モバイル学会

原著論文

製品関与度別のモバイル・アプリケーション選択構造
金城 敬太 1),

東邦 仁虎 2)1)

沖縄国際大学経済学部

2)

東京理科大学経営学部

The Mobile Application Choice Process by Level of Product Involvement
Keita KINJO1),
1)

Hitotora HIGASHIKUNI2)

College of Economics and Environmental Policy, Okinawa International University
2)
School of Management, Tokyo University of Science

Abstract: This research investigated the influence of involvement level among consumers in Japan on theirselection of mobile applications. The survey for this research covered the information source related to a mobile
application, the focus during selection of the mobile application, and differences in selection behavior.
Furthermore, it compared differences arising from selection behavior using verification on ratio difference andverification on average value difference. The results evidently showed active use of information obtained frommass media and use of review sites in the case of high involvement level. Another finding was that focus was also
placed on third party reviews in addition to various attributes. Regarding purchase, low involvement people
frequently ended up paying higher prices in purchasing applications. It was also evident that high involvement
people tended to download large numbers of free applications. These findings may be helpful in devising
corporate product strategies and segmentations.
Keywords: Mobile Application, Level of Product Involvement, Fact-finding Investigation into Mobile Phone
Users

キーワード: モバイル・アプリケーション，製品関与度，事実発見型ユーザー調査
1. はじめにを行う．

今日，モバイル・アプリケーション市場が急成長している．調

選択プロセスを考える際に，消費者行動論において重要な査会社 Strategy Analytics によれば，世界のモバイル・アプリケ要素となっているものに，消費者の商品に対する関与という概ーション市場は今後も成長し，2009 年には 10 億ドル規模であ念がある[3]．詳細は後述するが，この関与の違いによって，ったが，2017 年には 350 億ドル市場になると予想されている

消費者の行動が異なるといわれている．モバイル・アプリケー[1]．国内における市場規模については，2011 年モバイル・コションの選択プロセスに関しても，モバイルに対しどの程度関ンテンツ市場に関しては，7,345 億円で対前年比 114％となっ与しているかによって，違いがあると考えられる．ており，このうちフィーチャーフォン市場は 6,539 億円で対前年比 101％であるのに対し，スマートフォン市場は 806 億円で参考値ではあるが対前年比 655%と急激な成長を遂げている[2].

関与は，もともと社会心理学で扱われていた概念であり，のちにマーケティング，特に消費者行動の研究で扱われてきた．
具体的な定義としては，Houston & Rothschild(1978)が提案している「消費者の意思決定全般を特徴づける認知過程およびこのように拡大しつづけるモバイル・アプリケーション市場に行動過程の複雑性」というものがある[4][5]．この考えかたではおいて，消費者がモバイル・アプリケーションの選択や購入の高関与のものに対しては多くの情報を集めて，さらに情報を用際にどのような行動をとるかというプロセスやメカニズムの解明いて合理的で最もよい選択肢を選ぶとされている．本研究では重要である．こうした選択プロセスの解明は，企業にとって，もこのように関与が高いひとはその製品に対して，低関与のひモバイル・アプリケーションを売る際にどのようなターゲットに対ととは別の選択プロセスをとることを前提としている．

して，どのように売るかということへの有用な情報となるためである．しかし，いまだ不明な点が多い．そこで本研究では，日本におけるモバイル・アプリケーションの選択プロセスの解明
2013 年 1 月 15 日受理．（2013 年 3 月 7 日シンポジウム「モバイル'13」にて発表）対象とする製品によって，異なる意思決定を行うことをモデリングしたものとしては他にも精緻化見込みモデル(ELM)がある．精緻化見込みモデルは，主体の論理的な思考を用いて行動決定を行う中央ルートと，既存の考えや表面的な特性を利用して行動決定を行う末端ルートとを区別したモデルである[6]．

モバイル学会誌, Vol.3 (1), pp.27-32 (2013).

