エネルギー診断API・BPO×インシュアテックによるエネルギー金融エコシステム構想

エネルギー業界のデジタルトランスフォーメーションが加速する中、エネがえるAPI、エネがえるBPO、そして急成長するインシュアテック市場の融合が、従来の業界境界を越えた革新的な価値創造の可能性を示している。この3つの要素が組み合わさることで生まれる新たなエコシステムは、単なる技術的統合を超えて、エネルギー事業者、保険会社、そして最終消費者すべてにとって根本的な価値提案の再定義をもたらす可能性を秘めている。本稿では、これらの要素がどのように相互作用し、どのような新価値を創造できるかを包括的に分析し、具体的な実装戦略と数理モデルを提示する。

参考：国際航業、日本リビング保証と業務提携／太陽光発電・蓄電システム「経済効果シミュレーション保証」の提供開始～予測分析を活用し、性能効果をコミットする「シミュレーション保証」分野を強化～ | 国際航業株式会社

参考：再エネ導入の加速を支援する「エネがえるAPI」をアップデート住宅から産業用まで太陽光・蓄電池・EV・V2Hや補助金を網羅～大手新電力、EV充電器メーカー、産業用太陽光・蓄電池メーカー、商社が続々導入～ | 国際航業株式会社

参考：国際航業、エコリンクスと提携し、再エネ導入・提案業務を支援する「エネがえるBPO/BPaaS」を提供開始　経済効果の試算・設計・補助金申請・教育研修を1件単発から丸ごと代行まで柔軟に提供～経済効果試算は1件10,000円から最短1営業日でスピード納品～ | 国際航業株式会社

エネがえるAPIの技術的基盤と拡張可能性

APIアーキテクチャの詳細分析

エネがえるAPIは、エネルギー業界における経済効果シミュレーションの標準基盤として、4つの主要APIサービスで構成されている1。これらは単なる計算ツールではなく、複雑なエネルギーシステムの経済性を高精度で予測するための包括的なプラットフォームである。

エネがえるV4 APIは住宅用・低圧向けの中核機能を担い、太陽光・蓄電池経済効果試算を月別・時間帯別の推計で提供する。このAPIの特徴的な機能として、電気料金プラン3000種類以上、蓄電池データ22社87製品以上、2,000件以上の自治体スマエネ補助金データを活用した高精度シミュレーションが挙げられる2。

エネがえるEV・V2H APIは、電気自動車とV2H（Vehicle-to-Home）システムの経済効果を算出する特化型APIである。この領域は特に注目されており、RE100に加盟するソフトバンクのような企業が再生可能エネルギー100％化を目指す中3、EV×太陽光×蓄電池の統合システムの需要が急速に拡大している。

エネがえるBiz APIは産業用自家消費型太陽光・蓄電池に特化し、低圧/高圧対応で365日1時間単位の詳細推計を実現している。この精度レベルは、大規模産業用途での投資判断に必要な厳密性を満たしており、メガソーラー事業者にとって不可欠なツールとなっている。

エネがえるAI Sense APIは、電力消費量実データ連携と蓄電池最適制御に焦点を当てた最先端APIである。日射量・発電量・需要予測・気象警報等のAPIも個別提供可能であり、IoTデータとの連携による高度な予測モデリングを実現している1。

技術的優位性とデータ資産

エネがえるAPIの競争優位性は、特許取得済みの独自技術（2件）と独自保有データベースにある2。年間15万件以上の診断実績を通じて蓄積されたデータは、機械学習モデルの精度向上と新たなアルゴリズム開発の基盤となっている。

特に重要な技術的要素として、以下の計算フレームワークが挙げられる：

電気料金計算モデル：

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月間電気料金 = 基本料金 + (電力量料金単価 × 使用電力量) + 燃料費調整額 + 再生可能エネルギー発電促進賦課金

太陽光発電経済効果計算：

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年間経済効果 = (発電量 × 売電単価) + (自家消費量 × 電気料金単価) - システム年間コスト

蓄電池最適化モデル：

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最適充放電パターン = arg max Σ(電力料金差額 × 充放電量 - 劣化コスト)

