よくある質問

ChargalyticsはEV充電業界向けのマーケットインテリジェンスプラットフォームです。37か国の充電ネットワークからデータを収集・処理し、530,000+の充電ステーション、1,555,000+の充電ベイ、1,648,000+のコネクターをカバーしています。このうち26市場ではリアルタイムステータスを利用できます。

そのデータを分析、ベンチマーク、予測、各種ツールに変え、オペレーター、投資家、コンサルタント、そして充電インフラを構築するすべての人がより良い意思決定を行えるよう支援します。

オーナー・投資家は、M&A動向の追跡、オペレーターのパフォーマンス評価、新規サイトの収益モデル作成、資本投入前の市場ダイナミクス把握に活用します。

Charge Point Operatorsは、競合ベンチマーク、ネットワーク健全性の監視、新規ロケーションの計画、サイト選定からコミッショニングまでのプロジェクトライフサイクル全体の管理に活用します。

アナリストは、37市場における国別市場分析、EV普及の追跡、FC利用トレンド、需要予測に活用します。

コンサルタントは、エクスポート可能な分析と財務モデルを用いて、データに裏付けられた提言をクライアントに提供し、提案資料にもそのまま使えます。

規制当局は、インフラの充足度評価、コンプライアンス監視、政策が現場での実際の展開と利用率にどう結び付いているかの把握に活用します。

OEMは、充電インフラの設置場所と未整備地域、大規模に導入されているハードウェア、充電パターンが車両設計と販売戦略に与える影響の把握に活用します。

欧州をはじめ各地域の国家アクセスポイント（NAP）、政府レジストリ、OCPIフィード、DATEX IIエンドポイント、オペレーターAPIと統合しています。主なデータソースにはNOBIL（北欧）、Mobilithek（ドイツ）、AFIRフィード（フィンランド、リトアニア）、数十の国別レジストリが含まれます。

リアルタイムステータスデータは、WebSocket、MQTT、ポーリングソースから継続的に取り込みます。ライブ監視対象の26か国にわたり、1日あたり数十万件のステータスイベントを処理しています。

すべてのデータを統一スキーマに正規化します。データソースの国を問わず、フィールド、コネクタータイプ、ステータスコードは同一です。

現在、ステーションデータを提供しているのは37か国です：Australia, Austria, Belgium, Bulgaria, Canada, Croatia, Cyprus, Czechia, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Iceland, Ireland, Italy, Latvia, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Mauritius, Mexico, Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Romania, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, United Kingdom and United States。

これらの市場のうち26市場では、オペレーターAPIがライブのコネクター情報を提供しているため、リアルタイム充電ステータスを利用できます。カバレッジは毎月拡大中です。

インサイト記事は、アカウントなしで自由に閲覧できます。

それ以外の機能には有効なサブスクリプションが必要です。インタラクティブマップ、国別分析、CPOベンチマーク、ChargiPedia、ニュースアーカイブ、ニュースレター、フォーラムが含まれます。

Projectsツール（立地計画、サイト設計、BOM、財務モデリング）にはPremiumティアが必要です。

すべての新規アカウントには、プラットフォーム全体を利用できる7日間の無料トライアルが付いています。カード不要なので、契約前にすべての機能を確認できます。

カード不要の7日間無料トライアルでは、プラットフォーム全体を利用できます。その後は2つのティアから選べます：

法人チームにはボリュームディスカウントが適用されます。11–30席で10%オフ、31席以上で15%オフです。年額請求なら、どちらのティアでも1か月分お得です。

この4つの言葉は業界内で混同されがちで、そのためネットワーク規模の比較が不可能になります。Chargalyticsでは明確に区別し、常に同じ定義を使います。

• Station — 充電設備のある1つの物理的ロケーション。12台分の充電区画があるサービスエリアでも1ステーションです。530,000+を追跡しています。
• Charger — 1台の物理的な充電ハードウェア。1台の機器が複数の車両に対応することも少なくありません。
• Connector — 1つの物理的な出力口、つまりケーブル先端のプラグ1つです。1,648,000+を追跡しています。
• Bay — 一度に1台の車両を充電できる能力。CCSとCHAdeMOのプラグを備えていても、同時に1台しか充電できない充電器は、コネクター2つを持つベイ1つです。1,555,000+を追跡しています。

利用率で重要なのはベイ数です — 実際に同時充電できる車両数を測るため、プラットフォーム上のすべての利用指標（ベイあたり・1日あたりの利用分数、セッション数、kWh）はベイ単位で表します。コネクター数はより大きく見栄えもします。報告はしますが、ベンチマークには使いません。

業界ではEVSEという用語も使われます。これは当社のbayと同じ意味です。ただし「charger」の意味でも常用され、そもそもの混乱を招くため、当社では使いません。

このマップには、当社データベース内のすべての充電ステーションが表示されます。ズームが低いときはクラスター表示、拡大すると個別のステーションが表示されます。国や地域ごとの充電インフラ密度をひと目で把握できます。

任意のステーションをクリックすると詳細パネルが開き、オペレーター、コネクタ種別、出力、住所、利用可能な場合は過去の利用統計を確認できます。

レイヤーを使うと、マップ上のデータオーバーレイを切り替えられます。上部ツールバーのLayersパネルを開くと、充電ステーションレイヤー、POIヒートマップ、そのほかのデータ可視化を切り替えできます。

左下の充電密度凡例では、カバレッジが疎から密までどう色分けされているかを確認できます。

はい。ツールバーのMap typeをクリックすると、ロードマップ、地形、衛星、ハイブリッド表示を切り替えられます。Locate meを使うと、現在地を中心に表示できます。

任意のステーションをクリックすると、ライブデータ付きの詳細パネルが開きます。Dataタブには次が表示されます。

• パフォーマンス概要 — 総合ヘルススコア（0〜100）、平均FC負荷、1ベイあたり1日あたりのセッション数
• リアルタイム概要 — 各コネクタの現在ステータス（利用可能、充電中、不明）を継続的に更新
• 近隣ステーション — 過去7日間について、このステーションと近隣競合の1日あたり急速充電分数を比較するチャート
• 利用履歴 — 観測期間全体にわたる週次・月次の急速充電ボリュームとセッション数

リアルタイムデータがあるステーションではライブのコネクタバーが表示され、ない場合は最新の静的メタデータが表示されます。

Forecastタブでは、当社モデルがそのステーションをどう評価しているかを確認できます。

• ロケーションスコア — その立地の本来の価値が市場中央値と比べてどの程度かを表示（平均超えか平均未満かを示すゲージ）
• CPO実行スコア — その立地が本来出せるはずの水準に対して、オペレーターがどれだけ成果を出しているかを信頼度指標付きで表示
• バックテストチャート — 学習期間におけるモデル予測（オレンジ）と実測利用量（ティール）を比較し、このステーションへの当てはまり具合をそのまま確認可能
• 12か月予測 — 季節性、気温、EV普及トレンドを織り込んだ将来需要予測

country analyticsでは、国単位でEV充電インフラと普及状況を深く分析できます。ドロップダウンから任意の国を選ぶか、マップ上でクリックすると、KPI、トレンドチャート、オペレーター別内訳、価格データ、利用指標、市場見通しまで、1つのスクロール可能なページで確認できます。

ページは、EV Adoption、Charging Infrastructure、Ad-Hoc Pricing、Fast-Charging Usage、FC Market Outlook、Regulation、Country Newsの各セクションで構成されています。以下でそれぞれ詳しく説明します。

ページ右上の国選択ドロップダウンを使ってください。国名とステーション数が表示されます。選択後、Refreshをクリックすると新しいデータを読み込みます。adoption map上の国を直接クリックすることもできます。

