# 【原著論文】
# 新型コロナウイルス感染症対策に 資する先端科学技術の社会的受容*
## Social Acceptance of Emerging Technologies for Combating COVID-19

\author{
高木彩**，武田美亜***，今野将****
}

Aya TAKAGI, Mia TAKEDA and Susumu KONNO

\begin{abstract}
In COVID-19, the use of science and technology is required to achieve a balance between infection control and the maintenance of socioeconomic activities. In doing so, people's understanding and acceptance of science and technology are indispensable. Therefore, in this study, we took up three new technologies that contribute to COVID-19 countermeasures: contact confirmation application (COCOA), health observation application, and sewage surveillance, measured the cognitive and affective factors toward each technology and the attitude toward social acceptance, and examined the psychological factors that prescribe the acceptance attitude. The results showed that trust in performance, perceived benefits, perceived risks, and negative emotions toward the technology were significant determinants for all the technologies.
\end{abstract}

Key Words: infectious diseases, technology acceptance, benefit perception, risk perception, affect

## 1. 問題

## 1.1 背景

COVID-19対策と社会経済活動の維持のために科学技術の活用が求められており，新型コロナウイルス感染症対策分科会は科学とICT 活用を提言している（新型コロナウイルス感染症対策分科会, 2021a, 2021b)。提言の中では，その具体例としてICTを駆使した疫学情報の迅速な分析 (二次元バーコードを介した電子的名簿記録を用いて，集客施設の利用者が陽性となった場合に感染源の分析）下水サーベイランス（下水中のウイルス検查や監視をすることにより，地域や特定施設における感染症のまん延状況を把握する (内閣官房，2022）ことによる感染拡大の早期検知，二酸化炭素濃度測定器を利用した換気の微底，などが挙げられている。提言内で言及されている技術には，二次元バーコードのように国民にとってすでに聞きなじみのある技術もあれば，下水サーべイランスのように，そうではないものも含まれる。この他にも, COVID-19への迅速かつ効果的な対応のためには，新技術の導入と普及が鍵とされている。官民を挙げた取り組みが重要とされる技術の利用シーンは, 健康・医療といった感染症対策により直接的な関わりをもつものから，日々の生活，㖑楽・イベント，交通，職場・学校，など間接的なものまで多岐にわたる（内閣府， 2021)。

例えば，接触確認アプリ (COCOA) や健康観察


アプリのように，一般の人々が個々に所有する情報端末にインストールするような直接的な形で個人として技術を受容する作業を伴うものもあれば，下水サーベイランスのように，一般の人々は税金負担といった間接的な形で研究開発と社会実装への是認を通じて受容する技術もあるが，いずれにせよこれらを社会として受容するか否かにおいて, 一般の人々の理解と社会としての合意形成は久かせない。こうした危機対処時に先端科学技術の受容を市民がどう捉え受容/拒否に至るのかを解明することは，COVID-19収束後の新興感染症への備えにも有益な示唆を与えることが期待される。

## 1.2 本研究の目的

そこで本論文では，COVID-19対策に資する先端科学技術として様々な技術の実装が期待される中でも，新型コロナウイルス感染症対策分科会が提言や記者会見時に言及する頻度が比較的多かったものから選出することとした。さらに受容形態 （技術の受容において個人が直接的に関与するか否か)，技術のベネフィットの性質，一般の人々への知名度が異なる接触確認アプリ (COCOA),健康観察アプリ，下水サーベイランスの3つを取り上げ，それらの規定因に関して感情要因をはじめとする心理的要因との関連を明らかにする。受容形態に関しては, COCOAと健康観察アプリについては個人的受容が要求されるのに対して，下水サーベイランスは社会として受容するか否かの判断を求められる。また, その受容に伴うコストも前者の技術は適切に利用できるかという導入に関する技術的知識と手間を要するが，後者はそれらを必要としない。技術を受容した後のべネフィットも感染拡大の抑制につながる共通項はあるものの，技術によって， べネフィットが利用者個人により直接的か，あるいは間接的か（社会的なべネフィットを通じて個人にもべネフィットがある）が異なる技術もあれば，個人にもたらすべネフィットの内容面が異なる場合もある。本研究で取り上げる 3 つ技術について整理すると，健康観察アプリは個人に直接的ベネフィットをもつ面がより強く, COCOAは感染者と接触の可能性を利用者に通知し, 個人と社会の両者にべネフィットをもたらす性質があるだ万う。それに対して下水サーベイランスは政策担当者に向けて有効な指標を提供するため，主に社会的ベネフィッ
トをもたらす技術として受容し，技術の受容から個人は間接的に恩恵を受けるのみとなる。

