Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表(3)-9 徳島サイトの各河川水中に含まれる親水性紫外線吸収剤及び化粧品用抗菌剤の濃度

徳島サイト
H22
11/30	H23
2/13	H23
6/30	H23
12/16	H24
7/4	H22
11/30	H23
2/13	H23
12/16	H24
7/4	H25
2/28	神宮入江	飯尾川
H22	H23	H22	H23
2-PE	1260	6540	21.0	882	27.0	1070	13400	878	22.0	2420	1860	5510	83.5	3800
IPMP	211	165	68.4	140	95.7	239	715	527	489	806	311	226	22.1	153
RC	19.1	15.2	N.D.	6.1	4.6	19.9	40.7	12.5	4.2	17.4	400	1150	12.7	51.6
CX	N.D.	N.D.	22.8	16.0	N.D.	N.D.	N.D.	3.6	N.D.	N.D.	17.8	N.D.	N.D.	N.D.
MP	N.D.	123	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	90.6	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	525	11.5	92.9
EP	N.D.	73.6	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	52.7	N.D.	28.8
IPP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
PP	N.D.	83.8	N.D.	18.7	N.D.	N.D.	161	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	100	9.9	91.2
IBP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
BP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
CP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
TCS	28.3	126	57.4	47.6	41.1	127	177	123	92.6	202	51.5	96.9	15.0	32.6
BP-1	4.4	N.D.	N.D.	N.D.	12.0	N.D.	N.D.	N.D.	18.8	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
BP-2	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
BP-3	11.4	8.8	N.D.	6.4	7.8	N.D.	37.5	8.2	11.1	N.D.	N.D.	N.D.	7.7	5.5
BP-6	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.

N.D.: Not detected

单位：ng/L

図(3)-8 徳島サイトで検出された親水性紫外線吸収剤及び化粧品用抗菌剤の濃度および組成
表(3)-10 京都、埼玉、徳島の各河川底質中に含まれる親水性紫外線吸収剤及び化粧品用抗菌剤の濃度

京都サイト	埼玉サイト	徳島サイト
西高瀬川	宇治排水路	鴨川	古隅田川	冷田川	田宮川
H23	H24	H23	H23	H24	H25	H25	H23	H23	H23	H24	H23	H24	H25
9/26	12/19	9/26	10/20	11/5	1/21	2/28	10/20	6/30	12/16	7/4	12/16	7/4	2/28
2-PE	N.D.	12.7	20.6	N.D.	N.D.	4.1	4.3	9.2	N.D.	4.1	N.D.	3.4	N.D.	4.7
IPMP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
RC	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
CX	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
MP	1.6	N.D.	1.7	1.8	N.D.	N.D.	N.D.	5.7	N.D.	3.4	N.D.	1.2	N.D.	N.D.
EP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
IPP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
PP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
IBP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
BP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
CP	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
TCS	10.8	47.4	100	7.0	4.8	2.0	10.3	53.9	28.9	65.9	117	106	68.6	101
BP-1	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
BP-2	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
BP-3	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.
BP-6	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.	N.D.

N.D.: Not detected

单位： $ \mu $ g/kg-dry

図(3)-9 京都、埼玉、徳島の各河川底質中で検出された親水性紫外線吸収剤及び化粧品用抗菌剤の濃度および試料中含水率
サブテーマ(2)と同様に、抗菌剤や紫外線吸収剤について、水生生物3種に加えてコスリカに対する個別の毒性試験を実施した。その結果を表(3)-11に示す。これらの結果は、生活関連物質全体（PPCPsとLAS）の毒性単位であるΣTUや寄与率の換算に用いた。結果は、サブテーマ(2)の成果報告の図(2)-4～図(2)-7に合わせて示す。

表(3)-11に示すように、triclosanの毒性は、従来の研究 $ ^{4,5)} $ と同様に特に藻類に対して強いことが改めて明らかになった。一方で比較的高濃度で検出された2-phenoxyethanolのミジンコに対する毒性は弱く、むしろtriclosanの毒性への寄与率が高いことが分かった。詳細についてはサブテーマ(2)の報告部分に示したように、triclosanの藻類への毒性の寄与が比較的高く、最大で30%を超過していた。その一方でミジンコや魚類への総毒性に対する寄与は最大でも1%程度と小さいことがわかった。ユスリカに対しては香料のHHCBの寄与が比較的大きいものの最大でも3%程度であり、生活関連物質だけでは説明ができず、疎水性の紫外線吸収剤に加えて金属類などの化学分析と毒性同定の作業が今後は必要である。

表(3)-11 パーソナルケア製品の水生・底生生物に対する毒性試験結果（単位はμg/L、コスリカはμg/g）

藻類生長阻害試験(ムレミカツキモ)	ミジンコ繁殖試験(ニセネコゼミジンコ)	魚類胚・仔魚期毒性試験(ゼブラフィッシュ)	コスリカ底質試験(セスジュスリカ)
対象物質	72 h-NOEC	8 d-NOEC	9 d-NOEC	20 d-NOEC
triclosan	0.50	39	16	5.0
BP-1	8,600	-	-	-
BP-2	70,000	-	-	-
BP-3	1,000	19	170<	2.5
BP-6	1,200	16	-	-
MP	21,000	-	-	-
EP	18,000	-	-	-
IPP	11,000	-	-	-
PP	7,400	-	-	-
IBP	600	-	-	-
BP	800	-	-	-
resorcinol	31,000	160	16,000	-
p-thymol	3,100	1,200	1,500	-
2-phenoxyethanol	130,000	4,500	52,000<	-
HHCB	-	-	-	0.19

