携帯情報端末を活用した消費者発信型イノベーションに関する研究
代表研究者
共同研究者

勝又 壮太郎
一小路 武安大阪大学大学院経済学研究科
東洋大学経営学部 専任講師

准教授

1 はじめに
1-1 消費者参加型のビジネスモデル
消費者による生産活動の参加と企業経営への貢献については、ユーザー・イノベーション分野を中心として理論的な背景が整備され、これまでもその活用が積極的に議論されている。ユーザー・イノベーションを引き起こす「リード・ユーザー」ついては、von Hippel (1986)によって理論的な定義が示されており、この研究では von Hippel (1976, 1977)における産業財市場における考察をもとに議論が展開されている。初期の研究ではリード・ユーザーは企業あるいは組織であり、おもに産業財市場において、ユーザーがベンダーの開発に参加するような組織間の関係が主に事例として挙げられているが、von Hippel (1986)において、既に最終消費者が生産活動へ参加する可能性についても展望が示されている。また、Chesbrough (2003)においても、企業組織が組織外からイノベーションを獲得する「オープン・イノベーション」という概念が提案され、新製品開発をはじめとした、イノベーションを必要とする企業の諸活動への活用が議論されてきた。これらの概念が初めて提示された時代と比較すると、現在の企業経営を取り巻く状況は当時とは異なる部分も多いが、現在でもこれらの研究は活発に議論されている。現在の企業においては、個々の企業が単独で自らの活動に必要なすべての資源を自社の投資によって獲得することが、資金面においても時間面においてもま
すます困難になっており、外部からイノベーションの源泉を獲得することがこれまでより重要になっていると考えられる。また、これらは、インターネット普及以前に提示された概念であるが、とくに消費者の生産活動への参加が市場へ大きな影響を及ぼすようになるのは、消費者個人が全世界へ情報を拡散することを可能としたインターネットの普及以降であろう。インターネット普及以前も、一部のコンテンツ市場においてはアマチュアの即売会等が機能し、消費者の生産活動はあったが（勝又・一小路, 2013; Ichikohji and
Katsumata 2016）、インターネットを介したコンテンツや情報に関する新しいビジネスモデルにおいては、
より消費者の参加が容易になり、中には消費者の参加が必要不可欠となっているサービスも多い。Von
Hippel, Ogawa, and de Jong (2011)、小川 (2014)、一小路・勝又 (2016)にもあるように、消費者は企業に金銭的な貢献をするだけの存在ではなくなっており、消費者の能動的な行動がビジネスの成否に大きな影響を与えるようになってきているといえる。たとえば、レシピサイトや動画サイトなど、ユーザーが価値の中心となるようなコンテンツを提供することで成り立つビジネスが見られるようになっているが、こうしたウェブサイトを運営する企業は、「場」を用意し、管理するのみである。このような消費者参加型ビジネスにおいては、多くの消費者が能動的に参加することで、はじめて受信側の消費者に価値を届けることができ、こうして訪問者が増えることで、広告掲載や有料会員を通じてウェブサイトからの収益を獲得することができるという構造となっている。
1-2 スマートフォンの普及と発信行動の変化
これらの消費者参加型ビジネスは、携帯情報端末の高性能化によって、新しい場面を迎えているといえる。
これまでの消費者参加型イノベーションは、PC を主要なメディアとした消費者の参加が想定されていた。
オープンソースソフトウェアの開発などは、PC が普及し、消費者個人が開発環境を保有していることが参加の条件であるといえる。これまでの研究においては、消費者の多くが PC を保有し、ソフトウェアを修正し、新しく開発するための環境を持っていることで進歩してきたといえる。これは消費者参加型のビジネスモデルである動画共有サイトにも同じことがいえる。消費者が動画の撮影、編集などを自らの PC で行うことができることで初めて発信するためのコンテンツを作成することができる。しかしながら、こうした消費者が PC を保有し、活用していることを大前提としたビジネスは、スマートフォンの登場によって曲がり角に差し掛かっているといえる。図 1 は総務省(2016)によってまとめられた、PC およびスマートフォンの世
帯保有率の推移である。スマートフォンが急速に普及率を向上させているのに対して、PC の世帯普及率は2009 年にピークを迎え、わずかに下降傾向にあるといえる。PC が担っていた情報端末としての役割の相当部分がスマートフォンに代替されていると考えられる。市場全体を見れば、スマートフォンは PC を完全に代替することはないと考えられるが、もともと PC をあまり使わない消費者層では、PC をほぼ使わずにス
1
電気通信普及財団 研究調査助成報告書 No.31 2016

