ISSN 2434−1665

プロモーショナル・マーケティング研究
Journal of Promotional Marketing
Vol.162022年度 研究助成論文集

2023年10月

日本プロモーショナル・マーケティング学会
Japan Academic Society of Promotional Marketing
一般社団法人

日本プロモーショナル・マーケティング協会ご挨拶
平素より日本プロモーショナル・マーケティング学会活動へのご支援とご協力を賜り、厚く御礼申し上げます。
この度、学会活動の成果として、2022 年度研究助成論文集「プロモーショナル・マー
ケティング研究」Vol.16 をお届けすることとなりました。2022 年度は、学術研究論文３点、実務研究論文２点の計５点となっております。本論文集には、査読付き研究論文２
点ついては全文を掲載し、研究論文３点については要約を掲載いたしました。
日本プロモーショナル・マーケティング学会の研究助成活動と査読付き論文集の発行は、2007 年度に開始し、2022 年度は 16 回目となりました。この 16 年間で、研究助成への応募点数は累計で 250 点、研究助成の対象となった研究が 179 点、査読付き論文 40 点とな
り、研究のテーマ領域も多様化し、研究の質も向上してきています。
産学協同を目指す当学会としては、より一層レベルの高い研究テーマへの取組みと実務に結び付く研究を期待しております。実務への示唆に富む学術研究と実務家ならではの問題意識に基づく実務研究で、学術的なレベルの向上と共に実務に役立つ研究への取組みを産学で図ろうというものです。
また、実務に役立つ研究を育成するために、「産学交流研究会」に取り組んでおります。
これは、学術界が監修する実務家向けの研究会（セミナー）で、実務への適用の可能性のあるテーマを設定し、実務家と研究者で問題提起と解決策の可能性を提示し、産学で共有しようというものです。最近では、小売業界の DX における顧客戦略について研究会をリモートにて実施しました。DX によってメーカーや小売業のあらたなコミュニケー
ションとしてのリテール・メディアを中心に検討し、今後のマーケティング・コミュニケーション戦略について意義深い研究会となりました。
さらには、広く実務現場からのプロモーションに関わる問題意識、新たな取り組み視
点・アイデアなどを求める「業界提言コンテスト」を実施しています。プロモーション業界が抱えている課題とそれを解決するための提言について広くアイデアを収集し、優秀な提言については学会で表彰をしております。
当学会の広報的な意味も込めて、こうした活動の重要性を認識し、産学一体となって実務への示唆の創出と貢献を目指して、学会活動に取組んでまいります。
なお、2023 年度の研究助成は、学術研究論文６点、実務研究論文３点、研究レポート
１点、合計10点の研究に助成することとし、6月よりスタートしております。2024年１月
末に提出していただき、論文発表会は2024年２月29日(木)を予定しております。
どうぞご期待ください。

2023年10月
日本プロモーショナル・マーケティング学会
学会長

中村

博

2022年度
日本プロモーショナル・マーケティング学会・役員・学会員・協賛会社【学会役員】
学会長
中村 博
副学会長 佐藤 栄作
副学会長 鶴見 裕之
副学会長 山崎 泰弘
担当役員 丸島早紀子

中央大学 大学院 戦略経営研究科
千葉大学 大学院 社会科学研究院
横浜国立大学 国際社会科学研究院
流通経済研究所 常務理事
JPM常任理事【日本プロモーショナル・マーケティング学会

教授
教授
教授

実務界審査員】

株式会社エクスプレス

西 憲一

乃村工藝社

石川 晃央

共同印刷

加藤 美香

株式会社博報堂プロダクツ

隈元 夏葉子株式会社スピン丸島 早紀子

株式会社美工山根 英司

株式会社電通プロモーションプラス

伊東 英雄

レンゴー株式会社

石田 雄文

凸版印刷株式会社

青山 和弘【学会員の構成】（2023年3月31日現在）
学会員Ａ
学術界の研究者
学会員Ｂ
実業界の研究者
各会員Ｃ
プロモーショナル･マーケター資格の取得者
学生会員
学生の研究者
計学会員Ｄ
法人の協賛会社
13社×5名
合計

26名
9名
102名
24名
161名
65名
226名

【協賛会社】（13社）㈱エキスプレス社

凸版印刷㈱

共同印刷㈱

㈱乃村工藝社㈱ジェイアール東日本企画㈱博報堂プロダクツ

㈱スピン

㈱美工

大日本印刷㈱㈱ヒロモリ㈱テー・オー・ダブリュー

レンゴー㈱㈱電通プロモーションプラス
（五十音順）
日本プロモーショナル・マーケティング学会は、日本プロモーショナル・マーケティング協会の会員の中から、協賛企業を募り、その協賛金と協会の補助により運営されています。研究助成論
文の助成費用を始め、論文発表会、学会総会等の経費も協賛金をベースとして支出されています。

3

2022年度研究助成論文の経過報告
2023年度は、研究助成を開始して16年目で、５点の応募に対して助成を行った。その経過は、以下の通り。
研究課題：プロモーショナル・マーケティングに関する、「実証研究（実査を伴う研究）「事例研究（実」施例の分析）「理論研究（既存研究分析）」」を対象とする。
研究形式：①研究論文(A)学術研究、①研究論文(B)実務研究、②研究レポート（対象：大学学部生）
研究助成募集：2022年４月～5月
応募数：５点
助成論文選定：2022年6月29日(水)選定結果：学術研究論文３点、実務研究論文２点、計５点への助成を決定。
提出締切り：2023年1月31日(水)研究助成論文発表会：2023年2月21日(火) 14:00～17:30 オンライン実施
査読付き論文候補の選定：2023年2月22日(水)査読の実施：2023年4月～8月
査読付き論文の決定：2023年8月31日(木)「2022年度研究助成論文集」（データ版）発行：2023年10月
本論文集の発行に当り、５点の研究論文の著者の皆様には、ご協力に深く感謝する。
査読付き論文２点については全文を掲載し、３点の研究論文については、要約を掲載した。
過去16年間の研究助成活動は、以下の通り。

4

年度

研究助成応募数

研究助成数

2007年度
2008年度
2009年度
2010年度
2011年度
2012年度
2013年度
2014年度
2015年度
2016年度
2017年度
2018年度
2019年度
2020年度
2021年度
2022年度
合計

15
21
18
20
29
20
27
18
15
14
8
11
11
7
11
5
250

10
14
10
13
19
12
11
14
10
14
8
11
10
7
11
5
179

プロモーショナル・マーケティング研究

査読付き論文・研究レポート数
3
3
2
3
1
3
2
3
2
3
3
2
3
2
3
2
40

研究ノート
調査レポート
0
1
1
0
3
0
2
1
1
0
1
1
1
1
1
0
14

目

次

ご挨拶

日本プロモーショナル・マーケティング学会 会長博… …………… 2

日本プロモーショナル・マーケティング学会・役員・学会員・協賛会社………………… 3

2022年度研究助成論文の経過報告

中村… ……………………………………………………… 4【査読付き実務研究論文】
購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響…………………………… 6～解釈レベル理論と流暢性を用いた分析～
中央大学大学院

戦略経営研究科戦略経営専攻

中央大学大学院

戦略経営研究科

教授

中田
中村

淳
博

【査読付き学術研究論文】
小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか……………………………………… 26～信頼性が購買行動に果たす役割～
横浜商科大学 商学部観光マネジメント学科 准教授
明治学院大学

経済学部経営学科

専任講師

渋瀬
中野

雅彦
暁

【学術研究論文：要約】
中山間地域における道の駅の新たな役割に関する考察……………………………………… 46～地域振興機能としての効果的なプロモーションの提案～
成城大学大学院 経済学研究科 経営学専攻 博士課程後期
成城大学 経済学部 / 大学院 経済学研究科

教授

谷 真哉
境 新一

【実務研究論文：要約】
スーパーマーケットにおけるリアルとネットの併用とライフタイムバリューに関する考察
お得意様育成事務所スズセイ

鈴木

一正 ………………………………………………………… 47【学術研究論文：要約】
サービス利用目的の志向性とゲーミフィケーションの効果
文京学院大学大学院 経営学研究科

客員教授

濵田

……………………………… 48

俊也

5

〔査読付き実務研究論文〕

購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響～解釈レベル理論と流暢性を用いた分析～中田 淳
中央大学 大学院 戦略経営研究科 中村 博

中央大学 大学院 戦略経営研究科戦略経営専攻

1. はじめに本研究では、消費者が商品購入を検討する時期の違いと、それに加えて商品属性の表現方法の違いが消費者の商品選択にどのような影響を与えるのかについて検証する。

商品選択に与える影響に関する先行研究を概観する。
次に、これらの先行研究に基づいて、時間的距
離が遠い場合と近い場合では、異なる商品属性が多くの商品において商品の属性は、商品の開発重視されること。また、商品属性の表現方法につ段階に決定されており、商品のプロモーションやいては、同じ商品の属性を情報の流暢性が高い表

販売の段階では、その属性を変更することはでき

現と情報の流暢性が低い表現方法で設定し、２つない。その状況の中で、すでに完成された商品のの時点での属性の評価が変化することを予測した

属性を、いつ、どのように、伝えるかがプロモー仮説を立案する。

ションの重要な課題となる。

仮説の検証については、住宅購入を想定した実そこで、本研究では消費者行動研究において近験を行い、コンジョイント分析を用いて検証す

年多くの研究がなされている解釈レベル理論を用る。一般的に、住宅や車といった高額な商品は購

いて、心理的距離の違い（特に、時間的距離の違入検討から、実際の購入までの期間が長くなる。

い）を設定し、同時に、属性の表現方法に流暢

本研究では、注文住宅における住宅の開口部商品性（情報処理や知覚の容易さ）の要素を同時に加（いわゆる、「窓」「サッシ」と呼ばれる住宅建材。

えることで、商品の属性評価がどのように変化すこれ以降は「窓」）と表現する）の商品選択を想るかについてコンジョイント分析を用いて検証す定して、「購入の１年前」と「購入直前」のそれる。

ぞれの心理的距離を設定した状態で、２つの時点

本研究は、まず、解釈レベル理論が用いられたにおいて、それぞれ消費者が住宅の窓に対して重

消費者行動研究において、心理的距離を操作し、視する商品属性がどのように変化したかと、どの解釈レベルを変化させることで、消費者の製品評

ような属性表現が選択されたかを検証する。

価に与える影響についてと、商品情報の流暢性が

6

プロモーショナル・マーケティング研究2. 問題意識
消費者は、性質の変わらない固定された対象でどの商品のプロモーションにおいて、消費者の変はなく、その時点の様々な外的要因、内的要因に容性を前提としたプロモーションは行われておら

よって、心理的態度や行動が変容する存在としてず、同じ商品であれば、同じ属性とその特徴が繰

とらえるべきではないだろうか。

り返し訴求されている。購入の検討段階から、購外川（2019）は、「情報処理スタイルや選択基入決定までの期間が長い住宅購入の場面において準などが、様々な要因によってたやすく変わっても、時間的変化のなかで、消費者の意識がどのよいく様子」を変容性と呼んでいる。また、その消うに変容するかをとらえて、プロモーションを体

費者の変容性に注目し、何らかの要因によって容系的に行っている例は多くはない。

易に影響を受け、移ろいで行く消費者像を「変容本研究においては、この１年の期間において、住宅用の建材や設備機器、特に窓について、住宅性の高い消費者」と呼んでいる。

購入を検討し始める時期（１年前）と仕様の最終わせた商品のプロモーションを行うべきである。
決定を行い住宅購入の契約を行う時期（購入決定の検討段階から実際の購買行動までには長い期間
しかしながら、商品や業種に関わらず、ほとんどの商品のプロモーションにおいて、消費の直前）で、製品評価において消費者が評価するを要する。例えば、住宅の仕様を住宅購入者自ら者の変容性を前提としたプロモーションは行われておらず、同じ商品であれば、同じ属性と商品属性がどのように変化するのかについて、実が決定する「注文住宅」においては、住宅の購入
その特徴が繰り返し訴求されている。購入の検討段階から、購入決定までの期間が長い住宅
験による検証を行う。
検討段階から、実際に住宅の仕様決定を行い、住購入の場面においても、時間的変化のなかで、消費者の意識がどのように変容するかをとら
さらに、心理的距離が変化する中で、一つの同宅購入を決定するまでには少なくとも約１年の期
えて、プロモーションを体系的に行っている例は多くはない。
じ商品属性であっても、その属性の表現方法が異間を要する（図１）。この１年という期間で消費本研究においては、この 1 年の期間において、住宅用の建材や設備機器、特に窓について、なることによって、属性の評価が変化するかにつ者の商品の選択基準や心理的態度などは変容する
住宅購入を検討し始める時期（1 年前）と仕様の最終決定を行い住宅購入の契約を行う時期
いても併せて検証する。
ことが考えられる。
（購入決定の直前）で、製品評価において消費者が評価する商品属性がどのように変化する
本研究で、住宅購入の１年前と購入直前におい短期間での微細な変化をとらえることは困難でのかについて、実験による検証を行う。
て、最も有効な属性と表現方法が何かを明らかにはあるが、少なくとも購入の検討段階から、購入
さらに、心理的距離が変化する中で、一つの同じ商品属性であっても、その属性の表現方することで、購入検討期間が長い商品のプロモーの決定までの１年の期間の間には消費者は変容し法が異なることによって、属性の評価が変化するかについても併せて検証する。
ション、マーケティングに貢献することを目的とていると想定して、消費者の状況に合わせた商品本研究で、住宅購入の 1 年前と購入直前において、最も有効な属性と表現方法が何かを明する。
のプロモーションを行うべきである。
らかにすることで、購入検討期間が長い商品のプロモーション、マーケティングに貢献する
しかしながら、商品や業種に関わらず、ほとん
ことを目的とする。
住宅や車といった高価な商品においては、購入

図 1 注文住宅建築までの流れ図１ 注文住宅建築までの流れ

3. 先行研究3.1. 解釈レベル理論
購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響
解釈レベル理論は、個人の出来事
図 2 解釈レベルによる対象の捉え方の違い
や対象に対する心理的距離の違い
高次の解釈レベル
低次の解釈レベル7

図 1 注文住宅建築までの流れ

3. 先行研究3.1. 解釈レベル理論

る（Trope & Liberman, 2003）。心理的距離が異なることによって、対象の捉え方が変化する。心

解釈レベル理論は、個人の出来事や対象に対理的距離が遠いときには、解釈レベルは高次となする心理的距離の違いが、選択肢の評価や選択
3. 先行研究り、心理的距離が近いときには、低次の解釈レベの行為そのものに影響を与えるという理論であルで対象を評価する（図２）。

3
判断を行うこととなる。何らかの商品を購入する

属性は数値化が可能で、具体的、客観的な属性で場合、「家を出る前に買おうと思っていた商品」

ある。

解釈レベル理論
釈レベル理論は、個人の出来事
解釈レベルによる対象の捉え方の違い
図 2 解図２
釈レベ
ルによる対象の捉え方の違い
対象に対する心理的距離の違い
高次の解釈レベル
低次の解釈レベル（心理的距離遠い対象の捉え方） （心理的距離が近い対象への捉え方）
選択肢の評価や選択の行為その具体的のに影響を与えるという理論で 抽象的
単純
複雑（Trope & Liberman, 2003）。 構造的、一貫的
非構造的、非一貫的
脱文脈的
文脈依存的
的距離が異なることによって、本質的副次的の捉え方が変化する。心理的距 上位的
下位的
目標関連的
目標非関連的
遠いときには、解釈レベルは高WHYの視点HOWの視点なり、心理的距離が近いときに 望ましさ
実現可能性
出典：外川（2019）の
Trope
and
Liberman（2003）の図を改変して作成
低次の解釈レベルで対象を評価（図 2）。
した。これに対して、近い将来に車の購入を予定
消費者が商品購入を検討する時期と実際に購入費者が商品購入を検討する時期と実際に購入を決定する瞬間では、それぞれ異なる解釈
している消費者が重視する属性は、「走行性能（馬を決定する瞬間では、それぞれ異なる解釈レベル
ルになることによって、異なった商品評価と選択の判断を行うこととなる。何らかの商力やトルクなど）」、「燃費」であった。これらのになることによって、異なった商品評価と選択のと「実際の店舗で購入した商品」が違うといった現象が起こりうる。

商品購入の時間的距離が遠い場合には、解釈レ
ベル理論における高次の解釈レベルの属性が評価

消費者行動の分野においても、この解釈レベル

され、商品購入の時間的距離が近い場合には、解理論を用いて、マーケティングにおける商品評価

釈レベル理論における低次の解釈レベルの属性がを行う多くの実験がなされてきた（井上・阿久津,

評価されることを示している。

2015）
。

心理的距離が消費者行動に与える影響について

外川（2019）は、自動車購買に関する調査におの研究は多くみられる（外川, 2019）。特に時間的いて、「車種のイメージ」、「企業メーカーのイメー

距離が消費者の対象の評価に影響を与えることがジ」、「ボディのデザイン」、「走行性能（馬力やト示されている。

ルクなど）」、「環境性能」、「価格」の７つの属性

Chandran & Menon（2004）は、健康被害にを設定し、被験者となった消費者の自動車購入時対するリスクを「毎日」と「毎年」の異なる時間

期と重視する属性の関係についてのアンケート調

枠で提示した場合、健康リスクを１日単位で提示査を行っている。その結果、遠い将来に車の購入された場合の方が、１年単位で提示されたときよを予定している消費者が重視する属性は「車種のりも近接的かつ、具体的に解釈され、負の結果にイメージ」、「企業メーカーのイメージ」、「ボディ焦点を当てた健康メッセージの有効性を高めるとのデザイン」となり、いずれの属性も「イメージ」

している。

や「デザイン」といった抽象度が高い属性を重視

8

プロモーショナル・マーケティング研究

Lee & Ariely（2006）は、コンビニエンススト

アで一定額以上を購入することで割引が得られる

暢性が高まり、評価が向上するとしている。まクーポンを配布する場合、消費者の購買目標が具た、製品の保証期間に関して、「80 週」と示した

体的ではないとき（入店前）にクーポンを配布し場合と「1.5 年」と示した場合では、「1.5 年」とた方が、消費者の購買目標が具体的になったとき示したほうが情報の流暢性が高まり、支払意思額（店内の通路にいるとき）にクーポンを配布するが向上したとしている。

よりも支出に与える影響が大きいとしている。

Thomas & Morwitz(2009) は、1.00 ドルの違

Yan & Sengupta（2011）は、心理的距離が遠いである、5.00 ドルから 4.00 ドルへの値引きや、い場合、商品の属性の判断を価格に依存するとし

1.01 ドルの違いがある 4.97 ドルから 3.96 ドルへのている。

値引きよりも流暢性が高いため、大きな値引きとZhao & Xie（2011）は、近い将来の消費より知覚されやすいとしている。

も遠い将来の消費に関する意思決定を行う際に、また、幼いころから慣れ親しんだ数字を好んで他者の推薦がより大きな選好変化をもたらすとし選択する（King & Janiszewski, 2011）といったた。また、従来の常識に反して、著者らは、親し研究もあり、知覚しやすい刺激、過去に経験のあい他者が遠い他者に比べて常に大きな影響を与える刺激は流暢性が高く、選好されやすいとしているとは限らないことを発見し、むしろ、近い他者る。

からの推奨は遠い他者からの推奨よりも近い将来

つまり、同じ商品属性であっても、その属性のの選好を変化させる影響力が大きく、遠い他者か

表現方法を変化させることによって、商品評価もらの推奨は近い他者からの推奨よりも遠い将来の変化するということが示されている。

選好を変化させる影響力が大きいとしている。
Goodman & Malkoc（2012）は、消費者が、また、流暢性と解釈レベル理論は、独立した個別の理論ではないことを述べておきたい。

今ここで選択する場合には多くの品揃えを好む

流暢性は解釈レベル理論との関連性もあり、が、遠い場所や時間に関わる選択では少ない品揃

流暢性が時間的距離との関係を示す研究もおえを好む傾向があるとしている。

こなわれている (Kim, Rao & Lee, 2009; White& MacDonnell, 2011; Hernandez, Wright &Rodrigues, 2015)。

3.2. 流暢性

Kim, et al. (2009)は、選挙候補者がいつ、何を石井（2020）によれば、流暢性とは、情報や話すことで有権者への訴求力が高まるかの実験に刺激を処理したり、経験したりする際に感じる

おいて、有権者の決断が時間的に遠い場合、抽象容易さの事である（Alter & Oppenheimer, 2009;

的で「なぜ」を含むアピールは、具体的で「どのAriely & Norton, 2009; Schwarz, 2004; 須永 ,ように」を含むアピールよりも説得力があり、決2014）。流暢性は、明瞭さ、提示時間、接触時間断が差し迫っている場合は逆であり、これらの結など、刺激の物理的な認識に関わる要因から生ま果は政治的に無知な人の間で最も強いことを示れるだけではなく、文脈の一致や適切な概念へし、時間的距離とメッセージの抽象度が一致するの利用可能性など、刺激の意味や概念の認識にことで流暢さを知覚し、刺激に対する評価が高ま関わる要因からも生起されると想定されているることを示唆している。
消費者の解釈レベルの高低の状況とそれに対応（Schwarz, 2004）。
流暢性が、対象の評価に影響を与える具体的なする対象の捉え方の傾向（図２）に沿った表現方

例として、Lembregts & Pnadelaere(2013) によ法を用いて情報の流暢性を高めることによって、

れば、製品の属性を表現する単位に関して、同消費者が情報を受け取りやすくなる。

じ重量であっても、小さい数字で示せる単位 kg

本研究は、「属性の表現方法に流暢性を加える（例：1.5kg）の方が、大きい数字を使わなければことによって、属性の評価にどのような影響を与ならない単位ｇ（例：1500g）のよりも情報の流えるのか」についての検証である。また、それと購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響

9

れている(Kim, Rao & Lee, 2009; White & MacDonnell, 2011; Hernandez, Wright &ues, 2015)。
et al. (2009)は、選挙候補者がいつ、何を話すことで有権者への訴求力が高まるかにおいて、有権者の決断が時間的に遠い場合、抽象的で「なぜ」を含むアピールは、
で「どのように」を含むアピールよりも説得力があり、決断が差し迫っている場合は同時に「消費者の解釈レベルと属性表現がマッチの評価が変化する」という解釈レベルと流暢性のり、これらの結果は政治的に無知な人の間で最も強いことを示し、時間的距離とメッすることで、属性表現の流暢性が高まり、対象へ関係についての実務的な検証実験でもある。
の抽象度が一致することで流暢さを知覚し、刺激に対する評価が高まることを示唆し。
4. 仮説
者の解釈レベルの高低の状況とそれに対応する対象の捉え方の傾向（図２）に沿った法を用いて情報の流暢性を高めることによって、消費者が情報を受け取りやすくなる。
また、情報の流暢性の理論に基づけば、情報の解釈レベル理論に基づけば、解釈レベルが高次
究は、「属性の表現方法に流暢性を加えることによって、属性の評価にどのような影流暢性は対象の評価に影響を与える。これらの事になることで、対象の属性のうち抽象的、本質えるのか」についての検証である。また、それと同時に「消費者の解釈レベルと属性から、住宅における窓の商品選択において、以下
的、目標関連的な属性を重視する。解釈レベルがマッチすることで、属性表現の流暢性が高まり、対象への評価が変化する」という解の仮説が予想される。仮説の概念を（図３）に示低次となることで、対象の属性のうち具体的、副ルと流暢性の関係についての実務的な検証実験でもある。
す。

次的、目標非関連的な属性を重視されることとな
る。

4. 仮説

レベル理論に基づけば、解釈レ 図 3 仮説概念図
高次になることで、対象の属性
抽象的、本質的、目標関連的な重視する。解釈レベルが低次ととで、対象の属性のうち具体
次的、目標非関連的な属性を重ることとなる。
、情報の流暢性の理論に基づけ
報の流暢性は対象の評価に影響

図３

仮説概念図

5

4.1. 仮説１4.2. 仮説２

H１：同じ属性と水準を持つ製品対象への評価でH２：同じ商品属性であっても、属性表現の流暢あっても、時間的距離の変化によって、属性と水性が高い属性表現の商品が選択される。

準の評価が変化する。時間的距離が遠い場合は、窓の「断熱性能」が、属性表現の流暢性が低い

解釈レベルが高次となり、抽象度の高い属性が重「熱還流率 1.27W/㎡k」と、属性表現の流暢性が視され、時間的距離が近い場合は、解釈レベルが高い「熱損失金額換算1,440円」で表現された場合、低次となり、具体性の高い属性が重視される属性表現の流暢性が高い「熱損失金額換算 1,440

窓の商品には、「価格」はもちろん、「断熱性円」が選択されると予測する。

能」、「気密性能」、「耐風圧性能」、「水密性能」な窓の性能のうち、「断熱性能」の表現は、通常

ど、性能に関係する属性や、「デザイン」、「眺望は「熱貫流率（W/㎡ｋ）」が使用される。熱貫流性（景色の見え方）」、「環境配慮」などの副次的率とは、内外の温度差が１℃の時に、１㎡あたりな属性がある。これらの商品属性のうち、「住宅に還流する熱量のことである。具体的には、壁や購入の１年前」は、心理的距離が遠いため、高次窓などで隔てられた２つの空間の間で熱移動が生の解釈レベルとなり、「デザイン性」、「環境配慮」

じる際、その熱の伝えやすさを表す数値であるなどの抽象度が高い属性が重視される。また、「住（野池 2014）。「2.33W/㎡ｋ」や「3.49W/㎡ｋ」な宅の購入直前」は、低次の解釈レベルとなり、「眺

どの数値で表され、数値の値が小さい方が、性能

望性」
「価格」
「断熱性能」などの具体性の高い属性が良いことになる。しかし、この「熱貫流率（W/が重視されると予測される。

㎡ｋ）」による「断熱性能」の表示方法は、一般

10

プロモーショナル・マーケティング研究

の消費者が理解しやすい表現方法ではなく、情報㎡k」の商品は、「熱損失金額換算」では、「熱損の流暢性でいえば、流暢性は低いと考えられる。

失金額換算 1,440 円」と表現することができる。

この流暢性が低く、一般的には分かりにくい熱

同じ属性で、性能は同じものであるが、「電気代還流率を熱移動量（W：ワット）に置き換えるこ（円）」という身近な表現方法に変えることによっとで、住宅の窓から流出する熱量を電気代に置きて、情報の流暢性を上げることができる。その結換えて金額換算する手法がある（野池 2014）。こ果、情報の流暢性が高い「熱損失金額換算」によの性能表現方法を「熱損失金額換算」と呼ぶことる断熱性能の属性表現の商品が選択されると予測とする。例えば、「断熱性能」が、「熱還流率1.27W/される。

5. 実験の手続きの商品購入場面と同じ状況にすることができ、評5.1. 実験方法

価は容易となる。

心理的距離と情報の流暢性が商品選択に与える

コンジョイント分析には、提示された製品プ影響についての本実験では、消費者が新築の注文

ロファイルすべてについて、自身の選考に基づ住宅の購入の過程で、窓の選択をする場合を想定いて回答する Rating-based conjoint（RBC）と、し、購入決定の１年前と１週間前の２つの異な提示された製品プロファイルの中から、自身のる「時間的距離」を設定したうえで、同じ被験者

選考に基づいて、最も購入したいと思う製品プに対して、時期をずらして２回にわたって実験を

ロファイルを１つ選択するという Choice-based

行った。

conjoint（CBC）があるが、本研究では Rating-

２回の実験のうち、１回目の実験は、住宅購入

based conjoint（RBC）で実験を行う。

決定の１年前を想定した実験を行い、１回目の実同一の被験者に２回の実験を行った理由は、異験から１か月後経過した後に、住宅購入決定の１なる被験者グループにそれぞれ異なる条件設定や週間前を想定した２回目の実験を行った。

事前操作を行うことによる反応の違いではなく、※１：「購入契約の１週間前」とは、その日同一の被験者に対して、条件設定や事前操作を変に決定した仕様で金額を確定し、１週間後に化させた実験を行うことによって、実際の購買場契約を行うという住宅契約の実態に則して設面と同じ、同一人物の変化を検証することを狙い定しているため実質的には、一般消費財の購としている。

※１

本実験は、同一の被験者に対して、心理的距離

入直前とほぼ同義である。

の操作を行うため、同じ日に２回の実験を行わ
消費者の属性評価の分析にはコンジョイント分

ず、１ヶ月の期間を空けて実施することで、１回析を用いた。コンジョイント分析は、消費者の製目の実験で行った心理的距離の操作が、２回目の品やサービスに対する好みがどのように構成され実験の心理的距離の操作に影響を与えることを避ているかを理解するための分析手法である（照けるよう配慮した。また、あえて１か月の期間を井・佐藤 , 2013）。また、コンジョイント分析は、開けることによって、時間的距離の変化にできる製品全体の評価結果から、その内訳である構成要

だけリアリティを持たせることも目的とした（図素（要因、水準）の得点を推定する（君山, 2021）

４）。

ことができる。一般の消費者にとって、住宅の窓

被験者は、１回目、２回目ともに同じ属性と水のような商品の属性と水準を個別に評価すること準から作成された16枚のコンジョイント・カード

は、知識や経験的な側面からも困難であると予想に対して、自分の住宅の窓として、採用したいとされるが、完成された商品の評価であれば、実際思う程度に応じて、リッカート尺度による７段階

