シナリオ設定
Tensor Cloudで利用可能なすべてのシナリオ設定を説明します。シナリオの設定項目の数は、プロジェクトやPPAよりも少ないですが、シナリオには長期的な予測や時間軸に基づく前提条件が含まれるため、独自の構造を持っています。
シナリオとは何かについては、シナリオ入門をご覧ください。
すべての年次シナリオの仮定は、4月に始まり3月に終わる日本の事業年度を参照しています。たとえば、2026年の平均電力価格は、2026年4月から2027年3月までの期間を指します。日本の会計年度に合わせて仮定を調整する必要があります。
シナリオ名称と説明
シナリオ設定ページでは、上部のシナリオ名をクリックして名前を編集できます。下のテキストボックスにシナリオの説明を追加することも可能です。説明の長さは400文字に制限されています。
Tensorのベースラインデフォルトシナリオの名前または説明は編集できません。ワークスペースを作成した後、組織と投資家のニーズに合った新しいシナリオを必ず追加してください。
シナリオのパラメーター
各シナリオには、大きく分けて2つのパラメータがあります。「マクロ経済」と「電力市場」です。
マクロ経済
インフレ率
これは経済全体のインフレ率です。インフレ率は、インフレエスカレーション付きのPPAの価格を決定したり、インフレに連動するOPEXを計算するために使用されます。
現在、Tensor Cloudは2026年までの日本の内閣府の予測をデフォルトの前提条件として提供しています。内閣府のデータの時間軸は2026年までしかないため、2026年以降のインフレ率は横ばいと仮定されていることにご留意ください。
電力市場
将来の電力市場に関する仮定は、固定価格PPAやFIT（固定価格買取制度）以外のプロジェクトの経済性を左右する最も重要な要素です。
お客様のシナリオ入力に基づいて電力価格のフォワードカーブを算出する当社の手法については、技術セクションで詳しく説明しています。
当社の高解像度電力価格のフォワードカーブ生成アプローチは、年間のシナリオ価格仮定から導き出され、30分単位での将来の日次、週次、または季節的な価格変動を予測する複雑さからお客様を解放し、電力価格と価格変動における長期的な傾向に焦点を当てることを可能にします。 大まかな年間見積もりを中心に構築された従来の技術経済モデリングプロセスを反映しているため、意図的にこの価格予測モデルを設計しました。
Tensor Cloudは、最新の市場データに基づいて予測モデルを継続的に更新しています。また、予測は時間の経過によって実績値に置き換えられます。つまり、プロジェクトシミュレーションを再実行すると、結果が多少異なる場合があります。
平均価格
スポット市場の年間平均価格の想定を、将来の価格予想として設定します。を他のパラメーターと同様に、2066年までの任意の年の各エリアの年平均価格を指定することでシナリオを構築します。
Tensor Cloudでは、時間前市場の価格とスポット市場の価格には強い相関があると考えているため、ここでは時間前市場について別の仮定を構築する必要はありません。Tensor Cloudは、過去の市場データからこの相関関係を推測し、選択したスポット市場の想定に基づいて、30分の解像度で時間前市場を自動的にモデル化します。
日本の時間前市場における取引量は、電力自由化で先行している欧州諸国と比較すると、まだま低い水準で推移しています。日本も、これら欧州諸国と同様に、FIPを始めとする新たな市場制度のもとで、時間前市場の取引量は今後ますます増加することが予想されます。 Tensor Cloudではこうした市場の変化を引き続き注視して、日中市場の取引量が増加するにつれ、シナリオ・パラメータを再検討し、スポット市場についての仮説設定をより柔軟に変更していく予定です。
シミュレーションの目的で、過去の実績データを再定義または拡充することはできません。Tensor Cloudは、利用可能な場合は自動的に市場価格などの実績データを使用します。
他のパラメーターと同様に、価格レベルの想定には自動内挿と平坦外挿が有効になっています。
過去の平均価格参考資料
