こんにちは、広報チームのキムです。

当社グローバルエンジニアリングでは、業務効率化のためにAI活用とDXを推進し、日々さまざまな取り組みを行っております。

その中である１つの取り組みが『Microsoft』社の導入事例として紹介されました。社内で日々業務に向き合っている立場から見ても、こうした形で外部に取り上げていただけるのは素直にうれしい出来事だと感じています。

以下、Microsoft社 掲載記事へのリンク
Fabric を中核とした統合データ基盤により需要予測の精度向上を実現、電力小売のグローバルエンジニアリングが予測 AI を内製化し、予測時間短縮と精度高度化を同時に達成 | Microsoft Customer Stories

今回紹介されたのは、DNC業務における需要予測へ機械学習を導入した取り組みについてです。

（需要予測業務の詳細はこちら：DNCの1日（午後の業務） ）

Microsoft Fabric（以下、Fabric）を活用して 「需要予測における機械学習モデルの構築からデータ処理、結果の活用」 までの一連の流れを実現したことについて取り上げていただいております。

※Fabricとは、データの収集・加工・分析・可視化までを一体的に行える Microsoft社のデータ分析基盤です。

具体的には当社ではこのFabricを活用して、

・ 当社の膨大な電力需要データで作成した機械学習モデルによる翌々日の電力需要予測 ・ 上記予測結果の可視化
・ 実運用で活用可能な形式への予測結果の加工と出力
・ 予測精度の継続的なモニタリングと機械学習モデルの自動更新

といった一連の処理を『内製』しました。
（機械学習モデルの『内製』し活用している企業は、中小では数少ないと思います。）

DNCでは機械学習モデルによって出来た需要予測を元に、直近の需要傾向や突発的なトラブルなどを考慮して需要予測を行っています。

同じ部署で働いていると、こうした取り組みはいつの間にか「使えて当たり前」になっていました。ただ振り返ってみると、「間違えたらどうしよう」「判断の責任が重い」と感じていた心理的なプレッシャーや需要予測業務に対して作業量が、確実に軽くなっていることに気づかされます。
判断材料をチームで共有できるようになったことで、日々の業務に対する安心感が生まれました。

当社が日々の仕事の中で抱える「ちょっとしたやりづらさ」や「このままでいいのかな？」という疑問を、そのままにしない会社だということです。
目の前の業務を少しでも良くしようと工夫が、結果としてこうした形で評価される取り組みに繋がっているのだと感じました。

今回は、当社が単に電力を提供するだけでなく、安定した事業運営やより良いサービス提供のために、社内でどのような挑戦を続けているのかを知っていただく、良いきっかけになればと思います。
これからも、AIの活用とDXの推進を図り、一歩ずつ積み重ねながら、会社として着実に成長していければと感じています。