環境配慮行動の促進に向けた顧客理解深化・デジタルアプローチの高度化《支援事例》 環境省委託事業：令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型《支援事例》 ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォーム《支援事例》 を活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進)
2024年7月

ビジネス＆データ・アナリティクス本部
地域・コミュニティ事業本部•《本資料の前提》
本資料の内容は、環境省事業の一環として 23年9月4日から大阪市・梅田エリアで実施された一人ひとりの環境配慮行動を促す実証実験に、三菱総合研究所が地域課題解決型デジタル地域通貨サービス「Region Ring®」を提供して実施した実験結果である。

•《主な出所》「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)•《関連プレスリリース》
https://www.mri.co.jp/news/press/20230831_2.html

事業背景・概要⚫ 実証事業の概要

参考） ナッジの対象とする「５つのCO2削減アクション」
参考） 実証対象施設と連携イベント（6施設）参考） 活動の確認方法（＝QRコードによるポイント付与）

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事業背景・概要

実証事業の概要
背景・目的⚫ 国・地方脱炭素実現会議にて発表された 『 2050年脱炭素社会実現 に 向 け た ロ ー ドマ ップ 』 に お い て 、ラ イ フス タイ ル イ ノベーショ ンに お け る 戦 略 と し て 「CO2 の見える 化 」 、「 ナ ッジ に よ る 日 常 化 」 、「 C O 2削減に応じ た ポイント等のメリットづくり」の必要性が記載され た 。

⚫ 上記の実現に向けて、「見える化・ ナッジによる日常化」「ポイ ント等のメリットづくり」 を軸として、CO2の可視化・
C O 2排出削減度に応じたポイントインセンティ ブ等の活用によ り、行 動 変 容 の 促 進 が で き る か の 検 証 を 行 っ た 。
⚫ 約 5千人のユーザーを対照群 （ ナ ッ ジ メ ッ セ ー ジ 非 配 信 群 ） 、処置群 1 （ C O 2 可 視 化 情 報 を 含 ま ない ナ ッ ジ メ ッ セ ー ジ 配 信 群 ） 、処置群 2 （ C O 2 可 視 化 情 報 を含 むナ ッ ジ メ ッ セ ー ジ 配 信 群 ） にセグメンテーション。

実証概要⚫ 実証用ス マ ートフォ ン アプリ ※ 1 を用いて、 処置群に対してのみ異なるナ ッジ メ ッセ ー ジ の 配 信 を 行 い 、その介入効果 （ 環 境 配 慮 型 の 行 動 変 容 が 促 進 され 、 C O 2 排 出 削 減 に 寄 与 す る か ） を 検 証した 。
※ 1 : M R I の 「 R e g i o n R i n g 」 を ベ ー ス に 開 発 し た 「 グリ ー ン ア ク シ ョ ン ポ イ ン ト ア プ リ 」⚫ な お 、 実証実験は 大阪市・梅田エリアの商業施設にて実施を行い、2023 年１０月 4 日（月）から1 2 月8 日（金）ま での約 3か月間を実証 期 間 と して 設 定 した 。
左図｜実証アプリイメージ、右図｜実証の全体像

出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (令和６年3月)出所） 【左図】p.6 図表4、および図表9より三菱総合研究所が作成、 【右図】p.３ 図表1 「実証デザインの全体像」より引用。
Copyright © Mitsubishi Research Institute3事業背景・概要参考） ナッジの対象とする「５つのCO2削減アクション」⚫ エネルギー利用の低減によりCO2削減を図る、「直接的エネルギー起源CO2削減アクション」として、実証事業の協力施設 ※2 の滞在により家庭内の電力消費を減らす「 クールシェア・ウォームシェア（ 施 設 滞 在 促進） 」を追加。 ※2: 施設概要は次ペ ー ジ に記載⚫ 直接エネルギー起源CO2削減アクション以外の「その他のCO2削減アクション」としては、「マイボトル・マイカップ」の利用、「衣類回収」への協力、「食べ残しゼロ」達成、「マイバッグ」利用でポイント (1 回当た り 50ポ イ ン ト) を付与。

