エネルギーインフラ企業が実践するデータ基盤活用とDX推進事例

公開日：2026.01.19　/　更新日：2026.01.19　/　データ活用/CDP

この記事で分かること

エネルギー業界におけるデータ分析の役割と事業課題解決への取り組み
クラウド基盤を活用した大規模データ処理とコスト最適化の実践
IoTデータを活用したエネルギー最適化サービスの構築事例
再生可能エネルギー普及に対応したデマンドレスポンスの実装
データ分析を実ビジネスに活かすための組織変革の進め方

エネルギー業界におけるデータ分析の新たな役割

エネルギーインフラ業界は、今、大きな変革期を迎えています。従来のガス供給事業に加えて電力供給、さらには海外エネルギー事業へと事業領域を拡大する事業者も増えており、競争激化と共に大量のデータを取り扱う業界だけにデータ活用とデータ分析、利活用の重要性がかつてないほど高まっています。

2016年の電力小売全面自由化以降、エネルギー業界の競争環境は激変し、顧客ニーズの多様化、再生可能エネルギーの普及、カーボンニュートラルへの対応など、複雑化する課題に直面しています。

ある国内大手エネルギー企業では、データ分析専門組織を設立し、グループ全体の事業課題解決に取り組んでいます。

この組織は、単なるデータ分析チームではなく、「ビジネス課題を自ら発掘し、解決策を構想し、実現まで支援する」という明確なミッションを掲げデータ活用を推進している業界でも先進的な活動をしていることで有名です。従来のIT部門やシステム部門とは異なり、ビジネス側の視点に立って、データの力で事業成長を支援することを目的としているのです。

同社の活動に関して注目すべきは、データ分析のプロセスを3つのステップに分けている点です。

ステップ1では経営資源から事業課題を抽出し、ステップ2でその課題解決に資するソリューションを構想、ステップ3で実際の開発と実現を行います。

このプロセスにおいて、最も重要視されているのがステップ1の「課題発掘」です。待ちの姿勢ではなく、自ら現場に入り込み、潜在的な課題を見つけ出すことが、データ分析組織の腕の見せ所とされています。

データ分析者が直面する最大の課題

しかし、データ分析において最も重要かつ困難なのは、ステップ3の「ビジネスに役立つまで支援し、届ける」という段階です。

なぜなら、データ分析の結果を実際のビジネスに適用するには、既存の業務プロセスを変更したり、新しい取り組みを導入したりする必要があるからです。

「今までやってきた業務を変える」「新しいことを始める」という提案に対して、現場からは必ずと言っていいほど反発や抵抗が生じます。

これは、どの業界でも共通する課題であるといえるでしょう。

「従来のやり方で問題ない」

「新しいシステムを覚えるのは面倒だ」

「本当に効果があるのか」

「ROIは？」

などなど。抵抗勢力はなにかにつけてデータを出せと言ってくる。そういった声は、データ分析者が必ず直面する大きな壁であり、ゲームチェンジをするために超えるべき壁と言えます。

しかし、データ分析の結果がどれほど優れていても、実際に現場で活用されなければ意味がありません。

この抵抗を乗り越え、

「データの力を使って業務を変える」

「旧態依然とした仕組みを一新し新しいイノベーションを産み出す」

という強い信念の元で一歩を踏み出させることができるかどうかがその企業のデータ活用が前に進むかどうかの岐路となり、データ分析者に求められる最も重要な仕事です。

単に分析結果を提示するだけでなく、組織変革を後押しし、実行まで支援する。これが、事業会社におけるデータ分析者の真の役割と言えるでしょう。

クラウド基盤で実現する大規模データ処理の効率化

エネルギー業界では、膨大な量のデータを日々処理する必要があります。

顧客の使用量データ、設備の稼働データ、気象データ、市場価格データなど、多種多様なデータを統合し、リアルタイムで分析することが求められています。

特に、スマートメーターの普及により、30分ごとの電力使用量データが数百万件単位で蓄積されるようになり、データ量は従来の数十倍から数百倍に膨れ上がっています。そのデータ量は今後も増え続けることは確実です。

