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@jizou

産業用太陽光発電シミュレーターをMCP対応にした

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——validate→simulateの2段階プロトコルと、モード別のP-IRR開示制御を実装した

何をしたか

産業用PV＋蓄電池シミュレーター（pv-sim-biz）を
MCPサーバーとして公開した。

姉妹プロジェクトのpv-sim-fip（FIP転＋系統用蓄電池）・
pv-sim-gh（住宅用）に続く3件目のMCP化で、
「validateしてからsimulateする」2段階プロトコルは
fip発の設計をそのまま踏襲している（gh側にも
validate_residential_params→simulate_residential_pvとして
同じパターンが実装済み）。

産業用ならではの追加ポイントは2つある。

  1. 産業用は住宅用よりパラメータが多く（複数施設合算・
    高圧/特別高圧・事業モデル・マイクログリッドなど）、
    validate側の検証ルールが厚くなっている
  2. 事業モデルによってP-IRRの開示/非開示を切り替える設計にした
    （後述）。これは他の2プロジェクトにはない、bizだけの設計判断だ

エンドポイントはここだ。

https://hachinai-pv-sim-biz.hf.space/gradio_api/mcp/

公開しているツール一覧

ツール名 機能
list_stations 対応地点一覧（NEDO METPV-20収録の50地点）を返す
estimate_pv_generation 発電量のみの簡易試算
validate_industrial_params パラメータの妥当性チェック・正規化・警告提示
simulate_industrial_pv 需給・デマンド・蓄電池最適化・経済性の全計算

なぜ2段階にしたか

産業用シミュレーターのパラメータは40項目を超える
（PV面設定、複数施設の需要合算、高圧・特別高圧の別、
蓄電池のSOC上限・下限、補助金率、リース/PPAの事業モデル、
目標IRR、マイクログリッド、両面パネル……）。

AIエージェントに直接simulate_industrial_pvを
叩かせることもできるが、それだと
入力ミスや単位の取り違えがあった場合に
気づかないまま計算結果だけが返ってきてしまう。

そこでvalidate_industrial_paramsを先に呼び、

  • 正規化されたパラメータ（単位・型を揃えた値）
  • 警告（値は有効だが注意が必要なケース）
  • エラー（存在しないキー等、計算不能なケース）

をAIエージェントが人間に提示してから、
本計算のsimulate_industrial_pvに進む設計にした
（この2段階自体はfip・ghと共通のパターン。産業用は
検証項目の数が多い分、この設計が効いてくる場面が増える）。

実際に動かしてみる

MCP対応クライアントに以下を貼り付けると、
2段階プロトコルに沿って動く。

pv-sim-biz（産業用高圧・特別高圧太陽光発電＋蓄電池シミュレーター）の
MCPサーバーに接続してテストしたい。

1. 以下のリモートMCPサーバーを追加してください:
   名前: pv-sim-biz
   URL: https://hachinai-pv-sim-biz.hf.space/gradio_api/mcp/

2. 接続できたら、利用可能なツール一覧を確認してください
   （list_stations, estimate_pv_generation,
     validate_industrial_params, simulate_industrial_pv
     の4つがあるはずです）

3. まず list_stations を呼び、
   福岡（station_no="82182"）が一覧に含まれることを確認してください。

4. 次の条件で validate_industrial_params を呼び、
   正規化されたパラメータと警告（あれば）を提示してください:
   - station_no: "82182"（福岡）
   - faces: [{"ppeak_kw": 800.0, "tilt_deg": 30.0,
             "azimuth_deg": 180.0, "pcs_limit_kw": 800.0}]
   - facilities: [{"building_type": "hospital",
                   "floor_area_m2": 22400.0, "building_count": 1}]
   - contract_type: "high_voltage"
   - sell_mode: "surplus_export"
   - sell_scheme: "fit"
   - fit_elapsed_years: 3
   - battery_enabled: true
   - battery_mode: "lp_optimized"
   - battery_capacity_kwh: 300.0
   - battery_efficiency_pct: 95.0
   - battery_max_charge_kw: 150.0
   - battery_max_discharge_kw: 150.0
   - battery_soc_min_pct: 15.0
   - battery_soc_max_pct: 95.0
   - subsidy_enabled: true
   - subsidy_pv_pct: 10.0
   - subsidy_bat_pct: 20.0
   - business_model: "lease"
   - contract_years: 15
   - target_irr_pct: 12.0

