再エネ×需要予測で“つくる電気を使い切る”工場へ

背景・課題

再エネ導入が進む一方で、天候に左右される発電量と変動する生産負荷により、工場の電力需給計画は複雑化。人手でのExcel集計や現場確認では、デマンドピーク発生や再エネ余剰・買電増大、CO2削減KPIの未達につながる。価格高止まりの電力コストと脱炭素の両立が経営課題。

AI活用ソリューション

唯一の解決策は、工場の“電力需要”と“太陽光発電量”をAIで同時に予測し、リユース蓄電池と燃料電池発電機を一体制御するエネルギーマネジメント（EMS）。気象データから日射を予測→生産計画と過去実績から時間帯別の工場需要を予測→その差分を埋めるように、休日に蓄えた再エネを日中ピークに自動放電、天候不順時は燃料電池で不足分を補完する。結果、配電線ごとの実用的な運用計画（いつ充放電・いつ発電するか）を作成し、現場に自動指示。自動車・機械工場特有の“段取り替えや残業シフトによる負荷変動”にも追従し、ライン停止リスクを避けつつ再エネ自家消費率を最大化する。KPIは創エネ率・ピーク電力・買電量・CO2排出量で、経営ダッシュボードに日次反映する。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

効果：再エネ自家消費の拡大で買電削減、デマンド課金抑制、CO2削減とCSR評価向上、非常時の電源確保（BCP）。ROI：主な原資は“買電削減＋ピークカット＋運用省力化”。補助金適用の有無と電力単価に依存するが、創エネ率向上が直接のキャッシュ効果を生みやすい。

実事例

豊田自動織機は高浜工場で、気象データに基づく太陽光発電量予測と、生産計画・実績に基づく工場の電力需要予測を組み合わせ、リユース蓄電池「MEGALORE」と燃料電池発電機を最適制御するEMSの実証を開始。需給のリアルタイム制御でデマンドピーク抑制と再エネ自家消費率向上を実現し、対象施設の創エネ率は16％から33％へ改善見込み。工場全体では創エネ率50％を目標とする。

https://www.toyota-shokki.co.jp/news/2024/11/22/008744/

さらなる展開

・他工場・物流拠点への横展開（配電区画ごとにモデル再学習）。・需要予測に部品納入計画や設備保全計画を組み込み、停止回避とピーク同時最適化。・需給調整市場/DRへの参加で収益化。・再エネ拡張（屋根＋カーポート）とEV/FCフォークリフト充電の統合管理。・Scope2削減実績の自動計測/監査対応。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 電力30分値・生産計画・天候データ・PV発電実績・契約電力・CO2原単位を3〜12カ月分収集し、負荷特性とピーク要因を特定。KPI（創エネ率/ピーク/買電/CO2）を定義。
2. 費用対効果の試算 - PV/蓄電/燃料電池/EMSの構成と制御シナリオを設計し、予測モデル精度前提で削減効果を試算。補助金・税制も織り込み、投資対効果を算定。
3. PoC検証 - 1サイト・1配電区画で予測（天候・需要）と自動制御を限定運用。安全遮断・手動介入ルール、停電時の切替、モデル精度/安定性を評価。
4. 社内稟議 - 情報セキュリティ・安全基準・BCP・CSR目標との整合、保全体制と責任分界を明確化。SLA/保守契約・監査対応方針を確定。
5. 本番導入 - 機器据付・系統連系・EMS本番化。運用監視ダッシュボード整備、アラート/障害対応、モデルの継続学習とKPIレビューを定常化。