環境分野分析用産業連関表の使い方

脱炭素社会実現に向けた政策決定の羅針盤

近年、世界各国が2050年カーボンニュートラル目標を掲げる中、日本では経済活動と環境負荷の複雑な相互関係を定量的に把握するための新たな統計ツールとして、**環境分野分析用産業連関表（環境IO）**が注目を集めています。環境省が主導し、総務省および経済産業省と協力して開発されたこの革新的な分析ツールは、従来の産業連関表に環境負荷情報を統合することで、経済活動が環境に与える直接・間接的な影響を包括的に可視化することを可能にしています2 3。環境IOは、政府の政策立案から企業の環境経営、研究者の学術研究まで、幅広いステークホルダーによる経済・環境分析のプラットフォームとして機能し、循環型社会の形成や脱炭素社会の実現に向けた戦略的意思決定を支援する基盤インフラとしての役割を担っています4。

環境IOの基本概念と革新的意義

従来の産業連関表の限界を突破する新発想

産業連関表は、1930年代にワシリー・レオンチェフによって開発された経済分析の基礎ツールとして、各産業間の財・サービスの取引関係を行列形式で表現し、経済活動の波及効果を定量的に分析することを可能にしてきました15。しかし、従来の産業連関表は純粋に経済的な取引関係のみに焦点を当てており、生産活動に伴う環境負荷の発生や資源の消費については考慮されていませんでした。

環境IOは、この根本的な限界を克服するために開発された画期的な分析フレームワークです2。10府省庁の共同事業として作成される日本の産業連関表をベースとし、取引基本表の下に資源及び環境負荷等を記述する行（資源・環境負荷表、通称「環境フロー表」）を配置することで、内生部門及び最終需要部門ごとに投入され、または発生している資源及び環境負荷等を物量単位で記述するものです4。

環境IOの三層構造アーキテクチャ

環境IOは、以下の3種類の表によって構成される階層的なデータ構造を持っています2 3：

①基本取引表（金額ベース）：10府省庁の共同事業として作成されている日本の産業連関表をベースとしたもので、行部門（統合大分類）×列部門（第一次・二次は統合中分類、第三次は統合大分類）の構造を持ちます4。

②資源・環境負荷表（物量ベース）：内生部門及び最終需要部門ごとに投入され、または発生している資源及び環境負荷等を、重量、体積、熱量等の物量単位で記述したものです2。

③参考表（金額/物量/係数）：経済及び環境問題に関する多様な分析に対応するため、基本取引表、環境フロー表に加え、分析等に必要となる各種係数表やデータを提供するものです3。

対象となる9つの環境負荷項目

環境IOでは、以下の9つの主要な環境負荷項目を対象として、包括的な環境負荷の定量化を行っています2 3：

投入項目

【1】エネルギー資源（投入）
【2】原材料資源（投入）
【3】水資源（投入）
【6】廃棄物等再資源（投入）

排出項目

【4】温室効果ガス（排出）
【5】廃棄物等（排出）
【7】大気汚染物質（排出）
【8】水質汚濁物質及び排水（排出）
【9】有害化学物質（排出）

環境IOの数理モデルと計算フレームワーク

基本的な投入産出関係式

環境IOの数理モデルは、従来の産業連関分析の理論を拡張したものです。基本的な投入産出関係は以下の式で表現されます7 15：

X = AX + F

ここで、

X：各部門の総生産ベクトル
A：投入係数行列
F：最終需要ベクトル

この基本式を変形すると、

(I – A)X = F

となり、さらに変形すると、

X = (I – A)^(-1) F

というレオンチェフ逆行列を用いた解が得られます15。

環境負荷量の計算式

環境IOにおける環境負荷量の計算は、以下の基本式に基づいて行われます17：

E = R × (I – A)^(-1) × F

ここで、

E：環境負荷量ベクトル
R：環境負荷原単位行列（各部門の単位生産あたりの環境負荷量）
(I – A)^(-1)：レオンチェフ逆行列
F：最終需要ベクトル

CO2排出量計算の詳細プロセス

特に重要な温室効果ガス排出量の計算については、より詳細なモデルが適用されます8 17。CO2排出量は以下の要素の積として計算されます：

CO2排出量 = 燃料消費量 × 熱量換算係数 × CO2排出係数

各産業部門のCO2排出量は、

CO2_i = Σ(Fuel_ij × Heat_j × Emission_j)

として計算されます。ここで、

CO2_i：産業部門iのCO2排出量
Fuel_ij：産業部門iにおける燃料jの消費量
Heat_j：燃料jの熱量換算係数
Emission_j：燃料jのCO2排出係数

