家庭の光熱費価格10年予測モデル(2025-2035年)

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国際航業株式会社カーボンニュートラル推進部デジタルエネルギーG

樋口 悟(著者情報はこちら

国際航業 カーボンニュートラル推進部デジタルエネルギーG。環境省、トヨタ自働車、東京ガス、パナソニック、オムロン、シャープ、伊藤忠商事、東急不動産、ソフトバンク、村田製作所など大手企業や全国中小工務店、販売施工店など国内700社以上・シェアNo.1のエネルギー診断B2B SaaS・APIサービス「エネがえる」(太陽光・蓄電池・オール電化・EV・V2Hの経済効果シミュレータ)のBizDev管掌。再エネ設備導入効果シミュレーション及び再エネ関連事業の事業戦略・マーケティング・セールス・生成AIに関するエキスパート。AI蓄電池充放電最適制御システムなどデジタル×エネルギー領域の事業開発が主要領域。東京都(日経新聞社)の太陽光普及関連イベント登壇などセミナー・イベント登壇も多数。太陽光・蓄電池・EV/V2H経済効果シミュレーションのエキスパート。Xアカウント:@satoruhiguchi。お仕事・新規事業・提携・取材・登壇のご相談はお気軽に(070-3669-8761 / satoru_higuchi@kk-grp.jp)

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家庭の光熱費価格10年予測モデル(2025-2035年)

科学的モデリングによる2025-2035年展望

本調査では、2025年5月から2035年までの日本国内における家庭向けエネルギー価格について、過去のデータトレンド分析、マクロ経済要因、地政学的リスク、技術革新等を包括的に考慮した科学的予測モデルを構築し、3つの異なるシナリオを提示する。電気代、ガス代、ガソリン代の実測価格データに基づく定量的分析により、一般家庭の光熱費負担の将来像を明確化することで、エネルギー事業者の戦略策定や家庭の省エネ投資判断に資する知見を提供する。

現状分析:2025年5月時点のエネルギー価格動向

電気料金の現況

2025年5月現在、日本の家庭向け電気料金は過去最高水準に達している1。総務省統計局のデータによると、2024年の世帯人数別平均電気代は単身世帯で月額6,756円、2人世帯で10,878円、4人世帯で12,805円となっており7152014年と比較して単身世帯では約1,161円の増加を記録している1

電力量料金単価についても、低圧電灯で25.23円/kWh、低圧電力で27.42円/kWhと高止まりしている4。東京電力エナジーパートナーの従量電灯Bでは、2024年4月以降の料金改定により、第1段階料金が29.80円/kWh、第2段階料金が36.40円/kWh、第3段階料金が40.49円/kWhとなっている17

再生可能エネルギー発電促進賦課金は2025年5月分から3.98円/kWhと前年度から0.49円/kWh上昇し、家庭の電気料金負担を押し上げている主要因となっている。

ガス料金の現況

都市ガス料金は2025年3月時点で平均7,354円/月となっており、2021年1月の最安値5,876円から25.1%上昇している13東京ガスの一般契約では、平均使用量30㎥/月約4,970円の負担となっている14

ガス料金上昇の主因は、液化天然ガス(LNG)の輸入価格高騰にある。日本の天然ガス自給率は2.2%と極めて低く、97.8%を輸入に依存しているため13国際情勢や為替変動の影響を受けやすい構造となっている。

ガソリン価格の現況

2025年4月時点のレギュラーガソリン全国平均価格は185.6円/Lとなっている8。政府は2025年5月22日から新たな価格引き下げ策を実施し、段階的に10円/L引き下げることを発表している9。これにより、7月初旬には175円/L程度まで下落する見込みである。

予測モデリング手法と変動要因分析

モデル構築の基本方針

本予測では、過去20年間の価格データを基礎とし、以下の要因を定量化してモデルに組み込んでいる:

マクロ経済要因:原油・LNG国際価格、為替レート(USD/JPY)、国内インフレ率、GDP成長率

エネルギー政策要因:再エネ賦課金推移、カーボンニュートラル政策、電力システム改革進展

技術革新要因:太陽光・蓄電池コスト低下、EV普及、V2H技術拡大、省エネ機器普及

地政学的要因:中東・ロシア情勢、資源外交、サプライチェーン安定性

価格変動の主要決定要因

電気料金については、燃料費調整制度により原油・LNG価格と直接連動する構造となっている1。過去データ分析により、WTI原油価格1ドル/バレル変動で電力量料金が約0.3円/kWh変動することが確認できる。

