近年, 地球温暖化やエネルギー枯渇問題により, 太陽光や風力などの再生可能エネルギーが注目されている。しかし, これらは気象条件による出力の不確定性を持ち, 電力系統を安定運用するために, より高精度な予測モデルが必要とされる。高精度なモデルを構築するためには, 優れた手法を用いることも重要であるが, 予測に対する適切な変数を選択することも必要である。後者を行う方法としてグラフカルモデリングがあり, 電力負荷予測や排出権価格予測に適用されている。そこで本稿では, 太陽光発電出力予測に有用な日射量予測に着目し, グラフィカルモデリングにより, 入出力データの因果関係を求めることで, 予測モデルに必要な入力変数を選択し, モデル精度向上を図る。