国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）「国民生活研究」第 60 巻第 1 号（2020 年 8 月）
［論 文］

高齢者の特殊詐欺抵抗力判定ルールの修正の試み

渡

部

諭*

１．はじめに
２．高速倹約ヒューリスティクと FFTrees
３．データの準備
４．分析１
５．分析２
６．考察

１．はじめに特殊詐欺という犯罪に対して心理学からアプローチを行った研究はほとんど見られない。特殊詐欺が犯罪であることは疑いもないが、その被害防止策を考える時に、犯罪としての視点だけではなく、被害者である高齢者の認知機能との関連性を考えることが重要である。即ち、詐欺被害防止のために、従来の注意喚起とは異なる認知的なアプローチの必要性が提唱されている１）。
われわれが判断や意思決定を行う時、それ程時間をかけずに直感的に意思決定を行う場
合と時間をかけて論理的によく考えて判断を下す場合の２種類があることが明らかにされてきた２）。前者をシステム１、後者をシステム２と呼ぶ。たとえば、昼食に何を食べよう
かと考える時に、じっくり時間をかけてあらゆる条件を吟味して決めることは通常はしない。ところが、自分の受験する志望校を決めなければいけない時に、直感で大雑把な決め方をすることはしない。このように、われわれは意思決定場面に応じてこの両者を使い分けている。
システム１を用いると時間を要しないで結論が得られることはメリットであるが、必ず＊わたなべさとし（秋田県立大学総合科学教育研究センター 教授）— 5 —国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）

しも正解に至る保証がないことがデメリットとして挙げられる。一方、システム 2 を用いると、正解に至る可能性は高いが、時間を要する上に、記憶や思考という認知資源を多く使うということがデメリットとして挙げられる。たとえば、自分が住んでいる町で一番おいしいラーメン店を知りたい時、ラーメン通の友人に聞いたり、行列のできるラーメン店を見つけることはシステム１を使っていることになる。この時、おいしいラーメン店を一応知ることはできるが、その店が町一番の店であるかはわからない。一方、町中の全てのラーメン店を食べ歩いてうまかった順に序列を付けて、一番になった店を見つけるのはシステム２である。この方法であれば確実に町一番の店を見つけることができるが、時間と費用の点で実現が困難である。
このように、システム１には正解や最適解に至る保証がないという欠点があるが、もう一つ重要な欠点として、詐欺に対する脆弱性の原因になることが挙げられる。上述のように、システム１は、謂わば経験知を用いた判断である。時間をかけないで意思決定を行う
ために、論理的に考えるのではなく自分の持っている経験知やコツ、自分なりの工夫などに頼ることになる。この時の経験知やコツをヒューリスティクという。ヒューリスティクに頼る判断を行う時、そこには判断の偏りやバイアスが生じる。これは高齢者に限らず若年者にも見られることであり、たとえばフレーミング効果は典型的な現象である３）、４）。