マートフォンのみでインターネットにアクセスし、生活することも可能になってきている。こうしたスマー
トフォン時代のユーザー・イノベーションは、PC を主体としたそれとは質的に異なるものになることが想定される。PC と異なる特徴として、スマートフォンには PC が持っているような汎用性が低く、とくにプログラムのコードを記述し、実行するような開発環境を持ち合わせていないという点がある。スマートフォン用のアプリの開発には PC を使わなければならず、オープンソースソフトウェアの開発をスマートフォン
で行うことはできない。また、動画の編集なども機能が限定されている。スマートフォンでも動画の撮影は可能であり、動画編集ができるアプリもあるが、PC の専用ソフトと比較すると機能は限定的である。こうした機能的な制限があるが、一方で PC にない特長もある。1 つの大きな利点は言うまでもなく携帯性能である。PC と比較すると外出先での利用が非常に容易であり、これまでの携帯電話と比較して情報端末としての性能も大幅に向上しており、外出先での情報受発信をこれまで以上に容易に行うことができる。こうした PC と比較した機能的な制限と高い携帯性能を背景として、ユーザーが発信する情報の質も変化していると考えられる。これまでのソフトウェアの開発、楽曲の提供、高い品質の動画の発信など、PC を使った質的側面を重視するコンテンツではなく、外出先の簡単な情報や観光地の簡単な情報などの量的側面を重視す
るコンテンツが主流になると考えられる。
1
0.9
0.8
0.717

0.7
0.6

0.782 0.775

0.805 0.808

0.85 0.859 0.872 0.834
0.774 0.758

0.505

0.4

0.780.768
0.72

0.626 0.642

0.58

0.5

0.817

0.495

0.377

0.3

0.293

0.2

PC

0.1

スマートフォン

0.097

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

0

図 1: PC およびスマートフォンの世帯普及率（出典：総務省 通信利用動向調査より筆者作成）

ただし、こうした量的側面を重視したコンテンツにおいても、発信される情報の質を検討することは非常に重要であると考えられる。消費者参加型のビジネスは、企業が自らコンテンツを用意する必要がないという観点では、潜在的参入企業にとって、非常に参入障壁は低く、「場」を作るためのコストは低い。インター
ネット上のウェブサイトの運営であれば、言語の制約はあるが地理的な制約はほぼない。しかしながら、同様に消費者にとっても地理的制約をはじめとするスイッチング・コストが非常に低く、しかもネットワーク
外部性が強く働いているため、勝者総取り（winner take all）の状態に陥りやすいといえる（Frank and Cook,
1995）。価値のある情報を発信することができる消費者を特定し、こうした消費者の情報発信を活性化させることが、消費者参加型ビジネスモデルを成功させる 1 つの方法であるといえる。とくにスマートフォンの普及によって、PC を中心としたものと比較して発信される情報の質が変化している現在の状況を踏まえて、消費者の発信動機を検証することが求められる。
これらの背景から、本研究では、とくにスマートフォンを介した消費者の情報受発信行動ついて、以下の点について調査を行い、分析していく。第 1 は、スマートフォンの利用状況についてである。スマートフォンは様々な機能を持っており、消費者は多様な利用方法を検討できる。本研究では、とくに情報の発信を含めた利用行動を測定していく。第 2 は、製品態度の構成概念の測定である。利用行動と製品態度との関係を分析していくことで、発信傾向の高い消費者、あるいは価値のある情報を発信する消費者がどのような心理的な態度を持っているのかを検証することができると考えられる。

