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Prediction One

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Prediction One導入事例

日本ファシリティ・ソリューション株式会社

業種エネルギーサービス業

業務領域ICT統括

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予測が難しい太陽光発電で誤差が従来の半分以下に。予測精度が相当高いと感じました。

イメージ
狙い
様々なエネルギーサービスを提供する日本ファシリティ・ソリューション。ある顧客のプロジェクトでは自己託送制度を利用し、太陽光発電による電力を倉庫・工場に利用することとなった。その際、余剰電力を送電するのだが、託送(送電)量を時間帯ごとに広域機関(電力広域的運営推進機関)に申請する必要がある。託送する電力量は発電量・需要量をベースに計算するが、発電量をコントロールできない太陽光発電の場合、予測が極めて難しい。重回帰分析ライブラリなどを活用し、検証したものの、さらなる精度改善のために機械学習の活用を検討することとなった。
選定
これまで機械学習を取り入れた事例はなく、すでにリリースが迫っていたため、機械学習に詳しい外部パートナーに委託するのも無理があり、簡単に導入できるツールを探すことに。また、顧客データを利用して分析するため、セキュリティ上、外部接続は極力避ける方針としており、クラウド系AIサービスの採用も難しいと考えた。
そのなかで知ったのがPrediction One。他ツールではプログラミングが必要など学習・運用コストが高いが、Prediction Oneならば、実施したい値予測をダイレクトに実現でき、自動で分析まで実行可能。ローカル環境で利用できるうえ、検証したところかなりの精度を達成。これならば短期間で求めていた精度を実現できると採用を決めた。
成果
Prediction Oneのコマンドラインプランを利用し、毎日、自動実行する託送量の予測・申請処理に組み込んだ。その結果、重回帰分析では十分満足のいく結果でなかった誤差が、Prediction Oneでは半分以下に大幅改善。Prediction Oneはかなりの高精度と言える。処理自体1分もかからず、サービス導入後トラブルはゼロで、安定して稼働している。
今後は、発電機の故障予知や、エネルギー利用最適化のための予測など、ほかの顧客向けサービスでも活用できるのではないかと考えている。
Prediction Oneを使ってみて…

自動実行の処理に組み込んで活用するのに、GUIツールではRPAなどを使わなければなりませんが、Prediction Oneコマンドラインプランにより、スムーズに実装できました。他方、コマンドラインプランのため、UIが使えませんが、UIはやはりグラフなどが視覚的に分かりやすく、試行錯誤しやすいです。両方使えるプランがあると嬉しいですね。 第三次AIブームは終わったと言われていますが、AIが使われなくなるのではなく、定着期に入ったということだと考えています。様々なツールが登場しているので、それらもキャッチアップしていきたいですし、「AIの民主化」が進み、誰でも使えることが当たり前になるなか、Prediction Oneにも独自機能などの進化を期待しています。

日本ファシリティ・ソリューション株式会社

ICT統括室 富永光洋

総合評価:3.6

<日本ファシリティ・ソリューション株式会社>プロフィール
東京電力グループの一員としてESCO(効果保証付き省エネルギーサービス)事業などを展開。病院・商業施設から、工場などの産業用分野まで様々な顧客にエネルギーサービスを提供し、約750社、39,000件を超える実績を誇る。顧客ごとのニーズにあわせたオーダーメイドのエネルギーサービスを提案し、建設プロジェクトの企画・実行から運営までワンストップで実現。再生可能エネルギーも含めたエネルギー供給の最適化をサポートする。

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