汎用目的技術の進歩による
地球温暖化問題解決への展望について


キヤノングローバル戦略研究所/IPCC1.5度特別報告書代表執筆者


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(「環境管理」からの転載:2018年3月号)

 情報通信技術(ICT)等の汎用目的技術(GPT)の急速な進歩が、温暖化対策技術のコスト低下をもたらしている。これにより、自動車部門をはじめとした経済活動全般において、大規模な温室効果ガス排出削減が可能になりつつある。温暖化防止政策はこの構造を理解した上で設計しなければならない。必須の要件は、汎用目的技術の進歩を促進し、妨げないことである

1.なぜイノベーションが必要か

 地球温暖化問題を解決するためには、大幅な温室効果ガス排出削減が必要とされている(Clarke et al.,2014)(杉山大志, 2017a)。このためには、エネルギー分野等における様々な技術のイノベーションが欠かせない(van Sluisveld et al., 2015)(Peters et al., 2017)(杉山大志,2017b)。

2.現在起きている急速な技術進歩の本質

 ここ10年ほどの間に、太陽光発電のコストは急速に減少してきた(IEA, 2017)。だが、これは例外的なものではない。急激なコスト減少は、蓄電池(Nykvist &Nilsson, 2015)、車載用燃料電池(Iguma, 2015)、シェールガス・オイル開発技術(Mills, 2015)等の他のエネルギー技術についても見られた。のみならず、急激なコスト減少は、人工知能(Artificial Intelligence, AI)、センサー、インターネット通信、情報記憶装置、微小電気機械システム(Micro Electro Mechanical Systems, MEMS)等の多くの情報通信技術(Information and CommunicationTechnology, ICT)でも観察されている(Holdowsky,Mahto, Raynor, & Cotteleer, 2015)(Manyika et al., 2015)。これらは通常はいわゆる「温暖化対策技術」とは分類されないが、例えばエネルギー効率の高い空調・照明技術や、生産性が高くかつ温室効果ガス排出が少ない精密農業(King, 2017)などの形で、温室効果ガスの削減に大きく寄与する(World Economic Forum, 2015)。
 現在起きているこのような同時並行的かつ相互に影響を及ぼし合う技術進歩の根底に存在するのは、ICT(AI,IOT等)、ナノテクノロジー、バイオテクノロジーなどの汎用目的技術の共進化である。ここで汎用目的技術とは、様々な用途に利用される、「極めて汎用性の高い技術(清水, 2016)」ということである。絶対的な概念というよりは、限定的の目的のための技術に対しての相対的な概念であり、厳密な定義はない。学界では、蒸気利用技術、電気利用技術、そしてICTは汎用目的技術の例とされてきた(Helpman, 2003)。さらに化学、ナノテクノロジー(OECD, 2017)、レーザー(清水, 2016)等の技術についても汎用目的技術として議論がされてきた。汎用目的技術の特徴づけとしては、①多くの経済部門で共通して利用されるもので(pervasive)、②それ自体に長足の技術進歩の可能性があり、かつ③補完的なイノベーションを誘発し収穫逓増をもたらす技術、の三つが挙げられている(Bresnahan & Trajtenberg,1995)(井上, 2016)。
 一般に、新しい技術は古い技術の組み合わせで生まれる。技術システムは全体として、複雑系として共進化する。技術進歩には蓄積性があり、技術は互いに影響を与えながら、進歩をますます加速させる(Arthur, 2009)(Kauffman, 2000)。このように技術は一般的に共進化するものであるが、それが汎用目的技術を中心として加速的に進んでいるのが今日の状況である。例を挙げると、ムーアの法則によって代表される計算機の急速な発達によって、材料のナノスケールのシミュレーションが進歩し、これを活用した微細加工技術が発達し、これが再帰的に計算機の能力を発達させてきた(井熊 均, 2015 )。以上を活用して、太陽電池、燃料電池、シェールガス・石油採掘技術等が進歩してきた。 

3.汎用目的技術の急速な進歩による大規模な温室効果ガス排出削減の見通し

 汎用目的技術について急速な進歩が現に観測され、今後も加速するとみられていることから、その活用によって大規模な温室効果ガス削減が可能ではないかいう議論が起きている。