購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響

11２回目の実験の心理的距離の操作に影響を与えることを避けるよう配慮した。また、あえて行わず、１ヶ月の期間を空けて実施することで、１回目の実験で行った心理的距離の操作が、１か月の期間を開けることによって、時間的距離の変化にできるだけリアリティを持たせる
２回目の実験の心理的距離の操作に影響を与えることを避けるよう配慮した。また、あえてことも目的とした（図 4）。
１か月の期間を開けることによって、時間的距離の変化にできるだけリアリティを持たせる
被験者は、1 回目、2 回目ともに同じ属性と水準から作成された 16 枚のコンジョイント・
ことも目的とした（図 4）。
カードに対して、自分の住宅の窓として、採用したいと思う程度に応じて、リッカート尺度の得点付けを実施する実験を行った。
被験者は、1
回目、2 回目ともに同じ属性と水準から作成された 16 枚のコンジョイント・
による７段階の得点付けを実施する実験を行った。
カードに対して、自分の住宅の窓として、採用したいと思う程度に応じて、リッカート尺度
実験回数と実験時期
図 4 実験回数と実験時図４
期による７段階の得点付けを実施する実験を行った。
実験回数

想定する時間的距離

図 4 実験回数と実験時期

実験実施時期

実施間隔

実験１回目 住宅購入決定の１年前
2022年10月
ー
実験回数
想定する時間的距離 実験実施時期
実施間隔
実験２回目 住宅購入決定の１週間前
2022年11月 １回目から１か月後
実験１回目 住宅購入決定の１年前
2022年10月
ー
実験２回目

住宅購入決定の１週間前

2022年11月 １回目から１か月後

5.2. 被験者の選定
5.2. 被験者の選定
本研究では、被験者は 30 代～50 代の男女とした。「令和３ 図 5 被験者の平均年齢
5.2. 被験者の選定
人数
年齢
図５
被験者の平均年齢
本研究では、被験者は30 代～50 代の男女とし
年度住宅市場動向調査報告書」(国土交通省
住宅局, 2022)に
図
5
被
験
者
の
平
均
年
齢
本研究では、被験者は 30 代～50 代の男女とした。「令和３
男性
11
45.0
た。「令和３年度住宅市場動向調査報告書」
（国土
人
数
年
齢
よると、新築住宅購入者の世帯主平均年齢は44.0 歳であった
女性
7
45.6
年度住宅市場動向調査報告書」(国土交通省 住宅局, 2022)に
男歳
性
11
45.0
交通省
住宅局, 2022）によると、新築住宅購入者
ため、被験者の年齢を限定した。被験者の平均年齢は
45.2
合
計
1
8
4
5.2
よると、新築住宅購入者の世帯主平均年齢は 44.0 歳であった
女
性
7
45.6
7
の世帯主平均年齢は 44.0 歳であったため、被験者
ため、被験者の年齢を限定した。被験者の平均年齢は 45.2 歳
合計
18
45.2
の年齢を限定した。被験者の平均年齢は 45.2 歳で7ある（図５）。

である（図 5）。

5.3. 属性と水準の設定

5.3. 属性と水準の設定
コンジョイント分析において、属性の設定は重態に即しながら、実験の目的に即した水準を設定

コンジョイント分析において、属性の設定は重要な要素である。そのため、属性と水準の要な要素である。そのため、属性と水準の設定にした（図６）。
設定については、現在の住宅の窓のプロモーションの実態に即しながら、実験の目的に即しついては、現在の住宅の窓のプロモーションの実た水準を設定した（図 6）。
図６

図 6 属性と水準
属性と水準
1
属性

断熱性能表現

2

素材

4

環境配慮

3

5

価格

眺望性

属性と水準

1

水準
2

3

熱還流率1.27W/㎡K 熱損失金額換算1,440円
樹脂

アルミ樹脂複合

環境配慮あり環境配慮なし60,000円
39.00%

100,000円

140,000円

44.30%

65.70%

住宅の窓に関する商品属性は、「断熱性能」、「水密性能」、「気密性能」など非常に多㎡k）」と「熱損失金額換算（円）」に表現を変化
住宅の窓に関する商品属性は、「断熱性能」、「水
くの属性が存在するが、その中から実際の住宅販売の場面で必須の項目である「断熱性能」、させた2水準で設定した。
密性能」、「気密性能」など非常に多くの属性が存「素材」、「価格」と、本研究の狙いを反映させるための属性として「環境配慮」、「眺望「熱還流率1.27W/㎡k」と「熱損失金額換算1,440
在するが、その中から実際の住宅販売の場面で必性」の５つを選択した。
円」は、商品の性能としては同じであり、性能の須の項目である「断熱性能」、「素材」、「価格」と、「断熱性能」の水準に関しては、
一般的には「断熱性能」の差を比較するが、本実験では、
表現方法のみを変化させたものである（図７）。
本研究の狙いを反映させるための属性として「環情報の流暢性の差が商品選択に与える影響を検証するため、同じ「断熱性能」の商品を、「熱被験者には、この事実は説明していない。コン
境配慮」、「眺望性」の５つを選択した。
還流率（W/㎡k）」と「熱損失金額換算（円）」に表現を変化させた2 水準で設定した。
ジョイント・カードで示される「断熱性能」の表「断熱性能」の水準に関しては、一般的には「断「熱還流率 1.27W/㎡ k」と「熱損失金額換算 1,440 円」は、商品の性能としては同じであ現だけを見て、どちらの表現を使われている商品
熱性能」の差を比較するが、本実験では、情報のり、性能の表現方法のみを変化させたものである（図7）。被験者には、この事実は説明しを採用したいかを評価させた。
流暢性の差が商品選択に与える影響を検証するたていない。コンジョイント・カードで示される「断熱性能」の表現だけを見て、どちらの表
め、同じ「断熱性能」の商品を、「熱還流率（W/
現を使われている商品を採用したいかを評価させた。
図 7 「断熱性能」の表現方法の違い

12

プロモーショナル・マーケティング研究

窓の「断熱性能」を熱還流率（W/㎡ k）で表現する場合、数値が小さい方の性能が良い。また、「断熱性能」を熱損失金額換算で表現する場

り、性能の表現方法のみを変化させたものである（図 7）。被験者には、この事実は説明していない。コンジョイント・カードで示される「断熱性能」の表現だけを見て、どちらの表
現を使われている商品を採用したいかを評価させた。
図 7 「断熱性能」の表現図７
方法の「断熱性能」の表現方法の違い
違い

窓の「断熱性能」を熱還流率（W/㎡ k）で表現する場合、数値が小さい方の性能が良い。また、「断熱性能」を熱損失金額換算で表現する場
合、金額が小さい方の性能が良い。「熱還流率1.27」と「熱損失金額換算 1,440 円」は、全く同じ「断熱性能」の窓を異なる表現方法で性能を表したものである。
被験者には、性能が同じであることは説明していない。

「素材」の属性については、現在の日本の住宅で採用されている素材は、日本サッシ協会ある。これは、住宅の性能向上や快適性に直接的＆「素材」の属性については、現在の日本の住宅
建築開口部協会日本サッシ協会（2022）によれば、「アルミ・樹脂複合」と「樹脂」の2に貢献する属性ではなく、省エネルギーな住宅がで採用されている素材は、日本サッシ協会＆建
つで9 割以上を占めており、実務的な状況とも合致するためこの2 水準とした。
地球環境に貢献するといった概念よりもより上位
築開口部協会日本サッシ協会（2022）によれば、「ア「価格」についても、実際の販売場面で必須の要素であるため属性に加えた。「価格」のの概念であり、この属性を選択するには高次の解ルミ・樹脂複合」と「樹脂」の２つで９割以上を水準については、実際のサッシメーカーの製品定価を参考に設定した。
占めており、実務的な状況とも合致するためこの 8

釈レベルである必要がある。「環境配慮」につい2 水準とした。

ては、リサイクルされた樹脂「素材」を製品に使「価格」についても、実際の販売場面で必須の用していること。また、消費者が建設した住宅を要素であるため属性に加えた。「価格」の水準に将来において解体する際に、ガラスやアルミ、樹

ついては、実際のサッシメーカーの製品定価を参脂といった「素材」を分別して資源として回収で考に設定した。

きるという商品特徴の有無を「環境配慮あり」「環「価格」は、窓の開閉形式の中でもカタログや境配慮なし」という水準とした。

販促物で掲載されることの多い「縦すべり出し「眺望性」は、窓から見える景色の大きさであ窓」と言われる開閉形式の窓で、製品サイズは幅

り、住宅の性能などとは関係のない副次的な機能

40.5cm、高さ 77.0cm の１本分の定価で評価させである。窓から見える景色の大きさは今この瞬間た。実際の住宅には複数の窓があり、様々な開閉に比較し判断できる具体的な属性であり、「環境形式の窓が採用されるが、開閉形式によって、「断配慮」のような数十年後の将来のリサイクルと熱性能」、「価格」、「眺望性」が大幅に異なり、被いった抽象的な属性ではない。住宅の「断熱性能」

験者の商品選択が複雑化するため、あえて限定しとの直接的な関係もなく目標非関連的ともいえ、た。

解釈レベル理論の低次の解釈レベルで選択される「環境配慮」と「眺望性」の属性を選択した理ことが予測される属性である。

由は、本実験では、時間的距離によって解釈レベ

より具体的な商品の機能を属性として加えるこ

ルが低次、または高次になることによって重視さとも可能ではあるが、窓の機能についてはメー

れる属性の変化について検討を行うため、解釈レ

カー毎の差異もあるため、より一般化できる具体

ベルが低次の時に重視される事が予想される属性

的な属性としても、「眺望性」を選択した。

と、解釈レベルが高次の時に重視される属性のそ同じ製品サイズであっても、製品「素材」や商れぞれを設定する必要があった。

品の設計によってガラス面積は異なる。「眺望性」「環境配慮」は、消費者の建設した住宅の窓が、の水準は、実在する商品を参考に、製品の幅と高リサイクルできることによって時間的距離が遠いさから算出した面積のうち、ガラス面積の割合を将来において、地球環境に貢献するという属性で「眺望性」を表す水準として設定した（図８）。

購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響

13

した。
同じ製品サイズであっても、製品「素材」や商品の設計によってガラス面積は異なる。
「眺望性」の水準は、実在する商品を参考に、製品の幅と高さから算出した面積のうち、ガラス
面積の割合を「眺望性」を表す水準として設定した（図 8）。
図８
図 8 「眺望性」の水準の表現
方法「眺望性」の水準の表現方法
製品サイズ・面積

ガラス面積・面積比率

製品幅（cm）

40.5

ガラス幅（cm）

製品面積㎠

31.2

ガラス面積（㎠）製品高さ（cm）

77.0

水準１

30.3

ガラス高さ（cm）

67.7

眺望性（ガラス面積比率）

20.5

65.7%

水準２

22.5

水準３

61.4

13.8

44.3%

20.8
58.4

12.1

39.0%

「眺望性」（ガラス面積比率）＝ガラス面積÷製品面積

5.4. 属性と水準の被験者への提示と回答方法設定した属性と水準を用いると 72 の製品プロファイルが作成可能であるが、被験者の選ファイルを作成し（図９）、そのプロファイルに品知識を均質にするために、商品属性と水準が示す意味についての説明を実物のサンプルな
5.4.択負担を軽減するため、直交配置によって属性と水準の被験者への提示と回答方
16 の製品プロファイルを作成し（図 9）、その基づいてコンジョイント・カードを作成した（図どを使用した（図11,図 12）。
法
プロファイルに基づいてコンジョイント・カードを作成した（図10）。コンジョイント・10）。コンジョイント・カードには、各プロファ
提示するサンプルについては、実在するメーカーのサンプルを使用したが企業名、商品ブ
カードには、各プロファイルの属性と水準を記載し、「素材」と「眺望性」は視覚的に判断設定した属性と水準を用いると 72 の製品プロ
イルの属性と水準を記載し、「素材」と「眺望性」
品知識を均質にするために、商品属性と水準が示す意味についての説明を実物のサンプルなできるように画像を掲載した。
図 9 直交配置によって作成したプロファイルは視覚的に判断できるように画像を掲載した。
ファイルが作成可能であるが、被験者の選択負担
図 10 コンジョイント・カード
どを使用した（図11,図 12）。
カード番号
断熱性能
価格
環境配慮
素材
眺望性
住宅の窓は、一般的な商品ではなく、被験者の商品知識も乏しい。そのため、被験者の商を軽減するため、直交配置によって16の製品プロ1
熱還流率1.27W/㎡K
60,000円 環境配慮あり アルミ・樹脂複合
44.3%
提示するサンプルについては、実在するメーカーのサンプルを使用したが企業名、商品ブ
23

熱損失金額換算1,440円

60,000円 環境配慮なし

樹脂

熱還流率1.27W/㎡K

100,000円 環境配慮なし アルミ・樹脂複合

熱損失金額換算1,440円
断熱還流率1.27W/㎡K
熱性能
価格60,000円 環境配慮あり
樹脂
環境配慮
素 アルミ・樹脂複合材
眺望性60,000円
環境配慮なし4
熱還流率1.27W/㎡K
140,000円 環境配慮なし
図９
図 9直交配置によって作成したプロファイル
直交配
置によって作成したプロファ樹脂
イル
カード番号
1
2
3
4

5

6
熱還流率1.27W/㎡K
60,000円140,000円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合44.3%
7
熱還流率1.27W/㎡K
環境配慮ありアルミ・樹脂複合
熱損失金額換算1,440円
60,000円100,000円
環境配慮なし樹脂
44.3%
8
熱損失金額換算1,440円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合
熱還流率1.27W/㎡K
100,000円 60,000円
環境配慮なしアルミ・樹脂複合9
熱還流率1.27W/㎡K
環境配慮なし樹脂 39.0%5

熱還流率1.27W/㎡K
140,000円 60,000円
環境配慮なし樹脂
65.7%
10
熱損失金額換算1,440円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合
熱損失金額換算1,440円
60,000円 60,000円
環境配慮あり樹脂
11
熱還流率1.27W/㎡K
環境配慮あり樹脂 65.7%

7

39.0%

6
8
9

10

熱還流率1.27W/㎡K
60,000円100,000円
環境配慮なしアルミ・樹脂複合12
熱損失金額換算1,440円
環境配慮なし樹脂
熱還流率1.27W/㎡K
140,000円140,000円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合13
熱損失金額換算1,440円
環境配慮あり樹脂

65.7%

熱損失金額換算1,440円
100,000円100,000円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合14
熱還流率1.27W/㎡K
環境配慮あり樹脂 65.7%
熱還流率1.27W/㎡K
60,000円140,000円
環境配慮なし樹脂
39.0%
15
熱損失金額換算1,440円
環境配慮なしアルミ・樹脂複合11

熱損失金額換算1,440円
60,000円 60,000円
環境配慮ありアルミ・樹脂複合39.0%
16
熱損失金額換算1,440円
環境配慮なしアルミ・樹脂複合
熱還流率1.27W/㎡K
60,000円 環境配慮あり
樹脂
39.0%

13

熱損失金額換算1,440円

12
14
15

熱損失金額換算1,440円

100,000円 環境配慮なし

樹脂

39.0%

熱還流率1.27W/㎡K

100,000円 環境配慮あり

樹脂

44.3%

熱損失金額換算1,440円

140,000円 環境配慮あり

樹脂

140,000円 環境配慮なし アルミ・樹脂複合

9

44.3%
39.0%
65.7%
65.7%

図10
図 1コンジョイント・カード
0 コンジョイント・カード

65.7%
39.0%
65.7%
39.0%
39.0%
39.0%
39.0%
39.0%
44.3%
44.3%
39.0%

39.0%

属性と水準を記載。「素材」と「眺望性」は視覚的に判断できるように画像を掲載

44.3%

16
熱損失金額換算1,440円 POP
60,000円などは、被験者には見えないようにすることで、被験者に提示する属
環境配慮なし アルミ・樹脂複合
39.0%
ランド、商品説明
属性と水準を記載。「素材」と「眺望性」は視覚的に判断できるように画像を掲載
性と水準以外の要素が影響を与えることのないように配慮した。
被験者に対する商品属性と水準に関する説明は対面形式で行った。これは、通常の住宅購についての説明を実物のサンプルなどを使用した住宅の窓は、一般的な商品ではなく、被験者のランド、商品説明
POP などは、被験者には見えないようにすることで、被験者に提示する属入を検討する場合に、住宅会社から説明を受ける場合と同じ状況を想定し、対面形式とした。
（図11,
図12）
。
商品知識も乏しい。そのため、被験者の商品知識性と水準以外の要素が影響を与えることのないように配慮した。
また、商品の属性の説明については、説明資料を作成し、同じ文章で説明することで、説を均質にするために、商品属性と水準が示す意味
被験者に対する商品属性と水準に関する説明は対面形式で行った。これは、通常の住宅購明の内容や説明者の話し方などの影響が出ないように配慮した。
入を検討する場合に、住宅会社から説明を受ける場合と同じ状況を想定し、対面形式とした。
製品「素材」説明用サンプル
図 11 製品「素材」説図11
明用サン
プル
また、商品の属性の説明については、説明資料を作成し、同じ文章で説明することで、説「素材」の違いについてはサンプルを用いて説明
明の内容や説明者の話し方などの影響が出ないように配慮した。
樹脂サッシ

アルミ・樹脂サッシ複合サッシ

図 11 製品「素材」説明用サンプル「素材」の違いについてはサンプルを用いて説明

樹脂サッシ

アルミ・樹脂サッシ複合サッシ
断面

正面

正面

図 12 「眺望性」比較 原寸大サンプル
断面
正面 「眺望性」65.7％「眺望性」44.3％

正面「眺望性」39.0％断面

図 12 「眺望性」比較 原寸大サンプル
14

プロモーショナル・マーケティング研究「眺望性」65.7％「眺望性」44.3％「眺望性」39.0％

断面

正面

断面

正面

断面

図 12 「眺望性」比較 原「眺望性」比較原寸大サンプル
寸大サンプル
図12「眺望性」65.7％「眺望性」44.3％「眺望性」39.0％「眺望性」の水準を原寸大サンプルで提示した。メーカーロゴなどはマスキングテープで消している。

提示するサンプルについては、実在するメー 10カーのサンプルを使用したが企業名、商品ブラン

5.6. 操作条件

ド、商品説明 POP などは、被験者には見えない「住宅購入の１年前」と「住宅購入の１週間前」

ようにすることで、被験者に提示する属性と水準という条件提示による心理的距離の操作以外に、以外の要素が影響を与えることのないように配慮

被験者が「購入の１年前」または、「購入１週間前」した。

に近い解釈レベルとなった状態で商品購入評価さ被験者に対する商品属性と水準に関する説明はせる方法を取った。

対面形式で行った。これは、通常の住宅購入を検その解釈レベルの操作方法については、討する場合に、住宅会社から説明を受ける場合とFreitas, Gollwitzer and Trope（2004）が開発し同じ状況を想定し、対面形式とした。

たものを利用した。この操作法の主な内容は，高また、商品の属性の説明については、説明資料

次の解釈レベルでは「なぜ（why）」を繰り返しを作成し、同じ文章で説明することで、説明の内考えるタスクに被験者が回答することで段々と高容や説明者の話し方などの影響が出ないように配い解釈レベルへと変化していくとされる。低次の慮した。

解釈レベルでは「どうやって（how）」を繰り返し考えるタスクに被験者が回答することで段々と低い解釈レベルへと変化していくとされる。

5.5. 商品評価の回答方法
被験者は、属性と水準についての事前説明の知識を基に、コンジョイント・カードで示されたプ
ロファイルを判断基準として、商品評価を行っ

5.6.1. 購入１年前の解釈レベルの操作（高次解釈レベルへの操作方法）

た。商品評価の回答方法は、被験者が建築する注

被験者に住宅購入の１年前であることを示した

文住宅に採用したいと思えるものを７点とし、採うえで（図 13）、実際の１年前の解釈レベルに近用したくないものを１点として評価するリッカー

づけるために、Freitas et al.（2004）が開発した

ト尺度の７件法で評価させた。また、同じ評価点

解釈レベルの操作法を使用した（図 18）。「なぜのものが複数あっても構わないことも提示した。

（why）」を繰り返し考えるタスクに回答することによって解釈レベルを高次にする解釈レベルの操作方法である。（図14）

購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響

15ル解釈では「どうやって（how）」を繰り返し考えるタスクに被験者が回答することで解釈では「どうやって（how）」を繰り返し考えるタスクに被験者が回答することで低レベル解釈へと変化していくとされる。
レベル解釈へと変化していくとされる。

購入 1 年前の解釈レベルの操作（高次解釈レベルへの操作方法）
入 1 年前の解釈レ年前であることを示
ベルの操作（高次解釈レベルへの操作方法）
者に住宅購入の1
図図1313 被被験者に示した住宅購入１年前の状況
験者に示した住宅購入 1 年前の状況に住宅購入の1年前であることを示えで（図13）、実際の1 年前の解釈図 13 被験者に示した住宅購入 1 年前の状況で（図 13）、実際の 1 年前の解釈に近づけるために、Freitas
et al.
近づけるために、Freitas
etal.
）が開発した解釈レベルの操作法を使が開発した解釈レベルの操作法を使（図 18）。「なぜ（why）」を繰り返
図 18）。「なぜ（why）」を繰り返るタスクに回答することによって解タスクに回答することによって解
ルを高次にする解釈レベルの操作方法
図 14 高次の解釈レベルへの操作を高次にする解釈レベルの操作方法
。（図
14）
図14
図 14 高次の解高次の解釈レベルへの操作
釈レベルへの操作（図 114）
入の年前」という心理的距離は、解の 1 年前」という心理的距離は、解ルの操作を行わなくても、十分に心理↑ Why？（なぜ？）の操作を行わなくても、十分に心理
Why？（なぜ？）↑が遠いとも考えられるが、住宅購入経
遠いとも考えられるが、住宅購入経今後数年のうちに住宅購入を検討する↑ Why？（なぜ？）後数年のうちに住宅購入を検討するも含まれているため、被験者全員を等↑ Why？（なぜ？）含まれているため、被験者全員を等理的距離とするために、解釈レベルを的距離とするために、解釈レベルを↑ Why？（なぜ？）する操作を行った。
Why？（なぜ？）↑る操作を行った。

↑ Why？（なぜ？）Why？（なぜ？）↑あなたが建築する住宅とって必要な窓を購入する
あなたが建築する住宅とって必要な窓を購入する「購入の１年前」という心理的距離は、解釈レ
ベルの操作を行わなくても、十分に心理的距離が遠いとも考えられるが、住宅購入経験者や今後数

5.6.2. 購入直前の解釈レベルの操作（低次
解釈レベルへの操作方法）

年のうちに住宅購入を検討する被験者も含まれて
11

被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約のいるため、被験者全員を等しい心理的距離とする

１週間前）であることを示したうえで（図 15）、

ために、解釈レベルを高次にする操作を行った。

実際の購入直前の解釈レベルに近づけるために、

11

Freitas et al.（2004）、竹内・星野（2015, 2017）を参考にして、マインドセットの操作のためのタ

購入直前の解釈レベルの操作（低次解釈レベルへの操作方法） スクを住宅の窓に置き換えて作成し、商品選択前に実施した。
者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の 1 週間前）であることを示したうえで（図実際の購入直前の解釈レベルに近づけに、Freitas et al.（2004）、竹内・ 図15
図 15 被験者に示した住宅購入１週間前の状況
被験者に示した住宅購入 1 週間前の状況
015,2017）を参考にして、マインドセ
操作のためのタスクを住宅の窓に置て作成し、商品選択前に実施した。
のように（How）」を繰り返し考えるタ
回答することによって解釈レベルをする解釈レベルの操作方法である（図 16）。
「購入の１週間前」という条件設定をするだけ「どのように（How）」を繰り返し考えるタス
入の 1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解ではなく、解釈レベルを操作し、低次の解釈レベクに回答することによって解釈レベルを低次にす
ルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
る解釈レベルの操作方法である（図16）。

