スマートメーターのデータを、行動につながるエネルギーの知見に

データを理解し、最適化する。スマートメーターは、すべての世帯で 1 秒ごとにサンプリングされる膨大な量の測定値（有効電力と無効電力、電圧、電流、高調波）を生み出します。相関分析や主成分分析を含む統計解析を通じて冗長な変数を特定し、サンプリング周波数を下げて価値の低い信号を除いても本質的な情報は保たれることを、回帰モデルを用いて検証しました。その結果、シナリオによっては最大 90% のストレージ削減を、データ品質への影響を最小限に抑えたまま実現しました。

データから意思決定へ。無駄をそぎ落とし、十分に理解されたデータセットを手にしたうえで、世帯の人数、気候区分、季節を織り込んだ個別の「想定消費量」モデルを構築しました。これにより、各利用者は一般的な平均値ではなく、現実に即した基準と自分を比べられます。さらにクラスタリング手法を適用して世帯を意味のある消費パターンごとに分類し、スペイン市場向けにはより細かい専用のモデルを構築しました。

私たちは、基本的な記述的ダッシュボードから、真に予測的・処方的な分析の層への移行を支援しました。自分の消費が同じような住まいと比べてどうなのか、そしてなぜそうなるのかを、わかりやすい言葉で利用者に伝えられる仕組みです。

生の大量なセンサーデータを、事業にとっても顧客にとっても本当の価値を生むインテリジェントなシステムへと変えていきます。