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@jizou

FIP転シミュレーターをMCP対応にした

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Last updated at Posted at 2026-09-07

FIP転シミュレーターをMCP対応にした

——AIエージェントに叩かせて見つかった、制度の読み違いによるバグ

何をしたか

FIP転＋蓄電池の事業性シミュレーター（pv-sim-fip）を
MCPサーバーとして公開した。

シリーズ3本目の記事だが、MCP化としてはこれが1件目で、
ここで作った設計を住宅用・産業用に横展開している。

エンドポイントはここだ。

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

FIP転とは何か

FIT認定の太陽光発電所をFIP制度に移行し、
蓄電池を併設して収益を最大化するビジネスモデルだ。

FITは固定価格買取なので、いつ発電しても単価は同じ。
FIPは市場価格（JEPXスポット）＋プレミアムで売るので、
高く売れる時間帯に売るという戦略が意味を持つ。
だから蓄電池が効いてくる。

FIP収益 = JEPX市場売電収入（30分コマ価格×売電量）
        + プレミアム（基準価格 − 参照価格）
        + 非化石証書売却収入
        − BG手数料

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）
get_jepx_stats JEPXスポット価格の統計（LP計算なし・即答）
estimate_pv_generation 発電量のみの簡易試算
validate_fip_params パラメータの妥当性チェック・正規化・警告提示
simulate_fip_case_a ケースA: 新規FIP発電所＋蓄電池
simulate_fip_case_b ケースB: 既存FIT→FIP転＋蓄電池後付け
validate_grid_battery_params 系統用蓄電池の検証
simulate_grid_battery 系統用蓄電池（PVなし）単独の事業性

下2つの系統用蓄電池は別記事で扱う。

30秒で試す

MCPクライアントから

Claude Codeならこの1行で繋がる。

claude mcp add --scope user --transport http pv-sim-fip https://hachinai-pv-sim-fip.hf.space/gradio_api/mcp/

MCPクライアントを持っていなくても試せる

pip install gradio_client

まずはLP計算の要らないget_jepx_statsから。即答で返る。

from gradio_client import Client

client = Client("hachinai/pv-sim-fip")

stats = client.predict(
    area="九州",
    fiscal_years=[2023],
    api_name="/get_jepx_stats",
)

print("年平均価格      :", stats["annual_avg_yen_per_kwh"], "円/kWh")
print("日次スプレッド  :", stats["avg_daily_spread_yen_per_kwh"], "円/kWh")
print("0.01円近傍のコマ:", stats["near_zero_slots_ratio_pct"], "%")

年平均価格      : 9.14 円/kWh
日次スプレッド  : 12.94 円/kWh
0.01円近傍のコマ: 13.39 %

この年平均9.14円/kWhが、そのまま後述の参照価格になる。
九州は年間13.4%のコマで価格が0.01円まで落ちていて、
これが蓄電池アービトラージの原資になる。

本計算（ケースA）はLPを解くので30〜90秒かかる。

result = client.predict(
    station_no="82182",                       # 福岡
    ppeak_kw=5000,
    jepx_area="九州",
    jepx_fiscal_years=[2023],
    fip_base_price_yen_per_kwh=15,            # 基準価格（公表値をそのまま）
    battery_capacity_kwh=1000,
    annual_curtailment_rate_pct=12.4,
    api_name="/simulate_fip_case_a",
)

a = result["assumptions"]
print("参照価格      :", a["reference_price_yen_per_kwh"], "円/kWh")
print("実効プレミアム:", a["premium_effective_yen_per_kwh"], "円/kWh")
print("ゼロクリップ  :", a["premium_clipped_at_zero"])
print("IRR           :", result["kpis"]["project_irr_pct"], "%")
print("PVの捕捉率    :", result["annual"]["capture_rate_pct"], "%")

参照価格      : 9.14 円/kWh
実効プレミアム: 5.86 円/kWh
ゼロクリップ  : False
IRR           : -4.26 %
PVの捕捉率    : 66.2 %

指定しなかった引数はサーバ側のデフォルトが使われる。
jepx_area="東京" に変えて基準価格をデフォルトの9.6円に戻すと、
今度はpremium_clipped_at_zero: Trueが返る。
その意味は次節で説明する。

基準価格をプレミアムだと思い込んでいた

最初に、一番大きかった間違いの話を書く。

FIPのプレミアムは、こう決まる。

プレミアム = 基準価格 − 参照価格

基準価格は国が決める値（例: 2026年度・50kW以上地上設置で9.6円/kWh）。
参照価格は市場価格の平均から算定される値。
事業者が受け取る上乗せ分は、その差額だ。

