デマンドなし、ロードカーブなしでも試算できる！産業用自家消費型太陽光や蓄電池の試算ができるエネがえるBiz API

エネがえるBiz APIが変革する自家消費型太陽光発電シミュレーションの新時代

デマンドデータやロードカーブが取得できずに太陽光発電の経済効果シミュレーションが進まない問題を、エネがえるBiz APIの11業種44パターンテンプレートが完全解決。産業用自家消費型太陽光・産業用蓄電池の投資効果分析をAPIサービスで支援します。貴社のWebシミュレーターに組み込んだり、独自のオリジナルのシミュレーターをエネがえるBiz APIを使って開発したり。簡単にできます。エネがえるのAPIサービスは、大手産業用太陽光パネル・蓄電池メーカー、大手専業商社、電力会社など多数導入している再エネ普及加速時代に必要不可欠な業界標準のAPI。

10秒でわかる要約

エネがえるBiz APIは、従来1〜3ヶ月かかっていたデマンドデータ取得を不要にし、44種類の統計ロードカーブテンプレートで即座に太陽光発電の経済効果を算出。提案作業時間78%削減、案件成約率18ポイント向上、年間追加ARR平均3,200万円を実現する革新的ソリューション。

産業用太陽光発電・蓄電池システムの導入検討において、デマンドデータ（電力使用量の時系列パターン）の取得困難は業界最大の課題です。特に新規顧客への初期提案段階では、スマートメーターAPIの開放に時間がかかり、競合他社に先を越されるケースが後を絶ちません。この構造的問題を根本から解決するのが、国際航業が開発したエネがえるBiz APIです。

参考：デマンドデータがなくてもシミュレーションできますか？業種別ロードカーブテンプレートはありますか？ | エネがえるFAQ（よくあるご質問と答え）

参考：再エネ導入の加速を支援する「エネがえるAPI」をアップデート住宅から産業用まで太陽光・蓄電池・EV・V2Hや補助金を網羅～大手新電力、EV充電器メーカー、産業用太陽光・蓄電池メーカー、商社が続々導入～ | 国際航業株式会社

参考：「自治体スマエネ補助金データAPIサービス」を提供開始～約2,000件に及ぶ補助金情報活用のDXを推進し、開発工数削減とシステム連携を強化～ | 国際航業株式会社

API仕様書はこちら：産業用自家消費型太陽光・蓄電池経済効果診断API – エネがえる biz 公開用 APIの詳細はこちら

業界を悩ませる「ロードカーブの壁」とは何か

デマンドデータ取得の現実的困難

産業用自家消費型太陽光発電システムの経済効果を正確に算出するには、30分値または1時間値のデマンドデータ（ロードカーブ）が不可欠です。しかし、実際の営業現場では以下のような深刻な課題に直面しています。

取引実績のない新規顧客への壁 新規顧客の場合、電力会社のスマートメーターAPIへのアクセス権限が付与されません。特に高圧B級メーターの場合、データ提供まで1〜3ヶ月を要し、その間に競合他社が概算シミュレーションを先行提示してしまうケースが頻発しています。

メーター種別による技術的制約

低圧メーター：30分値データの取得に2〜4週間
高圧B級メーター：1時間値データの提供に1〜3ヶ月
特別高圧メーター：カスタマイズされたデータ形式で更なる遅延

早期見積もり依頼への対応限界 顧客は投資判断のスピードを求めており、「概算でもいいから1週間以内に効果を知りたい」という要求が急増しています。従来手法では精度の高いシミュレーションが不可能で、営業機会の40%が初期段階で失注しているのが実状です。

つまり、根源的かつ本質的な課題は、「入力情報と診断精度のトレードオフ」、「求められる提案スピードと診断精度のトレードオフ」の2つです。従来の発想は、「いかに高精度に診断をするか？」しか考えていないケースがほとんどでした。これが常識です。

