エネルギー分野における人工知能市場：オファリング別、エネルギータイプ別、タイプ別、用途別、最終用途別、地域別 - 2030年までの予測

エネルギー分野におけるAIの市場規模は、2024年に89億1,000万米ドル、2030年には586億6,000万米ドルになると予測され、年間平均成長率（CAGR）は36.9%になるとみられています。

AIに基づく手法やML技術は、ビルの効率的な運営や居住者への快適性向上に役立つと期待されています。ビルとHVACシステムは、固定システムとして、また静的な環境想定で設計、建設、試運転されてきました。これは、建物の使用、居住、環境要因が時間とともに変化するため、非効率につながる可能性があります。AIは、ビルシステムによって収集されたデータを解析し、居住者の快適性を維持または改善しながらHVAC性能を最適化するためにセットポイントを継続的に調整する制御と統合するために適用することができます。AIベースの方法は、さらに以下を提供することができます。これにより、バーチャルパワープラント（VPP）への参加に向けたビルの負荷柔軟性の向上が可能になります。

人工知能は、石炭・石油・天然ガス・原子力エネルギーなど、より伝統的なエネルギー部門に統合され、より効率的で安全かつ持続可能なエネルギーになりつつあります。化石燃料ベースのエネルギー発電では、AIは資源抽出を最適化し、プラントの性能を向上させ、ダウンタイムと運転コストを削減する予知保全を可能にします。石炭・石油・天然ガスを使用する場合、AIシステムは需要の変動を予測し、供給レベルを調整し、排出量を監視することで、事業者が環境規制を遵守できるようにします。原子力では、AIが原子炉の状態を監視し、異常を予測することで安全性を確保するとともに、対応メカニズムを自動化し、プラント全体の信頼性を高めます。さらに、AIの活用は、泥炭、オイルシェール、タールサンドなどの他の従来型エネルギー源において、より優れた採掘プロセスの開発と操業リスクの低減を支援し、エネルギー生産の持続可能性を目指します。そうすることで、AIは従来のエネルギーを再定義し、より効率的で、安全で、環境に優しいものにしようとしています。

AI主導のエネルギー分野では、トレーニング、コンサルティング、配備、システム統合、サポート、メンテナンスなどのサービスが、電力システム全体の発電、配電、消費における運用最適化に不可欠です。プロフェッショナル・サービスは、グリッド最適化、エネルギー予測、スマートグリッド管理における潜在的な専門知識により、エネルギー企業がAIソリューションを使用して特定のニーズを特定するのを支援します。導入・統合サービスは、既存のエネルギー・インフラとAIシステムのスムーズな統合を保証します。サポートとメンテナンスは、迅速なトラブルシューティングとアップデートにより、AIを活用したソリューションが稼働し続けることを保証し、最大限のアップタイムを確保します。マネージド・サービスにより、エネルギー企業はAIソリューションから一歩引くことができ、外部プロバイダーが効率改善と運用コストの最小化のためにAIソリューションを処理します。これらのサービスを組み合わせることで、エネルギー企業はAI技術を総合的に活用し、バリューチェーン全体で卓越したオペレーションとイノベーションを推進できるようになります。

2023年10月、BluWave-aiはAIを活用したエネルギー最適化技術で日本市場での事業を拡大しました。BluWave-aiは、太陽光発電と蓄電池を備えた産業用系統連系プラントのエネルギーを最適化することで、日本のエネルギー転換を可能にするため、世界なAI展開からその技術を導入しました。BluWave-aiは日本のエンジニアリング企業と提携し、産業研究開発センターでのプロジェクトを完了しました。このプロジェクトでは、屋上太陽光発電、蓄電池、バイオマス発電システムの最適化が行われました。スマートグリッド・オプティマイザーは、ピーク需要の20％削減、逆潮流を起こさない再生可能エネルギーの100％利用、エネルギーコストの大幅削減など、驚くべき成果を上げました。2024年11月までに、ZTE CorporationとChina Mobileは、通信ネットワークにおけるエネルギー利用を最適化するために、負荷ベースのネットワーク調整を使用してコンピューティング・リソースを動的に調整するAI主導のグリーン・テレコ・クラウドを開発しました。中国では2024年11月、中興通訊（ZTE Corporation）と中国移動（China Mobile）は、コンピューティング・リソースを動的に調整する負荷ベースのネットワーク調整により、通信ネットワークにおけるエネルギー使用を最適化するAI主導のグリーン・テレコ・クラウドを開発しました。

