指標の読み方ガイド：シェアと絶対量・相関・モデル値の落とし穴

EIC Data は「引用インフラ」を掲げている。だが数字は、読み方を誤ると逆の結論を導く。本ガイドは、当サイトの指標を引用・解釈する前に押さえておきたい5つの落とし穴を、実際の Insight を例に整理する教材だ。回帰・予測の方法論（#70 ほか）と合わせて、引用インフラ第3層「リテラシー」を担う。

1. シェア(%)と絶対量は別物

最も多い誤読がこれだ。「シェアが下がった＝減った」ではない。分母（全体）が伸びれば、絶対量が増えてもシェアは下がる。

代表例が中国の石炭だ。発電量に占める石炭シェアは2015年の72%から2025年56%へ下がった（#85 脱石炭5か国）。だが、これは「中国の石炭発電が減った」ことを意味しない——太陽光・風力の急拡大で分母（総発電量）が膨らんだため、石炭の絶対量はむしろ増えながらシェアが下がった。

中国の石炭発電シェア（%）。下降トレンドだが、これは「割合」であって絶対発電量とは別。シェアの増減を絶対量の増減と読み替えないこと。

→ シェア系の指標（電源構成 など）を見るときは、必ず「これは割合か、量か」を確認する。

2. 相関は因果ではない／相関係数 r の読み方

2つの系列が一緒に動いても（相関しても）、一方が他方を引き起こしている（因果）とは限らない。第3の要因が両方を動かしていることも多い。

相関係数 r は −1〜+1 の値で、+1 に近いほど「同じ方向に強く連動」、−1 で「逆方向」、0 で「無関係」。当サイトでは気温×電力価格（#1 temp-vs-price）などで r を示すが、これは「気温が上がれば価格も動く傾向」を表すだけで、価格を決める唯一の要因という意味ではない。何がどれだけ価格を説明するかは回帰分析（#70）で分解している。

→ r の数値は「連動の強さ」であって「原因」ではない。当サイトの解説は単一原因を断定しない方針（リク監修）。

3. ラグ相関：何ヶ月「遅れて」効くか

価格の波及には時間がかかる。原燃料価格が電力価格に効くのは即座ではなく、燃料費調整制度や在庫・契約のラグを挟む。

#12 LNG → JEPX 東京 ラグ相関 では、LNG 価格を0〜12ヶ月先行させたときに相関がピークになる「遅れ」を可視化している。ラグ相関を読むときは「いつ効くか（ピーク月）」と「どれだけ効くか（ピーク r）」の両方を見る。

4. LCOE・CO2強度は「モデル値」「定義依存」

便利な総合指標ほど、定義と前提に注意がいる。

• LCOE（均等化発電原価）：建設費・運用費・容量率・割引率を含むモデル計算値。当サイトの LCOE は NREL ATB の米国基準（#91 / #74）で、日本の実コストとは異なる。金利が上がると割引率を通じて資本集約な再エネの LCOE が上がる——「再エネは年々安くなる」が2021-24は逆だった（#91）のはこのため。
• CO2強度（gCO2/kWh）：発電に伴う運用CO2で、設備製造・燃料採掘を含むライフサイクル排出とは別。#89 の値は Ember 推計の運用ベースだ。

→ 「モデル値か実測か」「どの範囲を含むか」を確認してから引用する。

5. 「額」シェアは価格に揺れる（数量と別）

金額ベースの指標は、価格変動の影響を受ける。輸入「額」のシェアは、数量が変わらなくても価格が動けば変わる。

#90 日本の脱ロシア では、2022年にロシア炭の輸入「額」が一時増えたが、これは数量が減る一方で価格が急騰したため。額シェアの上下を数量シェアと混同しないこと。

6. データ品質：SLA違反 ≠ 不正、欠損には意味がある

当サイトのデータ品質表示の読み方も誤解されやすい。「SLA違反」は公的機関の公開遅延であって不正取得ではない。データの「不在」も、欠損か気象現象の不在（雪が降らない等）かで意味が違う。詳しくはデータ品質と方法論で整理している。

7. 引用の作法

数字を使うときは、一次出典（公表機関）と EIC Data（加工者）を併記する。各指標ページの引用フォーマット（BibTeX / Chicago / APA）をそのまま使える。系列ごとのライセンス（CC BY / 提供元規約）は方法論に従う。

注: 本ガイドは EIC Data の指標を解釈するための教材であり、特定の数値予測や投資判断を示すものではない。各 Insight の数値・前提は各ページの出典・注記を参照のこと。予測の限界については予測の下限ベンチマーク（#72）も参照。

編集物著作権: EIC Data (CC BY 4.0)

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