2
電気通信普及財団 研究調査助成報告書 No.31 2016

2 調査概要
2-1 利用行動
上記の問題意識を踏まえて、本研究では、スマートフォンの利用動向と発信について大別して 2 つの側面について測定する調査を行う。第 1 は「利用の多面性」についてある。スマートフォンは従来型の携帯電話を比較すると汎用性が非常に高く、通話とメール以外にも様々な用途がある。そこで、本研究では様々な利用行動を測定対象としている。本研究で測定対象とするのは、表 1 で示した 13 種類である。通話の時間、メール送受信の頻度をはじめとして、音楽を聞く時間、ゲームをプレイする時間についても項目に含めている。また、近年よく見られるようになった電子書籍についても「新聞・雑誌をスマートフォンで読む時間」という項目を設けて測定している。加えて、個別のウェブサイトやサービスの利用行動についても測定対象としている。本研究では、動画サイトとして YouTube 1、SNS サービスとして Twitter 2、Facebook 3、Google+ 4、Instagram 5について、それぞれの利用動向を測定対象としている。これらの項目については、友人・知人など他人のアカウントの更新チェックをする頻度やコメントを投稿する頻度と、自分のアカウントを更新する
頻度の合成指標として測定している。また、これ以外にも、発信するかしないかにかかわらず、スマートフ
ォンで写真を撮影する頻度および動画を撮影する頻度についても測定対象としている。これらの項目の中で、とくに情報発信に直接かかわるものは、動画サイトや SNS サービスの利用行動といえる。これらの SNS の発信行動と個人の提供する情報の価値の測定については次節で説明する
表 1: 測定対象の利用行動
観点
通話
音楽
ゲーム
新聞雑誌
YouTube

測定
通話している時間（９段階）

尺度
9: 1 日 6 時間以上
8: 1 日 3 時間以上 6 時間未満
7: 1 日 2 時間以上 3 時間未満
聞いている時間（９段階）
6: 1 日 1 時間以上 2 時間未満
5: 1 日 30 分以上 1 時間未満
4: 1 日 15 分以上 30 分未満
プレイ時間（９段階）
3: 1 日 10 分以上 15 分未満
2: 1 日 5 分以上 10 分未満
1: 1 日 5 分未満
読んでいる時間（９段階）
0: 持っていない、購読していない、アプリをインストールしていない
閲覧時間（9 段階）、コメント頻度（8 段階）、 時間・頻度両方を利用

メール

投稿頻度（8 段階）の合成指標
送信頻度と受信頻度（8 段階）の合成指標

LINE

メッセージ送信頻度（8 段階）

Twitter
Facebook
Google+Instagram
写真
動画

他人の更新チェック、コメント、自分のア
カウント更新頻度（8 段階）の合成指標

写真撮影頻度（8 段階）
動画撮影頻度（8 段階）

7: 1 日 21 回以上
6: 1 日 11 回以上 20 回未満
5: 1 日 6 回以上 10 回未満
4: 1 日 1 回以上 5 回未満
3: 週 1 回以上 1 日 1 回未満
2: 月 1 回以上週 1 回未満
1: 月 1 回未満（アプリはインストールしている、機能を使ったことはある）
0: アプリをインストールしていない、機能を使ったことがない

2-2 発信者の成果指標
本研究では、とくに SNS の発信行動について、発信者の価値を測定することを目的としている。そのため、ただ発信しているか否かではなく、発信情報がどの程度拡散することが見込まれるかについても測定対象とする。消費者が発信する情報は、それを受信する人数が多いほど、価値がある情報を発信できているといえる。具体的にいえば、多くのフォロワーが存在し、当該個人から発信される情報の受信者が常に一定人数以上いれば、その消費者個人は価値のある情報を発信することができているといえる。価値のある情報を発信する消費者を特定し、その消費者のもつ特性や態度との関係を検討することで、本研究の目的の 1 つである、価値のある情報を発信する消費者の特定、育成するための示唆を得ることができると考えられる。ただし、消費者がどのようなサービスを通じて情報発信を行っているかには個人差があると考えられるため、本研究ではいくつかの具体的なサービスを対象として回答を収集する。表 2 には、価値ある情報を発信する
YouTube: https://www.youtube.com/ (2016 年 8 月 19 日アクセス)
Twitter: https://twitter.com/ (2016 年 8 月 19 日アクセス)3 Facebook: https://ja-jp.facebook.com/ (2016 年 8 月 19 日アクセス)
4 Google+: https://plus.google.com/ (2016 年 8 月 19 日アクセス)
5 Instagram: https://www.instagram.com (2016 年 8 月 19 日アクセス)
1
2

