推計・予測・シミュレーションの違いとは？予測と予報の違いを徹底解説

はじめに

私たちは未来を見通すために「推計」「予測」「シミュレーション」「予報」など様々な言葉を使います。

しかし、これらの用語は似ているようでいて指す内容が異なり、その違いを正しく理解することが重要です。特に政策立案やビジネス戦略、科学的分析の場では、推計と予測、シミュレーション、そして予報を混同すると誤解や判断ミスにつながりかねません。

例えば、将来の人口やエネルギー需要を考える際に、それが「予測」なのか「推計（将来推計）」なのか、また気象の「予報」とは何が違うのかを理解しておく必要があります。

本記事では、推計・予測・シミュレーションのそれぞれの意味と役割の違い、そして予測と予報の違いについて、世界最高水準の知見を元にわかりやすく解説します。さらに、その理解を踏まえて日本の再生可能エネルギー普及や脱炭素化の課題についても考察し、今後のアクションに繋がる示唆を探ります。難しい概念も噛み砕いて説明しますので、是非最後までお読みください。

推計とは何か？ – 仮定に基づく「見積もり」

推計（すいけい）とは、手持ちのデータや一定の仮定に基づいて、未知の数量を計算によって見積もることです。現在わからない数値や将来の数値を統計的手法やモデル計算で推定する場合に使われる言葉です。

例えば、将来の人口を算出する「将来人口推計」や、市場規模を見積もる経済予測などが該当します。推計では通常、いくつかの前提条件（仮定）を置き、その条件のもとで得られる結果を数値的に計算します。

このため専門家の間では、推計は「条件付き予測」とも位置づけられ、英語ではProjection（投影）と表現されます。実際、人口推計や気候変動シナリオなどは「もし○○ならばどうなるか」を計算したシナリオ分析の性格が強く、将来のある時点における値を厳密に言い当てることが目的ではないのが特徴です。

注意すべきなのは、専門家がそうした仮定に基づく推計を行う意図を理解せずに、一般には推計結果をそのまま「将来の予言」だと受け取ってしまう場合があることです。

例えば「〇年後に日本の人口は○○万人になる」という推計結果が発表されると、それがあたかも確定した未来予言であるかのように解釈されがちです。

しかし推計とは「現時点で想定した条件下でこうなるだろう」という条件付きの見通しに過ぎません。将来の出生率や経済状況など条件が変われば結果も変わり得るのです。この点で推計は未来を当てることを目的とした“予言”ではなく、現状が続いた場合の姿を示す分析だと言えます。推計結果は、私たちが今取るべき行動を検討するための情報、すなわち「現在の意思決定の指針」として活用されます。

予測とは何か？ – データに基づき未来を推し量ること

予測（よそく）とは、将来起こりうる事象や結果をデータや分析に基づいて見通すことです。予測には統計データ、科学的知見、過去の傾向など客観的な根拠が伴うのが一般的で、「将来の市場動向を予測する」「気象モデルによる気温の予測」といった具合に使われます。漢字の「予測」の「測」には「量を計る」「推定する」という意味があり、計測されたデータから未来を見通すニュアンスが含まれます。

日常語の「予想」と比較すると、予測はよりデータや根拠に基づく点で異なります。例えばスポーツの試合結果を当てる「予想」は勘や経験に頼ることも多いですが、「予測」は統計モデルや科学的手法に裏打ちされた推量です。実際、ビジネスや科学の文脈では漠然と「予想する」というより「予測する」ほうが精度や客観性の高い将来予見を指す場合が多くなります。

予測の方法はいくつかあります。過去データから推計した数理モデルを使う統計的予測、因果関係に基づく数式モデルをコンピュータで解くシミュレーション（後述）による予測、専門家の知見を集約するデルファイ法的な予測などです。重要なのは、予測はあくまで不確実な未来についての推定であり、必ずしも現実と一致するとは限らない点です。

しかしだからこそ複数のシナリオを比較したり、予測の不確実性を評価したりすることが求められます。特に社会科学の領域では、「将来をぴたりと言い当てる」ことよりも「現在の延長線上で起こりうる未来像」を提示して今後の手を考えることに予測の意義があります。

