再エネ事業者向け｜開発から維持管理まで、再エネ事業の業務にAIを組み込む実践フレームワーク

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × 設備・プロジェクト管理 × 業務AI 業務に組み込むAIシリーズ 再エネの開発を、 用地と系統の壁で 止めていませんか。 再エネ事業者のための 開発から維持管理まで、再エネ事業の業務にAIを組み込む実践フレームワーク データ 接続・統合 業務AI 判断・実行 土地・系統の情報 形式をそろえる 候補地の絞り込み 法規制・環境の情報 業務AI 候補地の評価・ 地図の上で重ねる 除草・点検の計画 書類の作成・ 保守の計画 開発案件の進捗 権限を管理する 開発と保守の判断 発電量・設備の状態 運用ルール（地権者情報の保護・AIの作業範囲・確認の手順） 2021年1月 2017年4月 維持管理 ノンファーム型接続 改正FIT法で保守点検 除草・点検・洗浄 の適用開始 が認定の要件に の負担 本稿の内容 1 再エネの開発と運営が「経営課題」になった理由 4 開発・維持管理と業務AIの4層構造 2 再エネの開発をめぐる主な動き 5 セルフ診断と次のステップ 3 AIの業務への組み込みを阻む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 × 設備・プロジェクト管理 × 業務AI 2 EXECUTIVE SUMMARY 開発の調整も、運転後の維持管理も、業務にAIを組み込んで軽くできます。 再エネの開発では、適した用地の確保、地権者との調整、系統の空き容量の確認に多くの時間がかかっています。運転開始後 も、除草、パネルの洗浄、点検など、長い期間にわたる維持管理が欠かせません。特に太陽光発電所では、雑草の管理が発電 量の低下や近隣との関係に影響する課題になっています。 本稿では、再エネ事業者が用地・系統・規制・設備のデータを整え、候補地の評価や書類の作成、除草・点検の計画といった 開発と維持管理の業務にAIを組み込んで、開発のスピードと運営の効率を高めるための考え方とアプローチを整理します。 Why 1 再エネ事業は「開発して終わり」から「長く運営する事業」へ 再エネの開発は、候補地の探索、地権者との交渉、系統の接続、許認可、地域との合意形成など多くの工程を経ます。それぞれが担当 者の経験に頼り、案件が増えるほど進捗の管理が難しくなります。 運転開始後は、2017年4月施行の改正FIT法で、事業計画に基づく保守点検と維持管理が認定の要件になりました。除草や点検の 作業員の確保が難しくなる中で、発電所ごとに作業の時期と範囲を見極め、効率よく回す仕組みが必要です。 図1 再エネ事業の開発・維持管理とAI活用のホットスポット 候補地の探索 用地の確保 系統の接続 許認可・合意 運転・維持管理 空き容量の 運転開始と 土地の情報 地権者の特定 申請書類 確認 発電量の監視 日射・風況 交渉 接続の検討 環境影響評価 除草・草刈り 出力制御の 地域との 規制区域 契約 点検・修繕 リスク 合意形成 AI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：AI活用の効果は、候補地の探索、地権者と系統の確認、申請書類、運転後の除草と点検に集中しています（概念図） 2021年1月 2017年4月 2022年7月 ノンファーム型接続 改正FIT法で保守点検 廃棄等費用の の適用開始 が認定の要件に 積立制度が開始 ※出典：資源エネルギー庁（再生可能エネルギー特別措置法、事業計画策定ガイドライン）、電力広域的運営推進機関。図1と表紙の図は概念図です。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × 設備・プロジェクト管理 × 業務AI 3 図2 再エネ事業の開発と運営を阻む3つの構造的な壁 第1の壁 第2の壁 第3の壁 開発の壁 プロセスの壁 維持管理の壁 適地 ・ 地権者 ・ 系統 書類 ・ 進捗 ・ 属人化 除草 ・ 点検 ・ 作業員 ・適した用地が少なくなった ・申請書類の作成に手間がかかる ・雑草の伸び方が場所で違う ・地権者の特定に時間がかかる ・案件の進捗が見えにくい ・除草と点検の作業員が不足 ・系統の空き容量が限られる ・担当者の経験に頼る ・作業が定期の周期で一律 開発が長期化する 案件が増えると回らない 保守の費用と手間が膨らむ 図2：開発・プロセス・維持管理の3つの壁が、再エネ事業の拡大と運営を難しくしています Why 2 制度は整いつつあり、差がつくのは開発と運営の進め方です ノンファーム型接続の拡大、洋上風力の促進区域の指定、地域と共生する再エネの仕組みづくりなど、開発を後押しする制度は整いつつ あります。一方、制度を使いこなすには、多くの情報を整理し、案件ごとに判断を積み重ねる必要があります。 土地・系統・規制の情報を地図の上で重ね、候補地の評価と書類の作成にAIを組み込めば、開発の手間を減らせます。運転開始後は 、衛星やドローンの画像と発電量のデータから雑草の伸び方を捉え、除草の時期と範囲、作業の手配をAIと一緒に計画できます。 図3 再エネの開発と運営をめぐる主な動き 2012年7月 2017年4月 2018年10月 2019年4月 2021年1月 2022年7月 対応 1 2 3 4 5 6 7 固定価格買取 改正FIT法で 九州で本土初の 再エネ海域 ノンファーム型 廃棄等費用の 開発と維持管理 制度が開始 保守点検が 出力制御 利用法が施行 接続の適用開始 積立制度が開始 にAIを組み込む 認定の要件に 制度と求められる対応 系統の制約 図3：開発を後押しする制度と、運転後の責任を求める制度が整い、開発と維持管理の両方の工夫が求められています 開発のスピードと運転後の維持管理、その両方が再エネ事業の収益を決めます。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × 設備・プロジェクト管理 × 業務AI 4 Why 3 AIを業務に組み込むには、3つの課題があります 候補地の評価や書類の作成、除草・点検の計画にAIを組み込むには、土地・系統・規制・設備のデータを整えたデータ基盤、開発と維 持管理の業務プロセスの中でのAIの位置付け、地権者情報の保護を含む運用ルールが必要です。