エネルギー分野における人工知能市場：用途別（エネルギー需要予測、送電網最適化・管理、蓄電最適化）、最終用途別（発電、送電、配電、消費） - 2030年までの世界予測

Artificial Intelligence in Energy Market by Application (Energy Demand Forecasting, Grid optimization & management, Energy Storage Optimization), End Use (Generation, Transmission, Distribution, Consumption) - Global Forecast to 2030

エネルギー分野のAI市場は、2024年には89.1億米ドル、2030年には586.6億米ドルに達すると推定され、年間平均成長率（CAGR）は36.9％である。AIに基づく手法やML技術は、ビルの効率的な運営や居住者への快適性向上... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	図表数	言語
MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年12月3日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	320	456	英語

日本語のページは自動翻訳を利用し作成しています。

サマリー

エネルギー分野のAI市場は、2024年には89.1億米ドル、2030年には586.6億米ドルに達すると推定され、年間平均成長率（CAGR）は36.9％である。AIに基づく手法やML技術は、ビルの効率的な運営や居住者への快適性向上に役立つと期待されている。ビルとHVACシステムは、固定システムとして、また静的な環境想定で設計、建設、試運転されてきた。これは、建物の使用、居住、環境要因が時間とともに変化するため、非効率につながる可能性がある。AIは、ビルシステムによって収集されたデータを解析し、居住者の快適性を維持または改善しながらHVAC性能を最適化するためにセットポイントを継続的に調整する制御と統合するために適用することができる。AIベースの方法は、さらに以下を提供することができる。バーチャルパワープラント（VPP）への参加に向けて、ビルの負荷柔軟性を高めることができる。
"エネルギータイプ別では、従来型エネルギー・セグメントが予測期間中最大の市場規模を握る"
人工知能は、石炭、石油、天然ガス、原子力エネルギーなど、より伝統的なエネルギー分野に統合されつつあり、より効率的で安全かつ持続可能なエネルギーへと進化している。化石燃料ベースのエネルギー発電では、AIは資源抽出を最適化し、プラントの性能を向上させ、ダウンタイムと運転コストを削減する予知保全を可能にする。石炭、石油、天然ガスを使用する場合、AIシステムは需要の変動を予測し、供給レベルを調整し、排出量を監視することで、事業者が環境規制を遵守できるようにします。原子力では、AIが原子炉の状態を監視し、異常を予測することで安全性を確保するとともに、対応メカニズムを自動化し、プラント全体の信頼性を高める。さらに、AIの活用は、泥炭、オイルシェール、タールサンドなどの他の従来型エネルギー源において、より優れた採掘プロセスの開発と操業リスクの低減をサポートし、エネルギー生産の持続可能性を目指している。そうすることで、AIは従来のエネルギーを再定義し、より効率的で安全、かつ環境に優しいものにしようとしている。
"予測期間中、サービス分野が最も速い成長率を記録する"
AI主導のエネルギー分野では、トレーニング、コンサルティング、配備、システム統合、サポート、メンテナンスなどのサービスが、電力システム全体の発電、配電、消費における運用最適化に不可欠である。プロフェッショナル・サービスは、グリッド最適化、エネルギー予測、スマートグリッド管理における潜在的な専門知識により、エネルギー企業がAIソリューションを使用して特定のニーズを特定するのを支援する。導入・統合サービスは、既存のエネルギー・インフラとAIシステムのスムーズな統合を保証する。サポートとメンテナンスは、迅速なトラブルシューティングとアップデートにより、AIを活用したソリューションが稼働し続けることを保証し、最大限のアップタイムを確保します。マネージド・サービスにより、エネルギー企業はAIソリューションから一歩引くことができ、外部プロバイダーが効率改善と運用コストの最小化のためにAIソリューションを処理する。これらのサービスを組み合わせることで、エネルギー企業はAI技術を総合的に活用し、バリューチェーン全体で卓越したオペレーションとイノベーションを推進できるようになる。
"予測期間中、アジア太平洋地域が最も高い市場成長率を維持"
2023年10月、BluWave-aiはAIを活用したエネルギー最適化技術で日本市場での事業を拡大した。BluWave-aiは、太陽光発電と蓄電池を備えた産業用系統連系プラントのエネルギーを最適化することで、日本のエネルギー転換を可能にするため、グローバルなAI展開からその技術を導入した。BluWave-aiは日本のエンジニアリング企業と提携し、産業研究開発センターでのプロジェクトを完了した。このプロジェクトでは、屋上太陽光発電、蓄電池、バイオマス発電システムの最適化が行われた。スマートグリッド・オプティマイザーは、ピーク需要の20％削減、逆潮流を起こさない再生可能エネルギーの100％利用、エネルギーコストの大幅削減など、驚くべき成果を上げた。2024年11月までに、ZTE CorporationとChina Mobileは、電気通信ネットワークにおけるエネルギー利用を最適化するために、負荷ベースのネットワーク調整を使用してコンピューティング・リソースを動的に調整するAI主導のグリーン・テレコ・クラウドを開発した。中国では2024年11月、中興通訊（ZTE Corporation）とチャイナ・モバイル（China Mobile）が、コンピューティング・リソースを動的に調整する負荷ベースのネットワーク調整により、通信ネットワークのエネルギー利用を最適化するAI主導のグリーン・テレコ・クラウドを開発した。

エネルギー分野のAI市場で事業を展開するさまざまな主要組織の最高経営責任者（CEO）、取締役、その他の幹部への詳細なインタビューが実施された。

- 企業タイプ別ティア1：40％、ティア2：35％、ティア3：25
- 役職別取締役25％、管理職35％、その他40
- 地域別北米37%、欧州42%、アジア太平洋地域21
エネルギー分野におけるAI市場の主要プレーヤーには、シュナイダーエレクトリックSE（フランス）、GEヴァーノヴァ（米国）、ABB Ltd（スイス）、ハネウェル・インターナショナル（米国）、シーメンスAG（ドイツ）、AWS（米国）、IBM（米国）、マイクロソフト（米国）、オラクル（米国）、ヴェスタス・ウインド・システムズA/S（デンマーク）、アトスzData（米国）、C3.ai（米国）、Tesla（米国）、Alpiq（スイス）、Enel group（イタリア）、Origami Energy（英国）、Innowatts（米国）、Irasus technologies（インド）、Grid4C（米国）、Uplight（米国）、GridBeyond（アイルランド）、eSmart Systems（ノルウェー）、Ndustrial（米国）、Datategy（フランス）、Omdena（米国）。これらのプレーヤーは、エネルギーAI市場の足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約、提携、新製品の発売、機能強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。

調査対象範囲
この調査レポートは、さまざまなセグメントにわたるエネルギー分野のAI市場規模をカバーしています。エネルギータイプ別（従来型エネルギー（化石燃料、原子力エネルギー、その他の従来型エネルギータイプ）再生可能エネルギー（太陽光、風力、水力発電、バイオマス、その他の再生可能エネルギータイプ）タイプ別（ジェネレーティブAI、その他のAI）、用途別（エネルギー需要予測、エンドユース別（発電、送電、配電、消費（商業、産業））、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、中南米）。この調査には、主要市場プレイヤーの詳細な競合分析、会社概要、製品および事業提供に関する主な見解、最近の開発、市場戦略などが含まれます。

レポート購入の主な利点
本レポートは、世界のエネルギー分野のAI市場の収益数とサブセグメントに関する最も近似した情報を提供し、市場リーダー/新規参入者を支援します。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスをより良く位置づけ、適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。さらに、本レポートは、市場の脈拍を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供するために、利害関係者に洞察を提供します。
本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています：

