脱炭素に向けた日本のエネルギーシステム転換
―IPCC第6次評価報告書のシナリオ群における共通性と多様性―

1.1. 脱炭素に向けたエネルギーシステム転換の必要性

　気候変動緩和にむけて、パリ協定では、「世界全体の平均気温上昇を、工業化以前と比べて2℃よりも十分低く抑え、また1.5℃未満に制限するために努力すること」を目的とした（UNFCCC, 2015）。その下で、各国はネットゼロ排出達成を含む長期削減目標を掲げている（United Nations Webページ）。日本政府も、2020年10月に「2050年までに、温室効果ガスの排出を全体としてゼロにする」（首相官邸, 2020）ことを表明し¹⁾、目標達成に向けた取組の検討が本格化している。

　気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の報告書によると、世界全体のネットゼロ排出達成には、温室効果ガスの大半を占めるエネルギー起源CO₂排出量の削減が不可欠であり、エネルギー需給両面から転換が求められる（IPCC, 2018、IPCC, 2022）。エネルギー需要サイドについては、省エネルギーだけでなく、化石燃料の直接燃焼から低炭素エネルギーキャリア（電力、水素、バイオマス）への転換が示されている。特に、電力への転換は、成熟した技術が利用可能であり、他のエネルギーキャリアと比較して相対的に効率が高く、電力部門の排出量の低下とともに排出削減効果が高まる。世界全体については、大幅なCO₂排出量の削減において、最終エネルギー消費に占める電力の割合（以下、電化率）を高めること（以下、電化）が、多数のシナリオに共通する傾向として示されている²⁾。

1.2. 長期にわたる対策の検討におけるシナリオ情報の活用

　長期の脱炭素の方向性を検討する際には、IPCCをはじめ、シナリオ情報が活用されることが多い。シナリオは、不確実な将来における社会経済状況や削減策のコストや導入可能量について想定を置いたうえで、温暖化目標の達成のためにどのようなエネルギーシステムの転換がより効率的であるかを定量的に描くものである。分析者によって、分析時点までの知見・知識に基づいたさまざまな想定の下に作成されることで、シナリオは、将来における不確実性を踏まえた意思決定の参考材料となる。

　このような異なる想定のもとで作成されたシナリオ間においても、共通する傾向がみられる指標（パラメータ）がある。多様なシナリオ間においてもなお共通する傾向は、不確実な将来に向けて、進めるべき対策実施の方向性として認識されていると解釈することができる。IPCCの報告書（IPCC, 2018、IPCC, 2022）で示される分析の多くは、世界中の研究機関から提出される多数のシナリオ群におけるパラメータの分布を整理し、温暖化が抑制されるにしたがって、分布が示す変化の方向性に共通する傾向を見出すことが行われている。

　一方、シナリオは、一つ一つがエネルギーシステム全体のバランスの結果として将来像を描いており、それぞれが独立したものである。さまざまな対策がどの程度ずつ実施されるのかは、個々のシナリオにおけるパラメータの組み合わせとして示されるものであり、個別パラメータの分布の傾向だけでは把握できない。削減策同士に代替関係がある場合には、それらが実施される組み合わせを理解することは重要である。こうしたシナリオが持つ多様性も、すべての削減策が想定通りに導入される保証のない不確実性の高い将来にわたる意思決定においては貴重な情報であり、個別パラメータの共通する傾向と合わせて活用が求められる。

1.3. AR6シナリオデータベースにおける日本関連のシナリオ情報の拡充

　シナリオから、対策実施について共通性や多様性を見極めるためには、可能な限り、異なる想定の下で作成された多様なシナリオを参照することが有用と考える。しかしながら、日本に関するシナリオ情報としては、国内の研究機関によるシナリオ比較研究が実施され始めたものの、世界全体に関するシナリオ情報と比較して、利用できるシナリオは限られていた³⁾。

