次 世 代 研 究NEXT GENERATION STUDIES
No. 3

サービス創新研究所
Institute for Service Innovation Studies
ISSN 2432-750 6 (Online)
ISSN 2432-7492 (Print)
31 Oct. 2023

『次世代研究』 / NEXT GENERATION STUDIES『次世代研究』は、サービス創新研究所の機関紙です。
本誌の⽬的は、教育や⼈材育成をはじめとして、知識基盤社会構築のための新たな知の創
造と活⽤にかかわるテーマについて幅広く議論する機会を提供することです。扱われるテーマは、技術が可能にするアクティブ・ラーニング、ワークショップの⽅法論の授業等の活動への適⽤、学習と教育の戦略、⾼等教育や組織のイノベーションなどです。
NEXT GENERATION STUDIES is the official Journal of Institute for Service Innovation Studies.
The purpose of this journal is to provide an opportunity to discuss a wide range of topics related to the creation andutilization of new knowledge for building a knowledge-based society, including education and human resource
development. Topics to be covered include technology-enabled active learning, application of workshop methodologies
to classroom and other activities, strategies for learning and teaching, and innovation in higher education andorganizations.

所⻑ 阪井和男 / 明治⼤学名誉教授
Director: Kazuo SAKAI / Professor Emeritus, Meiji University
編集委員⻑ 下郡啓夫 / 函館⼯業⾼等専⾨学校教授
Chief Editor: Akio SHIMOGOORI / Professor,
National Institute of Technology, Hakodate College

執筆要項は下記まで問い合わせください。
サービス創新研究所〒042-0953
北海道函館市⼾倉町 14-1
函館⼯業⾼等専⾨学校
⼀般系下郡啓夫研究室内Institute for Service Innovation Studies,
c/o Akio SHIMOGOHRI Laboratory, General Studies,
National Institute of Technology, Hakodate College
14-1, Tokura-cho, Hakodate city, Hokkaido, 042-0953, JapanFor inquiries, please send e-mail toeditor@service-innovating.jp

⽬次【原著論⽂】
Current Status and Issues of ICT Utilization Primary Education in Japan
Noriko SUMIMURA ･･････････････････････････････････････････････････ 2「⽣きる⼒」の⾃覚と発揮を促す不調⾃覚の緩和モデル：
少標本で過剰指標をもつデータから因果推定する
和住淑⼦，平⼭公美⼦，阪井和男 ･････････････････････････････････････ 7【総説論⽂】
アート思考が内包する創造性：
違和感からはじまるアート思考の探求
秋⼭ゆかり，浅井由剛，阪井和男 ･････････････････････････････････････ 29【実践報告】
少標本で過少指標のデータから効果と因果は推定できるか：
地域創⽣ DX「令和 3 年度⼤船渡 IT 活⽤塾」の成果分析
阪井和男，福⼭宏，佐藤⼤基 ･････････････････････････････････････････ 49
少標本で過剰指標をもつデータから成果と因果を推定する：
地域創⽣ DX「令和 4 年度⼤船渡 IT 活⽤塾」の成果分析
阪井和男，種延真之，佐藤⼤基 ･･･････････････････････････････････････ 87【研究資料】
神社 de 献⾎ 善意が結実したコロナ禍の新たな献⾎会場：
明治⼤学法学部⾃由講座講義録 社会起業家・松尾悦⼦⽒にきく⿑尾恭⼦, 松尾悦⼦, 阪井和男, ⽚⼭淳 ････････････････････････････････ 125【阪井教授最終講演】
隠蔽され誤解される創造性
阪井和男 ･･････････････････････････････････････････････････････････ 174

Table of Contents[Journal Article]
Current Status and Issues of ICT Utilization Primary Education in Japan
Noriko SUMIMURA ･･･････････････････････････････････････････････････ 2
A Model for Mitigating Perceived Ailment that Promotes Awareness and Demonstration of 'Vital
Power':
Causality Estimation from Data with Excess Indicators in a Small Sample
Yoshiko WAZUMI, Kumiko HIRAYAMA, Kazuo SAKAI ･････････････････････ 7[Review Article]
Creativity Embodied in Art Thinking:
An Exploration of Art Thinking Originating from Discomfort
Yukari Carrie AKIYAMA, Yugo ASAI, Kazuo SAKAI ････････････････････････ 29[Practical Report]
Can Effectiveness and Causality be Estimated from Data with Small Samples and Insufficient
Indicators? :Analysis of the results of the “FY2021 Ofunato IT Application School” as a Regional
Development DX program
Kazuo SAKAI, Hiroshi FUKUYAMA, Daiki SATO ･･････････････････････････ 49
Estimating Outcomes and Causality from Data with Small Samples and Excess Indicators:
Analysis of the results of the "FY2022 Ofunato IT Application School" as a Regional
Development DX program
Kazuo SAKAI, Masayuki TANENOBU, Daiki SATO ･････････････････････････ 87[Research Materials]
Lecture Record of the Free Lecture in the School of Law, Meiji University:
Interview with Ms. Etsuko Matsuo, Social Entrepreneur
Kyoko SAIO, Etsuko MATSUO, Kazuo SAKAI, Atsushi KAYATAMA ･･････････ 125[Prof. Sakai's Final Lecture]
Creativity Concealed and MisunderstoodKazuo SAKAI ･･･････････････････････････････････････････････････････ 174

巻頭⾔

⽣成 AI の登場は、社会に⼤いなるインパクトを与えている。プロンプト（指⽰⽂）に従ってテキスト⽣成、⾔語翻訳や要約はもちろん質疑応答などができる⼤規模⾔語モデル
ChatGPT はわずか２か⽉で⽉間アクセス数が 1 億回を超えた。現在、ビジネスをはじめ社
会のあらゆる場所で検証・実装が⾏われている。
教育現場も例外ではない。個別最適な学びや働き⽅改⾰の促進などに期待が集まっている中で、⽣成 AI の回答を論⽂、テストにそのままコピーして使⽤するケース等を想定し、使⽤制限を⾏うなど、活⽤⽅法の試⾏錯誤が続いている。また、誤情報のフィードバックや著作権侵害、個⼈情報の漏洩など、検討すべき問題は⼭積している。
その⼀⽅、令和３年４⽉から施⾏された科学技術・イノベーション基本法では、従来、対象としていなかった⼈⽂・社会科学のみに係るものが法の対象とされた。あわせて、あらゆ
る分野の知⾒、「総合知」を活⽤して社会課題に対応、well-being を実現していくという⽅針が⽰された。少⼦⾼齢化問題、都市の過密と地⽅の過疎の問題といった地域・⽇本の課題か
ら地球「沸騰」化などの地球規模課題への対応まで、「総合知」の活⽤による解決策の検討、
その先のサイバー空間とフィジカル空間を⾼度に融合した社会・地球のあり⽅の再設計、それらを担う⼈材育成が急務となっている。
このような知の活⽤と⽣成の混乱が起こっているなか、私たちは「サービス創新研究所」
として新たな⼀歩を踏み出すこととなった。次世代の「サービス」の進化・深化のあり⽅を
⻑年模索してきた私たちの「総合知」のあり⽅を今こそ世に提⽰していくべきだと考えており、その意味で『次世代研究』に求められる役割は⼤きい。
『次世代研究』No.3 では、サービス創新所の研究員の⽅々の多くの学術的⾒解が世に提⽰できるよう、論⽂誌のテンプレートにこだわらないこれまでの論⽂募集のスタンスを踏
襲の上、論⽂の種類の⾒直しを図った。今後もより多くの論⽂が寄せられるよう整備しながら、これからのサービス創新研究所の発展に寄与していきたい。

『次世代研究』編集委員⻑ 下郡 啓夫

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

Current Status and Issuesof ICT Utilization Primary Education in Japan
Noriko SUMIMURA
Researcher, Institute for Service Innovation Studies<Abstract> This paper is going to describe the status and deployment of teachers/teaching staff
who can use Information and Communication Technology (ICT) as of 2016. Currently, the teaching
staff situation can be divided into two groups, which are teachers who use computers in class andthose who do not. This disparity exists even among teachers who are in charge of the same gradelevel. In other words, even in the same grade level, there are differences in class teacher
competency. This creates a difference between classes that use computers and classes that do not.
It is unfair for children to have different knowledge obtained from different teachers. This reportexamines the status and issues of ICT use in elementary level education to find out why there aredifferences in ICT use among teaching staff.
<Keywords> elementary education, ICT education, education gap, school education

1. Introduction
3. Purposee and Methods of the Study

Among other countries, many teachers inJapan are not confident in their ability to use
computers in the classroom. Many teachers areconcerned about achieving perfection that they
worry about what will happen if they fail.
Many teachers in their 20s and 30s have beenusing computers on a daily basis since theirstudent days, but many teachers over the ageof 40 remarked that they have never learned
how to use a computer, not even the basics.
This is because many teachers who workoutside of Japan have never learned how to
use a computer. We wondered if there weresimilarities between teachers outside andinside of Japan.

3.1. Purpose of the Study
For example, if one class in the same grade in
an elementary school has a class that makes
use of computers and the other class does not,We can say that an educational disparity has
occurred. Opportunities for learning should betreated equally, but they have become moreunequal. Japan's Ministry of Education,
Culture, Sports, Science and Technology(MEXT) implemented a four-year plan to
improvetheenvironment
forthecomputerization of education, spending about
671.2 billion yen over the four years from 2014
to 2017. According to the Ministry of Education,
Culture, Sports, Science and Technology(MEXT) (2014) "Roundtable Meeting on the
Promotion of ICT-based Education" report,
only 30% of all local governments have plans
for the development of ICT educational
environments, and according to the "Guide for
Promoting ICT Environment Development in
Schools for Local Governments" issued by the
MEXT (2017), There is such a wide spread that
the LAN development rate ranges from 0 to
100%, and the disparities and temperature
differences among local governments are
extremely large.
We hypothesize that the ICT in education has
not progressed as planned over the past four
years. The purpose of this study was to verify
the current status and issues of ICT utilizationby actually entering school sites as ICT
support staff and checking the actual status of

2. As a Problem Location
There was a Survey conducted by OECD(TALIS) consisting of 34 Countries in 2013."
regarding work hours, that point out Japaneseteachers often work 7-8 hours per day. In
addition to teaching, many teachers spend
time preparing school documents andresponding to parents, and many work morethan 8 hours a day. The table also shows thatteachers have low confidence in their own
ability to draw out active learning, and thatthe percentage of teachers who implement theuse of ICT and other methods are low. In the
Questionnaire
surveyconducted
withelementary and junior high school teachers,
many said that they were not able to conduct
ICT-enhanced classes because they lacked theconfidence to do so on their own.

2

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

ICT utilization in the classroom.

When the KWIC concordance checked thesentences containing the top frequent words, itsaid, "I feel that many people and information
about ICT education and teachers are needed.
Considering the lack of help from teachers in
the field, older people, and people who do nothave much knowledge, it would be very muchappreciated if there were people who could
teach us how to use ICT appropriately andprovide information. In addition, ICT will be
more important for both teachers and students
in the future, so I think we need more
opportunities to learn and more people toteach us."
"I think ICT support staff are necessary.
Teachers have an image that it is difficult touse ICT, so they are not positive about it anddo not have time to study. I would like to see
support for teachers as well as for students.""I would like ICT support staff to be assignedby all means. ICT environment has changed a
lot in recent years, and the speed of change isfast.""I feel that a lot of people and information areneeded regarding ICT education and teachers.
Considering the lack of help from teachers in
the field, the elderly, and those with little
knowledge, it would be very helpful if there
were people who can teach us how to use ICT
properly and give us information."

3.2. Research Methods
Interviews were conducted with 32 teachers
from 21 elementary and secondary schools.
The time frame was conducted in person
between June and November 2019.

4. Survey Results
4.1. Results of Interviews
Survey population: 32 elementary and juniorhigh school teachers from across Japan
Survey date: June to November 2019
Survey method: Interviews
Number of schools visited: 21
With ICT support staff: 6 schools
Name of prefecture of employment: Osaka,
Aichi, Hyogo, Okinawa, Tottori
The survey was conducted on generalteachers, vice principals, principals, andteachers in charge of information.

4.2. Questions
We asked the respondents whether they had
an ICT support staff or not, and noted theiropinions on ICT education, ICT support, andICT support staff, then analyzed them byutilizing KH-Coder, a software program that
performs quantitative analysis of text-type
data.
The total number of extracted words talled
up to 1,845, which were in 101 sentences and31 paragraphs. The words that appeared mostfrequently were ICT (57), support (41), teacher(21), being (14), person (13), and need (11)(Table 1).

In addition, "ICT will be more important for
both teachers and students in the future, so I
think we need more opportunities to learn andmore people to teach us." I think we need more
opportunities to learn and need more people toteach us.
Sumimura et al. (2019) examined the status
of ICT support staff duties and the differencesin the support duties sought by teachers. They
reveal the reality that for teachers inelementary and junior high schools, they needassistance in conducting classes and school
duties, and they strongly desire theassignment of ICT support staff. As can beseen from the results of the interviews above,
only 6 out of 21 schools have an ICT support
staff. Regardless of whether there is a current
ICT support person or not, all schools want
ICT support. Currently however, only a few
schools are working on introducing a support
person, indicating that ICT support isnecessary and that they want someone who
supports in the field of ICT. In addition, it’s
clear that many teachers in the educational
field are too busy with their own work to spend
time studying how to use ICT, and lack theTable 1 Extracted words from interviews forteachers

extracted word
ICT
supportteachers
I'm here (I'm here,
I need you)personnecessaryconjugation
schoolbe saveduse

number ofoccurances
57
41
21
14
13
11
10
9
9
8

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

knowledge and confidence in using it.

the Ward method, and the minimum numberof occurrences was set to 5 with a high drop-off
range in reference to the level of annexation.
Figure 1 shows the results from thecorrespondence analysis of the extracted
words.

4.3. Analysis Results
An extracted word cluster analysis was
conducted. The unit of aggregation was aparagraph, the method of cluster analysis was

Figure 1 International faculty guidance environmental survey by OECD（TALIS）
We can see the KWIC concordance andconsider from the notated sentences, with agroup of people who are familiar with PCs andwho provide support and advice to the faculty,
Although the results differ from school toschool, they are closely related to the second
group of teachers who are busy and need ICT
support staff with specialized knowledge toassist them with ICT support and teaching(Figure 2).
Figure 3 shows the correspondence analysisof the extracted words (scatter diagram), andthe classification is clarified by the bubble
notation as shown in Figure 2. Among them,
the words "teacher," "need," and "support" aresuperimposed on the word "ICT".
The KWIC concordance confirms that “As an
ICT support person, I would appreciate it if
you could provide regular support to help
teachers learn to use ICT easily in theclassroom.""ICT support staff are very helpful because
they are able to respond immediately to any
problems we have. I really need them. ""ICT support staff are necessary. We need ICT

support staff. We need consultation on where
to use ICT and how to use it. We need supportin preparing and operating content and tools."
As mentioned above, there are opinions that
ICT support staff is necessary and that theyshould be available for class support andconsultation.
On the other hand, "We have ICT support
staff, but we don't need people who only dowhat they are told. It takes a lot of time andeffort to tell them what to do. We wantsomeone who understands the position of theteachers and their movements, and who will dothings on their own.""ICT support staff should be experienced andable to give advice. Someone at the level of asupervisor is good. If you have someone who is
only there for six months or one year, or
someone with a low level, it's useless if it's not
ongoing. Some said that ICT support staff
should also have the knowledge of educationand communication skills.

4Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

Figure 2 Extracted words Correspondence analysis table

Figure 3 Extracted words Correspondence analysis (scatter plots)5

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

5. Summary and Discussion
It was found that ICT support personnel arenecessary in schools, and that all the teachers
strongly desired to have someone supporting
them, given their heavy workloads, limited
knowledge of ICT use in the classroom, anddifficulty in finding time to study. Although the
Ministry of Education, Culture, Sports,
Science and Technology (MEXT) has instructedthat one ICT support staff member should be
assigned to every four schools, the current
situation is that some schools have notassigned even one ICT support staff member.
ICT support staff schools only once a week or a
few times a month. Despite this, it was clearthat the skills of the ICT support staff required
to be highly skilled. Lead managers who cangive advice on how to use ICT in the classroom,communication skills are desirable. Not only
are ICT support personnel needed in the
future, but we also need to improve theawareness of each municipality to increase thenumber of required personnel. Improving thetreatment of ICT support personnel is achallenge for the future.

References
Sumimura, Noriko and Yuichi Fujimura (2019)
Research on the Difference between the
Current Situation of Support Works by
ICT Supporters and Support Works
Requested by Teachers，Research report of
JSET Conferences 19 (3), 143-150,
2019-07-27
Ministry of Education, Culture, Sports,
Science and Technology (2016), "OECDInternational Teachers' Teaching
Environment Survey (TALIS) 2013 Survey
Results.",
http://www.mext.go.jp/component/b_menu/
other/__icsFiles/afieldfile/2014/06/30/1349
189_1.pdf

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

「生きる力」の自覚と発揮を促す不調自覚の緩和モデル～少標本で過剰指標をもつデータから因果推定する～
和住淑子†, 平山公美子‡, 阪井和男*†

千葉大学大学院看護学研究院・教授 wazumi@faculty.chiba-u.jp‡
株式会社キャリアル・代表取締役 info.carreal@carreal.jp*
明治大学・名誉教授 saka1kaz@yahoo.co.jp

A Model for Mitigating Perceived Ailment that Promotes Awareness and Demonstration of 'Vital Power'- Causality Estimation from Data with Excess Indicators in a Small Sample –Yoshiko WAZUMI†, Kumiko HIRAYAMA‡, Kazuo SAKAI*†

Graduate School of Nursing, Chiba University, ‡Carreal Inc., Representative Director, *Professor Eleritus of Meiji University

Abstract:
A self-check feedback experience program is proposed, it is for people to become aware of their innate "vital power" andchange their behavior to a state of well-being. Path analysis is performed using structural equation modeling by use of thefollowing two types of data, (1) the degree of subjective dis-ease based on pre- and post-questionnaires, and (2) data on skinconductivity (Ryodoraku). By comparing the inductive path analysis using only the measurement data and the path analysis
using the relationship between factors deduced from the Ryodoraku model, it is found that there is no difference in model fit
between the two and that the path analysis using the good-conductivity model resulted in a lower AIC (Akaike's Information
Criterion). This demonstrates that the Ryodoraku model, which reflects empirical findings, is a statistically superior model.
Keywords:
vital power, relaxation, well-being, reflection, Ryodoraku, principal component analysis, structural equation modeling
あらまし：
人間に本来的に備わっている「生きる力」を自覚し well-being な状態へ行動変容していくためのセルフチェック・フィード
バック体験プログラムを立案し、そのデータから(1)事前・事後アンケートによる自覚的な不調の程度、(2)皮膚の導電性の測定データ（良導絡）――の 2 種を用いて、両者の関係について構造方程式モデリングを用いてパス解析を行う。測定データだけを用いた帰納的なパス解析と、良導絡モデルから演繹される因子間の関係を用いたパス解析を比較する
ことで、両者の間にモデル適合度の違いはないこと、良導絡モデルを用いたパス解析のほうが低い AIC（赤池の情報量基準）を与えるためよい適合度であることを明らかにした。これによって、経験的な知見を反映している良導絡モデルのほうが統計学的にはすぐれたモデルであることが実証された。
キーワード：
生きる力、リラクゼーション、well-being、リフレクション、良導絡、主成分分析、構造方程式モデリング

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

目次
1. はじめに
2. 「生きる力」セルフチェック・フィードバック体験プログラム
2.1 体験プログラムの構成
2.2 不調自覚のアンケート
2.3 良導絡の測定
3. 解析の方法
3.1 良導絡の次元削減の戦略
3.2 事前・事後の変化から場の効果を推定する
3.3 不調自覚のアンケートデータの次元削減
3.4 良導絡の測定値の次元削減
4. 不調自覚と良導絡のパス解析
4.1 グラフィカルモデリングによるパス解析
4.2 良導絡は不調自覚とどう関係するか
4.3 良導絡モデルによるパス解析
5. まとめと今後の展望
参考文献
補遺
補遺 A：セルフチェック質問票のうち不調自覚に関わるアンケート項目
補遺 B：不調自覚の次元削減を目的とする主成分分析の結果（41 変数から 8 因子へ）補遺 C：良導絡の次元削減を目的とする主成分分析の結果（24 変数から 4 因子へ）
補遺 D：パスとパス係数（グラフィカルモデリングによる自動切断）
補遺 E：モデル適合度（グラフィカルモデリングによる自動切断）
補遺 F：パスとパス係数（良導絡による再接続）
補遺 G：モデル適合度（良導絡による再接続）
著者紹介

1. はじめに自らの力を発揮して健康で自分らしく暮らしたいという願いは、すべての人に共通する根源的な願いである。本来すべての人間には、そのように生きる力が備わっている。たとえば、生存がおびやかされるような事態が生じると、人はそれを不快として認知し解消しようと自ら行動を起こす生得的なプログラムが備わっている。オレム(1995)はこのような人間の活動を‘セルフケア’と呼び、「個人が生命、健康、および安寧を維持する上で自分自身のために開始し遂行する諸活動の実践」と定義している。
赤ん坊は生後しばらくの間、不快を自力で解消することはできないが「泣く」という行動によって他者の助けを求める。すると、周囲の人間がそれをとらえ「おむつを替える」「授乳する」といった‘ケア’を提供することによって不快は解消する。
このような体験を繰り返すことによって、人間は徐々に生命、健康および安寧を維持し拡大するよう自身の生活を自力でととのえることができるようになる。つまり、人間にとって不快や不調という体からのサインは、‘セルフケア’能力を獲得するための信号であり、体からのサインを受け止め行動するプロセスには他者からのフィードバックが関与しているのである。
近代看護の祖といわれる F. ナイチンゲールは、病気とは「癒やそうとする自然の努力の現れ（an effort of nature to
remedy）」であるという画期的な病気の見方を発表して、人間が本来もっている「生きる力」への着目を促し、癒そうとす
る自然の力が最も働きかけやすいように、最良の状態に患者を置くためのはたらきとしての看護を確立した（ナイチンゲール, 2011）。このように、不快や不調といった体からのサインは「癒やそうとする自然の努力の現れ」、すなわち、人間の「生きる力」そのものであり、「生きる力」の自覚と発揮の支援は、看護のような対人支援活動の根拠を形成する中核概念となっている。
しかし、医療が発達しさまざまな情報が溢れる現代では、多くの人が不快や不調（＝体からのサイン）を自覚しても、怖れや不安を感じ、それを自身のもつ「生きる力」と自覚できないまま「外から何かを補う」という発想で対処しようとする傾向が強くなっている。そして、そのような対処がかえって自らの「生きる力」の弱体化を招き、結果として望むような生き方をあきらめたり行動を制限して自分らしさを失ったりしている。
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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

これからの社会を生きる人々の well-being を目指すためには、体からのサインを自身の「生きる力」と受け止め、その発揮を自ら促進できるような他者からのフィードバックがますます重要になる。人間が自らの中に備わっている「生きる力」
を自覚し、そのよりよい発揮を目指して自ら行動変容していく上で効果的なセルフチェック・フィードバック方法を解明することを目的に介入研究を提案する。
本論文の構成は次のとおりである。第 2 節で「生きる力」セルフチェック・フィードバック体験プログラムを提案する。第 3
節は、解析の方法の詳細を説明し、第 4 節は、不調自覚と良導絡のパス解析の方法と結果をまとめる。第 5 節は、まとめと今後の展望にあてる。

2. 「生きる力」セルフチェック・フィードバック体験プログラム
2.1 体験プログラムの構成
人びとは自らの「生きる力」の発揮をどのようにして自覚するのか。そして、援助する側はその人の「生きる力」の発揮と変化をどのような事実に基づきどのように見極めフィードバックすればよいのだろうか。
これらを実証的に明らかにするために、「生きる力」セルフチェック・フィードバック体験プログラム（図 1）を考案した。

第４回セッション
第３回セッション
第２回セッション
第１回セッション
セルフチェック質問紙回答〔体験前〕

ストレス・血管状態測定

リフレクティブ
インタビュー

良導絡測定
研究者

対象者

リラクゼーション体験

ストレス・血管状態測定

〔体験後〕

良導絡測定

リフレクティブ
インタビュー

セルフチェック質問紙回答
翌日・１週間後

対象者

研究者

図 1． 「生きる力」セルフチェック・フィードバック体験プログラムの構造プログラムは 2 週間に 1 度、合計 4 回にわたる 1 回あたりの所要時間 2 時間の個人セッションにより構成し、実施期間
は 2021 年 12 月 1 日から 2022 年 6 月 18 日までで、参加者は 12 名（うち全回参加者は 10 名）、総所要時間は約 84 時間であった。
毎回のセッション冒頭で、研究者らが作成したセルフチェック質問紙に回答する。その後、研究者らが指尖脈波を用いた
ストレス・血管状態の測定1と良導絡測定2を実施する。
1

2

BioSence Creative 社製 uBioClipv70 を使用。
解析システム：良導絡研究所製ノイロビジョンスタンダードを使用、測定器：株式会社データグラフ製ノイロソフターDS208S を使用。

3

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

次に、セルフチェック質問紙への回答を確認し、測定データとともにフィードバックしながら、参加者の体にたいする知覚
や意識のリフレクションを促すリフレクティブ・インタビューを実施する。
インタビュー後は、CIDESCO インターナショナル認定エステティシャン資格を有する平山公子が提供する軽擦法3・振せん法4を用いた着衣のまま臥床して行う 30 分程度のリラクゼーションを体験する。
リラクゼーション体験後にもう一度、指尖脈波を用いたストレス・血管状態の測定と良導絡測定を実施し、体験前の測定
結果との変化を確認する。その後、リラクゼーション体験への反応、および測定データの変化をフィードバックしながら、体に対する知覚や意識のリフレクションを促すリフレクティブ・インタビューを実施する。
体験翌日および体験１週間後に、体験後の自覚症状等の変化を把握する目的で、セルフチェック質問紙への回答を依頼（次回のセッションまでにメール提出もしくは持参提出）する。
2 回目以降も同様の流れでセッションを進行し、リフレクティブ・インタビューでは、前回までのセッションの内容や測定データをあわせたフィードバックを行う。すべての測定データは紙媒体で参加者に提供している。インタビューデータは許可を得て録音し逐語録に起こして研究に用いた。
体験プログラムにおいて収集したデータの構造を次の表に示す。
表 1． 体験プログラムにおいて収集した一人あたりのデータの構造
１回のセッションでの収集データ項目数
103
10
24
文字データ（逐語録）
38
38
10
24
文字データ（逐語録）

データの種類

体験前

体験後

セルフチェック質問紙
ストレス・血管状態測定
良導絡測定
リフレクティブ・インタビュー
セルフチェック質問紙（翌日）
セルフチェック質問紙（1 週間後）
ストレス・血管状態測定
良導絡測定
リフレクティブ・インタビュー

１名（４セッション）の
データ総数
412
40
96
４回分の逐語録
152
152
40
96
４回分の逐語録

ただし、良導絡測定については、24 項目の測定データの他、解析システム（ノイロビジョンスタンダード）による判定結果
5 項目も参考データとして収集したため、体験前、体験後ともに、実際の１回のセッションでの収集データ項目数は、29
項目、１名あたりのデータ総数は 116 個となっている。
参加者は、研究への参加に同意した通常の社会生活を営んでいる成人の男女であり、年齢、職業は問うていない。心身の不調の自覚の有無にかかわらず、自身の感覚を自身の言葉で表現することのできることを条件とし、縁故法にてリクルートした。その結果、12 名の参加者が得られ、うち 2 名が途中脱落している。したがって、10 名（男女各 5 名）が計 4
回のセッションすべてに参加しプログラムを完了した。
現在は、すべてのデータ収集を終え、収集したデータの解析を行っている段階である。本稿では、体験前後の心身の状態の自覚を調査したセルフチェック質問紙の中から対象者の自覚した不調に関する項目と体験前後の良導絡測定デー
タに関する解析に焦点を当てて報告する。

2.2 不調自覚のアンケート
セルフチェック質問紙は、対象者の生活習慣や心身の状態についての自覚を問うアンケートであり、このうち、不調自覚に関わる項目は 41 個ある。選択肢には 2 択と 4 択がある。2 択は、1:はい、2:いいえ、4 択は、1:当てはまらない、2:少し当てはまる、3:当てはまる、4:とても当てはまる――の 4 段階のリッカート尺度で回答を求めた。セルフチェック質問紙のうち、不調自覚に関わるアンケート項目を抜き出したものを補遺 A に示す。
34

軽擦法： https://mitsuraku.jp/term/28/ （2023 年 7 月 28 日アクセス）振せん法： https://mitsuraku.jp/term/45/ （2023 年 7 月 28 日アクセス）

410

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

2.3 良導絡の測定
ヒトの皮膚に弱い電流を流したとき、皮膚の導電性が部位によって異なる、という現象があることが観察されている。これは、皮膚の電気抵抗が、部位によって異なっていることを意味している。さらに、同一部位であっても生命活動の変化によって、皮膚の導電性に反射的な変化が現れる。
中谷(1995)は、内臓疾患をもつ患者の皮膚の通電抵抗を調べ、各臓器によって特定の導電性の高い部位があり、それが皮膚上に点々と多くが縦に並んでいることを発見した。そこで、このような特定の臓器の病気と体表上の特異点の電気的性質が対応する原因は自律神経に基づくものと判断し、この導電性の高い部位を良導点、良導点が点々と一定の型に並んだものを「良導絡」と呼び、東洋医学における経絡の観念を踏襲して、自律神経を六蔵六腑の 12 系に分類し、良導絡理論と良導絡自律神経調整の診断・治療体系を創立した。
中谷の良導絡理論では、自律神経の 12 系それぞれに鮮明に出現する良導点を測定点として特定している。手の測定点
6 個、足の測定点 6 個あり、それぞれ左右があることから、１回の良導絡測定で次の表に示すように計 24 箇所における電流（μA）を測定している。
表 2．良導絡の測定部位と記号・名称
番号
記号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Ｈ1-L

Ｈ1-R

Ｈ3-R

肺経 L

肺経 R

Ｈ2-R
心包経
R

Ｈ3-L

名称

Ｈ2-L
心包経
L

心経 L

心経 R

Ｈ4-L
小腸経
L

Ｈ4-R
小腸経
R

Ｈ5-L
三焦経
L

Ｈ5-R
三焦経
R

Ｈ6-L
大腸経
L

Ｈ6-R
大腸経
R

番号
記号

13
F1-L

14
F1-R

15
F2-L

16
F2-R

17
F3-L

18
F3-R

22
F5-R

23
F6-L

24
F6-R

脾経 L

脾経 R

肝経 L

肝経 R

腎経 L

腎経 R

20
F4-R
膀胱経
R

21
F5-L

名称

19
F4-L
膀胱経
L

胆経 L

胆経 R

胃経 L

胃経 R

本研究では、体験前後の自律神経バランスの変化指標として「良導絡」を測定した。このため、体験前後で計 48 個、4 回の体験で対象者１名につき 192 個のデータが得られることになる。測定部位と名称は良導絡研究所（2014）が提示しているものを使用した。
良導絡測定は、外部から電圧を加えて真皮層内の血液やリンパ液中のイオンを動かし、通電抵抗の大小を測定していることから、測定値は、測定部位の真皮層内の血液循環やリンパ循環にかかわる自律神経活動や筋肉活動を反映しているといえる。これらは、気温・湿度・体温・性別・年齢・活動状態・姿勢・精神状態によって異なるため個人差が大きい。
そこで本研究では、体験前後の各個人の中での自律神経バランスの変化指標として「良導絡」を測定した。さらに、良導絡の測定結果と自律神経の興奮性、抑制性と対応する良導絡症候群表（中谷, 2010）も明らかにされていることから、測定結果を参照しながら、セルフチェック質問紙の不調項目と比較し、フィードバックすることで、対象者が潜在的な身体機能の変化に気づくという利点もある。

