Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## (2) 調査票の構成

質問に先立って、環境ラベル（カーボンフットプリント）のマークを示した上で、そこに示された数値の意味について説明した。続いて、弁当チェーン店を利用する目的（朝食、昼食、夕食、夜食）（Q1）、利用している弁当チェーン店の場所（自宅近辺、職場・学校近辺、出先・外回り、その他）（Q2）を、それぞれ複数回答可で質問した。さらに、図2-1のようなプロファイルの画像を示した上で、そこに示された金額などの意味や、想定されている状況について、説明を行った。

Q3～Q8 の選択型コンジョイント分析の質問では、図 2-1 に示したような形式で、弁当の選択および容器の返却意思について質問した。続いて、Q9 では弁当の選択の理由（重視した項目）、Q10 および Q11 では容器の返却意思の理由（返却する、または返却しないと回答した理由）について質問した。

次に、回答者の現在の分別行動の違い、特に食品トレイの店頭回収への協力の有無が、コンジョイント分析の評価結果に与える影響を解析するために、容器包装プラスチックについて説明した上で、Q12～Q15で普段の容器包装プラスチック（その他プラ）と食品トレイの分別行動について質問した。最後に、Q16～Q20で回答者の個人属性（性別、年齢、同居人数、世帯構成、世帯年収）について質問し、Q21はアンケート調査に対する自由意見の記入欄とした。

#### 2.3. 調査結果

オンラインアンケートによる調査は、調査会社のモニタのうち、東京都23区に居住する15歳（高校生）以上の男女（2010年1月現在の男女別・年齢別の人口分布 $ ^{10} $ ）に準拠）を対象とした。事前の予備調査において、スクリーニングの質問を行い、弁当チェーン店の利用しないモニタを調査対象から除外した。2010年12月17日～21日の期間で767人（エリア1：341人、エリア2：346人、エリア3：352人、エリア4：360人）から有効回答が得られた。

#### 2.4. 解析方法

解析方法の詳細は平成22年度研究報告書に記述している。以下、概要を述べる。

## (1) パラメータの推定 5-7,11-16)

調査結果は、ランダム効用理論に基づく条件付きロジットモデルによって解析した。効用関数は、以下のようなランダム効用モデルを想定する。ただし、ここでは効用関数が単純な線型関数で表されるものとしている。

$$ \begin{aligned}\boldsymbol{U}_{_{ij}}=&\boldsymbol{V}_{_{ij}}+\boldsymbol{\varepsilon}_{_{ij}}\\=&\boldsymbol{\beta}^{\prime}\boldsymbol{x}_{_{ij}}+\boldsymbol{\varepsilon}_{_{ij}}\end{aligned} $$

$$ \boldsymbol{x}_{ij}=\begin{bmatrix}x_{1}^{ij}&\cdots&x_{p}^{ij}\end{bmatrix},\quad\boldsymbol{\beta}=\begin{bmatrix}\beta_{1}&\cdots&\beta_{p}\end{bmatrix} $$

$ U_{ij} $ : 標本 i における選択肢 j に対する全体効用

$ V_{ij} $ : 効用のうち観察可能な部分

ε_{ij}：効用のうち観察不可能な誤差項

$ x_{ij} $ : 標本 i における選択肢 j の属性ベクトル
□：属性パラメータベクトル

i : 標本を表す添字 $ (i=1,2,\cdots,N) $

j : 選択肢を表す添字 $ (j=1,2,\cdots,J) $

N : 標本数（回答者全員の総回答数）

J: 選択肢数（1問に含まれるプロファイル数；5択であればJ=5）

p : 属性数

## (2) 限界支払意思額の推定 $ ^{6,13)} $

各属性に対する MWTP は、以下のように計算される。まず、効用のうち観察可能な部分 V として、以下のような関数を想定する。

$$ V=\boldsymbol{\beta}^{\prime}\boldsymbol{x}=\sum_{k}\beta_{k}x_{k}+\beta_{p}x_{p} $$

$ x_{k} $ : プロファイルに含まれる $ x_{p} $ 以外の属性

$ x_{p} $ : プロファイルに含まれる貨幣単位の属性

$ \beta_{k}, \beta_{p} $ ：属性パラメータ

(2) 式を全微分し効用を初期水準に固定し $ (dV=0) $ 、また $ x_{1} $ 以外の属性も初期水準に固定すると $ (dx_{k}=0;\forall k\neq1) $ 、属性 $ x_{1} $ の単位量に対する WTP、すなわち MWTP は (3) 式によって与えられる。

$$ MWTP_{1}=\frac{dx_{_{p}}}{dx_{_{1}}}=-\frac{\partial V}{\partial x_{_{1}}}\bigg/\frac{\partial V}{\partial x_{_{p}}}=-\frac{\beta_{_{1}}}{\beta_{_{p}}} $$

## (3) モデルの適合度

標本数や属性数などの条件が全て同じであれば、モデルの適合度は対数尤度関数の最大値で比較すればよい。ただし、モデルに新しい変数が加わると、対数尤度は必ず大きくなる（少なくとも変わらない）ため、属性数の異なるモデルの比較に用いることができないという欠点がある。属性数の異なるモデルの比較には、AIC（Akaike Information Criterion）または BIC（Schwarz Bays Information Criterion）が用いられ、その値が小さいモデルの方が適合度が高いと判断される。

