Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
を計算し,

(a) GMM 目的関数が最小値をとっていれば, $ \hat{\theta} = \theta^{m} $ ,

(b) そうでなければ次の $ \theta $ の候補, $ \theta^{m+1} $ を導入し, 上記の 2 ステップを繰り返す。

なお，$\boldsymbol{\beta}(\boldsymbol{\theta}^{m})=(\mathbf{X}^{\prime}\mathbf{Z}\mathbf{W}\mathbf{Z}^{\prime}\mathbf{X})^{-1}\mathbf{X}^{\prime}\mathbf{Z}\mathbf{W}\mathbf{Z}^{\prime}\boldsymbol{\delta}(\boldsymbol{\theta}^{m})$ である。
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公共調達の適正化について(平成18年8月25日付財計第2017号)に基づく競争入札に係る情報の公表(公共工事)

No	公共工事の名称,場所,期間及び種別	契約担当官等の氏名並びにその所属する部局の名称及び所在地	契約を締結した日	契約の相手方の商号又は名称及び住所	一般競争入札・指名競争入札の別(総合評価の実施)	予定価格	契約金額(円,税込み)	落札率	備考
1	中央合同庁舎第6号館B棟内部改修工事東京都千代田区霞が関1-1-1中央合同庁舎第6号館B棟内平成22年10月15日～平成23年3月31日「建築一式工事」	支出負担行為担当官公正取引委員会事務総局官房総務課会計室長 滝明良東京都千代田区霞が関1-1-1	H22.10.15	(株)東工務店東京都荒川区東尾久3丁目9番15号	一般	-	4,504,500	-
論点等說明シート
事業名【執行府省】	国立研究開発法人日本原子力研究開発機構運営費交付金に必要な経費【文部科学省】
事業開始年度	平成25年度
終了(予定)年度	平成32年度
予算額・執行額(単位:百万円)	25年度	26年度	27年度	28年度	29年度要求
予算の状況	当初予算	4,981	5,193	3,785	3,251
補正予算	-	-	-	-
前年度線越(+)	-	-	-	-
翌年度線越(-)	-	-	-	-
予備費等	-	-	-	-
計	4,981	5,193	3,785	3,251	0
執行額	4,981	5,193	3,785
執行率(%)	100%	100%	100%
事業についての論点等
事業の概要
我が国唯一の原子力に関する総合的な研究開発機関として、機構の人的資源、研究施設群を最大限に活用し、福島県等地方自治体、国内外の大学・研究開発機関、民間企業と連携・協力しつつ、東京電力福島第一原子力発電所周辺地域の環境回復に向けて、環境モニタリング・マッピングの技術開発、放射性物質の環境動態に係る研究及び除染技術の高度化に係る技術開発等を行い、環境回復を促進する。活動に当たっては、福島県が設置した環境創造センターを拠点に福島県、国立環境研究所と協力・連携しながら事業を推進する。
論点等
○具体的な選定理由
発災直後より実施している事業であり、これまでの技術開発・研究の成果の検証を行い、事業内容の見直しや対象の絞り込みについて議論する余地がある。
○論点
1.事業開始後数年が経った現在、事業の効果は現れているのか(被災地で活用されているか)。
2.文科省や他府省庁で実施されている事業との重複は無いのか。関連する研究開発と相互に協力する体制は取られているのか。
E-0904 低炭素車両の導入によるCO $ _{2} $ 削減策に関する研究

（２）電動車両用充電設備の設置における問題とその解決策に関する研究

（独）產業技術総合研究所

$$ 安全科学研究部門 \quad 素材エネルギー研究グループ \quad 工藤祐揮 $$

$$ \begin{aligned}&< 研究協力者 >\quad&( 独 )\quad 産業技術総合研究所 \quad 安全科学研究部門 \quad 本瀬良子 \\&&& 山成素子 \quad( 平成 21 年度 )\\&&& 東京理科大学 \quad 理工学部 \quad 経営工学科 \quad 堂脇清志 \\&&&& 伊藤匡亮 \quad( 平成 21 年度 )\\&&&& 山成素子 \cdot 中山英貴 \quad( 平成 22 年度 )\end{aligned} $$

