電力網管理におけるAI市場 サイズとシェア 2026-2035

電力網管理における AI 市場の規模

世界の電力網管理における AI 市場規模は、インテリジェントな電力網監視、予測的な障害検知、リアルタイムの運用分析に対する電力会社の需要が加速したことを受け、2025年に 84億米ドルに達しました。Global Market Insights Inc. が発表した最新のレポートによると、市場規模は 2035年までに 467億米ドルに達すると予測され、2026年〜2035年の予測期間に年平均成長率（CAGR）17.7%で拡大する見込みです。

この成長軌道の構造的な原動力は、2つの喫緊の課題の融合にあります。すなわち、年間数千億米ドルの経済損失をもたらす高コストの計画外停電をなくすこと、そして、集中型で需給指令が可能な発電を前提に設計された電力網に、急速に拡大する再生可能エネルギー発電容量を統合することです。^{[1]国際エネルギー機関（IEA）、www.iea.org 翻訳：}導入の段階では、AI は試験的プログラムから運用規模の導入へと移行しており、アジア太平洋、北米、欧州の主要電力会社全体に広がっています。これにより、電力網の安定性、需要応答、分散型エネルギー資源の協調運用のあり方が根本的に変化しています。^{[2]米国エネルギー省、www.energy.gov}

系統最適化におけるAIおよび機械学習の導入拡大

機械学習は、実験的な機能から、高度な系統管理における中核的な運用技術へと移行しています。現在、電力会社は、短期・中期の負荷予測、最適潮流計算、設備健全性スコアリング、メッシュ型送電ネットワークにおける自動開閉判断など、幅広い系統重要アプリケーションにMLモデルを導入しています。その根底にある要因は、系統データ量の指数関数的な増加です。最新のAMIおよびIoT対応変電所は、ミリ秒単位で構造化されたテレメトリーデータを生成しており、ルールベースのSCADAシステムでは根本的に対応できない分析処理能力が求められています。

代表的な導入事例として、Hitachi EnergyのLumada Energy Insightsプラットフォームは、北米および欧州の電力会社で稼働しており、リアルタイムの電力網テレメトリを処理して、変圧器負荷の最適化、開閉器故障の予測、保護リレー協調の自動化を実現しています。北米および欧州の電力会社の運用管理者280人を対象に当社が2025年第2四半期に実施した調査では、74%が、機械学習（ML）を活用した負荷予測によって予備率要件が少なくとも8%低減したと回答し、41%が、需給運用の最適化による燃料費の測定可能な削減を報告しました。より重要な変化は、記述的分析から規範的分析への移行です。これは、電力網で何が起きたかを特定する段階から、ほぼリアルタイムで最適な是正措置を自動的に開始する段階への移行を意味します。

米国のDuke EnergyとドイツのE.ONは、機械学習を活用した予知保全プログラムを通じて、変圧器の故障率と計画外停電の発生件数を測定可能な水準で削減した実績を示しています。AspenTechとAVEVAは、資産管理層向けの専用予測分析プラットフォームを提供しており、状態監視データを取り込んで、故障確率を定量化し、固定的な予防保全スケジュールではなく、リスク順位付けした保全作業キューを生成します。これにより、エンジニアリングチームは現場作業の優先順位を設定できます。

IoTとリアルタイム電力網監視の統合拡大

スマートセンサー、インテリジェント電子機器（IED）、無線メッシュネットワークの普及により、AIを活用した電力網管理に利用できるデータ範囲は大幅に拡大しました。2025年までに、スマートメーター、変電所センサー、分散型エネルギー資源（DER）インバーター監視ノードなど、電力網に接続されたエンドポイントは世界全体で15億を超えました。^{[6]GSMA、www.gsma.com}リアルタイム監視プラットフォームは、この継続的なセンサーデータストリームを取り込み、AIを適用して異常を検知し、熱過負荷を警告するとともに、1秒未満の遅延でネットワークトポロジーの変化をモデル化します。