参考表における係数計算

環境IOの参考表では、分析に必要な各種係数が提供されています3：

①原燃料別寄与係数：エネルギー起源CO2排出に寄与する原燃料投入か否かを示した係数で、二重計上を避けるための調整が行われます。

②熱量換算係数：エネルギー資源の物量（重量など）あたりの熱量を表す換算係数です。

③温室効果ガス排出係数：エネルギー資源の各項目について、物量もしくは熱量あたりのCO2排出量を表す係数です8。

利活用領域と実践的応用

政策立案における戦略的活用

環境IOは、政府の環境政策立案において極めて重要な役割を果たしています4。循環型社会形成推進基本計画における日本の物質フロー及び物質フロー指標（資源生産性など）の計測と要因分析において中核的な役割を担っており、政策の効果予測や影響評価のための定量的根拠を提供しています3。

特に、2050年カーボンニュートラル目標の達成に向けた政策設計において、各産業部門の脱炭素化施策が経済全体に与える波及効果を事前に評価することが可能となります。例えば、再生可能エネルギーの導入拡大が製造業や運輸業等の他部門に与える間接的な影響を定量化し、最適な政策ミックスの設計に活用されています。

企業の環境経営における活用

企業レベルでは、環境IOはサプライチェーン全体の環境負荷を把握するための強力なツールとして活用されています11。従来のLCA（ライフサイクルアセスメント）分析では、システム境界の設定の恣意性や分析に要する膨大な労力が課題となっていましたが、環境IOを活用することで、これらの課題を大幅に軽減することが可能になります5。

特に太陽光発電システムや蓄電池などの再生可能エネルギー関連設備の導入効果を評価する際には、環境IOのデータを活用することで、設備導入による直接的なCO2削減効果だけでなく、製造・輸送・設置等の上流工程で発生する環境負荷も含めた総合的な評価が可能になります。こうした包括的な環境評価は、企業の投資判断や太陽光・蓄電池経済効果シミュレーションにおける精密な効果測定においても重要な役割を果たしています。

研究・学術分野での先進的活用

学術研究の分野では、環境IOは経済と環境の相互依存関係を分析するための基盤データとして広く活用されています11。産業エコロジー、持続可能な生産消費形態の分析、環境効率性の評価など、環境システム研究の幅広い領域で利用されており、国際的にも米国、欧州、オーストラリアなどで同様の取り組みが進められています。

研究レベルでは、環境IOを用いたハイブリッドLCA手法の開発も進んでおり、産業連関表のマクロデータとプロセスベースのミクロデータを統合することで、より精度の高い環境負荷評価手法の確立が図られています5。

技術的特徴と革新性

データの透明性と再現可能性

環境IOの大きな特徴の一つは、データの透明性と再現可能性に重点を置いた設計にあります11。推計方法の詳細な解説が提供されているほか、部門別の燃料消費量や排出係数などの算定に要した種々のデータが公開されているため、利用者は算定の根拠となる諸数値を確認できるだけでなく、独自の分析への拡張も可能となっています。

国際標準との整合性

環境IOは、国際的な環境会計の標準や方法論との整合性も重視して設計されています。特に、地球温暖化対策推進法に基づく温室効果ガス排出量の算定・報告・公表制度との整合性を確保しており8、企業の環境報告書作成や政府の温室効果ガス排出量統計との連携も図られています。

システム境界の包括性

従来のLCA分析では、分析対象となる製品やサービスのシステム境界の設定が分析者の主観に依存する場合が多く、結果の比較可能性に課題がありました。環境IOでは、産業連関表に記述された全てのプロセスを網羅することにより、全ての財・サービスの環境負荷原単位のシステム境界が一致し、分析結果の客観性と比較可能性が大幅に向上しています5。

実務における具体的活用方法

企業の環境経営戦略策定

企業が環境IOを活用する際の具体的なステップは以下の通りです：

第1段階：現状把握
自社の事業活動に関連する産業部門を特定し、環境IOから該当部門の環境負荷原単位を取得します。これにより、自社の売上高あたりの環境負荷量を推計することが可能になります。

第2段階：サプライチェーン分析
上流の原材料調達から下流の製品使用・廃棄まで、サプライチェーン全体の環境負荷を定量化します。この分析により、環境負荷削減のための重点領域を特定できます。

第3段階：シナリオ分析
将来の事業計画や技術導入に伴う環境負荷の変化を予測します。例えば、製造プロセスの電化や再生可能エネルギーの導入による削減効果を定量的に評価できます。

特に産業用自家消費型太陽光発電システムの導入効果を評価する際には、環境IOのデータを活用することで、電力部門の環境負荷原単位の変化による間接的な効果も含めた包括的な評価が可能になります。このような総合的な環境効果の定量化は、産業用自家消費型太陽光・蓄電池経済効果シミュレーションにおいても重要な分析要素として活用されています。