## (4) 効用関数のモデル

効用関数（効用のうち観察可能な部分）は、(4)式に示すような線形モデルを設定した。この効用関数においては、環境ラベルに対する消費者の選好は、ラベルの表示の有無と、表示されるGHG排出量によって構成されるものと想定している。

$$ V=\beta_{PRC}PRC+\beta_{RTN}RTN+\beta_{DPS}DPS+\beta_{ECL}ECL+\beta_{GHG}GHG $$
PRC : 弁当の価格 [円]

RTN：容器返却の有無（0：しない、1：する）

DPS : 容器返却のデポジット額 [円]

ECL : 環境ラベルの表示の有無（0 : なし、1 : あり）

GHG : 環境ラベルに表示された GHG 排出量 $ [g-CO_{2}] $

#### 2.5. 解析結果

## (1) パラメータおよび限界支払意思額の推定

効用関数のモデルについて、パラメータの推定結果と限界支払意思額（MWTP）を表2-3に示した。パラメータ推定値が正の場合は、その変数の値が大きくなると効用が増加することを意味する。逆に、パラメータ推定値が負の場合は、その変数の値が大きくなると効用が減少することを意味する。また、それぞれのMWTPは、その変数の単位量の増加を金銭換算したものであり、ある選択肢と比較して、その変数が単位量だけ大きくなったときに、その金額だけ価格が高くても（他の条件が同じであれば）同じ確率で選択されることを意味する。

パラメータは全て 1% 水準で有意となり、パラメータの符合から、DPS（デポジット額）と ECL（環境ラベルの表示）は正の効用を持ち、RTN（容器返却）は負の効用を持つことがわかる。DPS の MWTP は 1 とほぼ等しく、これはデポジットで返却される金銭の価値は、弁当の購入の際に支払う金銭の価値と同等であることを示している。RTN の MWTP は約一11 円であり、これは容器返却にかかる「空き容器を水で軽く洗い店舗に持って行く」という行動の負担感を金銭換算したものと解釈される。

ECL に対する MWTP は約 9 円（表示される GHG 排出量が 0 g-CO₂ のときに相当）、GHG に対する MWTP は、100 g-CO₂ の増加に対して約−6 円である。これらの評価結果は、環境ラベルが表示されることで、消費者の効用は増加することを意味しているが、表示された GHG 排出量が大きくなると効用が減少することが示唆される。環境ラベルは、それが表示されていること自体が消費者の効用を増加させるだけでなく、表示される GHG 排出量の数値の減少（増加）によって効用は増加（減少）することが示された。パラメータ推定結果をもとにすると、表示される GHG 排出量が 150 g-CO₂ のときは環境ラベルに対する MWTP は約 0 円となるが、100 g-CO₂ のときは約 3 円、50 g-CO₂ のときは約 6 円まで増加すると計算される。これらの MWTP は、それぞれの GHG 排出量が表示されたときに、その金額だけ価格が高くても（他の条件が同じであれば）環境ラベルが表示されていない弁当と同じ確率で購入されることを意味している。

表 2-3 選択型コンジョイント分析のパラメータ推定結果と MWTP

パラメータ推定値	t值	p值	MWTP [円]
βPRC	-0.086	-47.007	0.000	-
βRTN	-0.970	-13.814	0.000	-11.294
βDPS	0.091	33.843	0.000	1.054
βECL	0.757	9.423	0.000	8.806
βGHG	-0.005	-9.036	0.000	-0.058
標本数	4,602
対数尤度	-5,656
AIC	11,322
BIC	11,332
## (2) 購入割合および容器の返却意思のシミュレーション

次に、コンジョイント分析のパラメータ推定結果をもとに、容器返却への経済的インセンティブ（デポジット）の付与、容器への環境ラベルの表示や、表示されるGHG排出量の変化が、弁当の購入割合や容器の返却意思に与える影響を評価する。ただし、ここで評価されるのは弁当を購入した時点での返却意思であり、実際の容器の返却率とは異なる可能性がある。以下では、その店舗での弁当の販売量は不変として、容器の店頭回収も環境ラベルの表示もない弁当（選択肢O）と、同じ中身で容器の店頭回収をしていて、容器に環境ラベルが表示されている弁当が販売された場合を想定した。

まず、価格が選択肢 O より 20 円高く、容器返却のデポジット額が 20 円、表示される GHG 排出量が容器を返却しない場合（選択肢 B0）は 150 g-CO_{2} という条件のもとで、容器を返却する場合（選択肢 B1）の GHG 排出量の変化に対する、弁当の購入割合と容器の返却意思の変化をシミュレーションした（図 2-2）。

図 2-2 GHG 排出量に対する弁当の購入割合および容器の返却意 思の シミュレーション結果

シミュレーションの結果から、選択肢 B の弁当を購入して容器の返却意思がない割合（選択肢 B0 の選択確率）は、正味の経済的負担が 20 円高いことから 10% 程度に留まることが分かる。選択肢 B の弁当を購入して容器の返却意思がある割合（選択肢 B1 の選択確率）は、容器を返却する場合の GHG 排出量も $ 150\ g-CO_{2} $ のままでも、デポジットによって正味の経済的負担が選択肢 O と同じになるために 26% になり、容器返却によって GHG 排出量が $ 150\ g-CO_{2} $ から $ 100\ g-CO_{2} $ または $ 50\ g-CO_{2} $ まで減少すれば、環境ラベルの表示による情報提供によって、その割合は 31% または 37% まで上昇した。

