北海道内小規模小売業者のモバイル決済方式導入に関する意識と実態の調査および分析
室蘭工業大学 しくみ解明系領域教授

須藤 秀紹（現）近畿大学情報学部教授

Ⅰ．序論
本研究は、北海道内の個人飲食店や屋台といった小規模な事業者のモバイル決済システ
ム導入に対する意識と導入状況を調査しその結果を分析することで、道内小規模事業者のモバイル決済導入を妨げている要因を明らかにすることを目的とする。比較対象として、モバイル決済システムの普及において日本に先行している中国の都市を取り上げて議論する。
北海道庁が行った調査の結果(1)からも分かるように、北海道を訪れる観光客の多くが食事やショッピングを楽しみにしている。とくに「さっぽろ夏祭り」や冬の「さっぽろ雪祭り」といった人気のイベントでは、海外からの観光客を含む多くの人々が会場内の屋台や周辺の店舗で飲食やショッピングを楽しんでいる。しかしこれらの店では、未だ現金しか利用できないところが多い。海外からの観光客にとって外国の小銭は種類の判別が分かりづらく、また持ち運びも不便なことから、少額の買い物に対する心的なハードルになっている。このことは海外観光客にとって利便性が低いばかりではなく、業者自身にとってもビジネスの機会損失に繋がっている。北海道内の多くの屋台や店舗がモバイル決済システムを導入することによってこの問題が解決し、インバウンド観光客の増加による経済効果をさらに高めることができると考えられる。
一方中国では、近年スマートフォンを用いたキャッシュレス決済方式（モバイル決済）が急速に普及しており、小規模店舗はもちろん、屋台や露店などでも当たり前のように利用できる環境が整っている。その結果、地元住民は小銭の持ち運びを気にすること無く買い物をすることができる。また海外からの観光客は現地通貨への両替を意識すること無く気軽にショッピングを楽しむことができることからビジネスの機会拡大に貢献している。このよ
うな状況の違いは、もちろん中国政府の戦略によるところも大きいが、日本においても総務省がキャッスレス普及のための多くの施策を打ち出していることを考えるとそれだけが原因であるとは考えづらい。
実際の利用者がキャッスレス決済システムのような新しい技術を受け入れるかどうかについては、技術受容（Technology Acceptance）として、これまでもさまざまな研究が行われてきた。技術受容は、「ある特定の技術を自発的または意図的に受け入れる個人の心理的状態」(3)と説明されることから、心理的な要因を含む数学的モデルに当てはめて議論されることが一般的である。たとえば Venkatesh ら(3)は、職場などに導入される新しい技術の受容を分析するためのモデルとして、成果期待、努力期待、社会的影響、促進条件、行動意図といった潜在的な心理的要因で構成される UTAUT モデルを提案しており、このモデルが多くの分析・研究に用いられている(5) (4)など。
このような背景のもと本研究では、個人飲食店や屋台といった小規模な事業者の、モバイル決済システム導入に対する意識（メンタルモデル）と導入状況をアンケートによって調査し、その結果を UTAUT モデルに基づいて数理モデル化して分析する。これによって北海道内の小規模業者のモバイル決済システム導入を妨げている心的要因を明らかにすることを目指す。

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Ⅱ．調査・分析方法
１．調査内容アンケートは、モバイル決済についての考え方を尋ねる項目 27 問、モバイル決済に対する感情を尋ねる項目 4 問の計 31 問から構成される。対面調査に用いたアンケート用紙を付録Ａに示す。
キャッスレス決済についての考えを尋ねる項目（調査項目）は、新しい技術の導入についての行動分析に用いられる UTAUT モデル(7)の因子に基づいて決定した。UTAUT モデルでは、潜在変数として成果期待（Performance expectancy: PE）、努力期待（Effort expectancy:、促進条件（Facilitating condition: FC）、行動意EE）、社会的影響（Social influence: SI）
図（Behavior intension: BI）の 5 つの因子をもつ。UTAUT モデルでは、社会的な影響を、行動意図を促進するものであると仮定している。しかしながらモバイル決済システムの導入決定にあたっては、個人情報漏洩やシステム障害などに対する不安といった要因により、社会的な影響が必ずしもプラスに作用しないことが考えられる。そこで社会的影響をさらに正の社会的影響（PSI）と負の社会的影響（NSI）の 2 つに分類した。さらに、導入コストや運用コストといった負担がシステム導入決定に与える影響を調べるために、コストを調査項目に加えた。
モバイル決済についての考え方を尋ねる項目 27 問は、成果期待に関するもの 8 個、努力期待に関するもの 2 個、社会的影響に関するもの 6 個、促進条件に関するもの 5 個、行動意図に関するもの 2 個、コストに関するもの 2 個から構成される。表 1 に、調査項目とそれに対応する質問肢の番号、本調査における各因子の解釈を示す。
表１ 調査項目
調査項目
成果期待 (PE)
努力期待（EE）
正の社会的影響（PSI）
負の社会的影響（NSI）
促進条件（FC）
コスト
行動意図（BI）

