情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

行動変容を促すナッジ文言選定のためのアプリログによる属性情報の補完手法
吉川裕木子†

1.

勝間田優樹†
鈴木喬†株式会社 NTT ドコモ†

はじめに

山田暁†

なナッジを選定し，プッシュ通知に活用することで，プッシュ通知の開封率の向上をはかることができる．しかし，近年，スマートフォンの普及に伴い，個人が持つ端末にこのナッジ種別の推定にはユーザの属性情報が必要であり，情報を送信することで，ユーザ毎に異なる内容を伝達する

その情報量はナッジ種別の推定に精度に大きくかかわる．

手法が広く実施されている．また，情報を配信する際に，こういったシステムを実現する際には，推定精度の担保の音・振動・短い文章で知らせることでユーザの興味を惹き，ため多くの情報を収集する必要があり，その情報収集にか配信した情報の認知率を向上させるプッシュ通知が注目さかるコストがシステム化する際の課題となることが予想されている．よって，プッシュ通知によるレコメンデーショ

れる．

ンにおいて，端末を利用しているユーザを分析し，配信内

よって本提案手法では，属性情報を持たないユーザのナ容やタイミングをユーザの興味に沿うように最適化するこッジ種別の推定に必要な情報の拡張手法を提案する．具体とで，ユーザの情報認知率を最大化させるという営みが的には，属性情報が取得できている一部のユーザを用いて，様々な企業で行われている．

属性情報を持たないユーザの属性情報を補完する．本提案

また，ユーザに情報を提供することが意思決定に与える手法により，すべてのユーザに対して属性情報を獲得する

影響について，行動変容に関する分野の研究が注目されてことが可能となり，これは最適なナッジ種別の推定に効果いる．ここで述べる行動変容とは，行動経済学でいわれる的であると言える．

人間の行動理論に基づいて働きかけることで，その人の行動を変化させることができるというものである．このような働きかけを活用して，環境問題や都市渋滞など様々な社
会問題の解決に取り組んだ実例研究がおこなわれている[1][2]．

2.

関連研究
ユーザの意思決定の癖である心理バイアスとユーザのパ

また，行動変容をさらに促す手法として，ナッジ[3]が注ーソナリティの関係性は，過去の研究で示されている．例

目されている．ナッジとは，人間の思考の癖を利用し，ユ

えば，時間割引率に関するアンケート分析[7]では，年齢やーザにとって望ましい選択をするように促す行動変容に関

性別，婚姻の有無などが時間割引率に対して影響があるこする手法の一つであり，ナッジを活用した研究や実例が多とを示した．このような研究から，ユーザが持つ心理バイ

く実施されている．例えば，プッシュ通知によって表示さアス特性を調査できるようにデザインされたアンケートをれるメッセージにナッジを適応することでプッシュ通知の用いることで，ユーザ自身の属性情報との関係性を分析で開封率を向上させるという効果が挙げられている[4][5]．

きることが分かる．

ナッジには複数のフレームワークが存在する．例えば，一方，心理バイアスと対応したフレームワークを用いた人間の得をすることより損をすることの方を大きく評価す

ナッジとユーザのパーソナリティの関係性についても，過るという損失回避バイアスという心理特性を活用した「損去の研究で示されている．例えば，学習を促すメッセージ

失回避フレーム」や，他人と同じようにふるまうことを好配信において，事前に測定したユーザの性格特性と，メッ

むという同調性バイアスという心理特性を活用した「同調セージ配信に用いた 2 種類のナッジに対する反応に相関関フレーム」などが例に挙げられる[6]．

係があったという実例が挙げられている[8]．このような研本研究では，ユーザのもつ心理特性によって，異なるフ究から，ユーザのもつパーソナリティに応じたナッジを用

レームワークによって設計されたナッジ種別の効果が異ないることで，行動変容率の向上が期待できることを示してることに着目し，ユーザの心理特性の度合いを推定するこいる．

とで，ユーザに最も効果のあるナッジの種別を推定するここれらの従来研究から，ユーザのパーソナリティを用いとができると考える．さらに，その推定に基づいて，最適て学習モデルを構築することで，そのユーザの行動変容を促すのに最適なナッジを推定することが可能だといえる．

Proposal and Evaluation for Nudge Optimization Recommendation System Using
Extending Attribute Information with Application Logs
† YUKIKOYOSHIKAWA, YUKI KATUMATA, TAKASHI SUZUKI, AKIRAYAMADA, NTT DOCOMO Ltd.