EV Adoptionセクションでは、battery-electric vehicleが各市場にどれだけ浸透しているかを追跡します。内容は次の通りです：

• BEV market share KPI — 新車販売に占めるbattery-electricの現在比率を最重要指標として表示
• S-curve forecast — 将来のBEV market shareを予測するロジスティック成長モデル。各国はadoption curve上の位置に応じてティア分けされます：Early（約5%未満）、Growth（5–25%）、Mainstream（25–60%）、Saturation（60%超）。このティアが予測の形状とスピードを決めます
• BEV fleet stock chart — 道路上の累積BEV台数の推移。実績値と将来成長の予測を表示
• Data table — 各国のBEV登録台数、保有台数、market share、成長率を年次で分解した表

その国の物理的な充電ネットワークのスナップショットです。6つのKPIカードで以下を表示します。

• Stations — すべての公共充電ロケーション
• Bays — 同時に充電できる車両数
• DC Fast — CCS、CHAdeMO、NACSのベイ
• AC — Type 2およびType 1のベイ
• Operators — 国内で稼働する個別CPOの数
• Avg FC Power — DC急速充電ベイの平均定格出力（kW）

KPIの下には、主要オペレーター一覧があります。ネットワーク規模で最大のCPOを順位付けします。各行には、オペレーターのステーション数、ベイ数、DC比率、ロケーションスコア（Pulseによるサイト品質の中央値）、実行スコア（サイトのポテンシャルに対する実績）が表示されます。

選択した国の公共充電に関する価格分析です。DC（急速充電）とAC（目的地充電）を切り替えて料金を比較できます。

各ビューでは、全国の平均、最小、最大のkWh単価に加え、価格データを報告しているCPO数を表示します。棒グラフでは、コネクタ種別（CCS、CHAdeMO、Type 2など）ごとの価格を分解し、それぞれの平均とレンジを示します。

価格はすべてVAT抜きのEUR/kWhです。対象はad-hoc（都度課金）料金で、サブスクリプションや会員割引は含みません。

リアルタイムデータを提供する国の分析ページの中核です。このセクションでは、急速充電ネットワークが実際にどれだけ利用されているかを示します。ライブステータス監視を行っている26か国でのみ利用できます。

上位KPIカードには以下が含まれます。

• FC BaysとFC Sites — 監視対象の急速充電インフラ
• Minutes per bay per day — 1日あたりの平均利用強度
• Sessions per bay per day — ベイあたりの1日平均セッション数
• Avg session duration — 平均充電セッション時間
• Build rate — 月あたりに追加されたDCベイの純増数

KPI下のチャートには以下が含まれます。

• Realtime status — 監視対象の全ベイにおける現在の集計ステータス（充電中、利用可能、オフライン）
• Monthly trend — 時系列で見るベイあたり・1日あたりのFC利用分数。季節性と成長を表示
• Month-over-month comparison — 今月と先月を比較し、差分を表示
• Volume by CPO — 最も多くのFC利用分数を占めるオペレーターを示す積み上げチャート
• Market share trend — 総FC利用量に占める各CPOのシェアの推移
• Build rate by CPO — 新規ベイを最も多く追加しているオペレーター

当社の完全版FC Market Outlookモデルを埋め込んだものです（手法は下のFC Market Outlook sectionを参照）。country page内では次を確認できます：

• Utilization gauge — 現在の全国FC utilizationをダイヤル表示し、市場が供給不足と過剰建設のどこに位置するかを示します
• Demand metrics — Sessions per BEV per year、FC hours per BEV per year、Bays per 1K BEVs、およびそれがmeasuredかestimatedか
• Model parameters — 予測を動かす経済前提（CAPEX/bay、operating margin、target IRR、FC price/kWh）
• Four charts — 予測期間におけるFC baysと均衡水準、BEV fleet成長、bayあたり1日kWh throughput、utilization比率

RegulationセクションはChargiPediaから動的に読み込まれます。選択した国のEV充電に適用される法律、EU指令、各国のインセンティブ制度、規格をすべて表示します。各項目では、その規制が何を求めるのか、誰に影響するのか、いつ発効するのかを説明します。

これは、表示中の国でフィルタした完全版のChargiPedia regulations databaseに直接つながっています。

各country pageの下部には、選択した国でフィルタされたnews archiveの最新記事フィードが表示されます。記事はトピックと登場企業でAIタグ付けされているため、手作業で検索しなくても、その市場で何が起きているかをそのまま把握できます。

Demand pressureは、ある国の急速充電インフラがBEV保有台数に対してどれだけ高い負荷で使われているかを示す指標です。realtimeの充電データとEV普及統計を組み合わせ、単一の利用率指標にまとめています。

realtimeデータを保有するすべての国で、すべての急速充電コネクタ（CCS、CHAdeMO、NACS / Tesla）の状態を継続的に監視しています。各ステータス遷移（Available → Charging → Available）を記録し、時間単位で集計し、その後月次に集約します。このロールアップから、次の指標を算出します：

• Sessions per BEV per year — その国の各BEVが平均して年に何回公共急速充電を使うか
• FC hours per BEV per year — 急速充電の総時間をBEV保有台数で割った値
• Utilization % — 利用可能な総bay時間のうち充電に使われた割合。計算対象はrealtime監視しているbayのみ
• Bays per 1K BEV — インフラ整備比率

少なくとも2か月分のrealtimeコネクタ状態データがある国は、measuredと表示されます。utilizationは、当社が実際に監視しているFC baysのサブセットだけから計算されます — RT coverageの割合を見れば、そのサンプルがどれだけ代表的か分かります。

RTデータがない国については、地理条件や走行パターン（例：高速道路中心の大国、コンパクトで高密度な国、島国）に基づいて需要アーキタイプを割り当てます。アーキタイプのパラメータは、measuredな国のベースラインから較正しています。

• 5%未満 — 低利用。ネットワークにはかなりの余力があります。
• 5–10% — 余裕あり。供給と需要のバランスは健全です。
• 10–20% — 中程度の逼迫。人気ロケーションではピーク時に待ち行列が発生する可能性があります。
• 20%超 — 高い逼迫。構造的な容量不足の可能性が高く、新規インフラが急務です。

これらの閾値は24時間365日の平均utilizationに基づいています。全国平均で10%でも、混雑するステーションのピーク時には通常25–35%になります。

CPO benchmarkは、各国のcharge point operatorをパフォーマンスで順位付けする機能です。すべてのオペレーターが知りたい問いに答えます。自分たちは市場でどの位置にいるのか、です。

上部のKPIカードには、Active CPOs（市場で稼働中のCPO数）、Total Active FC Bays、Average minutes per bay per day（全国の利用強度）、Fleet Availability（現在利用可能状態にあるbayの割合）が表示されます。個別オペレーターを見る前に、市場全体の文脈をつかめます。

leaderboardは、選択した国で稼働しているすべてのCPOを順位付けした一覧です。各オペレーターカードでは、次の項目をひと目で確認できます：

• Sites / Bays — ネットワーク規模
• Sess/bay/day — bayあたり1日平均充電セッション数（稼働率の代理指標）
• Available % — 利用可能状態にあるbayの割合（uptime）
• Bays (3M) — 過去3か月の純増bay数（成長）
• Bays/site — 1サイトあたり平均bay数（密度）
• Score — 稼働率、可用性、成長、規模を組み合わせた総合スコア
• Min/bay/day — bayあたり1日平均充電分数

leaderboard上部のピル型ボタンで、8つの基準からオペレーターを並べ替えられます：

• Sessions per Bay — bayあたり1日セッション数が最も多いのは誰か（純粋な需要シグナル）
• Volume — ネットワーク全体の総FC分数（絶対的な市場シェア）
• Network Size — 総稼働bay数（規模）
• Growth — 過去3か月の純増bay数（建設モメンタム）
• Availability — 利用可能なbayの割合（運用品質）
• Location Score — オペレーター全サイトにおけるPulse location scoreの中央値（ポートフォリオ品質）
• Exec Score — CPO execution scoreの中央値（サイト潜在力に対する運用上振れ）
• Price — ad-hocのkWh単価（料金公開しているオペレーターのみ）

