技術受容と利用の統一理論

技術受容と利用の統一理論（UTAUT ）は、Venkateshらが「情報技術のユーザー受容：統一的視点に向けて」の中で組織的文脈において定式化した技術受容モデルである。 ^{[ 1 ]} UTAUTは、情報システムを使用するユーザーの意図とその後の使用行動を説明することを目的としている。この理論では、4つの主要な構成要素があるとされている。

1. パフォーマンス期待値、
2. 努力期待、
3. 社会的影響、そして
4. 促進条件。

最初の 3 つは使用意図の直接的な決定要因であり、使用意図は使用行動の直接的な決定要因であるのに対し、4 番目は使用行動の直接的な決定要因である。性別、年齢、経験、および使用の自発性は、4 つの主要な構成概念が使用意図と行動に与える影響を調整すると想定されている。この理論は、以前の研究で情報システムの使用行動を説明するために使用された 8 つのモデル (合理的行動理論、技術受容モデル、動機付けモデル、計画行動理論、計画行動理論と技術受容モデルの組み合わせ、パーソナル コンピュータ使用モデル、イノベーション普及理論、および社会認知理論) の構成概念のレビューと統合を通じて開発された。その後、Venkatesh ら (2003) による UTAUT の縦断的研究による検証では、使用行動意図 (BI) の分散の 70% と実際の使用の分散の約 50% を説明することがわかった。^{[ 1 ]}

Venkatesh、Thong、およびXu（2012）は、UTAUTに快楽的動機、価格価値、習慣という3つの新しい構成概念を組み込むことにより、UTAUTの受容と使用の統一理論（UTAUT）を消費者コンテキストに拡張し、UTAUT2として広く知られるようになりました。促進条件は使用意図の直接的な決定要因として追加され、使用の自発性は調整要因として削除されました。^{[ 2 ]}

• Koivumäki らは UTAUT を適用してフィンランド北部の 243 人の個人を対象にモバイル サービスとテクノロジーに対する認識を調査し、デバイスの使用時間は消費者の認識に影響を与えなかったが、デバイスへの慣れとユーザー スキルは影響を与えたことを発見した。^{[ 3 ]}
• エックハルトらはUTAUTを適用して、152のドイツ企業における職場の参照グループ（上司、同僚）の社会的影響が技術導入の意図に与える影響を調査し、職場の参照グループからの社会的影響が情報技術の導入に大きな影響を与えることを発見した。^{[ 4 ]}
• カーティスらは、米国の非営利団体409団体によるソーシャルメディアの導入にUTAUTを適用した。UTAUTはこれまで広報におけるソーシャルメディアの利用には適用されていなかった。彼らは、広報部門が明確に定められている組織は、ソーシャルメディア技術を採用し、組織目標を達成するためにそれらを使用する可能性が高いことを発見した。女性はソーシャルメディアを有益だと考えており、男性はソーシャルメディアを積極的に利用することに自信を持っている。^{[ 5 ]}
• Verhoevenらは、ベルギーの大学1年生714人を対象にUTAUTを適用してコンピュータ使用頻度を調査し、UTAUTが中等学校と大学におけるコンピュータ使用頻度のばらつきや情報通信技術スキルの違いを説明するのにも役立つことを発見した。^{[ 6 ]}
• Welch らは、UTAUT を適用して、イングランドの博物館職員118 名におけるモバイル学習の導入に寄与する要因を調査した。UTAUT は、博物館分野における技術知識の開発のためのジャストインタイム知識介入の使用にはこれまで適用されていなかった。彼らは、UTAUT がモバイル学習の導入の決定要因を説明するのに役立つことを発見した。^{[ 7 ]}
• Williams、Rana、およびDwivedi（2015）は、統一技術受容・利用理論（UTAUT）を使用した174の論文の系統的レビューを実施した。 ^{[ 8 ]}

• バゴッツィは、このモデルとその後の拡張を批判し、「UTAUTは善意と思慮深いプレゼンテーションである」としながらも、「意図を予測するための41の独立変数と、行動を予測するための少なくとも8つの独立変数を持つモデルを提示しており、技術採用の研究を「混沌の段階にまで達させた」と述べた。彼は代わりに、「多くの知識の断片」を統合して意思決定を説明する統一理論を提案した。^{[ 9 ]}
• Van RaaijとSchepersは、UTAUTは最大4つの変数で主要な関係を調整する場合にのみ高いR2^が達成されるため、以前の技術受容モデルやTAM2よりも簡潔ではないと批判した。また、さまざまな異質な項目が単一の心理測定構成を反映するために組み合わされているため、項目と構成概念のグループ化とラベル付けに問題があると指摘した。^{[ 10 ]}
• Li氏は、UTAUTでモデレーターを使用して人為的に高いR ²を達成することは不必要であり、組織の技術導入を理解する上でも非現実的であると示唆し、適切な初期スクリーニング手順を適用すれば、単純なモデルでも良好な予測力が得られることを実証した。この結果は、実際のビジネス環境における組織研究設計に洞察を与えるものである。^{[ 11 ]}
• Dwivedi, YK、Rana, NP、Jeyaraj, A.ら（2019）は、メタ分析と構造方程式モデリング（MASEM）手法を組み合わせて、統一技術受容・利用理論（UTAUT）を批判的に検討した。彼らは、UTAUTの調整因子はすべての状況に適用できるとは限らないこと、促進条件から行動意図への経路が欠落していること、元のUTAUTモデルでは省略されていた態度などの個人特性変数を理論化していないことなどを批判した。^{[ 12 ]}

• 遅延ユーザーモデル