そのため、予測値には前提条件や誤差範囲が伴い、「このままでは◯年後に○○になる。ではそれを防ぐにはどうするか？」といった仮定付きの議論に用いられるのです。

シミュレーションとは何か？ – 仮想実験による未来の再現

シミュレーションとは、現実のシステムや現象をモデル化し、コンピュータ上で仮想的に再現することです。

その目的は、異なる条件やシナリオで何が起こるかを実験的に検証し、結果を予測することにあります。シミュレーションでは、まず対象となる世界のメカニズムを数式やアルゴリズムでモデル化します。

次に初期条件やパラメータを与え、そのモデルを計算（数値計算）によって時間発展させたり繰り返し試行します。現実では試せない極端な条件も、仮想空間であれば安全かつ低コストで試行できるため、科学技術や社会システムの分析に広く用いられています。

シミュレーションは未来予測のための手段でもありますが、「未来の出来事を推測する予測」というより「ある条件下でシステムがどう振る舞うかを再現する」ことに焦点があります。例えば、気象シミュレーションでは大気の物理法則に従う数値モデルを用い、現在の気象観測データを初期条件として未来の天気を計算します。これは数値予報と呼ばれる手法で、スーパーコンピュータによって方程式を数値的に解くことで数日先の天気を予測します。

一方、人間が紙と鉛筆で方程式を解くのは解析的に解くと表現され、シミュレーション（数値的に解く）とは対照的です。現実の複雑な現象は解析的に解ける場合が少なく、数値シミュレーションが不可欠なのです。

シミュレーションの例としては、モンテカルロ・シミュレーション（乱数を使った反復試行で統計的性質を求める手法）、エージェントシミュレーション（多数の主体の相互作用から社会現象を再現する）など様々な種類があります。製造業でのCAE（Computer Aided Engineering）による構造解析、交通流シミュレーションによる都市計画評価、感染症モデルによる流行予測など、用途は多岐にわたります。

要するにシミュレーションは未来や未知を知るための仮想実験であり、その結果として「予測」を得るための強力なツールだと言えます。

予報とは何か？ – 公的機関による公式な予測情報の発表

予報（よほう）とは、特に気象分野などで用いられる用語で、観測データに基づいて将来の現象について公式に予測情報を発表することを指します。典型例が天気予報です。「予報」という言葉は一般に専門機関が公に行う予測の発表に使われ、日常的には「予報」といえば天気予報を意味することが多いでしょう。実際、気象業務法という法律でも「予報」の定義が定められており、「観測の成果に基づく現象の予想の発表」を「予報」と呼んでいます。平たく言えば、気象庁などが科学的根拠に基づいて「◯月◯日の天気は晴れでしょう」と公表する行為が予報にあたります。

予報の特徴は、他者（社会）に対する働きかけとしての予測情報の提供という点です。天気予報は人々に傘を持って行くかどうかといった行動の判断材料を与えるためにあります。同じ未来の見通しでも、個人が心の中で明日雨が降るか予想するのは「予想」に過ぎませんが、それを公的な責任を持って周知する時に「予報」と呼ぶわけです。気象以外にも、「インフルエンザ流行予報」「花粉予報」など専門機関や自治体が発表する予測情報に「予報」の語が使われることがあります。電力需給ひっ迫が懸念される際の「電力需給予報」などもその一例です。

もう一つ、予報には時間軸的なニュアンスもあります。一般的に予報と言えば比較的近い未来（数時間～数日先程度）の具体的な予測に使われます。例えば1ヶ月後や1年後の天気については「長期予報」「季節予報」といった言い方をしますが、それ以上先の気象については「予報」とは通常呼びません。また地震に関しては「予知」という言葉が使われてきましたが、現在では事前に正確に当てるのは困難であるため「地震予測」に一本化しようという議論もあります（※地震の場合、公に発表する予測情報は現状存在しません）。このように予報は限定された分野・期間の公式予測を指す専門用語と言えます。

