JP7138390B1 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム Download PDF

Info

Publication number
JP7138390B1
JP7138390B1 JP2022110824A JP2022110824A JP7138390B1 JP 7138390 B1 JP7138390 B1 JP 7138390B1 JP 2022110824 A JP2022110824 A JP 2022110824A JP 2022110824 A JP2022110824 A JP 2022110824A JP 7138390 B1 JP7138390 B1 JP 7138390B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
creation
amount
information processing
carbon
demand
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2022110824A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2024008721A (ja
Inventor
俊介 木村
亮也 西田
宏平 西田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Towing
Original Assignee
Towing
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Towing filed Critical Towing
Priority to JP2022110824A priority Critical patent/JP7138390B1/ja
Priority to JP2022137060A priority patent/JP2024008763A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7138390B1 publication Critical patent/JP7138390B1/ja
Priority to PCT/JP2023/015592 priority patent/WO2024009586A1/ja
Publication of JP2024008721A publication Critical patent/JP2024008721A/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Mining
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/84—Greenhouse gas [GHG] management systems

Abstract

【課題】カーボンクレジットの需要量を創出するための創出手法を創出者に割り当てる。【解決手段】需要量取得部１２０は、カーボンクレジットの需要量を取得する。手法割当部１２１は、カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法と複数の創出手法それぞれのカーボンクレジットの創出能力とを関連付けて格納する手法データベース１００、及び１又は複数のカーボンクレジット創出者と当該創出者それぞれが実現可能な創出手法とを関連付けて格納する創出者データベース１０１を参照して、需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の創出手法を、１又は複数の創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てる。【選択図】図２

