AIのバズワードが氾濫する時代にあって、公益事業部門は、AIの可能性を実際に最大化しているのか、それとも単に議論しているだけなのか、という重大な問題に直面している。
公益事業者は、インフラの老朽化、異常気象、運用コストの上昇、信頼性への要求の高まりといった大きな課題に直面している。AIは有望な解決策を提供するが、「もしそうなら」という理論的な議論から、「今どうするか」という現実的なメリットを受け入れる時期に来ている。
ChatGPTのようなAIツールは、様々な用途で良い評価も悪い評価も受け、日常的なタスクに活用されるなど、すでに有名どころとしての基盤を築いている。しかし、世界はまた、誰もが世界を約束する最新かつ最高のAIソリューションを推し進めているように感じ、騒然としている。これはAI疲れをもたらす。人工知能がもたらす恩恵について、実際に意味のある使用事例がなければ、口先だけで、実際の歩みを伴わない危険性がある。
最近の進歩は、AIがいかに公共事業の資産管理に革命をもたらすかを示している。自動化されたシステムは、電柱の部品を正確に識別・評価し、検査を効率化し、人的ミスを最小限に抑えることができるようになった。これらのシステムは、高い精度で欠陥を検出するだけでなく、メンテナンス効率を高め、ダウンタイムを削減し、重要な資産の寿命を延ばす。
口先から行動への転換は、ユーティリティ・マネジメントの未来に向けた次のステップを示すものだ。結局のところ、行動は言葉よりも雄弁なのだ。
活躍するAI
理論を実用的なものに変えるために、AI技術が革新的なアプリケーションを通じて公益事業部門にすでにどのような影響を与えているかを検証することができる。特に公益事業にとって、AI技術はもはや単なる実験的ツールではなく、実証済みのソリューションです。Sharper Shapeでは、10年以上にわたって公益事業の資産管理の自動化に取り組んでおり、AIがどのようなものか、また最も離れた場所に何百マイルもの送電線を持つ事業に対して何を提供できるかに磨きをかけてきました。そしてもちろん、この業界はこの10年で大きく進歩した。例えるなら、2014年にあなたが持ち歩いていたスマートフォンと、アップルの最新のiPhone 16を比べてみてください。
最先端のソフトウェアは、夏のインターンが数時間でトレーニングできるような機械学習をはるかに超えている。インターンの仕事を軽視するわけではないが、今日、私たちは膨大な量の現実データを利用可能なワークフローに整理する高度に洗練されたツールを導入している。近年、多くの公共事業が、時代遅れの物理的な地図への依存を制限するための最初の一歩をすでに踏み出しており、その代わりに、整理されていないサイロ化された膨大な量のデータという、管理不能で保管にコストがかかるデジタル同等のものに依存していることに気づいている。
次の段階は、AIに最適化されたシステムで、計画から報告までの検査プロセス全体を通じて機能し、データを組み合わせたり相互接続したりしながら、明確で実行可能な計画を提供し、ユーティリティ企業にこれまで以上の監視機能を与えるものだ。
そのようなプラットフォームのひとつが、当社のAsset Insightsモジュールです。インフラコンポーネントの検出と評価を自動化し、高度な機械学習アルゴリズムを採用して電柱やその他の資産をスキャンすることで、AIソリューションは卓越した精度を提供します。このテクノロジーは、ひび割れや腐食などの欠陥を特定するだけでなく、資産全体の健全性を評価し、ユーティリティ企業がメンテナンスや修理作業の優先順位を効果的に決定できるようにします。
このような技術の実際の応用は、すでに有望な結果を示している。例えば、AIを活用したシステムを使用している電力会社では、日常点検にかかる時間とコストの大幅な削減が報告されている。こうしたプロセスを自動化することで、AIはユーティリティ企業が貴重な人的資源を、人間の洞察力を必要とする、より複雑な問題に振り向けるのに役立っている。
課題への取り組み
AIは大幅な改善をもたらすが、公益事業の資産管理にAIを採用することには課題がないわけではない。先進的なAIシステムを既存の運用フレームワークに統合するには、従業員のトレーニングやデータの互換性、システムの統合といった形でハードルが立ちはだかることが多い。
