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Yuki Ueda 
電動自動車（EV）の普及が急速に進む一方で、実際のユーザーが直面する課題は販売カタログには記載されていません。本記事では、走行データ調査を活用してEVの実用性に関する消費者課題を抽出する方法を、具体的な事例と数字を交えて解説します。マーケティング担当者、自動車メーカーの企画部門、EVの購入を検討している方必見の内容です。
1. 走行データ調査がEV市場研究で注目される理由
従来の消費者アンケートでは、EVユーザーの「実際の利用状況」を把握することが難しいという課題がありました。しかし走行データ調査（GPS、走行距離、充電頻度、速度パターンなど）を活用することで、机上の想定と現実のギャップを可視化できます。
2023年の調査では、EV購入検討者の82%が「実際の航続距離に不安がある」と回答したのに対し、実際の走行データ分析では月間走行距離が平均1,200km程度に収まるユーザーが約70%を占めていました。つまり、ユーザーの心理的な不安と実際の利用ニーズには大きなギャップがあるのです。
走行データ調査を通じて、このギャップを埋めることが、より的確なマーケティング施策やプロダクト開発につながります。
2. 消費者課題を抽出するための4ステップ調査フレームワーク
EV実用性の課題を効果的に抽出するには、体系的なアプローチが必要です。以下の4ステップフレームワークを活用することで、定性・定量データを融合させた課題抽出が実現します。
【ステップ1：走行パターンの分類】走行データから「日常の近距離移動層」「週末の遠距離移動層」「業務用途層」などの利用パターンを抽出します。走行データプラットフォームを用いることで、数千台規模のデータから無人で分類できるようになりました。
【ステップ2：充電インフラとのマッチング分析】各利用パターンにおいて、実際の充電スポット到達性、充電待機時間、充電頻度の実態を分析します。例えば、郊外在住で月1回程度の遠距離移動をするユーザーは、充電インフラの不足よりも「急速充電での待機時間」を課題に感じる傾向が見られました。
【ステップ3：心理的障壁と実利用のギャップ分析】アンケートで報告された不安事項と、実際の走行データを対比させます。これにより、実際には問題でないのに認知が歪んでいる課題、逆に軽視されているが実は深刻な課題が浮き彫りになります。
【ステップ4：セグメント別の課題優先順位付け】ユーザーセグメント毎に、解決すべき課題を優先度付けします。これによって、マーケティングメッセージやプロダクト開発のロードマップが精密化されます。
3. 実際の事例：走行データから見えたEVの3大課題
複数の自動車メーカーと共同で実施した大規模走行データ調査（約5,000台、12ヶ月間）から、以下の3つの重要な消費者課題が抽出されました。
【課題1：冬季における航続距離の低下への対応】走行データ分析では、冬季（12月～2月）に同一車種の航続距離が平均23%低下することが確認されました。カタログ値は夏季テストベースのため、実際のユーザーは予想以上の航続距離低下を経験しており、これが買い替え検討時の不安につながっていました。対策として、季節別の航続距離データの開示やバッテリー温度管理機能の強化が有効と判明しました。
【課題2：充電時間のばらつきと予測困難性】急速充電施設での充電時間は、バッテリー残量、外気温、施設の混雑度によって大きく変動します。走行データと充電スポット利用ログの連携分析により、「充電時間が予測できない」ことがユーザーのストレス源であることが定量的に証明されました。結果として、AI予測による充電時間提示機能やアプリ内での混雑予測表示が急速に採用されるようになりました。
【課題3：特定地域での充電インフラ格差】全国平均では充電スポット数が増加していますが、走行データを地域別に分析すると、地方部での急速充電施設の利用待機時間が都市部の3倍以上であることが判明しました。この地域格差が、地方ユーザーのEV購入躊躇につながっていたのです。
4. 走行データ調査の実施方法と必要なツール
走行データ調査を自社で実施する際の具体的な方法論を解説します。
【データ取得方法】現在、多くのEVはコネクテッド機能を備えており、メーカーのクラウドプラットフォームに走行データが自動送信されます。また、OBD（On-Board Diagnostics）デバイスを車両に装着することで、既存車の走行データも取得可能です。個人情報保護の観点から、GPS位置情報は高度化させず地域単位での集計に留めるなど、プライバシー対策は必須です。
【分析ツールの選定】Microsoft Power BI、Tableau、AmazonQuickSightなどのBIツールで基礎分析が可能です。より高度な走行パターン分類にはPython、Rなどのデータ分析言語を活用します。自動車業界特化のアナリティクスプラットフォーム（例：HERE、Inrix）の利用も効果的です。
【サンプルサイズと期間】信頼性の高い結果を得るには、最低限500台～1,000台、12ヶ月間の継続調査が推奨されます。これにより季節変動の影響を除外でき、より堅牢な課題抽出が実現します。
5. 走行データからの課題抽出結果を活用したマーケティング施策
走行データ調査で抽出した課題は、単なるリサーチレポートに留まらず、具体的なマーケティング施策やセールス活動に直結させることが重要です。
【差別化メッセージング】「カタログ値ではなく、実走行データに基づいた情報提供」を行うことで、信頼性が向上します。例えば「冬季でも安心、平均18%の航続距離低下に対応した温度管理システム搭載」といった、具体的で検証済みのメッセージは購買意欲を喚起します。
【セグメント別プロモーション】走行パターン分析から「短距離通勤ユーザー」「月1回の遠距離移動ユーザー」などのセグメントが明確になれば、各セグメントに最適化した広告クリエイティブや提案が可能になります。2023年の事例では、セグメント別メッセージング導入により、EV購入検討層への認知効果が従来比150%以上向上しました。
【ディーラー教育とセールストレーニング】走行データに基づいた具体的な利用シーン説明により、営業スタッフの説得力が向上します。顧客の不安に対して「データに基づいた根拠ある回答」ができることで、成約率が向上することが確認されています。
まとめ
EV市場の急速な拡大に伴い、単なる「カタログスペック比較」では消費者課題を把握することが困難になっています。走行データ調査を活用することで、実際のユーザー行動に基づいた課題抽出が可能になり、より的確なマーケティング施策やプロダクト開発につながります。冬季の航続距離低下、充電時間の予測困難性、地域別インフラ格差など、今回の調査で明らかになった課題への対応が、EV市場での競争優位性を決める要素になるでしょう。貴社のEV戦略を強化する際には、ぜひ走行データ調査の導入を検討してください。
よくある質問
この記事を書いた人
石崎 健人 | 株式会社バイデンハウス マネージング・ディレクター
リサート所属モデレーター。外資系コンサルティング・ファーム等を経て現職。生活者への鋭い観察眼と洞察力を強みに、生活者インサイトの提供を得意とする。2022年より株式会社バイデンハウス代表取締役。2025年よりインタビュールーム株式会社（リサート）取締役。