日本不動産学会第 33 回学術講演会論文集，pp.13-20，2017.

水素社会における電力地産地消の可能性-住宅街区でのスマートグリッド導入を踏まえPossibility of the Electricity Local Production for Local Consumption
in the Hydrogen Society‐Introducing Smart Grids on a Residential Block Scale‐〇Graduate School of Tsukuba Shunsuke Sugimoto 〇筑波大学大学院 杉本峻佑
University of Tsukuba Mamoru Taniguchi 筑波大学 谷口守This study assumed residential areas of the hydrogen society in which smart grids are introduced, and tried
to calculate the possible duration of electricity local production for local consumption by using fuel cellvehicles in various blocks. The result quantitatively indicated that the block with high car ownership like rural
areas have a higher duration. Furthermore, 1) when the solar conditions change, the building characteristics inblocks strongly work on duration, 2) when the hydrogen society is realized, the charge for rent and electricity
is relatively small in blocks with a high duration compared to other blocks.
keywords：block scale，local production for local consumption，hydrogen，smart grid
街区，地産地消，水素，スマートグリッド
1. はじめにのため，スマートグリッドの重要な構成要素とし

近年，環境問題が深刻化してくることで低炭素て期待されていた EV に代わり，この FCV を地域社会の実現が求められるようになってきた．その内の分散型電源として活用した新たな電力地産地

ため，再生可能エネルギーの積極的な導入が進め消のあり方に関する議論が進んできている 3)．さられてきており 1)，IT を活用した電力の受給を自らに，様々な場所で実証実験が活発化してきてお動制御するシステムであるスマートグリッドがエり，鳥取県では，水素エネルギー実証拠点整備プ

ネルギーの地産地消を可能にする切り札として期

ロジェクトにおいて，再生可能エネルギーで水を待されている 1)．全国の市区町村において，最も電気分解し，水素を製造・供給するスマート水素

日射条件が良い状況下でスマートグリッドと電気

ステーション（Smart Hydrogen Station，
以下，
「SHS」
）

自動車（Electric Vehicle，以下，
「EV」
）を活用し

とスマートハウスを一体整備し，FCV を活用した

た際，郊外の自動車保有が多い市区町村において住宅への電力供給の実証実験を行っている 5)．

電力の地産地消が行いやすく，最大で約 83%の地

ここで既存研究を見ると，実在する住宅街区（以

産地消が可能であることが明らかにされている 2)． 下，「街区」）内でスマートグリッドを活用した電しかしその一方で，再生可能エネルギーは天候

力融通効果を定量的に分析した研究 6)では，都心などの自然状況によって左右されるために不安定の高層住宅が密集しているような街区に比べ，戸であり，需要に合わせて発電できないといった大建てや集合住宅などが混在した決して良好な居住

きな課題が存在する 1)．そのため，この再生可能環境とは言えない街区において効率的に電力融通

エネルギーを水素という形に変えることで貯蔵し， が行えることを明らかにしている．また，電力価
利用していく水素社会の実現に向けた取り組みが格政策に応じて街区間での電力融通効果を定量的進められるようになってきた 3)．その流れの中で，に分析した研究 7)では，スマートグリッドの普及

水素を燃料として走行する燃料電池自動車（Fuelが進むことで，今後の不動産に対する価値判断のCell Vehicle，以下，「FCV」）が注目されている．

あり方が大きく変わる可能性があることを言及しこの FCV には約 60kWh もの外部電源供給システている．しかし，従来の分散型電源である EV にムが搭載されており，最大で一般家庭およそ 6 日

比べ，FCV に関する研究の蓄積は少なく，日射条

分に相当する電力を取り出すことができる 4)．そ件まで考慮を行い，日常的な生活の中でどの程度

1

日本不動産学会第 33 回学術講演会論文集，pp.13-20，2017.