次に、価格が選択肢 O より 20 円高く、表示される GHG 排出量が容器を返却しない場合（選択肢 C0）は 150 g-CO₂、返却する場合（選択肢 C1）は 50 g-CO₂ という条件のもとで、容器返却のデポジット額 x 円の変化に対する、弁当の購入割合と容器の返却意思の変化をシミュレーションした（図 2-3）。
図 2-3 デポジット額に対する弁当の購入割合および容器の返却意思のシミュレーション結果

シミュレーションの結果から、デポジット額が0円のときには、環境ラベルが表示されていたとしても、正味の経済的負担が20円高いことから、選択肢Cの弁当の購入割合は23%に留まる。容器返却によってGHG排出量が150 g-CO₂から50 g-CO₂まで減少しても、容器返却の負担感があるために、選択肢Cの弁当を購入して容器の返却意思がある割合は9%となった。デポジット額が20円となって、容器返却した場合の正味の経済的負担が選択肢Oと同じになった場合、選択肢Cの弁当の購入割合は47%まで上昇し、そのうち容器の返却意思がある割合は37%となった。

#### 2.6. 結論

環境情報の提供による環境配慮行動への影響の予備的な検討として、仮想的な弁当チェーン店におけるプラスチック製の弁当容器へのライフサイクルでのGHG排出量の表示と、容器の店頭回収システムを想定し、定量的な環境情報の提供が、製品選択および容器の返却意思といった消費者選好に与える影響を、オンラインアンケートによる選択型コンジョイント分析を用いて定量的に評価した。コンジョイント分析の評価結果をもとに、容器返却への経済的インセンティブ（デポジット）の付与や、容器への環境ラベルの表示が、製品（弁当）の購入割合や容器の返却意思に与える影響をシミュレーションした。特に、容器を返却した場合と返却しなかった場合のGHG排出量を環境ラベルで併記することによって、消費者の自主的なリサイクル行動を促進する可能性について検討した。

解析結果から、環境ラベルは、それが表示されていること自体が消費者の効用を増加させることに加えて、表示されるGHG排出量の数値の減少によっても効用は増加することが分かった。ただし、表示されるGHG排出量の数値が大きい場合は、環境ラベルが表示されていない場合と、消費者の効用は同程度になることも示された。また、環境ラベルによる容器返却の環境面での効果の情報提供は、消費者の選好に正の影響を与えるものの、それだけでは容器返却の促進としては十分ではなく、同時にデポジットによって経済的なインセンティブを与える必要があることが示唆された。

## 【第2章の引用文献】

1) Sammer, K. and Wüstenhagen, R.: “The Influence of Eco-Labeling on Consumer Behaviour – Results of a Discrete Choice Analysis for Washing Machine,” Business Strategy and the Environment 15, pp. 185-199, (2006).

2) Veisten, K.: “Willingness to Pay for Eco-Labelled Wood Furniture: Choice-Based Conjoint Analysis versus Open-Ended Contingent Valuation,” Journal of Forest Economics 13, pp. 29-48, (2007).
3) 佐藤真行・坂上雅治・鈴木靖文・植田和弘・高月紘：「有機野菜に対する消費者選好分析－地域内有機物循環と認証ラベル」『環境科学会誌』，18(3)， pp. 243-256，（2005）.

4) Aguilar, F.X. and Cai, Z.: “Conjoint Effect of Environmental Labeling, Disclosure of Forest of Origin and Price on Consumer Preferences for Wood Products in the US and UK,” Ecological Economics 70, pp. 308-316, (2010).

5) 栗山浩一・石井寛：「リサイクル商品の環境価値と市場競争力-コンジョイント分析による評価-」『環境科学会誌』, 12(1), pp. 17-26, (1999).

6) 大野栄治 編著 :『環境経済評価の実務』, 剛草書房, (2000).

7) 竹内憲司・栗山浩一・鷲田豊明：「油流出事故の沿岸生態系への影響ーコンジョイント分析による評価ー」『環境評価ワークショップ 評価手法の現状』，鷲田豊明・栗山浩一・竹内憲司編，築地書館，pp.91-104，（1999）.

8) 総務省：「小売物価統計調査（2009年）」.

9) カーボンフットプリント・ルール検討委員会：「カーボンフットプリント制度の在り方（指針） 改定版」，（2010）.

10) 東京都総務局：「住民基本台帳による東京都の世帯と人口（平成22年）」，区市町村・年齢（各歳）別及び男女別人口，http://www.toukei.metro.tokyo.jp/juukiy/jy-index.htm.

11) Ben-Akiva, M. and Lerman, S.R.: Discrete Choice Analysis: Theory and Application to Travel Demand, MIT Press, (1985).

12) Adamowicz, W., Louviere, J., and Williams, M.: “Combining Revealed and Stated Preference Methods for Valuating Environmental Amenities,” Journal of Environmental Economics and Management 26, pp. 271-292, (1994).

13) Kuriyama, K. and Ishii, Y.: “Estimation of the Environmental Value of Recycled Wood Wastes: A Conjoint Analysis Study,” Journal of Forest Research 5, pp. 1-6, (2000).

14) Nakatani, J., Aramaki, T., and Keisuke Hanaki, K.: “Applying Choice Experiments to Valuing the Different Types of Environmental Issues in Japan,” Journal of Environmental Management 84, pp. 362-376, (2007).