ところが最初の実装では、ユーザーが入力した基準価格を
そのままプレミアムとして売電単価に足していた。

誤: 売電単価 = JEPX価格 + 基準価格 + 非化石証書 − BG手数料
正: 売電単価 = JEPX価格 + (基準価格 − 参照価格) + 非化石証書 − BG手数料

参照価格はJEPX年平均と同じオーダーなので、
この間違いは売電単価をおよそ2倍にする。

スモークテスト（九州・5MW＋1MWh・基準価格15円/kWh）の
IRRは +7.11% → -3.03% に変わった。
黒字判定だった案件が赤字になる規模の誤りだ。

現在は、選択したエリア・年度のJEPX単純平均から
参照価格を自動算定し、差額をツール内部で計算している。
ユーザーは公表値の基準価格をそのまま入れればいい。

戻り値にも算定過程を明示するようにした。

{
  "assumptions": {
    "fip_base_price_yen_per_kwh": 15.0,
    "reference_price_yen_per_kwh": 9.14,
    "premium_effective_yen_per_kwh": 5.86,
    "premium_clipped_at_zero": false
  }
}

プレミアムがマイナスになったらどうするか

上の式をそのまま使うと、参照価格が基準価格を上回ったときに
プレミアムが負になる。

これは制度上あり得ない。FIPに「参照価格を超えた分を
事業者から徴収する」仕組みは無いからだ。
そこで max(0, 基準価格 − 参照価格) でクリップしている。

問題は、これが例外的なケースではないことだ。

デフォルトの基準価格9.6円/kWhは、2023〜2025年度平均では
全9エリアの参照価格を下回る（四国9.68円〜東京12.77円）。
つまりデフォルト設定では必ずこのクリップ経路を通る。

東京・2MWで実行すると、こう返ってくる。

{
  "premium_effective_yen_per_kwh": 0.0,
  "premium_clipped_at_zero": true
}

参照価格12.77円/kWhが基準価格9.60円/kWhを上回るため、
プレミアムを0円/kWhに制限しました（FIP制度上、参照価格
超過分を事業者から徴収する仕組みは存在しません）。
この条件ではFIPプレミアムによる収益上乗せは発生しません

黙って0にすると、エージェントは
「プレミアムが乗った上での試算結果」だと思って報告してしまう。
warningsとcaveatsの両方に出して、
「今回はプレミアムが効いていない」ことを必ず伝えるようにした。

実現単価（capture price）——蓄電池が効く場所は場所による

FIPで効いてくる指標をひとつ追加した。
PVが実際に捕捉できている市場価格だ。

太陽光は昼に発電する。ところがJEPXの昼間価格は
太陽光の大量導入で沈む。だからPVの実現単価は
市場の年平均を下回る。

実測するとこうなる。

エリア JEPX年平均 PVの実現単価 捕捉率
九州（2023年度） 9.14 円/kWh 6.04 円/kWh 66.2 %
東京（2023-25年度） 12.77 円/kWh 11.40 円/kWh 89.2 %

九州はPVが市場価格の3分の1を取りこぼしている。
昼にPVが集中して価格を潰しているからだ。
その代わり日次スプレッドが大きい（九州2023年度で平均12.94円/kWh、
価格が0.01円まで落ちるコマが年間13.4%）。
捕捉率が低い＝蓄電池で時間をずらす価値が大きい。

東京は逆で、捕捉率89.2%と取りこぼしが少ない代わりに
スプレッドが小さく、蓄電池の出番が少ない。

同じ「FIP転＋蓄電池」でも処方箋が真逆になる。
これを1つの数字で示せるようにした。

ケースAとケースBで計算の意味が変わる

FIP転には2つの入り口がある。

ケースA: 新規FIP発電所＋蓄電池
最初からFIP認定を取る。投資額はPV＋蓄電池。
プレミアム期間は20年。

ケースB: 既存FIT→FIP転＋蓄電池後付け
既設のFIT発電所に蓄電池を足してFIPに移す。
投資額は蓄電池のみ（PVはサンクコスト）。
そして重要なのが、
FIPプレミアムの交付期間はFIT残存期間を引き継ぐこと。
FIT20年契約の12年目に転換すれば、
プレミアムは残り9年しか出ない。

だからケースBのIRRは、
「FIP転した場合」と「FIT継続した場合」の
増分キャッシュフローで評価している。
蓄電池の追加投資に対するリターンを見るのが目的だからだ。

