電力業界における人工知能開発の現状

今日は、人類が初めて電気を家庭や企業に供給するようになってから 140 年目の記念日です。電力産業は現在成長し、人々の仕事や生活において最も重要なサービスの一つとなっています。しかし、業界は、従来のビジネスモデルが変化することを意味する一連の特有の課題にも直面しています。

これらの課題には、2021年11月に開催された第26回国連気候変動会議で強調されたように、発電における持続可能性の真の必要性が含まれます。世界各国はエネルギー供給の脱炭素化に取り組んでおり、太陽光発電と風力発電の開発を積極的に推進するという決意を改めて表明している。

これは、規制の枠組みで要求されている通りに電力を供給できない場合に罰金や評判リスクを伴う、世界の高度に規制された電力部門にとって大きな意味を持ちます。予測可能性の低い方法を使用する場合、化石燃料から持続可能なエネルギー生産への移行は慎重に管理する必要があります。

エネルギー価格の高騰は世界中の電力供給業者にも悪影響を及ぼし、多くの供給業者が操業を停止せざるを得なくなった。その結果、既存の電力会社はほぼ一夜にして何千人もの新規顧客を受け入れなければならなくなり、スタッフと電力システムの両方に多大な負担がかかった。

レガシーテクノロジーの問題点

ここで、レガシー IT システムの問題が発生します。電力業界が老朽化したインフラの更新と近代化に苦労しているのと同様に、関連するスキルと専門知識の不足が深刻化しているため、IT プラットフォームをアップグレードするための投資を見つけることは困難です。

したがって、スマートメーターなどの取り組みはコストの削減と効率性の向上を通じてメリットをもたらすはずですが、実際には、収集された膨大な量のデータを、たとえば将来のエネルギー消費をリアルタイムで予測する場合など、意味のある方法で管理および分析することは困難です。

エネルギー価格の危機に直面して選択肢を失った消費者もいますが、優れた顧客サービス レベルを提供することは、顧客離れを減らし、市場シェアを獲得するための重要な要素です。これは、顧客との契約およびサービス提供と、エネルギー供給に関する問題の解決の両方に当てはまります。

レガシー IT システムでは、コンタクト センターのスタッフが顧客をサポートするために必要な情報が、多くの場合、異なるシステムに保存されています。人間はこれらのシステム間のコネクターとして使用され、住所変更、請求、障害修復計画などのプロセスで摩擦を生み出します。

では、規制要件を満たし、顧客を満足させながら株主に価値を生み出す必要があることを考えると、公益事業会社は、従来の IT システムを全面的に置き換えるのではなく、プロセスを適応させ、よりデータ主導型のビジネス管理アプローチを採用するにはどうすればよいでしょうか。

インテリジェントオートメーションとAIの登場

答えの 1 つは、電力業界の運営方法を変革するために設計されたテクノロジーの融合であるインテリジェント オートメーション (IA) と人工知能 (AI) の導入にあります。持続可能な電力の生産と配電のほぼすべての側面にインテリジェント オートメーション (IA) と人工知能 (AI) を適用する世界的な産業が出現しており、大企業は真の変革を実現するために自動化プラットフォームを採用しています。

公益事業会社と協力することで、自動化と AI が明確なメリットをもたらす領域を特定できます。

（1）顧客体験- 公益事業会社は顧客体験（CX）スコアに大きく影響される可能性があります。これにより、規制当局から毎年巨額のインセンティブや罰金が課される可能性があり、適切に管理されなければ痛い目に遭う可能性があります。顧客関係管理 (CRM) と課金システムを統合することで、公益事業会社は顧客エージェントに複雑なシステムと複数のデータ ソースを残すことを回避できます。そして、デジタルワーカーは、顧客に関するデータを単一のビューに抽出するという大変な作業を行うことができます。

（2）レガシーインフラストラクチャ- 多くの企業が直面している現実は、基盤となるデジタル環境が古いものと新しいものが混在しており、この2つを統合する能力を持つことが重要であるということです。数十年前のクライアント IT システムから情報を取得し、それを現代の労働力管理システムに適合させる作業は、ある程度、作業員がシステム間で切り取りと貼り付けを行うことによって依然として行われています。これだけでも、運用対応チームの効率化に役立つさまざまな改善が実現します。また、ほとんどの電話はビジネスやサービスに関する問題に関するものであり、対応者はより大きなプレッシャーにさらされていることが多いため、対応者は顧客との話し合いに多くの時間を費やすことができます。

