情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

向社会的行動促進に向けた心理プロセス調査とAI による行動誘発・習慣化に向けた展望

柏本 幸俊 †1
KDDI 総合研究所

曹 蓮 †2
KDDI 総合研究所

山崎 悠大 †3
KDDI 総合研究所

上坂 大輔 †4
KDDI 総合研究所

概要の美徳の親である．[1]」「人類の道徳的記憶 [2]」「最も即座多く存在するが，感謝から向社会的行動に及ぼす媒介過程の格言を残してきた．

これまで，感謝と向社会的行動の関連を示唆した研究はや，その媒介因子について調査した研究は殆ど存在しない．
また，多くの先行研究は海外の大学生を対象としており，国内における感謝が向社会的行動に及ぼす心理プロセスついて調査したものは殆ど存在しない．そこで本研究では，日本国内を対象とし，感謝が向社会的行動に及ぼす心理プロ

セスを明らかにするために，質問紙調査を実施した．本研
究の仮説モデルとして，感謝が向社会的行動に及ぼす心理プロセスに，社会的価値が媒介すると仮定した．調査会社

を通じて 2473 名がアンケートに回答した．アンケート結果を分析した結果，感謝が社会的価値を媒介して向社会的行動を予測することが示されたため，その心理プロセスについて考察した．また，考察したプロセスに基づき，情報シス
テム（AI）を活用した向社会的行動を誘発・習慣化を実現するための展望について考察した．

1. はじめに感謝とは他者が意図的になにか価値のあるものを与えた

ときまたは与えようとしたときに人間に引き起こされるポ
ジティブな感情である．思想家の Ralph Waldo Emersonによると，感謝とは「あなたにもたらされるすべての良いことにありがたいと思い，継続的に思い続ける．また感謝に気持ちを込めるとあなた自身の返りより良い高みに到達させることができる」能力として紹介されている*1 ．そのため，感謝によって人々はより良い健康な状態に向かうことができるのだと考えられる．これまで，様々な思想家が感謝が人間間における社会的価値を構築し維持するために不可欠であるとしており，「最高というだけではなく，他のすべて
Study on correlation between gratitude activity and pro-social
behaviour and viewing inducement and habituation of pro-social
behaviour by utilizing AI†1

YUKITOSHI KASHIMOTO, KDDI Research Inc.
CAO LIAN, KDDI Research Inc.
†3 YAMAZAKI Yudai, KDDI Research Inc.
†4 KAMISAKA Daisuke, KDDI Research Inc.
*1 https://quotepark.com/quotes/812727-ralph-waldo-emersoncultivate-the-habit-of-being-grateful-for-every-go/†2にそして直接的に私達に報酬を与えようと促す感情 [3]」等
感謝の心理効果は，ポジティブ心理学の興隆に伴い，国内外を問わずに研究されている [4][5][6]．心理学において，感謝は，特性感謝と状態感謝に大別される [7]．特性感謝とは，「個人が得たポジティブな経験や結果において，他者の善行の役割に対する感謝感情を抱いたり，気がついたりする傾向」と定義されている [8]．つまり，感謝感情を抱く個人差を意味する．他方，状態感謝は，「個人に何らかの良いことが起きたときに，そこで得られた利益は他の存在のおかげであると，個人が気づくことで生じる感情である」と定義される [7]．これは，個人が特定の状況下で抱く感謝感情を意味する．Algoe は Find-Remind-and-Bind Theory を提唱し，感謝の機能を説明している [9]．この理論では，感謝感情は，他者との関係性の価値に気づかせ，その他者の肯定的な側面を想起させ，その他者との関係性を強めると考えている．
従って，感謝は，対人関係を形成し，維持するために重要な心理要因であると言える．先行研究では，感謝の心理効果が数多く検証されている．例えば，Bartlett らは，大学生を対象に，実験室で機械が故障して困っている大学生を，実験協力者（サクラ）が助けることで，大学生に感謝感情を生起させ，感謝の効果を検証した [4]．その結果，感謝感情を抱いた大学生は，別の第三者に向社会的行動を行うことを明らかにした．DeSteno らも，大学生を対象に，実験室にて経済ゲームを行い，経済ゲームの中で，感謝感情を抱くことが，相手に向社会的行動を行うことにつながるのかを検証した [10]．その結果，感謝感情を抱いた実験参加者は，他者に向社会的行動を行うことを実証した．これらの研究結果を踏まえると，感謝は向社会的行動を促進する効果があると考えられる．

