市場概要

エネルギーAI市場は、2024年に89.1億米ドル、2030年には586.6億米ドルに達すると推定され、同期間の年間平均成長率（CAGR）は36.9%に達すると予測されています。分散型エネルギーシステムの相補的な台頭と積極的な負荷増加は、負荷予測担当者とグリッドプランナーに新たな課題を提示しています。分散型エネルギーシステムは、発電と負荷の両方を、ユーティリティが調整する集中型の産業用地から、グリッドプランナーからの可視性のレベルはさまざまですが、家庭用地や商業用地に統合する方向にシフトしています。最も重要な分散型負荷はEVと関連する充電器によるもので、戦略的に設置・利用されなければ、電気インフラのアップグレードが必要になります。AIは、いくつかの方法で、交通とエネルギー計画システムの連携をより効率的かつスケーラブルにすることができます。系統運用者、ユーティリティ企業、ユーティリティ規制当局は、AIを活用して分散型エネルギーシステムの導入と、必要な系統のアップグレードへの影響に関するモデリングを強化することができます。また、EV充電インフラの配置を最適化することで、公平なアクセスと可用性を維持しながら、必要なグリッド・インフラのアップグレードを最小限に抑え、電化コストの低減に貢献します。強化学習のようなAI手法は、EV充電器レベルでも使用でき、グリッドの混雑に応じて価格シグナルを調整し、EV充電サイトからの負荷の需要急増を抑えることができます。

エネルギー分野におけるジェネレーティブAIは、さまざまな変革的ユースケースに利用されています。リアルタイムのデータと予測モデリングに基づいて、発電、蓄電、配電のさまざまなシナリオを生成することで、最適化されたエネルギー・システムの設計を支援します。再生可能エネルギーの統合では、断続的な風力や太陽光などの供給源と需給をバランスさせる戦略を作成します。ジェネレーティブAIはまた、エネルギー取引における市場動向の予測を生成して最適な取引戦略を策定したり、エネルギー・インフラの設計を支援して、送電網の安定性を高め、エネルギーの損失を最小限に抑えるための問題に対処する革新的なソリューションを考案したりします。しかし、これらのアプリケーションは、エネルギー部門の運用効率を大幅に改善すると同時に、持続可能性を促進します。

ドライバー エネルギー市場の変動とリスク管理
エネルギー分野におけるAIの導入拡大を促す主な要因は、エネルギー市場の変動とリスク管理です。地政学的な不安定さによる市場の変動は、厳しい気象条件とともに予測不可能なものとなり、乱れた需給バランスを崩壊させます。AIは、市場の動向や価格の動きに関する適切な予測モデルを設計することで、高度な分析を通じてこれらの企業を支援します。企業が適用する予測モデルと機械学習アルゴリズムを使用することで、リスク要因を評価し、価格変動をヘッジするエネルギー調達戦略を最適化することができます。AIを活用したリスク管理ツールを活用することで、企業は潜在的なリスクと機会を明確に把握し、比較的安定した操業のために被る可能性のある損失を最小限に抑えることができます。これは、絶えず変化するエネルギー市場が今日の事業を定義しているため、収益性と持続可能性を維持する上で重要です。ボラティリティが高いということは、データに基づいてより良いビジネス上の意思決定を行うために、AIが組織を支援することも意味します。

制約：高い導入コスト
AI技術の導入コストが高いことは、特に低予算のエネルギー企業にとって大きな障害です。AIソリューションの開発、展開、維持には、インフラ、熟練した人材、技術統合への莫大な投資が必要です。多くのエネルギー企業、特に中小企業にとって、これらのコストは高すぎるため、AIを活用したソリューションの採用の可能性は限られています。さらに、既存のレガシー・システムとAIを統合することは、事態をさらに複雑にし、このような取り組みに大きな財務的負担を課すため、投資収益率を正当化することが難しくなります。この制約を克服するために、企業は政府のインセンティブ、パートナーシップ、または段階的な戦略に頼って、導入コストを削減し、より手頃な価格にする必要があるかもしれません。