3
電気通信普及財団 研究調査助成報告書 No.31 2016

消費者を特定するための測定項目を挙げている。具体的には、Twitter、Instagram、YouTube の 3 つのサービスについて、フォロワー数を聞いている。また、同時に、それぞれのサービスを通じてコミュニケーシ
ョンをとっている程度として、自分が誰かをフォローしている「フォロー数」についても測定対象としている。
表 2: 情報発信の「質」の測定
項目
Twitter のフォロー人数（回答者がフォローしている人数）
Twitter アカウントのフォロワー数（回答者がフォローされている人数）
Instagram のフォロー人数
Instagram アカウントのフォロワー数
YouTube のフォロー人数（チャンネル登録している配信者の人数）
YouTube フォロワー人数（回答者のアカウントにチャンネル登録している人数）

1: 0 人2: 1 人～10 人
3: 11 人～20 人
4: 21 人～50 人
5: 51 人～100 人
6: 101 人～200 人
7: 201 人～500 人
8: 501 人～1000 人
9: 1001 人以上
0: アカウントを持っていない／利用していない

2-3 消費者態度の測定
加えて、消費者の製品態度についても測定する。本研究では、製品態度は「永続的関与」および「顧客志向度」を測定する。個々の態度について、まず「永続的関与」は、製品関与の 1 つであり、消費者の対象の製品に対する情報処理の活発さに影響を与える構成概念である。関与度については多くの測定尺度があり、Zhaichowsky (1985)、McQuarrie, Munson, and Zhaichowsky (1986)、McAuarrie and Munson (1991)などがあるが、本研究では Higie and Feick (1989)によって開発された EIS (Enduring Involvement Scale)尺度
を用いている。EIS は 10 項目で構成される測定尺度で、「快楽因子」と「自己表現因子」の 2 つの下位構成概念を持つとされている。本研究においても、2 つの下位構成概念を抽出することを目指す。10 項目の具体的な尺度は以下に示すとおりである。左表頭と右表頭に逆の意味となる項目を掲示し、左から右へ 1～7 の選択肢を設けて最も適切なものを選択するという方式をとっている。
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

楽しくないものである ⇔ 楽しいものである
魅力的ではない ⇔ 魅力的である
退屈 ⇔ 面白い
心躍らない ⇔ 心躍る
つまらない ⇔ 興味をそそられる
何も教えてはくれない ⇔ 人間とは何かについて教えてくれる他の人が「あなたとはどのような人か」を考えるとき、参考にはしないだろう⇔ 他の人が「あなたとはどのような人か」を考えるとき、参考にするだろう
8. 自己像（自分が考える自分のイメージ）の一部ではない ⇔ 自己像（自分が考える自分のイメージ）の一部である9. 他の人に私とはどんな人間かを伝えるものではない ⇔ 他の人に私とはどんな人間かを伝えるもの
である
10. 他の人にとっての私のイメージを表現するものではない ⇔ 他の人にとっての私のイメージを表現するものである

また、とくに価値のある情報を発信する消費者を識別するために、本研究では「顧客志向度」についても測定する。これは Brown et al.(2002)によって開発された顧客志向の尺度をもとにしたものであるが、Schweisfurth and Raasch (2015)によってユーザー・イノベーションの事例にも活用されている。ただ自己の満足のために発信するだけでなく、受信側のニーズを考慮して情報発信を行う程度を測定することができる。
「顧客志向度」は以下の 6 つの測定項目から構成されており、「1.まったく当てはまらない」から「7. とてもよくあてはまる」までの 7 段階で回答を収集している。

4
電気通信普及財団 研究調査助成報告書 No.31 2016

1.
2.
3.
4.
5.
6.

私は情報を発信するとき、情報の受け手を満足させようと心がけている。
私の発信活動について、情報の受け手を満足させることが、私自身の目的でもある。
私は情報の受け手に、ニーズやリクエストに関して相談をしている。
私は何らかの問題解決や目標達成を、情報の受け手とともに取り組もうとしている。
私は情報発信をする際、情報の受け手のことに最も関心を持つようにしている。
私は自分が発信した情報について、情報の受け手の質問に正確に答えられる。

