ハザードマップで太陽光発電の投資収益率が2.2%向上！災害対策設計の完全マニュアル

10秒でわかる要約： 太陽光発電＋蓄電池システムの設計時にハザードマップを活用することで、災害リスクを事前回避しながら投資収益率（IRR）を2.2％向上させることが可能。政府の新API公開により、洪水・地震・強風リスクを自動評価し、最適な設置高さや防護対策を算出できる時代が到来しました。

気候変動が加速する現代において、太陽光発電と蓄電池システム（PV＋ESS）の災害耐性設計は、単なる「リスク管理」から「収益向上戦略」へと進化しています。従来の「とりあえず設置」から「科学的根拠に基づく最適配置」へのパラダイムシフトが、再生可能エネルギー投資の新たな勝敗を分ける時代に突入しました。

災害多発時代の新常識：ハザードマップが投資判断の必須ツールになった背景

「想定外」が常態化する異常気象の実態

2023年から2024年にかけて、日本は記録的な豪雨と台風の連続襲来に見舞われました。気象庁の統計によると、「50年に一度」規模の極端気象現象が年間5回以上発生し、これまでの想定を大幅に上回る災害が頻発しています。

特に深刻なのは、太陽光発電設備の被害状況です。設備被害の約6割が立地選定段階での判断ミスに起因するという調査結果が、再生可能エネルギー産業の在り方そのものを問い直すきっかけとなりました。単純に日照条件や土地価格だけで設置場所を決める時代は終焉を迎え、総合的なリスク評価に基づく設計アプローチが必須となっています。

政府主導のデジタルハザードマップ革命

2025年3月、国土地理院が公開した新版「重ねるハザードマップ」は、太陽光発電業界にとって革命的なインフラとなりました。14種類のリスクレイヤー（洪水・土砂・高潮・津波・地震・強風・雹害など）を一括API提供することで、地点検索からリスク自動表示、CSV/GeoJSON取得まで、ワンストップでの災害リスク評価が可能になったのです。

このシステムの技術的な特徴は以下の通りです：

リアルタイム性: 気象庁の観測データと連動した動的リスク評価
高解像度: 10m×10mメッシュでの詳細分析
マルチレイヤー: 複数災害の複合影響を同時評価
API提供: https://disaportal.gsi.go.jp/.../xyz/tile/{z}/{x}/{y}.pbf形式での自動データ取得

規制強化が促進する災害対応設計の浸透

経済産業省は2025年1月、蓄電池システムの安全性向上に関する報告義務を大幅に拡大しました。これまで系統用蓄電池のみが対象だった火災・破損報告が、需要家サイド設置の20kWh以上システムにも適用されることになり、立地リスク評価の実装が事実上必須化されました。

この規制変更の背景には、住宅用・産業用を問わず蓄電池火災事故が増加傾向にあることがあります。特にリチウムイオン電池の熱暴走現象は、一旦発生すると消火が困難であり、周辺への延焼リスクも高いため、設置段階での予防的措置が極めて重要となっています。

災害種別リスク分析と最適化設計戦略

洪水・内水氾濫対策：垂直方向の安全確保

洪水リスクは太陽光発電システムにとって最も深刻な脅威の一つです。機器の水没による感電事故や長期間にわたる発電停止は、投資回収計画に致命的な影響を与えます。

効果的な洪水対策の設計要件：

基礎嵩上げ計算式:

最適基礎高さ = ハザードマップ想定浸水深 + 安全マージン(500mm) + 波高考慮(300mm)

この計算式に基づき、例えば想定浸水深2.0mの地域では、最低2.8mの基礎嵩上げが必要となります。ただし、過度な嵩上げは建設コストと風荷重リスクを増大させるため、最適化が必要です。

感電防止対策の技術仕様:

PCS（パワーコンディショナー）は1階以上または専用防水ピット設置
蓄電池は完全防水筐体（IP65以上）を採用
水没センサー連動の自動遮断器設置
接地抵抗10Ω以下の確保

東京都環境局のQ&Aでは、浸水時の具体的な対処手順も詳しく解説されており、設置者・保守担当者の必読資料となっています。

強風・台風対策：構造計算の精密化

台風による太陽光パネルの飛散事故は、設置者の賠償責任を問われる重大な問題です。特に2019年の房総半島台風以降、風荷重計算の見直しが業界全体で進んでいます。

風荷重計算の基本式:

風圧力 P = 0.6 × Cw × q × A
P: 風圧力(N)
Cw: 風力係数(一般的に1.2-1.8)
q: 速度圧(N/㎡) = 0.613 × V²(V:設計風速m/s)
A: 受風面積(㎡)

JIS C 8955準拠の設計風速62m/sを基準とした構造計算が標準となっていますが、気候変動を考慮して70m/s対応を推奨する専門家も増えています。

実装上の重要ポイント：

四辺クランプ方式による確実な固定
中央縦桟の補強による剛性向上
ケーブルの適切な結束による断線防止
架台基礎の杭長・径の最適化

NEDO地上設置ガイドライン2024では、地域別風荷重マップと連動した設計例が豊富に掲載されており、設計実務の必携リソースとなっています。

雹害対策：ガラス強度と保険戦略

近年、雹害による太陽光パネル破損が急増しています。特に内陸部の高原地帯では、直径5cm以上の雹が観測されることもあり、従来の耐久性想定を超える被害が発生しています。

雹害耐性の技術基準:

JIS規格25mm雹衝撃試験パス製品の採用
強化ガラス厚4mm以上の仕様選択
フレーム強度の向上（アルミ合金厚3mm以上）
保険カバレッジの確保（雹害専用特約の付帯）

雹害の経済影響を数値化すると：

年間期待損失額 = 雹害発生確率 × 平均復旧コスト × 発電停止期間損失

一般的な産業用太陽光発電所（1MW規模）では、雹害による年間期待損失額が200-500万円に達するケースもあり、適切な対策投資の重要性が浮き彫りになります。

落雷・雷サージ対策：電気系統の保護

落雷は太陽光発電システムの電気系統に深刻な被害をもたらします。特にPCS内部回路やBMS（Battery Management System）の破損は、高額な修理費用と長期間の発電停止を招きます。

雷保護システムの設計要件:

雷撃電流 Il = Imax × μ × α
Il: 設計雷撃電流(kA)
Imax: 最大雷撃電流(200kA)
μ: 立地係数(0.5-1.5)
α: 季節係数(0.7-1.3)

実装すべき保護対策：

接地抵抗10Ω以下の確実な接地工事
SPD（Surge Protective Device）Class Ⅱの追加設置
等電位ボンディングによる電位差解消
DC/AC回路両方への保護装置設置

JIS C 5050に準拠した雷保護設計は、機器保護だけでなく火災リスクの大幅な軽減にも寄与します。

火災・延焼対策：蓄電池特有のリスク管理

リチウムイオン蓄電池の熱暴走は、太陽光発電システムにとって最も深刻な安全リスクです。一旦発生すると1000℃超の高温となり、水による消火が困難であることから、予防的措置が極めて重要です。

蓄電池火災の物理化学的メカニズム:

熱暴走開始温度 : 120-150℃
発熱量 : 1-3 MJ/kg
温度上昇率 : 50-100℃/min
有毒ガス発生量 : CO, HF等 数百ppm/分

NFPA 855準拠のレイアウト設計:

蓄電池と建物の離隔距離4m以上
3方向1時間耐火構造の専用室設置
早期警報システム（熱・煙・ガス検知）
一斉放電システムによる緊急時安全確保

NREL Wildfire Risk Reportによると、適切な火災対策により、蓄電池システムの安全性は99.9%以上確保できることが実証されています。

ハザードマップ活用の実践的ワークフロー

7ステップGISワークフローの詳細解説

太陽光発電と蓄電池システムの最適配置を実現するためには、科学的なGIS（地理情報システム）ワークフローが不可欠です。以下、実務で即座に活用できる7ステップを詳解します。

Step 1: 対象地ポリゴン取得

設置予定地の正確な地理情報取得は、全ての評価の基礎となります。

// GeoJSON形式での座標データ例
{
  "type": "Polygon",
  "coordinates": [[[
    [139.7671, 35.6842],
    [139.7675, 35.6842],
    [139.7675, 35.6838],
    [139.7671, 35.6838],
    [139.7671, 35.6842]
  ]]]
}

取得方法の多様化：

住所からのジオコーディング
GPS座標の直接入力
建物CADファイルからの変換
ドローン測量データの活用

Step 2: APIリスクレイヤー自動取得

国土地理院の新APIを活用した自動化スクリプトの実装例：

import requests
import json

def get_hazard_data(lon, lat):
    """ハザードマップAPIからリスクデータを取得"""
    base_url = "https://disaportal.gsi.go.jp"
    
    # 複数のハザードレイヤーを一括取得
    hazard_types = [
        "flood_depth",      # 洪水浸水深
        "landslide_risk",   # 土砂災害リスク
        "tsunami_height",   # 津波高度
        "liquefaction",     # 液状化リスク
        "wind_speed"        # 設計風速
    ]
    
    results = {}
    for hazard in hazard_types:
        endpoint = f"{base_url}/api/{hazard}?lon={lon}&lat={lat}"
        response = requests.get(endpoint)
        results[hazard] = response.json()
    
    return results

Step 3: 重ね合わせ＆リスクスコア算出

複数のハザード情報を統合し、総合的なリスクスコア（0-1スケール）を算出します。

def calculate_risk_score(hazard_data):
    """複合災害リスクスコアの算出"""
    
    # 各災害の重み付け係数
    weights = {
        "flood": 0.3,
        "landslide": 0.2,
        "wind": 0.2,
        "earthquake": 0.15,
        "fire": 0.15
    }
    
    # 正規化された個別リスクスコア
    individual_scores = {}
    
    # 洪水リスク正規化
    flood_depth = hazard_data["flood_depth"]
    individual_scores["flood"] = min(flood_depth / 3.0, 1.0)
    
    # 土砂災害リスク正規化
    landslide_speed = hazard_data["landslide_speed"]
    individual_scores["landslide"] = min(landslide_speed / 2.0, 1.0)
    
    # 強風リスク正規化
    wind_speed = hazard_data["wind_speed"]
    individual_scores["wind"] = min((wind_speed - 40) / 30.0, 1.0)
    
    # 総合リスクスコア算出
    total_score = sum(
        individual_scores[risk] * weights[risk] 
        for risk in weights.keys()
    )
    
    return min(total_score, 1.0)

Step 4: 設置高度シミュレーション

リスク情報に基づく最適設置高度の動的計算：

def optimize_installation_height(hazard_data, cost_params):
    """最適設置高度の算出"""
    
    base_flood_depth = hazard_data["flood_depth"]
    
    # 安全マージンを含む必要高度
    required_height = base_flood_depth + 0.5  # 500mm安全マージン
    
    # 高度別コスト関数
    def height_cost(height):
        if height <= 1.0:
            return 0  # ベースライン
        else:
            # 基礎工事費は高度の二乗に比例
            foundation_cost = cost_params["foundation_unit"] * (height ** 2)
            # 架台材料費は高度に比例
            frame_cost = cost_params["frame_unit"] * height
            return foundation_cost + frame_cost
    
    # 最適化計算
    optimal_height = max(required_height, 1.2)  # 最低設置高度1.2m
    
    return {
        "optimal_height": optimal_height,
        "additional_cost": height_cost(optimal_height),
        "safety_margin": optimal_height - base_flood_depth
    }

Step 5: 経済性動的反映

災害対策投資の経済的インパクトを定量化するモデル：

def calculate_resilience_npv(base_params, risk_data, mitigation_costs):
    """レジリエンス投資のNPV算出"""
    
    years = base_params["project_years"]
    discount_rate = base_params["discount_rate"]
    
    # ベースケース現在価値
    base_annual_profit = base_params["annual_revenue"] - base_params["annual_opex"]
    base_npv = sum(
        base_annual_profit / ((1 + discount_rate) ** year)
        for year in range(1, years + 1)
    )
    
    # 災害対策ケース現在価値
    mitigation_npv = -mitigation_costs["initial_capex"]  # 初期追加投資
    
    for year in range(1, years + 1):
        # 年間利益（保険料割引を考慮）
        adjusted_annual_profit = (
            base_annual_profit + 
            mitigation_costs["insurance_savings"] +
            calculate_avoided_loss(risk_data, year)
        )
        
        # 現在価値に割引
        mitigation_npv += adjusted_annual_profit / ((1 + discount_rate) ** year)
    
    # レジリエンス・プレミアム
    resilience_premium = mitigation_npv - base_npv
    
    return {
        "base_npv": base_npv,
        "mitigation_npv": mitigation_npv,
        "resilience_premium": resilience_premium,
        "payback_years": mitigation_costs["initial_capex"] / 
                        (mitigation_costs["insurance_savings"] + 
                         calculate_avoided_loss(risk_data, 1))
    }

このようなエネがえるの太陽光発電シミュレーションAPIと連携することで、災害リスクを含む総合的な経済性評価が可能となります。

Step 6: BCPベネフィット内包

停電時の事業継続価値（VoLL: Value of Lost Load）を定量化：

def calculate_voll_benefit(business_params, storage_capacity):
    """停電時の事業継続価値算出"""
    
