# 【原著論文】
## 接触確認アプリ $(\mathrm{COCOA)$ の利用を規定する要因の検討*}

## Prescriptive Factors of COVID-19 Contact-Tracing Technology (COCOA) in Japan

\author{
高木彩**，武田美亜***，小森めぐみ**** \\ Aya TAKAGI, Mia TAKEDA and Megumi KOMORI
}

\begin{abstract}
Digital contact tracing applications have been promoted as a tool to address the COVID-19 pandemic. The effectiveness of these applications depends on their rate of adoption. However, this appears to be low. Therefore, this study investigated the psychological factors associated with the use of a contact tracing application (COCOA) in Japan. An online survey was administered to 1000 participants living in the Tokyo metropolitan area. Respondents were classified into three groups: advocates, critics, and undecided. Our results indicated that perceptions of risk, benefit, cost, social norm and knowledge were significant prescriptive factors of COCOA usage. The results revealed that the critics group perceived low benefit and social norms appeared to hinder application adoption relative to the undecided group.
\end{abstract}

Key Words: COVID-19, contact tracing, technology acceptance, risk perception, knowledge

## 1. 問題

## 1.1 背景

本論文では，新型コロナウイルス感染症 （COVID-19）対策の一環として推奨されている先端科学技術の1つである, 接触確認アプリの利用の規定因を検討する。

社会全体の感染拡大防止を目指すツールとしてわが国では，接触確認アプリCOCOA（COVID-19 Contact Confirming Application)が開発され, 2020 年6月19日に導入された。接触確認アプリが感染拡大の抑制効果を発揮するためには，多くの人々に利用される必要がある。Hinch et al. (2020)が行ったイギリスのデータに基づくシミュレーション結果によると，接触確認アプリが人口の $56 \%$以上によって使用されたとき，流行を抑制できる
と報告している。しかし現状では，その効果を期待できるほどの導入は進んでいない。

接触確認アプリの開発と社会的導入には，公衆衛生学的観点だけでなく, 社会的, 法的, 倫理的問題を伴い（岸本，工藤，2020），その受容は公衆衛生と社会経済活動に寄与する一方で，プライバシーの面でリスクマネジメントをどうするかが問われる。令和 2 年版情報通信白書によると，接触追跡／暴露通知アプリに関して，「デジタル感染追跡のための個人情報に関する情報（パーソナルデータ）の収集に関して各国の姿勢は異なっており，GPS等を用いて直接的に個人の移動履歴を収集する方法と，Bluetooth等を用いて陽性者との接触を把握する方法の大きく2つに分かれている（総務省，2020，p.148）」と述べている通り，

国により接触把握方法も異なれば，個人情報取得の有無, 陽性者のデータ管理方法も異なる。 COCOAでは，個人が特定される情報は記録せず，Bluetoothにより接触の検知を行い，近接に関する情報は端末内のみで保持されるため, プライバシーに最大限に配慮した仕組み（厚生労働省，2020）としている。その一方でGPS等を用いた方法に比べて個人の行動追跡が難しいという面もある（毎日新聞，2020）。

接触確認アプリの社会的受容に関しては, 他国でもアプリの利用意図や行動を規定する要因の研究が進められているが(Walrave et al., 2021)，それらの研究が指摘するように，国により利用意図や行動を規定する要因や傾向が異なる可能性があるため，わが国でも検討が求められている。

## 1.2 本研究の目的

本研究では, $\mathrm{COCOA} の$ 利用を規定する可能性が考えられる心理的要因について先端科学技術の受容に関する先行研究 (Raue et al., 2019) を参照し検討する。

加えて, COCOAの非利用者に関しては, COCOAの利用に対する態度が未決定の場合と明確に拒否をしている場合とでは, 異なる特徴を有することも考えられ, 支持層, 未決定層, 拒否層の3 層に分けた分析も行われているため (Bonner et al., 2020; Trang et al., 2020), 合わせて検討し, 未決定層と拒否層の差異を明確化させる。