## 5 ．本研究により得られた成果

## (1) 科学的意義

世界的にも報告例が稀である化粧品由来の抗菌剤の河川水中濃度が把握され、その濃度がμg/Lレベルという高濃度であることが明らかとなった。Triclosan以外の抗菌剤の生態毒性に関する知見は限られているため、これらの物質群の生態リスクについての情報は貴重な成果といえる。また、紫外線吸収剤に関する濃度調査も非常に限定的で、世界的に貴重な結果が得られたといえる。また、比較的生態リスクが高いとされている水生生物3種に対する総毒性への寄与が明らかになったことも新たな知見である。さらには、底質に蓄積された疎水性のパーソナルケア製品のユスリカへの有害影響や総毒性への寄与については新規性が高い成果といえる。
## (2) 環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

環境省では、「PPCPsによる生態系影響把握研究班」を組織し、その検出情報や、生態系への有害影響の程度についての検討を実施している。サブテーマ(2)とともに本サブテーマの成果の一部である検出データや毒性データが、この研究班会議における貴重な資料として活用されており、ホットスポットでの汚染状況についての重要性が指摘されている。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

化粧品由来の抗菌剤や紫外線吸収剤による水環境の汚染についての調査が国内外で行われているが、主な調査は海域での調査やサブテーマ代表者による調査 $ ^{1} $ などに限られており、本研究課題のように下水道整備状況が異なる地域を比較した調査はなく、本サブテーマは貴重な知見として上記研究班等でさらなる活用が期待されるほか、生態リスク初期評価の枠組みへの利用も見込まれる。

流域の汚水整備状況の異なる河川での調査結果から、サブテーマ(2)と合わせてこのような生活排水由来の有機汚染物質の河川への負荷を低減することの重要性が改めて示された。また、選定した医薬品類・化粧品由来物質といったPPCPsの中でも、我々の日常生活において使用されているtriclosanが群を抜いて生態リスクが高く、その割合は総毒性の最大で30%を占めることが明らかになった。この物質は、過去の環境省による化学物質の生態リスク初期評価でも「詳細な検討を行う候補」とされているが、全国でのエコ調査において下水道未整備のホットスポットを含めて、より大規模な調査・研究が求められる。また、リスク管理の点からは、化審法の旧第三種監視化学物質であるが、優先化学物質やPRTR第一種指定化学物質などの入口側での何らかの施策が求められる物質ともいえる。

### 5. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

## 6 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) I. Tamura, K. Kimura, Y. Kameda, N. Nakada, N., and H. Yamamoto: Environ. Technol., “Ecological risk assessment of urban creek sediments contaminated by untreated domestic wastewater: potential contribution of antimicrobials and a musk fragrance”, (in press)

2) I. Tamura, K. Kagota, Y. Yasuda, S. Yoneda, J. Morita, N. Nakada, Y. Kameda, K. Kimura, N. Tatarazako, and H. Yamamoto: J. Appl. Toxicol., “Ecotoxicity, and screening level ecotoxicological risk assessment of five antimicrobial agents, triclosan, triclocarban, resorcinol, phenoxyethanol and p-thymol” (in press)

## くその他誌上発表（査読なし）>

木村久美子，亀田豊，山本裕史，中田典秀：化粧品由来PPCPsの河川水中濃度の把握、
## （2） 口頭発表（学会等）

1) I. Tamura, Y. Yasuda, S. Yoneda, K. Kagota, K. Kimura, Y. Kameda, N. Tatarazako, and H. Yamamoto: SETAC Europe 21 $ ^{st} $ Annual Meeting, Milan, Italy 2011

“Ecological risk assessment of selected antifungal and antimicrobial agents in small urban creeks in Tokushima, Japan, with unsewered drainage area” (ポスター発表)

2) H. Yamamoto, Y. Yasuda, S. Yoneda, I. Tamura, K. Kagota, N. Nakada, Y. Kameda, K. Kimura, and N. Tatarazako: SETAC Europe 21 $ ^{st} $ Annual Meeting, Milan, Italy 2011

“Evaluation of Whole Toxicity of the River Waters Sampled in Urbanized Area of Japan, Mainly Contaminated by Treated or Untreated Sewage” （ポスター発表）

3) 木村久美子,亀田豊,山本裕史,中田典秀,益永茂樹：第20回環境化学討論会(2011)「化粧品に使用される防腐剤及び紫外線吸収剤の河川中における存在実態調査」

4) 安田侑右，米多佐織,田村生弥,駕田啓一郎,中田典秀,木村久美子，亀田豊,鑪迫典久,山本裕史：第20回環境化学討論会(2011)

「水生生物3種とセスジュスリカを用いた河川水・底質に対する短期慢性毒性試験」

5) 山本裕史、田村生弥、平田佳子，駕田啓一郎，安田侑右，亀田豊，木村久美子，中田典秀，鑢迫典久：第14回日本水環境学会シンポジウム(2011)

「生活関連化学物質の従来型生態リスク評価における課題と展望」

6) H. Yamamoto: Pharmaceuticals and Personal Care Products in the Environment: What are the Research Priorities in East Asia, Seoul, Korea, 2011, "PPCP Effect Studies - Japanese Perspectives"

7) H. Yamamoto, Y. Yasuda, S. Yoneda, I. Tamura, K. Kagota, N. Nakada, Y. Kameda, K. Kimura, and N. Tatarazako: SETAC North America 32^{nd} Annual Meeting, Boston, USA 2011,

“Ecotoxicity of Sediments Sampled in Urban Rivers and Streams Dominated by Domestic Sewage: Potential Contributions of PPCPs” （ポスター発表）

