エネルギー事業者・充電事業者向け｜EV充電インフラの設置と運営をAI基盤とつないで最適化する実践フレームワーク

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × IT・デジタル基盤 × AI基盤 AI基盤との接続シリーズ 充電器を置くだけで、 事業として 成り立つと思いますか。 エネルギー事業者・充電事業者のための EV充電インフラの設置と運営を、AI基盤とつないで最適化する実践フレームワーク 経営判断 充電網の拡大・投資・提携の判断 業務適用 設置場所の判断 稼働率の向上 電力コストの抑制 AI基盤 需要予測・設置場所の評価・充電の制御 データ接続 充電器の稼働 利用者・決済 交通量・立地 電力料金・系統 セキュリティ・ガバナンス（決済情報の保護・機器の遠隔管理） 30万口 稼働率 電力コスト 2030年までの 収益を左右する 急速充電の 充電口の整備目標 充電器の使われ方 契約電力と料金 本稿の内容 1 充電事業の採算が「経営課題」になった理由 4 充電インフラの運営最適化とAI接続の4層構造 2 充電インフラをめぐる政策の動き 5 セルフ診断と次のステップ 3 AIとの接続を阻む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 × IT・デジタル基盤 × AI基盤 2 EXECUTIVE SUMMARY 充電器の数を増やすだけでは、事業の採算は取れません。 政府は2030年までに、公共用の急速充電器を含めて30万口の充電インフラを整備する目標を掲げています。設置への補助が 進む一方、充電器の稼働率が低い場所では、機器の保守費や電気の基本料金を回収できず、採算が合わない事業も少なく ありません。 本稿では、エネルギー事業者・充電事業者が、充電器の稼働・利用者・立地・電力のデータをAI基盤につなぎ、設置場所の選 定と運営を最適化して、充電事業を成り立たせるための考え方とアプローチを整理します。 Why 1 充電インフラは「設置の時代」から「運営の時代」に入りました 電気自動車の普及の初期には、充電器を設置すること自体が重視されてきました。しかし、利用が少ない場所に設置された充電器は、稼 働率が低いまま保守と電気の固定費を抱え続けます。 充電の需要は、交通量、周辺の施設、利用者の行動、電気自動車の普及の度合いによって大きく異なります。データに基づいて設置場 所を選び、料金と電力の使い方を最適化することが、事業を成り立たせる条件になっています。 図1 充電事業のバリューチェーンとデータ活用のホットスポット 計画 設置 運営 料金・決済 電力 設置場所 機器の選定 稼働率 料金の設計 基本料金 の選定 需要の予測 電力の契約 故障・保守 決済 充電の制御 補助金の 工事 遠隔監視 会員サービス 再エネの活用 活用 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、設置場所の選定、電力の契約、稼働率、料金の設計に集中しています（概念図） 30万口 稼働率 2025年度 2030年までの 収益を左右する 使用電力量に応じた 充電口の整備目標 充電器の使われ方 課金への移行が進展 ※出典：経済産業省「充電インフラ整備促進に向けた指針」（2023年10月）。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 × IT・デジタル基盤 × AI基盤 3 図2 充電事業の採算を阻む3つの構造的な壁 第1の壁 第2の壁 第3の壁 需要の壁 コストの壁 運営の壁 普及 ・ 立地 ・ 時間帯 基本料金 ・ 保守 ・ 機器 料金 ・ 監視 ・ 会員 ・EVの普及に地域差がある ・急速充電の基本料金が重い ・料金の設計に根拠がない ・設置場所の評価が感覚的 ・故障時の保守に費用がかかる ・故障に気付くのが遅い ・利用が時間帯に偏る ・機器の更新費が大きい ・利用者との接点が少ない 稼働率が上がらない 固定費を回収できない 収益を伸ばせない 図2：需要・コスト・運営の3つの壁が、充電事業の採算を難しくしています Why 2 整備の目標が、質の高い充電網を求めています 国の指針は、充電口の数だけでなく、利用者が使いやすい場所への設置、故障の少ない運営、分かりやすい料金を求めています。利用時 間ではなく、使用電力量に応じて課金する方式への移行も進められています。 数を増やす段階から、使われ続ける充電網をつくる段階へ移るには、設置から運営までをデータでつなぎ、需要と電力のコストを見ながら判 断する仕組みが必要です。 図3 充電インフラをめぐる政策の主な動き 2020年 2021年 2023年10月 2025年度 2030年 2035年 対応 1 2 3 4 5 6 7 2050年カーボン 新車販売の 30万口の 使用電力量に 充電口 新車販売を 設置から運営 ニュートラル宣言 電動車化の 整備目標の指針 応じた課金へ 30万口の目標 電動車に の最適化へ 目標を設定 政策と求められる対応 整備と普及の目標 図3：整備の目標と制度が示され、使われ続ける充電網への転換が求められています 充電器の数ではなく、使われ方で事業の成否が決まります。 Copyright © 2026 Accenture. All rights reserved. Supply Chain & Engineering（SC&E）｜SupplyChain_Engineering@accenture.com

