将来の不確実性と活用方法

気象情報の活用

科学・不確実性・社会の意思決定

不確実性のある科学を、
社会の判断にどう活かすか

気候変動をめぐる議論から考える、専門家への信頼、予測の実用性、そして対策の費用と便益を透明に伝えることの重要性。

1. 科学には、確かなことと未解明なことが共存する

複雑な問題では、科学的に強く支持されている結論がある一方、将来の細かな変化や、その原因の内訳までは十分にわからないことがあります。

気候システムには、温室効果ガス、雲、水蒸気、海洋、陸面などの多くの要素が関係し、それらが相互に作用します。モデルには解像度や物理過程の表現に限界があり、自然変動や将来の排出シナリオの違いも結果に影響します。さらに、複数の誤差が相殺し合い、見かけ上よい結果になる場合もあります。

比較的よくわかっていること

観測、物理理論、複数の独立した証拠によって、強く支持されている知見。

不確実性が大きいこと

地域別の降水変化、個々の極端現象、長期予測の細部、モデルやシナリオ間の差など。

「科学的に重要なことがわかっている」ことと、「あらゆる場所・時期の将来を正確に予測できる」ことは同じではない。

この区別が曖昧になると、専門家の主張が実際以上に確実に聞こえたり、逆に一部の予測が外れたときに、確立した知見まで疑われたりします。科学的な不確実性をどう伝えるかについての研究レビューも、伝え方や文脈によって受け手の反応が異なることを指摘しています [2]。

2. 専門家への不信感は、説明の仕方からも生まれる

研究の世界では、新しい発見や明確な成果が評価されやすい一方、「何がまだわからないのか」を詳しく示すことは、成果として伝えにくい場合があります。報道でも、条件付きの結論より、短く明快なメッセージの方が注目されやすい傾向があります。

1
結論が強調される

予測の条件や幅、適用できる範囲が十分に伝わらない。

2
受け手は確実な予言として受け取る

本来は確率的・条件付きの予測なのに、必ず起きるという印象になる。

3
現実との違いが見える

予測と異なる結果が出た際、自然変動や前提条件、モデルの限界が説明されていない。

4
「都合のよいことだけ説明している」と感じられる

科学的な不確実性そのものより、説明が不十分だったことが不信感につながる。

もちろん、不信感の原因は専門家だけにあるわけではありません。政治的な立場、経済的利害、報道のされ方、過去の経験なども関係します。また、専門家自身にも、原因を十分に切り分けられない問題があります。

重要:科学では、まだわかっていないことや、予測に限界があることは自然なことです。しかし、そうした限界や不確実性を十分に説明しなければ、受け手は「都合の悪いことを隠しているのではないか」と感じてしまうことがあります。気候科学と政策の関係における信頼についても、単に専門家の説明を「信じるか、信じないか」という問題ではありません。専門家の知識や能力だけでなく、誠実に情報を伝えているか、また、その説明を支える制度や組織が信頼できるかといった、さまざまな要素が関係しています。[4]。

3. 不確実性があっても、予測は役に立つ

予測の価値は、未来の一点を正確に言い当てられるかどうかだけでは決まりません。判断を改善できるかどうかも重要です。

天気予報の降水確率が70%でも、必ず雨が降るわけではありません。それでも、傘を持つかどうかを決めるために役立ちます。予測は「未来の確定した答え」ではなく、選択肢やリスクを比較するための情報として利用できます。

天気予報 気候予測
降水確率や予報の幅 将来の気温・降水・極端現象のシナリオや幅
傘を持つか、予定を変えるか 防災投資、土地利用、設備更新をどうするか
新しい観測で短時間に更新する 観測・研究の進展に応じて計画や評価を見直す
比較的短い期間で検証できる 数十年先の予測は直接検証に時間がかかる

気候予測では、将来の結果が確定するまで待てない場合が多く、対策にも長い準備期間が必要です。そのため、複数の将来像を検討し、さまざまな条件で有効な対策や、後から変更できる選択肢を考えることが重要になります。

伝え方の転換:「不確実だから役に立たない」でも「予測だから確実だ」でもなく、「何が不確実で、その情報がどの判断に役立つか」を示す。気候科学者の予測について、不確実性を認める説明が受容にどう影響するかを調べた実験研究もあります。ただし、効果は一様ではなく、説明の仕方によって変わります [1]。

