Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

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Innovation Nippon 2018
調査研究報告書

プラットフォームと日本

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ご 挨 拶
Innovation Nippon は、国際大学グローバル・コミュニケーション・センター（GLOCOM）
が、グーグル合同会社のサポートを受けて 2013 年に立ち上げた研究プロジェクトです。情報通信技術（IT）を通じて日本におけるイノベーションを促進することを目的とし、法制度や、産業振興・規制緩和等の政策、ビジネス慣行などに関する産学連携の実証的なプロジェ
クトを行い、関係機関の政策企画・判断に役立ていただくための提言などを行っています。
さて、近年、Facebook や Google、楽天などの様々なプラットフォームが、人々の生活に入り込むようになりました。プラットフォームは「ネットワーク効果が働く」「データの収集・活用をしている」という 2 つの特徴を有して成長しており、ビジネス・経済、社会、政治など、あらゆる分野で着目されています。実際、日本でもプラットフォームについてのビ
ジネス的・政策的議論は活発になっています。そのような政策を検討するうえで、他国の政策や政策決定者の視点、法律的観点も重要ですが、それと同時に、プラットフォームを利用している人々の視点を把握することもまた重要です。何故ならば、実態を把握せずに制度を設計した場合、想定以上に社会に大きなインパクトをもたらす可能性があるためです。
そこで Innovation Nippon 2018 では、「プラットフォームがライフスタイルや消費活動に与えている影響」「データの収集・活用に対する人々の評価」「プラットフォーム寡占に関する世界の議論」という 3 つのテーマについて、文献調査・ヒアリング調査・アンケート調査分
析によって、生活者視点で実態を明らかにしました。その結果、次のようなことが分かりました。
1.

インターネットによる情報収集は年間消費額を 8 兆円押し上げており、SNS 投稿（SNS映え）は年間消費額を 7,700 億円押し上げている。

2.

データ収集・活用を不安に感じている人は多いが、利便性を評価している人も多い。その定量的な便益評価は年齢によって大きく異なり、10 代＋20 代が年間 100 億円なのに対し、30 代以上の合計値では－400 億円で、全体で－300 億円である。

3.

世界ではプラットフォーム寡占に対する政府の介入に賛成・反対両方の意見が存在し、前者の主張は独占や監視を懸念するものが主で、後者の主張は寡占による消費者効用の増加と独占の定義の難しさを主張するものが主である。また、そもそも寡占的かどうか疑念を呈す意見もある。
本稿ではこれらの結果を踏まえ、日本のプラットフォーム政策への示唆を述べています。

2018 年の成果が皆様の政策策定に関わる諸活動の糧となり、日本全体の IT を通じたイノベーション促進への一助となれば幸いです2019 年 3 月
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Innovation Nippon 2018 プロジェクトメンバー一同※これまでの活動の詳細についてはウェブサイトをご覧ください。
Innovation Nippon ウェブサイト：
http://innovation-nippon.jp
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター ウェブサイト：
http://www.glocom.ac.jp/※本稿の要約は以下をご覧ください。
ダイジェストレポート：
http://www.innovation-nippon.jp/reports/2018IN_Report_Platform_Digest.pdf

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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」目次
要旨 ....................................................................................................................................................15
１．序論 ............................................................................................................................................20
１．１．プラットフォームが変える人々の生活・消費 .........................................................20
１．２．研究手法の概要.............................................................................................................25
１．２．１．文献調査.............................................................................................................25
１．２．２．ヒアリング調査.................................................................................................25
１．２．３．アンケート調査.................................................................................................26
２．プラットフォームが人々の生活を変える .............................................................................28
２．１．人々のライフスタイルとプラットフォーム .............................................................31２．１．１．情報社会における人々の消費活動 .................................................................31２．１．２．ライフスタイルの中に入り込むプラットフォーム .....................................36
２．２．プラットフォームの経済効果.....................................................................................41２．２．１．プラットフォームでの情報収集が消費を加速する .....................................41２．２．２．
「SNS 映え（インスタ映え）」の経済効果.....................................................51
３．データの収集・活用を人々はどう考えているか .................................................................69
３．１．データの収集・活用の認知.........................................................................................73
３．２．データの収集・活用に対する人々の期待と不安 .....................................................79
３．２．１．データの収集・活用に対する不安 .................................................................79
３．２．２．不安感決定要因の定量的分析 .........................................................................81
３．２．３．データの収集・活用の利便性をどう評価しているか .................................88
３．２．４．データの収集・活用に対する総合的評価 .....................................................92
３．３．データの収集・活用に対する支払い意思額の推計 .................................................94
３．３．１．データの収集・活用に対する支払い意思額の推定方法 .............................94
３．３．２．主要 20 サービスの利用状況 ...........................................................................98
３．３．３．データの収集・活用に対する支払い意思額の推定 ...................................100
３．３．４．便利さと不安感は何が決定づけているのか：支払意思額決定要因分析..................................................................................................................................................105
３．３．５．データ収集・活用がもたらす便益の主観的評価額 ................................... 110
４．プラットフォーム寡占に関する世界の議論 ....................................................................... 113
４．１．プラットフォーム寡占に対して政府が介入すべきという意見 ........................... 114
４．２．プラットフォーム寡占に対して政府は介入すべきではないという意見 ...........121
５．まとめ・政策への示唆...........................................................................................................127
５．１．人々の目線に立ち、大きな利便性・経済効果を損なわない政策を検討する ...127
５．２．人々が自ら適切なサービスを選択できるよう認知度を向上させる ...................128
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５．３．データ収集・活用に関するルール作りは、次世代の担い手である若者の価値観もくみ取りながら検討する...........................................................................................................128
５．４．競争法上の議論は、「利便性」「競争状況」「市場の定義」を踏まえる .............128
５．５．プラスとマイナス、双方を調査対象とする ...........................................................129
付録 A．生活に入り込むプラットフォーム ...............................................................................131
A．１．SNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス） .............................................131
A．２．メッセージアプリ........................................................................................................134
A．３．ネットニュース............................................................................................................135
A．４．検索エンジン................................................................................................................136
A．５．クチコミサイト............................................................................................................137
A．６．動画サイト....................................................................................................................139
A．７．フリマアプリ・オークションサイト ........................................................................141
A．８．ショッピングサイト....................................................................................................142
付録 B．アンケート調査票 ...........................................................................................................145
B．１．予備調査票 ....................................................................................................................145
B．２．本調査票 ........................................................................................................................154
付録 C．10 人の若者のライフスタイル ......................................................................................183
C．１．若者インタビュー

N さん ....................................................................................184【ヒアリング結果のポイント】...........................................................................................184【共通項目】...........................................................................................................................185
C．２．若者インタビュー

M さん....................................................................................187【ヒアリング結果のポイント】...........................................................................................187【共通項目】...........................................................................................................................188
C．３．若者インタビュー

S さん .....................................................................................190【ヒアリング結果のポイント】...........................................................................................190【共通項目】...........................................................................................................................191
C．４．若者インタビュー

N さん ....................................................................................193【ヒアリング結果のポイント】...........................................................................................193【共通項目】...........................................................................................................................194
C．５．若者インタビュー

Y さん ....................................................................................196【ヒアリング結果のポイント】...........................................................................................196【共通項目】...........................................................................................................................197
C．６．若者インタビュー

M さん....................................................................................199【ヒアリング結果のポイント】...........................................................................................199【共通項目】...........................................................................................................................200
C．７．若者インタビュー

I さん......................................................................................202
10

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【ヒアリング結果のポイント】...........................................................................................202【共通項目】...........................................................................................................................203
C．８．若者インタビュー

Y さん ....................................................................................205【ヒアリング結果のポイント】...........................................................................................205【共通項目】...........................................................................................................................206
C．９．若者インタビュー

T さん.....................................................................................208【ヒアリング結果のポイント】...........................................................................................208【共通項目】...........................................................................................................................209
C．１０．若者インタビュー

Y さん ................................................................................212【ヒアリング結果のポイント】...........................................................................................212【共通項目】...........................................................................................................................213

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12Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」「プラットフォームと日本」報告書執筆メンバー
山口真一（講師／主任研究員）
青木志保子（主任研究員）
佐相宏明（リサーチアシスタント）永井公成（リサーチアシスタント）「Innovation Nippon 2018」プロジェクトメンバー
高木聡一郎（教授／主幹研究員／研究部長／プロジェクト主査）
山口真一（講師／主任研究員／プロジェクトリーダー）
庄司昌彦（准教授／主幹研究員）
櫻井美穂子（准教授／主任研究員）
青木志保子（主任研究員）
佐相宏明（リサーチアシスタント）永井公成（リサーチアシスタント）

事務局
小島安紀子（事業管理部課長）
武田友希（事業管理部）※いずれも所属は国際大学グローバル・コミュニケーション・センター。また、肩書は発行当時のものとなる。

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要旨「プラットフォームの 21 世紀」といっても過言ではないほど、分野を問わず現代の人々の生活には、プラットフォームが入り込んでいる。その中で、とりわけ人々の生活と密接にかかわってライフスタイルを大きく変化させたのが、B to C のデジタルプラットフォーム―Facebook、Google、Amazon、楽天など―である。このようなプラットフォームは「ネットワーク効果が働く」「データの収集・活用をしている」という規模の経済が働く 2 つの特徴を有して成長しており、ビジネス・経済、社会、政治など、あらゆる分野で着目されている。
実際、日本でもプラットフォームについての政策的・ビジネス的議論が活発である。そのような戦略を検討するうえで、他国の政策や政策決定者の視点、法律的観点も重要だが、それと同時に、プラットフォームを利用している人々の視点を把握することもまた重要である。何故ならば、実態を把握せずに制度を設計した場合、想定以上に社会に大きなインパク
トをもたらす可能性があるためである。しかしながら、このようなプラットフォーム利用や経済効果、データの収集・活用について、人々の目線で明らかにしたものはほとんどない。
そこで本プロジェクトでは、「プラットフォームがライフスタイルや消費活動に与えている影響」「データの収集・活用に対する人々の評価」「プラットフォーム寡占に関する世界の議論」という 3 つのテーマについて、下記の文献調査・ヒアリング調査・アンケート調査分
析によって人々の視点で実態を明らかにしたうえで、とるべき政策を検討する。


文献調査：人々の消費活動、プラットフォーム利用実態、データの収集・活用とプラッ
トフォーム寡占に関する世界の議論について文献調査を行い、仮説の導出や分析結果の裏付け、議論の整理をする。



ヒアリング調査：プラットフォームが消費活動やライフスタイルにどのように影響を与えているのか、アンケート調査だけでは見えない部分を定性的に深掘りするため、20代の若者 10 名に対して生活・消費に関するヒアリング調査行う。



アンケート調査分析：人々のプラットフォーム利用の実態、消費活動（経済効果）や生活への影響、データの収集・活用に対する評価などを明らかにするため、アンケート調
査分析を行う。アンケート対象は 15 歳～69 歳の男女で、サンプルサイズは 5,986、インターネット利用者数に応じた割り付けを行った。アンケートデータを利用し、計量経済学的なモデル分析などで定量分析をする。
第２章では、人々がどのようにプラットフォームを使っており、それが生活をどのように変えているか明らかにする。得られた結果は以下のとおりである。
1.

「ながら利用」を含めたトータルでのインターネット利用時間は、20 代が最も長い 6.1
時間/日で、60 代が最も短い 3.6 時間/日、そして全体では 4.6 時間/日にのぼる。

2.

Facebook や LINE などの主要 20 サービスについて、利用している理由として、「自分の15

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」目的に最も合っているから・使いやすいから」が 75.6%、「友人・家族・フォロワーが使っているから」が 12.4%と、「他に代わりになるサービスがないから」の 5.9%を大きく上回っており、自分に合ったサービスを用途に合わせて選択している様子が見られる。
購入・利用前にインターネットで情報収集している人は多く、特に「家電・スマホ・カ

3.

メラ・パソコンなど」「旅行・アウトドア・レジャー」では 70%を超えており、1 回当たりの支出が大きいものでリスク回避的に特に利用されている。
インターネットによる情報収集は年間消費額を 8 兆円押し上げており、内訳では「旅4.

行・アウトドア・レジャー」が最も消費押上げ効果が大きく約 2.56 兆円で、次いで高いのが「服・履物・アクセサリー・バッグ」の約 1.33 兆円である。8 兆円は、家計消費額の 2.8%を占める。
購入・利用したものを SNS に投稿している人の割合は平均して 10%以上いる。また、

5.

10 代と 20 代ではその割合が非常に高い。
SNS 投稿（SNS 映え）は年間消費額を 7,700 億円押し上げており、内訳では「旅行・ア6.

ウトドア・レジャー」が最も消費押上げ効果が大きく、2377 億円にのぼることが確認される。次いで高いのが「外食」の 1649 億円で、この 2 つが非常に大きい。
モデル分析でも SNS 投稿回数と情報収集時間は 10 の支出項目すべてにおいて相関が7.

ないか正の相関をしており、少なくとも「無料で使えるプラットフォームばかり利用していて消費をしなくなった」は客観的な分析でも確認されなかった。
第３章では、人々がプラットフォーム事業者のデータ収集・活用に対してどのように考えているのか、経済価値への換算などを通して分析を行う。得られた結果は以下のとおりである。
1.

70%以上もの人がデータの収集・活用に対して不安感を抱いている。そして、性別と年齢が不安感に特に大きく影響を与えており、「女性」であることや、「年齢が高い」と不安感が増す。また、ネットリテラシーが高まったり、メディア利用時間が長かったりしても不安感が増す。

2.

多くの人がデータ収集・活用による利便性について高く評価しており、とりわけ 10 代は非常に高く評価している。

3.

データ収集・活用（あるいは、それをやめること）に対して、90%程度の人は支払い意
思額が 0 円である。また、（対象 20 サービスの）いずれのサービスでも支払い意思額の絶対値の平均値が 10 円/月を超えることはない。

4.

データ収集・活用の評価に対して、年齢が最も大きな影響を与えている。具体的には、
年齢が 1 歳増えると支払い意思額（月額）が 0.537 円減少する（減少する＝データ収集・活用をやめてほしい）というものであり、対象で最も年齢の低い 15 歳と最も年齢の高い 69 歳では、実に 29 円も支払い意思額が異なる。
16

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5.

ネットリテラシーやメディア利用は、データ収集・活用の評価に対してポジティブな影響を与えている。つまり、前述したように不安感は増す一方で、利便性も認識して評価するようになり、全体で見るとデータ収集・活用をしてほしいと思うようになる。

6.

データ収集・活用がもたらす便益の総主観的評価は日本全国で年間－300 億円（お金を払ってでもしてほしいと思うポジティブな人のみで＋470 億円、お金を払ってでもやめて欲しいと思うネガティブな人のみで－780 億円）。年代別には、10 代～20 代で＋100億円に対し、30 代～60 代で－400 億円と、年齢による違いが顕著に出た（ただし、10代は 15 歳～19 歳のみ）。若い世代と政策決定者の世代で、価値観に大きな乖離があるといえる。
第４章では、プラットフォーム寡占に対する政府の対応について、世界でなされている議論を包括的に収集し、「政府は介入すべきという意見」と「政府は介入すべきではないという意見」の 2 種類に整理する。得られた結果は以下のとおりである。
1.

世界ではプラットフォーム寡占に対して政府が介入すべきという意見（規制派）と、それに反対する意見（慎重派）の両方が多く存在し、割れている状況である。

2.

規制派の意見としては、「消費者･労働者･市場競争･民主主義に甚大なリスクを及ぼす」「寡占企業が個人を監視できるようになる」など、将来可能性として考えられる弊害を懸念するものが多い。また、これまでの独占企業の弊害のように、商品（サービス）の低品質化、イノベーションの停滞を警戒する声もあるが、政府が介入すべきという意見の持ち主にも、現状では寡占によって低価格化やイノベーションの加速が起きて消費者に利益がもたらされているという主張も見られる。

3.

慎重派の意見としては、「寡占によって消費者に利益がもたらされている」ことを指摘したうえで、「安易に独占・寡占を定義し、規制を検討することの危険性」を指摘するものが多い。つまり、ネットワーク効果の働くプラットフォームでは巨大化が消費者の利益に繋がっており、独占の検証には市場の定義の入念な検討が必要である。また、グローバル企業に対して、一律に国で規制をかけるのは難しく、民間企業の自主規制から緩やかに望ましいルールの方向性が形作られるのが現実的で効果的という意見もある。
第５章では、以上の結果を踏まえ、次の 5 点の政策への示唆を述べる。

A) 人々の目線に立ち、大きな利便性・経済効果を損なわない政策を検討する
B)

人々が自ら適切なサービスを選択できるよう認知度を向上させる

C)

データ収集・活用に関するルール作りは、次世代の担い手である若者の価値観もくみ取りながら検討するD) 競争法上の議論は、「利便性」「競争状況」「市場の定義」を踏まえるE)

プラスとマイナス、双方を調査対象とする
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本編

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１．序論
１．１．プラットフォームが変える人々の生活・消費「プラットフォームの 21 世紀1」といっても過言ではないほど、分野を問わず今の我々の生活にはプラットフォームが入り込んでいる。プラットフォームとは、何かの土台や基盤となっているものを指すが、その意味は分野によって微妙に異なっている。例えば、経営学の分野では「階層的に捉えることができる産業や商品において、上位構造を規定する下位構造（基盤）」2と定義され、情報通信の分野では「ある機器やソフトウェアを動作させるのに必要な、基盤となる装置やソフトウェア、サービス、あるいはそれらの組み合わせ（OS など）」と定義される。特徴としては、多くの場合、プラットフォーム上で「複数の」ソフトウェ

3

アや商品、人がネットワークで繋げられているということが挙げられる。企業間の産業ネットワークや、国家間の協力ネットワークの基盤なども指し、正にプラットフォームがビジネ
スや人々の生活、協力関係を支えているといえるだろう。
その中で、とりわけ人々の生活と密接にかかわり、ライフスタイルを大きく変化させたのが、B to C のデジタルプラットフォームである。B to C のデジタルプラットフォームには、Facebook のようなソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）や、食べログのような
クチコミサイト、LINE のようなメッセージアプリなど、実に様々なものが存在する。
Facebook で新たな友人と出会い、LINE でやり取りしながら待ち合わせ場所まで行き、食べログで行き先を決める……といったような生活をしている人も、少なくないだろう。
現代では、このようなデジタルプラットフォームを利用して情報を収集・発信したり、地域・時間の制約なしに消費したりといったことが、当たり前のようになっている。これはごく最近に起こった変革ではあるが、インターネット普及前であれば、せいぜい雑誌やテレビで情報収集するしかなかったし、物の消費も店舗がほとんどの割合を占めていた。また、不特定多数の人に情報を発信できるのは、せいぜいマスメディアに登場する著名人くらいであり、一般消費者の意見を広く共有するのは難しかった。以上を踏まえると、これらはまさにデジタルプラットフォームによる革命といっても過言ではないだろう。
デジタルプラットフォームには、大きく 2 つの特徴がある。第一に、ネットワーク効果

公文俊平. (2015). プラットフォーム化の 21 世紀と新文明への兆し. NIRA 研究報告書.
http://www.nira.or.jp/pdf/1503report.pdf
2
出口弘. (1993). ネットワークの利得と産業構造. 経営情報学会誌, 2(1), 41-61.
3
IT 用語辞典 e-Words. プラットフォーム. http://ewords.jp/w/%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%95%E3%82%A9%E
3%83%BC%E3%83%A0.html
201

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」（ネットワーク外部性）が働いているということである。ネットワーク効果とは、ある財のユーザ数が増えることにより、ユーザ 1 人 1 人の効用が増加する効果を指す。例えば、電話
はそれ単体ではどんなに高級なものを購入しても得られる効用はほとんどないが、電話を使う人が増えれば増えるほど、電話所有者の効用は高くなる。これがネットワーク効果である。古くは 1974 年に Rohlfs（1974）4が通信業の需要においてその現象を観察し、Katz &Shapiro（1985）5が、ネットワーク効果を経済的な理論モデルとして定式化した。
さらに、ネットワーク効果は、直接的ネットワーク効果と間接的ネットワーク効果の 2 種類に分類される。直接的ネットワーク効果とは、前述したとおり、ある財のユーザが増える
ことにより、ユーザ 1 人あたりの効用が直接増加する効果である。一方で、間接的ネットワーク効果とは、ある財のユーザが増えることにより、その財の補完財が充実し，結果的にユーザの効用が増加する効果である（Katz & Shapiro, 1994）6。
デジタルプラットフォームの多くは、この 2 つの効果を持っている。例えば LINE は、利用している人が多ければ多いほどユーザの効用が増加する。また、補完財であるスタンプが増えれば増えるほど、やはりユーザの効用は増加するだろう。また、ユーザや補完財の増加に伴うネットワーク効果は、時間と共に減少することが知られているが（山口, 2016）7、サービスの改善が容易で新規ユーザを常に獲得しやすい点や、流通コストが少なく新しい補完財を投入しやすいウェブサービスは常に新陳代謝を起こすことが可能であり、長期的にもネットワーク効果と相性が良い。
第二に、多くの場合データを収集・活用しているという点である。デジタルプラットフォーム上では、常に人々はお互いがインターネットで繋がっているだけでなく、その運営企業とも繋がっている。運営企業は、氏名・生年月日・住所などのユーザが入力した個人情報だ
けでなく、ウェブサイトのアクセス履歴、ネットショッピングでの購買履歴、位置情報、ソーシャルデータ（誰とどう交流しているか）などの実に多岐に渡るデータを収集し、サービスに活かしている。
そのようなデータの活用は、新規事業・サービスの創出、安価（無料）でのサービス提供、サービスの改善、個々人に合ったサービスの提供等、様々なものを実現している。例えば
Facebook は全世界に大量の無料ユーザを抱え、多くの人が安価で友人と時間的・地理的制

Rohlfs, J. (1974). A Theory of Interdependent demand for a Communications Service. Bell Journalof Economics and Management Science, 5, 16-37.
5Katz, M. L. & Shapiro, C. (1985). Network Externalities, Competition, and Compatibility.
American Economic Review, 75 (3), 424-440.
6Katz, M. L. & Shapiro, C. (1994). Systems Competition and Network Effects. Journal of
Economic Perspectives, 8 (2), 93-115.
7山口真一. (2016). ネットワーク外部性の時間経過による効果減少と普及戦略. 組織科学, 49(3), 60-71.
421

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約なしに交流しているが、大きな収益をあげている。これは、データを分析し、個々人に合った広告を配信する戦略などが成し得ているといえるだろう。また、Google は多くのユー
ザのデータを分析することで、数多の情報があるインターネット上で、必要とされる情報が上に表示されるようにしている。さらに、ユーザ 1 人 1 人のデータを収集・活用することで、それぞれの個人に合った情報ソートまで行っている。このようなデータの収集・活用の恩恵については日本政府も着目しており、「新事業や新サービスの創出、ひいては、国民生活の利便性の向上につながることが期待される」と、様々な資料で述べている8。
ただし、データの収集・活用には、個人情報の悪用リスクや、個人情報流出のリスクが伴うことが指摘されている。例えば、Facebook で 5,000 万人分の個人情報が流出したという事
件は記憶に新しい（2018 年）。さらに、このような情報流出のリスクはデジタルプラットフ
ォームに限らず、通信教育の最大手企業のベネッセコーポレーションから 3,500 万人の個人情報が流出した事件もあった。データの収集・活用をしているサービスでは、常に付きまとうリスクといえるだろう。
さて、「ネットワーク効果」「データの収集・活用」という 2 つの特徴は、デジタルプラッ
トフォームに規模の経済が働くことを示している。つまり、ネットワーク効果が働くためにユーザ数が多ければ多いほど競争上優位となり、データ収集・活用しているためにデータを多く取得した方が競争上優位となる。そのため、LINE、Facebook、Amazon、YouTube のよ
うにデジタルプラットフォームは巨大化が進みやすく、また、ユーザも巨大であるがゆえに利便性が向上している。
このような特徴から、デジタルプラットフォームは人々の生活に入り込んでいるだけでなく、ビジネス的にも重要な位置を占めており、近年、各国でデジタルプラットフォームに関する議論が盛んになっている。
経済という視点では、米国企業がこの分野で強いために、自国でも新たなプラットフォー
ムビジネス・データ活用ビジネスを展開できないか、政策的にも経営戦略的にも検討されているケースが多い。実際、日本の楽天市場や韓国のカカオトークなど、自国民の文化に合わせたサービス展開により成功しているデジタルプラットフォームも多い。その一方で、デジタルプラットフォームには、Facebook や YouTube など、長く利用できるものであっても基本無料のものが多いことから、マクロ的にはデフレの元凶であると指摘されることもある。
人々の生活という視点では、情報の収集・発信、消費行動、コミュニケーションなど、デジタルプラットフォームを利用することが日常となっている。総務省（2018）9の調査では、

総務省. (2017). 平成 29 年版情報通信白書.
総務省. (2018). 平成 29 年通信利用動向調査.
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/data/180525_1.pdf
2289Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

E メールや電話に比べ、ソーシャルメディアの方が圧倒的に利用時間が長いことが示されており、いかに人々が利便性を感じているかが分かる。その一方で、とりわけ若い世代がデジ
タルプラットフォームを多く利用していることについて、中毒の可能性を指摘したり、イン
スタ映えなどの消費行動が理解できないと批判したりと、批判的に見る向きもある。また、
若者は車を買わなくなった、交際をしなくなったなどの消費行動の変化から、経済的不利益が指摘されることもある。雑誌や CD など、既存ビジネスの売り上げが落ち込む中、日本企業の情報社会に適したビジネスモデルへの移行がなかなか進んでいないという現状もその批判を後押ししている。さらに、プラットフォーム事業者によるデータの収集・活用について、本人の意図しない形での活用や、個人情報悪用・流出のリスクを問題視する声もある。
競争政策という視点では、デジタルプラットフォームの寡占に対して規制をすべきという議論が活発になってきている。日本でも、2018 年 11 月に、経済産業省と公正取引委員会などからなる検討会が、「デジタル・プラットフォーマーを巡る取引環境整備に関する中間論点整理（案）」を発表したのが記憶に新しい。他方、ITIF 総長の Atkinson（2018）10のように、ネットワーク効果が働くプラットフォームでは、シェアの高い企業の存在が消費者余剰の最大化に繋がるので、慎重であるべきという意見もある。また、独占かどうかの検証には、市場の定義が必要であり、そこが正確に検討されていないことも指摘されている。
以上 3 つの視点について、世界の情勢としては、比較的自由なデータ活用・収集に寛容な
米国と、GDPR やデジタル・プラットフォーマーへの多くの制裁に見られるように個人デー
タ保護を重視している欧州（EU）、世界で 1，2 を争う経済大国となったうえに、政府自身が多くのデータを収集・活用して国を挙げてデータ社会化に取り組んでいる中国と、三者三様となっている。
このような状況で、日本政府や日本企業の戦略をどうしていくべきなのかという問いは、極めて重要なトピックである。しかしながら、その戦略を考えるうえで、他国の方針に安易に追随したり、エビデンスなしに議論を重ねたりすることは、社会的厚生を最大にするという観点からは不適切である。デジタルプラットフォームを利用しているのは日本国民自身であるという視点に立てば、まず、デジタルプラットフォームが人々の生活にどのように入り込んでおり、どのような経済効果（価値）があるのか実態を明らかにする必要がある。そのうえでさらに、人々はデータの収集・活用、そしてサービスの利便性に対してどのように考えているのか検証し、総合的に今後の政策を検討することが必要だろう。
しかしながら、このようなプラットフォーム利用や経済効果、データの収集・活用について、人々の目線で明らかにしたものはほとんどない。多くの人は、人々、とりわけデジタル

Atkinson, R., D. (2018). Be Grateful for 'Big Tech'. RealClearPolicy.
https://www.realclearpolicy.com/articles/2018/06/06/be_grateful_for_big_tech_110659.html
2310

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

プラットフォームを先端的に利用している若者がどのように実際に利用しており、それがどのような経済効果を生み出しているのか知らないであろう。また、データの収集・活用についても、人々の目線で利便性と不利益への評価を把握するということができていない。これらの視点を逸したままで制度を作った場合、政策決定者が想像する以上に社会に不利益をもたらす可能性がある。
そこで本プロジェクトでは、以下 3 点のとりわけ指摘されることの多い重要テーマについて、文献調査・ヒアリング調査・アンケート調査分析によって、生活者視点で実態を明らかにする。そのうえで、日本のプラットフォーム政策への示唆を得る。
１．プラットフォームが変える人々のライフスタイルと経済効果（第２章）
人々がどのようにプラットフォームを使っており、それが生活をどのように変えているか
明らかにする。そのうえで、「インターネット上の情報収集」と「SNS への投稿（SNS 映え）」がどのような経済効果をもたらしているか分析する。
２．データの収集・活用に対する人々の評価（第３章）
プラットフォーム事業者によるデータの収集・活用に対して人々がどのように捉え、評価しているのか、実態を明らかにする。具体的には、データ収集・活用に対する人々の認知と不安感、利便性への評価をそれぞれ数値で明らかにする。そのうえで、CVM による支払い意
思額の推計によって、人々がデータの収集・活用の不利益と利便性をどう評価しているのか、
金額換算する。
３．プラットフォーム寡占に関する議論の整理（第４章）
プラットフォーム寡占に対する政府の対応について、世界でなされている議論を包括的に収集し、「政府は介入すべきという意見」と「政府は介入すべきではないという意見」の 2
種類に整理する。
ただし、本プロジェクトで「プラットフォーム」として分析の対象とするのは、B to C の
デジタルプラットフォームである（以下、本稿では B to C のデジタルプラットフォームを「プラットフォーム」と記載する）。具体的には主として以下のサービスを対象とする。これらのサービスの詳しい特徴や人々がどう利用しているかについては、付録 A にまとめている。
SNS（Facebook・Twitter・Instagram・TikTok など）メッセージアプリ（LINE・Messenger など）

ネットニュース（Yahoo！ニュース・LINE NEWS など）



検索エンジン（Google・Yahoo！検索など）

クチコミサイト（食べログ・＠cosme ・楽天トラベルなど）



動画サイト（YouTube・ニコニコ動画など）
24Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

フリマアプリ・オークションサイト（メルカリ・ラクマ・ヤフオク！など）

ショッピングサイト（Amazon・楽天など）

１．２．研究手法の概要
１．２．１．文献調査
主にプラットフォーム利用実態、データの収集・活用、プラットフォーム寡占に関する世界の議論について文献調査を行い、サービスの説明や議論の整理、仮説の導出を行った。文
献は、国内外の報告書、記事、学術論文を幅広く対象とした。

１．２．２．ヒアリング調査
プラットフォーム利用の実態を明らかにし、人々の利便性向上効果や経済効果がどのようなものなのか分析するには、それらを最も利用している若者が、実際にどのように利用してどのようなライフスタイルを送っているのか、詳細に明らかにする必要がある。しかしながら、若者が飲み会に行かないことや SNS 映えのために消費することについて、批判的な意見を見ることはあっても、実際に若者たちがどのように生活しているのか詳細に追ったものは少ない。一方で、後に記載するアンケート調査だけでは、統計的なマスの傾向は見られても、詳細にどのようなプラットフォーム利用をしており、それがどのように消費活動やその他の活動に影響を与えているのか分析することは難しい。
そこで本プロジェクトのヒアリング調査では、20 代の若者 10 名に対して生活・消費に関するヒアリング調査を行い、プラットフォームがどのように生活に入り込んでいるのか深掘りする。対象者は以下の 10 名で、性別・年齢・職業などが可能な限り多様となるように選定した。ヒアリング調査の詳細な結果は付録 C に掲載されている。
表 1.1
性別
男性
女性
男性
女性
女性
男性
男性
女性
男性
女性

年齢
21歳
22歳
24歳
24歳
24歳
25歳
25歳
25歳
28歳
28歳

ヒアリング調査対象者一覧

職業学生（高等専門学校）
学生（大学）
学生（大学院）
セラピスト（タイ古式マッサージ）
会社員（メーカー）
公務員（市役所）
会社員（コンサルティング）
会社員（メーカー）
会社員（メーカー）
自営業（シェアハウスマネージャー）

25

出身地
神奈川県
静岡県
東京都
福岡県
千葉県
東京都
東京都
岐阜県
東京都
北海道

最終学歴
高専在学
大学在学
大学院在学
高卒
大卒
大卒
大学院卒
大卒
大卒
大卒

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

１．２．３．アンケート調査
本プロジェクトでは、定量的な分析を行い、人々のプラットフォーム利用の実態、消費活
動や生活への影響、データの収集・活用に対する評価などを明らかにするため、アンケート調査を行った。アンケートは日本で実施したオンラインアンケートで、実査期間は


予備調査：2019/1/11 ～

本調査：2019/1/25

2019/1/14～ 2019/1/29となっている。
調査対象としたのはインターネットリサーチ会社マイボイスコム社並びに提携会社の保有する、15 歳～69 歳の登録モニタである。本プロジェクトでは母集団をインターネットユ
ーザとし、性年代別のインターネットユーザ数に応じて割付を行って取得した11。具体的には、総務省の発表している人口推計（平成 30 年 8 月確定値）と、総務省（2018）の「平成29 年通信利用動向調査」12に掲載されている年代別のインターネット利用率をかけあわせる
ことで、性年代別のインターネットユーザ数を 5 歳刻みの性年代別に推計し、その比率に応じて割付を行った。ただし、人口は 5 歳刻みの性年代別に取得可能であるが、インターネッ
ト利用率は 10 歳刻み（10 代のみ 13～19 歳）の年代別にしか取得できない。そこで、同じ年代であればインターネット利用率は同じであると仮定をした。
まず、予備調査では支出やインターネット利用時間などについて最大で 9 問用意した。予備調査データはそのまま分析データとして用いるほか、本プロジェクトで対象とするプラットフォームをどれくらいの人が利用しているか確認したり、複雑な質問（マトリクス質問）
に対していい加減な回答をしないかどうか確認したりすることを目的としている。予備調
査票は 114,700 人に配信し、18,044 人の回答を回収した。一次データクリーニング後のサン
プルサイズは 17,539 人であり、マトリクス設問に対してストレート回答をしているなど条件を厳しくして二次データクリーニングをした後は 14,590 人となった。詳細なサンプルサ
イズは下記のようになっている。

ただし、データクリーニングでサンプルが欠落するため、（特に予備調査においては）
厳密には性年代別インターネットユーザ比率と一致しない。
12
総務省. (2018). 平成 29 年通信利用動向調査.
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/data/180525_1.pdf
26
11

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 1.2

15-19歳
20-24歳25-29歳30-34歳35-39歳40-44歳45-49歳50-54歳
55-59歳60-64歳65-69歳計

サンプルサイズ（性年代別）

男性
521
520
534
601
637
796
808
711
684
601
636
7,049

女性
530
595
572
650
714
817
885
729
719
642
688
7,541

計
1,051
1,115
1,106
1,251
1,351
1,613
1,693
1,440
1,403
1,243
1,324
14,590

次に、本調査では、支出やライフスタイルなどについて最大 34 問用意した。配信対象は予備調査で二次データクリーニングを通過した 14,590 人である。回答は 6,609 人から回収し、データクリーング後のサンプルサイズは 5,986 人となった。性年代別サンプルサイズは
下記のようになる。これらのデータを用い、計量経済学的なモデル分析などで定量的な検証を行っていく。
表 1.3

本調査サンプルサイズ（性年代別）

年齢階層
15-19
20-24
25-29
30-34
35-39
40-44
45-49
50-54
55-59
60-64
65-69
合計

男性
218
244
243
266
296
346
359
294
270
235
241
3,012

27

女性
216
230
231
257
288
338
352
291
271
242
258
2,974

合計
434
474
474
523
584
684
711
585
541
477
499
5,986

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

２．プラットフォームが人々の生活を変える
第１章で見てきたように、プラットフォームは「ネットワーク効果が働く」「データの収集・活用をしている」という 2 つのビジネスに関する特徴を持っている。マルチサイドプラ
ットフォームという言葉からも分かるとおり、加入（参加）する顧客間の直接の相互作用を促進する情報の仲介者となっているのが、プラットフォームである。そしてプラットフォー
ムは複数の市場を架け橋し、そこでネットワーク効果が働く設計となっている。例えば、クレジットカードにおいては、カード保有者とカードを利用できる店舗がユーザとなっており、カード会社と保有者とのネットワークと、カード会社とそれが利用できる店舗とのネッ
トワークの間に間接的ネットワーク効果が働いている13。パソコンの OS なども分かりやすい例だろう。
そのうえ、近年のプラットフォーム（デジタルプラットフォーム）は、データの収集・活用によって、ただの仲介者としての役割を超え、様々な価値を生み出して収益に繋げているという特徴を有している。代表的なものが SNS や検索エンジンにおけるターゲティング広告である。人々は無料で様々な便利サービスを利用できる代わりに自分の閲覧データや検索データを提供しており、プラットフォーム事業者はそれを分析することで、より効率的な広告配信を実現している。これは従来のプラットフォームとは一線を画す特徴である。
このようなプラットフォームは、現代のビジネスの大きな部分を担うようになってきている。実際、世界の時価総額ランキングベスト 10 を見ると、アップル、アマゾン、グーグ
ル（アルファベット）といった、革新的なプラットフォームで巨人となった IT 企業が並ぶ。
その一方で、これらのプラットフォームの多くが無料で提供されていることから、デフレの要因である、GDP への貢献は限定的であるとの指摘がなされることがある。確かに、これまで有料で行っていたことが無料で、それもスマートフォンなどの 1 つのデバイスで多くのことが出来てしまうようになったため、代替効果が働き、消費活動が抑制されている可能性は十分に考えられる。また、余暇を無料で過ごすことが当たり前になったために、やはり消費活動が抑えられている可能性もあるだろう。
このような考えが広がっていることは、「若者が車を買わなくなった」という報道が度々なされることからも明らかである。実際、世帯主が 29 歳未満の乗用車保有率（新車）は 29.8%と、40～59 歳以下の 61.2%の半分にも達していない。これには景気の悪化など様々な要因が考えられるし、そもそも世帯主が 29 歳未満の家庭は 30～59 歳以下よりも圧倒的に収入が少ないため、新車購入率が低いのは当然ともいえる。しかし、他の要因として、余暇の過13

中田善啓. (2015). ウェブプラットフォームのビジネスモデル : グーグルのケース. 甲南

経営研究, 56(1). 1-23.
28

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

ごし方が変わったことも考えられる。東京工芸大学（2013）14の調査によると、現役大学生と 30～49 歳の卒業生を比較すると、大学時代の余暇の過ごし方として、ドライブ・ツーリ
ングを選ぶ人は大幅な減少傾向にあることが分かっている。代わって、インターネット閲覧、
動画共有サイト閲覧等のインターネット関連のものが大幅に増えている。
また、「若者の恋愛離れ」や「飲み会離れ」という言葉からも分かるとおり、交際にも消極的になったと言われている。日本性教育協会（2018）15は、若者におけるデートなどの性
行動経験率がここ 10 年程減少傾向にあることを示しており、それはとりわけ大学生で顕著であった。また、国立社会保障・人口問題研究所（2017）16によると、未婚者における異性の交際相手がいない人の割合は増加の一途をたどっており、2010 年から 2015 年にかけて男性で 61.4%から 69.8%に、女性で 49.5%から 59.1%に増加した。これらも、インターネットの普及に伴う余暇時間の過ごし方の変化が要因の 1 つにあると指摘されており、その結果として交際費も減少している可能性がある。
このように様々指摘されているものの、人々が実際にどのようにプラットフォームを利用し、それが消費活動とどのような関連を持っているか、俯瞰的に実態を明らかにした例は少なく、あったとしてもマーケティング的な観点から特定の産業や層について調査したものに留まる。筆者らの実体験としても、インターネットでの情報収集はほとんどしない、SNS 映えの動機が理解できないといった声を中高年以上の人からよく聞く。その一方で、10 代 20 代では実に様々な方法でインターネットから情報収集し、様々な動機で SNS に投稿をしている様子を見る。
近年、プラットフォームに関する議論が世界的に活発である。そのような政策を検討する
うえで、政策決定者の視点や法律的観点も重要ではあるが、それと同時にプラットフォームを利用している人々の視点―プラットフォームが人々の生活・消費活動にどのように影響を与えているのかの実態―を把握することもまた、非常に重要である。何故ならば、実態を把握せずに一律に規制をかけた場合、想定以上に社会に大きなインパクトをもたらす可能性があるためである。
そこで本章では、人々がどのようにプラットフォームを使っており、それが生活をどのように変えているか明らかにする。分析に用いるのは、アンケート本調査データ（5,986 サンプル）である。アンケート調査の概要は１．２．３．に記されている。そのうえで、「イン東京工芸大学. (2013). イマドキのキャンパスライフに関する調査. ニュースリリース.
https://www.t-kougei.ac.jp/static/file/imadoki-campuslife.pdf
15
日本製教育協会. (2018). 青少年の性行動 わが国の中学生・高校生・大学生に関する第14８回調査報告国立社会保障・人口問題研究所. (2017). 第 15 回出生動向基本調査（結婚と出産に関する全国調査）. http://www.ipss.go.jp/ps-doukou/j/doukou15/NFS15_reportALL.pdf
1629