並べ替えモードを変えるとleaderboard全体が再計算され、その指標で最上位のオペレーターが先頭に表示されます。

このトグルで、benchmark全体をFast Charging（DCネットワーク：CCS、CHAdeMO、NACS）とType 2（AC目的地充電）で切り替えます。この2セグメントは経済性、事業者、利用パターンがまったく異なるため、別々にbenchmarkしています。

多くのユーザーはFCを見るはずですが、Type 2ビューは目的地充電のカバレッジを把握するのに有効です。特に、公共インフラでまだACが主流の市場では有用です。

leaderboardでオペレーターをクリックするか、Deep Diveボタンを押すと、詳細な比較チャートにアクセスできます：

• Sessions per Bay ranking — すべてのオペレーターを利用強度で比較する棒グラフ
• Market Share + Fleet Availability — 各オペレーターの総FC volumeシェアとuptimeを二軸で示すチャート
• Volume Trend — 選択したオペレーターの月次FC分数推移。季節性も見えます
• kWh Pricing — そのオペレーターのad-hoc料金が全国平均や競合と比べてどうか
• Growth Leaders — どのオペレーターが最も多くbayを増やしているか。直近3か月と12か月の純増を表示

地図上の任意の地点を指定すると、Pulseがその地点で見込まれる急速充電需要を示します。曖昧な“良い”や“悪い”ではなく、実数値です。ベイ1基あたり・1日あたりの推定充電時間を、月別に表示し、結果を左右した個別の入力特徴量まで説明できます。

モデルは、掛け合わせる3つのステージと、既存ステーション向けの2つの調整で構成されています。

ステージ1 — 需要ベース

需要ベースはテーブルです。学習済みの各市場・各暦月について、その市場における標準的なステーション、つまり学習対象ステーションの中央値の利用量を、ベイ1基あたり・1日あたりの充電分数で保持します。推定はステーション内で行うため、年内の開設・閉鎖によって値が動くことはありません。同じステーションがどれだけ利用されたかという実際の変化だけが反映されます。テーブルから直接読み取るのは2つです。

• 市場水準 — 運転文化、高速道路密度、充電習慣は国ごとに構造的に異なります。年間では、ノルウェーの標準的なステーションはベイ1基あたり・1日あたり約108分、ドイツは95分、スウェーデンは67分、スロバキアは37分です。この差は仮定ではなく、測定値としてテーブルに反映されています。
• 季節性 — 当社市場の急速充電には、年1回ではなく2回のピークがあります。寒さで航続距離が短くなる冬のピークと、休暇の移動で需要が増える夏のピークです。ノルウェーでは、1月のベイ1基あたり・1日あたり約134分から5月には約96分まで下がり、7月には約130分まで戻り、秋に再び低下します。

観測テーブルの先、つまりすべての予測月では、各市場固有の水準と年間パターンを維持します。十分にクリーンな観測データがまだない市場には、学習済み市場をプールした水準とパターンを適用し、その市場の予測はすべて未較正として表示します。オランダをデンマーク扱いするより、その事実を明示する方を選びます。

現在の学習済み市場は、ノルウェー、スウェーデン、デンマーク、フィンランド、ドイツ、フランス、スイス、スロバキアです。“クリーン”は主観的な判断ではなくルールです。ステーション月次データが学習対象に入るのは、その月の少なくとも90%でステーションを観測し、かつベイの少なくとも半数がデータを報告していた場合だけです。部分的にしか観測されていない月は以前、低利用と解釈され、モデルを静かに押し下げていました。稼働停止またはデータ報告を停止したステーションも学習から除外します。モデルが表すのは、稼働しているステーションです。

需要ベースが答えるのは、この国、この月における“通常”とは何か？です。出力は市場と季節に応じて、通常はベイ1基あたり・1日あたり35〜145分です。

ステージ2 — ロケーションスコア

需要ベースは市場を示します。ロケーションスコアはこの特定地点を示します。これは、5グループ・61の特徴量を評価する機械学習モデル（勾配ブースティング木）です。

• 交通量 — 政府のAADT（年間平均日交通量）データから算出した複合交通量スコアです。道路への近接性と道路種別で重み付けし、高速道路交通の割合と道路AADTの最大値も加えます。
• 競合 — 5 km、10 km、25 km圏内にある既存DC急速充電ベイ数と、最寄り競合地点までの距離です。競合が多いほど、各ステーションが通過需要から獲得できるシェアは小さくなります。
• POI — 1 kmおよび5 km圏内のガソリンスタンド、飲食店、駐車場、その他アメニティです。モール、ブランド系ファストフード、チェーン店、小売密度を含み、来訪者数と滞在時間の代理指標になります。
• 施設 — ベイから150メートル以内に何があるかを見ます。スーパーマーケット、モール、ファストフード店、ホテル、ガソリンスタンド、大型小売店、サービスエリア、ステーション名や近隣施設名に含まれるブランド名、24時間営業か、駐車料金があるか、屋根付きか、トラック（MCS）ベイがあるかです。“商店街の近く”と“スーパーマーケットの駐車場内”の違いがここに出ます。
• ステーションと近隣 — 急速充電ベイ数と最大充電出力、さらに当社が観測している最寄りステーションの実績です。最も近い学習対象ステーション10件の利用量を距離で重み付けし、10 km圏と30 km圏の平均も使用します。実際の近隣ステーションは、モデル内で最も強い単一シグナルです。

現行モデルで強いシグナルは、順に、最寄りの観測済みステーションの利用量、最大充電出力、最寄り飲食店までの距離、1 km圏内の飲食店数、30 km圏内の近隣利用量、交通量スコアです。

モデルは、2025年8月から2026年8月までの8つの学習済み市場における、21,322の稼働中ステーションから得た97,366件のクリーンなステーション月次データで学習しています。同一市場の標準的なステーションに対して、どの特徴量の組み合わせが高利用・低利用を予測するかを学び、それを任意地点に適用します。スコアは市場ごとに中心化されています。各国の学習対象ステーション中央値は1.0、2.0ならその市場の標準的なステーションの2倍、0.5なら半分です。このレイヤーに地理項はありません。追加して検証しましたが、ノイズ以上の効果はありませんでした。

出力はロケーションスコアという単一の数値です。これは需要ベースに対する乗数として機能します。

ステージ3 — オペレーター調整

ロケーションスコアは意図的にオペレーターを考慮しません。測るのは土地であり、そこに立つ事業者ではないためです。特定プロジェクトの需要予測を作成する際には、3つ目の要素であるCPO実行係数が加わります。これは同じステーション月次データから、オペレーター別・国別に推定されます。特定のオペレーターが立地ポテンシャルを実際の充電セッションにどれだけ転換できるかを調整します（下記の“CPO実行スコアとは？”を参照）。デフォルトは1.0で、計画ケースの実行を意味します。

既存ステーション向けの2つの調整

サイト季節性。最も長いクリーンな履歴を持つノルウェーとデンマークでは、各サイトに同じ特徴量から予測された独自の季節プロファイルも適用します。ホテルやレジャーサイトは夏寄り、通勤サイトは冬寄りになります。効果は月ごとの乗数で、通常は0.8から1.2の範囲です。他の市場では、クリーンなデータが通年分そろうまで1.0とします。

ステーション固有の履歴。観測済みのステーションでは、予測にモデルとそのステーションの実績を組み合わせます。履歴が長いほど、実績の比重は大きくなります。ステーションページに表示するバックテストは常に純粋なモデル結果です。モデル自体を評価できるようにするためです。一方、予測値は、そのステーションが実際に示した実績で補正されたモデルです。

