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、同じ分かれ道に立つ。混雑するサイトで、1つだけ改修できる資金がある。買うべきは1区画あたりの出力増強か、それとも区画数の追加か？

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、同社は正しい方向を指していると考える。ただし、このペーパーがそれを証明しているとは思わない—そして本当の証明は、いつ増設をやめるべきかまで教えてくれるという意味で、より有用だ。

電話の問題

充電サイトは待ち行列システムだ。到着、サービス窓口、待機。通信業界はこれを1世紀前に解いている。

コペンハーゲン電話会社で働いていたAgner Krarup Erlangは、交換台の規模設計のために1917年、このモデルを発表した。現在でもコールセンターや携帯基地局の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。サービス窓口をプールすると、効果は超線形になる。オペレーター3人は2人の2.3 timesを処理できる。1.5倍ではない。大きなプールは、小さなプールでは吸収できないランダム性を吸収するからだ。この性質は決して消えない—どの規模でも、容量は窓口数より速く増える。変わるのはプレミアムの大きさであり、それは急速に縮小する。3窓口では線形比で+80 percentage points、17窓口では+1.7、100窓口では実質的にゼロだ。この減衰こそ、充電サイトがどこで増設をやめるべきかを決める。

これを充電区画に当てはめ、「到着の5%が待たされる」というサービス品質を固定すると、こうなる。

出典：Erlang C、Chargalyticsによる計算。破線は、容量が単純に区画数に比例した場合の値。

2区画のサイトに3区画目を加えると、+130% capacityを得られる—ハードウェアを50%増やすだけで、容量は2倍以上になる。11区画のサイトに12区画目を加えて得られるのは+12%で、支払う増設分は+9%だ。

出力を増やせば、本当にセッションは短くなるのか？

どちらの選択肢に投資するにせよ、その前に、出力が実際に何をもたらすのか確認する価値がある。そして、ここには厄介な点がある。私たちが計測しているのは充電時間だ。電力量ではない。 だからこそ、電力量をまったく仮定せずに済む証拠に依拠する。

各市場のサイトを、区画あたりに実際に設置されている出力で分類し、それがセッション時間に何をもたらすかを見る。100–175 kW帯から175 kW超の帯への移行は、定格出力ではおおむね2倍に当たる。

出典：Chargalytics統合テレメトリー、June 2026。50セッション以上、観測日数10日以上の全DCサイト—5 100 sites、4.0 million sessions。電力量を仮定せず、実測の充電時間と実測の定格出力を比較。

5市場中4市場では、区画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。Swedenではまったく短縮されない。これが充電カーブの性質だ。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。

その水準を下回ると話は別だ。60 kW未満の設備から100–175 kW帯へ—おおむね3倍への増強—では、セッションが17%から50%短くなる。50 kWでは、充電器が本当にボトルネックだ。付録では、なぜFranceとSwitzerlandの平均セッションがNordicsよりはるかに長いのかを掘り下げている。

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 60–70%を超えると急激にテーパーし、実際のバッテリーを載せた実際の車両の待ち行列では、定格出力を持続できない。350 kWという定格の上半分は、ほとんどの時間、何もしていない。

だからこそ、出力を各アウトレットに固定配分するのではなく、サイト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。

プラグを1基増やすか、出力を2倍にするか？

Erlangはこれに明快な答えを出す。稼働率50%の4区画サイトでは、到着したドライバーが待ち行列に入る確率は17.4%だ。区画あたりの出力を2倍にすると10.9%まで下がる。区画数を2倍にすると、0.1%になる。

出典：Erlang C、Chargalyticsによる計算。

最も端的に言えばこうだ。稼働率40%の4区画サイトでは、区画を1つ追加する効果は、すべてのセッションを33%短縮する効果に等しい。2区画サイトなら、その等価値は56%短縮だ。市場にあるどの充電技術でも、そんなことはできない。追加のディスペンサーなら、今日、在庫から調達できる。

