次世代通信網(NGN)の需要分析
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(2) 154 （676）. 横浜国際社会科学研究 第 15 巻第 5 号（2011 年 1 月）. （2010.6.19 総務省報道資料）. 図 1 ブロードバンド・サービスの契約数. 観すると，固定系のブロードバンド通信では，. 全体 で は 普及率 は 全国平均 で 21.4%，契約数. FTTH が DSL4）を契約数で追い抜いて基幹的. は 11,184,265 である．都道府県別の普及率では静. なアクセス網となりつつあることがわかる．. 岡県が 31.0%，茨城県が 26.8%，新潟県が 26.8%，. 5）. 2010 年 3 月現在 で の FTTH 普及率 は 全国平 均 で 28.7%，契約数 は 15,017,316 と なった．都. 群馬県 が 25.2%，山形県 が 25.2% と なって い る （2010.6.19 総務省報道資料） ．. 道府県別 の 普及率 で は 滋賀県 が 42.5%，東京. 携帯電話 の 個人 へ の 浸透・定着 と，FTTH. 都が 41.9%，京都府が 37.4%，大阪府が 35.5%，. と ADSL で実用化された安価な IP 電話の普及. 神奈川県が 35.5% となっている．. により，加入電話は減少の一途をたどっている．. また，FTTH 普及までの時限的な技術と見. 無線系 ブ ロード バ ン ド で は，3G6）の 携帯端末. られていた ADSL は需要側から見て安価なブ. を使ったブロードバンド通信が主流となり，さ. ロードバンド通信として普及し，FTTH に押. らに WiMAX7）などの新しい無線通信が登場し. されて減少傾向にはあるが，いまだに多くの加. ている．FWA（Fixed Wireless Access）および. 入者が存在していることがわかる．上り・下. BWA（Broadband Wireless Access）とは無線. りの通信速度が異なる ADSL と，上り・下り. による加入者系データサービスであり，光ファ. の通信速度が同じである DSL を合算した DSL . 4）Digital Subscriber Line． 5）総務省報道発表資料（2010.6.19） ．http://www. soumu.go.jp/menu_news/s-news/14885.html．. . 6）国際電気通信連合（ITU-T）の 定 め る IMT2000 規格 に 準拠 し た 通信 シ ス テ ム で 下 り 最大 7.2Mbps. 7）Worldwide Interoperability for Microwave Access: 下り最大 40Mbps, 上り最大 10Mbps..
(3) 次世代通信網（NGN）の需要分析（髙野）. （677） 155. イバーによらない加入者系通信網の末端部分を. 1999 年に郵政研究所が実施したアンケート調. 担うもので，人口密度の低い地域での効率的な. 査から，関東地方における世帯の通話サービス. ブロードバンド提供手段である．. 利用傾向を分析し，世帯加入パターン選択関数. 通信事業者は増えつつあり，サービスの種類. と世帯通話需要関数を推定した．加入パターン. の増加と相まって，利用者から見た選択の多様. 選択関数の推定からは，世帯の所得水準は影響. 性は増している．このような通信市場の環境. をほとんど及ぼさないが，月額基本料金の水準. 変化を反映しつつ，NGN（フレッツ光ネクス. やインターネット・ファックスの利用の有無は. ト）の 加入者数 も 年々増加 し，2010 年 3 月 に. 一定の影響を及ぼすと結論づけた．また，通話. は 164.2 万となっている．. 需要関数の推定からは，支出弾力性がほぼ 1 で. Ⅲ 先行研究と本稿の位置づけ. あること，NTT の加入電話サービスの自己価 格弾力性がかなり低いことを指摘している．. 本稿は最も新しい通信形態である NGN を研. 中村（2002）は，日本の長距離電話市場にお. 究対象とした点で新規性があると考える．分析. いて，①県間通話の通話需要関数，②県内市外. 手法はコンジョイント分析を用いており，栗山. 通話 の 通話需要関数，③ MA 内平均通話時間. （2000） ，栗山（2003）および依田（2007）で用. を考慮した県間通話の通話需要関数の計測を，. いられた分析方法を応用した．. 電気通信事業法報告規則に基づいて総務省（旧. 通信業の実証分析のうち，供給側からの分析. 郵政省）に提出されたトラヒックデータから求. は数多く存在するのに比べて，需要側からの分. めた．その結果，加入電話間の長距離通話市場. 析は，当初はデータの取得が困難であるため，. においては相互接続環境の違いにより，NTT. 我が国では多くの研究が蓄積しているとは言え. と新規参入事業者である NCC（New Common. なかった． 2000 年代中頃からインターネット. Carrier）の 競争状態 に 差 が あった こ と，加入. 等によるアンケート調査の普及によって推定が. 電話間の長距離通話の価格弾力性は非弾力的で. より容易となったため，多くの先行研究が生ま. あること，インターネットなど新しい情報通信. れたが，研究対象としてはブロードバンド通信. メディアが加入電話間通話に影響を与えている. が主であり，NGN の需要に関する研究は見あ. ことを結論としてあげている．. たらない．. 依田（2007）は，固定通信と移動体通信の間. そのため，本稿は NGN を分析対象としてい. のロックイン効果8）を計量経済分析により考察. る点で新規性があり，かつ，ブロードバンド. した結果，① NTT 東西会社の固定回線である. 通信 の 一翼 を 担 う NGN は 2000 年代に主流と. FTTH から，NTT ドコモの携帯電話サービス. なったブロードバンドの需要分析とも整合性が. である 3G9）へのロックイン効果は存在し，そ. あるという位置づけにある．. の大きさ（価値）は約 600 円である．② NTT. 三友（1995）は，1990 年度の NTT の加入電 話の通話時間と通話距離から，マクロベース・ モデルに基づく通話需要関数の推定を行い，加 入電話の価格弾力性が－0.88 から－1.85 である としている．また，同質でない利用者を前提と したミクロベース・モデルでも通話需要関数の 推定を行い，加入電話の距離と料金の弾力性は －1.56 であるとした． 河 村・ 実 積・ 安 藤（ 2000） は，1998 年 と. . 8）ここでは，同じ事業者のサービスを利用す ることで利便性が高まり，利用者がその事業者に 囲い込まれる現象と定義している . 9）第 3 世代移動通信 シ ス テ ム . 世界共通 の 通 話周波数（2GHz 帯 の み）で，UIM（User Identity Module）カードを採用して電話番号を替えずに国際 ローミングを可能にし，高速なデータ通信，テレビ 電話などのマルチメディアを利用した各種のサービ スなどを可能にした．日本では，FOMA，CDMA 1X（WIN） ，Soft Bank 3G などが 3G に該当する ..
