〔査読付き実務研究論文〕

購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響～解釈レベル理論と流暢性を用いた分析～中田 淳
中央大学 大学院 戦略経営研究科 中村 博

中央大学 大学院 戦略経営研究科戦略経営専攻

1. はじめに本研究では、消費者が商品購入を検討する時期の違いと、それに加えて商品属性の表現方法の違いが消費者の商品選択にどのような影響を与えるのかについて検証する。

商品選択に与える影響に関する先行研究を概観する。
次に、これらの先行研究に基づいて、時間的距
離が遠い場合と近い場合では、異なる商品属性が多くの商品において商品の属性は、商品の開発重視されること。また、商品属性の表現方法につ段階に決定されており、商品のプロモーションやいては、同じ商品の属性を情報の流暢性が高い表

販売の段階では、その属性を変更することはでき

現と情報の流暢性が低い表現方法で設定し、２つない。その状況の中で、すでに完成された商品のの時点での属性の評価が変化することを予測した

属性を、いつ、どのように、伝えるかがプロモー仮説を立案する。

ションの重要な課題となる。

仮説の検証については、住宅購入を想定した実そこで、本研究では消費者行動研究において近験を行い、コンジョイント分析を用いて検証す

年多くの研究がなされている解釈レベル理論を用る。一般的に、住宅や車といった高額な商品は購

いて、心理的距離の違い（特に、時間的距離の違入検討から、実際の購入までの期間が長くなる。

い）を設定し、同時に、属性の表現方法に流暢

本研究では、注文住宅における住宅の開口部商品性（情報処理や知覚の容易さ）の要素を同時に加（いわゆる、「窓」「サッシ」と呼ばれる住宅建材。

えることで、商品の属性評価がどのように変化すこれ以降は「窓」）と表現する）の商品選択を想るかについてコンジョイント分析を用いて検証す定して、「購入の１年前」と「購入直前」のそれる。

ぞれの心理的距離を設定した状態で、２つの時点

本研究は、まず、解釈レベル理論が用いられたにおいて、それぞれ消費者が住宅の窓に対して重

消費者行動研究において、心理的距離を操作し、視する商品属性がどのように変化したかと、どの解釈レベルを変化させることで、消費者の製品評

ような属性表現が選択されたかを検証する。

価に与える影響についてと、商品情報の流暢性が

6

プロモーショナル・マーケティング研究2. 問題意識
消費者は、性質の変わらない固定された対象でどの商品のプロモーションにおいて、消費者の変はなく、その時点の様々な外的要因、内的要因に容性を前提としたプロモーションは行われておら

よって、心理的態度や行動が変容する存在としてず、同じ商品であれば、同じ属性とその特徴が繰

とらえるべきではないだろうか。

り返し訴求されている。購入の検討段階から、購外川（2019）は、「情報処理スタイルや選択基入決定までの期間が長い住宅購入の場面において準などが、様々な要因によってたやすく変わっても、時間的変化のなかで、消費者の意識がどのよいく様子」を変容性と呼んでいる。また、その消うに変容するかをとらえて、プロモーションを体

費者の変容性に注目し、何らかの要因によって容系的に行っている例は多くはない。

易に影響を受け、移ろいで行く消費者像を「変容本研究においては、この１年の期間において、住宅用の建材や設備機器、特に窓について、住宅性の高い消費者」と呼んでいる。

購入を検討し始める時期（１年前）と仕様の最終わせた商品のプロモーションを行うべきである。
決定を行い住宅購入の契約を行う時期（購入決定の検討段階から実際の購買行動までには長い期間
しかしながら、商品や業種に関わらず、ほとんどの商品のプロモーションにおいて、消費の直前）で、製品評価において消費者が評価するを要する。例えば、住宅の仕様を住宅購入者自ら者の変容性を前提としたプロモーションは行われておらず、同じ商品であれば、同じ属性と商品属性がどのように変化するのかについて、実が決定する「注文住宅」においては、住宅の購入
その特徴が繰り返し訴求されている。購入の検討段階から、購入決定までの期間が長い住宅
験による検証を行う。
検討段階から、実際に住宅の仕様決定を行い、住購入の場面においても、時間的変化のなかで、消費者の意識がどのように変容するかをとら
さらに、心理的距離が変化する中で、一つの同宅購入を決定するまでには少なくとも約１年の期
えて、プロモーションを体系的に行っている例は多くはない。
じ商品属性であっても、その属性の表現方法が異間を要する（図１）。この１年という期間で消費本研究においては、この 1 年の期間において、住宅用の建材や設備機器、特に窓について、なることによって、属性の評価が変化するかにつ者の商品の選択基準や心理的態度などは変容する
住宅購入を検討し始める時期（1 年前）と仕様の最終決定を行い住宅購入の契約を行う時期
いても併せて検証する。
ことが考えられる。
（購入決定の直前）で、製品評価において消費者が評価する商品属性がどのように変化する
本研究で、住宅購入の１年前と購入直前におい短期間での微細な変化をとらえることは困難でのかについて、実験による検証を行う。
て、最も有効な属性と表現方法が何かを明らかにはあるが、少なくとも購入の検討段階から、購入
さらに、心理的距離が変化する中で、一つの同じ商品属性であっても、その属性の表現方することで、購入検討期間が長い商品のプロモーの決定までの１年の期間の間には消費者は変容し法が異なることによって、属性の評価が変化するかについても併せて検証する。
ション、マーケティングに貢献することを目的とていると想定して、消費者の状況に合わせた商品本研究で、住宅購入の 1 年前と購入直前において、最も有効な属性と表現方法が何かを明する。
のプロモーションを行うべきである。
らかにすることで、購入検討期間が長い商品のプロモーション、マーケティングに貢献する
しかしながら、商品や業種に関わらず、ほとん
ことを目的とする。
住宅や車といった高価な商品においては、購入

図 1 注文住宅建築までの流れ図１ 注文住宅建築までの流れ

3. 先行研究3.1. 解釈レベル理論
購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響
解釈レベル理論は、個人の出来事
図 2 解釈レベルによる対象の捉え方の違い
や対象に対する心理的距離の違い
高次の解釈レベル
低次の解釈レベル7

図 1 注文住宅建築までの流れ

3. 先行研究3.1. 解釈レベル理論

る（Trope & Liberman, 2003）。心理的距離が異なることによって、対象の捉え方が変化する。心

解釈レベル理論は、個人の出来事や対象に対理的距離が遠いときには、解釈レベルは高次となする心理的距離の違いが、選択肢の評価や選択
3. 先行研究り、心理的距離が近いときには、低次の解釈レベの行為そのものに影響を与えるという理論であルで対象を評価する（図２）。

3
判断を行うこととなる。何らかの商品を購入する

属性は数値化が可能で、具体的、客観的な属性で場合、「家を出る前に買おうと思っていた商品」

ある。

解釈レベル理論
釈レベル理論は、個人の出来事
解釈レベルによる対象の捉え方の違い
図 2 解図２
釈レベ
ルによる対象の捉え方の違い
対象に対する心理的距離の違い
高次の解釈レベル
低次の解釈レベル（心理的距離遠い対象の捉え方） （心理的距離が近い対象への捉え方）
選択肢の評価や選択の行為その具体的のに影響を与えるという理論で 抽象的
単純
複雑（Trope & Liberman, 2003）。 構造的、一貫的
非構造的、非一貫的
脱文脈的
文脈依存的
的距離が異なることによって、本質的副次的の捉え方が変化する。心理的距 上位的
下位的
目標関連的
目標非関連的
遠いときには、解釈レベルは高WHYの視点HOWの視点なり、心理的距離が近いときに 望ましさ
実現可能性
出典：外川（2019）の
Trope
and
Liberman（2003）の図を改変して作成
低次の解釈レベルで対象を評価（図 2）。
した。これに対して、近い将来に車の購入を予定
消費者が商品購入を検討する時期と実際に購入費者が商品購入を検討する時期と実際に購入を決定する瞬間では、それぞれ異なる解釈
している消費者が重視する属性は、「走行性能（馬を決定する瞬間では、それぞれ異なる解釈レベル
ルになることによって、異なった商品評価と選択の判断を行うこととなる。何らかの商力やトルクなど）」、「燃費」であった。これらのになることによって、異なった商品評価と選択のと「実際の店舗で購入した商品」が違うといった現象が起こりうる。

商品購入の時間的距離が遠い場合には、解釈レ
ベル理論における高次の解釈レベルの属性が評価

消費者行動の分野においても、この解釈レベル

され、商品購入の時間的距離が近い場合には、解理論を用いて、マーケティングにおける商品評価

釈レベル理論における低次の解釈レベルの属性がを行う多くの実験がなされてきた（井上・阿久津,

評価されることを示している。

2015）
。

心理的距離が消費者行動に与える影響について

外川（2019）は、自動車購買に関する調査におの研究は多くみられる（外川, 2019）。特に時間的いて、「車種のイメージ」、「企業メーカーのイメー

距離が消費者の対象の評価に影響を与えることがジ」、「ボディのデザイン」、「走行性能（馬力やト示されている。

ルクなど）」、「環境性能」、「価格」の７つの属性

Chandran & Menon（2004）は、健康被害にを設定し、被験者となった消費者の自動車購入時対するリスクを「毎日」と「毎年」の異なる時間

期と重視する属性の関係についてのアンケート調

枠で提示した場合、健康リスクを１日単位で提示査を行っている。その結果、遠い将来に車の購入された場合の方が、１年単位で提示されたときよを予定している消費者が重視する属性は「車種のりも近接的かつ、具体的に解釈され、負の結果にイメージ」、「企業メーカーのイメージ」、「ボディ焦点を当てた健康メッセージの有効性を高めるとのデザイン」となり、いずれの属性も「イメージ」

している。

や「デザイン」といった抽象度が高い属性を重視

8

プロモーショナル・マーケティング研究

Lee & Ariely（2006）は、コンビニエンススト

アで一定額以上を購入することで割引が得られる

暢性が高まり、評価が向上するとしている。まクーポンを配布する場合、消費者の購買目標が具た、製品の保証期間に関して、「80 週」と示した

体的ではないとき（入店前）にクーポンを配布し場合と「1.5 年」と示した場合では、「1.5 年」とた方が、消費者の購買目標が具体的になったとき示したほうが情報の流暢性が高まり、支払意思額（店内の通路にいるとき）にクーポンを配布するが向上したとしている。

よりも支出に与える影響が大きいとしている。

Thomas & Morwitz(2009) は、1.00 ドルの違

Yan & Sengupta（2011）は、心理的距離が遠いである、5.00 ドルから 4.00 ドルへの値引きや、い場合、商品の属性の判断を価格に依存するとし

1.01 ドルの違いがある 4.97 ドルから 3.96 ドルへのている。

値引きよりも流暢性が高いため、大きな値引きとZhao & Xie（2011）は、近い将来の消費より知覚されやすいとしている。

も遠い将来の消費に関する意思決定を行う際に、また、幼いころから慣れ親しんだ数字を好んで他者の推薦がより大きな選好変化をもたらすとし選択する（King & Janiszewski, 2011）といったた。また、従来の常識に反して、著者らは、親し研究もあり、知覚しやすい刺激、過去に経験のあい他者が遠い他者に比べて常に大きな影響を与える刺激は流暢性が高く、選好されやすいとしているとは限らないことを発見し、むしろ、近い他者る。

からの推奨は遠い他者からの推奨よりも近い将来

つまり、同じ商品属性であっても、その属性のの選好を変化させる影響力が大きく、遠い他者か

表現方法を変化させることによって、商品評価もらの推奨は近い他者からの推奨よりも遠い将来の変化するということが示されている。

選好を変化させる影響力が大きいとしている。
Goodman & Malkoc（2012）は、消費者が、また、流暢性と解釈レベル理論は、独立した個別の理論ではないことを述べておきたい。

今ここで選択する場合には多くの品揃えを好む

流暢性は解釈レベル理論との関連性もあり、が、遠い場所や時間に関わる選択では少ない品揃

流暢性が時間的距離との関係を示す研究もおえを好む傾向があるとしている。

こなわれている (Kim, Rao & Lee, 2009; White& MacDonnell, 2011; Hernandez, Wright &Rodrigues, 2015)。

3.2. 流暢性

Kim, et al. (2009)は、選挙候補者がいつ、何を石井（2020）によれば、流暢性とは、情報や話すことで有権者への訴求力が高まるかの実験に刺激を処理したり、経験したりする際に感じる

おいて、有権者の決断が時間的に遠い場合、抽象容易さの事である（Alter & Oppenheimer, 2009;

的で「なぜ」を含むアピールは、具体的で「どのAriely & Norton, 2009; Schwarz, 2004; 須永 ,ように」を含むアピールよりも説得力があり、決2014）。流暢性は、明瞭さ、提示時間、接触時間断が差し迫っている場合は逆であり、これらの結など、刺激の物理的な認識に関わる要因から生ま果は政治的に無知な人の間で最も強いことを示れるだけではなく、文脈の一致や適切な概念へし、時間的距離とメッセージの抽象度が一致するの利用可能性など、刺激の意味や概念の認識にことで流暢さを知覚し、刺激に対する評価が高ま関わる要因からも生起されると想定されているることを示唆している。
消費者の解釈レベルの高低の状況とそれに対応（Schwarz, 2004）。
流暢性が、対象の評価に影響を与える具体的なする対象の捉え方の傾向（図２）に沿った表現方

例として、Lembregts & Pnadelaere(2013) によ法を用いて情報の流暢性を高めることによって、

れば、製品の属性を表現する単位に関して、同消費者が情報を受け取りやすくなる。

じ重量であっても、小さい数字で示せる単位 kg

本研究は、「属性の表現方法に流暢性を加える（例：1.5kg）の方が、大きい数字を使わなければことによって、属性の評価にどのような影響を与ならない単位ｇ（例：1500g）のよりも情報の流えるのか」についての検証である。また、それと購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響

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れている(Kim, Rao & Lee, 2009; White & MacDonnell, 2011; Hernandez, Wright &ues, 2015)。
et al. (2009)は、選挙候補者がいつ、何を話すことで有権者への訴求力が高まるかにおいて、有権者の決断が時間的に遠い場合、抽象的で「なぜ」を含むアピールは、
で「どのように」を含むアピールよりも説得力があり、決断が差し迫っている場合は同時に「消費者の解釈レベルと属性表現がマッチの評価が変化する」という解釈レベルと流暢性のり、これらの結果は政治的に無知な人の間で最も強いことを示し、時間的距離とメッすることで、属性表現の流暢性が高まり、対象へ関係についての実務的な検証実験でもある。
の抽象度が一致することで流暢さを知覚し、刺激に対する評価が高まることを示唆し。
4. 仮説
者の解釈レベルの高低の状況とそれに対応する対象の捉え方の傾向（図２）に沿った法を用いて情報の流暢性を高めることによって、消費者が情報を受け取りやすくなる。
また、情報の流暢性の理論に基づけば、情報の解釈レベル理論に基づけば、解釈レベルが高次
究は、「属性の表現方法に流暢性を加えることによって、属性の評価にどのような影流暢性は対象の評価に影響を与える。これらの事になることで、対象の属性のうち抽象的、本質えるのか」についての検証である。また、それと同時に「消費者の解釈レベルと属性から、住宅における窓の商品選択において、以下
的、目標関連的な属性を重視する。解釈レベルがマッチすることで、属性表現の流暢性が高まり、対象への評価が変化する」という解の仮説が予想される。仮説の概念を（図３）に示低次となることで、対象の属性のうち具体的、副ルと流暢性の関係についての実務的な検証実験でもある。
す。

次的、目標非関連的な属性を重視されることとな
る。

4. 仮説

レベル理論に基づけば、解釈レ 図 3 仮説概念図
高次になることで、対象の属性
抽象的、本質的、目標関連的な重視する。解釈レベルが低次ととで、対象の属性のうち具体
次的、目標非関連的な属性を重ることとなる。
、情報の流暢性の理論に基づけ
報の流暢性は対象の評価に影響

図３

仮説概念図

5

4.1. 仮説１4.2. 仮説２

H１：同じ属性と水準を持つ製品対象への評価でH２：同じ商品属性であっても、属性表現の流暢あっても、時間的距離の変化によって、属性と水性が高い属性表現の商品が選択される。

準の評価が変化する。時間的距離が遠い場合は、窓の「断熱性能」が、属性表現の流暢性が低い

解釈レベルが高次となり、抽象度の高い属性が重「熱還流率 1.27W/㎡k」と、属性表現の流暢性が視され、時間的距離が近い場合は、解釈レベルが高い「熱損失金額換算1,440円」で表現された場合、低次となり、具体性の高い属性が重視される属性表現の流暢性が高い「熱損失金額換算 1,440

窓の商品には、「価格」はもちろん、「断熱性円」が選択されると予測する。

能」、「気密性能」、「耐風圧性能」、「水密性能」な窓の性能のうち、「断熱性能」の表現は、通常

ど、性能に関係する属性や、「デザイン」、「眺望は「熱貫流率（W/㎡ｋ）」が使用される。熱貫流性（景色の見え方）」、「環境配慮」などの副次的率とは、内外の温度差が１℃の時に、１㎡あたりな属性がある。これらの商品属性のうち、「住宅に還流する熱量のことである。具体的には、壁や購入の１年前」は、心理的距離が遠いため、高次窓などで隔てられた２つの空間の間で熱移動が生の解釈レベルとなり、「デザイン性」、「環境配慮」

