アゼルバイジャンは、効率性と持続可能性を高め、脱炭素化を進めるため、エネルギー部門に人工知能を積極的に導入している。
世界的な取り組みを活用しながら、アゼルバイジャンはデータガバナンス、インフラの整備状況、規制の不足など、固有の課題に対応するため、解決策を現地に合わせている。
複数の実証プロジェクトが、アゼルバイジャンのグリーンエネルギーへの移行を進めるとともに、他国も学ぶことのできる拡張可能なモデルとなることを目指している。
アゼルバイジャンは、人工知能（AI）を活用したエネルギーイノベーションの最前線に立つことを目指し、効率性と持続可能性の向上、送電網の最適化に向けて、エネルギー部門へのAI導入に力を入れている。
世界の気候目標と2024年国連気候会議（COP29）での公約を踏まえ、同国は再生可能エネルギーの導入拡大、エネルギー消費の最適化、脱炭素化の推進に役立つ主要なAI活用策を検討している。一方で、機会とともに重要な課題も残されている。
アゼルバイジャンのエネルギーイノベーションの可能性
アゼルバイジャンのエネルギー部門には、イノベーションの大きな可能性がある。世界経済フォーラムの第四次産業革命センター（C4IR）アゼルバイジャンが実施した現地ステークホルダー評価では、戦略的な機会が特定された。
主な機会の一つは、AIを活用してエネルギーの生産と配給を最適化し、データ管理とインフラを改善するとともに、スマートグリッド技術を通じてエネルギー効率を高めることだ。
官民の連携や研究機関とのパートナーシップは、AIの導入を加速させ、アゼルバイジャンのエネルギーの未来をより持続可能で効率的なものにできる。さらに、再生可能エネルギー源への関心が高まる同国では、AIを活用した発展の道も広がっている。
アゼルバイジャンは、黒海の海底ケーブルを通じて欧州へグリーンエネルギーを輸出する地域のリーダーとなる可能性がある。例えば、再生可能エネルギー企業マスダールは、アゼルバイジャンに出力230メガワットのガラダグ太陽光発電所を開発した。同社はさらに、同国で1ギガワット分のクリーンエネルギー事業を建設する契約を締結している。
アゼルバイジャンは風況と日照条件に恵まれており、風力・太陽光エネルギーのソリューションを開発、導入する大きな可能性がある。
世界のイノベーションを地域で活用
AI in Energyプロジェクトは、C4IRアゼルバイジャンとの取り組みとして、同国のエネルギー部門におけるAI技術の有望なユースケースを複数特定した。以下が含まれる。
AIモデルによるエネルギー消費の最適化
インフラの予知保全の強化
AIを活用した需要予測によるエネルギー効率の向上
COP29とその後に続く気候サミットは、このプロセスを前進させるうえで重要な役割を果たす。
世界の解決策を効果的に現地に適用するため、こうしたプラットフォームを通じて、アゼルバイジャンはAIを活用したエネルギーソリューションを紹介し、国際的な持続可能性目標との整合を図り、投資を呼び込み、グリーン技術の導入とエネルギー部門の慣行の改善を加速できる。
COP29の期間中、C4IRアゼルバイジャンはエネルギーと持続可能性に関するサイドイベントを2回開催した。同センターの活動を通じて、これらのイベントでは、世界で適用されている解決策が地域にもたらす効果の可能性を示し、この取り組みと持続可能なエネルギーソリューションへの影響について有益な知見を提供した。
官民の組織、大学、研究機関が参加するマルチステークホルダーの協力を通じて、これらのイノベーションを試験導入し、検証する計画が進められている。目標は、地域や世界で導入モデルとなる、拡張可能で現地に適用できるソリューションを生み出すことだ。
AI導入の課題に取り組む
アゼルバイジャンのエネルギー業界は、AIの可能性を最大限に引き出すうえでの障壁を認識している。以下の不足点に対処すれば、エネルギーを取り巻く状況の変革につながる可能性がある。
クラウドソリューションと効果的なデータ共有
強固なデータガバナンス、クラウド利用に関する規制、アクセシビリティに左右されるデータの可用性と品質