直接的エネルギー起源CO2削減アクション
直接的エネルギー起源CO2削減アクション

その他のCO2削減アクション
その他のCO2削減アクション【クールシェア・ウォームシェアなし】【クールシェア・ウォームシェアあり】
商業施設やイベントへの滞在を促すことで、家庭内の電力消費を削減（クールシェア・ウォ―ムシェア）

アアウウ
トトラライインン

チェックイン

滞在●●分【衣類回収】【衣類回収】

チェックアウト>5050[ポイント/回][ポイント/回]【食べ残しゼロ】【食べ残しゼロ】削減

滞在時間に応じて50～200 [ ポ イ ン ト ]出所） 三菱総合研究所
Copyright © Mitsubishi Research Institute【マイボトル・マイカップ】【マイボトル・マイカップ】

4【マイバッグ】【マイバック】

50

50[ポイント/回][ポイント/回]

事業背景・概要参考） 実証対象施設と連携イベント（6施設）③NU茶屋町④NU茶屋町プラス• テナント：ファッション、サービス、飲食等• 利用者層：20代後半～30代、40～50代
女性が約８割①ハービスPLAZA ENT②ハービスPLAZA⑤HEP FIVE• 再エネ100％利用施設• テナント：
高級ブランド、飲食、エンターテイメント（ビルボード、劇団四季劇場）• テナント：ファッション、サービス、飲食、アミューズメント等• 利用者層：5割が20代前半、女性が9割• 利用者層：30代、40～60代、女性が7割弱⑥阪急三番街 （昨年度からの継続）• テナント：ファッション、サービス、飲食等• 利用者層：40～50代（女性が８割）

出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)
出所） p.５ 図表３ 「6つの実証対象施設と連携イベント」を基に三菱総合研究所が作成
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参考） 活動の確認方法（＝QRコードによるポイント付与）⚫ ユーザーが環境配慮行動を実施時にポイント付与用の QRコードを提示。

⚫ ユーザーアプリでQRコードを読み取ることでポイント付与が完了。
⇒アクションの実施を担保

ポイント付与用QRコード（協力店舗の店頭に設置）

ポイント獲得は12/8までの期間限定！

利用者側のアプリ

エコな活動でポイントをもらおう
1アクション

50「もらう」をタップ

カメラを起動しQRコードを読み込み出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)
出所） p.7 図表 5 「ポイント獲得及び行動実施の確認方法」
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⚫ 処置群２：件名＋本文の内容を表現したアイキャッチ画像に加え、ポイント付与対象アクションの実施によるCO2削減効果を添付。
処置群１に対する配信イメージ

ちょっと待って！あなたの捨ててる服、お金になるかも！？

処置群2に対する配信イメージ ※縦長の画像をスクロールすると、本文が出てくる

ちょっと待って！あなたの捨ててる服、お金になるかも！？

ある調査によると、衣替えで服を捨てることによる損失は男性が約3.3万円、女性が約5.5万円にも上ることが明らかになりました。
着なくなったお洋服、そのまま捨ててしまってはもったいない！お財布にも環境にもやさしく、廃棄物の削減に取り組みませんか？

着なくなったお洋服、そのまま捨ててしまってはもったいない！お財布にも環境にもやさしく、廃棄物の削減に取り組みませんか？

----------------------------------出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)
出所） p.11 図表9 「処置群 1及び処置群 2に対するナッジメッセージの配信イメージ」
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事業背景・概要

参考） アプリ上でのCO2削減量の可視化機能⚫ ナッジメッセージの配信とは別に、全ユーザー共通機能として、アプリ上にCO2削減量を表示する機能を追加。
- 自分の削減したCO2（累積）- 参加者全員で削減した CO2（累積）- 参加者全員で削減した CO2の換算値（累積）既存研究をもとに、換算値は以下を採用。
⇒185USD/t-CO2 （1USD＝140円⇒約25,900円）※CO2排出により生じる被害をコスト換算したもの
参考：Rennert,K. et al.(2022) Comprehensive evidence implies a higher social
cost of CO2. Nature. volume 610, 687–692.
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05224-9

出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)
出所） p.8 図表6 「CO2削減量の見える化に関する画面」 ③参加者全体での貢献を可視化
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《ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業 》

