電力会社における需給管理の課題とは？

需給管理の現状課題とDX活用の意義

需給管理の現場では、膨大なデータを人手で集計・転記する工程が依然として残っています。手作業はヒューマンエラーや入力遅延を招きやすく、電力や製造のように30分単位で需給を合わせる分野では、わずかなズレでもコスト増へと直結します。

さらに、担当者の経験や判断がブラックボックス化すると、異動や退職のたびに運用全体の安定性が損なわれる状態です。こうした課題を、DX（RPAとAI）でどのように解決していくか、導入ステップを交えてご説明します。

手作業ミス・遅延・属人化の問題

手作業のミスでは、コピー＆ペーストで列がズレたまま確定してしまったり、関数が上書きされて合計値が狂ったり、といったトラブルは珍しくありません。入力エラー率が数％に達した事例も報告されており、確認や再作業が慢性的な残業を生んでいます。

次に遅延です。需給計画が30分後ろ倒しになるだけで、補正のために買い取る高額電力が増え、インバランス料金が大幅に膨らむケースがあります。業務が回らず夜間対応が常態化すれば、担当者の心理的負荷も高まります。

最後が属人化です。帳票マクロの作成者が異動すると誰も保守できず、改修が止まったテンプレートだけが残る、といった問題が発生します。ノウハウのブラックボックス化は引き継ぎを困難にし、組織のレジリエンスを低下させる要因となります。

DXソリューションによる解決策

RPAの活用

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、Webポータルからのデータ取得やExcel計算、レポート配信といった定型作業をロボットが代行する仕組みです。ある企業事例では、24時間ごとに繰り返していた計画値ファイルの取得から集計までをRPAに置き換え、年間数千時間以上の工数を削減したと報告されています。

ロボットによって二重転記や関数破損などのヒューマンエラーが大幅に減少しています。また、動作ログが自動で残るため内部統制の負荷も軽くなります。時間短縮だけでなく、監査対応の効率化という副次効果も得られる点が魅力です。

AI／機械学習による需要予測

AI需要予測は、過去の需要データと気温・イベント・価格などの外部要因を組み合わせてモデルを学習し、将来の需要量を推定します。時系列モデル（DeepARやLSTMなど）は季節性や突発的な変動を捉え、平均誤差を約30％削減した事例も報告されています。

予測精度が向上すれば調達数量や生産計画のブレが大幅に減少し、インバランス料金や過剰在庫に伴うコスト増を抑制可能です。モデルを定期的に再学習させることで、経験則に依存しない共通指標として組織全体で運用できるようになります。

RPA×AIの連携運用

AIが生成した予測値をトリガーに、RPAがCSVを自動生成して需給計画システムへアップロードし、異常値があればチャット通知で担当者へアラートを送る――この一連の流れを自動化すると、判断のタイムラグを大幅に削減できます。

一部企業では、予測モデルの更新を時間単位で行う運用を導入し、発注判断のタイムラグを縮小しています。モデル精度レポートも自動配信されるため、改善サイクルが高速化しました。RPAの稼働ログとAIの誤差メトリクスを突き合わせることでボトルネックが明確になり、再学習の優先順位付けが容易になる効果も得られています。