情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

混雑緩和やユーザ体験価値向上に向けた
行動変容施策の設計および社会実装について
勝間田優樹 †1

吉川裕木子 †2鈴木喬 †3山田曉 †4株式会社 NTT ドコモ

株式会社 NTT ドコモ

株式会社 NTT ドコモ

株式会社 NTT ドコモ

1. はじめに的な心理傾向を持つ人には「このサービスを利用しないと「自分が好きな店に立ち寄っていたら自然と混雑を回避し損してしまいます」と伝え，同調的な心理傾向を持つ人にはていた．」このような交通最適化された世界の実現を目指し「多くの人がこのサービスを利用しています」と伝える．対様々な検討が進められている．交通最適化された世界では，

象者をナッジ文言を配信する群としない群とに分け，ナッ

人は無理なく混雑を回避することができ，その効果が他者

ジ文言を配信する群に対して一律に同じメッセージを配信にも波及することでメリットを社会全体で享受することがするものとは異なり，個別にナッジ文言の出し分けを行う

できる．渋滞を回避する手段として，例に挙げたような立ことで，行動変容施策や検討の効果を最大化させることをち寄りに限らず，ピークシフトや交通手段の変更など人に目指す．

よって妥当性が異なる様々な手段が採用される．
交通最適化された世界の実現に向けては，本来の取るは

本稿では，ナッジのパーソナライズ化の検討の中で実施した多数のフィールド実証で得られた知見や課題を述べる．

ずだった行動を，交通手段の変更や立ち寄りなどの行動へと変容させることが必要であり，そのためには行動変容をするための十分な動機付けが必要である．多くの人にとって，混雑を認識してもそれを回避することは容易ではない．
例えば，多くの高速道路サービスエリアではリアルタイムの混雑情報が提示されており，それを見たドライバーによる緩和効果には一定の成果はあるものの，それだけで混雑を緩和することは難しい．
動機付けのアプローチの一つとして行動経済学に基づく
ナッジ [1, 2] が着目されている．ナッジとは，人間の価値観や心理的な傾向を利用し，対象者にとってより望ましい選
択をするように促す行動変容に関する一手法である．ナッジを活用した研究はこれまでも数多く実施されており，例
えば，Push 通知によって配信されるメッセージにナッジを適用することで配信されたメッセージの開封率を向上させる検討などが行われている [3, 4]．
筆者らは，その中でもナッジのパーソナライズ化について検討している．ナッジのパーソナライズ化は，個人がそれぞれ持つ価値観・心理傾向の違いを考慮し，それに応じてナッジを含むメッセージ文言（以下，本稿ではナッジ文言と呼ぶ）の出し分けを行うことを意味する．例えば，損失回避

2. ナッジのパーソナライズ化
ナッジのパーソナライズ化を実現するためには様々なデータを収集する必要がある．扱うデータは想定されるサービスによって異なり，例えばユーザの性別・年代のようなデモグラフィックデータの他にも，アプリを使う目的や好きな食べ物のジャンルといった情報もアンケートなどを活用して取得する場合がある．また，ユーザのコンテキス
トの推定のためにユーザの位置情報などのリアルタイム情報を取得する場合もある．データはユーザに限らず，交通手段の状況や気象状況といった環境情報や立ち寄りを促す
場合には立ち寄り先の店舗などの情報を扱う場合もある．
収集されたデータの一部からユーザの特徴量を抽出し，そのユーザに対してより行動変容効果の高いナッジ文言の推定を行う．推定する手法として，機械学習モデルの分類器を用いる．フィールドによっては収集できるデータが大きなサンプルサイズとならないことも考えられるため，十分に学習を進められるよう，フィールド実証開始前に広くア
ンケート調査を行い別途正解データを収集する場合もある．
出力されるナッジ文言としては，例えば•「周辺の魅力的なお店にお出かけしませんか？せっか
くのお得なクーポンを使わないのはもったいないで
Design and Implementation of Behavior Transformation Measures for Congestion Reduction and User Experience Improvement
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†4

Yuki KATSUMATA, NTT DOCOMO, INC.
Yukiko YOSHIKAWA, NTT DOCOMO, INC.
Takashi SUZUKI, NTT DOCOMO, INC.
Akira YAMADA, NTT DOCOMO, INC.

