日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 7 巻 第 1 号（2023 年 3 月）

日本におけるネーミングライツ価格決定に影響する
取引相手と施設特性要因
藤沼亮太†1

朝日弓未†2

概要：自治体財政が困窮している理由から，日本ではネーミングライツによる自主財源確保が盛んである．ネーミン
グライツは自治体と購入する企業の担当者がネーミングライツを導入する施設の広告効果や社会貢献度を鑑みながら相談し，契約価格の合意形成を行っている．しかしどのような企業がいくらでネーミングライツを購入するのかが分からず，目安となる価格を決めることが難しいという課題がある．本論文では 2019 年調査の日本におけるネーミ
ングライツ契約情報データを用いて，日本ではあまり扱われてこなかったネーミングライツの契約価格に影響する要因を明らかにする．本研究の結果は日本における契約価格の大きい取引において，ネーミングライツの価格決定要因について一定の解を与える．加えてネーミングライツの契約価格に影響を与える要因から核となる金額を算出できるため，円滑に合意形成することができる．
キーワード：ネーミングライツ，価格決定，要因分析, 合意形成

1. はじめにージの向上」があげられる．一方で施設所有者側のデメリ
ットは「地域住民や施設利用者の反発」，「契約期間中にお今日，日本では工場や商業施設などの誘致による税収がけるスポンサーの経営破綻や不祥事による施設のイメージ

非常に困難であるため，多くの自治体が収入源確保策としダウン」，「施設名称から地名が除外されることによる地域て広告事業を実施している．広告事業の中でも新たな収入性の損失」，「度重なる名称変更による混乱」などがあげら源の確保策として注目されているのがネーミングライツでれる．スポンサー側のデメリットは「施設名称が定着しなある．ネーミングライツとは公共施設の名称を企業や団体

かった場合の広告効果や企業イメージの低下」，「本拠地となどが得る権利のことであり，公共施設の名称を自由に変するチームの成績不振に伴うメディアの取り上げ頻度の低更することができる [1]．一般的にネーミングライツの取下」などがあげられる [3, 4]

引においては，自治体が公共施設の名称を販売し，企業や自治体の担当者の話によると，現状ではネーミングライ

団体などが購入する．施設などの名称に企業や商品の名前

ツの権利を販売する自治体と購入する企業の担当者がネーを付ける権利は命名権と呼ばれ，所有権に内在する権利とミングライツを取得した場合の広告効果や社会貢献度を鑑して存在するものと理解されている [2]．

みながら相談し，契約価格の合意形成を行っている．自治

ネーミングライツはアメリカ合衆国が発祥だと考えられ体は最初にどのような企業ならばネーミングライツを購入ている．最初のネーミングライツ取引は 1973 年のリッチしてもらえるかを考え，契約価格を決めている．しかしどプロダクツコーポレーションとニューヨーク州バッファロのような企業がいくらでネーミングライツを購入するのかーの取引だとされている [1]．この事例ではリッチプロダ

が分からず，目安となる価格を決めることが難しいというクツコーポレーションがバッファローを拠点とする

課題がある．

Buffalo Bills というフットボールチームのスタジアム名称を 1500 万ドルで購入した．その後ネーミングライツはア
メリカ合衆国やカナダの 4 大スポーツスタジアムを中心に多く導入されてきている．日本では民間の施設に焦点を当

