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■建築研究資料 |
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№215号（2026（令和8年）7月） |
| ＜概要＞ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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近年、少子高齢化の進行等を背景として、世帯構成および世帯規模は大きく変化している。こうした世帯構成・規模の変化は、住宅におけるエネルギー消費構造にも影響を及ぼしていると考えられる。そのため、今後、住宅の性能向上に向けた対策を検討するにあたっては、従来の標準世帯（夫が会社員、妻が専業主婦、子供2人から成る4人世帯）を前提とした議論にとどまらず、多様化する世帯実態を踏まえた新たな視点が求められる。 このような背景のもと、住宅エネルギー消費の世帯間における差異およびその発生要因の解明を目的として、建築研究所では一般研究課題「政府統計データに基づく住宅エネルギー消費実態の分析」（研究期間：令和5年度～令和7年度）を実施した。 上記の研究課題では、環境省が実施する「家庭部門のCO2排出実態統計調査（家庭CO2統計）」の調査票情報（平成29年度～令和4年度）を用い、「世帯間におけるエネルギー消費の差異に関する統計分析」および「機械学習を用いたエネルギー消費の差異の発生要因に関する分析」を行った。 分析対象世帯として42,370世帯を選定し、分析に用いたデータは年間一次エネルギー消費量および用途構成比率（年間一次エネルギー消費量に対する暖房・冷房・給湯・調理比・照明他の割合）とそれを特徴づける121変数とした。 「世帯間におけるエネルギー消費の差異に関する統計分析」では、エネルギー消費構造に地域差が存在することを考慮し、分析は省エネ基準で規定される地域の区分ごとに実施した。 また、世帯を「世帯類型」および「居住人数」に基づいて分類し、これらの分類に基づくグループを“世帯群”と定義した。その上で、年間一次エネルギー消費量および用途別構成比率を対象として、各種統計量を算出し、その結果に基づいて多重比較を行うことで世帯群間の差異の統計的有意性を検証した。 「機械学習を用いたエネルギー消費の差異の発生要因に関する分析」では、121変数を説明変数（以下、特徴量と記す）として年間一次エネルギー消費量または用途別構成比率を予測する機械学習モデルを作成し、そのモデルをSHAP（SHapley Additive exPlanations）により解釈することで各特徴量の予測における寄与度と寄与の方向性を検討した。 以上、一連の分析により、世帯間における住宅エネルギー消費の差異を明らかにした。また、世帯間の差異を発生させる要因を特定し、その寄与度を定量的に示した。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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