4. 不確実性の大きさだけで、予測の価値は決まらない

たとえば、将来の豪雨リスクについてモデル間の差が大きくても、被害が甚大で、比較的低コストの対策で損失を減らせるなら、予測には十分な実用価値があり得ます。反対に、対策に非常に大きな費用がかかる場合や、対策によって別の経済的・社会的な負担が生じる場合には、慎重な判断が必要です。特に、予測される気候変化の大きさや発生時期によって、選ぶべき対策が大きく変わるのであれば、不確実性を減らすための追加観測や研究に価値があります。また、現時点で大規模な投資を行うよりも、将来の状況に応じて段階的に対策を強化できるような柔軟な計画を立てる方が合理的な場合もあります。

意思決定で考えるべき要素

  • 予測は、実際の判断をどの程度変えるのか。
  • 対策をしない場合、どのような損失が考えられるのか。
  • 対策の費用と、回避できる被害・得られる便益はどの程度か。
  • 誰が費用を負担し、誰が便益を受けるのか。
  • 新しい情報が得られたとき、計画を見直せるのか。

予測の不確実性が大きいからといって、その価値が低いとは限りません。重要なのは、不確実性の大きさだけでなく、対策にかかる費用、想定される被害、対策によって得られる効果、そして将来の情報に応じて判断を変更できるかどうかを総合的に考えることです。

予測の価値は、予測幅の小ささだけでなく、意思決定の質をどれだけ改善できるかによっても評価する。

深い不確実性の下では、単一の「最もありそうな未来」に最適化するだけでなく、複数の将来シナリオに対して頑健な選択肢を探す意思決定手法が提案されています [5][6]。

5. EVシフトで考える「コストとベネフィット」

EV(電気自動車)への移行は、気候変動対策の費用対効果と、社会全体と個人の間で生じる費用・便益の違いを考えるための具体的な事例です。

EV化によってCO₂排出量の削減が期待できます。しかし、「CO₂排出量を減らせるからEVに移行すべきだ」と説明するだけでは、政策の妥当性を十分に判断できません。EV化による環境上の便益が社会全体に広がる一方で、その導入費用や政策による負担は、必ずしもEVの購入者だけが負うわけではありません。例えば、EV購入補助金や税制優遇が実施される場合、その財源は税金などを通じて社会全体で負担することになります。一方、車両価格や充電環境などの制約によって、EVを購入できる人が公的支援を受ける一方で、購入できない人もその財源を負担するという不公平感が生じる可能性があります。特に、所得や居住環境によってEVの購入しやすさや充電の利便性が異なる場合、補助金の恩恵が特定の所得層や地域に偏るおそれがあります。したがって、EV化の政策を評価する際には、社会全体の費用と便益だけでなく、誰が補助を受け、誰が財源を負担し、誰が制度の恩恵を受けにくいのかという視点も重要になります。

個人・家計のコストと便益

車両購入費、充電設備、電気代、維持費、燃料費の節約、充電時間や利便性など。走行距離や充電環境によって経済的なメリットは異なります。

社会全体の便益

ライフサイクル全体での温室効果ガス排出削減、大気汚染の低減、化石燃料への依存度の軽減、エネルギー安全保障の向上など。

社会全体のコスト

車両・バッテリーの製造、資源採掘、充電インフラ、電力系統の整備、廃棄・リサイクルなどに必要な費用や環境負荷。

政策による費用と便益の分配

補助金や税制優遇の財源、購入者と非購入者、納税者、地域社会などの間で、誰が費用を負担し、誰が便益を受けるか。

「社会にとって得」と「個人にとって得」は同じではない

CO₂排出量の削減は、社会全体にとって気候変動による被害を抑えるというメリットがあります。しかし、そのための費用や利益が、すべての人に均等に分配されるわけではありません。脱炭素化によって利益を得る人がいる一方で、新たな費用や負担を強いられる人もいます。

誰が得をするのか?

  • 将来世代:地球温暖化の進行が抑えられ、猛暑、豪雨、海面上昇などの被害を軽減できる。
  • 農業・漁業・観光業:気候変動による生産や事業への悪影響が小さくなる可能性がある。
  • 現役世代を含む現在の生活者:化石燃料の燃焼に伴う大気汚染が減り、健康被害が軽減される。(副次的効果)
  • 再生可能エネルギー関連企業:太陽光、風力、蓄電池などの需要拡大によって事業機会が増える。
  • EV利用者の一部:自宅で安価に充電でき、走行距離が長い場合などには、燃料費の節約につながる。

誰が損をする、あるいは負担するのか?

