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## 2 日本のブロードバンド市場の現状

日本のプロードバンド市場の最近の流れを概観すると，1999年時点では，インターネット世帯普及率は1割強にとどまり，企業部門のIT化においても，ITを有効に使いこなすまでには至らず，多くの諸外国に遅れをとっていた $ ^{4} $ 。このような状況下で，政府は，2001年から2005年までに，世界最先端のIT国家となるべく，「e-Japan戦略」をスタートさせた。

当初，出遅れたと思われた日本のプロードバンドも，ここ数年で急速なインフラ整備が進み，インターネットアクセス回線の高速化は予想を上回るペースで進み，日本はプロードバンド先進国と呼ばれるまでになった。しかし，このようなプロードバンドの急速な進展にも関わらず，それを利用したサービスの普及は思うようには進まなかった。そこで政府は，2003年に「e-Japan戦略」をスタートさせ，医療，食，生活，中小企業金融，知，就労・労働，行政サービスの7分野においてIT活用の先導的な取組みを推進することになった。「e-Japan戦略」の目標年次を終え，政府は，「IT政策パッケージ」（2005年）の後，新たに「IT新改革戦略」（2006年）を打ち出した。また総務省も「u-Japan戦略」をスタートさせ，引き続き日本が世界最先端のIT国家として先導することを目指し「いつでも」，「どこでも」，「何でも」，「誰でも」，簡単にネットワークにつながることができる社会の実現を目指すこととなった。

現在，国内のプロードバンド市場は，NTT グループ，ソフトバンクグループ，KDDI・電力系グループの3大グループを中心にサービスが提供されている $ ^{5} $ 。その内訳はADSLサービス，FTTHサービス，ケーブル・インターネットサービスであり，全体として「ブロードバンド市場」と呼ばれている。本節では，この呼称に準ずることとしたい。

### 2.1 市場構造，料金の推移，参入事業者

以下，ブロードバンド市場の現状について，全体の市場構造を概観した後に，ADSL サービス，FTTH サービス及びケーブル・インターネットサービスの個別サービスについて，料金の推移及びシェア，参入事業者，普及率についてまとめておく。

#### 2.1.1 加入者数・純増数・料金の推移

国内のインターネット接続サービスを利用するユーザーは，2005年度第4四半期において，3100万ユーザーを超えている。その中でブロードバンドサービスといわれるADSLに代表されるDSL，FTTH，ケーブル・インターネットは2300万ユーザーを超える規模まで普及し，インターネットユーザーの75％を占めている（図2-1）。ブロードバンドサービスは国内のインターネット接続サービスの主力となってきており，現在，ブロードバンドサ
一ビスの主役の座はADSLに代表されるDSLからFTTHへと移りつつあるといわれている。この点は，最近の純増数を見るとよりはっきりする（図2-2）。FTTHは純増数で見ても右肩上がりとなっている。一方，DSLは純増数が減少傾向にある。インターネットアクセス全体も純増数は頭打ちであること（図2-1），またケーブル・インターネットの純増数がほぼ一定で推移していること（図2-2）を考えあわせると，既存のADSLユーザーやケーブル・インターネットユーザーがFTTHに乗り換えつつある様子が読み取れる。

サービスの提供形態に目を移すと，インターネットを利用するには，インターネット接続サービスと，インターネット上で各種情報を利用するためのサービスとを同時に契約する必要がある。例えば，NTT東日本やNTT西日本のインターネットアクセスサービスを利用する場合，それだけではインターネットを使えず，ニフティなどのISP(Internet Service Provider)と別個に契約する必要がある。一方，ソフトバンクの場合には，接続サービスとISPのサービスが垂直統合して提供されるので，ひとつの契約によってインターネット接続とプロバイダーのサービスを一括して受けることができる。

ブロードバンド市場は従来の電話市場における競争とは異なり，利用者の利用可能なサービスメニューが多いという点において市場構造は複雑になっている。このようにブロードバンドが急速に普及した背景には，料金定額制の導入とその低廉化に負うところが大きい。実際，日本のブロードバンドサービスの料金は国際的に見てもっとも安い水準となっている（図2-3）。

#### 2.1.2 ADSL サービス

現在のプロードバンドサービスの中心は ADSL サービスである。契約者規模は，1450 万にまで成長し，プロードバンドアクセスサービスの中心的な存在となっている。ADSL サービスは 1990 年代後半から試験サービスが始まり，2000 年に主要事業者がサービスを開始，その後，料金面，伝送速度面で激しい競争が起こった。伝送速度は 2000 年当時，1.5Mbps 程度であったが，2004 年には 40Mbps～50Mbps という高速伝送が可能となった。

一方，料金面に注目すると，料金の月額定額制を採用したことがユーザーの利便性を大いに改善した。さらに，2000年に6,000円以上かかっていた月額料金は3年後には3,000円台にまで値下がりした。これにより市場は急速に拡大することとなった。図2-4は2003年初頭までの料金の推移を示したものである。サービス開始当初からこのような料金競争が活発となり，現在では，伝送速度1Mbpsタイプが2,900円，40Mbps以上の高速タイプが4,000円前後という費用でサービスを利用できるようになっている。このようなADSLの急速な伝送速度の向上，料金の定額化・低廉化により，インターネット人口は急拡大した。ADSLサービスは，そのサービス提供にあたって，新たにアクセス網を整備することなく，既設の電話回線のアクセス網に重畳して使用するのが一般的である。このようなサービス提供形態は，ネットワークを整備する時間及び費用を節約することとなった。これにより激しいサービス競争が可能になり，実際，競争の激しさもあってユーザーへの普及
は急速に進み，数年で1500万のユーザーに提供するまでに成長した。急速な普及のきっかけになったのは，ソフトバンク，イーアクセス及びアッカなどの新興企業の参入と，そのような動きに対するNTT東西など既存事業者の積極的な対応があった。

ADSL サービスの事業者シェアは，2004 年の第 2 四半期で，NCC（new common carriers）が 62.9% に対し，NTT 東西が 37.1% となっている（図 2 - 5）。NCC の中で最もシェアの高いのはソフトバンクであり，35% を占めている。したがって，ADSL 市場は NTT 東日本と NTT 西日本，ソフトバンクの 3 社がシェアの 7 割近くを占めていることになる。

