技術受容モデル・とは？初心者にも分かる解説と実生活での例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

技術受容モデル・とは？

技術受容モデルは、新しい技術を人がどう受け入れて使い始めるかを予測する考え方です。1989年にデイビス博士らによって提唱され、今も多くの研究や企業のプロジェクトで使われています。

このモデルは、主に次の2つの要素を軸に考えます。

知覚的有用性と知覚的容易さ

知覚的有用性（PU）は、その技術を使うことで仕事の成果が向上すると感じられる程度を指します。

知覚的容易さ（PEOU）は、使い方が簡単で、学習コストが低いと感じられる程度を指します。

これら2つが高いほど、行動意図（BI）が高くなり、最終的には実際の使用（AU）へつながると考えられています。

実務では、PEOUが高いとPUが自然と高まることが多く、これは新しいソフトウェアやサービスを選ぶときの大事な判断材料になります。

表で見る主要な概念

able>概念説明日常の例知覚的有用性（PU）その技術を使うと作業が向上するという感じオンライン決済アプリで時間短縮を感じる知覚的容易さ（PEOU）使い方が簡単で学習が楽だと感じる新機能の操作が直感的で迷わない行動意図（BI）実際に使ってみようと思う気持ち新機能を試してみる気持ちが高まる実際の使用（AU）実際にその技術を日常的に使う状態毎日アプリを使い続けるble>

日常の場面での例として、スマホの新しいアプリを考えてみましょう。アプリが役立つと感じ、使い方が簡単なら、多くの人は「使ってみよう」と思います。使い続けるかどうかは、最終的にはその人の行動に影響します。

応用の例と活用のコツ

学校での新しい学習管理システム（LMS）を導入する際、PUとPEOUを意識すると、教師や学生が使い始めやすくなります。使い勝手が良いアプリなら授業の効率が上がると感じ、使い方が簡単なら初日から使ってみようという気持ちが生まれやすいです。

企業のIT導入では、現場の作業時間の短縮やエラーの削減といった利益を感じさせることが重要です。使い方を丁寧に解説することでPEOUを高め、結果としてBIとAUへつながります。

歴史と背景

歴史的には、デイビスが提唱し、以降情報システムの研究や企業の導入戦略に広く適用されました。後の研究では、外部の要因（組織の圧力、制度、社会的影響）も影響することが分かっていますが、基本の考え方は変わりません。

この記事の使い方

ウェブサイトのデザインや新製品開発の際に、PUとPEOUの要素を意識すると、利用者が受け入れやすい設計が見えてきます。たとえば、初めての機能説明を動画や図でわかりやすくする、操作を最小限のステップで完了できるようにする、などです。

まとめとして、技術受容モデルは「人はその技術が役に立つと感じ」「使い方が簡単だと感じるほど、使ってみようと思い、実際に使い始める」という流れを説明します。初心者の方にも、身近な例で理解できる基本理論です。

技術受容モデルの同意語

技術受容モデル: 新しい技術の受容・採用過程を説明する理論。利用意図に影響を与える主要な要因として、知覚有用性と知覚容易性が挙げられる。TAMの日本語訳として最も一般的な表現です。
情報技術受容モデル: TAMの別名として使われる表現。情報技術の受容過程を説明するモデル。
情報技術受容理論: 情報技術の受容を扱う理論。TAMの別表現として使われることがあります。
技術採用モデル: 新しい技術の採用過程を説明する一般的な枠組み。TAMの広義の表現として用いられることがあります。
情報技術採用モデル: 情報技術の採用を扱うモデル。TAMの別称として使われることがある表現です。
テクノロジー受容モデル: 英語の“Technology”を音訳した表現。新技術の受容を説明するモデルとして使われます。
テクノロジー採用モデル: テクノロジーの採用過程を説明するモデルの言い換え。TAMの別名として使われることがあります。
技術受容理論: 技術の受容に関する理論的枠組みを指します。TAMを指す場合に用いられることがあります。
TAM: Technology Acceptance Modelの英語略称。学術論文で広く用いられ、日本語文脈では『技術受容モデル』と併記されることが多い。
TAM理論: Technology Acceptance Modelの理論的枠組みを指す略称表現。

技術受容モデルの対義語・反対語

技術拒否モデル: 技術の導入を拒む理由・条件を説明する理論。利用価値を低く見積もる、リスクを過大評価する、習慣・慣性などが背景となる。
技術抵抗モデル: 組織・個人が技術導入に抵抗する要因を扱うモデル。文化的要因・組織構造・現状維持の利得などが関係。
技術不採用理論: 技術を採用しない判断プロセスを説明する理論。導入のコスト・対応性・信頼性への懸念などが核。
デジタル拒否モデル: デジタル化に対する拒否・回避の動機を分析するモデル。情報過多、プライバシー・セキュリティ不安、使い勝手の悪さなどが背景。
テクノロジー忌避モデル: 新技術の導入を避ける心理的・社会的要因を整理したモデル。未知性・リスク回避・不安感が主因。
テクノロジー拒絶理論: 新技術を受け入れない・使わない態度を説明する理論。個人の価値観・信念・生活スタイルと整合性を欠くことが影響。
技術不適合モデル: 導入しても現場に適合せず効果が出ないと判断される状況を扱う理論。適合性の欠如・組織文化との乖離が要因。
技術拒絶・回避行動モデル: 導入を拒否・意図的に回避する具体的な行動パターンを整理した模型。コスト・不安・過去の失敗経験が動機。