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan

しかし，こういった学習モデルの構築に必要な，ユーザのパーソナリティは，年収や性別などの属性情報に関するア

1情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

ンケートや，くじの購入金額の質問[9]のようなユーザがもつ心理バイアス特性を特定するようなアンケートを実施することで収集する，といったことが従来の研究では行われてきた．しかし，こういったアンケートの質問設計は大変複雑であり，またユーザから有効な回答が得られる割合多くはない．よって，情報収集の点でナッジのユーザ最適化
を実サービスとして実現するのが難しいといえる．
ユーザのパーソナリティを示すデータの収集方法に，ユーザのスマートフォンなどから収集できるログを活用して推定する研究がおこなわれている．例えば，携帯端末から

図1

本研究で用いたユーザ群と保持するデータ収集できる位置情報などからわかる，日常的な行動パター
ンから職業属性が推定できる [10]．また，Web サイトにおける時系列的なアクセス数から，年齢などのユーザ属性に基づいたクラスタを推定することができる[11]．

3.2 アプリログのベクトル空間距離の算出
2 で述べたスマートフォンからパーソナリティを推定できるという従来研究より，本研究における属性情報とアプ

これらのことから，パーソナリティデータを収集するたリログには相関関係があり，アプリログが類似しているユ

めに，スマートフォンから自動的に収集できるログを活用

ーザ同士は属性情報も類似していると考えられる．本提案することで，アンケートなどから収集できる情報相当を推手法では属性情報とアプリログの類似度をベクトル間距離測できると考えられる．

と定義する．

よって，本研究では，一部のユーザに実施したアンケー

まず，属性情報とアプリログのベクトル間距離を定義す

トなどから収集した情報と，全てのユーザから自動的に取る．ここで，ユーザ i とユーザ j 間の属性情報 Xd の距離は得可能なスマートフォンからのログを用いて，ナッジのユ

以下の式で与えられる．

ーザ最適化に有効な属性情報を補完する手法を提案する．
また，ナッジのユーザ最適化において本提案手法が有効で(1)あることを示す．
また，アプリログ Xa の距離を以下の式で与える．

3.

提案手法
(2)

3.1 ユーザが持つ情報種別について
本研究では，図 1 のように 2 種類のユーザ群を対象ユーザとする．ユーザ群 A は属性情報とアプリログの 2 種類のデータをもち，ユーザ群 B はアプリログのみをもつ．また，(3)
ここで，W はアプリログの重み付けパラメータであり，属性情報とアプリログはベクトル表現に変換されており，

アプリログの距離が近いと属性情報の距離が近いという関ベクトル間距離を算出することで，ユーザ間の類似度を示

係が成り立っている．なお，パラメータ W の学習は以下のすことができる．

式を用いて，対象ユーザの全通りの組み合わせで行われる．

ここで属性情報は，ユーザ群 A の過去のアンケート回答
や他のサービス利用から推測される，性年代や趣味趣向の(4)ことを指し，アプリログは本システムが導入されたアプリ
ケーションから取得できる，各画面の閲覧時間やボタン押
下回数などの操作ログを指す．

(5)
次に，属性情報とアプリログの両方をもつユーザ群 A を用いて，パラメータ W を学習する．式(2)に学習済みの Wを用いて，アプリログのユーザ間距離が近いユーザは同じ
クラスタになるようクラスタリングを行い，各クラスタに所属するユーザの平均ベクトルを獲得する．
3.3 属性情報の補完手法
アプリログのみをもつユーザ群 B のユーザ B の属性情報を補完する手法を示す．ユーザ B のアプリログと 3.2 で獲得したクラスタの平均ベクトルとの距離を，式(2)を用いてⓒ2023 Information Processing Society of Japan2

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

算出し，ユーザ B に最も近いクラスタを選択する．
次に，選択されたクラスタ内からユーザ群 A に所属する
ユーザ A をランダムで抽出し，そのユーザがもつ属性情報をユーザ B の属性情報とする．なお，ランダムで選ぶ理由
として，ユーザ群 A とユーザ群 B にアプリログの傾向が異なる可能性が考えられるため，最も近いユーザを選んだ場
合，常に同じユーザが選ばれてしまうことを避けるためである．

4.