じる際、その熱の伝えやすさを表す数値であるなどの抽象度が高い属性が重視される。また、「住（野池 2014）。「2.33W/㎡ｋ」や「3.49W/㎡ｋ」な宅の購入直前」は、低次の解釈レベルとなり、「眺

どの数値で表され、数値の値が小さい方が、性能

望性」
「価格」
「断熱性能」などの具体性の高い属性が良いことになる。しかし、この「熱貫流率（W/が重視されると予測される。

㎡ｋ）」による「断熱性能」の表示方法は、一般

10

プロモーショナル・マーケティング研究

の消費者が理解しやすい表現方法ではなく、情報㎡k」の商品は、「熱損失金額換算」では、「熱損の流暢性でいえば、流暢性は低いと考えられる。

失金額換算 1,440 円」と表現することができる。

この流暢性が低く、一般的には分かりにくい熱

同じ属性で、性能は同じものであるが、「電気代還流率を熱移動量（W：ワット）に置き換えるこ（円）」という身近な表現方法に変えることによっとで、住宅の窓から流出する熱量を電気代に置きて、情報の流暢性を上げることができる。その結換えて金額換算する手法がある（野池 2014）。こ果、情報の流暢性が高い「熱損失金額換算」によの性能表現方法を「熱損失金額換算」と呼ぶことる断熱性能の属性表現の商品が選択されると予測とする。例えば、「断熱性能」が、「熱還流率1.27W/される。

5. 実験の手続きの商品購入場面と同じ状況にすることができ、評5.1. 実験方法

価は容易となる。

心理的距離と情報の流暢性が商品選択に与える

コンジョイント分析には、提示された製品プ影響についての本実験では、消費者が新築の注文

ロファイルすべてについて、自身の選考に基づ住宅の購入の過程で、窓の選択をする場合を想定いて回答する Rating-based conjoint（RBC）と、し、購入決定の１年前と１週間前の２つの異な提示された製品プロファイルの中から、自身のる「時間的距離」を設定したうえで、同じ被験者

選考に基づいて、最も購入したいと思う製品プに対して、時期をずらして２回にわたって実験を

ロファイルを１つ選択するという Choice-based

行った。

conjoint（CBC）があるが、本研究では Rating-

２回の実験のうち、１回目の実験は、住宅購入

based conjoint（RBC）で実験を行う。

決定の１年前を想定した実験を行い、１回目の実同一の被験者に２回の実験を行った理由は、異験から１か月後経過した後に、住宅購入決定の１なる被験者グループにそれぞれ異なる条件設定や週間前を想定した２回目の実験を行った。

事前操作を行うことによる反応の違いではなく、※１：「購入契約の１週間前」とは、その日同一の被験者に対して、条件設定や事前操作を変に決定した仕様で金額を確定し、１週間後に化させた実験を行うことによって、実際の購買場契約を行うという住宅契約の実態に則して設面と同じ、同一人物の変化を検証することを狙い定しているため実質的には、一般消費財の購としている。

※１

本実験は、同一の被験者に対して、心理的距離

入直前とほぼ同義である。

の操作を行うため、同じ日に２回の実験を行わ
消費者の属性評価の分析にはコンジョイント分

ず、１ヶ月の期間を空けて実施することで、１回析を用いた。コンジョイント分析は、消費者の製目の実験で行った心理的距離の操作が、２回目の品やサービスに対する好みがどのように構成され実験の心理的距離の操作に影響を与えることを避ているかを理解するための分析手法である（照けるよう配慮した。また、あえて１か月の期間を井・佐藤 , 2013）。また、コンジョイント分析は、開けることによって、時間的距離の変化にできる製品全体の評価結果から、その内訳である構成要

だけリアリティを持たせることも目的とした（図素（要因、水準）の得点を推定する（君山, 2021）

４）。

ことができる。一般の消費者にとって、住宅の窓

被験者は、１回目、２回目ともに同じ属性と水のような商品の属性と水準を個別に評価すること準から作成された16枚のコンジョイント・カード

は、知識や経験的な側面からも困難であると予想に対して、自分の住宅の窓として、採用したいとされるが、完成された商品の評価であれば、実際思う程度に応じて、リッカート尺度による７段階

購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響

11２回目の実験の心理的距離の操作に影響を与えることを避けるよう配慮した。また、あえて行わず、１ヶ月の期間を空けて実施することで、１回目の実験で行った心理的距離の操作が、１か月の期間を開けることによって、時間的距離の変化にできるだけリアリティを持たせる
２回目の実験の心理的距離の操作に影響を与えることを避けるよう配慮した。また、あえてことも目的とした（図 4）。
１か月の期間を開けることによって、時間的距離の変化にできるだけリアリティを持たせる
被験者は、1 回目、2 回目ともに同じ属性と水準から作成された 16 枚のコンジョイント・
ことも目的とした（図 4）。
カードに対して、自分の住宅の窓として、採用したいと思う程度に応じて、リッカート尺度の得点付けを実施する実験を行った。
被験者は、1
回目、2 回目ともに同じ属性と水準から作成された 16 枚のコンジョイント・
による７段階の得点付けを実施する実験を行った。
カードに対して、自分の住宅の窓として、採用したいと思う程度に応じて、リッカート尺度
実験回数と実験時期
図 4 実験回数と実験時図４
期による７段階の得点付けを実施する実験を行った。
実験回数

想定する時間的距離

図 4 実験回数と実験時期

実験実施時期

実施間隔

実験１回目 住宅購入決定の１年前
2022年10月
ー
実験回数
想定する時間的距離 実験実施時期
実施間隔
実験２回目 住宅購入決定の１週間前
2022年11月 １回目から１か月後
実験１回目 住宅購入決定の１年前
2022年10月
ー
実験２回目

住宅購入決定の１週間前

2022年11月 １回目から１か月後

5.2. 被験者の選定
5.2. 被験者の選定
本研究では、被験者は 30 代～50 代の男女とした。「令和３ 図 5 被験者の平均年齢
5.2. 被験者の選定
人数
年齢
図５
被験者の平均年齢
本研究では、被験者は30 代～50 代の男女とし
年度住宅市場動向調査報告書」(国土交通省
住宅局, 2022)に
図
5
被
験
者
の
平
均
年
齢
本研究では、被験者は 30 代～50 代の男女とした。「令和３
男性
11
45.0
た。「令和３年度住宅市場動向調査報告書」
（国土
人
数
年
齢
よると、新築住宅購入者の世帯主平均年齢は44.0 歳であった
女性
7
45.6
年度住宅市場動向調査報告書」(国土交通省 住宅局, 2022)に
男歳
性
11
45.0
交通省
住宅局, 2022）によると、新築住宅購入者
ため、被験者の年齢を限定した。被験者の平均年齢は
45.2
合
計
1
8
4
5.2
よると、新築住宅購入者の世帯主平均年齢は 44.0 歳であった
女
性
7
45.6
7
の世帯主平均年齢は 44.0 歳であったため、被験者
ため、被験者の年齢を限定した。被験者の平均年齢は 45.2 歳
合計
18
45.2
の年齢を限定した。被験者の平均年齢は 45.2 歳で7ある（図５）。

である（図 5）。

5.3. 属性と水準の設定

5.3. 属性と水準の設定
コンジョイント分析において、属性の設定は重態に即しながら、実験の目的に即した水準を設定

コンジョイント分析において、属性の設定は重要な要素である。そのため、属性と水準の要な要素である。そのため、属性と水準の設定にした（図６）。
設定については、現在の住宅の窓のプロモーションの実態に即しながら、実験の目的に即しついては、現在の住宅の窓のプロモーションの実た水準を設定した（図 6）。
図６

図 6 属性と水準
属性と水準
1
属性

断熱性能表現

2

素材

4

環境配慮

3

5

価格

眺望性

属性と水準

1

水準
2

3

熱還流率1.27W/㎡K 熱損失金額換算1,440円
樹脂

アルミ樹脂複合

環境配慮あり環境配慮なし60,000円
39.00%

100,000円

140,000円

44.30%

65.70%

住宅の窓に関する商品属性は、「断熱性能」、「水密性能」、「気密性能」など非常に多㎡k）」と「熱損失金額換算（円）」に表現を変化
住宅の窓に関する商品属性は、「断熱性能」、「水
くの属性が存在するが、その中から実際の住宅販売の場面で必須の項目である「断熱性能」、させた2水準で設定した。
密性能」、「気密性能」など非常に多くの属性が存「素材」、「価格」と、本研究の狙いを反映させるための属性として「環境配慮」、「眺望「熱還流率1.27W/㎡k」と「熱損失金額換算1,440
在するが、その中から実際の住宅販売の場面で必性」の５つを選択した。
円」は、商品の性能としては同じであり、性能の須の項目である「断熱性能」、「素材」、「価格」と、「断熱性能」の水準に関しては、
一般的には「断熱性能」の差を比較するが、本実験では、
表現方法のみを変化させたものである（図７）。
本研究の狙いを反映させるための属性として「環情報の流暢性の差が商品選択に与える影響を検証するため、同じ「断熱性能」の商品を、「熱被験者には、この事実は説明していない。コン
境配慮」、「眺望性」の５つを選択した。
還流率（W/㎡k）」と「熱損失金額換算（円）」に表現を変化させた2 水準で設定した。
ジョイント・カードで示される「断熱性能」の表「断熱性能」の水準に関しては、一般的には「断「熱還流率 1.27W/㎡ k」と「熱損失金額換算 1,440 円」は、商品の性能としては同じであ現だけを見て、どちらの表現を使われている商品
熱性能」の差を比較するが、本実験では、情報のり、性能の表現方法のみを変化させたものである（図7）。被験者には、この事実は説明しを採用したいかを評価させた。
流暢性の差が商品選択に与える影響を検証するたていない。コンジョイント・カードで示される「断熱性能」の表現だけを見て、どちらの表
め、同じ「断熱性能」の商品を、「熱還流率（W/
現を使われている商品を採用したいかを評価させた。
図 7 「断熱性能」の表現方法の違い

12

プロモーショナル・マーケティング研究

窓の「断熱性能」を熱還流率（W/㎡ k）で表現する場合、数値が小さい方の性能が良い。また、「断熱性能」を熱損失金額換算で表現する場

り、性能の表現方法のみを変化させたものである（図 7）。被験者には、この事実は説明していない。コンジョイント・カードで示される「断熱性能」の表現だけを見て、どちらの表
現を使われている商品を採用したいかを評価させた。
図 7 「断熱性能」の表現図７
方法の「断熱性能」の表現方法の違い
違い

窓の「断熱性能」を熱還流率（W/㎡ k）で表現する場合、数値が小さい方の性能が良い。また、「断熱性能」を熱損失金額換算で表現する場
合、金額が小さい方の性能が良い。「熱還流率1.27」と「熱損失金額換算 1,440 円」は、全く同じ「断熱性能」の窓を異なる表現方法で性能を表したものである。
被験者には、性能が同じであることは説明していない。

「素材」の属性については、現在の日本の住宅で採用されている素材は、日本サッシ協会ある。これは、住宅の性能向上や快適性に直接的＆「素材」の属性については、現在の日本の住宅
建築開口部協会日本サッシ協会（2022）によれば、「アルミ・樹脂複合」と「樹脂」の2に貢献する属性ではなく、省エネルギーな住宅がで採用されている素材は、日本サッシ協会＆建
つで9 割以上を占めており、実務的な状況とも合致するためこの2 水準とした。
地球環境に貢献するといった概念よりもより上位
築開口部協会日本サッシ協会（2022）によれば、「ア「価格」についても、実際の販売場面で必須の要素であるため属性に加えた。「価格」のの概念であり、この属性を選択するには高次の解ルミ・樹脂複合」と「樹脂」の２つで９割以上を水準については、実際のサッシメーカーの製品定価を参考に設定した。
占めており、実務的な状況とも合致するためこの 8

釈レベルである必要がある。「環境配慮」につい2 水準とした。

ては、リサイクルされた樹脂「素材」を製品に使「価格」についても、実際の販売場面で必須の用していること。また、消費者が建設した住宅を要素であるため属性に加えた。「価格」の水準に将来において解体する際に、ガラスやアルミ、樹

ついては、実際のサッシメーカーの製品定価を参脂といった「素材」を分別して資源として回収で考に設定した。

きるという商品特徴の有無を「環境配慮あり」「環「価格」は、窓の開閉形式の中でもカタログや境配慮なし」という水準とした。

販促物で掲載されることの多い「縦すべり出し「眺望性」は、窓から見える景色の大きさであ窓」と言われる開閉形式の窓で、製品サイズは幅

り、住宅の性能などとは関係のない副次的な機能

40.5cm、高さ 77.0cm の１本分の定価で評価させである。窓から見える景色の大きさは今この瞬間た。実際の住宅には複数の窓があり、様々な開閉に比較し判断できる具体的な属性であり、「環境形式の窓が採用されるが、開閉形式によって、「断配慮」のような数十年後の将来のリサイクルと熱性能」、「価格」、「眺望性」が大幅に異なり、被いった抽象的な属性ではない。住宅の「断熱性能」

験者の商品選択が複雑化するため、あえて限定しとの直接的な関係もなく目標非関連的ともいえ、た。

解釈レベル理論の低次の解釈レベルで選択される「環境配慮」と「眺望性」の属性を選択した理ことが予測される属性である。

由は、本実験では、時間的距離によって解釈レベ

より具体的な商品の機能を属性として加えるこ

ルが低次、または高次になることによって重視さとも可能ではあるが、窓の機能についてはメー

れる属性の変化について検討を行うため、解釈レ

カー毎の差異もあるため、より一般化できる具体

ベルが低次の時に重視される事が予想される属性

的な属性としても、「眺望性」を選択した。

と、解釈レベルが高次の時に重視される属性のそ同じ製品サイズであっても、製品「素材」や商れぞれを設定する必要があった。

品の設計によってガラス面積は異なる。「眺望性」「環境配慮」は、消費者の建設した住宅の窓が、の水準は、実在する商品を参考に、製品の幅と高リサイクルできることによって時間的距離が遠いさから算出した面積のうち、ガラス面積の割合を将来において、地球環境に貢献するという属性で「眺望性」を表す水準として設定した（図８）。

購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響

13

した。
同じ製品サイズであっても、製品「素材」や商品の設計によってガラス面積は異なる。
「眺望性」の水準は、実在する商品を参考に、製品の幅と高さから算出した面積のうち、ガラス
面積の割合を「眺望性」を表す水準として設定した（図 8）。
図８
図 8 「眺望性」の水準の表現
方法「眺望性」の水準の表現方法
製品サイズ・面積

ガラス面積・面積比率

製品幅（cm）

40.5

ガラス幅（cm）

製品面積㎠

31.2

ガラス面積（㎠）製品高さ（cm）

77.0

水準１

30.3

ガラス高さ（cm）

67.7

眺望性（ガラス面積比率）

20.5

65.7%

水準２

22.5

水準３

61.4

13.8

44.3%

20.8
58.4

12.1

39.0%

「眺望性」（ガラス面積比率）＝ガラス面積÷製品面積

5.4. 属性と水準の被験者への提示と回答方法設定した属性と水準を用いると 72 の製品プロファイルが作成可能であるが、被験者の選ファイルを作成し（図９）、そのプロファイルに品知識を均質にするために、商品属性と水準が示す意味についての説明を実物のサンプルな
5.4.択負担を軽減するため、直交配置によって属性と水準の被験者への提示と回答方
16 の製品プロファイルを作成し（図 9）、その基づいてコンジョイント・カードを作成した（図どを使用した（図11,図 12）。
法
プロファイルに基づいてコンジョイント・カードを作成した（図10）。コンジョイント・10）。コンジョイント・カードには、各プロファ
提示するサンプルについては、実在するメーカーのサンプルを使用したが企業名、商品ブ
カードには、各プロファイルの属性と水準を記載し、「素材」と「眺望性」は視覚的に判断設定した属性と水準を用いると 72 の製品プロ
イルの属性と水準を記載し、「素材」と「眺望性」
品知識を均質にするために、商品属性と水準が示す意味についての説明を実物のサンプルなできるように画像を掲載した。
図 9 直交配置によって作成したプロファイルは視覚的に判断できるように画像を掲載した。
ファイルが作成可能であるが、被験者の選択負担
図 10 コンジョイント・カード
どを使用した（図11,図 12）。
カード番号
断熱性能
価格
環境配慮
素材
眺望性
住宅の窓は、一般的な商品ではなく、被験者の商品知識も乏しい。そのため、被験者の商を軽減するため、直交配置によって16の製品プロ1
熱還流率1.27W/㎡K
60,000円 環境配慮あり アルミ・樹脂複合
44.3%
提示するサンプルについては、実在するメーカーのサンプルを使用したが企業名、商品ブ
23

熱損失金額換算1,440円

60,000円 環境配慮なし

樹脂

熱還流率1.27W/㎡K

100,000円 環境配慮なし アルミ・樹脂複合

熱損失金額換算1,440円
断熱還流率1.27W/㎡K
熱性能
価格60,000円 環境配慮あり
樹脂
環境配慮
素 アルミ・樹脂複合材
眺望性60,000円
環境配慮なし4
熱還流率1.27W/㎡K
140,000円 環境配慮なし
図９
図 9直交配置によって作成したプロファイル
直交配
置によって作成したプロファ樹脂
イル
カード番号
1
2
3
4

