AIを活用した電力予測の世界市場、2032年までの予測：製品タイプ別、コンポーネント別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別

Stratistics MRCの調査によると、世界のAIを活用した電力予測市場は2025年に54億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR18％で成長し、2032年までに172億米ドルに達すると見込まれています。

AIを活用した電力予測は、機械学習とビッグデータ分析を用いて、時間軸にわたる電力需要と発電量を予測します。過去の消費量、気象パターン、電力系統の挙動を分析し、負荷曲線、再生可能エネルギー出力、市場価格を予測します。これらの予測は、電力会社が需給バランスを調整し、発電の最適化を図り、太陽光や風力などの間欠的な電源を統合するのに役立ちます。AIモデルは精度と適応性において従来の手法を凌駕し、よりスマートな系統運用とエネルギー計画を支援します。

米国エネルギー省によれば、AIを活用した予測技術は気象依存型エネルギー予測において最大30%の精度向上を実現しており、電力系統運用者が需給バランスをより効果的に調整することを可能にしております。

再生可能エネルギー普及率の上昇

再生可能エネルギー発電の普及拡大は、AIを活用した電力予測市場の主要な促進要因です。電力会社が太陽光、風力、分散型エネルギー資源を電力系統に統合する動きが加速しているためです。これらの変動性のある発電源は、系統の安定性を維持し需給バランスを保つために、正確なリアルタイム予測を必要とします。AIを活用した予測ソリューションは、膨大な量の過去データ、運用データ、環境データを処理することで予測精度を向上させます。エネルギー効率の向上と炭素排出量の削減を求める規制圧力の高まりも、先進的な電力予測技術の採用をさらに加速させています。

変動性下での予測精度

変動性下での予測精度は、AIを活用した電力予測市場にとって依然として大きな制約要因です。再生可能エネルギー発電の急激な変動、消費パターンの変化、異常気象は予測モデルを複雑化させます。高度なAIアルゴリズムでさえ、データ欠損、不整合な入力、突発的なシステム障害に対処しきれず、電力会社はモデルの継続的な再調整を余儀なくされ、運用上の複雑さとコストが増大します。こうした課題は、特に再生可能エネルギーの変動性が極めて高い地域において、AI駆動型予測への信頼性を制限する可能性があります。

機械学習駆動型予測モデル

機械学習を活用した予測モデルは、AIを活用した電力予測市場にとって大きな成長機会をもたらします。高度なアルゴリズムにより、適応学習、リアルタイム最適化、短期・長期予測期間における精度向上が可能となります。深層学習、ニューラルネットワーク、ハイブリッドモデルの統合により、電力会社は再生可能エネルギーの変動性と需要側のダイナミクスをより適切に管理できます。スマートメーター、IoTセンサー、グリッドデジタル化イニシアチブの展開拡大は、データ可用性をさらに向上させ、AI対応予測プラットフォームの価値提案を強化します。

気象データの不確実性の影響

気象データの不確実性は、AIを活用した電力予測の導入にとって顕著な脅威となります。予測モデルは気象データに大きく依存しており、気象予測の不正確さは発電量や需要の見積もりに重大な影響を及ぼす可能性があります。気候変動による異常気象は予測不可能性をさらに高め、モデルの信頼性を低下させます。第三者の気象データプロバイダーへの依存は、データ品質、遅延、可用性に関連するリスクも伴います。これらの要因は、電力会社や送電網運営者の予測精度や運用上の意思決定に影響を与える可能性があります。

負荷予測ソリューション分野は予測期間中、最大の市場規模を占めると見込まれます

負荷予測ソリューション分野は、系統計画、エネルギー取引、需要管理における重要な役割から、予測期間中に最大の市場シェアを占めると見込まれます。電力会社は、発電スケジュールの最適化、不均衡コストの削減、系統信頼性の向上を図るため、正確な負荷予測に依存しています。AIを活用した負荷予測は、消費動向、行動パターン、外部変数を分析することで、様々な時間軸における精度を向上させます。電力需要の増加、電化推進施策、スマートグリッド導入の進展が、市場における負荷予測ソリューションの優位性をさらに強化しています。