Description

本発明は情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システムに関する。
近年、人類の種々の活動に伴って排出される二酸化炭素やメタンをはじめとする温室効果ガスの排出量の削減努力をするとともに、排出することを避けられない温室効果ガスについては温室効果ガスの削減活動に投資することで、排出される温室効果ガスを埋め合わせる「カーボン・オフセット」という考え方が広がっている。この中で、企業等が自らの活動による削減が困難な温室効果ガスについて、他の組織や場所で実現した温室効果ガスの排出削減や吸収を「カーボンクレジット」として購入することで埋め合わせる取り組みが行われている。
上記取り組みに関連する技術として、例えば特許文献１には、水田のメタン排出量から資材利用時にどれだけ排出を抑えられるかを計算し、削減量に応じて炭素クレジットを付与する技術が開示されている。
特開２０１４－１３９７０３号公報
上記の技術により、水田等の個々の農地において削減ないし吸収可能な温室効果ガスの排出量を定量化できる。一方で、カーボン・オフセットを実現するために、企業等におけるカーボンクレジットの需要を、農地をはじめとする１又は複数のカーボンクレジットの供給でまかなう仕組みが必要であり、構築が望まれている。
本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、カーボンクレジットの需要量を創出するための創出手法をカーボンクレジット創出者に割り当てるための技術を提供することを目的とする。
本発明の第１の態様は、情報処理装置である。この装置は、カーボンクレジットの需要量を取得する需要量取得部と、カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法と前記複数の創出手法それぞれのカーボンクレジットの創出能力とを関連付けて格納する手法データベース、及び１又は複数のカーボンクレジット創出者と当該創出者それぞれが実現可能な創出手法とを関連付けて格納する創出者データベースを参照して、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を、１又は複数の前記創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てる手法割当部と、を備える。
前記情報処理装置は、１又は複数のカーボンクレジット創出者に対する１又は複数の前記創出手法の実施依頼を作成する依頼作成部と、１又は複数のカーボンクレジット創出者が実施を決定した１又は複数の前記創出手法及びその範囲である１又は複数の確定手法を取得する確定手法取得部と、１又は複数の前記確定手法に基づいて、当該確定手法によって創出できるカーボンクレジットの総量である供給総量を算出する供給総量算出部と、をさらに備えてもよい。
前記供給総量算出部は、１又は複数の前記確定手法を導入することによる温室効果ガスをあらかじめ定められた一つの温室効果ガスである基準ガスに換算した場合の削減量から、当該確定手法を導入するために要する温室効果ガスの排出量であって前記基準ガスの排出量に換算した排出量を減算することで、前記供給総量を算出してもよい。
前記供給総量算出部は、１又は複数の前記確定手法を導入することによる温室効果ガスをあらかじめ定められた一つの温室効果ガスである基準ガスに換算した場合の削減量から、当該確定手法を導入するために要する温室効果ガスの排出量であって前記基準ガスの排出量に換算した排出量を減算した上で、さらに、１又は複数の前記確定手法を導入する前の温室効果ガスの排出量であって前記基準ガスの排出量に換算した排出量を減算することで、前記供給総量を算出してもよい。
前記情報処理装置は、前記供給総量算出部が算出した前記供給総量と、前記需要量取得部が取得した前記需要量との大小関係を判定する需要充足判定部と、前記供給総量が前記需要量未満の場合に、前記需要量と前記供給総量との差分以上となるよう１又は複数のカーボンクレジットの調達先を取得する需要調整部と、をさらに備えてもよい。
前記カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法は、成果として生産物を伴う創出手法を含んでもよく、前記需要量取得部は、前記生産物の買い付け指定をさらに取得してもよく、前記手法割当部は、前記買い付け指定があった生産物の生産を伴う創出手法を含むように前記創出手法を割り当ててもよい。
前記カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法は、成果として生産物を伴う創出手法を含んでもよく、前記創出者データベースは、前記生産物の生産を伴う創出手法に基づく生産物の収量とカーボンクレジットの創出能力とのバランスを指定するためのバランス情報とを含んでもよく、前記手法割当部は、前記バランス情報を制約条件として含む目的関数を最適化することで、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を前記創出者に割り当てる最適化部を備えてもよい。
前記情報処理装置は、異なる創出手法を組み合わせて利用する際に課すべき条件を示す創出手法併用情報を格納する併用データベースをさらに備えてもよく、前記手法割当部は、前記創出手法併用情報を制約条件として含む目的関数を最適化することで、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を前記創出者に割り当てる最適化部を備えてもよい。
前記情報処理装置は、成果として生産物を伴う創出手法による成果の購入希望者に、前記成果の少なくとも一部を売却する成果売却部をさらに備えてもよい。
本発明の第２の態様は、情報処理方法である。この方法において、プロセッサが、カーボンクレジットの需要量を取得するステップと、カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法と前記複数の創出手法それぞれのカーボンクレジットの創出能力とを関連付けて格納する手法データベース、及び１又は複数のカーボンクレジット創出者と当該創出者それぞれが実現可能な創出手法とを関連付けて格納する創出者データベースを参照して、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を、１又は複数の前記創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てるステップと、を実行する。
本発明の第３の態様は、プログラムである。このプログラムは、コンピュータに、カーボンクレジットの需要量を取得する機能と、カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法と前記複数の創出手法それぞれのカーボンクレジットの創出能力とを関連付けて格納する手法データベース、及び１又は複数のカーボンクレジット創出者と当該創出者それぞれが実現可能な創出手法とを関連付けて格納する創出者データベースを参照して、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を、１又は複数の前記創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てる機能と、を実現させる。
このプログラムを提供するため、あるいはプログラムの一部をアップデートするために、このプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供されてもよく、また、このプログラムが通信回線で伝送されてもよい。
本発明の第４の態様は、カーボンクレジット需要者が利用する端末と、前記端末と通信ネットワークを介して接続する情報処理装置とを備える情報処理システムである。このシステムにおいて、前記情報処理装置は、前記端末からカーボンクレジットの需要量を取得する需要量取得部と、カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法と前記複数の創出手法それぞれのカーボンクレジットの創出能力とを関連付けて格納する手法データベース、及び１又は複数のカーボンクレジット創出者と当該創出者それぞれが実現可能な創出手法とを関連付けて格納する創出者データベースを参照して、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を、１又は複数の前記創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てる手法割当部と、を備える。
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、データ構造、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
本発明によれば、カーボンクレジットの需要量を創出するための創出手法をカーボンクレジット創出者に割り当てることができる。
実施の形態に係る情報処理システムの概観を模式的に示す図である。 実施の形態に係る情報処理装置の機能構成を模式的に示す図である。 実施の形態に係る手法データベースのデータ構造の一例を模式的に示す図である。 実施の形態に係る創出者データベースのデータ構造の一例を模式的に示す図である。 実施の形態に係る併用データベースのデータ構造の一例を模式的に示す図である。 創出手法併用情報を説明するためのグラフの一例を模式的に示す図である。 実施の形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の流れを説明するためのフローチャートである。 第３の変形例に係る情報処理装置の機能構成を模式的に示す図である。 第４の変形例に係る創出者データベース１０１のデータ構造を模式的に示す図である。
＜実施の形態の概要＞
