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
次のデジタル変革を成功に導く方法
過去20年の間に、ほとんどすべての大企業がデジタルトランスフォーメーションの旅に乗り出したことだろう。これらの主な目的は、全部門にわたる組織のすべての財務取引の正確な全体像を確立し、データ主導の意思決定を通じてワークフローとリソースを最適化することである。 このような変革は、歴史的に財務データの整理に焦点が当てられてきた。この分野で厳密性を獲得し、詳細を管理することは、どのようなビジネスにとっても決定的に重要であることは明らかである。 しかし、ほとんどの組織が証明しているように、これは新しいソフトウェアをインストールしてスイッチを入れるほど単純なことではない。見積もりはさまざまだが、ボストン・コンサルティング・グループの統計によれば、デジタル変革プロジェクトの約70％が当初の目標を達成できなかったという。関与した企業のほとんどは、その後成功を収めたものの、当初は誤った方法でプロジェクトを推進したために時間と資金を浪費したことになる。 デジタルトランスフォーメーション マーク2：エネルギー転換の管理 このような失敗を理解し、そこから学ぶことは重要である。なぜなら、リーダーとその組織は、エネルギー、資源、排出量管理に焦点を当てた次のデジタル変革において、より良い成果を上げ、成功率を向上させることができるからである。 気候変動リスクは、自然エネルギーによる新たな機会とともに激化しており、規制がこれまで以上に厳しい報告を求めているため、データを収集し、影響を理解し、変化を実施するための新しい全社的なアプローチが求められている。 この新たな変革の波は避けられないものであり、大手企業はすでに大きく前進している。デジタル・トランスフォーメーションの最初の、金融の波を正しく理解するのに20年かかったのに対し、エネルギー転換は今求められている。過去の過ちを繰り返す余裕はない。 デジタル変革の第1世代でプロジェクトが失敗した理由 文化的な失敗：多くの人々が変化に対して抵抗感を持ち、古くからの信頼できる慣行が時代遅れになったとしても、それに固執する。変革プロジェクトは、その必要性と価値を迅速に証明し、業績や個人の生産性にプラスの変化をもたらすことを明確にする必要がある。同様に、従業員が新しいデジタルツールやプロセスに適応できるよう、しっかりとしたサポートが必要である。 ビジョンの欠如：多くの組織が、明確な目的を持たずにデジタルイニシアティブを立ち上げている。みんながやっているから。トランスフォーメーションをビジネス目標（収益成長、顧客体験、持続可能性など）と整合させるのではなく、それ自体のためにテクノロジーを導入する。その結果、取り組みが分断され、投資が無駄になる。 柔軟性に欠けるソリューション：多くの強力なソフトウェア・オプションが存在するが、その中には、企業の他のテクノロジー・スタックに対して非常に杓子定規なものもある。非常に特殊な形式での入力を要求するため、基本的なビジネス・オペレーションに好ましくない無関係な変更が必要となり、問題を引き起こし、コストを増大させている。 DIYする、いや、しない：自社のビジネスが非常にユニークで、ITエコシステムには存在しないソリューションが必要だと判断し、自社で作る必要がある場合もある。このような努力は、しばしば失敗に終わる。外部の専門家は、何千ものデジタル変革プロジェクトを実施し、あらゆる複雑な問題を解決してきた。社内のチームにとっては、ほとんどが初めての経験だ。 ITのオーナーシップ：デジタル」変革プロジェクトと銘打たれたためか、初期の取り組みの多くはIT部門に割り当てられた。しかし、必要な変革はビジネス全体のベンチャーであり、すべての部門、すべてのプロセス、すべての従業員に影響を与える。導入を成功させるための意思決定には、リーダーシップ・チーム全体によるビジネスの全体像の把握と、エグゼクティブの個人的な投資が必要です。 サイロの中での変革：ビジネスの各部門は、変革に必要なことについて独自の見解を持っているかもしれない。その部署で働く人ほど、その部署の詳細を知っている人はいないからだ。しかし、これが行き過ぎると、複数のバラバラのシステムが存在することになり、互いに話をすることができなくなる。 変化が多すぎる：デジタルトランスフォーメーションは、まさに変革をもたらすものであり、そうあるべきだ。しかし、それを一度に行おうとするのは大きな間違いだ。新しいシステムを理解し、最適化するには時間がかかる。複数のシステムを一度に変更する場合は、より時間がかかり、問題を特定するのも難しくなる。 エネルギー転換のパートナーに求めるもの ほとんどの企業は、何もないところからエネルギー転換を始めるわけではない。既存のシステムがあり、何らかの形でエネルギー測定・管理に投資しているだろうし、ソーラーパネルやビル管理システムなどの既存の資産もあるだろう。理想的なパートナーは、リセットを余儀なくされ、無駄な投資をするのではなく、既存のシステムや資産に接続することができる。理想的なパートナーは、誰が作ったかにかかわらず、すべての既存資産にわたって包括的な測定と制御を提供します。 第二に、移行期間中も協力し合えるパートナーを見つけることだ。最初の取り組みは、ビル・システムの管理など単一の分野に集中するかもしれない。しかし、あなたの意欲はもっと広範囲に及ぶかもしれません。パートナーは、初日に存在するものだけでなく、将来の取り組みや変更をサポートできる必要があります。既存の資産に適応してもらう必要があるのと同様に、将来の方向性やサプライヤーの選択に制約を与えないパートナーを選ぶようにしましょう。 次に、選択したパートナーがエネルギー消費、創出、貯蔵の全チェーンに取り組めることを確認する。プロバイダーによっては、最終的にエネルギー請求書と手書きの測定値に頼ることになり、複数の遠隔地にある個々のデバイスのレベルまで不動産を収集、分析、制御することはできません。このように作成されるデータの量と複雑さ、そしてそれらの間の計算は、最終的に見栄えのするスプレッドシートのようなシステムには荷が重すぎるだろう。EnOS™のように、エネルギーAIを適用して複雑さに対処するプラットフォームをお探しください。 最後に、この分野のスペシャリストを探してみよう。プロバイダー候補の中には、大規模なITプロジェクトやデジタル・トランスフォーメーションの前波で幅広い経験を積んだ者もいるかもしれない。これは、非常に多様なオフィス、産業、および運用技術にまたがる、非常に異なる要件があり、複数の規制の枠組みがあるエネルギー転換の専門家とは言えません。ユニバーサスは、何百社もの企業とともに複雑なエネルギー・プロジェクトを実施してきました。 ユニバーズがどのように他の人々の移行を助けたかを見る image credit: Photo