Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
価格については，係数は負であったが有意ではなかった。無料通話可能ユーザー数については，それが多いＩＰ電話ほど選ばれるという結果が得られた（５％有意）。この結果は，ＩＰ電話サービスにおいてネットワーク外部性が存在することを示唆するものであるという解釈が可能である。ただし，ＩＰ電話サービスは，まだデータの蓄積が浅く，ここでの分析も十分なデータに基づくものではない。極めて暫定的な結論である。

## 6 IP 電話とブロードバンド・サービス

ＩＰ電話におけるネットワーク外部性による市場支配力がブロードバンド・サービスあるいはＩＳＰに影響を与え得るということについては先に述べたが，調査時点において，その可能性がどの程度であるのかという点について，ユーザーアンケートと事業者アンケートの結果を用いてみてみることとする。

## (1) I P 電話と回線提供事業者及び I S P の選択

ユーザーが回線提供事業者あるいはＩＳＰを選択する際に，ＩＰ電話サービスの利便性をどの程度考慮に入れているのかということを，ユーザーアンケートによりみてみることとする。

ADSLユーザーが回線提供事業者を選択する際の理由について集計した結果 $ ^{42} $ （複数回答）が図19である。

「ＩＰ電話で話したい相手がその回線提供事業者を利用していたため」を選択したのは，ソフトバンクＢＢユーザーについては１８．５％，その他の回線提供事業者ユーザーでは２．１％であった。ソフトバンクＢＢユーザーが，他の回線提供事業者ユーザーに比べてＩＰ電話サービスを意識しているという結果についてはこれまでの結果とも整合的である。ただし，選択理由としては，価格や知名度など有力な理由が他にもあることから，現時点では，ＩＰ電話サービスの利便性がユーザーの回線提供事業者選択行動を左右するような極めて大きな影響を及ぼしているとまではいえないと思われる。

同様に，ＡＤＳＬユーザーがＩＳＰを選択する際に，ＩＰ電話サービスの利便性をどの程度考慮したかについてユーザーアンケートを集計した結果（複数回答）でも，ヤフーユーザーとその他ＩＳＰユーザーとでは，ＩＰ電話を意識したかどうかに歴然とした差があるものの（「ＩＰ電話で話したい相手がそのＩＳＰを利用しているため」を選んだのはヤフーユーザー１９．３％，その他ＩＳＰのユーザー０．８％），現時点では，ＩＰ電話がユーザーのＩＳＰ選択行動に特に大きな影響を与えている
とまではいえないと思われる。

図１９ ADSL事業者選択理由（複数回答）（２００２年４月以降加入者のみ）

☐ソフトバンクBBユーザー ☐その他ユーザー

出所：ユーザーアンケート（サンプル数 ソフトバンク B B ユーザー 4 4 3 ，その他ユーザー 7 6 7 ）

## (2) I P 電話サービスと I S P のスイッチ

上記(1)では，ブロードバンド・サービスとＩＰ電話の加入が同時である場合にＩＰ電話がユーザーのブロードバンド・サービス選択行動に与える影響をみたが，既にブロードバンド・サービスに加入していて，後からＩＰ電話に加入する場合に，ＩＰ電話が，既に利用しているＩＳＰの選択に与える影響をみることにする。ユーザーアンケートにおいて，ＩＰ電話加入時にＩＳＰを変更したかどうかについての設問を設けたところ，ＩＰ電話利用開始に伴い，約３割のユーザーがＩＳＰを変更し（図２０），そのうちの９割がヤフーへ移動していることから（図２１），ＢＢフォンは既存のインターネット接続ユーザーのＩＳＰをヤフーに乗り換えさせる一定の力を持っているといえる。
図20 IP電話加入時のISPの変更

出所：ユーザーアンケート（サンプル数 398）

図21 ISP変更後の新ISP

出所：ユーザーアンケート（サンプル数 130）

## (3) I P 電話サービスの提供とブロードバンド会員獲得

また，ＩＰ電話サービス事業への参入理由を尋ねた事業者アンケート結果によれば，回答した５６社のうちの７割弱が「ブロードバンド接続会員獲得のため」を挙げており，事業者は，ＩＰ電話サービスの提供がブロードバンド会員獲得のための一定の牽引力となり得ると考えているということができる（図２２）。
図22 IP電話サービス事業への参入理由（複数回答）

出所：事業者アンケート（サンプル数 56 社）

## 7 結語

アンケート結果から，ユーザーはＩＰ電話におけるネットワーク外部性を意識していることが示された。また，事業者もそのことを認識していることが分かった。さらに，統計的手法による分析結果からも，暫定的ではあるものの，ＩＰ電話においてネットワーク外部性が働いていることを示唆する結果が得られた。

また，ＩＰ電話サービスにおけるネットワーク外部性の効果がブロードバンド・サービスに及ぼす影響については，ＩＰ電話がユーザーのブロードバンド・サービスの選択に一定の影響力を持つことは認められる。

ただし，ネットワーク外部性の大きさが競争を大きく減殺するほどであるかというと，そこまでの結果は得られていない。なにより，ＩＰ電話サービスはまだ立ち上がって間もなく，現在拡張期にあることを考えると，他事業者の挑戦の余地は十分にあると考えるべきである。現時点では，ネットワーク外部性がすぐ問題になるというわけではなく，無料通話の相互接続を義務付けるような政策的介入は不要であると考えられる。ただし，今後も十分に注視していく必要がある。
## 第 4 市場間競争 $ ^{43} $

## 1 市場間競争の意義

これまでの章では，ADSL，CATVインターネット，FTTHのうち，特に市場規模が最も大きいADSLに特に焦点を当ててきた。ADSLに関する限り，規模の経済性もIP電話のネットワーク外部性も現状ではそれほど深刻ではなく，それらの観点から措置を発動するほどではないという結果が得られている。一方，CATVインターネットは事実上地域独占であることが多い。また，FTTHはデータ不足で分析できていない。ここまでの分析は，ブロードバンド・サービスの中でADSLが競争的であることを示したにとどまり，他の2つについては手つかずのままで残っている。

しかしながら，ADSL，CATVインターネット及びFTTHの市場間競争が十分であれば，問題は大幅に軽減される。なぜなら，例えCATVインターネットが地域独占であっても，インターネットアクセスに関してADSLとの競争にさらされていれば，ADSLに対抗するために価格を引き下げざるを得ず，すなわち，競争は働いていることになるからである。FTTHについても同様にADSLとの競争にさらされ得る。このように市場間競争が十分であれば，どこか1つの市場で競争が働いていれば他の市場でも競争が働くので，他市場のことは考える必要性は低下する。 $ ^{44} $ 特にADSLは最大市場であるから影響は大きいはずで，ADSLで競争が活発なら他市場のことは考えなくてもよいとさえいえるかもしれない。

