北米が先行するエネルギーＡＩ（人工知能）６事例を選び、主なスタートアップを紹介する。（１）ＡＩデータセンター（ＤＣ）の効率化。ＤＣの消費電力削減にはハードウェア（省電力ＡＩチップ、液浸冷却など）とソフトウェア（ＡＩモデル軽量化など）のアプローチがある。後者の新しい技術を説明する。（２）経営の意思決定支援。意思決定ＡＩには資産投資計画、グリッド最適化、発電ポートフォリオ最適化などがある。資産投資計画を取り上げる。さらに（３）フィジカルＡＩ（４）ＤＬＲ（動的線路定格）（５）地下可視化（６）原子力ＡＩ――を取り上げる。


　（１）ＤＣの効率化

　増大するＤＣの電力は喫緊の課題だ。米Ｅｍｅｒａｌｄ．ＡＩはＡＩジョブの優先度（柔軟性）を利用してＧＰＵの負荷を下げる。ＥＰＲＩ（米電力研究所）のプロジェクトで、米電力ＳＲＰ管内で米Ａｍｐｅｒｏｎが予測した電力需要ピーク時、優先度の低いＡＩジョブの計算速度を落とすことで、オラクルＤＣの消費電力を下げる実験を行った。結果、ＡＩ品質を下げることなく、ＤＣ消費電力を２５％削減した＝図参照。同社はＤＣの柔軟性をＶＰＰリソースにして、送電網の増強を抑えつつＤＣ増設との調和を図る。また、米ＮｅｕｒａｌｗａｔｔはＧＰＵを直接制御して消費電力を下げる。通常ＧＰＵは高いパフォーマンスを維持するために、必要以上に高い電圧と周波数で動作する。ＧＰＵの挙動をミリ秒単位で解析し、アイドル時間（メモリとのデータ転送待ち）に電圧と周波数を下げることでパフォーマンスを落とさず電力消費を抑える。

　（２）経営の意思決定支援

　資産投資計画の最適化にも、ＡＩが活用されている。カナダＤｉｒｅｘｙｏｎはインフラのライフサイクルをシミュレーションし、最適な投資戦略を導き出すプラットフォームを電力会社に提供する。具体的には、設備の劣化曲線と故障確率、修繕履歴を統合し、将来のパフォーマンスを予測する。次に「予算を１０％削減した場合、２０年後の停電リスクは？」「特定の変電所の更新を５年遅らせた際の影響は？」といった数千通りのシナリオをＡＩで高速にシミュレーション。最後に財務、リスク、信頼性、ＥＳＧ目標など相反するＫＰＩのバランスをとりながら、投資プロジェクトの優先順位を自動で最適化する。カナダ電力ハイドロケベックは資産の老朽化リスクを定量化、規制当局への投資計画の説明や料金妥当性の根拠として活用する。

　（３）フィジカルＡＩ

　ＡＩロボットがエネルギーの現場に導入されつつある。世界初、メガソーラーの基礎杭打設の完全自律ロボットを米Ｂｕｉｌｔ　Ｒｏｂｏｔｉｃｓが開発した。既存の重機に自律化機能を後付けする。ＡＩカメラで環境認識し、杭位置の検知精度はミリレベル。メガソーラー建設には数万本の杭打設が必要となる。本ロボットは日に３００本の杭打設を自動化し、施工は５倍速となる。

　（４）ＤＬＲ

　ＤＬＲの商用化で先行する北米の有望な３社を紹介する。米Ｌｉｎｅｖｉｓｉｏｎは送電鉄塔に設置する非接触型センサーとＡＩ解析で温度と風速、送電線のたわみを検知、送電容量を最適化する。Ｈｅｉｍｄａｌｌ　Ｐｏｗｅｒはノルウェー発だが北米で急伸。ドローンで球状センサーを電線に自動設置、ＡＩで送電網をリアルタイム監視する。イスラエルＰｒｉｓｍａ　Ｐｈｏｔｏｎｉｃｓは送電線に併設されている既存の光ファイバー内にレーザー光を送り、光の散乱をＡＩ解析する。変電所に装置１台を設置することで２００キロメートルの送電網をリアルタイム監視。イスラエル全土で実装され、ＥＰＲＩと北米で実証実験中だ。

　（５）地下可視化

　米ＫｏＢｏｌｄ　Ｍｅｔａｌｓは掘削と地質、衛星画像のデータをＡＩ解析し地下鉱床の高精度な予測モデルを開発。ザンビアで巨大銅鉱床を発見した。米Ｚａｎｓｋａｒは地熱資源の探索をＡＩで効率化する。

　（６）原子力ＡＩ

　原子力分野では運転、規制対応、建設などの効率化にＡＩ導入が進む。世界初の原子力発電所建設特化ＡＩの注目株は、米Ｔｈｅ　Ｎｕｃｌｅａｒ　Ｃｏｍｐａｎｙ。発電所建設は工期遅延や予算超過が続く。同社は工事進捗、部材状況、天候を分析し現場作業を最適化する。材料到着と工事ステップの依存関係から作業優先度を決め、工期遅延リスクを低減する。サプライチェーンを追跡し、誤配送や不足を予防しコストと品質を最適化する。

電気新聞２０２６年２月２日