グローバルジェネラティブAIインエネルギーマーケットバイコンポーネントタイプ（ソリューションアンドサービス）、バイアプリケーション（ロボティクス、再生可能エネルギー管理、需要予測、安全とセキュリティ、その他）、バイエンドユース垂直、バイリージョンアンドカンパニーズ-業界セグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および予測2023-2032

リポートの概要

2032年までに、エネルギー市場におけるジェネレーティブAIの規模は、2022年の527.4百万ドルから予測期間である2023年から2032年にかけて、年平均成長率23.9%で4261.4百万ドルになると予想されています。

ジェネレーティブAIモデルは、エネルギー需要と供給のパターンを正確にシミュレートする合成データを生成することができ、エネルギー会社がさまざまなシナリオをシミュレートし、影響を与える要因を分析し、エネルギーの生成、配布、価格設定に関する情報を提供するための意思決定を行うことができます。さらに、ジェネレーティブAIモデルは、非効率を特定し、省エネ戦略を提供することでエネルギーの使用を最適化し、再生可能エネルギー源の統合を促進するために、その生産を予測し利用を最適化することもできます。

ドライビングファクター

ジェネレーションAIモデルは、歴史的な消費パターン、天気情報、市場の動向など、膨大な量のデータを効果的に処理し、正確な予測を生成し、再生可能エネルギーの需要や太陽光や風力などの断続的な資源が増加するにつれて、エネルギーの生産、配布、貯蔵の最適化を行うために、洗練されたモデリング技術が必要です。

ジェネラティブAIは、再生可能エネルギーの発電パターンをシミュレートし、その変動性を分析し、供給と需要を効率的に満たすための戦略を提案する能力を持っています。さらに、コスト削減と運用効率がエネルギー市場内での使用を推進しています。AIによって生成された洞察により、企業は省エネの機会を特定し、廃棄物を減らし、リソースの割り当てを最適化することができます。さらに、持続可能な目標を達成し、環境への影響を減らす圧力が、クリーンなエネルギーシステムを生み出すために設計されたジェネラティブAIモデルの展開を促しています。

リストレインイング・ファクターズ

ジェネラティブAIモデルは、トレーニングと正確な予測に大規模かつ多様なデータセットに依存していますが、エネルギー業界ではプライバシーの懸念、データの隔離、断片化されたシステムによるデータアクセスの問題に直面することがしばしばあります。トレーニングデータの不正確さやバイアスが誤った結果をもたらす可能性があるため、データの品質、一貫性、信頼性の確保は重要な課題です。ジェネラティブAIモデルの計算複雑さとリソース要件も制約要因となります。

これらのモデルのトレーニングと展開には、限られたリソースを持つエネルギー企業にとってスケーラビリティの課題が生じる可能性があります。データプライバシー、知的財産権、責任関連の法的枠組みも、エネルギーセクターでのジェネラティブAIの実装を妨げる場合があります。エネルギーに関する機密情報は厳格なコンプライアンス措置を必要とし、AI技術の採用プロセスを遅らせる可能性があります。

バイコンポーネントタイプ分析に基づく

サービスセグメントが優勢です

コンポーネントタイプに基づいて、エネルギーの生成ai市場はソリューションとサービスにセグメント化されています。これらのコンポーネントタイプの中で、サービスセグメントはグローバルなエネルギー市場において最も収益性が高く、予測される年間成長率は24.1％です。

需要予測はエネルギーサービスの重要なコンポーネントです。AIモデルは、過去の消費パターン、気象条件、市場動向を分析し、正確な予測を提供することで、エネルギー会社がエネルギーの生成、分配、貯蔵戦略を最適化し、供給と需要の関係を維持することを可能にします。

バイアプリケーション分析

需要予測セグメントが優勢です

この市場は、ロボット、再生可能エネルギー管理、需要予測、安全・セキュリティ、その他のアプリケーションに基づいてセグメント化されています。これらのアプリケーションの中で、需要予測セグメントは、2022年において、グローバルなエネルギー市場におけるジェネラティブAIの中で最も収益性の高いセグメントであり、市場シェアは30%、予測される年間成長率（CAGR）は24.5%と推定されています。

