東京大学とUPDATERが家庭電力データを生成するAIモデルを発表

東京大学とUPDATERが共同開発した家庭電力データ生成AIモデル

2025年3月、東京大学大学院工学系研究科の田中謙司研究室と株式会社UPDATERが、家庭の電力使用をAIで再現する新たな試みを発表しました。この「電力需要データ生成AIモデル」は、日本初となるWEBサービスとして提供され、個人家庭の電力消費パターンを高精度で模擬的に生成することが可能です。

開発の背景

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や需要予測、スマートグリッドの計画において極めて重要な役割を果たします。具体的には、電力コストの最適化や再生可能エネルギーとの連携、さらには電力供給システムの安定化に寄与しますが、従来はプライバシーの問題からデータの外部提供が難しいという課題がありました。

今回発表されたAIモデルは、この課題を解決するために設計されており、実データを一切使用せずとも家庭の電力使用パターンに非常に近い仮想データを生成できます。これにより、各家庭に特化したエネルギー効率を向上させるサービスの開発が期待されます。

AIモデルの特徴

この新しいAIモデルは、以下の特長を持っています。
1. 高精度なデータ生成: 「拡散モデル」を用い、30分刻みでの電力使用パターンを忠実に再現します。これにより、多種多様な家庭特性を反映した疑似データが生成可能です。
2. プライバシー保護: 個人的な電力使用データを外部に提供することなく、リアルな使用パターンを再現する仕組みが確立されました。これにより、利用者のプライバシーが保障されつつ、エネルギー分野の研究・開発が進められます。
3. 柔軟な条件設定: 気温、曜日、祝日等のさまざまな条件に対応したデータ生成ができ、特定の状況下での電力需給分析にも活用可能です。

提供と利活用

このAIモデルは、法人や個人を問わず、エネルギー関連の研究やサービス開発に必要なデータを提供しています。利用者は、実データが入手困難な環境でもリアルなデータで予測モデルの検証が行えるため、シミュレーションやアルゴリズム開発が促進されるでしょう。

主な利用シーン

- 研究機関や大学: 実データが得られない中での予測モデルやエネルギーマネジメントアルゴリズムの検証が可能です。
- スタートアップや企業: 電力需要予測や家庭用エネルギー管理システムの開発が迅速に実施できます。
- 教育機関や学生: AIを使ったデータ分析の教材としての活用が期待されます。

今後の展望

本モデルを通じて、家庭電力の分野での高度な分析やシミュレーションが可能になることで、新しい型の省エネサービスや再生可能エネルギーの活用手法が次々と生まれることが期待されています。今後、家庭の電力がより効率的に利用される「かしこい暮らし」の実現に向け、幅広い展開が見込まれます。東京大学とUPDATERは、この技術を通じて、持続可能な未来を築くために尽力していく意向を示しています。