治療用アプリの受容要因に関する考察－技術受容モデル(TAM)によるアンケート調査の分析から－

Consideration on the accepting factors of Digital Therapeutics-Analysis of questionnaire surveys using Technology Acceptance Model-

出光 慎太郎 1)

小田 哲明 2)IDEMITSU Shintaro

ODA Tetsuaki

1)立命館大学大学院テクノロジー・マネジメント研究科 博士課程後期課程
Graduate School of Technology Management, Ritsumeikan University

2)立命館大学大学院テクノロジー・マネジメント研究科
Graduate School of Technology Management, Ritsumeikan University

Abstract:
In this study, we commissioned a research company to conduct an online questionnaire survey inorder to understand the acceptance factors of the treatment application. The questionnaire wasdesigned between April 2021 and August 2021, and was administered to a total of 300
respondents, 60 each in their 20s to 60s, randomly selected from web monitors between early andmid-September 2021. The analysis was conducted using the technology acceptance model plus
the "social influence" model. The results showed that "social influence" had a significant impact
on the use of therapeutic applications.

１．はじめに2020 年 11 月、中央社会保険医協議会総会で、ニコチン依存症治療用アプリがデジタ
ル医療機器として日本で初めて保険適用となった。治療用アプリは、 DTx（DigitalTherapeutics）の代表格であり、厚生労働省の保健医療分野 AI 開発加速コンソーシア
ム1で、DTx は、「デジタル技術を用いた疾病の予防、診断・治療等の医療行為を支援または実施するソフトウェア等のこと」と定義されている。アメリカでは、2010 年に米食品医薬品局（FDA）において糖尿病治療用アプリがすでに承認されており、それ以降もベンチャー企業を中心に開発が続いている。日本はアメリカとの差である、この10 年の遅れを取り戻すべくベンチャー企業を中心に DTx の開発が期待されている。
DTx の世界市場規模は 2024 年に 1200 億ドルと言われており、日本も国際競争を勝ち抜くためには、数多くの企業が参入し切磋琢磨しながら、より優れた DTx を開発することが必要である。参入する企業は、この開発がビジネスとして、成り立つかを判断できる情報求めている。そのひとつとして、開発した DTx が保険収載され保険償還できるかが指標となる。自費診療（自由診療）ではなく保険診療がメインの日本の医療保障制度では、その効果が大きいものとなる。また医療機関で医師が新たな技術である治療用アプリを抵抗感なく患者に処方することができるかという点や、患者側もそれを受け入れて使用することができるかなど不安材料も多くある。そこで本研究が、その一助となるべく治療用アプリの患者側の受容要因を明らかにすることを目的とする。

２．調査の概要
２．１ アンケート調査の概要
本研究では、治療用アプリの受容要因について把握するため、リサーチ会社に依頼し、オンライン上でのアンケート調査を実施した。アンケート調査票は、2021 年 4 月～2021 年 8 月にかけて設計し、2021 年 9 月上旬～中旬にかけて Web モニターからランダム抽出で 20 代から 60 代の回答者を各 60 人、計 300 人に実施した。なお、回答者の病歴や罹患状況については取得していない。
アンケートの質問項目については、高田・藤田（2013）および近藤・海野（2009）を参考に 20 項目を作成し（表 1）、選択肢を「全くそう思わない」を 1、「非常にそう思う」を 5 とした 5 件法による評定尺度にて設計した。

1

保健医療分野 AI 開発加速コンソーシアム＜https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/otherkousei_408914_00001.html＞（参照日 2021 年 7 月 4 日）【シナリオ】
あなたは糖尿病と診断され、毎日しなければいけないこととして以下があります。
血糖値を測り、記録ノートに記入する
足をチェックする
食事計画を守る
歯と皮膚のケアをする
指示どおりに薬を飲むインスリンを注射する
これらのことを行うのには、自己管理だけでは、難しく忘れてしまうことも多々ありました。その時、医師から保険適用の治療用アプリを奨められました。このアプリは、自分のスマートフォンにダウンロードし、血糖値や服薬状況、体調などを入力すると、アプリがそれらの情報を解析し、患者に適切なタイミングで、生活や運動の習慣改善、モチベーション維持のためのコーチングを行ってくれます。
図1