3. 解析の方法
3.1 良導絡の次元削減の戦略
ここでは、良導絡の測定値をどのように集約し次元削減するかをまとめる。
4 回実施したセッションの前後で測定するため、一人あたり（一標本あたり）の測定値の個数は次で与えられる。
24（箇所／セッション・標本） × 2（前後） = 48（箇所・前後／セッション・標本）(3.1)

ここで、セッションは全部で 4 回実施されるため、一人あたりで得られる測定値の個数は次のようになる。
48（箇所・前後／セッション・標本） × 4（セッション） = 192（箇所・前後／標本）
5

11

(3.2)

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

一方で、参加人数は 10 人であるので、測定値の総数は良導絡だけも次の数になる。
192（箇所・前後／標本） × 10（標本） = 1,920（箇所・前後）(3.3)

つまり、標本が 10 個しかないのに 1,920 もの測定値が得られていることから、良導絡の測定値だけでも少標本でありながら過剰指標をもつ典型的な問題になっている。
集約に当たってはまず、4 回のセッションのたびに得られる測定値について、新しい標本とみなすことにしよう。たとえば、id が 01, 02 の測定値に含まれる 1～4 回のセッションのデータを、セッション回数に旧 id を振りつけた新 id を 1_01, 1_02,… ,2_01, 2_02, … , 3_01, 3_02, … , 4_01, 4_02, … のようにつけ直すことで別の標本とみなすのである。
これによって、標本数が 4 倍に増えるかわりに変数は 1/4 に減らすことができる。つまり、測定値の数を次のように組み替える。
1,920（箇所・前後） =192÷4（箇所・前後／標本）×10×4（標本）=48（箇所・前後／標本）×40（標本）(3.4)
次に、セッションの前後で測定している 2 回の測定値を変化量ひとつに集約する。この集約方法は阪井(2018)で開発した方法であり、その変化量は事前から事後への変化をもたらす「場の効果」と解釈することができる（詳細は次節で説明する）。つまり、前後の 2 回分の測定値を 1 つの量に集約し、これを「場の効果」と名づける。すなわち、測定値の数は次のように集約される。
48(箇所・前後／標本) ÷ 2(場／前後) × 40（標本） = 24（箇所・場／標本） × 40（標本） = 960（箇所・場）(3.5)
したがって、サンプルサイズを40（標本）に読み直し、24（箇所・場／標本）の変数を対象として、系統的な次元削減を行
えばよいことになる。
なお、このようにして算出される変化量を良導絡の測定値に適用することは良導絡の考え方と整合的である。なぜなら、
そもそも良導絡の測定値は、個人差が大きいため個人間の比較には適しておらず、個人内の変化にこそ意味がある。したがって、測定された値そのものよりも個人内の変化量を用いることが妥当である。

3.2 事前・事後の変化から場の効果を推定する
ここでは、セルフチェック質問紙と良導絡測定データの事前・事後の 2 つの値から変化量を読み解く方法として、場の効
果を抽出する方法について述べる。
一般に、2 つの独立変数の変化をみるときに、よく用いられるのは差分（事後－事前）に注目する方法がある。これは変化に焦点を当てており、これと独立なもう一つの変数が残されている。それは 2 つの変数の重心（(事前+事後)/2）である。
いわゆる変化量に関心がある場合、重心を無視して差分だけに注目することが多い。
ところが、事後への変化の値に上限が設定されている場合、差分だけに注目すると実質科学的な意味を損なってしまう。
たとえば、英語の TOEIC テストを考えてみよう。得点の上限は 990 点である。ここで、事後に 100 点アップした 2 つのケ
ース：890 点だった人が 990 点になることと、490 点だった人が 590 点になることを比較してみよう。差分で考えるとどちらも同じ 100 点になる。しかし、890 点だった人が 100 点アップするほうが、490 点の人が 100 点アップするよりも学習成
果は大きい。
では、この場合のように実質科学的な意味をもつ変化量はどう決めればよいだろうか。
ここでのポイントは、事後の値に上限が設定されていることである。上限があるということは、伸びる余地が 890 点の人と490 点の人とで異なっていることに注目すればよい。それは伸びる余地としての「伸びしろ」の違いである。890 点の人は伸びしろが 100 点しかなくて上限いっぱいの 100 点アップを果たした一方、490 点の人は伸びしろが 500 点あるにもかかわらず 100 点しか伸びなかったのである。
このことに着目すると、上下限をもつ区間が定義されている量における変化量として実質科学的な意味をもつのは、「伸612Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

びしろ」にたいする実際の「伸び」の比率であることに気づく。これを開発可能な余地にたいしてどのくらい開発されたかという意味で「スコア開発率」と呼んでいる（阪井・他, 2014）。逆に、事後が事前より小さくなることもある。この場合、「減少余地」にたいする「減少量」の比率を「スコア減衰率」とすればよい（阪井, 2018）。まとめると次式になる。
スコア開発率 ≡

伸び
伸びしろ

=

事後 − 事前上限 − 事前(> 0)（事後 − 事前 ≥ 0）

スコア減衰率 ≡

減少量
減少余地

=

事前 − 事後
事前 − 下限

(3.6)

(> 0)
（事後 − 事前 < 0）(3.7)

ここで、スコア開発率とスコア減衰率はいずれも正の値をとる。さてこれらの式は、事後が事前からスコア開発率とスコ
ア減衰率を用いてどのように決まるかを教えてくれる。
事後 = 事前 + スコア開発率 × (上限 − 事前)（事後 − 事前 ≥ 0）

(3.8)

事後 = 事前 + (−スコア減衰率) × (事前 − 下限)（事後 − 事前 < 0）

(3.9)

実はこれらの式は、コネクショニストとして有名なラメルハートとマクレランドの PDP スキーマモデルにおいて、スキーマを構成する概念ユニットの活性度の更新規則(Rumelhart, McClelland and PDP Research Group, 1986)(McClelland andRumelhart, 1988)と同形である。PDP スキーマモデルとは、脳内の概念ネットワークが矛盾する入力信号からどのように整合的なスキーマを認識していくかを示すダイナミクスを表現するネットワークモデルである。
たとえば、書斎とダイニングという 2 つのスキーマがどのように構成されているかを考えてみよう。どちらにも机と椅子はある。しかし、書斎には本棚や卓上ライトがあるのにたいして、ダイニングには食器棚や花瓶があるなどという違いがある。
つまり、書斎というスキーマには机、椅子、本棚、卓上ライトが属しており、ダイニングのスキーマには机、椅子、食器棚、花瓶が属している。ここで、机や椅子などについてはスキーマを構成する「ユニット」とみなし、複数ユニットが興奮したときにどちらのスキーマが活性化されるかをシミュレーションするのである。同じスキーマに属するユニット同士は互いに興奮するよう正の結合とし、異なるスキーマに属するユニット同士は互いに抑制しあうよう負の結合としておけばよい。
まとめると PDP スキーマモデルとは、複数のユニットから構成されており、ユニット同士が互いに結合しているモデルで、ユニット間の結合は同一のスキーマに属していれば正、異なっていれば負の結合が与えられたネットワークモデルである。
このユニットが相互に結合したネットワークモデルからどのようにスキーマが浮かび上がってくるかはユニットの更新規則を与えれば決まる。PDP スキーマモデルの更新規則は、𝑖番目のユニットの活性度を𝑎𝑖 とおくと、時刻𝑡から𝑡 + 1にユニットの活性度がどう決まるかを次式で決めている。
𝑎𝑖 (𝑡 + 1) = 𝑎𝑖 (𝑡) + 𝑛𝑒𝑡𝑖 (𝑡) × (1 − 𝑎𝑖 (𝑡))𝑛𝑒𝑡𝑖 (𝑡) ≥ 0(3.10)𝑎𝑖 (𝑡 + 1) = 𝑎𝑖 (𝑡) + 𝑛𝑒𝑡𝑖 (𝑡) × 𝑎𝑖 (𝑡)𝑛𝑒𝑡𝑖 (𝑡) < 0(3.11)

ここで、𝑛𝑒𝑡𝑖 (𝑡)は正味の入力と呼ばれるもので、𝑖番目のユニットに周りの相互結合されたユニットからくる刺激の総和とユニットとのものの興奮のしやすさ（バイアス）によって次式で与えられている。
𝑛𝑛𝑒𝑡𝑖 (𝑡) = ∑ 𝑤𝑖𝑗 𝑎𝑖 (𝑡) + 𝑏𝑖𝑎𝑠𝑖𝑗(≠𝑖)=1(3.12)
ここで、𝑤𝑖𝑗 は𝑗番目のユニットから𝑖番目のユニットに興奮を伝える結合係数であり、ゼロか正または負の値をとる。
さて、それではスコア開発率とスコア減衰率から導出された(3.6)式と(3.7)式を、PDP スキーマモデルのユニット更新規則(3.8)式と(3.9)と比べてほしい。上限を 1、下限を 0 とすると、同一の式であることがわかる。ちなみに、PDP スキーマモデ
ルでは、ユニットの活性度は[0, 1]に制限されているので、上限=1 で下限=0 なのである（この制約を取り外してユニット
7

13

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

の平均場を導入するとカオスを生む一次元写像関数が導出され、カオス的スイッチングのダイナミクスが導かれ、イノベーションのモデルを構築することができるが、詳細は阪井・高野(2017)を参照のこと）。
以上のことから、スコア開発率とスコア減衰率から求められる変化量（(3.6)式と(3.7)式）の背景にネットワークモデルにもとづくダイナミクスが潜んでいる可能性が示された。しかも、これら変化量の正体は(3.10)式で示される正味の入力
𝑛𝑒𝑡𝑖 (𝑡)に対応している（ただし、スコア開発率とスコア減衰率のほうが抽象度が高いため、ネットワークモデル以外のダ
イナミクスも論理的にはありうることを注記しておく）。
ところで、事前と事後から求められる変化量として、スコア開発率やスコア減衰率を用いることにどんな利点があるのだ
ろうか。
わたしたちがなんらかの活動のダイナミクスを理解しようとするとき、さまざまな指標によって取り出した測定値からどんなメカニズムが潜んでいるかを解明できればよいことになる。このとき、事前と事後だけでなく、その間をつなぐ中間状態を推定する指標が必要になるが、同一指標で事前・事後の変化があれば、その変化量から事前を事後へと橋渡しする中間状態に相当する量（スコア開発率、スコア減衰率）を計算できるのである。さらに、ネットワークモデルが背景にあると考えれば、この変化量は周りからのすべての影響を含んだものであるため、中間状態としての「場の効果」とみなすことができる。このことは、因果関係を推定しようとして、構造方程式モデリングを用いるときに強力な援軍になる。なぜなら、あらかじめ設定された中間状態に対応する指標が測定されていない場合であっても、一組の事前・事後の測定値から中間状態を「場の効果」として求められることが保証できるからである。

3.3 不調自覚のアンケートデータの次元削減
こ こ で は 、 第 2.2 節 で 検 討 し た 不 調 自 覚 の ア ン ケ ー ト デ ー タ の 次 元 削 減 と 、 第 3.1 節 で 検 討 し た 良 導 絡 の24（箇所・場／標本）変数の次元削減の方法を述べる。いずれも、元のデータがもつ情報を可能な限り失わないよう次元削減する方法として、主成分分析を用いることとし、因子寄与 1.0 以上で ω 係数.7 以上の因子を残す方針とする。
セルフチェック質問紙のうち、不調自覚に関わる項目は 41 個あり、それぞれの項目は、1:当てはまらない、2:少し当てはまる、3:当てはまる、4:とても当てはまる――の 4 段階のリッカート尺度とした。アンケート項目に対応した変数名は次のとおりである。
表 3．不調自覚の 41 項目
sf01_イライラ
sf06_胃の痛み
sf11_腰痛
sf16_生理痛
sf21_足の痺れ
sf26_背中痛み
sf31_膝痛
sf36_便秘
sf41_腕の痺れ

sf02_お尻の痛み
sf07_下痢
sf12_耳鳴り
sf17_生理不順
sf22_朝の目覚めはスッキリ
sf27_疲れている自覚がある
sf32_頻尿sf37_眠りが浅い

sf03_ふらつき
sf04_ほてりsf05_めまい
sf08_花粉症
sf09_倦怠感
sf10_肩こり
sf13_首のこり
sf14_食欲sf15_寝ても朝は怠い
sf18_息切れ
sf19_足のむくみ
sf20_足の痛み
sf23_頭痛
sf24_動悸
sf25_背中こり
sf28_疲れている自覚がでてきた sf29_疲れている自覚はある
sf30_鼻づまり
sf33_不整脈
sf34_不眠
sf35_腹痛
sf38_目の疲れ
sf39_冷え性
sf40_腕の痛み

まず、41 個の変数にたいしてスクリープロットを実行すると、共分散行列の固有値が 1 以上となる 10 因子が推奨された。
これは、41 変数から 10 変数へ次元削減できる可能性があることを示唆している。そこで、因子数を 10 と指定して主成
分分析を実施した。結果は補遺 B 表にまとめる。
ここで、ω 係数が.700 以上のものだけを残した結果、8 因子が残り、項目「sf38_目の疲れ」はどの因子にも含まれなかったので削除された。それぞれの因子には仮の名称「SF_ふらつき・頻尿 16」「SF_不眠・足浮腫・首肩背中 5」「SF_腰痛・冷性・x 便秘 3」「SF_x 疲覚・尻痛 2」「SF_鼻詰・倦怠・朝怠 3」「SF_浅眠・足痺 2」「SF_食欲・x 花粉 2」「sf_疲労自覚 1」をつけた。名称の冒頭 2 文字が大文字のものは集約した新変数を示し、小文字はもとの変数名のままであることを示す。末尾の数字は統合した項目の数を示している。なお、仮名称の中程の「腰痛・冷性・x 便秘」などは集約前の項目名から代表的なものを取り出している。なお、「x 便秘」など「x」が付されているものは負の相関を意味している。

3.4 良導絡の測定値の次元削減
次に、第 3.1 節で検討した良導絡の 24 変数を対象に次元削減を行う。
814

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

まず、24 個の変数にたいしてスクリープロットを実行すると、共分散行列の固有値が 1 以上となる 4 因子が推奨された。
これは、24 変数から 4 変数へ次元削減できる可能性があることを示唆している。そこで、因子数を 4 と指定して主成分分析を実施した。結果は補遺 C にまとめる。

4. 不調自覚と良導絡のパス解析
ここでは、次元削減された「良導絡」の 8 因子（第 4.1 節）と、「不調自覚」の 4 因子（第 4.2 節）のあいだの因果推定を構
造方程式モデリングのグラフィカルモデリング（小島隆矢, 2003）によって行う。

4.1 グラフィカルモデリングによるパス解析
因果推定に当たって、原因側と結果側を次のように設定する。アンケートで表明された「不調自覚」の症状データがみられた場合に、「良導絡」データの変化量にどんな影響があるのかを見てみることにする。したがって、原因側には「不調自覚」を、結果側には「良導絡」データを用いる。こうして、二種のアンケートデータと良導絡の実測値だけを用いて、両者の間に因果推定モデルを、構造方程式モデリングだけを用いて実行する。この手順は次のとおりである。
１． 「不調自覚」の 4 因子（第 4.2 節）と「良導絡」の 8 因子（第 4.1 節）の計１２変数の相関係数を求める
２． 原因側に「不調自覚」、結果側に「良導絡」の 2 層の因果推定モデルとする
３． 構造方程式モデリングはグラフィカルモデリング（小島, 2003）を用いる
４． 原因側から結果側へのパス設定には自動切断を利用する（自動切断基準：|相関| < 0.1、𝑝値 > 0.5）
５． 最適値の探索には一般化最小二乗法(GLS: Genelarized Least Squares)の結果を最尤法の初期値に用いる
６． モデル適合度からあてはまりの良さを判定する
このモデルは、計 12 変数のデータと統計手法としての構造方程式モデリングだけを用いた帰納推論であり、因果推定モ
デルが成立するかどうか、つまりこのモデルのあてはまりがよいかをモデル適合度によって検討する。
得られたパス図を次に示す。

図 2．パス図（グラフィカルモデリングによる自動切断）
ここで、図の左側の 8 変数は原因側であり、右側の 4 変数は結果側である。したがって、パスの矢印は左側から右側への一方向である。黒矢印は正のパス係数を、赤矢印は負のパス係数を表し、絶対値の大きい方が太く表示されている。
パス係数を補遺 D にまとめ、モデル適合度は補遺 E に示す。
グラフィカルモデリングによる自動切断の結果について適合度をまとめると、𝜒 2 /𝑑𝑓 =.814、p 値=.637、CFI=1.000、
RMSEA=0.000 で、いずれの値も良好である。しかし唯一、標準化誤差に相当する SRMR=.067 だけが.05 を超えている915

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

ため、当てはまりのよいモデルとはいえなくなっている。
これは因果推定の対象とした 12 個の変数がわずか 2 階層しかないモデルに当てはめたことから、パス図が複雑ですっきりしない関係になっている。このことは、原因側の 8 変数を外生変数として相互の結合を固定していることを反映していると考えられる。しかし、本モデルの目的は、すっきりした単純な因果推定モデルの構築を目指したものではなく、わず
か 2 種の変数グループである「不調自覚」と「良導絡」の関係を見ることであることを考慮すると、モデルのあてはまりはよいと判断してよいだろう。

4.2 良導絡は不調自覚とどう関係するか
良導絡の意味を読み取るため、関連する内臓と関連する部位の「良導絡症候群表」（中谷, 2010）が与えられている。たとえば、良導絡測定値「F1」をここでは「脾経」と名づけているが、関連する内臓は「膵臓・胃・脾臓」とされ、関連する部位は「関節・鼻」とされている。そして、測定値が高値の場合は、「胃弱・消化不良・食欲亢進・食事の不規則・吐き気・関節(特に膝) 痛・蓄膿(鼻)・鼻炎」という症候群が見られ、低値なら「胃弱・消化不良・膝関節痛・不眠・取り越し苦労・糖尿」と関係すると言われている。
一方で、われわれの手元にあるのは、アンケート「不調自覚」の 41 項目のデータである。そこで、「良導絡症候群表」を参照しながら、対応する「不調自覚」の 41 項目でいうとどの項目が良導絡測定値に対応するかを検討する。たとえば、良導絡測定値「F1」の場合、「胃の痛み」「花粉症」「食欲」「鼻づまり」の 4 つが対応していると考えられる。
こうして、良導絡症候群表（中谷, 2010）の関連内臓、関連部位、高値と低値を参照しながら良導絡データを対応する不調自覚の 41 項目との対応表を次のように作成した。
表 4．良導絡(24)×不調自覚(41)の対応表
良導絡データ
不調自覚の 41 項目中で対応するもの（L と R の 2 つあり
計 24 項目）

F1

脾経

胃の痛み

花粉症

食欲

鼻づまり

F2

肝経

ふらつき

倦怠感

生理痛

生理不順

F3

腎経

イライラ

倦怠感

耳鳴り

寝ても朝
は怠い

F4

膀胱経

腰痛

足のむくみ 足の痛み

F5
F6
H1
H2
H3
H4
H5
H6

胆経
胃経
肺経
心包経
心経
小腸経
三焦経
大腸経

めまい
食欲
首のこり
動悸
肩こり
腹痛
耳鳴り
肩こり

目の疲れ
膝痛
息切れ
不整脈
動悸
便秘
頻尿
便秘

お尻の痛
み
ふらつき
倦怠感
肩こり
肩こり
胃の痛み
頭痛
ほてり
下痢

疲れている
疲れている
疲れている
自覚がでて
目の疲れ
自覚がある
自覚はある
きた
疲れている
疲れている
疲れている
自覚がでて
自覚がある
自覚はある
きた

足の痺れ

背中こり

背中痛み

朝の目覚め 眠りが浅はスッキリ い

膝痛

頭痛
冷え性
腕の痛み
不整脈
腕の痛み
腕の痛み

腕の痺れ
腕の痛み
腕の痺れ
腕の痺れ

この表で示されている良導絡データは 12 個であるが、頭頂から足までの中心線を対称軸にして左右から計測するため、それぞれに L と R を付した一対のデータが得られる。したがって、良導絡データは計 24 個のデータである。
こうして、「良導絡症候群表」における「良導絡データ」（24 変数）を「不調自覚」（41 変数）へ対応づけることができる。この対応は、次元削減前の過剰指標のものなので、主成分分析によって次元削減を行った後の「良導絡データ」（8 変数）と「不調自覚」（4 変数）との対応をつけなくてはならない。
たとえば、不調自覚の因子「SF ふらつき・頻尿 16」（16 変数）と良導絡の因子「RD 三焦・大腸 3」（3 変数）との対応関係を取り出してみると、次の表のように 16 行×3 列の表が得られる。

1016

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

表 5．不調自覚「SF ふらつき・頻尿 16」（16 変数）と良導絡「RD 三焦・大腸 3」（3 変数）との対応関係

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

sf01_イライラ
sf03_ふらつき
sf05_めまい
sf06_胃の痛み
sf07_下痢
sf12_耳鳴り
sf18_息切れ
sf20_足の痛み
sf23_頭痛
sf24_動悸
sf26_背中痛み
sf28_疲れている自覚がでてきた
sf31_膝痛
sf32_頻尿sf33_不整脈
sf40_腕の痛み

1
Ｈ5-L
rd05_三焦経 L

2
Ｈ5-R
rd17_三焦経 R

三焦経 L

三焦経 R

三焦経 L

三焦経 R

三焦経 L

三焦経 R

3
Ｈ6-R
rd18_大腸経 R

大腸経 R

この場合、表のセル数は 16×3=48 あるうち、7 個のセルに対応がついているので、次元削減した「不調自覚」と「良導絡」の 8 行×4 列の「SF ふらつき・頻尿 16」行と「RD 三焦・大腸 3」列の寄与として、次元削減前の対応セル数(7)÷次元削減
前の全セル数(48)=14.6%という重みを割り振ることにする。このようにして得られた次元削減後の対応が次の表である。
表 6．不調自覚(8)×良導絡(4)の対応表
良導絡(4)
不調自覚(8)
SF ふらつき・頻尿 16
SF 不眠・足浮腫・首肩背中 5
SF 腰痛・冷性・x 便秘 3
SFx 疲覚・尻痛 2
SF 鼻詰・倦怠・朝怠 3
SF 浅眠・足痺 2
SF 食欲・x 花粉 2
sf 疲労自覚 1

RDa 自律神
経不調
13.9%
12.2%
11.1%
13.9%
16.7%
8.3%
11.1%
22.2%

RDb 休息不
足不調
14.6%
6.7%
11.1%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%

RDc 下腹血
行不良不調
12.5%
20.0%
16.7%
25.0%
12.5%
25.0%
50.0%
0.0%

RDd 運動不
足不調
18.8%
0.0%
0.0%
0.0%
25.0%
0.0%
0.0%
0.0%

この表はを見ると、0%になっているセルがあるが、これは両者の間に良導絡による対応が存在しないことを意味する。

4.3 良導絡モデルによるパス解析
前節において、不調自覚(8)×良導絡(4)の対応表（表 6）が与えられたので、第 5.1 節で実行したパスの自動切断の結果を、前節の対応表を用いてパスの再接続を試みる。
はじめに、グラフィカルモデリング（小島隆矢, 2003）のパス推定で再接続する箇所を整理したものを次の表 7 に示す。
この表 7 には、良導絡の 4 変数と不調自覚の 8 変数のパス接続を「b」と記してあり、4 行ずつ 3 つの接続状況を記してある。
最初の 4 行は「グラフィカルモデリングによる自動切断」の結果残されたパスに「b」を記した。
次の 4 行は「良導絡によるパスの推定」で、前節の表 6「不調自覚(8)×良導絡(4)の対応表」から正の確率になったパスに「b」と記したものである。ここで、[ b ]は新規に再接続する箇所を示し、[ ]は既存の接続を切断することを意味する。
最後の 4 行は「グラフィカルモデリングによる再接続」の結果を示している。再接続を試みても接続できなかったパスには[ b ]と二重取り消し線を引いている。逆に、接続を切ろうとしても切れなかったパスには[<b>]と記した。いずれも複数回の試行を経た結果である。
11

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

表 7．不調自覚(8)×良導絡(4)のパス接続（自動切断から良導絡による再接続）
自動切断
と再接続

変数の対応関係

グラフィカ RDa 自律神経不調
ルモデリン RDb 休息不足不調
グによる RDc 下腹血行不良不調
自動切断 RDd 運動不足不調
RDa 自律神経不調
良導絡に
RDb 休息不足不調
よるパス
RDc 下腹血行不良不調の推定
RDd 運動不足不調
グラフィカ RDa 自律神経不調
ルモデリン RDb 休息不足不調
グによる RDc 下腹血行不良不調
再接続
RDd 運動不足不調

SF ふらつ SF 不眠・足 SF 腰痛・冷 SFx 疲覚・ SF 鼻詰・倦 SF 浅眠・怠・朝怠 3 足痺 2
き・頻尿 16 浮腫・首肩 性・x 便秘 3 尻痛 2
背中 5

b
b

b
b
b
b
b
b
b
b

b
b

b
b
b
b

b
b
b
b
b

b

b
b
b

b
b
b

b
<b>
b

b

SF 食欲・x sf_疲労自
花粉 2
覚1

b
b
b
b
b

b

b

b
b
b

b
b
b

b
b
b

b

b

b

b

b
b

b

b

b
b
b
b
b
b

b
b

結果として、再接続に成功したのは、良導絡モデルでパスを付加すべき 8 個中の 6 個で接続に成功し成功率 75%、切断すべきパスについては 8 個中の 7 個で切断に成功し成功率 87.5%となり、全体の成功率は 13/16=81.6%である。
良導絡で示唆された新しい接続パスにもとづいて、グラフィカルモデリングの第 5 段階と第 6 段階に進めることができる。
その結果得られたパス図を次の図に示す。

図 2．パス図（良導絡による再接続と切断）
このパス図を第 5.1 節のパス図（図 3）と比較すると、「SF ふらつき・頻尿 16」から「RDd 運動不足不調」へのパスなど、明らかに異なるパスが現れていることがわかる。このときの、パスとパス係数を補遺 F に示し、このときのモデル適合度は補遺 G に示す。
良導絡による再接続の結果について適合度をまとめると、𝜒 2 /𝑑𝑓 =.797、p 値=.664、CFI=1.000、RMSEA=0.000 で、いずれの値も良好である。しかし唯一、標準化誤差に相当する SRMR=.065 だけが.05 を超えているため、当てはまりのよい
モデルとはいえなくなっている。したがって、グラフィカルモデリングによる自動切断と同一の結果、すなわち、本モデルの目的である「不調自覚」と「良導絡」の関係を見ることからするとあてはまりはよいと判断できるため、実質的に同一の適合度とみなしてよい。

5. まとめと今後の展望
社会を生きる人々の well-being を目指すためには、体からのサインを自身の「生きる力」と受け止めその発揮を自ら促進できるような他者からのフィードバックが重要となる。このような前提に基づき、人間が自らの中に備わっている「生きる力」を自覚しりよい発揮を目指して自ら行動変容していくことを支援する「生きる力」セルフチェック・フィードバック体験
12

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

プログラムを開発した。プログラムは 2 週間に 1 度、合計 4 回にわたる 1 回あたりの所要時間 2 時間の個人セッションにより構成し、実施期間は 2021 年 12 月 1 日から 2022 年 6 月 18 日までで、参加者は 12 名（うち全回参加者は 10 名）である。
毎回のセッション前後の 2 回、セルフチェック質問紙と良導絡測定、ならびに指尖脈波を用いたストレス・血管状態の測定を実施する。セッションの中核は、事前の各種測定結果をフィードバックすることで自己の身体へのリフレクションを促すリフレクティブ・インタビューと、インタビュー後に施術される軽擦法・振せん法を用いた着衣のまま臥床して行う 30 分
程度のリラクゼーション体験からなる。
今回の研究では、得られたデータのうちから不調の自覚に関わる 41 項目の回答と、良導絡測定の事前・事後変化に焦点を当て、不調自覚の緩和による良導絡測定の変化との因果推定をパス解析によって実施した。
その結果、結論としては、第 5.1 節のグラフィカルモデリングによる自動切断したパス図（図 2）と第 5.2 節の良導絡モデルによる再接続したパス図（図 3）のモデル適合度を比較すると、唯一 RMSEA だけ値が悪かったものの、他のχ2/df 、p
値、CFI ともにきわめて良好な値であったため、両モデルともに同等の適合度を示していることがわかる。つまり、自動切断では到達しない良導絡モデルで示唆されるパス図は、自動切断によるパス図と同等の適合度をもっていることがわかった。
ここで、両モデルを比較するために着目するのは赤池の情報量基準 AIC(Akaike's Information Criterion)である。グラフィ
カルモデリングの AIC は、𝜒 2 − 2𝑑𝑓 で求められる値と同一で、小さいほどよいモデルを意味している。グラフィカルモデ
リングによる自動切断の場合、AIC = −14.238で、良導絡による再接続の場合、AIC = −15.643となるため、良導絡による再接続のほうがよいモデルと判定される。つまり、良導絡モデルのほうが自動切断モデルよりわずかであるがすぐれたモデルであることがわかった。もしも、良導絡モデルが科学的に根拠となりえない経験値であるならば、もっと悪い値を示しているはずである。したがって、経験的な知見を反映している良導絡モデルのほうが統計学的にはすぐれたモデルであることが実証できたことになる。このことは、「生きる力」の自覚を促進する上で良導絡測定データを根拠として活用
することの正当性が支持されたといえる。
なお、測定データ群をもとに因果推定を行うにあたって、少標本で過剰指標をもつデータにたいする解析方法として、主成分分析による変数削減の方法を用いている。その理由は、この種の介入研究では実験計画が複雑で施術時間の継続的な確保が必須であるため、参加者数を多く取ることができないという特有の問題があることによる。今回、参加者数
はわずか 10 名という少ない標本数である。
加えて、事前と事後のアンケート回答や測定値の変化に焦点を当てるために、スコア開発率（減衰率）（阪井, 2018）を算出している。この値は事前が事後に変化するときの参加者が受ける周りの環境からのあらゆる影響を意味する量で、PDP スキーマモデル(Rumelhart et al., 1986)(McClelland and Rumelhart,1988)の正味の入力(netinput)に対応している。このスキーマのネットワークモデルの解釈にしたがって、正味の入力を「場の効果」と読むことができることを利用している。
今回の研究では、良導絡と不調自覚の関係をみるために解析の対象を絞っているが、インタビューの記録をはじめとして、今回用いていない豊富な種類のデータがある。今後は、これらの解析を進めることによって、「生きる力」セルフチェ
ック・フィードバック体験プログラム参加者の変容プロセスのダイナミクスを明らかにする。さらに、「リフレクティブ・インタビュー」や「リラクゼーション体験」といった場の力が、「生きる力」の自覚と発揮にどのようにかかわっているのかのメカ
ニズムを解明する。これらを通して、看護師やセラピストなど、他者の「生きる力」の発揮を支援する専門職の役割の明確化と支援の場づくりに向けた方略を提案することを目指している。

謝辞
本研究は、千葉大学大学院看護学研究院倫理審査委員会 （承認番号 NR3-23）、明治大学サービス創新研究所研究
倫理審査委員会 （承認番号 SI2ERC-02）の承認を得て実施した。
なお、指尖脈波を用いたストレス・血管状態の測定には BioSence Creative 社製 uBioClipv70 を使用し、良導絡測定には、良導絡研究所製ノイロビジョンスタンダード、株式会社データグラフ製ノイロソフターDS208S を使用した。
両社に感謝の意を表する。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