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

ターネット上の情報収集」と「SNS への投稿（SNS 映え）」がどのような経済効果をもたらしているか分析する。
本章の構成は以下のとおりである。２．１．では、10 代～60 代までのライフスタイル・
消費活動を実証的に明らかにしたうえで、生活の中にどのようにプラットフォームが入り込んでいるのか確認する。分析の結果、まず、若い世代である 10 代、20 代は交際費に多く支出をしており、特に 10 代は、「友人との遊び（自身に使った金額）」が、自身に使った総支出額の 21.6%を占めるという結果となった。若者はスマートフォン・インターネットに熱中し、交際をしなくなったと指摘されることもあるが、実際にはそれらの向こうにいる友人たちと交流しているといえる（Boid, 2014） 。ヒアリング調査でも、「友達とインスタ映え
しそうなところにいって楽しそうに撮るという【共有】をしたい」といった声が聞かれ、とりわけ女性はプラットフォームを「友達と共有する」という動機で利用している人が多いことが分かった。また、平均して 20%以上の支出について、インターネット経由で購入・利用されており、プラットフォームが消費活動の中に密接に入り込んでいる実態が明らかになった。
次に、消費以外のライフスタイルとプラットフォームの関連を分析する。「ながら利用」
を含んだトータルでのインターネット利用時間を調査した結果、「休養・くつろぎ・趣味・娯楽」の時間では実に 54.5%もインターネットを利用しており、その他の「食事」や「通勤・通学・その他の移動」などでも、10%程度インターネットを利用している実態が明らかになった。また、年代別のインターネット利用時間では、20 代が最も長い 6.1 時間/日で、60 代が最も短い 3.6 時間/日、そして全体では 4.6 時間/日となった。1 日の内 5 時間弱も、人々はインターネットに触れ合っているといえる。
さらに、
「SNS」
「メッセージアプリ」「ネットニュース」「検索エンジン」「クチコミサイ
ト」「動画サイト」「フリマアプリ・オークションサイト」「ショッピングサイト」の主要 20
サービスについて、そのサービスを利用している理由を調査した結果、SNS とメッセージ
アプリといった、直接的ネットワーク効果が強く働いているコミュニケーションツールでは「自分の目的に最も合っているから・使いやすいから」「友人・家族・フォロワーが使っているから」という 2 つの理由多い一方で、それ以外のサービスではほとんど「自分の目的に最も合っているから・使いやすいから」が理由として占めていることが分かった。全体でも、「自分の目的に最も合っているから・使いやすいから」が 75.6%、「友人・家族・フォロ
ワーが使っているから」が 12.4%と、「他に代わりになるサービスがないから」の 5.9%を大きく上回っており、自分に合ったサービスを用途に合わせて選択している様子が見られた。
２．２．では、このように生活に入り込んでいるプラットフォームについて、その経済効果を明らかにする。具体的には、「インターネットでの情報収集」と「SNS での投稿行動」
が、人々の消費活動にどのような影響を与えているのか定量的に検証する。まず、「外食」
30

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」などの 10 の支出項目について、購入・利用前にインターネットで情報収集した人の割合を調査した結果、50%以上の項目が 6 項目あるなど、全体的にインターネットで情報収集している人は多いことが分かった。とりわけ高いのが「家電・スマホ・カメラ・パソコンなど」「旅行・アウトドア・レジャー」であり、共に 70%を超えており、1 回当たりの支出が大き
いもので特に利用されていることが示唆された。また、年代別には 10 代、20 代の割合が非常に高い傾向にあるものの、60 代でも 50%以上の人がインターネットで情報収集している
支出項目が 4 つあるなど、少なくない割合の人が情報収集していることが分かった。
そして、仮にインターネットでの情報収集がなかった場合に支出したであろう金額との差分をとることで、情報収集による消費押上げ効果を推計した結果、年間約 8 兆円の消費押上げ効果がインターネットでの情報収集によってもたらされていることが分かった。これは、2015 年の家計消費額約 285 兆円の 2.8％を占める計算となる。内訳では、「旅行・アウ
トドア・レジャー」が最も消費押上げ効果が大きく、約 2.56 兆円で、次いで高いのが「服・履物・アクセサリー・バッグ」の約 1.33 兆円となった。
次に、SNS での投稿については、購入・利用したものを SNS に投稿している人の割合を調査した結果、平均して 10%以上の人が投稿をしており、とりわけ「スポーツ観戦」（32.1%）
や「ゲーム」（19.6%）、「旅行・アウトドア・レジャー」（17.1%）で多いことが分かった。また、SNS で投稿した金額の支出額に占める割合についても、平均して 5%以上投稿されていた。年代別の傾向としては、10 代、20 代で投稿している割合が高く、例えば 10 代の「理髪料・コスメ」や「外食」については、支出の実に 20%以上を SNS に投稿しているのが確認
された。
そして、
「意思と関係なく SNS に投稿できなかった」という仮想的な状況を想定し、その場合の支出額との差分をとることで SNS 投稿による消費押上げ効果を推計した結果、年間約 7,700 億円の消費押上げ効果があることが示された。これは、2015 年の家計消費額約 285
兆円の 0.3%を占める計算となる。内訳では、「旅行・アウトドア・レジャー」が最も消費押上げ効果が大きく、2,377 億円にのぼることが確認される。次いで高いのが「外食」の 1,649
億円で、この 2 つが非常に大きい。

２．１．人々のライフスタイルとプラットフォーム
２．１．１．情報社会における人々の消費活動
まず、プラットフォームと消費活動の関係を見る前に、そもそも各世代がどのような消費活動をしているのかを確認する。図 2.1 は、最近 3 か月間におけるひと月あたりのおおよその支出額の平均値を、分野ごとにまとめたものである。ただし、「あなた 1 人があなた自身に使った支出額」と注意書きをしており、家族や友人のために支出した金額は含まれない。
31

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 2.1 を見ると、「貯蓄」以外では、「食費（外食以外）」や「住居・光熱費」といった生活必需の支出がやはり一番多いことが確認される。ただし、「外食」や「旅行・アウトドア・レジャー」も約 1 万円と高い支出額となっている。
また、表 2.1 は、支出額の内訳（割合）を年代別に算出した結果である。ただし、各分野について、割合が最も高い年代を橙色で、2 番目に高い世代を青色で塗りつぶしている。表2.1 からは、30 代、40 代が高い割合となっている分野は少なく、若い世代と高齢世代に特徴が出る形となっていることが分かる。具体的には、10 代、20 代では「服・履物・アクセサ
リー・腕時計・バッグ」や「理髪料・コスメ」、
「外食」、
「ゲーム」
「音楽・映像」といった、交際やお洒落、娯楽に関する支出割合が高いのに対し、50 代、60 代では「食費（外食以外）」「保険医療」など、生活に必須の部分の割合が高い傾向がはっきりと出ている。ただし、「住居・光熱費」については 30 代、40 代の割合が高くなっている。これは、50 代以降になるとローンを払い終わっていたり、持ち家になっていたりすることや、子供が成人して独立するなどで光熱費が抑えられることが影響していると考えられる。

図 2.1

17

自分自身に使った支出額（円／月17）

回答は「最近 3 か月間における平均的なひと月あたりの支出額」を得た。
32

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.1
支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食
食費（外食以外）
旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー
スポーツ観戦スポーツ用品ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）
保険医療
交通（交通費・ガソリン代等）
音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連
書籍・雑誌（電子版を含む）
携帯電話（通話プラン・ネットの通信料）
固定インターネット
住居・光熱費貯蓄（ひと月当たりの平均額）
その他
総支出額

支出額の内訳（年代別）
10代
20代
30代
40代
50代
60代
7.7%
4.6%
3.8%
3.5%
3.8%
3.4%
2.8%
2.3%
1.7%
2.1%
2.0%
2.2%
2.6%
2.4%
2.8%
2.0%
2.5%
3.1%
3.3%
1.2%
0.8%
0.6%
0.3%
0.3%
7.5%
6.8%
6.3%
6.0%
6.1%
5.4%
10.2%
12.4%
13.4%
14.6%
16.7%
20.7%
5.4%
6.2%
5.9%
5.6%
7.2%
10.2%
0.2%
0.5%
0.3%
0.2%
0.1%
0.2%
1.3%
0.8%
0.4%
0.7%
0.6%
0.7%
3.6%
1.7%
0.9%
0.5%
0.2%
0.1%
2.8%
3.1%
3.5%
4.0%
5.2%
6.1%
7.4%
6.5%
5.5%
6.0%
5.9%
5.4%
5.6%
2.6%
1.1%
1.1%
1.3%
0.8%
2.6%
1.8%
1.2%
1.2%
1.1%
0.9%
5.2%
6.1%
5.3%
5.2%
4.6%
3.8%
1.7%
2.0%
2.2%
2.9%
2.9%
3.1%
8.9%
14.7%
21.3%
22.3%
19.4%
16.6%
19.0%
22.0%
20.3%
18.1%
15.8%
12.3%
2.4%
2.3%
3.2%
3.5%
4.5%
4.7%
48815 126819 158182 161934 184772 184193

次に、「若者は交際をしなくなった」「若者の恋愛離れ」などといわれるような交際について、実際にどのくらい交際費として支出しているのか年代別に調査した結果が表 2.2 である。表 2.2 を見ると、収入の少ない 10 代こそ交際費が他の年代に比べて低い傾向にあるものの、20 代は最も高く、若者が交際費を惜しんでいるような傾向はみられない。
さらに、図 2.2 は、表 2.2 に書かれた交際費について、総支出額との比を見たものである。
なお、交際費の項目も何らかの形で表 2.1 の分野に収まっていると考えられるため、「友人との遊び（自身に使った金額）」と「デート（自身に使った金額）」は、総支出額に含まれている18。図 2.2 を見ると、10 代は突出して友人との遊びにお金を使っていることが確認される。本分析からは時系列で交際費がどうなっているか見ることは出来ないが、少なくとも、他の年代に比べて若い世代の交際費割合が少ないという傾向はなく、むしろ高いことが明らかになった。若者はスマートフォン・インターネットに熱中し、交際をしなくなったと指摘されることもあるが、実際にはそれらの向こうにいる友人たちと交流しているといえる（Boid, 2014）19。また、インターネットは交友の輪を広げる効果も指摘されており、実際に21 歳から 30 歳の結婚率を増加させているという実証研究結果もある（Bellou, 2015）20。

本研究での「総支出額」とは、自身に使った支出額のみを指しているため、例えば「友人との遊び（友人のために使った金額）」などは含まれていない。
19
Boyd, D. (2014). It's complicated: The social lives of networked teens. Yale University Press.
20
Bellou, A. (2015). The impact of Internet diffusion on marriage rates: evidence from the33
18

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ヒアリング調査でも、とりわけ女性はソーシャルメディアを「友達と共有したい」という動機で利用している人が多く、「友達と SNS 映えしそうなところにいって楽しそうに撮るという【共有】をしたい」といった意見が見られた。また、SNS によって趣味による繋がりの人の縁が広がり、その関係で旅行に行ったといった事例もあった。
表 2.2 交際費内訳（年代別・円／月）
支出項目（交際）
友人との遊び（自身に使った金額）
友人との遊び（友人のために使った金額）
友人へのプレゼント
デート（自身に使った金額）
デート（相手に使った金額）
デート相手へのプレゼント
合計

図 2.2

10代
5733
1285
1480
1242
787
935
11462

20代
6143
2042
1561
3730
2637
2428
18541

30代
5103
1911
1349
2550
2341
2154
15409

40代
5004
1739
998
2331
2368
1703
14144

交際費内訳（総支出額比・年代別）

broadband market. Journal of Population Economics, 28(2), 265-297.
34

50代
6271
2201
1219
1964
1850
1358
14863

60代
7347
2014
1342
1648
1546
930
14827

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続けて、これらの購入や利用に際し、インターネットをどのくらい利用しているのか、その支出額における割合を調査したものが図 2.3 である。分野は、表 2.1 の分野の内、インターネットによる購入が一般的にあるものに絞っている。また、サービスの場合は、インター
ネットでの予約の割合を示している。割合として高いのは「家電・スマホ・カメラ・パソコ
ンなど」「おもちゃ・ホビー」「旅行・アウトドア・レジャー」「スポーツ観戦」などであり、低いのは「外食」「食費」と、食にまつわるものが中心となった。ヒアリング調査では本や日用品はインターネットで購入し、手に取らないとわからない洋服やコスメなどは店頭で買うといった回答21が多く、実際に「理髪料・コスメ」のインターネット購入率は 12.1%と低い。ただし、「服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ」は 25.8%と、低くない割合となっている。
また、それを年代別にまとめたのが表 2.3 である。ただし、最も多い割合の年代を橙色、2 番目に多い割合の年代を青色で塗りつぶしている。表 2.3 を見ると、10 代、20 代よりも、30 代のほうがインターネット経由で購入・利用することが多い実態が確認される。
30 代は、
20 代の頃にインターネットが一気に普及してインターネット通販などが一般化した世代であり、そのまま使い続けていると考えられる。一方で、近年、若い世代を中心に「体験」を重視する向きが高まっているという指摘もあり22、インターネットを経由しない購入・利用が増えている可能性がある。

図 2.3

インターネット購入比率「身に着けれるものは 100％店頭で買う」「基本スポーツショップなど店頭で買うのが基本。店頭の方が、試着できる、他のバリエーションが見える、店員さんの声が聞けるなどのメリットがあると感じる。身体に身に着けるものなので、機能性重視で、自分の手に実際にとってみて判断する。」など。
21

22

例えば、音楽ライブの市場規模は近年増加の一途をたどっている。
35

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.3

インターネット購入比率（年代別）

支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食 ※予約
食費（外食以外）
旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー ※予約
スポーツ観戦 ※予約
スポーツ用品
保険医療
平均

10代
22.0%
10.3%
32.3%
30.9%
5.1%
5.1%
20.9%
19.2%
19.8%
19.8%
18.5%

20代
27.3%
14.4%
35.6%
32.7%
10.8%
8.0%
39.7%
34.5%
26.6%
16.9%
24.6%

30代
30.0%
16.1%
42.3%
38.1%
7.4%
8.5%
42.1%
37.8%
31.5%
16.4%
27.0%

40代
27.9%
13.0%
36.7%
39.0%
5.8%
7.9%
39.0%
32.9%
26.9%
13.4%
24.3%

50代
24.9%
10.0%
32.6%
28.9%
5.4%
8.2%
37.9%
34.9%
28.0%
13.7%
22.5%

60代
18.6%
7.8%
28.8%
32.3%
4.1%
6.8%
35.8%
33.5%
24.0%
9.5%
20.1%

２．１．２．ライフスタイルの中に入り込むプラットフォーム
２．１．１．では消費活動の実態を見てきたが、２．１．２．では消費以外のライフスタ
イルとプラットフォームの関連を確認する。図 2.4 は、生活時間について調査した結果の平均値をグラフにしたものである。生活時間の項目は、総務省の社会生活基本調査を参照している。アンケートでは、書かれている項目ごとに平日と休日のそれぞれについて、1 日あた
りどのくらいやっているかを記入してもらい、それを週あたりの時間に直してから、平日と休日を合わせた 1 日当たりの平均値を算出した。また、それを年代別に見たものが表 2.4 であるが、年代によって大きな傾向はみられない。
そして、これらの生活時間の中で、インターネットを利用している割合をまとめたものが
図 2.5 である。この図 2.5 では、テレビを見ながらインターネットを利用するといったような、いわゆる「ながら利用」を含んでいる。このような調査では、「その時主としている行動」を回答結果にしたり（前述の例ではテレビを見ている時間となる）、「インターネットを主としている時間」を問うたりすることが多い。しかし実際には、スマートフォンの普及により、入浴や通勤・通学など、様々な場面で人々はインターネットを利用している。また、逆にインターネットサービスごとに回答させる場合もあるが、動画サイトを視聴しながらショッピングサイトを利用するといった行動も十分に考えられ、この場合利用時間はダブ
ルカウントとなってしまい、総利用時間を過剰に計算することとなってしまう。この実態を明らかにするため、本調査ではながら利用も考慮し、各行動においてどれくらいインターネ
ットを利用しているか問う形式とした。
図 2.5 を見ると、「休養・くつろぎ・趣味・娯楽」で実に半分以上の時間インターネットを利用している実態が確認されると共に、それ以外の「身の回りの用事（身支度・風呂など）」「通勤・通学・その他の移動」など、全ての生活時間において、少なからずインターネットを利用していることが分かる。
36

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

また、それらの割合から年代別のインターネット総利用時間を算出した図 2.6 を見ると、全体で平均して 4.6 時間利用しており、特に 20 代は 6.1 時間も利用している実態が分かる。
1 日の内 5 時間弱も、人々はインターネットに触れ合っているといえる。

図 2.4
表 2.4

平均的なライフスタイル

ライフスタイル（年代別・時間／日）

生活時間項目
身の回りの用事（身支度・風呂など）
食事（外食を含む）
通勤・通学・その他の移動
仕事・学業
学習・自己啓発・訓練（学業以外）
家事・介護・看護・育児
買い物
休養・くつろぎ・趣味・娯楽
スポーツ
交際・つきあい
睡眠
その他

10代
1.4
1.6
1.1
5.0
1.1
0.4
0.5
3.9
0.4
0.5
7.2
0.8

37

20代
1.5
1.6
0.9
4.6
0.5
1.3
0.8
4.0
0.2
0.6
7.2
0.8

30代
1.4
1.6
0.9
4.5
0.4
2.3
0.8
3.5
0.2
0.4
7.1
0.9

40代
1.3
1.6
0.9
4.7
0.3
2.0
0.9
3.6
0.2
0.4
6.9
1.1

50代
1.3
1.6
0.9
4.4
0.4
1.8
0.9
3.7
0.3
0.5
6.7
1.4

60代
1.4
1.7
0.7
2.5
0.6
2.1
1.1
4.1
0.4
0.6
6.9
1.9

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 2.5「ながら利用」を含むインターネット利用時間の割合（生活項目別）

図 2.6「ながら利用」を含むインターネット総利用時間（年代別・時間）

これらのインターネット利用について、プラットフォームサービスカテゴリ別に平均利用時間を分析したのが図 2.7、それを年代別に見たものが図 2.8 である。図 2.7 からは、最も多くの時間利用されているのが動画サイトであり、次いで検索エンジンが利用されていることが分かる。また、図 2.8 を見ると、多くのサービスカテゴリで若い世代ほど利用時間が長い傾向にあるものの（SNS については、10 代は 1 日 1 時間以上利用している）、ネットニ
ュース、クチコミサイト、ショッピングサイトはむしろ 20 代～40 代の利用時間が長いこと
が分かる。

38

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 2.7

インターネットサービスの利用時間（分／日）

図 2.8 インターネットサービスの利用時間（年代別・分／日）
最後に、各サービスカテゴリにおける主要 20 サービス（図 2.7 に例として掲載されてい39

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」るサービス群）について、利用者に対してそのサービスを利用している理由を調査したのが
表 2.5 である。本 20 サービスの詳しい利用実態は４．３．２．を参照されたい。
表 2.5 を見ると、SNS とメッセージアプリといった、直接的ネットワーク効果が強く働いているコミュニケーションツールでは「自分の目的に最も合っているから・使いやすいから」「友人・家族・フォロワーが使っているから」という 2 つの理由多い一方で、それ以外のサービスではほとんど「自分の目的に最も合っているから・使いやすいから」が理由として占めていることが分かる。全体でも「自分の目的に最も合っているから・使いやすいから」が 75.6%、「友人・家族・フォロワーが使っているから」が 12.4%と、「他に代わりになるサービスがないから」の 5.9%を大きく上回っており、自分に合ったサービスを用途に合わせて選択している様子が見られた。このような傾向はヒアリング調査でも確認されており、全ての人が「自分の目的に最も合っているから・使いやすいから」か「友人・家族・フォロワーが使っているから」のどちらかを利用する理由として挙げていた。後者については、「みんなが同じものを使って、それで繋がり、便利だと感じる。」「他の人がうつったらそっちをつかう」といった声が聞かれた。
表 2.5

分野
SNS

サービス
Facebook
Twitter
Instagram
TikTok
メッセージ
LINE
アプリ
Messenger
ネットニュース Yahoo！ニュース
LINE NEWS
検索エンジン Google
Yahoo！
クチコミサイト 食べログ
アットコスメ楽天トラベル
動画サイト
YouTubeニコニコ動画
フリマアプリ・メルカリ
オークション
ラクマ
サイト
ヤフオク！
ショッピングAmazonサイト
楽天市場
全体

サービス利用の理由

自分の目的に 友人・家族・ 他に代わりにな その他
最も合っている フォロワーが使っ るサービスがなから・使いやす ているから
いから
いから
36.6%
47.9%
5.5%
10.0%
62.0%
21.7%
6.7%
9.6%
54.8%
31.9%
6.3%
7.1%
40.6%
37.1%
11.2%
11.2%
50.0%
40.3%
6.4%
3.3%
33.0%
51.6%
7.0%
8.4%
83.3%
3.8%
4.5%
8.4%
69.5%
11.8%
5.7%
13.0%
83.6%
4.7%
6.3%
5.5%
84.8%
4.0%
4.3%
6.9%
80.8%
5.8%
7.2%
6.2%
78.5%
7.1%
10.2%
4.2%
84.1%
5.9%
3.8%
6.1%
84.8%
3.8%
7.5%
3.9%
75.4%
7.7%
8.5%
8.3%
78.9%
8.5%
7.3%
5.3%
76.3%
10.7%
7.8%
5.1%
80.9%
6.3%
7.5%
5.3%
87.6%
3.5%
4.6%
4.2%
88.6%
3.6%
3.7%
4.1%
75.6%
12.4%
5.9%
6.2%

40

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

２．２．プラットフォームの経済効果
２．２．１．プラットフォームでの情報収集が消費を加速する
２．１．では、人々のライフスタイル全般と、そこにどのようにプラットフォームが入り込んでいるか見てきた。その結果を踏まえ、２．２．ではプラットフォーム（インターネッ
ト）での情報収集と投稿が、人々の消費活動にどのような影響を与えているのか見ていく。
図 2.9 は、10 の支出項目について、購入・利用前にインターネットで情報収集した人の割合を示したものである。図 2.9 を見ると、支出者における割合で、50%以上の項目が 6 項目あることが分かる。また、全体では、74.4%の人が何らかの物・サービスの購入・利用前にインターネットで 1 回以上情報収集をしていた。とりわけ高いのが「家電・スマホ・カメ
ラ・パソコンなど」と「旅行・アウトドア・レジャー」であり、共に 70%を超えている。これらは 1 回当たりの支出が大きいため、リスクを回避するためにインターネット上で情報収集する人が多いと考えられる。実際、ヒアリング調査でも、旅行前にインターネットで情報収集するという意見は多く見られた。
「理髪料・コスメ」と「外食」がやや少ない結果となったが、前者は店頭での情報収集が多く、後者は日常的にランチの外食をしている人も多く、そのような場合はそもそも情報収集しないと考えられる。
表 2.6 は、それを年代別に見たものである。ただし、割合の最も高い年代を橙色で、2 番目に高い年代を青色で塗りつぶしている。インターネット利用時間の長い 10 代、20 代ではやはり情報収集している割合が高い傾向にあるが、「旅行・アウトドア・レジャー」では、
むしろ 40 代、50 代の方がインターネットで情報収集する結果となった。

図 2.9

事前にインターネットで情報収集した人の割合（支出者における割合）
41

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.6 事前にインターネットで情報収集した人の割合（年代別・支出者における割合）
支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食
旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー
スポーツ観戦ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）
音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連
書籍・雑誌（電子版を含む）

10代
53.0%
56.4%
85.4%
64.6%
28.3%
70.2%
50.0%
76.6%
75.7%
65.0%

20代
53.5%
44.8%
83.6%
58.5%
40.2%
76.0%
64.7%
74.3%
62.0%
58.9%

30代
54.3%
33.7%
75.5%
62.1%
35.7%
78.0%
46.5%
68.0%
60.5%
54.8%

40代
45.8%
22.7%
77.1%
64.5%
31.7%
82.0%
50.0%
65.2%
66.5%
51.4%

50代
43.8%
16.0%
67.5%
64.2%
31.2%
80.6%
52.0%
60.0%
68.2%
51.2%

60代
33.5%
9.1%
62.1%
57.0%
25.9%
69.9%
40.9%
30.8%
59.0%
44.2%

このようなインターネットでの事前情報収集について、ヒアリング調査でも全員が何らかの形で行っているという結果となった。その情報収集方法は主に 2 種類に分けられ、必要な時にクチコミサイトや検索エンジン、SNS でのハッシュタグ検索を行って情報収集する「目的型」と、予め興味のある分野に関連するアカウントをフォローしておいて「情報ストック型」が存在した。後者は実に様々な方法でなされており、少なくない人数のヒアリング
対象者が、友人以外のインフルエンサーや企業の公式アカウント、ショップ店員など友人でない人を多くフォローしている実態が明らかになった（友人以外が 50%を超える人もいた）。
実際の声としては、「アマチュア野球の大学・社会人といったカテゴリーは、高校野球のようにマスコミが大きく報じないため、専門性を持ったアカウント(公式アカウント、選手本
人や、ファンのツイート)の情報が早く信頼性が高い」、「好きな分野のインフルエンサーをフォローしている。ひとつは情報が早い。もうひとつが個人の方が生の情報。」「「ファッシ
ョン」で情報収集する際は、好きなブランドサイトだけでなく、店員のアカウントをフォローするなど‘身近さ’を重視している。」「「世界を旅しているフォトグラファー」を Instagram
でフォローしていて、そこから得る情報に刺激されて行先を決めることがあった。」「ファッ
ションユーチューバーをフォローしていてそれで 8 割決めている。」などがあった。
また、レビューやクチコミで情報収集する、垂直的な「量的検索」と、SNS でハッシュタ
グ検索などを駆使して生の声で情報収集する「質的検索」の 2 つを組み合わせて利用している実態も、ヒアリング調査から分かった。例えば、旅行で宿を決める際、クチコミサイトじゃらんで条件検索をして良さそうな宿をみつけ、その後、本当にフォトジェニックかどうかなどを Instagram で検索するといった行動が見られた。また、「「食べログ」で評価が高いものを探してそのあと「インスタ」で映えるかを確認する」といった意見も聞かれた。
さて、特にヒアリング調査でプラットフォームを利用して事前情報収集しているという意見が聞かれた、「「旅行先を決定する時・旅行プランを立てる時」と、「服・履物・アクセ
サリー・バッグなどを購入する際」の 2 つについて、何を参考にしているか詳細を超圧した
42

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

結果が図 2.10 と図 2.11 である。選択肢にはプラットフォームに関わらないようなマスメデ
ィアや広告なども含まれており、比較が可能である。
まず、図 2.10 を見ると、「検索サイトで調べた情報」が 50%と最も多く、次いで「クチコミサイト・旅行予約サイト」と、いずれもプラットフォームを利用した情報収集が高い割合となった。また、続いて「旅行会社のウェブサイト」「観光協会や地域のウェブサイト」と、インターネットでの情報収集が旅行の際に広く活用されている実態が確認される。一方、「テレビ番組・テレビ広告」といったマスメディアや、「雑誌」、「旅行会社の窓口」といった、古くから使われている情報源はあまり高くない水準となった。ただし、「有名人・イン
フルエンサーの SNS 投稿」や「友人・知り合いの SNS 投稿」も低い割合となっており、ヒ
アリング調査で聞かれたような SNS を駆使した情報収集は確認されなかった。
次に、図 2.11 を見ると、「店頭」が 56.3%と最も多い結果となった。前述のとおり、ヒアリング調査でも、ファッション関係は店頭で意見を聞いたり試着したりするといったことが多いことが分かっており、整合性がある。ただし、次いで「ネット通販サイト」、「検索サ
イトで調べた情報」となっており、ここでもマスメディアや旧来の広告に比べ、プラットフ
ォームの方が情報源として利用されている実態が示された。

図 2.10「旅行先を決定する時」「旅行プランを立てる時」に参考にする情報源（複数選択可・支出者における割合）
43

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 2.11 「服・履物・アクセサリー・バッグなどを購入する際」に参考にする情報源（複数選択可・支出者における割合）
さて、このようなインターネットでの情報収集は、人々の消費活動にどれほどの影響を与えているであろうか。その効果を定量的に検証するため、以下の質問により、回答者による主観的な支出への影響を分析した。

◆最近 3 か月に購入・お金を払って利用したもののうち、事前にインターネットで情報収集したものについてお伺いします。
購入・利用したものにかけた、金額の総額を思い出してください。
また、購入・利用する前に、仮にインターネットでの情報収集ができなかったと想定してください。
Q. インターネットでの情報収集ができなかったら、使った金額の総額のうち、どのくらいの割合を使っていたでしょうか。
最も近いものを 1 つお選びください。"※ただし、旅行など複数人数でいった場合も、あなた 1 人があなた自身に使った支出額をお答えください。
※そういったものがない場合は、選択肢「総額の 0％使っていたと思う」をお選びください。
44

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

1.

総額の 0％使っていたと思う（インターネットで情報収集できなかったら、全く使っていなかった）

2.

総額の 10％程度使っていたと思う

3.

総額の 30％程度使っていたと思う

4.

総額の 50％程度使っていたと思う

5.

総額の 70％程度使っていたと思う

6.

総額の 90％程度使っていたと思う

7.

総額の 100％程度使っていたと思う（インターネットで情報収集できなくても、ほぼ全額使っていた）※実際には、これらの選択肢を支出項目すべてについて用意し、マトリクスでそれぞれ回答
してもらった。
この質問によって取得したデータから、「仮にインターネットでの情報収集がなかった場
合に、減少したであろう支出額割合」の支出項目別平均値を算出したものが図 2.12 である。
平均値は、支出者（各支出項目について 1 円以上支出していた人）に対する平均値となっている。
図 2.12 からは、8 つの支出項目で 20%を超えており、人々がインターネットからの情報収集によって、かなり消費喚起されていると考えていることが確認される。ただし、最もイ
ンターネットでの情報収集率が高かった「旅行・アウトドア・レジャー」については、減少
率は 24.4%と、第 5 位となった。つまり、インターネットで情報収集を旅行前にする人は多いものの、それをしない場合もそれなりに支出していたと考えている人が多いといえる。また、情報収集率そのものが低かった「理髪料・コスメ」や「外食」は、やはり減少率も低いという結果となった。
続けて、表 2.7 は、それを年代別に確認したものである。予想通り、インターネット利用
時間の長い 10 代、20 代では、減少率が高い傾向にある。特に、高価なものが多い「家電・スマホ・カメラ・パソコンなど」では、仮にインターネットでの情報収集がなければ、実に40%以上支出額が減少していたと評価しており、情報収集による新たな製品との出会いやリ
スクの軽減が、消費を非常に押し上げていることが分かる。
ヒアリング調査でも、前述したように様々な形態の情報収集を行ったうえで、消費活動を行っている実態が明らかになっている。それに加え、インターネットの即時性が消費額を押し上げているという声も聞かれた。
「「思い立ったらすぐできる」が支出に大きい。情報収集するだけでなく、同時に予約（購入）もできるからよい」という意見のように、情報収集後にすぐに予約や購入などの消費行動に移せることも、消費額を押し上げる要因になっていると考えられる。
45

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 2.12

仮にインターネットでの情報収集がなかった場合に、減少したであろう支出額割
合の主観的評価（支出者における平均値）

表 2.7 仮にインターネットでの情報収集がなかった場合に、減少したであろう支出額割
合の主観的評価（支出者における平均値・年代別）
支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食
旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー
スポーツ観戦ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）
音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連
書籍・雑誌（電子版を含む）

10代
23.6%
21.9%
42.7%
25.2%
12.5%
22.3%
16.7%
35.8%
27.0%
22.2%

20代
26.3%
20.1%
41.5%
33.4%
16.6%
29.8%
42.4%
32.3%
28.3%
28.2%

30代
24.6%
14.1%
35.1%
26.1%
12.1%
24.7%
20.9%
32.4%
25.0%
23.9%

40代
20.1%
8.2%
30.9%
26.1%
9.5%
25.4%
15.0%
26.9%
26.3%
20.8%

50代
20.4%
5.9%
26.6%
30.9%
8.7%
21.9%
14.0%
28.8%
22.2%
18.9%

60代
15.0%
3.8%
21.7%
14.6%
8.1%
21.5%
9.1%
22.3%
21.9%
16.3%

以上の結果を基に、インターネットでの情報収集が支出額に与えているマクロ的なインパクトを推計する。推計式は（2.1）のとおり。
̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅
𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡𝐼𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑗 = ∑6𝑘=1(𝐷𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒𝑃𝑎𝑦
𝑖𝑗𝑘 ∗ 12 ∗ 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑘 ∗ 𝐼𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑘 ∗)𝑛𝑘̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅
𝐷𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒𝑃𝑎𝑦𝑗𝑘 = ∑𝑖=1
(𝐷𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑖𝑗𝑘 ∗ 𝑃𝑎𝑦𝑚𝑒𝑛𝑡𝑖𝑗𝑘 /𝑛𝑘 )（2.1）
ただし、各記号は以下を指す。


𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡𝐼𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑗：支出項目 j における、インターネットでの情報収集があることによる消費押上げ効果（主観的評価）（年間）。
46Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」𝐷𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑖𝑗𝑘 ：年代 k の個人 i がサービス j について、インターネットでの情報収集がなかった場合に減少したと考えている支出額の割合。

𝑃𝑎𝑦𝑚𝑒𝑛𝑡𝑖𝑗𝑘：年代 k の個人 i の、サービス j に対する最近 3 か月の平均的なひと月当たりの支出額。



𝑛𝑘 ：年代 k のサンプルサイズ。

̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅
𝐷𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒𝑃𝑎𝑦𝑗𝑘 ：サービス j について、インターネットでの情報収集がなかった場合に減少したと考えられている年代 k 別平均金額。



𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑘 ：年代 k の人口。



𝐼𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑘 ：年代 k のインターネット利用率。
推計の結果は図 2.13 となる。ただし、単位は億円であり、年間の消費押上げ効果を示している。図 2.13 を見ると、インターネットで情報収集している人の多かった「旅行・アウ
トドア・レジャー」が最も消費押上げ効果が大きく、約 2.56 兆円に達することが確認される。次いで高いのが「服・履物・アクセサリー・バッグ」の約 1.33 兆円、そして「外食」「家電・スマホ・カメラ・パソコンなど」と続いた。「スポーツ観戦」は最も小さくなったが、これはもともとの支出額が少ない。
また、これを年代別に見たものが表 2.8 である。インターネット利用時間が長いとはいえ、元々の支出額が低い 10 代では消費押上げ効果は小さくなっている。ただし、10 代は 15～
19 歳しか対象としていないということも要因の 1 つである。一方、20 代～60 代ではいずれ
も 1 兆円を超えており、年代に関わらずインターネットでの情報収集が大きな経済効果を生み出していることが示された。
以上より、日本全国の 15 歳～69 歳における、インターネットでの情報収集の消費押上げ
効果は、約 8 兆円という結果となった。これは、家計消費額約 285 兆円（2015 年）23の 2.8%を占める計算となる。Innovation Nippon 2016 プロジェクト、並びにそれを基とした山口・坂口・彌永（2016）24や Yamaguchi, Sakaguchi, & Iyanaga（2018）25では、クチコミサイトのクチコミだけで大きな消費喚起効果があることを、操作変数法を用いた計量経済学的分析で示している。その結果、クチコミサイトのクチコミによって人々の消費は年間約 1.5 兆円押し上げられていると推計している。分析方法に違いはあるが、本研究では対象を SNS やウェブサイト、検索エンジンなどを含めたあらゆるインターネット上の情報に拡げており、そ消費者庁. (2016). 平成 28 年版消費者白書.
https://www.caa.go.jp/policies/policy/consumer_research/white_paper/2016/index.html
24
山口真一, 坂口洋英, & 彌永浩太郎. (2016). インターネット上の情報シェアによる消費喚起効果の実証分析. GLOCOM Discussion Paper, 16(1). 1-11
25
Yamaguchi, S., Sakaguchi, H., & Iyanaga, K. (2018). The Boosting Effect of E-WOM on Macrolevel Consumption: A Cross-Industry Empirical Analysis in Japan. The Review of Socionetwork
Strategies, 12(2), 167-181.
47
23

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」の結果として約 8 兆円まで効果が大きくなったと考えられる。

図 2.13

インターネットでの情報収集があることによる消費押上げ効果（全国・億円／
年）

表 2.8

インターネットでの情報収集があることによる消費押上げ効果26（全国・年代別・
億円／年）

支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食
旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー
スポーツ観戦ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）
音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連
書籍・雑誌（電子版を含む）
合計

10代
460
136
348
337
438
498
3
377
442
164
3205

20代
2374
1242
1760
575
2387
3636
312
1032
1327
945
15590

30代
2789
756
2102
584
2629
3919
201
689
808
870
15346

40代
3514
921
2506
732
2408
5652
120
514
900
1118
18385

50代
3010
650
1951
177
2440
5399
24
148
817
865
15482

60代
1160
254
1532
152
1560
6445
33
66
588
388
12177

合計
13307
3958
10199
2557
11862
25550
693
2826
4882
4351
80184

最後に、このようなインターネットでの情報収集が、購入・利用したものの満足度とどのような関係にあるのか、分析を行う。事前の情報収集は購入・利用する製品・サービスの情報の非対称性を解消させ、より自分にあった製品・サービスの購入・利用を実現している可能性があり、満足度に影響を与えていると考えられる。
まず、購入・利用の際に最も参考にした情報源を調査した結果が表 2.9 である。これはインターネットでの情報収集とまとめるのではなく、さらに細かく情報源を聞いている。ただ26

ただし、10 代は 15 歳～19 歳の合計値である。
48

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」し、最も多い割合の情報源を橙色で、2 番目に多い割合の情報源を青色で塗りつぶしている。
表 2.9 を見ると、「店頭でのポップや店員の説明」と「クチコミサイトやショッピングサイ
トのレビュー」を参考にしている人が非常に多いことが分かる。ただし「スポーツ観戦」や「ゲーム」については、「友人・知人からのオフラインでのクチコミ」などが多くなっている。
さて、これらの情報源と満足度の関係を、支出項目別にまとめたものが表 2.11、その 10
項目の平均値を算出したのが図 2.14 である。ただし、購入・利用したものの満足度は、最近 3 か月で購入・利用した各支出項目のものについて、おおよその平均的な満足度を 5 段
階評価（1 まったく満足していない～5 非常に満足している）で回答してもらったものである。また、「平均値」を除く各情報源の列は、その情報源を最も参考にしていた人たちの満足度平均値から、全体の平均値を引いた差を示している。例えば、「服・履物・アクセサリ
ー・腕時計・バッグなど」で「テレビ番組・CM」を最も参考にしている人たちの満足度は平均して 3.88 であったため、全体平均である 3.89 との差である－0.01 が記載されている。
各支出項目について、最も満足度が高くなった情報源を橙色で、2 番目に高くなった情報源
を青色で塗りつぶしている。
図 2.14 を見ると、参考にしている人が非常に多かった「店頭でのポップや店員の説明」と「クチコミサイトやショッピングサイトのレビュー」では満足度が高い傾向にあるものの、より満足度が高くなっているのが「SNS での友人の投稿」と「SNS でのインフルエンサー・
有名人の投稿」であった。これらは「服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ」を除く 9
つの支出項目について、1 位か 2 位には入っており、全体でも非常に高い。参考にしている
人こそ少ないものの、SNS で生の声を参考にすると購入・利用後の満足度が高くなるといえる。
一方で、マスメディアである「テレビ番組・CM」を最も参考にしている場合は、満足度が低くなる傾向がみられた。また、同じように低くなったものに「友人・知人からのオフラ
インでのクチコミ」「友人・知人からのメッセージアプリでのクチコミ」が確認される。SNS
での友人の投稿を参考にする場合には満足度が高くなっていることと合わせて考えると、友人・知人から押し付けられたクチコミは断りづらかったり、何となく強く信用してしまったりした結果、満足度が低くなる一方で、同じく友人の生の声である SNS での投稿は、情報を閲覧者が取捨選択しているために、満足度が高くなったと推察される。また、「ネットニュースの情報」も満足度が低くなる傾向となった。

49

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.9

購入・利用の際に最も参考にした情報源
テレビ番 雑誌・組・CM 書籍・新聞

支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食
旅行・アウトドア・レジャー
スポーツ観戦ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）
音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）
書籍・雑誌（電子版を含む）

図 2.14

店頭で
のポップ
や店員
の説明

友人・ 友人・ クチコミ SNSで SNSで ネット
企業の その他
知人か 知人か サイトや の友人 のインフ ニュース ウェブサ
らのオフ らのメッ ショッピ の投稿 ルエン の情報 イトの情ラインで セージア ングサイ
サー・有報のクチコ プリでの トのレ
名人のミ
クチコミ ビュー
投稿
5.5% 5.1% 37.6% 3.9% 1.4% 15.6% 0.6% 1.9% 2.2% 10.1% 16.1%
3.9% 3.9% 25.2% 6.0% 1.4% 14.1% 1.0% 1.7% 1.8% 7.8% 33.3%
6.5% 3.1% 21.7% 3.6% 1.8% 29.1% 0.5% 0.9% 4.9% 17.7% 10.3%
6.8% 4.0% 18.3% 5.9% 2.2% 23.2% 2.1% 1.0% 3.8% 13.7% 19.2%
7.4% 3.4% 19.4% 10.9% 3.0% 16.4% 1.4% 1.1% 2.7% 6.9% 27.4%
8.2% 8.4% 6.2% 7.1% 3.1% 19.7% 1.4% 1.2% 4.7% 18.6% 21.4%
11.4% 8.6% 7.1% 17.9% 5.0% 6.4% 2.9% 1.4% 7.9% 12.1% 19.3%
9.0% 7.5% 7.5% 16.4% 9.0% 19.4% 4.5% 7.5% 6.0% 6.0% 7.5%
9.3% 10.8% 10.8% 7.4% 5.9% 17.1% 3.3% 1.1% 7.4% 12.3% 14.5%
4.3% 8.4% 14.5% 5.0% 2.7% 17.9% 2.9% 2.0% 5.7% 11.8% 24.9%

