SDGs の普及プロセスに関する⼀考察―Google トレンドを⽤いた地理的・時系列分析―
A Study on the Diffusion of the New Concept of SDGs in Japan:
Geographical and Time-Series Analysis using Google Trends

星野 雄介 1（武蔵野⼤学 経営学部 准教授）
平尾 毅 2（京都橘⼤学 経営学部 教授）

要約
⽬的：SDGs という新規概念の⽇本における地理的・時系列の普及プロセスを明らかにすること。
⽅法論：「SDGs」で Google トレンドを検索したときの、⽉別・地域別のインタ
レストを取得・分析した。また、関連トピック・キーワードデータを取得し、テキストマイニングを実施した。
発⾒：①SDGs の地域への普及速度は、地域の⼈⼝と負の相関をしていること、②SDGs への興味の⼤きさは、メディアの情報量と正の相関をしていること、③
⼈々が SDGs を受け⼊れるまでには、「定義→正当化⽅法→取り組み」という段階をたどっている可能性があること、が明らかになった。
貢献：本論⽂の発⾒は、⽇本における 2017 年以降の SDGs の急速な普及の原因を、地域差と⼈々の認識という観点から部分的に明らかにした。さらに、イノベーションの普及研究に対して、そして⼈々の認識変化の計測できたという点で、貢献がある。
キーワード：SDGs、計算社会科学、Google トレンド、イノベーションの普及、テキストマイニング

Abstract
The purpose of this study is to explore the geographical and time-series
diffusion process of the novel concept of SDGs in Japan. We searched for“SDGs” on Google Trends to obtain and analyze monthly and regional interest.
In addition, we obtained “related searches” data and text-mined them. As ap.59

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

result, this paper found three things. First, the speed of diffusion of the SDGs
in a region is negatively correlated with the region's population. Second, thelevel of interest in the SDGs is positively correlated with the amount of media
information. Third, it might be possible that people follow the steps of“definition → justification → commitment” before they accept its new concept.
The findings of this paper not only partially clarify the causes of the rapid
diffusion of the SDGs in Japan since 2017, in terms of regional differences
and people's awareness, but also make a contribution to “diffusion of
innovation” research and the measurement of changes in people's awareness.

Keywords: Sustainable Development Goals, SDGs, Computational Social
Science, Google Trends, Diffusion of Innovation, Text-mining, Japan

１．イントロダクション
本論⽂の⽬的は、持続可能な開発⽬標（Sustainable Development Goals. 以
下 SDGs と呼ぶ）という新規概念が⽇本においてどのように普及しているのかを明らかにすることである。より具体的には、SDGs の⽇本国内への普及に伴う地理的・時系列の特徴は何か、である。2015 年 9 ⽉に国際連合総会で可決された SDGs は、おおむね 2018 年くらいから⽇本で広く認知されるようになったと指摘されている（牧瀬 2020 ; ⼋塩 2022）。本論⽂の発⾒は、⽇本における SDGsの普及プロセスついて、⼀定の説明を可能とするのみならず、新しい仕組みや概念が、どのように⼀国に普及していくかを、部分的に明らかにする。
SDGs については多くの資料ですでに概要が説明されているため、ここでは簡単に整理することとする。SDGs は 2015 年 9 ⽉に国連総会で全加盟国が合意した国際的な開発⽬標である。
「誰⼀⼈取り残さない」という理念のもと、2015 年
から 2030 年までに達成すべき 17 のゴールと 169 のターゲット、232 のインデックスを定めている。その対象範囲は広く、カラフルなロゴとともに、世界中に普及している（図 1）。SDGs の前⾝は「ミレニアム開発⽬標」（Millennium
Development Goals. 以下、MDGs と呼ぶ）であった。MDGs は 2000 年から開始され、2015 年を期限とした主に途上国を対象とした開発⽬標であり、8 つの

p.60

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ゴールと 21 のターゲットから構成されていた。数々の地域で貧困率の低下や⼩学校の就学率の上昇など、多くの成果がもたらされたものの、男⼥間の不平等・最貧困層への対応・気候変動などで課題が残されていた。それら課題に加え、途上国のみならず、全世界で⽴ち向かおうとする合意が、SDGs だといえる（蟹江2020 ; ⽇本ユニセフ協会 Web サイト）。

図 1 SDGs

出所：外務省 Web サイト

SDGs の 1 つの特徴は、様々なインデックスによって定量的に計測されていることである。例えば SDGs1「No Poverty」（⽇本語の「貧困をなくそう」）については、「1 ⽇ 1.9 ドル以下で⽣活している⼈々の⽐率」「1 ⽇ 3.2 ドル以下で⽣活している⼈々の⽐率」「課税・所等移転後の貧困率」によって計測されている（UN Sustainable Development Solutions Network Web サイト）
。また、その成果は毎年公表され、ゴールごとの達成度を確認できる（SDGs media Web
サイト）。
それでは SDGs は⽇本において、どのように普及し、どのように認識されてきたのだろうか。この点を明らかにするために、本論⽂は次の構成をとる。第 2p.61