分析結果と施策設計の考え方⚫ 分析結果 サマリ⚫ 行動変容効果を高めるための検討ポイント⓪①②③

アプローチ効果
ターゲティング効果
コンテンツ効果”嗜好やニーズに見合ったアプローチ”（ターゲティング×コンテンツ効果の最大化）

Copyright © Mitsubishi Research Institute9分析結果と施策設計の考え方

分析結果・成果 サマリ⚫ 実証を通じて、環境配慮行動を促進するナッジには、適切な属性や環境を満たした個人に対して、行動を後押しする効果があることが統計的に示された。
●活動回数/施設滞在時間の増加効果

対照群と処置群に対するランダム化比較試験（RCT）の結果より導出• 通知有効者や通知既読者において、統計的有意に活動を促進する効果を確認（特に衣類回収）• ナッジ表現パターンでは「活動効果をCO2削減量で記載したパターン」や「活動効果を利己的に表現したパターン」が有効• 各環境配慮行動に関するCO2可視化情報を含むナッジメッセージ配信群（処置群２）において、施設滞在時間の延長にナッジの有効性を確認●環境配慮に関わるナッジが有効に働く条件（顧客属性） ※「条件付き平均処置効果」の高い変数• ナッジメッセージの既読件数や画面確認回数が多い• 価値観・基本行動 ・・・ 環境配慮意識が高く、梅田への訪問頻度が多い人• 年代 ・・・ 活動回数は50代以上、滞在時間は20代以下• 職業 ・・・ 活動回数は専業主婦・夫や無職、滞在時間は学生

機械学習モデル（Causal Forest）
を用いた介入効果の分析より導出《参考》 CO2可視化情報を含むナッジメッセージ配信群（処置群２）で重要度の高い変数• 価値観 ・・・ 「自分で自分のやることを決めたい」、「家族や友人、近所の人などとのふれあい・信頼感を大事にしたい」
P.20に概要を記載●ナッジメッセージ（処置）の研究成果活用• 行動経済学の第1人者である、大阪大学・大竹文雄先生と弊社で実施しているナッジ研究のフレームワークを活用の上、各訴求テーマ・具体介入策を設計
出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)出所） p.82 図表 9４ 「分析結果のまとめと考察、社会実装における課題」
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分析結果と施策設計の考え方

行動変容効果を高めるための検討ポイント⚫ 環境配慮に関する活動量については、適切な”ターゲティング”（①）、”嗜好やニーズに見合ったコンテンツ”（②）のポイントを押さえることでアプローチ時の効果を最大化 することができる。
⚫ アプローチ実績を用いて、適切なターゲット ×コンテンツでの処置効果の最大化を見積もる/試算も可能。（③）

２コンテンツ効果３

行動の最大化試算（次回施策に向けたSim）

[平均
行動回
数

《ポイント》「発信内容 × 属性・価値観 × 促進された行動」毎に考察を実施。
環境配慮行動の文脈では、ケースに応じて、「取組のハードル」、「行動に必要なコスト」、「リワードの大きさ」の組み合わせ/出し分けが重要となる。

１/回（人・期間）

ターゲティング効果
０]アプローチ効果《ポイント》
ポイント事業等では、ROIを見定める必要があるため、高度分析に基づく事前/事後のSimも重要。

アプローチ なし

アプローチ ありターゲティングロジック なし

ターゲティングロジック あり
見合った「アプローチあり」

嗜好やニーズに見合った 「アプローチなし」
Copyright © Mitsubishi Research Institute11分析結果と施策設計の考え方⓪ アプローチ効果⚫ 「ナッジ理論」を考慮したメッセージ配信により、環境配慮行動の活動回数を増やすことが可能。

図｜ナッジメッセージ受信有無による環境配慮行動活動回数の差

17.6%
環境配慮行動の群内平均活動回数[回/月]87.55

活動回数が増加
6.42

6420

ナッジメッセージ受信群

ナッジメッセージ非受信群

出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)
出 所 ） p . 7 4 図 表 8 5 「 対 象 者 ご と の 適 応 考 慮 の 有 無 に よ る 活 動 促 進 効 果 の 予 測 結 果 （1 か 月 あ た り の 「 全 活 動 」 の 平 均 活 動 回 数 の 試 算 ） 」
Copyright © Mitsubishi Research Institute12分析結果と施策設計の考え方① ターゲティング効果⚫ ナッジメッセージ受信有無・被験者の属性情報・環境配慮行動の活動回数から、アプローチが有効な人物像を特定。
図｜ナッジメッセージが有効な人物像