平成21～22年度累計予算額 18,885千円（うち、平成22年度予算額 8,948千円）予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 各地域の家庭における電力契約状況及び、冬季の電力機器使用実態を調査し、現在の家庭での電力契約・使用状況で電動車両を普通充電する場合、深夜は他の電力機器使用への影響はないが、午前中や夕方から深夜にかけてはアンペア契約制の場合にはブレーカーが落ちる可能性があり、家庭での電力マネジメントが必要であるとの示唆が得られた。自動車需要データの統計解析から、現在の自動車の使用実態を踏まえた実用的な電動車両の電池走行可能距離の目標値としては、軽乗用車では約60km、乗用車では約100kmが挙げられた。また同調査及び家庭での電力使用データの解析結果を用いて、現在の自動車需要の中で家庭での普通充電により電気自動車に代替可能な需要と、それにともなうCO₂削減効果を算出した。既存自動車に対する電気自動車のライフサイクル全体でのCO₂排出量の優位性を検証するために、電気自動車のライフサイクルインベントリ分析を行い、搭載する電池容量がCO₂排出量に与える影響に関する感度分析を行った。低価格ハイブリッド車・電気自動車・プラグインハイブリッド車の市販化と、いわゆる「エコカー補助金」「エコカー減税」の実施による消費者の電動車両に対する受容性の変化を、コンジョイント分析によって解析した。消費者の電動車両に対する受容性を踏まえ、電池性能の向上・電池量産効果による価格低下が達成された場合の2020年時点における電動車両の普及可能性の分析を行い、交付される補助金の額が電動車両の普及率とそれによるCO₂排出削減量に大きな影響を与えることを確認した。

[キーワード] 電動車両、家庭充電、航続距離、普及可能性、消費者受容性

### 1. はじめに

運輸部門の省エネルギー（以下、省エネ）・温暖化対策及び運輸エネルギーの石油依存度を低下させるため、自動車では従来のエンジン駆動に代わりモータ駆動するハイブリッド車（HEV）、電気自動車（BEV）、プラグインハイブリッド車（PHEV）などの電動車両普及への期待が高まっている。電池走行可能な電動車両の大きな特徴の1つとして、ガソリンスタンドや商業施設などに設
置された充電設備だけでなく、家庭のコンセントからでも充電できることが挙げられるが、家庭での電力契約・使用状況や自家用乗用車の使用実態によっては、現在の電力設備では必ずしも充電できるとは限らない。また自動車用電力需要増加による系統電力への影響や、電動車両化による自動車構成部品に占める、資源制約がある希土類使用割合の増加による車両製造時の環境負荷の変化、さらには従来のエンジン自動車よりも価格が高い傾向にある電動車両に対する消費者の受容性の違いなどがあるため、自動車部門での今後の電動車両の大幅普及の可能性とそれに伴うCO₂排出削減可能性を検討するためには、電動車両の環境性能だけでなく、電動車両を取り巻くその他の社会的要因を踏まえる必要がある。

## 2 ．研究目的

本研究では、電動車両用充電シーンの中でも特に家庭でのコンセントからの普通充電の可能性に着目し、BEVやPHEVなど、車載された電池で走行可能な電動車両の導入と普及に向けた、電力インフラ側での問題点の抽出とその解決策の検討を行う。そのため、家庭における電力の契約・使用状況を調査し、電動車両の導入を想定する地域での自動車利用の実態を踏まえ、家庭での充電可能性を明らかにする。また電動車両普及時に想定される電力インフラ側からの技術的、制度的、社会的問題とその解決策の抽出と整理を行うとともに、電動系統への影響・電動車両に対する消費者の受容性を踏まえ、社会システム全体でのCO₂排出量削減可能性を検討する。

