太陽光発電・地熱発電におけるAI活用方法は？メリット・最新企業実例を徹底解説

カーボンニュートラルの実現に向け、太陽光や地熱といった再生可能エネルギーへの期待が高まる一方で、事業運営の現場では「発電コストの高さ」や「天候による出力の不安定さ」が収益性を圧迫する大きな懸念事項となっています。

しかし今、AIの力で電力システムに関わる課題を克服し、新たな発電の可能性を最大限に引き出す新たな動きが加速しています。

この記事では、太陽光・地熱発電が直面している具体的なボトルネックを整理したうえで、AI技術がどのように発電効率の最適化やメンテナンスの省力化に寄与するのかを解説します。国内外の最新事例を通じて、AI導入が単なる効率化に留まらず、新規事業の立ち上げや既存設備の収益改善にどう結びつくのか具体的なインサイトを提示しています。

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太陽光発電・地熱発電が抱えている課題

太陽光発電と地熱発電は、バイオマス発電、水力発電、風力発電と並んで、日本における再生可能エネルギーの中心的な電源として位置づけられています。一方で、普及拡大や安定運用を進めるうえでは、それぞれ異なる課題も抱えています。

ここでは、太陽光発電・地熱発電が直面している主な課題を解説します。

発電コストが高い

太陽光発電・地熱発電に共通する課題の一つが、発電コストの高さです。

太陽光発電では、設置後のメンテナンスや運用に多大なコストがかかります。特に、メガソーラーなどの大規模なファームでは、パネルの汚れや故障、部品の交換などが頻繁に発生し運用コストの増加要因となっています。

また、太陽光発電は発電効率が十分に高いとはいえず、現在主流のシリコン系でも20%前後、最高でも25%程度に留まっています。発電効率の低さは、発電コストの高止まりや設置面積の増大を招き、経済性や実用性を制約する要因です。

一方、地熱発電は、地下1,000〜3,000mの深さまで掘削する必要があり、掘削費が大きなコスト要因となります。地熱発電は発電コストが風力発電の約5倍かかるともされており、風力発電が平均で1メガワットあたり約180万ドルであるのに対し、地熱発電は約870万ドルの費用がかかります。

地熱発電のプロジェクトの多くでは、掘削費がコストの半分を占めるといわれています。加えて、地熱発電で利用する蒸気はエネルギー密度の面でも制約があり、大きな発電量を見込みにくいため、コストパフォーマンスが高いとは言いにくい現状があります。

太陽光発電は出力が変動しやすい

太陽光発電は、天候や時間帯による出力変動が大きい特性を持っています。晴天時の日中は大量の電力を発電する一方、夜間や悪天候時はほとんど発電できません。この不安定さは、電力系統の需給バランスを崩す要因となります。

太陽光発電の導入量が増えるほど、余剰電力の発生や電力品質の低下が懸念されます。調整力が不足すると、再生可能エネルギーの出力制御（抑制）を招き、設備利用率の低下や収益性の悪化につながります。

電力システムの安定運用と太陽光発電の導入拡大を両立するには、蓄電池や水素などの調整手段の確保が不可欠です。

太陽光発電は発電効率の向上が必要

太陽光発電のもう一つの課題は、発電効率の向上です。太陽光のエネルギーの大部分は熱として失われており、効率向上の余地が大きいとされています。

また、太陽光発電は天候や日照時間に大きく依存するため、発電効率の低さが発電コストの増加や安定供給の難しさにもつながります。

研究機関や太陽電池メーカーは、ペロブスカイト化合物や多接合型太陽電池など新材料や新構造の開発に注力しています。しかし、実用化に向けては、コストや耐久性などの課題が残されています。

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土地の確保や開発に制約がある

太陽光発電・地熱発電は、どちらも土地や立地に関する制約を抱えています。

太陽光発電所を設置するには広大な土地が必要です。しかし、日本のように土地が限られている国では、適切な設置場所の確保が簡単ではありません。

メガソーラーの適地として山林や農地への設置が進められていますが、森林伐採や農地転用に対する地域の反発もあります。

さらに、太陽光パネルの設置は、動植物の生息環境に影響を与え、生態系へ悪影響を及ぼすおそれがあります。山林の開発は、土砂災害のリスクを高める要因にもなります。

景観の悪化や反射光による周辺への影響も問題視されており、環境に配慮した設置手法の確立と地域社会との合意形成が重要です。

地熱発電でも、適地開発の難しさが大きな課題です。

日本は世界第3位の地熱資源を持つ国ですが、地熱発電が普及していない背景には、地熱発電の80%以上が国立公園や温泉地付近に存在していることがあります。国立公園では法律による開発制限があり、温泉地付近でも温泉法の制限を受けます。

