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エネルギー科学研究科創設以降に行った主要な研究等についてまとめたものです。
人間活動・環境影響・持続可能社会 (Revised on April 7, 2026)
人間活動・環境影響・持続可能社会 (Revised on April 7, 2026)
生物としての人間は地球システムの枠組みにあるが，人新世では，人間社会が生み出した人間システム（人間圏）が地球環境を脅かす影響（例えば、地球の3大危機）と，衡平性に係わる社会問題の解決が急務となっており，現世代はもとより将来世代も視野に入れた対応（事後対応だけでなく事前の評価）が要求されている。自然（ここでは、動的な相互依存性と循環を特徴とする6つの圏から構成される地球システムとする）と人間システムともに多様な構成要素が空間的に分布し，要素間及びシステム間の相互作用やフィードバックが非線形的に働いている（システム性、多様性、地域性、非線形性なる特徴を有する）。こうした地球（社会ー生態系）システムの特徴を踏まえて，持続可能社会の目標を環境と社会の制約下（例えばEarth system boundary, ESBやDoughnut economy）における環境のウェル・ビーイング（Planetary well-being, PWB）に加えて，人間・経済・社会のウェル・ビーイング （Societal well-being, SWB）を満たす包括的ウェル・ビーイング （Inclusive well-being）の実現と考えると，環境・経済・社会の視点に基づく人間活動の持続可能性評価の枠組みの確立が必須である。ここで，Societal well-beingは，個人に係わるindividual well-beingと世界・国・地域・コミュニティなどの集団（社会）に係わるcollective (social) well-beingに大別できる。他方，個々人の心身の健康を中心に置いたHuman well-being（HWB, well-beingの日本語訳として良態とする），ニーズや経済的安定性と係わるMaterial well-being，社会資本に代表される社会の相互依存性に係わるInterdpendent well-being（IWB）からの構成とも分類できる。HWBはPhyscial well-beingとPsychological well-beingからなり，後者は人の幸福感とも係わる主観的良態（Subjective well-being，文化・宗教などの社会的背景による地域的差異，また同一集団でも差異が存在）と，これに含まれない良態（ネガティブな体験や自己超越など）であるが，人を取り巻く外界の社会・自然的環境から影響を受ける。IWBは集団に係わる良態（Collective well-being）である（図１）。Well-beingの評価には主観的及び客観的指標が用いられるが，両者の間には乖離がみられ（加藤, 2023），個人や集団の目指すウェル・ビーイングの多元性に留意した評価方法の確立が望まれる。なお，図１にある各ウェル・ビーイングの定義は研究者等によって異なるので注意されたい。
下図２～５は，持続可能社会実現に向けた人間活動による地球システム・人間システム（社会ー生態系システム）への影響を分析・評価するための枠組みをまとめたものである。地球及び人間の2つのシステムの枠は，人間活動が自然と社会システムに及ぼす影響をライフサイクル思考をベースに，DPSIR (Smeets and Weterings, 1999) と影響経路（impact pathways）に基づく因果連鎖 (Cause-effect chain) の枠組みで図示（図２）しているが，人間システムでは社会の構成要素以外に別途他の生物と異なる行動を含む人間性の特殊性を挙げている（図5）。図３に列挙した評価の対象例に対して、時間、空間、対象の規模に応じて持続可能性評価の3つの柱である環境・経済・社会の視点（Triple Bottom Line, TBL）からライフサイクル持続可能性評価（Life Cycle Sustainable Assessment, LCSA）を行う流れになっている。LCSAはLCA（Life Cycle Assessment; 環境），LCEA（Life Cycle Economic Assessment; 経済)，SLCA (Social Life Cycle Assessment; 社会)からなる。経済評価には LCC（Life Cycle Costing）がよく用いられるが，因果連鎖の枠組みと相容れないため，LCEA （Neugebauer et al., 2016ではEcLC; Ugaya et al., 2023）に変更している。。SLCAはUNEP (2020)のType I指針でなく，因果連鎖に基づく枠組み(Type II)で表現しているが，LCEA及びSLCAともモデル化をはじめ標準化・データ・実用性など方法論上の解決すべき課題は多い（Ugaya et al., 2023; Cassuriaga et al., 2025 ）。