電力の地産地消が行えるのか，という視点からはれている 8)．
この町丁目のスケールは中央値29.3ha

検討がなされていない．さらに，水素社会が実現

で同じ分類の間では大きなばらつきはなく，このすれば，スマートグリッドと同様に不動産価値がため同一分類内では人口や世帯数についても極端

今後大きく変わる可能性があると思われる．

なばらつきが生じないよう事前に設計されている．

以上を踏まえ，本研究では街区ごとにスマートグリッドによる電力融通効果が異なる点に着目し， (2) 分析対象街区の概要
全国の様々な既存の街区を対象とする．そして，

分析対象街区の選定には，分析を効率的に行う水素社会が実現した場合を想定し，個人レベルでために，135 分類された街区の中から実験計画法

1 日の FCV の利用状況や，世帯での電力需給状況を用いて 23 街区を選定した．具体的には，分析内を把握する．その上で，日射条件の不安定なゆら

容に影響を及ぼすと予測される圏域特性，土地利ぎまで考慮を行い，街区ごとに各世帯が保有して用規制，人口密度，駅からの距離を因子とした．

いる FCV のエネルギー量と，太陽光発電によって

なお，街区ごとに気象・気候条件は異なるが，街得られるエネルギー量からどの程度電力の地産地

区の特性による結果への影響を見ることが主眼で消が行えるのか検証を行っていく．なお，現在のあるため，日射条件を全国一律の形で統一してい技術水準から考えればFCVよりも先にEVが普及る．分析対象街区の一覧を以下の表-1 に示す．そすると考えるのが自然である．そのため，EV 普の都市が所属する圏域特性別にⅠ～Ⅳ，土地利用及下でのシナリオについても比較のためにあわせ

規制別に低層住宅専用地域は a，中高層住宅専用て提示を行う．さらに，今後のまちづくりへ及ぼ

地域は b，住居地域・住宅系混在地域は c，商業地

す影響も把握していくため，街区ごとに平均的な域は d，市街化調整区域は e と表記している．ま家賃と電気代を推定し，水素社会が実現した際にた，駅からの距離は，駅徒歩圏を意味する最寄り

おける家賃及び電気代の実態を明らかにしていく． 駅までの距離が 1km 未満の場合を「近」，1km 以上を「遠」とした．さらに，同じ土地利用規制で2. 使用データと分析対象街区

他の特性が異なる街区については，区別するため
表-1 分析対象街区一覧(1) 使用データ
本研究では，
全国の多種多様な街区を対象とし，住民の暮らし方や交通行動にまで着目して分析を行うことから，平成 27 年全国都市交通特性調査の調査街区とその調査サンプルを使用データとして選定した．この調査は都市の基礎的な交通特性を把握するとともに，全国の都市の交通特性を横断
的，時系列的に比較分析し，今後の都市交通政策の展開方向を検討するための基礎資料を得る目的で実施されている交通調査である．
また，全国都市交通特性調査で対象となったお
よそ 2,000 にのぼる街区は，居住者の自動車利用
行動や人口密度，世帯属性，土地利用規制などの情報をもとに，町丁目スケールで統計的に 135 の類似していることが証明されたグループに分類さ

圏域特性

土地利用規制
人口密度
駅距離 番号低層住宅専用地域90%～- Ⅰ-a1
低層住宅専用地域60%～90%
遠 Ⅰ-a2- Ⅰ-b1
Ⅰ.大都市圏中心都市 中高層住宅専用地域90%～①(政令指定都市あるいは 中高層住宅専用地域90%～②- Ⅰ-b2
人口100万人以上の都市) 中高層住宅専用地域90%～③- Ⅰ-b3
住居地域60%～150人/ha～- Ⅰ-c
市街化調整区域25%～50%- Ⅰ-e
低層住宅専用地域90%～～100人/ha
遠 Ⅱ-a1
Ⅱ.大都市圏衛星都市
低層住宅専用地域90%～100人/ha～- Ⅱ-a2(三大都市圏に属する都市で中高層住宅専用地域90%～
近 Ⅱ-b
中心都市の条件を住居地域60%～100人/ha～- Ⅱ-c
満たさない都市)
市街化調整区域25%～50%
50人/ha～- Ⅱ-e
低層住宅専用地域60%～90%
100人/ha～- Ⅲ-a
中高層住宅専用地域60%～90% 50人/ha～100人/ha 遠 Ⅲ-b1
Ⅲ.地方中心都市
中高層住宅専用地域60%～90%～50人/ha- Ⅲ-b2(県庁所在地あるいは住宅系混在
50人/ha～- Ⅲ-c
人口15万人以上の都市)
商業地域60%～50人/ha～100人/ha 近 Ⅲ-d
市街化調整区域50%～75%～50人/ha
遠 Ⅲ-e
低層住宅専用地域60%～90%
50人/ha～- Ⅳ-a
Ⅳ.地方都市
中高層住宅専用地域60%～90%～50人/ha- Ⅳ-b(三大都市圏以外の都市で住宅系混在
50人/ha～- Ⅳ-c
中心都市の条件を商業地域60%～50人/ha～- Ⅳ-d
満たさない都市)
市街化調整区域75%～
遠 Ⅳ-e

