットや自動トラクターっている財・サービスは 46 部門に統合されており，今回評などがさらに大幅に導入され，これらの農耕機械の活用に価の対象とする耕種農業は米，麦，その他の食用作物，非より生産性が向上し，食料自給率がほぼ 100％に達成する

食用作物の 4 部門に分類されている．
評価期間は 2005 年かことが想定される．シナリオ３では，上記技術が最大限にら 2050 年とした．将来の技術進歩についてのシナリオは，導入されるのに加えて，流通段階も考慮して，食・農情報

新規に導入される資本を対象に想定し，こうした資本が各

流通プラットフォームを通じて，地産地消を意識した生産部門に蓄積されることで技術進歩が実現するとしている．

者と消費者の需給マッチングを実現し，輸送距離と食品ロ

ICT サービスが普及する過程も同様に，ICT サービスを提スの削減を想定する．また，各シナリオでは，農耕機械へ供する資本が新規投資として導入されることを通じて定式のエネルギー需要量や，ICT の導入に伴う通信の需要量が化している．つまり，従来の方法でサービスを提供する資導入する技術に応じて設定されている．モデル上，ICT の- 2-C1-02 -2-C1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

導入は，設備の入れ替わりに伴い導入されることとする．

4.

推計結果

2050 年における各シナリオの農作物生産額を図２に示す．シナリオ１では，農耕機械により労働力が代替されているが，生産量は維持している．シナリオ２と３では，大規模な自動機械の導入による生産性の向上のため，生産量が大幅に増加する結果となった．その結果，農産物の輸入量を減らすことが可能になり，少ない農業就業人口で食料

図３ 各シナリオと BAU シナリオの GHG 排出量の差分

自給率の向上につながる．

（2050 年）

図３は，2050 年における各シナリオと BAU シナリオのGHG 排出量の差分を示す．BAU と比べると，シナリオ１

5.

終わりに

では，生産量を維持する前提において GHG 排出量は減少

本稿では，2050 年に向けて ICT 導入による GHG 排出削する傾向にある．一方で，大規模な農耕機械の導入による減及び農業就業人口不足や食料自給率低下の解決における農作物生産量の大幅な向上は，GHG 排出量の増加につなが効果を応用一般均衡分析のアプローチにより示した．ただる可能性も示唆された．

し，今回は，いくつかの技術についてシンプルな想定の下に試算した結果であり，今後はモデルの改良とともに，より詳細な技術想定を入れるように研究を進めていく予定で
ある．

6.

謝辞

本研究は，(独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費
JPMEERF20201002 により実施した．
ここに謝意を表する．

図２ 各シナリオにおける農作物生産額（2050 年）
表１ 評価対象とする ICT サービスと導入効果導入する ICT
農業用ロボット/
自動トラクター
植物工場/センサー
食品流通プラットフ
ォーム

BAU

シナリオ 1

シナリオ 2

シナリオ 3

―

〇

◎

●

―

―

◎

●

―

―

―

●

直接的な導入効果
労働代替
生産性向上
安定生産
輸送距離削減（地産地消）
食品ロス削減※〇，◎，●は ICT の導入度合いの小、中、大を表す．

7.
1)

2)
3)
4)

農業”
，H30

引用文献

Takeshi Origuchi, Machiko Shinozuka, Xiaoxi Zhang,

5)

Zhang X, Shinozuka M, Tanaka Y, Kanamori Y, Masui T

Yosuke Munesue, Yuko Kanamori, Toshihiko Masui (2017)(2020) Forecast of Future Impacts of Using ICT Services on

Assessment of impacts on CO2 emissions and GDP of ICT

GHG Emissions Reduction and GDP Growth in Japan, In:services in Japan using computable general equibrium

Kishita, Y., Matsumoto, M., Inoue, M., Fukushige, S (eds)model, EcoDesign 2017 symposium, Tainan, Taiwan

EcoDesign and Sustainability II, Springer Singapore

農林水産省，“農林水産研究イノベーション戦略 2020”，

6)

He Chen, Keisuke Matsuhashi, Kiyoshi Takahashi,

2020

Shinichiro Fujimori, Keita Honjo, Kei Gomi Adapting

神成淳司，“農業 ICT の最新動向”，
情報処理 Vol. 58 No.

global shared socio-economic pathways for national

9 Sep. 2017

scenarios in Japan, Sustainability Science 15, 985-1000

農林水産省，“Society5.0 時代のスマートで持続可能な(2020)- 2-C1-02 -2-C1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

保存期間における劣化を考慮した玉ねぎによる調理メニューの検討
Discussions of cooking menus on onions considering deteriorations in various shelf lives○窪田碧唯*1)，竹本岬 1)，堂脇清志 1)
Aoi Kubota, Misaki Takemoto, Kiyoshi Dowaki
1) 東京理科大学*7418028@ed.tus.ac.jp
1. はじめに点、中心部分のそれぞれ 3 点の硬度の測定を行った。
近年の生活習慣病の増加傾向や TPP の導入に伴い、 なお、
保存期間については最大 14 日間として、
0 日目、
健康面や野菜の栄養素等に関する高品質化の傾向が強
7 日目及び 14 日目に測定を行った。今回はタマネギ 1
くなってきており、これらの野菜の品質維持が重要な要素となっている 1)。
一般に、野菜を常温保存した場合より冷蔵保存したときの方が野菜の品質並びに栄養素が保たれることが報告されている 2)。また、保存環境の温度は微生物の増殖活動を制限する重要な要素の一つであり、冷蔵す
ることで食品の劣化を防ぐことができる。これは、環境温度が微生物の生育に適していないため、微生物の個を使い切るまでの最大日数を想定してこの期間設定を行った。
2.2 環境評価
次に、環境影響評価においては、システム境界は生産から保存までとし、機能単位は玉ねぎ約 1 個分の重さを想定し、可食部 300g 当たりとした(図 1 参照)。インベントリデータは文献データを用い設定した。
なお、食材の購入時の移動に係る CO₂排出量は考慮していな

活動に伴う食品分解反応が進みにくくなるという理由に基づいている。すなわち、室温以下の温度では、温度が下がるにつれて微生物の増殖が遅くなり、ある限界以下では微生物の活動が停止するためである 3)。
一方で、野菜は収穫後も生命活動を続けており、呼吸によって糖分やビタミン C 等の栄養素が減少するという特徴がある 4)。すなわち、低温保存することで微生物の活動及び野菜の呼吸活動を抑制することができ

いことに注意されたい。

れば、野菜の品質を保持することにつながる。
このような背景を下に、本研究では、野菜消費における消費者の健康や環境への関心を勘案し、各保存期間における劣化及び糖度の変化を考慮し、保存期間と2.3 糖度評価

消費パスを明示的にするシステム分析を実施した。特に、ここでは生食から加熱調理に至るまでのメニュー

次に、甘味の指標となる糖度(Brix)については、糖度計(アタゴ ATAGO ポケット糖度計 PAL-1 Brix0.0 53.0,がある玉ねぎを対象として、環境負荷、糖度等の複合指標による評価を行った。具体的な測定項目として、

株式会社アタゴ製)を用いて分析を行った。
2.4 硬度評価

硬度、水分量、及び糖度を用いて評価した。

また、硬度については、果実硬度計（果実硬度計
KM 型, 藤原製作所製）を用いて測定する。
2.5 水分評価
最後に、水分量は保存初日から 14 日間、7 日ごとに測定する。ここで乾燥水分量[kg/時間] = 乾燥前原料重量[kg/時間] – 乾燥後原料重量[kg/時間]と計算することで水分量を算出することとした。なお、重量測定に
は電子天秤(GR-200,エー・アンド・デイ社製)により測

2. 研究概要
2.1 実験手法
本研究では、市販の玉ねぎ(北海道産，12 月中旬~1
月初旬にスーパーにて購入)の実験を行った。まず、玉ねぎ 1 個を二等分にしてラップをしたものと一玉の玉ねぎをそれぞれ冷蔵保存と常温保存し、各保存期間における糖度、硬度、水分量を測定した。これらは、各保存期間において玉ねぎの食べごろを評価するため測定した 5)。糖度は玉ねぎをみじん切りにしたものをス
リコギですりつぶし、1 つのデータに対し 3 回の測定
データの平均を採用した。硬度は玉ねぎの側面部分 2

図 1 システム境界定を行った。
3. 結果
3.1 環境影響分析結果
まず、環境影響分析の結果として、生産段階、輸送- 2-C1-03 -2-C1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

段階及び保存段階の CO2 排出量については図 2 の通りである。なお、生産段階の CO2 排出量は農産物の CO2
排出量 8)から算出し、輸送については、北海道～千葉までの貨物輸送を想定した(詳細は SI 参照)。
次に、冷蔵保存の LCA 結果は、使用した冷蔵庫 6)の
年間消費電力から 1 日あたりの消費電力を算出し、保存期間(7 日間及び 14 日間)を乗じることで CO2 排出量を算出した(詳細は SI 参照)。
これらの条件のもと、LCA による CO2 排出量については、冷蔵時と常温時では、環境負荷が増加するが、仮に品質劣化に伴う廃棄を考慮した場合、生産段階及び輸送段階での CO2 排出量をそのまま排出することになるので、冷蔵保存による効果が大きいと言えよう。
但し、冷蔵保存であっても、一般的には調理が必要になるので、その分の環境負荷を考慮する必要がある。
この影響については、別途、評価する予定である。

図 4 硬度と保存日数
表 1 乾燥水分量
冷蔵保存日数

1/2 個

1個

7 日目

0.287g

0.4g

14 日目

0.805g

1.6g

し引いて乾燥水分量を算出したものである。
水分量は日数が経つにつれて減少したが、全体の重さから比較すると微々たる変化であった。
4. まとめ

図 2 保存方法別 CO2 排出量
3.2 糖度評価結果
次に、糖度の変化については、想定している冷蔵保存期間には、
ほぼ影響はないと判断された(図 3 参照)。
3.3 硬度評価結果
次に、水分量の減少とともに、硬度は日数の経過ごとに減少し、玉ねぎは柔らかくなった(表 1 及び図 4 参照)。このことは、好みによるが、生食から何かしら調理した採食が必要となると考えられよう。
3.4 水分評価結果
表 1 の結果は 2.5 で示したように、玉ねぎを冷蔵保

今回、玉ねぎを対象に、各保存期間における環境及び糖度をそれぞれ評価した。この結果、環境面においては生産段階が輸送及び冷蔵段階に比べ大きく、品質劣化による廃棄よりも調理等により環境負荷が大きくなって廃棄しない取り組みが重要であると考えられられよう。また、糖度は保存期間によって変化が見られなかったが、水分量は減少し、硬度の値も減少し柔らかくなった。このことは、新鮮さを失った野菜についてはスープなどの調理メニューにより必要な栄養価を確保しつつ廃棄による環境影響も少なくなるような提言も可能となろう。このような保存から調理までを考慮した全体の調理メニューの提言は今後の研究対象と
したい。
参考文献
1) 日本冷凍空調学会;“コールドチェーンの現状につい て ”,( オ ン ラ イ ン ), 入 手 先存した時の 0 日目の水分量から各日数時の水分量を差
2)
3)

4)
5)
図 3 糖度と保存日数- 2-C1-03 -<http://www.jsrae.or.jp/cck/2.pdf>,( 参 照 2021-0105)
岡宏,富田俊雄,村上国男,市川勉:日本食品工業学
会誌 9(3), (1962),pp.106-111,(参照 2021-01-05)
FAO:“QUALITY CHANGES AND SHELF LIFE OF
CHILLED FISH” ( オ ン ラ イ ン ), 入 手 先<http://www.fao.org/3/V7180E/V7180E07.htm> ( 参照 2021-01-05)
相 良 泰 行 ; 日 本 冷 凍 空 調 工 業 学 会 ,78 (906),(2003),pp.272-281
Mizutani Daichi, Dowaki, Kiyoshi; Proc. 11th. Int.
Conf. EcoDesign, Yokohama,(2019), pp.398-405

2-C1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
P[L ∙ ℃] = 冷蔵庫内の容量[L] × (室温[℃]〇玉ねぎ試験（補足）− 冷蔵庫内の温度[℃])
Q,L ∙ ℃- = 冷凍庫内の容量[L] × (室温[℃]− 冷凍庫内の温度[℃]
K[−] =

M[−] =

P[L × ℃]
P[L ∙ ℃] + Q,L ∙ ℃-)

機能単位 300g
玉ねぎの密度[g⁄cm! ]/冷蔵庫内の容量[L]

保存期間 x 日間分CO" 排出量[g − CO" /FU]
= 電力CO" 排出量[g− CO" //kWh]× x 日分の電力消費量[kWh] × K
×M

図 S3 実験に使用した玉ねぎ
表 S1 玉ねぎの冷蔵保存日数と水分量測定結果
冷蔵保存日数

1/2 個

表 S2

CO2 排出量算出に使用したデータ
たまねぎの密度[g/cm3]

1個

3

300

0 日目

108.41

270.5

たまねぎの容積[cm /個]

0.30

7 日目

108.12270.1

冷蔵庫内容量[L]

98

14 日目

107.60268.9

冷凍庫内容量[L]

34

室温[℃]

20

冷蔵庫内温度[℃]3

冷凍庫内温度[℃]

-20

参考文献
1) 農林水産省:”農産物の CO2 排出量参考値”(オン
ラ
イ
ン
),
入
手
先
<
図 S1 硬度を測定した箇所〇玉ねぎに係る CO2 排出量（補足）１）栽培
玉ねぎの栽培については、北海道の 10a 当たりの2)

収穫量、及び CO2 排出量を用いた 1)。
２）輸送
輸送については、貨物輸送（往復：北海道～千葉間 1300km）として、JR 貨物が公表している CO2 排

3)

み|条例に基づく地球温暖化対策計画”,(オンラ
イ
ン
),
入
手
先

出計算シートによる結果を用いた 2)。
３）冷蔵保存冷蔵庫に係る環境負荷は、168L の冷蔵庫（定格消費電力:345kWh/年）に基づき計算を行った 3)4)。主な条件として、①1 日に電力消費量は一定、②冷凍及び冷蔵の消費電力割合を考慮、及び③玉ねぎ 1 個の容積分を冷蔵に係る電力消費とみなすとして計算を行った。

https://www.maff.go.jp/j/budget/yosan_kansi/sikko
u/tokutei_keihi/seika_h22/kanbou_kankyou_ippan/
pdf/60100007_02.pdf > (閲覧 2021/01/07)
日本貨物鉄道株式会社:”エネルギー使用量・CO2 排出量計算シート”,(オンライン),入手先<
https://www.jrfreight.co.jp/modalshift/calculate/finish>(参照 2021/01/07)
TEOCO エナジーパートナー:“環境への取り組<https://www.tepco.co.jp/ep/company/warming/>(参照 2021-01-05)
4)- 2-C1-03 -Panasonic 株式会社:"168L パーソナル冷蔵庫
NR-B179W", ( オ ン ラ イ ン ), 入 手 先<https://panasonic.jp/reizo/p-db/NRB179W_spec.html> (参照 2021-01-04)

2-C1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

消費者嗜好を考慮したミニトマトの複合指標の改善
Discussions on multiple index of cherry tomatoes on basis of consumer preferences○竹本岬*1)、橋本研志 1)、朽津和幸 1)、堂脇清志 1)
Misaki Takemoto, Kenji Hashimoto, Kazuyuki Kuchitsu, Kiyoshi Dowaki
1) 東京理科大学*7417063@ed.tus.ac.jp
1. はじめに該実験においては、
調理メニューを参考に、
油有炒め、

WHO の報告によれば、我が国の健康寿命は 2000 年

油無し炒め、揚げる、及び茹でる、の 4 つの方法につからの 16 年間で伸びておらず、日本政府は「健康寿命いて検討した。なお、ここでの主な目的は、水や油(菜を延伸させるような施策」を積極的に行いつつある。

種油)の有無や加熱に対する影響を調べることである

その中の施策の 1 つであるスマート・ライフ・プロジ

ので、加熱方法については金属製の 300 ml ステンレス

ェクトでは具体的な行動の 1 つとして 1 日あと 70g のビーカーにリボンヒーターにより所定の温度まで加熱

野菜を追加することを提案しており、これはトマト半する方法にて実験を行った(詳細は SI 参照)。

個分に相当することが言及されている 1) 。しかしなが2.2 環境評価

ら、栄養価値の高い野菜の摂取を行っても、その調理

次に、環境影響評価においては、システム境界は生方法の違いにより、摂取量が異なる。これまで、著者

産から調理までとした。機能単位は調理前後でミニトらのグループでは、調理方法別に栄養素と環境影響の

マトの重量が変化することを考慮し、調理前のミニト

関係を見出している 2) 。すなわち、栄養面と環境性のマト 100g(100%可食部)当たりとした(図 1 参照)。また、相関に関して、その影響を含めた研究を実施している。

生産工程では、文献調査に基づくトマトの慣行栽培のまた、世界的に COVID-19 が流行する昨今、アンケー

生産から販売までのデータを用いることとし、調理もト調査によると、コロナによって今まで以上に「免疫同様に文献データを利用した。さらに、輸送について力」に関する関心が高まっている 。従って、消費者

は非冷蔵トラック輸送(4t , 積載率 60％)にて、愛知県への情報提供として免疫に関する成分の調理影響を評

豊橋市から東京都豊洲市場までの往復輸送(片道：価することには意義があると考えられる。

297km)を改良トンキロ法により算出した。なお、店舗

3)

次に、野菜摂取に関する環境影響について議論がなされている。日本政府が閣議決定した地球温暖化対策

輸送、食材の購入時の移動、及び廃棄に係る CO₂排出量は考慮していないことに注意されたい。

基本計画では、2030 年の温室効果ガス排出量について、

生産段階

家庭部門では、
約 4 割削減することが目安されている。

:対象

また、玄地らの研究よれば、1 日の生活における CO2

植栽

潅水

施肥

収穫

水

化学肥料

ガソリン

: 対象外

排出の中で食事が約 15%と大きな割合を占めていることを明らかにしており、食事からの CO2 排出量を削減

調理段階

することが重要であることが結論付けられている 4)。

農薬

堆肥

A重油

調理

このような背景から、本研究では、消費者の免疫成分への興味を考慮し、新たに抗酸化力の調理時におけ

油有炒め

包装段階

油無炒め

る摂取量を検討し、さらには環境影響との関係を見出

揚げる

輸送段階

すことを検討することとした。この理由として、環境性と摂取する栄養素の調理による影響を見える化する

廃棄
(対象外)

茹でる

仲卸輸送

店舗輸送
(対象外)

購入時の移動(対象外)

生

ことで、より有効な環境貢献と野菜摂取を提案が期待される。また、より環境貢献の高い調理方法を模索す
るため、調理器具の性能(熱効率)の評価を行った。

図 1 本研究のシステム境界
2.3 栄養評価

2. 研究手法

次に、ミニトマトに豊富に含まれるアミノ酸はアミ2.1 調理実験手法

ノ酸測定キット(L-アミノ酸測定キット,コスモバイオ

本研究では、糖度 7、重量 10±0.5g 以内のミニトマ社製)を用いて測定を行った。抗酸化力に関しては抗酸ト(愛知県産)の調理に関する実験を行った(11 月下旬

化力の指標として用いられている ORAC 値を採用し、から 12 月上旬に購入したものを 2 日以内に実施)。当測定に関しては ORAC 測定キット(ORAC 活性測定キ- 2-C1-04 -2-C1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

1200

2.4 鍋の熱効率評価

1000

鍋の熱効率の評価に関しては、土鍋(小)、土鍋(大)及び金属鍋(ステンレス製)に常温 24℃の水を入れ、3.5kW のカセットコンロで 100℃まで蓋をしたまま加熱し、その熱効率を評価した。
（詳細は SI 参照）温度

TloroxTM濃[(μM]ット,コスモバイオ社製)を用いて測定を行った。

800
600
400

200

の測定にはメモリハイロガー(LR8431,日置電機社製)

0を使用し、1 秒ごとに温度を測定した。

0 150 300 450 0 150 300 450 0 90 180 0 150 300 450
油有炒め
油無炒め
揚げる
茹でる

3. 結果と考察
3.1 環境影響分析結果

図 4 ORAC 濃度と加熱時間

環境影響分析の結果として、生産段階、包装段階、

3.3 鍋の熱効率評価結果

輸送段階及び調理段階の CO2 排出量については図 2 の鍋の熱効率評価結果に関しては図 5 の通りである。

通りである。この結果、LCA 思考による CO2 排出量に

この結果、比熱の小さい金属鍋の熱効率が良く、表面

ついては、調理方法の違いを考慮しても、その差異を積が大きい鍋の熱効率が良いという結果となった。

見える化することが可能であることが示唆された。

80.0%

鍋の熱効率[%]

60

CO2排出量 [g-CO2eq/FU]

50
40
30
20

60.0%
40.0%
20.0%

10

0.0%

0
油有炒め

油無し炒め

生産

包装

揚げる

輸送

土鍋(小)

茹でる

調理

土鍋(大)

金属鍋

図 5 鍋の熱効率

図 2 調理方法別 CO2 排出量

4. まとめ

3.2 栄養評価結果

今回、ミニトマトを対象とし、調理方法別に環境、栄養素の結果については、油有りの場合(炒める及び及び栄養含有量をそれぞれ評価した。また調理器具の揚げる)、アミノ酸濃度は増加したが、油無しの場合、熱効率を評価した。この結果、環境面に関しては炒め

調理前後で栄養価に大きな違いは見られなかった(図 3

るが優位性を示したが、栄養面では、油有りの場合、参照)。これはトマトが油で覆われたため水溶性のアミ

栄養素の流出が小さいということが示唆された。
また、ノ酸が溶け出さなかったことが想定される。また

環境負荷については、特に、茹でるにおいては、調理

ORAC に関しては油有の場合、濃度が上昇し、茹でる

部分の影響が大きく、熱効率の向上が必要であり、その場合も濃度が上昇した。抗酸化成分は調理の影響にのため、金属鍋の利用が推奨されよう。

よって大きく影響しないという可能性が示唆された

参考文献(図 4 参照)。

1)

ライフ・プロジェクト” 入手先 < https://www.sm

16000

artlife.mhlw.go.jp/about/"> (参照日 2020/01/03)

14000

2)

12000
アミノ酸濃度[µM]

スマート・ライフ・プロジェクト： “スマート・

竹本岬,水谷大地,龍吟,堂脇清志:第 15 回 LCA 学会
研究発表会,講演要旨集, 東京 , 318-319

10000
8000

3)

6000

TPC マーケティングリサーチ： “免疫力対策の実態と商品ニーズについて”,< https://www.dreamne

4000

ws.jp/press/0000218176/ > (参照 2020/12/05)

2000

4)

0
0

150

300

油有炒め

450

0

150

300

油無し炒め

450

0

90

0

150

揚げる

300

玄地裕, 東芦谷智, 井原智彦, 山本素子, 堂脇清
志: 第 6 回日本 LCA 学会研究発表会 講演要旨集,

450

茹でる

宮城, 118-119
図 3 アミノ酸濃度と加熱時間- 2-C1-04 -2-C1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
表 S1

肥料

生産段階のインベントリデータ

化成肥料(N 成分) [kg/10a]

23.3

化成肥料(P 成分) [kg/10a]

10.7

化成肥料(K 成分) [kg/10a]32.0

石灰(CaO)[kg/10a]2.5

水1650.0電気

1871.3耕作
残渣

A-重油[L/面積]4.5

軽油[L/面積]0.5

化成肥料[kgN/10a]

0.2

表 S2

15

容量[g](ミニトマト)

280

体積[m3]

0.207

重量[g]

547

容量[PET 容器]

15

段ボール

表 S3

3929

油の比熱[J/kg・K]

1960

水の比熱[J/kg・K]

4200

都市ガスの標準発熱[MJ/Nm3]45

都市ガスの CO2 排出係数[kg-CO2/m3]

2.21

調理器具の熱効率[%]0.34

調理実験の様子図 S3

鍋の熱効率の実測

調理時の温度設定

調理方法

加熱要素

加熱温度[℃]

油無炒め

トマト(100g)

100

油有炒め

トマト・油(2g)100(油:170)

茹でる

トマト・水(100g)

95

揚げる

トマト・油(60g)

100(油:180)

表 S5

図 S2

調理のデータミニトマトの比熱[J/kg・K]

表 S4

調理に使用したミニトマトの画像

包装容器の詳細重量[g]

PET 容器図 S1

鍋の熱効率の測定条件

鍋の種類

直径(cm)

水量(kg)

加熱時間(秒)

土鍋(小)

22

0.5

267

土鍋(大)

29

1.0

587

金属鍋

31

2.0

142

- 2-C1-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[2-C2] 建築
2021年3月4日(木) 11:00 〜 12:20 C会場 (zoom)
座長：平井康宏（京都大学）[2-C2-01] グリーンボンド認定オフィスビルを対象としたライフサイクル評価*北見 朋也1、伊東 浩司2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 清水建設株式会社）
11:00 〜

11:20

[2-C2-02] 工法別住宅の着工時における環境負荷時系列分析*松嶋 そら1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
11:20 〜

11:40

[2-C2-03] 住宅残存率関数の検討および住宅における木材接着剤のストック・フ
ロー推定*土谷 悠真1、竹内 直輝1、平井 康宏1、矢野 順也1、酒井 伸一1 （1. 京都大学環境科学センター）
11:40 〜

12:00

[2-C2-04] 建築分野におけるバックグラウンドデータベースの構築～モデル建物の分析に基づく優先的に作成すべき単位換算・インベントリデータの検討～*小林 謙介1、松﨑 麗衣1、小島 陸1、鈴木 好幸2、磯部 孝行3 （1. 県立広島大学、2. 安藤ハザ
マ、3. 武蔵野大学）
12:00 〜

©日本LCA学会

12:20

2-C2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

グリーンボンド認定オフィスビルを対象としたライフサイクル評価
Life cycle evaluation for green bond certified office buildings
北見朋也*1)、伊東浩司 2)、伊坪徳宏 1)
Tomoya Kitami, Koji Itou, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学 2) 清水建設株式会社* 1762025@tcu.ac.jp
1. 背景
現在、世界全体の気候変動対策への取り組み目標である COP21 で採択された「2℃目標」を達成するための手段として、環境事業に投資を行う ESG 投資が注目を集めている。ESG 評価に関わる気候変動に関する情報を公開する事に賛同する団体が増えている。
サステナブルファイナンスを巡る世界の情勢が大きく
図 1：評価対象の外観と特徴、表 1：事業概要

変化する中で、信頼できるグリーン投資提案をする企業を支援して環境影響を効果的に低減することに寄与するグリーンボンドに対する注目は一層高まっている。環境省のグリーンボンドガイドラインによれば、
環境改善効果の開示は可能な限り定量的な指標が望まれている。さらに、グリーンビルディングの例では、エネルギー効率のほか、カーボンパフォーマンス、廃棄物管理など複数の指標が挙げられているように、包括的な観点から検証することの重要性が伺える。これ
らのニーズに対して、ライフサイクルの環境影響を包括的な視点で定量的に分析する LCA による寄与は大

表 1：評価対象と比較対象の概要
テナントオフィスビル事業の 1 次データは建設事業

きいものと考えられた。

者からのヒヤリングに基づく。比較対象のデータは、
2. 研究目的モデル建物法で国土交通省が定める基準データを使用

本研究では、「グリーンボンド」と言われる、環境した。

事業に対して資金を充当するために、債券を発行する
投資プロセスのうち、放射空調や複層ガラスの採用や

4. 結果

コージェネレーションによるエネルギーの回収・再利

図 2 にカーボンフットプリントの算定結果を示した。

用などが評価されている、省エネオフィスビル建築事

また、図 3 に統合化結果を示した。

業の環境影響を、LCA を用いて評価を行う。
環境債権事業の評価を行うことで、環境影響削減効果
をライフサイクルの視点から明らかにすることにより、環境の側面から見た投資対効果を定量的に解析することの実施可能性について検証することを目的とした。
3. 研究方法
本研究では、「グリーンボンド」の債権事業になっているテナントオフィスビル建設事業の環境影響評価を行う。評価対象としたテナントオフィスビル事業の概要を表 1 と図 1 に示す。また、本研究の算定概要を
表 2 に示す- 2-C2-01 -図 2： ライフサイクル全体の GHG 排出量

2-C2-01

第16回日本LCA学会研究発表会を比較した。本研究対象では、ガラスくずの影響のみとなった。これは金属類やコンクリートは、全てリサ
イクルにまわす想定のためである。比較対象算定で用いた建設業の、全国平均の最終処分率では、わずかに金属の廃棄物が発生しており、その影響が表れる結果
となった
5. 結論
図 3： ライフサイクル全体の統合化結果

本研究では、環境債権事業として認定された本研究

本研究対象、比較対象ともに、運用段階が一番大き

対象ビル建設事業の環境影響評価を行い、その結果をく影響している結果となった。今回、建設段階では、他の基準建物と比較することで、包括的な観点から環主要資材である構造材、窓ガラスの影響を算定してい境影響の低減効果について分析した。省エネ効果に加るが、内装材の影響は加味していないため、建設段階

えて、廃棄物の発生抑制を含めたより包括的な観点にの割合が若干小さくなっている。

基づく分析が可能であることを確認した。さらに、LIME の利用により環境事業の投資対効果分析を実施する可能性を見出すことができた。
6. 限界「グリーンボンド」の資金は建設費に対して充当されるが、その効果はテナントオフィスビル事業の運用と廃棄も含めて及ぶため、環境影響の評価はライフサ
イクルベースで実施した。環境省のグリーンボンドガ

図 4：運用段階の GHG 排出量

イドラインにおいては、定量的な指標の利用が望まし

本研究対象ビルは基準消費エネルギーと比べて約 6

いとしつつもその評価範囲や実施手順について詳細な割程度の値となった。主に空調設備と照明設備が環境要件等について示されているわけではない。また、現影響低減に寄与している結果となった。理由として段階で同様な研究が行われていないため、評価範囲やは、空調は放射空調を用いており、壁伝いに水を通す

結果の妥当性について比較検証することが困難であことで温度調節を行うため、エアコンの使用時間の短る。

縮、あるいは使用効率の向上を想定したためと考えられる。また、照明においては、LED の採用による消参考文献「グリーンボンドガイドライン」 環境省 2017 年

費電力の低減効果が示された。

http://greenbondplatform.env.go.jp/pdf/greenbond_guideline2017.pdf「わが国の ESG 投資の現状」 中嶋幹著 日興リサ
ーチセンター 2016 年
http://www.camri.or.jp/files/libs/167/201703241749076379.
pdf「日本における ESG 投資の現状と課題」 辻本臣哉
日本 IR 学会 2019 年「SDGs が推進する ESG 投資 2.0」 河口真理子 月
表 2： 解体廃棄物の最終処分率

間資本市場 2019 年

表 2 解体時の廃棄物の最終処分量の割合を表した。
また、解体段階では、最終処分となった廃棄物の影響「環境と金融―ESG 投資の現状と問題点―」 湯浅由一 経済研究所所報 2016 年- 2-C2-01 -2-C2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

住宅残存率関数の検討および住宅における木材接着剤のストック・フロー
推定
Examination of housing survival function and estimation of stock and flow of woodadhesive in housing○土谷悠真*1)、竹内直輝 1)、平井康宏 1)、矢野順也 1)、酒井伸一 1)
Yuma Tsuchiya, Naoki Takeuchi, Yasuhiro Hirai, Junya Yano, Shin-ichi Sakai
1) 京都大学環境科学センター* y-tsuchiya@eprc.kyoto-u.ac.jp
1/𝑟

1. はじめに𝑆(𝑡) = [木質材料は CO2 排出量が他の建材よりも低く、また炭素の固定効果も有していることから、環境影響の少ない素材として使用されてきた。しかし、合板や繊維版など、国内で供給されている木質材料の約半分に化

1 + exp(−𝑟𝐾𝑡0 )]1 + exp{−𝑟𝐾(𝑡 − 𝑡0 )}対数正規分布：𝑆(𝑡) = 1 − Φ {𝑥𝑢2𝑙𝑛(𝑡) − 𝜇1
} 𝛷(𝑥) =∫ 𝑒 − 2 𝑑𝑢𝜎
√2𝜋 −∞

石由来の接着剤が使用されており、木質材料の焼却処

以上の残存率関数のパラメータをベイズ推定によって

理時に化石由来 CO2 が排出されるが、この量についてを推定した。推定結果を WAIC2)を用いて比較し、最もの先行研究は少ない。本研究では、木質材料が多く使当てはまりのよいモデルを選択した。

用される建築に着目し、建築における木質接着剤およ2.2 接着剤使用原単位および使用量の推定

び化石由来炭素のストック・フローを推定した。

2.2.1 接着剤使用原単位の推定
単位体積あたりの木質材料への接着剤使用量を推定

2. 方法した。木質材料は合板、PB(パーティクルボード)、

2.1 住宅寿命の推定

MDF(中密度繊維板)の 3 種類とし、接着剤はユリア樹

住宅寿命を表す残存率関数を推定した。小松(2008)1)

脂接着剤、メラミン樹脂接着剤、フェノール樹脂接着にて実施された、建築物の経年ごとの滅失率の調査結剤の 3 種類が使用されているとした。y 年の木質材料

果のうち、2005 年から 2006 年にかけてのデータをも

w の生産量を VT(y,w)(㎥)、y 年に生産された木質材料とに、残存率関数のパラメータを推定した。対数尤度

w のうち接着剤 a が使用されている割合を r(y,w,a)、接関数 lnL は、2005 年開始段階で経年 n 年の建築物の残着剤 a が使用されている木質材料 w の接着剤使用原単

存棟数 C2005(n)、2006 年開始段階で経年 n+1 年の建築

位を A(w,a)(kg/㎥)とすると、y 年に木質材料 w に使用物の残存棟数 C2006(n+1)、経年 n 年の建築物が 2005 年

された接着剤 a の量 AC(y,w,a)(ton)は開始時に残存する確率 r2005(n)を用いて𝐴𝐶(𝑦, 𝑤, 𝑎) = 𝑉𝑇(𝑦, 𝑤) × 𝑟(𝑦, 𝑤, 𝑎) × 𝐴(𝑤, 𝑎)/1000

ln ∑[𝐶2006 (𝑛 + 1) × lnと表され、y 年の接着剤 a の生産量は𝐴𝑇(𝑦, 𝑎) = ∑𝑤 𝐴𝐶(𝑦, 𝑤, 𝑎)𝑟2005 (𝑛 + 1)
𝑟2005 (𝑛)𝑟2005 (𝑛) − 𝑟2005 (𝑛 + 1)}]
𝑟2005 (𝑛)と表すことができる。この接着剤生産量の推定値と統とした。築年別の残存棟数は、小松(2008)1)および過去

r(y,w,a)と A(w,a)を推定した。なお、r(y,w,a)についてはの着工数の統計から推定した。推定方法の詳細は1989 年以前は 1990 年と、2019 年以降は 2018 年と同Supporting Information に示した。ワイブル分布、ロジじ値であると仮定した。推定方法の詳細は Supporting

スティック関数、対数正規分布の 3 つの関数をもとにInformation に示した。

ハザード関数 h(t)と残存率関数 S(t)を設定した。ハザー

2.2.2 住宅への接着剤使用量の推定+ {𝐶2005 (𝑛) − 𝐶2006 (𝑛 + 1)} × ln{

ド関数および残存率関数の式は以下の通り。

2.2.1 で推定した接着剤使用原単位をもとに、住宅への接着剤使用量を推定した。各接着剤の用途は表 1 のワイブル分布：𝑚 𝑡 𝑚−1h(𝑡) = ( )𝜂 𝜂

計値の残差二乗和が最小となるようなパラメータ𝑡 𝑚
𝑆(𝑡) = exp {− ( ) }𝜂

通りに仮定した。
表 1 接着剤の用途

ロジスティック関数：
接着剤種類

Kℎ(𝑡) = []1 + exp{−𝑟𝐾(𝑡0 − t)}- 2-C2-03 -

木質材料

用途

2-C2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

PB

家具

MDF

家具

A(w,a)は表の通りとなった。

コンクリート型枠
表 2 木質材料別・接着剤種類別使用原単位(kg/㎥)

PB

建築

MDF

建築

合板

建築

ユリア

55.4

106.8

177.0

PB

建築

メラミン

39.7

76.6

127.0

MDF

建築

フェノール

36.6

70.6

117.0

PB

合板

建築に用いられた接着剤は、フェノール樹脂接着剤

また、接着剤

1.0

全量と、コンクリート型枠用合板以外に用いられたメ

の使用割合

0.8

ラミン樹脂接着剤とした。住宅に用いられたメラミンr(y,w,a)のうち、0.6

樹脂接着剤は、メラミン樹脂接着剤全量から、コンク合 板 の もの を

0.4

リート型枠用合板の生産量に合板へのメラミン樹脂接

図 2 に示す。

0.2

着剤使用原単位を掛けた値を減ずることで求めた。

2000 年ごろか

0.0

MDF

1990 1995 2000 2005 2010 2015

算出した接着剤使用量を、建築の構造・形態別に分ら フ ェ ノー ル

類した。y 年に構造 c{木造、鉄骨鉄筋コンクリート造、

樹 脂 接 着剤 の鉄筋コンクリート造、鉄骨造、コンクリートブロック

使用割合が急激に造、その他}、形態 l{一戸建、共同住宅、非住宅}の建増加しているという結果となった。

築に使用された接着剤量 AU(y,c,l)(ton)は、y 年に建築

3.3 接着剤フローの推定

フェノール

図 2 合板への接着剤使用割合

建築内のと表すことができる。なお、非住宅建築の残存率関数

用接着剤のパラメータは、個人ではなく団体や企業が所有、管の焼却に理するという性質上、共同住宅と同様と仮定した。

よって排2.3 接着剤フローの推定

出される

木質材料

化石由来

10
5
0

メラミン樹脂由来

2041{T(y, c, l) × W(c)}AU(y, c, l) = AL(y) × []∑{𝑇(𝑦, 𝑐, 𝑙) × 𝑊(𝑐)}

2001

に示す。

1991

W(c)3)(㎥/㎡)を用いて

15

1981

算して図 3

1971

た単位面積あたりの木質材料 (製材を除く)の量

1961

の量に換

1951

l の建築の着工量 T(y,c,l)(㎡)、構造 c の住宅に用いられ2.2 で算出した構造・居住形態別の接着剤量が、2.1

メラミン

建築物の解体による接着剤排出量を、化石由来 CO2
化石由来CO2排出量(万トン)に使用された接着剤量 AL(y)(ton)、y 年の構造 c、形態

ユリア

2031

脂

単位体積あたりに使用されている接着剤使用量

2021

フェノール樹3.2 接着剤の原単位および使用量

建築

合板
メラミン樹脂結果は表 S1,S2 に示す。

フローリング

2011

ユリア樹脂

ち、戸建住宅の推定結果を図 1 に示す。また、詳細な

家具

合板

フェノール樹脂由来

図 3 化石由来 CO2 排出量

CO2 の量は増加

出量を算出した。まず接着剤の排出量を求め、化石由を続け、2050 年には約 14 万トンになるという結果と来 CO2 の量に換算して示した。

なった。なお、本研究では木質材料が使用された床材

3. 結果
3.1 建築寿命
WAIC を比較残存率で推定した残存率関数に従って排出されると考えて排した結果、いずれの構造・形態であるフローリングは推定対象外としているが、フロ

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

ーリングは建築物の解体時あるいは床材の交換時に排出されるため、より正確な推定を行うためには考慮する必要があり、今後の課題として挙げられる。
引用文献
0が最もあてはまり

40

60

80

100

1) 小松幸夫: 日本建築学会計画系論文集，73 (632) ，(2008) ，pp 2197-2205

経過年についてもロジスティック関数

20

木造

RC造

鉄骨造

図 1 戸建住宅の残存率関数

2) Watanabe S.: J Mach Learn Res, 14, (2013), pp.867-897
3) 森林総合研究所編, “森林・林業・木材産業の将来のよい関数であるという結果となった。推定結果のう- 2-C2-03 -予測”, 日本林業調査会, 東京, (2012), p.264

2-C2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
・築年ごとの残存棟数の推定方法
小松(2008)1)には、2005 年での建築物の残存棟数が記載されているが、それらの残存建築物が何年に建築されたかは記載されていない。この状態では 2005 年開始段階で経年 n 年の建築物の残存棟数 C2005(n)および2006 年開始段階で経年 n+1 年の建築物の残存棟数 C2006(n+1)が不明であるため、統計値から推定を行った。
小松(2008)1)に記載されている 2005 年での建築物の残存棟数の観測値 Cob2005 と経年 t 年の建築物が 2005 年
開始時に残存している割合の観測値 rob2005(t)、および住宅着工統計より引用した t 年に着工された建築物の数 S(t)を用いて、C2005(n)および C2006(n)を以下のように推定した。
𝑆(2005 − 𝑛) × 𝑟𝑜𝑏2005 (𝑛)𝐶2005 (𝑛) = 𝐶𝑜𝑏2005 × 99
∑𝑖=0{𝑆(2005 − 𝑖) × 𝑟𝑜𝑏2005 (𝑖)}𝑟𝑜𝑏2005 (𝑛 + 1)
𝐶2006(𝑛) = 𝐶2005 (𝑛) ×𝑟𝑜𝑏2005 (𝑛)・パラメータ r(y,w,a)および A(w,a)の推定方法
接着剤の使用割合 r(y,w,a)は割合を表すパラメータであるので、
0 ≤ 𝑟(𝑦, 𝑤, 𝑎) ≤ 1∑ 𝑟(𝑦, 𝑤, 𝑎) = 1𝑎である。また、接着剤の使用割合は急激に変化したり、断続的に変化するのではなく、連続的に変化すると考えられるため、多項式をパラメータとするソフトマックス関数に従うと仮定した。
𝑟(𝑦, 𝑤, 𝑎) = softmax(𝑓(𝑦, 𝑤, 𝑎))exp{𝑓(𝑦, 𝑤, 𝑎)}𝑆oftmax(𝑓(𝑦, 𝑤, 𝑎)) =∑𝑖 exp{𝑓(𝑦, 𝑤, 𝑖)}𝑓(𝑦, 𝑤, 𝑎) = 𝑘𝑎𝑤0 + 𝑘𝑎𝑤1 𝑦 + 𝑘𝑎𝑤2 𝑦 2 + ⋯なお、今回の推定では多項式は 4 次式であるとした。
パラメータ A(w,a)については、w が 3 種類(合板、パーティクルボード、繊維板)、a が 3 種類(ユリア、メラミン、フェノール)であるため、9 種のパラメータを推定する必要がある。しかしパラメータが多いと正確な推定が困難であるため、木質材料 w に使用されるユリア樹脂接着剤の使用原単位 B(w)(kg/㎥)および所定の木質材料性能を確保するために必要な接着剤量の比率 s(a)を設定し、𝐴(𝑤, 𝑎) = 𝐵(𝑤) × 𝑠(𝑎)とした。また、B(w)3 種および s(a)3 種がすべて可変であると推定値が定まらないため、ユリア樹脂の s(a)の値を 1 と固定した。これにより、推定するパラメータは 9 種類から 5 種類に減らすことができる。
上記のようにパラメータを変換し、本文中の式を用いて y 年に木質材料 w に使用された接着剤 a の量AC(y,w,a)(ton)の推定値を求めた。この推定値を観測値と比較し、残差二乗和が最小となるようにパラメータを推定した。観測値として使用したデータは以下の通り。
・接着剤統計：全木質材料に使用された接着剤の種類別出荷量(1990 年～2018 年)
・生産動態統計：パーティクルボードおよび MDF に使用された接着剤の種類別消費量(1990 年～2001 年※1999 年以降はメラミン樹脂接着剤とフェノール樹脂接着剤の消費量が合計して記載されている)・JAS 合板国内格付量：特類(フェノール樹脂接着剤使用)、1 類(メラミン樹脂接着剤使用)、2 類(ユリア樹脂
接着剤使用)の合板の格付量(2015 年～2018 年)
・Nakano et al. (2018)S1)：パーティクルボードおよび MDF の LCA インベントリ(パーティクルボードは 2004
年～2005 年、MDF は 2009 年～2010 年)
・残存率関数の推定結果
それぞれの残存率関数のパラメータ推定結果を表 S1 に、WAIC を表 S2 に示す。

構造・
居住形態
木造戸建
木造共同
RC 造戸建RC 造共同
鉄骨造戸建
鉄骨造共同

表 S1 構造別・居住形態別住宅残存率関数パラメータ
ワイブル分布
ロジスティック関数
対数正規分布
m
t0
r
K
η
μ
3.04
63.84
7.78
28.87
0.021
4.15
3.42
49.01
4.54
28.44
0.044
3.80
4.55
59.91
3.58
41.75
0.046
4.13
5.16
50.67
1.33
44.70
0.13
3.92
3.23
61.29
1.98
44.25
0.059
4.15
4.09
53.39
1.00
48.21
0.13
3.96

- 2-C2-03 -

σ
0.60
0.45
0.44
0.39
0.62
0.45

2-C2-03

構造・居住形態
木造戸建

木造共同

RC 造戸建RC 造共同

鉄骨造戸建

鉄骨造共同

第16回日本LCA学会研究発表会

表 S2 WAIC の計算結果
モデル
ワイブル分布
ロジスティック関数
対数正規分布
ワイブル分布
ロジスティック関数
対数正規分布
ワイブル分布
ロジスティック関数
対数正規分布
ワイブル分布
ロジスティック関数
対数正規分布
ワイブル分布
ロジスティック関数
対数正規分布
ワイブル分布
ロジスティック関数
対数正規分布

WAIC
577,420
577,036
579,447
41,966
41,81342,15034,12033,94034,575
10,663
10,627
10,93432,92532,762
33,614
10,764
10,71911,002

引用文献
S1) Nakano, Katsuyuki, Ando, Keisuke, Takigawa, Mitsuo, Hattori, Nobuaki. Life cycle assessment of wood-based
boards produced in Japan and impact of formaldehyde emissions during the use stage. International Journal of Life Cycle
Assessment. 2018, vol. 23, no. 4, p. 957–969.

- 2-C2-03 -2-C2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

建築分野におけるバックグラウンドデータベースの構築
Development of a Background Database in the building～モデル建物の分析に基づく優先的に作成すべき単位換算・インベントリデータの検討～
Examination of unit conversion and inventory data
which should be created preferentially based on model building analysis○小林謙介*1)、松崎麗衣1)、小島陸1)、鈴木好幸2)、磯部孝行3)
Kensuke Kobayashi, Rei Matsuzaki, Riku Kojima, Yoshiyuki Suzuki, Takayuki Isobe
1) 県立広島大学 2) 安藤・間 3) 武蔵野大学*kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1. はじめにる。また、それだけではなく、設計・積算情報（フォアLCA の建築分野における活用は、以前にも増して重グラウンド）とバックグラウンドデータの連鎖に必要な要となっている。例えば、環境ラベルを活用した建築資

単位換算データ、建築材料の耐用年数・修繕率データベ

材または建築物の情報開示、環境配慮型建築物の設計、ース、建築材料の輸送距離・輸送方法データベースなど

また ESG の観点からも環境負荷削減を考える上で LCAが必要になると考える。筆者らは、このうちのフォアグの実施は重要な視点である。一方で、建築物は基本的にラウンド・バックグラウンドデータの機能単位の不一致

一品生産であり、かつ投入資材点数が多いため、評価に時に活用可能な単位換算データベース、実務で重要性がおいて作業負荷が膨大となることも少なくない。このほ

高いインベントリデータベースの構築を進めている。

か、LCA を実施する上でバックグラウンドデータは不可

3. モデル建物分析

欠であるが、実務で利用するためには、十分なデータが優先的に作成すべき単位換算・インベントリデータを整備されているとは言い難い。こうした背景を踏まえ、抽出するため、モデル建物の事例分析を通して、建物の筆者らはバックグラウンドデータに着目し、建築物のLCA 実施における支配的要因及び単位換算の実態を分

LCA 実施における作業負荷軽減のための単位換算データ析した。対象建物は 11 件で、新築に伴う資材投入デー

ベースやインベントリデータの構築を検討しており、そタは、実施設計段階の積算情報を用いた。建物 01~06の内容を報告する。

は住宅事業者が供給する低層の集合住宅でライフサイク

2. 実務との連携を考慮した LCA 実施とデータベース

ルの影響を評価した。建物 07~11 は建設事業者が供給す

実務において建築物の LCA を実施する際に、フォア

るマンションや事務所などで新築時を評価した。評価はグラウンドデータは、設計・積算情報をもとに収集する

IDEA Ver.2.2 と LIME2 を用いた。著者らは過去にも報ことが多いと考えられる。設計・積算情報は、CAD告しているが 4)、本報告では多様な影響評価しているこ（Computer-aided Design）や BIM（Building Informationと、支配的要因の結果も含めて優先的に作成すべき項目

Modeling）などを用いることが想定される。このため、を改善している点が新規の内容となる。なお、建物評価

CAD や BIM などで取り扱うデータと、バックグラウン

における支配的要因は報告 5)で報告しているため、ここドデータが適切に連携されているほど、実務における評では単位換算に関する結果を中心に示す。

価作業が軽減されることになる。しかし、評価対象となる投入原材料と、AIJ-LCA データベース¹⁾や IDEA²⁾などのバックグラウンドデータは、殆どの場合、有効範囲が合致しないことが分かっている 3)。また、合致する場合
でも、機能単位が合致しないことも少なくない。
こうした状況等も踏まえ、実務における建築物のバッ
クグラウンドデータおよびそれに付帯するデータベースの整備の方向性を整理すると図 1 のような内容が考えられる。建築物の設計には、基本設計から実施設計まで何段階も過程を経る。その段階ごとに、収集できるインベ
ントリデータの粗さは大きく異なる。そのため、それぞれの設計段階ごとのデータベース整備が理想と考えられ- 2-C2-04 -2-C2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

単位換算に関する分析では、バックグラウンドデータ

築物の LCA における評価精度の検討、日本建築学会環境系論文の単位を照合し、①単位が合致、②合致はしないが機械集、2015.12 4) 小林ら：ニーズ分析を踏まえた LCA データベ

的に単位換算が可能（例えば ton と kg）、③単位が合致ースの構築、LCA 学会研究発表会、2020.3 5) 山田ら：建築物

しないものの 3 種類に分類した。本報告では、運用時をの LCA 実施における評価の目安の提案、LCA 学会研究発表会、除いた結果を示す。図 2 のように、建物や環境負荷物

2021.3

質・環境影響領域でばらつきはあるものの、5~8 割は単

http://news-sv.aij.or.jp/tkankyo/s5/6) 日本建築学会 地球環境委員会 LCA 小委員会、位換算が必要だった（図中③）。図 3 には、単位換算が必要だった投入資材のプロセス別の割合を示す。基本的に、一致しないのは新築時及び改修時に使用される建材の資材製造によるものだった。以上の内容と、ニーズ分
析 4)・支配的要因 5)の結果を踏まえ、優先的に作成すべき内容を改善した（表 1）
。

100%
90%

③単位換算が必要

80%
70%
60%
50%

②機械的換算40%30%

4. 単位換算データベースの構築

20%①単位が合致（換算不要）

10%

昨年度、117 個のデータベースとして公表した 6)。本

0%010203040506010203040506010203040506010203040506010203040506010203040506010203040506

年度は、さらにこれらを充実させ、建材だけではなく、個数運用や廃棄などにかかわる内容の単位換算データも作成

CO2排出量した。
5. インベントリデータベースの構築

80%

されるデータの“粗さ”が異なる。具体的なイメージとしては、図 3 のようになると考えられる。これらを網羅

⽣物多様性

⼀次⽣産

統合化

改修段階

90%

べたように、実務においては、設計の段階によって要求

社会資産

図2 建物・環境負荷別の単位換算の必要性の有無
100%

インベントリデータベースの構築を試みた。2 章で述

⼈間健康

70%
60%

製造段階

50%
40%
30%
20%
10%
0%

的に整備できることが理想的であると考える。

010203040506010203040506010203040506010203040506010203040506010203040506010203040506
個数

本データベースの構築では、IDEA の記述子を基本とした。本検討では、建物の LCA 指針 1)で公表されている
ツールに収録されている複合原単位や、統計を用いて作

分類名

6. まとめ

投⼊資材名
購⼊⼟
砕⽯、場所打ちコンクリート杭、既製コンクリート杭、砂利、断熱材、再⽣⾻材、ポリエチレンフィルム、セ鉄筋

ワイヤーメッシュ、梁貫通補強（φ125〜250）、異形鉄筋

普通型枠、型枠⽬地棒
製材、合板、化粧合板、集成材（平均、⼈⼯乾燥、天然乾燥、再造林率100%、再造林率0%）

鉄⾻アンカーボルト、主体鉄⾻、付帯鉄⾻、ロックウール吹付、巻き付け耐⽕被覆材、合成デッキ
シーリング（ポリサルファイド、変成シリコン）、シート防⽔、アスファルト防⽔（保護層有）、アスファル
ト露出防⽔、塗膜防⽔（ウレタンゴム系）
磁器質ﾀｲﾙ仕上げ（乾式）、ﾀｲﾙ仕上げ（湿式）

屋根及びといリップタイル、軽量鉄⾻下地、床点検⼝（アルミ製、鋳鉄製）
アルミ建具（引違窓、すべり出し窓、はめ殺し窓、⽚開き框扉）、スチール製建具、⽊製建具、⾦属製カーテ

建具

ンウォール（アルミ製）、窓ガラス⽤フィルム、建具周りモルタル詰め、ガラス（フロートガラス、複層ガラ
塗装仕上げ（⼀般塗料）、塗装（合成樹脂調合ﾍﾟｲﾝﾄ）

塗装

ビニル床シート、左官下地、フローリング、化粧ケイ酸カルシウム板、⽯膏ボード（化粧、吸⾳、シージン
グ）、クロス、廻縁、グラスウール、ロックウール

空調設備
衛⽣設備

会の委員の皆様から多大なご協力を賜りました。また、一部の事

ステンレス管、ビル⽤マルチエアコン、ルームエアコン、空調⽤銅管、ガルバリウムダクト、AHU、FCU、圧⼒配管⽤炭素鋼鋼管(⿊･還⽔)、換気扇
⼩便器、⼤便器、洗⾯器、⼿洗器、⽔槽（FRP・ステンレス製）、給湯器、鋼管、ユニットバス

概算検討用

詳細検討用

（基本設計）
1m2あたりの使用量して謝意を表します。なお、本研究は JSPS 科研費（19K04733）

おいてバックグラウンドデータの利用によって生じる誤差 建- 2-C2-04 -（建築材料）

生コン[m3]

自らインベントリ
データを収集普通コン
Fc18N/mm2
[m3]

自ら収集
（現場調査）[m3]

軽油（躯体工事）[MJ]

自ら収集（現場調査）[MJ]
自ら収集（現場調査）[MJ][MJ/延床m2]

エネルギー

電力

[MJ/世帯・年][kWh/世帯・年]

解体廃棄物

木くず-焼却[ton/延床m2]

[m3]

解体
・廃棄

al.: Development of Inventory Database for Environmental Analysis

生コン[m3/延床m2]

強度などにこだわった詳細な原単位施工策のための評価ツール－改訂版、2013.2 2) Kiyotaka TAHARA et.

（実施設計）
平均的な生コンク
リートの原単位

運用

新築
・改修

（これに生コンの原単位）1) 日本建築学会：建物の LCA 指針温暖化・資源消費・廃棄物対3) 小林ら：住宅建築時における投入資材の CO2 排出量の評価に

太陽光発電施設、計測装置、炭素鋼鋼管（⽩）、照明器具＊⾚字：単位換算も必要だった項⽬、⿊字：多くの場合機械的な換算・換算不要だった項⽬

例データを大東建託株式会社様からご提供いただきました。記（IDEA）, The 9th International Conference on EcoBalance, 2010.11

⾦属屋根（ガルバリウム鋼板）
屋上ルーフドレーン（鋳鉄）、幕板、⼿摺、⽔切り⾦物、⾒切縁、飾り⾦物等 （ステンレス製）、ノンス

電気設備

8. 参考文献

ル、⾼炉ｺﾝｸﾘｰﾄ（Fc18N〜36N/mm2）

⽊材

内外装

の助成を受けたものです。

捨てコンクリート、普通ｺﾝｸﾘｰﾄ（Fc18N〜Fc36N/mm2）、⾼強度ｺﾝｸﾘｰﾄ（Fc39N〜Fc60N/mm3）、モルタ

型枠

防⽔データベースは、順次建築学会ウェブサイト 6)から公表

本分析にあたり、日本建築学会 地球環境委員会 LCA 小委員

統合化

⼟

タイル

ータの構築方法を検討し、データを作成した。作成した

7. 謝辞

⼀次⽣産

地業

⾦属

する予定である。

⽣物多様性

既製コンクリート ALC板、押し出し成型セメント板、スレート板

要因について分析を行い、また建築物の LCA 作業負荷軽減に向けた、単位換算データベースとインベントリデ

社会資産

表1 優先的に作成すべき項目

コンクリート

本報告では、建築物の LCA 作業の負荷を大きくする

⼈間健康

図3 単位換算が必要だった資材等のプロセス成したエネルギー消費量原単位、文献等の調査によって作成した原単位などを作成した。

CO2排出量軽油

図4 実務でのLCA実施における課題

自ら収集（現場調査）[MJ]

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[2-D1] リサイクルと LCI
2021年3月4日(木) 09:20 〜 10:40 D会場 (zoom)
座長：近藤康之（早稲田大学）[2-D1-01] 一次資源等価換算した総物質投入量および直接資源投入量の産業分野別時
系列変化*中西 翔太郎1、高木 重定1、近藤 康之2 （1. みずほ情報総研株式会社、2. 早稲田大学）
09:20 〜

09:40

[2-D1-02] 材料特性とプロセス技術に基づくリサイクルを考慮した LCI分析手法の構築*濱田 航1、武山 健太郎1、Dunuwila Pasan1、Panasiuk Daryna1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1 （1. 東京大学大学院）
09:40 〜

10:00

[2-D1-03] MFA-based estimation of recycling indicators for LCA recycling*Panasiuk Daryna1、Takeyama Kentaro1、Daigo Ichiro1、Hoshino Takeo1 （1. University ofTokyo）
10:00 〜

10:20

[2-D1-04] PSS導入による社会全体における天然資源消費削減効果評価手法の構築*木本 悠介1、武山 健太郎1、醍醐 市朗1、星野 岳穂1 （1. 東京大学）
10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

2-D1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

一次資源等価換算した総物質投入量および直接資源投入量の産業分野別時系列変化
Time-Series Changes of Sectoral Direct Material Input and Raw Material Input○中西翔太郎*1)、高木重定 1)、近藤康之 2)
Shotaro Nakanishi, Shigesada Takagi, Yasushi Kondo
1) みずほ情報総研株式会社, 2) 早稲田大学* shotaro.nakanishi@mizuho-ir.co.jp
1. はじめに−1

𝐪𝐪𝑅𝑅 = diag �𝐝𝐝̇�𝐈𝐈 − �𝐈𝐈 − 𝐌𝐌̇�𝐀𝐀� �

第四次循環型社会形成推進基本計画（2018 年 6 月閣
1)× �(𝐈𝐈 − 𝐌𝐌)𝐲𝐲 + 𝐞𝐞�
0 (𝑖𝑖 ∈ 𝑃𝑃)
𝑚𝑚̇𝑖𝑖 = �𝑚𝑚𝑖𝑖 (𝑖𝑖 ∈ 𝑄𝑄)

議決定） においては持続可能な社会づくりとの統合的取組に関する指標として「産業分野別の資源生産性（一次資源等価換算）」が掲げられている。しかし、この指標の推計方法については計画中で「向上に向けた
1)

検討を進める 」対象とされており、推計精度の向上が求められている。
そこで、本研究では指標推計の基礎情報として産業分野別の直接資源投入量（Direct Material Input、DMI）
および産業分野別の一次資源等価換算した総物質投入量（Raw Material Input、RMI）の推計精度向上に向けた

(2)
(3)

ただし、𝐝𝐝̇は産業分野別の一次資源等価換算した資源等投入強度[トン/円]、𝐌𝐌̇は国産技術仮定をおく産業を区別した産業別輸入率の対角化行列、
𝑚𝑚𝑖𝑖 と𝑚𝑚̇𝑖𝑖 はそれぞ̇
れ𝐌𝐌と𝐌𝐌の第𝑖𝑖対角要素を表す。
3. 推計に用いるデータの整備

3.1 産業分野別の資源等投入強度の整備検討を行った。

資源等投入強度𝐝𝐝は式(4)のとおり推計する。

𝐝𝐝 = 𝐤𝐤𝐖𝐖𝐱𝐱� −1

2. 産業分野別の一次資源等価換算した総物質投入量
および直接資源投入量の推計方法
産業分野別の DMI[トン](𝐪𝐪𝐷𝐷 )は式(1)のとおり、産業連関分析の方法を用いて、産業分野別資源等投入強度[トン/円](𝐝𝐝)とレオンチェフ逆行列の積として求められる内包型原単位と国産品に対する最終需要を乗じる(4)

ただし、𝐤𝐤は種類別国内資源投入量[トン](𝑘𝑘𝑗𝑗 , 𝑗𝑗 ∈ 𝑅𝑅𝐷𝐷 )、輸入資源投入量[トン](𝑘𝑘𝑗𝑗 , 𝑗𝑗 ∈ 𝑅𝑅𝑀𝑀 )、輸入製品投入量[トン](𝑘𝑘𝑗𝑗 , 𝑗𝑗 ∈ 𝑁𝑁)を並べたベクトル、𝐖𝐖は資源等種類別の投入産業を割付する行列（各行和は 1 に等しい）、𝐱𝐱は国内生産額[円]を表す。

ことで推計する。

𝐪𝐪𝐷𝐷 = diag(𝐝𝐝(𝐈𝐈 − (𝐈𝐈 − 𝐌𝐌)𝐀𝐀)−1 )× �(𝐈𝐈 − 𝐌𝐌)𝐲𝐲 + 𝐞𝐞�

同様に、一次資源等価換算した資源投入強度𝐝𝐝̇は式(5)のとおり推計する。ただし、式(6)に示すとおり、一(1)

ただし、任意のベクトル𝐯𝐯に対して、𝐯𝐯� = diag(𝐯𝐯)は𝐯𝐯の要素を対角要素に並べた対角行列（𝐯𝐯の対角化行列と次資源等価換算した資源投入量[トン](𝐤𝐤̇ )を推計した。

𝐝𝐝̇ = 𝐤𝐤̇𝐖𝐖𝐱𝐱� −1(𝑗𝑗 ∈ 𝑅𝑅𝐷𝐷 ∪ 𝑅𝑅𝑀𝑀 )𝑘𝑘𝑗𝑗
̇𝑘𝑘𝑗𝑗 = � 0(𝑗𝑗 ∈ 𝑃𝑃)(𝑗𝑗 ∈ 𝑄𝑄)
𝛼𝛼𝑗𝑗 𝑘𝑘𝑗𝑗

よぶ）を表す。Iは単位行列[―]、Mは産業別輸入率の対角行列[―]、Aは投入係数行列[円/円]、𝐲𝐲は産業別国内最終需要[円]、𝐞𝐞は産業別輸出[円]を表す。
同様に、産業分野別の RMI[トン](𝐪𝐪𝑅𝑅 )は式(2)のとおり推計する。ただし、式(3)に示すとおり、産業連関表

(5)
(6)

ただし、𝑘𝑘̇𝑗𝑗 は𝐤𝐤̇の第𝑗𝑗要素を表す。𝛼𝛼𝑗𝑗 は資源種𝑗𝑗の一次資源等価換算係数[トン-RME/トン]を表す。

資源等投入量𝐤𝐤は表 1 のとおり、各種統計より環境の部門を、国産技術仮定をおく産業(𝑃𝑃)と国産技術仮定を置かない産業(𝑄𝑄)に分けて国産率の想定を置いた（部
門数を𝑛𝑛とすると、𝑃𝑃 ∩ 𝑄𝑄 = ∅、𝑃𝑃 ∪ 𝑄𝑄 = 𝑁𝑁 = {1, … , 𝑛𝑛}

省「我が国の物質フロー」の推計方法 3)と同一の方法で推計した。また、(6)式を用いて、𝐤𝐤̇を推計するにあた

GHG 排出原単位の推計と類似の推計方法である。

データを整備した。

である）。なお、式(2)については電力中央研究所(2002)2)における海外の生産活動の実態を反映した各産業のっては一次資源等価換算係数𝛂𝛂のデータ入手可能性より表 2 のとおり 2007 年以前と 2008 年以降でそれぞれ- 2-D1-01 -2-D1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

表 1 資源等投入量の設定

因して負の物量が推計されることを回避するために、

統計
資源エネルギー庁「総合エネルギー統計」、経済産業省「資源・エネルギ
ー統計」、資源エネルギー庁「採石業者の業務の状況に関する報告書の集計結果」、経済産業省「骨材需給表」、農林水産省「作物統計」、農林水産省「野菜生産出荷統計」、農林水産省「果樹生産出荷統計」農林水産省「漁業・養殖業生産統計」、農林水産省「花き生産出荷統計」、農林水産
省「木材需給報告書」
輸入資源・ 資源エネルギー庁「総合エネルギー
輸入製品
統計」、財務省「貿易統計」

産業連関表が入手可能な年については、産業連関表の

資源種類
国内資源

付表のひとつである「屑・副産物発生及び投入表」5)をもとに屑・副産物フローを特定し、除外した。また、
延長産業連関表をもととする年については、直近年の総務省「屑・副産物発生及び投入表」をもとに初期値を算定し、改善された GRAS 法 7)を用いて屑・副産物
フローを推計し、これを除外した。
4. まとめ本研究では産業分野別の DMI および RMI について
推計精度向上に向けて推計方法を定式化し、各種統計からデータを整備する方法についてまとめた。
推計精度向上に向けた今後の課題としては、国内での生産がほぼ行われていない農産品等について国産技術仮定を置く妥当性の検証が挙げられる。

表 2 一次資源等価換算した資源投入量の設定
謝辞

資源投入量
2007 年 財務省「貿易
以前
統計」
より
（単
位は[トン]）

一次資源等価換算係数
Eurostat「欧州 RME 推
計プロジェクト」より（単位は[トン-RME/
トン]）
2008 年 財務省「貿易 Eurostat「Country RME
以降
統計」
より
（単 tool」より（単位は[トン-RME/円]）
位は[円]）

本研究は環境研究総合推進費（JPMEERF20193002）の成果である。
引用文献
1)

環境省：
“循環型社会形成推進基本計画”（2018）2)

本藤祐樹, 森泉由恵, 外岡豊：電力中央研究所報告,
Y01009, (2002)

3) 環境省循環型社会推進室：“我が国の物質フロー図

国産技術仮定を置かない産業𝑄𝑄としては、我が国で及びその各項目の推計方法”, 環境省, (オンライ

生産されていない、または、その主たる投入物が生産

ン), 入手先 ＜https://www.env.go.jp/recycle/circul/m

されていない産業を対象とし、石炭・原油・天然ガス
部門、金属鉱物部門、石炭製品部門、石油製品部門、

ate_flow/mat_1-1.pdf＞(参照 2021-1-7)4) 総務省：“産業連関表-貿易統計コード対応表”, 総
務省, (オンライン), 入手先 ＜https://www.soumu.g

鉄鋼部門、非鉄金属部門が該当すると設定した。その

o.jp/toukei_toukatsu/data/io/sonota_index.html＞, (参他の産業については国産技術仮定をおく産業𝑃𝑃とした。
資源種類別の投入産業への割付𝐖𝐖について国内資照 2021-1-7)

源については各資源を算出する部門を投入部門として

5) 総務省統計局：“産業連関表”, 総務省統計局, (オ設定した。また、輸入資源の算出部門を総務省「産業ンライン), 入手先＜https://www.e-stat.go.jp/stat-sear
ch?page=1&layout=dataset&toukei=00200603＞, (参連関表-貿易統計コード対応表」4)より把握し、その部門の生産物を投入する部門を投入部門とした。国内生

照 2021-1-7)

産額 𝐱𝐱については各年の総務省「産業連関表」5)、経済

6) 経済産業省：“延長産業連関表”, 経済産業省, (オ3.2 逆行列表・最終需要の整備

7)ンライン), 入手先＜https://www.meti.go.jp/statistics/

産業省「延長産業連関表」6)より得た。

tyo/entyoio/index.html＞, (参照 2021-1-7)

産業別輸入率の対角化行列M、投入係数行列A、産業別国内最終需要𝐲𝐲、産業別輸出𝐞𝐞のそれぞれについては
2000 年以降各年の総務省「産業連関表」5)、経済産業
省「延長産業連関表」6)より推計した。なお、レオンチェフ逆行列の作成にあたっては、産業連関表の取引基
本表で屑・副産物発生を負値として記述することに起- 2-D1-01 -Temurshoev U., Miller R.E., Bouwmeester M.C.: Econ
Syst Res, 25:3, (2013), pp 361-367

2-D1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

材料生産プロセスと材料特性に基づくリサイクルによる環境負荷回避効果の配分係数の決定
Determination of the allocation factor for the avoided burden of recycling based on thematerial production processes and material properties○濱田 航*1)、武山 健太郎 1)、ドゥヌウィラ パサン 1)、パナシュク ダリナ 1)、醍醐 市朗 1)、星野 岳穂 1)
Ko Hamada, Kentaro Takeyama, Pasan Dunuwila, Daryna Panasiuk, Ichiro Daigo, Takeo Hoshino1) 東京大学大学院工学系研究科* hamada@mfa.t.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言の製品 LC にわたり、評価期間に 100 年以上もの将来

近年、製品設計段階の材料選択において、材料の機を含む可能性がある。100 年以上もの将来を推計する

能や費用だけでなく環境負荷も考慮されるようになっには複雑なモデルが必要であり、さらに LCI 分析で用てきた。材料選択を目的とした材料の Life Cycle

いるパラメータの不確定要素が多くなると考えられる。

Inventory (LCI)分析では、資源の採掘（cradle）から材

そのため、実用性の観点から、本研究では M approach

料生産（Gate）だけでなく、その材料のリサイクルをを採用せず、A approach に基づき配分係数決定手法を考慮して評価することが望まれる。

構築する。先述の通り、A approach では回避効果をリ

リサイクルを考慮した材料の LCI 分析手法として、

サイクル前後の製品 LC に配分する。
既存研究 1,2)では、Material life cycle (M) approach と Avoided burden (A)

二次資源の供給量がリサイクル量の制約となっている

approach が提案されている。M approach は 1 つの製場合は回避効果を全量二次資源供給側に配分し(End品ライフサイクル(Life Cycle, LC)ではなく、材料がリ

of life recycling method)、二次資源の需要量がリサイク

サイクルされるいくつもの製品 LC までシステム境界

ル量の制約となっている場合は回避効果を全量二次資を拡張した上で、材料の 1 単位使用あたりのインベン源需要側に配分する(Waste mining method)。また、二次トリを配分により得る手法である。A approach は、リ資源供給側と需要側に回避効果を半分ずつ配分する手サイクルの前後の 2 つの製品 LC にシステム拡張し、法を 50/50 method と言う 1)。上記の手法は、リサイク

二次資源を回収したことによって回避される廃棄プロ

ル量の制約側の製品 LC に回避効果を配分することで、セスと、二次資源を消費したことによって回避される

制約側の製品 LC は環境負荷最小化の為に制約を回避

天然資源由来の材料生産プロセスによる回避効果を 2

してリサイクル量を増加する意思決定を行い、それがつの製品 LC に配分する手法である。このように M

システム境界全体の環境負荷を小さくすることに繋がapproach では材料の 1 単位使用あたりに、A approachっていると考えられる。これは、材料選択により環境

では二次資源の供給側と消費側の製品 LC にインベン負荷を低減する目的と整合が取れている。よって、本トリを配分する手法が必要である。
先行研究において、研究でも、各製品 LC の環境負荷を小さくする意思決

これらの配分係数を価格や価格弾性値によって決定す定が、システム境界全体の環境負荷を小さくすることる手法が提案されているに繋がる配分係数決定手法を構築する。

1,2)。しかしながら、それらは

1,3)

市況で短期的に変化し、LCI 分析結果に影響を与える
ため、実用性に欠ける。材料のリサイクルに関する配2.2 条件付け

分係数を決定する上で、材料学的知見のような短期的本研究では、時間とともに大きくは変化しないと考に変化しない情報に基づく手法が求められるが、そのえられる技術情報として材料生産プロセスと材料特性

ような手法は未だ構築されていない。そこで、本研究に基づいて条件付けし、それぞれの条件における配分では短期的に変化しない情報に基づくリサイクルによ係数を定める。

る環境負荷回避効果の配分係数を決定する手法を構築することを目的とする。

2.2.1 リサイクルによる環境負荷の変化
評価対象とする環境負荷物質量が、リサイクルしな

2. 手法の構築

い場合に対して、リサイクルによって低減する場合と2.1 手法の要件増加する場合に分類する。使用済み材料をリサイクル

A approach ではリサイクルの前後 2 つの製品 LC をする場合も廃棄する場合も、供給側の製品回収と単体対象とするのに対して、M approach では評価が複数回分離の処理は行われ、リサイクルと廃棄の選択は需要- 2-D1-02 -2-D1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

側の意思決定によって決まる。環境負荷が増加する場

状況と判断でき End of life recycling method を適用する。

合は、廃棄の選択は、需要側の製品 LC の環境負荷を二次資源供給側の技術では劣化を回避できないが、需小さくし、さらにシステム境界全体の環境負荷も小さ

要側の技術により劣化を回避可能な場合、制約が需要くする。よって、Waste mining method を適用する。

側にある状況と判断でき Waste mining method を適用する。これら 2 つ以外の場合は、制約が供給側と需要側

2.2.2 代替される天然資源とリサイクルプロセスの両者ともにある状況または両者ともにない状況であリサイクルによって環境負荷を低減する場合は、次ると判断でき、50/50 method を適用する。

に、材料生産プロセスにおけるリサイクルの形態の観点で 2 つに分類する。1 つ目は、リサイクル前の製品

3. ケーススタディ

LC に投入されている天然資源と同じ天然資源をリサ構築した手法を、コンクリートガラを原料としてコ

イクルによって代替するかつ化学的処理プロセスを含ンクリート用再生骨材を生産するリサイクルを対象にまない形態である。例としては、鉄鋼精錬プロセスに適用した。1 m3 のコンクリートガラを原料としてコンおける鉄スクラップの利用が挙げられる。2 つ目は、クリート用再生骨材を生産することで CO2 排出量はリサイクル前の製品 LC に投入されている天然資源と114 kg-CO2/m3 回避されると推計された。IDEA v2.1.3は異なる天然資源をリサイクルによって代替するまたを用いた。また、リサイクル前の製品 LC に投入されは化学的処理プロセスを含む形態である。
例としては、ている天然資源とリサイクルによって代替する天然資

鉄鋼製錬プロセスにおけるコークスや燃料の代替とし源はどちらも砂利であり、このリサイクルは化学的処ての廃プラスチックの利用や PET ボトルをモノマー

理プロセスを含まない。リサイクル量の制約となって化により再度 PET ボトルとして利用する事例が挙げいるのは、原骨材に付着しているモルタル塊除去のコられる。前者はマテリアルリサイクル、後者はケミカ

スト及び技術である 4)。コンクリート用再生骨材へリ

ルリサイクル・熱回収といえ、マテリアルリサイクル

サイクルされないコンクリートガラは路盤材にリサイできない二次資源が、ケミカルリサイクル・熱回収さクルされていることから、追加的に二次資源を消費しれる、あるいは廃棄される。マテリアルリサイクルでて生産される再生骨材は要求特性を満たさないと判断きない二次資源は、環境負荷低減のために後者のケミできる。モルタル塊付着によるリサイクル制約を回避

カルリサイクル・熱回収することが望まれる。ケミカできる技術は、二次資源供給側の付着物除去技術と二ルリサイクル・熱回収と廃棄の選択は 2.2.1 と同様に需次資源需要側の原骨材にモルタル塊が付着していても要側の意思決定によって決まり、Waste mining method

再生骨材の原料としてコンクリートガラを消費できるを適用する。

技術が考えられた。そのため、コンクリートガラを原料としてコンクリート用再生骨材を生産するリサイク

2.2.3 リサイクル量の制約

ルには 50/50 method が選択される。

リサイクル量の制約となるものとして、コスト及び技術、マスバランス、法制度の 3 つが挙げられる。こ4. 結言

れら 3 つの制約の内、2 つ以上が同時に制約となる場

短期的に変化しない情報に基づいてリサイクルによ合も考えられる。そこで、マテリアルリサイクルの場

る環境負荷回避効果の配分係数決定手法を構築できた。

合、リサイクル量の制約がコスト及び技術のみが制約
か、それ以外かで 2 つに分類する。後者の場合は、リ

5. 謝辞

サイクル量の制約が二次資源供給側と需要側の両者と本研究の成果の一部は、国立研究開発法人新エネル

もにある状況または両者ともにない状況であると判断

ギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務「革新でき、50/50 method を適用する。

的新構造材料等研究開発」として実施したものです。

コスト及び技術のみが制約の場合、追加的に二次資

ここに厚く御礼申し上げます。

源を消費することによって生産されたリサイクル材料

6. 引用文献が要求特性を満たすか満たさないかで 2 つに分類する。

1) D Schrijvers., P Loubet., G Sonnemann.: Int. J. LCA,

満たす場合は、二次資源の供給量を増加させる技術に

21 (7), (2016), pp 976-993

制約があると判断でき、End of life recycling method を

2) B Weidema.: J. Ind. Ecol., 4 (3), (2000), pp 11-33適用する。満たさない場合は、材料特性の劣化を回避

3) T Ekvall.: Resour Conserv Recycl, 29 (1-2), (2000), pp

できる技術によってさらに 3 つに分類する。二次資源供給側の技術により劣化を回避可能だが、需要側の技

91-1094) 片平博, 渡辺博志: 土木技術資料, 7 月号, (2006),

術では劣化を回避できない場合、制約が供給側にある- 2-D1-02 -pp 36-41

2-D1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

日本 LCA 学会研究発表会 要旨作成要項
MFA-based estimation of recycling indicators for LCA recycling○パナシュク ダリナ*1)、醍醐市朗 1)、星野岳穂 1)
Daryna Panasiuk, Kentaro Takeyama, Ichiro Daigo, Takeo Hoshino,1) 東京大学, 日本* panasiuk@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
1. Introduction

wrought and cast aluminium and magnesium.

The modelling of recycling is one of the challenges related to the

2. Definition of recycling indicators

inventory aspects of Life Cycle Assessment (LCA). It includes

The parameters considered further include metallic yield (Y),the choice of allocation approach for recycling, consideration ofrecycled content (S), EoL RR and manufacturing yield (M). In

co-products generation and use, as well as appropriate selection

general recycling parameters can be estimated from material andof parameters values. From material perspective the modeling ofproduct perspectives. In product LCA both perspectives must be

recycling requires to assume if environmental benefits ofconsidered: Y and S correspond to material perspective, while M

recycling should be allocated to the current or futur materialand EoL RR are material- and product-specific.

cycle. The most common allocation approaches are cut-off, end-

The objective of Y and M is to reflect how much primaryof-life (EoL) recycling, waste mining. The application of thesematerial is avoided by consuming secondary material. Thus

allocations leads to different results of the environmental impact.

process boundary must include only material production process,Hence recycling allocation is one of key sources of uncertaintity

as finishing of metal products is not avoided. Y reflects the ratio(1). Allocation approaches, in their turn, are sensitive to thebetween material output and input, assuming exclusively

estimation of recycling parameters like metallic yield, recycled

secondary input. So, Y represents a theoretical case. S reflects

content and EoL recycling rate (RR) (2, 3).

secondary input to production and corresponds to the actual

Sensitivity of recycling parameters is particularly crusial forsituation; it is calculated as a relationship between secondary andmaterial selection for light-weighting (LW) in automotive sector.

total material input (TMI), in line with MFA (4). TMI is more

LW involves the substitution of cast iron and steel by advanced/

representative denominator than metal output, used sometimes,

high strength steel (AHSS), aluminum, magnesium andbecause it considers losses from metal production and avoids thecomposites. The estimation of recycling parameters requires theinfluence of production efficiency. EoL RR is the fraction ofunderstanding of material cycle and the knowledge of recycling

metal recovered from the collected EoL product. Finally, M istechnologies. The values of these parameters in current LW

calculated as the complement of the ratio between process scrap

models are varying greatly and are missing justification.

generation and input to product manufacturing (4).

manufacturing yield is not systematically applied. It results in the

3. MFA-based estimation of recycling indicatorslack of understanding of the recycling efficiency and misleading

EoL RR is the only one that can not be estimated with MFA,

results when comparing environmental impact of materials.

because MFA reflects the total efficiency of EoL recycling,

Material Flow Analysis (MFA) is established as a reference tool

disregarding the type of product. Further this part estimates Y, S

for the estimation of material recycling indicators (4). MFA

and M on the base of MFA for global perimeter.

provides a comprehensive overview of material life cycle from

3.1 Steel/AHSS

material production to waste management. MFA can be used to

Steel and AHSS are produced in the same production system,

estimate some indicators needed for LCA, but the application isthus parameters for steel correspond to AHSS. Parameters are

not straightforward: definitions must be clarified, as the same

estimated on the base of global MFA for 2008 (5). For S and Y,

name can be assigned to indicators calculated in a different way.

the reported global steel flows are converted into mass flows

To improve the transparency and comprehensiveness of theassociated with one ton of steel products and illustrated on Fig.

application of recycling parameters in the context of LCA, the

1 and Fig. 2. Finishing of steel products is included because thispresent study (1) defines recycling parameters, (2) estimatesprocess generate scrap directly consumed in steelmaking.

them on the base of MFA and (3) disscusses challenges

To approximate exclusive scrap consumption for the calculation

associated with application of MFA-based estimation for LCA.

of Y, the yield of Electric Arc Furnace (EAF) is used. Keeping in

The study focuses on conventional metals used in automotive

mind the process boundary for avoided burden, scrap fromsector (steel and cast iron), and LW alternatives – AHSS,

finishing is an external input and must be added to refining- 2-D1-03 -2-D1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

inputs. Internal scrap recovery in steelmaking is not considered.

for M. To calculate Y a further investigation on new scrap-based

It can be noted that less than 1kg scrap is required to produce 1kg

Mg production technologies is needed.

steel via EAF (Fig. 1). Assuming that primary materials are
replaced by scrap 1:1, Y equals 0.88. This value is lower thanreported (2) – 0.92, probably because this study considers scrap
from finishing. To calculate S on the base of Fig. 2, external scrap
is used as nominator. It represents a mix of old and process scrap,
impossible to distinguish and resulting in overestimation of S.

Figure 4 Mass flow of cast aluminium

Scrap from finishing is added to denominator, as explained. S
equals to 0.30. The reported steel product-specific rates of scrap
generation during car manufacturing result in a M of 69%.

Figure 5 Mass flow of wrought aluminium
4. Conclusions
Figure 1 Mass flow of EAF production of steel products

The main difference identified between LCA and MFA
definitions of parameters is the boundary between interrelated
processes of production. MFA has a material view, so there is nosuch boundary, while LCA applies it to make a distinction
between processes avoided due to recycling and not. Thus,

Figure 2 Mass flow of steel product production

internal scrap from finishing might be considered as “external”

3.2 Cast ironto steelmaking, resulting in higher values of parameters,

Parameters for cast iron are estimated on the base of the same

compared to MFA estimations. MFA represents a trustablepublication (5). However, it does not consider that only aroundsource for calculation of recycling parameters for LCA, when

50% of internal scrap can be recycled (6). The mass flow is

consistency is ensured between LCA objectives, MFA scale,illustrated on Fig. 3. To estimate Y, as for steel, it is assumed theprocess boundaries and careful selection of flows for assessment.

replacement of pig iron by scrap 1:1. Y is 0.79 and S equals 0.66.

Acknowledgements

M is 100% because cast products are not further modified.

The research is supported by Innovative Structural Materials
Association (ISMA) project under commission from Japan’s
New Energy and Industrial Technology Development
Organization (NEDO).
5. References

Figure 3 Mass flow of cast iron
3.3 Aluminium

1)

Parameters for Al are estimated on the base of MFA for 2007 (7).

2)

T. Hottle, C. Caffrey, J. McDonald, R. Dodder, Transp. Res.
Part Transp. Environ. 56, 241–257 (2017).

To calculate Y for Al, cast Al mass flow is used to approximate
100% secondary input (Fig. 4). Assuming that alumina replaces

Worldsteel, “Life cycle inventory methodology report forsteel products” (2017).

3)

scrap 1:1, Y equals 0.95. For cast Al flows old and process scrap

D. L. Schrijvers, P. Loubet, G. Sonnemann, Int. J. Life
Cycle Assess. 21, 976–993 (2016).

are provided separately, so S can be calculated based exclusively

4)T. E. Graedel et al., J. Ind. Ecol. 15, 355–366 (2011).

on old scrap (0.23). However, to be comparable with steel, S is

5)

J. M. Cullen, J. M. Allwood, M. D. Bambach, Environ. Sci.

also calculated for the mix of scrap (0.39). For wrought Al (Fig.
5) two values for S are also estimated – 0.04 including only old

Technol. 46, 13048–13055 (2012).
6)

scrap and 0.15 for the mix. M is reported without distinction
between cast and wrought and equals to 84% (7).

EC, IPPC Reference Document on BAT in the Smitheries
and Foundries Industry (2005).

7)

3.4 Magnesium

J. M. Cullen, J. M. Allwood, Environ. Sci. Technol. 47,
3057–3064 (2013).

Current processes of Mg ingot production are electrolytic route8)

and Pidgeon process, both based exclusively on primaryresources (8), meaning that S equals 0. No information is found- 2-D1-03 -F. Cherubini, M. Raugei, S. Ulgiati, Resour. Conserv.
Recycl. 52, 1093–1100 (2008)

2-D1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

PSS 導入による社会全体における天然資源消費削減効果評価手法の構築
Construction of a Method for Evaluating the Effect of Reducing Natural Resource
Consumption in Society as a Whole by Introducing PSS○木本悠介*1)、武山健太郎 1)、醍醐市朗 1)、星野岳穂 1)
Yusuke Kimoto, Kentaro Takeyama, Ichiro Daigo, Takeo Hoshino1) 東京大学* kimoto-yusuke522@g.ecc.u-tokyo.ac.jp「製品寿命」、「使用強度」の 3 つの enabler を本研究の1. 緒言
Prouct Service System(PSS)は Circular Economy を推進
し、天然資源消費を削減できるビジネスモデルとして注目されている。今後 PSS の導入によって効率的に天然資源消費を削減していくためには、PSS の導入増加による天然資源消費量の変遷を定量的に評価すること分析対象とした。
2.2 天然資源消費量の推計
評価対象とするサービスを提供する製品の𝑡年末(𝑇)の物質ストック量𝑈(𝑇)は式 1 で算出した。
𝑈(𝑇) = 𝑆 ∙ 𝑝𝑜𝑝(𝑇)⁄𝛼𝛽…1が必要であり、そのための評価手法の開発が求められ𝑆は1 人当たりのサービス量、
𝑝𝑜𝑝(𝑇)は𝑡年末の人口、る。Amaya らは製品寿命と使用段階での稼働時間をパ

𝛼は稼働率(サービス量/サービス容量)、𝛽は製品 1 単位

1)

ラメータとした環境影響評価モデルを構築した 。し当たりのサービス容量である。製品そのものの変化をかし、PSS の提供するサービス量や扱う製品量の変化考慮しないため𝛽はシナリオによらず同じとした。

しない定常状態のみを考えていることや、天然資源と二次資源が区別せず天然資源消費の削減効果が評価さ物質ストック量から式 2,3 を用いて投入量𝐼(𝑡)と退役量𝑂(𝑡)を算出した。

れていないことが課題となっている。そこで本研究で𝑈(𝑇) − 𝑈(𝑇 − 1) = 𝐼(𝑡) − 𝑂(𝑡)は、PSS 導入による社会全体における天然資源消費削𝑂(𝑡) = ∑ 𝐼(𝑡 − 𝑎)𝑔(𝑎, 𝜏)

減効果評価手法の構築を目的とした。

…2
…3

𝑎

𝑔(𝑎, 𝜏)は平均寿命𝜏の製品の寿命分布関数に従った
2. 手法の構築

製造𝑎年後の廃棄率である。
𝑡年の天然資源消費量𝑃(𝑡)は式 4 のように表された。

2.1 評価手法の概要
本研究では、評価対象とするサービスを提供する製𝑃(𝑡) = ∑ (𝐼(𝑡) − 𝑟𝑂(𝑡))⁄𝜆

品に使用される対象金属材料の 2021 年から 2100 年ま…4𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑒

での天然資源消費量を評価対象とした。PSS が導入さ

𝜆は素材の生産歩留まり、𝑟は退役量あたりの二次資

れるシナリオ(PSS シナリオ)において、導入されない源としてリサイクルされる割合（回収率）である。製シナリオ(ベースシナリオ)に比べた天然資源消費の削品のリサイクルは必ずしも閉じたリサイクルではない

減量を評価する手法を構築した。

ため、天然資源消費量は対象素材を使用するすべての社会全体で必要とされるサービスは、将来にわたりサービスの投入量と回収量から算出される。評価対象

人口 1 人当たりの量が一定であるとした。そのうち、としないサービスの物質ストック量とフロー量はシナ

PSS で提供されるサービス量の割合は 2021 年から増リオ間で違いがないため、シナリオ間の天然資源消費

加し、成長曲線に従い 2050 年に 50%、その後一定と量の差は評価対象とするサービスのみの物質ストックなるとした。両シナリオとも、サービスを提供する製量とフロー量から算出した。

品は同じとした。製品 1 単位当たりの提供するサービ

3 つの enabler の変化を反映させるため、リサイクル

ス量から物質ストック量に換算でき、動的 Material

率、製品寿命、使用強度それぞれを代表して回収率𝑟、Flow Analysis を用いて、次節に詳述する手法により天

平均寿命𝜏、稼働率𝛼を変数とした。各変数はそれぞれ

然資源消費量を導出した。

独立で変化し、時間変化しないとした。

PSS による環境影響の変化は環境負荷を変化させる

2.3 Enabler ごとの天然資源消費削減効果評価

要素（enabler）により引き起こされる 2)。PSS の導入に

現行ビジネスの回収率𝑟、平均製品寿命𝜏、稼働率𝛼によって天然資源消費量を変化させる enabler は既存研

対して、それぞれ異なる PSS（回収率𝑟 + ∆𝑟、平均寿究において多数示されている。これらのうち、本手法の前提条件として変化しない社会全体でのサービス量命𝜏 + ∆𝜏、稼働率𝛼 + ∆𝛼）の時、PSS 導入による天然資源消費削減量∆𝑃𝑟 (𝑡)、∆𝑃𝜏 (𝑡)、∆𝑃𝛼 (𝑡)は、それぞれ式や製品種の変化を伴う enabler を除き、「リサイクル率」、

5、6、7 で表された。

- 2-D1-04 -2-D1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

りも削減効果が遅く表れるからだと考えられる。
∆𝑃𝑟 (𝑡) = ∆𝑟𝑂∆𝑃𝜏 (𝑡) = (1 − 𝑟)(𝑂∆𝑃𝛼 (𝑡) =𝐵 (𝑡)𝑆 (𝑡)/𝜆

− (𝑂

𝑆 (𝑡)

3.2 実在の製品の評価…5+𝑂𝑆̅ (𝑡)))/𝜆∆𝛼 𝑆(𝐼 (𝑡) − 𝑟𝑂 𝑆 (𝑡))𝛼𝜆…6実在の製品中の素材に対して有効な変数を評価するため、実在の製品の回収率、平均製品寿命、稼働率…7のデータを収集し、3.1 の面と比較した。対象の製品は
PSS の環境影響評価をした既存研究で対象となった自𝑆 (𝑡)はPSS シナリオにおいて PSS で用いられた製品の𝑡年の退役量、𝑂𝐵 (𝑡)はベースシナリオにおここで、𝑂𝑆̅ (𝑡)は動車、自転車、家電(洗濯機、冷蔵庫、TV)と、ベース
メタルの主要な民生用途である建築物(住宅、賃貸物

ける対象製品の𝑡年の退役量、𝑂
PSS シナリオにおいて現行ビジネスで用いられた対象製品の𝑡年の退役量、𝐼 𝑆 (𝑡)は PSS で用いられた製品の𝑡年の投入量で件)とした。2050 年までの累計天然資源消費削減量はある。

の累計天然資源消費削減量はおおむね稼働率の低い製

稼働率 100%の冷蔵庫を除き影響の出やすい稼働率の上昇が最も効果が大きいことが分かった。2100 年まで

PSS 導入によって 3 つの enabler が独立して変化し品は稼働率、稼働率が高く平均寿命の短い製品は平均たときの天然資源消費削減効果の評価手法を構築した。

寿命、稼働率が高く平均寿命の長い製品は回収率が最式 5 から、回収率が変化したときの天然資源消費削も効果が大きいことが分かった。

減量は現行ビジネスの回収率によらない。式 6 において(𝑂𝐵 (𝑡) − (𝑂 𝑆 (𝑡) + 𝑂 𝑆̅ (𝑡)))は現行ビジネスの平均寿命が長いほど小さくなることから、平均製品寿命が変4. 結言化したときの天然資源消費削減量は現行の平均製品寿

効果評価手法を構築できた。この手法を用いた比較に命が長いほど小さい。また、現行の平均製品寿命に対より、効果的に天然資源消費量を削減する enabler を導する PSS の平均製品寿命が同じでも、平均製品寿命がくことができた。

PSS 導入による社会全体における天然資源消費削減変化したときの天然資源消費削減量は現行の平均製品

𝑟

面B

寿命が長いほど小さい。式 7 から、稼働率が変化した𝜏

ときの天然資源消費削減量は現行の稼働率に対する
PSS の稼働率の割合に依存するため、稼働率が+∆𝛼し面A面Cた時の天然資源消費削減量は現行の稼働率が大きいほ
ど小さい。

𝛼

3. 構築した手法による評価(a)

3.1 enabler 間の比較
効率的に天然資源消費削減をできる PSS ビジネスモ𝑟

デルの選択のために、enabler をそれぞれ変化させた 3

面B

つのケースを比較した。
比較対象は回収率、平均寿命、稼働率を回収率+1pt(ケース 1)、平均寿命+1 年(ケース𝜏2)、稼働率+1pt(ケース 3)変化させたそれぞれのケース

面Cの 2021 年から𝑡年までの累計天然資源消費削減量(𝑄𝑟 、𝑄𝜏 、𝑄𝛼 )とした。
ケースを 2 つずつ比較したときに 2021 年から 2050
年まで、2100 年までの累計の天然資源消費削減量が等しくなる時（𝑄𝑟 = 𝑄𝜏 、𝑄𝑟 = 𝑄𝛼 、𝑄𝜏 = 𝑄𝛼 ）の、現行ビジネスの回収率、平均寿命、稼働率をそれぞれ面 A、

面A
𝛼

(b)
図 1. (a)2050 年までの(b)2100 年までの累計天然資源
消費削減量の比較と製品データ

B、C で表した結果をそれぞれ図 1 に示す。グラフ中の文字𝑟、𝜏、𝛼はそれぞれケース 1、2、3 がほかの 2 つ

引用文献のケースよりも累計天然資源消費削減量が多いエリア
であることを示している。図 1(b)では図 1(a)に比べ、
ケース 3 がほかの 2 つのケースよりも累計天然資源消
費削減量が多いエリアが狭い。これは回収率と平均寿命の差が製品の投入から廃棄までの時間分、稼働率よ- 2-D1-04 -1) J. Amaya, A. Lelah, P. Zwolinski: Journal ofEngineering Design, 25, (2014), pp 280-302
2) L. L. Kjaer, D. C. A. Pigosso, M. Niero, N. M. Bech, T.
C. McAloone: J. Ind Ecol, 23, (2019), pp 22-35

2-D1-04

第16回日本LCA学会研究発表会- 2-D1-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[2-D2] 循環経済2021年3月4日(木) 11:00 〜 12:20 D会場 (zoom)
座長：松野康也（千葉大学）[2-D2-01] リマニュファクチャリング技術の適用による鉱山機械歯車の LCA事例研究*金澤 智尚1,3、松本 光崇2、吉本 光宏1、菅原 道雄1、吉村 彰大3、松野 泰也3 （1. 日立建機株式会
社

部品事業部

再生推進部、2. 産業技術総合研究所

究グループ、3. 千葉大学
11:00 〜

製造技術研究部門

積層加工システム研

融合理工学府 地球環境科学専攻）

11:20[2-D2-02] 鉄鋼材がライフサイクルで生み出す付加価値の推計*松田 敏明1、Dente Sebastien1、醍醐 市朗2、橋本 征二1 （1. 立命館大学、2. 東京大学）
11:20 〜

11:40

[2-D2-03] マイクロ波炉を用いたアルカリマンガン電池の分散型リサイクルシステムの構築*黒木 大暉1、光斎 翔貴1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
11:40 〜

12:00

[2-D2-04] 自動車サプライチェーンにおける脱中国化がグローバルカーボンフットプ
リントに与える影響*前野 啓太郎1、時任 翔平2、加河 茂美1 （1. 九州大学、2. 山形大学）
12:00 〜

©日本LCA学会

12:20

2-D2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

リマニュファクチャリング技術の適用による鉱山機械歯車の LCA 事例研究
LCA Case Study by Applying
Remanufacturing Technology for Mining Machinery Gears○金澤智尚*1), 3)、松本光崇 2) 、吉本光宏 1)、菅原道雄 1)、吉村彰大 3)、松野泰也 3)
Tomohisa Kanazawa, Mitsutaka Matsumoto, Mitsuhiro Yoshimoto,
Michio Sugawara, Akihiro Yoshimura, Yasunari Matsuno
1) 日立建機(株), 2) 産業技術総合研究所, 3) 千葉大学
* t.kanazawa.zn@hitachi-kenki.com
1. 緒言
持続可能な開発目標（Sustainable Development
Goals, SDGs）の達成に向けた取り組みとともに循
環経済に根ざした取り組みが世界的な課題となっている 1)。我が国では 3R を環境施策の主な一つとし推進しているが、広くはリユースに分類される
リマニュファクチャリング（再生）は、サブパー
ツの再利用による省資源化と高い経済性を持つことから、経済と環境の両立を可能とする手段の一つとして注目を集めている。
近年、再生分野は、米国で約 5 兆円（2011 年）、
欧州で約 4 兆円（2015 年）もの市場規模があり、産業界への経済的影響も大きく、雇用創出の機会も増えることが示唆されている 2,3)。また再生市場の規模として、約 16%と比較的大きな割合を占め
る建設・鉱山機械は、都市や資源採掘において必要不可欠な設備である。特に、鉱山機械の場合は、
ほぼ 365 日休みなく稼働しているため、定期的なオーバーホールが必要となり、その際の休車時間
ならびに部品のメンテンスコスト低減に再生品が大きく寄与している 4,5)。
一方、建設・鉱山機械に関する再生をテーマをとした環境性評価の既存研究は、少ないのが現状である。Jun らの研究では、建設機械の油圧シリンダなどの各内訳部品の重量や材質のデータを基に素材の特性化係数等を掛け合わせて LCA を試算した例や、建設機械本体の重量から素材の特性化係数を掛け合わせた LCA の研究例があるが、加工や熱処理といった下流工程を含めた詳細な LCA の検証には至っていない 6,7)。
以上より本研究では、再生品の需要が高く環境負荷の影響が高いと見込まれる鉱山機械部品を対象に、製造段階や再生段階での詳細な実データおよび発電手法の違いなどの地域毎に変動するパラメータも加味した上で環境性評価を行った。本研
究では、鉱山機械部品の地球温暖化ポテンシャル（Global warming potential, GWP）および資源消費を評価対象とした。特に、歯車部品のリマニュファクチャリング技術を開発したことによる、環境影響を定量的に評価し、その有用性を確かめることを目的としている 8)。

2. 評価手法
2.1 目的と評価範囲の設定
本研究の評価対象は、高額かつスクラップ率の高い歯車部品とした。対象機体は、日立建機（株）
製の EX2600 シリーズを選定した。本機体には 2個の旋回減速機と 2 個の走行減速機を有している。
各減速機の構成図を図 1 に示す。更に、表 1 には
これらの部品に用いられている歯車部品の点数および一個当たりの重量、材質を示す。
評価対象の歯車部品は、各減速機に組み込まれ、モータからの動力を減速することにより、トルクへ変換する機能を有する。機能単位は、鉱山機械の寿命（稼働時間）とした。鉱山機械は、納車から廃棄まで概ね 60,000 hr であるため、60,000 hr までに部品が複数回使用されることを条件とした。
一方で、各減速機の寿命は、共に約 20,000 hr/1 サ
イクルである。よって鉱山機械のライフサイクル
における減速機の交換回数は、2 回を前提とした。
評価パターンは、以下の 3 ケースを設定した。ケース 1 では、全サイクルにおいて新品部品にて対応する。ケース 2 では、2 サイクル目以降に、再生品を用いるとし（歯車の再利用率 30%）、ケース 3
では、2 サイクル目以降に、再生技術が適用された
再生品を用いる事とした（歯車の再利用率 65％）。
本評価におけるシステム境界は、素材の製錬から、鍛造、熱処理および浸炭、機械加工を経て歯車部品が製造されるまでの工程、歯車部品の輸送、歯車部品を減速機に組付け後、試験、塗装を経て減速機部品を製造するまでの工程、および廃棄工程である。

図 1 旋回減速機(左),走行減速機(右)の構成部品
表 1 旋回・走行減速機の対象とした歯車部品
No. Swing device pcs / Assy
1
2
3
4
5

- 2-D2-01 -

Gear1
Gear2
Gear3
Gear4
Gear5

4
1
3
1
1

WeightMaterial[kg / 1 pcs of gear]
14
28
Special Steel
146
9
146

No. Travel device pcs / Assy
6
7
8
9

Gear6
Gear7
Gear8
Gear9

4
1
3
1

WeightMaterial[kg / 1 pcs of gear]
58
85
Special Steel
48
27

2-D2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

2.2 インベントリ分析
インベントリ分析では、歯車製造および再生工程に必要な原材料および排出されるエネルギーなどのバックグラウンドデータに関して、IDEA Ver
2.02 を用いた 9)。フォアグラウンドデータは、各業者および製造工程での調査を行い、環境負荷項目に関するリストを作成した。GWP の特性化係数には、IPCC2013 の 100a データを用い 10)、資源消費に関しては、LIME2 のデータを使用した 11)。
3. 結果
3.1 部材および歯車製造工程の環境影響評価
各歯車の部材から歯車製造までの工程におけるGWP と資源消費の試算結果を図 2(a),(b)に示す。図2(a)の GWP の結果では、製錬工程が全体の 4 割を占めていた。一方で、図 2(b)の資源消費について
は、製錬工程で概ね 8 割となり、残りの 2 割を鍛造工程が占めていた。本結果より、特殊鋼製造に要する資源消費の影響が大きいことが示された。
また最も環境負荷の大きい No.5 の歯車は、GPW
で総計 1,060 kg-CO2 eq/pcs となり、資源消費に関しては、総計 0.36 kg Sb-eq/pcs となった。

(a)GWP(b)資源消費図 2 歯車製造工程における GWP と資源消費
3.2 総合評価
図 4(a),(b)は、鉱山機械の納車から廃棄までの全
ライフサイクル当たりの GWP ならびに資源消費を機体に搭載されている旋回減速機の個数分（2個当たり）で試算した結果である。
図 3(a)では、ケース 1 で 28,700 kg-CO2 eq / LC に対し、ケース 2 で 18,700 kg-CO2 eq / LC、ケース 3
で 14,100 kg-CO2 eq / LC と最大 14,600 kg-CO2 eq /LC の低減が見込まれる。資源消費に関しては、図3（b）より、ケース１で 17.5 kg Sb-eq/LC ならびに
ケース 2 で 11.4 kg Sb-eq/LC、ケース 3 で 8.6 kg
Sb-eq/LC の排出がそれぞれ想定され、最大 5.4 kg
Sb-eq/LC の低減が予想される。

(a)GWP(b)資源消費図 3 一機体あたりの旋回減速機の歯車に関する
ライフサイクル GWP と資源消費

4．結言
機体一台当たり（旋回、走行減速機）のライフ
サイクル全体での環境負荷について、全サイクル
で新品を使用したケース 1 に対し、 再生品（再生技術を適用）にて運用するケース 3 では、GWP で
約 28 ton-CO2 eq / LC、資源消費で約 8.9 kg Sb-eq /LC の低減効果が見込まれることが示唆された。これは、再生技術の適用により、部品の再利用率が向上し、スクラップ量の低減に繋がり、素材の製錬や熱処理といった環境負荷の大きな工程を省くことが可能となるためである。
既存研究では、本研究の様な再生技術の適用を含めた環境影響までを詳細に定量評価した研究は見受けられない。一方で本研究の課題としては、評価対象が歯車部品と限定的であったため、評価対象の部品を更に広げ、鉱山機械全体の LCA や稼働状態も加味した検討を行うことも必要である。
引用文献
1) UNEP-IRP (2018): Re-defining value - The
manufacturing revolution: Remanufacturing,refurbishment, repair and direct reuse in thecircular economy, 41-50
2) Nasr N., (2019): Remanufacturing in the circular
economy, Scrivener Publishing, MA, 9, 88-90
3) United States International Trade Commission(USITC) (2012): Remanufactured Goods: An
overview of the US and Global Industries, Markets,
and Trade, (332-525), 2-1 – 2-11
4) Weetman C., (2017): A Circular Economy
Handbook for Business and Supply Chains, Kogan
Page Limited, London, 310-312
5) 酒 井 忠 雄 (1999): 精 密 工 学 会 誌 , 65 (3),373-3766) Jun Y., Kang H., Jo H., Baek C., Kim Y. (2019):
Procedia Manufacturing, 33, 288-295
7) Jun Y., Jo H., Kim Y., Kang H., Hwang Y., Kim Y.
(2020): Procedia Manufacturing, 43, 620-626
8) 金澤智尚，吉本光宏，畑典仁，早川正夫，目黒奨，廣戸孝信，松下能孝 (2019): 歯車の再利用可否判定方法および歯車の再利用可否判定
システム, 特願 2019-233454
9) IDEA (Inventory Database for Environmental
Analysis), IDEA Ver 2.02(online), 入 手 先 ＜http://idea-lca.com＞, (参照 2019-11-5)
10) IPCC (Intergovernmental Panel on Climate
Change) Forth Assessment Report Climate Change
2007,(online),入手先<https://archive.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/wg1/en/tssts-2-5.html#table-ts-2>, (参照 2020-61)
11) LIME (Life-cycle Impact Assessment Method
based on Endpoint Modeling), LIME2 (online),
入手先,＜https://lca-forum.org/database/impact/＞, (参照 2020-12-08)- 2-D2-01 -2-D2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

鉄鋼材がライフサイクルで生み出す付加価値の推計
Estimation of value added that steel produces in its lifecycle

その他の製品

二次製品

容器

その他輸送機自動車

船舶

家庭・業務用機器

電気機械

産業機械

環経済においては、従来のリサイクル率等による評価だ
けではなく、資源の効率的な利用により、1 単位の資源から得られる「付加価値」を最大にすることが求められる。
これについては、マテリアルフロー分析およびマルコフ
連鎖モデルを用いて、ある物質がそのライフサイクルで生み出す価値の推計手法が提案され 1)、この手法を木材に適用した研究が報告されている 2)。本研究では、鉄鋼材を対象として、そのライフサイクルで生み出す価値を推計

7
6
5
4
3
2
1
0
土木構造物

はじめに
大量生産・大量消費・大量廃棄の線形経済から脱却し、循環経済の構築を目指す取り組みが進められている。循

建築物

1.

