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JMA 日平均気温と JEPX 東京エリア卸電力価格の 15 年相関

寒さが厳しいほど電気代が上がる構造。北本連系線の制約と暖房需要の関係

太陽光発電大国・九州ならではの「夏の昼に価格が下がり、夜に上がる」非対称性

25℃ から離れるほど価格が上がる U 字型構造を絶対偏差相関で可視化

原発停止後の火力依存と、夏冬両期型需要が価格に響く構造

トヨタ・自動車部品など製造業集積エリアの「平日 vs 休日」需要パターン

高浜・大飯・美浜 7 基稼働でベースロード復活、気温感応度が 3 段階に変化

国内 2 位の太陽光導入比率 + 島根 2 号機 2024 年再稼働の構造変化

国内最小級市場、伊方 3 号機の運転 / 停止が価格に直接反映

水力比率国内トップで平時は安定、豪雪期は暖房 + 融雪需要で価格上振れ

ドル建て LNG (CIF) × 円建て JEPX 東京の月次相関、ChartDual 2 軸時系列

0-12 ヶ月のラグ相関スイープ、ピーク 5-6 ヶ月（長期契約 + 燃料費調整 + 在庫の 3 層）

原油 → LNG → JEPX の 2 段伝播、Brent ピークラグ 7-8 ヶ月（LNG より 1-3 ヶ月長い）

ドル建て × ドル建ての純粋燃料伝播、ピーク 3-4 ヶ月（燃料チェーン最上流）

加法 3 要因分解（LNG 要因 + 円安要因 + 相乗効果）、基準月 2020-12 で電気代高騰の正体

10 年物日本国債利回り × LNG の 2 軸時系列、エネルギーと金融の引用インフラ中心軸

降水量 → ダム水位 → 春の水力出力増 → ベースロード安定の連鎖

太陽光大量導入下での降水量、太陽光低下と冷房需要抑制の両方向効果が同時発生

全国太陽光発電量 × 東京日照時間の月次相関 +0.70-0.85、再エネのポテンシャル指標

高浜・大飯・美浜 7 基稼働で月次相関 -0.40〜-0.60、本州最安水準を維持

全国再エネ比率の 5 年月次トレンド、年率 +1.5%pt ペース、2030 年目標到達には加速が必要

LNG 高騰時も火力は減らない。火力 = 需要調整役、燃料コストは JEPX 価格に反映される構造

需要は快適温度 20-25℃ で最低、絶対偏差で r=+0.65〜+0.75。冬偏重の構造を実証

全国風力 × 札幌風速、月次相関 r=+0.30〜+0.50（中程度）。地理的偏在で太陽光より弱い相関

金沢の冬期 6-8 m/s + 夏期 2-3 m/s の極端な振幅、北海道とは異なる位相

瀬戸内海（広島・高松）の太陽光最有利 vs 日本海側（札幌・金沢）の不利、地理的格差を可視化

金沢・札幌の冬季季節風が赤、太平洋側 + 内陸が穏やかで青。陸上風力立地集中の根拠（Day 11 で 9 地点完全体に拡張）

札幌 + 金沢のみ赤い帯、他 7 地点はほぼ青。水力ベースロード + 暖房需要の地理的根拠

火力発電量 × LNG ドル建て CIF を加法 3 要因分解。基準月 2021-04 で燃料コスト増の 85-90% は燃料価格要因

北陸冬季豪雪 + 太平洋側梅雨 + 九州台風の 3 パターンが地理的にモザイク状に重なる構造、再エネ + 需要への 3 経路

9 地点すべてが年周期で揃う唯一の気象変数、緯度差 14℃ の地理的偏在 + 2023-2025 年の高温 3 連続

9 エリアの卸電力価格を 1 ページで比較、原発再稼働 / 太陽光導入 / 火力依存 / 水力比率の刻印を可視化

原発再稼働済の関西 + 九州（r=+0.30）vs 火力依存の東京 + 中部（r=+0.65）、電源構成の経済効果を数値化

米 10y − 日 10y のスプレッドと USD/JPY の月次相関 r=+0.75-0.85、為替を駆動する金利差の構造

米 30y − 米 2y と日本販売電力量、12-18 ヶ月遅延の景気サイクル波及を可視化

Phase 3-B で jgb-30y-yield 着地、超長期金利のグローバル連動 + YCC 期の日本独自性を初めて 1 ページで可視化

米金融政策 → 米金利 → 為替 → 日本の燃料コストの伝播経路、Insight #16 の続編で米国側からの視点

FRB 政策金利 → 米 2y → 為替 → 燃料 → JEPX の経路、月次相関 r=+0.40-0.55

米 CPI 前年比と USD/JPY 月中平均の 15 年相関、米インフレ → FRB 政策 → 米金利 → 為替の連鎖を可視化。月次相関 r=+0.55-0.70 (ラグ 3-6 ヶ月)

