蓄電池監視劣化診断サービス、2035年69億円市場へのロードマップ　技術（SOH）×経済（EaaS）×戦略（エネがえる連携）— 脱炭素時代の「バッテリー資産価値」を最大化する次世代プラットフォーム戦略

蓄電池監視劣化診断サービス、2035年69億円市場へのロードマップ：技術（SOH）×経済（EaaS）×戦略（エネがえる連携）— 脱炭素時代の「バッテリー資産価値」を最大化する次世代プラットフォーム戦略

【序章】69億円の「見えざる市場」— なぜ今、蓄電池の“健康診断”が爆発的に重要なのか？

2025年、エネルギー業界と製造業の未来を見通す上で、一つの重要な市場予測が提示されました。MONOistが報じた富士経済の調査によれば、「蓄電池監視劣化診断サービス」の国内市場が、2035年に69億円へと拡大する見通しが示されました ¹。

一見すると、69億円という数字は、巨大なエネルギー市場全体から見ればニッチな領域に感じられるかもしれません。しかし、この予測は、単なる新しい保守サービス市場の誕生を告げているのではありません。これは、エネルギー業界における「モノ（電池）売り」から「コト（サービス）売り」への、不可逆なパラダイムシフトが具体的な「市場規模」として可視化された、決定的な瞬間です。

このシフトの背後には、世界的な巨大トレンド「EaaS（Energy as a Service）」の台頭があります ⁴。EaaSとは、従来の「使った電力（kWh）に課金する」モデルから脱却し、エネルギーの安定供給、コスト削減、脱炭素化といった「顧客が享受するサービス」そのものに対して、サブスクリプション型で対価を支払うビジネスモデルです ⁵。プレシデンスリサーチによれば、このEaaS市場は2025年時点で846億ドル規模に達し、急速な成長が予測されています ⁴。

EaaSモデルの核心は、顧客が保有する太陽光発電、蓄電池、EVといったエネルギー資産を、サービス提供者がデジタル技術を駆使して遠隔から最適に管理・運用することにあります ⁸。

ここで、本質的な価値の転換が起こります。蓄電池はもはや「電力を貯める箱」ではなく、VPP（仮想発電所）での収益や、EVの中古価格、あるいは家庭の電気代削減を通じて「継続的に価値を生み出す金融資産」として再定義されます。

そして、この「金融資産」の価値を決定づける、ただ一つの、そして最も重要な指標こそが、そのバッテリーの「SOH（State of Health：健康状態）」データに他なりません ⁹。

したがって、2035年の69億円市場 ¹ は、氷山の一角に過ぎません。それは、診断サービスそのものの市場規模です。真の価値は、この「SOH」という鍵によって解錠される、その背後に広がる数兆円規模の「EV中古車市場」「VPP（仮想発電所）市場」「動産保険市場」に眠っています。BaaS（Battery as a Service） ¹⁰ やバッテリーリース ¹² といった新しいビジネスモデルは、SOHの正確な把握なしには成立し得ないのです。

本レポートの目的は、この「SOH」という純粋な技術的指標を、いかにして「経済的価値」に転換し、巨大な新事業を創出するか、その戦略的ロードマップを解明することにあります。

そして結論を先に述べれば、その「技術（SOH診断）」と「経済（価値の可視化）」を繋ぐ日本国内における最強のプラットフォームこそが、「エネがえる」のシミュレーションエンジン ¹³ であり、そのAPI連携 ¹⁴ こそが、この69億円市場の勝者を決定づける鍵となります。本稿では、その全貌を技術的、経済的、戦略的側面から徹底的に解剖します。

【第1部】日本の脱炭素が直面する「3つの崖」とSOH診断という“唯一解”

なぜ今、これほどまでにSOH診断サービスが不可欠とされるのでしょうか。それは、日本の脱炭素戦略が、表からは見えにくい3つの深刻な「崖」に直面しており、そのすべてを乗り越える鍵が「SOHの可視化」にあるからです。

課題1：再エネ普及のジレンマ — 増加する「出力抑制」という“矛盾”

日本政府は「2050年カーボンニュートラル」を掲げ、2025年度、2030年度に向けて脱炭素先行地域（¹⁸）の創設や再エネ導入を強力に推進しています。しかし、その足元では深刻なジレンマが発生しています。

皮肉なことに、太陽光発電の導入が最も進んだ九州電力や東北電力の管内では、電力の需要が供給（発電量）を大幅に下回り、系統を維持するために発電を強制的に停止させる「出力抑制」が常態化しています ¹⁵。2025年度の予測では、東北電力管内での出力抑制率は8.87%に達する見込みも示されており、これは「発電できるにも関わらず、貴重なグリーン電力を捨てている」状態を意味します ¹⁵。

この問題を解決する唯一の方法は、昼間に余った電力を「蓄電池」に貯め、夕方や夜間に使うことです。しかし、その蓄電池が「いつ、どれだけ確実に充放電できるか」＝SOHが把握できなければ、この需給バランス（ディスパッチ）は最適化できません。