2

日本不動産学会第 33 回学術講演会論文集，pp.13-20，2017.

表-2 日射条件の分類とその定義

Ⅰ-a1，Ⅰ-a2 などに記号を分けた．なお，大都市圏中心都市における中高層住宅の土地利用規制が90%以上の街区だけは，街区によって実際に中高層住宅に住む世帯数比にばらつきがあることが既
存研究 8)より明らかにされている．このため，本

日射条件

定義

最小日射量

全観測地点の中で最小値を観測した地点の時間別データ
観測地点：北海道・浦河町

平均日射量

全観測地点の平均時間別データで全国平均値を算出した時間別データ研究ではⅠ-b に関してのみ，その中身をさらに 3の屋根面積が限られているため，発電量を建物階段階（Ⅰ-b1～Ⅰ-b3）に分けて検討を加えている．

数で除することとし，対象街区の現地調査を踏ま

具体的には，中高層住居に居住する世帯の割合をえたデータベース 8)を用いて建物階数を設定する

80%未満，80%以上 90%未満，90%以上のそれぞことで，各世帯の発電量の違いを考慮している．

れ①～③で分けている．

次に家庭内消費電力量については，世帯人数や戸建て・集合住宅の違いによって家庭内消費電力

3. 分析の前提条件

量は異なるが，それらを踏まえた街区ごとにおけ(1) 電力需給の算出

るデータを把握することは困難である．
そのため，本研究では，各世帯の電力需給状況を太陽光発分析においては都道府県における 1 世帯あたりの電量と家庭内消費電力量，FCV・EV の利用量の 3

1 日家庭内消費電力量を用い，その上で街区特性要素から把握し，これをもとに電力地産地消の効や居住者特性をできる限り反映させている．具体果を明らかにしていく．

的には，世帯人員別の電気代や戸建て・集合住宅

まず，太陽光発電量の算出に関しては，全住宅

別の電力消費比率，世帯の職業構成等を踏まえてに太陽光パネルが既に普及しているという前提で

1 日の時間帯ごとの電力消費パターンを設定した．

算出を行う．太陽光発電量を算出するために必要

FCV・EV の利用量については，平成 27 年全国

な日射量は，実際の日射量観測データである気象

都市交通特性調査における個人の平日運転データ

官署・アメダスにおけるデータベースを用いて算の 1 日合計走行距離やトリップ時間等から，走行出を行った．また，本研究では日射量の不安定なに必要な水素量や充電量，家庭に供給できる電力

ゆらぎを考慮した分析を実施するため，日射量に量を把握している．また，FCV・EV の基本性能

最小日射量と平均日射量の 2 つの日射条件を設定に関しては，
次世代自動車ガイドブック2016-2017

した．以下の表-2 にその概要を示す．観測地点をに基づいて設定を行った．FCV の利用を想定した

𝑖，時間帯を𝑡とし，地点𝑖における時間別の平均日

シナリオでは，本研究は水素社会のポテンシャル

射量を𝑆𝑖𝑡 ，全国における時間別の平均日射量を𝑆𝑡を把握するという目的であることに加え，FCV はとすると𝑆𝑡 は，

EV のように 1 回の充電における走行距離が短い
𝑛

𝑆𝑡 =

1
∑ 𝑆𝑖𝑡
𝑛

(a)