### 3. 研究方法

各地域における家庭での電力契約及び、冬季の電力機器の使用実態を調査し、現在の家庭における電力契約・使用状況で追加的な設備投資なしでの電動車両充電可能性を把握した。自動車需要データの解析から、現在の自動車の使用実態を踏まえた実用的な電動車両の電池走行可能距離（航続距離）の目標値を検討するとともに、家庭での普通充電により現在の自動車需要の中でBEVに代替可能な需要を算出し、それにともなうCO₂削減効果の推計を行った。既存自動車に対する電気自動車のライフサイクル全体でのCO₂排出量の優位性を検証するために、電気自動車のライフサイクルインベントリ分析を行い、搭載する電池容量がCO₂排出量に与える影響に関する感度分析を行った。また、低価格HEV・BEV・乗用車型PHEVなどの相次ぐ市販化と、いわゆる「エコカー補助金」「エコカー減税」の実施による消費者の電動車両に対する受容性の変化を、コンジョント分析によって解析した。さらに、消費者の電動車両に対する受容性を踏まえ、電池性能の向上・電池量産効果による価格低下が達成された場合の2020年時点における電動車両の普及可能性とCO₂削減可能性の分析を行った。

## 4 ．結果・考察

## (1) 家庭での電動車両普通充電可能性の検討

現在の家庭の電力契約・使用状況で追加的な設備投資なしでの電動車両の充電可能性を把握するため、各地域の冬季における家庭での電力機器の使用実態をインターネットより調査した。2010年2月18日～22日にかけて全国の20～69歳の男女を対象とした調査では、家庭での電力契約状況及び、家庭用電力機器の中で電力消費量が大きい暖房機器・洗濯乾燥機の使用・保有状況についてアンケートを実施し、有効回答数は2,949であった。全調査対象者のうち、東京電力管内居住者の
午前7時～午前10時 ☑午前10時～午後5時 ☐午後5時～午後11時 ☐午後11時～午前7時

図-1 電気エアコン使用時間分布

☐ 午前7時～正午 ☑ 正午～午後7時 ☐ 午後7時～午前1時 ☐ 午前1時～午前7時 図-2 洗濯乾燥機使用時間分布

平均契約電力は34Aであった。一方で文献 $ ^{1} $ によると、平成19年度時点での東京電力管内一般家庭1軒あたりの平均アンペアは34.29Aであることから、調査対象者の母集団に対する代表性は保たれていると考えて、以下の解析を行った。

図-1、図-2に、時間帯別の電気エアコン使用時間及び洗濯乾燥機使用時間の分布を示す。電気エアコンは夕方から深夜にかけての長時間にわたって使用されている割合が高く、また洗濯乾燥機は午前中及び夕方から深夜にかけて使用される頻度が高いことが分かる。一方で、アンペア契約制を実施している電力会社管内居住者にブレーカーの落ちる家庭用電力機器の組み合わせについて質問したところ、エアコンと電子レンジ・炊飯器・電気ケトルなど、出力の高い調理器具を併用した場合にブレーカー落ちを経験した回答者の割合が高かった。このことから、現在の家庭での電力契約・使用状況で電動車両の充電を実施する場合、深夜は他の電力機器使用への影響はないが、午前中や夕方から深夜にかけては、アンペア契約制の場合にはブレーカーが落ちる可能
性があり、これらの時間帯に家庭でBEVの普通充電を行う場合には、電力マネジメントを行う必要があることが示唆される。

## （２）電気自動車への代替可能性とそれによるCO_{2}削減効果の検討

系統電力から充電した電力を自動車の走行エネルギーに使用するBEVやPHEVでモータ駆動をする場合、航続距離はエンジン駆動する自動車よりも短くなる傾向にある。したがって電動車両の普及可能性を検討するためには、電動車両・充電器の性能を踏まえると同時に、現在の自動車需要における走行距離や自動車使用時間などの自動車使用の実態を把握する必要がある。そこで本研究では、まず平成17年度道路交通センサス自動車起終点調査データ $ ^{2)} $ （以下、センサスOD調査）を解析し、乗用車・軽乗用車の1日の自動車使用の実態を把握した。また併せて家庭での電力使用データの解析を行い、自動車を使用していない時間帯に家庭で普通充電を行うことを想定した場合に、現在の自動車需要の中で電動車両の中でも特にBEVに代替可能な需要を試算し、それに伴うCO $ _{2} $ 削減効果の検討を行った。

