情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

行動多動性とプッシュ通知による行動変容容易性
田中宏昌 †1

實成優馬 †2

吉川 裕木子 †3

勝間田 優樹 †4

山田渉 †5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

株式会社 NTT ドコモ

落合桂一 †6
株式会社 NTT ドコモ

概要

1. はじめに混雑緩和や地域活性化を目指した人の流動性向上などの人々が地域内で回遊して賑わいを創出することは，その地様々な目的のため，人を特定の場所に誘導する方法の研究が域にとって，地域経済活性化や防犯を始めとした様々な利行われている．その中でもスマートフォンのプッシュ通知点がある．実際に日本においても，地域の回遊性向上や賑わを用いたアプローチはスマートフォンを持つユーザに対しいの創出を目的とした NTT ドコモによる実証実験（以下，て広く実施できるため，他のアプローチに比べて比較簡単

この実験を「幕張新都心エリアでの実証実験」と呼ぶ）が行に実施することができる．その便利さの一方で，過剰なプッわれている*1 ．幕張新都心エリアでの実証実験では，人々のシュ通知はユーザにとってストレスを感じる原因となるだ

局所的な集中を防ぎつつも人を様々な場所に流動させるたけでなく，プッシュ通知を出すアプリケーションをスマートめに，スマートフォンへのプッシュ通知を用いて，人々をフォン上から削除する行動につながってしまう [1]．この対様々な施設に分散誘導させることを目指した．

応策として，ユーザの興味対象に沿った施設を推薦するプッ

幕張新都心エリアでの実証実験のように，人を特定の場シュ通知を出す方法が開発されているが，プッシュ通知に所に誘導するための研究には，都市や建物自体の設計を工よって行動が変容されにくい性質をもつユーザが存在する

夫して人が流れやすい場所を作るアプローチ [2] を始めとし場合は，ユーザの興味に沿ったプッシュ通知を提供したとて様々なアプローチが存在する．このようなアプローチのしてもユーザのストレスを増加させる．そこで本研究では，中でも，プッシュ通知を用いたアプローチはスマートフォ

プッシュ通知によって誘導されやすい性質をもつ人と誘導ン利用者（以下，ユーザと呼ぶ）に対して比較的容易に実施されにくい特性を持つ人が存在することを示し，その性質できるという点で有効である．

を日々の行動ログから推定できる方法を提案する．具体的

プッシュ通知は比較的容易に実施できる一方で，プッシュには，人々の日々の施設へのチェックインログから，どの程通知によって誘導されにくいユーザが存在する場合，そのよ度多様な施設にチェックインしやすいかという行動多動性

うなユーザにとって通知は不快なものであり，プッシュ通知という指標を定義し，その行動多動性を特徴量として，プッを可能にしているアプリケーションの削除につながる [1]．

シュ通知によって誘導されやすい性質を持つ人か，誘導さアプリケーションを通してサービスを提供する多くの企業れにくい性質を持つ人かを判定する機械学習モデル（分類にとって，アプリケーションの削除は顧客との接点を喪失器）を提案する．このモデルを用いることで，プッシュ通知することに繋がるため，プッシュ通知によるユーザ体験のを出す前に事前に目的地に誘導できるかを予測できるため，低下は，企業にとってもユーザにとっても避けるべき事象行動変容が期待できる人のみにプッシュ通知を出すことで，である．実際に幕張新都心エリアでの実証実験においても，ユーザ体験の向上に寄与する．

ユーザ体験向上のためにユーザが興味を持てるような施設の通知を行っていた．しかし，たとえ興味対象の施設を推薦していてもそこに行かないような，個人特性としてプッシュ通知によって誘導されにくい性質を持つユーザが存在する場合は，いくら推薦モデルを改善してもユーザ体験はAnalysis of Relationship between Hyperactivity of Behaviourand Ease of Induction†1†2†3†4†5†6

Hiroaki Tanaka, NTT DOCOMO INC.
Yuuma Jitsunari, NTT DOCOMO INC.
Yukiko Yoshikawa, NTT DOCOMO INC.
Yuki Katsumata, NTT DOCOMO INC.
Wataru Yamada, NTT DOCOMO INC.
Keiichi Ochiai, NTT DOCOMO INC.

