生成AIは、エネルギー転換を加速させる大きな可能性を秘めています。
企業は、堅牢で完全なデータ基盤を確保し、強固な責任あるAIプログラムを確立するとともに、単なる技術導入にとどまらず、事業運営において持続可能な選択を行わなければなりません。
世界経済フォーラムの新たなレポート「Fostering Effective Energy Transition 2024」は、エネルギーの公平性と安全保障の向上における、生成AIなどのデジタル技術革新の重要性を強調しています。
エネルギー転換は、今日の世界が直面する最も緊急の課題の一つです。エネルギー企業は持続可能性の目標達成、事業の再構築、そしてネットゼロに向けたエネルギー転換の成功に取り組んでおり、その強力な新たな味方となるのが生成AIです。
AIの力によるこの革命は、イノベーションが強く求められる時期に到来しました。低炭素ソリューションのコストプレミアムを削減し、必要な技術を拡大し、労働力を刷新・再教育するとともに、年間最大4兆ドルの投資を誘致し、展開する必要があります。
世界経済フォーラムは、人工知能に関するガードレールをどのように構築しているのでしょうか。
AI卓越センターは、各分野のリーダーをつなぎ、急速に進化する人工知能と、それが経済や社会に及ぼす影響を理解することを支援しています。AI導入に伴う機会、リスク、トレードオフについて、十分な情報に基づく対話を促進しています。
信頼できる場と協働イニシアチブを通じて、同センターはパートナーが共通の理解を築き、AIのイノベーションと活用における責任ある取り組みに向けて協力できるよう支援しています。
アクセンチュアの調査によると、生成AIは、再構築の触媒として計り知れない可能性を秘めています――エネルギー産業の活動のほぼ半分において生産性を向上させることができます。当社の推計では、2030年までに、産業における生成AIへの投資は、年間約400億ドルから1,400億ドル超へと3倍以上に増加する見込みです。
先進的な企業は、すでにバリューチェーン全体で価値を実現しています。探査、開発・生産、そして最も重要なワークフローのいくつかの再構築がその例です。例えばある国営石油会社は、大規模言語モデル（LLM）と専用の検索エンジンを通じて生成AIを活用し、従業員が増え続ける知識ベース（25万件以上の文書）とリアルタイムで「チャット」できるようにしています。実際には、入社間もない社員でも業界のベテランの知識に即座にアクセスできるようになり、効率、生産性、スキルアップが大きく向上するとともに、実行リスクの低減につながり、知識を最も重要な現場の最前線へと届けることができます。
生成AIがエネルギー転換を推進する上で、主に次の3つの機会があると考えています：
1. 資本プロジェクトの実施・遂行におけるスピードとコスト
生成AIにより、 プロジェクトの工程表の予測精度向上、遅延・コスト超過、および その他のプロジェクトリスクの低減を、効果的な緩和策の提案を通じて実現できます。 生成AIは、概念設計、エンジニアリング、詳細設計といった上流工程に要する時間を短縮し、レビューおよび承認プロセスを最大で半分に圧縮することができます。
2. 資産効率と生産性の向上
運用データを 活用することで、生成AIは主要資産の保守、運用、効率を改善できます。例えば、気象条件に基づいてエネルギーの捕捉を最大化するため、太陽光パネルの角度や風力タービン翼のピッチをリアルタイムで調整でき、また、需要が最も高く価格が最適となると予測される時間帯に電力を確実に系統へ供給することも可能です。
3. 需給管理と取引の強化
生成AIは、大量の構造化データおよび 非構造化データを処理できるため、エネルギー需要を予測したり、 自動的に提案または対応したりする新たなソリューションを可能にします。 最終的には、これによりエネルギー需要曲線を平準化し、 物理インフラに必要な設備投資を抑制するとともに、 全体的な稼働率を向上させることができる可能性があります。
生成AIから価値を実現するには、企業はいくつかの重要な施策を講じる必要があります。
まず、多くの企業はいまだ適切なデータと強固なデジタルコアへのアクセスを必要としています。これは、堅牢で完全なデータ基盤を確保し、省エネルギーかつ高性能なクラウドデータプラットフォームを活用し、アプリケーションを近代化して、その能力を最大限に引き出すことを意味します。
次に、企業は強固な責任あるAIプログラムを確立することも確実に行わなければなりません。この取り組みは、エネルギー安全保障の要請や、AIの継続的な進歩、そして責任ある利用に関する政府の政策を踏まえると極めて重要です。
第三に、企業は技術導入にとどまらず、業務の進め方において持続可能な選択を行わなければなりません。例えばLLMの炭素排出量は、アルゴリズムの戦略的選択、専用ハードウェア、省エネルギーのクラウドデータセンターによって削減することができます。アクセンチュアによる実験では、モデルをゼロから構築する代わりに、事前学習済みモデルを新たなタスク向けに修正したところ、同じ精度を維持しつつ、エネルギー使用量はおよそ3分の1に抑えられることが示されました。
次世代技術、特に生成AIを責任を持ち持続可能な形で導入することにより、産業はコアを再構築しつつ、エネルギー転換を加速させ、そのリスクを低減することができます。