鉄鋼材が生み出す付加価値（千円/トン）○松田敏明*1)、Sebastien Dente1)、醍醐市朗 2)、橋本征二 1)
Toshiaki Matsuda, Sebastien Dente, Ichiro Daigo, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学 2) 東京大学大学院* rv0063hp@ed.ritsumei.ac.jp

図 1 最終製品部門において鉄鋼材が生み出す付加価値

し、これを時系列で評価した。
2. 方法
2.1 ライフサイクルで生み出す価値推計の概要 1)
対象年の対象物のマテリアルフローに対しマルコフ連鎖モデルを適用することで、対象物のライフサイクルにおける各状態の経由回数を推計する。この経由回数に、各状態を１回経由する際に生み出される付加価値額を乗じ合計することで、対象物がそのライフサイクルで生み出の推計結果

す価値を推計した。
2.2 各状態における経由回数の推計 3)
対象年の鉄鋼材のマテリアルフロー4)を用い、鉄鋼材の状態推移表(各行が示す状態𝑖から各列が示す状態𝑗への推移量を示した表)を作成した。さらに、この状態推移表の各要素を𝑥𝑖𝑗、各行和を𝑋𝑖として、式(1)に示される要素を成分に持つ正方行列である状態推移確率行列𝐴を求めた。
ここで、輸出物や埋立・散逸物等、それ以降の状態を持た値が生み出される推計結果となった。建築物部門では、1回経由(単位重量経由)あたりに生み出される付加価値は小さいものの経由回数(経由重量)が大きいのに対し、産業機械部門では、経由回数(経由重量)は小さいものの 1 回経由(単位重量経由)あたりに生み出される付加価値が大きい等、付加価値を生み出す構造は異なっている。図 1 では、鉄鋼材のライフサイクルのうち中間製品部門において生み出される付加価値の推計結果を示していないが、ないものを最終状態𝑊とする。

それらを含めたライフサイクルでの推計結果や時系列での推計結果等について、学会当日に報告する。
謝辞：本研究は、科学研究費補助金(19H04329)及び環境研

𝐴＝[𝑎𝑖𝑗], 𝑎𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗⁄𝑋𝑖(𝑖 ∈ 𝑊) , 𝑎𝑖𝑗 = 0(𝑖 ∈ 𝑊) ⋯ (1)
最後に状態推移確率行列𝐴および𝐴と同次元数を持つ単位行列𝐼を用い、鉄鋼材がこの状態推移を無限回繰り返
した結果を示す5𝐼ー𝐴6−１を求め、各状態の経由回数を推計した。
2.3 各状態で生み出される付加価値の推計 1)

3.

結果と考察
本要旨では、2015 年の鉄鋼材のマテリアルフローにおける 11 種の最終製品部門について、各部門における鉄鋼材の利用が生み出す付加価値の推計結果を図 1 に示す。1トンの鉄鋼材のライフサイクルに対し、建築物、土木構造
物、産業機械などの最終製品部門において多くの付加価究総合推進費(JPMEERF20193002)による成果である。ここに記して深謝する。
参考文献
1) Dente, S.M.R., S. Hashimoto:第 14 回日本 LCA 学会研究

鉄鋼材の状態推移表における各状態と産業連関表の基
本分類における部門を対応させ、産業連関表の各列部門の内生部門への投入金額に占める鉄鋼材の割合を用いて、
当該列部門の付加価値を鉄鋼材が生み出す付加価値として按分し、その状態を１回経由する際に生み出される付加価値額を推計した。

発表会講演要旨集、pp.366-367、2019
2) 大神正史ら：第 14 回日本 LCA 学会研究発表会講演要
旨集、p.362、2019
3) 醍醐市朗ら：鉄と鋼、91(1)、pp.159-166、2005
4) 松田敏明ら：第 48 回環境システム研究論文発表会講演集、p.125、2020- 2-D2-02 -2-D2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

マイクロ波炉を用いたアルカリマンガン電池の分散型リサイクルシステムの評価
Development of distributed recycling system for alkaline batteries by using microwave
technology○黒木大暉*1)、光斎翔貴 1)、柏倉俊介 1)、山末英嗣 1)
Daiki Kurogi, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue1) 立命館大学* rm0099xp@ed.ritsumei.ac.jp
1. 緒言

2. 研究手法

近年のリサイクルシステムの主流は集中型リサイク

2.1 実験によるマイクロ波加熱によるアルカリマンガ

ルである．集中型リサイクルとは，大量の廃棄物を広ン電池からの亜鉛回収率の実測域収集し，ある区域内に 1 ヶ所の大規模な施設においアルカリマンガン電池は事前に破砕され，外缶に使てリサイクルを行うものである．集中型リサイクルの用されている鉄は磁気分離されていると仮定し，本実処理工程では，同時に大量の廃棄物処理が可能である

験では，使用済みアルカリマンガン電池の模擬粉末とため処理費が安く処理時間も短縮し，生産性が高いとして Mn3O4 と ZnO の混合粉末を用いた．
Mn3O4 と ZnO考えられてきた．しかし，集中型リサイクルは輸送にの重量はアルカリマンガン電池の組成データを参考によるエネルギー消費が大きくなることが特徴として挙それぞれ 5.0 g，4.0 g とし，マイクロ波炉の出力を 5.01)

げられる ．一方，集中型リサイクルと対をなすもの

kw とした．加熱時間(0～45 分)と還元剤として添加すとして分散型リサイクルが挙げられる．分散型リサイ

る炭素量の変化(0～5.1 g)に対する亜鉛の回収率の挙クルとは，廃棄物を複数の拠点にて分担し回収し，あ動を測定した．
本研究の実験工程を図 1 に示す．
なお，る区域内に複数か所の小規模な施設においてリサイク

酸化亜鉛の回収率は，蛍光 X 線分析装置(XRF)を使用

ルを行うものである．廃棄物の発生源から最も近い施して加熱前の試料と加熱後にるつぼ内に残留した試料設へ運び入れることが可能であるため，輸送によるエに含まれる Zn の質量を測定し，その質量差より決定

ネルギー消費を削減できると考えられる．

した．

分散型リサイクルに関する先行研究では，樹脂のリサイクルにおいて集中型リサイクルに比べ 3D プリン
ターを用いた分散型リサイクルの方がコスト軽減やエ
図 1 実験工程

ネルギー消費量，CO2 排出量の削減に寄与することを
明らかした

2)3)

．また，建設物の分散型リサイクルに関する研究においても環境負荷の削減効果が確認された
4)．これらの研究結果を鑑みると分散型リサイクルは

2.2 分散型リサイクルと集中型リサイクルの比較
分散型リサイクルと集中型リサイクルの比較のため，他分野のリサイクルにおいても環境負荷を削減できる

輸送段階と加熱分離段階をシステム境界に含め，そこ可能性がある．

に投入されたエネルギー消費量をそれぞれ比較した．

そこで本研究では，金属のマテリアルリサイクルへ

また，輸送プロセスによるエネルギー消費量は廃棄物の分散型リサイクルの有効性を明らかにすることを目の輸送距離をシナリオとして設定し算出した．なお，的とし，ケーススタディとしてアルカリマンガン電池

シナリオはある地域の輸送距離，人口の大小を基に設のリサイクルに着目した．まず，小規模な分散型リサ

定した．また，それぞれの工程の比較のため，機能単イクルに適したマイクロ波炉を用い，アルカリマンガ

位を亜鉛の回収重量 1 ㎏あたりのエネルギー消費量

ン電池の還元率を求める実験を行った，次に，リサイと設定し分散型リサイクルではマイクロ波炉，集中型

クル技術として従来型の大規模電気炉（集中型リサイ

リサイクルでは電炉を用いて製錬を行うものと仮定し，クル）とマイクロ波炉（分散型リサイクル）を用いた

下式を用いて算出した．

各システムにおいて，廃棄物輸送段階と加熱分離段階

Eh= P×t×(1/W)(1)

におけるエネルギー消費量を比較し，分散型リサイク

Et=D/F×A(2)

ルの導入可能性を検討した．

なお．Eh は加熱工程におけるエネルギー消費量[kJ/kg]，P は消費電力[kW]，t は加熱時間[s]，W は亜鉛- 2-D2-03 -2-D2-03

第16回日本LCA学会研究発表会の回収重量[kg]，Et は輸送工程におけるエネルギー消以上の結果を基に，電炉を用いた集中型リサイクル費量[kJ/kg]，D は輸送距離[km]，F は燃費[km/kl]，A はとマイクロ波炉を用いた分散型リサイクルのリサイク

単位発熱量[kJ/kl]である．

ルシステム全体でのエネルギー消費量を比較した結果を図 4 に示す．この結果は，リサイクル施設から遠く

3. 結果と考察離れた（274 km）人口の少ない地域（10,000 人）に分

亜鉛回収率の実験において，炭素量を 1.7 g に固定

散型リサイクルを適用したものである．このシナリオ

し，加熱時間をパラメータとした実験の亜鉛の回収率

では、分散型リサイクルを適用することにより，輸送を図 2 に示す．5 分加熱しただけでは，試料に変化が工程，加熱工程共にエネルギー消費量を大きく削減で見られず亜鉛は気化されなかった． 5 分から 10 分のきることが示唆された．以上の結果から、リサイクル

間に亜鉛蒸気の発生が確認できた．なお 10 分加熱し施設から遠く離れた人口の少ない地域に分散型リサイ

た試料の回収率は約 30%であった．さらに加熱時間をクルを適用することが有効であることが示唆された．

15 分に伸ばすと，亜鉛の回収率が急激に向上し 90%を5れなかったため，15 分間の加熱で亜鉛の気化は完了していると考えられる．

回収率[%]

100%
80%
60%
40%

1回目

20%

2回目

加熱工程

4

[GJ/kg]エネルギー消費量超える回収率となった．その後は回収率の向上は見ら

輸送工程

3
2
1
0
集中型

分散型

図 4 集中型リサイクルと分散型リサイクルのエネ

0%
0

15
30
加熱時間[分]45

ルギー消費量の比較
4. まとめ図 2 加熱時間の変化に対する亜鉛の回収率

アルカリマンガン電池のリサイクルにマイクロ波炉
次に，加熱時間を 15 分に固定し，炭素量をパラメーを用いることで，従来型電気炉を用いたリサイクルとタとした実験の亜鉛の回収率を図 3 に示す．炭素量を比較して，エネルギー消費量を削減できることが分か

化学量論比である 1.7 g より 0.9 g に減少させた際にはった．また，分散型リサイクルと集中型リサイクルの試料に変化が見られず，亜鉛の回収率は 0%であった．

リサイクルシステム全体のエネルギー消費量には大き

これは，マイクロ波による加熱がされやすい炭素が少な差異がみられ，リサイクル施設から遠く離れた人口

なく，試料の昇温が不十分であったためだと考えられの少ない地域に分散型リサイクルを適用することが有る．次に炭素量を 3.4 g，5.1 g と増加させた実験では亜効であることが示唆された．

鉛の回収率の向上はほとんど見られなかった．
これは，亜鉛の還元に必要な炭素量には閾値が存在しており．
化学量論比の 1.7 g で酸化亜鉛は十分に還元されてい
た

た

め

だ

と

考

え

ら

れ

る

．

5. 参考文献
1) 大矢仁史, 佐藤明史, 小林幹男:廃棄物学会研究発表会講演論文集, 18 (1), (2007) pp.204-206
2) Dennis J. Byarda , Aubrey L. Woerna, Robert B.

80%

Oakleyb , MatthewJ. Fiedlerb: Additive Manufacturing, 27,

回収率[%]

100%(2019), pp.515–525

60%
40%

1回目

3) M.A. Kreiger, M.L. Mulder, A.G.Glover, J.M. Pearce:

2回目

Journal of Cleaner Production, 70, (2014), pp.90-96

20%4) 藤田壮, 盛岡通, 徳永拓: 環境システム研究論文
集, 28, (2000), pp.47-53

0%
0

1

2
3
炭素量[g]

45

図 3 炭素量の変化に対する亜鉛の回収率- 2-D2-03 -2-D2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

自動車サプライチェーンにおける脱中国化がグローバルカーボンフットプリントに与える影響○前野啓太郎*1)、時任翔平 2)、加河茂美 1)
Keitaro Maeno, Shohei Tokito, Shigemi Kagawa
1) 九州大学, 2) 山形大学
* maeno.keitaro.534@s.kyushu-u.ac.jp
チェフ逆行列は𝐋 = (𝐈 − 𝐀)−1 = 𝐈 + 𝐀 + 𝐀2 + 𝐀3 + ⋯1. 研究背景2020 年における COVID-19 の感染拡大により、中国に集中していたグローバルサプライチェーンが崩壊しと無限級数展開できるため、(1)式は以下のように表すことができる。

た結果、その脆弱性に対するリスクマネジメントとし𝑠

𝐐 = diag(𝐞)(𝐈 + 𝐀 + 𝐀2 + ⋯ )diag(𝐟𝑗00 )て世界でサプライチェーンの“脱中国化”とその再構

(2)

1）

築が進められている 。地球温暖化問題が深刻化している現在において、このサプライチェーン再構築を進める際に重要なことはサプライチェーン全体の CO2 排

このとき単位構造モデル 2)は(3)式のように定式化することができる。

出を抑制するグリーンサプライチェーンの構築を目指𝑠

すことである。
そこで本研究は、ポストコロナの世界においてこの
グリーンサプライチェーンを構築するために必要な政𝑠𝑠

𝐐 = diag(𝐞)diag(𝐟𝑗00 ) + diag(𝐞)𝐀diag(𝐥𝑗00 )𝑓𝑗00 (3)𝑠

ここで、(3)式の右辺に示されるdiag(𝐥𝑗00 )はレオンチ

は、特定の最終需要部門によって形成されるグローバェフ逆行列 L から国𝑠0 の産業𝑗0 に対応する一つの列ベ𝑠クトルの対角行列であり、𝑓𝑗00 は国𝑠0 の産業𝑗0 の最終財

ルサプライチェーンの構造変化が、そのグローバルカ

に対する最終需要を示している。

ーボンフットプリントに与える影響を推計するフレー

2.2 単位構造モデルに基づく仮想的抽出法

策を議論することを目的とした分析を行う。具体的にムワークを開発し、ケーススタディとして、中国を中

本研究は国𝑠0 の産業𝑗0 の製品が他国に販売されない心とした一極集中型の日本の自動車サプライチェーン

だけでなく、同時に国𝑠0 の産業𝑗0 は他国で生産されたが“脱中国化”し、より多くの国との結びついた分散型のサプライチェーンへ構造変化することによって、製品を投入しないということを想定する。この仮説的𝑟𝑠̅ = (𝑎̅𝑖𝑗
な世界経済における投入係数行列𝐀)は以下の世界の CO2 排出がどのように変化するのかを分析し、ように修正される。

構造変化後のサプライチェーン全体の CO2 排出を効果𝑠 𝑠

𝑟𝑠𝑎̅𝑗00𝑗 = 𝑎̅𝑖𝑗00 = 0 (∀𝑖, ∀𝑗, ∀𝑟 ≠ 𝑠0 , ∀𝑠 ≠ 𝑠0 )的に削減するために必要な政策を議論する。

𝑠 s

𝑎̅𝑗𝑟𝑠
= 𝑎𝑗𝑟𝑠+ 𝑎𝑗00𝑗 ∑
0𝑗
0𝑗

𝑎𝑟𝑠
𝑗0 𝑗

𝑟𝑠
𝑟≠𝑠0 ,𝑠 𝑎𝑗0 𝑗

2. 研究手法𝑠 𝑠(∀𝑗, ∀𝑟 ≠ 𝑠0 , ∀𝑠 ≠ 𝑠0 ) (6)𝑟𝑠𝑎̅𝑖𝑗00 0 = ∑𝑟 𝑎𝑖𝑗00 (∀𝑖)

2.1 単位構造モデル

(5)

(7)

基本的な産業連関モデルに従うと、国 𝑠0 の産業𝑗0に対する最終需要によって誘発する国 r の産業 i から
𝑟𝑠の CO2 排出𝐐 = (𝑄𝑖𝑗00 )は、(1)式によって推計できる。

この 3 式で定義されるような投入産出構造をもつ仮想的な世界と現実世界における当該国𝑐の当該産業𝑚によって生産された最終財の最終需要に由来する直接
間接 CO2 排出の差∆𝐐は以下の式によって表される。

𝐐 = diag(𝐞)(𝐈 − 𝐀)−1𝑠diag(𝐟𝑗00 )(1)̅ )𝑓𝑚𝑐 − diag(𝐞)𝐀diag(𝐥𝑐𝑚 )𝑓𝑚𝑐 (9)̅ diag(𝐥𝑐𝑚∆𝐐 = diag(𝐞)𝐀

ここで、diag(𝐞)は各国の各産業の 1 単位の産出あたりの直接 CO2 排出を示す直接 CO2 排出係数の対角行列−1(9)式から、国𝑠0 の産業𝑗0 の生産活動がグローバルサ

であり、𝐀は投入係数行列であり、(𝐈 − 𝐀) = 𝐋はレ𝑠オンチェフ逆行列である。diag(𝐟𝑗00 )は、国 𝑠0 の産業𝑗0

プライチェーンネットワークから除外されたとき、国に対する最終需要に対応する対角成分のみ値を持ち、ボンフットプリントがその構造的なシフトによってどその他の対角成分は 0 である対角行列を示す。レオンの程度影響を受けるのか推計することができる。

𝑐の産業𝑚によって生産された最終財に付随するカー- 2-D2-04 -2-D2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

3. データ
本研究は World Input-Output Database

日本の自動車部門のグリーンサプライチェーンの構
3),4)

に公開され

築を目指すうえで、これらの国・地域の CO2 排出を抑ている多地域産業連関表（対象範囲：44 ヵ国、56 産業）

制することが決定的に重要である。そこで本研究は、の 2000 年・2005 年・2010 年・2014 年におけるデータ

日本の自動車サプライチェーンの再構築によって CO2を用いた。
本研究はケーススタディの分析対象として、排出量が大きく増加した国・地域に焦点をあて、当該日本で製造された自動車のグローバルサプライチェー

国の CO2 排出量の増加に大きく寄与している産業部門

ンに焦点を当てる。日本の自動車グローバルサプライを分析する（図 2）。

対する直接輸入が顕著に多かった中国の製造業 9 部門
（化学製品、ゴム・プラスチック、無機製品、主要鉄金属、鉄金属製品、電子機器、電機製品、機械・装置、自動車）である。
4. 結果
本要旨では日本の自動車サプライチェーンから中国の「主要鉄金属部門」を除外したケース、すなわち日本の自動車サプライチェーン全体が「主要鉄金属部門」

主要鉄金属部門における脱中国化とSC再構築による産業別CO2排出増量(kt-CO2)

チェーンから除外される部門は、日本の自動車産業に
180

その他

160

採掘・採石

140

電力・ガス・蒸気・空調
120

主要鉄金属

100
80
60
40
20

0
RUS

KOR

BRA

AUS

JPN

TWN

IDN

において“脱中国化”し、そこからの輸入分を中国以

図 2. 日本の自動車生産サプライチェーン全体が「主外の国の当該部門から代替的に輸入するようなサプラ

要鉄金属部門」において脱中国化し、サプライチェー

イチェーンを再構築した場合の結果についてのみ説明

ンを再構築した場合における CO2 排出増加量が顕著する。以下の図 1 は、2014 年時点の上記の場合におけに大きかった国・地域の産業部門別 CO2 排出増加効果

る各国・各地域の CO2 排出変化を示している。

（2014 年）
図 2 から、主要鉄金属部門における脱中国化に伴う(kt-CO2)+160

日本の自動車サプライチェーン再構築によって、ロシ+120

ア、韓国、ブラジル、オーストラリア、日本、台湾、+80

インドネシアにおいて、主に主要鉄金属部門、電力・ガス・蒸気・空調部門（以降、電力・ガス部門）の 2 つ+400の部門からの CO2 排出が大きく増加していることがわかる。中でも、顕著に CO2 排出増加量の大きいロシア

図 1. 日本の自動車サプライチェーン全体が「主要鉄と韓国において、CO2 排出増加に占めるこの 2 部門の金属部門」において脱中国化し、サプライチェ－ンを割合は 90%を超えており、当該部門からの CO2 排出増再構築した場合における、日本の自動車最終需要に由加を抑制することが、日本の SC 再構築における効果

来する各国・各地域の CO2 排出量の変化（2014 年）

的な CO2 排出削減策であることがわかる。
本会では、他部門を除外したケースの結果も説明し、

図 1 から、
日本の自動車サプライチェーン全体の「主

日本の自動車サプライチェーン全体の CO2 排出量を抑

要鉄金属部門」における“脱中国化”とサプライチェ制するために必要な政策について具体的な提案を行う。

ーン再構築はロシア・韓国・ブラジル・オーストラリ
アにおいて比較的大きく CO2 排出量を増加させることが読み取れる。

引用文献

主要鉄金属の生産活動は、製造業のなかでは比較的

1) 内閣府: “新型コロナウイルス感染症緊急経済対策”,

加工度が低く、その生産に必要となる資源の産出国が(2020).

有利である。従って、主要鉄金属に関する脱中国化と

2) Ozaki, I.: Mita Journal of Economics, 73, (1980), 66-94.

SC 再構築は、鉄鉱資源産出国（ロシア、ブラジル、オ

3) World Input-Output Database : “World IO Tables”,

ーストラリア）の当該部門における追加的な代替生産

http://www.wiod.org/database/wiots16.

を多く促すことになり、結果的にその代替生産に伴う

4) Timmer, M.P., Dietzenbacher, E., Los, B., Stehrer, R., G.J.

CO2 排出量を大きく増加させることにつながる。

de Vries.: Review of International Economics, 23, 575-605.

- 2-D2-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

基調講演[2-M] 基調講演
2021年3月4日(木) 13:20 〜 14:20 M会場 (zoom)[2-M-01] 「サーキュラーエコノミー」：空想から科学へ*中村 愼一郎1 （1. 早稲田大学）
13:20 〜

©日本LCA学会

14:20

2-M-01

第16回日本LCA学会研究発表会

2021/1/5「サーキュラーエコノミー」：空想から科学へ中村愼一郎 早稲田大学政治経済学術院・教授 (産業エコロジー)

副題を見た方の中には， Frederick Engels (1880), Socialism: Utopian and Scientific, の邦訳を想い出され，苦笑される方もあるかと思います．更に，「○○○宣言」(1848)
をもじり，「サーキュラーエコノミーと言う幽霊が跋扈している」とするのは言い過ぎですが，英国の NPO 法人である EM 財団が提唱した「サーキュラーエコノミー(CE)」が「政策レベルで世界を席巻しつつある」との指摘が国内でもされるに至っているのは事実です．
LCA が学術的側面を持って展開されてきた (IJLCA などの査読付き学術論文が，その発展に大きく貢献してきた) のと対照的に，CE は NPO 法人，コンサルタント企業，
政府機関などの実務者が web 上に発表する査読を経ない報告書 (いわゆる graydocuments) を中心に展開されています．加えて，CE の概念が極めて広範なもの(umbrella concept) であり，その定義も固定・定着しているとは言い難く，流動的です
らあるので，その動向を外から追跡するのは容易ではありません．
LCA と同様，CE は手段であり目的ではありません．目的は「持続可能な経済社会の実現」なはずです．そのためには，LCA 同様に評価のための計測が必要であり(science is measurement!) ，計測には良く定義されたデータ体系が欠かせません．然しながら，CE を推進する NPO 法人・コンサルタント企業が展開する提案の多くは定性的であり，定量的な根拠を持つものは少ないように見受けられ，その意味で「空想的」です．「エコノミー」から明らかな様に，そのデータ体系は少なくとも国民経済を包括するものでなくてはならず，「サーキュラー」から明らかな様に，廃棄物・副産物・GHG をはじめとしたもろもろの環境負荷物質をも含んでいなくてはなりません．
この要請に答えることが出来るであろうデータ体系として，世界で唯一，公的機関によって作成・公開されているのが，日本の環境省が作成した「環境分野分析用産業連関表」です．
本講演では，この様な背景を踏まえ，海外の動向をひたすら追うのではなく，日本
LCA 学会が「サーキュラーエコノミーの科学」を発信していく可能性について，いく
ばくかの私見を述べさせていただく所存です．生産的な議論につながれば幸いです．

- 2-M-01 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

ポスターセッション[2-P1] ポスターセッション (1)2021年3月4日(木) 14:40 〜 15:40 P会場 (zoom)[2-P1-01] 自治体における廃プラスチック分別方法の環境影響・コストの評価*古賀 貴裕1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-02] 使用済み衣服の繊維リサイクル技術の環境影響評価*徐 聖子1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-03] 銅のリサイクルによる製錬由来水銀排出量の削減効果*山本 涼太1、青木 一将1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-04] 自治体が提供するごみ分別アプリの機能に関する調査と求められる機能の検討*湯川 力1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-05] 南海トラフ巨大地震における災害廃棄物量の推計と仮置場の検討：宮崎県を対象として*坂本 耕大1、野末 浩佑1、矢澤 大志1、吉田 英立2、谷川 寛樹2、橋本 征二1 （1. 立命館大学、2.
名古屋大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-06] 建築分野における環境影響の貨幣価値換算に関する検討～事例建物の投入資材別の支配的要因分析～*望月 唯香1、藤田 あゆ1、小林 謙介1 （1. 県立広島大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-07] 木質ボードの社会的側面を含めたライフサイクル評価*西岡 傑1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-08] 擬人化されたキャラクターが環境配慮行動に与える影響の評価*松永 貴寛1、本藤 祐樹1 （1. 横浜国立大学大学院）
14:40 〜

15:40

[2-P1-09] 里山の広葉樹管理を考慮した木質バイオマス利活用のライフサイクル影響評
価*中川 友輝1、吉川 直樹1、加用 千裕2 （1. 立命館大学、2. 東京農工大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-10] IDEA海外版を用いた建築物のケーススタディ
いた検討～～主要14か国のデータを用*萩原 光1、山本 大夢1、半田 歩1、小林 謙介1、藤井 千陽2、横田 真輝2、田原 聖隆2 （1. 県立広島大学、2. 産業技術総合研究所）
14:40 〜

15:40

[2-P1-11] 建築分野における環境影響の貨幣価値換算に関する検討～事例建物のプロセスごとの内部コスト外部コストの影響分析～*藤田 あゆ1、望月 唯香1、小林 謙介1 （1. 県立広島大学）
14:40 〜

©日本LCA学会

15:40

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会[2-P1-12] 輸出されていた廃プラスチックの日本国内におけるリサイクル可能性*杜 盈吟1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-13] IDEA海外版の構築 ～イタリア、カナダなど新規9か国の詳細推計〜*半田 歩夢1、山本 大夢1、萩原 光1、小林 謙介1,2、藤井 千陽2、横田 真輝2、田原 聖隆2 （1. 県立
広島大学、2. 産業技術総合研究所）
14:40 〜

15:40

[2-P1-14] 直交集成板（ CLT）を用いた木造建築物建設までの環境影響評価：研究実
験棟の事例*中野 勝行1、軽部 正彦2、服部 順昭3 （1. 立命館大学、2. 森林総合研究所、3. 東京農工大学（名誉教授））
14:40 〜

15:40

[2-P1-15] 家具のサブスクリプションが環境と経済に与える影響*竹ノ下 優花1、緒方 鞠1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-16] Role of Weather Derivatives in Economic Activity of Firms*張 宜臻1 （1. 九州大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-17] 住宅用太陽光パネルの廃棄量の将来推計*馬場 太陽1 （1. 九州大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-18] 都道府県レベルでの CO2排出量変化の要因分解分析：労働生産性変化に着目して*下津浦 大賀1、中石 知晃2、加河 茂美3 （1. 九州大学経済学部、2. 九州大学経済学府、3. 九州大学経済学研究院）
14:40 〜

15:40

[2-P1-19] 日本の木材消費が環境に与える影響と持続可能な森林管理*今田 青冶1、加河 茂美1、前野 啓太郎1 （1. 九州大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-20] ポストコロナ時代における日本のインバウンド産業の持続可能性*大賀 雄介1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-21] 音楽媒体の多様化に伴うライフサイクル CO2分析*野口 夕月1 （1. 九州大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-22] サスティナブルな衣服設計に向けた衣服ライフサイクルモデルの構築*吉田 樹1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-23] 中国のごみ輸入禁止令は環境影響の削減に役立っているか？～プラスチック
リサイクルを対象にした実証分析～*孫 諾えん1、田畑 智博1 （1. 神戸大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-24] コウヨウザンの普及における森林資源の持続的利用の検討ー再造林率・自給率をパラメータとした全国の将来資源量推計ー*若林 國久1、小林 謙介1、下岡 祐也1、原田 郁美1 （1. 県立広島大学）©日本LCA学会

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

14:40 〜

15:40

[2-P1-25] 中国の輸入規制による日本国内における廃プラスチックリサクルの環境・経済影響*李 勤萱1、近藤 康之1 （1. 早稲田大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-26] データ包絡分析を用いた国内漁業部門の生産効率性分析*佐野 大我1、中石 知晃2、加河 茂美3 （1. 九州大学経済学部、2. 九州大学経済学府、3. 九州大学
経済学研究院）
14:40 〜

15:40

[2-P1-27] 廃棄物発電の LCA分析*安武 奈桜1 （1. 九州大学）
14:40 〜

15:40

[2-P1-28] 環境及び機能への影響を考慮したプラスチック容器包装への材料代替評価手法
Evaluation method of material substitution for plastic containers andpackaging integrating environmental and functional impacts.
*瀬川 健太1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学大学院）
14:40 〜

15:40

[2-P1-29] 複数の機能単位による衣服レンタルサービスの環境影響評価*津崎 大輔1、天沢 逸里1、平尾 雅彦1 （1. 東京大学）
14:40 〜

©日本LCA学会

15:40

2-P1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

自治体における廃プラスチック分別方法の環境影響・コストの評価
Assessment of environmental impact and cost of plastic waste separation methods inmunicipalities○古賀貴裕*1)、橋本征二 1)
Takahiro Koga, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* rv0067kp@ed.ritsumei.ac.jp
はじめに
家庭ごみについては、容器包装リサイクル法(以下、容リ法)のもと、プラスチック製容器包装のリサイクルが行われてきた。その後、廃プラスチック(以下、廃プラ)による海洋汚染やアジア各国における廃プラの輸入規制等を受け、2019 年に「プラスチック資源循環戦略」が策定されたが、これを踏まえ我が国政府は、容リ法対象外の廃プラを含めた廃プラの一括回収の検討を開始している。
本研究では、この廃プラ一括回収システムを想定し、その LCCO2、コストを評価した。具体的には、仮想自治体を設定した上で、容リ法対象の廃プラのみを分別収集し再資源化を行う場合(シナリオ①)と、廃プラ全般を分別収集し再資源化を行う場合(シナリオ②)を比較検討した。
2. 方法
2.1 機能単位とシステム境界
容リ法対象の廃プラ、容リ法対象外の廃プラを含む可燃系家庭ごみ 1t を機能単位とした。家庭ごみの標準的な
組成 1)をもとに、可燃系家庭ごみ 1t 中に、容リ法対象の

25
シナリオ①
コスト(千円/トン)

1.

シナリオ②

20
15
10
5
0
収集

選別

再資源化 焼却・埋立合計

図 1 コストの推計結果
3.

結果と考察
コストの推計結果を図 1 に示す。収集については、グ
リッドシティモデルで算出した収集距離がシナリオ①②でほぼ等しくなり、コストもほぼ等しくなった。選別については、シナリオ②のコストがシナリオ①の 2 倍程度となった。これは、シナリオ②の方が、選別処理量が多

廃プラ(ペットボトルを除く)が 89 ㎏、容リ法対象外の廃プラが 22 ㎏、その他のごみ(ペットボトルを含む)が 890㎏含まれるとし、現状の分別率をもとにこうした廃プラの一部が分別収集されるものとした。また、上記の家庭
ごみの収集、選別、再資源化または焼却・埋立までをシ
ステム境界とし、上記のシナリオ①②を想定した。なお、
LCCO2 については再資源化による CO2 削減効果までを、
コストについては自治体が負担する再資源化コストまでいことに加え、容リ法対象外の廃プラの選別も必要となり、選別単価が高くなることが要因である。再資源化(選別物の利用業者への引き渡し)、焼却・埋立についても、取り扱い量・処理量が異なるため、コストに差が生じた。
これらの結果、全体のコストはシナリオ②がシナリオ①
より 4％程度大きくなった。一方、CO₂排出量については
再資源化量の増大により、シナリオ②がシナリオ①より少ない結果となった。再資源化による間接的な CO₂排出を評価範囲とした。仮想自治体は標準的なものとして、人口 10 万人、10km×10km のグリッド状、廃棄物処理施
設は自治体の南西角に立地するものとした。

削減だけでなく、焼却による削減も大きく寄与した。
参考文献
1) 環境省：容器包装廃棄物の使用・排出実態調査の実2.2 データと計算収集プロセスについては、グリッドシティモデル 2)等を態( 令和元年度) 、https://www.env.go.jp/recycle/yoki/
c_2_research/research_R01.html、2020 年 8 月アクセス

適用し計算を行った。1 グリッドは 1km×1km、収集回数
はいずれのシナリオも可燃ごみ週 2 回、廃プラ週 1 回と2) Fuji, M. et al.: Regional and temporal simulation of a smart
recycling system for municipal organic solid wastes、した。また、シナリオ②の選別、再資源化プロセスにつJournal of Cleaner Production, 78, pp.208-215, 2014

いては、容リ法対象外の廃プラを含む廃プラ全般を対象に分別収集・再資源化を行っている 2 自治体のデータを収集した。シナリオ①の選別、再資源化プロセスや両シ
ナリオに共通するプロセスのデータは、
既存研究 3)4)等を参考に設定した。

3) 松藤敏彦：都市ごみ処理システムの分析・計画・評価、技報堂出版、2005
4) 山田正人ら：破砕選別技術システムによる総費用変動の評価、
第19 回廃棄物学会研究発表会講演論文集、pp.156-158、2008- 2-P1-01 -2-P1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

使用済み衣服の繊維リサイクル技術の環境影響評価
Environmental Impact Assessment of Textile Recycling Technology for Used Garments○徐聖子*1)、天沢逸里 1) 、平尾雅彦 1)
Seiko Jo, Eri Amasawa, Masahiko Hirao
1) 東京大学* s-jo@ pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言
近年、ファストファッションが普及したことで、衣服の製造量が 2018 年時点で 1990 年と比べて 2 倍以上

めに、表 S1 に示す３カ国で G2G システムを導入する
シナリオを 14 種類作成した。
従来のライフサイクルシ
ステムを図１に、G2G システムを導入したライフサイとなった 1)。これは、低価格化による消費者の購入量の増大に加え、需要量以上の製造も原因である。さらに、消費者が、衣服の本来の製品寿命より短い使用期間で廃棄してしまうことがある 2)。売れ残った衣服は、
季節や流行の変化によって消費前に廃棄されることか
ら、
廃棄量も増大している。
廃棄された衣服の一部は、古着やウエスとして再利用されるが、多くは焼却や埋め立てによる最終処分となる。この結果、衣服全体のクルシステムを図２に示す。機能単位を衣服 1 kg の製造とする。
シナリオで扱った国は、H &M Foundation が所在し、かつ水力中心で発電に伴う GHG 排出量が少ないスウ
ェーデン、HKRITA が所在する香港、衣服の輸入額世界一位 5)のアメリカの３カ国とした。図 2 に示す消費者から G2G システムまでの輸送手段を、普通車・徒歩とした。そして、G2G システム設置数について、人口

ライフサイクルにおける環境負荷も増大している 3)。
これらの問題の解決策として、水資源を使わずに、繊維状に戻した後にその繊維を使って新しい衣服に製造する「衣類から衣類へのリサイクル・システム（Garment-To-Garment Recycling System, 以下 G2G シ
ステム）」が提案されている 4)。リサイクルに電力を必要とするが、水を必要としないという特徴がある。しかし、最終処分された衣服を新たな衣服製造の資源に１万人あたりの土地面積に１施設設置するとし、表 S2のように配送距離・配送手段を設定した。

することが、衣服のライフサイクルからの環境負荷削減に寄与できるかは明らかではなく、評価手法も確立していない。また、G2G システムを導入する地域人口
密度や主要発電方法の観点からの評価も必要である。
本研究の目的は、G2G システムの環境負荷削減効果の評価手法を確立することである。その手法を用いた評価から、服飾業界における繊維リサイクル技術の導入に向けた提言を目指す。

ポリエステル・
綿混紡⽷
電⼒
⾐服の製造

⾐服
繊維の産業
廃棄物

使⽤、回収、
分別

使⽤済み
⾐服

最終
処分

最終処分

図 1 ライフサイクルシステム（従来）ポリエステル・
綿混紡⽷輸送

電⼒
G2Gシステム

⾐服

繊維の産業
廃棄物

使⽤、回収、
分別

使⽤済み
⾐服

最終処分

使⽤済み
⾐服

最終処分

図 2 ライフサイクルシステム（G2G システム導入後）
2.3 評価項目
既知物質や既知プロセスのバックグラウンドデータ

2. 研究手法
2.1 G2G システムの調査

は、主に IDEA ver.2.26)、そして香港の G2G システムの電力は中華電力の電力原単位 7)を用いた。最終処分

G2G システムの構造や運用で必要なインベントリ
データを得るため、G2G システムを開発した H &M

は、焼却と埋立の 2 種類を設定した。環境影響は温室効果ガス排出量（GHG 排出量）と水資源使用量を評価

Foundation と The Hong Kong Research Institute of
Textiles and Apparel（HKRITA）に対してインタビューした。
図 2 のライフサイクルシステムに関しては、各国にを行った。

おいて、最終処分の方法だけでなく、G2G システムで製造した衣服の再循環を評価したシナリオを作成した。

2.2 シナリオ作成
従来のシステムと G2G システムを導入した場合に導入国の特性による差異、投入する衣服の生産方法による差異、廃棄物の処分方法による差異を評価するた

3. 結果
3.1 輸送を考慮しない場合
図 3 に示すように、電力の GHG 排出原単位によっ- 2-P1-02 -2-P1-02

第16回日本LCA学会研究発表会て、国ごとの総 GHG 排出量は異なる。電力の GHG 排
出原単位が小さいスウェーデンで G2G システムを用いたシナリオでは、従来のライフサイクルシステムよの方が焼却処理よりも多い GHG 排出量となった。
本研究では、1 万人あたりに配置した場合で考えたが、今後は人口の過疎・過密となっている地域の比較りも少ない GHG 排出量となった。また、図 S1 に示す
ように、G2G システムに G2G システム由来の衣服を用いると、新規繊維由来の衣服を用いるよりも GHG
排出量が少ない。

もする必要がある。人口が多い地域に施設を複数配置
すると、車を用いずに徒歩で衣服を G2G システムに提供できる消費者が増加すると想定される。
以上より、G2G システムは、電力および使用済み衣服の輸送という点から導入場所の選定が重要であるが、ライフサイクルでの GHG 排出量と水資源消費を削減するポテンシャルを持つことが確認できた。

図 3 従来のライフサイクルシ
ステムと、G2G
システム（国別）
における GHG
排出量（輸送なし）
図 S2 に示すように、いずれのシナリオでも水資源使用量は従来に比べて減ったが、発電の水資源消費量
によって各国で差が表れた。また、G2G システムに投入する衣服に新規繊維由来の衣服を含めると、図 S3に示すように、その衣服分を製造する過程における水資源使用量が総水資源使用量に大きく影響する。
3.2 輸送と配置数を考慮する場合
1 万人あたりの土地に１施設を設置し、輸送も考慮した。最も GHG 排出量と水資源使用量が少なかったのは、各国とも G2G システムに投入する衣服が全てG2G システム由来の衣服にしたシナリオであった。

5. 結言
G2G システムに対し、
GHG 排出量と水資源消費量、設置地域の特性からの評価方法を提案するとともに、評価結果を示した。評価結果より、G2G システムを用いることで、服飾業界における環境と資源問題へ寄与できることがわかった。本手法は、G2G システム自体の性能が今後変わったり、G2G システムを設置する
国・地域を変えたりする際にも対応できる。
謝辞
本研究の遂行にあたり、ご協力いただいた H&M
Foundation と HKRITA、信州大学梶原莞爾教授に厚く御礼申し上げます。また、本研究は（独）環境再生保
全機構の環境研究総合推進費 S-16-1 JPMEERF16S1161
0 により実施した。
引用文献
1) 仲村和代・藤田さつき：“大量廃棄社会 アパレルとコンビニの不都合な真実”, 光文社, (2019)2) 高田亜佐子, 田原聖隆：廃棄物資源循環学会誌, 21(3), (2010), pp.148-156
3) Kozlowski A, Bardecki M, Searcy C：Journal of
Corporate Citizenship, (45), (2012), pp.16-174) HKRITA: “Garment to Garment”, HKRITA, 入手先<https://www.garment2garment.com/>, ( 参照 2021-

4. 考察
G2G システムは水資源を使わないことが大きなメ

01- 05）5) United Nations

Conference

on

Trade

and

リットである。だが、G2G システムは電力に頼るため、電力構成による地域差が生まれた。スウェーデンや香Development：“世界の繊維糸・織物 輸入額 国別ランキング・推移”, GLOBAL NOTE, 入手先<

港では主に太陽光・水力・風力を用いて発電する。そのため、電力による水資源使用量は国によって大きくhttps://www.globalnote.jp/post-12122.html>，(参照2020-12-27）

変わらないこともふまえて、G2G システムを導入する

6) 産業技術総合研究所, 一般社団法人産業環境管理

際は電力原単位の小さい、自然エネルギー発電が中心の地域を選ぶべきである。もしくは、G2G システムと共に自然エネルギー発電を導入すべきである。また、衣類の埋立処理には埋立量を少なくするために焼却す
る過程に加え、粉砕などに電力を使うため、埋立処理

協会, LCI データベース IDEA version 2.27) 中華電力有限公司：“中電「可再生能源證書」”, 中
華電力有限公司–CLP, 入手先<https://www.clp.com.
hk/zh/community-and-environment/renewable-schemes/renewable-energy-certificates>, (参照 2020-12-31)- 2-P1-02 -2-P1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
表 S 1 設定したシナリオ
シナリオ名

1_base2_Swe_all内容

国

G2G システムで製造し 使用済み衣服を G2G シス
た衣服の再循環率*1[%] テムまで輸送する手段

新規繊維から衣服を製A 造し、廃棄する際は焼却
処分する。

世界平均

-

-

新規繊維から衣服を製B 造し、廃棄する際は埋立
処分する。

世界平均

-

-

G2G システムで製造された衣類を使用して、A G2G システムで衣服を スウェーデン
製造する。産業廃棄物を焼却処分する。
（=①）

100

一定*2 以上の距離の場合、
普通車

G2G システムで製造された衣類を使用して、B G2G システムで衣服を スウェーデン
製造する。産業廃棄物を埋立処分する。
（=②）

100

一定以上の距離の場合、
普通車

A

①

スウェーデン50

一定以上の距離の場合、
普通車

B

②

スウェーデン50

一定以上の距離の場合、
普通車

A

①

香港

100

徒歩

B

②

香港

100

徒歩

A

①

香港

50

徒歩

B

②

香港

50

徒歩

A

①

アメリカ

100

一定以上の距離の場合、
普通車

B

②

アメリカ

100

一定以上の距離の場合、
普通車

A

①

アメリカ

50

一定以上の距離の場合、
普通車

B

②

アメリカ

50

一定以上の距離の場合、
普通車

2_Swe_half

3_HK_all
3_HK_half

4_USA_all

4_USA_half*1：「一定以上の距離」について、香港の人口１万人あたりの土地面積を超えた地域は普通車を用いるとする。
*2：100%に満たないシナリオに関して、G2G システムに投入される、G2G システムで製造し再循環された
衣服じゃない衣服は、全て新規繊維由来の衣服とする。

- 2-P1-02 -2-P1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

表 S 2 配送距離と空輸距離
国*3 普通車での配送距離[km]G2G システム数

スウェーデン

10.5

1023

香港

-（徒歩）

743

アメリカ

8.7

32820

*3：人口１万人あたりの土地面積を求める。この時、人口密度が高い国ほど、人口１万人あたりの土地面積は小さくなる。香港の人口１万人あたりの土地面積を超えた地域は普通車を用いるとする。普通車を用いる
距離の中で平均の距離をとった値が、普通車での配送距離である。

図 S 1 G2G システムに投入される衣服の構成を変えた、G2G システム（国別）における
GHG 排出量（輸送なし）

図 S 2 従来のライフサイクルシステムと、G2G システム（国別）における水資源使用量（輸送なし）

図 S 3 G2G システムに投入される衣服の構成を変えた、G2G システム（国別）における水資源使用量（輸送なし）- 2-P1-02 -2-P1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

銅のリサイクルによる製錬由来水銀排出量の削減効果
Effectiveness of reduction of mercury emissions from smelting through copper recycling○山本涼太*1)、青木一将 1)、橋本征二 1)
Ryota Yamamoto, Kazumasa Aoki, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* rv0072hs@ed.ritsumei.ac.jp
1.

(2016 年度ベース)の検討結果」によると、電気銅の生産に伴う水銀大気排出量は 0.21t である。世界の銅の需要量は今後も増加し、それに伴って水銀排出量も増えると考えられる。銅鉱石に含まれる水銀の排出を減らすためには、銅のリサイクルを推進することも有効と考えられる。
本研究では、日本における銅の需要量の変化に伴って製錬由来の水銀排出量がどのように変化するかを明らかにするとともに、銅のリサイクルによる効果を評価した。
2. 方法
2.1 銅の動的 MFA
本研究では、Hatayama ら 1)の手法に基づいて銅の動的
MFA を行い、以下の式を用いて 2015～2050 年の銅の需要量の推計を行なった。
𝐼! = 𝑆! − 𝑆!"# + 𝑂!

(1)

$!"#

𝑂! = + 𝐼!"$ 𝑔(𝑎)

(2)

0.30
水銀大気排出量(t-Hg)

はじめに銅の製錬工程では、鉱石に含まれる微量の水銀が大気に排出される。環境省の「水銀に関するマテリアルフロー

0.25

シナリオⅠ
シナリオⅢ

シナリオⅡ
シナリオⅣ

0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

図 1 水銀大気排出量の推計結果
ス、(Ⅲ) 𝑟! のみ上昇するケース、(Ⅳ) 𝑅! と𝑟! がともに上昇するケースについて水銀大気排出量を推計した。
3. 結果と考察
2050 年の日本における銅ストック量は約 21Mt、銅需要量は約 0.84Mt と推計された。これをもとに銅製錬由来の水銀大気排出量を推計した結果を図 1 に示す。シナリオ
Ⅱ及びⅢの水銀大気排出量は、それぞれシナリオⅠに対

ここで、𝐼! は𝑡年における銅の投入量(＝需要量)(t)、𝑆! は𝑡
年末における銅のストック量(t)、𝑂! は𝑡年における銅の廃棄量(t)、𝑔(𝑎)は使用年数 a 年の銅製品の廃棄率である。
2015～2050 年の銅のストック量𝑆! については、Hatayama
ら 1) およびDargay2)の推計手法により推計し、
1960～20143)
年の銅ストック量は、Maung ら の推計値を用いた。
2.2 銅製錬由来の水銀排出量の推計とリサイクルによるして 37%減、96%減と推計された。銅のリサイクル率𝑅!
の上昇(16.2%→47％)によって水銀大気排出量を大きく低減できるが、水銀除去率𝑟! の上昇(99.26%→99.97%)による影響の方が大きいことが示唆された。𝑅! の将来値は 2009～2018 年の実績値を線形回帰で外挿したものであるが、𝑟! は現状でも 99.26%(本研究での推計値)と高く、BAT である 99.97%へのわずかな水銀除去率の上昇が大きな削減につながる結果となった。さらに、シナリオⅣでの 2050

削減効果
2.1 で推計された銅の需要量にもとづき、以下の式を用いて 2050 年までの水銀大気排出量を推計した。

年の水銀大気排出量は 0.005t-Hg となり、シナリオⅠの0.207t-Hg と比べて 97%減と推計された。
謝辞：本研究は、環境研究総合推進費（JPMEERF 20S20604）$%#

𝐸! = (𝐼! + 𝑇! ) × 31 −𝑅!
𝑟!
6 × 𝐶! × 𝑑! × 91 −
; (3)
100
100

ここで、𝐸! は 𝑡年における水銀大気排出量(g-Hg)、𝐼! は 2.1で推計された𝑡年における銅需要量(t)、𝑇! は 𝑡年におけるの成果である。ここに記して深謝する。
参考文献
1)

電気銅の純輸出量(輸出量–輸入量)(t)、
𝑅! は 𝑡年における銅のリサイクル率(%)、𝐶! は𝑡年において電気銅 1t の生産に用いられる銅精鉱量(t/t)、𝑑! は𝑡年における銅鉱石中の水銀含有量(g-Hg/t)、𝑟! は𝑡年における水銀除去率(%)である。
銅リサイクルの有効性を評価するために、𝑅! と𝑟! が(I)2050 年まで変化しないケース、(II) 𝑅! のみ上昇するケー

Hatayama, H. et al.: Outlook of the world steel cycle basedon the stock and flow dynamics, Environ. Sci. Technol., 44,6457-6463, 20102)
3)

- 2-P1-03 -Dargay, J., et al.: Vehicle ownership and income growth,worldwide, Energy Journal, 28(4), 143-170, 2007
Maung, K.N. et al.: Assessment of the secondary copper
reserves of nations, Environ. Sci. Technol., 51, 3824-3832,
2017

2-P1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

自治体が提供するごみ分別アプリの機能に関する調査と求められる機能の検討
Survey on the functions of the garbage separation application provided by local governments
and examination of required functions○湯川力*1)、橋本征二 1)
Riki Yukawa, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学
rv0073hv@ed.ritsumei.ac.jp
1.

はじめに

さんあーる

家庭のごみ出しにおいては、ごみ収集日の確認ミスやごみの出し忘れ、ごみの出し方や分別の仕方がわからないなど様々な課題があり、近年多くの自治体でごみ分別

週別カレンダー表示機能
ごみの出し方検索機能
分別辞典機能ごみ出し日通知機能
自治体からのお知らせ機能
マップ機能
FAQ機能

媒体の広報誌などに比べ、市民に対しより迅速な情報伝達ができるようになるとともに、市民から情報を収集す

粗大ごみ申し込み機能
役所連絡先(電話番号)ることも可能になるなどの利点がある。本研究では、現状

役所連絡先(ﾒｰﾙｱﾄﾞﾚｽ)のごみ分別アプリにおいて提供されている機能を調査す

粗大ごみ連絡先関連業者連絡先るとともに、どのような機能が便利でよく用いられ、また、

ごみ分別クイズ機能

一般市民に必要とされているかなどを明らかにした。
2.

それ以外

月別カレンダー表示機能

アプリの導入や導入の検討がなされるようになっている。
自治体の視点では、ごみ分別アプリを導入することで、紙ごみスケ

多言語対応機能方法

01）ごみ分別アプリの機能に関する調査

50

100
150
200
登載自治体数250

図 1 各機能を登載している自治体数

本研究では、主要な 2 つのごみ分別アプリ及びその他のごみ分別アプリを導入する自治体（計 253）を対象に、そのごみ分別アプリが登載する機能をインターネットに

体の状況やコスト等のため登載が進んでいない機能と考より調査した。

えられた。また、図 1 に示す機能以外にも、独自の機能

2) ごみ分別アプリを導入した自治体へのヒアリング調査を登載している自治体があることが分かった。

上記の調査において、独自の機能を搭載している自治

2) ごみ分別アプリを導入した自治体へのヒアリング調査

体を対象に、ヒアリング調査を行った。対象自治体は、大自治体へのヒアリングの結果、ごみ分別アプリの導入

津市、木津川市（いずれも不法投棄通報機能）、京都市（音意図としては、一目でごみの収集日が分かること等など

声検索機能）、札幌市（指定ごみ袋の使用状況・支払費用が挙げられた。導入後の効果としては、ごみの分別間違いの表示機能）、高崎市（転入者・一人暮らしの学生へのごの減少等があった。便利な機能としては、ごみ収集日のおみ出し注意喚起機能）、箕面市（収集車接近情報通知機能）

知らせ機能、アラーム機能が挙げられ、これらの機能は回である。

収が月に数回しかない粗大ごみ等の出し忘れを防止でき

3）ごみ分別アプリに必要とされる機能に関するアンケー

るとのことであった。市民からの評判に関しては、市民かト調査

らの意見は少ないとのことであった。今回ヒアリングを

ごみ分別アプリを導入している自治体の市民のうち、行った自治体は独自の機能を登載しているが、これらのアプリを使用している人／使用したことのある人を対象

機能は自治体が抱えている課題を解決するために登載さに、アンケート調査を行った。サンプル数や質問項目は、れたものが多く、実際に効果もあり市民からの評判も良1)

福島市の調査 を参考にした。
3.

いとのことであった。

結果と考察

謝辞：本研究は、環境研究総合推進費(JPMEERF20193005)

本要旨では、上記 1)2)の結果について報告する。

による成果である。ここに記して深謝する。

1）ごみ分別アプリの機能に関する調査

参考文献

ごみ分別アプリが登載する機能をまとめたものが図 1

1) 福島市環境部ごみ減量推進課：福島市ゴミ分別アプリである。ほぼすべての自治体で登載されている機能は、市の認知度及び使用感の調査、https://www.city.fukushima.

民から需要があり、また、自治体が便利であると考えていfukushima.jp/kohoka-koho/shise/kocho/documents/

る機能と考えられた。一方、普及していない機能は、自治

08gomigenryo.pdf、2020 年 8 月アクセス- 2-P1-04 -2-P1-05

第16回日本LCA学会研究発表会

南海トラフ巨大地震における災害廃棄物量の推計と仮置場の検討：宮崎県を対象として
Estimation of the amount of disaster waste generated by Nankai Megathrust Earthquake andexamination of temporary storage space: A case study of Miyazaki Prefecture○坂本耕大*1)、野末浩佑 1)、矢澤大志 1)、吉田英立 2)、谷川寛樹 2)、橋本征二 1)
Kota Sakamoto, Kosuke Nozue, Taishi Yazawa, Hidetatsu Yoshida, Hiroki Tanikawa, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学 2) 名古屋大学
rv0068ei@ed.ritsumei.ac.jp
1.

3)

災害廃棄物(地震)

災害廃棄物(津波)

3

2

1

0
宮崎市
都城市
延岡市
日南市
小林市
日向市
串間市
西都市
えびの市
三股町
高原町
国富町
綾町
高鍋町
新富町
西米良村
木城町
川南町
都農町
門川町
諸塚村
椎葉村
美郷町
高千穂町
日之影町
五ヶ瀬町

災害廃棄物の仮置場の確保が課題になると考えられることから、市町村レベルでこうした検討を行っておく必要がある。本研究では、石川ら 2)において仮置場の必要面積が最も大きいと推計された宮崎県を対象に、市町村レベ
ルで災害廃棄物量(地震)(津波)の推計を行うとともに、解体工事の進捗を考慮して、仮置場の必要面積を推計した。
2. 方法
2.1 災害廃棄物量(地震)(津波)の推計

4

災害廃棄物量(百万トン)

はじめに
南海トラフ巨大地震では、東日本大震災の約 11 倍の災害廃棄物が発生すると推計されているが 1)、津波により発生する廃棄物は塩分を多く含有し、それを除去する作業が必要になることから、津波が原因となる廃棄物(以下、
災害廃棄物(津波))と地震動のみが原因となる廃棄物(以下、
災害廃棄物(地震))を分けて推計しておくことが有益と考えられる。また、南海トラフ巨大地震においても膨大な図1 宮崎県下26 市町村の災害廃棄物量(地震)(津波)の推計結果
棄物の総量(トン)である。

宮崎県の震度予想分布図 と建物マテリアルストック
データ 4)、宮崎県の津波浸水想定データ 5) を GIS 上で重ねあわせ、地震により被害を受ける震度別の建築物と地
震及び津波により被害を受ける震度別の建築物を抽出し、そのマテリアルストック量に震度・浸水深別建物倒壊率
を乗じて発生する災害廃棄物量(地震)(津波)を推計した。
なお、半壊する建物にはさらに半壊係数(0.2)を乗じる。
2.2 仮置場の必要面積の推計

3.

災害廃棄物の処理期間を発災後 3 年、建物の解体期間
を発災後 2 年、災害廃棄物の処理は発災後半年間できないものとして、下式により仮置場の必要面積を推計した。

また、宮崎市の仮置場必要面積の最大は約 600 千㎡と推計された。全 26 市町村における推計結果と利用可能面
積との比較等については学会当日に報告する。

SS(t)=CSS(t)–CUSS(t)=(CW(t)–CT(t))÷d÷h×(1+r)CW(t)=W÷24×t (t≦24)

参考文献
1) 環境省：巨大地震発生時における災害廃棄物対策のCT(t)=W÷30×(t– 6) (7≦t≦36)
ここで、SS(t)は発災tヶ月後における仮置場必要面積(m2)、

結果と考察宮崎県下 26 市町村で発生する災害廃棄物量は、災害廃棄物(地震)が約 380 万トン、災害廃棄物(津波)が約 820 万トン、全体で約 1200 万トンと推計された。図 1 に示す結果は半壊係数 0.2 を用いたものであり、半壊係数が 0.5 の場合や火災等を考慮するとさらに多くの災害廃棄物が発生すると考えられる。宮崎県は沿岸部に多くの建物が密集しているため災害廃棄物(津波)が多い結果となった。

2)

CSS(t)は発災t ヶ月後までの解体により必要となる累積仮2

置場面積(m )、CUSS(t)は発災 t ヶ月後までの処理により不要となる累積仮置場面積(m2)、CW(t)は発災 t ヶ月後までの累積災害廃棄物量(トン)、CT(t)は発災 t ヶ月後までの累積災害廃棄物処理量(トン)、d は見かけ比重(トン/m3)、
h は積上高さ(m)、r は作業スペース割合(–)、W は災害廃グランドデザインについて～中間とりまとめ、2014
石川湧裕ら：第 14 回日本 LCA 学会研究発表会講演
要旨集、p.100、20193)

内閣府：南海トラフ巨大地震による震度分布・津波高について（第一次報告）
、2012

4)

Tanikawa,H. et al: Journal of Industrial Ecology,
19(5), pp.778-791, 2015
国土交通省：国土数値情報ダウンロードサービス

5)- 2-P1-05 -2-P1-06

第16回日本LCA学会研究発表会

建築分野における環境影響の貨幣価値換算に関する検討～事例建物の投入資材別の支配的要因分析～

Monetary Value Conversion of Environmental Impact in Building
Dominant Factor by Building Material〇望月唯香*1)、藤田あゆ 1)、小林謙介 1)
Yuika Mochizuki，Ayu Fujita，Kensuke Kobayashi
1) 県立広島大学*kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1. はじめにプライシングと自然資本会計を念頭に置いた試算を行

近年、政策や事業活動において、環境影響の貨幣価った。具体的に、カーボンプライシングでは、炭素税

値換算の活用が国際的に広まりを見せている。
例えば、に関連する情報がある国の中で最小の日本の温対税（2

政策面では、炭素税制度の導入が国内外で議論されて89 円/ton-CO₂、以下日本炭素税）と、最大のスウェーいる。また、事業活動での取り組みに際して、インタ

デンの炭素税（15670 円/ton-CO₂）8)に CO₂排出量を乗

1)ーナルカーボンプライシング活用ガイドライン や自じて算出した。また、自然資本は LIME26)の統合化の結然資本プロトコル 2)等が公表されているが、具体的な果を用いた。さらに、以上の算出結果を用いて、フル取り組み方法は明記されておらず発展途上と認識する。

コストや、外部コストを内部コストで除した比（以下

そのため、今後更なる検討を行い、活用方法や評価ル

外部コスト比）を算出した。

ールを構築する必要があると考える。また、我が国の環境負荷排出量（CO₂排出量や廃棄物量）において、建築分野は大きな影響を及ぼしている

3)4)

。

3. 分析結果
3.1 建築資材・エネルギーの支配的要因

以上を踏まえ、本研究では、建築分野における環境

建物のライフサイクル（材料製造、輸送、施工、運影響の貨幣価値換算の活用策を検討することを目的と用、改修、解体廃棄）において、外部コストの影響がした。その第一歩として、8 件の事例建物を用いて、大きくなり得る資材・エネルギーを表 2 に示す。ここカーボンプライシングと自然資本会計の視点で試算をでは、8 件中 6 件以上の事例建物で使用された資材・行った。その結果から、影響が大きくなる投入資材をエネルギーを抽出した。

概観にすると共に、評価の課題を考察した。

この結果から、
外部コストの算出視点（日本炭素税、
スウェーデン炭素税、統合化）によって影響が大きく

2. 分析概要

異なることが分かった。中でも、スウェーデン炭素税

2.1 事例分析の対象建物を導入した場合の外部コスト比は、大きいもので 85％

対象建物は表 1 の 8 件である。本検討では、集合住宅を中心としたが、戸建住宅や事務所ビルも 1 件ずつ分析した。また、建物 E・F・G には太陽光発電システとなっており、削減に向けた対策が不可欠だと考えられる。
また、カーボンプライシングの視点から分析した場ムが設置されている。

合は、燃焼エネルギー（化石燃料の燃焼）や亜鉛めっ2.2 評価に用いたデータベース

き鋼板、普通鋼棒鋼等の影響が大きくなるのに対し、

環境負荷量（CO₂排出量や統合化）の算出においては、
5)6)

自然資本会計の視点から分析した場合は、燃焼エネル

IDEA ver.2.2 や LIME2 を用いた。また、資材やエネ

ギーや石こうボード、砕石等の影響が大きくなった。

ルギーの単価については、IDEA ver.2.2 の単位換算係以上から、視点によって影響が大きくなり得る資材も

7)

数表や積算資料 、Web サイト、関連事業者へのヒア
リング情報を基に整備した。

異なることが分かった。
電力や都市ガスは、運用時に起因しており、一層の2.3 評価における指標

省エネが重要となる。また、投入資材は、長寿命化、本研究では、事例建物の投入資材ごとの内部コストと外部コストを算出し、両者の関係性を分析した。

代替材の選択、製造方法や調達方法の見直し等が必要だと考えられる。ただし、時を経ることで技術開発が内部コストは、2.2 節で述べた資材・エネルギーご

進み高効率化されるような製品（例：エアコン）は、との単価に、投入量を乗じて算出した。なお、当コス

適切なタイミングで更新することで、多少製造時の影トの算出において、工賃等は対象外とした。外部コス響が大きくなってもそれを上回る運用時の削減効果を

トは、環境影響の貨幣価値換算の例として、カーボン期待できる可能性もある。

- 2-P1-06 -2-P1-06

第16回日本LCA学会研究発表会

3.2 投入資材の内部・外部コストの関係

4. 最後に各建物の影響が大きくなり得る投入資材を検討する

本研究では、建築分野におけるカーボンプライシン

ために、製造・改修段階における資材データの内部・

グや自然資本会計の活用策を検討するために、8 件の外部コストの関係を建物ごとに分析した。その例とし

事例建物を用いた試算を行った。その結果、建物の条て、図 1 には建物 D、図 2、3 には建物 E の結果を示す。

件や外部コストの視点によって、影響が大きくなる投

ここで示した 3 例以外の事例も含め、全ての建物で入資材は共通する場合と異なる場合があった。
さらに、共通して影響が大きくなる投入資材もあれば、特定のこれらの結果は、使用するデータベースや評価上の仮建物でのみ影響が大きくなる投入資材もあった。
また、定条件等の影響を受けることを示した。

建物ごとに見た場合、各外部コストの視点で共通して大きくなる資材と異なる資材があった。

5. 引用文献

次に、建物 E の太陽光発電システム設置・未設置時

1）環境省：“インターナルカーボンプライシング活用

におけるフルコストを比較した結果を図 4 に示す。な

ガイドライン”，入手先〈https://www.env.go.jp/pre

お、本結果には、太陽光発電システムに関わる材料の

ss/ICP%20guide.pdf〉，（参照 2020-08-10） 2）NATUR

輸送費や施工費、解体廃棄時等にかかる負荷は考慮し

AL CAPITAL COALITION：“自然資本プロトコル”，入手ていない。本条件での分析では、太陽光発電システム

先〈https://naturalcapitalcoalition.org/wp-conteの設置により、ライフサイクル全体のフルコストを削

nt/uploads/2017/02/NCC_Protocol_AW_Japanese_Book

減できる結果となった。しかし、製造・改修段階にお2.pdf〉，（参照 2020-11-20） 3）日本建築学会，“建

ける投入資材の分析（図 2、3）では、太陽光発電シス

物の LCA 指針 ～温暖化・資源消費・廃棄物対策のた

テムの影響が相対的に大きな値となっていることから、めの評価ツール～ 改訂版”
， (2013)，p.1 4) 環境

製法の見直し等により更なるコスト削減を目指すこと

省：“産業廃棄物の排出・処理状況について”, 入手先が重要だと考える。

〈https://www.env.go.jp/press/%E3%80%90710KB%E3%

3.3 評価の限界と課題

80%91.pdf〉, (参照 2020-11-25) 5）国立研究開発法

本検討は概算のため、個別のデータの微妙な差異等

人 産業技術総合研究所 IDEA ラボ：“Inventory databを検討するほどの精度は有していないことに注意が必

ase for Environmental Analysis (IDEA) Ver.2.2”,

要である。例えば、評価においては、IDEA をベースとIDEA，入手先〈https://www.aist-riss.jp/softwares

した環境負荷原単位や単価データを利用したが、投入/40166/〉, (参照 2020-11-25) 6）
伊坪徳宏, 稲葉敦，

資材の実態を十分に反映できていないと考えられるケ“LIME2 意思決定を支援する環境影響評価手法”，
産業ースが散見された。また、評価における仮定条件（再環境管理協会, 東京，（2010） 7）一般財団法人 経済

造林率、処理方法、修繕率、工賃が対象外等）によっ

調査会，“積算資料”，東京，（2014，2020） 8）環境ても、結果が変化する可能性がある。以上から、デー

省：“諸外国における炭素税等の導入状況”，入手先〈h

タベースの更なる充実や、仮定条件の変更による分析

ttps://www.env.go.jp/policy/policy/tax/mat-4.pd等も必要だと考える。

f〉（参照 2020-11-17）

表1 分析対象建物の概要
主要構造

建物
A
B

木造

戸建住宅

階数等

延床面積(ｍ²)

資材データ数

耐用年数

地上2階

134

87

30

木造

集合住宅

地上2階（計6戸）

331

140

C

S造

集合住宅

地上4階（計12戸）

352

325

D

RC造

集合住宅

地上4階（計12戸）

462

E

木造

集合住宅

RC造

266
311

地上4階（計12戸）
F

440

集合住宅

309*
207

タイル

35

ガス湯沸器

205*

G

木造

集合住宅

地上2階（計6戸）

351

H

RC造

事務所ビル

地上8階・地下1階

7583

表2 6件以上で使用された製品
データの外部コスト比
製品名

日本
スウェーデ
炭素税
ン炭素税
1.6%
85%

統合化

528*
478

図1 建物Dの内部コストと外部コスト（スウェーデン炭素税）の関係
太陽光発電システム

建物数

25%

8

軽油の燃焼エネルギー

1.4%

77%

18%

8

灯油の燃焼エネルギー

1.4%

74%

17%

8

普通鋼棒鋼

0.9%

48%

12%

8

産廃処理サービス, がれき類

0.0%

0%

11%

8

電力, 一般電気事業者10社平均, 2015年度

0.8%

43%

11%

8

生コンクリート

0.6%

35%

10%

8

衛生陶器

0.1%

4%

2%

8

普通合板

0.1%

6%

0%

8

モルタル

0.8%

44%

11%

7

都市ガス13Aの燃焼エネルギー

1.0%

53%

10%

7

プラスチックシート, 厚さ0.2mm以上で軟質のもの

0.3%

18%

9%

7

その他のタイル

0.3%

16%

7%

7

石こうボード・同製品

0.8%

42%

31%

6

砕石

0.1%

6%

17%

6

亜鉛めっき鋼板

0.9%

51%

15%

6

その他の接着剤

0.3%

18%

10%

6

トラック輸送サービス, 4トン車, 積載率100%

0.1%

5%

9%

6

プラスチック雨どい・同附属品

0.2%

10%

4%

6

洗面化粧台ユニット

0.1%

5%

3%

6

金属製サッシ・ドア

0.1%

6%

2%

6

エアコンディショナ

0.0%

2%

1%

6

エアコン

524

*太陽光発電システム未設置時

A重油の燃焼エネルギー

生コンクリート
普通鋼棒鋼

生コンクリート
金物
厚形スレート
石こうボード システムキッチン 集成材
フローリング

図4 建物Eの太陽光発電システム
設置時と未設置時のコスト比較
産廃処理
太陽光発電システム
銅裸線
フローリング
金物
石こうボード システムキッチン
エアコン

エアコン
集成材

図2 建物Eの内部コストと外部コスト（日本炭素税）の関係- 2-P1-06 -図3 建物Eの内部コストと外部コスト（統合化）の関係

2-P1-07

第16回日本LCA学会研究発表会

木質ボードの社会的側面を含めたライフサイクル評価
Life-Cycle Assessment of wood-based panels including social aspects○西岡傑*1)、橋本征二 1)
Suguru Nishioka, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* rv0070pk@ed.ritsumei.ac.jp
１．はじめに
木質ボードは、木の小片や木くずに接着剤を加え加熱圧縮したボードであり、木材を再資源化することで安価かつエコな素材として合板の代替材として利用されている。パーティクルボード（PB）、ハードボード、MDF、インシュレーションボードなど様々な種類がある。
これまで、さまざまな製品のLCA(Life Cycle Assessment)が行われてきたが、近年、環境、経済、社会のトリプルボ
トムラインに対応する形で、環境側面を対象とした環境
LCA(E-LCA) 、経済側面を対象とした LCC(life-cycle
costing)に加え、社会側面を対象とした社会 LCA(S-LCA)

賃金査定
貧困
児童労働
強制労働
過度な労働時間労働組合 結社の自由
移民労働者
労働法
失業
有害物質および危険
怪我や死亡者
先住権
男女平等
高い競合
人間の健康問題(伝染病以外)
人間の健康問題(伝染病)
法律制度
汚職
飲み水
衛生
非就学児
病院のベッド
大規模農場 vs 小規模農家
0

2

4

6
8
社会的リスク1012の手法開発や適用例が報告されるようになっている 1）。
木質ボードの 1 つであるパーティクルボード(PB)につ
いては、橋本ら 2)や寺島ら 3)によって E-LCA が行われているが、これまでのところ S-LCA は行われていない。本
研究では、PB と合板を対象として、E-LCA 及び S-LCA
を行った。
２．方法
2.1 システム境界と機能単位

3. 結果と考察
本要旨では、PB 及び合板の S-LCA の結果を図１に示す。PB と合板(国産材国内製造)の各影響領域の値は、合板(外材国内製造)と合板(外材海外製造)に比べ非常に小さ

PB と合板の原料調達、生産の段階までを対象とした。
また、合板については、木材調達から合板製造までを国内で行う国産材国内製造、木材調達を海外で行い国内で合板製造を行う外材国内製造、すべてのプロセスを海外で行う外材海外製造、の 3 つのシナリオを設定した。
機能単位は、
せん断性能とし、厚さ9mm合板(密度0.52g/㎤)と厚さ 9mm PB(密度 0.77g/㎤)を同等とし、両者 0.9 ㎥で比較した。

くなった。この差は海外のプロセスに起因するが、合板(外材国内製造)と合板(外材海外製造)の差は大きくなく、
とりわけ原料調達段階である林業部門の社会的リスクが高いことが寄与した。PB と合板(国産材国内製造)は、全ての影響領域の値が 0.5 以下となったが、両者を比較すると全ての影響領域で PB が合板を下回る結果となった。特に大きな違いが見られたのは「怪我や死亡者」の項目であり、原料調達段階である林業部門が大きく寄与していた。

2.2 評価項目
環境面については、日本版被害算定型影響評価手法(LIME2)の 17 影響領域、
社会面については、Social Hotspots

また、全ての影響領域の中で社会的リスクが相対的に高いと評価されたものは「移民労働者」であった。
参考文献

Database (SHDB)の 22 影響領域を対象とした。
2.3 ソフトウェアとデータ

1) 正畠宏一：社会 LCA の実務：データベースとホット
スポット分析、日本 LCA 学会誌、14(4)、pp.284-291、

LCA ソフトウェアである SimaPro を用いて分析を行った。PB のフォアグラウンドデータは既報のデータ 3)及び2018
2) 橋本征二、小原卓巳、寺島泰：解体木くずリサイクル

筆者らの設定を使用し、E-LCA のバックグラウンドデーの環境面からの評価、土木学会論文集、643、pp.37-48、タには IDEAver2、S-LCA のバックグラウンドデータには
SHDB を用いた。また、合板の E-LCA のデータについて
は、海外のプロセスは ecoinvent、国内のプロセスは
IDEAver2 を用い、S-LCA のデータには SHDB を用いた。

2000
3) 寺島敏、加藤慶子、服部順昭、姫野富幸：パーティク
ルボードのインベントリ分析、第 2 回日本 LCA 学会
研究発表会講演要旨集、2007

PB

合板(国産材国内製造)

合板(外材国内製造)

合板(外材海外製造)

図１ PB 及び合板の S-LCA の結果- 2-P1-07 -2-P1-08

第16回日本LCA学会研究発表会

擬人化されたキャラクターが環境配慮行動に与える影響の評価
Evaluation of Impacts of Anthropomorphic Mascots on Pro-Environmental Behavior○松永貴寛*1)、本藤祐樹 1)
Takahiro Matsunaga, Hiroki Hondo
1) 横浜国立大学* matsunaga-takahiro-vc@ynu.jp
1. はじめに無生物など、ある特定のものを擬人化したのがキャラ

地球温暖化対策としてエネルギー供給の低・脱炭素

クターであるといえる。そこで、キャラクターの利用化が求められており、日本においても、再生可能エネ

が人々の意識や行動を変化させるメカニズムについて

ルギー(再エネ)の割合を大幅に増加させることが目標

検討するうえで、擬人化に着目する。

として掲げられている。
再エネの普及拡大のためには、擬人化とは、人間以外の動物、植物、無機物に手足技術開発や経済的な制度の導入が重要となるが、他方を生やす・二足歩行にさせる・意思や感情を持たせる

で、社会全体ならびに立地地域における再エネの導入などして、人間であるかのように感じさせることであ

意思や受容性を高めていく必要もあると考えられる。

る。人間ではない対象を人間であるかのように感じる

これまで、再エネの導入意思・受容性向上も含め広ことを擬人化認識と定義する。Tam et al.4)で、擬人化さ

く環境配慮行動の促進を目的とし、人々の意識や行動れた地球の絵を用いて環境問題への意識を高める呼びを変化させるための取り組みがなされてきた。
例えば、かけを行ったところ、擬人化されていない地球の絵を

太陽光発電(PV)システムに親しみや愛着(心理的近接用いた群と比べて環境問題への意識・関心、行動意図性)を感じることで、省エネ行動や省エネ政策の受容性が高い結果となった。これは、地球を擬人化認識させ1)が向上する可能性が指摘されている 。また、PV シス

ることによって、地球に対する好ましい感情や共感がテムへの心理的近接性を高めるために、保育園の屋根高まったためであると考えられている。

に設置された PV パネルを映し出すデジタルサイネー
ジを保育園の玄関に設置し、それが保護者の省エネ行

以上より、キャラクターの使用が人々の意識や行動に影響を与える一因として、擬人化が考えられる。

動などに与える影響についても検討がなされている 2)。
省エネ行動に関しては、様々な介入方策について国内外で多くの研究がなされ、その効果について多くの議
3)

3. 仮説
本研究では、上述のキャラクターマーケティングと擬人化に関する知見を踏まえて、以下の 3 つの仮説を論がなされている 。
本研究では、キャラクターマーケティングに着目し、提示する。

キャラクター利用による再エネ受容性向上の効果とメ

まず、キャラクターの存在自体が興味・関心に影響

カニズムについて分析し、新たな介入方策の可能性にを与えているとすると、再エネに関するキャラクター

ついて検討する。

を知っているか否かで再エネの受容性に違いが出ることが考えられる。
【仮説 1】再エネに関するキャラクターを知っている

2. キャラクターマーケティングと擬人化
キャラクターマーケティングとは、キャラクターを使用して対象への興味や関心を高めるマーケティング

人は、知らない人に比べ、そのキャラクターが言及している再エネの受容性が高い手法であり、古くから活用されてきた。例えば国内でただし、知っているだけでは不十分で、どのようには、地域活性化を目指し、くまモンやふなっしーなど

知っているかが重要であることも考えられる。前述ののゆるキャラが広く用いられている。他にも、商品のように、キャラクターを擬人化認識している人は、共販売促進や健康分野など様々な分野で活用されており、感度も高いため、キャラクターからの発信に強く影響

最近では、資源エネルギー庁や環境省などでも再エネを受けることが考えられる。

紹介や CO2 削減行動に係るキャラクターが使用されて【仮説 2】キャラクターが擬人化されたものであるといる。しかし、キャラクター利用に伴う効果の検証や認識している人は、その認識がない人に比べてそのキメカニズムの分析はほとんど行われていない。

ャラクターが言及している再エネの受容性が高い

ここで、キャラクターの定義を見てみると、ある対

さらに、親近感や愛着といった心理的近接性を感じ

象の特徴を残しつつ人のような外見を持たせ、人格をることも考えられる。心理的近接性が高まることによ持たせることであるとされている。つまり、動植物、って、キャラクターが伝える環境メッセージに耳を傾- 2-P1-08 -2-P1-08

第16回日本LCA学会研究発表会

けやすくなることが考えられる。

4.2 質問紙調査【仮説 3】キャラクターに対して心理的近接性を感じ

表 1 に質問紙調査の概要を示す。

ている人は、感じていない人に比べてそのキャラクタ

仮説 1 の検証のためにさんぽちゃんの認知度について 4 項目で測定する。知っているか否かのほかに、どーが言及している再エネの受容性が高い
なお、心理的近接性と擬人化認識の違いについてであるが、心理的近接性は、単に対象を身近なものと認こで目にしたか・何をイメージしたキャラだと思うかを測定している。

識していることが重要であり、人のように認識してい仮説 2 の検証のために、さんぽちゃんの擬人化認識

るかどうかは無関係である。一方、擬人化は人である

度について 6 項目で測定する。擬人化認識度は回答者と認識することが重要であるため、2 つは異なる概念

がさんぽちゃんをどの程度人間のように感じているかである。

を測る項目であり、IDAQ5)及び AQ6)を参考にして作成している。
仮説 3 の検証のために、さんぽちゃんの心理的近接

4. 方法

性について 3 項目で測定する。

4.1 研究概要
擬人化されたキャラクターが人々の再エネ受容性にPV の受容性については 10 項目で測定する。受容性

影響を与えるには一定の期間が必要であると考えられは感情受容性(2 項目)、受動的行動受容性(4 項目)、能るため、その影響分析においては、実際に長期間使用

動的行動受容性(4 項目)に分ける。感情受容性は PV にされているキャラクターを対象とすることが適切であ

良い印象を持っているか否かを、
受動的行動受容性は、る。

飯田市における仮想の再エネに関する政策への賛成度

本研究では、長野県飯田市の NPO 法人で 2004 年に作成し、地域で一定の影響力を持っていると考えられを、能動的行動受容性は PV の設置のために実際に行動しているのかについて測定している。

る「さんぽちゃん」を取り上げる。さんぽちゃんは、市内の保育園においてパネルシアターなどの形で環境

5. 終わりに教育を行ってきたことから、さんぽちゃんと関わりが本研究では、キャラクターを使用したマーケティンあると考えられる、飯田市内の公立保育園に子供を通グが環境配慮行動に与える影響を擬人化に着目して評わせている保護者を調査対象とする。

価している。質問紙調査に基づく分析結果は当日報告

仮説検証は、表 1 に示す質問紙調査によって得られする。

た情報に基づき実施する。
例えば、
仮説 1 については、

本研究は JSPS 科研費 JP19K12457 の助成を受けた

さんぽちゃんを知っている群と知らない群に分け、太ものです。質問紙調査にご協力いただいた皆様に御礼

陽光発電や再エネの受容性の違いについて比較する。

申し上げます。

表 1 質問紙調査概要

6. 引用文献
1) 藤本ひかり, 本藤祐樹, 弘中雄介, 日本 LCA 学会

2021 年 1 月

調査時期誌, vol.12, (2016), pp 2-14

長野県飯田市の市立保育園(16 園)に子供
対象者(年少～年長)を通園させている保護者

2) 都築尚仁, 本藤祐樹, 日本 LCA 学会, 福岡, (2019),
pp 340-341

661 名
対象
キャラ
実施方法
回答方法

調査項目

3) Wokje Abrahamse, Lind Steg, Charles Vlek, Talib

さんぽちゃん

Rothengatter, Journal of Environmental Psychology, vol.
25, (2005), pp 273-291

保育園経由での配布と回収

4) Kim-Pong Tam, Sau-Lai Lee, Melody Manchi Chao,

無記名式
さんぽちゃんの認知度(4 項目)

Journal of experimental social psychology, vol 49,

さんぽちゃんへの擬人化度(6 項目)(2013), pp 514-521

さんぽちゃんへの心理的近接性(2 項目)

5) Adam Waytz, John Cacioppo, Nicholas Epley,

環境・エネルギー問題への意識・関心(4Perspectives on psychological science, vol 5(3), (2010),

項目)

pp 219-232

太陽光発電や再生可能エネルギーの受容6) Nick Neave, Rachel Jackson, Tamsin Saxton, Johannes
Honekopp, Personality and individual differences, vol性(10 項目)72, (2015), pp 214-219- 2-P1-08 -2-P1-09

第16回日本LCA学会研究発表会

里山の広葉樹管理を考慮した
木質バイオマス利活用のライフサイクル影響評価
Life cycle assessment of quality of woody biomass utilization in consideration of the broadleaf
tree management of Satoyama○中川友輝*1)、吉川直樹 1)、加用千裕 2)
Tomoki Nakagawa, Naoki Yoshikawa, Chihiro Kayo
1) 立命館大学 2) 東京農工大学*

rv0070pe@ed.ritsumei.ac.jp

1. はじめにリングでデータを収集した。なお、三年晩茶の栽培データ

近年は里山の荒廃が問題となっており、適切な管理が求められている。木材資源にとって代わって化石資源がは吉川ら 1)を用いる。茶生産および薪製造のシステム境界を図 1、図 2 に示す。

使用されることにより、里山の荒廃は環境面においても悪影響を及ぼしている。特に広葉樹の里山は管理されていないものが多く、広葉樹の里山管理における環境影響を評価した既往研究はほとんど見受けられない。そこで本研究では、広葉樹を薪として活用した場合の環境影響を評価する。薪はチップやペレットなどの他の木質バイ
オマスと比べて加工における GHG（温室効果ガス）排出量が抑えられるため、薪利用に着目した。広葉樹を木質バ
イオマス（製茶加工用の薪）として活用する場合としない
図 1 茶生産のシステム境界場合を想定し、森林の炭素貯蔵量の変化と製茶加工の温室効果ガス排出量を算出し、最終的にそれぞれの GHG 収
支を評価する。
2. 方法
2.1 対象地岐阜県美濃加茂市の森林を対象とし、茶生産は美濃加
茂市の隣町である七宗町を対象とする。
2.2 茶生産の LCA

図 2 薪製造のシステム境界

木質バイオマスの活用は製茶加工の薪を想定する。本
研究では美濃加茂市で最も植生が多いアベマキを使用す
ることとする。また、茶の生産については、三年晩茶を対象とする。三年晩茶とは、三年以上育てた 1.5～2m の茎

2.3 森林の炭素貯蔵量
里山の管理については、広葉樹の森林を対象とする。

や枝を含む茶樹全てを使用する茶である。茶の栽培は農

製茶加工の薪として使用したアベマキに着目して、茶薬や肥料を一切使用しない自然栽培で行う。

1ha の生産のための木質バイオマス供給に必要な森林面

広葉樹を活用しない場合では、薪を使用せずに化石燃積を想定する。活用しないシナリオでは、何も手を加え料を使用した製茶加工の茶生産 LCA を想定する。活用すない状態を想定する。活用するシナリオでは、アベマキ

る場合では、薪を使用した製茶加工の茶生産 LCA を想定の択伐（有用樹を選定し、その周辺の不要な樹木を刈りする。それぞれの場合でシステム境界を設定し、CH4 と取ること）を行い、伐採した木を製茶加工の薪として利N2Oの排出量をそれぞれCO2 等量に換算することでGHG

用することを想定する 2)3)。広葉樹は伐採直後の株から萌排出量を算定する。また、薪を活用する場合では薪製造の芽するため、本研究では植林ではなく天然の萌芽更新を

LCA も行う。本研究では機能単位を茶 1ha の生産（約考える。炭素貯蔵量では加用ら 4)の手法を用いる。計算

3200kg 相当）に設定する。また、薪製造のデータと茶生

式は以下のとおりである。

産のデータに関しては投入資材について、それぞれヒア- 2-P1-09 -C = V・D・BEF ( 1 + R ) CF

2-P1-09

第16回日本LCA学会研究発表会

C : 炭素貯蔵量 (t-C)、V : 幹材積(m3)、

炭素貯蔵量の増加が相対的に少なくなったためである。

3

D ：容積密度(t-dm/m )、BEF : バイオマス拡大係
数、
R ：地上部バイオマスに対する地下部バイオマスの比率、CF :炭素含有率（t-C/t-dm）
なお、森林の材積量のデータに関しては岐阜県の広葉樹林分収穫表 5)における「コナラ他型」を使用した。薪は
林齢 35 年で伐採すると仮定した。そのため、評価期間
も伐採後に再度薪利用が可能になるまでの 35 年間とする。
図 4 GHG 収支の結果
2.4 GHG 収支の算出
茶生産の LCA による GHG 排出量と森林の炭素貯蔵量

4. まとめの変化をそれぞれのシナリオで算出し、活用しないシナ

GHG 収支の結果より、里山を活用する方が活用しな

リオと活用するシナリオでそれぞれの GHG 収支を算出

い時に比べ、GHG 排出量を抑えることができることがする。

わかった。また LCA の結果より、アベマキの薪を使用した茶生産は化石燃料の時よりも GHG 排出量を抑える

3. 結果ことができるということもわかった。針葉樹の市場拡大

3.1 LCA の結果によって広葉樹は近年放置されているが、バイオマスを茶生産のライフサイクル GHG 推計結果（生物由来

はじめとした活用法によって、広葉樹の里山も管理をす

CO2 排出を除く）を図 3 に示す。なお、薪製造は加工ることで環境負荷を低減できるといえる。

（燃料）に含まれている。図 3 より、里山を活用するシ

今後の課題としては、広葉樹の詳細なデータの入手がナリオ（薪燃料）において GHG 排出量が少なく、里山挙げられる。本研究では岐阜県の主要な広葉樹の収穫表を活用しないシナリオ（化石燃料）の方が GHG を多くの計算式を使用して材積量等を求めているが、現地調査

排出する結果となった。また、茶生産のライフサイクル

を通して現地の森林成長に関わるデータを収集することにおいて、化石燃料の加工段階（焙煎における燃焼）がが望ましい。

最も多く GHG を排出することがわかった。
参考文献
1)吉川直樹，伊川健一，辻航己，降旗駿汰，天野耕二 :第 14 回日本 LCA 学会講演要旨集，(2019)，pp154-155
2)津布久隆，“里山の広葉樹林管理マニュアル”，全国林業改良普及協会，東京，(2008)，p.112
3)津布久隆，“高齢里山林の林業経営術”，全国林業改良普及協会，東京，(2017)，p.160
4)加用千裕，野田龍，山内仁人，柴田直明:木材利用研究
論文報告集，16，(2017)，pp.31-38
図 3 茶生産の GHG 排出量5)岐阜県林政課，“広葉樹林分収穫表”，岐阜県庁林政課，(1992)

3.2 森林の炭素貯蔵量を踏まえた GHG 収支の結果
里山を活用しないシナリオ（化石燃料）と活用するシナリオ（薪燃料）の GHG 収支を図 4 に示す。図 4 より、活用するシナリオの方が35年の評価期間において活用しないシナリオよりも GHG の排出量を抑えられることがわかった。また、活用しないシナリオと比較すると、1 年目
では約 1500kg-CO2eq 程度の差であったのが、35 年目では
約 10000kg-CO2eq 程度の差が生じる結果となった。これは、林齢 35 年までは材積成長が大きいために炭素貯蔵量が増え、林齢 35 年以降の森林の材積成長が小さいために- 2-P1-09 -2-P1-10

第16回日本LCA学会研究発表会

IDEA 海外版を用いた建築物のケーススタディ
Case studies on building using IDEA overseas edition～主要 14 か国のデータを用いた検討～
Analysis on import building material from major 14 countries〇萩原光 1)、山本大夢 1) 、半田歩夢 1)、小林謙介*1)2)、藤井千陽 2)、横田真輝 2)、田原聖隆 2)
Hikaru Hagihara,Hiromu Yamamoto, Ayumu Handa, Kensuke Kobayashi,
Chiharu Fujii, Maki Yokota, Kiyotaka Tahara
1) 県立広島大学,

2) 産業技術総合研究所*kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1. はじめにわが国の CO2 排出量の約 3 分の 1 は建築分野から排原単位に置き換えた。また、輸入における材料の輸送については考慮できていない。

出されていると言われている。その環境負荷の削減のた
めには LCA を用いた定量的な分析が欠かせない。建築表 1 評価に用いた建物の概要

分野での LCA 実施は、これまでにも数多くの分析が実施されてきている。しかし、多くのケースでは、国内生産の環境負荷排出量を想定した分析となっている。これは、海外での生産に伴う環境負荷原単位が十分に整備されていなかったことも大きい。建築材料は、輸入製品が少なくない。そのためそれらが適切に評価されないことによる評価結果への影響も小さくないことが予想され