架空のシナリオ

回答者には、イメージを平準化するため図 1 の架空のシナリオを先に読んでから回答してもらった。なお架空のシナリオについては、アメリカで FDA に承認されている糖尿病用の治療アプリ2を基に、内容は公益社団法人日本糖尿病協会監修の「糖尿病の自己管理のコツ」3を参考に作成した。

2

糖尿病治療用アプリ「BlueStar」を開発した米国 WellDoc 社 HP ＜https://www.welldoc.com/>（参照日2021 年 7 月 4 日）
3

知りたい！糖尿病「糖尿病の自己管理のコツ」HP ＜https://www.diabetes.co.jp/dac/dailycare/selfmanaging＞（参照日 2021 年 7 月 4 日）

表1
設問番号

アンケート設問項目
設問

q1_1

使い方が明快でわかりやすい

q1_2

あまり考えたり覚えたりしなくても使える

q1_3

誰かに教えてもらったりマニュアルを見たりしなくても使える

q1_4

簡単に、自分の思い通りに使うことができる

q1_5

治療用アプリは自分の能力を高めてくれる

q1_6

治療用アプリを利用すると生活や仕事の効率が上がる

q1_7

治療用アプリを利用すると自分でできることの幅が広がる

q1_8

私の生活に役立つアプリケーションだ

q1_9

職場の同僚（学校の友人）のほとんどが治療用アプリを利用することはいいことだと考えている

q1_10

友人や同僚は治療用アプリを利用すべきだと考えている

q1_11

治療用アプリを会社の業務上（学校での修学上）利用しなければな
らない／したほうがよい

q1_12

家族や友人から治療用アプリを奨められる

q1_13

自分の職場（学校）では治療用アプリを利用することが望ましい

q1_14

治療用アプリの利用にはメディアからの情報の影響がある

q1_15

治療用アプリを利用することは魅力的だと思う

q1_16

治療用アプリを利用することは賢明だと思う

q1_17

治療用アプリを利用することは良いことだと思う

q1_18

他の手段より料金が高くても、治療用アプリを使い続ける

q1_19

他の手段があったとしても、治療用アプリを使い続ける

q1_20

治療用アプリを今後も使うつもりだ

要因

知覚された容易性

知覚された有用性

社会的影響

利用への態度

利用への行動意図

２．２ 回答者属性
回答者属性を表 2 に示した。男女比は 50.0％である。最終学歴は「大学」が 50.0％で最も多く、次いで「高校」が 24.7％、「専門学校」が 8.3％となっている。婚姻状
況は「既婚」が 58.0％で、「未婚」が 42.0％であった。同居家族人数は「3 人」が27.7％で最も多く、次いで、「2 人」が 26.3％、「4 人」が 23.7％となっている。職業は「会社員・役員」が 43.0％で約半数を占めて最も多い。世帯収入は、「300～500万円未満」が 24.0％で最も多く、次いで、「500～700 万円未満」が 21.0％であった。

携帯電話のキャリアについては、「NTT ドコモ」が 35.3％で最も多く、次いで「au」が 21.0％であった。平均的な１日のスマートフォンの利用時間については、「1 時間以上 2 時間未満」が 23.7％で最も多く、次いで「30 分以上 1 時間未満」が 16.3％であった。「10 時間以上使用」の長時間使用者は、1.3％であった。逆にスマートフォンを「利用していない」は 9.0％であった。
表2性別

地域分類

年齢階層

未既婚区分
男性

回答数
150％
50.0区分
会社員・役員女性
北海道

1501350.04.3東北関東

14132

4.7
44.0

職業分類

回答数
129％
43.0

自営業
専門職

13
15

4.3
5.0

公務員
学生

15
7

5.0
2.3

北陸

7

2.3

専業主婦・専業主夫

41

13.7

中部

40

13.3

パート・アルバイト

42

14.0

近畿

56

18.7

無職・定年退職

34

11.3

中国

10

3.3

その他（該当なし）

4

1.3

四国

6

2.0

300万円未満

58

19.3

九州
２０代

22
60

7.3
20.0

300～500万円未満
500～700万円未満

72
63

24.0
21.0

３０代

60

20.0

700～1000万円未満

59

19.7

４０代
５０代

60
60

20.0
20.0

1000～1500万円未満
1500万円以上

27
16

9.0
5.3

６０代
未婚(離死別)

