人工知能（AI）は、エネルギーバリューチェーン全体で強力な推進力として台頭しており、2030年までに運用・保守コストを最大5,500億ドル削減できる可能性があります。
ADNOCは、Bain & Companyと協力し、気候レジリエンス計画およびESG（環境・社会・ガバナンス）パフォーマンス管理を強化するため、AIを活用した2つのツールのプロトタイプを開発しました。
Resilience Intelligence SuiteとSustainability Performance Navigatorは、エネルギー企業がAIを活用して持続可能性を推進する方法の青写真を提供します。
エネルギー分野は、複雑で不均一な転換期の只中にあります。市場は数日で変化し、技術は数か月で進化し、信頼性が高く、手頃な価格で、よりクリーンなエネルギーへの期待は高まり続けています。
2025年の世界のエネルギー需要は、1.3%増加しました。これは過去10年間の平均をわずかに下回る水準です。経済成長の鈍化や、一部地域でのエネルギー集約型産業の活動低下が需要を抑制しました。こうした背景の中、エネルギー企業は、成長、手頃な価格、レジリエンス、脱炭素化の両立をこれまで以上に同時に図る必要に迫られています。
AIは、このバランスを実現する上で強力な推進力であることが実証されつつあります。国際エネルギー機関（IEA）は、AIによって、最大5,500億ドルの運用・保守コスト削減が2030年までに実現できると試算しています。同時に、既存の送電容量を最大175ギガワット分解放し、新たな再生可能エネルギー源の統合を加速させ、系統混雑の緩和にも寄与すると見込まれています。
同時に、AIは並行して取り組むべき課題ももたらします。それは、エネルギー需要の急速な増加です。AIアプリケーションやデータセンターによる需要増加は、ネットゼロへの道筋を損なうことなく、この分野がどのように責任を持って規模を拡大できるかという重要な問いを投げかけています。
AIの価値を最大化しつつ、その環境負荷を管理することが不可欠となるでしょう。
エネルギーのレジリエンスと持続可能性のための戦略的ツールとしてのAI
こうした二つの課題に対しAIがどのように実際に対応できるかを検証するため、アラブ首長国連邦のAbu Dhabi National Oil Company（ADNOC）は、世界経済フォーラムおよびBain & Companyと提携し、「中東・北アフリカの持続可能性リーダーシップ」イニシアチブの下で取り組みを進めました。
8週間にわたるイノベーション・スプリントを通じて、チームはエネルギー分野全体のレジリエンス計画と持続可能性パフォーマンス管理を強化することを目的とした、AIを活用した2つのツールのプロトタイプを開発し、テストしました。
1つ目は、Resilience Intelligence Suite（RIS）です。これは、複雑な気候データを、資産およびバリューチェーンのレジリエンス計画に向けた意思決定に活用できる知見へと変換するものです。
降雨、風、熱など10種類を超える気候ハザードを網羅する地理空間データを基に、RISは変化する気候シナリオの下での事業リスクを評価し、相互に連結したインフラ全体での潜在的損失を推定し、コストと投資収益率に基づいて順位付けした適応策を提案します。
設計上の中心的な知見は、個々の資産評価を超えて、システム全体を捉える視点へと移行することの重要性でした。これにより、従来のツールでは捉えきれない、相互に連結した事業間で混乱がどのように連鎖的に広がるかを把握することが可能になります。
ADNOCの気候チームによるユーザーテストでは、資産およびインフラ全体のリスク情報を統合し、混乱がバリューチェーン全体にどのように波及しうるか、また、どのレジリエンス投資を優先すべきかをより明確に把握できる、このプラットフォームの可能性が検証されました。
2つ目のAIツールであるSustainability Performance Navigator（SPN）は、生成AIを活用して持続可能性に関する開示情報を解釈し、主要なESG（環境・社会・ガバナンス）格付けフレームワークに照らしてパフォーマンスをベンチマークします。
ADNOCの複数の子会社から成る体制の中で、SPNは格付け基準に照らしてパフォーマンスを整理し、重要な課題を特定するとともに、その結果を全社および子会社レベルで優先順位付けされた行動計画へと変換します。
ユーザーテストでは、手作業によるベンチマーク作業の大幅な削減と、事業部門間の連携の改善が実証されました。重要な知見として、経営層による導入を後押ししたのは、分析結果の質と、データ入力・格付け基準・提言の間の明確なトレーサビリティであったことが挙げられます。
エネルギー分野における地域的な青写真
ADNOCのスプリントから得られた知見は、より広範な中東・北アフリカのエネルギー分野にとって貴重な青写真となります。
RISのようなAI対応プラットフォームは、企業がポートフォリオ全体のリスクエクスポージャーをより的確に把握し、最も効果的なレジリエンス対策に資源を配分することを支援できます。SPNのようなツールは、外部のESG期待との整合性を高め、市場での評価向上や長期的な価値創造につながる可能性があります。
このスプリントは、焦点を絞った実験により、新たに登場したAIの能力を、実用的で意思決定に活用できるツールへと転換できることを示しています。このアプローチは再現可能であり、技術的専門知識とドメイン知識、明確に定義されたユースケースを組み合わせることで、地域全体のエネルギー企業も同様の手法を適用できます。
拡大には、企業、技術プロバイダー、持続可能性の専門家の間での継続的な協力に加え、データ統合とガバナンスの枠組みの強化が必要となるでしょう。
気候リスクと持続可能なエネルギーの今後の展望
エネルギー分野における持続可能性とレジリエンスへのAIの応用はまだ初期段階にありますが、その可能性は明らかです。
RISおよびSPNのプロトタイプは、AIが運用効率の向上にとどまらず、気候リスクと持続可能性パフォーマンスに関する、より体系的で将来を見据えた意思決定を支援できることを示しています。
ADNOCの経験は、この可能性を実現するには、イノベーションとデータ統合への投資が必要であり、強固なガバナンスと分野横断的な協力の重要性が高いことを示しています。
これらの要件が満たされれば、AIを活用したツールは、地域と世界にとって、より効率的であるだけでなく、よりレジリエントで持続可能なエネルギーシステムの構築において、ますます重要な役割を果たすことができるでしょう。