表 2 建物 D における 14 か国の結果る。
本検討は、筆者らが開発した IDEA 海外版 1、2)を用い

単位：kg-CO2/m2

JPN CHN USA FRA TWN KOR THA MYS BUR GBR TUR VWN IDN ZAF IND

鉄筋10.8 12.6 10.8

コンクリート39.6 42.9 37.7 35.7 39.0 39.3 40.4 41.9 39.7 39.0 37.9 38.7 45.3 44.9 48.1

外壁

29.4 32.8 29.1 25.2 34.8 33.4 33.8 39.5 27.0 28.1 28.6 30.3 34.8 38.2 38.1

鋼製建具

13.1 17.4 12.4

8.8 15.9 15.8 17.5 18.7 10.0 10.9 11.5 18.2 19.9 23.6 23.0

雑

8.5 11.2

7.9

5.5

9.9

9.5 10.5 11.6

6.1

6.9

7.6 10.7 12.3 15.0 14.3

住宅設備機器9.7 12.0

9.4

7.6

9.9

8.9

8.5

8.8

9.3 10.1 12.5 14.0 14.5

木(２×４・ネオフレーム)

35.6 45.2 33.6 27.2 36.0 32.1 33.9 42.3 30.8 32.9 34.6 38.2 47.1 53.8 55.9

物の分析を通して、感度が高くなり得る建築材料を明ら

電気設備

9.5 11.0

8.9

6.9

9.6

9.0

8.3 11.2

7.6

8.2

8.1

9.7 11.6 13.4 13.0

給排水衛生設備

9.3 11.5

8.8

6.8

9.6

8.7

8.9 11.7

7.6

8.1

8.9

9.3 12.2 14.0 14.4

かにした。

内外装支給資材10.9 13.4 10.2

6.2 11.9 11.5 12.4 13.9

7.4

8.9

9.9 12.5 15.0 18.2 17.3

電気給排水支給材

9.1 11.2

7.2

7.6

7.9

8.7

太陽光発電

136.9 185.5 127.4 42.1 142.9 131.0 141.6 180.6 64.2 101.4 125.4 140.3 195.3 256.8 234.6

その他

78.6 93.1 72.9 59.5 82.2 79.1 83.1 100.8 63.2 69.4 73.7 79.4 99.4 114.0 113.2

合計

401.1 499.8 377.9 247.0 422.3 397.5 419.6 508.4 288.5 340.4 374.6 417.7 530.7 635.0 614.3て、建築物のライフサイクルにおける建材の生産を、国内で行った場合と海外で行った場合とで結果に及ぼされる差異を明らかにすることを目的とした。特に、事例建2. 分析概要

本検討で対象とした建物の概要を表 1 に示す。本
検討では 6 件の集合住宅を対象として、新築時の投入資材による CO2 排出量の分析を行った。建物 A~Fのうち、建物 D・E・F には創エネ設備（太陽光発電システム）が設置されている。特に、建物 D は ZEH（Zero Energy Housing）を達成している。このう
ち、建物 D は、公開されている 14 か国（我が国の輸入額で上位を占める国）すべてで分析を行った。他の建物は、建物 D の結果を踏まえ、日本、中国、1m²あたりに排出される CO₂が最も小さい結果となった
フランス、1m²あたりに排出される CO₂が最も大きかったインドネシアを対象とした。なお、ここでは、全ての建材生産に伴う環境負荷排出原単位を対象国の8.7

8.3 10.9 10.9 10.7 13.3

9.7

8.5

9.5 12.0

9.1 10.8

8.8

9.9 10.4 11.1 13.7 15.9 15.1

9.3 11.5 13.2 12.8

3. 分析結果
3.1 建物 D における 14 か国の結果
表 2 に、建物 D における 14 か国の結果を示す。
CO2 排出量の合計値は、日本の 401.1 kg-CO2/m2 に対し、南アフリカ（ZAF）は 635.0 kg-CO2/m2、インド（IND）は 614.3 kg-CO2/m2、インドネシア（IDN）は 530.7 kg-CO2/m2 となり大きな差異が生じる結果となることが確認できた。なお、南アフリカとインドはわが国の輸入額はそれほど大きくないが、原単位が大きくなる傾向があるため検討した。一方、最も小さかったのはフランスで、247.0 kg-CO2/m2 となり、大きな差異が確認できた。

- 2-P1-10 -2-P1-10

第16回日本LCA学会研究発表会

建物 D は ZEH を達成しており、大容量の太陽光発電システムが設置されている。このため、太陽光発電システムの感度が極めて高かった。太陽光発電シス
テムは製造時に大量の電力を消費するため、特に電力原単位の際の影響が顕著となった。また、このほかには、主要構造材である木材、住宅の基礎などに投入される、コンクリート、鉄筋の影響が大きく、これらによる国ごとの差異も大きくなる結果となった。
3.2 建物ごとの結果の差異
表 3 には、わが国との輸出入量が多い対象国の中で値が大きくなるインドネシアと小さくなるフランスの結果の例を示す。あくまで 6 事例の中ではあるが、フランス（FRA）で評価した場合の CO2 排出量の合計値は、日本の 0.62~0.83 倍となった。インドネ
シア（IDN）は、日本の 1.21~1.33 倍となった。本検討はあくまで概算であるが、生産国の影響が評価結果に及ぼす影響は小さくないことが確認できた。
次に、それぞれの建物の結果について概観した。建物 A は木造で、製材等の木材に関する感度が高くなった。その他には、住宅設備・電気・給排水設備関連、基礎に用いられるコンクリートの感度が高かった。建物 B は RC（鉄筋コンクリート）造で、鉄筋とコンクリートの感度が高かった。その他には、木工事、外装などに用いれる石タイル工事の感度が高かった。建物 C は鉄骨造で、圧倒的に鉄骨関係の感度が高かった。その他には、基礎等に用いられる鉄筋コン
クリート関係、ALC パネル関連などの感度が高かった。建物 D は木造で、3.1 節でも述べた通り太陽光発電システムを設置していることから、太陽光発電の感度が高かった。その他には、木工事などの感度が高かった。建物 E は木造で、木工事（CLT とその接合金具）の感度が高かった。その他には、外壁工事、太陽発電、基礎などの鉄筋コンクリートの感度が高かった。建物 F は RC 造で、建物 E と同仕様の太陽光発電システムを設置しているが、それよりもコンクリー
トや鉄筋の影響が大きかった。その他は、外壁工事、太陽光発電、基礎などの鉄筋コンクリートの感度が高かった。
4. まとめ
本検討では、IDEA 海外版（14 か国のデータベース）を用いて、6 件の事例建物の新築時に投入される建材の生産国別の CO2 排出量を分析した。はじめに木造集合住宅（建物 D）の分析を 14 か国すべてを対象に実施し、国によっては、評価結果に大きな差異が生じることを確認できた。
建物 D の結果を踏まえ、1m²あたりに排出される
CO₂が最も小さい結果となったフランス、1m²あたりに排出される CO₂が最も大きかったインドネシアを対象とした。その結果、いずれの建物においても評価結果の差異が小さくないことが確認できた。また、工事別の環境負荷量と日本と比べて増減量が多い工事分類を明らかにした。
5. 謝辞

本分析にあたり、一部の事例データを大東建託株式
会社様からご提供いただきました。記して謝意を表します。なお、本研究は JSPS 科研費（19K04733）の助成を受けたものです。
6. 参考文献

1) 山本ら、IDEA 海外版の構築 ～14 か国のデータベースの構築～、第 16 回日本 LCA 学会研究発表会
2) 産業技術総合研究所、IDEA 海外版、http://idealca.com/global/

表 3 建物ごとの評価結果
分類名

建物A
JPN

建物B

FRA

IDN

JPN

建物C

FRA

IDN

JPN

建物D

FRA

IDN

JPN

建物E

FRA

IDN

JPN

建物F

FRA

IDN

JPN

FRA

IDN

鉄筋工事

7

5

9

150

115

190

39

30

49

11

8

14

29

22

37

362

290

441

コンクリート工事

47

41

55

172

155

196

120

108

137

40

36

45

64

58

72

196

177

224

型枠工事

1

1

2

12

8

16

3

2

4

2

1

2

2

2

3

19

14

24

237

201

274

0

0

0

26

21

30

0

0

0

鉄骨工事
防水工事

1

1

1

16

8

21

3

2

4

21

15

26

29

24

36

屋根工事

2

2

2

0

0

0

3

3

3

18

15

20

0

0

0

外壁工事

18

15

21

0

0

0

29

25

35

79

63

101

0

0

0

32

43

33

56

0

0

0

0

0

0

62

49

78

木工事

5

4

25

17

7

板金工事

4

3

5

1

0

1

18

11

27

7

6

9

4

4

5

1

1

2

鋼製建具工事

3

2

4

15

10

22

17

12

24

13

9

20

24

8

33

11

4

15

内部建具工事

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

石タイル工事

2

2

3

30

27

46

2

2

3

2

2

3

2

1

2

53

46

80

住宅設備機器工事

25

18

34

8

7

12

6

5

8

10

8

13

28

8

36

28

8

36

木工事

38

29

52

0

0

0

36

27

47

118

93

157

0

0

0

板金工事

0

0

0

0

0

0

41

36

47

4

2

5

14

8

19

13

10

16

電気設備工事

52

39

65

8

6

10

1

1

1

10

7

12

17

8

21

14

8

18

給排水衛生設備工事

24

18

34

3

2

5

4

3

6

9

7

12

18

13

24

17

13

23

ガス設備工事

2

1

2

3

2

3

4

3

5

1

1

2

1

1

1

0

0

0

空調設備工事

7

4

9

2

1

3

0

0

0

1

1

2

2

1

3

2

1

3

137

42

195

49

0

63

49

0

63

太陽光発電

57

106

合計

261

201

334

457

376

571

701

581

850

401

247

531

600

399

798

939

703

1166

比（対象国/日本）

その他

1.00

28

0.77

19

1.28

36

1.00

24

0.82

20

1.25

30

1.00

149

0.83

125

1.21

186

1.00

0.62

1.32

1.00

0.67

1.33

1.00

0.75

1.24

＊空欄は、投入資材がないことを示す。比以外の単位は、kg-CO2/m2である。

- 2-P1-10 -

84

60

108

84

57

144

81

2-P1-11

第16回日本LCA学会研究発表会

建築分野における環境影響の貨幣価値換算に関する検討～事例建物のプロセスごとの内部コスト・外部コストの影響分析～

Monetary Value Conversion of Environmental Impact in Building
Case Studies of Internal and External Costs for Each Process○藤田あゆ*1)、望月唯香 1)、小林謙介 1)
Ayu Fujita, Yuika Mochizuki, Kensuke Kobayashi
1) 県立広島大学* kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1. 背景・目的を乗じて算出した。自然資本は LIME2 の統合化の結果

近年、政策や事業活動において、環境影響の貨幣価
値換算の活用が国際的に広まりを見せている。その方を用いた。
2.3 データの抽出法として CO₂排出量に応じた価格付けを行うカーボン

2.2 節で検討したデータから、内部コストと外部コ

プライシングや、事業活動における自然資本の価値をストを合算したフルコストや外部コストを内部コスト

価格として評価し、事業会計に取り入れる自然資本会計などが注目されている。それらの活用に向けた検討

で除して“外部コスト比”を算出し指標の一つとした。
本報では、各建物の内部コストと外部コストの関係や、が進んでいるが、現状として分析事例が少なく評価ル

支配的要因となるプロセスなどを分析した結果を報告

ールも発展途上な部分がある。今後、こうした取り組する。なお、資材ごとの分析結果は報告 4)で示した。

みは政策や企業内での利用が考えられ、その活用策の検討には評価事例の蓄積が欠かせない。本研究では、

表 1.分析対象建物
建物名

これらの環境影響の貨幣換算の活用策を検討することを目的とした。本報告では、その第一歩として、国内の CO₂排出量の 3 分の 1 を占める建築分野 1)を対象に、カーボンプライシングや自然資本会計の視点で 8 件のモデル建物の事例分析を行って大勢を捉え、支配的要

主要構造

A

木造

B

木造

C

S造

D

RC造

E

木造

F

RC造

階数等

戸建住宅

集合住宅

延床面積(ｍ²)資材データ数 耐用年数

地上2階

134

87

地上2階（計6戸）

331

140

地上4階（計12戸）

352

325

地上4階（計12戸）

462

266

地上4階（計12戸）

440

311

30

35

208

G

木造

地上2階（計6戸）

351

524

H

RC造

事務所ビル 地上8階・地下1階

7583

478

因やコスト削減のための改善点などを明確化することを目的とした。

3. 結果・考察
図 1 に、分析対象建物 8 件で内部コストを 100％

2. 分析方法とした場合の外部コストの割合を示す。各外部コスト

2.1 事例分析の対象建物の割合で比較すると、日本炭素税では 0.1～0.9％程度、本研究での分析対象建物は表 1 の 8 件である。評価
プロセスは建物のライフサイクル（製造・輸送・施工・スウェーデン炭素税では 9～40％程度、統合化では 5～11％程度となり、スウェーデン炭素税を導入した際運用・改修・解体廃棄）とした。資材数とは評価対象の外部コストの影響が一番大きくなった。このようにとした投入資材数のことである。建物 E・F・G につい

環境負荷を貨幣価値換算する際、設定にもよるが影響ては太陽光発電システムを導入している。これらの 8が少なくないことが確認できた。また、条件によって件の建物データを用いて、内部コスト（製品のライフ結果が大きく異なることも定量的に確認できた。これ

サイクルの中で直接かかるコスト）
・外部コスト（環境らのことから、削減に向けた対策を考えていくことがへの被害を価格換算したコスト）を算出した。

不可欠と考えられる。

2.2 内部コスト・外部コストの算出
IDEA Ver2.22)の単位換算係数表や積算資料等を用建物のライフサイクルを比較すると、全体的な傾向として製造・運用・改修の外部コストの割合が大きく

いて各建物の投入資材ごとの単価を求め、投入量を乗なり、輸送・施工・解体廃棄の外部コストの割合が小じることで内部コストを算出した。外部コストは、

さくなることが分かった。その中でも太陽光発電シス

IDEA Ver2.2 を用いて CO₂排出量を算出した。また、テムを設置していない場合は、運用段階の外部コスト

LIME2 （日本版被害型影響評価手法）を用いて統合化の割合が一番大きくなっており、運用時の削減に向けを行った。その結果をもとに、炭素税に関連する情報

た対策の検討は重要な視点の一つである。これらの分がある国の中で最も小さい日本(289 円/tCO₂)と最も析結果から、コスト削減のためには影響が大きくなっ

大きいスウェーデン(15670 円/tCO₂)の税に CO₂排出量ている製造・運用・改修の段階での削減を考える必要

3)- 2-P1-11 -2-P1-11

第16回日本LCA学会研究発表会があると考えられる。特に、製造・改修段階では設計者側の対策、運用段階では使用者側の対策が重要と考える。
図 2～4 には各プロセス別の分析結果を比較した内容を示す。図 2 が日本炭素税の結果で、図 3 がスウェ

図 2. プロセス別比較（日本炭素税）

ーデン炭素税の結果、図 4 が統合化の結果である。これらからも、製造・運用・改修の影響が大きくなっていることが分かる。各建物で大きなばらつきが確認でき、建物 A・B・C・D については運用段階が一番大き
く、建物 E・F・G では運用が大きくなった。建物 E・

図 3. プロセス別比較（スウェーデン炭素税）

F・G は、太陽光発電システムを導入しているため運用の段階が小さく、特にスウェーデン炭素税や統合化の視点で見ると、内部コストだけではなく外部コストの削減効果も小さくないことが確認できた。このことから、運用段階の削減策としては、居住者の省エネはもちろん、建物設計時に太陽光発電システム導入や、高断熱性・高効率な資材や機器を選択することによる省エネ対策の徹底が有効であると考えられる。

図 4. プロセス別比較（統合化）
4. まとめ

建物Hは日本炭素税と統合化の場合は改修段階の影

本報告では、建築分野での環境影響の貨幣価値換算

響が大きく、スウェーデン炭素税の場合は運用の影響が大きくなった。建物 H は事務所ビルのため、他とはの活用策を検討するために、8 件の事例建物を用いた試算を行った。その結果、条件によっては、外部コス少し異なった傾向が視られ、改修時の修繕率が高めにトの影響が大きくなるケースがあることを定量的に確設定されていることも改修時の影響が大きくなる原因認できた。また、製造・運用・改修段階での外部コスと考えられる。
各外部コスト比について比較すると、輸送・施工のト・フルコストの影響が大きく支配的要因となる傾向があると分かったため、これらの削減策の検討が必要

段階で外部コスト比が大きくなっており、統合化の場である。具体的に、運用段階の削減において太陽光発

合では解体廃棄の外部コスト比が他と比べて大きくな

電システムの導入など省エネ対策や高効率・高断熱なった。これは、廃棄物処理（ここではすべてがれき処
理と仮定）が大きな影響を及ぼしているためである。

機器の選択が有効と考えられる。製造・改修段階での対策としては、投入資材の見直し、製品の代替、製法の工夫も必要である。
5. 参考文献
1）日本建築学会，“建物の LCA 指針 ～温暖化・資源消費・廃棄物対策のための評価ツール～ 改訂版”，
日本建築学会 , (2013)，p.1
2）国立研究開発法人 産業技術総合研究所 IDEA ラボ，“Inventory database for Environmental Analysis(IDEA) Ver.2.2”, IDEA，入手先〈https://www.aist-riss.jp/softwares/40166/ 〉,(参照 2020-11-25)
3）伊坪徳宏, 稲葉敦，
“LIME2 意思決定を支援する
環境影響評価手法”, 産業環境管理協会, 2010.3

図 1. 内部コストに対する各プロセスの外部コストの割合

4) 望月ら，“建築分野における環境影響の貨幣価値換算に関する検討 ～事例建物の投入資材別の支配的要因分析～”LCA 学会研究発表会，(2021).

- 2-P1-11 -2-P1-12

第16回日本LCA学会研究発表会

輸出されていた廃プラスチックの日本国内におけるリサイクル可能性
Domestic recycling potential of waste plastics exported from Japan○杜盈吟*1)、橋本征二 1)
Du Yingyin, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学* rv0073vi@ed.ritsumei.ac.jp
1.

はじめに
中国の廃プラスチック(以下、廃プラ)輸入規制により、2017 年末から生活系廃プラ、2018 年末から工業系廃プラの輸入が禁止となった。先進国からの廃プラの輸出先と処理実績(百万ton/年)

余力(百万ton/年)
11.9

3
2
1

PET

プラスチック製容器包装

セメント燃料化

ごみ焼却発電

RPF化

ガス化

高炉還元剤製造

材料リサイクル

材料リサイクル0

コークス炉化学原料化

施設の処理能力とその余力を調査するとともに、リサイ
クル手法ごとの廃プラ処理シナリオを作成し、廃プラ処
理コストの推計を行った。
2. 方法
2.1 国内施設の処理能力とその余力の調査
廃ペットボトルの処理能力は河合ら 1)を参照した。その他の廃プラについては、容器包装リサイクル協会(以下、容リ協)の契約施設を対象に、その他のプラスチック製容処理能力(百万ton/年)

して、中国の代わりとなっていた東南アジア各国においても、廃プラの輸入規制が厳格化している。また、2021 年
1 月の改正バーゼル条約発効に伴い、日本からの廃プラの輸出も規制対象となった。今後は、廃プラの排出抑制を推進するとともに、プラスチック資源を国内循環するシス
テムへの転換が必要となる。
本研究では、日本が輸出していた廃プラの国内におけるリサイクル可能性について検討した。具体的には、国内処理能力(百万ton/年)
4

燃料

図１ リサイクル手法ごとの処理能力・処理実績・余力の処理余力の合計は 0.69 百万トン/年で、そのうち最も大きいのは材料リサイクルの余力0.58 百万トン/年であった。
なお、ごみ焼却発電が大きく推計されたが、実際の受け入れでは排ガス処理設備の能力を考慮することも必要にな

器包装の処理能力と処理実績量を調査した。また、日本
RPF 工業会の会員リストに掲載された事業者を対象に、各会社の公式サイトやヒアリングにより、その処理能力や処理実績量を調査した。このほか、一般廃棄物の焼却施設のうち、発電を行っている施設の処理能力や処理実績を集計するとともに、セメント製造施設における燃料としての受入可能量についても整理した。
以上の処理能力から処理実績量を差し引くことで、処ると考えられる 3)。また、セメント燃料化については、セメント製造に必要となる熱エネルギーの 50％を廃プラで代替することを想定した結果である。
3.2 リサイクル手法ごとの廃プラ処理シナリオの作成
廃 PET、廃 PE・PP・PS、廃 PVC、その他の廃プラの輸出量(2018 年)はそれぞれ 0.3 百万 t、0.51 百万 t、0.06 百万t、0.13 百万 t であり、3.1 の結果と比較すると、輸出されている廃 PET を国内で材料リサイクルするには、処理能

理能力の余力を算出した。
2.2 リサイクル手法ごとの廃プラ処理シナリオの作成
日本からの廃プラの輸出量 2)を整理し、これらの廃プラ

力の余力が足りないが、廃 PE・PP・PS とその他の廃プラ
は、いずれかの手法でリサイクルするだけの余力はあると考えられる。この結果や各リサイクル技術に求められの種類と数量、各リサイクル技術に求められる品質、各処
理手法のコストを参考にしながら、リサイクル手法ごと

る品質、各処理手法のコストを参考にしながら、いくつかの国内循環利用シナリオを作成した結果については学会の廃プラ処理シナリオを作成した。また、このシナリオをもとに、日本が輸出していた廃プラを国内でリサイクル

当日報告する。
参考文献

する場合の処理料金を推計した。推計には各リサイクル

1) 河合萌子ら：廃棄物資源循環学会論文誌、30、pp.80-

手法の平均的な単価を用いた。
3. 結果と考察
3.1 国内施設の処理能力とその余力の調査結果
リサイクル手法ごとの処理能力、処理実績、余力を整理・算出したものを図１に示す。プラスチック製容器包装

94、20192) 日本容器包装リサイクル協会：プラスチックくず(HS3915)輸出動向(2018 年)、20193) 谷宥斗ら：環境情報科学学術研究論文集、34、pp.97102、2020- 2-P1-12 -2-P1-13

第16回日本LCA学会研究発表会

IDEA 海外版の構築
Development of IDEA overseas edition～イタリア、カナダなど新規 9 か国での詳細推計～
Detailed estimation in 9 new countries○半田歩夢 1)、山本大夢 1) 、萩原光 1)、小林謙介*1)2)、藤井千陽 2)、横田真輝 2)、田原聖隆 2)
Ayumu Handa, Hiromu Yamamoto, Hikaru Hagihara, Kensuke Kobayashi,
Chiharu Fujii, Maki Yokota, Kiyotaka Tahara
1) 県立広島大学,

2) 産業技術総合研究所* kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1. はじめに

3. 推計に必要なデータベース構築

LCA の実施において、データの収集作業負荷を軽減

3.1 電力原単位

するためにバックグラウンドデータベースを用いるこ①電力原単位は、IDEA Ver.2 の日本の電力原単位をとが一般的である。そのため、質の高いバックグラウ
ンドデータベースは欠かすことができない。国内のイ

各国のものに置き換えた。各国の電力原単位を整備するため、
IEA の Extended World Energy Balances6)と World

ンベントリデータベースは、IDEA Ver.21)などが開発さEnergy Balances7)の PartⅡにあるエネルギーバランス表

れている。一方、我が国は輸出入が非常に多い国であを用いた。推計対象国の CO2 排出原単位(2015 年値)はり、海外での製品生産・サービス等に伴う環境負荷評
価も欠かせない。しかし、海外のインベントリデータ

図 2 の通りである。
3.2 燃焼用燃料構成比

ベースは、網羅的に整備されているものは殆ど無いう②燃料構成比(総エネルギー消費量に占める石炭・石

え、途上国ではデータベースの整備が十分ではない国

油・ガス等の割合)は、IDEA Ver.2 の各プロセスで消費もあり、整備までには時間がかかると思われる。そこで、当面は、現状で整備されている日本のインベント

されるエネルギー消費量の燃料種の構成比を対象国の構成比に置き換えた。IDEA Ver.2 の項目数は約 3800 でリデータ(IDEA)から、可能な限り高い精度で海外の原あり、それぞれの項目に対して対象国のそれぞれの燃単位を推計し、評価に用いることで、世界平均データ

料構成比に置き換えることが望ましい。しかし、そこなどよりは地域事情が反映できる評価が可能になると考える。

まで詳細な燃料構成データを有した統計はない。各国共通で手に入るデータには、IEA の World Energy

本推計手法は、日本のデータベースを用いて海外のStatistics があるが、項目数が 29 しかないため、それぞ

データベースを可能な限り高い精度で推計することをれの国が整備している統計を用いて、細分化した。

目的としている。これまで筆者らは、14 か国を対象にデータベースを構築し 2)~4)、2020 年 5 月に IDEA 海外

細分化に用いた統計を表が表 1 に示す。ドイツはOECD で公表されている Input Output Table(56 部門)、版として公表した 5)。本報では、精度の高い推計方法

オーストラリアは Input Output Table(114 部門)、イタリを用いて既報の 14 か国に加え、ドイツ(DEU)、シンガ

アは il sistema di tavole input-output(63 部門)、カナダはポール(SGP)、オーストラリア(AUS)、サウジアラビア

Symmetric Input-Output Tables(56 部門)、
ロシアは Federal(SAU)、香港(HNG)、アラブ首長国連邦(ARE)、イタリ

State Statistics Sarvice(56 部門)を用いて細分化を行った。

ア(ITA)、カナダ(CAN)、ロシア(RUS)の 9 か国を対象

なお、シンガポールは Singapore Depart Of Statisticsに構築を試みた。これにより、日本の輸入額の約 80％

SingStat Table Builder、香港は ADB が公開しているを網羅できる。

Hong Kong,China-Input Output Economic Indicatiors を用いたが、これらは部門数が 35 しかなかったため、大幅

2. 推計手法の概要

な精度の向上は期待できない。
なお、
サウジアラビア、

本検討では、①電力原単位、②燃焼効率、③発電効

アラブ首長国連邦ではこれに該当する統計が存在しな

率・熱効率を対象国のデータに変換することで推計すかったため、IEA の統計を用いた。

ることとした(図 1)。なお、可能な範囲で④環境対策(硫3.3 発電効率・熱効率

黄・窒素含有量などの燃料の質や脱硝・脱硫など)についても検討するが、①～③を優先して作成した。

③発電効率・熱効率は、
IEA の World Energy Balances8)から、燃料別の発電効率として検討した。また、算出した値の変動が大きい国があるため、2012～16 年の 5

- 2-P1-13 -2-P1-13

第16回日本LCA学会研究発表会

年間の平均値を用いた(図 3)。
3.4 環境対策④環境対策は、脱硫率や脱硝率や、燃料の質として、
硫黄・窒素含有量を算出している。脱硫率や脱硝率は既報で述べた中国にのみデータがあるが、それ以外は検討中である。また、燃料の質については、アジアの一部の国において、アジアのエネルギー利用と地球環
境 9)が存在し、データの算出にはそれを用いた。
4. まとめ
本検討では、IDEA ver.2 を用いて、可能な限り精度

図 3 推計対象国と日本の発電効率・熱効率

高く海外のインベントリデータを推計する手法を提案した。新たに 9 か国を対象として、その国で公開され

表 2 各国の推計考慮因子ている統計を用いた詳細な推計手法を検討した。推計に用いた統計は表 2 に示す。それにより、これらの国における推計に必要なデータベースを作成できた。

引用文献
1) 産業技術総合研究所・産業環境管理協会：“IDEA”,
入手先<http://www.idea-lca.jp/ >2) 小林ら：海外データの推計手法の構築 中国・タイを対象にした詳細推計の実行と CO2 排出量の算
出、第 13 回日本 LCA 学会研究発表会

図 1 推計手法の概要

3) 小林ら：海外データの推計手法の構築 台湾・イ
ンドネシア・韓国・マレーシア・ベトナムの試み、
第 13 回日本 LCA 学会研究発表会
4) 山本ら：海外データの簡易推計手法の構築すべての国での推計と主要 20 か国での詳細推計、第 15
回日本 LCA 学会研究発表会
5) 産業技術総合研究所・産業環境管理協会：“IDEA
海 外 版 に つ い て ” , 入 手 先 <http://idealca.com/global/>6) Extended world energy balances, IEA
7) World Energy Statistics, IEA8) World Energy Balances, IEA

図 2 推計対象国と日本の電力原単位
表 1 細分化に用いた統計一覧
国

統計名9) 科学技術庁科学技術政策研究所：“アジアのエネル
項目数 年次DEU Input Output Tables-OECD Statistics

56 2014

SGP Singapore Depart Of Statistics SingStat Table Builder

35 2017

AUS Input Output Tables

114 2015

HKG ADB Data Library-Hong Kong,China-Input Output Economic Indicatiors

35 2017ITA

il sistema di tavole input-output

63 2015CAN Symmetric Input-Output Tables

56 2014

RUS Federal State Statistics Sarvice

56 2014- 2-P1-13 -

ギー利用と地球環境”，大蔵省印刷局，東京都

2-P1-14

第16回日本LCA学会研究発表会

直交集成板（CLT）を用いた木造建築物建設までの環境影響評価
研究実験棟の事例
Environmental impact of wooden building construction: case study of research building○中野勝行*1)、軽部正彦 2) 、服部順昭 3)
Katsuyuki Nakano, Masahiko Karube, Nobuaki Hattori
1) 立命館大学, 2) 森林総合研究所, 3) 東京農工大学（名誉教授）*

nakanok@fc.ritsumei.ac.jp

1. はじめに
直交集成板（CLT, Cross-laminaterd timber）とはひき板を2.2 データ収集

直交方向に積層接着した大きな板状の木質材料である。製

当該建物の工事期間中における日々の搬入資材量と燃料材品に比べて形状や品質が安定し、利用可能な各種の強度等の消費量を調査した。資材使用量や建築現場におけるエを高く設定できることもあって、国内外の建築物の床、壁、ネルギー消費量、廃棄物発生量等の詳細は著者らによる論

屋根などに、そのまま大きな CLT を使用する CLT パネル

文 1)にて報告しているので、参照されたい。

工法を用いた建物が増加しつつある。

バックグラウンドデータは IDEA v.2.33)を用いた。ただし、日本における CLT パネル工法を用いた建物の LCA 事例

丸太のインベントリデータは著者らのデータ 4)を用いた。

として、熊本市にある森林総合研究所研究実験棟の事例 1)、

影響評価手法として LIME2 を用い、統合化を実施した。

伊勢市の学校建築物の事例 2)がある。しかし、何れの事例においても特性化分析までを対象としており、統合化を実

3. 結果と考察

施していないので、建設方針の判断は難しい。そこで、本

3.1 被害評価

報では多様な環境影響領域について算定し、統合化をする
ことで、それらの中でも主要となる環境影響要素を示すことを目的とする。

被害評価および統合化結果を図 2 に示した。CLT の影響は各指標において 12-31%を占めた。
一次生産：建材輸送が 33%と大きく寄与した。
CLT は 22%を占めたが、このうち約半分が丸太輸送等によるものであ

2. 方法

る 5)。その他に、そのまま床や壁となる大きな部材を工場

2.1 評価対象と調査範囲から現場に運搬したこと、特に CLT に着目して調査を行っ対象とした建物は前述の森林総合研究所九州支所にたこと、が CLT の寄与率を向上させたものと考えられる。

2018 年 3 月に完成した共同実験棟である（図 1）。1 階は主生物多様性：石こうボードと合板がそれぞれ 24%, 21%に実験室、2 階は図書館となっている。調査範囲は建物にの影響を与える結果となった。石こうボードは必要な耐火使われる資材の原料採取から建築完了時点までとした。そ性能を木造建築物に付与するために用いられている。

の理由は、当該建物は実験施設であり、エネルギー消費等

社会資産：建築現場におけるエネルギー消費・廃棄物処の特殊性に鑑みて、使用段階以降を調査範囲から除外した。

理による影響が 37%を占めた。このうち地盤改良時の残土処理に伴う影響が大部分を占めた。
人間健康：コンクリート・セメントと鉄鋼製品がそれぞれ 38%, 22%の影響を与える結果となった。これらは、建物基礎に用いられた鉄筋コンクリートと、セメント系土壌改良剤がそのほとんどである。当該建物の敷地は直前まで苗図 1 CLT 建物の外観（左）と内装（右）畑として利用されていたために地盤改良が必要であったこ

表 1 CLT 建物の主な仕様と、木材の耐久性確保のために基礎上端の高さを高くした仕様
森林総合研究所九州支所共同実験棟
1037.90 m2 （延べ床面積：1418.23 m2）
90 mm （3 層 3 プライ）
150 mm （5 層 5 プライ）
210 mm （5 層 7 プライ）準耐火 45 分構造

こと、そして実験機器固定のために基礎が大きくなったこ

項目
名称
建築面積
CLT 仕様耐火性能と、が影響した。
3.2 統合化
統合化した結果、CLT は 21%と最も大きな寄与を示したが、コンクリート・セメントが 19%、鉄鋼製品が 14%、建材輸送が 12%、石膏ボードと合板がそれぞれ 11%と、区分- 2-P1-14 -2-P1-14

第16回日本LCA学会研究発表会

持続可能な森林からのみ調達するケースとの比 [-]した各要素が拮抗した寄与率を呈しており、特定の要素が支配する結果にはならなかった。この結果から、CLT パネル工法で新たに建築物を設計する際には、各要素において可能な環境負荷低減策を最大限に組合せることが重要である、と言えよう。

一次生
産

4.0
3.0
2.0
1.0
0.0

持続可能
な森林から
のみ調達

生物多
様性
社会資
産

IDEA v.2.3
の丸太

森林減少
面積より土
地改変を評
価

図 3 丸太調達条件の違いによる統合化結果への影響

人間健
康

5. 結論
本報では CLT パネル工法を用いた森林総合研究所研究統合化

実験棟について、建設資材の原料採取から建築完了時点ま
0

20

40
60
環境影響 [%]

80

での環境影響評価を実施した。その結果、基礎や地盤改良

100

工事に使用されたコンクリート・セメント、鉄鋼製品の他、

その他

建材輸送

CLT、輸送、石こうボードによる環境影響が大きいことがエネルギー消費・廃棄物処理

鉄鋼製品

わった。

コンクリート・セメント

石こうボード合板

CLT

さらに、CLT の原料となる丸太を、持続可能な管理がな
されていない森林から調達することで、土地改変に伴う環

図 2 被害評価および統合化結果

境影響が 2.5 倍と非常に大きくなり、持続可能な森林からの丸太の調達が必須であり、重要であることがわかった。

4. 感度分析
本事例では、木材のすべてを持続可能な森林管理をして

6. 謝辞

いる場所より調達したと仮定して評価した。一方、IDEA

本稿は農研機構生研支援センター「革新的技術開発・緊v.2.3 では、国内での再造林率が低いことに注目して 50%を急展開事業（うち経営体強化プロジェクト）」の成果を一部

再造林しない森林からの木材を利用するとしつつ、併せて活用した。図 1（左）は株式会社ナカサアンドパートナー

土地改変の影響も評価している。また、日本国温室効果ガズより提供を受けた。

スインベントリ では、衛星写真等を用いて国内の森林減6)少面積を報告している中で、すべての森林減少が丸太生産

引用文献由来と仮定して土地改変の影響を評価した事例もある 1)。

1) Nakano K. Karube M., Hattori N.: Sustainability, 12(6),

そこで、それぞれのケースでの統合化結果への影響を感度分析した（図 3）。

(2020), 2220
2) 渕上佑樹，渡部剣太，中井毅尚: 木材学会誌, 66(2),

その結果、再造林率を 50%として評価する IDEA v.2.3 を用いると、統合化結果が 3.3 倍になることがわかった。ま(2020) pp.101-111
3) 産業技術総合研究所, サステナブル経営推進機構: LCI

た、国内の森林減少をすべて木材生産に起因するものとして評価すると、環境影響が 2.5 倍に増加した。

データベース IDEA ver.2.3
4) Nakano K., Shibahara., Nakai T., et al: J. Clean. Prod., 170,

国内の森林減少がすべて木材生産に起因するという前提
条件は、丸太生産に伴う土地改変の影響を過大に計上してpp.1654-1664
5) 服部順昭, 小池航, 山岸健, 他: 第 71 回日本木材学会いる可能性が高いと思われる。しかしながら、森林の持続可能性の確保は木造建築物において重要な環境配慮項目で大会, 発表予定
6) 国立環境研究所：“日本国温室効果ガスインベントリ報

あることは間違いない。

告書”, (2020), p.6-6- 2-P1-14 -2-P1-15

第16回日本LCA学会研究発表会

家具のサブスクリプションが環境と経済に与える影響
The Impact of Furniture Subscription on the Environment and Economy○竹ノ下優花*1)、緒方鞠 1)、加河茂美 1)
Yuka Takenoshita, Mari Ogata, Shigemi Kagawa
1) 九州大学経済学部* 1ec18039t@gmail.com
1. はじめに

ここで、m は形状パラメータ、η は尺度パラメータ、

地球温暖化に対する問題意識は年々高まってきており、大量生産・大量消費の時代から、循環型社会の時代へと大きく変化している。モノは所有するのではμ は平均使用年数（平均寿命）、Γ は一般ガンマ関数を示している。
まず(2)式より尺度パラメータ η を推計する。国立なく、循環させて利用するという考えに基づいたサー

環境研究所のデータ 4)より、形状パラメータ m =ビスが、サブスクリプション（すなわち、サブスク）

1.43、平均値 μ = 10.2 を用いて以下のように推計できである。生活に溢れる大量のモノの中でも、まだ使用る。

できるにも関わらずライフスタイルの変化に伴い廃棄η=されることが多く、かつ購入から配送・組み立て・廃棄まで手間もコストもかかるものに家具が挙げられる。
家具のサブスクに注目すると、家具は一定料金で貸𝜇1𝑚𝛤(1+ )= 11.23

次に、購入されてから t - i 年目の廃棄確率を φ(t – i)とすると、次式のように表せる。

し出され、不要になると返却されたのち修理を施され、φ(t – i) = 1 - exp{− (再び別の利用者のもとに届けられるという仕組みをと

𝑡−𝑖 𝑚
𝜂

) }

っている。個人向けの家具のサブスクサービスは日本

そして、t 年における家具の廃棄台数 D(t)は、t 年の販に持ち込まれて日が浅く、未だ浸透していない状況で

売台数 B(t)を用いて次式のように表せる。
D(t) = ∑𝑡−1
𝑖=1 𝜑(𝑡 − 𝑖)𝐵(𝑖) – D(t – 1)

はあるが、このサブスクによる家具の再利用を通じて、家具の寿命延長や、家具の消費・廃棄の低減と、それ本研究では、2000 年から 2019 年までの各年の木製に伴う家具の製造・処理段階における CO₂排出量の削

家具廃棄台数を推計したうえで、木製家具の生産、廃減が見込まれている。そこで、本研究では、家具のサ棄にかかる CO₂排出量を推計し、サブスクを使用しブスクの契約形態を調査したうえで、家具のライフサた場合と比較することによって環境負荷の変化を分析

イクルが環境経済に与える影響について分析する。

する。

2. 研究手法

3. データ

製造時の CO₂総排出量は、各年の木製家具販売金

木製家具の各年の販売台数、販売金額については、

額 1)に CO₂排出原単位 2)を乗じることによって推計す

経済産業省の生産動態統計より、繊維・生活用品統計

る。

編における 2000 年から 2019 年まで 20 年間分のデー

廃棄時の CO₂総排出量は、各年の木製家具廃棄台
3)

数に廃棄単価 を乗じて推計される廃棄金額に、CO₂

タを用いる。
CO₂排出量の推計に要する CO₂排出原単位（t-C）に

排出原単位を乗じることで推計する。

ついては、NIES の環境負荷原単位データブック（3EID）本研究では、木製家具の廃棄行動は Weibull 分布により、2000 年、2005 年、2011 年、2015 年の生産者価従うと仮定する。ここでは Weibull 分布について詳し

格基準原単位および購入者価格基準原単位の値を用いく述べる。今、0 年に購入された木製家具が t 年までる。推計には、2000～20004 年は 2000 年の値、2005～に廃棄される確率は下式(1)のような Weibull 分布関数

2010 年は 2005 年の値、2011～2014 年は 2011 年の値、として定式化できる。

2015～2019 年は 2015 年の値を用いる。
𝑡 𝑚

F(t) = 1 – exp{− ( ) } (t ≧ 0) ･･･ (1)𝜂

μ = ηΓ(1 +1𝑚) ･･･ (2)

廃棄台数の推計に要する形状パラメータおよび平均値は、NIES の製品使用年数データベース LiVES より、2002 年の Furniture 部門のデータを用いる。
廃棄単価については、福岡市粗大ゴミの出し方より、- 2-P1-15 -2-P1-15

第16回日本LCA学会研究発表会

木製家具 4 種（棚、机・テーブル、いす、ベッド）に

相対的に大きくなった結果であるのではないかと考えついて、粗大ゴミとして回収される際の単価を用いる。

た。

その上で、単価に幅がある場合にはその中央値を廃棄

次に廃棄時 CO₂排出量は、2000 年から 2019 年の 20単価とし、棚、机・テーブル、いすについては 650 円、年間で販売された家具が廃棄される場合を想定したもベッドについては 750 円で設定した。

のである。そのため 2000 年は 0 から始まり、その後
10 年間は一定して増加しているが、2010 年から 2011

4. 結果と考察

年にかけて急減しており、その後横ばいとなっている。

木製家具の 4 種（棚、机・テーブル、いす、ベッ

廃棄台数のみでは 2011 年以降も数年間は増加していド）について製造時、廃棄時の CO₂総排出量を推計るにも関わらず CO₂排出量が 2011 年で減少しているしたところ、それぞれ以下の図 1、図 2 のような結果のは、2005 年時点と比べて 2011 年の CO₂排出原単位が表れた。

は 1.0 近く減少していることが大きな要因であると考千tえられる。2006 年から 2010 年の間に各年 CO₂排出原120

単位を用いることができたら、増加は緩やかになり、

100

ほぼ横ばいの状態になるのではないかと考えられる。

80

今後は、CO₂排出量の減少にサブスクサービスがど60

れほど関与しているのかについて具体的に分析してい

40

く。

20

引用文献

0

棚

机・テーブルいす1) 経済産業省：“経済産業省生産動態統計”, (オンラベッドイン), 入手先 ＜図 1. 主要木製家具製造時 CO₂排出量

https://www.meti.go.jp/statistics/tyo/seidou/result/ichiran/08_seidou.html＞, (参照 2020-12-22)
2) 国立環境研究所：“産業連関表による環境負荷原単

千t
7

位データブック(3EID)”, (オンライン), 入手先 ＜6

https://www.cger.nies.go.jp/publications/report/d031/index-

5
4

j.html＞, (参照 2020-12-21)

33) 福岡市：“粗大ゴミの出し方”, (オンライン), 入手

2

先 ＜

1

https://www.city.fukuoka.lg.jp/kankyo/kateigomi/life/katei-

0bunbetsu/sodaigomi.html＞, (参照 2020-12-21)
棚

机・テーブルいす4) 国立環境研究所：“製品使用年数データベース

ベッド

LiVES”, (オンライン), 入手先 ＜https://www図 2. 主要木製家具廃棄時 CO₂排出量

cycle.nies.go.jp/jp/db/index.html＞, (参照 2020-12-19)

まず製造時 CO₂排出量は、細かく見ると波はあるも参考文献のの 20 年間で減少してきている。これは人口減少に

Daisuke Nishijima: “Product lifetime, energy efficiency and

伴い需要が減少したことが大きな要因の一つであると

climate change: A case study of air conditioner in Japan”,

考えられる。しかしその他にも、最近では家具のリー

Journal of Environmental Management 181, (2016),

スやレンタル、サブスクのサービス、家具備え付けのpp.582-589

賃貸の増加に伴う需要の減少も一因であるのではない
Koji Nomura: “Duration of Assets: Examination of Directly

かと考えられる。
また、品目別に見ると一貫して棚、いすにかかる製造時 CO₂排出量は残り 2 品目と比べて多いことがわか

Observed Discard Data in Japan”, KEO Discussion Paper
No.99, (2005)

る。
これは机・テーブルは一家に 1・2 台の場合も多く、またベッドは日本では所有しない場合もあるのに対し、棚は収納家具として保有する世帯が多く、また棚やいすは複数保有する場合が多いために販売台数、金額が- 2-P1-15 -2-P1-16

第16回日本LCA学会研究発表会

Role of Weather Derivatives in Economic Activity of Firms○Sally Chang*1) and Shigemi Kagawa1)
1) Kyushu University*sally850605@gmail.com
1. Introduction
Weather derivatives is a financial instrument used bycompanies or individuals to hedge against the risk ofweather-related losses. In 1999, the Chicago
Mercantile Exchange (CME) introduced standardized
monthly temperature contracts on 10 locations in the
United States. Nowadays, the CME has added
contracts on 14 new locations throughout the UnitedStates and expanded into Canada, Europe, Japan andAustralia.1)
The weather derivatives of the CME for theJapan-Pacific Rim are based on cumulative averagetemperature (CAT). The CAT index tracks average
daily temperatures over a calendar month in a given
city. The daily average temperature is defined as thearithmetic average of the hourly temperatures
accumulated over a 24-hour period as reported by
Earth Sat using data received from Japan
Meteorological Agency between 0100 and 2400 JST
the current day in Tokyo.2)

Figure 1. Scatter diagram of monthly electricity
demand in 1000kW and monthly averagetemperature in ℃ in Tokyo during the period
between April 2016 and July 2020.

This study focuses on the Japanese electricity industry
and address on how the weather derivatives caneffectively reduce the loss on sales of electricity
companies due to temperature changes. In doing it, weinvestigate the relationship between electricity demand
and temperature in Tokyo. Subsqeuently, wedemonstate that even though an electricity company
has the loss on sales due to a drop in temperature in thesummer season, the company can produce a profit
through the weather derivatives at least in July inJapan.

Figure 2. Scatter diagram of electricity demand in
1000kW and average temperature in ℃ in July
2016, July 2017, July 2018, July 2019, and July
2020

2. Methodology
We focus on the Tokyo's electricity market as a casestudy. Noting that electricity demand and temperaturechanges have a strong relationship, we consider July,which has the highest correlation coefficient, as an
example to prove that it is feasible to use weather
derivatives to hedge.
Figure 1 shows a relationship between electricity
demand in 1000kW (X axis) and temperature in ℃ (Yaxis) in Tokyo during the period between April 2016
and July 2020. It should be noted that the correlation
coefficient between the two variables was 0.76.
Furthermore, we found that the electricity demand in
July had a high correlation with temperature in Tokyo,
with the correlation coefficient as high as 0.99 (seeFigure 2).

Figure 2 can illustrate that the higher the temperaturein July, the increase in electricity demand. On thecontrary, if the temperature in July is lower than inprevious years, the demand for electricity will decrease,which will cause the revenues of the electricity
company to drop sharply. Temperature changes are
unpredictable, however, using weather derivatives caneffectively avoid such risks.
3. DataThis study uses data on electricity demand in Tokyo
from April 2016 to July 2020, which is based on
Agency for Nature Resources and Energy.3) The data of
average temperature from 2016 to 2020 in Tokyo isbased on Japan Meteorological Agency.4) The data of
CAT index used in this research is according to Pacific- 2-P1-16 -2-P1-16

第16回日本LCA学会研究発表会

Rim Index Futures – Tokyo CAT contract listed by
CME.5) The price of electricity is based on Tokyo
Electric Power Company Holdings (TEPCO). 6)

weather-related losses can indeed be avoided. By
practicing Pacific Rim Index Futures – Tokyo CAT
contract in July 2020, the feasibility of using weather
derivatives to hedge has been determined.

4. Results
We operate the Pacific Rim Index Futures – Tokyo
CAT contract at the price of 10-year average of Tokyo
CAT index. It should be noted that the ‘monthly’ CAT
index is calculable by totaling ‘daily’ averagetemperatures in a specific month. Table 1 summarizes
the main conditions of Pacific Rim Index Futures –Tokyo CAT contract, and Table 2 shows the data ofTokyo CAT index in July from 2010 to 2019, the10-year average CAT index is 828.14.
Table 1. Conditions of Pacific Rim Index
Futures – Tokyo CAT contract:
Trading Unit
¥2,500 times the respective
CME Pacific Rim Index
Price Intervals
0.01 index points in a rangeof 0 to 1500 index points
Minimum Price
0.01 index point (= ¥25 per
Increments
contract)

Table 3. July’s Temperature and electricity demanddata in Tokyo
Electricity demandYear
Temperature (℃)(1000kW)2016
25.4
6,570,074
2017
27.3
6,994,408
2018
28.3
7,178,477
2019
24.1
6,237,335
Average
26.2
6,745,074
2020
24.3
6,264,534
5. Conclusion
Based on the result of practice, we confirm thatweather derivatives can effectively reduce the loss ofelectricity companies due to temperature changes. We
consider that weather derivatives can also be applied to
not only companies in other industries but more andmore countries in Asia.
6. References

Table 2. Tokyo CAT index for July from 2010 to
2019
Year
CAT index
2010-Jul
867.9
2011-Jul
846.1
2012-Jul
819.2
2013-Jul
845.4
2014-Jul
830.1
2015-Jul
813.7
2016-Jul
786.8
2017-Jul849.3
2018-Jul
873.6
2019-Jul
749.3
Average828.141)

We assume that 10,000 units of the July 2020 contract
are sold at 828.14. The settlement price of July 2020
was 753.70.7) This means that the profit after closing
the position is ¥1,861 (billion JPY) as follows.

Daniel Robert Weagley: Essays on the Weather
Derivatives Market,2014, p72) CME Group: “Weather Products”,2009, pp20-21
3) Agency for Nature Resources and Energy,
https://www.enecho.meti.go.jp/en/
4) Japan Meteorological Agency,
https://www.jma.go.jp/jma/indexe.html
5) CME Group: “Historical Weather Data”,
https://www.cmegroup.com/market-data/reports/historical-weather-data.html
6)
TEPCO,https://www.tepco.co.jp/ep/private/plan/charge
list02.html
7) CME Group: “Historical Weather
Data/Asia/monthly ”,
ftp://ftp.cmegroup.com/weather/asia/temperature/monthly(828.14-753.70)×¥2,500×10,000=¥1,861,000,000
The average daily temperature in July 2020 was 24.3℃,
which is 1.9℃ lower than the average from 2016 to2019 (see Table 3). People's uses of air conditioning
declined due to cool summer, and caused the reduce theprofit of the electricity company at the same time. In
fact, the electricity demand in July 2020 reduced byapproximately 480million kw than the average from2016 to 2019 (see Table 3).
Moreover, if we calculate by 1kW as the price of¥17.37, the revenue of electricity companies in Tokyo
decreased over ¥8.3billion than when the electricity
demand was as the average from 2016 to 2019.
However, by hedging on weather derivatives, the- 2-P1-16 -2-P1-17

第16回日本LCA学会研究発表会

住宅用太陽光パネルの廃棄量の将来推計
EFuture estimation of waste volume offrom residential solar panels○ 馬場太陽*1)
Taiyo Baba
1) 九州大学*1EC18007P@kyushu-u.ac.jp

1. はじめにの公示地価、𝑥3は県民所得に関する説明変数

日本では、2012 年より固定価格買取制度がを表している。

書式変更: インデント : 最初の行 : 1 字始まった。固定買取価格制度とは、再生可能
エネルギーを用いて発電された電気を、国が

3. データ

定める価格で一定期間電気事業者が買い取る

日本全体および都道府県別の住宅用太陽光ことを義務付ける制度である(資源エネルギ

パネルの導入件数の推計は、太陽光発電経済ー庁, 2020)。固定価格買取制度により普及が産業省資源エネルギー庁(2020)による固定価促進された太陽光発電は、発電過程で CO2 を排格買取制度における太陽光発電設備の導入状

出しないことで知られる発電方法であるが、太陽光パネルの耐用年数は一般的に 25～30年とされているため、2040 年頃から太陽光パ
ネルの大量廃棄が始まることが懸念されている。そこで、本研究では、日本における住宅用
太陽光パネル（発電容量 10kW 未満の太陽光発況のデータと、一般社団法人太陽光発電協会（2018）によって推計されている 1997 年から2017 年までの住宅用太陽光発電導入件数を参考に行った。また、各都道府県の戸建住宅数
は、総務省統計局(2020)による平成 30 年住宅・土地統計調査のデータを用いた。

電設備）の廃棄量を将来推計することを目的

また、重回帰分析に用いた日照時間についとする。本稿では、まず研究の第一段階としては総務省統計局(2019)による第六十八回日て、日本における住宅用太陽光パネルの 1997

本統計年鑑から、公示地価については国土交

年から 2020 年までの普及データをもとに、都通省(2018)による平成 29 年都道府県地価調

道府県ごとの住宅用太陽光発電導入件数の推査から、県民所得については厚生労働省

計を行い、その都道府県ごとの導入件数に違(2018)による平成 29 年賃金構造基本統計調

いをもたらす要因について分析を行った。

査から、それぞれデータを得た。

2. 分析手法

4. 結果・考察

都道府県ごとの住宅用太陽光発電の導入件

住宅用太陽光パネルの日本全体の導入件数数に違いをもたらす各要因の分析として、下および都道府県別の導入件数の推計を行った。

式(1)を用いて重回帰分析を行った。

図 1 は、日本における住宅用太陽光発電の1997 年度から 2019 年度までの累積導入件数

y = 𝛽0 + 𝛽1 𝑥1 + 𝛽2 𝑥2 + 𝛽3 𝑥3(1)の推移と、2012 年度から 2019 年度までの単年度での導入件数の推移を示している。

ここで、yは戸建住宅 100 戸当たりの住宅用太
陽光発電設備の導入件数に関する被説明変数、
𝑥1 は都道府県別の日照時間、𝑥2 は都道府県別- 2-P1-17 -

書式変更: インデント : 最初の行 : 1 字2-P1-17

第16回日本LCA学会研究発表会

表 1: 重回帰分析の結果
係数

標準誤差

t

P-値

-601.1595

237.3618-2.53270.0151

日照時間

0.30900.08023.85080.0004

公示地価-0.00100.0005-2.0538

0.0461

県民所得

1.17530.8426

1.39490.1702補正R20.3406切片

表 1 は、重回帰分析の結果を表している。
表に示されている結果より、所得と日照時間
図 1: 住宅用太陽光発電の導入件数

が住宅用太陽光発電の導入件数に対して正の影響を及ぼしていることが分かった。

図１から、住宅用太陽光発電の累積導入件
数は 2000 年度以降徐々に増加しているが、固本研究では、都道府県ごとの住宅用太陽光定価格買取制度が開始した 2012 年頃には増発電導入件数に違いをもたらす要因について加幅が大きくなっていることが分かる。次に、分析を行った。結果から、住宅用太陽光発電

各都道府県の 2018 年 3 月時点の累積導入件の導入件数に対して所得と日照時間が正の影

数を、各都道府県の 2018 年時点の戸建て住宅

響を及ぼしていることが明らかになった。

戸数(100 戸)で除することで求めた、戸建住
宅 100 戸当たり住宅用太陽光発電導入件数を

5．参考文献図 2 に示す。

1. 経済産業省資源エネルギー庁(2020)固定価格買取制度の概要
https://www.enecho.meti.go.jp/category/saving_and_new/sa
iene/kaitori/surcharge.html. （最終閲覧日:2021 年 1 月 4日）
2. 経済産業省資源エネルギー庁(2020)固定買取価格制度
情報公表用ウェブサイト
https://www.fitportal.go.jp/PublicInfoSummary.（最終閲
覧日:2021 年 1 月 4 日）

図 2: 都道府県別の戸建住宅 100 戸当たり
住宅用太陽光発電導入件数

3. 一般社団法人太陽光発電協会(2018)太陽光発電の現状-制度の見直し検討と成長戦略
https://www.meti.go.jp/shingikai/santeii/pdf/039_01_00.pdf

図 2 より、導入件数は都道府県により大きな. （最終閲覧日:2021 年 1 月 4 日)違いがあることが分かった。また、日照量が4. 総務省統計局(2019)第六十八回日本統計年鑑

少ない日本海側の県では導入件数が比較的少

5. 国土交通省(2018)平成 29 年都道府県地価調査

なくなっていることが分かる。

6. 厚生労働省(2018)平成 29 年賃金構造基本統計調査
7. 総務省統計局(2020)平成 30 年住宅・土地統計調査- 2-P1-17 -

書式変更: インデント : 最初の行 : 1 字2-P1-18

第16回日本LCA学会研究発表会

都道府県レベルでの CO2 排出量変化の要因分解分析：労働生産性変化に着目してFactor decomposition analysis of changes in CO2 emissions at the prefectural level: a focus onchanges in labor productivity○下津浦大賀*1)、中石知晃 2)、加河茂美 3)
Taiga Shimotsuura, Tomoaki Nakaishi, Shigemi Kagawa
1) 九州大学経済学部、2)九州大学経済学府、3)九州大学経済学研究院*shimotsura.taiga.359@s.kyushu-u.ac.jp
は内閣府の県民経済計算（平成 18 年度―平成 29 年度）の

1. 研究背景
パリ協定を受けて日本は、2020 年以降 CO2 排出量を 2030

データを用いた。就業人口、労働力人口は総務省 統計局

年度までに 2013 年度比で-26.0%の水準（約 10 億 4,200 万 tCO2）にするとの約束草案を発表した 1)。この水準は主要排の労働力調査 / 都道府県別結果（モデル推計値） 時系列データ（1997 年～）を用いた。県別人口も同じく総務省 統

出国の中でもかなり高い水準であり、CO2 削減に日本は早急に取り組むべきである 2)。同時に、日本は現在少子高齢化

計局の人口推計 / 長期時系列データ 長期時系列データ（平成 12 年～27 年）を用いた。
これらのデータの 2006 年、の真っ只中であり、新型コロナウイルスの影響も受け、縮2010 年、2015 年の 3 年のデータを用いて要因分解分析を行小し続ける日本経済の立て直しを図るためには労働生産性の向上が必須である。以上 2 つの課題を解決するために、なった。

日本は CO2 削減と労働生産性向上の両方を同時に達成する

4. 結果ことが不可欠である。

47 都道府県の CO2 排出量の要因分解分析を行なった結果、本研究では、各都道府県の CO2 排出量について要因分解分析法を用いて、各都道府県の CO2 排出量の経年変化及びそれに占める労働生産性変化の寄与度を定量的に推計し、2006 年から 2015 年の比較で CO2 排出量が減少し、労働生
産性が向上した県は 35 県であった（図 1）。

CO2 排出量削減と労働生産性向上が同時に達成可能であるかを分析する。
2. 研究方法i 年の CO2 排出量を以下の(1)式で推計する。
𝐶𝑂2𝑖 =

𝐶𝑂2𝑖
𝐸𝑖
𝐺𝐷𝑃𝑖 𝐸𝑃𝑖 𝐿𝐹𝑖
×
×
×
×
𝑃
𝐸𝑖
𝐺𝐷𝑃𝑖
𝐸𝑃𝑖
𝐿𝐹𝑖
𝑃𝑖 𝑖

= 𝐶𝐼𝑖 × 𝐸𝐼𝑖 × 𝐿𝑃𝑖 × 𝐸𝑅𝑖 × 𝑆𝑇𝑖 × 𝑃𝑖

(1)

ここで、𝑖は年を表す添え字であり、E はエネルギー消費量(TJ)、GDP は各都道府県の GDP、EP は各都道府県の就業者数、LF は各都道府県の労働力人口、P は各都道府県の人口を表す。(1)式より、CI は炭素強度、EI はエネルギー強度、LP は労働生産性、ER は就業率、ST は総人口に占める労働力人口の割合を表す。このように各都道府県の CO2 排出量を 6 つの要因に分解して考えることにより、CO2 と労働生
産性の関係性について調べる。

図 1. CO2 排出量削減と労働生産性向上を達成した県

3. データ本研究では、経済産業省 資源エネルギー庁の各都道府

CO2 排出量削減は達成したものの労働生産性の向上がみられなかった県は 11 県であり、労働生産性が向上したものの、県別エネルギー消費統計調査の結果を用いて、各都道府県のエネルギー消費量、CO2 排出量を算出した。県内総生産

CO2 排出量が増加した県もあった（図 2）。図 2 のうち、青で示した県は C02 排出量削減を達成したものの、労働生産- 2-P1-18 -2-P1-18

第16回日本LCA学会研究発表会

性の向上が達成できなかった県であり、赤で示した県は労働生産性の向上を達成したものの、CO2 排出量も増加してしまった県である。

図 2. CO2 排出量の削減と労働生産性の向上両立を達成できなかった県
5. 結論
日本の 47 都道府県のうち、CO2 排出量が減少した都道府県
は 46 あり、労働生産性向上を達成した都道府県は 36 あった。そのうち、CO2 排出量削減と労働生産性向上の両立を達成した県が 35 あるため、この２つの課題は同時に達成することが可能だと考える。
6. 参考文献
1)”日本の約束草案（2020 年以降の新たな温室効果ガス排出
削
減
目
標
）
”
環
境
<https://www.env.go.jp/earth/ondanka/ghg/2020.html>

省2-1) “「パリ協定」のもとで進む、世界の温室効果ガス削減の取り組み② ～日本の目標と進捗は？” 経済産業省 資
源

エ

ネ

ル

ギ

ー

庁

<https://www.enecho.meti.go.jp/about/special/johoteikyo/parisky
otei_sintyoku2.html>
2-2) ”今さら聞けない「パリ協定」 ～何が決まったのか？私たちは何をすべきか？～” 経済産業省 資源エネルギー庁<https://www.enecho.meti.go.jp/about/special/tokushu/ondankas
hoene/pariskyotei.html#subtopic08>- 2-P1-18 -2-P1-19

第16回日本LCA学会研究発表会

日本の木材消費が環境に与える影響と持続可能な森林管理
Environmental impacts of wood consumptions of Japan and its sutainability assessment○今田青冶 1)、－加河茂美 1)、－前野啓太郎 1)
Seiya Imada, Shigemi Kagawa, Keitaro Maeno
1) 九州大学 経済学部
imada.seiya.104@s.kyushu-u.ac.jp
研究背景
近年、CO2 をはじめとする温室効果ガスの排出増加による地球温暖化問題が深刻化しているが、その増大要因の一つとして、グローバ
ルサプライチェーンの発達が挙げられ、特に先進国から発展途上国への CO2 排出移転が問題になっている。
中でも、建築部門や自動車部門のサプライチ
ェーンはこの CO 2 排出移転が多いことが分かっており、当該部門のサプライチェーン全体の CO 2 排出を抑制するサプライチェーンマネ
ジメントが必要である。1)
そこで、本研究は日本の建築部門に対する最終需要に伴うグローバルカーボンフットプリントを推計し、当該部門サプライチェーンのCO2 排出量を削減するために、必要な政策を議論する。

ンチェフ逆行列からデータを収集した。多地域産業連関表の WIOD とは、44 ヵ国、56 産業から成る産業連関表であり、表 1 が本研究における国の略称と正式名称である。
表 1. 研究対象国・地域

データ
World Input-Output Datebase (WIOD)から 2)、
多地域産業連関表、直接 CO₂排出係数、レオオーストラリア

DNK

デンマーク

IRL

アイルランド

POL

ポーランド

AUT

オーストリア

ESP

スペイン

ITA

イタリア

PRT

ポルトガル

BEL

ベルギー

EST

エストニア

JPN

日本

ROU

ルーマニア

BGR

ブルガリア

FIN

フィンランド KOR

韓国

RUS

ロシア

BRA

ブラジル

FRA

フランス

LTU

リトアニア

SVK

スロバキア

CAN

カナダ

GBR

イギリス

LUX

ルクセンブルク SVN

スロベニア

CHE

スイス

GRC

ギリシャ

LVA

ラトビア

SWE

スウェーデン

CHN

中国

HRV

クロアチア

MEX

メキシコ

TUR

トルコ

CYP

キプロス

HUN

ハンガリー

MLT

マルタ

TWN

台湾

CZE

チェコ

IDN

インドネシア NLD

オランダ

USA

アメリカ

DEU

ドイツ

IND

インド

ノルウェー

RoW

その他

NOR

4. 結果・考察
図 1 は、2014 年における日本の建設部門に対する最終需要に由来する各国の CO2 排出量を示している。

2. 分析手法
本研究は、次の(1)式を用いて推計を行った。
𝐐𝑐 = 𝐞̂𝐋𝐟𝑐 ____________(1)
ここで、QC は、日本の建設部門に対する最終需要によって発生する各国各部門の CO₂排出を表すベクトルである。e は各国各部門の直接
CO₂排出係数を表すベクトルを対角化した行列になっている。また、L はレオンチェフ逆行列を表し、fc は日本の建設部門以外の要素を
全て 0 にした最終需要ベクトルを表している。
𝐞̂𝐋 の行列要素は各産業の一単位の生産（需要）によって排出される各国各産業からの直接間接 CO₂の量を表しており、この行列に fc
をかけることで日本の建設部門に対する最終需要に伴って排出される各国各産業からの直接間接 CO₂の量を推計できる。
3.

AUS

20,00018,00016,000

CO2排出量 (kt-CO2)

1.

14,00012,00010,000
8,000

6,000
4,000
2,000
0
CHN

RUS

KOR

AUS

USA

IDN

TWN

IND

CAN

BRA

DEU

図 1. 日本の「construction」産業に対する最終需要に伴う各国の CO₂排出量
図 1 から日本の建設部門に対する最終需要に伴う CO₂排出量が中国、ロシア、韓国の順に多いことが読み取れる。中でも中国の CO2
排出量は、ロシアの CO2 排出量の約 3 倍と突出して大きく、中国だけで国外 CO2 排出量全体の約 42％を占めている。このことから、日本の建設部門による生産は、中国に対して非常に多くの CO2 排出を誘発していることがわかる。

- 2-P1-19 -Others2-P1-19

第16回日本LCA学会研究発表会

続いて図 1 に示した日本の建設部門に対する最終需要に由来する各国の CO2 排出量について、その産業別の内訳を示した結果から各国の特徴について考察する。本要旨では異なる傾向を示した中国、インドネシア、アメリカの 3 ヵ国における結果のみを扱い、以下の図2、図 3、図 4 に上記 3 ヵ国における CO2 排出量の産業別の内訳を示す。

採掘、採石
3%

図 2 から、日本の建設部門に対する最終需要に由来する中国の CO2 排出量の産業別内訳を見ると、「電力・ガス部門」、「非金属無機製品部門」、「主要鉄金属部門」の 3 部門が大きな割合を占めていることがわかる。これは、第二次産業からの CO2 排出が多くを占めているということを意味している。
続いて図 3 に示したインドネシアに関する
CO2 排出量の産業別内訳を見ると、「採掘・採石部門」による CO2 排出量が他部門と比べて突出して大きいことがわかる。このことから
日本の建築部門において、インドネシアは鉱業の役割を担っているということが考えられる。
最後にアメリカの内訳を見ると、特出した産業はないが、多くの産業が同じ程度の割合でCO₂を排出している。このことから日本の建築部門は、他の国に比べて、アメリカからの多様な産業を用いているということが言える。
図 2、図 3、図 4 に示された各国の内訳から、基幹産業である「電力、ガス部門」、「主要鉄金属部門」はどの国でも CO 2 排出の多くを占めているということが言える。
本会では、日本の建設部門のサプライチェー
ン全体の CO₂排出を削減するために必要な政策について他国の結果を交えて議論する。

その他
12%

電力・ガス・蒸気・空調
38%

化学、化学製品、人
工繊維
8%

鉄
18%

その他の非金属鉱業

製品
22%

図 2. 日本の建設部門に対する最終需要に由来する中国の CO2 排出量の産業別内訳

その他
21%

採掘、採石
43%

その他の非金属鉱業
製品
4%

化学、化学製品、人工繊維
6%

電力、ガス、蒸気、空
調
13%

5.

鉄
13%

図 3. 日本の建設部門に対する最終需要に由来するインドネシアの CO2 排出量の産業別内訳

その他
19%

電力、ガス、蒸気、空
調
19%

採掘、採石
6%

その他の非金属鉱業製品
11%

陸運
7%

空輸
8%

鉄
10%
化学、化学製品、人
工繊維
10%

水運
10%

図 4. 日本の建設部門に対する最終需要に由来するアメリカの CO2 排出量の産業別内訳

1)

引用文献
World Input-Output Database:
http://www.wiod.org/home

Kagawa,S., et al., CO2 Emissio Clusters within
Global Supply Chain Networks:
2) Implications for Climate Change Mitigation
Global Environmental Change, 35, 486-496,
2015.
Economic, environmental and social effects ofglobakisation:3) https://ec.europa.eu/jrc/en/researchtopic/economic-environmental-and-social-effectsof-globalisation- 2-P1-19 -2-P1-20

第16回日本LCA学会研究発表会

新型コロナウィルス感染拡大よる日本のインバウンド産業への影響
The economic impact of COVID-19 for Japanese inbound industry〇大賀雄介、加河茂美
Yusuke Oga、Shigemi Kagawa
1) 九州大学 経済学部

yusuke.19990730@gmail.com
1. 研究背景・目的

支出総額を比較し、新型コロナウィルス流行による影2020 年の新型コロナウィルスの流行は世界経済に響を詳細に分析する。

深刻なダメージを与え、日本の観光業においても大きな損失が生じている。1)特に、政府主導による入国規制

3. データや旅客便の大幅な減便によって、インバウンド市場の落ち込みは深刻である。2)観光庁が発表した令和 2 年
3)

データは国土交通省観光庁・日本政府観光局(JNTO)から入手した。

版「観光白書」によると 、2020 年 4 月の訪日外国人(1) 観光庁：訪日外国人の消費動向 6)

旅行者数は前年同月比で 99.9％減少し、2020 年 10 月

(2) JNTO：国籍/月別訪日外客数(2003 年～2020 年)に おい て も訪 日外客 数 は 27,400 人( 前年 同月 比 -7)98.9%)と停滞したままである。4)
日本は近年、観光産業の成長力に可能性を見出し、

表 1 に分析対象とした国一覧を示す。

国内の経済を復興するためにも観光先進国となることを目指してきた。5)特に、インバウンド市場を拡大さ

表 1. 分析対象とした国せることがそのための大きな柱となっている。しかし、分析対象とした国
韓国
インド
台湾
英国
香港
ドイツ
中国
フランス
タイ
イタリア
シンガポール
スペイン
マレーシア
ロシア
インドネシア
米国
フィリピン
カナダ
ベトナム
豪州

新型コロナウィルスによるヒトの移渡航制限は今後長期化することが見込まれており、このことは日本にとって大きな障壁となる。
本研究では、新型コロナウィルスによって生じた日
本のインバウンド産業の損失を分析し、考察することを目的とする。
2. 分析手法
観光庁と日本政府観光局(JNTO)が提供している主4. 結果・考察

要 20 か国の 2019 年から 2020 年 9 月までの国籍別訪

まず、2019 年と 2020 年の国籍別月別訪日外客数デ

日外国人数、一人当たり旅行支出、費目別支出額のデータから 2020 年 1 月から 2020 年 9 月までの期間にータを用いて、2019 年 1 月から 9 月までの期間（コおける国籍別月別訪日外客減少数（前年同期期間とのロナウイルス流行前）と 2020 年 1 月から 9 月までの差）を計算した。その結果が図 1 である。中国、韓国、期間（コロナウイルス流行後）における国籍別訪日外

台湾といったもともと観光客数が多い国が特に減少

国人の費目別支出総額を推計した。これらの両期間のしていた。この数値に、2019 年訪日外国人の国籍別一- 2-P1-20 -2-P1-20

第16回日本LCA学会研究発表会

人当たり旅行支出額(図 2)を掛け合わせると図 3 のよ

産業損失額の総額は 3 兆 484 億円と推計された。2019

うになる。

年の訪日外国人による消費額 4 兆 8135 億円から考えると、今年はインバウンド収入が 9 月の時点で 63％減少しているといえる。

図 4. インバウンド損失額の費目構成比
図 5. 費目別インバウンド損失額

図 1. 訪日外国人国籍別減少数(2019 年 1-9 月

5. 参考文献の期間と 2020 年 1-9 月の期間の比較)

図 2. 国籍別訪日外国人 1 人当たり旅行支出額

1)

国土交通省観光庁『旅行・観光消費動向調査』

2)

りそな総合研究所『ショートコメント vol.181「【9 月 16 日改定】新型コロナがインバウンド市
場に与える影響」』

3)
図 3. 国籍別訪日外客減少に伴う

国土交通省『令和元年度観光の状況 令和 2 年度
観光政策 要旨』

旅行消費額損失額

4)

JTB 総合研究所『インバウンド 訪日外国人動向』

図 3 が 1-9 月までの国籍別訪日外客数減少に伴うイ

5)

首相官邸 HP『明日の日本を支える観光ビジョン

ンバウンド産業の損失額の推計値を示している。一人当たりの消費額はそこまで大きくないが、観光客数が構想会議』本文
6)

最も多い中国からの訪問者が途絶えたことが圧倒的に大きな損失を生み出してる（図 3）。

国土交通省観光庁『訪日外国人の消費動向 訪日
外国人消費動向調査及び分析 2019 年次報告書』

7)

次に、図 4 に示される観光庁による国籍別 1 人当た
り旅行消費額の費目別構成比データをもとに、旅行消費額損失額の費目構成(図 4)と費目別インバウンド損
失額(図 5)を算出した。図 5 より、費目別損失額で最も大きかったのは買い物代で、これは爆買いと称される中国人の大規模なまとめ買いがなくなったことが買い物代の損失額を底上げしたことが原因と考えられる。次に宿泊費、飲食費、交通費の順に損失額が大きかった。最後に、1-9 月までの日本のインバウンド- 2-P1-20 -JNTO 日本政府観光局『国籍/月別訪日外客数(2003 年～2020 年)』

2-P1-21

第16回日本LCA学会研究発表会

音楽媒体の多様化に伴うライフサイクル CO2 分析
A life-cycle CO2 analysis of music services○野口夕月*1) 、加河茂美 2)
Yuzuki Noguchi,Shigemi Kagawa
1) 九州大学経済学部、2)九州大学経済学研究院*noguchi.yuzuki.076@s.kyushu-u.ac.jp
1. 研究背景

本研究では 2010 年から 2019 年までの CD の売上

近年の音楽産業は、CD 販売の時代からストリーミを使用する。

ング配信の時代へ急速に移行している。
Brennan & Devine（2019）によれば、CD などのフィジ

3．結果と考察

カル・メディアの衰退によりプラスティックの消費量

本研究では、CD の製造・流通段階における CO₂排が減少する一方で、ダウンロードやストリーミングに出量を推計した。3EID より、CD の製造・流通段階には巨大なデータセンターが必要とされ、そこでは膨大なエネルギーが消費されている。
そこで、本研究では、

おける CO₂排出原単位は 1.69（t − CO /百万円）である。また、2010 年から 2019 年までの CD の生産実績

大きな変化を遂げている音楽産業におけるライフサイ

は表 1 の通りである。これらより 2010 年から 2019 年

クル CO₂排出量を推計し、音楽媒体の変化による環境の CD の製造・流通段階における CO₂排出量は図 1 の評価を行うことを主な研究目的とする。

ようになる。

2．分析手法表 1. 2010 年から 2019 年までの CD の生産実績

CD 再生による CO₂排出量（𝑄 ）とストリーミング

年

再生による CO₂排出量（𝑄 ）をそれぞれ以下の(1)式、(2)式で推計する。

CD の生産実績
（百万円）

2010

184755

2011

1652602012

180234

2013

1532172014

142303

2015138422

20161319862017

129657はデータセンターの電力使用量（kWh）、𝑝 はスマホ 1

2018114690

台当たりの電力使用量、𝑓 は電力の CO₂排出係数

2019113308+𝑠×𝑓 +𝑠×𝑓(1)

𝑄 =𝑑×𝑓 +𝑝×𝑓 +𝑑×𝑓(2)

𝑄 =𝑠×𝑓

ここで、𝑠 は CD1 枚の売上額、𝑓は CD 製作時の CO

₂排出原単位（t − CO /百万円）、𝑓 は CD 使用時の CO
₂排出原単位、𝑓 は CD 廃棄時の CO₂排出原単位、𝑑（kg − CO /kWh）、𝑓 はストリーミング再生機器廃
年の環境負荷原単位データブック（以下 3EID とする）
を用いて CD の直接・間接 CO₂排出原単位を利用した。
3. データ(1) 環境負荷原単位データブック（3EID）（国立環境研究所、2020）

CO₂排出量 (万t-CO₂)

棄時の CO₂排出原単位とする。なお、本研究では、2015

35
30
25
20
15
10
5
0

本研究では 2015 年の購入者価格基準原単位を使用する。

(2) 電力の CO₂排出係数（電気事業連合会、2020）

図 1. CD の製造・流通段階における CO₂排出量

本研究では 2018 年度の電力の平均的な CO₂排出係数を使用する。

図 1 に示されるように、CD の売上金額が減少してい(3) 生産実績・配信売上実績（日本レコード協会、2020） るため、CD 製造・流通段階における CO₂排出量も減- 2-P1-21 -2-P1-21

第16回日本LCA学会研究発表会

少傾向にあるにあることがわかる。CD の売上が減少した原因については、ダウンロードやストリーミング
サービスなどの音楽配信の台頭により、音楽の聴き方が多様化したということが考えられる。本要旨では、ストリーミング再生による CO₂排出量の推計を行っていないが、井原卓也の『スマートフォンの消費電流量推定手法の提案と評価（2014）』
等を参考にしながら、ポスター発表で行う。
4．参考文献1)

Matt Brennan & Kyle Devine （ 2019 ） . Music
consumption

has

unintended

economic

andenvironmental cost.
2)

国立環境研究所“環境負荷原単位データブック(3EID)”

3)

電気事業連合会：“CO₂排出係数の分析・評価”

4)

日本レコード協会：“生産実績・配信売上実績”

5)

井原卓也：
“スマートフォンの消費電流量推定手法の提案と評価”- 2-P1-21 -2-P1-22

第16回日本LCA学会研究発表会

サステイナブルな衣服設計に向けた衣服ライフサイクルモデルの構築
Modeling a clothing life cycle for sustainable clothing design○吉田樹*1)、天沢逸里 1)、平尾雅彦 1)
Tatsuki Yoshida, Eri Amasawa, Masahiko Hirao
1) 東京大学* t-yoshida@pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめにを考慮できるようにした。季節による違いは布地の厚近年、ファストファッションの台頭により、大量のみで表し、布地の密度を表す単位 GSM (Gram per

衣服が安価で製造・販売されるようになったと同時に、

Square Meter)を用いることで、季節による特徴を表し

衣服の大量廃棄が問題となっている。世界ではファッた。これらの変数を用いることで、デザインと季節まション業界から年間 9,200 万トン以上の廃棄物が発生たは重さを変数として衣服の製造に必要な布地の重さしており、これに伴う環境への影響が問題視されていを算出する。重さを算出する式を S1 に示す。

る

2.2 データベース

1)。衣服の環境負荷を削減するにあたり、衣服には様々な繊維が使われ、また多様なデザインや機能を持既往文献から、デザインごとの布地の面積 4)と布地

つため、どのような繊維やデザインの衣服が環境負荷のロスの割合 5)を設定し、インターネット上の検索かを削減できるのかを明らかにし、衣服の設計段階からら、季節ごとの GSM の値を推測してデータベースを環境への影響を考えることが重要である。しかし、衣作成した。作成したデータベースをモデルに組み込む

服は嗜好性が強い製品であるため、現在の衣服の製品ことで、デザインと季節を入力パラメータとしデータ開発の場では環境面はデザインや機能性に比べて重視

ベースを参照して計算を可能にした。データベースにされていない新たなデザインのデータを追加することで、様々なデ

2)。また、既往研究では、定性的分析に基づく持続可能なファッションを目的とした理論モデ

ザインを新たに計算することを可能にした。

ルの研究 があるが、衣服の特徴を定量的に表してお2.3 モデル概要

3)

らず、どのような繊維やデザインの衣服が環境負荷を衣服のライフサイクルフローを図 1 に示す。

削減できるのかは明らかになっていない。衣服の特徴を表す変数や、環境負荷に影響を与える変数を整理してモデル化することで、サステイナブルな衣服設計に繋げることができると考えられる。
そこで本研究では、
サステイナブルな衣服設計に向けた衣服ライフサイク
ルモデルの構築を目的とし、モデルを用いた分析の一例として、季節ごとの衣服の環境影響を評価した。
2. モデル設計とシナリオ分析
2.1 変数モデルの構築に向けて、衣服の特徴を表す変数を整理した。衣服は様々なデザインがあり、同じデザイン

図 1 衣服のライフサイクルフローでも適した季節による違いがある。また、衣服の大半

図 1 に基づいてモデルを構築した。ただし、モデルは布地で構成され、表地と裏地がある。布地から衣服には点線のフローは含んでいない。ライフサイクルイを製造する縫製工程では、布地のロスが発生する。衣ンベントリデータ (LCI) には IDEA ver.2.2 6)を活用し服はデザインによって要尺が異なり、製造に必要な布た。IDEA ver.2.2 における布地製造の LCI は、S2 に示地の面積と製造時の布地のロスがデザインごとに異なすようにシステム境界や基準フローが異なる。布地製

るため、布地の面積と布地のロスの割合を衣服のデザ

造の LCI のシステム境界と基準フローを統一するためインを表す変数として選定し、デザインごとに表地とに、絹、毛、麻に染色工程を追加し、インベントリの裏地それぞれの布地の面積と布地のロスの割合を設定

繊維に関する入力フローを合算することで単位を kgした。デザインごとの布地の面積には、布地のロスをに換算した。レーヨン・アセテート、ビスコース、ナ

含み、製品自体の重さを用いる場合には、布地のロス

イロン、アクリルについては、ポリエステルの製織、の割合を利用することで、デザインによる布地のロス

染色工程と同じであると仮定した。構築した衣服ライ- 2-P1-22 -2-P1-22

第16回日本LCA学会研究発表会

フサイクルモデルの概要を図 2 に示す。

廃棄物として焼却処分すると設定したため、生地ロスの廃棄による GHG 排出量は大きくなった。冬のコー
ディネートの中でセーター、スカート、コートを着る
コーディネートが GHG 排出量は最も小さくなった。
セーターは冬にしか着ない衣服であり、ブラウスと比較すると着る期間が短いため、使用段階も考慮する必要がある。夏、春秋、冬の結果で GHG 排出量の最大値は、夏は 10.7 kg-CO2eq、春秋は 25.4 kg-CO2eq、冬は

図 2 衣服ライフサイクルモデルの概要

50.5 kg-CO2eq となった。よって、夏服は耐久性を向上

入力パラメータの詳細を S3 に示す。衣服はすべてさせ、長く着ることが可能な設計をし、冬服は少ない

女性服の M サイズを想定する。輸送手段は小売店と消繊維や布地でも防寒が可能な設計をすることで環境負費者間の輸送であり、輸送距離は 10 km と設定した。

荷を削減できると示唆された。このように、サステイ各工程から生じるロスは、繊維製造、紡績、製織のロ

ナブルな衣服設計に向けて衣服ライフサイクルモデル

スは LCI に含まれており、縫製のロスは産業廃棄物とを活用することができる。

して処分すると設定した。入力パラメータからデータベースを参照して LCI 分析を行い、衣服 1 着当たりと4. おわりに着用当たりを機能単位として、環境負荷を出力する。

衣服の特徴を表す変数を整理し、データベースを作

現 時 点 で は 温 室 効 果 ガ ス 排 出 量 （ Greenhouse gas

成することで衣服ライフサイクルモデルを構築した。

emissions, GHG）を評価指標として出力するが、LCIモデルを用いた分析の一例として、季節ごとのコーデを収集できれば他の評価指標でも出力できる。

ィネートによる GHG 排出量の違いを分析した。環境

2.4 シナリオ設定

負荷を削減するために夏服、冬服に求められる設計に構築したモデルを用いた分析の一例として、季節ごついて提案をし、モデルの活用事例を示した。今回はとのコーディネートを設定して環境影響を評価した。

製造と廃棄の GHG 排出量を計算したが、デザインにコーディネートは外出時に着る服を想定し、インナー

よって着ることができる期間などに差があるため、着は省いた。
モデルで計算できる 10 種類のデザインのう

用回数などの使用段階を考慮する必要がある。今後はちキャミソールを除いた 9 種類でコーディネートを設

モデルを用いて、衣服の使用段階の分析を進めたい。

定した。季節は夏、春秋、冬の 3 つである。設定したコーディネートを S4 に示す。衣服はアクリル繊維

謝辞

100%で構成され、埋立処分すると設定した。機能単位

本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推を、1 人が外出時に着るコーディネートとして、衣服進 費 S-16-1 JPMEERF16S11610 と 、 JSPS 科 研 費の製造と廃棄の GHG 排出量を算出した。

JP18K18232 により実施された。

3. 衣服ライフサイクルモデルによる分析

引用文献

季節ごとに設定したコーディネートの計算結果の中

1) Kirsi N., Greg P., Helena D., Patsy P., Timo R., Alison

で、冬の結果を図 3 に示す。

G: Nature Reviews Earth & Environment, 1 (4), (2020),
pp. 189-200
2) 高田亜佐子, 田原聖隆: 廃棄物資源循環学会誌, 21(3), (2010), pp. 148-156
3) Maarit A., Ritva K: Research Journal of Textile andApparel, 17 (1), (2013), pp. 13-22
4) Tissura: “Fabric by the Yard”, (オンライン), 入手先<https://tissura.com/articles/fabric-by-the-yard>，（参照
2029-12-24）
5) 経済産業省製造産業局 繊維課: “繊維製品(衣料品)

図 3 冬のコーディネートの計算結果の LCA 調査報告書”, (2003)

アクリル繊維 100%の製品であり、埋立処分すると

6) 産業技術総合研究所 安全科学研究部門 社会と設定したため、製品の廃棄による GHG 排出量は非常

LCA 研究グループ, 産業環境管理協会: “LCI デーに小さくなった。また、縫製で生じる生地ロスは産業

タベース IDEAVer.2.2” (2018/1/18)- 2-P1-22 -2-P1-22

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
S1

布地の重さを表す式

製品の重さを用いる場合

製品の重さを用いない場合

表 S2

布地の重さ [g]表地の面積 [m2]

表地の重さ [g]裏地の面積 [m2]

裏地の重さ [g]布地の密度 [g/m2]

表地のロスの割合 [%]デザイン

裏地のロスの割合 [%]季節

IDEA ver.2.2 における布地製造の LCI(〇は LCI に含まれる工程を表す)

表 S3

表 S4

入力パラメータ

設定したコーディネート- 2-P1-22 -2-P1-23

第16回日本LCA学会研究発表会

中国のごみ輸入禁止令は環境影響の削減に役立っているか？
～プラスチックリサイクルを対象にした実証分析～
Life cycle assessment for impact of China's waste import ban policies:
An empirical analysis on waste plastic import from Japan○孫諾えん*1)、田畑智博 1)
Nuoyan Sun, Tomohiro Tabata
1) 神戸大学* sny0807@stu.kobe-u.ac.jp
1. はじめにする。これらの分析を通じて、禁止令による物質フロ

1990 年代から始まったグローバリゼーションによる国際貿易の発展に伴い、中国は製造業が急成長し、世界の工場と呼ばれるようになった。これに伴い、原材料不足の緩和や生産コスト抑制のため、廃プラスチック(以下、廃プラ)等の廃棄物の輸入を始めた。特に、2016 年の廃プラ輸入量は、世界の廃プラ貿易量の半分超に達するまでに増加した 1)。一方、輸入廃プラの不適正処理による環境破壊や国民の健康被害に対する関心が高まり、中国政府は廃棄物の輸入を禁止する政策(以下、禁止令)を 2017 年 12 月末に発表した。結果とーの変化量及び CO2 排出量の変化量を比較評価する。
2.2 使用するデータ
本研究では、中国プラスチック工業年鑑、日本プ

ラスチック循環利用協会のプラスチックフローに関するデータ、国連の国際貿易データ等を用いた。
廃プラリサイクルに係るフォアグランドデータは、機械メーカーの公表データを用いる他、リサイクル
工場への聞き取り調査より確認した。CO2 排出原単位は IDEA Ver2.2 の値を用いた。

して、日米欧等の廃棄物のリサイクルを中国に依存していた国々は、廃棄物の行き先が無くなり混乱することになった。

3. 結果及び考察
3.1 MFA の結果

禁止令により、「原材料」としての廃棄物の輸入はストップしたが、その代替として製品製造に必要な原材

2016 年と 2018 年における中国、日本の物質フローの変化を、図 1 に示す。先ず中国についてみると、2016料を賄うためのバージン材が必要となる。これを勘案

年は、樹脂原材料の約 2 割強を他国から輸入し、製品すると、禁止令が環境影響の低減に効果があるかどうかを明らかにするための実証的研究が必要である。その 3 割弱を輸出している。廃プラについては、国内での再生樹脂の合計投入量は、輸入分の 735 万 t を含む

こで本研究は、廃プラの輸出量が一番多かった日本を対象として、禁止令に伴う日中間での廃プラのフロー

1,944 万 t であった。つまり国内における製品原材料の3 割強は、廃プラを原材料にしていたことがわかる。

の変化を明らかにするとともに、これに伴う CO2 排出2018 年の禁止令後は、廃プラの輸入量は 99%減少した量の変化を分析し、上記政策の効果と課題を考察する。

のに対し、樹脂原材料の生産量は増加している。
特に、樹脂原材料の輸入量は 2016 年比で 174%増加した。

2. 研究の方法
2.1 研究手法

続いて日本についてみると、樹脂製造・製品加工・市場投入、排出の各プロセスでのフロー量の変化は少対象とするプラスチックは、PET、PP、PE、PS、PVCない。禁止令の影響により、海外への輸出量と輸入先とその他の樹脂の 6 種類である。ここでは、日本と中国の廃プラ及びバージン材から製造した樹脂の輸入とは大きく変化している。2016 年では、排出された廃プ
ラの約 67%(150 万 t)は輸出されていたが、禁止令後は輸出に関わる物質フローを、MFA により把握する。
MFA の実施年は、禁止令の前後(2016 年と 2018 年)の101 万 t まで減少している。また、輸出国は、2016 年
は中国が最大であったが、2018 年はその他のアジア諸2 時点とする。物質フローの把握では、樹脂製造・製国(マレーシア、タイ、台湾等)に変化している。

品加工・市場投入、廃プラの排出、廃プラの処理処分の三つのプロセスに分類して物質フローをまとめる。

3.2 MFA の結果

続いて、MFA の結果に基づき LCA 手法で CO2 排出量を推計する。LCA では、廃プラ種類別の処理フロー、

中国における再生材の CO2 排出量は、2018 年の廃プラ
輸入激減の影響により、CO2 排出量は 869 万 t から 476

バージン材樹脂の投入量、及び国間の海運輸送も考慮

万 t と 34％減少した。これに対し、バージン材の投入- 2-P1-23 -2-P1-23

第16回日本LCA学会研究発表会(a) 中国(2016 年)(b) 中国(2018 年)(c) 日本(2016 年)(d) 日本(2018 年)
図 1 日中における廃プラのフロー(単位：万 t)(注)2018 年に日本から香港に輸出された廃プラのうち、中国に移動した分は 8%と少なかったため、他の国への輸出量に計上した。

表 1 日中における再生材・原材料 1kg あたりの CO2に伴う CO2 排出量は 38,362 万 t から 42, 719 万 t と 11%増加した。2016 年と 2018 年における中国、日本の再排出量

生材及び原材料 1kg あたりの CO2 排出量を、表 1 に示中国す。このような変化に伴い、2018 年の原材料１kg あたりの CO2 排出量は、2016 年と比べ 0.24kg 増加した。

日本

これに対し、日本は、輸出量が減った分、国内での再生材投入量が増えた。再生材１kg あたりの CO2 排出

再生材

原材料

2016 年

0.30

3.20

2018 年

0.28

3.44

2016 年

0.27

2.74

2018 年

0.27

2.67

単位：kg-CO2/kg

量にはほぼ変化はない。一方で、2018 年の原材料１kg

表 2 需要分を満たすための代替案と再生材・原材

あたりの CO2 排出量は 2016 年と比べ 0.07 kg 減少し料 1kg あたり CO2 排出量た。これは、禁止令で輸出できない分、日本国内での中国内でバージン材から樹脂を製造する場合

4.16

中国内の廃プラを収集して再生材を製造する場合

0.30を踏まえ、国内需要量の割合をもとに 2018 年の樹脂

海外からバージン材で製造した樹脂を輸入する場合

3.21

需要量を計算した結果、675 万 t 足りないことがわかった。そこで、足りない需要分を賄うため 5 つの代替

海外から再生樹脂を輸入する場合

0.27東南アジアから再生樹脂を輸入する場合

0.41

再生量が増えたためである。
2016 年と 2018 年の中国における物質フローの変化案を検討し、それぞれの CO2 排出量を試算した。結果を表 2 に示す。再生材で需要を賄う場合は、再生樹脂

単位：kg-CO2/kg

中国に輸入する案は、CO2 排出量の観点から有望であの形で中国へ輸入する案が望ましい結果となった。

るといえる。グローバリゼーション下では、国際間での樹脂原料の需給バランスを考えるとともに、バーゼ

4. おわりにル条約等を踏まえた国際協力が必要である。

本研究は、日中両国の立場から、禁止令に伴う廃プ
ラのフローの変化及びこれに伴う CO2 排出量を評価し引用文献た。リサイクルで、国別での結果に差が出る理由の一1)

つとして、電力の CO2 排出係数の違いが挙げられる。
電力の CO2 排出係数が低い輸出国で再生材を製造し、- 2-P1-23 -Brooks, A.L., Wang, S., Jambeck, J.R.: Sci. Adv, 4 (6),(2018), pp.1-7

2-P1-24

第16回日本LCA学会研究発表会

コウヨウザンの普及における森林資源の持続的利用の検討
再造林率・自給率をパラメータとした全国の将来資源量推計
Study on sustainable use of forest resources in view of propagation of cunninghamia lanceolata
Estimation of future resources in Japan focused on reforestation and self-sufficiency ratio○若林國久*1)、原田郁美1)、下岡祐也1) 、小林謙介1)
Kunihisa Wakabayashi, Harada Kunimi, Yuya Shitaoka, Kensuke Kobayashi
1) 県立広島大学*k-wakaba@pu-hiroshima.ac.jp
1.はじめに
戦後植林したスギやヒノキが伐期を迎え、2025 年の木材自給率 50％の目標達成(現状 36.6%)に向けて利用拡大が続く一方、利用後の再造林(現状、約 35%)は低迷している。筆者らは、再造林の低迷と自給率の増加が続くと将来利用可能な資源量の大幅な減少を招くので、再造林率向上の必要性を提案してきた 1)。森林は木材利用だけでなく、“CO₂蓄積などの地球環境保全”、“土壌保全・土砂災害防止”、“水源涵養”機能などを担っており、森林の荒廃は将来の地球環境に大きな影響を及ぼすことが懸念され、再造林低迷の影響は、地球規模から森林現場までの幅広い視点でとらえる必要がある。
しかしながら、造林(投資)から伐期(収穫)まで 40 年以上と長いこと、後継者難、価格低迷など、木材資源を取巻く社会・経済環境から再造林率を上げることは容易ではない。そこで、低い再造林率でも資源量の減少を緩和する手段として、スギやヒノキに比べて成長が速い樹木の利用の可能性を検討した。具体的には、中国南部や台湾を原産地とし、近年、その成長特性や建材利用研究が進んでいるコウヨウザンに着目、全国に普及した場合の今後 100 年間の資源量に及ぼす効果の推計と普及に向けての検討を行った。
2.将来資源量推計方法
蓄積量と伐採量の差に、成長量と造林量を加えた値を将来蓄積量とした 1)。スギ・ヒノキの伐採跡地にはコウヨウザンを再造林する。コウヨウザンが利用可能な齢級に達するまではスギ・ヒノキのみ伐採し、成長後は、コウヨウザンを優先して伐採する。コウヨウザンの蓄積量が年間の計画伐採量に満たない場合はその差分をスギ・ヒノキで補うと仮定した。資源量推計に必要なスギ・ヒノキなどの畜積量は林野庁公開資料(森林

蓄積量(㎥/ha)

1,500
1,000
500
0

約半分の年数でスギ・ヒノキの伐期まで成長コウヨウザン
上位
中位
下位
スギ・ヒノキの伐期

資源の現況:2018 年)から、コウヨウザンの畜積量(図 1)
は既報の文献 2)3) から得た。
3.ケーススタディー
コウヨウザンの「成長速度上位」を中心に伐期齢、成長速度、再造林率、自給率をパラメータにケースス
タディーした (表 1) 。
表1ケーススタディー
伐期
成長速度
再造林率
自給率
4齢級 5齢級 上位 中位 下位 35% 50% 70% 36.6% 50%
ケース① ○○○○
ケース② ○○○○
ケース③ ○○○○
ケース④ ○○○○
ケース⑤ ○○○○
ケース⑥ ○○○○
ケース⑦ ○○○○
ケース⑧ ○
○
○
○
ケース⑨
○
○
○
○
ケース⑩
○
○
○
○
ケース⑪ ○○○○
ケース⑫ ○
○
○
○
ケース⑬
○
○
○
○
ケース⑭
○
○
○
○

4.推計結果4.1 現状の再造林率を継続した場合(1)自給率 36.6%
伐採跡地にスギ・ヒノキを再造林する場合の 100 年後の蓄積量は現状より 5 割弱減少するが、コウヨウザ
ンを再造林すると成長速度上位で 2 割強、中位で 3 割強、下位で 4 割強、それぞれ減少する結果となった(図2)。
(2)自給率 50%
伐採跡地にスギ・ヒノキを再造林する場合の 100 年後の蓄積量は現状より 7 割強減少するが、コウヨウザ
ンを再造林すると成長速度上位で 4 割強、中位で 6 割弱、下位で 7 割、それぞれ減少する結果となった(図 3)。
成長速度上位 の場合は伐採跡地にコウヨウザンを再造林することで資源量の減少を抑える効果が認められた。一方、成長速度下位では減少を抑える効果は僅少であった。
4.2 再造林率を向上させた場合(1)自給率 36.6%
伐採跡地にスギ・ヒノキを再造林する場合の 100 年後の蓄積量は現状より5 割弱減少するが、再造林率35%0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 齢級
図1 コウヨウザン材積予想- 2-P1-24 -2-P1-24

第16回日本LCA学会研究発表会

50
0で 2 割強、50%で 1 割弱の減少に留まり、70%では 2 割弱増加する結果となった(図 4)。
(2)自給率 50%
伐採跡地にスギ・ヒノキを再造林する場合の 100 年後の蓄積量は現状より7 割強減少するが、再造林率35%で 4 割強、50%で 2 割強減少の減少に留まり、70%では2 割弱増加する結果となった(図 5)。
伐採跡地に成長の早いコウヨウザンを 50～70%再造林することで蓄積量を概ね維持できることが分かった。
4.3 伐期齢を 5 齢級とした場合(1)自給率 36.6%
再造林率 35%で 2 割弱減少するが、50%で現状を維持でき、70%では 2 割強増加する結果となった(図 6)。
(2)自給率 50%
再造林率 35%で 4 割弱減少するが、50%で 1 割強の減少に、70%で 1 割強増加する結果となった(図 7)。
コウヨウザンを 5 齢級で伐採することで再造林率が現状の1.4 倍(50%) 程度でも100 年後の蓄積量を概ね維持できることが分かった。
5.まとめ
本報告では、スギやヒノキに比べて成長が速く、萌芽更新が期待でき、かつ、建築利用の検討も行われているコウヨウザンが全国に普及した場合の今後 100 年間の資源量を推計し、利用促進に伴う資源量の減少を緩和できることを定量的に明らかにした。さらに、成長速度上位では、伐期齢を適切にすることで再造林率を現状35%から50% 程度に向上させることで100 年後の蓄積量を概ね維持できることが示唆された。コウヨ
ウザンは地域による成長速度の差があるが、成長速度
上位の地域では比較的低い再造林率で資源量を維持す
る有効な資源と言える。一方、東北地方付近が北限のため、利用は関東以南から西日本が主となることが想定されること、育苗や鳥獣対策などの諸課題があり、これらの点も踏まえた資源量の検討が必要である。
6.参考文献1)建築における環境面からの木材の有効利活用に関する研究 全国及び広島県の動態分析、日本建築学会
環境系論文集 No.720 pp.255-261、2016.2
2)国立研究開発法人森林研究・整備機構 森林総合研究

西暦

スギ・ヒノキ

図3 コウヨウザン(4齢級で伐採)普及を想定した将来蓄積量
350
千万㎥
300

ケース⑧再造林率70%
2割弱増
1割弱減

250
200
150
100
50
0

西暦

ケース⑦
再造林率50%
ケース①
再造林率35%
成長速度上位
自給率36.6%

2割強減
5割弱減

スギ・ヒノキ

2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055
2060
2065
2070
2075
2080
2085
2090
2095
2100
2105
2110
2115

西暦
図2 コウヨウザン(4齢級で伐採)の普及を想定した将来蓄積量7割減

図4 コウヨウザン(4齢級で伐採)の普及を想定した将来蓄積量
350
千万㎥
300

ケース⑫再造林率70%
1割弱増

250
200
150
100
50

0
西暦

2割強減

ケース⑪
再造林率50%
ケース④
再造林率35%
成長速度上位
自給率50%

4割強減
7割強減

スギ・ヒノキ

2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055
2060
2065
2070
2075
2080
2085
2090
2095
2100
2105
2110
2115

2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055
2060
2065
2070
2075
2080
2085
2090
2095
2100
2105
2110
2115

0

6割弱減

図5 コウヨウザン(4齢級で伐採)の普及を想定した将来蓄積量
350
千万㎥
300

ケース⑩再造林率70%

2割強増
現状維持

250
200
150
100
50
0

西暦

2割弱減

ケース⑨
再造林率50%
ケース①
再造林率35%
成長速度上位
自給率36.6%

5割弱減

スギ・ヒノキ

2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055
2060
2065
2070
2075
2080
2085
2090
2095
2100
2105
2110
2115

スギ・ヒノキ

100

7割強減

2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055
2060
2065
2070
2075
2080
2085
2090
2095
2100
2105
2110
2115

再造林率35%
自給率36.6%150

伐採可能蓄積量50

ケース⑤
成長速度中位ケース⑥
成長速度下位
再造林率35%
自給率50%

伐採可能蓄積量

100

4割強減

ケース③
成長速度下位

4割強減

200

伐採可能蓄積量

ケース②
成長速度中位

ケース④成長速度上位

図6 コウヨウザン(5齢級で伐採)の普及を想定した将来蓄積量
350
千万㎥
300

ケース⑭再造林率70%
1割強増

250
200
150
100
50
0

西暦

1割強減

ケース⑬
再造林率50%
ケース④
再造林率35%
成長速度上位
自給率50%

4割弱減

7割強減

スギ・ヒノキ

2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055
2060
2065
2070
2075
2080
2085
2090
2095
2100
2105
2110
2115

5割弱減
3割強減

伐採可能蓄積量

150

2割強減

伐採可能蓄積量

伐採可能蓄積量

200

300
千万㎥
250

ケース①成長速度上位

300
千万㎥
250

図7コウヨウザン(5齢級で伐採)の普及を想定した将来蓄積量

所：コウヨウザンの特性と増殖の手引き(2018.3)
3)国立研究開発法人森林研究・整備機構 森林総合研究所：コウヨウザンの暫定的な収穫予想表の作成- 2-P1-24 -2-P1-25

第16回日本LCA学会研究発表会

中国の輸入規制による日本国内における廃プラスチックリサイクルの
環境・経済影響
Environmental and Economic Impacts on Japanese Economy ofChina’s Ban on Waste Plastic Import○李勤萱1)、近藤康之*1)
Qinxuan Li, Yasushi Kondo
1) 早稲田大学*ykondo@waseda.jp
1. はじめに

テリアルフロー図および報告書6-7) の値と一致するよ2017年における日本の廃プラスチック（以下、廃プ

うに推計した。

ラ）輸出量は143.1万トンであり、そのうち52.3%が中追加できる廃プラ投入量は、各リサイクル部門が既「2019年末までに中国国内
国向けであった1)。しかし、に投入していた一次素材（屑副産物表における競合部の資源で代替できる廃棄物原料の輸入を段階的に停止門の生産物）と廃プラが完全に代替可能と仮定して推する」ことが、2017年7月27日に中国政府により発表さ計した。すなわち、一次素材をすべて廃プラで代替す2)れた 。また、中国以外の国においても輸入が規制される場合の廃プラ投入量と日本国内でリサイクル・処理

たことに加えて、バーゼル条約の改正により、廃プラ

すべき廃プラの総量160.6万トンのうち小さい方をリの輸出は難しくなっている。そのため、廃プラを国内

サイクル部門が追加投入可能な廃プラ量とした。

でリサイクル・処理することが重要な課題である。
本研究は、産業連関分析により、輸出されていた廃廃プラから二次素材への転換率はプラ協の報告書7)に記載された再生処理のLCIデータを用いた。

プラを国内でリサイクルすることが日本経済全体に与表1 部門別廃プラ投入量

える影響を社会経済面（評価項目は生産誘発額、輸入リサイクル部門

発二酸化炭素排出量）から評価した。

プラスチック製品

廃プラ投入量（万トン）
2015年
追加可能量
59.5
160.6
状
現

誘発額、誘発雇用者数）および環境面（評価項目は誘

化学繊維

0.8

競合部門
［代替される一次素材］
その他のプラスチック製品

1.3

その他のプラスチック製品
コークス

2. データ

銑鉄

19.8

160.6

石油製品

0.1

123.0

ナフサ

本研究では、平成27年（2015年）産業連関表および

自家発電

147.0

160.6

その他の石炭製品

付帯表3)、それに対応した3EID4-5)、財務省貿易統計1) 及び一般社団法人プラスチック循環利用協会6-7)（以下、プラ協）を主なデータとして用いた。

廃プラの投入増加により、代替される一次素材の投入量が削減される。一次素材には国産品と輸入品があるため、次の2通りのシナリオを設定した。

3. シナリオ

 シナリオ1 一次素材の輸入品から優先的に削減

貿易統計2015年の「プラスチックのくず」（HSコー シナリオ2 一次素材の国産品から優先的に削減

ド39.15）の輸出総量（160.6万トン）を、日本国内で追「再生資源回収・加工処理」投入額は廃プラ投入量に加的にリサイクル・処理すべき廃プラの量とした。廃比例すると仮定した。シナリオの構成要素として、リプラをリサイクルする部門は、産業連関表の付帯表でサイクル部門5通り、一次素材投入量の削減法2通りをある屑・副産物発生及び投入表（以下、屑副産物表）

設定した。これらの組み合わせとして、全体で5 × 2 =において「プラスチック屑」を投入していた5つの部門

10通りのシナリオを設定した。

とした。各部門のリサイクル手法として、「銑鉄」部門はコークス炉原料化、「石油」製品は油化、「プラスチ

4. 分析結果

ック製品」部門および「化学繊維」部門はマテリアル

日本国内の活動のみを評価対象とする。廃プラが輸リサイクル（MR）、「自家発電」部門はRPF化とした。

出されていた2015年の状態を基準として、各シナリオ

表１は廃プラ投入量の現状およびリサイクル部門ごを前述の4つの項目について評価する。図1はシナリオ1とに追加投入できる廃プラ量を示す。現状（2015年）の主な結果を示す。5つのリサイクル手法の中でRPF化の廃プラ投入量は、リサイクル部門ごとにプラ協のマは、4つの評価項目すべての変化率が最も大きい。生産

- 2-P1-25 -2-P1-25

第16回日本LCA学会研究発表会

誘発額は0.36%増加し、輸入誘発額は0.09%、誘発雇用者数は0.35%、誘発二酸化炭素排出量は0.48%増加した。
すべての評価項目が増加したのは、代替された一次素材の生産が減少した効果よりも、追加的に必要となった再生資源回収・加工処理の生産が増加した効果の方

コークス炉化学原料化

誘発二酸化炭素排出量
0.50%

油化

0.40%

MRプラスチック製品

0.30%
0.20%

MR化学繊維

0.10%
0.00%

RPF化

-0.10%

誘発雇者数-0.20%-0.30%

産
生

用が大きいことによる。

誘発額4つの評価項目のうち、生産額と雇用者数は、社会経済面の肯定的な評価項目である。
生産額は5つのリサイ
クル手法すべてで増加した。他方、雇用者数はコーク
ス炉化学原料化、油化、RPF化では増加した。リサイ
クルの社会面を重視して雇用の維持を優先する立場か

輸入誘発額

らは、これらのリサイクル手法が好ましいと言える。

図2 シナリオ2の結果：各評価項目の変化率（％）

輸入額については、肯定的か否定的かを一意に定められない。しかし、資源安全保障の観点からは、高す

5. 結論

ぎる輸入依存度は好ましくないため、ここでは輸入額

本研究で考慮した廃プラの5つのリサイクル手法のは否定的な評価項目と見なすこととする。輸入額が最中では、輸入依存度の低減と二酸化炭素排出量の削減も減少したのはプラスチック製品部門によるMRであを優先するとプラスチック製品部門によるマテリアル

り、0.23%減少した。

リサイクルが好ましいのに対して、社会面を重視して二酸化炭素排出量は環境面の否定的な評価項目であ

雇用維持を前提とするとコークス炉化学原料化が好まる。二酸化炭素排出量は化学繊維部門によるMRでは

しいとの結果が得られた。廃プラの品質や現存する施わずかに減少し、他の4つのリサイクル手法では増加し設の規模などの考慮も含めた、評価精度の向上は残さた。ただし、化学繊維部門の受け入れる廃プラは160.6

れた課題である。

万トンのうち1.3万トンに過ぎないため、残り159.3万トンの廃プラを単純焼却7) する場合は、二酸化炭素排出量は増加する。

謝辞
本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推
進費（JPMEERF20193002）により実施された。

コークス炉化学原料化

誘発二酸化炭素排出量
0.50%

油化

引用文献

0.40%

MRプラスチック製品

0.30%

1) 財務省：財務省貿易統計, 入手先 ＜https://www.custo

0.20%
MR化学繊維

0.10%

RPF化

0.00%

ms.go.jp/toukei/srch/index.htm＞（参照2020-10-07）-0.10%

者数-0.30%

2) 日本貿易振興機構：中国における外国ごみの輸入禁

産
生

用
誘発雇

-0.20%誘発額止と固形廃棄物輸入管理制度改革に関するレポート, (2019), p. 23) 総務省：平成27年（2015年）産業連関表，（2020）
4) 南斉規介：産業連関表による環境負荷原単位データ
輸入誘発額

ブック(3EID), 国立研究開発法人国立環境研究所，

図1 シナリオ１の結果：各評価項目の変化率（％）

入手先 <http://www.cger.nies.go.jp/publications/report/d0

図2はシナリオ2の結果である。一次素材の国産品を

5) Nansai K., Fry J., Malik A., Kondo N.: Resour. Conserv.

