情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

インセンティブとの組み合わせを前提としたナッジ効果測定のための実験設計方法
酒井 亮勢 ∗
川上 博 ∗

落合 桂一 ∗
矢野 達也 ∗

井手 崇博 ∗

大滝 亨 ∗

大川 博生 ∗

和久井 圭祐 ∗株式会社 NTT ドコモ ∗九州大学 †

山田 曉 ∗

鈴木 喬 ∗

白井 拓也 ∗

荒川 豊 †

佐藤 弘之 ∗
星野 崇宏 ‡

慶應義塾大学 ‡【キーワード】ナッジ，インセンティブ，行動変容，行動経済学，行動インサイト

1. はじめに2019 年 12 月頃に発生した新型コロナウイルス感染症（COVID-19）は，2023 年 1 月現在も収束の見通しが立たない [1]．国や各自治体，メディアからアルコール消毒やマスク着用等の感染症予防対策が推奨されている他，クラスターの発生防止の観点から厚生労働省より 3 密回避 [2] が推奨されている．
各自治体や各企業がテレワークによる外出や対面の会議を避けることを推進しているものの，社会経済活動を継続す

図1

るためには外出抑制は限度があり，感染症拡大の抑制と社ための実証設計イメージ

インセンティブを組み合わせたナッジの効果測定の会経済活動の両立が重要である．一定の外出量がある前提
で 3 密が重ならないようにするためには，密集場所の回避，
言い換えると混雑回避が必要不可欠である．具体的な混雑回避の手段としては，移動時や商業施設利用時の混雑時間帯の回避や飲食店でのテイクアウト等が考えられる．つまり，これらの行動変容を促すことで社会全体の混雑を緩和させることが可能である．
しかし，混雑回避を目的とした単なる呼びかけでは十分な行動変容を促すことは難しい．行動変容を促すための従
来研究は様々あり，インセンティブ [3][4] によるものや人の心理に働きかける行動経済学の手法であるナッジ [5][6][7]，
ゲームデザインやルールをゲーム以外に応用するゲーミ
フィケーション [8][9] 等がある．理想としては，“そっと後押しする” という意味を持つナッジで当人に認知させることなく自然に行動を促すことが望ましい．
一方で，ナッジは万能でないことも知られている．実際，“ナッジは効果があるもののその効果は小さい” と考える経済学者もおり [10]，単純なナッジの効果だけには限界があることが報告されている [11][12]．そこで，より行動変容を促すためにナッジに効用の高いインセンティブを組み合わせる手段が考えられ，実際にその組み合わせによる介入の有効性が報告されている [13]．
ナッジとインセンティブの組み合わせは様々な場面で応用可能な一方で，組み合わせる際のインセンティブ設計には以下の 3 点を考慮する必要がある．まず 1 点目は，インセンティブの効用が高くその影響が大きいという点である．
具体的には，インセンティブが無い場合や極めて少ない場
合は高い行動変容効果は期待できず，また，極めて多い場合はナッジとは関係なく高い確率で行動変容に至るためナッジの効果測定が困難となる．2 点目は，サービス観点においてインセンティブ原資は有限である点である．そして 3 点
目は，アンカリング効果 [14] が働き，最初に大きいインセン
ティブを提示することでインセンティブを小さくした際の行動変容効果が減少してしまう．これら 3 点を考慮した上でナッジの効果検証を行えることは有意義であると言える．
そこで本論文では，インセンティブを組み合わせることを想定したナッジの効果検証を行う上での実験設計方法を提案する．具体的には，インセンティブのみで効果測定を行うフェーズとナッジにインセンティブを組み合わせて効果測定を行うフェーズの 2 段階の実験設計である（図 1）．これにより，ナッジによる行動変容効果向上の余地を残しつ
つ行動変容し得るインセンティブ量を特定した上で，ナッジの効果測定を可能とする．
本論文は次のように構成される．第二章では，ナッジとインセンティブについて述べ，第三章でナッジとインセン