© 2023 Information Processing Society of Japan

すよ！」•「カフェで一休みはいかがですか？多くのお客様がお得なクーポンを利用しています！」などがある．

1

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

行動変容施策として，いくつかのパターンで介入を行った．具体的には，これから旅先へ向かおうとしているユーザに対する旅前の介入，周遊中に食事をしたユーザに対する旅中の介入，旅行を終え帰路につこうとしているユーザに対する旅後の介入に分類される 3 パターンの介入を行った．
本フィールド実証では，観光という非日常の中でのナッジ
文言の効果検証を目的としており，ナッジ文言の出し分けを行うためのデータや知見がない状態での施策実施を行ったため，ユーザに対してランダムにナッジ文言を Push 通知
し，ナッジ文言自体の行動変容効果有無の検証および出し
図1

Figure 1

みうらよこすか MaaS の概要

Overview of Miura Yokosuka MaaS

分けの実現可能性についての事後検証を行った．
通知対象ユーザのうち，11 % が旅後の介入で立ち寄りを行うなどナッジ文言自体の行動変容効果が見られることができた他，メッセージ文言の種類によっては最大で約 25 %

ナッジ文言による介入手段にも様々なものがあり，その一つに端末アプリへの Push 通知がある．ナッジ文言によの行動変容率 *1 を達成することができ，ナッジのパーソナライズ化の有効性について示唆が得られた．

る介入に対するユーザの行動有無から，効果の有無を判定し再度学習に用い，推定精度を向上させる．目的に応じて

3.2. バス快適乗車案内 [7]ユーザの行動有無の判定の定義が異なり，例えば開封率の本フィールド実証の概要を図 2 に示す．通勤時間など混向上が目的であれば端末アプリ内のメッセージ開封有無の雑時間帯のバスでは，バス停での混雑および乗り降りにかログを収集し，訪問率の向上が目的であれば店舗への訪問

かる時間によるダイヤ乱れが発生し，それによりバス車内

有無のログを収集し，それらをそれぞれ正解データとしての混雑度の偏りが加速する場合があり，オペレーション煩

学習に用いる．

雑化や利用者満足度の低下が生じる．加えて，コロナ禍における密回避の必要性も顕在化しており，バス毎の混雑度

3. 実証実験および社会実装の平準化が喫緊の課題となっている．本フィールド実証では，混雑時間帯のバス車内の混雑度の平準化を目指し，混雑

この章では，これまで取り組んできた社会実装に向けた度が低い後続のバスが数分で到着すると見込まれる場合に，フィールド実証の概要を述べる．検討してきたナッジの

そのバスの混雑情報およびナッジ文言を Push 通知し混雑

パーソナライズ化技術の適用先は大きく 2 種類ある．1 つバスの見送りを促進するとともに，見送り実施したユーザ

は，混雑や渋滞の緩和を目的とした行動変容施策である．目に対してポイントによるインセンティブを付与することで的は，発生しているもしくは発生するであろう渋滞という動機付けを行った．

損失を減少させることにある．もう 1 つは，街全体の周遊

本フィールド実証では，日常の中でのナッジ文言の効果検性向上を目的とした行動変容施策である．目的は新たな体証を目的としており，主な対象者が日常的に通勤や通学な験価値を提供し便益を増加させることにある．

どでバスを使うユーザである．そのため，毎日同じような

3.1. みうらよこすか MaaS [5]

内容の Push 通知がなされることから，行動変容施策の効果が摩耗することが懸念される．ナッジ文言の有無に限らず，

本フィールド実証の概要を図 1 に示す．みさきまぐろ

ユーザ端末へのメッセージ配信頻度による効果の摩耗 [8] や

きっぷ [6] という電車・バスの周遊券を含む旅行パッケージ

Web マーケティングにおいても同じ広告を配信することに商品がある．みさきまぐろきっぷを電子化し端末アプリでよる効果の摩耗 [9] が存在することが報告されており，同様扱い，その端末アプリの中でナッジ文言を Push 通知するの事象がナッジ文言の Push 通知にどの程度起こるのかをことによる行動変容施策を実施した．観光動線が概ね固定検証した．特定のナッジ文言で行動変容を行ったユーザを化されているという課題に対し，自治体が持つ多様な観光

事後分析すると，特定の心理傾向が強い傾向であることが分

資源への立ち寄りを促し周遊性を向上させることを目的とかるなど，本フィールドのようなユースケースにおいてもしている．多様な観光資源の情報およびそこへ至る交通手段の情報をナッジ文言と併せて提示するという手段により，地域の様々な場所に周遊することで新たな体験価値を提供することを目指した．

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*1

本フィールド実装では，端末アプリの中で事前に設定できる旅程に対して，介入をすることで外れた行動をした場合に行動変容したと定義した．

2

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

図3

Figure 3
図2

九州大学におけるフィールド実証の概要

Overview of Field Experiment at Kyushu Univ.