なお, $\mathrm{COCOA} の$ 利用に対して，主たる予測因として考えられるリスク認知， ベネフィット認知, $\operatorname{COCOA} の$ 性能に対する信頼感に加え, 知識要因と感情要因等の心理的要因に主眼をおいた検討を行う。知識要因は, 自己評価に基づく主観的知識と実際の知識量である客観的知識とではリスク認知や受容に対する影響が異なることや, 両者の相互作用効果も指摘されているため（高木，小森，2018），それらを踏まえ検討する。COCOAは COVID-19の感染拡大抑制などを目指して導入されたツールであるため, その起点となっている COVID-19への知識や感情要因も考慮する。

その中でも特に, COCOAの利用において感情的な要因がどの程度影響を及ぼしているのかを検討する。これまでリスク認知やリスクの判断に対する感情要因の影響を扱った研究は, ポジティブノネガティブの感情価の次元に焦点を当てたものと, 怒りや悲しみといった個別感情の効果に焦点
を当てた研究(Lerner and Keltner, 2001)の流れとに分けて考えることができる(Tompkins et al., 2018)。 しかし, 自動運転の研究においても, 旧来の自動車を運転時に抱く感情が自動運転の受容の判断に影響を及ぼすこと，また同じポジティブ感情においても，その種類によって自動運転に対する認知に異なる関連が認められており (Raue et al., 2019), COCOAにおいても個別感情に基づいた検討は, さらなる感情要因の影響の詳細を解明する上で寄与するものと考える。また, $\operatorname{COCOA} のよ ~$ うな新しく社会に導入される先端科学技術の場合, 評価対象が直接喚起させる関連感情よりも,日頃の感情経験に関する個人差に基づき新しい技術を評価することもありうるだろう。具体的には, COCOAに対してネガティブな感情や嫌悪感, 穢孔忌避, 畏怖の感情を持つ人や, 日ごろからこうした感情を抱きやすい人は, アプリの利用を控えるかもしれない。

そこで本研究では，接触確認アプリが導入された社会に対する嫌悪感情と穢れ忌避感情, 畏怖やこれらの感情の日常的な喚起しやすさに関わる要因を取り上げて探索的に検討した。

以上の検討に際し, COCOAの社会規範認知, コストの認知, COCOAに関して所管である厚生労働省への信頼感を合わせて検討するとともに,性別と学歴の変数(cf. Chauvin, 2018)を統制変数として加えた分析結果を以下では報告する。

## 2. 方法

## 2.1 調査対象者と調査時期

東京都, 埼玉県, 千葉県, 神奈川県の一都三県の 20 代から 60 代までの成人男女 1000 名（男女各 500 名, $M=44.81, S D=14.03$, 性別と年齢による均等割り付けし, 職種が「電力会社・電力関連会社」「情報 ・通信」「官公庁 - 団体」「新聞 - 雑誌など」「市場調査」に該当する者は調査対象から除外）に回答を求めた。調査対象者が株式会社クロス・マーケティングが有する回答者パネルから協力を募り，2020年11月20，21日に回答を求めた。

## 2.2 調査項目

調査では, 冒頭でデモグラフィック変数に回答を求めた後，COVID-19に関する調查項目, COCOAに関する調査項目, 感情経験の個人差要因の順に回答を求めた(Table 1a, Table 1b)。

Table 1b Descriptive statistics and reliability values for the scales regarding COCOA

 & $1=$ 全く感じない $5=$ 非常に感じる & & & \\

(1)COCOAに関する主な項目は, COCOAの利用状況 (1 項目), 主観的知識 (4 項目), 客観的知識 (4 項目),リスク認知項目 (1 項目),コスト認知（2 項目)，ベネフィット認知 (2 項目)，COCOAの性能に対する信頼感（1項目)，COCOAに対する感情 (6項目), 社会規範認知 (2 項目)，厚労省に対する信頼感（2項目）であった。

(2)COVID-19に関する調查項目としては，小森ら (2020)の主観的知識 (4 項目 5 件法)，感染予防行動 (14 項目 6件法)，リスク認知（5 項目7件法), COVID-19に関する感情（5 項目 7件法）と，客観的知識（問7～問 10 を除外した 10 項目 3 件法）を用いた。