2. 既存研究と本論文の目的
本節では，ネーミングライツを対象とした既存の研究について論じ，本論文の目的についてまとめる．

てると 1997 年の西武鉄道株式会社が所有する東伏見アリ

日本におけるネーミングライツに関する既存研究は，ネーナ（東京都西東京市）とサントリーがネーミングライツ

ーミングライツの解釈や動向に関する研究が中心である．

の取引をしたことが最初の事例である．公共の施設に焦点

木村 [2]は，日本におけるネーミングライツの現状とアメを当てると 2003 年に味の素が東京スタジアムとネーミン

リカ合衆国におけるネーミングライツの今後の動向を考察

グライツの取引を行った事例が最初である [3]．

した．畠山 [5]は日本におけるネーミングライツの最新動

施設所有者側のメリットには「自主財源の確保および施向やそれを踏まえた地理学的研究の可能性を示した．

設運営の安定化」，スポンサー側のメリットには「施設来場

昆，石坂 [4]は日本におけるネーミングライツの経済的者への PR(Public Relations)」，「社会貢献性を示す企業イメ

価値を CM 価格やインターネット検索数を参考にし，シミ†1 東京理科大学大学院 (連絡先：ry.fujinuma@gmail.com)†2 東京理科大学
投稿日：2022 年 12 月 15 日
採録日：2023 年 3 月 1 日ⓒ2023 Japan Social Data Science Society

10日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 7 巻 第 1 号（2023 年 3 月）ュレーションによって都市に眠っている資源の価値を評価

容人数が契約価格に正の影響を与えることが明らかにされした．

ている [8]．しかし日本の国土はアメリカ合衆国と比べて

ネ ー ミ ン グ ラ イ ツ 発 祥 の ア メ リ カ 合 衆 国 [1] で は ，小さいため，収容人数があまりに大きい施設だと騒音や日Gerrard ら [6]がネーミングライツの価格に影響を与える要照権の観点から近隣住民の反発にあうことが考えられる．

因について明らかにした．契約価格に正の影響を与える要

これは社会貢献性を示す企業イメージの向上を目的として

因は施設がある地域の経済規模，施設の規模，施設の用途

ネーミングライツを導入する企業にとっては大きなデメリの多さであることが分かった．同じく DeSchriver andJensenットである．そのため企業は収容人数が多すぎる施設は購[7]もスポーツ施設のネーミングライツ市場における価格

入しにくい．従って以下の仮説が導かれる．

決定要因を明らかにした．契約価格に影響を与える要因は施設がある地域の人口が多いことであった．ネーミングラ

仮説 1：収容人数が多くなることはネーミングライツの契イツを購入する企業は，人口が多い地域のネーミングライ

約価格に正の影響を与えるが，収容人数が一定以ツを取得する際，少ない地域の施設からは得ることができ上多くなると契約価格に負の影響を与え，逆 U 字ない追加的な広告料を事実上支払っているためであるとし型の効果となる．

ている．アメリカ合衆国の場合，日本と比べて国土が大きいため施設同士の距離が遠い．逆に日本では国土が小さい

3.2 ネーミングライツの年間契約価格と企業規模ため施設の規模を極端に大きくすることが難しい場合があ

ネーミングライツは企業と自治体のネーミングライツ取る．このように日本とアメリカ合衆国では地理的な違いが引でしか使用できないため，取引特殊的資産だとみなせる．

大きい．そのためアメリカ合衆国の先行研究と同じ結果が取引特殊的資産は取引開始前にネーミングライツ権の販売得られるのか検証する必要がある．

候補が多数存在しても，一度取引特殊的資産を形成すれば，

本研究と同じくネーミングライツの契約価格に影響をそれ以後はその企業との取引を簡単には変更できない [9]．

与える要因については，藤沼, 朝日 [8]が日本のネーミング

加えてネーミングライツのデメリットとして契約期間中にライツ契約価格に影響する要因明らかにしている．この研おけるスポンサーの経営破綻があげられる [3]．そのため

究では施設の収容人数，契約期間，地域の人口が多いこと

自治体側は長い期間，安定的に多くの契約料を支払ってもが契約価格に影響を与えていることが明らかになった．広らえる企業と取引したいと考える．また自治体側は中小企

告効果の観点から契約価格に影響を与えているという考察

業よりも売上高の高い大企業の方が高額のネーミングライを行っている．この研究では収容人数，契約期間，立地とツの権利を取得してもらえると考える．従って以下の仮説

いった施設自体に関する影響要因を明らかにしているが本が導かれる．

研究では施設に関する要因だけではなく取引相手に関する影響要因も明らかにする点が大きく異なる．
本研究では日本におけるネーミングライツ価格決定に影響を与える，企業と自治体という取引相手の要因と施設仮説 2：ネーミングライツを取得する企業の規模の大きさ
はネーミングライツの契約価格に正の影響を与える．

