電力小売事業者向け｜顧客データとAIを生かした解約防止と提案型営業の実践フレームワーク

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × 営業・マーケティング × データとAI データ×AI 連携シリーズ 料金だけで選ばれる 時代の先に、 顧客との関係を描けていますか。 電力小売事業者のための 顧客データとAIを生かした解約防止と提案型営業の実践フレームワーク データ データ×AI 業務・経営への適用 契約・料金の情報 解約防止の働きかけ データ×AI 自社顧客の30分値 解約の予兆の分析・ 料金プランの提案 料金プランの最適化 問い合わせ・接点の履歴 顧客構成の判断 市場価格・調達コスト データの管理ルール（利用目的の明示・顧客の同意・個人情報の保護） 2016年4月 2022年 30分値 電力の小売が 燃料価格の高騰で新電力の 送配電事業者から 全面自由化 撤退が相次ぐ 届く使用量データ 本稿の内容 1 電力小売の競争が「経営課題」になった理由 4 顧客起点の電力小売とデータ×AI連携の4層構造 2 電力小売をめぐる主な動き 5 セルフ診断と次のステップ 3 データとAIの連携を阻む3つの課題 アクセンチュア株式会社 2026年 外部公開版 Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved.

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × 営業・マーケティング × データとAI 2 EXECUTIVE SUMMARY 料金の安さだけでは、顧客は長く残りません。 電力の小売は2016年4月に全面自由化され、多くの事業者が参入しました。2022年には燃料価格の高騰で、事業の撤退や 新規受付の停止が相次ぎました。料金の安さを中心とした競争は調達コストの変動に左右されやすく、顧客も価格を比べて事 業者を替えやすい状況にあります。 本稿では、電力小売事業者が、送配電事業者から受け取る自社顧客の30分値と契約・接点のデータをつなぎ、利用目的の 明示と顧客の同意を前提に、AIの分析を解約の防止と提案型の営業に生かすための考え方とアプローチを整理します。 Why 1 料金競争は「営業の課題」ではなく「事業構造の課題」です 電力そのものは事業者によって品質の差が出にくく、顧客は料金を比べて選びがちです。料金を下げて顧客を集めると、調達コストが上がっ た時に赤字を抱えやすくなります。 一方、小売電気事業者は、自社の契約顧客の30分ごとの使用量（30分値）を、一般送配電事業者のシステムを通じて受け取ってい ます。料金の請求のために届くデータですが、利用目的を明示し、必要に応じて同意を得れば、使い方に合わせた料金プランや省エネの提 案に生かせます。 図1 電力小売のバリューチェーンとデータ活用のホットスポット 調達 獲得 契約・請求 利用 継続・解約 料金比較での 自社顧客の 卸電力市場 料金プラン 解約の予兆 新規獲得 30分値 問い合わせ 相対契約 代理店販売 請求・支払い 省エネの提案 対応 調達コスト アプリ・ 法人営業 契約変更 セット契約 の変動 マイページ データ活用の効果が大きい領域 中程度の領域 比較的小さい領域 図1：データ活用の効果は、自社顧客の30分値を生かした提案と、解約の予兆の把握に集中しています（概念図） 2016年4月 2022年 30分値 電力の小売が 燃料価格の高騰で新電力の 送配電事業者から 全面自由化 撤退が相次ぐ 届く使用量データ ※出典：資源エネルギー庁（電力小売全面自由化、スマートメーター、電力データの活用）、経済産業省。データの利用は個人情報保護法などの関係法令に基づき、法務部門と確 認してください。図1は概念図です。