2030生物多様性枠組実現日本会議（J-GBF）
2023年12月15日 行動変容WG

資料３

因果分析を用いた行動変容の促進手法に関する検討
国土環境研究所 環境技術部門 地域共創推進部
兼 東北支店 自然環境保全部
主査研究員 幸福 智1

行動経済学における「バイアス」と施策の立案◼ 利用可能性バイアス（利用しやすい情報に飛びついて推論してしまう）◼ 自分の意見と整合する情報を探し、「間違い」を見落とす「確証バイアス」◼ 代表性バイアス◼ アンカリング（比較対象や直前に目にした数字に印象を引っ張られる）◼ フレーミング（面倒だから、狭い枠組みに押し込んで経験則で推論してしまう。）◼ 「プロスペクト理論」「損失回避」◼ 極端な数字に弱く、「まずありえない」は「ありえるかも」に書き換えられる◼ 高い物の値段差は気にしないが、安い物は１円差を気にする◼ 認知バイアスのひとつ「自信過剰バイアス」

自然環境分野をの専門家が陥りやすいバイアス• ウナギが絶滅危惧種・・・• 漁獲枠問題・・・• 自然の重要性を感じれば行動に移す・・・• 経済的インセンティブ・・・

◼ 周囲の損得に影響を受ける「社会的選好」◼ どのような人たちに囲まれているかによって影響を受ける「集団影響」と「社会規範マーケティング」◼ とにかく目立つものに飛びつく傾向「セイリアンス」◼ 過去の大きな記憶や体験が行動に結びつく「投影バイアス」「帰属バイアス」
2

消費行動におけるネガティブな三角構造• 作ってくれないから• ニーズが無いから• 高く買ってくれないから• 作ってくれないから• 売ってないから• 普通の値段で売ってくれないからネガティブな真野
三角状態• 買ってくれないから• 欲しがられていないから• 収量が減るから

3

観察データから因果関係を探索する

要素B

これまでの統計手法（主に相関に基づく分析）✓ これまでは、データ観察から相関関係が見られても「偶然」であったり、他の要素C（交絡因子）に影響を受けた「偽相関」の場合があった。
✓ 起案者のバイアスにより、偽相関が因果関係と誤って解釈され、誤った施策の立案が行われたケースもある。
✓ ランダム化比較試験（RCT）の検討に際しても、データに基づくより確からしい仮説が必要。

✓ 観察データから因果関係を探索し、統計的に推論する「因果分析」を用いてチャレンジ✓ 因果分析はデータサイエンスの発展によって可能になった
新たな技術
購買行動、行動変容
要素A：価格要素B：パッケージ

要素C：環境配慮要素

要素

真因要素（例：お得感）
要素

要素
要素

要素A

要素
要素

要素

4

統計的因果推論の枠組みを活用した介入策検討プロセス
統計的因果推論の枠組み
今年度の主な検討範囲購買行動、行動変容

調査から得られた客観的定量データの観察

要素A：価格要素C：環境配慮

要素B：パッケージ

要素

要素

以下の条件を満たす、緻密に設計された調査••

目的変数が明示されている説明変数が分散し、設計者のバイアスが排除されるような説明変数群で構成される

深掘り施策の立案実施

真因要素（例：お得感）
要素

要素

NEC社 因果分析ソリューション
『causal analysis』

要素要素

要素

要素

グラフィカルモデリング等による因果探索
データに基づく、より確からしい仮説

介入なし

介入あり

ASCの貝 498円

あのASCの貝がお得
なんと！！ 498円

ランダム化比較試験（RCT）

5

得られた検証結果を蓄積し、社会知・ナレッジとして共有化
鳥の目✓ 経済行動・生活行動においてベストプラクティスを蓄積✓ ナレッジの社会全体への展開を本ＷＧを通して設計

虫の目
具体的な仮説検証、介入の「プロセスノウハウ」と「具体的な生物多様性配慮で売上が上がる施策」を得る

行動タイプごとにノウハウ蓄積。WG参画企業で実践・応用することでネイチャーポジティブでの経済（売上）が向上

生物多様性配慮で売上が上がる施策

Goal?
行動変容WG
参加企業

Start?