27

金城敬太ほか: 製品関与度別のモバイル・アプリケーション選択構造

Gu らは，こうした知見をもとに消費者がデジタルカメラなど関与の概念には多義性があるため，一意に定まるものではの高関与製品に対して，購入するために事前に検索を行う，ない[3]．本研究では関与を「その商品領域に対する関心度が具体的には外部の口コミのサイトを利用していることを指摘しあるか否か」に限定し，より単純な定義を用いることとした．事ている．また口コミの高関与製品に関する売上への影響を分

実，複数の研究において，関心が製品関与が関連するという析している[7]．結果として，外部の口コミなどの情報源が小売指摘のほか，関与の質問項目として扱われているためこれを業者の販売に影響を及ぼすことを示した．

利用した[9][10][11]．なお，本研究では，これ以降，関与を関このように関与によって，消費者の情報探索や，選択行動が異なることが既存の研究で指摘されている．しかしモバイ
ル・アプリケーションに関する選択プロセスはまだ明らかではない．さらに，モバイル・アプリケーションに関する情報や，小売の方法については国によって異なっており，日本も独自のシステムを形成している．こうした状況で，日本における選択心とほぼ同義ととらえて記述する．一方，単純性を鑑みてこれを利用した問題については考察で述べる．具体的なデータとしては，「あなたの趣味・関心事について、あてはまるものをお聞かせください。」という問いに対し，携帯電話のみならずアプリケーションも含めた上で「携帯・携帯アプリ」に対して「はい」と回答しているものとした．

プロセスも明らかではない．特に選択プロセスの一部である，情報探索の段階については，情報探索ツールについて調消費者の情報探索行動や，さらに購入の際の重視点といった査を行う．具体的には，アプリケーション・ストアなどの情報源，詳細な点はまだ未解明な点が多い．

インターネット上の情報源，友人・知人などの実世界におけるそこで，日本におけるモバイル・アプリケーションの選択までのプロセスがどうなっているかを特に関与度による違いについ口コミなどの情報源，広告などのマスメディアを通じた情報源の４つのカテゴリーを考え，それをもとに 18 項目について調査を行った（具体的な項目については 3.2 を参照）．「あなたは普て調べる．

段、主にお使いの携帯電話のアプリ・コンテンツに関する情報
以下，２節では本研究における調査，分析方法をのべ，３節をどのように取得していますか。（複数回答可）」という質問をでは調査結果および，分析結果について述べる．４節では考行った．これらは特に購入の有無に関わらず，日常における察，５節では結論について述べる．

情報源の利用頻度を調査している．

2. 調査と分析方法

評価の段階については，重視点について調査を行った．具

はじめに，調査の概要について述べる．モバイル・アプリケーションに関する調査をするにあたり，今回拡大しつつあるスマートフォン利用者（iPhone およびアンドロイド携帯を利用）に限定した．

体的には，アプリケーションの属性，レビューや口コミ，ランキングなど他者の評価，体験版の利用など主に３つのカテゴリーをもとに，１３項目について調査を行った（具体的な項目については 3.3 を参照）．「現在主にお使いの携帯電話のアプリ・コンテンツを購入する際に、重視する点は何ですか。（複数回答

事前に行ったスクリーニング調査にて主に使用している携
帯電話が，iPhone もしくはアンドロイド携帯であり，2010 年 4 月以降に購入したひとを調査対象とした．また，性別・年齢については，全国の 10 歳以上の男女を対象とし，性別・年齢の割付を行わず，自然発生的に回収を行った．各 330 名程度になるまで回収を行った．調査方法としては，パソコンによるインタ可）」という質問を行った．
購買については，具体的に最も多く利用するアプリケーショ
ンの金額，一か月の利用金額，有料，無料のアプリケーションの個数について，それぞれ数字を自由回答で記述させるかたちで調査を行った．

