生活者市場予測システム（mif）調査レポート

MRI Research Associates
C to C シェアリング・エコノミー型サービスの提供者に関する調査結果
2019/1/30
エム・アール・アイ リサーチアソシエイツ株式会社
データサイエンス事業部 小林 裕子
ポイント✓

スマートフォンの普及によりインターネットを介して、誰でも簡単にシェアリング・エコノミー型のサービス（以下、「シェア・エコ」という。）の提供（生産活動）ができる社会になってきています。これまで財・サービスの生産活動の主体は企業等でしたが、個人もシェア・エコの提供者となって生産活動をするようになってきてます。

✓

しかし、個人の生産活動の実態に関するデータがほとんどないため、エム・アール・アイ リサーチアソシエイツ（株）では、全国の 20 代～60 代のインターネット利用者 30,000 人のアンケートパネル調査結果をもとにシェア・エコの提供率、提供者の属性について調査しました。

✓

過去 1 年間に実際にシェア・エコを提供した人は全体の 2.2%であることが分かりました。この提供者の割合を、総務省「人口推計」を用いて日本全体に拡大推計した結果、潜在的なシェア・エコの提供者数は 174 万人でした（2018 年 6 月現在）。

✓また、シェア・エコの提供者の人数の割合をみると、性・年代別では 20~30 代男性が全体の 50.0％と高いことが分かりました。職業別では、正規雇用者の割合が高く、本業とは別にシェア・エコを提供している人が多いことが分かりました。

１ はじめにインターネットを介して個人の遊休資産（家、自動車等）やスキルを提供するサービス、いわゆるシェア・エコ1 が普及するにつれ、個人間、すなわち、C to C 間の取引の拡大が見込まれていますが、その実態の把握について課題があります。
既存の統計調査では、シェア・エコの取引（図表 1）のうち、Uber や Airbnb 等の仲介者等の企業の経済活動については既存の企業向けの統計調査（経済センサス-活動調査、法人企業統計、個人企業経済調査等）、利用者（個人）については消費に関する統計調査（家計調査、家計消費状況調査、全国消費実態調査、外国人消費動向調査等）によって把1

総務省「平成 29 年版情報通信白書」では、シェア・エコを「個人等が保有する活用が可能な資産等を、インターネット上のマッチングプラットフォームを介して他の個人等も利用可能とする経済活性化活動である。ここで活用可能な資産等の中には、スキルや時間等の無形のものも含まれる。」と定義しています。

1

握されていますが、シェア・エコの提供者（個人）については把握されていません2。
そこで、シェア・エコの提供者（個人）による生産活動の実態を把握する第一歩として、
エム・アール・アイ リサーチアソシエイツ（株）は、生活者市場予測システム（mif）の全
国 30,000 人のアンケートパネル調査結果（2017,2018 年）をもとに、潜在的なシェア・エコの提供者数、提供者一人当たりの平均年間収入、提供者の属性等について調査・分析しました。
図表 1 シェア・エコのビジネス・モデル

2

山澤成康(2018)「1 次統計におけるシェアリングエコノミ－の把握」『季刊国民経済計算』第 164 号,pp.21-37.

2

生活者市場予測システム（mif）と調査の概要
生活者市場予測システム（Market Intelligence & Forecast、略して mif）は消費・価
値観・生活行動に関する設問総数 2,000 問、有効サンプル 30,000 人の Web アンケート
データベース3です。調査対象は全国の 20～69 歳のインターネット利用者で、性別・年代別・地域別インターネット利用人口の構成比に合わせて割付しています。2011 年から毎年 6 月に定点調査を行っています。
属性設問の構成個人属性