(4) 156 （678）. 横浜国際社会科学研究 第 15 巻第 5 号（2011 年 1 月）. ドコモの携帯電話（3G）から，NTT 東西会社. ことを示した．. の FTTH へのロックイン効果は存在し，その. また，需要側（消費者）の顕示選好データを. 大きさは約 1,500 円である，という分析を行っ. 用い，ロジット・モデルを使って，条件付ロジッ. ている．. ト・モデルと 4 種類の入れ子ロジット・モデル. データ は，2005 年 11 月 に 京都大学 と 総務. を 統計学的 に 比較 し た．そ の 結果，需要 の 自. 省 が 行った ア ン ケート 調査（調査会社 に よ る. 己弾力性 は ADSL が 約 0.85，FTTH が 約 3.2，. Web ア ン ケート）で，回答者 の う ち 移動体通. CATV が約 2.5 としており，ADSL の需要はあ. 信（携帯または PHS）を利用している人から，. まり価格に左右されないが，FTTH と CATV. ランダム・サンプリングにより，2,303 名を抽. は価格が下がれば需要が伸びることを示した．. 出している．. さらに，需要側の表明選好（SP）データを用. 推定モデルでは，ロックイン効果を NTT ド. い，同 じ 母集団 を FTTH が 利用可能 な（加入. コ モ の 3G の 選択確率 に 対 す る，NTT 東西会. 可能な区域に住む）グループと，利用不可能な. 社の FTTH 利用ダミー変数の係数として示し. グループに分けて，コンジョイント分析を行っ. ており，係数の推定値が正で統計的に有意な. ている．分析の結果，FTTH が利用不可能なグ. らば，ロックイン効果が存在するとした．被. ループの方が，通信速度に対してより高い支払. 説 明 変 数 は， ① NTT─3G， ② KDDI─3G， ③. 意思額（WTP10））を持つと結論づけている．. Vodaphone─3G の 3 つである．説明変数のうち. 海外でも通信業の需要分析を行った研究はそれ. 非ランダムパラメーターは，①定数項，②基本. ほど多く存在しない．. 料金，③ ウェブ 閲覧 ダ ミー，④静止画送受信. Raina et al． （1998）は， 加入電話が長距離（州. ダミー，⑤動画送受信ダミー，⑥テレビ電話ダ. 際）電話や国際電話の市場では IP 電話に代替. ミーと し た．ミック ス ト・ロ ジット・モ デ ル. される可能性を示している．. を使い，NTT 東西の FTTH 利用者につけたダ. Zubey et al.（2002）は，加入電話（PSTN11））. ミー変数のパラメーターが正規分布に従うよう. と IP 電話（VoIP12））の代替性について調査し，. に仮定した．. 価格，信頼性，音声品質等の属性が選択に与え. 推定結果 と し て，NTT 3G の 自己弾力性 は. る影響についてコンジョイント分析を用いて分. 1.3，KDDI 3G 交叉弾力性は 0.9，ボーダフォン. 析している．ただし，IP 電話は 050 で始まる. 3G 交叉弾力性 は 0.9 で あった．そ の た め，3G. IP 電話と，03 等の加入電話と同じ番号で始ま. サービスは事業者間で弾力的なので，潜在的に. る IP 電話との比較などは行われていない．. は価格競争は機能し得ると結論づけている．. 本稿では依田（2007）で採用されている分析. 依 田（ 2007）は，固 定 系 ブ ロード バ ン ド. 手法の 1 つであるコンジョイント分析を用いる. （ADSL，FTTH，CATV）に つ い て，供給分. が，依田（2007）では NGN に関する分析は行. 析と需要分析を行っている．供給分析では，そ. われておらず，NGN についての分析は本稿が. れぞれの契約回線数の推移， 市場シェアの動向，. 先駆であり，新規性があると考える．. 価格水準を示している． 需要分析 で は，2003 年 に 京都大学 と 総務省 がインターネットに接続している 1,013 世帯を 対象に Web アンケートを行って 799 世帯から 回答を得て，その結果を分析している．需要代 替性の分析から，ブロードバンド・サービスの ADSL または CATV から，FTTH に移行する. . 10）Willingness To Pay． 11）Public Switched Telephone Network． 12）Voice over Internet Protocol..
(5) 次世代通信網（NGN）の需要分析（髙野）. （679） 157. 表 1 コンジョイント分析の質問例 サービス A. サービス B. サービス C. サービス D. サービス E. 初期費用. 10,000 円. 10,000 円. 2,600 円. 35,000 円. 3,800 円. 月額費用. 5,200 円. 5,200 円. 2,850 円. 20,000 円. 3,600 円. 伝送速度. 200Mbps. 100Mbps. 50Mbps. 1,000Mbps. 50Mbps. セキュリティ. とても高い. 高い. 普通. 高い. 低い. 地デジ視聴. 可. 可. 不可. 不可. 可. 質問：あなたはどのサービスが最も好ましいと思いますか．1 つを選んでください . . Ⅳ コンジョイント分析. セキュリティ，地上デジタル TV 放送の利用可 否，信頼性，通信会社のブランド，キャンペー. 1 概 要. ン，アプリケーションの有無や質など，様々な. コンジョイント分析は，1960 年代に計量心理. 属性が考えられる．. 学の分野で誕生し，その後はマーケティングで. 表 1 はコンジョイント分析の質問例を示して. の市場調査を中心に発展してきた調査手法であ. いる．サービス A ～ E という複数の選択肢が. る．1990 年代後半から経済学の分野でも応用さ. 回答者に提示され，回答者は最も好ましい選択. れ，環境経済学 では鷲田（1999） ，栗山・石井. 肢を選択する．提示された選択肢の内容と回答. （1999） ，栗山（2000）などが，ネットワーク経. データとの関係を統計的に分析することで，選. 済学では依田（2007）がコンジョイント分析を. 択肢を構成する属性単位で価値を評価する．. 用いた研究を行っている．. 選択肢を選択する方法は，消費者が店頭で複. 本稿では，栗山（2000）のコンジョイント分. 数の商品の中から購入商品を選択する行動に近. 析における調査設計法，推定方法，便益の計測. く，回答しやすいという利点がある．. 法を取り入れた．また，依田（2007）は IP 電. データから価値を推定するためには，条件付. 話と加入電話の代替性を検討するためにコン. ロ ジット・モ デ ル（conditional logit，CL）と. ジョイント分析を採用しているため，質問にお. 呼ばれる離散選択モデルを用いるが，対数尤度. ける選択肢の設定方法等を参考にした．実際の. 関数13）（log-likelihood function）と 呼 ば れ る 関. 分析では，栗山（2003）で採用されている推計. 数を最大化する必要があるため，CL に対応す. 方法である CJ2 を用いてコンジョイント分析. る特殊な統計アプリケーションを用いるか，自. を行った．. 分でプログラミングを行う必要がある．. コンジョイント分析は，複数の選択肢集合に. 本調査では，栗山（2003）で使われているプ. 対する選好を回答者に繰り返し尋ねることで，. ログラム（CJ2）を用いた．. 評価対象を構成する属性ごとにその価値を評価 することが可能であることが最大の特徴であ る．コンジョイント分析では財をさまざまな属. 2 属性の決定とプロファイル・デザイン コンジョイント分析は，まず評価対象を構成. 性の束（プロファイル）から成り立っていると 見なしており，プロファイルと回答結果の関係 を統計的に推定することで，属性単位の価値を 評価できる． 例えば，通信サービスについて評価する場合 を 考 え る と，初期費用，月額費用，伝送速度，. . 13）ある前提条件に従って結果が出現する場合 に，逆に観察結果からみて前提条件を推測する尤 もらしさを表す数値を，関数として捉えたものが 尤度関数である . 尤度関数の対数をとったものが対 数用度関数である ..