上記の研究は，感謝する側の心理に着目した研究であるが，感謝される側の心理に着目した研究もある．例えば，Grant らは，感謝されると，自己効力感や社会的価値が高まることで，向社会的行動を促進すると仮定した [11]．ここでの自己効力感とは，ある結果を達成するために，行動できる感覚である [12]．また，社会的価値とは，他者から必要とされたり，肯定的に評価されていると感じたりすることであり，他者との絆や人との繋がりを意味する [13]．Grant

33

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らによると，援助者は，自分が相手のために効果的な支援をいことが示され，男性に比べ女性の方が，共感性が高いといために支援できたと実感したり，相手から肯定的に評価さ的行動である攻撃的行動が抑制される可能性についても述したかどうかが気になっているため，感謝されると，相手のれたと感じたりすることができる．Grant らは，大学生を対象に実験を行い，感謝が自己効力感や社会的価値を媒介し向社会的行動を促進することを検証した結果，感謝は，自己効力感は媒介せず，社会的価値のみ媒介して向社会的行動を促進することを明らかにした．

我々の研究では，Grant らの心理プロセスを，感謝する側に適用する．つまり，感謝すると，自己効力感や社会的う性差も検討されている．また，共感性が高いほど反社会べられている [15]．さらに，他者の苦境やネガティブな感

情への共感のみならず，ポジティブな感情への共感に焦点を当てた櫻井らの研究においても，向社会的行動と正の相関が示されている [18]．子どもの場合も大人による共感的な声掛けをすることによって，向社会的行動が促進される可能性が示されている [19]．

帰属過程による影響 電車で倒れている人を見た場合，そ価値が高まり，向社会的行動を促進すると仮定する．Algoeの人が酒の瓶を手にした人である場合と，杖を持つ老人で情を感じると，人から助けてもらっていることに気づいた

酒を飲んで倒れている人に対しては「自業自得である」といの Find-Remind-and-Bind theory[9] を踏まえると，感謝感り，援助者との関係性の価値を認識したりすると考えられる．援助者との関係は，例えば，困難な出来事があっても，なんとかなるという自信を生起させたり，人との繋がりを大事にしようとさせたりするであろう．その結果，感謝感情を感じた人は，人のために役立つ行動を行うようになると考えられる．つまり，感謝感情を感じている人は，社会的価値を感じることができるため，向社会的行動を行う．本
研究では先行研究を参考に，国内における感謝と向社会的行動のプロセスを調査した結果について報告する．

2. 関連研究2.1. 向社会的行動の促進に影響する要因

ここまで述べられてきたように，筆者らは家族や友人，知人，見知らぬ人など行動の被対象者が誰なのかに関わらず，「他者のためになると思われる行動」を向社会的行動と捉えている．しかし，心理学や関連領域の研究では，「他者のためになると思われる行動」を表す概念として「向社会的行動」以外に，「利他行動」や「援助行動」「協力行動」などが挙げられる．これらの概念は自己損失を覚悟したうえでの行動であるのか，快感情など自分への利益や返報を考慮したうえでの行動であるのかなどによって，研究では柔軟に扱われている．菊池は向社会的行動を論じる際の必須条件

として，他者への援助行動であること，自己の損失・コストを伴うこと，外的報酬（金銭や物質的なもの）を得ることを目的としないこと，という 3 点を挙げている [14]．

人はなぜ，どのようなときに他者のためにふるまうのか，

人々の向社会的行動の促進につながる規定因が解明できれば，それを活性化することで互いに助け合えるようなより良い社会への構築につながる．そのため心理学では向社会的行動はいかにして生じるのかに焦点を当てた研究が多く行われている．ここでその関連要因についていくつかを抜ある場合，援助する人の人数や素早さが異なる [20]．それはう不快の感情が伴い，積極的な援助が躊躇されるが，杖を持つ老人に対しては「かわいそう」という同情の感情が伴い，積極的な援助が行われると考えられる．このように同じ状況に対して異なる感情が生じ，その後も質的に異なる社会的行動が随伴するのは，その結果に対する援助者の認知（原因帰属）によるという Weiner の帰属過程モデルが挙げられ
る．Weiner は被援助者への共感が援助行動の促進につながるという理論に基づき，原因帰属−感情−行動という時系

列で援助行動を説明するモデルを提唱した．特に，統制可能性の次元が援助行動の判断に影響することが確認されている [21]．例えば，杖を持って倒れている老人のように被援助者がその事態を自分ではどうすることもできなかったという統制不可能な状態であると帰属した場合は，統制可能な状態（例えば，倒れるほどまで酒を飲んでしまった人）
より援助量が多くなる．