性別、年齢、婚姻状態、最終学歴、出身地、居住地
就業状況、職業、勤務先（部門、役職、業種、社員数）

価値観・生活行動・消費行動に関する設問の構成
価値観

シュワルツの価値観モデルに則った項目

生活行動

•••
••
•
•
•
•
•

食
飲酒
ソフトドリンクなどの飲料
ファッション
住
家事・家電
健康
美容
余暇・レジャー全般
ギフト

消費行動

••
•

メディア接触（ネット、テレビ、新聞、雑誌）
買い物行動（28流通チャネル）
分野別消費行動

配偶者属性 年齢、就業状況、学歴、前職業
親との関係

父親・母親の年齢、配偶者両親の有無、父親・母親の就業状況
自分の親／配偶者の親の居住地との時間距離
自分の親／配偶者の親の養育費負担

子供

子供の有無、子供の人数（同居、別居）
別居の子供との時間距離

孫

孫の養育援助、養育費用負担

年収

自分、配偶者、その他家族の年収

貯蓄

自分、配偶者、その他家族の預貯金額、有価証券額

独自
セグメント

世代、イノベータ度、オピニオンリーダー度、アクティブシニア度、ライフスタイルクラスター•••••••••

教育・学習
仕事
家族
恋愛・結婚
老後（リタイヤ）
情報リテラシー・通信
エコ
銀行、保険、証券
移動行動

生活者市場予測システム（mif）の設問構成
mif の多様な設問を分析すると、様々な政策・事業課題に役立つデータが得られます。
今回はシェア・エコ型サービスの提供状況と、その他の属性や消費行動との関係性に着目して分析を行いました。

2 シェア・エコの提供者の状況調査
2.1 mif の調査方法
mif では、2017 年から調査対象全体の全国の 20～69 歳のインターネット利用者 30,000人について、過去 1 年間にシェア・エコの提供者として登録の有無、提供の状況（登録している人のみ）、利用の状況について、以下の設問により調査しています（Box 参照）。

3

生活者市場予測システム（mif）は、サービスの企画・開発を株式会社三菱総合研究所が、販売をエム・アール・ア
イ リサーチアソシエイツ株式会社がそれぞれ行っています。https://mif.mri.co.jp/

3Box シェア・エコに関する設問

下記のシェアリング・エコノミー型サービスについておうかがいします。
(1)

あなたは、下記サービスについて提供者として登録したことがありますか。
この中からあてはまるものすべてお答えください。
1．民泊（Airbnb、とまりーな、STAY JAPAN 等）
2．駐車場・農地等のスペース（akippa、軒先パーキング等）
3．輸送サービス（Uber、notteco 等）
4．衣服・ブランド品等のモノ（Laxus、SUSTINA 等）
5．知識や能力（TimeTicket、Any+Times 等）
6．クラウドファンディング（Makuake、readyfor 等）
7．その他のシェアリングエコノミ―サービス
8．登録したことがない※排他設定（1）で「1．民泊（Airbnb、とまりーな、STAY JAPAN 等）」～「7．その他のシェアリングエコノミーサービス」を選択した方にお尋ねします。
（2）あなたが、過去１年間に実際にサービスを提供したことがあれば、そのサービスをお答えください。この中からあてはまるものすべてお答えください。
1．民泊（Airbnb、とまりーな、STAY JAPAN 等）
2．駐車場・農地等のスペース（akippa、軒先パーキング等）
3．輸送サービス（Uber、notteco 等）
4．衣服・ブランド品等のモノ（Laxus、SUSTINA 等）
5．知識や能力（TimeTicket、Any+Times 等）
6．クラウドファンディング（Makuake、readyfor 等）
7．その他のシェアリングエコノミーサービス
8．利用したことがない※排他設定※（2）の 1～7 については、（1）で選択されたもののみを表示。

●(3)は全員にお尋ねします。
（3）あなたは、下記サービスを利用したことがありますか。過去 1 年間に、あなたが実際に利用した（サービスの提供を受けた）ものがあれば、この中からあてはまるものすべてお答えください。

41．民泊（Airbnb、とまりーな、STAY JAPAN 等）
2．駐車場・農地等のスペース（akippa、軒先パーキング等）
3．輸送サービス（Uber、notteco 等）
4．衣服・ブランド品等のモノ（Laxus、SUSTINA 等）
5．知識や能力（TimeTicket、Any+Times 等）
6．クラウドファンディング（Makuake、readyfor 等）
7．その他のシェアリングエコノミーサービス
8．登録したことがない※排他設定

