ジェネラティブAIインユーティリティ市場、タイプ別（電力生成、送電・配電、顧客エンゲージメント＆エネルギー効率）、アプリケーション別（パーソナライズされた顧客体験の創造、資産管理の改善、その他）、展開別（オンプレミス、クラウドベース）、地域別及び企業別-業界セグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、予測2023-2032

リポート概要

ジェネレーティブAIを活用したユーティリティ市場のサイズは、2022年の5.34億ドルから、2032年には約86.76億ドルに成長すると予想されており、2023年から2032年の予測期間中に年間成長率（CAGR）33.1%で成長する見込みです。

ジェネレーティブAIは、電力グリッド最適化、エネルギー需要予測、資産管理、再生可能エネルギーの統合、顧客エンゲージメント、予測保守、エネルギー取引など、ユーティリティサービスで複数の方法で活用されることがあります。ジェネレーティブAIは、電力配布と発電を最適化し、機器の故障を予測し、再生可能なエネルギー源をシームレスに統合し、データに基づいた意思決定を行いながら、顧客エクスペリエンスをカスタマイズして、運用効率を向上させるための強力な手段を提供します。

ジェネレーティブAIは、効率的なエネルギー利用を促進し、炭素排出量を削減し、再生可能なエネルギー源の利用を奨励することで、ユーティリティが持続可能な目標を達成するのに役立ちます。技術が進化し、ユーティリティがジェネレーティブAIの変革的な可能性を活用するにつれて、市場状況は信頼性、コスト効率、持続可能性の面で大きな向上を経験すると予想され、ユーティリティと顧客の双方に利益をもたらすことでしょう。

ドライビングファクター

アセットマネジメントと予知保守、グリッド最適化、再生可能エネルギーの統合がユーティリティ市場におけるジェネラティブAIを推進しています。

ユーティリティ会社は、センサー、スマートメーターのグリッドインフラ、顧客との相互作用など、さまざまな情報源から収集された大量のデータを管理しています。ジェネラティブAIを使用することで、これらの膨大な情報を効率的に処理し、ユーティリティに意思決定や最適化のための洞察を提供することができます。ユーティリティは、送電、電力発電、配電、保守などの事業運営を調整し最適化する必要があります。

ジェネラティブAIは、繰り返しのプロセスを自動化し、リソースの割り当てを最適化し、作業効率を向上させるツールをユーティリティに提供します。これにより、コストを削減しパフォーマンスを向上させることができます。ジェネラティブAIは、グリッドの最適化において貴重な役割を果たし、需要と供給のバランスをとり、損失を減らし安定性を高めるのに役立ちます。さらに、再生可能エネルギーの使用量が増える中、ジェネラティブAIは再生可能発電を予測し、間欠的な問題を管理し、グリッド環境内での効果を最大化することができます。

ユーティリティ会社は、変電所、発電所、送電線などのインフラ資産に重要に依存しています。ジェネラティブAIは、センサー、過去の記録、外部要因から収集されたデータを活用して、機器の故障を予測し、保守スケジュールを最適化し、資産の寿命を延ばすことができます。これにより、資産のパフォーマンスが向上し、ダウンタイムが減少し、保守コストが低下します。

ジェネラティブAIは、ユーティリティがカスタマイズされた提案、リアルタイムの使用データ、個別の価格プランを提供することで、顧客体験の向上を支援することができます。ジェネラティブAIにより、ユーティリティは顧客とより効率的につながりながら、エネルギーの節約を提唱し、個々の顧客のニーズと好みに応えることができます。これにより、顧客満足度とロイヤリティが向上します。

リストレーニングファクター

データクオリティとアクセシビリティ、規制とセキュリティの懸念、複雑さと統合の課題が市場の成長を抑制しています。

ジェネラティブAIは、高品質でアクセスしやすいデータに大いに依存して正確なモデルとデータセットをトレーニングおよび作成します。ユーティリティセクターのデータは散在しており、不十分であるか品質が異なるため、成功したジェネラティブAI戦略を実施するのは困難です。データ収集、統合、管理プロセスは堅牢でなければなりません。