低下する一方である．
そこで本研究では，プッシュ通知によって誘導されやすい性質を持つユーザと誘導されにくい性質を持つユーザが存*1

https://www.docomo.ne.jp/binary/pdf/info/news_
release/topics_220125_00.pdf

1

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

在する（この性質を，以下では行動変容容易性と呼び，誘導実施のしづらさという欠点も存在する．たとえば，街や建されやすいユーザを行動変容容易性が高く，誘導されにく物の設計を工夫するアプローチは，エリアや建物の設計をいユーザを行動変容容易性が低いと呼ぶ）ことを示し，さら既存のものから変更する必要がある．また，標識などのデに行動変容容易性はユーザの日々の行動データから予測でザインを工夫するアプローチや音声を用いて人を誘導するきることを示す．具体的には，幕張新都心エリアでの実証アプローチにおいても，事前に標識を設置したり，音声を発実験で取得したデータから，プッシュ通知によって施設を生させるための機材を設置する必要がある．

推薦した回数に対しての実際にチェックインした割合を個

これらのアプローチに対して，スマートフォンのプッ人ごとに算出し，チェックイン割合の分布が二極化するこシュ通知を用いて人を誘導するアプローチは，世帯保有率とを確認する．そして，チェックイン割合の中央値によっ86.8%*2 を締めるスマートフォン所有者に対して事前のハーてユーザを２つの群に分割して，行動変容容易性が中央値ドウェアの準備なしに実施できる．そのため，比較的容易よりも高い群のチェックイン割合分布と，行動変容容易性に実施できるアプローチであるといえる．

が中央値よりも低い群のチェックイン割合分布に差があることを統計的仮説検定によって示す．

2.2. スマートフォンにおけるプッシュ通知

さらに，行動変容容易性が低いユーザか高いユーザかをスマートフォンにおけるプッシュ通知は，企業がスマープッシュ通知を出す前に判定するために，ユーザのチェットフォンユーザと積極的にコミュニケーションを取るため

クイン行動に関する多動性を表す指標として「行動多動性」の有効な手段であり [7]，様々な企業がプッシュ通知を利を提案し，行動多動性を特徴量として行動変容容易性の高用している．一方で，過剰頻度のプッシュ通知はユーザに低を目的変数とした機械学習モデル（分類器）を構築する．

とって好ましいものではなく，アプリケーションのアンイン

行動変容容易性は，プッシュ通知を出す 2 週間前までの１ストールにつながることが指摘されている [1]．そのため，日あたりの平均チェックイン数によって定義され，ユーザユーザに対してプッシュ通知をどのぐらいの頻度で送るのが一日にいろいろな場所にチェックインするほど大きい値が良いかを決定する研究も行われている．たとえば，スマーをとる．この定義方法は，多動性のある子どもが衝動的に行トニュース社は新規ユーザに対して自社のアプリケーショ

動を変容しやすい [3] という特徴から発想を得ており，様々ンをアンインストールされる事なく継続的に利用してもらな場所に他動的にチェックインするユーザほど，プッシュうためにはどの程度の頻度でプッシュ通知を送信すればよ通知によって行動を変容しやすいと考えられる．

いかを明らかにするため，プッシュ通知のネガティブ影響構築した分類機の評価のため，幕張新都心エリアでの実を機械学習を用いて予測する研究を行っている*3 ．

証実験データを用いた実験を行った．その結果，行動変容スマートニュース社の研究のように，個別のアプリケー容易性が高いユーザラベルをポジティブ，行動変容容易性

ションにおけるアプリケーション利用率を維持または向上が低いユーザラベルをネガティブとしたとき，構築した分するためのプッシュ通知に関する研究が行われている一方類機は適合率 77%，再現率 88% でユーザの行動変容容易性で，スマートフォン上のプッシュ通知が実在する場所へのを推定できることが分かった．まとめると，本研究の貢献誘導にどの程度効果的なのかや，どのような人が実際に誘は以下の２点である：

