発電量・電力需要の「推定」「推計」「計算」「算出」「予測」「シミュレーション」の違いとは？

発電量・電力需要の「推定」「推計」「計算」「算出」「予測」「シミュレーション」の違いとは？

私たちがエネルギーの話題で日常的に使う「推定」「推計」「計算」「算出」「予測」「シミュレーション」といった言葉。実はそれぞれ意味や使い方が微妙に異なり、混同すると再生可能エネルギーの導入計画や電力需給計画に誤解を招く恐れがあります。

本記事では、まずこれらの言葉の定義と違いを分かりやすく整理し、そのうえで日本の再エネ普及・脱炭素化における本質的な課題を浮き彫りにします。業界の常識となって見過ごされがちな問題にも踏み込み、課題解決のヒントや今後の展望について考察します。

用語の定義と使い分け

エネルギー業界で頻出するこれらの言葉について、それぞれの正確な意味と使いどころを整理しましょう。

推定と推計の違い

「推定」と「推計」は一見似ていますが、データの量と手法の違いで使い分けられます。

• 推定（すいてい） – 限られた情報から推測することです。観察やわずかなデータを元に概算するイメージです。例えば、ごく一部の観測情報から全体の状況をおおよそ見積もる場合に「推定」を使います。

• 推計（すいけい） – 十分な量のデータに基づいて統計的に計算し、全体の数値を算出することです。たとえば全国1,000世帯のサンプル調査データから日本全体の平均電力消費量を求めるようなケースが「推計」です。実測データをもとに計算して結果を出す点がポイントです。

要するに、推定はデータが少ないときの推測、推計は豊富なデータを使った計算による推測です。エネルギー分野でも、観測値が乏しい初期段階では「推定」、豊富な統計データがあるときは「推計」と言い分けることで、議論が精緻になります。

計算と算出の違い

「計算」と「算出」も日常的に混同しがちですが、ニュアンスが異なります。

• 計算 – 数量を計り求める一般的な行為を指します。足し算や引き算など日常の算数から、高度な数式処理まで広く「計算する」と言います。エネルギー分野では電卓で電気代を合計したり、簡易な発電量を求める作業も計算です。

• 算出 – 特定の条件やデータに基づいて数値を導き出すことを意味します。計算の結果得られた数値というニュアンスが強く、公式や根拠に従って結果を出す場面で使われます。例えば「年間のCO2削減量を算出する」「シミュレーション結果から効果を算出する」のように、計算して数値を産出するイメージです。

日常的な足し引きは「計算」で問題ありませんが、エネルギー業界ではモデル計算の結果得られた値に言及するとき「算出」という言葉が用いられます。正確な表現を使い分けることで、伝えたい内容を明確にできます。

予測とは何か

予測（よそく）とは、将来の出来事や数値をデータや経験に基づいて見通すことです。例えば電力需給の予測とは、過去の需要実績や気象データなどをもとに未来の需要量を見積もることです。天気予報が典型例で、科学的データに基づき「明日の気温は何度になるか」を予測します。エネルギー分野では将来の電力需要や再エネ発電量を見通す行為が予測です。

一方で前述の「推定」との違いも押さえましょう。推定はどちらかと言えば現在起きている事象の規模や現状をデータから推し量るニュアンスでしたが、予測は文字通り未来志向で、これから起こるであろう事態を予想します。例えば「今年度の再エネ発電量は前年比10%増と推定される」は既存データから現状を評価する推定であり、「来年度の再エネ発電量はさらに増加すると予測される」は未来の見通しを述べています。このように目的によって言葉を使い分けることで、議論の焦点が明確になります。

参考：エネがえるのシミュレーションは厳密にいうとNEDO METPV20の日射量（過去9年分）やJIS発電量計算式、需要家の検針票やデマンドデータ等の過去電力データ実績（一部推計含む）を用いた、「推計」により実施されていると定義され、「予測」とは明確に区別しています。また、「予測」を用いるのが適切なケースは、翌日の日射量・発電量の予測を用いて翌日の蓄電池充放電運転計画を立てて最適制御するなど「最適制御」などの領域でが多いです。

