3基目のプラグは12基目より価値がある

予算を持つすべてのCPOは、同じ分岐点に立たされる。混雑する拠点で、1つだけ投資を行えるとしたら。選ぶのは1口あたりの出力増強か、それとも充電口の増設か？

Kempowerの8月のホワイトペーパー、More plugs, more utilizationは、プラグだと結論づけている。私たちも、向いている方向は正しいと考える。ただし、このペーパーはそれを証明していないとも考える。そして本当の証明のほうが実務には有用だ。なぜなら、どこで増設を止めるべきかまで教えてくれるからだ。

電話の問題

充電拠点は待ち行列システムだ。到着があり、サーバーがあり、待ち時間がある。通信業界はこれを1世紀前に解いた。

コペンハーゲン電話会社に勤務していたAgner Krarup Erlangは、交換台の規模を決めるためにこのモデルを1917年に発表した。現在もコールセンターや携帯電話基地局の規模設計に使われている。ここで重要なのはトランキング・ゲインだ。サーバーをプールすると、効果は線形を超える。3人のオペレーターは2人の2.3倍の処理をこなす。1.5倍ではない。小さなプールでは吸収できないランダムな変動を、大きなプールなら吸収できるからだ。この性質は決して消えない — どの規模でも、容量はサーバー数より速く増える。変わるのは上乗せ分の大きさで、それは急速に縮む。サーバー3台では線形比で+80ポイント、17台では+1.7、100台にもなれば実質的にゼロだ。この減衰こそ、充電拠点がどこで増設を止めるべきかを決める。

これを充電口に当てはめ、サービス品質を「到着の5%が待つ」に固定すると：

出典：Erlang C、Chargalytics算出。破線は、容量が単純に充電口数に比例した場合の値。

2基の拠点に3基目を加えると、得られるのは+130%の容量 — ハードウェアを50%増やすだけで、容量は2倍を超える。11基の拠点に12基目を加えても、得られるのは+12%で、支払う増分は+9%だ。

出力を増やせば、本当にセッションは短くなるのか？

どちらに投資するにせよ、その前に出力増強で実際に何が得られるのかを確認する価値がある。そして気まずい点がある。私たちが計測しているのは充電時間だ。エネルギー量ではない。だからこそ、エネルギー量を一切必要としない証拠に依拠する。

各市場の拠点を、実際に1口あたりどれだけの出力が設置されているかで分類し、それがセッション時間に何をもたらすかを見よう。100–175 kW帯から175 kW超の帯へ移るのは、定格出力がおおむね2倍になることを意味する：

出典：Chargalytics統合テレメトリー、2026年6月。少なくとも50セッション、10観測日を持つすべてのDC拠点 — 5 100拠点、4.0 millionセッション。エネルギー量を仮定せず、実測の充電時間と実測の定格出力を比較。

5市場すべてで、1口あたりの設置出力を2倍にしても、セッション短縮はゼロから13%にとどまる。スウェーデンでは、まったく短縮されない。これは充電カーブが本来そう振る舞うためだ。およそ150 kWを超えると、ペースを決めるのは充電器ではなくバッテリーになる。

その水準より下では話が違う。60 kW未満のハードウェアから100–175 kW帯へ — およそ3倍へ引き上げると — セッションは17%から50%短くなる。50 kWでは、充電器がまさにボトルネックだ。付録では、なぜフランスとスイスの平均セッションが北欧より大幅に長いのかを説明している。

これはハードウェアの失敗ではない。物理法則だ。充電カーブはSOCの60–70%を超えると急激にテーパーし、実在のバッテリーを積んだ実在の車両の列が、定格出力を持続的に引き出すことはない。350 kWという定格の上半分は、その大半の時間で何もしていない。

だからこそ、出力を充電口に固定配分するのではなく、拠点全体でロードバランシングすることに、商業的な合理性がある。だが、それは議論の半分にすぎない。

充電口を1基増やすか、出力を2倍にするか？

アーランモデルはこれに明快に答える。稼働率50%の4口拠点では、到着したドライバーが待ち行列に入る確率は17.4%だ。1口あたりの出力を2倍にすると10.9%まで下がる。充電口を2倍にすれば、0.1%になる。

