電力市場における AI – エンドユーザー (エネルギー伝送、エネルギー生成、エネルギー配給、ユーティリティ)、サービスタイプ (プロフェッショナルサービス、マネージドサービス)、コンポーネント (ソリューション、サービス)、地域別、競合別に分類された世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測 2019-2029

市場概要

世界の電力市場におけるAIは、2023年に47億8000万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に18.24％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。電力業界におけるAIは、予知保全や機械検査、品質管理、住居、探査、タンクや貯留層の監視、その他の方法を通じて電力出力の向上に役立ち、電力業界の利益を増加させます。人工知能は、機械学習、人工ニュートラルネットワーク、ファジーロジック、エキスパートシステムなど、データをライフサイクルの探査と生産のさまざまな段階で適用できる有用な情報に変換するのに役立つさまざまなツールで構成されています。電力業界では、AIがバリューチェーンのあらゆるセクターに与える驚くべき影響に気づき始めています。 AI のチャンスは、今日の油田における最大の課題に直接的に影響します。AI を効果的に活用する企業は、貯留層、運用プロセス、生産資産を正確に理解していない他の事業者よりも明確な優位性を持つことが期待されます。

主要な市場推進要因

コスト削減

コスト削減は、世界の電力市場で人工知能 (AI) の採用を推進する主な推進要因です。資本集約型として知られる電力業界は、業務を合理化し、経済的実現可能性を高めるための革新的なソリューションを常に模索しています。AI テクノロジーは、業界のさまざまな側面で大幅なコスト削減を達成する上で重要な役割を果たします。AI がコスト削減に貢献する重要な領域の 1 つは、運用効率です。機械学習アルゴリズムは、センサー、掘削活動、生産プロセスによって生成された膨大なデータセットをリアルタイムで分析します。このデータ内のパターンと相関関係を識別することで、AI システムは運用ワークフローを最適化し、効率を高め、リソースの無駄を削減できます。 AI を活用した予知保全も重要な側面であり、オペレーターが機器の問題を特定して対処し、コストのかかる故障に発展する前に対処するのに役立ちます。これにより、ダウンタイムが最小限に抑えられるだけでなく、機器の寿命が延び、大幅なコスト削減につながります。

貯留層探査と生産最適化も、AI 主導のテクノロジーがコスト削減に大きな影響を与える分野です。高度な分析と機械学習モデルにより、貯留層の特性評価とシミュレーションが強化され、貯留層の動作をより正確に予測できるようになります。これにより、オペレーターは生産戦略を最適化し、回収率を最大化し、不要な支出を最小限に抑えることができます。

健康、安全、環境の取り組みに AI を導入すると、事故、ダウンタイム、規制違反に関連するコストがさらに削減されます。リスクの予測と軽減に AI を活用することで、企業は職場の安全性を高め、環境事故の可能性を減らし、厳格な規制への準拠を確保できます。

さらに、掘削とメンテナンス活動に AI 主導の自動化とロボット工学を統合すると、特に危険な環境での人力への依存が軽減されます。自律型ドローンやロボットは、日常的な検査や作業を実行し、運用リスクと関連コストを最小限に抑えることができます。本質的に、コスト削減の重視は、電力セクターで AI が広く採用されるきっかけとなっています。企業は、AI 技術の実装が効率と運用能力を向上させるだけでなく、収益に具体的な影響を与えることを認識しており、ダイナミックで困難な業界環境で競争力を維持するための戦略的必須事項となっています。

データ分析と洞察

電力業界での人工知能 (AI) の世界的な採用は、データ分析と洞察の極めて重要な役割によって大きく推進されています。センサー、探査活動、生産プロセスから生成される膨大な量のデータが特徴の業界では、AI を活用したデータ分析が変革の原動力として浮上しています。この膨大なデータ環境から実用的な洞察をふるいにかけ、処理し、引き出す AI アルゴリズムの能力は、情報に基づいた意思決定と運用の最適化に不可欠です。