図｜被験者属性ごとの効果量分析
職業

年齢

性別・・・

ナッジメッセージの効果量

30

年代

職業

50代以上の人

専業主婦・主夫や無職・定年退職者

26.0
23.7

20

10

7.9

環境配慮意識6.3
1.9

日ごろから環境配慮行動に無職（定年退職者を含む）

専業主婦・専業主夫

学生

パート・アルバイト

自営業・自由業（フリーランス）

提供情報の確認梅田エリアに頻繁に訪れる人

アプリメッセージを頻繁に既読する人

>

2.30

会社員（役員・公務員・派遣社員を含む）

検証エリアへの訪問頻度取り組む人

環境意識が高く、検証エリアに頻繁に訪れ、ナッジメッセージを頻繁に読む
50代以上の専業主婦・主夫や無職・定年退職者出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)
出所） p.６３ 図表６７ 「ナッジメッセージが活動効果の増加に作用する属性や条件」 p.６６ 図表 73 「条件付き平均処置効果量（職業)」
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分析結果と施策設計の考え方② コンテンツ効果⚫ フレーミングを踏まえメッセージを設計し、観測データをもとにメッセージごとの効果を評価することで、行動促進に効果的なメッセージの設計 /メッセージごとの特性把握が可能。
[ フレーミングを踏まえたナッジメッセージの設計 ][ 観測データを基にしたメッセージごとの評価 ][ ナッジメッセージの表現パターン ]内容

他メッセージに比べ活動促進効果が大きく、阻害効果が小さい

利己的

利他的

利得強調

利己×利得

利他×利得

損失強調

利己×損失

利他×損失

表現>

×
[ ナッジメッセージの訴求ポイント ]① お金がなくてもできる、今日からやるとすぐ効果が出る② 身近な行動がCO2削減になる③ CO2の排出/削減でどんな影響/効果があるか理解してもらう出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)
出所） p.75 図表86 「ナッジメッセージの表現パターンごとの処置効果分布」を基に三菱総合研究所が作成
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分析結果と施策設計の考え方③ ”嗜好やニーズに見合ったアプローチ” （ターゲティング×コンテンツ効果の最大化）⚫ AIモデル（Causal Forest）を利用し、各個人にとって最適なナッジメッセージタイプを判定し、各個人に最適なナッジメッセージのみを送付した際の期待効果を予測。
Step1: 最適なメッセージの選定[ Aさん ]

[ Bさん ][ Cさん ]

「CO2量説明」の処置効果

Step2: 最適なメッセージ配信時の最大活動回数予測「利己」の処置効果

最大活動回数 ※3[ Aさん ]

「利他」の処置効果「CO2量説明」

5.4回

1.2回

3.2回

「CO2量説明」の処置効果「利己」の処置効果「利他」の処置効果

1.4回

3.4回

-2.2回

「CO2量説明」の処置効果「利己」の処置効果「利他」の処置効果

-4.2回

2.2回

×9週間分

[ Bさん ]

最大活動回数 ※ 3「利己」
×9週間分[ Cさん ]

30.6回
最大活動回数 ※ 3「利他」

3.0回

48.6回

×9週間分

27．0回

※3｜任意のタイミングにおけるメッセージへの反応率が同水準で推移した場合を仮定。
出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)
出所） p.68 図表76 「最大活動回数の予測手順(イメージ)」
Copyright © Mitsubishi Research Institute15分析結果と施策設計の考え方③ ”嗜好やニーズに見合ったアプローチ” （ターゲティング×コンテンツ効果の最大化）⚫ ランダムにメッセージを送信するのではなく、メッセージの特性を把握・個人への適応を考慮し送信メッセージを選定することで、メッセージによる行動変容効果を高めることが可能。
- 適 切 な個 人に 適切な 内容のアプ ロー チ を行うこと で、環境配慮に関す る活動量 を ＋ 5 p t程度増量させることができる
図｜各個人への適応考慮有無による活動促進効果の予測（1か月あたりの全活動の平均活動回数の試算）
87.88＋ 22.7 ％環境配慮行動の群内平均活動回数[回/月]