シミュレーションとは何か

シミュレーションは、ある条件下で起こり得る結果をモデルを用いて再現・計算することです。エネルギー分野では、発電設備を導入する前にコンピュータ上で発電量や経済性を計算する行為がシミュレーションです。例えば太陽光発電システムについて、パネル容量や角度、日射データを与えて年間発電量を月別・時間別に計算することもシミュレーションの一種です。シミュレーションでは様々なパラメータを調整して仮想的に実験できるため、「もし○○なら」を検証する強力なツールとなります。

実務上、「予測」と「シミュレーション」はしばしば組み合わせて使われます。たとえば需給バランスシミュレーションでは、再エネ大量導入時に電力が安定供給できるかを計算しつつ、その結果を将来の需給予測に反映します。また太陽光の発電量シミュレーションでは、JIS規格に定められた推定式（後述）や気象データベースを用いて年間発電量を試算します。シミュレーションは単なる計算以上に現実に近い条件を再現できる点で、エネルギー計画には不可欠な手法です。

まとめると: 推定・推計・計算・算出・予測・シミュレーションはそれぞれ意味が異なり、エネルギーに関する議論では使い分けが重要です。それでは、これらの言葉の違いを踏まえつつ、日本の再生可能エネルギー普及にどのような課題が潜んでいるのかを見ていきましょう。

日本の再エネ普及と計画策定に潜む本質的課題

日本は再生可能エネルギーの導入量で「2018年時点で世界6位、太陽光発電量は世界3位」という実績がありますが、主力電源化に向けて乗り越えるべき課題が山積しています。以下では、前述の用語の視点も交えながら、再エネ普及拡大の本質的課題を解析します。

1. 楽観的な推定と現実のギャップ

再エネ導入計画の策定では、しばしば楽観的な発電量の推定が先行し、現実とのギャップが課題になります。例えば太陽光発電では「1kWあたり年間1,000kWh発電する」という経験則が広く知られています。しかし1,000kWhという数値はあくまで目安に過ぎません。実際の発電量は設置地域の日照条件、パネルの方位・角度、機器の効率や温度損失、周囲の影などに大きく左右され、一概に1kW＝1000kWhとはならないのです。

にもかかわらず、業界では計画段階でこの推定値を鵜呑みにしがちです。その結果、「シミュレーション上は採算が合うはずだったのに、実際には発電量が伸びず収支が悪化した」といったケースが見られます。実際、専門ブログでも「発電量は場所・季節・設置条件で変動するため、推定発電量は参考値に留めるべき」と注意喚起されています。推定値と現実の差を埋めるには、初期段階で詳細なシミュレーションを行い、環境要因や損失係数を織り込んだ精度の高い発電量の推計を立てることが不可欠です。

2. 予測の不確実性と安定供給

再エネ、とりわけ太陽光や風力は天候に発電量が左右されるため、電力需要とのマッチングが課題です。電力は需要と供給をリアルタイムで一致させる同時同量の原則があるため、発電量の予測誤差が大きいと需給バランスが崩れます。日本ではFIT制度で太陽光が急増しましたが、晴天時に発電が集中しすぎて出力抑制（カット）に至る事態も発生しています。実際、九州などで太陽光の余剰により発電抑制が度々起きており、蓄電池の導入加速が今後の鍵と指摘されています。

この問題の根源には予測の不確実性があります。太陽光発電の当日発電量すら天気に左右されて読み切れないため、系統運用者は保守的な予備力を確保せざるを得ません。言い換えれば、「最悪の場合」を想定（想定外を避ける意味での推定）して火力発電などを待機させている状況です。業界ではそれが常識になっていますが、「もっと正確に予測できればこんなにバックアップはいらないのでは…」と内心もやもやしている担当者も多いでしょう。

解決策の一つは予測技術の高度化です。近年ではAIや高解像度気象データを活用した日射量予測モデルが開発され、1kmメッシュで10分ごとの「ナウキャスト」提供が始まるなど精度向上が進んでいます。また、日本気象協会や民間気象会社も複数の予報を組み合わせた高精度な発電量予測サービスを提供し始めました。こうした世界最高水準の予測技術を活用し、再エネの出力変動を事前に的中させることができれば、需要側との調整や蓄電池制御も的確に行えます。予測の不確実性を減らすことこそが、再エネ大量導入時代の安定供給における肝と言えるでしょう。

