AI主導のバッテリー技術：市場動向と成長の勢い

今週、市場レポートが新たな現実を突きつける

2026年1月29日、ResearchAndMarketsは、急速に成長する業界の中心に人工知能（AI）駆動型バッテリーシステムを据える広範な予測を公表した。このレポートは、特定のAI対応型バッテリー技術市場が、2025年の約36億ドルから2030年までに84億ドルへと上昇すると予測している。これは、以前のResearchAndMarketsによるエネルギー貯蔵研究および大規模なバッテリー市場分析と並んで発表されたものであり、それらは一様に混戦する戦略的分野の姿を描き出している。

数値分析の結果は鮮明だが、その背景にあるストーリーは具体的だ。電気自動車（EV）の普及、再生可能エネルギー向けの電力事業用貯蔵、バッテリー寿命延長への圧力、そしてAIデータセンター向けの新しいラックレベルのエネルギー設計はすべて、セル（電池単体）と同等にソフトウェアを求めている。この収束点こそが、人工知能（AI）駆動型バッテリーシステムが、研究室でのデモから商業的価値へと移行する場所である。すなわち、ハードウェア単体では不可能な方法で、充電サイクルの最適化、異常の検知、そしてメンテナンスのスケジューリングを実現するのだ。

人工知能（AI）駆動型バッテリー市場の展望

予測の規模には違いがあるものの、方向性は一致している。ResearchAndMarketsは、狭義のAI駆動型バッテリー技術市場において、2030年まで18.4%のCAGR（年平均成長率）を予想している。エネルギー貯蔵におけるAIに焦点を当てた別のResearchAndMarketsの調査では、より広義のAI対応型エネルギー貯蔵市場は2025年に88.2億ドルに達し、10年後の末までには2桁台半ばの成長を遂げると推定している。一方、バッテリー技術市場全体を俯瞰するPrecedence Researchは、より大きな文脈を示している。バッテリー技術全体としては、2034年までに2500億ドルを突破する見込みだ。

これらの層をなす予測は、2つのことを強調している。第一に、AIは単一の新製品ではなく、家電からメガワット規模の系統用貯蔵に至るまで、既存の多くのバッテリー製品や市場に適用できる「価値のレイヤー」であるということだ。第二に、投資は課題の解決へと向かっている。ベンダーや電力会社は、システム規模でのコストとリスクを削減するソフトウェアに資金を投じている。そのため、2026年の取引や標準化に向けた議論は、ベンダーがどれほど迅速に顧客を獲得できるかに極めて大きな影響を与える可能性が高い。

人工知能（AI）駆動型バッテリーの用途とメカニズム

実際、AIはどのようにバッテリーを改善するのか？その手法は、セルおよびパックレベルの予兆管理（プログノーシス）、充電曲線の最適化、安全性のための異常検知、そして材料探索といういくつかの主要なカテゴリーに分類される。運用面では、機械学習モデルが数百のセルからのテレメトリを解析し、数日、数週間、あるいは数ヶ月先の容量低下を予測する。この能力が、モジュールが故障する前の交換、歩留まり向上のための製造時における化成・校正工程のスケジューリング、そしてカレンダー寿命を延ばすための充電プロトコルの個別最適化といった、予測保全を可能にする。

AIは充電速度と安全性にも寄与する。適応型充電アルゴリズムは、急速充電への期待と熱限界のバランスをとる。すべてのパックに同じ攻撃的な電流プロファイルを適用するのではなく、AI駆動型バッテリー管理システム（BMS）は、内部インピーダンス、温度勾配、および使用履歴を測定し、最も安全で高速な充電を算出する。EVにおいては、火災のリスクを高めることなく航続距離への不安（レンジ・アンキエティ）を軽減し、系統用資産においては、有効なエネルギー・スループットを向上させ、劣化コストを削減する。

材料と設計に関しては、生成モデルとハイスループット実験により、より高い安全マージンを持つ、あるいは制約のある重要鉱物への依存度を下げた電極配合やセパレーターの探索が加速している。企業や研究所はこれらの手法を用いて、試行錯誤だけでは評価にコストや時間がかかる化学組成のスクリーニングを行っている。