ジェネラティブAIモデルは、過去のエネルギー消費パターン、天候データ、経済指標、その他の関連要素を分析し、将来のエネルギー需要を正確に予測するために使用することができます。このアプリケーションは、エネルギー会社が期待される需要に効率的に対応するために、発電、配電、蓄積などの運用を最適化するのに役立ちます。

バイ エンドユース バーティカル アナリシス

エネルギー ジェネレーション セグメント が グローバル ジェネレーティブ AI イン エネルギー マーケット において 主導的 です

バイ エンドユース バーティカルにより、市場はさらにエネルギー トランスミッション、エネルギー ジェネレーション、エネルギー ディストリビューション、ユーティリティ、およびその他のエンドユース バーティカルに分割されます。エネルギー ジェネレーション セグメントは、2022年において、市場シェア27%、予測CAGR24.3%の最も利益の高いセグメントと推定されています。ジェネレーティブ AI モデルは、過去のエネルギー ジェネレーションのパターン、天候条件、市場のダイナミクス、およびグリッド情報などのデータを活用して、正確な予測と洞察を生成します。

これらのモデルは、さまざまなシナリオをシミュレートし、電力発電スケジュールを最適化し、最もコスト効果の高いエネルギー ミックスを特定することができます。ジェネレーティブ AI は、再生可能エネルギー発電にも重要な役割を果たしており、天候パターンと太陽光/風データを分析することで、これらのモデルは再生可能エネルギーの利用可能性を予測し、最大の利益を得るためにグリッドへの統合を最適化し、エネルギー会社がリソースのディスパッチ、貯蔵利用戦略、需要応答戦略に関する情報を基にした意思決定を行うのに役立ちます。

キー マーケット セグメント

コンポーネント タイプに基づいて

• ソリューション
• サービス

アプリケーションに基づいて

• ロボティクス
• 再生可能エネルギー管理
• 需要予測
• 安全とセキュリティ
• その他のアプリケーション

エンドユース セグメントに基づいて

• エネルギー転送
• エネルギー発電
• エネルギー配布
• ユーティリティ
• その他のエンドユース セグメント

グロースオポチュニティ

Generative AIモデルは、消費パターン、天気予報、市場の動向などの大量のデータを処理して、非効率を特定し、省エネ戦略を開発することができます。エネルギーの発電、配布、貯蔵の方法を最適化することで、企業は業務効率を向上させ、コストを削減し、環境への影響を最小限に抑えながら、再生可能エネルギーの利用から成長の機会を創出することができます。

Generative AIは、再生可能エネルギーの発電パターンをシミュレートし予測し、利用を最適化し、既存の送電網にシームレスに統合することができます。クリーンで持続可能なエネルギー源への需要が増加し続ける中、Generative AIはより信頼性の高いエネルギーミックスの創造に重要な役割を果たすことができます。さらに、Generative AIの利用は、エネルギー需要や価格の高度な予測モデルをサポートし、エネルギー企業が情報を基にした意思決定を行い、市場の変動に迅速に適応し、収益を最大化するのに役立ちます。

レイテスト トレンズ

ジェネラティブAIモデルは、センサーデータや過去の保守記録を使用して、設備の故障を予測し、事前に保守ニーズを特定することができます。これにより、エネルギー会社はダウンタイムを削減し、資産のパフォーマンスを向上させ、予防保守戦略を通じて保守コストを下げることができます。

エネルギーグリッド最適化のためのジェネラティブAIもまた、ますます人気を集めています。これらのモデルは、電力の流れ、需要パターン、送電損失、エネルギー損失などのグリッドデータを分析し、同時にエネルギー損失を最小化し、安定性を向上させることができます。

ジェネラティブAIは、エネルギー需要応答プログラムにもますます適用されています。これらのモデルは、消費者の行動とリアルタイムデータを分析することで、正確な需要予測を提供し、負荷バランスを最適化することができます。これにより、効率的な需要側管理が生み出され、エネルギー節約イニシアチブへの参加者にインセンティブが与えられます。