特性要因を明らかにすることを研究目的とする．日本ではネーミングライツ価格決定に影響を与える要因について検3.3 ネーミングライツの年間契約価格と自治体財政状況証した研究はほとんど行われてこなかった．そのためネー

資源依存理論では企業間取引を行う上で，取引相手へのミングライツの導入が全国的に広がっている中，どのよう資源依存度が大きくなるほど，企業はその取引相手からのな企業がいくらでネーミングライツを購入するのかが分か

影響力を行使される可能性が高まる．例えば価格の引き下らないという課題がある．本研究でネーミングライツ価格げ要求などがそれにあたる [9]．つまり財政状態が悪く，ネ決定に影響を与える，企業と自治体の要因と施設特性要因

ーミングライツの収益により財政を立て直そうとしているを明らかにすることで自治体が目安となる販売企業と契約

自治体は企業からの影響力を受けやすい．従って以下の仮価格を決める指標になると考える．

説が導かれる．

3. 仮説の構築
3.1 ネーミングライツの年間契約価格と収容人数
日本におけるネーミングライツは施設来場者への PR や仮説 3：ネーミングライツを販売する自治体の財政状況の良さはネーミングライツの契約価格に正の影響を与える．

広告媒体としての価値があると捉えられており [4]，ネー
ミングライツの価値が CM 価格をベースに測れるという前提のもと議論が進められてきた [4]．日本の研究でも施設

3.4 ネーミングライツの年間契約価格と広告宣伝費
ネーミングライツは他のスポンサーシップや広告媒体と来場者への PR と広告効果が存在することが示唆され，収ⓒ2023 Japan Social Data Science Society

11日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 7 巻 第 1 号（2023 年 3 月）
同様に潜在的な顧客に広告メッセージを伝達する手段としが話し合いのうえ，価格を決定する．そのため最新の価格ての価値があると考えられる．そのため施設のネーミング

が企業と自治体の話し合いの中で，双方にとって納得でき

ライツはネーミングライツを購入した企業の製品やサービる価格だと推測される．

ス の 売 上 増 加 に 貢 献で き れば 資 産 価 値 を 持 つ とさ れ る

目的変数である年間契約価格の分布を見ると契約価格[10]．以上のことから日本でもネーミングライツのメリッが 0～3000 万円の施設（最頻値），3001～6000 万円の施設トとして広告媒体としての価値および社会貢献性を示す企と小さい値に集中する（図 1）．これは 2019 年以前の契約

業イメージの向上が考えられてきた [3]．従って以下の仮価格が変更される前でも同様である．

説が導かれる．
仮説 4：広告宣伝に力を入れる業界であることはネーミン
グライツの契約価格に正の影響を与える．
3.5 ネーミングライツの年間契約価格と施設用途数
Gerrard [6]らはネーミングライツの価格に施設の用途の多さが影響を与える要因であることを明らかにした．日本の施設においても用途が多いほど多くの競技を行うことができるため，人々の目に触れる機会が多くなる．つまり広告効果が高いと考えられる．従って以下の仮説が導かれる．
図1

契約価格のヒストグラム

仮説 5：施設の用途の多さは契約価格に正の影響を与える．
4.2 収容人数
収容人数とはネーミングライツを導入する施設にある

4. データ概要

すべての座席の合計である．施設によっては客席のほかに

本節では，本研究の分析で使用するデータの概要ついて

立見席や芝生スタンドなどがある．これらの席については示す．本研究では日本の自治体に提供された 2019 調査の各施設が発表している最大の収容人数と定義した．またメ

日本におけるネーミングライツ契約情報データを使用した．

インアリーナとサブアリーナにそれぞれ座席がある施設にデータ件数は 100 件であり，年間契約価格上位 100 施設のついてもそれぞれの座席数の合計とする．普段使われない情報である．表 1 に分析に使用した変数をまとめる．

が使用用途によっては座席数を増やすことができる施設についても同様に，その座席を含めた最大の収容人数とした．

表1

分析に使用した変数

これは企業と自治体の合意形成の際，その施設における最

No.