ヒューリスティクを用いる時、必然的に判断のバイアスが生じ、正確な意思決定とは異なる過程をたどることになり、これが詐欺犯に付け込まれる心のスキ、即ち詐欺脆弱性になると考えられる。
そこで、認知心理学を応用することによって謂わば潜在的な特殊詐欺被害者とも言える
高齢者の詐欺脆弱性を測定し、併せて脆弱性が高い高齢者に対して適切な対応を行う活動としてわれわれのプロジェクトが開始された。このプロジェクトは国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）社会技術研究開発センター（RISTEX）の戦略的創造研究推進事業（社会技術研究開発）「安全な暮らしをつくる新しい公／私空間の構築」研究開発領域の平成
29 年度のプロジェクトとして採択され、「高齢者の詐欺被害を防ぐしなやかな地域連携モデルの研究開発」（以後 RISTEX プロジェクトと呼ぶ）として開始した（社会技術研究開発センターの当プロジェクトのページは次のサイトである。https://www.jst.go.jp/ristex/
pp/project/h29_5.html。またプロジェクトのウェブサイトは https://defrec.jp/ である）。
このプロジェクトでは、認知的アプローチの立場から、高齢者の特殊詐欺脆弱性と関連する認知機能の特性を測定する質問項目を作成し、特殊詐欺抵抗力判定アプリ（https://app.defrec.jp/）として提供してきた。そして、このアプリを用いて、特殊詐欺脆弱性が高い高齢者、逆に言えば、特殊詐欺抵抗力の低い高齢者を判別し、その高齢者に対して詐欺抵抗力を強化する活動を行っている５）。
このアプリは、デモグラフィック質問項目の他に、種々の認知機能を測定する質問項目から構成される。これらの質問項目に回答することによって、特殊詐欺の 4 罪種（オレオ
レ詐欺、架空請求詐欺、融資保証金詐欺、還付金等詐欺）について抵抗力がそれぞれ 100
点満点で求められ、抵抗力得点が 60 点以下は「危険」、61 〜 90 点が「注意」、91 点以上が「安全」として表示される。
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詐欺抵抗力得点は、アプリの中の各質問項目に対する回答から、われわれが開発した詐
欺抵抗力判定式によって求められる。そして、質問項目に対する回答に対応したアドバイスが表示される。たとえば、詐欺抵抗力得点が 65 点であり、質問項目の中の１項目「私には親友と呼べる友人がいる」に対する回答が否定的であり、これが詐欺抵抗力得点 65 点に影響しているとする。この時は、「（詐欺に遭わないようにするために）親友と呼べる友人を作りましょう」というようなアドバイスが表示される。アプリの判定画面を図１に示す。