本研究で取り上げる先端科学技術のうち COCOAに関しては，その利用を規定する要因の検討が国内外で進んでおり (e.g., Walrave, et al., 2021), わが国における研究では, COCOAの利用者は当該技術の知識があり，ベネフィット認知が高く，使用を奨励する社会規範を認知し, 使用コストや個人情報の漏洩リスクを低く認知していることが報告されている（高木ら，2021）。

そのため, COCOAを題材とした先行研究で確認された受容に対する規定因は，他のCOVID-19 対策に資する先端科学技術の受容にも同様に規定因となるのか, 上述のような技術的差異がある残りの2つの技術に関しても, 同様の傾向が確認されるのか, その一般化可能性についても検討する。

なお，本論文で取り上げる下水サーベイランスや健康観察アプリは， COCOAよりも一般市民は対象技術の知識が少ないものと推測されるため,知識要因よりは感情要因の役割が大きくなることが想定される (Raue et al., 2019)。

そのため，技術の受容態度を主に規定することが想定される要因，すなわち対象技術のべネフィット認知, リスク認知, 性能への信頼感の他に, 対象技術への個別感情要因と, 感情経験に関わる個人差要因 (畏怖, 嫌悪, 穢孔忌避) に焦点をあてて検討する。

人は対象への知識が乏しい状況では, 感情と信頼感がリスク認知と密接に関連する (Tompkins, et al., 2018; Visscher and Siegrist, 2018)。そのうち,感情の影響に関しては, 単純にポジティブとネガティブの次元のみで捉えるのではなく, 個々の感情が持つ異なる影響力の解明も進んでいる。そのため, 本研究では対象技術への個別感情として,先行研究でもリスク関連要因との関係が検討されている, 畏怖, 嫌悪, 穢孔忌避（北村, 2021; Kitamura and Matsuo, 2021）の3つを取り上げる。

加えて, 本研究で取り上げるような社会的認知度が比較的低いと予想される先端科学技術の場合, 評価対象に対して抱く感情は, 日頃の感情経験に関する個人差を反映するものとなっている可能性もあるだ万う。具体的には，日頃様々なことに対して嫌悪感を抱きやすい人ほど，技術説明から初めて知る技術に対しても嫌悪感を抱きやすいかもしれない。このように同種 (本研究では, 畏
怖, 嫌悪, 欌れ忌避）の感情経験を日頃感じやすいかどうかという個人差要因も合わせて測定することにより，対象技術への個別感情に加えて感情要因の個人差要因の影響も検討することとした。

## 2. 方法

## 2.1 調査対象者と調査時期

全国の 20 代から 60 代までの成人男女 1,000 名 （男女各500名，性別と年齢による均等割り付けし，業種が「ソフトウェア・情報サービス業」「調査業・広告代理業」「医療業」に該当する者は調查対象から除外）を目標とし回答を求めた。調查対象者は調査会社が有する回答者パネルから協力を募り，2022年 1 月 19 21 日に回答を求めた。 なお, 調査は第一著者の所属先の倫理審査委員会の承認を得た（承認番号2021-04-06）。

