[論文レビュー] Generative AI Adoption in an Energy Company: Exploring Challenges and Use Cases

Malik Abdul Sami, Zeeshan Rasheed+5 more|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2026

Explainable Artificial Intelligence (XAI)被引用数 0

ひとこと要約

研究は北欧の電力会社におけるGenAIの導入を検討し、41のAI利用ケースを特定、優先順位付けを行い、RAGベースの2つのパイロット実装を提案します。

ABSTRACT

Organisations are examining how generative AI can support their operational work and decision-making processes. This study investigates how employees in a energy company understand AI adoption and identify areas where AI and LLMs-based agentic workflows could assist daily activities. Data was collected in four weeks through sixteen semi-structured interviews across nine departments, supported by internal documents and researcher observations. The analysis identified areas where employees positioned AI as useful, including reporting work, forecasting, data handling, maintenance-related tasks, and anomaly detection. Participants also described how GenAI and LLM-based tools could be introduced through incremental steps that align with existing workflows. The study provides an overview view of AI adoption in the energy sector and offers a structured basis for identifying entry points for practical implementation and comparative research across industries.

研究の動機と目的

• 従業員がエネルギー企業におけるGenAI導入をどのように認識しているかを理解し、既存のワークフローに適合する実用的な利用ケースを特定する。
• 組織ユニットを横断するAI関連ニーズを整理し、利用ケースを運用要求と結びつける。
• ビジネス上の重要性、実装の容易さ、組織価値を基に利用ケースを優先順位付けする。
• 現実のワークフローでGenAIの能力を実証するパイロット実装を提案する。

提案手法

• 中規模の北欧電力会社を対象とした定性的・複数ユニットの組込みケーススタディ。
• 4週間にわたり9つの組織ユニットで実施された16回の半構造化グループインタビュー。
• インタビュー資料の主題分析を通じて利用ケースとテーマを特定。
• 41の利用ケースを6つのカテゴリ（報告、RAG、予知保全、異常検知、予算/予測、未分類）に分類。
• ビジネス上の重要性、実装の容易さ、組織価値を基に利用ケースの優先順位を付ける。
• 実用性を示すため、実践的な2つのパイロットケース（Eメール・クローン・システムとRAGベースの検索システム）の開発。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1. 組織はどのようなAIベースの利用ケースを報告し、どんな課題に直面しているか。
• RQ2 RQ2. 特定された課題に対して、潜在的なAIおよびLLMベースの解決策はどう適用できるか。

主な発見

• 九つの組織ユニットにまたがる41のAI関連利用ケースを特定し、6つのカテゴリに統合。
• 報告の自動化、RAGベースのソリューション、予知保全が主要優先事項。
• 実用的なAI導入を示すために2つのパイロットケースを提案：メール・クローン・システムと自律的なRAGベースの検索システム。
• 機能横断的な共通の導入優先事項は、段階的でリスクを意識した統合と既存ワークフローとの整合性。
• データの断片化と統合、コンプライアンス、組織の準備性が導入を形作る主要テーマとして浮上。
• 本研究は、エネルギー組織におけるワークフローとAIイニシアティブを整合させ、入口点を特定する際の実証的指針を提供する。