(3)感情経験の個人差要因に関しては, 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, 嫌悪感情については日本語版嫌悪尺度（岩佐ら，2018）内の中核的嫌悪に関する 8 項目を使用した。穢れ忌避については, 穢れ忌避尺度（北村 - 松尾，2019）内の「清浄志向」と 「信仰尊重」の15項目を用いた。

なお, 性別や学歴といったデモグラフィック変数以外にも， COCOAに関する項目が含まれていたが，分析で扱わないため説明を割愛する。

## 3. 結果

## 3.1 分析対象者

COVID-19関連の項目において次の3つの条件のいずれかに該当する者を除外した913名を対象とした。除外条件の詳細は次の通りである。(1) COVID-19主観的知識の尺度項目において反転項目があるのに全て同じ値（3は除く）であった回

Predictors of COCOA Usage

Note) Gender was coded $0=$ male, $1=$ female.

Education was coded $0=$ high school and below. $1=$ college and above ${ }^{* * *} p<.001,{ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$

答者 $n=22$, (2) COVID-19 の客観的知識において全項目に同じ値の回答者 $n=60$ 。ただし, COVID-19 の主観的知識の全項目で「全くわからない」(項目1〜3は1，項目4は5）とし，COVID-19の客観的知識の全項目にも「3.わからない」とした回答者2名は除外対象としなかった。(3) COVID-19感染予防行動で全項目同じ値の回答者 $n=13$ 。

## $3.2 \mathrm{COCOA$ 利用状況}

調査時にCOCOAをインストール済みの回答者は全体の26.2\%であった。最も多かったのは COCOAをインストールするかどうかを未定とする回答者であり，28.7\%を占めていた。それに対し, 明確にCOCOAのインストールを拒否している回答者は $20.9 \%$ であった。また， COCOA 自体を知らない回答者は65名で，7.1\% と全体を占める割合は少ないものの, $\mathrm{COCOA} の$ 存在自体を知らない人もいることが確認されたため，以降の分析対象からは除外した。

## $3.3 \operatorname{COCOA$ の利用を規定する要因}

COCOA の利用を規定する要因を検討するため
Table 3 Multinomial Logistic Regression

Note) Reference group of gender is "male".

Reference group of education is "high school and below". Reference category is undecided.

${ }^{* * *} p<.001,{ }^{* *} p<.01,{ }^{*} p<.05,{ }^{\dagger} p<.10$

に, 現在の $\mathrm{COCOA}$ 利用有無 (利用者 $=1$, 非利用者=0）を目的変数としたロジスティック回帰分析を実施した(Table 2)。Raue et al. (2019)にならい，利用の有無は，主にCOCOAに対するリスク認知とべネフィット認知，信頼感により規定される部分が大きいと想定しまず投入した。次いで， COVID-19 に関する変数, COCOA に関する変数 (知識要因, 感情要因, コスト認知, 社会規簲認知, 厚労省への信頼感), 最後にデモグラフィック変数として年齢と学歴を投入した。知識要因については交互作用項を含めたため，全ての説明変数は中心化したものを使用した。

この分析に先立ち, COCOAに対する感情の 6 項目について探索的因子分析（最尤法，プロマックス回転) を行った。因子数は固有値の減衰パターン $(3.045,1.544,0.509, \cdots)$ 及び因子の解釈の可能性を考慮して2 因子とした。第 1 因子に負荷が高かった項目（とその因子負荷量）は，「ネガ

ジティブな感じ(.674)」であったため,「ネガティブ感情」と命名し,「ポジティブな感じ」の逆転
処理後に 3 項目平均を算出し投入した $(\alpha=.81)$ 。第2因子は，「ばちがあたりそうな感じ(892)」「社会がけがされるような感じ(.723)」「すぐれた芸術を見たときのような圧倒された感じ(.710)」であったため「敬遠感情」と命名し, 3 項目平均を投入した $(\alpha=.79)$ 。両者の相関は $(r=.34, p<.001)$ であった。

