ジャムの法則は本当か、50実験のメタ分析が出した答え

「選択肢は多いほど良いとは限らない。ジャムを24種類並べた売り場より、6種類の売り場のほうがはるかに売れた」。

マーケティングやUI設計の本で、この話を一度は読んだことがあるだろう。 2000年に発表されたこのフィールド実験は「ジャムの法則」「選択のパラドックス」の名で世界中に広まり、料金プランは3つに絞れ、商品棚は削れ、メニューは短くしろ、という実務の教義になった。

ところがこの法則には続きがある。 2010年、50の実験・5,036人分のデータを束ねたメタ分析(複数の研究結果を統計的に統合する手法)は、「選択肢を増やすと売上や満足が下がる」という平均効果がほぼゼロであると報告した。 一方で2015年の別のメタ分析は、平均がゼロに近いことを認めたうえで、選択過多が実際に起きる4つの条件を特定した。

万能法則としての「少ないほうが売れる」は死んだ。 しかし条件付きの現象としては生きている。 一つの鮮烈な実験がベストセラーと設計教義になり、二つのメタ分析がそれを等身大に戻すまでを追う。

試食台から生まれた法則

出発点は、カリフォルニア州メンローパークの高級食料品店Draeger'sに置かれた一つの試食台である。

コロンビア大学のSheena IyengarとスタンフォードのMark Lepperは、週末の店頭にジャムの試食コーナーを設け、数時間ごとに条件を切り替えた(Iyengar & Lepper, 2000, Journal of Personality and Social Psychology)。 片方の条件では24種類のジャムを、もう片方では6種類のジャムを並べる。 試食した客には割引クーポンを渡し、後でレジの記録と突き合わせて、実際に購入したかどうかを追跡した。

結果は直感を裏切る形になった。 24種類の台には通りかかった客の60%が立ち寄り、6種類の台には40%しか立ち寄らなかった。 品揃えの豊富さは、たしかに人を引き寄せたのである。 ところが購入となると数字が逆転する。 6種類の台に立ち寄った客は約30%がジャムを買ったのに対し、24種類の台に立ち寄った客で買ったのは約3%だった。

しかもこの論文は、ジャム単独の報告ではない。 同じ論文には、大学の授業で6テーマから選ぶ条件と30テーマから選ぶ条件で任意のレポート提出率を比べた実験と、6種類と30種類のチョコレートから選ばせて満足度を比べた実験が収められており、いずれも選択肢が少ない条件のほうが提出率や満足度が高かった。 一つの現象を、店頭・教室・実験室という三つの場面で示した構えの良さが、この研究の説得力を支えていた。

ベストセラーと設計教義への昇格

この発見は、実験室にとどまらなかった。

2004年、心理学者のBarry Schwartzが『The Paradox of Choice』(邦訳『なぜ選ぶたびに後悔するのか』)を刊行し、「選択肢の過剰は自由でなく麻痺と不満をもたらす」という主張を一般読者に届けた。 Iyengar自身も2010年に『The Art of Choosing』(邦訳『選択の科学』)を出版し、日本でもベストセラーになった。 TEDトークで語られ、ビジネス書に引用され、ジャム実験は「行動経済学の定番エピソード」の地位を確立していく。

実務側にも、この法則を裏付けるように見えるデータがあった。 IyengarはGur HubermanおよびWei Jiangとともに、米国の401(k)(企業型の確定拠出年金)の加入データ約80万人分を分析し、選べる投資ファンドの数が多いプランほど加入率が低いことを示した(Iyengar, Huberman & Jiang, 2004)。 ファンドが1本増えるごとに、加入率は0.15から0.20ポイント下がると推定された。 老後資金という重大な選択でも、選択肢の多さが行動を止める。 そう読める実データの存在は、法則の一般性を強く印象づけた。

こうして「選択肢は絞れ」は、料金プラン設計、ECの商品棚、アプリのオンボーディング画面にまで適用される教義になった。 プランは3つ、トップページの導線は少なく、設定項目は隠す。 その根拠を一段掘ると、かなりの確率でこのジャムの話に行き着く。

再現実験の静かな失敗

教義が広まる裏で、不穏な報告が積み上がりつつあった。

バーゼル大学(当時はベルリンのフンボルト大学)のBenjamin Scheibehenneは、2008年の博士論文で、ドイツの高級スーパーを舞台にジャム実験の直接再現を試みた。 504人の買い物客を対象に、品揃えの多い条件と少ない条件で購買行動を比べたが、選択肢の数による差は見つからなかった。 ジャムの代わりにチョコレートを使った再現(Rainer Greifeneder)も、ジェリービーンズを使った再現も、同様に効果を示せなかった。

