その効果は正しいか？
－省エネルギー・節電・デマンド・レスポンス実証の実験計画と効果検証のあり方－

電力中央研究所 西尾健一郎◯
向井登志広
BECC JAPAN 2015

2015/9/8

2015

1

問題意識省エネ・節電実証の増加
例：デマンドレスポンス型料金、使用量見える化

実態
エネルギー使用量はバラつき大実証にはバイアス（偏り）も混在

家庭部門に特有の課題や既往知見を踏まえ、実証研究の効果検証と、それを下支えする実験計画のポイントを整理
2015

BECC JAPAN 2015

2

全体像
目標市場

実証研究
介入

効果
因果関係を正確に検証できているか(内的妥当性)効果
検証結果を一般化できるか(外的妥当性)共に重要だが、外的妥当性への意識は希薄になりがち
2015

BECC JAPAN 20153

① 影響要因を特定可能か？

② 比較対照を確保しているか？
③ サンプル数は十分か？
④ 効果の継続性は十分か？

⑤ 効果に一般性はあるか？
⑥ 有益なデータを扱っているか？
2015

BECC JAPAN 20154

介入効果の特定
介入

効果

理想

介入項目の絞り込み
介入’

条件を複雑化し過ぎると各々の統計的検証が難しくなる

外的要因

外的要因による影響の除去
気温差や生活変化などが、効果にバイアスを与えがち関心は尽きないが、件数次第では条件単純化も必要
2015

BECC JAPAN 20155

外的要因の影響除去省エネ・節電の場合
 数%～20%程度の介入効果に比して、使用量変動が大 気象条件、在不在状況、電気利用の偶然性など

気温感応度
 気温1℃上昇による電力需要増
 真夏の平日午後は系統大で3%前後、家庭用はこれを上回りがち気温影響の除去方法
 比較対照実験
 （回帰分析等による補正）
 （（類似日比較））

特に気温影響については、慎重な扱いが要求される
2015

BECC JAPAN 20156

① 影響要因を特定可能か？

② 比較対照を確保しているか？
③ サンプル数は十分か？
④ 効果の継続性は十分か？

⑤ 効果に一般性はあるか？
⑥ 有益なデータを扱っているか？
2015

BECC JAPAN 20157

介入有無の比較方法
前後比較実験

バイアスの問題介入

サンプル
Before

サンプル
After

例：気温が上昇した子供が生まれた

効果??

電力使用量

ランダム化比較対照実験
サンプル

サンプル
Control群

ランダム化

介入

サンプル
Treatment群

効果

外的要因を調整する手法として、ランダム化比較対照実験(RCT, Randomized Controlled Trial)の採用例が増加
2015

BECC JAPAN 20158

ランダム化厳格な運用些細なことでバイアスは混入
希望考慮、ランダム化後のグループ変更や辞退

ランダム化の方法
単純ランダム化、層別ランダム化

等質性の検証ランダム化の記述
CONSORT 2010 チェックリスト
RCTの質を大きく左右するプロセス
2015

BECC JAPAN 20159

① 影響要因を特定可能か？

② 比較対照を確保しているか？
③ サンプル数は十分か？
④ 効果の継続性は十分か？

⑤ 効果に一般性はあるか？
⑥ 有益なデータを扱っているか？
2015

BECC JAPAN 201510

サンプル数を左右する基本要素
（典型的）

大
小低小

介入による効果（平均値の差）データの変動（標準偏差）

統計的信頼性の要求水準（有意水準や検出力）

必要サンプル数

小大
高大

省エネ・節電効果検証では、往々にして件数増
2015

BECC JAPAN 201511

サンプル設計（例） 必要サンプル数の基本設計
 二群の平均差
 【仮定】効果 2%、変動係数0.7、有意水準0.1、検出力0.7、両側検定→11530件/群 【仮定】効果15%、変動係数1.0、他 同上→419件/群 必要サンプル数の抑制方法
 介入前後変化量の平均差
 【仮定】相関係数0.9、前後各1点→0.05倍
 【仮定】相関係数0.4、前後各1点→0.3倍※上記値は参考例にすぎず、【仮定】については精査が必要！