## 1 ）センサスOD調査分析方法

本研究では、平成17年度センサスOD調査のオーナーインタビューOD調査のうち、自家用車類調査（自家用乗用車（個人使用車）流動実態調査及び自家用乗用車（法人使用車）流動実態調査）の解析を行った。この調査は無作為に選ばれた自動車保有者へのアンケート調査に基づくものであり、平休日別に自動車ユーザの1日の個々のトリップ（純流動）及びトリップチェーン（総流動、複数のトリップから構成される）が与えられている。解析結果の統計的信頼性を高めるため、自家用車類調査に含まれる不備があるデータを除外した上で、トリップ及びトリップチェーンの傾向を分析した。

また本研究では、自動車を使用していない時間帯におけるBEVでの普通充電の可能性を検討するため、以下に示す「トリップチェーン停止時間」を定義して計算を行った。センサスOD調査はある1日の流動を対象としているため、トリップチェーン間の停止時間は計算することはできない。そこで調査対象者は毎平日・休日に同じ流動を繰り返すことを想定し、トリップチェーンを構成する第1トリップの出発時刻(A)と最終トリップの到着時刻(B)からトリップチェーン停止時間を計算した。例えば(A)が10月19日10時5分、(B)が10月19日16時55分の場合、トリップチェーン停止時間は(A)+1日-(B)=1030分（17時間10分）と計算される。

## 2 ）センサスOD調査分析結果

## a トリップ走行距離

図-3に、軽乗用車・乗用車平休日別のトリップ走行距離を解析した結果を示す。いずれも指数分布様になっており、自家用・業務用、3大都市圏・それ以外の地域別にみても、全体のトリップの約60％がトリップ走行距離10km以下で構成されている。都市形態によって異なるが、全国のガソリンスタンド・コンビニエンスストアの平均存在密度はそれぞれ約0.1件/km²である。このことから、家庭での普通充電に加えガソリンスタンドやコンビニエンスストアに急速充電設備が設置されれば、BEVやPHEVを使用した場合でも、全体の約60％のトリップが充電設備に遭遇する可能性があるとの示唆が得られる。
(a) 轻乘用車

(b) 乘用車

図-3 トリップ走行距離分布（n：サンプル数、M：平均、SD：標準偏差）
☐ 平日 ☑ 休日 平日累積比率 ☐ 休日累積比率 (a) 軽乗用車

☐ 平日 ☑ 休日 平日累積比率 ☐ 休日累積比率 (b) 乘用車

図-4 トリップチェーン走行距離分布

(n：サンプル数、M：平均、SD：標準偏差、GM：幾何平均、GSD：幾何標準偏差)

## b トリップチェーン走行距離

図-4に、軽乗用車・乗用車のトリップチェーン走行距離分布を平休日別に示す。短距離の自家用車類使用頻度が高く、いずれの分布も対数正規分布様であるため、図-4にはサンプル数(n)、平均(M)、標準偏差(SD)に加え、幾何平均(GM)、幾何標準偏差(GSD)も示した。図-4から、軽乗用車
表-1 集計区分によるトリップチェーン走行距離記述統計と1シグマ範囲の違い

車種	平休日	使用形態	使用の本拠	n	M
[km]	SD
[km]	GM
[km]	GSD
[km]	1シグマ範囲
[km]
軽
乗用車	平日	個人	都市	1,847,034	21.9	28.4	14.3	2.5	6-36
地方	5,015,729	24.1	28.2	15.8	2.5	6-40
法人	都市	119,100	32.5	39.7	20.1	2.7	7-55
地方	220,632	33.5	39.6	19.8	2.9	7-58
休日	個人	都市	1,460,610	24.1	34.1	14.3	2.7	5-39
地方	3,698,524	28.6	38.4	16.6	2.9	6-48
法人	都市	43,389	29.4	34.2	17.3	2.9	6-50
地方	72,022	30.0	39.5	16.3	3.2	5-52
乗用車	平日	個人	都市	6,515,248	27.4	39.8	16.7	2.7	6-45
地方	10,739,548	30.2	41.1	18.8	2.6	7-50
法人	都市	797,910	48.8	64.6	26.9	3.1	9-83
地方	1,041,979	57.9	80.5	29.3	3.4	9-99
休日	個人	都市	5,801,097	34.4	57.2	18.1	3.0	6-54
地方	8,664,235	41.0	63.4	21.5	3.1	7-67
法人	都市	300,380	43.8	65.1	22.5	3.2	7-73
地方	418,139	48.9	76.5	23.8	3.4	7-80