生活者が生物多様性に影響を与える行動をするタッチポイント（経済行動？）の特定

ベストプラクティス

行動のタイプ

行動選択に影響を与える要因

食品

価格

日用品

見た目

体験・ｱｸﾃｨﾋﾞﾃｨ

品質

贈答品

ライフステージ・・・

トレーサビリティ・・・安心感

・・・

・・・

仮説検証テンプレ

プロセス
テンプレ

検証方法
（分析）

食品の購入

アンケート
テンプレ

学びをどう得るか（介入アイデアの獲得）

ツールの一つとして因果分析も介入
6

虫の目テーマ ： ASC認証を受けた牡蠣の主流化
値引率
価格（絶対値）

消費者への介入で行動変容が起こせる要素群

値段

相対的なお得感入口からの距離
鮮魚コーナーでの配置• 社会的要因（仲の良いコミュニティ等）• 環境配慮

配置

手前にあるか奥にあるか• SNSを活用し、コミュニティ内での意識変容に介入する• 認証マークの認知を高める• 認証マークをより派手にする

社会全体での普及

仲の良いコミュニティでの普及

社会的要因

家族の意向
色
味

品質

鮮度
生産地における環境情報
トレーサビリティ

安心感

目的変数：

購入意欲

生産者の明示生産地の表示有無
産地のブランドイメージ

産地

購入地と産地の距離
生産方法・プロセス情報
認証マーク表示

環境配慮

生産時の環境負荷情報
パッケージ目立ち方

殻付きか否か
高級感

見た目

説明変数
（案）

その他主体への介入が有効な要素群• 値段（特にお値打ち感）
• 配置
• 安心感
• 産地
• 見た目

協力してくれる小売店に補助を出す、優遇する等の介入• 本来は高価である説明をし、値段を他商品と同等程度とすることでアンカリング効果をかける• 「今だけキャンペーン」で損失回避バイアスをかける• 手前においてもらう（デフォルトオプション化）• トレーサブルで生産地の環境情報を開示できることを示す• 産地を市町村レベルで表示する• とにかく目につくパッケージや高級感を出し、小売店に活用してもらう
7

検討の進め方、ヒアリングポイント
アンケート素案
設計

ヒアリング（アンケート設計への助言）

因果分析、効果的な介入点の探索

アンケートの実
施

説明変数が分散していないと、真因のインパクトスコアが変わらなくても、各矢印（パス）の効果は薄まって見える

説明変数A
インパクトスコア100✕ 説明変数がうまく分散していない例

目的変数

次年度RCT案
作成

次回行動変容WGにて報告説明変数がうまく分散していると、各矢印（パス）の影響の大きさにメリハリがつき、特に効果のある因果関係を可視化できる

説明変数A
インパクトスコア100○ 説明変数がうまく分散している例

目的変数

8

【参考】
因果分析に関する基礎理論

9

巡回的グラフと非巡回的グラフ

Ｙ

適 非巡回的グラフ

不適 巡回的グラフ

ＸＸ

Ｚ ＹＺ

出典：「入門 統計的因果推論」（2019年初版）Judea Pearl著、落海浩訳、（株）朝倉書店発行 を参考にいであ株式会社作成
10

3つの基本『経路』

Ｙ連鎖分岐ＸＸ

Ｚ Ｙ合流Ｘ
ＺＹＺ◼ 各経路における条件付き独立性• 連鎖経路 ： 2つの変数XとYの間に有向道がただ一つあり、変数の集合Ｚがその道を遮断する場合、ＸとＹはＺの下で条件付き独立である• 分岐経路 ： 変数ＸがＹとＺの共通の原因で、ＹとＺの間の道がただひとつ存在する場合、Ｘの下でＹとＺは条件付き独立である• 合流経路 ： 変数ＺがＸとＹの間の合流点である。そしてＸとＹの間の道がただ一つである場合、ＸとＹは周辺独立であるが、Ｚの素で、またＺの子孫の下で条件付き従属である
引用：「入門 統計的因果推論」（2019年初版）Judea Pearl著、落海浩訳、（株）朝倉書店発行