変数名

取りうる値

大の収容人数をもとに年間契約価格を決めることが自然だ

1

年間契約価格0 以上の整数と考えたためである．

2

距離ダミー

0, 1

4.3 プライムダミー

3

契約期間

0 以上の整数

プライムダミーとはネーミングライツの権利を取得した

4

収容人数

0 以上の整数

企業の上場区分が 2022 年時点でプライム市場であること

5

プライムダミー0, 1を表す．1 がプライム市場に上場している企業を表し，0 が

6

自治体財政力指数0 以上の実数

プライム市場以外に上場している企業または非上場企業を

7

情報通信ダミー0, 1表す．プライム市場に上場している企業は，多くの機関投

8

用途数

1 以上の整数

資家の投資対象になりうる規模の時価総額を持つ [11]．
2019 年と 2022 年では上場区分が異なるが今後企業と自治

4.1 年間契約価格

体が合意形成する際に活用しやすいと考え，現在の区分に

本研究では目的変数に年間契約価格を採用した．年間契合わせた．2019 年時点で非上場であったが 2022 年ではプ

約価格とは一年間に企業が自治体に対して支払った価格のライム市場に上場している企業がないことを確認した．まことである．契約価格は年によって変更されることがある．

た 3 年間で急激に成長，衰退し，上場区分が 2019 年と比較

そのため本研究では 2019 年時点で最新の価格をその施設

して大きく異なる企業がないことも確認済みである．

の年間契約価格とした．前述のとおりネーミングライツの4.4 自治体財政力指数

価格決定方法は確立されておらず，現状では企業と自治体ⓒ2023 Japan Social Data Science Society

自治体財政力指数とは 2019 年度の地方自治体の財政力12日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 7 巻 第 1 号（2023 年 3 月）を示す指数である．自治体財政力指数は(1)式で得られる．

需要額，c=2018 年度基準財政収入額，d=2018 年度基準財政

ここで a=2017 年度基準財政収入額，b=2017 年度基準財政

需要額，e=2019 年度基準財政収入額，f=2019 年度基準財政表2
No. 変数名

Mean

記述統計量及び変数間相関

S.D.

Min

2869.59 24829542.16

420.00

Max 1

2

3

4

5

6

7

8

1

年間契約価格

2

距離ダミー

0.00

1.00

-1.20

4.94 .009

3

契約期間#

0.00

1.00

-1.69

3.16 .333 .036

4

収容人数＃

0.74

0.19

0.00

1.00 .434 .012 .059

5

プライムダミー

0.38

0.24

0.00

1.00 .134 .100 .007 .014

6

自治体財政力指数#

0.00

1.00

-1.83

2.10 .270 .012 .275 -.062 .012

7

情報通信ダミー

0.10

0.09

0.00

1.00 .010 .030 .038 .000 .261 .001

8

用途数#

0.00

1.00

-0.89

2.80 .285 .003 .025 .327 .006 -.021 .017

31000.001111＃は標準化済みを表す

1
1
1
1

全件数100件

一定期間以上の契約期間を設けることで契約価格が上がる
需要額を表す．自治体財政力指数が高いほど，普通交付税[8]．この影響を排除するため契約期間をコントロール変数