𝑖=1

などの制約がないことから，全世帯の自動車を
FCV に転換して分析を実施している．さらに，各と表わされる．そして，太陽光パネルは各自自由

世帯の太陽光発電量から製造することができる水に設置できると仮定して日射量を多く取り込める素量を把握するため，水素の変換効率を設定した．

真南，
傾斜 30 度を設置条件とし，日射量（kWh/m2）

具体的には，水の電気分解に要する電力量 10)と，×システム出力係数 0.8×パネル容量（4kW）÷日射

それを圧縮するのに要する電力量 11)の 2 つの機能

強度 1（kW/m2）の算出式 9)に基づき，太陽光発電

設定を行い，太陽光発電量からの水素の変換効率量の算出を行った．また，居住している住宅が集を設定している．そして，世帯ごとで太陽光発電

合住宅の場合は戸建て住宅に比べて 1 世帯あたりを活用した際の街区全体で得られる水素量を把握

3

日本不動産学会第 33 回学術講演会論文集，pp.13-20，2017.

した．EV の利用を想定したシナリオでは，EV は
FCV とは異なり1 回の充電における走行距離が短

凡例
世帯間の電力融通
太陽光発電からの水素製造
水素の圧縮・貯蔵

いため，実際の交通データと照らし合わせて普及可能性を吟味することが求められる．そこで本研
究では，EV に関する既存研究 12)を参考に，3 つの水素製造装置 水素ステーション 水素製造装置

要素（複数保有世帯であるか，
軽自動車であるか，
1 日の走行距離が 30km 未満であるか）を設定し，この中から 2 つ以上の条件を満たす世帯の自動車
は EV に置き換わると設定した．ただし，1 日の図-2 水素社会の街区内イメージ
区内での電力のやり取りが可能であると想定して走行距離が 100km を超える自動車や，1 日の使用

いる．さらに，街区内に整備された水素製造装置

電力に対して充電時間が不足する自動車，1 日のによって太陽光発電から水素を製造し，その水素生活の中で使用していない自動車に関しては，上を水素ステーションが圧縮し，貯蔵することで街記の条件に当てはまった場合でも選定からは除外

区内の各世帯が FCV を活用して家庭内に電力のした．さらに，EV は家庭内で気軽に充電ができ供給を行っている状況を想定している．なお，本るため，EV に置き換わったとされた自動車の 1

研究で前提とした水素社会のインフラは，炭素税日の動きに着目し，必要な充電量や自宅での充電などの新たな財源整備を通じて主に公共によって可能時間を 1 台ずつ把握した．図-1 に EV を活用

先行投資され，この電力供給事業を通じて得られした余剰電力充電量の推定方法のフロー図を示す． た利潤に基づいて民間によって維持管理がなされるケースを想定する．なお，本研究はこれ以外の(2) 想定する街区の概要

選択肢による成立可能性を排除するものではない．

本研究では，水素社会が実現した街区を想定しまた，水素のパイプラインによる配送など，将て電力地産地消の可能性を分析していく．そのた

来的には利用可能になると考えられるが，現時点

め，将来実現されうる可能性の高い水素社会を想でまだ十分に確立されていない技術を前提として定して街区の設定を行った．図-2 にその街区のイいる部分もある点について留意が必要である．

メージ図を示す．具体的には，スマートグリッドが普及し，各家庭に太陽光パネル及びスマートメ(3) 電力地産地消継続日数の算出方法

ーターが設置されているため，居住者はリアルタ

街区ごとに FCV を活用した際における電力地

イムで電力需給を把握することが可能となり，街産地消の潜在的な可能性を検討していくため，本個人の行動ごとに把握①自宅にEVがある時間帯②必要電力量(1日の走行距離分)研究では，余剰電力の活用と個車のエネルギー残量に着目して評価を行っていく．ここでいう余剰電力とは，太陽光発電量が家庭内消費電力量を上街区iにおいて余剰電力が発生している時間帯