ーネット調査を用いた．調査時期については，スクリーニング

分析方法としては，情報探索の段階については，比率の順

調査は 2011 年 8 月 25 日(木) ～ 8 月 28 日(日)に実施し，本序を比較，カイ２乗検定（比率の差の検定，なおカイ２乗値に

調査は 2011 年 9 月 2 日(金) ～ 9 月 6 日(火)に行った．

対し，カイ２乗分布へのよい近似を与えるイェーツの連続修正

次に調査項目について述べる．具体的に消費者の選択プロセスにそってそれらに関連するものを扱う（表 1）．具体的には選択の主なプロセスとなる，情報探索・評価・購買に関連する変数の３つ，および関与と個人属性について調査する．
表 1．購買のプロセス(引用[8])段階
問題認識情報探索変数 ニーズの喚起 認知
家庭内ストック 考慮集合
選択集合

28

評価
知覚選好

購買
時期選択量を行う）を行う．評価の際の重視点についても，比率の順序を比較，カイ２乗検定（比率の差の検定）を行う．購買に関しては，それぞれの項目に関して，平均値の差の検定を行う．

3. 結果
3.1．関与度の分布とその特徴

購買後の行動満足
口コミ

調査結果の概要について述べる．全体における関与度の比率は以下のようになった．

Vol.3(1), pp.27-32 (2013), J. Mobile Interactions

モバイル学会

連続補正）について述べる（表 4）．
24.77

高関与度のひとの比率の上位は，「スマートフォンのAppStore」，「アンドロイドマーケット」，「アプリ・コンテンツレビューサイト」，「ドコモマーケット」である．ただし，前者２つはサンプルの構成上あらかじめ利用が AppStore かアンドロイドか

75.23は固定されていることに注意されたい．２つを合計するとほぼ高関与100%となっているほか，購入の際に必ず通過するため上位で低関与あるのは当然である．むしろこれら以外の上位の項目に着目
図 1．関与度の比率する必要がある．一方，低関与度のひとの比率の上位は，「ス図 1 をみると，関与度が高いひとは，おおよそ四分の一となっていることがわかる．
次に関与度別の属性について簡単に述べる（表 2，表 3．( )内はそれぞれ高関与，低関与者を全体とした各年齢の比

マートフォンの AppStore」，「アンドロイドマーケット」，「パソコンの AppStore」，「家族や友人・知人に聞いて」が続く．
つづいて，関与度の違いによる差を考える．関与度が高い
場合の情報源の利用の比率は関与が低い場合に比べて一般的に高い．また，関与度が高い場合，「アプリ・コンテンツレビ率．）

ューサイト」，「ＴＶ、番組やＣＭ」，「雑誌や新聞の広告・記事」
表 2．消費者の属性（年齢）などの情報源を利用する．関与度で違いがないものは，それ

年齢19~29
高関与
低関与30~39

40~49

以外の情報源である．
50~5947(0.28) 61(0.36) 43(0.26)
72(0.14) 181(0.36) 170(0.33)

12(0.07)64(0.12)

60~70

合計

2(0.01)14(0.02)165501

一般的に，関与度が低いひとの情報源は，関心が少ないた
めマスメディアを中心に利用すると考えられる．しかし，本研究

表 3．消費者の属性（購入時期）の調査では，むしろ関与が高いひとにおいて，こうした情報源

購入時期
2011年7月以降

高関与
低関与

2011年4月～
2011年6月

37(0.22) 40(0.24)
101(0.20) 121(0.24)

2011年1月～
2011年3月

30(0.18)78(0.15)

2010年10月～
2010年12月

20(0.12)92(0.18)

2010年7月～
2010年9月

25(0.15)69(0.13)2010年4月～
2010年6月

13(0.07)40(0.07)の活用が高いことが明らかとなった．また，レビューサイトなど
合計

165
501

年齢をみると，高関与のひとは 20 代の比率が高めであることが明らかである．購入時期をみると，2010 年 10 月～12 月で低関与の比率がやや高い以外は，大きな差はみられない．

信頼のおける情報や他者の情報についても，高関与のひとで利用が高かったこれらは，Gu らが指摘しているような口コミなどの影響とも整合性がある[7]．
3.3. 関与度別の購入時重視点
次に購入の際の購入時重視点についての比率，比率の差3.2. 関与度別の情報源の検定について述べる（表 5）．