AI を活用した電力セクターのデータ分析は、貯留層探査にパラダイムシフトをもたらします。機械学習モデルは地質学的および地球物理学的データを分析し、貯留層の特性をより深く理解します。これにより、企業は貯留層の動作についてより正確な予測を行い、掘削戦略を最適化し、資源回収を最大化できます。その結果、運用効率が向上するだけでなく、大幅なコスト削減も実現します。リアルタイムのデータ分析は、掘削作業の監視と管理に役立ちます。AI アルゴリズムは、掘削活動からのストリーミング データを処理し、潜在的な問題を示す可能性のあるパターンと異常を特定します。このデータ分析へのプロアクティブなアプローチにより、迅速な意思決定が可能になり、ダウンタイムが短縮され、コストのかかる機器の故障のリスクが最小限に抑えられます。データ分析のサブセットである予測メンテナンスにより、メンテナンス介入が必要なときに正確に実行されるため、不要な中断を防ぎ、資産のパフォーマンスを最適化できます。

運用面を超えて、AI 主導のデータ分析は、健康、安全、環境の取り組みにも貢献します。履歴データを分析することで、AI モデルは安全事故を予測して防止し、より安全な作業環境を促進できます。環境影響評価とコンプライアンス監視は、AI の分析機能の恩恵を受け、規制基準への準拠を保証します。電力業界におけるデータ分析と洞察の重要性は、市場のダイナミクスにも及びます。AI は市場予測を容易にし、企業が需要と供給の傾向を正確に予測して戦略的な決定を下すのに役立ちます。

本質的に、AI 主導のデータ分析と洞察の統合は、電力部門における変革の原動力であり、意思決定、運用効率、および費用対効果の向上を通じて競争上の優位性をもたらします。企業がデータから実用的な洞察を活用することの価値を認識するにつれて、世界の電力における AI 市場は継続的な成長と革新に向けて準備が整っています。

主要な市場の課題

レガシー システムとの統合

人工知能 (AI) を世界の電力市場に統合することは、レガシー システムとの互換性の問題という困難な課題に直面しています。業界内の多くの企業は、もともと AI の高度な機能に対応するように設計されていなかった、長年確立されたインフラストラクチャとテクノロジーを使用して運営しています。既存のレガシー システムと最先端の AI テクノロジーの不一致は、シームレスな統合の大きな障害となり、電力セクターでの AI の広範な採用を妨げる可能性があります。

レガシー システムは、多くの場合、硬直したアーキテクチャと独自のテクノロジーを特徴としており、AI ソリューションを効果的に組み込むために必要なインターフェイスと適応性が不足している可能性があります。統合プロセスは複雑になり、AI システムが既存のインフラストラクチャと通信して補完できるようにするために、綿密な計画と実行が必要になります。レガシー システムを完全にアップグレードまたは交換することは、特に電力業界の資本集約的な性質を考えると、多くの企業にとって財務的にも運用的にも非現実的である可能性があります。課題は 2 つあり、技術的側面と文化的側面の両方を網羅しています。技術的なレベルでは、AI をレガシー システムに統合するには、既存のアーキテクチャ、データ形式、通信プロトコルを深く理解する必要があります。レガシー システムでは、AI アルゴリズムとのシームレスな統合に必要な標準化されたデータ形式とアクセシビリティが容易に提供されない場合があり、データの相互運用性の課題につながります。

文化的に、確立されたワークフローとテクノロジーに慣れている組織では、変化に対して抵抗がある場合があります。従業員は、新しい AI 主導のプロセスに適応するためにトレーニングが必要になる場合があり、統合プロセス中に混乱が生じる可能性があるという懸念があるかもしれません。

統合の課題を克服するための取り組みには、レガシー システムと AI アプリケーション間の橋渡しとなる堅牢なミドルウェア ソリューションの開発が含まれます。これらの中間層は、データ交換と通信を容易にし、AI テクノロジーがレガシー システムに保存されているデータを活用できるようにします。さらに、業界のコラボレーションと知識共有は、AI をさまざまなレガシー アーキテクチャと統合するためのベスト プラクティスを確立するのに役立ちます。