リージョナルアナリシス

ナースアメリカイズドミナントレギオンインザグローバルジェネレイティブAIIンエナジーマーケット

ナースアメリカイズアンティシペイテッドトゥビーザモーストドミナントレギオンインザグローバルジェネレイティブエーアイインエナジーマーケットウィズザラージェストマーケットシェアオブ35%アンドイズプロジェクテッドトゥレジスターエーシーエーグーアロブ24%ドゥアリングザフォーキャストペリオド。

ナースアメリカプライマリーユーティライズジェネレイティブエーアイフォーエナジーグリッドマネジメンタンドリニューアブルエナジーインテグレーションパーパセス、テイキングアドバンテージオブアドバンスドインフラストラクチャーラージスケールエナジーシステムアンドアンエンファシスオンサステイナビリティトゥアドプトイットフォーグリッドオプティマイゼーション、デマンドレスポンスプログラムアンドプレディクティブメンテナンスパーパセス。

アジアウィズイッツラピッドリライジングエナジーデマンズアンドインクリースドインヴェストメントスインスマートグリッドテクノロジーズ、ユーズイットフォーエナジーエフィシエンシーイムプルーブメンツ、デマンドサイドマネジメントキャパビリティーズアンドリソースアロケーションオプティマイゼーションパーパセス-ウィズダイナミックエナジーマーケッツザットプロモートデジタリゼーションアズウェルアズザイントロダクションオブエマージングテクノロジーズオファリングコンデューシブコンディションズフォーズディスグロウズオブアプリケーションレバージングエーアイ。

キーリージョン

• ノースアメリカ
  • アメリカ
  • カナダ
  • メキシコ
• ウェスタンヨーロッパ
  • 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
  • ベネルックス
  • ノルディック
  • ウェスタンヨーロッパのその他の地域
• イースタンヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • チェコ共和国
  • ギリシャ
  • イースタンヨーロッパのその他の地域
• APAC
  • 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
  • APACのその他の地域
• 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
  • ラテンアメリカのその他の地域
• 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
  • 中東＆アフリカのその他の地域

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

エネルギー応用における生成型AIの市場は指数関数的な成長、増加するプレーヤー数、そして重要な市場シェアを経験しています。確立されたテクノロジー企業、エネルギー企業、そしてスタートアップ企業は、エネルギー応用のためのこれらのソリューションの開発と展開に積極的に取り組んでいます。

ジェネラル・エレクトリック（GE）、シーメンス、およびシュナイダーエレクトリックは、彼らのシステム内の効率と信頼性を向上させるために生成型AIを採用したエネルギー業界で評判の高い3つのプレーヤーです。AutoGrid、C3.ai、Bidgelyなどのスタートアップ企業は、需要応答管理、エネルギーアナリティクス、グリッド最適化のための高度なAIソリューションを提供し、主要な勢力となっています。

これらのプレーヤーは、エネルギー市場の独自の要件を満たすために、専門知識、技術能力、高度なAIアルゴリズムを持ち込んでいます。さらに、エネルギー企業とテクノロジープロバイダーとの協力関係が市場の拡大を促しています。

マーケットの主要プレーヤー

• スマートクラウド株式会社
• シーメンスAG
• ATOS SE
• アルピックAG
• AppOrchid株式会社
• ジェネラル・エレクトリック
• シュナイダーエレクトリック
• ゼン・ロボティクス株式会社
• その他の主要プレーヤー

レーセントデベロップメンツ

• 2023年4月、SiemensとMicrosoftは、SiemensのTeamcenter®ソフトウェア、Microsoft Teams、およびAzure OpenAIサービスを活用した産業製品のイノベーションと効率化を推進するために、生成AIを統合し、クロスファンクショナルなコラボレーションを実現しました。
• 2022年10月、米国のAIソリューション企業であるTuplは、重工業、物流、再生可能エネルギー部門に特化したスペインの企業であるTorsaと戦略的パートナーシップを締結しました。Tuplは、AIベースの自動化アプリケーションを通じてデジタルトランスフォーメーションを加速させることを目指しています。