乗算チェーン

最終的な需要推定はシンプルです。

計算例です。2027年1月のオスロにあるサイトで、ロケーションスコアが1.5、計画ケースの実行、季節プロファイルは中立とします。

同じ地点でも、5月の需要ベースは約96で、144 分/ベイ/日となります。春の谷です。7月には休暇シーズンのピークでベースが約130まで戻り、195になります。夏は単に閑散期だという従来の前提を、データは否定しました。

市場間でスコアが異なる理由

ほとんど異なりません。それが狙いです。スコアは各市場の標準的なステーションを基準に中心化しているため、学習済みのすべての市場で中央値は1.0に近く、中央80%のステーションはおおむね0.55から1.6に収まります。市場間の差は、測定可能な需要ベースにあります。ノルウェーの1.5もドイツの1.5も、どちらも“この市場の標準的なステーションより50%高い”ことを意味します。ドイツのサイトの分数が少ないのは、ドイツの標準的なステーション自体がそうだからです。

37市場でスコアリングしている約119,000の急速充電ステーション全体では、学習済み市場の中央値は1.0を少し下回ります（0.87–0.99）。スコアリング対象には、まだ観測できていないステーションが多く含まれ、それらはスケールの基準である観測済みステーションより平均して低く評価されるためです。モデルが学習していない市場には、中心化の基準となるローカルの標準的なステーションがありません。そのため、学習済み市場の標準的なステーションを基準にスコアを測定します。ここではローカル市場を中心にしていません。中央値はイタリアで約1.4、オーストラリアで約0.4です。

説明可能性

すべてのスコアには、どの特徴量がどれだけスコアを押し上げた、または押し下げたかを正確に示す完全なSHAP（SHapley Additive exPlanations）内訳が付きます。たとえば、ある地点が高スコアなのは、最寄りの観測済みステーションが高稼働で、150メートル以内にスーパーマーケットがあるからだと確認できます。単に高スコアだというだけではありません。投資判断ではこれが重要です。知るべきなのは何が起きているかだけでなく、なぜそうなのかです。

エンジンの各要素には、それぞれ詳細解説があります。需要モデル、ロケーションスコア、そしてCPO実行スコアです。

ロケーションスコアは、市場を基準にした需要倍率です。スコア1.0は、その市場における標準的なステーション、つまり当社が観測するステーションの中央値を示します。2.0なら標準的なステーションの2倍の需要、0.5なら半分です。スケールは連続的で、上限は設定していません。

このスコアは、市場間ではなく、意図的に市場内で比較できるよう設計されています。ノルウェーの1.5もドイツの1.5も、「この地域の標準的なステーションを50%上回る」という意味です。標準的なステーションが何分の需要に相当するかは国ごとに異なります。その差はスコアに隠すのではなく、測定可能な場合は需要ベースに反映しています（年間平均で、ノルウェーの標準的なステーションは1ベイあたり1日約108分、ドイツは95分、スウェーデンは67分）。

市場差について。スコアは市場ごとに基準化しているため、学習済みのすべての市場で中央値は1.0に近くなります（その市場でスコアリングした全ステーションでは0.87–0.99。まだ観測できないステーションは、スケールの基準となる観測済みステーションより平均して低いスコアになるため、1.0をやや下回ります）。ノルウェーの中央値のステーションがドイツやフランスより「劣っている」わけではありません。各市場の標準的な需要は、需要ベースにおける独立した測定値です。これは財務モデルを構築する際に必要なものです。モデルが学習していない市場では、基準にする地域固有の標準的なステーションがないため、学習済み市場の標準的なステーションを基準にスコアを測定します。その場合は地域市場に基準化されません。イタリアの中央値は約1.4、オーストラリアでは約0.4です。

上記のパーセンタイル列は、37市場で当社がスコアリングする約119,000の急速充電ステーション全体で測定しており、再学習のたびに再測定します。バンドの境界は、2026年9月28日にv12向けに更新しました。大まかな目安として使ってください。ただし、学習済み市場では、このスコアは国の順位ではなく、地域市場に対する需要シグナルです。

ロケーションスコアの構築方法と、それがCPOの成功を予測できる理由について詳しくは、ロケーションスコア：CPOの成功を予測する数字をお読みください。

モデルには、公開されている幅広いデータを取り込んでいます。独自の秘匿データセットも、購入したデータフィードもありません。すべて政府レジストリ、公開API、オープンデータポータルから取得しています。主な入力カテゴリは次のとおりです。

• リアルタイム充電データ — 国のアクセスポイントやオペレーターフィードから毎日数百万件のステータスイベントを取得し、いつどこで充電セッションが発生したかを正確に把握
• 道路交通量 — 複数国の政府交通当局が公開する年平均日交通量データ
• 天候・気候 — 過去の気温・降水データ。寒さがEV充電パターンを変える影響は、多くの人が思うより大きいからです
• EV普及率 — 国別のBEV市場シェア。車両構成が時間とともにどう変わるかを追跡します
• POI — 近隣アメニティ、ガソリンスタンド、駐車場、小売POI（モール、ブランド系ファストフード、チェーン店）など、オープン地図データベース由来の関連インフラ
• 既存の充電インフラ — そのエリアにすでにある急速充電器の競争環境

入力データはすべてオープンで、公開されており、適法に取得したものです。スクレイピングはしません。秘密のデータセットも買いません。単一ベンダーのデータにも依存しません。

充電ステーションの所在地リストをダウンロードするだけなら誰でもできます。難しいのは、そのステーションで実際に何が起きていたかを、何か月も、やがて何年も、秒単位で継続観測することです。

私たちはかなり前からリアルタイム充電イベントを継続記録しています。すべてのセッション開始、すべてのステータス変化、すべてのアイドル時間です。これは後から再現できない時系列データです。すでに観測していなければ、去年の1月にそのステーションで何が起きたかを後から見に行くことはできません。

この履歴の深さこそが、「ここは良さそうな場所です」と言うモデルと、「この場所のステーションは2月と8月でこれくらいの電力量を出しそうで、信頼区間はこれです」と言えるモデルを分けます。長く集めるほど、精度は上がります。近道はありません。

充電サイトは、二つの事業が重なったものと考えてください。ひとつは資産 — 交通量、視認性、商圏を備えた物理的な立地です。もうひとつはリテール運営 — ブランド、価格設定、稼働率、顧客体験、そしてオペレーターがもたらすその他すべてです。私たちは意図的に、この二つを別々に測定しています。

ロケーションスコアは資産のベンチマークです。交通流、周辺アメニティ、競合密度、地域のEV普及率など、立地そのものに基づいてサイト固有の価値を測定します。オペレーターの属性は意図的に除外しています。今日だれが運営しているかに関係なく、優れた不動産は高スコアになります。

CPO実行スコアはリテール運営のベンチマークです。オペレーターが、その立地で本来達成すべき水準に対してどれだけ成果を出しているかを測定します。オペレーターのネットワーク内にある各ステーションについてモデル予測と実績を比較し、その差分から実態を読み取ります。ロケーションスコアを一貫して上回るオペレーター — より高い稼働率、より多いセッション数、より高い利用率 — には、強いブランド力、賢い価格設定、優れた顧客体験があります。下回る場合は、その逆です。

この分離こそが重要です。オペレーターの品質をロケーションスコアに混ぜてしまうと、弱いオペレーターが運営する一等の高速道路サイトは平凡に見え、Teslaが運営する裏通りの立地は素晴らしく見えてしまいます。サイト選定では、どちらも役に立ちません。知りたいのは、そこに立つオペレーターとは無関係に、その土地自体にどれだけの価値があるか — そして別途、オペレーターがその価値を引き出しているのか、取りこぼしているのかです。

v9以降、ロケーションスコアとCPO実行スコアは、期待値最大化ループを用いて共同推定しています。モデルは反復処理します。立地品質を予測し、オペレーター残差を算出し、CPO要因を更新し、更新済み要因でロケーションモデルを再学習し、収束するまで繰り返します。これにより、初期バージョンにあった循環依存を解消しました。以前は、オペレーター’のブランド力がロケーションスコアに混入し、その逆も起こり得ました。その結果、分離がより明確になります。高速道路サイトのスコアが本当に高いのは高速道路にあるからであり、たまたまIonityがそこにあるからではありません。