31/index.html>（参照2020-10-20）
Recycl., 152, (2020), 104525

優先的に削減したシナリオ2においても、輸入品を優先的に削減したシナリオ1と同様の傾向が見られる。
雇用6) 一般社団法人プラスチック循環利用協会：プラスチを維持できるのはコークス炉化学原料化、油化、RPF

ック製品の生産・廃棄・再資源化・処理処分の状況：化である。二酸化炭素排出量はシナリオ１よりも少な

マテリアルフロー図, 2012年版(2013), pp. 2-3; 2015年

く、プラスチック製品部門によるMRでは排出量が減版(2016), pp. 2-3

少する。輸入依存度を下げられるのはプラスチック製

7) 一般社団法人プラスチック循環利用協会：「プラス

品部門によるMRのみである点もシナリオ1と共通でチックのマテリアルフローのLCA分析の制度向上」

あるが、その減少率は0.05%に縮小する。

に関する調査研究事業報告書, (2014), pp. 27 -34- 2-P1-25 -2-P1-26

第16回日本LCA学会研究発表会

データ包絡分析を用いた国内漁業部門の生産効率性分析
Productivity analysis of domestic fisheries sector using data envelopment analysis〇佐野大我¹⁾、中石知晃²⁾、加河茂美³⁾
Taiga Sano, Tomoaki Nakaishi, Shigemi Kagawa
1)九州大学経済学部, 2)九州大学経済学府, 3)九州大学経済学研究院

sano.taiga.516@s.kyushu-u.ac.jp
1.研究背景・目的

2.2.データ

近年、日本の漁業部門において漁獲量の減少や油費は農林水産省の漁業経営統計調査 4)の「支人手不足などの問題が深刻化している。水産庁は出」項目から、船舶隻数、漁獲量は同統計の「使用この問題に対して ICT を活用したスマート漁業を

漁船及び漁業操業状況」項目から、漁労収入は同統浸透させることにより、漁業生産性を向上させて計の「収入」項目からそれぞれ 2018 年、2013 年、

1)

いく取り組みを行っている 。実際に、KDDI 株式

2008 年のデータを入手した。以下の表 1 に分析対

会社ビジネス IoT 推進本部地方創生支援室と共同象とした、大海区（属する都道府県）の一覧を示す。

してスマート漁業を導入している地方自治体もあ表 1 にリストアップしたものに加え、スマート漁

り、生産効率性の向上が期待されている 2)。そこで業を導入している福井県小浜市、三重県尾鷲市、長3)

本研究では、データ包絡分析 （Data Envelopment

崎県対馬市、長崎県五島市に関しても同統計からAnalysis：以下 DEA）と農林水産省が公開する大海

データを入手し、分析を行う。
表 1. 対象大海区

区別、都道府県レベルの投入・産出データ（漁業構
造動態調査 4)・海面漁業生産統計調査等 4)）を用い

北海道太平洋北・南 太平洋北 太平洋中 太平洋南 日本海北 日本海西 瀬戸内海 東シナ海て、各都道府県の漁業部門の生産効率性評価を定北海道

量的に行い、その推移と変化要因についての考察を行う。

2.分析手法・データ

青森

千葉

和歌山

青森

石川

和歌山

福岡

岩手

東京

徳島

秋田

福井

大阪

佐賀

宮城

神奈川

高知

山形

京都

兵庫

長崎

福島

静岡

愛媛

新潟

兵庫

岡山

熊本

茨城

愛知

大分

富山

鳥取

広島

鹿児島

三重

宮崎

島根

山口

沖縄

徳島
香川

2.1.分析手法

愛媛

2008 年、2013 年、2018 年における都道府県別、

福岡
大分

大海区別、スマート漁業を導入している一部地方
自治体の油費、船舶隻数、労働力、投下固定資本な
どの投入データと産出額、漁獲量、漁労収入などの3.結果・考察

産出データを集め、集めたデータの比較や単一投

2 節で述べた大海区別の投入・産出データを収集

入単一産出の生産効率性分析、データ包絡分析にし、データに含まれる漁船漁業と小型定置網漁業

よる生産効率性分析を行う。そして、漁業の生産効のうち、より生産効率性の変動要因が多い前者の率性の推移について分析し、その変化要因についものに絞ったうえでいくつかの角度から単一投入ての考察を行う。本会のポスター発表では、データ

単一産出の生産効率性分析で分析・考察を行った。

包絡分析による生産効率性の分析・その結果に対する考察を中心に行う予定である。

- 2-P1-26 -2-P1-26

第16回日本LCA学会研究発表会

90000

18.00

80000

16.00

70000

14.00

60000
12.00

50000
40000

10.00

30000

8.00

20000

6.00

10000
4.00

0
2008

2013

2018

北海道太平洋北区

太平洋北区

太平洋中区

太平洋南区

北海道日本海北区

日本海北区

日本海西区

東シナ海区

瀬戸内海区

2.00

0.00

2008

図 1. 動力船一隻当たり漁獲量推移

2013

2018

北海道太平洋北区

太平洋北区

太平洋中区

太平洋南区

北海道日本海北区

日本海北区

日本海西区

東シナ海区

瀬戸内海区

図 3. 油費に対する漁労収入の指数（単位：キロ）
25000

図 3 から、油費に対する漁労収入が上昇傾向に20000あることが見て取れる。この要因としては動力船の燃費向上、より沿岸の漁業へのシフト、年間出漁15000

日数の減少が考えられる。

10000

全体として動力船一隻当たりの漁労収入が上昇

5000

していること、油費が相対的に減少していること
0
2008

2013

2018

北海道太平洋北区

太平洋北区

太平洋中区

太平洋南区

北海道日本海北区

日本海北区

日本海西区

東シナ海区

瀬戸内海区

から漁業の生産効率性は上昇傾向にあると考えられる。
本会では、以上に述べたような比較・分析結果に

図 2．動力船一隻当たり漁労収入推移

加えてデータ包絡分析によるより詳細で現実に即（単位：千円）した漁業の生産効率性分析を行う予定である。

図 1 及び図 2 は、漁業においてある投入に対する産出がどのように推移しているのか、つまり生

4.参考文献産効率性がどのように変化しているのかを示して

1)

水産庁 スマート水産業の推進について,いる。図 1 から、動力船一隻当たりの漁獲量は東https://www.jfa.maff.go.jp/j/sigen/study/smartken

シナ海区以外では減少傾向にあることが分かる。

kyu.html

一方で、図 2 から動力船一隻当たりの漁労所得は2)KDDI が取り組むスマート漁業 資料 3, 2019,北海道太平洋北区と日本海北区以外では上昇傾向にあることが分かる。つまり、漁獲物の価格が上昇

3)

Charnes A, Cooper WW, Rhodes E: Eur J Oper Res,2, (1978), pp 429–44.

しており、価格ベースで考えると生産効率性は向上しているといえる。実際、日本近海の魚介類の水「地域経済・インフラ」会合（農林水産業）,

4)

農 林 水 産 省

漁 業 経 営 統 計 調 査 ,揚げ量は減少傾向にあり、同時に価格が上昇してhttps://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/gyokei/inいる。近年ではサンマがこのいい例となっている。

dex.html

サンマの水揚げ量は 2015 年の 11 万トンから 2020

5)

全国さんま棒受網漁業協同組合, さんま水揚

年には 3 万トン弱にまで減少した 5) 6)。また、100げグラム当たりの価格は 2015 年に最高で 113 円だっ

http://www.samma.jp/tokei/catch_year.html

たのが 2020 年には 165 円まで上昇している 7)。

6)

の

推

移

,

2019,

日刊水産経済新聞, サンマ漁/挽回かなわず、
昨期比 3 割減, 2020-12-24,

続いて、収入を生み出すために必要な油費と収入の関係を図 3 に示す。

量7)

総務省統計局 小売物価統計調査, 2015, 2020
http://www.stat.go.jp/data/kouri/doukou/3.html- 2-P1-26 -2-P1-27

第16回日本LCA学会研究発表会

廃棄物発電の LCA 分析
Life-cycle analysis of waste power generation○安武奈桜*1)、加河茂美 1)、金子満來 1)
Nao Yaustake, Shigemi Kagawa, Mitsuki Kaneko
1) 九州大学* yasutake.nao.518@s.kyushu-u.ac.jp
１．研究背景また、1t 当たりの発電量は各プラントの年間総発電

政府は温室効果ガスの排出量を 2050 年度に実質ゼ量(1000kwh)/年間処理量(t)で求めた。

ロにする目標を掲げた。1)しかし、2017 年度における日本の 1 次エネルギー供給の化石燃料依存度（石炭・石油・LNG）は 87.4%である。2)今後、温室効果ガス

３．データ
環境省：廃棄物処理技術情報 一般廃棄物処理実態調の排出量を計画的に減らしていくことが迫られる中、査結果の平成 30 年度調査結果より福岡県の施設整備

再生可能エネルギーだけでなく、様々な発電方法を組

状況のデータを使用した。6)

み合わせるエネルギーミックスの手法が求められると考えられる。

４．結果・考察

そこでゴミ焼却により得られる熱で蒸気を作り、その蒸気でタービンを回して発電する廃棄物発電という方法は化石燃料のように輸入する必要がなく、再生可能
エネルギーとは違い、天候の影響を受けず、一定のエネルギーを供給することができ、エネルギー自給率向
上の面でも活用するべき発電方法と考えられる。国内
における廃棄物発電は、平成 9 年度は全焼却施設の約1 割であったが、平成 30 年度は全焼却施設の約 3 割に増加し、発電施設数、総発電量ともに増加している。3)しかし、国内でも都道府県ごとに廃棄物発電の普及割合は異なっており、廃棄物発電の整備割合は地域差が大きいことが問題である。

図 1. 処理能力 300t/日未満のプラントの発電能力

福岡県は廃棄物発電による総発電量が全国的に多く、福岡県の全ての廃棄物発電による年間総発電量は 5 億3400 万 kwh である。4)これは、4 人家族の一般家庭が使用する平均年間消費電力量を約 5,500kWh とすると、約 9 万 7000 世帯の年間使用電力を供給できる発電量となる。また、福岡県の焼却場(26 施設)のうち発電施設を伴う焼却施設は 15 施設である。5)
本研究では、福岡県の焼却施設のごみ処理能力(t/日)
別に、ごみ 1t 当たりの発電量(kwh/t)を分析し、廃棄物発電の総発電量を増やすための対策を議論する。
２．研究手法図 2. 処理能力 300t/日以上のプラント

環境省：廃棄物処理技術情報 一般廃棄物処理実態
6)

調査結果の平成 30 年度調査結果より 、福岡県の、廃棄物発電を併設する各ごみ焼却施設の施設全体の処

図 1、図 2 より処理能力 300t/日未満のプラントは理能力(t/日)、年間処理量(t)、年間総発電量(1000kwh)

処理能力(t/日)と 1t 当たりの発電量(kwh)にほとんど関を用いた。本研究では焼却施設のプラントの処理能力係がみられなかった一方、処理能力 300t/日以上のプを 300t/日未満と 300t/日以上で分けてプラントごとのラントは処理能力(t/日)と 1t 当たりの発電量(kwh)には1t 当たりの発電量を分析した。

相関がみられた。処理能力 300t/日以上のプラントは- 2-P1-27 -2-P1-27

第16回日本LCA学会研究発表会

処理能力が 100t/日増えるごとに 1t 当たりの発電量が約 42kWh ずつ増えることが分かった。処理能力 300t/
日未満のプラントの処理能力と発電能力に関する決定
係数は 0.09 であり、処理能力 300t/日以上のプラントの処理能力と発電能力に関する決定係数は 0.34 であった。
また、福岡県では処理能力 100t/日未満のプラントで発電している施設は存在せず、処理能力 300t/日未
満のプラントで発電している施設は 20 施設のうち 9
施設のみであった。一方で処理能力 300t/日以上のプラントは全て発電しており、処理能力(t/日)の大きさと発電施設の有無は深いかかわりを持つことが分かった。
このことから、福岡県の廃棄物発電による総発電量を増加させるためには、処理能力(t/日)の小さい焼却施設を減らし、処理能力(t/日)の比較的大きい 300t/日以上の焼却施設にまとめ、発電することで、ごみ 1t 当たりの総発電量を増やすことができると考えられる。
LCA 学会では以上の内容に加え、より多面的な分析を行い発表する。
５．参考文献1)

環境省：廃棄物処理技術情報 一般廃棄物処理実態調査結果の平成 30 年度調査結果<https://www.env.go.jp/policy/zerocarbon.html>
2) 経済産業省 資源エネルギー庁：“日本のエネル
ギー2018”入手先<https://www.enecho.meti.go.jp/about/pamphlet/energy201
8/html/001/>
3) 環境省大臣官房廃棄物・リサイクル対策部廃棄物
対策課：“廃棄物エネルギー利用高度化マニュアル”,(2017)，1 頁
4),5),6) 環境省：廃棄物処理技術情報 一般廃棄物処
理実態調査結果の平成 30 年度調査結果- 2-P1-27 -2-P1-29

第16回日本LCA学会研究発表会

複数の機能単位による衣服レンタルサービスの環境影響評価
Environmental impact assessment of clothing rental service by multiple functional units○津崎大輔*1)、天沢逸里 1)、平尾雅彦 1)
Daisuke Tsuzaki, Eri Amasawa, Masahiko Hirao
1) 東京大学* d-tsuzaki@pse.t.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言
図 1 に示すように、衣服を所有する消費形態に比べライフサイクルフローとモデル式の作成て、衣服レンタルサービスは温室効果ガス(GHG)をはじめとする環境負荷を削減する効果が期待される。し機能単位の設定とシナリオ作成かし、既往研究では、衣服レンタルは製造段階の環境

衣服レンタルの機能の分類

負荷の減少と、配送段階の環境負荷の増加というトレードオフが存在し 1)、衣服レンタルが実際に環境負荷

環境影響評価を削減するのかは未解明である。
本研究で分析対象とする衣服レンタルは、月額制で衣服レンタルの環境影響評価手法の構築

普段着を借りる権利が得られるサブスクリプションサ

図 2 研究方針

ービスであり、様々な衣服との出会いや衣服の保管など複数の機能が存在する。利用者によって衣服レンタ
ルに求める機能が異なるため、機能単位の設定方法がを示す。所有型は通販の形態を参考にし、レンタル型

重要になる。しかし、衣服に関する既往研究は機能単

はヒアリング調査による。この製造から廃棄プロセス

2)

位が製品単位である研究が多く 、衣服レンタルの機までを評価範囲とした。

能を適切に考慮した研究は少ないため、衣服レンタル

所有型

レンタル型

の機能を捉えた評価ができない。本研究では衣服レン

製造
＠製造業者

製造
＠製造業者

タルの環境影響評価手法の構築を目的とする。

梱包と配送

梱包と配送

小売
＠小売業者

レンタル
＠レンタル業者

梱包と配送

梱包と配送

着用、洗濯
＠消費者

着用
＠消費者

廃棄

梱包と配送

所有型

レンタル型

[環境負荷/piece]

小売業者

消費者1

消費者2

レンタル業者[環境負荷/person-wearday][環境負荷/piece-storageday]

消費者1

消費者2

レンタル
可能？

No

廃棄

Yes

修理が
必要？

No

保管

Yes

修理

クリーニング＠クリーニング業者

図 1 衣服レンタルサービスと機能単位

配送

図 3 所有型とレンタル型のライフサイクルフロー

2. 研究方針
衣服レンタルの環境影響評価手法構築を、図 2 に示
す 5 つのプロセスで分析を進める。まず、衣服レンタ

3.2 衣服レンタルの機能の分類

ル事業者に対するヒアリング調査からライフサイクル

衣服レンタルの機能を捉えた評価を行うために、衣モデルを構築し、モデル化する。次に、衣服レンタル

服レンタル事業者が実際に提供するサービスを調査し、の機能に基づいて機能単位の設定とシナリオ作成を行

衣服レンタルの機能を分類した。表 1 に示すように、う。その上で環境影響評価を行う。これと並行して着サービスが提供するものと提供する対象を基に分類し目する衣服レンタルの機能の分類によって、ライフサ

た 3,4)。
表 1 衣服レンタルの機能の分類

イクルフローやモデル式、シナリオの改良行い、衣服レンタルの機能を捉えた環境影響評価手法を構築する。
3. 評価手法の手順
3.1 ライフサイクルフローとモデル式の作成
図 3 に所有型とレンタル型のライフサイクルフロー

衣服レンタルの機能 時間を提供 空間を提供
物(衣服)を対象

洗濯, 修理,廃棄人(消費者)を対象

アクセス,
コーデの選択- 2-P1-29 -心理的効用 経済的効用
を提供
を提供

保管

様々な衣服
との出会い

月額制

2-P1-29

第16回日本LCA学会研究発表会

0.6

3 3 33

GHG排出量
GHG排出量[kg-CO2eq/person-wearday][kg-CO2-eq/piece]

0.1

るかという観点から、機能単位を[4 人の持つ 10 種類の衣服を 1 日保管する]とした。
表 2 に作成したシナリオを示す。調査対象製品として衣服レンタル事業者へのヒアリングを基に、スカート(ポリエステル製 435g)を選定した。インベントリデ
ータは IDEA version 2.25)を使用した。

0 0 00所有型 混合型
混合型レンタル型
レンタル型
所有型
混合型
レンタル型
0.1 所有型

図 4 「1 着あたり」と「1 人を 1 日覆うあたり」
0

0
所有型

ることが出来るかという観点から、機能単位を[4 人をの GHG混合型(Prent＝5)
排出量 所有型

混合型
レンタル型

結果として、一概に所有型とレンタル型のどちらの
環境負荷が小さいとは結論できなかった。評価対象のサービスの持つ機能を異なる視点から検討を加え、機能単位を複数設定することが重要であることが分かった。
4. まとめ本研究では、衣服レンタルの環境影響評価手法を構築した。評価対象のサービスが持つ機能を分析し、複表 2 評価シナリオ
混合型
4
5
5

1 1 0.2
10 0 000
所有型 混合型
混合型
レンタル型
所有型
レンタル型
所有型
混合型
レンタル型
所有型
混合型
レンタル型

に着目し、一定期間にどれだけ多くの種類の衣服を着の機能に着目し、一定期間にどれだけの衣服を保管す

0.4

0.2
0.5
0.5
0.5

0.2

10 種類の衣服で 30 日覆う]とした。3 つ目では「保管」

廃棄

1.5
1.5
1.5
0.3

0.5
0.50.50.5
0.5

2 つ目は、表 1 の「様々な衣服との出会い」の機能

クリーニング

22 2
0.4

1 10.3111③ 機能の定量化に必要な単位を選定する

洗濯
0.5

2.5
2.52.5

0.4② サービスの機能を具体的に表現する

修理

33 3
0.6

2.5
2.5
2.52.5
0.5
2.5

1.5
1.5
1.51.5
1.5① 評価するサービスの機能に着目する

単位所有型
person4
piece/person
10
piece/person
0保管

2 2 222と 3 つ目は以下の手順で設定した。

シナリオ変数
消費者人数
所有枚数
レンタル枚数配送0.63

環境影響評価を行うために機能単位を 3 つ設定した。
1 つ目は従来と同様に[衣服 1 着あたり]とした。2 つ目

梱包

GHG排出量[kg-CO2-eq/person-wearday]

製造

3.3 機能単位の設定とシナリオ作成

レンタル型
4
0
10

数の機能単位を設定する手法をケーススタディによって示した。機能単位によって環境負荷の評価結果が変わるため、利用者の衣服レンタルに求める機能ごとに参考にすべき評価結果も変わる。製品単位だけではない、サービスの機能による評価の必要性が示された。
今後、環境性の分析だけでなく、経済性の分析も行う

3.4 環境影響評価
まず、[1 着あたり]と[1 人を 1 日覆うあたり]の GHG
排出量を算出した。図 4 に結果を示す。[1 着あたり]の
GHG 排出量では、所有型からレンタル型に近づくにつれ、梱包や保管、クリーニング段階の環境負荷が増加
し、全体として環境負荷が増加している。一方、[1 人を 1 日覆うあたり]の GHG 排出量では所有型からレンタル型に近づくにつれ、保管やクリーニング段階の環
境負荷は増加するが、製造や廃棄段階の環境負荷の減
少割合が大きく、全体として環境負荷が減少した。
次に[1 着を 1 日保管するあたり]の GHG 排出量を算出した。評価範囲は保管のみを考え、所有型はゼロとし、レンタル型は正値となった。また、保管機能の評価指標として、1 人あたりの保管面積を算出した。保
管面積では、所有型が 6.75×10-2 m2/person, レンタル
型が 1.60×10-2 m2/person となり、レンタル事業者が消費者に保管場所を提供することで新たに環境負荷が生じるが、消費者の保管に占める面積が小さくなることが分かる。
このように、従来の製品単位による評価だけでなく、衣服レンタルの心理的効用に関わる機能や衣服レンタことで包括的な評価手法の構築を目指す。
5. 謝辞
本研究の実施にあたり、インタビューに応じていた
だいた株式会社エアークローゼットの方々に感謝いたします。本研究は、（独）環境再生保全機構の環境研究総合推進費 S-16-1 JPMEERF16S11610 と、JSPS 科研費
JP18K18232 により実施された。
6. 引用文献
1) Zamani B, Sandin G, Peters GM: J Clean. Prod.,
162,(2017), pp.1368-1375
2) 高田亜佐子, 田原聖隆: 廃棄物資源循環学会誌,
21 (2010), pp.148-156
3) Cook DP, Goh CH, Chung CH: Prod. Oper. Manag.,8(3), (2009), pp.318-338
4) Lovelock CH: J. Mark., 47(3), (1983), pp.9-125) 産業技術総合研究所 安全科学研究部門 社会とLCA 研究グループ, 産業環境管理協会:“LCI データ
ベース IDEA version 2.2

ルの空間に関わる機能を捉えた評価が可能となった。

- 2-P1-29 -レンタル型

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

ポスターセッション[2-P2] ポスターセッション (2)2021年3月4日(木) 15:50 〜 16:50 P会場 (zoom)[2-P2-01] プラスチックから紙への材料代替の環境影響評価*出羽 加奈美1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-02] 水素精製時に使用した吸着材によるコマツナ栽培とその複合評価*広瀬 陽菜1、朽津 和幸1、橋本 研志1、堂脇 清志1 （1. 東京理科大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-03] コウヨウザンの普及における森林資源の持続的利用の検討 ー再造林率・自給率をパラメータとした広島県の将来資源量推計ー*原田 郁美1、若林 國久1、下岡 祐也1、小林 謙介1 （1. 県立広島大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-04] 産業連関表を用いたリチウムイオン電池の社会経済評価*松崎 祐太1、本藤 祐樹1、森泉 由恵1 （1. 横浜国立大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-05] カーシェアリングシステムのライフサイクル環境影響評価*岩渕 菜々実1、福原 大祐1、塩見 康博1、吉川 直樹1 （1. 立命館大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-06] 建築物の LCA実施における評価の目安の提案～マルチクライテリアでの評価を想定したモデル建物の支配的要因分析を踏
まえて～*山田 優吾1、植田 啓佑1、小林 謙介1 （1. 県立広島大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-07] グリーンボンド認定オフィスビルを対象としたライフサイクル評価*北見 朋也1、伊東 浩司2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 清水建設株式会社）
15:50 〜

16:50

[2-P2-08] 新規電気パルス法を用いた新興技術リサイクルの環境影響評価：リチウムイ
オン電池および太陽光パネルにおけるケーススタディ*諏訪 出1、兵法 彩1、竇 毅1、所 千晴2、菊池 康紀1 （1. 東京大学、2. 早稲田大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-09] 鉱物資源サプライチェーンリスク解析モデルの開発に向けて*杉山 智哉1、張 政陽1、中島 謙一2、松八重 一代1 （1. 東北大学、2. 国立環境研究所）
15:50 〜

16:50

[2-P2-10] 日本におけるＣＦＲＰの物質フロー分析*津軽 雄太郎1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-11] Analysis of secondary aluminum flows in China*Wang Binze1、Zhang Zhengyang1、Matsubae Kazuyo1 （1. Tohoku University）
15:50 〜

16:50

[2-P2-12] IDEA海外版の構築～14か国のデータベースの構築～*山本 大夢1、萩原 光1、半田 歩夢1、小林 謙介1、藤井 千陽2、横田 真輝2、田原 聖隆2、Chun
Yoonyoung2 （1. 県立広島大学、2. 産業技術総合研究所）
15:50 〜

©日本LCA学会

16:50

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会[2-P2-13] ライフサイクル設計に向けたバイオマス由来プラスチックの環境影響評価と消費者行動調査：用途別のケーススタディ
Environmental impact assessment and consumer behavior survey ofbiomass-derived plastics for life cycle design: Case studies fordifferent applications*権田 真太朗1、下野 僚子1、兼松 祐一郎1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-14] 水銀条約に関する小規模金採掘の対策技術のトレードオフ評価*中澤 侑希1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-15] 日本における有機野菜の環境及び経済評価*竹下 沙也加1 （1. 九州大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-16] エアコンの採掘活動から見た資源効率*濱砂 圭汰1、佐藤 公紀1、光斎 翔貴1、柏倉 俊介1、山末 英嗣1 （1. 立命館大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-17] HEMSデータと人工知能を活用した空調機のライフサイクル評価*杉山 弦太1、本田 智則2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 産業技術総合研究所）
15:50 〜

16:50

[2-P2-18] 環境、資源の観点からみたデジタル配信の環境影響評価*王 則諭1、田畑 智博1 （1. 神戸大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-19] 日本の BDF製造プラントの生産効率性評価*緒方 鞠1、高藪 広隆1、江口 昌伍2、加河 茂美1 （1. 九州大学、2. 福岡大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-20] 透析治療を対象としたカーボン・ウォーターフットプリント*鈴木 宏明1、永井 恵2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 筑波大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-21] ブルーカーボンに注目した繊維製品の環境影響評価*佐々本 圭吾1 （1. 東京都市大学
15:50 〜

伊坪研究室）

16:50[2-P2-22] The environmental impact assessment of desertification considering
land use and climate change.
*劉 潤椏1、Ohashi Haruka2、Matsui Tetsuya2、Hirata Akiko2、Itsubo Norihiro1 （1. Tokyo
City University、2. Forestry and Forest Products Research Institute）
15:50 〜

16:50

[2-P2-23] Microfibrillated cellulose in packaging boxes: a life cycle assessment
study*Lavilla Ariel1、井原 智彦1、齋藤 継之1 （1. 東京大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-24] 市町村における産業連関表の作成・応用に関する文献レビュー*兵法 彩1、菊池 康紀1 （1. 東京大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-25] 木質バイオマスエネルギーを対象とした事業プランニング支援：事例調査に基づく概念整理©日本LCA学会

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会*西田 拓未1、木下 裕介1、中塚 記章2、赤松 史光2 （1. 東京大学大学院
専攻、2. 大阪大学大学院
15:50 〜

工学研究科

工学系研究科

精密工学

機械工学専攻）

16:50[2-P2-26] プラスチック汚染を考慮した農業のライフサイクル評価*鈴木 隼斗1、Amila Abeynayaka1、福永 悠3、小嶌 不二夫2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2.
PIRIKA(株)、3. 東京工業大学）
15:50 〜

16:50

[2-P2-27] 気候変動と気象災害の変化が資源貿易に与える影響*南斉 規介1、森岡 涼子2、中島 謙一1 （1. 国立環境研究所、2. 農業・食品産業技術総合研究機
構）
15:50 〜

16:50

[2-P2-28] 日中の衣類リサイクルの実態と課題*高橋 和枝1、彭 凡雨2 （1. 武蔵野大学、2. 武蔵野大学大学院）
15:50 〜

©日本LCA学会

16:50

2-P2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

プラスチックから紙への材料代替の環境影響評価
Environmental impact assessment of material substitution of plastic with paper○出羽加奈美*、橋本征二
Kanami Izuwa, Seiji Hashimoto立命館大学*rv0066fh@ed.ritsumei.ac.jp
1.

1000
プラスチック製品に対する紙製品の環境影響の比はじめに
プラスチック製品は機能性に優れ大変便利なものであるが、海洋汚染や地球温暖化等の問題と深く関わってい紙製皿
紙製ランチボックス
紙製コップ
紙製ストロー
紙製お菓子

100る。こうした問題に対応するため、近年、使い捨てプラ
スチック製品を他で代替する取り組みが行われるようになっている。しかしながら、その環境影響について十分な検討が行われているとは言い難い。例えば、レジ袋からエコバックへの代替については、耐久性のよいものな
ら環境負荷低減に貢献するが、頻繁に交換が必要なもの
はレジ袋よりも環境負荷が大きくなる場合があることが指摘されている 1)。本研究では、使い捨てプラスチック製

図1 プラスチック製品に対する紙製品の環境影響の比品を紙製品で材料代替した際の環境影響をライフサイク
ルアセスメント(LCA)で評価した。
2. 方法
2.1 対象製品
使い捨て製品として、皿、ランチボックス、コップ、
ストロー、お菓子のパッケージを対象とした。
2.2 システム境界、機能単位及び環境影響
プラスチック製品、紙製品のそれぞれについて、その3. 結果と考察
3.1 プラスチック製品と紙製品の比較
各プラスチック製品に対する各紙製品の環境影響の比を図1に示す。大半の環境影響評価項目においてプラスチ
ック製品よりも紙製品の環境影響が大きい結果となった。
特に、土地利用と水資源消費が200倍程度となったが、これは、これらの環境影響が木材の生産や紙の生産に関わ

生産段階及び廃棄段階を対象とした。また、皿、ランチ
ボックス、コップの機能単位はその容量(cm³)、ストローはその径(mm)と長さ(cm)、お菓子のパッケージは中身を抜いて平面状にした時の面積(cm²)とした。さらに、日本版被害算定型影響評価手法(LIME2)の評価項目である気候変動・資源消費・酸性化・廃棄物・光化学オキシダン
ト・オゾン層破壊・富栄養化・人間毒性(発癌性・慢性疾患)・生態毒性(水生・陸生)・土地利用(維持・改変)・エネっているためと考えられる。また、お菓子のパッケージ
で人間毒性と生態毒性の値が10倍程度となり、他と比較して大きくなっているが、これは計算に使用しているプラスチックや紙の設定が異なるためである。例えば、お菓子のパッケージに使用している「包装用軟質プラスチ
ックフィルム(厚さ0.2mm未満で軟質のもの)」より、他に使用している「プラスチック製日用雑貨・台所用品・食
卓用品・浴室用品」の方がこれらの環境影響が5倍程度大ルギー消費・都市域大気汚染・水資源消費を環境影響の評価項目とした。
2.3 ソフトウェアとデータ

きい。なお、資源消費とオゾン層破壊の影響評価は紙製品の方が小さい結果となった。
3.2 プラスチック製包装の代替によるCO2削減効果

ソフトウェアとしてMiLCA、データとしてIDEAver2を用いた。プラスチック製品、紙製品(プラスチックによる

日本で生産されるプラスチック製の包装用フィルムの50%が紙製に代替された場合、約100万トンのCO2を削減

コーティングの設定を含む)の重量を計測・設定し、IDEAver2における対応プロセスのデータを用いた。

する効果があると推計された。廃プラスチックの焼却に伴うCO₂排出量は約620万トン2)(2018年度)であることか

2.4 プラスチック製包装の代替の影響

ら、無視できない量である。

日本で生産されるプラスチック製の包装用フィルム約580万トン(2019年)の50%が紙製に代替されると仮定して、その影響を検討した。具体的には、本研究で対象としたお菓子のパッケージのLCA結果を用いて、代替によるマクロな影響を検討した。

参考文献
1) プラスチック循環利用協会：LCAを考える〜「ライフサイクルアセスメント」考え方と分析事例、2019
2) 温室効果ガスインベントリオフィス：日本国温室効
果ガスインベントリ報告書2020年、p.7-26、2020- 2-P2-01 -水資源消費

都市域大気汚染土地利用(改変)（エネルギー消…

土地利用(維持)生態毒性(陸生)

生態毒性(水生)人間毒性(慢性疾…

富栄養化

オゾン層破壊廃棄物

酸性化

人間毒性(発癌性)

0.01

資源消費

0.1

気候変動

1

光化学オキシダ…

10

2-P2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

水素精製時に使用した吸着材（鹿沼土）によるコマツナ栽培とその複合評価
Life cycle analysis of the fertilizer of recyclable NH3 sorbent for cultivating vegetables○広瀬陽菜*1),朽津和幸¹⁾,橋本研志¹⁾,堂脇清志¹⁾
Haruna Hirose, Kazuyuki Kuchitsu, Kenji Hashimoto, Kiyoshi Dowaki
1) 東京理科大学,
7416090@ed.tus.ac.jp
1.

はじめに本研究グループでは、バイオマスを原料からガス化プ
ロセスによりガス精製及び純化プロセスを経た水素製造の研究を行っている。その際、下水汚泥のような都市型
バイオマス資源を利用する場合、合成ガスの精製過程において、硫化水素、塩素、あるいはアンモニアなどの不純物を取り除く必要があり、一般的には、これらの不純物は、水素を燃料とするアプリケーション（燃料電池）においては、電圧降下などの性能低下を引き起こす。こム吸着廃材を農業施設に利用する、いわゆる循環型エネ
ルギー農業施設の提案を行うこととする。
2. 研究手法
2.1 栽培方法
本研究では、アンモニアを吸着した鹿沼土の土壌資材としての性能を把握し、肥料としての効果を評価するた
めに、コマツナをモデル植物として利用し、肥料の有無
及び組み合わせを変えた比較栽培試験を行った。環境条件を一定にするためインキュベータ（LHP-411SPC, 株式

れまで、これら不純物の吸着材としては、金属製吸着材
等の吸着材を利用することが一般的であるが、一方、本グループにおいては天然物質の利用を検討しており、その中の１つとして、吸着材として園芸用に広く使用されている鹿沼土について実験等を通して実用化を目指している。この理由として、水素精製技術においては、化学吸着技術では、LCA による環境影響評価において、カーボ
ンニュートラルであるバイオマス資源を原料として利用したとしても、精製システムの環境負荷は必ずしも小さくないためである。したがって、当該水素製造技術において、ライフサイクル全体の環境負荷低減の一環として、吸着材として自然界に存在する土壌資源として、鹿沼土を用いた原料を吸着材とした研究を実施している。鹿沼
土は、園芸用資材として利用されている一方で、アフェイン構造を有し、また酸性物質であることから、硫化水
素やアンモニア等の吸着の可能性があることを見出し、実験的にも吸着することを確認している。また、水素製造システムにおいて、アンモニア等は不純物であるが、植物の生育には重要な肥料となる。そのため、鹿沼土に吸着固定し、肥料を含有する園芸用土壌資材として活用
する、可能性、すなわちアンモニア（肥料）を吸着した
鹿沼土を再利用できる可能性を検討している。
このような状況から、まずはアンモニアを対象として、実験的に人工的に鹿沼土にアンモニアを吸着させ、その利用可能性について検討を行うこととした。アンモニア
肥料の利用においては、アンモニアの製造における CO₂
排出量は世界で排出される総排出量の 1.6％を占めていると言われており¹⁾、さらに製造されるアンモニアのうち 8 割が肥料の原料として利用されている²⁾。また、農業生産における LCA においては、窒素肥料の環境負荷がある程度の影響を与えることが知られており³⁾、その意
味では、このような利用可能性を検討する意義は大きい。
なお将来的には、バイオマス原料による水素製造システ

会社 日本医化器機製作所）内で栽培をした。栽培試験
は 2 回行った。なお、栽培条件については表１の通りである。
表１ 栽培条件（各条件ポット 10 個ずつ栽培）
条件
A

肥料なし

B

NH₃鹿沼土のみ

C

NH₃鹿沼土＋P＋K

D

硫安（（ＮＨ₄）₂SO₄）＋P＋KE

P＋K のみF

硫安のみ

2.2 評価手法
2.2.1 栽培性能の評価―成長量の分析―
当該試験における評価方法としては、簡易的な方法として各栽培ポットの成長量（可食部分の総重量）を、収穫した重量として分析した。また、適切な栽培管理が行われる前提で、栽培物の質の評価としてビタミン C 及びアミノ酸を測定することで栽培性能を評価する予定である。
2.2.2 環境影響評価―LCA 評価―
以上の実験結果を用いて、ライフサイクルアセスメン
ト（LCA）による環境影響評価を行った。本研究におけるLCA では、廃棄物である鹿沼土の窒素肥料としての再利用と既存の窒素肥料の製造段階を比較することを目的とし、環境指標として GWP（温暖化影響）により評価を行った。
なお、システム境界は製造段階のみとし（図 1 参照）、機
能単位はコマツナ 1 ㎏とした。また、インベントリーデータは、実際の栽培データを用い、CO₂排出源単位は農林水産省のデータを用いた⁴⁾。
3.結果
3.1 栽培性能の評価- 2-P2-02 -2-P2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

各試験の条件別の収穫重量は、次図の通りである（図1,及び 2 参照）。なお、栽培 1 回目では条件 E と F が未栽培であり（SI 参照）、栽培 2 回目の条件 F は現段階では、未収穫である。
栽培 1 回目（図 1）では、条件 C が最も成長量が大きくなった。
しかし、栽培 2 回目では、条件 D が最も成長量が大きくなり、条件 C は条件 E に続いて 3 番目となった。また
条件 A と条件 B を比較しても条件 A の方が、成長量が大きくなった。この原因としては、ポットひとつあたりのコマツナの株数の影響であろう。なぜなら、栽培 1 回目と2回目では株数のみ変更したからである。
１回目では、
ポット 1 つで 2 株栽培したが、2 回目では 1 株栽培した。
すなわち、想定していた肥料量が過多であったと推測されよう。但し、本研究においては、この試験結果に基づき。以下の評価を行うこととした。なお、施肥量の決定
方法については、SI を参照されたい。また、適切な栽培

他の不純物も吸着することが分かっている。今後の対応として、それらの不純物の共存下においても栽培効果の有無について検証していくこととしたい。

管理については今後の検討課題としたい。

アンモニアを吸着した鹿沼土の窒素肥料として利用できることを示唆できたが、2 回目では適切な施肥が行えなかったことにより同様の結果が得られなかった。
一方で、栽培実験を考慮した環境影響においては、アンモニアを吸着した鹿沼土の方が CO₂排出量を大きく削減することを確認した。このことから、アンモニアを吸着した鹿沼土が窒素肥料として使用できた場合の環境への影響は大きいと言えよう。
なお今後は、適切な肥料条件を把握し、再度、栽培試
験を行うとともに、農作物自体の質の評価や硫化水素な
どのその他の不純物を考慮した栽培実験も合わせて検討する予定である。
・参考文献
1) Shiming Chen,Siglinda Perathoner,Claudio Ampelli,Gabriele Centi :”Horizons in Sustainable Industrial
Chemistry and Catalysis”, Science Direct,(オンライン)入手先,<https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/h
aber-bosch-process > (参照 2020/12/20)
2) 日本肥料アンモニア協会:”アンモニア工業を知ろ

図 1 各条件別の収穫重量（栽培 1 回目）

図 3 条件別の等価 CO₂排出量
4.おわりに本研究において、アンモニアを吸着した鹿沼土を用いたコマツナの栽培実験を行った。その結果、１回目では、

図 2 各条件別の収穫重量（栽培 2 回目）
3.2 環境影響評価
最後にインベントリー結果をもとに、環境影響指標の結果を図 3 に示す。なお、栽培 2 回目 ha 条件 F が未収穫であるため、栽培 1 回目の結果のみを載せる。特に、肥料においては、窒素、カリウム、リンは三大栄養素とし3)4)て必要であるが、窒素肥料の製造が CO₂排出量に大きく影響する。したがって、吸着材として利用した鹿沼土の肥料としての再利用は、環境負荷の低減に大きく貢献するといえよう。但し、実際の吸着機構においては、同時に- 2-P2-02 -う”,(オンライン)入手先<http://www.jaf.gr.jp/ammonia.html>,(参照 2020/10/25)
吉田修一郎:”水田農業とエネルギー問題”
Seneca21st,(オンライン),入手先<http://seneca21st.eco.coocan.jp/working/yoshida/3
9_02.html >, (参照 2021/1/3)
農林水産省:”農産物の CO₂排出量参考値”,農林水産省(オンライン),入手先<https://www.maff.go.jp/j/budget/yosan_kansi/sikkou/tokutei_keihi/seika_h22/kanbou_kankyou_ippan/pd
f/60100007_02.pdf >, (参照 2020/10/25)

2-P2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
○栽培方法

図 S1

参考施肥量

本研究における栽培は、直径 8 ㎝、高さ 6.5 ㎝のポリポットで栽培した。また、インキュベータ内で設定した栽培環境は以下の表 S1 の通りである。
表 S1

栽培環境

設定項目
温度

25.0℃

湿度

70.0%

PPFD

約 130.7μmol/m²∙S

CO₂

475ppmまた、関連文献を参考に栽培時期は、栽培 1 回目は2020/10/7 から 30 日間、2 回目は 2020/11/26 から
30 日間実施した。
次に、種は栽培１回目がポット１つにつき 2 粒、栽培 2 回目がポット 1 つにつき 1 粒播種した。なお
コマツナの種は市販のトーホク社のものを用いた。
本試験における施肥量は、加藤の文献²⁾³⁾を参考
表 S2 本実験での施肥量にし（図 S1 参考）、容量比で求めた。具体的な計算方法としては、コマツナの作土層つまり地上からの深さを 10 ㎝として²⁾、面積 1 ㎡、高さ 10 ㎝の畑と直径 8 ㎝、高さ 6.5 ㎝のポリポットの体積比で求めた。なお、1 ㎡当たりの施肥量は、窒素、リン、カリ全て 10g とし、アンモニアの吸着量は窒素肥料と○環境影響評価―LCA 評価―
最後に、インベントリーデータ及びシステム境界は表 S3 及び図 S2 の通りである。

同値とした。本研究における施肥量は表 S2 の通りで

表 S3 インベントリーデータある。また、吸着材のリサイクルとして利用する鹿
沼土は、アンモニア 0.022g 吸着するのに必要な鹿沼
土の量は約 0.94g である⁴⁾。
実験 1 回目では、表１の A～D の条件で栽培を行ったが、硫安のみとリンとカリのみの影響を考慮していないことから、実験２では条件を 2 つ加え、6 つの条件にて栽培を行った。

図 S3- 2-P2-02 -システム境界2-P2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

表 S4 栽培 1 回目の条件別収穫重量（g）

2021/1/4)

A

B

C

D

2） 加藤哲郎,”効果的な施肥量について”,土壌と

1

0.07

0.10

0.28

0.07

2

0.07

0.19

0.09

0.05

3

0.07

0.08

0.06

0.42

肥料のマスターコース（オンライン）, 入手先<
https://www.takii.co.jp/flower/bn/pdf/2019
07_42.pdf >,(参照 2020/09/03)

4

0.11

0.08

0.50

0.70

3） 加藤哲郎,”効果的な施肥量について”,土壌と

5

0.10

0.10

0.06

0.62

肥料のマスターコース（オンライン）, 入手先

6

0.07

0.10

0.60

0.23

7

0.07

0.08

0.40

0.41

<https://www.takii.co.jp/flower/bn/pdf/201
903_42.pdf>,(参照 2020/09/03)

8

0.06

0.09

0.51

0.72

9

0.08

0.11

0.70

0.09

Kaneyama,Yin Long, Kiyoshi Dowaki ,日本エネ

10

0.07

0.11

0.59

0.07

ルギー学会誌,99(9),p136-142

11

0.12

0.08

0.45

0.08

12

0.10

0.09

0.72

0.11

13

0.10

0.11

0.84

0.05

14

0.05

0.17

0.06

0.66

15

0.08

0.13

0.10

0.43

16

0.06

0.12

0.27

0.71

17

0.08

0.08

0.70

18

0.11

0.14

0.41

19

0.06

0.11

0.04

20

0.07

0.10

0.61

21

4） Seiya Kako, Masaya Suzuki,Misato

0.15

平均値

0.08

0.11

0.40

0.34

最高値

0.12

0.19

0.84

0.72

最低値

0.05

0.08

0.04

0.05

中央値

0.07

0.10

0.43

0.32

表 S5 栽培 2 回目の条件別収穫重量（g）
A

B

C

D

E

1

0.05

0.07

0.11

0.84

0.35

2

0.10

0.12

0.10

0.13

0.18

3

0.06

0.15

0.24

0.15

0.37

4

0.12

0.10

0.08

0.56

0.09

5

0.07

0.05

0.25

0.09

0.20

6

0.10

0.08

0.12

0.91

0.39

7

0.09

0.11

0.07

0.10

0.28

8

0.07

0.08

0.08

0.11

0.13

9

0.16

0.00

0.02

0.11

0.12

10

0.00

0.00

0.03

0.10

0.00

平均値

0.08

0.08

0.11

0.31

0.21

最高値

0.16

0.15

0.25

0.91

0.39

最低値

0.00

0.00

0.02

0.09

0.00

中央値

0.08

0.08

0.09

0.12

0.19

・参考文献
1） 株式会社

秀農業経営コンサルタント,”コマ

ツナの栽培”,株式会社

秀農業経営コンサル

タント（オンライン）,入手先<https://www.hidefmc.com/komatuna/>,(参照- 2-P2-02 -2-P2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

コウヨウザンの普及における森林資源の持続的利用に関する検討～再造林率・自給率をパラメータとした広島県の将来推計～
Study on sustainable use of forest resources in view of propagation of cunninghamia lanceolata
Estimation of future resources in Hiroshima Pref. focused on reforestation and self-sufficiency ratio○原田郁美1) , 下岡祐也1) , 若林國久1) , 小林謙介*1)
Harada Ikumi, Yuya Shitaoka , Kunihisa Wakabayashi , Kensuke Kobayashi
1) 県立広島大学*kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1.はじめに近年、戦後造林した人工林（スギ・ヒノキ）が大量にギ・ヒノキなどの蓄積量は林野庁公開資料(森林資源の現況:2018 年)から、コウヨウザンの蓄積量は(図 1)は伐期を迎え、広島県における木材生産量は平成 22 年から平成 30 年では 2.2 倍に増加しているなど利用拡大が既報の文献 2)3)から得た。

続いている。また、自給率 50%を目指した国産材の利用拡大が推進されている。林野庁の森林資源の現況より、広島県は西日本最大の森林面積を持つが、再造林率は低迷している。無計画な伐採は森林資源の枯渇につながる可能性がある。森林資源の減少を抑えるには、再造林の促進が必要であるが、森林管理に対して様々な課
題を抱えており、森林環境の整備や再造林の向上などが難しい現状にある。また、森林環境を適切に管理しな
ければ、自然災害や生物多様性への影響なども懸念される。本研究は、スギやヒノキに比べて成長が早く、建材の利用研究も進んでいるコウヨウザンを対象とした。
広島県での普及を想定し、今後 100 年間の資源量推計を行い持続的利用に関する検討を行った。

3.2 ケーススタディ
コウヨウザンの成長速度上位を中心に伐期齢、成長速度、再造林率、自給率をパラメータにケーススタディ
した (表 1)。
表 1:ケーススタディ

2.文献調査2.1 コウヨウザンの特徴

伐期
4 齢級

生長速度

5 齢級

上位

ケース①

〇

ケース②

〇

ケース③

〇

ケース④

〇

ケース⑤

〇

ケース⑥

〇

ザンの暫定的な収穫予想表の作成 では、コウヨウザ
ンの成長は「上位」、「中位」、「下位」の 3 つの地位にあ

ケース⑦

〇

ケース⑧

〇

る。
2.2 蓄積量、伐採量、造林面積の調査

ケース⑪

〇

〇

ケース⑫

〇

〇

コウヨウザンはスギ・ヒノキの約 2 倍の成長速度を持ち、材質には大差がないと言われている。また、コウヨウザンは地域によって成長速度が異なる。コウヨウ
2)

広島県の蓄積量(齢級ごと)と伐採量(皆伐量と間伐量)、造林面積は広島県の林務関係行政資料などの統計資料から情報を得た。
3.広島県の将来推計
3.1 将来推計の実施方法
蓄積量と伐採量の差に、成長量と造林量を加えた値を将来蓄積量とした 1)。スギ・ヒノキの伐採跡地にはコウヨウザンを再造林する。コウヨウザンが利用可能な齢級に達するまではスギ・ヒノキのみ伐採し、成長後は、コウヨウザンを優先して伐採する。コウヨウザンの蓄積量が年間の計画伐採量に満たない場合はその差分をスギ・ヒノキで補うと仮定した。資源量推計に必要なス- 2-P2-03 -

中位

再造林率
下位

〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇

18.6%

50%

〇

〇

ケース⑩

〇

〇

ケース⑬

〇

〇

ケース⑭

〇

〇

15%

〇

〇

〇

〇

〇

〇

50%

〇

〇

〇

〇

〇

〇
〇

〇

ケース⑨

自給率
70%

〇
〇

〇

〇
〇

〇
〇

〇
〇

〇
〇

〇
〇

〇

〇

2-P2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

4.推計結果究所：コウヨウザンの特性と増殖の手引き(2018.3)

以降では推計結果を示す。図 2～7 のグラフは、赤い点線(現状の蓄積量)を基準とした増減量を示している。
4.1 現状の再造林率(18.6%)を継続した場合伐採跡地にスギ・ヒノキを再造林する場合の 100 年後の蓄積量は、現状の自給率 15%(図 2)では 1 割強減少、自給率 50%(図 3)は枯渇した。コウヨウザンを植林すると自給率 15%ではどの成長速度でも微減に留まったが、自給率 50%ではコウヨウザンの成長速度上位でも 9 割弱減少し、成長速度中位、下位は枯渇した。
4.2 再造林率を上げた場合(成長速度上位)
自給率 15% (図 4)で、再造林率を 50%にすると蓄積量
は 2 割弱、70%では 3 割弱、それぞれ増加した。自給率
50% (図 6)では、再造林率 50%の場合、蓄積量は 2 割弱減少したが、70%にした場合は、1 割弱増加した。成長
上位でも、再造林率を 70%近くまで向上させる必要があることが分かった。
4.3 伐期齢を 5 齢級とした場合(成長速度上位)
コウヨウザンは 4 齢級以降も成長しつづけることから、伐期を 4 齢級から 5 齢級とした検討を行った。自給率 15% (図 5)の場合、現状の再造林率 18.6%では、蓄積量は微減し、50%では、2 割強、70%では、3 割弱の増加となった。自給率 50%(図 7)の場合、現状の再造林率
18.6%では、蓄積量は、9 割弱減少となった。再造林率
50%では、1 割弱減少となり、70%では 1 割弱増加となった。成長速度上位の場合、伐期齢を伸ばすことで比較的低い再造林率でも蓄積量を維持できる結果となった。
5.まとめ
本報告では、スギやヒノキに比べて成長が速く、萌芽更新が期待でき、かつ、建築利用の研究も進んでいるコ
ウヨウザンに着目した。コウヨウザンが広島県で普及した場合の資源量の将来推計を行い、資源量の減少を緩和できることを定量的に明らかにした。さらに、成長速度上位では、伐期齢を伸ばし、再造林率を現状の18.6%から 50%程度向上させることで 100 年後の蓄積量を維持できる可能性が示唆された。コウヨウザンは地域によって成長速度は異なるが、成長速度上位の地域
では比較的低い再造林率で資源量を維持する有効な資源と言える。広島県での普及には、育苗や鳥獣対策などの諸課題があり、これらを踏まえた資源量の検討が必要である。
6.参考文献1)建築における環境面からの木材の有効利活用に関する研究 全国及び広島県の動態分析、日本建築学会
環境系論文集 No.720 pp.255-261、2016.02
2)国立研究開発法人森林研究・整備機構 森林総合研究所：コウヨウザンの暫定的な収穫予想表の作成
3)国立研究開発法人森林研究・整備機構 森林総合研- 2-P2-03 -2-P2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

産業連関表を用いたリチウムイオン電池の社会経済評価
Socio-economic evaluation of lithium-ion battery using an input-output table○松崎祐太*1)、本藤祐樹 1) 、森泉由恵 1)
Yuta Matsuzaki, Hiroki Hondo, Yue Moriizumi
1) 横浜国立大学* matsuzaki-yuta-ry@ynu.jp
1. はじめに部門の分割方法について以下で述べる。

パリ協定に基づく 2030 年の CO2 削減目標の達成に

表 1 各内生部門から電池部門への投入額の比率

向け、太陽光や風力など変動性再生可能エネルギー発

記号部門

内生部門内比率

その他の無機化学工業製品

2.9%

炭素・黒鉛製品

2.0%

その他の非鉄金属地金

8.0%

して電力貯蔵技術の活用があげられる。数ある貯蔵技

その他の非鉄金属製品

4.5%

術の中でも、災害等による大規模停電時においても自

電池

9.2%

立的に電力供給を可能にする蓄電池が期待されている。

プラスチック製品

13.6%

電技術の普及が進むにつれて、電力需給バランスの調整が重要な課題となっている。その解決方法の 1 つとA

B

電線・ケーブル

2.5%C

鉛・亜鉛（再生を含む。）

13.2%

われてきたが、社会経済面の影響に着目した検討は少

-

その他計

44.1%

ない。

-

合計

100.0%

蓄電池に関しては過去に、環境側面からの評価 1)が行本研究では、今後の導入が期待されているリチウム

A 部門からリチウムイオン電池への投入額は、リチ

イオン電池を対象とし、その製造に伴う経済波及効果

ウムイオン電池を構成する各種部品の主要原材料の国と CO2 排出量の両者について、同じ枠組みのもとで評内消費額に相当する。そのため、各種部品の主要原材

価することを目的とする。

料の国内消費額を調査・推計することで、A 部門を分割した。まず各種文献を調査したところ、JOGMEC2)

2. 方法

で正極活物質の主要原材料であるリチウムやニッケル

2.1 産業連関分析による経済効果・CO2 排出量の推計などの国内消費量とその単価が公表されており、それ蓄電池の製造がもたらす経済波及効果は、レオンチらを乗じることで国内消費額を算出した。また各種電ェフ逆行列に最終需要ベクトルを乗じることで推計し池の部品の主要原材料で、炭素・黒鉛製品が用いられた。また、これに CO2 排出原単位を乗じることで、蓄ているのは、リチウムイオン電池と乾電池の負極材の電池製造による直接間接に発生する CO2 排出量を推計みであった。そこで、炭素・黒鉛製品部門から電池部した(式 1)。本研究では、既存の電池部門を分割するこ門への投入額のうち、乾電池分を除いた投入額をリチとでリチウムイオン電池の投入額ベクトルを推計し、ウムイオン電池の負極材の国内消費額とした。各種文

それを最終需要として与えている。産業連関表は、最献から得られなかった部品の原材料の国内消費額は、新版である 2015 年表を用いた。

各種文献から得られた国内消費額とリチウムイオン電(1)池を構成する各種部品のコスト比率データから推計し(I-A) :レオンチェフ逆行列, e3EID:直接 CO2 排出原単位,た。その調査・推計した原材料の国内消費額を A 部門

f :最終需要ベクトル, T : 転置ごとに集計し、それを各部門からの投入額とした。

E=e3EIDT(I-A)-1f-1

B 部門は、複数年度の産業連関表における B 部門か
2.2 投入額ベクトルの作成

ら電池部門への投入額の割合に着目して分割した。各

既存の電池部門には、リチウムイオン電池以外に鉛

年で各種電池の製造に用いられる原材料に大きな差が蓄電池、ニッケル・水素電池等が含まれる。そこで、ないと仮定すると、電池部門に占める各種電池の国内リチウムイオン電池を中心に、各電池の部品(正極材・生産額の割合の変化がその違いを生む。それ故に、あ

負極材・電解質等)に含まれる主要原材料に着目し、部る年を基準とした「原材料部門全体」と「B 部門」の門の分割を行った。表 1 に示す内生部門のうち、A・B・投入額の割合の変化について、各種電池の国内生産額

C の部門がそれに該当する。これら部門の内生部門内の変化と照らし合わせることで、B 部門へ影響を与え比率の合計は約 56%と半分以上を占めており、適切にる電池を特定できる。例として、図 1 に 1990 年の金額分割を行うことで、リチウムイオン電池の特徴を反映を基準とした原材料部門全体と電線・ケーブル部門のさせた投入額ベクトルになると考えられる。A・B・C

割合の変化を示した。2000、2015 年は、1990、2011- 2-P2-04 -2-P2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

年の割合と比較して、大きく増加している。この傾向はリチウムイオン電池の国内生産額にも見られる。電線・ケーブル部門とリチウムイオン電池の関連性が高いことから、リチウムイオン電池への投入額の割合が大きくなるように調整した。

図 1 原材料の投入額の割合と国内生産額の変化
C 部門である鉛・亜鉛部門の投入額は、産業連関表

図 2 経済効果の内訳(上位 15 部門)

における鉛蓄電池の鉛の国内需要額と鉛・亜鉛部門から電池部門への投入額がほぼ同額であったため、鉛蓄電池へほとんど投入されていると判断した。したがって、リチウムイオン電池への投入額は 0[百万円]とした。
未分割部門の投入額は、
未分割部門の投入額合計に、電池部門における未分割部門の投入額合計を 100%とした各未分割部門の割合を乗じることで算出した。
なお、比較対象としているその他電池の最終需要ベク
トルは、電池部門からリチウムイオン電池の投入額ベクトルを引くことで算出した。
3. 結果と考察
図 2 にリチウムイオン電池とその他電池の経済効
果に対する上位 15 部門の投入額の割合を示す。
リチウ
ムイオン電池の割合が大きい部門は、「その他の無機化

図 3 CO2 排出量の内訳(上位 15 部門)

学工業製品」、「炭素・黒鉛製品」、「電線・ケーブル」、「電池」である。一方でその他電池の割合が大きい部

4. おわりに門は、「その他の鉱物」、「鉛・亜鉛」、「事業用電力」で

本研究では、産業連関表を用いて、リチウムイオンある。
これらの部門で差が生じたのは、「その他の鉱物」

電池の経済波及効果と CO2 排出量を推計し、リチウムと「事業用電力」は「鉛・亜鉛」からの波及効果が主

イオン電池の特徴を明らかにした。今後、本分析で推な要因となっている。

計した投入額ベクトルを見直すとともに、再生可能エ

図 3 にリチウムイオン電池とその他電池の各部門に占める CO2 排出量の割合が大きい上位 15 部門を示す。

ネルギーと蓄電池を組み合わせたシステムの評価に活用していくことを予定している。

リチウムイオン電池とその他電池の結果で大きな差がある部門は、経済効果に対する投入額の差が大きく、さらに直接 CO2 排出原単位も大きい「炭素・黒鉛製品」、「銑鉄」、「鉛・亜鉛」、「事業用電力」である。なお「銑

5. 謝辞
本研究は、環境再生保全機構の環境研究総合促進費(JPMEERF20182004)による支援を受けている。

鉄」は投入額の差は小さいが、直接 CO2 排出原単位が特に大きいため、結果に差が生じた。また「自家発電」

参考文献などの部門でリチウムイオン電池の方が割合は大きい

1)梶山啓輔, 岡島敬一, 内山洋司：日本 LCA 学会誌, 2,が、その他電池と比較してリチウムイオン電池の CO2(4), (2006), pp379-385

排出量[t-CO2/百万円]が小さいため、絶対値はリチウム

2)JOGMEC：「鉱物資源マテリアルフロー」(2018)

イオン電池とその他電池で同程度となっている。

- 2-P2-04 -2-P2-04

第16回日本LCA学会研究発表会- 2-P2-04 -2-P2-05

第16回日本LCA学会研究発表会

カーシェアリングシステムのライフサイクル環境影響評価
Life Cycle Impact Assessment of Car-sharing System○岩渕菜々実*1)、福原大祐 1)、塩見康博 1)、吉川直樹 1)
Nanami Iwabuchi, Daisuke Fukuhara, Yasuhiro Shiomi, Naoki Yoshikawa
1)

立命館大学

*rv0066rp@ed.ritsumei.ac.jp

1.

+自家用車保持」「CS 加入+自家用車廃車」「CS 非加入」

はじめに

近年の自動車への過度な依存により、都市では交通渋
滞や大気汚染などが問題となっている。こうした背景かから、非保有者は「CS 加入」「CS 非加入」から選択するものとし、これにより加入率を推定する。その上で自動車

ら、個人のモビリティを尊重した上での自動車依存から保有及び車両台数の変化を推計する。なお、シェアカー台の脱却が求められており、その施策としてカーシェアリ

数は現状の会員数と車両台数を参考に推計する。

ング（CS）が注目されている。CS とは一台の自動車を複
数人で共同利用するもので、利便性の向上に加え、自動車

2.3 インフラの LCA

1)の所有減少に伴う環境負荷低減も期待されている 。しかCS のインフラは車両とカーステーションで構成されしその一方で、自動車の使用頻度増加や他の交通機関のていると考える（図 1）。車両の車種構成は、軽自動車(軽)：利用増加により、かえって環境負荷を増大させることも

33.0%、小型乗用車(小型)：27.1%、普通乗用車(GV)：28.9%、2)

予想されており 、CS は交通のライフサイクル全体に影

ハイブリッド乗用車(HV)：10.8%、電気自動車(EV)：0.2%

響を及ぼすと考えられる。そのため本研究では、CS 普及とし、シェアカー、自家用車で共通とする。Yang ら 3)よによる交通手段の変化を含めた CS システム全体のライり得たインベントリデータより車両ごとにインベントリ

フサイクル環境影響を評価することを目的とする。

分析を行い、CS 加入意向分析により推計した車両台数を踏まえて車両の製造・維持管理・廃棄段階の環境負荷を推方法

定する。なお、輸送段階においては 2.4 にて推定を行う。

2.1 研究概要

また、カーステーションはアスファルト舗装と精算機・

2.

本研究では、京都市を対象に CS システム普及による気候変動および資源消費への影響を評価する。分析期間は券売機で構成されているものとする。カーステーション
は通常のコインパーキングに併設し、精算機・券売機は一

10 年とし、CS への加入率ごとにシナリオを設け、比較評

般車両と共用していると考える。環境負荷原単位は、アス価をする。シナリオ①では CS なし、シナリオ②では現在

ファルト舗装については天野・牧田 4)を、精算機・券売機

における住民意向を考慮した加入ポテンシャルに基づくについては構造の近い自動販売機を参考に推定する。

評価を行い、シナリオ③ではシナリオ②の 2 倍の加入率を想定して推計するものとする。システム境界は図 1 の

2.4 交通行動分析

ように設定し、自動車と公共交通機関の走行に関わるイ

CS 普及時の交通需要を推計するためにアンケート調

ンベントリは交通手段選択モデルを用い、インフラや車査から交通手段選択モデルを作成する。このときモデル両については保有状況の変化を加味して評価する。なお、は、トリップごとに実際の交通手段とシェアカーのどち

以下で使用するアンケート調査は、自動車免許保有の京らかを選択する、二項ロジットモデル 5)とする。トリップ

都市民を対象として、2020 年 11 月 19 日にインターネッ

は第 5 回近畿圏パーソントリップ調査を使用し、自動車

トにて行った（サンプル数：309）。

免許保有の京都市民における京都市内の自由目的移動を対象とする。 (1)式を用いて輸送段階の年間環境負荷量を算出する。交通機関はシェアカー、自家用車、自動二輪・原付、自転車・徒歩、バス、鉄道とする。
𝐸=

図 1 システム境界

∑
平日・休日

( ∑ 𝐿 × 𝐺 × 𝐼 ) × 𝐷 (1)交通機関

2.2 CS 加入意向分析
京都市の自動車免許保有世帯を対象に、アンケート調

ここで、𝐸は輸送段階の年間環境負荷量（t）、𝐿は各トリップの移動距離（km）、
𝐺はトリップ発生原単位（trip/日）、

査により自家用車保有者、非保有者別に CS 加入ポテンシ

𝐼は交通機関別の環境負荷原単位（t/km・trip）、𝐷は平日・

ャルを推計する。アンケート調査は、保有者は「CS 加入

休日日数（日）を表す。

- 2-P2-05 -2-P2-05

3.

第16回日本LCA学会研究発表会

結果および考察

3.1 車両のインベントリ分析
各車両のインベント分析を行った結果を図 2 に示す。
なお、車両寿命は 10 年で、影響評価手法は LIME2 を使用している。GHG 排出量は車両の重量にほぼ比例しているが、一方で資源消費量は重量に対して HV・EV の値が大きくなった。これは HV・EV における駆動用バッテリーによる影響が大きいものと考えられる。

あり」は CS 加入を表し、ともに自家用車の保有状況の変化は考慮していない。 シェアカーは自動車であり、他の交通手段よりも環境負荷が大きいため、「CS あり」はシェアカーへの転換によって環境負荷が大きくなった。
また、CS への加入意向を踏まえた結果を図 5 に示す。
ここで、CS 加入意向分析により推計した加入率（対象世帯あたりの CS 加入世帯）は、シナリオ①：0%、シナリ
オ②：15.1%、シナリオ③：30.2%となった。加入率が上がるにつれて輸送段階の環境負荷は小さくなった。
図4とは反対に、 図 5 では 加入率が上がるにつれて輸送段階の環境負荷が小さくなったのは、加入の際自家用車を手放す世帯があるためである。

図 2 車両のインベントリ分析の結果（輸送段階を除く）
3.2 カーステーションの LCA
カーステーションの LCA の結果を図 3 に示す。加入者の増加に伴ってシェアカー導入台数が増加したため、シ

図 5 輸送段階のシナリオ別環境影響推計結果

ナリオ③はシナリオ②よりも環境負荷が大きくなった。
加入者が 2 倍であるにも関わらず、環境負荷が丁度 2 倍

3.4 ライフサイクル環境影響でないのは、シナリオごとに精算機・券売機におけるシェ以上の分析をもとにライフサイク環境影響を評価した

アカー1 台あたりの環境負荷分担率が異なるためである。

（図 6）。 その結果、加入率が上がるにつれて環境負荷は小さくなった。
シナリオ①と比べて、シナリオ②では 7.7%、
シナリオ③では 14.1%小さくなり、CS は環境負荷低減に有効であることがわかった。

図 3 カーステーションの LCA の結果（10 年間）
3.3 交通行動分析
交通機関ごとに選択モデルを作成した結果、シェアカ

図 6 ライフサイクル環境影響の推定結果

ーへの転換率は、自家用車：3.2%、自動二輪・原付：21.4%、
自転車・徒歩：11.1%、バス：27.2%、鉄道：4.3%となった。これを踏まえて環境負荷を推計した結果を図 4 に示す。なお、ここでは今後の普及を想定した加入状況は踏まえておらず、「CS なし」は全対象世帯が CS 非加入、
「CS

参考文献
1)

山本俊行, 木内大介, 森川高行:土木学会論文集 D,
Vol63, No.1, pp.14-23, 20072)

矢野晋哉, 高山光正, 仲尾謙二, 藤井聡:土木学会論文集 D3, Vol67, No.5, pp.I_611-I_616, 2011

3)

L.Yang, B.Yu, B.Yang, H.Chen, G.Malima, Y.Wei:, Journalof Cleaner Production, Available online, 124899, 2020

4)

天野耕二, 牧田和也:土木学会論文集 Vol2000, No.657/VII-16, pp. 57-64, 2000

5)

北村隆一, 森川高行, 佐々木邦明, 藤井聡, 山本俊行:
交通行動の分析とモデリング－理論/モデル/調査/応

図 4 輸送段階の環境影響推計結果（自家用車保有の変化を考慮しない場合）

用－, 技報堂出版, 2018.

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第16回日本LCA学会研究発表会

建築物の LCA 実施における評価の目安の提案
Discussion for Guideline on Building LCA〜マルチクライテリアでの評価を想定したモデル建物の支配的要因を踏まえて〜
Based on Case Studies of Buildings in view of Multi-criteria○山田優吾 1)、小林謙介*1)、植田啓佑 1)
Yugo Yamada, Kensuke Kobayashi, Keisuke Ueda
1) 県立広島大学* kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
１. はじめに
環境問題への意識の高まりから、環境負荷の削減は重要な課題として広く認知されている。我が国の CO₂排出量の 3 分の１は建築分野から排出 1)されている。また、産業廃棄物排出量のうち、約１割が建築起因の廃棄物と言われる。こうした環境負荷削減の検討において、LCAを活用した定量的な環境負荷量の解析は欠かせない。
建築分野に関わる LCA は以前にも増して活用の幅が広がっている。例えば、環境ラベルでは、CFP・エコリー
フの取得事例もあり、環境配慮設計では、LEED Ver.4 でLCA の実施による複数の環境負荷物質についての負荷削減の検討が加点項目となっている。建築分野の LCA の重要性は一層高まると予想される。更に、エコリーフ、LEED Ver.4 のように、マルチクライテリアでの評価が重要と認識される。一方で、LCA の普及の障害となる要素も少なくない。LEED、CFP の実施事例は極めて少なく、評価におけるルールも CFP-PCR は設備関連や運用時の環境負荷が含まれていないなど、発展途上な部分が少なくない。また、建築物は部材点数が非常に多く、評価の作
業負荷が大きい。こうしたことから、評価で求められる分析精度に応じた最低限収集すべき項目(支配的要因)を整理し、評価のあり方を検討することが重要である。
こうした背景を踏まえ、建物の LCA における評価の目
安（案）を公表した 1)。しかし、事例分析などが少な

表 1 対象とした建物概要
建物番号

構造

(A)

⽊造

建物の種類

太陽光発電 資材数 延床⾯積(m²) 耐⽤年数

(B)

RC造

(C)

S造

(D)

RC造

559

7583

(E)

⽊造

405

331.13

326

⼾建住宅

356

125.86

事務所

無

(F)

RC造

1015

461.6

(G)

S造

985

352.18(H)

⽊造(ZEH)

1203

351.09

(I)

⽊造

(J)

RC造

30

398

集合住宅
有

886
776

35

439.712.2.分析結果
建物のライフサイクルにおける製造、運用などの段階
別の結果を図 1 に示す。各建物の CO₂排出量、人間健
康、社会資産、生物多様性、一次生産、統合化において運用段階における影響が比較的大きいことが確認できた。ただし、(H)*は ZEH を達成しており、運用時をゼロとした場合の結果を示す。この場合、製造段階の影響が極めて大きくなった。近年、ZEH や LCCM を達成する住宅が増えてきており、今後は相対的に製造や改修段階の影響が大きくなるケースが増加すると考えられる。また、運用段階の負荷削減には、居住者の節電等の省エネに努めることや、設計者の高断熱化等を考慮した材料選択が重要である。
次に、材料製造等に関わる負荷削減の検討について行

く、更なる充実をはかる必要がある。そこで本研究は、った。前述の事項を踏まえて、前段階と運用段階を除いたライフサイクルにおいて、CO₂排出量、人間健康、社

建物のライフサイクルにおけるマルチクライテリアでの環境負荷分析に基づいて支配的要因を明らかにし、それ

会資産、生物多様性、一次生産、統合化のそれぞれで、
環境負荷が大きい上位 90%に含まれる資材と割合を分析を踏まえて現状の目安の改善策の検討を目的とした。
２. 事例建物の支配的要因分析した。その中でも影響の大きい資材を明らかにするために、10 件全てのモデル建物で共通する資材、5 件以上共通、4 件以下の３つに分類して抽出した（表２）。運用段
階を含むライフサイクルにおいて 10 件に共通する支配的な資材は、運用時の電力などであった。また運用段階を除くと 10 件に共通する支配的な資材は、生コンクリ
ート、石膏製品、普通鋼棒鋼、産業廃棄物処理サービ
ス、などであった。

２.1.分析概要
昨年度の結果 2)に加え、新たに集合住宅 2 件を加え、計 10 件の建物(表 1)について、ライフサイクルにおける環境負荷排出量を算出し、支配的な資材等を明らかにした。評価には IDEA Ver.2.2３)、影響評価は LIME2４)を用いた。なお、木材の再造林率 100%を想定した。

- 2-P2-06 -2-P2-06

第16回日本LCA学会研究発表会

製造

輸送

施⼯

運⽤

改修

解体廃棄

改修

解体廃棄

運用
製造
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(F)
(G)
(H)
(H)*
(I)
(J)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(F)
(G)
(H)
(H)*
(I)
(J)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(F)
(G)
(H)
(H)*
(I)
(J)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(F)
(G)
(H)
(H)*
(I)
(J)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(F)
(G)
(H)
(H)*
(I)
(J)
(A)
(B)
(C)
(D)
(E)
(F)
(G)
(H)
(H)*
(I)
(J)

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

⼈間健康

CO₂排出量

⽣物多様性

社会資産

⼀次⽣産

統合化

図 1 各建物における段階ごとの環境影響
表 2 10 件で共通する資材の分類（運用を含む）
項目数

CO₂排出量
電力、石こうボード・同製品、
生コンクリート

電力

電力

電力

全共通

都市ガス、産業廃棄物処分サー
ビス, 4桁生コンクリート、アルミニウム圧延品、石こうボード・同製品、都市ガ
ス、普通鋼形鋼

都市ガス、石こうボード・同製品、生コンクリート、産業廃棄物処分サービス, 4桁、産廃処理
サービス, がれき類

電力ケーブル、電線・ケーブル、産業廃棄物処分サービス, 4桁、産廃処理
サービス, がれき類、石こうボード・同製品、生コンクリート

金属製家具, 4桁、普通鋼棒鋼、普通鋼形鋼、建築用金物、プラ
スチック板・棒, 4桁、銅荒引
線、その他の金属製家具、冷凍機、プラスチックフィルム・
シート、銅伸銅品、セメント, 4
桁、灯油の燃焼エネルギー、システムキッチン・木製キャビ
ネット、温風暖房機、住宅建築
用木製組立材料、パーティクル
ボード、気泡コンクリート製
品、太陽光発電システム、木質
フローリング、銅裸線、エアコ
ンディショナ、アルミニウム製
ドア、錠、かぎ、厚形スレー
ト、窓関係一式、特殊鋼形鋼灯油の燃焼エネルギー、金属製家具, 電力ケーブル、いぶしかわら、
4桁、普通鋼棒鋼、窯業・土石製品, 4 集成材、普通合板、銅伸銅品、桁、普通合板、集成材、金属製流し 強化プラスチック製容器、電台・調理台・ガス台、強化プラスチッ 線・ケーブル、普通鋼棒鋼、普ク製容器、プラスチック異形押出製 通鋼形鋼、銅荒引線、冷凍機、品、いぶしかわら、建築用金物、プラ その他の金属製家具、プラス
スチック板・棒, 4桁、ガラス繊維・ チックフィルム・シート、灯油
同製品, 4桁、その他の金属製家具、 の燃焼エネルギー、温風暖房
プラスチックフィルム・シート、冷凍 機、気泡コンクリート製品、太機、セメント, 4桁、銅荒引線、ガソ 陽光発電システム、銅裸線、アリンの燃焼エネルギー、太陽光発電シ ルミニウム圧延品、エアコン
ステム、アルミニウム製ドア、錠、か ディショナ、錠、かぎ、厚形ス
ぎ、厚形スレート、システムキッチ レート、システムキッチン・木ン・木製キャビネット、エアコンディ 製キャビネット、特殊鋼形鋼、ショナ、特殊鋼形鋼、陶磁器製タイ 陶磁器製タイル、セルロース・
ル, 4桁、ポリウレタン, 発泡、窓関 プラスチック系接着剤
係一式、くぎ, 4桁因となった。RC 造戸建(B)、S 造戸建(C)、RC 造集合(F)、S 造集合(G)は鉄製品及びコンクリートに由来する負荷が支配的となった。また、ZEH を達成している木造集合住宅(H)*や木造、RC 造集合住宅(I)、(J)は、太陽光発電シス
テムによる影響が極めて大きくなった。これらの分析事
例結果を踏まえ、LCA 実施において特に影響が大きい傾向があり、必ず収集すべき項目を整理できた。
3.まとめ・今後
本研究では、建築物の LCA 実施に参考となる目安の改善を目的として、その基礎的な情報となる建築物のライ
フサイクルにおけるマルチクライテリアでの支配的要因の分析を行った。本報告は、集合住宅 2 件を新たに加えた計10件の建物のライフサイクルにおける環境負荷量を分析し、CO₂排出量、人間健康、社会資産、生物多様性、
一次生産、統合化の視点で、運用段階を除いたライフサイ
クルにおける支配的となる資材について分析を行った。

一次生産

統合化

電力

電力

産業廃棄物処分サービス, 4桁、産廃処理 産廃処理サービス, がれき類、産サービス, がれき類、生コンクリート、石 業廃棄物処分サービス, 4桁、都市
こうボード・同製品、住宅建築用木製組立 ガス、生コンクリート、石こう材料
ボード・同製品、普通鋼形鋼、アルミニウム圧延品、電力ケーブ
ル、電線・ケーブル
トラック輸送サービス、普通合板、ひ トラック輸送サービス、電力ケーブル、強 灯油の燃焼エネルギー、金属製家
き割類、集成材、銅伸銅品、石こう化プラスチック製容器、プラスチック異形 具, 4桁、普通鋼棒鋼、窯業・土石ボード・同製品、金属製家具, 4桁、普 押出製品、金属製流し台・調理台・ガス
製品, 4桁、普通合板、集成材、金通鋼棒鋼、強化プラスチック製容器、 台、いぶしかわら、金属製家具, 4桁、普 属製流し台・調理台・ガス台、強建築用金物、普通鋼形鋼、冷凍機、そ 通鋼棒鋼、窯業・土石製品, 4桁、プラス 化プラスチック製容器、プラスの他の金属製家具、塗料, 4桁、プラス チック板・棒, 4桁、普通鋼形鋼、建築用 チック異形押出製品、いぶしかわ
チックフィルム・シート、温風暖房
金物、電線・ケーブル、コンクリート製
ら、建築用金物、プラスチック
機、システムキッチン・木製キャビ
品, 4桁、その他の金属製家具、銅荒引
板・棒, 4桁、ガラス繊維・同製
ネット、ガス湯沸器、住宅建築用木製 線、冷凍機、プラスチックフィルム・シー 品, 4桁、その他の金属製家具、プ
太陽光発電システム_みずほ報告書＆⼤東建託
ユニットバス（LUTAN）の製造
窓関係⼀式(Forterb_CLT CW等変換)
組立材料、換気扇、硬質ウレタン
ト、遠心力鉄筋コンクリート管、塗料,
4 ラスチックフィルム・シート、冷, 4桁
⽯こう(膏)製品, 4桁
⽣コンクリート, 4桁
産業廃棄物処分サービス
フォーム、気泡コンクリート製品、太桁、銅伸銅品、システムキッチン・木製
凍機、セメント,
4桁、銅荒引線、), 4桁
合板, 4桁集成材, 4桁
普通鋼(最終鋼材
陽光発電システム、銅裸線、エアコン
木製、温風
ガソリンの燃焼エネルギー、太陽, 4桁
電線・ケーブル(光ファイバケーブルを除く), 4桁, 導体重量換算 キャビネット、階段ユニット,
粘⼟かわら, 4桁
強化プラスチック製品, 4桁
⼀般製材品, 4桁
建築⽤⽊製組⽴材料, 4桁
プラスチック異形押出製品
ディショナ、木質フローリング、セル
暖房機、砕石、中質繊維板、ポリウレタ
光発電システム、アルミニウム製
, 4桁
, 4桁
プラスチックシート, 厚さ0.2mm以上で軟質のもの, 4桁
プラスチック板・棒
ガラス繊維・同製品
ロース・プラスチック系接着剤、ポリン,
発泡、その他のタイル、パーティクル
ドア、錠、かぎ、厚形スレート、
アルミニウム・同合⾦圧延品(抽伸、押出し品を含む), 4桁
陶磁器製タイル, 4桁
⽯油精製製品, 4桁
エチレン、プラスチック管,
4桁、錠、 ボード、気泡コンクリート製品、板ガラ
システムキッチン・木製キャビ
コンクリート製品, 4桁板ガラス, 4桁, 2mm換算箱あたり
他に分類されない窯業・⼟⽯製品, 4桁
かぎ、厚形スレート、特殊鋼形鋼、陶ス,
4桁、硬質ウレタンフォーム、木質フ
ネット、エアコンディショナ、特
, 4桁
, 4桁
⾦属製家具, 4桁
建設⽤⾦属製品
その他の⾦物類
磁器製タイル,
4桁、ポリウレタン, 発 ローリング、太陽光発電システム、イン
殊鋼形鋼、陶磁器製タイル,
4桁、, 4桁
セメント, 4桁
プラスチックフィルム・シート・床材・合成⽪⾰製品加⼯品, 4桁 冷凍機・温湿調整装置
泡電⼒, ⼀般電気事業者10社平均, 2015年度
シュレーションボード、造作材、銅裸線、ポリウレタン, 発泡、窓関係一, 4桁
電気照明器具, 4桁
ブリキ⽸・その他のめっき板等製品(電⼦機器⽤を除く),4桁
4桁
塗料, 4桁
他に分類されないセメント製品, 4桁
変圧器類式、くぎ,エアコンディショナ、錠、かぎ、厚形ス
その他の⾦属線製品, 4桁
温⾵・温⽔暖房装置, 4桁
⽊製家具(漆塗りを除く), 4桁
レート、ひき角類、特殊鋼形鋼、陶磁器製
衛⽣陶器, 4桁
ガス機器・⽯油機器
空調・住宅関連機器, 4桁
タイル,
4桁, 4桁⽯灰, 4桁
⾷卓⽤・ちゅう房⽤陶磁器, 4桁
他に分類されないその他の製品, 4桁
建築⽤⾦属製品, 4桁
硬質プラスチック発泡製品, 4桁
プラスチック, 4桁
ステンレス鋼材(耐熱鋼を含む), 4桁
パーティクルボード, 4桁
プラスチック管, 4桁
床板, 4桁ゼラチン・接着剤, 4桁
他に分類されないガラス・同製品, 4桁(H) (G) (F) (E) (D) (C) (B) (A)

図 2 は各建物の運用段階を除くライフサイクルの CO₂
排出量で上位 90%に含まれる支配的な資材について原単位の項目ごとに集計し、その割合を分析した結果を示す。
木造戸建(A)は、石膏製品や生コンクリートが支配的要

生物多様性

CO₂

(I)

4件以下
まとめ

社会資産

CO₂

(J)

5件以上
共通

人間健康

CO₂

合板 集成剤

石膏製品

電線・ケーブル
強化プラスチック製品

産業廃棄物処理サービス

CO₂

粘⼟かわら

CO₂

セメント

普通鋼
温水・温水暖房装置

CO₂

その他

金属製家具

CO₂

生コンクリート

⽊製家具

普通鋼

CO₂
CO₂

板ガラス

太陽光発電システム

アルミニウム・同合⾦圧延品

生コンクリート
ユニットバス

CO₂

0%

10%

20%

30%

40%

空調・住宅関連機器
特殊鋼
陶磁器製タイル

50%

60%

70%

⽯灰

80%

90%

100%

図２ 運用を除くライフサイクルでの上位 90%の資材
４.参考文献1) 日本建築学会, 建築物の LCA 指針 改訂版 , 2013,
http://news-sv.aij.or.jp/tkankyo/s5/ 2) 植田ら:“建築物のLCA 実施における評価の目安の作成 ～マルチクライテ
リアでの評価を想定した多様な事例分析を踏まえて～”,LCA 学会研究発表会,2020 3）産総研 IDEA ラボ：
IDEA Ver.2.2, https://www.aist-riss.jp/softwares/40166/ 4）
伊坪徳宏, 稲葉敦，“LIME2 意思決定を支援する環境影
響評価手法”，産業環境管理協会, 2010

- 2-P2-06 -2-P2-08

第16回日本LCA学会研究発表会

新規電気パルス法を用いた新興技術リサイクルの環境影響評価：
リチウムイオン電池および太陽光パネルおけるケーススタディ
Environmental impact assessment of the emerging technology recycling
applying advanced electrical pulse fragmentation:
A case study on lithium-ion batteries and photovoltaic panels○諏訪出 1)、兵法彩 1) 、竇毅 1) 、所千晴 2) 菊池康紀*1)
Izuru Suwa, Aya Heiho, Yi Dou, Chiharu Tokoro, Yasunori Kikuchi1) 東京大学, 2) 早稲田大学* ykikuchi@ifi.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに

2. 研究方法と研究対象

持続可能な社会へ向けて、天然資源の消費を抑制し2.1 ケーススタディ

つつ、有用な資源を循環利用できるリサイクルシステ

新規電気パルス法を用いた LiB と PV パネルのリサムの設計・実装が不可欠である。既に各種リサイクル

イクルについてケーススタディを実施した。新規電気の法体系が整備されリサイクルシステムが機能していパルス法を用いたリサイクル、既存技術によるリサイ

る が、リチウムイオン電池(LiB)や太陽光パネル(PVクル、リサイクルせず廃棄処理した場合について、パネル)など、市場への導入が近年新たに増加してきてLCA を用いて環境負荷を定量化した。また、新規電気いる技術について、適切なリサイクル方法とシステム

パルス法を用いたリサイクルについては、LCA を行うは確立されていない。これら、導入量が増大し過程において、考慮すべき要件についても検討した。

1)

2,3)

市

場でのストック期間を経て大量回収が始まろうとして2.2 評価方法

いる技術を、リサイクルの対象として新興技術

バックグラウンドデータは ecoinvent3.6 6) および（Emerging technology）と位置付けることができる。

IDEAv2.3 7)を参照し、フォアグランドデータについて

さらにこれら技術のリサイクルは、社会情勢変化によは、研究開発現場の実験装置や企業のプロセスから電る需給バランスの変化や、技術発展による製品構成要力測定等を実施して、必要となるインベントリデータ

素の変化など、変動性や不確実性を内包する。したがを収集した。インパクト係数には LIME2 を利用し、評って、新興技術のリサイクルシステムは、十分な技術

価指標は気候変動(GWP 100a)および資源消費とした。

評価を実施したうえで設計する必要がある。技術評価

2.3 新規電気パルス法

として、その技術がライフサイクル全体に与える環境

リサイクルによる資源回収においては、物理的分離

影響を評価するライフサイクルアセスメント(LCA)は、

濃縮処理と化学的分離濃縮処理の適切なバランスが重適切な技術の組み合わせを探索し、実際の効果を分析要となる。物理的技術は化学的技術の前処理として位するために有効な手法の一つである。LiB や PV パネ

置付けられ、高精度な物理的処理は、リサイクルシス

ルのリサイクルにおける LCA について、既存の技術

テム全体の環境負荷低に寄与する 8)。加えて、高精度を対象とした分析事例は存在する 。一方、これらのな物理的選別は、それに続く新たな化学的処理の開発

製品については、新たなリサイクル技術の開発も多くにも貢献する。

4)

なされはじめており 、これら開発中の技術が LiB や本研究で対象とする新規電気パルス法は物理的分離

PV パネルなど新興技術のリサイクルにおいて、どれ濃縮技術である。電気エネルギーをマイクロ秒やナノだけの効果があるかを明らかにする分析事例は少ない。

秒といった短時間に一気に放出するバルス波を発生さ

本研究では、LCA を用いた環境影響の定量化によっせ、直接アーク放電によるマイクロ爆発によって異相て、開発段階の技術を用いた新興技術リサイクルの技

境界面に引張り力を発生させると共に、金属や液体の術評価を実施する。ここでは開発段階の技術として新気化膨張により衝繋波を発生させる。引張り力は密度規電気パルス法 を対象とし、新興技術リサイクルにや導電率の異なる材料同士であるほど大きく、例えばおける導入効果を分析する。その際、新興技術に含ま金属と樹脂との分離や、使用済み電子基板からの電子れるリサイクルすべき構成要素の特定や、適切にリサ部品の分離などに有効である 9)。

イクルできる技術の組み合わせ、社会導入に向けて考2.4 LiB のリサイクル

5)

6)

慮すべき要件を探索する。

近年、枯渇性の観点からレアメタルのリサイクルに- 2-P2-08 -2-P2-08

第16回日本LCA学会研究発表会

おける重要性が高まっている。LiB はレアメタルを含

よって Ni,Mn,Co の組成が変化しうる可能性がある。

むため、リサイクルによって資源回収することが求めこれを加味し、新規電気パルス法を用いた正極活物質られる。現状、市場から排出された LiB のほとんどはのクローズドリサイクルについて、資源循環における精錬処理されているが、レアメタルの回収に課題を抱環境影響評価も実施した。

えている。また、再生エネルギー利用と環境負荷軽10)減をメリットとする次世代自動車の普及により、今後

4. おわりにも出荷量・市場ストックが増加しうる技術である。新

新規電気パルス法を用いた PV パネルと LiB のリサ

規電気パルス法を用いたリサイクルについては、

イクルについて、LCA による環境影響の定量化をおこ

Li(Ni1/3Co1/3Mn1/3)O2 を正極活物質に用いた LiB を解体なった。分析の結果から、新規電気パルス法の適用に後、レアメタルが多く含まれる正極材に電気パルスを

より、LiB および PV パネルのリサイクルにおいて、照射し、アルミニウム箔やレアメタル化合物を回収す

温室効果ガスの排出削減と、資源消費インパクトを低るプロセスを想定する。

減できる可能性があることが示された。また十分な技

2.5 PV のリサイクル術評価のためには、装置由来の環境負荷、稼働率やシPV パネルは国内外で今後も普及が進むことが予想

ステム中の装置の組み合わせ、技術発展による製品構されている。日本においても、2012 年に施行された固成要素の変化など、LCA を実施する上で考慮すべき要

定価格買取制度導入に伴い、PV パネルの導入が進ん件の検討が必須である。新興技術のリサイクルシステだ

ム設計に資する技術評価として、ライフサイクル思考。これら導入された PV パネルの寿命や修理交換

11)に伴い、2030 年代半ば頃からは、使用済 PV パネルのに基づく技術評価が不可欠であるといえる。

排出量が急増すると見込まれている。現状、ほとんどの廃 PV パネルは埋立処理されており、PV パネルのリ
サイクルは最終処分場の負担の軽減として重要である。新規電気パルス法を用いたリサイクルについては、

12)多結晶シリコン PV パネルのガラス剥離後、電気パルスを照射し、PV セルに含まれる銅や銀を回収するプ
ロセスを想定する。

謝辞
本 研 究 の 一 部 は 、 JST 未 来 社 会 創 造 事 業（JPMJMI19C7）および東京都高度循環事業の支援を受けて実施した。
参考文献
1)

環境省: “令和元年版 環境・循環型社会・生物多様性白書”, (2019)2)

Sajjad Mahmoudi, Nazmul Huda, Masud Behnia.: Resour. Conserv. Recyclces, 146, (2019),

3. LCA 実施の際に考慮すべき要件

pp 192-205

3.1 装置由来の環境負荷の算出
新規電気パルス法など、開発段階中の技術を評価す

3)

Pratim Meshram, Abhilash Mishra, Abhilash, Rina Sahu: Chemosphere, 242, (2020)

4)

Yasunori Kikuchi, Aya Heiho, Yi Dou, Izuru Suwa, I-Ching Chen, Yasuhiro Fukushima,

る際には、実際にその技術が社会導入された場合を想定した評価を行う必要がある。特に装置由来の環境負荷については、技術導入する際の検討事項として重要な要件の一つである。したがって、装置由来の環境負

Chiharu Tokoro: Int. J. of Automation Technology, 14, (2020), pp 890-908
5)J. Ordoñez, E.J. Gago, Girard: Renew. Sust. Energ. Rev., 60, (2016), pp 195-205

6)ecoinvent: ecoinvent v3.6, 入手先 <https://www.ecoinvent.org> , (参照 2020-08-07)

7)Industry (JEMAI) and National Institute of Advanced Industrial Science and Technology

荷を加味した LCA の実施が不可欠である。本研究で(AIST): Inventory Database for Environmental Assessment (IDEA) v.2.3, 入 手 先は、装置由来の環境負荷についてもヒアリングや現場調査に基づいてインベントリを作成し算出した。

<http://idea-lca.com/?lang=en>, (参照 2020-08-04)
8)3.2 装置の稼働率や組み合わせの検討

兵法彩，兼松祐一郎，永瀬萌，村上進亮，所千晴，菊池康紀: 化学工学論文集, 45( 6),(2019), pp 244-252,

製品単位量あたりの装置由来の環境負荷は、リサイ

9)

クルシステム中の装置稼働率や各処理装置の組み合わせによって変動することが確認された。したがって装(2019), pp 75-7910)

置稼働率や処理装置の組み合わせは、技術評価における重要なファクターとなることが示唆された。

所千晴: “蓄電池リサイクル高度化のための物理的分離技術の進展”, 工業材料, 67(11),太平洋セメント: ”車載用等の使用済リチウムイオン電池の低炭素型リサイクルシス
テム実証事業 報告書”, (2019)11)

3.3 技術発展による製品構成要素の変化

Flavia C.S.M. Padoan, Pietro Altimari, Francesca Pagnanelli: Solar Energy, 177, (2019), pp746-761

LiB や PV パネルなどの新興技術は、現在技術開発

12)が活発に進められているため、技術発展によって製品構成要素が変化する可能性がある。
例えば LiB の場合、
正極活物質である Li(Ni1/3Co1/3Mn1/3)O2 は、技術発展に- 2-P2-08 -環境省: “太陽光発電設備のリサイクル等の推進に向けたガイドライン（第二版）”, (2018)

2-P2-09

第16回日本LCA学会研究発表会

鉱物資源サプライチェーンリスク解析モデルの開発に向けて
In preparation for the development of mineral supply chain risks analysis model○杉山智哉*1)、張政陽1)、中島謙一2) 、松八重一代1)
Tomoya Sugiyama, Zhengyang Zhang, Kenichi Nakajima, Kazuyo Matsubae
1) 東北大学, 2) （国研）国立環境研究所* sugiyama.tomoya.q3@dc.tohoku.ac.jp
1. 背景

は、SCリスク表から構成される。多地域間産業連関

2015年パリ協定が採択され、脱炭素社会の構築が進（Multi Regional Input Output: MRIO）モデルは一国のめられている。脱炭素化に向けて再生可能エネルギー

最終需要が複数の国・産業へ及ぼす直接・間接の影響の導入拡大が不可欠である一方、それに伴う鉱物資源を図ることができる。MRIOモデルの利用により、ウ

1-2)の需要増加が予想されている 。鉱物資源のサプラォーター・フットプリントやカーボンフットプリント

イチェーン（Supply Chain: SC）の背後には、鉱山採など、環境影響に関する詳細な把握が可能になってき

掘活動や資源開発により人権、労働、違法採掘など社ている9)。MRIOモデルに本研究で作成するSCリスク

会的な問題が引き起こされている3)。それと同時に、表を接続させることにより、鉱物資源のSCリスクの

国際貿易の増加により引き起こされる生物多様性の損

定量・可視化をすることができる新モデルを提案す

4)

5)

失 、鉱山周辺の土地改変 など、環境的な問題も国る。

際的に取り上げられている。SCの下流の国々や企業には、このような鉱物資源SCの上流で起こる社会・

2.1 SCリスク表の作成に向けて

環境問題を考慮した責任ある資源調達が求められてい①テキストからリスク情報の抽出

3)

る 。我が国は鉱物資源を海外の輸入に依存している

ニュース・レポートから鉱山周辺地域で起こるリス

ため、我が国の経済活動が、SCを通して資源採掘国

ク要因を含む文書𝑑𝑖 を抽出する。文書𝑑𝑖 を解析して、に影響を与えるだけでなく、制約やリスクを被ること

国別、リスク要因別に整理をし、産業別、制約を𝑡年も発生している。

分について整理する。整理する際は、表1に示すよう鉱物資源の戦略的な管理のため、鉱種別の供給リス
クの解析 や採掘リスク の定量分析が行われてきに、国を𝑘𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛)、産業を𝑙𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑚)とし、リスク要因を𝑅𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑠)、制約を𝑍𝑖 (𝑖 =た。また、WORLD ECONOMIC FORUMの大分類に

1,2, ⋯ , 𝑞)とする。

6)7)

基づいて、鉱物資源の供給障害をもたらすリスク事例や要因の抽出が行われている8)。しかしながら、これ②MRIOモデルへの接続によるリスク情報変換

らのリスク要因がSCを通じて、各国の産業構造に与MRIOモデルは、国別・産業別の連関構造をしていえる影響などの分類・整理は行われていない。この結るため、整理したリスク情報を、「国𝑘𝑖 で起こるリス

果、多様な鉱物資源のSCリスク情報と産業連関モデ

𝑘
ク要因𝑅𝑖 が産業𝑙𝑖 へ与える制約𝑍𝑅,𝑙」という形に変換

ルを接続することができていなかった。一方、リスクする（表2）。ここで、制約Zを産業別生産額𝑋で除し4，5，7)

要因別のSCリスクの定量化が実施されているもたものを制約行列ωとすると、国𝑘で起こるリスク要のの、複数のリスク要因を包括的にとらえるデータベ

因𝑅が𝑙産業に与える制約𝑍を産業別生産額𝑋で重み付ースやモデルは存在していない。この結果、鉱山周辺

𝑘
けしたものは、𝜔𝑍,𝑙と表すことができる。また、ニュの多様なリスク要因が経済活動へもたらす影響を最小ース・レポートから抽出した10年分のリスク情報をも化する対策を論じることができなかった。

𝑘とに重み付けした値𝜔𝑍,𝑙は（1）式のように算出する

本研究では、ニュース・レポート等から鉱山周辺地域で発生するリスク要因がSCに与える影響を抽出こととする。最終的に、各国分を結合し、SCリスク表の完成となる。

し、鉱物資源SCリスク解析が可能な新規モデルの開発を行うことを目的とする。

10

𝑠

10

𝑘
𝑘
𝑘
𝜔𝑍,𝑙
= ∑ ∑ 𝑍𝑅,𝑙(∑ 𝑋𝑡:𝑙)2. 手法

𝑡=1 𝑅=1

新規モデルは大きく分けて二つの要素で構成される。1つは、多地域間産業連関モデルであり、もう1つ- 2-P2-09 -

𝑡=1

−1

（1）

2-P2-09

第16回日本LCA学会研究発表会

表1 文書𝑧𝑖 から抽出したリスク情報の整理

出したリスク要因はすでに起こってしまった事象であ

国:𝑘𝑖

るため、リスク要因の発生する確率を含めた議論はで

リスク要

制約を受け

因:𝑅𝑖

た産業:𝑙𝑖

制約:𝑍𝑖

きていない。しかし、今後の方向性として、各国のリ
スク要因発生確率を含め、SCリスク表の作成をして

Ex.)
カナダ

ダム決壊

鉱業

解雇120人

メキシコ

坑内事故

鉱業

生産量減

出・整理には整理される情報に偏りが生じるため、機械学習を用いたテキスト解析により、高度な解析がで20tきるよう努めていく。新規モデルの開発は、鉱物資源の戦略的な管理として、コストや二酸化炭素などの既表1 リスク情報の変換

存の評価軸に加えて、SCにおける多様なリスクをと

国𝑘𝑖 のサプライチェーンリスク表
産業𝑙

いくことを考えている。また、SCリスク情報の抽

𝑙1

らえた新たなモノサシを提供することができるため、⋯

𝑙𝑚

今後の政策や投資、企業運営をする上での、リスク最リスク要因𝑅

小化を測る新たな基準となる。

𝑅1

⋮

⋮

𝑘
⋯ 𝑍𝑅,𝑙
⋯

𝑅𝑠

⋮

引用文献
1)

Hodgkinson, Jane H., and Michael H. Smith.,
Resources Policy, 2018.