これらの計算モデルは、実際の市場データと気象データを組み合わせることで、高い予測精度を実現している。

エネがえるBPOの戦略的価値と新たなサービスモデル

BPOの包括的サービス体系

エネがえるBPO（Business Process Outsourcing）は、2025年春の提供開始に向けて開発が進められている革新的なサービスである2。このサービスは単なる業務代行を超えて、エネルギー事業者のコア業務への集中と専門性の外部活用を同時に実現する戦略的パートナーシップモデルである。

BPOサービスの特徴的な価値提案は以下の5つの軸で構成されている：

コスト削減軸では、固定費を変動費に転換することで、季節変動や人材不足への柔軟な対応を可能にする。これは特にエネルギー事業の繁忙期（夏季・冬季の需要増加期）において、人材リソースの最適配分を実現する。

効率化軸では、再生可能エネルギー関連の複雑な業務をアウトソーシングすることで、コア業務への集中を促進する。専門家チームの知見と効率的なワークフローにより、従来比で大幅な業務効率向上が期待される。

標準化軸では、業務解像度の高い専門チームによる一貫した品質基準を提供する。これにより業務の属人化を防ぎ、高品質なサービスを安定して提供できる。将来的な内製化への移行も容易に進められる設計となっている。

スケール対応軸では、単発依頼から大量案件、年間契約まで柔軟に対応する。繁忙期や大型プロジェクト時にも安定したサービス品質を維持する仕組みが構築されている。

カスタマイズ軸では、試算、レポート、設計内容を顧客ニーズに合わせて柔軟に調整する。ブランディングやターゲット層に応じた最適な提案内容を実現する2。

対象市場と戦略的ポジショニング

エネがえるBPOの対象市場は、太陽光・蓄電池メーカー、商社・販売施工店、大手事業者・地方自治体・金融機関、住宅会社・ビルダー、シミュレーションを希望する需要家と多岐にわたる2。

特に注目すべきは、金融機関への展開である。再生可能エネルギープロジェクトファイナンスの市場拡大に伴い、金融機関は専門的な技術評価とリスク分析の能力向上が急務となっている。エネがえるBPOは、こうした金融機関のニーズに対して、技術的専門性と実績に基づく信頼性を提供できる独自のポジションを確立している。

インシュアテック市場の現状と成長機会

市場規模と成長トレンド

インシュアテック市場は、保険（Insurance）とテクノロジー（Technology）の融合により生まれた新たな事業領域である5。矢野経済研究所の調査によると、2023年の市場規模は2,830億円、2024年には3,180億円に成長すると推定されており5、2020年の1,290億円から劇的な成長を遂げている。

この成長の背景には、AIやIoT、デジタルプラットフォームなどの技術進歩と、顧客体験の抜本的改善への要求がある。従来の保険業界では、複雑な契約プロセス、不透明な価格設定、画一的な商品設計などが顧客満足度の障壁となっていた。インシュアテックは、これらの課題を技術的革新により解決する可能性を示している6。

技術革新の具体的応用

インシュアテック分野における技術革新は、以下の領域で特に顕著である：

リスク評価の高度化では、IoTデバイスやセンサーデータを活用したリアルタイムリスク監視が実現されている。例えば、太陽光発電設備における気象リスクや機器劣化リスクを継続的にモニタリングし、保険料の動的調整を行う仕組みが開発されている4。

パラメトリック保険の導入により、従来の損害填補型保険とは異なる新たなアプローチが注目されている。事前に定められた客観的指標（発電量、気象条件等）に基づく自動的な保険金支払いにより、迅速な補償と運営コストの削減を実現している14。

予防保険サービスでは、リスクの事前予測と予防策の提案により、損害発生そのものを抑制するアプローチが普及している。これは保険会社と被保険者の双方にとってWin-Winの関係を構築する革新的なモデルである6。

再生可能エネルギー保険の特殊性

再生可能エネルギー分野における保険市場は、特有の課題と機会を持っている。近年の自然災害の激甚化により、太陽光発電や風力発電設備の損害リスクが増大し、保険料率の引上げや引受制限の動きが見られている12。

