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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

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）

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

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

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

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

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

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

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。