③鉱物資源SCリスク解析モデルによる分析

2)

Lèbre, Éléonore, John R. Owen, Glen D. Corder,𝑘𝑙（1）式をもとに各国分を統合した𝜔𝑍,𝑙で構成される

Deanna Kemp, Martin Stringer, and Rick K. Valenta.

SCリスク表とMRIOモデルを接続する。(𝐼 − 𝐴)−1 を

Environmental Science and Technology 53 (18),2019,

逆行列係数、𝐹を最終需要とし、最終需要1単位を満たすために制約𝑍が各国・各産業へ直接・間接的に与える影響𝑊 は（2）式のように示すことができ

pp.10571–79.
3)

谷口正治.Journal of MMIJ,131, 2015, pp.588-591.

4)

Wiedmann, Thomas, and Manfred Lenzen., Nature

る。また、①、②、③の工程により、本研究で開発するモデルは図1のようになる。

Geoscience 11 (5), 2018, pp.314–21.
5)

Kenichi Nakajima, Keisuke Nansai, Kazuyo
Matsubae, Makoto Tomita, Wataru Takayanagi, and𝑘𝑙(𝐼 − 𝐴)−1 𝐹
𝑊 = 𝜔𝑍,𝑙（2）

Tetsuya Nagasaka.Science of the Total Environment
586, 2017, pp.730–37.
6)

Graedel, T. E., E. M. Harper, N. T. Nassar, Philip
Nuss, Barbara K. Reck, and B. L. Turner., Proceedingsof the National Academy of Sciences of the UnitedStates of America 112 (14), 2015, pp.4257–62.

7)Keisuke Nansai, Kenichi Nakajima, Shigemi Kagawa,Yasushi Kondo, Yosuke Shigetomi, and Sangwon
Suh., Environmental Science and Technology 49 (4),2015, pp.2022–31.

8)

佐々木 翔, 松八重 一代, 中島 謙一, 村上 進亮,
長坂徹也., Journal of Life Cycle Assessment, Japan

図 1 鉱物資源SCリスク解析モデル

13 (1), 2017, pp.2–11
3. 今後の展望・貢献

9)

Tukker, Arnold, Tanya Bulavskaya, Stefan Giljum,

現在、代表的な事例であるダム決壊をリスク要因とArjan de Koning, Stephan Lutter, Moana Simas,

し、各国・各産業に与える影響をニュース・レポート

Konstantin Stadler, and Richard Wood., Globalからの抽出を進めている。ニュース・レポートから抽Environmental Change 40,2016, pp.171–81.

- 2-P2-09 -2-P2-10

第16回日本LCA学会研究発表会

日本における CFRP の物質フロー分析
Material flow analysis of carbon fiber reinforced plastics (CFRP) in Japan○津軽雄太郎*1)、橋本征二 1)
Yutaro Tsugaru, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学*rv0069hs@ed.ritsumei.ac.jp
はじめに

5

Reinforced Plastics (CFRP)は航空機や風車に利用され、軽量化によるエネルギー効率の改善によって、これら製品のライフサイクル全体で見た CO2 排出量の抑制に貢献している。CFRP の普及により将来の CFRP 廃棄量は増加すると考えられることから、これに備える必要がある。しかし、CFRP はリサイクルが難しく、コストがかかってしまうため、大規模な工業化には至っていない。Lefeuvre ら
1)2)の先行研究では、世界地域別に航空機分野や風車分野における CFRP のストック量や廃棄量の推計が行われている。本研究では、日本を対象として 2050 年までの航空
機分野、風車分野、自動車分野、スポーツ・レジャー分野
における CFRP の物質フロー分析(MFA)を行った。
2. 方法

航空機投入

4
投入量(千t) →近年、金属に比べ丈夫で軽量な素材として炭素繊維が注目されている。炭素繊維の中でも、Carbon Fiber← 廃棄量(千t)

1.

航空機廃棄

3

風車(低位)投入

2

風車(低位)廃棄1

風車(中位)投入

0

風車(中位)廃棄-1

風車(高位)投入

-2
-3
2010

風車(高位)廃棄
2020

2030

2040

2050

図 1 航空機分野及び風車分野における CFRP の投入
量・廃棄量の推計結果(2010-2050 年)し使用した。
3. 結果と考察

各製品に用いられる CFRP のストック及びフローを下式の複数の組合せにより推計した。
Sa(t)=Na(t)×Ya
Sa(t)=Σi Ca(i)×Ra(t-i)

本要旨では航空機分野及び風車分野の推計結果を報告する。同分野における 2010 年から 2050 年の CFRP の投入量と廃棄量の推計結果を図 1 に示す。2050 年にかけて
CFRP の投入量は急速に増加する結果となった。また、2050 年には、航空機分野では約 2000t の廃棄量となり、Ca(t)=Sa(t)-Sa(t-1)+Da(t)Ca(t)=Xa(t)×Ya
Da(t)= Sa(t-1)+ Ca(t)- Sa(t) Da(t)=Σi Ca(i)×Fa(t-i)
ここで、Sa(t)は製品 a に含まれる CFRP の t 年における期末ストック量、Na(t)は t 年における製品 a の期末ストッ
ク量、Ya は 1 単位の製品 a に含まれる CFRP 量、Ca(t)はt 年における製品 a に含まれる CFRP の投入量、Xa(t)は t
年における製品 a の投入量、Da(t)は t 年における製品 a に含まれる CFRP の廃棄量、Ra(i)は製品 a の i 年後における2050 年の廃棄量は現在(2020 年)の約 7 倍になると推計された。風車分野では、低位で約 1100t、中位で約 1800t、高位で約 2500t の廃棄量となり、2050 年の廃棄量は現在(2020 年)の 54 倍、80 倍、104 倍になると推計された。風
車分野では、2018 年以降、投入量が大きく増加する結果となっているが、環境省が示す再生可能エネルギー導入
見込量に到達するためには、今後急激な風車の導入が必要であることを示唆している。なお、2050 年までの CFRP

残存率、Fa(i)は製品 a の i 年後における廃棄率である。航空機分野、風車分野の詳細を以下に示す。
1) 航空機分野：過去の Na(t)として、航空会社ごとの保有ストック量は、航空機分野・風車分野ともに 2050 年に最大となり、航空機のストック量約 59,000t が風車(高位)のストック量約 46,000t を上回った。

機体数(機)を使用した。また、将来の Ca(t)として、炭素繊維複合材料(CFRP/CFRTP)の世界市場調査の結果

今後急速に普及が見込まれる自動車分野等の結果については学会当日に報告する。
参考文献

3)

を使用した。Ya については、Lefeuvre ら 1)のデータから各種航空機ごとの１台あたりの CFRP 量(t/機)を算出し使用した。
2) 風車分野：過去の Na(t)として、NEDO が調査した設
備容量(万 kW)を使用した。
また、将来の Na(t)として、環境省が示す再生可能エネルギー導入見込量(万 kW：
低位、中位、高位)を使用した。Ya については、既存
文献より設備容量あたりの CFRP 量(t/1000kW)を算出

1） Lefeuvre, A. et al.: Resources, Conservation and Recycling,
125, pp. 264-272, 20172） Lefeuvre, A. et al.: Resources, Conservation and Recycling,
141, pp. 30-39, 20193） 富士経済：自動車、航空機、建築・土木用途が注目〜
拡大する炭素繊維複合材料の世界市場を調査、プレスリリース第 19017 号、2019- 2-P2-10 -2-P2-11

第16回日本LCA学会研究発表会

Analysis of secondary aluminium cycles in China○Binze Wang*1)、Zhengyang Zhang1), Kazuyo Matsubae1)
1) Tohoku University*wang.binze.q8@dc.tohoku.ac.jp
1. Introduction
Aluminium (Al) is the most important nonferrous metal

2.2 Material flow analysis

widely used globally and especially in China. Due to the

In this study, the spatial boundary is China, and the system

deficiency of bauxite, high energy consumption, and highboundary includes production, use, recovery, import, export,

greenhouse gas (GHG) emissions in primary Al production,and metal loss through its flows.

recycling scrap Al to produce secondary Al is necessary as it

The input of the flows is primary Al production. Since thesaves 95% of energy and reduces the environmental impacts

major raw material used to produce secondary Al is scrap Al,

1)

compared with primary Al production . In China, recycling

the production process of secondary Al is the recovery

processes are limited by the background technology andprocess of primary Al after its usage. It involves collection,

immature recycling system. Primary Al is also required as atreatment, melting, and fabrication processes (this process

raw material in secondary Al production to improve the grade

produces dross which can be recycled as new scraps in theof secondary Al products which also consumes much energy.

factory). The values of flows and stocks in each process canPrevious studies have only focused on primary Al flows;

be calculated by the material balance principle. In this study,

Chen and Shi (2012) analysed anthropogenic stocks andwe assume that there is no stock in each process; and input

flows of Al in mainland China2), and Ding (2016) analysed

flows are equal to output flows plus loss flows.

detailed substance flows in four main processes of Al
production3). These studies ignored secondary Al flows and2.3 Evaluation of thermal energy consumption and
GHG emissions

their environmental impacts.
In this study, we analyse secondary Al flows in China, andProducing one tonne of primary Al consumes 213 KJ ofevaluate the generation potential of scrap Al in each industry,thermal energy and emits 16.7× 106 g GHGs, and producing

and then calculate thermal energy consumption and GHG

one tonne of secondary Al consumes 10.4 KJ of thermal

emissions within secondary Al flows.

energy and emits 0.75× 106 g GHGs. In order to improve thegrade of secondary Al products, primary Al is needed in the

2. Materials and Methodology

fabrication process as a raw material. Therefore, in addition

The most important methodology used in this research isto the energy (𝐸𝑆 ) and GHG emissions ( 𝐺𝐻𝐺𝑆 ) of

material flow analysis (MFA). The calculation of energy

secondary Al production, the energy (𝐸𝑃 ) and GHG

consumption and GHG emissions within secondary Al flows

emissions (𝐺𝐻𝐺𝑃 ) of primary Al production should also be

are based on MFA.

considered. The energy and GHG emissions in the secondary
Al recovery process could be calculated using the same

2.1 Data

formula.

Data related to primary Al are sourced from China
4)

Nonferrous Metals Industry Association , and the loss rates

𝐸 = 𝐸𝑃 +𝐸𝑆(1)

𝐺𝐻𝐺 = 𝐺𝐻𝐺𝑃 + 𝐺𝐻𝐺𝑆

(2)of secondary Al in its life processes are available from the
Global Aluminium flow model (2017) 5), as shown in Table

3. Results and discussions

1.

3.1 Material flows of secondary Al

Table 1: Loss rates of secondary Al in its life process.
Life

U

C

T

M

Figure 1 shows the material flows of secondary Al in
China for 2019. The three main stages of secondary Al flowFare production, use, and recovery.

processUnit

Kg Al/t steel

%

%

%

%

The beginning of this flow is primary Al production,

Loss rate

1.8 6)*

8.825)

9.005)

2.005)

approximately 36.7 Tg. Figure 1 implies that after the use of

U: Use; C: Collection; T: Treatment; M: Melting;primary Al, 29.6 Tg scrap Al has been produced as a source

F: Fabricationof secondary Al, and through collection, treatment, melting,* Different between industries

and fabrication processes, 24.8 Tg secondary Al could be- 2-P2-11 -2-P2-11

第16回日本LCA学会研究発表会

obtained for further use. The biggest loss occurs in the usage

KJ and 2.92× 108 g, respectively. Although primary Al usedstage of secondary Al, at approximately 6.2 Tg. This isin secondary Al production and recycling processes accounts

because most scrap Al could only be downcycled to low-for 13.5%7) of the total raw materials, energy(𝐸𝑃 ) and GHG

grade products such as deoxidisers and then dissipated inemissions (𝐺𝐻𝐺𝑃 ) of primary Al account for 72% and 30%

steel production.

of the total thermal energy consumption and GHG emissions,
respectively.
Table 2: Thermal energy consumption and GHG
emissions of secondary Al flows.
Life

Produc

Recyc

Whole

Primary

Secondprocess/

tion

ling

processAl

ary Al

931

598

1529

1106

423

2.46 ×0.46×

2.92 ×0.87 ×2.05 ×88

8

8category
ThermalenergyFigure 1. Material flows of secondary Al in China for

(KJ)

2019.

GHG

Figure 2 shows the share of secondary Al stock and usage
in each industry. The two biggest stocks of secondary Al areemission

10

10

10

10

108

s(g)

the construction and transportation industry and can provide
56% of the scrap Al, but the biggest consumer of secondary
Al is the transportation industry, accounting for 53% of thetotal usage.

4. Conclusion
This study analyses the flows of secondary Al in China,
evaluates the generation potential of scrap Al, and calculates
energy consumption and GHG emissions within secondary
Al flows. According to these results, there are threerecommendations to reduce the dissipated loss of Al andenergy consumption in the future: 1) focusing more on theconstruction and transportation industry to recycle scrap Al;2) reducing the loss rate of secondary Al in its usage stage;and 3) reducing primary Al needed in secondary Al
production.
5. References
1) Ding et al. The Chinese Journal of Nonferrous Metals

Figure 2. Share of secondary Al stock and usage in
China for 2019.

22(10), (2012), pp. 2908–2915.
2) Chen and Shi. Resources, Conservation and Recycling

After usage, secondary Al can be recycled again, 15.93 Tg
final products can be obtained and entered into the market

65(2012), pp. 18–28.
3) Ding et al. Journal of Cleaner Production 133(2016), pp.

again. Therefore, the total loss rate could be calculated by
dividing the weight of the raw material by that of the final

1167–1180.
4) China

Nonferrous

MetalsIndustry

product, which is equal to 45.76%. This means that nearly(CNMIA) http://www.chinania.org.cn/

half of the Al is lost to the environment after one life cycle.

5) Global Aluminium flow model (2017).

Association

6) Chen et al. Resources, Conservation and Recycling
3.2 Evaluation of thermal energy consumption and
GHG emissions

54(2010), pp. 557–570.
7) Beijing Antaike Information Co., Ltd. (2017).

The total thermal energy consumption and GHG emissions
within secondary Al flows, shown in Table 2, are about 1529

- 2-P2-11 -2-P2-12

第16回日本LCA学会研究発表会

IDEA 海外版の構築
Development of inventory database “IDEA overseas version”～14 か国のデータベースの構築～
Databases development of major 14 countries○山本大夢 1) 、萩原光 1)、半田歩夢 1)、小林謙介*1)、
藤井千陽 2)、横田真輝 2)、Chun Yoonyoung2)、田原聖隆 2)
Hiromu Yamamoto, Hikaru Hagihara, Ayumu Handa,Kensuke Kobayashi,
Chiharu Fujii, Maki Yokota, Chun Yoonyoung , Kiyotaka Tahara
1) 県立広島大学, 2) 産業技術総合研究所* kensuke@pu-hiroshima.ac.jp
1. はじめには、対象国の統計データや文献・公表資料を基に、対LCA の実施において、評価に必要なすべてのデー
タを自ら収集することが理想である。しかし、データ

象国のインベントリデータを作成するものである。ここでは、Step1 の内容を中心に報告する。

の収集作業負荷を軽減するためにバックグラウンドデ

Step1 で示す推計手法は、日本のデータベースを用

ータベースを用いることが一般的であり、質の高いバ

いて海外のデータベースを可能な限り高い精度で推計

ックグラウンドデータベースの構築は欠かせない。

することを目的としている。図 2 に示すように、本わが国の国内を対象としたインベントリデータベー

検討では、①電力原単位、②燃焼用燃料構成比、③発

スは、IDEA Ver.21)などが開発されてきた。一方、我

電効率・熱効率を対象国のデータに変換することで推が国は輸出入が非常に多く、海外での製品生産・サー計することとした。なお、可能な範囲で④環境対策

ビス等に伴う環境負荷評価も欠かせない。現状では、(硫黄含有量などの燃料の質や脱硫・脱硝など)につい

海外のインベントリデータベースは、網羅的に整備さても考慮した。①～④の置換に用いた統計資料を表 1

れているものは殆ど無い。特に途上国ではデータベーに示す。②燃焼用燃料構成比は、各国が独自に公表しスの整備が十分ではない国も少なくなく、これらが整ている統計資料がある場合はその統計データを用いて備されるまでには、相当な時間がかかると思われる。

より詳細な推計を行った。

そこで、当面は、現状で整備されている日本のインベ
ントリデータから、可能な限り高い精度で海外の原単位を推計し、評価に用いることで、地域事情が反映できる評価が可能になると考える。
筆者らは、日本のデータから海外のインベントリデータの推計手法を構築することを試みてきた 2) 3)。本報では、既報の研究を踏まえ、中国（CHN）
、韓国
（KOR）
、タイ（THA）、ベトナム（VNM）、インド
図 1 IDEA 海外版構築の考え方

ネシア（IDN）、マレーシア（MYS）
、台湾
（TWN）
、アメリカ（USA）、イギリス（GBR）、フ
ランス（FRA）、ブラジル（BRA）、トルコ

Material A（TUR）、インド（IND）、南アフリカ（ZAF）を対象として、データベースの構築を行った。

??㎏

Material B ??㎏①電力原単位

Electricity??kWhProcess A

Production A 1㎏
Waste ??㎏
Waste Water ??㎏
Air ??㎏

Fuel A ??MJ

②燃料構
成比

2. 推計手法の概要
構築するデータベースは、図 1 に示すように Step1④-1 環境対策（脱硫等）

Fuel B ??MJ
Fuel C ??MJ④-2 燃料の質（含有量）③燃焼効率～3 の 3 段階に分けて検討した。このうち、Step1✔①～③：全ての国で考慮した因子（②は国によって収集できたデータの細かさが異なる）

は、各国で公表されている統計資料などを用いて、✔④-1、2：データが収集できた国で考慮した因子

IDEA に収録されているすべてのデータを対象国の実態に合わせる形で構築するものである。Step2、3- 2-P2-12 -

図 2 Step1 の手法の概要

2-P2-12

第16回日本LCA学会研究発表会

3．作成したデータベースの概観

6. まとめ

表 1 に示した、対象国で整備されている統計を用

本検討では、IDEA Ver.2 を用いて、可能な限り精いて、14 か国の推計インベントリデータの構築を行

度高く海外のインベントリデータを推計する手法を提った。推計結果は、表 2 のようになった。表 2 は式 1案した。提案した手法を用いて、日本への輸入量が多で求めた CO2 排出原単位の比 R をヒストグラムにまい国などを選定し、主要 14 か国で推計インベントリ

とめたものである。データ区間 100～110%とは、データを構築した。

IDEA Ver.2 に対し、原単位が 100～110%の値になっている項目の数を示す。

構築したインベントリデータベースは、IDEA 海外
版として公表した。本データベースは、今後も順次対象国の拡大を図る予定である。

R＝ICO2i/ICO2j …式 1
ICO2i:対象国の CO2 排出原単位

謝辞

ICO2j:日本の CO2 排出原単位

本成果の一部は JSPS 科研費 16K06615 の助成を受けました。記して謝意を表します。

表 2 に示す通り、国によっては、日本の値と大きく異なる値になる項目が少なくないケースが散見され引用文献た。例えば、石炭が多く消費される中国、マレーシ

1) 産業技術総合研究所・産業環境管理協会：“IDEA”, 入手先<http://www.idea-lca.jp/ >2) 小林ら： 海外データの簡易推計手法の構築
主要 12 か国の推計データベースの構築、第 14 回
日本 LCA 学会研究発表会
3) 小林ら： 海外データの簡易推計手法の構築 す
べての国での推計と主要 20 か国での詳細推計、第15 回日本 LCA 学会研究発表会
4) 産業技術総合研究所：IDEA 海外版、入手先
http://idea-lca.com/global/

ア、インド、南アフリカなどでは日本の原単位に比べて大きくなる項目が多い傾向になった。特にインドや南アフリカは、日本の値の 1.5 倍以上になるものが多く、大きな差異が確認できる結果となった。一方、水力発電が主なブラジルや、原子力発電が主なフランス
では日本の原単位に比べて小さくなる項目が多く、0.5 倍以下になるものも少なからず存在した。
これらの結果から、地域事情が評価結果に大きな影響を及ぼすことを確認できた。また、こうした海外版のデータベースの充実は、特に輸出入製品等の評価の表 1 推計に用いた統計資料

観点から、不可欠と考えられる。
番号

推計因子

情報

CHN

統計

World Energy Statistics, Extended World Energy Balances
2015
World Energy Statistics 中華民国
World Energy Statistics
能源統計① 電力原単位

4. データベースの限界

年
ベース

本海外版データベースは、IDEA に収録されてい

IDN KOR MYS THA② 燃料構成比 分類数

2016
58

手法を用いて構築している。そのため、海外版データ
くまで概数としての利用にとどめる必要がある。また、IDEA は日本で生産される製品を前提としてい

年
分類数
③

燃焼効率

2012
139

2010 2014 2010 2005 2011
185 161 124 186
166

統計
年

④-2 燃料の質るため、海外では生産されていない製品であっても便宜上データが作成される（例：日本なし（果実）、和
生菓子、和装製品等）。このように、本手法によって作成されたデータには、精度に限界がある事を十分理解した上で、利用の可否をユーザー自身の責任で判断することが重要である。
5. データベースの公表
構築したインベントリデータは、IDEA 海外版デー
タベースとして、2020 年 5 月に公表した 4）。

- 2-P2-12 -2007 2015 2014 2014 2012 2007 2007 2014
138 6756 12764 389 129
50

World Energy Balances
2012~2016

統計年④-1 環境対策

2015
29
産業連関表

細分化

ベースに含まれるデータは詳細な分析には適さず、あVNM BRA FRA GBR TUR USA IND ZAF

年報

2015
29

年

る多様な種類のインベントリデータを対象に、一律の

TWN

中国環境
統計年報
2013~2015

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

×

統計

アジアのエネルギー利用と地球環境

×

×

×

×

×

×

×

年

1987

×

×

×

×

×

×

×

表 2 IDEA Ver2 に対する対象国の比2-P2-13

第16回日本LCA学会研究発表会

ライフサイクル設計に向けたバイオマス由来プラスチックの環境影響評価と消費者行動調査：用途別のケーススタディ
Environmental impact assessment and consumer behavior survey ofbiomass-derived plastics for life cycle design: Case studies for different applications○権田真太朗 1)、下野僚子 1)、兼松祐一郎 1)、菊池康紀*1)
Shintaro Gonda, Ryoko Shimono, Yuichiro Kanematsu, Yasunori Kikuchi1) 東京大学* ykikuchi@ifi.u-tokyo.ac.jp
1.

緒言

整理する。

バイオマス由来プラスチック(以下、バイオプラ)は
温室効果ガス(GHG)排出削減や化石資源消費削減への2.

研究手法：LCA と消費行動調査

貢献が期待された素材であり、日本では 2030 年までに

2.1.

LCA：素材と製品の LCA

約 200 万トンの導入を目指し検討されている 1)。持続バイオプラのライフサイクル全体におけるライフサ

可能な生産と安定した供給量を達成するために、バイイクルステージ毎の環境負荷の特徴を捉えるためのケ

オマス由来化成品生産に適した原料作物の種類の拡大

ーススタディとして、ブラジルのサトウキビ由来ポリや、生産技術の開発が進んでいる。しかし、化石資源

エチレン(Bio-PE)の LCA レポート 9,10)を参照し、国内

由来プラスチックをバイオマス由来で代替することはで使用した場合の評価を実施した。影響領域毎にホッ必ずしも環境負荷を低減させることに繋がらず、例え

トスポットとなるライフサイクルステージを特定し、ば土地利用や水消費等の環境影響はバイオプラの方がさらにデータベース上のインベントリの遡及により環大きくなることが知られている。また、同じバイオ

境負荷の原因物質の分析を実施した。LIME2 を影響評

プラの LCA であっても結果が 2-4 倍程度かそれ以上の価に用いて、
化石資源由来 PE (Fossil-PE)11)と比較した。

2,3)

変化をする事例も報告されている。バイオマス原料

また、プラスチックが導入される製品の種類によっの種類や製造方法が多様であること、さらにインベンて、素材が全体の評価結果に与える寄与が異なる。そトリデータが変動しており代表値が定めにくいことが、こで、バイオプラの導入先用途選択の支援を目的としバイオプラの環境影響評価における課題となっている。

て、使用期間や使用時のエネルギー消費の異なる用途

そこで、LCA の妥当性を高めるために、環境影響に大である、冷蔵庫とプラスチックボトルの LCA を実施

きく関係する事項を整理し、それらの事項を考慮しなした。化石資源由来プラスチックをバイオプラに代替がら評価を行うことが必要である。

した際の環境影響の変化を製品間で比較し、環境影響

4,5)

環境負荷の低減に向けては、持続可能なライフサイの観点からバイオプラの導入先を検討する。

クルに資する消費者行動を普及させることも重要である。バイオプラは一般的にコストの増加等により将来の需要が不透明であることが、新たな製造施設増設を抑制する要因となっている

2.2.

消費者行動調査：リテラシーと心理モデル分析

現在の消費者の環境問題やプラスチックへの認識と。そのため、技術開発と理解力(以下、リテラシー)を測ること目的として、プ

並行して、消費者からの環境優良製品への将来の需要

ラスチックや社会問題に関するアンケート調査を実施の促進方法を考える必要がある。例えば、環境優良製した。分析結果を 2013 年や 2016 年に実施された過去品の購買・使用を促進する製品設計 6)、補助金や税金の世論調査の回答結果 12,13)と比較し、消費者意識の推により特定の消費者行動を促進する政策 やライフサ移を調査した。

1,2)

7)

イクルの環境情報の提供 等の方策が考えられる。よまた、LCA 等で環境負荷の低減が見込まれたバイオり効果的に方策を展開するために、現状の消費者の行

プラについて、消費者の製品選好と適切な使用を促進

動とその背景にある環境問題やプラスチックに対するする方法を考察する。そのために、冷蔵庫、椅子、プ

認識や理解の程度、心理を把握することが必要である。

ラスチックボトルを対象として、バイオプラを使用し本研究では、消費者行動の考慮された、用途別のラたこれらの製品に関する消費者行動と、その行動に影

イフサイクル設計を目指し、LCA と消費者調査のケー響を与える心理や情報を製品別に特定するためのアン

ススタディを実施する。ケーススタディの結果から、ケート調査を実施した。環境配慮行動の心理モデルでバイオプラ用途の特徴に合わせて必要な観点を考察しある広瀬モデル 14)を参照し、また環境配慮行動に影響

8)- 2-P2-13 -2-P2-13

第16回日本LCA学会研究発表会することが報告されている複数の心理概念 8, 15,16)を追れた。これらの結果を基に消費者行動を考慮した制度

加して本研究の心理モデルを作成した。モデル中の心や製品デザインが必要であると言える。

理概念に関連する質問を調査票に加えた。

バイオプラのライフサイクル設計においては、それ
ぞれのケーススタディにて得られた観点が、環境負荷

3.

結果と考察

の削減方法及び適切な消費者行動を促すための関係主

LCA の結果から、Bio-PE による Fossil-PE の代替は複数の影響領域で環境負荷が増加する可能性が示され体による支援方法を選択するために重要であると考えられる。

た。また、多くの影響領域でサトウキビの生産過程に支配的な影響要因が存在していた。

引用文献

この結果から、バイオプラの導入時には地球温暖化

1)

環境省: “バイオプラスチック導入ロードマップ

以外の環境影響についても考慮が必要であると言える。

検討会”, 環境省,

特に、バイオプラの環境影響が生産地の地域性や農業<http://www.env.go.jp/recycle/post_58.html>(参照

手法に依存して大きく変化しうるため、生産地域の選

2020-12-24)

択が重要である。他の文献における LCA 結果と総合

2)

して、バイオプラの環境負荷に影響する主要因を整理し共有することで、ライフサイクル設計時に環境負荷

H. Kim, S. Lee, Y. Ahn, J. Lee, W. Won: ACS
Sustainable Chem. Eng., 8, (2020), pp.12419-12429

3)を推定する際の支援が可能になる。

S. Nessi et al.: “Comparative Life Cycle Assessment(LCA) of Alternative Feedstock for Plastics
Production – Part 2”, (2020)

リテラシー調査については、今回の結果と過去の世論調査を比較した結果、消費者の環境問題への危機感

4)や対処行動の必要性が増加しており、また信頼される情報源が変化していることが示された。消費者行動調

pp.476-491
5)

査では、心理モデルに基づくパス解析の結果、個人の規範的意識が直接的にバイオプラ製品の選好や関連す6)

C.Orset, N. Barret, A. Lemaire: Waste Manag., 61,(2017), pp.13-27

8)

これらのリテラシーと消費者行動に関連する心理の情報を基に、バイオプラ製品の製造者やその他の関係

M. Ketelsen, M. Janssen: U. Hamm: J. Clean. Prod.,
254, (2020), 120123

7)

払意思額の元の価格に対する割合が変化することが示された。

S. Walker, R. Rothman: J. Clean. Prod., 261, (2020),
121158る環境配慮行動に影響していることが示された。
また、製品の価格帯の違いにより、バイオプラ導入による支S. Spierling et al.: J. Clean. Prod., 185, (2018),

E. Kikuchi-Uehara, J. Nakatani, M. Hirao: J. Clean.
Prod., 125, (2016), pp.216-226

9)

R. Taylor et al.: ”Land Use Change assessment for
Braskem’s Green PE product”, (2013)

主体は、効果的な情報発信の内容や手段、消費者行動

10) ACV Brasil: “LCA REPORT Life Cycle Assessmentを考慮した制度や製品デザインを検討できる。
上記の結果と考察から、バイオプラの種類・用途毎

on Green HDPE and Fossil HDPE”, (2017)の環境影響の主要因と消費者リテラシー及び行動の把11) ecoinvent v3.6,< https://www.ecoinvent.org/> (参照

握は、ライフサイクル設計において具体的な原料生産
地域、製品用途、さらに関係主体による持続可能な製

2021-01-04)
12) 国立環境研究所：”環境意識に関する世論調査報告書”, (2016)

品の導入促進の支援方法を選択する際の指針になると考えられる。

13) 国立環境研究所：”ライフスタイルに関する世論

結言

14) 広瀬幸雄，“環境と消費の社会心理学”，名古屋大調査”, (2013)
4.

本研究では、用途別にバイオプラを導入した際のLCA と消費者行動分析のケーススタディを実施した。

学出版，(1995)
15) S.H. Schwartz: Adv. Exp. Soc. Psychol., 10, (1977),

LCA ではバイオプラ製品の環境影響の主要因を特定した。他の環境影響に関する研究結果と併せて、主pp.221-279
16) A. Gkargkavouzi, G. Halkos, S. Matsiori: Ecol. Econ,

要な影響要因を整理することで、容易かつ適切な解釈に基づくバイオプラの環境影響評価が可能となる。ア
ンケートによるリテラシーと行動調査では、消費者意識の推移や消費者行動の背景にある心理の情報が得ら- 2-P2-13 -165, (2019), 106394

2-P2-15

第16回日本LCA学会研究発表会

日本における有機野菜の環境及び経済評価
Environmental and economic evaluation of agriculture sector in Japan○竹下沙也加 1)
Sayaka Takeshita
1)九州大学経済学部＊

takeshita.sayaka.295@s.kyushu-u.ac.jp

1. はじめに
𝑦𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝑥𝑖𝑡 + 𝛾(𝑥𝑖𝑡 )2 + 𝑢𝑖𝑡

20 世紀の 100 年間で、日本の平均気温は約 1 ℃(1)

上昇しており、地球温暖化の影響が観測されるようになった。IPCC 第 5 次報告書 1)によると、温室効果ガス排出量削減のために現状を上回る努力がなければ、2100 年の世界平均気温は産業革命以前から 3.7～4.8℃上昇するとされている。
農業は作物によって栽培適地が存在するため温暖化の影響を受けやすく、現在果樹や野菜水稲などにおいて高温障害が報告 2)されており、今後温暖化の農業への悪影響は増加していくことが見込まれる。
みかんはその一つで、温州ミカンの栽培適地は年

ここで、𝑦𝑖𝑡 はある期間 t における都道府県 i の 1ha
当たりのみかんの収穫量（トン）、𝑥𝑖𝑡 はある期間 t における都道府県 i の平均気温をそれぞれ示している。
𝛼、𝛽、𝛾はそれぞれ推計するパラメータを示している。𝑢𝑖𝑡 は平均が 0 の正規分布に従う誤差項を示す。
もし、𝛾が統計的に有意に負の値として推計されたとすると、ある平均気温で 1ha 当たりみかんの収穫量が最大となり、その平均気温を境に 1ha 当たりみ
かんの収穫量は減少する。

平均気温 15℃から 18℃の間とされているが、その適地は徐々に北上し、2030 年代に新潟平野まで拡大、
2060 年代には現在の主産地（静岡、和歌山、南九州の沿岸部）のほとんどが 18℃以上となりミカン栽培に適さなくなると予測されている。3)実際に鹿児島県
はみかんの適地から外れており、2010 年代に入って1ha 当たりの収穫量が大幅に減少している。4)
今後予想される更なる地球温暖化は全国的なみかんの収穫量の減少をもたらす可能性があり、その結果としてみかん農家に深刻な経済的打撃を与えることが予想される。そこで本研究では、①1973～2018
年の各都道府県の年平均気温と年間 1ha 当たりの収穫量データを用いて、みかんの収穫量と気温の関係を定式化し、②IPCC の温暖化シナリオをもとに、将来のみかんの収穫量と、収穫量の変化が農家に与える経済的な影響のシナリオ分析を行う。

3.1 分析対象
本研究では 2010 年代のみかんの収穫量上位 8 都
道府県（和歌山、愛媛、静岡、熊本、長崎、佐賀、
広島、愛知、福岡、神奈川）に、年平均気温が 18℃を上回ることがある 2 県（鹿児島、宮崎）を加えた
10 都道府県を分析対象に設定した。
3.2 使用データ
被説明変数となる年平均気温は気象庁の気象観測
データ 5)（1973-2018）を使用した。説明変数の 1ha
当たりのみかんの収穫量（トン）に関しては、農林
水産省の果樹出荷統計の品目別結果樹面積、収穫量
及び出荷量累年統計 6)（1973-2018）をもとに、ハウ
スみかんを除いた各都道府県の収穫量と結果樹面積を求め、算出した。

2. 研究手法
1973 年度から 2018 年度の 45 年度分を対象に、各都道府県の年平均気温の値と各都道府県の年別平均
気温の 2 乗の値を説明変数、各都道府県の 1ha 当た
りみかんの収穫量（トン）を被説明変数とした重回帰モデルを(1)式のように定式化した。

3. データ4. 結果・考察
本研究は、気温がみかんの収穫量に与える影響に注目し、各都道府県における年平均気温と 1ha 当たりのみかんの収穫量の関係を明らかにした。図 1 は1973 年度～2018 年度における都道府県別の 1ha 当
たりみかんの収穫量と年平均気温の散布図を示した- 2-P2-15 -2-P2-15

第16回日本LCA学会研究発表会

ものである。縦軸は 1ha 当たりのみかんの収穫量（kWh）、横軸は年平均気温（℃）をそれぞれ示している。図からこの 2 つの変数には負の相関がみられる（図 1）。

図 2. 年平均気温と 1ha 当たりのみかんの収穫量の間には逆 U 字形の関係
年平均気温が 14℃以下の場所では現在みかんの図 1. 1ha 当たりのみかんの収穫量と気温

生産自体が行われていないが、気温の変化によって今後は適地に入ることが予測され、生産量が増加し次に、図１に示されるパネルデータを用いて、(1)ていくと考えられる。一方で、現在生産可能な都道

式に示される重回帰モデルのパラメータの推計を行府県においては気温の上昇によって収穫量が減少すった。分析の結果、𝛼 = −72.27（t 値：-2.27）、𝛽 =ると考えられる。

12.71（t 値：3.34）、𝛾 = −0.43（t 値：-3.75）として本会では、推定したパラメータと異なる IPCC シ

推計され、平均気温と 1ha 当たりのみかんの収穫量

ナリオ下で推計された将来の県別平均気温を用いては統計的な関連があることが分かった（表 1）。この将来の収穫量と、農家の経済的損失のシナリオ分析

とき、推計モデルから、年平均気温と 1ha 当たりのを行った結果を発表する。

みかんの収穫量の間には逆 U 字形の関係があり、みかんの収穫量は 14.9℃において最大となり、それを

パラメータ

t値

切片

-72.27-2.27

5. 参考文献
1) IPCC:第 5 次報告書
2) 農林水産省：地球温暖化影響調査レポート(2017)
3) 農林水産省：地球温暖化適応策
4) 農林水産省：鹿児島県 品目別結果樹面積、収穫量及び出荷量累年統計（1973-2018）5) 気象庁：気象観測データ（1973-2018）

平均気温

12.71

3.34

(https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php,

平均気温²

-0.43

-3.75

最終検索日:2021.01.06)
6) 農林水産省：“果樹生産出荷統計”（1973-2018）

過ぎると減少していくことが分かった。
表 1. 推計パラメータとその t 値

図 2 は重回帰分析により推計された年平均気温と(https://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/sakumotu

1ha 当たりのみかんの収穫量の関係を示したもので/sakkyou_kazyu/index.html#r, 最終検索

ある。

日:2021.01.06)- 2-P2-15 -2-P2-16

第16回日本LCA学会研究発表会

エアコンの採掘活動から見た資源効率
Evaluating resource efficiency of air conditioner based on mining activity○濱砂圭汰※1)、佐藤公紀 1)、光斎翔貴 1)、柏倉俊介 1)、山末英嗣 1)
Keita Hamasuna, Koki Sato, Shoki Kosai, Shunsuke Kashiwakura, Eiji Yamasue1) 立命館大学* rm0155vk@ed.ritsumei.ac.jp
1. はじめに以下の式で表すことができる
𝑇# = 𝑡$ × 𝐼 × 𝑌(2.2)
地球温暖化に伴いエアコンは必要不可欠な
年間消費電力はアンケート調査 4)の結果とものとなりつつある．日本国内においても，
JIS 規格(JIS C 9612:2013)の条件に基づいて計
家庭用エアコンの 2018 年の出荷数は前年比1)算した 5)．また，電源ミックスは 2016 年のも8%増であった ．空調部門におけるエネルギのを使用した．
ー消費は全体の 7.4%を占めており，ライフ
最終的にエアコンの TMR[kg-TMR]，T は以サイクル思考を基としたエアコンの環境影響
2)
下のように表すことができる評価が重要である ．
𝑇 = 𝑇! + 𝑇#
(2.3)
これまで多くの既存研究において地球温暖3.結果化係数や CO2 排出量といった環境影響評価の3.1 製造段階の TMR観点からエアコンの評価がなされてきた 3)．
ここでは代表例として 2002 年型のエアコ言うまでも無く，エアコンのエネルギー効率
ンの組成とエアコンの製造に関わる TMR をは向上の一途を遂げているが，その背後で資図 1 に示す．エアコンの総重量の内の 47%を源がどの程度使用されているかまで踏み込ん鉄鋼が占めているが，TMR ベースでは TMRで分析した例は調べる限り存在しない．
係数の大きい熱交換器に多く使われる銅合金
そこで本研究では，採掘活動量という視点
が 8 割以上を占めることがわかった．
から資源を評価する指標の 1 つである関与物
質総量(TMR)を用い，エアコンの性能変遷と資源利用の関連性を明らかにすることを目的として研究を進めた．

図 1 2002 年型のエアコンの組成と TMR
次に，エアコンの製造に関わる TMR において，能力あたりの製造段階の TMR の年代別比較を図 2 に示す．図から大まかに上昇傾向があることが分かる．年々性能が上昇しているエアコンは，使用段階のエネルギー消費が低減している 5)一方，製造段階の資源効率が悪化している可能性がある．
1800
1600

1kWあたりのTMR

2. 研究手法
2.1 対象としたエアコンと組成調査
本研究では，2002 年から 2018 年に製造された同一メーカのエアコン 10 機種を対象とした．これらは年代だけでなく，用いる冷媒，
冷暖房能力，成績係数が異なっている．各製品の TMR を推定するため，まず組成解析を行った．具体的には，ヒアリングにより大まかなパーツ構成を把握したのち，2 機種を実際に解体し，各パーツの構成材料を蛍光 X 線(X-ray Fluorescence)分析により決定した．
2.2 TMR の推定
エアコンの TMR は製造段階と使用段階の両方を考慮した．製造段階の TMR[kg-TMR]
を Tp，エアコンの各組成を i，各組成の質量[kg]を wi、各組成の TMR 係数[kg-TMR/kg]をti とすると，Tp は以下の式で表すことができる．
𝑇! = ∑(𝑡" × 𝑤" )(2.1)
使用段階については，電力の TMR 係数[kgTMR/kWh] を te ， 1 年 間 の 消 費 電 力 量[kWh/year]を I，エアコンの使用年数[year]を Yとすると，使用段階の TMR，Tu [kg-TMR]は- 2-P2-16 -

1400
1200
1000
800
600
400
200
0
2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

年

図 2 エアコン製造の能力あたりの TMR

2-P2-16

第16回日本LCA学会研究発表会

3.2 LCA の視点から見たエアコンの TMR
図 3 に 2018 年販売における一般モデルと上位モデルのエアコンについて使用段階も含めた TMR の変化を示す．この結果から，評価したエアコンについては，上位モデルの方がTMR が大きいことがわかる．これは上位モ
デルはエネルギー効率を上げるために熱交換器が大きく，銅合金が多用されることが挙げられる．しかし，使用年数が経過するに連れて TMR の差が縮まり，EPT(Energy paybacktime)は 2.64 年であった．これは上位モデルが一般モデルより比較的エネルギー効率が高い
ことに起因する．
25000
TMR (kg-TMR)

⼀般モデル

20000

上位モデル

15000

の TMR は上位モデルが一般モデルを上回っている．しかし，使用年数が増えることにより TMR は一般モデルが上位モデルを上回る結果となった．

5. 参考文献[1] 家庭用エアコン(ルームエアコン)国内出荷実績,日本冷凍空調工業会,2018[2] エアーコンディショナーの現状について,
資源エネルギー庁,2019[3] Toshisuke OZAWA, et al,”Shifts ofHousehold Consumption Patterns and CO2
Emissions due to Life Events”,2006[4] 住宅設備機器の使い方に関する調査,建築研究所,2010[5] エアコンの期間消費電力量について,日本
冷凍空調工業会,2013[6] 省エネ性能カタログ,資源エネルギー庁,2019

10000
5000
0
0

1

2

3

4

Elapsed years

図 3 2018 年型エアコンの使用段階を含めた TMR
また，2002 年型から 2018 年型の 9 つのエアコンについて 2002 年型を基準に求めた EPTを図 4 に示す． EPT は年数と友に低減することが好ましいが，この結果はむしろ増加傾向にある．このことは性能向上が鈍化していることを意味している．

交差点の年数 (年)

4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
2002

2006

2010

2014

2018

エアコンの製造年

図 4 2002 年モデルを基準とした交差点の年数
4. 結言
本研究ではエアコンの採掘活動から見た資源効率を評価した．エアコンは銅の使用量がTMR に大きく影響することが分かった．また，2018 年型のエアコンにおいて，製造段階- 2-P2-16 -2-P2-17

第16回日本LCA学会研究発表会

HEMS データと人工知能を活用した空調機のライフサイクル評価
Life cycle assessment of air conditioners using HEMS data and artificial intelligence○杉山弦太*1)、本田智則 2)、伊坪徳宏 1)
Genta Sugiyama, Tomonori Honda, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学大学, 2) 産業技術総合研究所* g1762038@tcu.ac.jp
1. はじめに

3. 研究方法

18 世紀の産業革命以降、人間活動による温室効果ガ

本研究での評価対象は家庭用空調機 1 台の製造からス排出量は年々増加しており、2019 年には二酸化炭素

廃棄までのライフサイクルで環境評価を行い、機能単換算で史上最高の 591 億トンに達した 1)。

位は空調機 1 台を用い、耐用年数は 10 年と想定する。

一方で、国内の最終エネルギー消費量は近年減少傾

使用データは製造から廃棄までについては、空調機メ

向にあるものの、家庭部門ではエネルギー消費量がーカー様から頂いた 1 次データを用いて算定を行い、1973 年度比で 1.9 倍に増加しており、全体でのシェア

使用段階については 1 次データと、HEMS データを用

2)

は 8.9%から 14.0%へと変化している 。そのため、20163)

年 5 月に閣議決定された地球温暖化対策計画 では、家庭部門の温室効果ガス排出量を約 4 割削減することが目安として掲げられている。

いた算定結果の両方を使用し、推定値と実測値との違いを見る。
HEMS データには 569 世帯分のタイムスタンプ、電力消費量、エアコン種別、断熱性能、建物階数、延べ中でも空調機は時期により電力消費量が変動し、エ

床面積、などのデータが含まれており、1 時間毎に収アコンの家庭内のエネルギー消費に占める割合は、通集された 3 年間のデータで 24 時間×365 日×3 年×569

年では 7.4%であるが、夏と冬のピーク時には 50%を超世帯×27 行＝約 5 千万件のデータが含まれている。

えるとの報告もなされている。

温室効果ガス排出量は各段階の活動量に排出係数を掛空調機の LCA 事例では、環境負荷の約 9 割を空調け合わせることで算出する。また、使用段階の算定に機の使用段階が占めており、その算定結果は地域の気際しては、地域特性を反映させるため、消費電力量に候や運転条件によって大きく異なることが示されてい各地域の電気事業者別排出係数を掛け合わせることで)る⁴ 。また、従来の使用時間の目安としている JIS 基準

温室効果ガス排出量を算出する。

では 1 日当たりの使用時間を 18 時間と想定しており、算定を行うには数値が現実的ではなく、使用実態を把4. 結果と考察握するための方法もアンケート調査と実測調査の方法

4.1 業界データに基づくライフサイクル評価

はそれぞれ一長一短であるために、既存調査では温室

空調機 1 台の温室効果ガス排出量の結果は先行研究

効果ガス算定に必要なデータの収集が困難であったこと同様に使用段階が最も大きい結果となった。(図 1)5)とが述べられている 。

空調機の算定結果からは使用段階の電力消費量に大きく依存していることがわかるが、この算定結果は東2. 研究目的

京をモデルに同一条件で運転した場合のカタログ値と本研究では、業界データを用いた算定とシナリオ設
定が実績値ではなく、生活スタイルなどを反映できて

JIS 基準の数値を用いて算定したものであるため、地域毎の違いは反映できていない。

いないという課題を解決するために、HEMS データを活用して、地域特性や住宅属性を考慮することで、従来反映しきれていなかった地域別の使用実態に即したエネルギー消費量と温室効果ガス排出量の算定を行う
ことと、空調機の LCA 精度向上に向けて、人工知能(Artificial Intelligence：以下 AI)を活用し、HEMS デー
タの各地域属性や住宅属性から電力消費量を推測する
モデルを作成することで、電力消費量及び温室効果ガ
ス排出量の最適化モデルを構築することを目指している。
図 1 空調機 1 台当たりの GHG 排出量- 2-P2-17 -2-P2-17

第16回日本LCA学会研究発表会

4.2 HEMS データに基づくライフサイクル評価

変数とする回帰分析を行った。(表 1)。

地域毎の年間消費電力量で空調機を 10 年間利用し回帰分析の結果、各説明変数の t 値の絶対値は 2 以たと仮定し各地域の排出係数を用いて算定を行った場

上であるため目的変数に影響をしていると考えられる。

合は使用段階の算定結果に大きな差が生じた(図 2)。こまた、有意確率も p< .001 で有意であった。実測値とれは電気事業者毎の電源構成と、気候の違いによる冷予測値との相関は 0.474 であリ、課題として消費電力

暖房使用時間の違いが大きく影響しているものと考え量の少ない部分の予測精度が低いことが挙げられるたられる。

め、変数の調整を行い精度向上を目指す必要がある。
表 1 東海地方の夏期消費電力量の推定モデル

図 2 地域別の空調機 1 台当たりの GHG 排出量
また、同一地域であっても空調機の利用方法によって GHG 排出量が異なることが分かった。図 3 は最もデータ数の多い東海地方を代表として外気温に次いで感度の高い空調機利用方法の結果である。

5. 今後の展望
本研究では HEMS データを活用し、地域特性や世帯属性による違いなどを考慮して実際の使用実態に即し

8 月の 24 時間の GHG 排出量の変動を見ると、空調た空調機のライフサイクル評価を実施した。結果とし機の利用方法によって 1 時間当たり最大約 0.2 ㎏-CO₂て空調機のライフサイクル評価は使用段階が最も大きe の差が生じることがわかった。また、夏期の日中にい結果となった。GHG 排出量は地域ごとに外気温や排最も GHG 排出量が多くなることから日中の気温上昇

出係数によって幅があり、同一地域においても住宅属

による冷房需要の増加などが関係していると考えられ性が GHG 排出量の幅に影響することがわかった。

る。この結果から世帯のライフスタイルによって GHG

今後の展望として、AI を用いた消費電力量の予測モ

排出量は大きく異なり、空調機のライフサイクル評価

デルの精度を向上させることで、地域ごとの消費電力に大きく影響することがわかる。

及び GHG 排出量の将来推計や最適化、個人情報保護の観点から位置情報を収集できないという課題を解決するための地域推定モデルの開発を行っていく。また
空調機の運転条件を考慮した分析を行うことでライフスタイルの改善提案が出来るようなモデルを作成していく。
6. 引用文献
1) UN Environment Programme,: Emissions Gap
Report2020, (2020)
2) 経済産業省 資源エネルギー庁: 令和元年度エネルギーに関する年次報告, (2020)3) 環境省: 地球温暖化対策計画, (2016)

図 3 東海地方の 1 時間当たり GHG 排出量(空調機毎)

4) 内山知重”日本 LCA 学会誌,11 巻 2号,(2015),pp114-120

4.3 消費電力量推定モデルの作成

5) 高田亜佐子,田原聖隆,永翁 龍一,中西 準子,”第 6

感度分析を行って抽出した主要パラメータから、消費電力量を目的変数、気温、エアコン利用方法を説明- 2-P2-17 -回日本 LCA 学会研究発表会”,東北大学,(2010),pp288-289

2-P2-18

第16回日本LCA学会研究発表会

環境、資源の観点からみたデジタル配信の環境影響評価
Environmental impact assessment of digital online streaming from the viewpoint ofenvironment and resources○王 則諭 1), 田畑 智博*1)
Wang TseYu, Tabata Tomohiro
1) 神戸大学* tabata@poeple.kobe-u.ac.jp
1. はじめに
情報通信技術の普及に伴い、インターネットから配信された音楽や映像を、
スマートフォンや PC 等の ICT

2.2 使用するデータ(1)データセンターの建設とラックの製造機器で視聴するライフスタイルが成立しつつある。経

データセンター1 施設あたりの建設費は、報告書よ済産業省 によると、日本における 2018 年のデジタル

り、158 億円と算出した 3)。これに、3EID(2015 年)のコンテンツ市場は 97,410 百万米ドルとしており、その電気通信施設建設の CO2 排出原単位を乗じることで、

うち音楽と動画はそれぞれ全体の 8%、33%を占めていデータセンター1 施設あたりの建設に係る CO2 排出量る。フィジカル(CD、DVD、Blu-ray 等の販売)は年々を算出する。データセンター内に設置するラックは、減少しているのに対し、デジタルコンテンツは増加を

インターネット場の情報を参考に、1 台あたり 30U(ス

続けている。2023 年には、デジタルコンテンツ市場はトレージ容量は 1080TB, 1U=36TB として計算)と設定

103,678 百万米ドルになると予測されている 1)。

した。
また、
ラック 1 台の重量は同様の情報を参考に、

1)

デジタルコンテンツはデータセンターに保管される

121kg と設定した。これに、IDEA Ver.2.3 の CO2 排出が、ダウンロードやストリーミングを通じて膨大なト

原単位(電子計算機(パーソナルコンピュータを除く))

ラフィックが発生することとなる。また、これらのサを乗じることで、ラック 1 台あたりの製造に係る CO2ービスを利用するために、ICT 機器が使用される。こ

排出量を算出する。

れらを環境の観点から考えると、デジタルコンテンツ

次に、データセンター1 施設あたりの平均延床面積の利用に伴って、資源やエネルギーが消費されているおよび平均ラック数は、報告書より、
それぞれ 11,800m2、と考えることができる。経済産業省 2)の推計によると、

1,300 台と算出した 3)。平均ラック数にラック 1 台あた

日本における ICT 機器の消費電力は、2025 年にはりのストレージ容量を乗じることで、
データセンター1

2006 年の約 5 倍、また国内の総発電量の占める割合

施設あたりのストレージ容量を算出する。データセン

も 20%超になると予測され、消費電力の急増が懸念さ

ター1 施設あたりの建設に係る CO2 排出量をデータセれている。

ンター1 施設あたりのストレージ容量で除することで、以上を踏まえ、本研究では、音楽と動画配信を事例

通信量 1MB あたりの CO2 排出量を算出する。ラックとして、デジタルコンテンツ利用に伴う CO2 排出量をについても、同様の方法で通信量 1MB あたりの CO2

試算することを目的とする。

排出量を算出する。
データセンターとラックの法定耐用年数は、東京都

2. 研究の方法

主税局 4)を参考にそれぞれ 50 年、4 年と設定した。上

2.1 システム境界と機能単位

述の通信量あたりの CO2 排出量を法定耐用年数で除す

図 1 に、音楽と動画配信のシステム境界を示す。こることで、それぞれの値を 1 年当たりに変換した。

こでは、データセンターの建設とラックの製造、映像と動画の配信、データセンターとラックの廃棄を対象(2) 映像と動画の配信

として、CO2 排出量を算出する。デジタルコンテンツ

データセンター1 施設あたりの平均延床面積に、東が格納されているデータセンターは、日本だけでなく

京都 5)が公表している情報通信分野の延床面積あたり

海外にも存在する。ここでは、日本国内における音楽

CO2 排出量を乗じることで、データセンター1 施設あと動画配信は、日本のデータセンターから配信されてたりの CO2 排出量を算出する。これをデータセンター

いると仮定する。ICT 機器の使用による CO2 排出量は考慮しない。
機能単位は、音楽と動画で一律の評価ができるよう

データセンターの建設とラックの製造

映像と動画の配信(データセンターの運用と通信
ネットワークの使用)

図 1 システム境界に、通信量 1MB あたりとする。

- 2-P2-18 -データセンターとラックの廃棄2-P2-18

第16回日本LCA学会研究発表会

1 施設あたりのストレージ容量で除することで、デー
タセンターの運用に伴う通信量 1MB あたりの CO2 排

表 1 通信量 1MB あたりの CO2 排出量
建設・製造出量を算出する。通信ネットワークの使用に伴う CO2
排出量は、報告書 が公表しているデータを用いる。
6)(3)データセンターとラックの廃棄

運用

廃棄

データセンター1 施設あたりの建設費に、3EID(2015年)の廃棄物処理部門の CO2 排出原単位を乗じ、法定耐用年数で除することで、データセンター1 施設あたり

データセンターの建設

7.90×10-8

ラックの製造4.01×10-6

データセンターの運用

5.48×10-6

通信ネットワークの使用

2.50×10-3

データセンター

7.68×10-5

ラック2.89×10-15

合計

2.59×10-3

単位：kg-CO2/MBの建設に係る CO2 排出量を算出する。また、ラック 1台の重量に、IDEA Ver.2.3 の CO2 排出原単位(産廃処理込まれているように、技術革新は日本にとして積極的

サービス，金属くず)を乗じることで、ラック 1 台あたに取り組むべき事項である。その一方で、技術革新のりの製造に係る CO2 排出量を算出する。これらの数値

環境側面についても、明らかにする必要がある。環境を法定耐用年数で除することで、それぞれの値を 1 年に優しい形で技術革新が行われることが望ましい。消当たりに変換した。

費者にとっても、音楽、動画配信に伴う利便性だけでなく、環境側面についても意識することが求められる。

3. 結果と考察
表 1 に、通信量 1MB あたりの CO2 排出量の算出結

引用文献

果を示す。結果として、データセンターとラックに関

1) 経済産業省：“コンテンツの世界市場･日本市場のわる CO2 排出量は小さく、通信ネットワークの使用に概観”，経済産業省(online)，入手先 <https://www.

伴う分が大きくなった。

meti.go.jp/policy/mono_info_service/contents/downloa

以上の結果をもとに、音楽と動画配信の利用に伴う

dfiles/202002_contentsmarket.pdf>，(参照 2021-1-5)

CO2 排出量を推計する。先ず音楽配信について、報告

2) 経済産業省：グリーン IT イニシアティブ，国立国会図書 7)より、2019 年における有料サービスの利用者は書館(online)，入手先<https://warp.da.ndl.go.jp/info:n1,140 万人、無料サービスの利用者は 1,020 万人であっdljp/pid/11001630/www.meti.go.jp/committee/material

た。インターネット上の情報をもとに、年間の平均視

s/downloadfiles/g80520c03j.pdf>，(参照 2021-1-5)

聴時間を有料サービス 730 時間、無料サービス 100 時

3) 富士キメラ総研：“データセンタービジネス市場調査間とし、1 時間の視聴にかかる通信量を 72MB と設定

総覧 2019 年版(上巻)”，富士キメラ総研，(2019)，

した。続いて、動画配信について、報告書 より、2019

212p

8)

年における有料サービスの利用者は 1,710 万人、無料

4) 東京都主税局：“償却資産の評価に用いる耐用年

サービスの利用者は 4,886 万人であった。インターネ数”，東京都(online)，入手先 <https://www.tax.metr

ット上の情報をもとに、年間の平均視聴時間を有料サ

o.tokyo.lg.jp/shisan/info/taiyo_nensu.html>，(参照 20

ービス 124 時間、無料サービス 100 時間とし、1 時間

21-1-5)の視聴にかかる通信量を有料サービス 1.9GB、無料サ

5) 東京都：“東京都★省エネカルテ（2017 年度実績）”，

ービス 1GB と設定した。

東京都(online)，入手先 <https://www.kankyo.metro.

結果として、2019 年における音楽配信と動画配信のtokyo.lg.jp/climate/large_scale/data/karte.html>，(参照CO2 排出量はそれぞれ 174 万 t、2,309 万 t となり、総2021-1-5)

排出量は合計 2,483 万 t になった。この数値は、日本

6) 産業環境管理協会：“情報通信技術（ICT）サービ

における 2019 年の温室効果ガス排出量のおよそ 2%にスの環境効率事例収集及び算定基準に関する検討

相当することがわかった。

成果報告書”，LCA 日本フォーラム(online)，入手
先 <https://lca-forum.org/environment/forum/past/pdf/

4. おわりに

21.pdf>，(参照 2021-1-5)

本研究では、音楽・動画配信を対象として CO2 排出7) ICT 総研：“2020 年定額制音楽配信サービス利用動量の試算を行った。結果は精査が必要であり、使用す向に関する調査”，ICT 総研(online)，入手先 <httpるデータによって結果が変わる可能性がある。
しかし、

s://ictr.co.jp/report/20201113.html >，(参照 2021-1-5)

音楽・動画配信に係る技術革新が環境面からみてどの

8) ICT 総研：“2019 年有料動画配信サービス利用動向

ような影響を及ぼすかについて、明らかにすることがに関する調査”，ICT 総研(online)，入手先 < https:

できた。日本の科学技術政策である Society5.0 に盛り//ictr.co.jp/report/20190222.html>，(参照 2021-1-5)- 2-P2-18 -2-P2-19

第16回日本LCA学会研究発表会

日本の BDF 製造プラントの生産効率性評価
Production efficiency analysis of biodiesel plants of Japan○緒方鞠*1)、高藪広隆 1)、江口昌伍 2)、加河茂美 1)
Mari Ogata, Hirotaka Takayabu, Shogo Eguchi, Shigemi Kagawa
1) 九州大学, 2) 福岡大学
* ogmr0402@gmail.com
1. 研究背景バイオディーゼル燃料 (BDF) は、生物体の持つエネルギーを利用したバイオマス由来の燃料である。
日本では一般家庭や給食、レストランなどから回収した廃食油を原料として製造され、主にトラックな
どのディーゼル自動車に使われる。BDF には二酸化炭素を増加させない（カーボンニュートラル）ことや、生物由来の持続可能な資源を原料としているな
どの利点がある。2016 年には政府が『バイオマス活用推進基本計画』1)を閣議決定し、2025 年までに炭素換算量で年間約 2,600 万トンのバイオマスを利用するという目標を掲げたため、バイオマスの活用による CO2 排出量削減が期待されており、今後も BDFのエネルギー利用に対する期待が高まることが予想される。しかしながら、BDF の生産には多大なコストがかかり、多くの事業所は地方公共団体からの補助金に頼らざるを得ない状況にある。この問題を解決するためには、BDF 製造プラントが効率的な生産・経営を行い、採算の取れるように製造コストを抑えることが重要になる。
廃食油を原料とした日本の BDF プラントの生産
効率性評価に関する研究には Kagawa et al. (2013) 2)や Eguchi et al. (2015) 3)などが挙げられる。しかし、どちらの研究も単一のプラントにおける効率性の評
価をしているため、日本全体の BDF 製造プラントが効率的な生産を行えているかどうかの実態はわからない。そこで、本研究では日本にある 39 か所の BDF
製造プラントの効率性を評価し、非効率性の改善によるコスト削減ポテンシャルを明らかにする。

3. データ本研究では、社団法人地域環境資源センターが運用しているサイト「バイオマス利活用技術情報デー
タベース」4)にある 39 の BDF 燃料製造プラントのメ
タノールと水酸化カルシウムの投入量、BDF 製造量のデータを用いる。
4. 結果
4.1 39 プラントの効率性評価
表 1 は 39 プラントのうち一部のプラントの効率性
スコアと削減ポテンシャルの結果を示している。
表 1 効率性スコアと削減ポテンシャル
No.

プラント名

θ

1

BDF製造装置

0.77

削減ポテンシャル
メタノール (L) 水酸化カリウム (kg)
296.8

18.6

…

…

…

…

…

30

廃食油燃料化施設

0.59

146.5

9.8

…

…

…

…

…

33

廃食用油リサイクル燃料製造施設

0.75

973.7

91.0

…

…

…

…

…

2. 手法
本研究では、BDF 製造プラントの効率性をデータ
包絡分析法 (Data Envelopment Analysis: DEA) という手法を用いて評価した。DEA とは、ノンパラメト
リックなフロンティア分析の手法であり、複数の投入要素と産出要素を同時に考慮した効率性を評価できる。本研究では、投入要素にエステル交換反応に必要なメタノールとアルカリ触媒として用いられている水酸化カリウムを、産出要素に BDF 製造量を設定し、2 投入 1 産出のモデルで分析を行う。DEA には、大きく分けて投入量の削減によって効率性の改善を目指す投入指向型と、産出量の拡大によって効率性の改善を目指す産出指向型の二種類があるが、本研究ではコスト削減に重点を置くため、投入指向型モデルを採用した。DEA によって推計される効率性スコアは、0 から 1 の間に基準化された値 (θ) によって相対的に評価される。以下は本研究で用いた投入志向モデル式である。

39

屋久島町リサイクル施設

0.84

395.2

27.7

平均値

0.81

最大値

1.00

最小値

0.59

表 1 より、39 プラントの効率性スコアの平均値は0.81、最大値 1.00 の最も効率的なプラント数は 3 個、スコアが 1.00 未満の非効率的なプラント数は 36 個と、全体の 92％が非効率的な生産を行っているという結果になり、全国の多くのプラントに生産効率性の改善余地があることが明らかになった。
最も効率性スコアが低かったプラントは No.30 の0.59 であった。このプラントの投入量はメタノール- 2-P2-19 -2-P2-19

第16回日本LCA学会研究発表会

が年間 360L、水酸化カリウムが年間 24kg であった
ため、投入要素の削減ポテンシャルはメタノールが360L× (1-0.59)=147.6L、水酸化カリウムは 24kg×(1-0.59)=9.84 ㎏となることが明らかになった。
4.2 コスト削減ポテンシャルの推計
39 プラントごとにメタノールと水酸化カリウムの削減量に、メタノールと水酸化カリウムの単価を乗じることによって、コスト削減ポテンシャルを推計した。図 1 は 39 プラントの BDF1L あたりのコス
ト削減ポテンシャルの結果を表している。
(円/L)
9.00

110%

給
食
か
ら
の
廃
食
油
回
収
率

90%

コスト削減

給食

80%

ポテンシャル

その他事業所

70%
60%

No.35
7.98円/L

50%

40%
30%
20%

0%
-10%
0%
-10%

No.38
6.63円

No.14
6.69円

10%

メタノール
水酸化カリウム

8.00

家庭

100%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

110%

家庭からの廃食油回収率

図 2 コスト削減ポテンシャルの回収先別比較

7.00
6.00
5.00

4.00
3.00

2.00
1.00

0.00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

図1

メタノール (円/L)
水酸化カリウム (円/L)
BDF1L あたりのコスト削減ポテンシャル

推計の結果、平均のコスト削減ポテンシャルは
3.13 円/L であった。
また、
No.33 のプラントの BDF1L
あたりのコスト削減ポテンシャルは 7.98 円であり、このプラントの BDF 製造コストは 120 円/L なので、効率性の改善により製造コストを 112 円まで下げられる可能性があることがわかった。資源エネルギー庁の軽油の給油所小売価格調査 5)によると、2020 年
12 月時点での軽油価格は 116 円であったため、No33のプラントのように製造コストの削減によってBDF が軽油と同等の価格で販売できる可能性があることがわかった。
このようにして、効率性向上は、BDF の製造は採算がとりにくい BDF 製造問題の解決に貢献すると考えられる。しかしながら、メタノール、水酸化カ
リウムの投入削減ポテンシャルが明らかになったとしても、なぜ投入量に追加的に削減できる無駄があり、どのようにして投入量を削減すればよいかを明らかにしなければ、削減ポテンシャルを示しただけ
ではプラント経営者にとって具体的な改善方法がわからない。従って、過剰投入の原因、つまり、非効率性を生む要因を明らかにすることが必要であり、その結果をもとに、投入を削減するための具体的な改善策を示す必要がある。
4.3 コスト削減ポテンシャルの回収先別比較
次に、プラントごとの廃食油の回収先 （一般家庭、
学校給食、レストランなど）のデータを用いて、廃食油の回収先の違いがコスト削減ポテンシャルに与える影響を定量的に分析する。

図 2 は、横軸が家庭からの廃食油の回収率、縦軸
は給食からの廃食油の回収率、円の大きさは 1L あたりのコスト削減ポテンシャルを表している。また、赤色の領域は家庭からの廃食油の回収率が 50％以
上、黄色の領域は給食からの廃食油の回収率が 50%以上、青色の部分は、その他からの廃食油の回収率
が 50%以上であることを表している。今回は、No.9,
10, 15, 18, 27, 30, 32 のプラントに関しては回収先データが不明であったため、32 プラントで比較を行っている。
図 2 を見ると、コスト削減ポテンシャルが大きい
上位 3 つのプラントは赤の領域に含まれている、もしくは近いという結果となった。その反面、赤の領
域にはコスト削減ポテンシャルが小さいプラントも見られた。このことから、家庭から出る廃食油の中には不純物や酸化が進んだ廃食油が混じっているため過剰な投入が必要となってしまったと考えられる。
対策として、廃食油の質の基準を設け、各家庭や事業所に周知徹底を図る必要がある。

5. 引用文献
1) バイオマス活用推進基本計画（平成 28 年）, 農
林水産省
2) Shigemi Kagawa, KanakoTakezono, SangwonSuh,
YukiKudoh, Production possibility frontier analysisof biodiesel from waste cooking oil, Energy Policy
55, 362–368, (2013)3) Shogo Eguchi, Shigemi Kagawa, Shunsuke
Okamoto, Environmental and economic
performance of a biodiesel plant using
waste cooking oil, Journal of Cleaner Production
101, 245-250, (2015)4) 社団法人地域環境資源センター：バイオマス利
活用技術情報データベース, 入手先
http://www2.jarus.or.jp/biomassdb/ (2021/1/4 参照)- 2-P2-19 -2-P2-21

第16回日本LCA学会研究発表会

ブルーカーボンを対象とした繊維製品の環境影響評価
Environmental impact assessment of textile products
Focused on blue carbon○佐々本圭吾*1)、伊坪徳宏 1) 渡辺みのる 2)
Keigo Sasamoto, Norihiro Itsubo, minoru watanabe
1)東京都市大学, 2) 一般社団法人里海イニシアティブ* g1762033@ tcu.ac.jp
背景

研究方法

製品やサービスのライフサイクルに注目した定量的環境評価である LCA（ライフサイクルアセスメ

本研究の算定概要を表 1 に、海藻繊維フローを表2 に示す。
表 1 算定概要ント）は、主に製品やサービスを対象に分析することが多かったが、気候変動の緩和をさらに強化するためのアプローチとしての CCUS(Carbon dioxide
Capture,Utilization and Storage) への活用が活発になっている。海洋生物によって二酸化炭素が取り込まれ海域で貯留された炭素のことをブルーカーボン 1)と呼ぶ。ブルーカーボンは広大な海洋におけるCO2 の吸収源として注目され始め、特に海に囲まれた日本にとって潜在的な気候変動への緩和策とし

表 2 海藻繊維フローて期待される。
2)

現在、横浜市 が中心となって海藻を用いたブルーカーボン事業が行われており、これを環境教育に活用するための活動が実践されている。定量的な環境影響評価を行う LCA を本事業に活用し、その環境貢献量が見える化することで、内外関係者に対してより明確にその意義を伝えることができるものと期待される。
現時点でブルーカーボンを対象とした LCA の実
施例は少なく、横浜発の事業を対象に LCA を行う
ことの社会的、研究的意義は極めて高いものと考え

本研究において使用するデータを以下に記す。

られた。

「綿繊維」

研究目的

中国にて一年間の綿の収穫から作られる綿繊維を3)

里海イニシアティブ ・横浜市が実践するブルー評価対象としている。綿繊維生産２次データはカーボン事業を対象とした LCA を行う。栽培されYun Liu ら(2020)の論文を参考にした。一年でた海藻を製品化して、財として長期間利用すること

1210kg 綿繊維を生産している。

により、CO2 の長期固定が可能となる。そこで、「リサイクル綿繊維」

本研究では、海藻の栽培から衣料を生産するまでの中国にて、回収された綿繊維を用い、新しく綿繊

環境影響を評価した。海藻の栽培については事業者

維を生産した。こちらも同様に Yun Liu ら(2020)による一次データを、繊維および衣料生産までにつの論文を参考にした。一年で 1210kg のリサイクル綿

いては論文等の二次データを用いた。得られた評価

繊維を生産している。

結果は綿製品等と対比することで、その環境優位性「ペットリサイクル繊維」

について定量的に検証する。比較対象である天然繊

ペットボトルリサイクル繊維の２次データは経済

維は栽培時における水や土地の消費量が多いことか

産業省(2004)のデータベースを使用した。

ら、本研究では、気候変動に加えて、水や土地の利用についても注目し、包括的な分析を目指す。

「昆布繊維製品」
昆布繊維についての２次データは Fabiano
Piccinno ら(2015)の論文を参考にした。

- 2-P2-21 -2-P2-21

第16回日本LCA学会研究発表会

結果

・水消費の影響

地球温暖化への影響

図 3 海藻繊維等を対象としたウォーターフット
図 1 海藻を用いた繊維等の CFP 算定結果

プリント算定結果

図 1 にカーボンフットプリントの算定結果を示し

図 3 に海藻繊維等を対象としたウォーターフットた。海藻について、海藻栽培時における負荷は非常

プリント算定結果を示した。綿繊維は、綿の栽培がに小さく、光合成による炭素固定を含めるとマイナ

最も大きく結果に寄与しており雨水の影響が出ていスになる。一方で、繊維を補強するためのコーティ

ることが分かった。リサイクル綿、ペットリサイク

ング剤、アルギン酸製造のためのエタノール、加熱

ル繊維にも共通して言えることだが染色工程は蒸処理の影響が大きかった。これらの情報は二次デー

気、石鹸、熱など水使用の多い工程が影響を与えてタを基に算定したものであるが、いずれも量産段階いる結果となった。海藻繊維はコーティングに使わに至っておらず、全体の環境負荷を高めている。収れるキシログルカンとジメチルスルホキシド、エタ

穫後工業製品生産までの生産性向上により大きく環

ノールなどの原料の影響が大きくなっている。湿式

境負荷が削減させていくことが課題である。

紡糸では凝固剤であるリン酸の影響が最も大きい。

綿繊維は、綿の栽培に発生する亜酸化窒素の影響と土地造成の影響が影響していることが分かった。

結論
ブルーカーボンの有効活用を指向して、海藻由来

リサイクル綿、ペットリサイクル繊維は原材料生の衣料を対象としたライフサイクル評価を気候変

産の負荷が大幅に削減されたため、最も大きいのは動、水、土地利用に注目して実施した。海面上に設染色工程という結果になった。

営した生育により、栽培までの温室効果ガス、水消

土地改変への影響

費、土地利用は大幅に削減することができるものと期待された。一方で、収穫した昆布から繊維を含む工業製品の生産はまだ量産できる段階ではなく、生産性を向上する必要性が高いことを合わせて確認した。効果的な CCU 方法として、栽培から工業生
産・活用までのサプライチェーンの構築に向けた連携が強く求められる。
限界

図 2 土地利用(改変)に関する算定結果

栽培から繊維化、紡績までの環境負荷は一次デー
タが得られなかったため、文献ベースでの計算とな

図 2 に土地利用の影響評価結果を示した。綿繊維っている。現在 ProspectiveLCA など将来の工業生

は、綿の栽培 1210kg のために 0.58ha の畑の利用の産が可能となった時を想定した分析例もあるため、影響が 9 割以上という結果となった。一方、海藻繊新技術であるブルーカーボンもそのような観点に基維は栽培を沿岸域で行うため土地の使用負荷を大幅づく分析が必要であろう。

に削減できることがわかった。海藻の栽培は海面か

参考文献

ら下方向に成長するものであり、海底の直接利用も

1)ブルーカーボンとはなく、土地利用に伴う生態系への影響低減に対する

http://ieei.or.jp/2019/05/special201608027/

潜在的な寄与は大きいものと考えられた。ただし、

2)横浜ブルーカーボン事業における COS

再生素材と比較すると大きいことから、酵素分解を

https://cehub.jp/interview/yokohama-blue-carbon/

含む栽培以降の生産性を高めることが求められる。

3)里海イニシアティブ
https://www.satoumi-i.com/- 2-P2-21 -2-P2-23

第16回日本LCA学会研究発表会

Microfibrillated cellulose in packaging boxes: a life cycle assessment study○Ariel Lavilla1, Tomohiko Ihara1, Tsuguyuki Saito1
1) The University of Tokyo* ariel.lavilla@s.k.u-tokyo.ac.jp
1. Introduction

Microfibrillated cellulose (MFC) is a material of growing

During the early stages of product development, there isinterest for its potential to supplant mainstream andoften little information available to fully anticipate theenvironmentally impactful materials. MFC is a micro-scale

environmental impacts of a new product or service. This

derivative of cellulose and is one of the many smaller scalelack of knowledge leads to the development and maturation

cellulosic

of a product whose environmental impacts are not fully

application in a variety of fields4). As MFC is only scales

understood. It is only when a product has significantly

smaller compared to the naturally occuring cellulose, thematured and widely implemented that the need for design

new material has improved properties as a reinforcingchanges for reduced environmental impacts can be observed.

material without losing the innate carbon neutrality andAt this point, the technology or product has become

biodegradability of cellulose. For these reasons, there isentrenched and alteration is slow, if not difficult.

optimism that MFC and other small-scale cellulose

The above scenario is known as the Collingridge
dilemma, named after David Collingridge who referred to1)materials

currently

studiedforpotential

derivatives could supplant environmentally impactfulmaterials aside from the development of new products.

the same situation as the dilemma of control . The

However, as with all developing technologies andCollingridge dilemma is one of the current challenges inmaterials, the prospects of environmental sustainability

applying LCA to emerging technologies for environmental

offered by MFC and other small-scale cellulose have yet to2)design and decision-making support . In the prospective

be understood completely. In a cradle-to-gate analysis

application of LCA, practitioners are challenged to identify

conducted by Hervy et. al5), it was found that the application

potential hotspots and estimate the total environmentalof bacterial cellulose and nanofibrillated cellulose to

impact of new technologies with little to no available

reinforce epoxy composites resulted to higher GWP andindustrial manufacturing data. As such, there is interest in

abiotic depletion potential of fossil fuels (ADf) compared tothe development of tools to enable the effective applicationneat PLA and glass fiber/polypropylene composites,of LCA on prospective products and services.

suggesting

One of the recent developments in prospective LCA is the

that

the

preparation

stage

nanocellulose-enhanced

composite

to

for
be

the
more

ongoing development of the maturity quadrants asenvironmentally intensive than mainstream methods. As

developed by Bergerson et. al3). Detailed in their publication

such, more work is needed to investigate and properlyis the application of both technological and market maturity

elucidate the potential environmental impacts of MFC and

to differentiate and identify uncertainties in the product orsimilar materials and compare their findings to those ofservice under evaluation. The maturity quadrants are mainly

existing and mainstream materials and products, particularly

separated by high and low maturities in both technologicalin cradle-to-grave life cycle studies.

development and market, wherein high technologicalmaturity refers to a high degree of technical and scientific

2. Methods

knowledge regarding the product’s or service’s life cycle

As MFC continues to be developed and tested for awhile market maturity considers market size, financial andvariety of applications, it is imperative for the LCA study toregulatory

market-related

account for the possible lack of available information in the

intricacies . Maturity quadrants enables practitioners todifferent stages of the product life cycle. To circumvent thiseasily identify critical data and knowledge gaps as well as

issue, the designated application of MFC will be its

potential tools to supplement or address these uncertainties.

application in packaging boxes.

environments

and

other

3)

Furthermore, this enabled practitioners to identify potential

Applying the maturity quadrant framework in evaluating

applications for developing technologies that have athe impact of using MFC in the packaging industry, MFC

significant market presence so as to minimize the impacts of

has a relatively low technological maturity whilst packaging

data uncertainties. This exact framework was applied in thisboxes are high in terms of market maturity. This implies thatstudy.

most of the uncertainties involved in the analysis pertain to- 2-P2-23 -2-P2-23

第16回日本LCA学会研究発表会

the uncertainties related to the preparation and application

Table 1: LCIA Results by CML-IA for Mainstreamof MFC into the product. As for packaging boxes, theCategory

Impact Result

Unit

mature market of the packaging industry will provide an

Marine aquatic

186,598kg 1,4-DB eq

abundant amount of background information that will serve

ecotoxicity

well in minimizing the uncertainties. The manufacture, use,

Human toxicity

2,031.35

kg 1,4-DB eq

established and reports such as the European Database for

Global warming

56,126.6

kg CO2 eq

Corrugated Board Life Cycle Studies6) serve as an excellent(GWP100a)138.70kg SO2 eq

and disposal of packaging boxes are well-documented andreference to compare the assembled inventory data withAcidificationindustry manufacturing data.
Consequential LCA will be conducted to compare theenvironmental impacts of a mainstream packaging box life
cycle

with

one

incorporating

MFC.

Industrial

manufacturing data and publicly available life cycle
inventories will be used for the mainstream packaging box
product system while the MFC-packaging box product will
be constructed by journals, patent data, and laboratory toindustry scale up methods such as that introduced by
Piccinno et. al7). It is assumed that there is no difference
between the load capacities of the two products; only
variations in density and production method are considered
critical in this study.
Figure 1 is an illustration of the modelled packaging box
life cycle. The section in blue represents the added process
steps to produce the MFC-packaging box. Patent andjournal data will be used to estimate both the MFC mixture
production method as well as the MFC-packaging box
production. Through this, the change in the amount ofsoftwood raw material and filler (kaolin) needed to achieve
the same degree of performance will be calculated and theimpacts of such a shift can be investigated.

