Abhay Gupta（アブハイ・グプタ）氏は、Bidgelyの共同創業者兼CEOであり、データと人工知能の力を活用して電力会社向けのエネルギー分析を進化させている。
電力業界のデジタル化の旅は転換点に達している。電力会社はこの10年間、スマートメーター、堅牢な顧客情報システム（CIS）、大規模なデータレイクなど基盤構築に取り組んできた。しかし、多くの最高情報責任者（CIO）にとって、これらの大規模投資はデータ量の増加につながったものの、必ずしも画期的な運用価値をもたらしてはいない。
世界は水平型人工知能（AI）—OpenAI（ChatGPT）、Google（Gemini）、Microsoft（Copilot）などの巨人が提供する汎用システム—に魅了されている。これらのツールはバックオフィス業務、コンテンツ作成、一般的なビジネスタスクの革新に優れている。幅広い効率性を提供するが、設計上、重要インフラに必要な深い分野特化型の知識とセキュリティが欠けている。
電力業界には、汎用ツールから真に変革をもたらす領域特化型インテリジェンスへと転換する機会がある。その答えは垂直型AI、つまりエネルギーCIOがスマートで回復力のあるグリッドの設計者となるための目的特化型システムにある。
垂直型AIが電力会社に前例のない価値をもたらす方法
水平型AIは素晴らしいエンジンだが、電力業界に必要な燃料とロードマップが欠けている。幅広い価値を提供するが、大規模な電力管理や規制要件に対応するために必要な関連知識が決定的に不足している。広範囲だが浅いのだ。
対照的に、垂直型AIはエネルギーエコシステムに精通するよう最初から設計されている。これは電力会社の生データを戦略的洞察に変換する重要な変換層である。業界特有の運用とデータを備えた垂直型AIは、深く、文脈に即し、行動指向型であり、予測型グリッドインテリジェンス、超パーソナライズされた顧客体験、運用リスク軽減などの価値提案を実現する。
CIOにとって垂直型AIは、スマートメーター、グリッドテレメトリー、データレイク投資を最終的に運用化するための戦略を表している—好みのデータ環境に高度な機械学習モデルを安全に展開できるのだ。これは汎用AIに社内メモの作成を依頼することと、垂直型AIシステムに停電を引き起こす前に変圧器の過負荷を防止する能力を与えることの違いである。
真のエネルギーインサイトの解放
エネルギー部門における垂直型AIの核心は、膨大で複雑なデータセットから専門知識を抽出し応用する能力にある。この基盤が重要な機能を可能にする：大量のメーター読み取りとグリッド信号を、すべての資産と顧客のための豊かな運用・行動プロファイルに変換することだ。
この特化型AIは、実際のエネルギー消費パターン、グリッドダイナミクス、天候などの外部要因で訓練されている。これによりCIOは組織が単純なデータ集計からは得られない情報を獲得できるようになる：
• 負荷予測の精度： 統計的手法を超えて、フィーダー、変圧器、個々の家庭レベルでの負荷を予測する能力。これはEV充電や太陽光発電の普及を管理する上で不可欠
• 積極的な資産管理： 高負荷機器や分散型エネルギーリソース（DER）が同時に稼働する際の配電網への局所的なストレスを特定し、エンジニアが保守の優先順位を決定するのを支援
• 顧客パーソナライゼーション： エネルギー使用パターンを理解し、超関連性の高い料金、タリフ、効率化プログラムを提案することで、顧客の信頼を強化しプログラム参加率を向上
この粒度の高い予測洞察こそが最終的にループを閉じ、エネルギーCIOを過去のデータ投資を直接エンドツーエンドの運用変革につなげるリーダーとして位置づける。
垂直型AIの旅を進むために
電力会社のCIOとして、最大の課題—そして機会—は、組織をAI実験から戦略的でスケーラブルな展開へと移行させることだ。垂直型AIへの転換は、文脈と一貫性に焦点を当てる動きが必要である。
ステージ1：基盤の準備（「なぜ」）
• データの一貫性確保： 最初のテストはシームレスなデータフローだ。コアシステム（AMI、CIS、ADMSなど）が同じ言語で話していなければ、垂直型AIは機能するために必要な統合データが不足する。
• 重要なユースケースの特定： 一般的な概念実証はスキップする。エネルギーの知識だけが解決できる高価値の問題に焦点を当てる：DERの統合、ピーク負荷管理の改善、局所的な停電頻度の削減など。
• ドメインエキスパートの統合： 運用、エンジニアリング、顧客体験からの主題専門家（SME）をIT部門に直接組み込む。彼らの電力会社プロセスに関する深い理解は、垂直型AIモデルのトレーニングと検証に不可欠だ。
ステージ2：戦略的展開（「誰が」）
• エネルギーネイティブモデルの要求： パートナーは、彼らのAIが一般的なデータサイエンステンプレートではなく、高粒度の時系列エネルギーデータに基づいて構築されていることを証明する必要がある。彼らのエネルギードメイン経験の深さが最も重要な要素だ。
• 相互運用性の要求： 垂直型AIは、破壊的な全面入れ替えプロジェクトではなく、既存のコアシステムを強化するインテリジェンスレイヤーとして機能すべきだ。その洞察は、価値実現までの時間を短縮するために、現在の運用ツールで簡単に消費できる必要がある。
• モデルの透明性の優先： ミッションクリティカルな業界では、信頼がすべてだ。監査可能で透明なモデルを要求する。チームは規制基準を満たし、実世界のリスクを確実に管理するために、予測がどのように導き出されたかを理解する必要がある。
ステージ3：スケーリングとガバナンス（「どのように」）
• AIを企業インフラとして扱う： 考え方を変える。垂直型AIはアプリケーションではなく、企業全体の多くのアプリケーションを支える基盤的なユーティリティだ。その洞察は、請求アラートから作業員派遣の最適化まで、あらゆるものに情報を提供すべきである。
• 回避コストの測定： モデルの精度スコアだけでなく、財務と信頼性の向上に変換される指標に焦点を当てる：「精度が変換された回避コスト」（例：停電の減少、ピーク容量コストの削減、プログラム参加率の向上）。
インテリジェントな電力会社をリードする
大規模なデータ投資と垂直型AIの洞察の融合は、真にインテリジェントな電力会社への道を切り開いている。グリッドと顧客の課題に汎用的で大まかなソリューションを適用する時代は過ぎ去った。
電力会社のCIOにとって、これは独自かつ強力なリーダーシップの瞬間を表している。特化型の垂直型AIに戦略的に投資することで、組織のデータレイクを可能性の貯蔵庫から運用卓越性のエンジンへと変革できる。あなたは安全で回復力があり、顧客中心のエネルギーの未来の決定的な設計者となる。
その機会は今であり、あなたのリーダーシップがデジタル投資の完全な価値を解き放つ鍵である。