ユーティリティ会社は厳格な規制に直面し、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスの問題を解決する必要があります。データ共有に関する規制は、ジェネラティブAIの応用を妨げる可能性があります。ユーティリティは、これらの規制上の障壁を乗り越えながら、運用上の機密情報と顧客情報を保護する必要があります。ユーティリティセクターでのジェネラティブAIソリューションの導入は、相互依存する運用と既存システムとの統合要件のために困難です。

ユーティリティは、ジェネラティブAIモデルとの統合が必要な複数のシステムを持つ時代遅れのインフラストラクチャを持っていることがよくあり、これにより相互運用性の問題、データの互換性、タイムラインの問題が発生します。ジェネラティブAIソリューションの展開、開発、および維持には、AI、データ分析、ユーティリティ運用、ユーティリティ運用の知識を備えた経験豊富な労働力が必要です。残念ながら、ユーティリティ内にはこれらの必要なスキルを持つ専門家が現在不足しており、ジェネラティブAIの効果的な導入と利用を妨げる可能性があります。

コロナウイルス感染症が公益事業の生成的AIに与える影響

パンデミックは、公益事業を含むさまざまな産業に対してデジタル変革の取り組みを加速させることを余儀なくさせ、特に公益事業においては人工知能（AI）などの技術に関心が集まっています。これによって、業務効率の向上、需要の予測、リソースの効率的な管理などに対して生成的AIなどのAI技術の実験が行われる可能性があります。

COVID-19の流行中、ロックダウンや制限により公益事業会社はリモートワーク手法を使用する必要がありました。その結果、インフラの遠隔監視や保守において人工知能の手法が調査され、予測保守、シミュレーション、生成的AIを使用したソリューションがグリッドの最適化に大いに役立つ可能性があります。

公益事業市場は制限やロックダウンによるサプライチェーンの混乱に悩まされました。しかし、こうした状況下で人工知能（AI）はサプライチェーンの改善において非常に貴重な存在となり、革新的なサプライチェーンモデルの開発や代替の供給業者や供給源の発見により、サプライニーズに対する解決策を見つけることができました。COVID-19は公益事業の経済に非常にポジティブな影響を与える可能性があります。生成的AIを活用することでプロセスを自動化し、機器の故障を予測し、リソースの割り当てを最適化することにより、公益事業は著しいコスト削減を実現することができるでしょう。

バイ タイプ アナリシス

2022年のユーティリティ市場における発電セグメントは、ジェネレーティブAIで最も大きな収益シェアを占めました。

市場は以下のタイプに基づいてセグメント化されています：発電、送配電、水および廃水処理、ガスおよび石油ユーティリティ、再生可能エネルギー統合、顧客エンゲージメント、エネルギー効率化。これらのタイプの中で、発電がグローバルなジェネレーティブAIユーティリティ市場で最も収益性が高く、37.4%の収益シェアを占めると予想されています。特に発電部門において、ユーティリティ市場でのジェネレーティブAIの利用は、現在の電力生産方法を向上させることを目的としています。

ジェネレーティブAIは、さまざまな形式の電力生産に活用されることがあります。化石燃料ベースの発電では、発電所の計画的なメンテナンスや燃料消費の最適化にこの戦略が使用されます。ジェネレーティブAIは電力生成の方法ではなく、既存の方法をより信頼性の高い、効率的な、または持続可能なものにするための技術とアルゴリズムを指します。

送配電セグメントは、ジェネレーティブAIでユーティリティ市場で最も急速に成長するタイプのセグメントです。

送配電セグメントは、2023年から2032年までの期間において、ジェネレーティブAIでユーティリティ市場で最も急速に成長するタイプのセグメントと予測されています。ジェネレーティブAIは、特に配電および送配電サービスにおいて、ユーティリティ市場に潜在的な変革をもたらす可能性があります。予測保守により、電力線や設備の問題を事前に特定することができ、潜在的な中断を完全に排除することができます。

ジェネレーティブAIは、気候条件、需要パターン、天候を分析することで電力の配布を改善します。リアルタイムの調整により、ジェネレーティブAIは供給と需要の最適なバランス、およびグリッドの効率を確保することができます。ジェネレーティブAIは、異常や障害を迅速に検出し、迅速な対応が必要な状況を軽減することで、グリッドの強靭性を向上させることができます。