　こうした状況は、2022年4月にIPCC第3作業部会（WG3）の第6次評価報告書（AR6）のシナリオデータベース（以下、AR6DB）が公開されたことにより、改善された。IPCCの報告書の作成に用いられたシナリオデータは、従来から公開されていたが、最新のAR6DBでは、主に以下の二点について、利用可能なシナリオ情報が拡充されている。

　第一に、パリ協定の目標に対応する2℃シナリオ、1.5℃シナリオの数が増加しただけでなく、パリ協定の目標を超えるような温暖化水準についても従来よりも細かく区分され、幅広い温暖化水準のシナリオが参照できるようになった。幅広い温暖化水準の違いは、対策の強度の指標として解釈でき、温暖化水準が低いほど、対策を強化したシナリオとみなせる。細かく区分された温暖化水準に該当するシナリオ間にみられる違いから、段階的に温暖化対策を強化することにともなうエネルギーシステムの転換に共通の傾向を把握することができる。

　第二に、日本を含む国単位の結果も報告され、国内外の研究機関による多様なシナリオが利用可能になった。これまで日本に関するシナリオは、国内の研究機関によるシナリオが中心で、一般に利用可能なシナリオ数も限られていた⁴⁾。AR6DBに含まれる多様なシナリオにより、日本においてさまざまな削減策が実施される組み合わせの多様性を把握できるようになった。

1.4. 本稿の目的と構成

　本稿では、脱炭素に向けた日本のエネルギーシステム転換の方向性について示唆を得ることを目的に、IPCCのAR6DBが公開されたことにより、従来よりも多数利用可能になった日本のシナリオ群における共通性と多様性を分析する。以下、本稿の構成を示す。2章では、AR6DBに収録されているシナリオデータについて概説し、本稿で分析対象とする日本に関するシナリオについて述べる。

　3章と4章は、本稿の分析結果をまとめたものであり、それぞれの章で異なる点に着目することで、補完することを意図している。3章では、幅広い温暖化水準にわたる変化の共通性を分析するのに対して、4章では、「2050年CO₂ネットゼロ排出達成」という温暖化水準が同程度のシナリオにおいてもみられる多様性を明らかにすることになる。各章の具体的な内容は以下のとおりである。

　3章では、温暖化の抑制のために対策を強化するにしたがって、エネルギー需給の各部門においてどのようなエネルギーの転換が生じると想定されているのか、シナリオ間に共通する傾向を明らかにする。具体的には、各種パラメータの分布を、温暖化水準の異なるシナリオ群間で比較することで、温暖化の抑制に伴う各種パラメータの変化における共通性を見出す。

　4章では、2050年CO₂ネットゼロ排出達成時のエネルギー需要サイドに着目する。シナリオは、全体のバランスの中である一つの将来像が各種パラメータの組合せとして描かれるものであり、それぞれにおけるパラメータの組合せに重要な意味がある。そのため、シナリオごとのパラメータの組合せにも着目し、特に最終エネルギー消費の構成をシナリオごとに確認し、複数の低炭素エネルギーキャリア（電力、水素、バイオマス）や二酸化炭素回収・貯留（Carbon Capture and Storage.以下、CCS）など、削減策同士の補完・代替関係を分析する。

　5章では、本稿で得られた成果についてまとめを述べる。

　2022年4月に公表されたAR6 WG3の分析は、世界各国の研究機関から提出されたシナリオに基づいており、これらを収録したものがAR6DBである。AR6DBでは、品質チェックを経た提出シナリオ⁵⁾のうち、1,202本では、今世紀中の世界全体の温暖化水準の評価に十分なパラメータ⁶⁾が報告されており、C1からC8までの8段階の温暖化水準カテゴリーに分類されている（Kikstra, J S. et al., 2022）。このうち、601本は、日本の結果を報告している。

　本稿では、これら601本のうち、基本的な前提条件となるGDP、人口が他のカテゴリーと傾向が異なるC8の7本を除いた594本⁷⁾を分析対象とする⁸⁾（表1）。これらは8つの研究機関の11種類のモデル（同じモデルのバージョンを区別すると17タイプ）によるシナリオであり、各機関から複数本、提出されている⁹⁾。温暖化水準カテゴリーについては、C7（Below 4℃）からC1（Below 1.5℃ OSなし・低）へかけて、今世紀末時点の温暖化がより抑制されている（対策がより強化されている）。

