事業の背景

太陽光発電の出力制御の頻発化が懸念される中で、電力消費を太陽光発電の多い昼間の時間帯にシフトすることが喫緊の課題になっています。こうした中で、電気料金を昼に割り引いたり、スマフォアプリ上で、昼間の電力消費を促すポイントを付与するなどの取り組みが多くの電力会社でなされるようになってきています。

しかしながら、当社のこれまでの実証の結果を見ても、電気料金の引き下げが消費を喚起する効果（価格弾性値）は低く、金銭的インセンティブの付与だけで電力消費のタイムシフトを促すことには限界があります。

当社独自のソリューション

こうした問題意識にたち、当社は、2023年より国連が主導し、24時間365日、100％リアルタイムの再エネ電力需給の実現を目指す、24/7 Carbon Free Energy Compact（24/7 CFE Compact ：24/7カーボン・フリー・エネルギー・コンパクト）に加盟し対応策を検討しています。

また、GHG Protocol Scope 2 ガイダンスにおけるロケーション基準の精緻化の動きを先取りし、①送配電網のCO2排出係数を時間帯別に算定し、これに基づき、➁電力需要家の期間CO2排出総量を算定し、さらに③当該需要家の期間平均CO2排出係数を算定することで、これまでは難しかった「電力消費の昼シフトによりCO2排出量が削減する」事実を主張できるような技術を開発し、昨年に特許取得しております。（なお、当該技術は、社会実証にご協力いただくことを条件として、非営利事業として今後１～３年の実証事業の期間中、電力小売会社・システムプロバイダー・炭素会計サービサー等に無償提供することとしています（ただし提供には条件があります）。当社

ウエブサイト

からお問い合わせください。）

令和５年度の実証実験結果

当社は「デコ活」の一環の取組として実施している「ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業」に株式会社サイバー創研とともに採択されており、令和５年度には、上げ・下げDR（デマンドレスポンス）を通じて家庭の電力消費を再生可能エネルギーの比率の高い、晴れた昼間の時間帯へシフト（「昼シフト」）してCO2排出削減を実現するための予備的な実証実験を実施しました。

その結果は、

環境省ウエブサイト上で報道発表

されており、その内容を以下に引用させていただきます。

2024年06月07日：地球環境

環境省ナッジ事業の結果について～電力消費昼シフト実証（上げ・下げDRによるピークカット・ピークシフト及びCO2削減）～

節電や昼シフトに関する意識が統計的有意に高まることが実証されました。

■予備実証実施期間

令和５年11月から12月（１ヶ月間）

■実証実験参加世帯及び介入内容

調査会社のモニタ1,200人を無作為に以下の３つのグループのいずれかに割り当てました。
比較対象としてナッジを提供せず、電力消費量のデータの提供を求めるグループ（対照群）
対照群の内容に加え、スマートフォンのアプリを通じて、過去１年分の電力消費量のデータ等に基づく日々の予測電力消費量（基準値）を示して省エネを依頼するとともに、日々の環境配慮行動（脱炭素アクション）を記録してその実施数やモニタ毎の期間平均炭素強度（CO2排出係数：g-CO2/kWh）に基づいたスコアやランキングを表示するグループ（介入群１）
介入群１の内容に加え、日々の予測電力消費量を下回る電力消費量である場合や環境配慮行動のランキングが上位である場合に金銭価値のある少額のポイントを付与するグループ（介入群２）

■結果

まず、意識面において、「いつもより節電した」や「いつもは夜に使用している電力を昼間に使うようにした」という質問に対してそれぞれ「おおいに当てはまる」や「ある程度当てはまる」と回答した割合が、いずれの介入群においても対照群と比較して統計的有意に高いことが実証されました（図１・図２）。介入群の間においては、統計的有意差は検出されませんでした。
次に、行動面において、実証実験実施期間中の電力消費量と前年同時期の電力消費量との比較（差の差の検定）により、いずれの介入群においても対照群と比較して昼間の電力使用量率（一日の電力使用量に占める昼間の電力使用量の割合）が増加する傾向が見られましたが、統計的有意差は検出されませんでした。