では，果たして市場間競争は十分であろうか。これはユーザーが，ＡＤＳＬ，ＣＡＴＶインターネット及びＦＴＴＨをどれくらい代替的サービスとみているかで決まる。ユーザーが，これらをインターネットに高速にアクセスする手段として代替的にみているとすれば，ユーザーは価格に反応して容易に市場間を移動するため，市場間競争があることになる。このとき，３つの市場は，ユーザーからみれば「高速インターネットアクセスサービス」とでも呼ぶべきサービスのメニューの差に過ぎない。すなわち，ユーザーの側からすれば１つの市場であることになる。現実にそこまでの代替性が見出せるだろうか。本章ではこの点を検討する。

まず，2節では素朴なアンケート結果とともに，代替性の度合いを検討する。3節ではロジットモデルを使って交差弾力性を調べ，第4節では入れ子型ロジットモデル（Nested logit model）を使って市場の画定が可能かどうかを検討する。第5節はこれらを踏まえての考察に充てられる。結論として，ADSL，FTTH及びCATVインターネットの間の代替の強弱について明示的なことはいえないが，少なくとも，これら
3 つを異なる市場として分けることを積極的に支持する結果は得られなかった。ヒアリング調査の結果も踏まえると，暫定的結論としては，これら3つの市場間の競争はある程度働いていると思われる。

## 2 アンケート結果

まず，素朴な方法として，事業者アンケート及びユーザーアンケートで，現在提供中あるいは利用中のアクセス方法のライバルとなるアクセス方法を尋ねた。

事業者に対して尋ねた結果が図23である。各事業者に対して，価格が下がってくれば第一の競合相手になり得るアクセス方法は何かを尋ねた結果を表示した。(i)がADSL事業者に聞いた場合である。図の読み方はADSL事業者の中でFTTHが競争相手になると答えた事業者が13社おり，CATVインターネットが競争相手になると答えた事業者が5社，そしてISDNが競争相手になると答えた事業者が1社であったことを示している。(ii)はFTTH事業者に尋ねた場合で，6社すべてが競合するのはADSLと答えている。(iii)のCATVインターネット事業者に聞いた場合でもADSLが圧倒的に多い。

図 2 3 事業者のみた競合するアクセス方法（縦軸は企業数）

(i) A D S L 事業者からみた競合するアクセス方法

出所：事業者アンケート(サンプル数19社)

(ii) F T T H 事業者からみた競合するアクセス方法

出所：事業者アンケート（サンプル数6社）
出所：事業者アンケート（サンプル数151社）

この図からまず分かるのは，ナローバンドであるＩＳＤＮを競争相手とみている事業者はほとんどいないという事実である。ナローバンドとの競争がほとんど意識されていないことからみて，ナローバンドとブロードバンドの間の代替性は低いとみるべきである。すなわち，ナローバンドとブロードバンドは別の市場である。

ブロードバンドはブロードバンド同士で競合している。競合の仕方は，まずADSLとFTTHが互いに第一の競争相手とみて戦っている。もっとも，事業者アンケートでは「競合するサービスは無い」という選択肢を設けていなかったため，速度の最も大きいFTTH事業者の回答の見方には一定の留保が必要である。また，CATVインターネットはADSLとの競合を意識している。

図２４ 事業者からみた競合関係

ここで，ADSL事業者が，速度がほぼ等しいCATVインターネットをライバルとみておらず，FTTHをライバルとみているということは注目に値する。もし，ADSLとCATVインターネットがそれぞれFTTHではなく互いに相手をライバル視しているのであれば，速度によってブロードバンド・サービスは複数の市場に分けられているという解釈が可能である。しかし，ADSLはFTTHをライバルとみなしており，そのような「速度による市場の分割」という解釈に疑問を投げかける結果になっている。

なお, 事業者に対しては, どれくらいの価格差を付ければ競争相手に対抗できるか
も尋ねた。棒グラフの下の書き込みがそれである。例えば，(i) でいえば，ADSL事業者は，FTTHに対しては月額利用料金が平均値で1933円安ければ対抗できると回答したこと示している。同様にCATVインターネットに対しては833円安ければ対抗できると答えている。価格差は最高でも2000円程度である。これについては，実際の価格差もADSLとFTTHの価格差が最大で2000円程度であるので，実態と合致している。 $ ^{45} $

次に，ユーザーアンケートの結果をまとめたものが図２５である。ユーザーには，料金が下がってくれば乗り換えたいアクセス方法は何かを尋ねた。（i）はＡＳＬユーザーの場合で，半数のユーザーがＦＴＴＨを乗換え候補と考えている。ここは事業者アンケートと整合的である。（ii）はＦＴＴＨユーザーであるが，６割を超えるユーザーが乗換えを予定していない。ここで，「特にない」とは，この「価格が下がれば乗り換えたい他のアクセス方法がありますか」との問いに対して，乗換えの予定はないと答えた者である。ＦＴＴＨにおいてこれが圧倒的である理由は，ＦＴＴＨはブロードバンドの中では速度が最も速いためと考えられる。ただし，事業者アンケートではＦＴＴＨ事業者はＡＤＳＬを競合事業者と答えており，整合的ではない。 $ ^{46} $ （iii）はＣＡＴＶインターネットユーザーで，ＦＴＴＨを乗換え候補とみており，これも事業者アンケートの結果と整合的でない。

図25 ユーザーが料金が下がれば乗換えを考えるアクセス方法

(i) A D S L ユーザーが乗換えを考えるアクセス方法

出所：ユーザーアンケート（サンプル数1323）
(ii) F T T H ユーザーが乗換えを考えるアクセス方法

出所：ユーザーアンケート（サンプル数 340）

(iii) CATVインターネットユーザーが乗換えを考えるアクセス方法

出所：ユーザーアンケート（サンプル数 385）

図26 ユーザーからみた競合関係

これらの不整合は，なぜ生じたのであろうか。1つの仮説として，ユーザーの行動特性が考えられる。まず，ブロードバンドとしてユーザーが望む通信速度はユーザーが見たいコンテンツで決まり，現在はそれがADSLやCATVインターネットの速
度帯であると考えられる。そもそも，ユーザーが消費したいと思うのは速度そのものではなく，その速度で見られるコンテンツである。そして現在，ネット上で提供されているコンテンツは，静止画，音楽又は簡単な動画が主であり，ADSL程度の速度（実効で3 M b p s前後）で十分である。この速度帯であればADSLとFTTHは代替サービスになり得る。すなわち新規にブロードバンドを利用したいユーザーは，ADSLとFTTHの間で迷うことになる。事業者アンケートで，事業者がADSLとFTTHを互いに競合するサービスと答えているのは，このためであるとも考えられる。