3 分析結果3-1 実査概要
調査は平成 28 年 3 月 25 日から 29 日にかけて実施した。インターネット調査会社のパネルを用いているが、調査は 2 段階に分けて行っている。第 1 段階ではスクリーニング調査を行い、第 2 段階で本調査を行っている。
第 1 段階として、スクリーニング質問としてスマートフォンおよび従来型携帯電話の保有の有無を聞く質問を 5000 人に対して行っている。まず、スクリーニング質問については表 3 で要約をまとめているが、これをもとに概要を述べる。スクリーニング質問では、スマートフォンの保有実態について、「Android」、「iPhone」、「それ以外のスマートフォン」、「従来型携帯電話（フィーチャーフォン、ガラケー）」の 4 種類について保有しているかを聞いているが、前者 3 種類のスマートフォンのいずれかを保有している消費者は2982 人、構成割合として 59.64%であった。総務省(2016)による平成 27 年末時点の調査では、個人所有率
は 53.1%という結果が得られており、これよりはやや高いが、大きく変わらない結果を得たといえる。また、従来型携帯電話を保有している消費者は 2106 人、全体の 42.12%であった。同様に総務省(2016)の調査では35.1%であり、やや高めの回答を得ているといえる。しかしながら、本研究では、保有に関して、「保有しており、毎日使っている」と「保有しているが毎日は使っていない」という 2 つの項目を設定している。これによると、従来型携帯電話を毎日使っていると回答した消費者は 30.16%であり、保有しているが毎日使っていない消費者は 11.96%という結果を得ており、大きく変わらないと見られる。また、スマートフォンと従来型携帯電話の「2 台持ち」についても集計した結果、399 人（7.98%）がスマートフォンと従来型携帯電話のどちらも保有しているという結果を得た。逆に、どちらも保有していないという回答者は 311 人（6.22%）であった。
この中で、スマートフォンを保有している消費者を対象に、調査を 1000 人に絞り、第 2 段階の本調査を実施している。すなわち、回答者全体の約 6 割が本調査の実施対象である。本調査の対象とした消費者について、男性は 56.4%、女性 43.6%、平均年齢 46.56 歳、最年少 18 歳、最年長 81 歳である。以降では、本調査で収集したサンプルの分析結果について述べる。
表 3: スクリーニング質問の要約
人数
1. Android
2. iPhone
3. 他 SP
4. 従来型携帯電話
5. スマートフォン合計
6. 2 台持ち

保有しており、毎日 保有しているが、毎日は使
使っている
っていない
1724
114
1200
71
54
41
1508
598
1.～3.のいずれかを保有
2982
4.と 5.を両方保有
4.と 5.のどちらかを保有
399
4290

保有していない

保有率

3162
3729
4905
2894
保有していない2018
保有していない
311

36.76%
25.42%
1.90%
42.12%
保有率59.64%

3-2 製品態度と利用行動の差異
本節では、製品態度と利用行動の間の関係を検討していく。まず、製品態度との関係を検証するにあたり、
製品態度として測定した永続的関与と顧客志向度について、信頼性を検証する。まず永続的関与については、
Higie and Feick (1989)において 2 次元性が指摘されているため、測定した 10 項目の相関係数行列の固有値を算出したところ、1 を超えた固有値が 2 つ検出された。すなわち、この 10 項目のから 2 つの因子が抽出

5
電気通信普及財団 研究調査助成報告書 No.31 2016

できるといえる。ここから 2 次元の探索的因子分析を行ったところ、表 4 に示す因子負荷量を得た。表 4 からもわかるように、第 1～第 5 項目で快楽因子が構成され、第 6～第 10 項目で自己表現因子が構成されている。これは Higie and Feick (1989)によって得られている結果が概ね整合している。また、第 1～第 5 項目
で信頼性係数（クロンバック α）を計算したところ 0.951 であり、同様に第 6 から第 10 項目で信頼性係数を計算したところ、0.915 という結果を得た。2 つの下位構成概念の信頼性が十分高いといえる。ただし、快楽因子と自己表現因子は、それぞれの項目の和を取るだけでは互いの相関が高くなってしまう傾向にあるため、本研究では因子得点を用いて、これを個人のスコアとする。
表 4: 永続的関与の因子負荷量
快楽因子

