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市場調査レポート
商品コード
1959893

エネルギー市場における生成AI-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：コンポーネント別、用途別、エンドユース垂直別、地域別＆競合、2021年～2031年

Generative AI in Energy Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Component, By Application, By End-Use Vertical, By Region & Competition, 2021-2031F

出版日
ページ情報
英文 185 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
エネルギー市場における生成AI-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：コンポーネント別、用途別、エンドユース垂直別、地域別＆競合、2021年～2031年
出版日: 2026年01月19日
発行: TechSci Research
ページ情報: 英文 185 Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット

  • 概要

世界のエネルギー分野における生成AI市場は、2025年の8億2,808万米ドルから2031年までに30億8,233万米ドルへと大幅に拡大し、CAGR24.49％を記録すると予測されております。

本市場は、エネルギーバリューチェーン全体において、データの合成、複雑なグリッド相互作用のモデル化、資源配分の最適化を目的とした高度な深層学習モデルの応用を包含しております。この市場の主な推進力は、間欠的な再生可能エネルギー源に対応するための送電網近代化の緊急性、および正確な予知保全による運用効率化の必要性に起因しています。これらの要因は、脱炭素化とシステム信頼性に向けた根本的な構造的転換を示しており、一時的なデジタルトランスフォーメーションの流行とは一線を画しています。さらに、国際エネルギー機関（IEA）は2025年、データセンターによる世界の電力使用量が2030年まで年率15％増加すると予測しており、AIを活用した負荷管理ソリューションへの強い要請が生まれています。

市場概要
予測期間 2027年～2031年
市場規模：2025年 8億2,808万米ドル
市場規模：2031年 30億8,233万米ドル
CAGR：2026年～2031年 24.49％
最も成長が速いセグメント 再生可能エネルギー管理
最大の市場 北米

こうした堅調な成長要因があるにもかかわらず、市場の拡大にはデータの完全性やアルゴリズムの信頼性に関して大きな障壁が存在します。モデルの幻覚現象のリスクは、安全性とサービスの中断が許されない高リスクの公益事業環境において深刻な脅威をもたらします。その結果、データプライバシーや合成出力の信頼性に関する規制上の曖昧さが、これらの技術を重要インフラに広く統合する妨げとなる可能性があります。この不確実性により、企業は厳格な「ヒューマン・イン・ザ・ループ」プロトコルを維持せざるを得ず、その結果、自動化ソリューションの拡張性が制限されます。

市場促進要因

再生可能エネルギー源の急速な普及が、世界のエネルギー分野における生成AI市場の主要な促進要因となっております。電力事業者が分散型発電へ移行する中、風力や太陽光などの間欠的な入力により送電網は前例のない変動性に直面し、従来の線形予測手法では対応不可能な複雑性が生じております。生成AIは膨大なデータセットを合成し、超現実的な気象モデルや負荷プロファイルを生成することでこの課題を解決し、事業者が需給を極めて精密に調整することを可能にします。ナショナルグリッド社は2024年12月の「送電事業計画」において、こうした新興エネルギー源を管理するため送電容量を倍増させることを表明しました。この規模のインフラ拡大には、効率的な運用管理のための高度なデジタル知能が不可欠です。この近代化の推進により、エネルギー供給事業者は数千の送電網シナリオをシミュレート可能な生成モデルを導入せざるを得ず、安定性の確保と再生可能エネルギーの抑制削減が図られています。

予知保全と資産最適化の進展は、運用を事後対応型から事前予防型のレジリエンスへ転換することで、市場拡大をさらに推進します。従来の状態監視とは異なり、生成AIは合成データを用いて稀な機器故障モードをシミュレート。これにより電力会社は、タービンや変圧器などの重要資産の故障を事前に予測することが可能となります。シーメンスが2025年11月に発表した『パイロットから実用へ』報告書によれば、資産最適化にAIを導入した産業企業は、運用効率の向上に加え、平均23%のエネルギー削減を達成しました。この分野に流入する資本の規模はその重要性を浮き彫りにしています。アマゾンは2025年11月のプレスリリースで、人工知能の増大する電力需要を支えるため、新たなデータセンターキャンパスに150億米ドルを投資すると発表しました。この資金投入は、生成AIが実験的な概念から、業務の持続可能性と効率化に不可欠な手段へと進化したことを裏付けています。

市場の課題

世界のエネルギー分野における生成AI市場の主要な障壁は、データ完全性とアルゴリズムの信頼性に関する重大な懸念です。公共の安全と電力系統の安定性が最優先される公益事業運営という高圧的な環境下では、AIが事実とは異なる結果を生成する「モデル幻覚」の可能性が許容できないリスクとなります。この不確実性により、エネルギー企業はAIによる意思決定に対して厳格な「ヒューマン・イン・ザ・ループ」検証手順の実施を余儀なくされています。これらのプロトコルは安全上必要である一方、自動化のスピードと効率性という利点を損ない、生成AIソリューションの拡張性を、限定的なパイロット運用から広範な商業導入へと効果的に制約しています。