バス快適乗車案内の概要

Figure 2 Overview of Confortable Bus Ride

ナッジのパーソナライズ化が有効であることが示唆された．

3.3. ゆるり GO!TEMBA [10]自家用車で行楽地に行った場合に，帰りの高速道路の渋滞

図4

通勤電車の混雑緩和施策の概要に巻き込まれるという事象が発生する．大型連休などにおFigure 4

ける帰省に際して発生する渋滞は U ターンラッシュとも呼sures for Easing Commuter Rush

Overview of Behavior Transformation Mea-

ばれ，幅広く認知されている課題である．本フィールド実
証では，行楽地からの帰路の高速道路で発生する渋滞を緩
和およびそれによる CO2 排出を削減する目的で，これから帰ろうとしているユーザに対する行動変容施策を実施した．
具体的には，御殿場プレミアム・アウトレットに東京方面
から自家用車で訪れたユーザに対して，東名高速道路の上
り方向の混雑予測情報およびナッジ文言の Push 配信を行施策を行った．
具体的には，上記キャンペーンの中で店舗の情報配信とポイントによるインセンティブ付与を行うとともに，行動変容施策として，ナッジ文言の Push 配信およびゲーミフィ
ケーションによる行動変容効果の向上が見込まれるかを検い，滞在時間延長または周辺施設への立ち寄りを促した．本

証した [12, 13]．結果として，ナッジ文言による行動変容受フィールド実証では，観光という非日常の中での混雑緩和を

容率 *2 は 20 % から 33 % 向上，ゲーミフィケーションによ目的とした検証を行うため，過去の実証で得られたデータのる行動変容受容率は 30 % から 41 % 向上させることが確認

活用による行動変容効果向上が必ずしも見込まれなかった．
そのため，事前に広くアンケート調査を行いそのアンケー
ト結果を正解データとする機械学習モデルを構築し，ナッ
ジ文言の出し分けによる行動変容効果の検証を行った．検証を通して，高速道路の渋滞緩和にナッジのパーソナライ
ズ化が一定の効果をもたらすことが示唆された．

され，これらの行動変容施策が混雑緩和に対して一定の効果をもたらすことが示唆された．

3.5. 通勤電車の混雑緩和施策 [14]本フィールド実証の概要を図 4 に示す．通勤時間帯の鉄道は慢性的に混雑が発生しており，3.2 と同様にダイヤ乱れ
によるオペレーション煩雑化や利用者の満足度低下が生じ

3.4. 大学キャンパスにおける店舗内の密回避 [11]本フィールド実証の概要を図 3 に示す．大学キャンパスのような閉空間においては，ランチタイム時に食堂などの飲食店に利用者が集中し局地的な混雑が発生する．とりわけコロナ禍においては密回避を行うことが重要であり，このような日常的に発生する混雑を緩和することが求められる．本フィールド実証では，局地的な混雑が日常的に起こるようなケースに対してピークシフトを実現することを目的として，混雑時間帯を避けて来店を促すタイムシフトおよび持ち帰りを促すテイクアウトの 2 種類のキャンペーン

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るだけでなく，コロナ禍においては密回避の必要性の高まりもあり，混雑の緩和が課題である．本フィールド実証では，
通勤時間帯の鉄道利用者であるモニタに対してオフピークを促すナッジ文言の Push 通知を行った．具体的には，通勤時間帯を後ろ倒しにするタイムシフトもしくは別の交通手段を用いるモーダルシフトを促すメッセージの Push 通知
を行った．
*2

本フィールド実装では，Push 通知を受けた全ユーザに対する，Push
通知を受けた後にタイムシフトもしくはテイクアウトを行ったユーザの割合を行動変容受容率として定義した．

3

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム果が見込まれることが示唆された．一方で，社会実装においても効果を見込むためにはいくつかの課題が存在する．

(1) 出し分けに資するユーザ情報の取得の難しさ：個人ごとにメッセージ文言を出し分け，最適化された状態を目指すものの，最適化に必要なユーザ情報を取得することは難しい．既存の端末アプリや Web アプリなどを用いる場合は
図5

Figure 5

まくはり MaaS の概要

Overview of Makuhari MaaS

取得可能な情報に制約がある上，既にサービス上同意取得している範囲を逸脱してデータ取得をすることはサービス
規約の変更を伴うため一定のハードルを超える必要がある．
一方で，新規に端末アプリなどを新規に作成する場合は，サ

