再生可能エネルギーで製造されたグリーン水素は、現在、世界の水素生産量のわずか0.1%を占めるにすぎません。
しかし、再生可能エネルギーの変動性の問題を解決し、重工業を脱炭素化するうえで、グリーン水素は有望な選択肢です。
グリーン水素の拡大にはグリーン水素には課題がありますが、最新のデジタル技術がその解決策の一部をもたらす可能性があります。その方法をご紹介します。
グリーン水素は、太陽光や風力の変動を補うとともに、天然ガスのように燃焼させることができ、さらに工業用化学プロセスの原料としても利用できることから、企業、政府、投資家の関心を集めています。
グリーン水素は、再生可能エネルギー源から発電された電力を用いて、水を水素と酸素に分解する電気分解によって製造されます。現在、その割合は世界の水素生産量のわずか 0.1%にすぎません。しかし、再生可能エネルギー電力（水素製造コストの約70%を占める）と電気分解技術のコストが低下していることから、グリーン水素はクリーンエネルギー分野における次の有望な投資先となりうることが示されています。
石油・ガス企業、大手電力会社、鉄鋼から肥料に至る産業分野などを含む多くの関係者にとって、グリーン水素は、エネルギー消費の多い産業、化学、運輸部門の脱炭素化を進めながら、再生可能エネルギーの変動性を調和させるための最良の選択肢とみなされています。
グリーン水素の現在の課題
グリーン水素は産業界全体で注目を集めつつあるものの、依然として数多くの課題に直面しています。：
1. 最適な設計や投資収益率に関する知見が不足しており、その結果、資金調達の可能性（バンカビリティ）が制限されています。 市場の需要に応えるため、各組織はグリーン水素プラントの設計を拡張・改善する必要があります。しかし、市場データが限られており、この分野の成熟度も低いことから、プラント設計およびエンドツーエンドのグリーン水素システムの最適化には多大なコストがかかり、極めて複雑です。さらに、こうした大規模なグリーン水素施設の多くは既存の産業クラスター内に建設されるため、グリーン水素への移行期において既存事業への影響を最小限に抑えるための設計という、追加の検討事項が生じます。
2. 専門人材が不足しており、運用コストが高い。 グリーン水素の台頭によって数多くの新たな雇用機会が生まれる一方で、水素経済を支えるために必要な訓練や技能を備えていない人は依然として多くいます。産業が成熟するにつれて、専門人材の不足が産業の進展を妨げることになるでしょう。また、グリーン水素は貯蔵や輸送が極めて困難であり、コストも高くなります。水素は引火性の高いガスであり、体積エネルギー密度が低いため、専用のパイプラインや輸送手段への投資が必要になります。
3. 高いエネルギーロス。 グリーン水素は、サプライチェーンの各段階で多くのエネルギーを失います。水素の製造に使用されるエネルギーのうち、約30～35%は電気分解の過程で失われます。水素を液化したり、アンモニアなどの他の輸送媒体に変換したりすると、13～25%のエネルギー損失が生じます。また、水素の輸送には追加のエネルギー投入が必要であり、通常は水素自体が持つエネルギーの10～12%に相当します。さらに、燃料電池で水素を利用すると、追加で40～50%のエネルギー損失が生じます。これらの非効率性は、最適化されなければ、最終用途の電化と競合しうるグリーン水素電解装置に供給するため、再生可能エネルギーを大規模に導入する必要が生じます。
4. グリーン水素の引取先と価値。 主な課題は、グリーン水素をどのように収益化するかという点です。まず、コスト競争力のあるグリーン水素は、日照に恵まれた地域（オーストラリア、ポルトガル、スペイン、チュニジアなど）で生産できる一方で、引き取る側の産業は通常その近くにはありません。そのため、専用のパイプラインが必要となり、それに伴うリードタイムとコストが発生します。さらに、グリーン水素の価値を評価するには、原産地保証証明書の発行と炭素クレジットへの変換が可能であることが前提となりますが、いずれのプロセスも現在なお開発途上にあり、活発な議論の対象となっています。
