AIを活用した電力網管理市場 サイズとシェア 2026-2035

電力網管理におけるAI市場規模

世界の電力網管理におけるAI市場は2025年に84億米ドルと評価され、知的送電網監視、予測故障検知、リアルタイム運用分析に対するユーティリティ需要の加速により牽引されています。同市場は2035年までに467億米ドルに達し、2026年から2035年の予測期間における年平均成長率（CAGR）は17.7%に達すると、Global Market Insights Inc.が発表した最新レポートで予測されています。

この成長軌道の構造的要因は、年間数千億ドルに及ぶ経済損失を引き起こす計画外停電の削減と、集中型・指令可能な発電向けに設計された送電網への急速に拡大する再生可能エネルギー容量の統合管理という、2つの緊急課題の convergence（収束）にあります。^{[1]国際エネルギー機関（IEA）公式ウェブサイト www.iea.org} 導入面では、AIはパイロットプログラムから実用規模の導入へと移行し、アジア太平洋、北米、欧州の主要ユーティリティで運用されており、送電網の安定性、需要応答、分散型エネルギー資源の調整方法を根本から変革しています。^{[2]アメリカ合衆国エネルギー省、www.energy.gov}

送電網最適化におけるAI・機械学習の採用拡大

機械学習は実験的な機能から、先進的な送電網管理における中核的な運用技術へと移行しています。電力会社は現在、送電網にとって重要な幅広い用途にMLモデルを展開しています。短期・中期の負荷予測、最適潮流計算、設備の健全性スコアリング、メッシュ状送電網における自動切替え意思決定などです。背景にある原動力は送電網データ量の指数関数的な増加です。最新のAMIやIoT対応変電所はミリ秒単位で構造化テレメトリを生成しており、ルールベースのSCADAシステムでは対処できない分析スループット要件を生み出しています。

代表的な導入事例：日立エナジーの 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、リアルタイムの送電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、保護リレーの自動協調制御を実現している。当社の 2025 年第 2 四半期調査では、北米および欧州の 280 人の電力事業運用管理者を対象に実施され、74% が ML 導入による負荷予測によって予備容量の必要量が少なくとも 8% 削減されたと回答し、41% は最適化された発電指令により燃料コストが実質的に削減されたと報告している。より重要な変化は、記述的分析から処方的分析への移行であり、送電網で発生した事象の特定から、ニアリアルタイムで最適な是正措置を自動的に実行する段階へと進化している。

米国デューク・エナジーとドイツの E.ON は、ML 導入型予知保全プログラムにより、変圧器故障率と計画外停電の削減を実証している。AspenTech と AVEVA は、資産管理層向けに専用の予知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リスク順位付けされた保全キューを生成し、技術チームが固定的な予防保全スケジュールではなく、定量化された故障確率に基づいて現場作業を優先できるようにしている。

IoT とリアルタイム送電網監視の統合拡大

スマートセンサー、知的電子機器（IED）、無線メッシュネットワークの普及により、AI 導入型送電網管理に利用可能なデータ面が飛躍的に拡大した。2025 年までに、スマートメーター、変電所センサー、DER インバーター監視ノードを含む接続型送電網エンドポイントは、世界で 15 億を超えた^{[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ストリームを取り込み、AI を適用して異常検知、熱過負荷のフラグ付け、サブ秒レベルの遅延でネットワークトポロジー変化をモデル化する。

イタリアとスペインで展開するエネルギー大手エネル・グループのスマート送電網事業では、約 4,000 万台のスマートメーターからの IoT センサー情報と AI 分析を統合し、需要ピークの予測と送電網切り替えの自動化を実現しており、ユーティリティのパフォーマンス報告によれば計画外停電を約 30% 削減している。技術的な要因は遅延圧縮にある。エッジ AI プロセッサーが ML 推論を変電所レベルに移行することで、異常検知から自動応答までの時間間隔が数分からサブ秒レベルに短縮され、集中型 SCADA アーキテクチャでは実現不可能なリアルタイム送電網保護アプリケーションが可能になった。