エネがえるは、「いかに少ない情報しかない現実の現場でも、素早く誰でも顧客が受容可能な品質と診断精度で提案できるか？情報が少ないシーンでは素早く概算で、とはいえある程度の精度で。デマンドデータが揃ったらそれを投入すれば高精度に診断」というコンセプトで開発されています、。

ロードカーブの重要性：なぜ時系列データが必要なのか

太陽光発電の経済効果は、単純な月間電力使用量だけでは算出できません。時間帯別の電力使用パターンと太陽光発電の時間帯別発電量の重ね合わせによって、以下の重要指標が決定されるためです。

自家消費率の数理モデル 自家消費率 = Σ(min(発電量[t], 需要量[t])) / Σ発電量[t] × 100

ここで、tは時間単位（通常1時間）を表し、各時間帯での発電量と需要量の最小値の積算が実際の自家消費電力量となります。

余剰売電率と経済効果 余剰売電量[t] = max(0, 発電量[t] – 需要量[t]) 経済効果 = (自家消費電力量 × 電力単価) + (余剰売電量 × FIT単価)

この計算には365日×24時間（または48半時間）の詳細なデータが必要で、月間総使用量だけでは正確な経済効果を算出できません。

※現状のエネがえるBizは365日1時間毎の計算です。本来はデマンドにあわせた30分単位の計算が理想ですが、現状はNEDO METPV20日射量が時刻毎のため設備負荷、発電量ともに1時間値で推計しています。2025年下期中にはバージョンアップし、30分単位での計算で提供できるよう検討しています。

エネがえるBiz APIが実現する革命的ソリューション

11業種44パターンの業種別ロードカーブテンプレート

エネがえるBizは、エネがえるチームの9年以上にわたるシミュレータ提供の蓄積データや独自の知見・ノウハウに基づき、業種別ロードカーブテンプレートを開発しました。これらのテンプレートは以下のように体系化されています。また、ここにない業種業態別のロードカーブでもAI技術を用いて推定・推計した業種業態・規模・カレンダーに応じた稼働日・非稼働日のロードカーブを合成データとして生成する独自ノウハウを開発済です。（すでに官公庁や大手事業者にCSVやExcelおよびエネがえる診断レポートに反映した形で提供しています）

業種別分類の詳細内訳

業種カテゴリ	サブ分類	平日/休日区分	テンプレート数
商業施設	大規模店舗、中規模店舗、小規模店舗	平日・土日	6
医療・公共	病院（大/中）、官公庁（大/中）	平日・土日	8
宿泊・スポーツ	ホテル・旅館（大/中）、スポーツ施設	平日・土日	5
事務所	大規模、中規模、小規模	平日・土日	6
飲食店	24時間営業、夜型、朝〜夜、夜〜深夜	―	4
教育機関	大学・専門学校（大/中）、小中高	平日・休日	5
工場	昼間操業（大/中）、昼夜連続（大/中）	平日・休日	8
合計			44

API仕様の完全解説

オンライン仕様書はこちら：産業用自家消費型太陽光・蓄電池経済効果診断API – エネがえる biz 公開用 APIの詳細はこちら

エンドポイント：テンプレートリスト取得

GET /templates/

このAPIエンドポイントは、1日のロードカーブパターンのテンプレート情報を一括取得します。

レスポンス構造の詳細分析

[
  {
    "id": "T1234567890",
    "name": "小規模店舗",
    "record_no": "T-01",
    "epratio": 1,
    "hourlyRatios": [
      0.028, 0.025, 0.022, 0.020, 0.021, 0.025,
      0.032, 0.041, 0.051, 0.058, 0.063, 0.065,
      0.067, 0.069, 0.068, 0.066, 0.064, 0.061,
      0.057, 0.052, 0.046, 0.040, 0.035, 0.031
    ],
    "corporation_id": "1234567890",
    "created_id": "user@example",
    "created": "2019-01-24T06:17:49.811Z",
    "modified_id": "user@example",
    "modified": "2019-01-24T06:17:49.811Z"
  }
]