図 16 低次の解釈レベルにする操作
16

プロモーショナル・マーケティング研究

ルにすることによって、実際の購入場面に近い状

被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1 週間前）であることを示したうえで（図るために、Freitas et16）。
al.（2004）、竹内・
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
低次にする解釈レベルの操作方法である（図「どのように（How）」を繰り返し考えるタ15）、
実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
星野（2015,2017）を参考にして、マインド
宅購入契約の1作入週間前）であることを示したうえで（図ベルに近づけ週間前）であることを示したうえで（図1ル週間前）であることを示したうえで（図レベ被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の
ル
方直
法
）の
実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
星野（2015,2017）を参考にして、
マインドセ
6.の
.22.操
.15）、
購
入
直
前
の解
解釈
釈レ
レベ
ベル
ルの
の操
操作
作（
（低
低次
次解
解釈
釈1レ
レ
ベ
ル
への
の
操
作
方法
法）
）
55..へ
6被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の
購
前
ベ
へ
作
方
「どのように（How）」を繰り返し考えるタ「購入の1操週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベル
スクに回答することによって解釈レベルを
5.者
65.に
購
入
直
前
の
解
釈
レ
ベ
ル
の
操
作
（
次
解
釈
レ
ベ
ル
へ
の
操
作
方
）
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に
に近づけ
図
1作
51へ
被
験
者
に
示
し
た
住
宅
購
入
1作
週
間
前
の
状
況
5.るために、Freitas
6実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
.2.図
購入
解
釈
レ
ベ
ル
の
操
作
（
低
次
解
釈
ベ
ル
の
操
作
方
法
）
04）、竹内・
15）、実際の購入直前の解釈レベルに近づけの15）、
1 週間前）であることを示したうえで（図
15直前
被の
験
示
た
住
宅
購
入
1解
週
間
前
の
状
況
.26.et.et
2し.al.（2004）、竹内・
購
入
直
前
の
釈
レ
ベ
の
操
（
低
次
解
釈
レ
ベ
ル
へ
の
操
方
法
）
るために、Freitasal.（2004）、竹内・ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置
図
5低
被
験
者
に
示
し
た
住
宅
購
入
1法
週
間
前
の
状
況
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1レ週間前）であることを示したうえで（図
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1ル週間前）であることを示したうえで（図スクに回答することによって解釈レベルを釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1宅週間前）であることを示したうえで（図を参考にして、購マインドセ
入直
前の星野
解
釈
ベ
操al.（2004）、竹内・
作
（
低住
次宅
解購
釈
レ1ベ
ル
へ
操
作
、竹内・
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1）週間前）であることを示したうえで（図、るために、Freitas
るために、Freitas
etにetal.（2004）、竹内・
図1（2015,2017）
5レ
被ル
験の
者
示
し
た
入
週マインドセ間
前のの状1図
況
図低次にする解釈レベルの操作方法である（図
5方
1被
5法験
被
者
験
に者
示に
し示
たし
住た
宅住
購
入
入
週1間週
前間
の前
状の
況状況16）。
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1購1き換えて作成し、商品選択前に実施した。
週間前）であることを示したうえで（図星野（2015,2017）を参考にして、
マインドセ
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
15）、実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
15）、実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
図
1
6
低
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操作
「購入の
115）、
週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解15）、実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
レ
ベ1ル
の被
操
作
低
レ
ベ
ル
へ
の
操
作
方
法
）
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置（How）」を繰り返し考える
5ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置.（
6に.実際の購入直前の解釈レベルに近づけ
2示
.次
購
入釈
直
前
の
解
レ
ベ
ル
の
操
作（低次図
解釈
ベ
ル
へに
の示
操し
作た
方
法
）
者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1況週間前）であることを示したうえで（図
インドセ
15）、
住宅の窓に置星野（2015,2017）（2015,2017）を参考にして、を参考にして、
マインドセ
マインドセ
図星野
5るために、Freitas
験
者
し解
た
住
宅
購
入
1釈
週
間
前
の
状
実際の購入直前の解釈レベルに近づけ「どのように（How）るために、Freitasetal.（2004）、竹内・
etal.（2004）、竹内・
図
被験
者
に
示
し
た
住
宅
購入
入「どのように
週間
間前
前
の状
状況
況」を繰り返し考えるタ「購入の1験週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベル
1155レ被
者
住
宅
購
11 週
の
態での商品選択を行えるようにした。
実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
るために、Freitasetal.（2004）、竹内・
操ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置作（
低るために、Freitas
次
解被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の釈釈レベルにすることによって、
レベルへ
の
操
作方
法） マインドセ
契約直前（住宅購入契約の1るために、Freitas週間前）であることを示したうえで（図き換えて作成し、商品選択前に実施した。
図
1た
5住
験
者
に
示
し
た
住
宅
購
入
週1間
前
の
状
況
実際の購入直前の解釈レベルに近づけの窓に置
etal.（2004）、竹内・実施した。
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置図 151 週間前）であることを示したうえで（図被験者に示し宅実際の購入場面に近い状態での商品選択
購
入
1者
週
間
前
の
状
況
et
al.（2004）、竹内・
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
図
1スクに回答することによって解釈レベル
5被
被
験
に
示
し
た
住
宅
購1入
週
間
前
の
状況
スクに回答することによって解釈レベルを星野（2015,2017）を参考にして、
マインドセ
星野（2015,2017）を参考にして、釈レベルにすることによって、
星野（2015,2017）を参考にして、
マインドセ（住宅購入契約の1 週間前）であることを示したうえで（図の解釈レベルに近づけ「どのように（How）」を繰り返し考えるタ15）、
実際の購入直前の解釈レベルに近づけに、Freitasetal.（2004）、竹内・した。
星野（2015,2017）を参考にして、返し考えるタ
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
1釈
5図16
被
験
者
に
示
し
た
住宅購入 1 週間
前の低次にする解釈レベルの操作方法である（状況
星野を参考にして、
マインドセ「どのように（How）低次にする解釈レベルの操作方法である（図1
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置図 （2015,2017）16」を繰り返し考えるタ
低次図のマインドセ
解
レ
ベ
ル
に
す
る
操
作
低次の解釈レベルにする操作
図
1
6
低
次
の
解
釈
レ解
ベ釈
ルレ
にベ
すル
るへ
操の
作操作方法）
5
.
6
.
2
.
購
入
直
前
の
解
釈
レ
ベ
ル
の
操
作
（
低
次
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置
ベルに近づけal.（2004）、竹内・スクに回答することによって解釈レベルを「購入の1週間前」という条件設定をするために、Freitasetal.（2004）、竹内・
015,2017）
を参考にして、
マインドセ
考えるタ
図
1
5
被
験
者
に
示
し
た
住
宅
購
入
1
週
間
前
の
状
況
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置
解釈レベルを「どのように「どのように
（How）
（How）
」
を繰り返し考えるタ」を繰り返し考えるタ
図
1
5
被
験
者
に
示
し
た
住
宅
購
入
1
週
間
前
の
状
況
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置
スクに回答することによって解釈レベルを「購入の 1 週間前」という条件設定をするだ
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
被験者に住宅購入の契約直前（住宅購入契約の1 週間前）であることを示したうき換えて作成し、商品選択前に実施した。
04）、竹内・考にして、マインドセ低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
釈レベルにすることによって、実際の購入
星野（2015,2017）を参考にして、操作のためのタスクを住宅の窓に置図 1（How）
5（How）
被験」
者に示した住宅購マインドセ
入 1 週間前の状況
レベルをき換えて作成し、商品選択前に実施した。
法である（図16）。
スクに回答することによって解釈レベルをスクに回答することによって解釈レベルをき換えて作成し、商品選択前に実施した。
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面「どのように」を繰り返し考えるタ「どのようにを繰り返し考えるタ15）、
実際の購入直前の解釈レベルに近づけ「どのように（How）」を繰り返し考えるタて、
マインドセ
スクを住宅の窓に置「購入の週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置て作成し、商品選択前に実施した。
ある（図
16）。
「どのように」を繰り返し考えるタ
件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解低次にする解釈レベルの操作方法である（図低次にする解釈レベルの操作方法である（図
16）。
16）。
「どのように（How）」を繰り返し考えるタ「購入の11（How）週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解スクに回答することによって解釈レベルをスクに回答することによって解釈レベルを
6の
低
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
図 16図低1次
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操
作
るために、Freitas
スクに回答することによって解釈レベルを住宅の窓に置
選択前に実施した。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
のように
（How）
を繰り返し考えるタ
定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解スクに回答することによって解釈レベルを実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
「購入の
「購入の
1」
週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解
1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解
6）。
スクに回答することによって解釈レベルを釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。 et al.（2004）、竹内・ 図 15 被験者に示した住宅購入 1 週間
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
星野（2015,2017）を参考にして、
マインドセ
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
に実施した。
」
を繰り返し考えるタ「どのように（How）」を繰り返し考えるタ
回答することによって解釈レベルをの購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
釈レベルにすることによって、釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
けではなく、解釈レベルを操作し、低次の解低次にする解釈レベルの操作方法である（図
16）。
「購入の
週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解
「購入の
図
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操
作
レベルにす
る操作 11 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解
図1616低
低
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操
作
ットの操作のためのタスクを住宅の窓に置「購入の1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解返し考えるタ
よって解釈レベルをスクに回答することによって解釈レベルをする解釈レベルの操作方法である（図
16）。
「購入の
1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解に近い状態での商品選択を行えるようにした。
「購入の1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
にする
操作
図 1図
6 低
16次低
の次
解の
釈解
レ釈
ベレ
ルベ
にル
すに
るす
操る
作操作
き換えて作成し、商品選択前に実施した。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
解釈レベルをの操作方法である（図16）。
低次にする解釈レベルの操作方法である（図16）。
入の1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
図 1166 低
低次
次の
の解
解釈
釈レ
レベ
ベル
ルに
にす
する
る操
操作
作
図
「どのように（How）」を繰り返し考えるタ方法である（図16）。 1実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解「購入の週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解ルにすることによって、
16ル1低
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操
作
図 16 低次の解釈図
レベ
に
る
操
作
図
6す
低
次
の
解
釈
レ
ベ
ル
に
す
る
操作
スクに回答することによって解釈レベルを件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、低次の解よって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
図 16 低次の解釈レベルにする操作
低次にする解釈レベルの操作方法である（図 16）。
、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるようにした。
次の解釈レベルにする操作 図 16 低次の解釈レベルにする操作「購入の 1 週間前」という条件設定をするだけではなく、解釈レベルを操作し、レベルにする操作
釈レベルにすることによって、実際の購入場面に近い状態での商品選択を行えるよ
数・正規分布によって行う。ここでｒ値は、個人差を表すパラ6. 部分効用
𝒊𝒊 の測定図 16 低次の解釈レベルにする操作仮定する（久保拓哉 2021）。推定方法は最尤法による。
6.1. 分析手法
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽0 + 𝛽𝛽1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽4 𝑥𝑥𝑖𝑖4 + 𝛽𝛽5 𝑥𝑥𝑖𝑖5 + ｒ
直交配置した16のプロファイルのコンジョイント・カードについて
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
6. 部分効用値の測定
ただし、6. 部分効用値の測定
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18 名の評価点
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 ：被験者 i の製品プロファイル（選択肢）ｊに対す
6.1. 分析手法
6各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
.1. 分析手法
𝑥𝑥1 ：断熱性能表現(熱還流率 1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘 = 0, 熱損失
直交配置した 16 のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で（3）式の線形予測子とリンク関数・正規分布に
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用が最も高いものが選直交配置した16のプロファイルのコンジョイント・カードについて
6.1. 分析手法
𝑥𝑥2 ：価格(¥140,000
円 （𝑈𝑈= 0,𝑖𝑖𝑖𝑖 ）￥100,000
￥1
61,
.分部
分
6. =
部
効
用
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータで正規よって行う。ここで 𝒊𝒊 は、個人差を表すパラ18 名の評価点
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者
𝑖𝑖1 = 1)𝑥𝑥3 ：環境配慮(環境配慮なし = 0, 環境配慮あり
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
直交配置した16のプロファイルのコンジョイン
仮定する（久保拓哉.𝑈𝑈1𝑗𝑗𝑗𝑗
.手
分法
析手ｒ
法
𝑈𝑈𝑖𝑖1 メータで正規に従っていると仮定する（久保拓哉> 𝑈𝑈𝑖𝑖22021）。推定方法は最尤法による。
> ・・・
数・正規分布によって行う。ここで数・正規分布によって行う。ここで数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータ
は、個人差を表すパラメータ
は、個人差を表すパラメー.1.>6分
析
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊 アルミ・樹脂複合 = 1）
𝑥𝑥46：素材（樹脂
= 0,ｒ
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
6. 部分効用
値
の
測
定
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、被験
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽𝑖𝑖𝑖𝑖2021）𝑥𝑥𝑖𝑖2+直交配置した
𝛽𝛽3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 ｊ+ に対する総効用（𝑈𝑈
𝛽𝛽16
+
𝑥𝑥𝑖𝑖5
+ ｒ𝑖𝑖 ）は（2）
ト・カードについて、リッカート尺度で被験者が16𝛽𝛽のプロファイルのコン
0 + 𝛽𝛽。推定方法は最尤法による。
1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2021）。推定方法は最尤法による。
24 𝑥𝑥𝑖𝑖45）
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータで正規に従っていると仮定する（久保拓哉
仮定する（久保拓哉
仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
2021）。推定方法は最尤法による。
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
直交配置したのプロファイルのコンジョ
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈が最も高いものが選𝑖𝑖𝑖𝑖 65.70%
𝑥𝑥：眺望性(
39.00%=
0,= 1,
𝑖𝑖𝑖𝑖44.30%
𝒊𝒊
5
部分効用値評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18の者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
測定
6. 6部
.分
部効
分用
効ただし、
値
用の
値測
の定
測𝑈𝑈定= 𝑦𝑦 + 𝜀𝜀が選択される（1式）。
𝑖𝑖1
66..11..仮定する（久保拓哉
分
析
手
法
𝑦𝑦
𝑦𝑦
𝑦𝑦
=
=
=
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
+
+
+
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑥𝑥
+
+
+
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑥𝑥
+
+
+
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑥𝑥
+
+
+
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑥𝑥
+
+
+
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝛽𝛽
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑥𝑥
+
+ｒ
ｒ
ｒ
被験者が評価した尺度を７段階の評価点と
=
+
+
+
+
+
2021）。推定方法は最尤法による。
数・正規分布によって行う。ここでは、個人差を表すパラメータ𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽被験者が評価した尺度を７段階の評価点として者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
分析手法
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
000
111 𝑖𝑖1
𝑖𝑖1
𝑖𝑖1
222 𝑖𝑖2
𝑖𝑖2
𝑖𝑖2 ｒ𝒊𝒊333
𝑖𝑖3
𝑖𝑖3
𝑖𝑖3
444 𝑖𝑖4
𝑖𝑖4
𝑖𝑖4
555 𝑖𝑖5𝑖𝑖5
𝑖𝑖5 +
𝑖𝑖1𝑖𝑖𝑖𝑖が選択
𝑖𝑖
0 ～β₅：部分効用(固定効果)𝒊𝒊
用値の測定 直交配置した
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
𝑈𝑈
>
𝑈𝑈
>
・・・
>
𝑈𝑈
（1）
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
𝑦𝑦
：被験者
i
の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７
𝑖𝑖1
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
名の評価点を被説明変数として各属性の部分効用
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖16=のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝛽𝛽のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で
𝛽𝛽4𝑈𝑈
𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖
+ 𝛽𝛽
+
（3）
ただし、
ただし、
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデ（3）イルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝑖𝑖𝑖𝑖
6.16..1分
.析
分
手
析
法
手法
𝑈𝑈5𝑖𝑖2𝑥𝑥𝑖𝑖5
>+
・・・
>
𝑈𝑈
𝑟𝑟ｒ
：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータ
直交配置した16
0 + 𝛽𝛽1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽3 𝑥𝑥仮定する（久保拓哉
𝑖𝑖3 +ただし、𝑖𝑖4 >各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルに
𝑖𝑖1
𝑗𝑗𝑗𝑗
𝑖𝑖 2021）。推定方法は最尤法による。
𝑖𝑖 測定
𝒊𝒊
部
分
効
用
値
の
6. 部分確定効用（𝑦𝑦
効ｊ
用に対する総効用（𝑈𝑈
値6の
測
定
.個人差
部
分
効
用
値
の
測
定
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル）は（2）式となる。
𝑥𝑥.16：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘= 0,𝑖𝑖4熱損失金額換算）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対値を一般化線形混合モデルによって推定する。
𝑖𝑖𝑖𝑖
ただし、
𝑦𝑦
𝑦𝑦
𝑦𝑦
：被験者
：被験者
：被験者
i
i
i
の製品プロファイル（選択肢）の製品プロファイル（選択肢）の製品プロファイル（選択肢）
ｊ
ｊ
ｊ
に対する評
に対する評
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓ
コンジョイント分析では、
選択肢の総効ただし、𝑖𝑖𝑖𝑖
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数としてのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度での評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として直交配置した
直交配置した16のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で16のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で
𝑦𝑦
=
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+選択肢の総効用
𝛽𝛽55𝑥𝑥𝑖𝑖5+に対する評価
ｒ𝑖𝑖𝑖𝑖 1,440仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
数・正規分布によって行う。ここでｒ𝑖𝑖
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）コンジョイント分析では、
（𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1
𝑖𝑖1
2
𝑖𝑖2
3
𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽44𝑥𝑥𝑖𝑖4
𝑖𝑖5
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として
分析
析手
手法
法
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1 𝑖𝑖1
2 𝑖𝑖2
3 𝒊𝒊 は、個人差を表すパラメータ𝑖𝑖3
66..11.. 分
𝑖𝑖𝑖𝑖
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
𝑈𝑈
=
𝑦𝑦
+
𝜀𝜀
（2）
𝑥𝑥
：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000=
1,￥140,000
円
=
2)
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線
𝑟𝑟+
2個人のョ名の評価点を被説明変数として
イ
分
析
で
は
、
用
𝑥𝑥𝑥𝑥11：被験者：断熱性能表現(熱還流率：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
=
=に
0,
0,
0,熱損失金額換
熱損失金額換
熱損失金額換者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合
𝑦𝑦
i の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７段階の評価）
𝑦𝑦𝑥𝑥
𝜀𝜀は個人間で相互に独立した確率変数とした。
6のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で.ン
16𝑖𝑖𝑖𝑖.ト
𝑖𝑖：断熱性能表現(熱還流率𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖名の評価点を被説明変数として=
𝛽𝛽+
𝛽𝛽2021）。推定方法は最尤法による。
𝑥𝑥𝑖𝑖4 + =𝛽𝛽
価点として、被験者
18
形混合モデルによって推定する。
1
ただし、
6.各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
1各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
. 分コ析ン手ジ
法
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者
18𝑈𝑈
名の評価点を被説明変数として18=
イント・カードについて、リッカート尺度で仮定する（久保拓哉
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最
.：被験者
1分
.析
分手
析法
手
法選 択 肢 の 総 効
0
1 𝑥𝑥の製品プロファイル（選択肢）𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽
3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽45 𝑥𝑥𝑖𝑖5 + ｒ𝑖𝑖
直交配置した16
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータ
直交配置した𝒊𝒊𝒊𝒊は、個人差を表すパラメータ数・正規分布によって行う。ここで
ｒ
6.コンジョイント分析では、部ここで、𝑦𝑦
分効16用のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で値𝑖𝑖𝑖𝑖𝑥𝑥の
測
定
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
𝑥𝑥：環境配慮(環境配慮なし=
0,
環境配慮あり=1)（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝒊𝒊𝑥𝑥=
3 𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑈𝑈
> 1)
𝑈𝑈
>
・・・
>
𝑥𝑥
𝑥𝑥𝑥𝑥2：被験者：価格(¥140,000：価格(¥140,000：価格(¥140,000
円
円
円>=
=
=
0,
0,
0,
￥100,000￥100,000￥100,000
=
=𝑥𝑥ｊ
1,
1,
1, 𝑈𝑈
￥140,00￥140,00
対する評価（１～７段階の評価）
1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘0,
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、（）が最も高いものが選択されるため、被験者
16 16のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝑈𝑈3𝑖𝑖1・・・> 𝛽𝛽𝑈𝑈=
𝑖𝑖2
22熱損失金額換算
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖
択肢の総効用（𝑈𝑈が最も高いものが選択されるため、
被験
ただし、
𝑦𝑦=
=
𝛽𝛽
+ 𝛽𝛽21,440
𝑥𝑥𝑈𝑈𝑖𝑖2
𝛽𝛽円
+
𝛽𝛽被験
𝑥𝑥
+𝑗𝑗𝑗𝑗￥140,000ｒ分析
手被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者
法
合モデルによって推定する。
1 ：断熱性能表現(熱還流率
直交配置した16直交配置したのプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝑖𝑖𝑖𝑖
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
𝑖𝑖𝑖𝑖
、被験者
18
名の評価点を被説明変数としてコンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
直交配置したのプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝑖𝑖1 +
𝑖𝑖2𝑖𝑖3>𝑖𝑖𝑖𝑖 ）𝑖𝑖𝑖𝑖
0 + 𝛽𝛽2021）。推定方法は最尤法による。
1 𝑥𝑥i𝑖𝑖1の製品プロファイル（選択肢）
4被験
𝑖𝑖4 +
5𝑗𝑗𝑗𝑗
𝑖𝑖5に対する評価
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として仮定する（久保拓哉
18
名の評価点を被説明変数として数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメ𝑖𝑖
1r2i𝒊𝒊ｒ数・正規分布によって行う。ここでは、個人差を表すパラ仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和
6
.
部
分
効
用
値
の
測
定
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータで正規に従っていると𝑥𝑥：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合=
1）𝑖𝑖𝑖𝑖
4 𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対
𝒊𝒊
𝑥𝑥
𝑥𝑥𝑥𝑥1,：環境配慮(環境配慮なし：環境配慮(環境配慮なし：環境配慮(環境配慮なし
=
=
=式）。
0,
0,
0,2)
環境配慮あり環境配慮あり環境配慮あり
=
=
=ｊ
1)
1)
1)
𝒊𝒊ただし、(𝑟𝑟|𝑠𝑠)
𝑥𝑥被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者：価格(¥140,000
円 =（𝑈𝑈
0,￥100,000=￥140,000円=
2)
確定効用（𝑦𝑦ｐ=exp(−
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
ｊに
𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
0,
熱損失金額換算者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1式）。
33：被験者
3
価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1式）。
が、製品プロファイルを評価する場合、最も𝑦𝑦iの製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として2：断熱性能表現（熱還流率1.27
=0,熱
の総効用
（𝑈𝑈
）
が最も高いものが選択されるため、被験コンジョイント分析では、
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、）が最も高いものが選択されるため、
被験
被験𝑖𝑖
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
に対す
1
配置した
16
のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1
6
.
1
.
分
析
手
法
12
𝑖𝑖1
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数としてよって推定する。
𝑖𝑖1
2
1
𝑖𝑖𝑖𝑖
18
名の評価点を被説明変数として
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑦𝑦
=
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
ｒ
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1
𝑖𝑖1
2
𝑖𝑖2
3
𝑖𝑖3
4
𝑖𝑖4
5
𝑖𝑖5
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s 𝛽𝛽 4𝑥𝑥 𝑖𝑖4 + 𝛽𝛽 5𝑥𝑥 𝑖𝑖5 + ｒ 𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽𝑖𝑖11𝑥𝑥 𝑖𝑖1 +2𝑥𝑥 𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽 3𝑥𝑥 𝑖𝑖3 +仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑦𝑦𝛽𝛽として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑥𝑥：眺望性(39.00%=
0,44.30%=
1,65.70%
=
2)
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1
𝑖𝑖1
2
𝑖𝑖2
3
𝑖𝑖3
4
𝑖𝑖4
5
𝑖𝑖5
5 損失金額換算1,440円=1）
𝑥𝑥𝑥𝑥：価格(¥140,000：素材（樹脂：素材（樹脂：素材（樹脂
=
=
=𝑈𝑈
0,
0,
0,
アルミ・樹脂複合
アルミ・樹脂複合
アルミ・樹脂複合
=
=1,ｊ
1）
1）
1）
𝑖𝑖
𝑈𝑈0,
=
𝑦𝑦𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖+ 𝜀𝜀 ===
𝑥𝑥16：環境配慮(環境配慮なし= 0,
環境配慮あり= 1) i の製品プロファイル（選択肢）
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線
𝑥𝑥𝑦𝑦2𝑥𝑥円=￥100,000￥140,000
𝑈𝑈𝑈𝑈
>
>>
𝑈𝑈𝑈𝑈
444
=
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖++𝛽𝛽
3𝑖𝑖2：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
0,
熱損失金額換算る場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1式）。
が選択される（1式）。 （𝑈𝑈
総効用が高い者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈式）。
に対する評価2>𝑈𝑈𝑖𝑖1
𝑈𝑈
>・・・
・・・
（1）
𝑖𝑖1𝑖𝑖1>各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗𝑗（1）プロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、被験
𝑗𝑗𝑗𝑗𝑖𝑖𝑖𝑖
ただし、直交配置したのプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度でが評価した尺度を７段階の評価点として、被験者18名の評価点を被説明変数として𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽（1）𝑖𝑖𝑖𝑖 + 𝑖𝑖𝑖𝑖
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
1が選択される（1𝑖𝑖1𝑖𝑖1 が選択される（1𝑖𝑖𝑖𝑖
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、被験コンジョイント分析では、
選択肢の総効用）が最も高いものが選択されるため、
被験
𝑦𝑦：被験者
+部
𝛽𝛽
+式）。
𝑥𝑥
𝑥𝑥
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑦𝑦𝑥𝑥=6𝛽𝛽
0 𝛽𝛽
1 𝑥𝑥
𝑖𝑖1
2値
𝑖𝑖2
3定
𝑖𝑖3𝑥𝑥 𝛽𝛽4 𝑥𝑥
𝑖𝑖4𝑥𝑥+ 𝛽𝛽
5 𝑥𝑥
𝑖𝑖5𝑥𝑥+ ｒ（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関
=
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
ただし、
𝛽𝛽
～β₅：部分効用(固定効果)
𝑦𝑦
=
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
+
ｒ
（3）
.
分
効
用
の
測
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメ𝑖𝑖ｒ
0 𝑖𝑖39.00%
1 𝑖𝑖1 =
2 𝑖𝑖2
3 𝑖𝑖3=5 𝑖𝑖50 4 𝑖𝑖4=
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1 𝑖𝑖1
𝑖𝑖2（GLMM；
3 𝑖𝑖3 Generalized
5 𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖5 Linear
𝑥𝑥𝑥𝑥1）
：眺望性(
：眺望性(
：眺望性(
39.00%
39.00%==
0,0,0,44.30%
44.30%
44.30%==)は（5）式で定義
1,
1,
1,4 𝑖𝑖465.70%
65.70%
65.70%
=
=
=+2)
2)
2)
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であ
Mixed
Model)を利用して（３）式の線形
𝑥𝑥：素材（樹脂= 0, 2 ｊ
アルミ・樹脂複合𝑥𝑥𝑦𝑦：環境配慮(環境配慮なし
0,被験
=
1)
𝒊𝒊環境配慮あり
555
ここで、𝑦𝑦
また、属性𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅：価格（¥140,000円=0,￥100,000=1,￥140,000（1）
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
に対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
：価格(¥140,000
円=
0,𝑖𝑖𝑖𝑖=￥100,000￥140,000𝑈𝑈そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル>𝑖𝑖1𝑖𝑖1𝑈𝑈>>𝑖𝑖2・・・
> ・・・
> 𝑈𝑈>
（1）
3
ァイル
ｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
𝑥𝑥3𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
熱損失金額換算
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、
被験
> 𝑈𝑈
>・
・
（1）
も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1
式）。
：被験者
i）
の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価𝑖𝑖𝑖𝑖 は、観測可能な確定効用であり、コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）𝑟𝑟が最も高いものが選択されるため、イルのコンジョイント・カードについて、リッカート尺度で
1 ～𝑥𝑥
5（1）
𝑘𝑘 ==0,1,ｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
を７段階の評価点として、被験者
18𝑈𝑈
名の評価点を被説明変数として
2
𝑖𝑖𝑖𝑖が選択される（1𝑖𝑖1 𝑈𝑈
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
𝑗𝑗𝑗𝑗
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者名の評価点を被説明変数としての部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
𝑖𝑖𝑖𝑖4・>
118
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈が最も高いものが選択されるため、
被験𝑖𝑖𝑖𝑖
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1式）。
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
式）。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
ただし、
𝑖𝑖1
𝑖𝑖1
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽：被験者
i2)の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価
𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
ただし、仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
～β₅：部分効用(固定効果)～β₅：部分効用(固定効果)
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロフ𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖5+：眺望性(
39.00%
0,手に対す44.30%=ただし、
1,
65.70%=𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢12𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥𝑥）は（2）式となる。
：素材（樹脂=（1）
0,𝑘𝑘𝑘𝑘円
アルミ・樹脂複合=000～β₅：部分効用(固定効果)
}−
}
=>
𝑦𝑦・・・
𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖（2）
𝑅𝑅𝑘𝑘𝑖𝑖1 が選択される（1=確定効用（𝑦𝑦𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイ（2）：環境配慮(環境配慮なし=𝑖𝑖𝑖𝑖が選択される（10,
環境配慮あり=￥140,000
1)円=2）：価格(¥140,000=
0,が選択される（1￥100,000=0,1）
1,熱損失金額換算
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈式）。
=
𝑦𝑦+が製品プロファイル
𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖（2）
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖（1）
ル
ｊそして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
に対する総効用（𝑈𝑈
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑖𝑖𝑖𝑖
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
44：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
そして、被験者
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
式）。
3
6𝑖𝑖𝑖𝑖
.に対する総効用（𝑈𝑈
1）.が最も高いものが選択されるため、
分=析個人差法
ジョイント分析では、
選択肢の総効用
被験階の評価点として、被験者
182
一般化線形混合モデルによって推定する。
者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
式）。
𝑖𝑖1
𝑈𝑈
>𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈
>
・・・
> 𝑈𝑈
𝑈𝑈（𝑈𝑈
（1）
𝑖𝑖𝑖𝑖名の評価点を被説明変数として各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
12
𝑈𝑈>𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は（2）式となる。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
1
𝑖𝑖1
𝑖𝑖1 >
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗 ｊ𝑦𝑦：被験者
iの製品プロファイル（選択肢）
ｊに対する
𝑖𝑖1
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
1
𝑟𝑟𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
0,
熱損失金額換算𝑦𝑦：被験者
iの製品プロファイル（選択肢）
𝑦𝑦
：被験者
i
の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７段階の評
価）
𝑟𝑟
𝑟𝑟
𝑟𝑟
：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑦𝑦
=
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+に対す
ｒ𝑖𝑖
1
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖
𝑖𝑖
𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
1
𝑖𝑖1
2
𝑖𝑖2
3
𝑖𝑖3
4
𝑖𝑖4
5
𝑖𝑖5ｊ
𝛽𝛽
～β₅：部分効用(固定効果)
として（3）式により推定される。確定効𝑥𝑥：眺望性(
39.00%=
0,44.30%=
1,65.70%=
2)
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
0として（3）式により推定される。確定効用の推
定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合
=
1）
5
（2）
𝑈𝑈
𝑈𝑈
=
𝑦𝑦
=
+
𝑦𝑦
𝜀𝜀
+
𝜀𝜀
（2）
（2）
𝑈𝑈
>
𝑈𝑈
>
・・・
>
𝑈𝑈
（1）
：環境配慮(環境配慮なし=
0,
環境配慮あり=1)
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
5
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑈𝑈
>
𝑈𝑈
>
・・・
>
𝑈𝑈
（1）
𝑥𝑥
：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000
1,￥140,000：環境配慮（環境配慮なし=0,
環境配慮あり4
製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈が選択される（1式）。
る総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
）は（2）式となる。
る総効用（
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖1（𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖2）
𝑖𝑖𝑖𝑖が最も高いものが選択されるため、
𝑈𝑈に対する総効用（𝑈𝑈
> ・・・
>
𝑈𝑈
（1）
𝑖𝑖1 𝑈𝑈𝑖𝑖1
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
3 𝑥𝑥 ：断熱性能表現(熱還流率
直交配置した16のプロファイルのコンジョイント・カードについて、リッカー
𝑖𝑖𝑖𝑖
では、
選択肢の総効用
被験
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈）が最も高いものが選択されるため、被験=
線形混合モデルによって推定する。
𝑗𝑗𝑗𝑗>
2
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
𝑖𝑖1
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
ｊ）は（2）式となる。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
2
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑖𝑖𝑖𝑖
1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
=
0,
熱損失金額
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖
1
𝑥𝑥
：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000=
1,￥140,000
個人差
個人差
個人差
𝑟𝑟
𝑟𝑟
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差
ｓ
ｓ
ｓ
の正規
の正規
の正
𝑥𝑥
：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
=
0,
熱損失金
𝑥𝑥1 ：断熱性能表現(熱還流率 1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
熱損失金額換算
円 =+1)
𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
ただし、
𝑖𝑖𝑖𝑖𝛽𝛽𝑖𝑖 2= 0,𝑇𝑇𝑇𝑇
1（GLMM；
Mixed
Mod=が選択される（1𝑅𝑅39.00%+=（2）
𝑅𝑅0,2Generalized+
𝑅𝑅Generalized
𝑅𝑅=5 1,Linear
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和Model)を製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和𝑥𝑥：眺望性(=1,4400,44.30%
65.70%= 2)用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
1（GLMM；3+
4 環境配慮あり
ここで、𝑦𝑦
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀：素材（樹脂アルミ・樹脂複合=Mixed1）
確定効用（𝑦𝑦（2）𝑥𝑥005334～β₅：部分効用(固定効果)：環境配慮(環境配慮なし
=𝑅𝑅
0,
=1,1)
=1）
ｊ
に対する総効用（𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑈𝑈
>
・・・
（1）
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
ル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
式）。
+𝑗𝑗𝑗𝑗
（2）
= が最も高いものが選択されるため、𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖=𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖
+
𝑈𝑈
=
𝑦𝑦>
+
𝜀𝜀𝜀𝜀）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和（2）
択肢の総効用（𝑈𝑈）被験式）。
被験者が評価した尺度を７段階の評価点として、被験者
18Linear
名の評価点を被説明変ｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は（2）式となる。
𝑖𝑖1 > 𝑈𝑈そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
𝑖𝑖2者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
𝑖𝑖1 が選択される（1
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖1
𝑥𝑥
：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000
=
￥140
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
2
個人の
個人の
個人の
𝑟𝑟
𝑟𝑟
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑥𝑥：環境配慮(環境配慮なし=
0,
環境配慮あり=1)：価格(¥140,000￥14
個人差 𝑟𝑟𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差の正規分布を仮定し、また、各
𝑥𝑥2 ：価格(¥140,000 円 = 0, ￥100,000= 𝑦𝑦1,𝑖𝑖𝑖𝑖𝑥𝑥：被験者￥140,000
円 = 2)円 = 0, ￥100,000 =ｊ1,に対する𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑟𝑟3𝑖𝑖：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
i2 の製品プロファイル（選択肢）2ｓ
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝛽𝛽～β₅：部分効用(固定効果)
る。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和
確定効用（𝑦𝑦
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和𝑥𝑥
39.00%=ｒアルミ・樹脂複合
0,は、個人差を表すパラメータで正44.30%= （2）1, =65.70%= 2) 12として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
1
𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑈𝑈=>
𝑦𝑦𝑈𝑈+𝑖𝑖𝑖𝑖𝜀𝜀+𝜀𝜀価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
𝑈𝑈
+
（2）
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
・・・>
𝑈𝑈𝑗𝑗𝑗𝑗として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル（1）：素材（樹脂=0,アルミ・樹脂複合=1）
は、観測可能な確定効用であり、
ここで、
=
（2）
𝑈𝑈=
>𝑖𝑖𝑖𝑖𝑈𝑈（1）𝑖𝑖𝑖𝑖𝑗𝑗𝑗𝑗𝑦𝑦
𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
𝑥𝑥𝑖𝑖4540：眺望性(：素材（樹脂=ri 0,
1）
ここで、𝑦𝑦は誤差項を表す。
𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
が選択される（1式）。
、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖 ・・・
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータ
各属性の部分効用値を一般化線形混合モデルによって推定する。
数・正規分布によって行う。ここで𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖1𝑟𝑟 𝑦𝑦𝑖𝑖2 𝜀𝜀>𝑖𝑖𝑖𝑖は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖）は（2）式となる。
𝑥𝑥：環境配慮(環境配慮なし=
0,
環境配慮あり
=
1)
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖1
𝑖𝑖𝑖𝑖
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
ｐ
=
exp
(−
)
3
𝑥𝑥
：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合=1）
個人のは個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝒊𝒊= 0, 環境配慮あり= 1)
𝒊𝒊 𝑅𝑅𝑘𝑘𝑖𝑖 𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差𝑥𝑥3 ：環境配慮(環境配慮なし= 0, 環境配慮あり=
1) 2s2𝑥𝑥12𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘= 0, 熱損失金額
𝑖𝑖
個人差
ｓ=の正規
3 ：環境配慮(環境配慮なし√2𝜋𝜋𝑠𝑠（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関
MixedModel)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関
𝛽𝛽𝑟𝑟4550𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）～β₅：部分効用(固定効果)
定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀イル（選択肢）の属性に対する部分効用の和𝑥𝑥：眺望性(39.00%= 0,0,）44.30% = 1, 65.70%2)
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀=𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖+
𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖ｊ（2）
ここで、𝑦𝑦は誤差項を表す。
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
属性
k2021）。推定方法は最尤法による。
の重要度＝確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和111
rrr2i2i2i が最も高いものが選択されるた𝑈𝑈（1）
は誤差項を表す。
𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
：眺望性（39.00％=0,44.30％=1,65.70％=2）
品プロファイルに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイルｊに対する総効用（𝑈𝑈）は（2）式となる。
コンジョイント分析では、
選択肢の総効用（𝑈𝑈
𝑖𝑖𝑖𝑖 は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖仮定する（久保拓哉
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑥𝑥：素材（樹脂=アルミ・樹脂複合=1）仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑗𝑗𝑗𝑗𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖 確定効用（𝑦𝑦
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
4
𝑥𝑥
：眺望性(
39.00%=
0,44.30%=
1,65.70%=
2)𝑥𝑥：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合
=
1）
(𝑟𝑟
(𝑟𝑟
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
|𝑠𝑠)
|𝑠𝑠)
𝑥𝑥
：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合
=
1）
ｐ
ｐ
ｐ
=
=
=
exp
exp
exp
(−
(−
(−
)
)
)
5
𝑇𝑇𝑇𝑇
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑥𝑥：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000
=
1,
￥140
4
個人差
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差
ｓ
の正規
𝑖𝑖
4
𝑖𝑖
𝑖𝑖
𝑖𝑖
𝑖𝑖 𝑖𝑖 𝛽𝛽2
𝑟𝑟0𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関（GLMM；（GLMM；
Generalized
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関√2𝜋𝜋𝑠𝑠√2𝜋𝜋𝑠𝑠222
2s
2s222
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和～β₅：部分効用(固定効果)
推定は、下記の一般化線形混合モデル
確定効用（𝑦𝑦、𝑦𝑦
は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
確定効用（𝑦𝑦）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル（2）
𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖=Linear𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖+）は（2）式となる。
𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖Mixed（2）
12𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和
1𝑖𝑖𝑖𝑖者𝑖𝑖が、製品プロファイル𝑗𝑗を評価する場合、最も総効用が高い𝑈𝑈
r2i）は、被験者の製品プロファ𝑖𝑖𝑖𝑖として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
12 確定効用（
0～β₅：部分効用(固定効果)ァイルｊに対する総効用（𝑈𝑈
39.00%=
0,44.30%=
1,𝑦𝑦の部分効用のレンジ(𝑅𝑅=𝛽𝛽+𝑖𝑖1：眺望性(
𝛽𝛽√2𝜋𝜋𝑠𝑠
𝛽𝛽+
𝑥𝑥𝛽𝛽
𝛽𝛽+
𝑥𝑥𝛽𝛽
+
+
𝛽𝛽=
+ ｒ𝑖𝑖 =𝑦𝑦～𝑥𝑥=
+𝑥𝑥
𝛽𝛽501：眺望性(
𝑥𝑥
+
𝑥𝑥
𝑥𝑥2s
+
𝛽𝛽
+
～
：部分効用（固定効果）
12
𝑖𝑖1
𝑖𝑖𝑖𝑖
1 𝑥𝑥𝛽𝛽𝑖𝑖12 +
239.00%𝑖𝑖23 +
3=𝑖𝑖30,
4 𝑥𝑥環境配慮あり
𝑖𝑖45 𝑥𝑥
5 𝑥𝑥ｒ
𝑖𝑖5 65.70%
𝑖𝑖𝑖𝑖
0
𝑖𝑖2
𝑖𝑖3
4 𝑥𝑥
𝑖𝑖4𝛽𝛽44.30%
𝑖𝑖5が選択される（
𝛽𝛽𝛽𝛽
𝑥𝑥
1,
また、属性𝑥𝑥)は（5）式で定義され、
𝑥𝑥：眺望性(
39.00%=
0,44.30%=
1,65.70%=
2)0
𝑖𝑖 65.70%
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
𝑥𝑥
：環境配慮(環境配慮なし
=
0,
=の正規
1)
ｐ
=
exp
(−
)
(4)
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
5
1
5
𝑘𝑘
5
個人差
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差
ｓ
3
𝑖𝑖
𝑖𝑖
2
2
𝑖𝑖
利用して（３）式の線形予測子とリンク関として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
𝑟𝑟：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s𝑖𝑖
2
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
用（𝑦𝑦2（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
𝑖𝑖
ここで、𝑦𝑦は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀は誤差項を表す。
（2）
𝑈𝑈
>
𝑈𝑈
>
・・・
>
𝑈𝑈
（1）
𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和𝛽𝛽～β₅：部分効用(固定効果)
1r
イル（選択肢）の属性に対する部分効用の和と12𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
12
12
1
r
ただし、
：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）𝑟𝑟：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
ただし、
𝑖𝑖1
𝑖𝑖2
𝑗𝑗𝑗𝑗
0
6
.
2
.
G
L
M
M
に
よ
る
部
分
効
用
値
の
測
定
結
果
i
}
}
i
𝑖𝑖
𝑅𝑅
=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝛽𝛽𝛽𝛽0 ～β₅：部分効用(固定効果)
𝑘𝑘 𝑟𝑟𝑖𝑖 ｐ
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘 (−
0 ～β₅：部分効用(固定効果)
𝑥𝑥455=：素材（樹脂= 0,22) アルミ・樹脂複合= 1）
exp
また、属性𝑥𝑥
また、属性𝑥𝑥
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥～𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅の部分効用のレンジ(𝑅𝑅の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、)は（5）式で定義され、)は（5）式で定義され、個人のは個人間で相互に独立した確率変数とした。
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
𝑖𝑖
1
1
1
5
𝑘𝑘
𝑘𝑘
𝑘𝑘
𝑖𝑖
2
個人差
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関𝑖𝑖（GLMM；
Generalized
LinearGeneralized
Mixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関√2𝜋𝜋𝑠𝑠2
2s2（GLMM；
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル√2𝜋𝜋𝑠𝑠
被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和2s𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
確定効用（𝑦𝑦
定効用であり、𝜀𝜀
個人差𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖：被験者は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差の正規𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和して（3）式により推定される。確定効用の推𝑖𝑖𝑖𝑖 は誤差項を表す。
そして、被験者𝑖𝑖が製品プロファイル
に対する総効用（𝑈𝑈𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖=：被験者i }の製品プロファイル（選択肢）𝑦𝑦各属性の部分効用値について測定した結果が図の製品プロファイル（選択肢）
ｊ
1ｊ
ri
個人差
は観測できない値なので、下記の平𝑟𝑟i𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、17ｓである𝑖𝑖𝑖𝑖 ）は（2）式となる。
1212𝑥𝑥𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢：眺望性(39.00%==に対する評価（1
1,ｊに対する評価
65.70%
=
}}exp
𝑅𝑅
𝑅𝑅
𝑅𝑅
=
=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−−−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
5=
ｐ
(−
) }}}0, 44.30%
𝑘𝑘
𝑘𝑘
𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
1
5
𝑘𝑘
𝑖𝑖
𝑖𝑖
2𝑘𝑘𝑘𝑘
2
𝑖𝑖
； Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関
個人差
𝑟𝑟は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓ1,の推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル√2𝜋𝜋𝑠𝑠2sの製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分効用の和
2
𝑖𝑖
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖 =𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖𝑇𝑇𝑇𝑇
+ 𝜀𝜀=
（2）
個人差
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓ
12𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
0,
熱損失金額換
均０で標準偏差定は、下記の一般化線形混合モデル（GLMM；の正規分布を仮定し、また、各
個人差
𝑟𝑟𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各𝑥𝑥：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
0,
熱損失金額換算
𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
1
r
12
𝑖𝑖
ともに「断熱性能表現」は「素材」「価格」「環境
1 1 1 2𝛽𝛽012
345 10％水準、i～β₅：部分効用(固定効果)
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑅𝑅𝑘𝑘 = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑘𝑘𝑘𝑘 } − 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑘𝑘𝑘𝑘 } また、属性𝑥𝑥(5)|𝑠𝑠)55の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
ｐ1(𝑟𝑟
=
exp
(−
)
1𝑖𝑖～𝑥𝑥𝑘𝑘)は（5）式で定義され、
𝑖𝑖
𝑘𝑘
個人の
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
2
2Linear Mixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関（GLMM；
Generalized
LinearMixed
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関る。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデル√2𝜋𝜋𝑠𝑠 円 = 円2s
2 ￥100,000
ここで、𝑦𝑦は誤差項を表す。
個人の個人の 𝑟𝑟Linear
𝑥𝑥2𝑟𝑟=：価格(¥140,000
0,1, ￥140,000
2
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑥𝑥2個人の：価格(¥140,000= 1, = ￥140,000円=
𝑖𝑖𝑖𝑖 は、観測可能な確定効用であり、𝜀𝜀Generalized
Mixed
𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
12 Model）を利用して
𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
1𝑅𝑅2 +
𝑟𝑟𝑅𝑅
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇
=
=
𝑅𝑅
𝑅𝑅
+
+1𝑅𝑅
𝑅𝑅
+
+
𝑅𝑅
𝑅𝑅
𝑅𝑅333(−+++0,𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑅𝑅
𝑅𝑅
𝑅𝑅
+
+
+𝑅𝑅
𝑅𝑅
𝑅𝑅555￥100,000
1
rr=
ii4
𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
2𝑘𝑘𝑘𝑘
11は個人間で相互に独立した確率変数と
1+
4
4}
𝑅𝑅
=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢|𝑠𝑠)
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、
𝑘𝑘𝑘𝑘22}
ｐ
=
exp
)
r𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘(𝑟𝑟
𝑘𝑘𝑘𝑘
1
5
𝑘𝑘
𝑖𝑖
1％水準で有意となった。個人間の差
ｒのバラツキをあらわ
i2
Mixed Model)を利用して（３）式の線形予測子とリンク関
2
𝑖𝑖
𝑅𝑅）は、被験者𝑖𝑖の製品プロファイル（選択肢）の属性に対する部分
2 exp (− 2s√2𝜋𝜋𝑠𝑠𝑘𝑘
2s(𝑟𝑟𝑥𝑥𝑖𝑖3𝑟𝑟|𝑠𝑠)：環境配慮(環境配慮なし= 0, 環境配慮あり：環境配慮(環境配慮なし=2)0, 環境配慮あり= 1)= 1) ｓの= √2𝜋𝜋𝑠𝑠√2𝜋𝜋𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖 したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑖𝑖
個人差
12 𝑇𝑇𝑇𝑇 = 𝑅𝑅 + 𝑅𝑅 +確定効用（𝑦𝑦3の重要度＝
12属性
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差2s2 } r2i (6)k𝑥𝑥ｐ
1
2 1 𝑅𝑅3 + 𝑅𝑅4 +r2𝑅𝑅
5したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、}2 −1 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑅𝑅𝑘𝑘1=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅1 expr2i)は（5）式で定義され、
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
5
𝑘𝑘
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
ｐ
=
(−
)
i
として（3）式により推定される。確定効用の推定は、下記の一般化線形混合モデ
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑅𝑅
𝑅𝑅𝑘𝑘exp：素材（樹脂0,𝑅𝑅=
1）𝑥𝑥4𝑇𝑇𝑇𝑇：素材（樹脂0,𝑅𝑅=2アルミ・樹脂複合= 1）
𝑟𝑟𝑥𝑥𝑖𝑖=ｐ𝑖𝑖(𝑟𝑟
=) 0.477ｐ(𝑟𝑟𝑖𝑖 |𝑠𝑠) = √2𝜋𝜋𝑠𝑠
exp (− 2s2全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、) 個人の4は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑘𝑘
𝑘𝑘アルミ・樹脂複合√2𝜋𝜋𝑠𝑠12したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
2𝑅𝑅
𝑅𝑅+𝑖𝑖 |𝑠𝑠)
𝑅𝑅22=+++}(−
𝑅𝑅2s5522s2(4)2果）は、１回目が、0.044、２回目がと比較的小さい√2𝜋𝜋𝑠𝑠}11の重要度＝
33
44 𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑅𝑅=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢
属性
属性
属性
k
k
k
の重要度＝
の重要度＝
購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響
17
𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、
1
5𝑘𝑘（GLMM；
Model)を利用して（３）式の線形予測子とリ
1𝑥𝑥5 ：眺望性(
5Mixed𝑘𝑘 = 1, = 65.70%
39.00%= 44.30%
0, 44.30%
1, 65.70%
𝑥𝑥Linear
39.00%= 0,𝑇𝑇𝑇𝑇= 2)= 2)
𝑅𝑅𝑘𝑘 Generalized
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇
また、属性𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
5 ：眺望性(1 ～𝑥𝑥𝑘𝑘 )は（5）式で定義され、したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変
𝑇𝑇𝑇𝑇
=効
𝑅𝑅51用
+値𝑅𝑅の
+
𝑅𝑅13𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢+果𝑅𝑅4 𝑘𝑘𝑘𝑘+} 𝑅𝑅r（7）2測
52
属性 k の重要度＝6.2. G全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
LMM に
よ
る
部
分
定
結
}
𝑅𝑅
=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘 𝛽𝛽 ～β₅：部分効用(固定効果)
𝑘𝑘𝑘𝑘} − 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢 𝑘𝑘𝑘𝑘} i
また、属性𝑥𝑥𝛽𝛽𝑅𝑅
15 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢0 ～β₅：部分効用(固定効果)
𝑇𝑇𝑇𝑇(𝑟𝑟～𝑥𝑥𝑅𝑅exp=(− 2) 𝑘𝑘 )は（5）式で定義されまた、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥
また、属性𝑥𝑥1 ～𝑥𝑥5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
𝑘𝑘 =0ｐ𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘 𝑘𝑘𝑘𝑘𝑖𝑖1|𝑠𝑠)5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅𝑘𝑘 )は（5）式で定義さ𝑘𝑘 )は（5）式で定義され、したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
2120𝑥𝑥54 ：素材（樹脂 = 0, アルミ・樹脂複合==1）𝑥𝑥3 ：環境配慮(環境配慮なし= 0, 環境配慮あり
1)𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝛽𝛽～β₅：部分効用(固定効果)
ただし、
0
𝑟𝑟
：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝛽𝛽～β₅：部分効用(固定効果)𝑖𝑖
𝑥𝑥05 ：眺望性(=39.00%= 0, 44.30% = 1,
𝑥𝑥4 ：素材（樹脂0, アルミ・樹脂複合
1） 65.70% = 2)
個人差𝑟𝑟𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓに対する評価（1～７段階の評の正規分布を仮定し、また、各数・正規分布によって行う。ここでｒ𝒊𝒊は、個人差を表すパラメータで正規に従っていると
𝑟𝑟𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 ：被験者
iの製品プロファイル（選択肢）ｊ価）：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
個人差
𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、
𝑖𝑖
𝛽𝛽0 ～β₅：部分効用(固定効果)
𝑥𝑥5 ：眺望性(
39.00% = 0, 44.30% = 1, 65.70% = 2)
個人の𝑟𝑟𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
個人差
𝑟𝑟𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓ仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
個人差は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各の正規分布を仮定し、また、各
𝑥𝑥1 ：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘= 0, 熱損失金額換算 1,440 円 = 1)
個人の𝑟𝑟𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝛽𝛽0 ～β₅：部分効用(固定効果)
個人の
𝑟𝑟 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽𝑥𝑥02+
𝛽𝛽1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 円
𝛽𝛽3 𝑥𝑥=𝑖𝑖30,+ 𝛽𝛽4￥100,000𝑥𝑥𝑖𝑖4 + 𝛽𝛽ｓ（3）
個人のは個人間で相互に独立した確率変数とした。
：価格(¥140,000
5 𝑥𝑥の正規分布を仮定し、また、各
𝑖𝑖5=+1,ｒ𝑖𝑖 ￥140,000 円 = 2)
個人差𝑟𝑟𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑟𝑟：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
数・正規分布によって行う。ここで
ｒ𝒊𝒊1
は、個人差を表すパラメータで正規に従っていると𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差
2
r2i
1
r
i
(𝑟𝑟𝑖𝑖 |𝑠𝑠)𝑥𝑥=ｐ
exp (− 2s|𝑠𝑠)
)
(4)
ただし、
= 0, 環境配慮あり仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
個人の𝑟𝑟は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差3 ：環境配慮(環境配慮なし(−度は17％減少した。
) = 1)(4)
個人差
𝑟𝑟𝑖𝑖 した。
ｓの正規分布を仮定し、また、各𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
√2𝜋𝜋𝑠𝑠2 r22 ｐ(𝑟𝑟𝑖𝑖 2 = √2𝜋𝜋𝑠𝑠2 exp
1
2s2
i
1
r
i
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖ｐ
=(𝑟𝑟
𝛽𝛽
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
𝛽𝛽
𝑥𝑥
+
ｒ
（3）
|𝑠𝑠)
（4）
=
exp
(−
)
(4)
0
1
𝑖𝑖1
2
𝑖𝑖2
3
𝑖𝑖3
4
𝑖𝑖4
5
𝑖𝑖5
𝑦𝑦
：被験者
i
の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７段階の評価）：素材（樹脂アルミ・樹脂複合= 1）𝑖𝑖ｐ(𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖 |𝑠𝑠) = √2𝜋𝜋𝑠𝑠
(− 2s
(4)
𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑥𝑥24exp2 ) = 0,
個人の 𝑟𝑟𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
√2𝜋𝜋𝑠𝑠2
2s22
ただし、
1
r
𝑥𝑥
：断熱性能表現(熱還流率1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘=
0,
熱損失金額換算1,440：眺望性(=(の部分効用のレンジ(𝑅𝑅0, )は（5）式で定義され、44.30% = 1, 65.70%= 2) (4) 円 = 1)の部分効用のレンジ)はまた、属性
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
1 ～5𝑥𝑥5exp(𝑟𝑟𝑖𝑖 |𝑠𝑠) =ｐ(− 2si239.00%) 1 ～𝑥𝑥
また、属性𝑥𝑥
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 ：被験者
i1の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７段階の評
5 𝑘𝑘𝑘𝑘 )は（5）式で定義され、
2
6.2.2.価）
価格の部分効用（カッコ内は部分効√2𝜋𝜋𝑠𝑠2
1 𝑥𝑥2 ：価格(¥140,000ri} − 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝛽𝛽0(−～β₅：部分効用(固定効果)}0, ￥100,000=
円 = 2) (5)𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、（5）式で定義され、1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
円== 1,1)𝑘𝑘𝑘𝑘 }￥140,000(4)
𝑘𝑘 =
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
1
5
𝑘𝑘
また、属性𝑥𝑥)は（5）式で定義され、𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢− 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)1 ：断熱性能表現(熱還流率(𝑟𝑟𝑖𝑖𝑥𝑥|𝑠𝑠)
ｐ
= 𝑅𝑅
exp
) 𝑅𝑅=𝑘𝑘円0,=
1 ～𝑥𝑥
5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
𝑘𝑘熱損失金額換算
𝑘𝑘𝑘𝑘 }1,44022用値）√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s𝑟𝑟：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑥𝑥：価格(¥140,000
円=
0,￥100,000=
1,￥140,000円=
2)}}
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑅𝑅
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)𝑥𝑥：環境配慮(環境配慮なし=
0,
環境配慮あり
=
1)
𝑖𝑖−
2𝑘𝑘 =
3
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
}
}
𝑅𝑅
=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)（5）
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑘𝑘1 ～𝑥𝑥5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
また、属性𝑥𝑥𝑘𝑘 )は（5）式で定義され、
𝑥𝑥3 ：環境配慮(環境配慮なし
0, 環境配慮あり= 1)
個人差
ｓの正規分布を仮定し、また、各
𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑥𝑥=4𝑟𝑟：素材（樹脂
𝑅𝑅+ 𝑅𝑅2= +𝑅𝑅=+𝑅𝑅）は（6）式+(6)𝑖𝑖 1は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、0,
アルミ・樹脂複合=𝑅𝑅1）
3
4
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、全ての属性のレンジの総和（
𝑇𝑇𝑇𝑇
=
𝑅𝑅𝑅𝑅
(6)
1 5+ 𝑅𝑅2 + 𝑅𝑅3 +「価格」の部分効用値は、購入１年前（実験１
4 + 𝑅𝑅5}}
𝑅𝑅=
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、
𝑥𝑥：素材（樹脂=0,
アルミ・樹脂複合=
1）𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘。ここでｒ𝒊𝒊は、個人差を表すパラメータで正規に従っていると
1 4𝑘𝑘個人の5
𝑟𝑟
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑇𝑇𝑇𝑇
=
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
(6)
𝑖𝑖
0, 44.30%= 1,回目）
65.70%= 2) （2.187）
2
3= 𝑅𝑅11 39.00%+𝑥𝑥5𝑅𝑅：眺望性(
𝑅𝑅+39.00%
𝑅𝑅44 +
𝑅𝑅55=65.70%
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑥𝑥5 ：眺望性(
= 0,
= 1,
= 2)
は、
「60000円」（1.083）2+
3 44.30%
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑅𝑅𝑘𝑘であり、=𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5) (6) ＞「100,000円」
𝑘𝑘𝑘𝑘 } − 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑘𝑘𝑘𝑘 }。推定方法は最尤法による。
𝑅𝑅
𝑘𝑘
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝛽𝛽～β₅：部分効用(固定効果)
𝑅𝑅
分布によって行う。ここでは、個人差を表すパラメータで正規に従っていると0
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
𝑘𝑘＞「140,000
円」（0.00）。購入１週間前（実験２回
𝒊𝒊2の重要度＝+𝛽𝛽ｒ0𝑅𝑅+ 𝑅𝑅3 + 𝑅𝑅4 1+属性
𝑅𝑅5 k（3）(6) （7）k～β₅：部分効用(固定効果)
（6）
r2i
の重要度＝
（7）
𝛽𝛽2全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑥𝑥𝑖𝑖4=+𝑅𝑅属性
𝛽𝛽15 𝑥𝑥+ｒ
𝑟𝑟4𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑅𝑅
𝑖𝑖5
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑘𝑘
𝑟𝑟
：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）
𝑖𝑖
𝑅𝑅
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
数・正規分布によって行う。ここでｒは、個人差を表すパラメータで正規に従っていると
ｐ
=
exp
(−
)
(4)
𝑖𝑖
𝑘𝑘
（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑖𝑖
2
2
𝒊𝒊
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
属性
k
の重要度＝
（7）
√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s目）は、「60,000円」（
2.535）＞「100,000円」（
1.139）
したがって、各属性の重要度は（7）式で表さ
個人差は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑟𝑟𝑖𝑖 =
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
(6)
属性
（7）
1 k の重要度＝
2
3
4
5
𝑇𝑇𝑇𝑇
個人差
の正規分布を仮定し、また、各𝑇𝑇𝑇𝑇仮定する（久保拓哉
2021）。推定方法は最尤法による。
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
= 𝛽𝛽個人の+ 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 𝑟𝑟+𝑖𝑖 𝛽𝛽は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差（3） ｓ円」
𝑅𝑅𝑖𝑖4
は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑖𝑖 𝑖𝑖10 + 𝛽𝛽1𝑟𝑟𝑥𝑥
3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽4 𝑥𝑥
𝑘𝑘 + 𝛽𝛽5 𝑥𝑥𝑖𝑖5 + ｒ𝑖𝑖＞「140,000（0.00）となり、価格が安いほど
れる。
6.個人の
2属性
. GLMkM𝑟𝑟の重要度＝にｊよに対する評価（1～７段階の評
る部分
製品プロファイル（選択肢）（7） （3）.効
2𝛽𝛽の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
.用
G値
LMの
M測
に定
よ結
る果
部分価）
効用値
測定結果
𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 =1𝛽𝛽～𝑥𝑥
𝑥𝑥のまた、属性𝑥𝑥、
𝑅𝑅0r62𝑘𝑘+
1 𝑥𝑥𝑖𝑖1 + 𝛽𝛽2 𝑥𝑥𝑖𝑖2 + 𝛽𝛽3 𝑥𝑥𝑖𝑖3 + 𝛽𝛽
𝑖𝑖4 + 𝛽𝛽5 𝑥𝑥𝑖𝑖5 + ｒ𝑖𝑖
5𝑇𝑇𝑇𝑇𝑘𝑘4)は（5）式で定義され、1
部分効用値は高くなった（図17 参照）。また、購i の測定結果
66..22..1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
GG属性
LLMMｐ
MM属性
に
よ
る
部
効(−
用値
各属性の部分効用値について測定した結果が図17 である。１回目実験および２回目実験（7）
現(熱還流率=√2𝜋𝜋𝑠𝑠
0,分
熱損失金額換算
円 = 1)
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
exp
)の
(4)
k𝑖𝑖 ただし、
の重要度＝
（7）
に
よ=の重要度＝る部
分
値
測定1,440結}果2 効
各属性の部分効用値について測定した結果が図17である。１回目実験および２回目実2s2𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢}𝑅𝑅𝑘𝑘用=−
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 ：被験者 i の製品プロファイル（選択肢）ｊに対する評価（1～７段階の評
価）
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑘𝑘𝑘𝑘
𝑇𝑇𝑇𝑇 1r2i 「素材」
入１週間前の価格に対する部分効用値は購入１
各属性の部分効用値について測定した結果が図17である。１回目実験および２回目実験
00 円 =
0,￥100,000=
1,￥140,000円=
2)
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、各属性の部分効用値について測定した結果が図17である。１回目実験および２回目実験
(𝑟𝑟
|𝑠𝑠)
ｐ
=
exp
(−
)
(4)
6
.
2
.
G
L
M
M
に
よ
る
部
分
効
用
値
の
測
定
結
果
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
𝑦𝑦𝑖𝑖1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
i=の製品プロファイル（選択肢）に対する評価（1～７段階の評価）
𝑥𝑥1 ：断熱性能表現(熱還流率0, 熱損失金額換算
1,440
円 =ｊ
1)
2
𝑖𝑖𝑖𝑖 ：被験者√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s2
また、属性𝑥𝑥1 ～𝑥𝑥5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅𝑘𝑘 )は（5）式で定義され、年前より増加した。その結果、「価格」の属性の境配慮なし=
0,
環境配慮あり=1)
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、
𝑅𝑅1 結+果
𝑅𝑅=2 ++ｒ𝑅𝑅4のバラツキをあらわす+
𝑅𝑅
6𝑥𝑥.22：価格(¥140,000. G各属性の部分効用値について測定した結果が図
LMM にる𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢
部円
分効
値
の=測
17円
𝑅𝑅よ
−𝑥𝑥𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢1.27𝑊𝑊/㎡𝑘𝑘
0, 熱損失金額換算
1,440 円 = 1)(6)5 である。１回目実験および２回目実験
6.2.
GLMMによる部分効用値の測定結果=
0,￥100,000
1, 𝑅𝑅3￥140,000= 2) =(5)𝑘𝑘 =𝑘𝑘𝑘𝑘 }用
𝑘𝑘𝑘𝑘 }定
1 ：断熱性能表現(熱還流率1％水準で有意となった。個人間の差
ｓの最尤推定値（ランダム効
1％水準で有意となった。個人間の差
ｒのバラツキをあらわす
ｓの最尤推定値（ランダム
重要度は、購入１年前の38.84 より購入１週間前
𝑖𝑖= 0, アルミ・樹脂複合=
1）
全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑖𝑖
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
また、属性𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、
17 𝑘𝑘である。１回目実験および２回目実験
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、
𝑥𝑥=：価格(¥140,000円1)= 0,￥100,000=ｓ
1, の最尤推定値（ランダム効￥140,000
円 = 2)
𝑥𝑥3各属性の部分効用値について測定した結果が図：環境配慮(環境配慮なし
0,
環境配慮あり=1 ～𝑥𝑥
5
2
1％水準で有意となった。個人間の差
ｒのバラツキをあらわす
ｒ𝑖𝑖𝑖𝑖 のバラツキをあらわす
ｓの最尤推定値（ランダム効
𝑇𝑇𝑇𝑇各属性の部分効用値について測定した結果が図==𝑅𝑅11,+ 𝑅𝑅265.70%+ 𝑅𝑅3 + 𝑅𝑅=
𝑅𝑅5
(6)
4 +2)
は 43.20と上昇し、購入１週間前はその重要性が0% = 1％水準で有意となった。個人間の差
0, 44.30%
𝑅𝑅𝑘𝑘0.477
果）は、１回目が、0.044、２回目がと比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
𝑅𝑅𝑘𝑘 =−=𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢𝑥𝑥属性：環境配慮(環境配慮なし
環境配慮あり= 1) と比較的小さい値となり、個人間の差が小さ
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「環境配慮」「素材」「眺望性」は、(5) （7）果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477
𝑥𝑥4 ：素材（樹脂= 0, アルミ・樹脂複合
1） 「価格」
𝑘𝑘𝑘𝑘 }「素材」
𝑘𝑘𝑘𝑘 } = 0,
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
3𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢kの重要度＝1％水準で有意となった。個人間の差
ｒのバラツキをあらわす
ｓの最尤推定値（ランダム効
用(固定効果)11.2％増加した（図18参照）
17である。１回目実験および２回目実験ともに
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑅𝑅果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい𝑘𝑘
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入1。
年前を起点とし 1 年前を起点と全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
𝑖𝑖0, アルミ・樹脂複合果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい= 1）
𝑥𝑥5 ：眺望性(
39.00%= 0, 𝑥𝑥44.30%= 1, =
65.70%= 2)
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
4 ：素材（樹脂属性 k の重要度＝（7）パラメータ（ランダム効果）
𝑇𝑇𝑇𝑇1％水準で有意となった。個人間の差
ｒのバラツキをあらわす
ｓの最尤推定値（ランダム効「断熱性能表現」は10％水準、
「素材」
「
価格」
「
環境
𝑇𝑇𝑇𝑇 =
𝑅𝑅1 て（8）式で変化率を算出した（図+ 𝑅𝑅2 +39.00%+ 𝑅𝑅=418+
𝑅𝑅544.30% = 1, 65.70%(6)ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
𝑖𝑖𝑅𝑅3 0.477て（8）式で変化率を算出した（図参照）。
𝑥𝑥5 ：眺望性(
0,= 2)1
𝛽𝛽0 ～β₅：部分効用(固定効果)
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1 年前を起点とし年前を起点とし果）は、１回目が、0.044、２回目がと比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
18 参照）。
値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各
6
.
2
.
G
L
M
M
に
よ
る
部
分
効
用
値
の
測
定
結
果
配慮」
「
素材」
「
眺望性」は、１％水準で有意となっ𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）て（8）式で変化率を算出した（図186.2. GLMMしたがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
による部分効用値𝛽𝛽の測定結果て（8）式で変化率を算出した（図18 参照）。
参照）。
0 ～β₅：部分効用(固定効果)果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さいことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1 年前を起点とし6.2.3.
環境配慮の部分効用（カッコ内は部独立した確率変数とした。
各属性の部分効用値について測定した結果が図17 である。１回目実験および２回目実験
𝑅𝑅17𝑘𝑘 である。１回目実験および２回目実験
各属性の部分効用値について測定した結果が図
𝑟𝑟𝑖𝑖 は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各た。個人間の差 𝑟𝑟𝑖𝑖 ：個人差を表すパラメータ（ランダム効果）のバラツキをあらわすの最尤
購入
年前の重要度−購入 1 週間前の重要度
属性
k の重要度＝（7）
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
年前を起点として（8）式で変化率を算出した（図18 1参照）。
分効用値）
購入「眺望性」は、1 年前の重要度−1購入
1 週間前の重要度
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」
重要度の変化率＝（8）
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、 （8）𝑇𝑇𝑇𝑇
重要度の変化率＝
個人差𝑟𝑟
は観測できない値なので、下記の平均０で標準偏差ｓの正規分布を仮定し、また、各は個人間で相互に独立した確率変数とした。
2
推定値（ランダム効果）は、１回目が、0.044、購入
1
年前の重要度𝑖𝑖
ri
購入
1
年前の重要度−購入
1
週間前の重要度
購入 1 年前の重要度
18
参照）。
購入
1
年前の重要度−購入
1
週間前の重要度
xpて（8）式で変化率を算出した（図(− 2s1％水準で有意となった。個人間の差)(4)
重要度の変化率＝（8）2
重要度の変化率＝（8）ｒ𝑖𝑖 のバラツキをあらわす
ｓの最尤推定値（ランダム効
個人の𝑟𝑟𝑖𝑖 は個人間で相互に独立した確率変数とした。
「環境配慮」の部分効用値は、購入１年前（実
２回目が
0.477
と比較的小さい値となり、個人間
購入
購入 1
1 年前の重要度
年前の重要度