このアプリは、既に世の中に多数存在する特殊詐欺被害への遭いやすさを単にチェックするチェックリストとは異なる。これまでのチェックリストには、たとえば「警察官からお金を引き出すように言われたことがあるか」というような質問に回答を求めるものが多かった。即ち、肯定的な回答を行う質問項目の個数が詐欺被害に遭う可能性と比例するような質問項目を用意し、肯定的な回答数を求めて詐欺被害に遭う可能性を求めるものである。このようなチェックリストは高齢者であってもわかりやすく回答しやすい半面、次の2 つの欠点がある。１つは、チェックリストが高齢者であってもわかりやすいということ
は、質問の意図が読めるために意図的に嘘の回答や自分に有利な回答をすることができるということである。即ち、チェックリストの質問項目の意図が理解できるために、意図的に自分にとって望ましい回答を行ってもわからないので、真実の回答を把握することができないこともあるのである。2 つ目の欠点は、チェックリストの科学的な根拠が不明な点— 7 —国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）である。いかなるチェックリストであっても、高齢者の詐欺被害の遭いやすさを判定するのであるから、常識的なレベルを超えた科学的な根拠を有する判定ツールであることが望ましい。ところが、現在用いられているチェックシートの中で科学的な根拠や妥当性のエ
ビデンスを示しているものはほぼ皆無である。これに対して、われわれが作成した詐欺抵
抗力判定アプリでは、チェックシートとは異なり、一見して詐欺とは関係のない質問項目を用意しているため、質問の意図が読みづらく、したがって、回答者が意図的に自分に有利な回答を行うことができない。また、アプリで採用した詐欺抵抗力判定式は、われわれが過去 20 年に亘って行ってきた高齢者対象の詐欺脆弱性調査データの分析に基づいている。以上より、われわれが作成した詐欺抵抗力判定アプリは、チェックシートの 2 つの欠点を克服していると言える。
RISTEX プロジェクトで開発したアプリの妥当性・精度については、以下のように考える。このアプリを複数の場所で回答してもらい、実施場所毎の詐欺抵抗力得点の分布を求めたとする。アプリ回答者の中には、詐欺被害に遭った者、遭いそうになった者、それに詐欺に遭ったことがない者が恐らく多数混在する。そして、これらの者の割合はアプリの実施場所によらずほぼ同一になるものと思われる。何故ならば、特殊詐欺被害者数に関して狭い地域での空間的な相関が存在するという報告はないからである。したがって、ある程度のデータ数が確保できれば、アプリによって計算される詐欺抵抗力得点の分布もア
プリの実施場所によらずほぼ同一になると思われる。予想に反して、アプリの実施場所によって詐欺抵抗力得点の分布が異なる形をしていれば、アプリの精度に疑問が付くことになる。そこで、2019 年 2 月 28 日に収集した秋田市シルバー人材センターと、同年２月 21
日に収集した青森市のシルバー人材センター会員の詐欺抵抗力得点の分布を確認する。秋田市及び青森市シルバー人材センターの詐欺抵抗力得点分布をそれぞれ図２と図３に示す。この２地域の得点分布を比較すると、ほぼ同一な分布であることがわかる。このこと
より、アプリの妥当性を与える証拠の１つが示されたと言える。
図２と図３から明らかなように、詐欺被害に遭った経験がない回答者の詐欺抵抗力得点分布は得られたが、詐欺被害者の得点はどのような分布になるであろうか。もし、詐欺被害者の得点分布に、詐欺被害に遭ったことがない者と異なる特徴的な点が認められるとす
るならば、その情報をアプリに機能追加することによって詐欺被害者の判別も可能となり、アプリの精度が更に高くなることが期待される。実は、Ａ警察署の協力によって特殊詐欺
被害者のアプリデータを収集することができた。そこで、この詐欺被害者もアプリで採用した詐欺抵抗力判定式によって正確に判定できることが望ましい。ところが、アプリで採用した詐欺抵抗力判定式を作成した時には詐欺被害者データは入手しておらず利用できな
かった。そのために、この判定式によって特殊詐欺被害者の判定が正確にできることは期待できない可能性が高い。そこで、今回収集された詐欺被害者のデータを用いることによって、特殊詐欺被害者を正確に判別できる判定式を導出することが本論文の１つ目の目的である。また、現時点の判定式が特殊詐欺被害者の判定に成功しなかったとしても、これはアプリの欠点というより、アプリ作成時に入手が不可能であった詐欺被害者データが新たに収集されたことにより、新しい判定式を開発してアプリに機能追加することによって判— 8 —国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）