戻り値でも effective_premium_years: 9 のように
実際に効くプレミアム年数を返す。

「FIT転しない方がいい」と正直に返す

ケースBを実測するとこうなる。

条件: 東京・2MW・FIT単価36円/kWh・12年目にFIP転・蓄電池1MWh

項目 値
FIT継続の20年運営CF 842,783,951 円
FIP転＋蓄電池の20年運営CF 343,213,824 円
差額 −499,570,127 円
蓄電池投資を含めた損得 −567,570,127 円
増分IRR 計算不能（全期間マイナス）

FIT36円は今のJEPX価格（東京平均12.77円）の3倍近い。
プレミアムもゼロにクリップされる条件なので、
FIT期間が残っているうちに転換する意味は全く無い。

シミュレーターとしては当たり前の結果を出しているだけだが、
「自社ツールで試算したら不利と出た」を隠さず返すことは
けっこう大事だと思っている。
特にエージェント経由だと、
返した数字がそのまま人間の判断材料になる。

なお、増分IRRが計算不能なときは、
project_irr_pct に無理やり数字を入れず null を返している。
IRRは全キャッシュフローが同符号なら存在しない。
存在しないものを返さないのは当然だが、
Newton法で適当な初期値から回すと
それらしい値が出てしまうことがあるので注意がいる。

（そもそも蓄電池のCFは投資→収益→廃止措置で
符号が2回変わるため複数の解を持ちうる。
粗くスキャンして全ての符号変化区間を二分法で解き、
ゼロに最も近い根を返す実装にしている。）

ケースAの実測値

条件: 福岡・5MW＋蓄電池1MWh・九州エリア・
基準価格15円/kWh・JEPX 2023年度・出力制御12.4%

項目 値
年間発電量 5,036,405 kWh
参照価格（自動算定） 9.14 円/kWh
実効プレミアム +5.86 円/kWh
PVの実現単価 / 捕捉率 6.04 円/kWh / 66.2 %
出力制御量（蓄電池なし） 624,514 kWh
出力制御量（蓄電池あり） 445,850 kWh
出力制御回避量 178,665 kWh
蓄電池の増分収益（LP理論値） 4,314,926 円/年
蓄電池の増分収益（実現率85%適用後） 3,667,687 円/年
Project IRR −4.26 %
NPV −406,475,690 円

LPの理論値をそのまま返さない

蓄電池の充放電最適化は、30分×365日＝17,520コマの
線形計画問題として解いている（PuLP＋CBC）。

ただしこのLPは1年分のJEPX価格を完全予見する前提だ。
実運用は前日の価格予測に基づくので、必ずこれを下回る。

そこで蓄電池の増分収益にだけ
arbitrage_realization_rate_pct（デフォルト85%）を掛けている。
ベースラインの市場直売収入には掛けない。
蓄電池が生む増分だけが予測精度の影響を受けるからだ。

透明性のため、理論値と補正後の値を両方返す。

{
  "battery_annual_increment_theoretical_yen": 4314926,
  "battery_annual_increment_realized_yen": 3667687,
  "arbitrage_realization_rate_pct": 85.0
}

85%という数字自体に強い根拠があるわけではない。
だからこそ理論値を隠さず、
利用者が自分の見立てで割り戻せるようにしている。

出力抑制には2種類ある

実装していて気づいた非対称性の話も書いておく。

出力を絞る理由は2つある。

種別 発生条件 蓄電池で回避できるか
強制出力制御 系統からの指令 ○ 充電して制御解除後に売る
経済的自主抑制 売電単価が負のコマ × 蓄電池があっても発生する

LPは元々どちらも選べたのだが、
比較対象の「蓄電池なし」ベースラインが
損失が出る価格帯でも全量売電していた。
つまり「自主抑制できること自体の価値」が
蓄電池の増分収益に混ざり込んでいた。

東京・プレミアム0の条件で増分の約2%、
プレミアムが負になる条件では約1割がこれだった。
現在は両者とも売電単価が負のコマで抑制する。

集計も分けている。
蓄電池の「出力制御回避量」は強制分だけで評価する。
自主抑制分まで足すと回避量が負値になって
意味が取れなくなるからだ。

{
  "forced_curtailed_with_battery_kwh": 445850,
  "economic_curtailed_with_battery_kwh": 0,
  "curtailment_avoided_kwh": 178665
}

三菱総研の試算と突合する——「一致しない」の中身を分解する

経産省の検討会に出ている三菱総研の試算
（2024年度 第5回 定置用蓄電システム普及拡大検討会 資料3）と
数字を突き合わせる検証を入れている。

最初は「1.4pt以内で一致」していた。
ところが一次資料を精読したら、こちらの前提が3つ間違っていた。

  1. 基準価格15円をプレミアムだと解釈していた（前述のバグ）
  2. PCSの時間率を0.25Cだと思っていたが、資料には3時間率（0.333C）とあった
  3. JEPXを3年平均で使っていたが、資料は2023年度単年だった