## 2.2 調査項目

調査の冒頭において，まずデモグラフィック変数 (性別, 年齢, 居住地域 (都道府県), 既婚/未婚, 子供の有無, 職業, 学生区分 (学生のみ)) に回答を求めた後, リード文として当該調査の趣旨説明をした。そのリード文の詳細は, Appendix 1の通りであるが，COVID-19対策に資する先端科学技術への意識を調査することを目的としており，以降で言及する技術には個人情報保護等の課題も抱えていることを説明した。その後, COVID-19対策に資する先端科学技術について情報を提示し，提示した対象技術の受容態度と対象技術への個別感情要因, 認知要因に関する調査項目に回答を求めることを 3 つの対象技術についてそれぞれ行った。その後, COVID-19関連要因の項目，感情経験に関わる個人差要因等に回答を求めた(Appendix 2)。

(1) 対象技術への個別感情要因：高木ら(2021)の 6項目について 5 件法で回答を求めた。

(2)対象技術に対する受容態度：「(対象技術名) を利用することに賛成である」の 1 項目に 5 件法で回答を求めた。

(3) 対象技術に対する認知要因：対象技術のべネフィット認知 2 項目, リスク認知 2 項目, 性能への信頼感 1 項目について, いずれも 5 件法で回答を求めた。

(4) COVID-19関連要因：COVID-19対策における厚労省の信頼感 (2 項目 7件法; 高木ら, 2021) と, COVID-19のリスク認知（高木ら(2021)の
4項目のうちの「自分自身」と「国民全体」 の2 項目に6件法で回答を求めた。

(5) 感情経験に関わる個人差要因：畏怖については畏怖尺度（6項目：Shiota, et al., (2006) と武藤(2016)を元にした項目で測定した。調査への回答協力者の回答負担に配慮し, 嫌悪については日本語版嫌覀尺度（岩佐ら，2018）の中核的嫌要に関する8項目を使用した。穢れ忌避については, 蔵れ忌避尺度 (北村・松尾, 2019）内の 12 項目を用いた。

## 3. 結果

## 3.1 分析対象者

不良回答検出用に設けた 2 項目の両方に正解した回答者を分析対象者とした。そのため, 収集した回答 1,108 名のうち 789 名を分析対象者とした (男性363名，女性426名，年齢 $M=46.11, S D=13.69 ） 。$

## 3.2 技術の認知, 感情, 受容態度に関する技術間の比較

以下の全ての統計解析は, $\operatorname{HAD}$ (清水, 2016) で行った。主要な分析に先立ち, 対象技術への感情について測定した6項目について対象技術ごとに探索的因子分析を行ったところ，全ての技術に関して先行研究（高木ら，2021）と同様の2因子構造が確認された。そのため, 本研究においても 「ネガティブな感じ」,「ポジティブな感じ（逆転項目として処理)」，「嫌な感じ」の3 項目を「ネガティブ感情」 $(\alpha \mathrm{s}=.81 \sim .83)$, 残りの「優れた芸術を見たときのような圧倒された感じ」、「社会がけがされるような感じ」,「ばちがあたりそうな感じ」の3 項目を「敬遠感情」( $\alpha \mathrm{s}=.70 \sim 77)$ とに分け，因子ごとに項目評定値の平均を算出し，それを合成指標として以後分析した。

はじめに, 対象技術への感情と認知に扔いて本論文で取り上げた技術間にどのような差異が認められるのかを確認するために技術別平均値を算出し, 3 つの技術に関する 1 要因の分散分析を実施した(Table 1)。

いずれの変数においても，技術の主効果が $1 \%$水準で有意であったため, Holm法による多重比較を行った。

技術への受容態度については，下水サーベイランスが最も肯定的であり $(M=3.34)$, 次いで $\operatorname{COCOA}(M=3.25)$, 健康観察アプリ $(M=3.23)$ の順であった $(F(2,1576)=5.24, p<.01)$ 。