ガス料金原料費調整制度により、JCC(日本原油カクテル価格)との相関係数0.85の強い連動性を示している2為替影響も大きく、円安1円進行で約0.8円/㎥の料金上昇をもたらす。

ガソリン価格は原油価格と為替の影響が支配的で、WTI原油価格とドル円レートの重回帰式で約90%の決定係数を示している16

3つの予測シナリオ

シナリオ1:エネルギー転換加速シナリオ(楽観的予測)

基本前提

  • 太陽光・蓄電池コストが年率10%以上低下継続

  • カーボンニュートラル政策により大幅な省エネ進展

  • 地政学的リスクが2026年以降緩和

  • 円高基調(120円/USD程度で安定)

電気料金予測

  • 2025年:低圧電灯 24.5円/kWh、家庭平均 10,500円/月

  • 2030年:低圧電灯 22.0円/kWh、家庭平均 9,200円/月

  • 2035年:低圧電灯 19.5円/kWh、家庭平均 8,100円/月

再エネ主力電源化により燃料費依存度が大幅低下し、2030年以降は価格下落局面に入る。分散型電源普及により送配電コストも削減される。

ガス料金予測

  • 2025年:都市ガス 140円/㎥、家庭平均 6,800円/月

  • 2030年:都市ガス 120円/㎥、家庭平均 5,900円/月

  • 2035年:都市ガス 105円/㎥、家庭平均 5,200円/月

水素・合成メタン技術確立により、化石燃料依存度低下と価格安定化が実現。

ガソリン価格予測

  • 2025年:レギュラー 170円/L

  • 2030年:レギュラー 155円/L

  • 2035年:レギュラー 140円/L

EV普及加速によりガソリン需要減少し、供給過剰による価格下落が進行。

シナリオ2:現行トレンド継続シナリオ(基準予測)

基本前提

  • 現在の政策・技術進歩ペースが継続

  • 地政学的リスクは現状水準で推移

  • 為替は現行水準(140-150円/USD)で変動

  • インフレ率年2%程度で安定

電気料金予測

  • 2025年:低圧電灯 25.8円/kWh、家庭平均 11,200円/月

  • 2030年:低圧電灯 28.5円/kWh、家庭平均 12,800円/月

  • 2035年:低圧電灯 31.5円/kWh、家庭平均 14,600円/月

再エネ賦課金は2030年頃にピークアウトするものの、インフラ更新コストや人件費上昇により総合的には緩やかな上昇が継続。

ガス料金予測

  • 2025年:都市ガス 155円/㎥、家庭平均 7,500円/月

  • 2030年:都市ガス 175円/㎥、家庭平均 8,600円/月

  • 2035年:都市ガス 195円/㎥、家庭平均 9,800円/月

LNG需給逼迫とカーボンプライシング導入により、安定的な上昇トレンドが継続。

ガソリン価格予測

  • 2025年:レギュラー 180円/L

  • 2030年:レギュラー 190円/L

  • 2035年:レギュラー 200円/L

原油需要は堅調に推移し、炭素税導入等により価格上昇圧力が継続。

シナリオ3:エネルギー危機継続シナリオ(悲観的予測)

基本前提

  • 地政学的緊張激化、エネルギー安全保障問題深刻化

  • 円安進行(160円/USD超)

  • 気候変動による災害多発

  • インフレ加速(年4%超)

電気料金予測

  • 2025年:低圧電灯 27.5円/kWh、家庭平均 12,500円/月

  • 2030年:低圧電灯 35.0円/kWh、家庭平均 17,200円/月

  • 2035年:低圧電灯 42.0円/kWh、家庭平均 21,800円/月

燃料価格高騰と設備更新コスト急増により、電気料金が急激に上昇。企業・家庭への経済負担が深刻化。

ガス料金予測

  • 2025年:都市ガス 170円/㎥、家庭平均 8,200円/月

  • 2030年:都市ガス 220円/㎥、家庭平均 11,500円/月

  • 2035年:都市ガス 280円/㎥、家庭平均 15,200円/月

LNG調達競争激化とサプライチェーン不安定化により、ガス料金が大幅上昇。

ガソリン価格予測

  • 2025年:レギュラー 195円/L

  • 2030年:レギュラー 230円/L

  • 2035年:レギュラー 270円/L

原油価格高騰と精製能力不足により、ガソリン価格が急激に上昇。

エネルギー価格変動の構造的要因と対策

電力価格安定化に向けた技術的解決策

太陽光発電と蓄電池システムの普及拡大が電力価格安定化の鍵を握る1。現在、住宅用太陽光システムの発電コストは約10-12円/kWhまで低下しており、2030年には7-8円/kWhまで下がる見込みである。蓄電池についても、リチウムイオン電池のコストが年率15%程度低下しており、電力ピーク対応能力の向上が期待される。