5

6
熱還流率1.27W/㎡K
60,000円140,000円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合44.3%
7
熱還流率1.27W/㎡K
環境配慮ありアルミ・樹脂複合
熱損失金額換算1,440円
60,000円100,000円
環境配慮なし樹脂
44.3%
8
熱損失金額換算1,440円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合
熱還流率1.27W/㎡K
100,000円 60,000円
環境配慮なしアルミ・樹脂複合9
熱還流率1.27W/㎡K
環境配慮なし樹脂 39.0%5

熱還流率1.27W/㎡K
140,000円 60,000円
環境配慮なし樹脂
65.7%
10
熱損失金額換算1,440円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合
熱損失金額換算1,440円
60,000円 60,000円
環境配慮あり樹脂
11
熱還流率1.27W/㎡K
環境配慮あり樹脂 65.7%

7

39.0%

6
8
9

10

熱還流率1.27W/㎡K
60,000円100,000円
環境配慮なしアルミ・樹脂複合12
熱損失金額換算1,440円
環境配慮なし樹脂
熱還流率1.27W/㎡K
140,000円140,000円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合13
熱損失金額換算1,440円
環境配慮あり樹脂

65.7%

熱損失金額換算1,440円
100,000円100,000円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合14
熱還流率1.27W/㎡K
環境配慮あり樹脂 65.7%
熱還流率1.27W/㎡K
60,000円140,000円
環境配慮なし樹脂
39.0%
15
熱損失金額換算1,440円
環境配慮なしアルミ・樹脂複合11

熱損失金額換算1,440円
60,000円 60,000円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合39.0%
16
熱損失金額換算1,440円
環境配慮なしアルミ・樹脂複合
熱還流率1.27W/㎡K
60,000円 環境配慮あり
樹脂
39.0%

13

熱損失金額換算1,440円

12
14
15

熱損失金額換算1,440円

100,000円 環境配慮なし

樹脂

39.0%

熱還流率1.27W/㎡K

100,000円 環境配慮あり

樹脂

44.3%

熱損失金額換算1,440円

140,000円 環境配慮あり

樹脂

140,000円 環境配慮なし アルミ・樹脂複合

9

44.3%
39.0%
65.7%
65.7%

図10
図 1コンジョイント・カード
0 コンジョイント・カード

65.7%
39.0%
65.7%
39.0%
39.0%
39.0%
39.0%
39.0%
44.3%
44.3%
39.0%

39.0%

属性と水準を記載。「素材」と「眺望性」は視覚的に判断できるように画像を掲載

44.3%

16
熱損失金額換算1,440円 POP
60,000円などは、被験者には見えないようにすることで、被験者に提示する属
環境配慮なし アルミ・樹脂複合
39.0%
ランド、商品説明
属性と水準を記載。「素材」と「眺望性」は視覚的に判断できるように画像を掲載
性と水準以外の要素が影響を与えることのないように配慮した。
被験者に対する商品属性と水準に関する説明は対面形式で行った。これは、通常の住宅購についての説明を実物のサンプルなどを使用した住宅の窓は、一般的な商品ではなく、被験者のランド、商品説明
POP などは、被験者には見えないようにすることで、被験者に提示する属入を検討する場合に、住宅会社から説明を受ける場合と同じ状況を想定し、対面形式とした。
（図11,
図12）
。
商品知識も乏しい。そのため、被験者の商品知識性と水準以外の要素が影響を与えることのないように配慮した。
また、商品の属性の説明については、説明資料を作成し、同じ文章で説明することで、説を均質にするために、商品属性と水準が示す意味
被験者に対する商品属性と水準に関する説明は対面形式で行った。これは、通常の住宅購明の内容や説明者の話し方などの影響が出ないように配慮した。
入を検討する場合に、住宅会社から説明を受ける場合と同じ状況を想定し、対面形式とした。
製品「素材」説明用サンプル
図 11 製品「素材」説図11
明用サン
プル
また、商品の属性の説明については、説明資料を作成し、同じ文章で説明することで、説「素材」の違いについてはサンプルを用いて説明
明の内容や説明者の話し方などの影響が出ないように配慮した。
樹脂サッシ

アルミ・樹脂サッシ複合サッシ

図 11 製品「素材」説明用サンプル「素材」の違いについてはサンプルを用いて説明

樹脂サッシ

アルミ・樹脂サッシ複合サッシ
断面

正面

正面

図 12 「眺望性」比較 原寸大サンプル
断面
正面 「眺望性」65.7％「眺望性」44.3％

正面「眺望性」39.0％断面

図 12 「眺望性」比較 原寸大サンプル
14

プロモーショナル・マーケティング研究「眺望性」65.7％「眺望性」44.3％「眺望性」39.0％

断面

正面

断面

正面

断面

図 12 「眺望性」比較 原「眺望性」比較原寸大サンプル
寸大サンプル
図12「眺望性」65.7％「眺望性」44.3％「眺望性」39.0％「眺望性」の水準を原寸大サンプルで提示した。メーカーロゴなどはマスキングテープで消している。

提示するサンプルについては、実在するメー 10カーのサンプルを使用したが企業名、商品ブラン

5.6. 操作条件

ド、商品説明 POP などは、被験者には見えない「住宅購入の１年前」と「住宅購入の１週間前」

ようにすることで、被験者に提示する属性と水準という条件提示による心理的距離の操作以外に、以外の要素が影響を与えることのないように配慮

被験者が「購入の１年前」または、「購入１週間前」した。

に近い解釈レベルとなった状態で商品購入評価さ被験者に対する商品属性と水準に関する説明はせる方法を取った。

対面形式で行った。これは、通常の住宅購入を検その解釈レベルの操作方法については、討する場合に、住宅会社から説明を受ける場合とFreitas, Gollwitzer and Trope（2004）が開発し同じ状況を想定し、対面形式とした。

たものを利用した。この操作法の主な内容は，高また、商品の属性の説明については、説明資料

次の解釈レベルでは「なぜ（why）」を繰り返しを作成し、同じ文章で説明することで、説明の内考えるタスクに被験者が回答することで段々と高容や説明者の話し方などの影響が出ないように配い解釈レベルへと変化していくとされる。低次の慮した。

解釈レベルでは「どうやって（how）」を繰り返し考えるタスクに被験者が回答することで段々と低い解釈レベルへと変化していくとされる。

5.5. 商品評価の回答方法
被験者は、属性と水準についての事前説明の知識を基に、コンジョイント・カードで示されたプ
ロファイルを判断基準として、商品評価を行っ

5.6.1. 購入１年前の解釈レベルの操作（高次解釈レベルへの操作方法）

た。商品評価の回答方法は、被験者が建築する注

被験者に住宅購入の１年前であることを示した

文住宅に採用したいと思えるものを７点とし、採うえで（図 13）、実際の１年前の解釈レベルに近用したくないものを１点として評価するリッカー

づけるために、Freitas et al.（2004）が開発した

ト尺度の７件法で評価させた。また、同じ評価点

解釈レベルの操作法を使用した（図 18）。「なぜのものが複数あっても構わないことも提示した。

（why）」を繰り返し考えるタスクに回答することによって解釈レベルを高次にする解釈レベルの操作方法である。（図14）

購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響

15ル解釈では「どうやって（how）」を繰り返し考えるタスクに被験者が回答することで解釈では「どうやって（how）」を繰り返し考えるタスクに被験者が回答することで低レベル解釈へと変化していくとされる。
レベル解釈へと変化していくとされる。

購入 1 年前の解釈レベルの操作（高次解釈レベルへの操作方法）
入 1 年前の解釈レ年前であることを示
ベルの操作（高次解釈レベルへの操作方法）
者に住宅購入の1
図図1313 被被験者に示した住宅購入１年前の状況
験者に示した住宅購入 1 年前の状況に住宅購入の1年前であることを示えで（図13）、実際の1 年前の解釈図 13 被験者に示した住宅購入 1 年前の状況で（図 13）、実際の 1 年前の解釈に近づけるために、Freitas
et al.
近づけるために、Freitas
etal.
）が開発した解釈レベルの操作法を使が開発した解釈レベルの操作法を使（図 18）。「なぜ（why）」を繰り返
図 18）。「なぜ（why）」を繰り返るタスクに回答することによって解タスクに回答することによって解
ルを高次にする解釈レベルの操作方法
図 14 高次の解釈レベルへの操作を高次にする解釈レベルの操作方法
。（図
14）
図14
図 14 高次の解高次の解釈レベルへの操作
釈レベルへの操作（図 114）
入の年前」という心理的距離は、解の 1 年前」という心理的距離は、解ルの操作を行わなくても、十分に心理↑ Why？（なぜ？）の操作を行わなくても、十分に心理
Why？（なぜ？）↑が遠いとも考えられるが、住宅購入経
遠いとも考えられるが、住宅購入経今後数年のうちに住宅購入を検討する↑ Why？（なぜ？）後数年のうちに住宅購入を検討するも含まれているため、被験者全員を等↑ Why？（なぜ？）含まれているため、被験者全員を等理的距離とするために、解釈レベルを的距離とするために、解釈レベルを↑ Why？（なぜ？）する操作を行った。
Why？（なぜ？）↑る操作を行った。

↑ Why？（なぜ？）Why？（なぜ？）↑あなたが建築する住宅とって必要な窓を購入する
あなたが建築する住宅とって必要な窓を購入する「購入の１年前」という心理的距離は、解釈レ
ベルの操作を行わなくても、十分に心理的距離が遠いとも考えられるが、住宅購入経験者や今後数

5.6.2. 購入直前の解釈レベルの操作（低次
解釈レベルへの操作方法）

年のうちに住宅購入を検討する被験者も含まれて
11

被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約のいるため、被験者全員を等しい心理的距離とする

１週間前）であることを示したうえで（図 15）、

ために、解釈レベルを高次にする操作を行った。

実際の購入直前の解釈レベルに近づけるために、

11

Freitas et al.（2004）、竹内・星野（2015, 2017）を参考にして、マインドセットの操作のためのタ

購入直前の解釈レベルの操作（低次解釈レベルへの操作方法） スクを住宅の窓に置き換えて作成し、商品選択前に実施した。
者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の 1 週間前）であることを示したうえで（図実際の購入直前の解釈レベルに近づけに、Freitas et al.（2004）、竹内・ 図15
図 15 被験者に示した住宅購入１週間前の状況
被験者に示した住宅購入 1 週間前の状況
015,2017）を参考にして、マインドセ
操作のためのタスクを住宅の窓に置て作成し、商品選択前に実施した。
のように（How）」を繰り返し考えるタ
回答することによって解釈レベルをする解釈レベルの操作方法である（図 16）。
「購入の１週間前」という条件設定をするだけ「どのように（How）」を繰り返し考えるタス
入の 1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解ではなく、解釈レベルを操作し、低次の解釈レベクに回答することによって解釈レベルを低次にす
ルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
る解釈レベルの操作方法である（図16）。