1％水準で有意となった。個人間の差
ｒ𝑖𝑖 のバラツキをあらわすｓの最尤推定値（ランダム効
効1用
値の測定
結果
購入
年前の重要度−購入
1 週間前の重要度
16.2. GLMM に
r2i よる部分
重要度の変化率＝（8） （1.035）＞「環境験１回目）は、「環境配慮あり」の差が小さいことを表している。また、各属性の果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
ｐ(𝑟𝑟𝑖𝑖 |𝑠𝑠)
= √2𝜋𝜋𝑠𝑠
exp
(−
)
(4)
2
2
購入 1 年前の重要度
2s2性能購入
1用（
r内
各属性の部分効用値について測定した結果が図17である。１回目実験および２回目実験
1
年前の重要度−購入
1
週間前の重要度
6
.
2
.
1
.
断
熱
の
部
分
効
カ
ッ
コ
は
部
分
効
用
値
）
用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、iことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1配慮なし」
年前を起点とし
𝑘𝑘重要度および重要度の変化率は、購入１年前を起.2.1. 2 exp
断熱(−
性能の
効用（
カッコ内
部分
効
用値） （実験２回目）
果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
ｐ(𝑟𝑟𝑖𝑖 |𝑠𝑠)6=)部分(4)
重要度の変化率＝
（8）
（は
0.00）
、購入１週間前は、√2𝜋𝜋𝑠𝑠2s2