自己表現因子

楽しいものである

0.842

0.171

魅力的である

0.905

0.173

面白い

0.900

0.191

心躍る

0.821

0.319

興味をそそられる

0.864

0.258

人間とは何かについて教えてくれる

0.342

0.531

他の人が「あなたとはどのような人か」を考えるとき、参考にするだろう

0.223

0.741

自己像（自分が考える自分のイメージ）の一部である

0.196

0.859

他の人に私とはどんな人間かを伝えるもの である

0.149

0.920

他の人にとっての私のイメージを表現するものである

0.149

0.920

注）最尤法、バリマックス回転

次に、顧客志向度について信頼性を検討したところ、クロンバック α は 0.958 という結果を得た。十分に信頼性が高いといえるので、本研究では 6 項目の総和を取ってこれを顧客志向度のスコアとする。この 2 つの構成概念、永続的関与と顧客志向度の相関係数については、快楽因子と顧客志向度では 0.04 とほとんど相関関係がないが、自己表現因子と顧客志向度では 0.30 という有意な正の相関があることがわかった。
前節で挙げたスマートフォンの利用行動とこれらの構成概念スコアについて、相関係数を計算したものが
図 2 である。左側は永続的関与との相関関係を示したもの、右側は顧客志向度との相関関係を示したものである。まず図 2 の左から考察する。中央の実線は 45 度線であり、この直線よりも左上にあれば「自己表現因子」との相関関係が「快楽因子」との相関関係よりも強いといえる。逆に右下にあれば「自己表現因子」との相関関係が「快楽因子」との相関関係よりも弱いといえる。全体的な傾向として左上には SNS をはじめとしたコミュニケーションを主としたサービスが並んでいることがわかる。YouTube も動画サイトであるが、個人のアカウント（チャンネル）があり、コメント投稿機能など、ユーザー同士が交流することができる機能も備えており、ソーシャル性があるといえる。逆に右下には、ゲームや写真撮影など、比較的ソーシ
ャル性の高くないものが布置されている。このうち「ゲーム」について、かつてのコンソールゲームと比較
すると、コミュニケーションをとる、対戦する、ランキングに参加する、共闘するといったソーシャル性を多くのゲームが備えているが、左上の、コミュニケーションを主たる目的とする SNS をはじめとするサービスと比較すると、ゲームそのものを楽しむという側面が強いため、相対的にはソーシャル性はそこまで高くないとも解釈することができる。写真撮影については、とくに公開、共有に限らない写真撮影の頻度について聞いたものなので、他者が介在する自己表現因子との相関関係が低いことは妥当であるといえる。
次に、顧客志向度との相関関係について、右の図は相関係数の高いものを上から並べたものである。ここで最も相関関係が高かったものは YouTube であり、次に動画撮影が続く。相関係数が高いものは SNS であり、逆に相関係数が低いものはゲーム、通話、LINE、写真撮影であった。ただし、全ての項目について正の有意な相関関係があり、相対的な強さの議論であることに注意されたい。顧客志向度が強い消費者は、それぞれの機能についての利用頻度も高いといえる。全体的には、公開や共有することを目的とするサービス、機能の相関係数が高いという傾向があるが、たとえば動画撮影は公開や共有については問わない項目であり、また、SNS の 1 つである Instagram よりもまったく共有や公開機能のない「新聞雑誌」の相関係数が高いなど、一部の項目では解釈が難しい部分もある。ただし、顧客志向度は、永続的関与のうち、とくに自己表
現因子との相関係数が高く、スマートフォンを多面的に活用しようとする積極的な態度も含まれているため、このような結果が得られたと考えられる。

6
電気通信普及財団 研究調査助成報告書 No.31 2016

0.16

0.18

YouTubeYouTubeメールTwitter
Instagram
FaceBook

動画撮影
FaceBook

新聞雑誌

Google+0.14

LINE
Twitter

動画撮影

新聞雑誌
Instagram

音楽

0.12

永続的関与：自己表現因子

Google+

音楽

0.10

メール
写真撮影
LINE
通話

通話

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.35

0.30

0.25

0.20

0.15

0.00

0.10

ゲーム

写真

0.05

0.08

ゲーム

0.15

永続的関与：快楽因子

図 2: 利用行動との相関係数（左：永続的関与、右：顧客志向度）
3-3 価値ある情報を発信する消費者の特性
続いて、消費者の発信するイノベーションのうち、とくに価値のある情報を提供することができる消費者の も つ特 性に つい ての 検討 を 行う 。 本 研究 では 、主 要 なサ ービ スと とし て「 Twitter」「 Instagram」「YouTube」について、そのフォロワー数を被説明変数として、説明変数に製品態度を組み込んで回帰分析を行う。測定項目については前節の表 2 を参照されたい。分析対象は、各サービスについて「0: アカウントを持っていない／利用していない」以外に回答した消費者である。説明変数には、各サービスと「フォロー数」、回答者の「性別（女性＝1）」、「年齢（対数）」をコントロール変数として組み込み、「顧客志向度」、「永続的関与：快楽因子」、「永続的関与：自己表現因子」を同時に組み込んで回帰分析を行う。ただし、被説明変数が 1～9 の 9 段階の順序つき離散型の変数であることを考慮し、順序ロジットモデルによって分析を行っている。