株式会社電力シェアリングは、中部電力のディスアグリゲーション・AI技術を用いて、住まいの昼DRを促す「デコ... — 図１．「いつもより節電した」への回答

■今後について

令和６年度においては、令和５年度の予備的な実証実験の結果を踏まえて、実証実験の参加世帯数や実施期間、介入内容の見直しを行い、エネルギー事業者や複数の地方公共団体等との連携により、社会実装時のビジネスモデルを念頭にして更なる実証実験を実施する予定です。
とりわけ介入内容については、どのナッジの要素に効果があるのか、要素間の相乗効果があるのか等の識別ができるようにグループを細分化するとともに、一般的に電力需要の価格弾力性が小さいとも言われる中で、メリハリのある分かりやすい料金メニューをあらかじめ提示して消費者に訴求するため、昼間の特定の時間帯の電力料金を抜本的に低減させること等を予定しています。

事業の特徴：EBPM手法を用いたCO2排出削減量の定量化

社会科学研究では、効果の定量的検証が極めて重要であるが、「省エネ活動の効果とは何か？」について、議論が十分に尽くされていない。
あるべきKPIはkWhではなくCO2排出量の削減である。海外では同分野で多くの研究がなされている。
当社がR5に取得した3特許（特許7246659・特許7336816・特許7369494）は、各世帯のCO2排出量を精緻に算定し、期間平均の世帯炭素強度を定量的に評価して、送配電網毎の電源構成率で補正し、各世帯の世界ランキングや偏差値をリアルタイムに算出することを世界で初めて可能にした

令和６年度実証に向けて残された課題

(1)スマートメータ・システムの高度化

効果検証に当たっては、スマートメータを用いてビッグデータを収集し、AI解析等で定量評価するシステムを構築することが重要である。
新聞報道によれば、名古屋市は、R5年11月より6カ月間、スマートメータ・データシステムを用いた節電ナッジ社会実証実験を行っている（2023.10.3　日経新聞）。
同記事において、大竹文雄教授は「事業者が本当にエビデンスのあるナッジを送る努力をしたか、市の精査が必要」、依田高典教授は「ナッジの効果測定はアンケートではなく、定量的に結果が分かるスマートメーターのデータを使用した方が良い」と指摘している。
こうした指摘を踏まえ、当社では、全国世帯の電力消費量30分値を取得し、AIアルゴリズムにより将来の予測値と差分分析を行い、これをJEPX市場価格や各送電網時間帯別炭素強度と掛け合わせ、電力消費量（kWh）、電気料金単価（原価）（円/kWh)、炭素強度(kg-CO2/kWh)を算定するシステムを構築している。

R5.10に開始した電管協のスマメデータ提供サービスとAPIで連携し、全国世帯の消費量30分値をリアルタイムで取得するようシステムを改良する。

R4に導入したCSVファイルを顧客から送付させる手法に比して、手間とコストが大幅に削減され、実験から効果検証までのサイクルも、現在の4か月から最短1時間に短縮される。現在、モニターとの接続試験を行っている。

（２）報酬金額の感応度分析

節電への行動変容を促す研究は国内外で多数行われており、特に当該分野の第一人者である京都大学依田高典教授は多大な研究成果を挙げている。
依田 (2021) 「

2021年度環境省ナッジ事業実証結果報告

」では、電力小売会社顧客2,400世帯を対象に「節電1kWhあたり100円の報酬（リベート）」で節電を促すRCTで、2.71％の節電効果があったことを示した。
一方、依田教授は、インタビュー記事（京都新聞：「行動経済学に基づいて節電する」（2022年9月）において、以下の問題点を指摘している。
ダイナミック・プライシングによる節電効果は20％であるのに対し、リベートは10％未満であり、消費者の「損失回避性」がその差の理由であると考えられる。
しかし、ダイナミック・プライシングは、消費者に人気がなく自発的な加入に任せては、２割以下の契約率にとどまる。
一方、節電ポイントにより消費者が節電すると、電力会社は電気料金と発電コストの逆ざやの赤字を回避できるが、電力会社は節電ポイントを５～１０円しか支払おうとしていないようだ。
電力会社は正しいリベートを設定して、消費者に十分な節電を促すような経営努力が求められる。

(3)電力会社の収益効果分析

当事業者も、社会実装にあたって、電力会社がどの程度の逆ザヤを発生させているかを精査する必要があると考えるが、電力取引は以下のように近年高度に複雑化しており、収益構造の異なる全国700社の事業者毎の収益効果の検証は容易でない。
第一に、電力消費量(kWh)だけでなく、調整力(ΔkWやkW)も取引対象であり、