地球システムの保護領域がPWB，人間システムの保護領域がSWBであり，両システムとも特性化係数(Characterization Factor)によりインベントリからインパクトを算定するLCIA (Life Cycle Impact Assessment) の方法を用いているが，持続可能性の要件である地球環境の制約条件（例えばPlanetary boundary）をPWBの上限に，人間の尊厳とも係わる下限としての社会的境界は，人類にとって共通な最低限のアクセス(利用、入手)可能なニーズをSWBの下限として挙げている。ニーズは参加，帰属，自由などの概念(理論)とし (Max-Neef et al., 1991)，これを充足させる手段(satisfiers)として互いに関係する物質的要素と非物質的要素があるが，宗教・文化的背景等で異なる。ここで，地球環境制約を有する物質的要素には絶対量の上限（図４）が存在することから，基本的に相対評価であるLCAに絶対量評価の視点が要求され、従来のLCAとは異なるPB（Planetary Boundary）の9項目から成るような「地球システムの安定，Earth System Boundary, ES」の新たな保護領域（Area of Protection, AoP）が追加される (Ryberg et al., 2016; Paulillo & Sanyé-Mengual, 2024)。ここで、各項目要素間では相互作用や時間的変化が存在し，従来のLCIAの評価項目が独立で評価されることとは異なる。なお，ES項目はSOS (Safe Operating Space) としてのグローバルな絶対量として与えられ，対象（領域、製品、産業など）における社会・環境状態等の差異を考慮したグローバルな絶対量のローカルへの配分（ダウンスケーリング）方法が問題となる。一方、社会的には評価時点の技術水準や社会状態で算定されるライフサイクルニーズ（物質的要素に係わる複数項目間の関係、製造・処理施設等から生じるライフサイクル負荷量等）で評価されなければならないため，ライフサイクル (LC) ニーズをSWBの下限として追加している。最低限のニーズを満たさない地域等に対して制約量を配分する場合にはLCニーズの最低～最高範囲を踏まえて，倫理・文化的視点を考慮した公正な共有と配分が望まれるが、ニーズを超えたFlourishingに係わる普遍的基準を客観的に定めることは容易でない。
時間的及び空間的分布や変化を考慮しないLCA（静的評価，Static LCA）では，排出量を単純に合計し排出された時間は無視し（δ関数），世界平均的なインパクト評価が行われる。実際には環境・経済・社会の時空間的分布や変化に伴って，ライフサイクルにわたるプロセス，環境負荷，負荷に対する環境応答（Processes, Emissions, Responses; PER）の定常性や一様性は成立せず，インベントリのフォアグラウンド及びバックグラウンドデータ，LCIAの特性化係数は時空間的に変化する。このため，時空間LCA（spatiotemporal LCA）の手法が必要になり，究極的にはLCSAについても同様に時空間的LCSA（spatiotemporal LCSA）による評価が要求される。
LCAにおける空間分布※が生じる要因としては，LCIにおけるサプライチェーンの地理的分散，LCIAでは排出量と影響量の関係（ソース・リセプター関係）が地域の自然環境や人口学的要因等によって差異が生じることによる特性化係数の空間依存（地域）性などが挙げられる。一方，PERの時間的変化※は時間分布（ime/temporal distribution, TD）と時間進化（time/temporal evolution, TE）に分類され（Cardellini et al., 2018; Müller et al., 2025)，両者を同時に考慮した評価が必要となる。前者は製品の需要と供給の時間的ずれ ・ライフサイクルにわたる種々のプロセス完了まで時間が必要・生産と消費の間の遅延等により，PERのtiming（時間軸上の発生時点）に分布が生じるもので，プロセスやその排出に係るサプライチェーンのプロセスのtimingの相対時間分布を考慮する必要が生じる（プロセスダイナミクス）。後者はPERの時間的変化（絶対時間分布。ex. 技術進歩による太陽光発電出力の変化，新規な再生エネルギー導入による電源構成の変化，大気中CO2濃度の上昇）を対象（転換ダイナミクス）とする。なお，LCIAでは化学物質の分解や環境中への拡散による環境濃度の変化等による特性化係数の時間依存性，特に気候変動ではtimingが重要となる。また，時間範囲（time horizon）の設定がLCAの結果に大きく影響し（ex. 気候変動のCO2とCH4など），割引（discounting）の扱いとあわせて不確実性に係わる（Lueddeckens et al, 2020）。
図２ではインベントリ及び特性化係数をプロセス，時間，空間の連続関数とし，累積インパクト等として簡略的に表現しているが，時空間分布を離散化し，Heijungs & Suh (2002)の行列による定式化（図2）に従えば，各要素は時空間情報を含むテンソルとなってプロセス数が莫大になり実用的とは言い難い。LCI及びLCIAにおける単位プロセスへの入出力や特性化係数には，LCAの目的と範囲に応じて異なる空間解像度（世界～地域, モデル計算時の空間解像度; site-specific）を有するデータが，環境影響の結果の精度向上に必要である。空間分布ではGIS利用，時間分布ではグラフ探索を利用した研究が進展している※。なお，不足データの推定、データの質や環境影響計算の改善、動的評価等について機械学習のLCAへの統合が進んでいる（Romeiko et al., 2024; Neupane et al., 2025; Wang, 2025）。