#### 2.1.3 FTTH サービス

ADSL を中心としたインターネットアクセスサービス市場の競争に対して，NTT 東西，USEN，ケイオプティコム（関西電力系）や東京電力は光ファイバーによるブロードバンド・アクセスの提供を本格化した。FTTH 市場では，サービス提供が戸建て向けと集合住宅向けとに大きく分かれており，これら提供形態に応じて事業者の戦略が大きく異なってくる点に特徴がある。

USEN は，サービス開始当初から，幹線道路に面した集合住宅向けを中心に市場を開拓してきた。関西電力系のケイオプティコムや東京電力は，当初，戸建て市場を中心に，需要に即応する体制でサービスを提供してきた。さらにNTTグループは2003年の中期経営戦略において2010年までに3000万ユーザーに光ファイバーサービスを提供する目標を掲げて，戸建て・集合住宅双方のFTTHサービスの提供を本格化している。一方，ソフトバンクはADSL市場で積極的にサービス展開したほどにはFTTH市場のサービス展開を見せていない。FTTHサービスは，先行するADSLに対抗するサービスとして提供が始まったと位置づけることができよう。

当初は，FTTH の伝送速度を必要とするコンテンツが明確でなかったこともあり，ユーザーの選択は，その料金水準と伝送速度の両面から ADSL と比較・評価されていたように思われる。このような状況がしばらく続き，FTTH の料金も ADSL の料金を意識せざるを得ない状況となっていた。そのため，マンションタイプでは,2002 年初頭から，4,000 円台で利用可能なサービスが登場し，戸建て向けサービスでも，2002 年後半には，6,000 円台で利用できるようになった（図 2-6）。現在では，3,000 円から 6,000 円で利用できるようになっており，若干，ADSL より高めの料金水準となっている。

このように ADSL より若干高めの料金でありながら，最近になって需要が本格的に立ち上がってきた背景には，映像配信サービスなどの登場により，FTTH の伝送速度と品質，安定性が評価されるようになってきたことが大きく寄与している。また FTTH の料金は，最初の加入時に各種割引サービスやキャンペーンを利用すれば，ADSL と遜色ない水準で利用できるまで料金が低下してきており，このような事業者の努力も FTTH の本格的な普及に寄与している。FTTH サービスは 2002 年度第二四半期では NCC が 62.8% のシェアを持ち，ADSL サービスと似たような状況にあった。しかし，その後の NTT 東西の FTTH サ
一ビスの本格的な提供によって NTT 東西のシェアが徐々に上昇し，2004 年度第二四半期には NCC のシェアが 40.2% まで減少している（図 2-7）。

#### 2.1.4 ケーブル・インターネットサービス

ケーブル・インターネットサービスでは，前述した ADSL や FTTH のように市場規模が大きく変動するということはなかったが，每四半期，着実に利用者を増やしている。ケーブルテレビ事業者は，当初，放送サービスを提供し，80 年代に地域メディアとして注目され，その後，電話サービス，インターネット接続サービスを提供するようになった。当初，地域的独立性を保つ形でサービスを提供してきたが，昨今では電話サービスやインターネットサービスの提供，あるいは従来から提供している放送サービスのデジタル化，ネットワークの光化などへの対応のために広域連携が進められるようになってきた。主な広域連携事例としては

- 隣接するケーブルテレビ事業者間の広域連携によるサービス提供

- MSO (Multiple System Operator) によるサービス提供

がある。広域連携によるサービス提供はさらに，

- 地域において隣接する事業者によるネットワークの整備・連携

- 県の整備する広域ネットワークを利用した連携

- デジタルヘッドエンドの共用・共同事業の展開

の3つの形態に分かれる。隣接事業者の連携は富山県や三重県などで見られる。また，県を中心にした連携が佐賀県や大分県で行なわれている。ヘッドエンドの共用等による展開は日本デジタル配信（株）(JDS)，(株)東海デジタルネットワークセンター（TDNC），(株)東京デジタルネットワーク（TDN）などが行なっている。MSOによるサービスの提供はJ:Comが積極的である。J:Comグループは全20社35局で関東，関西を中心に事業展開している。

ケーブルテレビ事業者は600社以下で頭打ちになっているが，そのうちケーブル・インターネットサービスを提供しているのは毎年増加傾向にあり，2004年12月末で547事業者中352事業者となっている（図2-8）。またケーブル・インターネットの料金は256kbpsから最大30Mbpsの伝送速度を持つサービスを2,000円から6,000円の範囲内で提供している。

#### 2.1.5 主な参入事業者の概要

ブロードバンドサービス市場の参入事業者の概要は表 2-1 のとおりである。ただし,各社の参入形態はそれぞれ異なるので,事業規模の定義も様々である点に注意しなければならない。例えば NTT グループをひとつの事業者とみれば,NTT 東日本,NTT 西日本以外
に，NTT コミュニケーションや NTT ドコモが存在する。一方，KDDI やソフトバンクは携帯電話事業や ISP 事業，インターネットコマース事業を含めたグループ全体としての数字である。また，ケイオプティコムはブロードバンドサービスについて関西地方限定でサービスを行なっている。イーアクセスは ADSL を中心に事業展開しており，今後は携帯電話市場に参入する予定である。USEN や J:Com は自社のリソースを転用しながらネットワークを拡大してきている。つまり各社は自社の長所を活かした事業展開をしており，事業分野ごとに見れば，競合他社と互角かそれ以上の成果を挙げている部分も少なからずあると考えられる。

### 2.2 都道府県別にみた世帯普及率

2000 年から本格的に普及が始まったプロードバンドサービスの世帯普及率は，全国平均で 47% になっている。しかし県別に見ると，その普及にはかなり地域差があり，普及率の高い県は 60% を超え，逆に低い県では，30% に満たないところもある（図 2-9）。1 年間の普及の進捗度合いを見ても，進捗が進んだ県では，2004 年度から 2005 年度の 1 年間で 10% 近く普及率を伸ばす一方で，5% 弱の伸びにとどまった県もある。全体的な傾向としては，首都圏や大阪を中心とした関西圏で普及率が高く，またその進捗率も大きいのに対して，大都市圏をもたない地域では普及率は低く，その伸びも停滞している。都道府県別にプロードバンド各サービスのシェアを見ると，やはり大都市部を抱える首都圏や関西圏では比較的 FTTH のシェアが高い傾向がある（図 2-10）。