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節において SDGs の既存の資料・研究を検討し、新たな展開の可能性を検討する。第 3 節は、本論⽂で主に⽤いる Google トレンドについて紹介し、第 4 節で研究⽅法を整理する。第 5 節が、その分析結果となる。第 6 節において、分析結果を既存研究に位置付け、第 7 節において、論⽂の結論を整理する。

２. ⽇本における SDGs の取り組み①

各主体の取り組み
⽇本において SDGs はどのように取り組まれているのだろうか。⽇本政府は、2016 年 5 ⽉に、国内での実施・国際協⼒に取り組むために本部⻑を内閣総理⼤⾂とする「SDGs 推進本部」を設置した。この推進本部の下で、多様なステイク
ホルダーとの対話を経て、2016 年 12 ⽉に取り組みの指針となる「SDGs 実施指針」が策定された。翌 2017 年 12 ⽉には「SDGs アクションプラン 2018」が公開され、毎年アップデートされている。また 2018 年からは「ジャパン SDGs アワード」において、様々な⾃治体・企業・団体の優れた取り組みが表彰されるようになった。さらに内閣府は地⽅⾃治体向けには SDGs を原動⼒とした地⽅創⽣を推進している。その⼀環として 2018 年からは「SDGs 未来都市」として、
SDGs に対して先進的な取り組みを⾏っている 30 都市前後を毎年選定している（内閣府 Web サイト）。
企業でも SDGs への取り組みも盛んである。経済団体である経済団体連合会
は、「Society 5.0 for SDGs」と銘打ち、会員企業・団体の SDGs を⽀援している（Keidanren SDGs Web サイト）。個別企業では、伊藤園、三菱電機（⻘⽊ 2019）、
コニカミノルタ、オムロン、リコー、ドコモ、KDDI、花王、ブリヂストン（出⾒世 2020）などの事例が報告されている。⼤企業以外でも、北海道の中⼩企業の取り組みが紹介されたり（川島 2021）、北九州市内企業の取り組みに関するサーベイが実施されるなど（⽜房他 2022）、SDGs の認知が地⽅でも⾼まっていることが明らかにされた。⺠間企業のなかでも銀⾏は、⾃ら SDGs を推進することに加え、「SDGs 宣⾔」を発し、プラットフォームとしての機能も果たしつつあるようである。例えば、筑波銀⾏は⾃⾝が 11 ゴールについて取り組むだ
けでなく、地域⾦融機関として地⽅創⽣の取り組み推進を⾏うことを宣⾔している（『⽇本経済新聞』 2019 年 4 ⽉ 16 ⽇）。また、⻄⽇本シティ銀⾏は企業のp.62

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取り組みを評価するサービスの付いた SDGs 私募債の取り扱いを始めた。⿅児
島銀⾏は私募債だけでなく寄付型の事業性ローン商品を開発し、多くの企業がSDGs 関連活動に参加できる仕組みを構築した（『⽇本経済新聞』 2019 年 9 ⽉
26 ⽇）。
教育機関においても、SDGs が取り組まれている。複数の⼤学が SDGs へ積極的に取り組むようになってきているだけでなく、各⼤学の取り組みを評価する
プラットフォームとして、2019 年以降 Times Higher Education が実施する「インパクトランキング」において貢献度を格付けされるようになった。⽇本の⼤学
は 2022 年には北海道⼤学が総合 10 位、京都⼤学が総合 19 位に加え、ゴール
ごとのランキングでも、トップ 100 において 74 ⼤学がランクインしていた（Times Higher Education Web サイト）。

②

SDGs の普及
このように、個別の組織による SDGs の取り組みは、社会にとって重要である。しかしながら同時に、顕著な事例の積み上げでは、普及の全体像を明らかにすることができない。
SDGs の普及という観点では、牧瀬（2020）は、⽇本の論⽂データベースである Cinii より、
2012-2019 年の SDGs に関する論⽂数推移、全国紙における SDGs
に関する記事推移、都道府県議会における SDGs に関する発⾔数を整理・分析している。牧瀬のデータからは、新聞記事・地⽅議会ともに 2017 年に普及曲線の傾きが急になっており、論⽂数は 2018 年に急増していることが⾒て取れる。
⼋塩（2022）は 2021 年まで分析期間を延ばし、全国紙 3 紙から記事数に加え、国会図書館オンラインから書籍・記事・論⽂データを出版主体ごとに「アカデミック」「企業」「政府」などに分類して集計している。さらに、テレビ番組放送数と、Google トレンド⽤いた検索数を整理・分析している。その結果、牧瀬（2020）と同じく 2017 年から急速に普及していることを指摘している。その結果は、マ
ネジメントファッション理論におけるファッションセッター（Abrahamson
1991:1996）として、メディアが企業に SDGs を広げる役割を果たしている可能性を⽰した。