具体的には，モニタに限定せずに収集したアンケートのンプルサイズを大きくするためにユーザへの認知や周知を

結果を正解データとしユーザの心理傾向を推定する機械学十分に行う必要がある．情報の種類と量のいずれも担保す

習モデルを生成し，その機械学習モデルをモニタに適用するためには，社会実装した際の状態を精緻に予測しながらることでモニタの心理傾向を推定した．モニタを 2 群に分計画的に検証を進める必要がある．

離し，1 つの群には推定した心理傾向に応じてナッジ文言の(2) 実データの測定の難しさ：行動変容施策の最終的な目出し分けを行い，ランダムにナッジ文言を出し分けた群と的は，ユーザの行動を変えることにある．例えば，移動行動の比較を行った．結果として，推定した心理傾向に応じてに関する行動変容で店舗への送客を目的とした場合においナッジ文言の出し分けを行った群は有意にオフピークを達ては，送客先の店舗への訪問や送客先の店舗での決済を検成することが分かり，行動変容効果の高いナッジ文言をユー知する必要がある．訪問の検知については，GPS を用いた

ザの特徴量から直接推定するナッジのパーソナライズ化手手法により端末アプリでの実装だけで実現が可能で最も低法だけでなく，推定したユーザの心理傾向を用いるナッジ

コストで実現することが可能である．しかしながら，大型のパーソナライズ化手法にも一定の行動変容効果が見込まのショッピングモールや地下など GPS では十分に精度が出れることが示唆された．

ない環境においては，Bluetooth ビーコンや Wi-Fi などを用いた代替の検知手法が必要となるケースがあり，これら

3.6. まくはり MaaS [15]には信号の発信機や受信機などの機器の設置によるコスト

本フィールド実証の概要を図 5 に示す．幕張新都心エがかかる．決済の検知については，キャッシュレス決済シ

リアにおいて，回遊性向上や賑わいの創出が課題となってステムなどを店舗ごとに導入することで実現が可能である

いる．次世代モビリティの提供とともにユーザ個人に寄りものの，システム間の連携や機器導入自体のコストやハー添ったレコメンドを提供することにより，回遊性向上によドルが存在し，容易には実現できない．行動変容施策を実る地域経済の活性化や賑わいの創出をするとともに，様々施する範囲は数個の店舗ではなく数十や百以上の店舗を対な施設に分散誘導することによるコロナ禍における安心・象として実施することが多く，全ての店舗に対してこれら安全を意識した施策実施を行った．

の訪問や決済を検知する方法を実装することは難しい．

本フィールド実証では，日常の中での周遊性促進を目的(3) 因果関係の明確化の難しさ：ここまで述べたような現としたナッジ文言の効果検証を目的としている．具体的に実世界のデータを収集することが可能であったとしても，施は，住民向けの端末アプリに対し，おすすめの店舗情報およ

策による行動変容効果を実計測することは難しい．サービ

びクーポン情報とともにナッジ文言の Push 通知を行った．

ス提供者や施策実施の意思決定者が期待する行動変容の効

本実証においては，回遊性向上に向けたマイルストーンとし

果は，「もともとそのつもりがなかった人が施策により行動て，Push 通知の開封による認知率向上を目的としたナッジを変えた」ことによる効果である．施策実施の対象者と施文言の出し分けを行いその効果を検証した [16]．結果とし策実施後の行動を観察・計測できた場合でも，「もともとそて，ナッジを含まないメッセージを Push 通知した群のメッのつもりがあったのか否か」を計測することは難しい．そセージ開封率に対する，ナッジ文言を出し分けて Push 通知のため，行動変容により何を実現したいのか，実現に向けてした群のメッセージ開封率の増加率が 20.3 % であった．

どのように KPI を設定するのか，は施策設計者と綿密にすり合わせる必要がある．

4. 得られた知見と今後の課題(4) ナッジによる行動変容効果の限界：ナッジというのは付加的なものであり，それ単体で劇的な効果を発揮するこ

これまでの実フィールド実証の結果を受け，ナッジ文言とはない．いかに素晴らしいメッセージ文言による介入をを個人ごとに出し分けることによる行動変容には一定の効行ったとしても，限られたデータ取得の中でナッジによる© 2023 Information Processing Society of Japan4

情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

効果を明確に提示することは難しい．そのため，コンテン
ツの種類を増やす，ユーザの数を増やす，といったより根本

ment in a resource-limited setting: a randomized
controlled trial of text message reminders, AIDS,的な部分での施策効果向上のための取り組みと並行して実Vol. 25, No. 6, pp. 825–834 (2011).