なお，ケーブル・インターネットの普及率は地域差が非常に大きく，三重県，富山県，福井県のようにブロードバンドサービスの40％から50％近くを占めているところもあれば，福島県や鹿児島県，京都府のようにそのシェアが非常に小さいところもある。
3 ブロードバンド・アクセス市場の需要モデル

### 3.1 モデル

本稿の需要推定では，消費者の離散選択モデルのうち，選択肢間の代替構造にアプリオリに仮定を置かない混合型ロジットモデル（mixed logit model）を用いる。消費者i（ $ i=1,\ldots,N $ ）がインターネットアクセス回線j（ $ j=1,\ldots,J $ ）を選択した場合の間接効用関数を以下のように定式化する $ ^{6} $ 。

$$ U_{ij}=V(p_{ij},x_{ij},z_{ij},y_{i}\mid\alpha,\beta,\gamma)+\varepsilon_{ij}=\alpha\Bigg(\frac{p_{ij}}{\ln y_{i}}\Bigg)+x_{ij}\beta_{i}+z_{ij}\gamma+\varepsilon_{ij} $$

ここで，$p_{ij}$ は価格（月額料金），$x_{ij}$ は下り名目通信速度，$z_{ij}$ はその他の世帯属性，$y_{i}$ は所得水準をあらわす変数ベクトルである。また，$(\alpha,\beta,\gamma)$ は推定されるべきパラメータである。インターネットの利用では，後に詳しく見るように，利用形態に世帯・個人ごとに大きな差異が存在するため，通信速度に対する選好には相当のばらつきがあると考えるべきである。また，名目通信速度と実行速度の違いも，特にADSLでは重要であり，世帯の居住地域（あるいは最寄の電話局からの距離）が大きく影響する。これらの点を考慮するため，上記(1)式において，下り名目通信速度$x_{ij}$ が効用$U_{ij}$ に与える影響は消費者$i$ によって異なることを許容するように，$\beta_{i}$ は$i$ に依存すると仮定する。簡単化のために，$\beta_{i}$ は平均$b$ ，標準偏差$\sigma_{b}$ となる正規分布に従う確率的係数（random coefficient）として定式化し，推定では$(b,\sigma_{b})$ を推定の対象となるパラメータとする。この密度関数を，$\phi(b,\sigma_{b})$ と表記しよう。最後に，$\varepsilon_{ij}$ は$i.i.d.$ 極値分布に従う確率変数である。なお，(1)式で，価格を所得の対数値で割っているのは，推定の際に，より大きな対数庁度がロジットモデルに対して得られるようにするためである。所得水準の低い世帯はより強く価格に関心をもつであろう。ただし，このような基準化の有無によらず，中位所得水準の世帯では係数$\alpha$ は等しい値をとる。

このような定式化のもとで，消費者iがアクセス回線jを選択する確率 $ P_{ij} $ を以下のようにあらわす。

$$ P_{i j}(\theta)=\int L_{i j}(\alpha,\beta,\gamma)\phi(b,\sigma_{b})d\beta $$

ただし，
$$ L_{ij}(\alpha,\beta,\gamma)=\frac{A(i,j)\exp[V(p_{ij},x_{ij},z_{ij},y_{i}\mid\alpha,\beta,\gamma)]}{\sum_{k}A(i,k)\exp[V(p_{ik},x_{ik},z_{ik},y_{i}\mid\alpha,\beta,\gamma)]} $$

は，パラメータ一 $ \alpha,\beta,\gamma $ のもとで，消費者iがアクセス回線jを選択する条件付確率である。また， $ A(i,j) $ は，消費者iがアクセス回線jを利用可能であれば1，利用不可であれば0となるインディケーター変数である。ブロードバンド・アクセスは必ずしも全ての人に利用可能ではない。したがって，ブロードバンド・アクセス需要関数を推定する際には，各サンプル世帯が選択可能な選択肢は何かを把握しておく必要がある $ ^{8} $ 。なお，このような定式化が混合型ロジットモデルと呼ばれるのは，選択確率(2)式のなかで，条件付選択確率を表す(3)式が，確率密度関数を表す $ \phi(b,\sigma_{b}) $ によってミキシング（mixing）された形になっていることに由来する。

ブロードバンド・アクセス市場の競争評価を行なうためには，需要の価格弾力性を導出する必要がある。やや煩雑な計算を行うことによって，上記(2)式から導出される需要の価格弾力性（あるいは選択確率の価格弾力性）を以下の(4)式のように示すことができる。

$$ \begin{aligned}&E_{ijk}^{p}\left(\theta\right)=\frac{\partial\ln P_{ij}\left(\theta\right)}{\partial\ln p_{ik}}\\ &\\ &=\begin{cases}\displaystyle\int\alpha\Biggl(\frac{p_{ik}}{\ln y_{i}}\Biggr)\Biggl(\frac{L_{ij}\left(\alpha,\beta,\gamma\right)}{P_{ij}\left(\theta\right)}\Biggr)\Big(1-L_{ik}\left(\alpha,\beta,\gamma\right)\big)\phi(b,\sigma_{b})d\beta&\text{if}j=k\\ \\ \\ \\ -\int\alpha\Biggl(\frac{p_{ik}}{\ln y_{i}}\Biggr)\Biggl(\frac{L_{ij}\left(\alpha,\beta,\gamma\right)}{P_{ij}\left(\theta\right)}\Biggr)L_{ik}\left(\alpha,\beta,\gamma\right)\phi(b,\sigma_{b})d\beta&\text{otherwise.}\end{cases}\\ \end{aligned} $$

### 3.2 推定方法

上記(2)式から明らかなように，積分は閉形式（closed form）となっていないため，選択確率 $ P_{ij} $ を解析的に計算することはできない。この点が，単純なロジットモデルとは異なる点である。したがって，積分計算の近似値を，シミュレーションによって得る必要がある。ここで，シミュレーション法を用いた尤度関数（simulated log likelihood）をSLLと表記しよう。 $ \phi(b,\sigma_{b}) $ のパラメータ一 $ (b,\sigma_{b}) $ を所与として，確率係数 $ \beta_{i} $ の値を分布関数 $ \phi(b,\sigma_{b}) $ よりランダムにR回だけ抽出する。こうして得られたR回分のロジットの平均値を計算することによって選択確率の近似値を得ることができるのである。すなわち，SLLは，
$$ S L L(\theta)=\sum_{i=1}^{N}\sum_{k=1}^{J}I(i,k)\ln\breve{P}_{i k}\left(\theta\right) $$