過去の平均電力価格を理解することで、シナリオ計画のためのコンテキストが得られます。これらのスポット市場価格は長期的なトレンドを示し、平均価格仮定の設定に役立ちます。
エリア別・過去年間平均スポット価格（円/kWh）：日本会計年度（4月〜3月）
| 会計年度 | システム | 北海道 | 東北 | 東京 | 中部 | 北陸 | 関西 | 中国 | 四国 | 九州 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2018 | 9.76 | 14.47 | 10.66 | 10.69 | 8.88 | 8.89 | 8.89 | 8.89 | 8.88 | 8.35 |
| 2019 | 7.93 | 10.74 | 9.06 | 9.12 | 7.19 | 7.18 | 7.18 | 7.17 | 7.14 | 6.82 |
| 2020 | 11.21 | 12.30 | 11.90 | 12.02 | 10.93 | 11.06 | 11.06 | 11.05 | 11.06 | 10.72 |
| 2021 | 13.46 | 13.74 | 13.85 | 14.27 | 14.41 | 14.12 | 14.05 | 14.03 | 14.02 | 11.29 |
| 2022 | 20.41 | 21.66 | 21.58 | 23.50 | 20.82 | 19.55 | 19.54 | 19.21 | 19.10 | 14.42 |
| 2023 | 10.74 | 11.44 | 11.33 | 12.20 | 11.14 | 9.85 | 9.74 | 9.69 | 9.54 | 9.14 |
| 2024 | 12.29 | 12.64 | 12.69 | 13.66 | 12.84 | 11.85 | 11.70 | 11.66 | 10.67 | 10.87 |
価格トレンドの観測結果：
- 2019年: 全エリアで最低の平均価格を記録（6.8～10.7円/kWh）
- 2022年: 特に東京エリアでピーク価格を記録（14.4～23.5円/kWh）
- 2023年: 大幅な価格調整が発生（9.1～12.2円/kWh）
平均絶対偏差 (MAD)
Tensor Cloudでは、スポット価格の年間平均絶対偏差を日本円/kWhで入力することで、エリアごとの価格変動率をモデル化することができます。平均価格と同様に、時間前市場の価格変動はスポット市場の想定を元に算出されます。年間平均絶対偏差とは、1年間の各コマの価格と年度平均価格との差を全て足し合わせ、年間のコマ数で割った数値です。年間を通しての各コマの価格が、年間平均価格からどの程度ばらついているのかを示す数値です。
Tensor Cloudがここで入力した仮定を用いて、どのような計算を行うのかをご説明するために、逆算をしてみましょう。平均偏差を計算するには次のようなステップを踏みます：
- すべての30分間コマの指定された会計年度のJEPXスポットシステム価格の算術平均を求めます
- 同じ年度の各30分コマで、そのコマの価格をステップ1で計算した算術平均から引きます
- 最後に、ステップ2で計算した差の絶対値の算術平均を計算し、結果を2桁に四捨五入します
過去のMAD値参考資料
過去のMAD値を把握することで、現実的なシナリオ仮定の設定に役立ちます。MADは価格変動率を示しており、値が高いほど価格の変動が大きく不安定な市場を意味し、値が低いほど安定した価格環境を示します。
シナリオにおけるMADの意味：
- 低MAD（2～4円/kWh）: 電力コストが予測しやすい安定した価格環境
- 中MAD（4～7円/kWh）: 時折の価格上昇を伴う中程度の価格変動
- 高MAD（7～11円/kWh）: 頻繁かつ大幅な価格変動を伴う不安定な市場環境
MADは平均からの絶対価格偏差の尺度です。これは平均価格レベルの文脈で解釈する必要があります。
エリア別・過去年間MAD値（円/kWh）：日本会計年度（4月〜3月）