導されたすいのかという評価は行われていない．したがっ• プッシュ通知によって誘導されやすいユーザと誘導されにくいユーザが存在することをデータから示した• ユーザの行動多動性という指標を定義し，行動多動性によって行動変容容易性は推定できることを示したて本研究では，プッシュ通知によって推薦された場所に誘導されやすいかを示す行動変容容易性という概念を定義し，さらにユーザの日々の行動を表現する行動多動性とい概念を定義して，行動多動性によって行動変容容易性を推定できることを示す．

2. 関連研究2.1. 特定のエリアへの人の誘導

3. データセット
本研究では，幕張新都心エリアでの実証実験において，幕人を特定の場所に誘導するアプローチには，街や建物の張新都心エリアの居住者 1129 人から事前同意を得て取得し設計自体を工夫するアプローチ [4, 2] や人の目に入る標識

たデータを用いる（以下，データ取得対象者を被験者と呼などのデザインを工夫するアプローチ [5]，さらには音声を用いて人を誘導するもの [6] などの様々なアプローチが存在する．これらのアプローチには，対象エリアに存在するすべての人に対して介入を実施できるという利点があるが，*2

令和 3 年版度情報通信白書（総務省）https://www.soumu.go.jp/
johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/html/nd111100.html より*3 https://medium.com/smartnews-inc/
optimizing-push-frequency-for-new-users-5db5e04d76df

2

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

データ取得期間2022 年 2 月 1 日 から 2022 年 3 月 21 日

被験者数1129 人

被験者あたりプッシュ通知送信数の平均 ± 標準偏差4.97 ± 5.08プッシュ通知誘導による被験者あたり施設チェックイン数の平均 ± 標準偏差1.06 ± 2.18

被験者あたり施設チェックイン数の平均 ± 標準偏差199.20 ± 499.11

プッシュ通知による誘導先施設数399
表1

本研究で利用するデータセットの主要な統計値

Table 1

Statistics of Datasetぶ）．本データセットは 2022 年 2 月 1 日から 2022 年 3 月

21 日までの期間で収集されており，被験者が普段の生活の600中でどのような施設にチェックインしているか，被験者に対してプッシュ通知を送信したタイムスタンプ，プッシュ400通知による推薦施設が記録されている．データセットの主要な統計値は表 1 に示す．

200
4. 予備実験：行動変容容易性の存在

04.1. 実験目的と実験方法

0.0

0.20.4

本研究の有効性である，「行動変容容易性の低いユーザにRbc

0.6

0.81.0

対してプッシュ通知を減らすことで該当ユーザのストレス

図1を軽減し，アプリのアンインストールを回避することがで付近と 1 付近の 2 つの群にピークが立っていることが分かきる」という主張が成立する前提として，行動変容容易性る．

Rbc のヒストグラムをカーネル密度推定した結果：0の低いユーザの存在がある．そこで本節では，行動変容容Figure 1

易性が高いユーザと低いユーザ，すなわちプッシュ通知にthat the density achieve two peaks around 0 and 1.

Kernel Density Estimation of Rbc : We can ﬁnd

よって誘導されやすいユーザと誘導されにくいユーザが存在することをデータから確認する．
データセットから，各被験者に対してを Glow ，Rbc ≥ 0.5 の群を Ghigh とし，µlow , µhigh をそれ
ぞれ Glow と Ghigh の母平均として，帰無仮説 H0 と対立仮Rbc =(実際に誘導先にチェックインした回数)(プッシュ通知を受け取った回数)を算出し，ヒストグラムを確認する．Rbh はプッシュ通知説 H1 をそれぞれ

H0 : µlow ≥ µhigh ,H1 : µlow < µhighによって目的地へと誘導された割合を表しているため，Rbhとした有意水準 5% の Welch の t 検定を行った．その結果，の値が 1 に近いほどプッシュ通知によって誘導されやすく，p 値は 1.13 × 10−23 （t 統計量は 71.52）となり，帰無仮説0 に近いほど誘導されにくいことを表す．