「予測」と「予報」は何が違うのか？

ここまでで予測と予報の意味を述べましたが、改めて両者の違いを整理しましょう。

言葉の範囲の違い: 「予測」は広い概念で、個人的なものから科学的なもの、公的なものまで含みます。一方「予報」は主に公的・公式な予測発表に限定された用語です。全ての予報は予測の一種ですが、全ての予測が予報になるわけではありません。例えば経済予測や人口予測と言った場合、それは専門家による分析であっても公式な「予報」とは呼びません。対して気象庁の天気予測は必ず「予報」と言います。これは慣習上および制度上の使い分けです。
主体と目的の違い: 予報は専門機関が行い、一般市民への情報提供を目的とします。そのため信頼性の担保や表現方法にルールがあり、「注意報」「警報」といった区分もあります。一方予測は主体も目的も様々です。企業が売上予測を立てることもあれば、学者が研究として将来予測をすることもあります。それらは基本的に内部資料や専門的文脈であり、公衆への直接的な働きかけではありません（報道発表されれば結果的に世間に影響しますが、それでも「予報」とは言いません）。
対象期間・更新頻度の違い: 予報は定期的・頻繁に更新される短期的な予測に使われることが多いです。天気予報は毎日更新され、数日先までを対象とします。電力需給予報も日々の需給バランスを示します。これに対し予測という言葉自体にはそうした頻度の含意はなく、1年後でも10年後でも「予測」と言えます。また予報は外れればすぐ次の予報で修正しますが、予測（例えば政府の経済成長率予測など）は外れたからといって日々修正するものではなく、将来像の指針として一定期間据え置かれることもあります。

まとめると、予報は「公の場で発表される公式な予測情報」と捉えるとわかりやすいでしょう。実際、法律上も「予報＝観測に基づく予想の発表」と定義されている通りです。一方予測は、広く未来について推し量る行為全般を指す言葉であり、その中には公表されないものも含まれます。したがって「予測」と「予報」の違いは言葉のニュアンス・用途の違いであって、対になる概念と言うより包含関係にあると言えます。

推計・予測・シミュレーション・予報の違いまとめ

それでは「推計」「予測」「シミュレーション」「予報」の違いを改めて整理してみましょう。それぞれの特徴を一言でまとめ、違いが際立つポイントを比較します。

推計: 仮定に基づく計算による見積もり。既知のデータと一定の前提条件から未知の量（特に将来の数値）を算出します。結果は条件付きのシナリオであり、未来を確定的に当てることを目的とはしません。例）将来人口推計、エネルギー需要のシナリオ試算。
予測: 客観データに基づく未来予想。統計解析やモデル分析など科学的手法で将来の出来事や数値を推し量ります。推計との違いは微妙ですが、予測はより当てること自体にも重きがあります。例）経済成長率の予測、地震発生確率の長期予測。
シミュレーション: モデルに基づく仮想実験。システムの振る舞いを数値的に再現し、様々な条件での結果を試行します。それ自体は手段であり、シミュレーションから予測や推計が得られることも多いです。例）気候変動シミュレーション、交通シミュレーションによる渋滞予測。
予報: 公式な予測情報の公表。特に気象など公共性の高い分野で、観測に裏付けられた予測を定期的に発表する行為。短期的で実用的な情報提供という色合いが強いです。例）天気予報、台風進路予報、電力需給予報。

これらの用語は互いに関係し合っています。たとえば気象庁は数値シミュレーション（数値予報モデル）を使って天気を予測し、その結果を天気予報として発表します。この中では「シミュレーション」が手段、「予測」が行為、「予報」がアウトプットの位置づけです。また政府がエネルギー政策で将来の電源構成を示すとき、政策効果をシミュレーションしながら需要と供給を予測し、その一つのケースとして目標値を掲げることがあります。そこで示される再生可能エネルギー比率○%といった数字はある前提下での推計値ですが、しばしば「将来予測」と報じられます。実際には推計（projection）に近いものを予測として扱っている例と言えます。

このように、使われる場面によって指す内容が変わるため、それぞれの正確な意味を理解しておくことが大切です。

再エネ普及・脱炭素化に見るこれらの概念の重要性

では、以上の理解を踏まえて、実際の社会課題である日本の再生可能エネルギー普及の加速や脱炭素化に話を移しましょう。この分野では将来のエネルギー需給やCO2排出について様々な予測や推計が行われていますが、それらの前提や位置づけを誤解することが根源的な課題を引き起こす場合があります。

シナリオと現実のギャップ：推計を「約束」と誤解する問題

エネルギー政策ではしばしば将来目標や見通しが示されます。例えば日本政府は2030年に再生可能エネルギー比率を22～24%にするという目標（第5次エネルギー基本計画）を掲げ、2050年カーボンニュートラル実現を宣言しています。こうした数値は「目標」であって、政策の方向性を示すものですが、時に予測値や推計結果として扱われることがあります。問題は、それが既定路線の未来予言ではないにも関わらず、一般には「政府の予測では将来○%になるそうだ」と無条件予測のように受け取られやすいことです。この誤解は危険です。なぜなら、目標値はその達成に向けた努力を前提としたシナリオであり、現状のまま放置すれば達成できないからこそ掲げている数字だからです。

