1.CO2 削減ポイントプログラムの効果検証の方針 HEMS サービスの一つとして アドバイス情報や排出削減に対してインセンティブを付与できるような仕組みを構築していくためには それがサービスの継続利用や削減行動の促進につながる必要がある 効果検証 1 では HEMS サービスの継続利用と削減行動に

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1 CO2 削減ポイントの付与による CO2 削減行動促進プログラムの試行実施とその効果検証について 資料 3

2 1.CO2 削減ポイントプログラムの効果検証の方針 HEMS サービスの一つとして アドバイス情報や排出削減に対してインセンティブを付与できるような仕組みを構築していくためには それがサービスの継続利用や削減行動の促進につながる必要がある 効果検証 1 では HEMS サービスの継続利用と削減行動に関する課題を 継続的な ( サービスに関する ) 情報の閲覧頻度に着目して抽出する 効果検証 2 では HEMS を活用し家庭に低炭素を促す新たな仕組みの一案として インセンティブの付与が HE MS サービスの課題解決策として有効か否かを検証する 情報提供の効果検証 ( 効果検証 1) NTT スマイルエナジーの HEMS を導入しているユーザーを対象とし約 1 年間の効果を検証 ポイントプログラムの効果検証 ( 効果検証 2) ミサワホームの HEMS を導入しているユーザーを対象としインセンティブ付与による約 4 ヶ月間の継続効果を検証 仮説 1 時間経過に伴い情報の閲覧頻度が減少し 削減効果が低下する 仮説 2 インセンティブを付与することによって 削減効果が向上するか? 検証項目 1 時間経過に伴い情報の閲覧頻度が減少傾向にあるか? 検証項目 1 ポイント ( インセンティブ ) の付与により 電力消費量が抑制されるか? 検証項目 2 情報の閲覧頻度が減少傾向にある世帯の電力消費量は多い傾向にあるか? 検証項目 2 情報の閲覧頻度が高い世帯は 電力消費量がさらに抑制される傾向にあるか? 検証項目 3 電力消費量が抑制傾向にある世帯の情報の閲覧頻度は高い傾向にあるか? 検証項目 3 ポイントプログラムの終了後でも 効果はリバウンドしないか? 検証項目 4 ポイントプログラムの参加によって サービスの満足度や省エネ意識が向上するか? 1

3 2. 情報提供の効果検証 ( 効果検証 1) 2-1 評価対象モニターの概要 (1) 評価対象モニターに提供される情報 評価対象モニターは PCからマイページにログインすると下図のような情報を閲覧することができる 評価対象モニターに提供される情報 出所 : 住宅用エコめがねパンフレット, 2

4 2. 情報提供の効果検証 ( 効果検証 1) 2-1 評価対象モニターの概要 (2) 評価対象期間とモニターの概要 2013 年 5 月 ~8 月末に NTT スマイルエナジー社の HEMS サービス ( 余剰買取契約 ) に加入した 東京都 埼玉県 神奈川県 千葉県における太陽光発電を設置しているモニター (348 世帯 ) のデータを取得 下記の条件に従って分析対象モニター (108 世帯 ) を絞り込んだ 評価対象期間は データの欠損率 ( ) の少なく 情報の閲覧頻度 ( ログイン回数 ) が取得できている 2013 年 1 1 月から 2014 年 8 月とした 欠損率 : データが欠損している割合 またはサービス未加入のためデータが存在しない割合 HEMS データの欠損率の推移 世帯数 以上 15%~2 1~15% 5%~1 5% 未満 評価対象期間 分析対象モニターの絞り込み条件 比較条件の統一 データ欠損率の高いモニターの除外 異常値を示すモニターの除外 オール電化世帯のみを抽出 (N=220) 全期間においてデータ欠損率が 1 以上のモニターを除外 (N=116) 電力消費量や情報の閲覧頻度が他と比較して著しく異なるモニターの除外 (N=108) 3