次に関与度別の情報源について，高関与および低関与の場合の比率，比率の差の検定結果（カイ乗２検定,イェーツの高い関与度のひとの比率の上位は，「利用者の評価」，「アプリ・コンテンツの説明文」，「料金が安いこと」という順になっ

表 4．関与度別の情報源
情報源
スマートフォンのApp Store
パソコンのApp Store（iTunes ）アンドロイドマーケット
ドコモマーケット
au one Market
携帯電話会社の公式メニュー
上記以外のアプリ・コンテンツ購入サイト（GMOなど)
アプリ・コンテンツレビューサイト（andronavi・AppBankなど）
Webサイトのバナー広告
Webサイトで検索してアプリ内のバナー広告
SNSやツイッター経由のリンク
家族や友人・知人に聞いてメールマガジン
携帯ショップ
TV番組やCM
雑誌や新聞の広告・記事
電車の広告

モバイル学会誌 2013, vol. 3(1); pp. 27- 32

有効サン 高関与度 低関与度 Pearson 連続修
p値
自由度
プルの比率の比率のｶｲ 2乗 正 (a)
645
0.591
0.528 1.982(b)1.734
10.188645
0.201
0.191.078(b)0.027
10.870645
0.427
0.349 3.160(b)2.835
10.092645
0.195
0.148 2.057(b)1.719
10.190645
0.104
0.094.144(b)0.051
10.821645
0.073
0.035 4.076(b)3.242
10.072645
0.049
0.021 3.532(b)2.576
10.109645
0.238
0.102 19.181(b) 18.044
1
0.000
645
0.061
0.031 2.913(b)
2.169
1
0.141
645
0.116
0.106.122(b)
0.042
1
0.838
645
0.043
0.021 2.284(b)
1.511
1
0.219
645
0.079
0.079.000(b)
0.000
1
1.000
0.171
0.158
.146(b)0.067
10.795
645
645
0.049
0.040
.263(b)0.082
10.774
645
0.012
0.008
.200(b)
0.000
1
1.000
645
0.085
0.023 12.821(b) 11.199
10.001645
0.128
0.050 11.510(b) 10.337
10.0010.018
0.004 3.177(b)1.605
10.205645

29金城敬太ほか: 製品関与度別のモバイル・アプリケーション選択構造

表 5．関与度別の購入時重視点
有効サン 高関与度 低関与度 Pearson 連続修
p値
自由度
プルの比率の比率のｶｲ 2乗 正 (a)0.1400.079 5.357(b)4.665
10.031645
0.079
0.058.911(b)0.592
10.442645
0.494
0.297 20.855(b) 19.997
10.000645
0.701
0.536 13.626(b) 12.959
10.000645
0.220
0.125 8.671(b)7.939
10.005645
0.372
0.349.275(b)0.185
10.667645
0.220
0.110 12.289(b) 11.387
10.001645
0.201
0.073 21.397(b) 20.057
10.000645
0.335
0.179 17.552(b) 16.647
10.000645
0.116
0.079 2.062(b)1.630
10.202645
0.177
0.129 2.319(b)1.940
10.164
645
0.006
0.008
.078(b)
0.000
1
1.000
645
0.134
0.054 11.390(b) 10.257
10.001
645

重視点
タイトル
アイコン
アプリ・コンテンツの説明文
利用者の評価マーケットのランキング
料金が安いこと
期間限定で値下げがされているもの
メニューの上位にあるもの
レビューサイトで勧められているもの
ツイッター・SNS等ネットでの評判
家族や友人・知人の勧め
携帯ショップでの勧め体験版を利用してている．一方，低関与度のひとの比率の上位は，「アプリ・コン

3.4. 関与度別の購買行動

テンツの説明文」，「料金が安いこと」，そして「アプリ・コンテン

関与度別の購買行動について確認する（表 6）．最も多く利ツの説明文」という順になっている．

用する価格が高いのは，低関与のひとである．一方，一か月次に関与度の違いによる差を考える．一般的に関与度が高の利用料金の差はない．無料のアプリケーションの一か月のい場合の情報源の利用の比率は，関与が低い場合に比べて利用個数は，高関与のひとが多い．有料のアプリケーションの高い．