機会： 炭素排出削減と持続可能性へのシフトの高まり
二酸化炭素排出削減と持続可能性に対する世界的な需要の高まりは、エネルギー分野におけるAIに大きなチャンスをもたらします。政府および産業界の気候変動に対する意欲がパリ協定後のより厳しい気候変動協定に向けて推進される中、エネルギー事業における二酸化炭素排出量を監視、削減、最適化する革新的な手法に対する需要が高まります。AIを活用することで、エネルギー消費に関するより正確な予測が可能になり、企業やユーティリティが排出量を削減することで、より環境に優しいエネルギー消費へとシフトするのに役立ちます。風力や太陽光といった再生可能エネルギー源にAIを統合することで、出力予測を改善し、需要と供給のバランスを取り、化石燃料への依存から脱却します。AI主導のシステムは、建物、輸送、製造におけるエネルギー効率を改善します。このようにAIは、実際の進捗状況の追跡、リアルタイムでの資源使用の最適化、世界的な環境基準の達成に活用することができます。前者は、炭素回収・貯留などの他のプロセス自動化オプションと統合されるため、効率的で費用対効果の高いものとなります。このように急成長している二酸化炭素削減への注目は、消費者の期待や規制の枠組みにうまく合致しています。このシナリオでは、企業は新興のエネルギー情勢において競争優位に立つことができます。

課題：リアルタイムのエネルギーデータの不足がAIモデルの訓練と展開を制限
リアルタイムのエネルギーデータの不足は、AIモデルの訓練と展開における大きな課題です。大規模で正確な、そして最も重要な最新データセットがあれば、AIシステムは精度の高い予測を行い、エネルギー管理を最適化することができます。しかし、送電網の運用、消費パターン、インフラ性能に関するリアルタイム情報へのアクセスが限られていると、効果的なAIモデルの開発が妨げられる可能性があります。これは、予測分析、エネルギー需要予測、システムにおける最適化を妨げる可能性があります。したがって、AIソリューションが最大限のサービス効率を実現する妨げになる傾向があります。より優れたデータ収集技術は、異なるエネルギー・ネットワーク間の統合やデータのリアルタイム共有とともに、タイムリーで関連性の高い情報に基づいてAIモデルを学習させることを可能にします。

主要企業・市場シェア

エネルギー分野のAI市場における主なプレーヤーには、Schneider Electric SE (France), GE Vernova (US), ABB Ltd (Switzerland), Honeywell International (US), Siemens AG (Germany), AWS (US), IBM (US), Microsoft (US), Bidgely (US), Oracle (US), Vestas Wind Systems A/S (Denmark), Atos zData (US), C3.ai (US), Tesla (US), Alpiq (Switzerland), Enel Group (Italy), Origami Energy (UK), Innowatts (US), Irasus Technologies (India), Grid4C (US), Uplight (US), GridBeyond (Ireland), eSmart Systems (Norway), Ndustrial (US), Datategy (France), Omdena (US), Avathon (US), Iberdrola (Spain), Constellation (US), and Jinko Solar (China)。これらの企業は数年前からこの市場で事業を展開しており、多様な製品ポートフォリオ、最先端の技術、確立された地理的足跡を有しています。これらの企業は、エネルギー・インフラにおけるAIの研究開発に熱心に取り組んでいます。

予測期間中、発電部門が最大の市場規模を維持する見込みです。」
AIは、効率の改善、メンテナンスの必要性の予測、生産プロセスの最適化により、エネルギー発電事業に革命をもたらしています。AIアルゴリズムは、発電所から送られてくるリアルタイムのデータを分析してエネルギー出力を予測し、エネルギー需要に応じて運転を調整するのに役立ちます。AIを活用した予知保全は、機器の故障を事前に検知するため、ダウンタイムをなくし、確実に電力を供給し続けることができます。また、石炭、ガス、再生可能エネルギーに関係なく燃料消費を最適化し、効果的で持続可能な運転を実現します。AIベースのシミュレーションを使用することで、プラントのオペレーターはシナリオをテストし、長期的なパフォーマンスのための意思決定を改善し、ヒューマンエラーがシステム全体の信頼性を最小限に抑える自動化のレベルに到達することができます。AIの統合は、再生可能エネルギー生産の高度化を達成し、系統連系を最適化するために太陽光発電や風力発電の出力変動を調整するためにも重要です。例えば、シーメンス・ガメサ・リニューアブル・エナジーは、AIとクラウドを活用して風力タービンの検査を強化し、エネルギー生産を最適化しています。高解像度カメラを搭載した自律型ドローンと画像認識のためのAzure AIを活用することで、ブレードの欠陥を迅速に検出し、検査時間を数時間から数分に短縮しています。AIを統合することで、精度が向上し、予知保全が可能になり、ダウンタイムが短縮され、より安価な再生可能エネルギーに貢献します。このように、AIは、エネルギー発電をより応答性が高く、持続可能で、コスト効率の高い部門として長期的に再定義する上で、主導的な役割を果たします。