（３）環境報告- これは気候問題に関する課題に沿ったものですが、汚染や効率的なエネルギー生産に関する規制目標に関する実績報告などの指標も含まれます。この種のレポートは非​​常に重要であり、自動化されたシステムをサポートすることで、当日の監視と対応を管理し、ターゲットに関する正確なレポートを作成できます。

（4）インテリジェントシステム- 27のEU加盟国がインテリジェントシステムに移行するという要件により、複雑さが増しています。すべてのエネルギー供給業者は、自ら実行するか外部委託するかのいずれかの目標を持っています。エネルギー供給システムと設置業者間のやり取りは複雑で、重複やアクセスの問題が多くありますが、自動化 (IA) と人工知能 (AI) によって改善することができます。

（５）プラントメンテナンスの最適化- 老朽化した発電・配電インフラは、先進国の電力会社が直面している最大の課題の一つです。これは、信頼性が高く、コスト効率が高く、「将来性」のあるサービスをエンドユーザーに提供する能力に大きな影響を与えます。場合によっては、これらのサプライヤーは 30 年以上経過した発電設備を使用しており、予測保守などのワークフローを中心に IoT、インテリジェント オートメーション (IA)、人工知能 (AI) を実装することで、その耐用年数を最大限に延ばすことを目指しています。ここでは、大型機器のセンサーが SCADA システムにデータを提供し、IoT、AI、スマート オートメーション プラットフォームが障害の可能性を判断するのに役立ちます。このデータに基づいて、フィールド サービス リクエストを自動的にスケジュールし、技術者が障害が発生する前に修理できるため、耐用年数が延び、コストが削減され、効率が向上します。

（6）気候変動– ほぼすべてのサプライヤーは、特定の期間内にネットゼロ排出量を達成するという目標を持っています。ロボティックプロセスオートメーション (RPA)、高度な分析、人工知能を導入することで、気候変動の目標達成や、清潔で手頃な価格の信頼性の高い水に対する需要の高まりに貢献できます。たとえば、サンディエゴ・ガス＆エレクトリックは、センサーデータと衛星気象データを活用して山火事を防いでいます。もう 1 つの例は、ドローンを使用して電力インフラや太陽光発電所の検査を実施し、コンピューター ビジョンを使用して異常を検出し、デジタル ワーカーがデータを収集して分析し、次善のアクションを実行することです。

使用の障壁を排除する

IA と AI が電力業界にもたらすメリットを考えると、なぜ一部の部門では依然としてこれらのテクノロジーの導入に消極的なのでしょうか。先行者利益を活用し、測定可能な結果 (顧客オンボーディングの削減、エンジニアのスケジュールの自動化、スムーズな住所変更プロセスなど) を実現した企業がある一方で、IA および AI テクノロジーの導入に向けて意味のあるステップをまだ踏んでいない企業もあります。

私の経験では、導入の障壁は技術的、予算的というよりも、文化的なものになる傾向があります。新しいテクノロジーを使用するには、上級管理職チームとビジネス部門だけでなく、IT チームからの承認も必要です。最良の結果は、単発のアドホック プロジェクトではなく、継続的な変更プログラムから得られます。

もう 1 つの課題は、競争の激しい業界で事業を展開している企業が、インテリジェント オートメーション (IA) や人工知能 (AI) の取り組みから得られたベスト プラクティスや測定可能な結果を​​共有したがらない可能性があることです。ビジネス競争が激しい業界では、共同で統合的なデジタル変革を実現することは困難です。

最後に、公共事業会社は、人間の労働者からデジタル技術に多くの作業が移行された場合、重要なサービスに対する制御を失うことを懸念するかもしれない。しかし、多くの公益事業会社が気づいたように、デジタル技術は人間の労働者よりも高い生産性、精度、安全性、スピードで 24 時間稼働できます。

1882年に最初の発電所が開設されて以来、電力業界は長い道のりを歩んできました。しかし、気候変動、老朽化し​​たインフラ、レガシーシステムにより、私たちは開発の転換点に達しており、インテリジェントオートメーションと人工知能を中心に構築されたインテリジェントテクノロジープラットフォームの採用を含む、さまざまなテクノロジーとアプローチの採用を開始する必要があります。