グリーン水素のための技術的解決策
投資の拡大、政府の支援、エンジニアリングの発展、熟練した人材の確保とともに、デジタル技術は、グリーン水素への移行を加速させるうえで重要な推進力の一つです。特に、人工知能モノのインターネット（AIoT）、すなわち人工知能とモノのインターネット技術を組み合わせた技術が重要です。AIoTは、データ管理と分析の高度化を通じてシステムの最適化と自動化を可能にします。
デジタル技術がグリーン水素への移行を促進しうる4つの分野は、次のとおりです。
1. デジタルツイン。 投資家は資本を投じる前に、どのシステム構成が投資収益を最大化するかを知りたいと考えています。太陽光発電（PV）から電解装置の容量、さらにエネルギーや水素貯蔵などのバッファーに至るまで、多くの変数を考慮する必要があります。デジタルツインは、天候、引取先の需要変動、地域のインフラ（現在および将来）などの変数を含め、複数の設計とシナリオをモデル化できます。各設計を最適化することで、投資収益率を最大化し、リスクを最小化することができます。デジタルツイン分析により、資本的支出（CAPEX）を10～15%最適化できる一方で、リスクを30～50%低減でき、運営費（OPEX）にはわずかな変化が生じると試算されています。
2. 監視と制御。 エネルギー消費量、プラントの性能、生産量、純度、貯蔵量は、水素製造における主要業績評価指標（KPI）の一部であり、効率的な生産を確保するためには可視化が必要です。AIoTは、インテリジェントアラームを用いた迅速な異常検知、KPIを監視するための資産上のセンサー、資産の健全性の監視、管制室の枠を超えたクラウドベースの遠隔監視を提供できます。プラントの運転および資産の健全性をリアルタイムで監視し、資産を遠隔制御することで、エネルギー消費の削減と人員の効率化を通じて、コストを10～20%削減することができます。設計段階のデジタルツインと整合した監視モデルを活用することで、投資家は事業計画に照らした自らの状況を把握し、想定される損失を抑制するための措置を講じることができます。
3. 高度な分析。 分析によってデータを実行可能な洞察を伴う経営インテリジェンスへと転換することができます。グリーン水素においては、プラント、タンク、配管、エネルギー引取先、さらには天候に至るまでのデータを処理・学習し、プラント単位または事業単位での分析を適用することで、収量を最大化するための是正措置を提案することができます。故障を予測し、電解装置の稼働時間を最適化することで、エネルギーロスを防ぐことができ、収益の増加とOPEXの削減につながります。デジタルツインと整合した分析モデルを活用することで、投資家や金融機関は「設計ループを閉じる」ことができ、収益を最適化するための戦略的・戦術的な判断を下すことが可能になります。
4. 原産地証明書。 原産地保証（GoO）は、消費されるすべての電力の再生可能性を証明することで、グリーン水素を収益化するための前提条件です。AIoTで監視された設備は、ほぼリアルタイムのデータを活用してGoO発行機関への入力を自動化できます。これにより、手作業による処理が不要となり、より高い信頼性と確実性が得られるとともに、認証制度がリアルタイムかつ自動化へと進化するにつれて、将来への対応力も高まります。また、AIoTは、グリーン水素のライフサイクル全体（製造から廃棄まで）にわたるエンドツーエンドのトレーサビリティを確保することもできます。
結論
グリーン水素は、産業、化学、運輸部門の脱炭素化のための解決策を提供します。投資の拡大、政府の支援、エンジニアリングの進歩、熟練した人材の確保と組み合わせることで、AIoTソリューションはグリーン水素への移行を可能にするうえで不可欠となり、世界的な脱炭素化の取り組みにおいて重要な役割を果たすでしょう。AIoT対応ソリューションにより、CAPEXとOPEXを15%～25%削減でき、商業的に実行可能なグリーン水素の拡大を4～7年早められると見込んでいます。そうなれば、主要産業、航空機、船舶が100%グリーン水素で稼働する日が来るかもしれません。