本稿では、mif の調査項目をシェア・エコの５つの領域（空間、モノ、移動、スキル、お金）とその他に対応させて集計しております（図表 2）。
図表 2

シェア・エコの領域と mif の設問項目の対応表

領域

mifの設問項目
民泊（Airbnb、とまりーな、STAY JAPAN等）

空間モノ

衣服・ブランド品等のモノ（Laxus、SUSTINA等）

移動

輸送サービス（Uber、notteco等）

駐車場・農地等のスペース（akippa、軒先パーキング等）

スキル

知識や能力（TimeTicket、Any+Times等）

おクラウドファンディング（Makuake、readyfor等）

金

その他

その他のシェアリングエコノミーサービス

2.2 調査結果

2018 年の mif 調査対象の「過去 1 年間にシェア・エコに提供者として登録したことがある人」は全体の 3.1％（918 人）、前年比 15.6%の増加でした。
そのうち、実際にサービスを提供したことがある人は 2.2％(673 人)、領域別では「空間」のシェアが 1.2％（うち民泊 0.6％、駐車場・農地等 0.7％）と、割合及び前年比伸び率ともに大きいです（図表３）
。

5

図表３

過去 1 年間にシェア・エコに提供者の割合(％)

出典：mif の調査結果。領域別については複数回答あり。

日本国内のシェア・エコの利用者については提供者より多く、5.6％（1,686 人）でした。
シェア・エコの提供者（673 人）のうち、84.0%（568 人）がサービスを利用しています。
また、提供・利用のいずれもしていない人は、全体の 94.0%（28,209 人）と、まだシェア・エコが普及していないことが分かります（図表４）。
ここで、提供者数には訪日外国人へのシェア・エコの提供した人が含まれていますが、利用者には含まれていないことに留意が必要です。また、「モノ」の状況について、mif の設問（box 参照）より、中古品等の売買を行うメルカリ等のフリマ・アプリは除かれています。
図表４

過去 1 年間にシェア・エコに提供者・提供者（2018 年 6 月時点）

利用者（人）
あり
提供者数
（人）

合計

あり
なし

なし

合計

568

105

673

1.9%

0.4%

2.2%

1,118 28,209

29,327

3.7%

94.0%

97.8%

1,686 28,314

30,0005.6%

100.0%

94.4%

62.3 潜在的な提供者数
2018 年 6 月の mif の調査回答者 30,000 人の性・年齢別分布の偏りを、総務省「人口推計（平成 30 年 6 月 1 日現在（確定値））」を用いて統計処理で補正し、日本全体の潜在的なシェア・エコの提供者数（20～60 歳代）を推計すると、約 174 万人でした4。
このうち、
「空間」
（民泊や駐車場等のスペース）の提供者数は約 92 万人、「モノ」（衣服・ブランド品等）の提供者数は約 33 万人、「スキル」が約 29 万人です（図表５-1）。
シェア・エコの提供者全体の性・年代別では、20~30 代男性の割合が全体の 50.0%と高いことが特徴です。領域別の割合では、女性は「モノ」や「スキル」が高いことが分かります（図表５-2）。
また、後述の先行研究（図表 8）では、「移動」の生産額について、「道路運送上の白タク規制などの規制を踏まえ、現時点で我が国における経済活動は極めて小規模と考えられる」とし、試算していませんが、潜在的な「移動」のシェアの提供者数は約 22 万人と推計しました。
「移動」の提供者の東京都の居住者割合が高いことから、2016 年 9 月に東京の一部地域で開始した UberEATS のインターネットを介して飲食店の料理の配達が含まれていると推測されます（図表 6）。
図 5-1

潜在的なシェア・エコの提供者数(万人)提供したシェアリング・エコノミーの領域別内訳

シェア・エコ
性・年代 提供者全体

空間モノ

スキル

移動カネ

輸送サービスクラウドファン
ディング

その他

※

民泊・駐車場・農地等

衣服・ブランド品
知識や能力等

174

92

33

29224710

男性20代

50

30

8

8

7102

男性30代

37

20

6

76

123

男性40代

20

103

3

372

男性50代

126

1

1141

男性60代

9501

12

1

女性20代

17

954441

女性30代

10441131女性40代

8221120女性50代

4121010女性60代

7421020全体※2018 年 6 月時点,「過去１年間に実際にサービスを実際に提供あり」と回答した人数を基に推計。
mif の調査の性・年代別の偏りを補正済み。