バイ アプリケーション アナリシス

パーソナライズされた顧客体験を作成することが、ユーティリティ市場におけるジェネレーティブAIのアプリケーションセグメントで重要なシェアを占めています。

アプリケーションに基づいて、市場はパーソナライズされた顧客体験の作成、資産管理の改善、新製品・サービスの開発、安全性の向上、その他のアプリケーションに分かれています。これらの中で、パーソナライズされた顧客体験の作成セグメントが、ジェネレーティブAIのユーティリティ市場におけるアプリケーションセグメントで支配的で、市場シェアは42%です。ジェネレーティブAIにより、ユーティリティは市場内で顧客体験をカスタマイズすることが可能になります。

顧客から提供された情報と高度な分析を活用することで、ユーティリティはカスタマイズされたエネルギー消費データを提供し、仮想アシスタントによる顧客サービスを向上させ、個別のエネルギーアラートと予測を予報することができます。これにより、顧客体験と満足度を向上させるだけでなく、より効率的で持続可能なエネルギーシステムに貢献することができます。

資産管理の改善が、予測期間中で最も成長が早いアプリケーションセグメントとして特定されています。

資産管理の改善も、ジェネレーティブAIのユーティリティ市場における重要なアプリケーションセグメントであり、アプリケーションセグメントでより速く成長することが予想されています。ジェネレーティブAIは、ユーティリティに資産管理の改善の強力な機会を提供します。高度な機械学習とデータ分析技術を適用することで、ユーティリティは資産のパフォーマンスを最適化し、より情報を得た投資とメンテナンスの実践を行うことができます。ジェネレーティブAIによる資産管理は、信頼性の向上や資産の寿命の延長、効率的な運用効率を向上させることができ、ユーティリティ部門内で資本投資を最適化することができます。

バイデプロイメント分析

2022年、オンプレミスセグメントがユーティリティ市場におけるジェネレーティブAIの最大の収益シェアを占めました。

デプロイメントに基づいて、市場はオンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド、エッジコンピューティング、共同作業およびカスタマイズされた社内の6つに分割されます。これらのタイプの中で、オンプレミスがグローバルなジェネレーティブAIユーティリティ市場で最も利益を上げると予想されており、最大の収益シェア36.5％を占めると予想されています。オンプレミスのAIソリューションのデプロイメントは、ユーティリティに多くの利点をもたらします。データのセキュリティとプライバシーを確保し、リアルタイムのデータへのアクセスを可能にし、AIモデルのカスタマイズと制御を可能にし、外部ソースからのネットワーク依存性を減らし、外部プロバイダからの接続依存性を減らすことができます。オンプレミスのAI機能を展開することで、インフラストラクチャとデータを完全に制御できるため、セクター全体での業務効率と意思決定の向上につながります。

クラウドベースセグメントはユーティリティ市場におけるジェネレーティブAIのデプロイメントセグメントで最も急成長しています。

クラウドベースセグメントは2023年から2032年までのジェネレーティブAIユーティリティ市場で最も急成長するデプロイメントセグメントとして予測されています。クラウドベースのAIデプロイメントは、ユーティリティにとって主要な利点を提供します。スケール性、共同作業、知識共有、失われたデータストレージ容量の回復、および他のクラウドツールやサービスとの統合が可能です。このデプロイメントモデルを選択することで、ユーティリティはビジネスプロセスを効率化し、経済的な方法で革新的で生産的なサービスを顧客に提供するためにAIを最大限に活用することができます。

