総目次.ai 2010/03/04 13:08:40

東京大学大学院情報学環

情報学研究

調査研究編

Research Survey Reports in Information Studies
The University of Tokyo

No.26

目

次 （Contents）

ネット動画視聴、周囲のネット利用者環境、ワンセグテレビがテレビ視聴時間に及ぼす影響―2009 年全国情報行動調査より―

橋元 良明、北村
吉田 暁生

智

…………

1

橋元 良明、中村功
関谷 直也、小笠原盛浩

…………

27

大原 美保、関谷 直也
地引 泰人、須見徹太郎
古村 孝志、鷹野
澄
田中
淳

…………

81

インターネット利用に伴う被害と不安

廣井アーカイブスの開発研究

2 0 1 0

ネット動画視聴、周囲のネット利用者環境、ワンセグテレビがテレビ視聴時間に及ぼす影響―2009 年全国情報行動調査より―
The Effect of Motion Picture-viewing on the Internet, Interpersonal Networking
Environment and "One Seg" -viewing on the TV Watching Time

橋元良明 HASHIMOTO, Yoshiaki 北村 智 KITAMURA, Satoshi 吉田暁生 YOSHIDA,Akio

目次
0. 調査の目的と概要

橋元良明

0.1 調査の目的
0.2 調査の方法と概要
1. 各情報行動時間の平均値とテレビ視聴時間の変化

橋元良明

2. インターネット動画視聴等がテレビ視聴時間に与える影響

橋元良明

2.1 年層別にみた画像メディア情報接触時間
2.2 ネット動画とテレビ視聴時間の関係
2.3 自宅 PC ネットとテレビ
3. テレビ視聴とインターネット利用―対人的環境に着目して

北村 智

3.1 テレビ視聴とインターネット利用
3.2 テレビ視聴と対人的環境
3.3 分析
3.4 考察4. ワンセグ視聴の実態

吉田暁生

4.1 ワンセグ放送の現状
4.2 ワンセグの日常利用
4.3 ワンセグ視聴と据え置きテレビ視聴との関係
4.4 考察

橋元良明
北村 智
吉田暁生

東京大学大学院情報学環
東京大学大学院情報学環
東京大学大学院学際情報学府博士課程

本稿は、東京大学大学院情報学環・橋元研究室と株式会社電通・電通総研との共同研究の一環として実施された調査に基づく。

- 1 -0．調査の目的と概要

0.1 調査の目的
本報告は、東京大学大学院情報学環・橋元研究室と電通総研が 2009 年 6 月に実施した「日本人の情報行動 2009 年調査」の結果の一部の報告である。
東京大学大学院情報学環・橋元研究室では 1995 年以降、5 年ごとに全国の住民対象に「日本人の情報行動調査」を実施してきた。2010 年にも同様の調査を実施する予定であるが、メディア環境の変化に合わせ、日記式調査の枠組みの一部に変更を加えることを検討している。そのプリテスト的な意味も含め 2009 年に全国 1500 サンプル規模の調査を実施した。
本稿ではとくに、テレビ視聴時間に焦点をあて、若年層における減少傾向の真偽、ネット動画視聴との関連、周囲のインターネット利用者の存在の影響、ワンセグとの関係を分析する。

0.2 調査の方法と概要
1) 調査の方法[調査の種類と調査実施期間]
今回の調査は以下の２つの調査から構成された。
(1)日記式調査2009 年 6 月 22 日(月)から 7 月 8 日(水）までの期間中の連続する平日 2 日間計 48 時間の情報行動を中心とする諸行動(44 項目うち情報行動関連 29 項目）を 15 分単位で記入。
調査票は①「月曜・火曜」と、②「火曜・水曜」の 2 種類作成し、地域等に偏りが出ないよう、対象番号の偶数・奇数によって振り分け、設定した。
(2)全体質問票調査
上記調査対象者に対してメディア利用等に関し質問票で調査。調査実施期間は 2009 年 6月 18 日から 7 月 12 日。
[調査対象と調査方法]

母集団：全国の満 13 歳以上 69 歳以下の男女個人
標本数：2,500 人
抽出方法：住民基本台帳による層化二段無作為抽出
地点数：157 地点
調査方法：調査員による訪問留置回収法- 2 -[回収率]

2)

有効回収数(率)1,490人(59.6％)

調査不能数(率)1,010人(40.4％)

日記式調査の内容と記入方法

日記式調査票では 2 日間の「所在」「主な生活行動」「情報行動」を 15 分きざみのセルごとに記入（「所在」「主な生活行動」については 1 日 24 時間くまなく記入。「情報行動」
については、10 分以上はセル内に矢印、10 分未満はセル内に×印でチェックさせ、分析時には前者を 15 分、後者を 5 分として計算）。
(1)所在 (7 項目：自宅、親戚や知人の家、職場、自宅兼職場、学校、移動中、その他）(2)主な生活行動 （8 項目：睡眠、身支度・家事・子どもや家族の世話、飲食、移動、仕事、学校・塾の授業やそれ以外の勉強、買物、趣味・娯楽・休息・その他）(3)情報行動(29 カテゴリー：日記式平均時間表参照)

3) 日記式調査の分析に用いた基本変量の定義と計算方法(1)平均時間
情報行動各カテゴリーの時間について、分析日数（平日 2 日間)の 1 日あたりの平均時間を求めた。N は「対象人数×日数」になる(2)行為者率
分析日数(対象人数×2 日）1 日ごとに、あるカテゴリーの情報行動を行った人の比率を求めた。
(3)行為者平均時間
分析日数ごとに該当カテゴリーの行動時間の合計を、分析対象日の行為者数で除した数
値である。