「エネルギー貯蔵最適化セグメントは、予測期間中に最も速い成長率を目撃する見込みです。」
AIは、エネルギーが需要が最も低いときに貯蔵され、需要が最も高いときに使用されるように、充電のタイミングを予測し、最適な放電を行うことによって、バッテリーシステムにおける貯蔵効率を最適化することができます。エネルギー消費パターン、天気予報、送電網の負荷などのデータに基づいて、AIは蓄電システムの寿命を最適化し、消耗を最小限に抑えます。これらは、晴れた日や風が強すぎる日など、ピーク時に生産される余剰エネルギーを貯蔵することで、再生可能エネルギー源を取り入れるのに役立ちます。AIの最適化により、ユーティリティは必要な予備発電所の数を減らし、送電網の安定性を向上させることができます。さらに、再生可能エネルギーのより効果的な貯蔵を可能にすることで、よりクリーンなエネルギーへの移行をサポートします。リアルタイムの分析により、AIはシステム性能の監視、障害の早期発見、システムダウンの防止にも役立ちます。アメリカでのある事例では、AIベースの分析ソフトウェアが、誤計測の原因となっていた一連のバッテリーの誤動作を特定するのに役立ち、問題が発見されなかったために4カ月間の収益損失につながりました。AI主導の洞察を活用することで、オペレーターは問題に迅速に対処し、ダウンタイムを最小限に抑え、パフォーマンスを最適化することができました。ヨーロッパで新しく建設された80MWhを超えるBESSの同様のケースでは、AIベースの分析が試運転中にミスバランスの問題を特定し、エンジニアがわずか2週間でシステムを最適化できたことを示しています。全体として、AIはエネルギー貯蔵をより賢く、信頼性を高め、費用対効果を高め、事業者の収益性を最大化します。

2024年4月、アメリカエネルギー省（DOE）はパシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）と共同で、国家環境政策法に基づくインフラ許認可を合理化するためのAI主導ツールであるPolicyAIを開発するため、1300万米ドルの資金を提供するVoltAIc Initiativeを開始しました。2022年10月、カナダではUN-HabitatとMilaが、エネルギー、モビリティ、公共安全、ヘルスケアにおける持続可能な都市化を支援するAIの応用を検討しました。これと並行して、カナダ政府は、クリーンな水素を作る触媒のE-MAP、廃熱をエネルギーに役立てる材料のTEG-MAP、3Dプリンターで作る金属の3DP-MAPなど、材料加速プラットフォーム（Materials Acceleration Platforms：MAPs）を使って、AIベースの加速材料発見に取り組んでいます。これらの取り組みは、アメリカやカナダで、エネルギー部門全体の革新と効率化を推進するためにAIを活用しようという機運が高まっていることを示しています。これらのイニシアチブにおいて、インフラ、持続可能な都市化、材料発見の加速のためのAI駆動ツールに焦点を当てていることは、現在の課題に対処するために適切であるだけでなく、北米をより持続可能で、費用対効果が高く、技術的に高度なエネルギー展望の軌道に乗せるものです。

2024年11月、マイクロソフトとアブダビ国営石油会社は、世界のエネルギーシステムの脱炭素化と持続可能な未来の育成を目指し、AIと低炭素イノベーションを推進するために協力しました。
2024年8月、ハネウェルはシスコと協業し、変動する使用レベルに基づいてビルシステムを自動的に適応させ、エネルギー消費を削減し、労働者の生産性と快適性のために環境を最適化するAI搭載ソリューションを開発。
2025年1月、ABBはEdgecomと提携し、AIを活用したエネルギー管理を変革。これには、ABBエレクトリフィケーションのベンチャーキャピタル部門であるABBエレクトリフィケーション・ベンチャーズによる少数出資も含まれています。この提携により、産業用および商業用ユーザーは、電力需要を最適化しピークを削減するEdgecomのAI駆動型プラットフォームを活用したエネルギー管理が可能になります。
2024年10月、Ooredooとシュナイダーエレクトリックは、カタールのデジタルで持続可能な未来を推進するために提携しました。この提携では、クラウドコンピューティング、AI、グリーンデータセンターなどの最先端ソリューションの統合に注力し、ユーティリティ、ヘルスケア、エネルギー、インフラなどの業界全体で効率性と持続可能性を推進します。