回り，家庭内で発電した電力を消費しきれない電

自宅にEVがある
Yes
No

力を指す．また，エネルギー残量とは，ある時点

その他の時間帯で既存電源から充電※

余剰電力を充電

ネルギー量を指す．既存研究 13)では，地域の自動

必要電力量に満たない

Yes

No

その他の時間帯で既存電源から充電※において各世帯が保有する自動車に残っているエ

可能な限り余剰電力を充電※：既存電源からも充電時間が確保できない自動車はEV転換不可

図-1 EV の余剰電力充電量推定フロー

車に残るエネルギー残量は，正規分布に従いバラツキの小さい安定した数値を示すということを明らかにしている．そのため，平均値による点推定

4日本不動産学会第 33 回学術講演会論文集，pp.13-20，2017.

が可能であり，街区内のエネルギー残量の推定が余剰電力”発生”世帯可能である．本研究では，豊田市実証実験でのプ

世帯ごとに把握①FCV必要水素量(1日の走行距離分)②必要余剰電力量(①に対して必要な余剰電力)

ラグインハイブリッド自動車（Plug-in Hybrid
Vehicle，「PHV」）の 1 台あたり平均残量 13)を FCV

1日の走行分を確保可能Noに転換し，街区ごとに保有している自動車台数との積で街区内のエネルギー残量を推定している．

Yes

FCV走行分”確保不可能”世帯 融通 FCV走行分”確保可能”世帯 融通 余剰電力”なし”世帯

以上より，本研究では，街区内において「余剰残りの余剰電力

電力量から FCV を活用して家庭内に供給できる

街区iで水素製造・供給

電力量」，「各世帯が保有している FCV のエネルギ
ー残量から家庭内に供給できる電力量」の 2 点を街区iで活用可能な余剰電力蓄電量： VPi

図-3 余剰電力蓄電量 VPi の計算フロー

把握していく．そして，1 日の生活を送っていく中で，どの程度電力の地産地消を継続することが

4. 街区特性別の電力地産地消継続日数

できるのか，評価指標として「電力地産地消継続(1) 電力地産地消継続日数と街区特性の関係

日数（以下，「継続日数」）」を使用する．なお，生

平均日射量の条件で継続日数を算出し，2 つの活を送っていく中で，FCV への水素ステーション

シナリオを照らし合わせた結果を図-4 に示す．まを利用したエネルギーの充填を考慮するなどの高た，図-5 に街区特性データを示し，図-4 の結果に度な検討は今後の課題と言える．

どのような要因が影響しているのか，考察を述べ街区を𝑖とし，総家庭内消費電力量を𝐸𝑖 ，直接家る．なお，図-5 においては継続日数が多い順に上

庭内消費電力量を賄う太陽光発電量を𝑆𝑖 ，太陽光から並べており，上に行くほど電力の地産地消が発電量からの総余剰電力蓄電量を𝑉𝑆𝑖 ，走行に必行いやすい街区を示している．

要な余剰電力量を𝑉𝐷𝑖 ，余剰電力を住宅用電力に

1) 図-4 より，EV を活用した際，最も継続日数活用できる余剰電力蓄電量を𝑉𝑃𝑖 ，1 日の生活におが高いⅢ-b1 の街区においても0.5 日にも満たける家庭内消費電力を水素から賄うことができなない結果であり，FCV と比べると最大で 3 日

い電力量を𝐷𝑖 とする．すると𝐷𝑖 は，以上の差が生まれることが分かった．

𝐷𝑖 = 𝐸𝑖 − (𝑆𝑖 + 𝑉𝑃𝑖 )(b)

