自治体の公共事業に革命を：人工知能の導入を成功させる包括的なKIROIマスタープラン

自治体の公益事業やエネルギー供給部門は、デジタル時代の大きな課題と機会に直面している。人工知能（AI）は、効率を高め、顧客サービスを改善し、業務プロセスを最適化する可能性を提供する。しかし、AIの導入は複雑であり、そのメリットを最大化するためには慎重に計画する必要がある。

エネルギー供給会社がAIを導入する際の5つの重要課題：

• データ管理： 自治体の電力会社やエネルギー供給会社は大量のデータを収集している。貴重な洞察を得るためには、このデータを適切に管理・分析しなければならない。
• 規制要件： 法的要件やデータ保護規制の遵守は不可欠であり、困難な課題でもあります。
• 技術の統合： AIをうまく統合するためには、既存のシステムやインフラを適応させたり置き換えたりしなければならないことが多い。
• 文化的受容： 成功のためには、従業員の間でAIを受け入れ、企業文化を適応させることが重要である。
• 能力開発： 従業員がAIと効果的に協働するためには、新しいスキルと知識が必要だ。

標準化されたAI戦略がエネルギー・サプライヤーにとってすべての部門で重要な理由：

統一されたAI戦略により、すべての部門が共通の目標に向かって取り組み、相乗効果が発揮される。これにより、努力の重複を避け、AIイニシアチブの全体的な利益を最大化することができる。また、一元化された戦略は、規制や倫理基準を一貫して遵守する上でも役立ちます。

KIROI戦略が400社以上の企業から高く評価される理由

KIROIマスタープランは、全社的にAIを成功裏に導入するための、構造的で実践を重視したアプローチを提供する。技術的側面と人的側面の両方を考慮し、会社の全領域におけるAIの持続可能な統合を促進する。

自治体の公益事業とエネルギー供給業者のためのKIROIマスタープラン：

ステップ1：知識を共有する

• AIの機会と利点について話すべき社内外の利害関係者を特定する。
• 経営陣と従業員にAIの変革力に対する認識を持たせる。
• AIの基礎と可能性を伝えるワークショップや情報イベントを開催する。
• 異なる部門間の対話を促し、共通理解を深める。
• ニュースレターやイントラネットなどの社内コミュニケーション・チャネルを活用し、定期的に最新情報を提供する。
• 従業員に質問を促し、知識の共有に積極的に参加させる。
• 他社や他業界のベストプラクティスや成功事例を共有する。
• 将来の競争力と効率性の向上におけるAIの役割を強調する。
• 知識レベル別の社内研修プログラムを開発する。
• 継続的なトレーニングと適応性の文化を促進する。

ステップ2：ツールを探る

• あなたの会社ですでに使われている既存のツールやテクノロジーを分析する。
• さまざまなユースケースに適した潜在的なAIツールの概要を作成する。
• 新しいツールの適合性と利点をテストするためのパイロット・プロジェクトを実施する。
• 新しいツールの拡張性と既存システムへの統合を評価する。
• 使いやすさと従業員による受容を考慮する。
• テクノロジープロバイダーや新興企業と協力し、革新的なソリューションを発見する。
• AIツールを選択する際には、コストとROIを考慮すること。
• すべてのツールが規制要件に準拠していることを確認する。
• 新しいツールが継続的に評価されるような、オープンなイノベーション文化を推進する。
• 将来の参考のために、ツールテストの経験と結果を文書化する。

ステップ3：ビッグデータとスマートデータ

• 組織内で最も重要なデータソースを特定する。
• データクレンジングと統合のための戦略を策定する。
• AIツールを使って大量のデータを分析し、パターンを特定する。
• 効率的な保管と検索を可能にするデータ管理システムを導入する。
• 大量のデータから実用的な洞察を得るためのスマートなデータアプローチを開発する。
• 異なる部門間のデータ交換を促進する。
• 機密データを保護するためのセキュリティ対策を実施する。
• 予測分析を使って将来のトレンドと需要を予測する。
• データを理解しやすく、アクセスしやすくするためのダッシュボードや視覚化ツールを開発する。
• データ分析ツールやテクニックの使用方法について従業員を教育する。