8) 田村生弥、安田侑右、駕田啓一郎、行本みなみ、中田典秀、鑢迫典久、山本裕史：第46回日本水環境学会年会(2012)

「トリクロサン・トリクロカルバンの底生生物に対する複合影響および生態リスクの評価」

9) 安田侑右、田村生弥、駕田啓一郎、米多佐織、森田隼平、中田典秀、木村久美子、亀田豊、鑢迫典久、山本裕史：第46回日本水環境学会年会(2012)

「水生生物3種の短期慢性毒性試験を用いた都市河川の生態毒性と生活関連物質の寄与の評価」

10) K. Kimura, Y. Kameda, H. Yamamoto, N. Nakada, M. Miyazaki, S. Masunaga: SETAC Europe 22^{th} Annual Meeting, Berlin, Germany 2012

“Occurrence and seasonal variations of preservatives and UV filters used in cosmetic products in Japanese rivers” （ポスター発表）

11) H. Yamamoto, Y. Yasuda, I. Tamura, K. Kagota, N. Nakada, Y. Kameda, K. Kimura, N. Tatarazako: SETAC Europe 22 $ ^{th} $ Annual Meeting, Berlin, Germany 2012,
“Contribution of PPCPs and Surfactants on the Sub-chronic Toxicity of Effluent-Dominated Urban Creeks for Aquatic Organisms”（ポスター発表）

12) I. Tamura, Y. Yasuda, K. Kagota, K. Kimura, Y. Kameda, N. Nakada, N. Tatarazako, H. Yamamoto: SETAC Europe 22th Annual Meeting, Berlin, Germany 2012

“Ecotoxicity of Triclosan, Triclocarban and Other Antimicrobial Agents to Aquatic Organisms and Benthic Invertebrate” （ポスター発表）

13) 木村久美子, 亀田豊, 山本裕史, 中田典秀, 渡部茂和, 益永茂樹: 第21回環境化学討論会(2012)

「都市河川における水中及び底質中の防腐剤12種の存在実態」（ポスター発表）

14) 田村生弥，安田侑右，中野太洋，亀田豊，木村久美子，中田典秀，鑢迫典久，山本裕史：第21回環境化学討論会(2012)，「都市河川底質の底生生物に対する生態毒性と生活関連汚染物質の寄与」

15) Y. Yasuda, S. Yoneda, J. Morita, K. Kagota, I. Tamura, N. Nakada, K. Kimura, Y. Kameda, N. Tatarazako, and H. Yamamoto: SETAC Asia-Pacific Kumamoto 2012

“Whole river water short-term chronic toxicity of urban streams in Japan and the contribution of PPCPs and surfactants”

16) H. Yamamoto: SETAC Asia-Pacific Kumamoto 2012

"PPCP Effect Studies: What are the Research Priorities in East Asia? - Japanese Perspectives"

17) 安田侑右，田村生弥，村田大起，Vimal Kumar，中田典秀，亀田豊，木村久美子，鑢迫典久，山本裕史：第47回日本水環境学会年会(2013)「水生生物3種の短期毒性試験を用いた都市河川水中のPPCPsと界面活性剤の寄与の評価と毒性同定評価」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

（6）その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) Y. Kameda, K. Kimura, M. Miyazaki, 2011. Occurrence and profiles of organic sun-blocking agents in surface waters and sediments in Japanese rivers and lakes, Environ. Pollut, 159, 1570-1576.

2) US EPA, 2009. Estimation programs interface suite TM for MS Windows, v 4.00. (http://www.epa.gov/oppt/exposure/pubs/episuite.htm)

3) 製品評価技術基盤機構化学物質総合情報提供システム(http://www.safe.nite.go.jp/japan/db.html)
4) Tatarazako, N., Ishibashi, H., Teshima, K., Kishi, K., Arizona, K., 2004. Effects of triclosan on Various aquatic organisms. Environ. Sci. 11: 133–140.

5) Orvos, D.R., Versteeg, D.J., Inauen, J., Capdevielle, M., Rothenstein, A., Cunningham, V., 2002. Aquatic toxicity of triclosan. Environ. Toxicol. Chem. 21: 1338–1349.
# Development of Assessment and Management Technique to Evaluate Environmental Pollution of PPCPs and Surfactants by Whole Effluent Toxicity (WET) Test and Toxicity Identification Using Aquatic/Benthic Organisms

Principal Investigator: Hiroshi YAMAMOTO

Institution: University of Tokushima

Cooperated by: Kyoto University, Chiba Institute of Technology

## [Abstract]

Key Words: Whole toxicity, Pharmaceuticals, Personal care products, Surfactants, Ecotoxicity

Environmental pollution by pharmaceuticals and personal care products (PPCPs) has recently become a growing concern while surfactants have long been major pollutants in household effluents. The direct adverse sub-chronic effects on fish, daphnia, algae, and chironomid were evaluated using the Whole Effluent Toxicity or whole sediment test methods, which have been used in the US and other countries and the Japan Ministry of Environment started to discuss the possibility of the implementation in fiscal year 2009.

