１．業務内容

電力需給の安定運用や新たな価値創出に向け、気象データや電力使用量・発電量などのビッグデータを活用した研究開発を担当いただきます。

分析からモデル化、実業務への応用まで一連のプロセスに関わります。

・気象・電力関連の大規模データの分析および需給予測の実施

・回帰分析や機械学習アルゴリズムを用いた統計解析とモデル開発（R／Python）

・予測モデルの高度化手法の検討および新規モデルの構築

・自社データの新たな利活用方法の検討（新規事業への応用含む）

・研究開発プロジェクトの進行管理および関係部署との連携

研究業務が中心となりつつ、実務への適用を見据えた開発に取り組んでいただきます。

２．職責

入社後は、既存の解析業務に携わりながら、徐々に分析手法の選定やプロジェクト推進にも関わっていただく想定です。

実務に近い領域で研究成果を活かす役割を担います。

ビッグデータの分析および予測モデルの精度検証・改善

統計解析や機械学習を用いたモデルの設計・実装

分析結果の傾向把握と業務適用に向けた示唆出し

データ利活用の新たな可能性の検討および提案

関係部署と連携した予測手法の導入時期や活用方法の調整

初期は検証・実装から関わり、経験に応じて手法選定やプロジェクト全体の進行にも関与いただきます。

３．採用背景

近年、電力領域では分析対象となるデータ量が飛躍的に増加しており、従来の手法では対応が難しい局面が増えています。

例えば気象データは同一エリアでも観測地点が大幅に増え、取り扱うデータはより大規模かつ複雑になっています。

こうした環境変化を受け、より高度な解析技術や新たな予測手法の開発が求められています。

また、既存データの利活用を通じて新規事業につなげる動きも進んでおり、データサイエンスの観点から変革を推進できる専門人材の強化が必要となっています。

４．魅力・やりがい

本ポジションでは、研究開発した手法が実際の電力需給運用に活用されるため、自身の仕事の影響を実感しやすい環境です。

技術と事業の両面に貢献できます。

開発した予測モデルが大規模な電力運用の意思決定に反映

分析精度の向上が事業全体の収益や安定供給に寄与

新規事業創出につながるデータ活用の検討に関与可能

大規模データ基盤や計算環境を活用した高度な分析経験

手法検討から実装まで一貫して担う裁量のある環境

電力インフラを支える重要な技術領域に関わりながら、専門性を深められる点が特徴です。

５．キャリアパス

以下のようなキャリアパスを想定しています。

短期（1〜3年）：

様々な部門の課題解決に向けた統計解析を用いた研究開発を経験いただき、データサイエンス領域の専門性を高めていただきます。

中期（3〜5年）：

プロジェクトの工程管理や将来ニーズを見据えた将来技術開発、ロードマップの策定などにも関わっていただき、中長期目線で研究開発に取り組んでいただきます。

長期（5年以上）：

ご本人の希望と適性に応じて、研究所内の各組織や研究を受託する事業会社の部門でさらに視野を広げていただくほか、マネジメントとしてのスキルを磨いていただくことや、スペシャリストとして専門的なキャリアを構築いただくことも可能です。