課題2：ポストFITの「O&Mクライシス」とVPPの「不良債権」化

2019年から順次始まった「ポストFIT（固定価格買取制度の終了）」は、10年間のO&M（運用・保守）の重要性を浮き彫りにしました。しかし、専門家はO&Mを担う人材の「枯渇」と「高齢化」、そしてO&Mビジネスの品質が低下する「死の谷」を指摘しています ¹⁶。

このO&Mクライシスの本質は、VPP（仮想発電所）ビジネスの根幹を揺るがすリスクに直結します。VPPとは、点在する多数の家庭用・産業用蓄電池をIoTで束ね、あたかも一つの大きな発電所のように機能させる仕組みです。

ここで、衝撃的な事実があります。専門家の分析によれば、SOH（健康状態）が70%を切った蓄電池は、もはやVPPにおいて「不良債権」と化すと指摘されています ¹⁶。SOH 70%の蓄電池は、契約通りの電力を市場に供給（放電）することができず、インバランス（電力の需給不均衡）ペナルティを発生させる「負債」となり得るからです。

数千、数万台の蓄電池でポートフォリオを組むVPPアグリゲーターにとって、自社の「資産」が、SOHの低下によって「不良債権」化していないかをリアルタイムで把握することは、まさに事業の死活問題です。

課題3：EVとBaaS（Battery as a Service）の「残存価値」というブラックボックス

EV（電気自動車）の車両価格の大部分、一説には3〜5割をバッテリーが占めています。しかし、そのバッテリーの「健康状態（SOH）」が正確にわからないため、中古EVの査定、リース契約、保険設計が困難を極めています。

走行距離や年式といった従来のアナログな指標では、バッテリーの真の価値は測れません。結果として、中古EV市場では「バッテリーがどれだけ劣化しているか不明」というリスクが価格に上乗せされ、所有者の残存価値が不当に毀損されている可能性があります。

自動車メーカーやリース会社が推進するBaaS（Battery as a Service）¹⁰ や、バッテリーのリース・サブスクリプション ¹² といった新しい所有モデルの実現には、SOHの正確な把握と、それに基づくRUL（残余寿命）の予測 ¹⁷ が絶対条件となります。

これら日本の脱炭素戦略 ¹⁸ における3つの崖は、すべて「導入した蓄電池群（アセット）のSOHが、リアルタイムで正確に把握できていない」という一点に集約されます。

SOH 70%の蓄電池を90%と誤認してVPPを組めば、そのVPPは破綻します ¹⁶。SOH 95%のEVバッテリーを80%と低く誤認すれば、中古車市場で数十万円の価値が失われます。

したがって、「SOH診断」は単なる保守サービスではありません。それは、日本の次世代エネルギーインフラの「信頼性」と「経済性」を担保する、最重要のリスクマネジメント技術なのです。

【第2部】SOH（健康状態）推定の最前線 — AIと物理モデルはここまで進化した

では、SOHは具体的にどのようにして推定されるのでしょうか。この技術の最前線を理解することは、診断サービスの「価値の源泉」を理解することに直結します。

SOH（健康状態）とRUL（残余寿命）の違い

まず、混同されがちな2つの重要パラメータを定義します。

• SOH (State of Health / 健康状態): 新品時の公称容量（100%）と比較して、現在のバッテリーが蓄えられる最大の電力容量（または出力可能なパワー）が何%かを示す指標です ⁹。一般的に、容量が80%（または70%）を下回ると「寿命」と見なされます。

• RUL (Remaining Useful Life / 残余寿命): そのバッテリーが「寿命」（例：SOH 80%）に達するまでに、あとどれくらいの期間、または充放電サイクル数が残されているか、という「余命」の予測です ¹⁷。

SOHは「現在の健康診断結果」、RULは「将来の余命宣告」であり、これらはBMS（バッテリーマネジメントシステム）が監視すべき最重要情報です ⁹。

なぜSOH推定は難しいのか？

SOHを正確に測定する最も確実な方法は、バッテリーを「満充電」にし、そこから「完全放電」させて、取り出せた電力量を測定することです。しかし、EVや家庭用蓄電池、あるいは電力系統に接続された蓄電所で、日常的にこのような操作を行うことは物理的に不可能です。

したがって、技術的に求められるのは、通常の使用（部分的な充放電）データから、高精度に、かつ低コスト（軽量）な計算処理でSOHを推定するアルゴリズムです。特に、BMS（バッテリー管理システム）に搭載されるマイクロプロセッサは低コスト・低性能であることが多いため、計算負荷の低さ（Low computational complexity）は実用化に向けた重要な要件となります ²⁰。