最も参考にした情報源と満足度の関係（全支出項目の平均値）

50

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.10

最も参考にした情報源と満足度の関係（詳細）テレビ番 雑誌・組・CM 書籍・
新聞

店頭で
のポップ
や店員
の説明

友人・
知人か
らのオフ
ラインで
のクチコ
ミ

友人・
知人か
らのメッ
セージア
プリでの
クチコミ

-0.01

0.02

-0.02

0.00

-0.10

0.07

0.01

0.06

-0.09

0.06

-0.05

3.89

理髪料・コスメ

-0.03

0.03

-0.01

0.02

-0.13

0.06

-0.03

0.26

-0.29

0.06

-0.03

3.86

家電・スマホ・カメ
ラ・パソコンなど

0.02

-0.18

-0.01

-0.15

-0.02

0.10

0.04

0.04

0.04

0.02

-0.23

3.96

おもちゃ・ホビー

-0.10

0.12

-0.12

-0.02

-0.11

0.00

0.42

0.54

-0.01

0.19

-0.06

3.96

外食

-0.01

-0.05

0.01

0.03

0.05

0.08

0.19

0.08

-0.10

0.03

-0.07

3.87

旅行・アウトドア・レ
ジャー

-0.04

0.11

-0.10

-0.04

-0.02

0.03

0.21

-0.01

-0.09

0.05

-0.06

4.06

スポーツ観戦

-0.24

0.33

-0.01

-0.10

-0.13

-0.01

0.49

0.33

-0.22

0.11

0.04

4.01

ゲーム

0.05

-0.15

0.15

-0.01

-0.24

0.04

-0.12

0.12

-0.05

0.07

-0.04

3.95

音楽・映像

0.03

-0.09

0.00

-0.09

-0.05

-0.01

0.17

0.02

-0.07

0.13

-0.05

4.11

書籍・雑誌

-0.17

0.08

0.01

-0.11

-0.07

0.02

0.09

0.10

0.06

0.00

-0.04

4.02

平均

-0.05

0.02

-0.01

-0.05

-0.08

0.04

0.15

0.15

-0.08

0.07

-0.06

3.97

支出項目
服・履物・アクセサ
リー・腕時計など

クチコミ SNSでサイトや の友人
ショッピン の投稿
グサイト
のレ
ビュー

SNSで ネットのインフ ニュース
ルエン
の情報
サー・有
名人の
投稿

企業の
ウェブサ
イトの
その他
情報

平均値

２．２．２．「SNS 映え（インスタ映え）」の経済効果27
近年、若者を中心とした SNS への投稿行動が、マーケティング・経済的な意味で注目を浴びている。それは単純に消費したものを SNS 上でシェアすることによる販売促進効果が着目されているだけでなく、ソーシャルメディア上で自己表現したり、「いいね！」をもらったりするための消費、いわゆる「発信するための消費」も着目されている。2017 年に新語・流行語大賞をとった「SNS 映え」という言葉を覚えている人も多いだろう。
SNS 映えとは、写真に撮ってインターネットで公開した時に見栄えがすることを指す。
実際、Instagram や Twitter を閲覧していると、綺麗なパンケーキの写真や、高級ホテルのビュッフェの写真などをよく見かける。これは写真の見栄えだけでなく、その写真の背景的意
味合いも含まれる。最近話題になった例でいうと、ナイトプールの事例が有名である。夜に営業するナイトプールは、2015 年頃から急激に入場者が増加したと言われている。実際にヒアリング調査でも「インスタを投稿しているときに同じ服を着ているのが嫌だ」、「SNS があるから自己ブランディングとして出かけることがある」、「旅行等の非日常では多少イン

本節は、山口, 佐相, & 青木. (2019). 「インスタ映え（SNS 映え）」の経済効果に関する実証分析. GLOCOM Discussion Paper, 19(1). 1-21. を参照している。
27

51

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

スタを意識する」といった意見が見られた。
こうしたことから、近年では見栄えを重視した飲食店や、写真映えを重視したイベントなどが増加してきている。例えば、2017 年にリニューアルオープンしたショッピングモールのそごう千葉店別館ジュンヌでは、スマホなどで撮影可能なスポット「ジュンヌ シューテ
ィング」が多く設置されている。コンセプト系の飲食店や、カラフルなスイーツ店の増加もインスタグラムの影響が大きいだろう。このような「発信するための消費」をする動機として、山口（2018）は顕示的消費と自己表現の 2 つを挙げている28。また、SNS 映えについて
は、まだ話題になって時間が経っていないことから実務レベルでのマーケティングへの導入などがほとんどであるが、観光について研究した福井（2019）29のように、学術研究も徐々に蓄積され始めている。
そこで２．２．２．では、そのような SNS への投稿がもたらす経済効果について、定量的に検証を行う。まず、SNS での投稿回数の分布を描いたものが図 2.15 である。図 2.15 を見ると、多くの人が SNS を利用していない、あるいは投稿回数が 0 回となっていることが分かる。また、投稿している人も、多くが 1 日に 1 回程度以下であるが、1 日に 10 回より多い人も 1.3%存在する。また、投稿回数の平均値を年代別に見たものが図 2.16 であり、10代では平均して 1 日 1 回以上投稿されているのに対し、60 代では 0.19 回と、5 日に 1 回程
度しか投稿されていないことが確認される。

図 2.15

SNS 投稿回数の分布

山口真一. (2018). 炎上とクチコミの経済学. 朝日新聞出版
福井一喜. (2019). 東京大都市圏に居住する若者の観光・レジャーにおける SNS 利用―「SNS 映え」 を超克する若者たち―. E-journal GEO, 14(1), 1-13.
28
29

52

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 2.16

SNS 投稿回数の平均値（年代別・回／日）

さて、ここまでは SNS 投稿の全体的な傾向を見てきたが、ここからは各支出項目ごとのSNS 投稿行動を整理する。各支出項目について最近 3 か月で購入・利用した人のうち、その商品やサービスについて SNS に投稿した人の割合を示したものが図 2.17 である。図 2.17 を見ると、「旅行・アウトドア・レジャー」や「スポーツ観戦」といった体験型のサービスや、「ゲーム」「音楽・映像関連」といったコンテンツ産業関連ものが SNS で投稿されやすい傾向にあることが分かる。特に「スポーツ観戦」は 32.1%と、SNS に投稿した人が非常に多い。
また、それを年代別にまとめた表 2.11 からは、10 代、20 代が突出して高い傾向が分かる（最も割合が高い年代を橙色で、2 番目に高い年代を青色で塗りつぶしている）。

図 2.17

SNS に投稿した人の割合（支出者における割合）
53

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.11

SNS に投稿した人の割合（支出者における割合・年代別）

支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食
旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー
スポーツ観戦ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）
音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連
書籍・雑誌（電子版を含む）

10代
14.8%
15.8%
31.3%
18.8%
22.8%
38.6%
16.7%
29.9%
34.6%
11.9%

20代
13.3%
11.6%
15.8%
27.1%
17.8%
26.6%
52.9%
28.2%
22.7%
11.0%

30代
6.9%
4.1%
9.1%
17.5%
10.1%
21.7%
34.9%
18.0%
14.5%
9.6%

40代
50代
60代
5.7% 5.2% 2.6%
3.0% 3.0% 0.8%
7.5% 5.8% 7.7%
9.0% 3.8% 5.1%
7.4% 6.9% 5.4%
14.0% 14.7% 8.7%
19.6% 24.0% 18.2%
10.1%
2.5% 0.0%
14.5% 12.8% 5.1%
5.7% 5.7% 3.4%

このような SNS での投稿について、総支出額に占める投稿したものの割合を調査した結果が図 2.18 で、それを年代別に見たものが表 2.12 である。総支出額に占める割合とは、例
えば、購入・利用した金額の総額が 10,000 円のケースで、そのうち 7,000 円分の商品（またはサービス）のことを SNS に投稿した場合は「総額の 70%投稿した」となる。具体的な質問は、以下のようになる。

◆最近 3 か月に購入・お金を払って利用したもののうち、ＳＮＳにその商品やサービスについて投稿したものについてお伺いします。
購入・利用したものにかけた、金額の総額を思い出してください。
Q. 購入・利用したもののそれぞれの総額のうち、ＳＮＳに投稿した金額はどのくらいの割合に該当しますか。
最も近いものを 1 つお選びください。
※購入・利用したものそれぞれについて、例えば、購入・利用した金額の総額が 10,000 円の場合、そのうち 7,000 円分の商品（またはサービス）のことを SNS に投稿した場合は選択
肢「総額の 70％程度投稿した」をお選びください。
※ただし、旅行など複数人数でいった場合も、あなた 1 人があなた自身に使った支出額をお答えください。
※そういったものがない場合は、選択肢「総額の 0％投稿した」をお選びください。
1.

総額の 0％投稿した（購入・利用したが、SNS に投稿した商品やサービスそのものはない）

2.

総額の 10％程度投稿した

3.

総額の 30％程度投稿した

4.

総額の 50％程度投稿した
54

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

5.

総額の 70％程度投稿した

6.

総額の 90％程度投稿した

7.

総額の 100％程度投稿した（購入・利用した商品やサービスについて、ほぼすべて SNSに投稿した）※実際には、これらの選択肢を支出項目すべてについて用意し、マトリクスでそれぞれ回答
してもらった。
図 2.18 を見ると、図 2.17 と同様に「スポーツ観戦」の投稿割合が最も高く、「旅行・アウトドア・レジャー」、「ゲーム」、「音楽・映像関連」も高いという結果となった。また、全体をならしても 5%以上は SNS に投稿されており、少なからず人々が購入・利用したサービスについて SNS で発信している実態が明らかにあった。また、表 2.12 からは、とりわけ 10
代、20 代がそれを楽しんでいる様子が分かる。

図 2.18SNS で投稿した金額の総支出額に対する割合（支出者における割合）

55

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.12

SNS で投稿した金額の総支出額に対する割合（支出者における割合・年代別）

支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食
旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー
スポーツ観戦ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）
音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連
書籍・雑誌（電子版を含む）

10代
8.2%
20.4%
11.5%
12.5%
21.2%
5.0%
17.0%
19.9%
6.9%
57.6%

20代
5.6%
7.7%
12.5%
8.0%
12.0%
30.2%
14.4%
11.7%
5.1%
46.0%

30代
40代
50代
60代
2.0%
1.1% 0.9% 0.3%
4.5%
3.5% 4.0% 4.1%
10.2%
3.4% 0.8% 3.5%
4.5%
3.5% 3.0% 2.5%
11.2%
7.2% 8.0% 4.9%
17.0% 13.0% 16.0% 12.3%
9.5%
5.7% 0.3% 0.0%
7.7%
7.1% 5.4% 2.5%
3.8%
2.8% 1.8% 1.3%
40.0% 48.6% 32.2% 37.7%

しかしながら、これらすべての支出が SNS 投稿の効果（SNS 映えの経済効果）とはいえない。何故ならば、SNS の投稿がなくてもそれを購入・利用していた可能性は十分にあるからである。そこでここからは、それを識別するために、「意思と関係なく SNS に投稿できなかった」という仮想的な状況を想定し、その場合に支出額がどのくらいだったか質問する。
具体的には、以下のような質問でデータを取得した。

購入・利用したものにかけた、金額の総額を思い出してください。
また、仮に一切、SNS（Facebook・Twitter・Instagram・TikTok など）に投稿できなかったと想定してください。
SNS がなかったなど、意思と関係なく投稿ができなかったと考えてください。
Q. 購入・利用したもののそれぞれの総額のうち、ＳＮＳに投稿した金額はどのくらいの割合に該当しますか。
最も近いものを 1 つお選びください。
※購入・利用したものそれぞれについて、例えば、購入・利用した金額の総額が 10,000 円

でそのうち 7,000 円分の商品(またはサービス)のことを SNS に投稿したが、「ＳＮＳに投稿出来なかったら 3,500 円分しか使わなかった」という場合、選択肢「ＳＮＳに投稿した金額の 50％程度使っていたと思う」をお選びください。
※ただし、旅行など複数人数でいった場合も、あなた 1 人があなた自身に使った支出額をお答えください。
※SNS に投稿できなかったら全く使っていなかったとしたら、選択肢「ＳＮＳに投稿した金額の 0％使っていたと思う」をお選びください。
1.

ＳＮＳに投稿した金額の 0％使っていたと思う（SNS に投稿できなかったら、全く使っていなかった）56

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

2.

ＳＮＳに投稿した金額の 10％程度使っていたと思う

3.

ＳＮＳに投稿した金額の 30％程度使っていたと思う

4.

ＳＮＳに投稿した金額の 50％程度使っていたと思う

5.

ＳＮＳに投稿した金額の 70％程度使っていたと思う

6.

ＳＮＳに投稿した金額の 90％程度使っていたと思う

7.

ＳＮＳに投稿した金額の 100％程度（SNS に投稿できなかったとしても、ほぼ全額使っていた）※実際には、これらの選択肢を支出項目すべてについて用意し、マトリクスでそれぞれ回答
してもらった。
その支出項目ごとの平均値を算出したのが図 2.19 である。図 2.19 を見ると、図 2.18 で高い値であった支出項目が概ね高くなっていることが分かる。ただし、相対的に「音楽・映像
関連」が低くなっているなど、「SNS で多く投稿されている消費」と、「SNS 投稿があったか
ら消費した」というものは、全く同じ傾向を示すわけではないことが分かる（この場合でい
えば、「音楽・映像関連」は SNS に投稿される割合は高いものの、SNS 投稿がなくても購入・利用していたものが多いと解釈できる）。また、年代別に見た表 2.13 からは、これまでと同じように 10 代、20 代において、SNS 投稿を意識しているがために増えた消費（仮にSNS での投稿がなかったら減少したであろう支出額）の割合が特に高くなっていることが分かる。

図 2.19仮に SNS での投稿がなかった場合に、減少したであろう支出額割合の主観的評価（支出者における平均値）

57

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.13

仮に SNS での投稿がなかった場合に、減少したであろう支出額割合の主観的評価（支出者における平均値・年代別）

支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食
旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー
スポーツ観戦ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）
音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連
書籍・雑誌（電子版を含む）

10代
3.2%
3.7%
7.1%
1.6%
4.3%
6.6%
5.0%
4.9%
3.4%
0.9%

20代
2.4%
2.0%
3.2%
5.3%
2.5%
3.8%
9.4%
4.5%
2.8%
1.4%

30代
1.2%
0.4%
1.8%
2.6%
1.5%
3.2%
6.6%
3.1%
1.3%
1.1%

40代
0.9%
0.5%
1.5%
1.8%
1.1%
1.9%
2.5%
1.8%
2.1%
0.9%

50代
0.8%
0.5%
1.3%
0.7%
1.2%
1.1%
1.7%
0.3%
0.9%
0.6%

60代
0.4%
0.1%
0.6%
1.0%
0.6%
1.3%
3.2%
0.0%
0.3%
0.4%

以上の結果を基に、SNS での投稿が支出額に与えているマクロ的なインパクトを推計する。推計式は（2.2）のとおり。
̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅𝑃𝑜𝑠𝑡𝐼𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑗 = ∑6𝑘=1(𝐷𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒𝑃𝑎𝑦
𝑖𝑗𝑘 ∗ 12 ∗ 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑘 ∗ 𝐼𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑘 ∗)𝑛𝑘̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅
𝐷𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒𝑃𝑎𝑦𝑗𝑘 = ∑𝑖=1
(𝐷𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑖𝑗𝑘 ∗ 𝑃𝑎𝑦𝑚𝑒𝑛𝑡𝑖𝑗𝑘 /𝑛𝑘 )（2.2）
ただし、各記号は以下を指す。


𝑃𝑜𝑠𝑡𝐼𝑚𝑝𝑎𝑐𝑡𝑗：支出項目 j における、SNS での投稿があることによる消費押上げ効果（主
観的評価）
（年間）
。



𝐷𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑖𝑗𝑘 ：年代 k の個人 i が支出項目 j について、SNS での投稿がなかった場合に減少したと考えている支出額の割合。

𝑃𝑎𝑦𝑚𝑒𝑛𝑡𝑖𝑗𝑘：年代 k の個人 i の、サービス j に対する最近 3 か月の平均的なひと月当たりの支出額。



𝑛𝑘 ：年代 k のサンプルサイズ。
̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅
𝐷𝑒𝑐𝑟𝑒𝑎𝑠𝑒𝑃𝑎𝑦
𝑗𝑘 ：サービス j について、SNS での投稿がなかった場合に減少したと考えられている年代 k 別平均金額。



𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑘 ：年代 k の人口。



𝐼𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑘 ：年代 k のインターネット利用率。
推計の結果は図 2.20 となる。ただし、単位は億円であり、年間の消費押上げ効果を示している。図 2.20 を見ると、単価が大きく、かつ、SNS での投稿割合の高かった「旅行・アウトドア・レジャー」が最も消費押上げ効果が大きく、2,377 億円にのぼることが確認される。次いで高いのが「外食」の 1,649 億円で、この 2 つが非常に大きい。「スポーツ観戦」
は SNS 投稿による支出額の増加率は高かったものの、もともとの支出額が少ないために最58Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」も低い金額となった。
また、これを年代別に見たものが表 2.14 である。情報収集の経済効果の時と同様、インターネット利用時間が長いとはいえ、元々の支出額が低い 10 代では消費押上げ効果は小さくなっている。ただし、10 代は 15～19 歳しか対象としていないということも要因の 1 つである。逆に最も大きいのは 20 代で、2,227 億円に達した。
以上より、日本全国の 15 歳～69 歳における、SNS 投稿（SNS 映え）による消費押上げ効
果は、約 7,700 億円という結果となった。これは、家計消費額約 285 兆円（2015 年）30の 0.3%を占める計算となる。インターネットでの情報収集がもたらす消費押上げ効果に比べると小さいが、それでも少なくない金額の消費額が SNS 投稿によって押し上げられている実態が明らかになった。

図 2.20

SNS での投稿があることによる消費押上げ効果（全国・億円／年）

消費者庁. (2016). 平成 28 年版消費者白書.
https://www.caa.go.jp/policies/policy/consumer_research/white_paper/2016/index.html
5930

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.14

SNS での投稿があることによる消費押上げ効果（全国・年代別・億円／年）

支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食
旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー
スポーツ観戦ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）
音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連
書籍・雑誌（電子版を含む）
合計

10代
64
72
43
33
128
101
2
51
73
8
574

20代
206
164
100
277
339
553
65
268
178
77
2227

30代
140
26
185
117
249
487
61
90
81
61
1497

40代
222
30
135
88
422
547
36
36
90
51
1657

50代 60代
135
66
41
2
75
28
42
19
321 190
253 436
3
17
1
0
57
21
17
17
944 796

合計
832
336
566
576
1649
2377
184
446
500
231
7696

以上のように、２．２．１．ではインターネットでの情報収集について、２．２．２．では SNS 投稿について、それぞれの消費押上げ効果を定量的に検証した。しかしながら、これらは主観的な評価である。そこで最後に、客観的にインターネットでの情報収集や SNS
投稿と支出額の関係を分析するため、式（2.3）によるモデル分析を行う。
𝑃𝑎𝑦𝑚𝑒𝑛𝑡𝑖𝑗 = 𝛼𝑗 + 𝛽𝑗1 𝑃𝑜𝑠𝑡𝑖 + 𝛽𝑗2 𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡𝑖 + 𝛽𝑗3 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 + 𝛽𝑗4 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒𝑖𝑗 + 𝜀𝑖𝑗（2.3）
ただし、各記号は以下を指す。


𝑃𝑎𝑦𝑚𝑒𝑛𝑡𝑖𝑗 ：個人 i の、支出項目 j に対する最近 3 か月の平均的なひと月当たりの支出額。

𝑃𝑜𝑠𝑡𝑖 ：個人 i がひと月あたりに SNS に投稿している回数（支出項目 j に限らず、投稿
全般）
。



𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡𝑖 ：個人 i のインターネットでの情報収集に関する変数。具体的には、検索エンジンとクチコミサイトの 1 日あたりの利用時間の合計。

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖：個人 i の属性ベクトル。性別、年齢、学歴、結婚有無、住んでいる場
所、世帯収入、ひと月あたりの総支出額。



𝑝𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒𝑖𝑗 ：個人 i が支出項目 j をどれだけ好きか示した変数。具体的には、「1：まったく好きではない」～「5：非常に好きである」の 5 段階評価の結果。

𝛼：定数項。

𝛽𝑗1 、𝛽𝑗2、𝛽𝑗3、𝛽𝑗4：各ベクトルにかかっているパラメータ。

𝜀𝑖 ：誤差項。
各変数の詳しい説明は表 2.15 のようになる。また、各変数の記述統計量をまとめたもの

は表 2.16 である。
60

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.15

変数一覧

変数名

概要

ひと月あたりの支出

本モデルの被説明変数。支出項目 j に対する最近 3 か月の平均的額

なひと月当たりの支出額。

SNS 投稿回数

ひと月あたりに SNS に投稿している回数。支出項目 j に限らず、投稿はすべて含まれる。

情報収集

検索エンジンとクチコミサイトの 1 日あたりの利用時間の合計。

性別（男性）

男性であれば 1 とするダミー変数。

年齢

年齢の実数。

学歴（大卒）

最終学歴が大卒、大学院卒であれば 1 とするダミー変数。本研究の分析対象者には高校生や大学生も存在するが、そのような対象者は自動的に 0 となる。

結婚（既婚）

既婚者であれば 1 とするダミー変数。

大都市圏

大都市圏（東京都・大阪府・愛知県・神奈川県）在住であれば 1 とするダミー変数。

世帯年収

額面での世帯年収。

総支出額

最近 3 か月の平均的なひと月あたりの総支出額。

嗜好支出項目 j をどれだけ好きか示した変数。具体的には、「1：まったく好きではない」～「5：非常に好きである」の 5 段階評価の結果。
表 2.16

記述統計量

項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数
情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（万円）
総支出額（万円）
嗜好（服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ）
嗜好（理髪料・コスメ）
嗜好（家電・スマホ・カメラ・パソコンなど）
嗜好（おもちゃ・ホビー）
嗜好（外食）
嗜好
嗜好（旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー）
嗜好（スポーツ観戦）
嗜好（ゲーム（ゲームソフト購入、課金など））
嗜好（音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連）
嗜好（書籍・雑誌（電子版を含む））

61

平均値
17.85
1.62
0.50
42.78
0.50
0.50
0.37
591.51
15.54
3.53
3.21
3.50
2.97
3.75
3.86
2.76
2.77
3.65
3.62

標準偏差 最小値
65.96
0.00
1.64
0.00
0.50
0.00
14.81 15.00
0.50
0.00
0.50
0.00
0.48
0.00
402.04
0.00
15.04
0.00
1.00
1.00
1.02
1.00
0.86
1.00
1.03
1.00
0.93
1.00
1.06
1.00
1.25
1.00
1.28
1.00
0.99
1.00
1.00
1.00

最大値
450.00
22.86
1.00
69.00
1.00
1.00
1.00
2500.00
261.00
5.00
5.00
5.00
5.00
5.00
5.00
5.00
5.00
5.00
5.00

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」以上を踏まえ、式（2.3）を 10 個の支出項目について推定していく。ただし、この推定には内生性の問題が考えられる。内生性の問題とは、説明変数と誤差項との間に相関があり、通常の最小 2 情報で得られた推定値が過大推定になったり、過小推定になったりする問題である。例えば、「服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ」について分析したときに、SNS 投稿回数の係数が有意に正となったとする。しかしながら、「人にものを見せるという行為が好き」という観察できない変数があり、それをとおして相関している効果と、SNS で投稿したから支出額が増えたという効果の両方が係数に含まれている可能性がある。また、「買ったから SNS に投稿するという逆因果」もあり得る。これらの場合、推定された係数は過大推定となり、実際の影響力より大きく推定してしまう。一方で、「SNS に投稿している人はインドア派でファッションに興味がない」という観察できない変数があり、それをとおして負の相関をしている効果と、SNS で投稿したから支出額が増えたという効果が、やはり係数に含まれていることが考えられる。この場合、推定された係数は過小推定となり、実際の影響力より小さく推定してしまう。
これらの内生性については、操作変数法などで識別できる可能性はあるが(Wooldridge,2010)31、考えられる共通因子が多くて逆因果も考えられ、なおかつバイアスの方向も正負両方あり得る、今回のような複雑なケースでは、クロスセクションデータでの識別が非常に難しい。そこで本研究では、嗜好などをコントロールしたうえでの最小 2 乗法による分析結果をまとめ、少なくとも現象として相関関係がどのようになっているか確認するにとどめる。
さて、最小 2 乗法で各支出項目について推定した結果が表 2.17～表 2.26 である。ただし、支出額や SNS 投稿回数は非常に分散が大きく、不均一分散も見られたため、モデルは両対数型としている。具体的には、「SNS 投稿回数」「情報収集」「世帯年収」「総支出額」の 4 つを対数変換している。また、p 値は White（1980）32の不均一分散に頑健な標準誤差から算出されている。なお、分析には統計ソフト STATA を用いている。
そして、関心のある変数である「SNS 投稿回数」と「情報収集」の弾力性をまとめたもの
が表 2.27 である。表 2.27 を見ると、SNS 投稿については、水準 1%で有意な支出項目が 8
つ、水準 10%で有意な支出項目が 2 つあり、情報収集については水準 1%で有意な支出項目
が 3 つ、水準 5%で有意な支出項目が 6 つあることが分かる。また、いずれも有意な変数は正となった。
前述したように、これらはあくまで内生性を識別していない係数である。しかしながら、「無料で使えるプラットフォームばかり利用していて消費をしなくなった」という、いわゆ
Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section & Panel Data. Cambridge: The
MIT Press.
32
White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test forheteroskedasticity. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 817-838.
6231

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」るプラットフォームが消費を抑えているという批判のような現象が起こっているとすれば、これらの係数はむしろマイナスとなってもおかしくない。それにもかかわらず、全ての係数が有意でないか正になったということは、少なくとも本研究においてはそのような現象は観察されなかったといえる。これまで見てきたようにプラットフォームは生活に入り込んでおり、かつ、それは少なからず消費を押し上げていると考えられる。
表 2.17「服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ」への支出額決定要因推定結果

項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数（対数）情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間（対数）
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（対数）
総支出額（対数）
嗜好嗜好
定数項
サンプルサイズ
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

表 2.18

係数
0.155
0.315
-1.656-0.0080.137-0.264-0.061
0.190
0.743
1.370
-9.241

p値
0.00
0.04
0.00
0.07
0.19
0.03
0.56
0.00
0.00
0.00
0.00
5986

***
**
***
*
**
***
***
***
***

「理髪料・コスメ」への支出額決定要因推定結果

項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数（対数）情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間（対数）
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（対数）
総支出額（対数）
嗜好嗜好
定数項
サンプルサイズ
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

63

係数
0.136
-0.045-0.8170.049
0.274-0.152-0.128
0.203
0.627
1.233
-9.815

p値
0.00
0.75
0.00
0.00
0.01
0.20
0.20
0.00
0.00
0.00
0.00
5986

***
***
***
***

***
***
***
***

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.19 「家電・スマホ・カメラ・パソコンなど」への支出額決定要因推定結果
項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数（対数）情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間（対数）
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（対数）
総支出額（対数）
嗜好嗜好
定数項
サンプルサイズ
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

表 2.20

係数
0.097
0.535
0.851
0.007
0.107
-0.031-0.124-0.0180.415
0.742-6.735

p値
0.00
0.00
0.00
0.06
0.23
0.77
0.16
0.65
0.00
0.00
0.00
5986

***
***
***
*

***
***
***

「おもちゃ・ホビー」への支出額決定要因推定結果

項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数（対数）情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間（対数）
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（対数）
総支出額（対数）
嗜好嗜好
定数項
サンプルサイズ
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

64

係数
0.125
0.229
0.140
-0.015-0.1700.552-0.031-0.0950.223
0.758-3.167

p値
0.00
0.03
0.04
0.00
0.01
0.00
0.64
0.00
0.00
0.00
0.00
5986

***
**
**
***
**
***
***
***
***
***

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.21「外食」への支出額決定要因推定結果

項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数（対数）情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間（対数）
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（対数）
総支出額（対数）
嗜好嗜好
定数項
サンプルサイズ
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

表 2.22係数
p値
0.058 0.07
-0.001 0.99
-0.104 0.27
0.003 0.42
0.581 0.00
0.443 0.00
0.124 0.18
0.209 0.00
1.058 0.00
1.402 0.00
-12.995 0.00
5986

*

***
***
***
***
***
***

「旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー」への支出額決定要因推定結果

項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数（対数）情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間（対数）
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（対数）
総支出額（対数）
嗜好嗜好
定数項
サンプルサイズ
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

65

係数
p値
0.093 0.01
0.786 0.00
-0.075 0.49
0.014 0.00
0.678 0.00
-0.126 0.33
-0.114 0.30
0.099 0.04
0.722 0.00
1.262 0.00
-12.204 0.00
5986

***
***
***
***

**
***
***
***

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.23「スポーツ観戦」への支出額決定要因推定結果

項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数（対数）情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間（対数）
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（対数）
総支出額（対数）
嗜好嗜好
定数項
サンプルサイズ
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

表 2.24

係数
0.118
0.272
0.101
-0.0030.027-0.0230.031-0.0050.114
0.281-1.916

p値
0.00
0.00
0.01
0.03
0.49
0.64
0.45
0.80
0.00
0.00
0.00
5986

***
***
***
**

***
***
***

「ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）」への支出額決定要因推定結果

項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数（対数）情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間（対数）
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（対数）
総支出額（対数）
嗜好嗜好
定数項
サンプルサイズ
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

66

係数
0.149
0.236
0.462
-0.014-0.182-0.285-0.061
0.011
0.181
0.760
-2.915

p値
0.00
0.03
0.00
0.00
0.01
0.00
0.35
0.71
0.00
0.00
0.00
5986

***
**
***
***
***
***

***
***
***

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.25「音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連」への支出額決定要因推定結果

項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数（対数）情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間（対数）
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（対数）
総支出額（対数）
嗜好嗜好
定数項
サンプルサイズ
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

表 2.26

係数
0.320
0.151
0.002
0.003
0.151
-0.664-0.115
0.188
0.372
1.277
-8.166

p値
0.00
0.26
0.99
0.34
0.09
0.00
0.20
0.00
0.00
0.00
0.00
5986

***

*
***
***
***
***
***

「書籍・雑誌（電子版を含む）」への支出額決定要因推定結果

項目
変数
SNS投稿 SNS投稿回数（対数）情報収集 情報収集：検索エンジン・クチコミサイト利用時間（対数）
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
属性
結婚（既婚）
大都市圏
世帯年収（対数）
総支出額（対数）
嗜好嗜好
定数項
サンプルサイズ
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

67

係数
0.058
-0.111
0.511
0.008
0.249
-0.548-0.189
0.104
0.418
1.856
-9.163

p値
0.06
0.41
0.00
0.03
0.01
0.00
0.04
0.01
0.00
0.00
0.00
5986

*
***
**
***
***
**
***
***
***
***

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 2.27

SNS への投稿・インターネットでの情報収集と支出額との弾力性

支出項目
服・履物・アクセサリー・腕時計・バッグ
理髪料・コスメ家電・スマホ・カメラ・パソコンなど
おもちゃ・ホビー
外食
旅行（宿泊・日帰り）・アウトドア・レジャー
スポーツ観戦ゲーム（ゲームソフト購入、課金など）
音楽・映像（映画・ドラマ・アニメなど）関連
書籍・雑誌（電子版を含む）

投稿
弾力性 p値
0.155 0.00
0.136 0.00
0.097 0.00
0.125 0.00
0.058 0.07
0.093 0.01
0.118 0.00
0.149 0.00
0.320 0.00
0.058 0.06

68

***
***
***
***
*
***
***
***
***
*

情報収集
弾力性
p値
0.315 0.04
-0.045 0.75
0.535 0.00
0.229 0.03
-0.001 0.99
0.786 0.00
0.272 0.00
0.236 0.03
0.151 0.26
-0.111 0.41

**
***
**
***
***
**

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

３．データの収集・活用を人々はどう考えているか
第２章において、プラットフォームが人々の生活に入り込んでおり、それが大きな経済効
果を生み出していることを実証的に明らかにしてきた。既に多くのプラットフォームが人々の生活にとってなくてはならないものとなっており、人々は自分に必要ないくつかのプラットフォームを重点的に利用することで、コミュニケーション、情報検索、情報の非対称性の解消（クチコミの利用）、地理的制約のないショッピングなどを行っている。
しかし近年、こういったプラットフォームについて、データの収集・活用に関する議論が活発になってきている。プラットフォーム事業者は、自社のサービスをよりよくして収益をあげるため、ユーザのデータを収集・活用している場合がほとんどである。そのデータは、
氏名・生年月日・住所などのユーザが入力した個人情報に留まらず、ウェブサイトのアクセ
ス履歴、ネットショッピングでの購買履歴、位置情報、ソーシャルデータ（誰とどう交流しているか）などの実に多岐に渡る。
このようなデータの収集・活用は、新規事業・サービスの創出、安価（無料）でのサービ
ス提供、サービスの改善、個々人に合ったサービスの提供等、実に多岐に渡って様々なものを実現している。例えば Facebook は、全世界に大量の無料ユーザを抱え、多くの人が安価で友人と時間的・地理的制約なしに交流しているが、大きな収益をあげている。これは、データを分析し、個々人に合った広告を配信する戦略などが成し得ているといえる。また、フリマアプリであるメルカリやショッピングサイトである Amazon は、ユーザの購買データなどを分析することで、その人にあった商品のおすすめ表示をしている。動画サイトのYouTube やニコニコ動画では、動画閲覧履歴を分析することで、その人にあった動画のおす
すめ表示をしている。そして、検索エンジンである Google や Yahoo!は、多くのユーザのデータを分析することで、数多の情報があるインターネット上で、必要とされる情報が上に表示されるようにしている。さらに、ユーザ 1 人 1 人のデータを収集・活用することで、それぞれの個人に合った情報ソートまで行っている。
また、データの収集・活用の恩恵・経済効果については日本政府も着目しており、「新事
業や新サービスの創出、ひいては、国民生活の利便性の向上につながることが期待される」と、様々な資料で述べている33。
しかしながら、データの収集・活用には、負の側面も付きまとう。具体的には、個人情報の悪用リスクや、個人情報流出のリスクが伴うことが指摘されている。例えば、Facebook で
5,000 万人分の個人情報が流出したという事件は記憶に新しい（2018 年）。また、もうサービスを閉鎖した Google＋は、5,000 万人分の個人情報が流出した恐れがあると発表している。

33

総務省. (2017). 平成 29 年版情報通信白書.
69Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

さらに、このような情報流出のリスクはデジタルプラットフォームに限らない。通信教育の最大手企業のベネッセコーポレーションから 3,500 万人の個人情報が流出した事件もあった。データの収集・活用をしているサービスでは、常に付きまとうリスクといえるだろう。
このような状況で、プライバシーの保護という視点からデータの収集・活用を批判する向きも強い。特に欧州（EU）ではその傾向が強く、一般データ保護規則（GDPR）の施行を通して、個人のデータを保護する方向に動いている。GDPR の目的は、欧州経済領域（EEA：
European Economic Area）においてそれぞれの個人が、自分自身で個人データをコントロー
ルする権利を保障するとされている。原則として加盟国独自の個人データ保護法は廃止され、これが適用される。個人データとして定義されるものは、氏名、メールアドレス、身体的情報など、実に多岐にわたり、事業者が違反すれば制裁金が課される。
その一方で、米国は基本的に自由なデータ収集・活用を支持しており、出来るだけ規制をしない方向である。ただし、ロシアによる米大統領選挙への関与が Facebook のデータを利用して行われていたという疑惑や、Facebook が外部のアプリ開発企業に共有を認めた利用者データの管理に問題があるのではないかという事例が立て続けに起こり、次第にある程度は規制すべきという論調も出てきている34。
また、近年は中国の動きが世界に大きな影響を与えている。中国は世界で一二を争う経済大国となったが、データの収集・活用については独自のスタンスをとっているといえる。基
本的に企業の持っているデータであっても、政府が求めればそのデータを利用することが可能な状態である。また、監視カメラの映像と画像認識技術を大規模に使い、治安維持に活かしている。信用スコアの話も記憶に新しいだろう。信用スコアにおいては、人々の行動を様々な基準で採点し、14 億人いる中国国民の信用度を採点する。2020 年までの全国展開を見込んでおり、個人の行動を追跡して採点するだけでなく、民間企業や政府職員の業務なども評価対象とする計画のようである35。もともと政府の力が強く表現の自由が制限されている国ならではのデータ収集・活用方法であり、国民もそれで治安がよくなったり、利便性が上がったりという利を受け入れている面もある。
このような状況で、日本政府や日本企業がどのようなデータ戦略をとっていけばよいのかという問いは、極めて重要なトピックである。しかしながら、その戦略を考えるうえで、
他国の方針に安易に追随したり、エビデンスなしに議論を重ねて制度設計を行ったりした
場合、実際の国民の意見や価値観が反映されず、社会的厚生を損なう可能性がある。

LaForgia, M., Confessore, N. & Dance, J. X. G. (2018). Facebook Rebuked for Failing toDisclose Data-Sharing Deals. The New York Times.
https://www.nytimes.com/2018/12/19/technology/facebook-data-privacy-criticism.html
35
Kobie, N. (2018). The complicated truth about China's social credit system. WIRED.
https://www.wired.co.uk/article/china-social-credit-system-explained70
34

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

そこで本章では、アンケート調査データを利用することで、人々がプラットフォーム事業者のデータ収集・活用に対してどのように考えているのか、経済価値への換算などを通して分析を行い、日本政府や企業がこれからどうすべきなのかという示唆を得る。分析に用いるのは、アンケート本調査データ（5,986 サンプル）である。アンケート調査の概要は１．２．
３．に記されている。
本章の構成は以下のようになっている。３．１．では、そもそも人々がどの程度データの収集・活用を認知しているかという点について、分析を行う。分析の結果、70%以上の人がデータの収集・活用を認知しており、年代別に傾向はなかった。その一方で、どういったデータが収集されているかという点については、まだ多くの人が正確に認知できていないということが分かった。とりわけ、ソーシャルデータや書き込んでいる内容は収集・活用されていないと考えている人が多かった。さらに、認知の経路としては、「テレビニュース」や「ネットニュース」といったメディアや、「ネット広告の表示のされ方」や「ネットショッ
ピングにおける商品のおすすめ表示」といった実体験によるものが多かった一方で、「ネットサービス・アプリの規約」は 18%に留まった。プラットフォーム事業者は、啓発活動や読みやすい規約を作成するなどで、より認知度向上に努める必要があるといえる。
３．２．では、データの収集・活用に対する人々の期待と不安について分析を行う。分析の結果、まず、70%以上もの人がデータの収集・活用に対して不安感を抱いていることが確認され、とりわけ不安に感じるのは、「氏名・生年月日・住所などの入力した個人情報」となった。ただし、年代によって傾向は大きく異なり、若年層は不安に感じにくい一方で、中高年以上（50 代、60 代）は、かなり不安に感じている。
さらに、不安感決定要因についてモデル分析を用いて定量的に検証した結果、特に性別と年齢が大きく影響を与えており、「女性」であることや、「年齢が高い」ことが、不安感を高めることが分かった。また、ネットリテラシーが高まったり、データ収集・活用を認知していたりすると不安感を強く感じる傾向が見られた。また、メディア利用時間が長いと不安感が増すという結果も得られた。
その一方で、データの収集・活用がもたらす利便性を、「データの収集・活用を一切しない」「マクロ的にデータを取集・活用する」「個人レベルでデータを収集・活用する」の 3 段
階について分析した結果、多くの人がデータ収集・活用による利便性について高く評価していることが分かった（「収集・活用を一切しない」に比べ、個人レベルでデータを収集・活用する」機能（自分にあった広告や商品の表示）を支持する人は、約 2 倍となった）。そして、
その傾向は若年層で強く、とりわけ 10 代は非常に高く評価していることが確認された。
３．３．では、データの収集・活用がもたらしている便益と不安について、人々の評価を経済的に測る。具体的には、データの収集・活用に対する人々の支払い意思額を CVM によ71

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」って推定することで、その価値（主観的に評価した消費者余剰）を定量的に検証する。ただし、支払い意思額はマイナスからプラスまで考慮する（データの収集・活用をむしろしてほ
しくない場合、支払い意思額がマイナスとなるように問いを設計する）。
日本で利用者の多い主要サービス 20 種類を対象に分析を行った結果、いずれのサービスにおいても、90%程度の人が支払い意思額 0 円となった。つまり、これまで見てきたように不安に感じている人が多くおり、利便性を感じている人も少なくない人数いたが、実際には多くの人にとってそれらの効果は打ち消し合っていて、支払ってまでデータの収集・活用をなくしたり、あるいはこのまま続けてほしいと強く希望したりする意思はないといえる。
このことは、仮にデータの収集・活用がプラットフォーム事業者の収益を増加させて無料でのサービス提供を実現している場合、データの収集・活用が一律に制限されて有料化を余儀なくされると人々にとって大きな負効用が生まれることを示唆している。ただし、支払い意思額の平均値を確認すると、14 のサービスにおいてマイナスとなり、6 のサービスにおいてプラスとなった。また、いずれのサービスも、支払い意思額の平均値の絶対値が 10 円（月額）を超えることはなかった。
このような支払い意思額について、モデル分析から支払い意思額決定要因を定量的に検証した結果、まず、属性については、年齢、性別、学歴、結婚有無などが影響を与えており、
とりわけ年齢が高くなると支払い意思額が減少する傾向が強く見られた。具体的には、年齢が 1 歳増えると支払い意思額（月額）が 0.537 円減少するというものであり、対象で最も年齢の低い 15 歳と最も年齢の高い 69 歳では、実に 29 円も支払い意思額が異なる計算となる。
全てのサービスについて支払い意思額の平均値の絶対値が 10 円以内であったことを考えると、この効果がいかに大きいかが分かる。実際、10 代、20 代の支払い意思額平均値はプラスだったのに対し、20 代以上、とりわけ 50 代、60 代はマイナスとなっていた。
次に、ネット精通度やメディア利用については、前述したように不安感を増している一方で、支払い意思額には有意性の影響を与えていた。つまり、データ収集・活用にポジティブになるといえる。結局、ネット精通度が高くなったり、メディア利用時間が増えたりすると、詳しくなることによって不安感は増す一方で、その利便性も認識して評価するようになり、全体で見るとむしろデータ収集・活用を積極的にしてほしいと思うようになるといえる。
以上を踏まえ、データ収集・活用がもたらす便益の総主観的評価を推計したところ、10 代と 20 代では約 100 億円の便益を得ている（ただし、10 代は 15～19 歳に限る。10～14 歳が
15～19 歳と同程度と仮定すると、約 135 億円となる）一方で、30 代以上では約 400 億円の不利益が発生しており、とりわけ 50 代、60 代でその値は高いことが分かった。そして、15～69 歳が得ているマクロ的な便益は合計約－300 億円となった。さらに、これをポジティブな人（データ収集・活用に対してお金を払ってでもしてほしいと思う人）のみに絞ると＋480
72

