■エネルギー業界を揺るがすAIの波：Applied Computingが切り拓く未来
テクノロジーの進化は、私たちの生活のあらゆる側面に静かに、しかし確実に浸透しています。中でも、人工知能（AI）の進化は目覚ましく、これまで不可能とされていた課題を解決する糸口を与えてくれる存在として、各産業界から熱い視線が注がれています。そんな中、石油、ガス、石油化学といった、現代社会を支える基幹産業において、AIを活用した画期的なソリューションを開発するスタートアップが登場しました。それが、ロンドンに拠点を置くApplied Computingです。彼らが開発した基盤AIモデル「Orbital」は、エネルギー業界におけるデータ活用のあり方を根底から覆す可能性を秘めています。今回は、このApplied Computingと、彼らがもたらす未来について、技術者の視点から深く掘り下げていきましょう。
■データ活用の壁とAIの可能性
まず、エネルギー業界が抱える課題について考えてみましょう。石油、ガス、精製、石油化学といったプラントでは、数千ものセンサーが常に稼働し、温度、圧力、流量、粘度といった、ありとあらゆるデータを収集しています。これらのデータは、プラントの安定稼働、効率向上、そして安全確保のために極めて重要です。しかし、実際には、これらの膨大なデータのうち、わずか8%未満しか活用されていないというのが現状だというのです。これは、まさに宝の山が目の前にあるのに、それを掘り起こすための術を知らない、あるいは道具がない、という状態に似ています。
なぜ、このようなことが起こるのでしょうか。その大きな要因の一つが、データの断片化です。センサーデータ、エンジニアリング文書、そしてプラントの稼働を司る物理学や化学の原理といった、本来は連携して意味をなすべき情報が、それぞれ独立したサイロに閉じ込められてしまっているのです。オペレーターは、これらの情報をリアルタイムで統合し、迅速に分析して、未来を予測することは至難の業です。例えば、あるセンサーの数値が急激に変化したとします。その原因を突き止めるには、過去の記録、設計図、さらには化学反応の知識などを横断的に参照する必要がありますが、手作業で行うには膨大な時間と専門知識が必要となります。
Applied Computingの共同創業者兼CEOであるCallum Adamson氏が強調するように、「これらの3つのデータソースをリアルタイムで連携させることが、真の鍵」なのです。この課題を解決するために、彼らは全く新しいアプローチを採用しました。
■Orbital：時系列、物理、言語モデルの融合が生む革新
一般的なAI、特に私たちがよく目にする大規模言語モデル（LLM）は、次に続く単語を予測することで文章を生成します。しかし、Orbitalは、それとは一線を画します。Orbitalは、時系列モデル、物理ベースモデル、そして言語モデルという、一見すると異なる性質を持つ3つのモデルを高度に融合させた「基盤AIモデル」です。
時系列モデルは、過去のデータパターンから未来のトレンドを予測するのに長けています。プラントの運転データのように、時間とともに変化するデータに対して、その傾向を捉え、異常の兆候を早期に発見するのに役立ちます。一方、物理ベースモデルは、エネルギー変換や物質移動といった、プラントの根幹をなす物理法則や化学反応に基づいたシミュレーションを行います。これは、単なる過去のデータの模倣ではなく、原理原則に基づいた予測を可能にします。そして、言語モデルは、エンジニアリング文書やオペレーションマニュアルといった、人間が記述した情報を理解し、活用する役割を担います。
この3つのモデルが有機的に連携することで、Orbitalは、センサーの読み取り値だけでなく、物理学や化学の法則、さらにはプラントの設備制限やオペレーターの操作といった、多岐にわたる情報を統合的に理解します。まるで、熟練のエンジニアが、現場の状況、設計思想、そして過去の経験則を瞬時に頭の中で結びつけて判断を下すかのように。
さらに、Orbitalの真価は、その「予測」能力にあります。異常を検知し、その原因を究明するだけでなく、提案された改善策がプラントの他の部分にどのような影響を与えるかを、リアルタイムでシミュレーションできるのです。これは、いわゆる「What-if」分析を、これまで考えられなかったスピードで実現することを意味します。
■数日、数週間の調査を数秒に圧縮するスピード
Adamson氏が語るように、Orbitalの最大の強みは「スピード」にあります。従来、プラントで異常が発生し、その原因を特定し、対策を講じるまでには、数日、あるいは数週間という時間がかかることも珍しくありませんでした。しかし、Orbitalは、このプロセスをわずか数分、場合によっては数秒にまで圧縮できると主張しています。
これは、エネルギー業界にとって計り知れないメリットをもたらします。まず、エネルギー消費量の削減です。プラントの稼働状況を常に最適化し、無駄を削減することで、エネルギー効率を向上させることができます。また、生産量を維持、あるいは向上させながら、より安全で安定した操業を実現することも可能になります。異常発生時の迅速な対応は、生産停止による損失を最小限に抑えることにも繋がります。