ロジスティック回帰分析の結果, COCOAのリスク認知の負の効果 $(b=-.46, S E=.13, p<.001)$, べネフィット認知の正の効果 $(b=.56, S E=.19, p<.01)$ が有意であった。それらは予測と一致していたが, COCOAの性能に対する信頼感については負の効果が有意傾向で確認され ( $b=-.30, S E=.16, p$ <.10), 予測に反するものであった。その他の変数で有意であったのは, COVID-19の主観的知識 $(b$ $=-.55, S E=.16, p<.001), \mathrm{COCOA}$ のコスト認知 $(b$ $=-.33, S E=.13, p<.05), \mathrm{COCOA} の$ 主観的知識 $(b$ $=.95, S E=.16, p<.001), \mathrm{COCOA}$ の客観的知識 $(b$ $=.52, S E=.11, p<.001)$, 厚労省への信頼感 $(b=$ $-.16, S E=.08, p<.05)$ と, COCOAへの社会規範認知 $(b=1.04, S E=.15, p<.001)$ であった。COVID-19 の主観的知識の水準, $\mathrm{COCOA}$ のコスト認知, 厚労省への信頼感が低く, COCOAの主観的知識と客観的知識, $\mathrm{COCOA}$ の利用を支持する社会規範認知が高いほど， $\mathrm{COCOA}$ の利用者である割合が高いという関連が確認された。また, デモグラフィック変数については, 学歴のみ有意であり ( $b$ $=.57, S E=0.22, p<.01)$, 大学卒業以上である場合に，利用者である割合が高かった。

## $3.4 \mathrm{COCOA$ 利用の支持層, 未決定層, 拒否層 を規定する要因}

次に, 非利用者のうち, COCOAの利用について態度を現時点で定めていない未決定層と, 拒否層とでは, 心理的傾向に差異があるのかを検討するために， $\mathrm{COCOA} の$ 利用状況への回答に基づき，支持層（回答選択肢 1 あるいは 2 の選択者の計 $n=267$ ）と未決定層（回答選択肢 60選択者 $n=262$ ）と拒否層（回答選択肢3あるいは4への選択者の計 $n=222$ ) の3グループに分けた。

まず，支持層を参照カテゴリーとした多項ロジスティック回帰分析を行った結果, 多項ロジスティック回帰分析においても, 未決定層と拒否層の両方に共通して有意であったのは, 主要変数ではCOCOAのリスク認知であった (未決定層 $b=.38$, $S E=.15, p<.05$; 拒否層 $b=.44, S E=.15, p<.01)$ 。そ
の他に COCOA の主観的知識 (未決定層 $b=-97$, $S E=.17, p<.001$ ；拒否層 $b=-.51, S E=.17, p<.01)$ と客観的知識（未決定層 $b=-.65, S E=.12, p$ $<.001$; 拒否層 $b=-.42, S E=.12, p<.001)$, 社会規範認知（未決定層 $b=-.98, S E=.18, p<.001$; 拒否層 $b=-1.35, S E=.19, p<.001$ ), コスト認知 (未決定層 $b=.28, S E=.15, p<.10$ ：拒否層 $b=.38, S E=.15$, $p<.05 ）$ の効果が改めて確認された。

次に, 未決定層と拒否層のどちらか一方のみに確認された結果は以下の通りであった。まず未決定層に関しては, 支持層に比べ厚労省への信頼感が高く $(b=.20, S E=.09, p<.05)$, 欌れ忌避得点が高く( $b=.29, S E=.15, p<.05)$, 大卒未満が多く( $b=$ $-.83, S E=.24, p<.001)$, COVID-19 の) 主観的知識 ( $b$ $=.35, S E=.17, p<.05), \mathrm{COCOA}$ に対する敬遠感情 $(b=.30, S E=.16, p<.10)$ が高かった。

拒否層に関しては, 支持層よりもべネフィット認知が低 $<(b=-.75, S E=.22, p<.001)$, COVID-19 に関する感情は否定的であった $(b=-.22, S E=.11$, $p<.10$ )。