3. データ不足と推計の限界

日本のエネルギー計画策定では、統計データに基づく需要推計も重要な役割を果たしてきました。しかし、従来の推計手法には限界もあります。例えば地域の再エネ「ポテンシャル推計」は地形や平均日射量などから技術的な導入可能量を算出しますが、その数字が独り歩きして「◯◯県で〇GW導入可能」といった楽観論が語られるケースがあります。推計値自体は統計に基づく客観的なものですが、社会的要因（用地確保の難しさや住民合意のハードル）までは織り込めません。

業界の常識として、「机上のポテンシャル」と「実現可能な導入量」は異なると理解されているものの、明確な目標が欲しい政策側はつい推計値を目標値のように扱ってしまう傾向があります。このミスマッチが生む課題は、計画未達や事業化困難案件の増加です。根本解決には、推計段階から土地利用計画や系統計画と統合したシミュレーションに進化させる必要があります。つまりデータに基づく推計を出発点に、より精緻なシナリオ分析へ深化させるアプローチです。

4. コストと事業環境の構造的課題

再エネ普及にはコスト面の課題も根深いです。日本の再エネ発電コストは国際水準より割高で、太陽光・風力ともに欧米や中国より高コストと言われます。その背景には地理的条件（日照時間が中緯度国より短い、強風が安定しない、適地が少ない等）や災害リスクがあります。また、日本は欧州のように隣国から安価な再エネ電力を輸入することもできない島国のため、国内で全てまかなうにはコスト増要因が多いのです。

さらに、初期に導入促進策として導入したFIT制度では、再エネ賦課金として国民負担が急増しました。2018年度時点で年間3.1兆円もの買い取り費用が発生しており、このまま導入が拡大すれば想定以上の負担増になる懸念が示されています。高コスト体質を改善しないと、国民の支持を得ながら再エネを主力にしていくことは困難です。

本質的な解決策は、技術革新と制度改革の両輪でしょう。一つは次世代技術への期待です。例えばペロブスカイト太陽電池などの新型太陽電池は低コスト・高効率が期待されており、研究開発と量産化が進んでいます。これが実用化すれば、日本のように日照条件が劣る地域でも発電効率を底上げでき、設置面積当たりの発電量（つまりエネルギー変換効率）を飛躍的に高める可能性があります。

もう一つは事業環境の整備です。国は入札制度の導入や固定価格買取からフィードイン・プレミアム(FIP)への移行など、再エネ事業者間の競争促進と市場原理の導入を進めています。さらに、オフサイトPPA（遠隔地の再エネ電源から電力を直接購入する契約）の普及促進や、カーボンプライシングの検討など、ビジネスモデル面での新たな枠組み作りも動き始めました。こうした制度改革によって投資マネーを呼び込み、規模の経済でコストダウンを図ることが求められています。

参考：エネがえるチームでは、現在、オフサイトPPA経済効果シミュレーターを2025年秋リリースに向けて開発中です。オフサイトPPA事業者（小売電気側）の方で経済効果試算や見積もり試算の煩雑さや複雑性にお悩みの方はお気軽にご相談ください。

5. 系統制約とシステム思考の不足

再エネ大量導入の最後の砦が電力系統（グリッド）の制約です。日本の送電網は、これまで大規模発電所から大都市圏へ電気を送る構造で発達してきました。しかし、再エネ資源は往々にして需要地と離れた場所にあります。例えば日照や強風に恵まれた地域ほど人口密度が低かったりします。このミスマッチのため、せっかくの再エネポテンシャルがあっても送電線容量不足で活かせない事態が生じています。

業界ではこの問題を当然視しがちですが、本質的にはシステム全体で最適化する視点の不足とも言えます。系統容量が足りなければ増強するのは当たり前ですが、日本では新規送電線建設に時間と費用がかかりすぎ、結果として「接続待ち案件」が多数発生しています。政府も「日本版コネクト＆マネージ」と称して、既存系統をフル活用しつつ新規増強を進める方針を打ち出しましたが、それでも追いつかないとの指摘があります。根源的には、電力会社間の融通やエリアを越えた系統運用が欧州に比べ遅れている点が挙げられます。「50Hz/60Hz問題」に象徴される地域間連系線の貧弱さは、日本が島国であることを差し引いても大きな足かせです。