しかし，いったんアクセス方法を選んでしまった後で，次に利用したいアクセス方法は何かと問われた場合，ユーザーは現時点で利用するコンテンツを超えるコンテンツ，すなわち長編動画とか滑らかなテレビ電話などを想定する可能性がある。アンケートでは，「料金が下がったら利用してみたいブロードバンド回線」は何かと尋ねた。この問いに対しては，同じ通信速度であるが料金が安ければそちらに移りたいものを発想するよりは，今より一段上の速度のサービスへ移ることを発想するということである。 $ ^{47} $ ADSLとCATVインターネットのユーザーが共に，乗換え対象としてFTTHを挙げているのはこのためと考えられる。また，こう考えると，FTTHユーザーが料金が下がってもADSLやCATVインターネットに乗り換える予定はないと答えているのも，自然に理解できる。

ここで，全体を通してみると，ブロードバンド3種のアクセスの中に明瞭な区分けが見出せないように思われる。図23で，事業者が答えた対抗できる価格差が最大でも2000円以下であることを思い起こされたい。この値は最大値であり，さらに，スイッチングコストも含まれていると考えられるので，実際の価格差の平均値はもっと低いはずである。仮に大まかに半分とすれば1000円程度になるが，これはブロードバンドの平均的な利用料金（5000円程度）と比較してそれほど大きな値ではない。また，図25のユーザーアンケートでは，ADSLユーザーもCATVインターネットユーザーも，価格が下がれば乗り換えたい候補はFTTHとしており，それぞれアクセス方法の間を価格次第で動くようにみえる。

比較のために，同じ調査を自動車に関して行い，選択肢として4ドアセダン，RV車及びトラックを用意したとしよう。4ドアセダンのメーカーに対し競合する車種と対抗できる価格差を尋ねたとすると，RV車を挙げ，3割安など何がしかの価格差を答えるであろう。しかし，トラックに対抗する価格差を尋ねても，そもそも意味を成さない問であり，強いて言えば法外な価格差を書かざるを得ないだろう。 $ ^{48} $ ユーザーからみても，セダン車のユーザーが，安いRV車があれば次はRV車にしたいと答え
ることはあり得ても，安いトラックがあれば買い換えたいというユーザーはいそうにない。すなわち，図27のように，メーカーに聞いてもユーザーに聞いても競合関係は一致し，かつ双方向的になる。この場合はセダン車とRV車が代替的で同じ市場であり，トラックがそれらとは異なる市場といってよいだろう。

図27 自動車についての競合関係（仮想例）

しかしながら，ブロードバンド・サービスではそのようなきれいな区分けが生じていない。既に出た図をまとめると図28のようになる。この図から，市場を切り分けることは困難である。

図28 競合関係のまとめ

強いて市場をグループ化して切り分けるとすると，2つの方法が考えられる。1つは事業者アンケートで互いにライバルとみなされているADSLとFTTHを1つの市場にまとめる方法である。CATVインターネットを切り離す理由としてはCATVインターネットがテレビ放送を伴う複合財であることが挙げられる。もう1つの切り分けは，CATVインターネットとADSLを1つにまとめ，FTTHを別市場とする方法である。FTTHを切り離す理由は，通信速度帯が異なるからであり，上の図でいえばユーザーアンケートでFTTHから矢印が出ていないこと，すなわち，FTTHがユーザー選択の最終地点になっている点がその理由である。

しかし，このような切り分けは強引であり，すぐに疑問や反論が示せる。自動車での仮想例ほどの説得力はない。より素直な解釈は，3つのアクセス方法は切り分けることはできず，代替的であるという解釈である。すなわち，現在の主要なコンテンツ
向けの速度はＡＤＳＬ程度で十分であり，この速度帯（３Ｍｂｐｓ前後）に関する限りは３つのアクセス方法は代替的であり，したがって，市場間競争はあるという解釈である。将来はともかくとして，現時点で３つのアクセス方法をグループに切り分ける根拠は乏しい。以上をまとめると，事業者アンケート及びユーザーアンケートで競合するサービスを尋ねた結果から，ブロードバンド・サービスをさらに分けて市場を画定することは難しいということである。

## 3 交差弹力性

ユーザーが複数のサービスをどれくらい代替的にみているかは，通常は需要の交差弾力性で測られる。 $ ^{49} $ しかし，交差弾力性を測定するためには，複数の市場の需要供給曲線を同時推定しなければならないので，相当の量のデータが必要となる。不幸にしてプロードバンド・サービスはまだ立ち上がってから日が浅いため，十分なデータが得られない。FTTHの月次ユーザー数や，ADSL，FTTH，CATVインターネットそれぞれのコスト変数の月次データなど入手が難しいものが多い。そこで，代替的な方法として，ユーザーアンケートからロジットモデルを使って，交差弾力性を推定する。ロジットモデルは個人の効用関数にかなり強い仮定を置くが，その代わり個々人の選択行動から需要関数を推定することが可能になる。 $ ^{50} $ ただし，この方法で推定した弾力性が，通常の時系列データを使った需要供給曲線推定で得た弾力性と近い値になるかどうかはまだ分からない。その意味で，推定手法上，検討すべき課題は残っているが，ここでは代替的な手法としてこのロジット推定を適用してみる。なお，同じようにロジットモデルでブロードバンドでの価格弾力性を推定した例として，Rappoport，et al.（2001），Crandall，et al.（2002），依田・黒田（2004）がある。

ロジットモデル（Conditional Logit model）では個人 i がアクセス方法 j を選び確率を $ P_{ij} $ とすると $ P_{ij} $ は次式で与えられる。

$$ P_{ij}=\frac{\exp(v_{ij})}{\displaystyle\sum_{k=1}^{J}\exp(v_{ik})}\qquad v_{ij}=\alpha\ln(speed_{ij})+\beta p_{ij} $$

