2026年6月25日、TeslaはGoogleマップ搭載の対象EVに向けて「空き予測」機能を全世界で展開開始。現在の空き状況だけでなく、到着時に何基空いているかを予測表示する。 本機能はTesla独自の機械学習モデルを搭載。900万マイル分の車両軌跡データで訓練し、待ち行列の推定誤差を約20%にまで低減した。

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電気自動車(EV)ドライバーなら誰もが経験したことがあるだろう——スーパーチャージャーに到着したら全スタンドふさがっていた、というあのストレス。Teslaの最新アップデートは、そんな不安を解消する。Googleマップ上で「到着時に何基空いているか」を事前に予測表示する機能だ。
2026年6月25日、Teslaは公式Xアカウント「@TeslaCharging」を通じて、Googleマップが組み込まれた対象EVに対し、スーパーチャージャーの空き予測機能を全世界で展開開始したと発表した。この機能は、現在の空き状況だけでなく、ドライバーが充電ステーションに到着する時点で何基のスタンドが空いている可能性が高いかを予測する。利用にはオプトイン(同意)が必要で、データ提供により全ドライバーの充電最適化に貢献できる仕組みだ
。
2025年11月11〜12日、Teslaは初めてAPIをGoogleマップに開放し、スーパーチャージャーのリアルタイム空き状況をGoogleマップで表示できるようにした。これにより、Teslaオーナーに限らずすべてのEVドライバーが、北米と欧州で各ステーションの空きスタンド数をリアルタイムで確認できるようになった
。長年Tesla独自のエコシステム内に閉じていたデータを、初めて外部に公開した画期的な一歩だった
。
新しい予測機能はさらに一歩進んでいる。Teslaのデータモデリングを用いて、到着時に空いていると予想されるスタンド数を表示する。これはGoogle自身が2025年11月に認めていた課題——「現在の空き状況は表示できても、到着時には使用中になっている可能性がある」
——を解決するものだ。
Googleマップは2025年11月、Electrify Americaなどのネットワーク向けに独自のEV充電器予測機能をローンチしている。これはGoogleのクラウドソーシングデータや過去の利用パターンに基づくものだ。
一方、Teslaの空き予測は、Tesla独自の機械学習モデルを搭載しており、その学習データは全世界のスーパーチャージャー地理的フェンス内で収集された900万マイル分の匿名化・集約された車両軌跡データ。Teslaのステーションに特化した、はるかにリッチで正確なデータに基づいている。
Tesla純正のナビゲーションには、これまでも予測機能が組み込まれてきた:
2026年4月、Teslaはスーパーチャージャーネットワーク全体に改良版機械学習モデルを展開し、待ち時間と空き状況の予測精度を大幅に向上させた。主な詳細は以下の通り:
正確な予測機能の重要性は、スーパーチャージャーの需要急増によって一段と高まっている:
記録的な需要の高まり、急速なV4への移行、そして新たな機械学習ベースの予測機能は、拡大するEVドライバーにとって「航続距離不安」と「充電待ちのストレス」を軽減するための重要な一手となる。
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2026年6月25日、TeslaはGoogleマップ搭載の対象EVに向けて「空き予測」機能を全世界で展開開始。現在の空き状況だけでなく、到着時に何基空いているかを予測表示する。
2026年6月25日、TeslaはGoogleマップ搭載の対象EVに向けて「空き予測」機能を全世界で展開開始。現在の空き状況だけでなく、到着時に何基空いているかを予測表示する。 本機能はTesla独自の機械学習モデルを搭載。900万マイル分の車両軌跡データで訓練し、待ち行列の推定誤差を約20%にまで低減した。
これは2025年11月に開始されたリアルタイム空き情報表示に続く第2段階。TeslaのスーパーチャージャーネットワークはQ1 2026に過去最高の5300万回の充電セッションを記録し、世界8万基を突破するなど、需要とインフラの両面で拡大が加速している。