60
126

20.0
42.0

不明
NTTﾄﾞｺﾓ

5106

1.7
35.3

既婚

174

58.0

19.0

47
79

15.7
26.3

63
17

21.0
5.7

83
71

27.7
23.7

主に利用し SoftBankている携帯au
電話・ス
マートフォ Y！mobile
その他
ン
利用していない

57

一人暮らし
２人

49
8

16.3
2.7

14
5

4.7
1.7

利用していない
30分未満

27
37

12.3

７人以上

1

0.3

30分以上1時間未満

49

16.3

大学院

17

5.7

1時間以上2時間未満

71

23.7

大学

150

50.0

平均的な１ 2時間以上3時間未満

42

14.0

短大・高専
専門学校

24
25

8.0
8.3

25
14

8.3
4.7

高校(旧制中学)74

24.7

日のスマー 3時間以上4時間未満
トフォンの 4時間以上5時間未満
利用時間 5時間以上6時間未満

18

6.0

中学(旧制小学)
その他

46

1.3
2.0

6時間以上7時間未満
7時間以上8時間未満84

2.7
1.3

8時間以上9時間未満
10時間以上

140.3
1.3

３人
同居家族の４人
人数５人
６人

最終学歴

回答者属性

世帯年収

9.0

２．３ 分析方法
治療用アプリは、基本的にスマートフォンを活用し、そこにアプリケーションをダウンロードして使用するものであるが、携帯電話を使用したマーケティング戦略について、消費者がどう受容するかを研究する際、情報システムの利用行動の代表的なモデルである Davis, et al.（1989）が開発した TAM (Technology Acceptance Model)という技術受容モデルを応用したものが多く存在する。TAM は、情報システム分野の受容要因モデルとして、インターネット、モバイルクーポン、LINE・Skype、キャッシュレス決済等の分析が行われている。医療分野においては、ハワイの小児科医に対して行われた調査では、HER（Electronic Health Record）に対する受容要因について拡張TAM を用いて分析し、医師は知的能力や新技術への適用に対し、平均して高い能力を持つ専門家であるため、技術の使いやすさよりも有用性に関心を持っていることが述べられている。
患者側の治療方法についての研究は、川口他（2013）の「患者の治療選択における意思決定の葛藤を指標とした薬剤師の服薬カウンセリング効果の定量的評価法」や櫻井他（2019）の「神経疾患患者へのオンライン診療」などが挙げられるが、TAM は使用されておらず、TAM を使用した患者側への DTx に関する研究は、見当たらなかった。そこで本研究では、治療用アプリのアンケート調査行い、TAM を用いた受容要因分析を行うこととする。
TAM は、「知覚された有用性」および「知覚された容易性」という 2 つの概念を重要視して仮定している。概要を図 2 に示す。

図2

Davis, et al.（1989）の TAM 概念図

この概念の各要因について以下のとおり定義されている。
「知覚された有用性」は、その情報システムを使用すると自身のパフォーマンスを向上させるという主観的期待である。
「知覚された容易性」は、その情報システムの使用の際、ユーザ側が努力はいらないと期待する度合である。
「利用への態度」は、その情報システムを使用することの望ましさに関わる個人の肯定的（否定的）感情である。

「利用への行動意図」は、その情報システムを使おうとする考えの強さである。
この要因の関係性については、「知覚された容易性」が「知覚された有用性」に影響を与え、「知覚された有用性」と「知覚された容易性」の 2 つの要因が「利用への態度」を形成すると仮定している。さらに「利用への態度」と「知覚された有用性」が「利用への行動意図」に影響を及ぼすとされている。
TAM は、社会的要因を含んでいないことから様々な派生モデルがあり、TAM2 や UTAUT（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）などの拡張 TAM の研究が行われている。
本研究では、高田・藤田のモデルを採用し分析することとした。理由としては、本研究の対象はスマートフォンを使用した治療用アプリであるため、高田・藤田の研究でも同じスマートフォンを対象としており、そこに社会的要因を加えていることが挙げられる。外部から受ける影響については、様々な定義が行われているが、高田・藤田のモデルでは、「社会的影響」は、新技術の受容についての周囲の考え、対象者が属する特定の集団における習慣や規範に関する対象者の認識度合と定義され、「知覚された有用性」、「知覚された容易性」、「利用への態度」および「利用への行動意図」のすべての要因に影響すると仮定している。この分析モデルの概念図を図 3 に示す。

