エネルギー分野における人工知能の5つの主要な応用

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エネルギー分野における AI の革新と進歩により、企業がエネルギーを生産、販売、消費する方法が改善されています。

多くの企業が AI と機械学習のテクノロジーを使用してデータを詳しく分析し、より適切な意思決定、コスト優位性、予測を推進して、エネルギー災害やコストのかかるダウンタイムを回避しています。

全体として、世界のエネルギー部門は膨大な量のデータを生み出しています。人間が手動でこのデータを抽出して分析し、意味のある結論や予測を導き出すことはほぼ不可能です。人工知能、特に機械学習は、大量のエネルギー関連データを理解する上で重要な役割を果たします。

AI 強化ソフトウェア プラットフォームとスマート ツールは、エネルギー データをマイニングして潜在的な停電や機器の故障を予測し、エネルギー会社がより効率的かつ収益性の高い運営を行えるようにします。

人工知能は世界中のエネルギー企業に受け入れられています。エマージェン・リサーチが発表した調査レポートによると、世界の人工知能エネルギー市場規模は2020年に38億米ドルで、2028年までに年平均成長率は24％近くとなり、市場規模は208億米ドルに達すると予想されています。

石油・ガス業界や再生可能エネルギー業界を含むエネルギー業界で AI が活用されている方法をいくつか紹介します。

エネルギー分野における AI 応用の 5 つの例

（１）人工知能はエネルギー会社がエネルギー障害を事前に検知するのに役立っている

機器の故障は、世界中のエネルギー業界で広く発生しているコストのかかる問題であり、壊滅的な結果を招く可能性があります。 AI 駆動型ツールは、災害が発生する前に機器を監視して障害を検出するために使用されるセンサーからのデータを分析することで、エネルギー会社が理想的なメンテナンス計画を策定するのに役立ちます。最終的には、これらの進歩により、エネルギー企業は数百万ドルを節約でき、エネルギーの生産と消費の効率と信頼性が向上する可能性があります。

ABB のような企業は、人工知能技術を使用して、画像分析を通じてパイプや機械の亀裂などの障害を検出します。例えば、同社は世界最大級の水力発電所の一つと共同でパイロットプロジェクトを開発しました。 ABB のプラットフォームを導入した後、同社は日常的なメンテナンスの作業負荷を 10% 削減し、発電量を 2% 増加させ、数百万ドルのコストを節約しました。

シュナイダーエレクトリックは、マイクロソフトの機械学習テクノロジを使用して、現場で石油およびガスポンプを監視および構成し、障害を早期に検出して、数週間に及ぶダウンタイムと最大 100 万ドルの修理コストを回避できるようにしています。たとえば、同社の最大顧客のひとつであるインド最大の発電会社タタ・パワーは、AI技術を活用して30万ドルを節約した。

（２）人工知能による自動化により石油生産コストが削減され、石油回収量が増加している

人工知能は、エネルギー分野を含む幅広い業界に自動化のサポートを提供します。 AI によって提供される洞察は、従来労働者が行ってきた単調で反復的な作業を自動化するだけでなく、石油会社が油井を掘削する場所を正確に判断するのに役立ち、作業時間を大幅に節約し、数百万ドルのコストを削減します。

BP などの企業は、新しい油田をより早く発見し、IoT センサーを通じてより多くの石油を発見するために、機械学習プラットフォームに投資しています。 BPは財務分析報告書の中で、収益性の向上はこうした改善に直接関係していると述べた。

（３）スマートツールは消費者のエネルギーの使い方と節約方法を変えている

米国エネルギー情報局（EIA）が発表した調査報告書によると、米国のエネルギー利用者のほぼ半数が、通常は地元の電力会社が自宅に設置するスマートメーターを設置している。これらのメーターは、個々のエネルギー消費に関するデータを提供します。これにより、公益事業者は将来の消費レベルをより正確に予測でき、顧客はエネルギー消費をより適切に制御できます。

米国エネルギー情報局（EIA）によると、GoogleやAmazonなどの企業も、人工知能を活用したスマートホームソリューションを通じてスマートデバイスを導入するケースが増えている。これらのデバイスは他の家庭用デバイスと通信して、エネルギーの無駄を特定します。たとえば、消費者は電気自動車を充電したりエアコンを稼働させたりするのに最も安い電気料金がいつなのかを知ることができます。

（4）人工知能は消費者が最も適切なエネルギー供給業者を選択するのを助けている

米国のような規制緩和されたエネルギー市場では、消費者はエネルギー供給業者を選択することができます。カーネギーメロン大学で設計された Lumator などのツールは、顧客の好みや消費に関するデータを分析し、期間限定のプロモーション価格など、利用可能なエネルギー供給業者のオファーと比較します。消費者は Lumator ツールを使用して、最も頻繁に使用するエネルギーの種類に対して最適な料金を提供するエネルギー会社を選択できます。時間が経つにつれて、エネルギー会社についての知識が深まるにつれ、より良い条件のプランが見つかったときに、サービスを中断することなく、自動的にエネルギープランを切り替えることができるようになります。

コスト削減に加えて、Lumator などのツールは、再生可能エネルギーに対する消費者の好みを分析し、エネルギー生産者に要求を提出することで再生可能エネルギーの使用割合を増やすことにも役立ちます。エネルギー生産者はそれに応じて電力供給を調整できます。

（5）エネルギー分野におけるAIのより未来的な例の一つは、危険な状況で人間に代わることができる自律型ロボットの開発である。自律型ロボットは、高圧電線の調査や海底の貴重な資源の探索などの作業を実行できます。

エクソンモービルは、MIT エネルギー イニシアチブと提携して自律型ロボットの機能を開発し、ロボットが複雑なタスクを実行する能力を高める技術に投資しています。 MIT チームは、火星探査車キュリオシティをモデルとして、遠い惑星や地球の海底の新たな地平線を探索するために使用される高度なテクノロジーを組み合わせて、自己学習型 AI ロボットをモデル化しました。

今後の展開を見据えると、AI が世界のエネルギー分野で引き続き重要な役割を果たし、世界の電力消費に関連する環境問題や持続可能性の問題の解決に貢献することは明らかです。