3.1 業界団体のビジョン

 業界団体のビジョンを示すものとして、例えば世界のエレクトロニクス産業の業界団体であるGlobale-Sustainable Initiative (GeSI )は、ICTによる2030 年における温室効果ガス排出の削減ポテンシャルが、世界全体の1/4 に上ると推計している(GeSI, 2015)。これは利用事例毎の積み上げによって求めた数値である。利用事例としては、例えばICTの使用によって病院における医療行為を代替する「e-Health」によって、病院における温室効果ガス排出削減量を削減するとしている。また世界規模の業界団体であるWorldBusiness Council for Sustainable Development(WBCSD)は農業のスマート化によって、2030 年までに農業起源の温室効果ガス排出量をベースライン比で30%以上削減するという目標を掲げている(WBCSD,2015)。

3.2 運輸部門

 次に学術的な論文や国際機関の報告をみていく。運輸部門については、自動運転・電気自動車・カーシェアリングの三つの組み合わせによって、乗用車部門からの温室効果ガス排出削減を大幅に減らすことができるとする見積りがある(Viegas, Martinez, Crist, & Masterson,2016)(Greenblatt & Saxena, 2015) (OECD/ITF, 2015)。中には、2050 年時点で、世界全体の乗用車による温室効果ガス排出の80%を削減できるとする報告もある(Fulton et al., 2017)。大幅な排出削減が可能になるのは、電化によって低炭素の電源を活用すること、自動運転やカーシェアリングによって渋滞の緩和等による効率向上が図れること、この三つの技術には相乗効果があるためとされる。ただし、利便性の向上によって温室効果ガス排出がかえって増大する可能性もあり、大幅な排出削減を可能にするには、リバウンド効果を抑制する適切な政策介入が必要となる(Wadud, MacKenzie, &Leiby, 2016)。貨物部門についても、ICTの活用による効率向上と物流の最適化、電化等の燃料転換によって、75%の温室効果ガス排出削減が可能という見積りがある。大型トラックの電化としては、高速道路へ架線を設置し給電するシステムが有望とされている(IEA, 2017b)。架線から給電する自動運転トラックは既に鉱山で利用されている。

3.3 産業部門

 汎用目的技術の活用による生産性の向上は、産業部門や民生部門でも同様に起きており、また今後も急速な発展が期待される(World Economic Forum, 2015)(Snatkin,Karjust, Majak, Aruväli, & Eiskop, 2013)。温室効果ガス排出の削減は、運輸部門と同様に、エネルギー・資源の利用効率向上に加えて、①電化、②自動化、③コネクティビティによって可能になる。②の自動化とは換言すれば知能化ないしAIの活用であり、③のコネクティビティとは換言すればIOTであり、機器のシェアリングもこれによって可能になる。より印象的に言えば、①電化、②AI、③IOTと言っても良い。
 例えばIOTによって工場の操業の効率最適化がなされるようになった(Manyika et al., 2015)。ICTの利用にはもちろん電力消費を伴うが、その利用で実現される省エネ効果のほうが大幅に大きいのが普通であったし、計算能力の向上により今後はさらなる向上が期待される(Koomey, Matthews, & Williams, 2013 )(GeSI, 2015 )。IOTの活用で、企業は製品を売るだけではなくサービスを売ることができるようになり、これはライフサイクルベースでみたエネルギー・資源効率の向上に寄与する(IEA,2017)。産業用ロボットの導入は自動車、電機産業を中心に進んできたが、今後はより広範な産業部門への導入が期待されており(World Robotics Organization, 2014)、これもエネルギー・資源効率の向上に寄与する。これらの技術進歩によって経済システム、特に雇用に大きな影響が出ることが予想されているが(Brynjolfsson &McAfee, 2011)(M. R. Ford, 2009)、それだけ大きな経済的な変化が起きるということは、裏を返せば、エネルギーおよび温室効果ガス排出への影響も大きいということであろう。
 既に航空機部品の多くは3Dプリンタと遺伝的アルゴリズムの活用によって生産されるようになり、機体の軽量化による省エネを実現している。3Dプリンタには多様な技術があり、製造時には電力多消費の場合もあるが、斬新な設計が可能になることから、軽量化や流体力学的特性の向上によって、使用時のエネルギー消費を減らすことができ、ライフサイクルベースでは大幅な温室効果ガス削減をもたらす(OECD, 2017)(Beyer, 2014)(Faludi,Bayley, Bhogal, & Iribarne, 2015)。
 農業部門では家畜からのメタン排出抑制剤等のバイオテクノロジーやICTを活用した精密農業(precisionagriculture)によって、コスト低減と温室効果ガス削減の同時達成が可能になる(Wollenberg et al., 2016)。精密農業では、最適化された農薬投入・散水によってエネルギー・資源効率が高まるとともに、過剰な農薬投入を避けることで温室効果ガスの一つである亜酸化窒素の発生が抑制できる(Brown, Dillon, Schieffer, & Shockley,2016)。米国ではすでにトウモロコシ農家等において精密農業が普及しているが、これは経済利潤が動機になってきた(Schimmelpfennig & Ebel, 2016 )(Pierpaoli,Carli, Pignatti, & Canavari, 2013)。さらに将来には、藍藻からの合成肉によって食肉を代替することで、大幅な温室効果ガス削減が可能であるとする試算がある(Tuomisto & Teixeira de Mattos, 2011)。