よりも乗用車の方が、また平日よりも休日の方が、トリップチェーン走行距離が長い傾向が確認できる。

トリップチェーン走行距離分布特性をより詳細に把握するため、自家用車類の使用の本拠と、個人・法人使用による記述統計の違いを表-1に示した。ここで、使用の本拠の「都市」は東京都市圏、中京都市圏、京阪神都市圏それぞれで実施された第4回パーソントリップ調査の調査対象区域に含まれる市区町村とし、「地方」はその他としている。またそれぞれの分布が表-1に示した記述統計の対数正規分布に従うと仮定した場合の、トリップチェーンの1シグマ範囲（分布全体の68％が存在する範囲）も表-1に示した。使用地域・用途により分布が異なるために1シグマ範囲上限値は異なるが、集計区分による1シグマ範囲上限値が最も長くなる、表-1の灰色に着色した部分に着目すると、BEVの航続距離目標値を60km（軽乗用車）、100km（乗用車）とし、自動車非使用時にBEVの電池をフル充電できれば、現在の軽乗用車・乗用車需要全体の最低でも84％が、トリップチェーン途中に充電することなくBEVに代替できる可能性があることが示唆される。

## c 時間帯別・トリップチェーン走行距離別交通需要の特性

図-5、図-6に、トリップチェーンの開始・終了時刻とトリップチェーン走行距離の関係を平休日別にそれぞれ示した。軽乗用車・乗用車ともに、平日は朝に出発地を出て夕方から夜間にかけて終了する、主に通勤を目的とするトリップチェーンが大多数を占め、休日にはこれに加え、買い物やレジャーなど昼間に開始・終了するトリップチェーンが増えるなどの、現在の自動車使用の実態を、これらの図から把握することができる。
(a) 軽乗用車

(b) 乘用車

図-5 平日の時間帯別・走行距離別交通需要
(a) 轻乘用車

(b) 乘用車

図-6 休日の時間帯別・走行距離別交通需要
## d トリップチェーン停止時間と走行距離

センサスOD調査では、トリップチェーンを構成するそれぞれのトリップの運行目的が与えられている。本研究ではトリップ運行目的を表-2の通りに整理し、トリップチェーンを構成する第1トリップ・最終トリップの組み合わせに基づいて運行目的別の交通需要の特性を把握した。

図-7に、平日軽乗用車のトリップチェーン停止時間と走行距離の関係を示した。トリップチェ

表-2 トリップ運行目的分類

本研究の分類	センサスOD調査の分類
出勤	出勤
私用	家事・買い物，食事・社交・娯楽（日常生活圈内），観光・行楽・レジャー（日常生活圈外），観光（名所・旧跡，催し物等を見る），保養（温泉，家族・知人との交流等），スポーツ，体験型レジャー（遊園地・ドライブ・釣り写真等），その他，その他私用（通院，習い事など），送迎
業務	荷物／貨物の運搬を伴わない業務、荷物／貨物の運搬を伴う業務、貨物は積んだが降ろさなかった、貨物を降ろした、貨物を降ろした際に他の付帯業務を行った
帰社	帰社
帰宅	帰宅
その他	登校，不明