H0 を棄却できた．すわなち，Ghigh に属する被験者は Glowに属する被験者に比べて有意に行動変容容易性が高いとい

4.2. 実験結果
データから算出した Rbc のヒストグラムを，カーネル密度推定した結果は図 1 のようになった．図 1 から分かるよえる．以上のことから，プッシュ通知によって特定の施設に誘導されやすいユーザ群と，誘導されにくいユーザ群が存在することが示された．

うに，Rbc の分布には Rbc = 0 と Rbc = 1 の 2 箇所にピークが存在しており，行動変容容易性が低い被験者群と高い被験者群が存在することが分かる．
行動変容容易性が低い群と高い群の間に統計的に有意な5. 行動変容容易性判定モデル
5.1. 提案指標と提案モデル差があるかを確認するため，Rbc がとりうる値の中央値で4 章で示したように行動変容容易性が低いユーザ群が存ある Rbc = 0.5 をしきい値として被験者を 2 つの群に分け在するため，そのようなユーザ群を日々の行動ログから特て統計的仮説検定を実施した．具体的には，Rbc < 0.5 の群定する行動変容容易性判定モデルを提案する．提案モデル3

情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

割合

Predicted Label
Ghigh
True Label
表2(False Positive)(True Positive) + (False Positive)

GlowGhigh7210

Glow81182が低いこと，すなわち適合率提案モデルによるテストデータでの分類結果：Ghighは行動変容容易性が高いクラスを表し，Glow は行動変容容易性が低いクラスを表す．

Table 2

Result of classiﬁcation by proposed model: Thelabel Ghigh expresses the user class whose human behavior
change easiness is high; on the other hand, Glow represents the user class whose human behavior change easiness is low.

(正確度) = 1 −(False Positive)(True Positive) + (False Positive)が高いことが望ましい．したがって，本実験の評価指標では正確度を最も重視し，次点で行動変容容易性が高い人に対してプッシュ通知を漏れなく送信することを重視して再現率で評価する．テストデータで評価した結果は表 2 のようになり，適合率は 0.77，再現率は 0.88 となった．すなわち，提案モデルは行動変容容易性が高いと分類した人のうち 77%の人は実際に行動変容用意性が高く，行動変容容易性が低い人の内 88% を実際に発見できていることが分かった．

は，プッシュ通知を受け取る日付 T における行動変容容易性が高いか低いかの 2 値ラベルを目的変数にとり，特徴ベクトルには以下で定義する行動多動性

xd =T∑−∆tt=t0

6. おわりに本研究では，人々を様々な施設に誘導するためのスマートctd∑D

d=1 ctd,(1)

ユーザを特定する方法を提案した．具体的には，プッシュ通を誘導先候補となる施設数分だけ並べたベクトルx = x1...

xD]

通知を無くしてユーザのストレスを減少させることを目的とし，プッシュ通知によってユーザの行動が変容しづらい

ctd = (日付 t における施設 d へのチェックイン回数)[

フォンによるプッシュ通知を対象として，不要なプッシュ知による施設推薦に誘導されやすいユーザと誘導されにく(2)いユーザが存在する，すなわち行動変容容易性が高いユー
ザと低いユーザが存在することを示し，行動変容容易性はを用いる．(1) は一日あたりに施設にチェックインする回数行動多動性と呼ばれる日々の行動特徴によって推定できるが増えるほど，すなわち他動的であるほど大きい値をとることを示した．行動多動性は，ユーザが日々の行動においため，行動変容容易性の判定対象となるユーザが普段からてどの程度他動的に施設に移動を行っているかを表す指標

どの程度他動的な性質を持つのかを表現できる．

であり，普段から色々な施設に移動する傾向がある人ほど5.2. 評価方法と評価結果

プッシュ通知による施設推薦によって推薦施設に誘導されやすいと考えられる．

提案モデルを評価するために，3 章で説明したデータセッ

行動変容容易性を推定するために，行動多動性を特徴量とトを用いる．データセットに含まれる被験者 1129 人のうする機械学習モデルによる分類器を構築し，幕張新都心エ

ち，幕張新都心エリアでの実証実験期間において Rbc が 0.5

リアでの実証実験において取得したデータセットを用いて以上であった被験者（Ghigh に属する被験者）は 323 人，Rbc

分類機の学習及び評価を行った．その結果，行動変容容易が 0.5 未満であった被験者（Glow に属する被験者）は 806

性が高いユーザと低いユーザを適合率 77%，再現率 88% で含まれている．これらの被験者を，学習データ：開発用デー発見できることを確認した．この結果から，行動変容用意