参考文献
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MIT Press.
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原著： Orem, D.E. (1991), Nursing Concepts of Practice, 4th Edition, Mosby.
小島隆矢 (2003), 『Excel で学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング』, オーム社, 2003 年 12 月 19 日.
明治大学サービス創新研究所 (2022), “効果の検証”, 『令和 3 年度ＩＴ活用課題解決型人材育成及び実証活動支援業
務報告書』, 大船渡市・株式会社地域活性化総合研究所, 2022 年 3 月 31 日.
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阪井和男 (2018), 「多重知能理論とその大学教育への応用：アクティブラーニング設計原理としての多重知能理論の可能性」, IEICE Fundamentals Review, Vol. 11, No. 4, pp. 266-287.
阪井和男・永井優子・齊藤博美・今道正博 (2014)，「東日本大震災ニュースソースとタブレット型電子デバイスのクラウド活用による科学的思考法ワークショップにおける教育効果の解析」，情報コミュニケーション学会第 11 回全国大会
発表論文集，情報コミュニケーション学会，pp. 132-139.
阪井和男，高野陽太郎 (2017)，“後知恵バイアスが隠蔽する創造性：企業イノベーションにおける 2 つの創発メカニズムの解明 戦略行動による組織文化の創発と場による戦略行動の創発，” 横幹，横断型基幹科学技術研究団体連合，
第 11 巻，第 1 号，pp. 32-51.
坂本美枝・半田純子・宍戸真・阪井和男 (2014), 「カランメソッドを用いた英語発話練習：オンライン・マンツーマン指導」,
教育工学会, 2014 年日本教育工学会第 30 回全国大会講演論文集, pp. 831-832.
豊田秀樹 (2014), 『共分散九蔵分析［R 編］：構造方程式モデリング』, 東京図書, 第 14 章, pp. 34, 187-195, 2014 年 4月 25 日.
ナイチンゲール, フロレンス (2011), 『看護覚え書：看護であること 看護でないこと』， 湯槇ます・他（訳）, 改訳第７版，
現代社， p. 13. 原著：Nightingale, Florence. (1860), Notes on Nursing: What Nursing Is, What Nursing is Not.
Philadelphia, London, Montreal: J.B. Lippincott Co. 1946 Reprint. First published London, 1859: Harrison & Sons.
Retrieved 6 July 2010.
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中谷義雄 (2010), 『最新良導絡の臨床の実際』, 1973 年復刻版, 環境出版社， p. 117.
良導絡研究所 (2014）, “良導絡測定方法”，http://www.ryodoraku.co.jp/RDR/sokutei/MEG2.html （2023 年 7 月 31 日ア
クセス）

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

補遺
補遺 A：セルフチェック質問票のうち不調自覚に関わるアンケート項目
表 A．セルフチェック質問票のうち不調自覚に関わるアンケート項目
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40

項目
イライラ
お尻の痛み
ふらつき
ほてり
めまい
胃の痛み
下痢
花粉症
倦怠感
肩こり
腰痛
耳鳴り
首のこり
食欲
寝ても朝は怠い
生理痛
生理不順
息切れ
足のむくみ
足の痛み
足の痺れ
朝の目覚めはスッキリ
頭痛
動悸
背中こり
背中痛み
疲れている自覚はある
疲れている自覚がでてきた
疲れている自覚がある
鼻づまり
膝痛
頻尿
不整脈
不眠
腹痛
便秘
眠りが浅い
目の疲れ
冷え性
腕の痛み

選択肢
4択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
2択
2択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
2択
4択
4択
4択
4択
2択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
4択
2択
4択
4択
4択

体験前後の別
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験翌日
体験１週間後
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前
体験前

41

腕の痺れ

4択

体験前

15

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

補遺 B：不調自覚の次元削減を目的とする主成分分析の結果（41 変数から 8 因子へ）
表 B．不調自覚の次元削減を目的とする主成分分析の結果（41 変数から 8 因子へ）項目
sf03_ふらつき
sf32_頻尿sf31_膝痛
sf18_息切れ
sf24_動悸
sf07_下痢
sf12_耳鳴り
sf40_腕の痛み
sf20_足の痛み
sf26_背中痛み
sf23_頭痛
sf06_胃の痛み
sf33_不整脈
sf01_イライラ
sf05_めまい
sf28_疲れている自覚がでてきた
sf34_不眠
sf19_足のむくみ
sf13_首のこり
sf10_肩こり
sf25_背中こり
sf11_腰痛
sf39_冷え性
sf36_便秘sf29_疲れている自覚はある
sf02_お尻の痛み
sf30_鼻づまり
sf09_倦怠感
sf15_寝ても朝は怠い
sf37_眠りが浅い
sf21_足の痺れ
sf14_食欲sf08_花粉症
sf27_疲れている自覚がある
因子寄与
α 係数
ω 係数
因子得点

SF ふらつき・頻尿
16

SF 不眠・
足浮腫・首肩背中 5

SF 腰痛・
冷性・x 便秘3

SFx 疲覚・
尻痛 2

SF 鼻詰・
倦怠・朝怠
3SF 浅眠・足痺 2

SF 食欲・x 花粉 2

sf 疲労自
覚1

.877
.849
.849
.809
.796
.753
.740
.681
.669
.652
.590
.553
.537
.493
.479
-.461
.018
.333
.517
.507
.511
.340
-.142
.445
.238
-.082
.316
.413
.195
-.166
.089
.118
-.204
.389
9.523
.899
.976
.696

-.093
-.273
-.273
-.091
-.155
-.076
-.030
-.392
-.112
-.073
.377
-.382
-.064
-.082
-.023
.455
.661
.659
.614
.609
.565
.326
.355
.142
.401
.386
-.382
.385
.239
-.024
-.234
.249
.412
.129
4.127
.812
.944
.379

-.070
.158
.158
.010
-.153
-.025
-.160
.187
.444
.407
-.211
.281
.097
-.466
-.282
.009
.009
-.120
-.058
.175
-.152
.714
.645
-.614
-.090
.355
-.154
-.084
-.419
-.048
-.046
.175
.063
.287
2.843
.656
.907
.226

.114
.034
.034
.025
.349
.121
.293
-.142
-.256
-.215
-.207
-.406
.499
.223
-.058
-.101
.063
-.022
-.064
.004
-.295
.235
.480
.156
-.627
.469
.300
-.106
.266
-.338
-.412
-.202
.245
-.357
2.598
.062
.746
.173

-.115
-.146
-.146
.308
-.177
.316
-.113
-.206
.069
.083
.298
.150
-.307
-.404
-.260
-.424
.142
-.191
-.144
-.034
.207
.117
-.143
-.265
-.121
-.098
.580
.492
.423
.116
-.268
-.440
.258
-.046
2.322
.482
.867
.125

-.100
-.086
-.086
-.077
.172
.134
.187
-.012
.010
.076
.010
-.022
.210
-.094
-.371
.094
-.151
.146
.102
.361
-.144
.016
.108
-.022
.193
.092
.236
-.235
.111
.712
.542
-.250
-.100
-.336
1.693
.488
.887
.292

-.168
-.252
-.252
.214
-.038
.330
-.149
-.203
.020
.092
.067
.157
.147
.033
-.213
.142
-.259
-.249
.086
.100
-.184
-.129
.098
.097
-.093
.136
.025
.230
.191
-.327
.137
.491
-.480
.022
1.477
.210
.886
.114

-.094
-.147
-.147
-.072
.191
.159
.239
-.129
.019
.108
-.029
-.128
.068
.018
-.335
.133
-.267
.133
.154
-.040
.060
-.031
-.139
.073
-.219
-.332
.159
-.030
-.343
-.036
-.048
.078
.365
.466
1.169
--.726
.238

16

22

共通性

.882
.952
.952
.822
.939
.843
.894
.826
.937
.924
.802
.819
.775
.737
.704
.746
.789
.858
.879
.834
.806
.830
.860
.786
.741
.699
.785
.847
.731
.819
.856
.678
.880
.726

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

補遺 C：良導絡の次元削減を目的とする主成分分析の結果（24 変数から 4 因子へ）表 C．良導絡の次元削減を目的とする主成分分析の結果（24 変数から 4 因子へ）項目
rd03_心経 L
rd02_心包経 L
rd15_心経 R
rd23_胆経 R
rd09_腎経 L
rd04_小腸経 L
rd14_心包経 R
rd12_胃経 L
rd08_肝経 L
rd16_小腸経 R
rd01_肺経 L
rd21_腎経 R
rd24_胃経 R
rd13_肺経 R
rd06_大腸経 L
rd07_脾経 L
rd20_肝経 R
rd10_膀胱経 L
rd17_三焦経 R
rd18_大腸経 R
rd05_三焦経 L
rd22_膀胱経 R
rd19_脾経 R
rd11_胆経 L
因子寄与
α 係数
ω 係数
因子得点
解説

RDa 自律神経不調

RDb 休息不足
不調

RDc 下腹血行不良不調

RDd 運動不足
不調

.883
.873
.865
.850
.817
.816
.815
.786
.784
.778
.766
.763
.758
.743
.737
.724
.689
.640
.526
.475
.549
.513
.568
.472
12.705
.963
.981
.968

-.044
-.085
.114
-.348
-.308
.385
-.098
-.254
-.260
.420
.236
-.247
-.261
.078
.464
-.220
-.383
-.135
.694
.693
.648
-.179
-.083
-.405
2.909
.884
.925
.803

.010
.034
-.135
-.080
-.059
.077
-.220
-.158
-.339
.014
-.204
.189
-.261
-.285
.031
.264
-.156
.547
.097
-.203
.133
.704
.580
-.137
1.763
.759
.840
.709

-.179
-.060
-.257
.289
.133
-.005
-.215
.147
-.074
.243
-.294
.276
.243
-.252
-.184
-.338
-.125
-.314
.325
.078
.245
.049
.117
.555
1.379
--.713.612

自律神経バランスに関連する不調

休息不十分に関連する不調下腹部血行不良に関連する
不調

運動不十分に関連する不調

17

23

共通性

.815
.774
.845
.933
.783
.820
.769
.729
.802
.841
.770
.755
.771
.703
.793
.757
.661
.825
.874
.753
.799
.793
.680
.713

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

補遺 D：パスとパス係数（グラフィカルモデリングによる自動切断）
表 D．パスとパス係数（グラフィカルモデリングによる自動切断）
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

種類
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
分散
分散
分散
分散
共分散
共分散
共分散
共分散
共分散

i
9
9
9
9
9
9
10
10
10
10
11
11
11
11
11
12
12
12
12
12
12
9
10
11
12
10
11
12
12
12

j
2
3
5
6
7
8
2
4
5
8
3
5
6
7
8
2
3
5
6
7
8
9
10
11
12
9
9
9
10
11

i, j
9<-2
9<-3
9<-5
9<-6
9<-7
9<-8
10<-2
10<-4
10<-5
10<-8
11<-3
11<-5
11<-6
11<-7
11<-8
12<-2
12<-3
12<-5
12<-6
12<-7
12<-8
9,9
10,10
11,11
12,12
10,10
11,11
12,12
12,12
12,12

i ラベル
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDb 休息不足不調
RDb 休息不足不調
RDb 休息不足不調
RDb 休息不足不調
RDc 下腹血行不良不調
RDc 下腹血行不良不調
RDc 下腹血行不良不調
RDc 下腹血行不良不調
RDc 下腹血行不良不調
rd 胆経 L1
rd 胆経 L1
rd 胆経 L1
rd 胆経 L1
rd 胆経 L1
rd 胆経 L1
RDa 自律神経不調
RDb 休息不足不調
RDc 下腹血行不良不調
rd 胆経 L1
RDb 休息不足不調
RDc 下腹血行不良不調
rd 胆経 L1
rd 胆経 L1
rd 胆経 L1

18

24

j ラベル
SF 不眠・足浮腫・首肩背中 5
SF 腰痛・冷性・x 便秘 3
SF 鼻詰・倦怠・朝怠 3
SF 浅眠・足痺 2
SF 食欲・x 花粉 2
sf 疲労自覚 1
SF 不眠・足浮腫・首肩背中 5
SFx 疲覚・尻痛 2
SF 鼻詰・倦怠・朝怠 3
sf 疲労自覚 1
SF 腰痛・冷性・x 便秘 3
SF 鼻詰・倦怠・朝怠 3
SF 浅眠・足痺 2
SF 食欲・x 花粉 2
sf 疲労自覚 1
SF 不眠・足浮腫・首肩背中 5
SF 腰痛・冷性・x 便秘 3
SF 鼻詰・倦怠・朝怠 3
SF 浅眠・足痺 2
SF 食欲・x 花粉 2
sf 疲労自覚 1
残差
残差
残差
残差
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDb 休息不足不調
RDc 下腹血行不良不調

係数
.473
-.471
-.066
-.174
.161
.015
-.258
.187
.269
.186
-.288
.399
-.170
.336
-.088
-.031
-.032
.182
.011
.011
.262
.604
.886
.673
.906
.328
.244
.419
.054
.334

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

補遺 E：モデル適合度（グラフィカルモデリングによる自動切断）
表 E．モデル適合度（グラフィカルモデリングによる自動切断）
判定
𝜒2値

最尤法

名称

9.762 𝜒 2 検定df
𝜒 2 /𝑑𝑓◯

12 自由度
0.814 𝜒 2 /𝑑𝑓

p値◯

0.637 危険率

CFI◯

1.000 CFI

RMSEA

◯

0.000 RMSEA

SRMR

✕

0.067 SRMR

AIC

-14.238 AIC

解説
標本サイズが数百程度までならば𝜒 2 検定が実用的だが、千を超えるとほとんど許容されないので RMR や GFI などの指標を参考とする
χ2 分布の期待値は自由度(df )に等しい◯ 𝜒 2 /𝑑𝑓 ≤ 1 モデルとデータのズレは期待値以下得られたモデルが真のモデルだとすると、観測された相関係数行列（標本相関係数行列）と、このモデルから計算される相関係数行列（母相関係数行列）のズレが、5%より小さい確率でしか起こらないくらいに大きくずれていることを意味する◯ p ～ .5 まったく不自然ではないモデル△ .2 ≦p< .5 許容範囲、ないしはグレーゾーン✕ p < .05 アウト
Comparative Fit Index（比較適合度指標）
標本サイズが小さいときの標本誤差の影響を考慮した指標◯ CFI≧.95 当てはまりのよいモデル（豊田, 2014, p. 34）
Root Mean Square Error of Approximation（近似の平均平方根誤差）
χ2 が期待値 df より大きくなった分を、自由度(df )1 つあたり、期待値 1 つあたりの値として評価※χ2 統計量に基づきつつも、標本サイズで基準化しているので、小標本から大標本まで通用
標本数やモデルの複雑さなどを多面的に考慮したうえで，比較的信頼度の高い形で適合度を評
価（豊田, 2014, p. 192）
✕ .1 < RMSEA 適合度が悪い△ .05 ≦RMSA≦ .1 グレーゾーン（あてはまりが悪い）◯ RMSEA < .05 良好
Standardized Root Mean squre Residual（標準化残差平方平均）
標本の分散・共分散とモデルにより再現される分散・共分散の差である残差によってモデル適合を検討するための指標
測定単位の影響を受けないよう標本分散で標準化した相関係数の平均的なズレの大きさで、回
帰分析における標準化残差に相当（豊田, 2014, p. 191）
◯ SRMR < .05 当てはまりのよいモデル
Akaike's Information Criterion（赤池の情報量基準）
AIC が最小のモデルは、「同じ方法で得られた別の標本に対する適合度」が、そのモデルのもとで最も高くなることが期待できる
AIC = 𝜒 2 − 2𝑑𝑓 小さいほどよいモデル

19

25

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

補遺 F：パスとパス係数（良導絡による再接続）
表 F．パスとパス係数（良導絡による再接続）
No

種類

i

j

i, j

i ラベル

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29

パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
パス
分散
分散
分散
分散
共分散
共分散
共分散
共分散
共分散

9
9
9
9
9
9
9
10
10
10
10
10
11
11
11
11
11
11
12
12
9
10
11
12
10
11
12
12
12

2
3
4
5
6
7
8
1
2
3
4
8
1
2
3
5
6
7
1
5
9
10
11
12
9
9
9
10
11

9<-2
9<-3
9<-4
9<-5
9<-6
9<-7
9<-8
10<-1
10<-2
10<-3
10<-4
10<-8
11<-1
11<-2
11<-3
11<-5
11<-6
11<-7
12<-1
12<-5
9,9
10,10
11,11
12,12
10,10
11,11
12,12
12,12
12,12

RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDb 休息不足不調
RDb 休息不足不調
RDb 休息不足不調
RDb 休息不足不調
RDb 休息不足不調
RDc 下腹血行不良不調
RDc 下腹血行不良不調
RDc 下腹血行不良不調
RDc 下腹血行不良不調
RDc 下腹血行不良不調
RDc 下腹血行不良不調
RDd 運動不足不調
RDd 運動不足不調
RDa 自律神経不調
RDb 休息不足不調
RDc 下腹血行不良不調
RDd 運動不足不調
RDb 休息不足不調
RDc 下腹血行不良不調
RDd 運動不足不調
RDd 運動不足不調
RDd 運動不足不調

20

26

j ラベル
SF 不眠・足浮腫・首肩背中 5
SF 腰痛・冷性・x 便秘 3
SFx 疲覚・尻痛 2
SF 鼻詰・倦怠・朝怠 3
SF 浅眠・足痺 2
SF 食欲・x 花粉 2
sf 疲労自覚 1
SF ふらつき・頻尿 16
SF 不眠・足浮腫・首肩背中 5
SF 腰痛・冷性・x 便秘 3
SFx 疲覚・尻痛 2
sf 疲労自覚 1
SF ふらつき・頻尿 16
SF 不眠・足浮腫・首肩背中 5
SF 腰痛・冷性・x 便秘 3
SF 鼻詰・倦怠・朝怠 3
SF 浅眠・足痺 2
SF 食欲・x 花粉 2
SF ふらつき・頻尿 16SF 鼻詰・倦怠・朝怠 3
残差
残差
残差
残差
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDa 自律神経不調
RDb 休息不足不調
RDc 下腹血行不良不調

パス
係数
.599
-.566
.083
-.171
-.189
.115
-.059
.000
.017
-.284
.139
.147
-.157
.327
-.404
.336
-.197
.181
.191
.123
.595
.898
.656
.930
.333
.229
.422
.061
.315

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

補遺 G：モデル適合度（良導絡による再接続）
表 G．モデル適合度（良導絡による再接続）
判定
2

最尤法

名称

10.357 χ2 検定

𝜒 値df𝜒 2 /𝑑𝑓◯

13 自由度
0.797 𝜒 2 /𝑑𝑓

p値◯

0.664 危険率

CFI◯

1.000 CFI

RMSEA

◯

0.000 RMSEA

SRMR

✕

0.065 SRMR

AIC

-15.643 AIC

解説
標本サイズが数百程度までならば𝜒 2 検定が実用的だが、千を超えるとほとんど許容されないので RMR や GFI などの指標を参考とする
χ2 分布の期待値は自由度(df )に等しい◯ 𝜒 2 /𝑑𝑓 ≤ 1 モデルとデータのズレは期待値以下得られたモデルが真のモデルだとすると、観測された相関係数行列（標本相関係数行列）と、このモデルから計算される相関係数行列（母相関係数行列）のズレが、5%より小さい確率でしか起こらないくらいに大きくずれていることを意味する◯ p ～ .5 まったく不自然ではないモデル△ .2 ≦p< .5 許容範囲、ないしはグレーゾーン✕ p < .05 アウト
Comparative Fit Index（比較適合度指標）
標本サイズが小さいときの標本誤差の影響を考慮した指標◯ CFI≧.95 当てはまりのよいモデル（豊田, 2014, p. 34）
Root Mean Square Error of Approximation（近似の平均平方根誤差）
χ2 が期待値 df より大きくなった分を、自由度(df )1 つあたり、期待値 1 つあたりの値として評価※χ2 統計量に基づきつつも、標本サイズで基準化しているので、小標本から大標本まで通用
標本数やモデルの複雑さなどを多面的に考慮したうえで，比較的信頼度の高い形で適合度を評
価（豊田, 2014, p. 192）
✕ .1 < RMSEA 適合度が悪い△ .05 ≦RMSA≦ .1 グレーゾーン（あてはまりが悪い）◯ RMSEA < .05 良好
Standardized Root Mean squre Residual（標準化残差平方平均）
標本の分散・共分散とモデルにより再現される分散・共分散の差である残差によってモデル適合を検討するための指標
測定単位の影響を受けないよう標本分散で標準化した相関係数の平均的なズレの大きさで、回
帰分析における標準化残差に相当（豊田, 2014, p. 191）
◯ SRMR < .05 当てはまりのよいモデル
Akaike's Information Criterion（赤池の情報量基準）
AIC が最小のモデルは、「同じ方法で得られた別の標本に対する適合度」が、そのモデルのもとで最も高くなることが期待できる
AIC = 𝜒 2 − 2𝑑𝑓 小さいほどよいモデル

21

27

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

著者紹介
和住 淑子（わずみ よしこ）
千葉大学大学院看護学研究院教授。博士（看護学）。サービス創新研究所研究員。1965 年千葉県千葉市生。1984 年県立千葉東高卒。1988 年千葉大学看護学部卒。千葉県救急医療セン
ターに看護師として勤務後、1993 年千葉大学大学院看護学研究科修士課程修了。1996 年同
博士後期課程修了。千葉大学看護学部助手、講師を経て、2005 年文部科学省高等教育局医学教育課看護教育専門官。2008 年千葉大学看護学部准教授、2010 年教授。2019 年より、千葉大学大学院看護学研究院附属看護実践・教育・研究共創センター長を併任。ナイチンゲー
ル研究学会副会長。日本看護科学学会社員。日本看護学教育学会評議員。日本看護シミュレーションラーニング学会代議員。日本看護学教育評価機構評議員。
平山 公美子（ひらやま くみこ）
株式会社キャリアル代表取締役。サービス創新研究所研究員。CIDESCO インターナショナル
エステティシャン。健康管理指導士。1982 年エステティック学院インストラクターとして施術者の教育に関わる。1997 年エステティックサロン Carrera 目黒開業。2012 年明治大学サービス創新研究所客員研究員。2013 年次世代大学教育研究会「ドラッカーと美の女神」発表。2014 年
株式会社キャリアル設立。人の生き方を『美』という視点で切り出し、特に女性の生き方をテーマにした研究をしている。現在は女性の社会的・精神的・肉体的な自立のサポートと新しい人
生の作り方を学ぶ場として REINA Beauty Academy を設立。後進の指導に努めている。
阪井 和男（さかい かずお）
明治大学名誉教授。サービス創新研究所・所長。理学博士。1952 年和歌山市生。1971 年県立桐蔭高卒。1977 年東京理科大学理学部物理学科卒。1979 年東京理科大学大学院理学研究科修士課程修了、1985 年同博士退学（6 年間在籍）。1987 年理学博士（論文、東京理科大学）。
システムハウス SE・サイエンスライタ等を経て 1990 年明治大学法学部専任講師。1993 年助教授、1998 年教授（2023 年 3 月定年退職：名誉教授）。その他、アカデミック・コーチング学会副会長。日本オープンオンライン教育推進協議会理事。実務能力認定機構理事。教育機関の情報環境構築と人材育成協議会理事。オープンバッジ・ネットワーク理事など。

以上

22

28

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

アート思考が内包する創造性～違和感からはじまるアート思考の探求～
秋山ゆかり†, 浅井由剛‡, 阪井和男*†

Leonessa, ‡カラーコード, *明治大学名誉教授

Creativity Embodied in Art Thinking:
An Exploration of Art Thinking Originating from Discomfort
Yukari Carrie AKIYAMA†, Yugo ASAI‡, Kazuo SAKAI*†

Leonessa Inc., ‡Colorcode Inc., *Professor Emeritus of Meiji University

Abstract－The positioning and interpretation of Art Thinking are examined in this study, as it holds
widespread application in business and is emphasized as a core element in the human resource strategyof the Ministry of Economy, Trade and Industry (METI). Through an analysis of its argumentative
structure, certain issues are identified. One notable tendency is to separate executives andorganizational members into distinct realms, attributing leadership and skills solely to individuals.
However, this approach fails to recognize that activities involving creativity are inherently dynamic,
with both executives and all organizational members influencing one another. Thus, there is a needfor a perspective that recognizes creativity as a subject activity while acknowledging its dynamic
nature across all members, including executives. Furthermore, despite the popularity of Art Thinking,its definition remains unclear. Therefore, the study focuses on investigating the underlying source thatsparked the Art Thinking trend, with the goal of fundamentally re-evaluating the understanding ofcreativity. A preliminary exploration is proposed into the theoretical foundation of creativity, which
Art Thinking can reconsider. For this purpose, insights from recent marketing theories such as"Creative Adaptation" and "Effectuation" are drawn upon.
Keywords－art thinking, design thinking, innovation of meanings, creative adaptation, effectuation

あらまし：ビジネスへの応用が広がり経産省の人材戦略と学びの中核的な要素として取り上げられたアート
思考の位置づけとその解釈について、論証構造を解析することにより問題点を抽出する。そして、経営者と組織構成員とを別世界に区分しリーダーシップやスキルを個人に帰属させる傾向が潜んでいることを示す。これがもたらす問題点として、創造性を発揮する活動とは主体的な活動であるにもかかわらず、創造性を経営者も含む組織構成員すべてが影響を及ぼしあうダイナミック
な活動とする視点が見えてこない点を指摘する。さらに、その定義が不確定にもかかわらずブー
ムを招いたアート思考には、創造性への理解を根本から問い直す源泉があることに着眼し、近年のマーケティング理論「創造的適応」と「エフェクチュエーション」によってアート思考が問い直す
創造性の理論化への試論を提案する。
キーワード：
アート思考、デザイン思考、意味のイノベーション、創造的適応、エフェクチュエーション

129

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

目次
1. はじめに
2. アート思考の系譜
2.1 欧米におけるアート思考の系譜
2.2 日本におけるアート思考の系譜
3. 経済産業省による経営戦略のアート思考の位置づけ
3.1 経済産業省による経営戦略（人材政策）で取り上げられたアート思考
4 違和感の正体を探る
4.1 アート思考とは意味のイノベーションのことか？
意味のイノベーションを提唱したベルガンティの見解
4.2 アート思考はスキルなのか？
スキルは転移可能か？
4.3 アート思考は経営者だけのものなのか？
5． 違和感の正体を暴く
5.1 違和感の正体
5.2 論証構造を明らかにする
5.3 違和感を論証構造で分析する
6． アート思考の理論構築を目指して
6.1 主体性を引っ張り出す創造的適応
6.2 操舵者のナラティブを語るエフェクチュエーション
6.3 アート思考が語ろうとする創造性とは？
7． まとめ謝辞
参考文献・URL
著者紹介

2

30

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

1. はじめに
アート思考という言葉がビジネスワードとして普及しつつある。2019 年 8 月からアート思考がデザ
イン思考を凌駕しつつあることを、2020 年に秋山・阪井(2020)で考察して以降、ますますアート思考という言葉をあちこちで見かけるようになった。アート思考と銘打つセミナーも数多く出てきており、例えば、Schoo で「アート思考」を検索すると 19 コース、22 動画が登録されている (Schoo,2023)。さらに、Udemy では、207 件がヒットする (Udemy, 2023)。日本マーケティング学会では、
2022 年 3 月 19 日に第 5 回アート・イン・ビジネス研究会で、「ビジネスパーソンが本当に求める『アート思考』とは？」（日本マーケティング学会, 2022）をテーマにパネルディスカッションが行われるなど、アート思考をビジネスに取り込む活動も広がっている。
しかし、アート思考という言葉があちこちで使われるようになっていくにつれて、アート思考の研究をしている私たちは、アート思考という言葉の使われ方に疑問をもつことも少なくない。その中の一つに、BCG が実施した「令和元年度 経済産業政策第四次産業革命関連調査事業 企業における経営戦略としての人材戦略及び本質的分野における学びの促進に関する調査」（経産省,
2019）である。アート思考が今後求められるスキルの一つとして位置づけられていた。芸術思考・
アート思考を 10 年にわたって研究してきた私たちが、なぜこのアート思考という言葉が使われていることに違和感をもっているのか。そのことについて、本稿で考えたい。
本稿の構成は次のとおりである。第 2 節は、アート思考の欧米と日本における系譜をたどる。第 3
節では、経済産業省がボストン コンサルティング グループに発注してまとめた「企業における経営戦略としての人材戦略」（経産省, 2019）において、アート思考がどのように取り上げられたのかを解説する。第 4 節ではわれわれがもつ三つの違和感について説明し、第 5 節で違和感の正体を論証構造から解析する。第 6 節ではアート思考の理論構築について検討し、最後の第 7 節はまとめにあてる。

2. アート思考の系譜
2.1 欧米におけるアート思考の系譜
アート思考の歴史をふりかえってみると、2008 年ごろからフランスのビジネススクール ESCP のシ
ルヴァン・ビューロゥ(Sylvain Bureau)が、現在“Art Thinking Improbable”(ESCP, 2020a)と呼ばれるプログラムを開催し始めた（西村, 2019）。起こりそうもないものを確実に生み出す方法を概念化したワークショップである。ビューロゥの友人でパリ在住のアーティストのピエール・テクティン(Pierre Tectin) (Tectin, 2014)が 2009 年に作った Improbable（起こりそうもないもの）教育メソッド
を取り込み、先験的な創造性をもたずに起こりそうもないものを創り出すことを可能にする創造手法を学ぶこと、確実性や現状を疑うことで作品をデザインすること――の二つのアプローチで教えられるようになった。
ビューロゥは、2017～8 年ごろから“Art Thinking Improbable”という名称を定常的に使い始めた（秋山, 2020b）(Bureau, 2019)。この Art Thinking Improbable では、芸術または起業家精神で創造するために、六つのプロセスを中心に構成されている。「貢献」「逸脱」「破壊」「漂流」「対話」「出展」の六つである。 このプログラムは現在もビジネススクールのプログラムとして提供されている(ESCP, 2020b)。このワークショップは、フランスの軍事学校である Ecole de Guerre や、起業支援プログラムとしても提供されており、フランスだけでなく、イギリス、ドイツ、スペイン、カナダ、米国など、欧米各地でも開催され世界中に広まっている（西村, 2019）。米国のスタンフォード大学とも提携しており、米国でもプログラムを提供している。日本では、2018 年にビューロゥのアート思考
ワークショップが初めて開催され（中村直香, 2019）、2019 年 6 月には、日本マイクロソフトが川崎331

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

重工業や資生堂など約 20 社に声をかけ、アート思考を養うワークショップ“Art Thinking
Improbable Workshop for Flags!” （中村仁美, 2019）が開催され、企業への広まりをみせている(JNC, 2019) 。
シルヴァン・ビューロゥとほぼ同じ時期の 2008 年ごろ、スイスの Lorange Institute でイノベーションとクリエイティビティの教授をしているイェルク・レッケンリッヒ(Jörg Reckhenrich) (Reckhenrich,2023)は、“The Strategy of Art”を書き、ビジネスとアートをつなぐものとなったと評された。シルヴァン・ビューロゥが「起こりえないものを確実に作り出す方法としてのアート思考」を提唱する中、レッケンリッヒは、「クリエイティブリーダーシップにおけるアート思考」を提唱し始めた。レッケンリッ
ヒは、15 年以上にわたって世界中の大企業と協業し、アートを通じてより革新的で創造的になることを支援してきている。創造性は芸術に内在しているという観察からはじめ、芸術家のアプロー
チを概念化し、どのような習慣が創造性を表現できるかを見極めようとした。アート思考は三つのプロセスからなるとし、「インスピレーション」「直感」「想像力」と定義している(Reckhenrich et al.,2009) 。また、共有と対話を中心に考えており、起業家を招待して抽象的な芸術作品について話
あうことで、レッケンリッヒのアート思考を教えている。対話を使用することで、自分自身を発見し、自分の創造力を理解できるとしている。
アート思考という言葉が世界的に知られるようになったのは、エイミー・ウィテカー (Amy
Whitaker) (Whitaker, 2016)の『アートシンキング』（ウィテカー, 2020）という本が貢献しているといわれている。日本では 2020 年 2 月に翻訳が出版されたが、原著は 2016 年 7 月に出版された(Whitaker, 2016)。エイミー・ウィテカーの「アートシンキング」という考え方は、ファイナンシャルタイ
ムズ (Knight, 2016)などさまざまなビジネス誌で取り上げられ、MBA よりも MFA (Master of Fine
Arts)（芸術修士、あるいは美術学修士と呼ばれている）という流れを作った 1 人ともいわれている。山口周もこのファイナンシャルタイムズに 2016 年 11 月 13 日に掲載された“The art school
MBA that promotes creative innovation”（美術大学の MBA が創造的イノベーションを加速する）
をたびたび取り上げている（サノトモキ, 2019）。