Enel Groupは、イタリアおよびスペインで展開するスマートグリッド運用において、約4,000万台のスマートメーターから収集したIoTセンサーデータとAI分析を統合し、需要ピークを予測するとともに、電力網の開閉操作を自動化しています。電力会社の業績報告によると、これにより計画外停電が推定30%削減されました。この技術を支える根本的な要因は、遅延の短縮です。エッジAIプロセッサーが機械学習の推論処理を変電所レベルへ移行させるにつれ、異常検知から自動対応までの時間は数分から1秒未満へと短縮されました。これにより、集中型SCADAアーキテクチャーでは再現できない、新たなリアルタイム電力網保護アプリケーションが可能になっています。

Utilidataは、米国の電力会社ネットワーク全体の架空配電線にエッジAIベースの故障検知を導入し、集中型のデータ集約を必要とせずに、相不平衡や負荷異常をリアルタイムで特定しています。この導入アーキテクチャーは、通信遅延が大きい地方の配電ネットワークに特に適しています。こうした地域では、光ファイバーによるバックホールのコスト面から、集中処理モデルの導入が難しいためです。

デジタルツインおよびクラウドベースの電力網管理プラットフォームの拡大

デジタルツイン技術、すなわち物理的な電力網インフラの高精度な仮想レプリカを構築する技術は、電力網管理におけるAI市場で最も重要なプラットフォーム変革の一つとして台頭しています。電力網のデジタルツインを運用する電力会社は、実稼働中の運用を中断することなく、故障シナリオのシミュレーション、開閉シーケンスの評価、保全スケジュールの最適化を行えます。英国のNational Grid、フランスのRTE、ベルギーのEliaは、2024〜2025年時点で、送電ネットワーク全体におけるデジタルツインの運用導入を報告しました。

送配電網管理ソフトウェアのクラウド移行により、この動きは加速している。クラウドネイティブなプラットフォームは、複数拠点のデータ集約、拡張性の高いAIモデルの学習、分散型オペレーションセンター間のリアルタイム連携を可能にするためである。GE VernovaのGrid Softwareスイート、SiemensのPGIMプラットフォーム、Schneider ElectricのEcoStruxure Gridは、それぞれクラウドアーキテクチャを活用し、企業全体を対象とする運用インテリジェンス層を提供している。データによると、クラウドベースの送配電網管理プラットフォームを導入した公益事業者では、オンプレミス型と比べて導入期間が30～40%短縮されている。これは、主要市場で送配電網の近代化義務が緊急かつ大規模に進められている現在、重要な性能上の差別化要因となっている。

フランスの送電事業者RTEは、SiemensおよびSchneider Electricのプラットフォームを使用し、400 kV送電網全体にデジタルツイン技術を導入した。このシステムは、リアルタイムの緊急時シミュレーションと保守計画に活用されており、クラウドネイティブアーキテクチャが現在の電力網管理におけるAI市場にもたらす拡張性と運用面での信頼性を示す導入事例となっている。

電力網管理におけるAI市場分析

コンポーネント別

ソフトウェア・プラットフォーム

ソフトウェア・プラットフォームセグメントは、2025年の電力網管理におけるAI市場の63%を占め、2035年まで年平均成長率（CAGR）16.9%で推移すると予測される。この優位性は、公益事業者の送配電網運用において、分析ソフトウェア、意思決定支援プラットフォーム、AIモデルオーケストレーションツールが中心的な役割を果たしていることを反映している。同セグメントには、AIを組み込んだ企業向けエネルギー管理システム（EMS）や配電管理システム（DMS）から、障害予測、需要応答の最適化、再生可能エネルギーの出力配分に特化した機械学習（ML）プラットフォームまで、幅広い技術が含まれる。SiemensのSpectrum Power EMS、Schneider ElectricのEcoStruxure Grid、GE VernovaのAdvanced Distribution Management System（ADMS）は、商用導入が進む主要プラットフォームであり、いずれも従来型の送配電網制御アーキテクチャ上にAI分析層を統合している。