出典：Erlang C、Chargalytics算出。

最も端的に言えば、稼働率40%の4口拠点では、充電口を1基増やす効果は、全セッションを33%短縮するのと同等だ。2口拠点では、同等の効果を得るには56%の短縮が必要になる。市場にある充電技術で、それを実現できるものはない。だが追加のディスペンサーなら、今日、在庫から調達できる。

実際に起きているのか？ 起きている — そして、ほぼ小規模拠点に限られる

ここまでは理論だ。テレメトリーを使えば検証できる。すべての拠点で1日の最混雑時間帯を取り、その時間に到着したドライバーが全充電口の満車に遭遇する頻度をモデルに問うた。

欧州のDC充電拠点の21.2%では、ピーク時に到着する20人に1人超が待ち行列に入る。20拠点に1拠点では、到着者の5人に1人超が待っている。

だが、痛みが実際に集中している場所を見てほしい。

出典：Chargalytics統合テレメトリー、2026年6月、完全な時間帯別プロファイルを持つ8 672 DC拠点。実測したピーク時間帯負荷に基づきErlang Cでモデル化。

市場別の差も同じく極端だ — しかも、各国がどれだけ充電口を整備したかでは説明できない。

出典：Chargalytics統合テレメトリー、2026年6月；BEV保有台数はChargalytics市場分析、2026年ベースシナリオ。

スイスとノルウェーを比べてみよう。両国の全国レベルの整備水準はほぼ同じだ — 電気自動車1 000台あたりのDC充電口数は14.6と14.1。しかもスイスの拠点はピーク時により低い負荷で動いており、ノルウェーの18.3%に対して16.0%だ。

それでも、ピーク時に待ち行列が発生するのはスイスの拠点で38.8%、ノルウェーでは7.1%。自動車1台あたりの充電口数は同じで、負荷は低いにもかかわらず、痛みは5.5倍だ。

違いは、充電口がどう配置されているかにある。ノルウェーは拠点あたり平均9.4口。スイスは平均2.7口だ。同じ整備水準でも、体験は正反対になる — スイスのネットワークは細かく分断されすぎており、プールの恩恵を得られないからだ。

これは、業界全体が計画の拠り所にしている指標への警鐘でもある。EV 1台あたりのベイ数だけでは、ドライバーが待ち行列に並ぶかどうかはほとんど分からない。フィンランドの比率はノルウェーの2倍――BEV 1,000台あたり29.4ベイに対し14.1ベイ――にもかかわらず、待ち行列が発生するサイトの割合は2倍以上だ。重要なのは何ベイ建設するかより、ベイをどう束ねるかである。

私たちにとって、これは新しい話ではない。7月にはEurope's charging network survived July. 145 sites didn't.を公開し、休暇シーズンのピーク時に20 955のDCベイを追跡した。その結果、ピーク時間帯に80%超の負荷で稼働したサイトは145カ所――5月の7倍だった。同じ現象を反対側から見たものだ。ネットワーク平均は余裕を保っている一方で、ほんの一握りのサイトが負荷を引き受けている。

あの記事が言い当てていた通り、ポートフォリオ平均は痛みを覆い隠す。7月の稼働率16%を報告するCPOでも、200サイトで充電器を遊ばせながら、十数サイトではドライバーを断っているかもしれない。6月の時間帯別データが加えるのは、どのサイトなのかという答えだ――そして、その答えは圧倒的に小規模サイトである。

2ベイサイトの半数は、ピーク時には待ち行列が発生する領域に入る。8ベイサイトでは1%未満だ。8ベイを超えると、その割合はおよそ1%以下にとどまる。

これは大規模サイトが暇だからではない。ベイあたりのピーク時間帯負荷はサイト規模を問わず驚くほど横並びで、どこでも16%から25%の間だ。待ち行列が消えるのは、Erlangの予測通り、集約効果だけによる。