(A) 出勤 - 棉宅

(C) 業務 - 帰社／その他

(B) 私用 - 帰宅

(D) 全体

図-7 平日軽乗用車の運行目的別トリップチェーン停止時間と走行距離
図-8 ある家庭における時間帯別電力需要とその95%信頼区間

一ン運行目的別にその特徴を捉えると、「出勤-帰宅」（図-7（A））はほぼ正規分布様になっているのに対し、「私用-帰宅」（図-7（B））、「業務-帰社／その他」（図-7（C））はトリップチェーン停止時間が長い傾向にあることが確認できる。休日軽乗用車・平日乗用車・休日乗用車の分布についても、図-7と同様の分布形を示しており、また軽乗用車と乗用車とでもほぼ同じ傾向が現れている。

## 3 ）家庭における時間帯別電力需要の概要

2）の分析から、時間帯別の自動車需要の特徴を把握することが可能となった。自動車を使用していない時間帯に家庭でBEVを普通充電する場合、家庭で使用している様々な電気機器による電力使用に影響を与えることなく充電できることが望ましい。この可能性を検討するためには家庭における時間帯別電力需要を把握する必要がある。様々な研究や実証試験で家庭での電力消費量実測データの取得が行われているが、信頼できるデータを入手することができなかった。利用可能な実測データを探索していたところ、ある実証実験のモデル住宅居住者の好意により、同世帯で取得している時間帯別電力使用データの一部を提供していただいた。提供いただいたデータは、近畿地方の戸建て住宅に住む3人世帯のものであり、契約電力100V、毎月1日の24時間のデータを12ヶ月分から構成されている。このデータに基づき、年間平均の時間帯別電力需要とその95%信頼区間を算出した（図-8）。

## 4 ）普通充電により電気自動車に代替可能な自動車需要と $ CO_{2} $ 削減効果の推計

センサスOD調査及び家庭における時間帯別電力需要データに基づき、家庭での普通充電によりBEVに代替可能な自動車需要とCO $ _{2} $ 削減効果の推計を行った。家庭における時間帯別電力需要は、電力会社との契約形態、居住地、世帯構成や戸建て・集合住宅の別により大きく異なるが、入手可能なデータの制約から図-8に示した需要に基づいて推計した。

ここでは、センサスOD調査データに含まれる自動車需要のうち、家庭を発着とし、かつ家庭で
表-3 想定した電気自動車の性能

電池容量	軽乗用車：16kWh
乗用車：24kWh
フル充電時間	軽乗用車：14時間（100V）、7時間（200V）
乗用車：28/16時間（100V）、8時間（200V）
充電器定格電力	15A（100V、200V）
航続距離	軽乗用車：60km、100km
乗用車：100km、200km

図-9 電気自動車に代替可能な自動車需要

停車中にトリップチェーン走行距離を走行するために必要となる電力量を充電可能な需要が、BEVに代替可能であるとした。想定したBEVの電池容量・フル充電時間・航続距離は、現在市販中のBEVの性能、文献 $ ^{3)} $ 及び図-4の結果を参考に、表-3の通り設定した。

家庭用普通充電装置の定格電流は15Aであるが、図-8に基づくと1日を通じて家庭（電源電圧100V）での使用電流の95%信頼区間上限値は12Aを上回ることはない。電力会社との電力契約形態としてはアンペア契約制と最低料金制があり、アンペア契約制の場合にはBEV充電電力と使用している家庭用電力機器の使用電力の和（27A）が契約アンペア数を上回ることが懸念される。しかし、（1）で示したように東京電力を例に取ると、平成19年度時点では一般家庭1軒あたり平均アンペアは34.29Aであり、27Aを上回っている。このことから、平均的な家庭での電力契約の状況と図-8から判断すると、1日を通じてBEVを家庭で普通充電行うことができるものと考えられる。

