コスト高騰と脱炭素、その両方をどう乗り越えるか

電力料金の高騰に加え、企業としての環境配慮（ESG／脱炭素）も求められる中、
「電気の使い方そのものを見直す」動きが始まっています。

キーワードは：

✅ 予測

✅ 自動制御

✅ 設備連携

これらを組み合わせることで、電力消費の“中身”をAIで最適化する仕組みが注目を集めています。

仕組みはシンプル、効果は大きく

工場や施設での電力使用を“予測・制御・最適化”するAIシステム。
具体的には以下のような機能を持ちます：

• 蓄電池・太陽光などの再エネを一括制御
• 過去の使用実績＋天気＋市場価格をもとに使用を最適化
• ピーク時間を避ける電力使用スケジュールを自動作成
• 警報発令時は自動的に非常用電源へ切り替え

これにより、年間エネルギーコストを10～20％削減できるケースも報告されています。

💡 導入判断のためのチェックポイント（購買・資材担当向け）

• 投資対効果（ROI）
  導入費用に対して、どれだけのコスト削減が見込めるか（例：3年以内に回収できるか）

• 設備互換性
  既存の制御設備やエネルギーマネジメントシステム（EMS）と接続可能か、追加工事が必要か

• 補助金・優遇制度
  地方自治体や国の脱炭素支援制度、補助金の対象になるかを確認

• ベンダーの実績
  他工場や他業界での導入事例があるか、サポート体制やトラブル対応の信頼性も重要

• カーボン可視化
  CO₂排出量を自動算出できるか、ESG対応としてレポート出力機能があるか

実例紹介：電子部品メーカーの導入成果

• 年間電力コスト：15％削減
• CO₂排出量：20％削減
• 導入コストのうち約40％を補助金でカバー
• 取引先からの環境対応評価が向上し、新規受注につながったケースも

今後のアップデートにも注目

この分野は今も進化中。以下のような機能追加も予定されています：

• AIによる作業シフトの最適提案
• 空調や冷凍設備との連携強化
• カーボンクレジット・非化石証書との管理統合

つまり、「省エネ設備の購入」ではなく、
“継続的に価値を生むインフラ投資”としての判断が求められます。

まとめ：投資判断の目線で考える「エネルギー最適化」

• 電力の最適化は、コスト削減・脱炭素・BCP対策の3本柱に貢献
• 導入前にはROI試算・補助金活用・設備適合性を要確認
• 「先に備え、未来を読む」仕組みが、今の購買に求められています

AIによるエネルギー制御は、単なる設備ではなく「企業価値を高める投資」です。