- 3 -

1. 各情報行動時間の平均値とテレビ視聴時間の変化

表 1.1 は日記式調査による情報行動時間の単純集計結果を示したものである。

表 1.1 2009 年情報行動調査日記式による情報行動時間の単純集計値
2009年全体
全体（N=2980）（）

平均値(分 標準偏差 行為者率 行為者時間
テレビ放送を見る
187.8
158.7
90.9%
206.6
テ
録画したテレビ番組を見る
9.8
36.8
10.4%
94.3
レ
3.3
21.0
3.1%
107.0
DVDソフト・レンタルDVDなどを見る
ビ
テレビゲームをする
3.1
22.4
3.0%
104.4
メールを読む・書く
18.2
43.4
45.7%
39.8
携
サイトを見る
7.2
31.9
14.4%
50.4
帯
サイトに書き込む
1.4
19.0
2.7%
50.2
も電
通話をする
含
8.4
24.2
31.2%
27.0
話
む
テレビ放送を見る
2.1
15.7
2.9%
71.9
P
録画したテレビ番組を見る
0.5
8.9
0.7%
77.5
H
ゲームをする
1.2
11.6
2.1%
55.8
S
インターネット経由の動画を見る
0.4
6.9
0.7%
52.0
メールを読む・書く
15.8
65.0
23.2%
67.9
サイトを見る
15.4
57.7
19.0%
81.1
サイトに書き込む
1.1
12.6
1.8%
57.0
チャット機能やメッセンジャーを使う
パ
1.9
30.5
1.3%
144.6
ソ
42.7
126.3
16.6%
257.8
作業をする（Wordなどでの文書作成、Excelなどでの計算
コ
テレビ放送を見る
1.9
17.0
1.8%
102.7
ン
録画したテレビ番組を見る
0.6
11.5
0.6%
96.8
インターネット経由の動画を見る
2.7
21.0
3.1%
89.1
0.2
4.0
0.2%
66.4
DVDソフト・レンタルDVDなどを見る
ゲームをする
3.3
31.3
3.1%
107.8
新聞を読む
22.3
33.5
52.4%
42.5
印
マンガを読む
1.9
13.4
4.0%
46.2
刷
雑誌（マンガを除く）を読む
3.4
16.7
7.3%
45.6
物
書籍（マンガ・雑誌を除く）を読む
8.9
36.7
11.5%
76.8
ラジオを聴く
30.0
101.1
17.7%
169.4
機他 そ
携帯型ゲーム機でゲームをする
2.4
17.0
3.1%
77.3
器のの
固定電話で通話する
7.9
35.7
25.1%
31.5
上表において、N は有効分析対象サンプル数 1490 人の 2 日分で 2980 日となる。

表 1.2 年層別にみたテレビ視聴時間の 2005 年―2009 年推移- 4 -表 1.2 は、テレビ視聴時間について、年層別に 2005 年調査と比較したものである。なお、2005 年調査は 2005 年 3 月に全国 13 才以上 69 才以下の男女を対象に実施された(N：1888 人×2 日=3776 日、詳細は東京大学大学院情報学環編(2006)『日本人の情報行動 2005』
参照）。
テレビ視聴時間に関して、全体平均では 2005 年の 180.3 分から 2009 年には 187.8 分と増加傾向にある。しかし、年層別の内訳をみれば、50 代の増加を反映したものであり、10
代、20 代はいずれもこの 4 年間でテレビ視聴時間が減少している。とくに 10 代の減少幅
は-41.8 分とかなり大きい。
この調査だけから言えば、若年層におけるテレビ離れはこの 4 年間でかなり進行した。

- 5 -2.インターネット動画視聴等がテレビ視聴時間に与える影響

2.1 年層別にみた画像メディア情報接触時間
前章でとくに若年層のテレビ視聴時間が減少しつつあることを見た。
それでは他の画像メディア情報接触時間は年層別にみればどのようになっているのだろうか。

図 2.1 年層別にみた録画テレビ番組の視聴時間(単位:分）

ハードディスク容量の大きな DVD レコーダーが普及し、リアルタイムではなくタイムシフトでテレビ番組を見る人が増加していると言われる。しかし、今回の調査では録画した番組の視聴時間は全体平均で 9.8 分に過ぎない(表 1.1 参照）。それを年層別にみたのが
図 2.1 である。録画したテレビ番組を最も見ているのは 30 代であり、10 代、20 代は平均以下の視聴時間である。したがって、「録画視聴」が若年層のリアルタイムでのテレビ番
組視聴を減少させているとは言えない。

図 2.2 携帯画面での画像情報接触時間の年層別比較 (単位:分）

図 2.2 は携帯画面で「ワンセグ放送視聴」「ゲーム」「インターネット経由の動画」の各視聴時間を年層別にみたものである。図に示されるとおり、携帯画面での画像情報利用時
間はいずれも数値的には小さく、テレビ視聴に大きな影響を与えるものではない（もちろ- 6 -ん、これは平均値として議論する場合である）。年層別に比較すれば、3 項目とも 20 代が最も多く、10 代は 20 代より 3 項目のいずれも少ない数値を示している。

図 2.3 パソコンでのネット利用時間、動画サイト視聴時間の年層別比較（単位:分）「汎 PC ネット(場所不問）」とは、利用場所を問わずパソコン経由でメールやサイトの読み書き等インターネットを利用したした時間の合計(同じ時間枠内での並行は重複調整済）、「汎 PC ネット(自宅）」とはそれを自宅で行った場合の時間。
「PC ネット動画」とは、上記の部分集合であり、パソコンでインターネット経由の動画を視聴した時間

図 2.3 はパソコンでのネット利用およびその部分集合としてのネット動画視聴時間を年層別に比較したものである。図に示されるとおり「自宅でのパソコンを通したインターネット総合[=汎 PC ネット(自宅)]」では 20 代が最も時間が長く、平均で 27.1 分である。ちなみに自宅外（ほとんどは職場）も合わせると 30 代が最も平均時間が長い。ところが「ネット動画」に限定すると 10 代が最も視聴時間が長く平均で 9.6 分視聴している。10 代について言えば、自宅での PC ネット利用の約半分が動画の視聴ということになる。なお、
この場合の「動画視聴」の具体的中身は調査していない。しかし、BPO 青少年委員会として橋元らが実施した調査（BPO,2009）によれば、ネット動画で最も接触頻度が高いのはYouTube やニコニコ動画など無料の動画投稿サイトである。
今回の調査でもアンケート調査で「YouTube やニコニコ動画などインターネットの動画投稿サイトをどのくらいの頻度で見ているか」という質問を設けている。その年層別の回答結果を示したのが図 2.4 である。

- 7 -

図 2.4

年層別にみた YouTube やニコニコ動画など動画投稿・共有サイトの利用頻度

アンケート調査からも 10 代の動画サイト接触頻度が高いことが見て取れる。ちなみに調査対象者全体の分析では、その際の利用機器(複数回答可)の 90.9%がパソコン、18.0%
が携帯電話であり、内容的にテレビ番組の映像は 45.4%を占め、ジャンル別では音楽(56.2%=複数回答可）、バラエティ(54.0%）、アニメ(40.6%）、ドラマ(29.7%）などの比率が高かった。
これらのデータから、10 代のテレビ視聴時間に「パソコンによるネット動画視聴」が影響していることが予想されるが、それでも 10 代におけるネット動画視聴の平均時間は 9.6
分でテレビ視聴時間 (107.8 分)の 8.9%であり、テレビ視聴時間が減少したことの決定的な影響因とは言えない。

2.2 ネット動画とテレビ視聴時間の関係
テレビ視聴時間とネット動画視聴時間は直接的にどのような関連があるのだろうか？
表 2.1 はテレビ視聴時間と、携帯ネット動画および PC ネット動画の視聴時間の相関を分析した結果である。

- 8 -携帯ネット動画PCネット動画(1)テレビ
-0.015-0.059(対象者全体、N=1490人）
n.s.
*(2)テレビ
0.019-0.083(10代20代、N=301人）
n.s.
n.s.
(3)テレビ
-0.132(全体中PCネット動画利用者限定，N=62人）
n.s.
(4)テレビ
-0.103(10代20代PCネット動画利用者限定，N=30人）
n.s.
表 2.1 テレビ視聴時間とネット動画視聴時間の相関(数値は相関係数。分析単位は「人」）