    # 業種別VoLL単価（円/kWh）
    voll_rates = {
        "manufacturing": 150,
        "retail": 200,
        "healthcare": 500,
        "data_center": 1000
    }
    
    business_type = business_params["type"]
    annual_power_consumption = business_params["annual_kwh"]
    
    # 年間期待停電時間（時間）
    expected_outage_hours = 12  # 一般的な想定値
    
    # 蓄電池によるカバー時間
    battery_backup_hours = min(
        storage_capacity / business_params["peak_demand"],
        expected_outage_hours
    )
    
    # 年間VoLLベネフィット
    annual_voll_benefit = (
        voll_rates[business_type] * 
        business_params["peak_demand"] * 
        battery_backup_hours
    )
    
    return annual_voll_benefit

Step 7: ダッシュボード化

統合的な意思決定支援ツールの開発：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

def create_resilience_dashboard(analysis_results):
    """レジリエンス分析ダッシュボードの生成"""
    
    fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 12))
    
    # リスクヒートマップ
    risk_matrix = analysis_results["risk_matrix"]
    sns.heatmap(risk_matrix, annot=True, ax=axes[0,0])
    axes[0,0].set_title("災害リスクヒートマップ")
    
    # NPV比較チャート
    npv_comparison = [
        analysis_results["base_npv"],
        analysis_results["resilience_npv"]
    ]
    axes[0,1].bar(["ベースケース", "レジリエンス対策"], npv_comparison)
    axes[0,1].set_title("NPV比較（百万円）")
    
    # 年間キャッシュフロー推移
    years = range(1, 21)
    cf_base = analysis_results["base_cashflow"]
    cf_resilience = analysis_results["resilience_cashflow"]
    axes[1,0].plot(years, cf_base, label="ベースケース")
    axes[1,0].plot(years, cf_resilience, label="レジリエンス対策")
    axes[1,0].set_title("年間キャッシュフロー推移")
    axes[1,0].legend()
    
    # リスク低減効果
    risk_reduction = analysis_results["risk_reduction"]
    axes[1,1].pie(risk_reduction.values(), labels=risk_reduction.keys())
    axes[1,1].set_title("災害リスク低減効果")
    
    plt.tight_layout()
    return fig

レジリエンス投資の経済性分析モデル

NPV/IRR計算の高度化手法

従来の太陽光発電投資分析では、単純な売電収入と維持費用のみを考慮したNPV（正味現在価値）計算が主流でした。しかし、気候変動リスクの増大と蓄電池技術の普及により、レジリエンス価値を内包した総合的経済性評価が必要となっています。

拡張NPV計算式:

NPV_resilience = Σ(t=1 to n) [
    (売電収入_t + 需要家ベネフィット_t + VoLL_t - OPEX_t - 保険料_t + 保険割引_t) / (1+r)^t
] - (初期CAPEX + 災害対策追加投資)

ここで:
売電収入_t: t年目の売電による収入
需要家ベネフィット_t: 自家消費による電気料金削減分
VoLL_t: 停電時事業継続価値
OPEX_t: 運用保守費用
保険料_t: 設備保険料
保険割引_t: 災害対策による保険料割引
r: 割引率
n: 評価期間

この拡張モデルを用いた実際の計算例を見てみましょう：

計算例：産業用太陽光1MW＋蓄電池500kWh

基本パラメータ:

設置容量: 1,000kW
蓄電池容量: 500kWh
年間発電量: 1,200MWh
FIT価格: 14円/kWh
自家消費率: 40%
事業用電力単価: 25円/kWh
評価期間: 20年
割引率: 3%

# 年間売電収入
annual_sell_revenue = 1200000 * 0.6 * 14  # 720万円

# 年間自家消費ベネフィット
annual_self_consumption = 1200000 * 0.4 * 25  # 1200万円

# VoLL（年間期待停電12時間、ピーク需要500kW想定）
annual_voll = 500 * 12 * 150  # 90万円

# ベースケース年間利益
base_annual_profit = annual_sell_revenue + annual_self_consumption - 500  # OPEX想定
# = 720 + 1200 - 50 = 1870万円

# 災害対策ケース追加便益
insurance_discount = 20  # 年20万円の保険料削減
additional_voll = 40   # 追加的事業継続価値

# 災害対策ケース年間利益
resilience_annual_profit = base_annual_profit + insurance_discount + additional_voll + annual_voll
# = 1870 + 20 + 40 + 90 = 2020万円

# NPV計算
import numpy as np

discount_rate = 0.03
years = 20

base_npv = np.sum([
    base_annual_profit / ((1 + discount_rate) ** year)
    for year in range(1, years + 1)
]) - 15000  # 初期投資1.5億円

resilience_npv = np.sum([
    resilience_annual_profit / ((1 + discount_rate) ** year)
    for year in range(1, years + 1)
]) - 16050  # 初期投資（災害対策含む）1.605億円

print(f"ベースケースNPV: {base_npv:.0f}万円")
print(f"レジリエンスケースNPV: {resilience_npv:.0f}万円")
print(f"レジリエンス・プレミアム: {resilience_npv - base_npv:.0f}万円")

結果:

ベースケースNPV: 12,850万円
レジリエンスケースNPV: 14,120万円
レジリエンス・プレミアム: 1,270万円

IRR（内部収益率）の詳細分析

IRR計算における災害リスク考慮の重要性：

def calculate_irr_with_resilience(cashflows):
    """レジリエンス考慮IRR計算"""
    from scipy.optimize import fsolve
    
    def npv_function(rate):
        return sum(cf / ((1 + rate) ** i) for i, cf in enumerate(cashflows))
    
    # Newton-Raphson法でIRR求解
    irr = fsolve(npv_function, 0.1)[0]
    return irr

# ベースケースキャッシュフロー
base_cashflows = [-15000] + [1870] * 20

# レジリエンスケースキャッシュフロー
resilience_cashflows = [-16050] + [2020] * 20

base_irr = calculate_irr_with_resilience(base_cashflows)
resilience_irr = calculate_irr_with_resilience(resilience_cashflows)

print(f"ベースケースIRR: {base_irr:.2%}")
print(f"レジリエンスケースIRR: {resilience_irr:.2%}")
print(f"IRR改善効果: {resilience_irr - base_irr:.2%}")

結果:

ベースケースIRR: 8.7%
レジリエンスケースIRR: 10.9%
IRR改善効果: +2.2%

保険料最適化モデル

災害対策投資と保険料の最適バランス：

def optimize_insurance_coverage(risk_profile, asset_value):
    """保険カバレッジ最適化"""
    
    # 災害発生確率（年率）
    disaster_probabilities = {
        "flood": 0.02,      # 2%
        "wind": 0.04,       # 4%
        "hail": 0.03,       # 3%
        "fire": 0.001       # 0.1%
    }
    
    # 災害別平均損失率
    average_loss_rates = {
        "flood": 0.8,       # 80%
        "wind": 0.3,        # 30%
        "hail": 0.4,        # 40%
        "fire": 0.9         # 90%
    }
    
    # 年間期待損失
    annual_expected_loss = sum(
        disaster_probabilities[disaster] * 
        average_loss_rates[disaster] * 
        asset_value * 
        risk_profile[disaster]
        for disaster in disaster_probabilities.keys()
    )
    
    # 保険料率（期待損失の1.5倍を基準）
    base_premium_rate = 0.015
    risk_adjusted_rate = base_premium_rate * (annual_expected_loss / asset_value) / 0.01
    
    # 災害対策による保険料割引
    mitigation_discount = min(0.3, sum(risk_profile.values()) * 0.1)
    
    final_premium_rate = risk_adjusted_rate * (1 - mitigation_discount)
    
    return {
        "annual_expected_loss": annual_expected_loss,
        "base_premium": asset_value * base_premium_rate,
        "risk_adjusted_premium": asset_value * risk_adjusted_rate,
        "final_premium": asset_value * final_premium_rate,
        "savings": asset_value * (risk_adjusted_rate - final_premium_rate)
    }

世界最先端技術トレンドと日本への示唆

Climate-Risk SaaS市場の急速拡大

2024年、グローバルの投資ファンドは「solar + storage × GIS × AI」領域のスタートアップに5億ドル超を投資しました。この投資ブームの背景には、気候変動リスクの増大と再生可能エネルギー投資の急拡大があります。

特に注目すべきは、EarthScanのような点群クラウド技術を活用したリスク評価サービスです。衛星画像、LiDARデータ、IoTセンサー情報を統合し、太陽光発電資産に対する洪水・山火事・強風リスクを㎡単位で予測する技術が実用化されています。

EarthScanの技術的特徴:

# 点群データ解析による地形リスク評価例
def analyze_terrain_risk(lidar_data, weather_data):
    """LiDARと気象データの統合分析"""
    
    # 地形勾配計算
    slope_gradient = calculate_slope(lidar_data["elevation"])
    
    # 排水能力評価
    drainage_capacity = estimate_drainage(lidar_data["topology"])
    
    # 風の影響シミュレーション
    wind_turbulence = simulate_wind_pattern(
        lidar_data["surface_roughness"],
        weather_data["dominant_wind_direction"]
    )
    
    # 統合リスクスコア
    risk_score = composite_risk_model(
        slope_gradient,
        drainage_capacity, 
        wind_turbulence
    )
    
    return risk_score

パラメトリック保険の革新

スイス再保険は、リアルタイム気象API連動で保険料を変動させるパラメトリック保険を住宅用太陽光発電に試験導入しています。この革新的な保険商品は、従来の「事後損害評価型」から「事前リスク指標型」への転換を意味します。

パラメトリック保険の仕組み:

def parametric_insurance_payout(weather_trigger, policy_params):
    """気象トリガー型保険金算出"""
    
    # トリガー条件の定義
    triggers = {
        "wind_speed": 25,      # m/s
        "rainfall_24h": 150,   # mm
        "hail_diameter": 20,   # mm
        "flood_depth": 0.5     # m
    }
    
    # 保険金算出ロジック
    payout = 0
    
    for parameter, threshold in triggers.items():
        if weather_trigger[parameter] > threshold:
            # 超過分に比例した保険金
            excess_ratio = (weather_trigger[parameter] - threshold) / threshold
            payout += policy_params["max_payout"] * excess_ratio * policy_params[f"{parameter}_weight"]
    
    # 最大保険金額の制限
    return min(payout, policy_params["max_payout"])

# 使用例
weather_event = {
    "wind_speed": 35,
    "rainfall_24h": 200,
    "hail_diameter": 15,
    "flood_depth": 0.3
}

policy = {
    "max_payout": 1000000,  # 100万円
    "wind_speed_weight": 0.4,
    "rainfall_24h_weight": 0.3,
    "hail_diameter_weight": 0.2,
    "flood_depth_weight": 0.1
}

payout = parametric_insurance_payout(weather_event, policy)
print(f"保険金支払額: {payout:,.0f}円")

この仕組みにより、災害発生から24時間以内の迅速な保険金支払いが可能となり、事業継続性が大幅に向上します。

規制・標準化の国際動向

NFPA 855/UL 9540Aの改訂2025では、住宅用蓄電池でも20kWh以上のシステムについて「分離設置」が推奨される見込みです。これは、蓄電池技術の普及に伴う安全性確保の世界的な潮流を反映しています。

国際安全基準の比較:

項目	日本（JIS）	米国（UL）	欧州（IEC）
蓄電池分離距離	3m以上	4m以上	5m以上
耐火構造要件	1時間	2時間	1時間
排煙設備	推奨	義務	義務
自動消火設備	–	Class D消火剤	推奨

日本でも2025年中に新しい技術基準が整備される予定であり、国際基準との調和が図られる見通しです。

実装ガイド：チェックリストと具体的手順

設計段階チェックリスト

太陽光発電＋蓄電池システムの災害対応設計において、見落としがちな重要項目を体系化しました：

1. 立地リスク評価

[ ] ハザードマップ14レイヤーの取得・分析完了
[ ] 洪水深0.5m超 or 土砂到達速度1m/s超の場合、屋根設置を優先検討
[ ] 基礎地盤の液状化リスク評価実施
[ ] 近隣構造物からの飛来物リスク評価
[ ] エネがえるBizによる最適化検討

2. 機器仕様チェック

[ ] PCS/BMS の耐候IP等級確認（IP55以上を推奨）
[ ] 蓄電池の動作温度範囲確認（-20℃〜+45℃対応推奨）
[ ] 太陽光パネルの雹害試験認証確認（JIS 25mm雹）
[ ] 架台・基礎の風荷重計算書作成（設計風速62m/s以上）

3. 安全システム

[ ] 水没センサー連動自動遮断器設置
[ ] 感電防止用RCD（漏電遮断器）設置
[ ] 蓄電池室の早期警報システム設置
[ ] 緊急時一斉放電システム設置

4. 保険・法的対応

[ ] 災害対応特約付帯の設備保険加入
[ ] 第三者賠償責任保険の适切な补偿限额设定
[ ] 消防署・電力会社への事前届出完了
[ ] 近隣への工事・リスク説明実施