表 5: 順序ロジットモデルによるパラメータ推定結果
Twitter

Instagram

推定値

標準誤差

フォロー数

2.528

0.133

性別（女性＝１）-0.0690.213

年齢（対数）-0.773

0.360

顧客志向度

0.316

0.084

永続的関与：快楽因子-0.028

永続的関与：自己表現因子

推定値
***

YouTube

標準誤差

標準誤差

1.785

0.137

3.399

0.224

0.076

0.305

0.032

0.286

*

-0.1240.519-0.309

0.483

***

0.385

0.127

0.333

0.113

**

0.095

-0.2020.128-0.6110.129***-0.070

0.113

0.147

0.153

0.282

0.157

†

AIC / Null AIC

866.1

1828.0452.41169.9

567.6

975.0

LogLikelihood(LL)/ Null LL
N-419.0-906.0-212.2-576.9-283.8-480.5

562

464

***

推定値

**

***

474

注）†: 10%、*: 5%、**: 1%、***: 0.1%

表 5 は、順序ロジットモデルによって得られたパラメータの推定結果である。まず、モデルの適合について、検討する。AIC/Null AIC では、左側（各モデル 1 列目）にモデルから得られた AIC、右側（各モデル 2列目）に切片のみを含めた Null モデルによる AIC を表示している。同様に、Log Likelihood (LL)/Null LL
7
電気通信普及財団 研究調査助成報告書 No.31 2016

も左がモデルから得られた対数尤度、右側に Null モデルの対数尤度が示されている。これらの指標から、モデルの説明力は十分にあるといえる。次に、各パラメータについて共通する傾向を見ると、全てのモデル
において正で有意になった変数は、各サービスのフォロー数と、顧客志向度であった。各サービスのフォロ
ー数が多ければフォロワー数も多くなるというのは一般的な傾向としてあるといえる。また、顧客志向度は、
全てのモデルにおいて正で有意になっており、この顧客志向度の高い消費者のアカウントはフォロワー数が多いということができる。個別のモデルでは、Twitter において、年齢が高くなるほどフォロワー数が少なくなる傾向にあるといえる。また YouTube においては、快楽因子が高いとフォロワー数が有意に少なくなる傾向にあり、10%水準ではあるが、自己表現因子が高いとフォロワー数が多くなる傾向があるようだ。
YouTube のような動画サービスにおいては、快楽因子が高い消費者はソーシャル性やコミュニケーションなどを求めず、動画視聴を純粋に楽しんでいるものと推測される。一方、他者との関わりの程度が強く関係す
る自己表現因子については、これが高い消費者はコミュニケーションを求めており、この性向がフォロワー
数に関係すると考えられる。ただし、いずれのモデルにおいても、永続的関与よりは顧客志向度の方が直接的な効果は強いといえる。

4 結論
本研究では、消費者発信型のイノベーションについて、とくにスマートフォンを介して利用されるサービスに焦点を当て、消費者調査を行った。また、調査においては消費者個人の製品態度も測定しており、得られた構成概念を説明変数として、利用行動・発信行動との関係を検討した。本研究で得られた具体的な結果は以下の 2 点である。第 1 は、利用行動について、スマートフォンの各機能の利用頻度と、製品態度との相関を計算したところ、永続的関与の 2 つの下位構成概念である快楽因子が高い消費者と自己表現因子が高い
消費者は、互いに異なる機能・サービスを利用する傾向があることが分かった。快楽因子が高い消費者は、ゲームや写真撮影など、公開や共有をあまり要求しない機能やサービス使う傾向が比較的強く、自己表現因子が高い消費者は、SNS をはじめとしたコミュニケーションをとる、あるいは情報を共有する機能・サービスを高い頻度で利用する傾向が高いという結果となった。また、顧客志向度と相関係数の関係についても検討し、全体的な傾向として、顧客志向度の高い消費者は、動画サイトや SNS を頻繁に利用する傾向が高いという結果を得た。ここから、消費者のもつ製品態度によって異なるサービスが利用されることがわかり、製品態度による消費者のセグメンテーションを行うこと、効率的なマーケティング活動ができる可能性が示唆された。第 2 に、発信される情報の価値として、「フォロワー数」を被説明変数に取った回帰分析を行い、関係性を検討したところ、とくに顧客志向度の高さがフォロワー数を獲得する重要な要因であることが分かった。発信する動機だけでなく、発信された情報が受け手にとって有用なのかを考慮する発信者は、多くの受信者を獲得することができるといえる。消費者参加型ビジネスにおいては、このような顧客志向をもち、受信者を考慮する消費者の参加を支援することが有効であると考えられる。
最後に、本研究の課題を述べる。第 1 は、本研究で得られた結果をより厳密に解釈することである。たとえば、永続的関与は顧客志向度にも影響を与え、間接的にはフォロワー数にも影響を与えていると考えられるが、今後は関係構造についてより厳密な議論を行い、構造方程式などの間接的な効果を検討することができる分析手法を用いて関係を検証することが重要であるといえる。第 2 は、得られた結果の活用について、より十分な議論をする必要がある。本研究では、消費者参加型ビジネスの成否にかかわる重要な問題として参加する消費者が発信する情報の質や価値に注目したが、これ以外の要因についても検討することが望ましい。