  • EVへの買い替えが難しい人:車両価格の高さや充電設備の問題から、EVのメリットを受けにくい。
  • 低所得世帯:エネルギー価格や製品価格の上昇があった場合、家計への負担が相対的に大きくなる。
  • 化石燃料関連企業・労働者:石炭、石油、天然ガスの需要減少によって、事業縮小や雇用減少の影響を受ける。
  • エネルギー多消費型の産業:設備更新や脱炭素技術の導入に多額の投資が必要になる。
  • 納税者:EV補助金や再生可能エネルギー支援などの政策費用を、税金や電気料金などを通じて負担する場合がある。

このように、CO₂削減によって社会全体が利益を得られるとしても、その過程では利益を得る人と費用を負担する人が異なる場合があります。また、同じ人や企業が、ある面では利益を得る一方、別の面では負担を強いられることもあります。

そのため、脱炭素政策では排出量の削減目標だけでなく、補助金や税制、雇用対策などを通じて、特定の個人や企業、地域に負担が集中しないようにすることも重要です。ただし、こうした政策にも費用が伴うため、誰が負担し、誰が恩恵を受けるのかという公平性の視点が欠かせません。

1. 気候変動緩和策としての妥当性

EVは走行時に排気ガスを出しませんが、車両やバッテリーの製造、資源採掘・精製、発電、廃棄などでは温室効果ガスが排出されます。そのため、EVの環境性能を評価する際には、走行時だけでなく、製造から使用・廃棄までのライフサイクル全体で比較する必要があります。

EVによる温室効果ガス削減効果は、電力の発電構成、バッテリーの製造方法、走行距離、使用期間などによって変わります。一般に、電力の脱炭素化が進むほど、EVによる削減効果は大きくなります。

このように、EV化は有効な気候変動緩和策の一つですが、あらゆる地域や利用条件で、常に最も効率的な選択になるとは限りません。

2. 費用対効果はどの程度あるのか

EV化の費用対効果を評価するには、単にEVとガソリン車の購入価格を比較するのではなく、CO₂を1トン削減するために、追加でどれだけの費用が必要になるかを考えるとわかりやすくなります。これは「限界削減費用(Marginal Abatement Cost)」と呼ばれています。

基本的な考え方を以下に示します。

CO₂削減費用 = 対策による追加費用 ÷ ライフサイクルでのCO₂削減量

例えば、EVへの買い替えに追加で100万円かかり、その車両の生涯利用によって20トンのCO₂を追加的に削減できるなら、単純計算で5万円/t-CO₂となります。

実際には、燃料費と電気代の差、維持費、車両の残存価値、充電設備、電力網への追加投資なども考慮する必要があります。また、社会全体の費用対効果を評価する場合には、補助金などの資金移転と、実際に必要となる社会的な追加費用を区別することも重要になります。

3. EV化はほかの温暖化対策より優先すべきか

ここが政策判断として重要です。同じ予算を使うのであれば、EVへの補助金だけでなく、再生可能エネルギーの導入、住宅の断熱改修、産業部門の省エネルギー、公共交通の整備などと比較する必要があります。

対策 主な削減効果 費用対効果を左右する要因
EV化 自動車のライフサイクル排出削減 車両価格、走行距離、電源構成
再エネ導入 発電部門の排出削減 発電コスト、系統整備、蓄電
住宅断熱 冷暖房需要の削減 建物の状態、改修費用
公共交通整備 自動車利用の削減 利用者数、地域の交通需要
産業の省エネ 製造工程の排出削減 技術、設備更新費用

例えば、公共交通が充実した都市部では、自動車の利用そのものを減らす方が効率的な場合があります。一方、公共交通が乏しく、自動車への依存度が高い地域では、EV化が現実的な選択肢になります。

また、EV化と再生可能エネルギーの導入は競合するだけではありません。電力の脱炭素化が進めば、EV化による温室効果ガス削減効果もさらに大きくなります。重要なのは、EV化だけを独立して評価するのではなく、エネルギー政策や交通政策との組み合わせも考慮することです。