4

総務省「平成 29 年通信利用動向調査」によると、20~40 代のインターネット利用率が 96.8%以上と高く、日本全体の推計においてインターネット利用率による補正は行っていません。また、潜在的なシェア・エコの利用者数（訪日外国人の利用者数を除く）を約 442 万人と試算しました。

7図表５-2

潜在的なシェア・エコの提供者の性・年代別構成比（％）（注）2018 年 6 月時点,「過去１年間に実際にサービスを実際に提供あり」と回答した人数を基に推計。
潜在的な提供者数（図表 5-2）の性・年代別構成比。mif 調査全体についても性・年代別の偏りを補正済。

図表 6

シェア・エコ提供者の居住地域別構成比（％）

シェアリング・エコノミー提供者
居住地域

mif調査対象

スペース

全体

全体
民泊

北海道

4.1%

3.4%

モノ

駐車場・農地 衣服・ブラン等のスペース ド品等のモノ

6.6%

1.4%

1.5%

スキル

移動

カネ

知識や能力

輸送サービス

0.9%

3.4%

クラウドファ

その他

ンディング

5.4%

2.6%

東北

6.5%

4.3%

3.3%

6.0%

3.8%

2.6%

3.4%

4.3%

0.0%

関東

36.7%

38.0%

44.8%

30.7%

52.3%

45.6%

43.8%

39.7%

57.9%

13.5%

19.3%

25.1%

16.3%

29.2%

25.4%

29.2%

19.0%

36.8%

中部

16.3%

16.3%

11.5%

18.1%

6.9%

18.4%

18.0%

16.3%

13.2%

近畿

17.8%

18.6%

16.4%

21.4%

20.0%

16.7%

16.9%

18.5%

18.4%

中国

5.4%

3.9%

5.5%

2.8%

3.1%

0.9%

3.4%

0.5%

5.3%

四国

2.6%

3.9%

3.8%

4.7%

3.8%

7.0%

6.7%

3.8%

0.0%

九州沖縄

10.5%

11.6%

8.2%

14.9%

8.5%

7.9%

4.5%

11.4%

2.6%

mif回答者数(人）

30,000

673

183

215

130

114

89

184

38

東京都

(注)日本全体の居住地域別構成比に合わせる統計処理（ウェイトバック）を行っていない。

82.４ 職種
シェア・エコ提供者の職種別の状況をみると、社員・団体職員、公務員など正規雇用者の割合 64.3％は、mif の調査対象全体の同割合 37.6％と比較しても高いです（図表 7)。
このことから、正規雇用者が、本業とは別の副収入としてシェア・エコを提供していることが推測されます。
正社員・団体職員、公務員等の給与所得者の場合、給与支払者が行う年末調整が行われていれば、20 万円以下の副収入について確定申告が不要なケース5では、税務データに反映されないため、既存の基礎資料からは実態の把握が難しいと考えられます。

図表 7

シェア・エコ提供者の職種別構成比（％）※1 会社役員・団体役員を含む※２雇用契約がない在宅就労者・内職者を含む※3 職業不明・就業していない者等(注) 職種別構成比は、2018 年 mif の調査結果であり統計処理は行っていない。

5 ただし、給与の年間収入金額が 2,000 万円以上の場合や源泉徴収義務のない者から給与等の支払を受けている人な

ど、20 万円以下であっても副業について申告が必要になります。詳細については、国税庁 HP 参照。
（https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/shotoku/1900.htm（2019 年 1 月 17 日閲覧））9

2.５ 平均年間収入

シェア・エコの提供者について、シェア・エコによる年間収入を mif では調査していません。そこで、おおよその年間収入を把握するため、先行研究6の GDP 統計として本来把握すべきだが現在反映されていない C to C のシェア・エコの生産額規模 950～1,350 億円（2016 年）
（図表 8）を、2017 年 6 月 mif の調査結果を基にした潜在的な提供者数7で除して、シェア・エコによる平均年間収入を簡易的に計算しました。シェア・エコによる提供者一人当たりの平均年間収入の試算値は 67,000 円～95,000 円(2016 年)でした(図表 9)。
mif の調査項目（Box 参照）と先行研究の領域（脚注 8）の対応は異なるため、領域別は正確な数字ではありません。例えば、「モノ」のシェアは、mif では Laxus などのモノのレンタル、先行研究では、メルカリ等のフリマのハンドメイド品の販売と差異があります。
これらの差異を考慮しても、シェア・エコを副収入にしている正規雇用者が多いことから、一人当たりの年間収入は、十数万円規模とあまり大きくないと考えられます。

6吉岡真史（2018）「シェアリング・エコノミ－の GDP 統計における補足の現状」『季刊国民経済計算』第 164号,PP.1-19.

