使用可能な製品はより良い製品です。
しかし、最も使用可能な製品でさえ、必要なことをしなければ十分ではありません。
製品、ソフトウェア、ウェブサイト、アプリは、人々が個人的および職業的生活の両方でそれらを”受け入れる”ために使用可能で有用である必要があります。
それが影響力のある技術受け入れモデル（TAM）の背後にあるアイデアです。 ここでは、TAMについて知っておくべき10のことがあります。
1. あなたがそれを構築した場合、彼らは来るのだろうか？ フレッド-デイヴィスは、SUSの頃に三十年以上前に技術受け入れモデルの最初の化身を開発しました。 それはもともと1985年にMITの論文の一部でした。 「受容」のAは、なぜそれが開発されたのかを示しています。 企業は、新しいコンピューティング技術へのすべての投資がそれだけの価値があるかどうかを知りた （私たちが知っているように、これはインターネットの前とWindows3.1の前でした。）使用法は、生産性を評価するために必要な成分であろう。 使用状況を説明し予測できる信頼性の高い有効な尺度を持つことは、ソフトウェアベンダーとIT管理者の両方にとって価値があります。
2. 認識された有用性と認識された使いやすさは、使用を促進します。 採用と使用につながる主な要因は何ですか？ 多くの変数がありますが、以前の研究から浮上した最大の要因の2つは、技術が有用な何かをするという認識（知覚される有用性;U）と使いやすい（知覚 Davisはその後、TAMの一部としてこれら2つの構成を開始しました。
図1:Davis,1989のTechnology Acceptance Model(TAM)。
3. 2つの研究からの心理測定検証。 TAMの項目を生成するために、Davisは質問票構築の古典的なテスト理論（CTT）プロセスに従いました（私たちのSUPR-Qと同様）。 彼は技術採用に関する文献（37の論文から）をレビューし、有用性と使いやすさのためにそれぞれ14の候補項目を生成しました。 彼は二つの研究でそれらをテストしました。 最初の調査は、電子メールプログラムの使用に関する120のIBM参加者を対象とした調査であり、各要因について6つの項目を明らかにし、信頼性を低下させた否定的な言葉で表現された項目を除外しました（調査結果と同様）。 第二は、二つのIBMグラフィックスプログラムを使用して40大学院生とラボベースの研究でした。 これは12項目（有用性のための六つと容易さのための六つ）を提供しました。
1. 私の仕事で使用することは私が仕事をよりすぐに達成することを可能にする。
2. を使用すると、私の仕事のパフォーマンスが向上します。*
3. 私の仕事で使用すると、私の生産性が向上します。*
4. 使用すると、仕事上の私の有効性が向上します。*
5. 使用すると、私の仕事をするのが簡単になります。
6. 私は私の仕事に役立つだろう。*
使いやすさアイテム
7。 操作することを学ぶことは私にとって簡単です。
8. 私はそれが私がそれをしたいことをするのは簡単だと思うでしょう。*
9. 私の相互作用は明確で理解できるでしょう。*
10. 私はと対話するために柔軟であることを見つけるだろう。
11. 私が使用することで巧みになることは容易である。
12. 私は使いやすい見つけるだろう。*
*後のTAM拡張
4で使用される項目を示します。 応答スケールは変更できます。 Davisによって記述された最初の研究は、PSSUQに似た7点のLikert agree/disposeスケールを使用しました。 第二の研究では、スケールは、すべてのスケールポイントがラベル付けされた7点の尤度スケール（非常に可能性が高いから非常に低い）に変更されました。
図2:Davis,1989のTAM応答スケールの例。
Jim Lewisは最近、512人のIBMユーザーのNotesで四つのスケールバリエーションを（プレスで）テストしました（はい、TAMとIBMは長く続けられた歴史を持っています！). 彼は、予想される経験ではなく実際の経験を測定するようにTAM項目を変更し（下の図3を参照）、さまざまなスケーリングバージョンを比較しました。 彼は、4つのバージョンとすべての予測された可能性が均等に使用される間に平均に統計的な違いはないことを発見しました。 しかし、”非常に同意する”と”非常に可能性が高い”ラベルが左側に配置されたとき、彼はかなり多くの応答エラーを見つけました。 Jimは、図3に示すように、より馴染みのある合意スケール（左側が極端に反対し、右側が非常に同意する）を推奨しました。
図3: ルイスによって提案された応答スケールの変更（プレスで）。