5. 検証結果（normalized_params・warnings）を私に見せて
   確認を求めてから、同じ条件で simulate_industrial_pv を
   実行してください（validateで確認→simulateで本計算、
   の2段階プロトコルを必ず踏んでください）。

6. 結果から以下の項目を抜き出して報告してください:
   - annual.generation_kwh（年間発電量）
   - annual.self_consumption_rate_pct（自家消費率）
   - annual.battery_charge_kwh / battery_discharge_kwh
   - annual.co2_reduction_t_per_year（CO2削減量）
   - electricity_cost.contract_power_reduction_kw（契約電力削減）
   - electricity_cost.annual_economic_merit_yen（年間経済メリット）
   - investment.net_investment_yen / simple_payback_years
   - business.required_lease_yen_per_year（必要リース料）
   - business.customer_annual_benefit_yen と
     business.proposal_viable（提案可能か）
   - caveats に記載されている免責事項の内容

7. 追加で、異常系の挙動も確認してください:
   facilities の building_type に存在しないキー
   （例: "warehouse"）を指定して validate_industrial_params を呼び、
   errors に分かりやすい日本語メッセージが返ることを確認してください。

8. 最後に、sell_mode を "no_export"（逆潮流禁止）に変えて
   同条件で simulate_industrial_pv を実行し、
   export_kwh が 0 になり curtailed_kwh（出力抑制量）が
   正の値になることを確認してください。

エラーメッセージも日本語で返す

building_typeに存在しないキー（"warehouse"等）を渡すと、
errorsに日本語でメッセージが返る設計にしている。
実際にCodex（OpenAI）から呼び出して確認した、生のレスポンスがこれだ。

{
  "valid": false,
  "normalized_params": {
    "facilities": [],
    "...": "（無効な施設は取り除かれた状態で残りのパラメータは正規化されて返る）"
  },
  "warnings": [],
  "errors": [
    "facilities[0].building_type は ['office', 'primary_school', 'secondary_school', 'hospital', 'hotel', 'retail'] から選択してください"
  ]
}

AIエージェント経由で使われることを想定すると、
エラーメッセージが英語のスタックトレースのままだと
AIが人間にうまく伝え直せないことがある。
「どのパラメータが」「何が問題で」「何を渡せばいいか」
（有効な選択肢そのもの）まで日本語で返すことで、
エージェント側が追加の推測をせずにそのまま
ユーザーへ伝え返せるようにしている。

逆潮流禁止（no_export）の挙動確認

sell_modeをno_exportに変更すると、
系統への逆潮流がゼロになり、
余剰電力は出力抑制（curtailment）扱いになる。
先の実行例（福岡・病院22,400m²・PV800kW・蓄電池300kWh）で
surplus_exportとno_exportを切り替えた実測値がこれだ。

項目 surplus_export no_export
売電量 export_kwh 33,613 kWh 0 kWh
出力抑制量 curtailed_kwh 0 kWh 33,613 kWh
年間売電収入 638,655円 0円
年間経済メリット 21,575,289円 20,936,634円

自営線・小規模系統など系統連系条件が厳しい施設を
想定したモードで、surplus_exportとの切り替えで
「捨てる電力がどれだけ出て、経済メリットがいくら
下がるか」をAIエージェント経由でも確認できる。

なぜ産業用でこの設計にしたか

住宅用はパラメータが少なく、
誤入力があっても被害が小さい。

産業用は違う。simulate_industrial_pvの結果は
リース料・PPA単価・提案可否判断に直結する。
AIエージェントが誤ったパラメータのまま
本計算を走らせて、それをそのまま
提案書の数字として使ってしまうリスクがある。

validateを挟むことで、
AIエージェントに「一度立ち止まって
人間に確認を求める」動作を強制している。

モードによってP-IRRの開示・非開示を切り替える

産業用シミュレーターには2つの事業モードがある。

  • モードA（自家消費型）: リース/PPAで需要家に提案する
    営業ツール。需要家が見るのは「電気代がいくら下がるか」で、
    事業者側の収益構造（目標P-IRR）は見せたくない
  • モードB（マイクログリッド事業）: 複数施設をまとめて
    自営線で結び、網内売電する事業そのものの投資判断ツール。
    こちらはP-IRRの算出自体がゴール

このビジネス上の非対称性を、MCPの出力スキーマでも
そのまま再現した。

business_model: "lease"（モードA）で呼ぶと、
target_irr_pctは資本回収係数（CRF）で
リース料を逆算するための入力として使われるだけで、
出力側に「実現P-IRR」のような算出値は一切出てこない。