定式の精度の向上につながる契機と考えることができる。

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２．高速倹約ヒューリスティクと FFTrees
人間の判断や意思決定が期待効用最大化の原理に従うとする伝統的な考え方に対して、
期待効用最大化の原理からの逸脱に焦点を当てる２つのアプローチが存在する。１つは、Tversky, A. と Kahneman, D. の一連の研究である。彼らは、期待効用最大化の原理から逸脱する意思決定の具体的な姿として、種々のヒューリスティクを発見した６）、７）。これは、Simon,H. の提唱した限定合理性の発現としての１つの形と見ることができる８）。もう１つのアプローチは、高速倹約ヒューリスティクの提唱である９）。高速倹約ヒューリス
ティクの定義は、「最小限の時間・知識・計算によって現実環境における適応的決定を行う」ヒューリスティクである 10）。Tversky と Kahneman が期待効用最大化の原理からの逸脱を典型的なヒューリスティクとして抽出したのに対して、Gigerenzer 達の高速倹約
ヒューリスティクは、情報探索時の時間や計算の節約に注目したものであると言える。また、Tversky と Kahneman がヒューリスティクに対してそれ程積極的な価値を置かないのに対して、Gigerenzer 達はヒューリスティクを用いた結果が時には合理的で規範的な方法で得た結果に勝ることを発見している点も異なる 11）、12）。
高速倹約ヒューリスティクが理論的基盤に置いているのが生態学的合理性である。われわれは日々変化する日常場面の中で意思決定をしなければならない。そのような環境に対応するために、節約的な情報探索や計算の軽減を図らなければならない。そのようにして行われる種々の判断や意思決定を高速倹約ヒューリスティクと総称する。即ち、高速倹約
ヒューリスティクは、環境に適応した意思決定を行うためのツールであり、その意味で生態学的合理性を持つのである。
高速倹約ヒューリスティクには具体的に recognition や take-the-best、satisficing などのヒューリスティクが含まれ、日常の様々な状況において用いられる 13）。Tversky とKahneman がヒューリスティクを規範的な意思決定との比較で論じており、ヒューリス
ティクの効用については肯定的な価値を置いていないのに対して、Gigerenzer 達はむしろヒューリスティクに対して積極的な価値を置いている。既述したように、本研究では高齢者の特殊詐欺被害の原因の１つをヒューリスティクの使用に求めており、Tversky とKahneman の立場に近いと言えるが、アプリデータの分析には、むしろ Gigerenzer 達が提唱する高速倹約ヒューリスティクの方が適していると考える。その理由は、後述するように特殊詐欺被害者のデータはそれ以外の者のデータと比較してかなり異なる特徴を示す。アプリで採用した詐欺抵抗力判定式を作成する時に特殊詐欺被害者データが利用できたのであればまだしも、詐欺抵抗力判定式を作成する時点で入手不可能であったかなり異質な詐欺被害者データの判定を事後に行っても、正確な判定を期待することは難しいと思われる。そのような場合に、柔軟な情報の利用が可能な高速倹約ヒューリスティクを用いて詐欺抵抗力判定式の再検討を行うならば、良い結果が期待できると考えられる。
高速倹約ヒューリスティクの前提として、（１）決定に関連する手掛かりが妥当性の高
い順にわれわれの心内に存在し、（２）われわれはその手掛かりを妥当性の高い順に系列的に探索し、（３）選択肢が決定した時点で探索は終了することの３点が挙げられる 14）。
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そして、高速倹約ヒューリスティクの前提を埋め込んで作成される決定木が FFTrees である。FFTrees は、ノード（node）、枝（branch）、葉（leaf）から構成される。ノード
からは必ず２本の枝が出ており、それぞれの枝の先にはノードかまたは葉がそれぞれ１個付いている。但し、FFTrees の中の唯１個のノードには、そこから出ている枝の先には２個の葉が付いている。ノードは判断の条件に該当し、葉は判断の結論に該当する。葉に到達することは FFTrees を脱出することを意味するため、葉は FFTrees の出口である。
FFTrees では、一番上のノードから出発し、判断の条件に応じて枝を通ることによって分岐しながら順次下のノードに到達し、そのノードの判断の条件に従ってまた分岐する。
このように、枝を伝いながらノードに到達するたびに判断を繰り返しながら進む 15）。
