生成AI

最終更新日:2025/09/12
東京大学とUPDATERは、家庭の電力需要データを再現する「電力需要データ生成AIモデル」を共同開発しました。
このニュースのポイント
東京大学大学院工学系研究科・田中謙司研究室と株式会社UPDATERは、家庭の電力需要データをAIで再現する「電力需要データ生成AIモデル」を共同開発しました。
本成果は2025年3月18日〜20日に開催された「令和7年 電気学会全国大会」で発表され、同年8月29日よりWEBサービスとして提供が開始されています。
「家庭の電力需要データ」は、エネルギー管理システムの最適化、需要予測、スマートグリッド計画など、多様な研究分野で不可欠です。しかし、実際の電力データには生活習慣や在宅状況などの個人情報が含まれるため、外部提供が難しく、研究や検証が制約されていました。
今回開発されたAIモデルは、画像生成で用いられる拡散モデル(UNetベース)を応用し、1日を48区分(30分刻み)で需要データを生成します。
入力条件として、月・気温・曜日・祝日・世帯IDなどを設定可能。約2万件の実データで学習した結果、生成データの誤差率や予測精度は実データとほぼ同等であることが確認されています。
この仕組みにより、個人情報そのものを外部に出すことなくリアルな電力使用パターンを再現できるため、プライバシー保護と実用的な検証の両立が可能となりました。研究者による予測モデル検証、企業によるHEMSやVPPアルゴリズムの開発、教育機関での教材利用など、幅広い場面での活用が期待されます。
さらに、気温や曜日、祝日といった条件を指定してデータを生成できるため、特定の状況における需要予測やシナリオ分析にも対応可能です。これにより、再生可能エネルギーとの連携や高度な省エネサービスの創出が進み、持続可能な社会の実現に貢献するとしています。
UPDATERと東京大学は、本AIモデルの公開を通じて、消費者・社会・地球がともに笑顔になれる未来のエネルギー像を形にしていきます。
出典:UPDATER
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