$j=1,2,3$ (1: A D S L, 2: F T T H, 3: C A T V インターネット)
ここで， $ v_{ij} $ は個人 i がサービス j を利用する時の効用水準を表す。効用は速度が速いほど高くなるから $ \alpha > 0 $ ，価格が安いほど高くなるから $ \beta < 0 $ が期待される。この効用 $ v_{ij} $ を元にして，個人 i がアクセス方法 j を採用する確率は，上の $ P_{ij} $ の式で与えられる。アクセス方法 j の速度が速いほど $ (speed_{ij}) $ ，価格が安いほど $ (p_{ij}) $ ，そのアクセス方法がその個人 i に採用される確率が高くなる。分母には他のアクセス方法の効用 $ v_{ik} $ が来るので，そこに含まれる価格 $ p_{ik} $ で微分することでサービス k からサービス j への交差弾力性を計算できる。なお，推定対象はブロードバンド 3 種に絞った。 $ ^{51} $

確率は市場で観察される場合はシェアとみなせるので，これは一種の需要関数とみることができる。入手データがシェアだけの場合は供給曲線も合わせて同時推定することになるが，我々はユーザーアンケート調査で個々人のデータを持っているので，この確率を直接計算できる。ここから最尤法を使って係数を推定する。なお，ユーザーの住んでいる場所によってはすべてのアクセス方法が利用可能とは限らない。そこですべてのアクセス方法が利用可能なユーザーにサンプルを絞った（サンプル数1553）。

使用した変数の詳細は以下のとおりである。

speed $ _{ij} $ 個人 i が直面するアクセス方法 j の速度である。単位は K b p s である。アクセス方法の速度はその個人の環境（ADSL なら NTT 局舎からの距離，CATV インターネットやFTTH なら同時に視聴・利用するユーザーの数）に依存する。個人 i が現在使用中のアクセス方法の速度は，その個人には既知である。しかし，個人 i が使用していないアクセス方法の速度は未知であり，知る方法がない。そこで，ここでは今回のアンケートで得た平均速度を使った。この計算方法は次のような仮定を行ったことを意味する。ユーザーは彼が選んだアクセス方法の速度については十分調べてから選んでいるが，それ以外のアクセス方法の速度については市場での平均的な値を参考にしている。この仮定は問題があるかもしれないが近似として採用する。なお，速度には名目速度と実効速度（速度測定サイトで測定）があるが，どちらを使っても価格弾力性の値はあまり変わりはなかった。ただ，当てはまりなど他の部分では名目値の方が良い結果を出したので，ここでは名目値を使った結果を記す。 $ ^{52} $

なお，推定にあたっては速度の自然対数をつかった。これは，ユーザーの速度への評価が絶対水準（例えば100Kbpsの差）ではなく，相対的比率（2倍，3倍）という形で行われていると仮定することである。すなわち，64Kbps→640Kbpsとなることと，1Mbps→10Mbpsになることは速度が10倍になるという意味で，ほぼ同じ効用増をもたらすと仮定する。なお，結果として，対数を取った方
が当てはまりも良かった。

$ p_{ij} $ 個人 i が直面するアクセス方法 j の月額利用料金である。単位は 1000 円である。これも個人によって異なり得る。なぜなら個人 i が利用可能な事業者が個人ごとに異なるからである。CATVインターネット事業者は地域ごとに異なるし，ADSL，FTTHにおいてもすべての事業者が全国展開しているわけではない。そこで，速度と同じ仮定をおいた。すなわち，個人 i が現在利用しているアクセス方法については，実際の月額利用料金を使い，それ以外のアクセス方法についてはアンケートの平均値を用いた。

推定結果は表4のとおりである。残念ながら，擬似R2（MacFadden's pseudo R-Square）の値にみるように当てはまりの度合いは非常に悪かった。その点で推定自体に難があるが，以下，それを承知の上で係数評価してみよう。まず，速度はほとんど有意ではなく，選択に影響を与えていない。速度を名目速度ではなく実効速度に変えても，状況は変わらずむしろ悪化する。ブロードバンド3種に関しては速度は選択に影響を与えていないという結果となった。これも，前節で述べたように，現在の主たる速度帯が3 M b p s そこそこであり，実際のコンテンツがそれに合わせて作られているという解釈をとれば理解することが出来る。この速度帯で利用する限りは3つのサービスはほとんど代替物だからである。

これに対して，ここでの焦点である価格は非常に明確に有意となった。t値は14を超えており，非常にはっきりした影響が見て取れる。この係数（-0.546）を使って，自己の価格が1％変化したときの自己の選択確率の変化率（$\varepsilon_{own}$）および自己の価格が1％変化したときの他のサービスの選択確率の変化率（$\varepsilon_{cross}$）を計算したのが表5である。サービス$k$の$\varepsilon_{own}$およびサービス$k$の他のサービス$j$に対する$\varepsilon_{cross}^{53}$は以下の式で与えられる。

$$ \boldsymbol{\varepsilon}_{o w n}=\frac{d\boldsymbol{P}_{k}}{d p_{k}}\cdot\frac{p_{k}}{P_{k}}=\boldsymbol{p}_{k}\cdot\boldsymbol{\beta}\cdot(1-S h a r e_{k}) $$

$$ \boldsymbol{\varepsilon}_{c r o s s}=\frac{d\boldsymbol{P}_{j}}{d p_{k}}\cdot\frac{p_{k}}{P_{j}}=-\boldsymbol{p}_{k}\cdot\boldsymbol{\beta}\cdot S h a r e_{k} $$

ロジットモデルで計算される $ \varepsilon_{own} $ ， $ \varepsilon_{cross} $ はシェアに依存する割合が大きいので，解釈には注意が必要である。また，それらは選択確率に対する弾力性であり，需要量に対する弾力性ではないことにも注意を要する。例えば，弾力性が1のとき，需要量への弾力性なら総売上一定となるが，選択確率への弾力性のときは，総売上一定とはな
表 4 ロジットモデル推定結果

对数名目速度 (ln(Kbps))	推定值	標準誤差	值	p值
料金 (千円)	0.001	0.031	0.032	0.974
-0.546	0.038	-14.288	0.000
McFadden's pseudo R-square:0.091
n=1553

表 5 ブロードバンドの弾力性と限界効果

ADSL	FTTH	CATVインターネット
料金の係数	-0.546	-0.546	-0.546
シェア	0.753	0.056	0.191
平均料金 (1000円)	3.791	5.214	4.539
$ \varepsilon_{own} $	-0.511	-2.686	-2.004
$ \varepsilon_{cross} $	1.558	0.159	0.473
dProb/dPrice	ADSL	-0.102	0.023
FTTH	-0.029	0.006
CATVインターネット	-0.084

