エネルギー市場におけるAIは、 米ドル 15.45 ベン に 2024 そして到達する予定 米ドル 46.99 によって 2031、混合の年次成長率で育つ 2024年から2031年にかけて17.2%のCAGR。 エネルギー市場におけるAIは、エネルギー分野におけるデジタル変革に重点を置いた予測期間にわたって強い成長を目撃する見込みです。

市場ドライバー - エネルギー効率と最適化の需要の増加

世界的なエネルギー需要は、世界の主要な経済を横断する急速な産業化および都市化への10年間で著しく成長しました。 同時に、環境の持続可能性に関する意識が高まり、気候変動の影響を緩和しました。 エネルギー提供者および規制当局は、エネルギー生産のより効率的でクリーンな供給源への移行に対する補償を増加させています。

AIは供給および要求の高度の最適化によって全体的なエネルギー効率を改善することの重要な役割を担うことを約束します。 リアルタイムで機器の操作を監視し、異常を検出することにより、ユーティリティは故障や停電を反転することができます。 サービスの信頼性を高めます。

既にAI導入を開始し、エネルギーバリューチェーン全体で数多くの企業を立ち上げました。 産業消費者は、進化するニーズに基づいて、多様な機器/機械の継続的な最適化と自動制御を通じて、施設のエネルギーフットプリントを削減するためにAIを活用しています。

全体的に、AIの能力は、より優れた最適化によってエネルギー効率を大幅に向上させ、世界的なエネルギーシステムを変革する大きな可能性を秘めています。

市場ドライバー - 予測能力を高めるAI技術の進歩

最近では、ディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理などのAIサブドメインの分野で急速な発展が進んでいます。 これは、エネルギー分野におけるAIを含む幅広い領域にわたってアプリケーションのフロンティアを拡大しています。

予測保守と予測に関するAI能力は、資産のパフォーマンスや需要/供給計画の最適化に特に有望です。 石油リグ、パイプライン、発電所などのIoTセンサーデータで訓練された高度なディープラーニングモデル 任意の症状が発生した前に、機器の故障を予測するために微妙なパターンを識別できるようになりました。 これは、予期しない故障や停電を避けて事前に予約を計画するのに役立ちます。 AIは、気象に依存する再生可能エネルギー資産の予測分析にも革命を起こしています。

AIの自然言語処理能力は、アプリケーションも探しています。 チャットボットと音声アシスタントは、自動カスタマーサポートに導入され、定期的な問い合わせを解除します。 これは、より複雑な問題に焦点を当てるライブエージェントを解放します, エネルギー市場におけるAIのための重要なドライバであることを証明.

市場課題 - 高い実装 AIソリューションのコスト

エネルギー市場のAIが直面する大きな課題の1つは、それに関連する高い実装コストです。 高度なAI技術の展開は、データインフラにおける重要な投資を必要とし、大量のデータを継続的に収集、保存、管理し、処理します。 また、さまざまなエネルギーバリューチェーン向けにカスタマイズされたAIソリューションを開発するために、AIエンジニア、データサイエンティスト、ドメイン専門家の高度に熟練した才能プールが必要です。

これらの複雑なAIシステムを維持し、アップグレードするには、専用の予算とリソースが必要です。 多くのエネルギー企業にとって、特に細いマージンで動作するユーティリティは、投資に対する明確な中長期的なリターンなしでそのような大きな先行投資を行うことは困難です。

さらに、既存のITシステムにAI技術を組み込むことで、最先端のインフラを刷新し、実装の支出に加える必要があります。 コストが高いため、エネルギー市場におけるAIの普及に大きな影響を与える。

市場機会 - 再生可能エネルギーの活用の拡大

太陽光や風力エネルギーなどの再生可能エネルギー源の採用における成長は、AIが変革的な役割を果たすための大きな機会を提供します。 全体のグリッドの断続的な再生可能エネルギーのシェアが増加するにつれて、グリッドの安定性と信頼性がオペレータにとってより困難になります。

高度なAIと機械学習アルゴリズムは、再生可能エネルギーの生産と統合をリアルタイムで最適化することができます。 これにより、オペレータはグリッドをよりよく計画し、バランスをとることができます。

また、再生可能エネルギー資産の予測保全、運用効率の向上にも活用されています。 より多くの国と地域が二酸化炭素排出量を削減し、再生可能エネルギーへの移行が期待されます。 この成長したシフトは、エネルギー市場におけるAIベンダーにとって大きな可能性を秘め、再生可能エネルギー資源から得られる価値を最大限に高めるソリューションを開発および供給します。

パートナーシップとコラボレーション: : : 2018年、IBMは海洋エネルギー会社Minestoと提携し、タイのエネルギー転換システムを監視し、最適化するAIアシスタントを開発しました。

買収について: 2020年、シェルはシリコンバレーベースのAIスタートアップサバンナシミュレーションを買収し、LNG施設の最適化のためにAI/MLの使用を加速しました。 資産運用管理のためのShellのデジタル機能強化