エネルギーAI市場の成長に影響を与える主要な促進要因（エネルギー市場の変動とリスク管理、スマートエネルギーソリューションに対する消費者需要の高まり、AI搭載ロボットによるエネルギー部門作業員の安全性向上）、阻害要因（データプライバシーとセキュリティ、高い導入コスト）、機会（二酸化炭素排出削減と持続可能性へのシフトの高まり、再生可能エネルギー統合）、課題（AIモデルの訓練と展開を制限する不十分なリアルタイムのエネルギーデータ、AIとエネルギー分析の熟練専門家の不足）の分析。

製品開発/イノベーション：エネルギー分野のAI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・サービス発表に関する詳細な洞察。
市場開発：有利な市場に関する包括的な情報を提供し、様々な地域のエネルギー分野のAI市場を分析します。
市場の多様化：エネルギー分野のAI市場における新製品・サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する情報を網羅的に提供します。
競合評価：シュナイダーエレクトリックSE（フランス）、GEヴァーノヴァ（米国）、ABB Ltd（スイス）、ハネウェルインターナショナル（米国）、シーメンスAG（ドイツ）、AWS（米国）、IBM（米国）、マイクロソフト（米国）、オラクル（米国）、ヴェスタス・ウィンドシステムズA/S（デンマーク）、アトスzData（米国）、C3.ai（米国）、Tesla（米国）、Alpiq（スイス）、Enel group（イタリア）、Origami Energy（英国）、Innowatts（米国）、Irasus technologies（インド）、Grid4C（米国）、Uplight（米国）、GridBeyond（アイルランド）、eSmart Systems（ノルウェー）、Ndustrial（米国）、Datategy（フランス）、Omdena（米国）。

ページTOPに戻る

1 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲 34
1.3.1 市場セグメンテーション 34
1.3.2 対象と除外 35
1.4 考慮した年数 36
1.5 考慮した通貨 36
1.6 利害関係者 37
2 調査方法 38
2.1 調査データ 38
2.1.1 二次データ 39
2.1.2 一次データ 39
2.1.2.1 専門家への一次インタビュー 39
2.1.2.2 一次プロファイルの内訳 40
2.1.2.3 業界専門家による主な洞察 40
2.2 市場規模の推定 41
2.2.1 トップダウンアプローチ 42
2.2.2 ボトムアップアプローチ 43
2.2.3 エネルギー市場の推計：需要サイド分析 44
2.3 データの三角測量 45
2.4 限界とリスク評価 46
2.5 調査の前提 46
2.6 調査の限界 46
3 エグゼクティブサマリー 47
4 プレミアムインサイト 49
4.1 エネルギー分野のAI市場における主要企業の機会 49
4.2 エネルギー分野のAI市場：サービス別 49
4.3 エネルギー分野のAI市場：サービス別 50
4.4 エネルギーAI市場：プロフェッショナルサービス別 50
4.5 エネルギー分野のAI市場：用途別 51
4.6 Ai in Energy市場：エネルギータイプ別 51
4.7 エネルギーAI市場：エンドユース別 52
4.8 エネルギー分野のAI市場：タイプ別 52
4.9 北米：エネルギー分野のAI市場：サービス別、エンドユース別 53
5 市場の概要と業界動向
5.1 はじめに 54
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 エネルギー市場の変動とリスク管理 55
5.2.1.2 スマートエネルギーソリューションに対する消費者需要の高まり 55
5.55 2.1.3 AI を搭載したロボットによるエネルギー部門作業員の安全性向上 55
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 データのプライバシーとセキュリティ 55
5.2.2.2 高い導入コスト 56
5.2.3 機会 56
5.2.3.1 炭素排出削減と持続可能性へのシフトの増加 56
5.2.3.2 再生可能エネルギーの統合 56
5.2.4 課題 57
5.2.4.1 リアルタイムのエネルギーデータが不十分で、AIモデルの訓練と導入が制限されている 57
5.2.4.2 AIとエネルギー分析の熟練専門家の不足 57
5.3 エネルギー市場におけるAIの歴史 57
5.4 エコシステム分析 59
5.5 ケーススタディ分析 60
5.5.1 ポートフォリオ全体でエネルギー効率を最適化：ブラックストーンとシュナイダーエレクトリックの戦略的パートナーシップ 60
5.5.2 C3 の AI エネルギー管理プラットフォームが石油化学大手企業のエネルギー効率と環境パフォーマンスの向上に貢献 61
5.5.3 エンベラスのインスタントアナリストがエネルギー企業の意思決定と業務効率の向上を実現 62
5.5.4 AI を活用したマイクログリッドが地域コミュニティのエネルギー回復力と公平性を促進 62
5.5.5 C3 AI エネルギー管理プラットフォームが大手鉄鋼メーカーの大幅なコスト削減と業務改善を支援 63
5.6 サプライチェーン分析 64
5.7 関税と規制の状況 65
5.7.1 プロセッサとコントローラに関する関税（HSN：854231） 65
5.7.2 規制機関、政府機関、その他の組織 67
5.7.3 主要規制エネルギーにおけるAI 70
5.7.3.1 北米 70
5.7.3.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 70
5.7.3.1.2 S1103：人工知能自動決定法案（コネチカット州） 70
5.7.3.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 70
5.7.3.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）（カナダ） 71
5.7.3.2 欧州 71
5.7.3.2.1 欧州連合（EU） - 人工知能法（AIA） 71
5.7.3.2.2 一般データ保護規則（欧州） 72
5.7.3.3 アジア太平洋地域 72
5.7.3.3.1 生成型人工知能サービスに関する暫定行政措置（中国） 72
5.7.3.3.2 国家AI戦略（シンガポール） 73
5.7.3.3.3 広島AIプロセス総合政策フレームワーク（日本） 73
5.7.3.4 中東・アフリカ 74
5.7.3.4.1 人工知能国家戦略（アラブ首長国連邦） 74
5.7.3.4.2 国家人工知能戦略（カタール） 74
5.7.3.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ） 75
5.7.3.5 ラテンアメリカ 75
5.7.3.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 75
5.7.3.5.2 ブラジルの人工知能戦略（EBIA） 75
5.8 価格分析 76
5.8.1 主要企業の平均販売価格動向、
再生可能エネルギータイプ別 76
5.8.2 指標価格分析（オファリング別、2024年） 77
5.9 技術分析 77
5.9.1 主要技術 77
5.9.1.1 会話型AI 77
5.9.1.2 エネルギーモデリング・シミュレーション・ツール 78
5.9.1.3 AutoML 78
5.9.1.4 MLOps 78
5.9.2 補完技術 79
5.9.2.1 ブロックチェーン 79
5.9.2.2 エッジコンピューティング 79
5.9.2.3 センサーとロボティクス 79
5.9.2.4 サイバーセキュリティ 80
5.9.2.5 ビッグデータ 80
5.9.2.6 IoT 80
5.9.3 隣接技術 81
5.9.3.1 スマートグリッド 81
5.9.3.2 ロボティクス 81
5.9.3.3 地理空間技術 81
5.10 特許分析 82
5.10.1 主要特許リスト 83
5.11 ポーターの5つの力分析 85
5.11.1 新規参入企業の脅威 86
5.11.2 代替品の脅威 86
5.11.3 買い手の交渉力 87
5.11.4 供給者の交渉力 87
5.11.5 競争相手の強さ 87
5.12 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 87
5.13 主要ステークホルダーと購買基準 88
5.13.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 88
5.13.2 購入基準 89
5.14 主要会議とイベント（2024～2025年） 90
5.15 エネルギー市場におけるAIの技術ロードマップ 91
5.15.1 短期ロードマップ（2023～2025年） 91
5.15.2 中期ロードマップ（2026～2028年） 91
5.15.3 長期ロードマップ（2029～2030年） 91
5.16 エネルギー市場におけるAIのベストプラクティス 92
5.16.1 データの品質と統合の確保 92
5.16.2 AIを活用した予知保全の採用 92
5.16.3 利害関係者間のコラボレーションを促進する 92
5.16.4 拡張性と柔軟性を優先する 92
5.16.5 倫理的なAIの導入に注力する 92
5.16.6 AIを活用したエネルギー取引プラットフォームへの投資 92
5.16.7 エネルギー予測と負荷管理のためのAIの導入 92
5.16.8 AI ソリューションによる顧客エンゲージメントの強化 92
5.17 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 93
5.17.1 エネルギー・アズ・ア・サービス（EaaS） 93
5.17.2 予知保全契約 93
5.17.3 AI主導の取引プラットフォーム 93
5.17.4 グリッド柔軟性ソリューション 93
5.17.5 サステナビリティ・アズ・ア・サービス 93
5.17.6 遠隔エネルギー監視・管理 93
5.17.7 グリーンファイナンスとAIを活用したクレジットスコアリング 93
5.17.8 AIを利用したエネルギー効率監査と改修サービス 93
5.18 エネルギー市場におけるAI：ツール、フレームワーク、技術 94
5.19 貿易分析（8542） 94
5.19.1 プロセッサとコントローラの輸出シナリオ 94
5.19.2 プロセッサとコントローラの輸入シナリオ 96
5.20 投資と資金調達のシナリオ 97
5.21 エネルギー市場におけるAI／GEN AIの影響 98
5.21.1 エネルギー分野におけるAI／GEN AIのインパクト 98
5.21.2 エネルギー分野におけるAI/Gen AIのユースケース 98