Developments in the application of MFC for packaging
boxes are focused in select European countries. For thisstudy, the modelled life cycle is in the United Kingdom.
LIME3 will be the impact assessment method to be applied.
3. Results
Table 1 shows some early results in the study, utilizing
the midpoint CML-IA baseline impact assessment method
as a preliminary check of the constructed life cycle
inventory. Based on the mainstream packaging box’s LCI at
the time of writing, the midpoint category to be mostaffected by packaging box production is marine aquatic
ecotoxicity. The study aims to obtain a single monetary
indicator via LIME3 to calculate the total environmental
impact of the production of 1000 units of packaging box
andcompareresults

betweenmainstream

andMFC-packaging box.
References
1) Collingridge,

David,“The

SocialControlofTechnology”, Frances Pinter, London, (1980), pp 1-200
2) Arvidsson, R., Tillman, AM., Sandén, BA., Janssen, M.,
Nordelöf, A., Kushnir, D., Molander, S.: J. Ind. Ecol,
22 (6), (2007), pp 1286-1294
3) Bergerson, JA., Brandt, A., Cresko, J., Carbajales-Dale,
M., MacLean, HL., Matthews, HS., McCoy, S.,
McManus, M., Miller, SA., Morrow, WR., Posen, ID.,
Seager, T., Skone, T., Sleep, S.: J. Ind. Ecol, 24 (1),(2019), pp 11-25
4) Dufresne, A.: Mater. Today, 16 (6), (2013), pp 220-227
5) Hervy, M., Evangelisti, S., Lettieri, P., Lee, KY.:
Compos. Sci. Technol, 118 (1), (2015), pp 154-162
6) FEFCO, Cepi Containerboard: “European Database for
Corrugated Board Life Cycle Studies”, (2018), pp 1-41
7) Piccinno, F., Hischier, R., Seeger, S., Som, C.: J. Clean.
Prod, 125 (1), (2016), pp 1085-1097

Figure 1. Modelled packaging box life cycle- 2-P2-23 -2-P2-24

第16回日本LCA学会研究発表会

市町村における産業連関表の作成・応用に関する文献レビュー
Review on the construction and application of regional input-output tables○兵法彩*1)、菊池康紀 1)
Aya HEIHO, Yasunori KIKUCHI
1) 東京大学* heiho-aya@platinum.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに基礎自治体では、少子高齢化や人口減少、気候変動・

電子データ
で入手可能
31%

生物多様性への対応など複雑化する社会課題解決に向けて、地域の特性を活かした施策展開が求められる。
未公開

地域特性の分析における有用なツールとして地域産業

69%

連関表があるが、1990 年以降、都道府県単位では 47
都道府県で整備されている 1）のに対して、市町村単位

公開状況の内訳

での整備はほとんど進んでいない。これは地域産業連
関表の作成にかかる労力や専門的スキルの必要性などが障壁になっていると考えられる 2）が、その実態に関する分析は十分に行われていない。そこで本研究は市
町村産業連関表の作成・応用の実態を明らかにすることを目的として文献レビューを行った。

20市町村

2. 研究方法

10市町村
0市町村

国内の主要文献サイトである CiNii、J-stage と Google
Scholar を文献レビューの検索に活用した。検索キーワ

図 1 市町村産業連関表の作成状況マッピングードは“地域産業連関表”、“市産業連関表”、“町産業連
関表”、“村産業連関表”とした。このとき、“地域産業未公開の場合が多い（図 1 左上）。また、電子的な公開連関表”の検索結果には、都道府県産業連関表など基礎であっても、文書内（PDF）の記述であることも多く、自治体よりも大きい区分の地域の結果が含まれる。ま他者による活用が難しい状況にあることがわかった。

た、ある特定圏域で作成した産業連関表（例えば、種4. おわりに子島の 1 市 2 町を対象とした種子島産業連関表など）

文献レビューに基づき市町村産業連関表の作成実態の結果も含まれるが、上述したキーワードでこうしたを明らかにした。学術的に取り組む例が多く、自治体

圏域における産業連関表を網羅的に収集するのは困難

が継続的に公開している事例は限定的となっている。

であると判断し分析対象から除いた。2020 年 12 月時

都道府県産業連関表に倣って継続的に自治体で作成・点での抜け漏れがないように、得られた情報の参考文

公開するには行政職員1～3 名 1）の関与が重要となる。

献を確認し、Web 検索で得られなかった情報等を補完

しかしながら、市町村規模ではそのような人的資源のした。こうして得られた情報・文献を、地域・年代別確保が難しい場合も多い。そのため、市町村産業連関に整理した。このとき、作成機関や公開状況、活用の表の継続的な整備には簡略的な作成・分析方法の確立有無などを併せて集計した。

や地域の人的資源の連携が必要になると考える。

3. 結果・考察

謝辞

図 1 に都道府県別の作成状況を示した。作成自治体

本研究は 2019 年度日本生命財団 環境問題 若手研

数は 204 ヶ所で、作成数が 297 件となった。複数年作

究・奨励研究助成、JSPS 科研費若手研究 20K20016 の成している自治体があり、作成数は自治体数よりも大成果を含む。東京大学「プラチナ社会」総括寄付講座

きくなる。なお、北海道、神奈川県、愛知県、兵庫県

は(株)地球快適化インスティテュート、三井不動産(株)、では特定機関が全市町村の産業連関表を作成した実績

信越化学工業(株)、オリックス(株)、積水ハウス(株)、があるが、これらは除いて集計・図示した。

東日本旅客鉄道(株)からの寄付で活動している。

市町村産業連関表の作成の特徴として、学術的に取引用文献り組まれる例が多い点が挙げられる。こうした成果は

1) 石川良文(2016) 産業連関, 23(12), 3-17

学術論文などで発表されているが、作成した表自体は

2) 中澤純治(2002) 政策科学, 9(2), 113-125- 2-P2-24 -2-P2-25

第16回日本LCA学会研究発表会

木質バイオマスエネルギーを対象とした事業プランニング支援：
事例調査に基づく概念整理
Proposal of a planning support method for woody biomass energy business:
Developing a conceptual framework based on case analysis○西田拓未*1)，木下裕介 1)，中塚記章 2)，赤松史光 2)
Takumi Nishida, Yusuke Kishita, Noriaki Nakatsuka, Fumiteru Akamatsu
1) 東京大学, 2) 大阪大学
* nishida@susdesign.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめにされていない．例えば，中長期的な時間軸を想定した

脱炭素社会の実現や国内の豊富な森林資源を有効活用した地域経済の活性化の観点から，木質バイオマ

ときに適切な技術を選択するための方法は明らかでない．

スエネルギーへの期待が高まっている 1)．しかし，持続的な木質バイオマスエネルギー事業を成立させることは依然として大きな課題である．

3. 木質バイオマスエネルギー事業プランニング
本研究では，木質バイオマスエネルギー事業プラン

上記課題の解決に向けて，本研究では持続可能な木

ニングの現状を調査するために，事業者に対してのイ質バイオマスエネルギー事業のプランニングに注目

ンタビューを実施した．その結果に基づいて，事業プし，その支援手法を提案することを目的とする．本研ランニングのプロセスのモデル化と必要条件の抽出

究における「持続可能」の意味として，少なくとも中を試みた．

長期的（10~20 年程度）に事業が継続できることを想定する．研究課題を明確化するため，本研究では文献

3.1 事業者インタビュー

調査，現地視察，事業者インタビューを通した事例調

インタビューは，(1) 福井県あわら市における宿泊査を実施した．得られた結果を分析することで，木質施設への熱供給事業，(2) 静岡県御殿場市における企

バイオマスエネルギー事業プランニングのプロセス

業施設での熱利用事業，を対象として実施した．調査を定義し，さらにその支援のための課題を抽出した．

結果の概要を表 S1 に示す．

2. 木質バイオマスエネルギー事業の既存研究と課題

3.2 事業プランニングのプロセス

2.1 既存研究

現地視察，事業者へのインタビューなど事例調査の

木質バイオマスエネルギー事業を対象とした研究結果から，事業プランニングに共通する要素を抽出し，は国内外で数多く見られる．特に，LCA やシナリオ分整理を行った．図 1 の赤枠部に示すように，事業プラ

析を用いて，事業を環境性・経済性の観点から分析しンニングのプロセスは 4 つのステップに分けることがた研究が多い．Kishita ら 2)は，持続可能な木質バイオできる．

マス発電事業の設計条件を明確にするために，将来の不確実性を取り入れたシナリオ分析方法を提案した．

3.3 持続可能な木質バイオマスエネルギー事業プラ3)

Kanematsu ら は，バイオマス熱電併給（CHP）事業のンニングのための必要条件

マテリアル，エネルギーフローを表すプロセスモデル

事例調査の結果より，現状では事業プランニングのを開発し，予測される木材供給量から，機器システム

方法は事業者の経験や知識に大きく依存しており，体の規模設計を検討した．Whalley ら 4)は，木質チップのコストを概算するためにサプライチェーンモデルを開発した．また，複数のシナリオを用いたシミュレー
ションを行い，異なる条件下でのコストを算出した．
2.2 既存研究の問題点
2.1 節に述べたように，
バイオマスエネルギー事業を
環境性・経済性の観点から評価および分析した研究は数多く存在する．しかし，持続可能な事業のプランニングを支援するための方法についてはほとんど研究- 2-P2-25 -

図 1 事業プランニングのプロセス

2-P2-25

第16回日本LCA学会研究発表会

系化されていないことが分かった．本研究では，3.2 節

表 1 シナリオの詳細のプロセスを想定した場合に，持続可能な木質バイオ

プロセス

シナリオの記述

マスエネルギー事業を実現するための必要条件を以事業体制の燃料の供給元として森林組合，熱下のとおり抽出した．

構築

供給先として宿泊施設という構

1)

ステークホルダー間での事業ビジョンの共有と成でステークホルダーの組み合

責任の所在の明確化
2)

燃料の質（含水率，チップ形状など）の担保

3)

安定した燃料供給体制の構築

4)

熱需給バランスの考慮

5)

不確実性が事業に及ぼす影響への対処

わせを検討した．

4. アプローチ

ニーズ抽出

老朽化した宿泊施設のボイラのとビジョン

入れ替えというニーズを抽出し

共有

た．

事業のデザ

ボイラメーカーの協力の下，熱需イン

要データ，ボイラの出力，メンテ
ナンスコストなどの要因を考慮

3.3 節で抽出した必要条件に対して，本研究では図 2

して，複数ある機器の選択肢の中に示すようなシミュレーションシステムを開発する．

から国産メーカーのチップボイ

本研究では，中長期的な事業の持続可能性を評価す

ラ（出力：200 kW）を選定した．

るために，10～20 年程度にわたる年単位の事業シミュ

リスク要因として，重油価格の低レーションを実施する．ここでは，サプライチェーン，

下，宿泊施設の閑散・廃業，機器

ステークホルダー，機器構成，リスク（社会・機器）の故障を想定した．

を構成要素とするシナリオを一単位としたシミュレ

サプライチェーンは，図 S1 に示ーションを実行する．本研究では，図 1 に沿って徐々すようにモデル化した．

にシナリオを詳細化するプロセスを想定する．異なる条件の下で，複数のシナリオを作製し，それぞれに対するシミュレーション結果を比較する．各シナリオで事業計画の感度分析によって将来の不確実検証性を考慮し，事業継続条件の設定を行った．

は熱需給バランスを考慮するために，分～時間単位の熱シミュレーションを実施し，さらに熱需要データか
ら機器システムの条件設定を行えるようにする．このように，単位の異なる 2 種類の時間軸のシミュレーシ
ョンを組み合わせることで，機器システムの配置と中長期的な事業に対する条件の設定を支援する．

6. まとめと今後の展望
本研究では，文献調査，現地視察，事業者へのインタビューによる事例調査を通して，木質バイオマスエ
ネルギー事業プランニングのプロセスをモデル化し，さらにその支援のための課題を抽出した．
今後は，本稿で構想したシミュレーションシステム

5. ケーススタディ
事業プランニングのシナリオが描けることを確認するため，福井県あわら市・坂井市の事例（表 S1 参照）を用いて事業プランニングのプロセスを記述した．
ここでは，宿泊施設 1 軒を対象として，既存の重油ボイラ（出力：733 kW）による熱供給をチップボイラで代替してコストを削減することをプランニングの前提条件とする．表 1 に詳細を示す．

を構築することで，提案手法の有効性の検証を進めていく予定である．
なお，本研究は科研費（19KT0008）の支援を受けたものである．
引用文献
1) 日本木質バイオマスエネルギー協会：“地域で始める木質バイオマス熱利用”，日刊工業新聞社，東京,(2018), p.2
2) Kishita Y., Nakatsuka N., Akamatsu F.: Journal of
Cleaner Production, 142, (2017), pp.1471-1485
3) Kanematsu Y., Oosawa K., Okubo T., Kikuchi Y.:
Applied Energy, 198, (2017), pp.160–172
4) Stephanie Whalley, Sharon J.W. Klein, Jeffrey
Benjamin: Biomass and Bioenergy, 96, (2017), pp.3849

図 2 シミュレーションシステム活用のイメージ- 2-P2-25 -2-P2-25

第16回日本LCA学会研究発表会

図 S1 サプライチェーンのモデル化

表 S1 事業プランニングに関する調査結果
対象地域

福井県あわら市・坂井市

静岡県御殿場市

適用対象

宿泊施設への熱供給事業が主な対企業施設での熱利用事業が主な対象，既存設備の入れ替えを想定．

象，老朽化した設備の更新を想定．

20 年程度

15 年程度

熱供給事業者（事業主体，エネルギ

自治体，森林組合（事業主体，燃料ー供給事業者），森林組合（燃料供供給者），メーカー（エネルギー供給者），宿泊施設（需要家）
1) 事業化構想
2) 関係者合意
3) 事業化準備

給事業者，需要家）
1) 事業体制の構築
2) 地域課題の掘り起こし
3) 事業のデザイン
4) 事業可能性の検証
・どのステークホルダーが事業を主導するのか・燃料使用量とコストの概算
・チップの低コスト化
・森林から熱供給先までの距離が近
いこと

対象期間
想定されるステークホルダー

事業プランニングプロセス

事業プランニングにおけるポイント・体制構築と責任の所在の明確化
・ステークホルダー間での合意形成
・熱需要の精密な調査
・熱需要に応じた熱システムの設計
・燃料品質の管理- 2-P2-25 -2-P2-26

第16回日本LCA学会研究発表会

プラスチック汚染を考慮した農業のライフサイクル評価
Life cycle assessment of Agriculture considering plastic pollution○鈴木隼斗*1)、AmilaAbeynayaka1)、福永悠 2)、小嶌不二夫 3)、伊坪徳宏 1)
Hayato Suzuki,Amila Abeynayaka,Yuu Fukunaga,Fujio Kojima,Norihiro Itsubo
1)東京都市大学, 2) 東京工業大学,3)(株)PIRIKA* g1761049@ tcu.ac.jp
1. はじめに
海洋プラスチック問題に対して世界中で様々な取り組みが行われている。
さらに 2015 年頃から環境中に排出されたプラスチックが小さくなったマイクロプラス
チック（MP）に関しても注目されるようになった。
（株）
PIRIKA による日本国内 100 地点の調査結果では、100地点中 98 地点でマイクロプラスチックを採取している。流出が確認された製品は、人工芝、プラスチック
コーティング肥料、ペレットなどである。このうちプラスチックコーティング肥料（被覆肥料）は、農業分

4. 調査結果野に使われ、環境保全型農業の技術として削減効果

4.1. 回収肥料カプセル個数と個数濃度1)も示されている。被覆肥料は稲作等において用いられ2020 年の調査結果において肥料カプセルは 14 地点

る。稲作を行う水田は GHG であるメタンの主要な排

中 3 地点で見つかり、総個数は 5 個（プラ総計 201 個）出源でありまた農業に用いられる肥料分の流出は富栄であった。
見つかった肥料カプセルの材質は PU と PE、養化の要因となる。また米はアジア圏における主食で各地点の個数濃度は 1 以下であることからカプセルのあり今後も生産され続ける。今後の負荷防止のために流出はあまり確認できなかった。調査地周辺での水田も水稲作の評価は必要と考える。

内の辺に沿って肥料カプセルが大量に埋まっていたこ

2. 研究目的とから、降雨時、代かきの際などに多量に流出する恐本研究では、肥料カプセルの流出の調査と被覆肥料れがある。

を用いる水稲を対象として環境影響評価を行った。評表 2 肥料カプセルの材質と個数濃度価により被覆肥料の施肥による栄養塩流出削減、減肥による GHG 排出削減量を検討する被覆肥料など農業に用いられるプラスチック量を環境への負荷として、化学肥料を用いた慣行農法に比べて、被覆肥料を用いた減肥農法の環境への負荷削減をみる。

4.2. 樹脂の割合

3. プラスチックの調査概要

水面では、比重が 1 より軽い PP と PE が 7 割、3 割

関東の 2 つの河川（利根川、荒川）を対象に、マイは比重が重いプラスチックとなった。水底では比重がクロプラスチックの調査を行った。調査地点を図 1 に

1 より重いプラスチックが 6 割、PE・PP は 4 割という示す。調査は河川の表層部と一部河川において底部の結果となった。水底においても PE・PP が確認された調査を行った。メッシュサイズは 100mm のネットをのは、樹脂表面に微生物が吸着 2)することなどによる使用した。

影響が考えられる。
表 1 調査地点

図 1 樹脂割合（水面と水底）- 2-P2-26 -2-P2-26

第16回日本LCA学会研究発表会

5. 水稲の LCA

6.2. 富栄養化

5.1. 算定概要

富栄養化結果は、富栄養化の要因である栄養塩の流算定概要など表 3 に示す。農薬、肥料、プラスチッ
ク資材、燃料・電力の生産と使用までを評価範囲とす

出量が減肥により少なくなり、減肥が慣行に比べて 3割ほど削減された。

る。
調査を行った河川が流れる関東 5 県を対象とした。
農薬、プラスチック資材、燃料・電力の投入量は文献
3)、施肥量は各県の施肥基準値（低地・コシヒカリ）、

水田からの GHG 排出は文献 4)-5)、栄養塩流出量は文献
6）を参考にした。
表 3 算定概要

図 3 慣行と減肥比較（富栄養化）
6.3. プラスチック使用量
収 量 1t 当 た り プ ラ ス チ ッ ク 資 材 使 用 量 は 、26.2kg/t-rice となった。
（網・綱、シート等）
7. まとめ・課題
河川でのマイクロプラスチックの調査を行ったとこ
ろ肥料カプセルの流出はあまり確認できなかった。水
5.2. プラスチック使用量

田中に肥料カプセルが蓄積していたことから降雨時やプラスチック使用量は文献 を参考に、「農業経営統代かきの際に多量に流出することが考えられる。時期

計調査米生産費」におけるその他の諸材料費と、「産業なども考慮し調査数を増やし精細な一次データを用い連関表」米部門（網・綱、プラスチック製品、その他た評価を行いたい。慣行に比べて減肥農法における削

プラスチック製品）の金額を用いて試算した。米部門

減量を示した。統計データによる試算となったため、3 品目の樹脂は PE とした。

水田での一次データを用いてプラスチック負荷の評価

6. 算定結果

を行いたい。
プラスチックによる負荷について、
今後、

6.1. 地球温暖化

農地から河川や海洋などの他環境中への流出量などを

3)

地球温暖化結果は、減肥により水田に入力される窒素分が減り、慣行に比べて減肥の GHG 排出量が 1-2考慮して陸生・水生生態系への影響について考えたい。
8. 引用文献

割程度削減された。

1)

滋賀県農業総合センター: “滋賀県農業総合センター農業試験場研究報告”，(2005)2)

高田秀重:日本地球科学学会 64 回, 東工大大岡山, (2007), p. 222-3)

農林水産省“農産物の CO₂排出量参考値（2010）

4)

環境省“温室効果ガス排出量計算のための算定式及び排出係数”，（2020）

5)

環境省“農用地の土壌（無機質肥料、作物残渣、大気沈降、窒素溶脱・流出）”，（2020）

6)
図 2 慣行と減肥比較（地球温暖化）

治多伸介ほか: 水環境学会誌， 38 (4), (2015),
pp.81-91- 2-P2-26 -2-P2-27

第16回日本LCA学会研究発表会

気候変動と気象災害の変化が資源貿易に与える影響
Impacts of climate and weather hazards changes on resource trade○南斉規介*1)、森岡涼子 2) 、中島謙一 1)
Keisuke Nansai, Ryoko Morioka, Kenichi Nakajima
1) 国立環境研究所, 2)農業・⾷品産業技術総合研究機構* nansai.keisuke@nies.go.jp
1. 背景
多くのカーボンフットプリント研究 1-3 が例証する
ように，中国やインドなどの途上国による排出増加の候目標に向かう GHG 排出の急激な変化と貿易構造の変化を関連付ける定式化を行った。
教師データとして，
国際貿易データ（BACI）による貿易量を用い，1995

一端は，米国，EU，日本などの先進国のアウトソーシ
ングが元凶であり，先進国の消費に要した GHG 排出量が，国際貿易を通じて途上国に転嫁されてきた。国
際貿易に必要な国際間の貨物輸送に伴う排出自身も無視できず，2050 年には貿易量の増大により現在の約 4倍に達するとの予測もある 4。
貿易の中でも，資源や素材の貿易は持続可能性の観点から注視すべき商品である。例えば，CARBON

年から 2017 年までのデータを対象とした。一方，貿易確率は正則化付自己回帰モデルを用い，t 年の貿易確率から t+10 年の貿易確率を導出し，t = 2010 を初期値とし，これを繰り返すことで 2100 年までの貿易確率を決定した。なお，貿易各国の将来 GHG 排出量，GDP，
人口については，Shared Socioeconomic Pathways（SSP）
version 2.0 を参照した。

TRUST5 は貿易の誘発する化石燃料起源の CO2 のうち，約 50％が鉄鋼，セメント，化学原料などの貿易により発生すると推計する。現在，貿易を通じた国や地域間の資源や素材の移動については，Resourcetrade.earth6による包括的な貿易量の可視化や自動車や電子製品などの最終製品に含まれて移動する金属量を同定する物
質フロー分析 7-11 の進展により，過去と現状の把握には研究が蓄積されてきた。

2.2 気象災害頻度の組み込み
上記の貿易量の定式化を基本モデルとし，気象災害の国別頻度を説明変数に追加することで，気象災害の発生による貿易構造へ影響を組み込んだ。将来の貿易構造を 10 年毎に推計することから，過去 10 年間の累積発生頻度（回）を計上した。気象災害として，台風，
干ばつ，山火事，洪水，異常気温を対象とし，国際災
害データベース（EM-DAT）から過去の頻度を引用ししかしながら，将来の資源や素材の貿易構造に関する研究は未着手であり，プラネタリーバウンダリーズと調和する貿易構造の同定や実現に向けた貿易の制度設計の検討を妨げている。本研究では，長期的な気候
目標と社会経済シナリオの違いを反映して，将来の国際貿易構造を推計するモデルを開発し，2100 年に向けた気候目標に応じた資源と素材に関する国際貿易について将来シナリオを提示することを目的とする。

た。
3. 結果と考察
図 1 は主要資源に関する過去の貿易量実績値（1995年から 2017 年）と基本モデルにより推計した過去の貿易量との比較を表す。また，2030 年から 2100 年までの SSP5-RCP85 と SSP1-RCP26 の排出シナリオを用いた推計結果について示す。基本モデルによる過去の貿
易量の再現性は良好であることが確認できる。

2. 方法
2.1 3 次元国際貿易のモデル化

Oil

Aluminum

Lithium

Rare earth

本研究では，輸出国×輸入国×貿易商品の 3 次元構造で定義する国際貿易モデルを機械学習の手法を用いて開発した。汎用の計算機によるモデル構築を可能とするため，3 次元の貿易構造を貿易量（ベクトル）と貿易確率（行列）に分解し，それぞれの将来予測値を算出した後，それらを RAS 法により再合成することで将来の 3 次元構造に基づく貿易量を推計した。
貿易量は Ridge 回帰を用いた。貿易各国の排出起源
別 GHG 排出量，経済的排出強度（GHG/GDP），社会的排出強度（GHG/人口）を説明変数とし，1.5−2℃気- 2-P2-27 -Cupper2-P2-27

第16回日本LCA学会研究発表会

図 1 開発した基本モデルによる貿易量の推計値と実績値（統計）との比較と温室効果ガス排出シナリオに応じた将来予測
4. 今後の展開
基本モデルに災害頻度を付与したモデルに対し，気象災害の種類別に将来の 10 年間累積を仮定して付与
し，災害頻度上昇の貿易構造変化に対する感度を計測する。
謝辞

Nations: A Global, Trade-Linked Analysis.
Environmental Science & Technology 43, 6414-6420(2009).
4) OECD/ITF (2015) The Carbon Footprint of Global
Trade; Tackling Emissions from International FreightTransport.
5) CARON TRUST (2011) International Carbon Flows Global Flows.
6) Chatham House (2018) resourcetrade.earth.
7) X. Sun, H. Hao, F. Q. Zhao, Z. W. Liu, Tracing global
lithium flow: A trade-linked material flow analysis.

引用文献
1) G. P. Peters, J. C. Minx, C. L. Weber, O. Edenhofer,
Growth in emission transfers via international tradefrom 1990 to 2008. P Natl Acad Sci USA doi:

Resour Conserv Recy 124, 50-61 (2017).
8) K. Nansai et al., Global Flows of Critical Metals
Necessary for Low-Carbon Technologies: The Case of
Neodymium, Cobalt, and Platinum. Environmental
Science & Technology 48, 1391-1400 (2014).
9) X. Sun, H. Hao, Z. W. Liu, F. Q. Zhao, J. N. Song,
Tracing global cobalt flow: 1995-2015. Resour
Conserv Recy 149, 45-55 (2019).

10.1073/pnas.1006388108, Published online before
print April 25 (2011).
2) S. J. Davis, K. Caldeira, Consumption-based
accounting of CO2 emissions. P Natl Acad Sci USA
107, 5687-5692 (2010).
3) E. G. Hertwich, G. P. Peters, Carbon Footprint of10) K. Nakajima, K. Nansai, K. Matsubae, T. Nagasaka,
Material Flow of Iron in Global Supply Chain. Isij Int
54, 2657-2662 (2014).
11) K. Nakajima et al., Global distribution of material
consumption: Nickel, copper, and iron. Resour Conserv
Recy 133, 369-374 (2018).

本研究は独立行政法人環境再生保全機構による環境研究総合推進費（JPMEERF２０１８２００１）およびJSPS 科研費（１８KT００５６）による支援を受けた。

- 2-P2-27 -2-P2-28

第16回日本LCA学会研究発表会

日中の衣類リサイクルの実態と環境影響
Reality and Environmental impacts of clothes recycling in Japan and China○髙橋和枝*、彭凡雨 2)
Kazue Ichino Takahashi, Fanyu Peng
武蔵野大学
* kazutaka@musashino-u.ac.jp
1. はじめに

2.3 環境影響評価

中国では急速な経済発展とともに衣類の消費量が増大している。しかしながら、古着の多くは焼却処分さ

日中の衣類廃棄処理に伴う環境負荷は、IDEA データ
ベースｖ2.3 を使用して評価した。

れており、循環型社会の形成に向けた効率的なリサイ
クルシステムの構築が望まれる。一方、日本では市町

3. 結果と考察村によるリサイクルを目的とした回収が全国的に行わ

3.1

日中の衣類リサイクルの現状れており、さらにフリーマーケットや古着もあり、リ

日本では、年間約 100 万トンの衣類が排出されていユース・リサイクルを推進する素地があるようにもみるが、そのうちの 3 割未満がリユースやリサイクルにえる。しかしながら、ファストファッションの浸透に回されている 3）。これは、アルミ缶やペットボトルとより、大量の衣類が新品のまま捨てられているという比較するとまだ低い。一方、回収ルートとしては、地現実がある。さらに感染症拡大によるステイホームで方自治体、NPO、回収業者等の他に、近年では、大型商大量に廃棄された衣類により、処理が十分にできない業施設等でのイベントとして回収等、多様化している。

という課題も明らかになっている。そこで、日本と中一方、従来から「お古」として兄弟姉妹や知人間で特国の衣類リサイクルの実態とその環境への影響を調査に子供服はリユースされており、また、リユース・リ

し、解決策について検討した。

サイクルを前提としてデザインされている「着物」
は、修理をしながら、使い続ける伝統があり、古着のマー

2. 方法

ケットは年代を問わず広く利用されている。さらに、

2.1

近年では、インターネットを利用したフリーマーケッ

ユーザーアンケート

衣類の処理方法、使用期間、回収方法等に関する消費者へのアンケートをインターネットで実施した。

トによるリユースも盛んである。
中国では、年間約 2600 万トンの古着が廃棄され、そ日本のアンケートは NTT コム オンライン・マーケの約 89％はごみとして焼却処分されており、リサイク

ティング・ソリューション株式会社が提供するアンケ

ルは 8.6％にとどまっている 4）。
リユースに関しては、ートを利用して 2020 年 10 月に実施し、全国から 218

古着は不衛生との意識が強く、あまり浸透していない。

件の回答を得た。回答者の性別および年代について、さらに、葬儀等で着用した衣類は直ちに焼却処理をす

回答者数が、ほぼ同数となるように調整した。

るという習慣もあり、これらはリユースやリサイクル

中国のアンケートは、长沙冉星信息科技有限公司がを阻む要因の一つと考えられる。

提供する问卷星を使用し、日本のアンケートと同じ質問に対して 216 件の回答を得た。但し、男女比はほぼ
1：1 となったが、年齢については偏りが生じた。

3.2

ユーザーアンケートの結果

アンケートの結果として、不要となった衣類の処理方法に関する回答を図 1 に示す。両国とも「自治体に2.2

廃棄量の推定よる回収」や「雑巾としての再利用」が多かった。一

衣類の廃棄量を、供給量および寿命関数から、
Population Balance Model (PBM)

方、両国の相違点として、日本では、リサイクルショ

1)によって 2008 年

ップの利用や、家族や友達への譲渡等、多様な処理方

から約 20 年間分を試算した。但し、2020 年以降の供法が活用されており、中国では「寄付」が多いことが給量は、前年までの傾向が続くと仮定して試算した。

わかった。

製品寿命については、アンケートの結果から平均から
2)

また別の質問への回答から、両国とも大多数の人が2.2 年とした。分散係数は、K. Nomura, F. Momose

不要となった衣類を保管していることも明らかとなっの文献から 1.7 を用いた。

た。その理由として「いつかまた着られるから」という回答が両国とも多いが、日本では「修繕して着るつもりであるから」という回答が 13％を占めており（中- 2-P2-28 -2-P2-28

第16回日本LCA学会研究発表会

国では 0.5％）、両国の衣類に対する意識の違いを示し

供給の適正化と国内でも処理を可能とするリユース・ていると考えられる。

リサイクルシステムの構築が必須であると考える。
中国では古着回収ボックスの設置により、古着のリ

3.3

衣類廃棄量の推定と環境への影響

ユースを進めようとする施策もあるが、新型ウィルス

衣類の廃棄量について、MFA を用いて推定した結果、の流行により、古着を不衛生とみる傾向が強まりつつ今後、日本では衣類の廃棄量は 30 億から 40 億点が廃あり、回収してもリユースが進まない可能性がある。

棄されると推定される一方で、中国では 500 億から 700

しかしながら、今後も大量廃棄が継続すると、さらな億点が廃棄されると推定された。これらの不要となっる環境問題を引き起こす可能性かある。解決には、耐た衣類が、現状と同じように処理され続ける場合、中久性の向上や修繕が容易なデザイン等の採用も必要で国では 70 万から 80 万トンの CO2 が排出されると試算あるが、実効的なリユース・リサイクルシステムの構された。温暖化問題を深刻化するだけでなく、廃棄物

築がさらに必要になると考えられる。

の増大にもつながることから、早急な対応が必要であ
4. 引用文献る。

1) K. Yokota, Y. Matsuno, M. Yamashita and Y.
3.4

今後の課題

Adachi.: Int. J. LCA 8, (2003) pp. 129-136

2020 年のロックダウンにより、日本では古着が大量

2) K. Nomura, and F. Momose, 2008 OECD Workingに家庭から排出され、自治体等が回収を停止する事態

Party on National Accounts, (2008)pp.

となった。この理由として、ステイホームで自宅の片3) （独）中小企業基盤整備機構「 「繊維製品３Ｒ関づけをして不要となった衣類が集中的に排出されたことと、古着の輸出が滞ったために、海外で処理されて連調査事業」報告書

2010 年

4) 中国物資再生協会：2019 年中国再生資源回収業界

いた古着が国内にとどまることになったことが挙げられている。さらに日本では、近年、需要を上回る供給があり、未使用のまま廃棄される衣類も多い。
今後は、- 2-P2-28 -発展報告, (2019) pp.12-13

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[3-A1] 意思決定ツールとしての LCA
2021年3月5日(金) 09:20 〜 10:40 A会場 (zoom)
座長：栗島英明（芝浦工業大学）[3-A1-01] 研究開発効率を飛躍的に向上させる複数 AIを組合せた多入力多目的最適化手法の提案とその環境影響評価*河尻 耕太郎1 （1. 産業技術総合研究所、株式会社エイゾス）
09:20 〜

09:40

[3-A1-02] ライフサイクル思考に基づいた製品環境政策の分析*中野 勝行1 （1. 立命館大学）
09:40 〜

10:00

[3-A1-03] 情報の鮮明性に着目した環境コミュニケーションに関する基礎的検討*中野 祐樹1、前田 優太朗1、本藤 祐樹1、青木 一益2 （1. 横浜国立大学、2. 富山大学）
10:00 〜

10:20

[3-A1-04] Conducting and analyzing surveys in Social LCA: Towards a
standardized methodology*Dente Sebastien1、Hashimoto Seiji1 （1. Ritsumeikan University）
10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

3-A1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

複数 AI を組合せた最小限データに基づく多入力多目的システムの最適化手法の提案およびその効果と環境影響
Environmental Impacts of Multi-Input and Multi-Objective Optimization with Least
Experimental Dataset by Combining Multiple Artificial Intelligence methods○河尻耕太郎*1, 2)
Kotaro Kawajiri
1) 産業技術総合研究所, 2) 株式会社エイゾス* kotaro-kawajiri@aist.go.jp
2. 革新的実験計画法

1. はじめに
近 年 、 研 究 開 発 段 階 の 将 来 技 術 （ Emerging

従来、効率的な実験データの取得・解析を行うためのtechnology）の LCA は、ホットトピックの一つである。

方法論は、1920 年代に R. A. Fisher による統計的な解研究開発段階の将来技術は、大規模実用化された既存析手法を基盤として発展した、実験計画法として体系

技術と比較して、機能単位当たりの環境負荷が著しく化されている。実験計画法は、現在も企業等において大きい。原因は、研究開発段階の技術は、小規模で非品質管理手法として積極的に活用されているが、統計効率な装置を使用していることや、消費電力等を考慮手法を元に体系化されていることから、下記のようなせずに非効率に装置を使用すること、溶媒や触媒を再課題が存在する。

利用せずに廃棄していることなどによる。そのため、ラボスケールの将来技術の環境負荷は、実用化スケー① 予測式が、1 次回帰式や 2 次回帰式など、単純なルの既存技術と比較して、機能単位当たりの環境負荷回帰式に限られるため、予測精度が低い。

は数倍から数千倍、場合によっては 10 倍になる場合② 直行表等を用いて実験計画を作成する前に、予め6もある。したがって、不必要な実験を行うことなく、回帰式を想定する必要がある。そのため、ある程効率的に研究開発を進めることができれば、環境負荷度実験データの傾向を知るための予備実験を行うを効率的に削減できる。

必要がある。

工学的な研究開発の多くは、生産物を評価する複数③ 実験パラメータ同士の相関が大きい場合、多重共の目的変数に対して、最適な製造条件（入力）を探索

線性が生じ、正しい回帰式が得られない。そのたする多入力多目的システムの最適化を目的とする。仮め、予め実験パラメータ間の相関係数を調べ、相に、入力パラメータが i 個、各入力パラメータに対し関の高いものを排除するなどの手間が必要である。

て N 通りの条件を設定すると、実験条件の組合せは④ 従来の実験計画法は、最適化までは体系化されてN 通り存在する。したがって、入力パラメータの数がいない。そのため、予測式を得た後に、自ら最適i増加すると、その組合せの数は幾何級数的に増加し、解の探索を行う必要がある。目的変数が複数存在

最適解の探索が困難になる。さらに、目的変数が複数する場合、最適解を探索するのは難しい。

存在し、トレードオフの関係にある場合、それら複数の目的変数を同時に最適化する最適解を、Ni の組合せ

Kawajiri and Nishiyama (2006)は、前述の④の課題を解の中から探索することは、人力では難しい。

決するため、実験計画法の枠組みに、多目的遺伝的ア

そこで、本研究では、複数の人工知能の手法を組合

ルゴリズムによる多目的最適化手法を組合せ、せ、前述のような多入力多目的システムの最適解を簡Multi-input and Multi-objective optimization を提案した

易に探索することを可能とする、革新的実験計画法を[1]。本手法では、実験計画の作成（Plan）、実験実施（Do）、

提案する。革新的実験計画法により、必要最小限の実

統計解析（Modeling）、多目的最適化（Optimization）

験データを通じて、複雑な多入力多目的システムの最のサイクルにより、効率的に多入力多目的システムの適解を簡易に探索することが可能である。
これにより、最適解を探索することを可能にした。しかしながら、無駄な実験を削減し、研究開発に伴う環境負荷を削減

本手法では、
実験条件から実験結果を予測するために、とする。また、今後は、従来の経済的な目的変数に加統計解析による近似を利用していたために、①～③のえ、環境負荷を考慮し、多目的最適化することで、持課題は残されていた。そこで、統計解析の代わりに、続的な生産プロセスの開発を行うことが可能となる。

深層学習の手法の一つであるニューラルネットワーク（NN）モデルを用いて、実験条件から実験結果を予測- 3-A1-01 -3-A1-01

第16回日本LCA学会研究発表会することにより、下記の通り従来の統計解析に由来す

して、遠心血液ポンプ中のインペラの浮上力である軸

る①～③の 3 つの課題を解決する（図 1 参照）。

スラスト力[N]と、血液中の赤血球のダメージの大きさを示す（Giersipen の経験式）溶血指数(DI 値)[%]の 2
つを目的変数とし、軸スラスト力を最大化し、DI 値を最小化するよう、前述の目的変数を最適化した。
前述の 4 つのデザインパラメータに対して、制御範
囲の中でランダムに数値を割振り、58 回の実験条件を作成した。実験の実施においては、CFD を用いて前述の 2 つの目的変数を算出した。CFD においては、最初に 説 明 変 数 の 数 値 を 基 に 3 次 元 CAD ソ フ ト(SolidWorks2015、 Dassault S．A．)を用いて動圧溝部

図 1．革新的実験計画法の 3 次元モデルを作成し、 熱流体解析ソフトウェア① NN は、実験データに応じて柔軟にモデル化が可(STAR-CCM+12．02、 Siemens PLM Software)を用いて能であり、１次回帰や 2 時回帰式よりも高精度に計算格子を生成した後、得られた計算格子と所定の境予測することが可能である。

界条件を基に数値解析を行った。

② 得られたデータから、モデル化を行うために、事得られた 58 の実験条件（4 項目）と実験結果（2 項目）を学習データとして、予測精度の高い NN モデル

前にモデルを想定する必要がない。
③ NN による回帰では多重共線性が生じない。

を作成し、MOGA を用いて多目的最適化を行った（図④ NN とヒューリスティックな最適化手法である遺2 参照）。図より、MOGA により、2 つの目的変数を同伝的アルゴリズムと組合せることで、多目的最適時に達成する最適解が探索された。

化が可能である。
以上のことから、NN を用いることで、前述の①～④の全ての課題を、解決することが可能である。ただし、①に関する留意点として、従来の 1 次回帰や 2 次回帰を前提とした直行表などを用いた実験計画では、
実験パラメータの最大値と最小値、あるいはその中間値しか実験計画に組み込むことが出来ず、NN の学習データとして非常に空疎なデータであるため、NN の
柔軟で高精度な予測機能を活かすことができない。そ図 2．MOGA による多目的最適化

こで、本手法では、各実験パラメータを乱数を用いて作成する。これにより、各入力パラメータに対してより密な学習データを作成するとともに、仮に NN の精
度が足りない場合にも、実験データの数を柔軟に拡張

4. 結論
革新的実験計画法により、7200 通りの実験条件の組合せに対して、58 回の実験データから、人工心臓のデすることが可能となる。

ザインを多目的に最適化した。今後、本手法により将3. ケーススタディ

来技術の研究開発効率を飛躍的に向上させるとともに、

本稿では、前述の革新的実験計画法を、産業技術総研究開発段階の環境負荷を削減できる。

合研究所で開発中の人工心臓である動圧軸受遠心血液ポンプに適用した事例を紹介する [2]。 本ポンプは、

引用文献

上面ケーシングと下面ケーシング、ケーシング内で回1) Kawajiri K., Nishiyama H.: Thin Solid Films, 506-507(2006), pp 660-664.

転して血液を送り出すインペラより構成されている。
遠心血液ポンプの動圧軸受の形状を最適化するための

2) 河尻耕太郎，濱川滉大，早瀬仁則，小阪亮，西田

入力変数として、動圧溝本数（3～18 本）、溝角度（10

正浩: 日本品質管理学会第 122 回研究発表会要旨～180 度）、溝入口深さ（0.05～0.25mm）、溝出口深さ集，(2020) ，pp 97-100.

（0.05～0.25mm）の 4 つのデザインパラメータを採用した。これら入力変数の組合せは 7200 通り存在する。
また、上記の動圧軸受を最適化するための目的変数と- 3-A1-01 -3-A1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

ライフサイクル思考に基づいた製品環境政策の分析
Analysis of product environmental policy based on life cycle thinking○中野勝行*1)
Katsuyuki Nakano
1) 立命館大学* nakanok@fc.ritsumei.ac.jp
1. はじめに2.2 製品のライフサイクル評価

製品ライフサイクルにおいて様々な環境規制が導入

製品ライフサイクルにおける環境影響を評価し、主されている。例えば工場から排出されるばい煙に対し要な環境影響を特定する。製品 LCA のための製造時ては大気汚染防止法がある。
また、製品のリサイクル、

環境負荷などバックグラウンドデータは IDEA v.2.31)

リデュース、リユースを促進するための法律として資を用いた。分析ツールとして MiLCA2)を用いた。本報源有効利用促進法がある。これらは製品や工場等におでは、素材の例として情報用紙を評価対象とした。まける主要な環境課題に着目して整備されてきた。しかた組立製品の例として冷蔵庫を評価対象とした。

し、既存の環境法規制は製品の主要な環境影響を網羅

情報用紙および冷蔵庫の使用段階等の評価条件を表しているだろうか。また、それらに対して十分な政策

1 にまとめた。紙製品の原料である木材チップは輸入手段を導入しているだろうか。省エネ性の向上やサプこそ多いものの、製紙は主に国内で行われているため、ライチェーンの国際化などにより、製品の主要な環境

国内製の製品を想定した。冷蔵庫は台数基準では輸入負荷の発生個所は変化している。そこで、本研究ではが多いが、金額基準では輸入が 737 億円に対して国内製品のライフサイクル環境影響と環境法規制による対生産が 2729 億円(2018 年)であるため、本事例では国内応関係を分析し、必要な政策を検討する。

生産を前提とした。使用、廃棄リサイクル段階のシナリオは文献 3)と同条件とし、例えば年間電力消費量 287

2. 方法

kWh と保有年数 10.4 年から使用時電力消費量を算定

2.1 環境法規制の整理した。

日本国内の主な環境法規制・政策をライフサイクルの各段階に整理したものを図 1 に示した。本図におい表 1 評価対象製品と評価条件ては製品単位あたりに関わる法規制・政策とサイト単

対象製品

評価条件

位のものとに区別した。分類が困難なものはその他に

情報用紙 1kg

製造：IDEA データを利用。
流通：4 トントラックで 200km 輸送。
廃棄：全量リサイクル。回収は流通と同じ輸送量とする。
製造：IDEA データを利用
使用・廃棄：文献 3)の条件を利用区分した。特定の制限値等を設けたものを規制的手法とし、また経済的な負担をすることで遵法とすることができるものを経済的手法とした。化学物質排出移動

冷蔵庫 1 台量届出制度（PRTR 制度）など特定の手続きをする必要のあるものを手続的手法とした。エネルギー課税には石油石炭税に加え、揮発油税、軽油取引税、電源開製品 LCA 結果より主要な環境影響発生個所を特定発促進税などが含まれる。
なお、実際は土壌汚染対策法などより多くの環境法が存在しているが、ここでは簡便化のため省略した。
区分

政策手法

製品

規制的手法

2.3 環境法規制と製品 LCA 結果との関係分析

資源採取

し、前節で整理したライフサイクルの各段階における環境法規制・政策との関係を分析した。

原料

部品・製品

資源有効利用促進法
化審法

経済的手法
サイト

規制的手法

使用

省エネ法
各種リサイクル法

その他

経済的手法

廃棄物処理法各種リサイクル法

自動車：車体課税

省エネ法・大気汚染防止法・水質汚濁防止法・労働安全衛生法

建築基準法

鉱山保安法・森林法

手続的手法

廃棄・リサイクル

PRTR・環境影響評価法
エネルギー課税

図 1 ライフサイクル段階に応じた環境法規制・政策の整理- 3-A1-02 -省エネ法・大気汚染防止法・水質汚濁防止法・労働安全衛生法

3-A1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

3. 結果と考察とされている。地方自治体では独自に許可基準を強化

3.1 情報用紙の事例しているところもあるが、安全面や緩衝地帯の設置な

印刷用紙の LIME2 による環境影響評価結果を図 2

どに留まっている。また、2020 年 4 月より環境影響評に示した。原料調達段階における再造林しない森林か価法の対象事業に太陽光発電事業が追加されたが、ら調達した木材の環境影響が最も大きく、54%を占め

LIME2 で評価している一次生産に相当する環境項目

た。次いで大気への CO2 排出の影響が大きかったが、は当該法においては評価対象外である。

13%を占めるだけであった。
森林法では民有林において立木を伐採する際、事前

4. 結言に造林の計画の届出が義務化されている。また、2016

製品 LCA の統合化結果を用い、環境政策の課題分

年には森林法が改正され、伐採後の造林の報告が義務

析が可能であることが示された。一方、LCA 結果は化されるなど、再造林率向上へ向けた法規制が強化さ

LCI データベースと影響評価モデルに大きく依存してれてきている。また、国有林についても 2018 年に森林いる。特に化学物質排出に伴う環境影響など、不確実

経営管理法が可決（2019 年 4 月施行）され、伐採に続性の高い影響領域もある。LCA 結果と現実の環境問題

き再造林の実施が促されるようになった。

の程度を都度確認し、LCA データベースへその知見をしかし、日本全国における再造林率は依然として低反映させる取り組みをより強化する必要がある。またいため、木材利用製品の環境影響を削減するには再造

統合化結果は人々の価値観に基づいた重みづけがなさ

林率の向上が必要である。既に再造林のための補助金れており、その解釈には慎重さが必要である。

が存在しているが、苗木や人手不足などの指摘もある。

引用文献

また再造林後において管理が不十分だと獣害を受ける

1) 産業技術総合研究所, サステナブル経営推進機構:などして適切に森林に戻らないこともある。

LCI データベース IDEA ver.2.3

そのため、再造林率向上のための課題を整理し、適

2) サステナブル経営推進機構: LCA 支援ソフトウェ

切な政策を優先的に導入する必要がある。ただし、本評価ではすべて国産チップを用いたとして評価していア MiLCA ver.2.2
3) 日本電機工業会：“冷蔵庫のライフサイクル・イン

るため、輸入材の再造林率を考慮していないことに注意を要する。

ベントリ（LCI）” ，（2013）, pp.1-13
4) 林野庁：“太陽光発電に係る林地開発許可基準の在り方に関する検討会報告書”, (2019), pp.1-40

3.2 冷蔵庫の事例
統合化結果 [円]40

冷蔵庫のLIME2 による環境影響評価結果を図3 に示した。使用段階における大気への CO2 排出が 37%の影響を占めた。次いで、森林から建物用地への土地改変

30
20
10
0

が 15%を占めた。建物用地としての土地占有も 5%を

原料

製造

流通

廃棄

占めた。ニッケルの大気排出、ニッケル化合物の水圏

木材, 日本(人工林, 再造林なし) CO2
SO2, 都市域(煙突)

酸化塩化銅水和物(陸域)への排出がそれぞれ 4%、3%を占めた。

森林→建物用地, 土地改変

その他

使用段階の環境影響は電力利用に起因するものであ

図 2 情報用紙の LCA 統合化結果
10,000プランナー制度に基づいた省エネラベル表示、グリーン購入法による普及支援などの政策が導入されており、引き続き当該政策の強化が望まれる。
一方、発電に起因する土地改変の原因を確認したと

8,000

統合化結果 [円]る。CO2 排出量を削減するため、省エネ法によるトッ

6,000
4,000
2,000
0
-2,000ころ（図 4）、太陽光が 33%、風力が 31%、水力が 29%

原料

製造

使用

わかった。

廃棄

森林→建物用地, 土地改変
一般炭ニッケル(大気)CO2
硫黄酸化物(SOx), 都市域(煙突)
建物用地, 土地利用と再生可能エネルギーの設置に伴う影響であることが流通

図 3 冷蔵庫の LCA 統合化結果

太陽光発電に関しては、森林を開発しての設置が太陽光2017 年に 2,243ha 許可されており、これは林地開発許可面積 3,651ha の 61%に相当する 。森林法では災害

風力

水力
その他

4)

0

20

40

60

80

100

の防止、水害の防止、水の確保、環境の保全の４つの環境影響（統合化結果） [%]

要件を満たす場合には開発を許可しなければならない

図 4 電力の土地改変（森林→建物用地）の原因- 3-A1-02 -3-A1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

情報の鮮明性に着目した環境コミュニケーションに関する基礎的検討
A fundamental study of environmental communication focusing on vividness of information○中野祐樹*1)、前田優太朗 1)、本藤祐樹 1)、青木一益 2)
Yuuki Nakano, Yutaro Maeda, Hiroki Hondo, Kazumasu Aoki
1) 横浜国立大学, 2) 富山大学
* nakano-yuuki-mc@ ynu.jp
1. はじめに提示する情報ではおよそ 80 年後の 2100 年に現れると持続可能な社会の実現に向けて、ひとりひとりが環している。また、前者では関東地方（A 大学）または境に配慮した行動を取ることが求められている。その北陸地方（B 大学）に生じる影響に焦点を当てている

ためには、情報提供を通じてエネルギー・環境問題にが、後者ではいずれも地球全体で生じる影響に着目し関するコミュニケーションを図り、人々の意識を変容ている。さらに、高鮮明群には身近な人々に及ぼされさせることが重要となる。これまでの情報提供では主る影響を中心に説明しているのに対し、低鮮明群にはに、科学的な知見や統計に基づく事実を淡々と示すこ

世界中の様々な人々に与えられる影響について説明しとで、認知に働きかける方法が取られてきた。これにている。このように、高鮮明群に提示する情報は、低

対して、鮮明性を高めた情報を用いることで感情に訴

鮮明群に提示する情報よりも時間的・空間的・感覚的求する方法も考えられる。ここでいう鮮明性とは、具に近接した内容を含むため、鮮明性が高いと言うこと体的で読者にとって近接した内容を含む程度を指す 。

ができる。

1)

既往研究では、鮮明性の高い情報は鮮明性の低い情報

以上のように鮮明性の異なるふたつの情報からいずよりも態度や行動意図に強い影響を与えることが報告

れか一方を提示した後、質問紙調査を無記名式で行う。

されている。情報の鮮明性が情報提供の効果に与える

質問紙では気候変動に関する感情、認知、関心、行動

影響は行動行政学などの各領域で研究が進められてい意図、
政策受容性について 10 の質問への回答を要請す

るが 、エネルギー・環境問題の文脈でこれを明らかる。感情は、気候変動に対して不安および恐怖を感じにした事例は皆無である。

ている程度について 2 つの質問で測定する。また、認2)

そこで本研究では、情報の鮮明性が与える影響を明

知は気候変動に対する緊迫感、責任感、罪悪感の程度

らかにすることで、今後の環境コミュニケーションにを 3 問で測定する。関心は気候変動への強い関心の有向けた基礎的な検討を行うことを目的とする。

無について単一の質問で問いかける。さらに、行動意
図は気候変動に関する情報を自ら探索する情報探索行

2. 方法

動と、議論の場に参加する参加行動のふたつを対象とエネルギー・環境問題に関する情報の鮮明性が読者する。最後に、政策受容性は家庭での電力消費 10%削に及ぼす影響を明らかにするため、鮮明性の異なる 2

減を義務づける節電政策と、気候変動の対策費用とし種類の情報資料を用いた介入実験を行う。実験参加者て国民に月額 500 円の支払いを義務づける課税政策のは神奈川県内の A大学に在学中の自然科学系の学部生

受容性について測定する。回答は全て 5 件法によって68 名と、富山県内の B 大学に在籍する人文科学系の学

行い、得点が高いほど感情、認知、関心、行動意図、部生 106 名である。A 大学では 68 名全員から、B 大学

政策受容性の程度も高いことを意味する。これに加えでは92名から回答を得ており、総回答数は160である。

て、性別と出身地域（A 大学では関東地方またはそれ各大学で参加者を無作為に二群に分けた上で、一方の以外の二者択一、B 大学では北陸地方またはそれ以外

群には鮮明性の高い情報を提示し、もう一方の群にはの択一）についても回答を求める。

鮮明性の低い情報を提示する。
以下、前者を高鮮明群、後者を低鮮明群と呼ぶ。

表 1. 両群に提示する情報の着眼点両群に提示するふたつの情報は、いずれも気候変動

高鮮明群

低鮮明群

が人々に与える影響や温室効果ガス削減の重要性につ

いつ

10 年以内80 年後

いて解説しているという点では共通する。一方で、気どこで

関東/北陸地方

地球全体

候変動の影響が「いつ」「どこで」「どのような人々に」どのような人

身近な人々

世界中の人々

現れると説明しているかという点で表 1 のように異なる。はじめに、高鮮明群に提示する情報では影響が今
後 10 年以内に現れるとしているのに対し、
低鮮明群に- 3-A1-03 -3-A1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

3. 結果と考察
3.1. 情報の鮮明性の影響
はじめに情報の鮮明性が与える影響を明らかにするため、高鮮明群(N = 83)と低鮮明群(N = 77)で各質問項(*** p < .001, † p < .10)

目の平均得点を t 検定（両側）によって比較する。表

図 1. 情報の鮮明性が受容性に及ぼす影響（高関心群）

2 に示すように、両群の差異はいずれもわずかで、統計的に有意な水準には達していないことが分かる。このように、多くの既往研究とは異なり、鮮明性が感情や認知、関心、行動意図や政策受容性に直接的な影響(*** p < .001, * p < .05)を与えていないことが明らかになっている。ただし、

図 2. 情報の鮮明性が受容性に及ぼす影響（低関心群）

その後の分析により、鮮明性が及ぼす影響は読者の気候変動に対する関心の程度に依存することが示唆されている。次節ではこれについて詳説する。

ここで、図 1 において鮮明性から感情への係数が負であることに注目する。関心の高い参加者の中でも鮮明性の低い情報に接触した人々ほど、恐怖や不安など

表 2. 情報の鮮明性による平均得点の比較と p 値の否定的な感情をより強く感じることで、関連する政

高鮮明群

低鮮明群

p値

策の高い受容性が導かれている。既往研究では、鮮明

感情

3.56

3.73

.29

性の高い情報の方が態度や行動意図を向上させると考

認知

3.63

3.66

.77

えられており、
今回の結果はこれらの知見と相反する。

関心

3.40

3.51

.43

この理由として、本研究で用いている鮮明性の低い情

行動意図

3.01

2.96

.73

報では気候変動が世界中にもたらす被害に着目してい

政策受容性

2.87

3.07

.16

ることから、より重大な問題であるという認識をもたらしている可能性が考えられる。すなわち、ふたつの情報の鮮明性の違いよりも被害の重大性の差異の方が3.2. 関心の影響
ここでは、関心尺度の得点が平均値である 3.45 より

読者に大きな影響を与えていると推察される。

も高い参加者を高関心群(N = 75)、平均値よりも低い参加者を低関心群(N = 85)と呼ぶ。ふたつの群について、

4. おわりに鮮明性が感情や認知を通じて政策受容性に与える影響

本研究では、気候変動に関する情報の鮮明性が読者を共分散構造分析により明らかにする。図 1 に高関心に与える影響について基礎的な検討を試みている。全群の結果を、図 2 に低関心群の結果を示す。ここでは体として鮮明性が及ぼす影響を確認することはできな鮮明性をダミー変数として与えている（1＝高鮮明、0いが、問題への関心が高い人々に焦点を当てることで＝低鮮明）。図 1 より、関心の高い群では鮮明性の低い

鮮明性の低い情報が感情を喚起することで受容性を向情報の方が感情を強く喚起し、感情は認知を通じて政上させる傾向が認められる。これは、エネルギー・環

策受容性に正の影響を与えていることが分かる。一方

境問題に関する情報提供において、これまであまり着で図 2 より、関心の低い群では情報の鮮明性が感情に目されてこなかった感情が重要な役割を担うことを示

影響を与えていないことが確認できる。その原因のひ唆している。今後は、鮮明性をより適切に操作する方

とつとして、気候変動に対する関心が低い場合には、

法を見出した上で、より一般的なサンプルを用いた検その形式によらず情報の提示によって感情を喚起する討が必要となる。

のが難しい可能性が挙げられる。実際に、低関心群が報告している感情の程度(M = 3.34)は、高関心群の感情

5. 引用文献の程度(M = 3.99)よりも有意に弱い(p < .001)。なお、感

1) Nisbett R., Ross L., “Human inference: Strategies and情が認知を介して政策受容性に働きかけるという傾向

shortcomings of social judgment”, Prentice Hall (1980)

は高関心群と低関心群で共通して認められている。し2) 野田遊：同志社政策科学研究, 21 (2), (2020),
pp.171-183.

たがって、関心が低い人々にも感情を喚起させるような情報を提示できれば、エネルギー・環境問題に関する行動意図や受容性の向上につなげられると推察される。

【謝辞】
本研究は、三井物産環境基金(R18-0042)ならびにJSPS 科研費(JP19K12457)の支援を受けている。また、調査にご協力戴いた皆様に謝意を表する。

- 3-A1-03 -3-A1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

Conducting and analyzing surveys in Social LCA:
Towards a standardized methodology○Sebastien M.R. Dente*1), Seiji Hashimoto1)
1) Ritsumeikan University,*sdente@fc.ritsumei.ac.jp
1. Introduction
Social life cycle analysis (SLCA) is not yet fully mature as

Table 1: Aggregation of two individuals’ answer

a tool of the life cycle sustainability assessment and suffersfrom several methodological weaknesses. An important

B = 1 (B,B) = 2 (B,A) = 3 (B,G) = 4

weakness is the use of ordinal scales in surveys [1]. Surveys

G =3

B=1

Class1 Class2 Class3(A,A)<(G,B)

(B,B)
VB

an average score for stakeholders and impact categories,
making the meaningfulness of SLCA results dependent on(B,B)(A,A)>(G,B)

the additional property of surveys. This property, however,

VB

does not exist for surveys based on ordinal scales [1]. The(A,A)=(G,B)

2. Methodology
2.1 The structure of SLCA surveys

sets relevant for the purpose of the survey. The structure of
an SLCA survey is completely described by three logicalarrays: TIS shows how individuals (I) belong to stakeholder
categories (S), TQC shows how questions relate to impact
categories, and TSC shows the impact categories applicablefor each stakeholder category. The list of questions asked
to each individual, TIQ, is then determined using thefundamental rule that all individuals belonging to the same
stakeholder category are asked the same questions.
2.2 The real issue of ordinal scales“Bad (B)”, “Average (A)”, and “Good (G)” are typicalanswers to a question in SLCA surveys. Each answer isgiven a score so that two individuals’ answers is aggregatedas in Table 1. Another rule of SLCA surveys is the absenceof hierarchy between individuals belonging to the same
stakeholder category. Table 1 is thus symmetric ((B,A) =(A,B)) regardless of the scoring system. The application ofthis symmetry allows the classification of answers aspresented below in points 1 and 2.
1) (B,B) < (A,B) = (B,A) < (B,G) = (G,B)
2)

(B,B)
VB

A survey consists in a list of questions asked to a set ofindividuals. Individuals and questions are aggregated in(G,B) = 4 (G,A) = 5 (G,G) = 6

Table 2: Class equivalence of Table 1

situations respectively. The scores are summed up to obtainpresent work presents a solution to this fundamental issue.

G =3

A = 2 (A,B) = 3 (A,A) = 4 (A,G) = 5

are used to collect information about the social conditionsof the stakeholders, an essential step of SLCA. They
classify the answers from respondents through an ordinalscale assigning a low and high score to bad and good social

A=2

3)

(B,A)
(A,B)
B

(A,A)
A

(B,A) (B,G)(A,B) (G,B)
B

B(B,A) (B,G)

Class4 Class5 Class6(B,G) (A,G)(G,B) (G,A)
G
(A,A)
A
(A,G)

(A,B) (G,B)(A,A) (G,A)
B

A

G

G
(A,G)
(G,A)
G

(G,G)
VG
(G,G)
VG

(G,G)
VG

(A,A) < (G,B) or (A,A) > (G,B) or (A,A) = (G,B)

The purpose of aggregation in SLCA is to obtain an orderof the couples of answers provided by individuals. For thesimple case of two individuals (Table 1), it depends on the
choice made in 3). The constant interval used in SLCA
surveys is a particular choice, but others are possible.
2.3 Class equivalence
Ordering the couples of answers define equivalent classes
i.e. couples of answers describing the same social situation.
Table 2 presents the classes obtained for each of the cases
presented in 3). These classes can be labeled independently
from the labeling of questions. For example, instead of“Bad”, “Average”, and “Good”, the classes can refer to“very bad (VB)”, “Bad (B)”, “Average (A)”, “Good (G)”and “Very Good (VG)” social situations. The present work
demonstrates that SLCA practitioners should document
their class equivalence rather than their scoring systems.
Reference:[1] Ardvisson R. (2019). On the use of ordinal scoringscales in social life cycle assessment. The International
Journal of Life Cycle Assessment, 24, pp.604 – 606.

(A,A) < (A,G) = (G,A) < (G,G)- 3-A1-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[3-A2] 農業・食品 (2)2021年3月5日(金) 11:00 〜 12:20 A会場 (zoom)
座長：林清忠（農業・食品産業技術総合研究機構）[3-A2-01] LCIA手法に基づく水田作におけるヒートアイランド現象緩和効果の評価*吉川 直樹1、藤本 悠輔1 （1. 立命館大学）
11:00 〜

11:20

[3-A2-02] 節水灌漑技術によるベトナムメコンデルタ地域の水田からのライフサイク
ル温室効果ガス排出量削減ポテンシャル*レオン 愛1 （1. 国際農林水産業研究センター）
11:20 〜

11:40

[3-A2-03] 農薬の LCAにおける排出量推計と特性化の整合性*湯 龍龍1、林 清忠1 （1. 農業・食品産業技術総合研究機構）
11:40 〜

12:00

[3-A2-04] プラスチック汚染を考慮した農業のライフサイクル評価*鈴木 隼斗1、Amila Abeynayaka1、福永 悠3、小嶌 不二夫2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2.
PIRIKA(株)、3. 東京工業大学）
12:00 〜

©日本LCA学会

12:20

3-A2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

LCIA 手法に基づく水田作におけるヒートアイランド現象緩和効果の評価
Evaluation of urban heat island mitigation by paddy rice cultivation based on LCIA method○吉川直樹*1)、藤本悠輔 1)
Naoki Yoshikawa, Yusuke Fujimoto
1) 立命館大学* n-yoshik@fc.ritsumei.ac.jp
1. はじめににおける観測値に気温低減幅を加えることで、水田が農業の多面的機能の一つに気候緩和機能がある。水田では、蒸発散により周囲の気温上昇を抑える効果が1)あるとされている 。たとえば Kumar

2)なかったと仮定した場合の日単位の最低気温、最高気
温をそれぞれ推定した。

はインドにおいて農業や灌漑が都市域のヒートアイランド現象を緩2.2 便益の推計

和させることをシミュレーションにより示した。日本

本研究では、ヒートアイランド現象緩和による便益

においては、都市近郊の水田がヒートアイランド現象のうち、熱中症リスクの低減、睡眠障害リスクの低減、緩和に寄与していると考えられ、これは環境に対する冷房エネルギーの低減を取り上げた。

正の影響と捉えることができる。しかしながら、既存

熱中症リスクの低減については、井原ら 4)の手法をの LCA においてはヒートアイランド現象緩和による正ベースに推計した。同文献では、昼間人口あたりの日の便益の定量評価は行われていない。

平均熱中症患者の搬送数と、気温 30℃以上の日延べ時

そこで本研究では、水田作のヒートアイランド現象

間との関係式が示され、熱中症による健康影響（DALY）

緩和効果について、
既存の LCIA 手法と整合的な評価をが推計されている。本研究では、最低気温、最高気温行う。そのために，水田の分布による夏季の気温低下

および日照時間を変数として気温 30℃以上延べ時間の効果を推定し、人口分布と組み合わせて健康被害低を推定する重回帰式を全国の都道府県庁所在都市のデ減およびエネルギー消費の節減効果を評価したうえで、ータを用いて推計した。この式と水田の有無別の推定

エンドポイントレベルの便益を推計した。

気温を用いてメッシュごとの日平均熱中症患者の搬送数および健康影響（DALY）の期待値を算定した。

2. 方法

(3)

2.1 ヒートアイランド現象緩和効果の推計(4)

水田作のヒートアイランド現象緩和効果を定量的に評価するため、地理情報システム（GIS）を用いた推計

ここで Dh は熱中症による健康影響(DALY/昼間人口/日),を行った。推計は、近畿地方を対象に、500m メッシュ
まず、水田の分布から各メッシュにおける水田作によDALYh は熱中症患者の DALY(15.36DALY/人)、r は熱中症
搬送患者の死亡率 (=1.63%), n は熱中症搬送患者数の期待値 (人/昼間人口/日), T30 は 1 日のうち 30℃を超る気温低減効果を推計した。山田 3)は、緑被率の向上

える時間数の平均値 (時間/日)である。

を単位とし、夏季（6 月～9 月）の効果を評価した。

による気温低減幅と都市人口の関係を導いている（式1、2）。

睡眠障害の低減に関しては、岡野ら 5)の手法をもとにして推計した。就寝時の気温が 25.2℃を超えると睡

4 am:

(1)

2 pm:

(2)

眠の質が悪化すると推定されていることから、式(5)により 1 人あたり DALY を推計した。
(5)

ここでt は半径250m範囲における緑被率の10%向上に

ここで Ds は睡眠障害による DALY(DALY/人)、Tb は就寝

よる気温低減幅（℃）
、p は推計対象の属する都市の人時における気温(°C)、 I は睡眠障害の気温感応度

口（人）である。

(=3.0%/°C), f は睡眠障害の期間 (=1 日)、w は睡眠

まず 100m メッシュの土地利用データを用い、メッシ障害の障害度 (=0.05).である。

ュの代表点から半径 250m 以内における水田の割合を

冷房エネルギーについては、住宅のみ推計対象とし推計した。500m メッシュにおいて集計したその平均値た。澤地ら 6)は冷房デグリーデー（24℃‐24℃）と年を、水田作による緑被率の変化とみなし、式 1～2 より間冷房エネルギー消費量との関係を戸建住宅（式 4）

気温低減幅を推計した。午前 4 時と午後 2 時の値をそと集合住宅について示している。本稿ではこれらの式

れぞれ最低気温と最高気温の変化とみなし、対象期間とメッシュごとの住宅数より各メッシュの冷房エネル- 3-A2-01 -3-A2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

ギー消費量を推計したうえで、二酸化炭素の排出量ときく異なる。1000 人以上では、一人当たりの便益が小電力料金の変化について算出した。

さい一方、人口が大きいためメッシュ単位の便益は近(6)

畿全体の約 3 分の 1 を占める。メッシュあたりの便益(7)は、
主にメッシュ人口密度 100～1000 人地域で大きく、

ここで E は冷房エネルギー消費(Mcal/世帯/年)、d は

これらの地域で近畿全体の便益の約 3 分の 2 を占めて

冷房デグリーデー(℃・日)である。

いることがわかった。また、近畿地方全体の便益は、

環境影響の推計には LIME2 を用い、被害額による重年間約 150 億円と推計された。

み付けを行った。
4. まとめ
3. 結果

本研究では、水田作におけるヒートアイランド現象

図 1 にメッシュごとのヒートアイランド現象緩和便

緩和効果による便益を、近畿地方を対象に推計した。

益の推計結果を示す。メッシュごとの気温低減幅は、

その結果、便益の大きいメッシュは水田および人口の水田の密度が高い地域で大きくなる。一方で、大阪等分布に依存し、主にメッシュ人口密度 100～1000 人にの大都市中心部には水田が存在しないか、100m メッシ

多く見られることが明らかになった。

ュの土地利用データでは把握できない程度のわずかな

今後は推計手法を精緻化していくことが求められる。

面積の分布であるため、ヒートアイランド現象緩和便

たとえば、本推計では水田がなかったと仮定した場合

益は極めて小さい。そのため、便益の大きいメッシュ

において、緑地や水面以外の土地利用を仮定しているは都市外縁部を中心に発生していることが確認された。

が、森林等の緑地を仮定することが妥当であるケース

また、表 1 は、メッシュ人口別ヒートアイランド現もあり、人口密度の低い地域について過大推計となっ

象緩和便益の推計値を集計したものである。1 人あたている可能性がある。ベースラインの推計における仮りの便益は、
メッシュ人口 1000 人以下とそれ以上で大定にはさらなる検討が必要である。
引用文献
1) 大上博基:水利科学，49(5)，(2005),pp1-13
2) Kumar R, Mishra V, Buzan J, Kumar R, ShindellD, Huber M: Sci. Rep, 7(1), (2017), pp1-10
3) 山田宏之: ランドスケープ研究, 58 (5), (1994),
pp 253-256
4) 井原智彦, 玄地裕：日本建築学会環境系論文集，
73 (634), (2008), pp 1407-1415
5) 岡野泰久，井原智彦, 玄地裕：日本ヒートアイラ
ンド学会論文集, 3, (2008), pp 22-33
6) 澤地孝男, 坊垣和明, 吉野博, 鈴木憲三, 赤林伸一, 井上隆, 大野秀夫, 松原斎樹, 林徹夫, 森田
大：日本建築学会計画系論文集, 462, (1994), pp
41-48

図 1 ヒートアイランド現象緩和便益推計結果（円/年）

メッシュ
人口

人口密度
(人/km2)

表 1 ヒートアイランド現象緩和便益のメッシュ人口別集計結果
夏季のヒートアイランド現象緩和便益
人口
気 温 減 少 幅 (円/人/年)
(千人)
(℃)
熱中症
睡眠障害
エネルギー
消費

合計便益
(百万円/
年)

1–100

120.9

0.32

309

1090

429

810

1481

100–1000

1379.0

0.43

297

1061

412

5128

9076

>1000

9344.8

0.08

47

168

69

16 6064706

合計

1848.3

0.32

113

404

160

22 54515 263- 3-A2-01 -3-A2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

節水灌漑技術によるベトナムメコンデルタ地域の三期作水田からのライフサ
イクル温室効果ガス排出量削減ポテンシャル
Potential mitigation of life cycle greenhouse gas emissions by alternate wetting and drying(AWD) from triple rice production system of Vietnamese Mekong Delta○レオン愛*1)
Ai Leon1) 国際農林水産業研究センター
reona353@ affrc.go.jp
1. はじめに

2. 方法

ベトナムはコメの生産量世界 5 位で、メコンデルタ地域はベトナム最大のコメの生産地である。従来品種と比2.1 アンジャン省におけるコメの栽培時期
アンジャン省では、年間を通して 2 ～3 回作付けされべ生育期間の短い品種の導入による 1 期作から 2 期作へている。夏秋作 （早期雨季 early wet）は、主に 4 月～5 月の転換 1)、さらに、メコン川の氾濫による洪水を防ぎ、氾に播種／移植し 7 月～8 月に収穫、秋冬作（後期雨季 late濫期間中（8～11 月）のコメ作を可能にする高堤防（フルwet）は、主に 7 月～9 月に播種／移植し 10 月～12 月に2)ダイク）の建設に伴う 3 期作の拡大 、等を通して、コメ収穫、または雨季作は 7～9 月に播種／移植 11 月～1 月にの作付面積を拡大させてきた。しかし、作付け面積の拡大

収穫、冬春作 （乾季作）は、主に 11 月～12 月に播種／

は、温室効果ガス（Greenhouse gas: GHG）の一つであるメ

移植し 3 月～4 月に収穫している。

タン（CH4）排出量と稲わらの発生量も増加させている。
メコンデルタ地域は、海抜が低く平坦であることや熱帯

2.2 アンジャン省における AWD

モンスーン気候であることから、気候変動による海面上

AWD は 2006 年以降導入され、2009 年以降は One must

昇に伴うメコン川の塩水遡上や洪水、あるいは水不足な

5 reductions (1M5R)の一つの技術として優良種子の使用、ど農業への影響が心配されている。水田からの GHG 削減

播種、肥料、農薬、灌漑水、収穫後ロスの低減と組み合わにつながる栽培管理が求められている。

せた技術パッケージとして導入されてきた 5）。

水田からの GHG 排出量を抑制し、気候変動を緩和させる水稲作技術の一つとして、節水灌漑技術（Alternate

2.3 農家調査

wetting and drying: AWD）が導入されている。これまで、2019 年～2020 年の夏秋作収穫後（第一回調査）、秋冬

一酸化二窒素（N2O）
AWD による水田からの CH4 排出量 3）、作収穫後（第二回調査）、冬春作収穫後（第三回調査）に、

3）

排出量及び水稲収量 4)に及ぼす影響が、栽培時期ごとにカウンターパートであるカントー大学のスタッフに水稲報告されてきた。また、AWD 実施による肥培管理等への栽培管理に関する聞き取り調査を行っていただいた。調影響も報告されてきた。しかし、AWD 実施・未実施農家

査は、アンジャン省の農村農業開発局により選定されたによる年間を通しての稲わら処理の違いは、明らかにさ農家を対象に行われた。AWD 実施・未実施農家の区別は、れていない。稲わらのすきこみは CH4 生成に必要な有機

1M5R のトレーニングコースの参加と AWD 実施の有無

物を増加させるため、持ち出しや焼却に比べ水田土壌かに基づく。各調査につき AWD 実施・未実施農家それぞれ

らの CH4 排出量を増加させる。そのため、稲わら処理が100 戸、3 回の調査を通して合計 600 戸の農家調査を実施

栽培時期により異なるとすれば、AWD 実施・未実施農家

した。農家が複数圃場を持っている場合は、各圃場についによるライフサイクル温室効果ガス（LC-GHG）排出量へても聞き取り調査を行った。

も影響を与えることが予想される。
本研究では、ベトナムメコンデルタに位置するアンジ

2.4 LCA

ャン省で農家調査を実施し、LCA 手法を用い、栽培時期

システム境界は農業資材・機械の製造及び播種から収の違いによる AWD 実施・未実施農家の稲わら処理の違穫、稲わら処理までの栽培管理を設定した。機能単位はいを考慮しながら、LC-GHG 排出量を比較することを目

1ha のコメ生産とした。IPCC（2019）に基づき、水田土的とする。

壌由来及び焼却に伴う GHG（CH4 や N2O）発生量及を推定した。インベントリ分析にはライフサイクルインベ
ントリデータベース Ecoinvent 3 を用いた。

- 3-A2-02 -3-A2-02

温室効果ガス排出量(kg CO2 eq ha -1)

第16回日本LCA学会研究発表会

20,000

a

b

a

b

a

b

AWD未実施AWD実施

AWD未実施AWD実施

AWD未実施AWD実施

15,00010,000
5,000
0

夏秋作

秋冬作

冬春作

（例：播種 4 or 5⽉〜収穫7 or 8⽉）（例：7 or 9⽉〜10 or 12⽉）

（例：11 or 12⽉〜3or 4⽉）

図 1 AWD 実施・未実施農家からのライフサイクル温室効果ガス排出量

5.おわりに

3. 結果
3.1 AWD 実施・未実施農家による栽培時期による稲わ本研究では、これまで調査が行われてこなかった AWD
実施農家・未実施農家による稲わらの処理の違いを考慮

ら処理の違い水田からの CH4 排出量に大きな影響を及ぼす稲わらのしながら、LC-GHG 排出量を推定した。今後、栽培時期

処理は、AWD 実施農家、未実施農家ともに、全ての栽培

ごとの稲わら処理に関する調査を増やすことにより、コ

時期で、70％以上の農家が焼却を行っていた。

メ栽培からの LC-GHG 排出量推定精度の向上が可能になると考えられる。また、LC-GHG 排出量を削減させなが3.2 GHG 排出量

ら、土壌肥沃度を維持・向上させる稲わら処理方法を検討

AWD 実施農家の平均 GHG 排出量は、実施していない

していくべきである。

農家に比べ有意に（P<0.05）低くなっていた (図 1、38～
41%減少)。

引用文献
1)

4.考察

Young, K.B., Wailes, E.J., Cramer, G.L., “Vietnam’s Rice
Economy: Developments and Prospects” , (2002)

稲わら処理は、季節、地域、費用対効果、次作との栽培

2)

Tran, D.D., van Halsema, G., Hellegers, P.J.G.J., Ludwig,

間隔、流通システム等により異なる。例えば、1 年間に 2

F., Seijger, C.: Agric. Water Manag. 206, (2018), pp. 187-

～3 回作付ける集約的な水稲作付の場合、多くの稲わらが199焼却されるが、降水量が増える雨季は乾季に比べ持ち出

3)

6)

Yagi, K., Sriphirom, P., Cha-un, N., Fusuwankaya, K.,

す割合が増える という報告がある。調査を行ったアンジ

Chidthaisong, A., Damen, B., Towprayoon, S.: Soil Sci.

ャン省では、AWD 実施・未実施農家及び栽培時期によるPlant Nutr., 66, (2019), pp.37-49

稲わら処理の違いが見られなかった。そのため、IPCC

4)（2009）に基づき水田土壌由来の CH4 や N2O 排出量を計

Tran, D. H., Hoang, T. N., Tokida, T., Tirol-Padre, A.,
Minamikawa, K. : Soil Sci. Plant Nutr., 64, (2017), 14-22

算した場合、AWD 実施による LC-GHG 削減量が 38％以

5)Lovell R.J.: Int. J. Geo-Inf, 8, (2019), 312上となった。ただし、この値は、AWD 実施農家・未実施

6)

Arai H., Hosen Y., Pham Hong V.N., Thi N.T., Huu C.N.,

農家による稲わらの処理により異なることが予想される。

Inubushi K.: Soil Science and Plant Nutrition, 61, (2015),

また、降水量が多い時期の場合は、完全に圃場を乾燥させ

pp.719-735

ることができないため、AWD による LC-GHG 削減量が7)7）減少することが予想される 。例えば、本研究において、秋冬作の場合、AWD 農家が 1 度だけ圃場を乾燥させることができる場合は未実施農家に比べ 25％GHG 排出量を削減できるが、全く乾燥できない場合は 0.7％削減されるのみとなると推定された。

- 3-A2-02 -Sriphirom, P., Chidthaisong, A., Towprayoon, S.: J. Clean
Prod., 223, (2019), pp. 980-988

3-A2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

農薬の LCA における排出量推計と特性化の整合性
Consistency between emission estimation and toxicity characterizationin life cycle assessment of pesticides〇湯龍龍*、林清忠
Longlong TANG, Kiyotada HAYASHI

農業・食品産業技術総合研究機構*tanglonglong@affrc.go.jp
1.

はじめに

性特性化係数）で考慮される。しかし、農薬の場合は、散持続可能な農業生産システムを確立する上で、総合的布量から環境媒体にたどり着く段階で、大気へのドリフ

病害虫・雑草管理（IPM）をはじめとする環境保全型農業

トや、圃場内の移動などの運命を考慮する必要がある。さ

技術の導入が、どの程度環境負荷を低減させるかを評価

らに、影響評価係数では、環境中の農薬が生物種にたどりすることが重要な役割を果たす 。その際には、慣行の化着くまでに、環境媒体間での移動、拡散、劣化などの運命学農薬を評価対象とし、その削減効果を定量化することが考慮される。農薬散布から、影響までの連鎖が整合的にが必要不可欠となる。そのため、農薬に関するインベント

評価されるように、インベントリと影響評価係数におい

リ分析モデルならびに影響評価係数の開発が、これまでて考慮される運命プロセスを適切に分ける必要がある。

多くの LCA 研究者により進められてきた。

しかし、現状では、両者で考慮される運命プロセスの線引

1)

しかしながら、農薬排出量の推計モデルと農薬の影響

きに関する合意は、まだ得られていない。

評価モデルは、これまで別々に開発されてきた経緯から、

例えば、Ecoinvent データベース 4)では、散布された農両者の単純な接続は問題を起こす可能性があることが指薬は全量が土壌へ排出されると仮定されている。この場摘されている 。例えば、両者は異なったスケールの運命合は、ドリフトによる大気への排出や、圃場外の表層水へ分析を考慮しているため、農薬散布後のどの時点で接続の流出などの運命が対象外となる。一方、インベントリ分

するかによって、評価結果は大きく変わると考えられる。

析の詳細化を目指す PestLCI5)等の農薬排出量推計モデル

モデルの精緻化と共に、接続方法に関するコンセンサスの場合は、一次分布として算定される作物や土壌への沈を得る目的で、一連のワークショップが欧州で実施され着量だけではなく、二次分布として土壌沈着からの浸透、てきたが、多くの課題が残されている。

劣化などの運命を考慮した排出量が、インベントリ分析

2)

そこでこの報告では、これまでの評価方法の特徴と課において考慮される。
この場合、影響評価においてUSEtox

題を整理した上で、より適切な接続方法を提案する。さらモデルに基づく係数を使用した場合には、土壌中の移動に、その方法を基に接続の整合性を考慮した水田農薬のや劣化などの運命が、インベントリ分析と影響評価におインベントリ項目を提案する。

いて重複することとなる。

2. 方法

3.2 課題解決に向けたこれまでの検討とその問題点

まず、インベントリと影響評価係数が、これまでの農業

欧州で開催された一連のワークショップ（例：Scoping

LCA においてどのように接続されてきたかを整理する。

workshop, Glasgow, 2013; LCI consensus workshop, Bordeaux,

次に、これまでの接続を改善するために開催された国際

2015）において、影響評価係数との整合性を意識した農薬

ワークショップを取り上げ、そこで提案された接続方法

インベントリの算定方法に関する検討と具体的な算定がの特徴を明確化するとともに、残された課題を明らかに進められてきた。特に、Glasgow で開催されたワークショ

する。最後に、この課題を解決するため、インベントリ分

ップでは、接続の課題を整理した上で、農薬インベントリ

析と影響評価を整合的に実施するための接続方法を示し、と影響評価係数で考慮される運命プロセスの分け方を初

水田農薬の場合の適切なインベントリ項目を提案する。

めて体系的に議論し、合意に向けた適切なインベントリを提案した（以後 Glasgow consensus とする）
（表１）
。

3. 結果

Glasgow consensus はローカルにおけるダイナミックな

3.1 インベントリ分析と影響評価の接続における課題

変化を伴う運命プロセスはインベントリ分析で、より大一般に、例えば工場より水系へ排出される有害化学物

きいスケールでの定常状態の運命プロセスは影響評価で質の場合は、その排出量がインベントリとなる。有害化学

考慮するという考え方を基本とする。したがって、農薬が物質の環境中での運命、暴露、影響は、影響評価係数（例：

散布直後に、大気、作物、圃場内外の土壌などへ沈着する

USEtox モデル 3）が算定する大気、土壌、淡水別の生態毒まではインベントリ分析で実施し、沈着からの運命は影- 3-A2-03 -3-A2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

表１ Glasgow consensus が提案するインベントリ項目 2)

ため、各運命を考慮した排出量をインベントリとする。

インベントリ

影響評価係数*運命を考

多様な散布方法を考慮

環境媒体間の移動、劣化

慮する際

Dynamic fate

Steady-state fate基準

結果

 表層土へ吸着後の運命：定常状態と考えられるため、吸着後の劣化を評価せず、吸着量を土壌排出とする。
 下層土へ浸透後の運命：暗渠（地下 20cm）が人為的管(ローカル)(地域～大陸レベル)沈着までの運命

沈着後の運命理されているため、暗渠までの４つの運命プロセスを(散布方法、ドリフト)(劣化、表層流出、揮発、考慮する。具体的には、間隙水中の劣化と暗渠経由の

の考え方
具体的な

 田面水沈着後の運命：湛水深は重要な管理項目である

水平と鉛直の浸透...)・大気・Rural air

・土壌(圃場内）・Agricultural soil・土壌(圃場外）・Natural soil

表層水排出はインベントリとする。なお、下層土での吸着と 20cm 以下への鉛直浸透は、人為的な管理から離れるため、その先の運命プロセスを評価せず、吸着・田面水、表層水(圃場外) ・Freshwater

量と鉛直浸透量を土壌排出とする。

・作物

これらインベントリ項目の主な特徴は、従来モデルに＊USEtoxモデルが提供される生態毒性特性化係数を例に。

おいて影響評価係数と重複する土壌での劣化と暗渠より響評価で考慮することとされた。この方法の特徴は、下への鉛直浸透プロセスを評価せず、両運命直前の土壌

dynamic fate/steady-state fate に基づく考え方を提示してい吸着量と浸透量を土壌排出にカウントしたことである。

ること、インベントリ分析と影響評価における運命間の表２ 本提案に基づくインベントリ項目

整合性を考慮していることの２点にある。しかし、以下の従来モデルで算定される接続の整合性を考慮した

インベントリ項目

インベントリ項目

課題が残されている。
水田の場合、田面水沈着後の運命は影響評価で考慮するとされるが、この方法では、水田での水管理と畔管理によって運命がダイナミックに変動することに対応できない。畑の場合、土壌沈着後の運命は影響評価で考慮するとされるが、灌漑方法（例：慣行、点滴）によって、圃場外

大気

表層水
地下浸透

への流出が大きく変動することに対応できない。
つまり、dynamic fate/steady-state fate に基づく区分と沈劣化など

着前後の区分とが整合的でない。このことは、Glasgow
consensus を採用した場合、圃場管理による農薬排出量削減努力の効果が示せないことを意味する。

土壌

3.3 本研究の提案

4. まとめドリフト

ドリフト

揮発(葉面,田面水)揮発(葉面,田面水)

表層流出

表層流出

畦畔浸透

畦畔浸透

暗渠による排出暗渠による排出地下1mの鉛直浸透-

稲による吸収稲による吸収光分解による劣化

光分解による劣化

土壌中劣化

-

水中劣化

水中劣化

-

地下浸透(20cm以下)

-

表層土排出

-

下層土排出(20cmまで)

運命プロセスを沈着の前後ではなく、元の考え方であ本研究は農薬インベントリと影響評価係数における運る dynamic fate/steady-state fate の区分で分ける方法を採用

命プロセスの整合性に関する課題を整理した上で、よりする。つまり、圃場管理によってダイナミックに変動する

適切な接続方法を提案した。その方法を用いて水田農薬

運命プロセスはインベントリで考慮し、その他の運命はのインベントリ項目を検討した結果、地下浸透と土壌で影響評価係数でカウントする。この方法はシンプルであの劣化における整合性の問題を回避できることが示唆さる上、dynamic fate/steady-state fate と整合的な運命プロセ

れた。今後は農薬別に算定し、インベントリ項目の違いが、スの区分を提供できる。さらに、圃場管理に対応したイン影響評価の結果に与える影響を解析する予定である。

ベントリのダイナミックな変化も捉えることができる。
上記提案方法を水田農薬の排出量推計モデル 6)で考慮

参考文献

している農薬散布から環境中への排出までの全運命プロ1) Pretty J., Bharucha Z.P.: Insects (2015), 6, pp.152–182

セス（図 S1）に適用し、より適切なインベントリ項目を

2) Rosenbaum et al.: Int J LCA (2015), 20, pp.765–776

以下に提案する（表２）。

3) Fantke et al.: USEtox Manual (2017), pp.30

 ドリフト：散布方法（粒剤、液剤）、水田サイズによっ

4) Nemecek T., Kägi T.: “Life cycle inventories of agriculturalて大気排出量はダイナミックに変動するため、インベ
ントリ項目とする。

production systems.” (2007), pp.308
5) Birkveda M., Hauschild M.Z.: Ecol model (2006), 198,

 稲沈着後の運命：作物を対象とする影響評価係数がな
いため、沈着後から環境媒体までの運命を考慮した各

pp.262–263
6) Tang et al.: Sci Total Environ (2020), 716, 137034

種排出量をインベントリとする。

- 3-A2-03 -3-A2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1 水田を対象とした農薬排出量推計モデルの枠組み (破線は途中の輸送プロセスを指す)- 3-A2-03 -3-A2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

プラスチック汚染を考慮した農業のライフサイクル評価
Life cycle assessment of Agriculture considering plastic pollution○鈴木隼斗*1)、AmilaAbeynayaka1)、福永悠 2)、小嶌不二夫 3)、伊坪徳宏 1)
Hayato Suzuki,Amila Abeynayaka,Yuu Fukunaga,Fujio Kojima,Norihiro Itsubo
1)東京都市大学, 2) 東京工業大学,3)(株)PIRIKA* g1761049@ tcu.ac.jp
1. はじめに
海洋プラスチック問題に対して世界中で様々な取り組みが行われている。
さらに 2015 年頃から環境中に排出されたプラスチックが小さくなったマイクロプラス
チック（MP）に関しても注目されるようになった。
（株）
PIRIKA による日本国内 100 地点の調査結果では、100地点中 98 地点でマイクロプラスチックを採取している。流出が確認された製品は、人工芝、プラスチック
コーティング肥料、ペレットなどである。このうちプラスチックコーティング肥料（被覆肥料）は、農業分

4. 調査結果野に使われ、環境保全型農業の技術として削減効果

4.1. 回収肥料カプセル個数と個数濃度1)も示されている。被覆肥料は稲作等において用いられ2020 年の調査結果において肥料カプセルは 14 地点

る。稲作を行う水田は GHG であるメタンの主要な排

中 3 地点で見つかり、総個数は 5 個（プラ総計 201 個）出源でありまた農業に用いられる肥料分の流出は富栄であった。
見つかった肥料カプセルの材質は PU と PE、養化の要因となる。また米はアジア圏における主食で各地点の個数濃度は 1 以下であることからカプセルのあり今後も生産され続ける。今後の負荷防止のために流出はあまり確認できなかった。調査地周辺での水田も水稲作の評価は必要と考える。

内の辺に沿って肥料カプセルが大量に埋まっていたこ

2. 研究目的とから、降雨時、代かきの際などに多量に流出する恐本研究では、肥料カプセルの流出の調査と被覆肥料れがある。

を用いる水稲を対象として環境影響評価を行った。評表 2 肥料カプセルの材質と個数濃度価により被覆肥料の施肥による栄養塩流出削減、減肥による GHG 排出削減量を検討する被覆肥料など農業に用いられるプラスチック量を環境への負荷として、化学肥料を用いた慣行農法に比べて、被覆肥料を用いた減肥農法の環境への負荷削減をみる。

4.2. 樹脂の割合

3. プラスチックの調査概要

水面では、比重が 1 より軽い PP と PE が 7 割、3 割

関東の 2 つの河川（利根川、荒川）を対象に、マイは比重が重いプラスチックとなった。水底では比重がクロプラスチックの調査を行った。調査地点を図 1 に

1 より重いプラスチックが 6 割、PE・PP は 4 割という示す。調査は河川の表層部と一部河川において底部の結果となった。水底においても PE・PP が確認された調査を行った。メッシュサイズは 100mm のネットをのは、樹脂表面に微生物が吸着 2)することなどによる使用した。

影響が考えられる。
表 1 調査地点

図 1 樹脂割合（水面と水底）- 3-A2-04 -3-A2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

5. 水稲の LCA

6.2. 富栄養化

5.1. 算定概要

富栄養化結果は、富栄養化の要因である栄養塩の流算定概要など表 3 に示す。農薬、肥料、プラスチッ
ク資材、燃料・電力の生産と使用までを評価範囲とす

出量が減肥により少なくなり、減肥が慣行に比べて 3割ほど削減された。

る。
調査を行った河川が流れる関東 5 県を対象とした。
農薬、プラスチック資材、燃料・電力の投入量は文献
3)、施肥量は各県の施肥基準値（低地・コシヒカリ）、

水田からの GHG 排出は文献 4)-5)、栄養塩流出量は文献
6）を参考にした。
表 3 算定概要

図 3 慣行と減肥比較（富栄養化）
6.3. プラスチック使用量
収 量 1t 当 た り プ ラ ス チ ッ ク 資 材 使 用 量 は 、26.2kg/t-rice となった。
（網・綱、シート等）
7. まとめ・課題
河川でのマイクロプラスチックの調査を行ったとこ
ろ肥料カプセルの流出はあまり確認できなかった。水
5.2. プラスチック使用量

田中に肥料カプセルが蓄積していたことから降雨時やプラスチック使用量は文献 を参考に、「農業経営統代かきの際に多量に流出することが考えられる。時期

計調査米生産費」におけるその他の諸材料費と、「産業なども考慮し調査数を増やし精細な一次データを用い連関表」米部門（網・綱、プラスチック製品、その他た評価を行いたい。慣行に比べて減肥農法における削

プラスチック製品）の金額を用いて試算した。米部門

減量を示した。統計データによる試算となったため、3 品目の樹脂は PE とした。

水田での一次データを用いてプラスチック負荷の評価

6. 算定結果

を行いたい。
プラスチックによる負荷について、
今後、

6.1. 地球温暖化

農地から河川や海洋などの他環境中への流出量などを

3)

地球温暖化結果は、減肥により水田に入力される窒素分が減り、慣行に比べて減肥の GHG 排出量が 1-2考慮して陸生・水生生態系への影響について考えたい。
8. 引用文献

割程度削減された。

1)

滋賀県農業総合センター: “滋賀県農業総合センター農業試験場研究報告”，(2005)2)

高田秀重:日本地球科学学会 64 回, 東工大大岡山, (2007), p. 222-3)

農林水産省“農産物の CO₂排出量参考値（2010）

4)

環境省“温室効果ガス排出量計算のための算定式及び排出係数”，（2020）

5)

環境省“農用地の土壌（無機質肥料、作物残渣、大気沈降、窒素溶脱・流出）”，（2020）

6)
図 2 慣行と減肥比較（地球温暖化）

治多伸介ほか: 水環境学会誌， 38 (4), (2015),
pp.81-91- 3-A2-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[3-B1] 地域・組織
2021年3月5日(金) 09:20 〜 10:40 B会場 (zoom)
座長：重富陽介（長崎大学）[3-B1-01] 域内総生産と環境影響に基づく全国市区町村の業種別環境効率評価*山崎 潤也1 （1. 東京大学）
09:20 〜

09:40

[3-B1-02] 南海トラフ巨大地震における災害廃棄物仮置場の検討：静岡県を対象にした事例研究*野末 浩佑1、橋本 征二1 （1. 立命館大学）
09:40 〜

10:00

[3-B1-03] プロサッカーチームを対象とした環境マネジメント*髙橋 毅一郎1、佐久間 悟2、澤田 陽樹3、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 株式会社ヴァン
フォーレ山梨スポーツクラブ、3. 一般財団法人グリーンスポーツアライアンス）
10:00 〜

10:20

[3-B1-04] Analyzing alternatives for the waste management system of Kabul
city, Afghanistan: considering environmental, economic, and social
aspects*azimi Ahmad1、Dente Sebastien M.R 1、Hashimoto Seiji1 （1. Ritsumeikan University ）10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

3-B1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

域内総生産と環境影響に基づく全国市区町村の業種別環境効率評価
Eco-Efficiency Assessment by Industry for Japanese Municipalities Nationwide
Based on Gross Regional Product and Environmental Impact○山崎潤也*1)
Junya Yamasaki
1) 東京大学* j.yamasaki@up.t.u-tokyo.ac.jp
1. はじめに査」の確報集計における業種別の「付加価値額」の項

事業者等の活動における単位環境負荷当たりの経済目を参照した。また環境影響被害額のデータに関して価値を測定する指標として「環境効率（Eco-efficiency）」

は、被害算定型 LCIA 手法「LIME2（Life-Cycle Impactの概念が 1992 年に WBCSD によって提唱され、以降Assessment Method Based on Endpoint Modeling 2）2)」の我が国の各産業の環境会計においても幅広く参照され評価枠組みを活用して独自に算出した。LIME2 にはている。そこで本報では基礎自治体単位の行政区域内「地球温暖化」「土地利用」等の環境影響領域が設けら1)で行われる各産業に着目し、伊坪らの既報 を参考にれており、それぞれの項目に環境負荷物質等のインベ

域内総生産（Gross Regional Product: GRP）と環境影響

ントリが指定されている。これら各インベントリデー

被害額の双方の指標に基づいて全国市区町村の環境効

タとそれに対応する統合化係数を積和することにより、率を統一的に評価することを行った。

各々が影響領域に及ぼす影響量を「Eco-index Yen」の2. 評価方法

金額指標によって算出することができる（式 2）。本報

域内総生産とは一定区域内から創出される付加価値額の合計を示す指標であり、金額指標によって表されでは基礎自治体の評価に際してこの指標を「環境影響被害額（単位：円）」と定義する。

る。また環境影響被害額とは後述するように一定区域
金額指標によって表す。本報では一定期間内における域内総生産から環境影響被害額を除すことにより、無次元で表される環境効率の指標を定義した（式 1）。
�環境効率 [- ]� =(域内総生産 [円])𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖

𝐼𝐼1 = � � 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑋𝑋) × 𝐼𝐼𝐼𝐼1

内から生じる環境影響量を示す指標と定義し、同様に𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑋𝑋

(𝑋𝑋)

(2)

𝐼𝐼1: 統合化結果（Eco-index Yen）
［円］ 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼(𝑋𝑋) : 物質 X のインベントリ［kg］
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
𝐼𝐼𝐼𝐼1(𝑋𝑋) : 物質 X の統合化係数（version1）［円/kg］

各業種の統計情報に関して、入手可能なインベント

リデータの項目および項目数、本報にて設定する評価(環境影響被害額 [円])(1)

指標、統計情報の参照先、データが入手可能な最小行

本報では現時点におけるデータの入手可能性を考慮

政単位、調査年度を記したものを表 1 に示す。ⅢとⅤ

して 2015 年の 1 年間を評価対象期間とし、また全国の統計情報は 2014 年のデータを代用し、ⅣとⅤの統

1741 市区町村を評価対象区域とした。基礎自治体単位

計情報については「都道府県按分法（環境省）」を用いの域内総生産のデータに関しては、総務省および経済て基礎自治体単位のデータを推計した。各影響領域の産業省が公開する「平成 28 年経済センサス－活動調

評価方法の詳細は既報 3-4)を参照した。

表 1 LIME2 の各インベントリを対象とした業種別の統計情報の入手可能性
影響領域

インベントリ (数)*

評価指標

参照先

年間排出量

経済産業省
基礎自治体
PRTR 制度 届出排出量・移動量の対象化学物質別集計結果（Ⅰ）

2015

CO2 (1)

年間排出量

環境省 地球温暖化対策 地方公共団体実行計画（区域施策編）
部門別 CO2 排出量の現状推計（Ⅱ）

基礎自治体

2015

土地利用

各種土地利用 (5)現況面積

国土交通省 国土数値情報ダウンロードサービス（Ⅲ）

基礎自治体

2014

資源消費

石炭, 石油,天然ガス (3)

年間消費量

経済産業省
資源エネルギー庁 都道府県別エネルギー消費統計（Ⅳ）

都道府県

2015

酸性化

SOX, NOX (2)都市域大気汚染

SOX, NOX (2)

年間排出量

環境省
大気環境・自動車対策 大気汚染物質排出量総合調査（Ⅴ）

都道府県、
一部の基礎
自治体

2014

オゾン層破壊各種環境負荷物質 (21)

光化学オキシダント

各種環境負荷物質 (58)

人間毒性

各種環境負荷物質 (89)

生態毒性

各種環境負荷物質 (115)

富栄養化

行政単位

年度

各種環境負荷物質 (17)
各種環境負荷物質 (19)地球温暖化

* LIME2 の評価枠組みにおいてデータが入手可能なインベントリを示し、括弧内にその数を示す- 3-B1-01 -3-B1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

3. 評価結果

人口当たりの域内総生産

人口当たりの被害額［円/人］（十分位階級）［円/人］（十分位階級）- 100%
- 90%
- 80%
- 70%
- 60%
- 50%
- 40%
- 30%
- 20%
- 10%

- 100%
- 90%
- 80%
- 70%
- 60%
- 50%
- 40%
- 30%
- 20%
- 10%

3.1 全国市区町村の評価結果
各基礎自治体の業種別の人口当たりの域内総生産、人口当たりの環境影響被害額（以下、被害額）
、環境効

大

小

大

人口当たりの

小率を地図上に表現したものを図 SI.1 に示し、特に製造域内総生産業に関する結果を図 1 に示す。各指標値を順に着目す
ると、域内総生産の項目は太平洋ベルトを中心とした工業地帯の分布が概ね反映される形となった。一方で被害額の項目はその傾向とは異なり、同じように工業の活発な地域においても数値に格差が生じる結果となった。例えば東海工業地域、中京工業地帯等の中部地
方の工業地域は比較的に被害額の数値が小さいのに対人口当たりのし、京葉臨海工業地帯、瀬戸内工業地域、北九州工業

環境影響被害額地帯等の地域は数値が大きい。これらは各地域における主要な製造物の種類が影響しているものと考えられ、
例えば前者では自動車や電子部品等の単位環境負荷当たりの付加価値額が大きい製品が多く扱われているのに対し、後者においては鉄鋼業や石油化学工業等の一般的に環境負荷の大きい産業が盛んである。これらの
環境効率

地域的特徴は環境効率の項目においても大きく表れ、
主に中部地方を中心とした地域において数値が大きい
結果が示された。
3.2 政令指定都市の評価結果
本節では政令指定都市（東京都特別区部を含む）の環境効率 ［-］ （十分位階級）

評価結果に着目する。各自治体および日本全国の業種

90% - 100%80% - 90%
70% - 80%
60% - 70%
50% - 60%
40% - 50%
30% - 40%
20% - 30%
10% - 20%0% - 10%

別の各指標値を散布図のグラフに表したものを図 SI.2に示し、特に製造業に関する結果を図 2 に示す。ここでは横軸に人口当たりの被害額、縦軸に人口当たりの
域内総生産の軸を設け、各プロットと原点を結ぶ直線
8.0

た。被害額の項目は 3 自治体の位置する瀬戸内工業地
域や北九州工業地帯の産業が関係しているものと考え
られる。
4. 結論
本報では全国市区町村から創出される経済価値と環人口当たりの域内総生産 [×105 円/人]
（製造業）

順に着目すると、域内総生産の項目の上位 3 自治体は
自治体は岡山市、北九州市、広島市という結果となっ低

図 1 全国市区町村の評価結果（製造業）の傾きによって環境効率の数値を表した。各指標値を
浜松市、堺市、大阪市となり、被害額の項目の上位 3

高

浜松
堺

6.0
大阪

全国値

4.0

北九州
広島

岡山

2.0

境影響の双方の指標に基づいて業種別の環境効率を統0.00.0

一的に評価することを行った。評価結果は基礎自治体

1.0

2.0

3.0

4.0

単位における産業の種類や活性度を反映したものとな

人口当たりの被害額 [×104 円/人]（製造業）

り、我が国の持続可能な産業の在り方を模索する上で

図 2 政令指定都市の評価結果（製造業）の一助となる知見が得られたものと結論付ける。
引用文献
1) 伊坪徳宏 他 2 名 : 環境の外部費用を活用した国・企業・製品における環境効率指標の開発, 環境情報科学論文集,
Vol.18, pp.373-376, 2004 2) 伊坪徳宏, 稲葉敦: LIME2－意思決定を支援する環境影響評価手法, 社団法人 産業環境管理協会, 2010

3) 山崎潤也 他 2 名: 被害算定型 LCIA 手法 LIME2 の枠組みに基づく全国市区町村の年間環境影響評価, 日本建築学会環境系論文集, 第 84 巻, 第 764 号, pp.955-965, 2019 4) 山崎潤也 他 2 名: 被害算定型 LCIA 手法 LIME2 の枠組みを活用した基礎自治体の環境会計方法に関する新たな提案, 日本建築学会環境系論文集, 第 85 巻, 第 769 号, pp.225-235, 2020

- 3-B1-01 -3-B1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
第一次産業

域内総生産

環境影響被害額

環境効率

建設業

域内総生産

環境影響被害額

環境効率

製造業

域内総生産

環境影響被害額

環境効率

第三次産業

域内総生産

環境影響被害額

環境効率

各指標値 （十分位階級）

図 SI.1 全国市区町村を対象とした業種別環境効率（左列：人口当たりの域内総生産、中列：人口当たりの被害額、右列：環境効率）- 3-B1-01 -90% - 100%
高80% - 90%
70% - 80%
60% - 70%
50% - 60%
40% - 50%
30% - 40%
20% - 30%
10% - 20%
低0% - 10%

3-B1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

統計値（第一次産業）
1.6

人口当たりの域内総生産 [×104 円/人]（第一次産業）

新潟

1.2

都市

浜松
全国値

0.8

熊本

0.4

岡山

0.0
0.0

2.0

4.0

人口当たりの 人口当たりの
域内総生産
被害額
[円/人]
[円/人]

環境効率
[-]

都市

人口当たりの 人口当たりの
域内総生産
被害額
[円/人]

[円/人]

環境効率
[-]

1. 札幌市

1.63×103

1.44×102

11.3

12. 名古屋市

6.32×102

5.82×101

10.9

2. 仙台市

1.68×103

6.78×102

2.5

13. 京都市

1.59×103

1.95×102

8.1

3. さいたま市

8.14×102

3.83×102

2.1

14. 大阪市

6.93×102

3.84×101

18.0

4. 千葉市

1.03×103

4.42×102

2.3

15. 堺市

1.69×103

1.92×102

8.8

5. 東京都 23 区

7.14×102

1.19×101

59.9

16. 神戸市

1.36×103

5.17×102

2.6

6. 横浜市1.00×103

6.12×101

16.3

17. 岡山市

3.62×103

2.65×103

1.4

7. 川崎市

1.28×103

2.78×101

46.2

18. 広島市

2.61×103

3.82×102

6.8

8. 相模原市

3.53×103

2.23×10215.8

19. 北九州市

8.31×102

3.48×102

2.4

9. 新潟市

1.40×104

5.31×103

2.6

20. 福岡市

6.73×102

1.86×1023.6

10. 静岡市

2.51×103

9.82×102

2.6

21. 熊本市

4.09×103

2.04×103

2.0

11. 浜松市

1.10×104

1.75×103

6.3

全国値

9.14×103

4.36×103

2.1

6.0

人口当たりの被害額 [×103 円/人]（第一次産業）

統計値（建設業）
5.0

人口当たりの 人口当たりの
域内総生産
被害額

人口当たりの域内総生産 [×105 円/人]
（建設業）

都市

大阪
東京23区

3.0

福岡
新潟

2.0
全国値
1.0

0.0
0.0

2.0

4.0

6.0

[-]

[円/人]

[円/人]

1. 札幌市

1.83×105

4.82×102380.2

2. 仙台市

3.97×105

5.20×102

3. さいたま市

1.95×105

2.91×102

4. 千葉市

2.07×105

5. 東京都 23 区

都市

人口当たりの 人口当たりの
被害額
域内総生産

環境効率
[-]

[円/人]

[円/人]

12. 名古屋市

2.89×105

3.84×102

754.0

763.5

13. 京都市

1.10×105

2.14×102

515.0

671.0

14. 大阪市

3.68×105

4.29×102858.8

3.20×102646.2

15. 堺市

1.29×105

2.29×102562.6

3.48×105

4.14×102841.1

16. 神戸市

1.14×105

2.20×102519.9

6. 横浜市

1.57×105

2.41×102648.3

17. 岡山市

1.81×105

3.75×102483.6

7. 川崎市

1.24×105

2.11×102588.2

18. 広島市

2.16×105

3.74×102578.7

8. 相模原市

1.29×105

2.30×102561.6

19. 北九州市

1.86×105

4.75×102390.8

9. 新潟市

2.41×105

6.75×102357.5

20. 福岡市

2.62×105

5.27×102497.2

10. 静岡市

1.90×105

3.73×102510.1

21. 熊本市

1.34×105

3.16×102425.1

11. 浜松市

1.65×105

3.08×102

536.4

全国値

1.61×105

3.62×102

444.9

仙台

4.0

環境効率

8.0

人口当たりの被害額 [×102 円/人]
（建設業）

統計値（製造業）
8.0

人口当たりの 人口当たりの
域内総生産
被害額

人口当たりの域内総生産 [×105 円/人]
（製造業）

都市

堺

6.0
大阪

全国値

4.0

北九州
広島

岡山

2.0

0.0
0.0

1.0

2.0

3.0

環境効率
[-]

都市

25.9

5.35×103
1.35×103

1.85×105

1.93×104

5. 東京都 23 区

3.52×105

6. 横浜市

[円/人]

[円/人]

1. 札幌市

7.76×104

2.99×103

2. 仙台市

1.09×105

3. さいたま市

1.82×105

4. 千葉市

人口当たりの 人口当たりの
域内総生産
被害額

環境効率
[-]

[円/人]

[円/人]

12. 名古屋市

4.24×105

1.05×104

40.2

20.3

13. 京都市

4.26×105

2.83×103

150.6

134.6

14. 大阪市

4.67×105

4.14×103

112.8

9.6

15. 堺市

5.92×105

1.05×104

56.6

6.95×102

506.0

16. 神戸市

3.85×105

1.34×104

28.7

2.24×105

6.98×10332.0

17. 岡山市

2.70×105

3.05×104

8.9

7. 川崎市

2.74×105

2.19×10412.5

18. 広島市

3.36×105

2.26×104

14.9

8. 相模原市

3.85×105

1.01×10438.0

19. 北九州市

3.70×105

2.46×104

15.0

9. 新潟市

2.50×105

8.08×10331.0

20. 福岡市

9.25×104

3.78×10324.5

10. 静岡市

4.56×105

5.84×10378.1

21. 熊本市

1.63×105

2.38×10368.3

11. 浜松市

6.60×105

5.24×103

125.9

全国値

4.57×105

1.93×104

23.8

浜松

4.0

人口当たりの被害額 [×104 円/人]
（製造業）

統計値（第三次産業）
6.0
都市

人口当たりの域内総生産 [×106 円/人]（第三次産業）

東京23区
大阪
4.0
名古屋
仙台
2.0

札幌

全国値
新潟

0.0
0.0

0.5

人口当たりの 人口当たりの
域内総生産
被害額

1.0

1.5

環境効率
[-]

[円/人]

[円/人]

1. 札幌市

1.74×106

1.50×104115.9

2. 仙台市

2.45×106

8.36×103

3. さいたま市

1.78×106

3.84×103

4. 千葉市2.00×106

5. 東京都 23 区

都市

人口当たりの 人口当たりの
域内総生産
被害額

環境効率
[-]

[円/人]

[円/人]

12. 名古屋市

2.87×106

4.23×103

678.7

293.2

13. 京都市

1.68×106

6.43×103

261.7

463.3

14. 大阪市

4.31×106

4.45×103

968.4

4.00×103

500.0

15. 堺市1.08×106

3.80×103284.8

5.12×106

4.19×103

1224.2

16. 神戸市

1.89×106

4.47×103424.0

6. 横浜市

1.76×106

3.65×103480.7

17. 岡山市

1.71×106

5.80×103295.0

7. 川崎市

1.49×106

3.78×103395.0

18. 広島市

1.96×106

6.29×103

312.1

8. 相模原市

9.97×105

3.28×103304.4

19. 北九州市

1.47×106

4.57×103

321.6

9. 新潟市

1.55×106

8.44×103183.6

20. 福岡市

2.64×106

3.77×103699.1

10. 静岡市

1.84×106

4.27×103431.9

21. 熊本市

1.45×106

4.57×103316.4

11. 浜松市

1.49×106

4.04×103

368.0

全国値

1.64×106

8.59×103

191.3

2.0

人口当たりの被害額 [×104 円/人]（第三次産業）

図 SI.2 政令指定都市における業種別の環境効率（順に第一次産業、建設業、製造業、第三次産業）- 3-B1-01 -3-B1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

南海トラフ巨大地震における災害廃棄物仮置場の検討：静岡県を対象にした事例研究
Examination of temporary storage space for disaster waste generated by the Nankai Megathrust
Earthquake : a case study of Shizuoka Prefecture○野末浩佑*1)、橋本征二 1)
Kosuke Nozue, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学*rv0054hx@ed.ritsumei.ac.jp
1.