ユーティリダタは、米国の電力事業者ネットワークにおける架空配電回路にエッジ AI ベースの障害検知を導入し、集中型データ集約を必要とせずに位相不均衡や負荷異常をリアルタイムで特定している。この導入アーキテクチャは特に、光ファイバーのバックホールが経済的に成り立たない高遅延の地方配電網に適している。

デジタルツインとクラウドベース送電網管理プラットフォームの拡大

物理的な送電網インフラの高精度な仮想複製であるデジタルツイン技術は、送電網管理における AI 市場で最も重要なプラットフォームシフトの一つとして台頭している。送電網デジタルツインを運用する電力会社は、実運用を妨げることなく、故障シナリオのシミュレーション、切り替えシーケンスの評価、保全スケジュールの最適化を実施できる。英国ナショナル・グリッド、フランス RTE、ベルギー Elia は、2024～2025 年時点で送電網全体にデジタルツインを導入済みであると報告している。

グリッド管理ソフトウェアのクラウド移行がこのトレンドを加速させています。クラウドネイティブなプラットフォームにより、複数拠点のデータ集約、スケーラブルなAIモデルのトレーニング、分散型運用センター間でのリアルタイムコラボレーションが可能になります。GEヴェルノヴァのGrid Softwareスイート、シーメンスのPGIMプラットフォーム、シュナイダーエレクトリックのEcoStruxure Gridは、いずれもクラウドアーキテクチャを活用して、エンタープライズ全体にわたる運用インテリジェンス層を提供しています。データによると、クラウドベースのグリッド管理プラットフォームを採用するユーティリティは、オンプレミスの同等システムと比較して実装期間を30～40%短縮できると報告されており、これは主要市場で現在施行されているグリッド近代化の緊急性と規模を考慮すると、重要なパフォーマンス差別化要因となっています。

フランスの送電事業者RTEは、シーメンスとシュナイダーエレクトリックのプラットフォームを活用して、400kV送電網全体にデジタルツイン技術を導入し、リアルタイムの事象シミュレーションとメンテナンス計画を実現しました。この導入は、クラウドネイティブなアーキテクチャがAIを活用した電力グリッド管理市場に提供するスケーラビリティと運用信頼性を示す好例です。

電力グリッド管理市場におけるAI分析

構成要素別

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年の電力グリッド管理市場の63%を占めており、2035年まで年平均成長率（CAGR）16.9%で成長すると予測されています。この優位性は、ユーティリティのグリッド運用において、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に起因します。このセグメントは、エンタープライズ向けエネルギー管理システム（EMS）やAIを組み込んだ配電管理システム（DMS）から、障害予測、デマンドレスポンス最適化、再生可能エネルギー発電調整のための専用MLプラットフォームまで、幅広い技術範囲をカバーしています。シーメンスのSpectrum Power EMS、シュナイダーエレクトリックのEcoStruxure Grid、GEヴェルノヴァのAdvanced Distribution Management System（ADMS）は、いずれも従来のグリッド制御アーキテクチャにAI分析層を統合した主要な商用プラットフォームです。

このセグメントにおけるより重要な変化は、レガシーなSCADAシステムに分析モジュールを後付けするのではなく、MLワークフローを前提にゼロから設計されたAIネイティブプラットフォームの台頭です。IBMのMaximo Application Suiteや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、継続的なモデル再トレーニング、自動異常エスカレーション、LLMを活用したグリッドオペレーター向けクエリインターフェースを可能にします。クラウドネイティブなSaaS配信は、新規ソフトウェア導入の標準モデルとなりつつあり、初期投資コストの削減と、進化するグリッド条件や規制要件に合わせた機能アップデートの頻繁な実施を可能にしています。