6 エネルギー分野におけるAI市場、サービス別 100
6.1 はじめに 101
6.1.1 オファリング：エネルギー分野におけるAI市場の促進要因 101
6.2 ソリューション 102
6.2.1 効率性、持続可能性、イノベーションを促進するエネルギーソリューションにおけるAI 102
イノベーション 102
6.3 サービス 103
6.3.1 継続的なモニタリング、メンテナンス、パフォーマンスの最適化が市場を押し上げる、
パフォーマンスの最適化に注力する。
6.3.2 プロフェッショナル・サービス 105
6.3.2.1 トレーニング＆コンサルティング 107
6.3.2.2 システムの統合と導入 108
6.3.2.3 サポート＆メンテナンス 109
6.3.3 マネージド・サービス 110
7 エネルギーAi市場：エネルギータイプ別 111
7.1 はじめに 112
7.1.1 エネルギータイプ別エネルギー分野におけるAI市場の促進要因
7.2 従来型エネルギー 113
7.2.1 モニタリングと運用最適化の強化が市場成長を促進 113
7.2.2 化石燃料 114
7.2.2.1 石炭 115
7.2.2.2 石油 115
7.2.2.3 天然ガス 115
7.2.3 原子力 116
7.2.4 その他の従来型エネルギー 117
7.3 再生可能エネルギー 118
7.3.1 市場成長を支えるより良いメンテナンス手法、資源配分、革新的ソリューションの統合 118
7.3.2 太陽エネルギー 119
7.3.3 風力 120
7.3.4 水力発電 121
7.3.5 バイオマス 122
7.3.6 その他の再生可能エネルギー 123
8 エネルギーにおけるAI市場（タイプ別） 124
8.1 はじめに 125
8.1.1 タイプ別エネルギー分野のAI市場促進要因 125
8.2 ジェネレーティブAI 126
8.2.1 実世界の状況を模倣した合成データの生成が市場を牽引する 126

8.3 その他のAI 127
8.3.1 より賢く、より速く、より適応性の高いソリューションでエネルギー・プロセスを変革するAI技術 127
8.3.2 機械学習 128
8.3.3 自然言語処理 129
8.3.4 予測分析 129
8.3.5 コンピュータ・ビジョン 129
9 エネルギー分野のAI市場（用途別） 130
9.1 はじめに
9.1.1 アプリケーション：エネルギー分野のAI市場促進要因 131
9.2 エネルギー需要予測 133
9.2.1 需要予測と供給を一致させ、リアルタイムの需要予測が市場成長を促進する 133
9.3 グリッド最適化と管理 134
9.3.1 リアルタイムの監視、分析、制御により、エネルギー・ネットワークのインテリジェント・システム化を支援 134
9.4 エネルギー貯蔵の最適化 135
9.4.1 エネルギー需要の予測と蓄電システムの性能異常の特定が市場成長を促進する 135
9.5 再生可能エネルギーの統合 136
9.5.1 効率と信頼性を確保するために、可変エネルギー源を電力網にシームレスに組み込む 136
9.6 エネルギー取引と市場予測 137
9.6.1 業務の合理化と持続可能なエネルギー経済の育成に重要な役割を果たし、市場の成長を支える 137
9.7 エネルギー持続可能性管理 138
9.7.1 エネルギー消費のリアルタイム監視が市場を牽引する 138
9.8 災害復旧・復興 139
9.8.1 危機時のダウンタイム最小化と信頼できる電力確保に対する需要の高まりが市場成長を促進 139
9.9 その他の用途 140
10 エネルギー中のAI市場（最終用途別） 141
10.1 はじめに 142
10.1.1 最終用途：エネルギー分野におけるAI市場の促進要因 142
10.2 世代 144
10.2.1 市場の成長を促進するコスト削減、持続可能性の向上、運用効率の改善 144
10.3 送電 145
10.3.1 弾力性があり、持続可能で安全なエネルギー・インフラが市場を牽引する 145

10.4 配電 146
10.4.1 負荷需要のバランシングと故障のリアルタイム検知によるエネルギー配給の最適化が市場を押し上げる 146
10.5 消費 147
10.5.1 エネルギー使用の最適化、コスト削減、持続可能性の向上が市場成長を促進 147
10.5.2 商業用 148
10.5.3 産業用 149
11 エネルギー分野のAI市場（地域別） 151
11.1 はじめに 152
11.2 北米 153
11.2.1 北米：マクロ経済見通し 153
11.2.2 米国 161
11.2.2.1 市場成長を後押しする政府のイニシアティブと資金調達 161
11.2.3 カナダ 166
11.2.3.1 エネルギー消費削減への関心の高まりが市場成長を促進する 166
市場成長を促進する 166
11.3 欧州 173
11.3.1 欧州：マクロ経済見通し 173
11.3.2 ドイツ 180
11.3.2.1 大規模投資と共同プロジェクトが市場成長を促進する 180
11.3.3 英国 186
11.3.3.1 エネルギーと輸送における排出量削減に焦点を当てた主要投資が市場を牽引 186
11.3.4 フランス 187
11.3.4.1 化石燃料の環境負荷低減への関心の高まりが市場成長を加速 187
11.3.5 イタリア 187
11.3.5.1 公共投資と民間企業間の協力が市場を牽引 187
11.3.6 スペイン 187
11.3.6.1 グリーンエネルギーへの取り組みと投資が市場成長を促進する 187
11.3.7 北欧 188
11.3.7.1 エネルギー消費を削減する革新的なAIベースのプロジェクトと政府の取り組みが市場成長を促進 188
11.3.8 その他の欧州 188
11.4 アジア太平洋地域 189
11.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 189
11.4.2 中国 197
11.4.2.1 エネルギー効率と持続可能性に対する需要の高まりが市場成長を促進 197