図3

分析モデル概念図（筆者作成）

本研究では次のとおり仮説を設定した。
H1: 「知覚された容易性」は「知覚された有用性」に正の影響を及ぼす。

H2: 「知覚された容易性」は「利用への態度」に正の影響を及ぼす。
H3: 「知覚された有用性」は「利用への態度」に正の影響を及ぼす。
H4: 「知覚された有用性」は「利用への行動意図」に正の影響を及ぼす。
H5: 「利用への態度」は「利用への行動意図」に正の影響を及ぼす。
H6: 「社会的影響」は「知覚された容易性」に正の影響を及ぼす。
H7: 「社会的影響」は「知覚された有用性」に正の影響を及ぼす。
H8: 「社会的影響」は「利用への態度」に正の影響を及ぼす。
H9: 「社会的影響」は「利用への行動意図」に正の影響を及ぼす。
アンケート調査の回答の分析のための統計ソフトは、SPSS Statistics 26.0 およびAmos26.0 を使用した。
３．調査結果３．１ 妥当性および信頼性
分析モデルは「観測変数」ではなく「潜在変数」であるため、アンケート設計で想定した潜在変数の妥当性について検証を行った。調査回答の因子分析（主因子法およびプロマックス回転）を行ったところ、設問番号の「q1_8（因子負荷量：0.227）」および「q1_20（因子負荷量：0.259）」の因子の負荷量が、小さかったため、この 2 つの設問を除外したのち、再度因子分析を行った。その結果が表 3 である。
表3

因子分析結果（主因子法およびプロマックス回転）
因子負荷量

設問番号
q1_13
q1_12
q1_10
q1_11
q1_9q1_14
q1_3
q1_2
q1_4
q1_1
q1_16
q1_15
q1_17
q1_7
q1_6
q1_5
q1_18
q1_19

社会的影
響

知覚された容易性

利用への態度知覚された有用性

利用への行動意図

1.010
0.756
0.736
0.710
0.650
0.521
-0.0570.032-0.0020.111-0.0690.147
0.084-0.0200.013
0.087-0.016
0.215

0.044
0.009
0.051
0.007
0.041
-0.105
0.931
0.861
0.841
0.691
0.007
0.068
0.109
-0.034
0.192
0.200
0.017
-0.072-0.0840.006-0.018-0.0600.151
0.137-0.001-0.001-0.055
0.122
0.991
0.706
0.670
-0.0390.079
0.023-0.0450.165-0.128-0.104
0.039
0.071
0.126
0.250
-0.0520.039
0.053-0.072-0.013
0.000
0.005
1.016
0.654
0.379
-0.041
0.037-0.016
0.052
0.031
0.071
-0.112-0.0450.048-0.0630.038-0.0560.010
0.007-0.004-0.034-0.017
0.200
0.968
0.537

つぎに信頼性について、Cronbach の α 係数を確認するとすべての潜在変数が 0.8 以上であるため測定精度は高いと判断した（表 4）。
表4潜在変数の Cronbach の α 係数

潜在変数

Cronbachのα係数知覚された容易性

0.910

知覚された有用性

0.866

社会的影響

0.902

利用への態度

0.908

利用への行動意図

0.807

これらを踏まえて今回採用した分析モデルを図 4 に示す。

図4分析モデル３．２ 検定結果および分析結果
本研究の仮説モデルの検定結果を表 5 に示す。H4 の「知覚された有用性」から「利用への行動意図」について、有意確率が 0.962 となっていることからこの仮説を棄却し、再度モデルの分析を行った。この検定結果を表 5 および図 5 に示す。
表 4 に示されたとおり、すべてのパスで統計的に有意であると判断した（p < 0.05）。
表5H1H2H3H5H6H7H8H9