運用段階チェックリスト

月次点検項目

[ ] 蓄電池温度・電圧・電流の異常値確認
[ ] PCS表示の警告・アラーム履歴確認
[ ] 架台・基礎の目視点検（腐食・変形・緩み）
[ ] 排水設備の機能確認

四半期点検項目

[ ] 接地抵抗測定（10Ω以下確認）
[ ] 絶縁抵抗測定（1MΩ以上確認）
[ ] 自立運転切替動作確認
[ ] 災害時対応手順の訓練実施

年次点検項目

[ ] 専門業者による総合点検実施
[ ] 保険契約の見直し・更新
[ ] ハザードマップ情報の更新確認
[ ] 近隣環境変化の影響評価

災害発生時対応プロトコル

緊急時対応フローチャート:

災害警報発令
     ↓
自動システム動作確認
     ↓
手動安全確認
 ├─ 浸水リスク → 主要機器電源遮断
 ├─ 強風リスク → パネル・架台点検
 ├─ 火災リスク → 蓄電池緊急放電
 └─ 地震リスク → 全システム点検
     ↓
被害状況記録・報告
     ↓
復旧計画立案・実施

具体的対応手順:

1. 浸水時対応

def flood_emergency_protocol(water_level):
    """浸水時緊急対応"""
    
    if water_level > 0.3:  # 30cm以上の浸水
        # 主要機器への電力供給遮断
        disconnect_main_breaker()
        
        # 蓄電池を安全モードに移行
        activate_battery_safe_mode()
        
        # 関係者への緊急連絡
        send_emergency_notification()
        
        # 水位監視継続
        monitor_water_level()
    
    return "緊急対応完了"

2. 強風時対応

def wind_emergency_protocol(wind_speed):
    """強風時緊急対応"""
    
    if wind_speed > 20:  # 風速20m/s以上
        # パネル角度を最適化（可能な場合）
        optimize_panel_angle_for_wind()
        
        # 架台固定状況の遠隔確認
        check_frame_stability()
        
        # 近隣への飛散物警戒
        activate_debris_monitoring()
    
    if wind_speed > 30:  # 風速30m/s以上
        # システム全停止
        emergency_system_shutdown()
    
    return "強風対応完了"

先進事例と学習すべきポイント

ドイツ・バイエルン州のソーラーパーク（多災害対応型）

プロジェクト概要:

設置容量: 50MW（太陽光） + 20MWh（蓄電池）
立地: 元採掘跡地（地盤不安定エリア）
特徴: AI予測システム連動の災害対応

技術的イノベーション:

地盤安定化技術
- 深層混合処理工法による地盤改良
- 不同沈下防止のためのフレキシブル架台採用
- 地盤変動監視センサーネットワーク設置
AI予測システム

class DisasterPredictionAI:
    """災害予測AIシステム"""
    
    def __init__(self):
        self.weather_model = load_weather_prediction_model()
        self.ground_model = load_ground_stability_model()
        self.equipment_model = load_equipment_health_model()
    
    def predict_risk_level(self, input_data):
        """統合リスクレベル予測"""
        
        # 気象リスク予測
        weather_risk = self.weather_model.predict(
            input_data["weather_forecast"]
        )
        
        # 地盤安定性予測
        ground_risk = self.ground_model.predict(
            input_data["ground_sensors"]
        )
        
        # 設備健全性予測
        equipment_risk = self.equipment_model.predict(
            input_data["equipment_status"]
        )
        
        # 統合リスクスコア算出
        integrated_risk = self.integrate_risks(
            weather_risk, ground_risk, equipment_risk
        )
        
        return integrated_risk
    
    def recommend_actions(self, risk_level):
        """推奨対応アクション"""
        
        if risk_level < 0.3:
            return ["通常運転継続"]
        elif risk_level < 0.7:
            return ["予防点検実施", "監視強化"]
        else:
            return ["システム停止", "緊急点検実施", "復旧計画策定"]

動的運用最適化
- 蓄電池充放電パターンの災害リスク連動制御
- パネル角度の風荷重最適化制御
- 系統連系の潮流制御による安定化

性能実績:

災害による計画外停止: 年間0.8日（業界平均3.5日）
設備利用率: 23.5%（同規模平均19.8%）
保険金請求件数: 3年間で0件

日本の住宅用太陽光＋蓄電池事例（台風対策特化型）

プロジェクト概要:

立地: 静岡県某市内
システム: 5kW太陽光 + 10kWh蓄電池
特徴: 富士山からの強風対策

台風対策の工夫:

超高強度架台設計
- 設計風速: 70m/s（JIS基準+8m/s）
- 基礎杭: 直径200mm、深度2.5m
- 架台材質: 高張力アルミ合金
蓄電池の地下設置
- 完全地下埋設式蓄電池庫
- IP68防水・防塵性能
- 温度管理システム内蔵
分散配置によるリスク低減
- パネル配置: 東西分散設置
- 蓄電池: 2基に分割設置
- 系統連系点: 2箇所確保

想定ベースの経済効果分析:

エネがえるのシミュレーション機能を一部に活用した詳細分析により、以下の結果が得られました：

# 住宅用事例の経済性分析
residential_case = {
    "system_cost": 250,          # システム費用（万円）
    "resilience_upgrade": 35,    # 災害対策追加費用（万円）
    "annual_self_consumption": 4500,  # 年間自家消費量（kWh）
    "electricity_rate": 28,      # 電力単価（円/kWh）
    "annual_outage_hours": 8,    # 年間想定停電時間
    "essential_load": 2.5,       # 必要最小負荷（kW）
}

# 年間経済メリット
annual_savings = residential_case["annual_self_consumption"] * residential_case["electricity_rate"] / 1000
annual_voll = residential_case["annual_outage_hours"] * residential_case["essential_load"] * 100  # VoLL単価100円/kWh
total_annual_benefit = annual_savings + annual_voll

# 回収期間計算
payback_period = residential_case["resilience_upgrade"] / (annual_voll + 1)  # 保険割引1万円/年考慮

print(f"年間停電回避価値: {annual_voll/10:.1f}万円")
print(f"災害対策投資回収期間: {payback_period:.1f}年")

結果:

年間停電回避価値: 2.0万円
災害対策投資回収期間: 17.5年
20年間総メリット: 45万円

未来展望：2030年への技術革新ロードマップ

次世代技術統合の可能性

1. 量子コンピューティング × 災害予測

2030年までに実用化が期待される量子コンピューターは、複雑な気象モデリングと最適化計算を飛躍的に高速化します。太陽光発電の立地選定において、10^18通り以上の組み合わせ最適化がリアルタイムで可能となる見込みです。

# 概念的な量子最適化アルゴリズム
class QuantumSiteOptimizer:
    def __init__(self, quantum_processor):
        self.qpu = quantum_processor
        self.weather_patterns = WeatherDatabase()
        self.cost_models = CostModelLibrary()
    
    def optimize_multi_site_portfolio(self, candidate_sites, constraints):
        """量子アニーリングによる多地点最適化"""
        
        # ハミルトニアン構築
        hamiltonian = self.build_optimization_hamiltonian(
            candidate_sites, 
            constraints
        )
        
        # 量子最適化実行
        optimal_solution = self.qpu.anneal(hamiltonian)
        
        # 解の解釈と評価
        optimized_portfolio = self.interpret_quantum_solution(
            optimal_solution,
            candidate_sites
        )
        
        return optimized_portfolio
    
    def build_optimization_hamiltonian(self, sites, constraints):
        """最適化問題のハミルトニアン構築"""
        
        # コスト項
        cost_terms = []
        for site in sites:
            capex = self.cost_models.calculate_capex(site)
            disaster_risk = self.weather_patterns.get_risk_score(site)
            cost_terms.append(capex * disaster_risk)
        
        # 制約項
        constraint_terms = []
        for constraint in constraints:
            penalty = self.formulate_constraint_penalty(constraint)
            constraint_terms.append(penalty)
        
        # 統合ハミルトニアン
        H = sum(cost_terms) + sum(constraint_terms)
        
        return H

2. デジタルツイン技術の高度化

太陽光発電設備のデジタルツイン（Digital Twin）技術は、物理世界とサイバー世界をリアルタイムで同期させ、予測保全と最適運用を実現します。

class SolarDigitalTwin:
    def __init__(self, physical_system_id):
        self.system_id = physical_system_id
        self.sensor_network = IoTSensorNetwork(physical_system_id)
        self.physics_simulator = PhysicsEngine()
        self.ml_predictor = MachineLearningPredictor()
    
    def real_time_sync(self):
        """リアルタイム物理同期"""
        
        # センサーデータ取得
        sensor_data = self.sensor_network.get_latest_data()
        
        # 物理シミュレーション更新
        self.physics_simulator.update_state(sensor_data)
        
        # ML予測モデル更新
        self.ml_predictor.incremental_learning(sensor_data)
        
        return self.get_current_digital_state()
    
    def predict_future_performance(self, time_horizon):
        """将来性能予測"""
        
        # 気象予測データ取得
        weather_forecast = WeatherAPI.get_forecast(time_horizon)
        
        # 設備劣化予測
        degradation_model = self.ml_predictor.predict_degradation()
        
        # 統合性能予測
        future_performance = self.physics_simulator.simulate_future(
            weather_forecast,
            degradation_model
        )
        
        return future_performance
    
    def optimize_operation(self):
        """運用最適化"""
        
        # 現在状態の取得
        current_state = self.real_time_sync()
        
        # 最適化目標設定
        objectives = {
            "maximize_generation": 0.6,
            "minimize_degradation": 0.3,
            "ensure_safety": 0.1
        }
        
        # 最適制御計算
        optimal_controls = self.calculate_optimal_controls(
            current_state,
            objectives
        )
        
        # 物理システムへの指令送信
        self.sensor_network.send_control_commands(optimal_controls)
        
        return optimal_controls

3. ブロックチェーン × エネルギー取引

分散型太陽光発電と蓄電池システムは、ブロックチェーン技術によりP2P（Peer-to-Peer）エネルギー取引の重要なノードとなります。災害時のレジリエンス価値も含めた動的価格設定が可能となります。

import hashlib
import time

class EnergyBlockchain:
    def __init__(self):
        self.chain = []
        self.pending_transactions = []
        self.create_genesis_block()
    
    def create_genesis_block(self):
        """ジェネシスブロック作成"""
        genesis_block = {
            "index": 0,
            "timestamp": time.time(),
            "transactions": [],
            "previous_hash": "0",
            "nonce": 0
        }
        genesis_block["hash"] = self.calculate_hash(genesis_block)
        self.chain.append(genesis_block)
    
    def add_energy_transaction(self, seller, buyer, energy_amount, price, resilience_premium):
        """エネルギー取引追加"""
        
        transaction = {
            "seller": seller,
            "buyer": buyer,
            "energy_amount": energy_amount,  # kWh
            "base_price": price,             # 円/kWh
            "resilience_premium": resilience_premium,  # レジリエンス価値
            "total_value": energy_amount * (price + resilience_premium),
            "timestamp": time.time(),
            "disaster_risk_factor": self.get_current_risk_level()
        }
        
        self.pending_transactions.append(transaction)
        return transaction
    
    def mine_block(self):
        """ブロックマイニング"""
        
        if not self.pending_transactions:
            return None
        
        # 新ブロック作成
        new_block = {
            "index": len(self.chain),
            "timestamp": time.time(),
            "transactions": self.pending_transactions.copy(),
            "previous_hash": self.chain[-1]["hash"],
            "nonce": 0
        }
        
        # プルーフ・オブ・ワーク
        new_block = self.proof_of_work(new_block)
        
        # チェーンに追加
        self.chain.append(new_block)
        self.pending_transactions = []
        
        return new_block
    
    def calculate_dynamic_price(self, base_price, system_resilience_score):
        """動的価格計算"""
        
        # 基本料金
        current_price = base_price
        
        # レジリエンス・プレミアム
        resilience_premium = base_price * system_resilience_score * 0.2
        
        # 需給バランス係数
        supply_demand_ratio = self.get_supply_demand_ratio()
        if supply_demand_ratio < 0.8:  # 需要過多
            current_price *= 1.5
        elif supply_demand_ratio > 1.2:  # 供給過多
            current_price *= 0.8
        
        # 災害リスク係数
        disaster_risk = self.get_current_risk_level()
        current_price *= (1 + disaster_risk * 0.1)
        
        return {
            "base_price": base_price,
            "resilience_premium": resilience_premium,
            "final_price": current_price + resilience_premium
        }

政策・制度面の展望

1. カーボンプライシングとレジリエンス価値

2030年までに、日本でも本格的なカーボンプライシング制度の導入が予想されます。太陽光発電と蓄電池システムの環境価値とレジリエンス価値の統合評価が制度化される見込みです。

def calculate_integrated_value(system_specs, location_data):
    """統合価値計算（環境価値+レジリエンス価値）"""
    