このような他者の行為の結果に対する帰属だけでなく，自己の行為の結果に対する帰属研究も行われている．自ら行われた行動を自分の向社会的特性に帰属させる場合（例えば，「自分が優しいから助けたんだ」と認知・帰属する），
その行動が内在化され，維持されることが示唆されている[22]．感謝されると社会的価値が高まり，向社会的行動が促進されるというモデルも同様に説明できると考えられる．
つまり，感謝されることによって，向社会的行動を自分自身の社会的価値という個人特性によると帰属することによって，向社会的行動がさらに促進されると考えられる．また，自分の行動を向社会的行動として自己認知する（例えば，自分の行動は誰かのためになると認知する）場合は，そうでない場合に比べ向社会的行動を行いやすいことが示されている [23]．

2.2. 職場における感謝と向社会的行動

筆者らは，過去職場環境における感謝と向社会的行動と粋して紹介する．

の関係性について調査した．Grant らによると，人間は感くの研究で検討されている [15][16][17][18]．具体的には共進することをアンケート調査を用いて証明した [11]．しか

共感性

共感性は向社会的行動を促進する要因として多感性が高いほど他者を援助するといった向社会的行動が多謝されると，社会的価値が高まることで向社会的行動を促し，Grant らの研究は海外の大学生を対象とした研究であ34

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り，また「感謝する（感謝行動）」と向社会的行動との関連定できる．それぞれの下位尺度は，5 件法（1: したことが的行動の関係性を国内で活用することを目指し，筆者らは度では，各項目の得点が高いほど，普段の生活で 3 種類それについては調査できていない．そこで，感謝行動と向社会調査を行った．感謝と向社会的行動を効果的に活用できる

環境の 1 つとして職場が想定でできる．そこで，Grant らの調査を参考に，社会的価値を媒介因子とし，感謝行動と向ない—5: 非常によくある）で回答を求めた．3 つの下位尺ぞれの向社会的行動を行っていると評価する．

社会的行動との関係性をアンケートで調査した [24]．調査

4. アンケート分析手法と向社会的行動を媒介することが分かった．

行った．本研究の参加者の年齢 (16 歳 ∼88 歳) を生涯の発

2.3. 本研究の位置づけ

歳 ∼22 歳の青年期 (69 名)，23 歳 ∼40 歳の成人前期 (604を行った結果，職場環境においても社会的価値が感謝行動

本研究では，向社会的行動の促進因子である感謝を対象とし，2.2 節で筆者らが行った研究を参考に，日本国内における職場に限定しない調査を行い，感謝行動と向社会的行

動を社会的価値が媒介するかを調査する．また，調査結果を踏まえて，情報システム（AI）を活用し，向社会的行動を誘発・習慣化することを目的とした行動変容の実現方法について展望する．

3. アンケート設計

本研究では，日本国内を対象に，日頃感じている感謝，社会的価値，向社会的行動を測定した．
感謝行動

日頃感じている感謝感情を測定するために対人感謝尺度を使用した [25]．対人感謝尺度は，普段から感じている感謝感情の傾向について，9 項目で測定する尺度である．対人感
謝尺度にある 9 項目は，4 件法（1: 当てはまらない—4: 当てはまる）で回答を求めた．対人感謝尺度では，各項目の得点が高いほど，日頃から感謝感情を感じていると評価する．
社会的価値

価値志向的精神作用尺度の下位尺度にあたる「社会的精神作用尺度」（8 項目）を使用した [26]．社会的精神作用尺度は，人とのつながりに価値を感じ，他者に献身する傾向を測定できると考えられる．そこで，本研究では，社会的精神

まず，アンケート回答結果のセグメント毎の傾向分析を

達段階に沿って 4 つのグループに分類した．具体的には 16名)，41 歳〜65 歳の成人後期 (1,450 名)，66 歳以降を高齢

期 (350 名) に分け，発達段階（年代）を独立変数とし，アンケート回答結果を従属変数にした 1 要因分散分析を行った．
次に，仮説モデルを検証するために，相関分析（correlation

analysis）と，SEM（Structural Equation Modeling）による多変量回帰分析を使用した．まず，相関分析によって，変数同士の相関関係を検討した．相関係数（Pearson’s r）は，

Cohen の効果量の基準で考えると，0.10 が小さい効果量，0.30 が中程度の効果量，0.50 が大きい効果量の値であると評価できる [28]．この基準によって，変数同士の相関係数の値を判断した．

