GPT を使用して IAMMETER Cloud のエネルギー データを分析する
📘 はじめに
このチュートリアルでは、IAMMETER Cloud アカウントを ChatGPT（または IAMMETER Assistant）に接続し、IAMMETER のオープン API を介してスマートエネルギーメーターのデータを取得し、AI によるエネルギー最適化レポートを自動生成する方法を説明します。
以下を含む、すべての IAMMETER 製品で動作します：
- 🏠 WEM3080 — 単相家庭用エネルギー監視
- ⚙️ WEM3080T / WEM3080TD — 三相エネルギーメーター
- ☀️ 太陽光発電（PV）監視システム
🧩 ステップ 1 — 準備
1️⃣ IAMMETER Cloud にログイン
👉 /login
2️⃣ API トークンを取得
ログイン後、右上隅のプロフィールアイコンをクリックします
**「Settings->Token」**を選択します
トークンをコピーします。形式は次のとおりです（これは例です）：
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
3️⃣ GPT に接続
ChatGPT（または IAMMETER Assistant）で次のように入力します：
My IAMMETER API Token is xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
GPT が IAMMETER Cloud アカウントに接続し、利用可能なすべてのサイトとメーターを一覧表示します。
⚙️ ステップ 2 — サイトとメーターの情報を取得
GPT は次のような概要を返します：
| サイト名 | タイプ | リアルタイム電力 | 月間電力量 | PV 有効 |
|---|---|---|---|---|
| ホームエネルギーモニター | 単相 | 2400 W | 272 kWh | いいえ |
| 太陽光発電（PV）システム | PV | –870 W | 211 kWh | ✅ はい |
🔎 ステップ 3 — 分析するサイトを選択
GPT に次のように伝えます：
I want to analyze the Home Energy Monitor site
GPT が**メーターのシリアル番号（SN）**を尋ねます。 IAMMETER Cloud → Device List で確認できます。例：
70B3D5XXXXXX
📊 ステップ 4 — 電力分析を実行
GPT が公式 IAMMETER Cloud API のエンドポイントを呼び出します： 👉 システム API ドキュメント
例：
GetPowerAnalysis(sn="70B3D5XXXXXX", startTime="2025-11-21", endTime="2025-11-28")
結果の例：
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 平均電力 | 497.2 W |
| 最大電力 | 5598 W |
| 最小電力 | 64 W |
| 平均昼間電力 | 480.8 W |
🌱 ステップ 5 — AI エネルギー最適化レポートの例
以下は、IAMMETER Cloud のデータに基づいて GPT が生成したエネルギー効率レポートの例です。
⚡ 家庭のエネルギー分析結果
- 平均負荷 ≈ 500 W
- 夜間の負荷が高い — 給湯器またはエアコンが原因と考えられます
- ピーク負荷は最大 5.6 kW — 短時間の高消費イベントが検出されました
💡 最適化の提案
| カテゴリ | 推奨事項 | 想定節約額 |
|---|---|---|
| 待機電力 | スマートソケットでアイドル状態のプラグをオフにする | ~8–10% |
| 給湯器の制御 | オフピーク時間帯または太陽光発電時間帯に運転をスケジュールする | ~10–15% |
| ピーク負荷管理 | 複数の高負荷機器を同時に稼働させない | ~5–8% |
節約の可能性の合計：≈ 20–25%（年間約 1,700 kWh、約 120〜150 USD）
🧠 ステップ 6 — （任意）スマート制御の統合
IAMMETER のデータと AI の分析結果を組み合わせて、オープンプラットフォームを使用した自動制御が可能です：
| プラットフォーム | 説明 |
|---|---|
| 🏠 Home Assistant | MQTT 統合によるリアルタイム制御 |
| 🧩 Node-RED | スマートなロジックフローを構築（例：3 kW を超えたら電源を遮断） |
| ☁️ ThingsBoard | ダッシュボードの作成とトレンドの予測 |
| 🔌 WPC3700 Wi-Fi Power Controller | PV の余剰電力を暖房制御に利用 |
🏁 ステップ 7 — まとめ
| ステップ | 操作 | GPT の機能 |
|---|---|---|
| 1 | API トークンを取得 | ユーザーを認証 |
| 2 | IAMMETER Cloud に接続 | サイトとメーターを一覧表示 |
| 3 | メーターの SN を提供 | デバイスを特定 |
| 4 | 電力分析を実行 | 電力データを取得 |
| 5 | レポートを生成 | AI によるエネルギー分析 |
| 6 | （任意）制御の統合 | 自動化を有効化 |
📎 サンプルデータ
- IAMMETER Cloud アカウント（デモユーザー）
- サイト：ホームエネルギーモニター
- メーター SN：70B3D5XXXXXX
- 日付範囲：2025-11-21 → 2025-11-28
✅ IAMMETER + GPT 連携のメリット
- コード不要の AI エネルギー分析
- 住宅所有者向けの即時最適化レポート
- IoT 計測とAI 意思決定のシームレスな連携
