| Project/Area Number |
21H04738
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 40:Forestry and forest products science, applied aquatic science, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
八木 信行 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (80533992)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
東田 啓作 関西学院大学, 経済学部, 教授 (10302308)
杉野 弘明 山口大学, 国際総合科学部, 講師 (30751440)
阪井 裕太郎 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (30849287)
鈴木 崇史 鹿児島大学, 農水産獣医学域水産学系, 助教 (40897667)
大石 太郎 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (80565424)
有賀 健高 埼玉大学, 人文社会科学研究科, 教授 (90589780)
若松 宏樹 農林水産省農林水産政策研究所, その他部局等, 研究員 (90722778)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥41,600,000 (Direct Cost: ¥32,000,000、Indirect Cost: ¥9,600,000)
Fiscal Year 2025: ¥8,450,000 (Direct Cost: ¥6,500,000、Indirect Cost: ¥1,950,000)
Fiscal Year 2024: ¥8,060,000 (Direct Cost: ¥6,200,000、Indirect Cost: ¥1,860,000)
Fiscal Year 2023: ¥8,060,000 (Direct Cost: ¥6,200,000、Indirect Cost: ¥1,860,000)
Fiscal Year 2022: ¥8,450,000 (Direct Cost: ¥6,500,000、Indirect Cost: ¥1,950,000)
Fiscal Year 2021: ¥8,580,000 (Direct Cost: ¥6,600,000、Indirect Cost: ¥1,980,000)
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| Keywords | 水産物価格 / マーケティング / 道具的価値 / 関係性価値 / ネイチャーポジティブ / 水産物消費 / 応援買い / 風評被害 / 生態系の価値 / 農業遺産 / 機械学習 / 関係価値 / 風評 / AI / 道具的的価値 / 水産物 |
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| Outline of Research at the Start |
規格品である工業製品とは異なり、天然産品である水産物は多様性を有しているため、大量規格品と同列に扱おうとすると需要と供給のミスマッチが生じやすい。実際日本ではマグロなどの高級魚は過剰利用され資源減少が問題となっている一方で、大衆魚は消費者の魚離れが問題になり、不人気魚は買い手がつかず港で投棄されている。そこで本研究は、消費者調査や市場統計分析などを通じ、水産物や、これを産出する生態系や産地の社会組織の意義などの多様な価値を人間がどう感じるかを心理学的手法等を用いて研究し、消費者の多様なニーズを生産側が利用できる仕組みを作り、水産物の市場での需給ミスマッチ問題等を解決することを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
水産物は、規格品である工業製品とは異なり多様性を有している。この中、グローバルな規模でクロマグロなどの高級魚は過剰漁獲が問題となる一方で、日本のローカルレベルではシイラやアイゴなどの不人気魚は水揚げ港で投棄される例も多い。資源を有効に活用するためには、AIなどを活用して個人の商品嗜好を個別に分析し「おすすめ商品」を提示するアプローチが存在する。本研究ではこの基盤となる情報や考え方を体系的に整理するため、人間が自然環境や食物に対して感じる多様な価値を解明することを目指す。