図-9に、現在の軽乗用車・乗用車需要のうち、設定したフル充電時間・航続距離の組み合わせによるBEVに代替可能な走行量の割合を示す。充電時間が長く航続距離が短い場合（軽乗用車：フル充電14時間、航続距離60km、乗用車：フル充電28時間、航続距離100km）、軽乗用車・乗用車ではそれぞれ走行量全体の58%、39%がBEVに代替可能であり、充電時間が短く航続距離が延伸した場
合には（軽乗用車：フル充電7時間、航続距離160km、乗用車：フル充電8時間、航続距離200km）、軽乗用車・乗用車ではそれぞれ走行量全体の79%、69%がBEVに代替可能であると推計された。またこれに伴うCO₂削減効果は、電力のCO₂排出係数として日本全国の全日平均の値を用いると、充電時間が長く航続距離が短い場合には軽乗用車は58%、乗用車は39%であり、また充電時間が短く航続距離が延伸した場合には軽乗用車は79%、乗用車は69%と計算された。

市販中のBEVの充電電圧は、より充電時間を短くし、かつ家庭で使用されている既存の電気機器の電力消費量への影響を極力減らすために200Vが推奨されている。しかし現在の自動車使用では停止時間が長い需要が多いため、充電時間短縮によるBEVへの代替効果は大きな変化がない。その一方で航続距離の延伸によってBEVに代替可能な自動車需要が多く、BEVの大幅普及には航続距離の延伸が必要不可欠であると示唆される。

なお、本研究で行った分析は家庭での普通充電だけを想定しているため、急速充電スタンドが街中に整備された場合には、BEVに代替可能な自動車需要はより増加することに留意されたい。また家庭での電力使用状況は、入手可能なデータの制約からある特定の家庭におけるデータ及び平均的な電力契約の統計値に基づいているため、家庭での充電可能性をより詳細に検討するためには、戸建て・集合住宅や居住地域による電力使用の違いが反映できるデータを入手して解析をする必要があることを付記する。

## （3） 電気自動車のライフサイクルCO $ _{2} $ 排出量の推計

電動車両は走行時のCO₂排出量は既存のエンジン自動車を下回るが、二次電池やモーター・インバーターなどの電気走行するために必要な装置が必要となるため、製造段階のCO₂排出量はエンジン自動車よりも多くなる。従って、電動車両のエンジン自動車に対するCO₂排出面での優位性は、自動車の製造から走行・維持・自動車用燃料製造までを含む、ライフサイクル全体で評価する必要がある。

そこで本研究では電動車両の中でもBEVに着目し、BEVを構成する部品データ及び産業連関表を用いてBEV製造時のライフサイクルインベントリ分析を行うとともに、燃料供給・走行段階のCO $ _{2} $ 排出量をシミュレーションモデルなどを用いて解析し、BEVの実走行時のライフサイクルCO $ _{2} $ 排出量を算出し、この結果をガソリン自動車と比較した。本分析方法の基本的な枠組は文献 $ ^{4)} $ で構築したモデルに基づいており、ライフサイクル評価の機能単位は、ガソリン自動車・BEVともに11年使用・総走行距離11万kmとした。

BEVのライフサイクルCO₂排出量を左右するのは、BEV部品データ、特にBEVの性能を左右する二次電池のインベントリデータである。本研究で入手できたリチウムイオン電池のインベントリデータは、1997年当時の技術水準に基づくもの⁵である。その当時と比べて現在ではリチウムイオン電池技術は飛躍的な向上を遂げているが、特許の問題等もあるために現在の技術水準を反映したデータを入手することはできなかった。そこで、入手可能なデータに基づき、BEVに搭載するリチウムイオン電池容量を変化させた場合のライフサイクルCO₂排出量の感度分析を実施した。想定した電池容量は、45kWh（文献⁴）で想定されている容量）、24kWh（現在市販中の乗用車型BEVの容量）、15kWh（現在市販中の軽乗用車型BEVの容量16kWhとほぼ同じ）の3種類である。

図-10に、ガソリン自動車及びBEVのライフサイクル $ CO_{2} $ 排出量を示す。ガソリン自動車と比較したBEV製造時の $ CO_{2} $ 排出量増加分を、どれだけ燃料製造・走行段階で相殺できるかが課題となる。搭
■ 車両製造 ■ 燃料製造 ■ 走行 □ 維持