2.2 日本におけるアート思考の系譜
日本において「芸術思考」が阪井和男・有賀三夏によって提唱され始めたのは 2012 年である。
「芸術思考」は、人が芸術を創り出すときに、創出・創発する思考プロセスからヒントを得て、学習者主導の「生きる力」を育むアプローチとして構想した阪井・有賀による造語である（阪井・有賀,
2012）。この発想をもとにして、2015-2017（平成 25～29）年度の私立大学戦略的研究基盤形成支援事業「生きる力をはぐくむ芸術・デザイン思考による創造性開発拠点の形成 」として東北芸術
工科大学において 5 年間の研究が行われ、教育向けの研究が進められた（東北芸術工科大学,
2018）。
日本で、アート思考が広く知られるようになったきっかけには、2017 年に山口周が出版した『世界のエリートはなぜ「美意識」を鍛えるのか?』（山口, 2017）がある。この本はベストセラーとなり，
2018 年ビジネス書大賞準大賞を受賞した(Biz-Tai, 2018) 。その後は、2019 年秋ごろからアート思考の本が次々と出版され、「アート思考」はブームを形成しつつあり（秋山・阪井, 2020）、一般に広まりだしたと考えられている。
日本におけるアート思考の概念は次の本の影響が大きいと予想される。東京藝術大学大学美術館館長・教授／練馬区美術館館長（いずれも当時）である秋元雄史の著作『アート思考：ビジネスと芸術で人々の幸福を高める方法』（秋元, 2019）では、世界的に有名なアーティストたちの言動がビジネスに有効であると紹介している。そして、『ハウ・トゥ・アート・シンキング：閉塞感を打ち破る自分起点の思考法』（若宮,2019）は、著者の体験をもとに、アーティストが作品を生み出す際の432

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

葛藤やジレンマ、迷いなどが創造には欠かせず、その行為が現代社会を生きるために必要と提案している。さらに、16 万部（ダイヤモンド社が 2021 年 8 月に発表）を超えるベストセラー（末永幸歩・高濱正伸・井岡由実, 2021）となった『「自分だけの答え」が見つかる：13 歳からのアート思考』（末永, 2020）は、教育者や人事担当者への大きな影響を与えていると推察する。著者は「自分の内側にある興味をもとに、自分のものの見方で世界を捉え、自分なりの探求を続ける思考」と紹介され、絵画鑑賞における思考の自由を提唱している。

3. 経済産業省による経営戦略のアート思考の位置づけ
経済産業省の報告書の中でデザイン思考とともにアート思考が位置づけられたことは画期的であった。その理由は、主体的なイノベーション・マインドをもった人材の必要性を経済産業省が認識したからだ。アーティストが次々とアートを生み出すように、自ら主体的となって、次々とイノベー
ションを生み出していくことで、既存事業を活性化するだけでなく、新規産業をも創り出す人材の必要性を、デザイン思考のように創造的に問題解決をしていく人材とともに必要だと明言したことは、アート思考の研究者であるわれわれには非常に画期的な出来事だったといえる。しかし、アー
ト思考の使われ方に違和感を抱いたことも間違いではない。そこで、本章では、経済産業省による人材政策で取り上げられたアート思考を紹介する。

3.1 経済産業省による経営戦略（人材政策）で取り上げられたアート思考
ここでは、われわれが違和感をもった要因となった経済産業省発表の「企業における経営戦略としての人材戦略」の概要を説明する。
経済産業省が実施している「経済産業政策・第四次産業革命関係調査事業」の目的は、「国際分業や市場の拡大等による我が国産業の国際的な競争力の強化に向けて、我が国を取り巻く経済情勢の変化を適切に捉えるとともに、どのような産業を創出していくべきかについての検討を行う
ための包括的・基礎的な調査を行うことにより、経済産業政策上の課題抽出や具体的な政策対応を導き出すこと」(JUDGIT, 2020)である。
ここで実施された産業人材政策の一部を 2019 年と 2020 年にボストン コンサルティング グループ
（以下 BCG）が受注しており(JUDGIT, 2020) (JUDGIT, 2021)、令和元年度末の 2020 年 3 月 31
日に発表した最終版資料「令和元年度 経済産業政策第四次産業革命関連調査事業 企業における経営戦略としての人材戦略及び本質的分野における学びの促進に関する調査」（経産省,
2019）において、経営戦略の中でどのような人材育成をしていけば、競争力ある企業に成長していけるかをまとめている。
この資料の中で、人材価値の最大化、本質的な学び探究をしていく上で必要なスキルセットとしてデザイン思考が取り上げられ、「価値・意味を再定義する（アート思考）」がアート思考として取り上げられ、ともに必要なスキルセットとして次の図 1 に示すように位置づけられ定義された（経産省, 2019, p. 4）。ここで、図 1 は、経産省(2019, p. 4)をもとに抽出して作成した。
さらに、デザイン思考とアート思考を統合したプロセスが次の図 2 のように提案されている（経産省, 2019, p. 5）。図 2 は、経産省(2019, p. 5)をもとに一部改変した。
ここで、出発点には「価値/意味を（再）定義する」が置かれ、「学びを効果的にマネジメントする」ことを目的にしたプロセスが示されている。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

図 1．今後求められるスキル

図 2．アート思考とデザイン思考の統合プロセスと分担
さらに、デザイン思考とアート思考はスキルとして位置づけられ、共通点と相違点が図 3 のように比較され詳細に分析されている（経産省, 2019, p. 20）。

図 3．デザイン思考とアート思考の共通点と相違点
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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

この図 3 は、経産省(2019, p. 20)をもとに抽出して作成した。
人材戦略における学びの全体像を描くにあたって、潜在的価値を最大化することを目指して、価値や意味を再定義するアート思考、デザイン思考などの「流行り」の思考法が取り入れられている点が非常に興味深い。

4. 違和感の正体を探る
われわれはこのレポートの中で次のような三つの違和感をもった。
違和感 1： アート思考が価値や意味を（再）定義するのか（アート思考の定義）
違和感 2： 思考がはたしてスキルといるのか
違和感 3： アート思考がトップオブトップの経営者にのみ必要とされるかそれぞれについてどのようにわれわれが考えたのかを述べる。

4.1 アート思考とは意味のイノベーションのことか？
アート思考を意味のイノベーションとしている経産省・BCG の考え方ははたして妥当なのだろうか？
ここではアート思考の捉え方がどのようにゆらいできたかという変遷についてまとめ、アート思考
が意味のイノベーションを意味するのかを論じる。よく指摘されることだが、デザイン思考とは異なり、アート思考の明確な定義は定まっていない。このため、誰かが「これがアート思考」といい始め
れば、それがアート思考を指してしまう。なぜアート思考の定義が不確定かというと、アート思考があちこちで同時多発的に静かに進行していき、あるとき、爆発的にのびた結果、そこに市場を感じた人が多数参入してきて、それぞれが独自のアート思考を展開していった結果だからといえよう。
このことは、成果を生む創造性が多様性と不可分であること、あるいは創造性を生み出す場の多様性と密接に関わっていることを意味している。
意味のイノベーションを提唱したベルガンティの見解
日本でベストセラーとなったアート思考本 3 冊（秋元, 2019）（末永, 2020） （若宮, 2019）では、アート思考を個人のスキルと定義している。いずれの本もアート思考は個人のスキルとして、より高い創造性を目指し、イノベーションを起こす力を得るために必要であると提唱する。
ところが、これらの著者は、アート思考はある特定の職種、例えば経営者層に特化したスキルとは限定しておらず、個々人がより創造的になるために意識した方がよい思考スキルとみなしている。より創造的であるためにアートという自己の信念、哲学を反映させる表現行為の思考方法を体得することは、
仕事の種類や組織内での地位とは関係なく個人のもつべき能力の一つとして読み取れる。しかし、今回の BCG が作成した調査報告ではデザイン思考は全員がもつべきスキルと提唱されており、アート思考は経営層・次期リーダー層に必要なスキルと位置づけられている。
経産省と BCG が提示している「アート思考＝意味のイノベーション」論における意味のイノベーションとは、イタリアのロベルト・ベルガンティ(Roberto Verganti) (Verganti, 2017)が提唱しているものである。
ベルガンティは、イタリアミラノ工科大学教授で、イノベーション論を専門としている。意味のイノベーシ
ョンは、2009 年のベルガンティの著作 “Design-Driven Innovation” (Verganti, 2009)（和訳：『デザイン・
ドリブン・イノベーション』 （ベルガンティ, 2016））で用いられたコンセプトである。その後 2017 年に

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

“Overcrowded” (Verganti, 2017)（和訳：『突破するデザイン』（ベルガンティ, 2017））では、さらに掘り下げて意味のイノベーションの事例とともにその手法を議論している。
ここで、意味のイノベーションとは次の図に示されているデザイン・ドリブン・イノベーションの構成概念として提起されたものである。

図 4．意味と技術の相互作用
ここで、図 4 は八重樫・他(2019)をもとに著者が書き起こした。
この意味のイノベーションの領域をベルガンティは次の四つのステップにまとめた。
(1) ステップ１ 個人による熟考(2) ステップ２ ペアによる批判(3) ステップ３ ラディカルサークルによる厳しい批判(4) ステップ４ 解釈者による批判
この四つのステップから意味のイノベーションが導きだされるというのがベルガンティの主張である（八重樫・他, 2019）。
とはいえ、ベルガンティは秋山によるロベルト・ベルガンティと 2022 年 4 月 5 日に交わした私信（秋山・ベルガンティ, 2022）で次のように明言している。
意味のイノベーションは、アート思考と共通する部分はあるが、アート思考とは考えていない（秋山・ベルガンティ, 2022）
ベルガンティの意味のイノベーションは、組織におけるすべての人に対して有効なものである。なぜなら、すべての人が、どこへなぜ向かっていくのか（意味）を、どうやってそこに向かうか（ソリューション）の前に必ず考えなければならないものであり、その意思決定はすべての人において行
われるものだからである。
さらに、いうなれば、環境変化（マクロ経済・市場環境の構造変化に伴う競争内容の変化）に順
応・適応するために意味のイノベーション＝アート思考というコンセプトが使われている点にも疑836Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

問をもつ。なぜならば、アート思考というのは、自分たちが自発的、主体的に描きたい未来に向かって新たに創造していくイノベーションであり、環境変化などへの適応を指しているわけではないからだ。持続的イノベーションなのか、飛躍的に創造的なイノベーションなのか。現代の日本に求められているのは、われわれは創造的なイノベーションだと考えている。

4.2 アート思考はスキルなのか？
経産省が令和元年に発表した調査は、アート思考をスキルとして捉えているが、アート思考はスキルなのか？ 根源的な問いである。
そもそもスキル(skill)とは、ものごとを行うための能力のうち、希少価値のある特殊なものを指しており、繰り返しの訓練や学習によって習得した高度な能力や技能（技術的な能力）をいう。
スキルは転移可能か？
この背景には、スキルの転移可能性が仮定されている。ところが、次に述べるように、最近の転移研究によると、このようなスキルの転移可能性の前提をナイーブに仮定できる代物ではないことがわかっている。
認知科学における「転移」という構成概念について、白水始 (2012)は学校での学びについて次のように問題提起をしている。「学校で学んだことを学校から離れた後で使えなければ、学校教育の存在意義が問われることになる。そこから、『転移すべき』という考えが先に立ちがちになる」。
この指摘は、学校教育に限らず、ビジネスの現場でもいえることである。教育哲学者・ベライターによると「教育現場には、根拠のない、 行き過ぎた学習の転移への信仰がある。一番極端な場合は、言葉の魔法が起こり、学ばれたことは、それと同じ名前で呼ばれるものすべてに自動的に転移すると仮定される。言葉の魔法と過剰な転移への信頼は通俗的な教育についての考え方で本質的で不可欠な役割を果たしているが、これは、そうでないとほとんどの学校教育を正当化できなくなるからである」（三宅・三宅, 2012）。転移を促す三つの要因として、白水は学習科学研究から判明した次の三つを挙げている（白水, 2012）（下線部は著者による）。
（1） ［知識の性質］学習者が自ら使えるものをつかみ、それをほかの知識と関連付け、知識構
造に編み入れることで、転移が可能になる（2） ［協調の効果］協調が転移を促す効果がある（3） ［プロセス研究］学習における会話の役割など多要因の交差する複雑なプロセスである(1)の［知識の性質］は、知識を再構成するという主体性(agency)のもとで転移可能性が高まることをいい、(2)の［協調の効果］と 3 の［プロセス研究］は単独ではなく他者の存在と対話という関わりの中から場という複雑なプロセスを通して転移が高まることを意味している。つまり、一個人のスキルに帰着できる問題ではないのである。

4.3 アート思考は経営者だけのものなのか？
経済産業省・BCG の調査報告（経産省, 2019）では、事業者側の環境変化、および働く側のニー
ズの変化から「個に求められる力の変化」をあげ、そこから今後求められるスキルを抽出し、その中の一つにアート思考が位置づけられている。
取り上げ方の特徴として次の二つの点が指摘できる。
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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

まず、劇的な環境変化に焦点を当て脅迫的な言説によって、これに対応しなければならないという問題設定が前提となっている。これは、環境変化を他律的なものとみなし、その変化に従属的に適応すべき問題という捉え方になっていることを意味している。そこには、主体性(agency)(OECD,2019)(OECD, 2020)や自律性のかけらも見当たらない。
次に、これらを「個」の「スキル」によって解消するものと捉えていることである。そもそも環境変化への適応問題を他律的なものと捉えているため、従属的な適応問題へと矮小化している。この前提のもので「スキル」に焦点を当てており、さらにそれを「個」に帰属させているという問題点が浮かび上がってくる。
まとめると、アート思考の機能は価値／意味を（再）定義するものとし、対象をトップオブトップに限定しているため、経営者のみに必要なスキルセットとして位置づけられている。しかし、経営者だけでなく組織構成員の誰しもがもちうるものがアート思考である。そうでなければ、組織の進化にはつながらないのは自明のことである。

5． 違和感の正体を暴く
ここでは違和感の正体を論じ、アート思考として取り上げられる思考法を他分野で研究されてきた概念で再構成していく。

5.1 違和感の正体
第 4 節で三つの違和感を検討する中から浮かび上がってきたのは「創造性を論じているにも関わらず、主体性が一切語られていないことの気持ち悪さ」という一言に集約できる。
そこで、経産省・BCG の調査報告（経産省, 2019）の主張「アート思考は経営者に必要なスキル」にたいする論証構造を検討し、三つの違和感の論証構造を論証図として表してみよう。
ここで用いる論証図は、トゥールミン(Toulmin,1958)が提起した論証の 6 要素を、青木滋之 (2017)
が日常的な論証の中でより重要性と頻度の高い次の 3 要素に還元したもので、次図のような構造をもつ。

（主張）claim: 成果、結果↑├─〈論拠〉warrant: 要因、意味、理由│［根拠］ground: 行為、事実図 5．トゥールミンの論証の 3 要素モデルによる論証図
ここで、3 要素：claim, warrant, groud に付けられた名称：「主張」「論拠」「根拠」には括弧記号を使い分けている。claim の右側に示した成果、結果は意味を示しており、丸括弧：（）でくくり、warrant
は論拠・要因・意味・理由などとし山括弧：〈〉、ground は根拠、行為、事実などを記し角括弧：［］を用いる。つまり、3 要素の名称を文脈によって使い分けるため、括弧記号だけで論証の 3 要素のどれかがわかるように工夫している。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

5.2 論証構造を明らかにする
結果として、得られる論証図を次の図に示す。

（主張 4）アート思考は経営者に必要なスキル↑ ↑│（主張 3）意味のイノベーションの方法論を習得するスキルが必要│ ↑│（主張 2）意味のイノベーションには方法論がある│ ↑│ ├─〈論拠 2〉脚本手法は設定・対立・解決で構成│ ││［根拠 2］ベルガンティの脚本手法│（主張 1）意味のイノベーションはアート思考↑├─〈論拠 1〉意味のイノベーションは価値や意味を（再）定義│［根拠 1］ベルガンティの意味のイノベーション

図 6．アート思考が経営者に必要なスキルとする論証構造
この論証図は四つの論証から成り立っている。
第 1 の論証は、「ベルガンティの意味のイノベーション」を根拠として、「意味のイノベーションはアート思考」とする（主張 1）を導出するもので、その根拠は「意味のイノベーションは価値や意味を（再）定義」するからという論証である。
第 2 の論証は、意味のイノベーションには「ベルガンティの脚本手法」があり、「設定・対立・解決で構成」される手法としてベルガンティが提起しているので、「意味のイノベーションには方法論がある」という（主張 2）を導出している。
第 3 の論証は、第 2 の論証を根拠として「意味のイノベーションの方法論を習得するスキルが必要」という（主張 3）を導出している。
第 4 の論証は、「意味のイノベーションはアート思考」とする（主張 1）と、「意味のイノベーションの方法論を習得するスキルが必要」という（主張 3）とを根拠として、「アート思考は経営者に必要」という（主張 4）を導出している。

5.3 違和感を論証構造で分析する
ところがこの論証構造をよく考えてみると、三つの論理的な飛躍が存在している。
跳躍があるのは、（主張 1）から（主張 4）の導出と、（主張 2）から（主張 3）、（主張 3）から（主張 4）の導出である。
まず、（主張 1）から（主張 4）の導出において、「ビジョンの創出は経営者」であるという〈隠れた論拠 A〉がある。これは、「経営者」を組織構成員とは別の超越した存在として扱うものであり、ビジ
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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

ョンを創造し提示するのは経営者であるとすること自体は自然な論拠を与えている。この（主張1）は第 4.1 節で、（主張 4）は第 4.3 節で反論を示している。
ここで留意すべきことは、経営者が提示するビジョンは組織構成員による自分ごとへの落とし込
みを通じて、提示されたビジョンとの軋轢や対立を生み出すことである。健全な組織では、絶えざる対立の解消への努力が経営者と組織構成員の双方に求められるダイナミックな活動が前提になっている。そして、この創造的対立こそがカオスの縁として新しい秩序を生み出す機能をもっているということを忘れてはならない。したがって、〈隠れた論拠 A〉は自然な論拠であるものの、経営者を組織構成員の創造的対立とは無縁で固定的な超越した存在のままに放置してはいけないのである。
次に、（主張 2）から（主張 3）の導出では、「思考はスキル」という〈隠れた論拠 B〉がある。これは、スキルは個人に帰属するものという前提が仮定されており、第 4.2 節で反論したとおりである。
さらに、（主張 3）から（主張 4）の導出では、「人材戦略の核心はリーダーシップ」という〈隠れた論拠 C〉がある。これもリーダーシップは個人に帰属するものという自然な論拠だが暗黙の仮定が隠されている。
これらの隠された論拠とともに、第 4 節の該当する反論箇所を明記した論証構造を次の図に示す。

（主張 4）アート思考は経営者に必要なスキル（第 4.3 節で反論 ）↑ ↑│ ├─〈隠れた論拠 C〉人材戦略の核心はリーダーシップ【個人への帰属】│ ││（主張 3）意味のイノベーションの方法論を習得するスキルが必要│ ↑│ ├─〈隠れた論拠 B〉思考はスキル【個人への帰属】（第 4.2 節で反論 ）│ ││（主張 2）意味のイノベーションには方法論がある│ ↑│ ├─〈論拠 2〉脚本手法は設定・対立・解決で構成│ ││［根拠 2］ベルガンティの脚本手法│├─〈隠れた論拠 A〉ビジョンの創出は経営者【経営者という超越した存在】│（主張 1）意味のイノベーションはアート思考（第 4.1 節で反論 ）↑├─〈論拠 1〉意味のイノベーションは価値や意味を（再）定義│［根拠 1］ベルガンティの意味のイノベーション

図 7．三つの違和感についての論証構造
この論証構造から浮かび上がってくるのは、経営者と組織構成員とを別世界に区分し、リーダー
シップやスキルを個人に帰属させる傾向である。ここからは、創造性を発揮する活動とはそもそも

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

主体的な活動であるにもかかわらず、創造性を経営者も含む組織構成員すべてが影響を及ぼし
あうダイナミックな活動とする視点が見えてこない。
その違和感を一言で言い表すと「創造性を論じているにも関わらず、主体性が一切語られていな
いことの気持ち悪さ」という言葉に集約できる。これこそがわれわれが違和感をもった正体である。
創造性というと、突出した芸術家やイノベータの個人に原因を帰属させるバイアスが働いてしまう。しかし、そもそもデザインやアートを思考法に取り入れるブームが起きた理由は、個人に帰属させればすむ問題としてではなく、組織として創造性を発揮させるにはどうすればよいかという問題として認識されていたからといえよう。つまり、組織の中で次々とイノベーションが起こっている
状況こそが、不確実で不安定な環境変化の中ででも組織が健全にリカバリーをはたしつつ、結果として変化に適応していけることにほかならない。このとき、組織は個人の主体性を壊さない場として機能している必要があり、これこそ創造的な組織を生み出す場の効果といよう。

6． アート思考の理論構築を目指して
さてここでは、本質的な問い「アート思考とはいったい何なのだろうか？」を考えてみよう。
まず、アート思考はデザイン思考の後に広がりを見せたことからすると、アート思考にはデザイン思考がもつある種の限界を突破しようというパッションがあったといる。これは、デザイン思考が形式的方法を提起することでビジネスへの応用にパワーを発揮したがゆえに、アート思考にはデザイン思考で到達できない別種の創造性が期待されたのではないだろうか。
それでは、デザイン思考がはらんでいた創造性の限界とは何だろうか？
ここで、デザイン思考のプロセスを取り上げて検討していこう。さまざまな形式的方法が提案されているが、ビジネスに応用したことで名高いスタンフォード大学 d.school 「五つのステップ」を取り上げると、共感(Empathize)から始まり、問題定義(Define)、問題解決(Ideate)、試作(Prototype)、実証(Test)のステップからなっている。
このように、デザイン思考による創造性へのアプローチは、利用者への「共感」から始まる。そして、利用者のナラティブに寄り添う形で創造性にアプローチしている。つまり、はじめに利用者が見えていることが前提とされているのである。
これにたいして、アート思考に期待された一つは、デザイン思考よりも不確定で不確実な利用者の見えない状況でも有効な創造性手法として期待が広まったといるだろう。つまり、新規顧客が見いだせないマーケットへのアプローチとして、デザイン思考がカバーできない別種の創造性をひら
くパワーへの期待である。
このようにアート思考をマーケットの創造という視点で捉えると、マーケティング理論において創造性がどのように扱われているかに着目し、近年のマーケティング理論で注目されている二つの理論「創造的適応」と「実効論」を用いてアート思考の理論構築を検討してみられるだろう。

6.1 主体性を引っ張り出す創造的適応
はじめに、創造のダイナミクスについて、石井淳蔵(2010)はマーケティングにおける創造を念頭に次のように語っている。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

『創造する』というのは新たに状況を創り出す活動であり、『適応する』というのはある与えられた状況に自分を合わせること。『創造的に適応する』と一つの言葉になっているが、二つの活動は実は互いに矛盾している。しかし、『矛盾する 2 つの要素をあわせもった活動こそが，マーケティングの名にふさわしい活動なのだ』と、教授は考えてこの言葉を選んだのだろう（石井, 2010）。
ここで、教授というのは、「創造的に適応する」という言葉をはじめて用いた J. A. ハワード
(Howard, 1957)（ハワード, 1960）である。そして、この言葉にさらにダイナミックな意味を託したのが石原武政で、「マーケティングは、みずから、適応すべき基盤を創造する」（石原, 1982）と指摘している。この意味は、石井によると、「与えられた環境に自分の姿を変えて適応するだけでなく、そうした適応すべき環境をみずから創り出していくという、この二面的な性格に、マーケティングの本質を見た」（石井, 2010）のだという。
環境への適応という問題を行為主体が主体的に活動するものとして捉えていることに特徴がある。さらに、踏み込んで、行為主体から見通すナラティブの視点から語っているが石原武政 (2007)
である。
市場（土俵）が先にあって、行為者がその中で競争するのではない。まずはじめに行為者が存在するのであり、彼は外に向かって行動する中で自らが他社との競争関係におかれていることを見出す。そこから実際に競争相手を認識するのであり、相手もまた彼を競争相手として認めるようになる。彼らは互いに競争しながら、新製品を開発してその競争から離脱しようと努力する（石原, 2007）。
競争相手はしばしばそれを自社の開発の中に取り込み、競争相手の離脱を阻止するとともに、自らがさらに別の方法で離脱を図ろうとする（石原, 2007）。
この絶え間ない離脱の競争が繰り返されることによって、製品は『もともとの製品』を超えてまったく別の意味づけを与えられるようになるかもしれない（石原, 2007）。
このように、「マーケティングとは、そもそもそうした適応と創造の狭間で、どちらとも割り切れない両者の『際（キワ）』を舞台として営まれる活動」（石井, 2010）であるが、これを複雑系の言葉でいうと「カオスの縁（ふち）」、すなわち、新しい秩序が生まれる場所で、カオスと秩序の際に対応している。
カオスの縁では、「柔軟性が創造的適応における中心的要素であり、自己と周辺環境/ドメイン双方の変革が基本」(Meneely & Portillo, 2005)となり、「思考の柔軟性は、クリエイティビティの発現のみならず、逆境に際し、レジリエントであるために乗り越えねばならない逆説的な状況を突破す
る過程で力を発揮する」(Metzl & Morrell, 2008)のである。
しかも、「クリエイティビティはレジリエンスにとって固有の予測因子かつ促進因子たりうる」（和佐野, 2020）と指摘されている。これこそアートパワーとアート効果である。「アートパワーは、われわ
れ人間の心理に注目した概念であり、 アートパワーの因子として問題提起力、想像力、実践力、共創力がここでは示され、それぞれが循環するモデルとして提示されている。このアートパワーをわれわれに内在化することが、 本書の基本概念となっている」（牧和生, 2021）。

6.2 操舵者のナラティブを語るエフェクチュエーション
創造を目指す行為主体のナラティブを語る立場で創造性を論じているのがエフェクチュエーショ
ンである。エフェクチュエーション（effectuation: 実効理論）はインド出身の経営学者、サラス・サラ
1442

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

スバシーが 2008 年に書籍『エフェクチュエーション: 市場創造の実効理論』（原題： Effectuation）の中で体系化した意思決定の理論(Sarasvathy, 2008)である。日本では 2015 年に訳書が刊行され（サラスバシー, 2015）、起業家たちの間で注目を集めつつある（大藤, 2021）。
エフェクチュエーションでは、市場は発見されるものではなくつむぎだされる（fabricated）ものとされ、未来は予測可能であるがゆえに目的から逆算する因果推測(causation)という従来の考え方の対比として”cause and effect”（原因と結果）から着想を得ているという。
因果性(causation)が、未来が予想可能（predictable）で、明確な目標があり（clear）、私たちの活動
から環境が独立（independent）している際に有効であるのにたいし、未来が予測不可能（unpredictable）で、目標が不明瞭（unclear）で、人間の活動によって環境が駆動（driven）される際にエフェクチュエーションは有効になり、実効性(effectuation)をもつのである。
ここで、因果論と実効論を次にまとめておく。
・・

因果論：発見する世界
成果から手段を発見し利用するトップダウンによる選択に焦点を当てているため、意思決定の問題に帰着される
実効論：創造される世界
手段から成果をつむぎだすボトムアップによる構築に焦点を当てているため、設計の問題に帰着される

0→1 のフェーズに対応する「アート思考」では実効論（エフェクチュエーション）が、1→10 フェーズの「デザイン思考」では因果論（コーゼーション）が有効であり、両者は対立関係ではなく状況に応じて使い分けられるものと解釈できる。
エフェクチュエーションは、荒波に漕ぎ出した船の操舵者が自分の利用できるあらゆるリソースを用いて目前の困難を乗り越えるブリコラージュで新しい未来を創り出すという意味で、操舵者のナラティブを語ることに相当するのである。

6.3 アート思考が語ろうとする創造性とは？
創造手法として定まらないアート思考を論じることは、創造性そのものを再考することにつながる。そこで、創造性とは何かをもう一度考えてみよう。
創造性とは、well-being、あるいは脳の自由エネルギー原理（乾・坂口, 2021）にもとづくリカバリー
過程の結果として生み出される、ある種の成果をもたらす要因の一つにしか過ぎないのではないだろうか。
創造性の多くは後知恵によって解釈される（阪井・高野, 2017）。言い換えれば、創造性がもたらす成果は後知恵の解釈によって本質的な創造性が隠蔽されてしまうことがある。つまり、納得感が得られやすいためにその要因の重要性を確信させる作用があるものの、それ以上の追究を阻む
思考停止という副作用を伴うのである。さらに、後知恵による因果関係の錯誤によって、他律的に創造性を生み出せるとの誤解が生じやすいという問題をはらんでいる。
すなわち、創造性を後知恵で解釈することとは、成果をもたらす原因を帰属させるための要因として、それを指摘すればそこで思考停止を起こしてしまって誰もが納得してしまうような、作り上げられた後づけの理由でしかないのかもしれない。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

7． まとめ
アート思考がデザイン思考とともに、経産省・BCG の調査報告（経産省, 2019）の人材戦略と学びの中核的な要素として取り上げられた。このようにデザインやアートにもとづく思考方法が人材戦略として位置づけられたことは画期的なことである。しかし、同時にアート思考の研究者として抜き難い違和感をもったため違和感の正体を探り、次の三つ：(1)「アート思考が価値や意味を（再）定義するのか」というアート思考の定義に関わる違和感、(2)「思考がはたしてスキルといるのか」というアート思考をスキルとして定義できるかという問題、(3)「アート思考がトップオブトップの経営者にのみ必要とされるか」というアート思考を個人、特に経営者に帰属させる問題――に焦点を当てて論証構造を明らかにしつつ分析した。
論証構造の分析から浮かび上がってきたのは、経営者と組織構成員とを別世界に区分し、リーダーシップやスキルを個人に帰属させる傾向である。この何が問題かというと、創造性を発揮する
活動とはそもそも主体的な活動であるにもかかわらず、創造性を経営者も含む組織構成員すべてが影響を及ぼしあうダイナミックな活動とする視点が見えてこないからである。
われわれが違和感をもった正体を一言でいうと「創造性を論じているにも関わらず、主体性が一切語られていないことの気もち悪さ」という言葉に集約される。
このように、アート思考は定義もプロセスもかっちりと決まっているわけではなく、受け取り手が便利に使える言葉としてブームとともに消費されてきている。このまま放置すれば、一時のブームとして一方的に消費されるだけのものになってしまい、日本が直面している現実問題にアプローチ
できない使い古されたバズワードになってしまう危険性がある。しかし、アート思考には、われわれの創造性への理解を根本から問い直し探求させるだけの宝が眠っているのではないだろうか。

