世界の電気自動車普及のシステムダイナミクスモデリング：単一支配的輸送技術への市場転換時間
System Dynamics Modeling of Global Electric Vehicle Adoption: Market Transition Time Toward a Single-Dominant Transport Technology (原題)
Marcos Gutierrez, Diana Taco
🤖 gxceed AI 要約
日本語
EV普及・充電インフラ・学習曲線によるコスト低下の相互強化をシステムダイナミクスでモデル化し、EVが支配的技術となる転換時間を推定した研究。初期普及率が倍増すると50%普及までの期間が30年から20年に短縮されるなど、初期政策のレバレッジを定量化。充電インフラ整備が主要ボトルネックであることを示し、自動車・エネルギー部門の戦略計画に資する透明で拡張可能な枠組みを提供する。
English
A system dynamics model estimates the global transition time to EV dominance by capturing feedbacks among adoption, charging infrastructure, and learning-curve cost declines. Doubling early adoption propensity cuts time to 50% penetration from 30 to 20 years. Infrastructure deployment emerges as the critical bottleneck, offering a transparent planning tool for automotive and energy strategy.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本ではEV普及が遅れ、充電インフラ整備と初期インセンティブ設計が政策課題。本モデルは自動車産業の経営計画やGX投資判断、運輸部門の脱炭素ロードマップ検討に示唆を与える。
In the global GX context
Globally, this contributes to transport decarbonization modeling and transition-timing scholarship relevant to EV mandates, infrastructure policy, and corporate fleet strategy under frameworks like CSRD and climate transition plans.
👥 読者別の含意
🔬研究者:EV普及の非線形フィードバックと転換時間を定量化するシステムダイナミクス手法の応用例として参考になる。
🏢実務担当者:充電インフラと初期普及率がEV市場転換の鍵であり、自動車・エネルギー企業の長期戦略策定に活用できる。
🏛政策担当者:初期インセンティブとインフラ投資のタイミングが転換速度を大きく左右することを示し、政策設計の根拠となる。
📄 Abstract（原文）
This study presents a system dynamics framework to estimate the global transition time toward electric vehicle (EV) dominance. The model, adapted from the 'Growth of a Field' archetype, captures the mutual reinforcement between EV adoption, charging infrastructure deployment, and cost reductions via learning curves. By solving a system of differential equations in Python, we simulate the nonlinear feedbacks that drive technological diffusion within a finite market. The model explicitly represents the dynamics of the EV fleet, charging infrastructure stock, and cumulative production, where adoption is influenced by infrastructure availability and declining battery costs. Sensitivity analysis reveals how variations in the base adoption rate—representing early policy and behavioral factors—affect tipping points. For instance, doubling the initial adoption propensity reduces the time to 50% market penetration from 30 to 20 years. Monte Carlo simulations are incorporated to assess probabilistic forecasts and the robustness of transition timelines under uncertainty. The results highlight infrastructure deployment as a critical bottleneck and quantify the leverage of early incentives. This framework provides a transparent, extensible tool for strategic planning in the automotive and energy sectors.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.4271/2026-24-0017first seen 2026-10-09 04:42:45
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。