このグラフ1枚に、議論のすべてがある。欧州の急速充電における待ち行列問題は、小規模サイトの問題だ。電力の問題ではない。そしておよそ8ベイを超えれば、もはや実質的な問題ですらない。

ここで、この議論の限界が見えてくる

ここは、Kempowerを含むベンダー資料から抜け落ちがちな部分だ。

最初のグラフをもう一度見てほしい。集約によるボーナスは2ベイでは絶大だが、16ベイになる頃にはほぼ消えている。だが、より率直に見るなら、絶対的な待ち行列発生率を見ることだ。

稼働率40%のサイトを考えよう。2ベイなら、到着した車両の23%が待つ。4ベイなら9%。12ベイでは、0.4%――13ベイ目を追加すれば0.15%になる。この規模では、すでに存在しなくなった待ち行列を解消するために、現実の資本を投じていることになる。

充電口を増やすという論拠が最も強いのは、まさにサイトが最小のときであり、サイトが大きくなるほど薄れていく。

したがって、「プラグを増やす」は充電サイト設計の普遍法則ではない。2ベイから4ベイへの拡張には極めて強い論拠があり、6ベイから8ベイなら十分な論拠があり、12ベイから14ベイでは弱い。3基目がもたらした効果を根拠に12基目を売ろうとする人は、間違ったグラフを見せている。

では、大規模サイトは何をすべきなのか？

サイト全体で負荷を分散する。そしてここが面白いところだ。この2つのレバーは逆方向に働く。

ベイの追加が最も効くのは、サイトが小さいときだ。サイト全体での負荷分散が最も効くのは、サイトが大きいとき――大規模サイトを2出力キャビネットに分割すると、電力が取り残される独立した島が増えるからだ。ペアのキャビネットで1台だけが充電していると、その車両はそのキャビネットの上限に制約される一方、サイトの残りは遊休状態にある。

出典：Erlang CおよびChargalyticsの電力配分モデル。小規模サイトではベイを追加し、大規模サイトでは負荷を分散すべきだ。

4ベイのサイトでは、ペア単位ではなくサイト全体で負荷分散すると、軽負荷時の車両1台あたり供給電力はおよそ50%増える。6ベイでは約60%となり、その水準が続く。一方、ベイを1つ追加する価値は+130%から+26%へと急落する。

小規模サイトではプラグを増やす。大規模サイトでは負荷を分散する。どちらも正しいが、一方を他方に一般化することはできない。

私たち自身のデータが実際に示すこと

欧州のDCサイト8 966カ所にわたり、ベイあたりの稼働率を調べた。生のベイあたり稼働率は、サイトが大きくなっても低下しない――確実に上昇するわけでもなく、パターンは市場ごとに大きく異なる。

出典：Chargalytics統合テレメトリー、2026年6月。フランスはU字型、北欧は横ばい、スイスは上昇。低下している市場はひとつもない。

ロケーションの質、ベイあたり出力、国を統制すると、ベイ数が2倍になることはベイあたり稼働率の10.5%低下と関連する。ベイあたりkWを2倍にすると逆で、7.7%上昇する。ロケーションの質は、依然として全要因の中で最も強い予測因子だ。

急いで読めば、これはホワイトペーパーへの反証に見える。そうではない――そして、商業的な読み解きはどちらよりも興味深い。

稼働率は単独のスコアボードとして間違っている

すべての事業者が同じ考え方でサイト規模を決めるわけではない。そして、誰がコストを負担するのかが重要だ。

充電を別の目的のための手段とみなすネットワーク――所有体験を守るTeslaや、自動車メーカー株主に対する回廊網の約束を果たすIONITY――は、ピークに合わせて規模を決め、閑散とした火曜日を受け入れられる。その余力はブランドの信頼性を買うものであり、リターンは充電器以外の場所に現れる。

営利CPOにその余裕はない。2つの数字を同時に満たさなければならない。ピーク需要が、ドライバーが戻ってくるかを決める。平均需要が、サイトの採算を決める。収益は月全体で販売した電力量――私たちのデータでは1日あたり・ベイあたりの利用量――から生まれる。一方、ピーク時の待ち行列は、週の残りを埋めるリピート利用を静かに破壊する。