実施の形態に係る情報処理装置は、カーボンクレジットの需要者（例えば企業）から取得した需要量以上のカーボンクレジットを創出するためのカーボンクレジットの創出手法を選択し、その創出手法を実行するカーボンクレジット創出者（以下、単に「創出者」と記載することがある。）に割り当てる処理を実行する。ここで「創出手法」とは、カーボンクレジットを創出するための手法であり、例えば、温室効果ガスの排出量の削減手法、炭素を固定化する手法、他者が創出したカーボンクレジットを譲り受ける手法などが挙げられる。また、「創出者」は創出手法を実行してカーボンクレジットの創出を担う者であり、例えば農家が挙げられる。
多くの場合、企業等の大きな組織によるカーボンクレジットの需要は、農家等の単独の創出者が創出できるカーボンクレジットの供給量を上回る。そこで、実施の形態に係る情報処理装置は、カーボンクレジットの需要量を満たすように、１又は複数のカーボンクレジットの創出手法を選択して、１又は複数の創出者に分配する。
ここで、個々の創出者はそれぞれ規模や目指す方向が異なり、カーボンクレジット創出の最大量や実現可能な手法、好みの手法等が創出者毎に異なり得る。情報処理装置は、創出手法を分配する対象となる各創出者それぞれの創出能力及び要望を考慮して、各創出者に割り当てる創出手法を最適化する。これにより、実施の形態に係る情報処理装置は、カーボンクレジットの需要量を創出するための創出手法の創出者に対する割り当てを最適化できる。
図１は、実施の形態に係る情報処理システムＳの概観を模式的に示す図である。情報処理システムＳは、情報処理装置１、需要者端末２、及び記憶装置３を含む。以下、図１を参照して情報処理システムＳにおいて実行される情報処理の流れの概要を（１）から（８）の順に説明するが、その数字は図１における（１）から（８）に対応する。
（１）情報処理装置１は、カーボンクレジットの需要者によるカーボンクレジットの需要量を取得する。図１に示す例では、情報処理装置１は、カーボンクレジットの需要者が利用する需要者端末２からカーボンクレジットの需要量を取得する場合の例を示している。これに替えて、あるいはこれに加えて、情報処理装置１は、過去の需要量の履歴に基づいて将来の需要量を推定することによって需要量を取得してもよい。この場合、情報処理装置１は、過去の需要量の履歴に対し、例えば既知の季節性自己回帰統合移動平均やベイジアンモデリング等の既知の推定アルゴリズムを適用して需要量を予測すればよい。また、情報処理装置１は、複数の需要者の需要量を合算した総需要量を取得してもよいし、確保済みのカーボンクレジットを減算した量を需要量としてもよい。
（２）情報処理装置１は、取得した需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の創出手法を、１又は複数の創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てる。ここで、創出手法は、大きく分けて以下の２種の手法を含むことが好適である。１種類目は、温室効果ガスを排出している既存の手法を、排出量を抑制する他の手法に切り替える種類の手法である。例えば、施設栽培農家において、旧型で燃費の悪い暖房機を、燃費の良い新型の暖房機に切り替えることで、暖房機稼働時に排出される温室効果ガスである二酸化炭素の量を削減し、カーボンクレジットを創出する。
２種類目は、本来排出されたはずの温室効果ガスを排出されない状態とする手法である。例えば、木や竹、籾殻、排泄物等は、そのままでは微生物の活動等によって分解され、二酸化炭素として大気中に放出されることになる。そこで、これらを木炭や竹炭、し尿や排泄物、籾殻等のくん炭（以下、これらを「バイオ炭」と記載する。）として農地に埋設することにより、二酸化炭素として大気中に放出されるはずの炭素を土壌に貯留することで炭素を固定し、カーボンクレジットを創出する。
１種類目の手法が既に排出されている温室効果ガスの排出量を減らす手法、すなわち、既にプラスとなっている排出量を削減する手法であるのに対し、２種類目は将来発生する温室効果ガスを抑制する手法、いわば温室効果ガス発生のゼロベースをマイナスにする手法である。この意味で、２種類目の手法の別の例として、ソーラーパネルによる太陽光発電も挙げられる。太陽光発電によって発電された分の電力を生み出すために発生するはずであった化石燃料の燃焼を抑制することでカーボンクレジットを創出できるからである。
上記２種類の手法は、具体的にはそれぞれ複数の手法が存在する。例えば、バイオ炭は複数の企業が提供しており、それぞれ炭素固定量や施用の上限量が異なる。また、暖房機等の機器を交換する場合も、同種の機器が複数企業から提供されており、温室効果ガスの削減効果も異なる。さらに、肥料と同時に用いる各種苗（例えば、トマト苗やピーマンの苗）もその種類によって炭素固定量や肥料との相性等が存在するし、創出者によって育成が得意な苗や好みの苗、機器等が存在する。
このため、情報処理装置１は、記憶装置３に格納されている手法データベースと創出者データベースとにアクセスし、組み合わせ最適化問題を解くことで創出者のニーズに合わせて各創出者に創出手法及びその範囲（例えば、埋設するバイオ端の量や植えるべき苗の本数等を決める量）を割り当てる。
（３）情報処理装置１は、１又は複数のカーボンクレジット創出者に対する１又は複数の創出手法の実施依頼を作成する。情報処理装置１は、作成した実施依頼を電子メールや専用のアプリケーション、ウェブアプリケーション等の電子的な手段、又は郵送等の物理的な手段を用いて各創出者に通知し、創出手法の実施を依頼する。
（４）情報処理装置１は、実施依頼をした各創出者から、それぞれが実施することを決定した創出手法を取得する。創出者が実施することを決定した創出手法及びその範囲を、以下本明細書において「確定手法」と記載する。情報処理装置１は、各創出者が使用する電子機器から電子的な手段で確定手法を取得してもよいし、各創出者が郵送によって連絡した確定手法を情報処理装置１のオペレータが入力することで取得してもよい。
（５）情報処理装置１は、各創出者から取得した確定手法に基づいて、その確定手法によって創出できるカーボンクレジットの総量である供給総量を算出する。
（６）供給総量が需要量以上である場合、情報処理装置１は、確定手法に用いる資材を確定手法で用いる範囲において資材メーカ４から創出者に送付させる。これにより、創出者はカーボンクレジットの創出を実行できる。
（７）供給総量が需要量に満たない場合、情報処理装置１は、需要量と供給総量との差分以上となるよう１又は複数のカーボンクレジットの調達先を取得する。ここで、カーボンクレジットの「調達」は、大きく分けて以下の３種類の手法を含むことが好適である。
１種類目は、上記と同様に、既に確定手法を決定している創出者や、新たな創出者に対して創出手法を割り当てることでカーボンクレジットを調達する手法である。この場合、調達先は、上述の農家等の創出者である。
２種類目は、既に温室効果ガスの削減が実施されているが、情報処理装置１には通知されていない事項をカーボンクレジットとして調達する手法である。例えば、創出者が機器を変更したり、太陽光パネルを設置したりすることで温室効果ガスの排出量の削減を既に実施している場合、情報処理装置１は、その削減量に対応するカーボンクレジットを調達できる。機器の変更による温室効果ガスの排出量の削減の場合、カーボンクレジットは農家等の創出者に帰属するため、情報処理装置１は農家等からカーボンクレジットを購入して調達する。この場合、調達先は上述の農家等の創出者である。
太陽光パネルを設置することによる温室効果ガスの排出量の削減の場合、カーボンクレジットは太陽光パネルに付与されることになる。この場合、パネルメーカと創出者との間の売買契約によってカーボンクレジット帰属が変わる。カーボンクレジットが創出者に帰属する場合は、情報処理装置１は農家等からカーボンクレジットを購入して調達すればよい。カーボンクレジットがパネルメーカに帰属する場合、情報処理装置１は、パネルメーカからカーボンクレジットを購入して調達する。太陽光パネルを設置することによる温室効果ガスの排出量の削減の場合、調達先は温室効果ガスの排出量の削減に寄与した機器のメーカとなる。
３種類目は、１種類目と類似するが、情報処理装置１が創出手法を依頼する創出者以外の者であって、情報処理装置１によるカーボンクレジットの調達に提携している提携者からカーボンクレジットを調達する手法である。例えば、大陸棚付近に群生する海藻類は、光合成によって二酸化炭素を吸収することが知られている。この海藻や植物プランクトンによって吸収される二酸化炭素である「ブルーカーボン」を増加させる取り組み、ないし減少を食い止める取り組みを行っている者から、ブルーカーボンに対応するカーボンクレジットを購入することで、情報処理装置１はカーボンクレジットを調達できる。
（８）確定手法が穀物や果実の栽培等の農作物、牛や豚等の畜産物、魚介類や海藻等の海産物を含む一次産業等で生産される物（以下、単に「生産物」と記載する。）を成果として伴う場合、カーボンクレジットの需要者がそれらの生産物の購入を希望することもある。この場合、情報処理装置１は、需要者から生産物の買い付け指定を取得する。情報処理装置１は、買い付けのあった生産物を創出者から収集する作業、及び収集した生産物を需要者へ輸送する作業を管理する。これにより、カーボンクレジットの需要者は、カーボンクレジットの購入と同時に生産物の購入もできる。カーボンクレジットの需要者が企業等である場合には、購入した生産物を社員食堂での消費や、福利厚生として社員に販売ないしは配布することで消費することが可能となる。
このように、実施の形態に係る情報処理装置１は、カーボンクレジットの需要量を創出するための創出手法を創出者に割り当てることができる。
＜実施の形態に係る情報処理装置１の機能構成＞
図２は、実施の形態に係る情報処理装置１の機能構成を模式的に示す図である。情報処理装置１は、記憶部１０、通信部１１、及び制御部１２を備える。図２において、矢印は主なデータの流れを示しており、図２に示していないデータの流れがあってもよい。図２において、各機能ブロックはハードウェア（装置）単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図２に示す機能ブロックは単一の装置内に実装されてもよく、あるいは複数の装置内に分かれて実装されてもよい。機能ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてもよい。