11

モデル検定と因果探索◼ 『d分離』というツールを使うことで、複雑なグラフィカルモデルのうちどこに「誤り」があるか、検定できるようになる。
◼ ノンパラメトリックな手法であり、モデル全体として大域的に検証するのではなく、局所的に検証する。これにより、仮説のモデルが間違っているのが、具体的にどこの部分であるか判別し、修正できるようになる。

◼ これは、前述のように、モデル全体を大きな一つのモデルとして捉えるのではなく、いくつかのモデルの集合体と捉えることで可能となる。

『d分離』の定義
道pがノードの集合Zによりブロックされていることは以下と同値である
1.
2.

pは連鎖A→B→Cまたは分岐A←B→Cを含む、中央のノードBがZに含まれる（つまりBについて条件付けしている）または、pには合流A→B←Cを含み、合流点BがZに含まれない。さらに、いかなるBの子孫もZに含まれない。

ZがノードXとYの間の全ての道をブロックする時、Zが与えられた下でXとYはd分離されている。すなわちZが与えられた下でXとYは条件付き独立である。
出典：「入門 統計的因果推論」（2019年初版）Judea Pearl著、落海浩訳、（株）朝倉書店発行 を参考にいであ株式会社作成

12

『介入』と『調整』◼ 構造的因果モデル（SCM）

✓✓

UzZ
Ux
X

✓

Uy
Y
グラフィカルモデルに外科手術を加える

Uz

Z
X=x

UyY

✓

✓

変数間の関係が「線形」かつ「正規分布」にあると仮定する。
ある基準を満たす場合•••

非巡回的グラフであること
バックドア基準（疑似パスをブロックし、新たに作らない）
フロントドア基準（バックパスが存在しない事を明示できる）••

このため、データは線形かつ正規分布に従うとする必要がある
AIが無ければ人工標本が得られない

基準を満たす変数を固定＝介入（X＝x）する式（調整化方程式）を作ることで、グラフィカルモデルに外科手術を施し、変数Xによる因果効果、条件つき確率を推定できる。
以降は、「有限要素法」のように、トライアングルを積み重ねていくことで、影響を積分していく。
ただし、対象とする変数は多くの変数により説明されるため、計算量が膨大になる。そこで、条件付け（フィルタリングされた）したデータを生成し、人工標本を得ることで、計算量を節約する。

因果関係が無いパスを排除し、因果関係が残る可能性のあるパス（矢印）のみを残すことが可能

出典：「入門 統計的因果推論」（2019年初版）Judea Pearl著、落海浩訳、（株）朝倉書店発行 を参考にいであ株式会社作成

13

本理論の適用における基準等◼ 調整化方程式は以下の式で表される• 因果効果の式 ： P（Y＝1｜do（X＝1））-P（Y＝1｜do（X＝0））• 調整化方程式 ： P（Y＝y｜do（X＝x））=ΣzP（Y=y|X=x,Z=z）P（Z=z）• 『do』という見慣れない演算子を扱う。『do』は、Xをxに固定・介入するという意味である。

◼ バックドア基準• 非巡回的有向グラフGにおいて変数の順序対（X,Y）が与えられたとき、変数の集合Zに含まれるいかなるノードもXの子孫ではなく、かつXとYの間の道でXに向かう矢線を含むようなもの全てをZがブロックする
とき、Zは（X,Y）についてバックドア基準を満たすという◼ フロントドア基準• 変数の集合Zが以下の条件を満たすとき、Zは順序対（X,Y）についてフロントドア基準を満たす
1. ZはXからYへの有向道をすべてブロックする
2. XからZへのバックドアパスは存在しない
3. ZからYへのすべてのバックドアはXによりブロックされている

U
遺伝子型

X
喫煙Z
タール蓄積

Y
肺がん

出典：「入門 統計的因果推論」（2019年初版）Judea Pearl著、落海浩訳、（株）朝倉書店発行 を参考にいであ株式会社作成

14