SOH推定手法の徹底解剖：3つのアプローチ

SOH推定のアプローチは、大きく3つに分類されます。それぞれの手法はトレードオフの関係にあり、その進化の歴史こそが、現在の診断サービス技術の基盤となっています。

1. モデルベース（物理）アプローチ

等価回路モデル（ECM）や物理化学モデル ²² を用いて、電池内部の電気化学的なふるまい（リチウムイオンの移動や抵抗など）を数学的にシミュレートする手法です。

• 長所: 物理法則に基づいているため、SOHの推定根拠が明確です。

• 短所: 精緻なモデルは計算コストが非常に高く、BMSへのリアルタイム実装が困難です ²¹。また、電池の個体差や複雑な劣化メカニズムをすべてモデル化するのが難しいという課題があります。

2. データ駆動（AI/ML）アプローチ

電圧、電流、温度などの時系列データをAI（人工知能）やML（機械学習）に大量に学習させ、SOHとの間の複雑な非線形の相関パターンを「発見」させる手法です ²³。

• 手法: 近年、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）²⁵、LSTM（長短期記憶ネットワーク）²⁶、さらにはLLM（大規模言語モデル）の応用 ²⁶ まで研究が進んでいます。例えば、MaらはCNNを用いて、生の充電電圧軌道から自動的に特徴量を抽出し、SOHを推定するモデルを提案しています ²⁵。

• 長所: 物理モデルでは捉えきれない、複雑な劣化パターンも学習できる可能性があります。

• 短所: 「なぜAIがそのSOHだと判断したのか」という説明性（ブラックボックス問題）が課題となります。また、高精度なモデルを構築するには、あらゆる劣化パターンを網羅した膨大な学習データセットが必要です。

3. ハイブリッド（有望株）：ICA/DVA アプローチ

現在、実用化の観点で最も有望視されているのが、このハイブリッドアプローチです。これは、物理モデルとデータ駆動の両方の長所を組み合わせたものです。

• 手法: ICA（Incremental Capacity Analysis / 増分容量分析）またはDVA（Differential Voltage Analysis / 差動電圧分析）と呼ばれる手法が代表的です ²⁰。

• 原理: これは、バッテリーの充放電曲線を数学的に「微分」（例：容量の増分 dQ と電圧の増分 dV の関係、dQ/dV）する処理です。この微分曲線には、バッテリー内部の電気化学反応（例：特定の活物質がリチウムイオンを吸蔵・放出する反応）に対応する「ピーク（山）」が現れます。

• 価値: バッテリーが劣化すると、この「ピーク」の高さ、位置、面積が変化します。これは、内部の劣化メカニズム（例：リチウムイオンの損失、活物質の損失）を直接反映しています ²⁰。ICA/DVAは、いわばバッテリーの「CTスキャン」や「血液検査マーカー」に例えられます。

• 評価: 学術論文（²⁰）では、ICA/DVAは「物理的な特徴（劣化メカニズム）とデータ駆動型技術を両立する有望な中間地点（a promising middle ground）」と高く評価されています。物理的根拠のある特徴量（ピーク）をAIで解析するため、純粋なデータ駆動型アプローチよりも少ないデータで、かつ高い説明性を持ってSOHを推定できる可能性があります。

【表】SOH推定手法の戦略的比較

SOH推定技術の商業的な「戦場」は、もはや「推定アルゴリズムの優劣」そのものではありません。それは、「いかに『データ取得が容易』で『計算量が軽い』²¹ かつ『説明可能』な特徴量（²⁰) を見つけるか」という「特徴量エンジニアリング」の戦いです。

例えば、ArXivで発表されたある研究（²¹）は、複雑なEIS（インピーダンス法）データや非線形なカーブフィットを避け、わずか4つの周波数でのインピーダンスという「軽量なデータ」から、BMSプロセッサに実装可能な「線形回帰」でSOHを推定する手法を提案し、2%未満の平均絶対誤差（MAE）を達成しています ²¹。

また、日本国内のスタートアップ、プロスペクティブ・テクノロジーズ（²⁷）は、高価な専用機材（EIS法）を必要とせず、車両のOBD2ポートから取得できるCAN情報（既存のデータソース）に着目し、独自の電気数学アプローチで95%以上の高精度推定を実現していると報告しています ²⁷。

これらの最前線の取り組みに共通しているのは、「理想的なデータ（EISなど）」を追うのではなく、「現実的に手に入るデータ（電圧カーブ、OBD2）」から、いかにSOHという「シグナル」を効率的に抽出するか、という実用化に向けた視点です。

【第3部】ユースケース別・徹底分析：誰が「SOHデータ」に金を払うのか？

SOH推定という技術は、それ単体では価値を生みません。価値は、その技術データ（例：「あなたのSOHは85%です」）を受け取り、自らの「課題解決」や「利益創出」に活用する顧客（オーディエンス）によって初めて定義されます。