現在は規制緩和が進みつつあるものの、温泉事業者からの反発や観光資源への影響も考慮する必要があり、安易に開発を進めにくい状況です。

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太陽光発電・地熱発電でAIを利用する方法とメリット

太陽光発電・地熱発電のいずれにおいても、AIを活用することには多くのメリットがあります。近年は、発電量予測、設備監視、異常検知、運転最適化などにAIを活用する取り組みが進んでいます。例として以下のようなものがあります。

発電効率の向上

AIを活用することで、太陽光発電では天候やパネルの状態、日射量、過去の発電実績など、発電に影響を与える要素をリアルタイムで分析し、最適な運用方法を導き出すことができます。気象データや過去の発電データを基に、発電量の予測精度を向上させることも可能です。

また、地熱発電においても、AIを活用して坑井や貯留層、発電設備のデータを解析し、運転条件の調整や生産量の安定化に役立てる取り組みが進んでいます。これにより、設備の状態変化を踏まえた運転判断をしやすくなり、発電効率の向上につながります。

太陽光発電・地熱発電のいずれでも、設備をより効率的に運用し、より多くのエネルギーを安定的に生み出しやすくなります。

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コスト削減

AI技術は、太陽光発電システムや地熱発電設備の運用とメンテナンスを効率化します。例えば、障害の予知と予防によって無駄な修理コストを削減したり、エネルギー管理や設備運用の最適化により運用コストを削減できます。

太陽光発電では、AIを用いた画像認識技術により、太陽光パネルの状態を常に監視することができます。AIドローンやIoTセンサーを使って収集された画像データをAIが解析し、パネルの汚れや破損の外観検査、影の影響などを検出します。

一方、地熱発電でも、設備データや運転データを継続的に解析することでスケール付着や設備異常の兆候を早期に把握し、保守のタイミングを見極めやすくする取り組みが進んでいます。

これにより、メンテナンスが必要な箇所を迅速に特定し、効率的なメンテナンス計画を立てることができます。その結果、トータルコストの低減が期待できます。

安定した電力供給につながる

AIの予測能力により、発電量の変動や設備状態の変化を事前に予測し、必要な対策を講じることができます。AIを搭載した電力システムは、リアルタイムで発電量や消費電力を監視し、エネルギーの需要と供給を最適化します。

風力発電や化石燃料発電を含めた包括的なエネルギーの需給安定は必須です。

• 太陽光発電：天候による出力変動を見込みながら蓄電や需給調整に生かす
• 地熱発電：坑井や設備の状態を継続的に監視し、出力低下や停止の兆候を早めに捉えることで、利用率の維持や安定運転につなげる

これにより、発電した電力を効率的に利用し、余剰電力の蓄電や他のエネルギー源とのバランスを取りやすくなります。特に、エネルギーの需要と供給のバランスを取ることで、ピーク時の負荷を軽減することが可能です。

ビッグデータ解析による運転トラブル防止

太陽光発電・地熱発電のいずれでも、AIを活用したビッグデータ解析による運転トラブル防止が期待されています。過去に発生したトラブルを含む運転データとリアルタイムデータを解析することで異常兆候などのトラブルを招く事象を予測しやすくなります。

太陽光発電では、発電設備の長期安定稼働に向けて、AIによる異常の予知やメンテナンス時期の提案が期待されています。地熱発電でも、過去データとリアルタイムデータを活用した予兆診断システムの開発が進められており、坑井や発電設備の異常兆候を早期に把握する取り組みが進んでいます。

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例えば、産業技術総合開発機構（NEDO）では、地熱分野でAI技術を用いた異常予兆検知や運転支援の開発が進められています。また、太陽光発電分野でも、故障の事前検出や維持管理の高度化が重要な開発テーマとして位置づけられています。

地熱の貯留層を効率的に掘り当てる

AIを活用して地熱の貯留層を効率的に掘り当てる技術も開発され始めています。AIモデルで過去の掘削場所や地下データを学習し、最適な掘削候補地を見つけることを目指しています。

地熱発電は掘削にかかるコストが大きいため、利用・販売コストを下げることが難しく、クリーンエネルギーの中でも普及しにくいと言われています。しかし、AIにより効率的に最適な掘削場所を見つけられるようになると掘削にかかる建設費用の抑制にもつながり、地熱発電普及への期待が高まります。

