AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でも「スマートメーターが来てデータ取れるようになったからAIで分析しよう」って話が出てきましてね。正直、何から手を付ければ投資対効果が出るか見当もつかないのですが、今回の論文はうちみたいな会社にどんな示唆をくれるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、家ごとの日々の消費パターンだけで群分けするのではなく、行動の「時間的なばらつき」を拾ってグループ分けすることで、行動変容を促すターゲットがより明確になると示しているんですよ。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
要するに、ピーク時の電力消費が似ている家庭をまとめる従来のやり方じゃなくて、「同じ行動を毎日ほぼ同じ時間にやる人」か「時間がバラバラな人」かで分けた方が、割引やインセンティブを効率良く配れる、ということですか？
その認識でほぼ合っていますよ。簡潔に言うと、論文は三つの要点で示唆を与えます。第一に、日々の『モチーフ（motif）（繰り返す行動パターン）』の出現時間のばらつきを指標にすると、クラスタリング（clustering）（群分け）の結果がアルゴリズム間で安定すること。第二に、時間変動が大きい世帯はスケジュール調整の余地が大きく、インセンティブに反応しやすい可能性があること。第三に、従来の代表的な負荷プロファイル（load profile）だけでなく時間変動を考慮することで、介入コストを下げられる可能性があることです。
なるほど。で、うちのような工場は家庭とは違いますが、現場のシフトや設備稼働も時間が固定的なところと変動するところがあります。これって要するに、時間のばらつきを見れば「変えやすさ」が分かるということ？
その通りです。比喩で言えば、工場の設備や作業員の動きを『約束された予定（カレンダーに書かれた会議）』と『自由度の高い作業（フリーアドレスのディスカッション）』に分けるとわかりやすいですよ。予定が固い部分は介入コストが高く、自由度が高い部分は少しの誘導でタイミングを変えやすいのです。だからまずは『変えやすい候補』を見つけるのが費用対効果の高い戦略になりますよ。
実際にメーターのデータからどうやって「モチーフ」を見つけるのか、そこが技術的に気になります。うちのIT担当はクラスタリングって言ってますが、どの手法がいいかで迷っていました。
技術面は簡単に三点で整理します。第一に、原データはスマートメーター（smart meter）（SM）（スマートメーター）から得られる高頻度の時系列データであること。第二に、論文は時系列内で繰り返される部分列＝モチーフを抽出し、その出現時刻の分散を各世帯の特徴量として用いていること。第三に、その特徴量でクラスタリングを行うと、従来の負荷プロファイル（load profile）（負荷プロファイル）ベースよりアルゴリズム間の結果の一貫性が高かったことです。
アルゴリズムの違いで結果がバラバラだと現場で使いにくいですからね。では最後に、うちが実務でこの考え方を取り入れる場合、最初に何をやれば良いでしょうか。
まずは三つの小さな実験から始めましょう。第一に、既存のメーターやエネルギー管理システムから特定のラインや設備の消費時系列を一ヶ月分集めること。第二に、その中で繰り返し現れる特徴的な稼働パターン（モチーフ）を人手で確認し、時間のばらつきを計測すること。第三に、ばらつきが大きい設備群に対して小さな介入（シフト提示やインセンティブ）を行い、反応率とコストを計測すること。これで投資対効果が見えますよ。
よし、分かりました。自分の言葉でまとめますと、まずはデータを取って「いつも同じ時間に動いているもの」と「時間バラバラのもの」を見分け、バラバラな方から小さく試して反応を確かめる。成功すれば効率よく電力需要を平準化できる、ということですね。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。時間のばらつき（temporal variability）を観点にした群分けは、従来の単純な負荷プロファイル（load profile）ベースのクラスタリングに比べて、アルゴリズム間で一貫したグループ化を与え、需要側管理（Demand Side Management, DSM）（デマンドサイドマネジメント）の施策対象をより効率的に絞り込める可能性がある。要するに、誰を誘導すれば電気の