はじめに
南海トラフ巨大地震では、最大で東日本大震災の約 11倍の災害廃棄物が発生すると推計され、その仮置場の確保の問題が指摘されている。一方、東日本大震災の経験からも、災害廃棄物はできる限りリサイクルすることが肝要であるが、津波によって海底の泥土や砂が付着し、塩分を含有する災害廃棄物も多く発生すると考えられる 1)。津波によって発生する災害廃棄物（災害廃棄物（津波））か定した。1 年目処理量は、①既存の処理施設の処理能力をベースとするシナリオ、②3 年間で全災害廃棄物の処理を完了するために必要な処理能力をベースとするシナリオに分けて推計を行った。1 年目処理量は、処理施設の被災4)を想定して設定した。また、シナリオ➀、②を比較する
ことで不足する処理能力を明らかにし、仮設処理施設に必要な処理能力を検討した。
3. 結果と考察

らは含有する塩分等が土壌に流出するため、遮水シート等の対策が求められる。こうした仮置場の面積を抑制す
るには、津波によって発生する災害廃棄物のみを扱う仮置場を設置することが有益と考えられる。本研究では、南海トラフ巨大地震において津波の影響を受ける地域の 1つである静岡県を対象に、津波の影響を受ける災害廃棄物と受けない災害廃棄物の仮置場をそれぞれ検討した。
2. 方法

シナリオ②に必要な仮置場面積の推計結果を図 1 に示す。静岡県の仮置場必要面積の約 20%が災害廃棄物（津波）を処理するために必要であり、静岡市清水区において、最も多くの災害廃棄物（津波）の仮置場面積（約 60 万 m²）が必要になると推計された。このような災害廃棄物（津波）の仮置場は土壌汚染が想定されるため、耕作放棄地のような候補地を除外する考慮が必要である。また、作業員
数等の問題から災害廃棄物（津波）の仮置場は、近隣の市建築物から発生する災害廃棄物量の推計結果 2)、海岸防風林から発生する生木量の推計結果 3)を用いて、コンクリ
ート塊及び木くずの仮置場面積を下式より推計した。
必要面積(m2）= 集積量(t) ÷ 見かけ比重(t/m3)
÷ 積上高さ(m) × (1+作業スペース割合)
集積量(t)= 災害廃棄物発生量(t) - 1 年目処理量(t)町と合同で設置し、仮置場数を削減する必要がある。
参考文献
1) 大迫政浩、遠藤和人：地球環境、18(1)、pp.45-54、2013
2) 野末浩佑ら: 第 31 回廃棄物資源循環学会研究発表会
講演原稿、pp.107-108、2020
3) 野末浩佑ら：第 48 回環境システム研究論文発表会講演集、p.127、2020
4) 環境省：災害廃棄物等の要処理量の試算と処理施設に

ここで、見かけ比重は、
不燃物 1.1（t/m3）、
可燃物 0.4（t/m3）とし、積上高さは、発火や温度上昇を防止するため 5（m）、
作業スペース割合は、消火活動や延焼防止のため 1 と設

おける処理可能量との比較検討、2014200
コンクリート塊(地震)
木くず(地震)コンクリート塊(津波)
木くず(津波)

100
50
0

静岡市葵区
静岡市駿…
静岡市清…
浜松市中区
浜松市東区
浜松市西区
浜松市南区
浜松市北区
浜松市浜…
浜松市天…
沼津市
熱海市
三島市
富士宮市
伊東市
島田市
富士市
磐田市
焼津市
掛川市
藤枝市
御殿場市
袋井市
下田市
裾野市
湖西市
伊豆市
御前崎市
菊川市
伊豆の国市
牧之原市
東伊豆町
河津町
南伊豆町
松崎町
西伊豆町
函南町
清水町
長泉町
小山町
吉田町
川根本町
森町

面積(万M2)150

図 1 静岡県の仮置場必要面積の推計結果(シナリオ②)- 3-B1-02 -3-B1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

Assessment of Current Waste Management System and Future Alternative
Scenarios for Kabul City: Considering Social, Environmental and Economic
Aspects○Ahmad Nadim Azimi*1), Sébastien M.R Dente1), Seiji Hashimoto1)
1) Ritsumeikan University*azimi.nadim883@gmail.com
1.

Introduction

Table 1 WMS scenarios

Our previous work examined the social issues of the current
waste management system (WMS) of Kabul City1). Waste
management quality, child labor, working hours and stakeholder
relationships were identified as the main social issues among thestakeholders of Kabul’s WMS. Informal stakeholders(scavengers, recycling shops) were those with the lowest ofsocial performance. The present work2) develops four alternative
scenarios to the existing WMS, and assess them based on social,

Waste
collection
coverage

Recyclable
share

Informal workers
integration process

Final disposal
share and method

S-0

52.5%

0.69%

No

99.31% .OD, UL

S-1

100%

No

MWC, UL

100%. UL

S-2

100%

8.82%

MWC, UL ,MRF

91.18%. UL

S-3

100%

6.93%

MWC, UL, MRF, RC

93.07%. UL

S-4

100%

6.93%

MWC, SL, MRF, RC

93.07%. SL

OD, open dump; UL, unsanitary landfilling; MWC, mixed waste collection;material recovery facility (MRF); RC, recycling collection; SL, sanitary landfilling.

economic and environmental considerations.
2. Materials and Methods
2.1 Descriptions of scenarios
The scenarios are summarized in Table 1. The poor waste
collection coverage in the current system (S-0) was the major
dissatisfaction of Kabul WMS consumers and responsible fordegraded living conditions due to littering. All alternative
scenarios assumed a 100% waste collection coverage.
Recyclables (plastic, paper, glass and metals) represent 0.69% of
the total waste generated in the current system. They arecollected by informal workers who sent them to material
recovery facility (MRF). The integration of informal workers
can ensure them a better and more stable income, limiting therisk of child labor. Each scenario considered different level ofintegration as shown in Table 1. Sanitary landfill is only
considered in S-4. The current MRF (S-0) is situated in

Fig.1 Cost, GHG emissions and job creation comparison ofalternative scenarios to current situation (S-0)
model was used to calculate G. Number of jobs was also
calculated for each.
3. Results and discussion 方法

residential areas causing many disturbances to the local
community. Its location was set nearby the landfill site in all
the alternative scenarios to remediate this situation.

Results indicate that S-2, considering increased waste
collection coverage, recycling, unsanitary landfilling, andintegration of informal workers, is the best scenario that can

2.2 Assessment method
Total WMS cost (TCos) is the sum of trucks’ purchase andreduce 28% of GHGs, save 68.7% of the costs, and provide
37% more jobs than S-0. S-3, which added a source-separated
system to Scenario 2, present higher cost and GHG emissions
but the number of jobs created is also higher than in S-2. S-1 andS-4 are worse than S-0 in terms of costs and GHG emissions,even though they deal with social issues and generate higher
jobs to the existing waste management practice.
References

maintenance costs (A), diesel and electricity consumption costs(B), and costs related to the integration of informal workers(training, protection clothes and equipment, increase in salary).
Revenues from recycling activities are subtracted to these costs
to determine TCoS. GHG emissions are the sum of diesel CO2
emissions (E), electricity GHG emissions (F) and landfill CH4emissions (G). The Japanese LCA database IDEAv2 was used
to determine F for Kabul City, The IPCC first-order decay

1)2)- 3-B1-04 -Azimi, A.N., et al.: Sustainability, 12(8), 3217, 2020
Azimi, A.N., et al.: Sustainability, 12(23), 9872, 2020

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（特別）[3-B2] 環境教育
2021年3月5日(金) 11:00 〜 12:20 B会場 (zoom)
座長：納富信（早稲田大学）[3-B2-01] 食品ロスの体験的な理解を目指した小学校向けの食育教材の試作*菱沼 竜男1、大森 玲子1、栗島 英明2 （1. 宇都宮大学、2. 芝浦工業大学）
11:00 〜

11:20

[3-B2-02] ライフサイクル思考を基礎とする環境教育のオンラインでの実践と課題*松本 真哉1、平山 世志衣2、水野 建樹2 （1. 横浜国立大学、2. 横浜LCA環境教育研究会）
11:20 〜

11:40

[3-B2-03] ライフサイクル思考を取り入れた環境教育の学校での実践における課題分析
清水 慶太1、平山 世志衣2、水野 建樹2、*松本 真哉1 （1. 横浜国立大学、2. 横浜LCA環境教育研究会）
11:40 〜

12:00

[3-B2-04] 総合討論
12:00 〜

©日本LCA学会

12:20

3-B2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

食品ロスの体験的な理解を目指した小学校向けの食育教材の試作
Development of Teaching Materials for Learning Food Losses with activities in
Elementary School○菱沼竜男*1) 、大森玲子 1)、栗島英明 2)
Tatsuo Hishinuma, Reiko Ohmori, Hideaki Kurishima
1) 宇都宮大学, 2) 芝浦工業大学* thishinuma@cc.utsunomiya-u.ac.jp
1. はじめに中学校家庭科での「身近な消費生活と環境」や「食生「持続可能な消費と生産」は、貧困対策や環境保全

活と自立」などの学習領域に関連させて、食品ロスのと並んで持続可能な開発に関係する重要な課題と位置

理解と自分にできることを考えさせることをねらいとづけられてきた。特に近年では、消費と生産に関連すして、座学とグループごとの意見共有と発表による学る課題として「食品ロス」が注目されている。食品ロ

習プログラムが実施されている。また、家庭科を学ぶ

スは、食べられるにもかかわらず廃棄されている食品

以前の小学校低・中学年に対して、わかりやすく印象

を指しており、食材や食品が無駄に廃棄されているこに残る形で食品ロスを学ぶ教育プログラムの必要性がとが社会的な問題として取り上げられている。また、報告されている 7)。小学生向けとして、ライフサイク

食品ロスは、食材生産や流通、加工および調理に費やル思考を取り入れた食育プログラムの中で食べ残しでされた資源を無駄にすることも含有しており、資材ののムダの意味を考えさせる教材が報告されている 8)。

消費に伴う温室効果ガス（GHG）等の環境負荷物質の本研究では、食材の生産、流通過程を取り上げて、排出につながる環境問題と認識できる

1-2)

。

各プロセスで生じる食材廃棄の模擬体験を通じて食品

現在、日本における食品ロスの量は年間約 612 万ト

ロスを学ぶ小学生を対象とした教育プログラムと教材ンであり、事業系での排出量が約 328 万トン、一般家開発に取り組んだ。この学びを通して、食品ロスがど

3)

庭からの排出が約 284 万トンと推計されている 。事

うして生じているのかを考えさせることを目標とした。

業系食品ロスの排出元である食品関連事業者には、食品リサイクル法（平成 12 年）によって食品ロスを含め

2. 食品ロスに関する体験的教育プログラムの作成た食品廃棄物等の発生抑制や再生利用が推進されてい開発する教育プログラムでは、農産物の生産や流通、る。一方で、家庭からの食品ロスを低減するためには食材の製造、販売の各場面において、それぞれの理由

消費者の意識改革が必要であることが指摘されておりから食品を廃棄することを模擬的に体験させて、食品

4）、食品ロス削減推進法（令和元年）の施行によって、ロスを学ぶ構造とした。まず、指定された料理（餃子

国や市町村、事業者だけでなく、消費者を含めて食品スープ）をつくるため農産物や食材を集めて鍋に入れ5)ロスを削減していくための役割や行動が整理された 。

るという課題を提示する。次に、児童らは指定の場所

また、同法では、食品ロスの削減の取り組みを推進（つくる、はこぶのプロセス）で食材を集める。ただする基本的施策として教育、学習の振興の重要性を示し、各プロセスにはそれぞれの理由から食材として利5)している 。農林水産省によると、食品ロスの削減に用できないものがあり、これを選別して廃棄しなけれ関して、持続可能な開発目標（SDGs）の目標 12「持ばならない。児童らは、各プロセスの指示通りに食材

続可能な消費と生産形態の確保」、項目 12.3 の一人当を廃棄し、利用できる食材のみを集めて鍋に入れる（図たりの食品廃棄物や生産・サプライチェーンにおける

1）。ここまでを一連の学びの活動とし、活動終了後に食品ロスの削減と、目標 13「気候変動に具体的な対策

ワークシートで学びの振り返りを行うとした。

を」の項目 13.2 の「気候変動対策を国別の施策、戦略

2.1 食品ロスが生じる理由の整理及び計画に盛り込む」が同時に達成されるとともに、各プロセスで食品ロスが生じる理由は、これまでに項目 12.3 の推進に向けて目標 4「質の高い教育をみん行ってきた現地調査より整理した。ネギに関しては、

3)

なに」が関連することを整理している 。すなわち、埼玉県深谷市の畑作農家への現地調査から折れている

食品ロスの削減のために食品ロスに関連した様々な学

ものや細すぎるものなどを廃棄対象とした。白菜と人びが重要視されており、今後、具体的な学習プログラ

参は、大田市場での現地調査から輸送や保管状況で傷ムの開発が求められる。

がついているもの、傷みがあるものを廃棄対象とした。

食品ロスの削減に向けた具体的な教育プログラム開

また、食品廃棄物の飼料化に取り組む事業所への調査発として、中学校での実践事例が報告されている 6)。

から、小売りからの食品ロスとして消費期限の過ぎた- 3-B2-01 -3-B2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

もやしと肉、製造プロセスの食品ロスとして破れてしまった餃子の皮を設定した。
2.2 教材の作成
農産物や食材は色紙や段ボールやカラーフェルト生地を利用して、およそ実物大に模して作成した。廃棄対象となるものは、選別時の判断が容易となるよう作成した。つくる、はこぶ、たべるなどの各プロセスは
ポスター掲示によって明示し、当該プロセスの作業内
容と食品ロスが出てしまう理由の説明を加えた。その他、食材調達のメニュー表、食材を運ぶかご、廃棄し図 1 教材を利用した食育の試行状況

た食材を入れるゴミ箱、活動のゴールとなる食材を入れ込む鍋などを作成した。また、活動での学びを振り返るためにワークシートを作成した（図 2）。ワークシートでは、食材が食卓に届き、食べるまでの流れの確認と各プロセスで出た食品ロスの理由、食品ロスを減らすために自分ができることを問う内容とした。
2.3 食品ロスを学ぶ教育プログラムの試行作成した教材を用いた教育プログラムを第 14 回う
つのみや食育フェア（令和元年10月6日）
で実施した。
児童は、ルール説明と一連の活動を支援する大学生と図 2 ワークシートへの回答状況

ともに食材の仕分けに取り組み、集めた食材を鍋に入れ込んで活動は終わる。その後、児童は大学生とともにワークシートによる振り返りに取り組む。また、保引用文献

護者を対象としたアンケート調査も実施した。

1) IPCC: “Climate Change and Land An IPCC Special
Report on climate change, desertification, land

3. 結果および考察

degradation, sustainable land management, food

教育プログラムに参加者した児童は 20 名（小学校 1

security, andgreenhouse gas fluxes in terrestrial～6 年生の児童）であった。ワークシートの回答内容

ecosystems Summary for Policymakers”, (2020), pp.

から、参加児童の学年に関係なく食材が食卓に届くま29

での流れおよび各プロセスで出る食品ロスの理由を尋

2) 公益財団法人地球環境戦略研究機関: “IPCC 土地

ねた設問にはおよそ正しい記載がされていた。食品ロ

関係特別報告書 ハンドブック 背景と今後の展

スを出さないために自分が家出できそうなことを尋ね望”, (2019), pp.18

た設問では、低学年では「食べ残しをしない」ことが3) 農林水産省食料産業局: ”食品ロス及びリサイク

挙がっていたが、中学年、高学年になると「切りすぎルをめぐる情勢”, 入手先 < https://www.maff.go.jp/

ない」、「食べられる部分を捨てない」、「野菜を残さずj/shokusan/recycle/syoku_loss/attach/pdf/161227_4-14

使う」、「悪くなる前に使う」など調理場面での対策が9.pdf>,（閲覧日:2021 年 1 月 6 日）

記載されていた。また、自由回答欄では 3 年生以上の4) 農林水産省: ”平成 25 年度食料・農業・農村白書”,

学年で食材の流通過程や食品ロスが出る理由が分かっ(2014)

たことが挙げられていた。以上のことから、本教材を

5) 消費者庁: “食品ロスの削減の推進に関する法律”,

利用した教育プログラムは、小学校中学年以上の段階

入手先< https://www.caa.go.jp/policies/policy/consum

に対して農産物や食材の流通プロセス、食品ロスが生

er_policy/information/food_loss/promote/ >, ( 閲 覧

じる理由の学習につながると考えられた。

日:2021 年 1 月 6 日)
6) 大 森 玲 子 : 日 本 栄 養 士 会 雑 誌 , 63(3), (2020),

謝辞

pp.11-13

本研究は日本学術振興会科学研究費基盤研究(B)課

7) 西川可穂子, 藤原葉子, 冨永典子: 日本家政学会

題番号 18H03430 による成果の一部である。
教材作成、教育プログラムの実施にご協力いただいた学生諸氏に誌, 62(5). (2011), pp.299-307
8) 菱沼竜男, 大森玲子: 第 14 回日本 LCA 学会研究発謝意を表する。

表会講演要旨集, (2019), pp.182-183- 3-B2-01 -3-B2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

ライフサイクル思考を基礎とする環境教育のオンラインでの実践と課題
Online Implementation of Life Cycle Thinking-based Environmental Education and its Future
Tasks〇松本真哉*1)、平山世志衣 2)、水野建樹 2)
Shinya Matsumoto, Yoshie Hirayama, Tateki Mizuno
1) 横浜国立大学大学院環境情報研究院, 2) 横浜 LCA 環境教育研究会* matsumoto-shinya-py@ynu.ac.jp
1. はじめに実施した。なお、三つの教室は連続した配置のため、

持続可能な社会への転換を目指して、様々な教育活

講師の教室間の移動はすぐにできる環境であった。

動が進められている。環境教育はその代表的な教育活

授業時間は、50 分が 2 コマで 2020 年 11 月 11 日(水)動である。環境教育の題材として、従来は公害教育やの午後に実施した。
最初の 50 分はパワーポイントを利自然環境保全に関する内容が多かったが、エネルギー

用した LCT の導入講義であり、幾つかの生活行動と環利用に関する内容なども扱われるようになってきた。

境の関係及びバスに乗る行動と世界中の環境問題の関最近では、製品などのライフサイクルの考え方(LCT)係を考える内容を、生徒への質問を多用したインタラを基礎とする環境教育(LCT 環境教育)も拡がりを見せ

クティブ形式で進める。この導入講義で、物質利用をている。LCT 環境教育では、自らの生活と二酸化炭素伴う生活が、製造などに関わる様々な場面で二酸化炭の排出などに関する地球環境問題とのつながりを考え素の排出などの環境問題とつながることを受講者に気ることに加え、持続可能な開発目標(SDGs)に示されたづいてもらう。後半の講義では、身近な素材であるプ

様々な社会課題との関係も考えることも可能である。

ラスチックを取り上げ、そのライフサイクル全体につLCT 環境教育の多くのプログラムでは、知識を教授いて学ぶ。この講義では、最初に身近な 6 種類の汎用する授業だけでなく、グループワーク(GW)などの能動

プラスチックからなる 12 個の容器などのプラスチッ

的な学習活動を組み入れている場合が多い。筆者らがク製品について、同じ種類のプラスチックでできてい進める LCT 環境教育のプログラム 1, 2)でも、GW やクると思うペアを選ぶクイズを実施する。それ以降は、

イズ、カードゲームなどの形態や、PC を利用した演習

レジメを用いて板書を中心に講義が進む。今回の講義の実施などを取り入れている。2020 年は、新型コロナ

では、三つのクラス全てに対面での講義を実施して欲ウィルスの影響で、従来の対面形式の教育活動に大きしいとの要請があり、前半の講義を二つのクラスを往な制限が課せられた。またその状況は、今後も継続す

来して実施し、後半の講義は、三つ目のクラスのみ対る可能性が高い。インターネットを活用したオンライ面で実施した。対面以外のクラスは投影されるカメランでの講義はかなり一般的になったが、能動的学習の映像を視聴し受講した。

オンライン実施についてはまだ経験も浅く、いろいろ

この講義での課題は、各教室に設置されたノート型な手法を検討し課題を見出し改善すべき状況である。

PC の投影環境の準備や配置などであった。
講義開始時

そこで本発表では、2020 年に実施した LCT 環境教育に、一つのクラスの PC の画面投影に不具合が生じ、プログラムのオンラインでの実施事例について、実践

その対応で授業時間が減少した。また電子黒板に該当における検討内容や見出された課題を中心に報告する。

するツールが使えなかったため、板書が必要な場面では、講師の様子と、黒板への板書の様子が同時に PC

2. 実践事例のカメラに映るように書く場所の調整が必要であった。

2.1 三クラス同時並行で対面とオンラインを組み合

この点は事前に学校の担当者と充分な打ち合わせをしわせたハイブリッド型授業の実施ておくべきであった。後半の講義では、クイズは、5著者の一人は、毎年、東京都立中高一貫校の中学校

人程度の生徒を指名し、その選択についてクラスの中

1 年生 3 クラス(約 120 名)に対して、LCT 環境教育のの同意者に拍手で同意を示してもらう。事前にこの拍授業を対面で行っている。2020 年は大教室に一学年全手に該当する対応について懸念していたが、三つのク員が集まって行っていた従来の実施形式が難しくなっ

ラスの教室が隣接しており、教室の扉などが開放されたため、先方の依頼により、オンラインの会議ツールた状況であったため、各教室からの拍手の大小はよくである Microsoft Teams を活用し、対面とオンラインをわかった。離れた教室などで実施する場合には、教室混在する形式で三つのクラスに対して並行して授業をの様子をマイクで伝える工夫などを考える必要がある。

- 3-B2-02 -3-B2-02

第16回日本LCA学会研究発表会ことにした。2 回の GW もカードゲームも共に、ワー
2.2 複数の教育内容を含むオンライン講習会の事例
次に、2020 年 11 月 14 日(土)の 9 時～16 時 10 分にクの仕方や考え方、遊び方などの補助資料を当日オンラインで共有し配布した。

実施した教員免許更新講習の事例を紹介する。開催は事後のアンケートでは、多くの受講生が GW での議著者の一人が所属する横浜国立大学で、当初は対面形論や経験に満足し、カードゲームの楽しさを体験でき

式で内容の異なる LCT 環境教育に関する三つの講習た結果が示された。オンラインでの議論は、多くの参会を 2020 年 8 月に設定していた。しかし、大学の判断加者にとっては対面と遜色ない経験になったとの意見でオンライン講習のみの開催に変更されたため、一つがあったが、対面で実施したいとの意見もあった。なの講習会のみオンラインで実施した。今回実施を見送

お、従来はワークの結果を模造紙に書いて発表していった講習には、「かばんの中でも温暖化!?」と題された

たが、今回は Zoom のホワイトボードやパワーポイン

PC を用いた実習 3)を伴う講習内容が含まれている。PCトなどでの作業に変更された。模造紙に書く作業ではを用いた実習は、過去の講習会で、受講生の多様な PC

特にグループ間の作業格差はなかったが、今回はグル環境に起因する利用ソフトウェアの不具合などの対応

ープによるツールの活用に大きな差異があった。今後が非常に大変であり、加えて PC の操作に不慣れな受は、誰でも簡単に利用し共有できる手法などを検討す

講生の支援もかなり必要であった。このような対応をる必要があると感じている。また、対面形式の GW でオンライン下で実施することは非常に困難であると考は、グループ間の情報交換なども指導できたが、今回え、今回は実施を見送った。

の実践ではそのような柔軟性のある対応は難しかった。

午前の講習内容は、前項で述べた LCT の導入講義及びプラスチックのライフサイクルの講義にプラスチッ

3. 今後の課題について

クの持続可能な利用を考える GW を追加した 3 時間弱

オンラインでの講義実施については、講師側も受講の内容である。また午後の講習内容も 3 時間弱の時間側も、ある程度の経験を積んだ状況と考える。そのたで、地球温暖化と生活行動のつながりに関する講義と、

め、講師と受講生のインタラクティブな応答なども、様々な製品や食品などの利用と二酸化炭素排出量の関双方の PC 環境に問題が無ければ大きな課題にはなら係を示した温暖カードの体験、及び、ある製品の一生ないと考える。ただし今回紹介した中学校の事例のよと関わる二酸化炭素の排出とエネルギー資源などの利

うに、講師がオンラインで、受講者が教室で受講して用をグループで考えまとめて発表する GW で構成した。

いる場合には、その環境で教育効果を担保するための講習会には担当教科や学校種別などが多様な 51 名が綿密な準備が必要であると感じた。一方、GW のよう参加した。また土曜日の開催のため、多くの受講者はな能動的学習については、単にグループで話合うだけ

自宅から参加していたようである。講習会は Zoom を

ならいろいろなツールがあり充分に機能すると感じて利用し、GW とカードゲームの実施については、ブレいるが、議論した内容をまとめ発表することまで求め

イクアウトルームの機能を活用した。また講義時の受る場合には、受講者の利用する IT 機器環境や使いやす

講者はカメラとマイクを off に設定し、意見を求めらいツールを考えておく必要がある。また、今回のオンれた際にどちらも on にすることにした。GW はどちらライン実施で見送ったソフトウェアを用いた PC 実習

も on で進めてもらった。

は、学校の情報処理室など整備された環境が利用でき

事前の検討事項は、GW の議論などの支援とカードゲームの実施であった。前者については、今回の発表

る場合以外は検討すべき課題が多く、今後の大きな課題の一つである。

者 3 名で各々が担当する 3 グループに順次参加し、議論の様子や作業の進捗状況を確認すると同時に、助言

4. 引用文献などを行うことで概ね対応できた。一方、カードゲー

1) 成田明沙美, 井上弘毅, 松本真哉, 中村栄子: 日本

ムについては、遊び方を動画にして視聴する方法など

LCA 学会誌, 5 (3), (2009), pp 393-402も検討したが、受講者にはカード 1 セットが事前に郵

2) 日本 LCA 学会環境教育研究会: “日本 LCA 学会環送されるので、今回はカードの重複は無視して、各自

境教育研究会報告書”, 日本 LCA 学会ホームペー

が自分のカードから決められた枚数を取り、遊ぶ形式

ジ , 入 手 先 <https://www.ilcaj.org/lcahp/kenkyukaiに変更した。またゲームのルールも変更し、従来は誰-1-down.php>,（参照 2021-01-05）

かのカードが無くなった時点で終了としていたが、受3) 天野雄太, 平山世志衣, 本藤祐樹: 日本 LCA 学会

講者の順番が 4 回程度回った段階で終了し、手持ちのカードの二酸化炭素排出量の計算結果で順位を決める- 3-B2-02 -誌, 18(1), (2012), pp 55-65

3-B2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

ライフサイクル思考を取り入れた環境教育の学校での実践における
課題分析
Analysis on Issues for Implementing Life Cycle Thinking-based Environmental Education
at Schools〇清水慶太 1)、平山世志衣 2)、水野建樹 2)、松本真哉*1)
Keita Shimizu, Yoshie Hirayama, Tateki Mizuno, Shinya Matsumoto1) 横浜国立大学大学院環境情報学府, 2) 横浜 LCA 環境教育研究会* matsumoto-shinya-py@ynu.ac.jp
1. はじめに
ライフサイクル思考(LCT)を取り入れた環境教育(LCT 環境教育)の教材やプログラムの開発や実践が進められている。LCT 環境教育の目標の一つは、LCT を

続き、2 限目にプラスチックのライフサイクルに関する講義とプラスチックの持続可能利用に関するグルー
プワーク 1)を関係するステークホルダーのグループに分かれて行う。
議論の結果は模造紙にまとめ発表する。

基礎に自らの生活行動と環境などのつながりに気づく

午後の 3 限目では、まず地球温暖化と私たちの生活ことである。その気づきの先には、現在の世界中の環
境や社会とつながる生活様式を再考し、より持続可能な様式に変化することが期待されている。この様な気のつながりを考える講義や教材紹介 2)を行う。その後グループに分かれ、温暖カードを用いたカードゲーム
で日常生活に存在する二酸化炭素排出の状況を体験す

づきを児童・生徒に早い段階で体験する機会を持ってもらうことは重要であるが、一方で、日々教育現場で児童・生徒と向き合う教員の方々の理解も不可欠である。更にグループで一つ身近な製品や食品などから検討対象を選び、そのライフサイクルに関係すると考えられる二酸化炭素排出やエネルギー資源、物質資源のる。本発表では、教員の方に LCT 環境教育の教材体験を基に、LCT の気づきを得る段階から、担当する授業や学校活動などの展開まで考えてもらう教員免許状更新講習のレポートの内容から、LCT 環境教育や環境教
育自体の教育現場での実施や課題に関する内容を分析利用などを模造紙にまとめて発表するグループワークを実施する。
表 1 講習会の内容した結果を報告する。
2. 分析対象と手法
2.1 分析対象について

時 限

内 容

1 限目

私たちの生活と環境のかかわり(80 分)（ライフサイクル思考の導入講義)

休憩(10 分)分析の対象は、2017 年から 2019 年に横浜国立大学
で実施された LCT 環境教育に関する教員免許状更新

2 限目

プラスチックと私たち(60 分)(講義、グループワーク)

昼休(60 分)講習で提出された受講生のレポートの内容である。の
べ 6 回の講習会の受講生のうち、レポートの記述内容

3 限目の分析利用の同意が得られた 193 名のレポートの内容を分析した。受講生は、小学校から高等学校までの教(100 分)休憩(10 分)員が中心で、様々な教科の担当者が含まれている。

4 限目(100 分)2.2 講習内容について
講習のタイトルは「ライフサイクルの考え方に基づく環境教育の手法」であり、2018 年までは同一の内容
を 2 回開催していたが、受講生からのアンケートの結果などを考慮し、2019 年は従来の内容と同じ中級編と、扱う内容を減らしグループワークなどの時間を増やした初級編の設定とした。中級編の講習内容を表 1 に示す。まず 1 限目の講義で、このような講習を開催している主旨を説明し、LCT の導入講義を実施する。引き地球温暖化と私たちの生活(講義、カードゲーム、グループワーク)
かばんの中でも温暖化!?
(PC 実習型環境学習)

4 限目は、ノート PC を利用した自らのかばんの中の物品に関する実習を通して、自らの生活における見えない二酸化炭素排出 3)やエネルギー消費 4)を体感する
内容である。実際の実習で利用するソフトは年度によって異なるが、講義資料などはほぼ同様のものを使っている。
これらの講習を受講した後に、今回の分析対象とな- 3-B2-03 -3-B2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

るレポートを作成・提出し講習会は終了した。

き、また環境教育などの複合的な単語は強制的に抽出

2.3 レポート課題についてした。その結果、設問①では、環境教育、課題、授業などの単語が、設問②では、授業、学習、導入などの講義終了後に後述する三つの課題についてレポートの提出を課した。レポートは A4 で 1～2 ページ程度の単語が上位に抽出された。

内容である。一つ目は、受講生の勤務校における環境教育の実施状況と関連する課題を聞いた。二つ目の課
題では、講習会で体験した LCT 環境教育の教材や実習、そして LCT を勤務校の授業などに取り入れる可能性とその際の課題などを聞いた。三つ目は、もっと幅広

3. 現状と今後の課題
現在、語句抽出の検討を重ね、類似語のコード化を見据えた検討を進めている。詳しい分析結果について
は、当日発表する予定である。同様の講習会は他の年度にも実施しているため、データを増やした検討や、い視野で日本を持続可能な社会に変化させるために教2020 年にオンラインで実施した講習会の受講者から育現場で必要な取り組みなどを聞いた。以下に実際の課題を示す。
① 勤務校における環境教育の現状と課題について、
これまでの経験を基に述べなさい。

得られた結果との比較なども、可能であれば検討する。
引用文献
1) 成田明沙美ほか: 日本LCA学会誌，5 (3)，(2009)，② 本講習で紹介した環境教育の教材(ライフサイクル

pp 393-402の考え方も含む)を現在の勤務校にどのような形で導入することができるか、その可否も含めて述べなさい。
③ 本当の意味で持続可能な社会を目指すためには、
日2) 日本 LCA 学会環境教育研究会: “日本 LCA 学会環
境教育研究会報告書”, 日本 LCA 学会ホームペー
ジ
,
入
手
先

本の教育現場でどのような取り組みや施策が必要か述
べなさい。

<https://www.ilcaj.org/lcahp/kenkyukai-1-down.php>,（参照 2021-01-05）
3) 天野雄太, 平山世志衣, 本藤祐樹: 日本 LCA 学会

2.4 分析手法
得られたレポート内容を受講生の学校種別や担当教科などの情報と伴にテキスト化した。分析には、テキストマイニングソフトウェアの一つである KH coder5)を用いた。まず最初に、レポートの課題ごとに全員の誌, 18(1), (2012), pp 55-65
4) 平山世志衣, 天野雄太, 大内康弘, 本藤祐樹: 日本
LCA 学会誌, 11(4), (2015), pp 348-358
5) 樋口耕一: 理論と方法, 19(1), (2004), pp101-115

記述の頻出語句の抽出を行った。語句の抽出においては、分析に不要と考えられる動詞などの一般語句は除- 3-B2-03 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

12:00 〜 12:20 (2021年3月5日(金) 11:00 〜 12:20 B会場)

[3-B2-04] 総合討論

©日本LCA学会

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[3-C1] 健康・医療
2021年3月5日(金) 09:20 〜 10:40 C会場 (zoom)
座長：加河茂美（九州大学）[3-C1-02] 気温が睡眠に与える影響に関する調査のメタ解析*谷口 祐実子1、井原 智彦1 （1. 東京大学大学院）
09:40 〜

10:00

[3-C1-03] スマートウェアを活用した廃棄物処理業における熱中症の予防と労働強度の管理*岡本 宗一郎1、Jianfei Cao1、橋口 伸樹1、児玉 耕太1、橋本 征二2 （1. 立命館大学大学院、2. 立命館大学）
10:00 〜

10:20

[3-C1-04] 医薬品の開発と製造を対象とした Prospective LCA -遺伝子組換えカイコ
利用に関する環境影響の低減*中村 洋之1、瀬筒 秀樹2、伊坪 徳宏1 （1. 東京都市大学、2. 国立研究開発法人 食品産業技術研究機構）
10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

3-C1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

気温が睡眠に与える影響に関する調査のメタ解析
Meta-analysis of research on the effects of temperature on sleep○谷口祐実子*1)、井原智彦 1)
Yumiko Taniguchi, Tomohiko Ihara
1) 東京大学大学院* taniguchi-yumiko@g.ecc.u-tokyo.ac.jp
1. 緒言

2. 研究目的

IPCC の予測によると、今後も地球温暖化は進行し温本研究では、地域、年次、季節などの異なる既存の室効果ガス排出量が削減されない場合世界の平均気温

複数の調査を統合して分析することにより、睡眠困難

は 2100 年までに 4℃程度上昇するという予測がなされに影響を及ぼす因子を整理したうえで各因子の影響をている。LIME に基づく環境影響評価モデル （Figure

評価し、他地域への関数の適用方法を探索することを1）によると、気温の上昇は人間健康に特に影響を及ぼ目的とする。

[1]

し、今後気温が人間健康に及ぼす影響の評価はより一層重要になる。気温上昇が人間健康に及ぼす影響の中3. 研究手法

で、主なものは熱中症、疲労、睡眠の 3 つである。こ3.1 疫学調査

れらのうち、熱中症については人口動態調査や救急搬データを使用した疫学調査の詳細を Table 1 に示す。

送数に基づく多くの研究が行われ暑さ指数の提供など

これらの調査で使用された指標は、PSQI および岡野らの対策も取られている。
一方、
疲労と睡眠に関しては、[2]

局所的な調査にとどまり、十分な定量化が行われてい内容を Table 2 に示す。SQIDS は毎日の睡眠を評価すない。また、国立環境研究所の調査によると、熱中症、るもので、毎日の気温の変化に伴う睡眠の変化を評価

疲労、睡眠の中で最も被害を訴える人の割合が多いのすることが可能である。カットオフポイントを 5.5 点

は睡眠であった。そこで本研究では、既往研究の少なに定め、睡眠困難罹患率を推計した。

が作成した SQIDS である。SQIDS の評価項目と質問

さと被害人数の多さから、睡眠に着目した。
気温が睡眠にもたらす影響についてはこれまでに、

Table 1 データを使用した疫学調査

岡野ら が東京での疫学調査をもとに夜間気温が 1℃
[2]

調査年

調査時期

地域

①

2007年

8月

東京

2日

10日

らかにし、草間ら はジャカルタでの疫学調査をもと

②

2009年

1月

東京

2日

10日

626人

③

2011年

1月

名古屋

1日

10日

1254人

にエアコン有無別の睡眠困難罹患率の被害関数を導出

④

2011年

8月

名古屋

1日

10日

636人

⑤

2012年

8月

名古屋

1日

10日

571人

⑥

2016年

2月

ジャカルタ

2日

9日

263人

⑦

2016年

10月

ジャカルタ

2日

9日

264人

⑧

2019年

2月

デリー

1日

9日

231人

⑨

2019年

5月

デリー

2日

9日

235人

上昇すると睡眠困難罹患率が 3.0%上昇することを明[3]した。しかし、これらの研究は各地域での疫学調査結果を個別に分析しており、地域差や季節差については検討されていない。また、今後の途上国の経済発展や

PSQI
SQIDS 被験者数
調査日数 調査日数440人

人口動態の変化により、疫学調査が実施された地域でも過去の睡眠影響評価結果を適用できなくなることがTable 2 SQIDS の 7 項目と質問予想されるため、疫学調査が実施されていなくとも睡眠困難を把握できるようにすることが望まれる。そのためには、地域差や人口動態的など様々な因子が睡眠困難に及ぼす影響について明らかにする必要がある。

3.2 データ解析
日最低気温を説明変数として睡眠困難罹患率を 3 次の平滑化スプライン関数により解析する。
Figure 1 LIME に基づく環境影響評価モデル[1]- 3-C1-02 -3-C1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

4. 結果と考察

Table 3 様々な変数に関する重回帰分析

4.1 PSQI の要素分析

項目

変数

地域ごとの PSQI の各要素の平均得点を Figure 2 に地域

日本示す。PSQI の構成要素は、睡眠の質（C1）
、入眠時間

性別

（C2）
、睡眠時間（C3）、睡眠効率（C4）、睡眠困難（C5）、気温

眠剤の使用（C6）、日中覚醒困難（C7）の 7 つである。

tP-値

0.330 27.61 0.00

ジャカルタ

0.033

男性

-0.055 -11.84 0.00

年代 (歳)-0.028日最低気温 (℃)

0.066 12.70 0.00

3.27 0.00-5.74 0.00

エアコン有無 エアコン有0.025

4.95 0.00

住宅種別

戸建

-0.046-1.82 0.07

集合住宅

-0.032-1.29 0.20

木造

-0.033-2.68 0.01

鉄骨造

-0.035-3.63 0.00

鉄筋コンクリート造-0.072-5.69 0.00

多くの要素では、東京と名古屋で平均得点が大きく、住宅構造

それらと比較してジャカルタとデリーの平均得点は小偏回帰係数さくなった。項目別だと、特に睡眠の質（C1）、睡眠時間（C3）、睡眠効率（C4）、眠剤の使用（C6）など
で特に東京・名古屋とジャカルタ・デリーの差が大きかった。一方で睡眠困難（C5）については地域ごとの4.3 気温別 RMSE
本研究では様々な条件別に、日最低気温と睡眠困難罹患率の関係を分析した。その一例として、年代・男差があまりなかった。

女別に分析を行った結果を Figure 3 に示す。年代や性別が異なることで、生活、身体のつくりなど様々な点
で睡眠に影響を及ぼす要素があると考えられるが、結果として年代・性別ごとに大きな差は生まれなかった。
60-80 代の男性、女性それぞれが他の年代・性別と異なるグラフになっているが、こちらも被験者数の不足による誤差だと考えられる。このほかにも地域別、住居条件別、エアコンの使用有無別などで分析を行った。

Figure 2 PSQI の構成要素別得点
4.2 様々な変数に関する重回帰分析
睡眠困難の有無を目的変数、9 つの調査の中で質問された様々な項目を説明変数として重回帰分析を行った。その結果を Table 3 に示す。偏回帰係数の絶対値か
ら、地域は比較的睡眠困難に影響を及ぼしやすい因子

Figure 3 日最低気温と睡眠困難罹患率の関係（年であることが示された。また、その次に住宅構造、気代・男女別）

温、性別なども影響を及ぼしやすいことが見て取れる。
一方で、年代、エアコンの有無、住宅種別については

5. 結言

今回分析した因子の中では睡眠への影響は小さかった。

日本では、デリーやジャカルタに比べ睡眠困難罹患

また、住宅構造が影響を及ぼす理由として、木造の方率が高いことが明らかになった。また、睡眠への影響が鉄筋コンクリートの物件に比べ隙間があることや、が特に大きい因子は、地域であり、その次に住宅構造、

コンクリートの方が木材に比べ容積比熱が高いために、

気温、性別が挙げられた。

保温性が高いことが挙げられると考えられる。
6. 参考文献[1] 井原智彦, 玄地裕：日本建築学会環境系論文集, 73(634), 2008, pp.1407–1415.
[2] 岡野泰久, 井原智彦, 玄地裕：日本ヒートアイランド学会論文集, 3, 2008, pp.22–33.
[3] 草間蓮：東京大学大学院修士論文, 2017.

- 3-C1-02 -3-C1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information
SI の書式は自由です。

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第16回日本LCA学会研究発表会

スマートウェアを活用した廃棄物処理業における熱中症の予防と労働強度の管理
Prevention of heat stroke and management of labor intensity
in the waste treatment industry using smart wear
○岡本宗一郎*1)、Jianfei Cao1)、橋口伸樹 1)、児玉耕太 1)、橋本征二 2)
Soichiro Okamoto, Jianfei Cao, Nobuki Hashiguchi, Kota Kodama, Seiji Hashimoto
1) 立命館大学大学院 2) 立命館大学* rv0058xp@ed.ritsumei.ac.jp
1.

はじめに
近年、情報通信技術の活用が様々な分野に及んでいるが、廃棄物処理業においてもこれを活用した安全管理の高度化に資する具体的なシステムを構築することが有益と考えられる。本研究では、廃棄物処理施設及び廃棄物収
集運搬の作業者を対象として、スマートウェア及びセン
サー端末により心拍数等の生体情報を収集し、熱中症の危険性や労働強度を判定するとともに、安全管理の高度

また、心拍数をもとに下式を用いて労働強度を算出し、下記の基準を用いて作業者の身体的負荷を判定した。
・労働強度 = (作業時心拍数 – 安静時心拍数) / (最大
心拍数 – 安静時心拍数)・100
・最大心拍数 = (208 – 0.7・年齢)<Borg, T.> 労働強度が、・30%以上：身体的な負荷が高い
・40%以上：30〜60 分間継続する場合は危険化を図る方策について検討した。
2. 方法
2.1 計測システムと実態把握の概要
スマートウェアを用いて被験者の生体情報（心拍数、体表温度）を計測するシステム 1)2)を用いた。京都市内の廃棄物処理施設の作業者、草津市内・豊橋市内の廃棄物収集運搬の作業者を対象に計 4 回の実態把握を行った。実態把握では作業者の生体情報を計測するとともに、周辺環

3.

境情報（気温、湿度、WBGT 値）のデータも収集した。
2.2 熱中症の危険性と労働強度の判定
心拍数をもとに、下記の基準を用いて夏季における作業者の熱中症の危険性を判定した。
<ISO9886> 以下をそれぞれ超えてはならない。
・作業中の 1 分間の最大心拍数が(185 – 0.65・年齢)
・持続心拍数が(180 – 年齢)<ACGIH> 以下の場合、暑熱暴露を中止するよう勧告。

位で把握し、第三者から注意喚起・警告などを行うことの有効性が示された。
謝辞：本研究は、環境研究総合推進費(JPMEERF20193005)
による成果である。ここに記して深謝する。
参考文献
1) 橋口伸樹ら：作業効率化に向けた現場作業者の監視
IoT システム、第 61 回日本経営システム学会全国研究発表大会講演論文集、pp.86-87、2018

・心拍数が数分間継続して(180 – 年齢)を超える場合
・作業強度がピークに達した後 1 分間経過後の心拍数が 120 以下に戻らない場合

結果と考察
本要旨では、持続心拍数を超える作業時間の割合と労働強度 30%または 40%以上となる作業時間の割合を図 1に示す。被験者数は少ないが、年齢の高い作業者のほうが熱中症の危険性や労働強度が高まる傾向が見られた。ただし、年齢が高くても問題ない作業者、低くても労働強度の高い作業者がいることも確認された。スマートウェア
による計測により、熱中症の危険性や労働強度を個人単

2)

岡本宗一郎ら：スマートウェアを活用した廃棄物処
理施設における安全管理の高度化、環境システム計
測制御学会誌、25(2/3)、pp.1-7、2020

40
30

100
持続心拍数を超える作業時間の割合
労働強度30%以上の作業時間の割合
労働強度40%以上の作業時間の割合

80
60

20

40

10

20

0

0
20歳 23歳 24歳 24歳 57歳 58歳 63歳 27歳 28歳 29歳 31歳 62歳 19歳 26歳 35歳 39歳 56歳 29歳 40歳 48歳 63歳＜---------------- 2019 京都 ----------------＞ ＜-------- 2020 京都 --------＞ ＜-------- 2020 草津 --------＞ ＜---- 2020 豊橋 ----＞

図 1 持続心拍数を超える作業時間の割合、労働強度 30%以上または 40%以上となる作業時間の割合- 3-C1-03 -割合(%)(労働強度)割合(%)(持続心拍数)50

3-C1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

医薬品の開発と製造を対象としたProspective LCA-遺伝子組換えカイコ利用に関する環境影響の低減Prospective LCA for Development and Manufacturing of Pharmaceuticals- Environmental load reduction effect by transgenic silkworms ○中村洋之*1)、瀬筒秀樹2)、伊坪徳宏1)
Hiroyuki Nakamura, Hideki Sezutsu, Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学, 2) 国立研究開発法人 食品産業技術研究機構* hnaka@tcu.ac.jp
1. はじめに
少子高齢化の時代を迎え、生命の維持・管理・疾病の治癒を目的とした医薬品の役割は、ますます重要となってきた。一方、医薬品を製造するためには選りす
ぐった原材料、特殊な製造装置が必要で、図１に示す
様に環境負荷が大きいことが課題となっている1)。
医薬品材料の中でも薬効成分である「医薬品原末、原液」の環境負荷が、原材料の1/4を占めている。
1,200

1,000

[kg-CO2/kg]

800

その他
化学最終製品
脂肪族中間物・
環式中間物

600

有機化学
工業製品

400

医薬品原末、
原液

200

廃棄物処理
無機化学
工業製品

0
原材料

電力
直接排出
製造

2. 研究目的
本研究は、タンパク質生産性を向上させた遺伝子組換えカイコを使って、医薬品原材料の抗体原薬の製造プロセスを対象として、将来の量産段階におけるGHG
排量の削減を検討することとした。
3. 研究方法
3.1 評価対象と評価範囲の設定
本研究で評価対象とした製造プロセスは、ウイルスや細菌の混入を防ぎ、高品質の抗体原薬を作るために製造プロセスをクリーンルーム内で扱うことを特徴としたものである。
評価範囲は、図２システム境界に投入される人工飼料、溶液材料・飼育容器、および抗体原薬の抽出工程で使用される資材と、システム境界内で消費される電力とした。以上の投入物が、システム境界に届くまでの流通に関わる環境負荷も計上することとした。

図1 医薬品製剤(医薬部外品製剤を含む)の製造 1)
研究開発中である優れたタンパク質生産機能を有するカイコを用いたバイオ医薬品を生産するカイコ法は、従来の細胞培養法に比べてGHG排出量が、8割程度低いという事例も既に報告されている2)
研究開発段階では生成物当りの環境負荷は大きくなるが、量産段階での環境負荷の低減を予期する
Prospective LCAという手法がある3)。Prospective LCAでは、従来のLCAのデータ収集に加えて、表1に示すような情報から将来の技術やエネルギーシステムに関するデータからシナリオを設定し、LCAを行う。

図2 本研究のシステム境界
機能単位は、抗体原薬1単位の製造とし、システム境
界から排出される飼育残渣、廃液・繭、飼育容器、資材が、廃棄物輸送を経て廃棄処分されるまでとした。

表1 従来のLCAとProspective LCAの比較
3.2 計算方法
本研究は、株式会社免疫生物研究所から提供された一次データに基づいて算定を行った4)。
算定には、産業技術総合研究所が開発したIDEA2(Inventory Database for Lifecycle Analysis)と早稲田大学
が開発した2011年版WIO (Waste Input-Output table)のイ- 3-C1-04 -3-C1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

ンベントリデータベースを使用し、影響評価手法は
LIME2 (Life-cycle Impact assessment Method based on
Endpoint modeling)を用いた5)。
4. 結果
4.1 地球温暖化の結果
GHG排出量の算出が報告されている6)。本研究では、さらに精査した結果として図3を示す。

図3 抗体原薬抽出までのGHG排出量算定結果
図3から抗体原薬を抽出するまでの製造プロセスでは、各工程で電力消費によるGHG排出量が最も大きい
ことがわかる。これはウイルスや細菌の混入を防ぎ、高品質の抗体原薬を作るためにクリーンルーム内で製造しているため電力消費が大きいことに起因している。
そこで、図4に示すように、Prospective LCAを用いて、パイロット段階では現有のクリーンルームの利用効率を改善するとともに、処理時間が長い設備の複数台体制により単位時間当りタンパク質の製造量を増加した。
さらに、量産段階では、新方式のクロマトグラフィプ
ロセス、最新の連続処理設備の導入および省エネ型クリーンルームの利用等によりGHGを削減した。

この結果、原材料・輸送・廃棄を含めた抽出・精製工程において、GHG排出量を研究開発段階に対して、パイロット段階では約1/5、量産段階では約1/10に削減する可能性を確認することができた。
5. 結論
本研究では、遺伝子組換えカイコを活用して医薬品
原材料の抗体原薬を製造するプロセスのGHG排出量を算出した。
本研究は、研究開発段階では生成物単位当りの環境負荷は大きいが、量産段階で環境負荷の削減を予期す
るProspective LCAを医薬品の製造に適用した。
現在の研究開発段階では上記の通りクリーンルームの電力消費に起因するGHG排出量が大きいため、クリーンルームの効率的な利用と、製造プロセスの新しい方法、連続処理および省エネ型クリーンルームの利用等により、GHG排出量当たりの遺伝子組換えカイコを用いたタンパク質の製造が10倍になるという予期を示した。
今後は、本研究で利用した一次的なシステムデータである現存する最新装置・設備や最新の技術・プロセスに加えて、二次的システムデータとして将来のエネ
ルギーシステム・電源構成やポテンシャルのある研究
開発中の技術・プロセスも加えるとともに原材料・輸送・廃棄段階についても考慮したProspective LCAを実施して行く予定である。
謝辞
本研究は、戦略的イノベーション創造プログラム第2期課題のプロジェクト研究「昆虫（カイコ等）による
有用タンパク質・新高機能素材の製造技術の開発・実用化」において実施されました。
6. 引用文献
1) 産業環境管理協会: LCAシステム,
MiLCAver.1.1.0.0 & 産業技術総合研究所:LCIAデータベース, IDEA ver.1.1.0 (2012/07/10)
2) 渡辺裕太, 伊坪徳宏: 第13回日本LCA学会研究発
表会, 東京, (2018), pp.202-203
3) Rickard Arvidsson , Anne-Marie Tillman, Bj¨orn A.
Sand´en, Matty Janssen, Anders Nordel¨of, Duncan
Kushnir, and Sverker Molander,: J.Industrial Ecology,
22, (2017), pp.1286-1294
4) 西山雄馬, 伊坪徳宏: 第14回日本LCA学会研究発表会, 福岡, (2019), pp.74-75
5) 田原聖隆, 近藤康之, 伊坪徳宏: 第13回日本LCA
学会研究発表会, 早稲田, (2018), pp.(30)-(31)6) 鈴木春生, 瀬筒秀樹, 伊坪徳宏: 第15回日本LCA
学会研究発表会, オンライン, (2020), pp.44-45

図4 Prospective LCAの評価結果- 3-C1-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[3-C2] 資源利用の影響
2021年3月5日(金) 11:00 〜 12:20 C会場 (zoom)
座長：本下晶晴（産業技術総合研究所）[3-C2-01] 鉱物資源サプライチェーンリスク解析モデルの開発に向けて*杉山 智哉1、張 政陽1、中島 謙一2、松八重 一代1 （1. 東北大学、2. 国立環境研究所
11:00 〜）

11:20

[3-C2-02] 先進国によるアスベスト採掘誘発の国際産業連関分析*筑井 麻紀子1 （1. 東京国際大学）
11:20 〜

11:40

[3-C2-03] 固定資本内生化モデルを用いた日本のマテリアルフットプリント分析*畑 奬1、南齋 規介1、中島 謙一1 （1. 国立環境研究所）
11:40 〜

12:00

[3-C2-04] 将来需要変化を考慮した中長期的な鉱物資源枯渇ポテンシャルの評価*横井 崚佑1、渡 卓磨2,3、本下 晶晴1 （1. 産業技術総合研究所、2. 国立環境研究所、3. 東京大学）
12:00 〜

©日本LCA学会

12:20

3-C2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

鉱物資源サプライチェーンリスク解析モデルの開発に向けて
In preparation for the development of mineral supply chain risks analysis model○杉山智哉*1)、張政陽1)、中島謙一2) 、松八重一代1)
Tomoya Sugiyama, Zhengyang Zhang, Kenichi Nakajima, Kazuyo Matsubae
1) 東北大学, 2) （国研）国立環境研究所* sugiyama.tomoya.q3@dc.tohoku.ac.jp（Multi Regional Input Output: MRIO）モデルは一国の最

1. 背景
2015年パリ協定が採択され、脱炭素社会の構築が進

終需要が複数の国・産業へ及ぼす直接・間接の影響をめられている。脱炭素化に向けて再生可能エネルギー図ることができる。MRIOモデルの利用により、ウォーの導入拡大が不可欠である一方、それに伴う鉱物資源

ター・フットプリントやカーボンフットプリントなど、1-2)の需要増加が予想されている 。鉱物資源のサプライ

環境影響に関する詳細な把握が可能になってきているチェーン（Supply Chain: SC）の背後には、鉱山採掘活9)

動や資源開発により人権、労働、違法採掘など、社会させることにより、鉱物資源のSCリスクの定量・可視的な問題が引き起されている3)。それと同時に、国際貿化をすることができる新モデルを提案する。

。MRIOモデルに本研究で作成するSCリスク表を接続

4)易の増加により引き起こされる生物多様性の損失 、鉱山周辺の土地改変5)など、環境的な問題も国際的に2.1 SCリスク表の作成に向けて取り上げられている。SCの下流の国々や企業にはこの①テキストからリスク情報の抽出ような鉱物資源SCの上流で起こる社会・環境問題を考
3)

ニュース・レポートから鉱山周辺地域で起こるリス

慮した責任ある資源調達が求められている 。我が国

ク要因を含む文書𝑑𝑖 を抽出する。文書𝑑𝑖 を解析して、は鉱物資源を海外の輸入に依存しているため、我が国

国別・リスク要因別に整理をし、産業別の制約を𝑡年分の経済活動が、SCを通して資源採掘国に影響を与えるについて整理する。整理する際は、表1に示すように、だけでなく、
制約やリスクを被ることも発生している。

国を𝑘𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛)、産業を𝑙𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑚)とし、リ ス ク 要 因 を 𝑅𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑠) 、 制 約 を 𝑍𝑖 (𝑖 =

鉱物資源の戦略的な管理のため、鉱種別の供給リスクの解析6)や採掘リスク7)の定量分析が行われてきた。

1,2, ⋯ , 𝑞)とする。

また、World Economic Forumの大分類に基づいて鉱物資源の供給障害をもたらすリスク事例や要因の抽出が

表1 文書𝑧𝑖 から抽出したリスク情報整理の例

行われている8)。しかしながら、これらのリスク要因が

国:𝑘𝑖

SCを通じて、各国の産業構造に与える影響の分類・整リスク

制約を受けた

要因:𝑅𝑖

産業:𝑙𝑖

制約:𝑍𝑖

理は行われていない。この結果、多様な鉱物資源のSC

カナダ

ダム決壊

鉱業

解雇120人

リスク情報と産業連関モデルを接続することができて

メキシコ

坑内事故

鉱業

生産量減

いなかった。一方、リスク要因別のSCリスクの定量化20tが実施されている4，5，7)ものの、複数のリスク要因を包括的にとらえるデータベースやモデルは存在していな②MRIOモデルへの接続によるリスク情報変換

い。この結果、鉱山周辺の多様なリスク要因が経済活

MRIOモデルは、国別・産業別の連関構造をしている

動へもたらす影響を最小化する対策を論じることがでため、整理したリスク情報を、「国𝑘𝑖 で起こるリスク要きなかった。

𝑘
因𝑅𝑖 が産業𝑙𝑖 へ与える制約𝑍𝑅,𝑙」という形に変換する

そこで、本研究では、ニュース・レポート等から鉱（表2）。ここで、制約Zを産業別生産額𝑋で除したもの

山周辺地域で発生するリスク要因がSCに与える影響

を制約行列ωとすると、国𝑘で起こるリスク要因𝑅が𝑙を抽出し、鉱物資源SCリスク解析が可能な新規モデル

産業に与える制約𝑍を産業別生産額𝑋で重み付けしたの開発を行うことを目的とする。

𝑘
ものは、𝜔𝑍,𝑙と表すことができる。また、ニュース・レ

ポートから抽出した10年分のリスク情報をもとに重み2. 手法𝑘付けした値𝜔𝑍,𝑙は（1）式により算出することとする。

新規解析モデルは大きく分けて二つの要素で構成さ最終的に、各国分を結合し、SCリスク表の完成となる。

れる。1つは、多地域間産業連関モデルであり、もう1
つは、SCリスク表から構成される。多地域間産業連関- 3-C2-01 -3-C2-01

第16回日本LCA学会研究発表会

10𝑠

きていない。しかし、今後の方向性として、各国のリ

−1

10

𝑘
𝑘
𝑘
𝜔𝑍,𝑙
= ∑ ∑ 𝑍𝑅,𝑙(∑ 𝑋𝑡:𝑙)𝑡=1 𝑅=1(1)

スク要因発生確率を含め、SCリスク表の作成をしていくことを考えている。また、SCリスク情報の抽出・整𝑡=1

理には整理される情報に偏りが生じるため、機械学習を用いたテキスト解析により、高度な解析ができるよ
表1 リスク情報の変換

う努めていく。新規モデルの開発は、鉱物資源の戦略的な管理として、コストや二酸化炭素などの既存の評

国𝑘𝑖 のサプライチェーンリスク表
産業𝑙

𝑙1

⋯

価軸に加えて、SCにおける多様なリスクをとらえた新𝑙𝑚

たなモノサシを提供することができるため、今後の政リスク要因𝑅
𝑅1⋮⋮

𝑘⋯ 𝑍𝑅,𝑙⋯𝑅𝑠⋮

策や投資、企業運営をする上での、リスク最小化を測る新たな基準となる。
引用文献
1)③鉱物資源SCリスク解析モデルによる分析𝑘𝑙（1）式をもとに各国分を統合した𝜔𝑍,𝑙で構成されるSC

リスク表とMRIOモデルを接続する。(𝐼 − 𝐴)−1 を逆行

列係数、𝐹を最終需要とし、最終需要1単位を満たす
ために制約𝑍が各国・各産業へ直接・間接的に与える影響𝑊 は（2）式のように示すことができる。

Hodgkinson, Jane H., and Michael H. Smith.,
Resources Policy, 2018.

2)

Lèbre, Éléonore, John R. Owen, Glen D. Corder,
Deanna Kemp, Martin Stringer, and Rick K. Valenta.
Environmental Science and Technology 53 (18),2019,
pp.10571–79.

3)

谷口正治.Journal of MMIJ,131, 2015, pp.588-591.

(2)

4)

Wiedmann, Thomas, and Manfred Lenzen., Nature

ここで、上記の①、②、③の工程により、本研究で

5)−1
𝑊 = 𝜔𝑘𝑙𝑍,𝑙 (𝐼 − 𝐴) 𝐹

Geoscience 11 (5), 2018, pp.314–21.
Kenichi Nakajima, Keisuke Nansai, Kazuyo Matsubae,
Makoto Tomita, Wataru Takayanagi, and Tetsuya

開発するモデルは図1のようになる。

Nagasaka.Science of the Total Environment 586, 2017,
pp.730–37.
6)

Graedel, T. E., E. M. Harper, N. T. Nassar, Philip Nuss,
Barbara K. Reck, and B. L. Turner., Proceedings of the
National Academy of Sciences of the United States ofAmerica 112 (14), 2015, pp.4257–62.

7)Keisuke Nansai, Kenichi Nakajima, Shigemi Kagawa,Yasushi Kondo, Yosuke Shigetomi, and Sangwon Suh.,
Environmental Science and Technology 49 (4), 2015,
pp.2022–31.

図 1 鉱物資源SCリスク解析モデル

8)

佐々木 翔, 松八重 一代, 中島 謙一, 村上 進亮,
長坂徹也., Journal of Life Cycle Assessment, Japan 13

3. 今後の展望・貢献
現在、代表的な事例であるダム決壊をリスク要因とし、各国・各産業に与える影響をニュース・レポート(1), 2017, pp.2–119)からの抽出を進めている。ニュース・レポートから抽出したリスク要因はすでに起こってしまった事象であるため、リスク要因の発生する確率を含めた議論はで- 3-C2-01 -Tukker, Arnold, Tanya Bulavskaya, Stefan Giljum,
Arjan de Koning, Stephan Lutter, Moana Simas,
Konstantin Stadler, and Richard Wood., Global
Environmental Change 40,2016, pp.171–81.

3-C2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

国際産業連関分析による先進国のアスベスト採掘誘発の推計
Instructions for Preparing the Proceeding on the ILCAJ Annual Meeting○筑井麻紀子*1)
Makiko Tsukui
1) 東京国際大学* tsukui@ tiu.ac.jp
本研究では、アスベストの国別生産量を USGS

1. はじめに
アスベストは様々な産業分野で広く利用されてきたMineral Year Book 2014 4 ) から、貿易取引量を UNが、高濃度の長期暴露による健康被害の危険性が認識

Comtrade から得た。そして ICIO の産業部門分類のされるようになってから、ほとんどの先進国ではアス「D07T08; Mining and quarrying of non-energy producing

ベストの採掘・使用が禁止された。しかし、発展途上

products」をアスベスト鉱物部門とそれ以外の鉱業部門

国や中進国では、いまだにアスベストの採掘・貿易がに按分した。
部門按分の方法は次の通りである。
まず、行われ、原材料として使用され続けている 1)。近年のUN Comtrade から「その他の石綿」の貿易取引量が重グローバルなサプライチェーンを考慮すれば、たとえ量ベースで得られる。この石綿貿易量を USGS Mineral

直接的なアスベストの採掘・使用を禁じても、アスベ

Year Book 20144)から得られた石綿生産量から差し引

スト使用国の経済活動を刺激することがアスベストのくことにより、石綿採掘 6 ヵ国の自国内での生産量を採掘を誘発すると考えられる。

推計する。

本研究では、世界のアスベスト採掘がどの国の消費採掘されたアスベストを原材料として使用するアスによって誘発されているかを国際産業連関分析によっ

ベスト製品の内、繊維・衣料製品は OECD-ICIO の部て推計する。

門分類の「D13T15: Textiles, wearing apparel, leather andrelated products」に、シーリングなどに用いられる石綿

2. モデルとデータ

紙は「D17T18: Paper products and printing」に、セメン

2.1 アスベスト禁止国の定義と対象

ト な ど の 建 材 は 「 D23: Other non-metallic mineral

本研究ではアスベスト禁止国をアスベストの採掘・

products」、ライニング(ブレーキパッド・クラッチパッ

生産・使用・輸入・輸出を行っていない経済体としてド等)は「D29: Motor vehicles, trailers and semi-trailers」

定義する。そして、International Ban Asbestos Secrに対応付けた。本研究では、アスベスト製品生産国がetariat (国際アスベスト禁止事務局, IBAS)のリスト 2)

アスベストを投入する産業部門はアスベスト製品の貿に記載された国・地域をアスベスト禁止国として扱う。

易輸出量(重量ベース)の品目別の比率で按分するもの

先進国はアスベストを禁止している国が大半だが、Oと仮定した。このときに品目別のアスベスト含有率もECD 加盟国の中では、米国とメキシコは IBAS のリス考慮した。OECD-ICIO では中国とメキシコは輸出に関トに入っておらずアスベスト使用国として扱う。

連する生産活動を考慮した国分類で扱われている。中国 は 、「 CN1 ： China - Activities excluding export

2.2 アスベスト鉱業部門を拡張した MRIOT の推計

processing 」 及 び 「 CN2 ： China - Export processing

本研究で は OECD が作 成してい る 2018 年版

activities」に分けられており、前者は輸出向けの加工

Inter-Country Input-Output (ICIO) Tables を利用しベー

200 万トンに及び、採掘国は次の 6 ヵ国で、ロシア(110

製造業を含まず、後者は輸出向けの加工製造業を対象としている。本研究では加工製造業においてアス
ベストが原材料として投入される可能性は低いと考え、中国で採掘されるアスベストは CN1 に投入さ万トン、54%)、中国(40 万トン、20%)、カザフスタンれるものと仮定した。メキシコについては、「MX1:(24 万トン、12%)、ブラジル(28.4 万トン, 14%)、イン

Mexico - Activities excluding Global Manufacturing」及びド(270 トン、0.0133%)、
アルゼンチン(100 トン、
0.005%)「MX2: Mexico - Global Manufacturing activities」に分割である。

されているが、MX2 の製造業部門の主要な輸出先はア

3)

ス年を 2014 年としてアスベスト鉱業部門について拡張を行った。アスベスト採掘量は 2014 年ベースで約本研究では使用量が激減している青石綿以外の「そメリカである。アメリカは前述のようにアスベスト禁の他の石綿」(UN Comtrade の品目分類である HS Cod

止国ではないが、アスベストの危険性は周知されておe で, 252490 Asbestos; other than crocidolite (blue as

り、メキシコが積極的にアスベストを含む工業製品を

bestos))を推計の対象とする。

輸出向けに大量に生産しているとは考えにくい。そこ- 3-C2-02 -3-C2-02

第16回日本LCA学会研究発表会で本研究では、メキシコは原材料としてのアスベスト

中国では 20.1%、インドでは 13.3%に上る。先進国とを MX1 での生産のために輸入していると仮定した。

いう観点からならば米国も含まれることから、先進国

こうした仮定の下に、アスベストのフローをの中国のアスベスト採掘の誘発に対する寄与率は全体

OECD-ICIO と対応付け、付帯表を作成した。そして、の 31.1%、
インドに対しては 20.6%に及ぶことになる。

各国の部門別最終需要がアスベスト採掘国の活動をど
表 2 アスベスト禁止国の採掘誘発のように誘発しているかを推計した。

中国への採掘誘発3. アスベストの国際フロー

インドへの採掘誘発

中国

52.5% インド

69.0%

アスベスト採掘国は、他国へのアスベスト輸出が多

米国

11.0% 米国

7.3%

い国と、
自国でアスベストを使用する国に大別できる。

日本

4.1% 英国

2.5%

ロシア、ブラジル、カザフスタンは前者で、中国、イ

インドネシア

3.1% ドイツ

1.5%

ンドは後者である。自国の産業への投入量は採掘量最英国

大のロシア 47.8 万トン、採掘量の 43%、ブラジルは

1.9% その他禁止国

9.3%

ドイツ

58%にあたる 18.1 万トン、カザフスタンは 4.0 万トン

1.6% 使用国

10.4%

その他禁止国とわずか 19%である。これに対し、中国は約 93%に上

12.5%

使用国

13.3%

る 50.7 万トンを自国で使用しており、インドはほとん
ど全量の 37.9 万トンを自国で使用している(SI 参照)。
表 1 に自国以外の他国での投入量を国別産業別に示した。表中「その他」と記載されている ICIO のROW(Rest of the world)への投入量が多いが、内訳とし

5. 結論
アスベストはその健康リスクにも関わらず、2021
年現在いまだに採掘され製品に使用されている。先進国を中心とする多くの国々は既にアスベストの採掘・てはロシアからはバングラディッシュ、スリランカ、

使用・貿易を禁止しており、今後残された課題としてウクライナ、ウズベキスタンといったアジア・旧ソ連

は建築物の適正処理や被害者の救済と考えられがちでへの輸出、ブラジルからはジンバブエ、ボリビア、エある。しかし、本研究の結果は、サプライチェーンをクアドル、スリランカ、カザフスタンはウズベキスタ

通してアスベスト禁止国が、間接的にアスベストの採ンやウクライナへアスベストを輸出している。

掘と使用を誘発していることが示された。特に製造業として発展している中国、インドでその傾向が大きい。

表 1 アスベスト採掘国の国別投入量

このことから、アスベスト問題は、各国がそれぞれに(自国投入を除く。またアルゼンチンは採掘量が少ないため除外)
単位: トン
中国(繊維製品)

ブラジル インド

カザフ

ロシア

中国

必要があるといえよう。例えば、サプライチェーンの

スタン
0

0

12,667

92,191

選択からアスベストを外していく国際的な枠組みが必インド(繊維製品)

16,177

5,638

53,374

16,129ベトナム(セメント類)

2,083

0

1,097

26,305

2,355

0

0

3,364

24,485タイ(繊維製品)

2,619

0

0

22,5302,140

ベトナム(繊維製品)

1,344

0

708

16,9691,519

インド(ライニング)

3,455

1,204

11,4003,445

インド(セメント類)

2,800

976

9,239

2,792

その他(セメント類)

68,581

257 124,645 293,587

6,796

その他(ライニング)

8,082

30

14,68934,598801

その他(繊維製品)

3,912

15

7,110

16,747388

20,7140

1,602

22,412

4,147

中国(ライニング)

その他

対応すべき問題ではなく国際的な協調の下に取り組む

4. アスベスト禁止国によるアスベスト採掘の誘発
自国での使用量が多いロシア、ブラジル、カザフス
タンについては、ほとんどがアスベスト使用国の最終需要から採掘が誘発されている。つまり、これらの採掘国からアスベストを輸入した国々はアスベスト製品の国内生産にそれを用いているのである。
これに対して、中国やインドではアスベスト禁止国からの間接的な採掘の誘発が無視できないほど大きく、要とされるのではないだろうか。
引用文献
1) U.S. Geological Survey (USGS) ：” 2014 Minerals
Yearbook, （オンライン），入手先 <https://minerals.u
sgs.gov/minerals/pubs/commodity/asbestos/index.html#
myb>, （参照 2019/2/19）
2) Laurie Kazan-Allen：”Current Asbestos Bans”, International Ban Asbestos Secretariat (国際アスベスト禁止事務局, IBAS) ，（オンライン），入手先 <http://ibasecretariat.org/alpha_ban_list.php#1>，（参照 2020091
3）3) OECD, 2018, OECD Inter-Country Input-Output (ICIO) Tables, http://stats.oecd.org/wbos/fileview2.aspx?ID
File=0190bd9d-31d0-4171-bd1c-82d96b88e469, [Lastaccessed: 1/1/2020].
4) USGS, 2020, Asbestos Statistics and Information, htt
ps://www.usgs.gov/centers/nmic/asbestos-statistics-and-information, （オンライン），入手先 ，（参照 2020/1/
30）- 3-C2-02 -3-C2-02

第16回日本LCA学会研究発表会

本研究の推計方法は、改善すべき課題を抱えている。例えば、アスベスト採掘国での「D23: Other non-metallic mineral products」(セメントなどの建材)が予想より低く推計されており、固定資本形成が急激に進んだ中国の実情と必ずしも整合しない。これは、アスベスト使用国で生産されるアスベスト製品
は、国内生産・使用向けも輸出される品目と同じ比率、との仮定を置いたためと考えられる。この仮定
はアスベスト製品を品目別に捉えられる UN Comtr
ade の貿易データに対し、国内生産の内訳に関する統計資料が乏しいためである。本研究の今後の発展としては、国内生産の品目についてシナリオ分析を導入するといった方法も取り、さらに推計の信頼性を高めていきたい。

- 3-C2-02 -3-C2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

固定資本内生化モデルを用いた日本のマテリアルフットプリント分析
Endogeniging capital in Japan’s Material Footprint○畑奬*1)2)、南齋規介 1) 、中島謙一 1)2)
Sho Hata, Keisuke Nansai, Kenichi Nakajima
1) 国立環境研究所, 2) 東京大学
*hata.sho@nies.go.jp
1. 緒言
現在の我々の生活の基盤となる製品やサービスは生産設備やインフラ、耐久消費財といった資本によって提供されている。
これら資本にストックされた資源（ス
トック資源）を含めて我々の社会は膨大な資源の投入によって形成されているが、資源の採掘、精錬に伴う環境負荷が気候変動に与える影響は大きく、経済の発展と資源消費の増加を分離すること（デカップリング）
が、気候変動目標の達成には不可欠である 1)。それのためには、新規資本への投入および既存資本の消費といった資本由来の資源消費を含めてマテリアルフット
プリント（MF）を推計し、デカップリングの検討を行う必要がある 2)。産業プロセスで消費される資源と異なり、ストック資源は長期的に使用されることを前提としている。そのため、デカップリング策の検討の際は資源の消費構造の把握が重要になる。
しかしながら、
2050 年実質 GHG 排出ゼロを宣言した日本を含め、産業プロセスで消費される資源に着目した事例はあるものの、ストック資源への依存度を明らかにした事例はない。そこで本研究では、日本の産業連関表（IO）をも と に 資 本 利 用 に 伴 う 資 源 消 費 を 内 包 し た MF
（CEMF: capital embodied MF）を算出し、国内の最終需要が誘発する資源消費の構造を明らかにする。

して排出強度係数行列(𝐮)を乗じることで、最終需要に起因する資源消費量(𝐌𝐅)が推計できる。
（式 1）
𝐌𝐅 = 𝐮(𝐈 − 𝐀)!" 𝐅(1)

通常の IO では新たな固定資本への投資である固定資
本形成という最終需要由来の MF のみが計算可能であり、資本への投資および資本の使用にともなう間接影
響、例えば家計消費における住居の建築や公共土木設
備の利用、を計測することは出来ない。そこで、最終需要の一部を擬似的に産業部門一つとみなして内生化することでその他の最終需要が内生化した部門を介して生じる生産やフットプリントを分析する手法が検討されてきた 3)。本研究では Nansai et al.4)の手法を参考に固定資本を内生化した日本国産業連関表を作成し、式(1)を固定資本を内生化したレオンチェフ逆行列((𝐈 −𝐀′)!" )に置き換えて計算し、CEMF を算出する。
（式 2）
𝐂𝐄𝐌𝐅 = 𝐮(𝐈 − 𝐀′)!" 𝐅′

(2)

2. 方法
2.1 固定資本内生化産業連関モデル
通常の産業連関分析では最終需要(𝐅)をレオンチェ

固定資本を内生化することで、固定資本由来の MF を
家計消費などの他の最終需要由来のフットプリントに配分したものが CEMF である。
なお、本研究では 2015 年産業連関表 5)を使用し、付帯表である資本マトリクスを利用して内生化を行う。
また、資源消費強度係数𝐮は日本への年間の資源投入
量を EXIOBASE III6)より取得して算出する。

フ逆行列((𝐈 − 𝐀)!" )に乗じることで、最終需要が生産部門のサプライチェーンを通じて誘発する波及効果を含めて総生産額を求めることができる。総生産額に対2.2 構造分解分析
産業活動に伴う資源消費量と資本の使用に伴う資源

図 1 資源種別 MF と CEMF の構造分解結果- 3-C2-03 -3-C2-03

第16回日本LCA学会研究発表会

消費量を分解して把握するため、構造分解分析 7)を行う。固定資本を内生化した投入係数行列を産業部門への投入の部分と固定資本への投入および固定資本の使る形で消費されていることが分かる。これらの資源か
らの GHG 排出削減には産業プロセスでの技術革新や効率改善がより重要である。一方で、鉄鋼は𝐏$ の割合

用の部分に分離することで、CEMF を要因別に分解することができる。

が高く、家計消費、その他最終需要のそれぞれ 40%、
47%を占めている。これは例えば家計消費の最終需要を満たすために消費される鉄鋼の大部分が固定資本へと投入されていることを意味しており、家計消費が鉄鋼のストック資源に依存していることを示唆する。この場合、GHG 排出削減のために鉄鋼資源の利用に制約が課されストック資源が使用できなくなった際、直接的な需要の縮小につながりかねない。このようにスト

𝐑 = 𝐏# + 𝐏$ + 𝐮𝐅

(3)

ここで𝐏# は財・サービスが他の産業へと投入される産業サプライチェーンの経由、𝐏$ は新規資本への投入および既存資本の消費を表す資本サプライチェーンの経由による間接的な資源消費量であり、𝐮𝐅は最終需要からの直接資源消費量である。手法の詳細は当日口頭にて発表する。
本研究では６０種の資源を対象として構造分解分析
により各最終需要由来の資源消費を誘発するサプライ
チェーンを特定する。また、 Dente et al.8) が特定した
GHG (greenhouse gas) 排出量の上位 3 資源
（精製石油、
鉄鋼、セメント）については資源種別に構造分解を行ック資源への依存度が高い資源については、資本に投入される資源の代替もしくは社会で使用する資本そのものを代替するなどして、需要の維持のためのデカッ
プリング策を優先的に行う必要がある。

う。
これら 3 資源からの GHG 排出量は総排出量の 58%を占めており 8)、資源消費の構造を把握し、優先的に排出管理を行う必要がある。
3. 結果と考察
図 1 は今回推計した MF と CEMF を最終需要別に 4つの資源分類（バイオマス、化石燃料、金属鉱物、非金属鉱物）に統合して示している。MF と CEMF を比較すると、全ての資源種で CEMF が MF を上回っている（20%〜625%）が、特に金属鉱物と非金属鉱物ではその差が顕著である。これらの資源種は産業プロセス
での消費量より資本への投入量が多く、これらの資源を利用する産業は、資本への依存度が高いことが推察される。一方でその構造には違いがあり、金属鉱物は𝐏# 、非金属鉱物は𝐏$ が占める割合が大きい。このこと
から、資源種によって MF 削減策の注力すべき点に違いがあることが示唆される。例えば同じ家計消費由来の CEMF においても、金属資源においては𝐏# が占める
割合は約 59％であり、産業サプライチェーン内での削減策が重要になる。対して、鉱物資源は𝐏$ が 53％以上を占めており、資本への依存度が高く、資本への投入される資源量の削減や素材の代替が必要になると考えられる。
次に、GHG 排出量の多い 3 つの資源種の構造分解を実施した。
（図 2）精製石油およびセメントは𝐏# の占める割合が高く、各最終需要由来の CEMF の 53%〜82%を占める。対して𝐏$ の占める割合は 6%〜28%であり、精製石油およびセメントは資本サプライチェーンではなく、産業サプライチェーン内で他の産業へ投入され

図 2 高 GHG 排出資源の CEMF 構造分解
今回は GHG 排出量の上位 3 資源に着目して構造分解を行ったが、本モデルにより、産業毎にストック資源への依存度も把握することも可能である。新技術の導入などの具体策をもとに各産業での削減策の検討が今後の課題である。
4. 参考文献
1) IRP. Global Resource Outlook 2019; Nairobi, Kenya,
2019.
2) C. Soderstaen et al. Resource, Conservation andRecycling, 158, (2020), pp104811
3) M. Lenzen et al. Journal of Applied Input-Output
Analysis, 10, (2004), pp1-114) K. Nansai et al, Journal of Cleaner Production,16(4),(2008), pp538-548
5) 総務省：平成 27 年（2015 年）産業連関表
https://www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/data/io/201
5/io15_00001.html
6) K. Stadler et al, Journal of Industrial Ecology, 22(3),(2018), pp502-515
7) K. Nansai et al, Environmental Science and Technology,
43(12), (2009), pp4241-4246
8) S. Dente et al, Resource, Conservation and Recycling,
133, (2018), pp395-403- 3-C2-03 -3-C2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

将来需要変化を考慮した中長期的な鉱物資源枯渇ポテンシャルの評価
Abiotic depletion potential from a medium- to long-term perspective based on future demand
projections○横井崚佑*1)、渡卓磨 2,3) 、本下晶晴 1)
Ryosuke Yokoi, Takuma Watari, Masaharu Motoshita
1) 産業技術総合研究所, 2) 国立環境研究所, 3) 東京大学
* r.yokoi@aist.go.jp
1. はじめに

ここで、𝐸 , は金属𝑖の評価年から対象年 T までの平均

鉱物資源の使用による影響の評価は多くの LCIA

採掘速度で、次式で算定される。

(Life Cycle Impact Assessment) 手法において含まれて𝐸,いるものの、資源使用の問題に対する視点の多様性

∑ 𝐸,
𝑇 𝑡

(3)

や、それ故の多様な評価手法の存在、評価手法に対す

ここで、𝑡 は評価年 (=2010)、𝐸 , は金属𝑖の𝑡年における合意の欠如などの課題を抱える、昔から議論の絶える年間採掘量を表す。例えば T=2050 とした場合、ない問題である。これらの問題に対して近年では、1

ADPi,2050 は 2010 年から 2050 年までの 40 年間におけつの最良の評価モデルを決定するのではなく、評価のる年間採掘量の変化を考慮した資源の枯渇ポテンシャ

目的に応じてモデルを使い分けることが推奨されておルを表すものと解釈できる。本研究では中長期的な視1

り 、複数の時間的視点に基づく評価の枠組みも提案

点から資源枯渇ポテンシャルを評価するため、𝑅 としされている 2。また資源使用の影響評価における他のては総資源量 (resources) を用いる。また基準物質は問題点として、都市鉱山の利用可能性や将来要素の考

鉄とする。

3

慮の欠如も指摘されているが 、それらの要素を考慮
2.2 将来における年間採掘量の推計した評価モデルは成熟していない。
本発表では、主要な評価モデルの 1 つである ADP

まず、世界 231 ヶ国を対象とした 1900-2010 年の 6

(Abiotic Depletion Potential) を拡張し、将来の需要変金属の投入量データ 5 をもとに、最終用途比および製化を考慮して複数の時間的視点から資源使用の影響を

品寿命分布を設定して動的物質フロー分析によって経評価することが可能なモデルの提案を行う。主要な 6

年の使用中ストック量を、各国の所得水準に基づいたつの金属 (アルミニウム、銅、鉄、ニッケル、鉛、亜4 グループ別に推計した。次に、一人当たり使用中ス鉛) を対象に新たな ADP を算定し、既存の ADP とのトック量が一人当たり GDP の関数として表され、ま比較や、時間的視点の違いによる評価結果への影響をた一定の値で飽和するという仮定のもとに、それぞれ議論する。

の金属に関して最終用途別に経年の各所得グループの一人当たり使用中ストック量と一人当たり GDP を次

2. 方法

式のロジスティック曲線にフィッティングして、回帰2.1 鉱物資源枯渇ポテンシャルの拡張

式を得た。

4

従来の ADP は次式で表される 。
𝐸 ⁄𝑅
1⁄𝑅
𝐴𝐷𝑃
⁄
𝑅
𝐸
1⁄𝑅

𝑠, ,
(1)

𝑠
1

exp 𝛼 ,

,,

𝛽, 𝑔

(4)

ここで、𝑠 , , は金属𝑖の最終用途𝑗の𝑡年における一人当, , は金属𝑖の最終用途𝑗の

ここで、𝐸 は金属𝑖の採掘速度、𝑅 は資源𝑖の天然ストたり使用中ストック量、𝑠

ック量 (従来の ADP では主に究極埋蔵量が用いられる)、𝑟𝑒𝑓は基準物質 (従来の ADP ではアンチモン)

一人当たり使用中ストック量の飽和値、𝑔 は𝑡年における一人当たり GDP、𝛼 , および𝛽 , はパラメータでを表す。なお採掘速度𝐸 は評価年における採掘速度ある。式 4 から得た回帰式をもとに、2100 年までの（すなわち年間採掘量）が用いられる。

国別の人口と GDP に関する将来シナリオとして SSPs

それに対して、本研究では任意の期間を対象とした(Shared Socio-economic Pathways) の 5 つのシナリオを

将来需要変化を考慮する ADP として、次式で表され適用して将来の使用中ストック量を推計した。最後

る ADPi,T を算定する。
𝐸 , ⁄𝑅
𝐴𝐷𝑃 ,𝑅
𝐸に、製品寿命分布および各プロセスにおける歩留まり
1⁄𝑅
1⁄𝑅

(2)

率、回収率から将来における年間採掘量を得た。

- 3-C2-04 -3-C2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

3. 結果(最大で 2100 年を対象とした SSP1 シナリオにおいて中期的な視点として対象年を 2050 年とした将来シ

鉛の枯渇ポテンシャルは鉄と比べて相対的に約 2.6

ナリオ別の ADP2050 の算定結果を表 1 に示す。なお、倍)。つまり、より長期的な視点から金属資源の枯渇

表 1 では比較のために既存のモデルで算定した (2010

ポテンシャルを評価する場合、相対的に鉛と亜鉛の枯年における採掘速度に基づく) ADP も総資源量を用い

渇ポテンシャルはより大きく評価されることになる。

て基準物質を鉄として算定して示している。2050 年

従来の鉱物資源使用の影響評価モデルでは現在の資までの採掘量の変化を考慮した場合、全ての金属の枯源採掘速度に基づいて枯渇ポテンシャルを評価する

渇ポテンシャルが鉄と比べて増加し、最大で銅は鉄とが、資源によって将来の採掘速度が異なることから、比べて相対的に約 2 倍となった。これは 2050 年まで

中長期的な視点では評価結果が大きく変わり得ることの将来における鉄の採掘量が他の金属と比べて増加しが示唆された。本発表では主要 6 金属を対象に評価をていない、または減少に転じている点による (図行ったが、レアメタルなど今後のさらなる需要増加がS1)。このように本モデルによって、将来に採掘量が見込まれる金属へと拡張した場合、この傾向はより強増加することによる金属の枯渇ポテンシャルの増加をくなると考えられる。

反映することが可能となる。
続いて、対象年を 2010 年から 2100 年へと変化させ

4. 引用文献ていった場合の ADPT の算定結果を図 1 に示す。なお

1) Berger et al.: Int. J. LCA, 25, (2020), pp 798-813.

図 1 では既存の ADP に対する比として算定結果を示

2) van Oers et al.: Int J. LCA, 25, (2020), pp 2255-2273.

している。2050 年を対象とした時の結果では銅の枯

3) Schneider et al.: Int J LCA, 20, (2015), pp 709-721.

渇ポテンシャルが鉄と比べて最も増加したが、シナリ

4) Guinée and Heijungs: Environ. Toxicol. Chem., 14,(1995), pp 917-925.

オによって時期に違いはあるものの、全ての将来シナ
リオにおいて途中から、既存のモデルと比べた時の鉛

5) Watari and Yokoi: Resour. Policy, 70, (2021), 101968.