15) 栗山浩一：「EXCEL でできるコンジョイント」，環境評価フォーラム研究報告書，#00-02，（2000）.

16) 斯波恒正・中妻照雄・浅井学・高橋利幸 訳:『グリーン計量経済分析』, 経済学大系シリーズ, エコノミスト社, (2000). (Green W.H.: Econometric Analysis, 4th ed., Prentice Hall, (2000).)

## 第3章 非耐久消費財選択のためのインタラクティブ情報共有ツールの構築

#### 3.1. 背景と目的

製品が消費者の需要に応じて製造、廃棄されると考えると、製品に由来する環境負荷を削減するためには消費者の環境配慮行動が不可欠である。消費者が環境配慮行動を行うために利用できる情報は散在しているが、解釈を誤ると環境影響を増加させることがある。例えば、購買行動で使用されるレジ袋に関しては、マイバッグの代替使用が環境配慮行動であるという情報があり、実際に自治体や企業においてレジ袋に課税したり、有料にしたり、マイバッグを配布または販売したりされてきた。しかし、既往の研究 $ ^{1} $ によって、レジ袋を使用していた消費者がマイバッグを使うように変わった場合、ライフスタイルなど消費者固有の条件によって、購買行動全体でのCO $ _{2} $ 排出量がかえって増加することがあることを明らかにした。これは、消費者の環境影響を削減するために、レジ袋の使用を禁止するなどの一律の行動規制を行うことが、必ずしも環境影響の削減につながらないことを示唆している。レジ袋やマイバッグのような、非耐久消費財は消費者が製品の選択を行う機会が多く、その時点での消費者のライフスタイル等の固有条件に大きな影響を受ける。消費者は、自身の固有条件に適合した環境配慮のための製品選択を行う必要がある。しかし、消費者が環境配慮行動に関して散在する情報を収集し、評価を行い、意思決定に利用することは難しく、支援が必要である。

本章では非耐久消費財の選択に着目し、消費者の環境配慮行動の支援を行うためのツールの設計・構
築を行った。具体的には、購買行動におけるレジ袋とマイバッグの選択を例にし、ツールを通じて自身の生活における環境配慮意思決定を体験し、ツールとのやり取りを行う中でライフサイクル施行の適用方法を獲得させるためのインタラクティブ情報共有ツールを構築した。ツールを利用した消費者の環境配慮行動を設計する能力の向上度を測定することで、ツールの検証を行った。

#### 3.2. ライフサイクル思考獲得のための教育ツール

## (1) ライフサイクル思考

消費者が環境配慮行動を実行するためには、消費者の行動に由来して排出される環境負荷物質量に基づき、意思決定を行わなくてはならない。行動における環境影響を評価し、意思決定を支援する手法としてライフサイクルアセスメント（LCA）が存在する $ ^{2,3)} $ 。LCAを用いると、消費者行動における複数の代替案について、環境影響を評価することができる。そしてその環境影響評価結果により、環境に配慮した代替案を選択することができるようになる。しかしLCAを正確に実行するためには製品に由来する環境負荷物質の排出量を知る必要があり、一般的な消費者が日常的に行うことは困難であると考えられる。そのため、消費者の意思決定の支援において、LCAを実行させるようにすることは効果が少ない。しかし、LCAを正確に実行しなくても、大まかに環境影響を推測することは可能であり、代替案の優劣を判断することもできる。とくに問題認識の方法を教育することで、消費者が正しく環境配慮行動を実行するように誘導できると考える。

LCA を実行する際の考え方としてライフサイクル思考というものがある。ライフサイクル思考に基づき、問題を認識することで、問題に関係する要素を正確に把握できるため、行動に関する正確な評価を実行できるようになる。そこでライフサイクル思考において考慮される要素を整理し、表 3-1 に示す。4 つの要素について意識しながら考えることを、ライフサイクル思考と呼び、環境に配慮した意思決定において有効な思考法と考えられる。

表 3-1 ライフサイクル思考の構成要素とその概要

構成要素	概要
製品	製品の製造・使用・廃棄などの各段階で排出される
ライフサイクル	環境負荷物質を考慮する
システム境界	レジ袋に対するごみ袋のように機能が関連する製品を含めて比較する
機能単位	製品1つずつではなく、行動で使用する単位を基準として比較する
シナリオ	製品の選択だけではなく、製品の使用・廃棄方法を含めた
シナリオを比較する

## (2) インタラクティブ情報共有

ライフサイクル思考は抽象的な概念が多く、直接的に説明をしても理解が難しいと考えられる。ライフサイクル思考を、環境配慮行動を設計するための知識と考え、環境配慮行動を設計する際に生成されていく知識を整理すると、その抽象度によって分類が可能となる。環境配慮行動とは表3-2における具体的な低環境負荷シナリオである。これらは消費者行動の種類や消費者のライフスタイルの分だけ種類が存在している。抽象的なライフサイクル思考に基づいて考えることで順次具体的な情報が生成される。抽象的な情報はすべての具体的な情報を生成するために必要な知識であるものの適用方法を知らなければ、具体的な情報を生成することができない。
表 3-2 環境配慮行動の設計に関する知識

