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運営方針・編集基準

エネジェントについて

電力会社から広告料を受け取らない独立運営。
運営方針と編集基準を公開しています。

エネジェント(enegent.jp)は、電気事業者の約款を一次情報として読み込み、独自の計算エンジンで電力プランを比較する独立運営の電力比較サービスです。電力会社から広告料を一切受け取らず、広告料による順位操作を行いません。誰にとっても再現可能な計算ロジックで「どのプランが自分に合うか」を提示することを目的にしています。

関連ページ

検証チーム・専門領域・検証プロセス・実装数値などの詳細は、それぞれ専用ページで公開しています。

運営方針

約款ベース計算

各電力会社の公式約款・料金表を一次情報として取得し、単価・基本料金・燃料費調整額・再エネ賦課金を独自に実装した計算エンジンで算出しています。JEPX連動型は30分毎の市場価格を取り込んで補正します。

広告料を受け取らない独立性

電力会社からの掲載料・順位調整費用は一切受け取っていません。比較結果は計算エンジンの算出値のみで決定されます。アフィリエイト報酬が発生する場合でも、報酬額によって順位が変わる設計にはなっていません。

出典明記

記事中で引用する数値・制度情報には、可能な限り一次情報(法令・公式サイト・約款PDF)のリンクを明記しています。二次情報のみに依拠する記述は避けます。

誇張を避ける

「最安」「完全無料」といった過剰表現は使用しません。節約額は前提条件(想定kWh・エリア・契約容量)を明示し、読者が自身の条件で再検証できるようにします。

編集基準

  1. 一次情報優先:法令(電気事業法・エネ庁資料)、電力会社公式サイト、約款PDFを最優先に参照する。
  2. 数値検証プロセス:掲載する料金は、同じ入力条件を計算エンジンに流して再現性を確認する。
  3. 調査時点の明記:料金・制度情報はいつ時点のものかを記事冒頭または末尾で明示する。
  4. 想定反論の先回り:「このプランは安いが冬場に高騰しないか?」等、読者が疑問に思う論点をデータで先に検証する。
  5. 個別事情への注意書き:契約条件は各人で異なるため、最終判断は公式サイトでの確認を促す。

更新頻度

料金表(約款・単価)は定期的な手動更新、市場価格・燃料価格(WTI・USD/JPY・JEPXスポット/世界銀行Pink Sheetの欧州ガス・豪州石炭・日本LNGなど)は毎日自動取得し、燃料費調整の将来12ヶ月見込みを再計算しています。制度改定(再エネ賦課金の単価改定・託送料金改定等)は即時反映。最終更新日は各記事・構造化データ(JSON-LDの dateModified)に記録されます。

現在の料金データ最終更新: 2026-06-03

技術記事(Qiita)

エネジェントの計算エンジン・データ収集・運用の仕組みは、Qiita に技術記事として公開しています。再現可能性と透明性の担保を目的に、実装の裏側を順次公開しています。

AIO(LLM Web Search)対応の実装レシピ

GPTBot/ClaudeBot等のAIクローラーを歓迎する実装。robots.txt・llms.txt・JSON-LD・動的OGPを一気通貫で。

#Next.js#SEO#LLM#Claude

SEOメディアの95記事をGemini APIで並列レビューして、平均42→45点に引き上げるまで

LLMで書くのではなく「LLMで品質保証する」。採点・修正を分離した並列スプリントの実例。

#Gemini#Python#SEO#LLM

LLMに電気料金DBを構築させたら、業界経験者が一目でわかるバグを大量に作り込んだ話

LLMに業界データをそのまま構造化させると陥る落とし穴。ドメイン知識ギャップの構造を分析。

#LLM#データ品質#電力自由化

電力会社の約款PDFをpdfplumberで全ページ解析し、料金計算エンジンの精度を上げた話

約款PDFから料金表を正確に取り出すパイプライン。構造化テーブル抽出のコツ。

#Python#pdfplumber#データ分析

「同じ条件で比較」にしたらSEO記事の結論が逆転した話:月10,000円固定 vs 月330kWh固定

電気料金の比較で「月額固定」と「使用量固定」では結論が変わる。SEO記事のデータ設計。

#SEO#データ設計#TypeScript

40記事の数値を1つのJSONで管理する:Next.js App Router で「SEO最適 × メンテ最小」を両立する設計

記事本文に数値をハードコードせず、JSON駆動で一元管理するSSG設計パターン。

#Next.js#TypeScript#SSG

GA4 + GTM をサービスアカウントで自動設定する(OAuth避けてImpersonationを使う実装)

サービスアカウント経由のGA4/GTM設定を自動化する手順と落とし穴。Impersonation の使いどころ。

#GA4#GTM#Python

電気料金シミュレーターを「約款ベース」で正確に作る技術的チャレンジ

巷の比較サイトが抱える「月額→使用量の逆算」問題と、約款ベース計算で精度を担保するアプローチ。

#Python#電力自由化#Next.js

Gemini function calling でLINE Botを"AIエージェント"にする実装パターン

Gemini function callingを使い、LINE Bot上で電気代診断のAIエージェントを構築した実装。

#LINEBot#Gemini#AIAgent

経産省登録808社の電力料金表をLLMで自動構造化するパイプラインを作った

808社の小売電気事業者の料金表をWeb取得→LLM構造化→DB格納するデータパイプライン。

#Python#WebScraping#Supabase

Gemini API × Supabase × Cloud Run で電力プラン比較AIエージェントを作った話

AIエージェント構成全体像。Gemini・Supabase・Cloud Runの組み合わせの実装事例。

#Gemini#Supabase#CloudRun

すべての記事は qiita.com/Enegent で公開しています。

読み物(note)

電力比較サービスを個人で立ち上げた経緯、業界構造の解説、運営方針の背景などを note で発信しています。Qiita が技術側、note が読み物側という棲み分けです。

note.com/enegent ↗

免責事項

本サイトの計算結果は、公開情報にもとづく一般的な目安であり、個別の契約内容を保証するものではありません。実際の契約金額・適用条件については、各電力会社の公式サイトおよび申込時の契約書面でご確認ください。市場連動型プランは市場価格の変動により、本サイトの試算額と大きく乖離する可能性があります。

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