したがって希薄化は実在するが、程度は小さい――最も整った市場では、ほぼゼロに近い。上記5カ国のいずれでも、サイト規模が大きくなるほど稼働率が下がる傾向はない。フランスはU字型、北欧は横ばい、スイスは実際に上昇している。大規模サイトが事業者にもたらすコストが何であれ、それは各ベイの稼働度が崩壊することではない。

7月の分析でも、収益の側面から同じ緊張関係が見えた。休暇シーズンのピークで飽和するサイトは、残り11カ月には半分も埋まらないサイトそのものだ。余力は無料ではなく、その分布も均等ではない。

だからこそ、ホワイトペーパーのフレーミングは逆なのだ。Kempowerは、プラグを増やすと稼働率が上がるのかと問うた。私たちのデータでは、どちらの方向にもほとんど動かない。問う価値があるのは、限界的な1ベイが待ち行列に何をもたらすかだ――そして答えは大きく、測定可能で、そのほとんどすべてが小規模サイトに集中している。

これが建設のあり方にもたらすこと

小規模サイトではプラグが電力に勝ち、大規模サイトでは負荷分散が両方に勝るなら、アーキテクチャは自ずと決まる。複数のディスペンサーに給電するパワーブロック――PB/D――は、1つの整流器バンクをサイト全体で分配するため、遊休容量は実際に充電している車両へ流れる。単一の2出力キャビネット内での分散がカバーするのは2ベイ。PB/Dは12ベイをカバーする。

ほとんどのCPOは、すでに何らかの形で負荷分散を行っている。問題はプールの大きさであり、私たちのモデルによれば、ペア単位の分散とサイト全体での分散の差は、6ベイを超えるどのサイトでも車両1台あたり供給電力をおよそ60%増やす価値がある。

注目に値するのは、Jabilと共同開発され、32の充電アーキテクチャと15の電力変換器をサポートするEcoGのハードウェア非依存型Powerblock/Dispenserプラットフォームだ。PB/Dが真にマルチベンダー化すれば、CPOは15年資産について単一OEMのロードマップに縛られなくなる。大半のネットワークにとって、それはどの単一ベンダーのプラグ数よりも重要だ。

そして、1ベイのコストという問題がある

ここまでの議論では、ベイがすべて同じ価格であるかのように扱ってきた。実際はそうではなく、その差はErlangの議論を真横から切り裂く。

独立型の2出力キャビネット――典型的なAlpitronicの方式――は、独自の整流器を内蔵した自己完結型の筐体だ。ハードウェアと設置のコストは、筐体数にほぼ比例して増える。ベイあたりコストは一定で、10ベイ目のコストは2ベイ目と変わらない。

PB/Dはまったく異なる挙動を示す。高価なのはパワーブロックであり、それは共有される。追加する各ベイは比較的安価なサテライトとなるため、1つのブロックに接続するベイが増えるほど、ベイ当たりコストは下がる — ブロックを使い切るまでは。使い切った時点で次のベイには丸ごと新しいブロックが必要となり、曲線は跳ね上がる。

Chargalyticsの価格データではなく、参考となる構造モデルです。前述の前提条件を参照してください。9ベイ目での跳ね上がりは、2基目のパワーブロックによるものです。

この前提では、PB/Dは2ベイまたは3ベイでは悪い買い物だ — ほとんど何も共有していないパワーブロックに費用を払うことになる。およそ4ベイで逆転し、8ベイではベイ当たりで約3分の1安くなる。その後、9ベイ目で段差が生じる。

ここに、大半のサイト設計を左右する緊張関係がある。追加1ベイがもたらす待ち行列緩和の価値は、サイトが大きくなるほど急落する。追加1ベイのコストは、サイトが大きくなるほど下がる。この2本の曲線は互いに逆向きに進み、その交点にこそ、サイト設計をめぐる議論の本質がある。

