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

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2025年2月1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	通常2営業日以内	324	457	英語

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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部門にますます統合され、より効率的で安全かつ持続可能なエネルギーになりつつある。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）と中国移動（China Mobile）は、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、通信ネットワークにおけるエネルギー使用を最適化する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）、Atos 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）。

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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 35
1.5 考慮した通貨 36
1.6 利害関係者 36
2 調査方法 37
2.1 調査データ 37
2.1.1 二次データ 38
2.1.2 一次データ 38
2.1.2.1 専門家への一次インタビュー 38
2.1.2.2 一次プロファイルの内訳 39
2.1.2.3 業界専門家による主な洞察 39
2.2 市場規模の推定 40
2.2.1 トップダウンアプローチ 41
2.2.2 ボトムアップアプローチ 42
2.2.3 エネルギー市場の推計：需要サイド分析 43
2.3 データの三角測量 44
2.4 限界とリスク評価 45
2.5 調査の前提 45
2.6 調査の限界
3 エグゼクティブサマリー 46
4 プレミアムインサイト 48
4.1 エネルギー分野のAI市場における主要企業の機会 48
4.2 エネルギー分野のAI市場：サービス別 48
4.3 エネルギーAI市場：サービス別 49
4.4 エネルギーAI市場：プロフェッショナルサービス別 49
4.5 エネルギー分野のAI市場：用途別 50
4.6 Ai in Energy市場：エネルギータイプ別 50
4.7 エネルギー分野のAI市場：最終用途別 51
4.8 エネルギー分野のAI市場：タイプ別 51
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 52
5 市場の概要と業界動向
5.1 はじめに
5.2 市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因 54
5.2.1.1 エネルギー市場の変動とリスク管理 54
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 54
5.54 2.1.3 AI搭載ロボットによるエネルギーセクター作業員の安全性向上 54
5.2.2 阻害要因 54
5.2.2.1 データのプライバシーとセキュリティ 54
5.2.2.2 高い導入コスト 55
5.2.3 機会 55
5.2.3.1 炭素排出削減と持続可能性へのシフトの増加 55
5.2.3.2 再生可能エネルギーの統合 55
5.2.4 課題 56
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モデルの訓練と展開に限界がある 56
5.2.4.2 AIとエネルギー分析の熟練専門家の不足 56
5.3 エネルギー市場におけるAIの歴史 56
5.4 エコシステム分析 57
5.5 ケーススタディ分析 59
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 59
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 60
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 61
5.5.4 AI を活用したマイクログリッドが地域社会のエネルギー回復力と公平性を促進 61
5.5.5 C3 AI の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オペレーション改善を支援した。
運用改善を実現した。
5.6 サプライチェーン分析 63
5.7 関税と規制の状況 64
5.7.1 プロセッサとコントローラに関連する関税（HSN：854231） 64
5.7.2 規制機関、政府機関、その他の組織 65
5.7.3 主要規制エネルギーにおけるAI 68
5.7.3.1 北米 68
5.7.3.1.1 SCR 17：人工知能法案（カリフォルニア州） 68
5.7.3.1.2 S1103：人工知能自動決定法案（コネチカット州） 68
5.7.3.1.3 国家人工知能イニシアチブ法（NAIIA） 69
5.7.3.1.4 人工知能およびデータ法（AIDA）（カナダ） 69
5.7.3.2 欧州 70
5.7.3.2.1 欧州連合（EU） - 人工知能法（AIA） 70
5.7.3.2.2 一般データ保護規則（欧州） 70
5.7.3.3 アジア太平洋地域 71
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） 71
5.7.3.3.2 国家AI戦略（シンガポール） 71
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） 72
5.7.3.4 中東・アフリカ 72
5.7.3.4.1 人工知能国家戦略（アラブ首長国連邦） 72
5.7.3.4.2 国家人工知能戦略（カタール） 73
5.7.3.4.3 AI倫理原則とガイドライン（ドバイ） 73
5.7.3.5 ラテンアメリカ 73
5.7.3.5.1 サンティアゴ宣言（チリ） 73
5.7.3.5.2 ブラジルの人工知能戦略（EBIA） 74
5.8 価格分析 74
5.8.1 平均販売価格（再生可能エネルギータイプ別） 74
5.8.2 指標価格分析（オファリング別、2024年） 75
5.9 技術分析 75
5.9.1 主要技術 75
5.9.1.1 会話型AI 75
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 76
5.9.1.3 AutoML 76
5.9.1.4 MLOps 76
5.9.2 補完的技術
5.9.2.1 ブロックチェーン 77
5.9.2.2 エッジコンピューティング 77
5.9.2.3 センサーとロボティクス 77
5.9.2.4 サイバーセキュリティ 78
5.9.2.5 ビッグデータ 78
5.9.2.6 IoT 78
5.9.3 隣接技術 79
5.9.3.1 スマートグリッド 79
5.9.3.2 ロボティクス 79
5.9.3.3 地理空間技術 79
5.10 特許分析 80
5.10.1 主要特許のリスト 81
5.11 ポーターの5つの力分析 83
5.11.1 新規参入の脅威 84
5.11.2 代替品の脅威 84
5.11.3 買い手の交渉力 85
5.11.4 供給者の交渉力 85
5.11.5 競争相手の強さ 85
5.12 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 85
5.13 主要ステークホルダーと購買基準 86
5.13.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 86
5.13.2 購入基準
5.14 主要会議とイベント（2024～2025年） 88
5.15 エネルギー市場におけるAIの技術ロードマップ 89
5.15.1 短期ロードマップ（2023～2025年） 89
5.15.2 中期ロードマップ（2026～2028年） 89
5.15.3 長期ロードマップ（2029～2030年） 89
5.16 エネルギー市場におけるAIのベストプラクティス 90
5.16.1 データの品質と統合の確保 90
5.16.2 AIを活用した予知保全の採用 90
5.16.3 利害関係者間のコラボレーションを促進する 90
5.16.4 拡張性と柔軟性を優先する 90
5.16.5 倫理的なAIの導入に注力する 90
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 90
5.16.7 エネルギー予測と負荷管理のためのAIの導入 90