これは実際に起きているのか？　起きている—しかも、ほぼ小規模サイトに限って

ここまでは理論だ。私たちのテレメトリーなら検証できる。すべてのサイトについて1日の最混雑時間帯を取り出し、その時間に到着するドライバーが、全区画埋まっている状況にどれほどの頻度で遭遇するかをモデルで算出した。

European DC sitesの21.2%では、ピーク時に20人に1人超の到着者が待ち行列に入る。20サイトに1サイトでは、5人に1人超の到着者が待たされる。

だが、本当に痛みが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、June 2026。完全な時間帯別プロファイルを持つ8 672 DC sites。実測したピーク時間帯の負荷を用い、Erlang Cでモデル化。

市場別の差も同様に極端だ—しかも、それは各国が整備した区画数だけでは説明できない。

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

SwitzerlandとNorwayを比べてみよう。両国の全国レベルの整備水準はほぼ完全に同じだ—電気自動車1,000台あたりDC区画数は14.6と14.1。Swissのサイトはピーク時でも、Norwayの18.3%に対して16.0%と、むしろ低負荷で稼働している。

それでも、Swissのサイトでは38.8%がピーク時に待ち行列を発生させるのに対し、Norwegianでは7.1%だ。車両あたりの区画数は同じで、負荷は低いにもかかわらず、苦痛は5.5倍にのぼる。

違いは、区画の配置にある。Norwayは1サイト平均9.4区画。Switzerlandは平均2.7区画。同じ整備水準、正反対の体験—Swissのネットワークは細かく分断されすぎており、プーリングの恩恵を受けられないのだ。

これは、業界全体が計画の前提としている指標への警鐘でもある。EV 1台当たりの充電ベイ数では、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倍超――BEV 1,000台当たり29.4ベイに対し14.1ベイ――にもかかわらず、待ち行列が発生しているサイトの比率も2倍を超える。重要なのは何ベイ建設するかより、それらをどう束ねるかだ。

これは私たちにとって新しい話ではない。7月には欧州の充電ネットワークは7月を乗り切った。145サイトはそうではなかった。を公開した。休暇シーズンのピークを通じて20 955のDCベイを追跡し、ピーク時間帯に80%超の負荷で稼働したサイトが145――5月の7倍に達したことを明らかにした。同じ現象を反対側から見たものだ。ネットワーク全体の平均は余裕を保つ一方で、わずかなサイトが負荷の痛みを一手に引き受けている。

あの記事は的確に表現していた。ポートフォリオ平均は痛みを隠す。7月の稼働率16%を報告するCPOでも、200サイトで遊休状態を抱える一方、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点だ――そして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生じる領域にある。8ベイサイトでは1%未満だ。10ベイになると、実質的にゼロである。

しかもこれは、大規模サイトが静かだからではない。ベイ当たりのピーク時間帯負荷は、サイト規模を問わず16%から25%の間で驚くほど横ばいだ。待ち行列が消えるのは、Erlang理論が予測するとおり、トランキング・ゲインだけによる。

これが、一つのチャートに凝縮された議論のすべてだ。欧州の急速充電における待ち行列の問題は、小規模サイトの問題である。電力の問題ではない。そしておよそ8ベイを超えれば、もはや実際には問題ですらない。

そして、ここでこの議論は行き詰まる

ここは、Kempowerのものを含め、ベンダー資料から抜け落ちがちな部分だ。

最初のチャートをもう一度見てほしい。トランキングのボーナスは2ベイで絶大だが、16ベイになる頃にはほぼ消えている。だが、もっと端的に見るなら、絶対的な待ち行列率を見ることだ。

稼働率40%のサイトを考えよう。2ベイなら、到着車両の23%が待つ。4ベイなら9%。12ベイなら0.4%――そして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。