𝑉𝑃𝑖 = 𝑉𝑆𝑖 − 𝑉𝐷𝑖(c)で表される．以下の図-3 に合わせて𝑉𝑃𝑖 の計算フローを示す．

電気自動車(EV)00.51

燃料電池自動車(FCV)
1.5
2
2.5
3

(日)
3.5

Ⅲ-b1
Ⅳ-e
Ⅲ-a

Ⅳ-b
Ⅳ-a
Ⅳ-c

また，FCV の基本性能から，12（kWh/kg）をFCV の電力供給能力𝑄とする．そして，街区𝑖の電力地産地消継続日数を𝑅𝑖 とし，1 日の生活における家庭内消費電力を水素から賄うことができない

Ⅱ-b
Ⅲ-c
Ⅰ-b3

Ⅰ-b2
Ⅰ-a1
Ⅰ-b1

Ⅰ-e
Ⅲ-b2

電力量𝐷𝑖 に対して必要な水素量を𝑁𝑖 ，街区全体で保有している水素のエネルギー残量を𝑃𝑖 ，電力融通後に走行に必要な水素量を𝐻𝑖 とすると，𝑅𝑖 は，で表される．

Ⅳ-d

Ⅱ-e
Ⅲ-e
Ⅰ-a2

Ⅲ-d
Ⅱ-c

𝑅𝑖 = 𝑃𝑖 /(𝑁𝑖 + 𝐻𝑖 )

(d)

Ⅱ-a1

𝑁𝑖 = 𝐷𝑖 /𝑄

(e)

Ⅰ-c

Ⅱ-a2

図-4 平均日射量の電力地産地消継続日数5日本不動産学会第 33 回学術講演会論文集，pp.13-20，2017.

(台/世帯)
地区名 00%高 Ⅲ-b1
Ⅳ-e
Ⅲ-a
Ⅳ-b
Ⅳ-a
Ⅳ-c
Ⅱ-b
Ⅲ-c
Ⅰ-b3
Ⅰ-b2
継 Ⅰ-a1
続 Ⅰ-b1
Ⅰ-e
Ⅲ-b2
Ⅳ-d
Ⅱ-e
Ⅲ-e
Ⅰ-a2
Ⅲ-d
Ⅱ-c
Ⅱ-a1
Ⅱ-a2
低 Ⅰ-c

0.6

1.2

1.8 0

(人/ha)

70

140 210 0

(km)

1.7

3.4

5.1

にしている．以下の図-6 にその結果を示し，考察を述べる．なお，図-6 は図-5 と同様に，継続日数が多い順に上から並べており，上に行くほど電力の地産地消が行いやすい街区を示している．
1) 継続日数の合計が最も高いⅠ-b3 は最も低い
Ⅱ-a2 と比較して 2 倍以上の差がある．特に，
Ⅰ-b3 とⅠ-b2 のようなほぼ中高層住宅のみで構成される街区において大きく継続日数が増加することが分かった．これは，ほぼ中高層住宅であることから消費するエネルギーが街
区全体で小さく，再生可能エネルギーで賄えるエネルギー量が家庭内で消費するエネルギ
ー量を大きく上回ったからだと考えられる．

FCV保有台数

人口密度

駅距離

図-5 街区特性データ

2) 最小日射量から平均日射量の条件が得られる

2) 図-4 より，継続日数が最も高いⅢ-b1 は最もことで，多いところでおよそ 1 日継続日数が低いⅠ-c と比較しておよそ 2 倍以上の差があ増加することが分かった．また，太陽光発電

る．これは，図-5 より，継続日数が高いⅢ-b1

システムを 100kW 導入した程度では大きなやⅣ-e のような街区ほど自動車の保有台数が変化は得られなく，500kW まで規模を増やし

多く，継続日数の結果にエネルギー残量が大た際，街区ごとに大きな差が生まれている．

きく働いたからだと考えられる．
3) 図-5 より，人口密度が低く，駅からの距離も

3) 既存研究 6)において最もスマートグリッドの導入に適さなかったⅠ-b3 とⅠ-b2 の街区でも，遠いような低密な郊外型住宅である街区ほど，本研究では電力の地産地消が行いやすいとい

自動車の保有台数が多く，電力の地産地消がう結果が得られ，エネルギーを「貯める」と継続しやすいことが分かる．このことからも，いう概念を街区内に取り入れていくことの重