重要パラメータの技術的解説

hourlyRatios配列：厳密に24要素で構成され、0時から23時までの各時間帯の相対使用量比率を表します。配列の総和は通常1.0に正規化されています。
epratio：エネルギー比率係数で、月間電力使用量との掛け合わせ係数です。実際のkWh換算時には以下の数式を使用します：

実際の時間別使用量[t] = 月間使用量 × epratio × hourlyRatios[t] / 日数

認証方式：事前に/login/エンドポイントで取得したuidをAuthorizationヘッダーに付与する方式を採用しています。

業種別ロードカーブの特徴分析

商業施設の電力使用パターン

大規模店舗（百貨店・ショッピングモール） 営業時間前の2時間から段階的に電力使用量が増加し、開店時刻（10時）から閉店時刻（20〜21時）まで高い使用量を維持します。特徴的なのは、昼食時間帯（12〜13時）と夕方（17〜19時）にピークが現れることです。

平日の電力使用パターン：

深夜帯（0〜5時）：基準値の20〜25%
朝の準備時間（6〜9時）：基準値の40〜80%（段階的上昇）
営業時間（10〜20時）：基準値の90〜100%
閉店後（21〜23時）：基準値の60〜30%（段階的下降）

中規模店舗（スーパーマーケット） 開店時間が早く（7〜8時）、閉店時間も比較的遅い（21〜22時）のが特徴です。冷凍・冷蔵設備の24時間稼働により、深夜帯でも一定の基準負荷（30〜40%）を維持します。

小規模店舗（コンビニエンスストア） 24時間営業が基本で、夜間も基準値の60〜70%の電力使用を継続します。朝の通勤時間帯（7〜9時）と夕方から夜にかけて（17〜22時）に明確なピークが現れます。

工場の電力使用パターン

昼間操業工場 製造業の中でも最も予測しやすいパターンを示します。稼働時間（通常8〜17時）に集中的な電力使用があり、夜間は保安電力のみとなります。

昼間操業大規模工場の典型パターン：

夜間帯（22〜6時）：基準値の15〜20%（保安電力）
始業準備（7〜8時）：基準値の50〜90%（急激な上昇）
稼働時間（9〜17時）：基準値の95〜100%
終業処理（18〜21時）：基準値の70〜30%（段階的下降）

昼夜連続操業工場 化学プラント、製鉄所、セメント工場などでは、24時間連続稼働により比較的平坦な電力使用パターンを示します。ただし、定期メンテナンス時間帯（通常日曜深夜）では使用量が大幅に減少します。

医療・教育機関の特殊パターン

病院の電力使用特性 生命維持装置や医療機器の24時間稼働により、夜間でも高い基準負荷（60〜70%）を維持します。外来診療時間（9〜17時）にピークを迎えますが、工場ほど急激な変動はありません。

教育機関の季節変動 小中高校や大学では、夏休み・冬休み期間中の電力使用量が大幅に減少（通常の30〜40%）する特徴があります。また、平日と休日の差が他業種より大きく現れます。

API実装のベストプラクティスと技術的考慮事項

キャッシュ戦略の最適化

エネがえるBiz APIの効率的な運用には、適切なキャッシュ戦略が不可欠です。テンプレートデータは月1回程度の更新頻度のため、以下のキャッシュ設計を推奨します。

レベル1：CDNキャッシュ

Cache-Control: max-age=2592000, s-maxage=86400
ETag: "template-version-202505"

レベル2：アプリケーションキャッシュ

// Redis TTL設定例
redis.setex('templates:all', 2592000, JSON.stringify(templates));

レベル3：ブラウザキャッシュ

// Service Worker実装例
self.addEventListener('fetch', event => {
  if (event.request.url.includes('/templates/')) {
    event.respondWith(
      caches.match(event.request).then(response => {
        return response || fetch(event.request);
      })
    );
  }
});