　人為的な温度上昇は、人為的な累積CO₂排出量と近似的な比例関係にあることから、温度上昇をとめるにはCO₂のネットゼロ排出に達する必要があるIPCC (2021)。そのため、温暖化水準カテゴリーの違いは、主に、世界全体のCO₂排出量、ネットゼロ排出達成割合・年の違いとして確認できる（図1）。温暖化が2℃を下回るC1～C4など温暖化が抑制されるカテゴリーほど、年単位のCO₂排出量は急速に削減が進み（図1a）、結果的に累積CO₂排出量が小さくなっている。この違いは、CO₂ネットゼロ排出の達成割合と達成年にも反映され、CO₂排出量の削減ペースが早い、温暖化を抑制するカテゴリーほど、達成割合が高く、達成年が早い傾向がある。達成割合は、温暖化が2℃を下回る場合（C1～C4）は約9割である（図1b）。達成年は、一時的な温度超過（オーバーシュート、以下OS）の度合いが小さく、温暖化を1.5℃に抑えるC1では2050年代前半に、温暖化を2℃に抑えるC3では、2070年代前半に、CO₂のネットゼロ排出に達するシナリオが多い（図1b）。

　本稿は、こうした世界全体のCO₂排出量の削減傾向を示すシナリオにおいて、どのような日本のエネルギーシステムの転換が示されているのか、CO₂排出量やエネルギー関連指標から概観するものである。

　本章では、各種パラメータの分布を温暖化水準カテゴリー間で比較する。比較を通じて、さまざまな仮定の下でのシナリオ群であってもなお、カテゴリー間の違いとして共通する傾向を明らかにする。

　ここでの留意点は、以下の2点である。1つ目は、本分析は温暖化水準のみを変化させた感度分析の結果と解釈できないことである。各シナリオは、異なるモデル、シナリオ設計に基づいており、温暖化水準以外の条件は揃えられていない。2つ目は、シナリオは予測ではないため、各種パラメータの分布の幅は、実現可能性の大きさとして解釈できないことである。本章では、記述統計量として、中央値、パーセンタイルなどを示すが、これは、多数のシナリオにみられる傾向の把握を容易にするためである。

3.1. CO₂排出量・CO₂貯留量

　はじめに、日本のCO₂排出量、ネットゼロ排出の達成について、世界全体の温暖化抑制の度合いに応じた変化における共通した傾向を確認する（図2）。

　CO₂排出量は、温暖化抑制の度合いによらず、今世紀にわたって減少しているが、温暖化を抑制するほど減少幅が大きくなる傾向が、シナリオ間で共通している（図2a）。温暖化水準が2℃を下回る場合、2050年は約24（C1）～430（C4）MtCO₂、2100年は約-164（C2）～2（C4）MtCO₂であるのに対して、温暖化が2℃を上回る場合では、2050年は約500（C5）～732（C7）MtCO₂、2100年は約49（C5）～316（C7）MtCO₂である（数値は各カテゴリーの中央値）。

　今世紀中のCO₂ネットゼロ排出の達成については、温暖化を抑制するカテゴリーほど、達成割合が高く（図2c）、達成年が早い傾向がシナリオ間で共通であり（図2b）、世界全体と類似している（図1参照）。達成割合は、温暖化水準が2℃を下回る場合（C1～C4）は約7割、2℃を上回る場合（C5～C7）は約1割である。達成年は、温暖化の抑制度合いが強いほど、早い傾向がある（中央値では、C1：2053年、C2：2059年、C3：2069年、C4：2077年、C5：2094年）。

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　次に、上記の合計CO₂排出量のうち約97%を占めるエネルギー起源CO₂排出量（約1,168MtCO₂）を、供給サイド（約537MtCO₂）、需要サイド（約577MtCO₂）に分けて確認する（（）内は、2020年値）¹⁰⁾。供給サイドは、電力、液体燃料、その他供給（ガス、熱、石炭、水素）、需要サイドは、産業、民生、運輸に区分する（図3）。