\varepsilon_{own} を見ると ADS L が 1 を下回り，FTTHとCATVインターネットが 2 を超えている。これは意外な結果であった。実際の普及過程では ADS L が価格低下によって爆発的に普及したので，ADSL の \varepsilon_{own} が高く出てもよさそうなものである。また，値としても 1 を下回るというのは時系列変化から予想される値よりはるかに低い。 $ ^{54} $ ロジットモデルによる弾力性はクロスセクションデータで，かつ個々人の選択確率から計算されており，通常の時系列での需要供給曲線推定とは異なった推定方法であるためかもしれない。既に述べたが，通常の需要曲線との整合性は今後の課題である。

さて，注目点である$\varepsilon_{cross}$ は表5のように，ADSLでは1.558と他の2つよりも格段に大きな値となった。ADSLでの価格低下により，多くの新規ユーザーがFTTHとCATVインターネットからADSLに選択を変更することを意味する。CATVインターネットの$\varepsilon_{cross}$ は低いがそれでも0.5近くには達しており，ADSLを競争相手と考えればADSLの$\varepsilon_{own}$ 0.511に迫る値である。すなわち，ADSLが価格を低下させて自己のユーザーを守ろうとしても，CATVが同程度に価格を下げれば，ユーザーを奪えるということを意味する。
FTTHの\varepsilon_{cross}が低いが，この一因はFTTHのシェアが非常に低いためである。\varepsilon_{cross}は，シェアが極端に違う場合は実態を表しにくい。そこで価格が1000円変化した場合の，選択確率（シェア）の変化分すなわち限界効果をその下に示した(d(\mathrm{Prob})/d(\mathrm{Price}))。これを見ると，ADSLとFTTHの間の限界効果が0.023なので，ADSLもFTTHも1000円の価格低下で相手からシェア2.3%ポイントのユーザーを奪える。この値はFTTH自身の係数（の絶対値）0.029とほぼ等しい。ゆえにFTTHが1000円価格を低下させてユーザーを増やそうとしても，ADSLが同じように1000円価格を低下させれば，その効果を相殺できる。これは市場間競争が働いていることを意味する。 $ ^{55} $ 全体として交差価格弾力性あるいは交差効果の値は大きく，価格変化に伴いユーザーがサービス間を活発に動くようにみえる。 $ ^{56} $ 推定自体の当てはまりの悪さと通常の需要曲線との整合性に難があり，強く主張することは控えるべきである。しかし，それを前提で言えば，ここでの推定結果はブロードバンド3市場の間での市場間競争は働いていることを示している。

## 4 Nested logit model による検討

次に，ユーザーアンケートからアクセス方法の選択について入れ子型ロジットモデル（Nested logit model）を適用し，nest の区分けを使って市場の画定を試みることを考える。

ロジットモデルではユーザーがサービスの質と価格（ここでは速度と料金）に対して効用を感じとり，効用が最大になるような選択肢を選ぶと仮定する。ここで，与えられた変数では表されないユーザーの効用部分，すなわち，誤差項に相関がある場合は，相関があるもの同士をまとめて扱う必要が生じる。これが nest である。例えば，車で言えば，セダン車と R V 車とトラックを考えると，セダン車に高い効用を感じる人は R V 車に効用を感じる可能性が高く，トラックに効用はあまり感じないだろう。このような相関があるなら，セダン車と R V 車が 1 つの nest に入る。

ブロードバンドで言えば Dial Up を選んでいる人は，Dial Up が何らかの理由で利用できないならＳＤＮを選ぶ傾向があるだろうという相関である。ナローバンドでいいと決めている人であればそのような傾向はありそうである。同様にＡＤＳＬを選ぶ人は，ＦＴＴＴやＣＡＴＶインターネットを選ぶ確率も高いだろう。すなわち，特定
の選択肢の組み合わせの選好には相関がある。ユーザーの選好間の相関が高いということは，ユーザーがそれらを似た財とみなしていることを意味するから，nestは代替性の高いものをまとめてグループ化したものとみなせる。ここから，nestをそのまま市場の画定の基準として使う方法が考えられる。すなわち，nestされた市場をまとめて1つの市場とみなし，その中では市場間競争が行われているとみるという方法である。本節ではこれを試みる。

ただし，あらかじめ断っておくと，この方法で得られる市場の画定がどれくらい信頼できるものであるかは，まだ経験の蓄積が足りないのでよくは分からない。Nested logit model の推定例は多くあるが，このような市場画定の目的に使った例はあまり知られていない。その意味ではこの節での結果は参考資料としての位置付けになる。

Nested logit model の推定は以下のようになる。nest によって選択肢が複数のグループに分けられており，これを g で表すとする。例えば，g = 1，2 で 1 がナローバンド（Dial Up，ISDN）で，2 がブロードバンド（ADSL，FTTH，CATVインターネット）である。選択はまず，どのグループを選ぶかに関して行われ，その後にグループ内でどれを選ぶかが選択される。

図29 インターネット接続のグループ分け

個人 i が選択肢 j を選ぶ確率 $ P_{ij} $ は，2 つの確率の積に分解される。個人 i がグループ g を選ぶ確率 $ P_{i,g} $ と，グループ g を選んだという前提のもとで，個人 i がその中の選択肢 j を選ぶ確率 $ P_{i,j|g} $ の積である。それぞれの確率は次式で表現される。

$$ P_{i g}=\frac{\left[\sum_{j\in g}\exp\left(\boldsymbol{\nu}_{i j}/\boldsymbol{\lambda}_{g}\right)\right]^{\lambda_{g}}}{\sum_{g=1}^{G}\left[\sum_{k\in g}\exp\left(\boldsymbol{\nu}_{i k}/\boldsymbol{\lambda}_{g}\right)\right]^{\lambda_{g}}},\quad P_{i,j|g}=\frac{\exp\left(\boldsymbol{\nu}_{i j}/\boldsymbol{\lambda}_{g}\right)}{\sum_{k\in g}\exp\left(\boldsymbol{\nu}_{i k}/\boldsymbol{\lambda}_{g}\right)}, $$

$$ v_{_{ij}}=c_{_{j}}+\alpha\ln(speed_{_{ij}})+\beta p_{_{ij}}+\gamma_{_{j}}income_{_{i}} $$

$$ \begin{aligned}j=1,\ldots,5(1:Di al\quad Up,\quad2:I S D N,3:A D S L,\quad4:F T T H,5:C A T V インタ \\ 一ネット )\end{aligned} $$
ここで，$\sigma_{g}=1-\lambda_{g}$ はグループ $g$ の中の選択肢間の相関の強さを表す指数である。もし $\lambda_{g}=1$ のときは相関 $\sigma_{g}$ はゼロとなり，推定式は Conditional logit model と一致し，nest は不要となる。この推定を nest のやり方を変えて行い，$\sigma_{g}$ の値とそのときの最大化された尤度を記したのが表 6 である。なお，所得が有意に影響を与えており，所得を変数に追加した。

