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May 15, 2024
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Transcript

  1. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 脱炭素化実現のための公共交通電動化の進め⽅ ２０２４０５１７ 早稲田大学スマート社会技術融合研究機構

    電動車両研究所 研究院客員准教授 井原雄人 第14回EST普及推進フォーラム

  2. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University ⾃⼰紹介 2 ２０年間⾞の研究をしていますが

    クルマの免許を持っていません 運転できないからこそ⾃分事として 「地域公共交通＝クルマの⾛らせ⽅」を考えています  名前：井原（武末）雄人  所属：早稲田大学 スマート社会技術融合研究機構 電動車両研究所 客員准教授  ：合同会社ビジュアライト 共同代表  ：一般社団法人日本バス情報協会 監事  ：地域公共交通のトリセツ 編集会議  これまでの研究開発プロジェクト  ：電動車両の開発・実証（東京都、奈良県、本庄市、長野市、川崎市、周南市など）  ：コミュニティ交通などの導入（瀬戸市、沼津市、南足柄市、大井町、三田市など）

  3. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 低炭素、脱炭素、カーボンニュートラルの違い 3 低炭素

     炭素（CO2）を以前より減らせばいい  自動車の燃費は、2000年以降45％（ハイブリッド車の普及）も改善している  つまり、これまでもやってきたこと 脱炭素  炭素（CO2）を０にしなければいけない  内燃機関自動車（ガソリン・軽油）を０にしなければ達成できない  電動化しても０になるのは走行時だけ カーボンニュートラル（CN）  炭素（CO2）の排出と吸収で±０にする  低炭素だけでは達成できない。電動化だけでも達成できない  再生可能エネルギーとの組み合わせが必要不可欠

  4. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University ということは、違う話らしい。 4 フォーラムのタイトルは︖

    講演のタイトルは︖ （電動化だけでは）脱炭素はできない （組み合わせれば）カーボンニュートラルはできる

  5. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 運輸部⾨のCO2排出量と電動⾞両の普及状況

  6. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 運輸部⾨におけるCO2排出量 6 CO

    2 総排出量 10億6,400万㌧ (2021年度) その他 1億5,900万㌧ (15.3%) 産業部門 3億5,100万㌧ (33.7%) 家庭部門 1億5,600万㌧ (15.0%) 業務その他部門 1億9,000万㌧ (18.3%) 運輸部門 (自動車、船舶等) 1億8,500万㌧ (17.8%) 自家用乗用車 8,191万㌧ (44.3%) 営業用貨物車 4,247万㌧ (23.0%) 自家用貨物車 3,109万㌧ (16.8%)  自動車全体  運輸部門の87.6% バス 289万㌧ (1.6%) タクシー 125万㌧ (0.7%) 二輪車 74万㌧ (0.4%) 航空 682万㌧ (3.7%) 内航海運 1010万㌧ (5.5%) 鉄道 751万㌧ (4.1%) 自動車以外 国土交通省,運輸部門における二酸化炭素排出量,https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_environment_tk_000007.html  旅客自動車（ヒトを運ぶ）  運輸部門の47.0%  貨物自動車（モノを運ぶ）  運輸部門の39.8%

  7. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 運輸部⾨のCO2排出量と削減⽬標 7 0

    50 100 150 200 250 300 1871 1990 1996 2001 2005 2013 2020 2030 2050 2050 運輸部門CO2排出量 百万t-CO2 自家用乗用車 貨物自動車 その他輸送機関 削減目標 2013年比 35％減 「脱」炭素なら １００％減 国土交通省,運輸部門における二酸化炭素排出量,https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_environment_tk_000007.html 「ＣＮ」なら ８０％減 これまでも「低」炭素は がんばっていた どちらを目指すの？ 150年前は 「０」だった

  8. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 次世代⾃動⾞の分類と普及状況 8 

    ハイブリッド（HEV）  プラグインハイブリッド（PHEV）  電気自動車（EV）  燃料電池自動車（FCV）  クリーンディーゼル（CDV） 次世代⾃動⾞ 電「動」⾃動⾞ ⾮化⽯エネルギー⾃動⾞ ※次世代自動車戦略 ※グリーン成長戦略 ※省エネ法 今後の扱い は要議論 新車販売台数 日本自動車工業会,日本の自動車工業20２２, https://www.jama.or.jp/library/publish/mioj/ebook/2022/  合成燃料利用の自動車 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 0 400 800 1,200 1,600 2,000 新車販売台数 千台 クリーンディーゼル 燃料電池自動車 電気自動車 プラグインハイブリッド ハイブリッド 販売台数比 電気自動車 １．７％

