NEDO日射量データの使い方|MONSOLA・METPVの違いと単位換算ツール

著者情報

国際航業株式会社カーボンニュートラル推進部デジタルエネルギーG

樋口 悟(著者情報はこちら )

樋口 悟(Satoru Higuchi)。国際航業株式会社 カーボンニュートラル推進部 デジタルエネルギーグループで「エネがえる」の事業開発を担当。住宅・産業用太陽光、蓄電池、EV・V2H、PPA、電力料金・補助金の経済効果を扱い、SaaS・API・BPOによる比較提案・導入判断を支援しています。「太陽光・蓄電池導入意思決定白書2026」の監修、独自調査、官公庁・自治体の試算支援、APIを活用したサービス開発・協業にも取り組みます。執筆・更新では一次情報と試算条件の明示を重視し、公表値と独自の推計・仮定を区別します。 詳しいプロフィール・活動実績・参照資料 / 監修した白書

顧客の声・公開登壇記録
・共伸興建・市川様の公開インタビュー(2023年1月11日):「樋口さんが電話に結構すぐ出てくれる」「業界の知見がある」。操作に加え、提案方法や試算ロジックへの相談対応をご評価いただきました。同インタビューでは、利用者増加時にも同じ品質のサポートを求める声をいただいています。
・東京都・東京都環境公社のWEBシンポジウム(2024年3月15日):「太陽光発電と都市の可能性」の講演者として、樋口悟の氏名・所属・略歴が主催者の公式ページに掲載されています。
協業や資料のご案内では「迅速なご対応とご送付、ありがとうございます!」、AIサポートによる操作案内では「ありがとうございます。助かりました。」などのお客様の声をいただいています。
公開インタビュー以外のお客様の声は、企業名・氏名を省略して紹介しています。AIサポートへの声はサービスへのご感想です。

エネがえるの導入・活用実績
エネがえるは、官公庁・自治体、大手メーカー、商社、電力・ガス会社、住宅メーカー、有力販売施工店など、全国700社以上に導入されています。主な導入・活用先には、環境省、地方自治体、シャープ、パナソニック、ニチコン、スズキ、村田製作所、ダイヘン、三菱電機、ネクストエナジー・アンド・リソース、エリーパワー、NTT-ME、東京ガス、東邦ガス、大和ハウス工業、東京センチュリー、ELJソーラーコーポレーションなどがあります。
導入事例を見る / 主な導入・活用先の掲載情報
エネがえる全体の実績です。掲載先には導入・連携・実証・事例掲載等を含みます。

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NEDO日射量データの使い方|MONSOLA・METPVの違いと単位換算ツール
NEDO日射量データの使い方|MONSOLA・METPVの違いと単位換算ツール

2026年10月5日確認/2021年版データの読み方と単位換算

日射量は「届く光」、発電量は「設備から取り出す電気」

日射量データをそのまま発電量や売電収入と呼ぶことはできません。まず場所・期間・面の向き・単位をそろえ、その後に設備の容量や損失を使って発電量を求めます。このページでは、データ選択と単位換算の取り違えを防ぎます。

MONSOLA-20とMETPV-20、どちらを使う?

NEDOの案内ページ(最終更新2026年4月30日)は、月平均のMONSOLA-20と時刻別のMETPV-20を案内しています。利用前に操作マニュアルとサイト利用条件を確認してください。ページの更新日と、データの統計期間は別です。

データ 粒度・対象 使い方の目安
MONSOLA-20 2010〜2018年、全国1kmメッシュ、月平均の推定値 月別・季節別の日射条件をそろえて比較
METPV-20 同じ統計期間、全国835地点、代表年の時別値 時間帯別の発電と需要を合わせて検討

出典:NEDO解説書p.1。METPVの代表年は月ごとに選んだ年をつないだデータで、一つの実在年をそのまま観測したものではありません(同p.6)。日射観測値とモデル推定値の区別も解説書で確認します。

日射量の単位・期間をそろえる

1kWh=3.6MJです。MJ/m²をkWh/m²に直すには3.6で割ります。「日平均」と「月合計」を混ぜないよう、元資料の単位・集計期間を見て選択してください。初期値18MJ/m²/日、30日間は説明用の仮定で、地点の実測値ではありません。

日射量は0〜1,000,000、日数は1〜31の整数を扱います。これはツールの入力範囲であり、物理的に妥当な日射量の保証ではありません。空欄・負数・範囲外では結果とCSVを消去します。

CSVを保存

計算式を確認する

元の値をx、日数をd、単位換算係数をkとします。元の単位がMJならk=1/3.6、kWhならk=1です。

  • 日平均入力:日平均kWh/m²/日=x×k、期間合計kWh/m²=x×k×d
  • 期間合計入力:期間合計kWh/m²=x×k、日平均kWh/m²/日=x×k÷d

仮定の例では18÷3.6=5kWh/m²/日、30日分は150kWh/m²です。月の日数が31日なら155kWh/m²になります。各月の日平均を単純に12倍して年間値にすることはできません。各月の日数を掛けた月合計を足し合わせます。