表6で，まず(1)は，これまでの自然な分類に沿って，ナローバンドとブロードバンドにグループ化した場合である。グループ内の相関は0.483と0.332となった（ただし，統計的に有意にゼロと異なるとは言えない）。ナローバンドとブロードバンドの分類が妥当かどうかをみるために，分類を変更して推定を行った。ISDNをブロードバンドの方に分類した場合が(2)，DialUpをブロードバンドに分類した場合が(3)である。いずれもブロードバンド内の相関が低下しており，異質な選択肢が混入したことが示唆される。ブロードバンドとナローバンドの区分は比較的自然なようにみえる。

しかし，ブロードバンド内をさらにグループ化する試みはうまくいかない。その一例として(4)にADSLとCATVインターネットを1つのグループとみなした推定を挙げた。ADSLとCATVインターネットの相関はひどく低く，ほとんどゼロになってしまう。そもそも，推定結果は不安定である。例えば，(1)と(4)の違いはブロードバンドを2つに分類したことであるが，これによってナローバンドの相関も大きく低下する。ADSLとFTTHをnestした場合も同じような状況が現れる。このような不安定性に加えて，さらに尤度の大きさがほとんど変わらないので，当てはまりの良さの比較が難しい。全体として，nestを入れたこの推定は不調であり，芳しい成果を上げていない。ブロードバンドとナローバンドの区分けができることはある程度主張できても，ブロードバンド内部でのグループ分けについて，ここから含意を引き出すことは難しい。結論として，ADSL，FTTH及びCATVインターネットのブロードバンド3種の市場について，はっきりとしたグループ分けは見出せなかったと結論付けたい。これも消極的ながら，ブロードバンド3種がユーザーにとって似たサービスであり，3市場が市場間で競争していることを示唆する結果と考えられる。
表 6 Nested logit による市場の画定の試み

(1)	(Dial Up, I S D N)	(ADSL, CATV, FTTH)
0.483	0.332	L=0.29179
(2)	(Dial Up)	(ISDN, ADSL, CATV, FTTH)
0.069	L=0.29182
(3)	(ISDN)	(Dial Up, ADSL, CATV, FTTH)
0.1899	L=0.29229
(4)	(Dial Up, I S D N)	(ADSL, CATV)	(FTTH)
0.199	0.086	L=0.29355

括弧が nest された組み合わせ，その下の数値は相関の度合い（$\sigma_{g}$）。L は尤度。

## 5 要約と考察

CATVインターネットは地域独占であり，FTTHは寡占度が高いが，もしADSLとの市場間競争が働いていれば，競争圧力がかかるはずである。そこで，本章では市場間競争があるかどうかを調べた。その結果，現状の速度帯に関する限りは，ブロードバンド間での市場間競争はある程度働いていると思われる。

まず，事業者アンケートによれば，競合するアクセス方法へ対抗するための価格差はそれほど大きくなく，最高でも2000円であり，実際の価格差も2000円程度以下に収まっている。ユーザーアンケートでも価格が下がればADSL，CATVインターネットユーザーはFTTHへの乗換えを考えている。すなわち，事業者もユーザーもブロードバンド3種をある程度代替的に考えている。

また，ブロードバンド・サービスが複数の市場に分割されているようにも思われない。本来，FTTHは通信速度が他2者と大きく異なるので別の市場になり得るはずであるが，そうはなっていない。これは現在の主たるコンテンツがADSL程度の速度で十分であり，その速度帯（3 M b p s 程度）に関する限り，FTTHもADSLなどと代替物とみなせるからと考えられる。

ロジットモデルでブロードバンド3種の間の交差弾力性を測定しても，かなり高い値が得られる。例えば，ADSLの価格低下はFTTHとCATVインターネットからユーザーを大きく奪う効果を持っている。推定自体に検討すべき課題はあるが，ユーザーはブロードバンド3種間での価格変化に反応して選択を敏感に変えている可能性が高い。

さらに，Nested logit model を使って，nest によって市場間競争を調べることも試みた。手法自体の信頼性がまだはっきりしないが，ブロードバンド3種を更にグループ化して分割すべきという示唆はやはり得られなかった。

以上をまとめると，ADSL，FTTH及びCATVインターネットの3つの市場
の間の競争は行われている可能性が高い。これら3つの市場のいくつかがグループ化されて別の市場になっている証拠もみられない。すなわち，独占的あるいは寡占的にみえるCATVインターネット，FTTHも，ADSLとの競争にさらされており，価格を上げることができない。事業者へのヒアリングでもこの点はうかがい知ることができた。市場間競争は行われており，ADSLの競争がFTTHとCATVインターネットに競争圧力を与えていると結論付けたい。

ただし，この結論には重要な留保条件が1つ付く。それは人々が見たいコンテンツの大半が，ADSLの速度帯，すなわち，3 M b p s程度の速度帯で見られるコンテンツであるという条件である。言い換えれば，ユーザーが見たいネット上の主たるコンテンツが静止画・音楽・短編低画質動画であるということである。このとき，FTTHを生かすコンテンツはネット上にないため，FTTHの能力は発揮されず，FTTHはADSL，CATVインターネットと代替物となる。したがって，ADSLで競争があれば市場間競争でFTTHにも競争圧力を与えられることになる。現状はこの状態にあると考えられる。

しかし，やがて需要がシフトしてそれ以上の速度を必要とするコンテンツ，すなわち，長編動画・高画質動画・滑らかなテレビ電話などに移ることが予想される。ADSLの技術進歩の機会は既に尽きており速度には上限があるので，このような需要に対応できるのはFTTHだけとなる。その時にはADSLとの市場間競争に頼ることはできないため，FTTH市場自体を競争的にしなければならない。本節の結論—ADSLとの市場間競争がFTTH市場に競争圧力を与えているという結論—は，この意味で現状のスナップショットの判断でしかない。将来をにらむなら，FTTH市場自体の競争条件を更に整備する必要があり得ることを留意点として挙げておきたい。