Manuscript Format for Kickoﬀ Symposium of IPSJ Behavior
Transformation by IoT (BTI)© 2022 Information Processing Society of Japan

ティブを組み合わせた実験設計方法について論じる．第四1

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章でその実験設計に基づき実施した実証実験について概説

論文では認知バイアスに基づくメッセージング（フレーミ

し，最後に第五章で本論文についてまとめる．

ング効果）を扱う．フレーミング効果とは，情報の提示の仕方で受け取り方に変化が生じるバイアスである．言い換え2. 理論背景2.1. ナッジ
2.1.1

ナッジの概要Richard H Thaler らによって提唱されたナッジ（Nudge）とは，肘で軽くつくという意味を持ち，行動の意思決定の際に強制することなく自発的に当人や社会にとって望ましい行動を促す仕組みや仕掛けを表す [5]．
ナッジ理論は，人間は必ずしも合理的には行動しないがると，内容が論理的に等価であっても，その言い回しにより印象が異なる．例えば，以下の 2 つの文章は等価であるためどちらを見ても同様の選択率であると考えられるが，実験によりポジティブな表現である前者を見た群の方が選択率が高い [16]．

• 術後 1 ヶ月後の生存率は 90 ％ですが手術しますか？
• 術後 1 ヶ月の死亡率は 10 ％ですが手術しますか？
2.1.3

ナッジの課題故に伝統的な経済学では説明困難な人間の経済活動を実証

より良い意思決定を促すために，日本では環境省が日本的に観測することで明らかにするという行動経済学の枠組版ナッジ・ユニット（BEST:Behavioral Sciences Team）をみで提唱されたものである．その行動経済学の基礎となる立ち上げ，家庭における省エネや節電を推進する他，新型コのが，Daniel Kerneman らの提唱した二重過程理論 [15] でロナウイルス対策におけるナッジの活用も進められている．

あり，この理論によると人の思考，情報処理，意思決定はこのように，関係府省庁や地方公共団体，産業界で環境や健

2 つのシステムに分類される．1 つは，直感的で感情的，か康，教育等の社会課題解決に向けてナッジの取り組みが推

つ自動的に処理するシステム 1 であり，もう一つは理論的し進められる一方で，ナッジは万能ではなく効果が小さい

かつ意識的にゆっくり処理されるシステム 2 である．つまと考える経済学者も少なくない [10]．人の意思決定は，置かり，本来このシステム 2 で物事の判断を行うことができれれている状況や文化，習慣に大きく依存するため，“そっとば，人は合理的に動くことができる．

後押しする” ナッジには限界がある．

しかし，人間は日常の中で様々な意思決定と行動をする

こうした課題に対し，ナッジの効果を増強ないし持続可

必要があり，すべての物事を論理的に思考することは困難

能なものとすべく次世代のナッジ（Beyond Nudge）が世界である．そのため，過去の経験や周囲の状況から半ば無意的に検討されているが，その定義は提唱者ごとに異なり，ま識的にシステム 1 の情報処理になることが多く，合理的でだまだ発展途上と言える．

はない行動に至ってしまう．システム 1 は日常における意
思決定の効率化に重要な一方で，時として損失や過失に繋がってしまう場合がある．例えば，衝動買いや SNS における浅慮な発言による炎上などである．

2.2. インセンティブ
インセンティブとは，人の意思決定や行動を変容させる
外発的な動機付けのための報酬を表す．インセンティブに

このように，半ば無意識の意思決定で社会的に好ましくは，金銭的な物質的インセンティブと非金銭的な評価的イない行動を行ってしまうことがあるため，外発的に当人やンセンティブ，人的インセンティブ，理念的インセンティ