表示は小数第6位まで、CSVは計算した値を保持します。ここで面積当たりのエネルギーを換算しても、設備の発電量kWhにはなりません。kWは電力、kWhは時間積算の電力量であり、別の量です。

発電量試算へ渡す前の確認票

確認するもの 記録する内容 混ぜない条件
出典 DB名・版・取得日・地点またはメッシュ 現地実測と代表年の推定
面 水平面/傾斜面・方位・傾斜角 屋根面の条件と水平面の値
期間 日平均/時別積算/月合計 平均と合計、異なる年の日数
設備 容量・変換損失・温度・影・積雪等 日射量そのものと設備の発電量
需要 使用量の実績期間・時間粒度 異なる期間同士の自家消費計算

このツールが計算しないもの

将来の天候、特定屋根の影、積雪による発電ロス、機器効率、発電保証、売電収入、自家消費率は計算しません。1kmメッシュの値を、屋根ごとの影まで評価済みの値として使わないでください。代表年から金融評価のP50・P90等を直接読み替えることもできません。

単位をそろえるところまではこのページで確認できます。設備の選定や収支判断では、現地条件と機器仕様をそろえた発電・需要・料金の時系列試算が必要です。エネがえるの必要資料・診断例を見る

原典・適用範囲

リンク先PDFは「解説書」です。初回稿の参考文献にあった「操作マニュアル」というリンク表示は資料名が一致していませんでした。操作手順は公式案内から別の操作マニュアルを開いてください。

2021年版についての旧解説を読む

以下は旧稿の記録です。「新しい」「最新」は2021年版についての説明で、2026年の観測値を収録した意味ではありません。高精度という表現を、個別屋根の発電保証へ読み替えないでください。参考文献のPDF名は上記で訂正しています。

発電量計算に必要なNEDO日射量データベースガイド:バージョン3.0(2021年4月)の詳細解説

30秒で読めるまとめ

NEDOの日射量データベースが更新され、MONSOLA-20とMETPV-20という2つの主要データベースが公開されました。これらは2010年から2018年のデータを基に、日本全国の日射量を高精度かつ高解像度で提供しています。更新のポイントは、統計期間の統一、精度向上、空間解像度の向上です。このデータベースは、太陽光発電システムの設計や性能評価に不可欠なツールとなっています。

1. はじめに

日本気象協会は、NEDOの委託研究の一環として、太陽光発電システムのための様々な気象データベースを開発してきました。その中でも特に重要な2つのデータベースが存在します:

  1. MONSOLA(MONthly mean SOLAr radiation data throughout Japan):日本全国の月平均日射量データを含むデータベース
  2. METPV(MEteorological Test data for PhotoVoltaic systems):毎時の気象データを含むデータベース

今回の更新で、これらのデータベースはそれぞれMONSOLA-20とMETPV-20に改名されました。

MONSOLA-20の概要

  • 統計期間:2010年〜2018年
  • 対象範囲:日本全国の1kmメッシュ
  • データ種別:月平均の推定値
  • 推定方法:日照時間から全天日射量を推定するモデルと、ひまわり8号のデータから推定した日射量分布を組み合わせたもの

METPV-20の概要

  • 統計期間:2010年〜2018年
  • 対象範囲:全国835地点
  • データ種別:平均年、多照年、寡照年の毎時推定値
  • 推定方法:日照時間から全天日射量を推定するモデルを使用

2. データベース更新の概要

日射量データベースの更新には、以下の3つの主要な改善点が含まれています:

  1. 統計期間の更新と統一:両データベースが2010年〜2018年をカバーするように更新されました。
  2. 精度の向上:改良された日照-日射モデルが使用されました。
  3. 空間解像度の向上:MONSOLA-20では、より高解像度のハイブリッドメッシュ法が採用されました。

2.1 統計期間の更新

統計期間を2010年〜2018年に更新したことで、地球規模の気候変動や都市化による局所的な気候変動を考慮した、より最近の日射条件を反映させることができました。

2.2 精度の向上

新しいデータベースでは、改良された日照-日射モデルが使用されています。このモデルは、以前のモデルで見られた過小評価傾向や低日射量域での大きなばらつきなどの問題に対処しています。

2.3 空間解像度の向上

MONSOLA-20では、地上観測データと衛星データを組み合わせた「ハイブリッドメッシュ法」が採用され、より詳細な日射量の空間分布が作成されました。

3. METPV-20の作成方法

METPV-20の作成プロセスは以下の手順で行われました:

  1. データの収集
  2. 欠測データの補間
  3. 日射量データの整備
  4. 代表年の選定
  5. 月の境界データの補正

3.1 データの収集

METPV-20は、気象庁のアメダス(地域気象観測システム)データを基に作成されています。日本全国の835地点で観測された日照時間データが使用されました。

3.2 欠測データの補間

データの連続性を確保するため、欠測データは相関係数の高い近隣地点のデータを用いて補間されました。

3.3 日射量データの整備

  1. 水平面全天日射量:直接日射量測定が行われていない地点では、機械学習ベースの「日照-日射モデル」を用いて推定されました。
  2. 直達日射量と散乱日射量:晴天指数、太陽高度、日照率、積雪、大気混濁度の季節変化などを考慮した分離モデルを用いて計算されました。
  3. 傾斜面日射量:直達成分、天空散乱成分、地面反射成分を考慮したモデルを用いて計算されました。