【参考文献】
Brown, T.J., & Mowen, J.C., Donavan, D.T., and Licata, J.W. (2002). The Customer Orientation ofService Workers: Personality Trait Effects on Self and Supervisor Performance Ratings. Journalof Marketing Research, 39(1), 110-119.
Chesbrough, H., (2003). Open Innovation, Harvard Business School Press.
Frank, R., & Cook, P. (1995). The Winner Take-All-Society, Simon and Schuster.
Higie, R. A., & Feick, L. F., (1989). Enduring Involvement: Conceptual and Measurement Issues,
Advances in Consumer Research, 16, 690-696.
8
電気通信普及財団 研究調査助成報告書 No.31 2016

Ichikohji, T. & Katsumata, S. (2016). The relationship between content creation and monetization by
consumers: Amateur manga (doujinshi) and music in Japan. Annals of Business Administrative
Science, 15(2), 89-103.
McQuarrie, E. F., & Munson, J. M., (1986). The Zhaichowsky Personal Involvement Inventory:
Modification and Extension, Advances in consumer research, 14, 36-40.
McQuarrie, E. F., Munson, J. M., (1991). A Revised Product Involvement Inventory: Improved Usability
and Validity, Advances in Consumer Research, 19, 108-115.
Schweisfurth, T. G., & Raasch, C. (2015). Embedded lead users - The benefits of employing users forcorporate innovation, Research Policy, 44(1) 168-180.
Von Hippel, E., (1976). The Dominant Role of Users in the Scientific Instrument Innovation Process,Research Policy, 5(3), 212-239.
Von Hippel, E., (1977). The Dominant Role of the User in Semiconductor and Electronic Subassembly
Process Innovation, IEEE Transactions on Engineering Management, 24(2), 60-71.
Von Hippel, E., (1986). Lead Users: A Source of Novel Product Concepts. Management Science,32(7),791-805.
Von Hippel, Ogawa, S., & de Jong, J. P. J., (2011). The Age of the Consumer-Innovator, MIT Sloan
Management Review, 53(1), 27-35.
Zaichowsky, J. L., (1985). Measuring the Involvement Construct, Journal of Consumer Research, 12,341-352.
勝又壮太郎, 一小路武安 (2013)「コンテンツ産業における消費者の生産活動」河島伸子, 生稲史彦 編『変貌する日本のコンテンツ産業』, 第 7 章, pp.185-215.
小川進 (2014). 『ユーザーイノベーション: 消費者から始まるものづくりの未来』東洋経済新報社.
総務
省(2016).
『
通
信
利
用
動
向
調
査
』
,
URL:
http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/data/160722_1.pdf

〈発
題

名

ゲーム開発における最適プロジェクトの検討
新しい価値をもたらす消費者の発信行
動：コンテンツ産業における消費、支援、伝達、創造活動とその関係性の定
量分析
The Relationship between Content
Creation and Monetization by
Consumers:
Amateur
Manga(Doujinshi) and Music in Japan

表

資

料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

デジタルゲーム学研究2016 年 3 月

組織科学2016 年 3 月

AnnalsofBusiness
Administrative Science

2016 年 2 月

9電気通信普及財団 研究調査助成報告書 No.31 2016