政策評価への応用

政府機関や地方自治体が環境IOを政策評価に活用する場合の手順は以下の通りです：

政策シナリオの設定：対象となる政策（炭素税の導入、省エネ規制の強化、再生可能エネルギーの普及促進等）の内容を環境IOのフレームワークで表現可能な形に変換します。

影響分析の実施：政策実施による各産業部門への直接的影響を推計し、レオンチェフ逆行列を用いて経済全体への波及効果を計算します。

環境効果の定量化：経済活動の変化に伴う環境負荷の変化を定量化し、政策目標の達成可能性を評価します。

投資判断における活用

金融機関や投資家が環境IOを投資判断に活用する際には、以下の観点が重要になります：

ポートフォリオの環境リスク評価：投資先企業の属する産業部門の環境負荷原単位を用いて、ポートフォリオ全体の環境リスクを定量化します。

脱炭素シナリオ分析：2050年カーボンニュートラル実現に向けた産業構造の変化が各投資先に与える影響を評価します。

ESG投資の効果測定：環境配慮型の投資が実際にどの程度の環境負荷削減に貢献しているかを定量的に評価します。

課題と今後の発展方向

現行システムの限界と改善点

環境IOの現行バージョンには、いくつかの技術的・制度的な限界が存在します4：

時間的遅延の問題：現在公表されている平成23年版（2011年）環境IOは、データの作成・公表まで相当な時間を要しており、急速に変化する経済・技術情勢への対応が困難な状況にあります。

部門分類の粗さ：製品LCAを実施するには材料分類が少なすぎる点や、アルミ地金に代表されるように、海外において発生している環境負荷を精度良く評価できない点などが課題として指摘されています5。

データの更新頻度：産業連関表自体が5年に1度の作成頻度であるため、技術革新や産業構造の変化に対する迅速な対応が困難です。

次世代環境IOへの展望

これらの課題を解決するため、次世代の環境IOに向けた以下の改善が検討されています3：

リアルタイム性の向上：ビッグデータやAI技術を活用した準リアルタイムでの環境負荷データの更新システムの構築。

部門の細分化：より詳細な産業分類による精密な分析の実現。特に、新興技術分野（再生可能エネルギー、蓄電池、EV等）の詳細な分析に対応。

国際連携の強化：海外での環境負荷発生を適切に評価するための国際的な環境IOネットワークの構築。

動的分析機能の追加：技術変化や政策変更の影響を動的にシミュレーションできる機能の追加。

デジタル化時代への対応

IoTセンサーデータとの連携14：製造現場や農業分野等に設置されたIoTセンサーから得られるリアルタイムの環境データと環境IOを連携させることで、より精密で迅速な環境負荷評価が可能になります。

AI・機械学習の活用：大量の環境データを機械学習で分析し、環境負荷原単位の予測精度向上や新たな環境指標の開発が期待されます。

ブロックチェーン技術の応用：サプライチェーン全体の環境負荷情報をブロックチェーンで管理し、透明性と信頼性を確保したトレーサビリティシステムの構築が可能になります。

国際的な動向と日本の位置づけ

各国の環境拡張産業連関表の開発状況

環境拡張産業連関表（Environmentally Extended Input-Output: EEIO）の開発は、日本だけでなく世界各国で進められており、国際的な標準化の動きも活発化しています11：

米国：環境保護庁（EPA）が主導してUSEEIO（US Environmentally-Extended Input-Output）モデルを開発し、政策評価や企業の意思決定支援に活用。

欧州連合：EUROSTAT主導でEU全体の環境拡張産業連関表を整備し、グリーンディール政策の効果測定に活用。

オーストラリア：統計局が主導してオーストラリア環境・経済勘定の一環として環境拡張産業連関表を作成。

国際標準化への貢献

日本の環境IOは、データの透明性と再現可能性を重視した設計理念により、国際的にも高く評価されています11。特に、推計方法の詳細な公開や基礎データの提供は、他国のシステム開発における参考事例となっており、国際標準化議論においても重要な役割を果たしています。

国際連携プロジェクトの展開

GTAP（Global Trade Analysis Project）との連携により、国際貿易を通じた環境負荷の移転（カーボンリーケージ等）の分析への貢献も期待されています。また、OECD環境・経済統合勘定の枠組みとの整合性確保により、国際比較可能な環境指標の開発にも寄与しています。