(6) 横浜国際社会科学研究 第 15 巻第 5 号（2011 年 1 月）. 158 （680）. 表 2 直交配列の例 L4（23） プロファイル. 属性 A. 属性 B. 属性 C. ①. 1. 1. 1. ②. 1. 2. 2. ③. 2. 1. 2. ④. 2. 2. 1. 表 3 直交配列を用いた質問例 L4（23） プロファイル. 伝送速度. 月額費用. 地デジ. ①. 100Mbps. 6,000 円. ○. ②. 100Mbps. 3,400 円. ×. ③. 50Mbps. 6,000 円. ×. ④. 50Mbps. 3,400 円. ○. 質問：あなたはどのサービス（プロファイル）が最も好ましいと思いますか．1 つを選んでください .. する属性を決定する．また，各属性にはいくつ. のを選択してもらう．表 3 は質問例を示してい. かの水準が設けられる．属性と水準が決まった. る．この場合は 4 つの選択肢から 1 つを選んで. ら，各属性の組み合わせでプロファイルと呼ば. もらう形式である．. れるカードを作成する．ここではプロファイル. Ⅴ 推定方法. は消費者に提供される通信サービスに相当す る．プロファイル・デザインでは一般に直交配. 1 条件付ロジット・モデル（CL）. 列表を用いる．. コンジョイント分析は，CL を用いて推定を行. 表 2 は 3 属性，2 水準の場合の直交配列の一. う．CL は最も基本的な離散選択分析（discrete. 例を示している．例えば，プロファイル②の場. choice analysis）である（Train 2009, Ch. 3） ．離. 合，属性 A は 水準 1，属性 B は 水準 2，属性. 散選択モデルは効用理論に基づくものであり，. 3 は水準 2 を組み合わせて作られることを意味. 消費者行動の様々な側面を分析することが可能. している．直交配列を用いると各属性間の相関. である．. が 0 と な り，推定時 に 多重共線性. 14）. が生じる. CL では選択者が観察できない（unobserved）. ことを回避できるという利点がある． 選択型コンジョイントの場合は，複数のプロ. 誤差項 ߝ݆݊ が，独立で同一に分布する極値分布. （independently，identically distributed <IID>. ファイルを回答者に提示して，最も好ましいも. extreme value <EV>）であると仮定する．. 選択者 n が 選択肢 j を 選択 す る と き，観察 で き な い 誤差項 の 密度関数（density for each. . ݆݊ 14）独立変数間 に 非常 に 強 い 相関 が あった り， ݂൫ߝ݆݊ ൯ unobserved = ݁ െߝ ݆݊ ݁ െ݁ component of utility）と 分布関数 一次従属な変数関係がある場合には，解析が不可 െߝ （cumulative െ݁ ݆݊ distribution）は次のようになる． 能であったり，たとえ結果が求められたとしても ܨ൫ߝ݆݊ ൯ = ݁ その信頼性は低い . このような場合に多重共線性が あると言われる . ߝ݆݊ ߝ݊݅ െߝ. כ ߝ݆݊݅ = ߝ݆݊ െ ߝ݊݅. כ ܨ൫ߝ݆݊݅ ൯=. כ. ߝ ݁ ݆݊݅. כ. ߝ 1+݁ ݆݊݅.
(7) ߝ݆݊ ߝ. ݆݊. ߝ݆݊ ߝ݆݊ ݆݊. ߝ݆݊. ߝ݆݊. ߝ݆݊. ܰ. ݕ. = )ߚ(ܮς݊ =1 ς (ܲ݊݅ ) ݊݅݊݅（681） 159 次世代通信網（NGN）の需要分析（髙野）. െߝ ݆݊. െߝ ݆݊ െߝ ݆݊ െ݁ ݂൫ߝ݂൫ߝ とする．これが尤度関数（likelihood function） ݆݊ ൯݆݊= ൯ ݁= ݁ െߝ݆݁݊ ݁ െ݁െߝ ⑴ െߝ ݆݊ ݆݊ െߝെߝ െߝ ݆݊ ݆݊െ݁ െߝ ݆݊ ݁ ݆݆݊݊ െ݁ ݂൫ߝ ൯ = ݁ െߝ െ݁ であり，βはベクトルを含むパラメーターであ ݆݊ െߝ ܨ൫ߝ ⑵ ݆݊ ݂൫ߝ ൯ܨ൫ߝ = ൯݆݁݊=൯ ݆݊݁=݁݁ െ݁ ݆݊ െߝ ݆݊ െ݁ ݆݊ െߝ ݂൫ߝ ൯ = ݁ ݁ െߝ ݆݊ െߝ ݆݊ ݆݊ ݆݊ െ݁ െߝ る．対数尤度関数（log-likelihood function）は， ܨ൫ߝ݆݊ ൯= െߝ ݆݊ ݂൫ߝ ൯= ݁ ݁െߝ݆݆݊݊ ݁ െ݁ െ݁ െߝ െ݁ ݆݊ ݂൫ߝ݆݊ ൯ = ݁ െߝ ݆݊ ݁ െ݁ ܨ൫ߝ݆݆݊݊൯ = ݁ ܨ൫ߝ ൯ = ݁ െߝ ݆݊分布（logistic ݆݊ 2 つ の EV は ロ ジ ス ティック െߝ ܨ൫ߝ݆݊ ൯ = ݁ െ݁ ߝ݆݊ ߝ ߝ݊݅ ߝ െ݁ ݆݊ ݆݊ ݊݅ ܨ൫ߝ ݆݊ ൯ = ݁ distribution）によって与えられる．すなわち， ⑺ = )ߚ(ܮܮσܰ ݊ =1 σ ݅݊ݕlnܲ݊݅. כ ߝ݆݊݅ = ߝ݆݊. כ כ = ߝ= ߝ݊݅ ߝ ߝ ݆݊ ߝെ ݆݊݅ߝ݆݊݅ ߝ݆݊ߝ݆݊と ߝ݊݅ߝߝ݊݅ ݆݊ ݊݅ で あ る な ら ば，EV 分布 ݆݊ が IID のെ EV ככ = ߝ݆݊ െ ߝ݊݅ ݆݅݊ߝ כ ݆݊ ݊݅ ݆݊݅ の差 ߝ݆݊݅ = ߝ݆݊ െ ߝ݊݅ はロジスティック分布であ ݅݊ߝ ݆݊ߝ כ ߝ݆݊݅ = ߝ݆݊ െ ߝ݊݅ כ ߝ = ߝ െ ߝ כ ݆݊ ݊݅ る， ݆݊݅ ߝ ݆݊݅ כ െ ߝ݊݅ ݁ ݁ ߝ ݆݊݅ כ. ܨ൫ߝܨ൫ߝ ൯= כ൯ = ߝ כ ככ ߝכ ݆݊݅ ݆݊݅ ߝ ݆݊݅ ߝ ݆݊݅ 1+݁ ݆݊݅ ݆݁݊݅ ߝ כ1+݁ כ ݁ ݆݊݅ ݆݅݊ כ൯ = כ ⑶ ܨ൫ߝ ߝߝ ݆݅݊כ ܨ൫ߝ כ ݆݅݊כ ݆݊݅ ൯ = ߝ1+݁ ݆݊݅ ߝ ݆݊݅ כ1+݁ ݁ ܨ൫ߝ݆݊݅ ൯ = ߝכ. ߝ݆݊ ߝ݊݅ ߝ݆݊݊݅ ݊݅. ߝ݆݊ ߝ݊݅. ߝ݆݊ ߝ݊݅. と書ける．. 推定量は 7 式を最大化するβの値である．そ のためには，尤度関数の最大値においてそれぞ. ߝ ݆݅݊כ. れのパラメーターがゼロになるように微分す ݁ כ ܨ൫ߝ݆݊݅ ൯= ߝ ݆݅݊כ ߝ ݆݅݊כ 1+݁ 㵥 ればよく，そのときの式は次のように書ける ݁ כ ܨ൫ߝ݆݊݅ ൯= 1+݁ ݆݊݅ ߝ ݆݅݊כ 1+݁ に従う．そのため，CL の選択確率は，次のよ （Train 2009, pp. 60 ─ 61）． うに書ける（Train 2009, pp. 34─36） ．. ⑻. ݁ ܸ ݊݅݁ ܸ ݊݅. ݁ ܸ ݊݅. ܲ݊݅ܲ= = ݁ ܸ ݆ܸܸ݊ ܸ݊݅ ݆݊ ݊݅ σ σ݁ ݁݊݅ ݁ ܸ ݊݅ ܸ ܲ݊݅ = ⑷ ܲ݊݅ = ݆݊ σ݆݊ ݁ ܸ ݆݊ ܸ σ ݁ ݁ ܸ ݊݅ ܲ݊݅ = ܸ ݆݊. ܲ݊݅ =. ݁ ܸ ݊݅. ܸ σ ݁ ݆݊. ݀LL (ߚ ) ݀. =0. σ ݁ ܲ݊݅ = ܸ σ ݁ ݆݊ すなわち，分子は選んだ選択肢から得られる. 