電力需給予測に基づく調達最適化AI【機械・自動車系商社】 
気温、天候、過去の需要データから電力・ガスの需要をAIで予測し、最も低コストな調達（JEPP、先物、相対）を決定する支援システムです。エネルギー商社にとって、需要予測のズレはインバランス料金（ペナルティ）の発生を招き、利益を消失させます。本システムは、翌日の時間帯別需要を高い精度で予測し、ポートフォリオの最適化を自動提案します。これにより、調達コストを最小化し、利益率を最大化します。再エネの出力変動予測も組み込むことで、環境に優しく、かつ安価なエネルギー供給体制の構築を支援し、価格競争力を高めます。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
商社 |  目的 |
収益最大化 |
| 業界② |
機械・自動車系商社 |  対象 |
エネルギー事業部 財務部門 需給調整担当 |
 費用 |
500〜4000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 気象予報データAPIとの連携と学習モデルの構築
- 需要家別の過去実績データ（30分値等）のクレンジング
- 最適調達ポートフォリオのシミュレーション機能実装
期待できる効果
インバランスコストの大幅削減。営業の価格競争力強化。
躓くところ
気象予測の不確実性。複雑な託送・精算ルールへの対応。
狙えるチャネル