すべてのオペレーターを月次でスコアリングしています。CPOベンチマーク、国別ページ、ChargiPedia、ステーション予測、ビジネスケースのプリセットなど、各所に表示される数値 — は、その国における直近3か月のスコアリング済み月の平均です。単月の異常値で大きく振れないようにしています。

オペレーターのパフォーマンス測定について詳しくは、実行スコア：実際に成果を出すCPOを示す指標をご覧ください。

本番モデルはv12です。2026年9月28日に学習され、8市場（ノルウェー、スウェーデン、デンマーク、フィンランド、ドイツ、フランス、スイス、スロバキア）の21,322の稼働中ステーションから得た97,366件のクリーンなステーション月を使用しています。対象期間は2025年8月から2026年8月です。ドイツ、フランス、スイス、スロバキアは、realtimeデータの提供開始後となる2026年4月から寄与しています。

ここでのR²の意味。 対象は、1ステーションの1か月における利用率です。これは個別レベルの横断的な量です。同じ周辺環境でも、価格設定、稼働率、アプリの使いやすさ、案内表示、そして単なる運によって、ステーション間で利用量が2倍異なることは日常的にあります。これらはいずれも公開空間データでは見えません。この種の対象では、正直なアウトオブサンプルR²の通常範囲は0.2–0.5であり、0.7近辺の数値は性能の証拠ではなく、暗記を疑うべきシグナルです。個人所得や住宅単位のエネルギー使用量も同じです。地域や月に集計すれば適合度は0.8台まで上がりますが、個別単位に分解すれば上がりません。

3つの数値、3つの問い。

• 需要ベース（国 × 月）。モデルが市場における急速充電の水準と季節性をどれだけ追えているか。v12は両方をステーション内で推定したテーブルから読み取るため、観測月では各市場の典型的ステーションを構造上再現します。予測月に使用する暦年パターンも、観測月を約1%以内で再現します。
• 立地レイヤー — ホールドアウトR² 0.45（対数スケール、モデルが一度も学習していない稼働中ステーションで評価、3つのランダム分割の平均）。61特徴量が市場内のステーション間ばらつきをどれだけ説明するか。市場別では、デンマーク0.52、ノルウェー0.51、フィンランド0.50、スウェーデン0.48、フランス0.44、ドイツ0.39、スイス0.37、スロバキア0.20（135ステーション）です。予測利用量と実績利用量の順位相関は0.67です。これは難しい個別レベルの問いであり、このレイヤーは未観測ステーションだけで評価されます。
• 較正 — 全市場で実績/モデルの中央値は0.98–1.00。realtimeデータを持つすべての稼働中ステーションのすべてのクリーン月で、製品のスコアリングと同じコードパスを通して測定しています。8市場すべてで水準にバイアスはなく、月別でも年間を通じて1.0の±8%以内に収まります。

この数値が予測に意味すること。 稼働中のステーションでは、典型的な予測値は実際の利用量に着地します。全ステーション月の半分は、実績の約0.65×〜1.4×に収まります。市場別には、ステーションの54%（スイス、スウェーデン）から69%（デンマーク）が、全履歴を通じてモデルの1.5倍以内です。モデル予測の2倍超を記録するステーションは2.5–7%です。これが財務モデルに持ち込むべき数字です。水準はバイアスなしで、サイトの3分の2では予測が概ね±40%以内に収まります。

正直な注意点が2つあります。 無応答になったステーション、または稼働開始直後のステーションは、モデルを大きく下回ります。モデルが記述するのは稼働中のステーションであり、製品では既存ステーションの予測をその履歴で補正します。また、まだ成長項はありません。予測月は、現在のフリートにおける前年同月です。急速充電が年15–20%で成長している市場（フィンランド、スウェーデン）では、これは保守的な下限です。フリート成長項が次の追加予定です。

以前のバージョンが良く見えた理由。 v2–v10はインサンプル適合度だけを示しており、0.72–0.74という数値は実態以上に良く見せていました。v10の木は3,911の学習ステーションを記憶しており、ホールドアウトステーションで再測定すると、フルチェーン分散の説明力は0.22でした。v11はデータを修正し、クリーン月のみを使いましたが、木と市場別定数によって市場間の実際の差を圧縮し、北欧を約半分過小予測しました。2日後に撤回しています。v12はデータ規律を維持しつつ構造を修正しました。市場水準は学習するのではなくテーブルから読み取り、立地スコアは実際に稼働するステーションで市場内測定します。公開データだけによる正直なアウトオブサンプル値こそ有用なシグナルです。より良く見えるインサンプル値は違います。

モデルは定期的に更新しています。各バージョンで学習データを拡張し、アーキテクチャを改善し、新しいデータソースを取り込みます。全履歴はこちらです。

v12は現行の本番モデルです（2026年9月28日）。R²列は単一の指標ではありません。v2–v10はインサンプル適合度を示しています（v10の木はステーションを記憶しており、インサンプル0.73に対してホールドアウトステーションでは0.22）。v11とv12は、モデルが一度も見ていないステーションでの適合度です。「精度はどの程度ですか?」を参照してください。v11は2日後に撤回しました。正則化された木と学習済みの市場別定数が市場間の差を圧縮したためです。v12はv11のデータ規律（完全観測されたステーション月のみ、実際に観測する市場のみ）を維持し、構造を修正しました。市場水準は学習するのではなくテーブルから読み取り、立地スコアは各市場内で測定します。

v3とv4は内部実験で、本番には投入されませんでした。ただし、その知見（競合シグナルの重要性、信頼度ブレンディングの必須性）はv5とv6を直接形作りました。v7は内部の採番変更時に欠番となりました。

再学習は、やる理由がはっきりあるときに行います。新しいデータソースを統合したとき、新しい学習月データがまとまって追加されたとき、あるいはアーキテクチャ改善の有効性を確認できたときです。実際には、ローンチ以降おおむね2〜4週間ごとに更新してきました。

新バージョンは本番反映前に必ず前バージョンと比較検証します。異常があれば即時ロールバックできるよう、旧モデルも待機状態で保持しています。実ステーションのパフォーマンスデータで検証していないモデルは出しません。

データが増え、国が増え、時間も積み上がる。モデルは毎月良くなります。理由はシンプルで、基盤となる時系列データが伸び続けるからです。継続観測の1年分は、どんな気の利いたアルゴリズムより価値があります。そしてその時計を、私たちは毎日進めています。

ロードマップには、料金・価格データの取り込み（現在は複数市場のkWh単価を追跡中）、系統容量への近接性、新しい国でrealtimeデータが立ち上がるのに合わせた学習データ拡張が入っています。アーキテクチャは、新しい国のデータを追加すると、その国だけでなく全体の予測精度が上がるように設計しています。

FC Market Outlookは、今後8年間で各国の急速充電インフラがどのように進化するかを予測するものです。単純なトレンド外挿ではありません。経済均衡モデルに基づき、「道路上のBEV台数を前提に、市場は採算の取れるFCベイを何基支えられるのか？」という問いに答えます。

中核となる考え方は、長期的なFCの建設ペースは、CPOが健全な投資収益を確保できる「FCベイ1基あたりのBEV台数」の水準へ収束するというものです。短期的には、場所取り競争によって多くのCPOが需要先行で建設を進め、赤字を受け入れながら立地とシェアを押さえにいきます。ただ、時間がたてば最後に勝つのは経済性です。