同セグメントにおけるより重要な変化は、分析モジュールを後付けした従来型SCADAシステムとは異なり、機械学習（ML）ワークフローを中心にゼロから設計されたAIネイティブプラットフォームが台頭していることである。IBMのMaximo Application SuiteとC3.aiのEnergy Managementアプリケーションは、このアーキテクチャの代表例であり、継続的なモデル再学習、自動化された異常事象のエスカレーション、送配電網運用者向けの大規模言語モデル（LLM）を活用したクエリインターフェースを可能にしている。クラウドネイティブなSaaS提供は、新規ソフトウェア導入における標準モデルになりつつあり、初期資本要件を抑えるとともに、変化する送配電網の状況や規制要件に対応した、より頻繁な機能更新を可能にしている。

サービス

サービスセグメントは、2025年の電力網管理におけるAI市場の37%を占め、コンポーネント別カテゴリーのなかで最も速いペースで拡大しており、2035年までのCAGRは19%に達すると予測される。この加速は、送配電網管理プラットフォームの導入・保守に必要なAI技術の専門知識と、ほとんどの公益事業者が社内で有する能力との間に、依然として大きな隔たりがあることを反映している。サービスには、システム統合、AIモデルの開発・チューニング、運用受託、サイバーセキュリティコンサルティング、継続的なトレーニングおよびサポートが含まれる。これらは、必要な規模とスピードで社内に構築するには、ほとんどの公益事業者が組織的に対応しきれない機能である。

AIモデルの保守は、変化する電力系統トポロジー、季節的な需要パターン、新たなDER構成に対応する継続的な再訓練など、複雑性が増している。このため、初期導入後も長期にわたりサービス収益を支える、継続的な需要サイクルが生まれている。小規模な公益事業者や配電会社にとって、フルマネージドAIサービスは導入への主要な道筋となっている。これは、運用規模で社内導入する際に必要となる設備投資や専門人材の確保を回避できるためである。Hitachi Energy、ABBの公益事業サービス部門、大規模システムインテグレーターが、このセグメントにおける主要な提供パートナーとなっている。

AI技術別

機械学習・予測分析

機械学習・予測分析は、電力網管理におけるAI市場で最大のAI技術セグメントであり、2025年の市場収益の35%を占め、年平均成長率（CAGR）は16.3%となっている。教師あり学習および教師なし学習の機械学習（ML）モデルは、回帰ベースの負荷予測から設備状態監視における異常検知まで、電力網管理の幅広い用途で導入されている。同セグメントの優位性は、機械学習ツールの成熟度、数十年にわたる公益事業の運用から得られたラベル付き学習データセットの蓄積、さらに規制要件の厳しい電力網環境において、ディープラーニングよりもツリーベースおよび線形の機械学習モデルが持つ解釈可能性の高さを反映している。Uplightの需要側管理プラットフォームとOracle UtilitiesのCustomer Analyticsスイートは、商用導入製品の代表例である。

ディープラーニング・ニューラルネットワーク

ディープラーニング・ニューラルネットワークは、2025年の電力網管理におけるAI市場で23%のシェアを占め、年平均成長率（CAGR）17.2%で成長している。長短期記憶（LSTM）ネットワークとTransformerベースのアーキテクチャは、連続的な電力網データのモデリングにおいて優れた性能を示している。特に、複数期間の需要予測、再生可能エネルギーの出力予測、網状送電ネットワークにおける連鎖故障の伝播モデリングで高い性能を発揮する。Oracle UtilitiesとIBMのGrid Solutions部門は、北米の電力会社ネットワークにディープラーニングモデルを導入し、リアルタイムの電圧安定性監視と系統事故解析を実施している。これにより、計算負荷の高い従来の潮流計算を、同等の精度をミリ秒単位で実現するニューラルネットワークの代替モデルに置き換えている。

コンピュータービジョン・画像処理

コンピュータービジョン・画像処理は、2025年の電力網管理におけるAI市場の8.5%を占め、年平均成長率（CAGR）は17.7%となっている。この用途分野では、ドローン搭載カメラや固定式サーマルイメージングアレイを用いて、送電鉄塔、変電所、配電インフラを自動検査する。AIを活用した画像分析プラットフォームは、構造上の欠陥、碍子のフラッシオーバーリスク、植生の接近、設備の過熱状態を検出する。Buzz SolutionsのPowerAI VisionとHitachi Energyのドローン検査分析プラットフォームは、商用導入されているソリューションの一部である。物理的な検査に加え、コンピュータービジョンは変電所におけるコロナ放電の検出や開閉器位置の自動確認にも活用されており、人為的ミスのリスクを低減している。