謝辞
ミラノ工科大学のロベルト・ベルガンティ教授との有意義なメール交換により、深い洞察と展望を得られたことに感謝の意を表します。

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著者紹介
秋山 ゆかり（あきやま ゆかり）株式会社 Leonessa 代表取締役。サービス創新研究所員研究員。1995
年 イリノイ大学アーバナ・シャンペン校情報科学学部・統計学部卒。1996
年 奈良先端科学技術大学院大学博士前期課程修了。工学修士。2012
年一橋大学大学院国際企業戦略研究科博士後期課程退学。ボストン コ
ンサルティング グループ戦略コンサルタント、GE インターナショナル戦
略・事業開発本部長などを経て、2012 年戦略・事業開発コンサルティン
グの株式会社 Leonessa 設立。2023 年より画像 AI 企業の株式会社モルフォ 社外取締役。戦略、事業開発、イノベーションの研究に従事。声楽家としても活動している。
浅井 由剛（あさい ゆうごう）
京都芸術大学大学院 准教授。株式会社カラーコード代表取締役。サービス創新研究所員研究員。1993 年武蔵野美術大学造形学部空間演出デザ
イン学科卒。大学卒業後、3 年間世界各地を遊学し多様な価値観や生活様式の相違を学ぶ。帰国後、食品雑貨業界、アパレル業界を経て 2008 年
株式会社カラーコード設立。企業の CI、店舗・サービスのブランディングを手掛ける。デザイン制作経験を活かしたノンデザイナーのためのデザイ
ン講座、企業研修講師、子どもたちとローカルマガジン制作の活動も行う。2018 年キッズデザイン賞受賞。アート思考、デザイン思考を活用した地
域づくり、観光ブランディングを大手企業と協働している。
阪井 和男（さかい かずお）
明治大学名誉教授。サービス創新研究所・所長。理学博士。1952 年和
歌山市生。1971 年県立桐蔭高卒。1977 年東京理科大学理学部物理学科卒。1979 年東京理科大学大学院理学研究科修士課程修了、1985 年
同博士退学（6 年間在籍）。1987 年理学博士（論文、東京理科大学）。シ
ステムハウス SE・サイエンスライタ等を経て 1990 年明治大学法学部専任講師。1993 年助教授、1998 年教授（2023 年 3 月定年退職：名誉教授）。その他、アカデミック・コーチング学会副会長。日本オープンオンラ
イン教育推進協議会理事。実務能力認定機構理事。教育機関の情報環
境構築と人材育成協議会理事。オープンバッジ・ネットワーク理事など。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

少標本で過少指標のデータから効果と因果は推定できるか1～地域創生 DX「令和 3 年度大船渡 IT 活用塾」の成果分析～
阪井和男†, 福山宏‡, 佐藤大基*†

明治大学名誉教授 saka1kaz@yahoo.co.jp
地域活性化総合研究所 tsumugi.fukuyama@gmail.com‡

大船渡市商工港湾部産業政策室係長 001945@city.ofunato.iwate.jp*

Can Effectiveness and Causality be Estimated from Data with Small
Samples and Insufficient Indicators?
- Analysis of the results of the “FY2021 Ofunato IT Application School” as a Regional
Development DX program –Kazuo SAKAI†, Hiroshi FUKUYAMA‡, Daiki SATO*†

Professor Emeritus of Meiji University
CEO, Regional Revitalization Research Institute Inc.
*
Chief, Industrial Policy Office, Commerce, Industry and Port Department, Ofunato City‡

Abstract－A methodology is proposed to extract and visualize the results of activities by reducing
indicators based on data with “insufficient-indicators”, which are “small sample” activities with asmall number of participants, and with a few number of behavioral and observational indicators that
may lead to transformation. This methodology will be applied to the “FY2021 IT Problem-Solving
Human Resource Development Project” implemented by Ofunato City. Quantitative indicators are
extracted from qualitative data such as impressions of participants and operators. And they can bevisualized as path diagrams using structural equation modeling. This makes it possible to look backon this activity, and specific improvement measures emerge. This suggests that the mechanism
elucidation model obtained by causal estimation from small-sample insufficient indicators is effective
for looking back on the activity.
Keywords － digital transformation, signs of transformation, effectiveness, causal estimation,
structural equation modeling

1 本研究は、「令和 3 年度 IT 活用問題解決型人材育成プログラム効果検証報告書」（地域活性化総合研究所,

2022 年 3 月 31 日）を加筆・修正し再構成したものである。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

あらまし：
参加者の数が少ない「少標本」の活動でありながら、変容に結びつきそうな行動指標や観測指標が圧倒的に不足している「過少指標」のデータをもとに、指標化されていない定性データから指標を抽出して活動メカニズムを因果推定する方法論が提案されている。本方法を大船渡市が 2021
年に実施した「令和 3 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業」に適用する。参加者や運営者の感想や印象などの定性データから定量的な指標を抽出し、構造方程式モデリングによるパス解析に
よってパス図として可視化できる。これによって本活動を振り返ることが可能となり、具体的な改善策が浮かび上がっている。このことは、少標本の過少指標データから因果推定することによって得られるメカニズム解明モデルが、活動を振り返るために有効であることを示唆している。
キーワード：
デジタルトランスフォーメーション、変容の兆し、効果、因果推定、構造方程式モデリング目次
1. はじめに
2. 令和 3 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業
2.1 事業の目的と計画
2.2 申込状況の分析
2.3 IT 活用塾の結果と達成度
2.4 IT 活用塾振り返りアンケートの実施と分析
2.4.1 IT 活用塾振り返りアンケートの設問
2.4.2 その他の数値データ：IT 活用塾ともくもく会への参加実数
2.4.3 テーマと参加形態のコード化
2.4.4 IT 活用塾振り返りアンケートの集計結果
3. 解析の方法
3.1 成果の考え方と検証の方法
3.1.1 成果とは何か？
3.1.2 成果指標をどうとるか？
4. 解析の実際
4.1 過少指標からの因果推定
4.1.1 共分散構造分析を用いてパス図を作成する
4.1.2 パス図の解釈と因果関係から見出す改善策
4.1.3 フロー理論から示唆されること
5. 議論
5.1 改善策の適合性の検証
5.1.1 自由記述の「新しい提案」との適合性
5.1.2 もくもく会の成果検証
5.1.3 申込状況の分析から見えた課題に改善策は適用できるか？
5.2 変容のモデルによる 5 プロジェクトの実証活動支援
6. まとめ参考文献・URL
補遺
補遺 A. IT 活用塾振り返りアンケートから読み解く「変容の兆し」
著者紹介

50

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

1. はじめに
参加人数は少ないものの一定期間継続的に行われる活動において、その活動をどのように評価すればよいかは悩ましい問題である。
学生の少人数でのゼミなどの教育活動や、地域共創型 PBL（東海新報, 2017）（富士通, 2018）な
どの体験的、実践的な活動、あるいは社会人の社会活動や経済活動など、活動の結果として得られる効果を知りたいことはよくある。
あらかじめ効果を見るための指標に見当がつけられる場合は、その指標をアンケートや観察の内容として組み込んでおけばよい。たとえば、阪井(2018)は地域に出向くエクスターンシップに参加した学生にたいする効果を多重知能理論を用いて解析している。
しかし、どんな効果が得られるかが活動開始前に想定できないこともある。そもそもその種の活動に前例や先行例がない場合はもちろんのこと、参加者が運営者とともに共創的な関係のなかで成果を創造することが目的となる介入研究の場合は、手持ちのありあわせのアンケートや行動記録などの資源を使い倒しつつブリコラージュ的に活動を進めるしか方法がないのである。結果として手元に残るのは、指標になりそうな定量的データが圧倒的に不足している一方で、参加者や運営者の感想や印象などの自由記述による定性的データが大量に残される。
このようなとき、とりあえず取っておいたアンケートや記録から事後的に効果を読み取ることは可能だろうか。
本研究では、岩手県大船渡市で実施された令和 3 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業を対象として、(1)少ない参加者（少標本）による圧倒的に不足している定量データ（過少指標）と、どう扱っていいかよくわからない定性データから定量的な指標を定量的に抽出し、(2)これらの定量デー
タから因果推定によってパス図を作成して、(3)活動のダイナミクスにたいするメカニズム解明モデルを構築し、(4)活動を振り返るための方法を提案する。
本稿の構成は次のとおりである。第 2 節は、令和 3 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業について説明する。第 3 節では、解析の方法を詳述する。第 4 節では過少指標からの因果推定の方法について述べ、第 5 節はモデルの適合性などの議論をまとめ、最後の第 6 節はまとめにあてる。

2. 令和 3 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業
今回取り上げる令和 3 年度 IT 活用課題解決型人材育成は、2019 年度（令和元年度）～2021 年
度（令和 3 年度）にかけての 3 か年事業である大船渡市地域再生計画「大船渡市地域未来創発センターによる地場産業高度化・人材育成計画」に位置づけられたプログラムで、今回の対象にしたのは最終年度に当たる 2021 年度の活動である。ここで、大船渡市地域再生計画では次の 2 つの課題の解決を目指している。

51

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

⚫

⚫

課題 1：遅れる効率化・省力化の取組み
市内の水産加工業や製造業において労働力不足が続いている。対策として効率化・省力化が必要なことは認識されているが小規模事業者等では大がかりな取組は躊躇され、求人に頼っているのが実状。
明治大学と地元事業者との地域共創型 PBL（東海新報, 2017）（富士通, 2018）による現地調査を通じて、外部からの目を入れることで地元事業者の「見えていない課題」が見える化す
ることにより、気づきが生まれ改善への意識醸成が図られることが明らかとなった。
課題 2：経営的な視点を持った IT 活用課題解決型人材の不足
課題を明確化するためには、現場の人の動き、モノの動き、情報の動きを把握した上で IT 活
用改善策の構築を導くリーダー的人材、かつ、経営的な視点を持った人材が必要であり、こうした人材の育成のためには、現場での実践を含めた人材育成プログラムの提供が必要である。

今回の解析対象である IT 活用課題解決型人材育成事業は、前記の課題 2 を対象としている。

2.1 事業の目的と計画
前年度の令和 2 年度事業の振り返りから次の点を改善点として計画された。
⚫ 個人個人の学びではなく、仲間とより切磋琢磨できる「学び合える場」としてのＩＴ活用塾を作って行くために「もくもく会」を最初から組み込むこと。
⚫ 新型コロナウイルス感染拡大の中で、集合型研修での実施は、参加者を出す側の企業が社員に参加を促すことが難しいため、オンライン受講をベースに受講方法を見直すこと。
⚫ IT 活用塾参加者の募集に当たっては、「何が出来るようになるのか」分かりやすいものにすること。
⚫ IT 活用塾の実施形式をオンラインとすることにより、経営者はコロナ禍でも社員を参加させ易い。
⚫ IT 活用塾をオンラインで実施するにあたっては、冒頭 5 分でも良いので 3 人位の雑談タイムを作って「空間の心理的安全性」を確保すること。そのことが、参加者同士の一体感を生むきっかけになる。
本事業の目的は、IT 活用課題解決型人材を育成し、もって、地場産業の DX 促進による競争力
強化や地域ＩＴ産業の集積、若年層等の雇用の場の確保等に役立てることし、期間は 2021（令和3）年 8 月 2 日から 2022（令和 4）年 3 月 31 日までである。
本事業を通じて達成したい状態は、プログラム参加が、自ら学べるように変容する・仕事をつくれるように変容することであり、これは、大船渡市人口ビジョン及び地域再生計画の前 3 か年事業
「ふるさとテレワーク普及促進・地場産業連携促進事業」に掲げる将来の大船渡市の状態「学びたいことが学べる・働きたい仕事ができるまち」とは、第一義的には、市民一人ひとりが、自らの欲求に基づき、自らの変容によって達成されるからである。
2021 年度 IT 活用塾の実施計画を次の表 1、表 2 にまとめる。

52

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

表 1. IT 活用塾ともくもく会の実施計画

ＩＴ活用
塾（※）

もくも
く会

実施形式

オンラインメインとしつつ、対面を併用

実施期間

2021年10月4日～2022年2月28日

実施日時

毎週月曜日 夜の部18：30-20：30（10月のみ毎週月・水曜日実施）

実施回数

計23回（成果発表会含む）

実施形式

対面

実施期間

2021年10月8日～2022年2月24日

実施日時

毎週水曜日 夜の部18：30-20：30（10月のみ毎週金曜日実施）

実施回数

計18回

表2. IT活用塾の実施回数の内訳

Googleアプリ活用講座

2021年10月4日～2021年10月25日

全4回

LINE公式アカウント活用講座

2021年10月6日～2021年10月27日

全4回

11月 YouTube＆VYOND活用講座

2021年11月8日～2021年11月29日

全4回

12月 スケジュール管理・共有講座

2021年12月13日～2021年12月27日 全3回

10月

1月

ITツール社内導入ポイント講座 2022年1月11日～2022年1月31日

全4回

2月

IT検索力・情報活用力講座

全3回

2022年2月7日～2022年2月21日

計23回(1) 実施内容
ITスキルを習得する講座「IT活用塾」のほか、IT活用塾参加者が自らのIT活用改善策の試作に取り組みつつ、参加者同士が習得したITスキルを教え合う場「もくもく会」を並行して実施した。
また、IT活用塾参加者が試作したIT活用改善策について、当該参加者が所属する会社の経営者等に向けた成果発表会を実施し、当該参加者が習得したITスキルを会社業務で活用できる環境づくりに努めた。
(2) 参加者数
参加者実人数は50名で延べ211名に達し、今年度目標40名の約1.3倍、昨年度35名の約1.4倍となった。なお、参加者の中には、経営者・幹部も多く受講した。

2.2 申込状況の分析
ここでは、２０２１年度に実施された IT 活用塾への申込状況を分析する。

2.2.1 IT 活用塾への申込アンケートの設問

53

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

IT 活用塾の申込時にとったアンケートの設問は次のとおりである。
設問 1 ［賛否］ 個人情報取り扱いポリシーへの賛否
選択肢：同意する、同意しない
設問 2 ［個人・団体］ 個人で申し込むか、団体としてまとめて申し込むか
選択肢：個人で申込む、団体（複数人）で申込む
設問 3 ［配信］ YouTube 配信・VYOND 講座を受講しますか？
選択肢：はい、いいえ
設問 4 ［氏名］ 氏名
設問 5 ［かな］ ふりがな
設問 6 ［所属］ 所属する企業または団体 / 部署・役職等（※無い場合はなし）
設問 7 ［年代］ 年代
選択肢：10 代、20 代、30 代、40 代、50 代、60 代以上
設問 8 ［経路］ （任意）IT 活用塾について、どのように知りましたか？
選択肢：家族から口コミ
友人・知人から口コミ、職場の人から口コミ、大船渡商工会議所
からのチラシ、Facebook、ホームページ、その他...
設問 9 ［テーマ］ 受講を希望する講座
選択肢：［10 月］Google アプリ活用講座＜基本編＞, LINE 公式アカウント活用講座＜基本編＞，［11 月］【11/8 開講】YouTube 配信・VYOND 講座，［12 月］【12/13 開講】スケジュー
ル管理・共有講座

2.2.2 登録先のコード化
今回取得した申込データにおいて、登録先の一覧とコード化は次の表のとおりである。
表 3. 登録先のコード化
コード化
登録先
1
LINE お友達登録
2
活用塾参加
3

もくもく会参加

4

活用塾＆もくもく会参加

2.2.3 申込状況の集計結果
申込状況のデータを集計した結果を次に示す。
(1) 申込日の分布
申込日の分布を次の図に示す。

54

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

申込者数（実施月別）=72

図 1. 申込日の分布
これから、およそ半数の申込者は 9 月 30 日から 11 月 5 に申し込んでおり、平均的には 10 月 19 日、中央値が 10 月 4 日であることがわかる。
(2) 申込の経路
申込の経路は次に示すように、職場の人からの口コミが最多で、ついでチラシ、新聞の順になっており、この 3 つで全体の 90%近くを占めている。

職場の人から口コミ

37.1%, 23

経路

大船渡商工会議所からのチラシ

29.0%, 18

東海新報

22.6%, 14

産学官地域課題研究会

6.5%, 4

FaceBook

3.2%, 2

家族から口コミ

1.6%, 1

0

10

20

30

のべ頻度
のべ頻度（合計）=62

図 2. 申込の経路
申込の経路をメディア別に集計すると、チラシと新聞の紙メディアが過半数を占めており、次に口コミが 4 割ほどとなっている。ここから、口コミで広がる評判の良い活動が重要であることがわかる。

55

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

SNS, 2,
3%

会合, 4,
6%

紙メディア,
32, 52%

口コミ,
24, 39%のべ頻度（合計）=62

図 3. 申込の経路（メディア別集計）(3) 年代の分布
年代でみると、次の図に示すように、50 代が最多の 32%で、30 代が 25%で続き、三番目が 40 代の18%であり、働き盛りの年代が全体の 3/4 を占めている。とはいえ、若手の 20 代と 60 代以上もそれぞれ全体の 10%を超えている。
25

32.4%, 22のべ申込者数20

25.0%, 17151017.6%, 1213.2%, 911.8%, 8

5
0
20代

30代

40代

50代

60代以上

年代
のべ申込者数（合計）=68

図 4. 年代（縦棒グラフ）

11.8%, 8

13.2%, 9

20代
30代
40代
50代

25.0%,
17

32.4%,
22

60代以上
17.6%,
12のべ申込者数（合計）=68

図 5. 年代（円グラフ）

56

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

(4) 所属の申込団体

申込団体数

申込者の所属としての申込団体を申込回数別に集計した結果を次に示す。ここから、1 回しか申し込んでいない団体が最多の 45%であることがわかる。一方で、15 回もの申込も 10%あり両極端にわかれていることがわかる。
10 45.0%, 9
9
8
7
6
5
20.0%, 4415.0%, 3325.0%, 1
1
1回

2回

3回

4回

10.0%, 2
5.0%, 1

8回

15回

申込回数
ユニーク申込団体=20, のべ申込回数=68

図 6. 所属の申込団体（申込回数別）(5) 申込テーマ名
実施テーマは 4 つあったため、申込テーマ名で集計しなおした結果を次の図に示す。早く開催したテーマほど申込が多いことがわかる。

Googleアプリ活用講座＜基本編＞

43.3%, 39

LINE公式アカウント活用講座＜基本編＞

32.2%, 29【11/8開講】YouTube配信・VYOND講座

20.0%, 18【12/13開講】スケジュール管理・共有講座

4.4%, 4

0

10

20

30

申込件数
のべ申込件数=90

図 7. 申込テーマ名(6) 申込者数
申込者数を実施月別に集計した結果を次の図に示す。

57

40

50

申込件数

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

62.5%,
45

31.9%,
23

5.6%, 4

10月

11月

12月

実施月
申込者数（実施月別）=72

図 8. 申込者数（実施月別）
近似曲線（線形）： y = -0.2847x + 3.4653 (R²=0.9982)
減衰係数 = 0.285, 初期減衰 = 30.6 ポイント減／申込, 初期減衰率 = 48.9%
申込は直線的に減少している。特に、10 月の申込者が 11 月にどの程度減っているかという初期減
衰率はおよそ半減の 48.9%に及んでおり、はじめに申し込んだものの半分しか次回に申し込まなかったという事実が浮かび上がる。
このことは、1 回目の期待が高かったものの 2 回目以降は期待にそぐわないテーマだったためか、
あるいは、1 回目だけで十分に期待が満たされいた可能性もある。とはいえ、この減衰率のままでは 2 回目以降も相当な周知努力を必要とされる状況であることは間違いないため、改善すべき課題である。なお、全体を直線に当てはめて減衰率を求めると 0.285 となる。

ユニーク申込者

申込者を申込回数別に集計し直してみた結果を次の図に示す。
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0

78.9%,
45

15.8%, 95.3%, 3

1回

2回

3回

申込回数
ユニーク申込者=57, のべ申込回数=72

図 9. 申込者（申込回数別）

58

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

近似曲線（べき乗）： y = 0.8085x-2.45 (R²=0.9996)
減衰係数 = -2.45 (フラクタル次元=2.45), 初期減衰 = 63.2 ポイント減／次回申込, 初期減衰率 = 80.0%
申込者数を実施月別にみた前項の場合、10 月には 2 つのテーマで 2 回の IT 活用塾があり、全部で 4 つのテーマが実施されていた。それぞれ複数回の開催があり、3 つのテーマで 4 回、残りの 1 つ
は 3 回であった。そこで、テーマにかかわらず同一テーマでの開催回数によって参加者がどう変わるかを調べてみた。
結果は、1 回目の申込者が圧倒的に多く、同一テーマの 2 回目には初回から 80%減の 2 割程度の申込者しかないという激減状況が明らかになった。特に、のべ申込回数が 72 にたいして、ユニーク申込者が 57 しかいないことが、大多数は 1 回だけしか申し込んでいないという現状を反映している。

2.2.4 申込状況の分析から浮かび上がった課題と強み
申込状況の分析から見いだされた課題と強みは次のようにまとめられる。
(1) 課題⚫

なぜ 1 回参加しただけでいなくなるのか？
➢ 初回申込から次回への申込率の急減
 申込者（申込回数別）でみると初回の申込者数が同一テーマ 2 回目には80%減少して 20%に急減する［仮説］成長エンジンが逆噴射状態だったのではないか？
［推測］正味の推奨率(NPS: Net Promoter Score)は下限近くの-80%かもしれない！
⚫

参加者は、何かを期待して来たはずだが、その期待はなんだったのか？
➢ どんな期待をもって参加したかを調べたか？
 機会があれば参加したい人ではなく、参加してくれた人の期待を聞いているか？
⇒リフレクションすべきポイントがそこにあるはず［対策］参加者アンケートから読み解けるものはあるか？
［対策］今後の企画・運営において改善すべき点として何が挙げられるか？
これらの申込状況の分析によって見いだされた課題については、次に述べる IT 活用塾振り返りア
ンケートの分析によって明らかにできる。

59

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

(2) 強みこのとき、申込状況の分析から得られた申込者特性が強みとして生きるためには、IT 活用塾の良い評判が所属団体（1 回だけの申込団体が 45%）の 30～50 代の働き盛りの年代（3/4 を占める）の間で、口コミによって広がる（39％）ことが必要であることがわかる。

2.3 IT 活用塾の結果と達成度
IT 活用塾への参加を通じて、次のとおり、ＩＴ活用改善策を試作するまでに至った事例もあった。
表4. 参加者の取り組みテーマ

No
1

ＩＴ活用改善策

解決したい課題
年賀状の受付をLINE公式ア
カウントで行いたい

試作者
岩手開発産業（社員）概要
LINE公式アカウントを開設し、リッチ
メニューで年賀状の受付を開始。

Googleカレンダーにより個人用スケ
個人用のスケジュールと仕事 大船渡商工会議所（職2ジュールと仕事用のスケジュールをのスケジュールを管理したい 員）
一緒に管理する。
3
4

プロジェクションマッピングで街を活性化させたい

おでんのプロジェクションマッピング

個人

を試作。

プロジェクションマッピングで
富士ソフト（社員）
街を活性化させたい

Vyondを使ったアニメーションを壁に投影できるものを試作。

2.4 IT 活用塾振り返りアンケートの実施と分析
ここでは、IT 活用塾の実施時にとった振り返りアンケートを分析する。

2.4.1 IT 活用塾振り返りアンケートの設問
IT 活用塾の実施時にとった振り返りのアンケート設問は次のとおりである。
設問 1 ［受講形態］どのように受講しましたか？
選択肢：ライブ配信、テレワークセンターで対面サポート、見逃し動画、受講していない
設問 2 ［参加印象］今回、参加してよかったと感じましたか？
選択肢：そう思う、少しそう思う、どちらでもない、少し違うと思う、違うと思う、受講していない
設問 3 ［印象理由］前問の回答の理由を教えて下さい。
設問 4 ［活用意欲］興味をもったので活用してみたいと感じましたか？
選択肢：そう思う、少しそう思う、どちらでもない、少し違うと思う、違うと思う、受講していない

60

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

設問 5 ［意欲理由］前問の回答の理由を教えて下さい。
設問 6 ［自由記述］IT 活用塾に関してご自由に感想や要望などを記入してください。

2.4.2 その他の数値データ：IT 活用塾ともくもく会への参加実数［テーマ］ 参加講座のテーマ名［シリーズ回数］ 同一テーマで第何回目か［参加日］ 参加した年月日［オンライン］ オンラインでの参加人数［対面］ 対面での参加人数

2.4.3 テーマと参加形態のコード化開催した IT 活用塾のテーマの一覧とコード表を次に示す。
表 5. テーマと参加形態のコード化

コード化

参加形態

テーマ

オンライン
69

対面
7

LINE 公式アカウント活用講座

57

6

3

YouTube・VYOND 活用講座

28

5

4

スケジュール管理・共有講座

2

9

5

IT ツール社内導入ポイント講座

0

12

6

IT 検索力・情報活用力講座

2

7

7

成果発表会

4

3

8

もくもく会

0

39

1

Goole アプリ活用講座

2

2.4.4 IT 活用塾振り返りアンケートの集計結果
ここでは、IT 活用塾の集計結果を示す。
(1) 登録・参加人数
登録・参加人数の図を次に示す。LINE 登録の半数が活用塾に参加していることがわかる。

61

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

100.0%, 98

100
80
51.0%, 506040

14.3%, 14 12.2%, 12

20
0
人数LINEお友達登録

活用塾参加

もくもく会参加

活用塾＆もくもく会参加

図 10. 登録・参加人数(2) テーマ別の参加人数
参加者数をテーマ別に集計した結果を次の図に示す。スケジュール管理以降の参加者数が激減す
ることがわかる。

0

20

40

60

80

Gooleアプリ活用講座
LINE公式アカウント活用講座

YouTube・VYOND活用講座
スケジュール管理・共有講座
ITツール社内導入ポイント講座
IT検索力・情報活用力講座
成果発表会
もくもく会

オンライン

対面

図 11. テーマ別の参加人数（オンライン・対面の積み上げグラフ）(3) 参加形態別の参加人数
参加者数を参加形態別に集計した結果を次の図に示す。もくもく会以外はオンラインでの参加率が高いことがわかる。

62

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

0%

50%

100%

Gooleアプリ活用講座

LINE公式アカウント活用講座
YouTube・VYOND活用講座

オンライン

スケジュール管理・共有講座
ITツール社内導入ポイント講座
IT検索力・情報活用力講座

対面

成果発表会
もくもく会

図 12. 参加形態別の参加人数（オンライン・対面別）
受講形態別に集計した結果は次のとおりである。ライブ配信の視聴率は高いことがわかる。
32
ライブ配信
56%

1
見逃し動画
2%

その他
4%
1
受講していない2%
23
テレワークセン
ターで対面サポート
40%

図 13. 参加形態別の参加人数（オンライン・対面の円グラフ）(4) 参加印象と活用意欲
参加印象と活用意欲についての回答結果を次の図に示す。
「そう思う」を推奨者、「少しそう思う」を中立者、それ以外を批判者と見立てて擬似的に NPS (Net
Promoter Score: 正味の推奨率)を算出すると、いずれの NPS も高く次の関係があり、回答者の「参加印象」はきわめて高いことがわかる。
NPS（参加印象） > NPS（活用意欲)

63

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

そう思う
少しそう思うどちらでもない
少し違うと思う

違うと思う
受講していない

0

20
参加印象

40

60

活用意欲

NPS（参加印象）=58.7%, NPS（活用意欲）=28.6% (n=63)

図 14. 参加印象と活用意欲

3. 解析の方法
3.1 効果の考え方と検証の方法
3.1.1 効果とは何か？
はじめに、効果とは何かを定義する。効果を評価することとは、あらかじめ設定された価値評価軸にもとづいて測定することである。すなわち、効果の評価とは価値判断のひとつの働きであるため、どんな価値評価軸を設定するかが出発点となる。
今年度の実施事業は、コロナ禍での実施という制約が発生したため、達成度にもとづく KPI (Key
Performance Indicator)を事前に設定しても機能しないことが容易に想像できた。このため、事業の本質的な目的を問い直して KPI を見直すこととした。具体的には、事業の目的を「参加者が変容すること、あるいは変容の兆しが示されること」と捉えるのである。

3.1.2 成果指標をどうとるか？
この視点にたてば、事前に設定する KPI の達成度ではなく、到達点を明確に決められない参加者の変容の兆しという価値評価軸を採用することが可能になる。そして、IT 活用塾の成果は、Digital
Transformation による参加者やその周りの仲間や組織の変容、あるいは変容の兆しと捉えることが で き る 。 な ぜ な ら 、 IT 活 用 塾 の 活 動 目 的 は 、 Digital 技 術 を 普 及 さ せ る こ と で は な く 、Transformation を成し遂げることだからである。
実施したアンケート項目から成果指標の候補として「活用意欲」が挙げられる。しかし、自由記述の内容からは参加者の変容の兆しを読み取ることができる。ここでいう「変容の兆し」とは、次の 4つで示される。

64

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

1.
2.
3.
4.

s 学びの認識（参加目的の達成）
s 感情のポジネガ（感情的な受容）
s 行動への言及（行動変容の意思）
s 新しい提案（未来への意欲）

ここで、各要因の冒頭につけた「s」は自由記述の内容から読み取った要因であることを示す。
「s 学びの認識」とは、参加目的が達成されるような学びがあったことを記述しているもので、「LINEでのお客様とのやり取りをしたいと考えていた時に、この講座があったので非常に助かりました。受講しながら、実践的に作成ができたのでとてもよかったです 」などの内容が該当する。
「s 感情のポジネガ」とは、参加によって生まれた感情の発露が記述されているかどうかであり、「大変有効な場なので非常に興味がわきました」などである。
「s 行動への言及」とは、なんらかの行動変容が語られるか、あるいは行動変容しようという意思が語られているもので、「仕事でも利用したいと思っています」「仕事に利用したい」「使ってみて初めて成果が出ると感じるため」などである。
最後に、「s 新しい提案」とは、塾での刺激を受けて未来への意欲を語る提案である。
アンケート結果から変容の兆しをによるリッカート尺度の定量分析と自由記述文の定性分析によって評価する。アンケートで得られた自由記述にたいして、これら 4 つの記述が含まれているかどうかを、含まれていれば「1」、含まれていなければ「0」、逆の内容であれば「-1」とコード化した表を補遺
A. IT 活用塾振り返りアンケートの自由記述から読み解く「変容の兆し」に示しておく。
自由記述のコメント内容と活用意欲に関係があるかをみるには、「活用意欲」との相関を調べるとよい。その結果を次の表に示す。ただし、「新しい提案」に該当するものは 2 件しかなかったため、相関係数の計算からはずした。
表 6. 変容の兆しの相関係数(n =51)s 活用意欲s 活用意欲s 学びの認識 s 感情のポジネガ s 行動への言及
1s 学びの認識0.357

1

s 感情のポジネガ

0.231-0.1271s 行動への言及

0.679

0.129

0.253

1

相関分析の結果、「s 行動への言及」と「活用意欲」との相関係数は 0.679 となり、大きな正の相関があることがわかる。変化の兆しをあらわす変数と「活用意欲」の関係は次の折れ線グラフで明瞭になる。３指標のなかで「s 行動への言及」が「活用意欲」の向上とともに急速に立ち上がっている。

65

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

0.95

1

0.74

平均ポイント[-1, 1]

0.60

0.75
0.29
0.11

0

0.40

学びの認識

0.14
0.00

感情のポジネガ-0.16

行動への言及-0.43(n =51)

-1.00

-1
2

3

4

5

活用意欲[1, 5]

図 15. 活用意欲にたいする変容の兆しの変化
次に、変容とその兆しを次の枠組みで捉える。事業開催の所与の条件を原因とし、アンケート回答
から取り出したうち変容への兆しを示す指標を結果、その他の要因を媒介として取り扱うのであ
る。
➢

➢

➢

原因
事業開催の条件や実施の状況から決まる要因を原因のレベル 1 に置く。具体的には、IT 活用塾の開催テーマの領域の狭さ「テーマ特化性」、開催時期のタイミング「テーマ順番」、同一テーマで複数回開催の場合の開催回数「シリーズ回数」である。これらはアンケートで取得したデータから数値として取り出せる。
媒介
結果側に影響がもたらされる中間の媒介レベルを考える。参加したときの印象として「参加印象」、感情的な受容過程で生じる「s感情のポジネガ」、アンケートで取得した「活用意欲」、参加者の参加目的の達成指標としての「s 学びの認識」とする。
結果
結果には、行動変容の意思を示す記述を「s 行動への言及」として自由記述文から取り出したものを用いる。十分な実施期間と検証期間がある場合は変容そのものを最終結果とみなして、
未来への意欲を示す指標「s 新しい提案」がありうる。ここではあからさまにこの指標を定量分析しない。ただし、自由記述のなかから該当する言及を取り上げ本検証結果との適合性を検討する材料とする。

今回用いる事実やデータは事業の実施状況から取り出せる開催日時や回数などの定量データと、テーマ名などの定性データ、それに実施後のアンケートで得られる段階評価された定量データ、
回答理由などの自由記述文の定性データである。これらの定量データと定性データから、因果関係モデルを作ることを目指す。因果関係モデルは、共分散構造分析を用いたグラフィカルモデリン
グで構築する。このため、すべての定性データを何らかの順序尺度上の定量データとみなし、さらに順序尺度の等間隔性を仮定して定量データとして分析を進める。

66

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

これらのプロセスを通して、安易な思い込みからくる推測に歪められることがないように、徹底して事実に語らしめること、すなわち、得られた事実やデータから事実にもとづいて帰納推論を行い、事実やデータから取り出せる意味を徹底的に読み解いていく。

3.1.3 なぜ因果関係を解明する必要があるのか？
われわれがものごとに影響を及ぼしたいとき、実現を目指す望ましい状態に向けて影響を及ぼす行為をなそうとする。このとき、どうすれば望ましい状態に向かえるかとを判断する根拠としてなんらかのモデルを用いている。このモデルによって、どの要因がどう影響するかという関係が示され、望ましい状態に至る道筋を見通すことができるわけである。
ビジネスにおける沼上(2000)によるわかりやすい例を挙げよう。目的は「市場地位の保持」であり、なんらかの調査を行って次の 3 つの要因があることがわかったとする。
1.
2.
3.