予測期間において、ソフトウェアプラットフォームセグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間において、ソフトウェアプラットフォームセグメントは、スケーラブルなクラウドベース予測ソリューションへの需要増加に支えられ、最も高い成長率を示すと予測されます。ソフトウェアプラットフォームは、高度な分析、リアルタイム可視化、既存のエネルギー管理システムとのシームレスな統合を可能にします。公益事業者は、ハードウェア集約型ソリューションと比較して初期費用が低く導入が迅速なため、ソフトウェア駆動型モデルを好みます。AIアルゴリズム、相互運用性、データ処理能力の継続的な改善が導入をさらに加速させ、このセグメントの急速な成長を牽引しています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は最大の市場シェアを占めると予想されます。これは中国、インド、東南アジアにおける再生可能エネルギー容量の急速な拡大と電力需要の増加に起因します。政府主導のクリーンエネルギー目標、スマートグリッド投資、送電網近代化イニシアチブが、AI搭載予測ソリューションの強力な導入を推進しています。都市化と工業化の進展は、正確な電力計画の必要性をさらに高めており、アジア太平洋地域を市場収益における主要な地域貢献者として位置づけています。

最も高いCAGRを示す地域：

予測期間中、北米地域はエネルギー分野における先進的なデジタルインフラとAI技術の早期導入に関連し、最も高いCAGRを示すと予想されます。再生可能エネルギー統合、グリッド自動化、エネルギー貯蔵システムへの強力な投資が、高度な予測ソリューションの需要を加速させています。有利な規制枠組み、グリッド信頼性への重点、主要なAIおよび分析プロバイダーの存在が、地域全体の急速な市場拡大をさらに後押ししています。

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本レポートをご購入のお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（最大3社）
  • 主要プレイヤーのSWOT分析（最大3社）
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じた主要国の市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認が必要です）
• 競合ベンチマーキング
  • 主要プレイヤーの製品ポートフォリオ、地理的展開、戦略的提携に基づくベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

• 要約
• ステークホルダー
• 調査範囲
• 調査手法
• 調査資料

第3章 市場動向分析

• 促進要因
• 抑制要因
• 機会
• 脅威
• 製品分析
• 技術分析
• 用途分析
• エンドユーザー分析
• 新興市場
• 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

• 供給企業の交渉力
• 買い手の交渉力
• 代替品の脅威
• 新規参入業者の脅威
• 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のAIを活用した電力予測市場：製品タイプ別

• 負荷予測ソリューション
  • 短期負荷予測
  • 長期負荷予測
• 再生可能エネルギー電力予測ソリューション
  • 太陽光発電予測
  • 風力発電予測
• ハイブリッド電力予測プラットフォーム
  • 系統連系型予測ソリューション
  • マルチソースエネルギー予測

第6章 世界のAIを活用した電力予測市場：コンポーネント別

• ソフトウェアプラットフォーム
• AIおよび機械学習モデル
• データ統合モジュール
• 可視化・レポート作成ツール

第7章 世界のAIを活用した電力予測市場：技術別

• 機械学習アルゴリズム
• ディープラーニングモデル
• ビッグデータ分析
• クラウドベース予測

第8章 世界のAIを活用した電力予測市場：用途別

• 送電網運用・送電指令
• 再生可能エネルギー統合
• エネルギー取引・市場運営
• デマンドレスポンス管理
• 容量計画

第9章 世界のAIを活用した電力予測市場：エンドユーザー別

• 公益事業会社
• 再生可能エネルギー開発事業者
• エネルギー取引業者
• 独立系発電事業者
• その他のエンドユーザー

第10章 世界のAIを活用した電力予測市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • ドイツ
  • 英国
  • イタリア
  • フランス
  • スペイン
  • その他欧州
• アジア太平洋地域
  • 日本
  • 中国
  • インド
  • オーストラリア
  • ニュージーランド
  • 韓国
  • その他アジア太平洋地域
• 南米
  • アルゼンチン
  • ブラジル
  • チリ
  • その他南米諸国
• 中東・アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • カタール
  • 南アフリカ
  • その他中東とアフリカ

第11章 主な発展

• 契約、提携、協力関係および合弁事業
• 買収・合併
• 新製品の発売
• 事業拡大
• その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Google Cloud AI
• Amazon Web Services（AWS）
• Siemens Energy
• Schneider Electric
• Autogrid Systems
• Oracle Utilities
• Uptake Technologies
• C3.ai
• Tibco Software
• Teradata
• EnerNex
• Vaisala
• DNV