Table 1 Means of main variables by technology

 &  & COCOA \\

性能への信頼感 & $3.05 \mathrm{c}$ & $2.82 \mathrm{~b}$ & $2.64 \mathrm{a}$ \\
ベネフイット認知 & $3.14 \mathrm{a}$ & $3.25 \mathrm{~b}$ & $3.26 \mathrm{~b}$ \\
リスク認知 & $2.78 \mathrm{a}$ & $3.31 \mathrm{c}$ & $3.20 \mathrm{~b}$ \\
ネガティブ感情 & $2.73 \mathrm{a}$ & $2.88 \mathrm{~b}$ & $2.86 \mathrm{~b}$ \\
敬遠感情 & $2.28 \mathrm{~b}$ & $2.20 \mathrm{a}$ & $2.20 \mathrm{a}$ \\

Note) Scores of all variables range from 1 to 5 . Means with different letter are significantly different (Holm method).

Table 2 Descriptive statistics of variables

次に，各技術に対する認知要因（リスク認知, ベネフィット認知, 性能への信頼感）について同様に分散分析を行った。まずリスク認知に関しては，健康観察アプリが最も高く $(M=3.31)$, 次いでCOCOAが続き $(M=3.20)$, 下水サーベイランスが最も低かった $(M=2.78)(F(2,1576)=160.60, \quad p<.01)$ 。 ベネフィット認知に関しては, 下水サーベイランスが最も低く $(M=3.14)$, 残りの $\operatorname{COCOA}(M=3.26)$ と健康観察アプリ $(M=3.25)$ の平均値の差は有意ではなかった $(F(2,1576)=9.18, p<.01)$ 。技術の性能への信頼感に関しては，下水サーベイランスが最も高く $(M=3.05)$, 次いで健康観察アプリ $(M=$ 2.82), $\operatorname{COCOA}(M=2.64)$ の順であった $(F(2,1576)$ $=72.17, p<.01)$ 。したがって, 下水サーベイランスに対して回答者は他の 2 つの技術よりも受容的な態度を示し，そのリスクとべネフィット認知は低く, 性能への信頼感に関しては高く評価していた。

次に，対象技術への個別感情要因についても同様に分散分析を行った。ネガティブ感情に関しては，下水サーベイランスが低く $(M=2.73)$, 健康観察アプリ $(M=2.88)$ と $\operatorname{COCOA}(M=2.86)$ の差は有意ではなかった $(F(2,1576)=15.66, p<.01)$ 。敬遠感情については，3つとも回答選択肢の中点より低い傾向にあったが相対的に健康観察アプ
リ $(M=2.20)$ と $\operatorname{COCOA}(M=2.20)$ が低めで下水サーベイランス $(M=2.28)$ が若干高めであった $(F(2,1576)=9.25, p<.01)$ 。

## 3.3 受容態度の規定因に関する検討結果

各技術の受容態度を目的変数, 対象技術に対する認知要因, 対象技術への個別感情要因, COVID-19関連要因, 感情経験に関わる個人差要因を説明変数とした線形回帰モデルによる重回帰分析を実施した。説明変数として投入した変数の記述統計量は Table 2 の通りであった。

その結果，対象技術への認知要因に関しては,全技術においてべネフィット認知, 性能への信頼感が正の関連が有意であり (all $\beta \mathrm{s}>.19, p \mathrm{~s}<.01$ ), リスク認知は負の関連が有意であった (all $\beta \mathrm{s}<$ $-.05, p \mathrm{~s}<.05)($ Table 3)。対象技術への個別感情要因に関しては，全技術に対してネガティブ感情が負の関連が有意であったのに対し (all $\beta \mathrm{s}<-.28, p \mathrm{~s}$ <.01)，敬遠感情の有意な関連は確認されなかった。COVID-19関連要因については, 健康観察アプリにおいてのみ，COVID-19のリスク認知の正の関連 $(\beta=.04, p<.10)$ と, 厚労省への信頼感の負の関連が有意傾向であった $(\beta=-.04, p<.10)$ 。感情経験に関わる個人差要因については, 下水サーベイランスでのみ畏怖の正の関連が有意であった $(\beta=.05, p<.05)$ 。