抽象的	ライフサイクル思考	製品ライフサイクル、システム境界、機能単位、シナリオに関する知識
↑	シナリオ設定の重要性	製品の選び方、使い方、捨て方が変わることで、生活における環境負荷が変化するということ
↓	一般的な低環境負荷シナリオ	「長く使う」、「転用する」、「リサイクルする」等の一般的な環境負荷物質排出量を下げるための行動
具体的	具体的な低環境負荷シナリオ	「レジ袋をごみ捨てに使う」、「マイバッグはできるだけ長く使ってリサイクルできるように捨てる」等の具体的な環境負荷物質排出量を下げるための行動

環境配慮意思決定を体験する中で

ライフサイクル思考の適用方法を教育する

図 3-1 インタラクティブな情報共有の概要

そこで消費者の教育においては、ライフサイクル思考だけを教育するのではなく、図3-1に示すようにライフサイクル思考を用いた環境配慮行動の設計方法すなわち、環境配慮意思決定を体験させ、ライフサイクル思考をどのように利用して環境配慮行動が設計されるのかといったライフサイクル思考の適用方法を教育することとする。消費者のライフスタイルにより環境に配慮した行動は異なるため、環境配慮意思決定を体験させるためには、消費者のライフスタイルを知る必要がある。そこで教育を行うツールは消費者からの情報を受け取り、環境配慮行動の設計方法や意思決定の結果を返すというインタラクティブにやり取りを行いながら、情報共有行うことができる必要がある。このようなツールをインタラクティブ情報共有ツールと呼ぶ。

#### 3.3. ツールの概要

3.2 で定義した要件を満たすために、図 3-2 に示すようなインタラクティブ情報共有ツールの構成を設計した。ツールは購買行動の意思決定を行う現状シナリオの評価および最適シナリオの生成と、意思決定可能な項目と環境影響の相関関係を解析する感度解析の三段階の構造とした。消費者は各段階で情報をやり取りしながら、環境配慮意思決定におけるライフサイクル思考の適用方法に関する知識を蓄積
していく。

図 3-2 インタラクティブ情報共有ツールの構成概要

このように設計した構成に基づいてツールを構築する。ツールを構築するにあたり、消費者は属性により、利用しやすいツールや理解可能な情報の量などが異なると考えられるため、消費者の属性を考慮して適切なツールを構築し、複数のツールにより、全ての属性の消費者を対象とした教育を行えるようにする。消費者の属性として、学生、環境問題に高い関心を持つ消費者、一般的な消費者を想定し、それぞれについてその特徴より、効果的な情報共有を行えるツールを構築した。

#### 3.4. ツールの検証

構築したツールを用いて情報共有を行い、検証を行った。検証の目的を構築した教育の実行可能性と教育効果の評価を行うことを目的とする。教育効果は環境教育の目的である、環境配慮行動の設計能力の向上が第一の指標となるが、環境配慮行動の設計または実行に強く関連していると考えられる、ライフサイクル思考に関する知識および環境問題への関心度の向上も指標に含めて評価を行った。

## (1) 学生向けツールの運用

神奈川県川崎市立宮内中学校で行われた、環境配慮行動をテーマとした総合学習「一人ひとりのエコが地球の未来を救う！」の内で授業実験を行った。参加した生徒は、総合学習の複数のテーマから本テーマを選択した、やや環境問題に対する関心度の高いと考えられる中学1年生から3年生までを含む30名であった。ガイダンスとして、環境配慮行動を列挙し、効果のある影響領域ごとに分類しながら知識を共有する1時間の授業を受けた後、表3-3に示した環境教育のための授業を行った。
表 3-3 授業の実施概要

時間	生徒の活動
平成23年9月14日(水)13:35～15:25
10分	ステップ1:導入「レジ袋・マイバッグ問題の認識」
・レジ袋とマイバッグの問題について、環境に良いのはどちらか、なぜ環境に良いのかなどの質問に回答する。
・挙げられた回答を全体で共有する
85分	ステップ2:グループワーク「製品のライフサイクル」
[全体説明(30分)]
・携帯電話を例にして、製品ライフサイクルを説明する。使用段階をスタートにして、蒸留、下流の順に説明する。
・キーワードとして、原料調達、製造、使用、廃棄処理を挙げ、それらのフロー図を黒板に示す。
[グループワーク(55分)]
・各グループで、レジ袋とマイバッグの一生の各段階で行われる出来事や関係する出来事、代替として使用される製品やその一生を話し合い、模造紙に書き出す。上流のフローから作成する(説明10分、作業10分)。
・各グループから中間発表をする(発表10分)。
・下流のフローを作成し、ライフサイクルフローを完成させる(作業10分)。
・グループでまとめた模造紙を発表し、各グループの話し合いの内容を全体で共有する(発表10分)。
5分	ステップ3:まとめ
[全体説明]
・ライフサイクルの過不足と、それぞれの各段階のCO2排出量を説明する(説明5分)。
・ステップ1のレジ袋とマイバッグの環境配慮性の回答に対して、ライフサイクルフローとCO2排出量を踏まえて、ステップ1での回答と違いがないか考える。
平成23年9月26日(月)14:10～14:55
15分	・前回までの授業で実施したことを振り返る。
・本時のねらい(講座の目標)を確認する。(ここまで3分)
ステップ1:全体・ふりかえり「レジ袋とマイバッグと環境のつながり」
・レジ袋とマイバッグの使い方に関する相談者(AさんとBさん)にアドバイザーになりきって答えてもらう。環境とのつながりを考えた時に、ほめることとアドバイスすることを考える。(説明3分)
・まず個人で、AさんとBさんの行動を書いたフリップに、ほめるところに○、アドバイスするところに下線をひく。気づいたことをメモする。(作業2分)
・個人の意見を班で共有する。(3分)
・フリップを挙げて、意見を全体で共有し、レジ袋とマイバッグと環境のつながりについて注目したポイントを確認する。(4分)
【黒板に揭示:多い回答(白文字のカード)をフロー図に位置付ける】
緑カード:ほめるところ(CO2排出量が減る)
赤カード:アドバイスするところ(CO2排出量が増える)
◆レジ袋
◆マイバッグ