69億円市場 ¹ を形成する主要なステークホルダー別に、SOHデータがどのような「経済的価値」に転換されるのか、具体的なユースケースを分析します。

Case 1：自動車メーカー（OEM）とBaaS事業者

• 課題: EVの「残存価値」のブラックボックス化 ¹⁰。リース満了時や下取り査定時に、SOHが不明であるために適切な価格が付けられず、顧客（ユーザー）の不利益や、中古車市場の非効率を招いていること。

• 解決: SOHデータの可視化による、透明性の高い「バッテリー健康状態証明書」の発行。

• 新事業（経済価値）:

  1. 中古EV市場の創出: 走行距離や年式ではなく、「SOH 92%」といった客観的指標に基づく公正な中古EV査定市場を確立できます。

  2. BaaS（Battery as a Service）: BaaS ¹⁰ やサブスクリプション ¹² において、SOHをベースにした柔軟な価格設定（例：SOH 90%以上を保証するプレミアムプラン）が可能になります。

  3. 二次利用（セカンドライフ）: 車載利用（ファーストライフ）を終えたバッテリーを、SOHの値に応じて選別し、「定置用蓄電池」として二次利用する市場を構築できます。

Case 2：損害保険・メンテナンス事業者

• 課題: 蓄電池の性能保証（例：「15年間で容量60%保証」²⁸）のリスク（保険料率）が、使用状況によって大きく変動するため、定量的に算出できないこと。

• 解決: SOHの常時監視と、RUL（残余寿命）の予測による「予知保全」 ¹⁹ の実現。

• 新事業（経済価値）:

  1. 動的な保険商品: 自動車のテレマティクス保険（運転状況に応じて保険料が変わる）と同様に、蓄電池の使用状況（充放電サイクル、温度、放電深度など）とリアルタイムSOHに基づき、保険料率が変動する「ダイナミック・インシュアランス」を開発できます。

  2. 予知保全サービス: SOHの低下速度が速まっている（＝RULが急速に短くなっている）バッテリーを早期に検知し、故障する前にメンテナンス（または交換）を提案する、高付加価値な保守サービスを展開できます。

Case 3：蓄電池メーカー（OEM）

• 課題: 過剰な保証（ワランティ）コストの発生。R&D（研究開発）部門が、自社製品が市場（リアルワールド）でどのように使われ、どのように劣化しているかの実測データ（フィードバック）を持てていないこと。

• 解決: 市場に出回る全個体のリアルタイムSOHデータ（デジタルツイン）の収集と分析。

• 新事業（経済価値）:

  1. 保証コストの適正化: ユーザーの過失（例：メーカーの想定を超える過酷な使用）による早期劣化をSOHデータで客観的に証明し、不必要な保証交換コストを削減します。

  2. 動的な保証（ダイナミック・ワランティ）: SOHデータを活用し、「VPPアグリゲーションでの高頻度な充放電は保証対象外」または「自家消費優先の穏やかな使い方なら保証を5年延長」といった、使用実態に基づいた柔軟な保証サービスを提供できます。

  3. R&Dへのフィードバック: リアルな劣化データを次世代製品の開発に活かし、市場競争力を高めます。

Case 4：VPPアグリゲーターと需要家（工場・家庭）

• 課題: VPPリソース（蓄電池群）の信頼性低下と、SOH 70%以下の「不良債権」化リスク ¹⁶。

• 解決: VPPポートフォリオ（数千台の蓄電池群）の「健康状態（SOH）」のリアルタイム・ダッシュボード管理。

• 新事業（経済価値）:

  1. 高度なアセットマネジメント: SOHデータに基づき、個々の蓄電池への充放電指令の「深さ」や「頻度」を動的に変更します。例えば、SOHが高い個体にはアグレッシブに放電させて収益を追求し、SOHが低下してきた個体には浅い充放電のみを許可して寿命を延ばす、といった最適化が可能です。

  2. 収益と資産寿命のトレードオフ最適化: 「VPP全体の収益最大化」と「蓄電池フリート全体の資産寿命の最大化」という二律背反の課題を、SOHデータに基づいて最適化します。

これらの全ユースケースに共通しているのは、SOHという「技術データ」が、ビジネス上の「リスクヘッジ」と「新たな収益機会」に直結しているという事実です。

【第4部：本レポートの核心】なぜ「診断サービス」と「エネがえる」の連携が“最強のソリューション”となるのか？

前章では、SOHデータが持つ潜在的な経済価値をユースケース別に分析しました。しかし、ここでSOH診断サービス事業者が直面する、最も重大な「死の谷（デスバレー）」が存在します。

SOH診断サービスが直面する「So What?（だから何？）」の壁

それは、「あなたのSOHは85%です」という診断データ（ファクト）は、それ単体では1円の価値も生まないという冷徹な現実です。

自動車メーカー、損保会社、VPP事業者、そして一般の需要家（顧客）が本当に知りたいのは、「So What?（だから、何？）」— その先にある経済的インパクトです。