7 先行研究の 2016 年に近づけるため、2017 年 mif の調査で、過去 1 年間に実際にシェア・エコを提供した人数を基に、総務省「人口推計（平成 29 年 6 月 1 日現在（確定値））」の構成比に統計的手法で調整した日本全体の 20~60歳代の提供者数を推計しています。

10

図表 8 先行研究におけるシェア・エコの生産額8の試算結果（2016 年）
生産額規模（2016年）②SNAの生産の境界内ではあ ③SNAの生産の境界内であって、領 域① SNAの生産の境界外となるもの るが、補足できていないと考 現状補足されていると考えられる
えられるもの総額

もの中古品販売、C to Cの金融取引C to Cの実物取引等

仲介手数料、持ち家の帰属家賃等

空 間－

700億円～1,000億円程度

700億円～800億円程度

1,400億円～1,800億円程度

モ ノ2,700億円～2,750億円程度

150億円程度

100億円～150億円程度

3,000億円程度

お 金－－

150億円～200億円程度

150億円～200億円程度

スキル－

100～200億円程度

50億円程度

150億円～250億円程度

合 計

2,700億円～2,750億円程度

950億円～1,350億円程度

1,000億円～1,200億円程度

4,700億円～5,250億円程度

出典：吉岡真史（2018）,図表 18
注：SNA（国民経済計算）の「生産の境界」とは、GDP 統計で把握する生産活動の範囲をいう9。

図表 9

シェア・エコ提供者の一人当たり平均年間収入参考試算値（2016 年）

平均年間収入領 域

参考試算値(2016年）

シェア・エコ全体

2017年6月
潜在的な提供者数

67,000～95,000円

143万人

空 間 99,000円～142,000円

71万人

モ ノ48,000円

31万人

スキル72,000円

21万人

出典：吉岡真史(2018)の生産額（図表 8②）及び 2017 年 mif の調査結果を基に推計。

8先行研究（吉岡真史（2018））の「②SNA の生産の境界内ではあるが、補足できていないと考えられるもの（C to
C の実物取引等）」の生産額の推計方法は次の通りです。「空間」については、民泊利用者の宿泊数と単価から総額（1,400 億円～1,800 億円）を推計した後、現状補足されていると考えられる仲介事業者手数料分及び持ち家の帰属家賃分（700 億円～800 億円）を控除しています。
「モノ」については、フリマ・アプリの流通総額（市場規模）から総額（3,000 億円程度）を推計し、SNA の生産の境界外の中古品（2,700 億円から 2,750 億円程度）を除いたハンドメイド品等の生産額を推計しています。
「スキル」については、プラットフォーム事業の国内市場規模から仲介手数料分(50 億円程度)から手数料率で割り戻すことにより流通総額（150～250 億円程度）を求めたのち、C toC 取引分の生産額を推計しています。

9

正確な定義については、内閣府（2016)「2008SNA に対応した我が国の国民経済計算について（平成 23 年基準版）」の 2.16 節を参照。「家計が、その家計自身の使用のために行うサービスの生産は、持ち家サービスという例外については含まれない。」が、他の家計に対するシェア・エコのサービスの多くは SNA の生産の境界内になる。