66て（8）式で変化率を算出した（図..𝑘𝑘𝑘𝑘22}..11.. ともに「断熱性能表現」は
断
性
能
用
カ
ッ
コ
内
効
参照）。
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5)「素材」「価格」「環境配慮」
図17
1 年前（実験「素材」
1 回目）は、「熱貫流
断熱熱性にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
能の
の部
部分
分効
効)は（5）式で定義され、
用18（
（
カ17
ッ10％水準、
コ
内は
は部
部分
分
効用
用値
値）
）
図
にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1「眺望性」は、年前（実験回目）は、「熱貫ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1 年前を起点とし「環境配慮あり」（0.632）＞「環境配慮なし」（10.00）点として（8）式で変化率を算出した（図18参照）。
性𝑥𝑥1 ～𝑥𝑥
5 の部分効用のレンジ(𝑅𝑅
𝑘𝑘（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
図17にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1
年前（実験
1
回目）は、「熱貫流率1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.313）。購入
1
週間前(実験
2
回にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入回目）は、「熱貫流.図2.1.17𝑘𝑘𝑘𝑘1％水準で有意となった。個人間の差
性能の𝑘𝑘𝑘𝑘部
効5用（カ−ッ
コ内K」（0.00）＜「熱損失金額換算
は部分効18用𝑘𝑘値） 1 年前（実験率1.27W/㎡1,440円」（0.313）。購入
1 週間前(実験 2て（8）式で変化率を算出した（図
参照）。
}断
}1分
また、属性𝑥𝑥～𝑥𝑥の部分効用のレンジ(𝑅𝑅)は（5）式で定義され、𝑅𝑅𝑘𝑘 = 6𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−熱𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢(5) 1ｓとなり、購入１年前、購入１週間後ともに、「環の最尤推定値（ランダム効
購入 1 年前の重要度
購入 1 週間前の重要度 ｒ のバラツキをあらわす
+
𝑅𝑅
(6)
𝑖𝑖
重要度の変化率＝（8）（8）
3 + 𝑅𝑅率
451.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.313）。購入
1
週間前(実験
2回目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.271）となり、購入
年前の重要度1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440
1 週間前(実験
2(5)
回
6.2.率
1.図
断
熱
性能
の部分𝑅𝑅効カ
ッ1コ部
分効用）円」（0.313）。購入}は17にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1K」（0.00）＜「熱損失金額換算
年前（実験1 回目）は、「熱貫流目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
1,440 円」（0.271）とな=（
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢−𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚{𝑢𝑢性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、
𝑘𝑘 用
𝑘𝑘𝑘𝑘内
𝑘𝑘𝑘𝑘 }値
境配慮あり」の部分効用値は高くなった。しか度は（7）式で表される。
目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.271）となり、果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
購入
1
年前（実験
1
回目）、購入1
週間前(実験
2回目)ともに「熱損失金額換算1,440目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.271）となり、全ての属性のレンジの総和（𝑇𝑇𝑇𝑇）は（6）式であり、𝑇𝑇𝑇𝑇𝑅𝑅 図=率𝑅𝑅17+にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
𝑅𝑅2 + 𝑅𝑅K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1 年前（実験1 回目）は、「熱貫流円」（0.313）。購入
1 週間前(実験2 回 円」
1 回目）、購入
1 (6)
週間前(実験
2 回目)ともに「熱損失金額換算
1,44011.27W/㎡
3 + 𝑅𝑅4 + 𝑅𝑅5 購入 1 年前（実験購入 11,440
年前の重要度−購入し、購入１年前に比べて購入１週間前は減少し1 週間前の重要度
𝑘𝑘
重要度の変化率＝
（8）
購入
1
年前（実験
1
回目）、購入1
週間前(実験
2回目)ともに「熱損失金額換算
1,440
円」
6
.
2
.
1
.
断
熱
性
能
の
部
分
効
用
（
カ
ッ
コ
内
は
部
分
効
用
値
）
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1
年前を起点とし（7）の効用値が高くなったが、図18にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要
𝑇𝑇𝑇𝑇
=
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
+
𝑅𝑅
(6)
購入
1
年前の重要度て、各属性の重要度は（7）式で表される。
購入
1 年前（実験
11.27W/㎡
回目）、購入
25 回目)ともに「熱損失金額換算
1,440
1 K」（0.00）＜「熱損失金額換算
2 1 週間前(実験3 1,440
4 円」（0.313）。購入
6.2.1.
断熱性能の部分効用（カッコ内は部
率K」（0.00）＜「熱損失金額換算
週間前(実験
2 回 円」
目)は、「熱貫流率
1,440 1円」（0.271）となり、の効用値が高くなったが、図18にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重た。したがって、「環境配慮」の属性の重要度は、
𝑇𝑇𝑇𝑇1.27W/㎡
図 17 にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
118
年前（実験
1 回目）は、「熱貫流𝑅𝑅の効用値が高くなったが、図18にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要𝑘𝑘
したがって、各属性の重要度は（7）式で表される。
て（8）式で変化率を算出した（図参照）。
18 にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要分効用値）
目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.271）となり、購入
1 年前（実験1 回目）、購入
1 週間前(実験 2 回目)ともに「熱損失金額換算
1,440 円」
購入１年前の属性
kの効用値が高くなったが、図
の重要度＝
（7）
率
1.27W/㎡ K」（0.00）＜「熱損失金額換算 1,440 円」（0.313）。購入
1 週間前(実験2 回18.37 から、購入１週間前の 10.77 と
13
𝑅𝑅𝑘𝑘
13
𝑇𝑇𝑇𝑇
値の
測定
果
購入
1結
年前（実験
12.1.27W/㎡
回目）、購入
1の週間前(実験2 回目)ともに「熱損失金額換算
1,440 円」（7）の効用値が高くなったが、図にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要目)は、「熱貫流率
1,440 円」（0.271）となり、k性の重要度＝なり、購入１週間前（実験２回目）は41.4％と大136.にあるように、断熱性能の部分効用値は、
1. 属性
断K」（0.00）＜「熱損失金額換算
熱
能18
部
分効用
（カ
図 17
13ッコ内は部分効用値）
𝑇𝑇𝑇𝑇
購入
1
年前（実験
1
回目）、購入1
週間前(実験
2回目)ともに「熱損失金額換算
1,440
円」
購入
1
年前の重要度−購入
1
週間前の重要度
いて測定した結果が図17 である。１回目実験および２回目実験の効用値が高くなったが、図18 にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要きく減少した（図18参照）
重要度の変化率＝（8）による
部分効購入１年前（実験１回目）は、用値の図
測定
果18 にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要
17結にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1 年前（実験。1 回目）は、「熱貫流「熱貫流率購入
1.27W/の効用値が高くなったが、図131 年前の重要度
0％水準、「素材」「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、
6.（
2率.0.00）＜「熱損失金額換算1,440円」
GLMM によK」（0.00）＜「熱損失金額換算
る部分効用
の測定
結果 。
の部分効用値について測定した結果が図17値である。１回目実験および２回目実験
1.27W/㎡
1,440 円」（0.313）。購入 1 週間前(実験 2 回㎡K」
13 （0.313）
13
各属性の部分効用値について測定した結果が図17である。１回目実験および２回目実験
断熱性能表現」は10％水準、「素材」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡
K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440 円」（0.271）となり、人間の差ｒ𝑖𝑖 のバラツキをあらわす
ｓ「価格」の最尤推定値（ランダム効
購入１週間前（実験２回目）は、「熱貫流率1.27W/
6.2.4. 素材の部分効用（カッコ内は部分効
6
.
2
.
1
.
断
熱
性
能
の
部
分
効
用
（
カ
ッ
コ
内
は
部
分
効
用
値
）
ともに「断熱性能表現」は10％水準、「価格」「環境配慮」「素材」「眺望性」は、購入
1 年前（実験 1 回目）、購入
1「素材」
週間前(実験
2用値）
回目)ともに「熱損失金額換算
1,440 円」
㎡K」（
0.00）＜「熱損失金額換算
1,440 円」
（0.271）
有意となった。個人間の差
ｒ𝑖𝑖 のバラツキをあらわすｓの最尤推定値（ランダム効
２回目が0.477 図と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
17にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1
年前（実験
1
回目）は、「熱貫流の効用値が高くなったが、図18 にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要となり、購入１年前（実験１回目）、購入１週間1％水準で有意となった。個人間の差
ｒ𝑖𝑖 のバラツキをあらわすｓの最尤推定値（ランダム効
各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1
年前を起点とし
率 1.27W/㎡ K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440 円」（0.313）。購入
1 週間前(実験2回
素材の部分効用値は、購入１年前（実験１回目）
１回目が、0.044、２回目がと比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
前（実験２回目）0.477
ともに「熱損失金額換算1,440円」
13た（図 18 参照）。
目)は、「熱貫流率
1.27W/㎡ K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440 円」（0.271）となり、は、「樹脂」（0.00）＜「アルミ・樹脂複合」（0.813）。
果）は、１回目が、0.044、２回目が0.477 と比較的小さい値となり、個人間の差が小さい
している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1 年前を起点としの効用値が高くなったが、図18にあるように購入
購入
1 年前（実験1 回目）、購入 1 週間前(実験 2購入１週間前回目)ともに「熱損失金額換算
1,440円」（実験２回目）は、樹脂」（0.00）＜「ア
ことを表している。また、各属性の重要度および重要度の変化率は、購入
1「年前を起点としで変化率を算出した（図18 参照）。
１週間前は、購入１年前より属性の重要購入 1 年前の重要度−
購入
1 週間前の重要度の効用値が高くなったが、図18 にあるように購入１週間前は、購入１年前より属性の重要（ 0.660）となり、購入１年前、て（8）式で変化率を算出した（図18 参照）。 ルミ・樹脂複合」（8）
購入 1 年前の重要度

購入 1 年前の重要度
購入１週間前ともに「アルミ・樹脂複合」の効用
購入 1 年前の重要度−購入 1 週間前の重要度
13
重要度の変化率＝（8）
値が高くなった。しかし、購入１週間前は、その購入 1 年前の重要度
購入 1 年前の重要度−購入 1 週間前の重要度

重要度の変化率＝（8）
購入 1 年前の重要度
効用値は減少した。したがって、「素材」の属性用（カッコ内は部分効用値）
熱性能の部分効用値は、購入 1 年前（実験 1 回目）は、「熱貫流断熱性能の部分効用（カッコ内は部分効用値）「熱損失金額換算
1,440
1 週間前(実験回
2.1. 円」（0.313）。購入
断熱性能の部分効用（
ッコ内は部21分
効用値）
18 6.
プロモーショナル・マーケティング研究にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1カ年前（実験回目）は、「熱貫流㎡ K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440円」（0.271）となり、
図 17 にあるように、断熱性能の部分効用値は、購入
1 年前（実験㎡ K」（0.00）＜「熱損失金額換算
1,440 円」（0.313）。購入 1 週間前(実験2 回 1 回目）は、「熱貫流の重要度は、購入１年前は 14.43、購入１週間前「39％」（0.00）＜「44％」（1.083）＜「66％」（1.771）は 11.23 となり、購入１週間前は 22.1％減少したとなり、購入１年前、購入１週間後ともに、眺望（図18参照）。

性が大きいほど部分効用値が高くなったが、購入
１週間前は、購入１年前よりさらに部分効用値

6.2.5. 眺望性の部分効用（カッコ内は部分
効用値）「眺望性」の部分効用値は、購入１年前（実験が高くなった。その結果、「眺望性」の属性の重要度は、購入１年前の 22.81 から、購入１週間前
30.18 となり、購入１年前に比べて 32.3％と大きく増加した（図18参照）。

１回目）は、「39％」（0.00）＜「44％」（0.861）＜「66％」（1.285）。購入１週間前（実験２回目）は、

図 17 GLMM による部分効用値の測定結果
図 17 GLMM による部
分効用GLMMによる部分効用値の測定結果
値の測定結果図17

属性の重要度の変化と変化率
図 18 属性の重要度の図18
変化と変化率

図 18 属性の重要度の変化と変化率

6.3. 結果の考察
1.果の仮
6.36.3.結考説
察１についての考察
6.3.1仮説１において、「時間的距離が遠い場合は、解釈レベルが高次となり、抽象度の高い属. 仮説１についての考察性が重視され、時間的距離が近い場合は、解釈レベルが低次となり、具体性の高い属性が重仮説１において、「時間的距離が遠い場合は、解釈レベルが高次となり、抽象度の高い属視される」と予測した。
性が重視され、時間的距離が近い場合は、解釈レベルが低次となり、具体性の高い属性が重
購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響 19
抽象度の高い属性として「環境配慮」、具体性の高い属性として「眺望性」、「価格」、
視される」と予測した。
「断熱性能」があげられる。「環境配慮」に対する重要度は１年前（実験１回目）より１週
抽象度の高い属性として「環境配慮」、具体性の高い属性として「眺望性」、「価格」、

6.3. 結果の考察
6.3.1. 仮説１についての考察に対象をとらえることで、具体性の高い属性を評価する傾向を表す結果である。
「断熱性能」については、仮説は支持されなかった。「断熱性能」に関する属性の重要度は、購入

仮説１において、「時間的距離が遠い場合は、１年前（5.55）、購入１週間前（4.62）となり、購解釈レベルが高次となり、抽象度の高い属性が重入直前の重要度が低下し、重要度自体も低くなっ視され、時間的距離が近い場合は、解釈レベルがた（図18）。

低次となり、具体性の高い属性が重視される」と予測した。

筆者は、仮説段階では、窓の「断熱性能」は、車の「走行性能」や「燃費」のように数値化が可

抽象度の高い属性として「環境配慮」、具体性

能な具体的な属性であるため、解釈レベルが低次の高い属性として「眺望性」、「価格」、「断熱性になったときに重要度が高まると予測していたが能」があげられる。「環境配慮」に対する重要度

その逆の結果となった。

は１年前（実験１回目）より１週間前（実験２回

調査方法が異なるが、外川（2019）の車の実験

目）が低下した。一方、「眺望性」や「価格」のにおいては、近い将来に車の購入を予定している

具体的属性の重要度は増加したが「断熱性能」はという解釈レベルが低い状態で消費者が重視する

わずかながらではあるが低下した（図 18）。つま属性は、「走行性能（馬力やトルクなど）」、「燃費」

り、解釈レベル理論にしたがって、１年前には抽などの性能であった。窓の「断熱性能」も車の「走象度の高い属性が重視され、１週間前には具体性

行性能」、「燃費」もどちらも数値化が可能で具体の高い属性が重視されたことで、仮説１は「断熱的に示すことができる属性であるが、低次の解釈性能」を除いて支持された。

レベルのときの評価が上がるものと下がるものが「環境配慮」の属性は、抽象的な属性であり、あることに関しては、今後検証する必要がある。

時間的距離が遠く、解釈レベルが高次の際に評価車が完成された一つの商品である一方で、窓はされると予想して設定した。解釈レベルが高次家を構成する材料の一部である。そのため、消費（抽象的）となる購入１年前（実験１回目）と購者が家全体の評価をする際に重視する属性の傾向

入１週間前（実験２回目）では、「環境配慮」は、を、部分である窓が影響を受けたことも考えられ

購入１年前は、高い部分効用値を持つ属性であっる。言い換えれば、商品を評価する際に、参照すたが、購入１週間前では効用が小さくなっている

べき上位概念（家）などが存在する場合、その上（図17）。
「環境配慮」の重要度は、購入１年前（実位概念の属性評価の傾向が、評価対象の商品（窓）験１回目）と購入１週間前（実験２回目）では重の評価に影響を与える可能性が考えられる。

要度が 41.4％下落し、非常に大きな変化があった（図18）。これは、心理的距離が近くなることで解釈レベルが低次になった結果であると言える。

6.3.2. 仮説２についての考察「価格」や「眺望性」の属性は、製品プロファ仮説２においては、「同じ商品属性であっても、イルを選択する際に重要な属性であり、具体的な情報の流暢性が高い属性表現の商品が選択され属性である。これらの属性は時間的距離が近く、る」と予測した。
「断熱性能」の属性の水準は、「断

解釈レベルが低次（具体的）の際に評価されると熱性能」の違いそのものではなく、情報の流暢性予測して設定した。「価格」については解釈レベの違いを水準とした。「熱還流率 1.27W/㎡k」を

ルが低次（具体的）になる購入１週間前（実験２

情報の流暢性の低い水準、「熱損失金額換算 1,440

回目）の重要度は１年前に比べて11.2％増加した。

円」を情報の流暢性が高い水準とした。その結果、また、「眺望性」についても同様の結果となった。

購入１年前（実験１回目）、購入１週間前（実験

このことは、購入直前の消費者が、解釈レベルが２回目）のどちらにおいても、「熱損失金額換算

低次となり、より具体的、副次的、目標非関連的

1,440 円」の部分効用値が高くなった（図 17）。し20

プロモーショナル・マーケティング研究たがって、仮説２は支持された。

高くなったことで、情報の流暢性が商品選択にお「熱還流率1.27W/㎡k」と「熱損失金額換算1,440

ける属性評価に影響を与えることが明らかとなっ円」は、実質的には全く同じ性能である水準が、た。

言語的な流暢性を与えることによって、効用値が7. まとめる。被験者には性能が同じなのか、違うのかなど

7.1. 学術的意義は示していない（熱還流率も熱損失金額換算も値

本研究の学術的意義の１つ目は、コンジョイン

が小さいほど性能が良くなることだけを提示してト分析において、心理的距離（本研究では時間的いる）。専門的な知識がない限り、一瞥しただけ距離）が加わることによって、製品の属性評価に

では消費者は同じ性能値を示すのかどうかも分か影響を与えることを実証的に示唆した点である。

らない。しかし、その属性の表現方法が消費者に

これまで行われてきたコンジョイント分析の多とって容易に認識できる表現方法であるかどうか

くは、評価する商品との心理的距離を定義せずにが属性評価に影響を与える可能性を示した。すな

実施されてきた。時間的距離で言えば、「その商わち、属性が表現する内容そのものではなく、属品をいつ買うのか」が定義されていない状態での性表現の流暢性が高いだけで、属性の評価に影響

商品評価であり、その商品との心理的距離は遠を与えるということである。コンジョイント分析

く、解釈レベルが高次の状態で行われた実験結果においても、属性と水準の表現に流暢性についてとなっている可能性がある。

の配慮が必要であることを示した。

本研究で、時間的距離がコンジョイント分析に

なお、本研究で示した結果の価値は、ワーおける製品の属性評価に影響を与えることを示し

ディング（wording）によるフレーミング効

たことにより、過去に時間的距離を明確に定義せ果（Framing Effect）とは異なる。Tversky &ずに行われた調査・研究を、「その商品をいつ買

Kahneman（1981）; Kahneman & Tversky（1983）

うのか」という時間的距離を明確に定義した上では、フレーミング効果として、実質的には同じで実験することで、従来の研究結果とは異なる結果あっても、異なるワーディングを用いると異なるとなる可能性がある。

結果となることを示している。「プログラム A を

コンジョイント分析においては、実際の商品の採用した場合、200 人が救われる」と「プログラ

購入を伴わないため、実際の購入とは異なるバイム B を採用した場合、1/3の確率で600人が救われアスがかかることが知られ、それに対するバイア

るが、2/3 の確率で１人も助からない」という２スの排除や分析の精度を向上させる研究が行われつの選択肢の場合、78％の回答者が「プログラムている（竹内・星野 , 2015, 2017a, 2017b）。本研

A を採用した場合、200 人が救われる」の回答を究で、解釈レベルの違いがそのバイアスの一因に選んだとしている。
このように質問のワーディングによって回答結なることを例証した。
２つ目は、属性表現の言語的な流暢性を操作す

果に影響を与えることが知られているが、このフることで、実質的に同一の属性、同一の水準でレーミング効果は、文章を読むことで内容の理解あっても、その属性の評価に変化が現れることをは可能で、論理的に考えれば同じ内容であること示唆した点である。

がわかる選択肢の表現である。一方で、本研究で「熱還流率1.27W/㎡k」と「熱損失金額換算1,440

示したのは、表現はまったく異なる表現方法であ円」は、どちらも水準の名前と値を示しただけり、そこで表される内容の差の理解も困難である

で、どちらも実質的には同じ性能を表すものであにもかかわらず、その属性表現が被験者にとって購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響

21流暢性が高い（知覚しやすい）表現方法が選択さ

販促物（カタログ、チラシ、動画、WEB）を使っれるということである。King et al.（2011）が、てプロモーションを行うのではなく、その商品が消費者が慣れ親しんだ数字が好まれやすいことを持つ属性のうち、解釈レベルによる対象の捉え方明らかにしているが、本研究では、慣れ親しんだに応じた情報を消費者に提供することで購買を促単位の表現が好まれるという近接の結果となっ進することも可能になるであろう。そのためにもた。

２時点でのコンジョイント分析を行い、事前に消費者の評価属性の変化を把握しておくことが重要

7.2. 実務展開に於ける示唆である。
例えば、住宅のように購入決定までの期間が１

本研究の実務的な意義は、１つ目は、購入検討

年以上を要するような商品に関しては、消費者の段階と購入直前で属性評価の結果に影響が出るこ

購買までの時間的距離を把握して、住宅購入の検とを示したことで、商品評価のためのコンジョイ

討段階の顧客には、住宅の省エネルギー性や環境ント分析を実施する際に、購入検討の時期と購入配慮、デザイン性などを訴求し、購入直前の消費決定の時期の２時点の時間的距離でコンジョイン

者には、機能面や価格などを訴求するなど消費者ト分析を行う必要性の示唆を提供したことであの解釈レベルに沿ってプロモーションを変化させる。

ることで、最終的な購買に導くことも可能にな「開発段階の消費者の評価は高かったが、実際る。

に発売したら売れない」といった現象の防止とな

２つ目は、属性の表現方法の流暢性が対象の評るだろう。実務的な製品開発の場面において、心価に影響することを示したことで、実際のプロ

理的距離を考慮せずにコンジョイント分析を用いモーションの場面において、訴求する属性の表現て属性評価をした場合、消費者は具体的な購買時の流暢性に配慮することで効果的なプロモーショ

期が決定していない状態での商品評価の結果となンが可能となるという示唆を提供したことである。そうすると、実際の商品の購入場面よりも心る。

理的距離が遠いため、解釈レベルが高次となり、本研究では、性能値を数学的な単位から、身近

抽象的、本質的、目標関連的な属性を評価する可な「円」の単位に置き換えた。単にわかりやすい

能性がある。この結果に基づいて製品開発を行っ表現ということではなく、表現されている内容のてしまうと、消費者が高次の解釈レベルの際に選差が分からなくても身近な単位で表現された商品択する属性で構成された商品、つまり、実際に購が選ばれた。

入するときには選ばれない属性で構成された製品を開発してしまうことにもなる。

性能値のような消費者にとってわかりにくい属
性は、消費者が経験的に見たことのある表現に変コンジョイント分析を用いた商品開発の際に換することで、商品が選択されやすくなるであろは、従来のコンジョイント分析に加えて、購買直う。極言すれば、表現されている商品特徴の正確

前の心理的距離を設定したコンジョイント分析もな意味が把握できない場合でも、情報の流暢性を併せて実施することで、購買検討時期と購買決定上げることで、「理由は明確ではないけれど選ぶ」