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 90
5.17 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 91
5.17.1 エネルギー・アズ・ア・サービス（EaaS） 91
5.17.2 予知保全契約 91
5.17.3 AI主導の取引プラットフォーム 91
5.17.4 グリッド柔軟性ソリューション 91
5.17.5 サステナビリティ・アズ・ア・サービス 91
5.17.6 遠隔エネルギー監視・管理 91
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 91
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 91
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 92
5.19 貿易分析（8542） 92
5.19.1 プロセッサとコントローラの輸出シナリオ 92
5.19.2 プロセッサとコントローラの輸入シナリオ 94
5.20 投資と資金調達のシナリオ
5.21 エネルギー市場におけるAI/GEN AIの影響 96
5.21.1 エネルギー分野におけるAI／GEN AIのインパクト 96
5.21.2 エネルギー分野におけるAI/Gen AIのユースケース 96
6 エネルギー分野のAI市場、サービス別 98
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング：エネルギー分野におけるAIの市場促進要因

6.2 ソリューション 100
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 100
6.3 サービス 101
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 101
6.3.2 プロフェッショナル・サービス 103
6.3.2.1 トレーニング＆コンサルティング 105
6.3.2.2 システムの統合と導入 106
6.3.2.3 サポート＆メンテナンス 107
6.3.3 マネージド・サービス 108
7 エネルギー分野におけるAI市場（エネルギータイプ別） 109
7.1 はじめに
7.1.1 エネルギータイプ別エネルギー分野のAI市場促進要因
7.2 従来型エネルギー 111
7.2.1 監視強化と運用最適化が市場成長を促進する 111
7.2.2 化石燃料 112
7.2.2.1 石炭 113
7.2.2.2 石油 113
7.2.2.3 天然ガス 113
7.2.3 原子力エネルギー 114
7.2.4 その他の従来型エネルギー 115
7.3 再生可能エネルギー 116
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 116
7.3.2 太陽電池 117
7.3.3 風力 118
7.3.4 水力発電 119
7.3.5 バイオマス 120
7.3.6 その他の再生可能エネルギー 121
8 エネルギーにおけるAI市場（タイプ別） 122
8.1 はじめに 123
8.1.1 タイプ別エネルギー分野のAI市場促進要因 123
8.2 ジェネレーティブAI 124
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 124
8.3 その他のAI 125
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 125
8.3.2 機械学習 126
8.3.3 自然言語処理 127
8.3.4 予測分析 127
8.3.5 コンピュータ・ビジョン 127
9 エネルギー分野のAI市場（用途別） 128
9.1 はじめに 129
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 129
9.2 エネルギー需要予測 131
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 131
9.3 グリッド最適化と管理 132
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 132
9.4 エネルギー貯蔵の最適化 133
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 133
9.5 再生可能エネルギーの統合 134
9.5.1 効率と信頼性を確保するため、可変エネルギー源を電力網にシームレスに組み込む 134
9.6 エネルギー取引と市場予測 135
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 135
9.7 エネルギー持続可能性管理 136
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 136
9.8 災害復旧・復興 137
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 137
9.9 その他の用途 138
10 エネルギーのAI市場（最終用途別） 139
10.1 はじめに
10.1.1 最終用途：エネルギー分野のAI市場促進要因
10.2 世代 142
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 142
10.3 送電 143
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 143
10.4 配電 144
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 144
10.5 消費 145
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 145
10.5.2 商業用 146
10.5.3 産業用 147
11 エネルギー分野のAI市場（地域別） 149
11.1 はじめに 150
11.2 北米 151
11.2.1 北米：マクロ経済見通し 151
11.2.2 米国 159
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提供 159
11.2.3 カナダ 164
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 164
11.3 欧州 171
11.3.1 欧州：マクロ経済見通し 171
11.3.2 ドイツ 178
11.3.2.1 多額の投資と共同プロジェクトが市場成長を促進する 178
11.3.3 英国 184
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 184
11.3.4 フランス 185
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する 185
11.3.5 イタリア 185
11.3.5.1 公共投資と民間企業間の協力が市場を牽引 185
11.3.6 スペイン 185
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 185
11.3.7 北欧 186
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 186
11.3.8 その他の欧州 186
11.4 アジア太平洋地域 187
11.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済見通し 187
11.4.2 中国 195
11.4.2.1 エネルギー効率と持続可能性への需要の高まりが市場成長を促進する 195
11.4.3 日本 201
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 201
11.4.4 インド 201
11.4.4.1 持続可能な開発と効率的な資源管理に対する政府の取り組みが市場成長を促進 201
11.4.5 オーストラリア・ニュージーランド 202
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する 202
11.4.6 韓国 202
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 202
11.4.7 ASEAN 203
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 203
11.4.8 その他のアジア太平洋地域 203
11.5 中東・アフリカ 203
11.5.1 中東・アフリカ：マクロ経済見通し 203
11.5.1.1 KSA 210
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 210
