●AI（人工知能）の電力効率が想定以上に改善した場合、公益事業会社の収益への影響は
●ハイパースケーラーの設備投資計画が未達となった場合、公益事業会社の業績への影響は
●公益事業会社のバリュエーションは、AI・データセンター関連の期待をどの程度織り込んでいるか

Q1. AI（人工知能）の電力効率が想定以上に改善した場合、公益事業会社の収益への影響はどうなりますか。

A1. AIの電力効率が大幅に改善しても、公益事業会社の収益への影響は限定的と考えられます。特に規制下の公益事業では、契約済み需要、規制当局に認可された投資回収の仕組み、電化や人口増加などAI 以外の需要要因が、利益成長の下支えになると考えられます。

効率改善により電力需要の伸びが抑制される可能性はありますが、AI利用の拡大による電力需要増加により相殺される可能性もあります。また、公益事業会社の収益はAI・データセンター需要だけで決まるわけではなく、電化、人口増加、老朽設備の退役などの構造的な需要要因にも支えられています。

 

【補足】AI・データセンター向けの電力需要見通しには幅があります。効率改善により電力需要の伸びが抑制される可能性がある一方、コスト低下がAI利用の拡大を促し、結果的に電力需要が想定ほど減らない、または中長期的には増加する可能性もあります。

規制下の公益事業では、需要増加に対応するための新規容量投資には規制当局の承認が必要であり、承認された投資については資産の耐用年数にわたり規制で認可された利益率を得る仕組みです。そのため、需要が一部下振れした場合でも、直ちに収益性が大きく悪化する構造ではありません。

一方、非規制下（自由化市場）の公益事業では、電力価格や契約条件の影響を受けやすく、需要見通しの下振れが収益に反映されやすい可能性があります。そのため、規制下と非規制下を分けて収益影響を確認することが重要です。

 

Q2. ハイパースケーラーの設備投資計画が未達となった場合、公益事業会社の業績への影響は大きいですか。

A2.ハイパースケーラーの設備投資計画が未達となっても、特に規制下の公益事業会社への業績影響は限定的と考えられます。

大口顧客向け契約には、最低料金、長期契約、早期解約支払い、信用補完などの条項が含まれることがあり、公益事業会社の投資回収を一定程度支える設計になっています。

【補足】

ハイパースケーラー：AIやクラウドサービスを支える大規模データセンターを建設・運営し、大量の電力を必要とする大口需要家。

ハイパースケーラー／AI・データセンター向けの電力需要を支えるには多額の投資が必要となるため、多くの規制下の公益事業会社と州規制当局は、この顧客層向けに個別設計の電力料金、または大口負荷向け電力料金を設定しています。

具体的には、最低料金、長期契約、早期解約支払い、信用補完などの条項が含まれる場合があります。最低料金は、実際の電力使用量が想定を下回った場合でも、一定額の支払いを求める仕組みです。長期契約や早期解約支払いは、顧客が短期間で契約を取りやめた場合の投資回収リスクを抑える役割を持ちます。また、信用補完として、親会社保証や信用状の差し入れを求めることで、大口顧客の信用リスクを低減する場合があります。こうした契約形態は、公益事業会社が発電・送配電設備への投資を行った後に需要が下振れした場合でも、投資回収の不確実性を抑える役割を果たします。

一方、非規制下（自由化市場）の公益事業では、契約条件や市場が織り込む収益性について、確認可能な情報に基づき慎重に見る必要があります。

Q3. 公益事業会社が発表する利益予想は、市場はどの程度の電力需要を想定していますか。

A3.一般的に、公益事業会社の3～5年程度の利益成長予想には、契約済みまたは実現可能性が高い電力需要が中心に織り込まれます。確信度の低い長期需要や、まだ契約化されていない需要は、将来の上振れ余地として扱われることが多いと考えられます。

公益事業は長期インフラを運営する事業であり、公益企業は電力需要や燃料調達を保守的かつボトムアップで計画する傾向があります。そのため、公益企業は、未確認の需要期待だけで利益予想を大きく引き上げるというより、契約・規制承認・投資計画の確度を確認しながら段階的に織り込むのが一般的です。

【補足】将来のAI・データセンター需要が一部下振れしても、会社側の利益予想がすでに契約済み・確信度の高い需要を中心に作られている場合、既存の成長シナリオが大きく崩れる可能性は限定的と考えられます。

 

Q4. 市場で想定されるAI・データセンターの電力需要予想と、電力会社が想定する利益予想との間に乖離はありますか。

A4.一定の乖離はあると考えられます。市場や調査機関が示すAI・データセンター向け電力需要予想は、長期的な需要ポテンシャルを含む大きな数字になりやすい一方、電力会社の利益予想は、契約済み需要、規制当局の承認、系統接続の進捗など、実現可能性の高い需要を中心に段階的に織り込む傾向があるためです。

例えば、米国電力研究所（EPRI）によると、データセンターの電力消費量について、2030年にかけて年率11.1％、18.3％、23.2％の一定の前提に基づくシナリオとして強弱別に3つのシナリオが示されています。こうした市場全体の需要見通しは重要な材料ですが、そのすべてが電力会社の短中期の利益予想に直ちに反映されるわけではありません。

【補足】乖離が生じる理由は、両者が見ている対象と時間軸が異なるためです。市場で語られる需要予想は、潜在的なデータセンター建設計画やAI利用拡大の可能性を広く含みます。一方、電力会社の利益予想は、通常、3～5年程度の事業計画に基づき、実現性を確認しながら作成されます。

したがって、市場の需要予想が大きいことだけをもって、電力会社の利益予想も同じだけ上振れしている、または過度に楽観的であるとは言えません。むしろ確認すべきなのは、市場で語られる需要ポテンシャルのうち、どの程度が契約済み需要や規制承認済みの設備投資に変わっているかです。特に規制下の公益事業では、こうした確認プロセスを経て段階的に利益予想へ反映されるため、市場予想と会社予想の間には一定の時間差と保守性の強弱が存在すると考えられます。

 

Q5. 公益株式のバリュエーションは、AI・データセンター関連の期待をどの程度織り込んでいますか。

A5.世界の公益株式全体のバリュエーション（投資価値評価）は、 AI・データセンター関連の期待を過度に織り込んだ水準とは言い難いとみています。

公益株式はAI による電力需要増加から恩恵を受ける可能性がある一方、必ずしもAI関連銘柄と同様に評価されているわけではありません。公益株式全体で見ると、株式市場全体に対する相対バリュエーションは過去平均を下回る水準にあり、期待先行で過熱しているとは言いにくい状況です。

【補足】過去数年にわたりAI関連取引と連動してきた非規制下（自由化市場）の公益事業会社の一部は、最近むしろ軟調に推移しています。背景には、電力需要増加に伴う非規制下の電力市場の見通しに対する懸念があります。

したがって、バリュエーションを見る際には、規制下の公益事業会社と非規制下（自由化市場）の公益事業会社を分けて評価することが重要です。前者は投資機会の拡大を通じた成長の安定性、後者は電力価格や契約条件に対する市場の期待とリスクを確認する必要があります。

※将来の市場環境の変動等により、当資料記載の内容が変更される場合があります。