直前に評価される属性の水準の総合的な判断を行「なんとなく選ぶ」という選択行動につながる可うことができる。特に、住宅や車、ハイ・ブラン

能性もある。

ド商品など購入検討の期間が長い商品には、２時今後のプロモーション活動の個別化は、現在の点でのコンジョイント分析を行うことは有効であ

ターゲティング広告のレベルよりもさらに深化ると思われる。

し、消費者が購入を検討する時期と購入を決定す営業活動やプロモーションの実務の場面においる時期に合わせたレベルにまで細分化されていくては、その商品がもつ商品の特徴を消費者の購入だろう。つまりは、時間的距離と解釈レベルに応検討の初期のタイミングから、購入直前まで同じじた広告の提示をするレベルとなっていくことが22

プロモーショナル・マーケティング研究

予想される。その際に、本研究のような、購入検後のより高度に個別化されたプロモーション構築

討時期と解釈レベルの違いによる属性評価への影の一助となるであろう。

響と属性表現の実験を積み重ねていくことで、今

8. 今後の課題
本研究では、属性表現の流暢性が商品属性選択

ことによって、時間的距離が遠い場合も、時間的に与える影響を検討するため、断熱性性能の属性距離が近い場合も高機能な選択肢に対する消費者の水準は「熱還流率 1.27W/㎡k」と「熱損失金額の選好を高め、一貫した選好につながり、解釈レ

換算 1,440 円」の２水準のみとした。しかし、「価ベル理論の変化によって、属性評価が変化しない

格」や「眺望性」の属性の重要度が高くなり、相ことを示している。本研究においても、具体性の対的に「断熱性能」の重要度が低くなった。また、高い「断熱性能」の重要度が上昇しなかったのは、

具体性の高い「断熱性能」の重要度は、購入直前「窓」が住宅の中の一部であるため、上位概念と（購入の１週間前）にわずかながらではあるが低しての「家」の価格や「家」に対する属性評価な

下し、解釈レベル理論とは逆の結果となった。

ど、何らかの別の要因が評価に影響を与えた可能Lee & Zhao（2014）は、価格情報を強調する性もあるため検証を行う必要がある。

9. 謝辞
本研究のデータ分析において中央大学の中村博教授に実施していただいただけでなく、本研究の際してご協力を頂きました。心より御礼申し上げます。

実施及び論文執筆において、指導教授として、多最後に、本研究は日本プロモーショナル・マー

大なるご指導、ご鞭撻を賜りました。また、中央

ケティング学会「2022年度研究助成」を頂戴する大学の大西浩志准教授にはデータ分析に関して貴ことで実施をすることができました。心より感謝

重なアドバイスを頂きました。加えて、中央大学

申し上げます。

大学院戦略経営研究科の皆様には、実験の実施に

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購買意思決定時期と属性表現の違いが商品選択に与える影響25

〔査読付き学術研究論文〕

小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか〜信頼性が購買行動に果たす役割〜

渋瀬 雅彦
明治学院大学 経済学部経営学科 専任講師 中野 暁

横浜商科大学 商学部観光マネジメント学科 准教授

1. 背景と目的
新型コロナの感染拡大以降、我が国の小売業を取り巻く環境は大きく転換が進んでいる。幅

おいてもリテールメディアの活用が始まっている。

広い製品カテゴリーにおいて EC へのチャネル・

このようなリテールメディアの取り組みが進む

シフトが顕著になると共に（経済産業省 , 2022;

中で、パーソナライズド広告に対する関心が高Nakano, 2022）、デジタル・トランスフォーメー

まっている。パーソナライズド広告では、閲覧履

ションによって業務の効率化が進んでいる。ま

歴や購買履歴に基づき、顧客の価値観や嗜好性

た、個人情報保護の規制強化を背景とした脱クッにあわせた広告情報を届けることができる。そ1

キーの流れの中で 、小売業が広告メディアを運営のため、広告情報に対して自己との関連性を高する「リテールメディア」の取り組みが進んでめ、有用性を認識することで、広告効果が高まる

2

いる 。これら変化の大きな特徴として、販売と広ことが指摘されている（De Keyzer, Dens, & De

告の両プロセスにおいて、顧客の購買データとPelsmacker, 2022）。

デジタルメディアを一体的に活用することがあしかしながら、パーソナライズド広告にはげられる。いくつかの小売業は実店舗と EC の双「パーソナライゼーション・パラドクス」と呼ば3方から顧客のパーソナルデータ を収集・蓄積し、れる負の側面があることが指摘されている。パー

Google や Yahoo!JAPAN などのデジタルプラット

ソナライゼーション・パラドクスとは、広告のフォーマーと提携して、これらのデータを活用しパーソナライゼーションに対して、消費者がポた広告配信を行う仕組みを構築している。特に小ジティブ・ネガティブの相反する反応を示す現売業が保有する製品購買に関わるデータに対して象を指す（Aguirre, Mahr, Grewal, De Ruyter, &注目が集まっており、メーカーの広告宣伝活動にWetzels, 2015）。パーソナライズド広告に接した

12018 年に GDPR（General Data Protection Regulation：一般データ保護規則）が欧州で施行されたことをきっかけに、個人の行動データやプ
ライバシーを保護するための取組が進んでいる。例えば、ユーザーのオンライン上の行動履歴を広範に追跡できるサードパーティークッキーが問題視されており、SafariやFirefoxなどのブラウザではサードパーティークッキーがデフォルトでブロックされる設定となっている。ユーザー側の観点では、Web サイトを訪問した際に、クッキーの利用についての許諾を求められるようになった。これらの規制によって、既存のターゲ
ティング手法や効果測定が利用できなくなる可能性が指摘されており、クッキーではないその他の代替技術の開発が進められている（El Hana,
Mercanti-Guérin, & Sabri, 2023）。

2

日経クロストレンド2022年11月７日「セブンもイオンも参入 広告新市場リテールメディアの衝撃」に我が国におけるリテールメディアの取り組みが記載されている（URL：https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00729/00001/, 2022年12月１日閲覧）

3

総務省「平成29年 情報通信白書」によると、パーソナルデータとは、個人情報に加えて、個人情報との境界が曖昧なものを含む、個人と関係性が見いだされる広範囲の情報を指す。

26

プロモーショナル・マーケティング研究消費者が自己の価値観や嗜好性に過度に近いと認着目する。信頼性は、パーソナライズド広告の効

識し侵入性やプライバシーへの懸念が引き起こさ

果を高めるために重要な要因であることが、広れると、広告やブランドに対してネガティブな

告研究の領域で明らかにされてきた（Aguirre et

影響が生じる（Miltgen,Cases, & Russell,2019）。

al., 2015; Bleier & Eisenbeiss, 2015）。一方、流

これは、パーソナルデータの収集方法や活用方法

通や消費者行動の研究では、心理的リスクや経済における透明性の程度に大きく影響を受けるため的リスクの影響が強いオンライン購買に対して（Aguirre et al.,2015）、リテールメディアの取り（Chou, Shen, Chiu, & Chou, 2016; Gupta, Su, &組みが進む小売業にとっても注視すべき事象であWalter, 2004）、リスクを受け入れ購買意思決定る。

を行うためにも、消費者にとって小売業への信頼

パーソナライゼーション・パラドクスの解消は、性が重要であることが示されてきた（Al-Debei,

広告の効果を高めるためにも重要なテーマであAkroush, & Ashouri, 2015）。したがって、パーる。過度にパーソナライズされた広告に接した消

ソナライズド広告と購買行動いずれにおいても、費者は、小売業に対して不信感を強め、広告効果

信頼性は影響すると考えられる。しかしながら、を阻害する可能性がある。しかしながら、小売業

これまでの研究では、この２つの領域を統合する

におけるこのパラドクスの解消を目指した研究は形での知見蓄積は少なく、信頼性が果たす役割にあまり行われていない。特に、購買が行われる場

ついて十分に検証されていない。このような問題となる小売業にとっては、パーソナライズド広告

意識に基づき、本研究では、パーソナライズド広の効果について、広告のクリックだけではなく消告が及ぼす影響を購買行動に拡張し、信頼性が果費者の購買行動も含めて検討する必要性がある。

たす役割に関して考察を行う。これにより、転換

そこで本研究では、小売業におけるパーソナ期に位置する小売業がパーソナライゼーション・

ライゼーション・パラドクスの解消を目指して、

パラドクスを解消していく方法についての示唆をパーソナライズド広告が購買行動に及ぼす影響

提示していく。

を検証する。特に小売業への信頼性（Trust）に

2. 先行研究前章で示した研究目的に基づき、まずパーソナ

ンライン上の閲覧履歴や購買履歴のような行動

ライズド広告全般の持つ特性とパーソナライゼー

データ）とパーソナライズの方法（例えば、収集

ション・パラドクスについて整理する。そのうえされたデータを直接的に用いるか、推定によりで、小売業の視点からこのパラドクスを解消する加工された形で用いるか）によって分類される要因について説明する。

（Boerman, Kruikemeier, & Borgesius, 2017）。
これまでパーソナライズド広告を対象とした研究

2.1. パーソナライズド広告の特性

では、様々な広告手法が取り上げられている。これらの研究で用いられた主要な広告手法を整理しパーソナライズド広告とは、「企業から消費者たものが図表１である。本研究で論じるパーソナに配信されるマス広告の原則を保持しながら、消ライズド広告全般は、図表１に示した広告手法を費者の過去の行動と推定された嗜好性に基づい対象とする。なお、EC サイトにおいて広く活用て、個々の消費者に対応したメッセージ及び配されているレコメンデーションは、広告主企業か

信メディア」を指す（Hayes, Brinson, Bott, &ら消費者に配信される広告とは異なると考えられMoeller, 2021, p17）。パーソナライズド広告は、るため、本研究では含めていない。

主に、活用するパーソナルデータ（例えば、オ

小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか

27

に示した広告手法を対象とする。なお、ECサイトにおいて広く活用されているレコメンデーショ
ンは、広告主企業から消費者に配信される広告とは異なると考えられるため、本研究では含めていない。
4
図表１：パーソナライズド広告の種類
図表 1：：パーソナライズド広告の種類4

手法

定義
主な先行研究Webサイトや検索などのオンライン上の行動履歴に基Aguirre et al.(2015）,
オーディエンス
づきユーザーを属性や興味関心などでセグメンテーシ
De Groot(2022),
ターゲティング
ョンして、ターゲットとなるセグメントに対して、さSummers, Smith, & Reczek(2016)
まざまな Webサイト上に広告を表示する
広告主企業が運営する Webサイトを訪問したユーザー
Bleier & Eisembeiss (2015), Tucker &リターゲティング5の行動を追跡して、その他の Webサイト上に広告主企
Lambrecht (2013)
4 図表 1は、パーソナライズド広告を対象とした各研究において設定された実験条件に基づき、著者のほうで広告手業の広告を表示する法を分類している。なお、オーディエンスターゲティングは広範なターゲティング手法として定義されるため、リタ
ユーザーの検索履歴（検索キーワード）に基づいて、ーゲティングやデモグラフィックターゲティングなども含まれることがある。しかしながら、後述するパーソナライ
リスティング検索サイト上もしくはさまざまなサイト上に、広告主
Van Doorn & Hoekstra (2013)
ズド広告の精度や透明性を考慮すれば、それぞれの影響が異なることが想定されるため、リターゲティングやデモグ
企業の広告を表示する
ラフィックターゲティングを区別して表示している。
主にモバイルの GPSなどの位置情報を用いて、ユーザ Hayes, Brinson, Bott, & Moeller
位置情報ターゲティン
ーの場所情報を特定することで、その場所にいるユー(2021), Xu,Luo, Carroll, & Rosson
3
グ(2011)
ザーに対して広告主企業の広告を表示する
性別、年齢、居住地などのユーザーのデモグラフィッ
Aguirre et al. (2015),
デモグラフィック
ク属性の基づきユーザーをセグメンテーションして、De Keizer, Dens, & De Pelsmacker
ターゲティング
ターゲットとなるセグメントに対して、さまざまな(2022), Kim, Barasz, & John (2019)
Webサイト上に広告を表示する

パーソナライズされた広告は、通常のオンライン広告と比べても高い効果を持つ。消費者が知覚感じて、広告回避のようなネガティブな影響につするパーソナライズ性の度合いに基づき自身の価値観や嗜好との一致を感じることで醸成された自ながる。このような広告のパーソナライゼーショ
ン広告と比べても高い効果を持つ。消費者が知覚
己関連性（De Groot, 2022）や、知覚有用性（Bleier & Eisenbeiss, 2015）のような心理的反応が作用する。
ンに対して、消費者がポジティブ・ネガティブのするパーソナライズ性の度合いに基づき自身の価
その結果、消費者の注意や態度、広告のクリックにポジティブな影響を及ぼす（Aguirre et al., 2015;
相反する反応を示す現象は、「パーソナライゼー
値観や嗜好との一致を感じることで醸成された自Lambrecht & Tucker, 2013）。
ション・パラドクス」と呼ばれている（Aguirre
己関連性（De Groot,2022）や、知覚有用性（Bleier
一方で、パーソナライズド広告は、消費者の閲覧履歴や購買履歴のようなパーソナルデータを用
et al., 2015）。そして、このパラドクスを解消す& Eisenbeiss,2015）のような心理的反応が作用いて実施される。このため、消費者は過剰なパーソナライズ性を知覚すると、企業が自身の情報をることが求められており、近年研究が増加していする。その結果、消費者の注意や態度、広告のク一方的に収集・活用したと感じて、プライバシーに対する懸念を抱く（Bleier& Eisenbeiss, 2015）。さる。
らに、これにより無力感や自己喪失感を引き起こし、心理的な脆弱性を感じるようになる（Aguirre
リックにポジティブな影響を及ぼす（Aguirre
et
et
al.,
2015）
。その結果、広告に対する押しつけがましさ（DeGroot, 2022）やリアクタンス（Bleier &al.,2015; Lambrecht & Tucker, 2013）。
2.2.
パーソナライゼーション・パラドクス
Eisenbeiss, 2015）を感じて、広告回避のようなネガティブな影響につながる。このような広告のパー
一方で、パーソナライズド広告は、消費者のの解消要因
閲 覧ソナライゼーションに対して、消費者がポジティブ・ネガティブの相反する反応を示す現象は、履歴や購買履歴のようなパーソナルデー「パーソナライゼーション・パラドクス」と呼ばれている（Aguirre et al., 2015）。そして、このパラパーソナライゼーション・パラドクスを解消す
タを用いて実施される。このため、消費者は過ドクスを解消することが求められており、近年研究が増加している。
パーソナライズされた広告は、通常のオンライ

剰なパーソナライズ性を知覚すると、企業が自るための主な要因として、パーソナライゼーショ

身の情報を一方的に収集・活用したと感じて、ンの精度と透明性があげられる。

2.2. パーソナライゼーション・パラドクスの解消要因

プライバシーに対する懸念を抱く（Bleier &精度に関した研究として、Summers, Smith,Eisenbeiss,2015）。さらに、これにより無力感や& Reczek（2016）があげられる。彼らは、特定パーソナライゼーション・パラドクスを解消するための主な要因として、パーソナライゼーショ
自己喪失感を引き起こし、心理的な脆弱性を感じンの精度と透明性があげられる。

テーマにパーソナライズされた広告に接した消費るようになる（Aguirre
et al.,2015）。その結果、者が、企業から特定テーマに関心がある人物だと精度に関した研究として、Summers,
Smith, & Reczek（2016）があげられる。彼らは、特定テーマに広告に対する押しつけがましさ（DeGroot, 2022）
思われていると知覚することで、その広告が暗黙
パーソナライズされた広告に接した消費者が、企業から特定テーマに関心がある人物だと思われて
6
6として機能し、自己認識を高め、広告内
いると知覚することで、その広告が暗黙の社会的ラベルやリアクタンス（Bleier& Eisenbeiss,2015）をの社会的ラベルとして機能し、自己認識を高め、容に合致した購買行動をとるとする仮説を立てた。分析の結果、消費者自身の過去の行動履歴と関連性が高い広告の場合、消費者は暗黙の社会的ラベルに合致するように自己認識を高め、購買意向
4 図表１は、パーソナライズド広告を対象とした各研究において設定された実験条件に基づき、著者のほうで広告手法を分類している。なお、が高まることを示した。一方で、パーソナライズの精度が低い広告の場合、購買意向に対して有意
オーディエンスターゲティングは広範なターゲティング手法として定義されるため、リターゲティングやデモグラフィックターゲティングなども含まれることがある。しかしながら、後述するパーソナライズド広告の精度や透明性を考慮すれば、それぞれの影響が異なることが想定されるため、リターゲティングやデモグラフィックターゲティングを区別して表示している。
5

5 Google広告では、リターゲティングのことをリマーケティングと呼ばれているが、本研究ではリターゲティングとGoogle広告では、リターゲティングのことをリマーケティングと呼ばれているが、本研究ではリターゲティングとして表現する。

6

して表現する。 Label）とは、個人や集団に対して付与される社会的な分類や識別子のことを指し、消費者は知覚された社会的ラベルと社会的ラベル（Social

社会的ラベル（Social Label）とは、個人や集団に対して付与される社会的な分類や識別子のことを指し、消費者は知合致した行動をとることが実証されている（Tybout& Yalch, 1980）。社会的ラベルは、個人や集団に対して明示的に付与される場合と暗黙的に6覚された社会的ラベルと合致した行動をとることが実証されている（Tybout&Yalch, 1980）。社会的ラベルは、個人や付与される場合に区別される。Summers
et al.（2016）では、企業がパーソナライズする方法を消費者は明確に理解していないという前提の下、集団に対して明示的に付与される場合と暗黙的に付与される場合に区別される。Summers et al.（2016）では、企業がパ暗黙的な社会的ラベルを用いている。
ーソナライズする方法を消費者は明確に理解していないという前提の下、暗黙的な社会的ラベルを用いている。

28

プロモーショナル・マーケティング研究4

広告内容に合致した購買行動をとるとする仮説をことも明らかにしている。

立てた。分析の結果、消費者自身の過去の行動履以上の先行研究を踏まえると、小売業の信頼性

歴と関連性が高い広告の場合、消費者は暗黙の社が、パーソナライゼーション・パラドクスの解消

会的ラベルに合致するように自己認識を高め、購に対して大いに作用すると考えられる。

買意向が高まることを示した。一方で、パーソナ

また、萌芽期にあるパーソナライズド広告に関ライズの精度が低い広告の場合、購買意向に対しする研究において一定の理論が確立されていないて有意に影響しなかった。つまり、ポジティブなことが課題としてあげられる（Boerman, et al.,

効果を高めるためには、パーソナライゼーション

2017）8。このために、消費者が知覚したパーソナの精度が重要であり、消費者自身の過去の行動とライズ性が及ぼすポジティブ・ネガティブ双方の明確に結びついた広告であることの有効性を主張

関係性は研究によって異なる傾向にある。例えしている。

ば、De Groot（2022）は、プライバシー懸念に企業が消費者からパーソナルデータを収集する

よるリスクと情報活用による価値を独立的に比較際に、利用目的や活用方法を適正に説明したうえすることで、合理的な意思決定を行うとするプラで、消費者から同意を得て、透明性を担保していイバシー計算理論の課題を提起して、パーソナラ

く必要性がある。透明性は、パーソナライゼー

イズ性がもたらすポジティブ・ネガティブ双方がション・パラドクスによるネガティブな影響を

相互依存的に影響することを明らかにした。具体

緩和する（Aguirre et al., 2015; Kim, Barasz, &的には、パーソナライズ性が自己関連性というポ

John, 2019）。Aguirre et al.（2015）は、パーソジティブな影響を及ぼす際に、パーソナライズ性

ナルデータの管理や活用における透明性が、パーを知覚することにより引き起こされたネガティブ

ソナライズド広告のネガティブな影響を緩和するな影響であるリアクタンスが調整効果として作用ことを明らかにしている。具体的には、パーソナし、ポジティブな影響を抑制することを示してい

ルデータ収集時に利用方法が消費者に対して明示る。

されていることや、パーソナルデータが第三者に共有されずに自社内での活用に留められること

2.3 パーソナライゼーション・パラドクス

で、透明性は担保される。Kim et al.（2019）は、の小売業視点による解消

信頼性の高い企業において、透明性が広告効果を押し上げることを示している7。

パーソナライゼーション・パラドクスは、専ら

これ以外にも、消費者特性もパーソナライゼー

オンライン広告の研究領域で問題視されてきたこ

ション・パラドクスに影響する。竹内（2020）は、とであるが、小売業の視点でみると、違った角度

制御焦点理論に基づく複数の実験を行い、促進焦からこれを解消していける可能性がある。本研究

点傾向の消費者では利得訴求の広告において、プでは、その方略として、（1）小売業者への信頼性

ライバシー懸念よりも自己関連性が高くなり、予を高めること、（2）オンラインだけではなく、リ防焦点傾向の消費者では私的事実の広告においアル（実店舗）を統合することによって不確実性て、自己関連性よりもプライバシー懸念が高くなを低減することを挙げる。

ることを示している。この際に、予防焦点傾向の小売業者への信頼性とパーソナライゼーショ

消費者がパーソナライズド広告を認識する場合、ン・パラドクスの関係を示した研究としては、企業の信頼性やウェブサイトの信頼性が影響する

Bleier & Eisenbeiss（2015）がある。彼らは、パー

7

企業の信頼性が低い場合には、いずれの内容であっても透明性は広告効果に負の影響を及ぼす。一方で、信頼性が高い企業であっても、収集したパーソナルデータが第三者の企業に共有されて広範囲のサイトでの広告配信に活用されることや、閲覧履歴や購買履歴などから自らの属性が推定される場合には、広告効果は押し下げられる（Kim et al., 2019）8

例えば、プライバシー懸念に着目した研究では、プライバシー計算理論（Hayes, et al. 2021; Xu, Luo, Carroll, & Rosson, 2011）、情報境界理論（De Groot, 2022）、ゴシップ理論（Martin, Borah, & Palmatier, 2017）、リアクタンス理論（Tucker 2014）、心理的所有感（Aguirre et al.,2015）
、社会的ラベル（Summers et al., 2016）などのさまざまな理論が用いられている。

小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか29

ソナライズ性からプライバシー懸念・リアクタン

従来、顧客の購買時のチャネル選択は、品質とス・知覚有用性の３つの心理的要因が相互依存的

価格、利便性・時間節約と購入時のリスクといっに影響する中で、クリック意向につながる仮説モた各チャネルで得られるベネフィットとコストのデルを構築し、小売業が持つ信頼性の影響を検証間でのトレードオフが影響することが示されてきしている。そして、過去の行動履歴に直接的に基た（e.g., Chintagunta, Chu, & Cebollada, 2012;

づいたリターゲティング広告を対象として、仮想

中野・近藤 ,2018; Neslin et al., 2006）。一方、近的なショッピングを行わせた後に、その行動に合年の研究では、単に購買時のチャネルにだけ注目わせた広告が繰り返し表示されるというシナリオするのではなく、顧客の購買プロセス全体を捉えを用いて実験調査を行っている。分析の結果、信ながら、各チャネルを組み合わせることの有用性

頼性の高い小売業の場合には、パーソナライズ性が認識されている。例えば、情報探索時においてが知覚有用性に及ぼす影響が強くなり、信頼性がオンラインを使い、購買時において実店舗を使低い場合には、パーソナライズ性がリアクタンス

うような「ウェブルーミング」は、クロスチャやプライバシー懸念に及ぼす影響が強くなること

ネルでの代表的な消費者行動である（Flavián,を示している。一方で、検証指標はオンライン上

Gurrea, & Orús, 2016, 2019; Kleinlercher,でのクリック意向に留まっている。小売業におけ

Linzmajer, Verhoef, & Rudolph, 2020）。オンラ

る消費者行動を捉えるならば、広告クリック後のインでは、顧客は容易に情報を得ることができる

実際の購買やチャネル利用について検証指標を拡が、大量の情報はかえって、混乱や不安を引き起大していくことが課題になる。

こし、不確実性の増大につながる。この不確実性

昨今の小売環境では、オンラインとリアル（実を低減するために、実際に製品をみて確認するこ

店舗）を統合し、顧客体験を高めることが求めらとが有効であり、そのために実店舗で購入が行われている。さらに、その中でパーソナライゼーれる。

ションが果たす役割も大きくなりつつある。例

これらの議論を整理すると、小売業者への信頼

えば、Rahman, Carlson, Gudergan, Wetzels,

性はパーソナライゼーション・パラドクスを緩和&Grewal（2022）は、オムニチャネル顧客体験させることにつながりえる。ただし、過去の研究（OCX）を構成する要素の一つとして、パーソナ

は、オンライン上での検証にとどまり、オンライ

ライゼーションを挙げている。チャネルを上手くンとリアルを統合する視点に欠けている。この問組合せていくことは、より広告の効果を高めるた

題意識の下で、次章では本研究の仮説を設定すめにも検討の価値がある。

る。

3. 仮説設定る。そして、その過程においてパーソナライズド

3.1. 構成概念

広告が及ぼすポジティブ・ネガティブの相反する心理的反応を組み込み、パーソナライゼーショ

前章より、小売業のパーソナライズド広告が消費者の購買行動に及ぼす影響に、信頼性が作用す

ン・パラドクスが購買行動に及ぼす影響について検討する。

る可能性が示された。そこで、本研究では、小売

パーソナライゼーションに関する構成概念とし業の信頼性を明示的に組み込み、パーソナライズて、Bleier & Eisenbeiss（2015）と同様に、プド広告が購買行動に及ぼす影響に関する仮説モデ

ライバシー懸念・知覚有用性・リアクタンスの３ルを構築する。まず、小売業の信頼性が消費者のつを用いる。プライバシー懸念とは、本来消費者

購買行動に直接的に影響を及ぼす状況を想定すが管理すべき情報が企業により収集・使用されて30

プロモーショナル・マーケティング研究

いる可能性を知覚することにより、消費者自身

示的に組み込む。

が脆弱性を感じることである（Bandyopadhyay,

最後に、消費者の購買行動に関する検証指標を2011）。広告のパーソナライゼーションではパー説明する。前章において述べたとおり、パーソナ

ソナルデータが用いられるが、消費者の多くはライズド広告に関する研究では、検証指標がオン

データ活用に関するイメージが乏しいまま、企業ライン上の広告クリックに関するものにとどまっに対してデータ供与を許諾することが多い。こており、オンラインとリアルを統合して検証するのため、消費者がパーソナライズされた広告情視点に欠けている。そこで本研究では、クリック

報に実際に接触することで、企業に対してプラ意向に加えて、EC チャネル選択意向の２つを用

イバシーの懸念を感じることになる（Aguirre et

いる。EC チャネル選択意向は、リアルの実店舗

al., 2015）。知覚有用性とは、広告情報が購買のと比して、EC チャネルを選択したいかどうかの意思決定に有用であるかの認識である（Bleier &度合いとして用いる。これにより、オンラインとEisenbeiss, 2015; Shavitt, Lowerey, & Haefner,

リアルのチャネル選択に関する考察ができるよう1998）。パーソナライズされた広告は、消費者個にした。本研究では、これまでの研究で扱われて人の価値観や嗜好にあわせられるため、情報過多

きたクリック意向に加えて、本研究独自の視点でを低減することができ（Ansari & Mela, 2003）、あるチャネル選択を考慮する。以上のような検討

効率的で満足度の高い購買行動につながる。リ

に基づいて、消費者のパーソナライズド広告へのアクタンスとは、第三者から脅威を受けている受容を、包括的な購買行動の視点から明らかにすと認識して、自身の自由が侵害されていると認ることを目指す。

識することにより、消費者が自由を回復するた
めの動機づけが行われる心理状態のことである（Fitzsimons & Lehmann, 2004; Miron & Brehm,

3.2. 信頼性が与える影響

2006）。具体的には、広告情報に対して邪魔と感

まず、小売業の信頼性が及ぼす影響について仮じることや生活を脅かされていると感じることで説を設定する。オンライン上の企業への信頼は、ある。

プライバシー保護やセキュリティ強化などの企業

本 研 究 で 用 い る 信 頼 性 と は 、「 第 三 者 の努力によって高まるように、信頼性とプライバ

意図や行動に対して肯定的な期待に基づい

シー懸念には関係性が強い（Stanaland, Lwin, &て、その脆弱性を受け入れる心理状態」を指Miyazaki, 2011）。信頼性が高まれば、消費者のす（Rousseau,Sitkin, Burt, & Camerer, 1998,

プライバシー懸念は低下することが想定できる。

p.395）。企業と消費者の関係性において、消費者

また、信頼性の高い企業の場合、パーソナライズ

は自身がコントロールできる感覚を失い、無力感

ド広告の有用性が高まり、信頼性の低い企業でを感じる状態に陥ることがある（Baker, Gentry,はリアクタンスが高まる（Bleier & Eisenbeiss,& Rittenburg, 2005）。こうした無力感があって2015）。したがって、小売業への信頼性が高まれも、許容していこうとする心理状態が信頼性でば、パーソナライズド広告の有用性が高まり、広ある。信頼性は、商業的取引を行ううえで重要告に対するリアクタンスが低下すると考えられな前提条件となるが、不確実性の高い EC 購買る。