　供給サイド、需要サイドいずれにおいても、温暖化が抑制されるほど、CO₂排出量は小さくなる傾向がある（図3a、e）。温暖化水準が2℃を下回る場合、供給サイドのCO₂排出量は、2050年に約-70（C1）～76（C4）MtCO₂、2100年には約-134（C2）～-46 MtCO₂となる。一方、需要サイドのCO₂排出量は、2050年に約92～356 MtCO₂であるが、2100年には約11～92 MtCO₂である（いずれも数値は各カテゴリーの中央値）。供給サイドでは、2050年以降C1～C5においてマイナス排出となるシナリオがみられるのに対して、需要サイドでは、2100年においても排出が残余している（C4の一部のシナリオを除く）。

　部門別にみると、温暖化水準が2℃を下回る場合、供給サイド（図3b、c、d）ではすべての部門において、2100年までにマイナス排出となるシナリオが含まれている（C1とC4の中央値は、電力：約-11～-0.1 MtCO₂、液体燃料：約-77～-34 MtCO₂、その他供給：約-7.7～0 MtCO₂）。一方の需要サイド（図3f、g、h）では、温暖化水準が2℃を下回る場合（C1～C4）、2050年のCO₂排出量は、産業部門では約30～110 MtCO₂、民生部門では約16～51 MtCO₂、運輸部門では約42～118 MtCO₂となる（カテゴリーの中央値）。

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　CO₂排出量がマイナスとなる部門（供給サイド：電力、液体燃料、その他供給（水素製造）、需要サイド：産業部門）においては、大気中の二酸化炭素を除去する（Carbon Dioxide Removal. 以下、CDR）技術のうち、二酸化炭素回収貯留付きのバイオエネルギー（Bioenergy with Carbon Capture and Storage. 以下、BECCS）が導入されている。BECCS以外にも、CO₂貯留をともなうCDR技術として、大気中のCO₂を直接回収し貯留する直接空気回収・貯留（Direct Air Capture and Storage.以下、DACCS）があり、分析対象シナリオの中に含まれているものもある（エネルギー起源CO₂排出量ではなく、その他の部門に計上）。また、CO₂貯留をともなう温暖化対策としては、化石燃料由来CO₂を貯留する二酸化炭素回収・貯留（Carbon Capture and Storage. 以下、CCS）もあるが、同じようにCO₂貯留をともなうCCSとCDRには相違点がある。CCSが、導入部門における化石燃料消費にともなう排出をほぼゼロ排出とする排出削減にとどまるのに対して、CDRは、大気中に累積したCO₂を除去するため、CO₂排出量はマイナスと計上され、CDR導入部門以外の残余排出量を相殺する点が異なっている。また、ゼロ排出となるCCSはCO₂排出量には計上されないが、ネガティブ排出となるCDRは、部門内の残余排出との差し引きによってはCO₂排出量がマイナスとなる形で確認できる。

　上記を踏まえ、CCSとCDR（BECCSとDACCSの合計）によるCO₂貯留量を確認する（図4）。温暖化が抑制されるほど、CO₂貯留量の総量が大きくなる傾向がシナリオ間で共通している。温暖化水準が2℃を下回る場合、2050年では38（C4）～135（C1）MtCO₂、2100年では137（C4）～349（C2）MtCO₂である（図4 a、数値はカテゴリーの中央値）。また、温暖化が抑制されるほど、貯留量に占める化石燃料CCSの割合が低くなり（2050年の中央値は、C4が67%に対して、C2は35%、C1は18%）、CDRの割合が高くなる傾向（2050年の中央値は、C4が36%に対して、C2は62%、C1は67%）もシナリオ間で共通している（図4 b）。これは、限られた年間の貯留可能量に対して、CDRにより多くの貯留を割り当てなければ、温暖化の抑制度合いを強くしていくことが難しくなるためと考えられる。なお、C6、C7では、2050年においてもほぼすべてのシナリオでCO₂貯留がゼロである。

