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電力需要予測アナリスト
負荷の時系列予測計算
はたらきの中身
- ドメイン
- エネルギー
- 主要ツール
- Python(数値計算)・R(統計解析)・MATLAB(数値計算)・Excel(表計算)・専用解析ソフト(分析)・計測/試験装置(計測実機)
- 利用シーン
- データ/モデルの分析・計算・実測照合・検証・レポート作成
- 利用場所
- 企業/研究機関の解析部門・試験/実験環境・リモート
- アプリの種
- 数値計算アプリ・データ分析アプリ・モデル検証アプリ・計測ロガーアプリ・可視化アプリ
市場と規模
- 市場規模（日本）
- 数百億〜数千億円
- 市場規模（世界）
- 数千億〜数兆円
- 想定人数（日本）
- 数万人規模
- 想定人数（世界）
- 数百万人規模
- ニッチ度
- 3.0
- 収益性
- 3.0
AIとの関係
- AI依存度
- 5年55% / 10年65% / 30年75% / 50年85% / 100年90%
- AI依存の理由
- 数値計算・モデル運用・検証は定型性が高くAIが大半を担う。人は前提と最終判断に縮退し、依存度は高止まり。
- 推奨AI
- ML/深層学習基盤: PyTorch＋勾配ブースティング(XGBoost)＋基盤モデルのfine-tune
- 実現可能性
- 高
- 関連開発候補
- データ分析/統計, データ可視化/BI, モデル検証/解析, 数値シミュレーション/CAE, 汎用センサ計測/ロガー（計測器アプリ）
資格・リスク
- 資格（日本）
- 不要(規制なし)
- 資格（世界）
- 概ね不要(国により異なる)
- 法的・倫理リスク
- 人命・安全に関わる誤作動の責任、安全規制・認証への適合。
この職種で使えるアプリ
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