プラグを増やす論拠は、サイトが最小規模であるときにこそ最も強く、規模が大きくなるにつれて薄れていく。

だから「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ベイへ増やす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る。しかし12ベイから14ベイでは弱い。3本目のプラグがもたらした効果を根拠に12本目を売ろうとする人は、間違ったチャートを見せている。

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。そしてここが巧妙な点だ。二つのレバーは逆方向に作用する。

ベイを追加する効果が最も大きいのは、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、大規模サイトである――2口キャビネットに分割された大規模サイトほど、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場合、その車両はそのキャビネットの上限に縛られる一方、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。小規模サイトはベイを増やすべきであり、大規模サイトは負荷を分散すべきである。

4ベイサイトでは、ペア単位ではなくサイト全体で負荷分散することで、軽負荷時の車両1台当たり供給電力は約50%増える。6ベイでは約60%となり、その水準を維持する。その一方で、ベイを1つ追加する価値は+130%から+26%へと急落している。

小規模サイト：プラグを追加する。大規模サイト：負荷を分散する。どちらも正しく、どちらももう一方に一般化できるものではない。

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件について、ベイ当たり稼働率を調べた。大規模サイトほど、ベイ当たりの稼働率は高いのではなく低い――そしてその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、スイスは上昇している。いずれも低下していない。

ロケーションの質、ベイ当たり出力、国を統制すると、ベイ数が2倍になることはベイ当たり稼働率の10.5%低下と関連する。一方、ベイ当たりkWが2倍になる場合は逆で、7.7%上昇する。ロケーションの質は、依然としてすべての中で最も強い予測因子である。

ざっと読むと、これはホワイトペーパーへの反論に見える。そうではない――そして商業的な読み方は、どちらよりも興味深い。

稼働率を単一のスコアボードにしてはいけない

すべての事業者が同じようにサイト規模を決めるわけではない。そして、誰が費用を負担するかが重要だ。

充電を別の目的を達成する手段と捉えるネットワーク――所有体験を守るTesla、株主である自動車メーカーに対する回廊の約束を果たすIONITY――は、ピークに合わせて規模を設定し、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い、そのリターンは充電器以外の場所に現れる。

営利CPOには、その贅沢はない。一度に二つの数字を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日当たりベイ別利用量――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、限定的だ――そして最も整備された市場では、ほぼゼロに近い。上記5カ国のどこにも、サイトが大きくなるにつれて稼働率が落ち込む傾向は見られない。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どんなコストをもたらすにせよ、各ベイの稼働が崩壊することではない。

7月の分析では、収益面から同じ緊張関係が見えた。休暇ピークに飽和するサイトは、残る11カ月にはまさに半分空いているサイトでもある。余力は無料ではなく、その分布も均一ではない。

だからこそ、ホワイトペーパーの枠組みは逆向きだ。Kempowerは、プラグを増やせば稼働率が上がるのかを問うた。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。問うべきは、限界的に追加する1ベイが待ち行列に何をもたらすかだ――その答えは大きく、測定可能で、ほぼ完全に小規模サイトに集中している。

これが建設のあり方に意味すること

小規模サイトではプラグが出力を上回り、大規模サイトでは負荷分散が両方を上回るなら、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散するため、遊休容量は実際に充電している車両へ流れる。2口キャビネット内での分散がカバーするのは2ベイ。PB/Dがカバーするのは12ベイだ。

大半の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ベイを超えるあらゆるサイトで車両1台当たり供給電力を約60%増やす価値がある。

注目すべきは、Jabilと共同開発され、32の充電アーキテクチャと15の電力コンバーターをサポートする、EcoGのハードウェア非依存Powerblock/Dispenserプラットフォームだ。PB/Dが真にマルチベンダー対応になれば、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、ベイにかかるコストという問題がある