質問
1〜8（8 問）9, 10（2 問）
11 – 14（4 問）20, 21（2 問）
15 - 19（5 問）26, 27
（2 問）
22〜25
（4 問）

意味
モバイル決済を使用することによって自分の業務上の労働成果が促進されると信じる信念の度合い
キャッスレス決済の使用に努力が必要ではないと信じる
信念の度合いキャッスレス決済使用を促す社会的な影響があると信じる信念の度合い
キャッスレス決済使用を妨げる社会的な影響があると信じる信念の度合い
キャッスレス決済使用を支援するための組織的・技術的な基盤施設が存在すると信じる信念の度合い
キャッスレス決済の導入や運用に必要となるコストに関する意識
モバイル決済導入意慾の有無

各質問項目について、１：まったくそう思わない、２：そう思わない、３：どちらともいえない、４：そう思う、５：強くそう思う、の 5 段階で回答してもらった。

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２．調査対象・調査方法
調査対象として、観光客入込数が比較的多い都市およびその近郊から、小樽市、函館市、旭川市、帯広市、登別市、室蘭市、苫小牧市、洞爺湖町、富良野町、の 9 地区を選んだ。札幌市は観光客入込数が北海道内の他の都市と比較して圧倒的に多いが、日本を代表する大都市の一つであり、決済システムの導入意思決定には特殊な事情が存在することが予想されたことから、今回の調査対象からは外すこととした。これらの 9 地区において、対面、郵送、FAX 送付による調査を実施し、336 件のデータ（うち有効データ 269 件）を取得した。
また比較対象として、モバイル端末を利用したキャッスレス決済の利用が多い中国でもオンライン形式の調査を実施して 117 件の有効データを取得した。表 2 に調査の概要を示す。
表 2 調査の概要
調査地区
旭川市
富良野市
帯広市
小樽市

調査期間

調査方法

取得
データ数

有効
データ数

2021 年 3 月 12 日〜
2021 年 3 月 14 日

対面

6459

対面

1616

郵送／FAX

6734

対面

4545

2020 年 9 月 23 日
2020 年 7 月 28 日〜2020 年 9 月 10 日
2020 年 9 月 24 日〜2020 年 9 月 25 日

苫小牧市

2020 年 9 月 11 日

対面

2423

登別市

2020 年 9 月 9 日

対面

117

室蘭市

2020 年 9 月 10 日

対面

2924

洞爺湖町

2020 年 9 月 18 日
2021 年 9 月 2 日〜
2021 年 9 月 30 日

対面

1010

郵送

7051336

270

127117函館市
北海道（計）中国（滄州市，秦2021 年 8 月 5 日〜

皇島市，阜陽市， 2021 年 12 月 7 日
黄驊市を含む 22都市）

オンライン

付録 B にアンケートの結果をグラフで示す。調査対象者の属性を下に示す。調査対象の世代について、北海道は Baby Boomer 世代（56 歳から 74 歳）が 40.52％と多かったが，（26 歳から 43 歳, 55.56％）と Generation X（44 歳から 55 歳, 36.75％）
中国は Generation Yという比較的若い世代がデータの多くを占めた。これは、両国の人口構成の違いと、若年層の職業に対する考え方の違いによるものと考えられる。また学歴に関しては、中国が中学卒業の割合が大きい（32.48％）ことが目立つが、これも各国の教育についての考え方を反映したものであると考えられる。
モバイル決済システムの導入歴を見ると、北海道の未導入が 44.44％であるのに対し、中国は 9.40％と大きな開きがある。また導入済みの事業者のほとんどがここ 1 年以内の導入であり、中国と比較してかなりの遅れをとっていることがわかる。