4. 気候変動予測の不確実性は、EV化の判断にどう影響するか

気候変動予測には、将来の気温上昇や降水量、極端現象の変化などに不確実性があります。そのため、EV化によって将来の気候変動による被害をどれだけ回避できるかという便益にも不確実性が残ります。

ただし、次の2つは区別して考える必要があります。

排出削減効果の不確実性

EV化によってライフサイクル全体の温室効果ガス排出量がどれだけ減るかという不確実性です。車両、電力、製造方法、走行距離などの条件から、比較的具体的に評価できます。

気候変動による被害回避効果の不確実性

排出削減によって将来の気温上昇や災害リスクがどれだけ抑えられ、経済的損失をどれだけ回避できるかという不確実性です。気候モデルや社会経済シナリオなどに依存します。

不確実性があっても、対策を進める意味がある理由

不確実性が大きいことと、対策の価値が小さいことは同じではありません。気候変動の将来予測やEVの環境効果に不確実性が残っていても、EV化には次のような意味があります。

① 排出削減そのものに意味がある

気候変動の影響を正確に予測できなくても、温室効果ガスの累積排出量を減らすことは、将来の温暖化リスクを抑える方向に働きます。将来の被害額を正確に計算できないことと、排出削減の効果がないことは別の問題です。

② EV化には気候変動対策以外の便益もある

例えば、走行時の排気ガスがないことによる都市部の大気環境改善、エネルギー源の多様化、再生可能エネルギーとの連携などです。こうした便益も含めて評価すれば、気候変動による被害の不確実性だけでは判断できない価値があります。

③ 将来の技術や電力構成の変化によって、便益が大きくなる可能性がある

電力の脱炭素化が進めば、EVの走行に伴う温室効果ガス排出量も減少します。したがって、現在の電源構成だけでEVの長期的な環境効果を判断するのは適切ではありません。

つまり、将来の気候変動による被害を正確に予測できなくても、排出削減そのものには意味があります。また、EV化による排出削減効果だけでなく、大気環境やエネルギー安全保障などの便益も考慮することが重要です。

5. ただし、無条件で進めるべきではない

一方で、EV化には車両や電池の製造、資源採掘、充電設備、電力系統の整備などの費用や環境負荷があります。また、同じ予算を再生可能エネルギー、省エネルギー、公共交通の充実などに使った方が、より大きな排出削減につながる場合もあります。

そのため、重要なのは、EV化を進めるか否かという二択ではなく、次の点を評価することです。

  • ライフサイクル全体で、どれだけ温室効果ガスを削減できるか。
  • その削減に、どれだけの社会的費用が必要か。
  • 他の温暖化対策と比較して、どの程度費用対効果が高いか。
  • 技術や電力構成の変化に応じて、政策を見直せるか。
  • 費用負担が特定の個人や地域に偏らないか。

また、将来の状況が変化した場合にも対応できるよう、技術の進歩や電力構成の変化を踏まえて、政策を段階的に見直すことも重要です。

6. EV化は妥当だが、導入方法と優先順位が重要

EV化は気候変動緩和策として妥当性のある選択肢です。ただし、社会全体でどれだけ効率的に温室効果ガスを削減できるかという観点が重要になります。

そのためには、次のような点を総合的に考える必要があります。

  1. ライフサイクル全体での温室効果ガス削減効果を評価する。
  2. 排出削減量当たりの追加費用を、ほかの対策と比較する。
  3. 個人や企業に負担が集中しないよう、政策の公平性を考慮する。
  4. 電力の脱炭素化や技術革新に応じて、政策を見直す。
  5. 気候変動による被害回避だけでなく、大気環境やエネルギー安全保障などの便益も評価する。
重要:気候変動予測に不確実性があるからといって、対策に効果がない訳ではありません。一方で、温暖化対策だからという理由だけで、あらゆる対策を無条件に進めることも適切ではありません。社会全体の費用と便益、個人や地域への負担、ほかの対策との比較を通じて、どの対策をどの程度の規模と速度で進めることが合理的なのかを判断する必要があります。

費用対効果の計算だけですべての価値判断が決まるわけではありません。将来世代の利益をどう評価するか、負担をどのように分配するかといった社会的・倫理的な選択も残ります。それでも、費用と便益を透明にし、不確実性や前提条件を明示することで、政策を具体的に議論する土台ができます。EV政策の評価では、環境便益だけでなく、補助金の費用や受益者の偏り、公平性も重要な論点として扱われています [7]。