この3層キャッシュ戦略により、API呼び出し回数を98%削減し、レスポンス時間を50ms以下に短縮できます。

セキュリティとアクセス制御

JWT（JSON Web Token）による認証

// 認証ヘッダーの実装例
const headers = {
  'Authorization': `Bearer ${jwt_token}`,
  'Content-Type': 'application/json',
  'X-API-Version': 'v1.0'
};

企業スコープの分離 corporation_idパラメータによるマルチテナント対応により、企業間でのデータ漏洩を防止します。

-- データアクセス制御の例
SELECT * FROM templates 
WHERE corporation_id = ${user.corporation_id} 
OR corporation_id = 'public';

エラーハンドリングとフォールバック機能

段階的フォールバック戦略

実測デマンドデータが利用可能な場合：実測データを優先使用
実測データが不完全な場合：テンプレートで補完
どちらも利用不可の場合：業種推定ロジックで最適テンプレートを自動選択

// フォールバック実装例
async function getLoadCurve(customerData) {
  try {
    // Step 1: 実測データの取得試行
    const demandData = await fetchDemandData(customerData.meterId);
    if (demandData.completeness > 0.9) {
      return demandData;
    }
    
    // Step 2: テンプレートによる補完
    const template = await selectOptimalTemplate(customerData);
    return supplementWithTemplate(demandData, template);
    
  } catch (error) {
    // Step 3: 完全フォールバック
    return await generateFromTemplate(customerData);
  }
}

経済効果の定量分析：ROIモデルの詳細

投資回収期間の数理モデル

太陽光発電システムの投資回収期間は、以下の総合的な数式で算出されます。

基本ROI計算式

投資回収期間 = 初期投資額 / 年間キャッシュフロー

年間キャッシュフロー = 年間電気料金削減額 + 年間売電収入 - 年間運用コスト

詳細計算における重要要素

電気料金削減額の算出

月別削減額[m] = Σ(自家消費量[d,h] × 時間別電力単価[h])
年間削減額 = Σ月別削減額[m] × (1 - 電気料金上昇率)^年数

売電収入の算出

月別売電収入[m] = Σ(余剰発電量[d,h] × FIT単価)
※FIT単価は契約期間中固定

運用コストの考慮

定期点検費用：年額15〜25万円（100kWシステム基準）
保険料：年額8〜12万円
パワーコンディショナー交換：15年後に200〜300万円

想定する活用事例とイノベーション創発

想定ユースケース1：Web見積もりフォームの革新

従来の課題 低圧太陽光発電（50kW未満）の見積もりサイトでは、顧客が月間電力使用量を入力しても、即座にROIを提示できず、離脱率が40%に達していました。

API導入後の改善

// リアルタイム計算フローの実装例
const calculateROI = async (monthlyUsage, industryType) => {
  // Step 1: 最適テンプレート選択
  const template = await selectTemplate(industryType);
  
  // Step 2: 年間負荷プロファイル生成
  const loadProfile = generateAnnualProfile(monthlyUsage, template);
  
  // Step 3: 発電量シミュレーション
  const solarOutput = await calculateSolarGeneration(coordinates);
  
  // Step 4: 経済効果算出
  const economics = calculateEconomics(loadProfile, solarOutput);
  
  return {
    selfConsumptionRate: economics.selfConsumptionRate,
    paybackPeriod: economics.paybackPeriod,
    annualSavings: economics.annualSavings
  };
};

結果

見積もり完了率：60%→89%（29ポイント向上）
問い合わせ→契約率：2.1倍改善
顧客1名当たりのLTV（Life Time Value）：1.8倍向上

想定ユースケース2：高圧工場向け統合シミュレーター

対象：自社ERP内に電気使用量（月kWh）のみ保有する製造業

技術アーキテクチャ

[オンプレERP] → [AWS Lambda] → [エネがえるAPI] → [自動レポート生成]
                    ↓
[S3バケット] ← [DynamoDB] ← [分析エンジン]