地熱発電設備や貯留層の管理を効率化

AIの活用により地熱発電設備や貯留層の管理を効率化するメリットがあります。機械学習を用いて、貯留層の温度、圧力の影響、地震などの振動に関するデータを学習させ、リアルタイムでモニタリングできる技術が開発されています。

さらに、モニタリング結果を用いて涵養水の流動に関するシミュレーション開発も行われており、発電設備や地下資源の管理効率化に向けた動きも見られています。これにより、設備利用率の向上や長期的な安定運用につなげることが期待されています。

太陽光発電でのAI活用事例

日本においてもすでにAIを活用した事例が存在します。ここでは3つの事例をご紹介します。

【センシンロボティクス】AIとドローンによる自動点検システム

社会インフラのDXを推進するAIカンパニーであるセンシンロボティクスは「SOLAR Check」をリリースしています。これは赤外線サーモグラフィカメラを搭載したドローンを使用してソーラーパネルを自動点検するシステムです。

太陽光パネルの配置に合わせて自動で航行ルートを設定し、ドローンを飛行させることができます。これにより、点検しづらい傾斜地でも柔軟に対応が可能となっています。

自動航行のドローンを用いることで点検時間を大幅に短縮できます。特別な技術を持たないスタッフでも対応可能なため、高頻度での点検が実現します。

撮影した画像データに対し、ディープラーニングによる画像解析を行うことで、ホットスポットの異常を高精度で検知します。

撮影したデータはクラウド上で一元管理され、異常箇所のAI解析や点検レポートの作成も自動で行われます。これにより、迅速な点検レポートの作成が可能となります。ドローンが自動で航行し、短時間でパネルの異常を検出します。

関連記事：「AIを搭載したドローン活用例！できることや今後の課題とは？」

【住友電工】AIでストリング電力値を測定

住友電工はAIを活用して、太陽光発電所のPLCストリング監視システム用データ蓄積・解析装置を提供しています。AI技術を駆使してストリング電力値を測定し、異常をリアルタイムで判定します。

広域で多くのパネルが稼働する発電所では異常個所を検知することが難しいという課題があります。従来の監視システムは閾値判定が主であり、発電量が一定値を下回ると異常と判断する仕組みでした。

しかし、発電量は季節や時間帯、設置地域など様々な要因に依存するため、閾値判定による異常判断は信頼性に乏しく、人間による分析・判断が必要な運用が大半でした。

住友電工の開発した装置は、計測したストリング電力値をAIを用いて異常判定し、その異常原因を緊急度別に通知します。発電低下の原因を特定し、異常を即時または日次のようにレベル分けして通知することで異常個所の把握と現場作業者への指示が容易になります。

異常の原因を特定し、緊急度別に通知することで迅速な対応を可能にし、発電所の運用効率を向上させます。

【JDSC】太陽光発電の発電電力量を高精度で予測

株式会社JERAと株式会社JDSCは太陽光発電の発電電力量を高精度で予測するシステムを共同開発し、運用を開始しました。発電量予測の高精度化の課題に対し、JERAとJDSCはそれぞれのエネルギー領域とデータサイエンス領域における専門性を結集し、気象予報データから太陽光発電量を高精度で予測するシステムを共同で開発しました。

本システムはサーバレス構成で実装されており、運用負荷を大幅に低減できるのが特長です。今後は蓄積した発電量データとJDSCのAIの知見を活用し、更なる予測精度の向上を目指します。

JERAは2025年の再生可能エネルギー開発目標500万kWの上積みも視野に、本システムの活用を通じて安定供給と再エネ普及拡大の両立に貢献し、「JERAゼロエミッション2050」の実現を目指します。

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地熱発電業界のAIを活用している具体的事例

地熱発電業界ではすでにAIを活用して効率的な発電に取り組んでいる企業があります。ここでは地熱発電においてAIを活用した具体的事例を紹介していきます。

【Zanskar】地中の熱源位置を予測

アメリカのユタ州にあるスタートアップZanskarは、大量のデータを分析した機械学習を用いて地熱に最適な掘削場所や熱源位置を見つけるモデルを開発しました。地熱発電の大きな課題の1つである最適な掘削場所の特定にAI技術を活用しています。

Zanskarによると過去10年で発見した地熱資源よりも多くの資源を1年半で発見したと報告しています。

Zanskarのシステムは、衛星、地質調査、地震波など多様なソースからのデータを活用し、複数の機械学習モデルを用いて掘削に最適な場所を予測します。膨大なデータをAIで分析することで電力を抽出する最も有望な場所を特定します。