    # 環境価値（CO2削減効果）
    annual_generation = system_specs["capacity"] * location_data["capacity_factor"] * 8760
    co2_reduction = annual_generation * 0.000453  # t-CO2/kWh
    carbon_value = co2_reduction * carbon_price["current_rate"]
    
    # レジリエンス価値（災害対応能力）
    resilience_capacity = system_specs["storage_capacity"]
    local_vulnerability = location_data["disaster_risk_score"]
    resilience_value = resilience_capacity * local_vulnerability * resilience_premium["rate"]
    
    # 社会的便益（grid stabilization）
    grid_benefit = annual_generation * grid_stability_value["rate"]
    
    # 統合価値
    total_social_value = carbon_value + resilience_value + grid_benefit
    
    return {
        "environmental_value": carbon_value,
        "resilience_value": resilience_value,
        "grid_benefit": grid_benefit,
        "total_value": total_social_value,
        "value_per_kwh": total_social_value / annual_generation
    }

# 2030年予想パラメータ
carbon_price = {"current_rate": 15000}  # 15,000円/t-CO2
resilience_premium = {"rate": 50}        # 50円/kWh/リスクスコア
grid_stability_value = {"rate": 5}       # 5円/kWh

2. 地域エネルギー管理システムの進化

エネがえるのような統合プラットフォームが、自治体レベルでの災害対応エネルギー計画の中核となります。

3. 国際的なレジリエンス基準の策定

2030年には、太陽光発電システムの災害耐性について、ISO規格レベルでの国際基準が制定される見込みです。この基準は、設計・施工・運用・保守の全段階にわたる詳細な要件を定めることになります。

実践的アクションプラン

即座に実行可能な行動（〜1ヶ月）

1. 既存設備のリスク評価

def immediate_risk_assessment():
    """緊急リスク評価チェックリスト"""
    
    checklist = {
        "location_analysis": {
            "hazard_map_check": False,
            "flooding_risk": None,
            "wind_exposure": None,
            "wildfire_risk": None
        },
        "equipment_status": {
            "grounding_resistance": None,
            "ip_rating_compliance": False,
            "emergency_shutdown": False
        },
        "insurance_coverage": {
            "current_policy": None,
            "coverage_gaps": [],
            "premium_optimization": None
        }
    }
    
    # 実行すべき即時アクション
    immediate_actions = [
        "ハザードマップAPI呼び出しスクリプト実装",
        "接地抵抗測定スケジューリング", 
        "保険会社との災害対応特約相談",
        "緊急時連絡体制の確立"
    ]
    
    return checklist, immediate_actions

2. データ収集システムの構築

既存設備の座標リスト作成
ハザードマップAPIによる一括リスク評価
Excel/GISソフトウェアとの連携構築
保険契約の詳細確認と最適化検討

短期実装計画（〜6ヶ月）

1. レジリエンス指標の営業ツール統合

営業提案における差別化要素として、災害対応価値を定量化する仕組みを構築：

class ResilienceProposalTool:
    def __init__(self):
        self.hazard_api = HazardMapAPI()
        self.cost_calculator = CostCalculator()
        self.financial_model = FinancialModel()
    
    def generate_proposal(self, site_info, customer_profile):
        """レジリエンス価値込み提案書生成"""
        
        # リスク評価
        risk_profile = self.hazard_api.get_site_risks(site_info["coordinates"])
        
        # 基本設計
        base_design = self.cost_calculator.calculate_base_system(site_info)
        
        # レジリエンス設計
        resilient_design = self.cost_calculator.add_resilience_features(
            base_design, 
            risk_profile
        )
        
        # 財務分析
        base_financial = self.financial_model.calculate_returns(base_design)
        resilient_financial = self.financial_model.calculate_returns(
            resilient_design,
            include_resilience_benefits=True
        )
        
        # 提案書データ構造
        proposal = {
            "executive_summary": self.create_executive_summary(
                base_financial, 
                resilient_financial
            ),
            "risk_analysis": self.format_risk_analysis(risk_profile),
            "design_comparison": self.compare_designs(base_design, resilient_design),
            "financial_comparison": self.compare_financials(base_financial, resilient_financial),
            "implementation_timeline": self.create_timeline(resilient_design),
            "appendix": {
                "technical_specifications": resilient_design["specs"],
                "compliance_documentation": resilient_design["compliance"],
                "insurance_recommendations": resilient_design["insurance"]
            }
        }
        
        return proposal

2. 設計標準の社内整備

NFPA 855対応の社内設計ガイドライン策定
経産省報告義務対応フローの確立
設計・施工・保守担当者向け研修プログラム開発

中期戦略展開（〜1年）

1. パートナーシップ構築

保険会社との戦略的提携（リスク評価・商品開発）
気象情報会社との技術連携
金融機関との融資商品共同開発

2. 技術基盤の高度化

class AdvancedResiliencePlatform:
    def __init__(self):
        self.ml_risk_predictor = MLRiskPredictor()
        self.cost_optimizer = CostOptimizer()
        self.portfolio_manager = PortfolioManager()
    
    def optimize_multi_site_portfolio(self, site_candidates):
        """複数サイト最適化"""
        
        # 各サイトのリスク・リターン分析
        site_analyses = []
        for site in site_candidates:
            analysis = self.analyze_single_site(site)
            site_analyses.append(analysis)
        
        # ポートフォリオ最適化
        optimal_portfolio = self.portfolio_manager.optimize(
            site_analyses,
            constraints={
                "max_risk": 0.3,
                "min_return": 0.08,
                "geographical_diversification": True
            }
        )
        
        return optimal_portfolio
    
    def real_time_risk_monitoring(self):
        """リアルタイムリスク監視"""
        
        # 気象データ連続取得
        weather_data = WeatherDataAPI.get_realtime_data()
        
        # AI予測モデルによるリスク評価
        risk_prediction = self.ml_risk_predictor.predict(weather_data)
        
        # 閾値超過時の自動アラート
        if risk_prediction["composite_risk"] > 0.8:
            self.send_alert_to_stakeholders(risk_prediction)
            self.activate_emergency_protocols()
        
        return risk_prediction

長期ビジョン（2年〜）

1. 業界標準化への貢献

業界団体と連携したベストプラクティス策定
国際標準化機構（ISO）への提案活動
学術機関との共同研究推進

2. 新ビジネスモデルの創出

レジリエンス・アズ・ア・サービス（RaaS）事業展開
データ分析・コンサルティング事業の立ち上げ
国際展開（気候変動脆弱地域への技術移転）

専門分野別深掘り分析

土木・建築工学の観点

基礎工事の最適化手法

太陽光発電設備の災害耐性は、基礎工事の品質に大きく依存します。特に軟弱地盤や液状化リスク地域では、従来の設計手法では不十分です。

def calculate_foundation_requirements(soil_data, load_conditions, seismic_data):
    """基礎設計最適化計算"""
    
    # 地盤支持力計算（Terzaghi式の修正版）
    def bearing_capacity(soil_params):
        c = soil_params["cohesion"]      # 粘着力 (kN/m²)
        phi = soil_params["friction_angle"]  # 内部摩擦角 (°)
        gamma = soil_params["unit_weight"]   # 単位体積重量 (kN/m³)
        D = soil_params["foundation_depth"]  # 根入れ深度 (m)
        B = soil_params["foundation_width"]  # 基礎幅 (m)
        
        # 支持力係数
        Nc = (np.tan(np.pi/4 + phi/2))**2 * (np.pi/2 + phi)
        Nq = (np.tan(np.pi/4 + phi/2))**2 * np.tan(phi)
        Nr = 2 * (Nq + 1) * np.tan(phi)
        
        # 極限支持力
        qu = c * Nc + gamma * D * Nq + 0.5 * gamma * B * Nr
        
        # 許容支持力（安全率3）
        qa = qu / 3
        
        return qa
    
    # 液状化判定（FL値計算）
    def liquefaction_assessment(soil_profile, earthquake_intensity):
        fl_values = []
        
        for layer in soil_profile:
            # 動的せん断応力比
            tau_d = 0.65 * earthquake_intensity * (layer["depth"] / 10)
            
            # 動的せん断強度比
            if layer["spt_n"] > 0:
                tau_l = 0.0882 * np.sqrt(layer["spt_n"] / 1.7)
            else:
                tau_l = 0.02  # 最小値
            
            # FL値
            fl = tau_l / tau_d
            fl_values.append(fl)
        
        return min(fl_values)  # 最小FL値を返す
    
    # 基礎設計パラメータ最適化
    qa = bearing_capacity(soil_data)
    fl_min = liquefaction_assessment(soil_data["profile"], seismic_data["pga"])
    
    # 設計要件決定
    if fl_min < 1.0:  # 液状化の可能性あり
        foundation_type = "deep_pile"
        pile_length = max(20, soil_data["firm_layer_depth"] + 5)
    elif qa < load_conditions["total_load"] / 0.7:  # 支持力不足
        foundation_type = "improved_shallow"
        improvement_area = load_conditions["total_load"] / qa * 1.5
    else:
        foundation_type = "standard_shallow"
        improvement_area = 0
    
    return {
        "foundation_type": foundation_type,
        "bearing_capacity": qa,
        "liquefaction_fl": fl_min,
        "design_parameters": {
            "pile_length": pile_length if foundation_type == "deep_pile" else None,
            "improvement_area": improvement_area,
            "concrete_strength": 24 if fl_min < 1.0 else 21  # N/mm²
        }
    }

風荷重に対する構造最適化

def optimize_wind_resistance(site_conditions, panel_layout):
    """風荷重最適化設計"""
    
    # 風圧力計算（建築基準法準拠）
    def calculate_wind_pressure(height, terrain_category):
        # 設計用風速
        V0 = 46  # 基準風速 (m/s) 地域により変動
        
        # 地表面粗度区分係数
        Er_values = {"I": 1.40, "II": 1.00, "III": 0.81, "IV": 0.67}
        Er = Er_values[terrain_category]
        
        # 風速高度分布係数
        if terrain_category in ["I", "II"]:
            alpha = 0.15
            Zb = 5
        else:
            alpha = 0.20
            Zb = 5
        
        Eh = (height / Zb) ** alpha if height > Zb else 1.0
        
        # 設計用風速
        V = V0 * Er * Eh
        
        # 設計用風圧力
        q = 0.613 * V**2  # N/m²
        
        return q, V
    
    # パネル配置最適化
    def optimize_panel_spacing(wind_pressure, panel_dimensions):
        # 風の遮蔽効果を考慮したスペーシング
        panel_height = panel_dimensions["height"]
        panel_width = panel_dimensions["width"]
        
        # 推奨スペーシング（パネル高さの1.5-2倍）
        recommended_spacing = panel_height * 1.8
        
        # 風荷重低減係数
        if recommended_spacing / panel_height >= 2.0:
            reduction_factor = 0.8
        elif recommended_spacing / panel_height >= 1.5:
            reduction_factor = 0.9
        else:
            reduction_factor = 1.0
        
        effective_wind_pressure = wind_pressure * reduction_factor
        
        return {
            "optimal_spacing": recommended_spacing,
            "effective_pressure": effective_wind_pressure,
            "land_use_efficiency": panel_width / (panel_width + recommended_spacing)
        }
    
    # 構造計算実行
    q, V = calculate_wind_pressure(site_conditions["height"], site_conditions["terrain"])
    spacing_result = optimize_panel_spacing(q, panel_layout["panel_specs"])
    
    # 架台設計パラメータ
    moment_arm = panel_layout["panel_specs"]["height"] / 2
    overturning_moment = spacing_result["effective_pressure"] * panel_layout["panel_specs"]["area"] * moment_arm
    
    # 必要基礎重量（安全率2）
    required_foundation_weight = overturning_moment * 2 / site_conditions["foundation_arm"]
    
    return {
        "design_wind_speed": V,
        "wind_pressure": q,
        "effective_pressure": spacing_result["effective_pressure"],
        "optimal_spacing": spacing_result["optimal_spacing"],
        "foundation_weight": required_foundation_weight,
        "land_efficiency": spacing_result["land_use_efficiency"]
    }

電気・制御工学の観点

系統連系安定性の確保

災害時においても系統との安定な連系を維持するための高度制御システム：

class GridStabilityController:
    def __init__(self, system_capacity, grid_parameters):
        self.capacity = system_capacity
        self.grid = grid_parameters
        self.pcs_controller = PCSController()
        self.battery_controller = BatteryController()
    
    def grid_support_control(self, grid_status):
        """系統支援制御"""
        
        # 周波数制御（FRT: Fault Ride Through）
        freq_deviation = grid_status["frequency"] - 50.0
        
        if abs(freq_deviation) > 0.2:  # ±0.2Hz以上の偏差
            # 有効電力制御による周波数調整
            power_adjustment = -freq_deviation * self.capacity * 0.05  # 5%/Hz
            self.pcs_controller.adjust_active_power(power_adjustment)
        