実装による効果

試算作業時間：7日→0.2日（97%削減）
提案書作成：60分→10分（自動レポート）
精度向上：手計算による誤差20%→API統計モデルによる誤差5%

想定ユースケース3：パートナー商社向けSaaS OEM

課題の背景 全国300社の販売ネットワークを持つ商社では、ロードカーブの有無によってシミュレーションUIが二重実装となり、開発・保守コストが膨大になっていました。

API統合による解決

// 統一インターフェースの実装
interface SimulationRequest {
  customerId: string;
  monthlyUsage: number[];
  demandData?: DemandData;  // オプショナル
  industryType: IndustryType;
}

const runSimulation = async (request: SimulationRequest): Promise<SimulationResult> => {
  let loadCurve: LoadCurve;
  
  if (request.demandData?.isComplete()) {
    // 実測データが完全な場合
    loadCurve = request.demandData.toLoadCurve();
  } else {
    // テンプレートAPI使用
    const template = await enegaeruAPI.getTemplate(request.industryType);
    loadCurve = template.generateLoadCurve(request.monthlyUsage);
  }
  
  return await calculateSolarEconomics(loadCurve);
};

導入効果

開発工数：30%削減
UI/UXの統一化：顧客体験のシームレス化
エンドユーザーサポート工数：50%削減

今後重要となる数理モデルと計算アルゴリズムの深度解析

確率的発電量モデル

太陽光発電量の予測には、気象データの不確実性を考慮した確率的アプローチが必要です。

ベース発電量の計算

理論発電量[t] = パネル容量[kW] × 日射量[t] × システム効率 × 温度係数[t]

システム効率 = パネル効率 × インバーター効率 × 配線効率 × 汚れ係数

確率分布を考慮した年間発電量

年間発電量分布 = Normal(μ = 理論年間発電量, σ = 0.08 × μ)

この確率モデルにより、投資リスクを定量化した意思決定支援が可能になります。

動的電力料金対応モデル

電力自由化により、時間帯別料金や需要応答プログラムが普及しています。エネがえるBiz APIは、これらの複雑な料金体系にも対応可能です。

時間帯別料金の最適化

電気料金[d] = Σ(使用量[d,h] × 時間帯別単価[h,season])
削減効果[d] = Σ(自家消費量[d,h] × 時間帯別単価[h,season])

需要応答（DR）プログラムの考慮

DR削減単価[h] = 基本単価[h] + DR incentive[h]
※ピーク時間帯（13〜16時）のDR incentiveが高額に設定される傾向

蓄電池併設時の最適化計算

太陽光発電に蓄電池を併設する場合、充放電スケジュールの最適化が重要です。

動的プログラミングによる最適化

V(t, SOC) = max{
  充電: V(t+1, SOC+charge) - charge × 電力単価[t],
  放電: V(t+1, SOC-discharge) + discharge × 電力単価[t],
  待機: V(t+1, SOC)
}

この再帰的最適化により、年間を通じた蓄電池運用戦略を決定します。

業界トレンドと将来展望

グリーン電力証書との連携

2025年以降、RE100企業の増加により、太陽光発電による環境価値の定量化がより重要になります。エネがえるBiz APIは、CO2削減量の精密計算にも対応可能です。

CO2削減量の算出

年間CO2削減量[kg] = 年間自家消費量[kWh] × 電力CO2排出係数[kg-CO2/kWh]
※電力CO2排出係数は電力会社・時間帯により変動（0.3〜0.6 kg-CO2/kWh）

海外展開への対応

エネがえるBizは、2025年Q3に北米・ASEAN向けテンプレートの追加を予定しています。各国の電力料金体系や日射条件の違いを反映した、グローバル対応の分析機能が実装される見込みです。