このスピード感は、実際に市場で受け入れられています。Applied Computingは、設立からわずか18ヶ月未満で、年間経常収益（ARR）が1000万ドルを超えるという驚異的な成長を遂げています。これは、彼らの技術が、エネルギー業界が抱える切実な課題に対する、まさに求めていたソリューションであることを物語っています。
■競争激化市場での優位性：AI研究者という「人的資本」
Applied Computingが参入する市場は、決して楽観的なものではありません。AspenTechやAVEVAといった、長年の実績を持つ産業用ソフトウェアサプライヤーや、Cognite、Seeqのようなデータレイヤーに特化したAIスタートアップが既に存在します。これらの企業もまた、プラントのシミュレーション、AI駆動モデリング、産業データの分析といった領域で、確固たる地位を築いています。
しかし、Adamson氏は、彼らの競争優位性は、単に産業データやプロセス知識へのアクセスにあるのではなく、Orbitalのような高度なモデルを構築できる「AI研究者」を惹きつける能力にあると述べています。「これはAIの問題です。データの問題でも、エネルギーの問題でもありません」という彼の言葉は、この点を明確に示しています。
最先端のAI研究者であれば、どのような環境で働きたいか？と問われたとき、彼らは最先端の課題に挑戦できる場所、そしてそれを実現するためのリソースが提供される場所を選ぶでしょう。Applied Computingは、まさにそのような環境を提供しているのです。彼らは、AI分野のトップクラスの人材が、エネルギー業界という、これまでAIの恩恵が十分に行き渡っていなかった領域で、その能力を最大限に発揮できる場を提供していると言えます。
■データへのアクセスとKBRとの提携
しかし、AIモデルの性能は、学習に用いるデータの質と量に大きく左右されます。エネルギープラントの運用データは、通常、機密性が高く、外部に公開されることは稀です。また、シミュレーションデータだけでは、実際のプラントで起こっている複雑な現象を完全に再現することは難しい場合もあります。
ここで、Applied Computingの戦略が光ります。彼らは、エンジニアリング大手のKBRと提携しています。KBRは、エネルギープロジェクトにおける豊富な経験と、プラントの運用に関する深い専門知識を持っています。この提携により、Applied Computingは、運用データへのアクセス、業界の専門知識、そして何よりも、潜在的な顧客への強力な紹介を得ることができるのです。KBRが、Orbitalを自社のINSITE 3.0デジタルプラットフォームに統合し、アンモニア生産に活用しているという事実は、この提携がいかに実質的で、相互に利益をもたらすものであるかを示しています。
さらに、Applied Computingは、インドのエネルギー企業Wiproともパートナーシップを結んでおり、主要な米国のアップストリームオペレーターや、欧州の大手石油会社との提携も進めています。これらのパートナーシップは、Orbitalの適用範囲を拡大し、その技術を実世界の多様なエネルギーインフラストラクチャに展開するための重要なステップとなります。
■未来への投資：グローバル展開と人材育成
今回、Applied Computingが2000万ドルのシリーズA資金調達を完了したことは、彼らの技術と将来性に対する投資家からの強い信頼の表れです。この資金は、同社の国際展開の拡大、研究・エンジニアリング職の採用、そしてエネルギー顧客とのさらなる展開の模索に充てられる予定です。
既に、ロンドン本社とベンガルールに加えて、ヒューストンにもオフィスを開設したことは、北米市場への本格的な進出を示唆しています。米国拠点は、既存顧客との関係を強化し、中東市場への展開も視野に入れているとのことです。これは、Applied Computingが、単なる技術開発企業に留まらず、グローバルなエネルギーインフラストラクチャに不可欠な存在へと成長しようとしている証拠と言えるでしょう。
■AIは「ツール」ではなく「パートナー」へ
Applied Computingの取り組みは、AIが単なる効率化のための「ツール」から、産業の未来を共に創造する「パートナー」へと進化していることを示しています。彼らが開発したOrbitalは、膨大なデータを解析し、複雑な物理現象を理解し、未来を予測する能力を持っています。それは、人間の専門家を代替するのではなく、人間の能力を拡張し、これまで見えなかった洞察を与えてくれる存在です。
エネルギー業界は、持続可能性、効率性、そして安全性の向上という、大きな挑戦に直面しています。Applied Computingのような企業が、最先端のAI技術をもって、これらの課題に果敢に挑む姿は、私たち技術者にとって、まさに希望の光であり、未来への確かな道筋を示してくれるものです。彼らの挑戦が、エネルギー業界、ひいては私たちの社会全体に、どのような変革をもたらすのか、今後も目が離せません。
