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Japan Blog

Project Sunroof で自宅の太陽光発電量を見てみましょう

直接太陽光の1日中の様子を示す GIF 画像。

太陽光は低炭素かつ豊富な電力資源で、Google は、およそ 10 年前にカリフォルニア州マウンテンビュー市の本社に、当時の企業としては最大規模の 1.6 メガワットの太陽光発電パネルを導入するほど、早い時期からその可能性を感じていました。その長期にわたる持続可能性への関心に加え、太陽光発電量の予測に関する精度の高い情報を活用し、2015 年に Project Sunroof をアメリカで提供開始しました。そして、本日より、Project Sunroof の情報を日本でもご覧いただけるようになりました。
Project Sunroof とはGoogle Earth のマッピング技術や機械学習などを活用し、各住宅の屋根が太陽光パネルの導入に適しているか、また、導入した場合どれくらいの電気代を節約できるのかなどをシュミレーションするサービスです。

Project Sunroof を可能にする技術

太陽光発電量を予測するのは簡単なことではありませんが、テクノロジーがその手助けをしてくれます。すべては航空写真からはじまります。まず、航空写真を使って3D マップを作成します。その後、緑ではない一定の高さのもの(緑のものは木の可能性が高いのです!)を屋根として抽出し、これを教師データとして機械学習モデルを作ります。
次に、太陽光です。標準気象年データを元に、屋根の 1 ピクセルごとの年間の直接太陽光と間接太陽光の日射量を、影を作り出す周囲の木や建物も考慮しながら 365 日毎時分計算し、算出しています。
最後に、それぞれの屋根に設置できる太陽光パネルの数を見積もります。設置場所についても、できるだけ効率よく発電ができるよう太陽が当たりやすい場所からはじめます。
パネル数と年間の日射量によって、それぞれの屋根の太陽光発電量がわかります。

パネル数と年間の日射量によって、屋根の太陽光発電量を示す画面の画像。

日本でも公開
本日より、Project Sunroof の技術を活用し、東京電力ベンチャーズが新しい太陽光発電シミュレーションサービス、サンクル の提供を開始しました。サンクルでは、 各住宅が太陽光発電システムに適しているかどうかを検討いただくため、どのくらいの二酸化炭素削減ができるのか、電気代を節約できるのかなどといった情報を提供しています。