技術受容モデルの共起語

知覚有用性: 技術を使うことで自分の仕事の成果が向上すると感じる認識。
知覚容易性: 技術を使用することが容易で、学習や操作にあまり努力が必要でないと感じる認識。
利用意図: 将来もその技術を使う意思・意欲の強さ。
実際の利用: 実際にどのくらい頻繁に、どの程度の量で技術を使用しているかの状態。
使用に対する態度: 技術を使うことに対する好意的・否定的な総合的評価。
外部変数: PUやPEOUに影響を与えるとされる、環境や個人の背景などの要因。
主観的規範: 周囲の人々が自分の技術使用をどう見ているかという認識。
社会的影響: 周囲の意見や社会的要因が利用意思に及ぼす影響。
促進条件: 技術使用を支援する組織的・技術的な環境やリソースの整備度合い。
経験: 利用経験や熟練度がPU/PEOU・BIなどに及ぼす影響。
自己効力感: 自分がその技術を使いこなせると信じる自信の程度。
年齢: 年齢が利用意思や受容に影響する場合がある要因。
性別: 性別が利用意思や受容に影響する場合がある要因。
習熟度: 技術の習熟度・熟練度が受容に与える影響。
導入決定要因: 組織や個人が導入を決定する際に考慮する要因。
タスク-技術適合性: 特定のタスクと技術がどれだけ適合していると感じるかの程度（タスク-技術適合性）。
組織的サポート: トレーニング、ヘルプデスク、サポート体制など、組織が提供する支援の有無と質。
トレーニング/教育訓練: 技術導入を促進するための教育訓練の有無・質・量。
環境条件: ITインフラ、組織文化、セキュリティ等の外部環境要因が受容に影響する点。

技術受容モデルの関連用語

技術受容モデル（Technology Acceptance Model, TAM）: 新しい情報システムの受容と利用を説明する基礎的な理論。利用者がそのシステムを使うべきかどうかを予測する指標として、知覚有用性と知覚容易性が中心的役割を果たします。これらが使用意図へ、さらに実際の使用へとつながると考えられています。
知覚有用性（Perceived Usefulness, PU）: そのシステムを使うと自分の仕事の成果が向上すると感じる程度。PUが高いと、使用意図が高まりやすくなります。
知覚容易性（Perceived Ease of Use, PEOU）: システムの操作がどれだけ簡単で、努力を少なく済ませられると感じるかの程度。PEOUが高いとPUや使用意図にも影響を与えます。
使用意図（Behavioral Intention, BI）: 将来、そのシステムをどれくらい使いたいと思うかの意思。BIが高いほど実際の使用に結びつきやすくなります。
実際の使用（Actual System Use, AU）: ユーザーが実際にシステムをどれくらい使っているかの程度。
外部変数（External Variables）: PUやPEOUに影響を与える、訓練、支援、経験、組織文化などの要素。
態度（Attitude toward Using, ATU）: システムを使用することへの好ましさ・嫌悪感の総合的な評価。BIへ間接的に影響することがあります。
主観的規範（Subjective Norm）: 周囲の人の意見や期待が自分の使用意図に影響を及ぼす程度。
職務関連性（Job Relevance）: システムが自分の仕事にどれほど関連しているか。関連性が高いほどPUやBIに良い影響を与えます。
出力品質（Output Quality）: システムが提供する成果物の質が高いと感じる程度。PUの一要因となります。
結果の説明性（Result Demonstrability）: システムの使用による成果が他者にどれほど分かりやすく伝わるか。結果が見えやすいほどPUに影響します。
コンピュータ自己効力感（Computer Self-Efficacy）: 自分がコンピュータをうまく使えると信じる自信。PEOUへ影響。
コンピュータ不安（Computer Anxiety）: コンピュータを使うことへの不安感。PEOUを低下させることがあります。
促進条件（Facilitating Conditions）: 利用を支援する環境・リソース・サポートが整っているかどうか。AUへ影響。
経験（Experience）: その技術・システムの使用経験の長さや頻度。経験が増えると受容過程が変化します。
TAM2: TAMの拡張版。社会的影響や認知的推論プロセスがPU・PEOUへ影響し、最終的な使用意図へつながるとされます。
TAM3: PUとPEOUの決定要因を統合的に説明する拡張モデル。経験、自己効力感、使い勝手の影響などを含みます。
UTAUT（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）: テクノロジー受容の統合理論。パフォーマンス期待、努力期待、社会的影響、促進条件などが使用行動に影響し、年齢・性別・経験・自発性で効果が変わるとされます。
パフォーマンス期待（Performance Expectancy）: 技術を使うと仕事の成果が向上すると期待する程度。UTAUTの主要因のひとつ。
努力期待（Effort Expectancy）: 技術の使用がどれだけ容易かを感じる程度。PEOUと関連。
社会的影響（Social Influence）: 周囲の人の意見が自分の使用意思に影響する程度。UTAUTで重要な要因。
促進条件（Facilitating Conditions / FC）: 利用を支援する組織的・環境的条件。UTAUTでの影響要因の一つ。
普及理論（Diffusion of Innovations, DOI）: 新しい技術が社会に広がっていく過程を説明する理論。TAMと組み合わせて受容の全体像を理解する際に有用。