風力予測技術でクリーンエネルギーはどう変わるか
フランスの電力会社Engieは、Googleの人工知能ソフトウェアを使用して風力発電を最適化し、ビジネスのやり方を変える可能性を手にした。
(ブルームバーグ) -- 先週、フランスの電力会社Engie SAは、GoogleのAIを活用した風力予測機能を使い、ドイツの風力発電資産の運用を最適化すると発表した。この試験プログラムは、Googleの社内業務を拡張したもので、1時間ごとの風力発電を1日前までにグリッドに約束するスケジュールを組むことで、より高い収益を獲得できるようになるという。Googleの幹部はこのサービスを「取引推奨ツール」と呼んでおり、実際そうなのだが、Google、Engie、そしてエネルギー分野のビッグテックにとって興味深く、重要な戦略的問題の源にもなっているのだ。
Googleの人工知能の姉妹会社であるDeepMindは、その範囲、規模、能力を拡大し続けている。基本的に、DeepMindに解決すべき大きくて難しい問題群を与えると、多くの場合、それを解決することができる。例えば2020年、DeepMindのAlphaFoldイニシアチブは、1969年にある科学者が「総当たりでやったら既知の宇宙の年齢よりも長くかかる」と言った問題であるタンパク質の構造を決定した。
同時に、この驚くべき能力は、Googleの親会社アルファベット社の主要事業である検索にせいぜい付随するものだ。同社の2021年の営業利益は900億ドル以上で、クラウドと健康や交通、AIに取り組む「その他の賭け」グループの営業利益はマイナスであった。
それを強調するのか、DeepMindはタンパク質折り畳みの成功を発表してから1年足らずで、AlphaFoldを世界に無償公開した。風力予測能力の向上は、アルファベットにとって、電力会社の顧客により多くのクラウドサービスを販売できるようになること以外、ほとんど意味をなさないかもしれない。
Engieにとって、GoogleのAIの最初の、そして最も明白な用途は、電力会社が将来的に風のパターンから何を予想するかをより良く理解することだ。これは、基本的にリスクを回避するためのものだ。1日半先を予測することで、Engieは風を利用できるときの計画を立て、同様に利用できないときの計画も立てることができる。風力発電の供給が少ないときに需要を満たすために、他の発電機のスケジュールをよりよく組むことができるようになるはずだ。
しかし、Engieにとって、このような機能を利用することで、他のアプローチも可能になる。36時間前に風のパターンを知ることで、市場リスクをより多く引き受けることができるようになるかもしれない。風力発電プロジェクトがいつエネルギーを生み出すかについて、Engieはより積極的にコミットメントを行うことができ、これまでよりもさらに先の未来にそれを行うことができる。また、価格が非常に高い時期にスポット電力市場でプレーすることに自信を持てるようになるかもしれない。理論的には、風力発電の資産を純粋に「商人」として利用することも可能である。
DeepMindの風力発電アプリケーションに次に何が起こるかを予測するには、いくつかの質問をする必要がある。最初のセットは技術的なものだ。この技術はどの程度まで改善できるのか？ その予測は時間的にどれだけ先まで到達し、どれだけ正確になることができるのか？ Googleの予測は、電力会社や独立系発電事業者独自の計画・予測システムとうまく統合できるのか？
この種の質問は、企業間で比較的簡単に答えられるはずだ。エンジニアはエンジニア同士、ソフトウェア開発者はソフトウェア開発者同士、リスク管理担当者はリスク管理担当者同士で話し合えばいい。
もう一つは、電力市場に関する質問で、これは性質が大きく異なる。電力市場は民間発電に対してどの程度オープンなのか？ 送電網の運用者は、どの程度先の予定を立てて配電を行うのか？ 州や国の電力規制当局は、可変型の再生可能エネルギー発電で企業が完全な商業リスクを負うことを認めるのか？ これらの疑問に答えるには、しばらく時間がかかるかもしれない。
最後の疑問は、規制、政策、そしておそらく政治に関するものである。州の公共サービス委員会は、DeepMindベースの風力予測技術を評価することは不可能だと判断し、その使用を禁止するのだろうか？ ビッグテックが、たとえ狭義で技術的に定義されていたとしても、電力市場に影響力を持つことに対して、政治的な反発はあるのだろうか。これらの疑問に対する明確な答えは、少なくとも当初は出ないかもしれない。しかし、最終的にはそれほど重要ではないかもしれない。
独立系アナリストのベネディクト・エヴァンス氏は、2021年のエッセイ「Outgrowing Software（成長し続けるソフトウェア）」の中で、「ソフトウェアが世界を席巻するとき、重要な問いはソフトウェアの問いでなくなる」と述べている。つまり、書籍、音楽、小売、映画などの市場にテクノロジーが参入しても、最終的には、既存の産業に根ざした疑問が決定的となるのだ。例えば、Netflixはそうだ。エヴァンス氏は、「テクノロジーを楔としてテレビ業界に参入した」と書いているが、「同社の将来にとって重要な問題は、すべてテレビに関する問題だ」という。
エネルギー分野における人工知能も、同じようなことが言えるのではないだろうか。より良い予測は、より良い市場の運営を可能にするはずだ。しかし同時に、テクノロジーがすべてを変えることはできない。テクノロジーが答えるべき最も重大な問題は、エネルギー業界の根本的な問題であり、自分たちの問題ではないのだ。
※著者のナサニエル・ブラードは、BNEFのチーフ・コンテンツ・オフィサーである。
Nathaniel Bullard. How Wind-Prediction Tech Will Change Clean Energy.
© 2022 Bloomberg L.P.
