| 研究課題/領域番号 |
15KT0121
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
鷲津 明由 早稲田大学, 社会科学総合学術院, 教授 (60222874)
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| 研究期間 (年度) |
2015-07-10 – 2019-03-31
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| キーワード | スマートフード / 食卓の豊かさ / 食卓の近接度 / 産業連関分析 / 家計調査 / 消費者効用 |
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| 研究実績の概要 |
今年度は，スマートフード分析用産業連関表の作成概念を整理するとともに，スマートフードシステムに対する消費者の潜在需要を解析するための食MAPデータの解析の準備作業を行った。
スマートフード分析用産業連関表のうち，レストラン，持ち帰り，宅配などの飲食サービス部門のアクティビティ作成手順を以下のように整理した。すなわち，1)「飲食サービス」を経済センサスと投入調査情報を用いて「レストラン」「持ち帰り」「宅配」に分割し，さらにRAS法を用いて「飲食サービス」を，調整額が出ないように3分割する，2)「工場」「レストラン」「持ち帰り」「宅配」の各アクティビティについて，ヒアリング情報を用いて，各部門を本体部門と2つのスマート管理部門(マーケット部門とその他官営部門)に分割する，3)それぞれを典型的な作業時間データに基づいて，非情報財・サービスのみを投入要素とする本体部門ベクトル，非情報財・サービスのほかに情報財と1次2次情報サービスを投入要素とする2つのスマート管理ベクトルを作成するという手順で行う。ここで，情報財とは，2次情報サービス生産に必要なモノであり，1次情報サービスとは，2次情報サービス生産に必要なコトであり，2次情報サービスとは，モノとコトの組み合わせから生み出されるサービスと定義した。
食MAPは首都圏の400の二人以上世帯と360の単身世帯の365日の食卓(メニュー，材料)，意識情報を記録した膨大なデータベースである。本年度はこのデータを分析目的に合わせたデータベースに整理する作業を行った。すなわち，メニュー分類と食材分類をいくつかのカテゴリーに整理したうえで，世帯のデモグラフィック情報，パーソナリティ情報とそれらカテゴリーとの関連をデータベース化した。さらに，メニューと食材のカテゴリーの組み合わせから，食卓の豊かさを示す指標，および食卓の便利さを示す指標の作成を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
「スマートフード」という漠然とした概念を，「IoT，ICT技術によって，効率的にマネジメントされたフードシステム」という概念に整理できたことは大きな成果であった。そして，この概念に基づき，スマートフード分析用産業連関表の作成概念を構築することができた。また，食MAPデータを，計量経済学的分析手法を適用できるデータベースに整理できたことも大きな成果であった。
食MAPデータは情報量が非常に豊富である一方，定量分析のしにくい多くの質的データが含まれており，計量分析のためのデータベース化に想像したよりも多くの時間を要した。最終的に，各世帯のデモグラフィック情報，パーソナリティ情報(その世帯の市販品への抵抗のあるなし，料理好きかどうか，品数を重要視するかどうか，計画的な買い物をしているかどうか，などの質問への回答状況)を，各世帯，朝・昼・夕食別，食卓の豊かさを示す指標(食材数とメニュー数の積によって計測)，および食卓の便利さを示す指標(知食材ごとに食卓への近接度(調理品であるほど食卓近接度が近いとする)を定義し，各食卓1材料当たりの平均近接度によって計測)との関連で分析するとの整理を行った。両指標は，本質的に代替的な性質を持つ(近接度の高い加工食品を利用すると，食材数とメニュー数の積は小さくなる)が，両指標の代替曲線の上方シフトによって食卓の質が向上する。これこそがスマートフード化に他ならない。
このように今年度は，分析概念の明確化を行うとともに，分析のためのデータベースの準備を大きく進展させることができた。
最終的にスマートフード化によって，消費者の効用がどの程度向上するかを定量化するには，需要関数の推定が不可欠である。それを行うために，総務省に，家計調査のミクロデータの二次利用申請を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
スマートフード分析用産業連関表について，前年度までに，「レストラン」「持ち帰り」「宅配」部門のスマート情報管理アクティビティ作成概念を整理したので，今後は，食料品製造部門，および，ややチャレンジングな課題であるが，農業部門のスマート情報管理アクティビティの作成に向けて，情報収集を行う。食料製造部門については，スマート管理によって，歩留まりが改善する，エネルギー効率が高まるなどの効果が期待されるので，これらの変化を反映したアクティビティの作成を行う。また，農業部門ではクラウド技術を活用したスマートアグリビジネスが注目を浴びているので，このビジネスのアクティビティ作成に可能な限りチャレンジしたい。
食MAPデータ分析については，前年度までに整理したデータベースを活用し，計量分析を行う。デモグラフィック要因ごとに，パーソナリティ要因と，食卓の豊かさを示す指標または食卓の便利さを示す指標との関連性を整理する。たとえば買い物に対する計画性が，食卓の豊かさを示す指標や食卓の便利さを示す指標を大きく改善する要因となるなどのことが明らかになる場合には，買い物の計画性をアシストするスマートフードビジネスの有効性を提言するなどの結果が期待される。
家計調査のミクロデータの利用が認められ次第，それを用いて世帯属性ごと(食MAPのデモグラフィック要因に対応)に需要関数の推定を行い，スマートフード化による効用変化(等価変分)の計測のためのデータベースを作成する。スマートフード化によって，便利な調理食品の利用勝手が良くなることは，消費者にとってその調理食品の主観的価値が上がることになる。このとき調理食品の市場価格が同じであれば，消費者はその調理食品に対して，以前よりも割安感を感じることになるであろう。この割安感を，調理食品の相対価格の低下と同等にとらえ，それによって生じる効用増加分(等価変分)を計測する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初，購入に大きな費用を見込んでいた「食MAP」データを，データ発行機関の，ご理解により無償で入手することが可能となったため，大幅に経費が削減できたことにより，繰越金が生じている。
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| 次年度使用額の使用計画 |
節約できた費用を利用して，温室栽培のスマート化に関する調査研究を行うことを計画中である。
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