しかし、この課題は同時に技術革新による差別化の機会でもある。高精度な気象予測、設備の状態監視、予防的メンテナンスなどの技術を組み合わせることで、リスクの可視化と低減を実現できる。特に、パナソニックとあいおいニッセイ同和損保が協定を締結した「蓄電池劣化予測技術を活用した保険商品開発」8は、この方向性の具体的な事例として注目される。

3要素統合による新価値創造モデル

統合エコシステムの設計思想

エネがえるAPI、エネがえるBPO、インシュアテックの3要素を統合することで創発される新価値は、データドリブンな意思決定支援、リスクの可視化と最適化、ステークホルダー間の価値共創の3つの軸で構成される包括的エコシステムである。

このエコシステムの核心は、リアルタイムデータと予測分析の融合にある。エネがえるAPIが提供する高精度シミュレーション機能と、実際の運用データを組み合わせることで、従来では不可能だった精密なリスク評価と最適化が実現される。

データフロー統合アーキテクチャ

統合システムのデータフローは以下のように設計される：

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【データ入力層】

↓

IoTセンサー → 気象データ → 運用実績 → 市場価格

↓

【API処理層】

↓

エネがえるAPI群 → 経済効果算出 → リスク分析 → 最適化計算

↓

【BPO分析層】

↓

専門家による評価 → カスタム分析 → 提案書作成

↓

【保険商品層】

↓

パラメトリック保険 → 動的プライシング → 自動支払い

↓

【価値提供層】

このアーキテクチャにより、エネルギー事業者、保険会社、最終顧客のすべてに対して最適化された価値提供が可能となる。

新しいビジネスモデルの創発

1. パフォーマンス連動型総合サービス

従来の個別サービス提供から、設備導入から運用、保険、最適化までを一体的に提供するパフォーマンス連動型モデルへの転換が可能となる。このモデルでは、実際の発電パフォーマンスや経済効果に基づいて、すべてのステークホルダーが利益を共有する仕組みが構築される。

エネがえるAPIによる事前シミュレーションと実績データの比較により、パフォーマンス保証の精度を大幅に向上させることができる。従来の製品保証では対応困難だった、環境変化や運用最適化による性能変動を含めた包括的な保証が実現される14。

2. 動的リスク管理エコシステム

IoTデータとAI分析を組み合わせることで、リスクの動的管理が可能となる。例えば、気象予報と設備状態データを組み合わせて災害リスクを予測し、事前の保護措置を自動で推奨するシステムが構築できる。

このシステムでは、リスクレベルに応じて保険料が動的に調整され、リスク軽減行動に対するインセンティブが自動的に提供される。これにより、予防的リスク管理の促進と保険コストの最適化が同時に実現される。

3. データ収益化プラットフォーム

蓄積される大量のエネルギーデータと保険データは、新たな価値創造の源泉となる。匿名化・集約されたデータを活用することで、業界全体のベンチマーク情報、最適設計指針、投資判断支援情報などの付加価値サービスを開発できる。

このデータ収益化により、基本サービスのコスト低減と新たな収益源の創出を同時に実現し、持続可能なビジネスモデルを構築できる。

数理モデルと計算フレームワーク

統合最適化モデル

3要素統合システムの核心となる数理モデルは、多目的最適化問題として定式化される。この問題は、経済性、リスク、環境性の3つの目的関数を同時に最適化することを目指している。

目的関数1（経済性最大化）：

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max E = Σ(Revenue_t - Cost_t - Insurance_t) / (1+r)^t

ここで、Revenue_t は t期の収益、Cost_t は運用コスト、Insurance_t は保険コスト、r は割引率である。

目的関数2（リスク最小化）：

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min R = Σ P_i × L_i × V_i

ここで、P_i はリスクイベント i の発生確率、L_i は損失の大きさ、V_i は脆弱性指数である。

目的関数3（環境性最大化）：

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max S = Σ(CO2_reduction_t × Carbon_price_t)

ここで、CO2_reduction_t は t期のCO2削減量、Carbon_price_t は炭素価格である。

パラメトリック保険の価格設定モデル

パラメトリック保険の革新的な価格設定モデルでは、従来の損害実績ベースではなく、リアルタイムパフォーマンス指標に基づく動的プライシングを実装する。

基本価格設定式：

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Premium = Base_premium × Performance_multiplier × Risk_adjustment × Market_factor