11.5.1.2 UAE 216
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 216
11.5.1.3 クウェート 216
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 216
11.5.1.4 バーレーン 217
11.5.1.4.1 エネルギー分野のデジタル化が成長を促進 217
11.5.1.5 南アフリカ 217
11.5.1.5.1 持続可能性への意識の高まりと政府の取り組みが大きな成長機会を生む 217
11.5.1.6 その他の中東・アフリカ 217
11.6 ラテンアメリカ 218
11.6.1 ラテンアメリカ：マクロ経済見通し 218
11.6.2 ブラジル 225
11.6.2.1 政府支援、技術進歩、熟練労働力が市場を牽引 225
11.6.3 アルゼンチン 230
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取り組みが市場成長を加速 230
11.6.4 メキシコ 231
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 231
11.6.5 その他のラテンアメリカ地域 231
12 競争環境 232
12.1 はじめに 232
12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2021～2024年） 232
12.3 市場シェア分析、2024年 234
12.3.1 市場ランキング分析 236
12.4 収益分析、2019-2023年 237
12.5 企業評価マトリックス：主要プレーヤー、2024年 237
12.5.1 スター企業 237
12.5.2 新興リーダー 237
12.5.3 浸透型プレーヤー 238
12.5.4 参加企業 238
12.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2024年 239
12.5.5.1 企業フットプリント 239
12.5.5.2 地域別フットプリント 240
12.5.5.3 オファリングのフットプリント 241
12.5.5.4 エネルギータイプのフットプリント 242
12.5.5.5 タイプ別フットプリント 243
12.5.5.6 アプリケーションフットプリント 244
12.5.5.7 最終用途フットプリント 245
12.6 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2024年） 246
12.6.1 進歩的企業 246
12.6.2 反応企業 246
12.6.3 ダイナミックな企業 246
12.6.4 スタートアップ・ブロック 246
12.6.5 競争ベンチマーク：新興企業／SM、2024年 248
12.6.5.1 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 248
12.6.5.2 主要新興企業／中小企業の競争ベンチマーク 249
12.7 競争シナリオ 250
12.7.1 製品の発売と強化 250
12.7.2 取引 251
12.8 ブランド／製品の比較 253
12.9 企業の評価と財務指標 254
13 会社プロファイル 255
13.1 主要プレーヤー 255
13.1.1 シュナイダーエレクトリック 255
13.1.1.1 事業概要 255
13.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 257
13.1.1.3 最近の動向 257
13.1.1.3.1 製品の発売と機能強化 257
13.1.1.3.2 取引 258
13.1.1.4 MnMビュー 258
13.1.1.4.1 主要な強み 258
13.1.1.4.2 戦略的選択 258
13.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 258
13.1.2 ジー・バーノバ 259
13.1.2.1 事業概要 259
13.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 259
13.1.2.3 最近の動向 260
13.1.2.3.1 製品の発売と機能強化 260
13.1.2.3.2 取引 261

13.1.2.4 MnMの見解 261
13.1.2.4.1 主要な強み 261
13.1.2.4.2 戦略的選択 261
13.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 261
13.1.3 ABB LTD.262
13.1.3.1 事業概要 262
13.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 263
13.1.3.3 最近の動向 264
13.1.3.3.1 取引 264
13.1.3.4 MnMの見解 264
13.1.3.4.1 主要な強み 264
13.1.3.4.2 戦略的選択 264
13.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 264
13.1.4 ハネウェル・インターナショナル265
13.1.4.1 事業概要 265
13.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 267
13.1.4.3 最近の動向 268
13.1.4.3.1 製品の発売と機能強化 268
13.1.4.3.2 取引 268
13.1.4.4 MnMの見解 269
13.1.4.4.1 主要な強み 269
13.1.4.4.2 戦略的選択 269
13.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 269
13.1.5 シーメンスAG 270
13.1.5.1 事業概要 270
13.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 271
13.1.5.3 最近の動向 272
13.1.5.3.1 取引 272
13.1.5.4 MnMの見解 272
13.1.5.4.1 主要な強み 272
13.1.5.4.2 戦略的選択 272
13.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 272
13.1.6 オラクル株式会社 273
13.1.6.1 事業概要 273
13.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 274
13.1.6.3 最近の動向 275
13.1.6.3.1 取引 275
13.1.7 ベスタス・ウインド・システムズ 276
13.1.7.1 事業概要 276
13.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 277
13.1.7.3 最近の動向 278
13.1.7.3.1 取引 278
13.1.8 ibmコーポレーション 279
13.1.8.1 事業概要 279
13.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 281
13.1.8.3 最近の動向 282
13.1.8.3.1 取引 282
13.1.9 マイクロソフト・コーポレーション283
13.1.9.1 事業概要 283
13.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 284
13.1.9.3 最近の動向 285
13.1.9.3.1 取引 285
13.1.10 アマゾンウェブサービス 286
13.1.10.1 事業概要 286
13.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 287
13.1.10.3 最近の動向 287
13.1.10.3.1 取引 287
13.1.11 アトスSE 288
13.1.11.1 事業概要 288
13.1.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 289
13.1.11.3 最近の動き 291
13.1.11.3.1 製品の発売と機能強化 291
13.1.11.3.2 取引 291
13.1.12 テスラ292
13.1.13 C3.AI, INC.293
13.1.14 ALPIQ 294
13.1.15 エネルS.P.A. 295
13.2 新興企業/SM 296
13.2.1 オリガミ・エナジー 296
13.2.2 イノワッツ 297
13.2.3 イラサス・テクノロジーズ 298
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 301
13.2.7 エスマート・システムズ 302