なお、この分析では、分析単位は「日」ではなく「人」である。すなわち、1 人の調査
対象者の 2 日間の平均の情報行動時間で分析した。また、「PC ネット動画利用者限定」とは、「2 日間のうち、1 日でも 5 分以上、パソコンでネット動画を視聴した人」を意味している。
まず、「(1)テレビ」の行は、調査対象者全員の分析結果である。テレビと PC ネット動画
は危険率 5%未満の有意水準で負の相関を示した。「PC ネット動画を見る人ほどテレビの視聴時間が短い」ことを示している。しかし、これは明らかに年齢を介した擬似相関である（実際、年齢を統制した偏相関分析をすれば相関係数-0.020 となり有意性は消失する）。
つまり、高年齢層は概してどテレビの視聴時間が長く、一方、PC ネット動画視聴時間が短いことの反映でしかない。
「(2)テレビ」の行は、調査対象を若年層の 10 代 20 代(13-29 才）に限定した場合の分析結果であり、テレビと PC 動画視聴時間は有意な関連をもたなかった。
「(3)テレビ」「(4)テレビ」の各行は、分析対象を「調査日 2 日間のうち、少しでもパソ
コンによるネット動画を視聴したことのある人、すなわち PC 動画利用者」に限定した場合であり、(3)は全年齢層、(4)がさらに年齢を 10 代 20 代に絞った結果である。
結果として(3)(4)ともにテレビ視聴と PC ネット動画視聴時間は有意な関連を持たなかった。しかし、いずれもサンプル数が少数であるため、関連は有意な水準に達しにくいとも言える。関連の方向は負であり、有意水準には達しないが、PC 動画利用者において、PC
動画利用時間が多い人ほど、テレビ視聴時間が短くなる傾向が示唆された。

2.3 自宅 PC ネットとテレビ
前節で、有意な水準には達しないが、実際の PC 動画ネット視聴時間とテレビ視聴時間は
方向的には負の関連にあることを見た。しかし、今回の 2 日間の調査期間中に、実際に PC
動画サイトを利用した人は、調査対象者全体の 4.2%、10 代 20 代では 10.0%に過ぎない。
PC ネットを日常的に利用する人の中でも、任意の或る 1 日において、PC 動画ネットサイトにアクセスする人の比率はそれほど高くない。その意味で、PC 動画サイトは、平均的に見- 9 -た場合、テレビ視聴時間を侵蝕する要素として決定的な作用因とは言えない。むしろ、パ
ソコンネット全体とテレビ視聴の関連を検討する必要がある。
では、パソコンネット利用の全般的な利用は、テレビ視聴を侵蝕しているのだろうか。
結論から言えば、現状では直接的に侵蝕関係にはない。たとえば、PC ネットの自宅利用
時間とテレビ視聴時間の相関は-0.042(5%水準で有意差なし）と負の相関であるが有意な関連にない。さらに年齢を統制した偏相関分析では相関係数は-0.003 となり、ほとんど無相関である。
この点に関し、橋元(2006)、橋元(2009)と同様に時間差マッチング法によりパソコンによる自宅インターネット利用日と非利用日のテレビ視聴時間を比較した。手法は、調査日2 日間において 1 日だけ PC ネットを自宅で利用した 184 人について、PC ネットを利用した
日と利用していない日のテレビ視聴時間を比較するというものである。この手法の利点は、
比 較 対 象 と す る PC ネ ッ ト 利 用 日 と 非 利 用 日 の 2 つ の 分 析 対 象 者 の 母 集 団

図 2.5 ＰＣネット利用日/非利用日のテレビ視聴時間(単位:分）
N=184、調査対象日 2 日間のうち 1 日だけ PC ネットを利用した人が完全同一であり、様々な属性の影響を完全に排除でき、また対象が当然 PC ネット利用者に限定されていることにある。その結果、図 2.5 のように、2005 年調査、2008 年調査同様、むしろ PC ネット利用日の方がテレビ視聴時間が長いことが示された。
その理由は、橋元がこれまで述べてきたように、「現状では、人は在宅時間に応じて、メ
ディアの利用時間を相応に分配する」という「在宅時間相応配分説」が妥当するからである。

- 10 -

図 2.6 在宅時間カテゴリー別にみた主な
情報行動時間（数値は分）

図 2.7 在宅時間カテゴリー別にみた主な
情報行動時間（数値は在宅時間に対する比率：%）

すなわち、図 2.6 は、在宅時間を 4 つのカテゴリーに分け、それぞれのテレビ視聴時間、
PC ネットおよび携帯ネットの利用時間を示したものであるが、在宅時間が長いほどそれぞれの情報行動時間が長くなる傾向にある（いずれも在宅時間と正の相関）。図 2.7 は、在宅時間に対するそれぞれの情報行動時間の比率を示したものであるが、たとえばテレビの場合、在宅時間が 700 分以下の人を除けば、ほぼ在宅時間の 20%を占めていることがわかる。
つまり現状では、自宅 PC ネットを利用する場合も、直接テレビ視聴時間を侵蝕するのではなく、その日の在宅時間に応じて、他の情報行動とのバランスを無意識／無意識的に調整しながら利用していると言える。

図 2.8 年層別の対在宅時間に占めるテレビ視聴時間の比率

ただし、そのテレビ視聴時間が在宅時間に占める比率は、実は年層によって相違がある。
図 2.8 に示されるように、年齢が低くなるにつれ比率が低下している。これが年層効果なのか、コーホート効果なのかはさらに長期的な視野で分析する必要がある。ひとつ言える- 11 -

ことは、今の 10 代、20 代は、10 年前、20 年前の 10 代、20 代と情報環境がかなり異なることである。20 年前には普及していなかった PC ネット動画や携帯ネット利用が一般化し、結果的に昔より多くのメディアに時間配分する結果、テレビ視聴時間が短くなったと言ってもまちがいではないだろう。

引用文献
橋元良明(2006）日本人の情報行動・日記式調査」の分析からみたインターネット利用の生活時間・他メディア利用時間への影響―「在宅時間相応配分説」について,東京大学
大学院情報学環編『日本人の情報行動 2005』,東京大学出版会,pp.207-227.
橋元良明(2009) 「メディア・カニバリズムに関する「在宅時間相応配分説」再考,『東京大学大学院情報学環調査研究編』No.25,pp.1-11.
東京大学大学院情報学環編(2006) 『日本人の情報行動 2005』,東京大学出版会.
放送倫理・番組向上機構(BPO)青少年委員会(2009) 『“デジタルネイティブ”はテレビをどう見ているか』- 12 -