図 2 「まくはり MaaS」の画面イメージ

評価手法

4.1 実証実験

表1

評価で用いるユーザ数内訳

本提案手法の評価は， 2022 年 2 月 1 日から 2022 年 3 月

1 回以上開封有のユーザ数

21 日の期間で実施された，幕張新都心エリアにおける実証
実験で収集されたデータを用いて行った 1．本実証実験は，

総ユーザ数

文言 1

文言 2

文言 3

合計

ユーザ
群A

835

118

119

112

245

地域住民の回遊性向上を目的とした実証実験であり，実証
参加者にはアプリケーション「まくはり MaaS」をインス

ユーザ
群B

3125

345

378

366

773

トールしてもらい，それを活用しながら幕張新都心エリアを周遊する．図 2 のように，アプリケーションからは，エリアを周遊するための交通手段の予約や，周遊エリアのス
ポット情報にアクセスすることができる．また，本評価手法で用いるユーザ数の内訳を表 1 に示す．
4.2 プッシュ通知について
実証実験で用いたプッシュ通知システムについて説明する． 本システムでは，ユーザの状況をトリガとして，店舗と文言を該当のユーザへプッシュ通知を行う． ユーザの状
況とは，アプリケーションをインストールした端末から取

図 3 メッセージ確認画面

得できる位置情報や，特定の時刻，交通手段の予約履歴などのことを示す．ユーザ状況をトリガにしたプッシュ通知

表2

アプリログの例

は，「幕張駅に着いた時に，周遊スポットをおすすめ」や，

プッシュ開封時間

カーシェア利用回数「お昼時に飲食店をおすすめ」といった内容のレコメンド

アプリ起動回数

シェアサイクリング利用回数をユーザに提供することが可能である．

プッシュ開封率

タクシー配車サービス利用回数

クーポン利用回数

バス利用回数

プッシュ受信時には，通知タイトルに「あなたへのおすすメッセージ詳細閲覧回数

バス予約時間/乗車時間

めがあります」，通知文に「あなたにおすすめの店舗でおスポット詳細閲覧回数

ルート検索条件(歩く速度・並び替え)

食事はいかがですか？」のプッシュ通知が通知エリアに表スポット検索回数

ルート検索使用回数

また，メッセージ確認画面は図 3 のようになっている．

示される．なお，通知文にはプレーン・損失回避フレー
ム・同調フレームを活用して設計された 3 種類のナッジ文言を採用した．

4.3 最適なナッジ文言の推定
本研究の評価で利用する実証実験の開封履歴について，
実証実験中に介入があったことを説明する．具体的には，
本実証実験において，ユーザ群 A に所属するユーザの半数には属性情報に応じて推定された文言のプッシュ通知を，もう一方にはランダムで配信を行った．なお，ユーザ群 Bに対しては，すべてのユーザに対してランダムで配信した．
ユーザ毎の最適なナッジ文言の推定には，文脈付きバン
ディットアルゴリズム[12]を採用し，属性情報と過去の開1 https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/info/news_release/topics_220125_00.pdfⓒ2023 Information Processing Society of Japan

封履歴から学習を行った．バンディットアルゴリズムは，

3

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

複数の選択肢から利得を最大にするのを目的としており，
新しい情報の探索と，既存情報に基づく選択肢の実行を同時に実施するものである．本実証実験では，選択肢を 3 種類の文言，情報の探索と実行をプッシュ通知，利得をその開封と定義して学習を行う．具体的には，過去の開封実績とユーザの属性情報に基づいて，文言のユーザ毎評価値を算出する 3 つのパラメータの更新を夜間に行い，日中はトリガが発火した際に，その評価値に基づいた確率でプッシ
ュ通知を実施するものである．また，ユーザ群 A における属性情報に応じたナッジ文言の推定による介入効果を検証

図 4 累計プッシュ通知回数ごとの開封率の推移したところ，有意差 10%で優位に開封率が向上したことがわかった．
4.4 属性情報とアプリログ
実証実験の参加者から，事前同意を得て取得した属性情報とアプリログについて説明をする．属性情報は，NTT ドコモが過去に実施したアンケートなどから収集したデータであり，性年代や職業といったものが挙げられる．このような情報を，141 次元のベクトル表現にしたものを用いる．
一方，アプリログは，4.1 で紹介したアプリケーション
から特徴量を作成した．アプリケーションは，各種モビリ
ティサービスの利用ボタンや，経路検索機能，クーポン利用画面を所持しており，ユーザによって操作の差異が現れると考える．表 2 のような情報を，44 次元のベクトル表現にしたものを用いる．
図5
4.5 プッシュ通知開封の推定による評価