In the present study, water and sediment samples were collected from effluent-dominant urban streams, total of 50 water samples and 14 sediment samples from Tokushima, Kyoto, and Saitama. The direct whole toxicity on the growth of algae, adverse effects on reproduction and/or survival of daphnia and fish were measured for these samples and detected adverse effects from approximately 50% of the aqueous samples and over 90% of sediment samples. As results of chemical analyses of 63 pharmaceuticals and 36 personal care products, 50 and 18 compounds, respectively, were detected at least from one of the samples. The highest detected pharmaceutical was caffeine (maximum of 11,000 ng/L) followed by crotamiton and sulpiride. The relatively high concentration up to 1,000 ng/L was detected for clarithromycin, acetaminophen, sulphamethoxazole, levofloxacin, and theophylline. The highest detected personal care product was 2-phenoxyethanol (maximum of 14,000 ng/L), followed by resorcinol and benzylsalicylate. The relatively higher PPCPs were detected in Tamiya, and Tsumeta Creek in Tokushima, Nishitakase River and a wastewater channel in Uji, Kyoto, and Furusumida Creek in Saitama. As for surfactants, linear alkylbenzene sulfonates (LAS) with different carbon chains were determined for the samples and the highest detected concentration was 400 $ \mu $ g/L of C11-LAS which was far above the environmental criteria for the protection of aquatic organisms, 0.02 to 0.05 mg/L. The results of the toxicity tests using the three aquatic organisms (green alga, daphnia and zebrafish) and chironomid for individual PPCP were combined with chemical analyses and whole
toxicity tests. The relatively higher contribution of triclosan and clarithromycin was detected for the algae and become as much as 40%, while C11 to C13-LAS are possible major contributors for daphnia (maximum 100%<) and fish (maximum 30%) although the other chemical compounds such as metal ions are the potential major for algae and the other species. As for chironomid, the total contribution of the selected PPCPs and LAS was at most 8%.
## RF-1004 水生・底生生物を用いた総毒性試験と毒性同定による生活関連物質評価・管理手法の開発

研究目的：① 生活排水の寄与が大きい河川10箇所について、水と底質を採取して水生・底生生物を用いた毒性試験を実施して総毒性を評価

② 生活関連汚染物質の化学分析測定結果と毒性試験結果とを統合し、総毒性への寄与率の高い物質を同定・定量することで生活関連汚染物質の管理・低減策に活用

主な研究対象地域：

徳島県

(下水道普及率15%)

京都府

(下水道普及率92%)

埼玉県

(下水道普及率78%)

## サブテーマ(1)：水生・底生生物を用いた生活排水および都市河川の総毒性評価と毒性原因物質の同定（徳島大）

概要

● 水は水生生物3種（魚類、ミジンコ、藻類）、底質はコスリカを用いて亜慢性試験を実施して総毒性を評価

● 寄与が大きい生活関連汚染物質（界面活性剤、医薬品、パーソナルケア製品）20種程度の個別毒性を評価

● 毒性同定評価のPhase 1による毒性原因物質の特徴化と、生活関連物質の添加による総毒性試験を実施

高濃度検出物質に関する情報

個別物質の毒性

データ

試料採取の共同実施、前処理した水・底質試料とその情報の共有

高濃度検出物質に関する情報

個別物質の毒性データ

(2): 水・底質試料中の界面活性剤、医薬品類等の濃度測定と総毒性への寄与率の評価（京都大・徳島大で共同実施）

マ(3)：水・底質試料中のパーソナルケア製品等の濃度測定と総毒性への寄与率の評価

● 界面活性剤LASおよび医薬品類の計約60種に着目し、それぞれ水と底質について一斉分析により同定・定量

(千葉エ大・さいたま市健康科学研究C・徳島大で共同実施)

概要

それぞれの界面活性剤・医薬品類について、その個別の毒性値と合わせて寄与率を算出

概要

パーソナルケア製品の計約40種に着目し、それぞれ水と底質について一斉分析により同定・定量

それぞれのパーソナルケア製品について、その個別の毒性値と合わせて寄与率を算出

## 本研究により得られた成果：

未処理の生活排水が流れ込む下水道未整備地域では生活関連物質は比較的高濃度で検出され、直鎖アルキルベンゼンスルホン酸LASが最大数百μg/Lと環境基準値の10倍以上の濃度で検出されたほか、医薬品類では茶の成分で強心剤でもあるcaffeineや痒み止めcrotamiton、防腐剤のphenoxyethanolなどが1μg/Lを超える濃度で検出された。

未処理の生活排水が流れ込む下水道未整備地域で採取した河川水は、水生生物3種（魚類、ミジンコ、藻類）のいずれか1つに有害影響を及ぼす地点が半数以上あったほか、河川底質のほとんどがユスリカに有害影響を示すなど、環境省が開発した「生物応答を用いた排水試験法(検討案)」の活用により、感度よく河川水や河川底質の有害影響を検出することができた。

個別の生活関連物質の毒性試験結果とを合わせて寄与率を計算した結果、藻類は抗菌剤triclosanや抗生物質clarythromycinの寄与が比較的大きく10〜40%を占めるために、何らかの低減策を進める必要がある一方で、金属等陽イオンが主要な原因物質と考えられ、これらの評価・管理が必要である。

一方、ミジンコや魚類については、界面活性剤LASの総毒性への寄与が比較的大きく、最大で100%（ミジンコ）ないし30%（魚類）を占めることから、リスク低減策をはかる必要があるが、その一方で、高濃度で検出されたcaffeineやphenoxyethanolほか医薬品・パーソナルケア製品の寄与は小さい。
E-0803 低炭素社会に向けた住宅・非住宅建築におけるエネルギー削減のシナリオと政策提言

