--- title: 日本ガス協会 技術賞 --- [![ガスエネルギー新聞](https://sp.gas-enenews.co.jp/hs-fs/hubfs/logo/rogo-1.png?width=200&height=29&name=rogo-1.png "ガスエネルギー新聞")](https://www.gas-enenews.co.jp/) - Menu Item 1 - Sub-menu Item 1 - Another Item - Sub-menu Item 2 - Menu Item 2 - Yet Another Item - Menu Item 3 - Menu Item 4 ![2026年度 技術賞 ロゴ](https://sp.gas-enenews.co.jp/hubfs/26%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B3%9E%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8/%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B3%9E_2026logo.jpg) 2026 JGA TECHNOLOGY AWARD # IoTデータを活用した在宅予測ロジックの開発 大阪ガスマーケティング株式会社 [概要](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/ta06#overview)[開発概略](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/ta06#background)[開発の動機・目的](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/ta06#purpose)[開発の内容](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/ta06#development) [←受賞一覧に戻る](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026?hsLang=ja-jp) 01OVERVIEW ## 電力・給湯データから、つながりやすい曜日と時間帯を予測。 IoTデータで得られる電力使用量や給湯使用量を基に、顧客の曜日別の在宅時間帯を予測するロジックを開発しました。直近4週間のデータから季節変動やライフスタイルの変化を捉え、約70％のヒット率で効率的なアポイント業務を支援します。 KEY TECHNOLOGY ## 一度の架電で、つながりやすいアポイントへ。 顧客ごとの電力・給湯使用量から在宅を予測し、確率に濃淡をつけて可視化。予定が組みやすくなり、架電工数と履歴管理の負担を削減します。 **01**IoT DATA 電力・給湯使用量を活用 **02**70% HIT RATE ヒット率約70％ **03**50,000 CASES 年間約5万件に活用 ![在宅予測ロジックの導入前後と曜日・時間帯別の予測例](https://sp.gas-enenews.co.jp/hubfs/26%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B3%9E%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8/%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B3%9E06%20IoT%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F/home-presence-prediction-overview.jpg) **在宅予測ロジックの導入前後と予測例**資料掲載図版。スマートフォンでは横方向にスクロールして確認できます。 RELATED INFORMATION ## 受賞技術に関する詳細情報 製品・技術の詳細確認、資料請求、お問い合わせはこちらから。 [01PRODUCT**製品詳細ページ**↗](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/CLIENT_URL_PRODUCT_DETAIL?hsLang=ja-jp) [02DOCUMENT**製品資料ダウンロード**↓](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/CLIENT_URL_DOCUMENT_DOWNLOAD?hsLang=ja-jp) [03CONTACT**直接お問い合わせ**→](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/CLIENT_URL_CONTACT?hsLang=ja-jp) BACKGROUND ## 開発概略 - IoTデータで得られる電力使用量、給湯使用量などを基に顧客の曜日別の在宅時間帯を予測するロジックを開発 - 予測をしたい日の前日から直近4週間のデータを使用することで、季節的変動や直近のライフスタイルの変化にも対応することができ、ヒット率は約70％と高確率 - 年間約5万件のエネファーム修理や定期点検のアポイントに活用することで効果的かつ効率的なアポイントを実現 PURPOSE ## 開発の 動機・目的 エネファームの修理申し込み方法においてはIoTデータの搭載により、従来の顧客からの修理の申し込みから発電見守りによる当社からのアポイントへと進化し、受動的な業務から能動的な業務へと変化している（定期点検でもアポイント）。 しかし、共働き世帯の増加を背景に架電をするも不在で繋がらないケースが多く、顧客毎に架電をした曜日や時間帯を記録し、繋がるまで管理を行う手間がかかっており、改善をしないといけない課題認識を持っていた。 電気のスマートメーターが読み取る電力量で在宅予測をする仕組みはあるもののヒット率は約50％であり、一律の基準値で判定しているため予測範囲も狭い。 そこでIoTデータで取得できる顧客毎の電力や給湯使用量などを基に在宅予測をすることで、効果的かつ効率的なアポイント業務へ改革することを目指した。 DEVELOPMENT ## 開発の内容 ### 在宅予測ロジックについて 01 #### 瞬時的ピークでの誤判定を抑制し、季節変動・ライフサイクル変動に対応 冷蔵庫などの瞬時的ピークが立つ家電への対応や季節的変動・ライフスタイルの変化にも対応するため、顧客毎の待機電力相当を算出した上で、＋αの基準値を加えるロジックを開発。 02 #### 給湯使用量を組み合わせ、ヒット率向上と予測範囲拡大を実現 給湯使用量を組み合わせることでヒット率の向上に成功。電力使用量が少ない時期は給湯使用量で予測するなど予測パターンを増やすことで、ヒット率を落とさず予測範囲の拡大を実現。 03 #### 濃淡のある在宅予測に設計 電力使用量に給湯使用量を組み合わせたことで予測パターンが増え、在宅or不在ではなく、在宅でも「確率高」「確率中」「確率低」と可視化することで選択肢を拡大。 従来の基準値での予測結果は18時のみでしたが、開発ロジックでは18時に加えて5つの時間帯を提案。ヒット率を向上させつつ予測範囲を拡大し、さらに在宅情報に濃淡をつけることも実現し、効率的かつ効果的なアポイント活動の改革を可能としました。 ![電力使用量と給湯使用量を組み合わせた在宅予測ロジックの詳細](https://sp.gas-enenews.co.jp/hubfs/26%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B3%9E%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8/%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B3%9E06%20IoT%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F/home-presence-prediction-details.jpg) **在宅予測ロジックの詳細**待機電力相当＋α、給湯使用量、在宅濃淡の3つのポイントを示した資料掲載図版 [←受賞一覧に戻る](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/?hsLang=ja-jp) [Follow us on Facebook](https://www.facebook.com) © 2026 All rights reserved.