キー市場セグメント

タイプに基づいて

• 電力発電
• 送電・配電
• 水および廃水管理
• ガス・オイル公益事業
• 再生可能エネルギーの統合
• 顧客参加とエネルギー効率

アプリケーションに基づいて

• パーソナライズされた顧客体験を作成する
• 資産管理を改善する
• 新製品とサービスを開発する
• 安全性を向上させる
• その他のアプリケーション

展開に基づいて

• オンプレミス
• クラウドベース
• ハイブリッド
• エッジコンピューティング
• 協力型
• カスタマイズされた社内

グロースチャンス

予測メンテナンスとエネルギー最適化が市場でチャンスを生み出します。

ジェネレーティブAIは、公共事業がエネルギーの発電と配電の効率を向上させるのに役立ちます。天候パターン、顧客の需要、顧客の行動パターンなどの過去のデータを研究することで、ジェネレーティブAIアルゴリズムは正確な予測を生成し、エネルギー生産のスケジュールを最適化してエネルギー消費を削減し、グリッドの安定性を向上させ、コスト削減と消費コストの削減を実現できます。

公共事業は送電線、発電所、配電ネットワークなどのインフラに依存しています。ジェネレーティブAIはセンサーデータをリアルタイムで分析し、パターンや異常を検出することで予測メンテナンスを可能にし、故障した機器を事前に特定することで、全体的なシステムの信頼性を高めつつダウンタイムを削減することができます。

ジェネレーティブAIアルゴリズムはエネルギー使用パターンと顧客の行動を分析し、負荷管理を向上させることができます。ピーク需要時を予測することで、公共事業は負荷を削減し、中断を回避するための積極的な対策を取ることができます。ジェネレーティブAIは、顧客がインセンティブや動的価格設定プログラムを通じてピーク時のエネルギー使用を変更することを促す需要応答プログラムも可能にします。ジェネレーティブAIは、公共事業がグリッドの運用と配電を向上させる効果的な方法です。

センサーやスマートメーターなどのデータを収集し、電力損失、電圧変動、エネルギー需要が高い地域などの情報を研究することで、インテリジェントなAIアルゴリズムはグリッド内の効率の低下を検出することができます。公共事業はこのデータマイニングツールを活用してインフラを強化し、信頼性を高め、エネルギー供給を増やすための措置を取ることができます。

レイテスト トレンズ

エナジー ユーセージ フォーキャスティング、アセット オプティマイゼーション、アンオマリー ディテクション アー ザ レイテスト トレンズ イン ザ マーケット

アーノン インポータント ディヴェロップメント ハズ ビーン ユージング アーティフィシャル インテリジェンス (AI)、オア ジェネレイティブ AI、トゥー プレディクト メンテナンス ウズイン ジェネレイティブ AI カン プレディクト ホエン イクイップメント ウィル ブレイク アンド アラウ カンパニーズ イン ザ ユーティリティー インダストリー トゥー コンダクト メンテナンス イン アドバンス、ウィチ リデュース ダウンタイム コスト シグニフィカントリー。ジェネレイティブ モデルズ メイ アルソー ビー エンプロイド トゥー テスト バリアス フェイリャー スケナリオーズ アンド ヘルプ プリヴェント フェイリャー オルトゥゲッター。モデルズ ザット ジェネレイティブ ジェネレイティブ データ カン ヘルプ アキュラットリー フォーキャスト エナジー ユーセージ – アン イシュー イン ザ ユーティリティー マーケット。ゼイ カン クリエイト ディファレント スケナリオーズ オブ ユーセージ ディベンディング オン バリイング エレメンツ サチアス ウェザー コンディションズ、タイム オブ デイ、アンド パスト コンサンプション パターンズ。

ジェネレイティブ AI モデルズ カン ヘルプ クリエイト スケナリオーズ トゥー デターミン ザ モースト コスト-エフェクティブ アンド エフィシェント ユース オブ リソーセズ サチ アズ エレクトリック グリッズ、パワー プランツ、アンド ヒューマン キャピタル。ユーティリティー ユーティリティーズ オフテン エクスペリエンス アノマリーズ ザット インディケイト シフト オブ エナジー イクイップメント マルファンクション、エナジー シフト、アンド ネットワーク ウィークネス。ジェネレイティブ モデルズ メイク イット イージー トゥー レコグナイズ アノマリーズ アズ ゼイ アライズ バイ シミュレーティング ノーマル ビヘイビア アロウイング アス トゥー レコグナイズ アノマリーズ モア クイックリー ホエン ゼイ アピアー。