次に，SEM によって，感謝が社会的価値を媒介して向社会的行動を予測するという仮説モデルを検討した．この仮説

モデルの適合度は， i) CFI（Comparative Fit Index），

ii)TLI（Tucker-Lewis Index）， iii)RMSEA（the RootMean-Square Error of Approximation），iv)SRMR（Standardized Root-Mean-square Residual）， v)AIC（Akaike’s
Information Criterion）， vi)BIC（Bayesian Information
Criterion）によって評価した．Hu らによると，CFI と TLI
は，0.95 以上，RMSEA は 0.06 以下，SRMR は 0.08 以下であれば，データがモデルに適合していると判断できる [29]．
また，AIC と BIC は，複数のモデルから最良のモデルを選択するために役立つ指標であり，それらの値が最も小さいモデルが良いと評価される．以上の 6 つの適合度指標によって，仮説モデルを修正した．

作用尺度によって，回答者の社会的価値を測定した．社会5. アンケート実施

らない—5: 非常に当てはまる）で回答を求めた．社会的精国内に在住の一般パネルで調査を行い 2473 名のアンケート的精神作用尺度にある 8 項目は，5 件法（1: 全く当てはま
神作用尺度では，各項目の得点が高いほど，回答者の社会的価値が高いと評価する．

2022/03/11—2022/03/15 の間で調査会社を通じて日本を回収した．

向社会的行動6. アンケート分析結果

生活でどの程度向社会的行動を行っているかを測定するもべる．感謝の回答値の平均値と標準誤差を図 1 で示す．

族項目群」，
「友人・知人群」，「他人項目群」でそれぞれを測れた (F(3, 2469)=10.29, p¡.01, 偏η 2=.01) ため，多重対象別利他行動尺度を使用した [27]．この尺度は，普段ののである．また，この尺度には 3 つの下位尺度があり，「家まず，発達段階ごとの回答値傾向分析結果について述

その結果，感謝行動は発達段階の間で有意な違いが示さ

35

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表1

#
1
2
3
4
5

各変数同士の相関と記述統計量 (n = 2473, ∗∗∗ p < .001)

Variables
感謝

社会的価値

1

2

3

4

5

M

SD

α

-

.50∗∗∗-.34∗∗∗.49∗∗∗-.39∗∗∗.54∗∗∗.59∗∗∗-.24∗∗∗.39∗∗∗.40∗∗∗.48∗∗∗
-

2.86
3.40
3.49
2.99
2.14

0.69
0.63
0.83
0.79
0.90

.95
.84
.85
.83
.84

向社会的行動（家族群）

向社会的行動（友人・知人群）
向社会的行動（他人群）

4
3.5
社
会
的

3

青年期

2.5

成人前期

2

成人後期

1.5

高齢期

1
発達段階

図1

感謝行動の発達段階ごとの回答値

図3

向社会的行動（家族群）の発達段階ごとの回答値
3.5

4
社

3.5

3
社

3

青年期

会

的 2.5

成人前期

的

価

成人後期

会

2

値 1.5

成人前期
2

成人後期
高齢期

1.5

高齢期

1
発達段階

1
発達段階

図2

青年期

2.5

社会的価値の発達段階ごとの回答値比較を行った．その結果，感謝行動は青年期で最も高く，高齢期になるにつれ低下し，成人後期と高齢期で一番低かった．社会的価値の回答値の平均値と標準誤差を図 2 で示す．その結果，発達段階の間に有意な違いが示された(F (3, 2469) = 11.40, p < .01, 偏 η2 = .01) ため，発達段階ごとの多重比較を実施した．成人後期が最も低く，次に成人前期と高齢期，最後に青年期が最も高かった．向社

会的行動（家族群）の回答値の平均値と標準誤差を図 3 で示す．その結果，各発達段階の間に有意な違いが示された (F (3, 2469) = 3.32, p < .05, 偏 η2 = .004). 向社会的行動（友人・知人群）の回答値の平均値と標準誤差を図4 で示す．その結果，各発達段階の間に有意な違いが示された (F (3, 2469) = 56.86, p < .01, 偏 η2 = .07). 向社

