電気自動車へのイメージ調査および購買意欲への要因分析
梅野隆一

齋藤貴史 常見真宏
グループ演習 6 班劉俐伶

平成 29 年 10 月 20 日
人次世代自動車振興センターでは，車両購入や充1 研究背景と目的
1.1

電のインフラ整備などに対して補助金を出してい研究背景

るが，同センターの統計 [5] によれば 2015 年の保地球温暖化の原因は CO2 をはじめとする温室有台数で 8 万台余りと，普及戦略と比較しても順効果ガスの排出によるものだとされている．実際

調に目的を達成しつつあるとは言い難い．EV のに，気象庁 [7] によれば 100 年間で 0.72 ℃，地球課題としては，航続距離や価格，充電場所や充電の平均気温は上昇している．1997 年に締結したにかかる時間などが挙げられている．

京都議定書や，現在アメリカのトランプ大統領が1.2

EV の環境優位性脱退を表明して話題のパリ協定など，CO2 排出

前節で，EV は CO2 排出量が少ないと述べた．

や地球温暖化に対する対策は，国家を超えて議論

確かに走行時の CO2 排出はないが，消費する電されている．家庭から排出される CO2 の約 4 分力を発電するために CO2 が排出されている．まの 1 は自動車によって排出されている．発進時にた，ICEV と異なりバッテリーの製造や廃棄に電気を用いて速度の上昇に伴って動力をエンジンも CO2 が排出されるため，利用のフェーズだけに切り替えるハイブリッド車は，トヨタのプリウではなく製造から廃棄までの CO2 排出量で評価

スやアクアなどをはじめとして，我々も街中でよする必要がある．Girardi et al.[2] は，LCA(Lifeく見かけるような存在になった．さらに，化石燃

Cycle Assessment) の観点から見て，EV の CO2料への依存を減らし CO2 排出量を少なくするた

排出量は ICEV の半分程度であると報告していめ，電気自動車や燃料電池車などの環境に優しいる．

車の開発が進められてきた．
わが国では，三菱自動車の”i-MiEV”や日産自動車の「リーフ」などの量産型電気自動車 (Elec-tric Vehicle:EV) が発売されている．EV は従来の自動車 (Internal Combustion Engine Vehi-cle:ICEV) と比べて，走行時の CO2 排出量が少ないという環境的な利点を有している．環境省内の次世代自動車普及戦略検討会が平成 21 年 5 月

図 1 IPCC greenhouse eﬀect by life cycleに発表した「次世代自動車普及戦略」[6] によるstage for ICEV and EV (2013 scenario) *1と，2020 年に 200 万台の保有台数が掲げられており，EV の普及が期待されている．一般社団法*1 図 1 は Girardi et al.[2] の fig.6 を画像引用している．

1

本報告は，イタリアのケースであり，日本と発電気代よりも高く見積もられてしまうことが報告

電方法が異なっている点に注意する必要がある．

されている．真の値と認知の値が異なってしまう
ことによって，実際には利便性の低下がなく EVに移行できるのにもかかわらず，EV のデメリッ
トが過大に評価されてしまい，EV に移行しないケースが存在する可能性がある．そこで，EV のデメリットの認知とそれに伴う EV への移行可能性について改めて調査する必要性を感じた．

2.2

本研究における仮説

本研究では，以下のような仮説を設定し，検証
図2した．

方法別発電量割合 (青：日本 (2015)，オレンジ：イタリア (2015))

1. 購買意欲が低い群は，EV のメリットを過小に評価し，デメリットを課題に評価している

日本はイタリアと比べて太陽光，風力など自然傾向にある．

エネルギーを用いた発電の割合が低い代わりに，

2. EV のデメリットが課題に評価している群石炭火力の割合が高い．石炭火力は他の発電方法

は，正しい情報を与えた後に購買意欲が増加と比べて多くの CO2 が排出される [8] が，図 1 にする．

おいて EV は利用のフェーズでの CO2 排出量の3. 走行距離が少ない人は，EV と ICEV の車両影響が大きくないことを考えれば，LCA を考慮価格の差をランニングコストで回収できないした上で EV の方が環境優位性があると言える．

