デジタル技術、とりわけAIは、エネルギー転換に不可欠な推進力となり得ます。
新たなレポート「Harnessing AI to Accelerate the Energy Transition」では、この分野でAIの可能性を引き出すために必要な行動を定義しています。
新たなIPCC報告書は明確に示しています。壊滅的な長期的気候影響を回避するため、より多くの行動が緊急に必要です。化石燃料が依然として世界のエネルギーの80%以上を供給している中で、エネルギー部門はこの行動の中心に据えられる必要があります。
幸いなことに、エネルギーシステムはすでに転換の途上にあります。コストの低下と投資家の関心の高まりに後押しされ、再生可能エネルギーの発電は急速に拡大しています。しかし、世界のエネルギーシステムを脱炭素化するための規模とコストは依然として膨大であり、残された時間は限られています。
これまでのところ、エネルギー部門の転換の取り組みの大半はハードウェアに重点が置かれてきました。すなわち、従来の炭素集約型システムに取って代わる新たな低炭素インフラです。転換のもう一つの重要な手段である次世代デジタル技術、特に人工知能（AI）への取り組みや投資は比較的少なくなっています。これらの強力な技術は、新たなハードウェアソリューションよりも迅速に、より大規模に導入することができ、エネルギー転換に不可欠な推進力となり得ます。
AIがエネルギー転換を加速させる可能性を後押ししている主要な動向は3つあります。
1. 電力、輸送、重工業、建築物を含むエネルギー集約型の分野は、政府や消費者による二酸化炭素排出量の迅速な削減への需要の高まりに後押しされ、歴史的な脱炭素化プロセスの初期段階にあります。こうした転換の規模は膨大です：ブルームバーグNEFの試算によると、エネルギー部門だけでも、2050年までにネットゼロ排出を達成するには、9兆2,000億ドルから17兆3,000億ドルのインフラ投資が必要になるとされています。そのため、クリーンエネルギーや低炭素産業における柔軟性、効率性、容量のわずかな向上であっても、数兆ドル規模の価値や節約につながり得ます。
2. 電力がより多くの分野や用途に供給されるにつれ、電力部門は世界のエネルギー供給の中核的な柱になりつつあります。世界的に拡大する電力部門を脱炭素化するために再生可能エネルギーの導入を加速させることは、太陽光や風力などの変動性の高い電源による発電量が増えることを意味します。これにより、電力網を安全かつ確実に運用するための予測、調整、柔軟な需要への新たなニーズが生じます。
3. 低炭素エネルギーシステムへの転換は、分散型発電、分散型蓄電、高度なデマンドレスポンス機能の急速な成長を促しており、これらはより網の目状に連結され、取引が行われる電力網を通じて統合・調整される必要があります。
こうした動向に対応することは、エネルギーシステムやエネルギー集約型産業にとって、戦略面および運用面で大きな課題をもたらします。ここでAIが役割を果たします。エネルギーの生成、送電、利用全体にわたるインテリジェントな調整レイヤーを構築することで、AIはエネルギーシステムの関係者がデータ内のパターンや知見を特定し、経験から学び、時間の経過とともにシステムの性能を改善し、複雑で多変量な状況における起こり得る結果を予測しモデル化するのを支援できます。
AIはすでに、その価値を実証しており、複数の領域においてエネルギー転換に貢献し、次の分野で測定可能な改善をもたらしています：再生可能エネルギーの予測、系統運用と最適化、分散型エネルギー資産の調整とデマンドサイド・マネジメント、および材料の技術革新と発見。しかし、エネルギー分野におけるAIの応用はこれまでのところ有望であることが証明されているものの、技術革新と導入は依然として限定的です。これは、私たちが必要とする将来のゼロエミッションで高効率かつ相互接続されたエネルギーシステムへの転換を加速させる、大きな機会を示しています。
AIは世界のエネルギー転換を加速させる可能性をはるかに大きく秘めていますが、業界全体でAIの技術革新、導入、協力がさらに進んで初めて実現されるでしょう。 そのため、世界経済フォーラムは本日、「Harnessing AI to Accelerate the Energy Transition」を公表しました。これは、必要な行動を定義し、その推進を目的とした新たなレポートです。
ブルームバーグNEFおよびDenaとの協力により作成されたこのレポートは、エネルギー業界、技術開発者、政策立案者を対象とした9つの「エネルギー転換のためのAI原則」を定めています。これらの原則が採用されれば、AIの可能性を引き出すために何が必要か、そしてエネルギー分野においてAIを安全かつ責任を持って導入する方法について共通の理解を形成することで、エネルギー転換に資するAIソリューションの普及が加速するでしょう。
これらの原則は、次の3つの重要な領域にわたり、エネルギー分野においてAIの可能性を引き出すために必要な行動を定義しています：
1. AIの利用を統治する：
標準化 – 互換性のあるソフトウェア標準と相互運用可能なインターフェースを導入する。
リスク管理 – AIがもたらすリスクを管理するための共通の技術および教育アプローチについて合意する。
責任 – AIの倫理と責任ある利用をAIの開発および展開の中核に据えることを確保する。
2. 目的に適したAIを設計する：
自動化 – AIの自動化と自律性の向上に対応するよう、発電設備および系統運用を設計する。
持続可能性 – AIのカーボンフットプリントを抑制するため、最もエネルギー効率の高いインフラを採用するとともに、持続可能なコンピューティングに関するベストプラクティスを取り入れる。
設計 – AI開発を使いやすさと解釈可能性に重点を置く。
3. AIの大規模な展開を可能にする：
データ – データの可用性と品質を高めるため、データ標準、データ共有の仕組み、およびプラットフォームを確立する。
教育 – 人間中心のAIアプローチによって消費者とエネルギー分野の労働力に力を与え、技術とスキルの開発が一致するよう教育に投資する。
インセンティブ – AIのユースケースが生み出す価値を獲得できるよう、市場設計と規制の枠組みを整備する。
AIは銀の弾丸ではなく、排出削減に向けた積極的な政治的・企業的コミットメントに代わる技術はありません。しかし、世界のエネルギー転換の緊急性、規模、複雑さを踏まえると、ツールボックスの中の道具を一つも欠かすわけにはいきません。適切に活用されれば、AIはエネルギーサービスへのアクセスを拡大し、技術革新を促し、安全で強靭かつ手頃な価格のクリーンエネルギーシステムを確保しながら、エネルギー転換を加速させるでしょう。業界の関係者と政策立案者が、このAIを活用したエネルギーの未来の基盤を築き、エネルギー転換に向けたAIを中心とする信頼に基づく協調的なエコシステムを構築すべき時が来ています。
