２０５０年カーボンニュートラルの道筋が示された第６次エネルギー基本計画の発表や卒FIT（固定価格買取制度）による売電価格の低下により、再生可能エネルギー市場は太陽光発電と蓄電池を組み合わせた自家消費型システムに切り替わりつつある。電力会社から受電する商用電力と太陽光発電電力が分電盤を介して接続された系統連系システムでは、商用電力と接続されており、蓄電池容量が小さくて良いコストメリットはあるが、電力の自家消費率が低下する課題がある。自家消費率の向上という課題に対して、本郷工業は龍谷大学先端理工学部芝研究室と共同でオフグリッド自家消費システムの開発を進めている。つまり、①機械学習により季節・温度などの環境条件や時間から使用電力量を予測し、②数理最適化理論により、設置場所や季節に依存する日照データと発電量データをもとに天気予報から太陽光発電量を予測。さらに、③太陽光発電電力の予測と使用電力予測が、実際の発電電力量と使用電力量から一定量外れた際に補正する最適化技術の開発。これら３つの技術を実装したスマート電力蓄電システムを導入し、自家消費率を４８%から８０%に向上させることを目標としている。