とあるエネルギー企業では、クラウドベンダーが提供するデータ基盤を活用し、大規模データの処理・保管・計算を、従来の業界標準と比較して大幅に低いコストで実現しています。

具体的には、従来のオンプレミス環境で構築した場合に比べ大幅なコストダウンで運用できる体制を構築しました。

これは、クラウドの従量課金モデルとスケーラビリティを活用することで実現しています。

データ基盤が支える多様なソリューション

同企業のデータ分析組織は、グループ全体および関係会社に対して毎年100種類近いソリューションを提供しています。

その範囲は、DXやデータ活用、IT戦略といった「攻め」の領域から、サービス向上、設備の保守診断、異常診断といった「守り」の領域まで多岐にわたります。

攻めと守りの両面でデータを活用することで、収益向上とコスト削減を同時に実現しているのです。

同社のデータ活用組織の取り組みにおいて、特に注目されるのが、IoTデータを活用したソリューションです。

顧客の設備にセンサーを設置し、リアルタイムでデータを収集・分析することで、異常値の早期発見や予防保全を実現しています。

例えば、ガス機器の燃焼状態を監視し、通常とは異なるパターンを検知した場合、自動的にアラートを発信する仕組みを構築しています。

これにより、重大なトラブルに発展する前に対処できるようになり、顧客満足度の向上とコスト削減の両立を実現しています。

従来は定期点検のタイミングでしか発見できなかった異常も、リアルタイム監視により即座に検知できるため、安全性が大幅に向上しました。

これらもデータ基盤が構築整備されたことで実現したソリューションの1つとなります。

核となったデータ基盤の構築については、CDPやDWH、ETLといった各種ソリューションが介在していますが、CDPについてはこちらの資料も参考になります。

IoTデータ活用によるエネルギー最適化サービス

エネルギー業界におけるデータ活用の最前線として、IoTを活用したエネルギー最適化サービスがあります。

あるエネルギー企業では、顧客の電力使用量、給湯、暖房などの熱負荷をリアルタイムで監視し、目的に応じた最適な運転制御を実施するサービスを展開しています。

これらのサービスは、単なる省エネ提案にとどまらず、顧客の快適性を維持しながらエネルギーコストを削減するという、高度な需給バランスをデータ基盤の利活用により実現しています。

自動デマンドレスポンス制御の実装

こういったデータ利活用ソリューションの核となるのが、自動デマンドレスポンス（DR）制御です。

デマンドレスポンスとは、電力需要が逼迫した際に、需要側の設備を制御することで電力消費を抑制する仕組みです。

従来の電力システムでは、需要に合わせて供給側（発電所）を調整していましたが、デマンドレスポンスでは需要側も調整に参加することで、電力系統全体の効率化を図ります。

従来は、電力会社から「電力需要を抑えてください」という要請があった場合、人手で設備の出力を調整する必要がありました。

しかし、IoTとリアルタイムでのエネルギー利用データ分析を組み合わせることで、この制御を完全に自動化することにその企業は成功しています。

電力需要の予測データと顧客の設備稼働データを統合し、最適なタイミングで自動的に設備の出力を調整しているのです。

例えば、空調設備の場合、室温が設定温度に達している状態であれば、短時間の運転停止でも快適性に影響はありません。

このような「調整可能な余地」をAIが自動的に判断し、電力需要が高い時間帯に運転を一時停止することで、顧客の快適性を損なうことなく、電力消費を効率的に抑制できるのです。

省エネ推進と長期的な最適化

さらに、このサービスは短期的な需要調整だけでなく、長期的な省エネ推進にも貢献しています。

顧客のエネルギー使用パターンを継続的に分析し、無駄な消費を特定することで、継続的な省エネ提案を行うことができます。

例えば、「深夜の電力使用量が通常より多い」「週末の空調稼働時間が長すぎる」といった気づきを自動的に抽出し、顧客に提示します。

これにより、電力コストの最適化に関して、従来顧客自身が意識していなかった改善ポイントを発見できるのです。

ある事業所では、このサービスの導入により、年間のエネルギーコストを大幅に削減することに成功したようですが、重要な点は、単にコストを削減するという短期的な部分だけでなく、利用者の業務効率や快適性を維持しながら最適化を実現しているという点となります。