11.4.3 日本 203
11.4.3.1 持続可能な市場成長の原動力となる化石燃料依存削減への取り組み
市場の成長を促進する 203
11.4.4 インド 203
11.4.4.1 持続可能な開発と効率的な資源管理のための政府の取り組みが市場成長を促進する 203
11.4.5 オーストラリア・ニュージーランド 204
11.4.5.1 スマートホームエネルギー需要の増加が市場を牽引 204
11.4.6 韓国 204
11.4.6.1 AIイニシアティブによる変革的シフトが市場成長を促進する 204
11.4.7 ASEAN 205
11.4.7.1 エネルギーシステムへのAIの統合が進み、持続可能性と効率性が高まる 205
11.4.8 その他のアジア太平洋地域 205
11.5 中東・アフリカ 205
11.5.1 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 205
11.5.1.1 KSA 212
11.5.1.1.1 送電ロスの削減とエネルギー効率目標強化への関心の高まりが市場成長を促進 212
11.5.1.2 UAE 218
11.5.1.2.1 エネルギー需要の増加と環境フットプリントの削減が市場成長を促進 218
11.5.1.3 クウェート 218
11.5.1.3.1 資産管理、オペレーショナル・エクセレンス、技術力強化のためのAI活用の増加が市場成長を後押し 218
11.5.1.4 バーレーン 219
11.5.1.4.1 エネルギー分野のデジタル化が成長を促進 219
11.5.1.5 南アフリカ 219
11.5.1.5.1 持続可能性への意識の高まりと政府のコミットメントが大きな成長機会を生む 219
11.5.1.6 その他の中東・アフリカ 219
11.6 ラテンアメリカ 220
11.6.1 ラテンアメリカ：マクロ経済展望 220
11.6.2 ブラジル 227
11.6.2.1 政府支援、技術進歩、熟練労働力が市場を牽引 227
11.6.3 アルゼンチン 232
11.6.3.1 エネルギー消費の最適化と再生可能エネルギー源の統合に向けた政府のイニシアティブが市場成長を加速 232
11.6.4 メキシコ 233
11.6.4.1 国家AI戦略とエネルギー予測需要の増加が市場を牽引 233
11.6.5 その他のラテンアメリカ地域 233

12 競争環境 234
12.1 はじめに 234
12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2021～2024年） 234
12.3 市場シェア分析、2024年 236
12.3.1 市場ランキング分析 238
12.4 収益分析、2019-2023年 239
12.5 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2024年 239
12.5.1 スター企業 239
12.5.2 新興リーダー 239
12.5.3 浸透型プレーヤー 240
12.5.4 参加企業 240
12.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2024年 241
12.5.5.1 企業フットプリント 241
12.5.5.2 地域別フットプリント 242
12.5.5.3 オファリングのフットプリント 243
12.5.5.4 エネルギータイプのフットプリント 244
12.5.5.5 タイプ別フットプリント 245
12.5.5.6 アプリケーションフットプリント 246
12.5.5.7 最終用途フットプリント 247
12.6 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2024年） 248
12.6.1 進歩的企業 248
12.6.2 反応企業 248
12.6.3 ダイナミックな企業 248
12.6.4 スタートアップ・ブロック 248
12.6.5 競争ベンチマーク：新興企業／SM、2024年 250
12.6.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 250
12.6.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 251
12.7 競争シナリオ 252
12.7.1 製品の発売と機能強化 252
12.7.2 取引 252
12.8 ブランド／製品の比較 254
12.9 会社の評価と財務指標 255

13 会社プロファイル 256
13.1 主要企業 256
13.1.1 シュナイダーエレクトリック256
13.1.1.1 事業概要 256
13.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 258
13.1.1.3 最近の動向 258
13.1.1.3.1 取引 258
13.1.1.4 MnMの見解 259
13.1.1.4.1 主要な強み 259
13.1.1.4.2 戦略的選択 259
13.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 259
13.1.2 ジー・バーノバ 260
13.1.2.1 事業概要 260
13.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 260
13.1.2.3 最近の動向 261
13.1.2.3.1 製品の発売と機能強化 261
13.1.2.3.2 取引 262
13.1.2.4 MnMの見解 262
13.1.2.4.1 主要な強み 262
13.1.2.4.2 戦略的選択 262
13.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 262
13.1.3 アッベ・エルエルシー 263
13.1.3.1 事業概要 263
13.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 264
13.1.3.3 最近の動向 265
13.1.3.3.1 取引 265
13.1.3.4 MnMの見解 265
13.1.3.4.1 主要な強み 265
13.1.3.4.2 戦略的選択 265
13.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 265
13.1.4 ハネウェル・インターナショナル266
13.1.4.1 事業概要 266
13.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 268
13.1.4.3 最近の動向 269
13.1.4.3.1 製品の発売と機能強化 269
13.1.4.3.2 取引 269
13.1.4.4 MnMビュー 270
13.1.4.4.1 主要な強み 270
13.1.4.4.2 戦略的選択 270
13.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 270

13.1.5 シーメンスAG 271
13.1.5.1 事業概要 271
13.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 272
13.1.5.3 最近の動向 273
13.1.5.3.1 取引 273
13.1.5.4 MnMの見解 273
13.1.5.4.1 主要な強み 273
13.1.5.4.2 戦略的選択 273
13.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 273
13.1.6 オラクル株式会社 274
13.1.6.1 事業概要 274
13.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 275
13.1.6.3 最近の動向 276
13.1.6.3.1 取引 276
13.1.7 ベスタス・ウインド・システムズ 277
13.1.7.1 事業概要 277
13.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 278
13.1.7.3 最近の動向 279
13.1.7.3.1 取引 279
13.1.8 ibmコーポレーション 280
13.1.8.1 事業概要 280
13.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 282
13.1.8.3 最近の動向 283
13.1.8.3.1 取引 283
13.1.9 マイクロソフト・コーポレーション284
13.1.9.1 事業概要 284
13.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 285
13.1.9.3 最近の動向 286
13.1.9.3.1 取引 286
13.1.10 アマゾンウェブサービス 287
13.1.10.1 事業概要 287
13.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 288
13.1.10.3 最近の動向 288
13.1.10.3.1 取引 288
13.1.11 アトスSE 289
13.1.11.1 事業概要 289
13.1.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 290
13.1.11.3 最近の動き 292
13.1.11.3.1 製品の発売と機能強化 292
13.1.11.3.2 取引 292
13.1.12 テスラ293
13.1.13 C3.AI, INC.294
13.1.14 ALPIQ 295
13.1.15 エネルS.P.A. 296
13.2 新興企業/SM 297
13.2.1 オリガミ・エナジー 297
13.2.2 イノワッツ 298
13.2.3 イラサス・テクノロジーズ 299
13.2.4 GRID4C 299
13.2.5 アップライト 300
13.2.6 グリッドビヨンド 300
13.2.7 エスマート・システムズ 301
13.2.8 ndustrial 301
13.2.9 データ戦略 302
13.2.10 オムデナ 302
14 隣接／関連市場 303
14.1 はじめに 303
14.2 会話型AI市場 303
14.2.1 市場概要 303
14.2.2 会話型AI市場、サービス別 304
14.3 サービス304
14.3.1 会話型AI市場：サービス別 304
14.3.2 会話型AI市場：ビジネス機能別 305
14.3.3 会話型AI市場：統合モード別 306
14.3.4 会話型AI市場：業種別 307
14.4 顧客体験管理市場 308
14.4.1 市場の定義 308
14.4.2 市場の概要 308
14.4.3 顧客体験管理市場：提供サービス別 308
14.4.4 顧客体験管理市場：展開タイプ別 309
14.4.5 カスタマー・エクスペリエンス管理市場：組織規模別 310
14.4.6 カスタマー・エクスペリエンス管理市場：業種別 311
15 付録 312
15.1 ディスカッションガイド 312
15.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsのサブスクリプション・ポータル 316
15.3 カスタマイズオプション 318
15.4 関連レポート 318
15.5 著者の詳細 319

