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1. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 地域公共交通と環境 地域公共交通コーディネーター・プロデューサー養成講座 20250123 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
2. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 本⽇の課題 2 電動⾞両の導⼊「以外」に 地域公共交通計画に記載する 環境に関わる事業を提案してください 【注意】 ①事業名 ②事業内容 ③実施主体と役割 の3つの項⽬を必ず含めること 実際に計画に書かれることを想定した⽂体とすること （×電気バスの導⼊が必要である 〇電気バスを導⼊する）
3. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University イントロダクション
4. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 電気⾃動⾞へのイメージ 4 電気⾃動⾞って ⽕⼒発電の電気で⾛るから環境に良くないんじゃないの︖ 作る時にCO2を出してるって聞いたけど︖ YES 正確には「思ってたより環境に良くない」
5. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University ⾃⼰紹介 5 自動車技術 交通政策 環境評価  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、神戸市、長野市、川崎市、本庄市、周南市など）  ：地域交通計画の策定（南足柄市、大井町、開成町、三田市など）  ：コミュニティ交通の導入（瀬戸市、沼津市、小田原市、気仙沼市、南三陸町など） 20年クルマの研究していますが クルマの免許は持っていません 移動距離が長いので 環境負荷はとても高いです 東京生まれ、東京育ちなので 公共交通は便利です 運転できない交通弱者だからこそ 地域公共交通を考えています
6. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 地域公共交通はまちづくりの⼿段 6 地域 公共交通 地域 資源 まちづくり 来街者が訪れる 観光やイベントなどの 「非日常」の体験も資源 SDGsやカーボン ニュートラルなどの 「課題」も活用 「⽇常」も「⾮⽇常」も「課題」さえも地域資源として活⽤  地域公共交通を交通事業者の内部補助を含む経営努力や、自治体からの赤字補填だけで維持することは困難となっている  「移動手段」としての価値だけでなく、地域資源と組み合わせることで「まちづくりの手段」としての価値を見出す必要がある 0 0.2 0.4 0.6 0.8 通勤 通学 業務 私事 トリップ数/人・日 平日 休日 「日常」の通勤・通学・ 通院は公共交通を 利用してもらう機会 日常の半数以上は 通勤・通学・業務 通院・送迎 は私事 1⽇の利⽤者は多いが 増えるのは1年に1回だけ 13.2 気候変動対策を国別の政策、戦 略及び計画に盛り込む。 13.3 気候変動の緩和、適応、影響軽 減及び早期警戒に関する教育、啓発、 人的能力及び制度機能を改善する。
7. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 地域公共交通計画における位置づけ 7 小金井市地域公共交通計画、杉並区地域公共交通計画、 南アルプス市地域公共交通計画、墨田区地域公共交通計画、小田原市地域公共交通計画 那須塩原市地域公共交通計画、水戸市市地域公共交通計画
8. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 国⼟交通省環境⾏動計画_公共交通 8 国土交通省,環境行動計画, https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/content/001899569.pdf 分野別・課題別環境関連施策, https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/content/001899572.pdf
9. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 国⼟交通省環境⾏動計画_次世代⾃動⾞・鉄道 9 国土交通省,環境行動計画, https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/content/001899569.pdf 分野別・課題別環境関連施策, https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/content/001899572.pdf
10. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 国⼟交通省環境⾏動計画_点検2023 10 国土交通省,環境行動計画の点検2023,https://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/content/001904555.pdf  増便すると公共交通か らの排出量は増える  自動車から転換すれば 排出量は減る
11. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 運輸部⾨におけるCO2排出の現状
12. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 運輸部⾨におけるCO2排出量 12 CO 2 総排出量 9億8,872万㌧ (2023年度) その他 1億4,660万㌧ (14.8%) 産業部門 3億3,953万㌧ (34.3%) 家庭部門 1億4,730万㌧ (14.9%) 業務その他部門 1億6,515万㌧ (16.7%) 運輸部門 (自動車、船舶等) 1億9,014万㌧ (19.2%) 自家用乗用車 8,447万㌧ (44.4%) 営業用貨物車 4,181万㌧ (22.0%) 自家用貨物車 3,102万㌧ (16.4%)  自動車全体  運輸部門の85.7%  日本全体の15.6% バス 363万㌧ (1.9%) タクシー 133万㌧ (0.7%) 二輪車 77万㌧ (0.4%) 航空 1019万㌧ (5.4%) 内航海運 973万㌧ (5.1%) 鉄道 720万㌧ (3.8%) 自動車以外  旅客自動車（ヒトを運ぶ）  運輸部門の47.4%  日本全体の9.1%  貨物自動車（モノを運ぶ）  運輸部門の38.3%  日本全体の7.4% 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
13. 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 13 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  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  内燃機関は必ず０。電動化しても０になるのは走行時だけ  施策の選択肢が極端に少なくなる 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
14. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University -50 0 50 100 150 200 250 300 1869年 1918年 1990年 2001年 2013年 2020年 2021年 2022年 2023年 2030年 2040年 2050年 CO2排出量 Mt-CO2/年 ⾃家⽤乗⽤⾞ 貨物⾃動⾞ その他輸送機関 削減⽬標 吸収量（案分済） 運輸部⾨のCO2排出量と削減⽬標 14 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 モータリゼーション の進展 「低」炭素は 進んでいた 2013年比 35％減 2013年比 64％減 CN達成 90％減 日本初の 鉄道 日本初の 量産自動車 電動化や乗り合い促進など単⼀の取り組みだけではカーボンニュートラル達成は困難 コロナ後に 輸送量が回復 2023年削減量 （万t-CO2） 2030年削減目標 （万t-CO2） 197 200 道路交通流対策 9 13 LED道路照明の整備 77 101 環境配慮車の利用促進 -67 164 公共交通の利用促進 - 28 自転車の利用促進 329 260 鉄道分野の省エネ 87 181 船舶分野の省エネ 164 202 航空分野の低炭素化 829 1195 トラック輸送の効率化 34 334 モーダルシフトの推進 2 11 物流施設の脱炭素化 126 99 港湾施設の取組 国土交通省,環境行動計画の点検2023,https://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/content/001904555.pdf 事業ごとの削減目標 2023年削減量 （万t-CO2） 2030年削減目標 （万t-CO2） 197 200 道路交通流対策 9 13 LED道路照明の整備 77 101 環境配慮車の利用促進 -67 164 公共交通の利用促進 - 28 自転車の利用促進 329 260 鉄道分野の省エネ 87 181 船舶分野の省エネ 164 202 航空分野の低炭素化 829 1195 トラック輸送の効率化 34 334 モーダルシフトの推進 2 11 物流施設の脱炭素化 126 99 港湾施設の取組
15. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 電「動」⾞両の普及と地域公共交通
16. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 0 400 800 1,200 1,600 2,000 2,400 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 2024年 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 次世代⾃動⾞の分類と普及状況 16  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2025,https://www.jama.or.jp/library/publish/mioj/ebook/2025/  合成燃料利用の自動車 電気自動車 １．6％
17. 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 17  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
18. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 20年ごとの⾞両更新で2030年に5％達成するためには更新⾞両の20％転換が必要 省エネ法（旅客事業）の概要 18  エネルギーの使用の合理化及び非化石エネルギーへの転換等に関する法律（省エネ法）  一定規模以上事業者(特定輸送事業者)においてエネルギーの使用状況の定期報告、省エネや非化石転換等に関する計画策定を行う  努力義務  技術的・経済的に可能な範囲内でエネルギー使用効率を年１％改善  報告義務  エネルギー（非化石エネルギーを含む）使用状況の定期報告  季節や時間帯の電力需要の最適化  非化石エネルギーへの転換に関する中長期計画の作成 定性目標 定量目標（2030年） 特定輸送事業者の要件 電力使用量の 非化石エネルギー割合の増加 5%を非化石エネルギー 自動車へ更新 200台（83社） バス 電力使用量の 非化石エネルギー割合の増加 8%を非化石エネルギー 自動車へ更新 350台（23社） タクシー 2030年までに電気車等へ転換 （内燃車） 使用電力の59%を 非化石エネルギー化（電気車） 300両（26社） 鉄道 2020年度後半以降に FC船、電気船の導入 なし 2万総トン（11社） 船舶 国土交通省,特定輸送事業者リスト, https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/content/001612992.pdf,2025.07
19. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 地域公共交通の再構築（リ・デザイン） 19  地域公共交通の需要減少は交通事業者の経営努 力や自治体からの赤字補填だけでは維持できない  地域を守る基盤的サービスである価値を再認識し、 利便性向上のための戦略的投資が必要 交通DX 3つの共創 交通GX  自動運転  AIオンデマンド  キャッシュレス決済  車両の電動化  充電設備の整備  エリア一括協定運行  上下分離、公設民営  独禁法除外による共同経営  地域・まちづくり連携  再エネの地産地消  エネルギーマネジメント  MaaS  シェアリング  自動運転やMaaSなどのデジタル技術の実装や データの活用による「交通DX」  車両電動化や再エネの地産地消を含めたエネル ギーマネジメントによる「交通GX」 国土交通省,地域公共交通の「リ・デザイン」最終とりまとめより作成, https://www.mlit.go.jp/report/press/sogo12_hh_000324.html  関係者との連携と協働による①官民、②交通事 業者間、③他分野との「3つの共創」 今ある公共交通の 利便性・⽣産性を⾼める技術 多様な⽴場の参画により 公共交通の持続性を⾼める仕組み
20. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 地域公共交通の再構築（リ・デザイン） 20  地域公共交通の需要減少は交通事業者の経営努 力や自治体からの赤字補填だけでは維持できない  地域を守る基盤的サービスである価値を再認識し、 利便性向上のための戦略的投資が必要 交通DX 3つの共創 交通GX  自動運転  AIオンデマンド  キャッシュレス決済  車両の電動化  充電設備の整備  エリア一括協定運行  上下分離、公設民営  独禁法除外による共同経営  地域・まちづくり連携  再エネの地産地消  エネルギーマネジメント  MaaS  シェアリング  自動運転やMaaSなどのデジタル技術の実装や データの活用による「交通DX」  車両電動化や再エネの地産地消を含めたエネル ギーマネジメントによる「交通GX」 国土交通省,地域公共交通の「リ・デザイン」最終とりまとめより作成, https://www.mlit.go.jp/report/press/sogo12_hh_000324.html  関係者との連携と協働による①官民、②交通事 業者間、③他分野との「3つの共創」 今ある公共交通の 利便性・⽣産性を⾼める技術 多様な⽴場の参画により 公共交通の持続性を⾼める仕組み
21. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University バス・タクシー等における交通DX・GXの推進 21  高齢化の進展やライフスタイルの変化による移動ニーズの多様化や2050年カーボンニュートラルの実現に向けて、デ ジタル技術やデータの活用による交通DXによる効率化と車両電動化等による脱炭素社会に向けた交通GXの推進  道路運送高度化事業の拡充、社会資本整備総合交付金による予算措置や固定資産税の減免などの特例措置 AIオンデマンド交通 ICカード・キャッシュレス決済 EVバス・タクシー エネルギーマネジメントシステム 乗降データ活用して 路線・ダイヤの効率化 AIによるルート最適化 運行効率の向上 車両単体の 脱炭素化 事業単位の 脱炭素化
22. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 制度は知らなければ使えない（のに複雑すぎてよくわからない） 電気バス導⼊のための補助制度 22 地域公共交通再構築事業 税制支援 商用車等の電動化促進事業  脱炭素成長型経済構造移行推進対策 費補助金（環境省）  車両メーカーにより事前登録がされた 車両が対象  既存ディーゼル車両との差額2/3補助  同時に整備する充電器1/2、受電設備 1/1補助（上限あり）  2026年度予算要求（44.4億） 制度概要：https://www.env.go.jp/content/000248414.pdf 実施要領：https://ataj.or.jp/wp-content/user-data/taxibus_r6/doc/kouboyouryou.pdf  社会資本整備総合交付金  地域公共交通計画・道路運送高度化 実施計画への位置づけが必要  効果促進事業として車両購入を補助  地方負担分の8割を特別交付金措置  購入価格の1/2補助 