13.2.8 ndustrial 303
13.2.9 データ戦略 304
13.2.10 オムデナ 304
13.2.11 ビッジリー 305
13.2.12 アバソン 306

14 隣接／関連市場 307
14.1 はじめに 307
14.2 会話AI市場 307
14.2.1 市場概要 307
14.2.2 会話型AI市場、サービス別 308
14.3 サービス 308
14.3.1 会話型AI市場：サービス別 308
14.3.2 会話型AI市場：ビジネス機能別 309
14.3.3 会話型AI市場：統合モード別 310
14.3.4 会話型AI市場：業種別 311
14.4 顧客体験管理市場 312
14.4.1 市場の定義 312
14.4.2 市場の概要 312
14.4.3 顧客体験管理市場：提供サービス別 312
14.4.4 顧客体験管理市場：展開タイプ別 313
14.4.5 顧客体験管理市場：組織規模別 314
14.4.6 カスタマー・エクスペリエンス管理市場：業種別 315
15 付録 316
15.1 ディスカッションガイド 316
15.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 320
15.3 カスタマイズオプション 322
15.4 関連レポート 322
15.5 著者の詳細 323

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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).

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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 35
1.5 CURRENCY CONSIDERED 36
1.6 STAKEHOLDERS 36
2 RESEARCH METHODOLOGY 37
2.1 RESEARCH DATA 37
2.1.1 SECONDARY DATA 38
2.1.2 PRIMARY DATA 38
2.1.2.1 Primary interviews with experts 38
2.1.2.2 Breakdown of primary profiles 39
2.1.2.3 Key insights from industry experts 39
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 40
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 41
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 42
2.2.3 AI IN ENERGY MARKET ESTIMATION: DEMAND-SIDE ANALYSIS 43
2.3 DATA TRIANGULATION 44
2.4 LIMITATIONS AND RISK ASSESSMENT 45
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 45
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 45
3 EXECUTIVE SUMMARY 46
4 PREMIUM INSIGHTS 48
4.1 OPPORTUNITIES FOR KEY PLAYERS IN AI IN ENERGY MARKET 48
4.2 AI IN ENERGY MARKET, BY OFFERING 48
4.3 AI IN ENERGY MARKET, BY SERVICE 49
4.4 AI IN ENERGY MARKET, BY PROFESSIONAL SERVICE 49
4.5 AI IN ENERGY MARKET, BY APPLICATION 50
4.6 AI IN ENERGY MARKET, BY ENERGY TYPE 50
4.7 AI IN ENERGY MARKET, BY END USE 51
4.8 AI IN ENERGY MARKET, BY TYPE 51
4.9 NORTH AMERICA: AI IN ENERGY MARKET, BY OFFERING AND END USE 52
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 53
5.1 INTRODUCTION 53
5.2 MARKET DYNAMICS 53
5.2.1 DRIVERS 54
5.2.1.1 Energy market volatility and risk management 54
5.2.1.2 Rising consumer demand for smart energy solutions 54
5.2.1.3 AI-powered robots increasing energy sector worker safety 54
5.2.2 RESTRAINTS 54
5.2.2.1 Data privacy and security 54
5.2.2.2 High implementation costs 55
5.2.3 OPPORTUNITIES 55
5.2.3.1 Increasing shift toward carbon emission reduction and sustainability 55
5.2.3.2 Renewable energy integration 55
5.2.4 CHALLENGES 56
5.2.4.1 Insufficient real-time energy data limiting training and deployment of AI models 56
5.2.4.2 Lack of skilled professionals in AI and energy analytics 56
5.3 BRIEF HISTORY OF AI IN ENERGY MARKET 56
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 57
5.5 CASE STUDY ANALYSIS 59
5.5.1 OPTIMIZING ENERGY EFFICIENCY ACROSS PORTFOLIOS: BLACKSTONE'S STRATEGIC PARTNERSHIP WITH SCHNEIDER ELECTRIC 59
5.5.2 C3 AI ENERGY MANAGEMENT PLATFORM HELPED LEADING PETROCHEMICAL COMPANY BOOST ENERGY EFFICIENCY AND ENVIRONMENTAL PERFORMANCE 60
5.5.3 ENVERUS INSTANT ANALYST ENABLED ENERGY COMPANIES IMPROVE DECISION-MAKING AND OPERATIONAL EFFICIENCY 61
5.5.4 AI-POWERED MICROGRIDS FACILITATED ENERGY RESILIENCE AND EQUITY IN REGIONAL COMMUNITIES 61
5.5.5 C3 AI ENERGY MANAGEMENT PLATFORM HELPED LEADING STEEL MANUFACTURER GAIN SUBSTANTIAL COST SAVINGS AND
OPERATIONAL IMPROVEMENTS 62
5.6 SUPPLY CHAIN ANALYSIS 63
5.7 TARIFF AND REGULATORY LANDSCAPE 64
5.7.1 TARIFF RELATED TO PROCESSORS AND CONTROLLERS (HSN: 854231) 64
5.7.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 65
5.7.3 KEY REGULATIONS: AI IN ENERGY 68
5.7.3.1 North America 68
5.7.3.1.1 SCR 17: Artificial Intelligence Bill (California) 68
5.7.3.1.2 S1103: Artificial Intelligence Automated Decision Bill (Connecticut) 68
5.7.3.1.3 National Artificial Intelligence Initiative Act (NAIIA) 69
5.7.3.1.4 The Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) - Canada 69
5.7.3.2 Europe 70