FTTH市場の競争条件で問題になるのは，光ファイバーの開放義務である。光ファイバーの開放については現在2つの見解が対立している。一方の見解は，ADSLと同じように最後のアクセス部分を開放させるという立場で，現在この立場が採用され，NTT保有の光ファイバーが開放されている。ADSLの成功に倣うなら，光ファイバーでも同じように開放をと考えるのは自然な発想である。しかし，他方では，光ファイバーの開放が行われると，リスクを取って光ファイバーの建設投資を行っても行わなくても光ファイバーは利用できてしまうことになる。そうだとすれば投資してもリスクを負うだけ損なので，誰も光ファイバーへ投資しようとしなくなるという反論がある。どちらの要因が大きいのか，これは実際の調査で明らかにすべきことであろう。今回の分析はそこまで踏み込んでいないために，ここで判断を下すことはできない。今後の課題としたい。
## 1 はじめに

一般に，消費者が既に利用しているブロードバンド回線から別のものに変更したり，事業者を変えたりする際には労力や資源の投入が必要となる。本節ではこれらの投入がどの程度のものであり，競争状況にどのような影響を及ぼしているかを議論する。

本章の構成は次のとおりである。次節では，このような労力や資源の総称であるスイッチングコストについて簡単に解説する。続く各節では，アンケート調査の結果を用いて日本のブロードバンド・サービスにおけるスイッチングコストの実態，決定要因，影響について検討する。第3節では，ブロードバンド・サービスにおいてスイッチングコストがどのような形を取っているかを示す。第4節では，スイッチングコストがどの程度の大きさであるかを算出する。第5節では，何がスイッチングコストの大きさの決定要因となっているかを取り上げる。第6節では，スイッチングコストの存在が消費者の行動にどのような影響を及ぼしているかを議論する。これらを踏まえ，第7節で政策的な含意を検討する。第8節において議論が取りまとめられる。

## 2 スイッチングコストとは

消費者が財やサービスの購入元を変更する際に労力や資源を投入する必要がある場合，これらはスイッチングコストと呼ばれる。 $ ^{57} $ スイッチングコストには，新たなモジュールや機器を購入することに掛かる対価や手間，新購入元との間に関係を構築するのに要する手間，新購入元が提供する財やサービスへの習熟に掛かる手間などの実物的な費用の他，企業による価格設定における初期価格などの金銭的な費用が含まれる。

スイッチングコストが存在すると，消費者は既に取引関係を有している企業にロックインされる傾向が生じ，企業間の価格競争や品質競争は緩和される。

スイッチングコストのために十分に多数の消費者がロックインされた後では企業は高価格を設定することができるが，財・サービスの導入時には企業は価格を低く設定して顧客を獲得しようとするので，価格が全体で見て上昇するとは限らない。しかし，スイッチングコストとそれ起因するロックインは次のような影響を経済に及ぼす。第1に，財・サービスの導入時における顧客獲得のための過剰な広告やマーケティングに伴い社会的な費用が生じる傾向がある。第2に，消費者のロックインは企業と消費者の間のマッチングが非効率になることを意味し，社会的な損失が発生する。第3に，実際に消費者が購入元を変更する際には，スイッチングコストが社会的損失として発
生する。第4に，スイッチングコストが存在すると新規参入企業は顧客を獲得しにくくなり，参入が阻害される傾向が生じる。したがって，政策上は，スイッチングコストがある場合にはそうでない場合よりも，既存企業による市場の独占化行動や合併についてより細かい注意を払っておく必要が生じる。第5に，消費者が既存技術を用いて作られた財にロックインされる結果，技術革新が阻害される。

したがって，一般的に，スイッチングコストを小さくすることができるのであればそれは社会厚生の改善に貢献する。

なお，スイッチングコストは通常消費者によって異なるのみならず観察不能であることから，ミクロデータを用いての直接的なスイッチングコストの実証研究はほとんど行われてきていない。

## 3 ブロードバンド・サービスにおけるスイッチングコスト

ユーザーアンケートと事業者アンケートの結果は，ユーザーがブロードバンド・サービスの提供元を変更する際にスイッチングコストがかかっていることを示唆している。

まず，ユーザーアンケートで，「現在ご利用のプロードバンド回線を変更する具体的な予定はありますか」（問5-1-3）に対して「変更できない」又は「変更予定がない」と回答したユーザーに，そのプロードバンド回線を利用し続けている理由を複数回答で尋ねた（問5-1-4）ところ，図30にまとめられる回答が得られた。

図30 現在利用のブロードバンド回線利用継続理由（複数回答）

出所：ユーザーアンケート（サンプル数 ADSLユーザー1107，FTTHユーザー324，CATVインターネットユーザー343）
また，これらの中で特に重要な理由を改めて尋ねた（問5-1-5）ところ，回答結果は図31のとおりであった。

図 3 1 現在利用のブロードバンド回線利用継続理由（単一回答）

出所：ユーザーアンケート(サンプル数 ADSLユーザー1107,FTTHユーザー324,CATVインターネットユーザー343)

この設問で「回線変更に伴う工事が面倒なため」，「回線を変更すると，メールアドレスの変更を周知することや，モデムの再設定といった手間がかかるため」，「回線の種類を切り替える際に，インターネットを利用できない期間が生じるため」，「他のブロードバンド回線に変更する際の初期費用が高いため」の各選択肢はスイッチングコストを表すものである。ADSLから他の回線に変更することができない又は変更する具体的な予定がないというユーザーのうち46.0％がその理由としてスイッチングコストを表す要因を挙げており，CATVインターネットについてもこの数字が42.3％であったことは，スイッチングコストが，消費者によるブロードバンド回線の変更を妨げていることを示している。FTTHユーザーについてはこの数字は26％と若干低くなっており，これはFTTHよりもよい種類の回線が存在しないことを反映している。

事業者アンケートでは，ADSLサービス提供事業者に対して「競合他社のADSLユーザーが貴社ADSLに乗り換えることを困難にさせる要因はありますか」と質問した。この設問に対しては28社から回答が得られ，うち19社（68%）は「ある」と回答した。これはスイッチングコストの存在が事業者側にも意識されていることを表している。事業者に対して行ったヒアリングからも，多くの事業者は，消費者はいったん回線を選ぶとそこから変更しない傾向があることを意識していることが看
取された。なお，上記１９社に対して更に乗換えを困難にさせる要因を複数回答で尋ねたところ，１９社から回答があり，結果は図３２のとおりであった。