カスタマイズされたAIソリューションの開発: マイクロソフトは、分散型エネルギー資源管理システム(DERMS)のようなソリューションを開発し、機械学習による再生可能エネルギーの活用を支援しています。

研究機関とのパートナーシップ: 国家研究ラボとアカデミーとエネルギー市場パートナーのAIで成功した企業は、新しい研究にタップします。 たとえば、2021年、米国エネルギー省は、ExxonMobil、NREL、LANLで未来の3つの新しいエネルギーラボを立ち上げ、最適化された操作とグリッドの安定性のためのAIに焦点を当てました。

洞察力、技術によって:機械学習は適応性のために導きます

技術の面で、機械学習は2024年のエネルギー市場でのAIの35.6%のシェアに貢献します。 これは、明示的にプログラムされていないデータから継続的に学習し、改善する能力によるものです。

すべての機械学習モデルは、から学ぶために大量のデータを必要とします。 エネルギー分野は、スマートメーター、気象ステーション、センサーなどのさまざまな情報源から豊富なデータを持っています。これにより、将来のエネルギー需要や消費量を予測したり、機器の健全性を分類したり、電力グリッドの信頼性を最適化したりするなど、機械学習に適しています。

自己学習能力は、機械学習モデルは、新しいデータにさらされている間、継続的に改善することを可能にします。 この利点はエネルギー市場でAIの最も高いシェアを捕獲する他の技術を支配する機械学習に導きました。

アプリケーションによるインサイト: 安全とセキュリティは、エネルギー市場におけるAIの適用を促進します

アプリケーションの観点から、安全・安心は、エネルギー市場におけるAIの27.5%のシェアに貢献し、重要なエネルギーインフラと労働力のリスク緩和と保護のための重要なニーズを支持しています。 AIベースの安全・保安用途は、監視エネルギー施設、異常検知、故障予測、人員の安全確保等で評価可能です。

サイバーセキュリティの脅威をエネルギーインフラに引き上げることで、異常に基づく侵入検知、マルウェア分析、予測的な脅威モデリングなどの活動を通じて、サイバー防御を強化するAIが重要な役割を果たしています。 大量のデータをスケールで分析する能力は、従来のソリューションと比較して、AIは特にこのアプリケーションに適しています。

安全性とセキュリティアプリケーションの重要性は、エネルギー市場でAIの最大のシェアを占めるこのセグメントを主導しました。

導入モードによるインサイト:クラウド導入によるエネルギー市場におけるAIの普及

導入モードでは、クラウドベースのデプロイメントは、オンプレミスソリューションと比較して、スケーラビリティ、アクセシビリティ、メンテナンスコストの削減など、エネルギー市場におけるAIの最高のシェアに貢献します。 クラウド上でAIアプリケーションをデプロイすると、エネルギー企業が独自のオンプレミスインフラを構築し維持するための必要性がなくなります。 内部リソースを解放しながら重要な節約を提供します。

クラウドプラットフォームは、サーバーレスコンピューティングと自動スケーリング機能を提供し、大規模かつ多様なワークロードを効率的に処理することで、データサイエンティストの作業を簡素化します。 AI/MLモデル開発に必要な高速な反復と実験をさらにサポートする、決済代行、グローバルに分散したデータセンター、合理化したアップグレードなどの特長。

クラウドアーキテクチャは、ローカルコンピューティングパワーとデータセンターを制限することにより、多くのエネルギー企業が直面するデータストレージ、処理、モデルのトレーニングの課題を克服します。 AWS、GCP、Azureなどの主要なクラウドプロバイダーは、開発者を惹きつけ、イノベーションを促進するAI固有のサービス、ツーリング、フレームワークにかなりの投資をしました。 これらの利点は、クラウドベースのAIシステムを採用する予備発電会社を持っています。

• カントリーによるAI導入率:中国、インド、シンガポールのエネルギー市場におけるAIの採用率が高く、エネルギー用途におけるAIの展開率は50%以上。
• アジアパシフィックの成長を予測: 地域におけるエネルギー市場におけるAIは、2024年から2034年までの17.4%のCAGRが予想され、エネルギー効率の取組みが主導しています。
• SLBのルミ データ プラットホーム: エネルギー用途における意思決定とデータ管理の改善を目的とした最先端のAIプラットフォーム。
• Vultrのクラウドソリューション:エネルギー規制のコンプライアンスにおけるAIのための調整されたソリューションを提供し、柔軟性を高め、スケーラビリティを高めます。

エネルギー市場でAIで動作する主要なプレーヤーには、IBM、Siemens AG、シュナイダーエレクトリック、一般電気(GE)、Microsoft Corporation、ABBグループ、AppOrchid Inc、Alpiq AG、ATOS SE、Zen Robotics Ltd、SmartCloud Inc、Hazama Ando Corporationが含まれます。