製品特性による差別化
チャネルによる差別化
ブランド・イメージ

アンケート調査などによって影響を与える要因を取り出すことはすぐできる。相関係数を計算すれば良いのである。このときの目的と要因との関係から得られるモデルをカヴァー法則モデルという。
これを次の図に示す。
製品特性による差別化
市場地位の保持チャネルによる差別化
ブランド・イメージ

図 16. カヴァー法則モデル（沼上, 2000, p. 247, 図 8-4）
このカヴァー法則モデルから戦略を読み解いてみよう。3 つの要因が単純に併置されていることから「一気に多重的差別化できるようにすべき」 （沼上，2000 年，p.248）となり、「原因側を全面的に同時に操作すべし」（同）という強者の戦略に導かれる。これは、膨大な資源を一気に投入することを意味するため、大規模で資金力とマンパワーのある組織でないと実行不可能である。つまり、小さな組織や地方で採用可能な戦略にはならないという欠点がある。
これにたいして、目的と要因、要因どうしの因果関係が突き止められれば、少ない資源で効果的に達成精度を上げることができる。このような因果関係を明らかにしたモデルをメカニズム解明モデルという。カヴァー法則モデルと同様の要因にたいするメカニズム解明モデルを次の図に示す。

67

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

独自技術を武器とした営業活動による独占的地位の確立

技術開発の成功

製品特性による差別化
顧客による評価

市場地位の保持チャネルによる差別化
ブランド・イメージ

他社による模倣

図 17. メカニズム解明モデル（沼上, 2000, p. 247, 図 8-4）
因果関係を推定できる十分な要因があれば、このようなメカニズム解明モデルが構築できる。メカニズム解明モデルがわかれば、「まず技術開発に資源を投入し、その成果をもって顧客と流通チャネルを押さえ、他社の同質化を回避する」（沼上, 2000 年，p.248）という逐次的な戦略をとることができる。時間をかけて一歩ずつ、辛抱強く変革することを可能とし、「時間発展に伴って集中するべきポイントを移動させる」（同）弱者の戦略を立案できる。
このように、カヴァー法則モデルとメカニズム解明モデルでは、社会システムを変革するときのシナリオが異なる。

4. 解析の実際
4.1 過少指標からの因果推定
4.1.1 共分散構造分析を用いてパス図を作成する
ここでは、因果関係を表すメカニズム解明モデルを作るために、自由記述から抽出した３指標「s 学びの認識」「s 感情のポジネガ」「s 行動への言及」を新しい変数としてアンケートの調査項目に加えて、因果関係を推定してパス図を作成する。
はじめに、アンケートの自由記述に新指標を変数として加え、3 指標にかかわる内容の記述があれば「1」、なければ「0」、逆であれば「-1」とする（詳細は補遺 A）。
次に、要因の間の因果関係のレベルを次の表のように設定する。
表 7. 要因と因果関係のレベル一覧
要因番号1

因果関係のレベル
1

テーマ順番

2

1

テーマ特化性3

1

シリーズ回数

4

2

参加印象

5

2

s 感情のポジネガ

6

3

活用意欲

7

3

s 学びの認識8

4

s 行動への言及

68

要因

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

ここで、因果関係の順として、原因のレベル 1 には「テーマ順番」「テーマ特化性」「シリーズ回数」、
媒介層のレベル 2 に「参加印象」、そして自由記述から読み取った「s 感情のポジネガ」（自由記述か
らコード化した変数名には冒頭に「s」を付けて区別する）、次の媒介層のレベル 3 に「活用意欲」「s学びの認識」、最後に結果のレベル 4 に「s 行動への言及」を置いた。
次に、共分散構造分析の構造方程式モデリングで用いる相関係数を示す（表 8）。
表 8. 共分散構造分析で用いた相関係数
因果関係
のレベル

(n=51)

テーマ テーマ特 シリー 参加印 s 感情の 活用意 s 学び s 行動へ
順番
化性 ズ回数象 ポジネガ
欲の認識 の言及

1

テーマ順番

1

1

テーマ特化性0.21

1

1

シリーズ回数-0.588-0.211

1

2

参加印象-0.183

0.058

0.241

1

2

s 感情のポジネガ-0.135

0.071

0.189

0.073

3

活用意欲

-0.414-0.127

0.198

0.485

0.231

1

3

s 学びの認識

-0.18

0.099

-0.1450.469-0.127

0.357

1

4

s 行動への言及-0.143

-0.06

0.099

0.261

0.253

0.679

0.129

1

1

ここで、レベルは因果関係の順を示すもので、レベル 1 は原因、レベル 4 を結果、レベル 2 と 3 を媒介する層である。
パス解析の結果を次の表に示す。
表 9. パス解析による要因間の関係

1 参加印象

テーマ順番

パス
説明
係数
-.079 実施時期があとのテーマほど参加印象が悪くなる

2 参加印象

テーマ特化性.121 特化したテーマのほうが参加印象が良くなる

3 参加印象シリーズ回数.220 同テーマに続けて参加すると参加印象が良くなる

4 s 学びの認識

テーマ順番-.373 実施時期があとのテーマほど学びの認識を下げる

5 s 学びの認識

シリーズ回数-.490 同テーマに続けて参加するとだんだん学びの認識が下がる

6 s 学びの認識

参加印象.519 参加印象が良いと学びの認識は高くなる

7 s 感情のポジネガ

テーマ特化性.071 特化したテーマのほうがポジティブ感情を上げる

8 活用意欲

テーマ順番-.400 実施時期があとのテーマほど活用意欲を下げる

9 活用意欲テーマ特化性-.135 特化したテーマのほうが活用意欲を下げる

10 活用意欲シリーズ回数-.215 同テーマに続けて参加するとだんだん活用意欲を下げる

11 活用意欲

参加印象.456 参加印象が良くなると活用意欲を上げる

12 活用意欲s 感情のポジネガ.210 ポジティブ感情は活用意欲を上げる

13 s 行動への言及

テーマ順番.167 実施時期があとのテーマほど行動への言及が多くなる

14 s 行動への言及

s 学びの認識-.103 学びを認識していると逆に行動への言及が少なくなる

15 s 行動への言及

s 感情のポジネガ.086 ポジティブ感情は行動への言及が多くなる

16 s 行動への言及

活用意欲.765 活用意欲が高いと行動への言及が多くなるNo

to ラベルfrom ラベル69

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

共分散構造分析を用いたグラフィカルモデリング（小島, 2003）によって因果関係を推定したパス図を次に示す。

s行動への言及

図 18. グラフィカルモデリングによるパス図
ここで、適合度の指標（豊田, 2014）は、近似の平均平方根誤差(RMSEA: Root Mean Square Error of
Approximation)が.0000 で.05 以下のため良好な結果であり、比較適合度指標(CFI: Comparative Fit
Index)は 1.000 で.95 以上、重回帰分析における自由度調整済み決定係数に相当する AGFI
(Adjusted Goodness of Fit Index)は.909 で.9 より大きいため、当てはまりのよいモデルといえる。
次に、要因から目的への順方向パスを追う。
表 10. 順方向のパス一覧
レ
パ
単相
ベ 寄与率
ス
関
ル

原因

1
2
3
4
5
6
7
8

1
1
1
1
1
1
1
1

0.00% 0.004 テーマ順番
0.08% -0.028 テーマ順番
0.15% 0.039 テーマ順番
9.37% -0.306 テーマ順番
2.78% 0.167 テーマ順番
0.00% -0.007 テーマ特化性
0.18% 0.042 テーマ特化性
0.01% 0.011 テーマ特化性

9
10
11
12
13

1
1
1
1
1

0.00% 0.006 テーマ特化性
1.07% -0.104 テーマ特化性
0.01% -0.012 シリーズ回数
0.59% 0.077 シリーズ回数
0.26% 0.051 シリーズ回数

パス係
数

要因

パス
係数

要因

パス
係数

要因

-0.079 参加印象
0.519 s 学びの認識-0.103 s 行動への言及-0.079 参加印象
0.456 活用意欲
0.765 s 行動への言及-0.373 s 学びの認識-0.103 s 行動への言及-0.400 活用意欲
0.765 s 行動への言及
0.167 s 行動への言及
0.121 参加印象
0.519 s 学びの認識-0.103 s 行動への言及
0.121 参加印象
0.456 活用意欲
0.765 s 行動への言及
0.071 s 感情のポジネガ 0.210 活用意欲
0.765 s 行動への言及
0.071 s 感情のポジネガ 0.086 s 行動への言及-0.135 活用意欲
0.765 s 行動への言及
0.220 参加印象
0.519 s 学びの認識-0.103 s 行動への言及
0.220 参加印象
0.456 活用意欲
0.765 s 行動への言及-0.490 s 学びの認識-0.103 s 行動への言及

70Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

レ
パ
単相
パス係
ベ 寄与率
原因
要因
ス
関
数
ル
14 1 2.70% -0.164 シリーズ回数-0.215 活用意欲
15 2 0.29% -0.054 参加印象
0.519 s 学びの認識
16 2 12.16% 0.349 参加印象
0.456 活用意欲
17 2 2.59% 0.161 s 感情のポジネガ 0.210 活用意欲
18 2 0.73% 0.086 s 感情のポジネガ 0.086 s 行動への言及

パス
係数

パス
係数

要因

要因

0.765 s 行動への言及-0.103 s 行動への言及
0.765 s 行動への言及
0.765 s 行動への言及

19 3 58.59% 0.765 活用意欲
0.765 s 行動への言及
20 3 1.07% -0.103 s 学びの認識-0.103 s 行動への言及
計 92.7% ※比較：重回帰分析における自由度調整済み決定係数に相当する AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index)は.909。

4.1.2 パス図の解釈と因果関係から見出す改善策
ここでは、目的までのパスをそのパスに沿って合計したパス係数である単相関を計算する。その絶対値が.1 以上のパスだけを取り出してパス図に記載したものを次の図にへんようの兆しに至るパスとして示す。

活用意欲が高いと行動への言及が多い

s行動への言及

図 19. 変容の兆しに至るパス（|単相関|≧.1）(1) 目的までのパス（|単相関|≧.1）
決定的に重要な要因は「活用意欲」である。ここから「s 行動への言及」への寄与率が 58.5%と圧倒的であることに加え、残りの主要な 5 つのパス(2，3，5，6, 7)において媒介要因となっている。2 番目に寄与率が高い「テーマ順番」は、3 番目に高いパスと合わさって合計で 12.1%の寄与率を与える。
これらを加えると、「活用意欲」を経由するパスの寄与率の合計は 77.0%に及ぶ。
残されたパス 8 の「s 学びの認識」から「s 行動への言及」は衝撃的なパスである。この寄与率はわず
か 1.1%であるものの、「学んだ知識やスキルが認識できるからといって、行動変容への意思も高ま71

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

るわけではない！」ということを意味するからである。つまり、学んだことを振り返ることそのものに意味があるわけではなく、目的に沿った振り返りが重要であり、何を振り返るかという焦点がずれてしまうと意味がないのである。わたしたちはつい知識とスキルを言語化できれば成果があるとか、知識やスキルを学べば仕事で使うようになるはずと思いがちだが、逆効果の可能性があることを示唆している。
このパス 7 は単相関が -.10 と負になっている。しかし、共分散構造分析で用いた相関係数では .129という正の値であった。共分散構造分析で因果関係を推定した結果、正の値が入力されたにもかかわらず負の単相関と推定されたことになる。このことは、単純な相関分析だけで因果関係を拡大解釈することの危うさを示している。
表 11. 改善策のタイプと論拠の変容の詳細一覧
パ
寄与
タイプ
ス
率

1

2

（判明した事
実）

改善策（主
張）

隠れた前提・

見出した意

信念（事前の 味（事後の論論拠）拠）キーワード・
特記事項

意欲
58.5%
駆動型

印象
12.2%
駆動型

参加印象 => 参加印象が良く 一回一回の参活用意欲 => なると活用意欲 加時に良い印
0.35 s 行動への言 は上がり、行動 象をもってもら及への言及が多く えるよう配慮
なる
する

9.4%
パラシ
ュート
型

4

2.8%

短期
集中型

6

同上

もともと活用意 場のしつらえ
欲が高くなくて （活用意欲をも参加印象が 上げる最大の良くなると向上 要因）
する

テーマ順番 実施時期があと 早い時期に知 IT の基礎から 必要なときに=> 活用意欲 のテーマほど活 的な刺激のあ 応用へと段階的 必要なことを-0.31 => s 行動へ 用意欲が下が るテーマを選 に学ぶのが良い 学ぶの言及
り、行動への言 ぶ
及が少なくなる
テーマ順番=> s 行動へ
0.17の言及

実施時期があとのテーマほど行動への言及が多
くなる

同上

同上

同上

パラシュート勉
強法（野口,
1995）(nemo,
2021)
合計寄与率
=0.121525

2.7%

シリーズ回数 同テーマに続け 研修を月単位 研修は月単位で 同じテーマを フロー理論（チ=> 活用意欲 て参加すると活 の 4 週で計画 計画するのが合 続けてスキル クセントミハ=> s 行動へ 用意欲が下が するのをやめ、 理的であるを上げると退 イ）-0.16の言及
り、行動への言 2～3 回どまり屈し、挑戦させ及が少なくなる にする
すぎると不安になる

2.6%

s 感情のポジ ポジティブ感情 参加して良か 研修は適度な緊 参加者と一緒
ネガ => 活用 は活用意欲を上 ったと思える心 張感のある孤独 に創意工夫し刺激し合いな
0.16 意欲 => s 行 げ、行動への言 理的安全性に な作業だ
動への言及 及が多くなる配慮したワーク
がら学ぶ
ショップにする

1.1%

テーマ特化 特化したテーマ テーマを特化 細切れにした先 テーマの特化
性 => 活用意 のほうが活用意 させるより変容 端的なテーマを と満足感のトレ-0.10
欲 => s 行動 欲は下がり、行 の兆しを実感 並べるとどれか ードオフは「活への言及でき一緒に学 が当たる

ワーク
ショッ
プ型
7

ルートの解釈ルート

活用意欲 => 活用意欲が高 思わず活用し 参加者は IT の 行動変容が誘 agency
s 行動への言 いと行動への言 たくなり行動変 活用意欲をもっ 発されるのは、 （2, 5-7 の 4 パ
及が多くなる容が誘発され ているので IT 活用したいと スを媒介する
0.77 及るテーマを選 知識やスキルを いう意欲であ 決定的な要因）ぶ
教えれば良い る

3

5

単相
関

72

「隣の学生が最大の学習資源」（原田康也）

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

パ
ス

タイプ

寄与

単相

率

関

ルートの解釈ルート（判明した事
実）

改善策（主
張）

動への言及が少 ぶ仲間と喜べなくなる
るワークショッ
プにする

8

知識
脱却型

1.1%

隠れた前提・

見出した意

信念（事前の 味（事後の論論拠）拠）キーワード・
特記事項

動」のしつらえ方を工夫するs 学びの認識 学びを認識する 変容が目的な ・知識とスキル 知識やスキル=> s 行動へ と行動への言及 ら、知識やスキ を言語化できれ を認識できるの言及が少なくなるル習得ではな ば成果があると からといって、く、変容の兆し いえる
行動変容への-0.10を誘発すること ・知識やスキル 意思も高まるを目指す
を学べば仕事で わけではな使うようになる い！
はずだ

KnowingDoing Gap（知ってるけどできない：変容に至らなければ
自分ごとにならない）

計 90.3% ※比較：重回帰分析における自由度調整済み決定係数に相当する AGFI (Adjusted Goodness of Fit
Index)は.909。

4.1.3 フロー理論から示唆されること
パス 5 で示したように、わたしたちは同じことを続けると退屈になる。このとき、忘我状態に相当するフロー状態に入る狭い道があるとフロー理論（チクセントミハイ, 1996, 2008, 2010, 2016）から導かれる。フロー理論によると、フロー状態はスキルとチャレンジの 2 つの軸からなる平面によってフロー状態を捉えることができる。これを次の図に示す。

図 20. フロー状態とスキル・チャレンジとの関係††“図２．心の状態の変化” https://u-rennai.jp/ContentReportImages/47948/9/03/90e/26e7b8d2c987eaf322888bf672067299.jpg （2022 年 3 月
21 日アクセス） 下記から引用： “【図解 恋愛】恋愛フロー理論 その 1 フロー理論概要”, 恋愛ユニ
バーシティ. https://u-rennai.jp/contents/report/364/ （2022 年 3 月 21 日アクセス）
フロー状態の特徴は、この平面のきわめて狭い領域にしかないことである。このため、はじめにフロー状態にいても、スキルレベルが上がると心的状態は退屈へと移動してしまう。退屈からフロー状態へ戻すには、チャレンジレベルを上げる必要がある。逆に、チャレンジレベルが大きすぎると不安になる。不安からフロー状態へ行くにはスキルを上げなければならない。

73

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

このように、退屈か不安かの心的状態にあわせて、スキルとチャレンジの 2 つをどのように高めればフロー状態に入れるかをフロー理論は教えてくれる。

5. 議論
5.1 改善策の適合性の検証
5.1.1 自由記述の「新しい提案」との適合性
前項で検討した改善策が、IT 活用塾振り返りアンケートの自由記述に書かれた「新しい提案」2 件に適合できるかどうかを検討する。
⚫

[自由記述]個人でもくもくやるのもいいけど、皆でアイディア出し合って何かをやり遂げるのもやってみたい(1/31) [活用意欲=4]⇒ 改善策「ワークショップ型」のパス 6、7 で対応可能⚫

[自由記述]大船渡市民がよく見る場所を作る必要性を感じる。みんながよく使う Facebook や
Twitter 若い人向けなら Instagram やそこからの検索方法とか、掲載する人向けには解析方法や活用法 大船渡オリジナルならば“大船渡ポータル”とか…(12/28) [活用意欲=2]⇒ 「大船渡ポータル」のコンセプトを明確化し、公開範囲を完全公開か限定公開かを決めれば、比較的容易に実現できよう。

5.1.2 もくもく会の成果検証
IT 活用塾に伴走する「もくもく会」は 3 年目の実施となった。今年度のもくもく会の運営について、いくつかの工夫がなされたが、運営上の工夫の様相は参加者数の推移から読み解くことができる。
ここでは、提案した改善策との整合性を検証する。
はじめに、もくもく会への参加者の推移を次の図に示す。
6
5
4
3

2
1

図 21. もくもく会への参加者の推移（回別）

74

第18回

第17回

第16回

第15回

第14回

第13回

第12回

第11回

第10回

第9回

第8回

第7回

第6回

第5回

第4回

第3回

第2回

第1回

0

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

この図から、増減の傾向を読み取ることができる。これを次の表にまとめる。
表 12. もくもく会での運営上の工夫と改善策
から まで
コメント
1
2 急減した理由

内容と運営上の工夫

改善策との関係

第 1 回から第 6 回までは復習中心

710 増加した理由

第 7 回から第 11 回まで事務局でテーマを ⇒ワークショップ型
決めて共同作業1017 安定した理由

第 12 回から第 17 回まで参加者がテーマ ⇒意欲駆動型を持ち寄って共同作業＋ワークショップ型

14

ピークの理由第 14 回は子ども向けのプログラミング教 ⇒意欲駆動型室についてディスカッション＋ワークショップ型＋知識脱却型

17

18 急減した理由

第 18 回は発表会準備。発表者 3 名のうち ⇒パラシュート型
2 名は個別対応。実質 3 名

表の最後の列に「改善策との関係」を記した。ここから、もくもく会の運営上の工夫は、IT 活用塾振り返りアンケートの分析から得られた改善策として見いだされた 6 タイプのうち 4 タイプがすでに採用されており、参加者の増加と安定化に導けていたことがわかる。すなわち、前項で提案された改善策によってもくもく会の運営改善のプロセスを解釈できることから、改善策の有効性が検証できたといえる。

5.1.3 申込状況の分析から見えた課題に改善策は適用できるか？
申込状況の分析から見えた課題に、前項の改善策が適用できるか検証してみる。見いだされた課
題は次のとおりである。
⚫

なぜ 1 回参加しただけでいなくなるのか？
➢申込者（申込回数別）でみると初回の申込者数が同一テーマ 2 回目に急減すること
 初回申込から次回への申込率が 80%減少して 20%に急減［仮説］成長エンジンの逆噴射状態だったのではないだろうか？
［推測］正味の推奨率(NPS: Net Promoter Score)は下限近くの-80%かも！
［適用できる改善策］⇒印象駆動型＋パラシュート型＋短期集中型＋ワークショップ型＋知識脱却型⚫

参加者は、何かを期待して来たはずだが、その期待はなんだったのか？
➢

どんな期待をもって参加したかを調べたか？
 機会があれば参加したい人ではなく、参加してくれた人の期待を聞いたか？
 リフレクションポイントとして振り返るための肝がそこにあるはず75

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

［対策］参加者アンケートから読み解けるものはあるか？
［対策］今後の企画・運営において改善すべき点として何が挙げられるか？
⇒IT 活用塾振り返りアンケートの分析の結果によって判明している［適用できる改善策］⇒印象駆動型＋パラシュート型＋ワークショップ型＋知識脱却型➢

期待は満たされたのだろうか？
 その期待はどの程度満たされたのだろうか？
 満たされた、あるいは満たされなかったのは何だったか？

［検証可能性］⇒脱落前に回答していたアンケートの「変容の兆し分析」から分析可能⇒参加者の急速な減少傾向が今回より穏やかになるかで判定可能
最後に挙げられた「期待は満たされたか」については、改善による効果の大きさを次のように推測することができる。改善策の 6 つのタイプのうち 5 タイプの適用が導出されたため、これらの改善策が適用できた場合の寄与率を求めることで改善の可能性を推測してみる。
まず、5 つのパスの寄与率を足し算すると 31.7%である。ところが、もっとも大きい影響をもたらすのはパス 1 の 58.5%であり、申込状況の分析から挙がってこなかったものである。これは意欲駆動型
で参加時の「活用意欲」が高まることの効果であり、この寄与率が 5 つのパスの合計のおよそ 2 倍の効果をもつのである。
つまり、申込状況の分析から浮かび上がってこなかった要因「活用意欲」のほうが圧倒的に強い倍の効果をもたらすことが明らかにされた。したがって、前記の 5 つのパスにもとづく改善とともに、もっとも影響の強い「活用意欲」を高めるための運営上の工夫も重要であることがわかる。

5.2 変容のモデルによる 5 プロジェクトの実証活動支援
今回の効果検証において採用した変容の考え方と変容のモデルをまとめておこう。ここで扱う変容
は、自発的に起きる変容を対象とする。自発的な変容とは、もっとも広く捉えると、個や組織、あるいは社会が本質的に価値のある善きあり方(well-being)を目指して変化していく動的なプロセスである。この観点からみると学習やイノベーション、パラダイムシフトも変容の一形態として捉えることができる。
変容を捉えようとするとき、個と状況のどちらから捉えるかによって論じる観点が異なる。ここでは、
IT 活用塾の参加者の活動記録やアンケートから参加者にとっての効果をみるのが目的であるため、参加者の個の変容、言い換えれば個のナラティブの変容の観点から考えることにする。
さて、個の変容を扱うとなると、次の 3 つの変容：［行動の変容］と［態度の変容］、そして［認知の変容］の関係を整理しておく必要がある。ここでは、3 つの変容を次のように 2 つの別の発見プロセスとみなす立場をとる。

76

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

A.行動の発見：［態度の変容］→［行動の変容］
B.意味の発見：［認知の変容］
すなわち、(A)行動を発見するプロセス：［態度の変容］によって［行動の変容］が生みだされるプロ
セスと、(B)意味の発見プロセス：［行動の変容］を後知恵で解釈された結果としての［認知の変容］である。これらは、行動を発見するプロセス(A)を行動駆動型、意味の発見プロセス(B)を意味駆動型とみることができる。
ここで、(B)の［認知の変容］は後知恵による意味の創出と割り切る。こうすることで、(A)のプロセスの事後に独立したプロセスとして扱うことができる。
後知恵による意味の創出は、最終的に行き着いた行動様式の解釈を新しい信念として確立するプ
ロセスである。このことを明らかにするには、解釈のもととなるどんな「論拠」が発見されたのかを取り出す必要がある。これは帰納推論によって可能である。つまり、「論拠の変容」を明らかにすればよい。IT 活用塾と分離して並行して実施された実証活動支援の 5 プロジェクトの効果検証は、たんねんな帰納推論によって「論拠の変容」をあらわにすることで評価される。
次に、行動駆動型の行動を発見するプロセス(A)と意味駆動型の意味の発見プロセス(B)を箇条書
きにまとめておく。
A. 行動の発見(1)［態度の変容］：「行動への言及」→微小行動（マイクロスリップ）（佐々木, 2008）（佐々木・鈴木, 1995）＜リフレクション＞
無意識的な遊びによる試行錯誤
無意識的な働き：遊びの欲求と動機が微小行動を生み出す
ささいな［行動の変容］は、多数の微小行動の発生を繰り返した結果
・アフォーダンス（佐々木, 2008）的に発見する「アブダクション」
意識的な推論プロセスの活性化による試行錯誤
・緻密に論理を積み上げる「演繹推論」
・失敗から学ぶ「帰納推論」(2)［行動の変容］：＝行動変容の兆しとしての「新しい提案」の記述とその実行※多数の微小行動の＜リフレクション＞によって誘発されるのが［行動の変容］
B. 意味の発見(3)［認知の変容］＝：納得感のあるナラティブの変容＝（論拠）の変容で表現可能！
＜リフレクション＞：行動と失敗の事実群から「帰納推論」による意味の創出＜後知恵＞：成功した行動への納得感のある後知恵を「アブダクション」で発見

77

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

※意味の発見(B)は行動の発見(A)のプロセスと独立
無意識的な働き：成し遂げた行為にたいする意味の発見への渇望
これらの関係を次の図に示す。ここで、マイクロスリップ（佐々木, 2008）（佐々木・鈴木, 1995）とは、アフォーダンス（佐々木, 2008）における微小行動のことである。
凡例
知識

能力の獲得
安定な場

スキル

行動の習熟

知
の
具
現
化

本気の場

（スキルの獲得）

安心・安全な場

認知の変容（後知恵による
論拠の変容）

行動の変容（アブダクション）

教育
態度の変容

知の創造

（マイクロスリップ）

図 22. 行動の変容と発展モデル（阪井(2020)より修正して引用）
変容を含んだ最近の言葉にDX という言葉がある。Digital Transformation の略であり、直訳すれば“デジタルな変容”である。“デジタルな変容”は“デジタルと変容”ではない。“デジタルな変容”はあくまで“変容”が目的であるのにたいして、“デジタルと変容”はデジタル化をすれば勝手に変容が進んでいくというニュアンスがにじみ出てしまう。このため“デジタルと変容”と捉えてしまうと、目的をデジタル化と取り違えても違和感を抱かなくなる。
す る と 、 変 容 を 目 的 と し て い た dX (digital Transformation) が 、 デ ジ タ ル 化 を 目 的 と す る Dx
(Digitization and transformation)に容易にすり替わってしまう。こうなると、日本のコンピュータ黎明期にメインフレームコンピュータの導入業者が、組織の運営や現場の仕事に変更や負担をかけないとして推進してきたDx̅ (Digitization not to transform)と同じ状態にはまり込むことになる。
このような考えのもとに、DXを阻害する隠れた信念がどのように解きほぐすことができるかを明らかにすることを、前章での実証活動支援における 5 プロジェクトの変容の効果を検証する方法として新しく提案し導入・実施した。

6. まとめ
大船渡市が 2021 年に実施した「令和 3 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業」を対象として、参加者の数が少ない「少標本」の活動でありながら、変容に結びつきそうな行動指標や観測指標が78

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

不十分な「過少指標」データから因果推定を行い、パス図（図 19）として可視化する手法を示した。
その分析結果から、次の表13に示す8つの要因を抽出することができる。
表13. 8つの要因

要因

解説

テーマ順番

他のテーマと比較して「実施時期が早いか遅いか」を示す

テーマ特化性他のテーマと比較して「特定したテーマか否か」を示す

シリーズ回数「同じテーマでの実施回数の多寡」を示す

参加印象「参加した印象の良し悪し」を示す

活用意欲

得た知識等を「活用する意欲の大小」を示す

感情のポジネガ 参加によって生まれた感情の発露があったことを示す
学びの認識

参加目的が達成されるような学びがあったことを示す

行動への言及なんらかの行動変容、あるいは行動変容の意思が生まれたことを示す

ここで、「要因の因果関係モデル」（図 19）から、変容を意味する「行動への言及」にたいして最も強い影響をもたらす要因は「活用意欲」である。
このことから、今後の IT 活用塾等の実施にあたっては、「活用意欲」を高める工夫が重要であることが判明した。
さらに、表 11 に示した 6 つの改善ポイントを簡略化して次の表に示す。
表 14. パス図から読み取れる改善策
パス

タイプ

1
2
3

意欲駆動型
印象駆動型
パラシュート型
ワークショップ
型

4

5

短期集中型

6

知識脱却型

寄与率

改善策

58.50% 思わず活用したくなり、行動変容が誘発されるテーマを選ぶ
12.20% 一回一回の参加時に、良い印象をもってもらえるよう配慮する
12.20% 早い時期に知的な刺激のあるテーマを選ぶ
参加して良かったと思える心理的安全性に配慮したワークショッ
3.70%
プにする
テーマを特化させるより、変容の兆しを実感でき、一緒に学ぶ仲間と喜べるワークショップにする
2.70% 研修を月単位の 4 週で計画するのをやめ、2～3 回止まりにする変容が目的なら、知識やスキル習得ではなく、変容の兆しを誘発
1.10%
することを目指す

この分析によって、募集と運営について次の知見が得られた。
⚫

募集について➢ 多くが「口コミ」を通じて申し込んでいるため、「口コミに繋がる満足度を得ること」を重視すること。

79

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

⚫

運営について➢ 参加者が、自ら学んだ過程の中で「何が変容したのか」を考え、自ら気づくことが重要であるため、そのことを参加者に促す必要があること。
➢ 「行動の変容」を促すためには、相関性の強い「活用意欲」を高める工夫を講じることが、最も重要であること。

ただし、「活用意欲」を高めるための工夫としては、参加者自らが「思わず活用したくなり、行動変容が誘発されるテーマを選ぶ」ことが有効と考えられるため、今後の実施にあたっては、グループが自主的にテーマを決めて実践的なグループワークをする等のアクティブラーニング的な学び方への変革を試みる必要がある。この関係を次の図に示す。
行動の変容
勧誘

活用実践による達成感
ＩＴスキル習得

他者

ワークショップ型（接点）参加

図 23. アクティブラーニング的な学びへの変革「人材が育つ」とは「人材が変容する」と同義であるため、人材の育成にあたっては「自ら学んだ過程の中で、何が変容したのか、を考え、自ら気づくことを参加者に促すこと」、さらに、「行動の変容」にたいしては「行動の意欲」が最も強い相関関係にあることを踏まえ、参加者が「思わず行動したくなる、あるいは、自ら行動したいテーマを選ぶこと」が重要である。
ここでまとめた内容を言い換えると、参加者の視点から見通すナラティブをどのように観察し、それらの振り返りによって、われわれの計画や運営に生かせるかということがポイントである。われわれの活動がどこに向かうものなのか、そのために本質的な要因は何なのかということを明確にする行動が求められているといえよう。

参考文献・URL
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New York: Harper Perennial. 和訳は（チクセントミハイ, 2016）
Csikszentmihalyi, Mihaly (1998). Finding Flow: The Psychology of Engagement With Everyday Life.
Basic Books. 和訳は（チクセントミハイ, 2010）
Csikszentmihalyi, Mihaly (2003). Good Business: Leadership, Flow, and the Making of Meaning.
New York: Penguin Books. 和訳は（チクセントミハイ, 2008）80

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

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阪井和男 (2020), “認知と態度の変容：アクティブラーニングな授業構成と意識・非意識の事前事
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佐々木正人・鈴木健太郎 (1995), “行為の中心にあること”，心理学評論，心理学評論刊行会（京都市），Vol. 37，No. 4，pp. 454-472，1995.
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地域活性化総合研究所 (2023), “令和 4 年度 IT 活用課題解決型人材育成業務実績報告書”,
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原著は(Csikszentmihalyi, 1990)
チクセントミハイ, M. (2008), 『フロー体験とグッドビジネス：仕事と生きがい』, 大森弘（訳）, 世界思想社, 2008/8/1. 原著は(Csikszentmihalyi, 2003)
チクセントミハイ, M. (2010), 『フロー体験入門：楽しみと創造の心理学』, 大森弘（訳）, 世界思想社,
2010/5/10. 原著は(Csikszentmihalyi, 1998)
チクセントミハイ, M. (2016), 『クリエイティヴィティ：フロー体験と創造性の心理学』, 浅川希洋志・
須藤祐二・石村郁夫（訳）, 世界思想社, 2016/10/1. 原著は(Csikszentmihalyi, 1996)
東海新報 (2017),“学生の力で産業活性化を、地元事業所で体験学習／大船渡”, 東海新報 Web,
東海新報（7 面）, 2017（平成 29）年 9 月 9 日. https://tohkaishimpo.com/2017/09/09/174344/（2023 年 8 月 6 日アクセス）
豊田秀樹 (2014), 『共分散九蔵分析［R 編］：構造方程式モデリング』, 東京図書, 第 14 章, pp. 34,
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https://www.fujitsu.com/jp/imagesgig5/case53.pdf （2023 年 8 月 6 日アクセス）
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月 6 日．
野口悠紀雄 (1995), 『「超」勉強法』, 講談社, 1995 年 12 月 04 日. 文庫版：野口悠紀雄, 『「超」勉強法』, 講談社文庫, 講談社, 2000 年 03 月 15 日.