では特に重要である（Gefen, 2000）。小売業との取引をとおして、消費者はポジティブ・ネガ

H1a：「信頼性」は「プライバシー懸念」に負のティブのさまざまな体験をし、小売業に対する影響を及ぼす信頼性を形成していく。信頼性を形成する体験

H1b：「信頼性」は「知覚有用性」に正の影響をは、能力・仁徳・誠実の３つの信念で形成される

及ぼす（McKnight,Choudhury,& Kacmar, 2002）。本研

H1c：「信頼性」は「リアクタンス」に負の影響

究では、消費者が小売業に対してもつ信頼性を明を及ぼす

小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか

31信頼性が高い企業では、パーソナライズド広告の成果指標であるクリック意向が高くなる

高まることで、広告への有用性は低くなることを想定した。

（Bleier & Eisenbeiss, 2015）。信頼性が高まることで知覚リスクが抑制され、消費者の行動意図

H3a：「プライバシー懸念」は「知覚有用性」にを高めることができる（Liu, Marchewka, Lu,

負の影響を及ぼす& Yu,2005）。また、信頼性は EC チャネルにおけH3b：「プライバシー懸念」は「リアクタンス」

る購買態度や意向に直接的に影響を及ぼす（Al-に正の影響を及ぼす

Debei et al., 2015; Pavlou, 2003）。信頼性が低い

H3c：「リアクタンス」は「知覚有用性」に負の場合には、EC チャネルで直接的に購買するより影響を及ぼすも、実際に実店舗を訪問して製品を手に取って確認して、不確実性を低減するような行動が想定さリアクタンス理論に基づくと、行き過ぎたパーれる。よって、小売業の信頼性は直接的にパーソソナライズド広告に接触した際に、企業側の意

ナライズド広告のクリックや EC チャネル選択に図や操作を感じることで、消費者は抵抗感を抱

影響を及ぼすと考えられる。

き、その広告を無視すると想定される。例えば、
White,Zahay, Thorbjørnsen, & Shavitt（2008）
は、

H2a：「信頼性」は「クリック意向」に正の影響

リアクタンスを感じることでクリック意向が低くを及ぼすなることを明らかにしている。また、パーソナラ

H2b：「信頼性」は「EC チャネル選択意向」に

イズド広告はオンライン上に表示されるために、

正の影響を及ぼす

リアクタンスを知覚することで、オンライン上での行動全般が抑制される可能性がある。つまり、

3.3. パーソナライズド広告の心理的反応が与える影響

EC チャネルでそのまま購買することを決める前に、実際に実店舗を訪問して製品を購買することを選択すると考えられる。

パーソナライズド広告は、過度のパーソナライ
ズ性が消費者に知覚されることで、行動履歴やH4a：「リアクタンス」は「クリック意向」に負会員情報が第三者に活用されていることを感じ、の影響を及ぼす

自らのプライバシーが守られているかどうかのH4b：「リアクタンス」は「ECチャネル選択意向」

懸念を感じる傾向にある（Bleier & Eisenbeiss,に負の影響を及ぼす

2015）。プライバシーに対する懸念が高まること
で、心理的な脆弱性を知覚し、その広告に対しパーソナライズド広告に対して、消費者自身がて抵抗感や反抗を感じる（Aguirre et al.,2015）。

持つ目標やスキーマに適用させることで有用性を一方で、企業努力によりプライバシーが守られ知覚して、その広告情報をさらに探索する意向がていると感じられれば、その広告に対してポ強まる（Tam & Ho,2006）。そして、その広告をジティブな反応が生起される（Mpinganjira &クリックする意向が高くなることはいくつかの研Maduku,2019）。消費者のプライバシー懸念が高究で実証されている（Bleier & Eisenbeiss,2015;

まれば、広告に対するリアクタンスが高まるし、White et al.,2008）。また、自らの価値観や嗜好

プライバシーの懸念が低くなれば、広告の有用性と合致することで、オンライン上での購買を検討が高まると想定される。また、パーソナライズ

し、EC チャネルを選択することを促進すると考ド広告により引き起こされる心理的反応はポジえられる。

ティブ・ネガティブ双方で相互依存的に影響する（De Groot, 2022）。そこで、Bleier & Eisenbeiss

H5a：「知覚有用性」は「クリック意向」に正の（2015）と同様に、広告に対するリアクタンスが影響を及ぼす32

プロモーショナル・マーケティング研究ネルを選択することを促進すると考えられる。
H5a：「知覚有用性」は「クリック意向」に正の影響を及ぼす
H5b：「知覚有用性」は「EC チャネル選択意向」に正の影響を及ぼす

H5b：「知覚有用性」は「EC チャネル選択意向」

上記で設定した仮説モデルの全体像を図表２にに正の影響を及ぼす示す。この仮説モデルにしたがって次章より実証
上記で設定した仮説モデルの全体像を図表 2 に示す。この仮説モデルにしたがって次章より実証分析を行う。

分析を行う。

図図表２：仮説モデル
表 2：：仮説モデル

4.

データ収集

4. データ収集

パーソナライズド広告に関する研究領域において頻繁に用いられているシナリオ法による実験調
査を、本研究でも採用する（ Bleier & Eisenbeiss, 2015; White et al., 2008）。

パーソナライズド広告に関する研究領域に2010）。経験財は、製品に触れる前に品質に関す

おいて頻繁に用いられているシナリオ法による情報を事前に得ることが比較的困難であるのる実験調査を、本研究でも採用する（Bleier &で（Weathers,Sharma, & Wood,2007) 、実店舗

4.1. 分析対象

での購入検討も発生しやすいと考えられる。加えEisenbeiss,
2015; White et al., 2008）。
本研究では、複数の業種の小売店における製品購買を対象とした。具体的には、家電量販店におて、探索財と比べて経験財では、パーソナライ
けるワイヤレスイヤホン、アパレル専門店におけるダウンベストである。これらは以下の理由によ
9、消費者の購
ズ知覚が購買行動に及ぼす影響において知覚有り、選定した。第 1 に、対象とする業種は EC 化率が適度に高い水準であることから
4.1. 分析対象
買行動においてECと実店舗の選択に関わる意思決定が生まれやすいと考えたためである。第2に、
用性のような心理的反応が媒介しやすい（Xia &10 Schuff, 2010）
いずれの製品も体に身に着ける経験財に該当するためである（Mudambi&。経験財は、
Bechwati, 2008）
本研究では、複数の業種の小売店における製。本研究では、経験財の中で複品購買を対象とした。具体的には、家電量販店

数カテゴリーの製品を対象とすることで、外的妥

9 経済産業省「令和 3年度電子商取引に関する市場調査報告書」の製品分類別の EC化率は、生活家電・AV機器・におけるワイヤレスイヤホン、アパレル専門店

PC・周辺機器は 38％、衣類・服飾雑貨は 21％であった。

におけるダウンベストである。これらは以下の理由により、選定した。第１に、対象とする業
9

当性を担保した。

9

次に、実験に用いる小売業や製品について説明する。小売業の企業名は Bleier & Eisenbeiss

種は EC 化率が適度に高い水準であることから 、（2015）を参考に、架空の企業名を設定した。こ消費者の購買行動において EC と実店舗の選択にれは、当該小売業に対して回答者があらかじめ決

関わる意思決定が生まれやすいと考えたためであめられた意見を持たないようにするためである。

る。第２に、いずれの製品も体に身に着ける経提示する製品については以下のように設定した。

験財に該当するためである（Mudambi & Schuff,

ワイヤレスイヤホンについては、提示する製品を

9

経済産業省「令和３年度電子商取引に関する市場調査報告書」の製品分類別のEC化率は、生活家電・AV機器・PC・周辺機器は38％、衣類・服
飾雑貨は21％であった。

10

Xia & Bechwati（2008）は、ネットクチコミを対象として、パーソナライズ知覚が購買意向に及ぼす影響を、経験財と探索財と比較する形で検証している。分析の結果、パーソナライズ性が購買意向に及ぼす影響において、経験財では知覚有用性が完全媒介するのに対して、探索財
では知覚有用性は部分媒介することを明らかにしている。

小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか

33

決めるために、関東エリアの大学生68名に事前調が表示されるために透明性が低くなる。パーソ

査 A を行い、主要なイヤホンメーカー９社に対す

ナライズド広告の効果について、精度はポジティ

る認知度や態度を聴取した。収集されたデータかブな影響を促進し（Summers, Smith, & Reczek,

ら、認知度が比較的高く、態度が相対的に中程度

2016）、透明性はネガティブな影響を緩和するの企業を選定した。そして、その企業のワイヤレ（Aguirre et al., 2015; Kim et al,,2019）。これらをスイヤホンについて中価格帯の実在の製品を提示

踏まえると、本研究では、パーソナライゼーショ

することにした。一方で、ダウンベストについて

ン・パラドクスの相反する反応がそれぞれ明確には、今回設定した架空の小売業の製品であること現れる環境と想定できる。

を提示することにした。これは、アパレル専門店
ではユニクロや GU のように、当該企業以外のブランドは販売せずに、小売業の企業名として販売することが多いためである。

4.2. 実験デザインと手順
Bleier & Eisenbeiss（2015）を参考として提本研究で対象とするパーソナライズド広告は、

示シナリオの検討を行う。提示するシナリオの概

リターゲティング広告とした。近年、脱クッキー

要は、小売業の EC サイト上で調べた製品に関すが進行する中で、サードパーティーのクッキーのるパーソナライズド広告が、その小売業以外のサ利用が制限されるようになった。このため、サーイト閲覧時に繰り返し表示されたのちに、製品購

ドパーティークッキーを使用するリターゲティン

買およびチャネル選択に迫られている状況であ

グ広告は将来的に縮小する可能性が指摘されてる。そのシナリオの中に、小売業の信頼性とパーいる。このような懸念は存在するが、新たな代

ソナライズド広告の内容をコントロールする文章

替技術の開発が進められている。Google は 2022をそれぞれ用意する。

年から Protected Audience API と呼ばれるサー

まず、小売業の信頼性をコントロールする文章

ドパーティークッキーを発展させた技術を試験を検討した。本研究では、提示する小売業は架導入しており、リターゲティング広告の代替手

空の企業を用いるため、その企業から提供され段となることが期待されている。また、これまたサービスが、消費者にとってどのような水準での研究では、リターゲティング広告は特に ECであったのか示すことで、信頼性をコントロー

サイトにおいて、閲覧後に離脱したユーザーを再ルした。Bleier & Eisenbeiss（2015）と同様に、度取り戻していくための効果的な手法として位置

McKnight et al.（2002）の信頼性を構成する信付けられている（El Hana, Mercanti-Guérin, &念である能力・仁徳・誠実の３つを文章に反映しSabri, 2023）。そして、リテールメディアの取組た。具体的には、オンラインストアが提供する情では、小売業が保有する購買データが重要視され報が効果的で役に立つかどうか、その小売業がている。このため、消費者の購買行動に関連した顧客のために努力しているかどうか、決済方法

データを主に活用しているリターゲティング広告

や配送はスムーズで約束を守っているかどうかが及ぼす影響について検証することは、リテールである。そのうえで、関東エリアの大学生 101 名

メディアの取組を進める小売業にとって重要であに事前調査 B を行い、家電量販店についての文章る。以上のことから、リターゲティング広告につを１名につき１つ読んでもらい、小売業の信頼いて検証することに意義があると考えられる。

性を聴取した。測定尺度は Verhoef, Franses, &また、2.2節においてパーソナライゼーション・

Hoekstra（2002）の信頼性の４つの測定尺度をパラドクスを解消するために、精度と透明性の２用いて、７段階リッカート尺度で聴取した。測定つの要因が重要であることを説明した。他の広告尺度の平均点は、信頼性の高い文章では 4.79、信と比べると、リターゲティング広告の場合、EC頼性の低い文章では 3.12 となり、統計的に有意なサイトにおける閲覧履歴を直接的に用いるため差が確認された（t = 13.76, p< .001）。小売業のに精度は高くなるが、第三者のWebサイトで広告

信頼性のコントロールが可能なことが確認された

34

プロモーショナル・マーケティング研究東エリアの大学生 101 名に事前調査 B を行い、家電量販店についての文章を 1 名につき 1 つ読んでもらい、小売業の信頼性を聴取した。測定尺度は Verhoef, Franses, & Hoekstra（2002）の信頼性の 4 つの測定尺度を用いて、7 段階リッカート尺度で聴取した。測定尺度の平均点は、信頼性の高い文章では 4.79、信頼性の低い文章では 3.12となり、統計的に有意な差が確認された（t = 13.76, p < .001）。
小売業の信頼性のコントロールが可能なことが確認されたので、これらの文章をシナリオに組み込とが書かれた文章を読んでもらう。
ので、これらの文章をシナリオに組み込んだ。そんだ。そして、この家電量販店の文章を踏襲して、アパレル専門店の文章を作成した。

（手順２）居住地の近くにある架空の小売店が紹して、この家電量販店の文章を踏襲して、アパレル専門店の文章を作成した。
具体的には、以下のようなシナリオを用意した。 介され、その小売店はオンラインストアも運営していることと、これまでのオンライン上の利用体（手順 1）対象となる製品カテゴリーを購入する必要性に迫られ、購買検討している状況であることが書かれた文章を読んでもらう。
験について読んでもらう。この際に、先述した小具体的には、以下のようなシナリオを用意し売業への信頼性の高低をコントロールした文章をた。 （手順 2）居住地の近くにある架空の小売店が紹介され、その小売店はオンラインストアも運営していることと、これまでのオンライン上の利用体験について読んでもらう。この際に、先述した小提示している（図表３参照）。
（手順１）対象となる製品カテゴリーを購入する売業への信頼性の高低をコントロールした文章を提示している（図表 3 参照）。
必要性に迫られ、購買検討している状況であるこ

図表 3：提示シナリオ（手順 2：：信頼性の操作）

図表３：提示シナリオ（手順２：信頼性の操作）

11（手順 3）その小売店のオンラインストアで調べていたら、買いたいと思える製品を見つけられた

Eisenbeiss（2015）と同様に、パーソナライズド（手順３）その小売店のオンラインストアで調場面であることを想定してもらい、その製品の特長と販売価格が記載された製品説明を読んでもら
広告の高低をコントロールした。パーソナライズ
べていたら、買いたいと思える製品を見つけられう。この際に、提示した製品は前節で設定した製品を用いている。
性が高いシナリオでは手順３で買いたいと思った
た場面であることを想定してもらい、その製品の（手順 4）その時は、この製品を買うことはなくオンラインストアを立ち去った由が伝えられる。

（手順 5）翌日に Yahoo！ニュースを閲覧した際に、オンライン広告が表示されて、その後も何度製品画像が表示されたが、パーソナライズ性が低特長と販売価格が記載された製品説明を読んでもも繰り返し表示された状況となったことを説明した文章を読んでもらう。この際にBleier &いシナリオでは小売店のアイコンのみが表示されらう。この際に、提示した製品は前節で設定した
Eisenbeiss（2015）と同様に、パーソナライズド広告の高低をコントロールした。パーソナライズ性る内容とした。
製品を用いている。

が高いシナリオでは手順 3 で買いたいと思った製品画像が表示されたが、パーソナライズ性が低い（手順６）この週末に製品を購入する必要に迫シナリオでは小売店のアイコンのみが表示される内容とした。
られていることと、購入にあたっての具体的な前
くオンラインストアを立ち去った由が伝えられ（手順 6）この週末に製品を購入する必要に迫られていることと、購入にあたっての具体的な前提
提条件を提示した。前提条件は、消費者のチャネる。
条件を提示した。前提条件は、消費者のチャネル選択において重要となる品質と価格、利便性・時
ル選択において重要となる品質と価格、利便性・（手順５）翌日に Yahoo！ニュースを閲覧した
間節約（e.g., Chintagunta, et al., 2012; 中野・近藤, 2018; Neslin et al., 2006）に基づき設定した。具体的には、時間節約（e.g., Chintagunta, et al., 2012; 中野・際に、オンライン広告が表示されて、その後も実際の店舗とオンラインストアでは価格は同じで配送料もかからないこと、実店舗は自宅から
10
近藤,2018;
Neslin
et
al.,
2006）
に基づき設定した。
何度も繰り返し表示された状況となったことを11分ほどのところにあること 、実店舗では製品を説明する店員も存在すること、新型コロナによる
具体的には、実際の店舗とオンラインストアでは説明した文章を読んでもらう。この際にBleier&
感染懸念は解消されたことを明示している。
調査対象者には、このシナリオを読んだのちに、質問に回答するように依頼した12。
（手順４）その時は、この製品を買うことはな

4.3. データ収集

小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか

35

価格は同じで配送料もかからないこと、実店舗は
11

択は地理的な影響を受けやすいことを考慮して、自宅から10分ほどのところにあること 、実店舗

京浜一都三県に居住している女性20～30代を調査

では製品を説明する店員も存在すること、新型コ対象とした。

ロナによる感染懸念は解消されたことを明示してそれぞれの調査において、質問の末尾において
シナリオ全体の理解度と内容の正誤を回答してもいる。
調査対象者には、このシナリオを読んだのち
12

らい、理解度が低くシナリオを誤解していた回答
者は分析対象から除外した。その結果、最終的なに、質問に回答するように依頼した 。

分析対象者は家電量販店のワイヤレスイヤホンで315名（平均33.6歳）、アパレル専門店のダウンベ

4.3. データ収集

ストで319名（平均33.4歳）となった。

データ収集は、市場調査会社に依頼して、対象者条件を絞り込むためのスクリーニング調査のの4.4. 測定と分析

ちに、インターネット調査を行った。２つの調査はそれぞれ別の時期に行われたが13、同じ対象者

め、共分散構造分析を行う。各構成概念について条件とした。まず、メディアによる文脈効果が広は、後述する図表３に示した項目を７段階リッ

告への情報処理に影響を及ぼすため、広告が表示

カート尺度で測定した。具体的には、知覚有用性

される掲載先の利用経験者であることが望ましい（Tam & Ho, 2006）、リアクタンス（Edwards, Li,と考えて（Boerman & Muller, 2022）、シナリオ& Lee, 2002）、プライバシー懸念（Sheng, Nah,

手順５の広告掲載先である Yahoo! ニュースの利& Siau, 2008）、信頼性（Verhoef et al.,2002）、

用経験者に限定した。また、対象製品は男女差のクリック意向（Bleier & Eisenbeiss, 2015）、EC

影響を受けやすいこと、オンラインチャネルの選

チャネル選択意向（Al-Debei et al., 2015）である。

前章で設定した仮説モデルを検証していくた

5. 分析結果
5.1. 測定項目
家電量販店におけるワイヤレスイヤホン、アパ
レル専門店におけるダウンベストの２つのデータ

懸念やリアクタンスの一部の変数において、平均値と標準偏差の和が７に近いものが存在するが、明確に超えていないことから、フロア効果・天井
効果がいずれも生じていないと判断した。

それぞれについての基本統計量は図表４に示すとおりである。
まず、本研究で取り扱う７段階リッカート尺度で測定した観測変数が、フロア効果・天井効果の影響を受けていないかを確認した。プライバシー
11

先述した事前調査Aにおいて、最寄りの家電量販店が自宅から何分かかるところにあるかを聴取した。その中央値を確認すると13.5分であった
ので、端数を切り捨てる形で10分として設定した。

12

シナリオについて Bleier & Eisenbeiss（2015）を概ね踏襲しているが、以下のような異なる点もある。手順３において、Bleier & Eisenbeiss（2015）では、パーソナライズ性を詳細にコントロールするために、Web サイト上で複数の製品リストを自由に検索してもらい、調査画面の制御によって実際に検索した製品が手順５のパーソナライズド広告に反映されるようにしている。しかし、製品リストが幅広くさまざまなパ
ターンの広告が表示されることになり、攪乱要因となることを懸念して、本研究では、手順３では指定された１つの製品と製品特徴が書かれた文章が提示されるのみとしている。

1336

調査の実施期間については、ワイヤレスイヤホンは2022年６月30日～７月２日、ダウンベストは2022年12月21日～24日に行われた。

プロモーショナル・マーケティング研究図表４：測定項目の基本統計量
ワイヤレスイヤホン
ワイヤレスイヤホン
MM
SDSD

質問項目
質問項目

ダウンベストダウンベスト
SDSD

MM

知有
覚用
有性
用性
知覚
その広告は、自分の買い物をより迅速に行うことができる
その広告は、自分の買い物をより迅速に行うことができる
その広告によって、自分の買い物をより効果的にしてくれる
その広告によって、自分の買い物をより効果的にしてくれる
その広告によって、自分の買い物の成果や満足度をより高めてくれる
その広告によって、自分の買い物の成果や満足度をより高めてくれる
その広告によって、自分の買い物がより簡単になる
その広告によって、自分の買い物がより簡単になる

3.632
3.632
3.519
3.519
3.245
3.245
3.604
3.604

1.436
1.436
1.481
1.481
1.426
1.426
1.608
1.608

3.626
3.626
3.514
3.514
3.240
3.240
3.595
3.595

1.457
1.457
1.500
1.500
1.439
1.439
1.620
1.620

5.469
5.469
4.770
4.770
3.767
3.767
4.698
4.698

1.393
1.393
1.587
1.587
1.734
1.734
1.570
1.570

5.483
5.483
4.791
4.791
3.779
3.779
4.710
4.710

1.394
1.394
1.594
1.594
1.751
1.751
1.569
1.569

5.500
5.500
5.440
5.440
5.311
5.311

1.375
1.375
1.392
1.392
1.534
1.534

5.508
5.508
5.452
5.452
5.296
5.296

1.372
1.372
1.391
1.391
1.546
1.546

4.088
4.088
3.774
3.774
3.846
3.846
4.258
4.258

1.637
1.637
1.486
1.486
1.542
1.542
1.472
1.472

4.078
4.078
3.754
3.754
3.835
3.835
4.243
4.243

1.635
1.635
1.495
1.495
1.543
1.543
1.478
1.478

3.280
3.280

1.691
1.691

3.280
3.280

1.702
1.702

3.327
3.327

1.419
1.419

3.343
3.343

1.447
1.447

リク
アタ
クン
タス
ンス
リア
この広告は、邪魔だ
この広告は、邪魔だ
この広告は、私の行動を妨害している
この広告は、私の行動を妨害している
この広告は、私の生活を脅かしている
この広告は、私の生活を脅かしている
この広告は、歓迎できない
この広告は、歓迎できない

プイ
ラバ
イシ
バー
シ懸
ー念
懸念
プラ
企業が私の情報を追跡できることを懸念する
企業が私の情報を追跡できることを懸念する
企業が私に関する情報をたくさん保有しすぎることを懸念する
企業が私に関する情報をたくさん保有しすぎることを懸念する
企業が私に関する情報にアクセスできるかどうかが気になっている企業が私に関する情報にアクセスできるかどうかが気になっている

信性
頼性
信頼
「〇〇（小売企業名）」は約束を守ってくれると信頼できる「〇〇（小売企業名）」は約束を守ってくれると信頼できる「〇〇（小売企業名）」は顧客の利益を最優先する「〇〇（小売企業名）」は顧客の利益を最優先する「〇〇（小売企業名）」は必ず約束を守ってくれる「〇〇（小売企業名）」は必ず約束を守ってくれる「〇〇（小売企業名）」は良いサービスを提供してくれる「〇〇（小売企業名）」は良いサービスを提供してくれる

クッ
リク
ッ意
ク向
意向
クリ
ニュースサイトに出ていた広告をクリックして情報を得たい
ニュースサイトに出ていた広告をクリックして情報を得たい

E Cャ
チネ
ャル
ネ選
ル択
選意
択向
意向
ECチ
実際の店舗よりも、オンラインストアで購入したい
実際の店舗よりも、オンラインストアで購入したい

続いて、測定尺度の信頼性についてクロンバッ

された（Hair, Black, Babin,& Anderson, 2018）。

続いて、測定尺度の信頼性についてクロンバック
α およびComposite
Reliability（CR）を確認した
続いて、測定尺度の信頼性についてクロンバック
α およびComposite
Reliability（CR）を確認した
Average
Variance
Extracted（AVE）は、いずクαおよびComposite
Reliability（CR）を確認（図表
5）。いずれにおいても、すべての構成概念で基準値であるを超えているため、一貫した（図表
5）。いずれにおいても、すべての構成概念で基準値である
0.70.7を超えているため、一貫したれの構成概念においても基準値
0.5 を超えていたした（図表５）。いずれにおいても、すべての構
項目を用いることができていることが確認された（Hair,
Black,
Babin,&Anderson,
2018）。Average
項目を用いることができていることが確認された（Hair,
Black,
Babin,&Anderson,
2018）。Average（Bagozzi &0.5を超えていた（BagozziYi,1988）。したがって、十分な収束成概念で基準値である
0.7を超えているため、一Variance
Extracted（AVE）は、いずれの構成概念においても基準値
0.5を超えていた（Bagozzi& Yi,
Variance
Extracted（AVE）は、いずれの構成概念においても基準値& Yi,
妥当性が担保されていた。
貫した項目を用いることができていることが確認
1988）。したがって、十分な収束妥当性が担保されていた。
1988）。したがって、十分な収束妥当性が担保されていた。
図表
：ロ
クン
ロバ
ンッ
バク
ック
・CR・
・
AVE
図表
5：
：5：
ク
α・
・α・
CR・
・A
VE
図表５：クロンバックα・CR・AVE
構成概念
構成概念

ワヤ
イレ
ヤス
レイ
スヤ
イホ
ヤン
ホン
ワイ
AVE
α α
CRCR AVE

ダン
ウベ
ンス
ベト
スト
ダウ
AVE
α α
CRCR AVE

知有
覚用
有性
用性
知覚

0.943 0.940
0.940 0.801
0.801 0.939
0.939 0.938
0.938 0.792
0.792
0.943

リク
アタ
クン
タス
ンス
リア

0.868 0.874
0.874 0.625
0.625 0.876
0.876 0.886
0.886 0.649
0.649
0.868

プイ
ラバ
イシ
バー
シ懸
ー念
懸 念 0.945
0.945 0.944
0.944 0.813
0.813 0.925
0.925 0.930
0.930 0.766
0.766
プラ
信性
頼性
信頼

0.935 0.935
0.935 0.786
0.786 0.936
0.936 0.939
0.939 0.802
0.802
0.935

弁別妥当性については、図表6に示すとおり、各構成概念について認した（FornellAVEと構成概念間の相関係数&AVEと構成概念間の相関係数
Larcker, 1981）。この基準を弁別妥当性については、図表６に示すとおり、弁別妥当性については、図表6に示すとおり、各構成概念についての平方を比較し、後者を前者が上回ることを確認した（Fornell& Larcker,
1981）。この基準を満たしての平方を比較し、後者を前者が上回ることを確認した（Fornell& Larcker,
1981）。この基準を満たして満たしていることから、弁別妥当性が担保されて各構成概念について
AVE と構成概念間の相関係いることから、弁別妥当性が担保されていることを確認した。
いることから、弁別妥当性が担保されていることを確認した。
いることを確認した。
数の平方を比較し、後者を前者が上回ることを確
1414

小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか

37

図表 6：：Fornell-Larcker 基準による弁別妥当性の確認

図表６：Fornell-Larcker 基準による弁別妥当性の確認
ワイヤレスイヤホン

ダウンベスト

1

2

3

4

5

6

1

2

3

4

5

6

1 知覚有用性

0.801

0.220

0.100

0.082

0.446

0.024

0.792

0.250

0.053

0.129

0.426

0.058

2 リアクタンス-0.469

0.625

0.229

0.085

0.170

0.007

-0.500

0.649

0.229

0.032

0.215

0.012

3 プライバシー懸念-0.316

0.479

0.813

0.064

0.054

0.006

-0.231

0.479

0.766

0.001

0.065

0.000

4 信頼性

0.286

-0.291-0.253

0.786

0.055

0.131

0.359

-0.179-0.030

0.802

0.065

0.127

5 クリック意向

0.667-0.413-0.233

0.235

-

0.017

0.653

-0.464-0.255

0.255

-

0.040

6 ECチャネル選択意向

0.156-0.086-0.080

0.362

0.132

-

0.240

-0.110-0.010

0.357

0.201

-

※相関係数を対角線から左下半分に表示した。対角線から右上半分には相関係数の平方（斜線）を表示し、対角線にはAVE（太字）を表示した。

費者の体型や嗜好にあわせてパーソナライズされ共分散構造分析による検証
5.2.5.2.
共分散構造分析による検証た製品を提供する傾向がある。このため、消費者

は企業がパーソナルデータを活用していると認識
仮説モデルの検証結果を図表７に示す。適合仮説モデルの検証結果を図表 7 に示す。適合度指標についてそれぞれの結果を確認した。ワイヤ度指標についてそれぞれの結果を確認した。ワ
レスイヤホンでは GFI=0.934, AGFI=0.909, CFI=0.981,しやすい傾向にあり、小売業の信頼性がプライバ
RMSEA=0.047、ダウンベストでは GFI=0.916,
GFI=0.934,AGFI=0.90
シー懸念に対して直接的に影響しなかった可能性
イヤレスイヤホンでは
AGFI=0.884, CFI=0.970,
RMSEA=0.060 となった。適合度指標のいずれの結果もSchermelleh-Engel ,9,CFI=0.981,RMSEA=0.047、ダウンベストでがある。
Moosbrugger, & Müller （2003）の基準に従えば、おおむね許容できる水準であった。

分析結果について確認する。信頼性がプライバシー懸念に及ぼす負の影響（H1a）については、
また、リアクタンスに対して信頼性が負の影響
は GFI=0.916,AGFI=0.884,CFI=0.970,RMS
ワイヤレスイヤホンでは支持されたが（p< .001）、ダウンベストでは棄却された（p> .10）
p <。本研究.001）、プラ
EA=0.060を及ぼし（H1b, いずれの製品もとなった。適合度指標のいずれの結果
ではプライバシー保護の取り組みと企業の信頼性の関係性の強さから仮説を設定したが、製品によイバシー懸念が正の影響を及ぼす（H3b, いずれ
も Schermelleh-Engel,
Moosbrugger, & Müller