タ：テストデータに 565 : 281 : 283 に分けて，機械学習モデ性が高いと判断されたユーザのみに対してプッシュ通知をルの一つである LightGBM [8] の学習・ハイパーパラメー送った場合，すべてのユーザに対してプッシュ通知を送るタチューニング・評価を行う．ただし，分割されたそれぞれ場合に比べて，誤って行動変容用意性が低いユーザにプッのデータセットには Ghigh と Glow それぞれのクラスに属すシュ通知を送ってしまう割合を 23% 低減する事が可能になる被験者が同程度の割合で含まれている．また，ハイパーる．また，再現率も 88% であるため，行動変容容易性が高パラメータのチューニングには Optuna [9] を用いる．

いユーザ群に対しても 88% は正しく行動変容容易性が高い

本研究では行動変容容易性が低いユーザに対するプッと推定できている事がわかる．

シュ通知を減らすことを目指しているため，行動変容容易評価実験の結果から，行動多動性は行動変容容易性を推性が低い人を誤って行動変容用意性が高いと予測している定するために有効な指標の一つであると考えられる．その一方で，本稿では他の指標との比較を実施していないため，

4情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

考えうる様々な指標の中で行動多動性が行動変容容易性の推定に最も有効な特徴量ではない可能性がある．また，本研
究の結果は幕張新都心エリアでの実証実験で取得したデータから導かれたものであるため，都市としての特性が著しく異なるようなエリア，たとえば公共交通機関が極端に発展していない山間部等には安易に一般化できないという制限がある．

参考文献[1] Atilla Wohllebe, Dirk-Siegfried Hübner, U. R. and Podruzsik, S.: Mobile apps in retail: Eﬀect of push notiﬁcation frequency on app user behavior, Innovative Marketing, Vol. 17, No. 2, pp. 102–111 (2021).
[2] Vaez, S., Burke, M. and Alizadeh, T.: Urban form andwayﬁnding: Review of cognitive and spatial knowledge forindividuals navigation，Australasian Transport Research
Forum (ATRF), 38th, 2016, Melbourne, Victoria, Australia (2016).
[3] Singh, A., Yeh, C. J., Verma, N. and Das, A. K.: Overviewof Attention Deﬁcit Hyperactivity Disorder in Young Children, Health Psychology Research, Vol. 3, p. 2115 (2015).
[4] Raubal, M. and Egenhofer, M. J.: Comparing the complexity of wayﬁnding tasks in built environments, Environment and Planning B: Planning and Design, Vol. 25,No. 6, pp. 895–913 (1998).
[5] Shi, Y., Zhang, Y., Wang, T., Li, C. and Yuan, S.:
The Eﬀects of Ambient Illumination, Color Combination, Sign Height, and Observation Angle on the Legibility of Wayﬁnding Signs in Metro Stations, Sustainability, Vol. 12, No. 10 (online), https://www.mdpi.com/20711050/12/10/4133 (2020).
[6] Milliman, R. E.: Using Background Music to Aﬀect theBehavior of Supermarket Shoppers, Journal of Marketing,Vol. 46, No. 3, pp. 86–91 (1982).
[7] Gavilan, D. and Avello, M.: Enabling smartphone push
notiﬁcations: the eﬀect of a framed opt-in request, International Journal of Mobile Communications, Vol. 21,
No. 1, pp. 1–18 (2022).
[8] Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma,W., Ye, Q. and Liu, T.-Y.: LightGBM: A Highly Eﬃcient
Gradient Boosting Decision Tree, Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 30, Curran Associates,
Inc. (2017).
[9] Akiba, T., Sano, S., Yanase, T., Ohta, T. and Koyama, M.:
Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework, Proceedings of the 25th ACM SIGKDDInternational Conference on Knowledge Discovery & Data
Mining, KDD ’19, New York, NY, USA, Association for
Computing Machinery, pp. 2623–2631 (2019).

5