算定上の留保財源が大きいことになり財源に余裕があるととして投入する．

いえる [12]．2017 年，2018 年，2019 年の状況が反映され
DeSchriver and Jensen [7]や藤沼，朝日 [8]は契約価格に地るため，契約する前と契約中の財政を表す．

域の人口が多いことを示している．これを表す変数は他の2019 年度自治体財政力指数＝

𝑎 𝑐 𝑒
+ +
𝑏 𝑑 𝑓

(1)

4.5 情報通信ダミー
情報通信ダミーとはネーミングライツの権利を取得し変数との相関が高く，多重共線性の影響が出たため以降のモデルには使用していない．

5. 分析概要

た企業の業界が情報通信であることを表す．1 が情報通信本研究ではネーミングライツの年間契約価格に影響を与業界である企業を表し，0 が情報通信以外の業界である企える変数と限界効果を明らかにするために，階層的重回帰

業を表す．2019 年における情報通信業界はマスコミ四媒体分析を行う．
図 1 のように目的変数の年間契約価格は正規分布とは明

広告費が他の業界と比較して最も多いため広告宣伝費に力を入れている業界である [13]．

らかに異なる分布を持つ．このような目的変数には通常の4.6 用途数

重回帰分析（OLS によるモデル）ではなく，目的変数の分用途数とはネーミングライツを導入する施設で行うこと

布に適した回帰分析を行うほうが適切である [14]．例えばができる競技の数とその他宿泊，屋内トレーニング施設な

カウントデータで，0 や 1 に分布が偏ったデータには負のどを合計した変数である．同じ建物内で複数の競技を行え

二項回帰が適切である [14]．本研究で使用したデータの年る場合でも行える競技数を合計した．

間契約価格はすべて 1 万円の倍数である．ネーミングライ

4.7 コントロール変数

ツは契約の価格帯が大きいため端数まで含まれないからでネーミングライツのメリットの 1 つは社会貢献性を示す

ある．1 万円がいくつカウントされたかのカウントデータ

企業イメージの向上である [3]．企業が所在している地域とみなせば負の二項回帰が採用できると考えられるため，のネーミングライツを取得した方が社会貢献性をアピール

本研究では負の二項回帰による階層的重回帰分析を行った．

できるため，高額でも社会貢献性のためにネーミングライ

負の二項回帰モデルは以下のように定式化される．目的

ツを取得することが考えられる．この影響を排除するため

変数𝑌 = (𝑦1, … , 𝑦𝑖 , … , 𝑦𝑛 )が平均𝜇，分散𝜇＋𝜇2 /𝜃（ただし0 <距離ダミーをコントロール変数として投入する．1 が本社

𝜃 ≤ 1）を分布パラメータにもつ負の二項分布に従うとする．

または会社の発祥地とネーミングライツを取得した施設が平均，分散1/𝜃を分布にもつガンマ分布に従う誤差εを導同じ市町村にあることを表し，0 が本社または会社の発祥

入 す る ． こ の と き 負 の 二 項 回 帰 モ デ ル は 説 明 変 数 𝑋1 =地とネーミングライツを取得した施設が異なる市町村にあ(𝑥11 , … , 𝑥𝑖1 , … , 𝑥𝑛1 ), … , 𝑋𝑁 = (𝑥1𝑁 , … , 𝑥𝑖𝑁 , … , 𝑥𝑛𝑁 )とその係数ることを表す．

𝛽1 = (𝛽11 , … , 𝛽𝑖1 , … , 𝛽𝑛1 ), … , 𝛽𝑁 = (𝛽1𝑁 , … , 𝛽𝑖𝑁 , … , 𝛽𝑛𝑁 )，定数

自治体は財源の確保および施設運営の安定化をネーミ
ングライツの目的としているため，ネーミングライツは，

項を𝛽0 とすると次式で定義される．

𝜇 = exp(𝛽0 + 𝛽1 𝑋1 + ⋯ + 𝛽𝑁 𝑋𝑁 + log(𝜀))ⓒ2023 Japan Social Data Science Society

(2)