重み付けによる開封 Y の変化

図 4 で示すように，プッシュ通知回数が 20 回以下の場合，

本提案手法の評価は，実証実験の開封履歴を用いたオフ

プッシュ通知の開封率が減少傾向にあるが，20 回を超えるライン検証によって行う．また，本研究の目的であるユーと定常化している．これは，プッシュ通知が少ない間は配ザ毎の最適なナッジ文言の推定を，ユーザ毎の各文言のプ

信に興味を惹かれ開封するが，何度も配信されるとプッシ

ッシュ通知の開封を予測する問題として定義し，本提案手ュ通知に対する興味が低下し，反応しなくなるという事が法の評価を行う．この予測問題に対して，Python のオープ言える．一方，配信回数に関わらず開封し続けるユーザがンソースライブラリである PyCaret[13]によって，ナッジ文

一定数いることも示している．

言毎の機械学習モデルを構築する．また，機械学習モデル

累計プッシュ通知回数が少ないときより，多いときに開の説明変数として，アプリログと 3.3 で補完した属性情報

封したものが，1 回の開封の価値が大きくなるような重みを用い，目的変数としてプッシュ通知に対する開封を用い付けを図 5(a)に行った結果を図 5(b)に示す．また，重み付

る．

けは以下の式で行う．

本研究における評価値の指標として，PyCaret の機能によって選定された最も性能のよいモデルによる予測値と，正解値との相関値を評価値とする．

(6)
ここで， Y はユーザ a の文言 j の重み付け開封である．n

4.6 プッシュ通知の開封の算出について
目的変数に，ユーザ毎に本実証実験期間での合計開封回

はユーザ a の文言 j の開封回数を，P は全ユーザの k 回目の平均開封率の移動平均を，はユーザ a の i 回目のプッ数を用いることで，予測値を算出することができる．なお，

シュ受信の文言が文言 j であることを示す．なお，60 回以

プッシュ通知回数が極端に少ないユーザや，開封自体が少上のユーザ数が少ないことから，60 回以上のプッシュ通知

ないといったユーザが存在するため，開封毎に何回目のプに関しては無効とする．さらに，重み付け開封 Y が一様分

ッシュ通知かを考慮した重み付けを行う． ここで，図 4 に布になるように，Y の大きさの順序を合計ユーザ数で割っ本実証実験のプッシュ通知の結果を集計した結果を示す．

た Y’を予測値として用いる．一様化を行った結果を図 5(c)ⓒ2023 Information Processing Society of Japan4

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

に示す．

図8
図6

ユーザ群 A の予測クラスタ分布

表4

ユーザ群 B の予測クラスタ分布
ユーザ群 A

ユーザ群 B

ユーザ数

835

3167

ユーザ所属クラスタ数

100

65

クラスタ所属平均ユーザ数

8.35

48.07

標準偏差

34.431

172.114

変動係数

4.123

3.580

表3

ユーザ群 A とユーザ群 B の予測クラスタ結果

ユーザ群 A：学習と評価に用いたユーザ数

ユーザ数(人)
学習データ

文言 1
118
94

文言 2
119
95

文言 3
112
89

評価データ

24

24

23

表5

図7

重み付けによる予測値 Y の分散変化

ユーザ群 A：属性情報による予測結果
文言 1

文言 2

文言 3

Best modelK
Neighbors
Regressor

Random Forest
Regressor

Ridge
Regression

Correlation

0.289

0.123

0.211

MSE

0.120

0.090

0.129

表6

ユーザ群 A：属性情報とアプリログによる予測結果
文言 1

文言 2

文言 3

Best modelK
Neighbors
Regressor

AdaBoost
Regressor

Ridge
Regression

Correlation

0.502

0.290

0.339

MSE

0.101

0.082

0.121

5.2 ユーザ群 A に関する評価

5.