標準規格、安全性、そしてハイパースケール・データセンター

2025年末から2026年初頭にかけての業界の動きは、AI対応型バッテリーシステムが自動車や家庭用蓄電の枠を超えて広がっていることを示している。KULR Technologyは、Open Compute Project（OCP）にプラチナメンバーとして参加し、800V AIラックと厳格な熱暴走（熱伝播）抑制のために設計されたラックレベルのバッテリー・バックアップ・ユニット（BBU）を提案している。OCPのORV3ロードマップは、エネルギー貯蔵をAIコンピューティングのより近くに配置することを正式に規定している。これは、安全性、テレメトリ、およびエネルギー・インテリジェンスを、数百万ドル規模のGPUシステムのすぐそばに配置するという、急進的なアーキテクチャの転換である。

こうした進展が重要なのは、ハイパースケーラーが規模と信頼性に関する実質的な標準（デファクトスタンダード）を策定するためだ。ラック統合型ストレージが一般的になれば、オペレーターはBBUレベルの診断、継続的なテレメトリ、そしてラック間やサイト間でバッテリーを調整するAIベースのオーケストレーションを要求するようになるだろう。これこそが、人工知能（AI）駆動型バッテリーソリューションが、エネルギー品質、過渡応答、およびライフサイクルコストの節約という継続的な価値を付加できる製品領域である。

誰が何を構築しているのか — プレイヤーと戦略

市場の構図は馴染みのあるものだ。テスラ、パナソニック、BYD、CATL、LG、サムスンSDIといったOEMやセルメーカーが依然としてセル供給を支配しているが、BMS、予兆管理、オーケストレーションを中心とした活発なソフトウェアとシステムのエコシステムが形成されつつある。ResearchAndMarketsとPrecedence Researchは共に、主要な自動車・バッテリー企業と並んで、診断やセカンドライフ（二次利用）ソリューションに特化したソフトウェア専門企業やスタートアップを挙げている。

企業は能力を買い取っている。以前の買収（例：2023年のゼネラルモーターズによる異常検知スタートアップの買収）やサプライヤーとの提携は、OEMがパック診断を直接制御したいと考えていることを示している。専門のBMSベンダーやエネルギー・プラットフォーム企業などの新規参入者は、テレメトリをサービス収益（保証期間の延長、性能保証、系統用貯蔵として再利用される引退EVパックのセカンドライフ・プログラムなど）に変換するモデルで競い合っている。

AIがいかにして劣化を予測し、寿命を延ばし、充電を最適化するか

寿命延長による利益は、よりスマートな充電スケジューリング、セルバランス、および過酷な動作条件下での動的デレーティング（出力制限）によってもたらされる。フリート車両や電力会社にとって、これは交換コスト（設備投資）の先送りと、セカンドライフ市場におけるより予測可能な残存価値を意味する。消費者やEV利用者にとっての利点は、使用可能なバッテリー寿命の延長と、日常的な航続距離管理の向上を組み合わせたものとなる。

市場、リスク、および政策的摩擦

規制や標準規格も重要である。ストレージをサーバーラック内に移動させることは、新たな安全性や相互接続のルールを生み出す。熱工学とAIベースのモニタリングを組み合わせた企業は、それらの要件を満たし、ハイパースケーラーや電力会社の信頼を獲得する上で、より有利な立場に立つことになるだろう。

次に注目すべきこと

短期的には3つの転換点が予想される。第一に、ラック統合型BBUやORV3のような仕様に関する標準化が進むことで、ハイパースケーラーが分散型ラックストレージを大規模に採用するかが決まる。第二に、AI管理型パックの保証延長とLCOE（均等化発電原価）の改善を数値化する商業パイロットプロジェクトが、顧客がAI機能をサブスクリプションとして支払うかどうかを左右する。第三に、AI駆動の材料スクリーニングの継続的な進展により、バッテリーの化学組成の状況が変化し、コストの低下と安全性の向上が進む可能性がある。

意思決定者にとっての教訓は実利的なものだ。人工知能（AI）駆動型バッテリーソリューションは、投機的な付加価値ではなく、コストとリスクを管理するためのツールセットである。テレメトリとコンピューティングが製造およびライフサイクルプログラムと統合される場所で、この技術は測定可能なリターンをもたらす。それこそが、市場予測が今後数年間の急速な成長に集中している理由である。

出典

• ResearchAndMarkets（人工知能（AI）駆動型バッテリー技術市場レポート 2026年）
• ResearchAndMarkets（人工知能（AI）エネルギー貯蔵ソリューション世界市場レポート 2025年）
• Precedence Research（バッテリー技術市場レポート）