5 2. 情報提供の効果検証 ( 効果検証 1) 2-2 HEMS の情報閲覧頻度に応じた CO2 削減効果の検証 (1) HEMS の情報閲覧回数に応じた CO2 削減効果の検証例 閲覧回数 ( ) の多い上位 下位 1/4 の世帯における電力消費量の変化率を比較した結果は下図の通り 夏季については 閲覧回数が多いほど電力消費量が抑制される傾向にあり 特に 2014 年 7 月においては有意水準 1 で有意な差があらわれている これは 夏季における削減行動が実行しやすいことが一因であると考えられる また 時間経過とともに削減効果が表れた可能性もある 閲覧回数 :2013 年 11 月から 2014 年 8 月における 1 日当たりの平均閲覧回数 電力消費量増加 電力消費量減少 電力消費量の変化率 % 中間季 基準月 ( とする ) 冬季 中間季 夏季 削減効果あり 閲覧回数 ( ) 閲覧回数の多い上位 1/4 (N=24) 閲覧回数の少ない下位 1/4 (N=24) 電力消費量の変化率の差分 % % 12% 8% 4% -4% -8% 年 11 月 年 12 月 2014 年 1 月 年 2 月 年 3 月 2014 年 4 月 年 5 月 年 6 月 2014 年 7 月 2014 年 8 月 P 値 電力消費量の変化率の差分 P 値 4

6 2. 情報提供の効果検証 ( 効果検証 1) 2-2 HEMS の情報閲覧頻度に応じた CO2 削減効果の検証 (2) 電力消費量に応じた HEMS の情報閲覧回数の評価例 電力消費量の増加率 ( ) が少ない世帯ほど 1 日当たりの平均閲覧回数が有意に多い つまり 本事業における評価対象モニターにおいては 閲覧頻度が高い世帯ほど 消費量が抑制されている傾向にあるといえる ただし 閲覧頻度と消費量抑制の因果関係については 継続的な検証が必要 また 閲覧回数は 時間経過に従って減少傾向にある 電力消費量の増加率 :2013 年 11 月の平均電力消費量を基準とした 2014 年 8 月の平均電力消費量の増加率 ( 変化率 ) 閲覧回数多 閲覧回数少 1 日あたりの平均閲覧回数回 中間季 冬季 中間季 夏季 電力消費量の増加率 ( ) 電力消費量の増加率が少ない上位 1/4 (N=27) 電力消費量の増加率が多い下位 1/4 (N=27) 閲覧回数の差分 % 年 11 月 年 12 月 年 1 月 年 2 月 年 3 月 2014 年 4 月 年 5 月 2014 年 6 月 2014 年 7 月 2014 年 8 月 P 値 平均閲覧回数の差分 P 値 5

7 2. 情報提供の効果検証 ( 効果検証 1) 2-3 まとめ HEMS を用いて CO2 削減行動を促進するためには 情報の閲覧回数を増やすような取り組みが有効であり 例えば インセンティブを付与するような取り組みが代表例として考えられる CO2 削減行動を継続させるには HEMS サービスを継続して提供する必要がある (HEMS サービスの課題 ) 電力消費量そのものの大小は 情報の閲覧頻度よりも その他の要因 ( 世帯属性 気温等 ) に依存する傾向が見られる 〇 : 有意水準 1 で有意差があった : 有意水準が 1 に満たなかった 検証項目 1 閲覧頻度は減少するか? 検証項目 2 閲覧頻度が減少すると消費量が増加するか? 検証項目 3 消費量が抑制されている世帯は閲覧頻度が多いか? 閲覧頻度の傾向分析 閲覧回数 多 vs 少 閲覧回数の減少率 高 vs 低 電力消費量 大 vs 小 電力消費量の増加率 高 vs 低 〇 ~ 〇 閲覧回数は 時間経過に従って減少傾向にある 閲覧回数が減少傾向にある世帯ほど 電力消費量が増加する傾向にある 夏季において有意差あり 閲覧回数の減少率の差による電力消費量の有意差はみられず 電力消費量の差による閲覧頻度の有意差はみられず 電力消費量の増加が抑制されている世帯ほど 閲覧頻度が高い傾向にある 6