さらに, 未決定層を参照カテゴリーとした多項ロジスティック回帰分析を行って未決定層と拒否層の差異を直接比較した。拒否層は未決定層よりベネフィット認知が低 $(b=-.51, S E=.18, p<.01)$, $\mathrm{COCOA}$ の主観的知識 $(b=-.46, S E=.15, p<.01)$ と客観的知識が高く $(b=.23, S E=.10, p<.05)$, 社会規範認知が低 $<(~ b=-.37, S E=.15, p<.05)$, 大卒以上 $(b=.46, S E=.21, p<.05)$ が多かった(Table 3)。

## 4. 考察

本研究では, $\mathrm{COCOA} の$ 利用を規定する要因について検討し，さらに非利用者のうち未決定層と拒否層の差異を明確化した。以下では, 利用/非利用を規定する要因と未決定層と拒否層の特徴を整理し, 最後に実践的示唆と今後の課題を報告する。

## 4.1 $\operatorname{COCOA$ 利用を規定する要因}

COCOA の利用に対して主要変数とした $\mathrm{COCOA}$ リスク認知, ベネフィット認知, 性能への信頼感の 3 要因の中で有意な規定因となっていたのはべネフィット認知とリスク認知であり，性能への信頼感は有意傾向であった。先行研究 (Walrave et al., 2021)においてもアプリの利用意図を最も予測していた要因はパフォーマンスへの期待であり, この要因は本研究のベネフィット認知

に相当するため, 本研究でも先行研究と同様の傾向が確認されたと言えよう。また, プライバシー の侵害という面でのリスク認知も，予測通り利用を抑制する要因としての関与が磪認される結果となった。

これらの主要変数の他に $\mathrm{COCOA}$ 利用との関連が確認されたのは, 知識要因, 社会的規範認知, 厚労省への信頼感, コスト認知であった。

まず知識要因に関しては，COVID-19の主観的知識, $\mathrm{COCOA}$ の主観的知識と客観的知識の効果が確認された。COVID-19に関する知識が少ないほど，そしてCOCOAについては知識が多いほど利用に結びついていたことが示された。COCOA の知識水準に関しては, 客観的知識の正答数の平均值は低く，主観的にもそれを反映する形で平均值も低めになったと考えられる。したがって， COCOAの利用促進にあたっては, COCOAがどのようなツールであるのかを情報提供し，べネフィット認知を高め，プライバシーの侵害に対する懸念に対しても，ツールがどのようにプライバシーの保護に努めているのか，市民に向けてより積極的に情報提供が必要であることを示唆してい

ため，その情報提供においては， COCOAのインストールや利用に伴うコスト（通信量や負荷の増大）に関しても可能な限り説明することにより，誤った知識に基づくコストの過大評価を回避するような配慮が求められるだう。

社会規範認知については, 先行研究 (Walrave et al., 2021) と整合的な傾向にあり, 支持層が最も COCOA の利用を奨励する社会規範を認知し $(M=$ 3.18), 次いで未決定層 $(M=2.55)$, 拒否層 $(M=2.28)$ の順に認知していた $(F(2,748)=91.32, p<.001)$ 。また, $\mathrm{COCOA}$ 利用には学歷の効果も有意であり,大卒以上の人がより利用している傾向にあり，それも先行研究と整合的であった。

なお, 厚労省への信頼感に関しては予測と異なり利用の有無に対して負の効果が確認された。これについては本研究のデータのみから明確な答えを出すことが困難であるが，利用を規定する主要変数（リスク認知，ベネフィット認知，性能への信頼感）との相関分析では予測通りに厚労省への信頼感が高いほど, リスクを低く $(r=-18$, $p<.001)$, ベネフィット $(r=.29, p<.001)$ と性能への信頼感 $(r=.39, p<.001)$ は高く評価する関連が認められた。そのため，主要変数を介して利用を促進
する効果を除外した直接効果として負の効果が認められた可能性があると思われる。また, 本研究で測定した厚労省への信頼感は, COVID-19への対応におけるものであったため, COCOAのみにおける信頼感を測定していない。したがって, 本研究における厚労省への信頼感は, COCOA 以外も含めた厚労省の実施するCOVID-19対策全般を考慮し, 信頼感が評価されたものと考えられる。 そのため, 厚労省に対する不信感があり社会レべルの感染拡大の抑制効果が望めないと考えることにより, 個人レベルでの感染対策の必要性を感じ， $\mathrm{COCOA} の$ 受容に至っているということもありえるだろう。