なお，上記で検討した変数同士の相関係数は， Appendix 3 に示した。

## 4. 考察

## 4.1 COVID-19対策に資する技術への受容態度

本研究では, COVID-19対策として活用が期待されている 3 つ技術を取り上げ，各技術への受容態度を規定する心理的要因の検討を行った。 その結果，まず人々のCOVID-19対策に資する技術への受容態度は，どの技術に関しても社会として受容することに対し, いくらか肯定的な態度をもっているという様子が伺える。有意性検定の結果からは, 本研究で扱った技術の中では下水サーベイランスが他の2つの技術に比べて受容的に評価されていた。これについては, 当該技術が他の 2 つ技術とは異なり，個人ではなく各地域や社会として導入するため, 個人情報の漏洩といったリスクが想像されにくく, ネガティブ感情を持ちにくく, 性能への不信感も感じにくい可能性があったのかもしれない。反面，本研究で扱っ

Table 3 Predictors of attitude toward technologies for combating COVID-19

${ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$

た先端科学技術のうち, 最も聞きなじみのない技術であったことから, ベネフィットもイメージしにくい技術であったことが推察される。以上のような傾向から，個人ではなく社会として受容するタイプの技術に関しては，一般市民が各々技術の導入を必要としないため，それほど説明文章を提示されても技術に対してリスクもべネフイットもイメージされにくく, 比較的ニュートラルな印象評価に落ち着く傾向にあるのかもしれない。

## 4.2 受容態度を規定する心理的要因

本研究では，対象技術の受容態度を主に規定すると考えらえる対象技術への認知要因に加え，対象技術への個別感情要因と感情経験に関わる個人差要因に焦点を当てた説明変数を用意し，それらと受容態度との関連を探索的に検討した。その結果，3つの技術に関していずれも比較的高い説明率が確認され，個々の説明変数に関しても，技術間の差異は比較的少なく，概ね似通った結果パターンが認められた。したがって，これらの3つの技術の説明変数として取り上げた要因の認知の程度にはそれぞれ違いがあり，受容態度の差を生んだが，その心理的要因と受容態度の関連の仕方は同様であることが示唆された。

以下では，その心理的要因ごとに考察を行う。 まず対象技術への認知要因に関しては，リスク認知, ベネフィット認知, 性能への信頼感を扱つたが，いずれも全て有意であった。これらの3つの要因の中では，特にベネフィット認知および性能への信頼感は受容態度との間に相関が強く認められた $(r \mathrm{~s}=.57 \sim .66, p \mathrm{~s}<.01)$ 。この結果は，技術の受容態度に関する先行研究の知見 (Davis, 1989) も有益さの認知に着目しているのと同様に，新しい技術に関してどのようなべネフィットがもたらされるかという情報伝達が, その技術の受容を促す主要な要素となることを示唆している。他方でリスク認知に関しては，標準偏回帰係数の値も小さい上に, 受容態度との相関はベネフィット認知と受容との相関に比べると弱かった $(r \mathrm{~s}=-.31 \sim$ -.17, $p \mathrm{~s}<.01)$ 。したがって, サンプルサイズの大きさから統計的に有意にはなったものの, その関連は弱い可能性にも留意すべきである。次に特に本研究で詳細な検討を行った対象技術への個別感情要因についてであるが, 先行研究 （高木ら, 2021）と同様に, 対象技術への感情項目は，ポジティブ，ネガティブ，嫌悪感といったより基礎的な感情と，畏怖，欌れ忌避といったそれ以外の感情とに分類された。AIや自動運転といった比較的なじみがあり何かしらイメージがしやすい先端科学技術では，対象技術に対する畏怖と穢れ忌避は弁別されて認識されていることが示唆されたが, 本研究のような一般の人々にとってより新規性の高い技術に関しては弁別されていないように思われる。それゆえに，社会にその先端科学技術が導入された時のイメージがネガティブかあるいはポジティブかという基礎的な感情によって対象技術を受容するか否かを決めている部分が大きいことが確認された。それに対して，敬遠感情に関しては, ゼロ次の相関係数の値も弱めであったため $(r \mathrm{~s}=-.26 \sim-.16, p \mathrm{~s}<.01)$, 自然志向や信仰を尊重することが先端科学技術を敬遠させる要因となっている可能性は低いことが示唆された。