いずれもAI×CDPを始めとするデータ基盤構築、データ利活用がもたらすメリットとなります。

AI基盤を活用したデータ分析の詳細については、こちらの資料なども参考になります。

再生可能エネルギー時代のデータ活用戦略

世界情勢の大きな変化を受け、国内における再生可能エネルギーの普及や将来性は、エネルギー業界に新たな課題と気付きをもたらしています。

太陽光発電は天候によって発電量が大きく変動するため、電力の需給バランスを保つことがこれまで以上に難しくなっているのです。

日本政府は2030年度の電源構成において、再生可能エネルギーの比率を大幅に引き上げる目標を掲げており、この変動性への対応は喫緊の課題となっています。

発電量変動への対応

太陽光発電は、晴れていれば発電しますが、曇りや雨になると発電量が急激に低下します。

再生可能エネルギーの比率が高まるほど、この変動の影響は大きくなります。

天候によって発電量が変わるため、電力の安定供給が課題となっているのです。

特に、急激な天候変化が発生した場合、電力需給のバランスが崩れ、最悪の場合は停電のリスクも生じます。

この課題に対して、データ分析とIoT技術を組み合わせた解決策がいま注目されています。

具体的には、蓄電池や電気自動車のバッテリーを活用した需給調整です。

従来の電力システムでは、発電所の出力を調整することで需給バランスを保っていましたが、再生可能エネルギー時代には、需要側の柔軟性も活用する必要があるのです。

今後：蓄電池とEVを活用した需給調整の可能性

ある企業では、家庭や事業所に設置された蓄電池、さらには電気自動車（EV）のバッテリーを仮想的な発電所（バーチャルパワープラント）として活用する取り組みを進めています。

これは、分散した小規模な蓄電リソースを統合的に制御することで、大規模な発電所と同等の調整力を生み出す革新的な仕組みです。

太陽光発電の発電量が多い時間帯には、余剰電力を蓄電池やEVバッテリーに充電します。逆に、発電量が少ない時間帯や電力需要が高い時間帯には、蓄電池やEVバッテリーから放電することで、電力需要を抑制するのです。この充放電のタイミングは、気象予測データ、電力需要予測データ、市場価格データなどを総合的に分析して決定されます。

一台一台の蓄電池やEVバッテリーの容量は小さいかもしれません。しかし、これが数万台、数十万台という規模になれば、大きな調整力となります。

大量のデータをリアルタイムで分析するができれば、これらの分散した蓄電リソースを統合的に制御することができ、将来的な電力系統全体の安定化に貢献できると同社は予測しており、ある試算では、数十万台規模の蓄電池・EVを統合制御することで、大規模火力発電所に匹敵する調整力を実現できるとされ、業界からも多くの期待が寄せられています。

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）を活用したデータ統合については、こちらのガイド資料も参考になります。

データ分析を実ビジネスに活かすための組織変革

AIが進化した昨今、データ基盤を構築し、高度な分析をリアルタイムで行うことは、もはや技術的には難しくありません。

Aiの他、クラウドサービスの普及により、大規模なデータ処理環境を短期間で構築できるようになりました。

しかし、真の課題は、その分析結果を実際のビジネスに活かし、組織全体を変革していくことにあります。どれほど優れた分析結果も、現場で活用されなければ何の価値も生みません。