効用，分母は選択肢それぞれから得られる効用. 1 属性と水準の決定. の合計である．. 本調査では属性と水準を表 4 のように決定. Ⅵ 本調査の概要. した．本調査では，NGN の商用サービスのう 2 最尤法（ Maximum Likelihood Estimation, MLE）. ݅݊ݕ. =ݕ1= 1 .ݕ. ݊݅. =1. .ݕ ݊݅ = = ݊݅ == 0݊݅01 ݊݅. . = ݅݊ݕ1. ち，フレッツ光ネクストを分析の対象とする． フレッツ光ネクストを分析する理由は，① B. 最尤法は与えられたデータの確率分布の母数. フレッツ等の FTTH と比較対照しやすいこと，. について推測し，データを確率的に最もよく説. ②フレッツ光ネクストは NGN の中で最も普及. 明する推定値を見つけるために用いられる方法. しているサービスであり，認知度が最も高いた. である．一般に対数尤度関数は非線形なので，. め，アンケート調査で回答者が回答しやすいこ. 最適解を直ちに求めることが困難であり，試行. とからである．. 錯誤によって最適解を求めることになる． ς ς (ܲ݊݅ )݅݊ ݕ)݅݊ ݕ n番目の人が選択肢 を選ぶ確率を i(ܲ ݊݅ ς (ܲ )݅݊݅݊ ݕ ς (ܲ݊݅ )݅݊݅݊ݕ ς (ܲ݊݅ )݅݊ ݕ ݕ ⑸i iς (ܲ݊݅ ) ݊݅ =ݕ ݅݊ݕ0= 0 nςn(ܲ )݅݊ ݕ ݊݅ ݊݅. 求める変数は次のように定義する．. n. n. i = ݅݊ݕ0 i ݅݊= ݅݊ݕ 0 i iを とする．. = ݅݊ݕ1 ならばnn 番目の人は選択肢 n i = ݅݊ݕ0 i = ݅݊ݕ0 ならばどの選択肢も選ん 選んでおり，. でいないことを示している．他人の意思決定か ら独立した N 人が選択肢 i を選ぶ確率を. COST：月額費用（単位 : 千円） SPEED：伝送速度（単位 : Mbps） TV：地デジの視聴の有無（ダミー変数） SEC：セキュリティの高低 ݕNTT：提供する通信事業者が NTT 東日本・ ݊݅ = 0. 西日本であるか否か（ダミー変数）. インターネットに接続するデータ回線の伝送 速度（SPEED）は，ADSL の 代表的 な も の で. ⑹ = )ߚ(ܮ. ݅݊ ݕ ςܰ ݊ =1 ς (ܲ݊݅ ). = )ߚ(ܮܮσܰ ݊ =1 σ ݅݊ݕlnܲ݊݅. は 50Mbps，光ファイバー（B フレッツ等）で は 100Mbps，NGN（フレッツ光ネクスト）で.
(8) 160 （682）. 横浜国際社会科学研究 第 15 巻第 5 号（2011 年 1 月）. 表 4 属性と水準 水 準 SPEED：伝送速度（Mbps）. 50. TV：地上デジタル放送の受信可否 SEC：セキュリティの高さ NTT：通信事業者が NTT であるか否か. 100. 200. 不可 0 低い ⑴. 普通 ⑵. 高い ⑶. NTT グループの サービスではない 0. COST：月額費用（千円）. 1000 可⑴. 2. 4. とても高い ⑷. NTT 東日本・西日本の サービスである ⑴ 6. 8. は 200Mbps である．1,000Mbps（1Gbps）は企. ルス・チェックを行うソフトウェアを PC 等の. 業向けデータ回線等で実用化されている速度で. 端末にインストールすることがあるが，NGN. あるため，このような水準に設定した．. は ネット ワーク 側 の 機能 と し て 発信者 ID の. 地デジ提供の有無（TV）はダミー変数であ. チェックによるなりすまし防止機能等を持って. り，あり ⑴，なし 0 の二択とした．地上デジ. おり，同じセキュリティ機能であっても両者は. タル放送（地デジ）の視聴が通信のオプション. 全く異なるものである．. サービスとして提供されるのは，一般家庭向け. 通信事業者（NTT）は ダ ミー変数 で あ り，. の FTTH（B フ レッツ 等）と NGN（フ レッツ. 2010 年 8 月現在で商用の NGN を提供している. 光ネクスト）である．通信回線で地デジを視聴. のが日本では NTT 東日本・西日本のみである. するには，圧縮方式や伝送方式にもよるが通常. ことから，NTT 東日本・西日本が提供する通. は 6Mbps 以上の程度の安定した伝送速度が必. 信サービスか ⑴，NTT グループ以外が提供す. 要である．しかし，ADSL は伝送速度が通信事. る通信サービスか 0 の二択とした．これは，. 業者から加入者宅までの距離や加入者線の状況. 消費者のブランド選好を計測するための質問で. 等により大きく変動するため，ADSL による地. ある．. デジ提供は行われていない．また，企業向け回. 月額費用 は，2,000 円 ⑵，4,000 円 ⑷，6,000. 線ではデータ通信を圧迫することを防ぐため，. 円 ⑹，8,000 円 ⑻とした．その理由は NGN（フ. また，一般に企業では地デジの需要が少ないた. レッツ光ネクスト）の代表的なマンション向け. め，通常，地デジは提供されていない．. サービスの月額費用は 3,400 円，戸建て向けで. セキュリティの高さ（SEC）は，なりすまし. 5,200 円であり，その前後の値を 2,000 円刻み. の可能性の大小やコンピューターウイルスに対. で常識的な範囲で選択肢に配置した．. する脆弱性などを抽象的なレベルに置き換え，. NGN（フレッツ光ネクスト）の代表的な各. とても高い ⑷，高い ⑶，普通 ⑵，低い ⑴と. プロファイルの水準は，マンション向けプラン. した． NGN（フレッツ光ネクスト）では，回. 2（16 世帯以上）・光配線方式 の 場合，伝送速. 線ごとに割り当てられた発信者 ID をチェック. 度 200Mbps，地 デ ジ 受信可，セ キュリ ティは. し，なりすましを防止している．また，ネット. と て も 高 い，事業者 は NTT 東日本・西日本，. ワークの入り口で，なりすましや不正なアクセ. 月額費用は 3,400 円である．. スをブロックする機能などを具備している．そ のため，NGN（フレッツ光ネクスト）のセキュリ. 2 プロファイル・デザインの作成と調査の実施. ティは「とても高い」というカテゴリになる．. 本調査ではプロファイル・デザインを表 5 の. なお，セキュリティ機能を高めるためにウイ. ように策定した．.