知覚された容易性
知覚された容易性
知覚された有用性
利用への態度
社会的影響
社会的影響
社会的影響
社会的影響
有意確率 *** p<0.001→→→→→→→→

仮説モデルの検定結果（H4 棄却後）知覚された有用性
利用への態度
利用への態度
利用への行動意図
知覚された容易性
知覚された有用性
利用への態度
利用への行動意図** p<0.01

標準化推定値

標準誤差

0.453
0.170.381
0.205
0.685
0.486
0.411
0.534

0.066
0.075
0.1
0.088
0.073
0.073
0.087
0.116

検定統計量
（t値）
6.948
2.561
4.268
1.956
9.95
7.145
5.659
4.663

有意確率
***
**
***
****
***
***
***

* p<0.05

図5

モデル分析結果

個々の要因への影響度合は以下のとおりであった。
「知覚された容易性」への影響については、「社会的影響」からの標準化係数は0.685（H6: t = 9.950, p < 0.001）である。
「知覚された有用性」への影響については、「社会的影響」からの係数が 0.486

（H7: t = 7.145, p < 0.001）、「知覚された容易性」からの標準化係数が 0.453（H1:t = 6.948, p < 0.001）である。
「利用への態度」への影響については、「社会的影響」の係数 0.411（H8: t=5.659, p < 0.001）と最も影響力が強く、次いで「知覚された有用性」からの標準化係数が 0.381（H3: t= 4.268, p < 0.001）、「知覚された容易性」の係数 0.170（H2:t = 2.561, p < 0.01）となっている。
「利用への行動意図」へは、「社会的影響」からの標準化係数は 0.534（H9:t=4.663, p < 0.001）という高い数値となっており、「利用への態度」からの標準化係数は 0.205（H5: t = 1.956, p < 0.05）と比較してもその影響力に大きく差が出ている。

４．考察得られた結果から考察する。今回モデルとして採用したスマートフォンのモバイルデータサービスの分析結果と異なる点を挙げる。
１、「知覚された有用性」から「利用への行動意図」のパスが本研究結果では有意でないため棄却となっている。したがって今回の研究結果では、TAM が成立していないことを意味するが、モバイルデータサービスでも標準化係数が 0.082 と非常に小さく影響度はほとんどないと言える。
２、「社会的影響」から「知覚された容易性」のパスが棄却されていたが、今回の治療用アプリでは、有意となっている。さらに、「社会的影響」がすべての要因に対して大きな影響を与えている。
３、「利用への行動意図」に対する影響度について、モバイルデータサービスでは、「利用への態度」からの標準化係数 0.493 であったのに対して、治療用アプリでは、「社会的影響」の標準化係数 0.534 が最大であった（モバイルデータサービスの「社会的影響」からの標準化係数は 0.178）。
これらを踏まえると治療用アプリという医療すなわち生命に関わるものについては、モバイルデータサービスとは異なり、個人の判断だけでなく、周囲の評価や評判などの影響を大きく受けるということが推察される。つまり、自身の考えだけでは判断できにくいため周囲の評判などの外部環境要因に影響を受ける特徴があることが本研究で明らかになった。
このことから治療用アプリを開発する側は、アプリの操作方法や有用性についてだけでなく社会に訴える広報的な側面も意識した戦略が必要と言える。

５．おわりに
日本における DTx は、プログラム医療機器の承認プロセスや、承認後に保険適用されるか予想がつかないことなど様々な課題はあるが、従来の治療方法では効果が出なかったものに対して治療効果を発揮するものもあり、患者にとって必要な存在である。
また医療機関側も DTx の導入により、バイタルデータ等の取得が容易になることから労働時間の削減にもつながる。さらに、DTx によって通院回数が減り、医療費を抑制するという社会的効果も期待されている。
エベレット・M・ロジャースは著書『イノベーション普及学』の中で「市場の 16%にあたるイノベーターとアーリーアダプターを攻略することが、商品やサービスが普及する分岐点」と述べているが、イノベーターとオピニオンリーダーの割合を足した16％のラインを DTx が目指すには、「社会的影響」を意識していくことが成功に近づくと思われる。

＜引用・参考文献＞
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