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

億円、ネガティブな人（データ収集・活用に対してお金を払ってでもしてほしいと思う人）のみに絞ると－780 億円となった。
便益が約－300 億円ということは、データの収集・活用は人々に不利益を与えており、プ
ラットフォーム事業者がそれを行わない方が消費者の便益は増加するといえる。しかしながら、対象とした 20 個のサービスというのは極めて利用者が多く、売上高の高いサービス
であり、300 億円という金額はこれらのサービスの総売上高に比して非常に小さい。仮に人々の便益を高めることを目的にデータの収集・活用を規制した場合、社会的厚生が低下する可能性がある。
また、年代による違いも考慮する必要がある。子供の頃からインターネットに触れている世代では、データの収集・活用による便益を評価しており、むしろしてほしいと考えている。
主たる政策決定者の価値観でデータの収集・活用を規制すると、インターネットに慣れ親しんでいる若年層の便益が低下する結果となる。さらに、10 年後、20 年後、今の若年層のような層が増えて過半数を占めたとき、マクロ的に見てもデータの収集・活用が規制されていることが人々の便益を下げることが予想される。さらにこのことは、10 代、20 代はデジタル関連の新しいことにポジティブであり、若い世代を対象としたサービスでのデータ収集・活用を活かしたサービス展開は、受け入れられやすいことを示している。
そして、データの収集・活用が、Bloomberg（2018）36などが指摘するようにサービスの無料実現に必要だとすれば、規制によってサービス有料化が進む可能性があり、図 3.19 のよ
うにほとんどの人が支払い意思額 0 円であることを考えると、大きな社会的負厚生をもたらす可能性がある。実際、中尾（2018）37では、GDPR でインターネット有料化が進む可能性を指摘しており、Google は EU での Android の Google サービスを有料化した。Google の
例は EU 圏で端末を販売するメーカーに対してであり、消費者に対して直接的に有料化しているわけではないが、その結果が端末料金として消費者に転嫁されている可能性もある。

３．１．データの収集・活用の認知
ネットサービスでのデータの収集・活用に対する人々の態度を検討する前に、そもそもどれくらいの人が認知しているかということは、関心の高いところである。あまりに認知されていない場合、人々は誤った認識のもとでネットサービスを利用している恐れがある。
それを調査するため、「あなたのデータを収集されていること」と「収集したあなたのデBloomberg Opinion: Editorial Board. (2018). Europe Misfires on Google. Bloomberg Opinion.
https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2018-07-19/google-5-billion-dollar-fine-is-a-europeanunion-misfire
37
中尾真二. (2018). GDPR で「ネットの有料化」が加速する可能性は高い. DIAMOND
online. https://diamond.jp/articles/-/171974
7336

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」ータをサービスに活用していること」の 2 点について質問をした。その結果が図 3.1 である。ただし、全員に同じ認識で回答してもらうため、実際の質問では、質問文の前に以下のように例示を行った。

あなたが SNS、メッセージアプリ、ネットショッピング、E メールなどのネットサービスを利用すると、提供企業はあなたのデータを収集し、サービスに活かしています。
例えば、あなたの閲覧履歴や入力した個人情報などのデータを収集し、SNS であなたにあった（個人個人にカスタマイズした）広告を表示したり、ネットショッピングであなたにあった商品のおすすめ表示をしたりしています。
Q. あなたはそれらを知っていましたか。
図 3.1 を見ると、「非常によく知っていた」「だいたい知っていた」の人がいずれも 75%程度存在し、多くの人がデータの収集・活用を認知したうえでインターネットを利用していることが分かる。
「全く知らなかった」人は 7％に留まる。
さらに、「非常によく知っていた」～「全く知らなかった」を 4 件法で 4～1 点にした後、データの収集と活用の平均値を算出して認知指標とした。その年代別傾向を見たものが図3.2 である。インターネットに慣れている若い世代ほど認知していると想定されていたが、実際には年代による傾向はほとんどなく、60 代が多少低いだけに留まった。年代を問わず、
ネットサービスがデータの収集・活用をしていることは広く知られているといえるだろう。

図 3.1

データの収集・活用に対する認知割合74Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 3.2

データの収集・活用の認知指標（年代別）

では、特にどのようなデータが収集・活用されていると考えているのであろうか。
「氏名・生年月日・住所などの入力した個人情報」など 6 項目について、収集・活用されていると考えているものを複数選択してもらった結果が図 3.3 である。ただし、対象は先ほどの設問で「非常によく知っていた」「だいたい知っていた」のいずれかを答えた、データの収集・活用認知者である。これらの項目は GDPR が定めている個人データなどを参照しながら作成しており、いずれもネットサービスにおいて収集・活用されているデータとなっている。つ
まり、全ての人々が正しく認知していれば、いずれの項目も 100%となる。
図 3.3 を見ると、「ウェブサイトのアクセス履歴（閲覧履歴）」や「ネットショッピングでの購買履歴」といった履歴情報は高い割合で認知されているのに対し、「ソーシャルデータ（誰とどう交流しているか）」や「書き込んでいる（投稿している）内容」の認知は低いことが確認される。これらはいずれも、利用者の多い SNS で収集・活用されているデータである（企業の方針にもよる）。プラットフォーム事業者は、啓発活動や読みやすい規約を作成するなどで、より認知度向上に努める必要があるだろう。
さらに、これを年代別に見たものが表 3.1 である。ただし、「上記にはない」を除く各項
目について、
1 番目と 2 番目に高い割合だった年代のセルに色を付けている。表 4.1 からは、全体の認知に目立った傾向はないものの、項目による違いがかなりあることが分かる。「個人情報」や「履歴情報」については中高年が認知している一方で38、「ソーシャルデータ」や「書き込んでいる内容」については若年層が認知しているという結果となった。
その理由はいくつか考えられるが、どのサービスを主として使っているかが影響しているということが要因の 1 つとして挙げられる。若年層は SNS などの交流サービスを主として使っているのに対し、中高年はショッピングサイトやその他ウェブサイトを主として使

38

ただし、個人情報については 30 代、40 代の認知が低いという結果となった。
75

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」っている。その結果として、若年層はソーシャルデータや書き込んでいる内容について認知
し、中高年は履歴情報について認知した。実際、平日と休日のインターネットサービス利用時間を取得し、1 日当たりの利用時間を年代別に見た図 3.4 を見ると、そのようなインター
ネット利用傾向が顕著に表れている。中高年は全体的にインターネット利用時間が短いにもかかわらず、ネットニュースやショッピングサイトでは、若年層並みに利用している。
また、そもそも個人情報やデータの収集・活用に対して、中高年の方が若年層より敏感であるのであろう。そのため、同程度のサービス利用では、中高年の方がデータの収集・活用を認知しているといえる。そして、個人情報については、そもそもインターネットサービス
以外でもクレジットカード申し込みなど様々な場面で意識することであり、人生経験豊富な人の方が収集・活用を認知していると思われる。

図 3.3 データ収集・活用されていると考えている人の割合（複数回答／認知者が対象）
表 3.1

データ収集・活用されていると考えている人の割合（年代別／認知者が対象）

項目
氏名・生年月日・住所などの入力した個人情報
ソーシャルデータ（誰とどう交流しているか）
書き込んでいる（投稿している）内容
ウェブサイトのアクセス履歴（閲覧履歴）
ネットショッピングでの購買履歴
位置情報
上記にはない全体（上記にはない除く）

10代 20代 30代 40代 50代 60代
59% 58% 51% 55% 62% 71%
42% 41% 35% 33% 29% 24%
49% 47% 39% 38% 35% 36%
68% 70% 76% 78% 77% 76%
65% 68% 73% 79% 80% 83%
38% 41% 49% 52% 49% 47%
7% 9%
9%
7%
6%
5%
54% 54% 54% 56% 55% 56%

76

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 3.4

各サービスの 1 日当たり平均利用時間（分／年代別）

最後に、データの収集・活用について、何から知ったのかまとめたものが図 3.5、年代別に見たものが表 3.2 となる。なお、これらもデータの収集・活用の認知者を対象とした値である。図 3.5 を見ると、「テレビニュース」や「ネットニュース」といったメディア及び、「ネット広告」や「商品のおすすめ表示」という実体験の 2 種類が、認知経路として多いことが分かる。本プロジェクトで行った 20 代の若者を対象としたヒアリング調査でも、ほぼすべての人がこの 2 種類のいずれかから認知していたため整合性がある。
その一方で、「ネットサービス・アプリの規約」は 18%と高くない結果となった。昨今、サービスの利用規約が長すぎることは問題視されている。利用規約に書いてあることは利用者の許可のもと実行可能であるとサービス事業者は考えているが、実際には利用規約はどのサービス・アプリでも長すぎ、ユーザがすべての利用規約を読むことは既に非現実的になっている。
実際、イギリスの企業が行った実験では、2 週間でアプリの利用規約に同意した 22,000 人のうち、規約内の文言を基に企業に指摘した人は 1 人に留まった39。この実験では、利用規約に「地元の公園に落ちている動物のフンを掃除する」「野良猫や犬にハグをする」などのボランティア活動に参加する旨が書かれており、アプリの利用規約としては不自然で同意し難い設計となっていた。ただし、この項目について会社に指摘をした人には景品を提供す
るとも同規約内に書かれていて、しっかり読めば景品をもらえるという実験であった。それ

Jones, R. (2017). 22,000 People Agree to Clean Toilets for WiFi Because They Didn't Read theTerms. GIZMODO. https://gizmodo.com/22-000-people-agree-to-clean-toilets-for-wifi-because-t1796959482
77
39

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」で指摘してきた人が 1/22,000 しかいなかったというわけである。
長く難しい利用規約となると、ユーザは読まずに同意をしてしまう。その結果、いくらどのようなデータをどのような目的で利用するのか、丁寧に利用規約に書かれていても、実際にはそこから認知する人は 18%に留まってしまったといえる。より多くの人が分かりやす
く読めるような利用規約の書き方について、業界全体で検討するのが望ましいと考えられ
る。

図 3.5

データの収集・活用を何で知ったか（複数回答／認知者が対象）

続けて、表 3.2 を見ると、認知経路が年代によってかなり異なることが分かる。「テレビニュース」や「新聞・雑誌」といった既存マスメディアから認知しているのは中高年以上が多く、「SNS でのほかの人の投稿」や「友人・知人から聞いて」といった交流の中で知るのは若年層が多い。中高年以上はマスメディアを良く利用していること、若年層ではインターネット利用は生活に密着しており、話題に出やすいことが影響していると考えられる。「ラジオ」は 10 代が多かったが、昨今 radiko などのアプリの利用でラジオを聴取する機会が増えているのが理由として考えられる。
興味深いのは、「ネット広告の表示のされ方」「ネットショッピングにおける商品のおすすめ表示」が、中高年以上の方が若年層に比べてはるかに高い認知経路となっている点である。
図 3.4 のとおりショッピングサイトの利用時間は若年層と中高年以上でほとんど変わらず、広告に至っては SNS 利用時間の長い若年層の方が圧倒的に長く見ているはずである。この理由としては、若年層にとってはあまりにも自分にあったものが表示されるのが日常になっていて認知経路とならなかったことや、インターネットにまだそれほど慣れていない中
高年以上は、広告やおすすめ表示も注意深く見ているといったことが考えられる。
78

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 3.2 データの収集・活用を何で知ったか（認知者が対象／年代別）
項目
テレビニュース
新聞・雑誌
ラジオ
ネットニュース
SNSでのほかの人の投稿
友人・知人から聞いて
ネット広告の表示のされ方
ネットショッピングにおける商品のおすすめ表示
ネットサービス・アプリの規約
その他

10代 20代 30代 40代 50代 60代
34% 37% 37% 41% 44% 47%
9% 15% 15% 16% 21% 31%
6% 5% 4% 3% 2% 5%
33% 36% 40% 41% 38% 27%
13% 13% 10% 7% 5% 4%
21% 15% 14% 12% 13% 13%
25% 32% 34% 36% 37% 43%
23% 30% 35% 40% 42% 52%
24% 19% 21% 17% 16% 16%
11% 13% 10% 8% 10% 6%

３．２．データの収集・活用に対する人々の期待と不安
３．１．では、人々のデータ収集・活用に関する認知について見てきた。その結果を踏まえ、３．２．では人々がデータの収集・活用に対してどのような不安を抱いているのか、そして、そこから受ける利便性をどのように評価しているのか分析する。

３．２．１．データの収集・活用に対する不安
まず、「氏名・生年月日・住所などの入力した個人情報」や「ソーシャルデータ（誰とどう交流しているか）」などの各項目におけるデータの収集・活用について、どのように感じるか調査した。その結果が図 3.6 である。なお、これらの項目は図 3.3 の項目に対応している（ただし、SNS とメッセージアプリを分けている）。

図 3.6

データの収集・活用を不安に感じるか

図 3.6 を見ると、全ての項目において不安に感じている人が大半を占めており、とりわけ79Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」「氏名・生年月日・住所などの入力した個人情報」でその傾向が顕著なことが分かる（84%にのぼる）。元々オープンな投稿の多い「SNS で投稿している内容」はやや低いが、それでも 50%を超える結果となっている。三菱総合研究所（2017）40の「安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究の請負報告書」では、パーソナルデータ提供に対して日本、韓国、
中国といったアジア圏の国で不安感が強いことが指摘されており（とりわけ日本）、結果に整合性がある。ただし、三菱総合研究所（2017）では不安を感じている人が約 85%もいたのと比べると、本調査の値は 10%程度少なくなっている。その要因としては、本アンケート調
査では「どちらでもない」を選択肢に用意していること、対象者に 10 代を含んだうえで人口比に応じて 6,000 弱41のサンプルを集めていることなどが考えられる。
また、「非常に不安を感じる」～「全く不安を感じない」の 5 段階を 5～1 点にし、各項目の年代別の傾向を見たのが表 3.3 である。ただし、各項目について不安感の強い上位 2 つの年代のセルに色を付けている。また、全ての項目の平均値をとったものが「不安感指標」である。
表 3.3 からは、項目に関係なく 50 代、60 代の人が全般的に不安に感じている傾向が顕著に見られる。これは、20 代を対象とした本プロジェクトのヒアリング調査でも、多くの人があまりデータ収集・活用に不安に感じず、むしろ利便性が高いのでもっと活用してほしいと言っていたのと一致する（ただし、それでも「どちらでもない」の 3 は全体的に超えている。位置情報は若年層も不安に感じているが、これは学生が対象のネット炎上などで、位置情報を基に個人情報が特定されるような事例が多発していることなどが影響していると考えられる。
表 3.3 データの収集・活用を不安に感じるか（年代別）
項目
氏名・生年月日・住所などの入力した個人情報
ソーシャルデータ（誰とどう交流しているか）
SNSで投稿している内容
メッセージアプリで送受信している内容
ウェブサイトのアクセス履歴（閲覧履歴）
ネットショッピングでの購買履歴
位置情報
上記1～7も含むデータ収集全般
不安感指標（全体平均値）

10代
4.15
3.66
3.47
3.77
3.49
3.25
4.12
3.81
3.71

20代
4.12
3.66
3.52
3.81
3.55
3.45
4.05
3.84
3.75

30代
4.24
3.83
3.63
3.87
3.72
3.65
4.09
3.93
3.87

40代
4.27
3.85
3.62
3.86
3.77
3.75
4.06
3.98
3.89

50代
4.33
3.91
3.69
3.87
3.85
3.84
4.17
4.07
3.97

60代
4.28
3.93
3.63
3.81
3.87
3.81
4.07
4.05
3.93

三菱総合研究所. (2017). 安心・安全なデータ流通・利活用に関する調査研究の請負報告書. 総務省. http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/h29_02_houkoku.pdf
41
三菱総合研究所（2017）では国際比較が主たる関心事であったため、日本のサンプルは1,000 に留まる。
40

80

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

一方、不安に感じるかという感情的な部分ではなく、データの収集・活用がサービス利用の判断に実際に影響があるか確認したものが図 3.6 である。ただし、「サービスの利用自体を全く検討したことがない」と、サービス利用の意思を過去に一度も持ったことのない人は対象から除外してグラフを描いている。
図 3.7 を見ると、図 3.6 のようにデータの収集・活用に不安に感じている人は多い一方で、「サービス利用の判断に影響しない」が最も高い水準で 42%～55%と最も高い水準となった。漠然とした不安は感じているものの、利便性が高く無料で利用できるサービスの利用を実際に止めるような不安ではないといえる。また、不安感が利用の有無に影響がない人にまで対象を広げると、全体的に約 80%の人は利用に対して影響を与えていないといえる。ただし、「収集されたくない内容は投稿しないなどの工夫をしているサービスがある」といったように、意識したうえで何らかの工夫をしている人もいる。
その一方で、「データが収集されていることを知り利用をやめたサービスがある」「データ
収集が嫌で利用しなかったサービスがある」といった人が、どの項目でも 20%程度存在す
ることにも注目したい。このことは、データを収集・活用しないことで差別化されたサービ
スが、市場において十分なニーズを持っていることを示している。

図 3.7

データの収集・活用がサービス利用にどのような影響を与えるか

３．２．２．不安感決定要因の定量的分析
このように、データの収集・活用に対する不安感は、日本人の間で高いといえる。では、このような不安感はそもそも何によって決定づけられているのだろうか。３．２．１．では
年代別に明らかな傾向があることが確認されたが、それは単純に年齢によるものなのか、あるいは、ネットリテラシーなど別の共通要因による相関なのだろうか。この不安感決定要因（どのような人が、どう不安に感じるのか）が明らかになれば、特にどのようなサービスを81Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」展開する時に不安感のケアが必要かといった企業戦略や、どのような啓発活動が必要かといった施策を検討する材料となる。そこで本節では、個人のデータ収集・活用に対する不安感決定要因モデルを構築・分析し、不安感を決定づける要素が何か特定する。
分析に用いるモデルは、個人 i の不安感指標（1～5 点）に対して属性・インターネット精通度・メディア利用時間の 3 つが影響を与えているとする以下の（4.1）式である。
𝐴𝑛𝑥𝑖𝑒𝑡𝑦𝑖 = 𝛼 + 𝛽1 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 + 𝛽2 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑒𝑡𝑖 + 𝛽3 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖 + 𝜀𝑖
（4.1）
ただし、各記号は以下を指す。


𝐴𝑛𝑥𝑖𝑒𝑡𝑦𝑖 ：個人 i の不安感指標（1～5 点）。

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 ：個人 i の属性ベクトル。性別、年齢、学歴、結婚有無。

𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑒𝑡𝑖：個人 i のインターネット精通度ベクトル。ネットリテラシー指標、ネット総
利用時間、データ収集・活用認知指標。

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖 ：個人 i のメディア利用ベクトル。ネットニュース閲読時間、テレビ視聴時間、新聞閲読有無、ラジオ聴取有無。

𝛼：定数項。

𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 ：各ベクトルにかかっているパラメータ。

𝜀𝑖 ：誤差項。
各変数の詳しい説明と、不安感指標への影響の仮説は表 3.4 のようになる。また、各変数の記述統計量をまとめたものは表 3.5 である。
表 3.4
変数名

概要

不安感

本モデルの被説明変数。1～5

指標までの値をとり、値が高いほ

変数一覧
仮説

ど不安感が高いとなる。詳し
くは３．２．１．を参照。
性別（男

男性であれば 1 とするダミー先行研究では、女性の方が男性よりも不安感を

性）

変数。

覚えたり、不安症になったりしやすいことが指82

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

摘されている4243。よって、不安感にマイナスの影響と考えられる。
年齢表 3.3 からも明らかな通り、年齢が高くなるに

年齢の実数。

つれ不安感が増すと考えられる。
学歴（大最終学歴が大卒、大学院卒で学歴が高い場合、データの取り扱いについてよ卒）

あれば 1 とするダミー変数。

り知識がある可能性がある。その効果は 2 通り

本研究の分析対象者には高校考えられる。第一に、詳しいがゆえに漠然とし生や大学生も存在するが、そた不安感が減少する効果。第二に、詳しいがゆのような対象者は自動的に 0

えに色々不安になる要素を知っており、不安感となる。

が増加する効果。両面考えられるため、符号は予測できない。

結婚（既既婚者であれば 1 とするダミ

家族を持っている方がデータの取り扱いに敏

婚）

ー変数。

感になり、不安感が増すと考えられる。

ネット

本條（2014）44 、高比良ほか

学歴と同様に、不安感が減少する効果と増加す

リテラ（2001） 、叶ほか（2016）

る効果の 2 通りが考えられるため、符号はどちシー指などを参照し、10 問からなるらもあり得る。

標

ネットリテラシー質問に対す

45

46

る回答の平均値をネットリテ
ラシー指標とした（1～5 点）。
詳細は表 3.6 を参照。
ネット

ながら利用などを含めた、1 日

インターネット利用時間が長くなれば、データ

総利用におけるインターネット利用の収集・活用が実際にはそれほど大きな問題に時間時間。平日と休日それぞれに繋がることは少ないということを経験で気づついて聞き、1 週間におけるき、不安感が減少すると考えられる。ただし、Sax, L. (2016). Why Do Girls Tend to Have More Anxiety Than Boys?. The New York Times.
https://well.blogs.nytimes.com/2016/04/21/why-do-girls-have-more-anxiety-than-boys/?smid=twnytimes&smtyp=cur&_r=3
43
Remes, O., Brayne, C., van der Linde, Rianne, & Lafortune, L. (2016). A systematic review ofreviews on the prevalence of anxiety disorders in adult populations. Brain and Behavior, 6(7), 1-33.
44
本條晴一郎（2014）国際比較のための心理尺度を用いたソーシャルメディア利用の研究―信頼，文化的自己観，および高コンテクスト／低コンテクストコミュニケーション―.
モバイル社会研究所ワーキングペーパー, (11).
45
高比良美詠子, 坂元章, 森津太子, 坂元桂, 足立にれか, 鈴木佳苗, ... & 坂元昂. (2001).
情報活用の実践力尺度の作成と信頼性および妥当性の検討. 日本教育工学雑誌, 24(4), 247256.
46
叶少瑜, 歳森敦, & 堀田龍也. (2016). 大学生のメディア/ソーシャルメディア使用とネッ
ト・リテラシーとの因果関係, 及び社会的スキルと性別の効果. 日本教育工学会論文誌, 40(3), 165-174.
42

83

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」平均的な利用時間（時間/日） 本変数のみ因果の方向が明確ではなく、不安感を算出している。詳細は第 2が低いからインターネット利用時間が増加す

章参照。

るということも考えられる。いずれの場合も、符号はマイナスとなる。

データ

データ収集・活用について認

学歴やネットリテラシー指標と同様、不安感が収集・活知しているかどうかを表した

減少する効果と増加する効果の 2 通りが考え

用認知指標（1～4 点）。詳細は３．１． られるため、符号はどちらもあり得る。

指標

参照。

ネット

1 日当たりの平均的なネットメディアに触れる時間が長ければ長いほど、ネ

ニューニュース閲読時間（時間）ットサービスにおけるデータ収集・活用についス閲読ての知識は増えると考えられる。ただし、学歴

時間やネットリテラシー指標、認知指標と同様、符号はどちらもあり得る。

テレビ

1 日当たりの平均的なテレビ

視聴時

視聴時間（時間）

同上

間
新聞閲

新聞を閲読しているか新聞は利用時間の平均値が短いことや、利用者が少ないことから、閲読していれば 1 とするダ読

ミー変数化する。符号はどちらもあり得る。
ラジオ

ラジオを聴取しているか

同上

聴取
表 3.5

分析に用いる変数の記述統計量47

項目
被説明変数
属性

変数
不安感指標
性別（男性）
年齢
学歴（大卒）
結婚（既婚）
ネット精通度 ネットリテラシー指標
ネット総利用時間（時間）データ収集・活用認知指標
メディア利用時 ネットニュース閲読時間（時間）間
テレビ視聴時間（時間）
新聞閲読
ラジオ聴取

47

平均値
3.874
0.503
42.781
0.495
0.497
3.028
4.642
2.862
0.469
1.996
0.514
0.332

標準偏差
0.788
0.500
14.812
0.500
0.500
0.665
3.658
0.783
0.548
1.598
0.500
0.471

最小値
1.000
0.000
15.000
0.000
0.000
1.000
0.000
1.000
0.000
0.000
1.000
1.000

最大値
5.000
1.000
69.000
1.000
1.000
5.000
24.000
4.000
6.000
5.000
0.000
0.000

ネット総利用時間は、第 2 章で見たようにながら利用も含めた総利用時間を指してい84

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 3.6 ネットリテラシー指標項目一覧
番号

項目

1

インターネットを使って必要な情報を探すことができる

2

インターネット経由の情報に対して、真偽が判断できる

3

自分はインターネットを使うことに精通している

4

自分はインターネットで情報を探すことに関して知識が深いと思う

5

インターネットで知ったことを、後で本などで確認することがある

6

インターネット上で噂を聞いた時には、それがどのくらい根拠があるかを確認している

7

インターネット上で対立する意見があるときは、いつも両方の言い分を見比べて、それぞれの良し悪しを判断するようにしている

8

インターネットを通じて新しい知り合いを作ることができる

9

インターネットを通じて見知らぬ人とのコミュニケーションを持つようにしている10

インターネットを用いて積極的にコミュニケーションを行うことができる※「非常に当てはまる」～「全く当てはまらない」の 5 段階で評価。最終的に平均値をネッ
トリテラシー指標とし、点数が高いほどネットリテラシーが高いとした。
以上を踏まえ、式（3.1）を最小 2 乗法で推定した結果が表 3.7 である。p 値は White（1980）の不均一分散に頑健な標準誤差から算出されている。また、表には標準化係数（標準化偏48回帰係数）も掲載している。標準化係数とは、全ての変数の平均値を 0、標準偏差を 1 としたうえで推定した結果のパラメータ（係数）であり、他の説明変数が一定という条件のもと、当該説明変数が 1 標準偏差変化した時に、標準化された被説明変数が何単位変化するか表した値である。主として説明変数同士の説明力を横比較する際に用いられる49。この標準化る。調査方法としては、まず「身の回りの支度」などの項目について平日・休日の時間をそれぞれ聞いたのち、それぞれの項目におけるインターネット利用割合を、ながら利用を含めた形で質問した。最大値 24 時間は非常に長いが、主体的でないインターネットを利用した音楽視聴をずっと行っている場合などは十分に考えられる（睡眠中も音楽をかけている可能性がある）。24 時間回答者の生活時間や他の回答を見ても、全ての人についていい加減回答者と思われる証拠は確認されなかったため、本分析でも分析対象に含める。
48
White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test forheteroskedasticity. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 817-838.
49
通常の係数（偏回帰係数）は、それぞれの変数の効果解釈には向いている。例えば、表4.6 の性別（男性）の解釈は、他の説明変数が一定である場合、男性であると女性よりも不快感が 0.315 低いとなる。しかしながら、この－0.315 という数値と、ネット総利用時間の係数－0.008 を横比較し、単純に性別による効果が大きいということはできない。何故ならば、ネット総利用時間を現在時間で表しているが、これを分で表すか、秒で表すか、はたまた 10 時間で表すかによって係数は大きく変動するものであり、説明変数同士の横比較は無意味である。その問題を解決するのが標準化係数となる。
85

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」係数については別途図 3.8 にまとめており、グラフによる横比較を行っている。なお、分析には統計ソフト STATA を用いている。
まず、それぞれの係数を確認していく。属性ベクトル𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 においては、性別（男性）が有意に負である一方で、年齢と学歴が有意に正となった。性別については、男性
であると女性よりも不安感指標が 0.315 低くなるという結果であり、仮説どおりである。次に、年齢については、年齢が増えると不安感指標が 0.004 増加するというものであり、これも表 3.3 で見た傾向がそのまま出ているといえる。学歴は、仮説では 2 つの符号が共にあり得ると考えていたが、推定の結果、大卒であるとそうでない人に比べて不安感指標が 0.050
高くなることが分かった。データ収集・活用認知指標は別の変数でコントロールしているため、より詳細にどのような使われ方をしているか、どういったリスクがあるかということを知っていると不安感が増すと考えられる50。
ネット精通度ベクトル𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑒𝑡𝑖 においては、ネットリテラシー指標とデータ収集・活用認
知指標が有意に負となった一方で、ネット総利用時間は有意に負となった。ネットリテラシ
ー指標とデータ収集・活用認知指標は、いずれも正負両方あり得ると考えられたが、共に正となっている。つまり、ネットリテラシーやデータ収集・活用認知が高まると、不安感が増加するといえる。
インターネットの知識が増えれば、漠然とした不安感は減り、データ収集・活用の利便性を知る一方で、自分のデータがどのように収集されているか、また、どういったリスクがあるかも知ることとなる。一見すると、2 つの方向が共に強化されそうなものである。しかしながら、その中で、日常的に当たり前となっていることについて利便性を意識することは少ないが、個人情報流出などは大々的にニュースになることもあり、記憶に残りやすくなると考えられる。その結果、心理学でいうところの認知バイアス（利用可能性ヒューリスティック51）によってリスクの方が思い出されやすくなり、不安かどうか聞かれると不安感が高いと答えるという解釈ができる。
一方で、ネット総利用時間が負ということは、データの収集・活用のリスクについて実経
験で把握している場合には、不安感はむしろ減少するといえる。ただし、表 3.4 で述べているとおり、逆因果が存在しており、パラメータは過小推定となっている。本来は識別すべき学歴のみでは必ずしもそうは言えないが、ネットリテラシー指標やデータ収集・活用認
知指標も有意に正であることを踏まえると、この解釈が妥当であると考えられる。
51
利用可能性とは、ある事象について考えたり評価したりする際に、記憶の中で最近の事
例やかつての顕著な事例を思い出して評価することを指す。また、ヒューリスティックとは、人が意思決定する際の一定の法則のことである。つまり、利用可能性ヒューリスティ
ックとは、ある事象について意思決定・判断する際に、思い出しやすい事例を優先して判断する傾向のことを指す。
50

86

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

ところであるが、適切な操作変数がないこと、並びに本変数が主たる関心事ではないため、ここでは因果の方向を識別しないで推定している。
続けて、メディア利用ベクトル𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖を見ると、新聞閲読とラジオ聴取が有意に正となった。先述と同様に理由と考えられ、認知バイアスによってリスクの方が思い出しやすくなっていると解釈できる。
表 3.7

不安感決定要因の推定結果

項目
属性

変数
係数
標準化係数
性別（男性）-0.317-0.201
年齢
0.004
0.076
学歴（大卒）
0.047
0.030
結婚（既婚）-0.018-0.011
ネット精 ネットリテラシー指標
0.030
0.025
通度
ネット総利用時間（時間）-0.007-0.032
データ収集・活用認知指標
0.038
0.038
メディア利 ネットニュース閲読時間（時間）
0.022
0.015
用時間
テレビ視聴時間（時間）
0.004
0.008
新聞閲読
0.050
0.032
ラジオ聴取
0.067
0.040
定数項
3.610
サンプルサイズ5986
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散に頑健な標準誤差から算出している。

p値
0.00
0.00
0.02
0.45
0.10
0.02
0.01
0.24
0.54
0.02
0.00
0.00

***
***
**
*
**
***

**
***
***

さて、標準化係数を図 3.8 で確認し、説明変数間の横比較を行う。標準化係数の絶対値が最も大きいのは性別であり、次点が年齢であった。不安感の醸成には、これら 2 つの人々の属性が大きく寄与しているということが分かる。このことから、プラットフォーム事業者がデータの収集・活用を行う際には、とりわけ女性や中高年以上の人の不安感を払しょくしたり適切な利用（選択）を促せるように、分かりやすい説明や告知を行う必要があるといえる。

87

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 3.8

不安感決定要因の標準化係数

３．２．３．データの収集・活用の利便性をどう評価しているか
ここまで、データの収集・活用に対する不安感について詳細に見てきた。続けて本節では、データの収集・活用の利便性に対して人々がどのように考えているのか分析していく。
データの収集・活用の利便性といっても、実に様々ある。例えば、自動運転車が多くの人のデータを分析することで精度を上げていくように、検索エンジンや自動翻訳サービスの精度も、人々のマクロ的なデータを収集・活用することで精度が向上していくだろう。また、個人のデータを分析することで、パーソナライズされた（個人個人にあった）サービスを提供することも可能になる。さらに、間接的な効果を考えれば、データ分析の結果広告表示などが工夫されることで、結果的に人々は良質のサービスを無料で利用することが可能になっているだろう。
以上を踏まえ、本研究では、「データの収集・活用を一切しない」「マクロ的にデータを取集・活用する」「個人レベルでデータを収集・活用する」の 3 段階の利便性を検討することとした。対象としたのは、以下の 3 ケースである。
①

ネットショッピングにおける商品のおすすめ表示②

SNS・ニュースサイトなどにおける広告の表示
88

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」③

検索エンジンにおける情報の表示（順番）それぞれについて、上記の 3 段階を設定し、「非常にあった方が良いと思う」～「まったくいらないと思う」の 5 段階で評価してもらった結果が図 3.9、
「非常にあった方が良いと思う」「だいたいあった方が良いと思う」のいずれかを選択した人の割合を描いたものが図 3.10である。
図 3.9 、図 3.10 を確認すると、①～③のいずれのケースにおいても、「データの収集・活用を一切しない」よりも「マクロ的にデータを取集・活用する」機能の方がニーズが高く、さらに、「個人レベルでデータを収集・活用する」機能が最もニーズがあるという結果となった。特に、「個人レベルでデータを収集・活用する」機能については、データの収集・活用を一切しない」に比して 2 倍程度の人があった方が良いと考えている。特にその傾向はネットショッピングで強い。３．２．２．で多くの人がデータ収集に不安感を抱いていることが明らかになったが、それと同時に活用による利便性についても高く評価していることが分かる。

図 3.9 データの収集・活用がもたらす機能への評価

89Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 3.10

データの収集・活用がもたらす機能への評価（あった方が良いと思う人の割合）

さらに、これらについて、ケースごとに年代別の傾向を見たものが図 3.11～図 3.13 である。図では、各年代における「あった方が良いと思う」人の割合だけでなく、③を①で除したものを「自分にあったものの価値」として折れ線グラフで表示している。
これらを見ると、全体的に年齢が下がるにつれて「あった方が良いと思う」人の割合が低下するが、それはそもそもインターネット利用時間などが影響していると考えられる。そして、「自分にあったものの価値」についても同様に年齢と共に低下する傾向が見られたが、とりわけ 10 代は高い価値を見出していることが明らかになった。特に、「ネットショッピン
グにおける自分にあった商品のおすすめ表示」と、「SNS・ニュースサイトなどにおける自分にあった広告の表示」には高い価値を見出しており、これらのパーソナライズには高い需要があるといえる（ただし、広告はそもそも「あった方が良いと思う」人自体が少ない）。

90

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 3.11

データの収集・活用がもたらす機能への評価（年代別／商品おすすめ表示）

図 3.12

データの収集・活用がもたらす機能への評価（年代別／ネット広告）

91

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 3.13 データの収集・活用がもたらす機能への評価（年代別／検索エンジン）

３．２．４．データの収集・活用に対する総合的評価
以上のデータの収集・活用に対する不安感と利便性への評価を踏まえ、本節では総合的な評価を確認する。総合的な評価にあたっては、データの収集・活用についてのメリット・デメリットを書いたのち、「非常に賛成である」～「絶対に反対である」の 7 段階で最も近いものを 1 つ選んでもらった。なお、実際に行った質問文は以下のようになる。
Q. ネットサービス全般における、データの収集と活用についてお伺いします。

データの収集と活用について、あなたはどう感じますか。
最も近いものを 1 つお選びください。
※ただし、データの収集と活用とは、ネットサービス提供企業があなたのデータを収集してサービスに活かしていることを指します。収集されるデータには、あなたのウェブ閲覧履歴や入力した個人情報などのデータがあります。
※あなたのデータを収集・活用されることによって、あなたにあった（個人個人にカスタマ

イズした）サービスや広告の提供を受けることが出来ます。一方、個人情報流出や悪用のリ
スクがあります。
※ただし、あなたにあったサービスとは以下のようなことを指します。

・あなたにあった商品のおすすめ表示（ネットショッピングにおける）・あなたにあった広告の表示（SNS、ニュースサイトなどにおける）・検索したワードに関連した情報について、（よく読まれているだけでなく、）あなたにあった情報の順で表示（検索エンジンにおける）92

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

結果は図 3.14 のようになる。
「非常に賛成である」あるいは「絶対に反対である」人が少なく、真ん中の人が多い山型の分布を描いた。そして、「賛成である」人は合計して 26%であるのに対し、「反対である」人は合計して 40%となり、総合的な評価では反対の人が賛成の人を上回った。データの収集・活用による不利益の方を高く評価する人が多かったといえる。
また、これを 7 点満点にし、年代別の平均値を算出したものが図 3.15 である。数値が高ければ賛成であることを示している。図 3.15 を見ると、綺麗に単調減少の傾向がみられる。
これまで不安感は年齢が上がるほど高くなり、利便性は年齢が上がるほど評価しなかったことを考えると、総合的に妥当な結果といえる。特にこれからサービス利用の主体となっていくであろう、そしてインターネットに小さいころから慣れ親しんでいるであろう 10 代、20 代の人は、平均値が 4 より高く、むしろデータの収集・活用を評価しているといえる。

図 3.14

図 3.15

データの収集・活用に対する総合評価

データの収集・活用に対する総合評価（年代別）
93

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

３．３．データの収集・活用に対する支払い意思額の推計52
さて、３．２．ではデータの収集・活用に対する、人々の期待と不安の双方を見てきた。
その結果を踏まえ、３．３．では、データの収集・活用がもたらしている便益と不安について、人々の評価を経済的に測ることを試みる。具体的には、データの収集・活用に対する人々の支払い意思額を推定することで、その価値（主観的に評価した消費者余剰）を定量的に検証する。

３．３．１．データの収集・活用に対する支払い意思額の推定方法
支払い意思額の推定にはいくつかの方法があるが、本研究では仮想評価法（CVM：
Contingent Valuation Method）をベースに設問を設計した。CVM とは、ある環境を守る、あるいは実現するために支払っても構わない最大の金額を尋ねることによって、その環境の価値を金額として定量的に評価する手法である。主に環境など、市場の存在しないような財・サービスの評価に幅広く用いられており、本研究で対象とするような財の評価にも適している53。
Innovation Nippon 2016 及びそれを基とした山口ほか（2018）54でも指摘している通り、CVM では本当に得ている便益よりも過小に評価する可能性がある。何故ならば、人々は既に利用（とりわけ無料で利用）しているものについてはそれが日常となっており、それが完
全にない場合と比較して、正しい価値を判断して支払い金額を回答するのは困難なためである。さらに、データの収集・活用が人々にもたらしている便益と不利益は多岐に渡るうえ、
そうと気づかせない形のものが多く、完全に価値を正しく評価できる回答者は少ないだろう。
ただしそれを踏まえても、CVM でデータの収集・活用への支払い意思額を推定するのは意義がある。第一に、本研究で特に関心があるのは、人々がデータの収集・活用を主観的にどのように評価しているかということであり、完全に価値を正しく理解していないというリアルな人々の主観的評価を見たい。それには、CVM のように主観的な支払い意思額を直接問うのが適している。第二に、３．２．４．で明らかなとおり、データの収集・活用には賛成も反対も考えられるため、支払い意思額もマイナスとプラスの両方が存在する。このよ
うな場合には需要曲線を推定するような手法は難しく、CVM をアレンジすることで、適切

本節は、山口, 佐相, & 青木. (2019). プラットフォーム事業者のデータの収集・活用に対する人々の評価―CVM による支払い意思額の推計―. GLOCOM Discussion Paper, 19(2). 127. を参照している。
53
栗山浩一. (1997). 公共事業と環境の価値―CVM ガイドブック. 築地書館
54
山口真一, 坂口洋英, & 彌永浩太郎. (2018). インターネットをとおした人々の情報シェ
アがもたらす消費者余剰の推計. InfoCom review, (70), 2-11.
52

94

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」な支払い意思額を推定する必要がある。
さて、データの収集・活用に対する便益を CVM で測るが、可能な限り非現実的で想像できないようなシチュエーションは避けたい。そこで、現在利用しているサービスが何か回答してもらったうえで、そのサービスについて CVM で質問を作成する方式をとった。また、設問の設計にあたっては、国土交通省の「仮想市場評価法（CVM）適用の指針」にまとめられているように、二項選択方式などいくつかの手法があるが、ここでは支払いカード方式（支払い金額の選択肢を提示して回答させる方法）を選択した。支払いカード方式を採択す
ることによって、支払い金額のすべての選択肢を見ながら回答者が評価して選択できるう
え、「月額 X 円」という、ネットサービス利用に馴染みのある（現実に近い）聞き方が可能となる。
実際の質問は以下の 2 パターンになる。
パターン 1

データの収集と活用に「非常に賛成である」「賛成である」「どちらかといえば賛成である」
を選んだ方にお伺いします。
「無料で利用している」と前半の質問でお答えいただいた以下のサービスが、仮にあなたのデータを収集・活用しなくなったと想定してください。
※あなたのデータを収集・活用しないと、あなたにあった（個人個人にカスタマイズした）サービスや広告の提供は止められますが、個人情報流出や悪用のリスクは低下します。
※ただし、あなたにあったサービスとは以下のようなことを指します。

・あなたにあった商品のおすすめ表示（ネットショッピングにおける）・あなたにあった広告の表示（SNS、ニュースサイトなどにおける）・検索したワードに関連した情報について、（よく読まれているだけでなく、）あなたにあった情報の順で表示（検索エンジンにおける）
Q. お金を支払えば、これまで通り以下のサービスがデータを収集・活用するようになるとしたら、あなたはひと月あたりいくらまで支払っても良いと思いますか。
その支払ってよい最高額（税込み）について、最も近いものを 1 つお選びください。
※ただし、データを収集・活用されないまま無料で利用する場合は、0 円をお選びください。
※あなたのデータを収集・活用しないプランでは、あなたにあった（個人個人にカスタマイ

ズした）サービスや広告の提供は止められますが、個人情報流出や悪用のリスクは低下します。
95

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

1.

0 円（データが収集・活用されるまま無料で利用する）

2.

1 円～100 円未満

3.

100 円～200 円未満

4.

200 円～300 円未満

5.

300 円～500 円未満

6.

500 円～1,000 円未満

7.

1,000 円以上

※実際には、これらの選択肢を利用している各サービスについて用意し、マトリクスでそれぞれ回答してもらった。
パターン 2

データの収集と活用に「絶対に反対である」「反対である」「どちらかといえば反対である」
を選んだ方にお伺いします。
「無料で利用している」と前半の質問でお答えいただいた以下のサービスが、仮にあなたのデータを収集・活用しないプランも提供したと想定してください。
※あなたのデータを収集・活用しないプランでは、あなたにあった（個人個人にカスタマ

イズした）サービスや広告の提供は止められますが、個人情報流出や悪用のリスクは低下します。
※ただし、あなたにあったサービスとは以下のようなことを指します。

・あなたにあった商品のおすすめ表示（ネットショッピングにおける）・あなたにあった広告の表示（SNS、ニュースサイトなどにおける）・検索したワードに関連した情報について、（よく読まれているだけでなく、）あなたにあった情報の順で表示（検索エンジンにおける）
Q. お金を支払えば、そのデータを収集・活用しないそのプランを利用できるとすれば、

あなたはひと月あたりいくらまで支払っても良いと思いますか。
その支払ってよい最高額（税込み）について、最も近いものを 1 つお選びください。
※ただし、データを収集・活用されるまま無料で利用する場合は、0 円をお選びください。
※あなたのデータを収集・活用しないプランでは、あなたにあった（個人個人にカスタマイ

ズした）サービスや広告の提供は止められますが、個人情報流出や悪用のリスクは低下します。
1.