一か月の利用個数は，差はない．ただし，低関与の人々の最も多く利用する価格の分散が高い．すなわち，高いものを利関与が高い場合，「タイトル」，「アプリ・コンテンツの説明」，用しているひとと，そうでないひとがいる．一方，高関与のひと「利用者の評価」，「マーケットのランキング」，「期間限定で値は，低関与のひとに比べて分散の値が低いため一様にある程下げがされているもの」，「メニューの上位にあるもの」，「レビュ度の価格は利用していると考えられる．

ーサイトで勧められているもの」，「体験版を利用して」などの重視点が多い．「アプリ・コンテンツの説明」や「体験版の利用

4. 考察して」，「期間限定で値下げがされているもの」などより具体的

以上の結果をまとめると以下の３つにまとめられる．

な製品属性の評価を行っているほか，「マーケットのランキング」，「レビュー」といった他者の評価の情報も重要視している

１） 関与度が高い場合，様々な情報源を利用している．特ことが明らかとなった．関与度で違いがないものは，「アイコン」，に，レビューサイトを利用していること，マスメディアから得られ「料金が安いこと」，「ツイッター・ＳＮＳ等ネットでの評判」，「家る情報も積極的に利用していることが明らかとなった．一方，族や友人・知人の勧め」などである．「料金が安い」ということは，低い場合のみに顕著な特徴は少ない．

関与度で差がなく，関与度が低い場合でもある一定の比率が２） 重視点に関しては，関与度が高い場合，様々な点を重あると考えられる．

視している．具体的な製品属性の評価をより重視しているほか，

表 6．関与度別の購買行動
高関与

有効サ
ンプル数 平均値

等分散性のための Levene の検定

低関与

標準偏 有効サ
標準偏差
差
ンプル数 平均値

有意確率

F値

2 つの母平均の差の検定

t値有意確率 (両 平均値自由度側)の差最も多く利用する価格
163

46.77

106.11480

125.02568.28

8.66

0.00

-2.87

564.81

0.00-78.25162

363.89 1,559.76

480352.20 1,533.19

0.00

0.96

0.08

640.00

0.93

11.69

164

14.09

16.84

481

9.63

24.96

1.45

0.23

2.13

643.00

0.03

4.46

164

1.66

4.12

481

2.14

23.37

0.27

0.61

-0.26

643.00

0.80

-0.48

1 ヶ月の利用金額

1 ヶ月の合計利用個数(無料)1 ヶ月の合計利用個数(有料)30Vol.3(1), pp.27-32 (2013), J. Mobile Interactions

モバイル学会
他者の評価についても重視している．

関心に着目したことも検討する必要がある．今後の研究として，

３） 購買に関しては，最も多く利用する価格が高いのは，関与概念を複数化し，それを購買構造の違いを説明する能低関与のひとである．また，高関与のひとで無料アプリケーシ力の高さなどで帰納的に抽出することなどが必要であろう．さョンのダウンロード数が多い．

らに，iPhone かアンドロイドかによる違いはアプリケーション・ス

１）や２）の結果をふまえると，関与度が高い場合，レビューを情報源としたり，他者の評価を重視するなど，既存の研究とも関連する結果があるといえる．すなわち，関心がある場合より積極的に他者の情報も含めて，参考にする傾向にある．ただし，関与により構造が明確に異なる，すなわち低関与の場合のみで比率が高くなるような行動はみられず，高関与の場トアの構造が異なっていることからも大きな違いがあると考えられる．加えて，今回，アプリケーション一般における情報源や重視度の違いを把握するために調査・分析を行ったため，無料・有料，そしてジャンルによる具体的な違いについての分析は行っていない．これらは，ジャンルごとの購入のメカニズム，有料の場合と無料の場合の購入のメカニズムが異なると考え合にその比率が高くなるということが明らかとなった．つまり，られるため，今後，こうした重視点がどのように異なるのかをよ