8 3-1 CO2 削減ポイントプログラムの概要 CO2 削減ポイントプログラムは 下記の通り実施 実施期間 : 前半 (9/1~10/26) 後半 (11/10~12/20) インセンティブ : 経済的インセンティブ ( 合計した CO2 削減ポイントの順位に応じて Amazon ポイントを贈呈 ) 対象世帯 :191 世帯 ( オール電化の有無 地域に応じて下記のようにグループ分け ) 順位 対象世帯数 前半 Amazon ポイント 後半 1 位 ~10 位 10 世帯 位 ~30 位 20 世帯 位 ~50 位 30 世帯 位 ~97 位 40 世帯 今週のあなたが獲得したエコづかいポイントは ポイントです エコづかいチャレンジ活動参加世帯中総合順位 位です 週 1 回ごとに通知 家庭 HEMS HEMS データ サービス提供主体者 ( ミサワホーム ) HEMS データ アグリゲーター ( 富士通 ) CO2 削減ポイント情報 サービスプロバイダ ( 凸版印刷 ) 電力情報等の提供 分類 オール電化 ガス併用 寒冷地域 ( 地域区分 1~4) 温暖地域 ( 地域区分 5~8) グループ 1-T(3 世帯 ) グループ 1-C(3 世帯 ) グループ 3-T(5 世帯 ) グループ 3-C(4 世帯 ) X-T: トリートメント (CO2 削減ポイントを付与する ) グループ X-C: コントロール (CO2 削減ポイントを付与しない ) グループ グループ 2-T(43 世帯 ) グループ 2-C(42 世帯 ) グループ 4-T(46 世帯 ) グループ 4-C(45 世帯 ) 異常値のチェック 値が 0 以下または 20kWh 以上であれば 異常値と判断し除外 データ欠損のチェック 異常値も含めて欠損率が 1 以上であれば 当該世帯の削減原単位を 0 とする ポイント算出 ポイント = 削減原単位 係数 + 基準値 7

9 3-2 CO2 削減ポイントの算出方法 CO2 削減ポイントの算出方法は下図の通り コントロールグループのデータを用いて設定したベースライン ( 消費量の変化率 ) と 対象世帯の消費量の変化率を比較し その差分を削減努力として CO2 削減ポイントを算出 資料 2 において示した 手法 4 を用いている 対象モニター コントロールグループの平均 電力消費量の変化率 % ポイント ポイント ポイント 100 基準週 1 週目 2 週目 X 週目 前半 :8/18~8/24 後半 : 11/3~11/9 基準週の平均電力消費量を 100(%) とする 8

10 3-3 評価対象モニターの概要 ポイントプログラムの効果を適切に検証するために モニターの世帯属性に偏りがないように割り振ったトリートメントグループとコントロールグループを設けた上で 同プログラムを実施 その中でも 必要データが十分にそろっているモニターに絞り込み 効果検証を行った 2014/ 8/18 9/1 10/26 11/10 12/ / 1/21 データ取得期間 前半 後半 ミサワホームモニター (191 世帯 ) トリートメントモニター (97 世帯 ) コントロールモニター (94 世帯 ) トリートメントモニター (97 世帯 ) コントロールモニター (94 世帯 ) 評価対象データの絞り込み 効果検証 比較条件の統一 データが不足しているモニターの除外 異常値を示すモニターの除外 寒冷地に住むモニターを除外 日別の消費量データが 1 日以上かけているモニターを除外 アンケートに回答していないモニターを除外 週別の電力消費量または その変化率が 平均より著しく大きい または小さいモニターの除外 9

11 3-4 HEMS サービスとして提供される情報について (1)HEMS の情報 ミサワホームの HEMS サービスにおける主な情報は 宅内に表示器として設置されている enecoco モニター と タブレット端末やスマートフォン パソコンなどからインターネットを通じて閲覧することが可能 出所 : ミサワホームウェブサイト, 10

12 3-4 HEMS サービスとして提供される情報について (2) ポイント配信メールの情報 プログラム期間中に週 1 回のペースでモニターに配信される ポイント配信メール は 下図の通り 下図は 前半の 1 週目と 後半の 2 週目に送付したメール 11

13 3-5 CO2 削減ポイントプログラムの試行実施の結果 (1) 前半の結果 全体を通して上位 下位の入れ替わりは小さい 一方で 中間層の順位の入れ替わりが激しい 上位 下位 (a) 順位の推移 CO2 削減ポイント (b)30 位までのポイント付与状況 12