0 円（データが収集・活用されるまま無料で利用する）

2.

1 円～100 円未満

3.

100 円～200 円未満
96Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

4.

200 円～300 円未満

5.

300 円～500 円未満

6.

500 円～1,000 円未満

7.

1,000 円以上

※実際には、これらの選択肢を利用している各サービスについて用意し、マトリクスでそれぞれ回答してもらった。
重要なのは、図 3.14 で用いた問いの回答結果によってパターン 1 とパターン 2 のどちらか一方を表示するということである。データの収集・活用に対して賛成である人は支払い意
思額がプラスであり、反対である人はマイナス、そしてどちらでもない人は 0 円であるという仮定を置いている。
厳密にはこのプラスとマイナスはサービスごとに異なる可能性はある。例えば、Facebook
では支払い意思額がプラスであるが、LINE ではマイナスであるといったケースである。しかしながら、サービスごとに賛成か反対か問うことは回答者負担が大きいと思われることと、問題文が似ているうえに仮想的な状況を想定させるパターン 1 とパターン 2 を両方問うことは非現実的と考え、全体的に賛成か反対か取得した後、それに応じてどちらかのパターンを表示させることとした。また、サービスごとにプラスとマイナスが逆転するほど支払い意思額が変化するとは考えにくいだろう。
また、パターン 1、パターン 2 いずれの場合も、回答者が利用しているすべてのサービスについて、支払い意思額を回答してもらった。
データの収集・活用に対して賛成している人向けのパターン 1 は、「データの収集・活用がなくなった」という仮想的な状況を与え、そのなくなった状況を元に戻すために支払っても良いと考える最大金額を回答させている。ただし、お金を支払わなくとも、データの収集・活用を行わない状態でそのサービスを使い続けることが出来る。つまりこのパターンでは、
以下の式（3.2）のとおり、回答金額はそのサービスにおける。データの収集・活用に対してひと月あたりに支払ってよい主観的な評価額となる。
回答金額（ひと月あたり）＝これまで通りサービスを利用する時の効用（ひと月あたり）－
データの収集・活用をされない状態でサービスを利用する時の効用（ひと月あたり）（3.2）
その一方で、データの収集・活用に対して反対している人向けのパターン 2 は、「データの収集・活用をしないプランが用意された」という仮想的な状況を与え、その状況に移行す
るために支払っても良いと考える最大金額を回答させている。ただし、お金を支払わなくとも、今まで通りデータの収集・活用のある状態でそのサービスを使い続けることが出来る。
97

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

つまりこのパターンでは、式（3.3）のとおり、回答金額はそのサービスにおける、データの収集・活用をされないことに対してひと月あたりに支払って良い主観的な評価額となる。
回答金額（ひと月あたり）＝データの収集・活用をされないサービスを利用する時の効用（ひと月あたり）－今までどおりサービスを利用する時の効用（ひと月あたり）（3.3）

３．３．２．主要 20 サービスの利用状況
支払い意思額の推定に入る前に、本節では調査対象とした各サービスの利用状況をまとめる。対象としたのは、これまでの章でも多くの調査分析で対象としてきた以下 8 つの分野のサービスである。


SNS（Facebook・Twitter・Instagram・TikTok など）メッセージアプリ（LINE・Messenger など）

ネットニュース（Yahoo!ニュース・LINE NEWS など）



検索エンジン（Google・Yahoo!検索など）

クチコミサイト（食べログ・＠cosme ・楽天トラベルなど）



動画サイト（YouTube・ニコニコ動画など）



フリマアプリ・オークションサイト（メルカリ・ラクマ・ヤフオク!など）

ショッピングサイト（Amazon・楽天など）対象としたのは上記カッコ内に例示として書かれた 20 のサービスである。これらは各分野において利用者数の多いものを 2～4 つ選択したものとなっている。ただし、TikTok のよ
うに若者の間で急速に流行っているものや、クチコミサイトのようにさらに小分野に分けてからそれぞれの分野で人気のものを採用したものもある。
これらのサービスの利用率（アクティブユーザ率）を表したのが図 3.16、利用者の平均年
齢をまとめたのが図 3.17、各サービス利用者における平均利用時間を描いたのが図 3.18 となる。
図 3.16 を見ると、対象サービスの中で最も利用者が多いのは「YouTube」（73%）で、続いて「Yahoo!ニュース」（67%）
、「LINE」（64%）
、「ショッピングサイト」2 つ（64%）となった。
「Instagram」（26%）や「TikTok」（4％）は若年層に人気と言われるが、全体で見るとそれほど利用率は高くない。
続けて図 3.17 からは、
「TikTok」（31 歳）の平均年齢が極端に低い一方で、食べログ（45歳）や楽天トラベル（46 歳）といったクチコミサイトや、Amazon（43 歳）、楽天（45 歳）
といったショッピングサイトは利用者の平均年齢が高いことが分かる。ただし、これらはあ98Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

くまで利用者の中での平均年齢を算出しているに過ぎず、利用時間は考慮していない。そのため、利用時間の長い主たるユーザの年齢を示しているわけではないことに注意が必要である。
図 3.18 を見ると、動画サイトの利用時間が 46 分、38 分と突出して長く、次いで SNS が長いのが分かる（ただし Facebook を除く）。

図 3.16

各サービスの利用率

99

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 3.17 各サービス利用者の平均年齢

図 3.18 各サービス利用者の平均利用時間（分／利用者のみの平均）

３．３．３．データの収集・活用に対する支払い意思額の推定
本節では、３．３．１．で述べた手法を用い、３．３．２．で取り上げた 20 のサービスについて、データの収集・活用への主観的な支払い意思額を推定する。まず、支払い意思額
100

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」の傾向を見るため、最も利用者の多かった YouTube について、支払い意思額の分布を描いたものが図 3.19 である。ただし、対象は利用者のみとなっている。
図 3.19 を見ると、87.3%もの人が、データの収集・活用に対しての支払い意思額が 0 円であることが分かる。つまり、これまで見てきたように不安に感じている人が多くおり、利便性を感じている人も少なくない人数いたが、実際には多くの人にとってそれらの効果は打ち消し合っていて、支払ってまでデータの収集・活用をなくしたり、あるいはこのまま続けてほしいと強く希望したりする意思はないといえる。このことは、仮にデータの収集・活用
がプラットフォーム事業者の収益を増加させて無料でのサービス提供を実現している場合、データの収集・活用が一律に制限されて有料化を余儀なくされると人々にとって大きな負効用が生まれることを示唆している。
また、このような傾向は一般性もある。図 3.20 は、全てのサービスについて支払い意思額 0 円の人の割合を算出したものであるが、いずれのサービスでも 85%を上回っており、中には 97%に達するサービスも存在した。

図 3.19 YouTube のデータ収集・活用に対する支払い意思額分布（月額／利用者のみ）

101

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 3.20

データ収集・活用に対する支払い意思額 0 円の割合（利用者のみ）以上を踏まえ、全てのサービスにおける支払い意思額の平均値をまとめたものが図 3.20となる。数値は月額で支払ってもよい金額を示しており、例えば Facebook であれば、デー
タの収集・活用をやめることに対して、平均して月額 3.2 円の支払い意思額があると解釈できる。
全体的な傾向としては、支払い意思額の平均がマイナスとなっているサービスが大半を占めている（14 サービス）。また、総じて支払い意思額の絶対値は小さい。最も大きかったのは LINE であり、月額－8.4 円となった。メッセージアプリはプライベートなやり取りも多くしており、そのような送受信データを収集されたくないという感情が働いたと考えられる。ただし、LINE もデータを収集・活用しているとはいえ、友だちとの画像・動画などのトーク内容、通話内容は利用していないことを明言している。その一方で、インターネッ
ト上ではトーク内容が監視されているといったような誤解も見られ、結果として主観的な支払い意思額がマイナスに大きくなった可能性もある。
他にマイナスで絶対値が大きいものして、分野としては検索エンジンとショッピングサ
イトが挙げられる。その一方で、プライベートな内容も投稿しているであろう SNS はそれ
ほどマイナスが大きくなかった。この結果からは、主たる目的がオープンな発信かどうかが、データの収集・活用に対する支払い意思額に関わっていると考えられる。つまり、検索エン
ジンやショッピングサイトは、いずれも 1 人で利用するものであり、他人の目を気にして投稿するようなことはほとんどない（ショッピングサイトにおけるレビューはオープンな発信であるが、ショッピングサイトの主たる利用目的ではない）。その一方で、SNS はプライ
102

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

ベートな投稿とはいえ基本的にはオープンに発信しているものであり、誰でも閲覧できる状態である。ソーシャルデータについても、非公開にしない限り誰と繋がっているかは見える仕様である。このようにオープンな情報が多いため、プラットフォーム事業者にデータを収集・活用されることにそれほど抵抗感がないと解釈できる。これは、LINE の結果からも分かるだろう。
一方支払い意思額がプラスになったサービスとして、TikTok や、メルカリやラクマといったフリマアプリが挙げられる。これらはいずれも若年層が主たる利用者であることや、オープンな取引が多いことが理由として考えられる。
若年層が主たる利用者であると支払い意思額がプラスになることは、総支払い意思額について年代別の傾向を見た図 3.22 からも明らかである。図 3.22 は、全ての支払い意思額を足し合わせたものについて、年代別平均値を描いたものである。10 代、20 代はデータの収集・活用に対して正の支払い意思額を持っているのに対し、30 代以上、とりわけ 40 代以上
は負の支払い意思額を持っていることが分かる。
実際、このような意見はヒアリング調査でも分かっている。ヒアリング対象は 20 代の若者であったが、データ収集・活用に対してすべての人が少なくともネガティブには考えていなかった。具体的な声としては、個人情報を抜かれることへの違和感も多少あると声がありつつも、「自分が落としてしまった商品や気づかなかったことなど、ミスを拾ってくれて助かると感じる」「こちらも活用して恩恵をうけている「いらないといえばいらないが、不快だとおもったことはない。ただし、アマゾンのプッシュメールはいらないと思う、精度が低い。「少々過剰かな、と思うことはある。レコメンドにそれを感じることがあり、個人的には「分野外」の情報を欲しいと思うことがある」といった声が聞かれた。

103

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 3.21 データ収集・活用に対する支払い意思額平均値（円／月額／利用者のみ）

図 3.22

データ収集・活用に対する総支払い意思額（円／月額／利用者のみ／年代別）

104

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

３．３．４．便利さと不安感は何が決定づけているのか：支払意思額決定要因分析
３．３．３．では人々のデータの収集・活用に対する支払い意思額を分析した。では、個の支払い意思額は何によって決定づけられているのだろうか。本節では、不安感について定
量的に分析した３．２．２．と同様に、モデル分析によって支払い意思額決定要因を明らかにする。
分析に用いるモデルは、個人 i のサービス j に対する支払い意思額に対して、属性・イン
ターネット精通度・メディア利用時間の 3 つと、サービス j 固有の効果が影響を与えているとする以下の式（3.4）である。
𝑃𝑎𝑦𝑖𝑗 = 𝛼 + 𝛽1 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 + 𝛽2 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑒𝑡𝑖 + 𝛽3 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖 + 𝛾𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑒𝑗 + 𝜀𝑖𝑗（3.4）
ただし、各記号は以下を指す。


𝑃𝑎𝑦𝑖 ：個人 i のサービス j に対する支払い意思額。

𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 ：個人 i の属性ベクトル。性別、年齢、世帯年収55、学歴、結婚有無。

𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑒𝑡𝑖：個人 i のインターネット精通度ベクトル。ネットリテラシー指標、ネット総
利用時間、データ収集・活用認知指標。

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖：個人 i のメディア利用時間ベクトル。ネットニュース閲読時間、新聞閲読時間、テレビ視聴時間、ラジオ聴取時間。

𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑒𝑗 ：サービス j の固有効果ベクトル。

𝛼：定数項。

𝛽1 、𝛽2 、𝛽3 ：各ベクトルにかかっているパラメータ。

𝜀𝑖 ：誤差項。
式（4.4）は、id をサービス j、t を i としたパネルデータ構造となっている。これを固定効

果法で推定した結果が、表 3.8 である。p 値は不均一分散とクラスターに頑健な標準誤差から算出されている。また、表には標準化係数（標準化偏回帰係数）も掲載している。この標準化係数については別途図 3.23 にまとめており、グラフによる横比較を行っている。なお、分析には統計ソフト STATA を用いている。さらに、プーリング法、固定効果法、変量効果
法の 3 つの手法の選択について、F 検定と Hausman 検定の結果を掲載している。F 検定の結果、プーリング法と比べて固定効果法が支持され、Hausman 検定の結果、変量効果法と比べて固定効果法が支持されている。

55

支払い金額についての分析のため、収入を説明変数に追加した。
105

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」推定の結果すべての変数が有意となっていた。それぞれの係数を確認していく。まず、属性ベクトル𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠𝑖 においては、性別（男性）と結婚（既婚）が有意に正である一方で、年齢と世帯年収、学歴（大卒）が有意に負となった。性別については、男性であると女性よりもデータの収集・活用に対して不安感を抱きにくいという結果が前述の分析からわかっており、妥当といえる。具体的には、男性であると女性よりも支払い意思額（月額）が5.043 円高い。結婚（既婚）は、不安感分析では有意にならなかったものの、支払い意思額分析では 1％水準で有意に正となった。不安感分析の仮説では、家族が増えることによりデータの収集・活用に対して敏感になり不安感が増すと考えていたが、実際には不安感には影響がなく、むしろ利便性を高く評価するようになるといえる。家族のための買い物での履歴に基づいたおすすめ表示などを高く評価していると考えられるが、推測の域は出ない。
また、年齢、学歴が有意に負となったのも、不安感分析において有意に正であったことを考慮すると整合性がとれている。特に年齢の効果は大きく、1 歳年齢が増えると支払い意思額が 0.537 円減少するというものであり、対象で最も年齢の低い 15 歳と最も年齢の高い 69
歳では、実に 29 円も支払い意思額が異なる計算となる。支払い意思額の絶対値の最大値がLINE の－8.4 円であったことを考えると、その効果が非常に大きいことが分かる。一方、世帯年収が有意に負となった。年収が増えるとかかっている保険が増える、口座が増える、支出している金額が増えるなどで、流出してほしくない情報が増えることが理由として考えられる。
次に、ネット精通度ベクトル𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑛𝑒𝑡𝑖 においては、ネットリテラシー指標、ネット総利用
時間、データ収集活用認知指標のすべてが有意に正となった。ネット総利用時間については、
不安感分析で有意に負であったことから、データ収集・活用への支払い意思額がプラスとなるのは整合性がある。また、さらに利便性を認識したうえでネット総利用時間が増えているということもあるだろう。興味深いのは、不安感分析で有意に正となったネットリテラシー
指標とデータ収集・活用認知指標である。これらが増えると不安感指標が増加するということは、支払い意思額に対しては有意に負の影響を与えていることが想定されていたが、実際には有意に正となった。このことは、これらのネット精通度が高い人は、「不安か？」と問われれば不安度は高い一方で、それを上回って利便性を認識し、むしろデータ収集・活用してほしいと思うようになるということである。このような調査をする場合は、本研究のように不安感と利便性への評価の、両方を見る必要があるといえる。
そして、メディア利用ベクトル𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑖を見ると、全ての変数が有意に正となった。新聞閲読とラジオ聴取については、不安感分析で有意に正であったにもかかわらず、支払い意思額分析では有意に負となっている。この理由は、先ほどのネット精通度ベクトルと同様の物が考えられる。つまり、情報を多く得ることで、認知バイアスなどの理由も絡み不安感は増す
一方で、利便性も知ることとなる。また、不安感指標に有意に正だといっても、係数はそれ106

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」ほど大きくなかったことも関係しているだろう。
最後に、サービスごとの固有効果ベクトル𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑒𝑗 を見る。これらの変数は、値が最も低くなった LINE を基準としている。つまり、例えば Facebook であれば、LINE に比べて、データ収集・活用への支払い意思額が 5.772 円高くなることを示している。ベクトルの中で最も支払い意思額が高くなったのは TikTok という結果となった。TikTok は平均年齢が低いから支払い意思額が高い（図 3.21）と考えていたが、年齢をコントロールしてもなお高いという結果となった。全体的に確固たる傾向はないが、３．３．３．と同様に、主たる目的がオープンな発信かどうかが、データの収集・活用に対する支払い意思額に関わっていると考えられる。例えば、オープンな取引がメインであるフリマアプリ・オークションサイトでの支
払い意思額は高い一方で、クローズドな取引がメインであるショッピングサイトは低い。動
画サイトやクチコミサイト、SNS が比較的高い一方で、検索エンジンが低い利用も同様と考えられる。LINE が最も低くなったのも同じ理由と推察されるが、Messenger の支払い意
思額は高くなっている。
以上を踏まえ、標準化係数を図 3.8 で確認し、説明変数間の横比較を行う。標準化係数の絶対値が突出して高いのは年齢となり、データの収集・活用に対する支払い意思額について、
年齢が非常に大きな影響を与えていることが確認される。また、全体を通してほとんどの変数が有意に正となり、有意に負となったのは、年齢と世帯年収、学歴（大卒）のみとなった。
政策決定者には年齢と年収が高く、大卒以上の人が多いと考えられるが、そのような人たち
は、社会全体の実態と乖離してデータの収集・活用の価値を低く見積もっている可能性がある。なお、サービスはどれも LINE に比べて有意に正となってはいるものの、標準化係数はどれも小さく、支払い意思額に与える影響は、属性やネット精通度、メディア利用に比べて小さいといえる。

107

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 3.8

支払い意思額決定要因の推定結果

項目
属性

変数
係数
標準化係数
性別（男性）
5.043
0.027
年齢
-0.537-0.083
世帯年収（万円）-0.005-0.019
学歴（大卒）-4.642-0.024結婚（既婚）
8.376
0.044
ネット
ネットリテラシー指標
3.514
0.024
精通度
ネット総利用時間（時間）
1.283
0.049
データ収集・活用認知指標
3.790
0.030
メディア
ネットニュース閲読時間（時間）
4.108
0.024
利用時間
テレビ視聴時間（時間）
1.294
0.022
新聞閲読
3.723
0.020
ラジオ聴取
2.511
0.013
SNS
Facebook
5.772
0.013
Twitter
5.456
0.013
Instagram
6.803
0.015
TikTok
11.9630.022
メッセージアプリ
Messenger
10.1640.019
ネットニュース
Yahoo！ニュース
1.635
0.004
LINE NEWS
6.841
0.015
検索エンジン
Google0.604
0.002Yahoo！
2.547
0.007
クチコミサイト
食べログ
6.002
0.014
アットコスメ
9.526
0.019
楽天トラベル
8.362
0.018
動画サイト
YouTube3.155
0.009
ニコニコ動画9.764
0.020
フリマアプリ・オークショ メルカリ
9.792
0.020
ンサイト
ラクマ
10.216
0.020
ヤフオク！
9.344
0.020
ショッピングサイト
Amazon
4.309
0.011
楽天市場
3.190
0.008
定数項
-22.594
プーリング・F検定
4.970
Hausman検定
80.490サンプルサイズ69949
注1: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
注2: p値は不均一分散とクラスターに頑健な標準誤差から算出している。

108

p値
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.01
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00

***
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***

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

図 3.23

支払い意思額決定要因の標準化係数109Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

３．３．５．データ収集・活用がもたらす便益の主観的評価額
本節では、３．３．４．で明らかになった支払い意思額を基に、データの収集・活用がもたらしているマクロ的な便益（効用）の主観的評価を推計する。サービス j におけるデータ
収集・活用に対する便益評価𝑈𝑗 を推計するためのモデルは、下記の式（4.5）のようになる。
̅̅̅̅̅̅̅̅
𝑈𝑗 = ∑6𝑘=1(𝑃𝑎𝑦𝑗𝑘 ∗ 12 ∗ 𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑘 ∗ 𝐼𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑘 ∗ 𝑆𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑗𝑘 )（4.5）
ただし、各記号は以下を指す。


𝑈𝑗 ：サービス j におけるデータ収集・活用に対しての、人々の主観的な便益評価額の合
計（年間）
。



̅̅̅̅̅̅̅̅
𝑃𝑎𝑦𝑗𝑘：サービス j のデータ収集・活用に対する、年代 k の支払い意思額平均値（月間）。

𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑘 ：年代 k の人口。



𝐼𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑘 ：年代 k のインターネット利用率。

𝑆𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑗𝑘 ：年代 k のインターネットユーザに対する、サービス j の利用率。
̅̅̅̅̅̅̅̅
まず、𝑃𝑎𝑦𝑗𝑘 についてまとめると、表 3.9 のようになる。ただし、表 3.9 では、支払い意思

額がマイナスのセルに色を付けている。表 3.9 を見ると、ほとんどのサービスにおいて 40代以上がマイナスの支払い意思額なのに対し、10 代、20 代の若年層はプラスであることが確認される。若年層はデータの収集・活用から受ける利便性が、不安感や認知しているリス
クを上回っているのに対し、中高年以上ではこれが逆転するといえる。その理由としては、子供の頃から当たり前のようにインターネットを利用している若年層と、インターネット
が新しいツールとして大人になってから導入された中高年以上で、インターネットに対する認識が異なることが考えられる。
次に、（4.5）式から便益の主観的評価を推計した結果が表 3.10 となる。単位は 100 万円
で、年間金額に変換している。推計の結果、10 代と 20 代では約 100 億円の便益を得ている（ただし、10 代は 15～19 歳に限る。10～14 歳が 15～19 歳と同程度と仮定すると、約 135億円となる）一方で、30 代以上では約 400 億円の不利益が発生しており、とりわけ 50 代、60 代でその値は高い。そして、15～69 歳が得ている便益は合計約－300 億円となった。さらに、これをポジティブな人（データ収集・活用に対してお金を払ってでもしてほしいと思う人）のみに絞ると＋480 億円、ネガティブな人（データ収集・活用に対してお金を払ってでもやめてほしいと思う人）のみに絞ると－780 億円となった。
ただし、これらはあくまで主観的な評価であることに注意は必要である。データの収集・活用に伴う利益及びリスクは多岐に渡り、完全に把握することは困難である。回答者が全ての情報を取得して判断している場合は、CVM で実際の消費者余剰を計測することが可能と
110

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」なるが、本ケースでは各々が持っている情報を基に、利便性とリスクを天秤にかけて評価し
ている。
表 3.9
分野
SNS

データの収集・活用に対する支払い意思額（円／月間）

サービス
Facebook
Twitter
Instagram
TikTokメッセージア LINE
プリ
Messenger
ネットニュー Yahoo！ニューススLINE NEWS
検索エンジ Googleン
Yahoo！
クチコミサイ 食べログ
トアットコスメ楽天トラベル
動画サイト YouTube
ニコニコ動画
フリマアプ メルカリ
リ・オーク
ラクマ
ションサイト ヤフオク！
ショッピング Amazon
サイト
楽天市場

10代
-6.0
5.8
4.2
14.6
1.2
-12.4
0.0
1.5
-3.0
7.3
17.1
9.2
4.4
14.6
25.9
5.8
7.9
7.5
18.2
6.1

20代
6.6
4.6
2.2
9.6
3.5
11.5
6.7
4.5
3.9
5.5
5.9
6.9
9.5
3.7
5.4
5.8
4.3
10.8
3.6
8.9

111

30代
4.8
3.1
2.9
4.1
-5.5
5.5
-6.9
0.9
-7.5
-4.1
-2.4
-1.2
-1.2
-2.9
2.4
4.0
1.8
2.3
1.5
0.6

40代
-6.4
-3.9
-3.7
-1.2
-12.5
-5.0
-8.1
-1.6
-7.8
-6.2
-3.0
-0.1
0.1
-5.5
-2.5
-0.5
1.2
-2.0
-5.8
-8.4

50代
-9.0
-12.9
-6.8
-0.4
-18.7
0.2
-14.2
-9.7
-15.1
-12.6
-8.9
-3.6
-9.7
-13.8
-3.8
-4.6
-3.8
-3.4
-11.0
-13.3

60代
-10.9
-8.9
-5.3
-2.3
-14.9
-1.3
-14.3
-5.6
-15.0
-18.7
-12.8
-4.4
-4.3
-17.7
-3.3
-0.9
-0.7
-7.1
-18.7
-18.6

平均
-3.2
-2.0
-1.3
2.7
-8.4
0.7
-7.8
-1.9
-7.8
-6.8
-3.4
0.1
-1.3
-5.1
1.8
1.3
1.1
0.1
-4.4
-6.4

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

表 3.10
分野
SNS

データの収集・活用に対する便益評価額（百万円／年）サービス
Facebook
Twitter
Instagram
TikTokメッセージア LINE
プリ
Messenger
ネットニュー Yahoo！ニューススLINE NEWS
検索エンジ Googleン
Yahoo！
クチコミサイ 食べログ
トアットコスメ楽天トラベル
動画サイト YouTube
ニコニコ動画
フリマアプ メルカリ
リ・オーク
ラクマ
ションサイト ヤフオク！
ショッピング Amazon
サイト
楽天市場
合計

10代
-40
305
143
126
79
-50
0
38
-154
189
131
72
16
942
596
141
41
62
729
116
3,483

20代
316
474
152
102
429
170
497
220
413
399
265
212
271
461
275
255
96
254
339
669
6,270

30代
273
229
147
30
-673
74
-828
36
-819
-436
-138
-42
-44
-379
97
152
38
85
165
74
-1,960

40代
-391
-307
-178
-6
-1,638-108-1,342-75-1,019
-927
-219
-3
8
-835
-90
-15
20
-105
-806
-1,266-9,301

50代
-427
-636
-215
-1
-1,776
3-1,871-344-1,551-1,516
-544
-80
-466
-1,631
-86
-84
-28
-129
-1,270-1,631-14,282

60代
-365
-246
-82
-2
-1,012-12-1,611-147-1,304-1,947
-670
-56
-202
-1,614
-59
-8
-3
-211
-1,766-2,078-13,396

合計
-634
-181
-32
249
-4,59278-5,155-272-4,433-4,239-1,174104-417-3,055
734
439
164
-44
-2,609-4,117-29,187

さて、便益が約－300 億円ということは、データの収集・活用は人々に不利益を与えており、プラットフォーム事業者がそれを行わない方が消費者の便益は増加するといえる。しかしながら、ここに挙げた 20 個のサービスというのは極めて利用者が多く、売上高の高いサービスであり、300 億円という金額はこれらのサービスの総売上高に比して非常に小さい。
データの収集・活用によって得ている総利益が 300 億円を上回っている可能性は高いため、
仮に人々の便益を高めることを目的にデータの収集・活用を規制した場合、社会的厚生（消費者余剰＋生産者余剰）は低下する。
また、年代による違いも考慮する必要がある。子供の頃からインターネットに触れている世代では、データの収集・活用による便益を評価しており、むしろしてほしいと考えている。
主たる政策決定者である中高年が、自分たちの価値観で制度を決め、データの収集・活用を規制すると、インターネットに慣れ親しんでいる若年層の便益が低下する結果となる。さらに、10 年後、20 年後、今の若年層のような層が増えて過半数を占めたとき、マクロ的に見てもデータの収集・活用が規制されていることが人々の便益を下げることが予想される。

112

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

４．プラットフォーム寡占に関する世界の議論
第２章、第３章では、人々のライフスタイルにどのようにプラットフォームが入り込んで経済効果を生み出しており、そして、プラットフォームによるデータの収集・活用に対して人々がどのように評価しているかを分析してきた。第１章での述べたとおり、これほど人々の生活に密接に入り込んでいるプラットフォームは、「ネットワーク効果」と「データの収集・活用」という規模の経済に関わる 2 つの特徴を有しており、それゆえに巨大化しやすい。そのように成長した巨大化したプラットフォームに対し、近年、市場での寡占に関する議論が活発である。
そこで本章では、昨今議論が活発になってきているプラットフォーム寡占に対する政府の対応について、世界でなされている議論を包括的に収集し、「政府は介入すべきという意
見」と「政府は介入すべきではないという意見」の 2 種類に整理する。整理の目的としては、本稿で結論を出すことではなく、改めて世界でどのような議論がなされているか「見える化」しておくことで、今後の日本における議論の参考にすることにある。
本章の構成は以下のようになっている。４．１．では、プラットフォーム寡占に対して政府が介入すべきという意見（規制派の意見）を整理する。調査の結果、デジタルプラットフ
ォームの寡占に対して政府が介入すべき（規制すべき）という主張としては、「データ分析
によって消費者の選択肢や行動を制限できるようになる」「消費者･労働者･市場競争･民主主義に甚大なリスクを及ぼす」「寡占企業が個人を監視できるようになる」など、将来可能性として考えられる弊害を懸念するものが多かった。例えば、ケロッグ経営大学院・ノース
ウェスタン大学教授（経営学･神経科学）の Cerf ほか（2018）では、寡占企業が、人々の生活を操作することが可能になることを懸念しており、規制方針を提案している。このような議論はテネシー大学教授（法学）の Stucke（2018）でもされている。
また、これまでの独占企業が市場にもたらした弊害を懸念する声も多い。同じく Stucke（2018）は、商品（サービス）の低品質化、イノベーションの停滞を警戒している。ただし、政府が介入すべきという意見の持ち主にも、現状では寡占によって低価格化やイノベーシ
ョンの加速が起きて消費者に利益がもたらされているという主張も見られ（The Gurardian,2018 など）、これらの旧来型の独占企業の弊害が、デジタルプラットフォームの寡占に対しても同様にいえるかどうかは判断が難しいところである。
日本でも、このような議論を受けて規制の検討がなされ始めている。2018 年 11 月に、経済産業省と公正取引委員会などからなる検討会が、「デジタル・プラットフォーマーを巡る取引環境整備に関する中間論点整理（案）」を発表した。
４．２．では、プラットフォーム寡占に対して政府は介入すべきではないという意見（慎重派の意見）を整理する。調査の結果、デジタルプラットフォームの寡占に対して政府は介113

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」入すべきではないという意見については、多くの主張において、「寡占によって消費者に利益がもたらされている」ことを指摘したうえで、「安易に独占・寡占を定義し、規制を検討することの危険性」を述べている。
例えば、ITIF 総長の経済学者 Atkinson（2018）は、ネットワーク効果が働くプラットフォームでは、シェアの高い企業の存在が、消費者余剰の最大化に繋がると述べたうえで、独占かどうかの検証には、市場の定義が必要であり、そこが正確に検討されていないことに疑念を呈している。このような主張は、トゥールーズ経済学院学長（経済学・産業組織論）でノーベル経済学賞受賞者の Tirole（2018）でもなされている。寡占に至っているのは直接的・間接的ネットワーク外部性の帰結であり、それによって消費者は便益を受けており、潜在的な競争にさらされていれば消費者は利益を得ることが出来るとしている。そして、実際にこれらは実現していると述べている。
消費者の利益の視点では、メディアの Bloomberg（2018）も、データの寡占・活用が、無料でのサービス提供に繋がっていることを指摘している。そのため、デジタルプラットフォームの規制は有償化を招き、補完財のイノベーションは停滞し、消費者の選択の幅は狭くなると、規制を批判している。また、潜在的な競争については、寡占的なデジタルプラットフ
ォームに対して、他企業が技術開発・資金調達から新規参入をする余地が現状ではあることを指摘し、競争法上の介入は意味をなさないと指摘するものもある（実業家：Stringfellow,
2018）。
ほかの主張として、ミュンヘン大学教授（法学）の Leistner（2018）は、そもそもグローバル企業に対して、一律に国で規制をかけるのは難しく、民間企業の自主規制から緩やかに望ましいルールの方向性が形作られるのが現実的で効果的と述べている。

４．１．プラットフォーム寡占に対して政府が介入すべきという意見
デジタルプラットフォームの寡占に対して政府が介入すべき（規制すべき）という主張としては、「データ分析によって消費者の選択肢や行動を制限できるようになる」「消費者･労働者･市場競争･民主主義に甚大なリスクを及ぼす」「寡占企業が個人を監視できるようになる」など、将来的な弊害を懸念するものが多い。
例えば、ケロッグ経営大学院・ノースウェスタン大学教授（経営学･神経科学）の Cerf ほか（2018）では、寡占企業が、人々の生活を操作することが可能になることを懸念しており、①競争法を積極的に適用する、②消費者側により強力なデータ保護権限を与える（GDPR が該当）、③IT 企業間の競争を促す、④公聴会や四半期ごとの情報公開などで透明性を担保する、という 4 つの規制方針を挙げている。このような議論はテネシー大学教授（法学）の114

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

Stucke（2018）でもされており、企業による個人の監視や、個人情報を転用するだけで莫大な利益を得ることができるようになってしまうことへの懸念が示されている。
また、これまでの独占企業が市場にもたらした弊害を懸念する声も多い。同じく Stucke（2018）は、商品（サービス）の低品質化、イノベーションの停滞を警戒している。ただし、政府が介入すべきという意見の持ち主にも、現状では寡占によって低価格化やイノベーシ
ョンの加速が起きて消費者に利益がもたらされているという主張も見られ（The Gurardian,2018 など）、これらの旧来型の独占企業の弊害が、デジタルプラットフォームの寡占に対しても同様にいえるかどうかは判断が難しいところである。南カリフォルニア大学名誉教授（デジタルメディア・国際コミュニケーション）の Taplin（2018）は、巨大企業がサービスを真似ることで、小さな競合他社を簡単に駆逐出来てしまうといった、新規参入の阻害に関する指摘をしている。また、GAFA の解体を提案しているニューヨーク大学教授（マーケティング）の Galloway（2018）は、利益額に対する納税額が少ないこと、雇用の伸びが小さい
こと、産業の寡占化に伴う経済状況の二極化が進んでいることを問題点として述べている。
同じような主張は実業家の McNamee（2018）もしている。
さらに、民主主義への懸念を示す声も存在する。メディアの The Guardian（2018）では、寡占によるメリットは認めつつも、富が集中することによって、その利益がロビー活動などにつぎ込まれ、社会・民主主義に悪影響を及ぼすことを懸念している。
日本でも、このような議論を受けて規制の検討がなされ始めている。2018 年 11 月に、経済産業省と公正取引委員会などからなる検討会が、「デジタル・プラットフォーマーを巡る取引環境整備に関する中間論点整理（案）」を発表した。この中では、EU などの規制強化の動きを参照しながら、データ取引の透明性やデータ独占による市場への影響について議論する必要があると述べられており、法律やルールのアップデートや、監視組織を設立すべきかどうかの検討が始まっている。
また、メディアであるビジネス＋IT（2018）では、以下 5 つの論点で介入派の意見をまとめている。
①

個人情報保護：違反の際には政府が重い罰金を課し、各種当局が IT 企業のセキュリテ
ィ対策を監視すべきとしている。

②

プライバシー保護：サービスに不必要なデータを IT 企業が収集することに難色を示し、GDPR のような規制を通じて、ユーザ側にデータの所有権を与えるべきだとしている。

③

外国の政治介入、フェイクニュース：ケンブリッジアナリティカ事件を引き合いに出し、データの悪用が大統領選挙にまで影響を与えていると警鐘を鳴らしている。フェイク
ニュースや反移民の陰謀論を、IT 企業が積極的に規制するべきだとしている。
115

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」④

反競争的・イノベーションの阻害：ネットワーク効果を背景とした独占が続き、イノベーションが停滞すると見込まれるため、企業の分割を提案している。

⑤

社会的責任の負担欠如：低賃金労働者に対する給与が低すぎるため、行政の負担を増やしていると指摘している。賃金水準の引き上げを要求している。
表 4.1

寡占に対して政府が介入すべきという意見一覧

人名

年月

内容

Moran Cerf ほか56

2018/3

デジタルの寡占企業が、人々の生活を操作することが可能

ケロッグ経営大学になることを懸念している。データの独占・分析を通じて、院教授･ノースウ

消費者が直面する話題を限定したり、消費者の選択肢や行ェスタン大学教授

動を制限したりすることができると考えられるためであ

経営学･神経科学

る。GDPR については、政府の対策の 1 つとして有効だとした。
考えられる規制の具体的な方針としては、①競争法を積極的に適用する、②消費者側により強力なデータ保護権限を与える（GDPR が該当）、③IT 企業間の競争を促す、④公聴会や四半期ごとの情報公開などで透明性を担保する、という 4 つを述べている。

Maurice Stucke57

2018/3

GAFA、つまりデータ寡占企業が、消費者･労働者･市場競テネシー大学教授

争･民主主義に甚大なリスクを及ぼすと指摘しており、そ法学れを防ぐための競争政策上の介入を支持している。データの寡占によって、以下のような様々な弊害があるとしている。
①商品（サービス）が低品質化し、かつ、個人情報保護も甘くなる、②独占企業が個人を監視できるようになる、③
個人情報を転用するだけで莫大な利益を得ることができるようになる、④市場経済が基盤としている信用が揺らぐ、⑤新規参入の障壁が高くなる、⑥イノベーションが停滞する。

Cerf, M., Matz, S., & Rolnik, G. (2018). Commentary: There’s Still Time to Stop the TechMonopoly Takeover, FORTUNE. 2018/3/18.
57
Stucke, Maurice E. (2018). Here Are All the Reasons It’s a Bad Idea to Let a Few Tech
Companies Monopolize Our Data, Harvard Business Review. 2018/3/27.
116
56

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

Jonathan Taplin58

2018/4

特に広告市場での Google と Facebook の寡占を問題視し、

南カリフォルニア

小さな競合他社が開発したサービスの機能を真似するこ

大学名誉教授とで、他社を駆逐する危険性があると指摘している。

デジタルメディ

また、Google、Facebook、Amazon の台頭が、書籍、新聞、

ア・国際コミュニ

音楽、映画などの業種での利益の低下を招き、創造産業のケーション

崩壊をもたらしているとも述べている。そのため、ハイテ
クの巨人は、収入の多くを著作者により多く配分すべきと主張している。

Scott Galloway

59

2018/1GAFA の解体を提案し、複数の根拠を示している。まず、ニューヨーク大学

利益額に対する納税額が少ないことを問題視している。

教授

S&P500 に掲載された大企業が、利益に対して平均 27％のマーケティング

税金を収めている中、Apple（17％）、Google（16％）
、Amazon（13％）、Facebook（4％）の納税額はあまりにも少ないとしている。
また、事業の拡大に対して、雇用の伸びが小さいことも指摘している。P&G やインテルと比較すると、Facebook の従業員 1 人あたり利益が約 10 倍であるとして、雇用を拡大できると述べている。
さらに、2000 年以降、技術の発達を背景として、産業での寡占化が進み、これに伴って国民の経済状況の二極化も進み、中流階級が少なくなっていると指摘している。

The Guardian60

2018/7

全てのデジタルプラットフォームは独占的になる傾向にメディア

2018/3

あるが、これによって消費者がより多くの利益を得ている（無料で様々なサービスを利用できる）のは事実である。
しかしながら、独占で肥えた企業が、その利益を多額のロ
ビー活動などにつぎ込む懸念があるため、規制は民主主義を守ると主張している。

Taplin, J. (2017). Move fast and break things: How Facebook, Google, and Amazon havecornered culture and what it means for all of us. Pan Macmillan.
59
Galloway, S. (2018). SILICON VALLEY’S TAX-AVOIDING, JOB-KILLING, SOULSUCKING MACHINE. Esquire. https://www.esquire.com/news-politics/a15895746/bust-big-techsilicon-valley/?src=nl&mag=esq&list=nl_enl_news&date=020818
60
The Guardian. (2018). The Guardian view on Google’s mammoth fine: tackling big tech. The
Guardian. https://www.theguardian.com/commentisfree/2018/jul/19/the-guardian-view-on-googlesmammoth-fine-tackling-big-tech
117
58

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

また、3 月の社説でも、データの入手方法について、Facebook が政府の査察と管理を受けるべきであるとしている。

The New YorkTimes

2018/4

Cambridge Analytica 事件を受け、Facebook がプライバシー
規定を変更したが、一企業の対応では不十分であると指摘

61

メディア

している。プラットフォーマー各社の自主規制では不十分
であり、行政の介入によって一律に規制すべきと述べている。

Roger McNamee62

2018/2

実業家

ある市場での市場支配力を、別の市場で利用することが問題であるとして、GAFA の分割を提案している。GAFA のような巨大企業に資本が集中することで、新規事業の創出が阻害され、経済格差の拡大が助長されると述べている。

Matthew Hodgson63
実業家

2016/10

ウェブやインターネットの本来の目的は、共通で中立的なネットワークを作ることであったが、現在はその理念が軽視されていると指摘している。そこで、非集中型ウェブ（Decentralised Web）によって当初の姿を実現する動きがあると述べている。
現状では、情報が一部の企業に集中しているが、非集中型
ウェブによって分散させることができる。非集中型ウェブへの移行に当たっては、プライバシー・データ互換性・セ
キュリティの 3 点が保障されなくてはいけないとしている。

The New York Times. (2018). Facebook Is Not the Problem. Lax Privacy Rules Are. The New
York Times. https://www.nytimes.com/2018/04/01/opinion/facebook-lax-privacy-rules.html
62
CNBC. (2018). Tech investor Roger McNamee: 'I would like Google to be broken up into 8 or 10
different monopolies'. CNBC. https://www.cnbc.com/2018/02/15/roger-mcnamee-google-should-bebroken-up-into-8-companies.html
63Matthew Hodgson. (2016). 非集中型ウェブが皆の手に力を取り戻す. TechCrunch.
https://jp.techcrunch.com/2016/10/10/20161009a-decentralized-web-would-give-power-back-to-thepeople-online/
118
61

