| 研究課題/領域番号 |
18H03424
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分64060:環境政策および環境配慮型社会関連
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
大瀧 友里奈 一橋大学, 大学院社会学研究科, 教授 (50422382)
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| 研究分担者 |
大塚 玲 情報セキュリティ大学院大学, その他の研究科, 教授 (50415650)
植田 一博 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (60262101)
本田 秀仁 追手門学院大学, 心理学部, 准教授 (60452017)
大瀧 雅寛 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (70272367)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2020年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2018年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 見える化 / 水使用量 / 節水型社会 / 水使用行動 / ナッジ / 共有財 / ディープラーニング / 用途別水使用量 / 機械学習 / 使用行動別水使用量 |
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| 研究成果の概要 |
水使用量の「見える化」については、まず自身の実際の水使用量をどのように見せるかを検討した。その結果、共有財としての水を意識させるフィードバックにより、低消費世帯の水使用量が、長期間継続的に減少することが明らかになった。他の世帯の平均使用量との比較をグラフで表現した場合には節水効果はなかった。続いて、用途毎に節水の余地がどの程度あるのかを示すTipsを提示した結果、節水可能な量をCO2排出量で表現した場合に、高消費世帯が節水行動をとることが明らかになった。
使用行動別の水使用量を定量的に把握するツールの開発については、各家庭毎に機械学習した場合には、95％の精度で使用行動別に分類ができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
水道スマートメータの導入への議論や実証実験が始まっており、それに伴い、水使用量の「見える化」が各事業体で検討されている。単なる「見える化」では水使用量への影響はなく、「見える化」の方法を工夫することで、社会全体の水使用量を無理なく減少させる可能性がある。本研究では、日本社会において節水型社会を実現していくための「見える化」の新しい方法を複数提案することができた。また、その際に、「見える化」された情報の受け手がストレスを感じることなく節水型行動へ移行したことも明らかになった。
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