時空間LCA について，Su et al. (2022)はその枠組みを示しているが，上述の2つの時間的分布（TD, TE）を考慮していない。事例研究として，ESPA法と大気・水・土壌での伝搬モデルを組み合わせた小麦生産の農業活動段階におけるLCI分析（Maier et al., 2017），農業分野での総説論文（Bahmutsky et al., 2025），都市建築ストックの改修評価（Mastrucci et al., 2020），ブラジルの水力発電（de Albuquerque et al., 2025）など，時間分布したプロセスと空間分布を同時に追うLCAへの移行がみられるが，分野横断で共通に使える標準フレームワークまでは到達していない（Bahmutsky et al., 2025）。LCAが対象とする各プロセス間や環境との複雑な時空間的依存関係や相互作用を定量的かつ俯瞰的に把握するためには，MBSE（Model-Based Systems Engineering）と複数の機能的グラフを用いたネットワーク科学が融合したHetero-functional Graph Theory（HFGT; Farid et al., 2022）の適用が有望と考えられる。Gohil et al. (2025)は，積み上げ法のLCAをPetriネットとして定式化しMBSEとの統合を試みているが，グラフニューラルネットワーク（GNN）による学習は実装されていない。インベントリの時空間推定，不確実性評価，バックグラウンドデータベースの動的予測への利用等が期待される。なお，GNNの利用にあたっては，データ推定などにおける説明可能性・透明性に留意が必要である。
LCSAの事例研究は多いが課題も少なくない（Leroy‑Parmentier et al., 2023）※。最も進んだEU Horizon2020のORIENTING プロジェクトでは，LCA・SLCA・LCC・循環性評価・重要原材料評価を統合した包括的 LCSA フレームワークを開発している。ただし，経済評価はLCCに基づいており，LCCに代えてLCSAに基づく時空間LCSAの枠組みでは, TBLの時空間整合性が担保され，各次元の影響が時間と空間の同一グリッド上に提示されることで加算型によらない統合的評価の可能性がある。すなわち，基本フローの段階では3次元の各指標は区別されるが, ミッドポイントでは社会的・経済的指標が社会経済指標として融合する。エンドポイントレベルでの最終的な保護領域は，PWBとSWBの和であるInclusive well-beingであり，持続可能範囲と社会経済および環境指標から構成される。ここで，たとえば公正化重み付けwell-being指標が単一スコアのエンドポイント指標として考えられるが、統合の規範的判断が大きな障壁となる。これらの安全・公正で共生可能な範囲に基づいたLCSAの結果が意思決定者に提示されると考えられるが，TBLの指標群の交差性及び不確実性と分配における価値基準の問題があり，設定すべき値の範囲設定の方法論，分析・評価モデル，実用化については課題山積といえる。
目標：人・自然共生型良態(well-being)の実現に向けた人間活動が惹起する自然及び社会的環境影響のシステム構造の包括的な解明と持続可能性評価体系の確立
※ 注釈
※ 注釈
生産・排出・輸送・使用段階での地域性を考慮したLCAの事例や方法は，regionalized/spatialized LCAとして電力、農業等でGISの利用をはじめ多くの研究があり（Patouillard et al., 2018; Frischknecht et al., 2019; Jordaan et al., 2021; Shi & Yang, 2024），インベントリにおけるサプライチェーンの空間的差異（地理的分散）は，世界・国・地域のデータがecoinventで提供され，Peng and Pfister (2024)は多地域間国際産業連関表（EXIOBASE）データを用いて，地域化されたecoinventデータベースを作成している。一方，地域別特性化係数の例として，IMPACTWorld +（Bulle et al., 2019）では44の特性化係数が4領域（全球・大陸・国・モデル計算時の空間解像度）について提供されている。また，地域性を考慮した LCAソフトウェアも存在するが，Brightway2はGISデータを用いてLCI, LCIAとも計算が可能となっている (Frischknecht et al., 2018)。なお，インベントリと特性化係数の空間レベルは不整合の場合があり，データ収集や推定が必要になる (Patouillard et al., 2018) 。