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」ビジネス+IT64

2018/11

デジタルプラットフォーム寡占について、世界では以下の5 つの論点があると指摘し、介入派と静観派の両方の視点

メディアを提示している。介入派の意見は下記のとおり。
① 個人情報保護違反の際には政府が重い罰金を課し、各種当局が IT 企業のセキュリティ対策を監視すべきとしている。
② プライバシー保護サービスに不必要なデータを IT 企業が収集することに難色を示し、GDPR のような規制を通じて、ユーザ側にデータの所有権を与えるべきだとしている。
③ 外国の政治介入、フェイクニュース
Cambridge Analytica 事件を引き合いに出し、データの悪用
が大統領選挙にまで影響を与えていると警鐘を鳴らしている。フェイクニュースや反移民の陰謀論を、IT 企業が積極的に規制するべきだとしている。
④ 反競争的・イノベーションの阻害
ネットワーク効果を背景とした独占が続き、イノベーショ
ンが停滞すると見込まれるため、企業の分割を提案している。
⑤ 社会的責任の負担欠如
低賃金労働者に対する給与が低すぎるため、行政の負担を増やしていると指摘している。賃金水準の引き上げを要求
している。
大橋弘65

2017/3/22

例えば、ものづくりの行程がデータ化されることで、簡単

東京大学教授に模倣できるようになり、日本のものづくりでの優位性が経済学（産業組織

揺らぐ懸念がある。つまり、企業間においてもデータの所論･競争政策）在や利用のありかたが重要になる。財やサービスの共有や所在のあり方を規定する競争政策は、データにも適用されるべきである。特定の事業者が不当にデータを囲い込み、競争をゆがめる自体に対して、競争当局が対処できるよう、体制と専門性を確立する必要がある。

岩田太郎. (2018). GAFA の今後を左右する「テック規制論」、保守・リベラル・IT 大手それぞれの立場.ビジネス+IT. https://www.sbbit.jp/article/cont1/35643
65
日本経済新聞. (2017). 新時代の競争政策（上）IT 世界の寡占化 課題に. 日本経済新聞
電子版. https://www.nikkei.com/article/DGKKZO14297820R20C17A3KE8000/
64

119Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

杉本和行662017/3/23

競争当局としては、デジタル化による恩恵が最大限人々に公正取引委員会委もたらされるよう、巨大 IT 企業による独占的地位の乱用

員長とも考えられる行為で新たなイノベーションが芽吹く環境が阻害されたり、競争制限により消費者の利益が害されたりすることのないように監視していく必要がある。

木村達也67しかしながらその頃は、企業が情報を外部に出さないよう

早稲田大学ビジネ

管理するという、顧客と企業間の約束が成り立っていましススクール教授た。ところが現在の米国の巨大 IT 企業は、集めた情報を

マーケティング

ビジネスに再活用している。そこが問題だと思います。

日本経済研究セン

2018/9/26

巨大プラットフォーマーによる競争阻害を防ぐためには、

ター68

彼らが収集したデータの開放ルール作成が必要であると

公益社団法人した。特定の企業にデータが集積することで、消費者の嗜
好や趣味、行動範囲を把握することができ、企業の広報やマーケティング、コンサルティングは大きく変わると思われる。一方で情報の集積が新規参入を阻む可能性もあり、これはインターネットの趣旨に反する。
巨大プラットフォームは、第 4 次産業革命のインフラと思
われ、どのように開放するかが、競争の鍵となる。それにあたっては、データの所有権が問題になる。
案としては、以下の 2 つが挙げられる。
・データの提供者はいつでも自分のデータを引き出せるよう、プラットフォーマーに義務付けること。
・データの収集と利用を分離し、外部の企業でも利用部門と同様のアクセス権を与えること。

日本経済新聞. (2017). 新時代の競争政策(下)経済成長・格差是正に寄与. 日本経済新聞
電子版. https://www.nikkei.com/article/DGKKZO14297820R20C17A3KE8000/
67
クーリエ・ジャポン. (2017). Vol.16 グーグルやフェイスブックが情報と富を独占する世界で、日本はさらに「負け組」に堕ちる. 木村達也 ビジネスの森.
https://courrier.jp/columns/98189/
68
日本経済研究センター. (2018). デジタル、ネットが既存マーケを不要に.
https://www.jcer.or.jp/jcer_download_log.php?post_id=35157&file_post_id=35167
120
66

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

４．２．プラットフォーム寡占に対して政府は介入すべきではないという意見
デジタルプラットフォームの寡占に対して政府は介入すべきではないという意見については、多くの主張において、「寡占によって消費者に利益がもたらされている」ことを指摘したうえで、「安易に独占・寡占を定義し、規制を検討することの危険性」を述べている。
例えば、ITIF 総長の経済学者 Atkinson（2018）は、ネットワーク外部性が働くデジタルプ
ラットフォームでは、シェアの高い企業の存在が、消費者余剰の最大化に繋がると述べたうえで、独占かどうかの検証には、市場の定義が必要であり、そこが正確に検討されていないことに疑念を呈している。例えば、Facebook と Google を合わせても、広告市場全体から見ると 25%にも達しておらず、そのように市場を考えればそもそも独占・寡占ですらない。さらに、IT 産業では覇権の交代が頻繁に起こるため、短期的な独占か長期的な独占かも、重要な判断材料となるとしている。
このような主張は、トゥールーズ経済学院学長（経済学・産業組織論）でノーベル経済学賞受賞者の Tirole（2018）でもなされている。寡占に至っているのは直接的・間接的ネット
ワーク外部性の帰結であり、それによって消費者は便益を受けており、潜在的な競争にさらされていれば消費者は利益を得ることが出来るとしている。潜在的な競争については、適切なタイミングで消費者にとって好ましいライバル企業が参入できることで裏付けられている。そのうえで、介入が消費者にとって好ましいかの検討を慎重にすべきと指摘している。
さらに、仮に介入するとしても、介入先の市場は複数にわたり、平等に競争政策を適用するのは難しいので慎重になるべきだと述べている。
消費者の利益については、メディアの Bloomberg（2018）も、データの寡占・活用が、無料でのサービス提供に繋がっていることを指摘している。そのため、デジタルプラットフォームの規制は有償化を招き、補完財のイノベーションは停滞し、消費者の選択の幅は狭くなると、規制を批判している。
潜在的な競争については、寡占的なデジタルプラットフォームに対して、他企業が技術開
発・資金調達から新規参入をする余地が現状ではあることを指摘し、競争法上の介入は意味をなさないと指摘するものもある（実業家：Stringfellow, 2018）。
ほかの主張として、ミュンヘン大学教授（法学）の Leistner（2018）は、そもそもグローバル企業に対して、一律に国で規制をかけるのは難しく、民間企業の自主規制から緩やかに望ましいルールの方向性が形作られるのが現実的で効果的と述べている。さらに、例えば、データの収集・活用についても、収集しないということで差別化し、消費者が自由に選択す
るようになるということも考えられるため、法律以外の柔軟性の高い基準が望ましいとし
ている。

121

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

日本では、メディアであるビジネス＋IT（2018）が、以下 5 つの論点で静観派の意見をまとめている。
①

個人情報保護：ある程度の規制を導入するが、制度の運用は企業自身で行うのがよいとしている。イノベーションを妨げるような過度な規制には反対している。

②

プライバシー保護：サービスに必要なデータに限らず、あらゆるデータを分析対象にすることで、ユーザが恩恵を受けることが出来るとしている。GDPR のように、ユーザにデータの所有権を与える規制には反対している。

③

外国の政治介入、フェイクニュース：フェイクニュースに関してはプラットフォーマーによる検閲が強化されており、業界で対応できるとしている。フェイクニュースに関してはプラットフォーマーによる検閲が強化されており、業界で対応出来るとしている。

④

反競争的・イノベーションの阻害：企業の垂直統合によって、イノベーションが進み、ユーザは恩恵を受けている。企業分割の必要はないとしている。

⑤

社会的責任の負担欠如：最低賃金の引き上げを支持している。IT 企業による積極的な寄付や投資を通じた社会貢献を支持している。
表 4.2

人名
Matthias
Leistner69

寡占に対して政府は介入すべきではないという意見一覧
年月

内容

2018/6

デジタルプラットフォームの寡占については、政治体制や文化などの違いもあり、国際的な国レベルの協議で早期にミュンヘン大学教

解決することは難しいことが見込まれる。そのため、民間

授企業による自主規制に任せ、ゆるやかに望ましいルールの法学

方向性が形作られるようにすることが効果的であると述べている。
また、例えばドイツでは、消費者のプライバシー意識は高い。そのため、検索エンジンも米グーグルのサービス一辺倒ではなく、閲覧履歴など個人データを集めない他の検索エンジンを選ぶ消費者も多い。リテラシーが高くなってい
けば、データを収集するかしないかで消費者が柔軟に選択するということもある。法律ではない、柔軟性の高い基準
が、ビッグデータ時代のルールにふさわしいと述べている。

日本経済新聞. (2018). データ規制 柔軟なルールを.日本経済新聞 朝刊.
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO31212720R30C18A5TCR000/?fbclid=IwAR0R3y795OX
BneLkG4umPVJnyz4RRgLvLpLt16Tp2w3mwBXgGMAZ9kardFY
122
69

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

Jean Tirole7071

2018/6

独占の源泉は直接的･間接的ネットワーク外部性であり、消トゥールーズ経済

費者が便益を受けていると指摘している。一時的なもので学院学長・ノーベ

あっても独占は好ましくないが、潜在的な競争にさらされル経済学賞ているのであれば、消費者は利益を得ることが出来ると述経済学（産業組織

べている。潜在的な競争は、適切なタイミングで、消費者論）にとって好ましいライバル企業が参入できることで裏付けられるとしている。
また、寡占企業の解体については、慎重な姿勢をとっている。解体によって市場支配力を引き下げても、問題の解決に結びつくとは限らないことを指摘している（例：個人情報の不正提供）。また、介入が消費者にとって好ましいかも
検討しなくてはならないとした（例：蓄積データの少ない
検索エンジン）。
さらに、不正競争・独占への介入には、その判断の難しさ
から慎重な姿勢を示したうえで、経済学的な検討が必要であると述べている。また、介入先の市場が複数に渡ることを留意して、平等に競争政策を適用しなくてはならないとも指摘している。このような経緯から、問題の解決を先回りするのではなく、現状では対症療法的に処置することが好ましいと述べている。

Robert Lintan72

2018/10

検索エンジンや、ブラウザ閲覧の履歴などから、個人へのブルッキングス研

監視が強まることへの懸念には理解を示し、そのための対究所フェロー

処は必要であるとした。一方で、新技術の導入にあたって

経済学（産業組織弊害が生じるのは当たり前であり、データの寡占に付随す論）る問題を過大評価するべきでないとした。

Robert D. Atkinson73

2018/6

ネットワーク外部性が存在するため、シェアの高い企業のITIF74総長

存在が、消費者余剰の最大化に繋がると述べている。また、経済学

市場支配力を検証するのであれば、市場を定義する必要があるが、例えば Facebook と Google を併せても広告市場全Tirole, J. (2017). Economics for the common good. Princeton University Press.
QUARTZ. (2018). A Nobel-winning economist’s guide to taming tech monopolies.QUARTZ.
https://qz.com/1310266/nobel-winning-economist-jean-tirole-on-how-to-regulate-tech-monopolies/
72
Lintan, R. (2018). Talk of breaking up 'Big Tech' is misguided, premature. The Hill.
https://thehill.com/opinion/finance/412943-talk-of-breaking-up-big-tech-is-misguided-premature
73
Atkinson, R., D. (2018). Be Grateful for 'Big Tech'. RealClearPolicy.
https://www.realclearpolicy.com/articles/2018/06/06/be_grateful_for_big_tech_110659.html
74
情報技術・イノベーション財団。
70
71

123

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

体の 25%にも満たないことに触れ、実際に独占的な状況が生まれているかについて疑問を呈している。さらに、IT 産
業では、覇権の交代が頻繁に起こることも指摘している。
San Francisco

2018/3

直近で政府の介入が必要とは思わない。ただし、第三者へ

Chronicle: Editorialの個人情報提供とその悪用が明るみに出ることによって、Board75

個人情報の収集がより困難になることを指摘している。プメディア

ラットフォーマーが自己管理を強めなければ、やがて政府が介入するようになり、個人情報に依存したビジネスモデ
ルが立ち行かなくなると警鐘を鳴らしている。

Bloomberg opinion:

2018/7

データ活用によって、無料での利用など様々な恩恵が消費

Editorial Board76

者にもたらされており、Android に対する EU の制裁金（バメディア

ンドリング・独占について）は、むしろ消費者の利益を侵害する恐れがあると指摘している。
例えば、Android が無料で提供されることで、消費者や開発者は恩恵を受けているが、Android が有償での提供になれ
ば、端末価格は上がり、イノベーションは停滞して消費者の選択の幅は狭くなると述べている。

West Stringfellow77
実業家

2018/3

ニューヨーク大学教授（マーケティング）の Galloway（2018）に徹底的に反論している。まず、GAFA に対抗する技術を78作る余地が残されていること、資金を調達して市場に参入する可能性が残されていること、さらには競争法の介入は無意味であると主張している。そのうえで、個別イシューへの反論として以下を述べている。
寡占企業の登場によって雇用が減少しているとの主張に対しては、技術進歩の過程における一時的なものだとして、
2000 年からの 10 年間で、作業の自動化に伴う製造業関係

San Francisco Chronicle: Editorial Board. (2018). Editorial: Facebook needs to explain its role indata misuse. San Francisco Chronicle.
https://www.sfchronicle.com/opinion/editorials/article/Editorial-Facebook-needs-to-explain-its-rolein-12764995.php
76
Bloomberg Opinion: Editorial Board. (2018). Europe Misfires on Google. Bloomberg Opinion.
https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2018-07-19/google-5-billion-dollar-fine-is-a-europeanunion-misfire
77
Stringfellow, W. (2018). Don’t Bust Up Big Tech: Scott Galloway is Wrong. Medium.
https://medium.com/west-stringfellow/dont-bust-up-big-tech-scott-galloway-is-wrongaba660e8929e
78
Galloway, S. (2018). SILICON VALLEY’S TAX-AVOIDING, JOB-KILLING, SOULSUCKING MACHINE. Esquire. https://www.esquire.com/news-politics/a15895746/bust-big-techsilicon-valley/?src=nl&mag=esq&list=nl_enl_news&date=020818
124
75

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」の失業が 500 万件近くに上ること引き合いに出している。
さらに、IT 産業においては、人間から機械への代替のスピードが最も速いことを指摘し、逆に巨大プラットフォーム
によって生まれている職種があることを指摘している。
従業員 1 人あたりの利益については、データの不整備に言及している。Galloway（2018）は、P&G やインテルと比べて Facebook の一人あたり利益が大きいことを指摘したが、比較する業界を十分に拡大すれば、特筆すべき水準にないとしている。さらに、2007 年以降の P&G では人員削減が進む一方で、Facebook の従業員数が急激に上昇していると述べ、人員についての各企業の状態が異なり、比較することに意味がないと述べている。
納税額の比較についても、正当な計算に基づくものである
として、会計的な手法を使った課税逃れをしているとの指摘を退けた。
寡占企業の増収と富の集中については、因果関係が示されていないと指摘している。先進国から途上国まで横断的な研究を行ったパリ経済学院教授の Alvaredo ら（2018）79を引用し、格差の拡大の原因は、デジタリゼーションではな
く、政策選択や体制変化によるものであるとしている。
ビジネス+IT80メディア

2018/11

デジタルプラットフォーム寡占について、世界では以下の5 つの論点があると指摘し、介入派と静観派の両方の視点を提示している。静観派の意見は下記のとおり。
① 個人情報保護
ある程度の規制を導入するが、制度の運用は企業自身で行うのが良いとしている。イノベーションを妨げるような過度な規制には反対している。
② プライバシー保護サービスに必要なデータに限らず、あらゆるデータを分析対象にすることで、ユーザが恩恵を受けることが出来るとしている。GDPR のように、ユーザにデータの所有権を与える規制には反対している。

Alvaredo, F., Chancel, L., Piketty, T., Saez, E., & Zucman, G. (Eds.). (2018). World inequality
report 2018. World Inequality Lab, WID World.
80
岩田太郎. (2018). GAFA の今後を左右する「テック規制論」、保守・リベラル・IT 大手それぞれの立場.ビジネス+IT. https://www.sbbit.jp/article/cont1/35643
79

125

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」③ 外国の政治介入、フェイクニュース
フェイクニュースに関してはプラットフォーマーによる検閲が強化されており、業界で対応出来るとしている。
④ 反競争的・イノベーションの阻害
企業の垂直統合によって、イノベーションが進み、ユーザは恩恵を受けている。企業分割の必要はないとしている。
⑤ 社会的責任の負担欠如
最低賃金の引き上げを支持している。IT 企業による積極的な寄付や投資を通じた社会貢献を支持している。
実積寿也81

2016/7/8

データ独占が市場競争を歪める可能性はあるが、消費者に中央大学教授害をなすかは不明。IT 産業では、変化が激しいために独占

情報通信政策の検証や対策ができずにいる。無料サービスと収益源のサービスが別であり、費用に関する情報もない。検証を待たずして、競争の本質や支配力が変わってしまう。よって、事前規制は最小限に留め、事後対策の速度と適格さを高めるべきである。産業動向を注視し続け、具体的な損害が出た段階で迅速に対応するべきである。

日刊工業新聞. (2016). ロボット・ＡＩの社会的影響（７）九州大学教授・実積寿也氏−
良い独占と悪い独占. 日刊工業新聞電子版.
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00392036?isReadConfirmed=true
126
81

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

５．まとめ・政策への示唆
以上第２章～第４章では、「プラットフォームがライフスタイルや消費活動に与えている
影響」「データの収集・活用に対する人々の評価」「プラットフォーム寡占に関する世界の議論」という 3 つのテーマについて、文献調査・ヒアリング調査・アンケート調査分析によって、人々の視点で実態を明らかにした。その結果、主に以下の 3 点が明らかになった。
インターネットによる情報収集は年間消費額を 8 兆円押し上げており、SNS 投稿（SNS1.

映え）は年間消費額を 7,700 億円押し上げている。
データ収集・活用を不安に感じている人は多いが、利便性を評価している人も多い。そ2.

の定量的な便益評価は年齢によって大きく異なり、10 代＋20 代が年間＋（プラス）100
億円なのに対し、30 代以上の合計値では－（マイナス）400 億円で、全体で－300 億円である。
世界ではプラットフォーム寡占に対する政府の介入に賛成・反対両方の意見が存在し、

3.

前者の主張は独占や監視を懸念するものが主で、後者の主張は寡占による消費者効用の増加と独占の定義の難しさを主張するものが主である。また、そもそも寡占的かどうか疑念を呈す意見もある。
ここから、以下 5 つの政策への示唆が得られる。

５．１．人々の目線に立ち、大きな利便性・経済効果を損なわない政策を検討する
プラットフォームは既に人々の生活に密接に入り込んでおり、平均して 1 日あたり 5 時
間弱もインターネットを利用している。それは経済活動にも大きな影響を与えており、インターネットでの情報収集は年間消費額を 8 兆円押し上げており、SNS 投稿は年間消費額を7,700 億円押し上げている。法律的な観点から一律の規制などをかけた場合、このようなポジティブな影響を損ない、社会的厚生に大きな負の影響を与えてしまう可能性がある。
また、プラットフォーム事業者のデータの収集・活用に対しても、約 90%の人はデータの収集有無にかかわらず無料でサービスを利用したいと考えている。そのため、仮にデータの収集・活用がプラットフォーム事業者の収益を増加させて無料でのサービス提供を実現している場合、それが一律に制限されて有料化を余儀なくされると、人々にとって大きな負の効用が生まれることを示唆している。制度設計を検討する際は、法律や他国の動きを参照す
るのも重要だが、それと同時に日本にいる人々の生活や利便性のことを考慮する必要がある。

127Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

５．２．人々が自ら適切なサービスを選択できるよう認知度を向上させる
サービス利用の理由として、「目的に合っているから」が最多の 75.6%いたことから、人々は自分に合ったサービスを選択しているといえる。一方で、データの収集・活用について詳
細にどのようなデータが収集されているか知っている人は少なく、利用規約からデータの収集・活用を知った人も 18%に留まっていた。
研究では、年齢やその他の属性によってデータの収集・活用に対する考え方は大きく異なっていた。実際、データ収集・活用にポジティブない人のみの主観的な評価額は＋（プラス）
450 億円だったのに対し、ネガティブな人のみの評価額は－（マイナス）750 億円であった。
人々がデータ収集・活用について正しく理解し、自分に本当にあったサービスを適切に選択することは、社会にとってプラスとなる。そのために、より読みやすいサービス利用規約の検討を行う、啓発活動を行うなどで、人々のデータ収集・活用についての認知度を向上させることが重要である。
また、例えば、検索エンジンに DuckDuckGo というサービスがある。DuckDuckGo は、プライバシー保護とユーザ情報の不記録をポリシーに掲げており、近年アクセス数が急増している（2018 年末で 1 日あたり 3000 万件）。プラットフォーム事業者は、このようなサービス展開を差別化戦略としたり、オプトアウトのオプションを提供することで、より人々のニーズに応えられる可能性がある。

５．３．データ収集・活用に関するルール作りは、次世代の担い手である若者の価値観もくみ取りながら検討する
データ収集・活用に対して、人々の主観的な評価額は全体で－（マイナス）300 億円となり、不利益が利便性を勝る結果となった。その一方で、インターネットに慣れ親しんでこれからの情報社会を担う若い世代ではむしろ＋（プラス）100 億円となり、世代間で評価に大きな格差があることが分かった。
全体でマイナスとなっているため、人々の感じている不利益を小さくするためのルール作りを行って、個人情報・データの取り扱いについてそのルールに準拠した指導をしていく
ことは、今後の情報社会の健全な発展のために価値があるといえる。しかしその際には、政策決定者や有識者の価値観だけで検討を行っていくだけでなく、若い世代の価値観にも十分に配慮したうえで議論していくことが重要である。

５．４．競争法上の議論は、「利便性」「競争状況」「市場の定義」を踏まえる
プラットフォーム規制派の意見として、企業の巨大化を懸念し、これまでの独占企業の弊害のように、商品（サービス）の低品質化やイノベーションの停滞を警戒する声がある。し128

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

かし、ネットワーク効果の働くプラットフォームでは、シェアが高いことそのものが消費者の利益に繋がっている。それに加え、寡占によって低価格化やイノベーションの加速を実現
している側面もある。また、他企業が新規参入をする余地が現状ではあり、実際に新しい革新的なサービスが次々と誕生していることから、企業は常に潜在的な競争にさらされている状況といえる。
さらに、市場支配力を検証するのであれば市場を定義する必要があるが、その検討が未だ不十分という指摘もある。例えば Facebook と Google は広告が主たる収入源であり、その視点ではテレビなどと同じビジネスモデルである。しかしながら、この 2 社を合わせても、世界の広告市場全体の 25%にも満たない。経済学的な市場の検討をさらに積み重ねたうえで、介入が消費者にとって好ましいか検討することが、政策決定においては重要である。
また、これほどグローバル化が進む中、一律に国で規制をかけるのは難しくなっている。
そのため、民間企業の自主規制を加速させ、そこから望ましいルールの方向性が形作られるのが現実的で効果的という指摘もある。

５．５．プラスとマイナス、双方を調査対象とする調査では、データ収集・活用に対して不安な人は 70%以上存在した一方で、利便性を評価する人も多く、「データ収集・活用をしない」サービス機能（ランダムな商品のおすすめ表
示など）に比べ、「個人レベルでデータを収集・活用する」サービス機能（自分にあった商品のおすすめ表示など）を支持する人は、約 2 倍であった。また、インターネットに詳しいと不安感が増す一方で、利便性はさらに評価し、結果的にデータ収集・活用にポジティブになるという結果も得られた。
このような調査では「不安に思うか」など負の側面だけが調査されがちだが、それでは利便性を感じている人も、多少不安を感じていれば「だいたい不安に感じる」などと回答する。
人々の正しい評価を得て、それを政策に生かすためには、利便性と不利益双方について網羅
的に調査分析する必要がある。

129

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

付録

130

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

付録 A．生活に入り込むプラットフォーム
本付録では、本プロジェクトの調査分析対象とする 8 つのサービス「SNS」「メッセージアプリ」「ネットニュース」「検索エンジン」「クチコミサイト」「動画サイト」「フリマアプ
リ・オークションサイト」「ショッピングサイト」について、その概要をまとめたうえで、
人々の生活にどのように入っているか記載する。

A．１．SNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）
情報発信の権限が限定されているテレビやラジオなどのマスメディアと異なり、消費者や企業が分け隔てなく自由に情報を発信・共有することができる媒体を、ソーシャルメディ
アという。双方向コミュニケーションが可能なのが特徴である。SNS は、ソーシャルメディ
アの中でも特に、人と人とが繋がるネットワークを形成する、会員制のコミュニティ Web
サービスを指す。日本では 2004 年にサービスを開始した GREE や mixi が人気を博し、多くの人に利用されるようになった。現在は、実世界の交友関係を反映することの多い Facebook
や、逆に不特定多数のユーザとの交流が生まれやすい Twitter、写真や動画の共有に重点のある Instagram などが有名である。
SNS に会員登録したユーザは、多くの場合、プロフィールの公開、自由な発信、ダイレク
トメッセージ送受信82、コミュニティの利用・作成等を行うことが出来る。総合的な SNS の他、職業や性別、年代、趣味で特定化した SNS 等、様々な差別化が行われている。また、
最近では SNS を容易に作成出来るソフトウェアも無料公開されており、個人が作成した
SNS も多く存在する。
その登録のしやすさ、投稿のしやすさから、近年では SNS が最もポピュラーなソーシャ
ルメディアといえる。例えば、Twitter の月間利用者数が 4,500 万を超えたことを、TwitterJapan の公式アカウントが発表している。これは複数アカウントの人も多いため多めの数値となっているが、総務省の「平成 28 年 情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査」でも、10 代～60 代の利用率について、Twitter が 27.5%、Facebook が 32.3%という結果が出ている。実社会に与えている影響も大きく、例えば、東日本大震災で電力不足に陥った
際に、Twitter 上で節電を呼びかける運動が拡がったことがある83。
実名利用が原則の Facebook では、実世界の交友関係に基づくネットワークが形成されや

82
83

ダイレクトメッセージとは、E メールにようにクローズドなメッセージを指す。
「Twitter」上で有志が、「ヤシマ作戦」として節電協力を呼びかけ、その運動がリツイート
やそれへの反応という形で広く拡散していった現象。ヤシマ作戦とは、人気テレビアニメ「新世紀エヴァンゲリオン」の作中で行われた作戦名である。有名なテレビアニメの用語が用いられ親しみやすくなったことが、SNS 上で広く拡散された一因となったと考えられる。
131

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

すい。ユーザへのアンケート調査によれば、「人目につくことを意識して投稿する」「繋がっている人は全員が知り合いなので、当たり障りのない投稿になる」など、実世界の交友関係を強く意識して利用している様子が見られる84。こうした実態が一部では敬遠されているよ
うで、高校生などの若い世代では、「Facebook は大人との連絡手段であり、それ以上の利用はない」、30 代からも「閲覧はするが投稿はしない」などの意見がみられる。近年、若い世
代は Facebook 利用率が低くなっており、利用者の中高年比率が高いことが指摘されている。
140 文字以内の短文と写真･動画を投稿･閲覧できる Twitter は、情報収集の側面が強調されている。あるインタビュー調査85では、興味のある情報を発信するアカウントを予めフォローしておき、気になる情報が出たら投稿のリンクを辿って記事に辿り着くといった使い方が示された。また、複数のアカウントを保有し、コミュニティや用途、プライバシー設定に応じて使い分ける様子も示された。例えば、メインのアカウントの他に、実際に交友関係のある友人のみをフォローし公開範囲を限定したアカウントを持つ、懸賞用のアカウントを持つ、情報収集専用のアカウントを持つ、などである。このような使い方は、本プロジェ
クトのヒアリング調査でも明らかになっている。
2017 年の新語･流行語大賞である「SNS 映え」の語源である Instagram では、写真や動画の共有に重きが置かれている。また、投稿後 24 時間で自動削除されてしまう「ストーリー
ズ機能」はその気軽さゆえに多く利用されている。ハッシュタグでの検索や、自分がフォローしている人から別のユーザを探すなど、現実世界の交友関係を超えた繋がりも見られる。
中には自身の影響力を背景に企業の広告を担当するユーザや、売買のプラットフォームとして利用するユーザも存在する。以下では、具体的な利用例を取り上げる。
例えば、育児世代での活用が見られる。育児に携わる両親同士が、ふとした思い出や悩みを発信し交流する様子が見られる。ハッシュタグとその投稿数を見ると「#親バカ」投稿 812
万件（2018 年 8 月現在）、「#新米ママ」投稿 293 万件（2018 年 8 月現在）、「#ママライフ」
投稿 83 万件（2018 年 10 月現在）、「#育児日記」投稿 84 万件（2018 年 10 月現在）、「#新米パパ」投稿 13 万件（2018 年 10 月現在）、「#こどもごはん」投稿 24 万件（2018 年 10 月現在）、「#こども弁当」投稿 4 万件（2018 年 10 月現在）など、活発な利用が見られる8687。

マイナビ. (2017). 【女子大生の SNS 事情】Twitter のアカウントは当然 2 個持ち!? Twitterの使い方編. https://gakumado.mynavi.jp/gmd/articles/50810
85
原田朱美. (2017). 最大 40 個！ツイッターのサブアカいくつある？ 若者の意外な使い方. ウィズニュース.
https://withnews.jp/article/f0171116001qq000000000000000W03j10101qq000016216A
86
インスタアンテナ. (2018). 子育て世代の Instagram 活用事例「＃こどもごはん」って何？. https://insta-antenna.com/kodomo-gohan/
87
インスタアンテナ. (2018). Instagram はママ・主婦の情報収集に最適？イマドキ子育て事
情とは. https://insta-antenna.com/mother/84

132

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

また、検索ツールとしての利用も多い。従来の検索エンジンでは、提供側が見せたい情報がヒットしやすいが、Instagram でのボックス検索やハッシュタグ検索では、ユーザ発信の情報が得られる。画像や映像からは直感的な情報を得られるうえ、位置情報がタグ付けされていることもあるため、利便性が高い88。また、Instagram への投稿行為には他ユーザの満足が表れているだろうとの意見もあり、信憑性の高いクチコミサイトのように捉えられている様子も見られる89。
例えば、検索窓の「スポット」に興味のある飲食店の名前を入れることで、お店の地図とユーザの投稿を一覧に表示させる使い方がある909192。こうして写真や動画を確認することで、実際の雰囲気を想像できるという意見が少なくない。キーワードをハッシュタグ検索にかけることで、写真や動画、ヒット数を確認し、旅行先候補の人気度を確認する使い方も報告された。また、美容師のアカウントから、自身のイメージにあった髪型をハッシュタグ検
索し、ダイレクトメールで予約をとる使い方も示された。
国内旅行にあたって、Google 検索と Instagram 検索を使い分ける事例も見られる。Google
検索で観光地名や店名を判明させ、Instagram で写真を検索して訪問の是非を判断するのである。
他にも、芸能人や有名人のアカウントを注視し、衣服や趣味といったライフスタイルを真似るような利用行動も見られる。
Instagram で思い出を記録し、新たな交流のきっかけを作る動きもある。
「旅（travel）」と「Instagram」をかけ合わせた「#travelgram」や、「#旅行好きな人と繋がりたい」「#○○（地名）
lover」といったハッシュタグと共に旅行などの写真をアップロードし、記録と交流を楽しむ
使い方も多く見られる93。ハンドメイド雑貨･アクセサリーの販売プラットフォームとしても利用されている。
また、2018 年 8 月には「ショッピング機能」が実装され、投稿する写真に販売先のリンNEWS ポストセブン. (2017). インスタ検索「ググるよりイマドキな情報集めやすい」の声. https://www.news-postseven.com/archives/20170129_488429.html
89
三川夏代. (2015). 【スマホネイティブ世代】お店を探すときは食べログでも Retty でもなく、インスタでハッシュタグ検索. カケル. https://kakeru.me/instagram/natsu-instasearch/
90
Marketing Navigate. (2018). 女子大生は Instagram をこう使う！「私のインスタ活用術」.
https://marketingnative.jp/how-to-use-instagram-search/
91
日経トレンディネット. (2018). お父さんのための、イマドキ Instagram 活用入門.
https://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/011800066/090300023/
92
tree. (2018). 食べログは時代遅れ！？美味しいお店は Instagram で検索が常識. https://treefile.com/marketing/eating-logs-are-out-of-date-instagram-is-common-sense/
93
Ayumi. (2018). 【インスタ】旅行の思い出を振り返るときに◎！イマドキ流行りの【＃旅ハッシュタグまとめ】. アプトピ. https://apptopi.jp/2017/05/08/travelgram/
88

133

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」クを貼れるようになった。ハンドメイド品と写真投稿の相性の良さが強調されている。これによって、従来はフリマアプリなどで行われていたハンドメイド品の販売が、Instagram でも行えるようになった。
消費者のネットワークが集積されている SNS では、企業の広告活動も行われている。公式アカウントを開設して消費者に情報発信する、コミュニケーションをとるといった使い方から、キャンペーンを打って SNS ユーザに商品を広く認知させる等、ビジネスでも最も活用されているソーシャルメディアといえるだろう。クチコミを狙ったマーケティングも盛んに行われており、例えば、江崎グリコが行った「ポッキー」を含んだツイート数で世界記録更新を狙う「TRY WORLD RECORD on Twitter」では、11 月 11 日の 1 日のみで約 370 万ツイートを達成し、話題となった94。
Instagram 投稿が消費に与える影響をアンケート調査したマージェリックの報告によれば、
10 代～30 代女性の約 7 割が、Instagram の投稿を見て商品を購入や検索をした経験があるという95。特に芸能人や著名人の投稿や、おしゃれな投稿が購買意欲を掻き立てやすいということである。一方で「現実の交友関係から情報収集を行うので、SNS 広告は購買には結びつかない（30 代～40 代女性）」との意見も見られた。

A．２．メッセージアプリ
メッセージアプリとはテキストメッセージを 1 対 1 や複数でやり取りするためのツール
で、SNS と異なり基本的にクローズドである。チャット機能のみでなく、データ通信を利用した音声通話やテレビ通話、更にはファイル送受信機能も利用できることが多い。主にスマートフォンで利用するが、パソコンやタブレット端末でも利用できるものがほとんどである。
国内で利用者が最も多く、機能の充実度も高いと思われるのは LINE である。チャット機
能と通話機能に加えて、ファイル送信や写真管理･メッセージ管理に関する様々な機能が実装されている。同一アカウントをスマートフォン･PC･タブレットで共有し、場面に応じて使い分けるといった活用もある。また、気持ちやメッセージをイラストで表した「スタンプ」
があるものが多く、コミュニケーションの幅を広げている。
さらに、LINE には、電子決済機能やエンターテインメント機能も備えられており、1 つ

目標の約 200 万件を大幅に超え、自社の持つ世界新記録を塗り替えた。また、北海道でポッキーロケットを打ち上げ、生放送する企画も同時に行った。これらの企画は、ブランド・商品認知度を上げるのには大きな効果があったと考えられる。
95
インプレス. (2018). Instagram の投稿で購買意欲をかきたてられた女性は約 7 割.
https://netshop.impress.co.jp/node/5059
134
94

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」のアプリを様々な用途で使える利便性を評価する声も聞かれる。Facebook や Instagram のような交流型 SNS アプリのように「ライブ配信」機能も備わっていて、グループトークや複数人トークでライブ映像を共有している様子も見られる96。友人や知人との連絡のために使っている人が多いが、中には相手の表示名を自由に変えられる機能を活用して、スケジュー
ル管理を行っている事例もある。
質問に自動返信してくれる「LINE bot 機能」を使い、検索ツールとする使い方もある。例
えば、現在地を入力すると、条件を満たした付近の飲食店を提示してくれるサービスがある。
他にも、管理者と複数のフォロワーの 1 対 1 コミュニケーションが可能な「LINE@」を PTA連絡網として使ったり、送信時刻を設定してスケジュールのリマインダーとして利用したりといった例が示された。
LINE のほかでは、Facebook のチャット機能が、「メッセンジャー（Messenger）」として2014 年に分離した（スマートフォンとタブレット。PC 版は引き続き一体）。Facebook ユー
ザ同士で利用でき、メッセージの他に通話やファイル･位置情報共有などを行える。企業の中には自動返信システムを導入し、ユーザの対応に活用している例もある97。
+メッセージは、2018 年 5 月に移動通信大手キャリア 3 社が提供を開始したサービスであるが、通話機能は利用できない。従来の SMS を発展させるような形でサービスが開始しており、ファイル送信の際に利用できる形式が多いことが好評である98。一方、利用者が少ないことへの不満も見られ、また、LINE で事足りるとの意見もある。

A．３．ネットニュース
ネットニュースとは、インターネットを経由して配信されるニュース全般のことを指す。
テレビや新聞といったマスメディアと対比される。各メディアのネットニュースをプラッ
トフォームで配信しているネットニュースサイト（アプリ）が人気であり、アプリとブラウ
ザを合わせて日本で最も読まれているのは Yahoo!ニュースである。ほかには、SmartNews や
NewsPicks なども人気が高い。ネットニュースの基本的な機能に大きな差は見られず、どのサービスでも、興味のあるジャンルの記事の自動受信機能やオフラインでの閲覧機能などを備えていることが多い。一方で、配信するニュースの特色や、編集部オリジナルのコンテ
ンツの充実度などに応じて消費者が使い分けをしている様子が確認できる。

ヤマダユウス型. (2017). LINE グループ内でライブ配信ができる新機能｢チャットライブ｣が登場！. GIZMODO. https://www.gizmodo.jp/2017/08/line-chat-live.html
97
Facebook. C4 株式会社 メッセンジャー誘導広告でリードを効率的に獲得.
https://www.facebook.com/business/success/c4-inc
98
エンガジェット日本版. (2018). 3 キャリア共通メッセージアプリ「＋メッセージ」を使ってみての率直な感想. https://japanese.engadget.com/2018/05/13/message/
96

135

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

オーソドックスなニュースアプリとして名前が挙がるのは、SmartNews である。ユーザ情報を登録しておくことで、趣味趣向に合ったニュースを配信してくれる。政治･経済からサ
ブカル要素の強い記事まで、カバーするジャンルが幅広い。ジャンル別にタブが設けられているが、削除することも可能であり、全般的なニュースのタブと興味のあるジャンルのタブのみを表示させて利用する様子が見られた。
興味のある情報の収集に特化しているのは、ニューススイートである。このアプリでは、
キーワードや URL を登録しておくことで、それに関連する記事や最新投稿を自動収集してくれる。海外サイトの原文サイトも登録可能なので、英語の学習の一環としての利用も見られる。キーワードによらない最新ニュースを掲載するタブもあり、ニュースアプリとしての利用も可能である。同様に消費者の興味のあるジャンルに特化してニュースを掲載してくれるアプリには、カメリオ、グノシーなどがある。
経済･ビジネスに特化したニュースアプリもある。経済に特化しているニュースアプリの
NewPicks では、話題の記事に対する専門家のコメントを閲覧できる。コラムや編集部の特集記事も充実しており、他のニュースアプリと併用しているとの声も聞かれた。任意の企業に関するニュースを時系列順に並び替えられる点に便利さを感じ、大学生が就職活動に活用する事例もあり、企業に対する有識者の意見も参考になったという。Twitter など SNS では両極端な意見が多く信憑性にも乏しいため、バランスのとれた意見を NewsPick で収集したということであった。

A．４．検索エンジン
検索エンジンとはインターネット上の情報を検索するシステムを指す。現在国内では、
Google や Yahoo!がよく使われている。ユーザの趣味趣向に合った検索結果が表示される「パーソナライズ検索」によって効率化が図られている一方、情報の偏り（フィルターバブル）も懸念されている。
検索結果はリンクとして提示されるだけでなく、内容が結果画面に表示されることもある。例えば、Google で「東京駅名古屋駅」と検索すると、新幹線で移動する際の所要時

間、費用、発着ホーム、出発までの時間がすぐさま表示される。地名を検索すると、検索画面の右側に地域の概要が示される。また、計算式を検索ボックスに入れると、計算結果を返してくれる。
近年では、スマートフォンやスマートスピーカーでの音声検索が注目を集めている。
Google の Google 音声入力や、Apple の Siri に代表される音声入力の入力速度は、文字入力の約 4 倍であるとされており、精度が高くなれば消費者にとっての利便性は格段に高まる

136

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」と思われる99。入力の精度も、利用者の増加によってデータの蓄積が進み、年を追うごとに向上しているようである100。スマートスピーカーは、IT 関係の数社から発売されており、Google の Google Home や Amazon の Alexa ほか、LINE の Clova や Apple の HomePod が有名である。ユーザが話しかけることで、音楽再生のリクエストや、アラームの設定、ネット検索などができる101。目覚ましとして使う、家事の際に音楽を流す、乗換案内を検索する、気分に合う映像をリクエストしてネット接続のテレビで鑑賞するなど、生活に密着した利用実態が見られた102。またスマートフォンの音声検索について、地図アプリを車のナビとして使うときに、運転中でも安全に経路検索ができ、便利であるとの声もある103。
画像検索も利用可能になっている。Google Lens では画像を読み込ませたり、カメラにかざしたりすることで、衣類や食品などの商品や動植物、書籍などの文字列、バーコードなどを検索することができる。例えば人物の写真を読み込ませると、その人が着ている洋服に類似した商品を複数提示してくれる104。

A．５．クチコミサイト
クチコミサイトとは、既に存在する商品・サービスに対する人々の主観的な意見（クチコミ）を集めたプラットフォームであり、利用者は関心のある商品・サービスについての他人の意見を閲覧することが可能になっている。また、評点機能があるものも多く、そういったものは、たいていの場合点数順に並び替えて検索出来るようになっている。
クチコミの特徴としては、情報の発信者と商品の間に利益関係がないので、実際の商品を使用した人の率直な意見・利用感が書かれている可能性が高く、消費者にとっても有用性が高いといわれている（情報の非対称性解消）。そのため、商品・サービスの選択においてク
チコミは重要な役割を占めており、クチコミサイトの中には月間 PV 数（1 か月間に閲覧されている回数）10 億を超えるものもある。特に利用後に品質が判明する経験財については、
他者の消費経験が共有されることで、潜在的な消費者はより多くの情報を得ることができ