3. テレビ視聴とインターネット利用―対人的環境に着目して

3.1 テレビ視聴とインターネット利用
近年のめまぐるしい情報環境の変化において、その主役の一つとみなされているのは間違いなく
インターネットであろう。
21 世紀に入ってからのインターネットは、インフラ的な進歩ももちろん続いているが、それ以上に コ ン テ ン ツ レ ベ ル の 技 術 革 新 が め ま ぐ る し い 。 2005 年 後 半 頃 か ら 世 界 的 に は YouTube（http://www.youtube.com/）のような動画共有サイトが流行し、日本においてはニコニコ動画（http://www.nicovideo.jp/）に代表される日本産のサービスも提供されている。
2006 年頃には情報の送り手と受け手が固定され、送り手から受け手への一方的な流れであった状態を Web 1.0 と呼び、送り手と受け手が流動化し、誰でもがウェブを通して情報を発信できるようになった状態を Web 2.0 と呼ぶことが流行した（c.f., 梅田, 2006）。Web 2.0 という言葉自体の流行は一時的なものであったが、インターネットサービスのなかで CGM（Consumer Generated
Media）と呼ばれる「これまではコンテンツの単なる利用者または消費者とみなされていた人々自身が生成するオンラインコンテンツ」（Dwyer, 2007）自体の流行が一時的なものであったわけではない。

2009 年夏頃から twitter（http://twitter.com）というマイクロブログなどと呼ばれるサービスが普及し始めているように、CGM 的なサービスはインターネットサービスのなかで重要な位置を占め続けることが予想される。
このような時代の流れの中で、情報行動における時間的配分の変化が生じていることはしばしば指摘されるものである。特に新聞やテレビなどの既存マスメディアは、インターネットに取って代わられつつあるのではないかという主張はよく聞かれる。このような主張は直感的になされることが多いわけだが、それに対して社会調査データをもとにした実証的な議論もさまざまな視点から行
なわれている。
橋元（2005）は 2003 年の全国調査、2001 年および 2003 年のパネル全国調査の分析から、テレビ視聴に対してインターネット利用が与える影響について考察している。橋元によれば、インターネット利用者はインターネット非利用者に比べてテレビ視聴時間は短いが、インターネット非利用者の特性がもともとテレビ視聴時間の長い者の特性と重なるからであり、インターネット利用がテ
レビ視聴時間を奪うとはいえない。また、パネル調査の分析により、継時的にみてもインターネッ
ト利用がテレビ視聴時間を奪うとはいえないことも示されている。
斉藤・竹下・川上・御堂岡（2004）は 2003 年 11 月に東京都民を対象として実施した調査デー
タに基づいて、インターネットが情報取得行動に及ぼす影響について検討している。斉藤らの分析
では、インターネット利用者はインターネットを既存メディアの代替として利用しているのではな
く、既存メディアの補完的手段として利用していることが示された。またテレビ視聴時間に関する分析では、インターネット利用に関連するデモグラフィック変数を統制することで、テレビ視聴時間に対するインターネット利用の効果は有意なものではなくなることが示された。

- 13 -

金（2006）はインターネット利用とテレビ視聴の同時並行行動に着目し、2005 年 4 月に首都圏在住者を対象にした日記式調査データに基づいて、メディア代替仮説の検討を行なった。金の分析
では、自宅 PC インターネット利用者のうち半数以上が PC インターネット利用とテレビ視聴の同時並行行動を行ない、時間的にも自宅での PC インターネット利用時間の約半分弱の時間がテレビ視聴との同時並行行動に充てられていることが示された。これらの結果から金は、PC インターネットによるテレビの代替は起きていないと結論づけている。
橋元（2006；2009）は「在宅時間が長ければインターネット利用時間もテレビ視聴時間も長くな
り、短ければその逆であること。人びとは在宅時間に応じて、メディア利用時間を配分すること」という在宅時間相応配分説を提示し、2005 年 3 月の全国調査データおよび 2008 年 6 月の首都圏若年層調査データの分析によって、その説の妥当性を示している。
これらの実証的な諸研究が明らかにしていることは、今のところ、（利用内容を限定しない形での）インターネット利用がテレビ視聴時間を奪っているとは言い難いということである。だが、インターネットの普及によってテレビの力は衰えたという主張はしばしばなされ、例えば「テレビが消える」「テレビ消滅」と題する本（e.g., 猪熊, 2009; 佐々木, 2009）が出版されている。これらの本の著者は産業的な観点からテレビというマスメディアの危機に関して論じているわけだが、インターネットの普及によってテレビを視聴時間を減らしている層はいないのだろうか。

3.2 テレビ視聴と対人的環境
テレビ視聴行動とインターネット利用に関する先行研究での分析において、十分な検討の対象となってこなかったのが対人的な環境の要因である。
マスコミュニケーション研究に多大なインパクトを与えた Katz & Lazarsfeld（1955）の「２段階の流れモデル」はマスコミュニケーションの影響を検討する中で、重要な要因として対人コミュ
ニケーションを見いだした。このモデルは、マスメディアと受け手個人の関係のみに注目するのではなく、受け手の対人的環境も含めて検討することの重要性を示している。
テレビ視聴行動にも対人的環境が影響することを示す研究がある。石黒（1999）はテレビ視聴行
動に対して対人的環境が与える影響に着目し、文京区民を対象としたスノーボール・サンプリング
調査データを用いて「ある個人について、周囲の他者が一致してある番組を視聴している場合、その個人も同じ番組を視聴する傾向がある」という仮説を検討している。石黒の分析の結果、ワイド
ショー、スポーツ中継、ドラマ・時代劇の３ジャンルの視聴に関しては、仮説の予測があてはまることが示された。
また、利用と満足研究の知見を鑑みても、会話の中で情報を活用できるという社会的効用がテレ
ビ視聴の動機となり得ることが示されている（McQuail, 1972）。
これらの知見をもとに考えた場合、インターネット普及とテレビ視聴の関係を考える場合にも、
インターネット利用者個人とその人のテレビ視聴行動の関係を捉えるのではなく、対人的環境も含めた上で検討していくことに意味がありそうである。つまり、人びとを取り囲む対人的環境全体と- 14 -