地方部の街区において電力の地産地消が行いやすいことが明らかとなった．

要性が示されたと言える．
最小日射量 平均日射量012

太陽光発電システム(100kW) (日)
3
4
5
6
7
8

Ⅲ-b1
Ⅳ-e

(2) 日射条件と電力地産地消継続日数

Ⅲ-a
Ⅳ-b
Ⅳ-a

次に日射条件によるゆらぎの影響を検証してい

Ⅳ-c

くため，
最小日射量の条件で FCV を活用した継続Ⅲ-c

日数を算出し，平均日射量の条件における継続日

Ⅱ-b
Ⅰ-b3

Ⅰ-b2
Ⅰ-a1

数との差を明らかにした．さらに，再生可能エネ

Ⅰ-b1

ルギーを大量に貯蔵できる水素の利点を活かすた

Ⅲ-b2

め，太陽光発電システムも段階別に導入し，継続

Ⅱ-e

Ⅰ-e
Ⅳ-d

太陽光発電システム(500kW)

Ⅲ-e

日数がどのように増加するかについて，街区間でⅠ-a2の比較検討を行った．なお，太陽光発電システム

Ⅱ-cの導入規模に関しては，実際に導入されている事
例の「SMA×ECO TOWN 陽だまりの丘」14)を参考

Ⅲ-d
Ⅱ-a1

Ⅱ-a2
Ⅰ-c

図-6 段階別電力地産地消継続日数6日本不動産学会第 33 回学術講演会論文集，pp.13-20，2017.

5. 家賃と電気代に関する一考察

た家庭内消費電力量を算出し，電気代の平均単価(1) 家賃と電気代の推定と乗じることで，電気代の削減量の推定をあわせ各街区において電力の地産地消が進めば，当然て実施した．

のことながら各街区の電力の使用料金は少なくな
る．不動産学における一つの興味として，まちづ(2) 家賃と電気代の合計額の変化

くりを考える上での一要素として，その額がその水素社会実現による家賃と電気代の合計額の変街区の家賃水準と比してどの程度の大きさになる化に関して，以下の図-8 にその結果を示し，考察

かということがある．

を述べる．なお，図-8 も図-5，図-6 と同様に，継ここでは基礎的な分析として，まず単純に削減

続日数が多い順に上から並べており，上に行くほされる電力料金そのものを街区ごとに算出するこど電力の地産地消が行いやすい街区を示している．

ととした．なお，実際の住宅市場ではその数値を

1) 水素社会が実現することで，どの街区でも平も見込んだ上で不動産価格の均衡プロセスが動く

均して電気代のおよそ約66%は削減されるもものと考えられる．本研究ではそのメカニズムがのの，都心部の街区では家賃と電気代の合計

複雑な割に数値としての影響は相対的に大きくな額の負担が大きくなっていることが分かった．

いと考えられる．このような市場メカニズムを通2) 継続日数が高い地方部の街区では，水素社会が実現した際に家賃と電気代の合計額が 8 万じた影響部分は考慮していない．
家賃の推定に関しては，街区ごとに世帯平均家円を切っており，他の街区と比べて比較的家賃を算出していく．世帯平均家賃の算出フローを

賃及び電気代の負担が小さくなっていること

図-7 に示す．まず都市全体の住宅建て方別家賃相が明らかとなった．

場 15)を基に，対象街区の戸建て・集合住宅比率で

3) 総額としては家賃が支配的であり，都心部の重み付けを行う．さらに，国土交通省地価公示・街区でその負担は大きい．しかし，自動運転

都道府県地価調査データから，都市全体に対するといった技術が普及すれば，地方部の街区で対象街区の地価比率を乗じることで街区の特性をも交通の利便性が向上するため，賃貸需要に反映させた．また，住宅の間取りに関しては，都