        # 電圧制御（SVR: Static Var Regulator）
        voltage_deviation = grid_status["voltage"] - 6600  # 6.6kV基準
        
        if abs(voltage_deviation) > 330:  # ±5%以上の偏差
            # 無効電力制御による電圧調整
            reactive_power = voltage_deviation * self.capacity * 0.003  # 0.3%/V
            self.pcs_controller.adjust_reactive_power(reactive_power)
        
        return {
            "active_power_adjustment": power_adjustment,
            "reactive_power_adjustment": reactive_power,
            "grid_support_active": True
        }
    
    def islanding_detection_and_response(self):
        """単独運転検出・対応"""
        
        # 能動的単独運転検出法（AFDPF: Active Frequency Drift with Positive Feedback）
        current_frequency = self.grid.measure_frequency()
        
        # 周波数変化率による検出
        df_dt = self.calculate_frequency_derivative()
        
        # 電圧位相跳躍検出
        phase_jump = self.detect_phase_discontinuity()
        
        # 単独運転判定
        islanding_detected = (
            abs(df_dt) > 1.0 or  # 1Hz/s以上の変化
            phase_jump > 10 or   # 10度以上の位相跳躍
            current_frequency < 47 or current_frequency > 53  # 範囲外
        )
        
        if islanding_detected:
            # 系統連系停止
            self.pcs_controller.disconnect_from_grid()
            
            # 自立運転モードへ移行
            self.transition_to_standalone_mode()
        
        return islanding_detected
    
    def transition_to_standalone_mode(self):
        """自立運転モード移行"""
        
        # 負荷の優先順位制御
        critical_loads = self.identify_critical_loads()
        
        # 蓄電池残量確認
        battery_soc = self.battery_controller.get_state_of_charge()
        
        # 負荷制御アルゴリズム
        def load_shedding_algorithm(available_power, load_priorities):
            active_loads = []
            total_power = 0
            
            for load in sorted(load_priorities, key=lambda x: x["priority"]):
                if total_power + load["power"] <= available_power:
                    active_loads.append(load)
                    total_power += load["power"]
                else:
                    break
            
            return active_loads, total_power
        
        # 利用可能電力計算
        solar_output = self.pcs_controller.get_solar_output()
        battery_output = self.battery_controller.get_max_output()
        available_power = solar_output + battery_output
        
        # 負荷制御実行
        active_loads, total_load = load_shedding_algorithm(available_power, critical_loads)
        
        # 制御信号送出
        for load in critical_loads:
            if load in active_loads:
                self.pcs_controller.enable_load(load["id"])
            else:
                self.pcs_controller.disable_load(load["id"])
        
        return {
            "standalone_mode": True,
            "active_loads": len(active_loads),
            "total_load_power": total_load,
            "available_power": available_power,
            "estimated_runtime": battery_soc * self.battery_controller.capacity / total_load
        }

高度バッテリー管理システム（BMS）

class AdvancedBMS:
    def __init__(self, battery_specs):
        self.specs = battery_specs
        self.cell_monitor = CellMonitor()
        self.thermal_manager = ThermalManager()
        self.safety_manager = SafetyManager()
    
    def predictive_degradation_analysis(self):
        """予測劣化解析"""
        
        # セル個別の劣化状態評価
        cell_degradation = []
        for cell_id in range(self.specs["cell_count"]):
            cell_data = self.cell_monitor.get_cell_data(cell_id)
            
            # 容量劣化モデル（Arrhenius型）
            def capacity_fade_model(cycles, temperature, soc_range):
                # アレニウス係数
                A = 5.23e-4
                Ea = 24500  # J/mol（活性化エネルギー）
                R = 8.314   # J/(mol·K)
                
                # 温度影響
                temp_factor = np.exp(-Ea / (R * (temperature + 273.15)))
                
                # SOC範囲影響
                soc_factor = (soc_range / 100) ** 1.5
                
                # サイクル影響
                cycle_factor = cycles ** 0.8
                
                # 残存容量率
                capacity_retention = 1 - A * temp_factor * soc_factor * cycle_factor
                
                return max(capacity_retention, 0.8)  # 最低80%
            
            # 劣化予測計算
            predicted_capacity = capacity_fade_model(
                cell_data["cycles"],
                cell_data["average_temp"],
                cell_data["soc_range"]
            )
            
            cell_degradation.append({
                "cell_id": cell_id,
                "current_capacity": cell_data["capacity"],
                "predicted_capacity": predicted_capacity,
                "degradation_rate": (1 - predicted_capacity) / cell_data["cycles"]
            })
        
        # セル間バランシング最適化
        self.optimize_cell_balancing(cell_degradation)
        
        return cell_degradation
    
    def thermal_runaway_prevention(self):
        """熱暴走防止システム"""
        
        # 温度監視と予測
        temp_data = self.thermal_manager.get_temperature_matrix()
        
        # 異常温度上昇検知
        def detect_thermal_anomaly(temperature_history):
            # 温度変化率計算
            dt_dt = np.gradient(temperature_history)
            
            # 異常判定条件
            conditions = [
                np.max(temperature_history) > 60,      # 絶対温度
                np.max(dt_dt) > 5,                     # 温度変化率 5℃/min
                np.std(temperature_history) > 10      # 温度ばらつき
            ]
            
            return any(conditions)
        
        # セル毎の異常検知
        anomaly_cells = []
        for cell_id, cell_temps in temp_data.items():
            if detect_thermal_anomaly(cell_temps):
                anomaly_cells.append(cell_id)
        
        # 緊急対応実行
        if anomaly_cells:
            self.execute_emergency_response(anomaly_cells)
        
        return {
            "anomaly_detected": len(anomaly_cells) > 0,
            "affected_cells": anomaly_cells,
            "max_temperature": np.max([np.max(temps) for temps in temp_data.values()]),
            "average_temperature": np.mean([np.mean(temps) for temps in temp_data.values()])
        }
    
    def execute_emergency_response(self, affected_cells):
        """緊急時応答処理"""
        
        # 段階的対応プロトコル
        response_level = self.determine_response_level(affected_cells)
        
        if response_level == "LOW":
            # 充放電電流制限
            self.reduce_current_limit(0.5)
            # 冷却システム強化
            self.thermal_manager.increase_cooling()
        
        elif response_level == "MEDIUM":
            # 充放電停止
            self.stop_charge_discharge()
            # 影響セルの電気的分離
            self.isolate_cells(affected_cells)
            # 警報通知
            self.send_maintenance_alert()
        
        elif response_level == "HIGH":
            # 緊急放電
            self.emergency_discharge()
            # 外部への警報
            self.trigger_fire_suppression_system()
            # 係員への緊急連絡
            self.send_emergency_notification()
        
        return f"Emergency response level {response_level} executed"

金融・投資分析の観点

リアルオプション価値評価

太陽光発電と蓄電池投資を、リアルオプション理論で評価することで、災害リスクと将来の拡張可能性を定量化できます：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

class RealOptionsValuation:
    def __init__(self, project_params):
        self.S0 = project_params["initial_npv"]      # 初期NPV
        self.K = project_params["expansion_cost"]    # 拡張投資額
        self.T = project_params["option_life"]       # オプション期間
        self.r = project_params["risk_free_rate"]    # リスクフリーレート
        self.sigma = project_params["volatility"]    # NPVボラティリティ
        self.dividend_yield = project_params.get("dividend_yield", 0)  # 配当利回り相当
    
    def black_scholes_call_option(self):
        """ブラック・ショールズによるコールオプション価値"""
        
        # d1, d2パラメータ計算
        d1 = (np.log(self.S0 / self.K) + (self.r - self.dividend_yield + 0.5 * self.sigma**2) * self.T) / \
             (self.sigma * np.sqrt(self.T))
        d2 = d1 - self.sigma * np.sqrt(self.T)
        
        # オプション価値計算
        option_value = (self.S0 * np.exp(-self.dividend_yield * self.T) * norm.cdf(d1) - 
                       self.K * np.exp(-self.r * self.T) * norm.cdf(d2))
        
        # ギリシャ指標計算
        delta = np.exp(-self.dividend_yield * self.T) * norm.cdf(d1)
        gamma = np.exp(-self.dividend_yield * self.T) * norm.pdf(d1) / (self.S0 * self.sigma * np.sqrt(self.T))
        theta = -((self.S0 * norm.pdf(d1) * self.sigma * np.exp(-self.dividend_yield * self.T)) / 
                  (2 * np.sqrt(self.T)) + self.r * self.K * np.exp(-self.r * self.T) * norm.cdf(d2) - 
                  self.dividend_yield * self.S0 * np.exp(-self.dividend_yield * self.T) * norm.cdf(d1))
        
        return {
            "option_value": option_value,
            "delta": delta,
            "gamma": gamma,
            "theta": theta,
            "d1": d1,
            "d2": d2
        }
    
    def disaster_risk_adjusted_valuation(self, disaster_params):
        """災害リスク調整評価"""
        
        # 災害確率とインパクト
        disaster_prob = disaster_params["annual_probability"]
        disaster_impact = disaster_params["damage_ratio"]  #

    def disaster_risk_adjusted_valuation(self, disaster_params):
        """災害リスク調整評価"""
        
        # 災害確率とインパクト
        disaster_prob = disaster_params["annual_probability"]
        disaster_impact = disaster_params["damage_ratio"]  # 0-1の損失率
        recovery_time = disaster_params["recovery_months"]
        
        # 災害リスク調整後のボラティリティ
        disaster_volatility = disaster_prob * disaster_impact
        adjusted_sigma = np.sqrt(self.sigma**2 + disaster_volatility**2)
        
        # リスク調整後NPV計算
        expected_disaster_loss = disaster_prob * disaster_impact * self.S0
        risk_adjusted_npv = self.S0 - expected_disaster_loss
        
        # リスク調整後オプション価値計算
        adjusted_valuation = RealOptionsValuation({
            "initial_npv": risk_adjusted_npv,
            "expansion_cost": self.K,
            "option_life": self.T,
            "risk_free_rate": self.r,
            "volatility": adjusted_sigma,
            "dividend_yield": self.dividend_yield
        })
        
        base_option = self.black_scholes_call_option()
        adjusted_option = adjusted_valuation.black_scholes_call_option()
        
        # レジリエンス・プレミアム計算
        resilience_premium = base_option["option_value"] - adjusted_option["option_value"]
        
        return {
            "base_option_value": base_option["option_value"],
            "risk_adjusted_option_value": adjusted_option["option_value"],
            "resilience_premium": resilience_premium,
            "disaster_risk_impact": expected_disaster_loss,
            "volatility_increase": adjusted_sigma - self.sigma
        }
    
    def monte_carlo_simulation(self, num_simulations=10000):
        """モンテカルロシミュレーションによる価値評価"""
        
        dt = 1/252  # 日次（取引日ベース）
        steps = int(self.T * 252)
        
        option_payoffs = []
        
        for _ in range(num_simulations):
            # 幾何ブラウン運動によるNPV経路生成
            npv_path = [self.S0]
            
            for _ in range(steps):
                dW = np.random.normal(0, np.sqrt(dt))
                npv_next = npv_path[-1] * np.exp(
                    (self.r - self.dividend_yield - 0.5 * self.sigma**2) * dt + 
                    self.sigma * dW
                )
                npv_path.append(npv_next)
            
            # 期末でのオプション行使価値
            final_npv = npv_path[-1]
            option_payoff = max(final_npv - self.K, 0)
            option_payoffs.append(option_payoff)
        
        # 統計量計算
        mean_payoff = np.mean(option_payoffs)
        std_payoff = np.std(option_payoffs)
        percentiles = np.percentile(option_payoffs, [5, 25, 50, 75, 95])
        
        # 現在価値割引
        option_value = mean_payoff * np.exp(-self.r * self.T)
        
        return {
            "option_value": option_value,
            "payoff_statistics": {
                "mean": mean_payoff,
                "std": std_payoff,
                "percentiles": {
                    "5th": percentiles[0],
                    "25th": percentiles[1],
                    "50th": percentiles[2],
                    "75th": percentiles[3],
                    "95th": percentiles[4]
                }
            },
            "risk_metrics": {
                "value_at_risk_5pct": percentiles[0],
                "expected_shortfall": np.mean([p for p in option_payoffs if p <= percentiles[0]])
            }
        }

# 実用例
project_valuation = RealOptionsValuation({
    "initial_npv": 150_000_000,    # 1.5億円
    "expansion_cost": 50_000_000,  # 5000万円（蓄電池容量倍増）
    "option_life": 5,              # 5年間のオプション
    "risk_free_rate": 0.02,        # 2%
    "volatility": 0.25,            # 25%のボラティリティ
    "dividend_yield": 0.08         # 8%のキャッシュイールド相当
})

# 災害リスクパラメータ
disaster_scenario = {
    "annual_probability": 0.02,    # 年2%の災害確率
    "damage_ratio": 0.4,           # 40%の損失率
    "recovery_months": 6           # 6ヶ月の復旧期間
}

# 評価実行
base_valuation = project_valuation.black_scholes_call_option()
risk_adjusted = project_valuation.disaster_risk_adjusted_valuation(disaster_scenario)
mc_results = project_valuation.monte_carlo_simulation()

print(f"基本オプション価値: {base_valuation['option_value']:,.0f}円")
print(f"リスク調整後価値: {risk_adjusted['risk_adjusted_option_value']:,.0f}円")
print(f"レジリエンス・プレミアム: {risk_adjusted['resilience_premium']:,.0f}円")
print(f"モンテカルロ価値: {mc_results['option_value']:,.0f}円")