業界が、効率、意思決定、および全体的な運用の卓越性を高める AI の変革の可能性を認識するにつれて、統合の課題に対処することが重要になります。電力セクター内の既存のレガシー システムに AI を統合するという複雑な課題をうまく乗り切るには、革新的なソリューション、共同アプローチ、戦略的計画が不可欠です。

高い実装コスト

世界の電力市場で人工知能 (AI) を導入することに伴う高い実装コストは、広範な統合を妨げる可能性のある大きなハードルとなります。資本集約型として知られる電力業界は、予算上の制約を受けることが多く、AI テクノロジの実装に必要な多額の先行投資が障害となる可能性があります。AI の統合には、大規模なデータ処理に対応できる高度なハードウェアおよびソフトウェア インフラストラクチャの取得、熟練した専門家の雇用、継続的なメンテナンス コストなど、多面的な費用がかかります。データ サイエンティストや機械学習の専門家など、専門的な AI 人材の必要性は、競争の激しい求人市場でこれらの専門家が競争力のある給与を要求するため、経済的負担を増大させます。さらに、企業は既存の従業員のスキルアップのために包括的なトレーニング プログラムに投資する必要があり、全体的な実装コストがさらに増加します。

多くの電力会社、特に中小企業にとって、初期投資額の高さは AI 導入への参入障壁となります。これにより、デジタル ディバイドが生じる可能性があります。より大規模で財務的に健全な企業が AI 主導の効率化のメリットを享受する一方で、小規模な企業は必要な投資を正当化し、その費用を負担するのに苦労します。その結果、業界内で競争力の不均衡が生じる可能性があります。

さらに、AI テクノロジーは動的であるため、進歩に遅れずについていき、AI アプリケーションの妥当性を維持するには、継続的な投資が不可欠です。ハードウェアのアップグレード、ソフトウェアの更新、進化する業界標準への適応には追加の財務的コミットメントが必要であり、AI 実装の総所有コストは長期的な検討事項となります。

実装コストの高さという課題を克服するには、テクノロジー プロバイダーや政府機関などの業界の関係者が協力して、費用対効果の高いソリューションを開発し、研究開発を促進し、AI の導入を支援するインセンティブ プログラムを確立する必要があります。さらに、クラウドベースの AI ソリューションと革新的な資金調達モデルの進歩により、法外な初期費用をかけずに AI を業務に統合したいと考えている企業にとって、よりアクセスしやすいオプションが提供される場合があります。AI 導入に対する財務的障壁に対処することは、AI の変革の可能性を電力業界全体で実現するために不可欠です。

熟練した労働力の不足

熟練した労働力の不足は、世界の電力市場における人工知能 (AI) の成長と実装を妨げる可能性のある困難な課題として際立っています。AI テクノロジーを業界にうまく統合するには、データ サイエンス、機械学習、AI アプリケーションに関する専門知識を持つ労働力が必要です。残念ながら、これらの専門スキルを持つ専門家が著しく不足しており、電力部門で AI を広く採用する上でのボトルネックとなっています。

AI テクノロジーの複雑さにより、データ分析や機械学習アルゴリズムの複雑さを理解するだけでなく、電力業界のドメイン固有の知識も持つ労働力が求められます。この独自のスキルセットは簡単には見つからないため、企業は必要な資格を持つ人材の採用と維持に課題を抱えています。熟練した AI 専門家の獲得競争は激しく、業界全体がこれらの専門家を求めて競い合っており、電力部門がトップクラスの人材を引き付け、維持することはさらに困難になっています。

さらに、AI テクノロジーの急速な進化により、業界内の既存の従業員の継続的なスキルアップとトレーニングが必要です。アクセスしやすく包括的なトレーニング プログラムが不足しているため、スキル ギャップが悪化し、電力会社が AI の可能性を十分に活用する能力が妨げられています。