13

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 7 巻 第 1 号（2023 年 3 月）
表

年間契約価格を目的変数とする負の二項回帰分析結果

目的変数：ネーミングライツの年間契約価格（年間契約価格）
No. 変数名

モデル2

モデル1

2 距離ダミー

0.012[0.240]0.054

3 契約期間#0.402 ***

[0.096]モデル3[0.179]0.034[0.168]0.246 *** [0.079]

0.262 ***

[0.073]

4 収容人数＃0.580 *** [0.097]

0.756 ***

[0.097]

5 プライムダミー

0.672 *** [0.169]

0.587 ***

[0.161]

6 自治体財政力指数#0.159 **

0.177 **

[0.076]

7 情報通信ダミー- 0.343

8 用途数#

0.166 **

[0.079][0.257] - 0.504[0.246][0.083]0.167 **

[0.077]- 0.151 ***[0.033]

9 収容人数#の限界効果

定数項

7.842 ***

[0.204]7.283 *** [0.173]

7.465 ***

[0.173]ln α0.996 ***

[0.124]0.495 *** [0.065]

0.439 ***

[0.065]

件数

100

100

100

LL

- 885.12- 842.56- 835.70

AIC

1774.24

1699.121687.40

BIC

1779.45

1717.36

1703.64＃は標準化済みを表す
𝑃[𝑌] =(µ𝜀)Ｙexp(−µ𝜀)***p < .01, **p < .05, *p < .10(3)

𝑌！
Yを万円の加算件数とした場合，万円が加算されない事[ ]内は標準誤差

p 値（本研究では 5%水準で有意である変数を年間契約価格に影響を与える変数だとする）に触れながらまとめる．


仮説 1：収容人数が多くなることはネーミングライ

象𝑃[𝑌 = 0]と回以上加算される事象𝑃[𝑌 > 0]は各々𝑃[𝑌 =0] = {𝜃/(𝜇 + 𝜃)}𝜃 ，𝑃[𝑌 > 0] = 1 − {𝜃/(𝜇 + 𝜃)}𝜃 となる．

ツの契約価格に正の影響を与えるが，収容人数が一定以上多くなると契約価格に負の影響を与え，逆 U

また各変数の記述統計量および変数間の相関係数を算出した（表 2）．本研究の変数の内，量的変数同士はピアソンの積率相関係数，質的変数同士はクラメールの連関係数，

字型の効果となる：支持できる（図 2）

仮説 2：ネーミングライツを取得する企業の規模の量的変数と質的変数は相関比により相関係数を算出してい大きさはネーミングライツの契約価格に正の影響をる．いずれの変数同士も相関係数の値は大きくないため表

与える：支持できる

1 に示した変数はすべて以降の分析に用いることができる

と判断した．

6. 分析結果と考察

状況の良さはネーミングライツの契約価格に正の影響を与える：支持できる


6.1 階層的重回帰分析の結果

ントロール変数として投入した．モデル 2 では収容人数，

仮説 4：広告宣伝に力を入れる業界であることはネーミングライツの契約価格に正の影響を与える：支負の二項回帰による階層的重回帰分析の結果は表 3 に示すとおりである．モデル 1 では距離ダミー，契約期間をコ仮説 3：ネーミングライツを販売する自治体の財政

持できない


仮説 5：施設の用途の多さは契約価格に正の影響を与える．：支持できる

プライムダミー，自治体財政力指数，情報通信ダミー，用第一に収容人数（𝛽 = .580, 𝑝 < .01）プライムダミー（𝛽 =途数をそれぞれ投入した．最後にモデル 3 では収容人数の.672, 𝑝 < .01），自治体財政力指数（𝛽 = .159, 𝑝 < .05）及び

限界効果項を投入した．それぞれのモデルの当てはまりの用途数（𝛽 = .166, 𝑝 < .05）は年間契約価格に対し，有意な良さは LL（対数尤度），AIC（赤池情報量基準），BIC（ベ単独の関連が認められた．