記憶部１０は、情報処理装置１を実現するコンピュータのＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）や情報処理装置１の作業領域となるＲＡＭ（Random Access Memory）、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションプログラム、当該アプリケーションプログラムの実行時に参照される種々の情報を格納するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の大容量記憶装置である。図２に示すように、記憶部１０は、手法データベース１００、創出者データベース１０１、及び併用データベース１０２を格納している。
通信部１１は、情報処理装置１が外部の機器とデータをやり取りするための通信インターフェースであり、既知のＷｉ－Ｆｉ（登録商標）モジュールやＬＡＮ（Local Area Network）等の既知の通信モジュールを用いて実現できる。以下、情報処理装置１を構成する各部が外部の機器とデータをやり取りする場合は通信部１１を介することを前提として通信部１１の記載を省略する場合がある。
制御部１２は、情報処理装置１のＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサであり、記憶部１０に記憶されたプログラムを実行することによって需要量取得部１２０、手法割当部１２１、依頼作成部１２２、確定手法取得部１２３、供給総量算出部１２４、需要充足判定部１２５、需要調整部１２６、及び成果売却部１２７として機能する。
なお、図２は、情報処理装置１が単一の装置で構成されている場合の例を示している。しかしながら、情報処理装置１は、例えばクラウドコンピューティングシステムのように複数のプロセッサやメモリ等の計算リソースによって実現されてもよい。この場合、制御部１２を構成する各部は、複数の異なるプロセッサの中の少なくともいずれかのプロセッサがプログラムを実行することによって実現される。
需要量取得部１２０は、カーボンクレジット需要者によるカーボンクレジットの需要量を取得する。手法割当部１２１は、需要量取得部１２０が取得した需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の創出手法を、１又は複数の創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てる。
具体的には、手法割当部１２１は、カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法と、複数の創出手法それぞれのカーボンクレジットの創出能力とを関連付けて格納する手法データベースを参照して、各創出者に割り当てるための創出手法の候補を取得する。続いて、手法割当部１２１は、１又は複数の創出者と創出者それぞれが実現可能な創出手法とを関連付けて格納する創出者データベースを参照して、創出者それぞれが実現可能な創出手法を制約条件とする最適化問題を解くことにより、１又は複数の創出手法を１又は複数の創出者に割り当てる。これにより、情報処理装置１は、カーボンクレジットの需要量を創出するための創出手法を創出者に割り当てることができる。
ここで、情報処理装置１が各創出者に割り当てた創出手法の実施を各創出者が必ず受け入れるとは限らない。そこで、依頼作成部１２２は、１又は複数の創出者に対する１又は複数の創出手法の実施依頼を作成する。実施依頼を受け取った創出者は、依頼された創出手法を実施するか否か、実施する場合には依頼された創出手法のすべてを実施するか、一部だけを実施するか、あるいは一部を変更して実施するかを決定する。
確定手法取得部１２３は、１又は複数の創出者が実施を決定した１又は複数の創出手法及びその範囲である１又は複数の確定手法を取得する。上述したように、創出者が実施を決した確定手法は、依頼作成部１２２が作成した実施依頼における創出手法及びその範囲と異なる場合がある。そこで、供給総量算出部１２４は、１又は複数の確定手法に基づいて、その確定手法によって創出できるカーボンクレジットの総量である供給総量を算出する。
具体的には、供給総量算出部１２４は、まず、１又は複数の確定手法を導入することによる温室効果ガスを二酸化炭素等の温室効果ガスの一種である基準ガスに換算した場合の削減量を算出する。以下では、基準ガスが二酸化炭素であることを前提として説明するが、基準ガスは二酸化炭素でなくてもよい。例えばメタンガスやフロンガス、一酸化炭素等他の温室効果ガスであってもよく、いずれであるかはあらかじめ定めておけばよい。ここで、確定手法が農地に所定量のバイオ炭を埋設する手法であるとする。このとき、バイオ炭の単位重さあたりの炭素貯蔵量に所定量を乗じることで炭素の固定量を算出でき、この炭素を二酸化炭素に換算した場合の温室効果ガスの削減量を算出する。
図３は、実施の形態に係る手法データベース１００のデータ構造の一例を模式的に示す図である。図３に示すように、手法データベース１００は、各創出手法に識別子を割り当てて創出手法を管理している。図３に示す手法データベース１００の例では、識別子がＩＤ０００１の創出手法はＡ社が提供するバイオ炭であり、二酸化炭素の固定量は１リットルあたりＸキログラムである。バイオ炭によって創出されるカーボンクレジットは、そのバイオ炭を購入した創出者に帰属するため、創出手法のタイプは「通常」型となっている。
図３に示す手法データベース１００において、識別子がＩＤ０ｃｃｃの創出手法は太陽光パネルを使用する創出手法である。太陽光パネルによって創出されるカーボンクレジットは太陽光パネルのメーカに帰属するため、創出手法のタイプは「プログラム」型となっている。また、識別子がＩＤＸＸＸＸの創出手法は提携者であるＸ社からカーボンクレジットを買い取ることでカーボンクレジットを創出する手法であるため、創出手法のタイプは「買取」型となっている。供給総量算出部１２４は、手法データベース１００を参照することにより、１又は複数の確定手法を導入することによる温室効果ガスを二酸化炭素に換算した場合の削減量を算出することができる。
図３に示す手法データベース１００には図示していないが、創出手法の他の例として、化学肥料を利用している従来農法から、有機肥料への転換することによっても温室効果ガスの排出が削減でき、結果、カーボンクレジットの創出に寄与できる手法も存在する。例えば、化学肥料の合成工程で発生する温室効果ガス（例えばリン鉱石の採掘や輸送等に係る温室効果ガス等）を国産の有機肥料に変更することで、採掘や海外からの輸送に係る化学肥料利用による温室効果ガスを削減でき、カーボンクレジットを創出できる。
次に、供給総量算出部１２４は、確定手法を導入するために要する温室効果ガスの排出量を算出し、それを二酸化炭素の排出量に換算した排出量を算出する。確定手法が農地に所定量のバイオ炭を埋設する場合、バイオ炭を製造メーカの工場から農地まで運搬する必要がある。このとき、運搬に内燃機関を動力とする車両を用いる場合、運搬時に内燃機関の排気ガスとして温室効果ガスを排出する。運搬に電気を動力とする車両を用いる場合は、その電力を生み出す際に温室効果ガスが発生している。供給総量算出部１２４は、運搬に用いる車両の動力に応じて温室効果ガスの排出量を算出することで、確定手法導入時の温室効果ガスの排出量をより精度よく算出することができる。
１又は複数の確定手法を導入することによる温室効果ガスの削減量が、確定手法を導入するために要する温室効果ガスの排出量を上回る場合、その差分が確定手法を導入することによる温室効果ガスの正味の削減量となる。そこで、供給総量算出部１２４は、１又は複数の確定手法それぞれを導入することによる温室効果ガスを二酸化炭素に換算した場合の削減量から確定手法を導入するために要する温室効果ガスの排出量であって二酸化炭素の排出量に換算した排出量を減算することで、上述した供給総量を算出する。
これにより、情報処理装置１は、確定手法によって創出できるカーボンクレジットの総量を推定することができる。
手法割当部１２１は、カーボンクレジットの需要量を創出するための創出手法を創出者に割り当てるので、依頼作成部１２２が依頼した創出手法をすべての創出者が実施する場合、カーボンクレジットの供給総量は需要量を充足することになる。しかしながら、確定手法は実施依頼に含まれる創出手法と異なっていたり、その範囲が狭くなっていたりすることが起こり得る。そこで、需要充足判定部１２５は、供給総量算出部１２４が算出した供給総量と、需要量取得部１２０が取得した需要量との大小関係を判定する。
需要調整部１２６は、供給総量が需要量未満の場合に、需要量と供給総量との差分以上となるよう１又は複数のカーボンクレジットの調達先を取得する。カーボンクレジットの調達先は、上述した上述の農家等の創出者、機器のメーカ、または提携者である。情報処理装置１は、供給総量が需要量を超えるまで供給総量の算出、供給総量と需要量との比較、および調達先の取得を繰り返すことで、需要量を満たすカーボンクレジットの創出を担保することができる。
（創出手法の割り当て）
以下、手法割当部１２１による創出手法の割り当てについてより詳細に説明する。
複数の創出手法の中には、例えばトマト苗等、資材として生産物の苗を用いる創出手法を含んでいる。これらの創出手法は、生産物を成果として伴う創出手法である。需要量取得部１２０が、カーボンクレジットの需要量に加えて生産物の買い付け指定をさらに取得した場合、手法割当部１２１は、買い付け指定があった生産物の生産を伴う創出手法を含むように、これらの創出手法を優先的に割り当てる。
成果売却部１２７は、創出者が創出したカーボンクレジットを需要者に売却する。また、成果売却部１２７は、成果として生産物を伴う創出手法による成果の購入希望者から成果の少なくとも一部の購入依頼を受け付け、生産物が収穫された後にその生産物を購入希望者に売却する。これにより、需要者が購入希望者となることにより、需要者は、カーボンクレジットの購入と同時に生産物を購入することができる。また、創出者である生産物の生産者は、生産物の生産を開始する時点で生産物の売却先が決まっているため、生産計画が立てやすくなる。