モデルは各国について3つのシナリオを出力します。ベースケース、楽観ケース（積極建設・需要鈍化）、悲観ケース（慎重建設・需要強含み）です。それぞれについて、FCベイ数、BEV保有台数、稼働率、そして示唆されるBEV/ベイ比率を年次で予測します。

均衡とは、汎用的なFCベイ投資が許容できるリターンを生むFCベイ数のことです。私たちは単一のFCベイを、割引キャッシュフローの問題としてモデル化しています。

これらの前提から、11%・10年の現価年金係数は5.89になります。つまり各ベイは次のキャッシュフローを生む必要があります。

€50,000 ÷ 5.89 = €8,490/year

営業利益率が60%なら、必要売上高は次のとおりです。

€8,490 ÷ 0.60 = €14,150/year

売上を決めるのは、ひとつの指標です。1ベイあたり1日の供給kWhです。ある国のFCのkWh単価（VAT抜き）を前提にすると、必要な日次スループットは次の式になります。

required kWh/bay/day = €14,150 ÷ (price per kWh × 365)

ノルウェーで€0.51/kWh（全国中央値）の場合、必要なのは76.0 kWh/bay/dayです。これが経済的アンカーです。つまり、IRRベースで損益分岐するスループットです。任意の年の均衡ベイ数は、全国のFC総需要kWhをこの値で割るだけで求まります。

上の表にある4つのパラメータはすべて完全に調整可能です。ハードウェア価格の下落でCAPEXが€40,000まで下がると見るなら、あるいは資本コストを反映するにはIRR 15%の方が妥当だと思うなら、スライダーを動かせば予測全体が即座に再計算されます。調整可能な入力項目の一覧は、下の「予測パラメータはカスタマイズできますか？」を確認してください。

需要は2つの要素から組み立てています。

1. BEV保有台数予測 — 各年に道路上を走るBEV台数。各国のEV普及データをもとに、中央・低位・高位シナリオで推計
2. BEV1台あたり年間FCセッション数 — 一般的なBEVが公共急速充電をどれくらい使うか。リアルタイムデータがある国では、当社の充電イベントデータベースから直接計測します。ない国では、類似特性を持つ国で較正したアーキタイプモデルから推定します

総kWh需要 = BEV保有台数 × 1台あたりセッション数 × 1セッションあたりkWh。1セッションあたりkWhは基準年の観測値で固定しています（2026年時点で、平均供給出力65 kW・40分セッションで約43 kWh）。これは意図的な設計です。バッテリー技術が進歩し、車両の受電速度が上がっても、ドライバーが必要とする総エネルギー量自体は変わりません。エネルギー消費を決めるのは充電速度ではなく走行パターンです。

ノルウェーでは、実測データからBEV1台あたり年間16回のFCセッションが確認されており、各セッションの平均は40分です。これにより、公共急速充電で消費される電力量はBEV1台あたり年間約555 kWhとなります。

供給が一気に均衡水準へ跳ぶとは見ていません。代わりに、FCベイの予測数は、2つのパラメータに従って均衡水準へ収束していきます。

• 収束速度 (α) — 現在のベイ数と均衡ベイ数のギャップのうち、毎年どれだけ埋まるかを示す比率です。ベースシナリオでは α = 0.30（年間でギャップの30%）です。これは現実の慣性を反映しています。許認可、系統接続、建設期間、投資サイクルのどれも調整を遅らせます。
• 最小成長フロア — 供給過剰の市場でも、FCの展開は止まりません。許認可を取得済みで、系統接続を確保し、ブランド戦略を進めるCPOは建設を続けます。ベースシナリオでは年間2%を下限にしています。

結果は指数平滑型のカーブになります。市場が供給不足なら（現在のベイ数 < 均衡ベイ数）、建設ペースは加速します。供給過剰なら減速します — ただしゼロにはなりません。先行確保の勢いと戦略的な判断が、業界を前に進め続けるからです。

どちらのパラメータも調整可能です。AFIR後の規制後押しで収束が速まると見るなら、α を上げてください。資本市場が引き締まり、建設ペースが鈍ると見るなら、成長フロアを下げてください。予測はリアルタイムで更新されます。

実際のFC平均充電出力は、充電器側ではなく車両側に制約されます。350 kW充電器でも、実際に出るのは車両のバッテリーマネジメントシステムが許す出力までです。現在のフリート平均はおよそ65 kWです。より高い受電性能を持つ新型車が増えるにつれ、これが2030年までに80 kWへ線形に上昇し、その後も100 kW（上限）に向かうとモデル化しています。

重要なのは、これが影響するのは稼働率（占有時間）であって、売上ではないという点です。65 kWで76 kWhを供給するベイは1.2時間ふさがります。同じ76 kWhでも80 kWなら57分で終わります。CPOが稼ぐ金額は同じで、ベイが早く空くだけです。

つまり、市場が完全な均衡にあっても、稼働率のパーセンテージは時間とともに自然に低下します。稼働率が下がっているからといって、必ずしも問題とは限りません。単に車が速く充電できるようになっただけかもしれません。経済性を見るなら、1ベイあたりのkWhスループットのほうが有効な指標です。

シナリオ名は供給側の視点で付けています。「高建設」はインフラ展開がより積極的という意味で、ドライバーには良くてもCPOのマージンは圧縮されます。「低建設」はインフラがよりタイトで、稼働率が高くなり、既存CPOのユニットエコノミクスは改善します。

この経済的アンカーは、当社のリアルタイムデータで検証しています。ノルウェーでは、モデル上、11% IRRで損益分岐するには1ベイあたり約76 kWh/day（65 kWで1.2時間占有）が必要です。一方、RT監視対象の約12,500基のFCベイから得られた実データでは、加重年間平均は91 kWh/bay/dayで、損益分岐水準の約120%です。

季節性はかなり大きく、1月は138 kWh/day（寒冷時・長距離移動）でピーク、4月は54 kWh/dayでボトムです。変動幅は2.6×に達します。冬季は余裕で損益分岐を超えますが、夏季は超えません。つまり、ノルウェーのFCベイが通年ベースで採算に乗るには、夏の不足を冬の余剰で吸収できるだけの規模が必要です。

全国平均が損益分岐を20%上回っていると健全に見えるかもしれませんが、重要なのは分布です。交通量の多い幹線沿いのステーションでは200+ kWh/dayを出せる一方、地方のベイは76 kWhの閾値を大きく下回ります。均衡モデルでは、BEVフリートの成長によって時間とともに1ベイあたりセッション数が増え、このギャップは縮小していくと見ています。

このモデルは意図的にシンプルです。それは長所でもあります。ただし、理解しておくべき限界もあります。

• FC価格は固定 — 現在のkWh単価を使っており、将来の価格変動はモデル化していません。実際には、競争激化で価格が下がることもあれば、エネルギーコスト上昇で上がることもあります。
• 経済性を一律で扱う — モデルでは、1ベイあたり単一のCAPEX/マージン/IRR前提を使います。現実のばらつきは非常に大きく、高速道路サイトはコストも高いが収益も高い、地方サイトはコストは低いが交通量も少ない、といった違いがあります。ここでの均衡は全国平均を表します。
• 政策の明示的モデリングなし — 補助金、AFIR義務、系統料金規制はいずれもFC展開速度に影響します。これらは過去の建設ペースを通じて間接的には反映されますが、将来に向けて明示的にはモデル化していません。
• セッションあたりkWhは固定 — 公共FCにおけるBEV1台あたり年間kWhは一定と仮定しています。行動が変われば（例：自宅充電がより一般化する、ロードトリップのパターンが変わる）、BEV1台あたり需要も変わり得ます。
• 国レベルのみ — モデルが予測するのは全国合計です。国内でも稼働率の差は非常に大きく、Sørlandetの高速道路ジャンクションとTromsø中心部の充電器では、経済の現実がまったく違います。

はい。モデル内の前提条件はすべて調整可能なパラメータとして公開しています。デフォルト設定に納得できなければ、そのまま変えてください。予測は即座に再計算され、私たちの見方ではなく、あなたの市場観を反映します。