してのインターネット普及がその環境に埋め込まれた個人のテレビ視聴行動に与える影響を検討す
ることに価値が見いだされる。

3.3 分析
まず、分析の従属変数はリアルタイムテレビ視聴時間とした。リアルタイムテレビ視聴時間は日
記式調査において「テレビでテレビ放送を見る」「携帯電話でテレビ放送を見る」「パソコンでテレビ放送を見る」のいずれかの行動をとったと記録された１日あたりの総時間である。日記式調査は２日間の回答を得ているため、２日間の平均時間を用いた。
分析の焦点となる対人ネットワークにおけるインターネット利用者人数は、「この１ヶ月の間に一緒に住んでいる方以外で、あなたが会って話をした」人から、もっともよく会った人から順に３人まで挙げてもらい、それぞれの人に関して質問するネームジェネレーター法によって測定した。この定義による対人ネットワークは高頻度接触対人ネットワークである。挙げられた人について、それぞれがパソコンの E メール、携帯電話のメールを使っているか尋ねた。ネームジェネレーター法
で３人挙げた回答者を分析対象とし、高頻度接触対人ネットワーク内での PC メール利用者人数および携帯メール利用者人数を独立変数として用いた。
回答者本人のインターネット利用は、PC インターネット利用（メールまたはウェブを利用している）の有無と携帯インターネット利用（メールまたはウェブを利用している）の有無に分けた。
表 3.1 に PC インターネット利用・非利用と高頻度接触対人ネットワーク内の PC メール利用者
数のクロス表を示した。PC インターネット利用者のまわりには非利用者に比べて PC メール利用者が多く集まっていることがわかる。次に、表 3.2 に携帯インターネット利用・非利用と高頻度接触対人ネットワーク内の携帯メール利用者数のクロス表を示した。PC インターネットの場合と同様に、携帯インターネット利用者のまわりには非利用者に比べて携帯メール利用者が多く集まっていることがわかる。だが、PC インターネットに比べて携帯インターネットのほうがよく普及しており、携帯インターネット非利用者のまわりに携帯メール利用者が集まっている度合いと PC イン
ターネット利用者のまわりに PC メール利用者が集まっている度合いは同じ程度になっているようである。

表 3.1 PC インターネット利用者と高頻度接触対人ネットワーク内 PC メール利用者数のクロス表
高頻度接触ネット内PCメール利用者数
1人
2人
3人
356
101
45
26
67.4%
19.1%
8.5%
4.9%

0人
PCネット
非利用者
PCネット
利用者

合計
528
100.0%

269

151

100

215

735

36.6%

20.5%

13.6%

29.3%

100.0%- 15 -

表 3.2 携帯インターネット利用者と高頻度接触対人ネットワーク内携帯メール利用者数のクロス表

携帯ネット
非利用者
携帯ネット
利用者

高頻度接触ネット内携帯メール利用者数
0人
1人
2人
3人
156
59
52
78
45.2%
17.1%
15.1%
22.6%

合計
345
100.0%

99

106

163

550

918

10.8%

11.5%

17.8%

59.9%

100.0%

図 3.1 は PC インターネット利用・非利用と高頻度接触対人ネット内 PC メール利用人数をかけあわせ、それぞれのリアルタイムテレビ視聴時間の平均値をプロットした図である。リアルタイム
テレビ視聴時間を従属変数とし、PC インターネット利用・非利用と高頻度接触対人ネット内 PC
メール利用人数を独立変数とした二要因分散分析の結果、PC インターネット利用・非利用の主効
果（F(1, 1255)=16.253, p<.001）および高頻度接触対人ネット内 PC メール利用人数の主効果（F(3,1255)=4.084, p<.01）に統計的に有意な効果が認められた。交互作用効果は有意ではなかった（F(3,1255)=.142, n.s.）。
図 3.2 は携帯インターネット利用・非利用と高頻度接触対人ネット内携帯メール利用人数をかけあわせ、それぞれのリアルタイムテレビ視聴時間の平均値をプロットした図である。リアルタイム
テレビ視聴時間を従属変数とし、携帯インターネット利用・非利用と高頻度接触対人ネット内携帯メール利用人数を独立変数とした二要因分散分析の結果、携帯インターネット利用・非利用の主効
果（F(1, 1255)=7.603, p<.01）および高頻度接触対人ネット内携帯メール利用人数の主効果（F(3,1255)=5.534, p<.01）に統計的に有意な効果が認められた。交互作用効果は有意ではなかった（F(3,1255)=.860, n.s.）。

図 3.1

PC インターネット利用・非利用、高頻度接触対人ネット内 PC メール利用者人数ご- 16 -

とにみたリアルタイムテレビ視聴時間

図 3.2

携帯インターネット利用・非利用、高頻度接触対人ネット内携帯メール利用者人
数ごとにみたリアルタイムテレビ視聴時間

PC インターネットに関する分析、携帯インターネットに関する分析のいずれの場合でも、インターネットを利用している場合のほうがテレビ視聴時間が短く、また高頻度接触対人ネットワーク
内にインターネットを利用している人が多いほうがテレビ視聴時間が短かった。しかし、さまざまな先行研究では、インターネット利用者の特徴はテレビ視聴時間が短い層の特徴と重なりが多く、デモグラフィック変数を統制することでインターネット利用がテレビ視聴時間に及ぼす影響は見られなくなることが示されている。また、テレビ視聴時間には在宅時間が重要な影響を与えることが知られている。この問題は高頻度接触対人ネットワーク内のインターネット利用者人数の効果も同様である可能性がある。
そこで、種々のデモグラフィック変数を統制した上で、インターネット利用および高頻度接触対
人ネットワーク内のインターネット利用者人数の正味の効果を検討するために、重回帰分析を行なった。その結果が表 3.3 および表 3.4 である。
統制変数には、在宅時間（除・睡眠時間）、性別のダミー変数、年齢、学歴（1=中学校、2=高校、
3=短大・高専・専門学校、4=大学・大学院）、同居家族人数、世帯年収（1=200 万円未満、2=200
万～400 万円、3=400 万～600 万円、4=600 万～800 万円、5=800 万～1000 万円、6=1000 万円以上）、都市規模（1=大都市、2=中核都市、3=中都市、4=小都市、5=郡部）、職業（無職を参照変数としたフルタイム、パートタイム、主婦・主夫、生徒・学生のそれぞれのダミー変数）を用いた。

- 17 -

表 3.3

PC インターネット利用とテレビ視聴に関する重回帰分析結果

従属変数：リアルタイムテレビ視聴時間
独立変数
PCインターネット利用
高頻度接触ネット内PCメール利用者数
在宅時間（除・睡眠時間）
性別（男性=0；女性=1）
年齢
学歴
同居家族人数
世帯年収
都市規模
職業（参照変数：無職）
フルタイム
パートタイム
主婦・主夫
生徒・学生
定数
N
決定係数
調整済み決定係数*p<.05; **p<.01; ***p<.001

Coef.
-5.937-6.842 *0.222 ***
-2.6091.154 ***
-12.566 **-4.287-7.199 *0.641-20.060-16.730-50.249 **-58.415 *137.411 ***
1148
0.278
0.269

表 3.4 携帯インターネット利用とテレビ視聴に関する重回帰分析結果
従属変数：リアルタイムテレビ視聴時間
独立変数
携帯インターネット利用
高頻度接触ネット内携帯メール利用者数
在宅時間（除・睡眠時間）
性別（男性=0；女性=1）
年齢
学歴
同居家族人数
世帯年収
都市規模
職業（参照変数：無職）
フルタイム
パートタイム
主婦・主夫
生徒・学生
定数
N
決定係数
調整済み決定係数*p<.05; **p<.01; ***p<.001- 18 -

