初期費用0円・月額5,000円からの太陽光発電予測サービス【PV予測セルフ工房】を2026年6月21日（夏至）に正式ローンチ
ユーザー自身のセルフ設定で、新電力・アグリゲーター実務（BG・バルク予測）から、FS事業や実証実験まで多様なニーズに活用できる、これまでにない圧倒的低コストを実現したクラウド型太陽光発電予測システム
気象データを活用したビジネスアナリティクスおよびAI開発ソリューションを提供する『Weather Data Science 合同会社（本社：東京都江東区、代表：加藤芳樹・加藤史葉）』は、自由にカスタマイズできる太陽光発電予測システム【PV予測セルフ工房】のWEBサービス提供を2026年6月21日より開始いたします。
【PV予測セルフ工房】公式サイト： https://pvkobo.weatherdatascience.tokyo（6/21公開）
【PV予測セルフ工房】サービス概要：https://www.weatherdatascience.tokyo/pvkobo-overview
本サービスは、ユーザー自身がWEBサイト上で発電所スペックを登録・管理する『セルフサービス方式』を採用。予測の初期設定やチューニングに要するプロセスをお客様ご自身に担っていただくことで、初期費用0円・月額5,000円〜という低水準の料金体系を実現したSaaS型クラウドサービスです。
新電力や発電事業者の実務オペレーション（BG管理やバルク予測）に対応していることはもちろん、数ヶ月〜数年程度の実証実験やFS事業における短期間なニーズや、将来のAIモデル構築に向けた “学習用発電実績データ蓄積期間中の補完（繋ぎ）” としての利用など、ユーザーの目的や用途に応じて自由自在に活用できる柔軟性が最大の特徴です。
また、個人で太陽光発電所を所有する方にも、“自分の発電所の目先数日の発電予測データ” を個人レベルで手軽に確認してみたいという方にも、負担のないコストで気軽に導入いただけます。
■ 開発の背景および経緯：2020年の構想からサービス結実まで
当社は2020年1月、「リーズナブルな太陽光発電予測サービスで再生可能エネルギーの更なる利活用を後押しし、脱炭素社会へ繋がる新しいビジネスの一助となりたい」という思いで、クラウドファンディングプロジェクトを立ち上げましたが、失敗。
しかし、クラファン終了後もここで掲げたサービスについて多くの問い合わせが続き、安価な発電予測ニーズがあることを確信。いつか良い機会に再び開発に挑戦したいと考えていました。
クラファンから６年、これまで当社は再生可能エネルギー発電予測AI開発をはじめ、たくさんのクライアントの様々なビジネスにおける気象起因の課題解決にデータサイエンスソリューションを提供しつつ、機を窺っていました。
その間、信頼できるWEBエンジニアとの出会いがあり、当社の発電予測エンジンとWEBシステムを連携させる共同開発体制を構築いたしました。強力な開発パートナーシップのもと、失敗したクラファンのリベンジと安価な予測ニーズに応えるため、双方の技術を結集して昨年より本サービスのシステム構築を進めてまいりました。
2020年当時に掲げた “初期設定やチューニングを合理的にセルフ化することで、予測を低コストで提供する” という設計思想を忠実に具現化し、この度【PV予測セルフ工房】として正式にローンチする運びとなりました。
■ 「PV予測セルフ工房」の主な特徴
1. 『完全セルフ型』による低コストと即時導入の気軽さ
仕様に応じた個別見積もり、契約書の取り交わし、導入コンサルティングといった事前の煩雑な契約交渉プロセスを一切排除しました。実務担当者様がWEBブラウザ上で、アカウント登録から、決済、スペック情報の入力・編集、さらには解約手続きにいたるまで、すべてを自己完結できるシステムを構築しています。
これにより、初期費用ゼロ・1予測単位あたり月額5,000円（税別）という低水準の料金体系を維持し、予算や事業規模の枠にとらわれず柔軟に導入いただけます。
2. あらゆるニーズ・用途に適合する “自由自在なカスタマイズ性”
新電力の実務で求められるBG単位の計画値作成や、点在する複数の発電所をグルーピングした『バルク予測』の構造を備えつつ、ユーザーが任意に定義する予測対象に対し予測環境を構築できます。そのため、以下のような多様なユースケースに対応可能です。
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新電力・発電事業者・アグリゲーターの需給管理業務（JEPX入札やOCCTOへの計画値提出など）
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数ヶ月〜数年限定の実証実験、FS事業
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数年分の実績データ蓄積を必要とする「AI予測モデル」開発における、学習データ蓄積期間中の暫定的な予測値（繋ぎ）としての活用
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自身の太陽光発電設備の出力を個人レベルで把握・管理する目的
3. 独自開発の工学モデルによる最大10日先（30分単位）の予測
気象庁数値予報をベースに、当社が専門知見に基づいて開発した工学モデルを採用。