ページTOPに戻る

Table of Contents

Summary

The AI in energy market is estimated at USD 8.91 billion in 2024 to USD 58.66 billion by 2030, at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 36.9%. AI-based methods and ML techniques are expected to help buildings run more efficiently and provide greater comfort levels to occupants. Buildings and HVAC systems have been designed, constructed, and commissioned as fixed systems and with static environmental assumptions. This can lead to inefficiencies because building use, occupancy, and environmental factors change over time. AI can be applied to parse data collected by building systems and integrate with controls to continuously adjust setpoints to optimize HVAC performance while maintaining or improving occupant comfort. AI-based methods can provide additional. Controls to the operators, enabling increased load flexibility of buildings for participation in Virtual Power Plants (VPPs).
"By energy type, conventional energy segment to hold the largest market size during the forecast period.”
Artificial intelligence is increasingly being integrated into the more traditional energy sectors such as coal, oil, natural gas, and nuclear energy to make it much more efficient, safe, and sustainable. In fossil fuel-based energy generation, AI optimizes resource extraction, improves plant performance, and enables predictive maintenance that reduces downtime and operational costs. Using coal, oil, and natural gas, AI systems can forecast demand fluctuations, adjust supply levels, and monitor emissions, helping operators comply with environmental regulations. With nuclear energy, AI ensures safety by monitoring reactor conditions and predicting anomalies while automating response mechanisms, hence increasing the overall plant reliability. In addition, AI use supports the development of better extracting processes and fewer operational risks in other conventional energy sources, such as peat, oil shale, and tar sands, toward sustainability in energy production. In doing so, AI is redefining the conventional energy landscape, ensuring it is more efficient, safe, and environmentally friendly.
“The services segment to register the fastest growth rate during the forecast period.”
In the AI-driven energy sector, services such as training, consulting, deploying, integrating systems, supporting, and maintenance are critical for operation optimization in generation, distribution, and consumption across an entire power system. Professional services aid energy companies in identifying specific needs using AI solutions, with potential expertise in grid optimization, energy forecasting, and smart grid management. Deployment and integration services guarantee the smooth integration of AI systems with existing energy infrastructures. Support and maintenance ensure that the AI-powered solutions stay up and running with swift troubleshooting and updates, ensuring maximum uptime. Managed services allow energy companies to step back from AI solutions, as external providers handle them to improve efficiency and minimize operational costs. Together, these services empower energy organizations to use AI technologies holistically to drive operational excellence and innovation across the value chain.
“Asia Pacific to hold the highest market growth rate during the forecast period.”
In October 2023, BluWave-ai expanded its business in the Japanese market using AI-driven energy optimization technology. BluWave-ai introduced its technology from global AI deployments to enable the energy transition in Japan by optimizing energy at industrial grid-attached plants with solar generation and battery storage. It partnered with Japanese engineering companies and completed a project at an industrial R&D center. The work included optimization of rooftop solar, battery storage, and biomass generation systems. The Smart Grid Optimizer did some incredible feats such as 20% peak demand reduction, 100% utilization of renewable energy without reverse power flow and significant savings in energy costs. By November 2024, ZTE Corporation and China Mobile developed an AI-driven Green Telco Cloud that dynamically adjusts computing resources using load-based network adjustments toward making energy use in telecommunications networks optimal. In China in November 2024, ZTE Corporation and China Mobile developed an AI-driven Green Telco Cloud that makes energy use in telecommunications networks optimal with load-based network adjustments dynamically adjusting computing resources.

In-depth interviews have been conducted with chief executive officers (CEOs), Directors, and other executives from various key organizations operating in the AI in energy market.

• By Company Type: Tier 1 – 40%, Tier 2 – 35%, and Tier 3 – 25%
• By Designation: Directors –25%, Managers – 35%, and Others – 40%
• By Region: North America – 37%, Europe – 42%, Asia Pacific – 21
The major players in the AI in energy market include Schneider Electric SE (France), GE Vernova (US), ABB Ltd (Switzerland), Honeywell International (US), Siemens AG (Germany), AWS (US), IBM (US), Microsoft (US), Oracle (US), Vestas Wind Systems A/S (Denmark), Atos zData (US), C3.ai (US), Tesla (US), Alpiq (Switzerland), Enel group (Italy), Origami Energy (UK), Innowatts (US), Irasus technologies (India), Grid4C (US), Uplight (US), GridBeyond (Ireland), eSmart Systems (Norway), Ndustrial (US), Datategy (France), Omdena (US). These players have adopted various growth strategies, such as partnerships, agreements and collaborations, new product launches, enhancements, and acquisitions to expand their AI in energy market footprint.

Research Coverage
The market study covers the AI in energy market size across different segments. It aims at estimating the market size and the growth potential across various segments, including by offering (solutions and services (professional services, managed services) by energy type (conventional energy (fossil fuels, nuclear energy, other conventional energy types) renewable energy (solar, wind, hydropower, biomass, other renewable energy types) by type (Generative AI, other AI), by application (energy demand forecasting, grid optimization & management, energy storage optimization , renewables integration , energy trading & market forecasting, energy sustainability management, disaster resilience and recovery, other applications (energy theft detection and customer management)) by end use (generation, transmission , distribution, consumption(commercial, industrial)) and Region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The study includes an in-depth competitive analysis of the leading market players, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and market strategies.

Key Benefits of Buying the Report
The report will help the market leaders/new entrants with information on the closest approximations of the global AI in energy market’s revenue numbers and subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and plan suitable go-to-market strategies. Moreover, the report will provide insights for stakeholders to understand the market’s pulse and provide them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

Analysis of key drivers (energy market volatility and risk management, rising consumer demand for smart energy solutions, AI-Powered robots increasing energy sector worker safety), restraints (data privacy and security, high implementation cost) opportunities (increasing shift towards carbon emission reduction and sustainability, renewable energy integration), and challenges (insufficient real-time energy data limiting the training and deployment of AI models, lack of skilled professionals in AI and energy analytics.) influencing the growth of the AI in energy market.

Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in energy market.
Market Development: The report provides comprehensive information about lucrative markets and analyses the AI in energy market across various regions.
Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in energy market.
Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies and service offerings of leading include include Schneider Electric SE (France), GE Vernova (US), ABB Ltd (Switzerland), Honeywell International (US), Siemens AG (Germany), AWS (US), IBM (US), Microsoft (US), Oracle (US), Vestas Wind Systems A/S (Denmark), Atos zData (US), C3.ai (US), Tesla (US), Alpiq (Switzerland), Enel group (Italy), Origami Energy (UK), Innowatts (US), Irasus technologies (India), Grid4C (US), Uplight (US), GridBeyond (Ireland), eSmart Systems (Norway), Ndustrial (US), Datategy (France), Omdena (US).