多様な価値と消費者行動を解明する研究の一環として、昨年度はALPS処理水の放出前（2023年）と放出後（2024年）の消費者心理の変化を研究し、全体としては汚染への心配が大きく変動していない結果を得た。本年度は、コロナ禍における水産物の消費実態の変化を調査した。具体的には、首都圏での水産物購入者を対象に高級魚と大衆魚に関する消費傾向の変化をについてアンケート調査を実施し、2020年4月7日から2020年5月25日の間実施された第1回目の緊急事態宣言期間中の水産物の購入頻度がその前と比較して変化したか調査した。この結果、自宅の滞在時間が長くなるにつれて大衆魚（アジ、サバ、イワシ、サケ類など）の購入頻度が増えたことなどが明らかになった（Aruga and Wakamatsu 2024）。並行してコロナ禍前後で実際の水産物価格変動を分析し、小売店ではカニやカキの価格が下落し、タコなどは価格が上昇したこと、前者の価格下落は従来外食用として出荷されていた水産物が小売店に回ってきたための在庫過多になったことが原因である可能性が、また後者のタコは供給量が増えて価格も上昇していることから自宅消費用として人気があった可能性が示唆された（余・大石（2024）。以上、様々なデータを用いて水産物の消費者行動の解明が進んでいる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2024年度には査読論文８編、無査読の出版物２編をそれぞれ出版し、順調に成果が上がっていると考えている。特に国際的な先行研究ではあまり触れられていなかった魚の「鮮度」に関する消費者行動について成果が得られた（Li et al, 2024, 阪井ら2025）。特にLi et al,(2024)では鮮度が異なるアジの画像を消費者に提示し正しく鮮度を判定できるかを実験した結果、消費者の一部は画像情報のみから正確に鮮度を判定できたこと、特に既婚者、北海道在住者、自身で水産物をよく購入する回答者層は有意に正答率が高いことなどが示された。また正答率が高い層では魚の目の輝度ではなく体表の色を主な判断基準として利用する傾向も示された。さらにシマアジを被験者に試食させた実験では、日本人は外国人と比較して色、歯ごたえ、脂乗りを有意に高く評価するが、支払意思額については有意に低いことなども分かった（阪井ら2025）。
加えて世界農業遺産・日本農業遺産などの認定が農林水産物の付加価値を上昇させるのか、バレンシア工科大学（スペイン）と連携して、また海洋生態系保全に配慮した水産物の付加価値を消費者に伝達する手法などについてストックホルム大学（スエーデン）と連携して、それぞれ研究を行っている。またAIの活用に関しても、水産物の市場価格の予測に向けた機械学習モデル構築を行い、生産現場においてもインドネシアのエビ養殖場を対象に機械学習で最適な生産戦略を提示する研究を行った（出版作業中）。
本科研費の研究チームはこれまで日本の消費者が福島の原発事故以降に「応援買い」の意欲を有している点を初めて見出し英文および和文で発信したことなどの成果も有している。いずれも本研究での知見が存在したために論考が可能となった内容で、学問の進展、社会実装双方の側面において貢献ができる成果が得られたと考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究が概ね当初の予定通り進んでいるため、予定通り以下の３課題を推進する。
（１）多様な価値と消費者行動の解明：食品の様々な価値を類型化し、各価値のトレードオフ構造（各価値の競合関係や補完関係）などの把握を行う。特に、自然の恵みに関するnon-anthropocentricな価値をどう把握するのか、さらには人間が存在するために発生させるanthropocentricな価値の中でも関係価値（relational value）をどう把握するのかについて、FAO（国連食糧農業機関）の世界農業遺産チーム、およびバレンシア工科大学等関連する各国研究者等と連携し国際的な研究を推進する。
（２）価値の時系列的変遷と将来予測：海外を含めた水産物の産地価格、卸売価格、小売価格について、変動を統計的に解析し、季節変化や年次的な変化を考察する。また、既存統計だけに頼る従来の方式に加え、長期にわたる新聞記事などのテキスト分析や、バイヤー等への質問調査などを併用する。ここでは、関係価値（relational value）と道具的価値（Instrumental value）の時間による変化のしやすさなどを解明する。さらにはカーボンフットプリントなどの近年の価値に関する研究も引続き取組む。
（３）AIの活用による多様な消費者層へのアプローチ手法の開発：過去のスーパー売上げデータ（例えばPOS：Point of Salesデータ）などを活用し、AI等を活用して食品の需要予測を行う。また需要予測と供給予測をマッチングさせるための最適な手法について環境心理学の理論を活用して研究する。またAIの活用は流通側面だけでなく、生産現場における予測および評価にも使用可能である。フードマイレージ、エコラベル、応援買い、ガストロノミーツーリズムなどをキーワードに、これらが、どの消費者層にどのような条件下で影響するのか解明する。
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