Yext. (2017). 音声検索がすべてを変える. https://www.yext.co.jp/blog/2017/11/voice-search/
相川いずみ. (2019). iPhone『音声入力』の便利な使い方まとめ メモやメール、議事録や文字起こしなど. https://time-space.kddi.com/mobile/20190110/2532
101
TIME&SPACE. (2017). 本当に便利？ 結局なにができる？ 『Google Home』を 1 週間使ってみてわかったこと. https://time-space.kddi.com/digicul-column/suguyaru/20171110/2158
102
SmartHacks Magazine 編集部. (2018). 家族は Google Home をどう使っている！？マイア
クティビティを分析してわかった 11 のこと。. https://smarthacks.jp/mag/37022
103
ティファナ. (2016). Siri と OK Google はどっちが優秀か、ティファナでやってみた。
(OK Google 編). https://www.tifana.com/column/20160725_ozaki_8862.html
104
フリースタイルエンターテイメント. (2018). Google レンズ これからの検索は“かざすだけ”？ Google レンズの使い方. https://fushimi-nagoya.com/know/google-lens/
99

100

137

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」る。
しかしながら、クチコミの信用性が問題視されることもある。1 つには、ステルスマーケ
ティングの問題がある。ステルスマーケティングとは、宣伝であることを消費者に隠して行う宣伝のことである。企業（あるいは広告代理店）が自社商品の良いクチコミを書いたり、企業から報酬を受け取った芸能人がよいブログ記事を書いたり等、形態は様々である。また、逆に、利用者を装ってマイナスイメージの投稿を行い、ライバル企業の評判を落とす行為もある。ステルスマーケティングは、クチコミは中立だと考えている消費者の情報選択を誤らせてしまう。
このようなステルスマーケティングは、度々問題となっている。例えば、人気クチコミサ
イト「食べログ」において、飲食店に対する好意的なクチコミ投稿を有料で請け負う業者の存在が 2012 年に露呈し、問題となった。ステルスマーケティングが明るみになって問題視された事例は、古くから存在し、SONY のウォークマンや PSP 等でも大きく話題になった。
また、逆に、利用者を装ってマイナスイメージの投稿を行い、ライバル企業の評判を落とす行為も問題視されている。
特に海外ではステルスマーケティングの影響が重く受け止められており、EU では消費者保護の観点から違法であるとされているし、アメリカでも金銭物品的提供があってクチコミを書いた場合は、それを公開しなければならないと定めている。日本でも実際の物よりも明らかに優良であると誤認させるようなクチコミは、不当表示として問題となるとしている。
ステルスマーケティングがはびこる要因として、企業側のソーシャルメディアに対する知識不足が一因として挙げられている105。また、コロラド州立大学のマーティン氏らは、ステルスマーケティングは短期的には効果がある可能性もあるが、信頼を失墜させるリスクも十分にはらんでおり、長期的には企業に悪影響であることが指摘している。さらに、企業同士の乏しめ合いは不毛であるし、将来的にはネットの価値そのものを棄損して、いずれク
チコミによる経済効果を縮小させてしまうかもしれない。
クチコミサイトには、価格.com のように総合的にあらゆる分野を扱っているものもある
が、多くの場合は分野を特化している。そういった分野特化型のクチコミサイトとしては、
グルメサイトの Retty や、化粧品サイトの LIPS が挙げられる。Retty は実名制の外食に関するクチコミサイトである。店舗を点数評価する食べログと異なり、写真や文章で紹介するサービスである106。スマートフォン向けアプリの表示画面には写真が多く表示されるので、飲藤代裕之. (2012). 「食べログ」だけではない ネットでやらせがはびこる理由. 日本経済新聞. https://www.nikkei.com/article/DGXNASFK0604E_W2A100C1000000/
106
ねづ. (2016). カフェ、レストランなど見つけるのに Retty を使うようになったワケ.
105

138

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

食のイメージが湧きやすいとの声がある107。また、現在の位置情報を提供し付近の飲食店を自動的に提示してもらう、食の好みが合うレビュアーをフォローしてトップ画面に表示させる、といった使い方がある。閲覧者は投稿に対して「行きたい」と反応でき、反応数に応じて、地域ごとにレビュアーがランク付けされる。ユーザが飲食店でイベントを作成する機能を使い、オフ会を開く事例も報告された。
LIPS は、新興の化粧品クチコミサイトである。クチコミ機能の使いやすさゆえ、ユーザの高い評価を集め、最大手の@cosme に迫る存在となっている。ジャンル別の化粧品ランキ
ングや、レビュアーのランキングに高い利便性を感じるという指摘が見られた。従来の文章中心･商品ごとのレビューと異なり、写真や動画の掲載がメインであり、レビュアーごとに口コミを表示できる。体質や趣向などを保存しておけば、おすすめ商品の通知などを受けることが出来る。タグ機能を使い、自分の気になる商品だけをチェックするという使い方も見られた。

A．６．動画サイト
動画サイトとは、人々の動画投稿･閲覧を主とした Web プラットフォームを指す。動画サ
イトでは、人々が動画を自由に投稿することが出来、それを不特定多数の人に公開し、視聴してもらうことが可能になっている。動画サイトの利用には高度な知識が不要であり、特に、
閲覧するだけの人にとっては、ブラウザやアプリでページを見て再生ボタンを押すだけと非常に簡単な操作で済むため、爆発的に普及した。
利用者が多いうえ、手軽に動画配信が可能ということで、政治家や企業の情報発信に使われるケースも多い。政治家では、米国オバマ元大統領が選挙戦で積極的に利用したのが記憶に新しい。企業では、音楽や映像といったコンテンツ産業で特にプロモーションビデオ（PV）
やミュージックビデオ（MV）の配信が多いが、その他の産業でも広告手段の 1 つとして利用されることが多くなってきている。
代表的なサービスには、YouTube やニコニコ動画が挙げられる。YouTube は世界最大の動画サイトであり、Google の傘下に置かれている。動画投稿者は再生回数に応じて YouTube
から収入を得ることができ、YouTube は企業からの広告料を受け取っている。視聴者は基本的に無料で利用できるが、有料サービスの YouTube Premium や YouTube Music Premium には広告掲載がなく、機能も拡張されている。
動画サイトは実に様々な利用方法があり、前述した利用方法のほかでは、教育での活用事

https://blog.nzakr.com/app-retty/107
吉永祐樹. (2018). 大人気のグルメアプリ Retty を使ってみた！. https://esn.jp/vr/blog/rettyuse
139

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」例が少なくない。例えば、福島県立清陵情報高等学校では、第二種電気工事士試験の技能試
験の対策に YouTube を活用した。高校側が動画を作成･アップロードし、教材の一つとして生徒に提供している。再生回数から、難易度が高いと思われる作業を特定し重点的な指導を行い、動画コメント欄での質問を受け付けている。課外授業を 10 時間削減しつつも前年と同じ合格水準を維持でき、作業に対する理解が深まったと回答した生徒は全体の 90%に達したとしている108。
また、近年は、YouTuber の台頭が関心を集めている。YouTuber とは、広義には YouTubeに頻繁に動画を投稿する人を指す。狭義には、YouTube や企業からの広告収入で生計を立てている人を指し、中には推定年収 11 億を超えるクリエイターも存在する。
例えば、企業の商品広告として利用され、実際に消費を喚起したとの報告もある。日本コカコーラが自動販売機連動アプリ「Coke ON」のプロモーションのため、人気 YouTuber 4 人とのタイアップ動画を作成した。自動販売機の検索機能を使いながら商品を購入し、購入特典を受け取る様子を映像化した。その結果、アプリのダウンロードランキングでは、総合部
門で 142 位から翌日 21 位、フード部門で 8 位から翌日 2 位、翌々日 1 位とジャンプアップする様子が見られた109。クリエイターのマネジメント会社「UUUM」によれば、YouTuber を使った広告によって、購買意欲が最大で 49%上昇、商材に対する認知度は 66%上昇するとされている。
また、特に小学生の間で YouTuber が投稿する動画が人気を博している。ビッグローブの調査110によれば、小学生の 55.3%が YouTuber の動画を視聴し、その割合は高学年では 7 割以上となっている。クチコミを通じて学校でのコミュニティに広まりやすく、気に入られた動画が繰り返し再生されるとしており、YouTuber にとって小学生は広告収入を得やすい顧客層であると思われる。小学生向けの動画としては、おもちゃの紹介･ゲーム実況･キャラク
ターショーなどが多いが、中には教育系の動画もアップロードされている。一方で、次の動画への誘導が充実されているために、過剰な視聴を心配する親の意見が見られる。
さらに、視聴に留まらず、子供による投稿も見られる。著名な YouTuber の中には、未就

志田博隆. (2017). YouTube を活用した資格指導の実践.
https://center.fcs.ed.jp/multidatabases/multidatabase_contents/download/166/e8868f67f335a721b97
39a80af2bef91/134?col_no=2&frame_id=318https://center.fcs.ed.jp/multidatabases/multidatabase_c
ontents/download/166/e8868f67f335a721b9739a80af2bef91/134?col_no=2&frame_id=318
109
ZAMA. (2017). ユーザ参加型で YouTuber がアプリの機能を実演！コカ･コーラ自動販売機アプリ「Coke ON（コークオン）」. https://backyard.imjp.co.jp/articles/youtuber_1
110
ビッグローブ. (2017). 小学生の半数以上がユーチューバー動画を視聴 BIGLOBE が「子どものスマホ動画視聴事情」を調査～子どもに人気のユーチューバーは HIKAKIN が断トツ！～. https://www.biglobe.co.jp/pressroom/info/2017/02/170228-1
108

140

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

学児や小学生低学年の学童も含まれ、中には年収 1 億円を超える者もいる111。ただし、動画の投稿が個人情報の流出や炎上を招く例もあり、弊害も指摘されている112113。

A．７．フリマアプリ・オークションサイト
フリマアプリとは、スマートフォン上で個人間電子取引を行うためのプラットフォームである。出品･購入の手続きが容易にできるよう配慮されていて、クレジットカードや銀行口座とリンクすることで、金銭の授受も円滑に行うことができる。経済産業省（2018）の報
告では、2017 年度のフリマアプリ推定市場規模は 4,835 億円（前年比 58.4%増）であり、初登場からの 5 年間で急速な拡大を遂げている114。フリマアプリの代表格としてはメルカリとラクマが挙げられ、近年ではヤフオク!もフリマ機能を実装した。
メルカリでは、消費者が出品･購入を行う様子が見られる。購入側の利用動機としては、新品よりも安価に購入できること、店舗よりも時間をかけて検討でき、幅広い商品を備えていることなどが挙げられた115。
例えば、アイドルの公演で使用するペンライトを購入する事例が見られる。毎年ペンライ
トの色が変わるため、先の日程に参加したファンから購入するということだった。また使用
後は、再度フリマに出品する。フリマで仕入れた商品を再出品する例は、ベビー服などでも報告されている。特に 0 歳児用の服は、使用期間が比較的短く、売買できる質が保たれていることが多いということである116。また、ベビー服に限らず、普段着る服に関しても、メルカリで購入したのち 5 回ほど着用し、その後メルカリで売るという行動も見られる。服は流行が早いものであり、買って少し着てすぐに売るという行動がある。ただし、小学生の長期休暇の宿題と思われる読書感想文や自由研究の成果物が売買され、物議を醸したこともある。
一方、出品側の動機としては、不用品の処分や副収入の獲得があり、中には生計を立てている人もいる。例えば、物品整理や引っ越しなどを機に、捨てるはずだった不用品を換金す

COREMAX. (2018). 7 歳 YouTuber が 1 年で 25 億円の収入 おもちゃレビュー動画が人気. http://mogumogunews.com/2018/12/topic_24722/
112
熊代亨. (2018). YouTube はくだらないから子どもを虜にする。そして親は不安になる.
https://p-shirokuma.hatenadiary.com/entry/20180125/1516862588
113
熊代亨. (2017). 子どもの YouTuber を見ていると不安になる. https://pshirokuma.hatenadiary.com/entry/20170110/1483995600
114
経済産業省. (2018). 我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備(電子商取引に関する市場調査). http://www.meti.go.jp/press/2018/04/20180425001/20180425001-2.pdf
115
AERA. (2018). コスパだけではない「メルカリコスメ」にハマったきっかけ.
https://dot.asahi.com/aera/2018090600036.html?page=1
116
ニャンだふるライフ. (2018). またメルカリでハンドメイド品買ってみた.
https://ameblo.jp/itsuka-nantokanaru/entry-12344938454.html
141111

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」るために使うということがある。この場合、商品の価値と価格が乖離することがあり、転売目的で商品の売買を助長している。他には、ハンドメイド雑貨を自作し、副収入源とするユーザも見られた。ハンドメイド雑貨の売買サイト「minne」との使い分けについては、安価なものをメルカリで、高品質のものを minne で販売するとの意見が多かった。minne では高価であっても価値相応の質を備えていれば売れやすく、需要者の多いメルカリでは安価な商品の回転が速いということである。
また、出品物の良さをアピールするため、写真加工アプリを使ったり、撮影環境を整えたりといった取り組みが見られる。商品に満足してもらえると、その顧客がリピート購入する、口コミで商品を広めてくれるなど、売上の機会が増えていくとの意見があった。
ごく一部のユーザは、ハンドメイド品の販売で生計を立てているという。しかし、minne
で月 10 万円以上の売上を達成するユーザは全登録作家の 0.4%であるため、単価がより低いと思われるメルカリで生計を立てるユーザは、さらに少ないと思われる。
ラクマは、楽天が運営するフリマサービスである。主要な機能はメルカリに同じであるが、販売手数料･市場規模･関連サービスの点で異なる。メルカリでは、販売額の 10%が手数料として徴収されるが、ラクマの手数料は 3.5%である。楽天の他サービスとの連携も充実しており、例えば売上金を楽天銀行で出金する場合には、当日に手数料なしで出金できることもある。販売者からはこうした点に魅力を感じるとの意見が見られた一方、フリマサイトとしての知名度や利用者数の多さではメルカリに軍配が上がり、出品者にとっては一長一短といった様子である。
ヤフオク!はヤフーが運営するオークションサイトである。従来は公開競り上げ方式のオークションのみを扱い、パソコンからの操作を想定した設計になっていた。しかしながら、メルカリなどフリマサイトの台頭を受け、フリマ機能を実装し、スマートフォン向けのアプリの提供も始めるなどの対応をとってきた。ここでいうフリマ機能とは、出品者が売買金額を設定し、購入者を募る方法を指す。2001 年以降、出品の際にはヤフープレミアム会員への登録が必須だったが、2018 年からはスマホからの出品に限り会員条件を撤廃するキャン
ペーンを開始している。

A．８．ショッピングサイト
ショッピングサイトとは、商品やサービスを購入できる Web サイトのことである。ショッピングサイトの普及により、消費者は地域や時間の制約なく、そして商品の重量を気にすることなく、買い物をすることが可能になった。消費者対企業の市場規模は 16.5 兆円（2017142Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

年、前年比 9.1%増）に達し、物販部門では 5.8%のシェアを誇る117。代表的なものには Amazon
や楽天ショッピングなどがある。
Amazon は、商品の種類が非常に多いことが特徴である。しかし特徴はそれだけでなく、セールや特典を活用して欲しいものを安く買うことや、口コミ機能を利用して商品の特性を調査すること、有料会員に登録して、買い物を含めた日常生活を便利にするなどの活用方法がある。Amazon では、年に 4 回程度、「プライムセール」と称した大規模なセールが実施される。通常は値引き幅の小さい商品が半額になるなど、消費者の注目を集めている。他にも、興味のある商品を予め登録しておき、値引きが行われた際に通知を受けられるようにしておく、Google Chrome のプライストラッカー機能を使い、設定金額を下回る金額がついた
時に通知を受けられるようにしておくといった利用が行われている。また、一定の感覚で繰り返し商品を発送してくれる機能である「定期便」に登録し、1 回目の購入後に解約するような使い方もある。こうすることで、通常時と比較して 10～15%割安に購入できる。Amazon
が発行するクレジットカードで決済することで、実質的な割引を受ける例も見られる。
また、クチコミ（レビュー）の存在も重要である。クチコミサイト項でも記載したとおり、
商品提供者と直接利害関係のない第三者によるクチコミは、情報の非対称性を解消し、消費者の効用を増加させる。特に、大幅な値引きが行われている商品については、模造品や粗悪品への懸念から、評価の低い口コミを重点的に確認するという意見もあった。その一方で、ステルスマーケティング対策からか、高評価のレビューは信用しないといった意見も見られた。
「欲しいものリスト」を公開し、プレゼントを受け取る使い方もある。
「欲しいものリス
ト」とは、興味のある商品を保存してリスト化する機能であり、公開範囲を設定できる。例
えば、ネットで知り合った人からプレゼントを受け取ることに備えて、リストを公開し、実際にプレゼントを受け取るという使い方がある。配送先を知られることなくプレゼントを受け取れるため、安心して使えるということである。
他にも、有料会員に登録することで、気軽に買い物を楽しんだり、付随するサービスを利用したりする様子も見られる。有料会員に登録すると、通常 2,000 円以上の会計で適用される送料無料が常時適用されるので、少額の購買がしやすくなる。また、先述したセールにも30 分早く参加でき、欲しいものが手に入りやすくなる。Amazon 発行のクレジットカードの還元率も高まり、実質的な値引きを受けることもできる。Amazon が製造する商品について、一定額の割引も受けられる。
さらに、商品の到着を 1 日～3 日ほど早めることも可能になる。
また、映画や音楽をオンライン･オフラインで利用可能になる。データのストレージサービ

経済産業省. (2018). 我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備(電子商取引に関する市場調査). http://www.meti.go.jp/press/2018/04/20180425001/20180425001-2.pdf
117

143

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

スや、書籍や雑誌の読み放題サービスを利用することも可能である。以上のように、ショッ
ピングを切り口に、消費者の日常生活に深く入り込んでいる様子が見られる。
楽天ショッピングは、楽天が提供するサービスの 1 つであり、楽天の保有するほかの様々なサービスと連携しているのが特徴である。楽天は、ショッピングの他にも金融、旅行、オークション、納税など多岐に渡るサービスを展開しており、サービスを横断して利用できる「楽天ポイント」がある。このポイントは種々のサービス利用時に支給され、他のサービスで利用することもできる。
例えば、楽天カードを使って楽天ショッピングで商品を購入し追加のポイントプログラ
ムに加入するなどしてポイントを貯め、貯まったポイントで金融商品の購入、納税、娯楽に利用する様子が見られた。また、Amazon よりも楽天の方が安く商品を買いやすいとの意見
もあった。

144

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

付録 B．アンケート調査票
B．１．予備調査票

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B．２．本調査票

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付録 C．10 人の若者のライフスタイル
本付録では、20 代の若者 10 名に対して行った生活・消費に関するヒアリング調査の詳細を記している。基本的事項や趣味をはじめとする個人の特性や嗜好をベースに聞きながら、消費ならびに時間の使い方については、直近 1 か月間について伺った。また、調査は 2018
年 8 月～2019 年 2 月において実施し、内容についてもその時点のものである。ヒアリングを通じて得た特に重要と思われる 3 つのファインディングを以下に記す。
1.

ソーシャルメディアを使う理由が女性は「共有したい」、男性は「専門的情報を得たい」
女性では主に「友達と共有したい」、男性では主に「自分の趣味に特化した内容やタイ
ムリーな情報が得られるから」「加工されていない生の情報であるから」というものが多かった。また、この性質がソーシャルメディアの使い方にも表れており、女性は「データフロー型（＃フォローを常にチェックする、ネットサーフィン）」などが多く、男性は「目的型（必要なときにアクセスする）」というものが多かった。

2.

検索は 2 パターン、「量的検索」と「質的検索」「‘食べログ’で評価が高いものを探して、その後 Instagram で写真映えるかを確認する」「コスメについて@cosme の口コミを見て選ぶ。同年代が高評価をつけているもの、投稿数が多くて、20 代がいい評価かどうかで選ぶ。」など、レビューやクチコミで情報収集する、垂直的な「量的検索」と、SNS でハッシュタグ検索などを駆使して生の声で情報収集する「質的検索」の 2 つを組み合わせて利用していた。

3.

ネット検索を多く活用しているが、「身に着けるものは店頭で買う」がほとんど。
プラットフォーム（インターネット）での購入をするのは、本や日用品など‘わかっているもの’が多く、洋服や固有性のあるものに関しては、「身に着けるものは 100％店頭
で買う」「店頭の方が、試着できるし、他のバリエーションが見える。店員さんの声が聞けるなどのメリットがあると感じる。身体に身に着けるものなので、機能性重視で、自分の手に実際にとってみて判断する。
」ということから、店舗で買う方が多い、という意見が目立った。

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C．１．若者インタビュー

N さん

基礎情報
①年齢

：21 歳・男性②所属・肩書：国立東京工業高等専門学校 学生③婚姻・パートナー有無

：無

④住居形態

：実家暮らし⑤個人収入：30 万円⑥世帯（親・家族）収入：648 万円⑦ソーシャルメディア：Facebook、Instagram、LINE【ヒアリング結果のポイント】〇SNS を活用しながらも、リアルでの生活を充実させる
趣味は自己啓発本や小説などの本を読むことで、買う本は Amazon のレビューを参考にして決め、ネットで購入する。自己啓発本を読む理由としては、「過去の自分と比べて進歩できているかを確認するため」であるという。また、旅行は友人と話のネタ作りに活かすとしており、日々の生活に主に情報収集の手段として各種 SNS を取り入れながらも、ネット上での発信を積極的に行うというよりはリアルでの生活を充実させていきたいという印象を受ける。
〇小学校の頃から通っている将棋道場と、アクアリウム、読書と幅広い趣味を持つ
小学校の頃から将棋道場に通っており、1 つの趣味を継続している一方で、今年から始めたというアクアリウムの趣味も持つ。アクアリウムの水槽は 3 つあり、2 つには生き物を飼育している。具体的には、アフリカンブルーアイ、セルフィンプレコ、ヒメタニシ、ラミー
ノーズテトラ、トランスルーセントグラスキャット、ヤマトヌマエビを飼っているといい、古くからの趣味を続けるだけでなく新しい趣味にも積極的に取り組んでいる。
〇服を買う情報源は‘ファッション YouTuber は、購入はほぼ実店舗で服を買うときは YouTuber のファッションに関する動画を見て参考にしているものの、実際に服を購入する際は靴を除いて実店舗の古着屋を利用する。靴のみはサイズがないため
ネットで注文する。着る服を決定するときは、ファッション YouTuber：自然に着たいもの＝8：2 になるという。この他、特定のものを探すときはユニクロを利用している。

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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【共通項目】
Ⅰ．一般事項：個人特性
神奈川県出身。高専の高専科 2 年生で、燃料電池の触媒についての研究を行っている。東京
工業大学の大学院でプラズマの研究を行う予定。高専は受験科目に苦手な社会科が無く、すぐに研究に取りかかれるため選んだ。趣味は読書、アクアリウム、将棋。
Ⅱ．一般事項：収入・支出・時間の使い方
1.

収入について塾講師でのアルバイトが収入源。親からもお金をもらっている。大学院受験体験記に関する
ブログを書いているが収益にはなっていない。
2.

支出について調査対象時は旅行に行ったため、その支出が多い。旅行に行くのが好きで、タイに 1 週間、沖縄に 2 泊 3 日行った。また、趣味に関しての支出が多く、音楽配信サービス AWA に年間9,000 円ほど支払い、趣味のアクアリウムの設備や小学校から行っている将棋の道場の会費を払う。自己啓発本や小説などの書籍への支出もある。
3.

時間の使い方について学生として燃料電池の触媒についての研究をしている。実験・論文執筆・レポートを行う。
かつて NPO でボランティアを行っていた。
Ⅲ．消費について
1.

旅行に行くとき旅行では友達との体験談のネタ作りができるかを重視している。また、SNS に写真を投稿することも主目的ではないながらも意識はしている。具体的には、最近タイに 1 週間、沖縄に 2 泊 3 日に行き 9 万円使った。タイは学校関連の理由で行き、沖縄は友人の Instagram での投稿で行くことにした。もし旅行に行かなかったら将棋やアクアリウムにお金をかけていただろう。
2.

雑誌・書籍を買うとき

調査月では専門書、自己啓発書、小説に 8,000 円使った。Amazon のレビューを参考にする。
重視しているのは過去の自分と照らし合わせて進歩しているかを気にしている。
3.

音楽を買うとき

音楽配信アプリ AWA に年間 9,000 円かけている。ヒップホップをよく聴く。テイラースウ
ィフトはライブを見に行った。
4.

服を買うとき185

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」服を買うときはファッション YouTuber「げんじ」を参考にしている。YouTuber の紹介：ふらっと買う＝8：2 である。ネットではなく実店舗（トレジャーファクトリー）で古着を購入し、靴のみ合うサイズがないためネットで買う。古着屋では買うものを探しに行き、ユニ
クロでは目当てのものがあって購入していく。
Ⅳ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの利用について
1. ソーシャルメディアの利用目的
人とのやりとりのためと、YouTube の閲覧のために使用している。YouTube では人気があるものをざっくばらんに見たり、テレビで見損ねた動画などを見る。LINE は連絡を取るために使う。一番使っているのは Facebook で、情報収集をメインに行っている。Instagram やFacebook は興味ないものを知るきっかけにもなっている。
2. ながら利用
AWA の有料のアカウントはスマートフォンの画面を消した状態でも使えるので、通勤、通学時や食事時、入浴中にも使用している。
3. ‘インスタ映え’や‘シェアリングエコノミー（メルカリなど）’について「インスタ映え」が第一目的ではないが、写真を意識はしている。旅行に行くときは写真の写りがいいところを選んでいる。SNS がなかったら知るためのツールがなくなるためもっと支出は減っているだろう。
Ⅴ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの在り方について
1. なぜそのソーシャルメディアを使っているのか
LINE は皆が使っているから使っている。もし皆がカカオトークを使っていたらカカオトー
クを使うだろう。YouTube は使っているが、ニコニコ動画はオタク寄りな気がするので使っていない。
2. データ収集とレコメンドについて
普段使っていて自分に合うものをプッシュしてきていたのでなんとなく知っていた。データを独占していることについては、いつか会社はつぶれるものであるからこのままでいいと考えている。情報をランダムに表示するのか、レコメンドをプッシュして送信するのかについてはプッシュがいいと考えている。個人データを取られることについては困っておらず、その理由として企業を信頼していることと、万一データが漏れても自分にとって困ることがないと考えている。個人に関する情報が収集されていても、それによって自分に適したものが表示されるならいいと思っている。
3. その他希望等
ネットサービスの利用が有料か無料かだったら、現状のように無料で使える方がいいと考
えている。
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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

C．２．若者インタビュー

M さん

基礎情報
①年齢・性別：22 歳・女性②所属・肩書：フェリス女学院 文学部
英語英米文学科 4 年生

③婚姻・パートナー有無

：無

④住居形態

：賃貸一人暮らし⑤個人収入：約 90 万円

⑥世帯（親・家族）収入：不明（仕送り有）⑦ソーシャルメディア：LINE、Instagram、Facebook、Twitter【ヒアリング結果のポイント】〇サークル、バイト、友人・家族との旅行や食事と‘リアルに繋がる’
大学のサークルマネージャーをはじめとして、交際を重視しながら非常にアクティブな学生生活を楽しんでいて、そこに割く時間もコストも大きい。また、繋がりがきっかけで自身もスポーツ（マラソン）を行い、旅行にもよく出かける。特定の付き合っている人はいな
いが、男性と食事に行くなどデートも積極的に行く。友達だけでなく家族との交流も盛んで、姉を中心によく交流をしている。趣味としては乃木坂 46 やディズニーなどがあり、ライブに行ったりグッズを買ったりと楽しんでいる。
〇Instagram をメインとした情報収集
一番多く使うソーシャルメディアは Instagram で、自分が好きな「旅行」や「趣味（乃木坂 46・ディズニー）」「スポーツ」をはじめとし、様々なものについて‘ハッシュタグフォロー’をして、情報を収集している。そして、それらに普段から触れていることが消費の選択の際の決定要因になっている。また、「ファッション」で情報収集する際は、好きなブランドサイトだけでなく、店員のアカウントをフォローするなど‘身近さ’を重視している。
〇趣味に対する多角的な支出趣味の中でも「乃木坂 46」にまつわるものについては、多角的に消費している。Instagram
で日頃から情報を収集するとともに、有料音楽コンテンツでも聞き、YouTube など無料音楽コンテンツでも聞く。リアルなライブにもよく行くと同時に、他ではあまり買わない雑誌についても、好きなメンバーが出ているときなどに購入する。

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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【共通項目】
Ⅰ．一般事項：個人特性
慶応義塾大学トライアスロンサークルのマネージャーをしており、自身でもマラソンを行うことがある。ミュージカル映画が好きで卒論もそれをテーマにしている。趣味はディズニーと乃木坂 46。また、学生中ということもあり旅行にもよく行く。
Ⅱ．一般事項：収入・支出・時間の使い方
1.

収入についてディズニーストアでアルバイトをしており、それがメインの収入になっている。学生のため実家からの仕送りもあり。
2.

支出についてサークルを中心に交際費が多い。サークルでは遠征が年複数回あり移動費など含めそこで割合が大きく、また自分でもマラソンを行うためスポーツに関連した支出が多い。それ以外にも旅行が趣味で直近 3 か所行った。
3.

時間の使い方について

現在大学の授業がゼミだけであるため、平日と休日で時間の使い方の差がない。日中バイトをして、夕方に友人と食事をしたり買い物をしたりといったライフスタイル。
Ⅲ．消費について1.

洋服を買うときInstagram で好きなブランドショップの公式アカウントや、そのショップ店員さんのアカウ
ントをフォローして情報を日常的に収集する。また、店舗でも時々見たり試着したりする。
ネットで購入する場合はほぼ ZOZOTOWN で購入する。店頭と ZOZOTOWN で購入する割合は、6：4 で程度。購入する決め手になるのは、試着して自分に似合うかと、フォローしているブランドからクーポンが発行されたとき。
2.

旅行に行くときソーシャルメディアで普段閲覧している中から、それが情報源となって行先に決まることが多い。例えば、「世界を旅しているフォトグラファー」を Instagram でフォローしていて、そこから得る情報に刺激されて行先を決めることがあった。また、「リトリップ」を Twitterでフォローしていて、それも情報源となっている。また、昔からカメラが好きであり、旅行に行く際は‘いい写真を撮れるか＝景色がいい’という認識で旅行先を決めることが多い。
Instagram によってその相乗効果があるが、一方、Instagram がなくても旅行自体には行っていると考えている。
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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

3.

友人や恋人との交際

旅行と同様、ソーシャルメディアで普段閲覧している中から、それが情報源となって行先に決まることが多い。例えば、「teamLab」を Instagram でフォローしており、実際に行った。
4.

音楽など

音楽の有料配信を聞いている。iTunes、Amazon Prime、 Netflix（姉とアカウントを共有）の3 種を使い分ける。乃木坂 46 と aiko が好きで、ライブにも姉とともによく行く。YouTubeの無料配信で聞けるものもあるが、アーティストを応援したいという気持ちと、ダウンロー
ドして聞きたいという希望から、mp3 データで購入もしている。一方で、CD は買わない。
Ⅳ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの利用について
1.

ソーシャルメディアの利用目的

ほとんと閲覧中心で、友人の情報や、好きな趣味の情報を、普段から収集している。自分が投稿するものは「旅行」「ディズニー」など。カメラが好きで、よく撮影はするが、投稿しないものも多い。
2.

ながら利用

大講義の時や、料理する時、ごはんを食べる時に、「ながら利用」をする。
3.

‘インスタ映え’や‘シェアリングエコノミー（メルカリ等）’について

日常ではあまり意識することはなく、洋服や外食でインスタ映えを意識したことはあまりない。しかし、ベトナム旅行の際など、非日常では多少意識しているといえる。メルカリ等
は、乃木坂 46 のアイテムについては‘いつか売れるだろう’と思って買うこともあるが、洋服やその他ではあまり利用しない。
Ⅴ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの在り方について
1.

なぜそのソーシャルメディアを使っているか

友人をはじめとして周りがつかっているから。もしも大多数が他のサービスに移動したら、自分も移動すると思う。皆が同じものを使って、それで繋がり、便利だと感じる。
2.

データ収集とレコメンドについて

Amazon からのメールや、ソーシャルメディア画面上での広告で、自分が好きなものがおすすめされることを通じて気づいた。いいなと思ったものもあれば、別にその機能自体要らな
いかな、と思うものもある。そのようにデータが収集されていて気持ち悪いとは別段思わない。仮にデータが取れない代わりに有料になるということになったら、LINE は有料でも使うが、他のソーシャルメディアは使わないと思う。
3.

その他希望

海外旅行などを通じて、日本でも Wi-fi がもっと様々な場所で繋がっているといいと思う。
（動画等容量が大きいものを閲覧するのをためらうことがあるため）
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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

C．３．若者インタビュー

S さん

基礎情報
①年齢・性別：24 歳・男性②所属・肩書：慶應義塾大学大学院修士課程 2 年③婚姻・パートナー有無

：無

④住居形態

：実家暮らし

⑤個人収入：約 80 万円

⑥世帯（親・家族）収入：約 1,000 万円⑦ソーシャルメディア：LINE, Facebook, Instagram, Twitter【ヒアリング結果のポイント】〇大学 1 年からトライアスロンをして海外遠征、インスタグラマーとしても活動
大学 1 年の頃からトライアスロンをしており、国内外の大会に出場している。トレーニン
グに余念がなく様々なトレーニング器具を所有している他、YouTube などで海外のトレーニングに関する動画を視聴している。Instagram、Facebook、Twitter でも関連した投稿や情報収集に活用している。スポーツ関連会社の人に連絡を取り、無料で商品を提供してもらってその写真を Instagram に投稿するインスタグラマーとしての活動も行う。なお、トライアスロ
ンを始めるまではサッカーをしていた。
〇買い物は全体としてネットで行うことが多く、自らもフリマサイトで販売する
衣服は試着をしてから買いたいと考えているので、ネットでは買わないが、買い物全体を見るとネットで購入する方が多い。また日本で販売していないヘルメットなどを海外遠征
時に大会プライスで割安に仕入れ、フリマアプリで出品して販売している。
〇SNS やまとめサイト、テレビ番組を観て経由便でウズベキスタン旅行へ
就職する前に、直行便では行けない場所であるウズベキスタンに卒業旅行に行くことを計画している。SNS やまとめサイト、テレビ番組などを観て、行き先を決定した。
〇SNS は情報が早く個人による生の声を聞くことができる
SNS ではインフルエンサーをフォローし、情報収集に活かす。SNS は情報が早く、個人発信の情報の方が生の情報を聞くことができると考えている。

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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【共通項目】
Ⅰ．一般事項：個人特性
慶應義塾大学大学院修士課程 2 年生。大学 1 年の頃に始めたトライアスロンに熱心で、インターネット上の情報収集や情報発信はそのことがメインで行っている。今春から保険会社に勤務する。
Ⅱ．一般事項：収入・支出・時間の使い方
1.

収入について

バイト先でのリサーチアシスタントの他、小学校六年生の家庭教師をしており、漢字と計算を教えている。メルカリより手数料が安いのでラクマにてトライアスロンで海外遠征した時に仕入れた日本国内では販売されていないヘルメットなどを販売している。
2.

支出についてトライアスロンの遠征費などがメインで年間を通して支出のかなりの割合を占めている。
月によって支出のバランスが大きく異なる。音楽、漫画、映画などに支出せず、インターネ
ット上で無料で楽しめるものを楽しんでいる。
3.

時間の使い方について

様々なトレーニング器具を家に置いており、DAZN などを観ながらトレーニングを行っている。会社で必要となる資格試験の勉強をする。ネットサーフィンをしつつショッピングを楽しむ。
Ⅲ．消費について1.

洋服を買うとき買い物全体では店舗：ネット＝4：6 でネットが多いが、サイズ上の理由から服は試着したいと考えている。服はふらっと寄った店舗で衝動買い、もしくは必要なものを買いに行ってそれだけを買う。着るものについてはあまりネットで探すことはない。
2.

旅行に行くとき

Twitter、Facebook、まとめサイト、テレビ番組で情報収集をしている。卒業旅行としてモス
クワ経由でウズベキスタンのサマルカンドに行く予定がある。仕事で忙しくなることが予想されるので、今のうちに直行便ではなく経由便による旅を楽しみたいと考えている。
3.

友人や恋人との交際

週末に電車で行ける範囲の都内巡りやごはんに行く。行き先は平日の場合は通勤通学の経
路のアクセスしやすいところ。休日は Twitter や Facebook などで行きたい場所を見つける場
合と、スケジュールが先に決まる場合の両方がある。
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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

4.

音楽など

音楽は YouTube で作業時に聴いており、レコメンドの自動再生のままに流している。自動再生で気に入ったアーティストはそのアーティストのチャンネルを選択して聴くようにしている。
Ⅳ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの利用について
1.

ソーシャルメディアの利用目的

LINE は友人とのコミュニケーションのため、Instagram は日常的に「この商品を使い始めた」
といった投稿をするため、Facebook はもう少しまとまった内容を投稿するために利用している。Twitter は一番利用が多く、主に暇つぶしや情報収集のため利用している。海外のトレーニング関連の動画を YouTube で見ることで、トレーニングについての知識が増えるだけ
でなく英語の勉強にも活用できている。また、スポーツ用品の会社の人に商品を提供してもらい Instagram にその写真を投稿する。
2.

ながら利用

入浴中、通勤・通学時トレーニングのインターバル時、歯磨きしながら 1 日当たり約 1 時間
程度 SNS や調べ物を行う。
3.

‘インスタ映え’や‘シェアリングエコノミー（メルカリ等）’について「インスタ映え」を狙って撮影することはないが、インスタグラマーとして、スポーツ関連
企業の人から提供してもらった商品の写真を掲載することはある。商品を提供してもらうにあたっては、日本の代理店に個別に連絡し、競技等における条件をクリアして実現した。
Ⅴ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの在り方について
1.

なぜそのソーシャルメディアを使っているか

SNS は PR のために使いたいと考えており、使っている SNS は「皆が使っているから」という理由で選択している。
2.

データ収集とレコメンドについてその企業が適切な情報管理をしているかが気になる。情報管理の甘い企業にデータを預けるくらいならきちんとしている企業に預けたいと思うので、データを分散させることが必
ずしも正義ではないと考えている。レコメンドについては広告がランダム表示されるより、閲覧者に適した広告が表示される方が良いと思っており、レコメンドしない代わりに有料化されたらおそらく払わないと思う。独占企業が日本かアメリカかは関係がない。
3.

その他希望

企業でもデータをベースに話す人がもっと増えたらいいと考えている。現状は銀行の現場でもどんぶり勘定で意思決定していることが多いと感じているが、もっとデータを元に意思決定がなされてほしい。
192

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

C．４．若者インタビュー

N さん

基礎情報
①年齢・性別：24 歳・女性②所属・肩書：会社員（セラピスト）③婚姻・パートナー有無：パートナー有④住居形態：賃貸一人暮らし⑤個人収入：約 250 万円⑥世帯（パートナー）収入：約 850 万円⑦ソーシャルメディア：LINE、Instagram、Facebook【ヒアリング結果のポイント】〇「一人の女性を幸せにすることが世界の幸せにつながる」「女性を幸せにしたい」という思いのもと、仕事を行っている。現在はタイ古式マッサー
ジの社員としてセラピストを行っているが、今後は社員をやめてパートとして勤務を継続し、新たに妊婦向けマッサージや妊活を行う店舗でのパートを新たに勤務する予定だ。これまでは男性客も多く、施術中は一切話すことが出来なかったが、新店舗では話したり、精神的なケアに関することを行ったりできるため、そのような選択を行った。
〇Facebook を通じて世界を知り、そして行動範囲が広がった
19 歳の時に健康について調べて、健康セミナーなどを受けていた。それらに関連し、自分が影響を受けた人が Facebook で集客活動を行っていたのをきっかけに使い始めた。
Facebook を使い始めたことで、セミナーやお茶会の情報が目に留まるようになり、自分の行動範囲が広がった。ソーシャルメディア経由でセミナーに行くときは、有名人に会いに行
くような感覚。もし Facebook がなかったら、未だに行動範囲が福岡周辺しかなかったと思っている。
〇衣服を購入するときははじめからフリマサイトで探して購入する
洋服を購入するときはフリマサイトで探して購入する。初めから検索するときにフリマ
アプリを使う。フリマアプリ：実店舗での購入=8：2 でフリマアプリの方が多い。購入はしているものの、自分では面倒に感じてフリマで販売することはない。

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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【共通項目】
Ⅰ．一般事項：個人特性
１年半ほど前に福岡から東京に引っ越してきた。パートナーと二人住まい。現在は青山一丁目にあるタイ古式マッサージ店において社員でマッサージを行う他、個人としてもセラピストをしている。セラピストは、妹の病気の発作の時に身体をさすったところ発作が収まったのをきっかけに、人を癒すことに興味を持ち、そういう仕事に就こうと思ったことがきっ
かけでなろうと思った。趣味は歌、アロマなど。
Ⅱ．一般事項：収入・支出・時間の使い方
1.

収入について

タイ古式マッサージ店「ヌアボーラン・ブルー」の社員としての給料の他、友達の紹介で個人でもマッサージをしている。今後は社員をやめてパートになり、新たに妊婦専門のセラピ
ストのパートも行う予定。
2.

支出について家賃はパートナーに払ってもらい、食費や日用品の費用は自分で賄う。表現することも好き
で最近はミュージカルに出演し、その衣装を購入した。もともとエステを受けるのが好きな
他、自らの勉強のためにタイ古式マッサージに行くこともあり、その支出も発生する。
3.

時間の使い方について

仕事は 10 時間ほどで、マッサージは身体を動かすので、それが運動にもなっている。SNS
は移動中に使うことが多く、人前では使わないようにしている。寺社仏閣巡りが好きで、パートナーもそうなので、近所の浅草寺から遠方の出雲大社まで幅広くめぐる。
Ⅲ．消費について1.

洋服を買うとき洋服を買う際にラクマを利用している。もともと決まったものを買うためではなく、「あったかそう」など好みのものを見つけて購入する。メルカリは見るだけで買うことはない。
ミュージカル出演時の衣装はあらかじめ決まっていたので楽天で購入した。ふらっと買い物に行った時に衣服を購入することもある。衣服は 8 割をネットで購入する。アウトレットのお店で購入することもある。
2.

旅行に行くとき

最近は行くことはないが、かつては旅行によく行っていた。福岡にいた時は広島（宮島など）
や関西（京都の寺社）に行っていた。旅行先を決定するときは、人から聞いて参考にしている。
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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

3.

