ザンスカール、世界の地熱エネルギーに未開発の巨大な潜在力を主張

足元にある膨大なエネルギー潜在力から、エネルギー省の専門家は2050年までに地熱発電が60ギガワット(米国電力需要の約10%)を供給可能と予測している。
Zanskarの共同創業者兼CEOであるカール・ホイランドは、この野心的な目標は実際には控えめすぎると考えている。主な理由は、従来型地熱エネルギーの可能性を過小評価している点にある。
エネルギー省の予測は、フラッキング技術を用いて深部地熱にアクセスする「強化地熱システム(EGS)」の進展に依存している。ファーヴォやセージ・ジオシステムズといった企業がこの手法を追求しており、その可能性は広く認められている。一方、自然発生的な断層帯の熱源を利用する従来型地熱発電はほとんど成長が見られず、米国での発電量はわずか4ギガワット。過去10年間で増加したのは約1ギガワットに過ぎない。
ホイランド氏によれば、従来型地熱エネルギーの進展は時代遅れの仮定によって阻まれてきた。
「未発見の地熱システムの数を大幅に過小評価していた。おそらく桁違いに」とホイランド氏は述べた。現代の掘削技術を用いれば「各サイトからはるかに多くのエネルギーを抽出可能だ。潜在的にさらに桁違いの増加が見込める。これにより潜在規模は数十ギガワットからテラワット規模の機会へと変貌する」
ザンカルはAIを活用し、従来型地熱エネルギーの再生に取り組んでいる。同社は既にニューメキシコ州で苦戦していた発電所を再生し、合計100メガワット以上の潜在能力を持つ新たな2つのサイトを確認した。
これらの実績により、ザンスカーはスプリング・レーン・キャピタルが主導し、オール・アボード・ファンド、カリカ・サステイナブル・インベストメンツ、クリアビジョン・ベンチャーズ、クロス・クリーク、GVPクライメート、インペラティブ・ベンチャーズ、ローワーカーボン・キャピタル、ミュンヘン再保険ベンチャーズ、オブヴィアス・ベンチャーズ、オリオン・インダストリアル・ベンチャーズ、サファー・パートナーズ、ステップストーン・グループ、サスケハナ・サステイナブル・インベストメンツ、トランキリオン、ユニオン・スクエア・ベンチャーズ、ユニバーシティ・グロース・ファンド、UPが参加する1億1500万ドルのシリーズC資金調達ラウンドを確保した。パートナーズが参加した。
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サンフランシスコ | 2026年10月13日~15日 今すぐ登録 ホイランド氏は、探査が温泉や火山といった地表の指標に焦点を当ててきたため、多くの潜在的な地熱サイトが見逃されてきたと指摘した。しかし、地熱システムの約95%にはそのような明らかな兆候がないと付け加えた。「我々は主に偶然にそれらを発見してきた。ここでAIが非常に価値を発揮するのだ」
新たな地熱資源を特定するため、Zanskarはまず過去の偶然発見事例を含む多様なデータを用いて教師あり機械学習モデルを訓練する。有望な地点を特定すると、現地調査チームを派遣して結果を確認する。
開発計画では、ザンカルはベイジアン証拠学習(BEL)と呼ばれる別のAI技術を採用している。BELは既存データを用いて初期仮説(事前分布)を確立し、モデルがこれらの仮説を検証・反証することで各仮説の確率推定値を生成する。データが不十分な場合、同社は独自開発の地熱シミュレーターで不足分を補完する。
Zanskarの戦略はこれまで有効性を実証している。過去の資金調達により、同社は3箇所のサイト調査に成功した。「3件中3件成功」と共同創業者兼CTOのジョエル・エドワーズは語る。「次は10件調査したらどうなるか、興味深い」
ホイランド氏によれば、同社は少なくとも1ギガワットの発電容量を支えられる候補地を複数保有している。現在は最大の潜在力を有する米国西部に焦点を当てている。ベンチャーキャピタルよりも低コストの資金を提供するプロジェクトファイナンス投資家を引き付けるため、少なくとも10ヶ所の候補地を確定させることを目指している。ここで成功すれば、他の多くの気候テックスタートアップを終わらせてきた「死の谷」をザンサーが乗り越える助けとなるだろう。
ホイルランドは、Zanskarが地熱探査のあらゆる課題を解決したわけではないと認めつつも、同社が正しい方向に進んでいると確信している。
「これが探査の未来形だと確信している」と彼は語る。「この手法は短期間で地熱エネルギーを変革するだろう」
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エネルギー省の予測は、フラッキング技術を用いて深部地熱にアクセスする「強化地熱システム(EGS)」の進展に依存している。ファーヴォやセージ・ジオシステムズといった企業がこの手法を追求しており、その可能性は広く認められている。一方、自然発生的な断層帯の熱源を利用する従来型地熱発電はほとんど成長が見られず、米国での発電量はわずか4ギガワット。過去10年間で増加したのは約1ギガワットに過ぎない。
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開発計画では、ザンカルはベイジアン証拠学習(BEL)と呼ばれる別のAI技術を採用している。BELは既存データを用いて初期仮説(事前分布)を確立し、モデルがこれらの仮説を検証・反証することで各仮説の確率推定値を生成する。データが不十分な場合、同社は独自開発の地熱シミュレーターで不足分を補完する。
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