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エネルギー産業におけるAI・IoTの活用とその影響

エネルギー産業におけるAI・IoTの活用とその影響

~先端のICT技術はエネルギー産業にどのようなインパクトをもたらすのか~
東京都 開催

開催日

  • 2018年12月17日(月) 13時00分 16時30分

プログラム

 AI (人工知能) という言葉が、新聞、テレビ等に報道されない日がないといってよいほど、AIの存在は、社会に広がりを見せている。機械学習 (Machine Learning) 、深層学習 (Deep Learning) をはじめとした技術が、日々進歩し、現時点では、将棋において、プロの棋士にも勝つAIが登場し、大きな話題をよんでいる。インターネットの世界では、ユーザーの購入履歴、顧客属性等のビッグ・データを、AIが、解析し、最適なマーケティングを行うことも可能となっている。AIは、近い将来には、会計業務、弁護士業務をはじめとした高度な知的職業を、人間に代わって、担うことが期待されている。しかし、AIそのものが、具体的に何であるのか、エネルギーの世界にとって、どのような可能性と事業機会を持っているのかについての理解が深まっているとは必ずしもいえない。AIは、人間の頭脳に代わって知的作業を行うものであり、人間にとって煩雑な業務を代わりに行ってくれる可能性を持っているものの、その具体像は、2018年秋時点においても、発展途上にある。
 エネルギーの世界においては、AIの活用例として、様々な研究開発が行われている。AIを利用することによって、発電所の運転効率の向上を実現し、炭酸ガス排出量の削減、燃料消費量の節約が可能となる。さらに、送電系統をAIが制御することにより、火力発電所、再生可能エネルギー、原子力発電所等の多様な電源を組み合わせた供給と、電力を貯める蓄電池、最新の気象状況をもとにした電力の需要動向の予測等によって需要を均衡させ、電力系統システムを安定化させる。企業、家庭における家電製品、エアコン等の利用を総合的にAIが制御し、IoT (Internet of Things:あらゆるものがモノとつながる) により、スマート・フォンとつながって、スイッチのオン・オフを外出先から行い、天候に応じた温度調節によって、省エネルギーを実現することも可能となる。さらに、発電所、製油所の稼動時におけるトラブルのデータを蓄積し、プラントの部品が故障する前に、メンテナンスを行う保守・管理作業をAIが行い、プラントの年間稼動率を上げることができる。油田・天然ガスの開発作業においても、地質解析、掘削作業等に、過去の掘削データを解析し、油田の発見確率を改善する工夫も行われ、シェール・オイルの開発作業の短縮化、生産コストの低減に寄与している。また、自動車の分野においても、燃料噴射制御をAIが行い、インターネットを通じた渋滞予測に基づく最適な運転ルートの指示により、省エネルギーを達成するとともに、車載レーダー、センサーによる自動運転の頭脳ともなる。将来的には、再生可能エネルギー、火力発電所、電気自動車等を総合的に統合したスマート・シティー (エネルギーを有効利用した未来都市) にもAIを利用し、再生可能エネルギー、蓄電池、火力発電所というサプライ・サイドと、気象条件、消費者行動のビッグ・データを解析したエネルギー需要予測を基礎として、デジタルの世界における電力創出・需給調整機能を持つ発電所のようなVPP (バーチャル・パワー・プラント) の構想も行われている。
 AIが、エネルギーの世界と、どのようにつながるのか。AIがエネルギー産業にどのような影響をもたらすのか。2030年には市場規模が1兆2,000億円にも達すると見込まれるAIがもたらす新たな事業機会について、資源エネルギーの第一人者が、明確に詳説する。

  1. AI (人工知能) とは何か – 機会学習と深層学習の発展と現状
  2. 現時点におけるAIの可能性と限界 – 人間の頭脳に近づいているのか
  3. AIのこれまでの各産業における適用例 – ビッグ・データとマーケティング
  4. AIと石油プラント、発電所等における運転制御と保守・管理
  5. 発電事業とAIの応用 – 発電効率の向上と発電コストの低減
  6. 送電系統の安定化とAIの活用 – 送電システムの近代化と需給調整
  7. 家電製品とインターネット、AIを連携させたディマンド・コントロール
  8. 都市ガス業界、LPガス業界へのAIの応用
  9. 石油精製・元売企業、ガソリン・スタンドへのAIの活用
  10. AIを用いた資源開発の可能性 – シェール・オイルの開発への応用
  11. 原油先物取引、天然ガス先物取引におけるHFT (高頻度取引) とAI
  12. AIによる省エネルギー – 気象条件の解析、消費者行動による需要予測
  13. VPP市場の今後の可能性 – スマート・シティーとのつながり
  14. AIは、エネルギー産業の勢力図を変えるのか – 地産地消による分散化
  15. 電気自動車とエネルギーを結びつけたAIソリューション
  16. AIのエネルギー産業への応用による市場規模
  17. AIの技術革新へとるべき経営戦略と日本企業のビジネス・チャンス
    • 質疑応答

講師

会場

品川区立総合区民会館 きゅりあん

5F 第3講習室

東京都 品川区 東大井5丁目18-1
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主催

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