構造健全性のための人工知能（AI）は、インフラの健全性を監視、評価し、予測します。
既存の資産の最適化、グリーンエネルギー生産の統合、現行システムの再構築を支援することで、エネルギー転換における構造健全性のためのAIの役割を理解することは、リーダーに競争上の優位性をもたらします。
産業が変革する中、世界経済フォーラムは、性能、レジリエンス、脱炭素化を大規模に実現する実証済みの技術に焦点を当てることで、責任ある導入を推進しています。
エネルギー需要の増大、老朽化したエネルギーインフラ、不安定な市場、そして史上最大規模のインフラ投資課題。公正なエネルギー転換への道のりが重要性を増す中、これがスイス・ダボスで開催される世界経済フォーラム2026年次総会の背景となっています。
しかし、産業の空洞化を伴わずに脱炭素化を実現できるかどうかが、6兆ドルに上る年間のインフラ投資ギャップを誰が埋め、誰が取り残されるかを決定づけるでしょう。
構造健全性のためのAIとは何か？
各国が再生可能エネルギーの設備容量の拡大、資産の近代化、サプライチェーンの確保を競う中、世界のシステムには大規模なインフラ不足が重くのしかかっています。そこで問われているのは次のことです。安全、効率的かつ大規模に、既存の稼働インフラからより大きな価値を生み出し排出量を削減しつつ、同時に将来のシステムを構築するにはどうすればよいのか。
意外な答えの一つは鉄鋼にあり、そこでは新たな種類の知能である、物理学に基づく構造健全性のための人工知能（AI）が登場しつつあります。
この技術はデータ分析と機械学習を用いて、オペレーターに資産の実際の挙動に関するリアルタイムの理解をもたらします。具体的には、資産の真の状態、残存寿命、安全な運転限界であり、これによって資産の健全性を見極めます。これらの知見は現在、サイト全体や産業クラスターにわたる性能、安全性、レジリエンスに関する意思決定を形作っています。
今年、世界経済フォーラムのグローバル・ライトハウス・ネットワークは、構造健全性のためのAIを第四次産業革命の独自の技術として認定しました。これは、その世界的な拡大と、産業の運営方法の再構築を示すものです。
エネルギー転換における構造健全性のためのAIの役割
今後1年間も競争力を維持するため、すべてのリーダーはこのトレンドと、エネルギー転換におけるその役割について知っておくべき3つのことがあります。
1. 構造健全性のためのAIは既存の資産を変革している
数十年にわたり、産業システムは流量、圧力、温度を監視することはできましたが、施設を支える鉄鋼構造物の状態は監視できませんでした。この「見えないシステム」こそ、多くの混乱の発端となっています。
製油所では、物理的資産の大部分が、圧力容器、塔、配管、貯蔵タンクなどの静的で加圧された鋼鉄製機器で構成されており、これらは回転機器を除く設置済みプラントインフラの大部分を占めています。
その結果、計画外のダウンタイムが発生し、数十億ドルの損失となります。さらに、不要な点検や保守に数億ドルが費やされ、また資産の早期交換により大きな炭素排出が生じています。これらは、どの企業も望まない結果です。
物理学に基づくAIは、構造物が実際の稼働条件下でどのように振る舞うかを明らかにし、オペレーターに構造健全性、真の耐力、安全な運転限界をリアルタイムで可視化します。
その結果、事後対応型の保守から、リアルタイムの意思決定への転換が実現します。これにより性能が向上し、資産寿命が延び、運転範囲が最適化されます。Akselos技術の導入事例が示すとおり、世界中の主要な産業拠点ですでに実証されています。
欧州の大手製油所では、オペレーターが運転範囲を安全に拡大し、触媒寿命を延ばし、将来の設備投資を削減することで、年間1億5,000万ドルを超える価値を特定しました。
中東の大規模な下流プラントでは、構造に関する知見により4億ドルを超える価値が生み出されました。内訳は、繰延設備投資1億7,000万ドル超、運営費削減1億2,500万ドル超、潜在的な収益増加1億ドル超です。
オフショア拠点では、点検コストが3分の1削減され、構造寿命が10年以上延び、数億ドル規模の価値が実現しました。
