世界のエネルギー業界では、電力の発電、販売、配電のあり方に根本的な変化が起きています。炭素排出量の削減が求められるなか、天候に左右され、出力が予測しにくい再生可能エネルギーが電力網に流れ込む量の増加に対応する方法を見つけなければなりません。電力価格も懸念材料です。消費者だけでなく、有権者の支持を保ちたい政府にとっても問題となっています。
要するに、世界ではクリーンで安価かつ安定したエネルギーが求められており、この需要に応えるため人工知能（AI）の活用が広がっています。低炭素で環境に優しい電力の普及を後押しすることは、長期的に大きな影響をもたらす可能性のあるAIの応用例です。
再生可能な電力は、従来の石炭火力やガス火力発電所に代わるものとして台頭しています。再生可能電力の主な問題は、発電量が安定しないことです。しかし、曇りの日や風のない穏やかな午後が続けば、発電量が減り、電力不足を招くおそれがあります。反対に、発電量が過剰になることもあります。たとえば今年3月、晴天で風にも恵まれたポルトガルでは、再生可能電力の発電量が消費量を上回りました。
現在は、発電量の谷を埋めるため、すぐに稼働できるバックアップ電源が使われています。その多くは汚染度の高いディーゼル発電機や石炭火力発電所です。また、発電量が余剰となるピーク時に対応するには、コストのかかる蓄電設備が必要です。
AIで予測し、省エネにつながる判断を行う
ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンでエネルギーとAIの研究を率いるエイダン・オサリバン氏は、AIを使って「電力需要、発電量、天候を予測すれば、こうしたバックアップ手段の必要性を減らせる」と述べています。生産量の変動を予測し、管理できるためです。
AI研究では、「人間のオペレーターが管理できる範囲を超え始める規模と複雑さ」を伴う意思決定も検討されています、と同氏は言います。たとえば、地域や広域にわたる電力需要を一時的に遮断し、電力不足に対処するためにAIを活用できます。「家庭にある何千台もの冷蔵庫や、工場のような大規模な需要先が対象になるかもしれません」と同氏は説明します。「この作業の速度と複雑さには、高度なAIが必要です。」
遠隔操作のAIに自宅の管理を委ねるのはSFのように思えるかもしれませんが、家電へのAIの組み込みはすでに始まっています。たとえば、AIは多くの人が毎日使う携帯電話のエネルギー消費を管理するために活用されています。GoogleのAndroidスマートフォン用OSの最新バージョンには、アプリの利用習慣を分析し、ユーザーが最もよく使うアプリだけにバッテリーを使う機能が搭載されています。一方、以前はバックグラウンドで動作して電力を消費していた使用頻度の低いアプリは停止されます。
AIは、家庭内の各家電がどれだけ電力を使っているかも把握できるようになりました。英国のスタートアップ企業Vervは、電力メーターのデータを使い、AIで家電ごとの「指紋」を特定します。家電メーカーには、省エネ製品をつくるよう、ますます強い圧力がかかるでしょう。食洗機やテレビの稼働にかかる費用が正確にわかれば、消費者は電力を大量に消費する機器にすぐに幻滅するかもしれません。
消費者がエネルギー利用の見通しを得る
オサリバン博士は、家庭でのバーチャルアシスタントの普及とこうしたデータの組み合わせが、電力の購入や利用のあり方を根本から変える可能性があると述べています。「エネルギーデータをAlexaやGoogle Homeのような製品と統合すれば、AIを使った家庭向けエネルギー管理システムにつながるかもしれません。たとえば、自分で洗濯機の電源を入れる代わりに、電気料金が安くなる時間帯に動くよう設定できます。」
企業もこうした進歩の恩恵を受けられます。英国のAI開発企業Grid Edgeは、需要が低く電力供給が安価な時間帯を活用し、企業が建物内のエネルギー利用を管理できる技術を開発しました。その結果、ピーク時に電力網の負荷を軽減した企業は、ナショナル・グリッドから報酬を受け取ることができます。最高経営責任者のトム・アンダーソン氏は、「AIの活用により、私たちの場合は予測型の機械学習アルゴリズムによって、消費者は初めて自らのエネルギー利用状況を見通せるようになります」と述べています。
その結果、エネルギー事業者は、ますます知識を深める顧客に追いつこうとする立場になり、供給側と消費側の力関係が変わる可能性があります。アンダーソン氏によると、AIとエネルギーの次のフロンティアは「消費者と供給者の関係を再構築すること」です。同氏は、電力を融通し合うピアツーピア市場や、消費者が自ら電力を発電して販売する「プロシューマー」モデルが広がると予測しています。
AIへの依存は、エネルギー網をサイバー攻撃に対して脆弱にするおそれがある
エネルギー網の運用をAIに委ねれば、新たなリスクが生じる可能性があります。オサリバン博士は次のように警告します。「電力網の自動化が進むほど、サイバー攻撃を受けやすくなります。私たちが関心を寄せている分野の一つは、AIを使って電力網を守り、標的型攻撃による被害を最小限に抑えることです。」
もう一つのリスクは、顧客データが漏えいする可能性です。たとえば、GoogleのAndroidアプリのアルゴリズムは、ユーザーの行動パターンからデータセットを構築します。ただしGoogleによると、こうした情報はユーザーの端末内だけに保存されます。
オサリバン博士は、データのプライバシーが大きな懸念事項であることを認めています。「エネルギーデータから、生活時間帯、さらには宗教に至るまで、あらゆる種類の情報を推測される可能性があります」と同氏は言います。「さらに、この技術の恩恵を受けられるのは利用できる余裕のある人に限られ、そうでない人々は、より高コストなエネルギーシステムに縛られるおそれがあるという社会経済的な懸念もあります。」
「AIの活用により、消費者は初めて自らのエネルギー利用状況を見通せるようになります」
こうしたリスクがあるものの、アンダーソン氏はAIとエネルギーの未来に前向きです。同氏によると、この技術がもたらすデータは、電力利用者を制約するのではなく、力を与えるものです。AIによって市民は、「快適さ、炭素排出量、コストの観点から、自分にとって何が最善か」を問い、判断できるようになると同氏は主張します。こうした主体的な姿勢を取ることで、消費者は自分を取り巻くより広範なエネルギーシステムへの関わり方について、より多くの情報を得て、自らの判断で行動できるようになります。