米 Fed Funds Rate と JEPX 東京の月次相関、米政策金利 → 為替 → 燃料 → JEPX の 4 段階連鎖。月次相関 r=+0.30-0.50 (ラグ 6-12 ヶ月)

米景気 → 世界製造業 → 日本製造業 → 日本電力需要、リーマン + コロナ両ショック時に明瞭。ラグ 3-6 ヶ月で r=+0.45-0.60

LNG / Brent / 石炭 → USD/JPY 換算 → 燃料調達 → JEPX 東京の 4 層伝播を 1 ページに統合。加法 3 要因分解で各層の寄与を可視化、Insight #13 の発展版

米 Nonfarm Payrolls (前月差) と失業率を USD/JPY × JEPX 東京と並べる 3 軸対比。米雇用 → FRB → 米金利 → 為替 → 円建て燃料 → 日本電力市場の 4-6 段階伝播。失業率 × USD/JPY r=-0.62 (ラグ 6 ヶ月)、USD/JPY × JEPX 東京 r=+0.71 (同月)

米失業率と日本電力販売量のラグ相関を 0-12 ヶ月で走査。リーマンショック余波で 9 ヶ月遅れ、コロナ同時ショックで同月連動。月次相関 r=-0.45〜-0.65 (ラグ 6-9 ヶ月)

米食料 CPI 前年比と円建て LNG 価格を並べる。ウクライナ戦争後の穀物 + エネルギー同時急騰、ドル建て輸入物価 + 円安効果の二重ショック構造を解読。月次相関 r=+0.74 (2018-2025)

日銀短観 大企業製造業 DI と鉱工業生産 + 日本電力需要の 3 軸対比。景況感 → 実体経済 → 電力市場の伝播を 30 年データで可視化。月次相関 r=+0.55〜+0.65 (ラグ 6 ヶ月)

地熱発電量と東北気温 (火山地帯代理) の月次相関を検証。地熱は設備利用率 70-80% で気象相関 r ≈ 0、太陽光 (+0.85) ・風力 (+0.65〜+0.75) との対照で再エネ多様化の価値を構造的に説明

中国 NBS 官製 製造業 PMI (china-nbs-mfg-pmi) と円建て LNG 日本 CIF を 2 軸 + 短期ラグで定性的に対比。世界第 2 位経済の景気変動 → アジア LNG 需給 → 日本電力市場の連動構造を解説。観測期間は 2025-04〜2026-04 の 13 ヶ月で短く、相関の強弱は断定しない (L-051 / L-062)

ECB 主要リファイナンス金利 (MRR、`ecb-rate-mrr`、月次、%) × USD/EUR + USD/JPY の 3 軸対比。日米欧 3 大中央銀行 (BOJ + FRB + ECB) の金利政策が世界為替市場に与える複合効果を、2023 年 5 月以降（ECB 利上げ完了〜利下げ転換局面）の約 3 年データで可視化、円安進行の三角構造と利下げ局面の歩調を解読

中国 NBS 官製 製造業 PMI (china-nbs-mfg-pmi、月次、index) と日本電力販売量 (meti-demand-total、月次、GWh) を 2 軸 + 短期ラグで定性的に対比。中国景気減速 → 日本輸出減 → 日本製造業稼働低下 → 電力需要減という長いトンネルの構造を解説。観測期間は 2025-04〜2026-04 の 13 ヶ月で短く、相関の強弱は断定しない (L-051 / L-062)

鉄鉱石価格 (Pink Sheet、月次、$/dmt) と火力発電量 (meti-gen-thermal、月次、GWh) の関係を可視化。世界第 3 位の鉄鋼生産国・日本における鉄鋼業電力需要 (年 35 TWh、全体の 4%) を介した間接因果、ラグ 6 ヶ月で月次相関 r=-0.30〜-0.45 (弱-中程度負相関)

札幌最低気温と北海道 JEPX の冬季 (11-3 月) 集中相関を可視化。-10℃ 以下の極寒で発現する暖房需要急増 + 北本連系線制約 (90 万 kW、需要の 15%) + 火力依存 60% の特殊構造、冬季限定で月次相関 r=-0.72〜-0.85 (本州他エリアより強い負相関)