石油探掘 石油 输送 (船) 石油精製 原料プラスチック 输送 (トラック)
7分	ステップ2:説明「レジ袋とマイバッグの一生」
・講師から、①レジ袋とマイバッグの製造や廃棄の段階で二酸化炭素が出ていること、
②使い方によって二酸化炭素排出量に差があるので使い方に注目して比べることを説明する。
・なぜ二酸化炭素が出るのか、写真などを交えて説明する。
25分	ステップ3:グループワーク「ペットボトルの水と水筒の水」
ガイダンス(1)で書いたアンケートをそれぞれに戻して、「ペットボトルに入った水を買って飲むことと水筒に水を入れて飲むことはどちらのほうが環境に良いと思いますか。答えだけでなく、そのように考えた理由やどのようにして両者を比べたかも書いてみてください。解答欄が足りなければ裏面に書いてください。」の回答を、班内で発表し、全体で共有する。(作業8分、発表10分)
・製造・使用・廃棄について、いろいろなパターンがあることを解説する。製造では、ペットボトルの水はペットボトル自体の種類もあり、中身の水の違いもあることなどを、使用では、水筒を使用する回数が変わると全体を見たときの二酸化炭素量が変化することを、廃棄では、リサイクルの有無によって二酸化炭素の排出量が変わることをそれぞれ説明する。それらをまとめて、二酸化炭素量を考えるためには水筒とペットボトルのようにものを比べるのではなく、製造・使用・廃棄の方法を一つに決めてからでないと計算できないことを説明する。(説明7分)
3分	ステップ4:まとめ
・品物の一生を通して環境とつながっていることを再確認する。
·ふりかえりシートに記入する。
平成23年9月28日(水)13:35~15:25
10分	ステップ1:ふりかえり
[全体説明]
·前回までの授業で実施したことを振り返る。
·買い物袋という同じ役割をするレジ袋とマイバッグの環境影響を比較するには、
①使用回数(使用期間)、②レジ袋とマイバッグに使い方に関わるごみ袋(関係するものの範囲)、③生活の場面でどのように使うのか(使い方)という点に考慮する必要があることに気付いた。これを確認する。
50分	ステップ2:グループワーク「シナリオ評価」
[全体説明(20分)]
·レジ袋とマイバッグとごみ袋の使い方が異なる5つの生活パターンのCO2排出量を計算して比較する。
·「一週間に買い物を100Lする、ごみを100L出す」と仮定して、異なる生活パターンのCO2排出量を計算することを説明する。
[グループワーク(20分)]
·各グループで、レジ袋・マイバッグの使用方法などが異なるシナリオを担当する。
·まず個人で、一週間の買い物とごみ捨てで使用する製品の数量を算出し、次にグループの意見をまとめる(15分)。
·各グループで算出した製品の数量と、各製品を作るとき、捨てるときのCO2排出量をもとに1週間分のCO2排出量を計算する(5分)。
·1～5の生活パターンごとのCO2排出量のグラフを揭示し、シナリオごとにCO2排出量が異なる原因と、CO2排出量の削減対策を全体で共有する(10分)
40分	ステップ3:グループワーク「ペットボトルの水と水筒の水」
[グループワーク(20分)]
·ペットボトルに入った水を買って飲むことと水筒に水を入れて飲むことはどちらの方が環境に良いと思うかについて、まずは個人で考え、グループ内で意見をまとめて、全体で共有する。(作業10分、発表10分)
[全体説明(20分)]
·製造・使用・廃棄について様々なパターンがあることを説明する。水道水は無料ではないこと、水筒とペットボトルを作る際のCO2排出量のクイズ、ペットボトルの水の産地、ペットボトルの厚さや水稻の材質などの「見たり、触ったりしてわかること」とCO2排出量のつながり、リサイクル・リユース事情などを説明する。
·それらをまとめて、水筒の水とペットボトルの水を食らえるときには「買い方・使い方・捨て方」を考えなくてはならないことを確認する。
平成23年10月12日(水)11:45~12:30
20分	ステップ1:ふりかえり「エコ行動に関するアンケートの答え合わせと解説」
[全体説明]
·授業実施前後に配布したアンケートの答え合わせと設問の意図を解説する。
·事前アンケートで正解率が低く、難しかった順—機能単位、シナリオ、システム境界—に解説する。
25分	ステップ2:グループワーク「品物の一生や使い方を考えたエコ活動のポイント」
[全体説明(10分)]
·これまでに学んだことを踏まえて、「品物の一生や使い方を考えたエコ活動のポイント」を考えて、グループの意見を3箇条にまとめ、全体で共有する。
[グループワーク(10分)]
·各グループで「品物の一生や使い方を考えたエコ活動のポイント」を考えて、3
箇条にまとめる。
・まずは個人で考え、次にグループの意見をまとめる（5分）。
・各グループから発表し、全体で共有する（5分）。
[全体説明（5分）]
・「品物の一生や使い方を考えたエコ活動のポイント」の参考としてグリーン購入原則を説明する。