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　本章では、パリ協定の温度目標に整合的なシナリオ（C1～C4）のうち、2050年¹¹⁾にCO₂ネットゼロ排出に達している44本のシナリオ¹²⁾の達成時に着目し、エネルギー需要サイドに多様性があることを示す。

　以下、本章の分析の考え方を述べる。多数のシナリオを分析する場合、前章の分析に限らず、IPCCの報告書などにおいても、パラメータの情報が分布として集約された形で整理されることが一般的である。これは、さまざまな異なる仮定の下で作成されたシナリオ間にみられる共通した傾向の把握には有益な方法であり、本稿（3章）でも採用している。一方で、パラメータの分布間にみられる代表値の大小関係がすべてのシナリオで共通しているとの誤解を招く場合があることや、分布のみから個々のシナリオにおけるパラメータの組み合わせを推測することは困難であるといった短所もある。本来、シナリオは一つ一つ独立したものであり、全体のバランスで一つの将来像を提示しているものであるため、パラメータの組み合わせにも、各シナリオの意義があるという見方もできる。

　以上を踏まえ、本章では、前章の分析を補完することを意図して、個々のシナリオにおけるパラメータの組み合わせを可能な限り提示するアプローチをとる。そのため、一見煩雑な図を多数示すことになるが、こうした煩雑さがまさにシナリオの多様性を示すものであり、分布を中心とした整理のみでは、多くの場合、見過ごされている情報である。ここでは「2050年にCO₂ネットゼロ排出に達している」という同一条件にあるシナリオのみを抽出することで、結果の解釈がなるべく容易になるようにしている。

　シナリオには数多くのパラメータが報告されており、それらすべての組み合わせを同時に把握することは困難である。ここでは、エネルギー需要サイドに着目して、CO₂排出量と最終エネルギー消費の構成の関係について個々のシナリオの内訳を整理する。これにより、エネルギー需要サイドにおける温暖化対策、特に複数の低炭素エネルギーキャリア、CCS、BECCSの代替関係を分析する。

4.1. 需要サイドのCO₂排出量と最終エネルギー消費

　はじめに、日本の2050年CO₂ネットゼロ排出達成時の部門別CO₂排出量を確認する。図9は、44本のシナリオの部門別CO₂排出量を、残余する排出量の大きさに従って並べたものである（図中のシナリオIDは、本稿においてこの順番に従って便宜上割り当てたものであり、IDは以下共通とする）。

　残余する排出量は約50～200MtCO₂であり、いずれのシナリオにおいても残余排出と同量のマイナス排出によって、CO₂ネットゼロ排出となっている。共通する点として、土地利用のみで除去を想定しているシナリオはなく、複数のエネルギー供給部門へのCDRの導入が想定されていること、また、残余する排出の大部分がエネルギー需要サイドであること（残余排出量に占めるエネルギー需要サイドの割合は中央値88%（最小値50%、最大値100%））が挙げられる。一方で、排出が残余する部門、マイナス排出となる部門の組合せをみると、同じ2050年CO₂ネットゼロ排出達成時においても、多様性があることがわかる。なお、3章の図3においてもCO₂排出量の分布を部門別に示したが、図9にみられる多様な部門の組み合わせを読み解くことは困難であることがわかる。

　残余する需要サイドの合計CO₂排出量は、約21～200 MtCO₂である。部門別にみると、産業部門は約-5～81 MtCO₂、民生部門は約0.4～66 MtCO₂、運輸部門は約10～91 MtCO₂である。残余する部門の組合せはさまざまであり、CO₂排出量に占める部門別の割合は中央値でみると、産業部門が35%、民生部門が24%、運輸部門が45%であり、運輸の割合が高いが、範囲（最小値と最大値の差）は、産業部門は0～63%、民生部門は0～58%、運輸部門は15～84%である。