当レポートでは、世界のエネルギー分野における人工知能市場について調査し、オファリング別、エネルギータイプ別、タイプ別、用途別、最終用途別、地域別動向、および市場に参入する企業のプロファイルなどをまとめています。

目次

第1章 イントロダクション

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 重要考察

第5章 市場概要と業界動向

• イントロダクション
• 市場力学
• エネルギー分野におけるAI市場の簡単な歴史
• エコシステム分析
• ケーススタディ分析
• サプライチェーン分析
• 関税と規制状況
• 価格分析
• 技術分析
• 特許分析
• ポーターのファイブフォース分析
• 顧客ビジネスに影響を与える動向/混乱
• 主な利害関係者と購入基準
• 2024年～2025年の主な会議とイベント
• エネルギー分野におけるAI市場の技術ロードマップ
• エネルギー分野におけるAI市場のベストプラクティス
• 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル
• エネルギー分野におけるAI市場：ツール、フレームワーク、テクニック
• トレード分析
• 投資と資金調達のシナリオ
• AI/生成AIがエネルギー分野におけるAI市場に与える影響

第6章 エネルギー分野におけるAI市場、オファリング別

• イントロダクション
• ソリューション
• サービス

第7章 エネルギー分野におけるAI市場、エネルギータイプ別

• イントロダクション
• 従来型エネルギー
• 再生可能エネルギー

第8章 エネルギー分野におけるAI市場、タイプ別

• イントロダクション
• 生成AI
• その他

第9章 エネルギー分野におけるAI市場、用途別

• イントロダクション
• エネルギー需要予測
• グリッド最適化と管理
• エネルギー貯蔵の最適化
• 再生可能エネルギーの統合
• エネルギー取引と市場予測
• エネルギー持続可能性管理
• 災害からの回復力と復興
• その他

第10章 エネルギー分野におけるAI市場、最終用途別

• イントロダクション
• 発電
• 送電
• 配電
• 消費

第11章 エネルギー分野におけるAI市場、地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 北米：マクロ経済見通し
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 欧州：マクロ経済見通し
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • 北欧
  • その他
• アジア太平洋
  • アジア太平洋：マクロ経済見通し
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • オーストラリアとニュージーランド
  • 韓国
  • ASEAN
  • その他
• 中東・アフリカ
  • 中東・アフリカ：マクロ経済見通し
• ラテンアメリカ
  • ラテンアメリカ：マクロ経済見通し
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • メキシコ
  • その他

第12章 競合情勢

• イントロダクション
• 主要参入企業の戦略/強み、2021年～2024年
• 市場シェア分析、2024年
• 収益分析、2019年～2023年
• 企業評価マトリックス：主要参入企業、2024年
• 企業評価マトリックス：スタートアップ/中小企業、2024年
• 競合シナリオ
• ブランド/製品比較
• 企業価値評価と財務指標

第13章 企業プロファイル

• 主要参入企業
  • SCHNEIDER ELECTRIC SE
  • GE VERNOVA
  • ABB LTD.
  • HONEYWELL INTERNATIONAL, INC.
  • SIEMENS AG
  • ORACLE CORPORATION
  • VESTAS WIND SYSTEMS A/S
  • IBM CORPORATION
  • MICROSOFT CORPORATION, INC.
  • AMAZON WEB SERVICES, INC
  • ATOS SE
  • TESLA, INC.
  • C3.AI, INC.
  • ALPIQ
  • ENEL S.P.A.
• スタートアップ/中小企業
  • ORIGAMI ENERGY
  • INNOWATTS
  • IRASUS TECHNOLOGIES
  • GRID4C
  • UPLIGHT
  • GRIDBEYOND
  • ESMART SYSTEMS
  • NDUSTRIAL
  • DATATEGY
  • OMDENA
  • BIDGELY
  • AVATHON

第14章 隣接/関連市場

第15章 付録