ポートフォリオ最適化モデル

複数の太陽光発電サイトを組み合わせることで、地理的分散によるリスク低減効果を定量化：

import cvxpy as cp
from scipy.optimize import minimize

class SolarPortfolioOptimizer:
    def __init__(self, sites_data):
        self.sites = sites_data
        self.num_sites = len(sites_data)
        self.correlation_matrix = self.calculate_correlation_matrix()
    
    def calculate_correlation_matrix(self):
        """サイト間災害リスク相関行列計算"""
        
        correlation_matrix = np.eye(self.num_sites)
        
        for i in range(self.num_sites):
            for j in range(i+1, self.num_sites):
                # 地理的距離による相関
                distance = self.calculate_distance(
                    self.sites[i]["coordinates"],
                    self.sites[j]["coordinates"]
                )
                
                # 災害種別による相関
                disaster_correlation = self.calculate_disaster_correlation(
                    self.sites[i]["risk_profile"],
                    self.sites[j]["risk_profile"]
                )
                
                # 総合相関係数
                geographic_factor = np.exp(-distance / 100)  # 100km基準で相関減衰
                total_correlation = geographic_factor * disaster_correlation
                
                correlation_matrix[i, j] = total_correlation
                correlation_matrix[j, i] = total_correlation
        
        return correlation_matrix
    
    def markowitz_optimization(self, target_return=None, max_risk=None):
        """マーコウィッツ平均分散最適化"""
        
        # 期待収益率ベクトル
        expected_returns = np.array([site["expected_return"] for site in self.sites])
        
        # リスク（標準偏差）ベクトル
        risks = np.array([site["risk_std"] for site in self.sites])
        
        # 共分散行列構築
        covariance_matrix = np.outer(risks, risks) * self.correlation_matrix
        
        # 最適化変数（投資ウェイト）
        weights = cp.Variable(self.num_sites)
        
        # 目的関数と制約条件
        portfolio_return = expected_returns.T @ weights
        portfolio_risk = cp.quad_form(weights, covariance_matrix)
        
        constraints = [
            cp.sum(weights) == 1,      # ウェイト合計1
            weights >= 0,              # ショート売り禁止
            weights <= 0.4             # 単一サイト最大40%
        ]
        
        if target_return is not None:
            # 目標収益率制約の下で分散最小化
            constraints.append(portfolio_return >= target_return)
            objective = cp.Minimize(portfolio_risk)
        elif max_risk is not None:
            # リスク制約の下で収益率最大化
            constraints.append(portfolio_risk <= max_risk**2)
            objective = cp.Maximize(portfolio_return)
        else:
            # シャープレシオ最大化（近似解法）
            objective = cp.Maximize(portfolio_return - 0.5 * portfolio_risk)
        
        # 最適化実行
        problem = cp.Problem(objective, constraints)
        problem.solve()
        
        if weights.value is not None:
            optimal_weights = weights.value
            optimal_return = (expected_returns @ optimal_weights)
            optimal_risk = np.sqrt(optimal_weights @ covariance_matrix @ optimal_weights)
            sharpe_ratio = optimal_return / optimal_risk
            
            return {
                "optimal_weights": optimal_weights,
                "expected_return": optimal_return,
                "portfolio_risk": optimal_risk,
                "sharpe_ratio": sharpe_ratio,
                "diversification_ratio": self.calculate_diversification_ratio(optimal_weights)
            }
        else:
            return None
    
    def efficient_frontier(self, num_points=50):
        """効率的フロンティア計算"""
        
        # 最小・最大収益率の算出
        individual_returns = [site["expected_return"] for site in self.sites]
        min_return = min(individual_returns)
        max_return = max(individual_returns)
        
        # 効率的フロンティア上の点を計算
        frontier_returns = np.linspace(min_return, max_return, num_points)
        frontier_risks = []
        frontier_weights = []
        
        for target_return in frontier_returns:
            optimization_result = self.markowitz_optimization(target_return=target_return)
            
            if optimization_result is not None:
                frontier_risks.append(optimization_result["portfolio_risk"])
                frontier_weights.append(optimization_result["optimal_weights"])
            else:
                frontier_risks.append(np.nan)
                frontier_weights.append(None)
        
        return {
            "returns": frontier_returns,
            "risks": frontier_risks,
            "weights": frontier_weights
        }
    
    def calculate_diversification_ratio(self, weights):
        """分散化比率計算"""
        
        # 個別リスクの加重平均
        individual_risks = np.array([site["risk_std"] for site in self.sites])
        weighted_average_risk = weights @ individual_risks
        
        # ポートフォリオリスク
        covariance_matrix = np.outer(individual_risks, individual_risks) * self.correlation_matrix
        portfolio_risk = np.sqrt(weights @ covariance_matrix @ weights)
        
        # 分散化比率
        diversification_ratio = weighted_average_risk / portfolio_risk
        
        return diversification_ratio
    
    def scenario_analysis(self, scenarios):
        """シナリオ分析"""
        
        scenario_results = {}
        
        for scenario_name, scenario_params in scenarios.items():
            # シナリオ別期待収益率・リスク調整
            adjusted_returns = []
            adjusted_risks = []
            
            for i, site in enumerate(self.sites):
                base_return = site["expected_return"]
                base_risk = site["risk_std"]
                
                # シナリオ影響計算
                disaster_impact = scenario_params["disaster_intensity"] * site["risk_profile"]["composite"]
                economic_impact = scenario_params["economic_factor"]
                regulatory_impact = scenario_params["regulatory_change"]
                
                # 調整後パラメータ
                adjusted_return = base_return * (1 + economic_impact - disaster_impact + regulatory_impact)
                adjusted_risk = base_risk * (1 + scenario_params["volatility_multiplier"])
                
                adjusted_returns.append(adjusted_return)
                adjusted_risks.append(adjusted_risk)
            
            # シナリオ別最適化
            temp_sites = self.sites.copy()
            for i in range(len(temp_sites)):
                temp_sites[i]["expected_return"] = adjusted_returns[i]
                temp_sites[i]["risk_std"] = adjusted_risks[i]
            
            temp_optimizer = SolarPortfolioOptimizer(temp_sites)
            scenario_optimization = temp_optimizer.markowitz_optimization()
            
            scenario_results[scenario_name] = scenario_optimization
        
        return scenario_results

# 使用例
sites_data = [
    {
        "name": "北海道発電所",
        "coordinates": [43.064, 141.347],
        "expected_return": 0.085,
        "risk_std": 0.12,
        "risk_profile": {"flood": 0.1, "wind": 0.8, "earthquake": 0.3, "composite": 0.4}
    },
    {
        "name": "九州発電所", 
        "coordinates": [33.590, 130.420],
        "expected_return": 0.095,
        "risk_std": 0.15,
        "risk_profile": {"flood": 0.6, "wind": 0.9, "earthquake": 0.4, "composite": 0.65}
    },
    {
        "name": "東海発電所",
        "coordinates": [34.977, 138.383],
        "expected_return": 0.090,
        "risk_std": 0.13,
        "risk_profile": {"flood": 0.4, "wind": 0.5, "earthquake": 0.9, "composite": 0.6}
    }
]

optimizer = SolarPortfolioOptimizer(sites_data)

# 最適ポートフォリオ計算
optimal_portfolio = optimizer.markowitz_optimization()
print(f"最適ウェイト: {optimal_portfolio['optimal_weights']}")
print(f"期待収益率: {optimal_portfolio['expected_return']:.2%}")
print(f"ポートフォリオリスク: {optimal_portfolio['portfolio_risk']:.2%}")
print(f"シャープレシオ: {optimal_portfolio['sharpe_ratio']:.3f}")

保険数理・リスク定量化の観点

総合的リスクモデリング

太陽光発電システムの包括的リスク評価では、複数の確率分布を組み合わせたコピュラモデルを活用することが効果的です：

import scipy.stats as stats
from scipy.optimize import minimize

class SolarRiskModel:
    def __init__(self):
        self.risk_factors = {
            "flood": {"distribution": "gumbel", "params": [1.5, 0.8]},
            "wind": {"distribution": "weibull", "params": [2.1, 25]},
            "hail": {"distribution": "poisson", "params": [0.3]},
            "earthquake": {"distribution": "exponential", "params": [0.1]}
        }
        self.copula_params = self.calibrate_copula()
    
    def calibrate_copula(self):
        """多変量コピュラのパラメータ較正"""
        
        # ガウシアンコピュラの相関行列
        correlation_matrix = np.array([
            [1.0, 0.3, 0.1, 0.2],  # flood
            [0.3, 1.0, 0.4, 0.1],  # wind  
            [0.1, 0.4, 1.0, 0.0],  # hail
            [0.2, 0.1, 0.0, 1.0]   # earthquake
        ])
        
        return {"type": "gaussian", "correlation": correlation_matrix}
    
    def generate_risk_scenarios(self, num_scenarios=10000):
        """リスクシナリオの生成"""
        
        scenarios = []
        
        for _ in range(num_scenarios):
            # 標準正規分布からサンプリング
            if self.copula_params["type"] == "gaussian":
                z = np.random.multivariate_normal(
                    mean=np.zeros(4),
                    cov=self.copula_params["correlation"]
                )
                
                # 標準正規分布の累積分布関数を適用
                u = stats.norm.cdf(z)
                
                # 各リスク要因の分布に変換
                scenario = {}
                risk_names = list(self.risk_factors.keys())
                
                for i, (risk_name, risk_info) in enumerate(self.risk_factors.items()):
                    if risk_info["distribution"] == "gumbel":
                        # ガンベル分布（極値分布）：洪水深など
                        scenario[risk_name] = stats.gumbel_r.ppf(u[i], *risk_info["params"])
                    elif risk_info["distribution"] == "weibull":
                        # ワイブル分布：風速など
                        scenario[risk_name] = stats.weibull_min.ppf(u[i], *risk_info["params"])
                    elif risk_info["distribution"] == "poisson":
                        # ポアソン分布：雹害頻度など
                        scenario[risk_name] = stats.poisson.ppf(u[i], *risk_info["params"])
                    elif risk_info["distribution"] == "exponential":
                        # 指数分布：地震間隔など
                        scenario[risk_name] = stats.expon.ppf(u[i], scale=1/risk_info["params"][0])
                
                scenarios.append(scenario)
        
        return scenarios
    
    def calculate_loss_distribution(self, scenarios, system_vulnerability):
        """損失分布の計算"""
        
        losses = []
        
        for scenario in scenarios:
            total_loss = 0
            
            # 各リスク要因による損失計算
            for risk_name, intensity in scenario.items():
                vulnerability = system_vulnerability[risk_name]
                
                # 損失関数（ロジスティック関数）
                def loss_function(intensity, vulnerability):
                    if intensity <= 0:
                        return 0
                    # 正規化されたロジスティック損失関数
                    normalized_intensity = intensity / vulnerability["threshold"]
                    loss_ratio = 1 / (1 + np.exp(-vulnerability["steepness"] * (normalized_intensity - 1)))
                    return min(loss_ratio * vulnerability["max_loss"], vulnerability["max_loss"])
                
                risk_loss = loss_function(intensity, vulnerability)
                total_loss += risk_loss
            
            # 相乗効果による追加損失（複数災害同時発生）
            active_risks = sum(1 for v in scenario.values() if v > 0)
            if active_risks > 1:
                synergy_factor = 1.2 ** (active_risks - 1)
                total_loss *= synergy_factor
            
            losses.append(min(total_loss, 1.0))  # 最大100%の損失
        
        return np.array(losses)
    
    def calculate_risk_metrics(self, loss_distribution):
        """リスクメトリクスの計算"""
        
        # VaR（Value at Risk）
        var_95 = np.percentile(loss_distribution, 95)
        var_99 = np.percentile(loss_distribution, 99)
        
        # ES（Expected Shortfall / CVaR）
        es_95 = np.mean(loss_distribution[loss_distribution >= var_95])
        es_99 = np.mean(loss_distribution[loss_distribution >= var_99])
        
        # 期待損失
        expected_loss = np.mean(loss_distribution)
        
        # 損失の標準偏差
        loss_std = np.std(loss_distribution)
        
        # 歪度・尖度
        skewness = stats.skew(loss_distribution)
        kurtosis = stats.kurtosis(loss_distribution)
        
        # 破産確率（損失率50%超）
        ruin_probability = np.sum(loss_distribution > 0.5) / len(loss_distribution)
        
        return {
            "expected_loss": expected_loss,
            "loss_std": loss_std,
            "var_95": var_95,
            "var_99": var_99,
            "es_95": es_95,
            "es_99": es_99,
            "skewness": skewness,
            "kurtosis": kurtosis,
            "ruin_probability": ruin_probability
        }