容量拠出金として小売事業者に転嫁

されるが、その制度設計について業界では

大きな論争

を引き起こしている。
第二に、2022年のJEPX価格高騰で新電力の財務状況が極端に悪化する中で、リスクヘッジのために、

先物・オプション取引が多用されるようになり

、原価計算には、ブラックショールズモデルなどを用いた高度なバリュエーションが必要となる。
第三に、需給逼迫時の下げDRに加えて、春秋に需要が減少して太陽光発電所の出力を停止する事態が頻発しているなかで、消費を喚起する上げDRも社会的な課題となっているが、その発電側の機会利益の損失回避額も算定する必要がある。
当社のR５事業は、

昼タイムシフトによる需要家期間平均炭素強度の削減

という切り口でその費用対効果を検証する初の試みである。

第四に、しかしながら、上げDRのアグリゲーションによるVPPは、国内ではまだ技術実証フェーズであり、火力発電所の焚きべらしと同程度の確からしさでデリバーがなされるか疑問が残る。これまで下げDRで行われているナッジ実証は、上げDRでは行われておらず、行動変容のばらつきの標準偏差を検証せずしてVPP商用化は不可能である。

さらに、日々の恒常的なタイムシフト・ナッジの場合は、需給逼迫時節電と比して、ポイント原資となる卸売市場の値差が小さいため、その社会実装にあたっては、より感応度を高めて、少ないリベート原資で行動を促す必要がある点に注意すべきである。

一方で、電力各社はエネ庁指導の下、「節電ポイントチャレンジ」実装を進めており、当事業者にも多くの照会があるのは、よい兆候である。

従って、当事業者は、電力システム改革の行く末や海外の動向を注視しつつ、R4の節電ナッジ、R5の昼シフトナッジの検証結果を、多くの電力会社や規制当局者・電力システム研究者に前広に共有しながら、収益効果を実践的に検証していきたい。

(4)　ポイント・サービスの効用

仮説1：料金引き上げに対するリベートの「損失回避」の副作用は、ポイントサービスの適切な設計により、一定程度相殺できる。

上述のように、依田教授は、ダイナミック・プライシングによる節電効果は20％であるのに対し、リベートは10％未満であり、消費者の「損失回避性」が行動変容効果を減耗している状況を指摘

している。
中川宏道、星野崇宏(2017)「

ポイント付与と値引きはどちらが効果的か？：マグニチュード効果を導入したプロモーション効果の推定

」では、少額のポイントは心理的な貯蓄勘定に計上され、多額のポイントは当座勘定に計上されるというポイントに関するメンタル・アカウンティング理論の仮説を提示している。
中川は、一般の値引き、例えば500円の商品を50円引きとして450円にする手法を「統合型セールスプロモーション」と呼び、これに対し、「ポイントの増減」を「現金の増減」と分離させて、その価値を訴求する手法を「分離型セールスプロモーション」と呼んでいる。中川は、商品単価が低く値引率・ポイント付与率も低いときには、ポイント付与の方が値引きよりも売上効果が高くなることを示した。これは、出費増大による負の限界効用が逓減するため、損失回避バイアス分を下回るためと考えられる。
ポイントの設計に関しては以下の先行研究がある。

Drèze and Hock （1998）ポイント使用の閾値を上昇させることはポイント使用率に負の効果がある。
Drèze and Nunes （2004）フリークエントフライヤープログラムに関する実験：低い金銭的価値の特典よりも高い金銭的価値の特典の方が、ポイント使用意図は向上する。
Nunes and Drèze（2006）ロイヤルティ・プログラムの開始時にポイント付与すると、ポイント使用率は高くなる。
Wong et al. （2011）ハンバーガーショップのポイント: 使用による利得の計算が簡単であるほどポイント使用意図は向上する。
Noble et al. （2014）ポイント使用意図は，提供される特典の種類（社会的特典or 経済的特典）には影響を受けない。
また、NudgeBlogでは、

