フレデリック・ゴドメル氏は、シュナイダーエレクトリックのエネルギーマネジメント担当エグゼクティブ・バイスプレジデントである。
AIは今日のビジネス界の見出しにあふれ、産業に革命をもたらし、組織の運営方法を再定義すると期待されている。AIへの世界的な投資額は2030年までに6000億ユーロを超える見込みで、その賭け金は高く、精査も厳しい。
過去のテクノロジーブームの反響を見る者もいれば、自動化、分析、エネルギー管理における具体的な進歩を指摘する者もいる。また、AIは新しい発明ではないことも念頭に置くべきだ。今日見られる現代のAIシステムは、情報技術の長い進化における最新の反復に過ぎない。
したがって、企業リーダーにとって真の問いは、AIが過大評価されているかどうかではなく、その能力をいかに活用して業務の卓越性、脱炭素化、持続可能な成長を推進するかである。
プロシューマー：受動的な消費者から能動的な参加者へ
テクノロジーがすでに測定可能な影響を与えている分野の1つは、電力の管理と消費の方法である。19世紀に電気が家庭に電力を供給し始めて以来初めて、人々は受動的な消費者の役割を超えて動き出している。AIはプロシューマーの時代を加速させており、家庭や企業は、いつ電力を生産し、蓄え、積極的に管理するかについて、データに基づいた意思決定を行うことができる。
膨大なデータの流れを実用的な洞察に変えることで、AIはかつてエンジニアに限定されていた意思決定を、データに基づいて誰もが行えるようにする。このエネルギーの民主化は、マイクログリッドや仮想発電所において今日見られ、AIが電力をいつ生成、購入、販売するかを最適化している。スマートグリッド技術は、非効率性を自動的に検出し、異常を特定し、需要パターンを予測し、エネルギーをいつ生成、蓄積、消費するかを最適化することで、分散型リソースをインテリジェントで柔軟な資産に変え、効率性と回復力の両方を強化する。
この変化は、エネルギー技術パートナーの進化する役割を反映しており、電化がエネルギーをクリーンにし、デジタル化がそれをスマートにする。これらの進歩は、実世界のデータで測定し検証できるようになった。ストックホルムの600の教育施設を対象に実施した最近の調査では、AI駆動のHVAC最適化の正味効果を定量化した。AI基盤自体のエネルギーと炭素コストは、それが可能にする削減量によって大幅に上回られ、その比率は1対200であることがわかった。実用的には、AIシステムの構築と運用に1トンの二酸化炭素（tCO₂）を追加することで、運用において約200tCO₂の削減が実現される。これが、見えないものを見えるようにする力であり、AIが需要を予測し、制御戦略を洗練させ、建物、キャンパス、そして最終的には都市全体にわたって意味のある脱炭素化を推進することを可能にする。
効率性とコスト削減の推進
世界中で、デジタル化された工場は、AIがエネルギーと資源消費を劇的に削減できることを実証しており、わずか数年でエネルギー使用量を半分以上削減することもある。例えば、当社のグローバルなスマート工場および物流センター構想の一部であるインドのハイデラバードのスマート工場では、4年以内にエネルギー使用量を59%、水消費量を57%、CO₂排出量を61%削減した。これは、IoT対応デバイスを活用した高度なクラウドベースの製造システムを使用し、リアルタイムデータと予測分析を活用したスマートな意思決定プロセスによって達成された。
AIは業務効率にも大きな影響を与えている。マッキンゼーのAIの現状に関する新しいレポートによると、組織の80%が、AI構想の目標として効率性を設定している。シュナイダーエレクトリックでは、月間100万件以上のエネルギー請求書を処理しており、約5%が誤ったメーター読み取りや異常な消費などの異常を引き起こす。歴史的に、これらの異常の解決には12日から15日の人日を要し、約90%の精度を達成していた。AIネイティブなエネルギー管理ツールの採用により、迅速かつ高精度な異常解決が可能になり、変化の速いエネルギー市場におけるタイムリーな意思決定を支援している。
大規模な回復力と柔軟性の構築
システムレベルでは、AIが回復力を強化する。予測分析と高度な配電ツールは、グリッドのリアルタイムデジタルマップを提供し、停電時の自動再構成を可能にし、ダウンタイムを数時間から数分に短縮する。山火事が発生しやすい地域では、AIがリスクをエスカレートする前に検出し防止するために使用されている。これらの能力は、世界の電力需要が増加し、AI自体がデータセンターでより高い消費を促進する中で不可欠である。これに対応して、企業は冷却エネルギー使用を削減し効率を向上させるAI対応データセンターアーキテクチャを開発している。
そして、AIが変革的な役割を果たす例はさらにあり、世界のCO₂排出量の40%を占める建物も含まれる。スマート技術は、「AIoTとデジタルツインモデリングを使用してエネルギー効率を高めることで、建物の運用排出量の7〜15%を削減する」ことが証明されている。
そして家庭では、インテリジェントデバイスが日常の習慣、天気予報、料金データから学習し、家族とグリッドの両方に利益をもたらす方法でエネルギー使用を最適化する。これらすべてのアプリケーションにわたって、AIは無駄を削減するだけでなく、エネルギーシステムに柔軟性を構築し、クリーンな電力を確実に拡大できるようにしている。
人々がリードする力を与える
企業リーダーにとっての重要なポイント：AIは人間の専門知識の力を倍増させるものであり、代替品ではない。それは企業リーダー、エンジニア、オペレーター、消費者に、より速く、よりスマートで、より持続可能な意思決定を行うための洞察を提供する。業界全体で、企業はすでに人々とインテリジェントシステムがどのように協力するかを再定義している。
例えば、モデルナは人事部門とIT部門を1つのリーダーシップの役割の下に統合し、人的資本戦略とデジタルイノベーションが一体として機能するAIファーストの組織を構築している。労働力計画とAI展開を統合することで、モデルナはインテリジェントシステムを人間の能力を置き換えるのではなく強化する協力者として扱っている。
この進化は業界全体の広範な変化を反映しており、デジタルインテリジェンスが人間の判断を補完し、エネルギー管理の範囲を拡大し、効率性を競争上の優位性に、回復力を共有の利益に変える方法を示している。
AIの真の価値を引き出す
業界やセクター全体で、AIはすでに効率性、回復力、持続可能性において顕著な成果を上げている。真の機会は、実験から実行へと移行し、AIをコアビジネスプロセスとエネルギー戦略に組み込むことにある。行動する意欲のある組織にとって、AIはより大きな競争力、業務の卓越性、長期的な回復力への道を提供する。