| 会計年度 | システム | 北海道 | 東北 | 東京 | 中部 | 北陸 | 関西 | 中国 | 四国 | 九州 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2018 | 1.94 | 4.45 | 2.03 | 2.02 | 2.18 | 2.19 | 2.19 | 2.19 | 2.19 | 1.96 |
| 2019 | 1.77 | 3.18 | 2.24 | 2.23 | 1.72 | 1.73 | 1.73 | 1.73 | 1.75 | 1.87 |
| 2020 | 10.25 | 10.98 | 10.80 | 10.84 | 9.97 | 10.20 | 10.19 | 10.19 | 10.21 | 10.15 |
| 2021 | 7.08 | 7.38 | 7.55 | 7.76 | 7.65 | 7.35 | 7.26 | 7.27 | 7.26 | 6.14 |
| 2022 | 7.03 | 8.34 | 8.95 | 8.54 | 7.11 | 6.33 | 6.33 | 6.16 | 6.10 | 7.49 |
| 2023 | 3.16 | 3.38 | 3.19 | 2.98 | 3.18 | 3.43 | 3.44 | 3.44 | 3.52 | 3.76 |
| 2024 | 3.00 | 3.09 | 2.97 | 2.83 | 3.33 | 3.56 | 3.56 | 3.58 | 3.49 | 3.59 |
主な観測結果：
- 2019年: 大部分のエリアで最も低い変動率を記録（1.7～3.2円/kWh）、ただし北海道は例外的に3.18円/kWh
- 2020年: 市場混乱により全エリアで異例の変動率を記録（10.0～11.0円/kWh）
- 2021～2022年: エリア間で差があるものの高い変動率が継続（6.1～8.9円/kWh）
- 近年（2023～2024年）: 変動率は中程度のレベルに回帰（2.8～3.8円/kWh）
MAD仮定設定のベストプラクティス：
- 保守的シナリオ: 安定市場条件のモデル化には低水準の値（1.7～3.8円/kWh）を使用
- ベースケースシナリオ: バランスの取れた仮定には直近2年間の平均値（2.8～3.8円/kWh）を検討
- ストレステストシナリオ: 変動期のモデル化には高水準の値（7.0～11.0円/kWh）を使用
- 地域的考慮事項: 例えば北海道の一貫して高い変動率などを考慮
実際の財務モデルでは、MAD値の範囲を用いた感度分析を実施することを推奨します。これにより、さまざまな市場条件下で価格変動がプロジェクトの財務パフォーマンスに与える影響を把握できます。
エリアの出力抑制
電力料金の他に、出力抑制の想定がプロジェクトの経済的なパフォーマンスに最も大きな影響を及ぼします。このパラメーターは、年間発電量の何パーセントが抑制されるかで表されます。
このため、出力抑制についてのより詳細かつ粒度の高いデータが増えるまでは、出力抑制の年平均についての仮説を作ることが、プロジェクトを計画する上で最も理にかなっていると考えています。
年間出力抑制値を65%より高く設定することはできません。シミュレーション結果に歪みが生じるのを防ぐため、この制限を設けています。より高い年間出力抑制量を想定する必要がある場合は、お問い合わせフォームよりご連絡ください。
既に自社で出力抑制モデルを運用している、あるいはシンクタンクやコンサルティング会社などのサードパーティーから提供を受けている場合、またTensor Cloud上でそのデータを使用したい場合は、お問い合わせフォームよりご連絡ください。
前日発電予測のMAPE
太陽光プロジェクトの運用では、毎日翌日の発電量予測を行い、発電計画としてOCCTOに提出する必要があります。予測と実際の発電量に差がある場合は、時間前市場で差分を取引するか、インバランス料金を支払うことで補償する必要があります。
このパラメーターにより、シミュレーション内の発電量予測の精度を設定し、差分の量を推定、時間前取引やインバランスの費用の予測を算出することができるようになっています。
ベースカーブ