エネルギー分野の人工知能市場は、幅広い地域で存在感を示す少数の主要プレーヤーによって支配されています。エネルギーにおける人工知能市場の主要プレーヤーは以下の通りです。

Schneider Electric SE (France)
GE Vernova (US)
ABB Ltd (Switzerland)
Honeywell International (US)
Siemens AG (Germany)
AWS (US)
IBM (US)
Microsoft (US)
Bidgely (US)
Oracle (US)
Vestas Wind Systems A/S (Denmark)
Atos zData (US)
C3.ai (US)
Tesla (US)
Alpiq (Switzerland)
Enel Group (Italy)
Origami Energy (UK)
Innowatts (US)
Irasus Technologies (India)
Grid4C (US)
Uplight (US)
GridBeyond (Ireland)
eSmart Systems (Norway)
Ndustrial (US)
Datategy (France)
Omdena (US)
Avathon (US)
Iberdrola (Spain)
Constellation (US)
Jinko Solar (China)

 

【目次】

はじめに
33

研究方法論
38

要旨
47

プレミアムインサイト
49

市場概要と業界動向
54
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミックス DRIVERS- エネルギー市場のボラティリティとリスク管理 – スマートエネルギーソリューションに対する消費者需要の高まり – AIを搭載したロボットがエネルギー部門の作業員の安全性を向上 – RESTRAINTS- データのプライバシーとセキュリティ – 高い導入コスト OPPORTUNITIES- 炭素排出削減と持続可能性へのシフトの高まり – 再生可能エネルギーの統合 CHALLENGES- リアルタイムのエネルギーデータが不十分で、AIモデルの訓練と展開が制限される – AIとエネルギー分析の熟練した専門家の不足
5.3 エネルギー市場におけるAIの簡単な歴史
5.4 エコシステム分析
5.5 ケーススタディ分析 ポートフォリオ全体でエネルギー効率を最適化：ブラックストーンとシュナイダーエレクトリックの戦略的パートナーシップ c3 ai エネルギー管理プラットフォームが大手石油化学企業のエネルギー効率と環境パフォーマンスの向上を支援 enverus instant analyst がエネルギー企業の意思決定と業務効率の向上を支援 ai を活用したマイクログリッドが地域コミュニティのエネルギー回復力と公平性を促進 c3 ai エネルギー管理プラットフォームが大手鉄鋼メーカーの大幅なコスト削減と業務改善を支援
5.6 サプライチェーン分析
5.7 関税と規制の状況 プロセッサとコントローラ（hsn: 854231）に関連する関税 規制機関、政府機関、その他の組織 主要規制 AI IN ENERGY- 北米- ヨーロッパ- アジア太平洋- 中東・アフリカ- 中南米
5.8 価格分析 主要企業の平均販売価格動向（再生可能エネルギー種類別） 指標価格分析（オファリング別） 2024年
5.9 技術分析 主要技術 – 会話型AI – エネルギーモデリングとシミュレーションツール – AutoML – MLOps 補助技術 – ブロックチェーン – エッジコンピューティング – センサーとロボット – サイバーセキュリティ – ビッグデータ – IoT 補助技術 – スマートグリッド – ロボット – 地理空間技術
5.10 特許分析 主要特許リスト
5.11 ポーターのファイブフォース分析 新規参入の脅威 代替品の脅威 買い手の交渉力 サプライヤーの交渉力 競争相手の強さ
5.12 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.13 主要ステークホルダーと購買基準 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 購買基準
5.14 2024-2025年の主な会議とイベント
5.15 エネルギー市場におけるAIの技術ロードマップ 短期ロードマップ（2023～2025年） 中期ロードマップ（2026～2028年） 長期ロードマップ（2029～2030年）
5.16 エネルギー市場におけるaiのベストプラクティス データの品質と統合を確保し、aiを活用した予知保全を採用 利害関係者間のコラボレーションを促進 拡張性と柔軟性を優先し、倫理的なaiの導入に注力 aiを活用したエネルギー取引プラットフォームへの投資 エネルギー予測と負荷管理のためのaiの導入 aiソリューションによる顧客エンゲージメントの強化
5.17 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル エネルギー・アズ・ア・サービス（EaaS） 予知保全契約 AI主導の取引プラットフォーム グリッド柔軟性ソリューション サステナビリティ・アズ・ア・サービス 遠隔エネルギー監視・管理 グリーンファイナンスとAIを活用したクレジットスコアリング AIベースのエネルギー効率監査と改修サービス
5.18 エネルギー市場におけるAI：ツール、フレームワーク、手法
5.19 貿易分析（8542） プロセッサとコントローラの輸出シナリオ プロセッサとコントローラの輸入シナリオ
5.20 投資と資金調達のシナリオ
5.21 エネルギー市場におけるAI/Gen AIのインパクト エネルギー市場におけるAI/Gen AIのインパクト エネルギー分野におけるGen AIのユースケース

