これまでのリアルタイムプライシングに関する研究は，系統側から見たデマンドレスポンス（DR）としての特性を検討したものが多い。しかも大局的な抽象的なものがほとんどであり需要家がそれにどのように最適化対応するかは課題が多い。本研究では，実際の典型的な小規模オフィスビルのマルチ空調設備を用いて，電力抑制させた場合の室温変化をニューラルネットで予測させ，それを元にSimulated Annealingアルゴリズムにより，RTP最適制御を実施した。その結果，平常運転に対して温度上昇は約1度以内に抑えてかつ約47%の電力料金を削減できる実験結果を得た。