  9. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University カーボンニュートラルに向けた導⼊⽬標 9 

    乗用車：2035年までに新車販売の100％を電動化（HEVを含む）  商用車：中型以下は2040年までに新車販売の１００％を電動化または合成燃料等の非化石燃料対応車へ転換 大型車は先行導入車両での技術実証を踏まえ、2030年までに目標設定  供給インフラ：EV用急速充電器１５万基、水素ステーション１０００か所、合成燃料の早期商品化（コスト削減） 2021年 2025年 20３０年 20３５年 20４０年 2050年 乗用車 商用車 （8ｔ超） 商用車 （8ｔ以下） 電動化比率 42% 先行導入5000台・技術実証 電動化目標新車販売20～30% 新車販売電動化率１００% ※非化石燃料対応車含む カ ー ボ ン ニ ュ ー ト ラ ル 新車販売電動化率＊＊% ※非化石燃料対応車含む 次世代自動車50～70% （うちEV・PHEV20～30%） 公共用の急速充電器３万基を含む充電インフラを15万基を整備 水素ステーション1000か所を整備 新車販売電動化率 100% 合成燃料の商用化 供給インフラ 2030年までに 目標設定 数だけでは満たせない 高出力化・供給力・営業時間 現状の700円/Lでは 成り立たない ハイブリッド車を含む 新車販売100％でも 置き換えに時間がかかる ※経済産業省, https://www.meti.go.jp/press/2021/06/20210618005/20210618005-3.pdf,2050 年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略より作成 乗り換え：11.7年 乗り換え：10.1年 乗り換え：8.5年 EV1.7% カーボンニュートラルの達成には乗り換え年数を考えるとすでにギリギリ

  10. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University ⾞格による電費の差異 10 代表車種の外観

    出力 車格 定員 速度 車種 制限なし 全長9m以上 50人以上 法定速度以下 大型バス 制限なし 全長7～9m 30人以上 49人以下 60km/h以下 中型バス 制限なし 全長7m以下 29人以下 60km/h以下 小型バス 制限なし 制限なし 18人以下 （現行車種） 20km/h未満 グリーンスロー モビリティ 0.6～8.0kW 3.4m×1.48m×2 .0m以下 1～2人 個別制限付与 超小型モビリティ （認定車） 0.6kW以下 1.4m×0.8m ×1.4m以下 1人 15km/h以下 電動キックボード 同一の 輸送手段を 細分化 新モビリティ への対応 伊勢市 陸前高田市

  11. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University y = 2234.6x-0.784

    R² = 0.8942 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 電費 km/kWh ⾞両総重量 kg ⾞両総重量と電費の相関 11  電気バス（38車種50路線）、グリーンスローモビリティ（6車種21路線）、超小型モビリティ（8車種11地区）、電動キックボード（6車種 12地区）の電費に加えて、乗用車EV148車種のWTLCモードでの電費を調査し、電費と車両総重量の相関を把握した。 電気バス38車種５0路線 電動キックボード 6車種12地区 超小型EV 8車種11地区 GSM 6車種21路線 乗用車148車種 y = 1284.4x-0.746 R² = 0.6738 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 2,000 6,000 10,000 14,000 18,000 電費 km/kWh ⾞両総重量 kg y = 4544.5x-0.859 R² = 0.7163 2 4 6 8 10 12 14 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 電費 km/kWh ⾞両総重量 kg 小型 中型 大型

  12. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 0 0.1 0.2

    0.3 0.4 0.5 0.6 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1台あたり 2010年 原発あり 2012年 原発なし 2021年 再エネ20% 2030年目標 再エネ36% 再エネ100％ ディーゼル バス 電気バス CO2排出係数 ｋｇ-CO2/ｋWh CO2排出量 kg-CO2/km CO2排出量 CO2排出係数（電力） 発電構成と電気バスのCO2削減量 12 電動化によるCO2削減には再⽣可能エネルギーの利⽤が必要不可⽋ ３９%減 44%減 65%減 ９８%減 発電構成と排出係数の推移 ディーゼルバス比のCO2排出量 環境省2022年度 温暖化効果ガス排出量 算定・報告・公表制度 27%減 0.000 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500 0.600 0 200 400 600 800 1,000 1,200 CO2排出係数 kg-CO2/kWh 発電量 TWh/年 原子力 石炭火力 LNG火力 石油火力 水力 太陽光 風力 地熱 バイオマス CO2排出係数

