中小企業のための脱炭素経営

中小企業向けAI/IoT活用によるエネルギー最適化：具体的な導入と支援制度

脱炭素経営は、もはや大企業だけでなく、中小企業にとっても無視できない経営課題となっています。基本的な省エネ対策は既に実施されている企業様も多いかと存じますが、さらに一歩進んだ、より効果的で継続的な脱炭素経営を実現するためには、新たなアプローチが求められています。

特に、サプライチェーン全体での排出量削減への対応や、競争優位性の確立を視野に入れた場合、デジタル技術を活用した戦略的な取り組みが鍵となります。本記事では、中小企業がIT技術の知見を活かしやすいAIやIoTを活用したエネルギー最適化に焦点を当て、その具体的な導入方法と、利用可能な支援制度について解説します。

AI/IoTを活用したエネルギー最適化とは

AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）技術は、企業のエネルギー利用をより精密に管理し、無駄を徹底的に削減するための強力なツールです。

• IoTによるデータ収集: 建物や設備に設置されたセンサーが、温度、湿度、照明、人の在席状況、設備の稼働状況、消費電力などのデータをリアルタイムで収集します。
• データの蓄積と可視化: 収集されたデータはクラウドなどのシステムに集約され、時間別や場所別のエネルギー消費パターンなどがグラフや数値で分かりやすく可視化されます。
• AIによる分析と予測: 蓄積された大量のデータをAIが分析することで、エネルギー消費の効率が悪い箇所や時間帯、設備の異常予兆などを発見します。さらに、過去のデータや外部環境データ（天気予報など）を基に、将来のエネルギー需要を予測することも可能です。
• 最適制御: AIの分析結果や予測に基づき、空調や照明、生産設備などのエネルギー消費を自動的かつ最適に制御します。例えば、人のいないエリアの照明を自動で消したり、電力需要のピーク時間帯を避けて設備の稼働を調整したりすることが挙げられます。

これらの技術を組み合わせることで、感覚や経験に頼っていたエネルギー管理から脱却し、データに基づいた科学的かつ効率的なエネルギー利用が可能となります。

中小企業におけるAI/IoT導入のメリット

AI/IoTを活用したエネルギー最適化は、中小企業に多くのメリットをもたらします。

1. 大幅なエネルギーコスト削減: 最適な制御や無駄の削減により、電気代やガス代といったエネルギーコストを継続的に削減できます。予測に基づいた運用は、デマンド料金（契約電力に応じて発生する料金）の抑制にもつながります。
2. CO2排出量の削減: エネルギー消費が削減されることは、直接的にCO2排出量の削減につながります。これは脱炭素経営の目標達成に貢献し、企業の環境対応力を高めます。
3. 運用効率と生産性の向上: 設備の稼働状況の可視化や異常検知により、設備の予期せぬ停止を防ぎ、メンテナンスを効率化できます。また、快適な職場環境の維持にもつながり、従業員の生産性向上にも寄与する可能性があります。
4. データに基づいた意思決定: エネルギー消費に関する詳細なデータが得られるため、どの対策がどれだけ効果があったかを定量的に評価できます。これにより、より効果的な次の打ち手を検討するための根拠となります。
5. 企業イメージ向上と競争力強化: 脱炭素に積極的に取り組む姿勢は、顧客や取引先からの信頼獲得につながります。特にサプライチェーン全体での脱炭素が求められる中、データに基づいた管理体制は、取引継続や新規ビジネス獲得における強みとなります。

具体的な導入ステップ

中小企業がAI/IoTを活用したエネルギー最適化を導入するための一般的なステップは以下の通りです。

1. 現状把握と目標設定:

   • 現在のエネルギー消費状況（場所別、用途別など）を把握します。過去の請求書やメーター値など、手持ちのデータから始めます。
   • AI/IoT導入によって、どの程度のコスト削減やCO2削減を目指すかを具体的に数値目標として設定します。
   • 対象とする範囲（特定のフロア、特定の設備、事業所全体など）を定めます。

2. 必要なデータの特定と収集方法の検討:

   • 目標達成のために必要なデータ（温度、湿度、電力、稼働時間など）を特定します。
   • これらのデータをどのように収集するか検討します。既存設備からのデータ取得が可能か、新規にセンサーやスマートメーターの設置が必要かなどを判断します。