p.63

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―③

研究の⽅向性―地域差と⼈々の認識―
既存研究は⽇本における SDGs の普及について⼀定の貢献をなしえているものの、さらなる研究の余地が残されている。その余地の第 1 は普及に関する地域差であり、第 2 が⼈々の認識の計測⽅法に関連する。
第 1 の地域差について、通説において⽇本⼈は同質的と⾔われている 3。しかしながら、現実には様々な点で地域差がある。⾷や⽣活様式にかかわる⽂化の地
域差のみならず（例えば、林（2011）など）、技術に関しても地域差があり、普及に際して様々な仕組みが必要であることが指摘されている（例えば、中村（2014）など）。SDGs の国際連合可決から、⽇本で様々な取り組みが増加するまでに⽣じた⼀定のタイムラグに対し、既存研究は、このラグの存在を指摘し、普及に関してメディアの役割を⽰唆していた。そして、その前提は「⼀国内における均質な普及」といえる。しかしながら、現実には仮に取引コストが極めて低い「情報」ですら普及に関して地域差が⽣じている以上、SDGs という学習が必
要な新しい概念で同様の地域差を想定するのは⾃然であろう。すなわち、SDGsの普及のラグの⼀定割合は、地域への普及プロセスを意味している可能性があり、ここに検討の余地が残されている。
第 2 が、⼈々の認識の観点である。SDGs の普及に関する 2 つの既存研究は、新聞・雑誌・テレビ・論⽂・地⽅議会議事録といった、社会への情報の提供側に焦点を当てていた。しかしながら、情報提供側が情報を提供したとしても、⼀般の⼈々は必ずしもそれをうのみにするわけではない。コミュニケーションの観点からは、SDGs についての情報発信のみならず、SDGs に対する⼈々の認識や受容のプロセスを明らかにすることで、普及の実態をさらに明らかにすることにつながる。
⼈々の認識についての計測⽅法には、アンケート 4、カルチュラル・スタディーズといった伝統的な⼿法に加え、近年、インターネットやソーシャル・ネット
ワーキング・サービス（以下、SNS と呼ぶ）上のデータを⽤いた分析が広まってきた。情報の発信者・受信者が固定的ではなくなった 2000 年代半ば以降、⼈々はインターネット上において検索⾏動や、SNS における交流など、積極的にインターネット技術を⽤いるようになった。そのため、インターネット上には、当時の⼈々の⾏動の痕跡が残っていると考えられるようになった。このような

p.64

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発想をもとに、検索エンジンにおける検索⾏動が実際のインフルエンザ患者数の先⾏指標となりうることを明らかにした研究（Ginsberg et al. 2009）や、SNSの分析を通してエコーチェンバー現象が明らかにされるなど（Yoshida et al.
2021）、数多くの研究が報告されてきている。このような研究⼿法・分野は近年
では「計算社会科学」（Lazer et al. 2009 ; ⿃海ら 2021）とも呼ばれるようになってきた。本論⽂では、計算社会科学的な前提に⽴ち、インターネット上の⼈々の検索⾏動の痕跡を分析することで、SDGs に関する⼈々の認識の変化を明らかにしていきたい。

３. Google トレンド
本論⽂が⽤いるツールは、Google トレンド（以下、GT と呼ぶ）である。Google
社によって、2006 年からサービス開始された GT は、Google 検索をベースに特定の検索単語が他のすべての検索単語と⽐較してどの程度頻繁に⼊⼒されているかを、地域別や時系列で⽰したデータを提供している。2009 年の Ginsberg etal.（2009）の画期的な研究以降、Web データを⽤いた⾏動分析にとって、GT は最も⼀般的なツールと認識されており、現在では現状の把握や予測のために、有効に活⽤されてきている（Jun et al 2018 ; Mavragani et al. 2018）。
GT は 2004 年以降のデータが取得可能であり、タイムフレームは年単位から分単位まで拡⼤・細分化することが可能である。GT から取得できる第 1 のデー
タが、ある単語の時系列検索動向、地域別検索動向である。複数単語を⼊⼒する
ことで単語間の検索動向の⽐較も可能である。このデータは既存研究においても、タトゥーに関する国際的な検索動向の分析（Kluger 2019）や 2020 年から広まった新型コロナウイルスの感染拡⼤に伴う⼈々の認識を分析するのに⽤いられている（Mayasari et al 2020 ; Rovetta & Bhagavathula 2020）。
この検索動向データは、相対値であらわされていることに注意が必要である。
1 検索単語の時系列データの場合、最も検索件数の多い時期を 100 とした相対値のデータとなる。複数検索単語の場合は、全期間のうちのある時期に⼀番検索件数が⼤きな場合を 100 とした相対値となる。この相対値という計算⽅法は、
地域別検索動向でも⽤いられている。ある時期において最も検索割合が⾼かった都道府県を 100 としたときの相対値を、その他の都道府県に適⽤するという

p.65

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

仕組みになっている。このような相対値を⽤いる理由は、実数でカウントした場
合に様々な理由で⽐較が不可能になるためである。例えば、2004 年のインター
ネット普及率は 66％だったのに対し、2021 年では 82.9％に達している（総務省 Web サイト）。また、都道府県間でも⼈⼝の差が発⽣している。このように時期や地域によって⽣じる利⽤⼈⼝の差をコントロールする必要があるためである。
GT から取得できる第 2 のデータが、関連するトピックやキーワードである。
GT では、トピック、キーワードともに上位のものと急増中のものを明らかにできる。急増キーワードは、リクエストした期間に最も量が増えたキーワードであり、上位キーワードと合わせて、重要なキーワードとなる。これらは⽂字列として取得可能である。関連キーワードを⽤いた既存研究には、例えば国ごとの距離とステレオタイプの関係を、関連キーワードから分析した研究などがあり（Ingenhoff et al. 2020）、GT を⽤いることで⼈々の認識の変化を直接的に分析することが可能となっている。