利息に替えて宝クジを提供したところ預金率が向上した事例

を紹介している。近年、ソーシャルゲームで多用されているガチャを活用した「CO2削減量に応じガチャを引いてポイント獲得」などの介入策を設計し実証していきたい。

(5)　節電メッセージの単純明瞭化

仮説２：アクションを伴う「DO家電」の方が、「BE家電」よりも行動変容が容易である。

仮説３：電力消費のタイムシフトを漠然と呼び掛けるよりも、「DO家電のタイムシフト」という具体的アクションを呼び掛ける方が効果的である。

英国BITのEASTフレームワークでは、「Easy：望ましい行動をとりやすくするために、行動のハードルを下げる。」の手段として、「メッセージを明瞭かつシンプルにする」ことを挙げ、「特に複雑入り組んだ目標を単純化して、簡単なアクションに分解することは効果的」としている。
電力消費のプロセスは、まさに複雑であることから、ただ闇雲に昼タイムシフトを促すのではなく、別事業「昼充電」で有効であった、直観的に理解しやすく、シンプルで明瞭なアクションに限定してメッセージ訴求する手法をR6に実証したい。
R5実証被験者の聞き取り調査等で、タイムシフト可能な負荷は、洗濯機・乾燥機、給湯機であること判明した。EV「昼充電」と同様、照明やエアコン・冷蔵庫等とBE（状態）に比してDO（行動）のシフトが容易であるとの複数の証言を得た。
住生活研究所の調査(2022)では、COVID-19禍での在宅勤務の増加に従い、共働き世帯でも、朝・午前中に洗濯する人の割合が2015年の42.8%から44.5％に増加している。一方、「洗濯は夜がお得」との誤認識も多く、正しい情報提供でまずは「昼洗濯・お日さま乾燥」：DO家電で行動変容を促しお得・エコを体感させ、BE家電への拡大を目指していく。
なお、当社は消費量をAI解析で負荷別に分離するディスアグリゲーション技術をR4ーR5実証を通じて開発・改良し、精緻な検証が可能になっている。

令和６年度実証事業の方向性

令和５年度実証で得られた知見と、上記のギャップ分析を深堀して、独自のBI-Techモデル（DSナッジモデル：電力版）を構築・深化させ、その有効性を検証する実証実験を複数実施し、令和７年度の商用化を前提とする大規模本格実証や複数の電力小売会社や節電プラットフォーマーと共同での社会実証実験につなげていく。

世帯のエネルギーの使用実態や省エネ行動の実施状況等を電管協スマメデータのAPI連携での取得など、デジタルで客観的に収集した上で、精緻なCO2排出削減効果を中部電力のAI技術の活用等により高度に解析し、国民に対して電力負荷毎の使用履歴や将来の使用予測を見える化する。
複数の電力小売会社と連携して、電管協システムとのAPI連携により遠隔・自動・リアルタイムに取得し、AIアルゴリズムによる将来の予測値と差分分析を行い、これをJEPX市場価格や送電網時間帯別炭素強度と掛け合わせ、電力消費量（kWh）、炭素強度(kg-CO2/kWh)を測定するアプリケーション・システムを構築する。
AIを用いて将来の予想消費量・CO2排出量・電気料金（ベースライン）等を世帯毎に見える化し、ベースラインを下回るよう省エネ・タイムシフトを促すよう、スマフォアプリシステムを改良する。
EVユーザーの基礎充電行動と、一般消費者の一般負荷シフト行動の差異を検証するなどして、イノベーター理論を活用するなどして汎用性・特異性を検証する。

行動に応じてナッジ等の行動科学の知見を活用した金銭的・非金銭的インセンティブを付与する等、一人ひとりに合った快適でエコなライフスタイルを提案し、無理なく持続する、脱炭素に向けた高度な行動変容を促進するBI-Techモデル（DSナッジモデル：電力版）を構築し、RCT等の手法を用いてその有効性を実証する。

時間帯・グリッド毎の電力消費に伴うグリッド平均CO2排出原単位の差異に着目し、令和５年度実証で構築した、ビックデータを収集・解析して、電気料金削減・需給バランスの確保・系統全体のCO2排出量の削減を一体的に満たすための、省エネ・タイムシフトを促すモデルの有効性を実証する。

世帯属性と炭素強度の分析を行い、どのような属性や意識を有する世帯がCO2を多く排出するかについて類型化し、その類型に応じたナッジ介入モデルを構築する。
令和７年度には電管協のスマメデータを提供頂けるモニターの数を大幅に増加させ、大規模実証を行うとともに、提携する電力小売会社の協力を得て商用化に向けた社会実証実験を併せて実施する。

株式会社電力シェアリングは、中部電力のディスアグリゲーション・AI技術を用いて、住まいの昼DRを促す「デコ…