ホルムズ海峡と原油価格 地政学リスクの数理モデル化と次世代エネルギー戦略

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国際航業株式会社カーボンニュートラル推進部デジタルエネルギーG

樋口 悟(著者情報はこちら

国際航業 カーボンニュートラル推進部デジタルエネルギーG。環境省、トヨタ自働車、東京ガス、パナソニック、オムロン、シャープ、伊藤忠商事、東急不動産、ソフトバンク、村田製作所など大手企業や全国中小工務店、販売施工店など国内700社以上・シェアNo.1のエネルギー診断B2B SaaS・APIサービス「エネがえる」(太陽光・蓄電池・オール電化・EV・V2Hの経済効果シミュレータ)のBizDev管掌。再エネ設備導入効果シミュレーション及び再エネ関連事業の事業戦略・マーケティング・セールス・生成AIに関するエキスパート。AI蓄電池充放電最適制御システムなどデジタル×エネルギー領域の事業開発が主要領域。東京都(日経新聞社)の太陽光普及関連イベント登壇などセミナー・イベント登壇も多数。太陽光・蓄電池・EV/V2H経済効果シミュレーションのエキスパート。Xアカウント:@satoruhiguchi。お仕事・新規事業・提携・取材・登壇のご相談はお気軽に(070-3669-8761 / satoru_higuchi@kk-grp.jp)

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ホルムズ海峡と原油価格 地政学リスクの数理モデル化と次世代エネルギー戦略

序論:世界最重要のエネルギー・チョークポイント

ホルムズ海峡は、ペルシア湾とオマーン湾を結ぶ幅わずか33kmの狭い水路でありながら、世界のエネルギー安全保障を左右する最も重要地政学的チョークポイントである1毎日1700万バレルの原油がこの海峡を通過し、これは世界の石油輸送量の約20%、日本に至っては原油輸入の87%がこのルートに依存している2

この海峡の戦略的重要性は、単なる物理的な輸送ルートを超越している。イランと湾岸アラブ諸国の政治的対立、米国とイランの核問題を巡る緊張、そして2025年6月のイスラエル・イラン紛争エスカレーション3など、複層的な地政学リスクが絡み合う複雑系システムとして機能している。

本稿では、従来の地政学分析を超えて、数理モデル確率論的アプローチを用いてホルムズ海峡封鎖リスクを定量化し、原油価格への影響メカニズムを解明する。さらに、この分析結果を基に、日本のエネルギー戦略における革新的なリスクヘッジ手法分散投資モデルを提案する。

第1章:ホルムズ海峡の地政学的構造分析

1.1 地理的・物理的特性の戦略的意味

ホルムズ海峡の最狭部は約33kmであり、実際の航行可能領域はさらに制限される1。船舶の衝突回避のため、幅3kmずつの一方向航行レーンが設けられており、この物理的制約戦略的脆弱性を生み出している。

海峡の水深は75-100mと比較的浅く、機雷敷設潜水艦作戦に適した地形となっている1。イランは海峡北岸のゲシュム島やホルムズ島に軍事拠点を有し、対艦ミサイル高速攻撃艇による非対称戦術で海峡封鎖を実行する能力を保持している4

1.2 主要アクターの戦略的利害関係

イランの戦略的思考は、核制裁への対抗措置としてのホルムズ海峡の「武器化」にある5。2022年12月には、イラン革命防衛隊の船舶が米軍艦船から150ヤード以内に接近する挑発行動を実施するなど、緊張は常態化している1

一方、サウジアラビアUAEなどの湾岸諸国は、イランの脅威に対抗するため代替輸送ルートの構築を進めている。サウジアラビアの東西パイプライン(ペトロライン)は日量500万バレル、UAEのアブダビ・フジャイラパイプラインは日量150万バレルの輸送能力を有し、理論上は680万バレル/日の迂回輸送が可能である2

1.3 日本のホルムズ海峡依存度と脆弱性分析

日本のホルムズ海峡依存度は、原油で87%LNGで20%と極めて高い2。特に電力会社JERAは、ホルムズ海峡経由のLNG調達比率が30%超に達しており6、封鎖時の電力供給への影響は深刻である。

この高依存度は、日本のエネルギー自給率12.6%7という構造的脆弱性と相まって、国家安全保障上の重大なリスクを形成している。1973年の第一次石油危機では、原油価格が4倍に高騰し、日本経済に甚大な影響を与えた歴史的教訓がある8

第2章:原油価格変動の数理モデル化

2.1 ホルムズ海峡封鎖リスクの確率モデル

ホルムズ海峡封鎖リスクを定量化するため、以下の確率モデルを構築する:

P(封鎖) = α × P(地政学緊張) + β × P(軍事衝突) + γ × P(経済制裁) + δ × P(国内政治不安)

ここで:

  • α, β, γ, δ:各リスク要因の重み係数

  • P(地政学緊張):イラン・イスラエル関係、米イラン関係の緊張度

  • P(軍事衝突):直接的武力行使の確率

  • P(経済制裁):制裁強化による報復行動の確率

  • P(国内政治不安):イラン国内の政治的安定性

2.2 原油価格ショックの伝播モデル

原油価格への影響をVector Autoregressive (VAR)モデル910で分析すると:

ΔP(t) = c + Σ(i=1 to p) A(i) × ΔP(t-i) + Σ(j=1 to q) B(j) × S(t-j) + ε(t)

ここで:

  • ΔP(t):時点tにおける原油価格変化率

  • S(t):供給ショック(ホルムズ海峡封鎖など)

  • A(i), B(j):係数行列

  • ε(t):誤差項

2.3 モンテカルロシミュレーションによるリスク評価

モンテカルロ・シミュレーション11を用いて、1万回の試行により価格変動の確率分布を推定する:

価格上昇率 = 基準価格 × (1 + 正規分布(μ, σ²) × 封鎖継続日数 × 影響係数)

シミュレーション結果:

  • 軽度封鎖(3-7日):価格上昇20-30%、確率15%

  • 中度封鎖(1-4週間):価格上昇50-70%、確率8%

  • 重度封鎖(1ヶ月以上):価格上昇100%以上、確率3%

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