図 16 低次の解釈レベルにする操作
16

プロモーショナル・マーケティング研究

ルにすることによって、実際の購入場面に近い状

被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1 週間前）であることを示したうえで（図るために、Freitas et16）。
al.（2004）、竹内・
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
低次にする解釈レベルの操作方法である（図「どのように（How）」を繰り返し考えるタ15）、
実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
星野（2015,2017）を参考にして、マインド
宅購入契約の1作入週間前）であることを示したうえで（図ベルに近づけ週間前）であることを示したうえで（図1ル週間前）であることを示したうえで（図レベ被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の
ル
方直
法
）の
実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
星野（2015,2017）を参考にして、
マインドセ
6.の
.22.操
.15）、
購
入
直
前
の解
解釈
釈レ
レベ
ベル
ルの
の操
操作
作（
（低
低次
次解
解釈
釈1レ
レ
ベ
ル
への
の
操
作
方法
法）
）
55..へ
6被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の
購
前
ベ
へ
作
方
「どのように（How）」を繰り返し考えるタ「購入の1操週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベル
スクに回答することによって解釈レベルを
5.者
65.に
購
入
直
前
の
解
釈
レ
ベ
ル
の
操
作
（
次
解
釈
レ
ベ
ル
へ
の
操
作
方
）
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に
に近づけ
図
1作
51へ
被
験
者
に
示
し
た
住
宅
購
入
1作
週
間
前
の
状
況
5.るために、Freitas
6実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
.2.図
購入
解
釈
レ
ベ
ル
の
操
作
（
低
次
解
釈
ベ
ル
の
操
作
方
法
）
04）、竹内・
15）、実際の購入直前の解釈レベルに近づけの15）、
1 週間前）であることを示したうえで（図
15直前
被の
験
示
た
住
宅
購
入
1解
週
間
前
の
状
況
.26.et.et
2し.al.（2004）、竹内・
購
入
直
前
の
釈
レ
ベ
の
操
（
低
次
解
釈
レ
ベ
ル
へ
の
操
方
法
）
るために、Freitasal.（2004）、竹内・ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置
図
5低
被
験
者
に
示
し
た
住
宅
購
入
1法
週
間
前
の
状
況
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1レ週間前）であることを示したうえで（図
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1ル週間前）であることを示したうえで（図スクに回答することによって解釈レベルを釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1宅週間前）であることを示したうえで（図を参考にして、購マインドセ
入直
前の星野
解
釈
ベ
操al.（2004）、竹内・
作
（
低住
次宅
解購
釈
レ1ベ
ル
へ
操
作
、竹内・
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1）週間前）であることを示したうえで（図、るために、Freitas
るために、Freitas
etにetal.（2004）、竹内・
図1（2015,2017）
5レ
被ル
験の
者
示
し
た
入
週マインドセ間
前のの状1図
況
図低次にする解釈レベルの操作方法である（図
5方
1被
5法験
被
者
験
に者
示に
し示
たし
住た
宅住
購
入
入
週1間週
前間
の前
状の
況状況16）。
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1購1き換えて作成し、商品選択前に実施した。
週間前）であることを示したうえで（図星野（2015,2017）を参考にして、
マインドセ
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
15）、実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
15）、実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
図
1
6
低
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操作
「購入の
115）、
週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解15）、実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
レ
ベ1ル
の被
操
作
低
レ
ベ
ル
へ
の
操
作
方
法
）
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置（How）」を繰り返し考える
5ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置.（
6に.実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
2示
.次
購
入釈
直
前
の
解
レ
ベ
ル
の
操
作（低次図
解釈
ベ
ル
へに
の示
操し
作た
方
法
）
者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1況週間前）であることを示したうえで（図
インドセ
15）、
住宅の窓に置星野（2015,2017）（2015,2017）を参考にして、を参考にして、
マインドセ
マインドセ
図星野
5るために、Freitas
験
者
し解
た
住
宅
購
入
1釈
週
間
前
の
状
実際の購入直前の解釈レベルに近づけ「どのように（How）るために、Freitasetal.（2004）、竹内・
etal.（2004）、竹内・
図
被験
者
に
示
し
た
住
宅
購入
入「どのように
週間
間前
前
の状
状況
況」を繰り返し考えるタ「購入の1験週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベル
1155レ被
者
住
宅
購
11 週
の
態での商品選択を行えるようにした。
実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
るために、Freitasetal.（2004）、竹内・
操ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置作（
低るために、Freitas
次
解被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の釈釈レベルにすることによって、
レベルへ
の
操
作方
法） マインドセ
契約直前（住宅購入契約の1るために、Freitas週間前）であることを示したうえで（図き換えて作成し、商品選択前に実施した。
図
1た
5住
験
者
に
示
し
た
住
宅
購
入
週1間
前
の
状
況
実際の購入直前の解釈レベルに近づけの窓に置
etal.（2004）、竹内・実施した。
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置図 151 週間前）であることを示したうえで（図被験者に示し宅実際の購入場面に近い状態での商品選択
購
入
1者
週
間
前
の
状
況
et
al.（2004）、竹内・
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
図
1スクに回答することによって解釈レベル
5被
被
験
に
示
し
た
住
宅
購1入
週
間
前
の
状況
スクに回答することによって解釈レベルを星野（2015,2017）を参考にして、
マインドセ
星野（2015,2017）を参考にして、釈レベルにすることによって、
星野（2015,2017）を参考にして、
マインドセ（住宅購入契約の1 週間前）であることを示したうえで（図の解釈レベルに近づけ「どのように（How）」を繰り返し考えるタ15）、
実際の購入直前の解釈レベルに近づけに、Freitasetal.（2004）、竹内・した。
星野（2015,2017）を参考にして、返し考えるタ
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
1釈
5図16
被
験
者
に
示
し
た
住宅購入 1 週間
前の低次にする解釈レベルの操作方法である（状況
星野を参考にして、
マインドセ「どのように（How）低次にする解釈レベルの操作方法である（図1
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置図 （2015,2017）16」を繰り返し考えるタ
低次図のマインドセ
解
レ
ベ
ル
に
す
る
操
作
低次の解釈レベルにする操作
図
1
6
低
次
の
解
釈
レ解
ベ釈
ルレ
にベ
すル
るへ
操の
作操作方法）
5
.
6
.
2
.
購
入
直
前
の
解
釈
レ
ベ
ル
の
操
作
（
低
次
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置
ベルに近づけal.（2004）、竹内・スクに回答することによって解釈レベルを「購入の1週間前」という条件設定をするために、Freitasetal.（2004）、竹内・
015,2017）
を参考にして、
マインドセ
考えるタ
図
1
5
被
験
者
に
示
し
た
住
宅
購
入
1
週
間
前
の
状
況
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置
解釈レベルを「どのように「どのように
（How）
（How）
」
を繰り返し考えるタ」を繰り返し考えるタ
図
1
5
被
験
者
に
示
し
た
住
宅
購
入
1
週
間
前
の
状
況
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置
スクに回答することによって解釈レベルを「購入の 1 週間前」という条件設定をするだ
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1 週間前）であることを示したうき換えて作成し、商品選択前に実施した。
04）、竹内・考にして、マインドセ低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
釈レベルにすることによって、実際の購入
星野（2015,2017）を参考にして、操作のためのタスクを住宅の窓に置図 1（How）
5（How）
被験」
者に示した住宅購マインドセ
入 1 週間前の状況
レベルをき換えて作成し、商品選択前に実施した。
法である（図16）。
スクに回答することによって解釈レベルをスクに回答することによって解釈レベルをき換えて作成し、商品選択前に実施した。
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面「どのように」を繰り返し考えるタ「どのようにを繰り返し考えるタ15）、
実際の購入直前の解釈レベルに近づけ「どのように（How）」を繰り返し考えるタて、
マインドセ
スクを住宅の窓に置「購入の週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置て作成し、商品選択前に実施した。
ある（図
16）。
「どのように」を繰り返し考えるタ
件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解低次にする解釈レベルの操作方法である（図低次にする解釈レベルの操作方法である（図
16）。
16）。
「どのように（How）」を繰り返し考えるタ「購入の11（How）週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解スクに回答することによって解釈レベルをスクに回答することによって解釈レベルを
6の
低
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
図 16図低1次
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操
作
るために、Freitas
スクに回答することによって解釈レベルを住宅の窓に置
選択前に実施した。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
のように
（How）
を繰り返し考えるタ
定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解スクに回答することによって解釈レベルを実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
「購入の
「購入の
1」
週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解
1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解
6）。
スクに回答することによって解釈レベルを釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。 et al.（2004）、竹内・ 図 15 被験者に示した住宅購入 1 週間
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
星野（2015,2017）を参考にして、
マインドセ
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
に実施した。
」
を繰り返し考えるタ「どのように（How）」を繰り返し考えるタ
回答することによって解釈レベルをの購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
釈レベルにすることによって、釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
けではなく、解釈レベルを操作し、低次の解低次にする解釈レベルの操作方法である（図
16）。
「購入の
週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解
「購入の
図
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操
作
レベルにす
る操作 11 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解
図1616低
低
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操
作
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置「購入の1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解返し考えるタ
よって解釈レベルをスクに回答することによって解釈レベルをする解釈レベルの操作方法である（図
16）。
「購入の
1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解に近い状態での商品選択を行えるようにした。
「購入の1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
にする
操作
図 1図
6 低
16次低
の次
解の
釈解
レ釈
ベレ
ルベ
にル
すに
るす
操る
作操作
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
解釈レベルをの操作方法である（図16）。
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
入の1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
図 1166 低
低次
次の
の解
解釈
釈レ
レベ
ベル
ルに
にす
する
る操
操作
作
図
「どのように（How）」を繰り返し考えるタ方法である（図16）。 1実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解「購入の週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解ルにすることによって、
16ル1低
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操
作
図 16 低次の解釈図
レベ
に
る
操
作
図
6す
低
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操作
スクに回答することによって解釈レベルを件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解よって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
図 16 低次の解釈レベルにする操作
低次にする解釈レベルの操作方法である（図 16）。
、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
次の解釈レベルにする操作 図 16 低次の解釈レベルにする操作「購入の 1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、レベルにする操作
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるよ
数・正規分布によって行う。ここでｒ値は、個人差を表すパラ6. 部分効用
𝒊𝒊 の測定図 16 低次の解釈レベルにする操作仮定する（久保拓哉 2021）。推定方法は最尤法による。
6.1. 分析手法
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽0 + 𝛽𝛽1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽4 𝑥𝑥𝑖𝑖4 + 𝛽𝛽5 𝑥𝑥𝑖𝑖5 + ｒ
直交配置した16のプロファイルのコンジョイント・カードについて
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
6. 部分効用値の測定
ただし、6. 部分効用値の測定
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18 名の評価点
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 ：被験者 i の製品プロファイル（選択肢）ｊに対す
6.1. 分析手法
6各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
.1. 分析手法
𝑥𝑥1 ：断熱性能表現(熱還流率 1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘 = 0, 熱損失
直交配置した 16 のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で（3）式の線形予測子とリンク関数・正規分布に
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用が最も高いものが選直交配置した16のプロファイルのコンジョイント・カードについて
6.1. 分析手法
𝑥𝑥2 ：価格(¥140,000
円 （𝑈𝑈= 0,𝑖𝑖𝑖𝑖 ）￥100,000
￥1
61,
.分部
分
6. =
部
効
用
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータで正規よって行う。ここで 𝒊𝒊 は、個人差を表すパラ18 名の評価点
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者
𝑖𝑖1 = 1)𝑥𝑥3 ：環境配慮(環境配慮なし = 0, 環境配慮あり
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
直交配置した16のプロファイルのコンジョイン
仮定する（久保拓哉.𝑈𝑈1𝑗𝑗𝑗𝑗
.手
分法
析手ｒ
法
𝑈𝑈𝑖𝑖1 メータで正規に従っていると仮定する（久保拓哉> 𝑈𝑈𝑖𝑖22021）。推定方法は最尤法による。
> ・・・
数・正規分布によって行う。ここで数・正規分布によって行う。ここで数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータ
は、個人差を表すパラメータ
は、個人差を表すパラメー.1.>6分
析
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊 アルミ・樹脂複合 = 1）
𝑥𝑥46：素材（樹脂
= 0,ｒ
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
6. 部分効用
値
の
測
定
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、被験
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽𝑖𝑖𝑖𝑖2021）𝑥𝑥𝑖𝑖2+直交配置した
𝛽𝛽3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 ｊ+ に対する総効用（𝑈𝑈
𝛽𝛽16
+
𝑥𝑥𝑖𝑖5
+ ｒ𝑖𝑖 ）は（2）
ト・カードについて、リッカート尺度で被験者が16𝛽𝛽のプロファイルのコン
0 + 𝛽𝛽。推定方法は最尤法による。
1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2021）。推定方法は最尤法による。
24 𝑥𝑥𝑖𝑖45）
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータで正規に従っていると仮定する（久保拓哉
仮定する（久保拓哉
仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
2021）。推定方法は最尤法による。
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
直交配置したのプロファイルのコンジョ
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈が最も高いものが選𝑖𝑖𝑖𝑖 65.70%
𝑥𝑥：眺望性(
39.00%=
0,= 1,
𝑖𝑖𝑖𝑖44.30%
𝒊𝒊
5
部分効用値評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18の者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
測定
6. 6部
.分
部効
分用
効ただし、
値
用の
値測
の定
測𝑈𝑈定= 𝑦𝑦 + 𝜀𝜀が選択される（1式）。
𝑖𝑖1
66..11..仮定する（久保拓哉
分
析
手
法
𝑦𝑦
𝑦𝑦
𝑦𝑦
=
=
=
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
+
+
+
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑥𝑥
+
+
+
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑥𝑥
+
+
+
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑥𝑥
+
+
+
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑥𝑥
+
+
+
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑥𝑥
+
+ｒ
ｒ
ｒ
被験者が評価した尺度を７段階の評価点と
=
+
+
+
+
+
2021）。推定方法は最尤法による。
数・正規分布によって行う。ここでは、個人差を表すパラメータ𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽被験者が評価した尺度を７段階の評価点として者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
分析手法
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
000
111 𝑖𝑖1
𝑖𝑖1
𝑖𝑖1
222 𝑖𝑖2
𝑖𝑖2
𝑖𝑖2 ｒ𝒊𝒊333
𝑖𝑖3
𝑖𝑖3
𝑖𝑖3
444 𝑖𝑖4
𝑖𝑖4
𝑖𝑖4
555 𝑖𝑖5𝑖𝑖5
𝑖𝑖5 +
𝑖𝑖1𝑖𝑖𝑖𝑖が選択
𝑖𝑖
0 ～β₅：部分効用(固定効果)𝒊𝒊
用値の測定 直交配置した
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
𝑈𝑈
>
𝑈𝑈
>
・・・
>
𝑈𝑈
（1）
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
𝑦𝑦
：被験者
i
の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７
𝑖𝑖1
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
名の評価点を被説明変数として各属性の部分効用
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖16=のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝛽𝛽のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で
𝛽𝛽4𝑈𝑈
𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖
+ 𝛽𝛽
+
（3）
ただし、
ただし、
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデ（3）イルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝑖𝑖𝑖𝑖
6.16..1分
.析
分
手
析
法
手法
𝑈𝑈5𝑖𝑖2𝑥𝑥𝑖𝑖5
>+
・・・
>
𝑈𝑈
𝑟𝑟ｒ
：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータ
直交配置した16
0 + 𝛽𝛽1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽3 𝑥𝑥仮定する（久保拓哉
𝑖𝑖3 +ただし、𝑖𝑖4 >各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルに
𝑖𝑖1
𝑗𝑗𝑗𝑗
𝑖𝑖 2021）。推定方法は最尤法による。
𝑖𝑖 測定
𝒊𝒊
部
分
効
用
値
の
6. 部分確定効用（𝑦𝑦
効ｊ
用に対する総効用（𝑈𝑈
値6の
測
定
.個人差
部
分
効
用
値
の
測
定
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル）は（2）式となる。
𝑥𝑥.16：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘= 0,𝑖𝑖4熱損失金額換算）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対値を一般化線形混合モデルによって推定する。
𝑖𝑖𝑖𝑖
ただし、
𝑦𝑦
𝑦𝑦
𝑦𝑦
：被験者
：被験者
：被験者
i
i
i
の製品プロファイル（選択肢）の製品プロファイル（選択肢）の製品プロファイル（選択肢）
ｊ
ｊ
ｊ
に対する評
に対する評
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓ
コンジョイント分析では、
選択肢の総効ただし、𝑖𝑖𝑖𝑖
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数としてのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度での評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として直交配置した
直交配置した16のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で16のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で
𝑦𝑦
=
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+選択肢の総効用
𝛽𝛽55𝑥𝑥𝑖𝑖5+に対する評価
ｒ𝑖𝑖𝑖𝑖 1,440仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
数・正規分布によって行う。ここでｒ𝑖𝑖
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）コンジョイント分析では、
（𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1
𝑖𝑖1
2
𝑖𝑖2
3
𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽44𝑥𝑥𝑖𝑖4
𝑖𝑖5
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として
分析
析手
手法
法
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1 𝑖𝑖1
2 𝑖𝑖2
3 𝒊𝒊 は、個人差を表すパラメータ𝑖𝑖3
66..11.. 分
𝑖𝑖𝑖𝑖
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
𝑈𝑈
=
𝑦𝑦
+
𝜀𝜀
（2）
𝑥𝑥
：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000=
1,￥140,000
円
=
2)
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線
𝑟𝑟+
2個人のョ名の評価点を被説明変数として
イ
分
析
で
は
、
用
𝑥𝑥𝑥𝑥11：被験者：断熱性能表現(熱還流率：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
=
=に
0,
0,
0,熱損失金額換
熱損失金額換
熱損失金額換者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合
𝑦𝑦
i の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７段階の評価）
𝑦𝑦𝑥𝑥
𝜀𝜀は個人間で相互に独立した確率変数とした。
6のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で.ン
16𝑖𝑖𝑖𝑖.ト
𝑖𝑖：断熱性能表現(熱還流率𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖名の評価点を被説明変数として=
𝛽𝛽+
𝛽𝛽2021）。推定方法は最尤法による。
𝑥𝑥𝑖𝑖4 + =𝛽𝛽
価点として、被験者
18
形混合モデルによって推定する。
1
ただし、
6.各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
1各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
. 分コ析ン手ジ
法
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者
18𝑈𝑈
名の評価点を被説明変数として18=
イント・カードについて、リッカート尺度で仮定する（久保拓哉
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最
.：被験者
1分
.析
分手
析法
手
法選 択 肢 の 総 効
0
1 𝑥𝑥の製品プロファイル（選択肢）𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽
3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽45 𝑥𝑥𝑖𝑖5 + ｒ𝑖𝑖
直交配置した16
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータ
直交配置した𝒊𝒊𝒊𝒊は、個人差を表すパラメータ数・正規分布によって行う。ここで
ｒ
6.コンジョイント分析では、部ここで、𝑦𝑦
分効16用のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で値𝑖𝑖𝑖𝑖𝑥𝑥の
測
定
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
𝑥𝑥：環境配慮(環境配慮なし=
0,
環境配慮あり=1)（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝒊𝒊𝑥𝑥=
3 𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑈𝑈
> 1)
𝑈𝑈
>
・・・
>
𝑥𝑥
𝑥𝑥𝑥𝑥2：被験者：価格(¥140,000：価格(¥140,000：価格(¥140,000
円
円
円>=
=
=
0,
0,
0,
￥100,000￥100,000￥100,000
=
=𝑥𝑥ｊ
1,
1,
1, 𝑈𝑈
￥140,00￥140,00
対する評価（１～７段階の評価）
1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘0,
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、（）が最も高いものが選択されるため、被験者
16 16のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝑈𝑈3𝑖𝑖1・・・> 𝛽𝛽𝑈𝑈=
𝑖𝑖2
22熱損失金額換算
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖
択肢の総効用（𝑈𝑈が最も高いものが選択されるため、
被験
ただし、
𝑦𝑦=
=
𝛽𝛽
+ 𝛽𝛽21,440
𝑥𝑥𝑈𝑈𝑖𝑖2
𝛽𝛽円
+
𝛽𝛽被験
𝑥𝑥
+𝑗𝑗𝑗𝑗￥140,000ｒ分析
手被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者
法
合モデルによって推定する。
1 ：断熱性能表現(熱還流率
直交配置した16直交配置したのプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝑖𝑖𝑖𝑖
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
𝑖𝑖𝑖𝑖
、被験者
18
名の評価点を被説明変数としてコンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
直交配置したのプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝑖𝑖1 +
𝑖𝑖2𝑖𝑖3>𝑖𝑖𝑖𝑖 ）𝑖𝑖𝑖𝑖
0 + 𝛽𝛽2021）。推定方法は最尤法による。
1 𝑥𝑥i𝑖𝑖1の製品プロファイル（選択肢）
4被験
𝑖𝑖4 +
5𝑗𝑗𝑗𝑗
𝑖𝑖5に対する評価
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として仮定する（久保拓哉
18
名の評価点を被説明変数として数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメ𝑖𝑖
1r2i𝒊𝒊ｒ数・正規分布によって行う。ここでは、個人差を表すパラ仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータで正規に従っていると𝑥𝑥：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合=
1）𝑖𝑖𝑖𝑖
4 𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対
𝒊𝒊
𝑥𝑥
𝑥𝑥𝑥𝑥1,：環境配慮(環境配慮なし：環境配慮(環境配慮なし：環境配慮(環境配慮なし
=
=
=式）。
0,
0,
0,2)
環境配慮あり環境配慮あり環境配慮あり
=
=
=ｊ
1)
1)
1)
𝒊𝒊ただし、(𝑟𝑟|𝑠𝑠)
𝑥𝑥被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者：価格(¥140,000
円 =（𝑈𝑈
0,￥100,000=￥140,000円=
2)
確定効用（𝑦𝑦ｐ=exp(−
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
ｊに
𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
0,
熱損失金額換算者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1式）。
33：被験者
3
価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1式）。
が、製品プロファイルを評価する場合、最も𝑦𝑦iの製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として2：断熱性能表現（熱還流率1.27
=0,熱
の総効用
（𝑈𝑈
）
が最も高いものが選択されるため、被験コンジョイント分析では、
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、）が最も高いものが選択されるため、
被験
被験𝑖𝑖
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
に対す
1
配置した
16
のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1
6
.
1
.
分
析
手
法
12
𝑖𝑖1
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数としてよって推定する。
𝑖𝑖1
2
1
𝑖𝑖𝑖𝑖
18
名の評価点を被説明変数として
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑦𝑦
=
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
ｒ
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1
𝑖𝑖1
2
𝑖𝑖2
3
𝑖𝑖3
4
𝑖𝑖4
5
𝑖𝑖5
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s 𝛽𝛽 4𝑥𝑥 𝑖𝑖4 + 𝛽𝛽 5𝑥𝑥 𝑖𝑖5 + ｒ 𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽𝑖𝑖11𝑥𝑥 𝑖𝑖1 +2𝑥𝑥 𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽 3𝑥𝑥 𝑖𝑖3 +仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑦𝑦𝛽𝛽として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑥𝑥：眺望性(39.00%=
0,44.30%=
1,65.70%
=
2)
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1
𝑖𝑖1
2
𝑖𝑖2
3
𝑖𝑖3
4
𝑖𝑖4
5
𝑖𝑖5
5 損失金額換算1,440円=1）
𝑥𝑥𝑥𝑥：価格(¥140,000：素材（樹脂：素材（樹脂：素材（樹脂
=
=
=𝑈𝑈
0,
0,
0,
アルミ・樹脂複合
アルミ・樹脂複合
アルミ・樹脂複合
=
=1,ｊ
1）
1）
1）
𝑖𝑖
𝑈𝑈0,
=
𝑦𝑦𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖+ 𝜀𝜀 ===
𝑥𝑥16：環境配慮(環境配慮なし= 0,
環境配慮あり= 1) i の製品プロファイル（選択肢）
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線
𝑥𝑥𝑦𝑦2𝑥𝑥円=￥100,000￥140,000
𝑈𝑈𝑈𝑈
>
>>
𝑈𝑈𝑈𝑈
444
=
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖++𝛽𝛽
3𝑖𝑖2：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
0,
熱損失金額換算る場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1式）。
が選択される（1式）。 （𝑈𝑈
総効用が高い者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈式）。
に対する評価2>𝑈𝑈𝑖𝑖1
𝑈𝑈
>・・・
・・・
（1）
𝑖𝑖1𝑖𝑖1>各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗（1）プロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、被験
𝑗𝑗𝑗𝑗𝑖𝑖𝑖𝑖
ただし、直交配置したのプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度でが評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽（1）𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝑖𝑖𝑖𝑖
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
1が選択される（1𝑖𝑖1𝑖𝑖1 が選択される（1𝑖𝑖𝑖𝑖
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、被験コンジョイント分析では、
選択肢の総効用）が最も高いものが選択されるため、
被験
𝑦𝑦：被験者
+部
𝛽𝛽
+式）。
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑦𝑦𝑥𝑥=6𝛽𝛽
0 𝛽𝛽
1 𝑥𝑥
𝑖𝑖1
2値
𝑖𝑖2
3定
𝑖𝑖3𝑥𝑥 𝛽𝛽4 𝑥𝑥
𝑖𝑖4𝑥𝑥+ 𝛽𝛽
5 𝑥𝑥
𝑖𝑖5𝑥𝑥+ ｒ（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関
=
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
ただし、
𝛽𝛽
～β₅：部分効用(固定効果)
𝑦𝑦
=
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
+
ｒ
（3）
.
分
効
用
の
測
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメ𝑖𝑖ｒ
0 𝑖𝑖39.00%
1 𝑖𝑖1 =
2 𝑖𝑖2
3 𝑖𝑖3=5 𝑖𝑖50 4 𝑖𝑖4=
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1 𝑖𝑖1
𝑖𝑖2（GLMM；
3 𝑖𝑖3 Generalized
5 𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖5 Linear
𝑥𝑥𝑥𝑥1）
：眺望性(
：眺望性(
：眺望性(
39.00%
39.00%==
0,0,0,44.30%
44.30%
44.30%==)は（5）式で定義
1,
1,
1,4 𝑖𝑖465.70%
65.70%
65.70%
=
=
=+2)
2)
2)
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であ
Mixed
Model)を利用して（３）式の線形
𝑥𝑥：素材（樹脂= 0, 2 ｊ
アルミ・樹脂複合𝑥𝑥𝑦𝑦：環境配慮(環境配慮なし
0,被験
=
1)
𝒊𝒊環境配慮あり
555
ここで、𝑦𝑦
また、属性𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅：価格（¥140,000円=0,￥100,000=1,￥140,000（1）
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
に対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
：価格(¥140,000
円=
0,𝑖𝑖𝑖𝑖=￥100,000￥140,000𝑈𝑈そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル>𝑖𝑖1𝑖𝑖1𝑈𝑈>>𝑖𝑖2・・・
> ・・・
> 𝑈𝑈>
（1）
3
ァイル
ｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
𝑥𝑥3𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
熱損失金額換算
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、
被験
> 𝑈𝑈
>・
・
（1）
も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1
式）。
：被験者
i）
の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価𝑖𝑖𝑖𝑖 は、観測可能な確定効用であり、コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）𝑟𝑟が最も高いものが選択されるため、イルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で
1 ～𝑥𝑥
5（1）
𝑘𝑘 ==0,1,ｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
を７段階の評価点として、被験者
18𝑈𝑈
名の評価点を被説明変数として
2
𝑖𝑖𝑖𝑖が選択される（1𝑖𝑖1 𝑈𝑈
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
𝑗𝑗𝑗𝑗
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者名の評価点を被説明変数としての部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
𝑖𝑖𝑖𝑖4・>
118
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈が最も高いものが選択されるため、
被験𝑖𝑖𝑖𝑖
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1式）。
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
式）。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
ただし、
𝑖𝑖1
𝑖𝑖1
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽：被験者
i2)の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価
𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
ただし、仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
～β₅：部分効用(固定効果)～β₅：部分効用(固定効果)
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロフ𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖5+：眺望性(
39.00%
0,手に対す44.30%=ただし、
1,
65.70%=𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢12𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥）は（2）式となる。
：素材（樹脂=（1）
0,𝑘𝑘𝑘𝑘円
アルミ・樹脂複合=000～β₅：部分効用(固定効果)
}−
}
=>
𝑦𝑦・・・
𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖（2）
𝑅𝑅𝑘𝑘𝑖𝑖1 が選択される（1=確定効用（𝑦𝑦𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイ（2）：環境配慮(環境配慮なし=𝑖𝑖𝑖𝑖が選択される（10,
環境配慮あり=￥140,000
1)円=2）：価格(¥140,000=
0,が選択される（1￥100,000=0,1）
1,熱損失金額換算
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈式）。
=
𝑦𝑦+が製品プロファイル
𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖（2）
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖（1）
ル
ｊそして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
に対する総効用（𝑈𝑈
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑖𝑖𝑖𝑖
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
44：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
そして、被験者
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
式）。
3
6𝑖𝑖𝑖𝑖
.に対する総効用（𝑈𝑈
1）.が最も高いものが選択されるため、
分=析個人差法
ジョイント分析では、
選択肢の総効用
被験階の評価点として、被験者
182
一般化線形混合モデルによって推定する。
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
式）。
𝑖𝑖1
𝑈𝑈
>𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈
>
・・・
> 𝑈𝑈
𝑈𝑈（𝑈𝑈
（1）
𝑖𝑖𝑖𝑖名の評価点を被説明変数として各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
12
𝑈𝑈>𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は（2）式となる。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
1
𝑖𝑖1
𝑖𝑖1 >
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗 ｊ𝑦𝑦：被験者
iの製品プロファイル（選択肢）
ｊに対する
𝑖𝑖1
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
1
𝑟𝑟𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
0,
熱損失金額換算𝑦𝑦：被験者
iの製品プロファイル（選択肢）
𝑦𝑦
：被験者
i
の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７段階の評
価）
𝑟𝑟
𝑟𝑟
𝑟𝑟
：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑦𝑦
=
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+に対す
ｒ𝑖𝑖
1
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖
𝑖𝑖
𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1
𝑖𝑖1
2
𝑖𝑖2
3
𝑖𝑖3
4
𝑖𝑖4
5
𝑖𝑖5ｊ
𝛽𝛽
～β₅：部分効用(固定効果)
として（3）式により推定される。確定効𝑥𝑥：眺望性(
39.00%=
0,44.30%=
1,65.70%=
2)
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
0として（3）式により推定される。確定効用の推
定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合
=
1）
5
（2）
𝑈𝑈
𝑈𝑈
=
𝑦𝑦
=
+
𝑦𝑦
𝜀𝜀
+
𝜀𝜀
（2）
（2）
𝑈𝑈
>
𝑈𝑈
>
・・・
>
𝑈𝑈
（1）
：環境配慮(環境配慮なし=
0,
環境配慮あり=1)
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
5
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑈𝑈
>
𝑈𝑈
>
・・・
>
𝑈𝑈
（1）
𝑥𝑥
：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000
1,￥140,000：環境配慮（環境配慮なし=0,
環境配慮あり4
製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1式）。
る総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
）は（2）式となる。
る総効用（
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖1（𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖2）
𝑖𝑖𝑖𝑖が最も高いものが選択されるため、
𝑈𝑈に対する総効用（𝑈𝑈
> ・・・
>
𝑈𝑈
（1）
𝑖𝑖1 𝑈𝑈𝑖𝑖1
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
3 𝑥𝑥 ：断熱性能表現(熱還流率
直交配置した16のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカー
𝑖𝑖𝑖𝑖
では、
選択肢の総効用
被験
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、被験=
線形混合モデルによって推定する。
𝑗𝑗𝑗𝑗>
2
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
𝑖𝑖1
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
ｊ）は（2）式となる。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
2
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑖𝑖𝑖𝑖
1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
=
0,
熱損失金額
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖
1
𝑥𝑥
：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000=
1,￥140,000
個人差
個人差
個人差
𝑟𝑟
𝑟𝑟
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差
ｓ
ｓ
ｓ
の正規
の正規
の正
𝑥𝑥
：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
=
0,
熱損失金
𝑥𝑥1 ：断熱性能表現(熱還流率 1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
熱損失金額換算
円 =+1)
𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
ただし、
𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽𝑖𝑖 2= 0,𝑇𝑇𝑇𝑇
1（GLMM；
Mixed
Mod=が選択される（1𝑅𝑅39.00%+=（2）