11

３ イノベータ度
スタンフォード大学のエベレッド・ロジャーズによると新製品に対する購入の態度を購入が早い順に５つのグループに分類できる（イノベータ理論）とされています。mif では、新商品に対する 5 つの設問の回答結果に基づき回答者のイノベータ度を推計しており、ここではシェア・エコ提供者を対象に分析します（図表 10）。イノベータと推計されたのは mif の調査対象全体の 2.8%、うち 20~30 歳代男性の 6.2%でしたが、シェア・エコの提供者では 20.7%と高く、アーリーアダプターを含めると 50％超を占めています（図表 11）。
一般に、イノベータやアーリーアダプターよりも、マジョリティが多くなると新商品・サービスが市場に浸透するといわれています。ただし、アーリーアダプターとアーリーマジョリティには大きな溝（キャズム）があるというジェフリー・ムーアが提唱したキャズム理論が示すように、アーリーマジョリティまで浸透せず消滅する新商品も数多くあります。昨今の訪日外国人増加数や 2020 年の東京オリンピックの民泊需要の拡大でキャズムを乗り越えられるか、民泊新法によりキャズムを超えられないか、mif のイノベータ度を参考にするのも面白いと思います。
図表 10 mif のイノベータ度に関する５つの設問
イノベータ度ロジャーズ

mifの当該イノベータ度判定において使われた主な設問

mif全体構成比

革新者

2.5%

新商品には関心があり、新商品が出ると真っ先に購入したくなる

2.8%

アーリーアダプター（Early Adopters）

初期少数採用者

13.5%

新商品に関心があり、効果や効能が期待できれば購入する

12.3%

アーリーマジョリティ（Early Majority)

前期多数派

34.0%

他の人が利用しはじめ、効果が期待できれば購入する。

29.6%

レイトマジョリティ
(Late Majority)

後期多数派

34.0% 世の中に普及すれば購入する。

28.9%

ラガード(Laggards)

遅滞者

16.0% 新商品に興味がない。

26.3%

5つのグループ

和訳例

イノベータ(Innovators）

出典：ロジャーズのイノベータ度はエベレット・ロジャーズ「イノベーションの普及第 5 版」
（翔泳社、2007 年）
より引用

12図表 11 イノベータ度（％）

５ おわりに
本稿では、既存の統計調査では把握されていないと考えられている C to C 取引の提供者に着目し、潜在的なシェア・エコの提供者数を約 174 万人（2018 年 6 月時点）と推計しました。
性・年代別では 20~30 代男性、職業別では正規雇用者の割合が高いことが分かりました。
先行研究の市場規模を基に推計した提供者一人当たりの平均年間収入額の試算値からも、少額のシェア・エコの生産活動をしている人が多いことが分かりました。
シェア・エコの利用・提供の状況では、利用・提供のいずれもしたことがない人が 94.0%（図表４）とまだ普及していないことが分かりました。シェア・エコ提供者の特徴をみると、イノベータ（新商品には関心があり新商品が出ると真っ先に購入したくなる層）の割合20.7%は、mif 調査全体のイノベータ度 2.8%、うち 20～30 代男性の 6.2％と比較して高いことから、マジョリティが少なく、まだ社会に浸透していないことが推察されます（図表11）。
スマートフォンと僅かな時間があれば、誰でもどこでも簡単にシェア・エコの提供ができるため、今後、提供者数の拡大が見込まれています。少額の取引であっても多数の個人によるシェア・エコの生産活動が拡大するにつれ、その実態把握が重要になってきます。今後、mif の調査でシェア・エコを実際に提供していると回答した人に対し、より詳細な追加調査（例：シェア・エコの提供回数、単価、生産に要する費用、サービスの提供先）を行い、さらなる実態把握を進める予定です。
mif はインターネット利用者向けアンケートであるため、日本全体を推計するために使用
13

するための統計的補正やシェア・エコの分野の定義をより正確にするなどの課題もありますが、mif の 30,000 人の定量的・定性的データベースの活用が、急速に変化する経済構造の把握の一助になれば幸いです。
当社では引き続き、各種の政策課題やビジネス環境について mif を用いた分析を行い、発信してまいります。
本調査結果に関する問い合わせ先
エム・アール・アイ リサーチアソシエイツ株式会社
データサイエンス事業部 担当：小林TEL 03-6858-3526 / メール h-kobayashi@mri-ra.co.jp
URL: https://www.mri-ra.co.jp/〒100-6105 東京都千代田区永田町 2-11-1 山王パークタワー5 階「生活者市場予測システム(mif)」に関する問い合わせ先エム・アール・アイ リサーチアソシエイツ株式会社
データサイエンス事業部 担当：橋本TEL 03-6858-3477 / メール mif@mri.co.jp
URL: https://mif.mri.co.jp/〒100-6105 東京都千代田区永田町 2-11-1 山王パークタワー5 階

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