って異なる結果となった。図表 6 で示した相関係数についても、ダウンベストの両変数は、-0.030の製品も p < .001）ことが確認された。この結果（2003）の基準に従えば、おおむね許容できる水と相関関係は確認できなかった。こうした結果の背景として以下 2 点が考えられる。第 1 に、購買は、パーソナライズド広告から生起されるプライ頻度の差異である。頻度が少ない家電量販店ではサイトや実店舗での利用経験が少なく小売業に対
バシーに対する懸念が抵抗感を高める一方で、小分析結果について確認する。信頼性がプライする理解が乏しいと考えられるため、信頼性とプライバシー懸念の関係性は強いが、頻度の多いア
売業者の信頼性が高ければ抵抗感を抑制すること
バシー懸念に及ぼす負の影響（H1a）について
パレル専門店では信頼性はプライバシー懸念と結びつきが弱い可能性がある。第 2 に、消費者が持を示している。加えて、知覚有用性に対して、信は、ワイヤレスイヤホンでは支持されたが（p<つパーソナルデータ活用の認識である。アパレル専門店では、SHEIN のように個々の消費者の体型.001）
頼性が正の影響を及ぼし（H1c, ワイヤレスイヤ、ダウンベストでは棄却された（p> .10）。
や嗜好にあわせてパーソナライズされた製品を提供する傾向がある。このため、消費者は企業がパ
ホンp < .05, ダウンベストp < .001）、リアクタン
本研究ではプライバシー保護の取り組みと企業のーソナルデータを活用していると認識しやすい傾向にあり、小売業の信頼性がプライバシー懸念にスが負の影響を及ぼす（H3c, いずれの製品も p <信頼性の関係性の強さから仮説を設定したが、製対して直接的に影響しなかった可能性がある。
.001）ことが確認された。一方で、プライバシー
品によって異なる結果となった。図表６で示した
また、リアクタンスに対して信頼性が負の影響を及ぼし（H1b,
いずれの製品も p < .001）、プライ
バシー懸念が正の影響を及ぼす（H3b,
いずれの製品もp<.001）ことが確認された。この結果は、懸念から知覚有用性に対するパスはいずれも棄却
相関係数についても、ダウンベストの両変数は、
パーソナライズド広告から生起されるプライバシーに対する懸念が抵抗感を高める一方で、小売業された（H3a, いずれの製品も p>.10）。Bleier &-0.030 と相関関係は確認できなかった。こうした者の信頼性が高ければ抵抗感を抑制することを示している。加えて、知覚有用性に対して、信頼性
Eisenbeiss（2015）の結果と同様に、広告に対す結果の背景として以下２点が考えられる。第１が正の影響を及ぼし（H1c, ワイヤレスイヤホン p < .05,
ダウンベスト p < .001）、リアクタンスが負のる抵抗感はその広告の知覚有用性を抑制する一方に、購買頻度の差異である。頻度が少ない家電量
影響を及ぼす（H3c,いずれの製品も p < .001）ことが確認された。一方で、プライバシー懸念から知で、プライバシー懸念は知覚有用性には直接影響
販店ではサイトや実店舗での利用経験が少なく小覚有用性に対するパスはいずれも棄却された（H3a,いずれの製品も p >.10）。Bleier & Eisenbeiss（2015）
を及ぼさず、リアクタンスを経由して影響を及ぼ
売業に対する理解が乏しいと考えられるため、信の結果と同様に、広告に対する抵抗感はその広告の知覚有用性を抑制する一方で、プライバシー懸すことが示唆された。
頼性とプライバシー懸念の関係性は強いが、頻度
念は知覚有用性には直接影響を及ぼさず、リアクタンスを経由して影響を及ぼすことが示唆された。
準であった。

の多いアパレル専門店では信頼性はプライバシー
懸念と結びつきが弱い可能性がある。第２に、消15クリック意向に対しては、リアクタンスが負の影響を及ぼし（H4a,ワイヤレスイヤホンp<.05,

費者が持つパーソナルデータ活用の認識である。

ダウンベスト p < .001）、知覚有用性は正の影響

アパレル専門店では、SHEIN のように個々の消を及ぼす（H5a, いずれの製品も p < .001）。しか38

プロモーショナル・マーケティング研究

クリック意向に対しては、リアクタンスが負の影響を及ぼし（H4a,
ワイヤレスイヤホン p < .05, ダ
EC チャネル選択意向に対する影響は棄却された
しながら、信頼性からのパスはいずれの製品でもウンベスト p <いずれの製品も.001）、知覚有用性は正の影響を及ぼす（H5a,
いずれの製品も p < .001）。しかしながp> .10））。こ（H4b, いずれの製品もp>.10））。ECチャネル選択棄却された（H2a,

ら、信頼性からのパスはいずれの製品でも棄却された（H2a,いずれの製品も
p > .10））。この結果は、に対しては、小売業の信頼性の影響が特に大きい広告に対する抵抗感が高まればクリックする意向が低くなり、知覚有用性が高まればクリックする
が、パーソナライズ広告に対する有用性も影響すクする意向が低くなり、知覚有用性が高まればク
意向を高まることを示している。信頼性の直接的な影響は確認できなかったが、知覚有用性やリアる。しかしながら、広告に対するリアクタンスはリックする意向を高まることを示している。信頼クタンスを経由して間接的に影響を及ぼすことが確認された。
チャネル選択には直接的に影響はしないが、知覚
性の直接的な影響は確認できなかったが、知覚有EC チャネル選択意向に対して、信頼性は正の影響を及ぼし（H2b, いずれの製品も p < .001）、ま有用性を経由して負の影響を及ぼしている。リ
用性やリアクタンスを経由して間接的に影響を及た、知覚有用性もまた正の影響を及ぼす（H5b, ワイヤレスイヤホン p < .05, ダウンベスト p < .01）。
アクタンスがEC
チャネル選択意向に及ぼす間接
ぼすことが確認された。
一方で、リアクタンスはいずれの製品でも EC チャネル選択意向に対する影響は棄却された（H4b,効果を計算すると、ワイヤレスイヤホンで -0.303
ECいずれの製品もチャネル選択意向に対して、信頼性は正の
p >.10））。EC チャネル選択に対しては、小売業の信頼性の影響が特に大きいが、パ（p< .01）、ダウンベストで -0.351（p< .01）となり、影響を及ぼし（H2b,
いずれの製品も p < .001）、
ーソナライズ広告に対する有用性も影響する。しかしながら、広告に対するリアクタンスはチャネ
ル選択には直接的に影響はしないが、知覚有用性を経由して負の影響を及ぼしている。リアクタン
いずれの製品でも有意に影響することが確認されまた、知覚有用性もまた正の影響を及ぼす（H5b,スがECチャネル選択意向に及ぼす間接効果を計算すると、ワイヤレスイヤホンで- 0.303（p < .01）、
p < .05, ダウンベスト p <た。
ワイヤレスイヤホン
ダウンベストで - 0.351（p < .01）となり、いずれの製品でも有意に影響することが確認された。
.01）。一方で、リアクタンスはいずれの製品でもの結果は、広告に対する抵抗感が高まればクリッ

図表 7：：共分散構造分析による推定結果

図表７：共分散構造分析による推定結果
ワイヤレスイヤホン
標準化係数

H1a

信頼性

→

H1b

信頼性

標準誤差

ダウンベスト
標準化係数

標準誤差

プライバシー懸念-0.2480.052 ***

-0.0090.047→

リアクタンス-0.1690.046 ***

-0.1420.040 ***

H3b プライバシー懸念 →
H1c
信頼性
→

リアクタンス
知覚有用性

0.425

0.053 ***

0.491

0.055 ***

0.099

0.047 *

0.226

0.042 ***

H3c

知覚有用性

-0.486

0.068 ***

-0.5610.071 ***

H3a プライバシー懸念 →知覚有用性-0.036

0.058

0.027

0.062

H2a

クリック意向

0.012

0.056

0.022

0.051

クリック意向-0.1890.081 *

-0.3030.079 ***

リアクタンス
信頼性

→
→

H4a

リアクタンス

→

H5a

知覚有用性

→

クリック意向

0.869

0.081 ***

0.713

0.077 ***

0.413

0.065 ***

0.284

0.052 ***

H2b

信頼性

→

ECチャネル選択意向

H4b

リアクタンス→ECチャネル選択意向

0.098

0.092

0.011

0.080

H5b

知覚有用性

→

ECチャネル選択意向

0.183

0.087 *

0.210

0.077 ***** p<0.001, ** p<0.01, * p<0.05

6.

結論

6. 結論

6.1. 総括て小売業の信頼性に着目し、小売業におけるパー6.1. 総括
ソナライズド広告が購買行動に及ぼす影響を検証
リテールメディア環境下で小売とメディアが近接する中、パーソナライズド広告の活用は小売業した。
リテールメディア環境下で小売とメディアが近における重要な課題になっている。しかし、パーソナライズド広告は、ポジティブ・ネガティブの相反する影響が発生するパーソナライゼーション・パラドクスを孕んでいる。このパラドクスの解ワイヤレスイヤホンとダウンベスト双方で、接する中、パーソナライズド広告の活用は小売業
消は、多くの広告主にとって求められていることである。こうした中で、本研究では、パーソナラ
H1a の仮説を除けば、検証結果は共通する結果でにおける重要な課題になっている。しかし、パー
イゼーション・パラドクスを解消する要因として小売業の信頼性に着目し、小売業におけるパーソあった。この分析結果より主に以下３点が明らか
ソナライズド広告は、ポジティブ・ネガティブのナライズド広告が購買行動に及ぼす影響を検証した。
となった。（1）小売業の信頼性はリアクタンスを相反する影響が発生するパーソナライゼーショ
ワイヤレスイヤホンとダウンベスト双方で、H1a の仮説を除けば、検証結果は共通する結果であン・パラドクスを孕んでいる。このパラドクスの解消は、多くの広告主にとって求められているこ16

抑制し、知覚有用性や EC チャネル選択意向を高める直接的な効果を持つ。また、クリック意向にとである。こうした中で、本研究では、パーソナ

対しても知覚有用性を経由して正の影響を及ぼし

ライゼーション・パラドクスを解消する要因としている。（2）プライバシー懸念は広告に対するリ

小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか39

アクタンスを高めて、リアクタンスが知覚有用性

ル（実店舗）を統合することによって解消されるを抑制する。その際に、プライバシー懸念は知覚かどうかを検証することがあげられる。Flavián

有用性に対して直接的な影響は及ぼさない。（3）et al.（2019）は、オンラインで情報検索したの

知覚有用性はクリック意向・EC チャネル選択意

ちに実店舗で購買することによって、意思決定に

向いずれにも正の影響を及ぼす。一方で、リア対する確信度が高まり、情報収集プロセスへの満

クタンスはクリック意向を抑制するのみで、EC

足度も高まることを明らかにしている。つまり、

チャネル選択意向に対しては直接的に影響しな

パーソナライゼーション・パラドクスに陥った消い。しかしながら、知覚有用性を経由して EC

費者が、実店舗で情報収集や購買を行うことで、

チャネル選択意向に対して間接的に負の影響を及

その不信感が解消されるかどうかを検証することぼす。つまり、パーソナライズド広告に対してリも有意義であろう。

アクタンスが感じられることで EC での購買を控え、実店舗での選択を行う可能性がある。

第２に、小売業の信頼性によって、パーソナラ
イゼーション・パラドクスを緩和できることである。これまでの研究と同様に、信頼性はパーソナ

6.2. 学術的示唆
本研究の学術的なインプリケーションとして、
以下２点があげられる。

ライズド広告により生起される知覚有用性を促進
し、リアクタンスを抑制することが示された。そして、EC チャネル選択意向に対して直接的・間
接的いずれにも正の影響を及ぼすことが新たに明第１に、パーソナライズド広告により引き起こ

らかとなった。このことは、パーソナライズド広されるパーソナライゼーション・パラドクスが消告の効果を購買行動に拡張した場合においても、費者の購買行動に及ぼす影響を明らかにしたこと

小売業の信頼性が有効に作用することを示す。こである。これまでの研究では、パーソナライズド

れまでの研究では、パーソナライズド広告と購買広告の成果指標として広告クリックが多く用いら行動双方で独立される形で信頼性が論じられていれてきたが、購買行動に関する指標は十分に検証たが、双方を統合する形で信頼性の有効性を示す

されていなかった。本研究ではクリック意向に加ことができた点は、本研究の貢献である。今後のえて、ECチャネル選択意向を明示的に組み込み、研究の方向性として、小売業に対する信頼性を形

パーソナライゼーション・パラドクスが及ぼす影成していく消費者の体験をオンライン・リアルで響を確認した。分析の結果、Bleier & Eisenbeiss

統合して検討することがあげられる。本研究では（2015）と同様に、クリック意向に対して知覚有オンライン上の体験に基づく信頼性を用いたが、用性が正の影響を及ぼし、リアクタンスが負の影

実店舗での体験も含めて小売業への信頼性を測定

響を及ぼすことを示した。そして、EC チャネルすることで、先に記したような、パーソナライ

選択に対しては、小売業の信頼性や知覚有用性がゼーション・パラドクスが、消費者の実店舗への正の直接的な影響を及ぼすが、リアクタンスは選択に影響する可能性について信頼性が果たす役

直接影響せずに、知覚有用性を抑制する形で EC

割を検討する必要がある。

チャネル選択に負の影響を及ぼすことが新たに明らかとなった。このことは、パーソナライゼー
ション・パラドクスが、消費者の実店舗への選択

6.3. 実務的示唆に影響する可能性を示している。つまり、パーソ

パーソナライゼーション・パラドクスを解消す

ナライズド広告が及ぼす影響を実店舗における購るための実務的インプリケーションとして、以下

買行動に拡張して、理論構築や実証分析を行う

３点があげられる。

必要性が示唆された点は、本研究の貢献といえ第１に、小売業に対して消費者が抱く信頼性をる。今後求められる課題として、パーソナライ

高めることである。分析結果より、小売業の信頼

ゼーション・パラドクスが、オンラインとリア

性は、リアクタンスを抑制し知覚有用性を高める

40

プロモーショナル・マーケティング研究

とともに、EC チャネル選択意向を促進することして、パーソナルデータの収集時の許諾方法や保が明らかとなった。つまり、消費者の購買行動に有範囲が影響する（Aguirre et al., 2015; Kim et

対するパーソナライズド広告の効果を高めていく

al.,2019）。このように、今後のリテールメディア

ためには信頼性が重要である。本研究では、信頼の取り組みにおいて、消費者のプライバシー懸念性を構成する要素である能力・仁徳・誠実を、オやリアクタンスを引き起こさないように、パーソ

ンライン上の体験として明示的にシナリオに盛りナルデータの管理や活用方法を適正に行うように込んだが、小売業は消費者の信頼性を高めていく

努めることが重要となる。

ための努力が求められる。具体的には、サイト上

最後に、パーソナライズド広告の活用においの情報が効果的であり消費者の買い物をサポートて、オンラインとリアルのチャネルを統合して検するように配慮されていることや、決済方法が容討することである。パーソナライズド広告に対す

易でスムーズであること、製品の配送が約束通りるリアクタンスは、EC チャネル選択意向には直に届くことが考えられる。こうした企業努力を継接的な影響を及ぼさないが、知覚有用性を経由し続して、小売業に対する信頼性を継続的に高めてて、負の影響を及ぼすことが示された。つまり、いくことが必要となる。また、パーソナライズド

パーソナライズド広告に対してリアクタンスが広告を配信する際に、配信先をターゲティングす感じられることで、消費者はECでの購買を控え、ることも有効である。例えば、小売業が保有する実店舗での選択を行う可能性がある。よって小売会員アプリを用いてアンケート調査を行い、小売業は、パーソナライズド広告の成果をオンライン業に対する信頼性を聴取し、会員を信頼性の高低のみに限定せずに、顧客の購買プロセス全体を捉に区別する。そのうえで、信頼性の高い会員に対えながらオンラインとリアルのチャネルを組み合してパーソナライズ性の高い広告の配信を行い、わせていくことが重要である。具体的には、EC

信頼性の低い会員に対しては、実店舗への誘導をと実店舗のチャネル間の適正な品揃えを検討する

促すような広告を配信することも有効であろう。

ことや、実店舗における製品在庫情報をサイトに

第２に、パーソナルデータの管理や活用を適正掲載することがあげられる。これによって、パーに行い、プライバシー懸念やリアクタンスを抑制

ソナライズド広告に対して抵抗感を抱いた消費者することである。分析結果より、プライバシーにが、実店舗に来店して製品購買することを促し、対する懸念が高まることで広告に対するリアクタ

抵抗感を抑制できると考えられる。

ンスが高まり、リアクタンスが高まることで広告に対する有用性が抑制されることが明らかとなった。プライバシーに対する懸念を抑制するため

6.4. 残された課題に、小売業はパーソナルデータの管理方法を慎重

本研究には以下のような課題があげられる。第に検討する必要がある。直近では、「リテールメ

１に、今回の検証結果は、実験に用いたシナリオ

ディアネットワーク」と呼ばれるような複数の異に依存している点である。シナリオ法は、パーソなる小売業のパーソナルデータをネットワーク化

ナライズド広告に関する研究で多用される手法でして、横断的に広告配信を行う検討も進められてあるため、本研究でもこれを用いて検証を行っいる。このため、個々の小売業の保有するパーソた。シナリオに用いた条件は、事前テストに基づナルデータが第三者のさまざまな企業で活用されいて一般的な状況になるように設定したが、現実ることが増加すると予想される。また、小売業のの購買意思決定とは異なる可能性がある。今後

多くは消費者向けに専用アプリを展開して、スは、実際の小売業における広告配信の実績データ

マートフォンの位置情報との連動も進んでおり、を使用して検証を行うことも必要であろう。第２パーソナライズ性をさらに高めたパーソナライズに、分析結果におけるその他の要因が影響していド広告の配信も展開可能となっている。一方で、る可能性があることである。本研究ではリターゲ

パーソナライゼーション・パラドクスの影響に対

ティング広告を対象としたため、データ収集元と小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか

41

は異なる第三者のWebサイト上で広告が表示されに、その内容から消費者の属性を推定するものもることを前提としている。このため、広告内容が広く活用されているが、パーソナライゼーション

価値観や嗜好性に近いことで知覚されるパーソナの精度や活用方法がリターゲティングとは異なライズ性と第三者にパーソナルデータが共有される。このため、パーソナライゼーション・パラド

たことによる懸念が厳密には区別できていない可クスが購買行動に及ぼす影響も異なる可能性があ能性がある。本研究ではその他の要因の影響を最る。今後の研究では、今回取り扱わなかったパー

小化するために、データ収集時に、架空の小売業

ソナライズド広告を対象として検証する必要があを設定するなどの考慮を行っている。しかし、今るだろう。

後はパーソナライズ性と第三者へのパーソナル

以上のような課題は残るが、本研究で得られたデータ共有の懸念を区別して、さらなる検証が必

示唆は、パーソナライズド広告の発展や、その小要である。第３に、パーソナライズド広告の種類

売文脈での展開に対して、一定の貢献があると考が限定的であることである。パーソナライズド広える。

告では、パーソナルデータの内容を直接用いず＜謝辞＞
本論文の執筆にあたり、日本プロモーショナ

読において貴重なコメントを賜った先生方に感ル・マーケティング学会様から研究助成という謝申し上げます。なお、本研究は JSPS 科研費

形で多大なるご協力を頂きました。そして、査（22K13503・22K20145）の助成を受けたものです。

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小売業はパーソナライズド広告をいかに活用すべきか45

〔学術研究論文：要約〕

中山間地域における道の駅の新たな役割に関する考察―地域振興機能としての効果的なプロモーションの提案―

谷 真哉
境 新一

成城大学大学院 経済学研究科 経営学専攻 博士課程後期
成城大学 経済学部/大学院 経済学研究科 教授

新型コロナウィルス（COVID － 19）のパンデミックから３年が経過し、我が国では、経済活動の活性化を念頭においたウィズコロナに舵をきりつつある。その流れを受け、昨今では、県民割や全国旅行支援
といった地方への観光促進を念頭においた施策がおこなわれ、地方の活気が徐々に取り戻しつつある。コロナ禍以前より、大都市を除き、道の駅や直売所は、６次産業化の一環として地域生産者の販売拠点としての機能を備え、単なる休憩スペースを越えた各地域の特色を知るうえで重要な機能を果たしてきた。一方で、近年では、品揃えを含む施設のコモディティ化が進み、独自性を打ち出すことが困難さを増すだけ
でなく、近隣スーパーとの競合や生産者の高齢化に伴う担い手不足の影響から、商品供給の不安定さが指摘されている。
以上の内容を踏まえ、本研究では、今日の道の駅・直売所が抱える課題を踏まえ、単に地域に関わる商品を販売するだけの拠点ではなく、消費者との価値共創を目指すサービス・ドミナント・ロジック（以下S-D ロジック）（Vargo & Lusch，2004；2008）の枠組みから、本来持つべき地域全体への賑わいに波及する「地域振興機能」としての効果的なプロモーションにつながる施策を明らかにする。その上で、本研究が対象とする長野県北信の道の駅・直売所だけでなく、日本全国の中山間地域における地域活性化の一助になることを目的とした。本研究の分析枠組みである S-D ロジックは、相対する考え方にモノのみを販売
者が消費者に対して一方的に提供するグッズ・ドミナント・ロジック（以下G-Dロジック）の概念を持つ。
そのため、S-D ロジックは、モノを使用する段階で生じる「使用価値」にとどまらず、モノのやり取りに付随する商品情報や店舗の雰囲気、販売員とのコミュニケーションといった「文脈価値」を総合的に捉え、消費者との価値共創を念頭におく（Venkatesakumar，2011；近藤，2013）。今日の道の駅・直売所の課
題を踏まえれば、地域の商品を販売する場として捉えたことによるG-Dロジックの視点に限定されていることが要因と考えられる。そのため、本研究の構成は、第一に、先行研究を通じて論点整理を行い、第二に予備調査として、事前ヒヤリングで得た課題を踏まえ、長野県飯綱町の直売所を対象に、店頭の加工品の売場修正ならびに併設する飲食店との連携による効果検証、直売所に関わる生産者や店舗スタッフへのインタビューを通じて、論点整理した S-D ロジックの視座に基づく地域のプロモーションに貢献する直売所の役割に関する仮説モデルの構築にあたった。その上で、第三に、仮説モデルの検証にあたった。
結論として、文脈価値の中でも店頭スタッフのコミュニケーションを起点とする価値協創の重要性が明らかとなった。さらに、農産物の効果は本研究においても同様の結果を得られたが、特産品の中でも加工品や道の駅・直売所に併設する飲食店といかに連携をはかるかによって消費者の興味関心を高め、さらに地域への利用・訪問意向・情報の共有・拡散意向につなげることができるかを明らかにしている。。

46

プロモーショナル・マーケティング研究〔実務研究論文：要約〕

スーパーマーケットにおけるリアルとネットの併用とライフタイムバリューに関する考察（要約）
お得意様育成事務所スズセイ

鈴木

一正

コロナ禍によって消費者の購買行動は変化したと言われる。例えば、買い物はなるべくまとめて行くよ
うにしたり、ネット通販を積極的に利用したり、などである。このような購買行動は厳しい行動制限が解除された後も継続している。ネットスーパーはこうした環境の中で利用者を大幅に増やした。日本のネットスーパーは2000年の西友を皮切りに、各社が取り組んできたが、その構造的課題を解決出来ず、多くの企業で撤退を余儀なくされた。コロナ禍は、「ネットスーパーは少子高齢化時代の数少ない成長事業である」と企業の認識を転換させるキッカケとなった。しかし、成長するためには他企業の顧客を奪ってくることが必要である。ネットスーパーには立地の制約がない。配達可能地域であればどの企業を使っても良い。結果としてリアル店舗とネットスーパーが異なる“使い分け客”が数多く生じた。リアル店舗企業は同一企業グループのネットスーパーを使う“併用客”に育成して維持したい。一方、ネットスーパーを使っていない“未利用客”はまだ数多く存在する。
本研究はライフタイムバリュー（以下、ＬＴＶ）の視点から併用客の重要性を確認するとともに、併用
客の育成・維持に向けた示唆を得ることを目的とする。まず消費者の動向と意識を確認するため、インターネットによるアンケート調査（有効回答者数 953 名）を実施した。回答者全員がリアル店舗を利用している一方、ネットスーパー利用者は22.2％（併用客7.6％、使い分け客14.7％）であった。ネットスーパー
利用開始後のリアル店舗の購買行動を集計すると、併用客では利用頻度を増した人 55.5％、購入金額を増やした人 50.0％であり、使い分け客の 40.7％、41.4％を大きく上回っていた。また、利用頻度と１回当たりの購入金額を用いて算出したＬＴＶを比較すると併用客（年間平均 814 千円）は使い分け客（387 千円）
及び未利用客（321千円）との間で統計的に有意な差があり、併用客の重要性が明らかになった。
次に先行研究も踏まえて、マーケティング・ミックス要因（商品・立地・販売促進・価格）と顧客体験を先行要因とし、顧客満足、ロイヤルティを媒介要因、ネットスーパー利用意図を結果要素とする「拡張マーケティング・ミックス・モデル」にて共分散構造分析を行った。その結果、先行要因（除く、販売促進）が顧客満足、ロイヤルティを経てネットスーパーの利用意図へと影響していることが確認できた。最後に、同モデルの測定尺度に対する回答の平均値を併用客と使い分け客で比較した。その結果、全ての尺度で併用客が使い分け客を上回り、マーケティング・ミックス要因の全ての尺度で統計的に有意な差を確認した。
本研究によって、同一企業グループのリアル店舗とネットスーパーを使う併用客の重要性を改めて示すことが出来た。また、リアル店舗におけるマーケティング・ミックス要因の精度を高めていくことが結果としてネットスーパーの利用促進となることも示唆された。特に、併用客の平均値が高かった尺度からは、クチコミを活用して近隣の好アクセス客の囲い込むことが有効だと想定できる。ネットスーパーの利用率が高い20〜30代の子育て世代、60代のシニア世代は社会的な課題が明確であり、子育て支援や買い物支援施策として価格面等のインセンティブや認知度向上策を実践すべきであろう。また、全世代に向けては生鮮食品の品質向上が有効な施策として考えられる。
以上

スーパーマーケットにおけるリアルとネットの併用とライフタイムバリューに関する考察（要約） 47

〔学術研究論文：要約〕

サービス利用目的の志向性とゲーミフィケーションの効果
文京学院大学大学院 経営学研究科

濵田

客員教授

俊也

ゲーム以外の分野にゲームの仕組みを活用するゲーミフィケーションが学習やヘルスケア等の分野を中心に広がっている。ゲーミフィケーションは、マーケティング主体（消費者にサービス利用を継続してもらう）と消費者（自習やトレーニングなどアクティビティの継続）双方にメリットが期待される。ゆえに活用は広がったが、サービス自体が長く運営されることは難しくユーザー継続率低下や離脱への対策が課題である。学術研究においては領域を問わず利用目的とゲーミフィケーションの効果との関係が研究の途上にあるが、実務では利用目的の異なるユーザーを広く獲得することが成功への近道であることから、本研究は特に利用目的の志向性について、ユーザーの承認欲求（拒否回避欲求・賞賛獲得欲求）と制御焦点（促進焦点・予防焦点）に着目し分析を行った。
学習分野での様々なサービスのユーザーを対象者として、ネットアンケート調査を実施した（2022年12月４日〜５日実施）。18〜22歳の学生234名（男性94名、女性140名）が不備のない回答を行い分析した結果、
主に、以下の点が明らかになった。
①拒否回避欲求が強い場合と弱い場合にも、継続意向に対するゲーミフィケーションへの満足の影響に差が生じることがみとめられた。賞賛獲得欲求は、調査対象の一部での継続意向に対するゲーミフィケー
ションへの満足の影響に差が生じることがみとめられた。
②促進焦点か予防焦点かという違いがゲーミフィケーションの満足度による継続意向への影響の強弱に影響を与えている。このことは、ゲーミフィケーション活用サービスのユーザーは促進焦点か予防焦点かという利用時の志向性がゲーミフィケーションサービス利用の効果に影響を及ぼすことを示している。
③賞賛獲得欲求と促進焦点との相関と、そして拒否回避欲求と予防焦点の相関、調査対象の一部での制
御焦点による継続意向への影響への賞賛獲得欲求と拒否回避欲求の調整がみとめられた。
分析結果に基づく実務展開に於ける示唆の主なものとして、損失回避的なユーザーへの施策が重要であることが挙げられる。本研究では、促進焦点のほうが予防焦点よりも継続意向への影響が強い一方、ゲー
ミフィケーションへの満足度が高い場合に促進焦点と予防焦点との間に継続意向への影響に有意差がな
い。このことは、ユーザーの制御焦点を確認した上で、例えば予防焦点のユーザーには、ユーザーが学習の魅力を感じる取り組みを用意することや、魅力の高いゲームの仕組みを用意することなど、属性に合致したサービス全体のデザインの選択肢があることを示している。特にゲームの仕組みについては、バッジやポイントなどインセンティブを付与して競争や自己実現を促す場合が多く、得たインセンティブを喪失しないようなサービスデザインと満足度の向上を両立して利用継続を促すなど、ゲーミフィケーションを
バランスよく用いていく必要がある。

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プロモーショナル・マーケティング研究プロモーショナル・マーケティング研究 Vo1.16
2023年10月

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