LCAにおける時間の取扱いとして，Temporalis（Cardellini et al., 2018）では，サプライチェーン（図2の技術圏行列A）を数学的グラフとして取り扱う。プロセスダイナミクスについてプロセスや排出をある暦年に固定されたものとして表すのではなく，プロセスの内部で見た相対時間として表現し，プロセスをノード，取引等による製品や環境フローの交換をエッジとした有向グラフで表現し，機能単位から上流に向かってグラフ探索（最良優先探索法を採用）し，環境影響への貢献度が大きい経路から優先的に展開する。ここで，上流プロセスの排出時刻は下流プロセスのタイミングと上流プロセス自身の排出タイミングの畳み込みで決まる。全プロセスの寄与を絶対時間軸に落とし込むことで、時間分解した排出プロファイルが得られ，動的特性係数により環境影響評価が可能となる。なお，TemporalisはBrightway2のライブラリとして実行可能である（https://temporalis.readthedocs.io/en/latest/）。Enhanced Structural Path Analysis method (ESPA法，Beloin-Saint-Pierre et al., 2014）では，Aの級数展開と畳み込みを用いている。Müller et al. (2025)は，生産物からプロセスへのフローと環境へのフローを表す行列を重み付き有向グラフの隣接行列として表現している。ここで，各エッジには（相対的）時間分布が与えられ，サプライチェーン内の各プロセスが有する相対的時間分布を畳み込み演算により結合し，設定した機能単位の絶対的な開始時刻を基準としたプロセスが発生する絶対時点（暦上の日付）を特定する。また，Temporailsと同様に最良優先探索法によりプロセスのノードを限定する方法が用いられ，バックグラウンドデータベースの変化まで接続する構造を提示している。なお，プロセス（基本フロー）の時間的変化＋それを取り巻くシステムの変化（気候変動シナリオなど）を対象とする場合，統合評価モデルやSystem Dynamics等によるシナリオ分析結果をLCAに反映・調整したpremise (Sacchi et al., 2022)などのデータベースが公開されており，単年度スナップショットではるもののバックグラウンドデータとして有用である。
現状では，Brightway2（またはopenLCA），Temporalisとecoinventの組み合わせが最も包括的な時空間LCAのツールと言える（Bahmutsky et al., 2025）。
上述の時間分布の畳み込みの考え方を空間分布にも適用した製品 j のインベントリ（排出量）はEq.(1)，影響はEq.(2)と表せる。なお，LCIAでは，特性化係数の時間依存性だけでなく，重み付けや正規化についても検討が行われている（Lueddeckens et al, 2020）。
SD: 空間分布関数，TD: 時間分布関数，CF: 特性化係数, t: 時間，x: 空間の位置 (x, y, z)，p: プロセス，a: 技術圏の製品ｊのプロセスｐのフロー，
b: プロセスｐの生物圏への環境負荷iのフロー，f: 最終需要（機能単位），⊗: 時空間のテンソル積，*: 時間畳み込み＋空間畳み込み
LCSAの事例研究では，多くが加算型（E-LCA + S-LCA + LCC を独立に計算して後から統合するアプローチ）を踏襲しており，社会と経済次元で用いられる指標の属性（midpoint/endpoint），保護領域（AoP）やその影響経路が明確でないものも少なくない（Leroy‑Parmentier et al., 2023）。時空間LCSAの構築にかかわる問題として，社会的影響がフローでなく状態で発現するためLCAの畳み込み伝播が直接モデル化できない，定性的・半定量的指標に依存しているため主観性が高く比較可能性が低い。さらに開発途上地域では労働データや地域統計が極めて乏しく評価が困難となっている。
図１ Well-beingの枠組み (Revised on July 19, 2025)
図２ 地球（社会ー生態系）システムにおける人間活動の持続可能性評価の枠組み（全体概略）
(Revised on Feb. 20, 2026)
図３ 地球（社会ー生態系）システムにおける人間活動の持続可能性評価の枠組み（全体詳細）(Revised on Dec. 5, 2025)
IAM: Integrated Assessment Model, PEM: Partial Equilibrium Model, ABM: Agent-Based Model, TCM: Technology Choice Model, SDM: System Dynamics Model, SHA: Simplified Heuristic Approach, MCDA: : Multi Criteria Decision Analysis, LCC: Life Cycle Cost
図４ 地球（社会ー生態系）システムにおける人間活動の持続可能性評価の枠組み（地球環境システムの部分拡大）
(Revised on Dec. 5, 2025)
図５ 地球（社会ー生態系）システムにおける人間活動の持続可能性評価の枠組み（人間システムの部分拡大）
(Revised on Dec. 5, 2025)
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田崎智宏 他：持続可能性評価の方法論とその展開：評価分野・フレーミング・マネジメントへの活用．日本LCA学会誌, 8, 272–281 (2012).