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Ⅲ．結果と考察
本章では、前章で説明した方法で収集したデータを用いて、成果期待、努力期待、正の社会的影響、負の社会的影響、促進条件、導入コストの 7 つの因子の視点から考察する。また、UTAUT モデルに基づいた構造方程式モデル（Structural Equation Model: SEM）(6)を作成し、各因子がモバイル決済システム導入決断に与える影響について分析する。

３．１

成果期待

図 1 に成果期待に関するアンケート項目の結果をグラフで示す。横軸は中国の都市を含む調査地区を、縦軸は評価値の平均値を表す。また横軸の「北海道」は、北海道内の調査地。
区全ての平均値を表す（3.2 節から 3.7 節におけるグラフも同様）
検定の結果、全ての項目において、北海道と中国の間に強い有意差が認められた（p<0.01）。
この結果から、中国の小規模事業者は、北海道内の小規模事業者と比較して高い成果期待を持っていることが分かる。とくに Q2（モバイル決済の導入によって仕事をすばやくおわらせられるようになると思う）、Q4（モバイル決済を導入すると仕事の手間が省ける）、Q7（モバイル決済を導入すると一日の売り上げを計算する手間が省ける）、Q8（モバイル決済を導入するとサービスの効率が向上する）の各項目において、1.00 ポイント以上の差がみられた。このことから、北海道の小規模事業者は、キャッスレス決済に導入によって得られる業務効率化のメリットを、中国の小規模事業者ほど感じていないといえる。一方で Q5（モバイル決済を導入すると現金に触れる必要がない）については 3.81 ポイントと比較的高い評価をしていることから、システムの導入によって日常の業務がどのように変わるかについては理解しているが、それが効率化に繋がるとは思っていないことがわかる。つまり、現金の取扱や売り上げの計算といった手間の削減と、新しいシステムの修得の手間を天秤にかけたとき、後者の方が大きいと考えていると予想される。考えられる原因の一つとして、両者の年齢層の違いを挙げることができる。北海道の小規模事業者の平均年齢が中国のそれと比較して高めであることから、業務ルーチンが既に確立しており、これを変えたくないと思う人が多いのではないだろうか。

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図 1 成果期待

３．２

努力期待

図 2 に成果期待に関するアンケート項目の結果をグラフで示す。検定の結果、両方の項目で、北海道と中国の間に強い有意差が認められた（p<0.01）。 Q9、Q10 とも 1.3 ポイン
ト以上の大きな差があることから、北海道の小規模事業者は中国の小規模事業者と比較して、キャッスレス決済の導入をより難しいと考えていることがわかる。前節の成果期待の議論と同様に、北海道の小規模事業者の年齢層が中国のそれよりも高いことがこのような差の原因として考えられる。
また、アンケートに回答しているときの様子から、システムそのもののことをよく知らないまま、漠然と「難しい」と考えている事業者も多いようにみうけられた。このことから北海道の事業者のシステムへの理解度や関心度の低さも要因として考えられる。

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図 2 努力期待

３．３

正の社会的影響

図 3 に正の社会的影響に関するアンケート項目の結果をグラフで示す。検定の結果、4 つ全ての項目において、北海道と中国の間に強い有意差が認められた（p<0.01）。 全ての項目で 1.20 ポイント以上の大きな差がみられることから、北海道においては、中国ほどモバイル決済導入を促進する社会的な機運が高まっていないといえる。
とくに Q11（自分に影響力のある人がモバイル決済の導入を勧めている）が、2.44 ポントと極端に低いことから、北海道においては、同業者や仕事仲間からの口コミや紹介といった影響が少ないことがわかる。また、Q14（ビジネス上の競合相手がモバイル決済を導入したら自分も導入する）も 2.68 ポイントと低く、他者の動向には影響を受けづらいということが見て取れる。

図 3 正の社会的影響－ 70 －

３．４

負の社会的影響

図 4 に正の社会的影響に関するアンケート項目の結果をグラフで示す。検定の結果、両方の項目において、北海道と中国の間に強い有意差が認められた（p<0.01）。このことから、北海道の小規模事業者は、中国の小規模事業者と比較して、セキュリティやシステムトラブルといったキャッスレス決済システムが潜在的に抱えるネガティブな要因をより強く意識していることが分かる。
しかしながら、その差は 0.40 ポイント程度とさほど大きくはない。Q21（モバイル決済、3.00 ポイント（中が何らかの問題を引き起こす可能性は高い）は 3.42 ポイント（北海道）国）と極端に大きくはないことから、両地域とも、システムへの信頼については大きな不安は抱えていないといえる。一方、Q20（モバイル決済のシステムに個人情報を提供することは危険である）に関しては、北海道が 3.51 ポイントと若干高めであることから、北海道の事業者の方が個人情報の取扱についてより敏感であることが分かる。