最近の業界データはこの課題の深刻さを裏付けています。2024年のDNVの調査結果によれば、デジタル技術導入が遅れていると認識されているエネルギー企業のうち、高度なデジタル技術を支えるのに十分なデータ品質を有しているのはわずか21%でした。この統計は、現在この業界の大多数が、信頼性の高い生成モデルを訓練するために必要な本質的なデータ成熟度を欠いていることを示唆しています。こうしたデータの不足が続く限り、公益事業者は重要なインフラを自律型AIシステムに委ねることはできず、これは市場の成長能力を直接的に阻害します。

市場動向

生成AIエネルギー市場における変革的な動向として、エネルギー貯蔵材料の発見が加速していることが挙げられます。これにより研究開発は経験的な試行錯誤から、高スループットの計算機スクリーニングへと移行しつつあります。高度な生成モデルは現在、数百万種類の潜在的な電池化学組成の性能と安定性を予測可能であり、コバルトやリチウムといった希少重要鉱物の代替候補を発見する時間を劇的に短縮しています。この能力は次世代固体電池の開発推進や、高エネルギー密度化に向けた電解質の改良に不可欠です。この変革を象徴する事例として、マックス・プランク持続可能材料研究所は2025年3月のプレスリリースで、欧州委員会が革新的な電池材料の合成を自動化・加速するAI駆動プラットフォーム構築を目指すFULL-MAPプロジェクトに2,000万ユーロを助成したと発表しました。

同時に、労働力増強のためのAIコパイロットの普及は、エネルギー分野における人的資本戦略の再構築を促しており、特に深刻な知識継承問題に対処しています。完全自動化制御システムとは異なり、これらの生成型インターフェースはエンジニアや現場技術者向けの知能支援ツールとして機能し、複雑な技術仕様への迅速なアクセス、コンプライアンスガイドラインの要約、メンテナンスログの作成を通じて管理業務負荷を軽減します。この技術は組織知識の民主化によりスキルギャップを効果的に埋め、経験の浅い要員がより安全かつ熟練して作業することを可能にします。2025年1月にマイクロソフトが発表した『AIイノベーションと協調行動による新たなエネルギー未来の設計』報告書において、世界の複合エネルギー企業レプソルは、AIコパイロットを利用する従業員が週平均121分の時間を節約したと報告しており、運用生産性の定量的な向上が示されています。

よくあるご質問

  • 生成AI市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 生成AI市場の最も成長が速いセグメントは何ですか？
  • 生成AI市場の最大の市場はどこですか？
  • 生成AI市場の主要な促進要因は何ですか？
  • 生成AI市場の主要な課題は何ですか？
  • 生成AI市場における労働力増強のための技術は何ですか？
  • 生成AI市場における主要企業はどこですか？

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 世界のエネルギー市場展望における生成AI-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：コンポーネント別、用途別、エンドユース垂直別、地域別＆競合、2021年～2031年

  • 市場規模・予測
    • 金額別
  • 市場シェア・予測
    • 構成要素別（サービス、ソリューション）
    • 用途別（需要予測、ロボティクス、再生可能エネルギー管理、安全・セキュリティ、その他）
    • エンドユース業界別（エネルギー発電、エネルギー送電、エネルギー配電、公益事業、その他）
    • 地域別
    • 企業別（2025）
  • 市場マップ

第6章 北米のエネルギー市場展望における生成AI-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：コンポーネント別、用途別、エンドユース垂直別、地域別＆競合、2021年～2031年

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 北米：国別分析
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ

第7章 欧州のエネルギー市場展望における生成AI-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：コンポーネント別、用途別、エンドユース垂直別、地域別＆競合、2021年～2031年

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 欧州：国別分析
    • ドイツ
    • フランス
    • 英国
    • イタリア
    • スペイン

第8章 アジア太平洋地域のエネルギー市場展望における生成AI-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：コンポーネント別、用途別、エンドユース垂直別、地域別＆競合、2021年～2031年

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • アジア太平洋地域：国別分析
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • オーストラリア

第9章 中東・アフリカのエネルギー市場展望における生成AI-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：コンポーネント別、用途別、エンドユース垂直別、地域別＆競合、2021年～2031年

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 中東・アフリカ：国別分析
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • 南アフリカ

第10章 南米のエネルギー市場展望における生成AI-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：コンポーネント別、用途別、エンドユース垂直別、地域別＆競合、2021年～2031年

  • 市場規模・予測
  • 市場シェア・予測
  • 南米：国別分析
    • ブラジル
    • コロンビア
    • アルゼンチン

第11章 市場力学

  • 促進要因
  • 課題

第12章 市場動向と発展

  • 合併と買収
  • 製品上市
  • 最近の動向

第13章 世界のエネルギー市場：SWOT分析における生成AI-世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：コンポーネント別、用途別、エンドユース垂直別、地域別＆競合、2021年～2031年

第14章 ポーターのファイブフォース分析

  • 業界内の競合
  • 新規参入の可能性
  • サプライヤーの力
  • 顧客の力
  • 代替品の脅威

第15章 競合情勢

  • Google LLC
  • Microsoft Corporation
  • IBM Corporation
  • Amazon.com, Inc.
  • SAP SE
  • Siemens AG
  • General Electric Company
  • Schneider Electric SE
  • Oracle Corporation
  • Honeywell International Inc.
  • C3.ai, Inc.
  • Hitachi, Ltd.

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社について・免責事項