81『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

補遺
補遺 A. IT 活用塾振り返りアンケートから読み解く「変容の兆し」
第 3 列目の自由記述文の冒頭にある記号は、それぞれ[意欲]活用意欲の自由記述、[印象]参加
印象の自由記述、[自由]その他の自由記述を示す。第 4～7 列目のコード化は、アンケートで得られた自由記述にたいして、これら 4 つの記述が含まれているかどうかを、含まれていれば「1」（赤色セル）、含まれていなければ「0」、逆の内容であれば「-1」（青色セル）とする。
表 A1. 自由記述文から変容の兆し変数の抽出（活用意欲別）
活用 回答
意欲 日

学び 感情の 行動 新し自由記述

5 02/07 [意欲]Black Menu for Google は便利だと思ったのでインストールしましの認 ポジネ への い提識ガ 言及 案
10
10た。
5 10/25 [印象]Google スプレッドシートの使い方を知りたかったので

1

0

0

0

[意欲]パワポよりスライドの方が機能が多いような気がするが・・・
5 10/27 [印象]LINE でのお客様とのやり取りをしたいと考えていた時に、この講

1

1

1

0

5 11/29 [印象]Vyond のしらない機能を知った

1

0

1

0

[意欲]プレゼンに使えると思う。
5 11/29 [印象]Vyond の知らなかった機能を知った

1

1

1

0

1

1

1

0

1

1

1

0

5 10/25 [印象]ツールを知ることができてよかった

1

0

1

0

[意欲]既に活用している
5 10/25 [印象]どれも使用したことのないソフトだったので、知ることができて良か

1

1

0

0

1

1

1

0

座があったので非常に助かりました。受講しながら、実践的に作成ができたのでとてもよかったです。
[意欲]LINE でのやり取りが多くなってきたので、公式アカウントを開設出
来てよかったです。

[意欲]動画作成をしてみたいので[自由]福山さんの動画がすごいなと おもいました。
5 11/22 [印象]VYOND を活用する為に学びたかった利用方法が、わかりやすく
教えて頂けたので。
[意欲]仕事でも利用したいと思っています。
[自由]大変有効な場なので非常に興味がわきました。
5 12/13 [印象]カレンダーは使っていたけども 使っていなかった機能を知りました。
[意欲]リモートで打ち合わせを推進したい人と使えたら助かる。資料の共有もできそう。

った。
[意欲]エクセル等よりも直感的かつ簡単に表やグラフを作成できそうだと感じた為。
5 11/17 [印象]なかなか試そうと思っても怖くてできない配信の知識を得られたから、それと OBS の存在を知れたから[意欲]生配信はあまりやろうと思っていないが、録画として OBS を使ってみようかと思った82

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

活用 回答
意欲 日

学び 感情の 行動 新しの認 ポジネ への い提識ガ 言及 案
1
0
0
0

自由記述

5 02/07 [印象]機能を色々と知れたため
5 11/29 [印象]興味があった動画作成について学ぶ機会になった

1

1

0

0

5 12/13 [印象]使ったことのない機能を知れた

1

0

1

0

出来る。
5 11/08 [意欲]使ってみて初めて成果が出ると感じるため

1

0

1

0

5 11/09 [印象]出張からの遅れ。

1

0

0

0

[意欲]自分ではやれない点が多いが機能を知っただけで目的果たした。
5 11/29 [印象]全てにおいて新鮮

0

1

1

0

[意欲]活用の範囲が様々ありそうです
5 10/27 [印象]操作・活用方法を知れた

1

0

1

0

[意欲]事業者にとって攻めの経営に使えないかと思う
5 11/22 [印象]操作方法等を教えていただいたので

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0

1

0

[意欲]珍しい動画を制作したいので
5 12/20 [印象]直接でわかりやすくスムーズに覚えた

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1

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1

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1

0

4 01/31 [印象]veyond の使い方がわかったため

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-1

0

[意欲]使える機会が今のところ思いつかないため
4 01/17 [印象]vrew も notion も知らないツールだったが、有用性を理解できたた

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0

4 10/25 [意欲]スキルを上げないと実際の活用は難しいかもしれません。

0

0

-1

0

4 12/20 [印象]タスク Todo リスト

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0

[意欲]でも あまり使わないかもしれない・・・
4 10/25 [印象]タブレットでの受講だったので思うようにはなかなかいかないとこ

-1

1

0

0

1

0

1

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4 11/10 [印象]概要を知る事が出来た

1

0

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0

[意欲]情報発信に活用したい
4 10/27 [印象]活用事例や、参考にしたい動画などを知ることが出来た。

1

0

-1

0

[意欲]興味はあるが、自社で活用する為には時間が必要なため
4 10/25 [印象]気になっていたアプリの使い方がわかった

1

0

-1

0

[意欲]使ってみたいとは思うが、今時点で機会があまりないため
4 10/27 [印象]自分の知らない情報を教えていただけたから

1

0

0

0

[意欲]月ごと、週ごとの予定の把握が見やすい。選択して共有することが[意欲]会社での共有に活用できる
5 11/29 [印象]分からない部分もすぐ解決。新しい機能もすぐ利用できた[意欲]仕事に利用したい
4 10/25 [印象]Google アプリをすべて理解するのは難しいけど、仕事上でこれから利用しなければならないので、今回参加して勉強出来て良かったと思います。
[意欲]活用出来るように頑張ります。。。

め。
[意欲]便利だとは思うが、活用する場面が今の業務、生活の中にはないためろもあありました。
[意欲]使いこなせれば便利で楽しいと思ったからです。
4 02/14 [印象]フリック操作の練習アプリの存在をしりました。ちょっとだけやってみようと思います。
[意欲]あまり上手ではないので・・・

83『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

活用 回答
意欲 日

学び 感情の 行動 新しの認 ポジネ への い提識ガ 言及 案
1
0
0
0

自由記述

4 11/17 [印象]新しいことを知れた[意欲]動画の有用性を認識した
4 11/08 [印象]知らないことが知れた

1

0

-1

0

4 10/25 [印象]知らない機能を知ることが出来た！

1

-1

0

0

[意欲]少々複雑で聞き逃してよくわからなくなったところがありました。
4 01/24 [印象]知らない技術をまた一つ知れた

1

0

1

0

1

0

0

0

1

0

-1

0

-1

0

1

1

1

1

0

0

1

0

0

0

0

1

-1

0

0

1

0

0

[自由]一緒に課題を解決することは楽しいです。
3 02/14 [印象]個人的には、タイピングの速度を上げることが IT 活用と言えるか

-1

0

0

0

懐疑的なため
3 11/15 [印象]仕事で参加できませんでした。後日、見逃し動画で勉強したいと思

1

0

-1

0

3 10/27 [印象]自分はあまり使えないかなと思いました。

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0

-1

0

[意欲]使いこなせないかなとおもいました。
3 02/07 [印象]新たな学びがいつもより少なかったから

0

0

0

0

[意欲]今回はちょっと引っかからなかった
2 01/11 [印象]オンラインでグループ・チーム作業をするツールの一つを知った

1

0

-1

0

[意欲]なかなか使う場面が思いつかない。

[意欲]使うシーンがあれば使いたい[自由]色々便利ソフトを教えてもらったが、使い分け等が難しく感じている。教わった技術を上手く使い分けて使いこなせると良いなと思います。
4 01/24 [印象]知らない知識を学べるため[自由]時間がある限り、学びのため利用したい
4 02/07 [印象]必要なショートカットが探せばありそうなことがわかりました。
[意欲]いまは あまりスピードを求められていないので 強くは感じない
けれども・・・
4 01/31 [印象]復習にもなったが、新たな学びもそんなになかった。
[意欲]もらった課題に活用していきたい[自由]個人でもくもくやるのもいいけど、皆でアイディア出し合って何かをやり遂げるのもやってみたい
4 11/22 [印象]分からない操作を 横に来て教えてもらったので助かりました。
[意欲]実際にどのように使うか 少し迷うので・・・ [自由]次回も参加します。
3 01/24 [印象]Scrapbox を知らなかったため[意欲]Notion の方が長く使えそうだと思ったため
3 01/24 [印象]すこし少しカッコいい[意欲]チームで業務していないので 今は必要が・・・
3 02/14 [印象]教えてもらったことより、どうしたら上手くいくかをみんなで議論できたのが良かった[意欲]なんとなくいます。
[意欲]毎日 YouTube 観ているので興味はありますが、勉強不足のため活用までは難しいと思います。

[意欲]残念なのは、現在一人で仕事している または…求職中なのでチームがない…
[自由]LINE にて記載

84

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

活用 回答
意欲 日

自由記述

2 01/11 [印象]グループ・チームで使うリモート業務推進ツールを一つ知ることが学び 感情の 行動 新しの認 ポジネ への い提識ガ 言及 案
10-10

できた・・・[意欲]残念ながら 共に業務を推進するグループ・チームに所属していない。
[自由]今後もよろしくお願いします。
2 12/28 [印象]たぶん使わないと思うけれども、トレロ というものの機能がわかっ

1

0

-1

1

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0

-1

0

0

0

-1

0

た。
[意欲]一緒に仕事で連絡を取りたい人が…まだ Windows７だったり、Netと PC をつなげていないというレベルだったりする。
[自由]大船渡市民がよく見る場所を作る必要性を感じる。みんながよく使う Facebook や Twitter 若い人向けなら Instagram やそこからの検索方
法とか、掲載する人向けには解析方法や活用法 大船渡オリジナルならば「大船渡ポータル」とか…
2 01/17 [印象]べんりそうだけれど たぶん 自分が使うことはないだろうなぁと感じた[意欲]べんりそうだけれど たぶん 自分が使うことはないだろうなぁと感じた
2 02/21 [意欲]個人的には実用性を感じなかったため85『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

著者紹介
阪井 和男（さかい かずお）
明治大学名誉教授。サービス創新研究所・所長。理学博士。1952 年和
歌山市生。1971 年県立桐蔭高卒。1977 年東京理科大学理学部物理学科卒。1979 年東京理科大学大学院理学研究科修士課程修了、1985 年
同博士退学（6 年間在籍）。1987 年理学博士（論文、東京理科大学）。シ
ステムハウス SE・サイエンスライタ等を経て 1990 年明治大学法学部専任講師。1993 年助教授、1998 年教授（2023 年 3 月定年退職：名誉教授）。その他、アカデミック・コーチング学会副会長。日本オープンオンラ
イン教育推進協議会理事。実務能力認定機構理事。教育機関の情報環
境構築と人材育成協議会理事。オープンバッジ・ネットワーク理事など。
福山 宏（ふくやま ひろし）
株式会社地域活性化総合研究所・代表取締役。サービス創新研究所研究員。1964 年青森市生。1982 年県立青森商業情報処理科卒、同年日
本電信電話公社入社、1991 年（株）情報通信総合研究所。1996 年国内
特定大学留学東海大学法学部法律学科卒。同年（株）NTTPC コミュニケーションズンに出向。2011 年の東日本大震災の被災地支援で岩手県
大船渡市での活動を始める。2015 年（株）地域活性化総合研究所入社、2023 年代表取締役就任。その他岩手県 ICT アドバイザー、総務省「地方公共団体の経営・財務マネジメント強化事業」アドバイザー、経営・技術強化支援事業」登録エキスパート。
佐藤 大基（さとう だいき）
大船渡市商工港湾部産業政策室係長。1977 年大船渡市生。1995 県立
大船渡高卒。1999 神奈川工科大学情報工学部情報工学科卒。2001 年
大船渡市役所入庁、2013 年東日本大震災により被災した中心市街地の復興に係る企画・総合調整を担当、2021 年 IT 活用による地場産業の高度化に係る地方創生事業を担当。

以上

86

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

少標本で過剰指標をもつデータから成果と因果を推定する1～地域創生 DX「令和 4 年度大船渡 IT 活用塾」の成果分析～
阪井和男†, 種延真之‡, 佐藤大基*†

明治大学名誉教授 saka1kaz@yahoo.co.jp
地域活性化総合研究所 mtane0412@gmail.com*
大船渡市商工港湾部産業政策室係長 001945@city.ofunato.iwate.jp‡

Estimating Outcomes and Causality from Data with Small Samples andExcess Indicators- Analysis of the results of the "FY2022 Ofunato IT Application School" as a Regional
Development DX program –Kazuo SAKAI†, Masayuki TANENOBU‡, Daiki SATO*†

Professor Emeritus of Meiji University
Researcher, Regional Revitalization Research Institute Inc.
*
Chief, Industrial Policy Office, Commerce, Industry and Port Department, Ofunato City‡

Abstract－A methodology is proposed to extract and visualize the results of activities by reducing
indicators based on data with "over-indicators", which are "small sample" activities with a small
number of participants, but with an unusually large number of behavioral and observational indicatorsthat may lead to transformation. This methodology will be applied to the "FY2022 IT Problem-Solving
Human Resource Development Project" implemented by Ofunato City. From the data obtained fromthe various records of the participants' activities, the results can be visualized as a path diagram bypath analysis using structural equation modeling, using indices condensed by principal component
analysis. Furthermore, the results of the activity have been successfully extracted as the following two
factors: "Disposal Persistence" and "Diplomatic Breakthrough". From these results, the following two
characteristics of the activity emerge: (1) a structure that makes it easy to participate in learning, easy
to continue, and hard to disengage, and (2) the creation of a place where reflection is possible. Thissuggests that causal inferences from small-sample over-indexed data can be useful in elucidating
simple mechanisms described by an affordable number of factors to reflect on an activity.
Keywords － regional creation, DX, outcomes, agency, causal estimation, structural equation
modeling, path diagram

あらまし：
参加者の数が少ない「少標本」の活動でありながら、変容に結びつきそうな行動指標や観測指標
がやたらと多い「過剰指標」をもつデータをもとに、指標を縮約して活動の成果を抽出し可視化する方法論が提案されている。本方法を大船渡市が 2022 年に実施した「令和 4 年度 IT 活用課題
解決型人材育成事業」に適用する。参加者の活動の各種記録から得られるデータから、主成分分析によって縮約した指標を用いて、構造方程式モデリングによるパス解析によってパス図として可視化できる。さらに、活動の成果を次の 2 つの要因：「廃棄的持続力」と「外交的突破力」として抽出することに成功している。この結果から、本活動の特徴として、次の 2 つ：(1)学習に参加しやすく、継続しやすく、離脱しにくい構造、(2)振り返りができる場づくり――が浮かび上がっている。

1 本研究は、「令和 4 年度 IT 活用問題解決型人材育成業務実績報告書」（地域活性化総合研究所, 2023 年 3 月

24 日）と「別紙 1．2022 年度大船渡 IT 活用塾の成果分析」を加筆・修正し再構成したものである。

187

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

このことは、少標本の過剰指標データから因果推定することによって、手頃な数の要因で記述されるシンプルなメカニズムを解明することが、活動を振り返るために有効であることを示している。

キーワード：
地域創生、DX、成果、主体性、因果推定、構造方程式モデリング、パス図

目次
1. はじめに
2. 令和 4 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業
2.1 事業の目的と概要
2.2 事業の計画と実施
2.3 IT 活用塾の結果と達成度
3. 解析の方法
3.1 指標を縮約する戦略
3.1.1 入力層(Input)に位置づけられる指標
3.1.2 処理層(Process)に位置づけられる指標
3.1.3 出力層(Output)に位置づけられる指標
3.2 過剰指標の縮約による指標の統合化
3.2.1 入力層(Input) の指標の統合
3.2.2 処理層(Process) の指標の統合
3.2.3 出力層(Output) の指標の統合
4. パス解析による因果推定と成果の抽出
4.1 パス解析による因果推定
4.2 出力層の 2 指標から成果の特徴を捉える
4.3 成果指標の検討
4.4 成果の 2 指標への統合戦略の妥当性
4.5 成果得点への因果を示す 2 指標の個人別バブルチャート
4.6 特徴的なパスの検討
5． まとめ参考文献・URL
補遺
補遺 A. 入力層の主成分分析
補遺 B. パスとパス係数のまとめ
補遺 C．成果の 2 指標の合成パス係数「廃棄的持続力」「外向的突破力」
補遺 D. 成果得点とパス図の 10 指標との関係をバブルチャートで見る
補遺 E. 有意な因果関係のあるパスにおける個人別バブルチャート
補遺 F. 因果傾向が見られるパスにおける個人別バブルチャート
補遺 G. 共分散をもつ指標と小さなパス係数をもつ指標どうしの個人別バブルチャート
著者紹介

2

88

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

1. はじめに
地域創生や DX(Digital Transformation)を目的に開催される小規模で継続的な活動において、成果というものをどう捉えたらよいのだろうか。
よく用いられる KPI (Key Performance Indicator)は、参加者の年齢や性別などの「属性情報」と、会合の実施回数や参加者の人数などの「活動情報」、そして、参加者の満足度や感想などの「主観情報」である。これらからわかるのは、多様な人たちが参加して継続的な活動がなされたということと、その結果、参加者が何らかの感想や意見をもったということである。はたして、これらの情報から地域創生や DX の成果を捉えることはできるのだろうか。
地方創生や DX を目的として企画された活動ならば、その目的に沿った成果が提示できなくてはならない。あとで成果を振り返ることができなければ、その活動はやりっぱなしのままであり、そこから学ぶことが何もなくなってしまうからである。成果を明らかにしてはじめてその活動にどんな効果がどの程度あったのかを振り返ることができるのである。
成果が顕在化するときには、個人と組織や地域社会において健全なリカバリーのプロセスが機能しており、それが結果として自律的で主体的な変容をもたらすといえるのではないだろうか。
しかし、主体的な変容に焦点を当てると評価は二重の意味で困難となる。第 1 の問題は、自律的な変容そのものを捉えようとすると、達成すべき目標を KPI としてあらかじめ決めておくことができないこと、第 2 の問題は、主体性を重んじるためには個人の多様性を受容し包摂できる活動を評価する必要があること――などが挙げられる。
成果を KPI によって捉えることができるのは、唯一、その活動で起こる複雑なダイナミクスにかかわる要因が明確であり、かつそれらの間の因果関係が決まっていて、成果が生み出されるには
KPI が必要かつ十分条件になっている場合だけである。つまり、要因と因果関係が解明できていない場合には、それらしい KPI を持ち込んでそれによって評価を下すことは意味がないだけでな
く、振り返るべき本質からはずれた評価を下すことで活動をゆがめてしまうことになる。これは機能しない振り返りによってハラスメント的状況をもたらすため有害としか言いようがない。
これらの問題を克服するために、あらかじめ達成目標や KPI を決め打ちするのではなく、活動の様子を記録し観察した結果と参加者の主観的な変化をもとに、参加者が参加し活動した場の影響を取り出しながら、結果としての成果を帰納的に抽出する方法を考えてみたい。
ここで挑戦しようとしているのは、参加者の数が少ない「少標本」の活動でありながら、変容に結びつきそうな行動指標や観測指標がやたらと多い「過剰指標」をもつデータから、その要因とそれらの因果関係モデルをどうやって作ればよいかである。
今回の報告では、大船渡市が 2022 年に実施した「令和 4 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業」（福山, 2023a）（福山, 2023b）（阪井・福山, 2022）を事例として取り上げ、少人数を対象に多様な指標で測定した少標本の過剰指標データから因果推定する方法と成果の抽出方法を検討する。
本稿の構成は次のとおりである。第 2 節は、令和 4 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業について説明する。第 3 節では、解析の方法を詳述する。第 4 節ではパス解析による因果推定と成果の抽出について述べ、最後の第 5 節はまとめと議論にあてる。

389

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

2. 令和 4 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業
本事業は、第 2 期大船渡市まち・ひと・しごと創生総合戦略に掲げる「地場産業高度化・人材育成
プロジェクト」に該当する業務であり、大船渡市地域再生計画「大船渡市地域未来創発センター
による地場産業高度化・人材育成計画」に基づき実施する事業である。
特に、経営的な視点をもつ IT 活用課題解決型人材の不足という課題を明確化するためには、現場の人の動き、モノの動き、情報の動きを把握した上で IT 活用改善策の構築を導くリーダー的人
材、かつ、経営的な視点を持った人材が必要であり、こうした人材の育成のためには、現場での実践を含めた人材育成プログラムを提供する必要がある。

2.1 事業の目的と概要
本事業の目的は、ＩＴ活用課題解決型人材を育成し、もって、地場産業の DX 促進による競争力
強化や地域ＩＴ産業の集積、若年層等の雇用の場の確保等に役立てることし、期間は 2022（令和4）年 8 月 10 日から 2023（令和 5）年 3 月 24 日までである。
本事業を通じて達成したい状態は、プログラム参加が、自ら学べるように変容する・仕事をつくれるように変容することであり、これは、大船渡市人口ビジョン及び地域再生計画の前 3 か年事業
「ふるさとテレワーク普及促進・地場産業連携促進事業」に掲げる将来の大船渡市の状態「学びたいことが学べる・働きたい仕事ができるまち」とは、第一義的には、市民一人ひとりが、自らの欲求に基づき、自らの変容によって達成されるからである。

2.2 事業の計画と実施
IT 活用塾の実施計画は次の表 1、表 2 にまとめる。
表 1．IT 活用塾の実施計画
ＩＴ活用
塾の実
施

実施形式
実施期間
実施日時
実施回数

対面を原則としつつ、オンライン参加も一部認める
2022年10月5日～2023年2月22日
毎週水曜日 昼の部13:00-15:00 夜の部18：30-20：30
計36回（発表交流会含む）（※表2）
表2．IT活用塾の実施回数の内訳

10月
11月
12月
1月
2月

2022年10月5日～2022年10月26日
2022年11月2日～2021年11月30日
2022年12月7日～2022年12月21日
2023年1月11日～2023年1月25日
2023年2月1日～2023年2月22日

全4日×2回（昼・夜）
全4日×2回（昼・夜）
全3日×2回（昼・夜）
全3日×2回（昼・夜）
全4日×2回（昼・夜）

計36回

実施内容
自らＩＴスキルを学べるようになる勉強会「ＩＴ活用塾」を実施した（福山, 2023a）（福山, 2023b）（阪井・福山, 2022）。
学習テーマは参加者が持ち込み、講師や他の参加者との交流を経て、参加者自身が決定する。
期間途中の学習テーマの変更も自由である。各回開始時に、参加者が口頭で今日取り組むこと

490

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

を他の参加者に向けて宣言する。終了前に、再度口頭で今日取り組んだことを報告する。オンライ
ン上での進捗管理・連絡・情報共有にはGoogle Classroomを使用した。
参加者数
参加者実人数は34名である。参加者の年代と申込み経路を次の表3、参加状況を表4に示す。
表3. 参加者の人数と年代、申込み経路
人数
34名

年代
・20 代：17.6％ ・30 代：11.8％ ・40 代：26.5％
・50 代：17.6％ ・60 代：11.8％ ・70 代：8.8％
・80 代：5.9％

主な申込み経路・口コミ：59.5％
・新 聞 ・ チ ラ シ ・ ポ ス タ ー：33.3％
・SNS
：7.1％

表4．参加状況
開催月
開催回数(日数)
新規参加数
21
10月
8回(4日)2
11月
8回(4日)
8
12月
6回(3日)
2
1月
5回(2.5日)※
1
2月
8回(4日)
34
合計
35回(17.5日)※2023年1月25日 寒波のため夜の部を中止した。

実人数
21
20
19
14
19
34

延べ人数
59
47
34
23
53
216

延べ人数/日
14.75
11.75
11.33
9.20
13.25
12.34

2.3 IT 活用塾の結果と達成度
IT 活用塾参加者が取り組んだ内容としては、最終日及び終了後に募集したアンケートから、IT 活用塾参加者の取り組みテーマをまとめる。各テーマをコンテンツ制作、SNS・情報発信、IT スキル、DX の 4 つに分類する。
表5．参加者の取り組みテーマ
分類DX

IT スキル

コンテン
ツ制作

SNS・情
報発信
合計

取り組んだテーマ
ビジネスのデジタル化・DX
プログラミング
データ活用
表計算・グラフ(Excel 等)
文書作成(Word 等)
タイピング
PC・スマホ等の基本操作
HP 制作
動画制作
画像・写真編集
チラシ・印刷物作成
SNS
ブログ
情報発信

取組数
2
1
2
7
3
2
4
3
4
7
4
7
2
4
52

5

91

取組割合
3.85%
1.92%
3.85%
13.46%
5.77%
3.85%
7.69%
5.77%
7.69%
13.46%
7.69%
13.46%
3.85%
7.69%
100.00%

分類数
2

分類割合
3.85%

19

36.54%

18

34.62%

13

25.00%

52

100.00%『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

ここで、一人で複数のテーマに取り組んだ参加者が多かったため、合計値は参加者数を上回っている。

IT 活用塾参加者の取り組み結果
プロジェクト達成度とプロジェクトにより講じた IT 活用課題解決策の導入の有無について次のよ
うに評価する。まず、参加者が IT 活用塾を通じて達成したい目標(技術・スキル・成果物等)を抽出し、個々人のプロジェクトとして集計する。プロジェクトの抽出は、初回アンケート、毎回参加時の宣言・報告、最終アンケート、および実際の学習活動の中でのヒアリングを対象に行う。
本事業の目的が「IT 活用課題解決型人材の育成し、もって、地場産業の DX 促進による競争力強化や地域 IT 産業の集積、若年層等の雇用の場の確保等に資すること」であること、IT 活用課題
解決型人材とは「IT の活用方法を自ら学ぶことができ、かつ、IT を活用した課題解決策を講じることができる人材」であることから、「プロジェクト達成度」＝「IT の活用方法を自ら学ぶことができたかどうかを測る指標」、「プロジェクトにより講じた IT 活用課題解決策の導入の有無」＝「IT を活用した課題解決策を講じることができたかどうかを測る指標」とする。
プロジェクト達成度
本人が掲げた目標が実現できたかどうかで判定する。具体的には上記抽出対象から抽出された目標をもとに、未達成(0)・達成(1)の2段階で評価する。目標のゴール設定が曖昧なものに関しては、次の例に示すように、本人の陳述を厳格に適用することとした。
表6．プロジェクト達成評価の例
目標の例
実際の進捗
販促チラシを作 チラシが完成したが、配布はしてる
いない
ホームページを ホームページが完成したが、公開
公開したいはしていないタッチタイピング タイピング速度は上がったが、キができるようにな ーボードを時折確認しているのるを講師が観察した

達成評価
達成
未達成
未達成

評価の理由
目標はチラシの完成であり、配布が目標に含まれていないため「公開」に至っていないため
本人の目標設定をもとに講師がスキルを評価した

ここで、「導入の有無」は「日常又は仕事において活用しているかどうか」について、本人からのヒアリングをもとに、未導入(0)・導入(1)の 2 段階で判定する。
プロジェクト達成度の判定結果
以上をまとめてプロジェクト達成度の判定結果を表 7 に示す。
ここで、参加者は 34 人で、プロジェクト数は 56、プロジェクト達成数は 33 である。前述の条件でプロジェクト達成度を判定すると、全体のプロジェクト達成度は 58.9%、一人あたり約 1.7 個のプ
ロジェクトを抱え、一人あたり 1 個のプロジェクトが達成されている（次の表 7 を参照）。さらに、IT
活用課題解決策の導入の有無については、計 27 件が導入され、日常又は仕事において活用されていることがわかった。

692

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

表 7．プロジェクト達成度の判定
取組件数
区分
DX

ITスキ
ル

コンテ
ンツ制
作
SNS・
情報発
信

計

ビジネスのデジタル化・DX
プログラミング
データ活用
表計算・グラフ(Excel
等)
文書作成(Word等)
タイピング
PC・スマホ等の基本操
作
HP制作
動画制作
画像・写真編集
チラシ・印刷物作成
SNS
ブログ
情報発信
計
達成率

うち「ＩＴの活用方法を自ら学ぶことが うち「ＩＴを活用した課題解決策を講じできた取組数＝達成件数」
ることができた取組数＝導入件数」

8

5

5

4
2

1
2

1
1

6

5

4

1
2

1
0

1
0

4

2

0

4
8
4
5
3
3
2
56

0
3
3
5
2
3
1
33
58.9％

0
3
3
5
1
3
0
27
48.2％

活用塾参加者による発表交流会
2023年2月15日に任意参加型でIT活用塾参加者の発表交流会を実施した。この発表交流会の目
的は、参加者にIT活用塾での学習を振り返ってもらうこと、他の参加者に取り組みを知ってもらう
こと、および次回業務に活かすための生の声を収集すること――である。ただし、発表は任意とし、発表者以外も参加して交流会を開催したところ、次の表に示すように目標5件を上回る7件の発表があった。
表8．発表交流会の一覧
発表者