熟練した専門家の不足の影響は多面的です。 AI アプリケーションの実装が遅れると、運用の最適化、コスト削減、意思決定の強化の機会を逃すことになります。また、企業は AI プロジェクトのアウトソーシングや外部コンサルタントの雇用に関連するコストの増加に直面し、予算をさらに圧迫する可能性もあります。AI for Power の熟練した労働力の不足に対処するには、教育機関、業界団体、企業自体の協調した取り組みが必要です。トレーニング プログラムへの投資、学界と産業界の連携の促進、STEM (科学、技術、工学、数学) 教育の推進は、この課題を軽減するための重要な要素です。業界が AI の変革の可能性を認識するにつれて、スキルギャップを埋めることが、電力セクターにおける AI テクノロジーの持続可能で成功した統合を確実にするために不可欠になります。

主要な市場動向

自動化とロボティクス

人工知能 (AI) を搭載した自動化とロボティクスは、電力業界における世界の AI 市場を推進する主要な原動力になりつつあります。AI とロボティクスのこの変革的な相乗効果は、従来の運用プロセスに革命をもたらし、セクター内の効率、安全性、および全体的な生産性を向上させています。掘削作業では、AI アルゴリズムを備えた自律掘削システムがますます普及しています。これらのシステムは、リアルタイムのデータを分析し、掘削パラメータを調整し、掘削プロセスを最適化できるため、精度が向上し、掘削時間が短縮されます。電力業界の日常的なメンテナンス作業は、AI 駆動型ロボットによって再編されています。高度な AI 機能を備えたドローンやロボットは、危険な環境での検査やメンテナンス活動に導入されています。これらの自律システムは、複雑な地形をナビゲートし、徹底的な検査を実施し、必要な修理を実行することができるため、潜在的に危険な状況で人間の介入の必要性を最小限に抑えることができます。これにより、安全プロトコルが強化されるだけでなく、メンテナンス活動に関連するダウンタイムが削減され、コスト削減にも貢献します。

さらに、AI 駆動型ロボットは、資産の完全性管理において重要な役割を果たします。センサーとカメラを備えたロボットは、機器やインフラストラクチャの状態を継続的に監視し、異常や摩耗の兆候を検出できます。資産管理に対するこのプロアクティブなアプローチにより、早期介入と予測メンテナンスが可能になり、コストのかかる障害を防ぎ、重要な資産の寿命を延ばすことができます。自動化とロボットへの AI の導入は、運用の最適化、コスト削減、厳格な安全基準の遵守という業界の目標と一致しています。これにより、電力会社は業務を合理化し、タスクの精度と正確性を向上させ、バリュー チェーン全体でより高いレベルの効率を達成できます。

業界がデジタル トランスフォーメーションを採用し続けるにつれて、AI 主導の自動化とロボティクスの統合が拡大すると予想されます。この傾向は、イノベーションへの取り組みを反映するだけでなく、進化する状況に対する業界の対応力と、持続可能で技術的に高度なプラクティスの必要性を強調しています。自動化とロボティクスのために AI に投資して活用する企業は、競争上の優位性を獲得し、電力市場におけるグローバル AI の継続的な進化のリーダーとしての地位を確立する可能性があります。

予知保全

予知保全は、電力市場におけるグローバル AI の進化の原動力として際立っています。人工知能 (AI) のこの戦略的なアプリケーションは、業界が機器の保守と運用の信頼性に取り組む方法を変革しています。機械学習アルゴリズムの力を活用することで、予知保全はセンサーと機器によってリアルタイムで生成される膨大なデータセットを分析します。主な目的は、潜在的な機器の故障を事前に予測し、プロアクティブなメンテナンス介入を可能にしてダウンタイムを最小限に抑えることです。