４．⽅法論
①

データ取得とデータ処理
本論⽂で中⼼となるデータは、GT より取得している。GT において「SDGs」という検索単語で⽇本の検索状況を取得した。「SDGs」を検索単語とした理由
は、「持続可能な開発⽬標」「Sustainable Development Goals」と⽐較しても、検索数が極めて⼤きいためである（図 2）。なお、「検索キーワード」というカテゴリで検索しており、特定の「トピック」や「プロジェクト」等では検索してい
ない。

p.66

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図 2 GT の検索結果

出所：Google トレンド検索結果より筆者作成

検索期間は、SDGs が国連総会で可決された 2015 年 9 ⽉から、2021 年 12 ⽉末までとした。この期間を 1 か⽉単位に分割し、まず各都道府県の検索動向を取得した。この都道府県動向について、2015 年 9 ⽉以降で、インタレストが最
初にゼロを超えた⽉を取得した。もちろん、GT の仕様上、より細かな粒度でのデータ取得も可能である。しかしながら、全体の普及動向を把握するのであれば、年単位や週単位・⽇時単位よりも⽉単位が適切だと考えた。さらに、1 か⽉単位で分析した場合は偶然ある特定の⽉だけインタレストがゼロを超えている可能性もある。それでもなお「最初」にインタレストが計測された時点の情報は重要だと考えている。データ整理には MS Excel を⽤いている。MS Excel は⽇付を1900 年 1 ⽉ 1 ⽇からの経過⽇数としてシリアル値で表現しているため、⽇付データは数値となり分析可能となるのである。
また、この都道府県ごとのデータを⽤いて、本論⽂の計測期間を通した都道府
県別インタレスト平均を算出した。もとの都道府県別データは、全都道府県における相対値である。相対値であったとしても、相対値の平均値を算出することで、

p.67

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全国における各都道府県の、SDGs に対する相対的なインタレストの強さが計測可能であると思われる。
続いて、関連トピック・キーワードを取得した。関連キーワードも関連トピッ
クも「全体」と「急上昇」に分類されている。それゆえ、「関連トピック-全体」「関連トピック-急上昇」「関連キーワード-全体」「関連キーワード-急上昇」の4 つの⽂字列を取得した。取得されたデータ量は表 1 の通りである。なお、表 1の 1 データに複数の単語が含まれているケースもある。GT の仕様上、関連キー
ワードは形態素分析された形で提供される。具体的には、「持続可能な開発⽬標」というキーワードは、「持続 可能 な 開発 ⽬標」という形で、半⾓スペースで単語が分割されている。このようなケースも分割された⽂字列をまとめて 1 データとしてカウントしている

表 1 取得データ数【関連トピック】
年

全体【関連キーワード】

急上昇

全体

急上昇

総計

2015

13

1

14

2016

25

7

32

2017

130

63

13

9

215

2018

292

155

95

33

575

2019

297

183

253

94

827

2020

277

124

300

237

938

2021

250

107

300

294

951

総計

1284

640

961

667

3552

注：単位はデータ数である。1 データの中に複数の単語が含まれているケースも多い。
出所：筆者作成

p.68

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分析に先⽴ち、以下の通り名寄せを⾏った。

固有名詞の⼤⽂字化：
対象は SDGs、MDGs、ESG、CSV。ただし、SDGs、MDGs について、末尾のみ⼩⽂字とした。
英語表記の⽇本語化：「sustainable」から「サステナブル」へ固有名詞化：「企業の社会的責任」から「CSR」へ「ミレニアム開発⽬標」から「MDGs」へ「Sustainable Development Goals」から「SDGs」へ語幹の統⼀：「サステナビリティ」から「サステナブル」へ
同義語への集約：「ピンズ」から「ピンバッジ」へ「会社」から「企業」へ。ただし、「株式会社」は固有名詞とみなし「株式企業」へ名寄せしていない。

②

分析
上記の都道府県データをもとに SDGs の時間的・地理的な普及状況を分析するために、第 1 に、ある 1 か⽉にいくつの都道府県で SDGs が検索されたかを時系列で整理する。第 2 に、ある時点までにデータ上に累積でいくつの都道府県で計測されたかを整理する。
第 3 に、前者のインタレストが計測された都道府県数は、何に影響を受けているかを明らかにするために、⽇本経済新聞社の新聞記事・朝⽇新聞・毎⽇新聞・読売新聞の 4 紙を「SDGs」で検索したときの、⽉ごとの記事数との相関分析と無相関検定を⾏う。期間は 2015 年 9 ⽉から初めて全都道府県でインタレストが計測された⽉までとする。回帰分析を⾏わない理由は、メディアが⼈々の認識を形作るのか、⼈々が関⼼を持ったからメディアが取り上げるのかが明らかではないためである。また、相関があったとしても、「世の中の動向」のような潜在