Tensor Cloudは、過去の気象と市場データに基づいてトレーニングされた機械学習モデルを使用してベース価格カーブを生成します。これらのベースカーブは価格仮定の基盤となり、新しい市場データが利用可能になると定期的に更新されます。
財務モデリングの安定性と再現性を提供するために、Tensor Cloudはこれらのベースカーブの異なるバージョンを維持しています。各バージョンは、特定の時点でその時点で利用可能な市場データを使用して生成されたベースカーブのスナップショットを表します。
バージョン選択: シナリオを作成または編集する際に、使用するベースカーブのバージョンを選択できます。これにより、以下が可能になります：
- 一貫性の維持: 複数のシミュレーション間で同じベースカーブを使用し、比較可能な結果を得る
- 最新モデルへのアクセス: 最新の市場データとモデル改善を取り入れた新しいバージョンに切り替える
- 過去の結果の再現: 以前のバージョンに戻して過去のシミュレーション結果を再現する
バージョンの更新: 新しいベースカーブバージョンは約1か月ごとに以下の場合に作成されます：
- 基礎となる機械学習モデルが更新された市場データで再トレーニングされたとき
- 予測手法に重要な改善が行われたとき
- 重要な市場イベントによりモデルの再校正が必要になったとき
本番の財務モデルでは、特定のベースカーブバージョンを選択し、シナリオの説明でその選択を文書化することをお勧めします。これにより、再現可能な結果が保証され、プロジェクトポートフォリオ分析全体で一貫性が維持されます。
シナリオの削除
シナリオを完全に削除するには、シナリオ設定ダイアログの下部にあるシナリオを削除 ボタンを押してください。Tensorベースラインシナリオは削除することが出来ませんのでご注意ください。
仮説
上記のように、Tensor Cloudの各シナリオには、インフレ率や電力価格など複数のパラメーターがあります。もちろん、これらのパラメーターは、電力市場やより広い経済の変化を反映するために、時間の経過とともに変化させる必要があります。スプレッドシートの財務モデルでこれを実現するには、モデルの各年度に異なる値を記入するだけです。同様に、Tensor Cloudは、シナリオパラメータが時間とともにどのように変化するかを簡単に定義することができます。
Tensor Cloudの仮説は、時間とともに特定の方法で変化するパラメーターです。シナリオの各パラメーターでは、有効な仮説を一つだけ設定することができます。必要な数の仮説を作成し、他のシナリオで再利用したり、シナリオの作成時に組み込みの仮説ライブラリを使用したりすることが可能です。仮説には、名前を付けることができ、保存、編集、削除が可能です。
例えば、以下のデータは、インフレ率パラメータの仮説になります。
| Year | インフレ率 |
|---|---|
| 2022 | 1.6% |
| 2023 | 0.9% |
| 2024 | 0.6% |
| 2025 | 0.6% |
| 2026 | 0.4% |
各年(および一部のパラメーターでは各エリア)の値を手動で入力するのは面倒でエラーが起こりやすいため、Tensor Cloudには仮説を簡単に作成するための2つの機能があります。自動内挿と平坦外挿です。
自動内挿
Tensor Cloudは、欠落した年の値を自動的に埋めます。例えば、仮説に2つの値しか設定されていない場合です。2022年は1%、2024年は3%です。この場合、Tensor Cloudは2つの値の間で線形補間を行い、以下のように作成します。
| Year | 設定値 |
|---|---|
| 2022 | 1.0% |
| 2023 | 2.0% < 自動内挿の値 |
| 2024 | 3.0% |
Tensor Cloudは現在、線形補間のみをサポートしています。が、将来的にはパラメーターの指数関数的な成長のようなものをより簡単にモデル化できるような、他の補間方法も検討しています。
平坦外挿
上記の例で、2024年以降の値はどのように設定されるのでしょうか。ここで平坦外挿が行われます。Tensor Cloudは設定された最後の年の値を取り、シミュレーションの最後の年までのすべての年について同じ値を適用します。
