拓海先生、最近社内で「気象AIを使って電力の売買最適化ができるらしい」と言われまして、EPT-1.5というのが良いと聞いたのですが、正直何がどう違うのか分からず困っています。
素晴らしい着眼点ですね！EPT-1.5は気象を人工知能で予測して電力事業者が使えるようにしたモデルで、特に風速と日射量の精度が強化されているんですよ。
風速と日射量が良いと何が現場で助かるのですか。うちの発電計画にどう役立つのか、簡単に教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を3つで言うと、1)風力と太陽光の出力は気象予測に直接依存する、2)精度が上がれば余剰電力や不足電力の見積りが正確になる、3)結果として売買や需給調整のコストが下がる、ということです。
なるほど。EPT-1.5は他のAI気象モデルと比べて何が違うのですか。例えばGraphCastとかPangu-Weatherと何が違うのですか。
専門的にはいくつかの指標で上回っていますが、現実的には『風の層ごとの予測（10mと100m）』と『地上日射量の予測』を同時に高精度で出せる点が差別化ポイントです。要するに発電に直結する変数が強いのです。
これって要するに、発電量の見込み精度が上がって、余計な売買コストやリスクを減らせるということ？
その通りです！まさに本質はそこです。補足すると、EPT-1.5は短時間で多数のシナリオを出せるため、リスクに応じた売買戦略を設計しやすいのです。
シナリオを多数出すというのは、実務ではどう使うのですか。現場のオペレーションに負荷はかかりませんか。
運用面ではシンプルに取り込めますよ。EPT-1.5は時間軸で長め（最大20日）と短め（時間単位）の両方を出すため、日々の市場入札と運転計画の両方に適用できます。実装はAPI経由で値を受け取り、既存の最適化ロジックに差し替えるだけで済むことが多いです。
導入コストと効果の見積り方法を教えてください。投資対効果が分からないと説得できません。
良い質問です。まずは短期のトライアルを提案します。3か月程度の並列運用で、現状の発電誤差とEPT導入後の誤差を比較し、その差から市場での損益改善を計算します。重要なのは初期のデータ同化と現場のメトリクス合わせです。
なるほど。最後に一つ、現時点でのリスクや課題は何でしょうか。我が社で実装する際の障壁を知りたいです。
リスクはデータの品質、既存システムとの接続、そしてモデルのブラックボックス性です。しかし小さく始めて、検証と調整を繰り返せば、これらは管理可能です。大丈夫、一緒に進めれば必ず乗り越えられますよ。
そうですね。要するに、EPT-1.5は風と日射の予測精度で電力事業の意思決定を改善し、まずは短期の並列検証で効果を確かめるのが現実的ということですね。分かりました、まずはトライアル提案を進めてみます。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。EPT-1.5はEarth Physics Transformer（EPT、地球物理トランスフォーマー）という基盤的な気象AIモデル群の新バージョンであり、特に風速と地表日射量の予測精度を実践的に改善した点が最大の変化である。従来の数値予報（Integrated Forecast System High Resolution（IFS HRES）＝欧州中期予報センターの高解像度モデル）や既存のAIモデルで課題だった発電に直接関わる指標の精度向上を達成しているため、電力事業者の意思決定に即効性のある価値をもたらす。
まず基礎的な位置づけを整理する。EPTは深層学習を用いて大気や地表の状態を学習した地球システムモデルであり、従来の物理ベースの数値予報と比較して計算速度と特定変数の精度で優位を示すことがある。EPT-1.5はこの系譜の最新改良版で、特に10mと100mの風速および地表の下向き日射量に着目して性能を最適化している。
ビジネス上重要な点は二つある。一つは予測の精度改善が直接的に電力の売買戦略と設備運用の最適化につながること、もう一つは高速に多数のシナリオ（エンセmbles）を生成できる点がリスク管理に有利であることだ。特に再生可能エネルギーの不確実性を市場参加のリスクとして評価する際に、この能力が投資対効果を変動させうる。
最後に現場導入観点を付け加える。EPT-1.5はAPIでの予測提供を想定しており、既存の運用システムへの統合コストはゼロではないが低く抑えられることが想定される。短期の並列試験によって現状の発電誤差と新予測導入後の差を実データで示すことが可能である。
2.先行研究との差別化ポイント
EPT-1.5が先行研究と異なる最大の点は「発電に直結する指標を同時に高精度で予測する」設計思想である。先行するAI気象モデルとしてGraphCastやPangu-Weather、FuXiがあるが、これらは総合的な天気予測性能は高くても、100m風速や地表日射量のような再エネ事業者が直接使う変数の予測を一貫して提供していない場合がある。
技術的にはEPT-1.5はデータ同化や損失関数の設計を発電向けの評価指標に寄せている点が異なる。ここで初出の専門用語を整理する。Root Mean Square Error（RMSE、平均二乗誤差の平方根）という評価指標は予測誤差の大きさを示すものであり、予測が現実からどれだけズレるかを数値化するビジネス上の損益の近似に使える。