営利目的のCPOにとって、これは実に有用な非対称性だ。大規模なPB/Dサイトでは追加ベイが安いため、平均稼働率の希薄化による痛みも小さい — ピーク時の対応力を割安で買い、ドライバーが再び来るかを決める年4週間をカバーすることになる。単独設置サイトで同じベイを追加するより、はるかに取締役会に通しやすい提案だ。単独設置ではフルコストがかかるうえ、待ち行列に対してはなおほとんど何の効果もない。

トレードオフは現実のものであり、率直に述べる価値がある。より多くのベイで共有ブロックを分け合えば、サイトが本当に満車のときのピーク充電速度は低下する。大半の時間帯であるオフピーク時には、ドライバーはサテライトの定格出力をフルに利用できる。ラッシュ時にはそれを下回る。平均的なセッションはすでに定格出力の半分を大きく下回っていることを考えれば、通常は安い代償だ — しかし代償であることに変わりはなく、しかもサイトが最も混むまさにその日に支払われる。

要点

• ベイ当たり150 kWを超えて導入出力を倍増させても、セッション短縮は0-13%にとどまる。実測値であり、エネルギーに関する仮定は不要だ。その水準を超えると、ペースを決めるのは充電器ではなくバッテリーになる。
• 2ベイから3ベイへの増設で、容量は+130%増える。11ベイから12ベイでは+12%だ。プラグを増やすべきという議論は、小規模サイトの議論である。
• 4ベイサイトでベイを1つ追加する効果は、セッション時間を33%短縮するのと同じだ。市場にそれを実現できるものはない。
• 大規模サイトはプラグを増やすのではなく、負荷をバランスさせるべきだ。サイト全体での負荷分散は、ペアキャビネットよりも車両1台当たりの供給電力を約60%多くできる。
• 追加1ベイはピーク時の待ち行列を減らし、平均稼働率を薄める。営利CPOは後者で収益を得て、前者で評価される。
• 2ベイサイトの半数はすでにピーク時に待ち行列が発生している。8ベイサイトでは1%未満だ。欧州の急速充電における待ち行列問題は、小規模サイトの問題である。
• PB/Dのベイ当たりコストはサイトの拡大に伴って下がる。同時に、ベイ当たりの待ち行列緩和価値も下がる。この2本の曲線が交わる場所こそ、本当のサイト設計判断だ。

Kempowerの方向性は正しい。しかし、その理由は同社の論文が完全には捉えきれていない。定格出力の半分未満しか供給していない状況では、追加の定格出力には行き場がないため、パワーよりプラグが勝る — プラグが稼働率を高めるからではない。当社データでは、プラグは稼働率をほとんど動かさない — 立地と出力を統制すると、むしろわずかに希薄化させる — そしてこれは営利事業者が正当化しなければならないコストだ。

そして、ハードウェアを売るには都合の悪い注意点がある。効果は薄れていく。3本目のプラグの価値は、12本目より大きい。それに応じて建設すべきだ。

付録

市場によってセッション時間がこれほど異なる理由

セッション当たりの平均充電時間は、オランダの23.5分からフランスの39.2分まで幅がある。一見すると、出力は重要ではないという上記の議論と矛盾するように見える — そこで、出力が重要になる局面と、重要でなくなる局面を正確に見ておく価値がある。

この差を左右するのは一つだ。現在も設置されている旧式の60 kW未満DCの比率である。スイスは42.7%、フランスは30.9%、スウェーデンは8.2%だ。

出典：Chargalytics統合テレメトリー、June 2026。当月に少なくとも50セッションがあったサイト。

すべての市場で、60 kW未満サイトのセッションは175 kW超サイトより1.35 to 2.1 times longer。そして最新サイトだけを比較すると、国ごとの差はほぼ縮小する。ノルウェーは24.5分、スウェーデンは24.8分、オランダは29.0分、スイスは30.9分、フランスは34.4分だ。

したがって、ルールは“出力は重要ではない”ではない。車両が制約要因になるまでは出力が重要であり、そうなれば重要でなくなるということだ。50 kWから150 kWへの引き上げは、セッションを17%から50%短縮する — フランスではおよそ半分、オランダでは6分の1だ — 50 kWでは充電器がボトルネックだからである。150 kWから350 kWへの引き上げはほとんど何も変えない。その時点ではバッテリーがボトルネックだからだ。