14 3-5 CO2 削減ポイントプログラムの試行実施の結果 (2) 後半の結果 前半と同様に 全体を通して上位 下位の入れ替わりは小さい 一方で 中間層の順位の入れ替わりが激しい 上位 下位 (a) 順位の推移 CO2 削減ポイント (b)30 位までのポイント付与状況 13

15 3-6 CO2 削減ポイントの付与による削減効果の検証 (1) モニターグループの比較による CO2 削減効果の検証例 トリートメントモニターのうち期間中の付与された合計のポイント数が上位 1/ 2 以上の世帯とコントロールモニターの電力消費量の変化率を比較した結果は下図の通り 付与されたポイント数が多い世帯ほど 前半および後半を通じて電力消費量が抑制されている傾向にあるといえる プログラム終了後 明らかにリバウンドととれる変化はなかった 電力消費量の変化率 % 前半後半終了後 コントロール (N=55) トリートメント ( ポイント上位 ) (N=27) -4 電力消費量の変化率の差分 % 週 0 週 1 週 2 週 3 週 4 週 5 週 6 週 7 週 週 0 週 1 週 2 週 3 週 4 週 5 週 6 週 7 週 8 週 9 週 10 週 P 値 電力消費量の変化率の差分 P 値 9 月 10 月 11 月 12 月 1 月 14

16 3-6 CO2 削減ポイントの付与による削減効果の検証 (2) 情報の閲覧頻度に応じた電力消費量の削減効果の検証例 トリートメントモニターのうちポイント配信メールの閲覧頻度が高い世帯と低い世帯 ( ) の電力消費量の変化率を比較した結果は 下図の通り ポイント配信メールを参考にした世帯は 後半の 4 週目以降において消費量が抑制されている傾向にあるが 有意な差ではなかった プログラム終了後 明らかにリバウンドととれる変化はなかった 電力消費量の変化率 % 前半後半終了後 低頻度 (N=40) 高頻度 (N=26) ポイント配信メールを確認し 次週の省エネ行動の参考にした世帯を 高頻度 参考にしなかった世帯を 低頻度 とした 電力消費量の変化率の差分 % 15% 1 5% -5% 週 0 週 1 週 2 週 3 週 4 週 5 週 6 週 7 週 週 0 週 1 週 2 週 3 週 4 週 5 週 6 週 7 週 8 週 9 週 10 週 P 値 電力消費量の変化率の差分 P 値 9 月 10 月 11 月 12 月 1 月 15

17 3-6 CO2 削減ポイントの付与による削減効果の検証 (3) 回帰分析による CO2 削減効果の検証 閲覧頻度の違いによる効果を検証するために ランダム効果モデル ( ) を用いた 式 4 において ポイント配信メールを参考にした世帯においては 暖房に対する気温感応度が有意に低く 消費量が抑制される傾向にあることが示唆された ランダム効果モデル : 回帰分析の一種であり 世帯個別の消費量を 世帯効果 として誤差項 ( 今回は切片 ) に含めることでその影響を分離し 介入の効果を回帰係数の有意性で判断する線形モデル 前半 後半 式 1 PR i,w = α 0 +α 1 CDD i,w +α 2 HD1 i + α 3 HD1 i CDD i,w +ε i,w 式 3 PR i,w = α 0 +α 1 HDD i,w +α 2 HD1 i + α 3 HD1 i HDD i,w + ε i,w 式 2 PR i,w = α 0 +α 1 CDD i,w +α 2 HD2 i + α 3 HD2 i CDD i,w +ε i,w 式 4 PR i,w = α 0 +α 1 HDD i,w +α 2 HD2 i + α 3 HD2 i HDD i,w +ε i,w 項目 変数 係数 α n 式 1 式 2 式 3 式 4 ( 切片 ) *** *** 平均冷房度日 [DD/ 日 ] CDD i,w 平均暖房度日 [DD/ 日 ] HDD i,w *** *** HEMS の閲覧頻度ダミー HD1 i HEMS の閲覧頻度ダミー 平均冷房度日 [DD/ 日 ] HD1 i CDD i,w HEMS の閲覧頻度ダミー 平均暖房度日 [DD/ 日 ] HD1 i HDD i,w メールの閲覧頻度ダミー HD2 i メールの閲覧頻度ダミー 平均冷房度日 [DD/ 日 ] HD2 i CDD i,w メールの閲覧頻度ダミー 平均暖房度日 [DD/ 日 ] HD2 i HDD i,w * PR i,w : 電力消費量の変化率 %, i: モニター, w: 週次 ε i,w : 世帯効果 ( 誤差項 ) 統計的有意性 : *** 0.1%, ** 1%, * 5%,. 1 重決定係数 R p 値 <2.22E-16 <2.22E-16 n( 世帯数 ) T( 週数 ) N(=n T)