公益企業やAIサービス・プロバイダーは、こうした技術的課題に正面から取り組み、既存のプロセスがAI技術とシームレスに接続できるようにして、その能力を十分に活用できるようにしなければならない。
AI技術をレガシーシステムと融合させることは重要な課題である。多くの公益事業会社は、最新のAIソフトウェアとの互換性が低い旧式のプラットフォームで事業を展開しているため、大規模なカスタマイズや、時にはシステムの全面的な見直しが必要になる。この統合プロセスでは、技術的な専門知識だけでなく、継続的なオペレーションを中断することなく、新旧のシステムが効果的に通信するための戦略的アプローチも必要となる。
さらに、AIが効果を発揮するためには、高品質で構造化されたデータが必要だ。公益事業者は、構造化されていない、あるいは一貫性のない膨大なデータを保有していることが多く、AIを効果的に活用することが難しい。AI統合に備えるには、強固なデータガバナンスと品質管理を確立することが不可欠だ。データのクリーニングと整理のプロセスは、リソースを大量に消費する可能性があるが、AIのメリットを最大化するためには不可欠である。
AIの導入を成功させるには、トレーニングと変更管理も重要な役割を果たす。公益事業従事者は、新しいシステムの使用方法だけでなく、AIが生成した洞察を効果的に解釈する方法についてもトレーニングを受ける必要がある。経験豊富な従業員がいる業界では、データ主導の意思決定への文化的転換は相当なものになる可能性があり、スタッフと新しい技術的プロセスを一致させるための慎重な管理が必要となる。
さらに、特に小規模の電力会社や地域協同組合にとっては、AIを導入するための初期費用が障壁となる可能性がある。しかし、長期的なコスト削減、効率性の向上、資産管理パフォーマンスの改善により、投資は正当化される。これらのコストを軽減するために、一部のユーティリティ企業は、段階的な導入戦略を選択し、最も重要な資産から始めて、迅速な成果を生み出し、さらなる投資の価値を確立する。
このような課題を克服するには、AIソリューション・プロバイダーと公益事業会社の積極的な協調努力が必要であり、シームレスな統合、包括的なトレーニング、戦略的投資に重点を置き、公益事業会社のニーズに最適な柔軟性と拡張性を維持しながら、AIツールが公益事業会社の資産管理を変革するという約束を確実に実現する必要がある。このような戦略的統合により、早期導入企業はシステム全体をオーバーホールすることなく、業務効率を高めることができるようになる。
今後に向けて
今後、公益事業管理におけるAIの役割は飛躍的に拡大する。 モノのインターネットやグリッドのスマート化といった新たなトレンドは、AIシステムの能力をさらに高めると予想される。これらの技術により、公益事業者はエネルギー配給を最適化し、潜在的な混乱が拡大する前に対応するために、監視するだけでなく、リアルタイムで業務を自動調整することができるようになる。
さらに、電力会社が異常気象という課題に直面し続ける中、AIは送電線に落下したり、火災に巻き込まれたりする可能性のある周囲の植生の状況を一歩先に把握することを可能にする。AIを活用した高度なデータ分析により、AIアルゴリズムが膨大なデータを分析し、潜在的な故障を事前に予測することで、意思決定が強化される。
議論から行動へ
2024年、AIはすでに公益事業の資産管理をリアクティブなものからプロアクティブなものへと変えつつある。AIの力を活用することで、ユーティリティ企業は業務効率を向上させるだけでなく、デジタル・レジリエンスがユーティリティ業界のリーダーを定義する未来への舞台を整えつつある。
理論的なAIの応用から実用的でインパクトのある実装への道のりは複雑だが、戦略的な計画、強固なパートナーシップ、長期的な目標への明確な焦点があれば達成可能である。
誇大広告の枠を超えれば、AIは単なるイノベーションのツールではなく、今日と明日の持続可能で効率的かつ強靭な公益事業運営に必要なものであることが明らかになる。
シャーパーシェイプ営業担当副社長クリスティ・マクダーモット 記
