1. 序論
本論文は、台湾における太陽光発電所の最適なサイト選定という重要な課題に取り組む。この緊急性は、化石燃料から再生可能エネルギーへの移行という世界的な必要性によって駆動されており、この移行はCovid-19パンデミックと気候変動の要請によってさらに加速されている。輸入化石燃料への依存度が高く、地震活動帯に位置する台湾にとって、太陽エネルギー開発はエネルギー安全保障と経済的持続可能性のための極めて重要な要素と見なされている。
1.1 世界の再生可能エネルギー情勢
本論文は、パリ協定や欧州グリーンディールなど、ネットゼロ排出を目指す世界的な取り組みの中で本研究を位置づける。また、混乱にもかかわらず2020年に再生可能エネルギーによる発電量が5%増加したことなど、Covid-19危機における再生可能エネルギーの回復力に焦点を当てている。
1.2 太陽エネルギーの可能性
太陽エネルギーは、台湾の地理的・気候的条件から、同国に最も適した再生可能エネルギー源と特定されている。しかし、土地制約、政策上の課題、規模の問題が開発を妨げており、体系的なサイト選定が不可欠である。
2. 方法論：二段階MCDMフレームワーク
本論文の中核的な貢献は、データ包絡分析（DEA）と階層分析法（AHP）を組み合わせた、新しい二段階多基準意思決定（MCDM）アプローチである。
2.1 第1段階：データ包絡分析（DEA）
DEAは、20の潜在的な都市・県の自然資源効率性を評価するための初期フィルターとして使用される。これは、各地域を意思決定単位（DMU）として扱う。
- 入力： 気温、風速、湿度、降水量、気圧。
- 出力： 日照時間、日射量。
完全な効率性スコア1.0を達成した地点が次の段階に進む。
2.2 第2段階：階層分析法（AHP）
AHPは、第1段階で選別された効率的な地点を、より広範な社会・技術・経済・環境的基準に基づいて順位付けするために用いられる。これは、基準間のペアワイズ比較を行い、基準の重みと最終的な地点スコアを導出する。
2.3 評価基準とサブ基準の階層構造
AHPモデルは、5つの主要基準と15のサブ基準で構成される：
- サイト特性： 土地勾配、土地利用タイプ、送電網までの距離。
- 技術的： 日射量、日照時間、気温。
- 経済的： 投資コスト、運用・保守コスト、送電コスト、支援メカニズム（例：固定価格買取制度）。
- 社会的： 社会的受容性、雇用創出、電力消費需要。
- 環境的： 二酸化炭素排出削減、生態系への影響。
3. ケーススタディ：台湾
3.1 データ収集と候補地
本研究では、台湾全土の主要な20の都市と県を評価した。気象データ（DEAの入力/出力）および社会経済データ（AHP用）は、中央気象局や経済部などの台湾の公式機関から収集された。
3.2 DEA効率性分析結果
DEAモデルは、自然資源効率性が最適でない地点をフィルタリングした。適度な気温や低湿度などの気候入力（インプット）を太陽エネルギー出力（アウトプット）（高い日照時間と日射量）に効率的に変換した都市・県のみがスコア1.0を獲得した。このステップにより、より詳細なAHP分析のための候補プールが絞り込まれた。
3.3 AHPによる重み付けと最終順位付け
AHPのペアワイズ比較により、各基準の相対的重要性が明らかになった。影響力の最も大きい上位3つのサブ基準は以下の通りであった：
これは、最終的な順位付けにおいて、純粋な太陽エネルギー資源のポテンシャルよりも、政策および経済的要因（支援、コスト）と地域の需要がより決定的であることを強調している。
4. 結果と考察
4.1 主要な知見
ハイブリッドDEA-AHPアプローチは、サイトの特定と優先順位付けに成功した。この二段階プロセスの強みは、より広範な実現可能性（AHP）を評価する前に、まず自然資源の実現可能性（DEA）を確保することにあり、資源は豊富だがその他の点で実現不可能な地点が高順位になることを防いでいる。
4.2 上位にランクされた地点
最終的なAHP順位付けにより、台湾における大規模太陽光発電所開発に最も適した上位3地点が特定された：
- 台南市
- 彰化県
- 高雄市
これらの地域は、強力な太陽エネルギー資源と、有利な経済条件（例：既存の支援メカニズム）、相対的に低い送電コスト、高い地域の電力需要を兼ね備えている。
5. 技術的詳細と数式
DEAの定式化（CCRモデル）： DMU $k$ の効率性スコア $\theta_k$ は、以下の線形計画問題を解くことで得られる： $$\text{Max } \theta_k = \sum_{r=1}^{s} u_r y_{rk}$$ $$\text{subject to: } \sum_{i=1}^{m} v_i x_{ik} = 1$$ $$\sum_{r=1}^{s} u_r y_{rj} - \sum_{i=1}^{m} v_i x_{ij} \leq 0, \quad j=1,...,n$$ $$u_r, v_i \geq \epsilon > 0$$ ここで、$x_{ij}$ は入力、$y_{rj}$ は出力、$v_i$ と $u_r$ は重み、$\epsilon$ は非アルキメデス的無限小である。
AHP一貫性チェック： 重要なステップは、ペアワイズ比較行列 $A$ の一貫性を確保することである。一貫性指標（$CI$）と一貫性比（$CR$）は以下のように計算される： $$CI = \frac{\lambda_{max} - n}{n-1}$$ $$CR = \frac{CI}{RI}$$ ここで、$\lambda_{max}$ は主固有値、$n$ は行列のサイズ、$RI$ はランダム指標である。$CR < 0.1$ が許容範囲とされる。
6. 分析フレームワーク：事例ケース
シナリオ： DEAによる事前フィルタリング後、2つの候補地「都市A」と「県B」を評価する。
ステップ1 - 基準の重み付け（AHP）： 専門家がペアワイズ比較を行う。例えば、「経済的」影響と「環境的」影響を比較すると、スコア3（経済的影響が環境的影響よりも中程度に重要）が得られる可能性がある。これにより比較行列が作成され、グローバルな重み（例：経済的：0.35、環境的：0.10）が導出される。
ステップ2 - 基準ごとのサイト評価： 各サイトを各サブ基準に対してスケール（例：1-9）で評価する。「支援メカニズム」について、都市Aが優れた固定価格買取制度を持つ場合（スコア=9）、県Bの支援が乏しい場合（スコア=3）、これらは正規化される。