再現に失敗した研究は、派手な成功例と違って話題にならない。 学術誌も肯定的な結果を載せたがる傾向(出版バイアス)があるため、こうした「効果なし」の報告は引き出しの中に眠りがちである。 このままなら、ジャムの法則は反証を知られないまま教義であり続けたかもしれない。

Scheibehenneらが選んだのは、個別の再現失敗を訴えることではなく、存在するデータを全部集めて束ねることだった。

50実験・5,036人を束ねた平均は、ほぼゼロ

Scheibehenne、Greifeneder、Toddの3人は、2000年から2009年までに行われた選択過多の実験を、出版済みの論文だけでなく未出版の研究まで含めて収集した。 50実験・63条件・のべ5,036人。 これを統合したメタ分析が、2010年にJournal of Consumer Researchに掲載された(Scheibehenne, Greifeneder & Todd, 2010)。

結論は一行で書ける。 選択肢の数を増やしたときの平均効果量は、ほぼゼロだった。

ここで「平均がゼロ」の意味を正確に受け取る必要がある。 50の実験が全部「効果なし」だったのではない。 選択肢が多いと購買や満足が下がった実験もあれば、逆に選択肢が多いほうが良い結果になった実験もあり、それらが打ち消し合って平均がゼロ付近に落ちた。 研究間のばらつきは大きく、統計的にも無視できない水準だった。

このばらつきの大きさこそが、次の問いを生む。 現象がまったく存在しないなら、結果はゼロの周りに小さく散らばるはずである。 正負両方向に大きく散らばるということは、何かが結果を左右している。 それは何か。

なおこのメタ分析には反論もあった。 ジャム実験の当事者を含む研究者らは、「平均ゼロ」は選択肢が多いほうが有利になる研究を多数含めた結果であり、統合の仕方しだいで結論が変わると指摘した(Chernevらによるコメンタリーと再分析、2010年)。 メタ分析は客観的な機械ではなく、どの研究をどう束ねるかという判断の産物である。 この論争が、5年後のより大規模な再検証につながる。

選択過多が起きる4つの条件

2015年、ノースウェスタン大学のAlexander Chernevらは、53論文・99観測・7,202人分のデータで選択過多を再度メタ分析した(Chernev, Böckenholt & Goodman, 2015, Journal of Consumer Psychology)。 問いの立て方が、5年前とは変わっている。 「選択過多は存在するか」ではなく、「どんな条件で起きるか」である。

全体平均は、やはりゼロに近かった。 しかし4つの条件を統計的に考慮すると、それぞれが選択過多の発生を有意に左右していた。

• 選択集合の複雑さ：選択肢どうしが比較しにくい。属性が多い、情報の出し方がバラバラ、支配的な人気商品がない、といった状態
• 意思決定課題の難しさ：時間制約がある、選択肢の提示形式が負荷を高める、など選ぶ作業そのものが重い状態
• 選好の不確実さ：自分が何を重視するのか定まっていない。その商品カテゴリに詳しくない状態
• 意思決定のゴール：買うと決めているのではなく、なるべく労力をかけずに済ませたい、とりあえず眺めているだけ、というコミットメントの低い状態

この4条件が揃うほど、選択肢の多さは購買や満足を実際に押し下げる。 逆に、選択肢が整理されていて、時間があり、自分の好みがはっきりしていて、買う気で来ている人にとっては、豊富な品揃えはむしろ歓迎される。

振り返れば、ジャムの試食台は4条件がきれいに揃った場面だった。 ジャムの銘柄24種を見分ける知識を持つ客は少なく(選好の不確実さ)、通りすがりの試食で買う義務はなく(低コミットメント)、似たような瓶が並ぶ台は比較しづらい(複雑さ)。 あの実験は嘘ではなかった。 選択過多が起きやすい条件を、偶然にも一度に満たしていたのである。

一方、401(k)のデータも、この枠組みで読み直せる。 投資ファンドは素人には極めて比較しづらく、多くの従業員は自分のリスク選好を言語化できず、加入は先延ばしできる。 条件が揃った現場では、実データでも選択肢の追加が行動を止めていた。 つまり2004年の年金研究は「選択肢は常に害」の証拠ではなく、「条件が揃えば選択過多は現実に起きる」ことの証拠として、2015年以降も生き残っている。