3.4 代表年の選定

以下の3種類の代表年データが作成されました:

  • 平均年
  • 多照年
  • 寡照年

これらは2010年〜2018年の月平均日射量値に基づいて選定されました。

3.5 月の境界データの補正

代表年データにおける月境界の不連続性を減少させるため、月境界の温度データは重み付き分配法を用いて調整されました。

4. MONSOLA-20の作成方法

MONSOLA-20の作成プロセスは以下の手順で行われました:

  1. データの収集
  2. 月平均日射量データの整備
  3. 日射量マップの作成

4.1 データの収集

MONSOLA-20は、アメダスデータとひまわり8号の衛星データの両方を使用しています。

4.2 月平均日射量データの整備

  1. 2010年〜2018年の各年について、全国835地点の毎時日射量データを作成しました。
  2. 各年の月平均日射量データを計算しました。
  3. 9年間の月平均日射量データの平均を計算しました。
  4. 2016年〜2018年のひまわり8号衛星データを用いて、1kmメッシュの日射量分布を作成しました。
  5. アメダス地点のポイントデータと1kmメッシュデータを統合し、高解像度かつ高精度のデータセットを作成しました。

4.3 日射量マップの作成

1kmメッシュのMONSOLA-20データを用いて、以下のマップが作成されました:

  • 全天日射量マップ(月別および年間)
  • 散乱日射量マップ
  • 最適傾斜角日射量マップ

これらのマップは、日本全国の日射条件を包括的に示しており、太陽エネルギーシステムの計画や評価など、様々な用途に活用できます。

5. 参考文献

  1. 日本太陽エネルギー学会, [改訂]新太陽エネルギー利用ハンドブック, 2015
  2. R.Perez and R.Seals, A new simplified version of Perez diffuse irradiance model for tilted surface, Solar Energy, 39-3(1987), 221-231.
  3. NEDO日射量データベース閲覧システムWEB版Ver 3.0 操作マニュアル, 2021年4月
  4. NEDO成果報告書 2015年度〜2019年度成果報告書(太陽光発電システムの高精度発電量評価技術の開発(日射量データベースの高度化に関する研究))

このガイドは、NEDOの日射量データベース、その最新の更新内容、および日本の高解像度で正確な日射量データを作成するために使用された方法論の包括的な概要を提供しています。ここに含まれる情報は、太陽エネルギーや気候研究の分野で働く研究者、エンジニア、政策立案者にとって貴重なものです。

 

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住宅用、産業用自家消費、EV・V2Hの経済効果を、用途に合うデモで確認できます。

住宅用ASP / 産業用Biz / EV・V2H

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国際航業株式会社カーボンニュートラル推進部デジタルエネルギーG

樋口 悟(著者情報はこちら)

樋口 悟(Satoru Higuchi)。国際航業株式会社 カーボンニュートラル推進部 デジタルエネルギーグループで「エネがえる」の事業開発を担当。住宅・産業用太陽光、蓄電池、EV・V2H、PPA、電力料金・補助金の経済効果を扱い、SaaS・API・BPOによる比較提案・導入判断を支援しています。「太陽光・蓄電池導入意思決定白書2026」の監修、独自調査、官公庁・自治体の試算支援、APIを活用したサービス開発・協業にも取り組みます。執筆・更新では一次情報と試算条件の明示を重視し、公表値と独自の推計・仮定を区別します。 詳しいプロフィール・活動実績・参照資料 / 監修した白書

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・共伸興建・市川様の公開インタビュー(2023年1月11日):「樋口さんが電話に結構すぐ出てくれる」「業界の知見がある」。操作に加え、提案方法や試算ロジックへの相談対応をご評価いただきました。同インタビューでは、利用者増加時にも同じ品質のサポートを求める声をいただいています。
・東京都・東京都環境公社のWEBシンポジウム(2024年3月15日):「太陽光発電と都市の可能性」の講演者として、樋口悟の氏名・所属・略歴が主催者の公式ページに掲載されています。
協業や資料のご案内では「迅速なご対応とご送付、ありがとうございます!」、AIサポートによる操作案内では「ありがとうございます。助かりました。」などのお客様の声をいただいています。
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エネがえるの導入・活用実績
エネがえるは、官公庁・自治体、大手メーカー、商社、電力・ガス会社、住宅メーカー、有力販売施工店など、全国700社以上に導入されています。主な導入・活用先には、環境省、地方自治体、シャープ、パナソニック、ニチコン、スズキ、村田製作所、ダイヘン、三菱電機、ネクストエナジー・アンド・リソース、エリーパワー、NTT-ME、東京ガス、東邦ガス、大和ハウス工業、東京センチュリー、ELJソーラーコーポレーションなどがあります。
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