• 「SOHが85%だと、来年の私の電気代はSOH 95%の場合と比べていくら変わるのか？」

• 「SOH 85%のこの中古EVの価格は、SOH 90%の個体と比べていくら安くすべきか？」

• 「この蓄電池ポートフォリオ（平均SOH 82%）で、来期のVPP収益はいくらを見込めばよいか？」

この「技術データ（SOH）」から「経済的価値（円、ドル）」への翻訳、この「So What?」への回答こそが、SOH診断ビジネスの成否を分けるすべてです。

「エネがえる」が持つ圧倒的な“解”：経済効果の「証明力」

この「経済的価値への翻訳」という、最も困難かつ重要なタスクにおいて、日本市場で圧倒的な実績と信頼性を持つのが、国際航業株式会社が提供する「エネがえる」シミュレーションプラットフォームです ¹³。

「エネがえる」は、単なるシミュレーターではありません。それは「経済的価値の翻訳・証明エンジン」です。

• 信頼の基盤（実績）: 官公庁自治体、大手自動車メーカー、大手EV充電器メーカー、大手電力会社・ガス会社、大手太陽光・蓄電池メーカー、商社、全国販売施工店や工務店・リフォーム会社など、700社以上の導入実績。累計診断回数は15万件を突破 ¹³。

• 価値の翻訳（機能）: わずか15秒で「太陽光・蓄電池の経済効果」を診断し、CO2削減量、最適な電気料金プランまで、複雑なシミュレーションを自動で実行します ¹³。

「エネがえる」のシミュレーションが持つ「説得力」がいかに強力であるかは、以下の3つの導入事例が明確に証明しています ¹³。

1. 【政策決定】環境省の事例：業界の“思い込み”を破壊

環境省は、非FIT（FITを使わない）自家消費型太陽光の補助金利用率が極端に低いという課題に直面していました。業界には「非FITはFIT（売電）より経済的に劣る」という強固な“思い込み”があったからです。

環境省は「エネがえる」を導入し、数十パターンの詳細な経済シミュレーションを実施。その結果、「非FIT＋補助金」がFITに勝るとも劣らない経済的メリットを持つことを定量的に証明しました。このデータを基に広報資料を作成し、自治体や事業者に説明した結果、補助金申請件数が劇的に増加しました。「エネがえる」の定量分析が、業界の常識を覆し、政策の実効性すら動かしたのです 13。

2. 【営業（B2C）】ELJソーラーコーポレーションの事例：“信頼”を生み出す

全国トップクラスの販売実績を持つELJソーラーは、営業社員全員に「エネがえる」を導入。手計算やオーバートークによるコンプライアンスリスクを排除し、全社で統一された高精度なシミュレーション結果を顧客に提示するようにしました。結果、商談の納得感が飛躍的に向上し、月1,000件の商談で成約率60%という驚異的な成果を達成。「エネがえる」が、顧客の不安を解消し「信頼」を生み出す最強の営業ツールであることを証明しました ¹³。

3. 【業務（B2B）】エクソルの事例：ビジネスの“拡張性”を提供

産業用太陽光を手掛けるエクソルは、Excelマクロで行っていた自家消費シミュレーションに3時間もかかっていました。「エネがえる」のAPIを導入し、自社システムと連携させた結果、シミュレーション時間はわずか5分に短縮。提案のスピードと質が向上し、顧客満足度が高まりました。これは「エネがえるAPI」が、ビジネスの「速度」と「拡張性」を提供するプラットフォーム（PaaS）であることを証明しています ¹³。

【戦略的結合の瞬間】SOH診断は「エネがえる」の“最後の1ピース”

ここに、本レポートの最重要結論を提示します。

SOH診断データ（現在の健康状態）は、「エネがえる」のシミュレーション（未来の経済予測）の精度を完成させる、“最後の1ピース”です。

この戦略的結合のロジックは、以下の通りです。

1. 現在（As-Is）： 現在の産業用「エネがえるBiz」のシミュレーション ³⁰ は、蓄電池の劣化を「出力されたExcelレポート内の簡易計算ロジック」に基づいて任意の劣化率（初期値0.35%/年・劣化率は可変）に基づき計算しています。これは営業・提案時に十分な仕様ですが、あくまで「簡易的な推計」です。

2. 診断（Fact）： 一方、「蓄電池診断サービス」 ²⁰ は、バッテリーの「現在（リアル）のSOH＝85%」という「実測値」を提供します。

3. 連携（API）： SOH診断サービス事業者が、診断機やBMSから取得したこの「実測SOH＝85%」というデータを、「エネがえる」のAPI ¹⁴ と連携し蓄電池による10年・15年など長期経済効果試算ロジックに用いる、Input（初期値）として渡します。

4. 価値創出（Simulation）： 「エネがえるAPI」と連携した独自の推計ロジックは、この「実測SOH 85%」を新たなスタートラインとして、その個体専用の未来の経済効果（例：今後10年間の電気代削減額、VPP収益、投資回収年）を高精度に再シミュレーションします。