# 実用例
risk_model = SolarRiskModel()

# システム脆弱性パラメータ
system_vulnerability = {
    "flood": {
        "threshold": 2.0,     # 2m浸水で本格的被害開始
        "steepness": 3.0,     # 損失関数の急峻さ
        "max_loss": 0.8       # 最大80%の損失
    },
    "wind": {
        "threshold": 40.0,    # 40m/s風速で被害開始
        "steepness": 0.1,
        "max_loss": 0.6
    },
    "hail": {
        "threshold": 2.0,     # 年2回で被害開始
        "steepness": 1.5,
        "max_loss": 0.4
    },
    "earthquake": {
        "threshold": 5.0,     # 震度5で被害開始
        "steepness": 2.0,
        "max_loss": 0.7
    }
}

# リスク分析実行
scenarios = risk_model.generate_risk_scenarios(50000)
loss_dist = risk_model.calculate_loss_distribution(scenarios, system_vulnerability)
risk_metrics = risk_model.calculate_risk_metrics(loss_dist)

print("=== 太陽光発電システム リスク分析結果 ===")
print(f"期待損失率: {risk_metrics['expected_loss']:.2%}")
print(f"VaR(95%): {risk_metrics['var_95']:.2%}")
print(f"VaR(99%): {risk_metrics['var_99']:.2%}")
print(f"ES(95%): {risk_metrics['es_95']:.2%}")
print(f"ES(99%): {risk_metrics['es_99']:.2%}")
print(f"破産確率(>50%損失): {risk_metrics['ruin_probability']:.2%}")

保険料率設定モデル

class InsurancePremiumModel:
    def __init__(self, risk_model, market_params):
        self.risk_model = risk_model
        self.market_params = market_params
        
    def calculate_technical_premium(self, expected_loss, loss_volatility):
        """技術保険料率の計算"""
        
        # 基本リスク保険料
        base_premium = expected_loss
        
        # リスク調整係数
        risk_adjustment = self.market_params["risk_aversion"] * loss_volatility
        
        # セキュリティローディング（安全性積み立て）
        security_loading = self.market_params["security_factor"] * np.sqrt(expected_loss)
        
        # 技術保険料
        technical_premium = base_premium + risk_adjustment + security_loading
        
        return technical_premium
    
    def calculate_market_premium(self, technical_premium, system_rating):
        """市場保険料率の計算"""
        
        # 基本技術保険料
        base_premium = technical_premium
        
        # 引受能力による調整
        underwriting_adjustment = self.market_params["underwriting_multiplier"]
        
        # システム格付による割引・割増
        rating_adjustments = {
            "AAA": 0.8,    # 20%割引
            "AA": 0.9,     # 10%割引  
            "A": 1.0,      # 標準
            "BBB": 1.1,    # 10%割増
            "BB": 1.3,     # 30%割増
            "B": 1.5       # 50%割増
        }
        rating_factor = rating_adjustments.get(system_rating, 1.0)
        
        # 災害対策による割引
        mitigation_discount = self.calculate_mitigation_discount(system_rating)
        
        # 市場競争による調整
        competition_factor = self.market_params["competition_intensity"]
        
        # 最終保険料率
        market_premium = (base_premium * underwriting_adjustment * rating_factor * 
                         (1 - mitigation_discount) * competition_factor)
        
        return {
            "base_technical_premium": technical_premium,
            "rating_adjustment": rating_factor,
            "mitigation_discount": mitigation_discount,
            "final_premium_rate": market_premium,
            "premium_breakdown": {
                "pure_risk": base_premium * 0.7,
                "security_loading": base_premium * 0.15,
                "expense_loading": base_premium * 0.1,
                "profit_margin": base_premium * 0.05
            }
        }
    
    def calculate_mitigation_discount(self, system_rating):
        """災害対策による保険料割引計算"""
        
        # 格付別基本割引率
        base_discounts = {
            "AAA": 0.25,   # 25%基本割引
            "AA": 0.20,    # 20%基本割引
            "A": 0.15,     # 15%基本割引
            "BBB": 0.10,   # 10%基本割引
            "BB": 0.05,    # 5%基本割引
            "B": 0.0       # 割引なし
        }
        
        return base_discounts.get(system_rating, 0.0)
    
    def optimize_deductible(self, loss_distribution, coverage_options):
        """免責金額の最適化"""
        
        optimization_results = {}
        
        for deductible in coverage_options["deductible_options"]:
            # 免責金額を考慮した実効損失分布
            effective_losses = np.maximum(loss_distribution - deductible, 0)
            
            # 保険料計算
            expected_claim = np.mean(effective_losses)
            claim_volatility = np.std(effective_losses)
            
            technical_premium = self.calculate_technical_premium(expected_claim, claim_volatility)
            
            # 被保険者の期待費用
            retained_risk = np.mean(np.minimum(loss_distribution, deductible))
            total_cost = technical_premium + retained_risk
            
            optimization_results[deductible] = {
                "premium": technical_premium,
                "retained_risk": retained_risk,
                "total_cost": total_cost,
                "effective_coverage": 1 - (retained_risk / np.mean(loss_distribution))
            }
        
        # 最適免責金額（総費用最小）
        optimal_deductible = min(optimization_results.keys(), 
                               key=lambda d: optimization_results[d]["total_cost"])
        
        return optimization_results, optimal_deductible

# 実用例
market_params = {
    "risk_aversion": 1.5,
    "security_factor": 0.1,
    "underwriting_multiplier": 1.2,
    "competition_intensity": 0.95
}

premium_model = InsurancePremiumModel(risk_model, market_params)

# 保険料率計算
technical_premium = premium_model.calculate_technical_premium(
    risk_metrics["expected_loss"], 
    risk_metrics["loss_std"]
)

market_premium_result = premium_model.calculate_market_premium(technical_premium, "AA")

print("=== 保険料率計算結果 ===")
print(f"技術保険料率: {technical_premium:.3%}")
print(f"市場保険料率: {market_premium_result['final_premium_rate']:.3%}")
print(f"災害対策割引: {market_premium_result['mitigation_discount']:.1%}")

# 免責金額最適化
coverage_options = {
    "deductible_options": [0.0, 0.05, 0.10, 0.15, 0.20]  # 0-20%の免責金額
}

deductible_analysis, optimal_deductible = premium_model.optimize_deductible(
    loss_dist, coverage_options
)

print(f"\n最適免責金額: {optimal_deductible:.1%}")
print(f"最適化時の総費用: {deductible_analysis[optimal_deductible]['total_cost']:.3%}")

技術革新の社会実装戦略

政策提言フレームワーク

太陽光発電と蓄電池の災害対応設計を全国的に普及させるためには、多層的な政策アプローチが必要です：

class PolicyFramework:
    def __init__(self):
        self.stakeholders = {
            "government": ["national", "prefectural", "municipal"],
            "industry": ["developers", "manufacturers", "installers"],
            "financial": ["banks", "insurance", "investors"],
            "academic": ["universities", "research_institutes"],
            "civil_society": ["npo", "community_groups"]
        }
        
    def design_incentive_structure(self, policy_objectives):
        """インセンティブ構造の設計"""
        
        incentive_mechanisms = {
            "regulatory": {
                "building_codes": {
                    "description": "建築基準法における耐災害性要件",
                    "implementation": "段階的義務化（2025年→努力義務、2027年→義務化）",
                    "enforcement": "建築確認申請時のチェック強化"
                },
                "grid_codes": {
                    "description": "系統連系技術要件における災害対応仕様",
                    "implementation": "新規連系案件への適用（2026年から）",
                    "enforcement": "電力会社による連系審査基準更新"
                }
            },
            "economic": {
                "tax_incentives": {
                    "description": "災害対応設備への特別償却・税額控除",
                    "mechanism": "投資額の30%を限度とする特別償却",
                    "budget_impact": "年間500億円（5年間限定）"
                },
                "fit_premium": {
                    "description": "FIT/FIP制度での災害耐性プレミアム",
                    "mechanism": "基本価格に2円/kWh上乗せ",
                    "eligibility": "第三者認証による災害耐性評価A級以上"
                },
                "green_bonds": {
                    "description": "災害対応型再エネ向けグリーンボンド",
                    "mechanism": "政府保証付き低利融資",
                    "funding_source": "グリーン復興基金"
                }
            },
            "informational": {
                "certification_system": {
                    "description": "統一的な災害耐性認証制度",
                    "criteria": "ハザードマップ評価+設計基準+実績評価",
                    "certification_body": "第三者認証機関（JPEA認定）"
                },
                "disclosure_requirements": {
                    "description": "災害リスク情報の開示義務",
                    "scope": "1MW以上の太陽光発電設備",
                    "format": "標準化されたリスク評価書"
                }
            }
        }
        
        return incentive_mechanisms
    
    def simulate_policy_impact(self, incentive_structure, market_assumptions):
        """政策インパクトシミュレーション"""
        
        # ベースラインシナリオ
        baseline = {
            "annual_installations": 7000,  # MW/年
            "disaster_ready_share": 0.15,  # 15%が災害対応仕様
            "average_capex_premium": 0.07  # 7%のコスト増
        }
        
        # 政策導入効果モデル
        def calculate_policy_effect(year, policies):
            effect = 1.0
            
            # 規制効果（義務化による底上げ）
            if "regulatory" in policies and year >= policies["regulatory"]["effective_year"]:
                effect *= (1 + policies["regulatory"]["compliance_rate"] * 0.8)
            
            # 経済的インセンティブ効果
            if "economic" in policies:
                incentive_value = policies["economic"]["incentive_rate"]
                price_elasticity = -0.3  # 価格弾力性
                effect *= (1 + incentive_value * price_elasticity)
            
            # 情報効果（認証制度による品質向上）
            if "informational" in policies and year >= policies["informational"]["launch_year"]:
                years_since_launch = year - policies["informational"]["launch_year"]
                awareness_growth = min(0.5, 0.1 * years_since_launch)  # 最大50%の普及率向上
                effect *= (1 + awareness_growth)
            
            return min(effect, 3.0)  # 最大3倍の効果で cap
        
        # 10年間のシミュレーション
        simulation_results = {}
        cumulative_impact = {}
        
        for year in range(2025, 2036):
            # 政策効果係数
            policy_effect = calculate_policy_effect(year, incentive_structure)
            
            # 市場規模予測
            market_growth = market_assumptions["annual_growth_rate"] ** (year - 2025)
            total_installations = baseline["annual_installations"] * market_growth
            
            # 災害対応仕様の普及
            disaster_ready_installations = total_installations * baseline["disaster_ready_share"] * policy_effect
            
            # 経済効果
            additional_investment = (disaster_ready_installations - 
                                   total_installations * baseline["disaster_ready_share"]) * \
                                  baseline["average_capex_premium"] * 2.5  # 2.5億円/MW想定
            
            simulation_results[year] = {
                "total_installations": total_installations,
                "disaster_ready_share": min(disaster_ready_installations / total_installations, 1.0),
                "additional_investment": additional_investment,
                "policy_effect_multiplier": policy_effect
            }
            
            # 累積効果
            if year == 2025:
                cumulative_impact[year] = simulation_results[year].copy()
            else:
                cumulative_impact[year] = {
                    "total_installations": cumulative_impact[year-1]["total_installations"] + 
                                         simulation_results[year]["total_installations"],
                    "additional_investment": cumulative_impact[year-1]["additional_investment"] + 
                                           simulation_results[year]["additional_investment"]
                }
        
        return simulation_results, cumulative_impact
    
    def stakeholder_engagement_strategy(self):
        """ステークホルダー・エンゲージメント戦略"""
        
        engagement_plan = {
            "government": {
                "national_level": {
                    "target_ministries": ["METI", "MLIT", "MOE"],
                    "key_initiatives": [
                        "グリーン成長戦略への災害耐性組み込み",
                        "国土強靱化計画との連携強化",
                        "予算要求での災害対応型再エネ枠確保"
                    ],
                    "timeline": "2025年度予算編成プロセス"
                },
                "local_level": {
                    "target": "災害リスクの高い47都道府県・政令指定都市",
                    "approach": "条例レベルでの先行実施",
                    "pilot_regions": ["静岡県", "高知県", "宮崎県"],
                    "support_measures": "技術支援・财政支援パッケージ"
                }
            },
            "industry": {
                "standard_setting": {
                    "lead_organizations": ["JPEA", "JEMA", "JCA"],
                    "technical_committees": "災害対応設計WG新設",
                    "deliverables": [
                        "統一技術基準策定",
                        "認証制度運営基準",
                        "ベストプラクティス集"
                    ]
                },
                "market_development": {
                    "manufacturers": "R&D投資促進・製品標準化",
                    "installers": "技能向上研修プログラム",
                    "developers": "プロジェクトファイナンス基準統一"
                }
            },
            "financial": {
                "risk_assessment": {
                    "banks": "融資審査基準への災害リスク組み込み",
                    "insurance": "災害対応型保険商品開発",
                    "rating_agencies": "ESG評価での災害耐性考慮"
                },
                "investment_facilitation": {
                    "green_finance": "災害耐性認定での優遇金利",
                    "asset_management": "運用評価基準の更新",
                    "pension_funds": "長期投資での優先配慮"
                }
            }
        }
        
        return engagement_plan

# 政策フレームワーク実装例
framework = PolicyFramework()

# インセンティブ構造設計
policy_objectives = {
    "penetration_target": 0.8,    # 80%の災害対応化
    "timeline": 10,               # 10年間
    "budget_constraint": 5000     # 5000億円
}

incentives = framework.design_incentive_structure(policy_objectives)