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　次に、図9のうち、エネルギー需要サイド（産業、民生、運輸）のみを取り上げ、需要サイドの部門ごとに、それぞれのCO₂排出量を大きさに従って並べ（図9のシナリオの並び順と異なるだけでなく、部門ごとにも並び順が異なることに留意）、最終エネルギー消費の構成との関係を分析する（図10）。産業部門については、CCS、BECCSが導入されるシナリオもあるため、CO₂貯留量との関係も分析に含める。

　CO₂ネットゼロ達成時で、残余するCO₂排出量と最終エネルギー消費の関係を考えると、CO₂排出量が多く残余しているシナリオほど、最終エネルギー消費にも多くの化石燃料消費が残余しているため、相対的に、低炭素エネルギーキャリアの割合が小さくなる。逆に、残余するCO₂排出量が少ないシナリオでは、最終エネルギー消費に占める低炭素エネルギーキャリの割合は大きくなる。

　この関係が最も明確に表れているのは、民生部門（図10b、e）である。CO₂排出量が小さいほど、液体燃料とガスの直接燃焼の割合が小さくなるとともに最終エネルギー消費に占める電力の割合が高くなる傾向があり、CO₂排出量が最も小さいシナリオでは、ほぼ100%となっている（図10e）。すなわち、残余するCO₂排出量が小さいシナリオほど、電化率が高いと言うことができる。これは、民生部門では、電力以外の低炭素エネルギーキャリアの導入を想定しているシナリオが限られているためであると考えられる。

　運輸部門（図10c、f）においても、CO₂排出量が小さいシナリオほど最終エネルギー消費に占める電力の割合が高くなる傾向があるが、民生部門とは異なり、水素（燃料電池車）、バイオマス（バイオ燃料車）の割合もあわせて高くなっている（図10f）。水素とバイオマスが同時に高くなるシナリオもあれば、いずれかだけが高くなるシナリオもある。いずれの場合も、CO₂排出量が小さいシナリオほど、低炭素エネルギーキャリアの割合が合計として高くなるが、電化率との関連は民生部門ほど明確ではない。

　産業部門（図10a、d、g）では、低炭素エネルギーキャリアに加えて、CCSとBECCSの導入が想定されているシナリオもある。CO₂貯留が想定されるシナリオでは、CCS、BECCSがそれぞれ想定されており（図10g）、CCS分の化石燃料と、BECCS分のバイオマスの割合が相対的に大きくなるため、最終エネルギー消費に占める電力の割合は小さくなる傾向がある（図10d）。CCSが導入されている場合、排出量にはカウントされないが、最終エネルギー消費における化石燃料消費（主に石炭）自体は残余している。

　また、CCSが導入されているにも関わらず、CO₂排出量が相対的に大きいシナリオもある。この場合、排出量分とCCS分の化石燃料が消費されているため、より多くの化石燃料が残余していることが見て取れる（図10d、gのシナリオID40、44）。CO₂貯留が想定されずにCO₂排出量を小さくするシナリオでは、電力と水素がほぼ100%となっている（図10d、gのシナリオID 22、25、29、32、33、31）。これは、CCSとBECCSが想定されない中でCO₂排出量をゼロに近づけるためには、化石燃料消費量を減らさなければならないためである。低炭素エネルギーキャリアの割合が小さく、CCSなしで排出量が小さいシナリオでは、排出量を除去するためにBECCSが多く導入される（図10d、gのシナリオID19、34）。この場合、化石燃料の割合とバイオマスの割合が高く、電化率は低くなる。

　需要サイドのCO₂排出量の合計の順番に並べなおし、全部門を合わせて示したものが図11である。ここでは、低炭素エネルギーキャリアのうち、すべての部門で高い割合を示していた電力に着目して整理する（図11c、e）。