新しい地熱発電所の建設に必要な資本を大幅に削減できると期待され、ベンチャーキャピタルからの資金調達も成功しています。今後は顧客向けの発電所建設だけでなく、既存の地熱発電業者との共同開発も行っていく予定です。

【東芝エネルギーシステムズ】タービンへの薬剤使用量や使用タイミングの効率化

東芝エネルギーシステムズは、地熱発電所の利用率向上を目指して薬剤使用量や使用タイミングを効率化する技術を開発しました。地熱発電では、地熱の蒸気に含まれる固形成分がタービン内で凝固して析出してしまい、スケールという地熱水の輸送を阻害する物質が発生するという問題があります。

これを抑制するためにスケールの発生を抑える薬剤が利用されています。東芝エネルギーシステムズ株式会社は、AI技術を活用して地熱発電所の運用効率を向上させるスケール形成抑制技術を開発しました。

この技術は、界面活性剤（PVP）を蒸気中にスプレーすることで、タービン内部表面へのスケールの付着を防ぎます。AIを用いたデータ解析により、スケール形成のメカニズムを理解し、効果的な界面活性剤の分散方法を導き出しました。

実際の地熱発電所において、PVP添加によるスケール形成抑制の実証試験を行った結果、スケールの付着が大幅に減少し、発電効率が向上することが確認されました。

【東北大学流体科学研究所】地熱エネルギーの資源量を予測

東北大学流体科学研究所では、AIを活用して地下の状態を把握したり、予測・設計したりするモデリングを作成しています。従来は数値モデルを直接計算し、実測のデータと比較してどの程度ずれているか何度も計算して最適化を行ってきました。

東北大学の技術は、計測データを基に地下の状態を迅速かつ正確に推定し、実際の地熱フィールドで高い精度を実証しています。

AIを導入することで、AIが過去の計測データを学習し、実際の計測データを自動的に数値モデルとして推定し、地熱エネルギーの資源量を予測していきます。入力データを自動的にかつ高速化して予測できることに加え、客観性の向上にもつながり、地熱開発の加速化の期待が高まっています。

【地熱技術開発株式会社】シミュレータによる地熱発電の利用率維持・向上

地熱技術開発株式会社と三菱重工業は、地熱発電所のデータを統合管理するシステムを構築し、AIを使って運用の最適化を図っています。従来では設備ごとに管理業者が異なっており、運転データもその業者ごとに管理されているため適切な管理ができず、貯留層の直接的な観測が困難であるという問題を抱えていました。

これらを体系化するにあたりクラウドを活用したIoTシステムの構築を実施し始めています。一元化されたデータをもとにシミュレータを用いて設備の異常・劣化検知や資源利用の最適化を行い、データベースに保管し、さらなる管理の効率化をはかります。

さらに、地下の状態をリアルタイムで監視し、AIを用いて貯留層の変化を予測します。

【産業技術総合研究所】AIがデータを分析し地下の温度分布などを推定

産業技術総合研究所ではAIを活用して、地下の温度分布や高い透水性の領域がどこにあるかの分布を高精度で推定できる技術の開発を行っています。AIが地表調査データや坑井データを学習することで地下の高温・高透水ゾーンの位置を推定できるモデルを開発し、サービスに展開することで掘削成功率の向上に貢献できることが期待されています。

多項目データ（地表、坑井、物理探査データ）を統合して解釈するAI技術を開発し、地下の温度分布や高透水性領域を正確に推定します。この技術により、掘削リスクを低減し、地熱発電の効率的な運用が実現されています。

従来ではさまざまなデータを経験的な観点から推定したり、開発の初期段階で得られるデータに限界があるなど属人的な側面が強い問題がありました。AIの活用により多項目データをAIが解釈し、客観的に推定できることが可能になりました。

掘削成功率の向上や地下状態の時間変化の検出に貢献し、地熱エネルギーの持続可能な利用を支援します。

太陽光発電・地熱発電業界でAIを活用する際の注意点

AIの導入は、太陽光発電・地熱発電の効率化やコスト削減に大きく寄与しますが、同時にいくつかの注意点も存在します。特に、発電設備の状態や周辺環境は発電所ごとに異なるため、データの取り扱いやモデル設計、運用体制まで含めて慎重に進めることが重要です。

以下に、太陽光発電・地熱発電業界でAIを活用する際に留意すべきポイントを挙げます。

気象条件や地下環境の変動への対応

太陽光発電は気象条件に大きく左右されるため、AIによる発電量予測や異常検知においては、天候や日照時間の変動を適切に考慮する必要があります。季節や時間帯、設置地域ごとの気象パターンを学習し、予測精度を高めることが重要です。

