バックアップ電源から基幹インフラへ：蓄電池が成長した経緯
バッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）は今や主流となっている。再生可能エネルギーの性能向上に貢献し、あらゆる業種がコストと炭素排出量の管理を実現する一助となっている。 Two things have changed: just like solar, the cost of storage has fallen dramatically, and the capabilities – especially the digital layer of software
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年から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の報告要件まで、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。この多様な潜在的シナリオは、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発展が発表されている。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、変化の激しいこの2つの分野の組み合わせは、混乱を招き、恐れをなすかもしれません。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
AIとIoTで再生可能エネルギーを解き放つ
大量電化とデジタル化によって、世界の電力需要は少なくとも年3.4％増加すると予測されている。国際エネルギー機関（IEA）の試算によると、この急増に対応するためには、2040年までに、現在ある送電線に匹敵する8000万キロメートルの送電線を増設または交換しなければならない。 この巨大な再建プロジェクトは、単なる技術的な挑戦ではなく、時間との戦いでもある。特に、アジア全域、そしてそれ以外の地域でも、データセンター、電気自動車、デジタル化された経済によってエネルギー需要が再構築されているのだから。 さらに問題を複雑にしているのは、2030年までに再生可能エネルギー容量を3倍の少なくとも1万1000GWにするという世界の指導者たちの誓約を受けて、太陽光発電が記録的なペースで導入されていることだ。これは気候変動に対する前進を示す一方で、導入のペースは、断続性という基本的な技術的弱点を拡大する。ネット・ゼロの目標を達成しながら送電網の安定性を確保するためには、単に再生可能エネルギー容量を増やすだけでなく、24時間体制で綿密に管理することを学ばなければならない。 人工知能（AI）とモノのインターネット（IoT）が変革をもたらしているのはまさにそこだ。もはや実験的なものではなく、すでに企業がエネルギーコストを削減し、回復力を高め、二酸化炭素排出量を削減するのに役立っている。 インテリジェントな自然エネルギーの台頭 AIは、自然エネルギーの導入における歴史的な最大の障壁のひとつである「予測不可能性」との戦いに役立っている。 高解像度の気象データを処理し、地域の微気候を学習し、物理情報に基づいたニューラルネットワークを実行することで、AIは太陽放射照度のリアルタイム予測を改善する。国際再生可能エネルギー機関（IEA）によれば、こうした対策によって予測精度を最大30％向上させることができ、自然エネルギーの競争力をますます高めることができるという。 AIを活用した気象インテリジェンスは、系統運用者やエネルギー・トレーダーが需給バランスをよりよく管理し、抑制を減らし、化石燃料のバックアップへの依存度を下げるのにも役立つ。フォーチュン・グローバル500に名を連ねるあるエネルギー事業者は、複数の地域に広がる再生可能エネルギー資産の膨大なポートフォリオを管理するために、すでにAIを活用している。異種のシステムを接続し、予測分析を適用することで、エネルギー量を改善し、ダウンタイムを削減し、エネルギー市場への参加を合理化した。その結果、資産パフォーマンスの向上、業務効率の改善、よりスマートな取引戦略により、投資コストの8～10倍と見積もられる投資収益率を達成した。AIはデータを監視するだけでなく、発電されたすべてのキロワットの影響力を増大させる。 AIはまた、エネルギー・プロジェクトの重要なパートナーである送電網運営者にも役立つ。曇天で太陽光発電の生産に支障が出そうな場合、インテリジェント・システムは予測を利用して、フレキシブル・ガス・ユニットを先手を打って再派遣したり、蓄電池を回転させたり、デマンドレスポンス・フリート（需要対応型送電網）を呼び出したりすることができる。