  13. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 電動⾞両によるCO2排出削減ポテンシャル

  14. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 発電構成と時間帯別CO2排出係数の推計 -5000 0

    5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 発電量 MWh 原子力〔MWh〕 火力〔MWh〕 水力〔MWh〕 地熱〔MWh〕 バイオマス〔MWh〕 太陽光（実績）〔MWh〕 太陽光（出力制御量）〔MWh〕 風力（実績）〔MWh〕 風力（出力制御量）〔MWh〕 揚水〔MWh〕 連系線〔MWh〕 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0 3000 6000 9000 12000 15000 18000 21000 LC-CO2排出原単位〔kg-CO2/kWh〕 LC-CO2排出量〔t-CO2〕 原子力〔t-CO2〕 火力〔t-CO2〕 水力〔t-CO2〕 地熱〔t-CO2〕 バイオマス〔t-CO2〕 太陽光（実績）〔t-CO2〕 太陽光（出力制御量）〔t-CO2〕 風力（実績）〔t-CO2〕 風力（出力制御量）〔t-CO2〕 揚水〔t-CO2〕 連系線〔t-CO2〕 原単位（制御量含む）〔kg-CO2/kWh〕 発電構成 時間帯別排出係数  電力広域的運営推進機関から公表している電力需給実績より時間帯別の発電方法の割合を把握  発電方法ごとのCO2排出原単位（LC-CO2）を用いることで時間帯別の排出係数を推計 火力発電の ピークは夕方 排出量は火力発電 が支配的 排出係数＝排出量/発電量 太陽光発電の多い昼間に下がる 発電総量・太陽光の ピークは昼間 14

  15. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University ⽉別・時間帯別CO2排出係数 15 0.200

    0.300 0.400 0.500 0.600 0.700 0.800 0.900 0 6 12 18 0 6 12 18 0 6 12 18 0 6 12 18 0 6 12 18 0 6 12 18 0 6 12 18 0 6 12 18 0 6 12 18 0 6 12 18 0 6 12 18 0 6 12 18 4⽉ 5⽉ 6⽉ 7⽉ 8⽉ 9⽉ 10⽉ 11⽉ 12⽉ 1⽉ 2⽉ 3⽉ CO2排出係数 kg-CO2/kWh ⽉・時間（2022年度） 北海道電⼒ 東北電⼒ 東京電⼒ 中部電⼒ 北陸電⼒ 関⻄電⼒ 中国電⼒ 四国電⼒ 九州電⼒ 沖縄電⼒ 九州電力 （原発あり、太陽光多） 沖縄電力 （圧倒的に火力） 関西電力 （原発あり、太陽光少）

  16. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University ⽉別・時間帯別CO2排出係数 16

  17. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University バス⾞両稼働状況 17 

    車両1台・1日ごとの稼働状況を、営業所での停車、停留所での停車、走行、回送に分類  営業所での停車時間＝電動化した際に充電が可能な時間を把握 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 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  18. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 1 1 3

    3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 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  19. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University ⾞両稼働状況_成⾏充電 19 

    車両1台・1日ごとの稼働状況を、営業所での停車、停留所での停車、走行、回送、充電に分類  日中も営業所に帰庫した車両から充電（充電回数増加により運転手の負担増） 【時間】 〖 車 両 台 数 〗 05:00 1:00 17:00 13:00 09:00 21:00 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 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1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 5 5 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 2 2 2 2 2 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 2 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 営業所停車 2 停留所停車 3 走行 4 回送 5 充電

  20. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University （第一交通様）これのタクシー版がやりたいです 充電パターンによるCO2排出量の変化 充電パターンごとのCO2排出量

    時間帯別充電量・排出係数 時間帯別排出係数に⽤いることで発電構成に即したCO2排出量を評価 20 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0 400 800 1,200 1,600 2,000 2,400 2,800 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 0 1 2 3 4 CO2排出係数 kg-CO2/kWh 充電量 kWh 成行充電 夜間充電 平均排出係数 時間帯別排出係数 0% 10% 20% 30% 40% 50% 0 2,500 5,000 7,500 10,000 12,500 軽油 平均係数 時間帯夜間 時間帯成行 削減率 ％ CO2排出量 kg-CO2/日 38.6%減 7.0%増 1.7%減