脳の中の逆U字

行動データの外側から、この「条件付きの現象」を支える報告も現れた。

2018年、Elena Reutskaja、Colin Camererらは、6個・12個・24個の選択肢から商品を選ぶ課題の最中の脳活動をfMRI(機能的磁気共鳴画像法。脳のどの部位が働いているかを血流から推定する装置)で記録した(Reutskaja et al., 2018, Nature Human Behaviour)。 報酬や選択の価値に関わる線条体と前帯状皮質の活動は、選択肢の数に対して逆U字を描いた。 12個のときに最も高く、6個と24個では低い。 参加者の主観でも、12個は「ちょうどいい量」、6個は「少なすぎ」、24個は「多すぎ」と評価された。

この研究で目を引くのは、逆U字が消える条件のほうである。 選ばずにただ眺めるだけの条件では、この活動パターンは現れなかった。 選択肢の多さが負荷になるのは、決めなければならないときだけである。 コミットメントの低い閲覧では過多のコストが生じないという2015年メタ分析の描像と、脳活動の水準で整合する結果だった。

サンプルは小規模なfMRI研究であり、これ単体で何かを確定できるわけではない。 それでも、「選択肢は多いほど良い」でも「少ないほど良い」でもなく、文脈依存の最適量があるという見方に、行動データとは独立の裏付けを与えている。

実務にどう降ろすか

ここまでを実務の言葉に翻訳すると、教義は次のように書き換わる。

「選択肢を減らせ」ではなく、「選択過多の4条件を外せ」。

料金プランを例にとれば、プランの数を3つに絞ること自体に魔法はない。 効くのは、プラン間の違いを一目で比較できるようにすること(複雑さの解消)、推奨プランを明示すること(選好の不確実さの補助)、今決めなくても後で変更できると伝えること(課題の難しさの緩和)である。 逆に、選択肢を3つに減らしても、その3つが比較不能なら過多は起きうる。 品揃えの豊富さが集客に効くことは、ジャム実験自体が立ち寄り率60%対40%で示していた。 削る前に、比較可能性を疑う順序が正しい。

そしてもう一つ、この20年の顛末そのものから引き出せる教訓がある。

平均は現象を殺しも生かしもする。 2010年のメタ分析だけを読めば「選択過多は神話」で終わり、2000年の原典だけを読めば「選択肢は害」で終わる。 実像は、個々の実験がどんな条件で行われたかまで降りて初めて見えた。 50実験の平均値は、ドイツのスーパーの504人とメンローパークの試食台を同じ一つの数字に溶かしてしまう。 溶かす前の記録が残っていたからこそ、Chernevらは4つの条件を取り出せた。

これは研究者だけの話ではない。 売上の平均、顧客満足の平均、会議で共有される「だいたいこういう結論だった」という要約。 平均や要約だけが手元に残り、個々の条件や発言の記録が消えていれば、後から実像に降りる手段がない。 判断の材料は、集計する前の粒度で残っている必要がある。

日々の打ち合わせや思いつきの水準でこれをやるなら、記録のコストを下げるのが現実的である。 AIボイスメモのメモリスは、スマホで録音しておけば、録音を終えたあとにAIが処理し、数分で文字起こしと要約を返す。 要約で全体をつかみつつ、必要になったら文字起こしで個々の発言まで降りられる。 平均像と生データの両方を手元に残すという、この記事の結論をそのまま道具にした使い方ができる。

二段構えで覚えておく

ジャムの法則の20年を、二段で覚えておくのがちょうどいい。

第一段。 「選択肢を減らすと売れる」という万能法則は、50実験・5,036人のメタ分析で平均効果ほぼゼロと判定された(Scheibehenne et al., 2010)。 ジャム実験の直接再現は失敗しており、この一般則を設計判断の根拠にはできない。

第二段。 選択過多は、比較しにくい選択肢、重い決定課題、定まらない選好、低いコミットメントという4条件の下では実際に起きる(Chernev et al., 2015)。 年金加入のような現実の重大な選択でも観測されており、条件を診断せずに無視することもできない。

鮮烈な一つの実験を信じるのでも、平均ゼロで全否定するのでもなく、条件を見る。 次に「ジャムの法則によれば」という説明に出会ったら、その場面で4条件が揃っているかを確かめてみてほしい。 揃っていれば法則はまだ生きているし、揃っていなければ、その品揃えは削らないほうがいいかもしれない。