イズ情報量基準）によって評価する [14]．LL は値が大きいほどモデルの当てはまりが良いことを表し，AIC と BIC は値が小さいほどモデルの当てはまりが良いこと表す．以下

第二に情報通信ダミー（𝛽 = −.343, 𝑝 = 𝑛. 𝑠.）は単独では有意な関連が認められなかった．
第三に収容人数の限界効果項（𝛽 = −.151, 𝑝 < .01）は年に仮説の結果と主要な分析結果について，𝛽（偏回帰係数），ⓒ2023 Japan Social Data Science Society

14日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 7 巻 第 1 号（2023 年 3 月）間契約価格に対し，有意な関連が認められた．

とは大きな問題である．よって長い期間，安定的に多くの第四に LL，AIC，BIC を比較したところ，モデル 3 が最契約価格を支払ってもらえる企業と取引したいと考える．

も当てはまりが良いことが示された（LL = −835.70, AIC =また，規模の大きい大企業は一般的に中小企業よりも売上

1687.40, BIC = 1703.64）．収容人数の限界効果項が有意で高が高い傾向がある．企業に大きな利益をもたらすと考えあることに加えて，本研究で用いたすべての変数によるモ

られる，高額のネーミングライツは中小企業では購入でき

デル（フルモデル）が最も当てはまりがよいことから頑健ない可能性が高い．このようなネーミングライツは，自治性がある．よってモデル 3 を採用することが望ましい．

体も購入する可能性の高い規模の大きい企業との合意形成

6.2 分析結果の考察を望むと考えられる．

分析の結果，収容人数，プライムダミー，自治体財政力

自治体財政力指数は年間契約価格に正の影響があるこ

指数，用途数が年間契約価格に正の影響を与えることが分とから仮説 3 が支持された．やはり取引相手への資源依存かった．情報通信ダミーは年間契約価格と有意な関連が認度が大きくなると，企業はその取引相手からの影響力を行められなかった．また収容人数の限界効果が認められた．

使され，年間契約価格が下がる傾向がある．特にネーミン

本節では，主要な分析結果について考察を加える．

グライツの価格は企業と自治体が話し合いの上合意形成さ収容人数は年間契約価格に正の影響があり，収容人数のれていることから，企業が自治体に影響力を与えやすくな

限界効果は年間契約価格に対し，逆 U 字の有意な関連が認っていることが考えられる．またネーミングライツの年間められた（図 2）ことから仮説 1 が支持された．アメリカ

契約価格が高い施設は建設費用も高いことが考えられる．

合衆国と同様に収容人数が多くなれば PR を行うことがでそのため財政力が高い自治体でないとネーミングライツのきる潜在的な顧客が増えるためネーミングライツの価格に

年間契約価格が高い施設を建設できないことも考察される．

正の影響を与えると考察できる．しかし図 2 は年間契約価

情報通信ダミーは年間契約価格に有意な関連が認めら格に対する収容人数の限界効果を表した図である．この図れないことから仮説 4 は支持されなかった．本研究ではマから収容人数が一定以上多くなると契約価格に負の影響を

スコミ四媒体の広告宣伝費が他の業界と比較して多いこと

与え，逆 U 字型の効果となっていることが分かる．ネーミ

から情報通信業界が広告宣伝に力を入れている業界とした．

ングライツ導入が早かったアメリカ合衆国とは違い，日本

しかし情報通信業界の企業は，自社の利益を最大化させるの国土が小さいため，施設が大きいと近隣住民の反発とい広告媒体がマスコミ四媒体であり，ネーミングライツにようデメリットを受けやすく収容人数の限界効果が認められる広告効果は情報通信業界には向かないと考えている可能

たと考えられる．加えてネーミングライツを取得する目的性がある．そのため情報通信ダミーに有意な関連が認めらの 1 つに社会貢献性を示す企業イメージの向上がある [3]．