𝑅𝑅0,2Generalized+
𝑅𝑅Generalized
𝑅𝑅=5 1,Linear
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和Model)を製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和𝑥𝑥：眺望性(=1,4400,44.30%
65.70%= 2)用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
1（GLMM；3+
4 環境配慮あり
ここで、𝑦𝑦
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀：素材（樹脂アルミ・樹脂複合=Mixed1）
確定効用（𝑦𝑦（2）𝑥𝑥005334～β₅：部分効用(固定効果)：環境配慮(環境配慮なし
=𝑅𝑅
0,
=1,1)
=1）
ｊ
に対する総効用（𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑈𝑈
>
・・・
（1）
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
ル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
式）。
+𝑗𝑗𝑗𝑗
（2）
= が最も高いものが選択されるため、𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖=𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖
+
𝑈𝑈
=
𝑦𝑦>
+
𝜀𝜀𝜀𝜀）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和（2）
択肢の総効用（𝑈𝑈）被験式）。
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者
18Linear
名の評価点を被説明変ｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は（2）式となる。
𝑖𝑖1 > 𝑈𝑈そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
𝑖𝑖2者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
𝑖𝑖1 が選択される（1
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖1
𝑥𝑥
：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000
=
￥140
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
2
個人の
個人の
個人の
𝑟𝑟
𝑟𝑟
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑥𝑥：環境配慮(環境配慮なし=
0,
環境配慮あり=1)：価格(¥140,000￥14
個人差 𝑟𝑟𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差の正規分布を仮定し、また、各
𝑥𝑥2 ：価格(¥140,000 円 = 0, ￥100,000= 𝑦𝑦1,𝑖𝑖𝑖𝑖𝑥𝑥：被験者￥140,000
円 = 2)円 = 0, ￥100,000 =ｊ1,に対する𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑟𝑟3𝑖𝑖：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
i2 の製品プロファイル（選択肢）2ｓ
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝛽𝛽～β₅：部分効用(固定効果)
る。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和
確定効用（𝑦𝑦
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和𝑥𝑥
39.00%=ｒアルミ・樹脂複合
0,は、個人差を表すパラメータで正44.30%= （2）1, =65.70%= 2) 12として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
1
𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑈𝑈=>
𝑦𝑦𝑈𝑈+𝑖𝑖𝑖𝑖𝜀𝜀+𝜀𝜀価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
𝑈𝑈
+
（2）
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
・・・>
𝑈𝑈𝑗𝑗𝑗𝑗として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル（1）：素材（樹脂=0,アルミ・樹脂複合=1）
は、観測可能な確定効用であり、
ここで、
=
（2）
𝑈𝑈=
>𝑖𝑖𝑖𝑖𝑈𝑈（1）𝑖𝑖𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗𝑦𝑦
𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
𝑥𝑥𝑖𝑖4540：眺望性(：素材（樹脂=ri 0,
1）
ここで、𝑦𝑦は誤差項を表す。
𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
が選択される（1式）。
、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖 ・・・
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータ
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
数・正規分布によって行う。ここで𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖1𝑟𝑟 𝑦𝑦𝑖𝑖2 𝜀𝜀>𝑖𝑖𝑖𝑖は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖）は（2）式となる。
𝑥𝑥：環境配慮(環境配慮なし=
0,
環境配慮あり
=
1)
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖1
𝑖𝑖𝑖𝑖
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
ｐ
=
exp
(−
)
3
𝑥𝑥
：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合=1）
個人のは個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝒊𝒊= 0, 環境配慮あり= 1)
𝒊𝒊 𝑅𝑅𝑘𝑘𝑖𝑖 𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差𝑥𝑥3 ：環境配慮(環境配慮なし= 0, 環境配慮あり=
1) 2s2𝑥𝑥12𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘= 0, 熱損失金額
𝑖𝑖
個人差
ｓ=の正規
3 ：環境配慮(環境配慮なし√2𝜋𝜋𝑠𝑠（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関
MixedModel)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関
𝛽𝛽𝑟𝑟4550𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）～β₅：部分効用(固定効果)
定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀イル（選択肢）の属性に対する部分効用の和𝑥𝑥：眺望性(39.00%= 0,0,）44.30% = 1, 65.70%2)
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀=𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖+
𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖ｊ（2）
ここで、𝑦𝑦は誤差項を表す。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
属性
k2021）。推定方法は最尤法による。
の重要度＝確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和111
rrr2i2i2i が最も高いものが選択されるた𝑈𝑈（1）
は誤差項を表す。
𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
：眺望性（39.00％=0,44.30％=1,65.70％=2）
品プロファイルに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖 は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖仮定する（久保拓哉
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑥𝑥：素材（樹脂=アルミ・樹脂複合=1）仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑗𝑗𝑗𝑗𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖 確定効用（𝑦𝑦
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
4
𝑥𝑥
：眺望性(
39.00%=
0,44.30%=
1,65.70%=
2)𝑥𝑥：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合
=
1）
(𝑟𝑟
(𝑟𝑟
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
|𝑠𝑠)
|𝑠𝑠)
𝑥𝑥
：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合
=
1）
ｐ
ｐ
ｐ
=
=
=
exp
exp
exp
(−
(−
(−
)
)
)
5
𝑇𝑇𝑇𝑇
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑥𝑥：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000
=
1,
￥140
4
個人差
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差
ｓ
の正規
𝑖𝑖
4
𝑖𝑖
𝑖𝑖
𝑖𝑖
𝑖𝑖 𝑖𝑖 𝛽𝛽2
𝑟𝑟0𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関（GLMM；（GLMM；
Generalized
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関√2𝜋𝜋𝑠𝑠√2𝜋𝜋𝑠𝑠222
2s
2s222
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和～β₅：部分効用(固定効果)
推定は、下記の一般化線形混合モデル
確定効用（𝑦𝑦、𝑦𝑦
は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル（2）
𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖=Linear𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖+）は（2）式となる。
𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖Mixed（2）
12𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和
1𝑖𝑖𝑖𝑖者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
r2i）は、被験者の製品プロファ𝑖𝑖𝑖𝑖として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
12 確定効用（
0～β₅：部分効用(固定効果)ァイルｊに対する総効用（𝑈𝑈
39.00%=
0,44.30%=
1,𝑦𝑦の部分効用のレンジ(𝑅𝑅=𝛽𝛽+𝑖𝑖1：眺望性(
𝛽𝛽√2𝜋𝜋𝑠𝑠
𝛽𝛽+
𝑥𝑥𝛽𝛽
𝛽𝛽+
𝑥𝑥𝛽𝛽
+
+
𝛽𝛽=
+ ｒ𝑖𝑖 =𝑦𝑦～𝑥𝑥=
+𝑥𝑥
𝛽𝛽501：眺望性(
𝑥𝑥
+
𝑥𝑥
𝑥𝑥2s
+
𝛽𝛽
+
～
：部分効用（固定効果）
12
𝑖𝑖1
𝑖𝑖𝑖𝑖
1 𝑥𝑥𝛽𝛽𝑖𝑖12 +
239.00%𝑖𝑖23 +
3=𝑖𝑖30,
4 𝑥𝑥環境配慮あり
𝑖𝑖45 𝑥𝑥
5 𝑥𝑥ｒ
𝑖𝑖5 65.70%
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
𝑖𝑖2
𝑖𝑖3
4 𝑥𝑥
𝑖𝑖4𝛽𝛽44.30%
𝑖𝑖5が選択される（
𝛽𝛽𝛽𝛽
𝑥𝑥
1,
また、属性𝑥𝑥)は（5）式で定義され、
𝑥𝑥：眺望性(
39.00%=
0,44.30%=
1,65.70%=
2)0
𝑖𝑖 65.70%
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
𝑥𝑥
：環境配慮(環境配慮なし
=
0,
=の正規
1)
ｐ
=
exp
(−
)
(4)
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
5
1
5
𝑘𝑘
5
個人差
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差
ｓ
3
𝑖𝑖
𝑖𝑖
2
2
𝑖𝑖
利用して（３）式の線形予測子とリンク関として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
𝑟𝑟：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s𝑖𝑖
2
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
用（𝑦𝑦2（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
𝑖𝑖
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
（2）
𝑈𝑈
>
𝑈𝑈
>
・・・
>
𝑈𝑈
（1）
𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和𝛽𝛽～β₅：部分効用(固定効果)
1r
イル（選択肢）の属性に対する部分効用の和と12𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
12
12
1
r
ただし、
：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）𝑟𝑟：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
ただし、
𝑖𝑖1
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
0
6
.
2
.
G
L
M
M
に
よ
る
部
分
効
用
値
の
測
定
結
果
i
}
}
i
𝑖𝑖
𝑅𝑅
=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝛽𝛽𝛽𝛽0 ～β₅：部分効用(固定効果)
𝑘𝑘 𝑟𝑟𝑖𝑖 ｐ
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘 (−
0 ～β₅：部分効用(固定効果)
𝑥𝑥455=：素材（樹脂= 0,22) アルミ・樹脂複合= 1）
exp
また、属性𝑥𝑥
また、属性𝑥𝑥
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥～𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅の部分効用のレンジ(𝑅𝑅の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、)は（5）式で定義され、)は（5）式で定義され、個人のは個人間で相互に独立した確率変数とした。
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
𝑖𝑖
1
1
1
5
𝑘𝑘
𝑘𝑘
𝑘𝑘
𝑖𝑖
2
個人差
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関𝑖𝑖（GLMM；
Generalized
LinearGeneralized
Mixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関√2𝜋𝜋𝑠𝑠2
2s2（GLMM；
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル√2𝜋𝜋𝑠𝑠
被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和2s𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
確定効用（𝑦𝑦
定効用であり、𝜀𝜀
個人差𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖：被験者は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差の正規𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和して（3）式により推定される。確定効用の推𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
に対する総効用（𝑈𝑈𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖=：被験者i }の製品プロファイル（選択肢）𝑦𝑦各属性の部分効用値について測定した結果が図の製品プロファイル（選択肢）
ｊ
1ｊ
ri
個人差
は観測できない値なので、下記の平𝑟𝑟i𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、17ｓである𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は（2）式となる。
1212𝑥𝑥𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢：眺望性(39.00%==に対する評価（1
1,ｊに対する評価
65.70%
=
}}exp
𝑅𝑅
𝑅𝑅
𝑅𝑅
=
=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−−−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
5=
ｐ
(−
) }}}0, 44.30%
𝑘𝑘
𝑘𝑘
𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
1
5
𝑘𝑘
𝑖𝑖
𝑖𝑖
2𝑘𝑘𝑘𝑘
2
𝑖𝑖
； Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関
個人差
𝑟𝑟は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓ1,の推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル√2𝜋𝜋𝑠𝑠2sの製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和
2
𝑖𝑖
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖 =𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑇𝑇𝑇𝑇
+ 𝜀𝜀=
（2）
個人差
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓ
12𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
0,
熱損失金額換
均０で標準偏差定は、下記の一般化線形混合モデル（GLMM；の正規分布を仮定し、また、各
個人差
𝑟𝑟𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
0,
熱損失金額換算
𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
1
r
12
𝑖𝑖
ともに「断熱性能表現」は「素材」「価格」「環境
1 1 1 2𝛽𝛽012
345 10％水準、i～β₅：部分効用(固定効果)
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑅𝑅𝑘𝑘 = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑘𝑘𝑘𝑘 } − 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑘𝑘𝑘𝑘 } また、属性𝑥𝑥(5)|𝑠𝑠)55の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
ｐ1(𝑟𝑟
=
exp
(−
)
1𝑖𝑖～𝑥𝑥𝑘𝑘)は（5）式で定義され、
𝑖𝑖
𝑘𝑘
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
2
2Linear Mixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関る。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル√2𝜋𝜋𝑠𝑠 円 = 円2s
2 ￥100,000
ここで、𝑦𝑦は誤差項を表す。
個人の個人の 𝑟𝑟Linear
𝑥𝑥2𝑟𝑟=：価格(¥140,000
0,1, ￥140,000
2
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑥𝑥2個人の：価格(¥140,000= 1, = ￥140,000円=
𝑖𝑖𝑖𝑖 は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀Generalized
Mixed
𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
12 Model）を利用して
𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
1𝑅𝑅2 +
𝑟𝑟𝑅𝑅
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇
=
=
𝑅𝑅
𝑅𝑅
+
+1𝑅𝑅
𝑅𝑅
+
+
𝑅𝑅
𝑅𝑅
𝑅𝑅333(−+++0,𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑅𝑅
𝑅𝑅
𝑅𝑅
+
+
+𝑅𝑅
𝑅𝑅
𝑅𝑅555￥100,000
1
rr=
ii4
𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
2𝑘𝑘𝑘𝑘
11は個人間で相互に独立した確率変数と
1+
4
4}
𝑅𝑅
=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢|𝑠𝑠)
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、
𝑘𝑘𝑘𝑘22}
ｐ
=
exp
)
r𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘(𝑟𝑟
𝑘𝑘𝑘𝑘
1
5
𝑘𝑘
𝑖𝑖
1％水準で有意となった。個人間の差
ｒのバラツキをあらわ
i2
Mixed Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関
2
𝑖𝑖
𝑅𝑅）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分
2 exp (− 2s√2𝜋𝜋𝑠𝑠𝑘𝑘
2s(𝑟𝑟𝑥𝑥𝑖𝑖3𝑟𝑟|𝑠𝑠)：環境配慮(環境配慮なし= 0, 環境配慮あり：環境配慮(環境配慮なし=2)0, 環境配慮あり= 1)= 1) ｓの= √2𝜋𝜋𝑠𝑠√2𝜋𝜋𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖 したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑖𝑖
個人差
12 𝑇𝑇𝑇𝑇 = 𝑅𝑅 + 𝑅𝑅 +確定効用（𝑦𝑦3の重要度＝
12属性
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差2s2 } r2i (6)k𝑥𝑥ｐ
1
2 1 𝑅𝑅3 + 𝑅𝑅4 +r2𝑅𝑅
5したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、}2 −1 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑅𝑅𝑘𝑘1=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅1 expr2i)は（5）式で定義され、
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
5
𝑘𝑘
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
ｐ
=
(−
)
i
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデ
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑅𝑅
𝑅𝑅𝑘𝑘exp：素材（樹脂0,𝑅𝑅=
1）𝑥𝑥4𝑇𝑇𝑇𝑇：素材（樹脂0,𝑅𝑅=2アルミ・樹脂複合= 1）
𝑟𝑟𝑥𝑥𝑖𝑖=ｐ𝑖𝑖(𝑟𝑟
=) 0.477ｐ(𝑟𝑟𝑖𝑖 |𝑠𝑠) = √2𝜋𝜋𝑠𝑠
exp (− 2s2全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、) 個人の4は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑘𝑘
𝑘𝑘アルミ・樹脂複合√2𝜋𝜋𝑠𝑠12したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
2𝑅𝑅
𝑅𝑅+𝑖𝑖 |𝑠𝑠)
𝑅𝑅22=+++}(−
𝑅𝑅2s5522s2(4)2果）は、１回目が、0.044、２回目がと比較的小さい√2𝜋𝜋𝑠𝑠}11の重要度＝
33
44 𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑅𝑅=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢
属性
属性
属性
k
k
k
の重要度＝
の重要度＝
購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響
17
𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、
1
5𝑘𝑘（GLMM；
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリ
1𝑥𝑥5 ：眺望性(
5Mixed𝑘𝑘 = 1, = 65.70%
39.00%= 44.30%
0, 44.30%
1, 65.70%
𝑥𝑥Linear
39.00%= 0,𝑇𝑇𝑇𝑇= 2)= 2)
𝑅𝑅𝑘𝑘 Generalized
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇
また、属性𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
5 ：眺望性(1 ～𝑥𝑥𝑘𝑘 )は（5）式で定義され、したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変
𝑇𝑇𝑇𝑇
=効
𝑅𝑅51用
+値𝑅𝑅の
+
𝑅𝑅13𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢+果𝑅𝑅4 𝑘𝑘𝑘𝑘+} 𝑅𝑅r（7）2測
52
属性 k の重要度＝6.2. G全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
LMM に
よ
る
部
分
定
結
}
𝑅𝑅
=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘 𝛽𝛽 ～β₅：部分効用(固定効果)
𝑘𝑘𝑘𝑘} − 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢 𝑘𝑘𝑘𝑘} i
また、属性𝑥𝑥𝛽𝛽𝑅𝑅
15 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢0 ～β₅：部分効用(固定効果)
𝑇𝑇𝑇𝑇(𝑟𝑟～𝑥𝑥𝑅𝑅exp=(− 2) 𝑘𝑘 )は（5）式で定義されまた、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥
また、属性𝑥𝑥1 ～𝑥𝑥5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
𝑘𝑘 =0ｐ𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘 𝑘𝑘𝑘𝑘𝑖𝑖1|𝑠𝑠)5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅𝑘𝑘 )は（5）式で定義さ𝑘𝑘 )は（5）式で定義され、したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
2120𝑥𝑥54 ：素材（樹脂 = 0, アルミ・樹脂複合==1）𝑥𝑥3 ：環境配慮(環境配慮なし= 0, 環境配慮あり
1)𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝛽𝛽～β₅：部分効用(固定効果)
ただし、
0
𝑟𝑟
：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝛽𝛽～β₅：部分効用(固定効果)𝑖𝑖
𝑥𝑥05 ：眺望性(=39.00%= 0, 44.30% = 1,
𝑥𝑥4 ：素材（樹脂0, アルミ・樹脂複合
1） 65.70% = 2)
個人差𝑟𝑟𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓに対する評価（1～７段階の評の正規分布を仮定し、また、各数・正規分布によって行う。ここでｒ𝒊𝒊は、個人差を表すパラメータで正規に従っていると
𝑟𝑟𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 ：被験者
iの製品プロファイル（選択肢）ｊ価）：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
個人差
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、
𝑖𝑖
𝛽𝛽0 ～β₅：部分効用(固定効果)
𝑥𝑥5 ：眺望性(
39.00% = 0, 44.30% = 1, 65.70% = 2)
個人の𝑟𝑟𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
個人差
𝑟𝑟𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓ仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
個人差は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各の正規分布を仮定し、また、各
𝑥𝑥1 ：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘= 0, 熱損失金額換算 1,440 円 = 1)
個人の𝑟𝑟𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝛽𝛽0 ～β₅：部分効用(固定効果)
個人の
𝑟𝑟 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽𝑥𝑥02+
𝛽𝛽1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 円
𝛽𝛽3 𝑥𝑥=𝑖𝑖30,+ 𝛽𝛽4￥100,000𝑥𝑥𝑖𝑖4 + 𝛽𝛽ｓ（3）
個人のは個人間で相互に独立した確率変数とした。
：価格(¥140,000
5 𝑥𝑥の正規分布を仮定し、また、各
𝑖𝑖5=+1,ｒ𝑖𝑖 ￥140,000 円 = 2)
個人差𝑟𝑟𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑟𝑟：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
数・正規分布によって行う。ここで
ｒ𝒊𝒊1
は、個人差を表すパラメータで正規に従っていると𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差
2
r2i
1
r
i
(𝑟𝑟𝑖𝑖 |𝑠𝑠)𝑥𝑥=ｐ
exp (− 2s|𝑠𝑠)
)
(4)
ただし、
= 0, 環境配慮あり仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
個人の𝑟𝑟は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差3 ：環境配慮(環境配慮なし(−度は17％減少した。
) = 1)(4)
個人差
𝑟𝑟𝑖𝑖 した。
ｓの正規分布を仮定し、また、各𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
√2𝜋𝜋𝑠𝑠2 r22 ｐ(𝑟𝑟𝑖𝑖 2 = √2𝜋𝜋𝑠𝑠2 exp
1
2s2
i
1
r
i
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖ｐ
=(𝑟𝑟
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
ｒ
（3）
|𝑠𝑠)
（4）
=
exp
(−
)
(4)
0
1
𝑖𝑖1
2
𝑖𝑖2
3
𝑖𝑖3
4
𝑖𝑖4
5
𝑖𝑖5
𝑦𝑦
：被験者
i
の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７段階の評価）：素材（樹脂アルミ・樹脂複合= 1）𝑖𝑖ｐ(𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖 |𝑠𝑠) = √2𝜋𝜋𝑠𝑠
(− 2s
(4)
𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑥𝑥24exp2 ) = 0,
個人の 𝑟𝑟𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
√2𝜋𝜋𝑠𝑠2
2s22
ただし、
1
r
𝑥𝑥
：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
0,
熱損失金額換算1,440：眺望性(=(の部分効用のレンジ(𝑅𝑅0, )は（5）式で定義され、44.30% = 1, 65.70%= 2) (4) 円 = 1)の部分効用のレンジ)はまた、属性
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
1 ～5𝑥𝑥5exp(𝑟𝑟𝑖𝑖 |𝑠𝑠) =ｐ(− 2si239.00%) 1 ～𝑥𝑥
また、属性𝑥𝑥
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 ：被験者
i1の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７段階の評
5 𝑘𝑘𝑘𝑘 )は（5）式で定義され、
2
6.2.2.価）
価格の部分効用（カッコ内は部分効√2𝜋𝜋𝑠𝑠2
1 𝑥𝑥2 ：価格(¥140,000ri} − 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝛽𝛽0(−～β₅：部分効用(固定効果)}0, ￥100,000=
円 = 2) (5)𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、（5）式で定義され、1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
円== 1,1)𝑘𝑘𝑘𝑘 }￥140,000(4)
𝑘𝑘 =
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
1
5
𝑘𝑘
また、属性𝑥𝑥)は（5）式で定義され、𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢− 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)1 ：断熱性能表現(熱還流率(𝑟𝑟𝑖𝑖𝑥𝑥|𝑠𝑠)
ｐ
= 𝑅𝑅
exp
) 𝑅𝑅=𝑘𝑘円0,=
1 ～𝑥𝑥
5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
𝑘𝑘熱損失金額換算
𝑘𝑘𝑘𝑘 }1,44022用値）√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s𝑟𝑟：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑥𝑥：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000=
1,￥140,000円=
2)}}
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑅𝑅
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)𝑥𝑥：環境配慮(環境配慮なし=
0,
環境配慮あり
=
1)
𝑖𝑖−
2𝑘𝑘 =
3
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
}
}
𝑅𝑅
=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)（5）
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑘𝑘1 ～𝑥𝑥5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
また、属性𝑥𝑥𝑘𝑘 )は（5）式で定義され、
𝑥𝑥3 ：環境配慮(環境配慮なし
0, 環境配慮あり= 1)
個人差
ｓの正規分布を仮定し、また、各
𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑥𝑥=4𝑟𝑟：素材（樹脂
𝑅𝑅+ 𝑅𝑅2= +𝑅𝑅=+𝑅𝑅）は（6）式+(6)𝑖𝑖 1は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、0,
アルミ・樹脂複合=𝑅𝑅1）
3
4
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、全ての属性のレンジの総和（
𝑇𝑇𝑇𝑇
=
𝑅𝑅𝑅𝑅
(6)
1 5+ 𝑅𝑅2 + 𝑅𝑅3 +「価格」の部分効用値は、購入１年前（実験１
4 + 𝑅𝑅5}}
𝑅𝑅=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、
𝑥𝑥：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合=
1）𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘。ここでｒ𝒊𝒊は、個人差を表すパラメータで正規に従っていると
1 4𝑘𝑘個人の5
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑇𝑇𝑇𝑇
=
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
(6)
𝑖𝑖
0, 44.30%= 1,回目）
65.70%= 2) （2.187）
2
3= 𝑅𝑅11 39.00%+𝑥𝑥5𝑅𝑅：眺望性(
𝑅𝑅+39.00%
𝑅𝑅44 +
𝑅𝑅55=65.70%
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑥𝑥5 ：眺望性(
= 0,
= 1,
= 2)
は、
「60000円」（1.083）2+
3 44.30%
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑅𝑅𝑘𝑘であり、=𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5) (6) ＞「100,000円」
𝑘𝑘𝑘𝑘 } − 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑘𝑘𝑘𝑘 }。推定方法は最尤法による。
𝑅𝑅
𝑘𝑘
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝛽𝛽～β₅：部分効用(固定効果)
𝑅𝑅
分布によって行う。ここでは、個人差を表すパラメータで正規に従っていると0
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑘𝑘＞「140,000
円」（0.00）。購入１週間前（実験２回
𝒊𝒊2の重要度＝+𝛽𝛽ｒ0𝑅𝑅+ 𝑅𝑅3 + 𝑅𝑅4 1+属性
𝑅𝑅5 k（3）(6) （7）k～β₅：部分効用(固定効果)
（6）
r2i
の重要度＝
（7）
𝛽𝛽2全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑥𝑥𝑖𝑖4=+𝑅𝑅属性
𝛽𝛽15 𝑥𝑥+ｒ
𝑟𝑟4𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑅𝑅
𝑖𝑖5
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑘𝑘
𝑟𝑟
：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑖𝑖
𝑅𝑅
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータで正規に従っていると
ｐ
=
exp
(−
)
(4)
𝑖𝑖
𝑘𝑘
（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑖𝑖
2
2
𝒊𝒊
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
属性
k
の重要度＝
（7）
√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s目）は、「60,000円」（
2.535）＞「100,000円」（
1.139）
したがって、各属性の重要度は（7）式で表さ
個人差は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑟𝑟𝑖𝑖 =
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
(6)
属性
（7）
1 k の重要度＝
2
3
4
5
𝑇𝑇𝑇𝑇
個人差
の正規分布を仮定し、また、各𝑇𝑇𝑇𝑇仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
= 𝛽𝛽個人の+ 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 𝑟𝑟+𝑖𝑖 𝛽𝛽は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差（3） ｓ円」
𝑅𝑅𝑖𝑖4
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑖𝑖 𝑖𝑖10 + 𝛽𝛽1𝑟𝑟𝑥𝑥
3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽4 𝑥𝑥
𝑘𝑘 + 𝛽𝛽5 𝑥𝑥𝑖𝑖5 + ｒ𝑖𝑖＞「140,000（0.00）となり、価格が安いほど
れる。
6.個人の
2属性
. GLMkM𝑟𝑟の重要度＝にｊよに対する評価（1～７段階の評
る部分
製品プロファイル（選択肢）（7） （3）.効
2𝛽𝛽の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
.用
G値
LMの
M測
に定
よ結
る果
部分価）
効用値
測定結果
𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 =1𝛽𝛽～𝑥𝑥
𝑥𝑥のまた、属性𝑥𝑥、
𝑅𝑅0r62𝑘𝑘+
1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽
𝑖𝑖4 + 𝛽𝛽5 𝑥𝑥𝑖𝑖5 + ｒ𝑖𝑖
5𝑇𝑇𝑇𝑇𝑘𝑘4)は（5）式で定義され、1
部分効用値は高くなった（図17 参照）。また、購i の測定結果
66..22..1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
GG属性
LLMMｐ
MM属性
に
よ
る
部
効(−
用値
各属性の部分効用値について測定した結果が図17 である。１回目実験および２回目実験（7）
現(熱還流率=√2𝜋𝜋𝑠𝑠
0,分
熱損失金額換算
円 = 1)
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
exp
)の
(4)
k𝑖𝑖 ただし、
の重要度＝
（7）
に
よ=の重要度＝る部
分
値
測定1,440結}果2 効
各属性の部分効用値について測定した結果が図17である。１回目実験および２回目実2s2𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢}𝑅𝑅𝑘𝑘用=−
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 ：被験者 i の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７段階の評
価）
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑇𝑇𝑇𝑇 1r2i 「素材」
入１週間前の価格に対する部分効用値は購入１
各属性の部分効用値について測定した結果が図17である。１回目実験および２回目実験
00 円 =
0,￥100,000=
1,￥140,000円=
2)
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、各属性の部分効用値について測定した結果が図17である。１回目実験および２回目実験
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
ｐ
=
exp
(−
)
(4)
6
.
2
.
G
L
M
M
に
よ
る
部
分
効
用
値
の
測
定
結
果
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
𝑦𝑦𝑖𝑖1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
i=の製品プロファイル（選択肢）に対する評価（1～７段階の評価）
𝑥𝑥1 ：断熱性能表現(熱還流率0, 熱損失金額換算
1,440
円 =ｊ
1)
2
𝑖𝑖𝑖𝑖 ：被験者√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s2
また、属性𝑥𝑥1 ～𝑥𝑥5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅𝑘𝑘 )は（5）式で定義され、年前より増加した。その結果、「価格」の属性の境配慮なし=
0,
環境配慮あり=1)
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、
𝑅𝑅1 結+果
𝑅𝑅=2 ++ｒ𝑅𝑅4のバラツキをあらわす+
𝑅𝑅
6𝑥𝑥.22：価格(¥140,000. G各属性の部分効用値について測定した結果が図
LMM にる𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢
部円
分効
値
の=測
17円
𝑅𝑅よ
−𝑥𝑥𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
0, 熱損失金額換算
1,440 円 = 1)(6)5 である。１回目実験および２回目実験
6.2.
GLMMによる部分効用値の測定結果=
0,￥100,000
1, 𝑅𝑅3￥140,000= 2) =(5)𝑘𝑘 =𝑘𝑘𝑘𝑘 }用
𝑘𝑘𝑘𝑘 }定
1 ：断熱性能表現(熱還流率1％水準で有意となった。個人間の差
ｓの最尤推定値（ランダム効
1％水準で有意となった。個人間の差
ｒのバラツキをあらわす
ｓの最尤推定値（ランダム
重要度は、購入１年前の38.84 より購入１週間前
𝑖𝑖= 0, アルミ・樹脂複合=
1）
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑖𝑖
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
また、属性𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、
17 𝑘𝑘である。１回目実験および２回目実験
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、
𝑥𝑥=：価格(¥140,000円1)= 0,￥100,000=ｓ
1, の最尤推定値（ランダム効￥140,000
円 = 2)
𝑥𝑥3各属性の部分効用値について測定した結果が図：環境配慮(環境配慮なし
0,
環境配慮あり=1 ～𝑥𝑥
5
2
1％水準で有意となった。個人間の差
ｒのバラツキをあらわす
ｒ𝑖𝑖𝑖𝑖 のバラツキをあらわす
ｓの最尤推定値（ランダム効
𝑇𝑇𝑇𝑇各属性の部分効用値について測定した結果が図==𝑅𝑅11,+ 𝑅𝑅265.70%+ 𝑅𝑅3 + 𝑅𝑅=
𝑅𝑅5
(6)
4 +2)
は 43.20と上昇し、購入１週間前はその重要性が0% = 1％水準で有意となった。個人間の差
0, 44.30%
𝑅𝑅𝑘𝑘0.477
果）は、１回目が、0.044、２回目がと比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
𝑅𝑅𝑘𝑘 =−=𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑥𝑥属性：環境配慮(環境配慮なし
環境配慮あり= 1) と比較的小さい値となり、個人間の差が小さ
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「環境配慮」「素材」「眺望性」は、(5) （7）果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477
𝑥𝑥4 ：素材（樹脂= 0, アルミ・樹脂複合
1） 「価格」
𝑘𝑘𝑘𝑘 }「素材」
𝑘𝑘𝑘𝑘 } = 0,
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
3𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢kの重要度＝1％水準で有意となった。個人間の差
ｒのバラツキをあらわす
ｓの最尤推定値（ランダム効
用(固定効果)11.2％増加した（図18参照）
17である。１回目実験および２回目実験ともに
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑅𝑅果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい𝑘𝑘
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入1。
年前を起点とし 1 年前を起点と全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
𝑖𝑖0, アルミ・樹脂複合果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい= 1）
𝑥𝑥5 ：眺望性(
39.00%= 0, 𝑥𝑥44.30%= 1, =
65.70%= 2)
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
4 ：素材（樹脂属性 k の重要度＝（7）パラメータ（ランダム効果）
𝑇𝑇𝑇𝑇1％水準で有意となった。個人間の差
ｒのバラツキをあらわす
ｓの最尤推定値（ランダム効「断熱性能表現」は10％水準、
「素材」
「
価格」
「
環境
𝑇𝑇𝑇𝑇 =
𝑅𝑅1 て（8）式で変化率を算出した（図+ 𝑅𝑅2 +39.00%+ 𝑅𝑅=418+
𝑅𝑅544.30% = 1, 65.70%(6)ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
𝑖𝑖𝑅𝑅3 0.477て（8）式で変化率を算出した（図参照）。
𝑥𝑥5 ：眺望性(
0,= 2)1
𝛽𝛽0 ～β₅：部分効用(固定効果)
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1 年前を起点とし年前を起点とし果）は、１回目が、0.044、２回目がと比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
18 参照）。
値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各
6
.
2
.
G
L
M
M
に
よ
る
部
分
効
用
値
の
測
定
結
果
配慮」
「
素材」
「
眺望性」は、１％水準で有意となっ𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）て（8）式で変化率を算出した（図186.2. GLMMしたがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
による部分効用値𝛽𝛽の測定結果て（8）式で変化率を算出した（図18 参照）。
参照）。
0 ～β₅：部分効用(固定効果)果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さいことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1 年前を起点とし6.2.3.
環境配慮の部分効用（カッコ内は部独立した確率変数とした。
各属性の部分効用値について測定した結果が図17 である。１回目実験および２回目実験
𝑅𝑅17𝑘𝑘 である。１回目実験および２回目実験
各属性の部分効用値について測定した結果が図
𝑟𝑟𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各た。個人間の差 𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）のバラツキをあらわすの最尤
購入
年前の重要度−購入 1 週間前の重要度
属性
k の重要度＝（7）
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
年前を起点として（8）式で変化率を算出した（図18 1参照）。
分効用値）
購入「眺望性」は、1 年前の重要度−1購入
1 週間前の重要度
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」
重要度の変化率＝（8）
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、 （8）𝑇𝑇𝑇𝑇
重要度の変化率＝
個人差𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各は個人間で相互に独立した確率変数とした。
2
推定値（ランダム効果）は、１回目が、0.044、購入
1
年前の重要度𝑖𝑖
ri
購入
1
年前の重要度−購入
1
週間前の重要度
購入 1 年前の重要度
18
参照）。
購入
1
年前の重要度−購入
1
週間前の重要度
xpて（8）式で変化率を算出した（図(− 2s1％水準で有意となった。個人間の差)(4)
重要度の変化率＝（8）2
重要度の変化率＝（8）ｒ𝑖𝑖 のバラツキをあらわす
ｓの最尤推定値（ランダム効
個人の𝑟𝑟𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
「環境配慮」の部分効用値は、購入１年前（実
２回目が
0.477
と比較的小さい値となり、個人間
購入
購入 1
1 年前の重要度
年前の重要度