だからこそ、最新サイトで出力を買うのは弱い一手であり、旧式サイトでは強い一手となる。欧州のDC設備の大半は、すでに曲線の屈曲点を越えている。

なお、残存する差はある — 同等のハードウェアでも、フランスのセッションはスウェーデンよりなお約39%長い。当社データだけでこれを決着させることはできない。最も有力な候補は車両構成（フランスは充電受入性能の低い小型車に偏る）と立地であり、フランスではドライバーが長く滞在する目的地にDCがより多く設置されている可能性がある。いずれも別途検証する価値がある。

供給電力の導出と、それを議論の中心から外す理由

当社はkWhデータを保有していない。kWで供給電力を語るためには、それを公表している事業者からセッション当たりのエネルギーを借りる必要がある — Fastnedは1セッション当たり26.9 kWh、IONITYは30 kWhとしており — 同じ数値をすべての市場に適用している。

これは実際の仮定であり、以下の数値を主要な議論の根拠にしていない理由でもある。

サンプルは、June 2026における欧州5市場の5 300 160件のDC充電セッションである。

供給電力は測定値ではなく導出値である。公表されているセッション当たりエネルギーを、当社が測定した充電時間で割ったものだ。同じエネルギー数値をすべての市場に適用しているため、供給電力の列は充電時間を言い換えたものにすぎず、エネルギーについて独立した情報は持たない。水準は例示的なもの、順位は暫定的なものとして扱ってほしい。

オランダに関する注記：全体平均23.5分が上記3つの出力帯の平均値（40.5、33.5、29.0分）をすべて下回るのは、コネクター単位の出力定格を保有しておらず、いずれの帯にも入らないサイトも集計しているためだ。Juneのデータを再抽出したところ、そうしたセッションの大半は、数分間のセッションを報告する1事業者のフィードに由来しており、しばしば1ベイ当たり1日に数十件に及ぶ — 実際の充電ではなく、レポーティング上のアーティファクトである。したがってオランダの平均値は過小評価され、供給電力は過大評価されている。オランダのセッションがより長ければ、定格出力比は下がるだけなので、“半分を大きく下回る”という結論は変わらない。

この前提に立つと、平均的なセッションはハードウェアの定格出力の30%から45%のどこかで充電している — すべての市場で半分を大きく下回る。ただし注意すべきは、セッション当たりエネルギーが市場によって大きく異なる場合、このレンジは崩れるということだ。フランスがスウェーデンと同じ電力を供給しているとすれば、フランスのセッションは1.56 times the energyを含む必要がある — 27 kWhに対して約42 kWhだ。フランスは小型車に偏っているため、その可能性は低いと考えるが、当社データでは排除できない。これが、主要な議論をこの数値ではなく、測定された時間に基づかせている理由だ。

Kempower論文に関する注記

私たちはKempowerのMore plugs, more utilization（2026年8月、フォーム入力必須）を精査し、散布図の座標も抽出しました。読者が知っておくべき点は3つです。

「3×強い」という主張は、異なる2つのサンプルを比較しています。 プラグのグラフは約30点で、稼働率の上限は11%です。出力のグラフは約45点で、23%に達しています。異なるサンプルから得た相関係数を割り算して、2つのドライバーを順位付けすることはできません。

彼ら自身のエネルギー関連グラフでは、プラグと出力はほぼ同等です — R = 0.47 対 R = 0.401 — それにもかかわらず、見出しではプラグ密度がはるかに重要だとされています。私たちのデータも彼らのグラフと一致しています。同じ比較で、0.657 対 0.667を測定しました。

彼らの稼働率指標は、総設置出力に対する稼働率として定義されています。つまり、設置出力が分母に入り、その後に設置出力との関係をプロットしています。この設計では、実際の効果の有無とは独立に、出力との関係が機械的に弱まります。

これらの点が彼らの結論を誤りにするわけではありません。ただ、示された証拠では立証されていない、ということです。