図-10 ガソリン自動車・電気自動車のライフサイクルCO $ _{2} $ 排出量

GV ☐ EV 45kWh ☐ EV 24kWh ☐ EV 15kWh

図-11 ガソリン車・電気自動車の航続距離の変化

載する電池容量を小さくした場合にはライフサイクルCO₂排出量は減少するが、その一方で図-11に示すように平均旅行速度が高くなると航続距離も減少するため、BEVの使用方法によってはより頻度高く充電する必要がある。BEVの環境性能と、（2）に結果を示したセンサスOD調査分析結果などから示唆される自動車としての利便性の両方のバランスを考えた上で、BEVの仕様を決定する必要があると考えられる。
表-4 設定した属性と水準

属性	水準
動力装置	ハイブリッド車 (HEV)、プラグインハイブリッド車 (PHEV)、電気自動車 (BEV)
車両価格[万円]	80, 130, 180, 230, 280 (軽乗用車)、150, 200, 250, 300, 400 (乗用車)
航続距離[km]	80, 200, 400, 600, 800 (軽乗用車)、100, 250, 250, 700, 1000 (乗用車)
走行コスト[円/km]	1, 2, 3, 5, 8 (軽乗用車)1, 3, 5, 8, 12 (乗用車)
乗車定員[人]	1, 2, 4 (軽乗用車)2, 4, 5, 8 (乗用車)
基準車	GV、120万円、500km、6円/km、4人 (軽乗用車)GV、180万円、650km、7円/km、5人 (乗用車)

## （４）消費者の電動車両に対する選好の変化

わが国の自動車市場では、従来よりも低価格なHEVの相次ぐ市販化（2008年以降）、軽乗用車型BEVの法人向け（2009年7月）・個人向け（2010年4月）販売開始、乗用車型BEVの販売開始（2010年12月）、PHEVの法人向け販売開始（2009年12月）など、電動車両の大幅普及に向けた兆しが見られる。また経済刺激策の一環として2008年4月から2009年9月まで実施されたいわゆる「エコカー補助金制度」の効果も相まって、特にHEVの保有台数は大幅に増加し、2010年3月末現在では98万台を数えた。これらの電動車両市場を巡る動きによって、消費者の電動車両に対する選好も変化したものと予想される。

本研究では、H20年度の先行研究 $ ^{6)} $ 及び本研究課題でH21年度に消費者に対して実施したインターネットアンケート調査の中で、電動車両を含む様々な車両に対する選択実験を実施してきた。この選択実験を再度H22年度も実施し、H20年度（2008年度）からH22年度（2010年度）にかけての消費者の電動車両に対する選好の変化を、コンジョイント分析により解析した。コンジョイント分析は、環境経済学や計量心理学・マーケティングの分野で発展した手法であり、選択実験によって得られた消費者の製品やサービスに対する選好順位データから、各製品・サービスを構成する属性が持つ部分効用と選択対象の全体効用を同時に求めることができる手法である。

調査の実施時期及び有効回答数は、2008年度は2009年2月13日～17日、有効回答数5,208（回収率24.2%）、2009年度は2010年2月12日～18日、有効回答数7,254（回収率23.4%）、2010年度は2011年1月20日～26日、有効回答数8,256（回収率16.5%）であった。調査では、3年以内に被験者が現在保有している自動車を新車に買い換えることを想定し、乗用車に対して設定した属性と水準（表-4参照）を組み合わせた代替案を4つずつ、8回にわたって被験者に示すことにより、消費者の表明選好に関するデータを収集した。ここで、対象とする乗用車の全体効用Ⅵは、表-4の属性及び基準車に対して式(1)で表されるものとした。

$$ V=\beta_{l}HEV+\beta_{2}BEV+\beta_{3}PHEV+\beta_{4}(VR-VR_{b})+\beta_{5}(DC-DC_{b})+\beta_{6}(RC-RC_{b})+\beta_{0}(VP-VP_{b}) $$

ただし、β：係数、HEV、BEV、PHEV：動力装置に対するダミー変数、VR：航続距離、DC：走行コスト、RC：乗車定員、VP：車両価格、添字b：基準車、である。