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × 営業・マーケティング × データとAI 3 図2 顧客との長い関係を阻む3つの構造的な壁 第1の壁 第2の壁 第3の壁 価格の壁 接点の壁 データの壁 料金比較 ・ 調達 ・ 獲得費用 請求 ・ 問い合わせ ・ アプリ 30分値 ・ 利用目的 ・ 同意 ・料金の比較で選ばれやすい ・顧客との接点が請求だけ ・30分値を提案に生かしていない ・調達コストの変動が大きい ・問い合わせの記録を生かせない ・データの利用目的を示していない ・獲得費用が回収できない ・アプリの利用が広がらない ・契約と接点の情報が別々 安さの競争から抜けにくい 顧客の変化に気付けない 提案の根拠がない 図2：価格・接点・データの3つの壁が、顧客との長い関係を築くことを難しくしています Why 2 顧客の使い方から、選ばれる理由をつくる 送配電事業者から届く自社顧客の30分値からは、生活や事業の時間帯、季節による変化が見えてきます。利用目的を明示したうえで、 使い方に合わせた料金プランや、省エネ・蓄電池・電気自動車の充電などを提案すれば、料金の安さとは別の価値になります。 自社の顧客以外のデータや、より詳しい使い方の情報は、本人の同意を前提に電力データを第三者に提供する制度や、顧客宅のHEMS との連携を通じて利用します。解約の兆候は、請求額の変化や問い合わせの増加からも捉えられます。 図3 電力小売をめぐる主な動き 2016年4月 2017年4月 2021年1月 2022年 2022年4月 2025年度 対応 1 2 3 4 5 6 7 電力の小売が ガスの小売が 卸電力市場の 燃料価格の高騰で 電力データの 次世代スマート 顧客起点の 全面自由化 全面自由化 価格が高騰 撤退が相次ぐ 第三者提供の メーターの 営業への転換 制度が開始 導入開始 制度と求められる対応 市場の変化 図3：自由化と市場の変動を経て電力データ活用の制度も整い、料金以外の価値で選ばれる営業が求められています 顧客の使い方を知ることが、料金以外で選ばれる理由をつくります。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × 営業・マーケティング × データとAI 4 Why 3 データとAIをつなぐには、3つの課題があります AIで解約の予兆を捉え、顧客ごとに料金プランやサービスを提案するには、自社顧客の30分値と契約・接点のデータがつながり、分析の 結果が営業とサポートで使われ、利用目的の明示と同意に基づいてデータを扱える状態が必要です。そこには3つの課題があります。 データの連携 1 自社顧客の30分値、契約、問い合わせのデータを、顧客ごとにつなぎます。 分析結果の活用 2 AIの分析結果を、営業とカスタマーサポートの働きかけに組み込みます。 データの管理ルール 3 請求のために受け取るデータの利用目的を明示し、同意と個人情報の扱いを法務部門と整えます。 図4 従来の営業と目指す姿 従来の営業 目指す姿 料金の安さで新規顧客を集める 使い方に合う提案で選ばれる 使用量データを請求にだけ使う 利用目的を示して提案にも生かす 解約は申し出があってから知る AIで解約の予兆を早く捉える 全顧客に同じ案内を送る 使い方に合わせて提案を変える 獲得件数で営業を評価する 顧客の継続期間と収益で評価 アプローチ データ連携からAIの分析、経営判断までを一体で設計する 自社顧客の30分値と契約・接点のデータを連携し、AIで解約の予兆と顧客ごとに適した料金プランを分析します。利用目的の明示と同 意を前提に、分析の結果を営業とサポートの働きかけに生かし、顧客構成と価格の判断につなげます。それを支えるのが次の4層構造です 。 図5 顧客起点の電力小売とデータ×AI連携の4層構造 Layer 4 経営判断 顧客構成 料金方針 調達方針 顧客構成と料金・調達方針の判断 Layer 3 業務での活用 解約防止 プラン提案 サポート 営業・サポート・アプリでの活用 Layer 2 AIによる分析・予測 解約予兆 需要分析 プラン最適化 解約予兆の分析と料金プランの最適化 Layer 1 データ連携 契約情報 30分値 接点履歴 自社顧客の30分値・契約・接点データの連携 図5：データ連携を土台に、AIの分析・予測、業務での活用、経営判断を積み上げます Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × 営業・マーケティング × データとAI 5 図6 顧客起点の電力小売 