上述したように、創出者である生産物の生産者は、それぞれ得意とする生産物が異なる。また、創出者である生産物の生産者は、それぞれ生産物の生産に伴うカーボンクレジットの創出に対するスタンスが異なる。例えば、カーボンクレジットの創出よりも生産物の収量の増加を優先する創出者がいる一方で、一定量のカーボンクレジットの創出量の確保を優先しその中で生産物の収穫量の最大化を図る創出者も存在する。
図４は、実施の形態に係る創出者データベース１０１のデータ構造の一例を模式的に示す図である。図４に示すように、創出者データベース１０１は、各創出者に識別子を割り当てて創出者を管理しており、創出者それぞれについて生産物の生産を伴う創出手法に基づく生産物の収量とカーボンクレジットの創出能力とのバランスを指定するためのバランス情報を格納している。
図４に示す創出者データベース１０１の例においては、識別子がＵＩＤ０００１の創出者は、識別子がＩＤ０００１及びＩＤ００ＹＹで示される創出手法を少なくとも実施可能であり、バランス情報は「タイプ１」である。タイプ１のバランス情報は、炭素固定量（すなわち、カーボンクレジットの創出量）の最大化を優先し、生産物の収量は成り行きとすることを示している。同様に、識別子がＵＩＤ０００２の創出者は識別子がＩＤ０ＸＸＸ及びＩＤＺＺＺＺで示される創出手法を少なくとも実施可能であり、バランス情報はタイプ２（炭素固定量は任意値以上としつつ、生産物の収量は最大化を図る）となっている。
これらのバランス情報は、手法割当部１２１が創出手法を各創出者に割り当てるときに考慮すべき条件と言える。このため、手法割当部１２１は、バランス情報を制約条件として含む目的関数を最適化することで、需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の創出手法を創出者に割り当てる最適化部１２１０を備えている。
ここで、ｊを創出者を表す指標、ｋを農地を利用する創出手法を表す指標とし、ｌを農地を利用せず農地に依存しない創出手法を表す指標とする。ｊ番目の創出者を創出者ｊ、ｋ番目の農地を利用する創出手法を創出手法ｋ、ｌ番目の農地を利用しない創出手法を創出手法ｌと記載することとする。また、創出者ｊが創出手法ｋを実施する場合の単位面積あたりの施用量をａｊ ｋ、創出者ｊが創出手法ｋに利用する農地面積をｈｊ ｋとする。
農地を利用しない創出手法は、例えば、創出者ｊが利用している暖房装置を燃費効率のよい装置に交換したり、内燃機関を動力とする農業機械を電動化したりする等の手法であり、これらの創出手法の炭素固定量をｂｊ ｋとする。
創出手法ｋが野菜の苗である場合、単位面積あたりの施用量（農地に植える苗の密度）を変更することで単位面積あたりの炭素固定量ｒｊ ｋが変わる。また、創出手法ｋがバイオ炭の場合、単位面積あたりの施用量（農地に埋設する単位面積あたりのバイオ炭の量）によって炭素固定量ｒｊ ｋが変わる。このように、同じ創出手法ｋであっても創出者ｊによって単位面積あたりの施用量ａｊ ｋが異なる場合があり、それによって単位面積あたりの炭素固定量ｒｊ ｋも異なり得る。ｒｊ ｋはａｊ ｋの関数として表され、その関数は創出手法ｋ毎に異なる。その関数をｆｋとすると、ｒｊ ｋはａｊ ｋを使って以下の式（１）で表すことができる。
Figure 0007138390000002
一般に、創出手法ｋの単位面積あたりの施用量ａｊ ｋを増加させると単位面積あたりの炭素固定量ｒｊ ｋも増加するので、ｆｋは単調増加関数となる。
創出者ｊが創出手法ｋに利用する農地面積ｈｊ ｋはあらかじめ創出者ｊによって決定されており、図４に図示してはいないが、あらかじめ創出者データベース１０１に登録されている。この意味で、ｈｊ ｋは最適化部１２１０による最適化の対象ではなく、定数と見なすことができる。このとき、すべての創出者によって創出されるカーボンクレジットの総量Ｃは、以下の式（２）で表される。
Figure 0007138390000003
創出者ｊが実施する創出手法ｋの単位面積あたりの収量をｑｊ ｋとする。創出手法ｋの単位面積あたりの収量ｑｊ ｋは創出者ｊが実施する創出手法ｋの単位面積あたりの施用量ａｊ ｋに依存する。例えば、農地に植える苗の密度を上げることで収量は増加するが、上げすぎると苗の発育に悪影響を及ぼし、収量が下がることも起こりうる。この収量ｑｊ ｋと施用量ａｊ ｋとの関係を表す関数をｇｋとすると、ｑｊ ｋはａｊ ｋを使って以下の式（３）で表すことができる。なお、ｇｋの具体的な形は、各創出手法について単位面積あたりの施用量ａｊ ｋを替えながら実施し、そのときの収量ｑｊ ｋを実験によって決定すればよい。
Figure 0007138390000004
このとき、創出者ｊが創出手法ｋを実施することによって得られる生産物の収量Ｐｊ ｋは以下の式（４）で表される。
Figure 0007138390000005
バランス情報は、式（４）に示す生産物の収量Ｐｊ ｋに関する制約条件となる。例えば、創出者ｊが、創出手法ｋの成果となる生産物の収量Ｐｊ ｋを最大化することがバランス情報に示されている場合、最適化部１２１０は、収量Ｐｊ ｋが最大となることを制約条件とする。反対に、創出者ｊが、創出手法ｋの成果となる生産物の収量Ｐｊ ｋが成り行きでよい場合、最適化部１２１０は収量Ｐｊ ｋについて何ら制約条件を設けずにａｊ ｋを決定すればよい。
ここで、創出者ｊとして創出手法ｋに関して最低限達成したい収量（例えば、品目毎や単位面積当たりの平均収量等）があることもある。このような場合、創出者ｊによる創出手法ｋの終了目標をＰｃｏｎｓとすると、以下の式（５）が収量に関するａｊ ｋの制約条件となる。
Figure 0007138390000006
式（２）に示す式において、Σｌｂｊ ｌの項は創出者ｊ及び創出手法ｌが定まれば決定される。また、ｈｊ ｋはあらかじめ創出者ｊによって決定されている。需要量取得部１２０が取得した需要量に相当するカーボンクレジットをＣｄｅｍａｎｄとする。このとき、最適化部１２１０は、あらかじめ定められたｈｊ ｋ及び式（５）等のバランス情報に基づく種々の制約条件の下、式（２）で示すＣがＣ≧Ｃｄｅｍａｎｄとなるように、例えば線形計画法等の既知の最適化手法を用いてａｊ ｋ（創出者ｊが実施する創出手法ｋの単位面積あたりの施用量）を決定する。
これにより、情報処理装置１は、創出者毎のカーボンクレジットの創出に対するスタンスを、各創出者に依頼する創出手法の割り当てに反映させることができる。
以上、各創出手法をそれぞれ独立に実施できることを前提として説明した。例えば、１人の創出者において、トマトを栽培する創出手法と、暖房機を交換する創出手法とは互いに干渉せずに同時に実施することができる。一方で、２つの異なる創出手法を併用する場合に、それらが互いに影響し合う創出手法の組み合わせも存在する。
図５は、実施の形態に係る併用データベース１０２のデータ構造の一例を模式的に示す図である。併用データベース１０２は、異なる創出手法を組み合わせて利用する際に課すべき条件を示す創出手法併用情報を格納している。
図５に示すように、併用データベース１０２は、複数の創出手法それぞれについて、その創出手法を単独で用いる場合の使用量の上限と、併用時に影響がある他の創出手法と併用した場合の使用量の上限とを格納している。図５は、識別子がＩＤ０００１である創出手法（Ａ社製のバイオ炭）に関する創出手法併用情報が例示されている。
バイオ炭は、地中に埋設すると土壌がアルカリ性に傾く性質がある。一方、化学肥料Ａは、用いることで土壌が酸性に傾く性質があるとする。このため、バイオ炭と化学肥料Ａとを併用することにより、バイオ炭による影響が化学肥料Ａによって中和され、結果としてバイオ炭を単独で用いるときよりも多い量のバイオ炭を用いることができることになる。すなわち、図５において、バイオ炭を単独で使用する場合の使用料の上限値Ｓ［ｋｇ］／平方メートルよりも化学肥料Ａと併用する場合の使用料の上限値Ｔ［ｋｇ］／平方メートルの方が値として大きくなる。
これに対し、例えば牡蠣殻等から作られた石灰を含む有機肥料Ｕは、用いることで土壌がアルカリ性に傾く性質がある。このため、バイオ炭と有機肥料Ｕを併用する場合、土壌がアルカリ性に傾きすぎることを防ぐために、バイオ炭を単独で用いる場合よりも使用量の上限値を小さくする。すなわち、図５において、Ｓ［ｋｇ］／平方メートルよりもＶ［ｋｇ］／平方メートルの方が値として小さい。
図５に図示してはいないが、併用データベース１０２は、創出手法としての生産物とその生産物に利用可能な農薬も創出手法併用情報として格納している。使用可能な農薬が制限される生産物の栽培を創出手法として割り当てる場合には、情報処理装置１は、その生産物に適した農薬も創出者に示せる方が好ましい。また、農地に栽培する生産物によって土壌の酸性土の許容範囲が異なるので、創出手法として割り当てる生産物の種類が許容する範囲のｐＨに土壌がなるように、併用するバイオ炭や肥料を割り当ててもよい。また、「農薬」は、主に除草や生産物を害虫から保護することを目的としている。このため、例えば稲に用いる農薬に替えてカモ等の鳥類に除草や虫の駆除をさせることで、農薬の生産に伴う温室効果ガスの発生を抑制し、カーボンクレジットの創出に寄与させることもできる。
そこで、最適化部１２１０は、創出手法併用情報を制約条件として含む目的関数を最適化することで、需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の創出手法を創出者に割り当てる。
図６（ａ）－（ｃ）は、創出手法併用情報を説明するためのグラフの一例を模式的に示す図である。図６（ａ）－（ｃ）に示すグラフは一例であり、図示はしないが、併用データベース１０２は種々の創出手法の組み合わせに関してそれらの併用時の影響をデータ化して記憶している。
図６（ａ）は、成果として生産物を伴うある創出手法ｋとＡ社製バイオ炭とを併用したときの、バイオ炭の施用量と炭素固定量との関係、及びバイオ炭の施用量と生産物の収量とを示すグラフである。図６（ａ）において、横軸は単位面積あたりのバイオ炭の施用量、実線で示す縦軸及び実線のグラフは炭素固定量、破線で示す縦軸及び破線のグラフは収量を示している。図６（ａ）において、炭素固定量は単位面積あたりの施用量に比例することを示している。一方、収量は、単位面積あたりの施用量が多くなるほど増加するがやがて頭打ちとなり、最終的には減少に転じることを示している。