使用量データの特徴を反映し、設計精度を上げていく
2015

BECC JAPAN 201512

① 影響要因を特定可能か？

② 比較対照を確保しているか？
③ サンプル数は十分か？
④ 効果の継続性は十分か？

⑤ 効果に一般性はあるか？
⑥ 有益なデータを扱っているか？
2015

BECC JAPAN 201513

「継続性」とは？
効果の時点差（広義の継続性）

継続性

季節性
需要構造の季節差がもたらす変動
冷暖房季は削減余地大

時間経過がもたらす変化（狭義の継続性）

耐久性

持続性

介入期間中の変化

介入期間後の変化

年間値や同一期間値の複数年比較

通常状態に戻った
後での定着度

効
果
介入開始

介入終了

時点

季節性とは切り離して、介入期間中(と後)の推移を追う
2015

BECC JAPAN 2015

14

検証事例
国内
 NEDO、省エネナビ：3年目にかけて効果低下
 NEDO、HEMS：4年間継続した地域と、そうでない地域
 経産省、DR：2年目に価格影響が不明瞭に

国外
 事例メタ分析：短期実証効果＞長期実証効果
 米・Opower、レポート：開始後数ヶ月かけて増加、その後数年間は安定 加・オンタリオ州、時間帯別料金：2年間は安定本来論じるべき期間での検証事例は少ない
2015

BECC JAPAN 201515

複数年の実証 効果は介入内容や経過時間により異なる⇔予算確保や条件維持の難しさにより実証は短期化しがち 国の補助事業などの立案
 複数年度事業を可能とする予算措置の検討も、時には必要か

 実験計画
 継続性が論点化しうること、その問いに応えるためには複数年・同一条件の実証が必要になることを関係者間で共有した上で、目的や手段について合意しておく 効果検証 短期実証においては、初期的結果である旨を明記し、解釈を補足

継続性が重要な案件では、相応の環境整備が必要
2015

BECC JAPAN 201516

① 影響要因を特定可能か？

② 比較対照を確保しているか？
③ サンプル数は十分か？
④ 効果の継続性は十分か？

⑤ 効果に一般性はあるか？
⑥ 有益なデータを扱っているか？
2015

BECC JAPAN 201517

目標市場への近似目標市場
(母集団)

実証
(対象サンプル)
Yes
属性や抽出方法が準拠しているか?

効果の外的妥当性○No×

多消費世帯や協力的世帯が多い等

属性の偏りや効果への影響について考察が必要

属性や抽出方法が異なる場合は結果を一般化できない
2015

BECC JAPAN 201518

対象の抽出方法
全員参加型
オプトアウト（自由退出）型
オプトイン（自由参加）型

協力意向が高め、効果が大きめの傾向

自由参加型の実証結果の解釈には、特に注意を要する
2015

BECC JAPAN 201519

影響の強化展開可能性が十分ではない介入
 費用対効果を度外視した労力や時間の投入 過度なローカライズ
 大規模展開時には入手困難なデータの利用ホーソン効果 実証の存在自体が協力的行動を誘発 特に実証初期段階に作用フレーミング効果
 条件のわずかな違いが結果に差異をもたらすことも自然な形の実験と、結果の保守的解釈が求められる
2015

BECC JAPAN 201520

① 影響要因を特定可能か？

② 比較対照を確保しているか？
③ サンプル数は十分か？
④ 効果の継続性は十分か？

⑤ 効果に一般性はあるか？
⑥ 有益なデータを扱っているか？
2015

BECC JAPAN 201521

データ取得・報告の方針
データの取得
 できれば介入前の使用量
 使用量と相関の強い属性

データの記述
 実験条件の詳細
 平均だけではなく、標準偏差や信頼区間などの統計量も サンプル設計やメタ分析においては大変貴重出版バイアスや報告バイアス 肯定的結果が表出することで、過剰な期待感を助長

良質な効果検証
2015

妥当な解釈
BECC JAPAN 2015

知見の共有化22

おわりに実験計画や効果検証のポイント
内的妥当性と外的妥当性
①要因特定、②比較対照、③サンプル数、④継続性、⑤一般性、⑥有益なデータ
ここ数年で好事例もでてきたが、妥当な検証や報告が実現していない実証も多く、意識共有やプロセス改善が不可欠

現実問題
実証は手段に過ぎず、まずは問題設定
正確性と試行錯誤のトレードオフ
2015

BECC JAPAN 201523

ご清聴ありがとうございました西尾健一郎
nishio@criepi.denken.or.jp

201524