運用上のダウンタイムが大きな経済的損失につながる可能性がある電力部門では、AI を活用した予知保全がゲームチェンジャーとして登場しています。機械学習モデルは、機器のパフォーマンスに関連する履歴データ、学習パターン、傾向に基づいてトレーニングされます。この予測機能により、オペレーターは機器の劣化や故障の兆候を早期に特定し、タイムリーなメンテナンスや交換の機会を得ることができます。

予知保全の実装には、いくつかの重要な利点があります。まず、計画外のダウンタイムが大幅に削減され、全体的な運用効率が向上します。重大な障害にエスカレートする前に問題に対処することで、企業は資産の利用を最適化し、生産量を最大化し、機器の寿命を延ばすことができます。これは、電力企業にとってコスト削減と収益性の向上に直接つながります。

次に、予知保全は、従来のカレンダーベースのメンテナンススケジュールから、よりデータ主導で状態ベースのアプローチへの移行をサポートします。つまり、メンテナンス作業は必要なときに正確に実行され、不要な介入が減り、関連コストが最小限に抑えられます。メンテナンス スケジュールの最適化は、リソースと人員のより効率的な割り当てに貢献します。

さらに、予知保全における AI の活用は、資産管理戦略をリアクティブからプロアクティブにシフトさせます。機器の故障が発生したときに対応するのではなく、オペレーターは予防的な姿勢を取り、中断を回避し、運用の全体的な信頼性を最適化できます。電力業界が予知保全の計り知れない価値を認識し続けるにつれて、この分野のグローバル AI 市場は大幅に成長する態勢が整っています。AI 主導の予知保全ソリューションに投資する企業は、運用の回復力を強化するだけでなく、競争の激しい業界環境でイノベーションの最前線に立つことにもなります。予知保全への進化は、電力部門における戦略的意思決定と効率性向上のために AI を活用するという、より広範なトレンドを示しています。

セグメント別インサイト

コンポーネント別インサイト

ソリューション セグメントは、予測期間中に電力市場で最大の AI シェアを占めると予想されており、サービス セグメントはエネルギー市場における最高の人工知能シェアとなり、予測期間中に 17.7% という大幅な CAGR を達成しました。AI サービスは、AI ソリューションをコア ビジネス機能やプロセスに統合することもサポートします。たとえば、マーケティング向け AI は、企業がデータを活用してマーケティング費用をより有効に活用できるようにします。処理向け AI は、企業が情報やデータをより効率的に処理できるようにします。

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予測期間中、北米が市場を支配すると予想されています。

強力な経済、油田オペレーターとサービスプロバイダー全体でのAIテクノロジーの高い採用率、著名なAIソフトウェアおよびシステムサプライヤーの強力な存在、R＆D活動の開発と成長に対する政府と民間組織による共同投資などの要因により、この地域の電力部門におけるAIの需要が促進されると予測されています。

米国有数の石油生産者であるエクソンモービルは、2024年までに西テキサスのパーミアン盆地での生産活動を増やし、石油換算で100万バレル/日（BPD）以上を生産する計画を発表しました。この能力は、現在の生産能力と比較して約80％の増加に相当します。

最近の開発

• 2023年1月 - AI アプリケーション ソフトウェア企業である C3 AI は、最初の製品である C3Generative AI for Enterprise Search のリリースとともに、C3 Generative AI 製品スイートの立ち上げを発表しました。 C3 AI の C3 Generative AI 製品スイートに組み込まれた AI アプリケーションには、高度なトランスフォーマー モデルが含まれており、顧客がバリュー チェーン全体で簡単に使用できるようになります。さらに、C3 Generative AI によって、電力セクターを含むビジネス機能や業界全体にわたる変革の取り組みが加速されます。

主要市場プレーヤー

• Google LLC
• IBM Corporation
• FuGenX Technologies Pvt.Ltd
• C3.AI
• Microsoft Corporation
• Intel Corporation
• Royal Dutch Shell PLC
• PJSC Gazprom Neft
• Huawei Technologies Co.Ltd
• NVIDIA Corp.