過積載にも対応した、30分単位の発電量予測値[kWh]を最大10日先まで、1日8回更新で配信します。
■ ご利用に関する注意事項
本サービスは、お客様ご自身で入力された設備スペックに基づいて予測値を算出する工学モデルです。適切な予測精度を確保するためには、実際の仕様に基づいた正確な設定情報の登録・管理が必要となります（お客様の責任範囲となります）。
また、以下の個別環境や外部要因による影響については、予測値計算の考慮対象外（補正を行わない仕様）となりますので、あらかじめご了承ください。
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周辺環境による影響：建物・地形・植栽・電柱等に起因する影の影響
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物理的遮蔽：積雪・落葉・糞害・黄砂・雑草等によるパネル受光面の遮蔽
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設備状態：発電設備等の経年劣化、突発的な故障、およびメンテナンスによる停止
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人為的な制御：一般送配電事業者等の指示による出力制御（出力抑制）
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余剰予測の非対応：発電量から自家消費等を差し引いた余剰電力量の算出
■ サービス仕様・利用概要
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初期費用・月額基本料金：0円
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ご利用料金：1予測単位あたり月額5,000円（税別）＊月途中開始・解約における日割りなし
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提供データ仕様：30分電力量［kWh/30min］
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予測対象期間：当日から最大10日先まで
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データ更新頻度: １日８回（約3時間間隔の最新気象予測配信に連動）
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データ配信方法：マイページからのCSVダウンロード、またはAPI連携
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予測対象エリア：（47N, 122E）を北西端、（23N, 148E）を南東端とする領域
＊ 6月21日のローンチから6月末までのご利用について
本サービスは日割り精算を行わない仕様のため、6月中に予測設定を保存・有効化されますと、6月分の月額料金が満額発生いたします。 6月21日〜30日の期間は、アカウント開設、利用規約の承認、クレジットカード設定、および予測設定ページの操作性を確認いただく “事前準備期間” としてのご活用をお勧めいたします。7月1日からのスムーズな予測運用開始に向けて、ぜひこの期間に環境をご用意ください。
■ フロントエンド開発担当・リードエンジニア
小菅 達矢 ｜ https://tatsuyakosuge.com/
埼玉県出身、神奈川県湘南藤沢在住。
キャリアと習慣化支援を軸に、エンジニアとして活動しながら教育活動にも従事。関西外語大学・高崎商科大学の非常勤講師やG'sなど複数の社会人向け教育機関でも講師を務めており、これまで関わった学びの場は大小長短問わず28にのぼる。
2026年は『Epson Innovation Challenge』でファイナリスト10人に進出するなど、エンジニア×教育×AIを中心とした知見を社会に還元すべく活動領域を広げる。
■ 会社概要
社名：Weather Data Science 合同会社
代表者：加藤 芳樹・加藤 史葉
所在地：東京都江東区
設立：2021年
事業内容：気象データを活用したビジネスアナリティクス・AI開発
URL：https://www.weatherdatascience.tokyo/
気象予報士・気象データアナリスト®夫婦の少数精鋭組織。2018年にフリーランスとして始動し、2021年に法人化。
これまで、電力事業者向けに再生可能エネルギー（風力・太陽光）の発電予測AI開発や、NHK向けに、気象条件によってテレビ電波の受信レベルが変動するフェージング現象を予測するAI開発や、朝ドラ『おかえりモネ』の台本考証にも参加。
株式会社ピープルドット社にて『気象データアナリスト®養成講座』講師として後進の育成にも携わり、2025年6月『気象業務150周年記念式典』にて、気象データ利活用に貢献した者として気象庁長官より表彰を受ける。
■ 本件に関するお問合せ先
弊社HPの問い合わせフォームよりお願いいたします。
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