事業判断の前倒し
収益レンジや論点が整理され、意思決定が進めやすくなります。
導入事例
Case 01
ハウスメーカー
- 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。
- 解決策
- 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。
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
- 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
- 30分値のスマートメーターデータだけで、90%を超える精度の消費電力推定が可能になった。
実証事業
Case 03
FIP太陽光発電事業者
- 課題
- 売電と蓄電をどう切り分ければ収益が伸びるか判断しづらい。
- 解決策
- 発電予測と市場価格予測を組み合わせ、FIP下での充放電計画を可視化。
- 成果
- 時間帯別の収益差分が把握でき、運用改善の優先順位を定められた。
成果と効果
運用方針の明確化
誰が何を判断するかが整理され、導入後の運用へつなげやすくなります。
説明材料の整備
社内外への説明に必要なロジックと数字をそろえやすくなります。
対象別の活用パターン
系統用蓄電池
市場参加前提の収益設計と運用体制整理に活用されています。
需要家サイト
ピークカットや料金削減と市場活用の両立整理に活用されています。
FIP再エネ
売電と蓄電の最適化ロジック整理に活用されています。