プロジェクト事例：AI電力需要予測ソリューション電力小売事業者様向けPoC（概念実証）実施事例

お客様は電力需要予測業務において、予測精度、業務負荷、属人化という3つの課題を抱えていらっしゃいました。

・予測精度
高精度な予測を実現するためには、最新かつ膨大なデータ収集と緻密な分析が不可欠であり、相応の時間と労力がかかります。当日の電力調達のために、朝から気象情報や使用実績などの最新データを収集し予測を行っていましたが、分析に十分な時間を確保できず、予測精度向上に課題が残る状況でした。

・業務負荷
限られた時間とリソースの中で出来るだけ精度良く予測業務を行う必要があり、担当者の負担が大きい状況でした。

・属人化
予測精度は担当者の経験やスキルに左右されるため、予測精度にバラつきが生じやすく、ノウハウの共有や後任者の育成が困難な状況でした。

こうした背景から、業界全体でAIを活用した予測精度向上へのニーズが高まっています。これらの課題を解決するために、当社ではAI電力需要予測ソリューションをお客様に提案し、過去実績や気象情報などのデータを用いたAI予測モデルの作成、PoC（Proof of Concept）（注5）による効果検証を実施いたしました。

本プロジェクトでは、AI電力需要予測ソリューションの導入効果を検証するためにPoCを実施しました。 電力使用の過去実績、気象情報、地域特性、需要家属性、イベント情報などをインプットデータとして活用し、AIによる電力需要予測を行います。 複数のAIモデルを組み合わせることで、予測精度を向上させることを目標としました。本プロジェクトのポイントは、属人化された業務からの脱却、高精度な予測によるインバランス料金の削減、短時間での予測実行、そして何よりもAIによる電力需要予測が実際にどの程度正確な予測を可能にするのか、PoCを通じて客観的に評価することです。

本事例に記載の内容は、2025年5月時点のものです。