先進車両導入支援事業 制度概要：https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/content/001750192.pdf 実施要領：https://www.mlit.go.jp/page/content/001852523.pdf 交通GX出融資制度  鉄道建設・運輸施設整備支援機構  地域公共交通計画・道路運送高度化 実施計画への位置づけが必要  民間負担分を低金利で融資 制度概要：https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/content/001908003.pdf 実施要領：https://www.jrtt.go.jp/local-public/asset/digital%20transformation.pdf  地域公共交通計画・道路運送高度化 実施計画への位置づけが必要  電気バス導入に伴う受電・充電設備 および充電スペースの固定資産税・ 都市計画税を1/3減免  自動車重量税5年間免税、自動車税 （種別割）3/4軽減（先送り）
23. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 電⼒×交通のセクターカップリングによる エネルギーマネジメント
24. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 地域公共交通の再構築（リ・デザイン） 24  地域公共交通の需要減少は交通事業者の経営努 力や自治体からの赤字補填だけでは維持できない  地域を守る基盤的サービスである価値を再認識し、 利便性向上のための戦略的投資が必要 交通DX 3つの共創 交通GX  自動運転  AIオンデマンド  キャッシュレス決済  車両の電動化  充電設備の整備  エリア一括協定運行  上下分離、公設民営  独禁法除外による共同経営  地域・まちづくり連携  再エネの地産地消  エネルギーマネジメント  MaaS  シェアリング  自動運転やMaaSなどのデジタル技術の実装や データの活用による「交通DX」  車両電動化や再エネの地産地消を含めたエネル ギーマネジメントによる「交通GX」 国土交通省,地域公共交通の「リ・デザイン」最終とりまとめより作成, https://www.mlit.go.jp/report/press/sogo12_hh_000324.html  関係者との連携と協働による①官民、②交通事 業者間、③他分野との「3つの共創」 今ある公共交通の 利便性・⽣産性を⾼める技術 多様な⽴場の参画により 公共交通の持続性を⾼める仕組み
25. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 0.000 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500 0.600 0 8,000 16,000 24,000 32,000 40,000 48,000 0:00 1:00 2:00 3:00 4:00 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 CO2排出係数 kg-CO2/kWh 発電量 TWk/年 原子力 火力 水力 地熱 バイオマス 太陽光 風力 揚水 連系線 排出係数 0.000 0.100 0.200 0.300 0.400 0.500 0.600 0 4,000 8,000 12,000 16,000 20,000 24,000 0:00 1:00 2:00 3:00 4:00 5:00 6:00 7:00 8:00 9:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00 22:00 23:00 CO2排出係数 kg-CO2/kWh CO2排出量 Mt-CO2/年 原子力 火力 水力 地熱 バイオマス 太陽光 風力 揚水 連系線 排出係数 時間帯別の発電量とCO2排出係数の推計 時間帯別発電量 時間帯別CO2排出量  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量を把握  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 25
26. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 電⼒事業者ごとの⽉別・時間帯別CO2排出係数の推計  電力事業者（北海道電力・東北電力・東京電力・北陸電力・中部電力・関西電力・中国電力・四国電力・九州電力・沖縄電 力）ごとの発電構成より、月別・時間帯別CO2排出係数を推計 26 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 北海道 東北 東京 中部 北陸 関西 中国 四国 九州 沖縄 CO2排出係数 kg-CO2/kWh 原子力 火力 水力 地熱 バイオマス 太陽光 風力 揚水 連系線 排出係数 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 0.90 0 612180 612180 612180 612180 612180 612180 612180 612180 612180 612180 612180 61218 平均 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 発電構成 月別・時間帯別CO2排出量 北海道電力 東北電力 東京電力 中部電力 北陸電力 関西電力 中国電力 四国電力 九州電力 沖縄電力 火力は多いが LNG中心（東京） 原発あり・ 太陽光少（関西） 圧倒的に 火力（沖縄） 原発なし・ 太陽光多（中国） 原発あり・ 太陽光多（九州）
27. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University バスの稼働状況状況の把握 27 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 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28. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 充電パターン_夜間充電 28  充電出力を50kWに固定  仕業終了後に営業所に帰庫した車両から充電  1日1回の充電のため運転手の負担増なし  帰庫が集中する20-0時台の間がピークとなり、同 時に41台、最大出力2050kWが必要となる  1充電で1日の走行距離を満たすことが必要とな り、必要なバッテリ量が増加する  翌日の始業開始までの時間が短い場合充電が完 了しない可能性がある 車 両 番 号 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 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29. 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 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 3 3 3 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 2 2 2 2 2 2 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 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 充電パターン_成⾏充電 29  充電出力を50kWに固定  日中も営業所に帰庫した車両から充電  遅延を考慮して連続20分以上停車する場合にの み充電  充電回数増加により運転手の負担増  成行充電と仕業終了後の充電が重なる19時台に ピークとなり、同時に22台、最大出力1100kWが 必要となる  昼間に継ぎ足し充電ができるため、バッテリ量の 低減または1日の走行距離を伸長できる  遅延による充電時間の減少などに対する余裕を 一定以上確保する必要がある 車 両 番 号 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80 84 88 92 96 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 0 30 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 0 1 2 3 4 営業所停車 停留所停車 実車 回送 充電 最大出力 １１００ｋW
30. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 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 昼間の再⽣可能エネルギーを利⽤することで同じ⾞両でも8.7%のCO2削減 30 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 契約出力 2050ｋW 契約出力 １１００ｋW
31. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 動的マネジメントによるさらなる環境最適 実際のPV余剰 前⽇時点の PV余剰予測結果 前⽇）充電計画・・【予報︓曇（昼前まで時々晴れ）】 当⽇）動的充電マネジメントの実施結果・・【実際︓晴れ（後時々曇）】 対象地域周辺の気象衛星観測情報を⼊⼒ 前⽇に 計画されたバスの 合計充電量 リアルタイムに実現された充電の合計量 気象の不確実性の影響を踏まえつつ PV余剰の最⼤利⽤を実現 エリアPV余剰 [kW] エリアPV余剰 [kW] 0 20 40 60 80 100 42.0% の改善 前⽇計画 動的マネジメント リアルタイムによる PV余剰予測結果 31 太陽光余剰利用率 Fumiaki Osaki, Yu Fujimoto, Yutaka Iino, Yuto Ihara, Yasuhiro Hayashi “Practical Charging Schedule of Electrified Buses for Using Local Photovoltaic Surplus Power: Effective Utilization of Real-Time Information on Surrounding Weather and Traffic Delays”, Proc. 33rd Photovoltaic Science and Engineering Conference (PVSEC-33), 2022 .
32. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University CO2排出量の評価範囲と削減⽅法
33. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University CO2排出量の評価範囲 33 Tank to Wheel（TtW） 焼却・埋立 リサイクル 部品製造 鉄鉱石・アルミ レアメタル 車両製造 駆動・架装・ 車体 組立・検査 走行 廃棄 メンテ 油脂・タイヤ 電機機器 Life Cycle Assessment（LCA） 素材 精製 輸送 供給 設備建設 送電 発電 採掘 銑鉄・製鋼 圧延 石油・軽油・ ガソリン 評価範囲を明確に定義し同じ条件で⽐較することが重要 給油・給電 石炭・原油 天然ガス 採掘 廃棄 メンテ Well to Wire Well to Wheel（WtW） 環境省,税制全体のグリーン化推進検討会,自動車による排出量のバウンダリに係る論点について,https://www.env.go.jp/policy/post_40.html
34. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University ⾞種ごとのCO2排出量の⽐較 34 MIT Trancik Lab,http://carboncounter.com  内燃機関自動車  ハイブリッド自動車  プラグインハイブリッド自動車  燃料電池自動車  電気自動車  バッテリ製造時の排出量：100kg-CO2/kWh 米国で走行時の評価 日本で走行時の評価  年間走行距離：7700km/年  買い替え：8.5年  電力排出係数：0.449kg-CO2/kWh  燃料価格：140円/L（ガソリン）、125円/L（軽油）  電力量料金：20円/kWh  水素価格：1800円/H-kg
35. 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 35  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
36. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University ⾛⾏パターンが電費に与える影響の把握 36  空気密度 [kg/m3 ] A 投影面積 [m2 ] d C 空気抵抗係数 V ルート平均速度 [m/s] r C 転がり抵抗係数 Car m 車両質量 [kg] Pas m 乗客質量 [kg] 重力加速度 [m/s2 ] g T 全ルート走行時間 [s] Aux P 補器消費 [W] 電費 [kWh/km] EC X 全ルート走行距離 [m] Air F 空気抵抗 [N] Roll F 転がり抵抗 [N] G  ギア効率 Mot  モータ効率 _ Reg K E 回生エネルギ（減速分） [J] _ Air DS E 空気抵抗消費分エネルギ（減速区間） [J] _ Roll DS E 転がり抵抗消費分エネルギ（減速区間） [J] K E 運動エネルギ（加速で蓄積） [J] 降坂による回生エネルギ [J] 減速区間空気抵抗エネルギ [J] 減速区間転がり抵抗エネルギ [J] 放出位置エネルギ [J] _ Reg P E _ Air DS E _ Roll DS E P E 自然 条件 走行 条件 車両 諸元 勾配 条件 ＋加減速・発停車 平坦路・定速走行 2 1 1 ( ) [ ( ) ] 2            Aux d r Car Pas G Mot P E EC f AC C m m g X V V V 𝐸𝐶 𝑓 V, α, n 1 𝜂 ⋅ 𝜂 ⋅ 𝜌𝐴𝐶 V 1 α 𝐶 𝑚 𝑚 𝑔 1 𝜂 ⋅ 𝜂 𝜂 𝑚 𝑚 𝑚 n𝑉 500 1 α 𝑃 V 𝐸𝐶 𝑓 V, α, n, ∑ h X 1 𝜂 ⋅ 𝜂 ⋅ 𝜌𝐴𝐶 V 1 α 𝐶 𝑚 𝑚 𝑔 1 𝜂 ⋅ 𝜂 𝜂 𝑚 𝑚 𝑚 n𝑉 500 1 α 𝑃 V 𝑚 𝑚 𝑔 1 𝜂 𝜂 ∑ h X 𝜂 ∑ h X  空気抵抗・転がり抵抗←平均速度（運行ダイヤ・走行距離）  補機消費・動力システム効率←車両諸元  勾配←獲得標高（走行ルート）  加速/減速/停車←発停車回数（バス停・信号数）  回生エネルギー←回生効率 車速 走行時間 車速 走行時間 車速 走行時間 h 1 h 2 ＋勾配 低 精 度 ⾼ 平均誤差43％（バラツキ11％） 平均誤差10％（バラツキ17％） 平均誤差3％（バラツキ11％）
37. 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 37  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 電動化しただけではあまり減らないし、どんなに乗り合っても「脱」にはならない 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
38. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University CO2排出率（⼈キロ・台キロ） 38 CO2排出率（人キロ）  輸送人員および走行距離から、1人が1km移動するのに必要なCO2排出量を推計した。  車両1台（1両）あたりのCO2排出率から、乗用車と同等に排出量とするために必要な乗車人数を推計した。 CO2排出率（台キロ） 公共交通は乗り合わなければ環境によいとは限らない 0 2 4 6 8 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 必要人数 CO2排出率 kg-CO2/台キロ 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 乗用車 バス 鉄道 CO2排出率 kg-CO2/人キロ 2019年 2020年 2023年 コロナ禍で輸送人員 が大幅に減少 バス4人・鉄道8人乗車で 乗用車より改善 国土交通省,自動車燃料消費量調査2024,https://www.e-stat.go.jp/statistics/00600370/
39. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 誰が取り組むべきなのか
40. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 合意形成⼿法としての気候市⺠会議 40 気候市民会議の実施フロー  脱炭素社会の実現には、幅広い人々が参加し、専門的な知見をバランスよく取り入れつつ熟議することが必要である。  利害関係の調整や合意形成手法の一つとして、気候市民会議の取り組みが広がっている。 気候変動全般に関わる情報提供 施策のとりまとめ 投票や合議による取捨選択 政策提言 部門ごとの専門家から情報提供 （産業・業務・運輸・家庭など） ワークショップ形式での意見交換 参加者の無作為抽出  年齢、職業、ライフステージ、気候変動への関心など によらず幅広い人々が参加  民主的な手法により、特定の分野に偏ることなく、 幅広い施策を選択可能  専門的な知見をバランスよく取り入れるため、気候 変動全般、部門ごとの専門家からの情報提供  熟議を促すためのワークショップ形式での議論 三上直之：脱炭素社会の構築における気候市民会議の意義と課題、地球環境、27巻2号、pp. 147-154、 2022. 松橋啓介ら：気候市民会議つくば2023の設計と運営、土木学会論文集、80巻26号、24-26015 、2024.を参考に作成
41. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University コミュニティ交通導⼊の検討への適⽤ 41 住民懇談会のフロー  気候市民会議の実施フローをコミュニティ交通導入の検討へ適用し類似点、問題点を検討する。  参加者（合意する範囲）の相違や情報提供の網羅性に配慮が必要となる。 公共交通全般に関わる情報提供 施策のとりまとめ 投票や合議による取捨選択 協議会への提案 ツールや制度の専門家から情報提供 （デマンド・ライドシェア・互助輸送など） ワークショップ形式での意見交換 関心のある市民が参加  公共交通に乗らない（関心のない）人は参加しない  関心がある人も乗る人とは限らない  民主的な手法であるが、必ずしも多数決が正しいと は限らない  特定のツールや制度の情報提供にとどまり（ツール や制度ありき）網羅的な情報提供とならない  選択肢が狭まったワークショップしかできない
42. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 運輸部⾨における施策の分類 42 施策の内容  電気自動車・燃料電池自動車の 導入  車両への太陽光パネルの搭載 電動車両 の導入  家庭での充電器の設置  公共施設・店舗へ充電器の整備  急速充電器に転換  水素ステーションの整備 充電 インフラ の整備  軽自動車に転換  家族構成に即した車両の選択 燃費の良い 車両の選択  走行時にエコドライブを実施 エコドライブ  内燃機関自動車の所有制限  所有しないことへインセンティ ブの付与 車両所有 の制限  テレワークの促進  買物時のまとめ買い  家族内での乗り合い 車移動 の削減 公共交通等に関わる施策 貨物輸送に関わる施策 自動車に関わる施策  2024年までに実施された18地域の公表資料を基に、運輸部門における施策を分類した。 施策の内容  バス・タクシーへの電気自動車・ 燃料電池自動車の導入  電動車両を導入している事業者 を利用 電動車両 の導入  運賃等のインセンティブの付与  増便・専用レーン等の利便性・定 時性の向上 公共交通の 利用促進  LRTやコミュニティバスの導入  デマンド交通、自動運転の導入  カーシェア・ライドシェアの導入 新しい 交通モード の導入  自転車購入の補助  歩道、自転車道や駐輪場の整備  サイクルシェアの導入 徒歩・自転 車への利用 施策の内容  電気自動車・燃料電池自動車 の導入  電動車両を導入している事業 者を利用 電動車両 の導入  他社との共同配送の推進  貨客混載の推進 積載率 の向上  長距離輸送の鉄道、船に転換  ラストワンマイルの自転車、バ イクに転換 他の 交通モード に転換  輸送時のCO2 排出量を明示し てる事業者を選択 環境配慮 事業者の 選択  宅配ロッカーの設置  置き配の推進 再配達 の削減 回避 改善 転換 改善 転換 改善 転換 回避 転換 回避
43. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 情報提供と政策提⾔の把握 43 札幌市 2025 鎌倉市 茅ヶ崎 市 松本市 二宮町 杉並区 横浜市 青葉区 松戸市 仙台市 つくば 市 日野市 逗子市 葉山町 厚木市 多摩市 所沢市 武蔵野 市 川崎市 札幌市 2020 out in out in out in out in out in out in out in out in out in out in out in out in out in out in out in out in out in out in ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 電動車両の導入 自 動 車 ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × ◦ × × ◦ × ◦ ◦ ◦ × × × ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × × 充電インフラの整備 × × × × × × ◦ × × × × × × ◦ ◦ ◦ × ◦ × ◦ × ◦ × × ◦ × × × × ◦ ◦ ◦ × ◦ × × 燃費の良い車両の選択 × × × × × × × × × × × × × × × ◦ × ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × ◦ × ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × × × ◦ × ◦ エコドライブ ◦ × × × × × × × × × × ◦ × × × × ◦ × × ◦ × ◦ × × ◦ × ◦ × × × ◦ ◦ ◦ ◦ × × 車両所有の制限 ◦ × ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × ◦ ◦ × ◦ ◦ ◦ × × × ◦ × 車移動の削減 ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × × ◦ ◦ ◦ ◦ × × × × × ◦ ◦ ◦ × × ◦ ◦ ◦ × × × ◦ ◦ ◦ × × × 電動車両の導入 公 共 交 通 ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 公共交通の利用促進 ◦ × ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × × × × ◦ ◦ ◦ × × × ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × ◦ × × × 新しい交通モードの導入 ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ × 徒歩・自転車の利用 × ◦ × × × × × × × × × × ◦ × × × × × × × × ◦ × × ◦ × × × ◦ ◦ × × × ◦ × ◦ 電動車両の導入 貨 物 輸 送 × × × × × × × × × × ◦ × × × × × × × × × ◦ ◦ × × ◦ × × × × × ◦ ◦ × × × × 積載率の向上 × × × × ◦ × × × × × ◦ × ◦ ◦ ◦ × ◦ × × × ◦ ◦ × × × × × × × × × × × × × × 他の交通モードに転換 × × × × × × ◦ × × × × × × × × × × × × ◦ ◦ × × × ◦ × × × × × × × ◦ ◦ × × 環境配慮事業者の選択 × × × × × × ◦ ◦ × × ◦ × × × × × × × × × ◦ ◦ × × ◦ ◦ × × × × × × × × × × 再配達の削減  分類した施策に対して、情報提供＝in 政策提言＝out として、対象地域ごとに有無を調査した。  赤：どちらもあり、青：情報提供のみ、黄：政策提言のみ、灰：どちらもなし 情報提供は必ずしもバランスよく⾏われているわけではない
44. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 情報提供と政策提⾔の相関 44 電動車両の導入 (自家用車) 充電インフラの整備 燃費の良い車両の選択 車両所有の制限 エコドライブ 車移動の削減 電動車両の導入 （公共交通） 公共交通の利用促進 新しい交通モードの導入 徒歩・自転車の利用 電動車両の導入（貨物） 積載率の 向上 他の交通モー ドに転換 再配達の削減 環境配慮事 業者の選択 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 政策提言数 情報提供数  市民が取るべき行動が分かりやすい  市民の今の行動が制限される  市民は行動しなくても要望できる  取り組みの情報が不足している 選択肢の認知→役割・効果の理解→⾏動の継続＝情報の伝え⽅の⼯夫が重要 →継続的な行動を後押しする →制限＜効果であることを示す →市民ができる役割を示す →情報提供により選択肢を増やす
45. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 誰が取り組むべきなのか 45 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（バス）の 導入を増やす 公共交通機関へ 転換する 徒歩・自転車を 利用しやすい環境づくり 取り組み  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 ⾃動⾞からのCO2排出が多い（問題は1つではない） 問題 あるべき姿と 現実の乖離 乗る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 取り組みに対する実施主体とそれに対する地域・市⺠の役割を⽰す 国・自治体や 交通事業者が主体 地域・市民 の役割を示す
46. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 地域公共交通のトリセツ（取組説明書）続けてます 46 https://kotsutorisetsu.com/ 土井 勉 井原雄人 塩士圭介 福本雅之 諸星賢治 トリセツ編集会議 西堀泰英
47. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 本⽇の課題 47 電動⾞両の導⼊「以外」に 地域公共交通計画に記載する 環境に関わる事業を提案してください 【注意】 ①事業名 ②事業内容 ③実施主体と役割 の3つの項⽬を必ず含めること 実際に計画に書かれることを想定した⽂体とすること （×電気バスの導⼊が必要である 〇電気バスを導⼊する）
48. Research Institute of Electric-driven Vehicles, WASEDA University 48 ご清聴ありがとうございました あなたの街の地域公共交通のため どこにでもいきます 連絡先 ihara@aoni.waseda.jp