生成AI、強化学習、NLP・エッジAI

その他セグメントは、生成AI、強化学習（RL）、自然言語処理（NLP）、エッジAIを含み、2025年の市場収益の33.5%を占めている。2035年までの年平均成長率（CAGR）は19.5%で、AI技術カテゴリーの中で最も速いペースで拡大している。

エッジAI — 変電所のハードウェアや系統エッジコントローラー上に機械学習（ML）推論を直接実装する技術 — は、リアルタイムの保護および制御要件が、中央集約型のクラウド処理で実現可能な水準を超えるなか、導入が進んでいる。保護リレーの最適化や分散型エネルギー資源（DER）の協調制御にエッジAIを導入した電力会社では、50ミリ秒未満の応答遅延が報告されており、従来型の保護ハードウェアでのみ実現可能だった時間スケールで、AIによる系統自動化を可能にしている。2025年第4四半期に実施した重要インフラにおけるAI導入に関する専門家パネルで、系統技術の責任者6名に聞き取りを行った結果、共通した見解が示された。それは、今後24か月で、エッジAIが専門的なパイロット導入から、Tier-1電力会社全体における標準的な変電所アーキテクチャへと移行するというものである。

地域別

北米の電力系統管理におけるAI市場

北米は、2025年の世界の電力系統管理におけるAI市場の売上高の38.5%を占め、年平均成長率（CAGR）17.6%で成長している。米国の電力会社部門が主な成長要因であり、超党派インフラ法（BIL）による200億米ドルの系統近代化予算の割り当てと、米国エネルギー省（DOE）の系統近代化イニシアチブがAIを活用した系統レジリエンスおよび脱炭素化に継続的に注力していることが、その基盤となっている。2020年に最終決定された連邦エネルギー規制委員会（FERC）命令2222は、集約された分散型エネルギー資源を卸売電力市場に参加可能とした。この構造的な規制転換により、PJM、MISO、CAISOの管轄地域全体で、DER協調制御プラットフォームへのAI投資が直接的に加速した。

NextEra Energy、Duke Energy、Pacific Gas & Electricなどの米国の電力会社は、2023年以降、Siemens、GE Vernova、IBMと大規模なAI系統管理の導入契約を締結している。カナダでは、BC HydroとHydro-QuébecがBluWave-aiとともに、強化学習ベースの水力発電給電指令最適化を試験導入しており、Hydro-Québecの導入では、水資源の有効利用効率に測定可能な改善が示されている。

欧州の電力系統管理におけるAI市場

欧州は、2025年の電力系統管理におけるAI業界の売上高の23.5%を占め、年平均成長率（CAGR）16.4%で成長している。欧州連合（EU）の「Fit for 55」法制パッケージと、2030年までに再生可能電力比率45%を目標とするREPowerEUイニシアチブは、系統の柔軟性とAIを活用した需給調整能力を求める規制上の要請を生み出している。これが、電力会社による技術投資に直接つながっている。ドイツ連邦ネットワーク庁（Bundesnetzagentur）は、年間電力消費量が6,000 kWhを超えるすべての消費地点へのスマートメーター導入を義務付けており、大規模なAI系統分析の導入を支えるデータインフラを形成している。

英国では、National Grid ESOがAI需要予測ツールを系統運用業務に統合し、MLによる自動化された需要応答の給電指令を2024年以降、実運用している。フランスの送電事業者RTEは、SiemensおよびSchneider Electricのプラットフォームを使用し、400 kV送電網全体にデジタルツイン技術を導入して、リアルタイムのコンティンジェンシー・シミュレーションと保守計画を実施している。