図4
値

向社会的行動（友人・知人群）の発達段階ごとの回答

会的行動（他人群）の回答値の平均値と標準誤差を図 5 で示す．その結果，各発達段階の間に有意な違いが示された(F (3, 2469) = 7.37, p < .01, 偏 η2 = .01) . 向社会的行動において，まず家族に対する向社会的行動は高齢期に少し低下する傾向が見られているものの，発達段階に関わらず，全体的に高かった．一方，見知らぬ他者に対する向社会的
行動は全体的に低く，特に青年期において顕著に低いことが示された．しかし，青年期は友人・知人に対する向社会的行動が他の発達段階に比べ最も高い結果であり，友人関係を大事にする発達段階の特徴の現れであると推察される．

次に，各変数間の相関分析を行った．最初に，各変数の信頼性を確認した．その結果，各変数の内的整合性（α 係数）は，0.83 から 0.95 の値であり，十分な信頼性を備えて

36

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社会的価値より向社会的行動の各項目に対するパス係数を2.5

詳しく見ると，友人・知人群 (0.46) > 家族群 (0.42) > 他

向 2
社
1.5
他 会
人 的 1
行
動 0.5

青年期
成人前期
成人後期
高齢期

0
発達段階

図5

向社会的行動（他人群）の発達段階ごとの回答値

いた．そこで，各変数の平均値と標準偏差を算出し，変数同士の相関関係を検討した．その結果は，表 1 に示した通りであった．相関分析の結果，全ての変数間に有意な正の相人群 (0.36) の関係となっていることが分かる．他人群が最も低いパス係数となっている理由として，感謝や社会的価値が高い人間であっても見ず知らずの赤の他人に対して向
社会的行動を行う場合，家族や友人・知人に比べて心理的ハードルが高く感じる回答者がいたためと考えられる．また，友人・知人群が家族群よりも向社会的行動のパス係数が少し低い理由として，家族に対する向社会的行動は友人・知人に対する向社会的行動に比べると社会的価値と関係なく行われる傾向があるからと考えられる．以上を要約すると，本研究の仮説モデルは，感謝感情を感じている人は，周囲の人からの援助してもらっていることに気づいていて，困難な出来事があったとしても，なんとかなると自信を持っていたり，人との繋がりを大事にしていたりするため，他人の役に立つ行動を行っていることを意味するものと言える．

向社会的行動誘発行動変容に向けて介入手法が検討でき

関（r = .24 ∼ 59， p < .001）が示された．

る．つまり，社会的価値を刺激しながら感謝行動を促進すで想定している仮説モデルを検証した．本研究の仮説モデば，「感謝のメッセージを送りましょう．きっとその方はい

全ての変数間に有意な正の相関が示されたため，本研究

ルは，感謝が社会的価値を媒介して向社会的行動を予測するものであった．本研究では，複数のモデルを検証し，最もデータに当てはまるモデルを採用した．

SEM により分析したモデルの結果は， 図 6 に示した通りであった．本モデルにおいて，感謝は，社会的価値 (β = .50，
p < .001) に対して正の影響を及ぼす. また，感謝は，向社
会的行動—家族群 (β = .13，p < .001)，向社会的行動—
友人・知人群 (β = .16，p < .001)，向社会的行動—他人群(β = .06， p < .001) それぞれに対して正の影響を及ぼす．
社会的価値は，向社会的行動—家族群 (β = .42，p < .001)，
向社会的行動—友人・知人群 (β = .46，p < .001)，向社会
的行動—他人群 (β = .36， p < .001) それぞれに対して正の影響を及ぼす．以上の結果から，感謝が社会的価値を媒介して向社会的行動を予測したと言える．

7. 考察

本研究の目的は，日本国内を対象に，感謝が社会的価値を媒介して向社会的行動を予測する仮説モデルを検討することであった．SEM による分析の結果，仮説通りの心理課程を実証した．普段の生活で感じる感謝が，社会的価値を媒介して，向社会的行動を促進する過程である．感謝が社会的価値を媒介する場合は，向社会的行動の家族群，友人・知人群，他人群のすべてを促進することが明らかになった．
感謝感情が社会的価値を媒介する場合は，人間関係に対して感謝感情を感じている人は，家族や友人などの様々な人の繋がりを大切に思っている傾向があることを意味する．
つまり，様々な人間関係を大切にする価値観を持っている

ため，他人のために役立つ行動を行っていると考えられる．

ることで向社会的行動を誘発することが考えられる．例えいなと思ってくれるはずです．
」等が考えられる．

8. 今後の展望

本研究においては感謝行動が向社会的行動を誘発する心理プロセスを明らかにした．これらの媒介因子は人間を介在せずテキストメッセージや音声によっても刺激することが考えられるため，機械学習と IoT システムを用いた向社
会的行動誘発行動変容の自動化への活用が期待される．

