エネルギー分野における人工知能の機会と課題

エネルギー部門は、現代経済において最も強力かつ収益性の高い部門の 1 つです。しかし、ほとんどのエネルギー会社は、自社のエネルギー生産の可能性を実現しておらず、業務をより効率的にするための最新技術も導入していません。現在、エネルギー分野は大きな変革の瀬戸際にあります（出典：人工知能は新しいエネルギー、スマートエネルギー）

エネルギー業界が今日のイノベーションに対応する方法の一つは、人工知能を活用することです。 AI はエネルギー分野に何をもたらし、どのように効率性と安全性を高めることができるのでしょうか?

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早速本題に入りましょう。

エネルギー分野におけるAIの主な用途

フォーブスの寄稿者であり、AI for HumansのCEOであるファビアン・J・G・ヴェスターハイデ氏は、「最も強力な人工知能を持つ者が世界を支配するだろう」と述べています。

1. データのデジタル化

現在、世界はデジタルサービスへと移行していますが、エネルギー分野は遅れをとっています。人工知能は、データの収集、保存、管理の方法を変えるのに役立ち、エネルギー分野が時代の変化に対応できるようにします。この分野は強力で収益性も高いものの、依然として手作業に大きく依存しています。

エネルギー会社には管理すべきデータが大量に存在します。 AIの助けを借りれば、よりタイムリーかつ経済的な方法でデータを保存、処理、管理できるようになります。革新的なテクノロジーを導入することで、エネルギー企業は不確実な経済状況でも競争力を高め、既存のテクノロジーよりも優れた運用方法を開発できるようになります。さらに、AI データ管理により、業界の運営方法を完全に変える新たな洞察が明らかになる可能性があります。

2. 予測分析

世界は大きなエネルギー問題に直面しています。現代の機械は維持するためにますます多くのエネルギーを必要としており、世界の人口も同様に増加しています。エネルギー分野における人工知能の主な役割は予測分析です。

エネルギー企業は、コストを削減し、電力を節約し、変化する状況に備え、より良い顧客サービスを提供するために、予測分析アプローチを早急に改善する必要があります。機械学習とディープラーニングの助けを借りて、エネルギー業界は新たなレベルの予測を達成できます。エネルギー分野ではミスをした場合のコストが非常に高いため、エネルギー供給者は需要の変化、システムの過負荷、起こりうる障害をできるだけ正確に予測する必要があります。

世界の電力の30％を生産するGE Powerは、エネルギー供給を強化するために人工知能を統合する取り組みを進めている。 GE は、人工知能と機械学習 (ML) を使用してビジネス運営を改善する予定です。

Anodot は、エネルギー分野における AI 予測分析ソリューションの別の例を示しています。このスタートアップは、エネルギー企業が問題を検出し、早期に解決できるよう、リアルタイムのアラートと予測分析を提供しています。

3. リソース管理

リソース管理は、AI 予測分析に続くエネルギー分野の次のステップです。 AI の予測メカニズムにより、エネルギー供給業者はリソースをより適切に割り当て、需要に事前に備え、問題を予測し、可能な限りリソースを節約できるようになります。最終顧客にとって、AI の使用は電気料金の削減とカスタマイズされたサービスにつながります。

2019 年 11 月、Baker Hughes、C3.ai、Microsoft は、Microsoft Azure 上で実行されるスケーラブルな人工知能 (AI) ソリューションを顧客がより簡単に導入できるようにするための提携を発表しました。これを念頭に置くと、エネルギー部門は石油・ガス産業の環境への影響を軽減しながら、効率を改善し、安全性を高めることができます。

4. エネルギー貯蔵の促進

効率的な電気エネルギー貯蔵は難しい問題です。貯蔵する電力量が増加し続けるにつれて、追加の容量と新しい管理システムが必要になります。人工知能は、業界関係者がエネルギー貯蔵を最適化するのに役立ちます。

再生可能エネルギーは、その生産が周期的であり、時には無秩序であるため、貯蔵することが困難です。再生可能エネルギーと AI 駆動型ストレージを組み合わせることで、エネルギー貯蔵管理が大幅に促進され、ビジネス価値が向上し、電力損失が最小限に抑えられます。

エネルギー企業のエネルギー戦略をよりスマートにするのを支援するスタートアップ企業、Stem について考えてみましょう。 Stem は、米国のトップクラスの太陽光発電開発会社 80 社以上と連携し、蓄電容量を追加することでプロジェクトの価値を最大 90% 向上させるお手伝いをしています。

5. 故障予測と予防

エネルギーは強力な資源ですが、適切に取り扱われなければ非常に危険です。例えば、2018年には、カリフォルニア州で致命的な山火事が発生した原因は送電線の不具合だとされた。人工知能は、このような災害を予測し、防止するのに役立つ可能性があります。たとえば、AI はシステムの過負荷を予測し、変圧器の故障の可能性についてオペレーターに警告することができます。

エネルギー分野におけるAIの主な課題

1. 理論的背景の欠如

エネルギー分野で AI の導入が遅れている理由の 1 つは、意思決定者に必要な AI の専門知識が欠けていることです。多くの企業には、AI を導入することでどのようなメリットが得られるかを理解するための十分な技術的背景がありません。保守的な利害関係者は、リスクを冒して何か新しいことに挑戦するよりも、実証済みの方法やツールを使用することを好みます。

教育、金融、医療、輸送など、人工知能の可能性を受け入れる業界が増えるにつれ、エネルギー分野の意思決定者もこの技術に注目し始めています。

2. 実践経験の不足

AIはまだ新しい技術であり、それを使いこなせる専門家は少ないため、実際に実用的な価値のある強力なAIシステムを構築できる専門家を見つけるのは困難です。さらに、エネルギー部門は非常に保守的な方法で運営されています。

エネルギー企業はデータを収集して管理していますが、革新的な技術的ソリューションでデータをデジタル化するのは困難です。データの損失、不適切なカスタマイズ、システム障害、不正アクセスなどの関連するリスクがあります。エネルギー分野ではミスをした場合のコストが高いため、多くの企業は新しい、実証されていないアプローチを試してリスクを取ることに消極的です。

3. 時代遅れのインフラ

時代遅れのインフラはエネルギー部門の近代化にとって最大の障害となっている。現在、電力会社は膨大なデータに埋もれており、どう対処したらよいか分からなくなっています。この業界には他の業界よりも多くのデータがありますが、そのデータは分散され、整理されておらず、さまざまな形式に分散され、ローカルにのみ保存されていることがよくあります。業界は巨額の利益を上げている一方で、時代遅れのシステムの脆弱性により莫大な損失も被っています。

4. 財政的プレッシャー

エネルギー分野に革新的なスマートテクノロジーを導入することは最善の選択肢かもしれませんが、決して最も安価な方法ではありません。ソフトウェアの開発とカスタマイズ、およびソフトウェアの調整、管理、監視を行う経験豊富なソフトウェア サービス プロバイダーを見つけるには、多くの時間とリソースが必要です。

エネルギー分野の企業が人工知能、機械学習、ディープラーニングのメリットを享受するには、多額の予算を割り当て、時代遅れのシステムを変更するリスクを受け入れる覚悟が必要です。

要約する

高度なテクノロジーは現代経済のあらゆる側面に浸透しており、エネルギー分野も例外ではありません。近い将来、AI は便利なテクノロジーから、エネルギー分野でこれまでにない最も効率的な意思決定者へと進化すると予想されています。手作業の作業負荷が軽減され、リスクが軽減され、データと資産の管理が改善されることが期待されます。しかし、明るい未来が到来するまでには、解決すべき課題がまだ多く残っています。