Coef.
-2.607-4.8170.222 ***
0.440
1.053 **
-14.212 **-4.024-7.671 **0.891-22.057-16.610-49.482 **-61.168 **146.245 ***
1148
0.276
0.267

表 3.3 がリアルタイムテレビ視聴時間を従属変数として、PC インターネット利用・非利用、高頻度接触対人ネットワーク内の PC メール利用者数を独立変数とした重回帰分析の結果である。分
析の結果、PC インターネット利用の効果は有意ではなかったが、高頻度接触対人ネットワーク内の PC メール利用者数は有意な負の効果が認められた（b=-6.842, p<.05）。在宅時間やデモグラフ
ィック変数を統制してもなお、高頻度接触対人ネットワーク内の PC メール利用者が多いほど、リアルタイムテレビ視聴時間が短くなる傾向にあることが見いだされた。
表 3.4 が同じくリアルタイムテレビ視聴時間を従属変数として、携帯インターネット利用・非利用、高頻度接触対人ネットワーク内の携帯メール利用者数を独立変数とした重回帰分析の結果である。分析の結果、携帯インターネット利用の効果も高頻度接触対人ネットワーク内の携帯メール利
用者数の効果も有意ではなかった。携帯インターネット利用の効果も、高頻度接触対人ネットワー
ク内の携帯メール利用者数の効果も、在宅時間とデモグラフィック変数の統制によって消失したといえる。
ここまでの分析結果から次のことが考えられる。
携帯インターネット利用者に日常的に囲まれている人はテレビ視聴時間が短い傾向にあるが、それは在宅時間やデモグラフィック変数の効果によるところが大きく、それぞれを統制した場合には携帯インターネット利用者に日常的に囲まれていることの効果は消えてしまう。その一方で、PC
インターネット利用者に日常的に囲まれていることは、在宅時間やデモグラフィック変数の効果を統制したとしても、テレビ視聴時間を規定する要因となる可能性があるのである。
しかしながら、ここで次のような反論が考え得る。PC インターネット利用者に日常的に囲まれている人は PC インターネットをよく使う人である可能性が高いのではないか。つまり、PC イン
ターネット利用量の効果が高頻度接触対人ネットワーク内の PC メール利用者数の効果として現れているのではないか、という反論である。
この反論についてさらに吟味するため、二日間の日記式調査のデータから PC インターネットを利用した日数を計算し、PC インターネット利用の有無に代えて PC インターネット利用日数を独立変数として投入した分析を行なった。さらに PC インターネット利用日数だけでなく、自宅における PC インターネット利用日数も計算し、そちらを独立変数とした分析も行なった。それらの分析結果が表 3.3 である。
表 3.3 に示したように、PC インターネット利用日数も自宅における PC インターネット利用日
数も、リアルタイムテレビ視聴時間に対して有意な効果はもたなかった。その一方でどちらの変数を統制したとしても、高頻度接触対人ネットワーク内の PC メール利用者数の負の効果は変わらず有意なものであったことが確認された。

- 19 -

表 3.3

PC インターネット利用日数を用いた重回帰分析結果

従属変数：リアルタイムテレビ視聴時間
独立変数
PCインターネット利用日数
自宅PCインターネット利用日数
高頻度接触ネット内PCメール利用者数
在宅時間（除・睡眠時間）
性別（男性=0；女性=1）
年齢
学歴
同居家族人数
世帯年収
都市規模
職業（参照変数：無職）
フルタイム
パートタイム
主婦・主夫
生徒・学生
定数
N
決定係数
調整済み決定係数*p<.05; **p<.01; ***p<.001

Coef.
1.407

Coef.

-7.615 *0.221 ***
-1.972
1.202 ***
-13.479 **-4.224-7.526 **0.823-3.884-7.062 *0.225 ***
-3.9491.145 ***
-12.294 **-4.477-7.166 *0.792-20.822-17.055-50.008 **-58.714 *
134.557 ***
1148
0.277
0.269

-20.891-16.182-50.605 **-59.233 **140.050 ***
1148
0.278
0.270

なお最後に、調査設計が二段抽出であることを考慮して、調査地点をクラスターとしたロバスト
標準誤差を算出して検定を行なったとしても、高頻度接触ネット内 PC メール利用者数の効果はい
ずれのモデルにおいても統計的に有意であり、ここまでの分析結果の主要部分が変わることはなかった。

3.4 考察分析結果を改めてまとめれば、PC インターネット利用者に日常的に囲まれていることは、在宅時間やデモグラフィック変数の効果を統制したとしても、テレビ視聴時間を短くする可能性がある、ということになる。
では、なぜ PC インターネット利用者に囲まれていることがテレビ視聴時間を短くさせる可能性があるのだろうか。今回の分析からはその問いに対して明確な答えを出すことは難しい。いくつかの仮説が考え得る。
社会学的には個人の行動を社会的なネットワークが形成することに関して、大きく分けて二つの理論的見解がありうる（Marsden, 1990）。第一の理論的見解は、社会的なネットワークはそこに埋め込まれた個人の選択や行動の自由を制限する「制約」となるというものである。第二の理論的見
解は、社会的なネットワークを「社会的資源」とみなすものである。
第一の理論的見解に即して考えれば、PC インターネット利用者に囲まれている場合、そのネッ
トワーク内ではテレビ視聴によって得られる情報が会話のタネになりにくくなるために、テレビ視- 20 -

聴の動機が低下する可能性がありうる。今回の分析で検討した対人的環境は高頻度接触他者のネットワークであった。高頻度接触他者は日常的な会話の相手になる存在であろう。PC インターネッ
ト利用者であっても、まわりが PC インターネット非利用者ばかりであり、会話がテレビの話題になることが多ければ、会話のタネを得るためにテレビを見る動機が生じる。一方で、PC インターネット非利用者であっても、まわりが PC インターネット利用者ばかりであり、会話でテレビの話題がのぼることが少なければ、テレビを見る動機は低減するかもしれない。
第二の理論的見解に即して考えれば、対人的情報環境の豊かさによってテレビ視聴の動機が低下する可能性がありうる。PC インターネット利用者は情報取得に積極的である可能性があり（斉藤・竹下・川上・御堂岡, 2004）、そのような他者に囲まれていることで対人ネットワークが情報源として働くことになり、テレビ視聴によって情報取得を行なう動機が低下するかもしれない。
その解釈にはさまざまな可能性があるにせよ、今回の分析の結果から一人一人がインターネットを利用しているか否かではなく、全体としてインターネット利用者が多く集まっている対人的環境に埋め込まれた人の場合、テレビ視聴が短くなっている可能性が示唆された。そのような環境にいる人たちにとっては、「インターネットがあればテレビはいらない」という言説にリアリティを感じることができるのかもしれない。