5. 結論（Economic Value）： この連携により、SOH診断サービス事業者は、「あなたの電池は健康です/不健康です」という技術レポート（コスト）の提供者から脱却し、「SOH 85%のあなたの電池の“未来の収益力”はXXX万円です」という経済価値レポート（投資）の提供者へと、劇的にそのビジネスモデルを進化させることができます。

これは、SOH（現在の健康状態） × エネがえるAPI（未来の経済効果推計） ＝ バッテリーの「真の資産価値（T-EAV：Total Economic Asset Value）」を確定させる、唯一無二のソリューションの誕生を意味します。

【第5部：戦略的提案】「診断×エネがえるAPI」で構築する次世代エネルギー事業

この「技術（診断）×経済（シミュレーション）」の連携は、机上の空論ではありません。「エネがえる」が提供する強力なAPI群 ¹⁴ は、診断サービス事業者が自らのビジネスを、単なる「診断屋」から「エネルギー・アセットマネジメント・プラットフォーム」へとスケールさせるための、実証済みの武器です。

「エネがえる」が提供する主要なAPI群は、戦略的な目的別に設計されています ¹⁴。

• エネがえるV4 API: 住宅用・低圧シミュレーション用 ¹⁴

• エネがえるBiz API: 産業用・高圧シミュレーション用 ¹⁴

• エネがえるAI Sense API: 蓄電池等の最適制御スケジュール作成用 ¹⁴

• 市場連動型料金プラン対応API: JEPX連動などの複雑な料金プラン対応 ¹⁴

これらを活用し、ターゲットオーディエンス（需要家、自動車メーカー、損保・メンテ事業者）の課題を解決する、具体的なソリューションを提案します。

ソリューション1：「診断ハードウェア事業者」 × 「エネがえるV4 API」

• 事業モデル: 自動車整備工場、中古EV査定事業者、住宅メンテナンス事業者が、OBD2スキャナ ²⁷ やポータブル診断機でSOHデータを取得する。

• API連携: 取得した「SOH実測値（例：82%）」をエネがえるV4 API ³² に投入します。

• 提供価値: 顧客に対し、「SOH 82%のこの中古EVは、今後5年間の経済的価値（ガソリン車との比較、節約できる電気代）がXXX万円です」「SOH 88%のあなたの家庭用蓄電池は、現在のSOHを起点に計算すると、あとX年で投資回収可能です」といった、信頼性の高い「経済価値証明書」を発行するサービスが可能になります。これは、すでにエネがえるシミュレーターが太陽光・蓄電池・EV・V2Hの売り手に対して提供している「信頼」という価値を、中古車市場やO&M市場で再現するものです。

ソリューション2：「VPP/BaaS事業者」 × 「エネがえるAI Sense API」 (SOH診断の究極のマネタイズ)

• 事業モデル: これが「SOH診断」の究極のマネタイズであり、第1部で述べた「VPPの不良債権化」 ¹⁶ を防ぐ唯一のソリューションです。

• API連携: VPP/BaaSプラットフォームが、フリート（数千台のEVや蓄電池）から「リアルタイムSOHデータ」を常時取得します。

• 価値1：パーソナライズド最適制御: このSOHデータをエネがえるAI Sense API ³³ に投入します。「AI Sense」は、気象予測や電力価格（JEPX）¹⁴ に加え、「個々の電池の健康状態（SOH）」も考慮した、「パーソナライズドされた充放電スケジュール」を自動生成します ¹⁴。

• 価値2：資産寿命の最大化: AI Sense APIは、SOHに応じて制御ロジックを動的に変更します。

  • SOH 98%（新品）の電池には: 「アグレッシブに充放電（深放電）し、JEPXの価格スパイクを取りに行け。収益を最大化せよ」と指令。

  • SOH 75%（老朽）の電池には: 「充放電深度を浅くし（例：40%-80%の範囲のみ）、自家消費優先で。資産寿命（RUL）の維持を最優先せよ」と指令。

• 提供価値: VPP事業者は、「フリート全体の収益最大化」と「資産（蓄電池）の寿命最大化」という二律背反のトレードオフを、AIによって両立できるようになります。

ソリューション3：「産業用O&M事業者」 × 「エネがえるBiz API」

• 事業モデル: 工場やビル（高圧・低圧）の自家消費O&M事業者が、エクソルの事例 ¹³ のようにBiz API ¹⁴ を活用します。

• API連携: 年1回の定期点検でSOH診断を実施し、その「実測値」をBiz APIに反映させ、翌年のシミュレーション精度を自動で更新（キャリブレーション）します。

• 提供価値: 「エネがえる」が提供する「経済効果シミュレーション保証」 ³⁴ と、SOH診断による「ハードウェア性能保証」を組み合わせます。これにより、「ハード（物理）とソフト（経済）の両面からのW保証」という、競合他社が追随不可能な、最高レベルのO&Mパッケージ商品が完成します。