ページTOPに戻る

1 INTRODUCTION 33
1.1 STUDY OBJECTIVES 33
1.2 MARKET DEFINITION 33
1.3 STUDY SCOPE 34
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 34
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 35
1.4 YEARS CONSIDERED 36
1.5 CURRENCY CONSIDERED 36
1.6 STAKEHOLDERS 37
2 RESEARCH METHODOLOGY 38
2.1 RESEARCH DATA 38
2.1.1 SECONDARY DATA 39
2.1.2 PRIMARY DATA 39
2.1.2.1 Primary interviews with experts 39
2.1.2.2 Breakdown of primary profiles 40
2.1.2.3 Key insights from industry experts 40
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 41
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 42
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 43
2.2.3 AI IN ENERGY MARKET ESTIMATION: DEMAND-SIDE ANALYSIS 44
2.3 DATA TRIANGULATION 45
2.4 LIMITATIONS AND RISK ASSESSMENT 46
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 46
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 46
3 EXECUTIVE SUMMARY 47
4 PREMIUM INSIGHTS 49
4.1 OPPORTUNITIES FOR KEY PLAYERS IN AI IN ENERGY MARKET 49
4.2 AI IN ENERGY MARKET, BY OFFERING 49
4.3 AI IN ENERGY MARKET, BY SERVICE 50
4.4 AI IN ENERGY MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE 50
4.5 AI IN ENERGY MARKET, BY APPLICATION 51
4.6 AI IN ENERGY MARKET, BY ENERGY TYPE 51
4.7 AI IN ENERGY MARKET, BY END USE 52
4.8 AI IN ENERGY MARKET, BY TYPE 52
4.9 NORTH AMERICA: AI IN ENERGY MARKET, BY OFFERING AND END USE 53
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 54
5.1 INTRODUCTION 54
5.2 MARKET DYNAMICS 54
5.2.1 DRIVERS 55
5.2.1.1 Energy market volatility and risk management 55
5.2.1.2 Rising consumer demand for smart energy solutions 55
5.2.1.3 AI-powered robots increasing energy sector worker safety 55
5.2.2 RESTRAINTS 55
5.2.2.1 Data privacy and security 55
5.2.2.2 High implementation costs 56
5.2.3 OPPORTUNITIES 56
5.2.3.1 Increasing shift toward carbon emission reduction and sustainability 56
5.2.3.2 Renewable energy integration 56
5.2.4 CHALLENGES 57
5.2.4.1 Insufficient real-time energy data limiting training and deployment of AI models 57
5.2.4.2 Lack of skilled professionals in AI and energy analytics 57
5.3 BRIEF HISTORY OF AI IN ENERGY MARKET 57
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 59
5.5 CASE STUDY ANALYSIS 60
5.5.1 OPTIMIZING ENERGY EFFICIENCY ACROSS PORTFOLIOS: BLACKSTONE'S STRATEGIC PARTNERSHIP WITH SCHNEIDER ELECTRIC 60
5.5.2 C3 AI ENERGY MANAGEMENT PLATFORM HELPED LEADING PETROCHEMICAL COMPANY BOOST ENERGY EFFICIENCY AND ENVIRONMENTAL PERFORMANCE 61
5.5.3 ENVERUS INSTANT ANALYST ENABLED ENERGY COMPANIES IMPROVE DECISION-MAKING AND OPERATIONAL EFFICIENCY 62
5.5.4 AI-POWERED MICROGRIDS FACILITATED ENERGY RESILIENCE AND EQUITY IN REGIONAL COMMUNITIES 62
5.5.5 C3 AI ENERGY MANAGEMENT PLATFORM HELPED LEADING STEEL MANUFACTURER GAIN SUBSTANTIAL COST SAVINGS AND OPERATIONAL IMPROVEMENTS 63
5.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 64
5.7 TARIFF AND REGULATORY LANDSCAPE 65
5.7.1 TARIFF RELATED TO PROCESSORS AND CONTROLLERS (HSN: 854231) 65
5.7.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 67
5.7.3 KEY REGULATIONS: AI IN ENERGY 70
5.7.3.1 North America 70
5.7.3.1.1 SCR 17: Artificial Intelligence Bill (California) 70
5.7.3.1.2 S1103: Artificial Intelligence Automated Decision Bill (Connecticut) 70
5.7.3.1.3 National Artificial Intelligence Initiative Act (NAIIA) 70
5.7.3.1.4 The Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) - Canada 71
5.7.3.2 Europe 71
5.7.3.2.1 European Union (EU) - Artificial Intelligence Act (AIA) 71
5.7.3.2.2 General Data Protection Regulation (Europe) 72
5.7.3.3 Asia Pacific 72
5.7.3.3.1 Interim Administrative Measures for Generative Artificial Intelligence Services (China) 72
5.7.3.3.2 National AI Strategy (Singapore) 73
5.7.3.3.3 Hiroshima AI Process Comprehensive Policy Framework (Japan) 73
5.7.3.4 Middle East & Africa 74
5.7.3.4.1 National Strategy for Artificial Intelligence (UAE) 74
5.7.3.4.2 National Artificial Intelligence Strategy (Qatar) 74
5.7.3.4.3 AI Ethics Principles and Guidelines (Dubai) 75
5.7.3.5 Latin America 75
5.7.3.5.1 Santiago Declaration (Chile) 75
5.7.3.5.2 Brazilian Artificial Intelligence Strategy (EBIA) 75
5.8 PRICING ANALYSIS 76
5.8.1 AVERAGE SELLING PRICE TREND AMONG KEY PLAYERS,
BY RENEWABLE ENERGY TYPE 76
5.8.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY OFFERING, 2024 77
5.9 TECHNOLOGY ANALYSIS 77
5.9.1 KEY TECHNOLOGIES 77
5.9.1.1 Conversational AI 77
5.9.1.2 Energy modeling and simulation tools 78
5.9.1.3 AutoML 78
5.9.1.4 MLOps 78
5.9.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 79
5.9.2.1 Blockchain 79
5.9.2.2 Edge computing 79
5.9.2.3 Sensors and robotics 79
5.9.2.4 Cybersecurity 80
5.9.2.5 Big data 80
5.9.2.6 IoT 80
5.9.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 81
5.9.3.1 Smart grids 81
5.9.3.2 Robotics 81
5.9.3.3 Geospatial technologies 81
5.10 PATENT ANALYSIS 82
5.10.1 LIST OF MAJOR PATENTS 83
5.11 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 85
5.11.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 86
5.11.2 THREAT OF SUBSTITUTES 86
5.11.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 87
5.11.4 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 87
5.11.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 87
5.12 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 87
5.13 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 88
5.13.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 88
5.13.2 BUYING CRITERIA 89
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 90
5.15 TECHNOLOGY ROADMAP FOR AI IN ENERGY MARKET 91
5.15.1 SHORT-TERM ROADMAP (2023–2025) 91
5.15.2 MID-TERM ROADMAP (2026–2028) 91
5.15.3 LONG-TERM ROADMAP (2029–2030) 91
5.16 BEST PRACTICES IN AI IN ENERGY MARKET 92
5.16.1 ENSURE DATA QUALITY AND INTEGRATION 92
5.16.2 ADOPT AI-POWERED PREDICTIVE MAINTENANCE 92
5.16.3 FOSTER COLLABORATION AMONG STAKEHOLDERS 92
5.16.4 PRIORITIZE SCALABILITY AND FLEXIBILITY 92
5.16.5 FOCUS ON ETHICAL AI IMPLEMENTATION 92
5.16.6 INVEST IN AI-DRIVEN ENERGY TRADING PLATFORMS 92
5.16.7 IMPLEMENT AI FOR ENERGY FORECASTING AND LOAD MANAGEMENT 92
5.16.8 ENHANCE CUSTOMER ENGAGEMENT WITH AI SOLUTIONS 92
5.17 CURRENT AND EMERGING BUSINESS MODELS 93
5.17.1 ENERGY-AS-A-SERVICE (EAAS) 93
5.17.2 PREDICTIVE MAINTENANCE CONTRACTS 93
5.17.3 AI-DRIVEN TRADING PLATFORMS 93
5.17.4 GRID FLEXIBILITY SOLUTIONS 93
5.17.5 SUSTAINABILITY-AS-A-SERVICE 93
5.17.6 REMOTE ENERGY MONITORING AND MANAGEMENT 93
5.17.7 GREEN FINANCE AND AI-POWERED CREDIT SCORING 93
5.17.8 AI-BASED ENERGY EFFICIENCY AUDITS AND RETROFITTING SERVICES 93
5.18 AI IN ENERGY MARKET: TOOLS, FRAMEWORKS, AND TECHNIQUES 94
5.19 TRADE ANALYSIS (8542) 94
5.19.1 EXPORT SCENARIO OF PROCESSORS AND CONTROLLERS 94
5.19.2 IMPORT SCENARIO OF PROCESSORS AND CONTROLLERS 96
5.20 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 97
5.21 IMPACT OF AI/GEN AI ON AI IN ENERGY MARKET 98
5.21.1 IMPACT OF AI/GEN AI ON ENERGY SECTOR 98
5.21.2 USE CASES OF GEN AI IN ENERGY SECTOR 98