調整できる主な入力項目：

• 1区画あたりのCAPEX — 系統接続コストが高いプレミアムな高速道路サイトを想定するなら引き上げ、ハードウェア価格の下落を見込むなら引き下げます
• 営業利益率 — 電力調達、用地賃料、保守契約など、自社のコスト構造に合わせて調整します
• 目標IRR — 自社の資本コストや投資委員会の基準に合うハードルレートを設定します
• 投資期間 — 保守的に評価するなら短め、技術サイクル全体で運営する前提なら長めに設定します
• 収束速度 (α) — 現在の供給と経済的均衡のギャップが市場でどれだけ早く埋まると見るかを設定します
• 最低成長率 — 供給過剰の市場でも維持されると見込む建設ペースです
• BEV成長倍率 — 自社の需要見通しに合わせてEV普及予測を上下に調整します

これが重要なのは、この予測がProjectsモジュールに直接つながっているからです。新しい充電サイトを計画するとき、財務モデル — NPV、IRR、投資回収期間 — は FC Market Outlook を使って、その地点の将来需要を予測します。見通しのパラメータを自社の投資仮説に合わせて調整していれば、そのカスタマイズ済み予測は各サイトの事業性評価に自動で反映されます。

要するに、私たちのベースケースより市場がタイトになると考えるなら、BEV成長倍率を上げて、収束速度を下げてください。そうすれば、各プロジェクトの財務はより高い稼働率とより早い投資回収を反映します。基準になるのは私たちのデフォルトではなく、あなた自身の見立てです。

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プレスリリースの焼き直しではありません。視点のあるオリジナル分析です。何も言っていないコンテンツマーケティングではなく、ちゃんと主張のある一次調査だと思ってください。無料で読めて、アカウントも不要です。

すべての充電インフラプロジェクトを管理する司令塔です。ダッシュボードにはKPIカード（プロジェクト総数、ロケーション数、スコアリング済みロケーション、推定CAPEX）、フィルタ可能なプロジェクト一覧、クイックアクションボタンが表示されます。

新規プロジェクトをクリックしてプロジェクトを作成するか、ロケーションを計画をクリックして計画マップを直接開いてください。プロジェクトは検索でき、フェーズ（計画、承認、実行、稼働中）で絞り込めます。

各プロジェクトは4つのフェーズを進みます。

1. 計画 — 計画マップで候補サイトをスコアリングし、最適なサイトをプロジェクトに追加します。各ロケーションでは、スコア確認、サイト設計、部材表（BOM）作成、事業性評価（CAPEX、収益、NPV、IRR、投資回収期間の算出）の順に進めます。3つすべてが完了したら、ロケーションを計画済みにします。
2. 承認 — すべてのロケーションの計画が完了したら、プロジェクトを承認に回します。承認者のレビュー中は計画がロックされ、実行フェーズへ進むか、修正のために差し戻されます。
3. 実行 — タスクを管理し、施工業者の見積もりを収集し、BOMに対する予算を追跡し、調達から建設までを管理します。
4. 稼働中 — すべてのロケーションがコミッショニング完了です。プロジェクトを要約した完了レポートを作成します。

プロジェクト内では、各ロケーションに個別のステータスがあります：計画中 → 計画済み → 承認済み → 稼働中。ロケーション上部のステップバーで、完了した計画ステップを確認できます。

計画マップは、候補となる充電ロケーションを評価する場所です。ここでは2つの主要データセットを重ねて表示します。

• FCステーション密度（青いヒートマップ） — 既存の急速充電ステーションがどこに集中しているかを示し、カバレッジの空白を見つけやすくします
• AADT交通量（色分けされた道路セグメント） — 政府の交通量調査に基づく年平均日交通量を示し、需要ポテンシャルを見ます

AI searchバーを使えば、自然な言い方で特定ロケーションを探せます。たとえば「Burger King near Bergen」と入力すると、該当候補を見つけて充電ポテンシャルをスコアリングします。

地図上の任意の場所をクリックして、その地点をスコアリングすることもできます。各スコア済みロケーションには、交通量、既存ステーションへの近接性、周辺アメニティ、その他要因をもとにした複合スコアが付きます。

スコア済みロケーションは左パネルの一覧に表示されます。バッチ操作を使えば、複数ロケーションを選んで1クリックでプロジェクトに追加できます。

プロジェクト詳細ページでは、特定のプロジェクトを管理します。内容は以下の通りです。

• プロジェクトマップ — プロジェクト内の全ロケーションを地図上に表示し、ステータスごとに色分けします
• ロケーションカード — 各ロケーションに名前、住所、スコア、現在ステータス、主要指標を表示します。カードをクリックすると詳細へ入れます
• フェーズ進行 — プロジェクト全体のフェーズと、各ステータスにあるロケーション数を視覚的に表示します
• プロジェクトKPI — 集計指標。総ロケーション数、平均スコア、推定CAPEX、予測年間売上を表示します
• 設定 — プロジェクト単位の設定（名前、説明、チームアクセス、財務デフォルト）

各プロジェクトにはメール機能が組み込まれています。プロジェクトの文脈の中で直接メールを送受信できます。地主、施工業者、電力会社、チームメンバーとのやり取りは、個人の受信箱に散らばるのではなく、プロジェクトにひも付いたまま残ります。

添付ファイル、ロケーションタグ付け（メールをプロジェクト内の特定ロケーションに関連付け）、署名エディタに対応しています。プロジェクトメールは、そのプロジェクトにアクセス権を持つチームメンバー全員が閲覧できます。

スコアタブは各ロケーションの分析コアです。表示内容は以下の通りです。

• スコアゲージ — Pulse location scoreを視覚的なダイヤルで表示し、明確な評価（低い〜非常に優秀）も示します
• SHAP breakdown — どの特徴量がスコアを押し上げ、あるいは押し下げているか、その寄与量まで正確に示すウォーターフォールチャートです。これが説明可能性レイヤーで、ロケーションがなぜそのスコアなのかが見えます
• 交通分析 — 周辺道路のAADT値、道路種別、複合交通スコアを表示します
• 競合分析 — 半径5km、10km、25km以内の既存DC急速充電器を、オペレーター名とbay数付きで表示します
• POI分析 — 周辺の関心地点。ガソリンスタンド、飲食、小売、駐車場を1km圏・5km圏で表示します
• 需要予測 — Pulseモデルによる月次kWh/bay/day予測。季節性とEV普及成長を織り込みます

site designerは、充電ステーションの物理レイアウトを計画するためのバージョン管理付きキャンバスです。equipment catalogueから充電器を配置し、駐車bayの位置を定義し、付帯インフラを並べます。

設計はバージョン管理されます。複数案を作成し、比較し、採用案を昇格できます。設計内容はBOMと財務モデルに反映されるため、レイアウトを変えるとコスト見積も自動で更新されます。

BOM builderでは、ロケーションに何を入れるかを仕様化できます。項目は2つのソースから追加できます。

• ChargiPedia equipment catalogue — 実在するハードウェアOEMの充電器モデルを収録。仕様、市場価格、FXレート換算付きです。モデルを選んで数量を入れると、価格が自動入力されます
• カスタム項目 — カタログにないもの全般。変圧器、ケーブル、土木工事、サイン、系統接続費用など。説明、数量、単価を入力します

BOM templatesを使えば、よくあるステーション構成（例: 「4-bay highway station」「2-bay urban hub」）をすばやく設定できます。テンプレートは保存して、プロジェクト間で再利用できます。

