次世代デジタルインフラの構築

【CO₂削減効果の前提条件】

［パワー半導体］

<電動車関連>

• 電動車のCO₂排出量と日本の自動車の平均走行距離を元に、1台あたりの年間のCO₂排出量を算出
• 2030年時点の電動車の普及率を50%、2050年は100%として算出
• 電動車の損失割合を20%、本プロジェクトによる損失改善効果を50%として削減量を算出

<再エネ等電力関連>

• 洋上風力により発電された電力が、火力により発電された電力を代替して、送電に使用される電力変換器の損失が低減すると仮定
• 2030年国内の洋上風力の導入量を1.68～3.68GW、2050年を45GW、世界の導入量としては2030年は234GW、2050年は1,400GWとした
• 設備利用率(33.2%)及び火力平均の電力排出係数(0.66kg・CO₂/kWh)はGI基金事業の「洋上風力発電の低コスト化」プロジェクトと同等の値を使用
• 現行の半導体変換器による損失は2%と仮定し、本プロジェクトによる損失低減効果を50%としてCO₂削減量を算出

<サーバ電源関連>

• 2019年の世界及び国内のデータセンターの消費電力量から増加分を考慮すると、2030年、2050年の消費電力はそれぞれ下表の通り

  表 世界及び国内のデータセンター消費電力量（TWh）

  	2019年	2030年	2050年
  国内	14	18	43
  世界	200	252	612

• 消費エネルギーのうち電源が占める損失は25%、本プロジェクトによる損失低減効果を50%としてCO₂削減量を算出

［次世代グリーンデータセンター］

• データセンターによる省電力化を40％とし、省電力化技術の普及率を2030年で40％、2050年で100％と仮定
• 省電力化により削減された電力量の発電におけるCO₂排出量が削減されると仮定

［IoTセンシングプラットフォーム］

• M2Mの需要は様々な調査レポートで増加するという予測がなされており、2030年には1,250億個になるとされている
• DBJレポートによると、M2Mセンサ搭載数は約14%であり、それを元に試算すると、2020年0.63億台に対して、2030年で7.4億台、2050年で60億台のセンサ数となる見通し
• 「4K画像＋既存圧縮技術」に対して本事業で開発する信号処理技術を適用した場合を試算

【経済波及効果の前提条件】

［パワー半導体］

• 2020年のパワー半導体市場全体を約3.2兆円、2030年には約5兆円としてCAGR（年平均成長率）を計算し、2050年の市場規模を推定
• 2050年にかけて平均的なCAGRとして10%程度を仮定して2050年の市場規模を推定

［次世代グリーンデータセンター］

• データセンターシステムの投資額は、2019年に世界 214,902百万米ドル、国内12,056百万米ドルであり、2025年には世界271,579百万米ドル（CAGR4％）、国内 13,198百万米ドル（CAGR1.5％）と推計されている
• 世界CAGR4%、国内CAGR1.5%のまま成長すると仮定

［IoTセンシングプラットフォーム］

• センサ台数の将来予測値に対して、センサの単価と整備するプラットフォームサービスの利用料を仮定して試算
• センサの台数については、CAGRを20%として試算
• センサの単価については、市販されているAI機能を搭載したインテリジェントセンサの製品単価を参考に10,000円と仮定し、プラットフォームサービスの利用料は、サブスクリプションサービスの平均額2,000円と仮定

出所）研究開発・社会実装計画