0

市ごとに掲載されているデータ数にバラツキがあるため，2LDK で間取りを固定して算出を行っている．
次に電気代の推定に関しては，価格として一般
家庭部門における平均単価を設定した．そして，本研究で街区特性を反映させて算出した世帯別の家庭内消費電力量を乗じることで街区ごとに世帯
平均電気代を推定している．さらに，日射条件及び太陽光発電システムを導入することで削減でき
都市全体
・戸建て住宅家賃相場
・集合住宅家賃相場 × 対象街区の戸建て・集合住宅割合
対象街区の地価比率(街区地価/都市平均地価)

街区の世帯平均家賃

図-7 世帯平均家賃算出フロー

Ⅲ-b1
Ⅳ-e
Ⅲ-a
Ⅳ-b
Ⅳ-a
Ⅳ-c
Ⅱ-b
Ⅲ-c
Ⅰ-b3
Ⅰ-b2
Ⅰ-a1
Ⅰ-b1
Ⅰ-e
Ⅲ-b2
Ⅳ-d
Ⅱ-e
Ⅲ-e
Ⅰ-a2
Ⅲ-d
Ⅱ-c
Ⅱ-a1
Ⅱ-a2
Ⅰ-c

2

家賃

4

6

8

電気代
10

12

(万円/世帯・月)
1416

平均日射量削減量

太陽光発電システム(500kW)削減量

太陽光発電システム(100kW)削減量

図-8 家賃と電気代の合計額の変化

7日本不動産学会第 33 回学術講演会論文集，pp.13-20，2017.

変動が生じると考えられる．このことから，よる影響の考慮や，2040 年以降の更なる技術革新

今後の技術水準の向上で家賃の負担割合が大の影響を想定した感度分析の実施も必要である．

きく変わっていく可能性は否定できない．そ技術革新によっては EV の性能が上がり，水素社のため，技術革新の影響を考慮した感度分析

会実現に向けた取り組みとの競争が進んでいく可を検討していくことが次の検討課題と言える． 能性もある．また，水素社会実現による住宅市場への影響を詳細に検討するためには，市場メカニ
6. おわりに本研究の分析結果から，ここで仮定するような水素社会が実現した際に電力の地産地消が行いやズムを明示的に取り込んだ分析に展開していく必要がある．これらの更なる検討事項を考慮した分析を行っていくことが，今後の課題である．

すい街区は，地方部のように自動車の保有台数が多い街区であることが明らかとなった．さらに，

謝辞

日射条件が変化した際，継続日数には街区内の建本研究は（株）トヨタ自動車との共同研究「こ物特性が強く働くことも分かり，既存研究 6)におれからの社会システムとモビリティのありかた研

いて最もスマートグリッドの導入に適さなかった究」の一環として実施した．また，JSPS 科学研究

街区でも電力の地産地消が行いやすいという結果

費（16K14315）の助成を得た．記して謝意を表す．

が得られたことから，将来的にエネルギー活用のあり方が大きく変わっていく可能性も考えられる． 参考文献
また，電力の地産地消が行いやすい街区は，水素1)社会が実現した際に家賃及び電気代の負担が他の2)街区に比べて比較的小さくなっていることも明らかとなった．そのため，電力の地産地消が行いや

3)

すい地方部の街区から重点的に水素社会実現に向4)

けた取り組みを進めていき，今後は街区内だけで5)はなく，電力の地産地消が「行いやすい街区」から「行いにくい街区」にエネルギーを融通していく新たな政策提案の検討も必要だと言える．
なお，今後本研究の成果を実際に政策として街

6)
7)

8)

区内に適用するのは，まだ様々な配慮が必要である．
本研究はあくまで住宅地としての検討であり，

9)

オフィスや工場といった街区の土地利用特性の考10)慮が必要である。さらに，日本の各地域に適用するためには，対象となる街区の気象・気候条件ま11)で考慮を行った検討も必須と言える．また，本研

12)

究では再生可能エネルギー由来の水素供給システ
ムを確立すると国が掲げている 2040 年を想定し，それまでに到達されうる技術水準の中でも，最も

13)
14)

高い設定を仮定して分析を行った．しかし，2040
年までにおける人口構成の変化及び IT の進展に

15)

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