再エネ発電事業者向け｜AIエージェントを生かしたFIP・コーポレートPPA時代の収益管理実践フレームワーク

WHITE PAPER｜電気・ガス業 × 財務・コスト管理 × AIエージェント AIエージェント活用シリーズ 固定価格での買い取りが 終わった後も、 再エネで収益を確保できますか。 再エネ発電事業者のための AIエージェントを生かしたFIP・コーポレートPPA時代の収益管理 データ 発電量・設備・気象・出力の予測・電力市場の価 格・PPA契約・需要家 振り返り・学習 AIエージェント 結果を学習し、予測を改善 継続的に 発電量と価格の予測・入札と計画の作成 改善する 業務への適用 市場への入札・蓄電池の運用・PPA契約の判断 人の承認と統制（入札の権限・取引の上限・記録） 2012年7月 2022年4月 PPA 固定価格買取制度 市場連動の 需要家と直接結ぶ （FIT）が開始 FIP制度が開始 電力の長期契約 本稿の内容 1 FITからの移行が「経営課題」になった理由 4 再エネの収益管理とAIエージェントの4層構造 2 再エネの制度をめぐる主な動き 5 セルフ診断と次のステップ 3 AIエージェントの活用を阻む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 × 財務・コスト管理 × AIエージェント 2 EXECUTIVE SUMMARY 発電量だけで収益が決まった時代から、売り方で差がつく時代へ。 2012年7月に始まった固定価格買取制度（FIT）は、再エネの導入を大きく広げました。2022年4月には、市場価格に一定 の上乗せをするFIP制度が始まり、再エネの電気を市場で売る時代に移りつつあります。FITの買い取り期間を終えた発電所も 増え、需要家と直接結ぶコーポレートPPAの活用も広がっています。 本稿では、再エネ発電事業者が発電・気象・市場・契約のデータをつなぎ、AIエージェントが発電量と価格の予測、入札と計画 の作成を担い、担当者が承認して運用する収益管理の考え方とアプローチを整理します。 Why 1 再エネの収益は「発電量」から「売り方」で決まるようになりました FITでは、発電した電気は決まった価格で買い取られ、収益は発電量でほぼ決まりました。FIPや市場での販売では、発電量の予測と計 画値との差、売る時間帯、市場価格によって収益が大きく変わります。 需要家とのPPAでは、長期の価格と量を約束する一方、天候による発電量の変動に対応しなければなりません。予測・取引・契約を組み 合わせて収益を管理する力が求められています。 図1 再エネ発電事業の収益構造とデータ活用のホットスポット 発電 予測 取引 蓄電 契約 蓄電池の コーポレート 発電量 気象の予測 卸電力市場 充放電 PPA 発電量の 時間帯の 需要家との 設備の稼働 入札の作成 予測 ずらし 条件 計画値 出力制御 非化石価値 設備投資 卒FIT電源 との差 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、発電量の予測と計画値との差、入札、蓄電池の運用、PPAの条件に集中しています（概念図） 2012年7月 2022年4月 2019年11月 固定価格買取制度 市場連動の 住宅用太陽光の （FIT）が開始 FIP制度が開始 買取期間が満了開始 ※出典：資源エネルギー庁（FIT・FIP制度）。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 × 財務・コスト管理 × AIエージェント 3 図2 FIT後の再エネの収益管理を阻む3つの構造的な壁 第1の壁 第2の壁 第3の壁 予測の壁 取引の壁 契約の壁 天候 ・ 計画値 ・ 差 市場 ・ 入札 ・ 時間帯 PPA ・ 長期 ・ 条件 ・発電量が天候で変わる ・市場価格の変動が大きい ・長期の価格の判断が難しい ・計画値との差に費用がかかる ・入札の作成に手間がかかる ・需要家ごとに条件が違う ・予測の精度に限りがある ・24時間の運用が必要 ・発電量の変動の負担が大きい 収益が読めない 売り方を最適化できない 契約の採算が読めない 図2：予測・取引・契約の3つの壁が、FIT後の再エネの収益管理を難しくしています Why 2 制度の移行が、再エネを「市場で売る電源」に変えています FIPでは、発電事業者が自ら市場で電気を売り、発電量の計画と実績の差を調整する責任を負います。蓄電池を組み合わせて安い時 間帯の電気を高い時間帯に回すなど、運用の工夫で収益を高める余地も生まれています。 AIエージェントが発電量と価格を予測し、入札と蓄電池の運用計画の案を作れば、担当者は承認と例外への対応に集中できます。24時 間続く運用の負担を抑えながら、売り方の最適化を進められます。 図3 再エネの制度をめぐる主な動き 2012年7月 2019年11月 2020年 2022年4月 2025年2月 今後 対応 1 2 3 4 5 6 7 固定価格買取 住宅用太陽光 2050年カーボン FIP制度 第7次エネルギー FIT期間を 予測と取引を 制度が開始 の買取期間が ニュートラル宣言 が開始 基本計画 終える電源が増加 AIで最適化 満了し始める 制度と求められる対応 市場の変化 図3：制度の移行が進み、再エネを市場で売る力が収益を左右する段階に入りました 発電する力に加えて、売る力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 × 財務・コスト管理 × AIエージェント 4 Why 3 AIエージェントを業務で動かすには、3つの課題があります AIエージェントが発電量と価格の予測、入札と運用計画の作成を担うには、発電・気象・市場・契約のデータがつながり、エージェントと担 当者の役割が明確で、入札の権限と取引の上限を人が統制する仕組みが整っ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 発電量と設備、気象、市場価格、PPA契約のデータをつなぎます。 