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × IT・デジタル基盤 × AI基盤 4 Why 3 AI基盤との接続には、3つの課題があります AIで充電の需要を予測し、設置場所の評価と充電の制御を行うには、稼働・利用者・立地・電力のデータがAI基盤につながり、設置と運 営の判断に使われ、決済情報と機器の安全が守られている必要があります。そこには3つの課題があります。 データの接続 1 充電器の稼働、利用者と決済、立地と交通量、電力のデータをAI基盤につなぎます。 業務への組み込み 2 AIの需要予測と制御の提案を、設置の判断と運営の業務に組み込みます。 ガバナンス 3 決済情報の保護と、充電器を遠隔で管理する際のセキュリティを確保します。 図4 従来の充電事業と目指す姿 従来の充電事業 目指す姿 補助がある場所に設置する AIの需要予測で設置場所を選ぶ 料金は周辺に合わせて決める 需要と電力コストから料金を設計 故障は利用者の連絡で知る 遠隔監視で故障を早く捉える 電力は契約どおりに使う 充電の制御で基本料金を抑える 設置数で事業を評価する 稼働率と収益で事業を評価する アプローチ データ接続からAI活用、経営判断までを一体で設計する 充電器の稼働・利用者・立地・電力のデータをAI基盤につなぎ、AIで需要を予測して設置場所を評価し、充電の出力を制御します。分 析の結果を設置と運営の業務に生かし、充電網の拡大と投資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 充電インフラの運営最適化とAI接続の4層構造 Layer 4 経営判断 設置計画 投資判断 提携 充電網の拡大・投資・提携の判断 Layer 3 業務適用 設置判断 保守運用 料金設定 設置・運営・料金の業務での活用 Layer 2 AI基盤 需要予測 立地評価 出力制御 需要予測・設置場所の評価・充電の制御 Layer 1 データ接続 稼働データ 決済情報 電力データ 稼働・利用者・立地・電力データの統合 図5：データ接続を土台に、AI基盤・業務適用・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 × IT・デジタル基盤 × AI基盤 5 図6 充電インフラの運営最適化 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～ 稼働と採算の AI活用の試行と 充電網の拡大と 可視化 運営の見直し 継続的な改善 充電器別の稼働把握 需要予測の試行 新規設置への活用 採算の分析 充電の制御 再配置の判断 立地の評価 料金の見直し 会員サービスの拡充 「どこが赤字か」 採算の改善が 使われ続ける充電網になる が見える 見えてくる 図6：可視化・試行・拡大の3段階で、充電事業を成り立たせます STEP 1 充電器ごとの稼働と採算を把握する 充電器ごとの稼働率、利用の時間帯、保守費、電気料金を把握し、採算を分析します。立地と周辺の交通量から、需要の見込みを評 価します。 STEP 2 AIで需要を予測し、運営を見直す AI基盤で需要予測と充電の出力制御を試し、基本料金の抑制と稼働率の改善の効果を確かめます。需要と電力コストをもとに料金を 見直します。 STEP 3 設置と再配置に生かし、改善を続ける 需要予測を新規の設置場所の選定に生かし、稼働率の低い充電器の再配置を判断します。会員サービスや施設との提携で利用を広げ 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～） → 稼働率の把握 → 需要予測の試行 → 稼働率の向上 → 採算の分析 → 充電の制御 → 電力コストの抑制 → 立地の評価 → 料金の見直し → 事業の採算改善 ※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 × IT・デジタル基盤 × AI基盤 6 セルフ診断 あなたの会社の充電事業は、データで運営できていますか？ 以下の項目に1つでも当てはまる場合、充電事業が赤字のまま続くリスクが潜んでいる可能性があります。 図7 充電事業の運営 セルフ診断チェック 充電器ごとの稼働率と採算を把握していない 充電事業の対応レベル → 早急な対応が必要な可能性があります 設置場所を補助の有無や感覚で決めている 0個 → 早急な対応が必要な可能性があります 現状を維持 急速充電の基本料金を抑える工夫をしていない 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 故障を利用者からの連絡で知ることが多い → 早急な対応が必要な可能性があります 3個以上 稼働・利用者・電力のデータがAI基盤につながっていない 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による需要予測や充電の制御を試していない → 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 充電事業が赤字のまま続くリスクが潜んでいる可能性がありま 充電事業の運営の見直しに早急に着手すべき段階です。稼 す。まずは、充電器ごとの稼働率と採算を確認してください。 働と採算の可視化から始めることをおすすめします。 次のステップ 充電事業の現状診断から始める 充電事業の運営の最適化は、すべての充電器を一度に見直す必要はありません。充電器ごとの稼働と採算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、AI基盤とのデータ接続、需要予測と充電の制御、設置と再配置の判断まで、段階的に支援していま す。 充電事業の運営とAI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・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