と表される。ここで，$\theta=(\alpha,\gamma,b,\sigma_{b})$ が推定すべきパラメーターであり，

$$ \breve{P}_{i j}\left(\theta\right)=\frac{1}{R}\sum_{r=1}^{R}L_{i j}\left(\beta^{r},\gamma\right) $$

は世帯iがアクセス回線jを選択する確率 $ P_{ij} $ をシミュレーションによって計算したものである。また， $ I(i,j) $ は，世帯iがアクセス回線jを利用していれば1，利用していなければ0となるインディケーター変数である。なお，Rはシミュレーションによるサンプリング

回数であり，$\beta^{r}$ は $r$ 回目に抽出された値を表す。こうして計算された $\bar{P}_{ij}(\theta)$ は，選択確率 $P_{ij}(\theta)$ の不变推定量となり，$R$ が大きくなるほどその分散は小さくなるのである。

サンプリングの手法としてよく用いられるものにランダム抽出(random draws)とHalton 抽出（Halton draws）がある $ ^{9} $ 。ランダム抽出は直感的に概念把握が容易であり，シミュレーションの解釈も容易である。一方，Halton 抽出は，素数ごとに定義されるシークエンスであり，数値の区間を素数によって分割していくことによって抽出する値を導出していく手法である $ ^{10} $ 。Train (2003)によれば，100回のHalton 抽出による推定結果は1,000回のランダム抽出によるそれより精度の高い結果が得られたという $ ^{11} $ 。我々の分析データでは，サンプル数が比較的大きいことを考慮して，計算時間を節約するため500回のHalton 抽出によるシミュレーション推定をおこなった $ ^{12} $ 。

こうして推定されたパラメーターを利用して，以下のように，自己価格弾力性と交差価格弾力性を計算することができる。

$$ \breve{E}_{jk}^{p}(\theta)=\left\{\begin{array}{ll}\displaystyle\frac{1}{NR}\sum_{i=1}^{N}\sum_{r=1}^{R}\alpha\Bigg(\frac{p_{ik}}{\ln y_{i}}\Bigg]\Bigg[\frac{L_{ij}(\alpha,\beta^{r},\gamma)}{P_{ij}(\theta)}\Bigg]\cdot\left[1-L_{ik}\left(\alpha,\beta^{r},\gamma\right)\right]&\text{if}j=k\\ \\ \\ \\ \\ -\frac{1}{NR}\sum_{i=1}^{N}\sum_{r=1}^{R}\alpha\Bigg(\frac{p_{ik}}{\ln y_{i}}\Bigg]\Bigg[\frac{L_{ij}(\alpha,\beta^{r},\gamma)}{P_{ij}(\theta)}\Bigg]\cdot L_{ik}\left(\alpha,\beta^{r},\gamma\right)&\text{otherwise}.\end{array}\right. $$
## 4 分析データと推定結果

### 4.1 データ

本稿では，(株)情報通信総合研究所が実施した，ブロードバンド・アクセス回線を含めた様々なインターネット利用動向についてのウェブ・アンケート調査における個票データを利用した。アンケート調査の詳細は以下のとおりである。

・調査方法：ウェブ・アンケート調査（goo リサーチ）

・調査対象：国内居住のインターネット個人利用者

・調査フレーム：goo リサーチの消費者モニター

・割付条件：居住エリア

都市規模

利用回線

IP 電話利用状況

· 实施期間：2005年7月11日~7月25日

・回収数：4,917 サンプル

上記のように，「居住エリア」，「都市規模」，「利用回線」及び「IP 電話利用状況」を割付条件としているため，ランダム・サンプリングではない点に留意が必要である。そこで，都道府県別構成比，年齢・性別，住居形態，利用しているアクセス回線及びアクセス事業者に関して，我々のサンプル属性と比較可能な官庁統計を参照することによって，本稿で利用するデータセットの属性と歪みを明らかにしておくこととする。

#### 4.1.1 都道府県

図4－1は都道府県別の構成比である。これによれば，『住民基本台帳』に比べて，我々の利用するサンプルデータは，東京都，北海道，愛知県，京都府，神奈川県，及び岡山県の構成比がやや高くなっている。また，長崎県，新潟県，埼玉県，福島県，及び静岡県の構成比が比較的低くなっている。ただし，図を見る限りでは，特に住民基本台帳に基づく都道府県別構成比率からの目立った乖離はないように思われる。

#### 4.1.2 年齡・性別

図4－2は年齢別・性別の構成比である。『住民基本台帳（平成17年3月31日）』と比較すると，我々のデータでは20代から40代にかけての構成比が高くなっている。ウェブ・アンケート調査では，インターネットを利用している世帯がアンケート対象となっているためであろう。我々のデータセットは，これら年齢層に偏ったサンプル構成となっている点に留意する必要がある。このため，若年層（15歳未満）及び高齢層のサンプルは少なくなっている。また，特に30代女性の比率が高い理由としては，在宅主婦層の回答者数が比
較的多く出たためではないかと考えられる。

#### 4.1.3 住居形態

図4－3は居住形態別の構成比である。これによれば，『住宅土地統計調査（平成15年）』との比較では，今回のサンプルデータは，持ち家（戸建て，集合住宅）世帯の構成比がやや高く，賃貸（集合住宅）世帯の構成比がやや低くなっている。ただし，住宅土地統計調査から特に大きく乖離しているとまではいえないであろう。

#### 4.1.4 アクセス回線及び回線事業者

図4-4は利用しているアクセス回線及び回線事業者の構成比である。総務省公表資料との比較では，今回のサンプルデータでは，ADSL，ナローバンドの構成比がやや低く，FTTH，CATVの構成比がやや高い。これは両者の調査時点の違いをある程度反映しているためであろう。また，図4-5をみると，FTTH回線事業者については，NTT東西の構成比がやや低く，電力系事業者比率が高くなっている。また，ADSL回線事業者では，ソフトバンクBB，イーアクセスそしてアッカの構成比が低く，NTT東西の構成比が高くなっている。