評価結果

5.1 ユーザのクラスタリングに関する評価
ユーザ群 A に所属する 835 人のユーザの 141 次元の属性
情報ベクトルと 44 次元のアプリログベクトルを用いて，式(2)のパラメータ W の学習を行った．学習した W を用いて 100 個のクラスタにユーザ群 A をクラスタリングした結果とユーザ群 A の所属クラスタを予測した結果を図 6 に示す．本提案手法による所属クラスタの予測正解率はミクロ
正解率で 94.7%であった．しかし，図 6 のクラスタ分布図からわかるように，多くのユーザは 4 つのクラスタに所属しているため，正解率が高くなっているともいえる．
次に，ユーザ群 B に所属するユーザ 3125 人を用いて，所属クラスタの予測を行った結果を図 7 にしめす．また，
表 3 に示すように，ユーザ群 A とユーザ群 B のクラスタリ
ング結果の比較をしたところ，ユーザ群 A とユーザ群 B の傾向に大きく乖離がないところから，3.3 の提案手法による所属クラスタの予測が，ある程度可能であるといえる．

4.6 で示した開封に対する重み付けの処理による効果を，ユーザ群 A を用いた文言 1 における開封 Y の予測結果によって示す．予測に用いたユーザは，1 回以上開封を行ったユーザとする．これは，表 1 で示すように，プッシュ通知
を一度も開封していないユーザの割合が多いため，全ユー
ザを用いて学習をしてしまうと，開封 Y の予測が難しくなるためである．説明変数として，属性情報とアプリログを用い，アプリログは開封率と強い相関のある特徴量を除いた 22 次元で推測を行った．
重み付けと一様化を目的変数である開封率に実施し，学習した場合の予測結果を図 8 に示す．予測値が低い値に集中することなく予測が行えていることが分かる．
次に，属性情報とアプリログが，ナッジ種別推定に有効であることを示すために，ユーザ群 A の属性情報のみを用いた場合と，属性情報とアプリログの両方を用いた場合の予測を行った．表 4 に示すように，モデルの学習と評価に用いたユーザは，各文言プッシュ通知を 1 度でも開封したことのあるユーザのみで行い，学習データと評価データは8:2 で分割した．

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan5

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

改善するためには，アプリログのベクトルの次元数をより増やすことで表現力を向上させる必要がある．

6.

おわりに
本研究では，アプリログを用いて属性情報を補完する手法を提案と評価を行った．ナッジ毎の開封予測精度が向上したことから，本提案手法が有効であるという示唆を得
図9

ユーザ B 群を用いた提案手法の評価られた．しかし，本研究で行った評価は，過去の実証実験のデータを用いたナッジ毎のプッシュ通知開封の予測によ

表7ユーザ群 B：学習と評価に用いたユーザ数るものであり，本研究の目的であるナッジ種別の推定への

文言 2
378

文言 3
366

有効性を 100％示せるものではない．よって，各モデルがユーザ数(人)

文言 1
345

学習データ

276

302

292

ことで，その有効性を検証する必要がある．なお，評価値

評価データ

69

76

74

の違いに基づいてナッジの出し分けを行う点については，出した評価値の違いに基づいて，実際に文言を出し分ける

4.3 でユーザ群 A において効果があったことを述べている．
ユーザ群 B：アプリログによる予測結果

今後は，本研究で未検証である内容について実証実験を

文言 1

文言 2

文言 3

実施することで，提案手法によるプッシュ通知の介入効果

Best model

Random Forest
Regressor

Ridge
Regression

Ridge
Regression

Correlation

0.310

0.158

0.270

MSE

0.07

0.08

0.07

表8

表9

ユーザ群 B：属性情報とアプリログによる予測結果
文言 1

文言 2

文言 3

Best model

AdaBoost
Regressor

Random Forest
Regressor

Random Forest
Regressor

Correlation
MSE

0.312
0.08

0.196
0.08

0.379
0.07

属性情報のみを用いた場合と，属性情報とアプリログを用いた場合の予測結果を表 5 と表 6 に示す．全ての文言において，属性情報とアプリログを用いた場合が，属性情報のみを用いた場合の相関値を上回っているため，ナッジの開封の予測には属性情報だけでなくアプリログも有効であることが分かる．
5.3 ユーザ群 B に関する評価
本提案手法の有効性の評価方法の概要を図 9 で示す．ユーザ群 B のアプリログのみを用いた場合と，3 で示した提案手法によって選定した属性情報とアプリログの両方を用いた場合の予測結果を比較することで有効性を示す．なお，予測に用いたユーザは，1 回以上開封を行ったユーザであり，モデルの学習と評価に用いたデータは表 7 に示す．表
8 と 表 9 が示すように，2 つの場合を比較した結果，提案
手法によって選定した属性情報を用いた場合，予測精度か改善したことがわかる．なお，文言によっては相関値の変化が小さい文言もあり，すべての文言に対して予測精度をⓒ2023 Information Processing Society of Japanの向上の有効性を検証していきたい．

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