FFTrees には、決定木を作成する以外に種々の機能が付いている。まず、決定木の決定結果に関する混同行列に伴って、決定の精度の指標として sensitivity、specificity、
accuracy、weighted accuracy（ こ の 特 別 な 場 合 と し て balanced accuracy） が 用 意 さ
れ て お り、weighted accuracy は FFTrees の 計 算 ア ル ゴ リ ズ ム で も 用 い ら れ て い る。
sensitivity と specificity は両立することが不可能な指標であるので、この両者のトレード
オフを表す ROC 曲線が用意されている。FFTrees も高速倹約ヒューリスティクの１つであるので、高速性の指標として mean cues used が、また倹約性の指標として percent
cues ignored が用意されている。更に、FFTrees のアルゴリズムの１つである fan アル
ゴリズムのパラメータを変えながら作成した決定木の上位７個と他の判定手法（標準的な決定木、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン）とを
ROC 曲線で比較した図も表示可能である。
詐欺抵抗力判定アプリで採用した詐欺抵抗力判定式は、ロジスティック回帰分析を用いて求めた偏回帰係数を用いて作成された。ロジスティック回帰式は変数の１次式であるので、意思決定方略上は補償的方略に該当する。一方、FFTrees ではあるノードに到達し、その判断条件によってノードから延びた枝に従って進んで行くために、別の枝に付いているノードや葉に到達することはない。即ち、別の枝に付いているノードの判断条件を検討することはない。したがって、FFTrees は非補償的方略に該当すると言える。このように、FFTrees は一般的にはロジスティック回帰式よりも少ない条件を用いて判断を下す。
ところが、少ない情報を用いて下す判断が、より多くの情報を用いて下す判断より勝っているというのが高速倹約ヒューリスティクの醍醐味である 16）。また、高速倹約ヒューリ
スティクの方が回帰モデルより予測力の点で勝っているのは、小標本の場合に特に当てはまる 17）。当然のことながら、特殊詐欺被害者は全人口に比べ極めて少数である。したがって、特殊詐欺被害者のデータという小標本について、ロジスティック回帰式よりも高速倹
約ヒューリスティクの FFTrees の方が詐欺抵抗力の判定を正しく行うことができる可能性が出てくる。この点を検討することが本研究の２つ目の目的である。
３．データの準備
本研究は、RISTEX プロジェクトで収集した各種データを用いた。
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まず最初に、特殊詐欺抵抗力判定アプリで用いる質問項目の選択のために社会調査を行った。調査時期は 2018 年 12 月で、調査対象者は秋田・潟上・男鹿・青森・弘前・函館
各市シルバー人材センター会員計 835 名（男性 485 名、女性 344 名、不明６名）である。
年齢については年齢区分（１．60 〜 64 歳 ２．65 〜 69 歳 ３．70 〜 79 歳 ４．80 歳
以上）によって回答を求めたため、平均年齢などは計算できなかったが、年齢区分毎の人数は、１が 39 名、２が 149 名、３が 603 名、４が 37 名、不明が７名であった。調査票は、
デモグラフィック項目、詐欺場面における行動特性、読解力、未来展望、自己効力感、金融リテラシー、生活の質、詐欺シナリオ問題、悪徳商法シナリオ問題から構成された。この調査によって収集されたデータを以後秋田短縮版データと呼ぶ（この調査以前に、更に質問項目が多い調査を行っており、その調査から質問項目を選択することによってこの調査票を作成したため、「短縮版」と呼ぶことにする）。
この調査データの分析結果から詐欺抵抗力判定式を導出し、この判定式を用いて特殊詐欺に対する抵抗力の判定を行う特殊詐欺抵抗力判定アプリが 2019 年 2 月に完成した。このアプリの質問項目は、秋田短縮版調査票から選択された、デモグラフィック項目（図４）、詐欺場面における行動特性（図５）、未来展望（図６）、自己効力感（図７）、生活の質（図８）、詐欺シナリオ問題（図９に３問のみ示す）の合計 78 問である。アプリで収集されたデータは 2020 年２月末時点で 8,690 件である。これらのデータを以後アプリデータと呼ぶ。
この中には、特殊詐欺被害者データ 25 件（男性５名、女性 20 名、収集時期は 2019 年９月〜 10 月）が含まれる。