(9) 次世代通信網（NGN）の需要分析（髙野）. （683） 161. 1 人に対して 8 つの異なる質問を行う．1 つ. 地デジ視聴ができる，セキュリティ・レベル. の質問には 4 つの選択肢（プロファイル）があ. はとても高い，NTT グループ以外の通信会. り，質問ごとに最も好ましいプロファイルを選. 社のサービスである．. 択してもらう．4 つの選択肢のうち，最後の選. 2．月額料金 4,000 円で，通信速度 1,000Mbps，. 択肢はすべて同じであり，NGN（フレッツ光. 地デジ視聴ができない，セキュリティ・レベ. 15）. ネ ク ス ト）の 代表的 な 月額費用 ，伝送速度，. ルは低い，NTT グループ以外の通信会社の. 地デジ受信可否，セキュリティとし，他の選択. サービスである．. 肢との比較対照を試みた．具体的には次のよ. 3．月額料金 8,000 円 で，通信速度 1,000Mbps，. うな質問をした．これは表 5 の Ver. a のうち，. 地デジ視聴ができる，セキュリティ・レベル. カード 1～3 を例として示している．. は普通，NTT グループ以外の通信会社のサー ビスである．. 質問 1 次のうち，どの通信サービスが最も魅. 4．月額料金 3,400 円 で，通信速度 200Mbps，. 力的ですか．1 つだけ選んで下さい．. 地デジ視聴ができる，セキュリティ・レベル はとても高い，NTT 東日本・西日本のサー. 1．月額料金 2,000 円で，通信速度 100Mbps，. ビスである．. 地 デ ジ 視聴 が できる，セキュリティ・レベ ルは低く，NTT グループ以外の通信会社の. 質問 3 次のうち，どの通信サービスが最も魅. サービスである．. 力的ですか．1 つだけ選んで下さい．. 2．月額料金 6,000 円で，通信速度 200Mbps， 地デジ視聴ができる，セキュリティ・レベル. 1．月額料金 8,000 円で，通信速度 1,000Mbps，. は普通で，NTT グループ以外の通信会社の. 地デジ視聴ができない，セキュリティ・レベ. サービスである．. ルはとても高い，NTT グループ以外の通信. 3．月額料金 2,000 円 で，通信速度 50Mbps，. 会社のサービスである．. 地デジ視聴ができない，セキュリティ・レベ. 2．月額料金 4,000 円 で，通信速度 100Mbps，. ルはとても高く，NTT グループ以外の通信. 地デジ視聴ができる，セキュリティ・レベル. 会社のサービスである．. は普通，NTT グループ以外の通信会社のサー. 4．月額料金 3,400 円で，通信速度 200Mbps，. ビスである．. 地デジ視聴ができる，セキュリティ・レベル. 3．月額料金 6,000 円で，通信速度 1,000Mbps，. はとても高く，NTT 東日本・西日本のサー. 地デジ視聴ができない，セキュリティ・レベ. ビスである．. ルは高い，NTT グループ以外の通信会社の サービスである． 4．月額料金 3,400 円 で，通信速度 200Mbps，. 質問 2 次のうち，どの通信サービスが最も魅. 地デジ視聴ができる，セキュリティ・レベル. 力的ですか．1 つだけ選んで下さい．. はとても高い，NTT 東日本・西日本のサー ビスである．. 1．月額料金 4,000 円 で，通信速度 50Mbps， . 15）NTT 東日本のフレッツ光ネクストの，マ ンション向けプラン 2（16 世帯以上）・光配線方式 の月額利用料は 3,400 円（税抜）である .. 直交計画法により，8 つの質問を 8 セット（a ～ h）作成 し，各 セット 20 人 ず つ 計 160 人 に 尋ねた．したがって，データの総数は 8 × 8 × 20=1,280 となる．.
(10) 横浜国際社会科学研究 第 15 巻第 5 号（2011 年 1 月）. 162 （684）. 表 5 プロファイル・デザイン # 1. Ver. カード a 1. 選択肢 1. 選択肢 2. 選択肢 3. 選択肢 4（すべて同じ）. C_1 SPEED_1 TV_1 SEC_1 NTT_1 C_2 SPEED_2 TV_2 SEC_2 NTT_2 C_3 SPEED_3 TV_3 SEC_3 NTT_3 C_4 SPEED_4 TV_4 SEC_4 NTT_4 2 100 1 1 0 6 200 1 2 0 2 50 0 4 0 3.4 200 1 4 1. 2 3. a a. 2 3. 4 8. 50 1000. 1 0. 4 4. 0 0. 4 4. 1000 100. 0 1. 1 2. 0 0. 8 6. 1000 1000. 1 0. 2 3. 0 0. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 4 5 6 7. a a a a. 4 5 6 7. 2 2 2 4. 1000 200 50 1000. 0 0 0 0. 1 3 2 3. 0 0 0 0. 6 8 6 6. 50 100 1000 50. 1 1 1 1. 4 1 2 4. 0 0 0 0. 4 8 4 6. 1000 50 100 100. 0 1 0 0. 2 3 4 1. 0 0 0 0. 3.4 3.4 3.4 3.4. 200 200 200 200. 1 1 1 1. 4 4 4 4. 1 1 1 1. 8 9. a b. 8 1. 4 8. 100 100. 0 1. 1 3. 0 0. 2 2. 50 1000. 0 0. 3 1. 0 0. 4 8. 200 1000. 1 1. 2 1. 0 0. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 10 11 12 13. b b b b. 2 3 4 5. 2 2 8 6. 1000 50 1000 1000. 0 1 1 1. 4 4 1 1. 0 0 0 0. 8 2 8 4. 200 1000 1000 50. 1 0 0 0. 1 3 3 4. 0 0 0 0. 2 4 6 8. 50 200 50 100. 1 1 1 1. 1 1 2 4. 0 0 0 0. 3.4 3.4 3.4 3.4. 200 200 200 200. 1 1 1 1. 4 4 4 4. 1 1 1 1. 14 15. b b. 6 7. 6 8. 1000 100. 0 1. 4 1. 0 0. 4 8. 100 1000. 1 0. 1 1. 0 0. 8 8. 100 200. 0 1. 3 2. 0 0. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 16 17 18. b c c. 8 1 2. 2 2 8. 50 1000 100. 0 1 1. 3 2 2. 0 0 0. 8 2 8. 1000 50 200. 0 0 1. 1 4 1. 0 0 0. 4 8 6. 1000 1000 1000. 1 1 0. 1 4 4. 0 0 0. 3.4 3.4 3.4. 200 200 200. 1 1 1. 4 4 4. 1 1 1. 19 20 21. c c c. 3 4 5. 2 2 6. 1000 200 50. 1 0 0. 1 4 4. 0 0 0. 8 8 2. 100 50 200. 0 1 1. 4 2 1. 0 0 0. 8 6 8. 50 100 1000. 1 1 1. 3 1 3. 0 0 0. 3.4 3.4 3.4. 200 200 200. 1 1 1. 4 4 4. 1 1 1. 22 23. c c. 6 7. 4 2. 100 100. 0 1. 4 4. 0 0. 6 4. 100 1000. 1 0. 1 2. 0 0. 4 6. 1000 200. 1 0. 2 1. 0 0. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 24 25 26 27. c d d d. 8 1 2 3. 8 2 8 2. 50 200 50 50. 1 0 0 1. 4 4 4 3. 0 0 0 0. 4 6 4 2. 1000 1000 200 100. 1 1 1 0. 1 1 1 2. 0 0 0 0. 8 2 8 6. 50 50 200 200. 0 1 0 1. 3 1 3 3. 0 0 0 0. 3.4 3.4 3.4 3.4. 200 200 200 200. 1 1 1 1. 4 4 4 4. 1 1 1 1. 28 29. d d. 4 5. 2 6. 50 100. 1 1. 4 3. 0 0. 8 2. 100 1000. 1 0. 4 3. 0 0. 6 8. 1000 200. 0 0. 2 4. 0 0. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 30 31. d d. 6 7. 2 8. 200 100. 0 0. 1 1. 0 0. 8 2. 50 50. 0 1. 3 3. 0 0. 6 6. 