AutoGridのプロフィールと「DROMS」
米国カリフォルニア・パロアルトに設立（2011年）されたAutoGridは現在の従業員数が30名のスタートアップ企業である。同社は、膨大なビッグデータの解析や、電力エネルギー関連の需要側管理を行う、ソフトウェアプラットフォーム「DROMS」（ドゥロムス、Demand Response Optimization and Management System、デマンドレスポンス最適化・管理システム）を開発し、市場への提供を開始した。同社のシステムは、SEP 1.x/2.0のみならずOpenADRなどの標準に対応できることが優位点になっている。
この新しいDROMSは、既存の発電所の環境で、電力の需給をソフトウェアで管理することによって、新しく発電所を建設しなくても電力を生み出す「バーチャルプラント」（VPP：Virtual Power Plant、仮想発電所）の実現を目指している。
これは日本では、「ネガワット」（Nega Watt Power）とも言われている。ネガワットとは「負（Negative、ネガティブ）の電力（Watt、ワット）」（すなわち「省電力」）を意味する「NegaとWatt」の合成語である。これは、電力会社が需要家の協力を得て、デマンドレスポンス（DR）を使用して電力を節約することによって「節電された電力分」を発電したことと同等にみなす」考え方である注1。
電力産業におけるビッグデータの例
〔1〕ビッグデータの内容
最初に、OpenADRをベースにした電力情報（ビッグデータ）の解析について述べるが、ここで、このビッグデータの内容をさらに具体的に見てみよう。図1の上部の表には、あるビルにおけるメーターの数と、メーターから送出される、
図1 電力産業におけるビッグデータの例
〔出所 AutoGridプレゼンテーション資料より、2013年5月14日〕
① 15分間隔のデータ量（1年分）
② 1分間隔のデータ量（1年分）
③ 1秒間隔のデータ量（1年分）
が示されている。ここで例えば、図1の上段の表に示すように、1万個のスマートメーターから、次のようなデータ量になる。
（1）15分間隔でデータを読み取る場合は、毎年32.61GB（ギガバイト）のデータ量となる。ここでのメーターのリードデータ（読み取りデータ）のサイズは、約91バイトであり、このデータに基づいて、計算をしている。
（2）1分間隔（15分間隔の15倍のデータ）では毎年その15倍の489GB（＝32.61GB×15分）のデータ量となる。
（3）1秒間隔でデータを読み取る場合は、1分間のデータが489GBであるから、489GB×60秒＝29,340GB、つまり29.34TB（テラバイト)となる。
このとき100万戸のスマートメーターから取得されるデータ量は、
11.2PB（＝11.2ペタバイト＝11.2×1015バイト）
と、1万個のスマートメーターのときの100倍（11.2PB÷114.6TB＝11200×TB÷114.6TB≒98倍）の大容量のデータとなることがわかる。
〔2〕スタンフォード大学敷地内にあるY2E2ビルの場合
また、より具体的に、図1の下部に示すスタンフォード大学の敷地内にあるY2E2ビル注2の電力使用のデータの大きさの例を見てみよう。
図1に示すY2E2ビルでは、1年間に2600測定ポイントを「1分間隔」でデータの読み取りを行っているが、その1年間の総データ量は次の通りとなる。
124GB（＝91B（実測値）×60分×24時間×365日×2600ポイント）
このY2E2ビルが仮に1000棟あり、かつ「1秒間隔」でデータを読み取るとなると、
7.4PB（＝7.4ペタバイト＝7.4×1015バイト＝124GB×1,000棟×60秒）
となり、このデータ量は、図1の右下に示す全アメリカの図書館などのデータに匹敵する大きさの、ビッグデータとなる。
▼ 注1
10kW節電したら、10kWの発電所を建設したことと同等とみなす、という考え方である。
▼ 注2
Y2E2：Jerry Yang and Akiko Yamazaki Environment and Energy Building、スタンフォード大学の卒業生であるYahoo!の共同創業者であるジェリー・ヤン（Jerry Yang）氏とその妻（日系人）のAkiko Yamazaki氏の夫婦名が付いたビルで、2007年にスタンフォード大学キャンパスに建設された。環境・エネルギー関係の研究を行っている。