p.69

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変数が存在している可能性があるためである。
第 4 に、都道府県ごとのインタレストの平均の⼤きさ、普及の速さを決める
要因を明らかにするために、地域の特性との関係を検討する。地域の特性には⼈⼝、経済規模、年齢構成、⼤都市部からの距離など様々なものが考えられるが、本論⽂においては、⼈⼝との関係を分析する。データは 2015 年 10 ⽉時点の都道府県別⼈⼝データを⽤いる。ただし、都道府県ごとの⼈⼝の偏りをコントロー
ルするために対数変換したのちに、相関分析と無相関検定を⾏う。
無相関検定のため、Python の統計ライブラリとして広く普及している「SciPy」
を利⽤した（SciPy Web サイト）。
続いて、関連トピック・キーワードの分析にはテキストマイニングを⽤いることとする。テキストマイニングとは、「膨⼤なテキスト（⽂書）情報の中から有⽤な情報を掘り出す（マイニング）ことで、定形化されていないテキストデータ
を、⼀定のルールに従って定形化して整理し、データマイニングの⼿法を⽤いな
がら、相関関係などの定量分析を⾏う⼿法」である（齋藤 2012。括弧は原⽂ママ）。本論⽂で⽤いるデータはそれほど膨⼤とはいえない。それでもなお、テキストマイニングの技術を⽤いることによって、先⼊観を排した客観的な分析が可能となる。このテキストマイニングは⼤きく分けて、①分析者がある仮説を持った状態でテキストを分析する演繹的あるいは Dictionary-based アプローチと、②単語間の関係を多変量解析によって⾃動的に発⾒・分類する帰納的あるいはCorrelation-based アプローチに分けることができる（樋⼝ 2004）。本論⽂はSDGs 普及の特徴を探索的に検討する観点から、帰納的アプローチを採⽤する。
テキストマイニングに⽤いるソフトウェアは KH Coder である（KH CoderWeb サイト）。単語間の関係性を帰納的に把握するために、共起ネットワーク分
析と対応分析を⾏った。共起ネットワーク分析とはデータ内で共起する傾向の強い単語の組み合わせを、ネットワーク状に図⽰したものである。共起ネットワーク分析によって単語間の関連性の強さを可視化できる。対応分析とはクロス
表の⾏要素と列要素の相関関係が最⼤になるよう数量化して、その⾏の要素と列の要素を多次元（多くの場合 2 次元）で表現する⼿法である。本論⽂では⾏に「年」を基準とした対応分析を⾏うことで、年毎の特徴を明らかにしていく。
表 1 から明らかなようにデータの個数は関連トピックと関連キーワードで傾p.70

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向が異なっている。トピックは 2015 年以降の全期間で出現しているがキーワー
ドは 2017 年以降に出現する。全体傾向を把握するのであれば、トピックを含めた分析が望ましい。ただし同時に、既存研究に位置付けるためにも関連キーワー
ドだけでも同様の分析を⾏うこととする。

５．結果①

地域ごとの普及
図 3 は 2015 年 9 ⽉以降、⽉単位での SDGs の都道府県ごとのインタレスト

を集計したものである。⻘線はある⽉において 0 より多くのインタレストが計測された都道府県の数を、⾚線がある⽉以前に 1 回でも 0 より多くのインタレ
ストが計測された都道府県の累積を⽰している。⻘線が⾚線よりも傾きが緩くなるのは、過去に SDGs へのインタレストが計測された都道府県において、その⽉には計測されなかったケースがあるためである。
図 3 の⻘線より、2016 年 6 ⽉までは SDGs への関⼼を持った都道府県は、2015 年 9 ⽉時点の 13 都道府県を下回っていた。2016 年 6 ⽉以降、アップダウンを繰り返しながらも、多くの都道府県を巻き込むように SDGs が普及したことが⾒て取れる。そして 2019 年 6 ⽉以降、全都道府県で継続的に関⼼がもたれていることが分かる。他⽅で、⾚線より 2015 年 9 ⽉に可決された SDGs は、11か⽉後の 2017 年 8 ⽉に全都道府県に普及したといえる。逆に⾔うのであれば、全都道府県で関⼼がもたれるまでに約 2 年かかったのである。

p.71

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

図 3 インタレストがゼロ以上の都道府県数

出所：筆者作成②

都道府県数と新聞記事数
図 4 はインタレストが計測された都道府県数と新聞記事数の推移を⽰している。期間は 2015 年から初めて 47 都道府県すべてで SDGs に対するインタレス
トが確認された 2018 年 11 ⽉までである（図 3）。時間が経過するにつれてどちらも増加傾向にあることが⾒て取れる。相関分析の結果、相関係数は 0.814 で無相関検定の結果、p<.001 であったため、都道府県数と新聞記事数は強く相関しているといえる。