## $4.2 \mathrm{COCOA$ 利用に対する支持層，未決定層，拒否層間の比較}

非利用者を未決定層と拒否層に分けた分析結果からは，各層に異なる特徴が確認されたため，以下で整理し考察する。

まず，拒否層に打いて最も特徴的であったのは， べネフィット認知と社会規範認知が支持層と未決定層よりも低かったことである。拒否層の COCOA に関する知識水準は主観的知識と客観的知識いずれも 3 層の中では中間に位置しており,学歷も支持層との比較では有意な関連は確認されていなかったことを考えると, 支持層よりも肯定的評価に結びつく知識の欠如, あるいは支持層とは異なる否定的情報の知識がベネフィットが低いという認知を導くとともに，周囲の人々も $\mathrm{COCOA}$ 利用率が低いという認知によって $\mathrm{COCOA}$ の利用拒否を示すに至っているのかもしれない。

次に, 未決定層の特徴としては, COCOAに対する知識水準が主観的知識と客観的知識の两方において低かったことと, 学歴 (大卒未満) が挙げられる。COCOAに対する知識量が少なかったために, COVID-19 関する主観的知識や, COCOAに対する敬遠感情の効果が有意傾向であったり, 日頃の穢れ忌避感情の経験に関する個人差要因が支持層との比較において有意に関連することとなったものと考えられる。そのため， COCOAを利用するか否かに関して未決定の人々においては，単純にポジティブとネガティブだけでとらえきれない個別感情（敬遠感情）の関与があり, それらによって $\mathrm{COCOA} の$ 利用への態度を定めることなく, 非利用に至っている可能性があ

るかもしれない。

ただし，これらの知見は相関的データに基づく

ため, COCOAの利用と有意な関連が確認された変数間の因果関係の解釈は慎重を期すべきである。例えば社会規範認知に関しては, フォルスコンセンサス効果のように, 社会規範認知が原因側ではなく帰結側の変数であることも十分にありえる。

また, 本研究では穢れ忌避の効果が未決定層で確認されたが, この結果の解釈では, 調査項目数の制約から，嫌悪感情や穢れ忌避について尺度内の特定因子の項目のみを採用している点に留意が必要である。以上を踏まえつつ, 本研究の知見からどのような実践的示唆を得ることができるのかを次節でまとめる。

## 4.3 実践的示唆

COCOAの利用を促進するためのコミュニケー ションを考える際には，以下のことが考えられる。

まず, $\mathrm{COCOA} の$ 主観的知識と客観的知識の水準を高めることと, 社会規範要因からのアプロー チを主軸に，性能への信頼感を高め, プライバシーの侵害に対する懸念を抑制するように働きかけることの有効性である。

$\mathrm{COCOA} の$ 正しい知識を周知し人々のべネフィット認知を高めることにより，利用の促進が期待される。それによって $\mathrm{COCOA}$ の知識の少なさが， COCOAに対するリスク認知や（特に未決定層において）敬遠感情に結びつかないよう努めたほうがよいたろう。また，信頼感も考慮が必要であるが, 厚労省やCOCOAの信頼感は Androidで数か月機能していなかった問題等から，本研究の調査時より低下している可能性は否めない。べネフィット認知や社会規範認知の効果に比べるとその規定力については弱いことが想定されるが，それでもやはり信頼感を高めるように努める必要があるたろう。COCOAのリスク認知に関しては，コスト認知とも有意な正の関連があるため，コスト負担に関する情報提供からもリスクとコスト認知の低減を試みることは一考の余地がある。

以上のような取り組みや検討を通じて，先端科学技術への誤解に基づく不必要な摩擦や拒絶, 決定の留保が減ることにより, 危機対処に資する先端科学技術の受容が円滑に進むことが望まれる。

## 謝辞

本研究は, JSPS 科研費 JP18K13274, JP21K02967

の助成を受けたものです。

また，接触確認アプリの技術性能の説明に関してご助言を頂いた今野将先生（千葉工業大学）に記して感謝いたします。

## 参考文献

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