1％水準で有意となった。個人間の差
ｒ𝑖𝑖 のバラツキをあらわすｓの最尤推定値（ランダム効
効1用
値の測定
結果
購入
年前の重要度−購入
1 週間前の重要度
16.2. GLMM に
r2i よる部分
重要度の変化率＝（8） （1.035）＞「環境験１回目）は、「環境配慮あり」の差が小さいことを表している。また、各属性の果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
ｐ(𝑟𝑟𝑖𝑖 |𝑠𝑠)
= √2𝜋𝜋𝑠𝑠
exp
(−
)
(4)
2
2
購入 1 年前の重要度
2s2性能購入
1用（
r内
各属性の部分効用値について測定した結果が図17である。１回目実験および２回目実験
1
年前の重要度−購入
1
週間前の重要度
6
.
2
.
1
.
断
熱
の
部
分
効
カ
ッ
コ
は
部
分
効
用
値
）
用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、iことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1配慮なし」
年前を起点とし
𝑘𝑘重要度および重要度の変化率は、購入１年前を起.2.1. 2 exp
断熱(−
性能の
効用（
カッコ内
部分
効
用値） （実験２回目）
果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
ｐ(𝑟𝑟𝑖𝑖 |𝑠𝑠)6=)部分(4)
重要度の変化率＝
（8）
（は
0.00）
、購入１週間前は、√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s2