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国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）—13—国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）—14—国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）—15—国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）

４．分析１
最初に秋田短縮版データの分析方法について述べる。この分析は、既にアプリで用いられている詐欺抵抗力判定式を導くための分析であるので簡単に述べ、本論文の目的である
FFTrees を用いた分析について詳細に述べる。秋田短縮版データの分析にはロジスティッ
ク回帰分析を用い、AIC を基準にした stepwise 法により分析を行った。秋田短縮版デー
タの中で、詐欺シナリオ問題の 12 問を１個ずつ目的変数として用いた。また、未来展望、
自己効力感、生活の質の３個の領域毎に、質問群を説明変数として用いた。stepwise 法
により得られた偏回帰係数を用いてロジスティック回帰式を求め、その式より詐欺脆弱性
確率を計算した。そして、１から詐欺脆弱性確率を引いた値を詐欺抵抗力の値とした。この時求められたロジスティック回帰式が詐欺抵抗力判定式になる。

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次にアプリデータの分析について述べる。アプリデータの分析には FFTrees を用い、特殊詐欺被害者データを正確に判別できるかどうか検証することを目的とする。最初に、秋田短縮版データを用いて求めた詐欺抵抗力判定式が特殊詐欺被害者データを判別できるか検証した。詐欺抵抗力判定式より予測式を作成し、アプリデータ 8,690 件を用いて判別を行った。次に、ロジスティック回帰式で用いたものと同じ質問項目を用いて、秋田短縮
版データに対して FFTrees による判定式を作成した。この判定式に対して、特殊詐欺被害者データを入力することによって、詐欺被害者が FFTrees によって正確に判別できるか確認した。FFTrees の分析は、Ｒのパッケージ FFTrees1.4.0 を用いた。
秋田短縮版データの分析の結果、特殊詐欺の１罪種につき詐欺抵抗力判定式が２個ずつ求められ、合計８個の判定式が得られた。これらの判定式を、p02、p05、p06、p18、p26、p29、p31、p32 と呼ぶことにする。これらの判定式は、既述したように、シルバー
人材センター会員の高齢者 835 名のデータに対してロジスティック回帰分析を行って得られた偏回帰係数を用いて作成した。各判定式は、偏回帰係数４個〜９個を含んでおり、現状のアプリではこれらの判定式を用いて詐欺抵抗力を判定している。
アプリデータから得られた一般回答者と特殊詐欺被害者の詐欺抵抗力得点の分布を示す。４罪種の中から還付金等詐欺に関する一般回答者と特殊詐欺被害者の得点分布をそれぞれ図 10 と図 11 に示す。これらの図より、一般回答者と特殊詐欺被害者の詐欺抵抗力
得点分布はいずれも左に大きく歪んでいる分布であることがわかる。そして、両者の詐欺抵抗力得点分布には大きな相違はないことがわかる。即ち、詐欺抵抗力得点分布には両者の違いは表れないことになる。

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次に、posterior predictive checking によって、特殊詐欺被害者群が一般回答者群と異なる集団であることを示す。posterior predictive checking とは、一般回答者のアプリデー
タを用いて作成したロジスティック回帰式から事後予測密度関数を求め、それから事後予測データを発生させる。次に、その事後予測密度関数に詐欺被害者データを用いた時の事
後予測データを発生させる。この２つの事後予測分布が重なれば特殊詐欺被害者群は一般回答者群と同一の母集団から発生したデータであり、逆に 2 つの事後予測分布が重ならな
ければ、特殊詐欺被害者群は一般回答者群とは異なる母集団からのデータであることにな
る 18）。特殊詐欺抵抗力判定式 p31 を用いて得られた一般回答者群と特殊詐欺被害者群の事後予測分布をそれぞれ図 12 と図 13 に示す。図中、細線のグラフが判定式 p31 の作成に用いたロジスティック回帰式から発生させた事後予測分布である。また、太線のグラフがそれぞれ一般回答者データと特殊詐欺被害者データを用いた時の事後予測分布である。
明らかに、特殊詐欺被害者データの場合には２つの分布が重ならないことがわかる。したがって、特殊詐欺被害者群は一般回答者群とは異なる母集団からのデータであると言える。

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アプリデータに対してこれらの判定式を用いた場合の混同行列を表１に示す。また、特殊詐欺被害者データについては全員が詐欺抵抗力が低い者であると見なしてよいので、混同行列ではなく、FFTrees を用いた場合に詐欺抵抗力が低いと正しく判定された人数を表２に示す。この時、FFTrees のアルゴリズムとして、ifan と dfan の２つのアルゴリズ
ムを用いたのでそれぞれの場合に的中した人数を示す。ifan は判断に用いる質問項目間に相関を仮定しないアルゴリズムであるのに対して、dfan は質問項目間に相関を仮定する
アルゴリズムである。これらの表より、秋田短縮版データから作成された判定式を詐欺被害者データ 25 名に対して用いた場合、最大１名しか的中しないことが明らかになった。
ところが、FFTrees より作成した判定式を詐欺被害者データに対して用いた場合、ifanを用いると最大 11 名的中したのに対して、dfan を用いると最大 14 名の的中者が得られた。
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国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）—20—国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）