このようなプロアクティブなバランシングによって、化石燃料による「万が一のための」備蓄の必要性が減り、より可変的な自然エネルギーをフル稼働させることができる。このリアルタイムの応答性は、自然エネルギーを受動的な貢献者から送電網の信頼性に対する能動的な参加者に変える。 簡単に言えば、AIはより多くの自然エネルギーを利用できるようにするだけでなく、より賢く、より安く、より簡単に規模を拡大できるようにするものだ。送電網の複雑さが増すにつれ、そのインテリジェンスは不可欠になる。 エネルギーAIで効率を高める 発電は物語の半分にすぎない。AIは需要側でも同様に価値があり、生産されるクリーンなキロワットからより多くの価値を引き出すことができる。 スマートホームから商業ビルまで、AI主導の制御プラットフォームは、温度、占有率、資産状態を含む何百万ものセンサー・ポイントをサンプリングし、HVAC、照明、産業機器にリアルタイムでマイクロ調整を行う。ソフトウェアが建物の熱力学とユーザーの快適性のしきい値を「学習」するため、手動で介入することなく自動的に節約効果が高まる。 小売業、不動産会社、製造業はすでに成果を上げている。ある欧州の大手保険会社は、AIを活用して自社の物件全体のエネルギー管理を行うことで、導入後1カ月でエネルギー消費量を36％削減した。 一方、複合ビルを管理する世界的な商業施設グループでは、エネルギー使用量が16％削減され、4ヶ月足らずで完全な投資回収を達成した。どちらのケースでも、新しいハードウェアを導入することなく、データを意思決定に変えるだけで節約が達成された。 より集約的な産業分野では、AIが可変速ドライブ、キルン、冷凍システムを微調整し、雲が大規模な太陽電池アレイの上空を通過する際に通常発生する需要急増を回避することができる。これにより、送電網への不必要な負担を防ぎ、産業運営における主要なコスト要因であるピーク需要料金を抑えることができる。 非重要負荷のタイミングを地域の太陽光発電の出力に合わせることで、工場は二酸化炭素を排出しない電力の割合を増やすと同時に、デマンドチャージを回避することができる。 AIを活用したマイクログリッドが自己持続可能性を高める 気候に左右される極端な天候と送電網の混雑の増加により、商業部門や公共部門は、AI制御のマイクログリッドを採用しようとしている。その中心には、リアルタイム最適化エンジンでリンクされた太陽電池アレイ、蓄電池、スマート・インバータがある。 その一例が、送電網のボトルネックと卸売価格の変動の両方に直面しているヨーロッパのスーパーマーケット・チェーンだ。屋上太陽光発電、駐車場用キャノピー・アレイ、2MWhのリチウムイオン蓄電池、AIオーケストレーション・レイヤーを設置することで、この小売業者は、日中の太陽光発電のピーク時のグリッド利用を回避できるようになった。余剰発電を夕方の需要にアービトラージし、電力会社にアンシラリーサービスを提供する。その結果、請求額の削減、停電の減少、スコープ2排出量の削減が実現した。 世界中で、マイクログリッドはエネルギーの信頼性を確保するための基礎的な戦略となりつつある。特に、従来の送電網のアップグレードに時間がかかったり、実現不可能な農村部ではなおさらだ。 マイクログリッドは、独立性を高めるだけでなく、財務的価値も解き放つ。規制緩和された市場において、AIはキャンパス内のマイクログリッド全体で予備の太陽光発電容量を集約し、周波数応答や予備市場に仮想発電所（VPP）を入札する。このような取り組みにいち早く着手した企業は、かつて大規模火力発電所が独占していたエネルギー・サービスで数十万ドルを得ている。この収入は、さらなる脱炭素化に再投資したり、将来の変動に対するヘッジに利用することができる。 エネルギーの行き詰まりを打破する これらのAIを中心としたユースケースを組み合わせることで、世界エネルギー会議が「永続的なエネルギーのトリレンマ」と呼ぶ問題を解決することができる。 地政学がガス市場を動揺させ、異常気象がネットワークに打撃を与える中、同協議会が追跡調査している127カ国の半数以上が昨年、これら3つの柱のうち少なくとも1つで後退し、太陽光発電の急速な普及が進む地域で回復力の格差が最も急速に拡大していると、同協議会の2024年版報告書は指摘している。
AIがエネルギーに与えるポジティブな影響：すでに変化をもたらしている3つの方法