5.7.3.2.1 European Union (EU) - Artificial Intelligence Act (AIA) 70
5.7.3.2.2 General Data Protection Regulation (Europe) 70
5.7.3.3 Asia Pacific 71
5.7.3.3.1 Interim Administrative Measures for Generative Artificial Intelligence Services (China) 71
5.7.3.3.2 National AI Strategy (Singapore) 71
5.7.3.3.3 Hiroshima AI Process Comprehensive Policy Framework (Japan) 72
5.7.3.4 Middle East & Africa 72
5.7.3.4.1 National Strategy for Artificial Intelligence (UAE) 72
5.7.3.4.2 National Artificial Intelligence Strategy (Qatar) 73
5.7.3.4.3 AI Ethics Principles and Guidelines (Dubai) 73
5.7.3.5 Latin America 73
5.7.3.5.1 Santiago Declaration (Chile) 73
5.7.3.5.2 Brazilian Artificial Intelligence Strategy (EBIA) 74
5.8 PRICING ANALYSIS 74
5.8.1 AVERAGE SELLING PRICE, BY RENEWABLE ENERGY TYPE 74
5.8.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY OFFERING, 2024 75
5.9 TECHNOLOGY ANALYSIS 75
5.9.1 KEY TECHNOLOGIES 75
5.9.1.1 Conversational AI 75
5.9.1.2 Energy modeling and simulation tools 76
5.9.1.3 AutoML 76
5.9.1.4 MLOps 76
5.9.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 77
5.9.2.1 Blockchain 77
5.9.2.2 Edge computing 77
5.9.2.3 Sensors and robotics 77
5.9.2.4 Cybersecurity 78
5.9.2.5 Big data 78
5.9.2.6 IoT 78
5.9.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 79
5.9.3.1 Smart grids 79
5.9.3.2 Robotics 79
5.9.3.3 Geospatial technologies 79
5.10 PATENT ANALYSIS 80
5.10.1 LIST OF MAJOR PATENTS 81
5.11 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 83
5.11.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 84
5.11.2 THREAT OF SUBSTITUTES 84
5.11.3 BARGAINING POWER OF BUYERS 85
5.11.4 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 85
5.11.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 85
5.12 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 85
5.13 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 86
5.13.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 86
5.13.2 BUYING CRITERIA 87
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 88
5.15 TECHNOLOGY ROADMAP FOR AI IN ENERGY MARKET 89
5.15.1 SHORT-TERM ROADMAP (2023–2025) 89
5.15.2 MID-TERM ROADMAP (2026–2028) 89
5.15.3 LONG-TERM ROADMAP (2029–2030) 89
5.16 BEST PRACTICES IN AI IN ENERGY MARKET 90
5.16.1 ENSURE DATA QUALITY AND INTEGRATION 90
5.16.2 ADOPT AI-POWERED PREDICTIVE MAINTENANCE 90
5.16.3 FOSTER COLLABORATION AMONG STAKEHOLDERS 90
5.16.4 PRIORITIZE SCALABILITY AND FLEXIBILITY 90
5.16.5 FOCUS ON ETHICAL AI IMPLEMENTATION 90
5.16.6 INVEST IN AI-DRIVEN ENERGY TRADING PLATFORMS 90
5.16.7 IMPLEMENT AI FOR ENERGY FORECASTING AND LOAD MANAGEMENT 90
5.16.8 ENHANCE CUSTOMER ENGAGEMENT WITH AI SOLUTIONS 90
5.17 CURRENT AND EMERGING BUSINESS MODELS 91
5.17.1 ENERGY-AS-A-SERVICE (EAAS) 91
5.17.2 PREDICTIVE MAINTENANCE CONTRACTS 91
5.17.3 AI-DRIVEN TRADING PLATFORMS 91
5.17.4 GRID FLEXIBILITY SOLUTIONS 91
5.17.5 SUSTAINABILITY-AS-A-SERVICE 91
5.17.6 REMOTE ENERGY MONITORING AND MANAGEMENT 91
5.17.7 GREEN FINANCE AND AI-POWERED CREDIT SCORING 91
5.17.8 AI-BASED ENERGY EFFICIENCY AUDITS AND RETROFITTING SERVICES 91
5.18 AI IN ENERGY MARKET: TOOLS, FRAMEWORKS, AND TECHNIQUES 92
5.19 TRADE ANALYSIS (8542) 92
5.19.1 EXPORT SCENARIO OF PROCESSORS AND CONTROLLERS 92
5.19.2 IMPORT SCENARIO OF PROCESSORS AND CONTROLLERS 94
5.20 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 95
5.21 IMPACT OF AI/GEN AI ON AI IN ENERGY MARKET 96
5.21.1 IMPACT OF AI/GEN AI ON ENERGY SECTOR 96
5.21.2 USE CASES OF GEN AI IN ENERGY SECTOR 96
6 AI IN ENERGY MARKET, BY OFFERING 98
6.1 INTRODUCTION 99
6.1.1 OFFERING: AI IN ENERGY MARKET DRIVERS 99

6.2 SOLUTIONS 100
6.2.1 AI IN ENERGY SOLUTIONS TO DRIVE EFFICIENCY, SUSTAINABILITY, AND INNOVATION 100
6.3 SERVICES 101
6.3.1 FOCUS ON CONTINUOUS MONITORING, MAINTENANCE, AND PERFORMANCE OPTIMIZATION TO BOOST MARKET 101
6.3.2 PROFESSIONAL SERVICES 103
6.3.2.1 Training & consulting 105
6.3.2.2 System integration & implementation 106
6.3.2.3 Support & maintenance 107
6.3.3 MANAGED SERVICES 108
7 AI IN ENERGY MARKET, BY ENERGY TYPE 109