この時に FFTrees から得られる判定ルールとして、p05 を作成した時に用いたものと同じ質問項目を用いて作成された判定ルールを図 14 に示す。この図の中段に判定ルールが示されている。この判定ルールによれば、いずれも自己効力感の質問項目を用いている。
まず、問 11_D「仕事を終えた後、失敗したと感じることが多い」の回答が３か４であれば詐欺脆弱性が高いと言え、この回答が１か２の場合には問 11_B「過去に犯した失敗や嫌な経験を思い出して、暗い気持ちになることがある」に進む。そして、この回答が１か２の場合には詐欺抵抗力が高いと言え、３か４の場合には問 11_K「どうやったらよいか決
心がつかずに、仕事にとりかかれないことがしばしばある」に進む。この回答が１か２の場合には詐欺抵抗力が高く、３か４の場合には詐欺脆弱性が高いことになる。以上をまとめると、「仕事を終えた後、失敗したと感じることが多くなく、過去に犯した失敗や嫌な経験を思い出して、暗い気持ちになることがない」場合と、「仕事を終えた後、失敗したと感じることが多くなく、過去に犯した失敗や嫌な経験を思い出して、暗い気持ちになることがあっても、どうやったらよいか決心がつかずに、仕事にとりかかれないことがそれ程ない」場合に詐欺抵抗力が高いことになる。このように、不自然さがない判定ルールが導かれることも FFTrees を用いる利点である。尚、図７〜８と、図 14 及び後掲の表３の質問番号との間には次のような対応がある。自己効力感の質問項目については、図７の問
９は表３の問 11 に対応し、生活の質の質問項目については、
図８の問 10 は問 15 に対応する。
これは、秋田短縮版調査票の問をアプリに実装する時に、問の番号がずれたためである。

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次に FFTrees の中で的中率に差が出る原因について検討する。それぞれの詐欺抵抗力判定式で用いられる質問項目を用いて FFTrees によって判定ルールを作成する時、質問
項目同士が同時に用いられる頻度と、判定ルール全体の中で各質問項目が用いられる頻度が重要である。何故なら、これらの値は質問項目の重要性の指標となるからである。前者の指標を質問項目間のネットワークで表示し、また後者の指標をキュー重要度（cueimportance）として表示したものを、図 15 〜図 16（的中数が 11/25 以上の判定式の場
合）及び図 17 〜図 22（的中数が 8/25 以下の判定式の場合）に示す。尚、ここで的中数とは、表２において、ifan の negative の人数が全詐欺被害者数の 25 名に占める比率である。これらの図から、質問項目間のネットワークと的中率の高低とは特に関連が見られない。ところが、キュー重要度については、的中率が高い判定式の場合には、質問項目の上位３項目に重要な項目が集中するが、的中率が低い判定式の場合には、p02 の場合を除いて、キュー重要度が高い項目が数項目に分散する傾向が見られる。

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国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）—23—国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）—24—国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）

５．分析２
分析１では、アプリで採用した詐欺抵抗力判定式の作成時に用いた質問項目に限定して、その質問項目を用いた時の FFTrees の分析結果をロジスティック回帰分析と比較した結果、FFTrees の方が成績が良かった。そこで今度は、予め質問項目を限定せずに、
アプリで用いた質問項目の全てを対象にして FFTrees による分析を行うことによって判定ルールを作成し、その判定ルールの精度について検討することにする。
アプリで用いたデモグラフィック項目以外の質問項目である、詐欺場面における行動特性、未来展望、自己効力感、生活の質、詐欺シナリオ問題の全てを用いて FFTrees による分析を行った。最初に、アプリデータ 8,690 件の中から、研究用に回答者に予めコードを付した回答者 381 名（男性 112 名、女性 269 名）のデータを用いて、詐欺シナリオ問題の各問について、詐欺場面における行動特性、未来展望、自己効力感、生活の質を用いた
FFTrees 分析を行った。続いて、それから得られた詐欺脆弱性判定ルールを、今度は詐欺被害者データに適用した時、正しく判別できるかを検討した。この時も、FFTrees のアルゴリズムとして ifan と dfan の２つのアルゴリズムを用いて的中数を比較した。
その結果を表３に示す。表３より、分析 1 の結果に比べ、アプリの質問項目全てを用いたとしても的中数は増加せず、的中数の最大値は 12 個であること、また分析１の場合と異なり、ifan の方が dfan より的中数が良いことが明らかになった。