ので，購買意欲が低くなる．

1.3

研究目的

4. 走行距離が多い人は，充電する回数が増えた

本研究は，EV の解決すべき課題，メリットの認り航続距離の制約がネックとなるので，購買知，EV 購入前後の自動車利用パターンの変化に意欲が低くなる．

着目し，どのような方策を取ることが今後の EV普及に有効的であるかについて検討していく．ま3 アンケート調査と分析た，その中で，EV の普及およびそれに付随し地3.1

球温暖化防止への貢献の一助とすることを目的とアンケート調査

する．本調査を通して，人々の EV に関する認識

本研究では，EV とプラグインハイブリッド車について理解し，効果的な方策の提言を狙う．

(PHEV) の所有者を対象に以下の要領でアンケー
ト調査を実施した．

2 既存研究と仮説• 実施期間：2017 年 8 月および 9 月

2.1 EV のデメリット認知と移行性評価• 実施場所：関東三菱自動車販売 (株) 学園店

土屋ら [3] によると，EV の課題に対する EV• 獲得票本数：8移行可能性について述べられている．EV の課題が現段階の利用状況をクリアしていたとしても，また，(特に EV や PHEV に限定しない) 自動実際にそのことが認知されていなければ，EV の車の所有者を対象に Google フォームによる web購入には至らない．パーク 24 のアンケート調査

アンケートを以下の要領で実施した．

[4] によれば，EV の充電によって実際にかかる
2• 実施期間：2017 年 8 月および 9 月と思う」を購入意欲の高い群，「購入したいと思わ• 獲得票本数：54ない」，「やや購入したいと思わない」を購入意欲3.2の低い群とした．また，EV の購入意欲で「どち本研究における分析手法らとも言えない」を答えた人で EV の主要なデメ

通常のアンケート調査において 2 つの項目が無リットを回答していない人は購入意欲の高い群，関係か否かを検定するクロス集計という手法があ主要なデメリットを回答している人は購入意欲のる．しかしながら，クロス集計は期待度数が 10低い群に分類している．

を下回るような小標本である場合や，母集団が正EV のランニングコストを過大に評価している規分布と見なすことができないほど偏りがある場か否かについて検証すると，以下の図 3 の結果が合に，正しい検定結果が得られないという欠点を得られた．

抱えている．そこで，本研究では通常のクロス集計は用いずに，Fisher の正確確率検定を用いる[1]．
この検定手法は，2 つの群が同じ割合で 2 つの項目を選択するという帰無仮説のもとで，得られたアンケート結果もしくはそれ以上偏った結果が得られる確率を計算するものである．
表1

アンケート結果 (例)

項目 X

項目 Y

群Aab

図 3 EV の購入意欲と EV のランニングコス

群B

cd

トの評価 (オレンジ：過大評価している，青：過大評価していない)

その確率は，p=(a + b)!(c + d)!(a + c)!(b + d)!
(a + b + c + d)!a!b!c!d!
EV のランニングコストは ICEV の半分程度での超幾何分布で表現できる．

あるため，ICEV のランニングコストを 100 と4 結果4.1したときの EV のランニングコストを答える設

購買意欲と車両価格・ランニングコストの問で，50〜70% よりも高いランニングコストを認識選択した回答者は，ランニングコストを過大に見本節では，EV の購買意欲の高い群と低い群に積もったと捉える．Fisher の正確確率検定の結分けて，EV のメリットが過小評価されている

果 p = 0.018 であり，EV の購買意欲の低い人は(EV のランニングコストが過大に評価されていEV のランニングコストを過大に評価してしまっる) か否かと，EV のデメリットが過大評価されている．ている (車両価格を過大に評価している) か否か

一方で，EV の車両価格を過大に評価しているについて検証する．EV の購買意欲は 5 段階尺度か否かについて検証すると，以下の図 4 の結果がで質問し，「購入したいと思う」，「やや購入したい得られた．