p.72

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図 4 インタレストが計測された都道府県数と新聞記事数

出所：筆者作成③

インタレストの平均と都道府県⼈⼝
図 5 は都道府県ごとのインタレストの相対値の平均値を算出し、都道府県⼈⼝の対数値との相関分析を⾏った結果である。⼀⾒して明らかなように、⼈⼝の対数値と平均値は正の相関をしている。相関係数は 0.427 であり無相関検定の結果、p = .0027 であったことから、正の相関をしていることが確かめられた。
ただし、⼀番右上のデータ（東京都）は外れ値とみなせるかもしれない。このデータを除いて分析したところ、相関係数は 0.259、無相関検定の有意確率 p = .082と有意⽔準を超えることはできなかった。このことから、都道府県⼈⼝とインタ
レストとの関係は部分的に⽀持されたといえる。

p.73

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図 5 都道府県⼈⼝とインタレスト

注：横軸は 2015 年時点の都道府県⼈⼝の対数、縦軸は GT のインタレストがゼロを上回った最
初の⽉を⽰している。⾚の点線は MS Excel 上の「近似曲線」であり、図内の計算式はその「近似曲線」の結果である。

④

インタレストの最初に観測された⽉と都道府県⼈⼝
図 6 は都道府県⼈⼝の対数値を横軸に、都道府県別にインタレストが最初に計測された⽉を縦軸にプロットしたものである。図 6 から、都道府県⼈⼝の対数値と普及⽉は、負の相関をしている。相関係数は-0.60 であり、無相関検定の結果 p < .001 となり、負の相関をしていることが分かった。東京都を除いて相関分析を⾏ったところ、相関係数が-0.399、無相関検定の有意確率が p = .006となり、弱い負の相関があることが確かめられた。

p.74

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

図 6 都道府県⼈⼝とインタレストが最初に計測された⽉

注：横軸は 2015 年時点の都道府県⼈⼝の対数、縦軸は GT のインタレストがゼロを上回った最
初の⽉を⽰している。⾚の点線は MS Excel 上の「近似曲線」であり、図内の計算式はその「近似曲線」の結果である。

⑤

関連トピック・キーワードのテキスト分析
続いて、関連トピック・キーワードの分析を⾏う。前節で述べたように、まず、関連トピック・キーワードをすべて加えた分析結果を確認する。
図 7 は、関連トピック・キーワードをもとにした共起ネットワークである。⼀⾒して明らかなように、SDGs を中⼼に「企業+取り組み+ロゴ+バッジ+未来+都市」などのキーワードがつながっていることが分かる。SDGs のもとの単語である「持続+可能+開発+⽬標」については、これらのキーワード間で強いつながりを⽰している。その他顕著な例としては第 1 に、「地⽅+創⽣」「海+豊か+守」「環境+問題+その他」「⾷品+ロス」「貧困」「飢餓」といった具体的なターゲットにかかわるキーワードが出現していることである。逆に述べるのであれば、それ以外の項⽬については強い関⼼を持たれているわけではなかった。第 2 がp.75

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

組織体についての検索結果が表れていることである。
「経済+団体」「⽇本+ユニセフ」「気候+変動+会議」「国際+連合」「国際+協⼒+機構」といった組織が図には表れている。第 3 に、「バッジ」と「ロゴ」に興味関⼼がもたれていることである。確かに、2019 年ころから SDGs のバッジをつけている⼈々が増加している。例えば、ANA は 2019 年 8 ⽉から客室乗務員に SDGs バッジをつけるようになっている（ANA グループ Web サイト）
。島津製作所も 2019 年から SDGs
バッジを間伐材から作成している（島津製作所 Web サイト）など、近年、多くの企業が SDGs のロゴを⾃社 Web サイト上に掲げるようにもなっている。また、2019 年にノーベル化学賞を受賞した吉野彰⽒は、SDGs バッジをつけて授賞式に参加していたことが、外務省の Twitter に取り上げられていた（外務省×SDGs Twitter）。

図 7 共起ネットワーク（関連トピックとキーワード）

出所：KH Coder 分析結果

p.76

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

図 8 は対応分析の結果である。時期が進むにつれ、関連トピック・キーワードの状況が変化していることが⾒て取れる。図 8 の横軸は出現単語から「促進-実⾏」軸といえよう。また、縦軸は「定義-拡散」軸といえる。2015-2017 年は、第 2 象限である「促進・定義」ゾーンにある。ここでは「持続・可能・開発・⽬
標・国際・連合」といった SDGs の設定にかかわるキーワードが現れている。さらに、MDGs という SDGs の前⾝となる単語も出現している。その後、20182019 年には第 3 象限である「拡散・定義」ゾーンへと移⾏する。ここでは「外務省・団体・アワード・表彰」という普及のための仕組みや、「CSR・ESG」といった近接概念との関係が⾒て取れる。2020 年は第 3 象限である「実⾏-拡散」
ゾーンとなる。ただし 2020 年について、縦軸上は中⽴に近いため横軸右の「実⾏」にやや舵を切り始めたと解釈できる。この時期に特徴的なのは「サステナブ
ル」という単語が普及したことである。2021 年には第 1 象限である「定義-実⾏」ゾーンとなる。2021 年は「海・豊か・守・飢餓・貧困・ジェンダー」といった具体的なターゲットと同時に「取り組み」という単語が特徴的である。