【結論】69億円市場の勝者となるために —「Netflix」モデルでエネルギー市場を制覇する

MONOistが報じた2035年の69億円市場 ¹ は、SOHという「技術データ」を取得するサービス（ハードウェアとアルゴリズム）の市場に過ぎません。しかし、本稿で徹底的に分析したように、そのデータの真価は、そこから「経済的価値」を引き出すことにあります。

エネルギー市場が「Netflix」のようなEaaS（Energy as a Service）⁶ へと移行する中で、SOHデータは「顧客がどのコンテンツ（エネルギーサービス）を求め、どれだけの価値を享受しているか」を知るための、最も重要な「視聴データ（アセットデータ）」となります。

SOH診断サービスは、「コスト」ではなく、EaaSビジネスにおける「価値創出の源泉」です。

しかし、診断データ（センサー）だけでは事業は立ち行かず、「So What?」の壁にぶつかります。そのデータを「経済的価値」に翻訳し、「最適制御」というアクションに変える「頭脳（AI）」が必要です。

「エネがえる」のAPI群 ¹⁴ は、その「頭脳」をサービス事業者に提供する、700社以上の導入実績 ¹³ に裏打ちされた、日本で最も信頼できる実証済みのプラットフォームです。

事例：電気料金シミュレーション：エネがえるAPIが実現したパナソニックの「おうちEV充電サービス」 

今、このレポートを読んでいる需要家、自動車メーカー、蓄電池メーカー、損保・メンテ事業者の皆様が取るべき行動は、SOH診断ハードウェアを単体で開発・販売することではありません。

「診断（SOH）」×「エネがえるAPI（経済価値）」

この2つを連携させ、顧客のバッテリー資産価値（T-EAV）を最大化する、次世代のエネルギー・アセットマネジメント・プラットフォームを構築すること。それこそが、69億円市場の真の勝者となるための、唯一の戦略的ロードマップです。

---

【よくある質問（FAQ）】

本レポートの重要な論点について、想定される質問と回答をFAQ形式でまとめます。

Q1: 蓄電池のSOH（健康状態）推定で、現在最も実用的で信頼できる方法はどれですか？

A1: 単一の完璧な方法は存在しませんが、学術研究 ²⁰ では、電池の物理的特徴（劣化メカニズム）を反映する「ICA（増分容量分析）」や「DVA（差動電圧分析）」と、データ駆動型（AI）を組み合わせたハイブリッド手法が、実用性と精度のバランスに優れた「有望な中間地点」として注目されています。純粋なAI（データ駆動） ²⁵ は説明性に課題があり、純粋な物理モデル ²² は計算コストが高い傾向がありますが、ハイブリッド手法は両者の長所を活かすアプローチとして期待されています。

Q2: 「エネがえる」はSOH診断ハードウェア（測定器）も提供していますか？

A2: いいえ。「エネがえる」はSOH診断ハードウェアは提供していません。エネがえるの核心的価値は、ハードウェア（測定器）、BMS、またはOBD2スキャナ ²⁷ などから得られるSOHデータを「Input」とし、それを基に「経済効果のシミュレーション」（¹³）や「AIによる最適充放電制御」（¹⁴）を「Output」として提供する、APIプラットフォーム（¹⁴）にあります。診断ハードウェア事業者とは、補完関係にある「パートナー」となります。

Q3: 診断サービス事業者ですが、「エネがえるAPI」と連携する具体的なステップを教えてください。

A3: まず、貴社の診断サービス（OBD2スキャナ、BMSデータなど）で取得したSOH（例：85%）やRUL（例：残り8年）のデータを準備します。次に、「エネがえる」のV4 API ³² やBiz API ¹⁴ を呼び出す際に、これらのSOH/RUL値をパラメータとして渡します。エネがえる APIは、その「実測値」を前提とした、高精度な未来の経済効果シミュレーション結果をJSON形式などで返します。これにより、貴社は顧客に対し「経済価値レポート」を迅速に提供できます。エクソルの事例 ¹³ のように、自社システムへのAPI組み込みが可能です。

Q4: 自動車メーカー（OEM）がエネがえるAPIと連携する具体的なメリットは何ですか？

A4: 大きく2つあります。1つ目は「中古EV・BaaS事業」 ¹⁰ です。車両から取得したSOHデータをエネがえるAPIと連携させ、そのEVの「未来の経済的価値（例：節約できる電気代、V2H利用時の経済性）」を正確に算出することで、透明性の高い中古査定やリース価格設定が可能になります ¹²。2つ目は「V2H（Vehicle to Home）の最適化」です。「エネがえるAI Sense API」 ³³ と連携し、EVバッテリーのSOH状態も考慮した、家庭の充放電（V2H）制御を最適化し、顧客の経済メリットとバッテリー寿命の双方を最大化できます。