（５）住宅・非住宅建築エネルギー消費量の将来推計手法の開発

慶應義塾大學 理工學部

伊香賀 俊治

平成20～22年度 累計予算額 9,144千円（うち、平成22年度予算額 3,224千円）

※予算額は、間接経費を含む

[要旨] 民生部門（住宅、業務用建築）におけるエネルギー消費量は一貫して増加し続けている。民生部門の省エネルギー対策を検討するためには、民生用工ネルギー需要の将来予測を全国規模で実施すると同時に、各種低炭素技術の普及によるエネルギー削減効果を長期的な視点から定量的に把握する必要がある。本サブテーマでは、将来人口、社会システム、建築性能、設備機器普及率、利用形態、エネルギー効率基準の規制導入などの政策シナリオに応じて、住宅・非住宅建築のエネルギー消費量を2050年まで予測する手法の開発を行うことを目的とする。床面積やエネルギー消費量等に関する基礎データを整備するとともに、エネルギー消費量に影響を及ぼす低炭素技術の普及動向を把握するために、住宅（分譲集合、戸建）、非住宅建築物それぞれの建築主に対してアンケート調査を実施した。これらを通じて、平成20年度は分譲集合住宅、平成21年度は戸建住宅、平成22年度は非住宅建築物を対象として、エネルギー消費量、及びCO₂排出量の2050年までの推移を予測可能な手法を確立してきた。そして、本予測手法を用いて、各種政策を実施した際のCO₂削減効果について評価することで、中長期削減目標の達成に向けて実施すべき政策について検討を実施した。このように、施策を実施した際のCO₂削減量を定量的に評価することが可能となったことで、住宅・非住宅部門における実効性の高い低炭素化施策の検討が可能となり、低炭素社会の実現へ貢献できると考えられる。

[キーワード] 民生部門、エネルギー消費量、アンケート調査、普及予測、将来予測

### 1. はじめに

エネルギー消費量は一般に民生、産業、運輸の3部門に分類されるが、その中でも民生部門（住宅、業務用建築）のエネルギー消費量のみが一貫して増加を続けており、この増加傾向に歯止めをかけることは、日本のみならず世界の各国にとって差し迫った重要な課題となっている。

しかしながら、民生用エネルギー消費量削減のための対策には人口動態、建物寿命など長期的に変化する要因が多く関係し、対策が効果を発揮するまでに長い時間を要するものが多い。そのため、民生部門の低炭素化施策を検討するためには、民生用エネルギー需要の将来予測を全国規模で実施すると同時に、各種低炭素技術のエネルギー削減効果を長期的な視点から定量的に把握する必要がある。

## 2 ．研究目的

本サブテーマは、将来人口、社会システム、建築性能、設備機器普及率、利用形態、エネルギー効率基準の規制導入などの政策シナリオに応じて、住宅・非住宅建築のエネルギー消費量
を2050年まで予測する手法の開発を行う。平成20年度は分譲集合住宅、平成21年度は戸建住宅、平成22年度は非住宅建築物を対象として予測手法を確立した。本予測手法を用いて、各種政策を実施した際のCO₂削減効果について評価することで、中長期削減目標の達成に向けて実施すべき政策について検討を行うことを目的とする。

## 3 ．研究方法

## （１）分譲集合住宅を対象とした予測手法の開発

1）分譲集合住宅における省エネ技術導入率と省エネ型ライフスタイル実行世帯率の推計方法

### a. 分譲集合住宅への省エネ技術導入率の推計

分譲集合住宅の建築主企業120社に対して、2008年12月にアンケート調査を実施し、代表的な省エネルギー（以下、省エネと略記）技術である①外皮の断熱性能、②給湯設備、③太陽熱利用給湯器、④太陽光発電に関して、現状(2008年)の導入率（各設備を導入した新築住宅戸数割合）と今後の導入予定を分析した（有効回答率:23%）。

### b. 分譲集合住宅のストック戸数、新築戸数、解体戸数の推計

国立社会保障・人口問題研究所の都道府県別将来世帯数推計および総務省の住宅・土地統計調査などの統計資料を利用して、戸建住宅、集合住宅（分譲と賃貸を区別）のストック戸数を都道府県別に2050年まで推計した。また、国土交通省の建築着工統計年報における共同住宅と長屋建ての着工戸数の合計を分譲集合住宅の新築着工数として、1990～2001年の各年のストック戸数から前年のストック戸数と当該年の新築着工戸数を減じた戸数を解体戸数とした。2002年以降は、解体数を前年のストック戸数の2％とし、新築着工数は当該年のストック戸数から前年のストック戸数と当該年の解体数を減じて推計した。

### c. 省エネ技術の各年次のストック戸数に対する普及率の推計

2010年以降は、（1）項で推計した今後の省エネ技術の導入率が達成されると仮定して、下記の代表的な4つの省エネ対策が各年次のストック戸数に対する普及率を2050年まで推計した。i）建物の断熱性能

住宅性能表示制度における省エネルギー対策等級毎の普及率を、住宅金融公庫（現、住宅金融支援機構）の申請データと（2）項で推計したストック戸数、新築戸数、解体戸数などを用いて推計した。

## ii）高効率給湯設備

電気をエネルギー源とする給湯設備の2010年以降の導入率を、電気温水器とCO₂冷媒ヒートポンプ式給湯器の導入率の和（19.6%）とし、電化率を式(1)より推計した。ここで、2010年以前の住宅の電化率を、エネルギー源構成比の電気の割合である9.4%とした。また2010年以降に解体される住宅について、電気を用いる給湯設備が導入されている住宅の割合も9.4%とした。

$$ 20XX 年の電化率 =\{(20XX-1) 年のストック戸数 \times(20XX-1) 年の電化率 $$

+20XX年の新設着数×19.6%−20XX年の解体数×9.4%/(20XX年のストック戸数) 式(1)

## iii）太陽熱給湯設備
太陽熱給湯設備の普及率を、式(2)より推計した。

20XX年の普及率＝

{(2010～20XX年までの新設着工数の合計)×導入率}/(20XX年のストック戸数)式(2)