AI開発を支える堅牢な法制度とインフラ
このような状況を踏まえ、世界経済フォーラムのグローバルなAI Energy Impact Initiativeと連携するC4IRアゼルバイジャンは、実証プロジェクトとして応用し、拡張可能性を見据えて同国の状況に合わせて現地化できる、世界のソリューションを複数候補に選んだ。
候補の一つは、BrainBoxと連携して建物のエネルギー効率を高めるAI活用の実証事業だ。これまでにエネルギー消費を30%削減し、炭素排出量を25～30%改善し、30%の投資収益率を実現した。
別の計画として、Vestasの風力タービン向け予知保全ソリューションのユースケースを活用する再生可能エネルギーの実証事業がある。信頼性、保全プロセスの最適化、再生可能エネルギーインフラの効率の大幅な向上など、実証済みの効果を再現することを目指す。
選定された実証事業は、エネルギーの持続可能性に関する、より幅広い国内外の目標に寄与する。そのうち複数はCOP29で特定された。
現実的に、こうした誓約の達成には、AIを含む既存および新興の技術を活用する必要がある。
例えば、国際エネルギー機関のファティ・ビロル事務局長は、今十年間で世界の再生可能電力容量を3倍にしつつエネルギー安全保障を強化することなど、エネルギーと気候に関する目標を達成するには、各国がエネルギー貯蔵を迅速に拡大し、電力網を拡張、近代化する必要があると述べた。
この目標の達成には、発電量を拡大し、再生可能エネルギーを送電網に統合する際の課題を克服する必要があると、国際再生可能エネルギー機関のフランチェスコ・ラ・カメラ事務局長は述べた。
ネットゼロ・カーボン都市
AI in Energyプロジェクトに加え、C4IRアゼルバイジャンは世界経済フォーラムの「ネットゼロ・カーボン都市」プログラムに参加し、都市開発、持続可能性、エネルギー効率に取り組んでいる。
これらの取り組みは現在、エネルギーイノベーションと持続可能な都市変革を推進する一貫した戦略に統合されている。AI技術を活用し、都市のエネルギーシステムの脱炭素化、エネルギー利用の最適化、都市インフラ全体の持続可能性向上を目指す。
実施に向けた既存の課題や潜在的な機会、具体的な道筋を特定するため、官民の主要な現地ステークホルダーに聞き取り調査を行った。
こうした知見と「ネットゼロ・カーボン都市」イニシアチブの成果を、実証事業の実施に生かす。ワークショップを通じた検証はすでに始まっている。例えば2024年10月に開催された「バクー・シティ・スプリント」では、官民の主要ステークホルダーが集まり、バクー市の都市課題に実行可能な形で取り組み、革新的な解決策を検討するとともに、エネルギー効率と持続可能性を高める方法を示した。
ワークショップの主な段階は以下のとおり。
機会の評価
解決策の優先順位付け
実施すべき行動
最後に、ステークホルダーは都市の特性を確認し、解決策に優先順位を付け、都市の状況に合わせた実行計画を策定した。
実施後、AIを活用したソリューションは、ネットゼロ・カーボン都市イニシアチブを通じて開発され、ネットゼロ・カーボン都市ソリューション・ツールボックスに追加される。
この取り組みは、他国が持続可能性のためにAIを活用する際の貴重な教訓となり得る。アゼルバイジャンでは、エネルギーと都市の持続可能性に向けたAI活用に関する現地の専門性が高まり、知識の不足が補われ、多様なステークホルダー間の協力が進み、イノベーションの新たな機会が生まれた。
アゼルバイジャンは、重要な持続可能性目標の達成に向けて、AIを活用したエネルギーイノベーションに伴う課題と機会への対応を進めている。国内外の分野横断的な協力と現地の知見を通じて、エネルギー転換と脱炭素化を前進させる効果的なソリューションを生み出してきた。
この記事には、以下の方々も寄稿した。ソルタン・バイラモフ（C4IRアゼルバイジャン副事務局長）、グルミナ・マリクザデ（C4IRアゼルバイジャン・プロジェクト管理部門長）、マラクハニム・ルスタモワ（C4IRアゼルバイジャン IoTプロジェクトリード）。