例えば「2030年度に再エネ比率36-38%に引き上げる」という政府シナリオがあるとします（実際、エネルギー基本計画で2030年に36-38%という目標が示されています）。これは推計としては「政策を総動員すればこの程度まで増やせる」という条件付き予測に相当します。ところがこれを「2030年に再エネは約36%になるだろう」という予測だと捉えてしまうと、万一その数字が達成できなかった場合に「予測が外れた」「計画が失敗した」という話になってしまいます。本来、計画目標は達成すべく努力するものであって、天気のように受動的に当たる外れるの話ではありません。この目標と予測の混同が議論を混乱させることがあります。

実際、人口推計の専門家も「一般の人々は推計を無条件の予測だと理解しがちだ」と指摘しています。そして推計（投影）の役割は将来像を当てることではなく、現行施策のままではどうなるかを示して今後の指針を得ることにあると述べています。エネルギーの世界でも同様に、将来シナリオは現状の延長線上の姿や目標達成時の姿を示す「投影（プロジェクション）」であり、それ自体は約束された未来ではないことを認識しなくてはなりません。このギャップを正しく理解して埋めることが、脱炭素社会への現実的な道筋を考える上での本質的課題の一つです。

不確実性との戦い：予測精度とシミュレーション技術の課題

再生可能エネルギーを大量導入する時代には、エネルギー需給の予測難易度が上がるという課題もあります。太陽光や風力発電は天候に大きく左右されるため、発電量の予測（予報）の精度向上が電力安定供給の鍵を握ります。現在、気象モデルを駆使した日射量の予測技術が開発されていますが、完全に誤差をゼロにすることは困難だと報告されています。例えば、翌日の太陽光発電出力を予測して電力需給計画を立てても、突然の天候急変で大きく外れる「予測大外れ」がゼロにはならないのです。この問題に対しては、複数の気象モデルを組み合わせたりアンサンブル予報（多数の予報シナリオを用意して確率的な見通しを得る手法）によって、予測の信頼度を事前に把握する試みが進められています。技術の高度化によって徐々に改善はされているものの、再エネ予測の不確実性とどう向き合うかは脱炭素化における実務的かつ根源的な課題と言えます。

加えて、シミュレーションモデルの高度化も重要です。エネルギーシステム全体をシミュレーションして将来の電力需給やCO2排出量を試算する取り組みが行われていますが、モデルの前提によって結果は大きく変わり得ます。例えば経済成長率、技術革新のペース、政策介入の強度など、モデルに与えるパラメータは不確実です。複数のシナリオを比較してロバストな方策を見極める「感度分析」や「リスクシナリオ分析」が求められますが、これは高度なシステム思考を要します。またモデル自体も、再エネの変動や需要側の反応（省エネの進展や電気自動車の普及など）を適切に表現できるよう改良が続けられています。

このように、再エネ大量導入に伴い予測・シミュレーション技術の重要性が飛躍的に高まっているのです。天気予報一つとっても、数日の予報精度向上のために世界中のスーパーコンピュータがしのぎを削っています。同じくエネルギー需給の予測や気候変動の将来像についても、世界最高水準の研究がなされています。今後、日本が脱炭素化を加速していくには、これら最先端の予測・推計システムを駆使しつつ、その不確実性を市民や意思決定者が正しく理解することが不可欠です。

再エネ普及の現状と今後への示唆

最後に、日本の再エネ普及に関する現状数字を見てみましょう。日本の再生可能エネルギー電力の比率は2019年時点で約21%に留まっており、ドイツ・イギリスなど欧州諸国や中国と比べても低水準です。政府は2030年に36-38%、2050年にはほぼ100%を目指す方向ですが、現状との開きは大きく、今後相当なペースアップが必要なのは明らかです。ここでも重要になるのが「予測と目標の違い」です。現状延長のままでは届かないからこそ高い目標を掲げているのであり、達成するには技術開発・投資・規制改革など多方面の努力が要ります。裏を返せば、単なる楽観的予測に頼らず積極的な施策で未来を変えていくことが求められているのです。