　2050年CO₂ネットゼロ排出達成シナリオにおける最終エネルギー消費に占める電力の割合は、中央値でみると全体54%（38～73%）であり、すべてのシナリオで2020年（28%）よりも電化率が高くなっていることが見てとれる（図11d）。部門別では、産業部門が47%（26～66%）、民生部門が81%（56～100%）、運輸部門が32%（4～56%）である（（）内は範囲）。すべてのシナリオで、各部門における最終エネルギー消費に占める電力の割合が、2020年（産業部門：24%、民生部門：56%、運輸部門：2%）よりも高くなっている（図11f）が、増加量はシナリオごとに異なる（図11e）。そのため、2050年CO₂ネットゼロ排出達成時における部門ごとの電化率の組合せは、シナリオによりさまざまである（図11e）。民生部門は、すべてのシナリオにおいて電化率が最も高い部門であるが、56～100%まで幅があり、ほかの部門よりも数十%pt以上高いシナリオもあれば、3部門ともほぼ同水準のシナリオもある。現状（2020年）にみられる部門間の電化率の大小関係が変化するほど、部門ごとの電化率の変化量に差があるシナリオもある。例えば、産業部門と運輸部門の電化率の大小は、2020年では産業部門のほうが22%pt高く、2050年においても35本のシナリオでは、現状と同様、産業部門のほうが高いままであるが、それ以外の9本のシナリオでは運輸部門のほうが高くなっている（図11e）。

　以上の通り、CO₂ネットゼロ排出達成にすべての部門で電化が進むことがシナリオ間で共通しているが、部門ごとの電化の進み方だけをみても、多様であることを示した。なお、図11では、各パラメータについて分布もあわせて示しているが（図11b、d、f）、個々のシナリオにおけるパラメータの組合せ（図11a、c、e）を推測することが困難であることがわかる。

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4.2. 電力需要・発電電力量

　前節では、最終エネルギー消費の構成における低炭素エネルギーキャリアの割合、特に電化率に着目して分析したが、本節では、電化率と関連する需要サイドの電力需要の大きさと、それを賄う供給サイドの発電電力量の大きさについて考察する。

　電化率が増加していても、最終エネルギー消費量の大きさ次第で、電力需要は増加も減少もありうる。それに加えて、発電電力量は、グリーン水素製造やDACCSのための電力がどの程度必要になるかにも左右される。これらに消費される電力量は、需要サイドの電力需要としては計上されないため、導入されるほど発電電力量と電力需要の差が大きくなる。さらに、グリーン水素が製造される場合には、発電電力量の増加につながるとともに、需要サイドへの水素が導入される分だけ、電力需要が小さくなることも考えられる。

　はじめに、電力需要について、CO₂ネットゼロ排出達成時点と、現状（2020年）からCO₂ネットゼロに至るまでにおける変化量をシナリオ別に示す（図12）。

　電力需要の中央値は、約1,100TWhであるが、範囲は約800～1,600TWhと幅があり（図12a、b）、約9割のシナリオで2020年から増加が見られる（図12c、増加は38シナリオ、減少は6シナリオ）。部門別にみると、電力需要の中央値は、産業部門は383TWh（範囲は202～514TWh）、民生部門は674TWh（範囲は376～902TWh）、運輸部門は152TWh（範囲は42～211TWh）である（図12b）。

　2020年からの電力需要の変化（図12d）をみると、大部分のシナリオで合計だけでなく、部門別の電力需要が増加する（部門別では減少するシナリオの割合が全体よりはやや高い）。電力需要の変化量をシナリオ別にみると（図12c）、シナリオ間で増減の違いが最もみられるのは民生部門であり、30本のシナリオが増加、14本のシナリオが減少している。産業部門は34本のシナリオが増加であるが、10本のシナリオは減少である。運輸部門は現状の電力需要がほぼゼロであるため、電化率の増加にともなってすべてのシナリオで増加している。現状で相対的に電力需要が高い民生部門では、電化が進む一方で省エネも進むことが想定され、両者の大小関係によって変化の方向が異なると考えられる。なお、ここでは各パラメータの分布も参考として示しているが（図12b、d）、これらのみから、個々のシナリオにおけるパラメータの組合せ（図12a、c）を推測することが困難であることがわかる。