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６．考察
本研究は、ロジスティック回帰分析を用いて作成した特殊詐欺抵抗力判定式により詐欺被害者データの判別が可能となるように FFTrees を用いて判定式の修正を行う手法について検討したものである。アプリで採用した８個の判定式で用いたものと同一の質問項
目を用いて FFTrees によって判定ルールを導き、特殊詐欺被害者データ 25 名の判別を行ったところ、dfan アルゴリズムを用いた場合最大で 14 名の判別が正しく行われた。それに対して、ロジスティック回帰により詐欺被害者データを用いて判別した場合には最大で１名が正しく判別できた。より多くの情報を用いて判別を行ったロジスティック回帰より、少ない情報を用いて判別を行った FFTrees の方が的中数が多かったことは、高速倹
約ヒューリスティクが主張することを裏付ける形になったと言える。
また、アプリで採用した詐欺場面における行動特性、未来展望、自己効力感、生活の質の全ての質問項目を用いて FFTrees 分析を行い詐欺脆弱性判定ルールを作成し、その判定ルールを詐欺被害者データに適用したところ、最大 12 個の判別に成功した。
このように、FFTrees を用いた場合にはロジスティック回帰分析に比べ一定の改良が見られることが明らかになった。但し、分析１より、ロジスティック回帰分析より少ない情報を用いる FFTrees の方が成績が良く、また、分析２より、質問項目に制限を設けな
いとむしろ成績が悪化することがわかった。ビッグデータとは情報は多い方がよいということを指すが、判断課題によっては必ずしもそうではなく、少ない情報で判断する方がむ
しろ良い結果を生むことがある。その意味で、本研究は less-is-more 効果が正しいことの証拠の１つを示したことになる 19）。
その上で、次の３つの問題が残る。１番目の問題は、FFTrees の的中数が判定式によってばらつきが大きいことであり、２番目の問題は分析１では ifan より dfan を用いた時の方が的中数が多いのに対し、分析２では逆の結果が得られたが、その理由が不明なことである。そして、３番目は、FFTrees の的中率の更なる改善の問題である。
１番目の問題については、的中数が最も少ない判定式は ifan アルゴリズムを用いた時の p26 と p29 であり的中数は４個であった。また、的中数が最も多い判定式は dfan アル
ゴリズムを用いた時の p26 と p29 であり的中数は 14 個であった。このように、判定式によって、または目的とする詐欺シナリオ問題によって、FFTrees の的中数には大きな差が見られる。２番目の問題については、既述したように表２より dfan の優位性が伺われるが表３は逆の結果を示している。実は、１番目と２番目の問題は、cue（質問項目や選択肢の属性等）間の関連性・相関と判断・意思決定課題との問題として定式化できる。ifan がcue 間の独立性を仮定しているのに対して、dfan は cue 間に従属性・関連性を仮定した
アルゴリズムである 20）。分析１では dfan が有意であり、逆に分析２では ifan が成績が良かったことは、分析１のように質問項目の範囲を限定した場合には質問項目間の関連性や相関を利用した判断が有利であるのに対して、分析２のように質問項目の範囲を限定せずにアプリで用いられている質問項目を全て対象にした場合には、質問項目間が独立である方が有利であると言える。質問項目間の特徴の分析を更に進めて、FFTrees を用いる際—26—

国民生活研究第 60 巻第 1 号（2020 年）に適切な適用に努めることが重要である。このことが３番目の問題である FFTrees の的
中率の改善にもつながると思われる。
［注］１）Judges, R.A., Gallant, S.N., Yang, L. & Lee, K. The Role of Cognition, Personality, and Trust in
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行動的意思決定入門第３版』（慶應義塾大学出版会 . 2018 年）９）Gigerenzer,G., Todd,P.K. & The ABC Research Group Simple Heuristics That Make Us Smart.
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20）Phillips et al., 前掲注 15）p.368—28—