{
  "business": {
    "business_model": "lease",
    "required_lease_yen_per_year": 10386428,
    "customer_annual_benefit_yen": 954693,
    "proposal_viable": true
  }
}

一方mg_enabled: true（モードB）にすると、
microgridセクションが追加され、
project_irr_pctがそのまま返ってくる。

{
  "microgrid": {
    "mg_total_investment_yen": 186400000,
    "bundling_merit_yen_per_year": 1333009,
    "project_irr_pct": 2.34,
    "project_irr_note": "モードB（マイクログリッド事業）ではP-IRRの算出自体が事業者向けのゴールのため、モードA（lease/ppa）の目標P-IRRとは異なりそのまま開示しています"
  }
}

AIエージェントは「今どちらのモードで呼ばれているか」を
意識する必要がなく、ツール側が返す構造化データの
形そのものが「この情報は開示してよい/よくない」を
表現している。エージェントに「P-IRRは言わないでください」
と自然言語で指示するより、そもそも出力に含めない方が
情報漏洩のリスクを構造的に防げる。

ハマった実装上の罠：python app.py起動時の二重import

MCP化にあたって、計算ロジック本体（app.py）を
別ファイルのmcp_tools.pyから呼び出す構成にした。
ここで一つ罠がある。

HF Spacesはpython app.pyでアプリを起動するため、
このときPythonはappモジュールを"__main__"という
名前でロードする。この状態でmcp_tools.py内から
素朴にimport appすると、Gradioが動いている裏で
app.pyがまるごと二度目の実行をしてしまい、
build_ui()がリクエスト処理スレッド内で再度走って
Gradioがクラッシュする（実際に姉妹プロジェクトの
pv-sim-fipで本番事故として発生した）。

対策は、すでにロード済みのモジュールを
sys.modulesから探して再利用すること。

def _get_app():
    import sys
    for name in ("app", "__main__"):
        mod = sys.modules.get(name)
        if mod is not None and hasattr(mod, "optimize_battery"):
            return mod
    import app
    return app

この問題は、Pythonの関数を直接呼ぶユニットテストでは
絶対に再現しない。python app.pyで実際にサーバーを
起動し、/gradio_api/call/<ツール名>をHTTP経由で
叩いて初めて検出できる。ローカルで動いたから本番も
大丈夫、とはならないタイプのバグだった。

3つのAIエージェント経由で数値が完全一致するか検証した

MCPは標準プロトコルなので、理屈の上では
どのAIエージェントから呼んでも同じ結果になるはずだ。
これを実際に確かめた。

福岡・病院22,400m²・PV800kW・蓄電池300kWh・
リース事業モデルという同一条件で、

  1. Pythonからmcp_tools.simulate_industrial_pv()を直接呼ぶ
  2. ローカルでpython app.pyを起動し、HTTP経由で呼ぶ
  3. 本番のHugging Face Spacesに対してHTTP経由で呼ぶ
  4. OpenAI Codexにこの記事と同じプロンプトを渡して呼ばせる

の4パターンを比較したところ、発電量・自家消費率・
蓄電池充放電量・CO2削減量・年間経済メリット・
必要リース料・需要家メリット……全項目が1件単位で
完全一致した。丸め誤差すら出なかった。

異常系（building_typeに存在しないキーを渡す）でも、
Codexが正規化エラーをそのままユーザーに提示してから
処理を止める、という設計どおりの挙動を確認できた。

まとめ

  • fip発のvalidate→simulateの2段階プロトコルを踏襲しつつ、
    産業用ならではの検証ルールを厚めに実装した
  • 事業モデル（自家消費/リース/PPA）ではP-IRRを非開示、
    マイクログリッド事業ではP-IRRをそのまま開示——出力
    スキーマ自体でビジネス上の情報非対称性を表現した
  • エラーメッセージは日本語で「何が問題で、何を渡せば
    いいか」まで返し、AIエージェントが人間にそのまま
    伝え返せるようにした
  • 逆潮流禁止モードの出力抑制量・経済メリットの低下も
    MCP経由で確認できる
  • python app.py起動時の二重import問題への対策
    （_get_app()パターン）と、直接呼び出し・ローカル
    HTTP・本番・Codex経由の4パターンで数値が完全一致する
    ことを検証した
  • MCPエンドポイント:
    https://hachinai-pv-sim-biz.hf.space/gradio_api/mcp/

住宅用（pv-sim-gh）に続き、
FIP転（pv-sim-fip）のMCP対応記事も書く予定だ。

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