沖縄電力 (沖縄本島 + 離島 11 系統) の島嶼電力構造を可視化。日本唯一 JEPX 不参加 + 本土連系線ゼロ + 火力依存 90% 超 + 燃料費調整制度のダイレクト影響という閉鎖系電力市場、北海道 (Insight #53) との対比で本土 7 エリア標準構造を浮き彫りに

JEPX 9 エリア (北海道〜九州) の月次卸価格と円建て LNG (fuel-lng-jp-cif × fx-usdjpy-monthly-avg) のラグなし相関を 2012-04〜2025-12 の 165 ヶ月で実測。九州 r=+0.31 〜 中部 r=+0.53 の 0.22 格差、北海道は意外にも耐性 2 位 (r=+0.39、気温・需給駆動)

アジア LNG (JKM)、欧州 (TTF)、米国 (Henry Hub)、日本 CIF の 4 地域価格を 15 年比較。輸送コスト + 長期契約 + 地政学による地理的価格差を可視化、ウクライナ戦争後の構造変化 (2022-08 で TTF $95/JKM $70/CIF $24.5 の歴史的最大格差) を読み解く

日本 CPI 総合 (jpn-cpi-yoy、月次、%) と円建て LNG / 原油 (fuel-lng-jp-cif × fx-usdjpy-monthly-avg、円/MMBtu) のラグ相関を 0-12 ヶ月で走査。燃料費調整 → 電気代 → 物価指数の 3-9 ヶ月伝播、ラグ 6 ヶ月で月次相関 r=+0.65〜+0.80

日本鉱工業生産指数 (jpn-industrial-production、月次、2020=100) と電力販売量 (meti-demand-total、月次、GWh) のラグなし + ラグ相関 0-12 ヶ月走査。製造業稼働 → 電力需要のラグなし即時連動 (r=+0.78〜+0.85)、米/中の 9 ヶ月遅延と対比

Insight #11-#15 を 1 ページに統合。欧州ガス危機（TTF）から日本の電気代（JEPX）まで、燃料チェーン 3 層 + 為替要因分解の全体像を俯瞰、北極星「引用インフラ」の象徴記事

米 FF レート (FRED FEDFUNDS) と USD/JPY 月中平均の相関を見る。FRB の利上げ・利下げが為替に即時反映される構造を可視化、Insight #35 (日米金利差) との対比で説明力の差を実証

OCCTO 容量市場メインオークション約定結果 (FY2024-FY2029、6 年分) の全国加重平均価格 14,137 → 3,737 → 6,230 → 8,992 → 12,210 → 13,909 ¥/kW とエリア別分化構造を実 CSV データで可視化。「初回高値 → 暴落 → V 字回復」の制度的ドラマと、太陽光大量導入の九州が高値になる kW 価値の本質を読み解く

EPRX 年次取りまとめより、需給調整市場 6 商品 (一次・二次①②・三次①②・複合) の年間平均落札単価を可視化。FY2024 は 2.67〜3.30 円/ΔkW・30分の狭い帯に収まり、商品差は価格より調達不足率に現れる。蓄電池・VPP の上限価格付近の高値応札が市場構造を変えつつある

需給調整市場で唯一 5 年取れる長期系列・三次調整力② (FY2021 2.58 → FY2022 3.49 → FY2023 1.46 → FY2024 3.30 → FY2025 上期 1.14 円/ΔkW・30分) と JEPX スポット価格・燃料価格の連動を年次粒度で可視化。EPRX 公表の相関係数は 0.80 → 0.70 → 0.37 と低下、燃料局面で連動し平時で乖離する構造を読み解く

OCCTO 容量市場メインオークション (FY2028 実需給向け) のエリア別価格 14,812 / 13,177 / 10,280 / 8,785 ¥/kW の 4 価格帯構造を、連系線制約 + 電源構成 + 需要パターンで読み解く。「東京は大需要地だから安い」「九州は太陽光が多いから安い」という 2 つの直感を実データで反証

EPRX 年次取りまとめより、需給調整市場の電源種別別 (揚水 / 蓄電池 / VPP) 平均落札単価を商品別に対比。三次調整力② FY2024 で 揚水 0.72 / 蓄電池 109.43 / VPP 46.24 円/ΔkW・30分 という二極構造を可視化。ただし単価は volume-weighted でなく「約定時の単価水準」であり、市場全体の単価でも市場寄与でもない点を明示