図 4 負の社会的影響

３．５

促進条件

図 5 に促進条件に関するアンケート項目の結果をグラフで示す。検定の結果、全ての項目において、北海道と中国の間に強い有意差が認められた（p<0.01）。北海道の小規模事業者は、モバイル決済システム導入のための設備、施設、サポート体制のすべてで 3（どちらともいえない）以下の評価しており、これらが不十分であると考えていることが分かる。と
くに Q17（モバイル決済サービスを始めるための講習を受けたことがある）は 1.97 ポイン
トと極端に低く、また中国との差が 2.03 ポイントと大きいことから、システム導入および利用に関する支援体制が十分ではないことが分かる。
一方で、Q19（モバイル決済は他の決済システムと併用可能である）については、3.24 ポイントと比較的高い値を示しており、支払い方法の選択肢の一つとして選ばれれば導入が進む可能性があることが示唆されている。

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図 5 促進条件

３．６

導入コスト

図 6 に導入コストに関するアンケート項目の結果をグラフで示す。検定の結果、Q27（モバイル決済の運用コストは高い）においてのみ、北海道と中国の間に有意な差が認められた（p<0.05）。しかしながら、その差は僅かに 0.25 ポイントであり、導入コストに関しては、北海道の小規模事業者と中国の小規模事業者の間に大きな意識の違いが無いことがわかる。
Q26（モバイル決済の導入コストは高い）については、北海道、中国とも 3.00 ポイント以下であり、それほど高いとは認識していない。運用コストについては、北海道（3.05 ポ
イント）の方が中国（2.80）ポイントよりも有意に高い値となった。ことことから、北海道の事業者は、導入時よりも導入後に必要になるコストに不安を感じていることが分かる。この原因として、中国のクジレットカードの加盟店手数料が 0％から 0.55％程度なのに対して日本のクレジットカード加盟店手数料が 3％程度と高い(1)ことが事業者のモバイル決済を含むキャッスレス決済システム全般への警戒感に繋がっていることが予想される。

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図 6 導入コスト

３．７

行動意図

図 7 に導入コストに関するアンケート項目の結果をグラフで示す。検定の結果、両方の項目において、北海道と中国の間に強い有意差が認められた（p<0.01）。とくに Q22（私はモバイル決済を使いたい）は 1.39 ポイントの差となっており、北海道と中国の間で導入意慾に大きな違いがあることがわかる。
北海道内を地域別にみると、小樽、富良野は両方の項目で 3.00 ポイント以上となっており導入に比較的意欲的なのに対して、他の地域は消極的であることがわかる。
道内の全ての地域で、Q22（私はモバイル決済を使いたい）よりも Q23（私は近い将来モバイル決済を使う予定がある。もしくは、今後も使い続ける）が高い値となっている。このことから、使いたいかどうかという個人的な希望とは別に、システム導入の必要性は感じていることがうかがえる。

図 7 行動意図

３．８

行動意図に関連する要因の分析

行動意図および実際の行動に影響を与える要因を分析するために、構造方程式モデルを用いた分析を行った。モデルは UTAUT モデルの構造を参考に構築し、促進条件が実際の行動に与える影響に作用すると考えられる因子であるコストを調整変数（Moderator）として追加した。

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結果を図 8 に示す。図中の楕円で示されたノードは因子（潜在変数）を示し、Performance
Expectancy (PE)は成果期待を、Effort Expectancy (EE)は努力期待を、Positive Social
Influence (PSI)は正の社会的影響を、Negative Social Influence (NSI)は負の社会的影響を、Facilitating Condition (FC)は促進条件を、Behavioral Intention (BI)は行動意図を、Costはコストをそれぞれ表す。長方形で示されたノードは観測変数を意味し、User Behavior(UB)は、実際にモバイル決済システムを導入しているかどうかを表している。ノード間の矢印は変数間の因果関係を意味し、矢印に付けられた数字は相関係数を表す。