サービス

サービスセグメントは、2025年の電力グリッド管理市場の37%を占めており、構成要素カテゴリーの中で最も高い成長率（2035年までのCAGR 19%）で拡大しています。この加速は、グリッド管理プラットフォームの導入・維持に必要なAI技術専門知識と、ほとんどのユーティリティ組織が保有する内部能力とのギャップが依然として存在することに起因します。サービスには、システム統合、AIモデルの開発・調整、マネージドオペレーション、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とサポートが含まれます。これらは、ほとんどのユーティリティが必要な規模とスピードで内部的に構築するのが困難な機能です。

AIモデルの保守の複雑化が進む中、送電網トポロジーの変化、季節的な需要パターン、新しい分散型エネルギー資源（DER）の構成への継続的な再トレーニングを含む保守作業は、初期導入をはるかに超えてサービス収益を持続させる需要サイクルを生み出しています。小規模なユーティリティや配電会社にとって、完全に管理されたAIサービスは、運用規模での社内展開に必要な設備投資や専門人材の確保を回避し、導入の主要な道筋となっています。日立エナジー、ABBのユーティリティサービス部門、大規模なシステムインテグレーターがこの分野における主なサービス提供パートナーとして機能しています。

AI技術別

機械学習と予測分析

機械学習と予測分析は、AIを活用した電力系統管理市場においてリーディングセグメントであり、2025年の収益の35%を占め、年平均成長率（CAGR）は16.3%です。教師あり学習と教師なし学習のMLモデルは、回帰に基づく負荷予測から設備の健全性監視における異常検知まで、系統管理アプリケーション全体に展開されています。このセグメントの優位性は、MLツールの成熟度、数十年にわたるユーティリティ運用から得られたラベル付きトレーニングデータセットの利用可能性、そして規制が厳しい系統環境において深層学習に代わるメリットとしての木構造や線形MLモデルの解釈可能性に反映されています。Uplightのデマンドサイド管理プラットフォームやOracle Utilitiesの顧客分析スイートは、商用展開された代表的な製品です。

深層学習とニューラルネットワーク

深層学習とニューラルネットワークは、2025年のAIを活用した電力系統管理市場において23%のシェアを持ち、年平均成長率（CAGR）は17.2%です。長・短期記憶（LSTM）ネットワークやトランスフォーマーベースのアーキテクチャは、時系列系統データのモデリングにおいて優れた性能を発揮しており、特に多期間の需要予測、再生可能エネルギー出力予測、メッシュ状送電網におけるカスケード故障伝播モデリングに有効です。Oracle UtilitiesとIBMのGrid Solutions部門は、北米のユーティリティ網において、リアルタイムの電圧安定性監視やコンティンジェンシ解析のために深層学習モデルを展開しており、従来の計算集約的な潮流計算をミリ秒単位の同等の精度を持つニューラルネットワークの代替モデルで置き換えています。

コンピュータビジョンと画像処理

コンピュータビジョンと画像処理は、2025年のAIを活用した電力系統管理市場の8.5%を占め、年平均成長率（CAGR）は17.7%です。主な適用領域は、ドローン搭載カメラや固定式熱画像アレイを用いた送電塔、変電所、配電インフラの自動検査です。AIを活用した画像解析プラットフォームは、構造的欠陥、碍子のフラッシオーバーリスク、植生の侵入、設備の過熱状態を検知します。Buzz SolutionsのPowerAI Visionや日立エナジーのドローン検査分析プラットフォームは、商用展開されたソリューションの一つです。物理的検査に加えて、コンピュータビジョンは変電所におけるコロナ放電検知やスイッチ位置の自動検証にも応用され、人的エラーのリスクを低減しています。

生成AI、強化学習、NLP、エッジAI

生成AI、強化学習（RL）、自然言語処理（NLP）、エッジAIを含む「その他」セグメントは、2025年の収益の33.5%を占め、2035年までの年平均成長率（CAGR）は19.5%と、AI技術カテゴリーの中で最も高い成長率で拡大しています。強化学習は系統最適化のユースケースで注目を集めており、RLエージェントが系統環境モデルとのシミュレーションインタラクションを通じて最適な送電・切り替えポリシーを学習します。GridBeyondのRLベースの周波数応答最適化やBluWave-aiの再生可能エネルギー・蓄電システムのディスパッチプラットフォームは、このアプローチの商用展開例です。