Q5: VPPアグリゲーターですが、エネがえるAI Sense APIはどのように役立ちますか？

A5: VPP事業の最大のリスク ¹⁶ である「SOH 70%以下の不良債権化」を回避するために決定的な役割を果たします。貴社がフリート（蓄電池群）から取得したSOHデータを「エネがえるAI Sense API」 ³³ に渡すことで、AIが各蓄電池の健康状態に合わせ、「収益最大化」と「バッテリー寿命保護」を両立する最適な充放電スケジュールを自動生成します ¹⁴。これにより、VPPポートフォリオ全体の資産価値（アセットヘルス）を維持し、持続可能な事業運営が可能になります。

---

【ファクトチェック・サマリー】

本記事の信憑性を担保するため、主要な論点の根拠となった情報を以下に示します。

• 市場規模予測（69億円/2035年）: 富士経済の調査に基づくMONOistの報道 ¹ に基づいています。

• SOH/RUL推定技術（ICA, DVA, ML, LLM等）: ArXiv、IEEE、MDPI、PMCといった学術論文・査読付きジャーナル ⁹ に基づいています。

• EaaS（Energy as a Service）市場トレンド: Precedence Research、IRENA、Deloitte、Mintz、RFFなどの国際的な調査機関・コンサルティングファームのレポート ⁴ に基づいています。

• 日本のO&M課題とVPPリスク: 専門家の分析レポート ¹⁶ に基づいています。

• BaaS（Battery as a Service）の動向: 関連する業界レポートや記事 ¹⁰ に基づいています。

• エネがえるのサービス内容・実績・API: 「エネがえる」公式サイトの公開情報、導入事例（環境省、ELJソーラーコーポレーション、エクソル） ¹³、およびAPI仕様に関する公開資料 ¹⁴ に基づいています。

• 国内のスタートアップ動向: プロスペクティブ・テクノロジーズの事例 ²⁷ は、スタートアップ関連メディアの報道に基づいています。

---

【引用・出典一覧】

20 https://arxiv.org/html/2312.03097v3

25 https://www.mdpi.com/1996-1073/18/6/1463

21 https://arxiv.org/html/2406.06151v1

23 https://www.researchgate.net/publication/355864359_Battery_State-of-Health_Estimation_Using_Machine_Learning_and_Preprocessing_with_Relative_State-of-Charge

24 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10183024/

13 https://www.enegaeru.com/

30 https://www.enegaeru.com/battery-sim

31 https://speakerdeck.com/satoru_higuchi/tai-yang-guang-xu-dian-chi-orudian-hua-falsejing-ji-xiao-guo-simiyuresiyon-enegaeru-repotofalsejian-fang-maniyuaru

29 https://speakerdeck.com/satoru_higuchi

34 https://biz.enegaeru.com/product

18 https://www.meti.go.jp/shingikai/enecho/denryoku_gas/saisei_kano/pdf/074_01_00.pdf

26 https://arxiv.org/html/2501.18123v1

17 https://arxiv.org/html/2505.08151v3

9 https://arxiv.org/html/2110.03585v2

19 https://arxiv.org/html/2507.09766v1

22 https://arxiv.org/html/2503.13558v3

4 https://www.precedenceresearch.com/energy-as-a-service-market

8 https://www.irena.org/-/media/Files/IRENA/Agency/Publication/2020/Jul/IRENA_Energy-as-a-Service_2020.pdf

5 https://www.deloitte.com/uk/en/Industries/energy/perspectives/energy-as-a-service.html

6 https://www.mintz.com/insights-center/viewpoints/2151/2021-07-15-energy-service-netflix-ification-energy-market

7 https://www.rff.org/publications/issue-briefs/energy-service-business-model-expanding-deployment-low-carbon-technologies/

27 https://startupleague.jp/column/000022/

12 https://www.gii.co.jp/report/fs1725044-ev-battery-testing-diagnostic-services-industry.html

1 https://online.bci.co.jp/article/detail/3944

2 https://monoist.itmedia.co.jp/

3 https://www.techeyesonline.com/news/detail/monoist-202511101100-1/

3 https://www.techeyesonline.com/news/detail/monoist-202511101100-1/

35 https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3618

16 https://www.enegaeru.com/completeanalysisofsolar-batteryoandmcosts

15 https://pvma.jp/2025%E5%B9%B4%E5%BA%A6-%E5%90%84%E9%9B%BB%E5%8A%9B%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E5%86%8D%E7%94%9F%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%82%A8%E3%83%8D%E3%83%AB%E3%82%AE%E3%83%BC%E5%87%BA/

10 https://j-far.or.jp/wp-content/uploads/2024report_Kaula.pdf

28 https://www.solar-partners.jp/contents/144938.html

11 https://tomoruba.eiicon.net/articles/4827

27 https://startupleague.jp/column/000022/

13 https://www.enegaeru.com/

14 https://www.enegaeru.com/feature

32 https://www-v4.enegaeru.com/apidoc/index.html

33 https://www.enegaeru.com/documents/ai-sense