3

リーフの航続距離が 280km であったので，250〜300km の選択肢よりも短い航続距離を選択した回答者を航続距離を過小評価した群に，250〜300km かそれよりも長い航続距離を選択した回答者を航続距離を過小評価していない群にそれぞれ分類した．Fisher の正確確率検定の p の値は
図40.0751 であり，航続距離に関する正しい情報が得

EV の購入意欲と EV の車両価格の評価(オレンジ：過大評価している，青：過大評価していない)られると購買意欲が上がる傾向が確認された．

リーフ*2 の一番グレードの低い車両の価格が約 273 万円であるため，250〜300 万円の選択肢よりも高い選択肢を選択した回答者は，車両価格を過大に見積もったと捉える．Fisher の正確確率検定の結果 p = 0.090 であり，EV の購買意欲の図6低い人は EV の車両価格を過大に評価してしまっ(オレンジ：購買意欲が増加した，青：購買意欲が増加していない)ている．

4.2

EV の車両価格の評価と購買意欲の変化

情報提供後の購買意欲の変化

本節では，EV のデメリットの評価と正しい情

リーフの価格が約 273 万円であったので，250報を提供した後の購買意欲の変化について検証〜300 万円の選択肢よりも高い車両価格を選択する．すべての表に共通して「購買意欲が増加しした回答者を車両価格を過大評価している群に，た」とは，EV に関する情報提供後に尺度が 1 つ

250〜300 万円かそれよりも安い車両価格を選択分でも増加した群を表し，「購買意欲が増加してした回答者を車両価格を過大評価していない群いない」とは EV に関する情報提供をした後に，にそれぞれ分類した．Fisher の正確確率検定の p

購買意欲が現状維持であるか減少した群を表す．の値は 0.218 であり，車両価格に関する情報が得られても購買意欲は増加しづらいと考えられる．

図5

EV の航続距離の評価と購買意欲の変化

図7(オレンジ：購買意欲が増加した，青：購買意欲が増加していない)

EV の充電時間の評価と購買意欲の変化(オレンジ：購買意欲が増加した，青：購買意欲が増加していない)*2 アンケートを実施した際は 2017 年の新型リーフ発売

8 割充電するために必要な時間は 30 分なので，前であったので，本章の結果では新型リーフではなく2010 年に発売されたリーフのデータを用いる

25〜35 分の選択肢よりも長い選択肢を選択した
4

回答者を充電時間を過大評価している群に，25〜35 分かそれよりも短い充電時間を選択した回
答者を充電時間を過大評価していない群にそれぞれ分類した．Fisher の正確確率検定の p の値は 0.0587 であり，充電時間に関する正しい知識が得られると，購買意欲が増加する傾向が確認さ

図9

1 週間の走行距離と購買意欲の高さ 2(オレンジ：購買意欲が高い，青：購買意欲が低い)

れた．

4.3

走行距離と購買意欲の関係

本節では，1 週間の走行距離が購買意欲にどのFisher の正確確率検定の値は p = 0.4714 であように影響しているかについて検証する．1 年

り，51〜200km 走行する群と 201km 以上走行す

間の自家用車の平均走行距離が 10575km である群との間の購買意欲は大きな差が得られないこり，1 週間あたり約 200km であるため，1 週間でとが分かった．

201km 以上走行する群，1 週間に 51〜200km 走行する群，50km 以下しか走行しない群の 3 つに5 結論と今後の課題分ける．また，購入意欲が高いか低いかの分類に5.1

ついては，4.1 に従っている．

結論

本研究は，主に EV に関する認知と購買意欲

まず，50km 以下の群と 51〜200km の群の購について分析した．車両価格やランニングコスト買意欲を比較する．など直接的なコストに消費者は敏感であり，その認知を誤ると購買意欲が低下することが明らかとなった．一方で，コストに関する正しい情報を与えても購買意欲が上昇するという点は統計学的有意な結果が得られず，消費者はコストそのものを高いと思っており，正確な情報を得たところで購買意欲は上昇しない．実際に日産自動車のノート

S(2WD, ICEV) とリーフ S(2WD, EV) を比較す
ると，週に 1600km 以上走行しないとランニングコストでは車両価格の差を回収することができな

図8

1 週間の走行距離と購買意欲の高さ 1(オレンジ：購買意欲が高い，青：購買意欲が低い)