エッジAI - 変電所のハードウェアやグリッドエッジコントローラー上でML推論を直接展開する技術 - は、リアルタイムの保護・制御要件が集中型クラウド処理の限界を超える中、採用が進んでいる。保護リレーの最適化やDER（分散型エネルギー資源）の調整にエッジAIを導入したユーティリティは、50ミリ秒未満の応答遅延を達成しており、従来の保護ハードウェアでしか実現できなかったタイムスケールでAI駆動のグリッド自動化を可能にしている。2025年第4四半期に実施したグリッド技術リーダー6名との専門家パネルにおける議論では、重要なインフラにおけるAI導入に関する一貫した見解が示された：今後24か月で、エッジAIは特殊な実証実験から、Tier-1のユーティリティ事業者を中心に標準的な変電所アーキテクチャへと移行する。

地域別動向

北米：電力グリッド管理におけるAI市場

北米は2025年の電力グリッド管理におけるAI市場全体の38.5%を占め、年平均成長率（CAGR）17.6%で成長している。米国のユーティリティセクターが主導的役割を果たしており、その背景には「超党派インフラ法（BIL）」による200億米ドルのグリッド近代化予算と、エネルギー省（DOE）の「グリッド近代化イニシアチブ」によるAI活用型グリッドレジリエンスと脱炭素化への継続的な取り組みがある。2020年に最終決定されたFERC Order 2222は、卸電力市場への分散型エネルギー資源の参入を可能にし、PJM、MISO、CAISOの運用エリアにおけるDER調整プラットフォームへのAI投資を直接加速させる構造的な規制転換となった。

ネクストエラ・エナジー、デューク・エナジー、パシフィック・ガス・アンド・エレクリック（PG&E）などの米国ユーティリティは、2023年以降、シーメンス、GEヴェルノヴァ、IBMと大規模なAIグリッド管理システムの導入契約を締結している。カナダではBCハイドロと Hydro-QuébecがBluWave-aiと共同で強化学習ベースの水力発電ディスパッチ最適化のパイロットを実施しており、Hydro-Québecの導入により水頭利用効率の向上が実証されている。

欧州：電力グリッド管理におけるAI市場

欧州は2025年の電力グリッド管理におけるAI市場全体の23.5%を占め、年平均成長率（CAGR）16.4%で成長している。EUの「Fit for 55」法案と「REPowerEU」イニシアチブ（2030年までに再生可能エネルギー電力を45%に引き上げる目標）は、グリッドの柔軟性とAI活用型バランシング機能に対する規制上の必要性を生み出しており、これが直接的にユーティリティの技術投資につながっている。ドイツの連邦ネットワーク庁（Bundesnetzagentur）は、年間6,000kWh以上の消費ポイントにスマートメーターの導入を義務付け、大規模なAIグリッド分析の展開を支えるデータインフラを整備している。

英国では、国家グリッドESOがAI需要予測ツールをシステム運用ワークフローに統合し、2024年以降は自動化されたML駆動の需要応答ディスパッチが実運用されている。フランスの送電事業者RTEは、シーメンスとシュナイダーエレクトリックのプラットフォームを活用し、400kV送電網全体にデジタルツイン技術を展開し、リアルタイムの事象シミュレーションと保守計画に活用している。

アジア太平洋：電力グリッド管理におけるAI市場

アジア太平洋地域は、年平均成長率（CAGR）19.2%で、電力グリッド管理におけるAI市場で最も高い成長率を示している。中国国家電網公司（世界最大のユーティリティ事業者）は、推定800以上の変電所にAI駆動のグリッド管理システムを展開しており、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世界に類を見ない規模で統合している。インドの「改革型配電セクター計画（RDSS）」は、中央政府による3.03兆ルピーの予算を背景に、主要な州の配電事業者（DISCOM）全体でAI駆動の配電管理を可能にする計量・通信インフラの構築を進めている^{[7]インド政府電力省、www.powermin.gov.in}