パフォーマンス係数：

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Performance_multiplier = (Actual_performance / Predicted_performance)^α

ここで、α は感応度パラメータである。

リスク調整係数：

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Risk_adjustment = exp(β × Risk_score)

ここで、β はリスク感応度、Risk_score は統合リスクスコアである。

予測精度向上のための機械学習モデル

統合システムでは、複数の機械学習アルゴリズムを組み合わせたアンサンブル学習により、予測精度の向上を図る。

発電量予測モデル：

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Predicted_generation = f(Weather_data, Equipment_data, Historical_data, Maintenance_data)

リスク予測モデル：

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Risk_probability = g(Environmental_factors, Equipment_aging, Operational_patterns)

最適化アルゴリズム：
遺伝的アルゴリズム、粒子群最適化、シミュレーテッドアニーリングを組み合わせたハイブリッド最適化により、複雑な制約条件下での最適解探索を実現する。

実装戦略とロードマップ

フェーズ別実装計画

Phase 1: 基盤統合（2025年前半）

技術統合：エネがえるAPIとBPOサービスの連携基盤を構築する。主要な保険会社とのパートナーシップを確立し、パイロットプロジェクトを開始する。

データ統合：既存のエネがえるデータベース太陽光・蓄電池経済効果シミュレーションソフト「エネがえる」と保険業界のリスクデータを統合し、統一的なデータ管理基盤を構築する。

サービス設計：基本的なパラメトリック保険商品と、BPOサービスを組み合わせた初期サービス群を設計・開発する。

Phase 2: 市場投入（2025年後半）

サービス展開：限定的な市場セグメント（中規模産業用太陽光）での正式サービス開始。産業用自家消費型太陽光・蓄電池経済効果シミュレーションソフト「エネがえるBiz」との連携を強化する。

顧客獲得：既存の700社以上の導入実績を活用し、統合サービスへの移行を促進する。

品質向上：初期運用データを基にした品質改善とサービス最適化を実施する。

Phase 3: 本格展開（2026年前半）

市場拡大：住宅用、商業用、産業用すべてのセグメントでの本格展開。EV・V2Hサービスとの統合により、包括的なエネルギーソリューションを提供する。

国際展開：国内で確立したモデルを基に、海外市場への展開を検討する。

エコシステム拡大：金融機関、政府機関、研究機関とのパートナーシップを拡大し、業界標準としての地位を確立する。

技術的実装課題と解決策

データセキュリティとプライバシー

大量の個人・企業データを取り扱うため、最高水準のセキュリティ対策が必要である。エンドツーエンド暗号化、多要素認証、ブロックチェーン技術を活用したデータの真正性確保などを実装する。

システム統合の複雑性

複数のAPI、データベース、外部システムとの統合は技術的に複雑である。マイクロサービスアーキテクチャとAPI Gatewayを活用することで、システムの柔軟性と拡張性を確保する。

リアルタイム処理能力

IoTデータのリアルタイム処理と即座の意思決定支援が求められる。ストリーミング処理基盤とエッジコンピューティングを組み合わせることで、低遅延での処理を実現する。

ビジネスモデルの収益構造

収益源の多様化

APIライセンス料：従来のエネがえるAPIに加え、統合機能のプレミアムライセンスを提供
BPOサービス料：従量課金と定額料金の組み合わせによる柔軟な価格設定
保険仲介手数料：保険商品の仲介による手数料収入
データ分析サービス：蓄積データを活用した高付加価値分析サービス
コンサルティングフィー：専門的なアドバイザリーサービス

価格戦略

価値ベース価格設定を採用し、顧客の得られる経済効果に応じた価格体系を構築する。これにより、顧客の成功と事業者の収益が連動する持続可能なモデルを実現する。

市場インパクトと社会的価値

エネルギー業界への変革インパクト

投資判断の高度化

従来のエネルギー投資では、不確実性の高いリスク評価が投資阻害要因となっていた。統合システムにより、データドリブンな投資判断が可能となり、再生可能エネルギーへの投資が加速される。