授業実験の実行前後にアンケートに回答してもらった。回収数は授業前が24件、授業後が17件であった。ライフサイクル思考の各要素に関する正誤問題の平均得点の比較を図3-3に示す。各要素の得点共に平均値としては得点が上昇しているが、有意に得点が上昇しているのはシステム境界に関してのみであった。有意差が表れなかった原因としては、サンプル数が少なかったことも考えられるが、授業での学生の様子を合わせると、十分に理解ができなかったことが考えられる。

図 3-3 正誤問題の得点の推移

今回の検証により、学生に対して授業を行うことで環境配慮行動の設計方法に関して教育を行うことができることを確認した。実行可能性に関しては授業時間の超過があったが、原因の一つとして授業実行者が授業に対して不慣れであることがあったと考えられる。授業実行における不手際として説明の時間が予定より長くなった、説明が難解で複数回の説明を要した、課題の時間を制御できなかったなどの問題があり、全体としての時間超過につながったと考えられる。

そのため授業に習熟している者が授業を実行することや、授業計画をより詳細に規定することにより、より短時間で教育を行うことができると考えられる。また時間は超過したものの、6時間を使うことにより予定していたすべての情報共有を実行することができることも確かめられた。

教育効果に関しては、ライフサイクル思考の理解度および環境問題への関心度を示す指標が向上しなかったが、必ずしも教育効果がなかったと言うことはできない。特に問題文、質問文が正確に対象を評価することができるものではない可能性があり、さらなる検討が必要である。

仮にライフサイクル思考の各要素に関して理解度が高まっていないとすると、環境配慮行動の設計においてライフサイクル思考より抽象度の低いシナリオ設定の重要性等の知識を基に、他の行動の環境配慮行動に関して推察したことが考えられる。水筒とペットボトルといった消耗品であれば、ライフサイクル思考自体を十分に理解せずとも、ライフサイクル思考の適用方法やシナリオでの比較だけを教育す
れば、環境配慮行動を設計できるようになるという可能性がある。そのようなことが可能であれば、教育しなくてはならない情報量が減り、特に授業の中で時間を要したライフサイクル思考に関する情報共有を短縮することができ、消費者の負担が少ない教育を行うことができる。

## (2) 環境問題に高い関心を持つ消費者向けツールの運用

環境問題に高い関心を持つ消費者に対して、2回説明会を開催した。一度目は参加者が4名、二度目は10名で、いずれの会の参加者もすべて消費者向けの環境配慮行動実行支援を行っている消費者団体に所属している、環境問題に高い関心と知識を持っている消費者であった。場所はいずれもグリーン購入ネットワーク事務局内の一室を借りて行った。

説明会においては、まずソフトウェアツールの概要を簡単に説明したのち、自由にソフトウェアツールを利用してもらい、その後質疑応答を行った。初回の説明会の段階ではソフトウェアツールがプロトタイプの状態であったため、利用者自身への教育効果よりも、消費者がソフトウェアツールを利用することで教育効果を得ることができるかどうかに関して多くの意見を収集した。

ヒアリングによって収集した意見を表 3-4 に示す。教育の効果に関しては、シナリオによる評価の必要性を認識することができるため、十分に効果があることが示唆された。またライフサイクル思考を直接的に説明せずに、インタラクティブなやりとりを通じて、意思決定を体験する中でライフサイクル思考の適用方法を身につけるという方法であれば、共有する情報の理解も行えることが示唆された。ツール自体に関しては、情報の量が多く、どのようにして理解していけばよいかの判断が難しいため、環境問題への関心度によってはあまり理解できずに、ただツールを操作するだけで終了してしまう可能性があることが示唆された。

またソフトウェアツールを使用する際に、ツールが前提として持っている条件とそれに対応するための入力規則が複雑で、利用ができなくなる場面が存在した。例えば買い物でマイバッグを使用しているときはレジ袋でごみを捨てることが出来なかったり、レジ袋でごみ捨てを行っているために、ごみ袋を使用していない場合は、ごみ袋の使用枚数を0枚として入力しなくてはならなかったりする点において説明を必要とすることがあった。

また買い物およびごみ捨てを家族の他の者が主に行っているために、それらを実行していない消費者にとっては、シナリオ設計変数の値を入力することがそもそもできず、環境配慮意思決定を体験することができないことが分かった。

表 3-4 初回の説明会で収集した意見

支援の構造	ツールの機能
意識していなかった意思決定可能な項目の重要性に気付くことで、環境に配慮した意思決定を行うことができそう	表示される情報や操作方法が難しい特に一度に表示される情報が多く、どこに注目すればよいか分からない
インタラクティブに情報をやり取りする仕組みでライフサイクル思考を理解させられそう	操作量が多く、手間がかかる

二回目の説明会では、環境教育として説明会を実施した。教育効果の測定は参加した消費者とのやり取りの中で、印象として判断したが、ソフトウェアツールのみでは教育効果を上げることができなかった。その理由として、ソフトウェアツールを実装していた Microsoft $ ^{®} $ Excel $ ^{TM} $ のバージョンに依存して発生するトラブルにより、ツールの機能自体が発揮できないということがあったことと、ツールの実行可能性に依存して存在する評価できるシナリオに対する制約のため、正確な環境配慮意思決定が体験できないことに起因する不信感が、ソフトウェアツールによって提供される情報自体に対する不信感を起こしてしまったことが考えられる。