ステップ3 - 統合： 都市Aの最終スコア = $\sum (\text{サブ基準の重み} \times \text{都市Aの正規化スコア})$。総合スコアが高いサイトが優先される。
この構造化された定量的フレームワークは、アドホックな意思決定を、透明性と追跡可能性のあるものに置き換える。
7. 応用の展望と今後の方向性
- GISとの統合： 今後の研究では、このMCDMアプローチを地理情報システム（GIS）と統合し、土地適性の空間的可視化と分析を行い、強力な意思決定支援ツールを構築すべきである。
- 動的・確率的モデル： 気候変数や電力価格の時系列データと確率的予測を組み込むことで、モデルを将来の変化に適応させることができる。
- 他のMCDM手法とのハイブリッド化： AHPをTOPSISやVIKORなどの手法と組み合わせることで、不確実性や相反する基準をより堅牢に扱うことができる。
- より広範な応用： この二段階フレームワークは、異なる地理的文脈における他の再生可能エネルギーサイト選定問題（例：風力、地熱）にも高い汎用性を持つ。
- ライフサイクル持続可能性の統合： 環境基準を完全なライフサイクルアセスメント（LCA）に拡張することで、太陽光パネルの製造と廃棄に伴う炭素フットプリントを評価できる。
8. 参考文献
- Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Cambridge University Press.
- United Nations. (2015). Paris Agreement. United Nations Treaty Collection.
- European Commission. (2019). The European Green Deal. COM(2019) 640 final.
- International Energy Agency (IEA). (2020). World Energy Outlook 2020. OECD/IEA.
- International Renewable Energy Agency (IRENA). (2021). Renewable Energy and Jobs – Annual Review 2021.
- Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444.
- Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill.
- Wang, C. N., Nguyen, N. A. T., Dang, T. T., & Bayer, J. (2021). A Two-Stage Multiple Criteria Decision Making for Site Selection of Solar Photovoltaic (PV) Power Plant: A Case Study in Taiwan. IEEE Access, 9, 75509-75522. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3081995.
9. 専門家分析と批判的レビュー
中核的洞察： 本論文は、単なる別のサイト選定研究ではなく、再生可能エネルギーインフラ投資のリスクを低減するための実用的な青写真である。真の洞察は、その順序立てられた論理にある：まず、交渉の余地のない、物理学に基づくゲートとして、自然資源効率性のためにDEAを用いて厳しくフィルタリングし、その後、より柔軟で政策に大きく依存するAHP基準によって勝者を決定する。これにより、政治的には都合が良いが気候的には平凡なサイトを選んでしまうという一般的な落とし穴を防いでいる。
論理的流れ： この方法論の優雅さは、その役割分担にある。DEAは、太陽、風、雨に基づいて「ここで機能するか？」という問いを扱う。AHPは、コスト、政策、社会的影響に基づいて「ここに建設すべきか？」という問いに取り組む。これは、技術的可能性からプロジェクトの実現可能性へと進む、開発業者や政府の現実世界の意思決定プロセスを反映している。「支援メカニズム」に与えられた高い重み（0.332）は、現実を残酷なまでに正直に反映している：優れた固定価格買取制度は、日射量が数パーセント高いことよりも重要になり得る。
強みと欠点： 主要な強みは、ハイブリッドアプローチの堅牢性と、複雑な現実世界の文脈（台湾）での検証である。確立され広く理解されているツール（DEA、AHP）を使用することで、再現性が高まる。しかし、このモデルには顕著なギャップがある。第一に、それは静的である；太陽エネルギー資源の時間的変動や将来の気候変動の影響を考慮しておらず、これはIPCCの最新報告書で強調されている重要な考慮事項である。第二に、AHPが専門家のペアワイズ比較に依存することは標準的ではあるが、主観性を導入する。感度分析を補足するか、不確実性を扱うためにファジィAHPアプローチ（RAND Corporationの方法論ページなどで議論されているような高度な応用例に見られるもの）を使用すれば、本論文はより強力なものになるだろう。第三に、多くの市場で主要な制約となることが多い、土地の利用可能性とコストが、サブ基準の中に埋もれているように見える。
実践的洞察： 台湾および類似地域の政策立案者にとって、上位にランクされたリスト（台南、彰化、高雄）は、インフラとインセンティブを集中させるためのデータ駆動型の出発点を提供する。開発業者にとって、このフレームワークは既製のデューデリジェンスチェックリストである。直ちに取るべき次のステップは、このモデルを高解像度のGISデータと統合し、都市レベルから区画レベルの分析に移行することである。さらに、このDEA-AHPの結果を、風力発電所計画でますます使用されているような機械学習ベースのサイト適性モデルの結果と比較することは、異なるパラダイムの収束（または発散）をテストするための貴重な研究の方向性となるだろう。最終的に、この研究は、堅牢で運用可能な基盤を提供する。未来は、それを動的、空間的に明示的、かつリアルタイムデータストリームを取り込めるようにすることにある。