エネルギーにAIが必要な理由
2022年以降の人工知能（AI）の進歩は、テクノロジーにおけるこの10年で最大の話題となった。マッキンゼーの「2025年AIの現状」レポートによると、企業による少なくとも1つの機能におけるAIの導入は2017年以降4倍（20％から80％）に増加しており、同調査の平均的な企業は現在、業務の3つの分野でAIを活用している。フォーチュン500社の90％以上が、ChatGPTのようなジェネレーティブAIであれ、あまり知られていないが（少なくとも）同様に価値のあるビッグデータ解析・分析モデルであれ、AI製品を活用している。
この短期間でのAIの台頭とその急速な進歩は、極めて僥倖である。というのも、現代の最も緊急な問題は気候変動であり、それはAIが解決できる問題だからだ。気候変動に対処するためには、人類は温室効果ガスの排出を大幅に抑制する必要があるというのが、科学的な強いコンセンサスである。これは、化石燃料のエネルギー使用を削減し、代わりに太陽光発電、風力発電、水力発電による電力に移行することを意味する。
繰り返しになるが、再生可能エネルギーの技術は広く理解され、生産はすでに十分に発達している。また、再生可能エネルギーは（太陽光や風力などの）追加燃料を必要とせず、大量生産が可能なため、購入費も運転費も従来のエネルギーより安くなっている。環境に配慮することは、犠牲を払ったり、収益性を低下させたりする必要はない。実際、エネルギー取引を通じて、コスト削減の源泉となり、さらに収益が増えることさえある。
明快さと混沌
しかし、全体的な目標が明確でシンプルであり、解決策も用意されているにもかかわらず、目標が行動に移るとすぐに非常に複雑になる。気候目標、規制、報告、関税、取引の仕組みは、削減だけでなく正確な測定を要求する。複数の拠点を持つ大規模な組織では、エネルギー・インベントリには何千もの項目があり、おそらく何百万ものデータ・ポイントが動いていることだろう。そして、エネルギー使用、貯蔵、発電の真の効率化を推進するには、最も細かいレベルでの監視、分析、制御が必要となる。
企業にとっての持続可能性は、ますますデータの問題であり、その解決にはAIが必要となっている。
AIがエネルギー管理により良い解決策をもたらす好例として、次のようなものがある。 HVAC (暖房、換気、空調）システムである。これらのシステムは、ほとんどの大企業で採用されており、オフィスビルを主な拠点とする企業では、特に熱帯や寒冷地の企業では、企業のエネルギー使用量の半分以上を占めることが多い。
当社のグローバルVPであるアルン・プージャリは、以前の記事で詳しく説明しているが、このようなシステムは、現在の温度、天気予報、部屋の稼働率、関係する空間の性質など、多くの変数に応じて最適化することができる。しかし、何百ものビルの何百もの部屋を細かく制御するために必要なデータのレベルは、人間のチームや従来のソフトウェアの能力を超えている。しかし、エージェント型AIにとっては理想的である。何千ものパラメーターを絶えず調整し、積極的にシステムを調整し、記録を更新し、異常を検出する。
の一面として、ユニバーサスはすでに何度も顧客のために展開してきたソリューションだ。 EnOS™ Ark.実際の導入例では、エネルギー使用量が15～25％削減され、光熱費も削減されたため、投資収益率（ROI）が大幅に改善されました。また、貴重な時間の節約にもなります。当社の顧客の1つであるCertis社では、従業員が測定値の記録や制御の調整に時間を費やす必要がなくなったため、生産性が10%向上したと報告しています。
HVACを超える：エネルギー・エコシステム全体のオーケストレーション
もちろん、空調設備は企業のエネルギー・エコシステムの一部に過ぎず、全体像からはほど遠い。今日の企業は、太陽光発電、風力発電、蓄電池、EV充電、製造設備など、多様な資産を運用している。それぞれが膨大な量のデータを生成し、それを統合、分析、活用する必要がある。
課題は規模だけでなく、多様性である。エネルギー・データは、リアルタイムのセンサー測定値から規制報告要件まで、さまざまな形で提供されており、組織が気候変動目標を達成するには、これらすべてを連携させる必要がある。そこで、データを単一のプラットフォームに集約し、エコシステム全体にAIを適用するプラットフォームが不可欠となる。これは、企業がエネルギー・フローを最適化し、消費と貯蔵のバランスをとり、ますます厳しくなる報告基準へのコンプライアンスをサポートするのに役立つ。
これはAIの必要性を高めるだけであり、AIがEnOS™全体に拡張され、まったく異なるシステムやデバイスからのデータをオーケストレーションし、組織のすべてのエネルギー・フローにオールインワンの神経センターを提供する理由でもある。顧客の正確な要件と既存のハードウェアは常に異なるため、ハードウェアにとらわれず、読み取れるデータなら何でも適応し、IoTセンサーを追加してギャップを埋めることを目指している。この多様なシナリオの可能性は、収集したデータを活用し、AIを適用してカスタム・ダッシュボードやインサイトを作成できる既製のアプリケーション・ビルディング・ブロックを含む、EnOS™を拡張可能にしたことを意味します。
AIは急速に発展している分野であり、ほぼ毎週のように技術やその使用例の新たな開発が発表されている。気候変動に対する地球の対応という全体的な目標が明確なままである一方で、新たな目標、規制、技術的な可能性が同じように定期的に現れるという変化のペースも同じである。
ホテル経営や宅配便の配達など、自分たちの専門分野に集中したいビジネスにとって、この2つの急速に変化する分野の組み合わせは、混乱を招き、威圧的に映るかもしれません。ユニバーサスは、このような難題をお客様の手元から取り去り、私たちの手元へと移動させることを意図しています。最新の複雑な技術や、すでに存在する複雑な技術を舞台裏で活用することで、お客様は方法を考えるよりも、目的を達成することに集中できるようになります。
業界での認知と勢い
AIを活用したエネルギー管理の重要性は世界的に認識されている。Gartner®社、ユニバーサスを 「2025 Magic Quadrant™ for Global Industrial IoT Platforms」の リーダーに選出
報告書によれば
「このベンダーのEnOSには、Ark AI Energy and Resource Management (RM)、Wind AI Analytics、Renewable Power Forecastといった機能が含まれており、オートメーションから自律的なインテリジェンスへと移行する産業界の顧客を大規模にサポートします。
この認定は、EnOS™のようなプラットフォームが、いかに企業がエネルギー資産を統合して大規模に管理し、データの複雑さを最適化、コンプライアンス、持続可能性のための実用的な洞察に変えることを可能にしているかを浮き彫りにしている。
image credit:Lightsaber CollectiononUnsplash