エージェントの役割設計 2 予測と入札・運用計画の作成をエージェントに、承認と例外対応を担当者に分担します。 人の承認と統制 3 入札の権限、取引の上限、エージェントの作業の記録を人の承認で統制します。 図4 従来の運営と目指す姿 従来の運営 目指す姿 収益は発電量でほぼ決まる 売り方の工夫で収益を高める 発電量の予測は外部任せ AIの予測を自社の判断に生かす 入札は担当者が手作業で作る AIエージェントが入札案を作る 蓄電池は決まった時間に充放電 価格の予測に合わせて運用する PPAの条件は経験で判断する 予測とシナリオで採算を評価する アプローチ データ接続からAIエージェントの活用、経営判断までを一体で設計する 発電・気象・市場・契約のデータをつなぎ、AIエージェントが発電量と価格を予測し、入札と蓄電池の運用計画の案を作ります。担当者が 承認して運用し、結果を学習して予測と計画を改善します。PPAの条件の判断にもつなげます。それを支えるのが次の4層構造です。 図5 再エネの収益管理とAIエージェントの4層構造 Layer 4 経営判断 PPA契約 蓄電投資 電源構成 PPA契約・蓄電投資・電源構成の判断 Layer 3 人とエージェントの協働 入札承認 例外対応 運用確認 担当者が入札と運用計画を承認する Layer 2 AIエージェント 発電予測 価格予測 入札案作成 発電量と価格の予測、入札・計画の作成 Layer 1 データ接続 発電データ 気象データ 市場価格 発電・気象・市場・契約データの接続 図5：データ接続を土台に、AIエージェントと人の協働、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 × 財務・コスト管理 × AIエージェント 5 図6 再エネの収益管理 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～ 収益構造の エージェントの 全電源への展開と 可視化 試行と統制 契約の高度化 発電所別の収益把握 予測と入札案の試行 全発電所への展開 予測と実績の差の分析 蓄電池の運用 PPAの評価 運用業務の棚卸し 承認ルールの整備 予測の継続改善 「どこで損しているか」 売り方の最適化が FIT後も収益を確保できる事業になる が見える 始まる 図6：可視化・試行・展開の3段階で、FIT後も収益を確保できる再エネ事業をつくります STEP 1 発電所ごとの収益構造を把握する 発電所ごとの収益、予測と実績の差による費用、市場での販売の状況を把握します。入札と運用に関わる業務と、担当者の負担を棚卸 しします。 STEP 2 AIエージェントを試し、統制を整える 一部の発電所で、AIエージェントによる発電量と価格の予測、入札と蓄電池の運用計画の作成を試します。担当者の承認の流れ、入札 の権限と取引の上限を定めます。 STEP 3 全発電所に広げ、契約を高度化する 効果を確認した仕組みを全発電所に広げ、予測を継続的に改善します。予測とシナリオをもとに、PPAの価格と量の条件を評価して契約 に生かします。 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～） → 発電所別の収益把握 → 入札案の自動作成 → 販売収益の向上 → 予測誤差の分析 → 蓄電池の運用 → 調整費用の抑制 → 業務の棚卸し → 承認ルールの整備 → PPA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 × 財務・コスト管理 × AIエージェント 6 セルフ診断 あなたの会社は、FIT後も再エネで稼げる仕組みを持っていますか？ 以下の項目に1つでも当てはまる場合、FIT後に収益が大きく下がるリスクが潜んでいる可能性があります。 図7 再エネの収益管理 セルフ診断チェック 発電所ごとの市場での収益を把握していない 収益管理の対応レベル → 早急な対応が必要な可能性があります 予測と実績の差による費用を分析していない 0個 → 早急な対応が必要な可能性があります 現状を維持 入札を担当者が手作業で作成している 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 PPAの条件を予測とシナリオで評価していない → 早急な対応が必要な可能性があります 3個以上 発電・気象・市場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エージェントに任せる作業と承認の範囲が未定 → 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 FIT後に収益が大きく下がるリスクが潜んでいる可能性がありま 再エネの収益管理の仕組みづくりに早急に着手すべき段階で す。まずは、発電所ごとの市場での収益と予測の誤差を確認 す。収益構造の可視化から始め、AIエージェントの試行と統 してください。 制の整備を進めることをおすすめします。 次のステップ 収益管理の現状診断から始める FIT後の再エネの収益管理は、すべての発電所を一度に変える必要はありません。発電所ごとの収益構造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、データ接続の基盤づくり、AIエージェントによる予測と入札、PPAの評価まで、段階的に支援しています 。 再エネの収益とAIエージェントを、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