日本は経済産業省の「グリッド脱炭素化戦略」を通じて送電網AIを推進しており、日立エナジーと東芝エネルギーシステムズが国内電力会社向け実装の主要技術パートナーとなっている。2026年Q1に実施したアジア太平洋地域の主要5社の送電網技術インテグレーターへのインタビューによると、AI送電網管理の実装案件バックログは前年比60%超増加しており、これは中国のクリーンエネルギー義務化スケジュールとインドの配電近代化加速という二つの要因によって同時並行で押し上げられている。

送電網管理におけるAI市場シェア

送電網管理におけるAI業界は、中程度に集中した競争構造を示しており、2025年の時点で上位5社（シーメンスAG、GEヴェルノヴァ、IBMコーポレーション、日立エナジー、シュナイダーエレクトリック）が世界売上高の約47%を占めている。シーメンスAGは16.7%の市場シェアで首位を維持しており、その基盤はSpectrum Power EMS、SiGridPro障害検知、PGIM AI分析プラットフォームを含むエンドツーエンドの送電網管理ポートフォリオにある。同社の競争優位は、ハードウェアとソフトウェアが統合されたスタックに由来しており、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体制を整えている。

GEヴェルノヴァは第2位の競争地位にあり、AI強化型ADMS機能とEo Grid Management Systemを統合したGrid Softwareスイートで競争力を発揮している。2024年4月のGEからの分社化後、同社はソフトウェアとAIへの投資を戦略的な収益成長ベクトルとして加速させている。IBMはMaximo Application SuiteとWatsonを活用した送電網分析ソリューションを通じてこの分野で重要な地位を確立しており、主にエンタープライズソフトウェアと統合レイヤーで競争しており、大手投資家所有の電力会社の調達パターンと整合している。

残りの53%の市場は、C3.ai、AspenTech、AVEVA、GridBeyond、Utilidata、BluWave-ai、Cogniteなどの専門プレイヤーによって多様なエコシステムに分散しており、フルスタックの送電網管理ではなく、特定のアプリケーション分野に特化して競争している。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の二極化は、技術の適用範囲が単一ベンダーの包括的カバレッジを超える新興AI市場の特徴となっている。

2030年までの競争ダイナミクスはM&A活動によって大きく形成されると予想されており、プラットフォームリーダーがアプリケーションレイヤーの機能を獲得する動きが活発化している（近年のシュナイダーエレクトリックによるETAPの買収やABBによる送電網分析資産の統合などと整合的）。このセクターの価格動向は二極化しており、大手電力会社向けのエンタープライズSaaS契約では包括的プラットフォーム導入に対し年間1000万～5000万ドルの契約価値が見込まれる一方で、アプリケーションレイヤーの専門ベンダーは停電頻度や燃料コスト、再生可能エネルギー出力制限の削減といった計測可能な成果に基づく成果報酬型の価格設定で競争している。

2025年上半期の調査では、北米と欧州の18件の電力会社によるAI調達決定を分析したところ、C3.aiのプラットフォームは評価対象の機会の44%で最終候補に残っており、大企業の調達チームにおける強力なブランド認知を反映している。

送電網管理におけるAI市場の主要企業

送電網管理におけるAI業界の主要プレイヤーは以下の通り：ABB、AspenTech、AVEVA、ベーカー・ヒューズ、BluWave-ai、Buzz Solutions、C3.ai、Cognite、エンelグループ、エンビジョン・デジタル、GEヴェルノヴァ、GridBeyond、日立エナジー、ハネウェル、IBM、オラクル・ユーティリティーズ、シュナイダーエレクトリック、シーメンス、東芝エネルギーシステムズ、Uplight、Utilidata。

