AIは、エネルギー集約型産業のエネルギーコストを3～10ポイント削減できる可能性がある。それにもかかわらず、エネルギー分野はその恩恵を十分に活用していない。
障壁の多くは自ら招いたものである。データは独自仕様のサイロに閉じ込められており、公益事業者はデータサイエンティストの獲得競争で、はるかに高い報酬を提示する技術企業に敗れている。
データセンターの電力需要は2030年までにほぼ倍増する見通しである。AIはこの需要を押し上げる要因であると同時に、その需要を管理するための最良のツールの一つでもある。
7月にジュネーブで政府と技術分野のリーダーが会合を開いた際、国連AIガバナンス・グローバル対話の第1回会合では、議題に上がった4つのテーマの一つとして、AIの格差を埋めることが取り上げられた。これは、誰がこの技術の恩恵を受けられるかを左右するデジタル基盤に関するテーマである。
AIへのアクセスの問題をエネルギー分野ほど鮮明に示す分野は少ない。また、これほど厄介な矛盾を抱える分野も少ない。
エネルギー分野は本来、AIの自然な活躍の場であるべきだ。エネルギー分野は、ほかのどの分野にも劣らない量の運用データを生み出している。——メーター、センサー、SCADAシステム、市場シグナルなどがリアルタイムで流入している。このデータを有効に活用することの経済的価値はすでに定量化されている。国際エネルギー機関（IEA）によれば、実証済みのAI応用によって、エネルギー集約型産業のエネルギーコストを3～10ポイント削減できる可能性があるという。また、十分に裏付けのある活用事例は、導入の障壁が取り除かれれば、2035年までに13エクサジュールを超えるエネルギーを節約できる可能性があり、これは世界の最終エネルギー消費量の約3%に相当する。
エネルギー分野が見過ごしている配当
それにもかかわらず、エネルギー分野は自らの優位性を生かしきれていない。同じIEAの分析によれば、エネルギー分野はAIを十分に活用できておらず、その制約要因はデジタルスキルの不足とデータの利用可能性の限界である。どちらもその多くは自ら招いたものであり、どちらも解決可能である。データは存在するものの、独自仕様のサイロや互換性のない形式の中に閉じ込められており、共有を想定して設計されていない運用システムの内部に埋もれている。スキル不足も同様に深刻である。公益事業者や系統運用者は、はるかに高い報酬を提示する技術企業にデータサイエンティストの獲得競争で敗れており、生の計測データを実用可能なモデルに転換する社内能力を構築できている企業はわずかである。
これはエネルギー転換におけるボトルネックによくある構図である。クリーンで安価かつ競争力のあるエネルギーを実現するという大きな目標は、その土台にある地味な基本的なインフラの問題とたびたび衝突している。系統接続の待ち行列や許認可の遅れが再生可能エネルギーの普及を妨げるように、脆弱なデータ基盤と乏しいデジタルスキルは、AIによる効率化の実現を妨げている。
導入の進展が結果を左右する理由
この準備の遅れこそが、「AIのためのエネルギー」と「エネルギーのためのAI」をめぐる議論を切り離せない理由である。データセンターの電力需要は2030年までにほぼ倍増する見込みである。もし同分野がこの負荷を、それを相殺するAIを導入することなく吸収するならば、エネルギーシステム全体への純効果はマイナスとなり、需要は増える一方で効率化の見返りはない。一方、導入を進めれば、効率化による配当と、AIによって可能になる柔軟性が、収支をプラスの方向へ傾けることができる。
柔軟性は重要な要素である。データセンターがより柔軟に運用されれば、電力システムに50～60ギガワットの柔軟性を提供できる可能性があると見込まれている。これは再生可能エネルギーの系統統合を後押しし、コストのかかる系統投資の先送りにつながるもので、その実現を可能にするのがAIである。言い換えれば、需要増の問題を生み出している技術は、同時にその管理に役立つ有力なツールの一つでもあるが、それはそれを活用できる体制が整ったシステムにおいてのみである。