ステップ4：文化的側面：

• 変化を歓迎するオープンで革新的な企業文化を推進する。
• AIに対する不安や懸念を軽減するためのコミュニケーション戦略を策定する。
• AIを企業戦略とビジョンの不可欠な一部として統合する。
• イノベーションと新技術の使用に報いる。
• 社内の対話とコラボレーションのためのプラットフォームを作る。
• 多様性と包摂を推進し、異なる視点や考えを統合する。
• 全従業員のデジタルスキルを促進するプログラムを開発する。
• 新しい働き方への移行を促進するための変更管理プロセスを導入する。
• 管理職がAIへの対応においてロールモデルとなるよう支援する。
• 企業コミュニケーションにおけるAIの倫理的・社会的メリットを強調する。

ステップ5：倫理とコンプライアンス

• 自社におけるAI活用の倫理的枠組みを構築する。
• すべてのAIアプリケーションが、適用されるデータ保護規制に準拠していることを確認する。
• AIの倫理的影響を監視・評価するプロセスを導入する。
• AIシステムの利用と意思決定に透明性を持たせる。
• AIを公正かつ責任を持って使用するためのガイドラインを作成する。
• 倫理的問題とコンプライアンス要件について従業員を教育する。
• 外部の専門家と協力し、基準への準拠を確保する。
• AIに対処する責任と説明責任を持つ文化を促進する。
• 倫理的懸念を報告・調査する仕組みを導入する。
• 新しいAI技術の倫理的意味を継続的に監視・評価する。

ステップ6：自部門

• 自部門の具体的な課題とニーズを分析する。
• お客様の作業プロセスを最適化するカスタマイズされたAIソリューションを開発します。
• 予測分析を活用して業務効率を高める。
• 自動化ツールを導入し、反復作業を減らす。
• 部門内のベストプラクティスの交換を奨励する。
• 従業員がAIツールを使えるようにするためのトレーニングプログラムを作成する。
• AIイニシアチブの成功を測定するためのKPIを開発する。
• AI戦略を策定する際には、従業員からのフィードバックを考慮に入れてください。
• AIアプリケーションの継続的な改善とカスタマイズを促進します。
• すべてのAIアプリケーションが倫理的でコンプライアンスを遵守していることを確認する。

ステップ7：他部門へのアイデア

• 他部門におけるAIの潜在的応用分野を特定する。
• AIの利点を実証するためのパイロット・プロジェクトを開発する。
• 学際的な交流と協力を促進する。
• AIソリューションの導入において他部門をサポートする。
• 知識の伝達とコラボレーションのためのプラットフォームを構築する。
• 部門横断的なAIプロジェクトの共通目標とKPIを策定する。
• 全体的な利益を最大化するために、異なる部門間の相乗効果を利用する。
• 協力とベストプラクティスの交換のためのインセンティブを設ける。
• AIスキルを促進するための全部門向け研修プログラムを支援する。
• 全社的に標準化され、統合されたAI戦略を推進する。

ステップ8：従業員の能力開発

• 従業員の現在の能力レベルを分析する。
• デジタルとAIのスキルを促進するためのカスタマイズされたトレーニングプログラムを開発する。
• eラーニング・プラットフォームやインタラクティブなトレーニング教材を利用する。
• 継続的なトレーニングと生涯学習を推進する。
• 能力開発を支援・指導するためのメンタリング・プログラムを構築する。
• 従業員の資格を確認するために、認証プログラムを実施する。
• 新しい技能や知識の習得を奨励する。
• 部門内および部門間の対話と協力を奨励する。
• AIスキルの活用が報われるキャリアパスを開発する。
• 従業員がデジタル・トランスフォーメーションを積極的に形成できるよう支援する。

ステップ9：マネジャーの能力開発

• AIの活用とその戦略的応用について管理職を育成する。
• イノベーションと技術革新を支援する経営文化を推進する。
• 管理職向けの具体的な研修プログラムを開発する。
• 異なる部署のマネージャー間の対話と協力を奨励する。
• 管理職がAI活用のロールモデルとなるよう支援する。
• 新任マネージャーを支援するためのメンタリング・プログラムを開発する。
• 新技術への対応において、透明性と開放性の文化を促進する。
• 倫理およびコンプライアンスに関連する側面を考慮するよう管理職を支援する。
• 継続的なトレーニングと経営戦略の適応を推進する。
• 能力開発策の成功を測るKPIを策定する。

科学的研究からの見解

科学者たちは、AIは複雑化するエネルギーシステムを克服し、エネルギー転換を推進する可能性があると見ている[1][3][5]。

中心的な応用分野は、エネルギー発電と配電の最適化である。大量のデータを分析することで、AIは節約の可能性を特定し、再生可能エネルギーをより効率的に統合し、変動のバランスを改善することができる[5][12]。AIアルゴリズムは、消費データと天気予報を使って研究者たちが示したように、エネルギー需要の予測を大幅に改善することもできる[12]。