この課題に対しては、システム思考に基づく包括的な対策が必要です。需給調整市場の活用や分散型電源の統合（バーチャルパワープラント＝VPP）、需要側のデマンドレスポンス、地域間連系設備への投資促進策など、電力システム全体を最適化する発想が求められます。幸い、蓄電テクノロジーの進展やデジタル技術の活用で、従来は難しかった細かな需給調整も可能になりつつあります。業界の常識にとらわれず、最新技術と制度設計を組み合わせる発想（ラテラル思考）で臨めば、系統制約の壁も乗り越えられるでしょう。

まとめ：課題克服に向けて

「推定」「推計」「予測」「シミュレーション」などの言葉の定義を正しく理解することは、再エネ導入計画の現状を冷静に分析し課題を浮き彫りにする上で重要です。日本の再生可能エネルギー普及をさらに加速するには、こうした用語の正確な使い分けに基づく綿密な計画と、世界最高水準の知見や技術を取り入れた革新的なソリューションが必要です。

幸い、日本はこれまでに世界有数の太陽光発電導入を成し遂げ、課題も明確になってきました。今後は、予測精度の向上や蓄電池等の柔軟性確保によって安定供給を維持しつつ、コスト低減策と制度整備で事業環境を整え、送電網の計画的な増強とデジタル技術の活用で系統制約を乗り越えていくことが求められます。単に推計された数字を追うのではなく、シミュレーションで可能性とリスクを洗い出し、予測と実績の差を検証しながら政策と投資を最適化するーーそのシステム思考が不可欠です。

日本の脱炭素化目標である2030年までに温室効果ガス46%削減を達成するには、再エネの主力電源化は避けて通れません。その実現に向けて、本記事で掘り下げた課題一つひとつに対し、従来の慣習にとらわれない創造的な解決策を積み重ねていくことが重要です。言葉の定義を正しく理解し使いこなすことから、持続可能なエネルギー社会への道筋が開けていくでしょう。

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ファクトチェック・出典まとめ（主要な情報源とエビデンス）：

• 推定と推計の違い：「推定」は少ない情報からの推測、「推計」は豊富なデータを統計的に計算して全体を推し量る意味。

• 計算と算出の違い：「計算」は一般的な数値計算行為、「算出」は特定条件に基づき計算結果の数値を導き出す意味。

• 予測と推定の使い分け：予測は将来の出来事の見通し、推定は得られた情報から現状をおおよそ把握すること。

• 太陽光発電の経験則：「1kWあたり年間約1000kWh発電」は目安に過ぎず、日照・角度・機器効率などで実発電量は変動。実際の推定発電量は参考値として扱う必要がある。

• 日本の再エネ導入実績：2018年時点で導入容量世界6位・太陽光発電量世界3位。しかし課題として「電力の安定供給」「高コスト」「系統制約」などが指摘されている。

• 再エネ変動と安定化策：太陽光偏重により出力変動が問題化。同時同量の原則から、水力・バイオマスや蓄電池の組み合わせが必要。予測誤差による出力抑制も発生しており、蓄電池導入や予測精度向上が重要。

• 日本の再エネ発電コスト：主要国より割高で、日照時間の短さや適地の少なさ等の地理条件が要因。2018年度のFIT買い取り費用は3.1兆円と膨張し、国民負担増が懸念。

• 電力系統の課題：需要地と再エネ適地の不一致から送電網増強が必要。既存系統の最大活用策「コネクト＆マネージ」を検討中だが、地域間連系線の強化など大型投資も不可避。欧州のように他国から融通できない島国ゆえ、コスト高・不安定さの課題がある。

• 対策の方向性：政府資料等でコストダウンと事業環境整備（入札制度、水素エネルギー開発等）に加え、系統増強や次世代太陽電池開発、オフサイトPPA普及、蓄電池活用などが推進されている。