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Weather Data Science、PV予測セルフ工房の無料トライアルを開始

東京都江東区に本社を置くWeather Data Science合同会社は、10月13日より、太陽光発電量予測計算機能をセルフサービス形式で利用できるWebサービス「PV予測セルフ工房」において無料トライアルを開始しました。2026年12月までに利用を開始した方を対象に、利用開始月末まで無料で機能を提供します。利用者は発電所の地点や設備情報を登録し、自社の条件に合わせた予測設定やチューニング、予測データの取得を試すことができます。

PV予測セルフ工房は、個別見積や契約書の取り交わし、設備ヒアリングを行わず、利用開始から設定変更、解約までの手続きがWeb上で完結するサービスです。予測設定フォームで地点または気象エリアを指定し、設備容量、パネルの方位・角度などを登録することで、最新の気象予測に基づく太陽光発電量予測値が自動計算されます。過積載によるピークカットを考慮した予測にも対応しています。

登録した地点や設備条件は、予測結果を確認しながら変更やチューニングを行うことが可能です。同じ予測単位の設定内容を変更しても追加の月額料金は発生しません。予測対象は単体の発電所だけでなく、同一電力エリア内の複数の発電所をまとめた発電所グループとして設定することもできます。

小売電気事業者による日々の需給管理業務や、既存システムへのCSV・API連携、バルク予測のコスト削減、実証実験での利用など、用途に応じた活用が見込まれています。なお、予測データを顧客向けのシステムやサービスを通じて第三者に提供する場合は、事前の相談が必要とされています。

予測単位数に応じた料金体系とサービス仕様

本サービスは設備容量や発電所数ではなく、予測単位数に応じて料金が設定されています。初期費用および月額基本料金は0円で、通常料金は1予測単位あたり月額5,000円(税別)です。低圧PV1か所でもメガソーラーでも、1予測単位であれば同額となります。月額利用料は、当月中に有効化されていた予測単位数の最大値に基づいて算定され、月途中の利用開始や解約などによる日割り精算は行われません。

主なサービス仕様は以下の通りです。

  • 初期費用・月額基本料金:0円
  • 通常料金:1予測単位あたり月額5,000円(税別)
  • 予測対象期間:最大10日先まで
  • 提供データ:30分単位の太陽光発電量予測値[kWh/30min]
  • 更新頻度:1日8回
  • 取得方法:CSVダウンロード・API
  • 設定方式:お客様ご自身によるセルフサービス形式

なお、本予測値は設定情報や気象予測データに基づく推定値であり、実際の発電量との一致を保証するものではないとしています。

無料トライアルの概要

期間限定で実施される無料トライアルの概要は以下の通りです。

  • 対象:2026年12月までに利用を開始された方
  • 無料期間:利用開始日から、その月の末日まで
  • 利用方法:アカウント登録・クレジットカード登録後、予測設定を登録・有効化
  • 無料期間終了後:通常料金を適用、1予測単位あたり月額5,000円(税別)

無料期間は30日間ではなく、利用開始月の末日までとなります。無料期間終了後も有効な予測単位が残っている場合は翌月から通常の課金対象となるため、翌月の利用料金を発生させない場合は、無料期間内にすべての予測単位を無効化・削除するか、解約手続きを完了する必要があります。

CEATEC2026でのブース出展

Weather Data Science合同会社は、幕張メッセで開催される『CEATEC2026』において、PV予測セルフ工房を紹介する予定です。

  • 紹介日時:2026年10月16日(金) 10:00〜13:30
  • 会場:幕張メッセ ホール7
  • 場所:気象ビジネス推進コンソーシアム(WXBC)ブース
  • ブース番号:7H504

当日は、予測対象の登録や設備条件の設定など、セルフサービス形式での使い方に関する操作デモが行われます。

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/
  • PV予測セルフ工房 サービスサイト:https://pvkobo.weatherdatascience.tokyo/
  • PV予測セルフ工房 サービス概要:https://www.weatherdatascience.tokyo/pvkobo-overview

本記事はWeather Data Science合同会社の発表をもとに作成されています。

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