エネルギー市場におけるAI（提供製品別
100
6.1 オファリングの導入： エネルギー分野におけるAI市場の促進要因
6.2 ソリューション 効率性、持続可能性、イノベーションを促進するエネルギー分野のAIソリューション
6.3 サービス 継続的なモニタリング、メンテナンス、パフォーマンス最適化に重点を置いて市場を活性化 専門サービス – トレーニングとコンサルティング – システムの統合と導入 – サポートとメンテナンス 管理サービス

エネルギー市場におけるAI（エネルギー種類別
111
7.1 導入エネルギーの種類別： エネルギー分野におけるAI市場の促進要因
7.2 従来型エネルギー モニタリングと運用最適化の強化が市場成長を促進化石燃料 – 石炭 – 石油 – 天然ガス核エネルギー その他の従来型エネルギー
7.3 再生可能エネルギー 市場成長を支える革新的ソリューションの優れた保守慣行、資源配分、統合 太陽風力 水力発電 バイオマス その他の再生可能エネルギー 種類別

エネルギー市場におけるAI（種類別
124
8.1 導入タイプ： エネルギー分野のAI 市場促進要因
8.2 実際の状況を模倣した合成データの生成型AIが市場を牽引
8.3 より賢く、より速く、より適応性の高いソリューションでエネルギー・プロセスを変革するその他のAI AI技術 機械学習 自然言語処理 予測分析 コンピュータ・ビジョン

エネルギー分野のAI市場、用途別
130
9.1 導入アプリケーション：エネルギー分野のAI市場促進要因
9.2 エネルギー需要予測 予測される需要と供給を整合させるリアルタイム需要予測が市場成長を促進
9.3 グリッド最適化と管理 リアルタイムの監視、分析、制御により、エネルギーネットワークのインテリジェントシステム化を支援
9.4 エネルギー貯蔵の最適化 エネルギー需要の予測と貯蔵システムの性能異常の特定が市場成長を促進
9.5 再生可能エネルギー統合 効率と信頼性を確保するための電力網への可変エネルギー源のシームレスな組み込み
9.6 エネルギー取引と市場予測 業務の合理化と持続可能なエネルギー経済の育成に重要な役割を果たし、市場成長を支援
9.7 エネルギー持続可能性管理：エネルギー消費のリアルタイム監視が市場を牽引
9.8 危機時のダウンタイムを最小化し、信頼性の高い電力を確保するための災害復旧・復興需要の高まりが市場成長を促進
9.9 エネルギー分野におけるその他のアプリケーション（エンドユーザー別

エネルギー分野のAI市場：エンドユーザー別
141
10.1 導入エンドユーザー別： エネルギー分野の AI 市場促進要因
10.2 発電 コスト削減、持続可能性の向上、運用効率の改善が市場成長を促進
10.3 送電 弾力性、持続可能性、安全性の高いエネルギーインフラが市場を牽引
10.4 配電 負荷需要のバランシングと故障のリアルタイム検知によるエネルギー配給の最適化が市場を後押し
10.5 消費 エネルギー使用の最適化、コスト削減、持続可能性の向上が市場成長を促進する 商業 産業用

…

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レポートコード：TC 9250