5. それは進化するモデルであり、静的なアンケートではありません。 アイデアは、複数の変数が技術の採用に影響を与え、それぞれが異なる質問のセットを使用して測定されるということであるため、Mは”モデル”のため 学者はモデルを愛しており、その理由は、科学が6、重力、人間の態度を転がす確率から、複雑な結果を説明し予測するためにモデルに大きく依存してい 実際には、複数のTamがあります: DavisによるオリジナルのTAM、Venkatesh(2000)によるより多くの構造を含むTAM2、さらに多くの変数（主観的基準、仕事の関連性、出力品質、結果の実証可能性など）を説明するTAM3(2008)。 元のTAMモデルへのこれらの拡張は、技術の採用（またはその欠如）を説明し、多くの外部変数を定義および測定したいという欲求の増加を示しています。 複数のTAM研究で明らかになった1つの発見は、有用性が支配的であり、使用を通じて機能を使いやすさがあるということでした。 あるいは、Davis氏が言ったように、「ユーザーは、批判的に必要な機能を提供するシステムでの使用の難しさに対処したいと思っていることがよくあります。”これは、図1のtamの元のモデルで見ることができます。
6. アイテムとスケールが変更されました。 TAMの開発では、Davisは容易さと有用性のために14から6までの項目を獲得した。 タム2とタム3は、コンストラクトごとに四つのアイテムのみを使用します（上記のアスタリスクと新しい”精神的な努力”アイテムを持つもの）。 実際には、Davis et al.による別の論文。 （1989年）も使用されていた。 より多くの変数が追加されるにつれて、これらの構造を測定するためにより多くの項目を追加する必要があり、80項目のアンケートを持つことは非実 これは再びTAMをモデルのより多くのものとして強調し、標準化されたアンケートのより少ないものとして強調する。
7. これは、使用量（予測妥当性）を予測します。 基礎的な論文（Davis、1989）は、TAMとより高い自己報告された現在の使用量との間の相関を示した（r=。有用性およびr=のための56。使用を容易にするために32）、これは同時有効性の一形態である。 参加者はまた、彼らの将来の使用法を予測するように求められ、この予測は、2つのパイロット研究（r=。有用性のための85およびr=。容易さのための59）。 しかし、これらの相関は、同時に（縦方向の成分ではない）同じ参加者から導出され、これは相関を膨らませる効果を有する。 （人々は、彼らがそれらを高く評価するとき、彼らはより多くのものを使用すると言います。）しかし、Davisらによる別の研究。 （1989）は、実際には縦方向のコンポーネントを持っていました。 107人のMBA学生がワープロを導入し、四つの有用性と四つの使いやすさの項目に答え、14週間後に同じ学生が再びTAMに答え、自己報告された使用法の質問に答えた。 デイビスは、行動の意図と実際の自己報告された使用法との間に適度な相関関係を報告した（r=。35). 同様の相関関係は、予測妥当性のいくつかのレベルを確立した行動意図の45％を説明することによって検証されました。 Venkateshらによる後の研究。 (1999)はまた、r=の周りの相関を発見した。5行動の意図と実際の使用法と自己報告された使用法の両方の間。
8. それは行動予測の他のモデルを拡張します。 TAMは、AjzenとFishbeinによる一般的な推論行動理論（TRA）の拡張であったが、コンピュータ使用の特定の領域に適用された。 TRAは、自発的な行動は、私たちが考えるもの（信念）、私たちが感じるもの（態度）、私たちの意図、主観的規範（他の人が行うことが許容されると思うもの）の関数で TAMは、使いやすさと有用性についての私たちの信念は、順番に私たちの意図と実際の使用に影響を与える使用に向かって私たちの態度に影響を与 上の図1のTAMと比較して、下の図4のTRAモデルの類似性を見ることができます。
図4:Tamが技術の使用のための特定の適用であるAjzenおよびFishbeinによって提案される推論された行為(TRA)の理論。
9. ベンチマークはありません。 その広い使用法にもかかわらず、TAM合計スコアにも有用性と使いやすさのために利用可能な公開されたベンチマークはありません。 ベンチマークがなければ、製品（または技術）が潜在的または現在のユーザーが有用であるかどうかを知るのに十分なしきい値で得点しているかどうかを知ることは困難になります（そして、それを採用するか、またはそれを使用し続けます）。
10. UMUX-LiteはTAMの適応です。 以前の記事でUMUX-Liteについて説明しました。 これは、元のTAMアイテムのアイテムに似た文言を提供する唯一の二つの項目を持っています：機能は（有用性コンポーネントにマップする）私の要件を満た 私たちの以前の研究では、単一の項目でさえ、（使いやすさのような）構造を測定するのに十分であることがわかりました。 UMUX-LiteがUX業界での使用量を増加させ、ベンチマークを生成するのに役立つことを期待しています（これもお手伝いします！).
