【徹底解説】電気会社がAIを活用するメリットと具体的な事例

1. はじめに

近年、AI（人工知能）の発展とその活用が盛んになり、様々な業界でその恩恵を受けています。特に電気会社では、需給予測、メンテナンス、顧客対応など、多岐にわたる業務でAIを活用し、業績向上やサービス改善につなげています。

さらに、電力供給の最適化や新たなビジネスモデルの創出など、電力業界の将来を左右する重要な分野での活用も進んでいます。

本記事では、電気会社がAIをどのように活用しているのか、またその背景やメリットについて徹底的に解説します。また、各電力会社の具体的なAI活用事例を通じて、AIが電力業界にどのような変化をもたらしているのかを明らかにします。

これからの電力業界がどのように変わっていくのか、AIの力に期待が高まる中、ぜひご一読いただければ幸いです。

2. 電気会社とAIの関係性

(1)電気会社がAIを活用する背景

電気会社がAIを活用する背景には、大きく分けて二つの理由があります。第一に、電力需要の予測精度向上です。過去の需要データと天候情報などをAIに学習させることで、より正確な電力需要予測が可能になります。

第二に、発電機の保守・効率向上のためです。AIを活用することで、発電機の異常検知や保守スケジュールの最適化が行えます。

活用背景	詳細
電力需要の予測精度向上	過去の需要データと天候情報などをAIに学習させることで、より正確な電力需要予測が可能に
発電機の保守・効率向上	AIを活用することで、発電機の異常検知や保守スケジュールの最適化が可能に

これらの背景から、電気会社におけるAIの活用が進んでいます。

(2)AIが電気会社にもたらすメリット

AIが電気会社にもたらすメリットは多岐にわたります。

まず、AIを用いた需要予測によって、電力供給が適切に行われます。これにより、過剰な電力供給や供給不足といった問題を未然に防ぐことが可能となります。さらに、余剰電力の有効活用も見込め、電力の無駄を減らすことができます。

また、AIは電力設備の保守・維持管理にも活用されます。AI技術による異常検知システムを導入することで、故障や事故の予防、早期発見に繋がります。これは安全性の向上だけでなく、長期的な視点では設備のライフサイクルコストの削減にも寄与します。

以下に表形式でAIが電気会社にもたらす主なメリットをまとめてみました。

メリット	説明
需要予測の精度向上	AIを用いた需要予測により、電力供給が適切に行われる。
設備の保守・維持管理	AI技術による異常検知システムで、故障や事故の予防、早期発見が可能。

電力会社におけるAIの活用は、これらに留まらず、さらなる可能性が期待されています。

3. 国内電力会社におけるAI活用の具体的事例

(1)四国電力とグリッドのAIを活用した電力需給計画立案システム

四国電力は、AIを活用した電力需給計画立案システムを導入しました。このシステムは、サンフランシスコのスタートアップ企業「Grid」と共同開発したものです。具体的には、AIが蓄積した大量の過去データからパターンを学習し、天候や季節、曜日ごとの電力消費量を正確に予測します。

この結果、電力の過剰供給や不足を未然に防ぐことが可能になりました。また、電力需給の最適化により、効率的な発電計画を立てることが可能となり、余剰電力の売却や電力不足時の購入がスムーズに進められます。

このAIを活用した電力需給計画立案システムの導入により、四国電力はコスト削減と安定供給を実現しています。

(2)関西電力のAIによる分散型エネルギーリソースの最適制御「SenaSon」

関西電力が開発した「SenaSon」は、AIを用いて分散型エネルギーリソース（DER）の最適制御を行うシステムです。自家発電装置や貯蔵バッテリーなど、多種多様な電力リソースの利用を最適化し、エネルギーの効率的な使用を可能にします。

AIは、各リソースの特性や気象予報などを学習し、電力の需要予測を精度良く行います。これにより、電力供給のバランスを最適に保ち、蓄電池の充放電の適切なタイミングをAIが判断します。