### 4.2 アクセス回線の選択肢，料金，通信速度，世帯属性

Rappoport et al. (2002) は，ブロードバンドサービスの常時接続性や通信速度といったサービス特性が，ユーザーや世帯毎に異なった価値（効用）を与えている可能性があると指摘している。本稿が利用した調査データでは，ユーザーの様々な個人・世帯属性やインターネット利用動向を知ることができる。これらユーザー・プロファイルとアクセス回線選択との関係を観察することによって，日本のブロードバンド・アクセス需要の特徴を，ある程度まで明らかにできる。

本稿の分析では，調査票に設けられていた15種類のアクセス回線の選択肢を，以下の8つの選択肢に集約した。すなわち，①FTTH（戸建て住宅），②FTTH（集合住宅），③高速ADSL，④中速ADSL，⑤低速ADSL，⑥CATV，⑦ISDN，⑧Dial-upの8つである $ ^{13} $ 。ここで高速ADSL（ADSL（H）と略記，以下同様）は名目速度が20Mbps以上，中速ADSL（ADSL(M)）は名目速度が8Mbps以上20Mbps未満，低速ADSL（ADSL(L)）では名目速度が8Mbps未満として分類している。

選択肢の数が多くなると，それだけ混合型ロジットモデルの推定は難しくなる。選択肢の構成をどのようにするべきか，さまざまな組み合わせによる推定を試みた結果，上記の8つに集約することが妥当であると判断した。

全 4,917 サンプルのうち，所得や世帯規模といった個人・世帯属性に関する情報が利用可能なサンプル数は 3,289 であった。表 4-1 が，その主な記述統計量である。ただし，年齢・性別といった属性や，後述するインターネット利用形態は，アンケート調査に回答し
た個人の属性・動向であり，インターネットアクセス回線のように世帯単位で意思決定をしていると考えられるサービス需要を考える際には適当な説明変数とはならない可能性がある。この点は需要関数の推定の際に重要となる。ただし，以下の記述統計量の説明では，アンケート調査の回答者は，各世帯の主たるインターネット利用者であると想定して議論を進めることとしたい。

#### 4.2.1 料金・通信速度

残念ながら，今回利用したウェブ・アンケート調査の個票データには，料金や通信速度に関する情報が十分に記載されていない。そこで，FTTH，ADSL及び，ISDNに関しては，調査票の「利用しているアクセス回線」，「回線事業者（FTTH，ADSL）」及び「契約しているインターネットプロバイダ（ISP）」の情報を基に，各ISPのホームページ等から収集した月額料金及び名目通信速度（下り）のデータを接続した $ ^{14} $ 。ただし，ISDNについては，NTTによるフレッツISDNに関する情報しか得られなかったので，全てのISDN利用者の料金はISP別のそれであるとみなし，通信速度は0.064Mbpsとした。一方，CATVについては，県別の平均料金と通信速度を算出して，我々のデータセットに接続した $ ^{15} $ 。なお，Dial-upについては，月額料金を2,500円，通信速度を0.056Mbpsとした $ ^{16} $ 。

離散選択モデルの推定では，利用した選択肢の価格・速度等の情報に加えて，実際には選択されなかった選択肢についても同様の情報が必要となる。今回のアンケート調査の内容からは，アクセス回線の選択に際して，個々の世帯がどの回線を選択対象の候補としていたかについてまでは分からない。したがって，各世帯は自分の居住地域の人々の購入価格を比較参照してアクセス回線を選択している想定して，料金及び通信速度の県別平均値を計算して推定に利用することとした。

#### 4.2.2 提供エリア・人口密度等

個々の世帯の居住地域に応じて，利用可能なプロードバンドサービスの選択肢は大きく異なっている。したがって，プロードバンド・アクセス需要関数を推定する際には，各サンプルの選択可能な選択肢を可能な限り正確に把握する必要がある。そこで，世帯の居住する市区町村別に利用可能なサービスを調べた。FTTH及びADSLについては，NTTグループの公表している市区町村別サービス提供状況の情報を整理して利用可能地域の把握を行った。一方，CATVの利用可能地域については，サテマガ・ビー・アイ社による『ケーブル年鑑』（CD-ROM，2006年度版）を利用した。そして，8種類の回線種別ごとに，各市区町村別に各プロードバンド・アクセス回線が利用可能か否かを0，1のダミー変数で整
理した $ ^{17} $ 。さらに，全国市区町村 JIS コードと郵便番号との対応表を作成することによって，個別世帯の居住地域の郵便番号情報と提供エリア情報とを接続した $ ^{18} $ 。また，居住地域における市区町村別人口密度等のデータについては，総務省 HP で公表されている「統計である市区町村のすがた」で利用できる JIS コードを使って，我々のデータセットに接続した $ ^{19} $ 。

#### 4.2.3 個人・世帯属性

## (1) 所得（单位：万円）

所得については，ブローバンド（FTTH，ADSL，CATV）利用者の所得（年収）が高い傾向にある。FTTH（戸建て：582.73万円，集合住宅：561.21万円），高速ADSL（529.59万円）及びCATV（557.76万円）で平均所得が高いのに対して，中速ADSL（483.39万円），低速ADSL（474.37万円），ISDN（474.83万円），Dial-up（498.50万円）では低めの所得額となっている。

## (2) 世帯規模（人）

世帯規模については，世帯の選択した回線別でみても，とくに明確な違いは見られないが，FTTH（戸建て）加入世帯の平均世帯人数が3.39人，CATVが3.31人とやや高めとなっている。その他のアクセス回線については，おおむね3人前後であり，あまり目立った差異はない。

## (3) 同居学生（中学校・高校・大学・大学院）の有無

中学校・高校・大学・大学院に通学している学生のインターネット利用比率は，他の世代よりも高いであろう。そこで，同居家族の中に中学校・高校・大学・大学院に通う者がいる世帯の比率をみると，FTTH（戸建て）の利用者でその比率が25％と比較的高くなっている。一方，Dial-up接続を利用する世帯では約7％と低くなっている。

## (4) 年龄

年齢については，世帯規模と同様に，はっきりした傾向は見られないが，FTTH（戸建て）利用世帯の平均年齢は40.23歳，またCATV利用世帯の平均年齢も39.88歳と若干高めとなっている。一方，その他のアクセス回線利用者の平均年齢は36歳から39歳程度となっ
ており，大きな違いは見られない。ただし，回答者全体の年齢層が，先に見たように20～40代に偏っていた点には注意が必要である。