施していくことが重要である．

[9] Moriwaki, D., Fujita, K., Yasui, S. and Hoshino,
T.: Fatigue-Aware Ad Creative Selection, Work-

5. おわりに
本稿では，筆者らが検討を進めているナッジのパーソナラ

shop SUM 20: State-based User Modelling at The
13th ACM International WSDM Conference (WSDMSUM’20)，p. 8 (2020).

イズ化の概要を実フィールド実証の例とともに述べた．引[10] NTT ドコモ：行動変容で「CO2 の削減」をめざす

き続き大規模かつ長期に渡る実フィールドでの実証および実 証 実 験 を 御 殿 場 プ レ ミ ア ム・ア ウ ト レ ッ ト 付 近社会実装を進め，ナッジのパーソナライズ化による効果検で開始，https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/

証を推進していく．

info/news_release/topics_211105_00.pdf.
[11] NTT ド コ モ：店 舗 の 混 雑 状 況 で 、d ポ イ ン トの 進 呈 率 を 変 動 ！ 店 舗 内 の「 密 」を 防 ぐ 共 同 研

参考文献[1] Thaler, R. H. and Sunstein, C. R.: Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness,
Penguin (2009).
[2] Sunstein, C.: Nudging: A Very Short Guide, Journal of Consumer Policy, Vol. 37, No. 4, pp. 583–588(2014).
[3] Kim, H. B., Iwamatsu, T., ichiro Nishio, K., Komatsu, H., Mukai, T., Odate, Y. and Sasaki, M.:
Field experiment of smartphone-based energy eﬃciency services for households: Impact of advice
through push notiﬁcations, Energy and Buildings,
Vol. 223, pp. 110–151 (2020).
[4] Valle, C. G., Nezami, B. T. and Tate, D. F.: Designing in-app messages to nudge behavior change:
Lessons learned from a weight management app foryoung adults, Organizational Behavior and Human
Decision Processes, Vol. 161, pp. 95–101 (2020).
[5] NTTド コ モ：横 須 賀・三 浦 エ リ ア で「 観光 型MaaS」の 実 証 実 験 を 実 施 ，https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/info/news_
release/topics_210621_01.pdf.
[6] 京浜急行電鉄：みさきまぐろきっぷ，https://www.
keikyu.co.jp/visit/otoku/otoku_maguro/.
[7] NTT ド コ モ：バ ス 車 内 の 混 雑 平 準 化 に 向 け
た 実 証 実 験 用 ア プ リ「 バ ス 快 適 乗 車 案 内 」

究開始，https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/

info/news_release/topics_201119_00.pdf.
[12] 井手崇博， 大滝亨， 山田暁，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 SIG-BTI シンポジウム，pp. 52–55 (2022).

[13] 酒井亮勢，落合桂一，井手崇博， 大滝亨， 山田暁，
鈴木喬，佐藤弘之，

川上博，矢野達也，大川博生，

和久井圭祐，白井拓也， 荒川豊，星野崇宏：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，情報処理学会 SIG-BTI シンポ
ジウム (2023).

[14] NTT ドコモ：鉄道の混雑解消に向け、行動変容を促す 共 同 実 験 を 実 施 ，https://www.docomo.ne.jp/

binary/pdf/corporate/technology/rd/topics/
2021/topics_220121_00.pdf.
[15] NTTド コ モ：幕 張 新 都 心 エ リ ア に お ける「 千 葉 市 幕 張 MaaS 実 証 事 業 」を 推 進 ，

https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/info/
news_release/topics_220125_00.pdf.
[16] 吉川裕木子，勝間田優樹， 鈴木喬， 山田暁：アプリ
ログによる属性情報の拡張を用いたナッジ最適化レコ
メンデーションシステムの提案と評価，情報処理学会

SIG-BTI シンポジウム (2023).

を提供，https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/

info/news_release/topics_210916_00.pdf.
[8] Pop-Eleches, C., Thirumurthy, H., Habyarimana,
J. P., Zivin, J. G., Goldstein, M. P., de Walque,D., MacKeen, L., Haberer, J., Kimaiyo, S., Sidle, J.,
Ngare, D. and Bangsberg, D. R.: Mobile phone technologies improve adherence to antiretroviral treat-© 2023 Information Processing Society of Japan

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