AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「電力市場の価格予測にAIを使えば大きく改善する」と言われるのですが、どこから手を付ければ良いのか見当がつきません。本当に導入価値はあるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回扱う論文は、隣国市場の「非同期に公開される価格情報」を使うことで翌日（デイアヘッド）の電力価格予測を改善できると示した研究です。要点を3つで説明できますよ。
非同期の価格情報、ですか。つまり国ごとに入札締切（ゲートクローズ時間）が違うことで出てくるズレを利用するということですか。それならうちの現場でも関係あるのか知りたいです。
その通りですよ。まず一つ目は、市場間の結び付きが強い場合、早く出る市場の価格が後発市場の予測に有用だという点です。二つ目は、効果は接続性や地理的近さに依存する点、三つ目は過度に価格データに頼るリスクがある点です。順を追って説明しますね。
なるほど。実務的には「どの市場のデータをどれだけ入れるか」で効果が変わるということですね。計算コストやモデルの更新頻度も気になります。これって要するに投資対効果の問題でもありますか。
素晴らしい着眼点ですね！そうです、投資対効果が非常に重要です。要点を3つに分けると、(1) どの市場のデータが有効かを定量的に評価すること、(2) 定期的な再学習（リキャリブレーション）で精度を保つが計算コストが増えること、(3) 価格データ偏重が局所的な異常時に誤差を拡大するリスクがあること、です。どれも現場の運用で実務的に対処可能ですよ。
わかりました。実際の効果はどれくらい出るものなのでしょうか。例えば我々が運用している供給計画や需給調整にどれだけ寄与するのかイメージが欲しいです。
実データでは、例えばベルギー市場では約22%の精度改善、スウェーデンのあるゾーンでは約9%の改善が確認されています。これは入札や需給スケジューリングで金銭的な改善につながる余地があるという示唆です。ただし、どの程度の採算が取れるかは貴社の取引量や市場参加戦略に依存します。
それは魅力的です。では導入ステップとしては何を優先したらよいですか。現場に負担が少なく、まずは小さく試したいのですが。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。小さく始めるなら、(1) 最も接続が強い隣接市場1つだけを使って試験的にモデルを構築する、(2) モデルの再学習頻度と計算コストのトレードオフを評価する、(3) 異常時のガードレールを設ける、の順で進めると現実的です。これで実務負荷を抑えながら効果を検証できますよ。
ありがとうございます。最後に私の理解を確認したいのですが、これって要するに早く公開される市場の価格を“先読み材料”として使い、我々の翌日の価格見通しを精度良くするということですか。
その理解で合っていますよ。ポイントは、どの市場をどれだけ信頼するかを慎重に決めることと、モデルが価格データだけに偏り過ぎないように需給などの基礎因子も保持することです。大丈夫、段階的に進めれば必ず実行できますよ。
わかりました。私の言葉で整理しますと、まず隣接し接続の強い市場の早めの価格情報を試験的に取り入れて予測を改善し、効果を見て段階的に拡張する。再学習の頻度と計算負担、そして異常時の対応策を同時に設計する、という流れで進めれば良いということですね。
