導入手順1：現状分析

行動経済学を導入する最初のステップは、現在の状況を客観的に分析することです。どのような意思決定が行われているか、その結果はどうなっているか、どこに問題や改善の余地があるかを明確にします。例えば、ECサイトの場合、カート放棄率が業界平均の68%より高い75%であれば、そこに改善の余地があると判断できます。現状分析では、ウェブ解析データ、購買履歴、顧客サービスの記録など、定量的データと、顧客インタビューやフォーカスグループからの定性的データを組み合わせて収集し、行動パターンを特定しましょう。

現状分析では、特に「なぜ合理的な選択がされていないのか」という観点が重要です。例えば、東京都の家庭での省エネプログラムでは、節電により年間平均12,000円の節約が可能と示されているにも関わらず、参加率がわずか23%に留まっている理由や、企業の健康経営プログラムで、無料の健康診断を受ける従業員が全体の58%しかいない原因などを探ります。これらの「ギャップ」こそが、行動経済学的アプローチが効果を発揮できるポイントになります。多くの場合、「現状維持バイアス」や「先延ばし傾向」が背景にあります。

また、現状分析の際は組織内の異なる部門や立場からの視点を取り入れることも大切です。マーケティング部門からは顧客の外部行動データ、製品開発からはユーザビリティテスト結果、顧客サービスからは問い合わせ内容の傾向分析など、様々な視点から現状を把握することで、より包括的な理解が得られます。大手小売企業の事例では、部門横断的な「行動インサイトチーム」を結成し、週1回の定例ミーティングで各部門のデータを共有・分析することで、顧客離れの初期兆候を特定することに成功しています。

効果的な現状分析のためには、「誰が」「何を」「いつ」「どこで」「どのように」という基本的な問いに答えることが重要です。例えば、あるオンライン保険会社の分析では、「30代前半の共働き世帯が」「子供の医療保険について」「土日の夜8時〜10時に」「スマートフォンから」「平均4回のサイト訪問と2回の料金シミュレーションを経て」申し込みに至るが、最終的な契約完了率は訪問者の2.3%に留まることが判明しました。そこで、申し込みフォームの項目数を23から12に削減し、「途中保存」機能を追加したところ、完了率が3.7%に向上しました。

さらに、競合他社や先進的な事例のベンチマーク分析も有効です。例えば、イギリスの税務当局HMRCは、税金の納付率を向上させるために「ほとんどの人はすでに納付済みです」という社会的規範を活用したメッセージを送付し、納税率を15%向上させることに成功しています。また、アメリカの医療保険会社は、予防医療の受診率を高めるために、「損失フレーム」（「検診を受けないと5,000円分の特典を失います」）と「利得フレーム」（「検診を受けると5,000円分の特典を得られます」）を比較実験し、損失フレームが32%効果的であることを確認しました。ただし、他社の成功事例をそのまま適用するのではなく、自社の状況や文化に合わせてカスタマイズすることが重要です。

現状分析の結果を視覚化することも効果的です。データを表やグラフに整理したり、顧客の感情曲線を含むユーザージャーニーマップや、「節約志向の佐藤さん（35歳）」といった具体的なペルソナを作成したりすることで、複雑な行動パターンや問題点を理解しやすくなります。ある地方銀行では、投資商品の購入プロセスを分析した結果、「情報収集」から「比較検討」の段階で70%の顧客が離脱していることが判明し、この「転換谷」に対処するために「初心者向け投資セミナー」と「リスク許容度診断ツール」を導入しました。これにより、チーム全体で現状認識を共有し、効果的な介入ポイントについて議論することができます。

データ収集

既存の行動データを収集・整理する

購買記録（直近6ヶ月間の傾向分析）、ウェブサイトの行動ログ（ヒートマップ、クリック率、滞在時間）、顧客満足度アンケート（NPS指標など）、従業員フィードバックなど、様々なソースからデータを集め、意思決定の実態を把握します。例えば、あるフィンテック企業では、アプリ内での「貯蓄目標設定」機能の利用率が登録ユーザーの23%に留まっていることが判明し、この機能の低利用が長期的な顧客維持率（LTV）と強い相関があることを特定しました。必要に応じて、新たなデータ収集の仕組み（A/Bテスト環境、アイトラッキング調査、行動観察調査など）を構築することも検討しましょう。

インタビュー実施

関係者から直接意見を聞く

定量データだけでは見えてこない「なぜ」を理解するために、少なくとも20人以上のユーザーや従業員への深層インタビュー（1回30〜60分）を行います。例えば、「最後に商品をカートに入れたが購入しなかったのはなぜですか？」「健康診断を受けない理由は何ですか？」といった質問により、表面的な行動の背景にある心理や動機を探ります。ある食品メーカーでは、「健康的」と表示された商品の売上が伸び悩んでいた原因を調査するために、Think Aloud法を用いた店頭での買い物同行調査を実施。その結果、「健康的」という表示が「美味しくない」という連想を無意識に引き起こしていることが判明し、パッケージデザインの変更につながりました。

傾向分析

データから行動パターンを特定する

収集したデータを回帰分析やクラスター分析などの統計手法で分析し、行動パターンとバイアスの関連性を特定します。例えば、企業年金の加入率データを分析した結果、デフォルトのプランを変更するのはわずか8%の従業員のみであり、強い「現状維持バイアス」が働いていることが判明しました。また、あるEコマースサイトでは、送料無料の基準額（3,000円）直下で購入をためらうユーザーが多く、「少額の追加購入で送料無料」というメッセージを表示することで、平均購入額が17%増加しました。これは「損失回避バイアス」を活用した事例です。また、企業の研修プログラムでは、「同じ部署の90%がすでに受講済み」という情報を提示することで、「社会的証明」の効果により、登録率が35%向上しました。分析結果に基づき、次のステップでの介入設計に活かしましょう。

最後に、現状分析は一度で終わらせるものではなく、継続的なプロセスとして捉えることが重要です。行動経済学的介入を実施した後も、最低でも四半期ごとに定期的な分析を行い、主要指標（KPI）の推移をモニタリングし、効果を測定します。例えば、ある地方自治体のごみ分別促進プロジェクトでは、介入開始後3ヶ月、6ヶ月、12ヶ月時点でのリサイクル率と住民の行動変容を測定し、必要に応じてナッジメッセージの内容を調整しました。また、初期段階では特定の部門や地域に限定した「パイロット分析」（4〜6週間程度）から始めて、成功事例を作った上で徐々に範囲を広げていくことも、リソースを効率的に活用する方法として推奨されます。あるホテルチェーンでは、まず3ホテルでのタオル再利用プログラムの行動分析から始め、最適な介入方法を特定した後、全52ホテルに展開することで、水使用量の12%削減に成功しています。