3つとも直した結果、乖離は-7〜-9ptに拡大した。
以前の一致は、3つの誤りが偶然打ち消し合っていただけだった。

ここで大事なのは、拡大した後の乖離は
こちらの実装ミスではないということだ。
残差の内訳は分解できている。

収入段階で比べると、当社75,317円/kWh/20年に対し
三菱総研123,060円/kWh/20年で、比率61.2%。
IRRの差はほぼ全部この収入差から来ている。その内訳は3つ。

1. BG手数料2.0円/kWh（残差の約11%）
三菱総研の算定諸元にこの費用は載っていない。
こちらが保守的に計上しているだけで、実装の誤りではない。
20年で約10,900円/kWh分に相当する。

2. プレミアムの粒度（影響は軽微。検証済み）
三菱総研は月別プレミアム、こちらは年間一律値を使っている。
一見効きそうなので九州2023年度を月別集計して実測した。

参照価格の取り方 参照価格 実効プレミアム
単純年平均（現行方式） 9.14 円/kWh +5.86 円/kWh
発電量加重平均（月別化した場合の近似） 8.93 円/kWh +6.07 円/kWh

月別プレミアム自体は+2.87円（11月）〜+8.98円（6月）と
3倍以上ばらつくのに、加重平均すると差は+0.20円/kWhしかない。
九州では発電量の多い4〜6月（参照価格が安くプレミアムが厚い）と
同じく発電量の多い8〜9月（参照価格が高くプレミアムが薄い）が
相殺してしまうためだ。
月別化は有力に見える論点だが、実測の結果見送りを確定した。

3. 出力制御の配分機構の違い（残差の主因）
1と2を足しても残差の約28%にしか届かない。残りがこれだ。

三菱総研は「その日の最安コマ（0.01円）で充電して
逸失プレミアムを回収する」設計なので、
蓄電池のスループットがほぼ全量プレミアム回収に直結する。

一方こちらは出力制御を月×時間帯の合成確率テーブルで配分しており、
蓄電池の充電窓と必ずしも一致しない。
実測すると、当社の蓄電池年間放電量297,679kWhのうち
出力制御回避が59.8%（178,132kWh）、残り約4割が純アービトラージだった。

つまりモデルの機構が違うだけで、
どちらかの計算が間違っているわけではない。
全CAPEX水準で乖離がほぼ一定（-7〜-9pt）だったことも、
特定条件のバグではなく一律のスケール差であることを裏付けている。

そして、この差を埋めにはいかないと決めた。
三菱総研の前提（1日1サイクル保証＋最安コマ全量捕捉）は
かなり楽観的で、そこに数字を寄せるのは筋が悪い。

出力制御を合成テーブルではなく
JEPXの安値コマそのものから駆動する方式への変更は検討している。
ただしそれは**「三菱総研に数値を合わせるため」ではなく
「モデルの現実性そのものの改善」として**やるべきものだ。

公表試算と合わないとき、
慌てて自分の数字を寄せにいくのが一番まずい。
差の出どころを分解して、
どちらの前提がどう違うかまで書ければ、
「合わない」は失敗ではなく情報になる。

まとめ

  • FIP転シミュレーターをMCPサーバーとして公開した（8ツール）
  • 基準価格とプレミアムを取り違えていたバグを直した。
    IRRが+7.11%→-3.03%変わる規模の誤りだった
  • プレミアムのゼロ下限クリップは例外処理ではなく、
    デフォルト設定では必ず通る経路。だから必ず警告を返す
  • PVの実現単価（捕捉率）を出力に追加した。
    九州66.2%・東京89.2%——蓄電池の処方箋が真逆になる
  • 「FIT継続の方が有利」という結果もそのまま返す。
    増分IRRが存在しないときはnullを返す
  • LPの完全予見な理論値と、実現率85%を掛けた値を両方返す
  • 公表試算との突合で乖離が拡大したが、
    その内訳（BG手数料・プレミアム粒度・出力制御の配分機構）を
    分解し、実装ミスではなくモデル前提の違いだと確認した。
    数字を寄せにいく対応はしていない
  • MCPエンドポイント:
    https://hachinai-pv-sim-fip.hf.space/gradio_api/mcp/

このSpaceには太陽光を伴わない系統用蓄電池単独の
試算ツールも入っている。UIを持たずMCPツールだけで
公開しているので、その話は別記事で書く。

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