50 200. 1 0. 3 4. 0 0. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 32 33 34. d e e. 8 1 2. 8 8 2. 1000 100 50. 0 0 1. 4 1 1. 0 1 1. 8 8 8. 50 50 100. 0 0 1. 4 2 4. 0 1 1. 2 4 2. 50 1000 1000. 1 1 0. 2 3 4. 0 0 1. 3.4 3.4 3.4. 200 200 200. 1 1 1. 4 4 4. 1 1 1. 35 36 37. e e e. 3 4 5. 2 8 6. 50 1000 1000. 1 0 1. 1 3 1. 1 1 1. 6 8 8. 1000 100 100. 0 1 0. 4 1 4. 1 1 1. 6 2 4. 1000 50 50. 1 0 0. 4 4 4. 0 0 0. 3.4 3.4 3.4. 200 200 200. 1 1 1. 4 4 4. 1 1 1. 38 39. e e. 6 7. 6 8. 1000 1000. 1 0. 1 1. 1 1. 4 2. 50 1000. 0 1. 4 3. 1 0. 6 8. 1000 50. 1 0. 4 3. 0 1. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 40 41. e f. 8 1. 8 8. 100 50. 0 1. 3 4. 1 0. 2 8. 1000 1000. 1 1. 2 1. 0 0. 8 8. 100 1000. 0 0. 4 4. 0 0. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 42 43 44. f f f. 2 3 4. 2 8 4. 1000 1000 1000. 1 1 1. 4 4 4. 0 1 0. 8 2 8. 1000 50 50. 1 0 1. 2 1 2. 1 1 1. 6 2 4. 50 1000 50. 0 1 0. 4 1 1. 1 0 1. 3.4 3.4 3.4. 200 200 200. 1 1 1. 4 4 4. 1 1 1. 45 46 47. f f f. 5 6 7. 2 8 8. 100 200 1000. 0 0 0. 1 4 2. 1 1 1. 4 2 8. 1000 200 200. 0 1 0. 4 1 4. 0 0 0. 8 8 2. 50 50 50. 1 1 1. 3 3 3. 1 0 0. 3.4 3.4 3.4. 200 200 200. 1 1 1. 4 4 4. 1 1 1. 48 49. f g. 8 1. 4 2. 50 50. 1 0. 1 1. 1 1. 4 8. 1000 1000. 0 1. 4 1. 1 1. 8 2. 50 1000. 1 1. 4 4. 1 0. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 50 51 52. g g g. 2 3 4. 2 2 2. 1000 1000 50. 0 1 1. 1 1 3. 1 1 0. 4 4 8. 50 50 100. 1 0 0. 4 4 4. 0 1 1. 8 8 4. 1000 1000 1000. 1 0 0. 4 4 1. 0 1 1. 3.4 3.4 3.4. 200 200 200. 1 1 1. 4 4 4. 1 1 1. 53 54 55. g g g. 5 6 7. 6 8 2. 1000 50 50. 0 1 0. 1 1 4. 1 1 1. 6 8 4. 50 50 1000. 1 0 1. 4 3 1. 0 1 1. 8 4 8. 1000 1000 1000. 1 1 1. 2 4 4. 0 0 1. 3.4 3.4 3.4. 200 200 200. 1 1 1. 4 4 4. 1 1 1. 56 57 58 59. g h h h. 8 1 2 3. 2 8 6 8. 1000 50 50 1000. 0 1 1 0. 4 4 4 3. 0 1 0 1. 8 2 2 4. 1000 1000 100 1000. 1 1 0 1. 1 1 4 1. 1 0 0 0. 8 2 2 8. 50 1000 200 50. 0 0 0 1. 4 4 1 4. 1 0 1 0. 3.4 3.4 3.4 3.4. 200 200 200 200. 1 1 1 1. 4 4 4 4. 1 1 1 1. 60 61. h h. 4 5. 6 2. 50 1000. 1 0. 1 3. 1 0. 4 8. 1000 50. 0 1. 4 2. 0 1. 8 8. 1000 200. 1 1. 3 1. 0 0. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 62 63. h h. 6 7. 4 8. 50 50. 1 1. 1 3. 1 1. 8 8. 200 200. 1 0. 4 1. 0 1. 6 4. 1000 1000. 0 0. 4 3. 1 0. 3.4 3.4. 200 200. 1 1. 4 4. 1 1. 64. h. 8. 8. 1000. 1. 3. 1. 2. 50. 0. 4. 1. 2. 1000. 1. 2. 0. 3.4. 200. 1. 4. 1.
(11) 次世代通信網（NGN）の需要分析（髙野）. （685） 163. 表 6 推定結果 COST. 係数. ｔ値. －0.5879. －15.208. 0.000. SPEED. 0.0007. 3.666. 0.000. TV. 1.0062. 6.225. 0.000. SEC. 0.5081. 7.494. 0.000. NTT. 0.5961. 3.716. 0.000. N 対数尤度. 限界支払意志額（MWTP）. ｐ値. SPEED. 0.0011649. TV. 1.7114421. SEC. 0.8641589. NTT. 1.0138958. 1,280 －1006.924. 調査方法 に は，電話調査，郵送調査，面接. はいずれも 1% 水準で有意であった．. 調査，インターネットを利用した Web 調査な. プール・データの中には，すべての質問にお. どがある．コンジョイント分析では複雑なプロ. いてある 1 つの選択肢のみを選択する，非相補. ファイルを回答者に提示する必要があるので電. 型と呼ばれる回答が少数見られた．これは，属. 話調査は困難である．郵送調査では質問が複雑. 性間の代替性が考慮されず，ある属性だけを見. であり回答に時間を要するため，回収率が低く. て決めてしまうものである．. なる恐れがあった． 面接調査の回収率は高いが， 調査費用が高額となる．. 2 限界支払意思額. そのため，インターネット調査会社に業務委. 限界支払意思額（MWTP16））は，各属性が 1. 託する方法を選択し，同社にモニター登録して. 単位増加したときの支払意思額に相当し，個人. いる会員約 425 万人からランダム・サンプリン. が通信サービスのどの機能を高く評価している. グし，Web 調査として実施した．調査概要は. かを検証するものである．MWTP は各属性の. 補として別に示した．. 推定した係数を貨幣属性（基本料金）の係数で. Ⅶ 推定結果. 除すことで求められる．本調査の場合，月額費 用の単位が 1,000 円なので，MWTP も 1,000 円. 1 推定結果. 単位となる．ただし，地デジの視聴可否（TV）. 表 6 に本調査の推定結果を示す．. と NTT 東日本・西日本がサービスを提供する. 係数は各属性変数の推定された値である．係. か否か（NTT）はともにダミー変数である．. 数を見ると，COST の符号はマイナスなので月. 伝送速度（SPEED）の単位は本調査では 1Mbps. 額費用が高くなると回答者の効用が低下してそ. なので，1Mbps 伝送速度 が 高まると MWTP は. の選択肢を選択する確率が低下することを示し. 1.16 円となる．同様に，地デジ視聴（TV）が可. ている． その他の属性の符号は予想通りすべてプラス. 能であることに対しては 1,711.4 円，セキュリティ （SEC）のレベルが一段上がることに対しては. であり，①伝送速度（SPEED）が増大すること，. 864.1 円である．. ②地デジの受信（TV）ができること，③セキュ. まず，消費者は地デジの視聴（TV）ができ. リティ（SEC）が上昇すること，④ NTT 東日. ることを相当高く評価している．セキュリティ. 本・西日本 が 提供事業者 で あ る こ と（NTT）. への評価は地デジの半分程度であり，魅力的な. によって，それぞれ効用が上昇し，その選択肢. アプリケーション（地デジ）の方が通信の基本. の選択確率が高くなることを示している．t 値 はいずれも 3 以上と高く，有意水準を示す p 値. . 16）Marginal Willingness To Pay．.