アジア太平洋の電力系統管理におけるAI市場

アジア太平洋地域は、地域別で最も高い年平均成長率（CAGR）19.2%を記録し、電力系統管理におけるAI業界をリードしている。中国の国家電網公司（State Grid Corporation）は、資産価値ベースで世界最大の電力会社であり、推定 800 超の変電所に AI を活用した電力網管理を導入している。予知保全、リアルタイム最適化、再生可能エネルギー管理を統合し、その導入規模は世界でも類を見ない。インドでは、中央政府が 3.03 兆ルピーを拠出する改訂配電部門制度（RDSS）により、主要な州営配電会社（DISCOM）全体で AI を活用した配電管理を可能にする計量・通信インフラの整備が進められている。^{[7]インド政府電力省、www.powermin.gov.in}

日本では、経済産業省（METI）の電力網脱炭素化戦略を通じて電力網への AI 活用が進められており、国内の電力会社向け導入では Hitachi Energy と Toshiba Energy Systems が主要な技術パートナーとなっている。2026年第1四半期にアジア太平洋地域の主要な電力網技術インテグレーター上位 5 社を対象に実施したサプライチェーン責任者へのインタビューでは、AI 電力網管理の導入プロジェクトの受注残が前年同期比で 60% 超増加したことが示された。これは、中国におけるクリーンエネルギー義務の施行スケジュールと、インドにおける配電近代化の加速が同時に進んでいることによる。

電力網管理における AI 市場のシェア

電力網管理における AI 業界は、競争が中程度に集中した構造を示している。上位 5 社である Siemens AG、GE Vernova、IBM Corporation、Hitachi Energy、Schneider Electric は、2025年に世界の売上高の合計約 47% を占めた。Siemens AG は 16.7% の市場シェアで首位に立っており、その背景には Spectrum Power EMS、SiGridPro の障害検知、PGIM AI 分析プラットフォームにまたがるエンドツーエンドの電力網管理ポートフォリオがある。同社の競争優位性は、ハードウェアとソフトウェアを統合した技術基盤にあり、電力会社が AI 分析、保護システム、変電所自動化を単一ベンダーから調達できるようにしている。

GE Vernova は競争上 2 番目の地位を占めており、AI 強化型 ADMS 機能と Eo Grid Management System を統合した Grid Software スイートを強みに競争している。2024年4月に General Electric から分離独立して以降、GE Vernova は戦略的な売上高成長の手段として、ソフトウェアと AI への投資を加速させている。IBM は、Maximo Application Suite と Watson を活用した電力網分析ソリューションを通じて、この分野で確固たる地位を築いている。同社は電力網ハードウェアではなく、主にエンタープライズソフトウェアおよび統合レイヤーで競争しており、これは大手民間所有電力会社の調達パターンと整合している。

市場の残り 53% は、C3.ai、AspenTech、AVEVA、GridBeyond、Utilidata、BluWave-ai、Cognite など、専門性の高い多様な企業で構成されるエコシステムに分散している。これらの企業は電力網管理スタック全体ではなく、特定の用途ニッチで競争している。統合プラットフォームプロバイダーとアプリケーション専門ベンダーへの二極化は、包括的な対応を単一ベンダーで実現する能力を超えて技術領域が拡大している、新興 AI 市場に特徴的な構造である。

2030年までの競争動向は、M&A 活動によって大きく左右されると予想される。プラットフォームのリーダー企業がアプリケーションレイヤーの機能を獲得しようとしているためであり、近年の Schneider Electric による ETAP の買収や、ABB による電力網分析資産の統合と同様の動きである。同分野では価格体系も二極化している。大手電力会社向けのエンタープライズ SaaS 契約では、包括的なプラットフォーム導入について年間契約額が 1,000 万〜5,000 万米ドルに達する一方、アプリケーションレイヤーの専門企業は、停電頻度、燃料費、再生可能エネルギーの出力抑制量の測定可能な削減に連動した成果連動型の価格設定で競争している。

当社が2025年上期に実施した、北米および欧州の電力会社における AI 調達案件 18 件を対象とする調査では、C3.ai のプラットフォームが評価対象となった案件の 44% で最終候補に選ばれた。これは、大企業の調達チームの間で同社のブランド認知度が高いことを示している。