社会にとって望ましい方向へ行動変容を促すナッジが有効

ブ，自己実現的インセンティブがある [17]．本論文では，経であるとされている．ここで留意したいのは，ナッジはあ

済的な報酬を与える金銭的インセンティブを扱う．

くまで個人の選択を強制することなくより良い意思決定を

インセンティブは動機付けのためのメジャーな手法の 1

促す手法のことであり，個人が不利益を被ることや向社会つであり，禁煙や禁酒，運動行動の促進など，幅広い領域で的行動を困難にすることを促すスラッジ（Sludge）とは区適用可能であるが，行動変容を促すに足るインセンティブ

別される．

量やその種類は行動の目的に依存することは明らかである．

2.1.2

ナッジの例

すぐに取り組める行動と手間と時間を要する行動で必要なナッジは通常，人の認知バイアスに基づき設計される．認

インセンティブ量は異なり，目的に応じたインセンティブ

知バイアスとは，周囲の環境やこれまでの経験，直感等の先設計が必要である．また，インセンティブ原資は有限であ入観による認知の偏りのことを表す．人はこの認知の偏り

り，限られた原資で最大の行動変容効果を得られるようににより非合理的な意思決定をしてしまうが，ナッジは認知最適化していくことが重要である．

の歪みを認識するきっかけを与えたり，あるいは，この偏りを逆手に取りより良い行動を促すことを目的としている．
こうした認知バイアスを活用したナッジは様々あるが，本© 2022 Information Processing Society of Japan2

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3. 実験設計
3.1. ナッジとインセンティブを組み合わせる際の課題
ナッジとインセンティブの組み合わせにおける相乗効果
により高い行動変容率が期待される．実際，組み合わせた介入による行動変容効果を検証した研究がいくつか存在する．
例えば，エクササイズプログラムへの参加を促す研究において，参加回数が群内で上位 10 ％の人に 20 ドルの報酬が与えられるコントロール群とそれにナッジ要素を組み合わせた群で比較検証をしている [13]．この検証においては，ナッジの有無で有意差を観測できていたものの，インセン
ティブ量の妥当性については検証されていない．つまり，インセンティブ量が 20 ドルではなかった場合，ナッジの有無
で有意差を確認できなかった可能性がある．
ここでの課題としては，インセンティブ量が妥当でない場
合は，行動変容効果がインセンティブによるものかナッジ量を増加させる．
インセンティブのみによる介入結果をもとに妥当なインセンティブ量を選択する．例えば，シンプルに妥当なインセンティブ量でナッジの効果検証を行いたい場合，インセ
ンティブ全体の行動変容率を閾値とし，閾値に近い行動変容率のインセンティブ量を選択することが考えられる．もう一つ具体例を挙げると，ナッジを組み合わせることで，閾値に設定したインセンティブのみの介入と同等以上の行動
変容効果が発揮可能であるという仮説の検証を行いたいとする．この場合，インセンティブ全体の行動変容率を閾値とし，閾値以下の行動変容率のインセンティブ量を選択することで検証を可能とする．
次のフェーズでは，選択したインセンティブ量にナッジを組み合わせた介入を行う．これにより，インセンティブ
による行動変容効果を加味した上で効率的なナッジの効果検証を可能とする．

によるものか解釈が困難となる点である．具体的には，インセンティブ量が極めて多い場合，ナッジの有無によらずに高い確率で行動変容に至り，逆に極めて少ない場合，インセ
ンティブによる効果向上が期待できなくなる．つまり，極めて多い量と少ない量を排除した妥当な量のインセンティ