特に中小規模事業者にとって、専門的なリスク評価能力の不足が参入障壁となっていたが、BPOサービスにより専門性の民主化が実現される。これにより、エネルギー事業への参加機会が大幅に拡大する。

金融業界との連携強化

銀行や投資会社にとって、エネルギープロジェクトの適切な評価は重要な課題である。統合システムが提供する包括的なデータと分析により、金融機関のリスク管理能力が向上し、より積極的な融資が可能となる。

保険業界の革新促進

従来の保険業界では、新しいリスク（再生可能エネルギー設備の特殊性、気候変動の影響など）への対応が課題となっていた。統合システムにより、新リスクの定量化と商品化が可能となり、保険業界の革新が促進される。

社会的インパクト

脱炭素社会実現への貢献

統合システムにより再生可能エネルギーの導入コストとリスクが低減されることで、脱炭素化の加速に直接的に貢献する。特に、中小事業者や個人レベルでの再生可能エネルギー導入が促進されることで、社会全体での脱炭素が進展する。

地域経済の活性化

地方における再生可能エネルギー事業の拡大により、地域経済の活性化が期待される。特に、農村部での営農型太陽光発電11など、地域の特性を活かした事業モデルの普及が促進される。

エネルギー民主化の推進

技術とサービスの統合により、エネルギー事業への参入障壁が大幅に低下する。これにより、エネルギーの民主化が進展し、より多くの主体がエネルギー供給に参画できる社会が実現される。

国際競争力と標準化戦略

グローバル市場での位置づけ

エネルギー×金融×テクノロジーの統合は、世界的にも注目される領域である。日本発のイノベーションとして、統合システムの国際競争力の構築が重要である。

特に、アジア太平洋地域では再生可能エネルギーの急速な普及が進んでおり、統合システムのニーズが高い。現地パートナーとの連携により、地域特性に適応したサービス展開が可能である。

標準化への貢献

統合システムで培った技術とノウハウを基に、国際標準の策定への積極的な参画が重要である。特に、パラメトリック保険の設計手法、データ連携プロトコル、リスク評価手法などの標準化により、グローバル市場でのリーダーシップを確立できる。

技術輸出と知財戦略

統合システムの核心技術について、包括的な知的財産戦略を構築する必要がある。特許の戦略的取得、ライセンシング戦略、技術輸出などにより、持続的な競争優位性を確保する。

リスク管理と課題解決

技術的リスクへの対応

システム障害リスク

複雑な統合システムでは、一部の障害が全体に波及するリスクがある。冗長化設計と段階的フェイルセーフ機能により、システムの信頼性を確保する。

データ品質リスク

不正確なデータに基づく意思決定は、重大な経済損失を招く可能性がある。多重データ検証と異常検知アルゴリズムにより、データ品質を維持する。

サイバーセキュリティリスク

金融データとエネルギーインフラデータを扱うため、最高水準のサイバーセキュリティ対策が必要である。継続的なセキュリティ監視と定期的な脆弱性評価を実施する。

規制・法的リスクへの対応

金融規制への対応

保険商品の設計・販売には、厳格な金融規制への準拠が必要である。規制当局との継続的な対話により、コンプライアンス体制を確立する。

データ保護規制への対応

個人情報保護法、GDPR等の国際的なデータ保護規制への対応が必要である。プライバシー・バイ・デザインの原則に基づくシステム設計を実施する。

エネルギー規制への対応

電力事業に関する各種規制への準拠が必要である。特に、系統連系や電力取引に関する規制の変更に迅速に対応できる体制を構築する。

市場リスクへの対応

競合他社の参入

大手IT企業や既存の保険会社が類似サービスを開発する可能性がある。継続的なイノベーションと顧客ロックイン効果の構築により、競争優位性を維持する。

技術革新による陳腐化

新技術の出現により、現在のシステムが陳腐化するリスクがある。オープンアーキテクチャと継続的な技術革新により、変化に適応する。

将来展望と発展可能性

次世代技術との融合

量子コンピューティング

複雑な最適化問題の解決に量子コンピューティングを活用することで、計算能力の飛躍的向上が期待される。特に、大規模エネルギーシステムの最適運用において、量子優位性を発揮できる可能性がある。