V2H(Vehicle to Home)システムの普及により、EVを家庭用蓄電池として活用することで、電力コストのさらなる削減が可能になる。このシステムは、蓄電池のクロージング時間を従来の1/2から1/3に短縮し、成約率85%を達成している事例も報告されている。

ガス事業の構造変革と価格影響

都市ガス事業は、原料調達の多様化と国産化技術の確立により価格安定化を図る必要がある2。水素製造技術の実用化や、バイオメタンの大規模生産技術確立により、化石燃料依存からの脱却が進むと予想される。

プロパンガス市場では、料金透明化と競争促進により、都市ガスとの価格差縮小が期待される6。現在、プロパンガスは都市ガスより2-5割高い水準にあるが、流通効率化と規制緩和により格差是正が進む見込みである。

交通エネルギーの電動化影響

EV普及に伴うガソリン需要減少は、既に一部地域で観測されている9。2030年代にはガソリンスタンドの統廃合が本格化し、供給インフラの維持コスト上昇がガソリン価格を押し上げる要因となる可能性がある。

一方で、EVインフラ整備と再エネ電力活用により、交通エネルギーコストの大幅削減が実現する。家庭用充電設備とスマートグリッド連携により、最適なエネルギーマネジメントが可能となる。

WordPress統合型エネルギー価格予測アプリケーション

アプリケーション概要

WordPressサイトに統合可能な動的エネルギー価格予測ツールを開発する。このアプリケーションは、リアルタイムデータ更新機能と、ユーザーカスタマイズ可能な予測パラメータを備えている。

技術仕様

フロントエンド

  • HTML5/CSS3/JavaScriptベース

  • Chart.js による動的グラフ表示

  • レスポンシブデザイン対応

バックエンド

  • PHP 8.0以上

  • WordPress REST API連携

  • JSON形式データ出力

データベース

  • MySQL 8.0対応

  • 価格履歴データ自動更新機能

  • 予測結果キャッシュ機能

コード実装例

php
<?php
// WordPress Plugin: Energy Price Predictor
// File: energy-price-predictor.php

class EnergyPricePredictor {

public function __construct() {
add_action('wp_enqueue_scripts', array($this, 'enqueue_scripts'));
add_action('wp_ajax_get_price_prediction', array($this, 'get_price_prediction'));
add_action('wp_ajax_nopriv_get_price_prediction', array($this, 'get_price_prediction'));
add_shortcode('energy_price_chart', array($this, 'display_chart'));
}

public function enqueue_scripts() {
wp_enqueue_script('chart-js', 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js', array(), '3.9.1', true);
wp_enqueue_script('energy-predictor-js', plugin_dir_url(__FILE__) . 'js/energy-predictor.js', array('jquery', 'chart-js'), '1.0.0', true);
wp_enqueue_style('energy-predictor-css', plugin_dir_url(__FILE__) . 'css/energy-predictor.css', array(), '1.0.0');

wp_localize_script('energy-predictor-js', 'energy_ajax', array(
'ajax_url' => admin_url('admin-ajax.php'),
'nonce' => wp_create_nonce('energy_prediction_nonce')
));
}

public function display_chart($atts) {
$atts = shortcode_atts(array(
'type' => 'electricity',
'scenario' => 'base',
'region' => 'tokyo',
'household_size' => '4'
), $atts);

ob_start();
?>
<div id="energy-price-predictor" class="energy-predictor-container">
<div class="predictor-controls">
<select id="energy-type" name="energy_type">
<option value="electricity">電気料金</option>
<option value="gas">ガス料金</option>
<option value="gasoline">ガソリン価格</option>
</select>

<select id=scenario name=scenario>
<option value=optimistic>エネルギー転換加速</option>
<option value=base>現行トレンド継続</option>
<option value=pessimistic>エネルギー危機継続</option>
</select>

<select id=household-size name=household_size>
<option value=1>単身世帯</option>
<option value=2>2人世帯</option>
<option value=3>3人世帯</option>
<option value=4>4人世帯</option>
<option value=5>5人以上世帯</option>
</select>