図６（ｂ）はＢ社製バイオ炭の施用量と炭素固定量との関係、及びバイオ炭の施用量と生産物の収量とを示すグラフである。同様に、図６（ｃ）は、Ｘ社製バイオ炭の施用量と炭素固定量との関係、及びバイオ炭の施用量と生産物の収量とを示すグラフである。
図６（ａ）と図６（ｂ）とを比較すると、バイオ炭の施用量に対する生産物の収量の変化はほぼ同じである。一方、Ｂ社製バイオ炭はＡ社製バイオ炭より同量の施用量であっても炭素固定量が多いことが分かる。また、図６（ａ）と図６（ｃ）とを比較すると、Ｘ社製バイオ炭はＡ社製バイオ炭よりも炭素固定量が少し多く、さらにバイオ炭を施用したときの収量の最大値が大きいことが分かる。
例えば、ある創出者ｊについて、ある創出手法ｋに関するバランス情報が「収量が所定量Ｐｃｏｎｓ以上、炭素固定量最大化」であるとする。この場合、最適化部１２１０は、式（４）に示す」制約条件の下、炭素固定量が最大となる条件を検索する。図６（ａ）－（ｃ）に示す例では、Ｂ社製のバイオ炭の単位面積あたりの施用量をαとする場合、収量が所定量Ｐｃｏｎｓ以上としつつ炭素固定量が最大となることが分かる。したがって、最適化部１２１０は、創出手法ｋについてＢ社製のバイオ炭の単位面積あたりの施用量をαとすることを解として導き出す。
別の例として、ある創出者ｊについて、ある創出手法ｋに関するバランス情報が「収量最大化、炭素固定量成り行き」であるとする。この場合、最適化部１２１０は、炭素固定量については制約条件として考慮せず、収量が最大となる条件を検索する。図６（ａ）－（ｃ）に示す例では、Ｘ社製のバイオ炭の単位面積あたりの施用量をβとする場合、収量が最大となることが分かる。したがって、最適化部１２１０は、創出手法ｋについてＸ社製のバイオ炭の単位面積あたりの施用量をβとすることを解として導き出す。
このように、情報処理装置１は、創出手法を併用する場合の影響を創出手法の割り当てに反映させることができる。
＜情報処理装置１が実行する情報処理方法の処理フロー＞
図７は、実施の形態に係る情報処理装置１が実行する情報処理の流れを説明するためのフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、例えば情報処理装置１が起動したときに開始する。
需要量取得部１２０は、カーボンクレジット需要者によるカーボンクレジットの需要量を取得する（Ｓ２）。手法割当部１２１は、需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の創出手法を、１又は複数の創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てる（Ｓ４）。
依頼作成部１２２は、１又は複数のカーボンクレジット創出者に対する１又は複数の創出手法の実施依頼を作成する（Ｓ６）。確定手法取得部１２３は、１又は複数のカーボンクレジット創出者が実施を決定した１又は複数の創出手法及びその範囲である１又は複数の確定手法を取得する（Ｓ８）。
供給総量算出部１２４は、１又は複数の確定手法に基づいて、それらの確定手法によって創出できるカーボンクレジットの総量である供給総量を算出する（Ｓ１０）。供給総量がカーボンクレジットの需要量に不足する場合（Ｓ１２のＮｏ）、需要調整部１２６は需要量と供給総量との差分以上となるよう１又は複数のカーボンクレジットの調達先を取得する（Ｓ１４）。その後、情報処理装置１は、ステップＳ８の処理に戻ってステップＳ８の処理及びステップＳ１０の処理を繰り返す。
供給総量がカーボンクレジットの需要量を満たす場合（Ｓ１２のＹｅｓ）、本フローチャートにおける処理は終了する。
＜実施の形態に係る情報処理装置１が奏する効果＞
以上説明したように、実施の形態に係る情報処理装置１によれば、カーボンクレジットの需要量を創出するための創出手法を創出者に割り当てることができる。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果をあわせ持つ。
＜第１の変形例＞
上記では、情報処理装置１の成果売却部１２７が、創出者が生産した生産物の購入依頼を購入希望者から受け付ける場合について説明した。これに加えて、成果売却部１２７は、提携者が生産した生産物の購入依頼も購入希望者から受け付けてもよい。
例えば、ブルーカーボンを増加させる取り組み、ないし減少を食い止める取り組みを行っている提携者の中には、大陸棚付近に群生する海藻類を食い荒らすウニ等の生物を捕獲して海藻類を保護するとともに、捕獲した生物を養殖して食用として販売する者もいる。成果売却部１２７は、提携者が食用として養殖した生物の購入希望者から購入依頼を受け付けることで、提携者が生産した生産物の流通経路を提供者に提供することができる。
＜第２の変形例＞
上記では、手法割当部１２１が創出者データベース１０１を参照して、創出者それぞれのバランス情報を加味して各創出者に創出手法を割り当てる場合について説明した。これに加えて、手法割当部１２１は、各創出者が創出手法を適用した場合のリスクを少なくなくなることを拘束条件として創出手法を割り当ててもよい。また、手法割当部１２１は、各創出者それぞれが持つ生産物の販売目標量を勘案して、各創出者が生産する生産物が販売目標量に近づくことを拘束条件として創出手法を割り当ててもよい。これは、創出者データベース１０１が、各創出者に対応づけて創出手法を適用した場合のリスクと生産物の販売目標とを記憶しておけばよい。
＜第３の変形例＞
上記では、供給総量算出部１２４が、１又は複数の確定手法に基づいて供給総量を算出する場合について説明した。しかしながら、すべての創出者が、決定した確定手法をすべて実施するとは限らず、何らかの事情で確定手法における手法そのものや、範囲が異なってしまうことも起こりうる。
図８は、第３の変形例に係る情報処理装置１の機能構成を模式的に示す図である。第３の変形例に係る情報処理装置１は、図２に示す実施の形態に係る情報処理装置１と比較すると、実績取得部１２８を備えている点で相違するが、他は同様である。以下、第３の変形例に係る情報処理装置１と実施の形態に係る情報処理装置１と共通する部分については、適宜省略又は簡略化して説明する。
実績取得部１２８は、確定手法を取得した各創出者から、実際に実施した手法を実績手法として取得する。具体的には、実績取得部１２８は、電子メールや専用のアプリケーション、ウェブアプリケーション等の電子的な手段、又は創出者が記載した専用の申請用紙を郵送等の手段で創出者から実績手法を取得する。
供給総量算出部１２４は、実績取得部１２８が取得した実績手法それぞれを導入することによる温室効果ガスを二酸化炭素に換算した場合の削減量から、実績手法を導入するために要する温室効果ガスの排出量であって二酸化炭素の排出量に換算した排出量を減算することで、供給総量を算出する。これにより、供給総量算出部１２４は、各創出者が実際に実施した手法である実績手法に基づいて、供給総量をより正確に算出することができる。
＜第４の変形例＞
上記では、創出者データベース１０１が、各創出者とその創出者が実施可能な創出手法とを対応づけて格納している場合について説明した。これに替えて、創出者データベース１０１は、各創出者とその創出者が利用可能な農地面積や現在の作付け作物、現在の利用資材を格納していてもよい。
図９は、第４の変形例に係る創出者データベース１０１のデータ構造を模式的に示す図である。図９に示すように、第４の変形例に係る創出者データベース１０１は、各創出者に割り当てられた識別子と、その創出者の所在地、創出者が利用可能な農地面積や現在の作付け作物、現在の利用資材を対応づけて格納している。例えば、図８に示す創出者データベース１０１の例から、識別子がＵＩＤ０００１の創出者の所在地はＡＡ県ＢＢ町であり、農地面積はＥＥ［ｈａ］、作付け作物はトマト、土壌改良剤は未使用で、肥料は化学肥料Ａ、α社製の苗を用いていることが分かる。
第４の変形例に係る手法割当部１２１は、創出者データベース１０１を参照して、各創出者の所在地からその地域で作付け可能な作物を割り出し、各創出者が利用可能な農地面積から、割り出した作物それぞれの作付け可能な範囲（例えば苗の数）を算出する。これにより、手法割当部１２１は、創出者データベース１０１に各創出者が実現可能な創出手法が記録されていなくても、各創出者が実現可能な創出手法とその範囲とを決定することができる。また、最適化部１２１０は、創出者データベース１０１を参照して、各創出者が実施済みの創出手法（例えば、土壌改良剤や各種肥料等）を創出手法の割り当てに反映することができる。これにより、最適化部１２１０は、創出手法の割り当ての精度を向上させることができる。
＜第５の変形例＞
上記では、供給総量算出部１２４が、確定手法を導入することによる温室効果ガスを二酸化炭素に換算した場合の削減量Ｐから、その確定手法を導入するために要する温室効果ガスにおける二酸化炭素換算の排出量Ｑを減算した正味の削減量Ｒ（＝Ｐ－Ｑ）を供給総量として算出する場合について説明した。これに替えて、供給総量算出部１２４は。確定手を導入する前の温室効果ガスの排出量Ｂをベースラインとし、正味の削減量Ｒからベースラインの排出量Ｂを減算した値Ｔ（＝Ｒ－Ｂ＝Ｐ－Ｑ－Ｂ）の二酸化炭素換算量を供給総量としてもよい。この場合、確定手法を導入することによる温室効果ガスの削減効果が、従来排出していた温室効果ガスの量を上回った場合にはじめてカーボンクレジットが創出されることになる。これにより、温室効果ガスの排出量をマイナスする確定手法の導入を促進することができる。
１・・・情報処理装置
１０・・・記憶部
１００・・・手法データベース
１０１・・・創出者データベース
１０２・・・併用データベース
１１・・・通信部
１２・・・制御部
１２０・・・需要量取得部
１２１・・・手法割当部
１２１０・・・最適化部
１２２・・・依頼作成部
１２３・・・確定手法取得部
１２４・・・供給総量算出部
１２５・・・需要充足判定部
１２６・・・需要調整部
１２７・・・成果売却部
１２８・・・実績取得部
２・・・需要者端末
３・・・記憶装置
４・・・資材メーカ
５・・・スライド
Ｓ・・・情報処理システム