66て（8）式で変化率を算出した（図..𝑘𝑘𝑘𝑘22}..11.. ともに「断熱性能表現」は
断
性
能
用
カ
ッ
コ
内
効
参照）。
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)「素材」「価格」「環境配慮」
図17
1 年前（実験「素材」
1 回目）は、「熱貫流
断熱熱性にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
能の
の部
部分
分効
効)は（5）式で定義され、
用18（
（
カ17
ッ10％水準、
コ
内は
は部
部分
分
効用
用値
値）
）
図
にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1「眺望性」は、年前（実験回目）は、「熱貫ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1 年前を起点とし「環境配慮あり」（0.632）＞「環境配慮なし」（10.00）点として（8）式で変化率を算出した（図18参照）。
性𝑥𝑥1 ～𝑥𝑥
5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
𝑘𝑘（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
図17にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1
年前（実験
1
回目）は、「熱貫流率1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.313）。購入
1
週間前(実験
2
回にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入回目）は、「熱貫流.図2.1.17𝑘𝑘𝑘𝑘1％水準で有意となった。個人間の差
性能の𝑘𝑘𝑘𝑘部
効5用（カ−ッ
コ内K」（0.00）＜「熱損失金額換算
は部分効18用𝑘𝑘値） 1 年前（実験率1.27W/㎡1,440円」（0.313）。購入
1 週間前(実験 2て（8）式で変化率を算出した（図
参照）。
}断
}1分
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、𝑅𝑅𝑘𝑘 = 6𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−熱𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5) 1ｓとなり、購入１年前、購入１週間後ともに、「環の最尤推定値（ランダム効
購入 1 年前の重要度
購入 1 週間前の重要度 ｒ のバラツキをあらわす
+
𝑅𝑅
(6)
𝑖𝑖
重要度の変化率＝（8）（8）
3 + 𝑅𝑅率
451.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.313）。購入
1
週間前(実験
2回目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.271）となり、購入
年前の重要度1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440
1 週間前(実験
2(5)
回
6.2.率
1.図
断
熱
性能
の部分𝑅𝑅効カ
ッ1コ部
分効用）円」（0.313）。購入}は17にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1K」（0.00）＜「熱損失金額換算
年前（実験1 回目）は、「熱貫流目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
1,440 円」（0.271）とな=（
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
𝑘𝑘 用
𝑘𝑘𝑘𝑘内
𝑘𝑘𝑘𝑘 }値
境配慮あり」の部分効用値は高くなった。しか度は（7）式で表される。
目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.271）となり、果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
購入
1
年前（実験
1
回目）、購入1
週間前(実験
2回目)ともに「熱損失金額換算1,440目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.271）となり、全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑅𝑅 図=率𝑅𝑅17+にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
𝑅𝑅2 + 𝑅𝑅K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1 年前（実験1 回目）は、「熱貫流円」（0.313）。購入
1 週間前(実験2 回 円」
1 回目）、購入
1 (6)
週間前(実験
2 回目)ともに「熱損失金額換算
1,44011.27W/㎡
3 + 𝑅𝑅4 + 𝑅𝑅5 購入 1 年前（実験購入 11,440
年前の重要度−購入し、購入１年前に比べて購入１週間前は減少し1 週間前の重要度
𝑘𝑘
重要度の変化率＝
（8）
購入
1
年前（実験
1
回目）、購入1
週間前(実験
2回目)ともに「熱損失金額換算
1,440
円」
6
.
2
.
1
.
断
熱
性
能
の
部
分
効
用
（
カ
ッ
コ
内
は
部
分
効
用
値
）
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1
年前を起点とし（7）の効用値が高くなったが、図18にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要
𝑇𝑇𝑇𝑇
=
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
(6)
購入
1
年前の重要度て、各属性の重要度は（7）式で表される。
購入
1 年前（実験
11.27W/㎡
回目）、購入
25 回目)ともに「熱損失金額換算
1,440
1 K」（0.00）＜「熱損失金額換算
2 1 週間前(実験3 1,440
4 円」（0.313）。購入
6.2.1.
断熱性能の部分効用（カッコ内は部
率K」（0.00）＜「熱損失金額換算
週間前(実験
2 回 円」
目)は、「熱貫流率
1,440 1円」（0.271）となり、の効用値が高くなったが、図18にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重た。したがって、「環境配慮」の属性の重要度は、
𝑇𝑇𝑇𝑇1.27W/㎡
図 17 にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
118
年前（実験
1 回目）は、「熱貫流𝑅𝑅の効用値が高くなったが、図18にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要𝑘𝑘
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
て（8）式で変化率を算出した（図参照）。
18 にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要分効用値）
目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.271）となり、購入
1 年前（実験1 回目）、購入
1 週間前(実験 2 回目)ともに「熱損失金額換算
1,440 円」
購入１年前の属性
kの効用値が高くなったが、図
の重要度＝
（7）
率
1.27W/㎡ K」（0.00）＜「熱損失金額換算 1,440 円」（0.313）。購入
1 週間前(実験2 回18.37 から、購入１週間前の 10.77 と
13
𝑅𝑅𝑘𝑘
13
𝑇𝑇𝑇𝑇
値の
測定
果
購入
1結
年前（実験
12.1.27W/㎡
回目）、購入
1の週間前(実験2 回目)ともに「熱損失金額換算
1,440 円」（7）の効用値が高くなったが、図にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要目)は、「熱貫流率
1,440 円」（0.271）となり、k性の重要度＝なり、購入１週間前（実験２回目）は41.4％と大136.にあるように、断熱性能の部分効用値は、
1. 属性
断K」（0.00）＜「熱損失金額換算
熱
能18
部
分効用
（カ
図 17
13ッコ内は部分効用値）
𝑇𝑇𝑇𝑇
購入
1
年前（実験
1
回目）、購入1
週間前(実験
2回目)ともに「熱損失金額換算
1,440
円」
購入
1
年前の重要度−購入
1
週間前の重要度
いて測定した結果が図17 である。１回目実験および２回目実験の効用値が高くなったが、図18 にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要きく減少した（図18参照）
重要度の変化率＝（8）による
部分効購入１年前（実験１回目）は、用値の図
測定
果18 にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要
17結にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1 年前（実験。1 回目）は、「熱貫流「熱貫流率購入
1.27W/の効用値が高くなったが、図131 年前の重要度
0％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、
6.（
2率.0.00）＜「熱損失金額換算1,440円」
GLMM によK」（0.00）＜「熱損失金額換算
る部分効用
の測定
結果 。
の部分効用値について測定した結果が図17値である。１回目実験および２回目実験
1.27W/㎡
1,440 円」（0.313）。購入 1 週間前(実験 2 回㎡K」
13 （0.313）
13
各属性の部分効用値について測定した結果が図17である。１回目実験および２回目実験
断熱性能表現」は10％水準、「素材」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440 円」（0.271）となり、人間の差ｒ𝑖𝑖 のバラツキをあらわす
ｓ「価格」の最尤推定値（ランダム効
購入１週間前（実験２回目）は、「熱貫流率1.27W/
6.2.4. 素材の部分効用（カッコ内は部分効
6
.
2
.
1
.
断
熱
性
能
の
部
分
効
用
（
カ
ッ
コ
内
は
部
分
効
用
値
）
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、購入
1 年前（実験 1 回目）、購入
1「素材」
週間前(実験
2用値）
回目)ともに「熱損失金額換算
1,440 円」
㎡K」（
0.00）＜「熱損失金額換算
1,440 円」
（0.271）
有意となった。個人間の差
ｒ𝑖𝑖 のバラツキをあらわすｓの最尤推定値（ランダム効
２回目が0.477 図と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
17にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1
年前（実験
1
回目）は、「熱貫流の効用値が高くなったが、図18 にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要となり、購入１年前（実験１回目）、購入１週間1％水準で有意となった。個人間の差
ｒ𝑖𝑖 のバラツキをあらわすｓの最尤推定値（ランダム効
各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1
年前を起点とし
率 1.27W/㎡ K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440 円」（0.313）。購入
1 週間前(実験2回
素材の部分効用値は、購入１年前（実験１回目）
１回目が、0.044、２回目がと比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
前（実験２回目）0.477
ともに「熱損失金額換算1,440円」
13た（図 18 参照）。
目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡ K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440 円」（0.271）となり、は、「樹脂」（0.00）＜「アルミ・樹脂複合」（0.813）。
果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477 と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1 年前を起点としの効用値が高くなったが、図18にあるように購入
購入
1 年前（実験1 回目）、購入 1 週間前(実験 2購入１週間前回目)ともに「熱損失金額換算
1,440円」（実験２回目）は、樹脂」（0.00）＜「ア
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1「年前を起点としで変化率を算出した（図18 参照）。
１週間前は、購入１年前より属性の重要購入 1 年前の重要度−
購入
1 週間前の重要度の効用値が高くなったが、図18 にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要（ 0.660）となり、購入１年前、て（8）式で変化率を算出した（図18 参照）。 ルミ・樹脂複合」（8）
購入 1 年前の重要度