実行ロードマップ STEP 1 0～6カ月 STEP 2 6～18カ月 STEP 3 18カ月～ 顧客データの AI施策の試行と 営業の転換と 統合と分析 提案の設計 評価の見直し 30分値と契約の統合 解約予兆の検知の試行 対象顧客の拡大 解約要因の分析 料金プランの提案 サービスとの組み合わせ 利用目的の確認 同意取得の仕組み 評価指標の見直し 「誰が離れそうか」 選ばれる理由が 長く選ばれる事業になる が見える 形になる 図6：統合・試行・転換の3段階で、顧客との長い関係を築きます STEP 1 顧客のデータをつなぎ、分析する 送配電事業者から受け取る30分値と、契約・問い合わせのデータを顧客ごとに統合し、解約の要因と顧客の特徴を分析します。あわせて 、データの利用目的と同意の状況を法務部門と確認します。 STEP 2 AIの分析を試し、提案を設計する 一部の顧客層でAIによる解約予兆の検知と料金プランの提案を試し、働きかけの効果を確かめます。データ活用の同意を得る仕組みを 整えます。 STEP 3 営業の仕組みと評価を転換する 効果が出た施策を広げ、省エネや蓄電池などのサービスとの組み合わせを設計します。営業の評価を、獲得件数から顧客の継続期間と収 益に見直します。 期待する成果 段階ごとに得られる成果 短期（0～6カ月） 中期（6～18カ月） 長期（18カ月～） → 30分値と契約の統合 → 解約予兆の検知 → 解約率の低下 → 解約要因の分析 → プラン提案の試行 → 顧客当たり収益の向上 → 利用目的の確認 → 同意取得の仕組み → 料金以外の価値 ※成果の時期は目安であり、対象範囲や現状により異なります Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × 営業・マーケティング × データとAI 6 セルフ診断 あなたの会社は、料金以外の理由で選ばれていますか？ 以下の項目に1つでも当てはまる場合、安さの競争で収益が削られるリスクが潜んでいる可能性があります。 図7 電力小売の顧客戦略 セルフ診断チェック 解約の要因を分析していない 顧客戦略の対応レベル → 早急な対応が必要な可能性があります 顧客との接点が請求と問い合わせに限られる 0個 → 早急な対応が必要な可能性があります 現状を維持 使用量データの利用目的を顧客に示していない 1～2個 → 早急な対応が必要な可能性があります 注意が必要 営業の評価が獲得件数に偏っている → 早急な対応が必要な可能性があります 3個以上 30分値と契約・接点のデータがつながっていない 早急に着手 → 早期の見直しをおすすめします 当てはまる項目の数 AIによる解約予兆の検知を試していない → 早期の見直しをおすすめします 図7：紫の背景は早急な対応が必要な項目、灰色の背景は早期の見直しをおすすめする項目です 1つでも当てはまる場合 3つ以上当てはまる場合 安さの競争で収益が削られるリスクが潜んでいる可能性があり 顧客起点の営業への転換に早急に着手すべき段階です。顧 ます。まずは、解約した顧客の特徴と要因を確認してください。 客データの統合から始め、解約防止の施策を試すことをおすす めします。 次のステップ 顧客戦略の現状診断から始める 顧客起点の電力小売への転換は、すべての仕組みを一度に変える必要はありません。自社顧客のデータと利用の条件を確かめ、解約の 要因を把握することから始まります。アクセンチュアでは、現状診断から、データ連携の基盤づくり、AIによる解約防止と提案、営業の評価 の見直しまで、段階的に支援しています。 電力小売とデータ×AIの活用を、まずは相談してみませんか？ 現状診断のご相談を受け付けています。お気軽にお問い合わせください。 アクセンチュア株式会社 Supply Chain & Engineering（SC&E） SupplyChain_Engineering@accenture.com 本稿のデータは公表情報に基づき、図は概念図を含みます。データの利用は関係法令に基づき法務部門とご確認ください。個別の判断は当社の専門家にご相談ください。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com