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堀田康彦, 蟹江憲史：持続可能な消費と生産（SCP）に関する国際政策動向．日本LCA学会誌, 15, 136–143 (2019).
松永千晶, 鶴見哲也, 馬奈木俊介：持続可能な消費と生産における消費側評価指標．日本LCA学会誌, 15, 144–151 (2019).
森口祐一：科学研究費補助金重点領域研究「人間地球系」研究報告書，B009-E11, p.11 (1996).
八木迪幸, 馬奈木俊介：第 5章 新国富(Inclusive Wealth)における多様な資本の連関 , SDGs時代のESDと社会的レジリエンス (佐藤真久, 北村友人, 馬奈木俊介 編), pp.121-154, 筑波書房 (2020).
その他，リンクのページにあるプロジェクト・データベースのWebサイト
大気環境と持続可能性の評価
大気環境と持続可能性の評価
人間活動の持続可能性評価は、環境・経済・社会の複雑な連環が生み出す影響をシステム思考（ライフサイクル思考，LCT）に基づき，well-beingの観点から捉えることが不可欠である。しかし，その範囲は極めて多岐にわたるため，大気環境への影響と持続可能性評価との係わりを考えた研究の枠組みを右図のように設定した。
大気環境影響評価と持続可能性（主にLCTに基づく隠れた影響の構造）評価の研究および，両者の係わりについて以下に述べる。
エアロゾルと大気環境問題
エアロゾルと大気環境問題
大気中にはエアロゾルと呼ばれる微小な固体や液体の粒子が存在し，PM (Particulate Matter)とも呼ばれ，人の健康影響からグローバルな物質循環や気候変動などの地球環境問題と密接に関わる。エアロゾルの環境影響評価にあたっては，時空間的に変動するその性状特性（粒径，化学組成，光学特性，濃度など）の定量化，前駆体も含む反応・変質過程の解明，計測法の開発，大気輸送・拡散・反応モデルによる動態の把握，環境制約とも係わる有害性（リスク）・放射評価等が必要となる。
ライフサイクル・システム思考に基づく人間活動の評価
ライフサイクル・システム思考に基づく人間活動の評価
持続可能な社会の構築に向けて人間の社会経済活動に伴う真の環境負荷・影響評価手法として，システムあるいはライフサイクル思考（LCT）に基づく消費基準での評価手法が重要性を増している。すなわち，生産に係わるグローバルなサプライチェーン全体，さらには生産を誘発する人々の消費や固定資本形成が環境や社会に影響を生み出している消費基準の考え方から，その分析手法の理論的枠組みや環境負荷・影響の誘発構造の解明が政策立案とも関係して不可欠である。また，環境影響評価については，自然科学からの知見・評価との連携が必須となる。
研究の遂行にあたっては，在職時の研究室の学生諸氏をはじめ以下の方々から貴重な助言と多大な協力を得ました。ここに記して感謝の意を表します（敬称略）。なお、所属は当時（一部、現在）のものです。
京都大学
高橋幹二，笠原三紀夫，亀田貴之，山本浩平，河合 潤，高野裕久，高岡昌輝，本田晶子，松井康人，小杉緑子
国立環境研究所
森口祐一，南齋規介，茶谷 聡，畑 奬，大原利眞，西澤匡人，猪俣 敏，佐藤 圭
広島大学
早川慎二郎，西山文隆
北海道大学
上田佳代
福岡女子大学
馬 昌珍
立命館大学
重富陽介
大阪府立大学（現在，大阪公立大学）
藤井佑介，足立元明，溝畑 朗
総合地球環境学研究所
金本圭一朗
九州大学
加河茂美
早稲田大学
近藤康之
大阪府立環境農林水産総合研究所
奥村智憲
森林総合研究所
小南裕志，深山貴文
静岡県立大学
谷 晃
平安女学院大学
岩渕善美
慶應義塾大学
奥田知明
アジア大気汚染研究センター
黒川純一
筑波大学
鈴木義和
同志社大学
伊藤正行，高野 頌
分子科学研究所
木村啓作
東京ダイレック(株)
曹 仁秋，井上浩三，白井 忠
University of Vienna
Regina Hitzenberger, Helmuth Horvath
UKM (Universiti Kebangsaan Malaysia)
Mohd Talib Latif, Mastura Mahmud
ITB (Institut Teknologi Bandung)
Puji Lestari
Diponegoro University
Haryono Setiyo Huboyo
University of Applied Sciences Upper Austria
Robert Höller
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