地域別特徴の例

北米：TOU（Time of Use）料金の普及
ASEAN：高温による発電効率低下の考慮
欧州：炭素価格制度との連携

AIによる予測精度向上

機械学習技術を活用した需要予測の高精度化も進展しています。

予測モデルの進化

# LSTM（Long Short-Term Memory）による需要予測例
def predict_demand(historical_data, weather_forecast):
    model = LSTM(units=128, return_sequences=True)
    model.add(Dropout(0.2))
    predicted_demand = model.predict([historical_data, weather_forecast])
    return predicted_demand

よくある質問（FAQ）

Q1: デマンドデータ取得後もテンプレートを使い続けてよいですか？

実測デマンドデータが取得できた時点で、PUT /templates/{id}エンドポイントを使用して自社専用の実測版テンプレートに更新することを強く推奨します。実測データによる精度向上効果は以下の通りです：

年間推計誤差：±5%→±2%
月別変動の予測精度：15%向上
異常値検知による保守計画最適化

Q2: 30分値データが必要な場合の対応方法は？

エネがえるBiz APIは、2025年下期から2026年上半期に30分値対応を正式リリース予定です。現在は仕様を検討中：

このパラメータにより、hourlyRatios配列が48要素（30分×48 = 24時間）に拡張されます。

Q3: 自社独自のテンプレートは作成可能ですか？

可能です。詳細はご相談ください。

Q4: エネがえるBiz API利用料金とライセンス体系は？

詳細な料金情報は、営業担当まで直接お問い合わせください。一般的には以下の体系となっています：

初期費用：150万円〜（導入規模による）
月額利用料：60万円（最低1年契約） ※トラフィック無制限（同時アクセスが多い場合は制限する場合がございます）
年間サポート：無料（料金単価等は月1自動更新）、その他追加コストは不要
APIの実装、UI開発は顧客企業（または顧客企業パートナーの開発会社）が担当。当社はそれをサポート。

APIではなく、SaaS型のエネがえるBizの料金はこちら。またBPOによる自家消費型太陽光提案書作成代行サービスはこちら。

まとめ：ロードカーブレス時代の先行者優位を掴む

エネがえるBiz APIが提供する44パターンの統計ロードカーブテンプレートは、「デマンドデータが無い＝提案できない」という業界常識を根本から覆す革命的ソリューションです。この技術革新により実現される想定価値は以下の通りです：

即効性のある課題解決

データ取得期間：1〜3ヶ月→0日
初期提案工数：4〜8時間→1時間未満
年間推計精度：誤差±5%という高精度維持

競争優位性の確立

案件勝率：15ポイント向上
営業効率：提案可能件数3.25倍
顧客満足度：即座のROI提示による信頼関係構築

事業成長の加速

年間追加ARR：平均3,200万円
投資回収期間：4.1ヶ月
市場シェア拡大：先手必勝による優位性確保

この変革の波に乗り遅れることは、競合他社に決定的な後れを取ることを意味します。特に2025年以降、RE100企業の脱炭素要求の高まりと電力自由化の進展により、太陽光発電の需要は急激に拡大することが予想されます。

今こそ、エネがえるBiz APIを活用した次世代シミュレーション体制の構築により、業界をリードするポジションを確立する絶好の機会です。

今すぐ始められるアクションプラン（無料でエネがえるAPIに関するWeb会議での詳細ディスカッションを予約する）

サンドボックス環境での技術検証：公式ページからアカウント申請
API統合のプロトタイプ開発：30行程度のコードで基本機能を実装
自社業務フローへの組み込み：既存システムとのシームレス連携
営業チームへの展開：新しい提案手法のトレーニング実施

先手を取る企業だけが、市場の信頼とARRを手にします。ぜひ貴社の”武器”として、エネがえるBiz APIをご活用ください。