予測精度の検証について

CoolCostの冷房コスト予測値と実際の電気代を比較し、精度向上に取り組んでいます。

現時点では実測データは収集中であり、比較結果は公開されていません。

予測精度検証の目的

CoolCostは気象データと独自の計算モデルを用いて冷房コストを推定しています。 しかし、シミュレーションと実際の電気代には必ず差が生じます。

予測精度検証の目的は、CoolCostの推定値と実際の電気代の乖離を定量的に把握し、 計算モデルの改善に活かすことです。検証を通じて以下を実現します。

  • 推定精度の現状把握と継続的なモニタリング
  • 計算モデルの弱点（どの条件で乖離が大きいか）の特定
  • ユーザーに対する「参考値としての精度感」の提供
  • 計算モデルの改善サイクルの確立

比較方法論

CoolCostの予測値と実測電気代を比較するにあたり、以下の方法論を採用する予定です。

比較対象

  • CoolCostの予測値: 特定の条件（部屋サイズ、設定温度、使用時間、地域）での計算結果
  • 実測電気代: 同条件で実際にエアコンを使用した際の電気メーター（スマートプラグ等）の計測値

比較指標

  • 予測値と実測値の差額（円）
  • 乖離率（%）
  • 条件別の精度傾向（気温帯別、湿度帯別、部屋サイズ別）

データ収集条件

精度検証に必要なデータとして、以下の情報を収集予定です。

  • エアコンの実稼働時間
  • 実際の消費電力量（kWh）
  • 使用時の室内外温度・湿度
  • 部屋のサイズ・エアコンの設定温度
  • エアコンの機種・年式（可能であれば）

今後の計画

実測データの収集と精度検証を段階的に進めていく予定です。

ユーザー投稿フォーム構想

将来的に、ユーザーが自身の電気代実績を匿名で共有できるフォームの提供を検討しています。 投稿いただいたデータは統計的な精度検証にのみ使用し、個別のデータが公開されることはありません。

プライバシー保護

データ収集にあたっては、以下のプライバシー保護方針を遵守します。

  • 個人を特定できる情報は一切収集しません
  • 位置情報は都道府県レベルまでの粒度とし、詳細な住所は不要です
  • 投稿データは統計処理後に集計値のみを利用します
  • 個別の投稿データは第三者に提供しません

匿名化方針

収集したデータは以下の匿名化処理を経て精度検証に使用します。

  • 投稿者の識別子（IPアドレス等）は保存しません
  • 分析結果の公表は10件以上のデータが集まった条件カテゴリのみとします
  • 外れ値となる極端なデータは個別に公表せず、統計処理に含めます

※ 本ページの内容は計画段階のものであり、実施時期や詳細は変更される可能性があります。 精度検証の進捗やデータ収集の開始については、本ページで随時お知らせします。