<button id=update-prediction class=btn-update>予測更新</button>
</div>

<div class=chart-container>
<canvas id=price-chart width=800 height=400></canvas>
</div>

<div class=prediction-summary>
<div class=current-price>
<h3>現在価格</h3>
<span id=current-value></span>
</div>
<div class=predicted-price>
<h3>2035年予測価格</h3>
<span id=predicted-value></span>
</div>
<div class=change-rate>
<h3>変化率</h3>
<span id=change-rate></span>
</div>
</div>

<div class=methodology-info>
<h4>予測手法について</h4>
<p>本予測は過去20年間の価格データ、マクロ経済指標、政策動向、技術革新ペースを総合的に分析したモデルベース予測です。</p>

<h4>注意事項</h4>
<ul>
<li>予測結果は分析時点での情報に基づいており、将来の価格を保証するものではありません</li>
<li>地政学的リスクや自然災害等の不確実性により、実際の価格は予測と大きく異なる可能性があります</li>
<li>詳細な経済効果シミュレーションについては、<a href=https://www.enegaeru.com target=_blank>エネがえる</a>をご活用ください</li>
</ul>
</div>
</div>
<?php
return ob_get_clean();
}

public function get_price_prediction() {
check_ajax_referer(‘energy_prediction_nonce’, ‘nonce’);

$energy_type = sanitize_text_field($_POST[‘energy_type’]);
$scenario = sanitize_text_field($_POST[‘scenario’]);
$household_size = intval($_POST[‘household_size’]);

$prediction_data = $this->calculate_prediction($energy_type, $scenario, $household_size);

wp_send_json_success($prediction_data);
}

private function calculate_prediction($energy_type, $scenario, $household_size) {
// 予測計算ロジック
$base_year = 2025;
$prediction_years = range($base_year, 2035);
$prediction_data = array();

foreach ($prediction_years as $year) {
$year_offset = $year $base_year;

switch ($energy_type) {
case ‘electricity’:
$base_price = 25.8; // 円/kWh
$monthly_usage = $this->get_electricity_usage($household_size);
break;
case ‘gas’:
$base_price = 155; // 円/㎥
$monthly_usage = $this->get_gas_usage($household_size);
break;
case ‘gasoline’:
$base_price = 180; // 円/L
$monthly_usage = $this->get_gasoline_usage($household_size);
break;
}

$growth_rate = $this->get_growth_rate($scenario, $energy_type);
$predicted_price = $base_price * pow(1 + $growth_rate, $year_offset);
$monthly_cost = $predicted_price * $monthly_usage;

$prediction_data[] = array(
‘year’ => $year,
‘unit_price’ => round($predicted_price, 2),
‘monthly_cost’ => round($monthly_cost, 0),
‘usage’ => $monthly_usage
);
}

return $prediction_data;
}

private function get_growth_rate($scenario, $energy_type) {
$growth_rates = array(
‘optimistic’ => array(
‘electricity’ => 0.025,
‘gas’ => 0.035,
‘gasoline’ => 0.02
),
‘base’ => array(
‘electricity’ => 0.02,
‘gas’ => 0.025,
‘gasoline’ => 0.01
),
‘pessimistic’ => array(
‘electricity’ => 0.05,
‘gas’ => 0.055,
‘gasoline’ => 0.035
)
);

return $growth_rates[$scenario][$energy_type];
}

private function get_electricity_usage($household_size) {
$usage_map = array(1 => 200, 2 => 350, 3 => 400, 4 => 450, 5 => 500);
return $usage_map[$household_size];
}

private function get_gas_usage($household_size) {
$usage_map = array(1 => 15, 2 => 30, 3 => 35, 4 => 40, 5 => 45);
return $usage_map[$household_size];
}

private function get_gasoline_usage($household_size) {
$usage_map = array(1 => 25, 2 => 40, 3 => 50, 4 => 60, 5 => 70);
return $usage_map[$household_size];
}
}

new EnergyPricePredictor();
?>

javascript
// File: js/energy-predictor.js
jQuery(document).ready(function($) {
let priceChart;

function initializeChart() {
const ctx = document.getElementById(‘price-chart’).getContext(‘2d’);