しかし、AIの利用にはリスクも潜んでいる。専門家は、設計段階で考慮する必要があるサイバー攻撃、ソフトウェア・エラー、予測不可能なシナリオについて警告している[12]。データ保護とITセキュリティも重要な役割を果たす[8]。既存のシステムへのAIの統合も、多くの企業に技術的な課題を突きつけている[11]。

したがって、エネルギー・サプライヤーは、技術そのものに投資するだけでなく、堅牢なインフラ、データ・セキュリティ、熟練した労働力にも投資しなければならない[2][10]。PwCの調査によると、企業は将来、顧客の生活のさまざまな領域をデジタルでつなぐ総合的なエコシステムに発展する[7]。そのためには、顧客のニーズに一貫して焦点を当て、業界外のパートナーとのコラボレーションが必要になる。

このようなハードルがあるにもかかわらず、科学者たちはAIを回避する方法はないという意見で一致している。機械学習とコンピューティングパワーの向上により、システムはますます強力になっている[12]。この技術は、人間と環境を中心に据えて、責任を持って使用されることが極めて重要である[8]。そうすればAIは、エネルギー転換を決定的に加速させ、持続可能な未来に貢献することができる。

このKIROIマスタープランは、金融セクターでAIを導入するための包括的なアプローチを提供する。KIROIのステップを構造的に適用することで、企業は組織の全レベルがAIの使用に備え、これらのテクノロジーを効果的に使用できるようにすることができる。

詳しくはKIROI.ORGをご覧ください。

情報源と参考文献

[1] https://www.bet-energie.de/webmagazin/artikel/zeitvariable-und-dynamische-tarife-eine-neue-aera-fuer-energieversorger-ab-2025
[2] https://www.digitale-technologien.de/DT/Redaktion/DE/Downloads/Publikation/052019_ssw_policy_paper_ki_energie.pdf%3F__blob=publicationFile&v=10.
[3] https://www.dena.de/kuenstliche-intelligenz/
[4] https://de.wikipedia.org/wiki/Energieversorgungsunternehmen
[5] https://eleks.com/de/blog/erneuerbare-energien-wie-ki-den-energiesektor-revolutioniert/
[6] https://www.dena.de/kuenstliche-intelligenz/?cHash=54f5acb7aab34f7a57e6d655ead3d3d1&tx_rsmpilotprojects_map%5Baction%5D=entries
[7] https://www.pwc.de/de/energiewirtschaft/digitalisierung-in-der-energiewirtschaft/studie-die-zukunft-der-energieversorger-sind-business-oekosysteme.pdf
[8] https://www.germanwatch.org/sites/default/files/K%C3%BCnstliche%20Intelligenz%20f%C3%BCr%20die%20Energiewende%20-%20Chancen%20und%20Risiken.pdf
[9] https://www.haw-hamburg.de/detail/news/news/show/interdisziplinaerer-blick-auf-die-ki/
[10] https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/energy-resources/Deloitte-Controlling-bei-Energieversorgern.pdf
[11] https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Digitalisierungsindex/Publikationen/publikation-download-ki-herausforderungen.pdf?__blob=publicationFile&v=3
[12] https://eit.h-da.de/fileadmin/daFNE/SmartGridLABHessen/WhitePaper/Smart_Grid_LAB_Hessen_White_Paper-Machine-Learning-D_Pizzimbone_220420.pdf
[13] https://www.eswe-versorgung.de/fileadmin/user_upload/dateien/downloads/WdR-ESWE-Versorgung.pdf
[14] https://www.next-kraftwerke.de/wissen/kuenstliche-intelligenz-energiewirtschaft
[15] https://www.alexandria.unisg.ch/215241
[16] https://www.fieldfisher.com/de-de/insights/die-herausforderungen-bei-der-implementierung-von-kuenstlicher-intelligenz-im-oeffentlichen-sektor-meistern
[17] https://www.bet-energie.de/webmagazin/artikel/energieversorger-im-wandel-von-der-neuausrichtung-der-organisationsstrukturen-bis-zur-gestaltung-dynamischer-tarife-fuer-eine-kundenorientierte-zukunft
[18] https://epilot.cloud/blog/epilot/kuenstliche-intelligenz-in-der-energiebranche/
[19] https://www.energieforen.de/veranstaltungen/chatgpt-fuer-energieversorger-einsteiger
[20] https://www.mind-verse.de/news/energiehunger-der-kunstlichen-intelligenz-stellt-stromnetze-vor-herausforderungen