## iv）太陽光発電設備

太陽光発電設備の普及率を太陽熱給湯設備の普及率と同様に式(2)より推計した。

### d. 集合住宅における省エネ型ライフスタイルの実行世帯率の推計

本研究の研究代表者と研究分担者が既往研究 $ ^{1)} $ において、全国約4000世帯を対象に実施したアンケート調査結果を利用して、省エネ型ライフスタイルを実行している世帯率、および今後実行する意志のある世帯率を設定した。各省エネ型ライフスタイルに関して、「現状よりさらに省エネができるか」という質問に、「できる」、「多少なら」、「どちらともいえない」、「あまりできない」、「できない」、「もっていない・使っていない」のいずれかで回答するアンケート調査であり、代表的な省エネ型ライフスタイルに関して、「できる」、「多少ならできる」と答えた世帯割合を、省エネ型ライフスタイル実行世帯率とした。

## 2 ）日本の全分譲集合住宅からのCO_{2}排出量の2050年までの推計方法

1）頃で推計した結果を、本研究分担者が開発した住宅内のエネルギー消費推計マクロモデル $ ^{1)} $ に反映し、分譲集合住宅からのCO $ _{2} $ 排出量を都道府県別に2050年まで推計した。

## （２）戸建住宅を対象とした予測手法の開発

## 1 ）戸建住宅主の意思決定構造を考慮した低炭素技術普及率の予測方法

### a. 低炭素技術普及率の予測方法の概要

戸建住宅主の意思決定構造を考慮した低炭素技術の普及率の予測手法を開発した。本研究では、社会心理学分野の既往研究 $ ^{2)} $ を参考に、戸建住宅主は①環境意識、②情報接触度、③費用・便益の満足度、④技術のイメージの4要素に基づき技術導入を判断するものと想定した。更に、③費用・便益の満足度は、技術の設置費用・投資回収年数・快適性の変化に影響を受ける。

本研究では、太陽光発電、断熱、高効率給湯器、太陽熱温水器の4つの低炭素技術を対象として、①環境意識～④技術のイメージの度合いと、技術を導入する・しないの関係を把握するために判別分析を実施した。続いて、技術の設置費用・投資回収年数・快適性の変化と、③費用・便益の満足度との関係を把握するためにコンジョント分析を実施した。

### b. 判別分析に基づく普及率予測モデル

①～④の度合いと、技術を導入する・しないの関係を把握するため、判別分析を実施した。判別分析とは、いくつかの量的データを説明変数とし、対象が属するグループを予測する方法である。本研究では、『①環境意識、②情報接触度、③費用・便益の満足度、④技術のイメージの度合い』を説明変数とし、『技術を導入するグループ・しないグループどちらに属するか』を目的変数とした。グループの判別には、判別関数Z(式(3))を用いた。
$$ Z=a_{1}x_{1}+a_{2}x_{2}+a_{3}x_{3}+a_{4}x_{4}+b $$

$ a_{1}\sim a_{4} $ 、 $ b $ は係数、 $ x_{1} $ 、 $ \sim x_{4} $ は5段階（一部2段階）で表される①～④の度合いである。低炭素技術毎に判別関数の係数a、bを決定するために、 $ x_{1} $ 、 $ \sim x_{4} $ の値と各技術の導入状況を問うアンケートを2009年11月に実施した。回答は、戸建・持家かつ家計の決定権を持つ人563名から得た。内訳は、技術導入者：太陽光発電109名・断熱110名・高効率給湯器110名・太陽熱温水器113名、技術未導入者：121名である。

また、決定した判別関数Zを、式(4)でロジスティック回帰をすることで、普及率P[%]への換算を可能とした。

$$ P=\frac{\exp(Z)}{1+\exp(Z)}\times100 $$

### c. コンジョイント分析に基づく費用・便益の満足度の規定要因の分析

戸建・持家かつ家計の決定権を持つ人563人を対象にコンジョイント分析に基づくアンケートを実施した。『設置費用』『投資回収年数』『快適性の変化』の組み合わせ11ケースを提示し、11ケースそれぞれの費用・便益への満足度の回答結果より、コンジョイント分析手法を用いて設置費用・投資回収年数・快適性の変化と、③費用・便益の満足度との関係を分析した。

## 2 ）普及率予測モデルを用いた中・長期削減目標達成に向けた普及政策の検討方法

1）で開発した普及率予測モデルを用いて予測した政策実施時の低炭素技術普及率を、本研究分担者が既往研究 $ ^{1)} $ において開発した住宅内のエネルギー消費推計マクロモデルに反映し、日本全国の戸建住宅からのCO $ _{2} $ 排出量を2050年まで推計した。

## （３）非住宅建築物を対象とした予測手法の開発

## 1 ）非住宅建築物起因のエネルギー消費量予測手法の開発

非住宅建築物起因のエネルギー消費量（ $ CO_{2} $ 排出量）を中長期的に予測する手法を開発した。本モデルは次の3つから成り、建物用途別（事務所、卸小売業、飲食店、宿泊施設、娯楽施設、医療施設、教育施設、その他の8用途）、地域別（北海道、東北、北陸、関東、中部、関西、中国・四国、九州・沖縄の8地域）に2050年までのエネルギー消費量（ $ CO_{2} $ 排出量）の予測が可能である。

### a. 床面積予測モデル

業務用建築の床面積は、人口動態や産業構造の変化によって大きく変動する。本研究では、マクロ経済分析に基づいて床面積の予測を実施した。分析に必要な統計データを収集し、最小自乗法の回帰分析を実施することにより、人口や生産額などの変数が、各用途の床面積に与える影響を示す推計式を得た。マクロ経済モデルによって説明変数を予測し、この結果を推計式に代入することで将来のストック床面積を推計した。
### b. 技術普及予測モデル