友人や恋人との交際

近所の祭りや浅草寺など近くの寺社にふらっと訪れたりする。遠出では島根の出雲大社に行った。友人とはカフェに行く。友人とごはんに行くとき、行き先は食べたいものをもとに、食べログなどを参考にしている。飲食の際は、Instagram はそこまで使っていない。
4.

音楽など

移動時間に YouTube の音楽をダウンロードできるアプリを活用している。好きなアーティ
ストや洋楽などを聴く。特にその体験をきっかけにライブに出かけることはない。
Ⅳ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの利用について
1.

ソーシャルメディアの利用目的

Facebook では日常について投稿している他、ビジネス、健康、美についての有名な人の投稿を見て、セミナーやお茶会などの情報を見て参加する。Instagram では食べたものや行った場所、飼っているオカメインコの写真を投稿するが、情報収集については行わない。Facebook
は自分が影響を受けていた人がやっていたので、やり始めた。Facebook を使うことで行動の範囲が広がった。もしなければ福岡から出ることはしなかっただろう。
2.

ながら利用

移動時間や入浴中に SNS に平日は１時間半程度、休日は１時間程度「ながら利用」を行う。
人といるときは SNS などを行わないようにしている。
3.

‘インスタ映え’や‘シェアリングエコノミー（メルカリ等）’について

Instagram を使っており、飼っているオカメインコや出演したミュージカルに関する投稿はするが、いわゆる「インスタ映え」を気にして写真を投稿しているわけではない。
Ⅴ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの在り方について
1.

なぜそのソーシャルメディアを使っているか

LINE は連絡のため、メールより楽だから使っている。Facebook はその人のことが見えるから使っており、重い内容についても書ける。Twitter は読みづらいのですぐにやめてしまった。
2.

データ収集とレコメンドについて

データ収集については友人から聞いていた。怖いが、そういうものなのだとあきらめている。
見張られている気がして嫌だなとは思うが、お金を払ってまでそれを解除しようとは思わ
ない。

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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

C．５．若者インタビュー

Y さん

基礎情報
①年齢

：24 歳・女性②所属・肩書：機器メーカー
会社員（営業）③婚姻・パートナー有無

：無

④住居形態

：実家暮らし

⑤個人収入：約 360 万円⑥世帯（親・家族）収入：約 2,000 万円⑦ソーシャルメディア：Instagram、Twitter、LINE、Facebook【ヒアリング結果のポイント】〇コミュニケーションが大好き、友人と体験を’共有’することに喜びを感じる
オンラインコミュニケーションだけでなく、リアルでも頻繁に遊びに出かける。誰かからメッセージが届いたらすぐに返信し、コミュニケーションが取れない環境をストレスに感じる。１日に 6 時間以上スマホの「ながら使い」を行う。年に 6 回ほど行く旅行では、行き先をまず Google で検索し、その後、Instagram でその質について検索する。旅行先よりも、
その観光スポットがインスタ映えするか、またコストパフォーマンスが高いかについてを重視する。
〇Instagram を投稿する際に同じ服で写ることを嫌がる
服については「インスタ映え」を気にしているので、Instagram がもしなかったら購入する服は減るだろうと思っている。服の回転は速いが、AIR CLOSET やラクサスは使用しておらず、服は自身で購入している。購入する際はその他にもコストパフォーマンスを重視し、実際の値段より高く見えること、そして高頻度で変えることを意識している。また、友人とイベントを企画し、イベントごとに「ドレスコード」を決めてそのための服を用意する。
〇人との交流のためにソーシャルメディアを空気のように扱う
友人との交流を楽しむのが好きで、その体験をソーシャルメディアで発信し共有することで繋がりを常に持っておきたいと考えている。そのためにソーシャルメディアを空気のように当たり前に使いこなして生活している。

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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【共通項目】
Ⅰ．一般事項：個人特性
人とのコミュニケーションが好き。コミュニケーション学科で社会心理学を専攻していた。
社会人となった現在も、仕事はほどほどに、プライベートを重視している。中学高校の頃の友人や、大学の頃の友人との交流が盛んで、平日休日ともによく遊んでいる。
Ⅱ．一般事項：収入・支出・時間の使い方
1.

収入について現在所属している会社からの収入のみ。営業職 2 年目、国内のルート営業を担っており出張も多い。
2.

支出について交際とそれにまつわる洋服・コスメ等の出費が多く、「外食費」「移動費」「被服・美容費」
が毎月平均して高い。交際では女友達と飲みに行くことが多く、土日はほぼ友人との交流に出かけており、平日夜も出かけることが頻繁にある。洋服は毎月購入しており、ネイルとヘアサロンも定期的に通っている。タクシーも多用している。
3.

時間の使い方について

平日よりも休日の方がよく出歩き、夜の外出が多いため睡眠時間は休日の方が少ない。平日
も夜に食事に誘われるとよく出歩く。通勤時や会社にいる間もソーシャルメディアを利用する。
Ⅲ．消費について
1.

服を買いに行くとき服は中古で買うことはない。実店舗：ネットでは 8：2 の割合で実店舗にて購入することが多く、有楽町や新宿のルミネで購入する。ネットでは「明日欲しい」というときに Amazon
や楽天などのサイトで購入する。ファッション雑誌が運営しているサイトは読まず、美容室
で読むファッション雑誌も情報源としている。買うときは欲しいものを決めて値段や値段以上に見えるかを検討し、試着してから購入する。何かが欲しいと思って店舗に行った時でも、目に入ったもので気に入ったものは購入することもある。
2.

友人との交際

学生時代の友人らと頻繁に会い、仲間内でのイベントを開く。例えば‘鏡開きができる店’な
どこだわりをもって店を選び、またドレスコードを決めてそのための服を用意する。外食に出かける際は、食べたいものを食べログで検索して評価の高いものを選ぶ。飲食店をInstagram で検索するときは、タグ付けや位置情報で検索して Instagram の投稿数が多いと人197

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」気があると判断している。
3.

音楽

海外のアーティストのライブやフェスに行く。(ジャンルは主にクラブミュージック)その他の音楽は友人とのカラオケで流れてくることで知ることが多い。
Ⅳ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの利用について
1.

ソーシャルメディアの利用目的

LINE は友達とのコミュニケーションに活用しており、誰かからメッセージが来たらすぐに返すという使い方をしている。Instagram では友達とのやりとりの他、情報収集のため、ファッション関係や芸能人をフォローしている。Facebook はあまり使っていないが、人の過去について調べるのに用いる。かつては Instagram への投稿をせずアプリを見る頻度が少な
かったが、ストーリー機能が登場してからは見る頻度が増えた。Twitter は古い友達をフォローしており、身内でのやりとりや情報収集を行う。全体的にソーシャルメディアは流し見が多い。コスメについて調べるときは、@cosme や YouTuber による動画を見る。
2.

ながら利用

通勤中、会社でも、入浴中、友人とのご飯中、テレビを見ながらなど、Instagram への投稿をしたり、メッセージが届くとすぐに返信したりするため、1 日で 6 時間以上は使っている。
3.

間インスタ映え’や‘シェアリングエコノミー（メルカリなど）’について

友人と旅行に行くときも Instagram に投稿するために浴衣が選べたり、露天風呂がついていたりする部屋を選ぶなど、インスタ映えを気にしている。場所ありきではなく、前述したようなインスタ映えするサービスがあるかどうか、さらにはコストパフォーマンスが良いかを優先する。メルカリは学生時代に利用していたが、就職してからは使用していない。
Ⅴ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの在り方について
1.

なぜそのソーシャルメディアを使っているのか

皆がつかっているから。友人らが Instagram から他のアプリに移ると自分も移るだろう。複数のソーシャルメディアを使うことで、一時的に特定のサービスが使えない場合も別のサービスで連絡がつく。
2.

データ収集とレコメンドについて

データ収集について、不快だと思ったことはない。レコメンド機能については、要らないといえば要らない。レコメンドがあっても、それを活用することはあまりないが、YouTube な
ど動画のおすすめは見ることはある。Amazon 通販サイトのおすすめも精度が低いと感じておりあまり使用していない。
3.

その他希望

国内外でネットに繋がらないところがあるのが不便なので、改善してほしい。
198

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

C．６．若者インタビュー

M さん

基礎情報
①年齢・性別：25 歳・男性②所属・肩書：福生市役所③婚姻・パートナー有無：パートナー有④住居形態：賃貸一人暮らし⑤個人収入：約 350 万円⑥世帯（親・家族）収入：約 350 万円⑦ソーシャルメディア：LINE、Skype広報【ヒアリング結果のポイント】〇ソーシャルメディアをあまり使わない、「SNS 離れ」ソーシャルメディアを頻繁に活用しているわけではない。LINE は登録しているが、友人とのコミュニケーションのために使っている。Facebook は大学時代には使っていたが、「リ
ア充アピール」ばかりであまり実用的ではないため嫌気がさして今ではあまり活用しておらず、有名人や友人の投稿を見る程度にしか使っていない。実用的なメリットが出てくれば今後使うだろうと思っている。Skype はイギリスに留学中の彼女と連絡を取るために使っている。YouTube は情報量が多く、昔の番組を観ることもできるため 1～2 時間観ることもある。ソーシャルゲームなどは友人に誘われてプレイすることもあるが、課金することはない。
〇市役所で広報活動を行い、ボランティア団体に属する
現在は市役所で広報を担当している。広報誌や動画の作成を行い、観光客の増加を目指す。
大学時代には仲間とボランティア団体を設立し、離島の子供たちの学力向上のために、週に一度英語の先生と Skype をつなぎ遠隔授業を実現させた。
〇語学やスポーツなど、自己研鑽に勤しみ、目的意識をもって行動する
市役所での仕事が終わった後は、英語の勉強を行ったり、ジムに通って体を動かしたりするなど自己研鑽に勤めている。目的意識をもち、自身の成長になることは積極的に行っている。洋画が好きで、大学時代は 1 年に 200 本、4 年で 800 本の映画を観ることを目標にしていた。実際にはそれを達成できなかったが、最近 Amazon Prime に加入して映画を見られる環境を作っている。

199

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【共通項目】
Ⅰ．一般事項：個人特性
福生市役所の広報を行っており、広報紙の作成や動画の作成を行う。自炊を行って食費を抑え、仕事が終わった後は語学やスポーツなどの自己研鑽に勤しむ。ソーシャルメディアはあまり使っておらず、Facebook を登録している程度。
Ⅱ．一般事項：収入・支出・時間の使い方
1.

収入について市役所の職員で公務員であるため、その給与がすべて。
2.

支出について3 分の 1 が家賃で、次に多いのが食費。インターネットの固定回線は引いておらず、スマー
トフォンのテザリング機能を使って職場で使う iPad の通信を賄う。食費はあまりかけず、自炊をするよう心掛けている。また、恋人との交際費がある。語学勉強、スポーツ関連に使っているが、出費額はあまり高くない。YouTube で見たものに対して、気に入ったものを購入するまではいかないが、その人に関連した作品の DVD などを借りたり、YouTube を観た
りすることはある。
3.

時間の使い方について

市役所職員として業務を行っている他、青山のボランティア団体での活動も行っている。ゲーム、音楽、書籍に時間やお金をかけない。仕事が終わった後は語学勉強やスポーツに充て
自己研鑽に努めている。バスケットボールが好きで、就職後も職場のバスケットボール部に所属しているもののメンバーが 3 人しかおらず、もっと人数を集めたいと望んでいる。
Ⅲ．消費について1.

洋服を買うとき

事前にネットでほしいものをスクリーンショットでとっておき、アウトレットなどで確認する。ボーナスが出た時に計画的にまとめて買う。SNS をあまり使っていないので、検索エンジンを使って調べる。
2.

旅行に行くとき

行き先は TripAdvisor、海外では個人でやっているブログを参考にすることが一番多い。先輩と行くときは先輩の行きたいところについていくようにしている。旅行に行くときは事前にある程度調べておかないと不安で、「レッツエンジョイ東京」などで調べておく。外出の時は先に日にちを設定しておいてから行き先を検索し、行くところありきで検索する。
3.

友人や恋人との交際
200

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

恋人は現在１年間のイギリス留学に出かけており、Skype で連絡を取るようにしている。デートをする際は車や電車で行けるところに出かける。友人とは LINE で連絡を取る他、Facebook で連絡が来ると返信をする。
Ⅳ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの利用について
1.

ソーシャルメディアの利用目的

学生の頃は Facebook を使っていたが、社会人になってからは使っておらず、SNS はあまり使っていない。連絡が来たら返す程度。Facebook が飽和状態になっていると考えており、「リア充アピール」が多いため嫌気がさして使っていない。実用的なものであれば使いたいと思っている。アカウントは持っており、友人の動向や有名人の投稿を見る程度。
2.

‘インスタ映え’や‘シェアリングエコノミー（メルカリ等）’について

SNS を積極的に使わないのでインスタ映えもしない。メルカリはないが、最近ジモティーは使った。機会がなかったからこれまで使っていなかったが、今後、不要なものが発生した際に手間を省く理由から活用していきたいと考えている。メルカリを使わない理由は、現在使っていないので今後わざわざダウンロードしてまでは使わないだろうと考えている。フ
リマアプリでは高価の商品を購入することは保証の面で不安に思う。また、衣類は誰かが着たものを着るぐらいなら新しいものを買いたいと考えている。
Ⅴ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの在り方について
1.

なぜそのソーシャルメディアを使っているか

Facebook は有名人の投稿を見るため、また友人からの連絡が来た際に返信するために使っている。LINE は使っている人が多いので友人との連絡のために使っている。YouTube は情報量が莫大であり、昔の番組が観られるから使っている。Skype は海外留学中の彼女との連絡のために使っている。またボランティア団体での活動中、離島の子供と週一の当番制で授業をするために Skype を繋げていた。
2.

データ収集とレコメンドについて

データ収集に関しては、是とはしていない。どうしたらなくなるのだろうと考えてみたが、規模が大きすぎてこれはなくならないだろうとあきらめている。また、個人としても気を付けようにも気を付けようがないのであきらめているのと、個人的な影響が出ているのかは
まだ分からないと考えている。よって、実害が出てから知りたいと考えている。ベネフィッ
トとデメリットについてそこまで考えていない。実害を被っていないのであれば別に良いのではないか。レコメンドについてはごくたまに参考にしているので悪くないのではないか。

201

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

C．７．若者インタビュー

I さん

基礎情報
①年齢・性別：25 歳・男性②所属・肩書：コンサルティングサービス業・会社員③婚姻・パートナー有無

：無

④住居形態

：実家暮らし

⑤個人収入：約 350 万円⑥世帯（親・家族）収入：約 1,000 万円⑦ソーシャルメディア：LINE、Facebook、Twitter【ヒアリング結果のポイント】〇趣味や興味のあることに関しては積極的に探し、興味のないことは効率的に探したい
学部の頃から勉強を続けている統計学は、計量経済学の他、パターン認識や機械学習にその範囲を拡げて現在も続けている。また、ゲームで遊ぶことが好きで、ソーシャルゲームや
ニンテンドースイッチ、ゲームセンターのゲームを楽しむ。自分でプレイする他、YouTubeのゲーム実況動画を観ることも楽しむ。本やゲームは書店やゲーム専門店で買うものを探し、書店をふらっと訪れ、購入する本を探す行為も楽しんでいる。その一方でファッション
用品については生活必需品として考えており、店を訪れて店員に聞くなどより効率的に購入するものを探す。
〇YouTube を流しながら勉強、SNS などを利用
YouTube で動画を観るのが好きで、音楽を聴く際にも活用している。内容としては、ゲーム実況動画やオーケストラの音楽、自分の好きな楽曲を聴くことが多い。また、YouTube を流しながら作業をすることも多く、勉強や SNS など様々なことを「ながら利用」している。
そのため、平日は 5 時間ほど、休日は 8 時間ほどネットを利用する計算となる。
〇SNS は情報収集のために利用することが多く、自分からは発信しない学部 1 年の頃は SNS で自分のプライベートに関する投稿を行っていたが、そもそもプラ
イベートを細かくアップすることが好きではないのでやめてしまった。Twitter はリアルタ
イムでのニュースを知ったり、自分がプレイしているソーシャルゲームの公式アカウントが発表する内容を把握するために行っている。自分が執筆した論文に関することなどはFacebook に投稿することがある。
「インスタ映え」を気にしたことはないが、その行為自体は個人の好きであり、否定していない。

202

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【共通項目】
Ⅰ．一般事項：個人特性
私立大学の大学院卒業後、コンサルティングサービス業でアナリストをしている。データ活用を専門とする部署で働いており、データ分析・解析や、企業内でのデータ活用体制構築の支援を行っている。
Ⅱ．一般事項：収入・支出・時間の使い方
1.

収入について会社からの給与がすべて。収入はもらっていないが共同研究を行っており、その際肩書が必要なので会社名を使っている。周囲には講演や本の執筆、大学の非常勤講師を行っている人もいる。
2.

支出について実家暮らしであり、家賃がかかっているわけではないので、家にお金を入れたり貯金に回したりしている。仕事に必要な統計や技術書に関する書籍に月 1 万円ほど使ったり、趣味のゲ
ームにお金を使うことが多い。本など、普段の買い物は 3～4 割はネットで購入する。ネットの利点として、思い立ったらすぐできるというのがあるので、それがなくなったら支出額は減るだろう。必需品を買うときは迷いたくないから詳しい人に聞いて決める。専門的な本や好みのゲームはネットの検索に引っ掛からないものも多く、書店やゲーム専門店などで探した方が面白いものに引っ掛かる可能性が高い。
3.

時間の使い方についてテレビと動画サイトとゲームに時間をかける。テレビは家族の団欒を兼ねて観る、チャンネ
ルは NHK 総合ばかりでニュースやクローズアップ現代を観たり、BS で海外の情報を仕入れる。観る動画の内容としては、音楽の他はゲーム実況動画、テレビ番組などである。ゲー
ムはクリアする達成感が楽しい。その他、学部の頃から統計の勉強を継続しており、計量経
済学の他、パターン認識や機械学習についての勉強を現在は行っている。週に 1 時間はオー
ケストラのサークルに顔を出す。たまにゲームセンターに友人と行き、レースゲームを楽しむ。
Ⅲ．消費について1.

洋服を買うとき

衣服は生活必需品を買うようなイメージで、効率的に買いたいと考えており、詳しい店員に聞けばいいか、という思いでいる。衣服が古くなったり、そろそろ買わないとまずいなと思ったりした時に買いに行く。買うものが決まっていれば店に行き、店員に欲しいものがある
203

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」かを聞き、試着して買うものを決定する。
2.

旅行に行くとき

旅行は目的を決めてからネットで検索をする例えば、飲み会などで「どこか旅行に行きたいね」という話になり始まることが多い。最近は『頭文字 D』が好きな友人と聖地巡礼をしようという話になり、日帰りで群馬の方までドライブをした。場所や温泉など行き先を決めてからネットで宿のレビューなどを確認したり、現地で周辺情報をマップで確認したりする。
Twitter や Facebook での友人のレビューは参考にしない。
Ⅳ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの利用について
1.

ソーシャルメディアの利用目的

一番使っているのは LINE で、Twitter や Facebook は情報収集のために使っており、ほとん
ど投稿しない。Twitter やリアルタイムでニュースを見たり、ソーシャルゲームの公式アカ
ウントの発表を見たりするために使っている。情報発信をした方がネットワーク上でのつながりが強くなるのだろうと考えているが、面倒なのでやっていない。
2.

ながら利用

YouTube で実況動画を観ながら勉強、SNS、ゲームなどを行うことが多い。ながら利用では通勤や自宅にいるときに平日は 5 時間ほど、休日は 8 時間ほどネットを利用する。
3.

‘インスタ映え’や‘シェアリングエコノミー（メルカリ等）’について「インスタ映え」を狙った投稿はしていない。学部 1 年の時は細かいプライベートのことをSNS にアップしていたが、そもそもプライベートを細かくアップすることが好きではないのでやめてしまった。周りにそういう人は多くいるが、それはそれで良いことであると思う。
Ⅴ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの在り方について
1.

なぜそのソーシャルメディアを使っているか

Facebook、LINE、Twitter は大多数が使っているから使っている。もし他の人が他の SNS に移ったら自分も移るだろう。美容院を予約するためにホットペッパービューティーを使う。
2.

データ収集とレコメンドについて

データ収集についてはテレビのニュースで聞いて知った。レコメンドについては自分にとって便利だから良いと思うが、現状は少々過剰だと思う。YouTube は 1～2 回観ただけの動画を参考に関連動画をレコメンドで表示してくるが不必要だ。今のレコメンドでは、表示されるジャンルに偏りが出てきて数も少ない。とはいえ、現状だと条件付き賛成で、その存在を気持ち悪いと思ったことはない。こうしたビジネスは消費者が許してくれるから今のところは成り立っており、Facebook のようにデータ流出を何回もすると信頼されなくなってしまうと思う。もしデータ収集を行わず、データ活用をするサービスを有料で行うのであっても自分は利用しないだろう。あくまで無料サービスのおまけとして利用している。
204

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

C．８．若者インタビュー

Y さん

基礎情報
①年齢・性別：25 歳・女性②所属・肩書：大手機器メーカー 会社員③婚姻・パートナー有無：パートナー有

④住居形態

：社宅

⑤個人収入

：約 450 万円⑥世帯（親・家族）収入：約 450 万円⑦ソーシャルメディア：LINE、Instagram、Facebook、Twitter【ヒアリング結果のポイント】〇Instagram や Facebook など SNS は見る専門であることが多い
学生時代は Instagram に投稿していたが、投稿すると「いいね！」を気にしてしまうのが煩わしく感じてしまい、今では 3 か月に一度程度しか投稿していない。むしろ、遠方の友人が何をしているのかを知るツールとして活用しており、「見る専門」で利用している。
「オフィシャルなのが Facebook、どうでもいいことを投稿するのが Twitter、自慢が Instagram」、と考えている。SNS 上での自己表現をあまり行っていない。
〇温泉旅行やラクーアなど、自分を癒す時間＝静的な外出が好き
温泉に行くのが好きで、ラクーアのような施設に行くのも好き。彼氏の発案で全国にある
星野リゾートを制覇することを目指している。これまでには、熱海、山梨、鬼怒川に行った。
星野リゾートは漠然とイメージがいいから選んでおり、まだ行ったことない星野リゾートのある場所から次はどこに旅行に行くかについて検討する。
〇化粧品が好きでよく購入すると同時にフリマサイトも活用
学生時代は百貨店でアルバイトをしていた。１年勤続すると、アルバイトであっても社員割引の価格で商品を購入することができ、その割引率が高かったことから、化粧品を購入する頻度が上がった。現在でも化粧品への興味が強く、頻繁に購入している。また、まとまった金額とまではいかないものの、フリマアプリで化粧品を販売することもある。フリマにおいて、化粧品は必ずしも新品である必要はなく、少しだけ試してみたい人などに途中まで使用したものでも売れる。

205

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【共通項目】
Ⅰ．一般事項：個人特性
大手メーカーで営業をしている会社員。父親がメーカーに勤めており、漠然といいなと思ったので入社した。勤務先は福利厚生やハラスメントの少なさ、女性が 4 割と多いので働きやすいと感じている。社会人になってから温泉や岩盤浴に行くのが好きになった。騒ぐのが好きではなく、一人でも静的に外出するのが好き。
Ⅱ．一般事項：収入・支出・時間の使い方
1.

収入について会社員としての給与がほぼすべて。メルカリで自分のために買って余った化粧品を売ることはあるが収入としては多くない。
2.

支出について旅行と衣服、化粧品、飲食の支出が多い。旅費は自分でも出すが彼氏の方が多めに出している。化粧品が好きなので、よく購入している。
3.

時間の使い方について営業職なので社外に出ることが多いこともあり、3 食とも外食することが多い。
Ⅲ．消費について1.

洋服を買うとき身に着けるものはネットでは一切購入しない。仕事用の衣服は地元の量販店で購入することが多い。休日用衣服はマルイやルミネでも購入する。テレビ、雑誌などを参考にすることがある。雑誌で流行っているものを頭に入れて、お店に行って気に入るのがあれば買う。購入するブランドは気にしておらず、ふらっと立ち寄った店でいいなと思ったものを試着し、良いなと思ったら購入する。毎月 1 着は購入する。ネットで購入して身体に合わず失敗した
経験もあり、以降ネットでは買わなくなった。
2.

旅行に行くとき漠然とイメージがいいと感じているので、星野リゾートを制覇しようとしている。今までは熱海、山梨、鬼怒川にある星野リゾートに行った。星野リゾートの中からスタンプラリー的に行く場所を決める。温泉に行きたいと思っており、ラクーアのようなところに行くのが好き。情報を集めるときは Google やテレビで調べることが多く、行き先が決まってから
Instagram を検索する。
3.

友人や恋人との交際

前項の星野リゾートは彼氏と行っている。星野を巡ろうとしているのは彼氏が言い出した。
206

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

友人が Instagram にアップしていたものできれいだと感じたものや、テレビ番組で出ていたものを参考に行き先を決める。
4.

化粧品を購入するとき@cosme をみて気になるものを店で購入する。@cosme で参考するのは、同年代の意見で、年代がそれより上下している投稿は参考にしない。全体の投稿数も気にしている。大学の時に百貨店でアルバイトをしており、1 年勤務すると社員と同じ社割が使える。割引率がいい
のでそれ以降買い癖がついている。
Ⅳ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの利用について
1.

ソーシャルメディアの利用目的

友人を主にフォローしている。Instagram では彼らが投稿するストーリーを見て、どこで何をしているのかを知る。日常的な内容をアップすることはなく、普段行かないところに行った時などにたまに投稿する。頻度としては 3 か月に 1 本程度。投稿すると「いいね！」の数を気にしてしまうので、あまり投稿しなくなった。Facebook も見ることが多く、自分では投稿しない。LINE のゲームを多少しているが、課金はしていない。
2.

ながら利用

電車で移動中に SNS を活用している。
3.

‘インスタ映え’や‘シェアリングエコノミー（メルカリ等）’について

自身は写真が上手くないと考えており、あまり Instagram に写真を投稿しない。
「インスタ映え」を考えて写真を撮影している時間がもったいないと考えている。化粧品に関してはメルカリで売買する。購入するよりも販売する割合の方が大きい。売るために買うというよりは余るから売るというイメージ。洋服については、あまりいい値段にならないので売らない。
Ⅴ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの在り方について
1.

なぜそのソーシャルメディアを使っているか

LINE は使い慣れているから使っている。周りがやっているから使っている。
2.

データ収集とレコメンドについて

データ収集については、知り合いから聞いて知っていた。売りたい側も買う側も適したものが出るのは悪くはないと考えている。通販サイトならいいが、SNS だと主目的ではないので煩わしい。ランダム表示よりもレコメンドの方が良いと思っている。
3.

その他希望

会社に行かなくてもいつでもどこでも仕事できるようになればいいと思っている。隙間時
間があれば仕事をしたいのだが、PC のログを取られており、PC を開くと仕事をしたことになってしまうので、有給を取っても仕事をすることになると問題が発生してしまうことになり、逆にやりづらい。
207

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」

C．９．若者インタビュー

T さん

基礎情報
①年齢

：28 歳・男性②所属・肩書：土木系メーカー
一般社員（営業職）③婚姻・パートナー有無

：無

④住居形態

：実家暮らし

⑤個人収入：約 350 万円⑥世帯（親・家族）収入：約 1,200 万円⑦ソーシャルメディア：Facebook、Twitter、Instagram、LINE、Swarm、Garmin Connect【ヒアリング結果のポイント】〇ハイレベルのスポーツ撮影をソーシャルメディアにアップ、‘コアな繋がり’を深める「社会人野球」と「大学野球」、「トライアスロンチーム」で選手を撮ることと、そのレポーティングをすることを趣味にして、頻繁に活動している。野球については年間 100 試合程度の応援と撮影で出かけている。主に知り合い・友人のいるチームをサポートしており、プロ野球はほとんどない。この活動は基本的に趣味として行っており、ソーシャルメディア上で無償提供している。その素材がパンフレットやホームページで活用されることもある。
また、アマチュア野球の大学・社会人といったカテゴリーは、高校野球のようにマスコミが大きく報じないため、専門性を持ったアカウント（公式アカウント、選手本人やファンのアカウント）の情報が早く、信頼性が高いと感じている。こうした発信と受信を通じて、自身の趣味と繋がりを深め、広げている。
〇撮影を通じた‘喜びの共有’に価値を見出し、‘縁’を紡いでいる
自分が撮影したものを‘本人に届けて’、‘共有する’という点に、喜びと価値を見出している。スポーツは一瞬のものであり、ゴールした時のいい表情、一度だけ出られた試合の写真などを自分が切り撮り、それを相手が受け取って喜んでもらえることが何より嬉しい。
また、そうしたことを通じて新たな‘縁’を紡いでいる。例えば、某大学の野球部の学生さんがいて、その人は大学 4 年間でヒットが 1 本しか打てなかった。しかし、その時の写真をアップして提供したところ、その親（日光市在住）が非常に感動してくれたことがあった。
その縁によって、実は日光には行ったことがないということを学生に話すと、是非来てほし
いと親の方から呼んで観光案内していただいた。そうした‘縁による還元’があると感じる。
こういった形で、純粋に人が喜ぶのが嬉しいと感じており、マネーベースではない人との繋がり、喜びの繋がりに価値を置いている。それが、これを「趣味」で続ける理由である。
208

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【共通項目】
Ⅰ．一般事項：個人特性
東京都出身。立教大学社会学部卒業後、都市社会学・まちづくりに興味があり、新卒で公共ベンチや公園遊具を扱うメーカーに就職。トライアスロンや野球の撮影がメインの趣味で、自分でもそれらのスポーツをする。
Ⅱ．一般事項：収入・支出・時間の使い方
1.

収入について現在所属している会社からの収入のみ。営業職として月曜日から金曜日まで働き、自治体のルート営業を行う。写真を撮るのが趣味であるが、特に副業化はしていない。時々気持ちばかりの御礼をもらうことがある程度（年に 15 万円程度）。
2.

支出について実家暮らしであるため、生活費については家にお金を入れている。その他では趣味に関連して「スポーツ関連」と「移動」での支出が多い。トライアスロン等大会出場料、チケット代、
スポーツジム費、観覧のための新幹線代など、毎月一定の支出がある。トライアスロン等は1 回の出場料が 25,000 円～30,000 円と高いので、大きな割合になる。
3.

時間の使い方について

平日は仕事が忙しいが、時間を有効的に使うことを意識している。アウトプットする時間として移動時間を使い、Evernote に下書きをして後でアップするなどしている。また、トレー
ニングを兼ねて週に一度程度、職場から自宅までランニングを行っている（電車で片道 1 時
間弱程度の距離、約 18km）。トライアスロンをはじめとして、目的を定め、目標を細分化し、それを細かに日常に組み込む意識をしている。休日はスポーツ関連（自分が行うもの、撮影
含みファンとして応援するもの、撮影含み関係者として支援するもの）と友人との交流が多い。
Ⅲ．消費について1.

スポーツ関連商品を買うとき

Amazon 等でパラパラと見ることがあるが、ネット上で購入はあまりせず、基本的にスポーツショップなど店頭で買う。店頭の方が、試着できる、他のバリエーションが見える、店員さんの声が聞けるなどのメリットがあると感じている。身体に身に着けるものなので、機能性重視で、自分の手に実際に取ってみて判断している（なお、バックや手帳等スポーツ用品
以外も同じ基準で選んでいる）。
2.

旅行に行くとき209

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」最初に‘目的’（例えば大会出場や見に行きたい野球観戦など）が先に来て、それに付随して旅行をすることが多い。その目的は、専門のまとめサイト等から半年～1 年前から収集している。そこにあわせてスケジュール等を設計し、インターネットで検索の上、自分に必要な航空券や宿を手配する。また、旅行先でも現地の生活を感じたいと思っており、ローカルな
場所案内をしてもらうなど、人との繋がりに価値を置いている。
3.

友人や恋人との交際

友人と一緒に野球を見に行ったり、食事に行ったりする。駅で待ち合わせをして、例えば検索サイトで『池袋イタリアン』等で検索して、食べログやぐるなびを見ることもある。行

く頻度は多い。また、デートは、一度行ったことのある場所か、友人がおすすめしてくれた
ところに行くことが多い。
4.

音楽や書籍

音楽は、仕事の際の車移動で聞くことが多く、ラジオから様々なものを聞く。一方、YouTubeの公式プロモーションビデオを通じて好きになったインディーズのアーティストがおり、そのライブへ最近行った（参加費用 3,000 円）。また、iTunes や Spotify といった音楽配信サービスは使わず、好きなアーティストの CD を実際に買うことが多い。書籍もネットで見ることはあるが、購入する際は基本的には店頭で買うことが多い。店頭が 8 割程度。
Ⅳ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの利用について
1.

ソーシャルメディアの利用目的

ソーシャルメディアでないと得られない情報がある。例えば、アマチュア野球の大学・社会人といったカテゴリーは、高校野球のようにマスコミが大きく報じないため、専門性を持ったアカウント（公式アカウント、選手本人やファンのアカウント）の情報が早く、信頼性が高いと感じる。また、マスメディアはその情報に解釈が加わっていると感じており、あまり信じていない。トピックスとしては入ってくるが中身がないと感じることもある（無論、ライターにより良質な記事もあるので一概には言えない）。以上のことから、生の情報がもっと世の中にあると助かると思うし、社会的なテーマ（年金、世界情勢など）こそ、現状をそのまま伝え、情報をこちらが探さなくてもメディアから提供されているといいと思う。
Twitter、Instagram とも、複数アカウントを持っている。1 つは、プライベート用で友人とたわいもないことを共有するため、もう 1 つは、趣味の野球について情報収集と同時に発信も
行う。
2.

ながら利用

通勤時や自宅での PC 作業の中で、インターネットの「ながら利用」を行っている。１日あたり、スマートフォンで 1 時間程度、PC で写真編集やブログアップの作業の際に 1 時間程
度、それぞれ行っていると思う。また、‘ながら’という文脈ではラジオをよく用いる。アプ
リの radiko も用いる。ソーシャルメディアは自分が好きな物に集中している一方、ラジオ
210

Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」は自分の好みに偏らず様々な情報がキャッチできるからいいと感じる。
3.

‘インスタ映え’や‘シェアリングエコノミー（メルカリ等）’について

メルカリは登録しておらず、使ったことがない。本なども基本新品で購入している。ただし、カメラは価格の問題などもあり、実際の店舗へ出向いて一部中古を購入することがある。
特にプラットフォームがあってもなくても、支出額や好みは変わっていないと思う。
Ⅴ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの在り方について
1.

なぜそのソーシャルメディアを使っているか

周りで使っている人が多いため。Facebook は海外との繋がりで電話帳代わりに使っている。
また、他のものを使わないか？といわれても代替するサービスが思いつかない。一方、ソー
シャルメディアやプラットフォームは、生活にあまりにも根付いていて、その‘良し悪し’を判断できることでないと感じる。
2.

データ収集とレコメンドについてデータが収集・分析されていることは知っていた。その理由は、普段サービスを利用している中で、「おすすめ」や「閲覧履歴からみる」というものが明らかに自分にあったものであり、わかった。なお、データ収集についてニュースで見聞きしたことはなく、アプリを使用する際の規約も細かいところまで特に読んでいない。データを取られない代わりにランダ
ム表示、現在のデータを収集しておすすめ表示される、そのどちらかを選べと言われたら、
正直どちらでもいいと思う。ただし、データが収集され活用されることは、個人的には OKだと考えている。個人情報を収集されることへの違和感も多少あるが、逆に、自分が落としてしまった製品や、気づかなかったことなど、ミスを拾ってくれて助かると感じる。
3.

その他希望等

旅行を通じて、公共 Wi-Fi が日本は弱いと感じる。自分が旅行をするときは、現地 SIM を入れて活動しているが、逆に外国人から見て日本での通信接続はわかりにくいのではないかと思う。また、自分の仕事‘まちづくり’と関連して、最近は音声データ取得や翻訳がいずれも精度が高くなっている点から、例えばまちのサインづくりをデジタル化できたら面白
いと思う。

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C．１０．若者インタビュー

Y さん

基礎情報
①年齢・性別：28 歳・女性②所属・肩書：シェアハウス共同運営者／
セラピスト／イベンター③婚姻・パートナー有無：パートナー有④住居形態：シェアハウス⑤個人収入：約 450 万円⑥世帯（パートナー）収入：約 2,000 万円⑦ソーシャルメディア：LINE、Instagram、Facebook、BAND【ヒアリング結果のポイント】〇自分の感情や感じていることを演技、歌などを通じて自己表現するのが大好き
演技や歌、料理などをツールとして、自分の感情や感じていることを表現することが大好きだ。最近では、韓国語で公演するミュージカルのために月一で訪韓していた。
〇コミュニケーションが好きで、大学や NPO、NGO、シェアハウスで活動
大学在学中は心理学を専攻し、学外では NPO カタリバで活動してきた。鬱・不登校・いじめを体験している人に対し、希望を見出したいが踏み出し方が分からないという人のために、カウンセリングやコーチングを学ぶ。「この人の下で学びたい」というところを飛び回り活動していた。ヤクルト教育部の人に紹介を受け、子育てコーチングのアシスタントとしても 1 年活動した。2017 年 9 月からこれまでの経験を活かしシェアハウスの運営・サポートに携わる。人との出会いや繋がりの中で対話を通じて、自分を知ること、本当は何を大切にしどう生きたいかなど、自分を見つめるきっかけとなる場づくりをしている。それぞれが好きなことや楽しいことでお金や価値が循環するような世界を実現したいと考えている。
〇シェアエコノミーを活用し、現金にこだわらない価値を見出す
メルカリやラクマなどのフリマアプリで服や日用品、シェアハウスの消耗品を安く購入する他、家電においても SNS などで不要なものを譲り合うシェアリングを行っている。また、シェアハウスではライブ、タロット、ご飯会、ワークショップなどのイベントを行って収益を発生させるが、その時の利用料は寄付をベースに運営されている。また現金の他、物でも受け入れており、必ずしも現金や定価にこだわらない価値観を見出している。

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Innovation Nippon 2018「プラットフォームと日本」【共通項目】
Ⅰ．一般事項：個人特性
旅や表現、カウンセリング、コーチングなどに幅広く興味がある。大学卒業後のギャップ
イヤー的な自由な時間と生き方、働き方を経験している。
Ⅱ．一般事項：収入・支出・時間の使い方
1.

収入について自分の興味のあること、得意なことを活かし、型にはまらない生き方をしている。シェアハウス共同運営としての活動、イベント企画やサポート、セラピストなどで収入を得ている。
またその中で人的なつながりが生まれ、金銭的なものだけではない報酬（住まいや家具、家電など）の獲得を実践している。また、自身の才能を PR するための Facebook をはじめとする SNS 上での個人ブランディングに勤しみ、その結果個人からの 100 万円の投資を受けている。また、シェアハウスのマネージャーを行うことで家賃を払う必要がなく固定費を浮かせている。
2.

支出について
基本的にはコンパクトな消費を行っており、ネットを使ってポイントなどを含めてなる

べく安いものを探している。また、フリマアプリやリアルのフリーマーケットを活用し、状態のいいものを安く入手している。自身のネットワークを活用して、不要なものを譲り受けることも行っている。その一方で、自身のブランディングのために Facebook や Instagram での投稿を行い、そのための消費を行っている。フリマアプリの活用で、買うことへのハード
ルは下がっており、買う頻度は高くなっている。また、音楽 CD など相手を応援したいと感じた時は支出する。
3.

時間の使い方について
自分の能力を生かした自由な時間の使い方をベースにしている。シェアハウス共同運営者として、入居者とのパイプ役、来客対応やイベント企画、サポート、インテリアコーディ
ネートなどを行う。またセラピストとして依頼があった際は、電話や対面にてセッションも行う。
Ⅲ．消費について1.

洋服を買うとき本人の服のサイズ（XS）上の理由から、購入したいと思っているブランドはあらかじめ決まっており、そのブランドについてフリマアプリで状態のいいものを購入する。ルミネでも購入するが、その時は必ず試着をする。また、フリマアプリでは買った額以上で売ってお213

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り、購入時も「どうせ後で売れるから買ってしまおう」という思考になっている。
2.

用品を購入するとき
日用品についても、会員制のブランドであっても、フリマアプリで購入することで単品で購入できたり、またソフトバンクユーザーであることを活かし、最もポイント獲得の効率がいい日に購入したりしている。
3.

娯楽は消費よりも投資というイメージが近い

旅行や飲食（外食、内食）など、一般的には消費先と思われがちな娯楽については、見栄えを重要視している。見栄えがいい写真を Facebook に投稿することで「いいね」が増加し、Facebook の仕組み上、他の友人にその投稿が広がりやすくなる。広がりやすくなると宣伝効果が高まり、自身のブランディングに繋がる。そのため、写真の見栄えを気にするのは実利に直結するといえる。
Ⅳ．ソーシャルメディアやプラットフォームサービスの利用について
1.

ソーシャルメディアの利用目的
SNS を利用する理由は、SNS 上で自身のブランディングを行い、PR し、収入を得るため。

SNS 上で人と繋がり、自身の気づきや感じていること、感情を Facebook で発信することによって個人からの投資を得ていることから、収入面に直結している。また、過去は休みがあり、その枠があることから娯楽に行くと決めていたが、現在は SNS の存在が潜在意識にあり、それを意識して娯楽に行くようになった。
2.

‘インスタ映え’や‘シェアリングエコノミー（メルカリ等）’について
飲食や旅行などにおいては、自身のブランディングのために Facebook や Instagram への投稿を意識して行き先を決定する。沖縄旅行に行った際は、「インスタ映え」を狙ってマリオットホテルに泊まったが、より料金の安いドミトリー、コンドミニアムにも宿泊した。
物を購入する際は、フリマアプリやリアルのフリーマーケットを活用して、なるべく安いものを探すようにしている。フリマアプリを活用することで、買うことへのハードルは下がっており、消費額は高くなっている。その他、自身のネットワークを活用して、家具・家電な
ど不要なものを譲り受けることも行う。

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Innovation Nippon 2018 調査研究報告書「プラットフォームと日本」
発行：2019 年 3 月
国際大学グローバル・コミュニケーション・センター〒106-0032

東京都港区六本木 6-15-21 ハークス六本木ビル 2F
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