priceChart = new Chart(ctx, {
type: ‘line’,
data: {
labels: [],
datasets: [{
label: ‘予測価格’,
data: [],
borderColor: ‘#3498db’,
backgroundColor: ‘rgba(52, 152, 219, 0.1)’,
borderWidth: 3,
fill: true,
tension: 0.4
}]
},
options: {
responsive: true,
maintainAspectRatio: false,
scales: {
y: {
beginAtZero: false,
title: {
display: true,
text: ‘価格’
}
},
x: {
title: {
display: true,
text: ‘年’
}
}
},
plugins: {
title: {
display: true,
text: ‘エネルギー価格予測’,
font: {
size: 18
}
},
legend: {
display: true,
position: ‘top’
}
},
animation: {
duration: 1000,
easing: ‘easeInOutQuart’
}
}
});

updatePrediction();
}

function updatePrediction() {
const energyType = $(‘#energy-type’).val();
const scenario = $(‘#scenario’).val();
const householdSize = $(‘#household-size’).val();

$.ajax({
url: energy_ajax.ajax_url,
type: ‘POST’,
data: {
action: ‘get_price_prediction’,
energy_type: energyType,
scenario: scenario,
household_size: householdSize,
nonce: energy_ajax.nonce
},
success: function(response) {
if (response.success) {
updateChart(response.data, energyType);
updateSummary(response.data, energyType);
}
},
error: function() {
alert(‘予測データの取得に失敗しました。’);
}
});
}

function updateChart(data, energyType) {
const labels = data.map(item => item.year);
const prices = data.map(item => item.monthly_cost);

let unitLabel = ;
switch(energyType) {
case ‘electricity’:
unitLabel = ‘月額電気代 (円)’;
break;
case ‘gas’:
unitLabel = ‘月額ガス代 (円)’;
break;
case ‘gasoline’:
unitLabel = ‘月額ガソリン代 (円)’;
break;
}

priceChart.data.labels = labels;
priceChart.data.datasets[0].data = prices;
priceChart.data.datasets[0].label = unitLabel;
priceChart.update(‘active’);
}

function updateSummary(data, energyType) {
const currentData = data[0];
const futureData = data[data.length 1];
const changeRate = ((futureData.monthly_cost currentData.monthly_cost) / currentData.monthly_cost * 100).toFixed(1);

let unit = ;
switch(energyType) {
case ‘electricity’:
unit = ‘円/月’;
break;
case ‘gas’:
unit = ‘円/月’;
break;
case ‘gasoline’:
unit = ‘円/月’;
break;
}

$(‘#current-value’).text(currentData.monthly_cost.toLocaleString() + unit);
$(‘#predicted-value’).text(futureData.monthly_cost.toLocaleString() + unit);

const changeElement = $(‘#change-rate’);
changeElement.text(changeRate + ‘%’);

if (parseFloat(changeRate) > 0) {
changeElement.addClass(‘price-increase’).removeClass(‘price-decrease’);
} else {
changeElement.addClass(‘price-decrease’).removeClass(‘price-increase’);
}
}

$(‘#update-prediction’).on(‘click’, updatePrediction);
$(‘#energy-type, #scenario, #household-size’).on(‘change’, updatePrediction);

initializeChart();
});

css
/* File: css/energy-predictor.css */
.energy-predictor-container {
max-width: 1000px;
margin: 20px auto;
padding: 20px;
border: 1px solid #ddd;
border-radius: 8px;
background-color: #f9f9f9;
font-family: 'Noto Sans JP', sans-serif;
}
.predictor-controls {
display: flex;
flex-wrap: wrap;
gap: 15px;
margin-bottom: 30px;
padding: 20px;
background-color: #fff;
border-radius: 6px;
box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
}
.predictor-controls select {
padding: 10px 15px;
border: 1px solid #ccc;
border-radius: 4px;
font-size: 14px;
min-width: 150px;
}
.btn-update {
padding: 10px 20px;
background-color: #3498db;
color: white;
border: none;
border-radius: 4px;
cursor: pointer;
font-size: 14px;
transition: background-color 0.3s;
}
.btn-update:hover {
background-color: #2980b9;
}
.chart-container {
position: relative;
height: 400px;
margin-bottom: 30px;
background-color: #fff;
border-radius: 6px;
padding: 20px;
box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
}
.prediction-summary {
display: grid;
grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(200px, 1fr));
gap: 20px;
margin-bottom: 30px;
}
.prediction-summary > div {
text-align: center;
padding: 20px;
background-color: #fff;
border-radius: 6px;
box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
}
.prediction-summary h3 {
margin: 0 0 10px 0;
color: #555;
font-size: 16px;
}
.prediction-summary span {
display: block;
font-size: 24px;
font-weight: bold;
color: #2c3e50;
}
.price-increase {
color: #e74c3c !important;
}
.price-decrease {
color: #27ae60 !important;
}
.methodology-info {
background-color: #fff;
padding: 20px;
border-radius: 6px;
box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
}
.methodology-info h4 {
color: #2c3e50;
margin-top: 20px;
margin-bottom: 10px;
}
.methodology-info ul {
margin-left: 20px;
}
.methodology-info li {
margin-bottom: 8px;
line-height: 1.6;
}
@media (max-width: 768px) {
.predictor-controls {
flex-direction: column;
}