ECB 預金ファシリティ金利 (DFR) − 米 実効フェデラルファンド金利 (% pt) のスプレッドと EUR/USD 月平均 (USD/EUR) を ChartSpread で重ね描き。金利平価の発想で「中央銀行のどちらが速く動いたか」が EUR/USD の背骨になるかを、2023 年以降（ECB 利上げ完了〜利下げ転換局面）の約 3 年データで確かめる、Phase 2 国際ドメイン第 1 弾

Ember Monthly Electricity Data (CC-BY-4.0、catalog 205) の電力部門 CO2 強度 (gCO2/kWh、月次) を主要 5 か国 (日本・米国・中国・ドイツ・英国) で並べ、日本がどこに立っているかを確かめる。2025-12 で 中国 592 / 日本 476 / 米国 384 / ドイツ 357 / 英国 192 gCO2/kWh、日本は中国に次いで 2 番目に高く、英国比で約 2.5 倍。電源構成 (石炭依存度・原子力・再エネ) の刻印を読み解く、Phase 2 国際ドメイン Ember 第 1 弾

Ember Monthly Electricity Data (CC-BY-4.0、catalog 240、5 か国 × 7 燃料 = 35 系列の ember-share-{fuel}-{cc}) で主要 5 か国の電源別発電量シェアを並べ、#67 の CO2 強度ランキングを電源構成から説明する。2025-12 で 中国 石炭 58.5% / 日本 石炭 32.0% + ガス 30.7% / 米国 ガス 38.2% / ドイツ 再エネ 54% + 原子力 0% / 英国 石炭 0% + 再エネ 56% という分岐。CO2 強度を最も強く規定するのは石炭シェアであることを実データで示す、Phase 2 国際ドメイン Ember 第 2 弾

Ember Monthly Electricity Data (CC-BY-4.0、catalog 240、ember-share-{coal/gas/nuclear/solar/wind/hydro/bioenergy}-jp の 7 系列) で日本一国の電源別発電量シェアを 2018-04〜2026-02 の月次で追う。化石 (石炭 + ガス) は 67% → 63% でほぼ横ばい、原子力は 4% 台 → 9% 前後へ部分回復、太陽光は同月比 (4 月) で 9.0% → 13.8%、バイオは 2% → 7% 台。#67 / #68 の国際比較で見た「火力依存・原子力低位」を時系列で裏付ける、Phase 2 国際ドメイン Ember 第 3 弾 (日本単独)

JEPX 東京の月次価格を残余系統需要・円建て LNG・東京気温・前月価格で OLS 回帰し、係数・標準誤差・t 値・R² をすべて開示する教材。n=44 (2022-05〜2025-12) で R²=0.883、ただし前月価格 1 変数だけでも R²=0.834 — 説明力の大半は時系列の慣性。統計的に有意なのは気温 (t=4.01) と前月価格 (t=6.78) で、残余需要・円建て LNG は t<2。過去データの当てはまり (in-sample fit) であり未来予測ではない (リク監修済)、引用インフラ第 3 層「方法論ライブラリ」Day 1。

JEPX 東京 日次価格 (2021-2025) と METI 月次需要 (2022-2025) で、GW・盆・年末年始という 3 つの休日窓の価格凹率を比較。GW −36% / 盆 −19% / 年末年始 −1% の差を「産業休止 × 気候 (暖冷房需要)」の枠組みで説明する教材。GW は気温が穏やかで暖冷房需要が需要を支えないため最大の凹み (5 月需要 61,951 GWh は年間最低、2025-05-05 は 6.99 円/kWh)。過去データの記述的分析であって未来予測ではない (リク監修済)、引用インフラ第 3 層「方法論ライブラリ」Day 2。

月次 JEPX 東京を 4 つの単純ベースライン (持続予測 lag1 / 季節平均 / 12 ヶ月前同値 / 訓練期間平均) で out-of-sample 予測し、MAE・RMSE・MAPE を全開示する教材。訓練 2012-2021 → テスト 2022-01〜2026-04 (n=52) で、持続予測 (前月と同じ) が MAE 2.02 円/kWh・MAPE 11.94% で最良。季節平均 23.54% / 12 ヶ月前 49.77% の約 2〜4 倍に圧勝し、誤差は ±2 円以内 65.4% (34/52) ・±5 円以内 88.5% (46/52) ・中央値誤差 −0.21 円でほぼ無バイアス。訓練平均 11.88 円 → テスト平均 16.14 円の構造的水準シフトで定数モデルは破綻。#70 の in-sample 回帰 (前月価格 1 変数で R²=0.834) を out-of-sample 側から裏付ける。過去データの out-of-sample 検証であって未来予測ではない (リク監修済)、引用インフラ第 3 層「方法論ライブラリ」Day 3。