れなかったと考察できる．

住民からの反発を受けると企業イメージのダウンという本

用途数は年間契約価格に正の影響があることから仮説 5

来の目的と真逆の効果に繋がることから収容人数の限界効が支持された．Gerrard [6]らはネーミングライツの価格に施果が認められたと考えられる．

設の用途の多さが影響を与える要因であることを明らかにした．これはネーミングライツ効果の影響を受ける潜在的な観客の数が増えるためであるとしている．日本でも同様に施設の用途が増えれば各競技のファンや競技人口が増えるため，ネーミングライツ効果の影響を受ける潜在的な観客の数が増える．そのため有意な関連が認められたと考察
できる．

7. 貢献と今後の課題
本研究の理論的な貢献点は，日本において扱われてこなかったネーミングライツ価格を決める要因について議論した点である．価格計算に関する先行研究においても参考に
図2

収容人数の限界効果

できるデータ数が少なく信頼性が十分にある計算式や根拠付けができていない点が課題だとしている [4]．本研究でプライムダミーは年間契約価格に正の影響があることから仮説 2 が支持された．自治体はネーミングライツを収は日本における契約価格の大きい取引において，ネーミン
グライツの価格決定要因に一定の解を与えた．

入確保として位置付けているため，経営破綻などによって本研究の実務的な貢献は今まで不明確だったネーミン

企業からネーミングライツ料を支払ってもらえなくなるこ

グライツの年間契約価格をある程度定量的に把握できるよ
うになった点である．これによりネーミングライツの契約ⓒ2023 Japan Social Data Science Society

15日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 7 巻 第 1 号（2023 年 3 月）
価格に影響を与える要因から核となる金額を算出できるため，円滑に合意形成することができる．加えて企業側，自治体側双方にとって納得感のある価格を算出することができる．
しかし上記のような貢献点もあるが，限界と課題もある．
第一に，本研究で用いたサンプルは 2019 年における年間契約価格の上位 100 施設であるため，比較的規模の大きい契約のみの事例である．そのため中価格帯や低価格帯では年間契約価格の分布が異なる可能性があり，本研究で扱った負の二項回帰ではなく別のモデルを採用することが考えられる．その場合，本研究と同じ結果が得られるのかを確認する必要がある．
第二に本論文のモデルが別の国でも適用できるのかを調査する必要がある．本論文では日本の国土が小さいことから収容人数の限界効果があると仮説を立て，これが支持された．しかし他の国でも同様のことが言えるのか今後調査する必要がある．

参考文献
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[4]16

日本ソーシャルデータサイエンス論文誌
第 7 巻 第 1 号（2023 年 3 月）

Counterparty and Venue Characteristics Factors Affecting Naming
Rights Pricing in Japan
Ryota FUJINUMA†1

Yumi ASAHI†2

Abstract: In Japan, naming rights have become a popular way to secure independent financial resources due to the financial
difficulties faced by local governments. In naming rights, the local government and the company in charge of purchasing thenaming rights consult with each other in consideration of the advertising effect and social contribution of the facility to which thenaming rights are granted, and reach an agreement on the contract price. However, it is difficult to determine a standard price fornaming rights because it is not known what kind of company will purchase naming rights and at what price. In this paper, we use
data from the 2019 survey of naming rights contract information in Japan to identify factors that affect the contract price of namingrights, which has not been well addressed in Japan. The results of this study provide some insight into the determinants of namingrights prices in transactions with large contract prices in Japan. In addition, we can calculate the core amount of money from thefactors affecting the contract price of naming rights, which will facilitate the smooth formation of an agreement.
Keywords: Naming Rights , Price Determination , Factor Analysis , Consensus Building†1 Graduate School of Tokyo University of Science (ry.fujinuma@gmail.com)†2 Tokyo University of Scienceⓒ2023 Japan Social Data Science Society

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