現場の抵抗を乗り越える

前述の通り、データ分析の結果を実装する際には、必ず現場からの抵抗が生まれます。

「今までのやり方で問題ない」

「新しいシステムを覚えるのは面倒だ」

「本当に効果があるのか分からない」

といった声は、どの企業でも聞かれる典型的な反応です。これは、人間の本能的な変化への抵抗であり、決して現場の怠慢ではありません。

この抵抗を乗り越えるためには、データ分析者自身が現場に入り込み、課題を共有し、一緒に解決策を考えることが重要です。

単に「このデータを見てください」と提示するのではなく、「このデータから、こんな改善ができます」「実際にやってみましょう」と具体的な行動を促すことが求められます。

データ分析者は、技術者であると同時に、変革のファシリテーターでもあるのです。

小さな成功体験の積み重ね

ある企業では、いきなり大規模なシステム導入を目指すのではなく、小さな成功体験を積み重ねるアプローチを採用しています。例えば、特定の設備や特定の顧客セグメントに限定して、データ分析に基づく改善施策を試験的に実施します。そこで成果が出れば、その成功事例を社内で共有し、徐々に展開範囲を広げていくのです。

データ分析者に求められるスキル

事業会社におけるデータ分析者には、技術的なスキルだけでなく、ビジネス理解力、コミュニケーション能力、そして粘り強さが求められます。

プログラミングや統計学の知識は基礎として重要ですが、それだけでは不十分です。

ビジネスの現場で何が課題なのかを理解し、その課題をデータで解決できる形に翻訳し、現場の人々を巻き込んで実行に移す。この一連のプロセスを担える人材が求められているのです。

ビジネス課題を自ら発掘し、解決策を構想し、実現まで支援する。このプロセス全体を担うことができる人材こそが、これからのデータ分析者に求められる姿なのです。

それはエネルギー業界だけにとどまりません。業界を横断し必要となるスキルであり共通する考え方ではないでしょうか。技術力とビジネス感覚、そして人を動かす力。この3つを兼ね備えた人材が、エネルギー業界のDXを推進していくのです。日本の基幹産業の1つ「製造業」でも同じことが言えると筆者は捉えます。

製造業におけるAI基盤活用の詳細については、こちらの資料も参考になります。製造業に特化したデータ活用における課題や解決策の糸口について事例を交え紹介しています。

まとめ：エネルギー業界のDXを支えるデータ基盤

エネルギーインフラ業界は、再生可能エネルギーの普及、電力自由化、カーボンニュートラルへの対応など、かつてない変革期を迎えています。この変革を支えるのが、データ基盤とデータ分析の力です。従来の「供給側主導」のエネルギーシステムから、「需要側も参加する」双方向のエネルギーシステムへの転換が進んでおり、その実現にはデータの力が不可欠なのです。

クラウド基盤を活用した大規模データ処理により、従来の5分の1のコストで高度な分析が可能になりました。IoTデータを活用したエネルギー最適化サービスは、顧客満足度の向上とコスト削減を同時に実現しています。自動デマンドレスポンス制御により、電力需要の逼迫時にも顧客の快適性を損なうことなく需給調整ができるようになりました。

さらに、蓄電池やEVバッテリーを活用した需給調整により、再生可能エネルギー時代の電力安定供給という課題にも対応しています。一台一台は小さな力でも、数万台、数十万台という規模になれば、社会インフラ全体を支える大きな力となるのです。これは、データの力で分散したリソースを統合的に制御できるからこそ実現できる仕組みです。

しかし、最も重要なのは、データ分析の結果を実際のビジネスに活かし、組織全体を変革していくことです。現場の抵抗を乗り越え、小さな成功体験を積み重ね、一歩ずつ前進していく。この地道な取り組みこそが、真のDX推進につながります。データ基盤やAI技術は手段であり、目的ではありません。真の目的は、これらの技術を使って事業課題を解決し、顧客価値を高め、持続可能な社会の実現に貢献することなのです。

データ分析者には、技術力だけでなく、ビジネス理解力、コミュニケーション能力、そして粘り強さが求められます。課題を発掘し、解決策を構想し、実現まで支援する。この一連のプロセスを担うことができる人材が、これからのエネルギー業界を支えていくのです。エネルギー業界のDXは、単なる技術導入ではなく、組織文化の変革でもあります。データの力を信じ、一歩ずつ前進し続けることで、持続可能なエネルギー社会の実現に貢献できるのです。