Claims (12)

  1. カーボンクレジットの需要量を取得する需要量取得部と、
    カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法と前記複数の創出手法それぞれのカーボンクレジットの創出能力とを関連付けて格納する手法データベース、及び１又は複数のカーボンクレジット創出者と当該創出者それぞれが実現可能な創出手法とを関連付けて格納する創出者データベースを参照して、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を、１又は複数の前記創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てる手法割当部と、
    を備える情報処理装置。
  2. １又は複数のカーボンクレジット創出者に対する１又は複数の前記創出手法の実施依頼を作成する依頼作成部と、
    １又は複数のカーボンクレジット創出者が実施を決定した１又は複数の前記創出手法及びその範囲である１又は複数の確定手法を取得する確定手法取得部と、
    １又は複数の前記確定手法に基づいて、当該確定手法によって創出できるカーボンクレジットの総量である供給総量を算出する供給総量算出部と、をさらに備える、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記供給総量算出部は、１又は複数の前記確定手法を導入することによる温室効果ガスをあらかじめ定められた一つの温室効果ガスである基準ガスに換算した場合の削減量から、当該確定手法を導入するために要する温室効果ガスの排出量であって前記基準ガスの排出量に換算した排出量を減算することで、前記供給総量を算出する、
    請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記供給総量算出部は、１又は複数の前記確定手法を導入することによる温室効果ガスをあらかじめ定められた一つの温室効果ガスである基準ガスに換算した場合の削減量から、当該確定手法を導入するために要する温室効果ガスの排出量であって前記基準ガスの排出量に換算した排出量を減算した上で、さらに、１又は複数の前記確定手法を導入する前の温室効果ガスの排出量であって前記基準ガスの排出量に換算した排出量を減算することで、前記供給総量を算出する、
    請求項２に記載の情報処理装置。
  5. 前記供給総量算出部が算出した前記供給総量と、前記需要量取得部が取得した前記需要量との大小関係を判定する需要充足判定部と、
    前記供給総量が前記需要量未満の場合に、前記需要量と前記供給総量との差分以上となるよう１又は複数のカーボンクレジットの調達先を取得する需要調整部と、をさらに備える、
    請求項２から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 前記カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法は、成果として生産物を伴う創出手法を含んでおり、
    前記需要量取得部は、前記生産物の買い付け指定をさらに取得し、
    前記手法割当部は、前記買い付け指定があった生産物の生産を伴う創出手法を含むように前記創出手法を割り当てる、
    請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 前記カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法は、成果として生産物を伴う創出手法を含んでおり、
    前記創出者データベースは、前記生産物の生産を伴う創出手法に基づく生産物の収量とカーボンクレジットの創出能力とのバランスを指定するためのバランス情報とを含んでおり、
    前記手法割当部は、
    前記バランス情報を制約条件として含む目的関数を最適化することで、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を前記創出者に割り当てる最適化部を備える、
    請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  8. 前記情報処理装置は、
    異なる創出手法を組み合わせて利用する際に課すべき条件を示す創出手法併用情報を格納する併用データベースをさらに備えており、
    前記手法割当部は、
    前記創出手法併用情報を制約条件として含む目的関数を最適化することで、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を前記創出者に割り当てる最適化部を備える、
    請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  9. 成果として生産物を伴う創出手法による成果の購入希望者に、前記成果の少なくとも一部を売却する成果売却部をさらに備える、
    請求項６に記載の情報処理装置。
  10. プロセッサが、
    カーボンクレジットの需要量を取得するステップと、
    カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法と前記複数の創出手法それぞれのカーボンクレジットの創出能力とを関連付けて格納する手法データベース、及び１又は複数のカーボンクレジット創出者と当該創出者それぞれが実現可能な創出手法とを関連付けて格納する創出者データベースを参照して、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を、１又は複数の前記創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てるステップと、
    を実行する情報処理方法。
  11. コンピュータに、
    カーボンクレジットの需要量を取得する機能と、
    カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法と前記複数の創出手法それぞれのカーボンクレジットの創出能力とを関連付けて格納する手法データベース、及び１又は複数のカーボンクレジット創出者と当該創出者それぞれが実現可能な創出手法とを関連付けて格納する創出者データベースを参照して、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を、１又は複数の前記創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てる機能と、
    を実現させるプログラム。
  12. カーボンクレジット需要者が利用する端末と、前記端末と通信ネットワークを介して接続する情報処理装置とを備える情報処理システムであって、
    前記情報処理装置は、
    前記端末からカーボンクレジットの需要量を取得する需要量取得部と、
    カーボンクレジットを創出するための複数の創出手法と前記複数の創出手法それぞれのカーボンクレジットの創出能力とを関連付けて格納する手法データベース、及び１又は複数のカーボンクレジット創出者と当該創出者それぞれが実現可能な創出手法とを関連付けて格納する創出者データベースを参照して、前記需要量に相当するカーボンクレジットを創出するために要する１又は複数の前記創出手法を、１又は複数の前記創出者それぞれが実現可能な範囲において割り当てる手法割当部と、を備える、
    情報処理システム。
JP2022110824A 2022-07-08 2022-07-08 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム Active JP7138390B1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022110824A JP7138390B1 (ja) 2022-07-08 2022-07-08 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム
JP2022137060A JP2024008763A (ja) 2022-07-08 2022-08-30 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム
PCT/JP2023/015592 WO2024009586A1 (ja) 2022-07-08 2023-04-19 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022110824A JP7138390B1 (ja) 2022-07-08 2022-07-08 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022137060A Division JP2024008763A (ja) 2022-07-08 2022-08-30 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP7138390B1 true JP7138390B1 (ja) 2022-09-16
JP2024008721A JP2024008721A (ja) 2024-01-19