4. 実験
本章では，第 3 章で述べた実験設計方法に基づき実施した実証実験内容について提示する．

ブを組み合わせたナッジの効果検証が有意義である．
本来このようなインセンティブとナッジを組み合わせた4.1. 実証実験概要

検証は，ランダム化比較実験により行うことが好ましい．しNTT ドコモと九州大学は，コロナ禍における混雑緩和を

かし，インセンティブの種類の数を N1 ，ナッジの種類の数目的とした行動変容を促す実証実験を九州大学伊都キャン

を N2 とすると，検証群数は N1 N2 となり，一群あたりのサパスで 2021 年 4 月から 2022 年 1 月にかけて実施した．具

ンプルサイズが小さくなり検証が困難になってしまう．言体的にはランチタイムにおける混雑回避を想定し，キャンパ

い換えると，妥当なインセンティブが事前に把握できておス内にある複数の飲食店でランチタイム前（11:00∼12:00）

り，その種類の数を N3 とすると，(N1 − N3 )N2 だけ検証

または後（13:00∼14:00）に訪問を促すタイムシフト，ラン

群数を削減することが可能である．

チタイム（12:00∼13:00）にイートインではなくテイクアウ
トを促すキャンペーン情報の配信を行なった．なお，被験者

3.2. 実験設計方法
本実験設計方法は，インセンティブ毎の効果を踏まえた

は実証実験への参加を希望した九州大学の学生約 1,500 名である．

効率的なナッジの効果検証を可能とする．具体的には図 1

実証実験専用アプリを通じてキャンペーン情報を配信し，の通り，インセンティブのみで効果測定を行い目的に応じ被験者はタイムシフトまたはテイクアウトを行うことで d

たインセンティブ量を特定すること及び，インセンティブ

ポイントを受け取れる．行動に至ったかの定義は図 2 の通とナッジを組み合わせた効果測定の 2 つのフェーズで成りり，アプリのキャンペーン画面の “参加する” ボタンを押立つ．

下後，指定の時間帯に対象店舗に設置された QR コードを最初のフェーズでは，目的の行動に対する妥当なインセン
ティブ量を特定するための効果測定を行う．そのために非スキャンし，イートインまたはテイクアウトをすることである．

常に少ない量からある程度多い量まで様々なインセンティ

本実証実験では，インセンティブとして d ポイント，ナッ

ブ量で効果検証を行う．その際，最初に与える情報が後のジとして PUSH 通知による認知バイアスを考慮したメッ

意思決定に影響を及ぼすアンカリング効果 [14] が働く可能

セージの効果を検証した．その際，ナッジの効果測定のた性がある．つまり，最初に多いインセンティブを提示した

めに複数の通知文言を用意し，事前に被験者を群分けした．

場合，最初よりも少ないインセンティブの介入は行動変容

なお，本実証実験は九州大学倫理委員会の承認（受承認番

効果が低下する可能性がある．そこで本提案では，はじめ

号：シス情認 2021-08-1）を受け，実施したものである．

に少ないインセンティブを提示し，徐々にインセンティブ© 2022 Information Processing Society of Japan3

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表1

PUSH 通知文言

PUSH 通知タイトル（共通）ランチタイムがお得になるキャンペーン！
検証群（10 月）

PUSH 通知本文

コントロール{ 店舗 A}*1 に行ってみよう！

ナッジ 1

今日は { 店舗 A} か { 店舗 B} を選
ぶとお得

ナッジ 2

{ 店舗 A} で○○ポイントゲット

検証群（11 月）

PUSH 通知本文

コントロール{ 店舗 A} に行ってみよう！

ナッジ 1【期間限定】ポイントを { 店舗 A}
でゲットしようナッジ 2

みんなで { 店舗 A} でご飯を食べてポイントを貯めよう*1 {} 内の店舗名は今回の実証実験の対象となった 4 店舗の名称が表示さ

れる．

図2

実証実験における行動変容までの流れ

4.2. 検証方法
本検証において，インセンティブのみの効果測定を行う第
図3

一フェーズを 2021 年 4 月〜2021 年 8 月，ナッジを組み合本検証におけるインセンティブ設計

わせた効果測定を行う第二フェーズを 2021 年 10 月〜2021
年 11 月に実施した．
第一フェーズにおける配布ポイント数は [1, 10, 50, 100,