ここまでの議論では、すべてのベイが同じ価格であるかのように扱ってきました。しかし実際はそうではなく、その差はErlangの議論を真正面から横切ります。

独立型の2口キャビネット—典型的なAlpitronic型—は、独自の整流器を内蔵した自己完結型のボックスです。ハードウェアと設置コストは、ボックス数にほぼ比例して増えます。ベイ当たりコストは一定です。10基目のベイも、2基目と同じだけのコストがかかります。

PB/Dはまったく異なる挙動を示します。高価なのはパワーブロックであり、それを共有します。追加するベイは比較的安価なサテライトであるため、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ります—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新たなブロックが丸ごと必要となり、曲線は跳ね上がります。

Chargalyticsの価格データではなく、参考となる構造モデルです。前述の前提をご覧ください。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ベイではより悪い選択です—ほとんど何も共有していないパワーブロックに対価を払うことになるからです。4ベイ前後で逆転し、8ベイではベイ当たりでおよそ3分の1安くなります。そして9ベイ目で段差が生じます。

ここに、ほとんどのサイト設計を決める緊張関係があります。サイトが大きくなるほど、追加1ベイがもたらす待ち行列価値は急速に低下する。一方で、追加1ベイのコストは下がる。この2つの曲線は逆方向に走ります。そして両者が交わる地点にこそ、そのサイトをどう設計すべきかという議論の核心があります。

営利CPOにとって、これは実に有用な非対称性です。大規模なPB/Dサイトでは追加ベイが安価なので、平均利用率の希薄化による痛みも小さくなります—ピーク時のカバレッジを割安に購入し、ドライバーが再び戻ってくるかを決める年4週間をカバーするのです。独立型サイトで同じベイを増やすより、はるかに取締役会に通しやすい提案です。独立型ではフルプライスを払いながら、待ち行列には依然としてほとんど効かないからです。

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ります。より多くのベイで共有ブロックを分け合うことは、サイトが本当に満車になった際のピーク充電速度低下を意味します。大半の時間を占め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ます。ラッシュアワーには、それより低くなります。平均セッションがすでに定格の半分を大きく下回る電力しか引き出していないことを考えれば、通常は安い代償です—ただ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うことになります。

要するに

• ベイ当たり150 kWを超えて導入電力を倍増しても、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です。この水準を超えると、ペースを決めるのは充電器ではなくバッテリーです。
• 2ベイから3ベイへの増設は、容量を+130%増やす。11ベイから12ベイでは+12%です。プラグを増やすという議論は、小規模サイトの議論です。
• 4ベイサイトでベイを1つ追加することは、セッション時間を33%短縮するのに等しい。市場にこれを実現できるものはありません。
• 大規模サイトは、プラグを増やすのではなく負荷を分散すべきです。サイト全体での負荷分散は、ペア型キャビネットより車両1台当たりの供給電力を約60%多くします。
• 追加1ベイはピーク時の待ち行列を削減する一方、平均利用率を希薄化する。営利CPOは後者で収益を得て、前者で評価されます。
• すべての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%未満です。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す。
• PB/Dのベイ当たりコストはサイトの拡大とともに下がり、ベイ当たりの待ち行列価値も下がる。この2つの曲線が交わる地点こそが、真のサイト設計上の意思決定です。

Kempowerの方向性は正しく、その理由についても同社の論文が完全には捉え切れていない点で正しいのです。定格出力の半分未満しか供給されていない状況では、余分な定格電力に行き場がないため、電力よりプラグが勝ります—プラグが利用率を高めるからではありません。当社データでは、プラグは利用率を下げることが示されています。そしてそれは、営利事業者が正当化しなければならないコストです。

そして、ハードウェアを何も売らない注意点があります。この効果は薄れていきます。3つ目のプラグは、12個目より価値があります。それに合わせて設計してください。

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分まで幅があります。額面どおりに受け取れば、これは上で述べた「電力は重要ではない」という議論と矛盾しているように見えます—だからこそ、電力が重要となる局面と、重要でなくなる局面を正確に区別する価値があります。