そこには3つの課題があります。 データ基盤の整備 1 土地・系統・規制・案件と発電量・画像のデータを、地図の上で重ねられる形に整えます。 業務プロセスへの組み込み 2 候補地の評価、書類の作成、除草と点検の計画を、業務の流れに組み込みます。 運用ルールの整備 3 地権者情報の保護、AIの作業範囲、担当者の確認の手順を定めます。 図4 従来の開発と目指す姿 従来の開発 目指す姿 候補地は担当者の経験で探す AIで候補地を評価して絞り込む 除草は定期の周期で一律に行う 雑草の伸び方に合わせて計画する 系統の確認は案件ごとに個別 空き容量を地図上で重ねて確認 申請書類は一から作成する AIが書類の下書きを作成する 開発と保守を別々に管理する 開発から保守まで一元的に管理 アプローチ データ基盤から業務へのAI組み込み、経営判断までを一体で設計する 土地・系統・規制・設備のデータをデータ基盤に整え、候補地の評価、申請書類の作成、除草・点検の計画といった開発と維持管理の業 務にAIを組み込みます。担当者は地権者や地域との対話と判断に集中し、経営は案件と保守の方針を判断します。それを支えるのが次 の4層構造です。 図5 開発・維持管理と業務AIの4層構造 Layer 4 経営判断 案件選択 投資判断 保守方針 開発案件の選択と保守の方針の判断 Layer 3 業務プロセス 候補地評価 書類作成 保守計画 開発と維持管理の業務への組み込み Layer 2 AI活用基盤 適地評価 文書生成 画像解析 候補地の評価、書類の作成、雑草と劣化の把握 Layer 1 データ基盤 土地・系統 規制情報 発電量・画像 土地・系統・規制・発電量データの整備 図5：データ基盤を土台に、AI活用基盤・業務プロセス・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 × 設備・プロジェクト管理 × 業務AI 5 図6 開発と維持管理へのAI組み込み 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～ 開発と保守の 開発業務への 維持管理への 業務とデータの整理 AI組み込み 展開と改善 開発工程の時間分析 候補地評価の試行 除草・点検の計画 保守作業の実態把握 書類作成の支援 作業手配の効率化 データ基盤の整備 運用ルールの整備 評価基準の改善 「どこで止まるか」 開発のスピードが 開発も運営も速く確かになる が見える 上がり始める 図6：整理・試行・展開の3段階で、再エネの開発と維持管理を効率化します STEP 1 開発と保守の業務とデータを整理する 開発の工程ごとにかかる時間と、除草・点検などの保守作業の実態を把握します。土地・系統・規制の情報と発電量・設備のデータを、地 図の上で重ねられるデータ基盤に整えます。 STEP 2 開発の業務にAIを組み込んで試す 候補地の評価と申請書類の下書きの作成にAIを組み込み、担当者の確認を前提に効果を確かめます。地権者情報の保護とAIの作業 範囲のルールを定めます。 STEP 3 維持管理に広げ、改善を続ける 衛星やドローンの画像と発電量のデータから雑草の伸び方を捉え、除草と点検の時期・範囲・作業の手配をAIと計画します。開発と保守 の実績から、評価の基準を改善します。 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～） → 開発工程の分析 → 候補地評価の効率化 → 開発期間の短縮 → データ基盤の整備 → 書類作成の支援 → 保守費用の抑制 → 保守作業の把握 → 運用ルールの整備 → 発電量の維持 ※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 × 設備・プロジェクト管理 × 業務AI 6 セルフ診断 あなたの会社の再エネ事業は、開発も維持管理も効率よく回せていますか？ 以下の項目に1つでも当てはまる場合、開発の遅れや保守の負担で収益を失うリスクが潜んでいる可能性があります。 図7 再エネの開発と維持管理 セルフ診断チェック 開発の工程ごとの時間と遅れの原因を把握していない 事業運営の対応レベル → 早急な対応が必要な可能性があります 候補地の探索を担当者の経験に頼っている 0個 → 早急な対応が必要な可能性があります 現状を維持 土地・系統・規制の情報を重ねて見られない 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 除草や点検を定期の周期だけで計画している → 早急な対応が必要な可能性があります 3個以上 開発と保守の業務にAIを組み込んでいない 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を使う際の運用ルールと確認の手順がない → 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 開発の遅れや保守の負担で収益を失うリスクが潜んでいる可 開発と維持管理の業務へのAIの組み込みに早急に着手すべ 能性があります。まずは、開発の工程と保守の作業にかかって き段階です。業務とデータの整理から始めることをおすすめしま いる時間を確認してください。 す。 次のステップ 再エネ事業の現状診断から始める 再エネ事業へのAIの組み込みは、すべての業務を一度に変える必要はありません。開発の工程と保守の作業を整理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、データ基盤の整備、開発と維持管理の業務へのAIの組み込み、運用ルールの整備まで、段階的に 支援しています。 再エネ事業へのAIの組み込みを、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・統計資料に基づきます。図は概念図を含みます。個別の投資・経営判断については、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