つまり、未来は予測するものでもあり、創り出すものでもあるということです。予測・推計・シミュレーションは未来を覗くための強力なツールですが、それを知った上で私たち人間がどう行動するかで未来は変わります。気候変動の分野では「このままでは気温が◯℃上昇する」という予測（厳密にはシナリオ推計）に対し、各国が政策を強化することで実際の温度上昇を予測より低く抑えようという努力が行われています。ここでは予測が警鐘の役割を果たし、未来をより良い方向にシミュレーションし直す作業が続いているわけです。

日本の再エネ普及・脱炭素も同様に、優れた予測と大胆な行動の両輪があって初めて実現します。未来像を描く推計やシミュレーションによって課題を可視化し、その上で目標達成に向けて戦略を練る。そして、政策実施の結果をまた観測し予測にフィードバックする。こうしたPDCAサイクルを高速に回すことが、不確実性の高い時代の舵取りには欠かせません。

おわりに – 正しく理解し、未来に備えるために

「推計」「予測」「シミュレーション」「予報」という言葉の違いとその背景について、かなり詳細に解説してきました。これらの概念は学問的には厳密な定義がありますが、日常では混同されがちです。本記事で述べたポイントをまとめると以下のようになります。

推計: データと仮定にもとづき数値計算で未来や未知の量を見積もること。専門的には条件付きの未来予測であり、プロジェクション（投影）と呼ばれる。無前提の予言ではなく、「もし○○ならばこうなる」という形で示される未来像である。
予測: 客観的根拠に基づき未来を推し量ること。推計と重なる部分も多いが、データ分析やモデルによってある程度当てに行くニュアンスが強い。科学・統計に裏付けられた未来予想であり、誤差や不確実性を伴う。
シミュレーション: モデル上で現象を再現し結果を試行すること。未来予測のための仮想実験であり、複雑な問題を数値的に解決するために用いられる。シミュレーション結果は予測や推計の根拠として使われる。
予報: 専門機関が公式に発表する予測情報のこと。特に天気予報に代表されるように、公衆への情報提供を目的とする近未来の予測に使われる用語。観測データに基づき、定められた形式で公表される点が特徴。

社会やビジネスの現場では、これらを正しく使い分け理解することで議論の精度が上がります。例えば、「この数字はあくまで推計だから、鵜呑みにせず条件を検討しよう」「この予測には不確実性があるのでリスクも考慮しよう」「シミュレーション結果ではあるが、前提を変えると結果も変わる」「公式な予報が出たのでそれに従って行動しよう」といった具合に、言葉の意味に沿った対応が可能になります。

特に脱炭素や気候変動対策の分野では、悲観的な未来予測ばかりが独り歩きすると諦めを生んでしまう恐れがあります。正しく恐れ、正しく未来を描き、正しく行動するために、今回整理した概念の違いが少しでも役立てば幸いです。

私たちは未来を完全に見通すことはできませんが、多角的な予測とシミュレーションによって未来を「デザイン」していくことは可能です。その際に重要なのは、結果を鵜呑みにせず前提条件や不確実性を吟味する態度と、望ましい未来に向けて自ら道を切り拓く意志でしょう。

最後に、本記事の内容は最新の知見や公的資料に基づいてファクトチェックを行っています。以下に主要なポイントのおさらいと出典を示しますので、興味のある方は参照してください。

ファクトチェック済みポイントのまとめ

推計は条件付きの予測（プロジェクション）であり、専門家は仮定に基づく予測を「推計」と呼ぶ。一般には無条件の予測と誤解されがちなので注意が必要です。
社会科学における予測の目的は、将来を言い当てることではなく現在の延長で起こりうる事態を示して現時点の指針を得ることにある。これを「投影」と呼び、政策検討などに活用します。
予測（Prediction）はデータや科学的手法に基づく客観的な未来予想であり、主観的な「予想」と区別される。
シミュレーションは現実のモデルを用いた仮想実験で、様々な条件下での結果を予測するために使われます。解析的に解けない問題を数値的に解く手法として広く科学技術分野で用いられています。
予報（Forecast）は観測に基づく予測を公式に発表することと定義され、天気予報などが典型例です。専門知識をもった機関による公的な情報提供というニュアンスがあります。
再生可能エネルギー電力の比率について、日本は2019年時点で約21%と低い水準にとどまり、脱炭素に向けて今後大幅な改善（ペース加速）が必要とされています。
再エネ発電量の予測精度の課題として、太陽光の発電量予測（日射量予測）において予測外れをゼロにするのは難しいことが報告されています。このためアンサンブル予報など手法で信頼度情報を活用する研究開発が進められています。