図32 ADSL事業者間の乗換えを困難にさせる要因（複数回答）

出所：事業者アンケート（サンプル数19社）

これらアンケート結果はブロードバンド・サービスにおいてスイッチングコストが働いていることを示している。

## 4 ブロードバンド・サービスにおけるスイッチングコストの推計

本節では，ユーザーアンケートのデータに基づいて，日本のブロードバンド・サービスにおいてどの程度の大きさのスイッチングコストがあるかを検討する。次の3通りの方法で推計を行った。第1は，代替的なサービスの料金がいくらであればそれに変更するかを，手間が掛かる場合と掛からない場合について尋ね，各ユーザーのこれらへの回答の差をみる方法である。第2は，モデム等の再設定やメールアドレスの変更に手間が掛からなくなるという仮想的な付加サービスに対していくら払うかを各ユーザーに直接尋ねる方法である。第3は，代替的なサービス料金がいくらであればそれに変更するかについての設問への回答を集計し，料金差がどの程度であればあるサービスAからもう1つのサービスBへの変更が起き，どの程度であれば逆方向の変更が起きるかをみることによってスイッチングコストの上限を計算する方法である。

以下，それぞれについて詳しくみていく。
## (1) 代替的なサービスの料金と変更の際の手間の有無

## ア 回線の種類

ユーザーアンケートでは，「今後，仮に料金が下がれば利用してみたいとお考えのプロードバンド回線はありますか。下記の選択肢の中から最も利用してみたいブロードバンド回線を1つお選びください」（問6-1）との設問に対していずれかのブロードバンド回線（ADSL，FTTH，CATVインターネット，公衆無線LAN，FWA）を挙げたユーザーに対し，「問6-1で選択された種類のブロードバンド回線の月額利用料（ISP利用料，回線利用料等含む。）がいくらぐらいであれば，現在の回線をやめて，問6-1で選択されたブロードバンド回線に切り替えますか」（問6-2）と尋ねた。更にこれらのユーザーに対し「仮に，回線の種類を切り替えても，モデムの再設定やメールアドレスの変更などを行わなくてもよい場合があったとします。その場合，そうした手間を掛けなくて済むならば，月額利用料が問6-2でお答えいただいた月額利用料より多少高くても構わないと考えますか」（問6-3）と尋ね，これに対して「多少高くても構わない」と回答したユーザーに対して「その月額利用料がいくらであれば回線の種類を替えますか。」（問6-4）と尋ねた。問6-4への回答はスイッチングコストがないという仮想的な状況における切替え後のサービスのユーザーによる評価額である。

回線の種類を変更することに伴うスイッチングコストは，問6－3に対して「手間のあるなしに関わらず，同じ金額しか払わない」と答えた各ユーザーについては0円であり，問6－4への回答があった各ユーザーについては，問6－2で答えた金額と問6－4で答えた金額の差で表される。

この金額の分布をヒストグラムで表すと図33のとおりである。回線種類の変更に伴うスイッチングコストの平均値は月額207円であった。 $ ^{58} $ ただし，問63への全有効回答（1864人）中，「手間のあるなしに関わらず，同じ金額しか払わない」と回答したユーザーが76%（1421人）であった。スイッチングコストが0円となる回答を除外した標本（443人）では，平均値は月額872円であった。 $ ^{59} $

なお，このようにして算出したスイッチングコストの，スイッチングコストがない仮想的な状況における切替え後のサービスの評価額に対する割合は，全有効回答（1858人）であると5.7%，スイッチングコストが0円となる回答を
図 3 3 回線種類の変更に伴うスイッチングコスト

出所：ユーザーアンケート（サンプル数 1864）

ただし，ここではスイッチングコストの源泉としてメールアドレスの変更とモデムの再設定を特に記述した上で設問しているので，工事・申込みの手間や利用の空白期間により生じる損失は計上されていない。

## ㄟㅅㄲㅅ

ユーザーアンケートでは，利用している回線の種類はそのままでＩＳＰのみ変更する場合について，「他のＩＳＰが月額利用料（ＩＳＰ利用料，回線利用料等含む）をいくらに設定すれば，現在利用しているＩＳＰをやめて他のＩＳＰに切り替えますか」（問７－１）と尋ねた。なお，料金がいくらでも変えないというユーザーには０円と回答してもらった。また，「仮に，ＩＳＰを切り替えても，モデムの再設定やメールアドレスの変更などを行わなくてもよい場合があったとします。その場合，そうした手間を掛けなくて済むならば，月額利用料が（問７－１で）お答えいただいた月額利用料より多少高くても構わないと考えますか」（問７－
2）と尋ね，この設問に「多少高くても構わない」と回答したユーザーに対しては更に「その月額利用料がいくらぐらいであればＩＳＰを切り替えますか」（問７－３）と尋ねた。

ＩＳＰを変更することに伴うスイッチングコストは，問７－２に対して「手間のあるなしに関わらず，同じ金額しか払わない」と答えた各ユーザーについては０円であり，問７－３への回答があった各ユーザーについては，問７－１で答えた金額と問７－３で答えた金額の差で表される。

この金額の分布をヒストグラムで表すと図34のとおりである。ＩＳＰの変更に伴うスイッチングコストの平均値は月額152円であった。 $ ^{61} $ ただし，問7-2への全有効回答（2575人）中，「手間のあるなしに関わらず，同じ金額しか払わない」と回答したユーザーが84%（2153人）であった。スイッチングコストが0円となる回答を除外した標本（422人）では，平均値は月額927円であった。 $ ^{62} $

なお，このようにして算出したスイッチングコストの，スイッチングコストがない仮想的な状況における切替え後のサービスの評価額に対する割合は，全有効回答（１５５８人）で見ると１１．４％，スイッチングコストが０円となる回答を除外した標本（４２２人）で見ると４２．２％であった。 $ ^{63} $
図34 I S P の変更に伴うスイッチングコスト

出所：ユーザーアンケート（サンプル数 2575）

なお，上記アの場合と同様，ここでもスイッチングコストの源泉としてメールアドレスの変更とモデムの再設定を特に記述した上で設問しているので，工事・申し込みの手間や利用の空白期間が生じることからの損失は計上されていない可能性がある。

## (2) 手間が掛からなくなるような付加サービスの評価

ユーザーアンケートでは，回線の種類又はＩＳＰを変更しても，メールアドレスの変更やモデムの再設定などを行わなくてもよいという有料の付加サービスがあった場合，いくらくらいであればその付加サービスを利用するかを回答してもらった（問８）。そのようなサービスを必要ないと思うユーザーには０円と回答してもらった。これは，スイッチングコストを解消するような付加サービスに一回払いでいくら払うつもりがあるかを尋ねることによって，スイッチングコストを直接的に調べるものである。

この金額をヒストグラムにまとめると図35のとおりである。一回払いのスイッチングコストの平均値は534円であった。 $ ^{64} $ なお，ここでも有効回答（2603人）中59%（1528人）が0円と回答しており，これらユーザーを除外した平均値を求めると1294円であった。 $ ^{65} $