日本の総人口は 2019→2024 の 5 年で −2.2%（約 −275 万人）。同じ期間、全国の電力需要は −2.0% とほぼ同率で減った。一人当たり消費はほぼ横ばい（+0.1%）— 需要減のかなりの部分が「母数の縮小」で説明できる。47 都道府県の人口データで地域分化（東京 +3.9% vs 秋田 −11.3%）も見る。

発電コスト（LCOE）が最も安い電源——陸上風力 $21/MWh・太陽光 $43/MWh（米 NREL ATB）——は、日本の電源構成では風力 1.3%・太陽光 4.1% と小さい。最大シェアは火力 73.7%。コストの序列と普及の順序がねじれている構造を、技術別 LCOE と日本の発電量シェアで並べて見る。

EU ETS は20年で無償割当を約76%縮小し、発電・熱の燃料燃焼排出を2014年比で約55%削減した。日本の GX-ETS は2026年度に義務化、2033年度に発電部門を有償オークションへ。EU が歩んだ道のどこに日本が立つのかを EEA 実データで読む。

2025年、EU ETS 対象29か国の排出の約46%しか無償枠で覆われず、残り582Mtは市場で調達される。無償カバー率は石炭・島嶼の電力国ほど低く（ポーランド33%・アイルランド24%）、水力・原子力のクリーン電源国ほど高い（フランス84%・スウェーデン84%）。発電は原則オークションという設計が国別に映る。

2025年、日本は原油・LNG・石炭を計約18.7兆円輸入。原油は中東に94%依存（UAE43%+サウジ40%）、LNGは豪40%中心に分散（露9%・米7%）、石炭は豪67%の一極集中。燃料ごとに供給リスクの構造が異なる。

2016→2025年、原油は中東依存が77%→94%へ「一極化」、LNGは米シェール参入で供給国が多様なまま（ただし露は8%で残存し脱ロシアは未達）。同じ輸入燃料でも10年の進む方向は逆だった。

FIT買取価格は事業用太陽光が40円(2012)→9.9円(2026)へ4分の1に、陸上風力も22→14円。だが地熱40・木質バイオマス24・中小水力34は14年間据え置き。量産が効く電源だけが安くなった。

2022年度、燃料高と円安で大手電力9社のうち8社が経常赤字に。だが翌2023年度は9社すべて黒字に回復し関西電力は7,660億円。燃料価格×料金制度のラグが生む利益のV字を9社の経常利益で読む。

大手電力9社のFY2024決算で、売上最大の東京電力HD(6.8兆円)の営業利益率は3.4%と9社中最低。一方 関西10.8%・北陸11.8%。規模と稼ぐ力は一致しない。

EU ETS の対象排出量を加盟国は2005年から軒並み削減。最大減はフランス(-58%)・英国(-57%)、最も鈍いのはオランダ(-14%)。同じEUでも脱炭素のペースは国で大きく違う。

電力会社は資本集約産業。大手9社の総資産は売上の1.9〜2.85倍、しかも10年で20〜42%増えた。最大は中国電力+42%、最小は東京HD+10%（福島負担で投資余力に制約）。

2022年のエネルギー危機。原油は2.4倍、LNGは2.2倍に上がったが、最も激しく動いたのは石炭——豪州石炭は2020年比5.7倍(指数567)に急騰しその後反落。電力損益V字の入力側を輸入燃料で読む。

電気に占める石炭の割合はこの10年でどう動いたか。英国は25.5%→0.0%でゼロ達成、独・米はほぼ半減、中国も72%→56%へ低下。だが日本は30%→29%でほぼ横ばいで、先進国の中で唯一止まっている。Ember月次の年平均で読む。

脱石炭の裏側。電気に占める風力＋太陽光の割合はこの10年で、英国16%→43%・ドイツ20%→47%と急伸し、抜けた石炭をほぼ1対1で置き換えた。米中も伸ばす中、日本は7%(2018)→12%で最も出遅れ——とくに風力が1.4%とほぼ存在しない。

脱石炭3部作の締め。電気に占める天然ガスのシェアを主要5か国で10年並べると、ガスが主役なのは米国(約40%)だけ。英・日はガス大国だが再エネ・原子力に押されて縮小、独は低位、中はほぼゼロ。この10年の脱石炭の主役はガスではなく再エネだった。