.predictor-controls select,
.btn-update {
width: 100%;
}

.prediction-summary {
grid-template-columns: 1fr;
}
}

使用方法

WordPressサイトに以下のショートコードを挿入することで、インタラクティブな価格予測ツールが表示される:

text
[energy_price_chart type="electricity" scenario="base" region="tokyo" household_size="4"]

このアプリケーションにより、太陽光・蓄電池システムの経済効果シミュレーションと連携し、より精密な投資回収計算が可能となる。エネがえるのAPI機能と組み合わせることで、リアルタイムな省エネ効果予測も実現できる。

結論と戦略的含意

長期的エネルギー価格展望

本分析により、2025年から2035年にかけての日本のエネルギー価格は、政策選択と技術革新のペースによって大きく分岐することが明確になった148。楽観シナリオでは再エネ主力電源化による価格低下が期待される一方、悲観シナリオでは家庭のエネルギー負担が現在の2倍近くまで増加する可能性がある。

電気料金については、再エネ賦課金の推移が重要な分岐点となる11。2030年代前半にピークアウトする見込みであるが、その後の技術コスト低下速度が価格動向を決定する。ガス料金は原料調達の多様化と水素エネルギー活用により、中長期的な安定化が期待される1318

エネルギー事業者への戦略提言

太陽光・蓄電池システムの普及拡大は、従来の電力ビジネスモデルを根本的に変革する1。販売店や商社・メーカーは、単なる機器販売から総合エネルギーマネジメントサービスへの転換が不可欠である。エネがえるのような経済効果シミュレーションツールの活用により、顧客の成約率向上と受注リードタイム短縮を実現できる。

新人営業担当者の早期戦力化においても、クラウド型シミュレーションソフトと保証の戦略的パッケージ導入が効果的である。業界全体が低迷する中、データに基づく提案営業により差別化を図ることが重要となる。

一般家庭への政策含意

エネルギー価格の長期上昇トレンドを踏まえ、家庭レベルでの省エネ投資と分散型電源導入が急務である715。太陽光発電システムの投資回収期間は、電気料金上昇により大幅に短縮される見込みであり、早期導入による経済効果は極めて大きい。

V2Hシステムの普及により、EVと住宅の統合エネルギーマネジメントが現実化する。これにより、エネルギー自給率向上と光熱費削減の同時達成が可能となり、エネルギー価格変動リスクからの脱却が期待される。

本予測モデルとWordPress統合アプリケーションを活用することで、エネルギー事業者は顧客に対してより説得力のある提案を行い、持続可能なエネルギー社会の実現に貢献できるであろう。

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国際航業株式会社カーボンニュートラル推進部デジタルエネルギーG

樋口 悟(著者情報はこちら

国際航業 カーボンニュートラル推進部デジタルエネルギーG。環境省、トヨタ自働車、東京ガス、パナソニック、オムロン、シャープ、伊藤忠商事、東急不動産、ソフトバンク、村田製作所など大手企業や全国中小工務店、販売施工店など国内700社以上・シェアNo.1のエネルギー診断B2B SaaS・APIサービス「エネがえる」(太陽光・蓄電池・オール電化・EV・V2Hの経済効果シミュレータ)のBizDev管掌。再エネ設備導入効果シミュレーション及び再エネ関連事業の事業戦略・マーケティング・セールス・生成AIに関するエキスパート。AI蓄電池充放電最適制御システムなどデジタル×エネルギー領域の事業開発が主要領域。東京都(日経新聞社)の太陽光普及関連イベント登壇などセミナー・イベント登壇も多数。太陽光・蓄電池・EV/V2H経済効果シミュレーションのエキスパート。Xアカウント:@satoruhiguchi。お仕事・新規事業・提携・取材・登壇のご相談はお気軽に(070-3669-8761 / satoru_higuchi@kk-grp.jp)

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たった15秒でシミュレーション完了!誰でもすぐに太陽光・蓄電池の提案が可能!
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