150, 200] であり，週次でポイント数を増加させた．なお，
週ごとのポイント数は [1, 10, 50] のように 3 つないし 2 つのレンジとなっており，そのレンジ内で日ごとの配布ポイ
ントをランダムに選択した．
第一フェーズの検証の結果，1 ポイントではほとんど行動
変容を促せないことが分かった．そのため，第二フェーズにおけるポイント数は [10, 50, 100, 150, 200] とし，ナッジを組み合わせた効果検証を行った（図 3）．
ナッジは認知バイアスを考慮したメッセージングによる介入と定義し，10 月，11 月それぞれで 3 つの検証群を設け,
表 1 の通りの PUSH 通知本文を検証群ごとに出し分けた．
なお，本フェーズにおいても，はじめのうちは少ないポイン
ト数で配布し，徐々に増加させた．

4.3. 結果
まず，本検証の第一フェーズの結果を踏まえ第二フェー
ズにおけるインセンティブパターン数を 6 から 5 に削減したため，10 月，11 月それぞれでインセンティブとナッジの組み合わせが 18 パターンあったところを 15 パターンに削減できた．
本実験におけるコントロール群の平均行動変容率を基準とした行動変容受容率 [18] を表 2，3 の通りまとめる．ナッジの効果検証結果については井手らの研究 [18] で報告した通りであり，結果の概要についてまとめると下記の通りである．

• コントロール群と比較して，デフォルトと呼ばれるナッジの介入群の平均行動変容受容率が約 20% 向上• コントロール群と比較して，損失回避と呼ばれるナッジの介入群の平均行動変容受容率が約 33% 向上• 検定の結果，ナッジ群（デフォルトナッジ，損失回避© 2022 Information Processing Society of Japan4

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表2

10 月における各週の行動変容受容率の平均

参考文献

検証群

week1

week2

week3

week4

平均

[1] 倉橋節也：新型コロナウイルス (COVID-19) におけ

コ ン ト

0.77

1.03

1.11

1.08

1.00

る感染予防策の推定，人工知能学会論文誌， Vol. 35,[2] 田中重人：「3 密」概念の誕生と変遷: 日本の COVID-19

No. 3, pp. D–K28 1 (2020).

ロール
ナッジ 1

0.89

1.04

1.38

1.45

1.19

ナッジ 2

0.74

0.94

1.20

1.13

1.00

対策とコミュニケーションの問題，東北大学文学研究科
研究年報= The Annual Reports of Graduate School

表3of Arts and Letters Tohoku University， Vol. 70, pp.

11 月における各週の行動変容受容率の平均

140–116 (2021).

検証群

week1

week2

week3

week4

平均

コ ン ト

0.87

0.83

1.22

1.11

1.00

I., Toru, O., Akira, Y., Tatsuya, Y., Hiroki, O.,

ナッジ 1

0.90

1.02

1.55

1.80

1.33

Takuya, S. and Yutaka, A.: Encouraging Crowd
Avoidance Behavior using Dynamic Pricing Frame-

ナッジ 2

0.73

0.63

1.20

1.30

1.00

work Towards Preventing the Spread of COVID-19,[3] Keiichi, O., Hiroyuki, S., Hiroshi, K., Takahiro,

ロール

2022 IEEE International Conference on Big Data
(IEEE BigData 2022) (2022).

ナッジ）はコントロール群よりも優位に行動変容率が高い• ナッジを組み合わせる場合もインセンティブ量と行動変容率は相関がある[4]

陳美怡，幡井皓介，西山勇毅， 瀬崎薫ほか：感染症
予防行動を促進させるインセンティブモデルに関する一検討，研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム (MBL)，Vol. 2021, No. 3, pp. 1–7 (2021).

以上のことから，本提案の実証実験方法はインセンティ[5] Leonard, T. C.: Richard H. Thaler, Cass R. Sun-

ブを組み合わせることを前提としたナッジ効果の検証におstein, Nudge: Improving decisions about health,

いて意義のあるものであると言える．

wealth, and happiness: Yale University Press, New
Haven, CT, 2008, 293 pp, $26.00 (2008).