関与が高い場合，低関与度の対象者に比べて，より活用するり詳細に分析する必要がある．実際，ゲームのような娯楽に関情報源や重視する点が多いというような構造である．ただし，するジャンルと，実用的なアプケーションでは異なることが想

これらが意思決定へどの程度影響しているかも考慮する必要定される．

があるため，今後は関与別に選択や購入への影響を回帰分

5. 結論

析などを用いて調べる必要があろう．

日本におけるモバイル・アプリケーションの選択プロセスがまた，３）の結果を考察すると，関与が高いひとのほうが高いアプリケーションを購入するというより，関与度が低いひとのほうが最も多く利用する価格が高い．また有料アプリケーションの個数についてもある一部のひとが多く購入し，押し上げている可能性があるといえる．
そのため，企業側にとっては，最も多く利用するものの価格が高い低関与のひとをターゲットとするのも一つの手段である．

どのようになっているかを特に関与度による違いについて調べることを目的とした．
そのために，モバイル・アプリケーションに関する情報源，そして選択の際の重視点，選択行動の違いについて調査を行い，比率の差の検定，および平均値の差の検定を用いて，関与度による違いを比較した．結果として，関与により，選択のプロセスが異なることが明らかとなった．

今回，そうした低関与の人々が，利用する情報源や重視点が具体的には，関与度が高い場合，マスメディアから得られる明らかになっているので，それらを利用して，説得していく方情報も積極的に利用していること，レビューサイトを利用してい法も考えられる．例えば，重視点において「利用者の評価がることが明らかとなった． 重視点に関しては，関与度が高い高いこと」や，高関与のひとと同様に「低価格であること」がある

場合，様々な情報を重視しているといえる．具体的なアプリケため，これらを訴求するのも一つの手である．一方，レビューーションの属性の評価をより重視しているほか，他者の評価にサイトなどはあまり参照しないため，これらへのコストを下げるとついても重視していることが明らかとなった．購買に関しては，いうのも一つの手として挙げられる．ただし，低関与のひとの最も多く利用する価格が高いのは，低関与の人々である．

利用するアプリケーションの価格帯の分散に注意する必要がある．

今後は，選択行動の数理モデリングも含めたうえで，無料・有料，そしてジャンルによる具体的な違いを分析したい．

なお，高関与の行動にも注意が必要である．こうした人々は，有料アプリケーションを一定数利用するため，こうしたアプリケ謝辞ーションを作成することで安定的な収益を確保できる可能性

本研究における調査は，（社）モバイル・コンテンツ・フォーラムの協力のもとで行われた．ここに感謝する．また，本研究はJSPS 科研費 20611750 の助成を受けたものである．

がある．また，様々な情報から評価を下しているために，適切な評価やレビューをする可能性があり，そのため他者への影響力もあると考えられる．こうした人々を説得するためには体験版や無料のアプリケーション，さらにランキングの順位などを考える必要がある．
今後の課題としては以下のものが挙げられる．さきほど述べ

参考文献
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Strategy Analytics ,Mobile Apps Revenue Forecast
2008-2017 (2012).

[2]

モバイル・コンテンツ・フォーラム(2012)

たようにまず，関与度の違いにより，様々な要素が金額などにhttp://www.mcf.to/press/images/mobilecontent_market_
scale2011.pdf

どの程度関連していくか，また分布がどのようになっているかを具体的に検証していく必要がある．次に，単純性を鑑みて，モバイル学会誌 2013, vol. 3(1); pp. 27- 32[3]

小野晃典: 消費者関与－多属性アプローチによる再31

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著者紹介
金城敬太（正会員）
東京理科大学経営学部助教．慶應義塾大学大学院政策メディア研究科修了．総合研究大学院大学複合科学研
究科情報学専攻修了．博士(情報学)

東邦仁虎（正会員）
東京理科大学 経営学部教授，同大学大学院経営学研究科教授．一橋大
学商学研究科博士後期課程修了・博士(経営学)．モバイル・コンテンツ・フォーラム顧問．

32

Vol.3(1), pp.27-32 (2013), J. Mobile Interactions