質疑応答の中で出された意見として、マイバッグを使用しながら余ったレジ袋でごみを捨てている場
合、複数のマイバッグをそれぞれきちんと使いまわしている場合、スーパーのレジ袋以外の買い物でもらう袋を使用している場合などについて、それらの行動が環境に配慮したものであるかどうかということがあった。いずれもソフトウェアツールの中では評価できないシナリオではあるが、ライフサイクル思考に基づき、例えばレジ袋をごみ捨てに使う分だけもらい、残りの買い物はマイバッグで行っている場合は、ごみ袋を購入して使用していないため、ごみ袋に由来して発生する分の環境影響を削減することができ、環境に配慮した行動となる、ということを口頭で説明することで、十分に理解させることができた。

このような形で、ソフトウェアツールを使用するだけでは解消されなかった疑問を質疑応答により解消することができた。またそのときライフサイクル思考による意思決定方法に基づいた説明を行うことで、ライフサイクル思考による環境配慮意思決定の方法を理解できたと考えられる。このため、ソフトウェアツールと質疑応答を組み合わせた説明会は環境問題に高い関心を持つ消費者向けのツールとして環境配慮行動の設計能力を向上させることができたと考えられる。

ソフトウェアツールが教育効果をあまりあげることができなかったことに関して、ツールの環境配慮意思決定に関する情報提供の十分性ではなく、環境配慮行動の意思決定の実行能力の不足が主な原因となっていたと考えられる。本ツールは情報共有による環境配慮意思決定手法の教育であるが、ソフトウェアツールを利用する消費者にとっては環境配慮行動の探索の実行支援ツールとして認識される。そのため、環境配慮行動に深く関わる自分のライフスタイルを正確に入力できないことは、環境配慮意思決定が正確に実行できないことを意味しており、ツールが正確ではないという印象を与えてしまうことになる。信用できない情報発信元からの情報は同様に信用されない傾向があり $ ^{4} $ 、ソフトウェアツールの教育効果の低減に寄与してしまっている。

環境配慮行動に関わる消費者が設計可能な変数をすべて入力させる形式をとっているため、正確に環境配慮行動を設計できるように印象付けてしまうために、消費者との間に意識のずれが生じてしまう。しかしながら、真に正確に環境影響の評価等を実行するためにはあらゆる選択肢を考慮しなくてはならず、現実的ではない上、ツール使用における情報共有しなくてはならない情報量が増大し、使用性および易理解性が大きく下がる。また情報共有に必要な情報を利用者が認識している必要があり、全ての消費者が利用できるようにするための妨げとなりうる。

抽象度の低い具体的な行動に対する情報はやはりツールが直接提供するのではなく、消費者自身が抽象度の高い情報から類推して考えさせるようにすることが適切であると考えられる。そのため、ソフトウェアツールの抽象度を上げ、ライフサイクル思考の適用方法を知ることにより注目させるような構造にすることが有効であると考えられる。さらに具体的な環境影響評価や環境配慮行動の設計が行いたい消費者に対しては、LCAの実行に特化したツールを追加的に提供し、高い関心と理解力を持つと考えられるため、解釈などは自分で行わせるような仕組みを持たせることにより問題を解決できると考える。

## (3) 一般的な消費者向けツールの運用

Web アンケート会社のサービスを利用して、ソフトウェアツールの Web 配信による環境教育を実施した。ツールの使用前後に学生向けツールの運用で使用したものと同様の記述問題と関心度を測定する質問に回答させ、教育効果の測定を行った。

このとき教育内容や情報共有方法の違いによる影響を観測するため、消費者を11のグループに分け、それぞれに異なる情報共有ツールを提供した。グループ分けと教育内容を表3-5に示す。消費者の属性が偏らないように、性別、年代および環境問題への関心度の指標として、マイバッグの購入歴を事前調査調べ、それらにより消費者を分類し、各グループでその分布が偏らないようにした。
表 3-5 アンケート調査でのグループ分けと実施した教育内容

※: インタラクティブな情報共有

平成23年12月12日から12月14日までで行われた事前調査により、10444件の有効回答を得た。有効回答率は37.4%であった。事前調査ではマイバッグの購入歴を尋ね、50.9%が購入歴ありと回答した。本調査においては各グループに対して、マイバッグの購入歴の比率がこの値になるように調整する。また指定ごみ袋によりごみを捨てなくてはならない消費者はレジ袋をごみ捨てに使用する場合、レジ袋は内袋としてしか使用できず、ソフトウェアツール内での説明と齟齬が生じてしまい、正確な教育が行えないため、事前調査によりそのような消費者を除いた。ちなみに今回はこのような措置をしたが、これはWebアンケートのサービスにおいて、提供できるツールに制約があったためであり、本来のソフトウェアツールであれば、ごみ捨てにおいて指定ごみ袋を使用しなくてはならないという消費者の固有条件に基づいた情報共有を行うことができる。

本調査は平成23年12月16日から12月19日にかけ、事前調査においてごみ捨てにおける指定ごみ袋使用義務がないと答えたモニターに対して行った。1662件の有効回答を得ることができ、有効回答率は61.5%であった。

環境問題の関心度を図るための質問をその質問により測定される心理的な要因により分類すると、表3-6に示すように細分化が行える。そして細分化した分類ごとの得点の推移を図3-4に示す。