また、EPT-1.5は高解像度の時間・空間情報を短時間で生成できるため、需給調整や市場入札の頻度が高い業務に適合しやすい。先行モデルは高精度でも計算コストや出力項目で制約があり、業務適用の容易さという観点で差が出る。
この差別化は単なる学術的優位性ではなく、実務での「意思決定の信頼性」を向上させるための設計上の選択である。投資判断や入札戦略において、この信頼性の増分がコスト削減に直結するケースが期待できる。
3.中核となる技術的要素
中核となる技術は大きく三つある。第一にTransformerベースのアーキテクチャを大規模気象データで学習させることで長期の依存関係を捉える点、第二に発電関連指標を重視した損失設計とデータ同化手法によって局所的精度を高める点、第三に高頻度で多数のアンサンブル予測を生成することによって不確実性を直接扱う点である。
ここで用語を整理する。Transformerとは自然言語処理で実績のあるニューラルネットワーク構造であり、気象場の空間的・時間的パターンを扱うのに適している。Ensemble（エンセmbles、アンサンブル予測）とは複数の予測シナリオを生成し不確実性を評価する手法で、電力市場のリスク評価と親和性が高い。
EPT-1.5は物理モデルの初期条件と同じデータを与えてもAIモデル側で学習による補正を行う点がポイントである。つまり初期条件のわずかな違いが最終的な発電量推定に大きく影響する領域で、AIが誤差を縮められる余地がある。
実装上はAPI提供を前提とし、時間解像度の高い時系列値を既存の最適化ロジックに差し替えて使うことが想定されている。したがって現場のソフトウェア改修は最小限に抑えられる設計である。
4.有効性の検証方法と成果
論文は実際の運用検証（operational testing）でEPT-1.5がIFS HRESを含む既存手法を上回った点を実証している。具体的には10mおよび100mの風速予測でRMSEが一貫して改善され、6時間ごとの地表下向き日射量の予測でも有意な向上が確認された。
検証方法は観測点での検証と運用モデルとの比較を組み合わせており、同一の初期条件で比較を行うことでモデル改良の寄与を明確にしている。ポイント観測（Point Observation）での優位性は実務的な信頼性の指標として重要である。
また短時間で多くのエンセmblesを出せるため、リスク指標の分布を得られる点も示されている。電力事業者にとってこれは単なる平均値の予測だけでなく、極端事象時の損失想定を行う上で有効である。
ただしすべての変数で常に最良というわけではなく、2m地表温度など一部の指標ではGraphCastやFuXiに劣る点も報告されている。研究者は対象用途に応じたモデル選択の重要性を強調している。
5.研究を巡る議論と課題
主要な議論点は三つある。第一にAIモデルのブラックボックス性と物理一貫性の確保、第二に運用で必要なデータ同化と観測ネットワークの品質、第三にモデルの地域差異や極端事象への一般化能力である。これらは実装前に検討すべき運用リスクである。
物理一貫性については、AIだけで物理法則を満たすことは難しく、ハイブリッドなアプローチやポストプロセスでの整合性チェックが現実的な解として挙げられている。発電事業では安全と信頼性が重要であり、単に誤差を下げるだけでなく物理的整合性の担保が求められる。
データ面の課題としては、観測の欠損や品質問題がモデル性能に直結することである。導入企業は自社のセンサーデータや運用ログを精査し、モデルに適した前処理を整備する必要がある。
最後に運用面では、モデルバージョン管理と継続的評価の仕組みを整えることが不可欠である。初期導入後も定期的な性能評価と必要に応じた再学習を行うガバナンスを設けることが推奨される。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はまず地域特性に応じたローカライズ、極端気象イベントへの強化、そして物理法則を組み込むハイブリッドモデル化が研究の中心となるであろう。業務適用の観点からは、実運用で得られるフィードバックを迅速に学習ループへ取り込む仕組みが鍵となる。
また、発電事業者側の取り組みとしては、短期の並列試験を設計し、実際の市場損益改善に結びつくメトリクスを事前に定義することが重要である。これによって投資判断の基準が明確になる。
研究コミュニティ側には、説明可能性（Explainability）や不確実性推定の標準化が期待されている。これらが整えば、より多くの企業が安心してAI予測を事業の意思決定に組み込めるようになる。
最後に検索用キーワードを記す。Earth Physics Transformer, EPT, EPT-1.5, AI weather model, energy trading, wind forecast, solar radiation forecast
会議で使えるフレーズ集
「EPT-1.5は風速と日射量の精度改善に特化しており、発電量見積りの信頼性向上が期待できます。」
「まずは3か月の並列トライアルで現状との差分を測り、投資対効果を定量化しましょう。」
「APIでの取り込みが可能なので、既存の入札ロジックに組み込んで段階的に運用化できます。」
参考文献: R. Molinaro et al., “EPT-1.5 Technical Report,” arXiv preprint arXiv:2410.15076v2, 2024.