## (5) 性别

性別についても，はっきりした傾向は見られないが，FTTH（戸建て向けサービス）の利用者では女性比率が32%程度と比較的低い。一方で，ISDN及びダイアルアップ接続利用者において女性比率が59%と相対的に高い。これも，先に見たように回答者の属性が30代女性に偏っていた点を合わせて考慮する必要があろう。

## (6) 都市規模（人口密度）

居住する都市の可住地面積あたりの人口密度（人/km²）を調べてみると，FTTH（集合住宅）の利用者は比較的大都市に居住している傾向がある。集合住宅向けFTTHを利用している世帯の住む市区町村では人口密度が6867.3人/km²と高く，他の回線利用者の住む市区町村とは大きく異なっている。集合住宅向けFTTHは，主に大都市エリアで提供されているサービスであるといえよう。

## (7) 住居形態

住居形態について顕著にみられる特徴は，持ち家かつ集合住宅（マンション等）に住む世帯のFTTH利用比率が36.07％と高くなっていることである。また，持ち家かつ一戸建てに住む世帯で，FTTH（戸建て）の利用比率が13.62％と比較的高くなっている。FTTHやCATVなど敷設工事が必要な回線については，住居が持ち家であるか賃貸であるかが普及の程度に影響している可能性がある。

##### 4.2.4. インターネット利用形態

## (1) インターネット利用時間

インターネット利用時間（週あたり）をみると，高速ブロードバンドの利用者ほど長い傾向があるが，それほど明確な違いがあるとまではいえない。利用時間が週30時間を越える人の割合をみると，FTTH（戸建て）は33%，FTTH（集合住宅）は30%，高速ADSLは29%，CATVは30%であった。ただし，Dial-up接続では利用時間は顕著に短く，利用時間が週5時間未満と回答した比率が42%となっていた。

## (2) ネットショッピング

全体に，インターネット利用者のネットショッピング利用比率は非常に高い。利用比率はDial-upを除いて全て90%を超えている。特に，FTTH（戸建て），FTTH（集合住宅），高速ADSLで96%以上と，ネットショッピングの利用比率が極めて高かった。
## (3) ネットオークション

ブロードバンド（FTTH，ADSL,CATV）利用者のうち，6 割前後の人がネットオークションを利用している。特に，FTTH（戸建て）で 63%，高速 ADSL で 62%の人がネットオークションを利用している。一方，ナローバンド利用者では，ISDN で 51%，Dial-up では 37%と，やや低めの割合にとどまっている。

## (4) 音楽配信

音楽配信サービスは比較的新しいサービスである。実際，インターネット利用者の音楽配信サービスの利用比率は低いようである。最も利用比率の高いFTTHでも，戸建て向け7%，集合住宅向けで8%の利用比率にとどまっている。

## (5) オンラインゲーム (PC)

ブロードバンド利用者では，PCを使ったオンラインゲームの利用比率が比較的高い。特に，FTTH（戸建て）で27%，FTTH（集合住宅）で23%，高・中速ADSLで22%，CATV（20M以上）で20%の利用比率となっている。

## (6) 動画配信

ブロードバンド利用者の動画配信サービス（有料・無料）の利用比率は5割を超えている。特に，FTTH（戸建て）で70%，FTTH（集合住宅向け）で64%，高速ADSLで65%となっている。CATVを除いて，ほぼ通信速度に対応した利用比率順位となっている。

以上見てきたように，インターネット利用時間の長いユーザーほど，またネットショッピング，インターネットオークション，オンラインゲーム，動画配信を利用するユーザーほど，ブロードバンドを利用している傾向があることが見て取れる。通信負荷の大きいサービスの利用度が高いユーザーであるほど，通信速度の限界効用は高くなるとみなしてよいように思われる。ただし，インターネット利用形態は，回答者個人の属性を反映しており，必ずしも世帯全体の属性を代表しているとはいえない。以下の推定においても，インターネット利用形態は，世帯属性に関する説明変数としては取り入れないこととする。ただし，通信速度を確率変数とすることによって，インターネット利用形態の違いは，ある程度まで推定結果に反映されているとみなすこともできるだろう。

### 4.3 推定結果

#### 4.3.1 通常のロジットモデルによる推定結果

表 4 - 2 には通常のロジットモデル及び混合型ロジットモデルの推定値と標準誤差が示されている。全てのスペシフィケーションに共通の説明変数は，価格/(所得の対数値)，通信速度，及びNTT FLETS ダミーである。FLETS ISDN は速度も遅く，料金設定も比較的高
い。また,その他のNTT FLETS サービス（B フレッツやフレッツ ADSL）も他の事業者のサービスと比較して，割高である。NTT FLETS を利用している世帯がこれらを選択する理由は定かでないが，推定式の説明変数にNTT FLETS ダミーを加えることによって，これら世帯の観察できない属性をコントロールすることとした。

第1列目から5列目までは通常のロジットモデルを利用した場合に得られた推定結果である。第1列目は，上記した3つの説明変数のみからなるモデルである。係数は全て統計的に有意であり，係数の符号は，価格ではマイナス，速度ではプラス，NTT FLETSでプラスと，予想どおりの結果となった。

第2列目は，第1列目のモデルに，住居形態（賃貸，集合住宅，社宅）とFTTHダミー及びCATVダミーの交差項を説明変数に加えたモデルである。FTTHとの交差項の係数は，全て1%水準で有意にマイナスの符号となった。これより，住居形態がブロードバンド回線，特にFTTHの選択に強い影響を与えていることがわかる。FTTHやCATVの加入に際しては，相当の敷設工事や，アパート・マンション等の管理者からの承諾など，日本の住宅事情からみて普及を阻害する諸要因があると考えられるため，これら係数の符号がマイナスとなったのではないかと解釈できる。

第3列目は，第1列目のモデルにさまざまな世帯属性の変数と回線タイプの交差項を加えたモデルである。世帯属性として，世帯人数，中学校・高校・大学・大学院に通学する学生との同居の有無，性別，年齢，居住可住地の人口密度を取り上げている。世帯人数が多い場合には，アクセス回線を共用できるため，ブロードバンド・アクセスに加入する選好を強めるであろう。また，中高大生は高速ブロードバンドへの選好が比較的強いと予想される。なお，性別や年齢は，必ずしも世帯を代表する説明変数とはいえないため，どのような影響をもつかはアプリオリにはわからない。また，居住可住地の人口密度は，ADSLでは電話局からの距離が通信速度に影響することを考慮して説明変数に加えたものである。人口密度が多い地域では，最寄りの電話局との距離がそれだけ近くなる可能性が大きいと考えられるからである。