電力網管理におけるAI市場の主要企業

電力網管理におけるAI業界で事業を展開する主要企業は、ABB、AspenTech、AVEVA、Baker Hughes、BluWave-ai、Buzz Solutions、C3.ai、Cognite、Enel Group、Envision Digital、GE Vernova、GridBeyond、Hitachi Energy、Honeywell、IBM、Oracle Utilities、Schneider Electric、Siemens、Toshiba Energy Systems、Uplight、Utilidataです。

Siemens AGは、16.7%の市場シェアを占める分野のリーダーとして、電力網管理向けのSpectrum Power EMS、予知保全プラットフォームのSiGridPro、AIで拡張された運用向け分析スイートのPGIMを提供し、電力網管理におけるAI業界を牽引しています。Siemensの競争戦略の中心にあるのは、SCADA、保護機器、変電所自動化といった運用技術基盤を、機械学習（ML）主導の意思決定支援ツールによって強化された継続的なデータレイヤーと融合することです。欧州、北米、アジアの送電事業者にまたがる同社のグローバルな導入基盤は、実運用規模でのモデル学習を支える独自のデータ資産となっています。

GE Vernovaは、Grid Software部門を通じてフルスタックの電力網管理プロバイダーとして競合しており、Eo Grid Management System、Advanced Distribution Management System（ADMS）、Transmission Network Analysisソフトウェアなどを展開しています。2024年4月の分社化後、GE VernovaはソフトウェアとAIを主要な売上成長分野と位置付け、AIモデルのホスティングに向けたクラウドパートナーシップへの投資を加速するとともに、電力会社のデジタルトランスフォーメーションプログラムを企業規模で支援するサービス組織を拡大しています。

IBM Corporationは、資産パフォーマンス管理向けのMaximo Application Suiteと、気候関連情報を統合した電力網分析向けのIBM Environmental Intelligence Suiteを通じて、電力会社向けAIセグメントに対応しています。IBMの競争上の位置付けの中心にあるのは、電力網の運用データを業務システム、規制報告プラットフォーム、従業員管理ツールと接続する企業統合レイヤーです。これにより、包括的なデジタルトランスフォーメーションプログラムに取り組む大規模な投資家所有電力会社にとって、IBMは優先的なベンダーとなっています。

Hitachi Energyは、HVDCインフラ、電力網自動化システム、Lumada Energy Insightsソフトウェアプラットフォームを組み合わせたポートフォリオを展開しています。90カ国を超える地域に広がる電力変換・保護機器の導入基盤により、ソフトウェア専業の競合企業が再現することの難しい規模で、AIモデルの学習を支えるデータアクセスポイントを確保しています。Grid eMotion Fleetプラットフォームにより、Hitachi EnergyはEVフリートの充電最適化へとAIの対応範囲を拡大しています。これは、DER管理市場の成長の恩恵を受けると見込まれる隣接セグメントです。

Schneider Electricは、変電所自動化、配電管理、マイクログリッド制御をAI分析と統合するIoT対応プラットフォーム、EcoStruxure Gridを通じて競争しています。同社の強みは、配電網管理とマイクログリッド制御にあり、EcoStruxure Microgrid Advisorは世界各地の商業施設、産業施設、キャンパス施設で導入されています。ETAPの買収により、より広範なEcoStruxureエコシステムにおけるSchneiderの電力システム分析およびエンジニアリングシミュレーション能力が強化されています。

ABBは、Ability Energy Management Systemおよび産業AI・分析プラットフォームのABB Genixを通じて電力網管理におけるAI市場に参入しており、HVDC、電力網保護、変電所自動化に関する追加の電力会社向けソリューションも提供しています。Genixは、電力会社が運用データインフラ全体に導入し、予知保全、異常検知、性能最適化を支援する産業AIレイヤーを提供しており、特に欧州および中南米の電力会社市場で導入が進んでいます。

C3.ai、AspenTech、AVEVA、Cognite、BluWave-ai、GridBeyond、Buzz Solutions、Utilidata

Uplight と Oracle Utilities は、電力網 AI における需要側および顧客分析の領域を担っている。Uplight のプラットフォームは、住宅および商業用の電力会社顧客を対象に、行動型デマンドレスポンス、省エネルギープログラム管理、電力網に応答する顧客エンゲージメントを提供する。Oracle Utilities の統合ソフトウェアスイートは、大規模な複数サービス型電力会社向けに、料金請求、顧客情報、ネットワーク管理、AI で強化された運用分析を網羅している。