表1. 関西電力「SenaSon」の主な機能

機能	説明
効率的な電力使用	各リソースの特性や気象予報などを学習し、電力の需要予測を行う
電力供給のバランス調整	AIが電力供給のバランスを最適に保つ
蓄電池の充放電管理	AIが蓄電池の充放電の適切なタイミングを判断

「SenaSon」の活用により、安定的な電力供給と効率的なエネルギー使用が実現され、エネルギーマネジメントの未来を切り拓いています。

(3)九州電力の生成AI導入による自社設備の保守・維持管理

九州電力は、AIを活用した自社設備の保守・維持管理に取り組んでいます。これにより、機器の故障予知や保守作業の効率化が実現しました。具体的には、AIが集めた機器の稼働データを解析し、どの部分が故障の兆候を見せているかを予測します。これにより、予防メンテナンスが可能となり、予期せぬ停電等のリスクを減らすことができます。また、AIは作業員のルート最適化もサポートします。これにより、人件費の削減とともに作業員の負担軽減も実現しています。

【表1】九州電力におけるAIの活用事例

AIの活用領域	効果
機器の故障予知	予期せぬ停電等のリスク減少
保守作業の効率化	人件費削減と作業員の負担軽減

このような取り組みにより、電力供給の安定化と運用コストの削減を実現しています。

4. 電力システムの課題とAIの役割

(1)化石燃料への依存解消

電力会社は多くの電力を供給するため、長らく化石燃料に依存してきました。しかし、地球温暖化の問題やエネルギー資源の枯渇が深刻化している現代において、その解消は急務となっています。

ここで、注目されるのがAIの存在です。AIは、高精度な電力需要予測を可能にし、電力供給の効率化を図ることで、化石燃料の使用を減らすことに貢献しています。

下記表は、AIを活用した電力需要予測による化石燃料使用削減のイメージです。

要素	AI未活用	AI活用
需要予測精度	低（誤差大）	高（誤差小）
化石燃料使用量	多	少

これにより、AIの活用は電力会社にとって化石燃料への依存解消の一助となっています。

(2)再生可能エネルギーの導入拡大

再生可能エネルギーの導入拡大は、気候変動対策における重要な課題の一つです。しかし、再生可能エネルギーは風力や太陽光など、自然条件に大きく依存します。これらのエネルギー源は不確定性が高く、その供給量の予測は困難を伴います。

ここでAIの出番です。AIは大量の気象データからパターンを学習し、風力発電や太陽光発電の出力を高精度に予測することが可能となります。これにより、供給量の不確定性を軽減し、再生可能エネルギーの導入拡大を支援することができます。

また、AIは電力需要と供給のバランスを最適に管理するための重要なツールとなります。供給過剰や不足を未然に防ぎ、電力供給の安定化と省エネに寄与します。これらの活用により、電気会社は再生可能エネルギーの効率的な導入を進めることができます。

(3)原子力発電所の再稼働問題

原子力発電所の再稼働は、安全性や廃棄物処理の問題から社会的な議論が絶えません。その中で、AIが新たな解決策を提供します。

AIは、運用データを解析し、リスク予測や安全確認を行うことで、安全性を向上させます。さらに、廃棄物の処理についても、AIを活用した最適化アルゴリズムにより、最小限のリスクで処理が可能となります。

AIの活用例	効果
データ解析によるリスク予測	安全性向上
最適化アルゴリズムによる廃棄物処理	リスク最小化

これにより、AIは原子力発電所の再稼働問題を支え、新たな道を開く可能性を秘めています。

(4)電気料金の高止まりとAIの活用

近年、電気料金の高止まりが問題となっています。特に家庭用電力については、再エネ費用や燃料費の高騰が影響し、その結果としてユーザーへの負担が増しています。

ここでAIの活用が注目されています。AIは、大量のデータから最適な電力供給計画を立案し、適切な電力料金を算出する能力を持っています。具体的には、過去のデータから需要予測を行い、無駄な電力供給を抑制。これにより、供給過剰によるコスト増を防ぎます。