低炭素技術の普及に影響を与える主要な要因の一つとして、建築主の時間選好（初期投資を早期に回収したい等の選好）が挙げられる。この選好の分布関数（以下、選好関数）はロジスティック型となることが知られており、投資回収年数tと導入率f（t）の関係として式(5)で表される。

$$ f\left(t\right)=\frac{\exp\left(\alpha+\beta\cdot t\right)}{\left\{1+\exp\left(\alpha+\beta\cdot t\right)\right\}}\qquad\left(\alpha,\ \beta は係数 \right) $$

本研究では、非住宅建築物の建設を業務とする建築主に対するアンケート調査を実施し、耐用年数が長い技術（20年以上）と短い技術（20年以内）に分けて、この選好関数を同定した。低炭素技術の導入実績や、導入における阻害要因、インセンティブについても調査し、これらの結果を踏まえて各技術における導入率を予測した。

### c. エネルギー消費原単位のデータベース:

非住宅建築物におけるエネルギー消費量や消費特性は、用途や地域によって大きく異なる。そこで本研究では、8用途別、8地域別、技術導入の有無別に推計し、データベース化した。現状値に関しては、DECC（Database for Energy Consumption of Commercial building: 非住宅建築物のエネルギー消費量に関するデータベース） $ ^{3)} $ を利用した。技術導入時の値に関しては、シミュレーションを利用して推計した。

## 2 ）開発した予測手法による各種低炭素化政策の評価

開発した本予測手法を用いて、各種低炭素化政策を実施した際の省エネルギー効果（CO₂削減効果）を評価することで、中長期削減目標の達成に向けて実施すべき政策について検討した。

## 4 ．結果·考察

## （１）分譲集合住宅を対象とした予測結果

1）分譲集合住宅おける省エネ技術導入率と省エネ型ライフスタイル実行世帯率の推計結果

分譲集合住宅の建築主企業120社に対して、2008年12月にアンケート調査を実施・分析した結果を表1に示す。i)住宅の断熱性能については、住宅性能表示制度において最高レベルの等級4（平成11年の住宅省エネ基準相当）を達成している住宅戸数割合が現状では29%であるのに対して、今後は41%になる予定との回答が得られた。ii)高効率給湯設備（潜熱回収式またはヒートポンプ式）については、現状でも85%で、今後は90%になる予定であり、iii)太陽熱給湯設備については、現状では0%であるのに対して今後は2%、iv)太陽光発電設備については、現状では0%であるのに対して、今後は20%の導入率を予定しているとの回答が得られた。2050年の温室効果ガスの60〜80%削減という目標達成のためには、省エネ技術導入率のさらなる向上が必要であり、規制や誘導などの政策推進の余地が大きいことがわかった。

本研究の研究代表者と研究分担者が既往研究 $ ^{4)} $ において、全国の約4000世帯を対象に実施他アンケート調査結果を利用し、住宅内のエネルギー消費量マクロモデルに組み込めるように整理した結果を表2に示す。居住者自身が省エネ型のライフスタイルを実行する世帯の割合（実行
世帯率）は、入浴回数を減らす対策の実行世帯率の26％を除けば、50～76％となっており、全般的に比較的大きな値となっているものの、2050年に向けて、規制や誘導などの政策推進による実行世帯率向上の余地は大きいことがわかった。

表1 建築主による省エネ技術導入率

省工ネ技術項目	導入率(%)
現在	今後
i)断熱性能	省工ネ対策等級1	0.0	0.0
省工ネ対策等級2	0.0	0.0
省工ネ対策等級3	70.7	59.4
省工ネ対策等級4	29.3	40.6
ii)給湯設備	その他	0.0	0.1
電気温水器	0.6	0.5
ガス瞬間式給湯器	14.2	9.4
潜熱回収型ガス給湯器	74.0	70.9
CO₂冷媒ヒートポンプ式給湯器	11.3	19.1
iii)太陽熱給湯設備	0.0	1.9
iv)太陽光発電設備	0.0	19.7

表2 居住者による省エ型ライフタル実行世帯率

省エネ型ライフスタイル項目	実行 世帯率 (%)
暖 冷 房	暖冷房設定温度の変更 暖房:-2℃、冷房:+1℃	70
暖冷房時間の25%短縮	70
給 湯	給湯温度を下げる(-1℃)	50
入浴回数の減少	26
風呂給湯量の節水	54
節水シャワーへッドの使用	60
洗顔と炊事で湯の節水	76
夏の洗顔・炊事での水の使用	50
家 電 製 品	待機時消費電力のカット	54
風呂の残り湯を洗濯に使用	64
洗濯のまとめ洗い	74
スピードコースで洗濯	50
白熱灯を電球型蛍光灯に交換	61
温水洗浄便座のふたを閉める	50
温度設定を季節に合わせて調整	51

## 2 ）日本の全分譲集合住宅からのCO $ _{2} $ 排出量の2050年までの推計結果

1990年から2050年までの分譲集合住宅からの総CO_{2}排出量を都道府県別に推計し、全国集計した結果を図1に示す。2050年におけるCO_{2}排出量は1990年に比べて、現状維持シナリオでは71%増加するのに対して、アンケート調査に基づく建築主の意識変革シナリオでは59%増加、居住者の意識変革シナリオでは44%増加、双方併せたシナリオでは31%増加に抑制できることがわかった。