6 AI IN ENERGY MARKET, BY OFFERING 100
6.1 INTRODUCTION 101
6.1.1 OFFERING: AI IN ENERGY MARKET DRIVERS 101
6.2 SOLUTIONS 102
6.2.1 AI IN ENERGY SOLUTIONS TO DRIVE EFFICIENCY, SUSTAINABILITY,
AND INNOVATION 102
6.3 SERVICES 103
6.3.1 FOCUS ON CONTINUOUS MONITORING, MAINTENANCE,
AND PERFORMANCE OPTIMIZATION TO BOOST MARKET 103
6.3.2 PROFESSIONAL SERVICES 105
6.3.2.1 Training & consulting 107
6.3.2.2 System integration & implementation 108
6.3.2.3 Support & maintenance 109
6.3.3 MANAGED SERVICES 110
7 AI IN ENERGY MARKET, BY ENERGY TYPE 111
7.1 INTRODUCTION 112
7.1.1 ENERGY TYPE: AI IN ENERGY MARKET DRIVERS 112
7.2 CONVENTIONAL ENERGY 113
7.2.1 ENHANCED MONITORING AND OPERATIONAL OPTIMIZATION TO PROPEL MARKET GROWTH 113
7.2.2 FOSSIL FUELS 114
7.2.2.1 Coal 115
7.2.2.2 Oil 115
7.2.2.3 Natural gas 115
7.2.3 NUCLEAR ENERGY 116
7.2.4 OTHER CONVENTIONAL ENERGY TYPES 117
7.3 RENEWABLE ENERGY 118
7.3.1 BETTER MAINTENANCE PRACTICES, RESOURCE ALLOCATION, AND INTEGRATION OF INNOVATIVE SOLUTIONS TO SUPPORT MARKET GROWTH 118
7.3.2 SOLAR 119
7.3.3 WIND 120
7.3.4 HYDROPOWER 121
7.3.5 BIOMASS 122
7.3.6 OTHER RENEWABLE ENERGY TYPES 123
8 AI IN ENERGY MARKET, BY TYPE 124
8.1 INTRODUCTION 125
8.1.1 TYPE: AI IN ENERGY MARKET DRIVERS 125
8.2 GENERATIVE AI 126
8.2.1 GENERATION OF SYNTHETIC DATA THAT MIMICS REAL-WORLD CONDITIONS TO DRIVE MARKET 126

8.3 OTHER AI 127
8.3.1 AI TECHNOLOGIES TO TRANSFORM ENERGY PROCESSES WITH SMARTER, FASTER, AND MORE ADAPTIVE SOLUTIONS 127
8.3.2 MACHINE LEARNING 128
8.3.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 129
8.3.4 PREDICTIVE ANALYTICS 129
8.3.5 COMPUTER VISION 129
9 AI IN ENERGY MARKET, BY APPLICATION 130
9.1 INTRODUCTION 131
9.1.1 APPLICATION: AI IN ENERGY MARKET DRIVERS 131
9.2 ENERGY DEMAND FORECASTING 133
9.2.1 ALIGNING SUPPLY WITH ANTICIPATED DEMAND AND REAL-TIME DEMAND PREDICTIONS TO PROPEL MARKET GROWTH 133
9.3 GRID OPTIMIZATION & MANAGEMENT 134
9.3.1 REAL-TIME MONITORING, ANALYSIS, AND CONTROL TO HELP TRANSFORM ENERGY NETWORKS INTO INTELLIGENT SYSTEMS 134
9.4 ENERGY STORAGE OPTIMIZATION 135
9.4.1 PREDICTION OF ENERGY NEEDS AND IDENTIFICATION OF PERFORMANCE ANOMALIES IN STORAGE SYSTEMS TO AID MARKET GROWTH 135
9.5 RENEWABLE INTEGRATION 136
9.5.1 SEAMLESS INCORPORATION OF VARIABLE ENERGY SOURCES INTO POWER GRIDS TO ENSURE EFFICIENCY AND RELIABILITY 136
9.6 ENERGY TRADING & MARKET FORECASTING 137
9.6.1 CRUCIAL ROLE IN STREAMLINING OPERATIONS AND FOSTERING SUSTAINABLE ENERGY ECONOMIES TO SUPPORT MARKET GROWTH 137
9.7 ENERGY SUSTAINABILITY MANAGEMENT 138
9.7.1 REAL-TIME MONITORING OF ENERGY CONSUMPTION TO DRIVE MARKET 138
9.8 DISASTER RESILIENCE & RECOVERY 139
9.8.1 RISING DEMAND FOR MINIMIZING DOWNTIME AND ENSURING RELIABLE POWER DURING CRISES TO HELP MARKET GROWTH 139
9.9 OTHER APPLICATIONS 140
10 AI IN ENERGY MARKET, BY END USE 141
10.1 INTRODUCTION 142
10.1.1 END USE: AI IN ENERGY MARKET DRIVERS 142
10.2 GENERATION 144
10.2.1 REDUCED COSTS, ENHANCED SUSTAINABILITY, AND IMPROVED OPERATIONAL EFFICIENCY TO FOSTER MARKET GROWTH 144
10.3 TRANSMISSION 145
10.3.1 RESILIENT, SUSTAINABLE, AND SECURE ENERGY INFRASTRUCTURE TO DRIVE MARKET 145

10.4 DISTRIBUTION 146
10.4.1 OPTIMIZATION OF ENERGY DISTRIBUTION BY BALANCING LOAD DEMAND AND DETECTING FAULTS IN REAL TIME TO BOOST MARKET 146
10.5 CONSUMPTION 147
10.5.1 OPTIMIZED ENERGY USAGE, REDUCED COSTS, AND ENHANCED SUSTAINABILITY TO FUEL MARKET GROWTH 147
10.5.2 COMMERCIAL 148
10.5.3 INDUSTRIAL 149
11 AI IN ENERGY MARKET, BY REGION 151
11.1 INTRODUCTION 152
11.2 NORTH AMERICA 153
11.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 153
11.2.2 US 161
11.2.2.1 Government initiatives and funding to boost market growth 161
11.2.3 CANADA 166
11.2.3.1 Increased focus on reducing energy consumption
to fuel market growth 166
11.3 EUROPE 173
11.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 173
11.3.2 GERMANY 180
11.3.2.1 Significant investments and collaborative projects to drive market growth 180
11.3.3 UK 186
11.3.3.1 Key investments focused on cutting emissions in energy and transportation to drive market 186
11.3.4 FRANCE 187
11.3.4.1 Increased focus on reducing environmental impact of fossil fuels to accelerate market growth 187
11.3.5 ITALY 187
11.3.5.1 Public investments and collaboration between private players to drive market 187
11.3.6 SPAIN 187
11.3.6.1 Green energy initiatives and investments to aid market growth 187
11.3.7 NORDICS 188
11.3.7.1 Innovative AI-based projects to reduce energy consumption and government initiatives driving market growth 188
11.3.8 REST OF EUROPE 188
11.4 ASIA PACIFIC 189
11.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 189
11.4.2 CHINA 197
11.4.2.1 Rising demand for energy efficiency and sustainability to fuel market growth 197

11.4.3 JAPAN 203
11.4.3.1 Initiatives for reducing fossil fuel reliance to drive sustainable
market growth 203
11.4.4 INDIA 203
11.4.4.1 Government initiatives for sustainable development and efficient resource management to foster market growth 203
11.4.5 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 204
11.4.5.1 Increasing demand for smart home energy to drive market 204
11.4.6 SOUTH KOREA 204
11.4.6.1 Transformative shift driven by AI initiatives to bolster market growth 204
11.4.7 ASEAN 205
11.4.7.1 Growing integration of AI into energy systems to drive sustainability and efficiency 205
11.4.8 REST OF ASIA PACIFIC 205
11.5 MIDDLE EAST & AFRICA 205
11.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 205
11.5.1.1 KSA 212
11.5.1.1.1 Increasing focus on reducing transmission losses and enhancing energy efficiency goals to aid market growth 212
11.5.1.2 UAE 218
11.5.1.2.1 Increasing energy demands and focus on reducing environmental footprints to foster market growth 218
11.5.1.3 Kuwait 218
11.5.1.3.1 Rising applications of AI for enhancing asset management, operational excellence, and technical capabilities to assist market growth 218
11.5.1.4 Bahrain 219
11.5.1.4.1 Digitalization in energy sector to drive growth 219
11.5.1.5 South Africa 219
11.5.1.5.1 Increasing awareness of sustainability and government commitments to create significant growth opportunities 219
11.5.1.6 Rest of Middle East & Africa 219
11.6 LATIN AMERICA 220
11.6.1 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 220
11.6.2 BRAZIL 227
11.6.2.1 Government support, technological advancements, and skilled workforce to drive market 227
11.6.3 ARGENTINA 232
11.6.3.1 Government initiatives for optimizing energy consumption and integrating renewable sources to accelerate market growth 232
11.6.4 MEXICO 233
11.6.4.1 National AI strategy and increasing demand for energy forecasting to drive market 233
11.6.5 REST OF LATIN AMERICA 233