この差を左右しているのは1つです。今なお設置されている旧式の60 kW未満DCの比率です。スイスは42.7%、フランスは30.9%。スウェーデンは8.2%です。

出典：Chargalytics統合テレメトリー、2026年6月。月間50セッション以上のサイト。

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から2.1倍長いことが分かります。そして近代的なサイトだけを比較すると、国ごとの差は大きく縮小します。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分です。

したがってルールは、「電力は重要ではない」ではありません。電力は車両が制約要因になるまで重要であり、そこから先は重要でなくなる、ということです。50 kWから150 kWへ上げれば、充電器がボトルネックであるため、セッションはおおむね半分になります。150 kWから350 kWでは、すでにバッテリーがボトルネックになっているため、ほとんど変わりません。

だからこそ、電力を買い足すことは近代的なサイトでは弱い一手であり、旧式サイトでは強い一手なのです。欧州のDC設備の大半は、すでに曲線の折れ曲がり点を越えています。

なお残る差もあります—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%長いのです。当社のデータだけでは結論を出せません。最も可能性が高いのは車種構成（フランスは充電受入能力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充電が多い可能性があります。どちらも別途検討する価値があります。

供給電力の導出と、それを議論の中心に置かない理由

当社はkWhデータを保有していません。kWで供給電力を語るには、公表している事業者からセッション当たりエネルギー量を借用する必要があります—Fastnedは1セッション当たり26.9 kWh、IONITYは30 kWhと公表しています—そして同じ数値をすべての市場に適用しています。

これは実際の仮定であり、だからこそ主要な議論のいずれも、以下に続く数値に依拠していません。

サンプルは、2026年6月における5つの欧州市場の5 300 160件のDC充電セッションです。

供給電力は測定値ではなく導出値です：公表されているセッションエネルギーを、当社が測定した充電時間で割ったものです。すべての市場に同じエネルギー数値を適用しているため、供給電力の列は充電時間を言い換えたものであり、エネルギーに関する独立した情報は含みません。水準は例示的なものとして、順位は暫定的なものとして扱ってください。

この前提に立つと、平均的なセッションで引き出されている電力は、ハードウェアの定格出力の30%から45%程度にとどまる—どの市場でも半分を大きく下回る水準だ。ただし注意点がある。このレンジは、市場によってセッション当たりの充電量が大きく異なる場合、成り立たなくなる。フランスがスウェーデンと同じ出力を供給しているためには、フランスのセッション当たりの充電量が1.56倍—27 kWhに対して約42 kWh—でなければならない。フランスはより小型の車両に偏っているため、その可能性は低いと考えるが、当社のデータだけで完全に否定することはできない。だからこそ、主要な論点はこれではなく、実測された時間に基づいている。

Kempowerのレポートに関する注記

私たちはMore plugs, more utilization（Kempower、2026年8月、フォーム入力必須）を、散布図の座標抽出も含めて精査した。読者が知っておくべき点は3つある。

「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る。 プラグのグラフは約30点で、稼働率は11%に上限が設定されている。一方、出力のグラフは約45点で、23%まで達している。異なるサンプルから得た相関係数を割り算して、2つの要因の影響度を順位付けることはできない。

同社自身のエネルギー関連グラフでは、プラグ数と出力はほぼ同等の影響力を示している — R = 0.47 対 R = 0.401 — にもかかわらず、見出しではプラグ密度の重要性がはるかに高いとされている。当社データも同社のグラフと一致する。同じ比較で、私たちは0.657対0.667を測定した。

同社の稼働率指標は、総設置出力に対する稼働率として定義されている。つまり、設置出力を分母に置いたうえで、設置出力との関係をプロットしている。この構成では、実際の効果とは無関係に、出力との関係性が機械的に弱まる。

だからといって、同社の結論が誤りになるわけではない。ただし、示された証拠だけでは立証されていない。