🎯想定される企業プロファイル
売上規模2,000億円以上の大手エネルギー企業の経営企画部門様
よくある課題
1エネルギー需給予測の精度向上が求められている
再生可能エネルギーの増加により、需給調整の難易度が上がっています。
具体的なペインポイント：
- •太陽光・風力など気象に左右される電源が増加し、予測が困難
- •需要予測の精度が不十分で、調整コストが増大
- •蓄電池の最適な充放電制御ができていない
- •ピーク時の需要抑制（デマンドレスポンス）が効果的に機能していない
2設備の予知保全とメンテナンスコスト削減
老朽化した設備が多く、突発的な故障リスクとメンテナンスコストが課題です。
具体的なペインポイント：
- •設備の異常兆候を早期に検知できず、突発故障が発生
- •定期点検に膨大なコストと時間がかかる
- •ドローン・センサーを導入したが、データ活用が不十分
- •熟練技術者の高齢化により、点検の属人化が進んでいる
3カーボンニュートラル・脱炭素への対応
CO2排出削減目標の達成に向けた、具体的な施策が求められています。
具体的なペインポイント：
- •CO2排出量の可視化ができておらず、削減効果が測定できない
- •エネルギー効率の改善余地があるが、優先順位が不明
- •再エネ調達やクレジット購入の最適化ができていない
- •サプライチェーン全体（Scope3）の排出量把握が困難
Wizitの支援アプローチ
Wizitの支援アプローチ
AI・IoTを活用し、エネルギー効率の最適化とカーボンニュートラル実現を支援します。
🛠️提供サービス
- ✓エネルギーDX戦略立案とカーボンニュートラルロードマップ策定
- ✓AI需給予測モデルの開発（気象データ・需要パターン分析）
- ✓予知保全AIシステムの構築（異常検知・故障予測）
- ✓IoTセンサー・データ基盤の設計・構築
- ✓CO2排出量可視化・削減シミュレーションツール開発
- ✓エネルギーマネジメントシステム（EMS）高度化
📈期待される成果
- →需給予測精度の向上（予測誤差20〜40%削減）
- →調整コストの削減（10〜20%削減）
- →設備故障による停止時間の削減（30〜50%削減）
- →メンテナンスコストの最適化（15〜25%削減）
- →CO2排出量の削減（5〜15%削減、施策実行により）
- →エネルギー利用効率の向上
⏱️ 想定タイムライン
戦略策定: 2〜3ヶ月 / AIモデル開発・PoC: 3〜6ヶ月 / 本格展開: 12〜24ヶ月
💰 投資規模目安
数千万円〜（対象設備・拠点数による）
適用可能なWizitのサービス
AI/DXコンサルティング
エネルギーDX戦略からシステム構築まで
データサイエンス支援
需給予測・異常検知AIモデルの開発
カーボンニュートラル支援
CO2排出量可視化と削減施策立案
⚠️ 免責事項
このページに記載されている内容は、一般的な業界課題と想定されるアプローチをまとめたものであり、特定企業の実績や成果を保証するものではありません。 実際のプロジェクトでは、貴社の状況に合わせて詳細な診断と提案を行います。