デジタルツイン技術

物理的なエネルギー設備のデジタルツインを構築することで、バーチャル環境での高精度シミュレーションが可能となる。これにより、リスク予測とメンテナンス最適化の精度が大幅に向上する。

ブロックチェーン技術

エネルギー取引と保険契約の自動化にブロックチェーンを活用することで、信頼性の高い自動決済システムが構築できる。特に、P2Pエネルギー取引との組み合わせにより、新たなエコシステムが創発される可能性がある。

新たなビジネス領域への展開

カーボンクレジット市場

統合システムで算出されるCO2削減効果データを基に、カーボンクレジットの生成・取引プラットフォームへの展開が可能である。これにより、環境価値の可視化と収益化が実現される。

ESG投資支援

ESG（環境・社会・ガバナンス）投資の評価において、統合システムのデータは重要な判断材料となる。ESG投資の意思決定支援サービスとして、金融機関への新たな価値提供が可能である。

スマートシティとの連携

都市レベルでのエネルギー管理において、統合システムの技術とデータを活用できる。スマートシティプラットフォームとの連携により、都市全体のエネルギー最適化に貢献できる。

社会システムの変革への寄与

エネルギー民主化の深化

技術の普及により、個人や小規模事業者でも高度なエネルギー管理が可能となる。これにより、分散型エネルギー社会の実現が加速される。

循環経済への貢献

蓄電池のリユース・リサイクル市場と連携することで、循環経済モデルの構築に貢献できる14。統合システムにより、使用済み蓄電池の残存価値を適切に評価し、最適な再利用方法を提案できる。

レジリエント社会の構築

災害時のエネルギー供給継続において、統合システムは重要な役割を果たす。平時からのリスク管理と災害時の迅速な対応により、レジリエントな社会インフラの構築に貢献する。

結論：新時代のエネルギー金融エコシステムの創発

エネがえるAPI、エネがえるBPO、インシュアテックの戦略的統合は、単なる技術的融合を超えて、エネルギー業界の根本的変革を促すポテンシャルを秘めている。この統合により創発される新価値は、技術的革新、ビジネスモデル革新、社会システム革新の3つの層で同時に展開される包括的なイノベーションである。

技術的には、リアルタイムデータ分析、AI予測、パラメトリック保険の組み合わせにより、従来では不可能だった精密なリスク管理と最適化が実現される。この技術的基盤により、エネルギー事業の予見可能性と収益性が大幅に向上する。

ビジネスモデルの観点では、従来の垂直統合型から水平連携型への転換により、価値創造の効率性が飛躍的に向上する。エネルギー事業者は本業に集中し、専門的業務は最適なパートナーにアウトソーシングすることで、全体最適が実現される。

社会システムの観点では、参入障壁の低下と専門性の民主化により、エネルギー事業への多様な主体の参画が促進される。これにより、脱炭素社会の実現と地域経済の活性化が同時に達成される。

特に重要なのは、この統合システムがデータを核とした価値創造エコシステムを構築することである。700社以上の導入実績と年間15万件以上の診断データ2を基盤として、継続的な学習と改善により、システム全体の価値が向上し続ける。これは、参加者が増えるほど価値が向上するネットワーク効果を生み出し、持続的な競争優位性を確立する。

国際的な視点では、日本発のエネルギー×金融×テクノロジー統合モデルとして、グローバル標準の地位を確立する可能性がある。特に、アジア太平洋地域での再生可能エネルギー普及において、このモデルは重要な役割を果たすことが期待される。

最終的に、この統合システムは持続可能な社会の実現に向けた重要なインフラとなる。エネルギーの民主化、脱炭素化の加速、地域経済の活性化、イノベーションの促進など、多面的な社会価値の創造により、より良い未来の構築に貢献する。

エネがえる経済効果シミュレーション保証の戦略的パッケージ導入により、販売店や商社・メーカーの成約率アップや受注リードタイム短縮、新人の早期戦力化を実現し、この革新的エコシステムの価値を最大化することが可能である。

エネがえるAPI×エネがえるBPO×インシュアテックの統合は、エネルギー業界の新時代を切り拓く革新的なソリューションとして、持続可能な社会の実現に向けた重要な一歩となるであろう。