5. まとめ
本稿では，ナッジとインセンティブを組み合わせることを想定したナッジの効果検証のための実験設計方法について述べた．具体的には，目的に対して行動を変え得る妥当なインセンティブ量を測定し，それに基づきナッジを組み合わせた検証を行うという 2 段階の実験設計方法を提案した．本提案に基づき実験設計を行ったコロナ禍における混雑回避を促す実証実験において，ナッジの効果検証を効率的に行えたことと実際に有意なナッジの効果を確認できたことから，本提案による実験設計方法が有効であるという示唆を得られた．
今後はインセンティブとナッジを組み合わせた効果検証
だけではなく，インセンティブ量ごとのナッジへ及ぼす影響を明らかにし，より行動変容を促せる最適化手法を検討していきたい．
謝辞[6] Sugden, R.: On nudging: A review of nudge: Improving decisions about health, wealth and happiness by Richard H. Thaler and Cass R. Sunstein(2009).
[7] 板谷祥奈，竹内穂波，松村真宏：「ひじでつく」 ナッジ,
「そそる」 仕掛け (2018).

[8] Hamari, J., Koivisto, J. and Sarsa, H.: Does gamiﬁcation work?–a literature review of empirical studies on gamiﬁcation, 2014 47th Hawaii international
conference on system sciences, Ieee, pp. 3025–3034(2014).
[9] 根本啓一，高橋正道， 林直樹，水谷美由起，堀田竜士，井上明人ほか：ゲーミフィケーションを活用した自発的・持続的行動支援プラットフォームの試作と実践，
情報処理学会論文誌， Vol. 55, No. 6, pp. 1600–1613(2014).

本実証実験に参加した九州大学の学生および実証実[10] Gneezy, U., Meier, S. and Rey-Biel, P.: When and

験の運用に関わった株式会社 イマーゴ iQLab プロジェク

why incentives (don’t) work to modify behavior,

ト関係者に感謝の意を表す．

Journal of economic perspectives, Vol. 25, No. 4, pp.
191–210 (2011).
[11] Ito, K., Ida, T. and Tanaka, M.: Moral suasion andeconomic incentives: Field experimental evidence© 2022 Information Processing Society of Japan5

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

from energy demand, American Economic Journal:
Economic Policy, Vol. 10, No. 1, pp. 240–67 (2018).
[12] 依田高典，石原卓典：金銭的インセンティブとナッジが健康増進に及ぼす効果: フィールド実験によるエビ
デンス，行動経済学， Vol. 11, pp. 132–142 (2019).

[13] Zhang, J., Brackbill, D., Yang, S., Becker, J., Herbert, N. and Centola, D.: Support or competition? How online social networks increase physicalactivity: A randomized controlled trial, Preventive
medicine reports, Vol. 4, pp. 453–458 (2016).
[14] Tversky, A. and Kahneman, D.: Judgment under
Uncertainty: Heuristics and Biases: Biases in judgments reveal some heuristics of thinking under uncertainty., science, Vol. 185, No. 4157, pp. 1124–1131(1974).
[15] Stanovich, K. E. and West, R. F.: Advancing therationality debate, Behavioral and brain sciences,Vol. 23, No. 5, pp. 701–717 (2000).
[16] 井田政則，小橋眞理子：BIS/BAS が意思決定フレーミ
ング効果に及ぼす影響，立正大学心理学研究年報= The

Journal of Psychology Rissho University， Vol. 11,
pp. 1–12 (2020).
[17]石塚浩ほか：非営利ゆえの強さ: 理念的インセンティ
ブ・システムとしての NPO，経営論集， Vol. 2, pp.

1–14 (2016).
[18] 井手崇博， 大滝亨， 山田曉，佐藤弘之，落合桂一，
川上博，矢野達也，大川博生，和久井圭祐，白井拓也，

荒川豊：新型コロナウイルス感染防止に向けた

混雑回避行動を促進する行動変容技術の検証，情報処
理学会 IoT 行動変容学研究グループキックオフシンポ
ジウム (2022).

© 2022 Information Processing Society of Japan

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