7.1 INTRODUCTION 110
7.1.1 ENERGY TYPE: AI IN ENERGY MARKET DRIVERS 110
7.2 CONVENTIONAL ENERGY 111
7.2.1 ENHANCED MONITORING AND OPERATIONAL OPTIMIZATION TO PROPEL MARKET GROWTH 111
7.2.2 FOSSIL FUELS 112
7.2.2.1 Coal 113
7.2.2.2 Oil 113
7.2.2.3 Natural gas 113
7.2.3 NUCLEAR ENERGY 114
7.2.4 OTHER CONVENTIONAL ENERGY TYPES 115
7.3 RENEWABLE ENERGY 116
7.3.1 BETTER MAINTENANCE PRACTICES, RESOURCE ALLOCATION, AND INTEGRATION OF INNOVATIVE SOLUTIONS TO SUPPORT MARKET GROWTH 116
7.3.2 SOLAR 117
7.3.3 WIND 118
7.3.4 HYDROPOWER 119
7.3.5 BIOMASS 120
7.3.6 OTHER RENEWABLE ENERGY TYPES 121
8 AI IN ENERGY MARKET, BY TYPE 122
8.1 INTRODUCTION 123
8.1.1 TYPE: AI IN ENERGY MARKET DRIVERS 123
8.2 GENERATIVE AI 124
8.2.1 GENERATION OF SYNTHETIC DATA THAT MIMICS REAL-WORLD CONDITIONS TO DRIVE MARKET 124
8.3 OTHER AI 125
8.3.1 AI TECHNOLOGIES TO TRANSFORM ENERGY PROCESSES WITH SMARTER, FASTER, AND MORE ADAPTIVE SOLUTIONS 125
8.3.2 MACHINE LEARNING 126
8.3.3 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 127
8.3.4 PREDICTIVE ANALYTICS 127
8.3.5 COMPUTER VISION 127
9 AI IN ENERGY MARKET, BY APPLICATION 128
9.1 INTRODUCTION 129
9.1.1 APPLICATION: AI IN ENERGY MARKET DRIVERS 129
9.2 ENERGY DEMAND FORECASTING 131
9.2.1 ALIGNING SUPPLY WITH ANTICIPATED DEMAND AND REAL-TIME DEMAND PREDICTIONS TO PROPEL MARKET GROWTH 131
9.3 GRID OPTIMIZATION & MANAGEMENT 132
9.3.1 REAL-TIME MONITORING, ANALYSIS, AND CONTROL TO HELP TRANSFORM ENERGY NETWORKS INTO INTELLIGENT SYSTEMS 132
9.4 ENERGY STORAGE OPTIMIZATION 133
9.4.1 PREDICTION OF ENERGY NEEDS AND IDENTIFICATION OF PERFORMANCE ANOMALIES IN STORAGE SYSTEMS TO AID MARKET GROWTH 133
9.5 RENEWABLES INTEGRATION 134
9.5.1 SEAMLESS INCORPORATION OF VARIABLE ENERGY SOURCES INTO POWER GRIDS TO ENSURE EFFICIENCY AND RELIABILITY 134
9.6 ENERGY TRADING & MARKET FORECASTING 135
9.6.1 CRUCIAL ROLE IN STREAMLINING OPERATIONS AND FOSTERING SUSTAINABLE ENERGY ECONOMIES TO SUPPORT MARKET GROWTH 135
9.7 ENERGY SUSTAINABILITY MANAGEMENT 136
9.7.1 REAL-TIME MONITORING OF ENERGY CONSUMPTION TO DRIVE MARKET 136
9.8 DISASTER RESILIENCE & RECOVERY 137
9.8.1 RISING DEMAND FOR MINIMIZING DOWNTIME AND ENSURING RELIABLE POWER DURING CRISES TO HELP MARKET GROWTH 137
9.9 OTHER APPLICATIONS 138
10 AI IN ENERGY MARKET, BY END USE 139
10.1 INTRODUCTION 140
10.1.1 END USE: AI IN ENERGY MARKET DRIVERS 140
10.2 GENERATION 142
10.2.1 REDUCED COSTS, ENHANCED SUSTAINABILITY, AND IMPROVED OPERATIONAL EFFICIENCY TO FOSTER MARKET GROWTH 142
10.3 TRANSMISSION 143
10.3.1 RESILIENT, SUSTAINABLE, AND SECURE ENERGY INFRASTRUCTURE TO DRIVE MARKET 143
10.4 DISTRIBUTION 144
10.4.1 OPTIMIZATION OF ENERGY DISTRIBUTION BY BALANCING LOAD DEMAND AND DETECTING FAULTS IN REAL TIME TO BOOST MARKET 144
10.5 CONSUMPTION 145
10.5.1 OPTIMIZED ENERGY USAGE, REDUCED COSTS, AND ENHANCED SUSTAINABILITY TO FUEL MARKET GROWTH 145
10.5.2 COMMERCIAL 146
10.5.3 INDUSTRIAL 147
11 AI IN ENERGY MARKET, BY REGION 149
11.1 INTRODUCTION 150
11.2 NORTH AMERICA 151
11.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 151
11.2.2 US 159
11.2.2.1 Government initiatives and funding to boost market growth 159
11.2.3 CANADA 164
11.2.3.1 Increased focus on reducing energy consumption to fuel market growth 164
11.3 EUROPE 171
11.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 171
11.3.2 GERMANY 178
11.3.2.1 Significant investments and collaborative projects to drive market growth 178
11.3.3 UK 184
11.3.3.1 Key investments focused on cutting emissions in energy and transportation to drive market 184
11.3.4 FRANCE 185
11.3.4.1 Increased focus on reducing environmental impact of fossil fuels to accelerate market growth 185
11.3.5 ITALY 185
11.3.5.1 Public investments and collaboration between private players to drive market 185
11.3.6 SPAIN 185
11.3.6.1 Green energy initiatives and investments to aid market growth 185
11.3.7 NORDICS 186
11.3.7.1 Innovative AI-based projects to reduce energy consumption and government initiatives driving market growth 186