12 COMPETITIVE LANDSCAPE 234
12.1 INTRODUCTION 234
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2021–2024 234
12.3 MARKET SHARE ANALYSIS, 2024 236
12.3.1 MARKET RANKING ANALYSIS 238
12.4 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 239
12.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2024 239
12.5.1 STARS 239
12.5.2 EMERGING LEADERS 239
12.5.3 PERVASIVE PLAYERS 240
12.5.4 PARTICIPANTS 240
12.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2024 241
12.5.5.1 Company footprint 241
12.5.5.2 Region footprint 242
12.5.5.3 Offering footprint 243
12.5.5.4 Energy type footprint 244
12.5.5.5 Type footprint 245
12.5.5.6 Application footprint 246
12.5.5.7 End-use footprint 247
12.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2024 248
12.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 248
12.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 248
12.6.3 DYNAMIC COMPANIES 248
12.6.4 STARTING BLOCKS 248
12.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2024 250
12.6.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 250
12.6.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 251
12.7 COMPETITIVE SCENARIO 252
12.7.1 PRODUCT LAUNCHES AND ENHANCEMENTS 252
12.7.2 DEALS 252
12.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 254
12.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 255

13 COMPANY PROFILES 256
13.1 KEY PLAYERS 256
13.1.1 SCHNEIDER ELECTRIC SE 256
13.1.1.1 Business overview 256
13.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 258
13.1.1.3 Recent developments 258
13.1.1.3.1 Deals 258
13.1.1.4 MnM view 259
13.1.1.4.1 Key strengths 259
13.1.1.4.2 Strategic choices 259
13.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 259
13.1.2 GE VERNOVA 260
13.1.2.1 Business overview 260
13.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 260
13.1.2.3 Recent developments 261
13.1.2.3.1 Product launches and enhancements 261
13.1.2.3.2 Deals 262
13.1.2.4 MnM view 262
13.1.2.4.1 Key strengths 262
13.1.2.4.2 Strategic choices 262
13.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 262
13.1.3 ABB LTD 263
13.1.3.1 Business overview 263
13.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 264
13.1.3.3 Recent developments 265
13.1.3.3.1 Deals 265
13.1.3.4 MnM view 265
13.1.3.4.1 Key strengths 265
13.1.3.4.2 Strategic choices 265
13.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 265
13.1.4 HONEYWELL INTERNATIONAL, INC. 266
13.1.4.1 Business overview 266
13.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 268
13.1.4.3 Recent developments 269
13.1.4.3.1 Product launches and enhancements 269
13.1.4.3.2 Deals 269
13.1.4.4 MnM view 270
13.1.4.4.1 Key strengths 270
13.1.4.4.2 Strategic choices 270
13.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 270

13.1.5 SIEMENS AG 271
13.1.5.1 Business overview 271
13.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 272
13.1.5.3 Recent developments 273
13.1.5.3.1 Deals 273
13.1.5.4 MnM view 273
13.1.5.4.1 Key strengths 273
13.1.5.4.2 Strategic choices 273
13.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 273
13.1.6 ORACLE CORPORATION 274
13.1.6.1 Business overview 274
13.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 275
13.1.6.3 Recent developments 276
13.1.6.3.1 Deals 276
13.1.7 VESTAS WIND SYSTEMS A/S 277
13.1.7.1 Business overview 277
13.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 278
13.1.7.3 Recent developments 279
13.1.7.3.1 Deals 279
13.1.8 IBM CORPORATION 280
13.1.8.1 Business overview 280
13.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 282
13.1.8.3 Recent developments 283
13.1.8.3.1 Deals 283
13.1.9 MICROSOFT CORPORATION, INC. 284
13.1.9.1 Business overview 284
13.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 285
13.1.9.3 Recent developments 286
13.1.9.3.1 Deals 286
13.1.10 AMAZON WEB SERVICES, INC 287
13.1.10.1 Business overview 287
13.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 288
13.1.10.3 Recent developments 288
13.1.10.3.1 Deals 288
13.1.11 ATOS SE 289
13.1.11.1 Business overview 289
13.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 290
13.1.11.3 Recent developments 292
13.1.11.3.1 Product launches and enhancements 292
13.1.11.3.2 Deals 292
13.1.12 TESLA, INC. 293
13.1.13 C3.AI, INC. 294
13.1.14 ALPIQ 295
13.1.15 ENEL S.P.A. 296
13.2 STARTUPS/SMES 297
13.2.1 ORIGAMI ENERGY 297
13.2.2 INNOWATS 298
13.2.3 IRASUS TECHNOLOGIES 299
13.2.4 GRID4C 299
13.2.5 UPLIGHT 300
13.2.6 GRIDBEYOND 300
13.2.7 ESMART SYSTEMS 301
13.2.8 NDUSTRIAL 301
13.2.9 DATATEGY 302
13.2.10 OMDENA 302
14 ADJACENT/RELATED MARKETS 303
14.1 INTRODUCTION 303
14.2 CONVERSATIONAL AI MARKET 303
14.2.1 MARKET OVERVIEW 303
14.2.2 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY OFFERING 304
14.3 SERVICES 304
14.3.1 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY SERVICE 304
14.3.2 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY BUSINESS FUNCTION 305
14.3.3 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY INTEGRATION MODE 306
14.3.4 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY VERTICAL 307
14.4 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET 308
14.4.1 MARKET DEFINITION 308
14.4.2 MARKET OVERVIEW 308
14.4.3 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY OFFERING 308
14.4.4 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY DEPLOYMENT TYPE 309
14.4.5 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 310
14.4.6 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY VERTICAL 311
15 APPENDIX 312
15.1 DISCUSSION GUIDE 312
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 316
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 318
15.4 RELATED REPORTS 318
15.5 AUTHOR DETAILS 319

ページTOPに戻る

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

webからのご注文・お問合せはこちらのフォームから承ります

本レポートと同分野（通信・IT）の最新刊レポート

MarketsandMarkets社のTelecom & IT分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（artificial intelligence）の最新刊レポート

よくあるご質問

MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?

マーケッツアンドマーケッツ（MarketsandMarkets）は通信、半導体、医療機器、エネルギーなど、幅広い市場に関する調査レポートを出版しています。また広範な市場を対象としたカスタム調査も行って... もっと見る

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。

注文の手続きはどのようになっていますか?

1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ（通常は円払い）の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。

データリソース社はどのような会社ですか?

当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。

エネルギー分野における人工知能市場：用途別（エネルギー需要予測、送電網最適化・管理、蓄電最適化）、最終用途別（発電、送電、配電、消費） - 2030年までの世界予測

サマリー

目次

Summary

Table of Contents

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

本レポートと同分野（通信・IT）の最新刊レポート

MarketsandMarkets社のTelecom & IT分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（artificial intelligence）の最新刊レポート

よくあるご質問

MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

注文の手続きはどのようになっていますか?

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

データリソース社はどのような会社ですか?