「気象の急な変化」や「市場価格の急変動」など、現状の電力需要予測業務に課題はありませんか？
ウェザーニューズでは、電力小売事業者および一般送配電事業者向けに提供している「電力需要予測サービス」の予測モデルを大幅に刷新しました。
今回のアップデートでは、予測に組み込む「特徴量」を従来の約50種類から1,000種類以上へと大幅に拡張しました。これにより、テレワークの定着や休日の過ごし方の変化といった近年の「ライフスタイルの多様化」を反映することが可能となり、予測が難しいとされてきたゴールデンウィーク・お盆・年末年始などの「特異日」における予測精度の改善を確認しました。
ウェザーニューズは引き続き、電力の計画値同時同量の達成をサポートし、インバランスコストの削減および需給管理業務の高度化・省力化に貢献します。
なぜ今、電力需要予測において「特異日の精度向上」が求められているのか
近年は、再エネの主力電源化や市場価格のボラティリティ上昇に伴い、需要予測の精度向上は、電力小売事業者にとっては「インバランスリスクの低減」、また、一般送配電事業者にとっては「出力抑制・調整力調達の最適化」に資するテーマとなっています。
特に大きな課題となっているのが、ゴールデンウィーク、お盆、年末年始、飛び石連休などの「特異日（通常と異なる需要パターンを示す日）」の予測です。
働き方や休日の過ごし方が多様化したことで、特異日における企業活動や人流は、従来の平日・休日カレンダーの単純なパターンから大きく変化します。需給担当者からも、「過去実績や、前年同曜日の踏襲では実需と大きく乖離してしまう」「連休の中日や最終日の需要急変に対応しきれず、インバランスが大きくなってしまう」といった声が寄せられていました。
こうした背景を受け、ウェザーニューズは長年培ってきた気象ビッグデータと機械学習技術を融合させ、近年の複雑な需要動向を捉える新予測モデルを開発しました。
AIがもたらす、電力需要予測の自動化と精度革新
複雑化する電力需要を精緻に捉えるには、気象・カレンダー・需要実績など、複雑に絡み合う膨大なデータの相関性を考える必要があります。しかし、これを従来の数式や人間の手作業で解き明かすには限界がありました。
そこで弊社では、AIを活用した「機械学習技術（データから規則性やパターンを自動で学習する技術）」を採用し、過去の需要実績データと、気象・カレンダー情報などの複雑なパターンを学習させることで、人の手では捉えきれない需要変動の兆候も捉え、高精度な予測値を自動で算出しています。
これにより、予測業務の大幅な省力化・高度化を実現することが可能となっています。
業界No.1の気象データと「1,000超の特徴量」が生み出す精度
電力需要は気象条件に大きく左右されますが、急変する気象現象そのものを予測することは、非常に難易度の高い取り組みです。
弊社では、圧倒的な観測網や全国からの「ウェザーリポート」、気象予報士のノウハウ、それらをシステム化したAIを組みあわせた独自のアプローチで、業界No.1の予報精度を実現しています。それらを電力需要予測に組み込むことで、予測精度向上に役立てています。
さらに今回のアップデートでは、この高精度な気象予測のほか、不快指数、前日・前々日からの気温推移（気温カーブ）、前日との気温差、冷暖房の利用意向に直結する独自指数など、1000種類以上の特徴量を予測モデルに組み込むことで、人の体感や行動変化等をより高度に捉えることができる予測モデルに生まれ変わりました。
特異なカレンダー条件にも対応
飛び石連休や、GW・お盆・年末年始などといった特殊なカレンダー期間は、単に曜日のみで需要予測を行うことが難しいとされています。
例えば2026年のGWでは、連休の間に平日が存在し、需要が読みにくいカレンダーとなっていました。
そこでウェザーニューズでは、「平日」「土日」「祝日」といった2値的な扱いではなく、連休の並び、連休前後の人流・社会活動の度合いを段階的に表現する独自ロジックを実装しました。
こうした予測手法により、「お盆期間中の平日」のような大外れしやすい局面においても、高い予測精度を維持できることを確認しています。
また1年を通した予測精度評価では、前日6:00発表の予測で年間を通して誤差2%前後（※MAPE）の予測精度を達成しています。
日々の計画策定から中長期のリスクヘッジまで、幅広い用途でご活用いただけます
本サービスは、お客様の利用用途に合わせて以下の形態でご利用いただけます。
■BG（バランシンググループ）毎の需要予測
各社の需要家構成（低圧・高圧・特高）や契約電力の推移に特化したオーダーメイドモデルを構築します。
翌日・翌々日の計画策定向けに、最大7日先・30分コマ単位の予測をご提供します。
■電力エリア毎の需要予測
全国各電力エリア全体の需要量を30分単位・最大28日先まで予測します。
直近のスポット取引から、デマンドレスポンス（DR）要請の判断、容量拠出金対策など、中長期的な調達最適化・リスクヘッジにもご活用いただけます。
今後も、予測の上振れ・下振れリスクを定量化する「予測区間（信頼度情報）」の拡充や、AIエージェントによる需給判断支援機能の実装など、電力事業者の需給管理業務の最適化に貢献してまいります。