参考文献
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橋元良明 (2005) インターネットと生活時間変化：テレビ視聴に及ぼす影響を中心として.
橋元良明・吉井博明(編著) ネットワーク社会, pp.2-22. 京都: ミネルヴァ書房
橋元良明 (2006) 「日本人の情報行動・日記式調査」の分析からみたインターネット利用の生活時間・他メディア利用時間への影響：「在宅時間相応配分説」について. 東京大学大学院情報学環(編) 日本人の情報行動 2005, pp.207-216. 東京: 東京大学 出版会
橋元良明 (2009) メディア・カニバリズムに関する「在宅時間相応配分説」再考. 東京大学大学院情報学環 情報学研究 調査研究編, 25, 1-9.
猪熊建夫 (2009) 新聞・TV が消える日. 東京: 集英社
石黒格 (1999) テレビ番組の視聴行動に対人的な要因が与える影響. 社会心理学研究,
14(3), 165-174.
Katz, E. & Lazarsfeld, P. F. (1955) Personal influence: The part played by people in theflow of mass communications. New York: Free Press.
金相美 (2006) メディア利用行動におけるテレビとインターネットの同時的並行行動に関する研究. マス・コミュニケーション研究, 68, 97-114.
Marsden, P. V. (1990) Network data and measurement. Annual Review of Sociology, 16,435-463.

- 21 -

McQuail, D. (Ed.) (1972) Sociology of mass communication. Harmondsworth: Penguin
斉藤慎一・竹下俊郎・川上善郎・御堂岡潔 (2004) インターネットが情報取得行動に及ぼす影響：既存メディアの代替か補完か. 情報通信学会誌, 22(2), 45-53.
佐々木俊尚 (2009) 2011 年新聞・テレビ消滅. 東京: 文藝春秋
梅田望夫 (2006) ウェブ進化論：本当の大変化はこれから始まる. 東京: 筑摩書房

- 22 -

4． ワ ン セ グ 視 聴 の 実 態

4.1 ワ ン セ グ 放 送 の 現 状2006 年 4 月 に 、 ワ ン セ グ 放 送 が 開 始 さ れ た 。 ワ ン セ グ放 送 は 地 上 デ ジ タ ル テ レ ビ 放 送 の一種で、移動体端末向けにおこなわれる低解像度の放送である。これまでにも、アナログ
テレビ放送の携帯型受信機器は存在したが、映像は不鮮明であり、字幕を読むことは困難
で あ っ た （ 佐 野 ・ 水 島 ・ 室 井 [2005]） 。 デ ジ タ ル 放 送 で あ る ワ ン セ グ は 、 ア ナ ロ グ に 比 べて圧倒的に映りやすいことが特長である。そして、低解像度であるとはいえ、字幕も十分に 読 む こ と が で き る。
このワンセグ放送受信機能は、主に携帯電話に搭載されることで普及がすすんでいる。
携 帯 電 話 に 付 属 す れ ば 、 ワ ン セ グ 専 用 の 機 器 を 持 ち 運 ば ず に も す む 。 2006 年 6 月 以 後 の 集
計 （ 図 4.1） で 、 ワ ン セ グ つ き 携 帯 電 話 の 累 積 出 荷 台 数 は 2009 年 1 月 に 5000 万 台 、 本 調
査 実 施 時の 2009 年 6 月 に は 6000 万 台 、 11 月 に は 7000 万 台 を 超 え て い る 。 ま た 、 出 荷 され る 携 帯 電 話 の う ち ワ ン セ グ つ き が 占 め る 割 合 は 2008 年 11 月 に 90.5％ に 上 る な ど 、 直 近の 14 ヶ 月 は 80％ 前 後 を 推 移 し て い る 。

累積ワ ン セ グ
ケ ー タ イ 出荷数（ 万台、 左軸）

月別出荷ケ ー タ
イ 中ワ ン セ グ 搭
載率（ 右軸）
100%

8000

80%

6000

60%

4000

40%

2000

20%

0

0%
Jun-06
Aug-06
Oct-06
Dec-06
Feb-07
Apr-07
Jun-07Aug-07
Oct-07
Dec-07
Feb-08Apr-08Jun-08Aug-08
Oct-08Dec-08
Feb-09Apr-09Jun-09Aug-09Oct-09Dec-0910000

図 4.1 ワ ン セ グ 対 応 携 帯 電 話 の 普 及 状 況※ JEITA（ 2010） を も と に 筆 者 作 成

本 調 査 で は 、 携 帯 電 話 が 家 に あ り「 自 分 も利 用 し て い る 」と 回 答 し た 人 の 割 合 は 85.8％
で 、 ワ ン セ グ 対 応 の携 帯 電 話 に 限 る と 38.6％ で あ っ た 。 以 下 、 家 に あ る も の の「 自 分 は 利
用 し て い な い 」 が 18.3％ 、 家 に な く 「 将 来ほ し い 」 が 8.5％ 、 家 に な く 「 い ら な い ・ わ から な い」が 34.7％ で あ っ た 。 日 記 式 調 査 で は 、 こ れ ら の ワ ン セ グ 対 応 携 帯 電 話の 非 所 持 者
においても「携帯電話でワンセグを見る」の記入が見られた。所持者から借りたり、一緒に 覗 き 込 ん で 見 る と い う こ と も あ る だ ろ う。

- 23 -

以 上 よ り 、 利 用 者が 望 む か 望 ま な い か は と も か く 、 携 帯 電 話 に は ワ ン セ グ が つ い て き て 、
多 く の 人 々 が ワ ン セ グ 放 送 を 受 信 可 能 な 状 況に お か れ る よ う に な り つ つ あ る と 考 え ら れる。

4.2 ワ ン セ グ の 日 常 利 用
ワンセグが利用される様子をよく目にするのは、国民的な関心事のテレビ放送がある場
合 で あ る 。 例 え ば 、 2008 年 8 月 の 北 京 オ リ ン ピ ッ ク や 2009 年 3 月 の 第 2 回 ワ ー ル ド ・ ベースボール・クラシックの際には、電車の車内や飲食店などでワンセグを利用する光景が見 ら れ た。
では、そうしたビッグイベントがない場合、日常的にはどれほどワンセグが利用されてい る の だ ろ う か 。 日 記 式 調 査 に お け る「 携 帯 電 話 で テ レ ビ 放 送 を 見 る 」の 集 計 結 果 を 表 4.1に示す。