図1 日本全国の分譲集合住宅からのCO_{2}排出量の2050年までの推計結果
長期目標達成に向け、建築主による省エネ技術導入率が100％に、居住者による省エネ型ライフスタイル実行世帯率が100％になるような有効な規制、誘導政策が実施されるとした建築主と居住者双方の徹底対策シナリオでは、6％増加に抑制できる結果となった。さらに、暖冷房機器、給湯機器などの住宅設備機器と冷蔵庫、テレビなどの家電製品のエネルギー消費効率ならびに電力のCO₂原単位の改善⁵⁶を想定することによって、65％削減となることがわかった。

## （２）戸建住宅を対象とした予測結果

1）戸建住宅主の意思決定構造を考慮した低炭素技術普及率の予測結果

アンケート結果より、4つの低炭素技術ごとに、判別関数Zの係数を決定した。

表3に、一例として太陽光発電システムの判別関数Zの係数を記す。また図2に、太陽光発電の導入・未導入に4つの項目（うち、情報接触度は2つ）が与える影響度を示す。太陽光発電では、費用・便益への満足度よりも、技術のクールなイメージや情報の有無の方が、導入・未導入に与える影響が大きいことが明らかになった。その他の低炭素技術の導入傾向は次の通りである。断熱・複層ガラスは、住宅を新築する際に追加的に導入を検討する人が大半なため、事前の知識量や専門家の有無は大きく影響せず、費用・便益への満足度によって導入の可否を判断している。高効率給湯器は、事前の知識量が大きく導入に影響を与えている。太陽熱温水器は、クールなイメージの無さや、近年の市場動向の鈍さに起因し、イメージや情報の有無が導入に与える影響は少ない。一方で、環境意識や、身近な専門家の有無、費用・便益への満足度が、技術導入に影響を与えている。

表3 太陽光発電の判別関数Zの係数

係数	係数
①環境意識	a1	7.91	③費用便益	a3	9.81
②業者有無	a2-1	-21.0	④イメージ	a4	21.2
②情報有無	a2-2	15.5	切片	b	-128

図2 太陽光発電の導入・未導入に与える影響度

設置費用・投資回収年数・快適性の変化と、③費用・便益の満足度との関係を分析した結果を図3に示す。設置費用が200万円程度と高額だと、投資回収年数が10年でも不満足側の回答となる。設置費用が50万円程度になると満足度は向上する。更に、断熱を想定し、『冬の暑さ・
夏の暑さの緩和、結露の防止、遮音性の向上』といった快適性の向上効果も加味すると、費用・便益の満足度は向上することが明らかになった。このように、従来注目されてこなかった快適性の向上効果（間接的便益）をアピールすることによる、人々の購入意欲向上の可能性が示唆された。

図3 設置費用・投資回収年数・快適性と費用・便益への満足度の関係

2）普及率予測モデルを用いた中・長期削減目標達成に向けた普及政策の検討結果

開発した普及率予測モデルを用いて、政策実施時の低炭素技術普及率を予測した（図4）。

図4 戸建住宅からの日本全国のCO_{2}排出量

この普及率を住宅内のエネルギー消費推計マクロモデルに入力し、中・長期削減目標の達成に向けた以下の知見を得た。戸建住宅分野では、温室効果ガス排出を2020年で25%削減、2050年で80%削減（ともに1990年比）するためには、以下に述べる低炭素技術普及率を達成する必要がある。太陽光発電・高効率給湯器ともに、現状は1%に満たない普及率を今後10年間で20%にまで向上させ、それ以降も毎年1%ずつ普及率を向上させていく必要がある。住宅の断熱性能については、新築住宅では次世代省エネ基準（平成11年基準）を100%とし、既存住宅では全て平成4年基準への改修が必要である。太陽光発電の普及率20%を達成するためには、補助金や固定価格買取制度により、投資回収年数を5～6年程度に短縮すること、または技術のイメージ向上を目指した啓発活動が有効である。高効率給湯器に関しては、既に投資回収年数が8年程度と短いため、補助金等金銭面での支援は有効ではない。代わりに、専門家の配置や、投資回収年数等に関する
る情報提供により、普及率20%の達成が可能となる。断熱・複層ガラスについては、設置費用を50万円、投資回収年数を10年程度とし、更に快適性向上という便益を提示することで、新築住宅における導入率100%を達成する。

## （３）非住宅建築物を対象とした予測結果

## 1 ）非住宅建築物起因のエネルギー消費量予測手法の開発

### a. 床面積の予測結果

人口や産業別生産額などの社会経済情勢を表す変数が、各用途の床面積に与える影響を定量的に示す推計式を得た。この推計式における主要な説明変数を表4に示す。マクロ経済モデルによってこれらの変数を予測し、この結果を推計式に代入することで将来のストック床面積を推計した結果を図5に示す。

表4 各用途の床面積の説明変数

建物用途	説明変数
事務所	第三次産業就業者人口[人]
卸小売業	卸小売業生産額[百万円]
飲食店	飲食店生産額[百万円]
医療施設	病床数[床]、病床数当たり床面積[m²/床]
宿泊施設	宿泊業生産額[百万円]
娯楽施設	娯楽施設生産額[百万円]
教育施設	各教育機関別学生数[人]
その他	その他のサービス業生産額[百万円]

ストック床面積 [ $ \times 10^{8}m^{2} $ ]

図5 ストック床面積の予測結果

### b. 技術の普及率の予測結果

建築主へのアンケート調査結果を基に、低炭素技術の投資回収年数と導入率の関係を表す選好関数を同定した結果を図6に示す。この選好関数に、各低炭素技術の投資回収年数を代入する

図6 選好関数の同定結果

1次エネルギー消費原単位[MJ/m²]

図7 エネルギー消費原単位の推計結果