p.77

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

図 8 対応分析（関連トピックとキーワード）

出所：KH Coder 分析結果⑥

関連キーワードのテキスト分析
続いて、関連キーワードのみに絞ったテキスト分析結果を検討する。図 9 は関連キーワードのみの共起ネットワークである。すべてを含めた共起ネットワーク（図 7）と異なり「持続+可能+開発+⽬標」が SDGs と繋がっている。また、ノーベル賞を受賞した吉野⽒が SDGs のピンバッジをつけていたことも⽰
唆されている。他にも「カード+ゲーム」「ジャパン+アワード」や「⽇本経済新聞+フォーラム」「グローバル+ファンド」といった、SDGs の普及を後押しする
仕組みについても強い関⼼がもたれている。他⽅で、「国際+連合」を除き、「経済+団体」「⽇本+ユニセフ」「気候+変動+会議」「国際+協⼒+機構」といった
SDGs に関する団体は検索されていないことが分かる。

p.78

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

図 9 共起ネットワーク（関連キーワードのみ）

出所：KH Coder 分析結果

図 10 は、関連キーワードに限定した対応分析である。横軸は「普及-実⾏」
軸、縦軸は「定義-周辺情報」軸といえよう。データの都合上、関連キーワードには 2015-2016 年データが存在していないため（表 1）、図は 2017 年から始まっている。図からはまず定義的な確認から始まり（2017 年）、その後、普及の仕組みへと重点が移っていった（2018-2019 年）。この時期は、「セミナー・未来・都市・外務省・カード・ゲーム」といった単語が特徴的である。2020 年にはより細かい項⽬に注⽬が集まり、2021 年には具体的な取り組みにフォーカスしていることが分かる。⼤きな傾向としては、図 8 と同じくしているといえそうで
ある。

p.79

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

図 10 対応分析（関連キーワードのみ）

出所：KH Coder 分析結果

６．考察
以上の分析結果を簡単に整理すると次のようになる。前半の都道府県別分析
からは、第 1 に、SDGs という新規概念が全都道府県に普及するまでに⼀定の期間を経過していた。第 2 に、都道府県の SDGs に対する興味と新聞記事の数に正の相関がみられた。第 3 に、関⼼の⼤きさは部分的に都道府県⼈⼝が影響していた。第 4 が、最初に普及する速さは、都道府県⼈⼝と負の相関をしていた。
後半の関連トピック・キーワードの分析からは、第 5 に SDGs のロゴ・バッ
ジというマーケティング的側⾯、具体的な⽬標と、SDGs に関連する団体に注⽬が集まっていた。第 6 に、時間の経過に伴い、「定義→普及の仕組み→具体的取り組み」と⼈々の興味関⼼が移っていった。
本論⽂の発⾒事実は多岐にわたっているが、特に 2 点について考察していく。
第 1 に、前半部分（第 1、3-4）からは、普及の速さは⼈⼝動態的要因が影響しp.80

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―ていることを⽰唆している。この点は経済地理学や空間経済学での研究動向と軌を⼀にしている。例えばビジネスホテルチェーンの出店戦略の 1 つとして⼈⼝の多い都市という都市階層に応じて出店するという傾向がある（宇野 2021）
ように地理学においては、都市階層というのは重要な概念となっている。GT でも都道府県単位、あるいは都市単位で分析することで、地理学と同様のアプロー
チが可能となりうる。
第 2 に、⼈々の認識の「定義→普及の仕組み→具体的取り組み」への変容は、イノベーションが普及するときの⼈々の反応のパターンを⽰唆している。⼈々は SDGs という新しいモノゴトに触れたとき、それがどのようなものかを検索した。それゆえ、2015-2017 年には SDGs の前⾝である MDGs や、SDGs の⽇
本語訳である「持続・可能・開発・⽬標」の検索が⾏われた。その後、⼈々は「アワード・未来・都市・外務省・表彰」といった SDGs を正当化するような普及の仕組みについての知識を得ることで、SDGs という新しいモノゴトに対して好意的な態度を持つようになり、2020-2021 年に具体的な取り組み⽅法を検索する、
つまり採⽤に⾄ったと解釈できる。この点は、5 段階のイノベーションの普及プ
ロセス（Rogers

2003）のうち最初の 3 段階（知識段階、説得段階、決定段階）に対応していると考えることが可能である。
本論⽂はいくつかの貢献をなしえたと考える。第 1 が SDGs の普及について
地理的・⼈々の認識の観点から、その特質を明らかにしたことである。本論⽂では⼈⼝動態的な要因と SDGs の受容に⾄る⼼理的プロセスが問題であることが明らかとなった。第 2 が、イノベーションの地理的普及を分析するために、GTが持つ有効性を⽰したことである。GT の地域検索とタイムゾーンを適切にコン
トロールすることによって、ある時期・ある場所における関⼼の強さを計測し、社会科学の研究、特にイノベーションの普及研究に有⽤であることが確認できた。第 3 が、GT の関連トピック・キーワードをテキスト分析することを通じて、⼈々の認識の変化を定量的に分析可能であることを⽰したことである。これまで過去の⼈々の認識を明らかにすることに難しさが付きまとっていた。例えば、
メディアを使った研究においては、メディア情報をメディアの意思によってコントロールされているとする⽴場（Abrahamson 1991:1996 ; Scheufele &Tewksbury 2007）と、メディア情報は世論を反映しているという⽴場があった

p.81

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―（Humphreys 2010）。しかしながら、GT の関連語検索を⽤いることで、2004
年以降に限定されるものの、⼈々がどのような単語に関⼼を持っていたのかを、直接的に明らかにできる。