一方、地熱発電では太陽光発電ほど天候の影響は大きくありませんが、坑井ごとの状態、蒸気流量、圧力、温度、貯留層の変動など地下環境の変化を継続的に把握する必要があります。

そのため、AIを活用する際は、地上設備のデータだけでなく、地下の状態変化も踏まえてモデルを設計することが重要です。

設備の経年劣化や状態変化の考慮

太陽光パネルは長期間使用するうちに徐々に劣化し、発電効率が低下します。AIによる異常検知では、この経年劣化による性能低下と、故障や破損による異常とを適切に区別する必要があります。

パネルの劣化特性を考慮したアルゴリズムの開発が求められます。

地熱発電でも同様に、発電設備や坑井、配管、熱流体の影響による設備状態の変化を考慮しなければなりません。

例えば、スケール付着や設備性能の低下を単純な異常として扱うのではなく、経時的な変化として正しく捉えることが必要です。AIを活用する場合は、こうした長期的な状態変化を前提に学習・評価することが重要です。

発電所ごとの個別性への対応

太陽光発電所は、設置場所や周辺環境、パネルの種類や設置方法などが異なるため発電特性にも個別性があります。AIシステムを導入する際は、各発電所の特性を考慮したチューニングが必要です。

発電所ごとのデータを蓄積し、個別性に対応したモデルを構築することが求められます。

この点は地熱発電でも同様です。

地熱発電所は、貯留層の性質、坑井構成、蒸気の性状、設備構成などが発電所ごとに異なります。そのため、ある発電所で有効だったモデルをそのまま別の発電所に適用できるとは限りません。

発電所ごとの特性を踏まえて、個別にモデルを調整する視点が重要です。

データ品質の確保

AIの性能は提供されるデータの品質に大きく依存します。誤ったデータや不完全なデータは、AIの解析結果を歪める可能性があります。そのため、センサーやデータ収集システムの信頼性を確保し、高品質なデータを収集することが重要です。

この注意点は地熱発電でも同じです。

地熱発電では、発電設備の運転データだけでなく、坑井や貯留層に関するデータも扱うため、欠測やばらつきのあるデータをどう扱うかが重要になります。AIを有効に機能させるには、計測方法の整備、データ形式の統一、継続的なデータ蓄積の体制づくりが欠かせません。

導入コストとROIの評価

AIシステムの導入には高額な初期投資が必要です。この投資が実際にどれだけのリターンをもたらすか、ROI（投資対効果）を事前に評価することが重要です。

導入コストと予想される効果を比較し、投資に見合った効果が得られるかを慎重に判断する必要があります。

この点は地熱発電でも重要です。地熱発電では、もともと掘削や設備保全に大きなコストがかかるため、AI導入によって何をどこまで改善できるかを明確に見積もる必要があります。

異常予兆検知による停止回避、設備利用率の維持、保守の効率化など期待する効果を具体的に定めたうえで導入判断を行うことが重要です。

サイバーセキュリティの強化

AIシステムは、インターネットに接続されていることが多く、サイバー攻撃のリスクがあります。システムの脆弱性を狙った攻撃やデータ漏えいを防ぐためには、強固なセキュリティ対策が必要です。

定期的なシステムアップデートやセキュリティ監査を行い、最新のセキュリティ対策を実施することが求められます。

この注意点は太陽光発電だけでなく、地熱発電でも同様です。

近年は、発電設備や監視システム、遠隔監視を含むOT・ICS環境にAIやクラウドを組み合わせる動きが進んでおり、運用ネットワークの保護、権限管理、監視体制の整備がこれまで以上に重要になっています。

AIを運用に組み込む場合は、通常のITシステムだけでなく、発電設備を制御するシステム側も含めてセキュリティ対策を検討する必要があります。

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太陽光発電・地熱発電におけるAIについてよくある質問まとめ

まとめ

太陽光発電や地熱発電におけるAI活用は、単なるトレンドではなく、再生可能エネルギーを主力電源化するための「必須のインフラ」へと進化しています。AIによる予測精度の向上や異常検知の自動化は運用フェーズにおける不確実性を排除し、長期的な事業の安定性を担保します。

ただし、記事内で触れた通り、AIの性能はデータの質や各発電所の個別性に大きく左右されます。自社の課題に最適なアルゴリズムを選定し、確実にROIを出すためには、エネルギー分野とAI技術の両方に精通した専門家の知見が欠かせません。

具体的な導入ステップや、自社の環境に適した開発パートナーの選定にお悩みの方は、ぜひ弊社コンシェルジュへ相談し、最適な一歩を踏み出してください。