い*3 ．
直接コスト以外の航続距離や充電時間の所要時間を過剰に見積もった層は，正しい情報を与えることで購買意欲が増加していくことが明らかとなった．今回の結果を踏まえれば，メーカーは

Fisher の正確確率検定の値は p = 0.1313 であEV を販売する際に価格を前面に押し出すのではり,1 週間に 50km 以下しか走行しない群よりもなく，航続距離や充電の所要時間など EV がデメ

51〜200km 走行する群の方が，購買意欲が高いリットであると思われている間接的なコスト面を傾向にあることが分かった．
一方で，51〜200km の群と 201km 以上の群の*3 つくば市の EV に対する補助金 12 万円を考慮に入れ購買意欲を比較すると，ている．

5

訴えていくことで，消費者の EV への購買意欲がJournal of Life Cycle Assessment, 20(8),向上すると考えられる．

1127-1142．

今後の課題

5.2

[3] 土屋 依子，田頭 直人，馬場 健司 (2012)，

今回のアンケート調査では，標本数が少なく十電気自動車 家庭へ 普及ポテンシャ

分な統計分析を行うことができなかった．特にル-航 続 距 離・費 用・充 電

設 備 か らEV 所有者へのサンプル数の見積もりを大きく見み た 移 行 可 能 性-. 電 力 中 央 研 究 所 ，誤り，EV 所有の有無による利用パターンの変化

http://criepi.denken.or.jp/jp/kenkikaku/reportなどについて調査することができなかった．ま/detail/Y11032.html より取得可能，2017

た，質問紙調査は関東三菱自動車販売 (株) の学

年 10 月 16 日確認.

園店のみであり実施場所特有のバイアスを有して[4] パ ー キ ン グ 総 合 研 究 所 (2008)，電 気いること，また web アンケートについては知人の自動車に関するアンケート調査結果．

口コミであるため，回答者の無作為抽出性は担保

http://www.park24.co.jp/news/files/dataobj-

されておらず，web アンケートの実施方法につい130-datafile.pdf，2017 年 10 月 16 日確認.ても課題が残る．

[5] 一 般 社 団 法 人 次 世 代 自 動 車 振 興 セ ン タ ー

本研究の統計的分析手法として，Fisher の正HP，EV 等保有台数統計．http://www.cev-

確確率検定を用いた．正確確率検定の検定統計量

pc.or.jp/tokei/hanbai.html，2017 年 10 月には階乗が用いられており，本研究では Excel の16 日確認.

FACT 関数を利用したが，特に (a + b + c + d)!

[6] 環 境 省 HP，次 世 代 自 動 車 普 及 戦 略-の値はとても大きくなるケースが大半で，階乗を4. 次 世 代 自 動 車 の 普 及 拡 大 に 向 け て ．

用いた計算の精度がどの程度保証されるかという

http://www.env.go.jp/air/report/h21-01/

点にも課題が残る．

より取得，2017 年 10 月 16 日確認.

[7] 気 象 庁 HP，世 界 の 年 平 均 気 温 の謝辞

偏 差 の 経 年 変 化

アンケートにご回答頂きました計 62 名の皆様，(1891〜2016年)．

http://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/an

およびアンケートの実施にあたりご協力いただき

wld.html，2017 年 10 月 16 日確認.
[8] 電 気 事 業 連 合 会 HP，各 種 電 源 別ました関東三菱自動車販売 (株) 学園店の皆様，またナイスレンタカー学園店の皆様に厚く御礼申しの ラ イ フ サ イ ク ル CO2

排 出 量 ．

上げ，謝辞とさせて頂きます．

http://www.fepc.or.jp/nuclear/state/riyuu/
co2/sw index 01/，2017 年 10 月 16 日

参考文献

確認.

[1] R.A. Fisher (1958). Statistical method forresearch workers. Oliver and Boyd, 13thed., p96-97．
[2] P. Girardi, A. Gargiulo, P.C. Brambilla(2015). A comparative LCA of an electricvehicle and an internal combustion engine
vehicle using the appropriate power mix:
the Italian case study. The International6