表 4.1 １ 日 あ た り の ワ ン セ グ 利 用 状 況
平均
本調査

全体

15- 29歳
2008年調査 15- 29歳、東京 30km圏内

行為者率

2.1分
3.0分
4.1分

行為者平均
71.9分
91.8分
80.5分

2.9%
3.3%
5.1%

ワ ン セ グ 利 用 は 、 調 査 対 象 者 全 体 で １ 日 平 均 2.1 分 に と ど ま っ た 。 こ れ は、 視 聴 行 為 をおこなった人の平均時間にはある程度の長さがあるものの、調査対象日に視聴した人の割
合 が 低 い こ と に 起 因 し て い る 。 先 に 述 べ た よ う に 4 割 近 く の 人 々 が ワ ン セ グ対 応 の 携 帯 電話を持っているが、ある１日を切り取った場合、ワンセグを利用する人は少数であることが 明 ら か に な っ た 。 前 回 調 査（ 橋 元 ・ 吉 田 [2009]）は 東 京 在 住 の 若 年 層 に 限 定し た も の で 、本調査における結果より平均時間が長い。しかし、行為者平均が１時間を超えるのに対し、行為者率が１割に満たず、全体としての平均利用時間が５分に満たないという点においては共通している。
ワ ン セ グ 視 聴 時 間 の 場 所 に よ る 内 訳 は 、 自 宅 が 79.9％ 、 親 戚 ・ 知 人 の 家 が 4.6％ 、 職 場が 6.6％ 、 自 宅 兼 職 場 が 1.1％ 、 学 校 が 0.1％ 、 移 動 中が 4.3％ 、 そ の 他 が 3.5％ で あ っ た 。
外 出 先 や 移 動 中 に も テ レ ビ が 見 ら れ る こ と が ワ ン セ グ の大 き な 利 点 で あ る と 考 え ら れ る が 、意外にも自宅での利用がほぼ 8 割を占めた。
日記式調査においては、時刻別のワンセグ利用の有無のデータが得られている。ワンセ
グ が １ 日 の う ち ど の 時 間 帯 で 利 用 さ れ て い る か を 図 4.2 に 示 す 。

- 24 -

在宅か つ 起床率（ 左軸）移動率（ 左軸）

ワ ン セ グ 行為者率
（ 右軸）

80%

0.6%

70%

0.5%

60%
0.4%

50%
40%

0.3%

30%

0.2%

20%
0.1%

10%

5:00

4:00

3:00

2:00

1:00

0:00

23:00

22:00

21:00

20:00

19:00

18:00

17:00

16:00

15:00

14:00

13:00

12:00

11:00

9:00

10:00

8:00

7:00

0.0%
6:00

0%

図 4.2 ワ ン セ グ 利 用の 時 刻 推 移

ワンセグ視聴行為者率は、移動中の波形とは一致せず、むしろ在宅起床率と共振関係にある こ と が わ か る 。 し た が っ て 、 利 用 時 間 帯 の面 か ら も 、 在 宅 時 の 利 用 が 裏 付 け ら れ る 。
以上より、ワンセグは日常的には利用者が少なく、利用される場合は自宅での視聴が中心であることがわかった。

4.3 ワ ン セ グ 視 聴 と 据 え 置 き テ レ ビ 視 聴 と の 関 係
据え 置き テ レ ビ
視聴

据え 置き ・ ワ ン
セ グ な が ら 視聴

ワ ン セ グ 視聴

210 分
180 分
150 分

51 分
102 分

14 分

120 分
90 分
60 分

0分

176 分

190 分

132 分
92 分

30 分
0分
1 日利用者 69 名の 利用日
両日非利用者 1413 名
1 日利用者 69 名の 非利用日
両日利用者 9 名

図 4.3 時 間 差 マ ッ チ ン グ 法 に よ る テ レ ビ 視 聴 時 間 の 比 較

ワンセグが在宅時に視聴されるということから、「据え置きテレビを見る代わりにワン
セグを見る」という関係があると予想される。そうした代替関係が存在するかどうかを検証 す る た め に 、 時 間 差 マ ッ チ ン グ 法 に よ り 、 ワ ン セ グ利 用 日 と 非 利 用 日 と の 間 で 、 据 え 置
き テ レ ビ の 視 聴 時 間を 比 較 し た （ 図 4.3） 。 参 考 ま で に ワ ン セ グ 両 日 利 用 者、 両 日 非 利 用者のテレビ視聴時間も併記するが、重要なのはワンセグ１日利用者の中での比較である。

- 25 -

平 日 2 日 間 の う ち 1 日 だ け ワ ン セ グ を 利 用 し た 人 は 、 ワ ン セ グ 非 利 用 日 の 据 え置 き テ レ ビ
視聴時間が 3 時間弱に上るのに対し、ワンセグ利用日には 2 時間強にとどまっている。この 平 均 値 差 は 統 計 的 に 有 意 で あ る （ ｔ ＝ 2.45 ｐ ＜ .05） 。 ま た 、 ワ ン セ グ 利 用 日 の ワ ン セ
グ 視 聴 と 据 え 置 き テ レ ビ 視 聴 の 合 計 時 間 は 197 分 と 3 時 間 を 超 え 、 非 利 用 日の 据 え 置 き テ
レ ビ 視 聴 時 間 を 上 回 っ た（ ｔ ＝ 1.75

ｐ ＜ .10）。 ワ ン セ グ 非 利 用 日 の ほ う が在 宅 時 間 が 長いために据え置きテレビ視聴の時間が長いのではないかとも考えられるが、在宅時間は利用 日 が 496 分 、 非 利 用 日 が 471 分 で 、 統 計 的 に 有 意 で は な い も の の利 用 日 の ほ う が わ ず かに長かった。
し た が っ て 、 ワ ン セ グ は 据 え 置 き テ レ ビ と 代 替 関 係に あ る が 、 ワ ン セ グ と 据 え 置 き テ レ
ビとを合わせた視聴時間が短くなるわけではないと言える。

4.4 考 察
ワンセグは普及の度合いに比して日常的な利用には結びついておらず、その利用も自宅が中心で、据え置きテレビと代替関係にあることが示唆された。外出先でも移動中でもテレビが見られるというワンセグの利点が、現状では生かされていないように思われる。
2008 年 3 月 ま で は 、 １ つ の 放 送 局 か ら 同 一 番 組 を 流 す サ イ マ ル 放 送 が 義 務 づ け ら れ て いた。しかし、義務がなくなってからもワンセグ独自の番組が放送されることは少ない。当然ながら、放送コンテンツは、より大きな画面の据え置きテレビでリラックスして見ることを想定して作られることになる。その結果、外出先や移動中に見るには適さない番組が多くなっていると考えられる。
速報性が重視されるニュース番組やスポーツ中継に特化させる、あるいは、短い時間で集中して楽しめる番組を繰り返し放送する、また、積極的に見たい番組を選べるオンデマ
ン ド の 利 用 を す す め る と い っ た 方 向 に 、 更 な る ワ ン セ グ利 用 の 可 能 性 が あ る の で は な い だ
ろうか。

参照文献
橋 元 良 明 ・吉 田 暁 生（ 2009）「 2008 年 若 年 層 に お け る テ レ ビ 視 聴の 実 態 」『東京大学大学院
情 報 学 環 情 報 学 研 究 調 査 研 究 編 』 ， 25
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記号学会編『ケータイ研究の最前線』慶應義塾大学出版会
社 団 法 人 電 子 技 術 産 業 協 会 JEITA（ 2010）『 統 計 資 料 移 動 電 話 国 内 出 荷 台 数 実 績 』
http://www.jeita.or.jp/japanese/stat/cellular/2009/index.htm- 26 -