11.3.8 REST OF EUROPE 186
11.4 ASIA PACIFIC 187
11.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 187
11.4.2 CHINA 195
11.4.2.1 Rising demand for energy efficiency and sustainability to fuel market growth 195
11.4.3 JAPAN 201
11.4.3.1 Initiatives for reducing fossil fuel reliance to drive sustainable market growth 201
11.4.4 INDIA 201
11.4.4.1 Government initiatives for sustainable development and efficient resource management to foster market growth 201
11.4.5 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 202
11.4.5.1 Increasing demand for smart home energy to drive market 202
11.4.6 SOUTH KOREA 202
11.4.6.1 Transformative shift driven by AI initiatives to bolster market growth 202
11.4.7 ASEAN 203
11.4.7.1 Growing integration of AI into energy systems to drive sustainability and efficiency 203
11.4.8 REST OF ASIA PACIFIC 203
11.5 MIDDLE EAST & AFRICA 203
11.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 203
11.5.1.1 KSA 210
11.5.1.1.1 Increasing focus on reducing transmission losses and enhancing energy efficiency goals to aid market growth 210
11.5.1.2 UAE 216
11.5.1.2.1 Increasing energy demands and focus on reducing environmental footprints to foster market growth 216
11.5.1.3 Kuwait 216
11.5.1.3.1 Rising applications of AI for enhancing asset management, operational excellence, and technical capabilities to assist market growth 216
11.5.1.4 Bahrain 217
11.5.1.4.1 Digitalization in energy sector to drive growth 217
11.5.1.5 South Africa 217
11.5.1.5.1 Increasing awareness of sustainability and government commitments to create significant growth opportunities 217
11.5.1.6 Rest of Middle East & Africa 217
11.6 LATIN AMERICA 218
11.6.1 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 218
11.6.2 BRAZIL 225
11.6.2.1 Government support, technological advancements, and skilled workforce to drive market 225
11.6.3 ARGENTINA 230
11.6.3.1 Government initiatives for optimizing energy consumption and integrating renewable sources to accelerate market growth 230
11.6.4 MEXICO 231
11.6.4.1 National AI strategy and increasing demand for energy forecasting to drive market 231
11.6.5 REST OF LATIN AMERICA 231
12 COMPETITIVE LANDSCAPE 232
12.1 INTRODUCTION 232
12.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2021–2024 232
12.3 MARKET SHARE ANALYSIS, 2024 234
12.3.1 MARKET RANKING ANALYSIS 236
12.4 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 237
12.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2024 237
12.5.1 STARS 237
12.5.2 EMERGING LEADERS 237
12.5.3 PERVASIVE PLAYERS 238
12.5.4 PARTICIPANTS 238
12.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2024 239
12.5.5.1 Company footprint 239
12.5.5.2 Region footprint 240
12.5.5.3 Offering footprint 241
12.5.5.4 Energy type footprint 242
12.5.5.5 Type footprint 243
12.5.5.6 Application footprint 244
12.5.5.7 End-use footprint 245
12.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2024 246
12.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 246
12.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 246
12.6.3 DYNAMIC COMPANIES 246
12.6.4 STARTING BLOCKS 246
12.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2024 248
12.6.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 248
12.6.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 249
12.7 COMPETITIVE SCENARIO 250
12.7.1 PRODUCT LAUNCHES AND ENHANCEMENTS 250
12.7.2 DEALS 251
12.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 253
12.9 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 254
13 COMPANY PROFILES 255
13.1 KEY PLAYERS 255
13.1.1 SCHNEIDER ELECTRIC SE 255
13.1.1.1 Business overview 255
13.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 257
13.1.1.3 Recent developments 257
13.1.1.3.1 Product launches and enhancements 257
13.1.1.3.2 Deals 258
13.1.1.4 MnM view 258
13.1.1.4.1 Key strengths 258
13.1.1.4.2 Strategic choices 258
13.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 258
13.1.2 GE VERNOVA 259
13.1.2.1 Business overview 259