BOM合計はCAPEXとして財務モデルに直接入ります。項目ごとに調達ステータスも追跡できます。ordered、delivered、installedです。

財務モデルは、各ロケーションについて投資判断に必要な一式を計算します。

• CAPEX — BOM合計から直接取り込み、機器カテゴリ別に内訳表示します
• 売上予測 — このロケーションのPulse需要予測に、価格前提（kWh単価、kWhあたりエネルギーコスト）を掛けて算出します
• NPV（Net Present Value） — 設定した割引率で、投資期間全体の割引キャッシュフローを計算します
• IRR（Internal Rate of Return） — NPVがゼロになる利回りです
• Payback period — 累積純キャッシュフローがプラスに転じるまでの月数です

モデルにはsensitivity analysisも含まれます。5つのパラメータを、それぞれ3シナリオ（base、optimistic、pessimistic）で検証します。対象は需要量、価格、エネルギーコスト、CAPEX、運営コストです。単一点の見積ではなく、結果レンジを見られます。

チャートでは、予測期間にわたるmonthly cashflow（売上−コスト）と、cumulative return（初期投資に対する純キャッシュフロー累計）を表示します。

各ロケーションの下部セクションには、案件レベルの情報を保存できます。

• サイト賃貸条件 — 契約期間、賃料、エスカレーション条項、そのほか契約条件
• レベニューシェア — サイトオーナーが充電売上の一定割合を受け取る場合は、ここで設定します。財務モデルに自動反映されます
• コメントとメモ — チームメンバーがその立地に関するメモ、更新情報、背景情報を残せるスレッド型ディスカッションです。タイムスタンプと投稿者情報付きです

ロケーションが承認されると、実行フェーズに入ります。ここで計画が現実になります。

• タスク — タスクを作成して担当者を割り当てます（例: 「系統接続申請を提出」「充電器を発注」「土木工事を手配」）。ステータス更新と期限で進捗を追跡できます
• 見積 — 施工業者の見積を収集・比較します。書類を添付し、条件を記録し、採用する見積を選べます
• 予算管理 — 実支出をBOM見積と比較できます。差異と残予算をリアルタイムで確認できます
• 調達 — 機器発注の状況を追跡します。何を発注済みか、納品済みか、設置済みかを管理できます

ロケーションが稼働開始すると、システムがcommissioning reportを生成し、プロジェクト全体の流れを要約します。

• 完了チェックリスト — 必須項目をすべて確認済み。機器設置、系統接続、ソフトウェア設定、サイン設置まで確認します
• コスト概要 — 最終CAPEXと当初BOM見積を比較し、差異分析を表示します
• タイムライン — 実際のマイルストーンと計画日程を比較し、どこで遅延が発生したかを示します
• 承認 — 公開運用の準備完了をデジタルで確認します

このレポートはエクスポートして、関係者、投資家、取締役会メンバーと共有できます。

プロジェクト設定には4つのタブがあります。

Equipment Catalogue — 組織の機器カタログです。ChargiPediaのハードウェアデータベースと連携しています。グローバルカタログから充電器モデルを追加することも、カスタム項目を作ることもできます。自社の交渉価格（市場価格と異なる場合あり）を設定し、FXレートを管理し、機器をカテゴリ別に整理できます。

Financial Defaults — 新規ロケーションの財務モデルに自動入力されるデフォルト前提を設定します。売上原価（kWhあたりのエネルギーコスト）、売上前提（kWh単価、利用率ランプ）、その他コスト（保守、サイト賃料、保険、バックオフィス）、割引率を含みます。個別ロケーションごとに上書きも可能です。

Contractors — 組織が取引する施工業者のディレクトリです。カテゴリ分け（電気、土木、総合、専門）し、連絡先を記録し、案件履歴を追跡できます。実行フェーズで見積を集める際、このディレクトリの業者を直接ひも付けできます。

Approvals — ロケーションのフェーズ遷移に関する管理ワークフローを設定します。どのチームロールがロケーションを次のステータスへ進められるかを定義します（例: 「costed」から「approved」への移行は管理者のみ承認可能）。これにより、資本配分の意思決定に必要なガバナンスを担保します。

EV充電インフラについて議論するコミュニティスペースです。カテゴリは以下のとおりです。

• フィードバック — プラットフォームのバグ報告や機能要望
• オープンディスカッション — EV充電業界全般に関する議論
• 変更履歴 — Chargalyticsチームによるプラットフォーム更新情報とリリースノート

利用には有効なサブスクリプションが必要です。スレッド作成、返信、添付ファイルのアップロードができます。

登録は3ステップです：

1. アカウント情報 — 画面上部のナビゲーションで新規登録をクリックします。名前、メールアドレス、パスワードを入力してください。
2. 電話番号認証 — 電話番号を入力します。認証コードを記載したSMSを送信します。
3. SMSコード — SMSで届いた6桁のコードを入力し、電話番号を確認します。これでアカウント作成は完了です。

アカウント作成と同時に、7日間の無料トライアルが開始します。フルアクセスで、支払いカードは不要です。

不正利用を防ぎ、1人につき1回のトライアルに制限するため、電話番号を確認しています。これがないと、無料トライアルを延々とつなぐために無制限にアカウントを作れてしまいます。

電話番号の用途はアカウント認証のみです。第三者に共有することはなく、マーケティングにも使いません。電話番号1つにつき、トライアル申請は1回です。

はい。すべての新規アカウントには、プラットフォーム全体を利用できる7日間の無料トライアルが付いています。支払いカードは不要です。ライブマップ、国別分析、CPOベンチマーク、ChargiPedia、Projectsツールをすべて利用できます。

トライアル終了後は、プランを選んで継続できます。何もしなければアクセスが停止するだけで、料金は一切発生しません。

セキュリティのため、ログイン時は毎回メールベースの多要素認証が必要です。メールアドレスとパスワードを入力すると、6桁のコードをメールで送信します。10分以内に認証画面で入力してください。期限切れの場合は新しいコードを再送できます。

Remember meにチェックを入れると、その端末では30日間ログイン状態を維持できます。

プロフィールページでは、表示名、自己紹介、LinkedIn URL、アバターを更新できます。メールアドレスの変更（現在のパスワードが必要）や、パスワード変更も可能です。

右側のサイドバーには所属組織が表示され、まだ参加していない場合は会社を作成できます。

組織を作成すると、チームのアクセス管理ができます。オーナーまたは管理者なら、メールでメンバーを招待し、ロール（owner、admin、billing、member）を割り当て、seatの割り当ても管理できます。会社向けサブスクリプションでは、seat単位課金でチーム全体にアクセスを共有できます。

サブスクリプションページでプランを選択できます。利用可能なプランは2つです：Analytics（€24.99/月）とAnalytics + Projects（€99/月）。月払いと年払いを切り替えられ、年払いなら1か月分お得です。すべての価格は消費税・VAT別で表示されています。適用される税額は、請求先の国に基づいてチェックアウト時に計算されます。

請求ダッシュボードでは、現在のサブスクリプション状況、プラン詳細、次回請求日、支払い履歴を確認できます。すべての支払いはStripeを通じて安全に処理されます。支払い方法の管理、プランのアップグレード・ダウングレード、プロモコードの適用が可能です。

友達を紹介セクションでは、専用の紹介リンクを共有できます。あなたと登録した相手の両方に特典があります。

請求ページからいつでも解約できます。Cancel Subscriptionをクリックして確認するだけです。アクセスは現在の請求期間の終了まで継続します — 途中でいきなり止めることはありません。期間終了前に気が変わった場合は、何も失わずに再開できます。

縛りなし、違約金なし、引き止め専任からの電話もなし。ボタンを押して終わりです。

個人アカウントは同時に1セッションまでです。新しい端末でログインすると、前の端末のセッションは終了します。複数ユーザーで同時利用したい場合は、会社を作成してチーム向けサブスクリプションを設定し、個別にseatを割り当ててください。

ログインページでLog Inをクリックし、次にForgot password?を選んでください。メールアドレスを入力すると、パスワード再設定用のリンクを送信します。リンクには有効期限があるので、届いたら早めに使ってください。