シーメンスAG

AIは送配電網管理業界において、16.7%のシェアを誇るカテゴリーリーダーとしての地位を確立しており、送電網管理向けのSpectrum Power EMS、予知保全プラットフォームSiGridPro、AI強化運用を支援するPGIM分析スイートなどを提供しています。シーメンスの競争戦略の中核は、SCADA、保護ハードウェア、変電所自動化といった運用技術基盤と、ML駆動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を融合させることにあります。欧州、北米、アジアの送電事業者にわたるグローバルな導入実績は、生産規模のモデル学習を支える独自のデータ資産を提供しています。

GE Vernovaは、Grid Software部門を通じてフルスタックの送配電網管理プロバイダーとして競争しており、Eo Grid Management System、先進的配電管理システム（ADMS）、送電網解析ソフトウェアなどのソリューションを展開しています。2024年4月のスピンオフ後、GE VernovaはソフトウェアとAIを主要な収益成長ベクトルと位置づけ、AIモデルホスティングのためのクラウドパートナーシップ投資を加速させるとともに、ユーティリティのデジタルトランスフォーメーションプログラムをエンタープライズ規模で支援するサービス組織を拡大しています。

IBM Corporationは、資産性能管理向けMaximo Application Suiteと、気候統合型送配電網分析を提供するIBM Environmental Intelligence Suiteを通じて、ユーティリティ向けAI分野に取り組んでいます。IBMの競争力の源泉は、送配電網の運用データとビジネスシステム、規制報告プラットフォーム、労働力管理ツールを接続するエンタープライズ統合レイヤーにあり、大手投資家所有ユーティリティが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を実施する際の優先的なベンダーとなっています。

日立エナジーは、HVDCインフラ、送配電網自動化システム、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提供しています。90カ国以上にわたる電力変換・保護機器の導入実績は、ソフトウェアのみの競合他社には真似できない規模のAIモデル学習を支えるデータアクセスポイントを提供しています。Grid eMotion Fleetプラットフォームは、EVフリート充電最適化という隣接分野に日立エナジーのAIカバレッジを拡張し、DER管理市場の成長から恩恵を受ける位置づけです。

シュナイダーエレクトリックは、EcoStruxure Gridを通じて競争しており、IoT対応プラットフォームが変電所自動化、配電管理、マイクログリッド制御をAI分析と統合しています。同社の強みは特に配電網管理とマイクログリッド制御にあり、EcoStruxure Microgrid Advisorは世界中の商業施設、産業施設、キャンパス施設への導入実績を重ねています。ETAPの買収により、シュナイダーはEcoStruxureエコシステム内で電力システム解析とエンジニアリングシミュレーション機能を強化しています。

ABBは、Ability Energy Management Systemと産業用AI・分析プラットフォームABB Genixを通じて、AIを活用した送配電網管理市場にサービスを提供しています。Genixは、予知保全、異常検知、性能最適化を支援する産業用AIレイヤーを提供し、特に欧州とラテンアメリカのユーティリティ市場で高い採用実績を誇ります。

C3.ai、AspenTech、AVEVA、Cognite、BluWave-ai、GridBeyond、Buzz Solutions、Utilidataは、特定のAI送配電網アプリケーション分野に特化したスペシャリスト層を形成しています。BluWave-aiは強化学習を活用した再生可能エネルギー・蓄電最適化を手がけ、GridBeyondは英国・アイルランドの電力市場で実績を持つAIベースの需要柔軟性・周波数応答管理を提供しています。Buzz Solutionsは送配電網インフラ検査向けのビジュアルAIに特化し、Utilidataは配電回路にエッジAIを展開してリアルタイム障害検知を実現しています。AspenTechとAVEVAは資産性能管理レイヤーを担い、プロセス産業向けAIツールを送配電網運用に適応させています。