つまり、上記の例の最終結果はこのようになります。
| Year | 設定値 |
|---|---|
| 2022 | 1.0% |
| 2023 | 2.0% < 自動内挿の値 |
| 2024 | 3.0% |
| ... | 3.0% < 平坦外挿の値 |
| 2066 | 3.0% < 平坦外挿の値 |
現在、Tensor Cloudにおいて、2066年までの仮説の設定が可能です。私たちは定期的にこれを見直し、必要に応じてさらに先の未来の仮説の設定が可能になるように拡張していく予定です。2066年以降に仮説を拡張する必要がある場合は、お問い合わせフォームまでお問い合わせください。
仮定の使い方
画面右側のドロップダウンメニューから、各シナリオのパラメータに対応する前提条件を確認することができます。現在選択されている仮定が編集可能である場合、ドロップダウンセレクターの横に編集ボタンが表示されます。編集ボタンをクリックすると、仮定ビルダー に移動します。
各ドロップダウンセレクタの下部には、独自の仮定を追加するためのオプションが含まれています。
仮定ビルダー
Excelで仮定を構築する方法と同様に、例えば、財務モデルの各月または各年の想定インフレ率の値を入力することにより、Tensor Cloudでは、年間の値を入力して仮定を迅速に構築することが可能です。これは、仮定ビルダーで行われます。
仮定に名前をつける
仮定ビルダーダイアログの上部にあるデフォルトの名前の横にある 編集ボタンを押して、新しい仮定をゼロから作成するときは、最初にその仮定に名前を付けます。
仮定はワークスペースのすべてのメンバー間で共有されるため、早い段階で、ワークスペース内で一貫した命名方式を作っておくことをお勧めします。接頭辞または接尾辞は、共通の基準でチームを維持するためにうまく機能することができます。例えば、「検証中／名称」、「ドラフト中／名称」、**「承認済み／名称」**などです
仮定に値を追加する
新しい値を追加するには、まず年のドロップダウン・フィールドから希望の年を選択し、値を入力して追加ボタンを押すか、Enterキーを押します。値はどのような順番でも入力でき、Tensor Cloudが自動的に年ごとに並べ替えます。
各行の右側にある削除アイコンをクリックすると、値を削除することができます。
各年の値を手作業でひとつひとつ追加する代わりに、モデル内の将来の主要な変曲点を特定し、自動内挿 と 平坦外挿 を使用して間の空白を埋めることを推奨します。また、タイムラインプレビューを見て、時間の経過による仮定を理解しましょう。
仮定の最初の値について
新規に仮定を作る場合、仮定ビルダーには、実際のデータがある昨年度の値がすでに含まれています。例えば、太陽光発電の抑制に関する新しい仮定を構築する場合、各エリアについて、昨年度の抑制実績データが事前に入力されています。
Tensor Cloudは、プロジェクトシミュレーションを実行する際に、最新の実際の市場データとエリアデータを使用するので、仮定から実際の値を編集したり削除したりすることはできませんが、将来の任意の年の新しい値を追加するができます。仮定ビルダーは、日本の会計年度で動作します。
系統エリア
電力料金や出力抑制量など、一部のパラメーターはエリアごとに設定されています。これらのパラメーターについては、仮定ビルダーで各エリアの値を個別に追加、編集、削除することができます。
仮定ビルダーの上部にある エリア ドロップダウンセレクタでエリアを選択し、値を入力します。「全てのエリアに適用」ボタンを押すと、あるエリアの値を他のすべてのエリアの値にコピーすることができます。
「全てのエリアに適用」ボタンは、時間をかけて作り上げたエリアの値を不用意に上書きしてしまう可能性があるので、注意して使用してください。
タイムラインプレビュー
仮定ビルダーの右側には、入力した仮定の値がTensor Cloudがサポートする一番先の未来である2066年まで、どのように変化するのかを可視化する折れ線グラフが表示されます。