したがって、AIの純粋なエネルギー効果は技術そのものの性質によって決まるものではない。それは調達の決定、人員計画、データ共有の規則、規制の設計によって選択されるものである。
アルゴリズムではなく、基盤インフラを整備する
この問題への対策が真剣に検討されている地域もある。例えばインドでは、2025年に同国の電力省がIndia Energy Stackを立ち上げた。これは電力分野のためのデジタル公共インフラであり、明確にAadhaar（アドハー）の本人確認システムやUPI（統一決済インターフェース）の決済基盤をモデルとしている。その前提は、まさに前述の現状分析そのものである。データは生成された場所にとどまるが、固有識別子、オープンAPI、同意に基づく情報交換からなる共有レイヤーによって、分散した公益事業者間のインターフェースを標準化する。相互運用可能でAIに対応したデータを基盤と位置づけており、実質的には、場当たり的な試験導入で問題を覆い隠すのではなく、サイロ問題を根本から解消しようとする試みである。
ほかの地域も、異なる方向からではあるが、同じ洞察へと収束しつつある。2026年6月、欧州委員会はエネルギー分野におけるデジタル化とAIのための戦略ロードマップを公表した。これは、系統管理用AIモデルへの投資と、欧州全域を対象としたAI.grids構想を組み合わせ、データガバナンスとデジタルスキルに関する施策も盛り込んでいる。最も重要な二つの制約に、同時に対処する内容である。米国では、エネルギー省のジェネシス・ミッションが、国立研究所が数十年にわたり蓄積してきたデータを活用し、系統計画と原子力の導入の中心にAIを据えている。同省は、系統計画、系統接続、運用に関する意思決定を20～100倍速く行えると見込んでおり、電力コストと信頼性の向上は最大10%に達する見通しである。また、80年分の原子力研究を、将来のエネルギー・安全保障上の意思決定に活用できる安全で検索可能なデータベースへと別途構築している。
インドの公共インフラモデル、欧州の主権と共有を重視するアプローチ、アメリカの研究所と計算資源を中心とした取り組みは、同じ解決策に対する三つの異なる考え方であり、その相違自体が教訓となっている。ロードマップは実施そのものではなく、エネルギーのデジタル化の歴史には、有望な試験導入が規模を拡大できないまま終わった事例が数多く残されている。取り組みの大部分は分野横断的で時間を要するものであり、共通のデータ標準とプロトコル、相互運用性、これらのツールを運用できる人材、そして重要インフラにおけるAIへの信頼を得るためのガバナンスが求められる。これらはいずれも一国内にとどまるものではない。電力網、サプライチェーン、AIモデルは国境を越えるものであり、分断されたアプローチでは、その恩恵は薄れ、ジュネーブでの会合が解消を目指した格差はむしろ広がってしまうだろう。
一国だけでは対処しきれない課題
こうした状況では、国連の対話が、一国の戦略をもう一つ策定することよりも重要となる。エネルギー転換は、各国が相互運用性の問題を単独で解決するのを待ってはくれず、データ基盤が最も脆弱なシステムは、効率化の恩恵から締め出されるおそれがある。各国の試験導入を共通の標準や移転可能な実践へと転換することは、地味であるが多国間での取り組みを要する作業である。それは同時に、AIがもたらす配当を、相互運用性の問題を最初に解決した者だけが得るのか、それとも世界のエネルギー経済全体で共有されるのかを分ける違いでもある。
ジュネーブでの議論の多くは、AIの増大するエネルギー需要の管理に焦点を当てていたが、それは当然のことであった。その取り組みは不可欠であるが、全体のごく一部に過ぎない。より大きな好機は、AIが産業、建築物、交通、電力システムにおけるエネルギー使用をいかに削減し、再生可能エネルギーの統合をいかに進めることができるかという点にある。効率化の効果は実証済みであり、定量化もされている。障壁は既知であり、対処可能である。残された課題は実行であり、より良いデータ、より高度なスキル、制度的な意思、そしてより効果的な国際協力が求められる。