購入 1 年前の重要度
購入１週間前ともに「アルミ・樹脂複合」の効用
購入 1 年前の重要度−購入 1 週間前の重要度
13
重要度の変化率＝（8）
値が高くなった。しかし、購入１週間前は、その購入 1 年前の重要度
購入 1 年前の重要度−購入 1 週間前の重要度

重要度の変化率＝（8）
購入 1 年前の重要度
効用値は減少した。したがって、「素材」の属性用（カッコ内は部分効用値）
熱性能の部分効用値は、購入 1 年前（実験 1 回目）は、「熱貫流断熱性能の部分効用（カッコ内は部分効用値）「熱損失金額換算
1,440
1 週間前(実験回
2.1. 円」（0.313）。購入
断熱性能の部分効用（
ッコ内は部21分
効用値）
18 6.
プロモーショナル・マーケティング研究にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1カ年前（実験回目）は、「熱貫流㎡ K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.271）となり、
図 17 にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1 年前（実験㎡ K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440 円」（0.313）。購入 1 週間前(実験2 回 1 回目）は、「熱貫流の重要度は、購入１年前は 14.43、購入１週間前「39％」（0.00）＜「44％」（1.083）＜「66％」（1.771）は 11.23 となり、購入１週間前は 22.1％減少したとなり、購入１年前、購入１週間後ともに、眺望（図18参照）。

性が大きいほど部分効用値が高くなったが、購入
１週間前は、購入１年前よりさらに部分効用値

6.2.5. 眺望性の部分効用（カッコ内は部分
効用値）「眺望性」の部分効用値は、購入１年前（実験が高くなった。その結果、「眺望性」の属性の重要度は、購入１年前の 22.81 から、購入１週間前
30.18 となり、購入１年前に比べて 32.3％と大きく増加した（図18参照）。

１回目）は、「39％」（0.00）＜「44％」（0.861）＜「66％」（1.285）。購入１週間前（実験２回目）は、

図 17 GLMM による部分効用値の測定結果
図 17 GLMM による部
分効用GLMMによる部分効用値の測定結果
値の測定結果図17

属性の重要度の変化と変化率
図 18 属性の重要度の図18
変化と変化率

図 18 属性の重要度の変化と変化率

6.3. 結果の考察
1.果の仮
6.36.3.結考説
察１についての考察
6.3.1仮説１において、「時間的距離が遠い場合は、解釈レベルが高次となり、抽象度の高い属. 仮説１についての考察性が重視され、時間的距離が近い場合は、解釈レベルが低次となり、具体性の高い属性が重仮説１において、「時間的距離が遠い場合は、解釈レベルが高次となり、抽象度の高い属視される」と予測した。
性が重視され、時間的距離が近い場合は、解釈レベルが低次となり、具体性の高い属性が重
購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響 19
抽象度の高い属性として「環境配慮」、具体性の高い属性として「眺望性」、「価格」、
視される」と予測した。
「断熱性能」があげられる。「環境配慮」に対する重要度は１年前（実験１回目）より１週
抽象度の高い属性として「環境配慮」、具体性の高い属性として「眺望性」、「価格」、

6.3. 結果の考察
6.3.1. 仮説１についての考察に対象をとらえることで、具体性の高い属性を評価する傾向を表す結果である。
「断熱性能」については、仮説は支持されなかった。「断熱性能」に関する属性の重要度は、購入

仮説１において、「時間的距離が遠い場合は、１年前（5.55）、購入１週間前（4.62）となり、購解釈レベルが高次となり、抽象度の高い属性が重入直前の重要度が低下し、重要度自体も低くなっ視され、時間的距離が近い場合は、解釈レベルがた（図18）。

低次となり、具体性の高い属性が重視される」と予測した。

筆者は、仮説段階では、窓の「断熱性能」は、車の「走行性能」や「燃費」のように数値化が可

抽象度の高い属性として「環境配慮」、具体性

能な具体的な属性であるため、解釈レベルが低次の高い属性として「眺望性」、「価格」、「断熱性になったときに重要度が高まると予測していたが能」があげられる。「環境配慮」に対する重要度

その逆の結果となった。

は１年前（実験１回目）より１週間前（実験２回

調査方法が異なるが、外川（2019）の車の実験

目）が低下した。一方、「眺望性」や「価格」のにおいては、近い将来に車の購入を予定している

具体的属性の重要度は増加したが「断熱性能」はという解釈レベルが低い状態で消費者が重視する

わずかながらではあるが低下した（図 18）。つま属性は、「走行性能（馬力やトルクなど）」、「燃費」

り、解釈レベル理論にしたがって、１年前には抽などの性能であった。窓の「断熱性能」も車の「走象度の高い属性が重視され、１週間前には具体性

行性能」、「燃費」もどちらも数値化が可能で具体の高い属性が重視されたことで、仮説１は「断熱的に示すことができる属性であるが、低次の解釈性能」を除いて支持された。

レベルのときの評価が上がるものと下がるものが「環境配慮」の属性は、抽象的な属性であり、あることに関しては、今後検証する必要がある。

時間的距離が遠く、解釈レベルが高次の際に評価車が完成された一つの商品である一方で、窓はされると予想して設定した。解釈レベルが高次家を構成する材料の一部である。そのため、消費（抽象的）となる購入１年前（実験１回目）と購者が家全体の評価をする際に重視する属性の傾向

入１週間前（実験２回目）では、「環境配慮」は、を、部分である窓が影響を受けたことも考えられ

購入１年前は、高い部分効用値を持つ属性であっる。言い換えれば、商品を評価する際に、参照すたが、購入１週間前では効用が小さくなっている

べき上位概念（家）などが存在する場合、その上（図17）。
「環境配慮」の重要度は、購入１年前（実位概念の属性評価の傾向が、評価対象の商品（窓）験１回目）と購入１週間前（実験２回目）では重の評価に影響を与える可能性が考えられる。

要度が 41.4％下落し、非常に大きな変化があった（図18）。これは、心理的距離が近くなることで解釈レベルが低次になった結果であると言える。

6.3.2. 仮説２についての考察「価格」や「眺望性」の属性は、製品プロファ仮説２においては、「同じ商品属性であっても、イルを選択する際に重要な属性であり、具体的な情報の流暢性が高い属性表現の商品が選択され属性である。これらの属性は時間的距離が近く、る」と予測した。
「断熱性能」の属性の水準は、「断

解釈レベルが低次（具体的）の際に評価されると熱性能」の違いそのものではなく、情報の流暢性予測して設定した。「価格」については解釈レベの違いを水準とした。「熱還流率 1.27W/㎡k」を

ルが低次（具体的）になる購入１週間前（実験２

情報の流暢性の低い水準、「熱損失金額換算 1,440

回目）の重要度は１年前に比べて11.2％増加した。

円」を情報の流暢性が高い水準とした。その結果、また、「眺望性」についても同様の結果となった。

購入１年前（実験１回目）、購入１週間前（実験

このことは、購入直前の消費者が、解釈レベルが２回目）のどちらにおいても、「熱損失金額換算

低次となり、より具体的、副次的、目標非関連的

1,440 円」の部分効用値が高くなった（図 17）。し20

プロモーショナル・マーケティング研究たがって、仮説２は支持された。

高くなったことで、情報の流暢性が商品選択にお「熱還流率1.27W/㎡k」と「熱損失金額換算1,440

ける属性評価に影響を与えることが明らかとなっ円」は、実質的には全く同じ性能である水準が、た。

言語的な流暢性を与えることによって、効用値が7. まとめる。被験者には性能が同じなのか、違うのかなど

7.1. 学術的意義は示していない（熱還流率も熱損失金額換算も値

本研究の学術的意義の１つ目は、コンジョイン

が小さいほど性能が良くなることだけを提示してト分析において、心理的距離（本研究では時間的いる）。専門的な知識がない限り、一瞥しただけ距離）が加わることによって、製品の属性評価に

では消費者は同じ性能値を示すのかどうかも分か影響を与えることを実証的に示唆した点である。

らない。しかし、その属性の表現方法が消費者に

これまで行われてきたコンジョイント分析の多とって容易に認識できる表現方法であるかどうか

くは、評価する商品との心理的距離を定義せずにが属性評価に影響を与える可能性を示した。すな

実施されてきた。時間的距離で言えば、「その商わち、属性が表現する内容そのものではなく、属品をいつ買うのか」が定義されていない状態での性表現の流暢性が高いだけで、属性の評価に影響

商品評価であり、その商品との心理的距離は遠を与えるということである。コンジョイント分析

く、解釈レベルが高次の状態で行われた実験結果においても、属性と水準の表現に流暢性についてとなっている可能性がある。

の配慮が必要であることを示した。

本研究で、時間的距離がコンジョイント分析に

なお、本研究で示した結果の価値は、ワーおける製品の属性評価に影響を与えることを示し

ディング（wording）によるフレーミング効

たことにより、過去に時間的距離を明確に定義せ果（Framing Effect）とは異なる。Tversky &ずに行われた調査・研究を、「その商品をいつ買

Kahneman（1981）; Kahneman & Tversky（1983）

うのか」という時間的距離を明確に定義した上では、フレーミング効果として、実質的には同じで実験することで、従来の研究結果とは異なる結果あっても、異なるワーディングを用いると異なるとなる可能性がある。

結果となることを示している。「プログラム A を

コンジョイント分析においては、実際の商品の採用した場合、200 人が救われる」と「プログラ

購入を伴わないため、実際の購入とは異なるバイム B を採用した場合、1/3の確率で600人が救われアスがかかることが知られ、それに対するバイア

るが、2/3 の確率で１人も助からない」という２スの排除や分析の精度を向上させる研究が行われつの選択肢の場合、78％の回答者が「プログラムている（竹内・星野 , 2015, 2017a, 2017b）。本研

A を採用した場合、200 人が救われる」の回答を究で、解釈レベルの違いがそのバイアスの一因に選んだとしている。
このように質問のワーディングによって回答結なることを例証した。
２つ目は、属性表現の言語的な流暢性を操作す

果に影響を与えることが知られているが、このフることで、実質的に同一の属性、同一の水準でレーミング効果は、文章を読むことで内容の理解あっても、その属性の評価に変化が現れることをは可能で、論理的に考えれば同じ内容であること示唆した点である。

がわかる選択肢の表現である。一方で、本研究で「熱還流率1.27W/㎡k」と「熱損失金額換算1,440

示したのは、表現はまったく異なる表現方法であ円」は、どちらも水準の名前と値を示しただけり、そこで表される内容の差の理解も困難である

で、どちらも実質的には同じ性能を表すものであにもかかわらず、その属性表現が被験者にとって購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響

21流暢性が高い（知覚しやすい）表現方法が選択さ

販促物（カタログ、チラシ、動画、WEB）を使っれるということである。King et al.（2011）が、てプロモーションを行うのではなく、その商品が消費者が慣れ親しんだ数字が好まれやすいことを持つ属性のうち、解釈レベルによる対象の捉え方明らかにしているが、本研究では、慣れ親しんだに応じた情報を消費者に提供することで購買を促単位の表現が好まれるという近接の結果となっ進することも可能になるであろう。そのためにもた。

２時点でのコンジョイント分析を行い、事前に消費者の評価属性の変化を把握しておくことが重要

7.2. 実務展開に於ける示唆である。
例えば、住宅のように購入決定までの期間が１

本研究の実務的な意義は、１つ目は、購入検討

年以上を要するような商品に関しては、消費者の段階と購入直前で属性評価の結果に影響が出るこ

購買までの時間的距離を把握して、住宅購入の検とを示したことで、商品評価のためのコンジョイ

討段階の顧客には、住宅の省エネルギー性や環境ント分析を実施する際に、購入検討の時期と購入配慮、デザイン性などを訴求し、購入直前の消費決定の時期の２時点の時間的距離でコンジョイン

者には、機能面や価格などを訴求するなど消費者ト分析を行う必要性の示唆を提供したことであの解釈レベルに沿ってプロモーションを変化させる。

ることで、最終的な購買に導くことも可能にな「開発段階の消費者の評価は高かったが、実際る。

に発売したら売れない」といった現象の防止とな

２つ目は、属性の表現方法の流暢性が対象の評るだろう。実務的な製品開発の場面において、心価に影響することを示したことで、実際のプロ

理的距離を考慮せずにコンジョイント分析を用いモーションの場面において、訴求する属性の表現て属性評価をした場合、消費者は具体的な購買時の流暢性に配慮することで効果的なプロモーショ

期が決定していない状態での商品評価の結果となンが可能となるという示唆を提供したことである。そうすると、実際の商品の購入場面よりも心る。

理的距離が遠いため、解釈レベルが高次となり、本研究では、性能値を数学的な単位から、身近

抽象的、本質的、目標関連的な属性を評価する可な「円」の単位に置き換えた。単にわかりやすい

能性がある。この結果に基づいて製品開発を行っ表現ということではなく、表現されている内容のてしまうと、消費者が高次の解釈レベルの際に選差が分からなくても身近な単位で表現された商品択する属性で構成された商品、つまり、実際に購が選ばれた。

入するときには選ばれない属性で構成された製品を開発してしまうことにもなる。

性能値のような消費者にとってわかりにくい属
性は、消費者が経験的に見たことのある表現に変コンジョイント分析を用いた商品開発の際に換することで、商品が選択されやすくなるであろは、従来のコンジョイント分析に加えて、購買直う。極言すれば、表現されている商品特徴の正確

前の心理的距離を設定したコンジョイント分析もな意味が把握できない場合でも、情報の流暢性を併せて実施することで、購買検討時期と購買決定上げることで、「理由は明確ではないけれど選ぶ」

直前に評価される属性の水準の総合的な判断を行「なんとなく選ぶ」という選択行動につながる可うことができる。特に、住宅や車、ハイ・ブラン

能性もある。

ド商品など購入検討の期間が長い商品には、２時今後のプロモーション活動の個別化は、現在の点でのコンジョイント分析を行うことは有効であ

ターゲティング広告のレベルよりもさらに深化ると思われる。

し、消費者が購入を検討する時期と購入を決定す営業活動やプロモーションの実務の場面においる時期に合わせたレベルにまで細分化されていくては、その商品がもつ商品の特徴を消費者の購入だろう。つまりは、時間的距離と解釈レベルに応検討の初期のタイミングから、購入直前まで同じじた広告の提示をするレベルとなっていくことが22

プロモーショナル・マーケティング研究

予想される。その際に、本研究のような、購入検後のより高度に個別化されたプロモーション構築

討時期と解釈レベルの違いによる属性評価への影の一助となるであろう。

響と属性表現の実験を積み重ねていくことで、今

8. 今後の課題
本研究では、属性表現の流暢性が商品属性選択

ことによって、時間的距離が遠い場合も、時間的に与える影響を検討するため、断熱性性能の属性距離が近い場合も高機能な選択肢に対する消費者の水準は「熱還流率 1.27W/㎡k」と「熱損失金額の選好を高め、一貫した選好につながり、解釈レ

換算 1,440 円」の２水準のみとした。しかし、「価ベル理論の変化によって、属性評価が変化しない

格」や「眺望性」の属性の重要度が高くなり、相ことを示している。本研究においても、具体性の対的に「断熱性能」の重要度が低くなった。また、高い「断熱性能」の重要度が上昇しなかったのは、

具体性の高い「断熱性能」の重要度は、購入直前「窓」が住宅の中の一部であるため、上位概念と（購入の１週間前）にわずかながらではあるが低しての「家」の価格や「家」に対する属性評価な

下し、解釈レベル理論とは逆の結果となった。

ど、何らかの別の要因が評価に影響を与えた可能Lee & Zhao（2014）は、価格情報を強調する性もあるため検証を行う必要がある。

9. 謝辞
本研究のデータ分析において中央大学の中村博教授に実施していただいただけでなく、本研究の際してご協力を頂きました。心より御礼申し上げます。

実施及び論文執筆において、指導教授として、多最後に、本研究は日本プロモーショナル・マー

大なるご指導、ご鞭撻を賜りました。また、中央

ケティング学会「2022年度研究助成」を頂戴する大学の大西浩志准教授にはデータ分析に関して貴ことで実施をすることができました。心より感謝

重なアドバイスを頂きました。加えて、中央大学

申し上げます。

大学院戦略経営研究科の皆様には、実験の実施に

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