また、AIを活用すれば、各世帯の電力使用パターンを学習し、それぞれに合わせた料金プランを提案することも可能です。これにより、一律の高い電力料金からユーザーが解放される可能性があります。

以下の図表はAIによる電力需要予測と各世帯への料金プラン提案のイメージです。

図1. AIによる電力需要予測 図2. AIによる各世帯への料金プラン提案

以上のように、AIの活用は電力会社だけでなく、エンドユーザーにとっても大きなメリットをもたらすと言えます。

5. AIによる電力システム改革

(1)AIとIoTを活用した電力システムのデジタル化

現代の電力システムは、AI（人工知能）とIoT（モノのインターネット）を活用することでデジタル化が進められています。これにより、電力供給の最適化や事故予防のための高度なモニタリングが可能となります。

具体的には、AIは大量のデータからパターンや傾向を学習し、未来の電力需要を予測します。一方、IoTのセンサーは発電所や送電線からのリアルタイムデータを収集し、AIが分析を行います。

用途	具体的な活用例
電力供給の最適化	AIによる電力需給予測
事故予防	IoTセンサーによるリアルタイムモニタリング

このように、AIとIoTの活用により電力システムはより効率的で安全なものへと進化しています。このデジタル化は電力会社にとって大きな価値を提供し、電気の安定供給を実現する重要な要素となっています。

(2)AI電力需要予測で需給管理をDX化（富士通）

富士通が開発したAI電力需要予測システムは、AIを活用して電力需要を高精度に予測することが可能です。

予測した結果はグラフで瞬時に表示され、そのデータを基にした最適な電力供給計画を立案することができます。これにより、必要な電力供給量と実際の需要のバランスを取るための人力による作業が大幅に削減され、効率的な電力会社の運営が可能になります。

富士通のAI電力需要予測システムの利用によるメリットは以下の表の通りです。

電力供給の効率化	データ分析による電力需要の高精度予測
人力による作業の削減	AI技術による電力供給計画の最適化

このように、AIの活用は電力会社のDX化を推進し、その結果、より効率的で、精度の高い電力供給が可能となります。

(3)稼働状況を示すデジタルツインを構成したデジタル変電所（日立エナジー）

日立エナジーは、AIを活用したデジタル化の一環として「デジタル変電所」の構築に取り組んでいます。

デジタル変電所は、実際の変電所の稼働状況をデジタル上で模倣した「デジタルツイン」を活用しています。このデジタルツインは、リアルタイムで稼働状況を把握し、AIを用いて予想外の事態に対する予測や対策を立てることが可能です。

実際の運用では、以下のステップで活動します。

1. デジタルツインを用いて変電所の稼働状況をリアルタイムに収集
2. AIが収集されたデータを解析し、異常の兆候を予測
3. 予測情報を基に対策を講じ、システムの安定稼働を維持

これにより、効率的な運用が可能であり、電力供給の安定化に大いに貢献します。

6. まとめ

本記事では、電気会社がAIを利用するメリットと具体的な事例について詳しく解説しました。AIの活用により、電力供給の最適化や管理効率の向上、再生可能エネルギーの導入拡大など、多くの改善が見込まれます。具体的には、四国電力や関西電力、九州電力といった各電力会社がAIを実際に導入し、自社設備の保守・維持管理や電力需給計画立案などに活用しています。

また、デジタル化を推進するための一環として、富士通や日立エナジーがAIとIoTを活用した電力システムを開発し、電力需要予測やデジタル変電所の構成などに取り組んでいます。

これらの事例は、AIが電気会社の業務改善や効率化に貢献できることを示しています。今後もAIの活用は進展し、さらなる電力システムの改革が期待されます。