(12) 横浜国際社会科学研究 第 15 巻第 5 号（2011 年 1 月）. 164 （686）. 表 7 代替案の評価例 水 準. MWTP. 水準× MWTP. 500. 0.0011649. 0.58245. TV：地上デジタル放送の受信可否. 1. 1.7114421. 1.71144. SEC：セキュリティの高さ. 2. 0.8641589. 1.72832. NTT：通信事業者が NTT であるか否か. 0. 1.0138951. 0. SPEED：伝送速度（Mbps）. 合 計. 4.0167（千円）. 表 8 実際のサービスに対する MWTP 水 準. MWTP. 200. 0.0011649. 0.2338. TV：地上デジタル放送の受信可否. 1. 1.7114421. 1.71144. SEC：セキュリティの高さ. 4. 0.8641589. 3.45663. NTT：通信事業者が NTT であるか否か. 1. 1.0138951. SPEED：伝送速度（Mbps）. 合 計. 水準× MWTP. 1.01389 6.4157（千円）. 的な属性の 1 つであるセキュリティの段階的な. 3 代替案の評価. 確保よりも高く評価された．. 限界支払意思額を利用して，代替案の水準に. NTT 東日本・西日本によってサービス提供. 限界支払意思額をかけて総和をとることで，代. されること（NTT）に対しては 1,013 円となる. 替案別の貨幣価値を算出することができる．. が，多数 の 通信事業者 が 存在 し，ま た 増加 す. 例えば，架空のサービスとして，表 7 のよう. る中で，消費者が NTT 東日本・西日本によっ. に 伝送速度 500Mbps，地 デ ジ 受信可，セ キュ. て NGN（フレッツ光ネクスト）が提供される. リティは普通，NTT グループ以外の通信事業. ことに大きな価値を感じていることを示してい. 者が提供する，と考えると，MWTP に基づく. る．このように，コンジョイント分析を用いる. 月額費用は約 4,017 円となる．. と，評価対象を属性単位で評価することができ る．. 4 実際のサービスとの比較. ただし，本稿の調査では回答者のうちどれだ. 次に，NTT 東日本・西日本で実際にサービ. けが NTT 東日本・西日本のユーザであるか否. スが提供されている NGN（フレッツ光ネクス. かは不明である．また，回答者のその他の属性. ト）を代替案と見なして表 8 のように支払意思. （性別・年齢・婚姻・居住地）などにもバイア スやランダム誤差項が含まれている可能性があ. 額を算出する．ここでは，NTT 東日本の NGN （フレッツ光ネクスト）を例にとる．. り，コンジョイント分析の短所として指摘され. 実際の月額費用はマンションタイプで 2,500～. ている．. 4,400 円（世帯数と配線方式 <光・VDSL・LAN. 伝送速度は通信の基本的な属性であり，かつ. 各方式 > に よって 異 な る） ，戸建 て タ イ プ で. 数値に明確に表しやすいものであるが，例えば. 5,200 円 で あ る か ら，理論上 の 限界意思支払額. 100Mbps 増速 す る の に 約 116 円 の MWTP で. である 6,416 円の方が高い．その理由としては，. あるのは，伝送速度に対する消費者の評価が予. NTT 東日本・西日本では低価格戦略をとって市. 想以上に低いことを示している．. 場への浸透を図っていること，特にマンション 等の共同住宅への普及を狙っていることが考え.
(13) 次世代通信網（NGN）の需要分析（髙野）. （687） 165. られる．また，共同住宅向けの方が戸建て住宅. からは市場に受け入れられ，NGN（フレッ. 向けよりも設置コストが安く，提供価格を安価. ツ光ネクスト）の普及がこれからさらに進. に抑えることができるのも理由の 1 つである．. むものと考えられる．その際のサービス特. Ⅷ まとめと課題. 性として，地デジの視聴を可とし，伝送速 度とセキュリティのレベルを高めることに. 本稿での NGN（フレッツ光ネクスト）の需. よって，通信事業者は顧客により魅力的な. 要分析について理論的な解釈をまとめる．. NGN（フレッツ光ネクスト）を提供できる であろう．通信事業者は需要者が望むサー. 1．仮説 で あ る「2010 年現在 の NGN（フ レッ ツ光ネクスト）はセキュリティの高さ，伝. ビスを開発することにより，より多くの顧 客を獲得し，利潤を得ることができる．. 送速度の速さ，地デジの利用可能性から消 費者に受け入れられ，今後の普及が見込ま. 課題としては，第 1 に Web アンケートの回. れる」は正しいことがわかった．ただし，. 答者の属性と，一般消費者の属性との間に若干. 月額費用が上昇すれば当然のことながら，. の差があると考えられ，これを調査前に補正で. NGN の需要は減少する．. きなかったことである．具体的には，利用して. 2．1 の理由は，第 1 にコンジョイント分析の. いるインターネット回線において本 Web 調査. 選択結果から，伝送速度が高まること，地. では FTTH を利用する割合（「B フレッツ等の. デジの視聴が可能になること， セキュリティ. 光ファイバー」と「フレッツ光ネクスト（NGN）」. が高まること，NTT 東日本・西日本が提供. の合計）が 51.3% に達しているが，総務省の報. するサービスであることによって NGN（フ. 道資料では 2010 年 3 月現在での FTTH 普及率. レッツ光ネクスト）の需要は高まるが，月. は全国平均で 28.7% であり，差が見られる．こ. 額費用が増加すると NGN（フレッツ光ネク. れは Web アンケートを行う調査会社に登録し. スト）に対する需要は減少することが判明. ている人から回答者をランダムに選んだ結果で. したからである．第 2 に，本稿で推定した. あるが，母集団がインターネット通信に関して. 限界支払意思額 と，NTT 東日本・西日本. 先進的であり，FTTH を導入している率が高. が実際に提供する NGN（フレッツ光ネクス. いものと推定される．これは予備調査を行って. ト）月額費用を比較すると，本稿で推定し. FTTH を要する人の割合を FTTH 普及率と同. た限界支払意思額の方が高いからである．. じにすることで解決できる．男女比や都道府県. し た がって，NGN（フレッツ光ネクスト）. 別の居住地など他の属性についても予備調査に. は属性面・価格面から消費者に受け入れら. よって補正することが可能であるので，今後の. れると考えられる．. 課題としたい．. 3．限界支払意思額を測定したところ，地デジ. 第 2 に，本稿 で 利用 し た 条件付 ロ ジット・. の利用可能性と通信事業者に対する評価が. モ デ ル の 問題点 と し て，IIA（Independence. 高く， 通信の基本的属性であるセキュリティ. from Irrelevant Alternatives）特性を仮定して. と伝送速度に対する評価は低い．. いることが指摘されていることがあげられる．. 4．通信事業者は， 地デジの利用可否， 伝送速度，. IIA 特性とは，選択確率の比率が他のいかなる. セキュリティを調整することにより，より. 選択肢にも影響を受けず，一定であることであ. 魅力的な NGN（フレッツ光ネクスト）を顧. る．IIA 特性のためにロジット・モデルでは，. 客に提供できる．したがって，特に上記 2. 類似性が高い選択肢の選択確率を過大評価し，. から NGN（フレッツ光ネクスト）は価格面. それ以外の選択肢は過小評価してしまうという.