Enel Group、Toshiba Energy Systems、Honeywell、Envision Digital、Baker Hughes は、地域またはアプリケーション層における独自の位置付けにより、競争環境を構成している。Enel は主に統合型電力会社として事業を展開し、自社の欧州および中南米のネットワーク全体に AI 技術を導入するとともに、プラットフォーム機能を外部向けに選択的に商用化している。Toshiba Energy Systems は、AI で強化された電力変換および電力網制御システムにより、日本国内の電力網市場に対応し、経済産業省（METI）が推進する電力網の脱炭素化を支援している。Honeywell の Forge Energy Management プラットフォームは、商業および産業分野の電力網エッジ顧客に対応し、Baker Hughes は石油、ガス、電力インフラの資産パフォーマンスが交差する領域で電力網分析サービスを提供している。

電力網管理業界における AI 関連ニュース

• 2026年6月：Siemens AG は、欧州の大手送電系統運用事業者との間で、PGIM AI 電力網管理プラットフォームの導入を拡大すると発表した。この導入では、15,000 km のネットワーク全体を対象にリアルタイム最適化を実施し、現時点で欧州最大の商用 AI 電力網管理導入となる。
• 2026年5月：IBM と北米の電力会社コンソーシアムは、生成 AI を活用した電力網運用アシスタントの実証試験を開始した。これにより、運用センターのチームはリアルタイムの電力網状態データを自然言語で照会し、インシデント概要を自動生成できるようになる。
• 2026年3月：GE Vernova は、インドの Power Grid Corporation of India（PGCIL）から、同国の RDSS 近代化プログラムの下で、AI で強化された ADMS を12カ所の地域負荷給電センターに導入する契約を獲得した。
• 2026年1月：Hitachi Energy は、強化学習モジュールを統合した Lumada Energy Insights プラットフォームの次世代版を発表した。同プラットフォームは、ハイブリッド型の再生可能エネルギー・蓄電ポートフォリオ運用事業者を対象に、DER の出力配分をリアルタイムで最適化する。
• 2025年11月：Schneider Electric は、欧州の AI 電力網分析企業の支配持分取得を完了し、中電圧配電ネットワークを対象とする EcoStruxure Grid プラットフォームの故障予測機能を拡張した。
• 2025年9月：米国エネルギー省は、AI を活用した電力網管理技術を導入する電力会社コンソーシアムに対し、電力網近代化イニシアチブの助成金として1億5,000万米ドルを交付した。対象には、スマートメーター統合、予知保全、リアルタイム電力網最適化プラットフォームが含まれる。
• 2025年7月：ABB は Genix AI プラットフォームの更新版を開始し、電力網の異常検知機能を強化した。これには、過去の訓練データセットに存在しない新たな故障兆候を自動的に特定する教師なし機械学習（ML）が統合されている。
• 2025年5月：GridBeyond は、英国およびアイルランドでの導入成功を受け、AI を活用した需要柔軟性プラットフォームを米国市場へ拡大した。PJM 相互接続地域の民間資本系電力会社3社と初期契約を締結している。
• 2025年3月：C3.ai は、北米の大手投資家所有電力会社と複数年契約を締結した。同社の C3 AI Energy Management プラットフォームを送電・配電業務全体に導入し、需要予測、障害検知、再生可能エネルギーの統合を対象とする。
• 2024年10月：欧州委員会は、「すべての欧州市民にクリーンエネルギーを」パッケージの一環としてスマートグリッド行動計画を公表し、2027年までに EU 加盟国全体で AI を活用した需要応答と分散型エネルギー資源（DER）の統合を義務付けた。
• 2024年6月：Hitachi Energy と中国の State Grid Corporation は、次世代の AI 対応電力網保護システムに関する共同開発契約を締結し、中国の 500 kV 超高圧送電網全体への導入を目指している。