  21. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 電動化だけでは脱炭素はできない

  22. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 0 0.1 0.2

    0.3 0.4 0.5 0.6 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 1台あたり 2010年 原発あり 2012年 原発なし 2021年 再エネ20% 2030年目標 再エネ36% 再エネ100％ 5人乗車 ディーゼルバス 電気バス ディーゼルバス CO2排出係数 ｋｇ-CO2/ｋWh CO2排出量 kg-CO2/km CO2排出量 CO2排出係数（電力） 電動化と乗り合いによるCO2排出量の⽐較 22  発電構成を踏まえたCO2排出係数を考慮し、電気バスのCO2排出量を推計  車両1台あたりのCO2削減量と乗り合いうことでのCO2削減を比較 環境省,温室効果ガス排出量算定・報告・公表制度における算定方法・排出係数一覧,https://ghg-santeikohyo.env.go.jp/calc １台あたりで考えるのか（環境省）、１⼈あたりで考えるのか（国交省） 現在の電源構成だと 電動化しても４０％減 乗り合えば 1人あたりの 排出量は少ない

  23. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 評価軸がどこにあるのか︖ 23 備考

    電気バス グリスロ いつも最高速ではない 15km/h 8km/h 平均車速 8時間で走れる距離は決まってる 120km/日 64km/日 走行距離 いつも満員ではない 20人/便 5人/便 乗車人員 軽い方が電費が良い 0.8km/kWh 6.7km/kWh 電費 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 台キロあたり ⼈キロあたり CO2排出量 kg-CO2/台km or ⼈ グリスロ 電気バス 8.4倍 2.1倍 0% 20% 40% 60% 80% 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 グリスロ （ハイエース⽐） 電気バス （ディーゼルバス⽐） 削減率 CO2削減量 kg-Co2/台km 削減量 削減率 削減率ならグリスロ 削減量ならバス 逆転はしないけど 小さくなる

  24. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 移動による脱炭素化への選択肢 24 

    徒歩や自転車での移動に変える  買い物をまとめてする  テレワークの推進  ガソリンなどの内燃機関からハイブ リッドや電気自動車に変える  用途に合わせて、小さくて軽い、燃費 の良い車に変える  バッテリ・モータなどの効率を上げる  車両を軽量化する  充電効率をあげる  再生可能エネルギーによる発電の多 い時間に充電する（夜より昼間）  使い切れない太陽光発電を優先的に 充電する  エコドライブ ＝運転の仕方を変える  渋滞を減らす＝車速をあげる （効率の良い車速で走る）  公共交通を使う  カーシェアリングを使う（所有しない）  マイカーでも知り合いと一緒に乗る （クルマでの）移動を減らす クルマを変える 車両性能をあげる 充電方法を変える 走り方を変える 使い方を変える（乗り合う） 山口大学・ 宇部市・山口市

  25. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 誰が取り組むべきなのか 25 運輸部⾨におけるカーボンニュートラルを達成する

    ⽬標 課題 電気自動車の 導入を増やす 公共交通機関へ 転換する 徒歩・自転車を 利用しやすい街にする 取組み  内燃機関自動車の税金を上げる  電気自動車の購入に補助  充電器の整備 など  ダイヤや運行便数の見直し  公共交通の利用に補助  ノーマイカーデイを導入 など  歩道や自転車レーンを整備  中心部のマイカー進入を規制  健康ポイントなどと連動 など 目標と問題の 乖離を埋めるた めに必要なこと 課題解決する ために行う 具体的な事業 ⾃家⽤⾞の利⽤によるCO2排出が多い 問題 あるべき姿と 現実の乖離 これは主語が自治体や事業者になっている。主語を自分にしてみると・・・ 買い替え時に電気自動車を選ぶ 週に1回はバス・鉄道に乗る 短距離は徒歩・自転車で移動する

  26. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 26 ご清聴ありがとうございました 電動化から乗り合いまでお気軽にご連絡ください

    連絡先 [email protected]  地域公共交通のトリセツ（参考記事）  移動に関わるカーボンニュートラル：https://kotsutorisetsu.com/20230225-1/  公共交通が環境に良いってどういうこと？：https://kotsutorisetsu.com/20220215-1/  電気自動車って本当に環境に良いの? https://kotsutorisetsu.com/20210615-1/