13.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 259
13.1.2.3 Recent developments 260
13.1.2.3.1 Product launches and enhancements 260
13.1.2.3.2 Deals 261

13.1.2.4 MnM view 261
13.1.2.4.1 Key strengths 261
13.1.2.4.2 Strategic choices 261
13.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 261
13.1.3 ABB LTD. 262
13.1.3.1 Business overview 262
13.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 263
13.1.3.3 Recent developments 264
13.1.3.3.1 Deals 264
13.1.3.4 MnM view 264
13.1.3.4.1 Key strengths 264
13.1.3.4.2 Strategic choices 264
13.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 264
13.1.4 HONEYWELL INTERNATIONAL, INC. 265
13.1.4.1 Business overview 265
13.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 267
13.1.4.3 Recent developments 268
13.1.4.3.1 Product launches and enhancements 268
13.1.4.3.2 Deals 268
13.1.4.4 MnM view 269
13.1.4.4.1 Key strengths 269
13.1.4.4.2 Strategic choices 269
13.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 269
13.1.5 SIEMENS AG 270
13.1.5.1 Business overview 270
13.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 271
13.1.5.3 Recent developments 272
13.1.5.3.1 Deals 272
13.1.5.4 MnM view 272
13.1.5.4.1 Key strengths 272
13.1.5.4.2 Strategic choices 272
13.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 272
13.1.6 ORACLE CORPORATION 273
13.1.6.1 Business overview 273
13.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 274
13.1.6.3 Recent developments 275
13.1.6.3.1 Deals 275
13.1.7 VESTAS WIND SYSTEMS A/S 276
13.1.7.1 Business overview 276
13.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 277
13.1.7.3 Recent developments 278
13.1.7.3.1 Deals 278
13.1.8 IBM CORPORATION 279
13.1.8.1 Business overview 279
13.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 281
13.1.8.3 Recent developments 282
13.1.8.3.1 Deals 282
13.1.9 MICROSOFT CORPORATION, INC. 283
13.1.9.1 Business overview 283
13.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 284
13.1.9.3 Recent developments 285
13.1.9.3.1 Deals 285
13.1.10 AMAZON WEB SERVICES, INC 286
13.1.10.1 Business overview 286
13.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 287
13.1.10.3 Recent developments 287
13.1.10.3.1 Deals 287
13.1.11 ATOS SE 288
13.1.11.1 Business overview 288
13.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 289
13.1.11.3 Recent developments 291
13.1.11.3.1 Product launches and enhancements 291
13.1.11.3.2 Deals 291
13.1.12 TESLA, INC. 292
13.1.13 C3.AI, INC. 293
13.1.14 ALPIQ 294
13.1.15 ENEL S.P.A. 295
13.2 STARTUPS/SMES 296
13.2.1 ORIGAMI ENERGY 296
13.2.2 INNOWATTS 297
13.2.3 IRASUS TECHNOLOGIES 298
13.2.4 GRID4C 299
13.2.5 UPLIGHT 300
13.2.6 GRIDBEYOND 301
13.2.7 ESMART SYSTEMS 302
13.2.8 NDUSTRIAL 303
13.2.9 DATATEGY 304
13.2.10 OMDENA 304
13.2.11 BIDGELY 305
13.2.12 AVATHON 306

14 ADJACENT/RELATED MARKETS 307
14.1 INTRODUCTION 307
14.2 CONVERSATIONAL AI MARKET 307
14.2.1 MARKET OVERVIEW 307
14.2.2 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY OFFERING 308
14.3 SERVICES 308
14.3.1 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY SERVICE 308
14.3.2 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY BUSINESS FUNCTION 309
14.3.3 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY INTEGRATION MODE 310
14.3.4 CONVERSATIONAL AI MARKET, BY VERTICAL 311
14.4 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET 312
14.4.1 MARKET DEFINITION 312
14.4.2 MARKET OVERVIEW 312
14.4.3 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY OFFERING 312
14.4.4 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY DEPLOYMENT TYPE 313
14.4.5 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY ORGANIZATION SIZE 314
14.4.6 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET, BY VERTICAL 315
15 APPENDIX 316
15.1 DISCUSSION GUIDE 316
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 320
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 322
15.4 RELATED REPORTS 322
15.5 AUTHOR DETAILS 323

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