と亜鉛の枯渇ポテンシャルは銅よりも増加している
表 1 将来シナリオ別の ADP2050 の算定結果
ADP2050 [-]Existing model
SSP1
SSP2
SSP3
SSP4
SSP5

Al
3.9
5.6
5.4
5.5
5.6
5.7

Cu
1.2×103
2.3×103
2.3×103
2.3×103
2.3×103
2.3×103

Fe
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0

Ni
4.9×104
7.4×104
7.0×104
6.8×104
7.4×104
7.7×104Pb
1.2×103
1.9×103
2.0×1032.1×1032.1×103
1.8×103

Zn
1.9×103
2.8×103
3.0×103
3.3×103
3.2×103
2.7×103

図 1 対象年に応じた ADPT の算定結果 (既存の ADP に対する比として表す)- 3-C2-04 -3-C2-04

第16回日本LCA学会研究発表会

Supporting Information

図 S1 年間採掘量の将来推計結果- 3-C2-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

口頭発表セッション（一般）[3-D1] モビリティ利用
2021年3月5日(金) 09:20 〜 10:40 D会場 (zoom)
座長：稗貫峻一（横浜国立大学）[3-D1-01] 新たなパーソナルモビリティツールのライフサイクル CO2原単位の作成*大石 直毅1、朴 秀日2、加藤 博和2 （1. 名古屋大学大学院環境学研究科、2. 名古屋大学大学院環境学研究科附属持続的共発展教育研究センター）
09:20 〜

09:40

[3-D1-02] タイヤ支持車両のライフサイクル CO2にタイヤ設計が与える影響の明確化*信長 祐輔1、大野 浩昭1、友本 貴士1、加藤 博和2 （1. 株式会社ブリヂストン、2. 名古屋大学大学
院）
09:40 〜

10:00

[3-D1-03] 自動車の経済的寿命がカーボンフットプリントに与える影響の実証分析*中本 裕哉1 （1. 大分大学）
10:00 〜

10:20

[3-D1-04] 日本の自動車における都道府県別・車種別の生涯走行距離の経年変化分析*吉澤 大佑1、加河 茂美1 （1. 九州大学）
10:20 〜

©日本LCA学会

10:40

3-D1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

新たなパーソナルモビリティツールのライフサイクル CO2 原単位の作成
Creating new personal mobility tools lifecycle CO2 intensities○大石直毅*1)，朴秀日 2)，加藤博和 2)Naoki Oishi, Suil Park, Hirokazu Kato
1) 名古屋大学大学院環境学研究科, 2) 名古屋大学大学院環境学研究科附属持続的共発展教育研究センター* noishi@urban.env.nagoya-u.ac.jp
1. はじめにのコースを 7 回車両走行し、データを取得した。

100 年に 1 度とも言われるモビリティ革命によって
表 2 電動キックボードの LC-CO2・電力原単位

交通システムの大変革が見込まれ、これらの変化に伴う低炭素化への期待も高まりつつある。一方で、電動車両が「走行時に CO2 を出さない」ことのみを示すな
ど、根拠なく低炭素をうたう例が多く見られる。
本研究では、交通システムの変化が CO2 排出量にどう影響するかを定量的に示すため、既存の交通具及び今後普及が見込まれる近距離向けパーソナルモビリテ
ィツールである超小型モビリティおよび電動キックボードに関するライフサイクル CO2(LC-CO2)を推計する
ための原単位を整備した。それを用いて推計を試み、交通具間の比較を実施した。

2.3 その他
既往研究にて評価が行われているガソリン車(GV)、
ガソリンハイブリッド車(HV)、二輪車、原付、自転車と、発電方式によって変わる電気自動車(EV)、電動ア
シスト自転車の原単位を表 3 に整理する。
なお、ガソリンを使用する車両の値は、ガソリンの製造時 4)と燃焼時 5)6)の排出量を足した値である。
表 3 その他交通具の LC-CO2・電力原単位

2. 対象とする交通具
2.1 超小型モビリティ
対象となる車両はトヨタ車体のコムス(1 人乗り)とする。製造時の CO2 排出量については、メーカーによるライフサイクル(LC)全体の CO2 推計データをヒアリ
ング調査により入手し、他社製の EV での LC-CO2 推計結果(製造時の比率)を用いて推計する。走行における電力消費量については、加藤ら 1)による実証実験時のデータの平均をとり推計する。結果を表 1 に示す。

※メーカー公表資料より
製造時 CO2 ※名大推計

電力消費原単位走行時
CO2[g-CO2/km]1124)5)53.24)5)

0.0473)22.23)

走行時
電力[Wh/km]
1117)1164)6)85.54)6)
16.03)

10.23)

3.1 ライフタイム

3.35[t-CO2]※メーカーヒアリングより

他社 EV の LC-CO2 全体に占める製造時の割合

GV
HV
EV
二輪車
原付
電動アシスト
自転車
自転車

製造時
CO2
[t-CO2]
3.27)
3.77)
6.07)
0.626)
0.206)
0.0753)

3. 評価における各種設定

表 1 超小型モビリティの LC-CO2・電力原単位
LC-CO20.0718[t-CO2]3)
19.3[Wh/km]

製造時 CO2 ※参考値
電力消費原単位

一般的に 10 年とされる自動車のライフタイムと、

52.2％2)

減価償却計算用の法定耐用年数より各交通具のライフ
タイムを設定する(表 4)。

1.75[t-CO2]
91.2[Wh/km]1)

表 4 ライフタイムの設定

2.2 電動キックボード
市販されている公道走行可能な車両を対象とする。
製造時の CO2 排出量については、メーカーから入手した部材データを基に算出する予定であるが、データが現段階で入手できていないため、本稿では電動アシス
ト自転車 3)の値を重量換算したものを参考値として示す(表 2)。

法定
区分

該当交通具

小型
自動車
普通
自動車
2・3 輪
自動車
自転車

超小型モビリティ

走行における電力消費量については、
実際に約 10km- 3-D1-01 -

ライフ
タイム
[年]
7

(参考)法定耐用年数[年]
4

GV、HV、EV

106

二輪車、原付
電動キックボード
電動アシスト
自転車
自転車

5

3

3

2

3-D1-01

第16回日本LCA学会研究発表会

3.2 複数人乗り車両の質量と走行時 CO2・電力

推計結果を図 1 に示す。定期的移動による CO2 排出

複数人乗り車両について、燃費および電費は総質量に比例すると仮定し、表 5 のように設定する。

が、27km を超えると原付より超小型モビリティが少車両質量は、GV1,500kg、HV1,590kg、EV1,910kg とし、乗員体重は 55kg と仮定する。

1
108
51.5
108

2
112
53.2
111

なくなった。また、乗用車の相乗りの効果は大きいことが明らかになった。

表 5 複数人乗り車両の質量と CO2・電力の設定
乗員数[人]
GV
走 CO2[g行 CO2/km] HV
EV
時 電力[Wh/km]

量は、毎日の移動距離が 18km を超えると GV より EV

3
116
54.9
114

4
120
56.6
117

5
123
58.4
120

5. おわりに
今後はパーソナルモビリティツールのラストワンマ
イルでの使用や、乗用車からこのツール使用への転換を考慮したシナリオ推計を実施し、CO2 排出量を比較分析する。またその結果から、今後の交通・環境の施策検討のための考察を実施する。

3.3 電力排出係数
電源ごとのライフサイクルを考慮した排出係数 8)9)と、2017 年度の電源比率 10)11)より設定する(表 6)。

合推進費(JPMEERF20201G01)により実施した。

表 6 電力排出係数の設定
電力排出係数[kg-CO2/kWh]

謝辞：本研究は（独）環境再生保全機構の環境研究総

引用文献

0.61

1) Hideki KATO, Hidekazu Suzuki, Yasuhide Nishihori：“32nd Electric Vehicle Symposium (EVS32)”，(2019)，4. 交通具間の比較

P1T12

個人で所有し、1 日平均移動距離(0～30km)の間で毎

2) 日産自動車：“サステナビリティレポート 2020”，

日移動した際の、1 年間 CO2 排出量𝐸𝑔𝑚 を推計する。
推計式は以下のようになる。
𝑬𝒎𝒈 =(2020)，p.231
3) 森本涼子，伊藤圭，山本充洋，加藤博和，柴原尚希：“土木学会論文集 D3（土木計画学），Vol.68，

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𝒄
+ (𝑫𝒎
𝒍 × 𝑻𝒅 × 𝟑𝟔𝟓)
𝑳𝒎 × 𝒏+ (𝑬𝒎 × 𝜸𝒆 × 𝑻𝒅 × 𝟑𝟔𝟓)

No.5（土木計画学研究・論文集第 29 巻）”，(2012)，
pp.I_285-I_290
4) 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 安全科学𝒎
ここで、𝑫𝒎𝒄 ：製造時 CO2 排出量、𝑫𝒍 ：走行時 CO2

研究部門 社会と LCA 研究グループ，一般社団法

排出量、𝑬𝒎：走行時電力使用量、𝑳𝒎：ライフタイム、人 産業環境管理協会：LCI データベース IDEA

𝒏：乗員数、𝜸𝒆：電力排出係数、𝑻𝒅：1 日平均移動距離

version 2.3

１年間のCO₂排出量[t-CO₂/年・人]

5) 土肥学，曽根真理，瀧本真理，小川智弘，並河良
1.5

治：“道路環境影響評価等に用いる自動車排出係数の算定根拠（平成 22 年度版）”，(2012)、p.8-43,p.865

1.06) 太箸樹巨雄：“日本機械学会第 10 回交通・物流部
門大会講演論文集”，(2001)，pp.327-328
7) 河合一輝，加藤博和，長尾和哉，清水大夢，秋山

0.5

祐樹：
“土木計画学研究・講演集 vol.57”，(2018)，
CD-ROM(36-02)
8) 電気事業連合会：“2019 エネルギーと環境”，（2019)，

0.0
0

5

10

15

20

25

30

1日の平均移動距離[km/日]
GV1人
HV1人
EV1人
二輪車
電動キ

GV3人
HV3人
EV3人
超小型
電動自転

p.9
9) 資源エネルギー庁：“バイオエタノールの温室効果
ガス評価算定マニュアル”，(2018)，p.1

GV5人
HV5人
EV5人
原付
自転車

10) 資源エネルギー庁：“日本のエネルギー2019”，(2019)，p.3
11) 資源エネルギー庁：“電力調査統計表 2017 年度”，(2017)

図 1 推計結果- 3-D1-01 -3-D1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

タイヤ支持車両のライフサイクル CO2 にタイヤ設計が与える影響の明確化
CLARIFICATION OF INFLUENCE OF TIRE DESIGN ON LIFE CYCLE CO2 OF
VEHICLES SUPPORTED BY TIRES〇信長 祐輔*1)・大野 浩昭 2)・友本 貴士 3)・加藤 博和 4)
Yusuke Nobunaga, Hiroaki Ono, Takashi Tomomoto, Hirokazu Kato
1)2)3) 株式会社ブリヂストン, 4)名古屋大学* yusuke.nobunaga@bridgestone.com
1. はじめにサイクル CO2 に与える影響を評価可能にすることを目的とする．

交通部門の低炭素化を進める際，車輪の転がり抵抗の低減は重要な要素である．車輪は車両で唯一路面と接す

2. タイヤを中心とした自動車の LCA プロセスツリー

る部材であり，その転がり抵抗が燃費・電費を通して
CO2 排出量に大きく影響するからである．一方で，転が(1) プロセスツリーの特徴

り抵抗低減のための取組は，車輪の製造等ライフサイク
ルの各段階での CO2 排出を増加させる可能性がある．よ本研究ではタイヤの影響に特に着目するが，影響は車両全体のライフサイクル各段階の環境負荷に及ぶことかって，それらをライフサイクル全体で評価することが，ら，タイヤのみを評価対象範囲とするのではそれらを把真の意味での低炭素化効果を評価するために必要不可欠

握できない．そのため，対象範囲は部品たるタイヤを含である．その際，評価対象となる製品・サービスの環境

む車両全体とすることが妥当となる．その上で，タイヤ負荷を，原材料調達から製造，使用，廃棄までのライフサイクル全体で評価する手法である LCA(Life Cycle As-の影響に着目した分析を行うことに留意すべきである．
以上を念頭に，車両の LCA において，タイヤの影響

sessment)が有効となる．

に特に着目したプロセスツリーを作成する．図-1 に，作

これまでも自動車など輸送車両に関する LCA は多数成したプロセスツリーを示す．ライフサイクルの各段階実施され，自動車メーカーが自主的に結果を公表するこは「素材製造」「部品製造」「製品製造」「使用」「廃とも行われている．しかし，特に車輪に着目して分析評

棄・リサイクル」とする．製造段階までは車両とタイヤ価を行った調査研究はないものと思われる．例えば，自はそれぞれ独立しているが，使用段階では「タイヤ使

動車のライフタイムの中で，タイヤは何度か交換される用」は「車両使用」に含まれるため、プロセスツリー内必要がある．その際に新品タイヤかリトレッド(RT)タイ

では「車両使用」の中に「タイヤ使用」を盛り込む．さヤ＜一次寿命が終了したタイヤの路面と接する部分のゴらに「車両使用」期間中に何度かタイヤ交換される（車ムの表面を決められた寸度に削り，その上に新しいゴム

両よりタイヤの方がライフタイムが短い）ことが通常でを貼り付け，加硫し再利用するもの＞か，また，新品タあることから「タイヤ使用」を「車両使用」内に複数回

イヤでも低燃費タイヤを選ぶかは，走行（使用）時だけ盛り込む．タイヤにおける「製造」から「廃棄・リサイ

でなく，製造や廃棄などライフサイクルの他段階にも影響する．にもかかわらず，車両 LCA において，このよクル」の過程はこの交換回数分発生する．

うなタイヤによる違い，および履き替えによる複数回のライフサイクルを盛り込んだ CO2 排出量の変化を評価し（あるいは電費）」が重要な要素となる．それに走行距たものはこれまでにない．

する．

燃費・電費に関しては，走るルートやタイヤの使い方，
走り方(加速度，速度，荷重)によって変化し，それがCO2 排出量に影響するが，そこまでを LCA に盛り込み評価したものはこれまでにない．

「車両」と「タイヤ」と繋ぎ合わせるにあたり「燃費離を掛け合わせることで，燃料消費量を算出するものとまた，「メンテナンス」内に「新品(タイヤ)交換」／「RT(タイヤ)交換」という項を追加した．これはタイヤ
交換時にどちらを選択するかが，「製造」「廃棄・リサイクル」での CO2 排出量に影響するためである．

そこで本研究は，車両のライフサイクル CO2におけるタイヤの影響について，その複数回のライフサイクルを(2)「タイヤ性能」「燃費・電費への影響因子」の追加考慮し，さらにタイヤや走り方・使い方の違いの影響をタイヤ性能が燃費，電費に与える影響を明確にするため，確認した上でその関係性を表すプロセスツリーを作成すシステム境界の外に「タイヤ性能」という項目を加えた．

る．それによってタイヤの性能や使い方が車両のライフ- 3-D1-02 -3-D1-02

第16回日本LCA学会研究発表会

図-1 タイヤの影響を考慮した自動車（車両）の LCA プロセスツリー
タイヤには様々な性能があるが，今回はライフサイク
ル CO2 に影響を与える項目として「重量」「摩耗ライ表-1 タイヤに関するケース設定
生涯走 交換 タイヤ 1 本 燃費[km/l]
40km/h行距離 回数の LCCO2
フ」「転がり抵抗」を加えた．
*2[km][kgCO2]*1「重量」は軽ければ燃費向上となる．
100,000
10
162.8
5.44
a)-汎用
「摩耗ライフ」はタイヤが何[km]走行できるかを意味し，b)-RT
100,000
1+9
66.7
5.44
長ければ車両の総走行距離に対してタイヤの交換回数が100,000
10
154.1
5.87
c)-低燃費少なく済むことになり，ライフサイクル CO2 に影響する．
*1「タイヤの LCCO2 算定ガイドライン ver 2.0」中の「転がり抵抗」は燃費・電費＝CO2 排出量に直接影響す

原材料調達，生産，流通，廃棄リサイクルの合計値

る性能項目となる．転がり抵抗が低ければ燃費・電費は*2 弊社テストコース周回路走行試験結果値向上し，CO2 排出量は少なくなる．
実際のタイヤ設計においては，これらの性能に加えて他性能も考慮し，それぞれの市場や車両，使用条件に応じた設計をしている．
同じくシステム境界の外に「燃費・電費への影響因子」を加えた．これは従来知見より，走行する場所，気温などの環境条件，加速度，速度，荷重および内圧が燃費，電費に影響すると考えたためである．
3. タイヤが車両 LCA に与える影響試算

図-2 車両使用時およびタイヤライフサイクル CO2 排出量

日本自動車タイヤ協会編「タイヤの LCCO2 算定ガイ
ドライン ver2.0」1)を元に，タイヤ性能が車両 LCA に与4. おわりにえる影響を試算する．タイヤに関するケース設定を表 1に示す．図-2 に CO2 排出量の試算結果を示す．その結果

図-1 のプロセスツリーにて，車両ライフサイクル CO2
排出量を考慮したタイヤの性能設定や使い方提案に活用

低燃費タイヤ使用時の CO2 排出量が最も少ない．一方，
RT タイヤではトータルの CO2 排出量は汎用タイヤ使用

していく．

時とほとんど変わらない結果となった．

引用文献
1) タイヤの LCCO2 算定ガイドライン Ver.2.0, 一般社団法人，日本自動車タイヤ協会，2012- 3-D1-02 -3-D1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

自動車の経済的寿命がカーボンフットプリントに与える影響の実証分析○中本裕哉*1)
1) 大分大学*y-nakamoto@oita-u.ac.jp
1.

する。

はじめに
自動車のストック・フローモデルを分析するときに、2

(𝑘)

𝑟 =0
if 0 ≤ 𝑖 < 𝑘,𝐫 (𝑘) = { 𝑖+1(𝑘)𝑟𝑖+1 = 𝑅𝑋 (𝑖 − 𝑘) otherwise.

つの寿命分布が重要な役割を果たす（図 1）。1 つは製造から廃棄までの期間に関する物理的寿命をとらえた分布。

(1)

もう 1 つは新車と中古車それぞれの購入から買い替えまでの期間に関する経済的寿命をとらえた分布である

ここで、𝐫 (𝑘) = [𝑟𝑖+1 ]は k 期に新規登録された車の i 期目

(Murakami et al., 2010; Oguchi and Fuse, 2015)。

における生存率を示し、当該車の i 期目における保有期間

System boundaryLife stage

Resource
MiningResource
MiningParts
manufacturingParts
manufacturing

Production

Production

1st ownerUse

2nd ownerは𝑖 − 𝑘で表される。従って、𝐵(𝑘) 𝐫 (𝑘) は𝑖 + 1番目の要素
が“k 期目に新規に登録されて𝑖期目に生存している車の(𝑘)

台数𝐵 (𝑘) 𝑟𝑖+1 であるベクトルを示している。このとき、“0 期目から𝑖期目の間に新規に登録されて𝑖期目に生存し(𝑘)ている車の台数 は𝑈 (𝑖) = ∑𝑖𝑘=0 𝐵 (𝑘) 𝑟𝑖+1 で計算することができる。さらに、“k 期目に新規登録された車の𝑖期目における廃棄台数 は、k 期目に新規登録された車の𝑖 − 1期
(𝑘)Economic lifespanof new productEconomic lifespanof used product

目における生存台数𝐵 (𝑘) 𝑟𝑖
PhysicalLifespanと k 期目に新規登録された(𝑘)

車の𝑖期目における生存台数𝐵 (𝑘) 𝑟𝑖+1 の差、で表される。従って、0 期目から𝑖期目の間に新規登録された車に由来す(𝑘)(𝑘) (𝑘)る𝑖期目の廃棄台数は𝐷 (𝑖) = ∑𝑖−1
𝑟𝑖 − 𝐵 (𝑘) 𝑟𝑖+1 で
𝑘=0 𝐵

Final owner

Disposal(𝑘)

計算することができる。

Disposal

図 1: 自動車寿命の定義

今、k期に新規登録された車のownership transition

本研究では、(1)自動車の物理的寿命分布および新車とprobability matrix 𝚷 (𝑘) を以下のように定式化する。

中古車の経済的寿命分布をそれぞれ推計し、組み合わせ(𝑘)ることで当該製品が中古品として社会に生存していく様

𝜋𝑖+1,∀𝑗 = 0子をモデル化し、(2) 外生的な耐久性を考慮した新品・中𝚷

古品に関する買い替え行動を組み込んだ包括的なカーボ
ンフットプリント(CF)の分析手法を開発する。

(𝑘)

(𝑘)
= 𝜋∀𝑖,𝑗+1 = 0(𝑘)𝜋= 𝜋𝑖+1−𝑘,𝑗+1−𝑘{ 𝑖+1,𝑗+1

if 0 ≤ 𝑖 < 𝑘,if 0 ≤ 𝑗 < 𝑘, (2)otherwise.

さらにケーススタディとして、日本における 1990 年か(𝑘)ら2016 年までに販売された新車に由来する新車および中

ここで、𝚷 (𝑘) = [𝜋𝑖+1,𝑗+1 ]は k 期に新規登録された車が、古を対象に、物理的寿命、新車の経済的寿命、中古車の経j 期目に購入され i 期目に当該保有者によって保有されて済的寿命の変化が新車と中古車のストックとフロー、自いる確率を示す。今、0 期に新規登録された車が𝑖期目に動車の CF に与える影響を分析する。最後に低炭素社会の生存していると条件の下で、当該車が0期目、1期目、⋯ 、𝑖

実現に向けて、自動車の製品寿命に注目した CF 削減政策

期目に買い替えられたという条件付確率はそれぞれ
(0)

(0)

(0)

を議論する。

𝜋𝑖+1,1 , 𝜋𝑖+1,2 , ⋯ , 𝜋𝑖+1,𝑖+1 で表されることに注意すると、0

研究手法て い る 車 の 台 数 は そ れ ぞ れ 𝐻𝑖+1,1 =期目、1期目、⋯ 、𝑖期目に買い替えられて𝑖期目に生存し(0)2.

k期に新規登録された車の登録台数を𝐵 (𝑘) 、k期に新規登(0) (0)(0)(0) (0)(0)
𝐵 (0) 𝑟𝑖+1 𝜋𝑖+1,1 , 𝐻𝑖+1,2 = 𝐵 (0) 𝑟𝑖+1 𝜋𝑖+1,2 , ⋯ , 𝐻𝑖+1,𝑖+1 =(0) (0)𝐵 (0) 𝑟𝑖+1 𝜋𝑖+1,𝑖+1 で推計できる。

録された車の累積生存率ベクトルを以下のように定式化- 3-D1-03 -3-D1-03

第16回日本LCA学会研究発表会

最後に、本研究は、自動車の物理的寿命と経済的寿命に基づく CF 分析の開発を行い、自動車の包括的なライフス

めのデザイン（すなわち、本研究で提案するエコデザイン）
より強く要求される。

テージ（本研究では、新車製造に付随する財・サービスの生産（資源採掘や部品製造を含む）、生存している新車と

160
160
35

中古車によって消費されたガソリンの燃焼 (tank to wheel)、の精製 (well to tank)、中古車の小売、車の廃棄）における直接間接的なライフサイクル CO2 排出を推計する(Kagawa et al., 2015; Nakamoto, 2020 )。
3.

データ

Disposal
Retail of used cars
Driving of used cars (indirect)
Driving of used cars (direct)
Driving of used cars (indirect)
Driving of new cars (direct)
Manufacture

571

365

Carbon footprint of automobiles (Mt-CO2-eq.)

生存している新車と中古車によって消費されたガソリン

156

140
140

120
120
1,337

100

100
764

80
80

60
60

40
40

20
20

本研究は 1990 年から 2016 年に製造され新規登録され00
1990 1991
1990

1992

1993

1994

1995 1996
1995

1997

た普通車と当該期間にその普通車が抹消登録された後再

1998

1999

2000 2001
2000

2002

2003

Year

2004

2005 2006
2005

2007

2008

2009

2010 2011
2010

2012

2013

2014

2015 20162015

登録される中古車を対象に分析した。経済的寿命関数を

図 2: 自動車の年間および累積カーボンフットプリント

推計するための自動車買い替えデータは、Car User Report(1990-2016)

2017(プロトコーポレーション, 2017)を用いた。
4.

参考文献
1) Murakami, S., et al. (2010) Journal of Industrial Ecology,

分析結果と考察14: 598–612.
図 2 は 1990 年から 2016 年までに新規に登録された車2)に由来する年間の CF と分析期間の累積の CF をそれぞれOguchi, M. and Fuse, M. (2015) Environmental Science &Technology, 49: 1738–1743.

示している。1990 年代前半は製造時の排出が支配的であ3)

プロトコーポレーション (2017) Car User Report 2017.

るが、年間 CF が 150 Mt のピークを迎える 2006 年以降

4)Kagawa, S., et al. (2015) Global Environmental Change,
35: 486–496.

は、新車と中古車の走行時の排出が大きな割合を占めて5)いる（図 2）。

239–261.

図 2 の左上に示される棒グラフに示される 1990 年から
2016 年までの累積 CF を見ると、新車による走行時のガ
ソリン燃焼に伴う排出が 1,404 Mt (43.9%)、新車の製造時の排出が 764 Mt (23.9%)であり、その両方の排出量の合計
は全体の累積排出量の 67.8%を占めている。走行起源のNakamoto, Y. (2020) Economic Systems Research, 32:

謝辞
本研究は JSPS 科研費 20K22124, 20H00081, および大分大学学長戦略経費の助成を受けたものである。

間接的な排出（well to tank、例えば、ガソリン精製など）も累積 CF では全体の 16.1%を占める（図 2）。このように、車の内燃機関の向上だけでなく、ガソリンの調達におけるグリーンサプライチェーンの確保や燃料精製時の環境負荷の削減も重要である。
本研究は、車の物理的寿命、新車の経済的寿命、中古車の経済的寿命の変化が新車と中古車のストックとフローに与える影響とそれらの寿命変化が自動車の CF に与える影響を推計するための新しい分析フレームワークを提案した。日本における 1990 年から 2016 年の間に登録された新車と中古車に焦点を当てた分析の結果から、新車と中古車の寿命の延長が温暖化緩和に寄与することが明らかになった。高い水準のライフサイクル排出削減を実現するために、自動車産業は、車の長寿命化を達成するた- 3-D1-03 -3-D1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

日本の自動車における都道府県別・車種別の生涯走行距離の経年変化分析
Vehicle lifetime mileage by vehicle type and region○吉澤大佑*1)、加河茂美 1)
Daisuke Yoshizawa, Shigemi Kagawa
1) 九州大学* yoshizawa.daisule.506@s.kyushu-u.ac.jp

1. 研究背景る。新規購入からの経過年数に関しては、2020 年-登録

近年、温室効果ガスの排出削減という観点から、自動車

年という式を用いて計算した。

を取り巻く環境は大きく変化してきている。特に 2020 年

本分析では 2019 年の中古車販売データを用いていには、10 月に中国が 2035 年までに新車販売をすべて新エる。経過年数が 1 年目となるのは 2019 年に購入されたネルギー車やハイブリッド車にする方針を発表し 1)、
翌11ばかりの車であり、多くのデータで走行距離が短くなっ月にイギリスがガソリン車とディーゼル車の新車販売禁ていたため、年数が 2 年目以上となるデータを調査の対止を 2030 年までに前倒すことを発表する など、世界各象とした。また、年間平均走行距離に関しては、総走行地でガソリン車やディーゼル車の新車販売規制が相次い

距離を新規登録からの経過年数で除することで求めた。

2)

で発表された。
日本においても、
政権交代後の所信表明演説で「2050 年

3. データカーボンニュートラル、脱炭素社会の実現を目指す」こと

本研究では、中古車販売サイトであるグーネット中古が宣言された。 その宣言を受けた「2050 年カーボンニュ

車を運営する株式会社プロトコーポレーションのデータ

ートラルに伴うグリーン成長戦略」では、自動車産業につを用いた。2019 年の 1 年間に株式会社プロトコーポレー

いて『遅くとも 2030 年代半ばまでに、乗用車新車販売でションが販売した中古車のうち、今回の研究対象である

電動車 100％を実現できるよう、包括的な措置を講じる』

日産リーフ、トヨタプリウス、日産ノート、日産 GT-Rとされている。

のワンオーナー車に関するデータを抽出し使用した。こ3)4)

このように世界が脱ガソリン車の方向に向かう中で、こでワンオーナー車としたのは、新車で購入されてから次世代の主力となる電気自動車やハイブリッド車の環境の経過年数と走行距離に限定するためである。サンプル

評価結果を精確にすることは極めて重要である。 そこで、数はそれぞれ日産リーフが 2108 台、トヨタプリウスが本研究では、電気自動車やハイブリッド車について、従来

9470 台、日産ノートが 8102 台、日産 GT-R が 198 台でのガソリン車と比較しながら特に生涯走行距離の経年変あった。なお、各車種の仕様の違いに関して、日産リー化について分析する。

フは特に区別せず全てのデータを電気自動車として扱っ

5)ている。一方、トヨタプリウスは PHV 仕様などのデー
2. 研究手法

タを除いたため、全て一般的なハイブリッド車となって本研究は、日本において新車として購入された自動車

いる。また日産ノートに関しても、ハイブリッド仕様のの走行距離が、新規購入からの経過年数にしたがってど

データを除いたため、全てが純粋なガソリン車となってのように変化するのかを分析する。なお、先行研究 5)でいる。日産 GT-R は全てガソリン車である。

は、車齢が増加するに従って年間平均走行距離が減少していくことが明らかにされている。そこで、本研究で4. 結果

は、特に車種の違いによってもたらされる走行距離の経図 1 に、日産リーフについての経過年数と年間平均走

年変化の違いを分析する。分析に用いる車種は、電気自行距離の関係を箱ひげ図で示した。同様に、図 2 にはト動車の代表としては 2010 年から販売されており日本でヨタプリウスについて、図 3 には日産ノートについて、広く普及していると考えられる日産リーフ、ハイブリッ

図 4 には日産 GT-R について示した。各図中に赤の横線

ド車の代表としては同じく最も普及していると考えられで示される中央値に注目すると、どの車種においても年るトヨタプリウス、ガソリン車の代表としては日産リー

間平均走行距離は 6 年目や 7 年目で最も長くなり、そのフと似たコンパクトカーである日産ノートおよび全く異後は経過年数が増えるにつれ年間平均走行距離は短くななるタイプであるスポーツカーの日産 GT-R を対象とすっていくことが分かる。また、図 1 を見ると、日産リー- 3-D1-04 -3-D1-04

第16回日本LCA学会研究発表会

フでは年間平均走行距離が最も長くなるのは 6 年目で中央値は約 6000km/年であった。図 2 を見るとトヨタプリ
ウスでは年間平均走行距離が最も長くなるのは 6 年目であり、中央値は約 6500km/年であった。図 3 を見ると日産ノートでは 7 年目に年間平均走行距離が最も長くなり、5000km/年程度であった。スポーツカーの代表である GT-R については、サンプル数の関係もあり年間平均
走行距離は年数によって様々であるが、ほとんどの年数
で中央値は 3000km/年を下回り他の車種と比べて走行距
離が大幅に短いことが分かった。

図 4. 日産 GT-R の年数（横軸）と今後は、分位点回帰分析等を用いた分析を行い、より

年間平均走行距離(万 km)（縦軸）の関係

詳細な結果と考察を本会で発表する。
謝辞
中古車販売についてのデータをご提供くださった株式会社プロトコーポレーション様に心より感謝申し上げま
す。
参考文献
1)

日本経済新聞:“中国、2035 年全て環境車に”,日本経済新聞電子版,(オンライン),入手先<https://www.nikkei.com/article/DGXMZO65519190X2

図 1. 日産リーフの年数（横軸）と年間平均走行距離(万 km)（縦軸）の関係

1C20A0MM8000>,(参照 2021 年 1 月 6 日)
2)

日本経済新聞:”英国、ガソリン車を 30 年に禁止”,日本経済新聞電子版,(オンライン),入手先<https://www.nikkei.com/article/DGXMZO66358030Y0
A111C2I00000>,(参照 2021 年 1 月 6 日)

3)

首相官邸:”第二百三回国会における菅内閣総理大臣
所信表明演説”,首相官邸 HP,(オンライン),入手先<https://www.kantei.go.jp/jp/99_suga/statement/2020/102
6shoshinhyomei.html>, (参照 2021 年 1 月 6 日)

4)経済産業省:”2050 年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略”,経済産業省 HP,(オンライン),入手
先

図 2. トヨタプリウスの年数（横軸）と<https://www.meti.go.jp/press/2020/12/20201225012/202

年間平均走行距離(万 km)（縦軸）の関係

01225012-2.pdf>,(参照 2021 年 1 月 4 日)
5)Mitsuki Kaneko & Shigemi Kagawa, Journal ofEnvironmental Management, 278, 2021.

図 3. 日産ノートの年数（横軸）と年間平均走行距離(万 km)（縦軸）の関係- 3-D1-04 -日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

学会賞受賞者講演、クロージング[3-M] 学会賞受賞者講演、クロージング
2021年3月5日(金) 13:20 〜 16:20 M会場 (zoom)[3-M-01] 日本 LCA学会賞表彰式
13:20 〜

13:40

[3-M-02] 【奨励賞】窒素フットプリントモデルによる栄養塩管理に関する研究*種田 あずさ1 （1. 農研機構）
13:40 〜

13:55

[3-M-03] 【奨励賞】消費者の多様性に着目した産業連関 LCA手法の開発*重富 陽介1 （1. 長崎大学）
13:55 〜

14:10

[3-M-04] 【奨励賞】金属資源の安定供給に資する資源利用システムの評価研究*畑山 博樹1 （1. 産業技術総合研究所）
14:10 〜

14:25

[3-M-05] 【論文賞】民間航空機向け需要を対象としたレニウムの動的物質フロー分析*吉村 彰大1、末益 航洋1、松野 泰也1 （1. 千葉大学）
14:25 〜

14:40

[3-M-06] 【功績賞】*南斉 規介1 （1. 国立環境研究所）
14:40 〜

15:00

[3-M-07] クロージング
15:20 〜

©日本LCA学会

16:20

日本LCA学会 第16回日本LCA学会研究発表会

13:20 〜 13:40 (2021年3月5日(金) 13:20 〜 16:20 M会場)

[3-M-01] 日本 LCA学会賞表彰式©日本LCA学会

3-M-02

第16回日本LCA学会研究発表会

窒素フットプリントモデルによる栄養塩管理に関する研究
Research on nutrient management with nitrogen footprint models○種田あずさ*1
Azusa Oita
1) 農研機構* a.oita@affrc.go.jp
1. はじめに

2. 複数飼料を考慮した窒素フットプリントモデル

身近な食べ物から環境問題を捉えるモノサシの一つ

最初に提案された窒素フットプリントモデル（N-として窒素フットプリントがある。窒素やリンは、作Calculator法）4)は、エネルギー需要のために環境に排出物生産に必須の栄養塩を構成するが、環境中の栄養塩される二酸化窒素（エネルギー窒素フットプリント）

濃度が高くなると、生態系や人の健康への脅威となる。

と、「食料・飼料作物（牧草を含む）需要のために農地

筆者が窒素フットプリント研究に取り組んできたのは、に投入された窒素」のうち生産・消費過程を通じて環

食を通じて生態系保全に取り組みたいという思いと、境に放出される窒素化合物（食料窒素フットプリント）

活動にはモノサシが必要だという実感からである。

から構成されている。食料窒素フットプリントの消費食を通じた生態系保全への思いのきっかけは、農薬
1)

2)

部分は、食品の種類によらずタンパク質としての摂取による生態系汚染 と世界の食料生産現場 に関する

窒素量に下水処理による窒素除去率を考慮して求める。

2冊の本との出会いだった。生き物の権利を保護しよう

また生産部分は、食品群別に仮想窒素係数（VNF）を求と法学部志望だった高校生の筆者は、環境にやさしい

め、それを摂取窒素量に乗じて求める。畜産物は飼料食料の生産と消費につながる環境化学を学ぼうと農学

作物を食べて育つため、
VNF算出の基となる窒素フロー部志望に変えた。
農学部入学後3年間の紆余曲折を経て、も1種のみの飼料を想定した直線的なものである。
従来

大豆タンパク質の細胞内輸送機構を2年間研究した後、は、養殖水産物も畜産物と同様にVNFが算出されてい環境保全の実践のため地元兵庫の環境行政職に就いた。

た。実際には、養殖魚介類の飼料には、アンチョビ等

地域環境の保全において、例えば大気汚染ゼロを目由来の魚粉や、天然魚のアラ由来のフィッシュミール

指すには膨大な費用がかかり、現実的ではない。どの等の動物性原料と、植物性原料の両方が使われている。

程度ならよいか、ヒントを探していた就職2年目、職場

そこで、複数飼料を考慮した窒素フローに基づき、の回覧物に目が留まった。
社会人が大阪大学工学研究科

水産物の窒素フットプリントを算出するモデルを構築の修士生と共に、環境リスク管理の科目30単位を学ぶ

した6)。同モデルは、ある食品群の副産物が別の食品群講座の案内だった。2年余かけて受講し、リスクのモノの飼料となる場合の窒素フローを考慮した窒素フット

3)

サシ や管理、コミュニケーションについて学んだ。就職

プリントの端緒となった。今後は畜産・水産養殖の飼6年目に縁あって関東に移り、同講座で生態リスク学を料原料の多様化（副産物や昆虫の利用）が見込まれ、担当された横浜国立大学の松田裕之教授の門を叩いた。

同モデルの発展的活用による栄養塩管理が期待される。

松田教授が開発を計画していた生物多様性フットプ
リントは、消費者と生産者が環境リスクについて意見

3. 食生活による窒素フットプリントの低減

交換する際のモノサシとして魅力的に映った。
修士課程

上述の成果6)を用い、日本の食料窒素フットプリントの相談に松田教授を訪ねたのに、帰路には、無知ゆえの経年変化（1961～2011年）を求めた7)。また、その低に覚悟もなく博士課程に入ろうとしていた。しかし生減シナリオとして、負荷の高い畜産物や給餌養殖魚の物多様性フットプリントは、何の積み上げもない筆者

代わりに負荷の低い豆類や天然魚・無給餌養殖魚を食の手には負えず、入学10か月後にテーマ変更を勧めらべた場合等と併せて、栄養バランスの良い日本型食生れた。途方に暮れた末、「食を通じた生態系保全」に返っ活（1975年の食事構成）による低減効果（2011年比17%て模索し、2013年春に窒素フットプリント に出会った。

減）を明らかにした7)。加えて、食品ロスとタンパク質

本稿では、半年のシドニー大学滞在5)を含む博士課程

過剰摂取の抑制による低減効果も示した8)。
これらの成と4つの職場を経験する中で、七転八起しながら取り果は、従来から言われている肉摂取量低減等に対し、組んできた窒素フットプリントモデルの開発と適用の消費側からの窒素負荷低減を進める幅広い選択肢を示

概要を紹介し、その栄養塩管理における意義と今後のすとともに、各国・地域の健康政策や文化政策との連展開について論じる。

携を通じた持続可能な栄養塩管理の可能性を示唆した。

4)- 3-M-02 -3-M-02

第16回日本LCA学会研究発表会

7. おわりに

4. グローバル窒素フットプリントモデル
N-Calculator法は国産を前提に、食料は前述のボトム

これまでの研究では、ライフサイクル的思考に基づアップ法、エネルギーは国内産業連関表を用いて求めき様々な側面の連携を進めることで、持続可能な栄養る。そのため、食料輸入等の国際貿易を通じてどの国

塩管理を行うためのツールを開発し、適用してきた。

にどんな窒素汚染をもたらしているのかは分からない。

今後は栄養塩管理の面で持続可能なものづくり、そのそこで国際貿易を考慮するため、まず肥料等のデー

生産・販売者、購入・支援者、地域住民、資金をつな

タベースと窒素排出係数を用いて、各国の産業部門かぐツールを開発したい。そして栄養塩管理を基盤に、ら排出される二酸化窒素・一酸化二窒素・アンモニア・

人・社会・環境に配慮するエシカル消費や新しい社会

硝酸熊窒素の窒素量データを算出した。次にこの窒素づくりのためのプラットフォームへと発展させたい。

負荷データを世界多地域間産業連関表と接続し、グローバル窒素フットプリントモデルを構築した9)。
従来

謝辞

は貿易に伴って実際に日本を出入りする窒素のフロー

本稿で紹介した研究の土台となるLCA研究および関連解析から「食料として輸入している多くの窒素をいか研究、またその研究者コミュニティを築いてこられたに利用するべきか」という点が指摘されていたが、同皆様、研究遂行に際しご指導・ご支援いただいた皆様、モデルを用いた解析により、日本を筆頭とする先進国

特に、LCA学会をはじめ多くの貴重な機会をいただいたが「肉類や衣料品等の輸入を通じてその原産・加工国

東北大学の松八重一代教授、研究の原点となる経験をの窒素汚染を助長している」
ことが明らかにとなった。

させていただいた兵庫県の環境行政にかかわる皆様と同モデルは、国際サプライチェーンの栄養塩利用効率

大阪大学環境リスク管理のための人材養成講座の皆様、を定量的に評価して向上させる取り組みを可能にした。

そして直接・間接にご助力や励まし、歩みを進める活力をいただいたすべての方に、厚く御礼申し上げます。

5. 食料窒素・リンフットプリント共通の算出枠組み
上述の成果9)で産業連関分析を用いた窒素とリンその他の統合フットプリント解析が可能となったが、窒素
フットプリントの主要部分である食料について詳細に区別した比較をするには、
N-Calculator法が有用である。
そこで、窒素と同様に食料消費量データに対する仮想リン係数（VPF）を設定し、FAOSTAT等の国際デー
タベースを基に食料窒素・リンフットプリントを算出する共通の枠組みを構築し、日本・中国・インドに適用した10)。これにより、国・年別の窒素・リン利用効率の変化を示し、栄養塩負荷の低い食品選択に加え、栄養塩負荷への寄与が高い肉類や乳製品、野菜、穀物の栄養塩利用効率を上げる重要性を指摘した。同枠組み
は、情報量が少ない国・地域別の栄養塩管理にも適用でき、既にサブサハラアフリカ地域に適用されている。
6. 窒素フットプリントモデルの活用に向けて窒素フットプリント評価の信頼性を高めるため、国際的な取り組み11)とも連携しながら、異なる方法間の比較12)を行った。またタンパク質摂取量でなく食品摂取量を基にして植物油や砂糖の評価をするN-Calculator改
良法13)や、ボトムアップ法によるダブルカウントや輸入品評価の誤差を改善したトップダウン型食料窒素
フットプリントモデル（N-Input法）14)、窒素のマテリアル
フローと国内産業連関表を接続し工業製品の窒素利用も考慮したNutrIO法15)を開発してきた。
今後は植物工場等の技術や地域的特色に着目した分析、非食品も含めた廃棄物16)を網羅的に考慮するモデル開発を行っていく。

引用文献
1) レイチェル・カーソン著, 青樹簗一訳, “沈黙の春”,
新潮社, 東京, (1992)
2) 小沼廣幸, “めざせ、世界のフィールドを：国際公務員の仕事”, 岩波書店，東京, (1997)
3) 中谷内和也, “リスクのモノサシ：安全・安心生活はありうるか”, 日本放送出版協会, 東京, (2006)
4) Leach, A.M., Galloway, J.N., Bleeker, A., Erisman, J.W.,
Kohn, R., Kitzes, J.: Environ. Dev., 1 (1), (2012), pp 40–66
5) 種田あずさ: “海外派遣研修特別報告：「国際貿易が引き起こす窒素汚染の実態」論文発表に実を結んだ共同研究”, (2016)6) Oita, A., Nagano, I., Matsuda, H.: Ecol. Indic., 60,(2016), pp. 1091–1103
7) Oita,A., Nagano, I., Matsuda, H.:Ambio, 47, (2018), pp. 318–326
8) Hayashi, K., Oita,A., Lassaletta, L., Shindo, J., Shibata, H., Sakurai,G., Eguchi, S.: Environ. Res. Lett., 13 (12), (2018), 124027
9) Oita, A., Malik, A., Kanemoto, K., Geschke, A., Nishijima,
S., Lenzen, M.: Nat. Geosci., 9 (2), (2016), pp. 111–115
10) Oita, A., Wirasenjaya, F., Liu, J., Webeck, E., Matsubae,
K.: Resour. Conserv. Recycl., 157, (2020), 104752
11) 種田あずさ, 柴田 英昭, 江口 定夫, 廣野 祐平, 仁科 一
哉, 内田 義崇: 日本生態学会誌, 67 (2), (2017), pp. 189–196
12) 種田あずさ, 柴田英昭, 新藤純子: 日本LCA学会誌,
14 (2), (2018), pp. 120–133
13) Hayashi, K., Oita, A., Nishina, K.: Environ. Res. Lett.,
15 (3), (2020), 035006
14) Shindo, J., Oita, A., Hayashi, K., Shibata, H.: Environ. Res.
Lett., (in press) https://doi.org/10.1088/1748-9326/abcd5b15) 種田あずさ, 片桐究, 江口哲也, 森岡涼子, 林健太郎, 松
八重一代: “日本LCA学会”, オンライン， (印刷中)16) Oita, A.: 日本環境科学会誌, 31 (1), (2018), pp. 28–33- 3-M-02 -3-M-03

第16回日本LCA学会研究発表会

消費者の多様性に着目した産業連関 LCA 手法の開発
Development of an Input-Output LCA method incorporating consumer diversity○重富陽介*1)
Yosuke Shigetomi
1) 長崎大学* y-shigetomi@nagasaki-u.ac.jp
1. 異分野からのスタート

コミュニティが少しずつ見えてきました。2 年目には

私は元々応用化学を専攻し、学部の卒業研究では「な

SCN の副幹事長、3 年目には幹事長を拝命し、上記のぜ中国大陸由来の越境大気汚染物質濃度が変動したの合宿で学生だけの LCA 座談会を企画したり、第 11 回か」について考えていました。その終盤、濃度変動のエコバランス国際会議で第 1 回 Young Researchers

要因を人間活動の面から分析する必要性を感じたのでMeeting (YRM) を主催させていただいたりと、研究以すが、当時はそれをどうやって考えれば良いのか全く外でも活動が徐々に広がっていきました。
この頃から、

見当がつきませんでした。ですから、修士の進学先で「学生の今こそ、できることをやってみよう」という

初めて LCA の説明を聞いたとき、非常に新鮮でワク意識を持つようになります。例えば前者の企画は、本ワクした記憶があります。しかし、自分が将来その分

学会 10 周年記念座談会で出された「LCA を学んだ学野の研究者になる (なれる) とは露程にも思っていま生が社会で専門性を活かす場所が少ない」という議論せんでした。

に触発され、急遽当時の幹事長に提案して開催したものでした。また、その企画時点で、当日の様子を外に2. 研究所という響きに憧れて発信しなければ意味がないと考えていたので、座談会

振り返ると、その契機は M2 の 10 月、当時 Skype の後に諸報として原稿にまとめ、(筆頭著者として初め

画面越しにシドニーからご指導いただいていた南齋規て) 日本 LCA 学会誌に投稿しました。今思えば大した介氏 (国環研) の「うちの研究所に来て研究者を目指ことではないのですが、私にとって初めて自分の問題さない?」というひょんなお誘いからでした。それまで意識を他人と共同で形にする作業でしたので、その後は内定先の一般企業に入社予定でしたので、あまりにの研究に対する姿勢にも深く影響を与えた経験でした。

予想外の勧誘に一瞬思考が停止していたと思います。

また、そのとき強く感じた「自分たちはこんなに面白

しばし時間をいただいて考えていくと、「3EID」の産み

く社会的にも意義があるものを学んでいるのだから、の親の一人である南齋氏のそばで学位取得を目指せる

将来それを社会に還元するために何が必要だろうか」

有難みに惹かれていきました。しかし、最後の決め手という視点は、現在大学で教鞭を執るモチベーション

は前々から感じていた「国の研究所ってかっこいいな」にも繋がっていると思います。

という憧れがあったのだと思います。以降、当時からSCN で出会った仲間の多くは、現在も様々な研究機

現在も「ライフスタイル (家計消費)・環境産業連関分関で活躍されており、そのうち 2 人の先輩方とは博士

析・少子高齢化」をキーワードに、要旨のタイトルに修了後に共同研究の機会をいただいています。他にも沿った一連の研究を続けています。

加河茂美氏 (九州大) や本藤祐樹氏 (横国大) の研究
室合宿に飛び入り参加させていただくことで、様々なLCA 研究を知るだけでなく国内外の一流研究者の3. 井の中の小蛙、大海を知る
このように研究者を志すのが比較的 (かなり?) 遅

方々と交流することにも多数恵まれました。こうしたいスタートで、かつ周りに LCA 関係の知人が全くい数々の手引きがなければ、今の研究者としての私は存ない状態でしたので、初めのうちは新しいことだらけ

在しなかったと言えます。

でした。例えば、初参加の第 8 回日本 LCA 学会研究発
表会は衝撃の連続でした。特に、同じ学生の発表レベ

4. 新天地での出会い

ルの高さに驚き、その中でも学生座長の方々と学生表

博士の学位取得後、非常に幸運なことに、すぐに現彰者が途方もなく遠い存在に感じられたものです。

在も所属する長崎大学環境科学部で任期の無い助教職

博士課程に進学して半年後、学生交流ネットワークに就くことができました。一方で弊学部は大講座制で(SCN) 主催の夏合宿に単身参加し、ようやく同年代の教員が独立しており、当初は自由に研究できることに仲間がたくさんでき、自分が目指していくものや LCA

喜びよりも不安を強く感じていました。
特に 1 年目は、- 3-M-03 -3-M-03

第16回日本LCA学会研究発表会

新卒ゆえに独り立ちと肩書に対するプレッシャーが非いていたと思います。結果的にはその狙いが当たり、常に大きかったと思います。ですが、私と同時期に着考案した手法も他の共同研究に流用できました。
また、任してきた 2 人の同僚と同年秋に九州大に着任した大研究論文のプレスリリースやそれを通じた地元地方紙

学院の同級生との邂逅を契機に、上記のプレッシャーの取材、ジャーナルカバーの採択等、思わぬ副産物をは徐々に小さくなっていきました。

得られる多くの経験ができたことも良かったです。

私にとって本当に僥倖だったと思うのは、3 人とも研究テーマや方法論が私とまるで違っていたことと、

4.3 ライフスタイル×家計の社会公平性

一方で共通して論文化を通じたアウトプットに対する

実は大学院の同級生とは、学生時代に前述の YRM

旺盛な研究モチベーションを持ち合わせていたことでと学位授与式の 1 回ずつでしか交流がありませんでしす。その出会いを通して身をもって気付けたのは、自た。たまたま同じ九州内の大学に着任していたので、身は当たり前と思うようなことが異分野の相手にとっ長崎に来て 1 年近く経った頃に、初めて互いの研究内てはそうでなかったり、その逆もあったりで、それら容について話し合いました。彼の研究はエネルギー利が次の研究に繋がるということでした。交流の中でそ用に係わる便益と負荷の分配に着目した社会的公平性

ういう糸口を少しずつ見つけられるようになると、研(social equity) を測ることで、当時その言葉を聞いたこ

究がより一層面白くなりました。以下、その過程の一とがなかった私にとって全く未知のテーマでした。一

部を簡単にご紹介します。

方で、これは自身が行ってきた分析手法が結びつけられて、新しい研究ができるかもと感じたので、思い切

4.1 ライフスタイル×プランテーションってアイデアを提案してみました。彼もその考えに賛

上記の同僚の 1 人は開発経済学を専門とし、フィー同してくれました。それ以後、2 人で試行錯誤を繰りルド調査のエキスパートで、私と全く異なるアプロー

返しながら、今もライフサイクルを考慮した社会的公チの研究者です。着任して間もない頃、彼が解析対象

平性評価を行う新規モデルの開発を進めています。ことしていたインドネシアに関する何気ない会話の中で、れまでに幸い 3 編の関連論文が出版されていますが、パーム油の生産に伴う諸問題を知りました。このこと

本テーマは私に明確な先行事例がなく完全に手探りのは以前から方々で問題視されていたことでしたが、当中で行う研究がいかに困難で面白く、そして信頼でき時は家計をはじめとする各国の最終需要がライフサイる仲間を得ることが大切かを改めて教えてくれました。

クルを通じて用途の多いパーム油にどれぐらい依存しているのかは未知でした。このとき初めて、異分野の人との研究でライフサイクル思考を応用できるのでは

5. 研究はこれから面白くなる
自身が学生時代から今も変わっていないと思うのは、ないかと感じました。
そこから時間はかかりましたが、「チャンスと思ったら、まずやってみる」という姿勢

何とか 2 つの研究論文を出版できました。一方で、そです。今も決して自信があるわけではありませんが、の過程で NTNU のチームに似たテーマの論文を先に成功と失敗を繰り返す中で、「これだ！」と感じること

出されてしまい、アイデアを素早く形にする難しさとを逃さずに挑戦し続けることで、自分の勘が磨かれて国際競争の厳しさを改めて知る経験にもなりました。

いくように思います。自身の若いキャリアのうちにこうした機会をたくさん持つことができたのは本当に幸

4.2 少子高齢化×過去の家計 CO2

運ですし、それだけ多くの方に助けていただいている

もう 1 人の同僚とは、着任して半年後に共同研究にと確信しています。
南齋規介室長、加河茂美主幹教授、誘ってもらい、チームで都道府県別のエネルギー起源

寺園淳副センター長、近藤康之教授、東野達名誉教授

CO2 排出量の傾向について分析することになりました。

をはじめとする LCA 分野の先生方、Andrew Chapman

このときふと脳裏に浮かんだのは、2015 年の国際会議

氏、金本圭一朗氏、大野肇氏、稗貫峻一氏、岡本隼輔

で UC サンタバーバラ校教授の Sangwon Suh 氏にいた氏をはじめとする同年代の若手研究者の皆様、そしてだいた「君は少子高齢化の将来影響を見ようとしていこの度の日本 LCA 学会奨励賞の受賞に際してご高配るが、そもそも過去の傾向はどうだったの？」というを賜りました審査委員ならびに選考委員会の皆様に、コメントでした。
これはそれを試す良い機会だと思い、心より感謝申し上げます。

当時勢いを増していた構造分解分析の研究を参考にア

私の学部時代の恩師は私を送り出すときにこう仰っ

イデアを組み立てました。このとき、研究の新規性とていました。
「研究は 35 歳から面白くなる」― 来年でいうよりは、流行の手法における日本の家庭部門を対

その年齢を迎える私にとって、まだまだ長い研究者人象とした研究の初手を打つ意識がありました。また、生が続きますので、少しでもこの分野と社会に貢献しそれまでよりもアウトプットに慣れることを念頭に置ていけるように一層努めてゆこうと思います。

- 3-M-03 -3-M-04

第16回日本LCA学会研究発表会

金属資源の安定供給に資する資源利用システムの評価研究
Research on resource utilization system toward a sustainable metal use○畑山博樹*1)
Hiroki Hatayama
1) 産業技術総合研究所* h-hatayama@aist.go.jp
1. はじめにした 2050 年までの鉄鋼の MFA では、社会蓄積量の用

金属の天然資源である鉱石は非再生資源であり、化途別内訳が地域ごとに異なることを明らかにするとと石燃料とともに“限りある資源”として資源問題の中

もに、将来の鉄鋼需要が一旦ピークアウトしたのちにでも高い関心を向けられてきた。一方で化石燃料と異2040 年頃から買い替え需要によって再増加に転じる

なる特徴として、資源が製品の一部として消費されて可能性を示した 3)。

しばらくの後にリサイクルによる再資源化が可能であ

これらの研究で構築した MFA モデルを用いることる点が挙げられる。従って、金属資源の利用システム

で、様々な将来シナリオを想定してリサイクルポテンの分析には対象範囲の時間的拡張が有効であり、ライシャルを推計することが可能となった。例えば、次世

フサイクル思考が不可欠となっている。

代自動車の普及やスクラップの高度選別技術の導入が筆者が本分野の研究に取り組み始めた頃は、「持続可
能な資源利用のためにはリサイクルが大事なはずだ」

将来のリサイクルポテンシャルにどのような影響を及
ぼすかといった検討を進めることができた 4,5)。

というやや漠然とした思いを抱いていた。本稿では、限りある資源を利用しながら持続的発展を達成するた

3. 資源リスク評価の手法研究資源に乏しい日本ではリサイクルへの期待が大きく、めに必要とされている資源利用システムの評価研究に筆者もその一助となるべく MFA に取り組んでいた。

ついて、筆者の研究の変遷とともに述べる。

しかし、「鉱物資源は枯渇するか？」という古くからの2. マテリアルフロー分析によるリサイクルポテンシ

論争やレアアースショックの経験は、「リサイクルしな

ャルの評価

いと本当に困るのか？」を筆者に改めて考えさせるに素材の需要量や廃棄量、社会蓄積量といった資源利至った。そして、資源リスクを多角的に評価するクリ用システムのフローとストックの情報を明らかにする

ティカリティ評価の研究に取り組み始めた。

マテリアルフロー分析（MFA）は、リサイクルによるクリティカリティ評価と LCA はその評価構造が類

天然資源消費削減の可能性を検討するために不可欠な似しており、リスク要因の選択やその統合化が評価者

分析手法である。しかし、リサイクルのポテンシャルの主観に依存することは現状避けられない。それでもを正しく見積もるためには、不純物を含むスクラップ

クリティカリティ評価が資源政策の意思決定に活用さがリサイクルの障害にならいないかというフローのれるためには、政策に対応した評価枠組みとなってい「質」の観点からも検討する必要があった。そこで筆ることが最低限必要である。そこで筆者は日本の資源者はアルミニウム素材を対象に、各フローの量と合金政策の柱の 1 つである海外資源権益に着目し、金属ご

1)

元素濃度を同時に推計した MFA を実施した 。さらに、との権益リスクの定量化に成功した 6,7)。また、リスク

生産材とスクラップの間での量と質の需給バランスを

要因の選択や統合化に対する客観的なアプローチとし分析することで、質の制約によるスクラップ余剰の可て、過去に発生した約 450 件の供給障害事例の分析に能性を指摘した 2)。日本でのカスケードリサイクルが取り組み、主な供給障害発生原因が事故やストライキ、

ダイキャストを多く使用する自動車の輸出によって成資源価格の下落であることや、発生原因の傾向が障害

り立っていることを示した本研究は、次世代自動車の発生国によって異なることを明らかにした 8)。これら普及によるダイキャスト需要の縮小への対応の必要性の研究成果は、統合化における各要因の重みの決定や、を指摘するものであった。

資源の輸入相手国に対応した柔軟な資源政策立案への

MFA による将来推計では、「人々に便益を提供して展開が期待できる。

いるのはフローではなくストックであり、社会蓄積量を充足するよう需要が発生する」という考え方に基づ

4. 資源利用の ESG リスクに関する検討

いた新たな推計手法を開発した。
世界 40 か国を対象と- 3-M-04 -供給障害の事例分析では、ストライキ以外にも環境

3-M-04

第16回日本LCA学会研究発表会

汚染による操業停止や武装勢力による生産施設の破壊

国内のリサイクルポテンシャルを適切に評価しての資といった ESG に関連する障害発生原因が抽出された。

源戦略がもとめられる。また、資源効率に優れた製品

資源国で発生するこれらの問題の解決に向けて、紛争技術を開発して世界に普及させることは、世界の持続鉱物規制や Sustainable Development License to Operate

可能性と日本の経済の双方へ貢献するものである。資といった ESG 対応が資源にアクセスするためにもと源利用システムの評価研究は、これらの取り組みを日められるようになっている 9)。責任投資原則に基づい本の産官学が進める上でのエビデンスを示す役割を担た資産運用が拡大しており、製造業をはじめとした企

うものであり、思いを新たに研究活動に取り組む所存

業にとっては ESG 対応がサプライチェーンマネジメである。

ントと企業経営戦略において喫緊の課題と言える。
2015 年に持続可能な開発目標（SDGs）が掲げられて謝辞

以降は環境報告書等での SDG 報告が注目されている

この度は日本 LCA 学会奨励賞という名誉ある賞をが、金属業は SDG 報告の実施割合が 30％と他産業に頂戴し、大変光栄です。これまでの研究は、多くの方々

比べて低く

10)

、金属利用と SDGs の接点がどこにあるかの整理が必要とされている。

のご指導、ご協力のもとで進めてまいりました。資源利用システムとそのマネジメントについて初歩から学

そこで、鉄鋼メーカー50 社の SDG 報告を分析し、ばせていただいた足立芳寛先生、松野泰也先生、醍醐SDGs の 17 の目標に対する産業界の現状認識を明らか

市朗先生をはじめ、諸先生方に厚く御礼申し上げます。

11)にした 。鉄鋼メーカーの活動と最も頻繁に関連付け

また、研究を進める中でお世話になった研究機関や企られていたのは SDG 12（生産・消費）であり、紛争

業、工業会の皆様ならびに同僚に心より感謝いたしま

鉱物規制対応やリサイクルによる貢献が示されていた。

す。

その他では SDG 7（エネルギー）、SDG 9（イノベーシ
ョン）、SDG 13（気候変動）への関連が強く示される

引用文献

一方で、貧困、飢餓の解決や生態系保全（SDG 1, SDG

1) 畑山博樹, 山田宏之, 醍醐市朗, 松野泰也, 足立芳2, SDG 14, SDG 15）との関連性を示すのに苦慮してい寛：日本金属学会誌, 70(12), (2006), 975-980.

る様子が明らかになった。このような企業の現状認識

2) 畑山博樹,醍醐市朗, 松野泰也, 足立芳寛：日本金属学会誌, 72(10), (2008), 812-818.

に対し、他産業との比較を通した貢献のあり方の提案
や、SDG 報告と SLCA の手法開発の相互フィードバッ

3) Hatayama H., Daigo I., Matsuno Y., Adachi Y.:
Environmental Science & Technology, 44(16), (2010),

クを目指して研究を進めたいと考えている。

6457-6463.
5. おわりに

4) Hatayama H., Daigo I., Matsuno Y., Adachi Y.:

ローマ・クラブによる報告「成長の限界」12)では、Resources, Conservation and Recycling, 66, (2012),
8-14.

指数関数的に増大する人類の活動が資源量に制約されることが示されている。資源ナショナリズムや ESG 課

5) Hatayama H., Daigo I., Tahara K..: Resources,

題によって資源へのアクセスが制約される現在、“限りConservation and Recycling, 87, (2014), 65-71.

ある資源”の意味するところは資源量的な側面だけで6) Hatayama H., Tahara K.: Resources Policy, 44, (2015),
72-80.

はない。持続可能な資源利用の実現に向けて資源効率の向上やサーキュラーエコノミーの形成を目指すこと

7) Hatayama H., Tahara K.: Materials Transactions, 56(2),(2015), 229-235.

は、世界の共通認識となっている。一方で、高付加価
値な産業のために資源を輸入したい先進国、先進国の8) Hatayama H., Tahara K.: Resources Policy, 55, (2018),
96-102.

豊かさに追いつくべく資源を確保したい途上国、環境汚染などは避けつつも資源開発による経済的メリット

9) UNEP: “Mineral resource governance in the 21stCentury”, (2019).

は享受したい資源国の思惑はそれぞれであり、世界が足並みを揃えて最短距離で目指すのはまだ難しい状況

10) KPMG: “How to report on the SDGs”, (2016).

にある。

11) 畑山博樹，醍醐市朗，田原聖隆：第 14 回日本 LCA

このような状況の下、日本と世界の両方のスケール

学会研究発表会講演要旨集，福岡，(2019)，p.90-91.

で持続可能な資源利用を目指すための舵取りがもとめ

12) Meadows D. H., Meadows D. L., Randers J., Behresns

られている。国内産業が必要とする金属資源を安定的

W. W.: “The Limits to Growth”, Universe Books, Newに確保するためには、海外からの資源輸入のリスクとYork, (1972).

- 3-M-04 -3-M-05

第16回日本LCA学会研究発表会
Journal of Life Cycle Assessment, Japan［研究論文］

民間航空機向け需要を対象としたレニウムの動的物質フロー分析
吉村 彰大 1,＊，末益 航洋 1，松野 泰也 1
1 千葉大学大学院 工学研究院＊

連絡先：a.yoshimura@chiba-u.jp

概要：近年、航空機エンジンの性能や燃費向上にニッケル基超合金が用いられ、高温クリープ特性向上にレニウムが添加される。しかし、天然資源に乏しいことから供給は不安定である。本研究では、航空機用途のレニウムについて、
物質フロー分析を通じて 1980 年から 2017 年にかけての需要、ストック、およびリサイクルポテンシャルを推計した。
その結果、1980 年以降航空機の新造向けのレニウム需要、およびストックは増加を続けており、最大値はそれぞれ2016 年の 49.9 t、および 2017 年の 708 t と推計された。一方メンテナンス向けの需要は整備周期に依存し、4 年周期、6 年周期、8 年周期とした場合、それぞれの最大値は 2017 年の 29.8 t、18.3 t、および 12.2 t となった。また、退役機に由来するリサイクルポテンシャルの最大値は 2015 年の 15.3 t と推計された。2013 年以降、航空機向けのレニウム
需要が一次地金の生産量とほぼ同量となったことから、需給バランスは退役機からのスクラップのリサイクルで維持されていると示唆された。ただし、将来的に退役機数、および退役に起因するスクラップ発生量の減少が予想されたことから、安定的な供給にはスクラップからのリサイクル率の向上が重要であることが示唆された。
キーワード：レニウム、超合金、動的物質フロー分析、航空機、航空機エンジン
1. 緒言

これらの超合金を利用する航空機や発電用タービンの普及

レニウム（Re）は、地殻中における存在量が 1 ppb程度に伴い、レニウムの需要も増加している。1973年以降のであるとされることに加え、主産物とする鉱石もなく、銅世界全体での鉱山からの一次地金の生産量、消費量、およ（Cu）やモリブデン（Mo）の副産物としてのみ生産されび価格がアメリカ地質調査所（United States Geologicalることから、極めて稀少な金属とされる

1, 2）

Survey, USGS）の統計で公開されており、それぞれの推。

一方、ニッケル（Ni）基超合金へレニウムを添加する移を図 1に示す 5）。1973年から 1983年までは 5–10 t 程度をことで高温クリープ特性が大幅に向上することが知られて推移していた生産量が、その後は多少の増減はあるもののおり、1980年頃に開発された第 2世代超合金には 3 wt%程2000 年代後半までは増加傾向が続き、2015 年には 49.4 t と度、1990年頃に開発された第 3世代超合金、およびそれ以なった。消費量もほぼ同様の傾向を示し、2005年以降は降の超合金には 5–6 wt%程度含有され利用されている

3, 4）

。

40 t前後を推移している。

60

48

12,000: ϪωΤϞਫ਼ࢊྖ: ϪωΤϞভඇྖ

10,800
9,600

42

8,400

36

7,200

30

6,000

24

4,800

18

ϪωΤϞՃ֪

ReՃ֪($/ kg)Reਫ਼ࢊྖ͕Γ;ভඇྖ(t/ ೧)

54

3,600

12

2,400

6

1,200

0
0
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015
Year

図1

1973-2015 年にかけてのレニウムの一次地金生産、需要、および価格推移 5, 6）
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価格については、供給の絶対量が小さいことから需給バ

一方、ボトムアップ手法では、製品ごとの原単位と製造数

ランスに起因する上下が激しい。1998 年のレートを基準

から消費量を推計し、その結果を元に社会中のストック量、にした価格では、2000 年代前半は 1 kg あたり 1,000$程度

および排出量を推計する。レニウムの場合、超合金向けで推移していたものが、需要が増加した 2007年から 2008の需要は 2014年で全体の 78%程度 2）、2016年で 76–81%10）

年にかけて、2,000$近くから 8,000$近くまで上昇した。一を占めるとされており、また 2013年には全体の 63% が航方、供給が需要を上回った 2010 年以降は 2,000$ を下回る

空機向けに、13%がガスタービン向けに消費されていると5）

価格まで下落した 。工業用材料として用いる場合、このいう統計もある 11）。ただし、航空機向けの超合金は民間ような価格の不安定さは利用しづらさの原因となることか

航空機以外に軍用機などのエンジンにも利用される 3） が、ら、使用済みの航空機用エンジンなどからのリサイクルが軍用機は民間航空機に比べて情報が乏しく、需要やストッ

1, 2）

。

ク、排出量の推計が難しい。加えて、2015 年以降は需要将来的に予想される航空機の需要増加に対し、鉱石からそのものが明らかにされていないことから、本研究では民のレニウムの生産、およびスクラップからのリサイクルに

間航空機のみを対象として、エンジン 1基あたりのレニウ

よって十分供給できるかどうかは、複数年に渡る物質フ

ム含有量を原単位とし、エンジンの製造基数を乗じること

ロー分析を用いた検討が必要となる。単年のフローにつでレニウムの消費量を推計するボトムアップ手法を用いた。

積極的に行われており、重要な供給源とされている

2, 6）

なお、軍用機については統計情報に乏しいことに加え、製また、アメリカ国内については、1976 年における生産か

造数が民間航空機に比べて少ないこと 12, 13）から、レニウ

ら製品製造、廃棄に至るまでの分析が行われている 1）。こ

ムの需給に与える影響は小さいと考え、本研究では対象かの分析では、中間製品製造プロセスへの投入量の内 41%がら除外した。

いては、国別生産量や回収量、需要が公開されている。

新地金、49%が工程内スクラップ、10%が老廃スクラップ

本研究で対象とした民間航空機について、メーカーととされている。また投入量に対して中間製品まで加工され機種名、機体サイズ、エンジン数、製造期間を表 1 に示す。

たものが 54%、最終製品まで加工されたものは 28%にとど民間航空機は、アメリカのボーイング、ヨーロッパのエア

まり、25%は鉄鋼などへの添加剤として利用されるとされバスが主なメーカーとして知られている他、近年ではブラている。

ジルのエンブラエル、カナダのボンバルディアなども参入

ただし、上記のフロー分析はいずれも単年にとどまってしている。ただし、2017年におけるジェット機の納入数おり、例えば実際に社会に投入されたレニウムがその後どベースでは、主要ジェット機に限ればボーイングが 50.4%、の程度の期間滞留し、ストックされるかについては検討さエアバスが 47.4%となりほぼ 100%を占め、リージョナル

れていない。特に、投入された製品が経年によって排出さ機を含めた場合でもそれぞれ 46.4%、43.7%と全体の 90%れることで発生する老廃スクラップの発生量については、程度を占める 14）。よって、本研究ではボーイング、およ

多年度に渡る動的物質フロー分析が必要になる 7, 8）。

びエアバスで製造される機体を対象とした。

以上を踏まえ、本研究ではレニウムの物質フローについ

なお、超合金へのレニウム添加は 1980年のPWA1484やて、需要の多くを占めると考えられる航空機、特に民間航CMSX-4など、第二世代超合金の開発 3）以降であることか

空機のエンジン向けの需要や排出を明らかにすることを目ら、1980年以前から製造されている機種であっても 1980年的とした。具体的には、民間航空機について多年度に渡る以降の製造分のみを積算することとした。また、超合金中

動的物質フロー分析を行い、レニウムの投入量、ストックのレニウムの含有率は世代によって異なることから、1980

量、および排出量を推計した。また、排出量をリサイクル

年から 1989年までは 3%、それ以降は 5.5%として計算した。

ポテンシャルとして捉え、一次地金の生産量と合わせて消超合金の原単位については、エンジン 1基あたりの使用費量と比較することで、安定的な供給に必要なリサイクル量が 450 kgとする文献 15）が存在するが、図 2に示すように、率などについて検討を行った。

機体ごとにエンジンの機種やサイズ、重量は異なる。例えば、CFM5616） や V250017） など、ナローボディ機向けの

2. 手法

小型エンジンの重量が 1基あたり 5,000ポンド（2,270 kg）

2.1 民間航空機向けのレニウムの需要量推計

程度なのに対し、CF618） や PW400019） など、ワイドボ

2.1.1 新造機向けレニウム消費量の推計

ディ機向けの大型エンジンの重量は 1基あたり 9,000ポン

物質フロー分析の手法は、大きく分けてトップダウン手

ド（4,080 kg）程度となる。

7, 9）。トップダウン手法

エンジンに利用される超合金の重量については、ファ

では、用途別投入量を複数年に渡って把握し積算すること

ンブレードの重量がエンジン全体の 10%を占めるというで、各年における社会中のストック量や排出量を推計する。

記述 20）、および CF6 エンジンの内 13%がインコネルでは法とボトムアップ手法に分類される

30

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Journal of Life Cycle Assessment, Japanないニッケル系超合金からなるという記述 21）が存在するあたりの重量が 18,000ポンド（8,160 kg）程度である 24）

ことから、本研究ではエンジン重量の 10%がレニウムをことから、B777のみ原単位を 1,800ポンド（816 kg）とした。

含有する超合金からなるとして原単位を仮定した。具体的本研究で設定した機種ごとの原単位を表 1に示す。

には、ナローボディ機とワイドボディ機では、エンジン 1

また、エンジン 1基あたりのエンジンの搭載基数は機種基あたりの超合金の原単位をそれぞれ 500ポンド（227 kg）、ごとに2–4発と異なるため、各年に新造されるエンジン数は、

900ポンド（408 kg）とした。ただし、ワイドボディ機の内、

表 1 に示す 1 機あたりのエンジン搭載数を民間航空機の製

ナローボディ機と同じ CFM56エンジンを 4基搭載する

造機数 14） に乗じて得た。なお、統計 14） には受注数と納A34022）については原単位を 500ポンドとした。またB777

入数が示されているが、レニウムの消費を評価すると言うには世界最大の GE90 エンジン

23）が採用されており、1基

表1

機種
B707
B717
B727
B737
B747
B757
B767
ボーイング
B777
B787
DC-9
DC-10
MD-11
MD-80
MD-90
A300
A310
A318/319/320/321
A330
エアバス
A340
A350
A380

製造期間 10）1958-1994
1999-2006
1963-1984
196719691982-2005
1982199520111965-1983
1971-1989
1990-2001
1980-1999
1995-2000
1974-2007
1984-1998
19881993199120132008-

点から、本研究では納入数を製造機数として用いた。

本研究で検討対象とした航空機

機体タイプ

エンジン数（基） エンジン中レニウム原単位，（kg/基）

ワイドボディ
ナローボディ
セミワイドボディ

4
2
3
2
4
2
2

ワイドボディ

2

ナローボディ

2

408
227
408
816
408
227

ワイドボディ

3408

ナローボディ

2

227

ワイドボディ

2408

ナローボディ

2
2
4
2
4

227
408
227

ナローボディ

ワイドボディ

‫ؽ‬ର: B777 (ϭ΢χϚυΡ)Φϱζϱ: GE90(c)‫ؽ‬ର: MD11 (ϭ΢χϚυΡ)Φϱζϱ: CF6
図2

408

(b)

(a)

‫ؽ‬ର: B737 (ψϫʖϚυΡ)Φϱζϱ: CFM56

227

(d)

‫ؽ‬ର: B747 (ϭ΢χϚυΡ)Φϱζϱ: CF6

機体別のエンジン数，機種比較，（a）ナローボディ双発機，（b）ワイドボディ双発機，（c）3発機，および（d）4 発機
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2.1.2 エンジン整備時のレニウム需要量の推計

備のタイミングによらず当該機の製造時期に用いられた超航 空 会 社 で 利 用 さ れ る 航 空 機 は、 日 常 的 な 検 査 の合金を利用するとした。具体的には、1980–1989年に製造

他 に 一 定 の 飛 行 距 離 ご と、 あ る い は 期 間 ご と に MROされた機体の場合、1990年以降の整備でも、レニウムを（Maintenance, Repair & Overhaul）と呼ばれる整備を受3%含有する超合金を用いるとした。

ける

25）

。整備の際、エンジンの部品であるブレードは点検の上、研磨などの補修で対応するか、交換かを判断する。

2.2 社会中のレニウムストックおよび排出量推計2.1 で推計した各年のレニウム投入量に対し、ポピュ

通常、6–7回程度は研磨により補修し、最終的には 6,000回程度のフライトを寿命として交換・廃棄される

26, 27）

レーションバランスモデル（Population Balance Model,。

エンジン整備の頻度については、日本航空、およびカン

PBM）33）を用いて、投入後の残存率からレニウムのストッ

タス航空の事例を参考とした。日本航空の場合、年間に整クを、また機体の退役、およびブレード交換に伴って発生備するエンジンは 83基ほどとされ 26）、2013年から 2014年する老廃スクラップ量をそれぞれ推計した。本研究におけにかけての保有機材数から運用中のエンジン基数は 440基る老廃スクラップ量については、以後整備の際に発生する28）

ことから、年間に整備対象となるエンジンは全スクラップを整備スクラップと呼称し、退役の際に発生す体の 19%程度と考えられる。また、同社の 2016年におけるスクラップを退役スクラップと区別する。なお、この整る運行本数が国内線で 225,000回程度、国際線で 52,000回程

備スクラップの発生量は投入量と一致するため、ブレード

である

度

29）

であり、同じ時期の国内線用機材、国際線用機材がの交換がストック推計に影響を及ぼすことはない。

30）であることから、年間のフライト

一般的な分析では、製品の退役率はワイブル分布に基づ回数は国内線用機材で 1,500回程度、国際線用機材で 600回

いて推計される 9, 33）。航空機についても、国立環境研究所

程度と推測される。よって、ブレードの交換を伴うメンテが公開しているデータベースにおいて言及されており、平ナンスの周期は 4年から 10年程度と考えられる。一方、カ

均使用年数は6.1年とされている 34）。しかし、実際には大手、ンタス航空の場合はA checkからD checkの 4段階に分けてあるいは先進国の航空会社で 20年から 30年程度利用されチェックを実施するが、6年ごとに行う最も重いD checkにた後、退役した機材が LCCや途上国の航空会社で再就役31）する事例も多い 35）。平均使用年数を 6.1 年とすると、投入それぞれ 145機、85機

おいてエンジンの交換などを伴う整備を施すとしている。

実際には、フライトごとに飛行距離や飛行時間が異なる
ため、エンジンの整備周期は機体ごとに異なると考えられ

機材は製造後 12年程度でほぼ完全に退役することとなり、実態と大きく乖離する。

るが、この差を考慮することは難しい。そこで本研究では、

一方、スイス国内の民間航空機に関する既存研究では、

先述した日本航空、およびカンタス航空の事例を元に、本国内の航空会社で使用されている機体の退役分布を元に正研究ではブレード交換を伴うエンジン整備周期を 4年、6年、

規分布で退役率を近似することで、平均使用年数を 22年8年と設定して整備に伴う需要量、およびスクラップの発と求めている 36）。図 3 に示す通り、当該文献中では、30

生量を推計した他、交換の頻度が需給に与える影響の感度

年程度で主要航空会社から退役するという分布となってい分析を行うこととした。

る。こちらの方がより実態に即していると考えられたこと使用されているブレードは、機種や部位によるが 1枚あたり 70–200万円程度

32）

万円程度のものもあり

から、大型エンジンの場合は 1,000から、本研究ではこちらの分布を利用した。残存率については、この研究で示されている近似曲線に従うとした。

26）、非常に高価であることから新品への交換は経済的な負担が大きい。そのため、エンジン

100の分解整備の際にブレード類は全てが交換されるわけでは

90

なく、80%の部品はそのまま利用され、残る 20%についてれるか、あるいは補修用部品と交換される 32）。実際には修理品の転用もあり、単純にこの 20%分に相当するブレードが製造されるわけではないと考えられるが、転用割合な‫ؽ‬ର͹࢔ଚི (%)

は、先述の表面研磨や溶接による肉盛りなどの補修が施さ

80
70
60
50
40

どの具体的な数値を得られなかったため、本研究ではエン20

ジン点検の際にブレードの 20%を新造部品と交換すると仮10定し、これに相当する需要が発生するとした。

˙ : ࣰࡏ͹࢔ଚི― : ۛࣇ‫ۄ‬ત

30

0

0

5

なお、1990年前後で超合金に含有されるレニウム濃度が異なるとしたが、ブレード交換時のレニウム濃度は、整32Vol.16 No.1 January 2020

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図3

10

15

20

25

ߦ‫ܨؽۯ‬೧ (೧)

30

スイスにおける航空機の寿命分布 36）

3540

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Journal of Life Cycle Assessment, Japan੖ඍ࣎͹ϪωΤϞ౦೘ (સର͹20%)৿ଆ࣎͹ϪωΤϞ౦೘
৿ଆ

̔೧

̔೧

̔೧

̔೧

ୂༀ

ߦ‫ؽۯ‬͹थໍ (ຌਦͲͺ25-29 ೧)̔೧ϪωΤϞ౦೘

̔೧̔೧ϪωΤϞഋड़
੖ඍ࣎͹ϪωΤϞഋड़
図4

1-5 ೧
ୂༀ࣎͹
ϪωΤϞഋड़

新造から退役までのレニウムの投入、排出のイメージ

本研究におけるレニウムの投入、および排出のフローを1990年代で 1,500基 /年程度を上下していたが、2000 年代

図 4 に示す。投入は航空機の新造時、およびエンジン整備

以降は明確に増加傾向を示した。整備対象となるエンジンの際に発生し、整備時の投入量については、対象のエンジ数では、整備周期によらず増減を繰り返しつつ全体としてンに利用されているブレードの 20%に相当する重量を投は増加する傾向が見られた。全体的な増加は、整備周期は入するとした。排出については、航空機の退役の際にも発航空機の寿命よりも大幅に短いこと、また就役後 20年程生する他に、エンジン整備の際に投入量と同量の排出が発度までは大半が残存していることから、整備周期ごとに対生するとした。例えば、図 4 に示すように、整備周期を 6象となるエンジンが増加することに起因すると考えられる。

年とし、投入後 25–29年で退役する機体であれば、製造時

一方、周期的な増減は新造エンジン数自体の製造数の増減の投入の他、エンジン点検時のブレード交換に起因する投に起因すると考えられる。直近の 2017年の比較では、新入、排出が 4回発生する。最終的には、4 回目の交換から造機向けのエンジン製造数が 3,020基と推計されたのに対1–5年後の退役の際に全量が廃棄される。

し、整備対象は 4年周期の場合で 9,000基程度、6年周期の場合で 5,500 基程度、8 年周期の場合で 4,100 基程度と推計

2.3 需給バランスの検討による供給安定性の評価された。

2.2 で推計したスクラップをリサイクルすることで、二新造機向けのレニウム需要では、1989年から 1990年に次資源として供給できることから、一次地金生産量との合かけて急激な増加が見られたが、これは製造数の増加に計が供給ポテンシャルとなる。ただし、2.2で既述したと加え、超合金中のレニウム濃度が 3%から 5.5%とほぼ 2倍

おり、整備スクラップは発生時に同量の投入を必要とするとなったことに起因する。その後は、エンジン製造数のため、需要と供給が釣り合い相殺される。そのため、老廃増加に伴って需要も増加を続け、2016年には本研究におスクラップの内、退役スクラップのみを一次地金生産量とける推計結果の最大値である 49.9 tとなった。エンジン整合計し、供給ポテンシャルとして扱うこととした。この供備に起因する需要については先述の整備対象数の増減と給ポテンシャルと各年の需要を比較することで、安定的な同じ傾向を示し、最大値はいずれも 2017 年の 29.8 t（4年

供給に必要なリサイクル率を検討した。

周期）、18.3 t（6年周期）、12.2 t（8年周期）と推計された。

また、供給ポテンシャルが需要量を上回る場合の差分を整備対象となったエンジンに使用されているブレードの内、供給余裕量として捉え、この余裕量の推移を文献から得た20%のみを交換対象として推計したことから、レニウムの

価格推移

5）

と併せて考察した。

需要量は新造機向けに比べて小さい結果となった。整備周期を 6年とした場合の新造向け、整備向けの両需要を合計

3. 結果

した総需要は、1999年にそれまでの最大値である 41.4 t ま

3.1 民間航空機向けのレニウムの需要量推計で増加した後、2003年に一旦 31.6 tまで減少したと推計さ

機種ごとの製造数から求めた新造機向けのエンジン数、
および整備周期を 4年、6年、8年とした場合の整備対象とれた。その後は増加を続け、2017年の総需要は最大値の67.1 tと推計された。

なるエンジン数の推移を図 5（a）に、また新造機向けと整新造機、および整備向け（6年周期）の需要に関する本

備向けのそれぞれについて、整備周期を変化させた時のレ研究での推計結果と、超合金向けの需要量に関する統計

ニウム需要量の比較を図 5（b）（d）に示す。
-

値 2） について、2003年から 2014年にかけて比較したもの

新造機向けのエンジン数は、1980年代で 1,000基/年程度、を図 6に示す。なお 2.1で述べた通り、需要の統計値は民間
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(a)

(b)

(c)

(d)

図5 （a）新造エンジンと整備対象エンジンの比較，（a）新造数と整備対象数,およびレニウム需要量，（b）整備周期: 4年，（c）整備周期: 6年，および（d）整備周期: 8年

70,000Re॑ྖ (kg / ೧)60,00050,000交換需要も含めた場合は整備周期にもよるが 2003年から: ৿ଆ‫͜޴ؽ‬ϪωΤϞऩགྷ: ੖ඍ޴͜ϪωΤϞऩགྷ2009 年を境に、それぞれ推計値が統計値を上回るように: ௔߻ۜ޴͜ϪωΤϞऩགྷ 2)なった。交換需要については、2.2に示した不確定要素が大きいため、実際の需要よりも大きく推計している可能性

40,000がある。また、3.3 で詳述するが、製造時の歩留まりや工

30,000

程内スクラップの回収が、統計に表れない形で影響を与え

20,000ていると考えられる。

10,0000

3.2 社会中のレニウムストックおよび排出量推計
運航中の民間航空機数、およびそれに起因するレニウム೧

図6のストック量の推計結果を図 7に示す。本研究の推計開始

レニウム需要に関する統計値と推計値の比較

以降、製造数に増減はあったもののエンジン数、レニウムのストック量は単調に増加を続け、2017年には世界全体で、航空機以外に軍用機やガスタービン向けなどの用途も含む

それぞれ 43,000基程度、708 tと推計された。また、今後と考えられるため、推計結果と統計値は単純には比較できも増加が続くと予想される。1980年代と 1990年以降ではない。ただし、軍用機の製造数は民間航空機に比べて十分ストックの増加速度が変化したが、3.1 で述べた新造機向に少なく 12, 13）、またガスタービン向けも航空向けの 20%程けの需要と同様、製造機数の増加に加えて超合金中の含有度という統計があることから 11）、民間航空機の需給動向は率が増加したことに起因する。エアバスとボーイングでは、全体の傾向とほぼ一致すると考えられる。そのため、需要早い段階から航空機の製造を行っていたボーイングが、一に関する本研究の推計結果と統計値について、増減が同様貫してエアバスを上回る結果となった。

の傾向を示したことから、本研究で用いた手法は一定の妥当性を有することが示唆された。

対象となるエンジン数を比較した結果を図 8（a）に、退役

ただし、新造機向けの需要に限った場合は 2012年を境に、
34

航空機の退役に起因する廃棄エンジン数、および整備のスクラップ、および整備スクラップの発生量の推計結果をVol.16 No.1 January 2020

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比較したグラフを図 8（b）
（d）に、それぞれ示す。交換を-の時期から退役スクラップの発生量に増加傾向が見られ、伴うエンジン整備は、製造後 4–8 年経過するごとに 1機に6 年周期でブレードを交換する場合は 2011 年、8 年周期でついて複数回発生する一方、エンジンの廃棄は 20–25 年経交換する場合は 2010年を境に、それぞれスクラップ発生

過後に本格化し、1 機について 1 回のみ発生するため、整量の大小が逆転した。一方 4年周期の場合は、整備対象と備対象のエンジン基数は一貫して廃棄数を上回った。たなるエンジン数が多いこともあり、整備スクラップの発生だし、2.1で述べた通り整備の際のブレード交換は全体の量が退役スクラップの発生量を常に上回り続けた。退役ス20%のみを対象にすると設定したことから、ブレード交換

クラップの発生量は、2015年の 21.6 tが最大値と推計されに由来するスクラップ発生量は相対的に小さくなった。レ

た一方、整備スクラップの発生量は、整備向けの需要と同ニウム含有量が大きいエンジンを装備する 1990 年以降に様 2017年の 29.8 （t 4年周期）、18.3 （t 6年周期）、12.2 （t 8年

製造した機体の退役は 2010 年前後から本格化するが、こ周期）が最大値と推計され、合計の最大値は 4 年周期と 6年周期でそれぞれ 2017年の 50.7 t、39.1 t、8年周期で 2015

Re͹ηφρέྖ (kg / ೧)

700,000
600,000―: ӣߦ஦͹Φϱζϱ਼: Ϛʖ΢ϱή‫ؽ‬஦͹ηφρέྖ: ΦΠώη‫ؽ‬஦͹ηφρέྖ

先述の通り、投入された民間航空機は製造から 20–25 年

38,50033,000500,000

27,500400,000

22,000300,000

16,500200,000

11,000100,000

5,500

0

年の 33.8 tと推計された。

44,0000ӣߦ஦͹Φϱζϱ਼ (‫)خ‬

800,000

後の退役ペースが最も速い。そのため、2005 年頃に見られる廃棄エンジン数の伸びの一時的な停止、および 2015
年頃の減少は、図 9 に示す通り 1985 年頃、および 1995 年
頃のエンジン新造数の大幅な減少に起因すると考えられる。
エンジン新造数は、2000 年頃にかけて増加した後 2005 年にかけて減少したため、廃棄エンジン数は 2020 年にかけて増加した後 2025 年頃には再度減少すると予想される。
リサイクルポテンシャルは廃棄エンジン数に依存するこ೧

図7

運航中のエンジン数およびレニウムストック推移とから、同時期のリサイクルポテンシャルの減少が予想さ
れる。

(a)

(b)

(c)

(d)

図 8 退役エンジンと整備対象エンジンの比較，（a）退役数と整備対象数，およびレニウム排出量，（b）整備周期 : 4年，（c）整備周期 : 6年，および（d）整備周期 : 8 年
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Journal of Life Cycle Assessment, Japan

40,0003,200: ৿ଆΦϱζϱ਼

2,800

35,000: ୂༀΦϱζϱ਼

30,000Re॑ྖ (kg / ೧)Φϱζϱ਼ (‫)خ‬

2,400
2,000
1,600
1,200

: ϪωΤϞյफྖ 2): ୂༀηέϧρϕ: ੖ඍηέϧρϕ

25,00020,00015,000800

10,000

400

5,000

0

0
೧

೧

図9

エンジン新造数と退役数の推移比較

図 10

3.3 需給バランスの検討による供給安定性の評価

レニウムのリサイクルポテンシャルと実際の回収量の比較

80,00070,000を加えたリサイクルポテンシャルを、2002 年から 2014年

60,000にかけての回収量の統計値 2）と比較した結果を図10に示す。
価格の上昇が続いていた 2008 年までは、退役機からの発生量を上回るまで回収量が増加したが、2011 年にかけてRe॑ྖ (kg / ೧)退役スクラップと整備スクラップ（6年周期）の発生量: Ҳ࣏ஏۜਫ਼ࢊྖ: ୂༀηέϧρϕ

50,00040,00030,000

最大値となって以降は減少している。特に、大幅に価格の20,000下落した 2011年以降は、リサイクルポテンシャル増加が10,000

継続しているにもかかわらず回収量は増加していない。

: ৿ଆ‫͜޴ؽ‬ऩགྷ

0

一次地金の生産量と退役スクラップ発生量の合計値であ೧

る供給ポテンシャルを、1994 年から 2017 年にかけての需図 11要量と比較した結果を図 11 に、レニウムの需給、供給余

レニウムの需給量推移

裕量、および価格の推移を 1994年から 2015年にかけて比需要量と一次地金生産量、退役スクラップの発生量、およ49,000びスクラップからの回収量を比較したものを表 2に示す。

42,0002005 年から 2007年にかけては、需要の増加に対して一35,0008,000: ৿ଆ‫͜޴ؽ‬ऩགྷ: ‫ڇڛ‬༪༡ྖ: ୂༀηέϧρϕ

7,000ϪωΤϞՃ֪ 5)

6,000
5,000

28,0004,000

21,0003,000

量の減少に伴う供給不安が要因と考えられる。2008年には、

14,0002,000

価格高騰に伴って一次地金生産量、回収量がともに増加し

7,000

1,000

た一方、航空機向けの需要が減少し、これが 2009年以降

0

次地金の生産量には大きな変化がなく、供給余裕量も減少したと推計された。この時期の価格上昇傾向は、供給余裕

ReՃ֪ ($ / kg)

56,000Re॑ྖ (kg / ೧)

較した結果を図 12に、それぞれ示す。また、航空機向け

0の価格下落の要因と考えられる。その後も需要の増大が続೧き、2013年以降は一次地金と需要がほぼ同量となったが、

図 12

価格は下落傾向にあることから、安定的な供給が可能とい

レニウムの需給，供給余裕量，および価格推移

う市場判断であったと考えられる。本研究における推計結果では、増減はあるが常に 20 t 以上の供給余裕量を維持しとあわせて考えると、本研究で用いた手法には一定の妥当ていること、および退役スクラップの発生量が増加傾向に性があったと考えられる。

あることから、やはり安定的な供給が可能と考えられるため、市場判断とよく一致していると考えられる。

2015年以降は回収量が明らかにされていないが、この時期の航空機向けの需要は一次地金の生産量とほぼ同量と以上の検討から、本研究の推計結果はレニウムの需給に推計された。一次地金は他の用途にも投入されるため、実ついて、市場の実態と比較的よく一致していたことが示唆

質的に航空機向け需要が鉱石からの生産量を上回る状態がされた。3.1 で既述した需要傾向の推計値と統計値の一致

継続していることとなる。一方、リサイクルポテンシャル

36

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表2

レニウムの需給比較

レニウム重量（t/ 年）

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

新造航空機向け需要

24.0

20.5

20.5

22.2

28.1

30.8

29.0

33.3

32.3

34.4

42.4

45.2

47.9

31.0 24.3 28.5 32.4 35.4 33.6 37.7 33.1 33.4 42.6
4.20 5.50 6.51 7.05 7.28 7.67 8.55 9.99 7.32 17.8

38.2
16.9

35.0
19.3

35.3
21.0

3.6

11.9

10.8

10.2

鉱石からの生産量 2）退役機からのスクラップ発生量
スクラップからの回収量 2）

4.4

4.7

5.6

7.2

7.7

9.9

9.2

11.1

12.2

である退役スクラップの発生量が継続的に 20 t を上回るこれない形で行われていると考えられること、また将来的にと、同様のポテンシャルであった 2011年から 2014年にかはリサイクルポテンシャルが減少する可能性があることかけての回収量が 10–12 t程度であったことから、需給バラら、退役機に起因する退役スクラップからの効率的な回収

ンスに極端な変動がない限り、当面は従来通りの回収率でが必要となる可能性が示唆された。

安定的な供給が期待できる。ただし、3.2で指摘した通り、

なお、本研究では民間航空機のみを対象とした検討を2025年頃には退役機の数が減少する可能性があることから、行ったが、超合金は他に軍用機向けやガスタービン向けな工程内における歩留まり、および工程内スクラップの回収

どの需要も存在することから、これらを把握することでよ

率のいずれも向上が必要となる可能性がある。

り正確な推計が可能になると考えられるため、今後はこの

なお、最終製品へ加工する際の歩留まりは、1976年時

点を考慮した検討も行う。

1）（2019年 5月 22日受付、2019年 10月 25日採択）

点で中間製品投入量の 28% 、近年でも 20%程度であると指摘する調査も存在する

37）。この歩留まりを単純に本研究での結果に適用すれば、航空機の製造には需要の 4–5倍

参照文献

程度の投入量が必要となり、一次地金の生産量やスクラッ

1）八木良平, 岡部徹（2016）:J. of MMIJ, 132（7）,114-122

プからの回収量を大幅に上回るため、統計に表れない形で

2）独立行政法人石油天然ガス・金属鉱物資源機構（n.d.）,

工程内スクラップのリサイクルが行われていると考えられ

鉱物資源マテリアルフロー（2019）, 独立行政法人石る。実際に、工程で発生したスクラップのほぼ全量が回収

油天然ガス・金属鉱物資源機構 金属資源情報ホーム

38）

ことから、特にブレーページ, 入手先 <http://mric.jogmec.go.jp/search/?kドの製造時などの工程内スクラップは、すでに積極的に回

eyword=%E3%83%AC%E3%83%8B%E3%82%A6%E収されていると考えられる。

3%83%A0&since=&until=&categories%5B%5D=mat

されているという指摘も存在する

以上のことから、将来的な需給バランスの安定化には、
退役スクラップからの回収率向上が重要となることが示唆された。

erial_flow>,（参照 2019-03-31）
3）宇多田悟志, 原田広史, 川岸京子, 鈴木進補（2017）: 日
本ガスタービン学会誌, 45（6）,445-451
4）Pollock T. M., Tin S.（2006）: J. of Propulsion and4. 結言

Power, 22（2）,361-374

本研究を通じて、民間航空機用途のレニウムについて、

5）U.S. Geological Survey（2015）, Historical Statistics

消費量とストック量、排出量を推計した。また、消費量とfor Mineral and Material Commodities in the United

生産量、および排出量を比較することで、将来的に安定的States, U.S. Geological Surveyホームページ, 入手先な供給が可能かどうかを検討した。

<https://minerals.usgs.gov/minerals/pubs/historical-

その結果、近年の航空機需要の増加に伴って需要量が増

statistics/ds140-rheni.xlsx>,（参照 2019-03-31）

加し、またストック量も増加が継続しているという推計結6）U.S. Geological Survey（2012）, Metal Prices in the

果が得られた。整備に伴う投入量、および排出量は、増加

United States Through 2010, U.S. Geological Survey

傾向にはあるものの新造機向けの需要、および近年の退役

ホ ー ム ペ ー ジ, 入 手 先 <https://pubs.usgs.gov/

機からの排出量は下回ると推計された。

sir/2012/5188/sir2012-5188.pdf>,（参照 2019-03-31）

本研究で得られた需給の推計結果を、価格変動なども含めて統計値と比較したところ、実態によく即した推計結果
であることが示唆された。この結果を元に将来的な需給バ
ランスを検討した結果、現状のリサイクル率であれば当面は問題ないと予想された。ただし、加工時の歩留まりなどを考慮すると、工程内スクラップのリサイクルが統計に現

7）Hatayama H., Daigo I., Matsuno Y., Adachi Y.（2010）:
J. of Environ. Sci. Technol., 44（16）,6457-6463
8）吉村彰大, 松野泰也（2018）: 日本金属学会誌, 82（1）,8-179）吉村彰大, 醍醐市朗, 松野泰也（2011）: 日本金属学会誌,
78（9）,493-501
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第16回日本LCA学会研究発表会
Journal of Life Cycle Assessment, Japan

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assets/palladium/production/atoms/files/myb1-

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Whitney_PW4000--94_series_engines-01-19102012.

航空株式会社ホームページ, 入手先 <http://www.jal.

Vol.16 No.1 January 2020

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第16回日本LCA学会研究発表会
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aircraft maintenance, Qantas News roomホームペー

Mobility）ホームページ, 入手先 <https://www.sccer-

ジ, 入手先 <https://www.qantasnewsroom.com.au/

mobility.ch/export/sites/sccer-mobility/capacity-

roo-tales/the-a-c-and-d-of-aircraft-maintenance/>,areas/dwn_capacity_areas/Jemiolo_Thesis_Final.

（参照 2019-03-31）

pdf>,（参照 2019-03-31）

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37）大久保聡（2012）, 日本の成長産業におけるレアメタル

33）醍醐市朗, 松野泰也, 足立芳寛（2006）: 日本金属学会誌,の消費構造—重要素材に関するマテリアルフロー調

70（2）, 114-117

査—（その2）,金属資源レポート, 独立行政法人石油天34）国立研究開発法人国立環境研究所（2008）, 製品使用年

然ガス・金属鉱物資源機構 金属資源情報ホームペー

数データベース LiVES, 国立研究開発法人国立環境研

ジ, 入手先 <http://mric.jogmec.go.jp/wp-content/

究所ホームページ, 入手先 <http://www.nies.go.jp/

old_uploads/reports/resources-report/2012-05/

lifespan/cpc_searchDetail.php?data_id=4176>,（参照MRv42n1-06.pdf>,（参照 2019-03-31）

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学会ホームページ, 入手先 <https://jsmcwm.or.jp/36）Jemioto W.（2016）, Life cycle assessmnt of current
and future passenger air transport in Switzerland,

recycle-group/files/2012/03/reportH19_WG2.pdf>,（参照 2019-03-31）［Research Article］

Dynamic Substance Flow Analysis of Rhenium Related to the Demand
for Civil Aircrafts
Akihiro YOSHIMURA1,＊，Koyo SUEMASU1 and Yasunari MATSUNO1
1 Graduate School of Engineering, Chiba University＊

Corresponding author: a.yoshimura@chiba-u.jp

Synopsis: Recently, nickel based superalloy is used for aero-engines to improve the fuel-efficiency andperformance, and rhenium（Re）is an important material for superalloy, especially, to enhance the hightemperature creep characteristic. However, the supply of Re is highly volatile because of the low reserves ofnatural resources. In this work, the authors estimated the demand, stock and recycle potential for Re for thecivil aircraft from 1980 to 2017 by a substance flow analysis. As a result, Re demand for aircraft production
and stock have kept increased since 1980. The maximum demand for new production and the stock were
estimated as 49.9 t in 2016 and 708 t in 2017, respectively. And the demand for maintenance was depend on themaintenance cycle, and the maximum demand was estimated as 29.8 t（4 years）, 18.3 t（6 years）and 12.2 t（8 years）in 2017, respectively. The maximum recycle potential from retired aircraft was estimated as 15.3 t in
2015. Since 2013, the demand for new production of aircraft reached nearly the production of primary Re metal
production, and the shortage of the supply was supposed to be covered by the scrap recycling from retired
aircraft. However, the number of retired aircraft and the supply of old scrap was expected to decrease in thenear future. Through this work, the importance to enhance the Re recovery from old scrap was suggested.
Keywords: rhenium; super alloy; dynamic substance flow analysis; aircraft; aero engines
Vol.16 No.1 January 2020

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14:40 〜 15:00 (2021年3月5日(金) 13:20 〜 16:20 M会場)

[3-M-06] 【功績賞】*南斉 規介1 （1. 国立環境研究所）
キーワード：功績賞
日本 LCA学会功績賞受賞者による講演です。

15:20 〜 16:20 (2021年3月5日(金) 13:20 〜 16:20 M会場)

[3-M-07] クロージング©日本LCA学会