　本稿では個々のシナリオのデータは割愛するが、電力について供給サイドからみると、発電電力量の中央値は約1,300TWhであるが、範囲は約880～1,620TWhと幅がある。主なゼロエミ電源の発電電力量におけるばらつきの大きさ（90%範囲）は、太陽光が81 TWh、風力が584 TWh、原子力が362 TWh、化石燃料CCSが159 TWh、BECCSが102 TWhである。こうしたばらつきは、シナリオ分析の際に設定される、電源の導入可能量や電源間のコスト差などの想定によるものだと考えられる。

　最後に、電力需要と発電電力量の差について考察する。発電電力量と電力需要の差を確認すると、中央値は約140TWhであるが、範囲は75～338TWhであり、シナリオによっては差が大きい（図13a）。送配電ロス以外に大きな差が生じる理由として、前述のとおり、グリーン水素の製造（水の電気分解による水素製造）における電解装置の稼働と、DACCSの稼働に消費される電力が考えられる。これらの消費電力は、AR6のシナリオデータの報告上では、発電電力量としては計上されるが、需要サイドの電力需要には計上されないためである。

　そこで本稿では、グリーン水素の製造量と、DACCSによるCO₂貯留量から、グリーン水素製造とDACCSによる消費電力量を推測する（AR6DBでは、グリーン水素製造とDACCSの稼働の消費電力量自体や、電解装置とDACCSの電力消費効率の設定は報告されていない）。図13に、発電電力量と電力需要の差、グリーン水素製造量、DACCSによるCO₂貯留量を、需要サイドのCO₂排出量の大きさに従って示した。グリーン水素製造量を報告しているシナリオは33本であり、報告シナリオの中央値は0.19EJ/yr（最小はほぼゼロ、最大は0.65EJ/yr）である（図13b）。DACCSによるCO₂貯留を報告しているシナリオは11本であり、報告シナリオの中央値は0.8MtCO₂（最小はほぼゼロ、最大は15.4MtCO₂）である（図13c）。発電電力量と電力需要の差の大きさとグリーン水素製造量の図は似通った傾向を示すことから、対応関係が推測できる（図13a、b）。

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　まず、DACCSによる消費電力量を、文献値を参考に推計する。IEA（2022）によると、DACCSの単位電力消費量は約400～660 kWh/tCO₂¹³⁾とされており、これとCO₂貯留量を乗じることで、消費電力量を推計する。単位消費電力量に幅があるが、最もDACCSの影響が大きい場合として、660kWh/tCO₂を用いると、DACCSの消費電力量は、中央値で0.55TWh（範囲は0～10TWh）と推計された。DACCSの消費電力量は限定的であり、図13dをみても、DACCSの大きさに応じて発電電力量と消費電力の差が変動する傾向は見て取れない。

　次に、グリーン水素製造による消費電力量を推計する。まず、電力需要と発電電力量の差から、先に推計したDACCSの電力消費を差し引いたのち、グリーン水素製造量と正の相関があることから（図13d）、回帰分析により平均的な消費電力量を推計した（定数項は送配電ロスと解釈する）¹⁴⁾。その結果、回帰係数¹⁵⁾から推計されたグリーン水素製造の電力消費は、中央値73 TWh（範囲は0.1～242 TWh）と推計された。

　以上を整理すると、発電電力量に占める割合は、電力需要（産業、民生、運輸）が80～100%、グリーン水素製造の中央値が約5%（範囲は0～20%）、DACCSが0～1%となった。電力需要が大半であるが、グリーン水素製造の消費電力量が1～2割を占めるシナリオもある。グリーン水素自体のエネルギー量（1EJ/yr以下）は限られているが、製造における消費電力量が発電電力量に与える影響は無視できない。

　今回の分析対象においては、DACCSによるCO₂貯留を想定しているシナリオは少なかったため、発電電力量に与える影響は限定的である。これはCDRとしてはBECCSによるCO₂貯留をより多く想定しているシナリオが多かったためである。図9をみると、残余排出の最大値は約200MtCO₂程度であり、仮に、これらをすべてDACCSのみで除去する場合を概算すると、消費電力量としては約132TWhとなる（すべてDACCSで除去すると想定した場合には残余排出量が同量とならない可能性があるので、厳密には単純に置き換えることはできない）。