Family

ID=83318375

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022110824A Active JP7138390B1 (ja) 2022-07-08 2022-07-08 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム
JP2022137060A Pending JP2024008763A (ja) 2022-07-08 2022-08-30 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022137060A Pending JP2024008763A (ja) 2022-07-08 2022-08-30 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム

Country Status (2)

Country Link
JP (2) JP7138390B1 (ja)
WO (1) WO2024009586A1 (ja)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004185400A (ja) 2002-12-04 2004-07-02 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 排気ガス取引仲介サーバ
JP2004318375A (ja) 2003-04-15 2004-11-11 Toshiba Plant Systems & Services Corp 温室効果ガス排出権の相対取引方法
JP2005267391A (ja) 2004-03-19 2005-09-29 Nec Corp 温室効果ガス排出を伴う企業活動の意思決定支援システム、意思決定支援方法、及び意思決定支援シミュレーションプログラム
JP2009277105A (ja) 2008-05-15 2009-11-26 Raul Inc 認証発行方法及び認証発行システム
JP2021111067A (ja) 2020-01-08 2021-08-02 みんな電力株式会社 電力取引支援システム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015132863A (ja) * 2012-04-27 2015-07-23 住友林業株式会社 生産活動と生産地の保全を統合した排出権創出方法
JP7183754B2 (ja) * 2018-12-12 2022-12-06 富士電機株式会社 生産配分決定装置、生産配分決定システム及び生産配分決定方法
JP2022153012A (ja) * 2021-03-29 2022-10-12 株式会社フジタ 炭素貯留農業評価システム及び炭素貯留農業評価情報の提供方法
JP2022171104A (ja) * 2021-04-30 2022-11-11 株式会社アイシン 二酸化炭素クレジット取引用管理コンピュータ

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004185400A (ja) 2002-12-04 2004-07-02 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 排気ガス取引仲介サーバ
JP2004318375A (ja) 2003-04-15 2004-11-11 Toshiba Plant Systems & Services Corp 温室効果ガス排出権の相対取引方法
JP2005267391A (ja) 2004-03-19 2005-09-29 Nec Corp 温室効果ガス排出を伴う企業活動の意思決定支援システム、意思決定支援方法、及び意思決定支援シミュレーションプログラム
JP2009277105A (ja) 2008-05-15 2009-11-26 Raul Inc 認証発行方法及び認証発行システム
JP2021111067A (ja) 2020-01-08 2021-08-02 みんな電力株式会社 電力取引支援システム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2024008721A (ja) 2024-01-19
JP2024008763A (ja) 2024-01-19
WO2024009586A1 (ja) 2024-01-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Schouten et al. Resilience-based governance in rural landscapes: experiments with agri-environment schemes using a spatially explicit agent-based model
Skevas et al. Designing the emerging EU pesticide policy: A literature review
Alam et al. A general framework for the quantification and valuation of ecosystem services of tree-based intercropping systems
Uthes et al. Spatial targeting of agri-environmental measures: cost-effectiveness and distributional consequences
Audsley et al. Interactively modelling land profitability to estimate European agricultural and forest land use under future scenarios of climate, socio-economics and adaptation
Boone et al. Using coupled simulation models to link pastoral decision making and ecosystem services
Busch A spatial explicit scenario method to support participative regional land-use decisions regarding economic and ecological options of short rotation coppice (SRC) for renewable energy production on arable land: case study application for the Göttingen district, Germany
Gerssen‐Gondelach et al. GHG emissions and other environmental impacts of indirect land use change mitigation
Schuler et al. The estimation of agricultural policy effects on soil erosion—An application for the bio-economic model MODAM
Mittenzwei et al. Combined effects of climate change and policy uncertainty on the agricultural sector in Norway
Helming et al. Assessing the consequences of environmental policy scenarios in Flemish agriculture
Tainio et al. Conservation of grassland butterflies in Finland under a changing climate
Monroe et al. Economic and conservation implications of converting exotic forages to native warm-season grass
Bilotto et al. Carbon, cash, cattle and the climate crisis
JP7138390B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システム
Boere et al. Reforming the Common Agricultural Policy: Decoupling agricultural payments from production and promoting the environment
Blank et al. Alternative scenarios of bioenergy crop production in an agricultural landscape and implications for bird communities
Behera et al. Integrated animal and cropping systems in single and multi-objective frameworks for enhancing the livelihood security of farmers and agricultural sustainability in Northern India
Nelson et al. Provisioning and regulatory ecosystem service values in agriculture
Thilagavathi et al. A novel bio-inspired optimization framework for effective crop land allocation and utilization
Havlíčková et al. Methodology of analysis of biomass potential using GIS in the Czech Republic
Schouten et al. Exploring green agricultural policy scenarios with a spatially explicit agent-based model
Wang et al. Risk Aversion and Timber Harvest Strategies: A Case Study of Nonindustrial Private Forest Management in Louisiana
Darlington Land use effects of US corn-based ethanol
Whited Economic impacts of irrigation water transfers on Uvalde County, Texas

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220708

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20220708

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220809

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220830

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7138390

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150