個人への適応考慮 あり
7.55+ 17.6 %6.42

個人への適応考慮 なし
64
ナッジメッセージ受信群

ナッジメッセージ非受信群

出所） 「令和５年度ナッジ×デジタルによる脱炭素型ライフスタイル転換促進事業（国内最大級の消費者プラットフォームを活用した脱炭素型ライフスタイル転換促進」 成果報告書 (2023年3月)
出所） p . 74 図表85 「 対 象 者 ご と の 適 応 考 慮の 有 無に よる活 動促 進 効果 の 予測 結 果（1か月あ た りの「全活動」の平均活動回数の試算）」
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地域課題解決型デジタル地域通貨サービス「Region Ring」の概要「Region Ring ®」が目指すもの
地域をつなぎ、新しいアクションを創りだす
MRIのデジタル地域通貨プラットフォーム
MRIの地域課題解決型デジタル地域通貨サービ
ス「Region Ring®」は、ブロックチェーンによる経済的・社会的価値の創出によって、様々な地域課題を統合的に解決していくデジタルプラットフォーム。

®

健康増進、地域・観光活性化、デジタル行政の推進、働き方支援、SDGs活動支援等、地域に新しいアクションを創発し、これからの地域が向き合っていく様々な課題・テーマに応用することが可能です。
これからの地域に必要なこと、それは地域のコミュニティ、人と人のつながりを、より強く、広く、大きな輪にしていくこと。
MRIはこれまで手がけてきた地域活性化への様々な取り組みをベースにして、より良い地域づくりのための次のソーシャルイノベーションを実現していきます。
出所） 三菱総合研究所
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地域課題解決型デジタル地域通貨サービス「Region Ring」の概要

当サービスの特徴・技術的強み
ブロックチェーン基盤の活用による強固なセキュリティ、大規模事業でもシステム起因による決済機能停止ゼロ
地域通貨・電子マネーなどを1つのプラットフォームで運用可能となるマルチアセットサービスの展開（関連特許保有）
経済を活性化させる「減価・消滅」機能を実装（関連特許を保有）・消費機会創出・単価増等の消費促進効果を検証済み
シンクタンクとしての知見を活かした地域通貨事業コンサルや効果検証、加盟店へのマーケティングデータ提供＜Region Ringを支える技術的な強み＞① ブロックチェーンの中では最大級の処理性能⚫ Hyperledger、Quorumの約2倍、Ethereumの約10倍の秒間トランザクション処理を実現*4② 安全・安心の強固なセキュリティ⚫ BCの透明性・耐改ざん性に加え、国内外（NISC、NIST、CIS*5）のセキュリティガイドラインに準拠③ 経済を活性化させる仕組みの特許を保有 （特許番号6386009）⚫ デジタルアセット（通貨、電子マネー、ポイント）の価値を経時的に変動させる機能を保有。
⚫ 減価は、消費行動を促進させ、経済を活性化させることを実証済み④ マルチアセットを1つのPFで発行・管理する仕組みの特許を保有 （特許番号 7372873）⚫ 通貨・電子マネーを含む複数のデジタルアセットを1つのPF上で性質に応じて発行・交換・管理できる仕組み⚫ 高いユーザビリティに加え、低コストで複数のアセット発行が可能*4｜当社、研究結果。同一環境同一条件化において、性能比較を実施。
*5｜National center of Incident readiness and Strategy for Cybersecurity,「内閣サイバーセキュリティセンター」、National Institute of Standards and Technology,「米国国立情報研究所」、Center for Internet Security

出所） 三菱総合研究所
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ナッジ・行動経済学を活用した行動促進策の設計ノウハウ⚫ 三菱総合研究所・先進技術センターでは、行動経済学の第1人者である大阪大学・大竹文雄教授と共に、国内外のナッジや仕掛けの事例情報を収集し、行動変容を促す施策の設計法の研究を実施。
研究成果の社外情報発信

弊社社内ナレッジとしての蓄積 （設計手引き）

出所） 三菱総合研究所、「社会課題解決に向けた行動促進 第3回：ナッジ・行動経済学は何を実現するのか」、https://www.mri.co.jp/knowledge/column/20230421.html 、出所） （2024/5/30 閲覧）
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ビジネス＆データ・アナリティクス本部
AI・データコンサルティンググループ［担当］

野原 裕太 ・ 中島 聡