行動変容における介入手法として，人の行動を後押しすることで介入者の意図した行動を促す介入手法であるInducements と説得によって本人に目標の実現を促す介入手法である Persuasion の 2 つが知られている [30]．図 7 にInducements と Persuasion の違いを表す．Inducementsのひとつとしてナッジが存在し，公衆衛生や健康医療など

幅広い分野で実施されている*2 ．代表的なナッジの例としてはコンビニエンスストアの床に足を置く場所のマークを描き，整列を促すというものがある*3 ．一方 Persuasion は
健康医療などの分野で用いられ，健康管理を促すアプリで本人の目標実現に向けて習慣改善の説得を行っていくものが有名である*4 ．図 7 で示すように Inducements は反応時間が短く短期で効果が出現する特徴を持つ一方で，持続性が短いという課題が知られている．一方で，Persuasion は効果が出現するまで時間を要する課題が存在するが，効果が現れると Inducements に比べると持続性が長く習慣化にナッジとは？: https://www.env.go.jp/content/900447800.pdf
新型コロナウィルス感染症対策における市民の自発的な
高 度 変 容 を 促 す 取 組（ ナ ッ ジ 等 ）の 募 集 に つ い て（ 結 果 ）：*2*3

https://www.env.go.jp/content/900447771.pdf*4 au ウェルネスアプリ：https://wellness.auone.jp/

37情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）

手法の違い

効果の違い

介入目的

目標設定

反応時間

持続性

Inducements

他者が意図・
設定した目標を実現するための介入不要

短い

低い

Persuasion

本人が意図・
設定した目標を実現するため
の介入

必要

既存
手法

効果持続イメージ効果

介入手法

SEM により分析したモデルの結果 (∗∗∗ p < .001)

時間

⾧い

高い

効果

図6

時間

必要に応じて繰り返し

ハイブリッド介入

Inducements
による行動誘発

Persuasionによる行動誘発と維持短い

高い

認知再構成法（心療）を応用した
行動結果の意義づけによる認知の修正

図7

時間

行動変容における種々の介入手法と検討中のハイブリッド介入適しているという特徴が存在する．

我々は Inducements と Persuasion それぞれの課題と特徴が相補関係にあることに注目し，Inducements と Persua-

sion の 2 つの介入手法を組み合わせ，ユーザの状態にあわせて適応的に介入手法を変化させるハイブリッド介入の提案を検討している．この際，Inducements と Persuasion を結び付ける役割を担うと考えているのが認知再構成法を応用した行動結果の意義付けによる認知の修正である．これは，単に Inducements と Persuasion を組み合わせただけ

では，あるタイミングを境に介入が突然切り替わるため，介入の一貫性が低く，組み合わせによる効果を発揮できない可能性が考えられるためである．行動結果の意義付けを活用することで，以下のような手順で行動の誘発・習慣化を実現する．

1. Inducements によって本人が意図しない形で行動を誘発②行動変容効果の
底上げ

効果

提案
手法

①効果発生の早期化

2. 本人が起こした行動に対して行動の意義付けを実施
3. 行動の意義づけに基づき目標設定した行動の強化・習慣化（Persuasion)

ハイブリッド介入の実施の一例として，歩行者赤信号の遵

守行動の誘発・習慣化を実現する次世代の信号機を考える．
まず，Inducements として，赤信号のときのみ赤色に発光する足の形の待機場所マークを信号機付き横断歩道の手前に設置し，赤信号時に立ち止まる行動を誘発する．次に赤
信号時に横断歩道前で待機している歩行者に対して，赤信号を遵守することで近隣の小学生の交通安全行動の模範にもなることをメッセージとして伝えることで歩行者赤信号の遵守行動の意義付けを行う（社会的価値の刺激）．また，他にも歩行者赤信号を遵守している歩行者を見つけたときに，近隣の小学生の交通安全行動の模範となっていることから感謝を伝えるように促すことも考えられる（感謝行動の誘発）．最後に歩行者赤信号の遵守率の目標などをフィードバックすることで，赤信号の遵守行動の誘発・習慣化を実現することが考えられる（Persuasion)．

ハイブリッド介入技術確立のためには状況に応じた適応的な介入手法の選択と介入の自動化が必要なことから，今38情報処理学会 IoT 行動変容学研究グループ（SIG-BTI）
後は機械学習と IoT システムを用いた向社会的行動誘発行

動変容に併せてこのハイブリッド介入の有効性についても検証を行う予定である．

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