図 8 北海道と中国国内都市の SEM モデル
この図から、中国の小規模小売業者の場合、正の社会的影響が行動意図に影響を与え、行動意図が直接的に実際の行動（モバイル決済システムの導入）に繋がっていることが分かる。これに対して北海道の小規模小売業者の場合、中国の場合と同様に正の社会的影響が行動意図に強影響を与えているが、実際の行動は行動意図よりも促進条件から強い影響を受けている。このことから、北海道内でのモバイル決済利用事業者増加のためには、業界団体による促進事業や、同業者の導入事例紹介といった、正の社会的影響を高める施策に加え、設備導入の補助や技術講習会といったハード、ソフト両面での支援が有効であると考えられる。
有意性は確認できなかったが、北海道と中国国内都市の両方とも行動意図から実際の行動への因果関係に導入や運用のためのコストはほとんど影響を与えていなかった。買い物客が自分のスマートフォンで QR コードを読み込むタイプのシステムの普及によって導入コストが下がっていることが要因であると推測される。これについては、運用コストへの意識も含めてさらなる調査・分析が求められる。

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Ⅳ．結論
本研究では、北海道内のモバイル決済普及促進のための基礎研究として、道内の小規模事業者と、既にモバイル決済が広く普及している中国の小規模事業者のメンタルモデルを比較することで、モバイル決済システム導入に繋がる心的要因を探った。その結果、北海道の小規模事業者について次のことが明らかになった。
1. モバイル決済のしくみは理解しているが，それによって業務が効率化されるとは考えていない（成果期待）
2. テムの導入は難しいと感じている（努力期待）
3. 業界や仕事仲間からの勧めは少ない（正の社会的影響）
4. 個人情報の取扱に不安を感じている（負の社会的影響）
5. 導入・運用に関する講習は十分に行われていない（促進条件）
6. 運用コストを高いと感じている（コスト）
7. 上のうち，正の社会的影響と促進条件がシステム導入に関する意思決定に影響を与えている
これらのことから、キャッスレス決済普及には業界への働きかけと、導入・運用についての技術講習会の開催が有効であると考えられる。次の段階として、「インバウンド＋モバイル決済」によって生み出される経済効果の規模に関する研究が考えられる。期待できる効果が明らかになることで、本研究の成果に基づく施策を計画する際の指針のひとつとして利用できるようになる。
北海道には，雄大な自然環境を中心とした他の地域にはまねのできない観光資源が豊富にある。これからの北海道経済の発展を考える上で、これらを有効に活用してゆくことが不可欠である。また観光客の増加を経済効果に結び付けるためには、観光客の経済行動を助け、促すしくみが必要である。本研究の成果は、そのようなしくみづくりのための指針の一つとしての活用が期待される。

謝辞
本研究を遂行するにあたって支援を頂いた北海道開発協会に感謝します。また、調査計画に協力してくださった、中島商店会コンソーシアム（室蘭市）、函館商工会議所、帯広商工会議所、公立はこだて未来大学 大場みち子教授、帯広大谷短期大学附属図書館 水野有子氏に感謝します。また、快くアンケート調査に協力して下さった、旭川市、富良野市、帯広市、小樽市、苫小牧市、登別市、室蘭市、洞爺湖町、函館市の事業者のみなさま、ありがとうございました。

－ 75 －参考文献
(1) 経済産業省 商務・サービスグループ 消費・流通政策課 (2018) 「キャッスレス・ビジョン」(2) 全, 兼田, 加納 (2010)「スマートフォン使用意図に関する研究:―日本・韓国の携帯電話サービス・ユーザを対象として―」, 『国際情報研究』, Vol 7, No. 1, pp. 27-39,
日本国際情報学会「平成 28 年度観光客動態・満足度調」調査,(3) 北海道庁（2016）
http://www.pref.hokkaido.lg.jp/kz/kkd/H28doutai_home.htm(4) 矢入 (2016) 「高齢者の Technology Acceptance と人工知能」, 『人工知能』, Vol 31,
No. 3, pp.350-355, 人工知能学会(5) Gattiker, E. U. (1984). “Managing Computer-based Office Information Technology:
A Process Model for Management”, Human factors in organizational design.
(6) Joop Hox, Tima Bechger (1999) “An Introduction to Structural Equation Modeling”,

Family Science Review, Vol. 11, pp. 354–373.
(7) Viswanath Venkatesh, Michael G. Morris, Gordon B. Davis and Fred D. Davis(2003): “User acceptance of information technology: Toward a unified view”, MIS

quarterly, Vol. 27, No. 3, pp. 425–478.

－ 76 －

付録
付録Ａ

対面調査に用いたアンケート用紙－ 77 －

付録Ｂ

調査対象者の属性－ 78 －