これら世帯属性と回線タイプとの交差項を加えた推定結果を見ると，世帯人数は予想どおりプラス（ただし CATV との交差項），中学・高校・大学・大学院生との同居の有無も予想どおりプラス（ただし FTTH 又は CATV いずれかとの交差項）であった $ ^{20} $ 。女性はマイナス（ただし FTTH との交差項），そして，年齢はプラス（ただし FTTH，ADSL，CATV のいずれかに加入している世帯に関するダミーとの交差項，表では BB と表記）において，いずれも 1% 水準で有意となった。ブロードバンド利用者には男性が多く，また年齢は，所得水準と相関をもつためではないかと考えられる。なお，居住可住地人口密度は，第 3 列目の推定ではプラスで有意となったが，他のスペシフィケーションでは有意とならなかった。
第 4 列目は，第 1 列目のモデルに住居形態及び世帯属性の説明変数を加えたモデルである。第 2 列，及び第 3 列で得られた結果とほぼ同様の結果が得られているといってよい。また，第 5 列目のモデルでは，第 4 列目のモデルに，居住形態のうち賃貸又は社宅である場合のダミー変数と価格/ln(所得)との交差項を加えている。この交差項については，符号はマイナスであるが10%水準で有意であり，特に有意な結果は得られなかった。

まとめると，通常のロジットモデルの推定結果によれば，居住形態や世帯属性の係数が統計的に有意であること，居住形態や世帯属性をコントロールすると価格や通信速度の係数値が大きくなることから，これらの属性は，ブロードバンド・アクセス回線の選択に強い影響を与えていることが確認できる。

#### 4.3.2 混合型ロジットモデルによる推定結果

表 4 - 2 の第 1 列から第 5 列までの推定結果から示唆されるように,通信速度は強く有意となっていた。しかし,我々の利用するデータでは,通信速度は名目速度であり,また,個々の世帯の通信速度の嗜好の強さも,その利用形態に応じて様々であると予想される。したがって,第 6 列の推定式では,通信速度の係数を確率係数とみなす混合型ロジットモデルによる推定を行っている。この場合でも価格の係数はマイナスで強く有意であり,また通信速度の係数の平均値はプラスかつ 1% 水準で有意である。また,通信速度の係数の標準偏差（表では S.D.と略記）も 1% 水準で有意であった。この結果は,通信速度のもたらす限界効用が世帯ごとに異なっているという我々の予測を裏付けている。また,推定結果によれば,通信速度の限界効用がプラスとなるサンプル世帯数は全体の約 77.8%となり,ほぼ 8 割の世帯は通信速度が高まるほどプロードバンドを選択する確率が高まるという結果となっている。おおむね良好な推定結果であるとみなすことができよう。この他にもさまざまなスペシフィケーションのもとで混合型ロジットモデルの推定を試みたが,第 6 列の推定結果とおおむね同様の結果が得られた $ ^{21} $ 。したがって,以下では,この第 6 列の推定結果に基づいて,自己・交差弾力性の値を導出することとする。

### 4.4 需要の自己・交差価格弾力性

混合型ロジットモデルを利用する最も大きなメリットは製品・サービス間の代替の弾力性を柔軟に推定できることにある。表4-3は，回線別のシェア，価格及び通信速度をまとめたものである。通常のロジットモデルでは，無関係な選択肢からの独立性（IIA）の仮定がおかれている。この場合，選択確率（あるいは市場シェア）が小さい製品では自己弾力性は価格と比例する。また，交差弾力性はシンメトリック（対称）と仮定される。これら
は少なくともブロードバンド市場においては現実的な仮定といえない。したがって，通常のロジットモデルから自己・交差弾力性を導出するのは適切でない $ ^{22} $ 。

表 4 - 4 は，混合型ロジットモデルによって推定されたパラメーターを利用して，(4)式に基づき導出した需要の自己・交差価格弾力性の推定値である。表の見方を説明すると，各行に示してある回線タイプの価格が1%変化したときに，回線タイプの加入需要量（選択確率）が何%変化するかを表したのが各々の列に対応する数値である。ちょうど対角線上に並ぶ数値は自己価格弾力性に対応する。非対角要素の数値は交差弾力性である。例えば，FTTH（戸建て）の高速ADSLに対する交差弾力性は0.389となる。これは，FTTH（戸建て）の価格が1%低下すると，高速ADSLの選択確率が0.389%低下することを意味している。

自己価格弾力性の推定値を見ると，FTTH（戸建て）で-3.19と比較的大きな値となったが，FTTH（集合住宅）の場合には-1.67と比較的小さな値となった。これは，集合住宅では同じ集合住宅内に住む世帯間での合意形成や，古い集合住宅における敷設工事の難しさなどが反映しているためかもしれない。一方，その他回線における自己価格弾力性の値をみると，Dial-upを除き，おおむね2をすこし越える程度となっている。

一方，対角線以外に並ぶ交差弾力性の値をみると，通信速度の順位に従って，密接な代替関係の強さが規定されているように思われる。例えば，FTTH（戸建て，集合）とその他の回線との間の交差価格弾力性の推定値を見ると，ADSL（H）との交差弾力性の値が比較的大きいことがわかる。また，次いでFTTHと代替性の高いアクセス回線は，CATV，ADSL（M），ADSL（L），ISDN及びDial-upの順となっている。この順番は，回線の通信速度の順位にほぼ相当している。

FTTH（戸建て・集合住宅）とその他回線との交差弾力性の値をみると，高速 ADSL と中速 ADSL との間にやや乖離があるように思われる。FTTH と密接な代替関係にあるのは高速 ADSL であることが示唆されている。また，実際の回線選択では，より高速の回線へと変更する世帯が多いであろう。交差弾力性の推定値をみても，ADSL から FTTH への代替性が，FTTH から ADSL への代替性を上回っていることが確認できる。例えば，FTTH（戸建て）の高速 ADSL に対する交差弾力性は 0.389 であるのに対して，高速 ADSL の FTTH（戸建て）に対する交差弾力性は 0.509 となっている。これらの結果は，我々の推定値が，代替関係の面からみても妥当なものであることを裏付けているといえよう。