７．結論
本論⽂の⽬的は、SDGs という新規概念の⽇本における地理的・時間的な普及プロセスを明らかにすることであった。Google トレンドの⽉別・地域別のインタレストと関連トピック・キーワードのテキスト分析の結果、第 1 に SDGs の地域への普及速度は、地域の⼈⼝と負の相関をしていること、第 2 に SDGs への興味の⼤きさは、メディアの情報量と正の相関をしていること、第 3 に⼈々が SDGs を受け⼊れるまでには、「定義→正当化⽅法→取り組み」という段階をたどっている可能性があること、が明らかになった。本論⽂の発⾒は、⽇本における SDGs の 2017 年以降の急速な普及の原因を部分的に明らかにしたのみな
らず、イノベーションの普及研究に対して、そして⼈々の認識変化を計測できたという点で、貢献がある。
しかしながら、本論⽂にも限界がある。第 1 が⼈⼝という情報が持つ意味をより精緻に検討すべきであることである。⼈⼝は単なる⼈の数ではなく、経済状態などの代理変数となっている。新たな概念の普及に際し、⼀体、何が促進/抑制要因なのかを特定することは必要である。第 2 に空間的な分析を追加することである。経済地理学・空間経済学においては⼈⼝動態のみならず空間的な分析が活発に⾏われている。空間に関する情報を加えることで、本論⽂はさらに進展すると思われる。第 3 が、このような傾向がほかの国・ほかの財やサービスでも⾒られるのかを明らかにすることである。本論⽂の発⾒を⼀般化するためには、
どうしても必要なプロセスである。第 4 に、理論的な位置づけを明確にすることである。本論⽂でも若⼲⾔及したイノベーションの普及（Rogers 2003）の⽂脈に位置付けることが必要であろう。以上のような限界は、すなわち今後の研究の⽅向性を⽰している。

p.82

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

謝辞
本論⽂は JSPA 科研費 20H01542、20H01540、21K01663 の助成を受けたも
のである。

注釈
1

Yusuke Hoshino (Associate Professor of Faculty of Business

Administration in Musashino University, Japan)
2 Takashi Hirao (Professor of Faculty of Business Administration in Kyoto
Tachibana University, Japan)
3 例えば、間淵（2002）や⾼野・纓坂（1997）などは、⽇本⼈の同質性という通説を実証的に批判している。
4 SDGs に関しても多様なアンケートがとられている。例えば⾼校⽣に対しては辻他（2021）、⼤学⽣に対しては佐藤（2021）、短期⼤学⽣に対しては荒井（2021）などが、質問票調査を実施し、SDGs に対する認知度、最も関⼼のあるゴールなどについて分析している。

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https://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/oda/sdgs/pdf/SDGs_pamphlet.pdf
外務省×SDGs(Twitter アカウント： @SDGs_MOFA_JAPAN).
9⽇

2019 年 10 ⽉

午後 7 時 14 分投稿.

Google トレンド.

https://trends.google.co.jp/trends/?geo=JP

Keidanren SDGs. https://www.keidanrensdgs.com/home
内閣府. 地⽅創⽣. https://www.chisou.go.jp/tiiki/kankyo/index.html
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⽇ 本 ユ ニ セ フ 協 会 .

ミ レ ニ ア ム 開 発 ⽬ 標 （ MDGs ） .

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p.83

SDGsの普及プロセスに関する一考察―Googleトレンドを用いた地理的・時系列分析―

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島津製作所. 島津製作所の森」の間伐材を使⽤して SDGs バッジを製作.
https://www.shimadzu.co.jp/news/press/jgfi3b5vk90ev1oy.html
総 務 省 .

通 信 利 ⽤ 動 向 調 査 .

https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00200356
Times higher Education. インパクトランキング 2022 で⽇本の⼤学による 持
続 可 能 な 開 発 ⽬ 標(SDGs) に 向 け て の 進 歩 が 鮮 明 に .

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000100610.html
UN Sustainable Development Solutions Network.
https://dashboards.sdgindex.org/profiles/japan②新聞記事
⽇本経済新聞. 筑波銀が「ＳＤＧｓ宣⾔」. 2019 年 4 ⽉ 16 ⽇, 地⽅経済⾯ 北関東.
⽇本経済新聞. 地銀、企業のＳＤＧｓ⽀援、⻄⽇本シティ銀、取り組み認定私募
債、⿅児島銀、寄付型ローンを開発.

2019 年 9 ⽉ 26 ⽇, 地⽅経済⾯ 九州.

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