以上の他に，その対象技術への個別感情要因に関しては, 新しい先端科学技術であり, 回答者にとってはあまりよく知らない対象であるがゆえに，日頃当該感情を感じやすい程度に応じた強さで生じている可能性を，畏怖，嫌悪とも関連する欌れ忌避の3つを取り上げて検討した。その結果, 日頃畏怖を感じることが多い人ほど, 下水サーベイランスに対しては受容する態度を示す弱い関連が認められ，その他の嫌悪と蔵れ忌避につ

いてはそのような関連は認められなかった。これについては，下水サーベイランスについては，健康観察アプリやCOCOAに比べて回答者にとっては未知な技術であったために，優れた芸術などに畏敬の念を持つ程度が，新規の技術（優れた人工物）への畏敬として肯定的に社会として受け入れることに前向きな姿勢へとつながったのかもしれない。加えて下水サーベイランスに関しては，他の2つの技術とは異なり，個人ではなく社会として受容し，ベネフィットも地域や社会レベルでの感染拡大抑制を通じてもたらされるといった個人との距離感が比較的離れた要素をもつ先端科学技術に対して，日頃の畏怖感情の経験の個人差が何かしらの関連をもつことを示唆しているとも解釈できるが，それについてはさらなる実証的検討のもとに議論する必要があるだろう。

## 4.3 本研究の限界と今後の課題

まず，本研究で取り上げた技術に関する説明方法を変更した場合, 同様の結果が再現されるのかは今後確認が求められるたろう。調査冒頭の導入文において，各技術には導入のベネフィットに対して個人情報の漏洩等のリスクもあることが指摘されている旨を説明し，各技術の説明文章内では技術のリスクには触れずべネフィットにのみ言及しているため，技術説明の文章内に関しては一面的コミユニケーションとなっており，それゆえに受容態度に対してべネフィット認知や性能への信頼感は強い関連が認められたのかもしれない。そのため, 先端科学技術の説明時にリスク情報も並記するような両面的コミュニケーションを行った場合に，本研究と同様の傾向が再現されるのかの検証も久かせないだろう。

また, 本研究では受容形態やべネフィットの性質が異なる技術を取り上げ探索的に検討したが， これらの要因が技術の認知や受容に及ぼす厳密な検証には, 本研究のような調査研究ではなく実験的手法を用いた検討も必要である。

以上のような今後のさらなる検討を踏まえ，緊急時に危機対処に資する先端科学技術について,引き続きどのように市民にコミュニケーションを行い受容の要否に関し，社会として合意形成をしていくか，研究を進めることが望まれる。

## 謝辞

本研究は, JSPS 科研費 JP21K02967 の助成を受
けたものです。調査項目の作成にあたっては高渕智行氏（千葉工業大学）の協力を得たことに記して感謝します。

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Appendix 2 Measures

 & 変数名 & 調査項目 & 回答選択肢 \\

リスク学研究 Japanese Journal of Risk Analysis Vol. 32, No. 2

Appendix 3a Correlations between main variables regarding health observation application

${ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$

Appendix 3b Correlations between main variables regarding sewage surveillance

${ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$

Appendix 3c Correlations between main variables regarding COCOA

${ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$