イノベーション創発への示唆

新たなビジネスモデルの創出

環境IOの普及は、従来のビジネスモデルに根本的な変革をもたらす可能性を秘めています：

環境負荷可視化サービス：企業のサプライチェーン全体の環境負荷を可視化し、改善提案を行うコンサルティングサービスの市場が拡大。

環境価値取引プラットフォーム：環境IOに基づく精密な環境価値の定量化により、カーボンクレジット取引や環境証書取引の透明性・信頼性が向上。

AI駆動型環境最適化システム：環境IOのデータを機械学習で分析し、企業の事業活動を自動的に環境最適化するシステムの開発。

業界横断的なイノベーション

製造業×サービス業の融合：製品のライフサイクル全体の環境負荷を最小化するProduct-as-a-Service（PaaS）モデルの発展。

金融×環境の統合：環境IOに基づく環境リスク評価により、グリーンファイナンスの精度向上と新たな金融商品の開発。

都市×エネルギーの最適化：都市レベルでの環境IOを活用した、スマートシティにおける総合的な環境負荷最小化システムの構築。

この文脈で、エネルギー関連設備の経済・環境効果の統合評価が特に重要になってきており、太陽光発電や蓄電池システムの導入効果を包括的に評価するためのツールの需要が高まっています。エネがえる経済効果シミュレーション保証のような、シミュレーション結果の信頼性を担保する仕組みは、こうした統合的な評価システムの社会実装において重要な役割を果たすものと考えられます。

政策イノベーションへの貢献

予防的政策設計：環境IOに基づく事前影響評価により、政策の意図しない副作用を事前に発見し、より効果的な政策設計が可能。

地域特性を考慮した政策最適化：地域版環境IOの開発により、地域の産業構造や環境特性に応じた最適な政策ミックスの設計。

国際協調メカニズムの設計：国境炭素調整措置（CBAM）等の新たな国際制度設計における科学的根拠の提供。

結論：持続可能な未来への道筋

環境分野分析用産業連関表は、単なる統計ツールを超えて、経済と環境の調和した発展を実現するための社会基盤として位置づけられるべき存在です。2050年カーボンニュートラル目標の達成に向けて、あらゆるステークホルダーが科学的根拠に基づいた意思決定を行うためには、環境IOのような包括的で透明性の高い分析ツールが不可欠です。

今後の課題は、環境IOのリアルタイム性の向上、部門分類の細分化、国際連携の強化にありますが、これらの技術的課題の解決により、より精密で実用的な環境・経済統合分析システムの実現が期待されます。特に、IoT、AI、ブロックチェーンなどの先端技術との融合により、従来の静的な分析から動的でリアルタイムな分析への進化が見込まれます。

企業レベルでは、環境IOを活用したサプライチェーン全体の環境負荷管理が競争優位の源泉となり、投資家レベルでは環境リスクの精密な評価が新たな投資機会の発見につながります。政府レベルでは、政策の事前評価と事後検証の精度向上により、より効果的で効率的な環境政策の実現が可能になります。

このように、環境IOは単に環境負荷を測定するツールではなく、持続可能な社会システムの設計と運用を支える知的インフラとして、21世紀の社会変革の中核的役割を担うものと考えられます。今後のデジタル化の進展とともに、環境IOの活用領域はさらに拡大し、予想もしない新たなイノベーションの創発基盤となる可能性を秘めています。

私たちが直面する気候変動や資源制約等の地球規模課題の解決には、経済活動と環境保護を対立軸として捉えるのではなく、両者の最適なバランスを科学的に探求する姿勢が重要です。環境分野分析用産業連関表は、まさにそのための強力な羅針盤として、持続可能な未来への道筋を照らし続けていくでしょう。

出典・参考資料

1環境分野分析用産業連関表 – 環境省
 2 環境分野分析用産業連関表の作成に向けて（PDF）
3 環境分野分析用産業連関表（平成29年3月）（PDF）
4 平成23年版環境分野分析用産業連関表について（PDF）
5 環境IO応用LCAソフトウェアEasy-LCA – J-Stage
6 Fujitsu Server PRIMERGY パフォーマンスレポート（PDF）
7 産業連関分析（同志社大学）（PDF）
8 CO2排出係数とは？算出方法や削減方法についても徹底解説
 9 中央環境審議会総合政策部会環境情報専門委員会議事録
 10 環境に関する統計の整備について（PDF）
11 3EIDの概要 – 国立環境研究所
 12 電子工作素人によるスタックチャン製作記6
13 平成23年版環境分野分析用産業連関表（PDF）
14 【農業、サービス業編】DXに向けた企業のIoT取り組み事例
 15 産業連関分析とは – プレック研究所
 16 応用一般均衡分析用の日本の SAM – GitHub
17 環境問題と産業連関分析（PDF）
18 フロン類算定漏えい量報告・公表制度報告書作成支援ツール（PDF）