3.4 民生部門

 民生部門においても、アマゾン効果といわれるように、e-コマースによって物流の効率が向上し、これによる排出削減の可能性がある。医療、教育、他の公共サービスも電子化されることで効率が向上し、排出削減につながる(IEA, 2017)(GeSI, 2015)。照明(IEA, 2016)や空調(IEA, 2017)のスマート化による省エネも図られている。

3.5 エネルギー部門

 エネルギー部門については、既述の再生可能エネルギー・蓄電・省エネのほかに、核融合のためのプラズマ閉じ込めへの人工知能の応用(Baltz et al., 2017)や、IOTによる原子力発電・火力発電・送配電システムの維持管理の向上等、あらゆる技術への応用が進んでいる。なお原子力発電は米仏などでは安全規制強化などでコストが向上しているが、韓国・ベトナムなどをふくめた世界全体でみれば、あらゆる技術がそうであるように、コストは低減している(Lovering, Yip, & Nordhaus, 2016)。再生可能エネルギー100%のエネルギーないし電力システムは、現在の技術では実現困難であるが(Heard,Brook, Wigley, & Bradshaw, 2017)。今後、蓄電池や電力系統管理等のイノベーションによるブレークスルーが期待されている(IEA, 2017)。

3.6 小括

 以上に述べたような技術はいずれも温室効果ガスの排出削減の手段につながると期待できる。だが、排出削減量を見積もるとなると、個々の技術の仕様・コスト・普及量の見通しや、誘発される人間活動の変化を推計しなければならず、容易ではない。仮に良い技術ができても、上手くビジネスモデルが確立できない場合もある(Linder & Williander, 2017)。以上の理由により、大幅な排出削減という推計から、リバウンド効果によって逆に排出が増加するという推計まで、計算結果には大きな不確実性が伴う(Larson & Zhao, 2017)。
 のみならず、2030 年、2050 年ともなると、どのような技術が普及をするか予想することもできないが、しかしながら、それによるエネルギー消費・温室効果ガス排出への効果が極めて大きい可能性がある。例えば、人工知能を搭載したロボットがオフィスや家庭に普及すると、大幅な省エネが可能になるのではないか? あるいは、太陽光発電等の設置工事の大半をロボットが担うようになれば、太陽光発電はさらに安価になるのではないか?
 2030 年や2050 年のAIがどの程度賢いかは予言できないため、これによる排出削減量もコストも予言は難しい。
 このような不確実性があるため、運輸部門を例外として、経済全体あるいは部門全体としてどの程度の温室効果ガス排出削減が可能であるかという定量的な見積りは、今のところ学術論文としてはほとんど存在しない。これに挑む野心的な研究が待たれるところである。
 なお地球温暖化によって自然災害が引き起こされた場合の適応(adaptation)についても、汎用目的技術の進歩による便益は大きいと思われる。既に、ICTの活用によって、暴風雨、害虫被害、大気汚染等の災害の予測、早期警報、緊急情報通信、事後検証、及び予防教育は長足の進歩を遂げ、これによって災害への脆弱性は大幅に軽減した。今後もその寄与は極めて大きいと思われる(Eakin et al., 2015)(Upadhyay & Bijalwan,2015)(Lu et al., 2016)(J. D. Ford et al., 2016)(Kryvasheyeuet al., 2016)。



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