対象
ハウスメーカーによる、エネルギー効率の高い住宅開発。
主な活用
世帯別の傾向を踏まえた、蓄電池などの自動制御AI。
成果
既存住宅でも年間数千円から数万円規模の電気料金削減余地を確認。
ケースの要点
導入背景、実装アプローチ、得られた成果を1ページで把握できます。
課題
データ分析を活用して、よりエネルギー効率の高い住宅を開発したい。
解決アプローチ
世帯ごとの消費電力や発電量の傾向を踏まえ、蓄電池などを最適に自動制御するAIを開発。
成果
既存住宅でもAI制御により、年間で数千円から数万円規模の電気料金削減が可能になった。
関連ケーススタディ
他の活用パターンもあわせて確認できます。
Case Study 02
機器メーカー
- 課題
- 蓄電池を所有している契約需要家に対して、節電につながる付加価値サービスを提供したい。
- 解決策
- ENES と連携し、消費電力や発電量の予測をもとに日々最適な自動制御を行うサービスを実現。
- 成果
- ENES を活用することで、一需要家あたり月々数百円から千円程度の節電に貢献できた。
電力会社
- 課題
- マンションのピーク電力を削減するために、電力負荷の高い電気給湯器の稼働時間を分散させたい。
- 解決策
- 機器分離技術を用いて、スマートメーターのデータから電気給湯器の稼働時間と消費電力を推定するアルゴリズムを開発。
- 成果
- スマートメーターの 30 分値データだけを利用し、90% を超える精度で電気給湯器の消費電力を推定できた。