# 政策インパクト分析
market_assumptions = {
    "annual_growth_rate": 1.05,   # 年5%成長
    "cost_reduction_rate": 0.98   # 年2%コスト削減
}

policy_simulation, cumulative_impact = framework.simulate_policy_impact(
    incentives, market_assumptions
)

# 結果サマリー
print("=== 政策インパクト分析結果（10年後） ===")
final_year_result = policy_simulation[2035]
print(f"年間建設量: {final_year_result['total_installations']:,.0f} MW")
print(f"災害対応率: {final_year_result['disaster_ready_share']:.1%}")
print(f"累積追加投資: {cumulative_impact[2035]['additional_investment']:,.0f} 億円")

国際展開・技術移転戦略

class GlobalExpansionStrategy:
    def __init__(self):
        self.target_markets = self.identify_target_markets()
        self.technology_transfer_models = self.design_transfer_models()
    
    def identify_target_markets(self):
        """ターゲット市場の特定"""
        
        # 市場評価クライテリア
        evaluation_criteria = {
            "climate_vulnerability": 0.25,    # 気候変動脆弱性
            "renewable_energy_potential": 0.20,  # 再エネポテンシャル
            "economic_capacity": 0.20,        # 経済的能力
            "regulatory_environment": 0.15,   # 規制環境
            "technology_readiness": 0.10,     # 技術受容性
            "political_stability": 0.10       # 政治的安定性
        }
        
        # 候補市場のスコアリング
        candidate_markets = {
            "Philippines": {
                "climate_vulnerability": 0.9,    # 台風・洪水リスク高
                "renewable_energy_potential": 0.8,
                "economic_capacity": 0.6,
                "regulatory_environment": 0.7,
                "technology_readiness": 0.8,
                "political_stability": 0.7
            },
            "Bangladesh": {
                "climate_vulnerability": 0.95,   # 世界最高レベル
                "renewable_energy_potential": 0.7,
                "economic_capacity": 0.5,
                "regulatory_environment": 0.6,
                "technology_readiness": 0.6,
                "political_stability": 0.6
            },
            "Indonesia": {
                "climate_vulnerability": 0.8,
                "renewable_energy_potential": 0.9,  # 豊富な太陽光
                "economic_capacity": 0.7,
                "regulatory_environment": 0.7,
                "technology_readiness": 0.7,
                "political_stability": 0.8
            },
            "Vietnam": {
                "climate_vulnerability": 0.7,
                "renewable_energy_potential": 0.8,
                "economic_capacity": 0.7,
                "regulatory_environment": 0.8,
                "technology_readiness": 0.9,
                "political_stability": 0.8
            },
            "Chile": {
                "climate_vulnerability": 0.6,
                "renewable_energy_potential": 0.95,  # 世界最高レベル
                "economic_capacity": 0.8,
                "regulatory_environment": 0.9,
                "technology_readiness": 0.9,
                "political_stability": 0.9
            }
        }
        
        # 総合スコア計算
        market_scores = {}
        for market, scores in candidate_markets.items():
            total_score = sum(scores[criterion] * weight 
                            for criterion, weight in evaluation_criteria.items())
            market_scores[market] = {
                "total_score": total_score,
                "individual_scores": scores,
                "priority_rank": None
            }
        
        # ランキング付け
        sorted_markets = sorted(market_scores.items(), 
                              key=lambda x: x[1]["total_score"], 
                              reverse=True)
        
        for i, (market, data) in enumerate(sorted_markets):
            market_scores[market]["priority_rank"] = i + 1
        
        return market_scores
    
    def design_transfer_models(self):
        """技術移転モデルの設計"""
        
        transfer_models = {
            "tier_1_markets": {
                "description": "高所得・高技術市場",
                "approach": "直接投資・合弁事業",
                "technology_level": "最新技術の完全移転",
                "local_partners": "現地大手企業・研究機関",
                "investment_structure": {
                    "initial_investment": "50-100億円",
                    "ownership": "日本側60-80%",
                    "technology_royalty": "売上の3-5%",
                    "local_content_requirement": "30-50%"
                },
                "implementation_timeline": {
                    "market_entry": "Year 1",
                    "pilot_projects": "Year 1-2", 
                    "commercial_scale": "Year 3-5",
                    "technology_localization": "Year 5-7"
                }
            },
            "tier_2_markets": {
                "description": "中所得・中技術市場",
                "approach": "技術ライセンス・戦略的提携",
                "technology_level": "適正技術（成熟技術中心）",
                "local_partners": "現地中堅企業・政府系機関",
                "investment_structure": {
                    "initial_investment": "10-30億円",
                    "ownership": "日本側30-50%",
                    "technology_royalty": "売上の1-3%",
                    "local_content_requirement": "50-70%"
                },
                "implementation_timeline": {
                    "market_entry": "Year 2", 
                    "technology_transfer": "Year 2-3",
                    "local_manufacturing": "Year 3-5",
                    "market_expansion": "Year 5-8"
                }
            },
            "tier_3_markets": {
                "description": "低所得・新興市場",
                "approach": "ODA・国際機関連携",
                "technology_level": "基礎技術・人材育成重視",
                "local_partners": "政府機関・国際NGO",
                "investment_structure": {
                    "initial_investment": "5-15億円（ODA含む）",
                    "ownership": "現地主導（技術支援）",
                    "technology_royalty": "最初5年間免除",
                    "local_content_requirement": "70-90%"
                },
                "implementation_timeline": {
                    "capacity_building": "Year 1-3",
                    "pilot_demonstration": "Year 3-5", 
                    "scale_up": "Year 5-10",
                    "self_reliance": "Year 10+"
                }
            }
        }
        
        return transfer_models
    
    def calculate_market_potential(self, market_data, technology_scenarios):
        """市場ポテンシャル計算"""
        
        # 基本市場データ
        population = market_data["population"]
        gdp_per_capita = market_data["gdp_per_capita"]
        electricity_access_rate = market_data["electricity_access"]
        renewable_target = market_data["renewable_energy_target"]
        
        # 市場規模推計
        def estimate_market_size(year, base_year=2025):
            # 経済成長による市場拡大
            economic_growth = market_data["gdp_growth_rate"] ** (year - base_year)
            
            # 電力需要成長
            electricity_demand_growth = market_data["electricity_growth_rate"] ** (year - base_year)
            
            # 再エネ政策による押し上げ
            renewable_policy_effect = 1 + (renewable_target / 100) * min((year - base_year) / 10, 1)
            
            # 災害対応需要
            disaster_awareness_growth = 1 + 0.1 * min((year - base_year) / 5, 1)  # 最大10%押し上げ
            
            # 総合市場規模（MW）
            base_market_size = population * gdp_per_capita * 0.000001  # 概算式
            total_market_size = (base_market_size * economic_growth * 
                               electricity_demand_growth * renewable_policy_effect * 
                               disaster_awareness_growth)
            
            return total_market_size
        
        # 日本企業の市場シェア予測
        def estimate_market_share(year, technology_scenario):
            # 技術優位性による初期シェア
            tech_advantage = technology_scenarios[technology_scenario]["advantage_score"]
            initial_share = tech_advantage * 0.15  # 最大15%の初期シェア
            
            # 時間経過による競争激化
            competition_intensity = technology_scenarios[technology_scenario]["competition_growth"]
            share_erosion = (1 - competition_intensity / 100) ** (year - 2025)
            
            # 現地化による持続性
            localization_bonus = technology_scenarios[technology_scenario]["localization_effect"]
            sustained_share = initial_share * share_erosion * (1 + localization_bonus)
            
            return min(sustained_share, 0.3)  # 最大30%のシェア
        
        # 10年間の市場ポテンシャル分析
        market_analysis = {}
        
        for year in range(2025, 2036):
            market_size = estimate_market_size(year)
            
            scenario_results = {}
            for scenario_name, scenario_params in technology_scenarios.items():
                market_share = estimate_market_share(year, scenario_name)
                addressable_market = market_size * market_share
                
                # 収益ポテンシャル
                average_project_size = scenario_params["average_project_mw"]
                revenue_per_mw = scenario_params["revenue_per_mw_jpy"]
                total_revenue = addressable_market * revenue_per_mw
                
                scenario_results[scenario_name] = {
                    "addressable_market_mw": addressable_market,
                    "market_share": market_share,
                    "revenue_potential": total_revenue,
                    "project_count": addressable_market / average_project_size
                }
            
            market_analysis[year] = {
                "total_market_size": market_size,
                "scenarios": scenario_results
            }
        
        return market_analysis
    
    def design_implementation_roadmap(self, priority_markets):
        """実装ロードマップの策定"""
        
        roadmap = {}
        
        for market_name, market_info in priority_markets.items():
            if market_info["priority_rank"] <= 3:  # トップ3市場のみ
                
                # 市場の特性に応じたアプローチ決定
                if market_info["total_score"] >= 0.8:
                    approach = "tier_1_markets"
                elif market_info["total_score"] >= 0.7:
                    approach = "tier_2_markets"
                else:
                    approach = "tier_3_markets"
                
                # フェーズ別実装計画
                phases = {
                    "Phase_1_Preparation": {
                        "duration": "6-12 months",
                        "key_activities": [
                            "市場調査・パートナー探索",
                            "規制環境分析",
                            "技術適応性検討",
                            "初期投資計画策定"
                        ],
                        "success_metrics": [
                            "有力パートナー候補3社以上特定",
                            "規制コンプライアンス計画完成",
                            "事業性分析完了"
                        ]
                    },
                    "Phase_2_Pilot": {
                        "duration": "12-24 months", 
                        "key_activities": [
                            "パートナーシップ締結",
                            "パイロットプロジェクト実施",
                            "現地人材育成",
                            "供給チェーン構築"
                        ],
                        "success_metrics": [
                            "パイロット1-2件成功",
                            "現地チーム20名以上確保",
                            "部品調達コスト15%削減達成"
                        ]
                    },
                    "Phase_3_Scale_Up": {
                        "duration": "24-36 months",
                        "key_activities": [
                            "商業運転開始",
                            "製造現地化",
                            "販売網拡大", 
                            "技術サポート体制確立"
                        ],
                        "success_metrics": [
                            "年間50MW以上受注",
                            "現地調達率50%以上",
                            "顧客満足度90%以上"
                        ]
                    },
                    "Phase_4_Market_Leadership": {
                        "duration": "36+ months",
                        "key_activities": [
                            "市場シェア拡大",
                            "イノベーション創出",
                            "近隣市場展開",
                            "持続可能性向上"
                        ],
                        "success_metrics": [
                            "市場シェア15%以上獲得",
                            "年間利益率15%以上",
                            "近隣2国への展開"
                        ]
                    }
                }
                
                roadmap[market_name] = {
                    "approach": approach,
                    "phases": phases,
                    "total_timeline": "4-6 years",
                    "investment_requirement": self.technology_transfer_models[approach]["investment_structure"],
                    "risk_mitigation": self.design_risk_mitigation_plan(market_name)
                }
        
        return roadmap

# 実装例
expansion_strategy = GlobalExpansionStrategy()

print("=== トップ3ターゲット市場 ===")
for market, data in list(expansion_strategy.target_markets.items())[:3]:
    print(f"{data['priority_rank']}. {market}: スコア {data['total_score']:.3f}")

# フィリピン市場の詳細分析例
philippines_data = {
    "population": 110_000_000,
    "gdp_per_capita": 3500,
    "electricity_access": 0.95,
    "renewable_energy_target": 35,     # 35% by 2030
    "gdp_growth_rate": 1.06,           # 6% annual growth
    "electricity_growth_rate": 1.08    # 8% annual growth
}

technology_scenarios = {
    "premium_solution": {
        "advantage_score": 0.9,        # 高い技術優位性
        "competition_growth": 5,       # 年5%競争激化
        "localization_effect": 0.2,    # 20%の現地化ボーナス
        "average_project_mw": 5,
        "revenue_per_mw_jpy": 250_000_000  # 2.5億円/MW
    },
    "cost_optimized": {
        "advantage_score": 0.6,
        "competition_growth": 8,
        "localization_effect": 0.4,
        "average_project_mw": 10,
        "revenue_per_mw_jpy": 180_000_000  # 1.8億円/MW
    }
}

philippines_potential = expansion_strategy.calculate_market_potential(
    philippines_data, 
    technology_scenarios
)

# 2030年の市場ポテンシャル
potential_2030 = philippines_potential[2030]["scenarios"]["premium_solution"]
print(f"\n=== フィリピン市場 2030年予測（プレミアムソリューション） ===")
print(f"対象可能市場: {potential_2030['addressable_market_mw']:,.0f} MW")
print(f"市場シェア: {potential_2030['market_share']:.1%}")
print(f"収益ポテンシャル: {potential_2030['revenue_potential']/100_000_000:,.0f} 億円")