価値は規模とともに積み上がります。産業資産で最初の10億ドルを確保するまでに8年を要し、さらに3年で100億ドルに到達し、わずか2年で1,000億ドルを超えました。この加速する曲線により、来年が極めて重要な年となります。この技術を理解しない企業は、取り残されるリスクがあります。
エネルギー転換は、置き換えではなく再構築によって成し遂げられます…
2. 構造健全性のためのAIはエネルギー転換を可能にしている
エネルギー転換には、産業インフラがより柔軟になるとともに、効率向上を活かすことが求められます。グリーン分子の増加がその一助となり得ます。
原料を切り替える場合（原油の切り替え、バイオ原料の導入、水素の共処理など）、設備は本来の設計範囲外での運転を開始します。運転条件が変化し、構造性能に新たな要求がかかります。
ここで構造健全性のためのAIが不可欠な実現手段となり、生産性と信頼性を維持しながら、オペレーターが安全に適応することを可能にします。
この柔軟性は、競争力の重要な指標になりつつあります。フォーラムの欧州エネルギークラスター討議において、「ラディカル・コラボレーション：産業クラスター・エコシステムにおけるイノベーション加速のためのデータとデジタルの役割」と題された会合で、あるエネルギーリーダーは次のように述べました。「産業基盤を犠牲にしてまで低炭素エネルギーを得ることに、何の利益もない。」
欧州全域の産業クラスターは、共有された知見が転換をいかに加速させ得るかを示しています。ロッテルダム、アントワープ・ブルージュ、ハンバーその他の地域では、企業が水素システム、循環型炭素ソリューション、炭素回収・利用・貯留を、連携した産業エコシステムに統合しています。
製油所、発電事業者、港湾、輸送網などを含むこれらのシステム間で、信頼できるデータと知見が流通すると、性能が向上し、排出量が減少します。その結果、地域全体の競争力が高まります。
エネルギー転換の次の段階では、柔軟性が戦略となり、知能がインフラとなります。
3. エネルギー転換は置き換えではなく再構築にかかっている
今後5年間は、既に機能しているものを拡大し、既存のものを強化し、現在依存しているシステムを中断させることなく新たなシステムを導入することによって定義されるでしょう。世界のエネルギー需要の規模を考えると、大規模な産業資産を完全に置き換えることは現実的ではありません。
したがって、再構築が転換を推進します。企業は、既存資産を再構築するのではなく、運転範囲と構造寿命を延ばす必要があります。また、新たな燃料を安全に管理し、接続されたリアルタイムの産業クラスターで運用するために、新技術を活用する必要があります。さらに、計画と許認可にレジリエンスを直接組み込む必要があります。
これはすでに液化天然ガスの分野で見られます。オペレーターは構造に関する知見を活用し、2億ユーロの推定構造価値を実現しています。これは、気化器の寿命を延ばし、安全な運転限界内で処理能力を高め、既存資産の真の状態と能力を把握することで大規模な交換計画を先送りすることによるものです。
構造健全性のためのAIは、この再構築において役割を果たし、より安全かつ手頃な方法での脱炭素化の加速に貢献できます。また、第四次産業革命の次の段階を先取りするものでもあります。進展は、拠点、クラスター、システム全体にわたる大規模な導入によってもたらされるでしょう。
ダボスとその先を見据えて
今年1月にリーダーたちが集まる中、世界のエネルギーに関する議論は、野心から実行へ、コミットメントから能力へと移行したことが話し合われる予定です。転換は今や、産業のレジリエンス、経済的価値、気候変動対策の進展を同時にもたらさなければなりません。
構造健全性のためのAIは、そうした進展が静かに実現されている一例です。
エネルギー分野では、このトレンドによって産業が資産性能を高め、資産寿命を延ばし、ダウンタイムを削減し、新たな燃料を安全に統合し、より高い柔軟性をもって運営できるようになっています。産業クラスター全体で導入されると、地域全体の競争力が高まると同時に、脱炭素化が加速します。
エネルギー転換は、置き換えではなく再構築によって成し遂げられ、まず私たちの経済を支える物理的システムを理解することから始まります。