リージョナル・アナリシス

2022年、北米がジェネレーティブAI inユーティリティ市場の最大の収益シェアを占めました。

北米は、グローバルなジェネレーティブAI inユーティリティ市場で最も利益が見込まれる市場であり、最大の市場シェアである44.8%を占めています。アメリカとカナダは、人工知能とジェネレーティブモデルをユーティリティ部門に導入しており、特にグリッド近代化プログラム、再生可能エネルギーの統合、運用効率の向上に取り組んでいます。予測と予防保全は、グリッド管理の重要な要素となり、確立した企業と新興企業の両方が、ユーティリティに特化したAIソリューションを提供し、革新を促進しています。

アジア太平洋地域はジェネレーティブAI inユーティリティ市場における予測期間中の成長が最も速い地域と予想されています。

アジア太平洋地域は、予測期間中のジェネレーティブAI inユーティリティ市場で最も成長が速い地域と予想されています。中国は人工知能技術への大規模な投資を行っています。中国は、エネルギー消費の予測、予防保全、グリッド運用の最適化にAIを使用しています。インドはエネルギーグリッドの近代化と再生可能エネルギーへの注力に取り組んでいます。ジェネレーティブAIは、インドの増大するエネルギー需要に対応するのに役立つかもしれません。日本と韓国は、高度な技術の採用において先駆的なアプローチで知られており、需要応答システムとスマートグリッド技術の管理にAIソリューションを使用しています。

主要な地域と国

北米

• アメリカ
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• イギリス
• スペイン
• イタリア
• ポルトガル
• アイルランド
• オーストリア
• スイス
• ベネルクス諸国
• 北欧
• その他の西ヨーロッパ

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• その他の東ヨーロッパ

アジア太平洋地域

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• オーストラリア＆ニュージーランド
• インドネシア
• マレーシア
• フィリピン
• シンガポール
• タイ
• ベトナム
• その他のアジア太平洋地域

ラテンアメリカ

• ブラジル
• コロンビア
• チリ
• アルゼンチン
• コスタリカ
• その他のラテンアメリカ

中東＆アフリカ

• アルジェリア
• エジプト
• イスラエル
• クウェート
• ナイジェリア
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• その他のMEA

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

IBM、Siemens、GE、Schneider Electric、Oracleは、ユーティリティAI市場で存在感を示し、積極的な役割を果たす可能性がある主要なAI市場プレーヤーの一部です。IBMのWatsonプラットフォームを使用して、グリッド最適化やエネルギー管理のためのAIソリューションを提供しています。

Siemensは、人工知能（AI）を利用したスマートグリッドのソリューションを開発しています。一方、General Electricは、AIを活用した資産パフォーマンス管理および予知保守製品を提供するPredixプラットフォームに投資しています。

Schneider ElectricとOracleは、自動化とエネルギー管理のためのAIソリューションに特化しており、SchneiderはAIを活用したエネルギー効率ツールを提供し、OracleはAIを使用した顧客エンゲージメントツールを提供しています。

ユーティリティ市場におけるジェネラティブAIの主要プレーヤー

• Siemens AG
• General Electric Company
• ABB Ltd.
• Schneider Electric SE
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• その他の主要プレーヤー

レセント デベロップメント

• イン 2021, グーグル クラウド アンド シーメンス エナジー アナウンスド ア パートナーシップ 2021 トゥ ユース AI ドリブン ソリューションズ トゥ コントロール アンド モニター ザ エナジー グリッド, オファリング エンバイロンメンタリー サスティナブル イェット コスト イフェクティブ エナジー スプライズ.
• イン 2021, エービービー リセントリー アンヴェイルド イッツ エービービー アビリティ ゲニクス アセット パフォーマンス マネジメント (APM) スイート, ウィッチ ユーティライズ アーティフィシャル インテリジェンス トゥ オプティマイズ イフィシェンシー イン ユーティリティ インダストリー アセットス ホイル インプルービング オペレーショナル イフィシェンシーズ.
• イン 2021, ジーイー コンティニュード イッツ フォーカス オン AI アンド ユーティリティーズ, ウィズ アン アイ トウォード モダナイジング グリッズ, プレディクティブ メンテナンス, アンド インコーポレーティング レニュアブル エナジー ソーシーズ.

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