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人工知能と再生可能エネルギーの相乗効果の活用

Harnessing the Synergy of Artificial Intelligence and Renewable Energy (原題)

Saurabh Pandey

Advances in computational intelligence and robotics book seriesジャーナル2026-10-13#再生可能エネルギー経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.4018/979-8-3373-7549-6.ch002
原典: https://doi.org/10.4018/979-8-3373-7549-6.ch002

🤖 gxceed AI 要約

日本語

AIと再生可能エネルギーシステムの融合を、スマートで低炭素な社会の基盤として論じる書籍章。機械学習・予測分析・デジタルツインが太陽光・風力・水力・バイオ・地熱の資源予測、運用効率、故障検知、系統連系をどう改善するかを整理する。間欠性への対応、スマートグリッド安定化、需給管理の最適化に加え、AIインフラ自体の電力消費と低炭素AI設計の課題も評価する。

English

This book chapter examines the convergence of AI and renewable energy systems as a foundation for smart, low-carbon societies. It reviews how machine learning, predictive analytics, and digital twins improve forecasting, operational efficiency, fault detection, and grid integration across solar, wind, hydro, bioenergy, and geothermal. It also addresses AI's own energy footprint and the need for low-carbon AI architectures, alongside governance and ethical considerations.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では第7次エネルギー基本計画やGX実現に向けた再エネ主力化・系統安定化の議論が進む中、AIを用いた需給予測・系統運用の実務知見は電力・製造業のGX戦略に直結する。SSBJ開示における自社の再エネ調達・省エネ投資の説明材料としても活用可能。

In the global GX context

Globally, this chapter speaks to the operational side of the energy transition—how AI can support grid flexibility and renewable integration, which underpins corporate decarbonization pathways and transition finance narratives. It also flags the growing energy demand of AI infrastructure, an emerging disclosure and target-setting issue for tech and data-center-heavy firms.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI×再エネの系統運用・予測技術の現状整理として、実証研究の出発点にできる。

🏢実務担当者:再エネ調達や省エネ投資の意思決定にAI活用の選択肢を加え、低炭素AI設計の視点も得られる。

🏛政策担当者:系統安定化とAIインフラの電力消費を踏まえたGX政策・ガバナンス設計の参考になる。

📄 Abstract（原文）

Artificial Intelligence (AI) has changed the dynamic of energy sustainability across the globe with regard to digital transformation. This chapter discusses AI and renewable energy systems convergence as the basis of smart, low-carbon societies. It discusses the ways in which machine learning, predictive analytics, and digital twins can be used to increase solar, wind, hydropower, bioenergy and geothermal resource forecasting, operational efficiency, fault detection and grid integration. The specific emphasis is put upon AI-driven solutions to intermittency, stabilizing smart grids, and optimizing energy distribution and demand management. The chapter, as well, assesses the increasing energy requirements of AI infrastructures and suggests ways of creating energy-efficient, low-carbon AI architectures. It combines the technical, environmental, and policy views to put the practical uses providing resilience and net-zero transitions and focus on governance, ethics, and responsible innovation to promote sustainable and inclusive development.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。