2026年に入り、中国の電力業界ではすでに、あるいは間もなく、市場化を深める画期的な改革が実施されようとしている。たとえば、3月1日から陝西（シェンシー）省、貴州（グイジョウ）省、河北（へほく）省、河南（かなん）省、湖北（こほく）省、雲南（うんなん）省など多くの地域で、固定時間帯別料金制度が正式に廃止される（「1656号文」：2026年3月1日より、電力市場に直接参加する事業主体に対して、時間帯別の料金水準および時間帯区分を人為的に規定しないことを明確化）。
これはつまり、電力市場に直接参加する企業にとって、電気料金がもはや政府によって決められた時間帯に基づくものではなく、電力スポット市場におけるリアルタイム入札競争によって決定されるということを意味している。
まさにこのタイミングで、英国のエネルギー・テック大手「Octopus Energy（オクトパス・エナジー）」が合弁会社を通じて正式に中国市場に参入することを発表した。彼らは石炭を1トンも持ち込まず、発電所を1基も建設しない。しかし、代わりに持ってきたのはひとつの核心的武器――AI大規模モデルプラットフォーム「Kraken（クラーケン）」だ。このプラットフォームは、データ分析・市場アルゴリズム・需要予測最適化・請求処理・顧客運営などを統合した知能型システムであり、機械学習やAI技術を活用して、エネルギーのスケジューリング、需要応答（デマンドレスポンス）、価格予測などの業務を最適化する。
なぜこのAIユニコーン企業は、まさに今、中国市場への参入を決断したのか？
なぜこの兆単位規模のエネルギー革命の成否が、最終的には小さな電流センサー一つにかかっているのか？
かつて企業が支払っていた電気料金は「硬直的」だった。何時から何時までがピーク時間帯、何時から何時までがオフピーク時間帯――こうした区分は契約書に白紙黒字で明記されていた。
だが3月1日以降、再生可能エネルギー設備の導入比率が50％を超えるにつれ、送電網は極めてダイナミックなものとなる。例えば、昼間に太陽光が強烈であれば、電気料金がマイナス（余剰電力を処理するために逆に費用がかかる）になることもあり得る。一方で夕方になって風が止まれば、瞬時に料金が急騰することもあり得る。
「固定時間帯の廃止」とは、要するに電気料金の信号が「放送」から「リアルタイム弾幕」へと変化することを意味している。このような環境下では、もはや人間の頭脳では秒単位での価格変動に対応できない。
オクトパス・エナジーのAIモデルは、まさにこの課題を解決するために存在する。それはまるで「電力トレーダー」のように、ニューラルネットワークを用いて気象や電力需要を予測し、最も安いグリーン電力を自動的に探し出して取引を行うのだ。
2026年の電力スポット市場において、AIアルゴリズムの意思決定頻度はすでにマイクロ秒単位に達している。
大規模モデルが「脳」であるとすれば、各地に分散配置された電流センサー（ホール電流センサー、シャント抵抗、ロゴフスキー・コイルなど）こそがその「網膜」なのだ。
再生可能エネルギーの系統連系シナリオでは、電流は非常に大きく、しかもその方向が瞬時に変化する（分散型太陽光発電の系統連系、蓄電池の双方向充放電など）。
クラーケン・プラットフォームのスマートスケジューリングアルゴリズムがどれほど優れていたとしても、その前提条件がある――ミリ秒単位かつ高精度な電流データの取得能力だ。
核心的優位性：
ホールセンサーは、直流（DC）と交流（AC）の両方を扱い、かつ電気的絶縁を実現できる唯一のソリューションである。磁場を利用して電流を検出するため、高圧線を切断する必要がなく、24時間稼働が必須の電力取引環境では不可欠だ。
双方向計測：
太陽光発電や蓄電池システムでは、充放電時の電流方向がリアルタイムで変化する。従来の変流器（CT）では、この双方向の流れを正確に捉えることが困難だ。
フルバンド幅モニタリング：
グリーン電力の多くは直流であり、一方で送電網は交流である。ホールセンサーはAC/DC両方の信号を同時に処理でき、インバーター効率をAIが監視するための最適な窓口となる。
新ルール下では、AIの高頻度アルゴリズムの前では、わずか1％の電流誤差が、百万単位の電気料金裁定取引（アービトラージ）機会を生み出す可能性がある。
高線形性を備えたホールセンサーは誤差を極限まで抑え、AIが取得する各ビットのデータが、物理世界の真のワット数を正確に反映することを保証する。
Vout = k · (B external + B offset)
（注：大規模モデルによるリアルタイムスケジューリングが複雑な電磁環境下で行われる中、Boffsetノイズをキャンセルすることが、AIが「純粋なデータ」を得るための技術的鍵となる。）
ただし、電気自動車のBMS（バッテリー管理システム）や超小型蓄電装置などでは、シャント抵抗がオームの法則（V = I × R）に基づき直接電流を測定するため、精度がさらに高く、ヒステリシス（磁気ヒステリシス）の影響もない。
AIの選択肢としては：
もしAIが極めて高精度な電力量計測（実際の金銭的決済に直結する）を必要とする場合、シャント抵抗（または集積チップ）のデータを優先的に採用する。
ただし欠点は、絶縁性がなく、発熱が生じることだ。
英国のユニコーン企業が中国進出を決めた最大の狙いは、バーチャルパワープラント（VPP） の構築にある。
彼らはAIを活用して、数千〜数万台のEV充電スタンドや企業向け蓄電設備を統合し、「見えない発電所」を創り出す。
3月1日以降、新ルールによりピーク・オフピーク間の料金差が拡大すると、AIは即座に指令を出す：
「ただいまが最安値！全網の蓄電池が充電を開始せよ！」
この瞬間、デジタルインターフェースを内蔵したホール電流センサーが猛烈な勢いでデータを生成する。
これらのセンサーは電流信号をデジタル化し、5Gモジュールを通じてクラウド上のAIへと送信する。
AIはデータの正確性を確認し、グリーン電力資産の価値循環を完遂するのだ。
2026年の電気料金制度改革の本質は、エネルギーの「解釈権」を政策当局からアルゴリズムへと移譲することにある。
しかし我々が見落としてはならないのは、いかに高度なアルゴリズムであっても、電子そのものに直接触れることはできないという事実だ。
高精度かつ高安定性の電流センサー――とりわけ優れた国産ホール電流センサーがなければ、英国ユニコーンのAI大規模モデルもただの「盲目」にすぎない。
このエネルギーインターネットを巡る競争は、表面的にはアルゴリズムやルールの戦いに見えるかもしれない。
だがその底流にあるのは、アナログ信号の感知能力を巡る戦いなのだ。
3月1日、電気料金の波形が激しく揺れ始めるとき、
静かに、しかし確実に、未来のデジタルエネルギーを定義しているのは、
そうした目立たないハードウェアたちなのである。