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インタビュー記事:人工知能 (AI)とソーラーアセットマネジメントが交差するとき

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インタビュー記事:人工知能 (AI)とソーラーアセットマネジメントが交差するとき

インタビュー記事:人工知能 (AI)とソーラーアセットマネジメントが交差するとき

  太陽光発電は、クリーンエネルギー移行を加速させるための成長力があると認識されています。しかし、気まぐれに変化する性質をもつ天気と、気候変動が組み合わされることによって、太陽光発電をはじめとした再生可能エネルギーの発電量の予測が難しくなっています。これに対し、近年話題になっている「人工知能(AI)」を活用したソリューションが、発電施設の運営や財務上の利益に悪影響を与えるものに対応するための見識を提供できる可能性を秘めているといいます。

人工知能(AI)と機械学習(ML)は、多くの業界でデータ分析の見識や自動化に革命をもたらしています。太陽光発電業界でも同様に、アセット管理の改善のためにAIが活用されています。今回は、イスラエル発のAIスタートアップ企業「Raycatch」社の創設者であるMike Goldstein氏に、太陽光発電業界に利益をもたらすためにAIをどのように活用しているのかをインタビューしました。(この記事は2019年10月にドイツで開催されるSolar Asset Management Europeカンファレンスの準備のために作成されたものです)
Q:Raycatch社はどのようにして生まれたのでしょうか?
A:太陽電池モジュール価格の大幅な引き下げにより太陽光発電の競争力は高まり、魅力的な電力生産源となり、マージンが大幅に低下しました。これは同時に、既存アセットのパフォーマンス最適化の恩恵が、ROIの向上によりさらに高まることを意味します。しかし、アセットオーナーやマネージャー、オペレーターが日々の仕事を処理する方法は依然として同じままでした。彼らはプロジェクトに対する意思決定を行うために、従来のプロセスに依存していたのです。私たちは、その部分に革命を起こす挑戦をすることにしました。意思決定のための自動ナビゲーションを実装し、ヒューマンファクターや当て推量を取り除くためにRaycatchは生まれたのです。

Q:AIの活用によってターゲットグループにメリットがあるということですが、具体的なメリットについて詳しく説明していただけますか?
発電所のオーナーはアセットのパフォーマンスを最大で8%向上することが可能です。また、アセットポートフォリオ管理が容易になり、アセットマネージャーはベンダー関係管理を改善できます。オペレーターは特定業務を実行することでコストを節約することができ、事前にスケジュールされたメンテナンス作業を回避することで、時間をより効率的に使うことが可能になります。また、技術者もより適切な指示をうけることが可能になり、適切なコンポーネントを使用することができるようになります。

Q:上記を実現する上で、人工知能(AI)と機械学習(ML)はどのような役割を果たすのでしょうか?
A:人工知能や機械学習は非常に重要な部分であり、私たちが提供するソリューション心の心臓とも言えます。AIやMLは、データ対して物理的に目を向けたり、依存することなくインテリジェンスの生成を可能にします。人工知能と機械学習が太陽光発電事業と交わることで、生産予測の改善やソフトウェアによる大規模なデータセットを調査を可能にし、異常を検出し、継続的な学習に基づいて正確な決定を下すことによって業界としての運営方法を根本的に変えることにつながります。データ分析はその性質上、並行して行われるため、継続的な運用と最適化をすすめるのに最適で、かつ簡単にアセットを診断できるので、散発的なオンサイトテストのコストを削減できます。

Q:ROI(投資利益率)重視のアプローチをどのように定義しますか?
A:第一に、私たちはクライアントからの見識を収集し、さまざまなメンテナンス活動のチェックリストと、メンテナンス価格のインベントリを作成しました。第二に、我々のシステムは問題の原因に応じて分離された損失を計算することができ、推奨事項のより最適な分類が可能です。これらの推奨事項は、特定のROIのために設計されています。つまり、各アクションには独自のROIフィールドがあります。同じ運用コストを維持しながら、アセットオーナーとオペレーターのリーチを拡大し、より良い仕事をし、マージンの少ない期間により多くのアセットをコントロールできるようにするために、AIを推進しています。

Q:Raycatchのビジョンを一言で表すと?
A:世界の太陽光発電市場で採用される、飛躍的なリーダーになることです。

Raycatch社の「DeepSolar」についての詳細はこちらの動画をご覧ください。

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