UplightとOracle Utilitiesは、グリッドAIの需要側と顧客分析の側面に対応しています。Uplightのプラットフォームは、住宅および商業のユーティリティ顧客向けに、行動需要レスポンス、省エネルギープログラム管理、およびグリッド対応型顧客エンゲージメントを提供します。Oracle Utilitiesの統合ソフトウェアスイートは、大規模なマルチサービスユーティリティ向けに、請求、顧客情報、ネットワーク管理、およびAI強化型運用分析をカバーしています。

Enel Group、Toshiba Energy Systems、Honeywell、Envision Digital、Baker Hughesは、それぞれの地域やアプリケーション層で差別化されたポジションを確立し、競争環境を形成しています。Enelは主に統合ユーティリティとして機能し、独自の欧州およびラテンアメリカのネットワーク全体にAI技術を展開するとともに、プラットフォーム機能を選択的に外部に商業化しています。Toshiba Energy Systemsは、AI強化型の電力変換およびグリッド制御システムで日本国内のグリッド市場にサービスを提供し、経済産業省のグリッド脱炭素化アジェンダを支援しています。HoneywellのForge Energy Managementプラットフォームは商業および産業用グリッドエッジ顧客にサービスを提供し、Baker Hughesは石油、ガス、電力インフラの資産パフォーマンスの交点におけるグリッド分析サービスを提供しています。

送電網管理におけるAI業界ニュース

• 2026年6月：Siemens AGは主要な欧州送電システム事業者と提携し、PGIM AI送電網管理プラットフォームの拡大展開を発表しました。これは15,000kmのネットワーク全体にわたるリアルタイム最適化をカバーしており、これまでで最大規模の商用AI送電網管理展開となります。
• 2026年5月：IBMと北米のユーティリティ団体は、発電所運用チーム向けにリアルタイム送電網状態データの自然言語クエリと自動インシデント要約生成を可能にする、生成AIを活用した送電網運用アシスタントのパイロットを開始しました。
• 2026年3月：GE Vernovaは、インドの送電公社（PGCIL）との契約を獲得し、インドのRDSS近代化プログラムの下で12の地域負荷制御センターにAI強化型ADMSを展開します。
• 2026年1月：日立エナジーは、ハイブリッド再生可能エネルギー・蓄電ポートフォリオ事業者向けに、リアルタイムDERディスパッチ最適化のための強化学習モジュールを統合した次世代Lumada Energy Insightsプラットフォームを発表しました。
• 2025年11月：Schneider Electricは欧州のAI送電網分析企業の株式を取得し、中圧配電ネットワーク向けの障害予測機能をEcoStruxure Gridプラットフォームに拡張しました。
• 2025年9月：米国エネルギー省は、スマートメーター統合、予知保全、リアルタイム送電網最適化プラットフォームなどのAI駆動型送電網管理技術を展開するユーティリティ団体に対し、1億5,000万ドルの送電網近代化イニシアチブ助成金を授与しました。
• 2025年7月：ABBはGenix AIプラットフォームを更新し、教師なし機械学習を活用した履歴データセットにない新たな障害パターンの自動特定機能を統合した、送電網異常検知機能を強化しました。
• 2025年5月：GridBeyondは、英国およびアイルランドでの成功を受け、米国市場にAIベースの需要柔軟性プラットフォームを拡大し、PJM相互接続ゾーンの3つの投資家所有ユーティリティと初期契約を締結しました。
• 2025年3月：C3.aiは主要な北米投資家所有ユーティリティとのマルチ年契約を発表し、送電・配電運用全体にC3 AI Energy Managementプラットフォームを展開します。需要予測、障害検知、再生可能エネルギー統合をカバーします。
• 2024年10月：欧州委員会は「すべての欧州人にクリーンなエネルギーを」パッケージの下でスマートグリッド行動計画を発表し、EU加盟国に対し2027年までにAIベースの需要レスポンスとDER統合の義務化を定めました。
• 2024年6月：日立エナジーと中国国家電網は、中国の500kV超高圧送電網に展開を目指す次世代AI搭載送電網保護システムの共同開発契約を締結しました。