3. システムの選定:

   • 中小企業向けのエネルギー管理システム（EMS）や、AI/IoTプラットフォーム、関連サービスを提供しているベンダーを比較検討します。
   • 自社のIT環境との連携、使いやすさ、導入・運用コスト、提供されるサポートなどを確認します。スモールスタートが可能なシステムを選ぶことも重要です。

4. 機器の設置とデータ連携:

   • 選定したシステムに基づき、センサーやゲートウェイ、スマートメーターなどのIoT機器を設置します。
   • 設置した機器からシステムへデータが正確に送られるように設定します。

5. データの可視化と分析基盤の構築:

   • 収集したデータがダッシュボードなどでリアルタイムに可視化される環境を整えます。
   • AIによる分析ルールや予測モデルを設定します。多くのシステムでは、ある程度のパターン認識や最適化機能が組み込まれています。

6. 運用と最適化:

   • システムが収集・分析したデータに基づき、手動または自動でエネルギー消費を最適化します。
   • 運用を通じてシステムの精度を高めたり、新たな最適化機会を発見したりします。

7. 効果測定と報告:

   • 設定した目標に対して、どの程度効果が出ているかを定量的に測定します。
   • 測定結果を社内外の関係者（経営層、従業員、取引先など）に報告します。データに基づいた報告は信頼性を高めます。

活用できる支援制度

AI/IoTを活用したエネルギー最適化設備の導入には、初期投資が必要となる場合があります。中小企業が導入を検討する際に活用できる主な支援制度には、以下のようなものがあります。

• 省エネルギー投資促進に向けた支援補助金: 工場や事業場における高効率設備等の導入を支援する補助金です。AI/IoTを活用したエネルギー管理システムや、それと連携する高効率設備が対象となる場合があります。公募時期や要件を確認することが重要です。
• CO2排出削減強化誘導型補助金: CO2排出量の大幅な削減に貢献する設備投資などを支援する補助金です。AI/IoTによるエネルギー最適化が、目標とする排出量削減に貢献できる場合に活用できる可能性があります。
• 地方自治体による補助金・融資制度: 各都道府県や市区町村が、独自に省エネルギーや脱炭素化に向けた設備投資を支援する制度を設けている場合があります。所在地の自治体の情報を確認することが推奨されます。
• 先端設備等導入計画に基づく税制優遇: 中小企業が、生産性向上に資する一定の設備を導入する際、固定資産税の特例措置などが受けられる制度です。AI/IoT関連設備が対象となるか確認が必要です。

これらの支援制度は、それぞれ対象となる設備や事業者の要件、補助率、申請期間などが異なります。最新の情報は、各制度の公募要領や担当機関のウェブサイトでご確認ください。

導入にあたっての注意点

• 目的の明確化: 何のためにAI/IoTを導入するのか（コスト削減、CO2削減、生産性向上など）、目的を明確にすることが成功の鍵です。
• スモールスタートの検討: 最初から大規模なシステムを導入するのではなく、特定のエリアや設備から試験的に導入し、効果を確認しながら段階的に広げていく「スモールスタート」も有効なアプローチです。
• ベンダー選定: 中小企業の状況を理解し、適切なシステム提案や導入後のサポートを提供できる信頼できるベンダーを選ぶことが重要です。
• セキュリティ対策: IoT機器や収集したデータのセキュリティ対策は不可欠です。情報漏洩やサイバー攻撃のリスクを最小限に抑えるための対策を講じる必要があります。

まとめ

AI/IoTを活用したエネルギー最適化は、中小企業が既存の省エネ対策からさらに踏み込み、エネルギーコストの継続的な削減とCO2排出量の効果的な削減を両立させるための有効な手段です。これは単なる環境対策ではなく、データに基づいた効率的な経営を実現し、企業の競争力を高めるための戦略的な投資と言えます。

導入には初期投資や専門知識が必要となる側面もありますが、多くのシステムは中小企業でも導入しやすいように工夫されており、国や自治体による様々な支援制度も活用できます。

貴社においても、AI/IoTによるエネルギー最適化が、次の脱炭素経営へのステップ、そして持続的な企業成長の一助となる可能性について、ぜひ検討されてみてはいかがでしょうか。