(14) 横浜国際社会科学研究 第 15 巻第 5 号（2011 年 1 月）. 166 （688）. 表 9 調査対象のプロフィール（性別） 年齢. 男性. 女性. 総計. 表 11 調査対象のプロフィール（居住地）. 比率. 居住地. 男性. 女性. 総計. 比率. 20 代. 1. 2. 3. 1.9%. 北海道. 2. 4. 6. 3.8%. 30 代. 5. 5. 10. 6.3%. 岩手県. 2. 1. 3. 1.9%. 40 代. 30. 26. 56. 35.0%. 宮城県. 2. 2. 4. 2.5%. 50 代. 31. 21. 52. 32.5%. 山形県. 1. . 1. 0.6%. 60 代. 21. 9. 30. 18.8%. 福島県. 3. . 3. 1.9%. 60 代以上. 6. 3. 9. 5.6%. 茨城県. 1. . 1. 0.6%. 合計. 94. 66. 160. 100.0%. 栃木県. 1. . 1. 0.6%. 比率. 58.8%. 41.3%. 100.0%. . 群馬県. 1. . 1. 0.6%. 埼玉県. 4. 1. 5. 3.1%. 東京都. 14. 11. 25. 15.6%. 千葉県. 9. 4. 13. 8.1%. 神奈川県. 17. 12. 29. 18.1%. 新潟県. 1. . 1. 0.6%. 富山県. 1. . 1. 0.6%. 石川県. 2. 1. 3. 1.9%. 福井県. 2. . 2. 1.3%. 長野県. 1. 2. 3. 1.9%. 岐阜県. 2. . 2. 1.3%. 静岡県. 1. 2. 3. 1.9%. 愛知県. 6. 7. 13. 8.1%. 表 10 調査対象のプロフィール（婚姻） 婚姻. 男性. 女性. 総計. 比率. 未婚. 35. 22. 57. 35.6%. 既婚. 59. 44. 103. 64.4%. 合計. 94. 66. 160. 100.0%. 比率. 58.8%. 41.3%. 100.0% . 問題点がある．IIA 条件の有無によっては，本 稿の推定結果が異なるものになる可能性は否定 できない．この問題点を回避するには入れ子ロ. 三重県. . 2. 2. 1.3%. ジットやミックストロジットを使うことが考え. 滋賀県. 1. 1. 2. 1.3%. られる．IIA 条件が成立しているかどうかをテ. 京都府. . 1. 1. 0.6%. 大阪府. 7. 2. 9. 5.6%. 兵庫県. 1. 4. 5. 3.1%. 奈良県. 2. . 2. 1.3%. 鳥取県. . 1. 1. 0.6%. 岡山県. 2. . 2. 1.3%. 広島県. 1. 2. 3. 1.9%. 徳島県. 1. . 1. 0.6%. 香川県. 2. 1. 3. 1.9%. 愛媛県. 1. 1. 2. 1.3%. 高知県. 1. . 1. 0.6%. 福岡県. 1. 1. 2. 1.3%. 熊本県. . 1. 1. 0.6%. 鹿児島県. . 1. 1. 0.6%. ストするには，ハウスマン・テスト（Hausman test）を用いる．これらを利用した分析は今後 の課題としたい．. 補 アンケート調査の概要とバイアス 利用 し た データ は，調査会社 に Web ア ン ケー トを業務委託することによって取得した．調査概 要に関しては以下の通りである．調査対象のプロ フィールを表 9～13 に示す． 調査対象のサンプルにおけるバイアスの存在に ついては，調査会社に登録されているモニター数 （回答者予備軍）は約 425 万人であり，その中から 160 人をランダム・サンプリングしたものであるの で，一定の一般性・客観性は確保できていると考 えられる．モニターはインターネットに接続され ていることが条件となっているため，インターネッ トに接続されていない世帯はモニターから除外さ れているが，インターネットの世帯普及率は総務 省 に よ る と 2010 年 3 月末現在 で 92.7%17）で あ り，. 沖縄県. 1. 1. 2. 1.3%. 合計. 94. 66. 160. 100.0%. 比率. 58.8%. 41.3%. 100.0%. . . 17）総務省「利用動向調査」http://www.soumu. go.jp/johotsusintokei/field/tsuushin01.html..
(15) 次世代通信網（NGN）の需要分析（髙野）. （689） 167. 表 12 調査対象のプロフィール（住居形態） 住居形態. 男性. 女性. 総計. 比率. 戸建て. 53. 35. 88. 55.0%. 共同住宅. 41. 31. 72. 45.0%. 合計. 94. 66. 160. 100.0%. 比率. 58.8%. 41.3%. 100.0%. . 表 13 調査対象のプロフィール（利用中のインターネット回線） 利用中のインターネット回線. 男性. 女性. 総計. 比率. B フレッツ等の光ファイバー. 37. 27. 64. 40.0%. フレッツ光ネクスト（NGN）. 9. 9. 18. 11.3%. ADSL. 27. 8. 35. 21.9%. CATV. 15. 15. 30. 18.8%. その他. 6. 7. 13. 8.1%. 合計. 94. 66. 160. 100.0%. 比率. 58.8%. 41.3%. 100.0%. . この点からもバイアスの存在は少ないと考えられ る． ・調査地域：全国 ・調査対象：インターネットに接続されている個人 をランダム・サンプリング ・調査方法：調査会社による Web アンケート調査 ・調査対象日：2010 年 8 月 9 日～ 11 日 ・実施機関：ネットマイル社に業務委託した． ・調査数：160 人× 8 問 =1,280 データ ・予備調査：なし ・費用：個人負担 ・データの著作権：髙野直樹に帰属する． 参考文献 依田高典（2001）『ネットワーク・エコノミクス』 日本評論社． 依田高典（2006）『ブロードバンド・マイグレー ション と ロック イ ン 効果』『公益事業研究』 2006. 2：67─82． 依田高典（2007） 『ブロードバンド・エコノミクス』 日本経済新聞社． 依田・黒田（2004）『日本のブロードバンド市場 の離散的選択（入れ子ロジット）モデル分析』 総務省 依田・坂平（2007）「情報通信 サービ ス の 融合 と. 相互依存性：固定 ブ ロード バ ン ド と 携帯電 話」 『公益事業研究』2007. 4：1─16． 依田・堀口（2006） 「 FTTH を活用した公共サー ビ ス の 消費者便益 の 計測─ ミック ス ト・ロ ジット・モデルを用いた地方と都市部の比較 分析─」 『公益事業研究』2006. 40：42─61． 河村・実積・安藤（2000） 『電話 サービ ス の 支出 弾力性と価格弾力性の計測』郵政研究所ディ ス カッション・ ペーパー・ シ リーズ，No． 2000─4, 2000. 05． 栗山浩一（2003） 『 EXCEL でできるコンジョイン ト』環境経済学 ワーキ ン グ ペーパー #0302， 早稲田大学政治経済学部． 栗山浩一（2000） 「コ ン ジョイ ン ト 分析」大野栄 治編著『環境経済評価 の 実務』勁草書房： 105─132． 栗山・石井（1999）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』 ，Vol. 12, No. 1, 17─26 情報通信総合研究所（2008） 『情報通信アウトルッ ク 2008 』NTT 出版． 情報通信総合研究所（2009） 『情報通信データブッ ク 2009 』NTT 出版． 新 エ ネ ル ギー・産業技術総合開発機構（NEDO） 『電子・情報技術ロードマップ 2008 』 次世代ネットワーク研究会（2008） 『よくわかる NGN 』NTT 出版．.
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