叡啓大学が公開講座「深層学習を活用したエネルギーマネジメント入門」を開催！生成AIで電力需要予測を体験

機械学習・深層学習

2050年カーボンニュートラルに向けたAI活用

叡啓大学は2026年2月20日（金）に、公開講座「深層学習（Deep Learning）を活用したエネルギーマネジメント入門―生成AIで学ぶ電力需要予測―」を開催しました。2050年のカーボンニュートラル達成や、より便利な社会（Society 5.0）を実現するためには、エネルギーの管理を賢く行うことが大切です。この講座は、AIやデータサイエンスを使って、いつどれくらいの電力が必要になるかを予測する技術への関心が高まる中で企画されました。

講義の様子

生成AIで電力需要予測を体験

この講座では、電力の需要を予測するためのデータサイエンス技術として、統計分析の基本的な方法である「重回帰分析」と、AI技術の一つである「深層学習」の両方が紹介されました。参加者は、生成AIを使いながら、Google Colabというツール上で実際にプログラムを動かし、分析の流れを体験することができました。

河村勉教授の解説に合わせて、参加者それぞれが自身のパソコンで演習を行い、AIを使った分析の基礎を学びました。

  • 統計的な予測：まず、過去の電力需要や気温などのデータを使って、重回帰分析による予測モデルを作りました。これにより、統計的な考え方の基本を理解します。

  • AIによる予測：次に、「ニューラルネットワーク」という仕組みを使った深層学習モデルを構築し、同じデータで予測した結果を比較しました。

生成AIの活用により、AIに初めて触れる方でも、分析の仕組みを一つずつ確認しながら学習を進めることができました。

講義中の河村教授

深層学習の「得意なこと」を体験

重回帰分析は、比較的シンプルで結果がわかりやすい方法です。一方、深層学習は、たくさんの層と特別な計算（活性化関数）を使うことで、より複雑なデータの中にある関係性を学習できるのが特徴です。

今回の演習では、深層学習モデルの方がより正確な予測結果を出すことが多く、参加者はAI技術の可能性を肌で感じることができました。また、深層学習は高い精度で予測できる反面、「過学習」といった難しい点もあるため、モデルの構造や学習の設定を適切に調整する必要があることも学びました。

叡啓大学では、今後も社会人や地域の皆さまに向けた公開講座を続けていく予定です。

関連情報

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