世界のエネルギー事情は大きなプレッシャーにさらされている。国際エネルギー機関（IEA）の最近の予測によると、世界の電力需要は2026年まで毎年3.4％増加すると予想されている。 2026年まで毎年3.4％の成長が見込まれる。電化とデジタル化がその原動力である。 一方、世界の配電網の多くは老朽化しており、現在および将来のエネルギー需要を満たすために大幅な改修が必要となっている。A IEAによる最近の別の調査ではによる別の最近の調査によると、2040年までに世界全体で8,000万kmの送電網を増設または交換する必要があり、これは現在の世界全体の送電網に匹敵し、各国の気候変動目標を達成し、エネルギー安全保障を支えるために必要であるとしている。 需要が増加し、送電網が電化と気候変動による混乱の重圧で緊張する中、問題は変化が必要かどうかではなく、どれくらいのスピードで移行できるかということだ。 AIとIoTは、このエネルギー転換の強力な促進剤として台頭してきている。もはや実験的なものではなく、すでに企業が事業継続を支援しながらエネルギーコストを削減し、回復力を高め、二酸化炭素排出量を削減するのに役立っている。 ここでは、AIがすでにエネルギーの生成、管理、消費方法を変革している3つの方法を紹介する： 1.よりスマートな再生可能エネルギー断続的なものからインテリジェントなものへ AIは、再生可能エネルギー導入の最大の障壁のひとつである「予測不可能性」を取り除こうとしている。気象データを分析し、発電量を予測し、蓄電を調整することで、AIは太陽光や風力エネルギーの利用を最大化するのに役立っている。 国際再生可能エネルギー機関（IRENA）によると、再生可能エネルギー予測にAIを統合することで、以下のことが可能になるという。 予測精度を最大30%向上させるバランシングコストを削減し、自然エネルギーの競争力と信頼性を高めることができる。 このインテリジェンスは、系統運用者やエネルギー・トレーダーが需給バランスをよりよく管理し、抑制を減らし、化石燃料のバックアップへの依存度を下げるのにも役立つ。例えば、フォーチュン・グローバル500に名を連ねるエネルギー事業者は、複数の地域に広がる再生可能エネルギー資産の膨大なポートフォリオを管理するためにAIを活用した。異種のシステムを接続し、予測分析を適用することで、エネルギー出力を改善し、ダウンタイムを削減し、エネルギー市場への参加を合理化した。その結果、資産パフォーマンスの向上、業務効率の改善、よりスマートな取引戦略により、投資利益率は8～10倍と推定される。 AIは再生可能エネルギーの拡大を可能にするだけでなく、より賢く、より安く、より簡単に規模を拡大することができる。 2.大規模なエネルギー効率化のためのAI AIは発電だけでなく、エネルギーの消費方法にも変革をもたらしつつある。家庭から商業ビルまで、AI主導の制御は、HVAC、照明、機器の使用状況をリアルタイムで最適化し、快適性や運用を損なうことなくエネルギーの無駄を削減し、コストを削減するのに役立っている。 小売業、物流企業、製造業はすでに成果を上げている。ある欧州の大手保険会社は、AIを使って不動産ポートフォリオ全体のエネルギー管理を行うことで、1カ月でエネルギー消費量を36％削減した。 一方、複合用途ビルを管理する世界的な商業施設グループでは、エネルギー使用量を16％削減し、4カ月未満で完全な投資回収を達成した。 3.エネルギー自立のためのAIによるマイクログリッド 中央送電網は、特に異常気象や電力需要のピーク時には、もはや安定した電力を保証することはできません。マイクログリッドは、分散型エネルギー源（太陽光発電や蓄電池など）を統合し、自律的に運用し、中央送電網への依存を減らす能力を組織に与える。 ヨーロッパでは マイクログリッドは送電網の混雑緩和に役立っている。エネルギーの信頼性の向上に役立っている。企業にとっては、混乱が減り、エネルギーコストが下がり、持続可能性の基盤が強化されることを意味する。 ヨーロッパのあるスーパーマーケット・チェーンは、送電網の混雑の深刻化に直面しており、エネルギー・オーケストレーションにMicrogridを活用している。太陽光発電、蓄電池、柔軟な負荷をインテリジェントに調整することで、エネルギーコストを削減し、オンサイトの再生可能エネルギーを増加させ、地域的な電力障害時であっても操業の継続性を確保した。 AIとIoTがもたらす、よりスマートなエネルギーの未来 気候目標が強化され、インフラが老朽化し、電力需要が急増する中、AIはスケーラビリティ、スピード、具体的な成果という稀有なものを提供してくれる。再生可能エネルギーの安定化や効率の向上から、インテリジェント・マイクログリッドによる送電網の自立化まで、バリューチェーン全体にわたって、AIはすでにその威力を発揮している。 しかし、テクノロジーだけではエネルギー転換を推進することはできない。今重要なのは、実行力と緊急性である。エネルギー集約型セクターのリーダーたちは、試験運用にとどまらず、AIを活用したソリューションを積極的に中核業務に組み込んでいかなければならない。政府と規制当局もまた、デジタルグリッドのアップグレードを加速し、スマートインフラにインセンティブを与える役割を担っている。