概要
エネルギーシステムは、再エネ比率の増加や分散電源の拡大により複雑化し、不確実性も増大しています。
需給の安定確保や投資判断の難しさが高まる中、従来型の計画・運用手法では十分に対応できません。
リアルタイム性や柔軟性を備えた新たな管理・分析基盤が不可欠です。
またエネルギーは利用者の生産活動・生活を映す鏡ですが、ノイズが多くそのままでは活用できません。
ビジネスでの活用方針と合わせて、どこまで解像度を上げるか=AI モデルを作りこむか検討が必要です。
エネルギーの安定供給・エネルギー消費に伴う付加価値の創出で
持続可能な未来へ
コスト高、脱炭素の潮流など、将来のエネルギーシステムにおける不確実性が高まっており、政府・企業の投資判断が滞っています。再生可能エネルギーの普及、発電所の稼働の安定化・平準化などに関し、AI・データサイエンスを駆使し定量・定性評価を通じて、政府・企業の意思決定を支援します。
また、エネルギーの使い方から利用者の状態・指向性を把握し、少し先の未来を予測することで、単なるエネルギー消費に終わらせず、社会に付加価値をもたらします。
エネルギーシステムは、再エネ比率の増加や分散電源の拡大により複雑化し、不確実性も増大しています。
需給の安定確保や投資判断の難しさが高まる中、従来型の計画・運用手法では十分に対応できません。
リアルタイム性や柔軟性を備えた新たな管理・分析基盤が不可欠です。
またエネルギーは利用者の生産活動・生活を映す鏡ですが、ノイズが多くそのままでは活用できません。
ビジネスでの活用方針と合わせて、どこまで解像度を上げるか=AI モデルを作りこむか検討が必要です。
再生エネルギー比率の上昇、燃料価格変動、国際情勢により、エネルギー需給の見通しが不透明となり、長期的な投資や制度設計が難しくなっています。
分散電源・蓄電池・水素など多様なリソースが系統に接続される中、従来の集中管理では需給調整が困難になり、システム全体の安定性維持が課題となっています。
リアルタイム解析やシミュレーションを活用した次世代のエネルギーマネジメントには高度なデータ活用力が必要ですが、業界全体で DX 基盤や専門人材が不足しています。
データ整備後も、データを活用・分析するために対応すべき手順・規制が非常に多くあります。ライフラインデータ活用の先駆者として、多様なユースケースの阻害要因となる手順・規制を官公庁に発信し改革を促していく必要があります。