なお，表4-5及び表4-6は，世帯を集合住宅の場合とそれ以外の住居形態の場合とに分けて，価格弾力性を導出したものである。このようなサンプル区分による推定を試みた
理由は，FTTH の選択確率に住居形態が強く影響すると考えられるためである。これによれば，どちらの場合でも，FTTH（戸建て）の交差価格弾力性の推定値が若干変化するほかは，表4-4の結果と推定結果との大きな違いはなかった。以上の結果より，高速ADSLとFTTH（戸建て又は集合住宅）とは，代替性の強いアクセス回線であるとみなしてよい。
### 5.1 需要の価格弾力性とSSNIPテスト

競争政策の執行に当たって，合併や共謀行為，単独行為等の観点から，市場支配力(market power)の程度が市場競争に与える影響を評価しようとする場合には，市場の画定の手続が重要な役割を果たす。しかし，ブロードバンドにおける通信速度の違いにみられるように，製品差別化の程度が消費者の選択に強く影響する市場では，市場の画定は難しい課題となる。

基礎的な経済理論が示すように，市場支配力の行使が可能となるためには，事業者の直面する需要が非弾力的となっている必要がある。非弾力的な需要のもとでのみ，事業者は価格を引き上げることによって，その利潤を増加させることが可能となるからである。したがって，市場支配力の行使が牽制される程度は，価格引上げによって他の事業者に需要が代替される程度に依存する。この牽制の程度は，自己価格弾力性を測ることによって知ることができる。

しかし，競争政策の観点から市場の画定を行おうとする場合には，独占・寡占企業（事前に行われる合併審査の場合には仮想的独占・寡占企業）によって市場支配力が発揮される地理的市場の範囲，及び製品グループの範囲を識別する必要がある。そのような作業を的確に行うためには，需要の交差弾力性に関する情報が必要となる。また，ブロードバンド市場のように，積極的な販売促進活動が行われているサービス市場では，それによっても需要の代替の程度が大きく左右される点にも注意が必要である。

ただし，競争政策の実務担当者の観点からいえば，必要なデータの有無や時間的制約などから，需要の価格弾力性の測定が常に可能となるとは限らない。そのため，需要の弾力性を計測せずに実行できる簡便な市場画定の手法が，欧米の競争当局の実務家や訴訟専門家たちによって利用されるようになってきた。その代表的手法に，①エルジンガ・ホガティ（Elzinga-Hogarty）による方法，及び②クリティカル・ロス分析（critical loss analysis）がある $ ^{23} $ 。これらは，特に米国で1982年に合併ガイドライン（Merger Guidelines）が公表されて以来，活発に審査や訴訟の場で導入されるようになった手法である。市場を画定するためにアメリカ司法省や連邦取引委員会が，合併ガイドライン公表して以降，導入してきたこれら一連の手法は，SSNIPテストと総称されている。例えば合併審査におけるSSNIPテストでは，審査の対象となる製品グループを仮想的な独占企業（hypothetical monopolist）が供給していると仮定する。この仮想的独占企業が，「小幅であるが有意かつ一時的でない価格引上げ」(small but significant and non-transitory increase in price)米国では通常，5～10%を一年間維持することを行うことが可能となる場合に，当該製品のグループは同一市場
を構成するとみなすのである。

しかし，実際にSSNIPテストを行なうやり方は一通りではない。本稿では，需要関数の推定結果を利用しつつ，以下の2つの手法によって競争評価を行うこととしたい。ひとつは，SSNIPテストのごく簡便な手法であるクリティカル・ロス分析，もうひとつは，推定モデルの推定結果を，ごく簡単な仮定の下で導出される利潤関数に直接当てはめて，価格引上げ後の利潤変化をシミュレーションすることによって市場の画定を行う方法である。

クリティカル・ロス分析は，比較的簡便な手法として，しばしば欧米の合併審査等で用いられている手法である。クリティカル・ロスとは，「X%（例えば5%）の価格上昇があった場合に，その価格上昇がちょうど利益をもたらさなくなるような販売数量の減少分はどの程度であるか」を意味する。したがって，価格上昇に伴う現実の販売数量の損失（actual loss）がクリティカル・ロスを上回っている場合には，X%の価格上昇は（仮想的）独占企業にとって望ましくないことになる。これは密接な代替財・サービスが存在する可能性があることを示唆するので，市場の範囲を画定するには，さらに対象となるべき製品分野を拡大する必要があることを意味する。逆に，現実の販売数量の損失がクリティカル・ロスを下回っている場合には，市場の範囲が適切に定義されている（あるいはさらに狭める必要がある）ことを含意するのである。ただし，通常のクリティカル・ロス分析では需要の価格弾力性の情報は用いられない $ ^{24} $ 。

また，通常のSSNIPテストの手続にしばしば見られる欠陥として，需要の交差弾力性は同一市場内では相互に等しいという仮定が暗黙裡におかれる場合が多い点があげられる。SSNIPテストの考え方は，需要の代替の弾力性について「無関係な選択肢からの独立性」（IIA）という非合理的な仮定を暗黙のうちにおいていることになる。柔軟に代替の弾力性を推定しようとする本稿の趣旨からすれば，通常用いられるSSNIPテストの手法は，消費者行動・企業行動について満足できる理論的基礎を備えているとはいいがたい。しかし本稿では，4節の推定結果から得られる需要の自己価格弾力性及び交差価格弾力性の情報を利用して，市場の画定を試みている点に大きな違いがあることを強調しておきたい。

本稿が試みたもうひとつの方法は，推定モデルの推定結果を，ごく簡単な仮定の下で導出される利潤関数に直接当てはめて，価格引上げ後の利潤変化をシミュレーションすることによって市場の画定を行う方法である。これによって，X％の価格上昇がどのような利潤の変化を生むかを判定し，SSNIPテストと同様の基準にしたがって市場の画定を試みることとする。どちらの手法を用いても，4節の需要の価格弾力性の推定値を利用する点は共通なので，市場画定の判定結果には大きな違いは生じないであろうと予想される。

### 5.2 クリティカル・ロス分析による競争評価

本節では，標準的なクリティカル・ロス分析の手法の概略を示し，また，実務上用いら