AI需給予測・「JEPX・インバランス」最適化基盤【電気・ガス】 
気象データ、人流、産業稼働状況をAIがリアルタイム解析。卸電力市場（JEPX）の価格変動を予測し、発電・調達計画を最適化することで「インバランス料金（需給不一致ペナルティ）」を最小化するシステムです。経営企画として、営業利益率のボラティリティをテクノロジーで抑え込みます。社内SEは、外部の気象API、電力需要実績、市場価格を名寄せし、予測モデルを構築。2026年の不透明なエネルギー価格環境下で、キャッシュフローの安定性をシステム面から盤石にします。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
インフラ・エネルギー |  目的 |
リスク管理 収益最大化 |
| 業界② |
電気・ガス |  対象 |
収益管理 |
 費用 |
1000〜10000万円 |  実施期間 |
240 |
主なToDo
- 過去の需要実績と気象・イベントデータのクレンジング
- AI需要予測モデルとJEPX価格連動アルゴリズムの構築
- インバランス自動アラートおよび調達意思決定フロー実装
期待できる効果
需給不一致による損失の30%削減。調達コストの最適化。
躓くところ
異常気象時の予測精度低下。分散型電源（太陽光等）の出力変動。