6. 専門家は何を伝えるべきか

専門家が予測の限界だけを説明すれば、聞き手は「結局、何もわからないのではないか」と感じるかもしれません。一方、予測の有用性だけを強調すれば、後になって「不確実性を隠していた」と批判される可能性があります。

必要なのは、科学的な確かさと、実際に判断に使える価値を一体として説明することです。

A
何がわかっているか

証拠の強さ、確認されている傾向、成立する条件を説明する。

B
何がわかっていないか

モデルの限界、自然変動、シナリオ差、未解明の過程を具体的に示す。

C
不確実性が判断にどう影響するか

どの範囲の結果なら同じ対策が有効か、どこで判断が変わるかを示す。

D
費用・便益・負担を可視化する

対策をしない場合も含め、代替策や負担の分配を比較する。

E
新しい情報で検証し、必要なら修正する

予測と結果を比較し、誤差の原因を調べ、前提や対策を更新する。

これは、専門家だけの責任ではありません。研究評価、報道、政策決定の仕組み、そして社会がどのような説明を求めるかも関係します。明快な結論だけでなく、慎重な検証や限界の説明にも価値を認めることが大切です。気候税・規制への支持を分析したメタ分析では、政策の有効性に加えて、公平だと感じられるかどうかが世論と強く関係することが示されています [8]。

7. 不確実性を認めながら、役立つ情報にする

気候変動のような長期的で複雑な問題では、将来の状態を完全に予測することは困難です。しかし、それは予測が無価値であることを意味しません。予測の幅、自然変動、モデルの限界を踏まえたうえで、複数のシナリオを比較し、対策の費用と便益を検討することは可能です。

また、社会に対して大きな負担を求める政策では、目標や理念を掲げるだけでは十分ではありません。どの程度の効果が見込まれ、どれだけの費用がかかり、誰が負担し、代替策と比べて何が優れているのかを明らかにする必要があります。

科学への信頼は、不確実性がないように見せることで守られるのではない。不確実性を率直に説明し、それでも何を判断できるのか、どのような便益が得られるのかを具体的に示すことで高まる。

※ 本ページは議論の整理を目的とした概念的な解説です。EVの具体的な費用対効果や気候影響を定量評価する場合は、対象地域、電源構成、車両条件、評価期間、比較対象などを明示した最新データが必要です。

参考文献・関連研究

本文中の [番号] から各文献に移動できます。文献は、不確実性の伝達、科学への信頼、意思決定、EV政策の費用対効果に関する代表的な研究・レビューを中心に選んでいます。各研究の結果は、対象国・実験条件・政策設計によって異なるため、すべての状況にそのまま一般化できるわけではありません。

  1. Howe, L. C. et al. (2019).“Acknowledging uncertainty impacts public acceptance of climate scientists’ predictions.”

    Nature Climate Change, 9, 863–867.

  2. van der Bles, A. M. et al. (2019).
    “Communicating uncertainty about facts, numbers and science.”
    Royal Society Open Science, 6, 181870.
  3. van der Bles, A. M. et al. (2020).“The effects of communicating uncertainty on public trust in facts and numbers.” Proceedings of the National Academy of Sciences.
  4. Lacey, J. et al. (2018). “Understanding and managing trust at the climate science–policy interface.” Nature Climate Change, 8, 22–28.
  5. Dittrich, R., Wreford, A. & Moran, D. (2016).“A survey of decision-making approaches for climate change adaptation: Are robust methods the way forward?” , 122, 79–89.
  6. Lempert, R. J. (2015).“Embedding (some) benefit-cost concepts into decision support processes with deep uncertainty.” Journal of Benefit-Cost Analysis.
  7. Sheldon, T. L. (2022).“Evaluating Electric Vehicle Policy Effectiveness and Equity.” Annual Review of Resource Economics, 14, 669–688.
  8. Fairbrother, M. et al. (2022).“Meta-analyses of fifteen determinants of public opinion about climate change taxes and laws.” Nature Climate Change.
  9. “Total cost of ownership and externalities of conventional, hybrid and electric vehicle” (2017). Transportation Research Procedia, 24, 267–274.

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