18 3-6 CO2 削減ポイントの付与による削減効果の検証 (4) CO2 削減ポイントプログラムの実行要因の分析と効果向上に向けた考察 本プログラムに参加したモニターは 普段から省エネ行動を実行している割合が多い プログラム参加により 特に情報の閲覧頻度が高いモニターは 省エネ意識が向上する傾向にある 普段の省エネ行動の実行状況 モニター活動期間に関係なく 普段から省エネ行動はしていない モニター活動期間前はしていないが モニター期間中はしていた 自身の省エネ意識の変化 向上しなかった あまり向上しなかったやや向上した 4 2 トリートメント (N=69) コントロール (N=58) モニター活動期間前はしていたが モニター期間中はしていない モニター活動期間に関係なく 普段から省エネ行動をしている 2 低頻度 (N=32) 高頻度 (N=34) 低頻度 (N=40) 高頻度 (N=26) HEMSの閲覧ポイント配信メールの閲覧 p=0.025 関係の有意性 p=0.001 ( カイ二乗検定による ) 向上した 自身の省エネ行動の変化 活動に対する全体的な満足度 減った 普段と変わらない 増えた 満足しなかった あまり満足していないやや満足した 2 2 満足した 低頻度 (N=32) 高頻度 (N=34) 低頻度 (N=40) 高頻度 (N=26) 低頻度 (N=32) 高頻度 (N=34) 低頻度 (N=40) 高頻度 (N=26) HEMS の閲覧 ポイント配信メールの閲覧 p=0.026 関係の有意性 p=0.000 ( カイ二乗検定による ) HEMS の閲覧 p=0.024 関係の有意性 ( カイ二乗検定による ) ポイント配信メール閲覧 p=

19 前半後半3.CO2 削減ポイントプログラムの効果検証 ( 効果検証 2) 3-7 まとめ HEMS を活用し家庭に低炭素を促す新たな仕組みの一案として CO2 削減ポイントプログラムを試行実施した結果得られた成果は 以下の通り プログラムに参加することによって省エネ意識の向上につながり 意欲的に削減努力を行った世帯ほど インセンティブを付与することができていた ただし 情報の閲覧頻度と消費量との関連については有意差が得られず 普段から省エネ行動を実行しており意識の高い世帯を対象としたためであると考えられる ただし 冬季期間 ( 後半 ) における気温感応度 ( 温度に対する消費量の増減割合 ) に関する削減効果については有意差があることを確認 プログラム終了後に 明らかにリバウンドと取れる消費量の変化はなかった ただし より長期間の観測が必要 検証項目 1 インセンティブの付与で消費量が抑制されるか? 〇 : 有意水準 1 で有意差があった 検証項目 2 情報の閲覧頻度が高い世帯において 消費量が抑制される傾向にあるか? : 有意水準が 1 に満たなかった 検証項目 3 プログラム終了後 リバウンドしない? 検証項目 4 プログラム参加で 意識向上するか? トリートメント vs コントロール ポイント上位 vs コントロール HEMS の閲覧頻度 高 vs 低 メールの閲覧頻度 高 vs 低 プログラム終了後のリバウンド 満足度, 意識向上 - トリートメントとコントロールでは有意差見られず ポイント上位 (N=27) とコントロールでは有意差あり 閲覧頻度の差による有意差は見られず ポイント配信メールを参考にした世帯は 気温感応度が低い傾向が見られる プログラム終了後 明らかにリバウンドととれる変化はなし より長い期間の経過観測が必要 プログラム参加により省エネ意識は向上 意識は向上したが 省エネ効果は見られず 18

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