区分

発表タイトル

内容

60代男性
20代女性

昼の部
昼の部

40代女性

昼の部

70代男性

昼の部

農業のDX化に向けて
活動報告
大船渡ビジネスプランコンテスト
について
ホームページを作ろう

40代男性

夜の部

口頭発表

50代女性
50代男性

夜の部
夜の部

ＩＴ塾に参加してこうなりました。
成果物(動画)の発表

農業のDXの取り組みの発表
HP制作の成果、企画の立て方
ビジネスプランコンテストを経てSNS活用が課題となりIT活用塾に参加したという経緯の説明
市民活動のHP制作の経過報告
IT活用塾で取り組んできた業務のデジタル化・DX
活用塾参加前と参加後の生活の変化
活用塾期間中に作成した動画の発表

3. 解析の方法
3.1 指標を縮約する戦略
全体のプロセスを統計学の手法を用いてどう進めようとしているかを次にまとめる。因果関係モデルを構築するには、統計学の共分散構造分析における構造方程式モデリングを用いればよい。
そのためには、因果関係を構成する要因として次の条件を満たすものを準備しておく必要がある。
7

93

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

(1) 要因数は解析対象の人数以下の数に集約しておくこと(2) 原因側から結果側へと数段階の階層に配置しておくこと
まず(1)については、個人の変容を捉えるために今回用意された指標は軽く解析対象の人数を超えている。したがって、アンケートや行動履歴などから取り出せる指標を圧縮することが求められる。そこで、複数の指標の情報を可能な限り失わないように配慮しつつ指標を圧縮するために、
主成分分析による指標の縮約機能を利用することにする。
このとき、指標の圧縮だけを目的にすると、抽出された主成分をもとに指標を帰納的に意味理解して解釈することが困難になる。これを防ぐため、あらかじめ指標の特性に応じて分類した中で指標を圧縮する方針とする。具体的には、ここでは行動系、認知系、論証系、評価系の 4 つの分野のどこに分類されるかを検討しておく。
さらに、分野の内容が豊富な指標があるということは、構造方程式モデリングでよく用いられる潜在変数を仮定する必要がないことに直結する。つまり、潜在変数をゼロ個として、観測された顕在変数だけから因果関係を推定するパス解析に相当する使い方だけで因果関係を取り出せる可能性が高いといえよう。
次に(2)については、おおまかな因果の流れを入力(input)、処理(process)、出力(output)の 3 段階の
ipo 区分で区別することにする。処理に該当する区分がない場合は 2 段階、処理の区分がさらに 2
つに分けられる場合は 4 段階の階層構造となる。
以上の分野と ipo 区分の 2 つによって特徴づけられる指標の一覧を次の表に示す。
表 9．指標を縮約する戦略
ipo 区分
説明
入力
処理
出力(input) (process) (output)
Act行為
行 a i 行 a *p 行 a o 行 a 意図的な行動
行動系
Behavior
行動
行 b i 行 b *p 行 b *o 行 b 結果としてなされた行動で情動も含む
Cognition
認知認c i認cp 認 c o 認 c ある事物を知りはっきりと認めること
Perception 認 p *i 認 p *p 認 p o 認 p 事物を気にかけはっきりと知ること
認知系 意識Recognition 認 r *i 認 r
認識
p 認 r *o 認 r 事物を知った上で理解すること注意を向けているデータや事実。論証すべ
Fact
事実
論f
i論f
p論f o論f
き特定の主張を支えるために用いられる
直感的な結論で演繹的に論証する出発点
Claim
主張論c i論cp 論 c o 論 c としての主張。あるいは、限られた「根拠」
から帰納的に引き出される結論
論証系†
限られた「根拠」と強い「主張」とのギャップを埋める理由づけを与えるもの。バイアスにもとづく隠れた理由と結びつくと強い納
Warrant
論拠論w i論w p論w o論w
得感がもたらされる一方で、「根拠」から帰納的に導かれると意外な発見をもたらすことがある
自己評価 Self
評s i評sp 評 s o 評 s 自己による評価
評価系 同僚評価 Peer
評p i評pp 評 p o 評 p 同僚による評価
専門家評価 Expert
評e i評ep 評 e *o 評 e 専門家による評価
分野

小区分

英字

略号

†非形式論理学の論証構造の主要な 3 要素（トゥールミンの論証構造）「事実」「論拠」「主張」。
*ipo 区分の冒頭「*」は今回の解析において採用されたもの。

894

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

ここで、行動系は意図的な行動を意味する「行為」(Act)と結果としてなされた行動で情報も含む「 行 動 」 (Behavior) と に 細 分 化 さ れ 、 認 知 系 は 認 知 (Cognition) と 意 識 (Perception) 、 認 識(Recognition)の 3 つ、論証系は事実(Fact)と主張(Claim)、論拠(Warrant)の 3 つ、評価系は自己評価(Self)と同僚評価(Peer)、専門家評価(Expert)の 3 つに分けてある。なお、今回は批判的思考力に相当する論証系については観測していないため対象外とする。
今後、アンケートや行動記録などから得られる指標が、どの分野の特性に関するもので、どの因果階層に位置づけられるか（ipo 区分）を明確にするために、ipo 区分の頭一文字と分野の系の漢字
一文字、それに小区分の英字一文字を組み合わせた略号（「i 行 a」など）を指標の冒頭に付すことにする。これによって、集約した指標が何を意味するかを解釈することが容易になる。

3.1.1 入力層(Input)に位置づけられる指標
今回のアンケートや行動記録から取り出す項目とその位置づけを ipo 区分の略号を付した表にまとめる。はじめに入力層(Input)に位置づけられる指標は、アンケートの特性的自己効力感尺度、イノベイティブ・マインドセット尺度、自分への手紙、初回に全員に宣言した自分の課題についての記述、実際に参加した回数から取り出している。その一覧を次の表に示す。
表 10．入力層(Input)に位置づける指標
ipo 区分
No. 入力 処理 出力 元の指標 下限 上限
Input Process Output

1 i認p

2 i認p

3 i認p

4 i認p

5 i認p

6 i認p
7 i認p
8 i認p

解説

特性的自己効力感尺度：日常場面において必要な行動を効果的に遂行できる可能性についての認知傾向のことで、不適
23 115 応な情動反応や行動を変化させる個人の行動変容を予測で効力感 preきる（成田・他（成田・他, 1995）から要約）［23 問 5 択 1 因子
構造］
「リスクテイキングへの積極性」一時的な軋轢を恐れず自分の考えを貫くなど，一般にはリスクと考えられることも計算の上
3 15 で積極的にとっていこうとする態度。イノベイティブ・マインド
im 危険 preセット尺度（都築・新垣, 2014）の「リスクテイキングへの積極性」［12 問 5 択 4 因子構造］「深く探求する態度」集中力をもってより深い理解を追究していく態度（独創性と 5%水準で有意な正の相関）。イノベイティ
3 15
im 探究 preブ・マインドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「深く探求する態度」［12 問 5 択 4 因子構造］「変革志向」決まったやり方に安住せず，変化や曖昧さを恐れず，変革に意義を見いだす態度。イノベイティブ・マインドセッ
3 15
im 変革 preト尺度（都築・新垣, 2014）の「変革志向」［12 問 5 択 4 因子構
造］「自律的な思考と表現への志向」自分の頭で考え，自分なりの考えを見いだし，それを他人に向けて表現したいという態
度。正解を人から教わるのではなく，自分の頭で自律的に物
3 15 事を考えようとする態度（拡散的思考，ことに思考の流暢性とim 自律 pre5%水準で有意な正の相関）。イノベイティブ・マインドセット尺
度（都築・新垣, 2014）の「自律的な思考と表現への志向」［12
問 5 択 4 因子構造］
熱量のめやす。アンケート「自分への手紙」の自由記述の文字
log 手紙 pre 1.35 2.44
数を常用対数にしたもの。上下限は最小値と最大値で代替
熱量のめやす。初回で取り上げたテーマについて記述した文
log01 課題 0.90 1.63
字数の常用対数の値。上下限は最小値と最大値で代替
2 15 実際に参加した回数
参加回数

9

95

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

ここで、イノベイティブ・マインドセット尺度は、これを構成する４つの指標にわけて取り上げている。
さらに、自由記述で得られた自分への手紙と自己の課題については、内容ではなくて総文字数だ
けを常用対数に変換した値だけを取り上げている。この量はいわゆる熱量のめやすをあたえるものである。

3.1.2 処理層(Process)に位置づけられる指標
次の表は処理層(Process)に位置づけられる指標の一覧である。
表 11．処理層(Process)に位置づける指標
ipo 区分
No. 入力 処理
出力(input) (process) (output)

元の指標

9

p行a

p 昼夜

10

p行b

<log 宣言>11

p行b<log 報告>12

p認p

効力感 field_v

13

p認p

im 自律 field_v

14

p認p

im 変革 field_v

15

p認p

im 探求 field_v

16

p認p

im 危険 field_v

下限 上限

解説

毎週開催された IT 活用塾の昼の部に参加したか夜の部に参加したかの区別（昼:2, 夜:1）
熱量のめやす。毎回の冒頭に宣言する文字数を常用
1.00 1.61
対数にしたもの。上下限は最小値と最大値で代替
熱量のめやす。毎回の終了時に報告する文字数を常1.32 2.13用対数にしたもの。上下限は最小値と最大値で代替
特性的自己効力感尺度：日常場面において必要な行動を効果的に遂行できる可能性についての認知傾向のことで、不適応な情動反応や行動を変化させる個
0
2 人の行動変容を予測できるものである。（成田・他(1995)から要約）特性的自己効力感尺度（成田・他,
1995）における場の効果（阪井, 2018）［23 問 5 択 1 因子構造］「自律的な思考と表現への志向」自分の頭で考え，自分なりの考えを見いだし，それを他人に向けて表現したいという態度。正解を人から教わるのではなく，自分の頭で自律的に物事を考えようとする態度（拡散02
的思考，ことに思考の流暢性と 5%水準で有意な正の相関）。イノベイティブ・マインドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「自律的な思考と表現への志向」における場の効果（阪井, 2018）［12 問 5 択 4 因子構造］「変革志向」決まったやり方に安住せず，変化や曖昧さを恐れず，変革に意義を見いだす態度。イノベイテ
0
2 ィブ・マインドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「変革志向」における場の効果（阪井, 2018）［12 問 5 択 4 因子構造］「深く探求する態度」集中力をもってより深い理解を追究していく態度（独創性と 5%水準で有意な正の相02 関）。イノベイティブ・マインドセット尺度（都築・新垣,2014）の「深く探求する態度」における場の効果（阪井, 2018）［12 問 5 択 4 因子構造］「リスクテイキングへの積極性」一時的な軋轢を恐れず自分の考えを貫くなど，一般にはリスクと考えられることも計算の上で積極的にとっていこうとする態
02度。イノベイティブ・マインドセット尺度（都築・新垣,2014）の「リスクテイキングへの積極性」における場の効果（阪井, 2018）［12 問 5 択 4 因子構造］
12

ここで、元の指標欄で末尾に field_v がついているものは、アンケート「特性的自己効力感尺度」と10

96

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

「イノベイティブ・マインドセット尺度」において、事前と事後にとった値から場や環境の影響を割り出したもので、変化が正の場合はスコア開発率、負の場合はスコア減衰率を求めたものの定義域
を[-1,1]から１を足して[0,2]に変換したものである。
事後アンケートについては、必ずしも出力層に位置づける必要はなく、場や環境からの変化に変換してやると出力層ではなくて処理層に位置づけることができる。これは、事前から事後の変化か
らスコア開発率（減衰率）を求めると、その変化分は周りの場や環境からの影響によってもたらされると解釈できることを利用している。詳細は阪井(2018)を参照されたい。

3.1.3 出力層(Output)に位置づけられる指標
次の表は出力層(Output)に位置づけられる指標の一覧である。
表 12．出力層(Output)に位置づける指標
ipo 区分
No. 入力 処理
出力(input) (process) (output)
17
18
19
20
21
22

23

24
25
26
27

元の指標

下限 上限

解説

アンケート「ドラッカーの振り返り」：廃棄すべき
弱みがあったかの回答(y/n)
主催者による参加者の本活動への継続参加の
1
3
o 評 e 継続欲求
意欲の主催者による評価(y/n)
アンケート「ドラッカーの振り返り」：強みの原石
1
2
o 認 r 原石をみつけたかの回答(y/n)
アンケート「ドラッカーの振り返り」：予期せぬ成1
2
o 認 r 予期せぬ成功功があったかの回答(y/n)
本活動の終了後にさらに発展させる行動をとっ1
2
o 評 e 発展行動
たかの主催者による評価(y/n)
本活動の終了後に知人に紹介する行動をとるこ
1
2o 評 e 紹介行動との主催者による評価(y/n)
アンケート「ドラッカーの振り返り」：ポジティブな変容があったかの回答（ポジティブな変化はな
1
4 かった／あまり変化を感じていない／ポジティo 認 r 変容
ブな変化があった／思った以上にポジティブな変化があった）0 10 アンケート「究極の質問」の推奨度
o 認 r 推奨度
熱量のめやす。最終回の IT 活用塾でプレゼンし
0.60 1.28 たテーマについて記述した文字数の常用対数のo 行 b log17 発表
値。上下限は最小値と最大値で代替表明されたプロジェクトの一人あたりの提案数。
1
4o 評 e n プロジェクト数
上下限は最小値と最大値で代替表明されたプロジェクトのうち達成したと評価さ
0
3
o 評 e n プロジェクト達成数
れた数。上下限は最小値と最大値で代替
o 認 r 廃棄12

3.2 過剰指標の縮約による指標の統合化
前節までで、アンケートや行動記録から取り出せる 27 指標を内容別に ipo 区分に振り分けた。解析対象の人数は１６名であったため、指標の数 27 を半分程度に削減する必要がある。これを ipo
区分ごとに主成分分析によって実施していく。

1197

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

3.2.1 入力層(Input) の指標の統合
入力層における指標の統合のうち、5 指標（「効力感 pre」「im 危険 pre」「im 探究 pre」「im 変革 pre」
「im 自律 pre」）の主成分分析による統合の仕方を補遺 A「入力層の主成分分析」にまとめておく。
表 13．入力層(Input)の指標の統合
統合後

変換後

元の指標 系統 小区分

備考

i 認 p_探究心 (ω=1.000)
認知系 意識 (Perception)
自己効力感が高くリスクを受け入れて探究する態度（特性│的自己効力感尺度＋リスクテイキングへの積極性＋深く│探求する態度）││［詳細］日常場面において必要な行動を効果的に遂行でき│る可能性についての認知傾向があり、一時的な軋轢を恐│れず自分の考えを貫くなど一般にはリスクと考えられるこ│
とも計算の上で積極的にとっていこうとするリスクテイキン│
グへの積極な態度をもち、集中力をもってより深い理解を│追究していく深く探求する態度をもつ
特性的自己効力感尺度：日常場面において必要な行動を├ ──── ────── 効力感 pre (0.972)
効果的に遂行できる可能性についての認知傾向のこと│
で、不適応な情動反応や行動を変化させる個人の行動変││容を予測できるもの（成田・他(1995)から要約）「リスクテイキングへの積極性」：一時的な軋轢を恐れず自├ ──── ────── im 危険 pre (0.768)
分の考えを貫くなど、一般にはリスクと考えられることも計│算の上で積極的にとっていこうとする態度。イノベイティ││
ブ・マインドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「リスクテイキ│
ングへの積極性」「深く探求する態度」：集中力をもってより深い理解を追究└ ──── ────── im 探究 pre (0.662)
していく態度（独創性と 5%水準で有意な正の相関）。イノ
ベイティブ・マインドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「深く探求する態度」

i 認 p_変革心 (ω=1.000)
認知系 意識 (Perception)「変革志向」：決まったやり方に安住せず，変化や曖昧さを└ ──── ────── im 変革 pre (-0.720)
恐れず、変革に意義を見いだす態度。イノベイティブ・マイ
ンドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「変革志向」※ i 認 p_自律心
認知系 意識 (Perception)(ω=1.000)※有意な順位相関係数がないため解析対象から除外する│「自律的な思考と表現への志向」：自分の頭で考え，自分└ im 自律 pre (0.707)
なりの考えを見いだし、それを他人に向けて表現したいという態度。正解を人から教わるのではなく、自分の頭で自律的に物事を考えようとする態度（拡散的思考、ことに思考の流暢性と 5%水準で有意な正の相関）。イノベイティ
ブ・マインドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「自律的な思考と表現への志向」

i 認 r_期待熱└ ──── i 認 r_期待熱
認知系 認識 (Recognition)
熱量のめやす。アンケート「自分への手紙」の自由記述の└ log 手紙 pre
文字数を常用対数にしたもの※ i 認 r_課題熱
認知系 認識 (Recognition)※無回答者が 2 人いたため解析対象から除外する│
熱量のめやす。初回の活用塾で取り上げたテーマについ└ log01 課題て記述した文字数の常用対数の値

数字は、主成分分析による因子パターン、ただし ω は ω 係数。
†
略号の冒頭一文字 ipo は、ipo 区分(Input, Process, Output)を意味する。

1298

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

3.2.2 処理層(Process) の指標の統合処理層での主成分分析による指標の統合結果を次の表にまとめる。
表 14．処理層(Process)の指標の統合
統合後

変更後 元の指標

p 行 a_参加行為└ ────── p 行 a_参加行為└ 参加回数p 行 a_昼夜別└ ────── p 行 a_昼夜別└ p 昼夜系統 小区分

備考

行動型 行為 (Act)
実際に参加した回数
行動型 行為 (Act)
毎週開催された IT 活用塾の昼の部か夜の部かの区別（昼:2, 夜:1）

p 行 b_宣言報告熱 (ω=.908)├ ────── p 行 b_宣言熱(0.874) 行動型 行動 (Behavior)
熱量のめやす。毎回の冒頭に宣言する文字数を常用対│└ <log 宣言>
数にしたもの│└ ────── p 行 b_報告熱(0.837) 行動型 行動 (Behavior)
熱量のめやす。毎回の終了時に報告する文字数を常用└ <log 報告>
対数にしたものp 認 p_啓発変革場 (ω=.915)├ p 認 p_啓発場 (0.929)
認知系 意識 (Perception)
特性的自己効力感尺度：日常場面において必要な行動│├ 効力感 field_v (0.746)
を効果的に遂行できる可能性についての認知傾向のこ││├ 効力感 pre││とで、不適応な情動反応や行動を変化させる個人の行└ 効力感 post││
動変容を予測できるもの。（成田・他(1995)から要約）特││性的自己効力感尺度における場の効果（阪井, 2018）「自律的な思考と表現への志向」：自分の頭で考え、自│└ im 自律 field_v (-0.821)
分なりの考えを見いだし、それを他人に向けて表現した│├ im 自律 preいという態度。正解を人から教わるのではなく、自分の│└ im 自律 post│
頭で自律的に物事を考えようとする態度（拡散的思考、│ことに思考の流暢性と 5%水準で有意な正の相関）。イノ│
ベイティブ・マインドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「自│律的な思考と表現への志向」における場の効果（阪井,│2018）└ p 認 p_変革場 (0.757)
認知系 意識 (Perception)「変革志向」：決まったやり方に安住せず、変化や曖昧さ└ im 変革 field_v (0.797)
を恐れず、変革に意義を見いだす態度。イノベイティブ・├ im 変革 pre
マインドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「変革志向」における└ im 変革 post
場の効果（阪井, 2018）※ p 認 p_探究場
認知系 意識 (Perception)※有意な順位相関係数がないため解析対象から除外す│
る│「深く探求する態度」：集中力をもってより深い理解を追└ im 探求 field_v (0.6485)
究していく態度（独創性と 5%水準で有意な正の相関）。
├ im 探求 pre
イノベイティブ・マインドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「深く└ im 探求 post
探求する態度」における場の効果（阪井, 2018）

p 認 p_冒険場 (ω=.982)└ p 認 p_冒険場 (0.885)
認知系 意識 (Perception)「リスクテイキングへの積極性」：一時的な軋轢を恐れず└ im 危険 field_v (0.602)
自分の考えを貫くなど、一般にはリスクと考えられること├ im 危険 pre
も計算の上で積極的にとっていこうとする態度。イノベイ└ im 危険 post
ティブ・マインドセット尺度（都築・新垣, 2014）の「リスクテイキ
ングへの積極性」における場の効果（阪井, 2018）

数字は、主成分分析による因子パターン、ただし ω は ω 係数。

1399

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

†

略号の冒頭一文字 ipo は、ipo 区分(Input, Process, Output)を意味する。

3.2.3 出力層(Output) の指標の統合
出力層での主成分分析による指標の統合結果を次の表にまとめる。
表 15．出力層(Output)の指標の統合
統合後

変換後

元の指標

系統 小区分

備考

成果├ o 認 r 評 e_廃棄的持続力 (ω=.749)│ ├ o 認 r_廃棄力_v (0.829)│ │└ o 認 r_廃棄力 (ω=1.000) 認知系 認識 (Recognition)
アンケート「ドラッカーの振り返り」：廃棄すべき弱みがあっ│ │└ 廃棄 (0.632)
たかの回答(y/n)│ ││ └ o 評 e_持続力_v (0.714)│└ o 評 e_持続力(ω=1.000) 評価系 専門家評価 (Expert)
参加者の本活動への継続参加の意欲の主催者による評価│└ 継続欲求 (0.762)(y/n)│└ o 認 r 評 e_外向的突破力 (ω=.709)├ o 認 r_突破力_v (0.774)│└ o 認 r_突破力 (ω=1.000) 認知系 認識 (Recognition)
アンケート「ドラッカーの振り返り」：強みの原石をみつけた│├ 原石 (0.730)
かの回答(y/n)││
アンケート「ドラッカーの振り返り」：予期せぬ成功があった│└ 予期せぬ成功(0.688)
かの回答(y/n)│└ o 評 e_外向力_v (0.564)└ o 評 e_外向力
評価系 専門家評価 (Expert)(ω=1.000)
本活動の終了後にさらに発展させる行動をとったかの主催├ 発展行動 (-0.751)
者による評価(y/n)│
本活動の終了後に知人に紹介する行動をとることの主催者└ 紹介行動 (0.658)
による評価(y/n)※ o 認 r_変容力 (ω=1.000) 認知系 認識 (Recognition)※有意な順位相関係数がないため解析対象から除外する│
アンケート「ドラッカーの振り返り」：ポジティブな変容があっ├ 変容 (0.767)
たかの回答(y/n)│
アンケート「究極の質問」の推奨度[0, 10]└ 推奨度 (0.702)※ o 行 b_発表力
行動型 行動 (Behavior)※無回答者が 10 人いたため解析対象から除外する│
熱量のめやす。最終回の IT 活用塾でプレゼンしたテーマに└ log17 発表
ついて記述した文字数の常用対数の値※ o 評 e_達成力
評価系 専門家評価 (Expert)(ω=1.000)※無回答者が 2 人いたため解析対象から除外する│表明されたプロジェクトの一人あたりの提案数├ n プロジェクト数(0.946)└ n プロジェクト達成数(0.927) 表明されたプロジェクトのうち達成したと評価された数
数字は、主成分分析による因子パターン、ただし ω は ω 係数。
†
略号の冒頭一文字 ipo は、ipo 区分(Input, Process, Output)を意味する。

14

100

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

4. パス解析による因果推定と成果の抽出
4.1 パス解析による因果推定
以上の検討によって、はじめに 27 指標あったものを主成分分析によって入力層 3 指標、処理層 5
指標、出力層 2 指標の計 10 指標に削減することができた。これにより、解析対象者の人数 16 より少なくなったため共分散構造分析を実行することが可能となった。
そこで、処理層の 5 指標をさらに「参加行為」「昼夜別」と「宣言報告熱」「啓発変革場」「冒険場」の2 つの段階に分け、集約された 10 指標を全部で 4 段階の因果階層に振り分けて、共分散構造分
析の構造方程式モデリングを実施した結果を次のパス図に示す。

.67*

p 行 a_
参加行為
i 認 p_
探究心

o 認 r 評 e_
廃棄的持続力p 行 b_
宣言報告熱
.08

.62*

.28

-.53+

i 認 p_
変革心o 認 r 評 e_
外向的突破力p 認 p_
啓発変革場
p 行 a_
昼夜別-.20-.19**

i 認 r_
期待熱p 認 p_
冒険場.06

図 1．構造方程式モデリングによるパス図
ここで、パスの切断にはグラフィカルモデリング（小島, 2003）を用い、残されたパスを HAD（清水,2016）に設定して構造方程式モデリングを実行した。
パス図は 4 つの階層からなっている。一番左側に input 層として原因側の説明変数「探究心」「変革心」「期待熱」の 3 つを配置し、一番右側には output 層に対応する結果側の目的変数「廃棄的持続力」「外向的突破力」、中間の process 層はさらに 2 層からなり、行為(act)に区分される「参加行為」「昼夜別」の 2 つと、行動(behavior)の「宣言報告熱」と認知系から意識(perception)に属する「啓発変革場」「冒険場」の計 3 つで、process 層には 2 つの層と計 5 つの変数が含まれる。
なお、パスに付した数値はパス係数であり標準化係数を記している。黒の実線は正の偏相関をもつパス、赤の実線は負の偏相関をもつパス、黒の破線は正の共分散、赤の破線は負の共分散を示し、パスに沿ってそれらの値を同じ色で配置し、有意なパスには ** p<.01, * p<.05, + p<.1 にしたがってマークを付した。
パス図の作成には、共分散構造分析の構造方程式モデリングで最尤法を用いた。サンプルサイズ
15101

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

は 16、パラメータ数は 53 である。モデル適合度は、χ2(12)=4.221 (p=.97)で、p 値が.05 を超えているため、理論的なパスと実際のパスとの整合性は十分高い。SRMR=.054 (<.05)は、.05 には届いていないが.1 まで大きくない。SRMR は相関係数の残差の大きさを表しているものの、標本数や分析モデルの複雑さによる影響を考慮していない比較的単純な適合度のため、これだけで当てはまりが悪いグレーゾーンと判断されるものでもない。実際、標本サイズが小さいときの標本誤差の影響を考慮した適合度 CFI=1.000 (≧.95)であり、標本サイズで基準化したχ2 統計量で小標本から大標本まで通用する適合度 RMSEA=.000 (<.05)と、両者ともに当てはまりが良好であり
モデル適合度は高い。なお、AIC=110.221 である。
算出されたパス係数を見ると、大きなパス係数のものはすべて直接パス（中継数=0）であり、間接パス（中継数>0）はすべて小さな合成パス係数であった。
なお、パスとパス係数の詳細は補遺 B にまとめ、成果平面を張る「廃棄的持続力」と「外向的突破力」のそれぞれに至る合成パスの一覧を補遺 C にまとめた。

4.2 出力層の 2 指標から成果の特徴を捉える
パス図において、因果関係でいう結果側の出力層に位置づけられる目的変数は「廃棄的持続力」と「外向的突破力」の２つにまとめられた。この 2 つを 2 次元座標にとれば、平面に展開できる。これを「廃棄的持続力」-「外向的突破力」平面と名づけ、バブルチャートで表してみよう。次の図に「廃棄的持続力」-「外向的突破力」平面の個人別バブルチャートを示す。

o認r評e_外向的突破力

4.5

不撓不屈型

臨機応変型

12

4
32

3.5

10

17
18
33

7

3

6
9

14

2.5

16 27

24
内省静思型

4
34

11

自己完結型

2
1

2

3

4

5

6

o認r評e_廃棄的持続力図 2．「廃棄的持続力」-「外向的突破力」平面の個人別バブルチャート
ここで、図中の数字は個人 id である。
バブルチャートを座標の中心で分けると４つの象限に分類できる。各座標のしきい値は、平均値や中央値ではなく、最大値と最小値の中間の値(3.5, 3.25)を用いた。
縦横軸に採用した指標の意味から４象限の特性を読み解いてタイプ名を決めた表を次に示す。なお、タイプ名を付けるにあたって Bing（マイクロソフト社）のチャットを用いて対話的にタイプ名を導
き出した。

16

102

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

表 16．廃棄的持続力にたいする外向的突破力の４象限
象限

タイプ

特徴

id

廃棄すべき強みを見つけたり粘り強くやり抜く行動をとりながら、自分の第 1 象限 不撓不屈型 内面だけではなく外へも関心を広げる視点をもっており、めったにないチ 12
ャンスを生かしてできそうもないことを突破してやり抜いてしまう人。
廃棄すべき強みを見つけたり粘り強くやり抜く行動はあまり多くはない
が、自分の内面だけではなく外へも関心を広げる視点をもっており、めっ
10, 32
第 2 象限 臨機応変型
たにないチャンスを生かしてできそうもないことを突破してやり抜いてしまう人。
廃棄すべき強みを見つけたり粘り強くやり抜く行動はあまり多くはなくて、第 3 象限 内省静思型 外への関心より自分の内面に重みをおいていて、めったにないチャンスを 7, 14, 24
生かしてやり抜くことにあまり関心がない人。
廃棄すべき強みを見つけたり粘り強くやり抜く行動をとりながら、外への 4, 6, 9,
11, 16,
第 4 象限 自己完結型 関心より自分の内面に重みをおいていて、めったにないチャンスを生かし 17, 18,てやり抜くことにはあまり関心がない人。
27, 33, 34

第 1 象限「不撓不屈型」に該当するのは 1 名だけだったものの、この 1 名は積極的に市内のあらゆるイベントに顔を出す活動的な人でありながら、PC は初心者であるものの着実に学習を進めていたことから、分類名は妥当といえる。
第 2 象限「臨機応変型」の 2 名は、地域創生の協力者で支援する人々のために動画制作などをしている人と、あと一人は参加回数が少なくて学習量は少なかったものの、ネットワーキングの一環として大いに活用していた人である。
第 3 象限「内省静思型」の 3 名は、学習活動そのものよりも参加者との交流の場にしていた人と、個性的な独特の感性をもっているため他者と交流の意義を見いだせずに対面参加からリモート参加に移っていた人たちなどである。
第 4 象限「自己完結型」の 10 名は、それぞれが熱意を持って参加していた学習意欲の高い熱量のある参加者たちであった。

4.3 成果指標の検討
以上の検討から、本活動による効果は、横軸の「廃棄的持続力」が増えること、または縦軸の「外向的突破力」が増えることと捉えることができる。つまり、第 3 象限「内省静思型」から第 4 象限「自己完結型」側への横の移動、または第 3 象限「内省静思型」から第 2 象限「臨機応変型」側への縦の移動（あるいは第 3 象限「内省静思型」から第 1 象限「不撓不屈型」側への右上への移動）によって特徴づけることができる。
今回の場合は、第 1 象限「不撓不屈型」に位置する id12 は、突出した活動的な人が到達する領域
であり、例外的な「幸運なはずれ値」とでもいうべき領域になっている。これと対称的に第 3 象限
「内省静思型」は本活動によって活性化し得なかった「不幸なはずれ値」の領域と解釈できる。
そこで、成果指標として 2 つの指標「廃棄的持続力」と「外向的突破力」を統合した新しい指標、すなわち「廃棄的持続力」-「外向的突破力」平面の主成分を用いることにしよう。データ点の多くが「外向的突破力」軸の下側に偏っており「廃棄的持続力」全体にわたって分布しているため、主成分は「廃棄的持続力」の軸に寄った方向になることがわかる。
「廃棄的持続力」と「外向的突破力」の 2 つの指標を統合するために主因子分析（サンプル=16, 変
17103

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

数=2, 因子=2）を行った。得られた因子パターンを次の表にまとめる。
表 17．成果指標を構成する 2 指標の主成分分析の因子パターン
成果
Factor1
.721
.721
1.040
52.0%
1.000
.684

項目
o 認 r 評 e_廃棄的持続力
o 認 r 評 e_外向的突破力
因子寄与
累積寄与
ω係数
因子得点

Factor2

共通性

-.693
.693
0.960
100.0%--.649

1.000
1.000

第 1 主成分の因子が 2 指標を統合したものに相当するため、これをあらためて「成果」と名づけ、
成果得点のヒストグラムを次の表に示す。

5

17, 18, 33

6, 9, 10, 11

6

16, 274, 34

3

14, 24

人数

4

3.5

3.75

7

2.75

3

12

32

2
1
0
2.25

2.5

3.25

4

4.25

4.5

成果得点
（図中の数字はid）

図 3．成果得点のヒストグラム
ここで、最小値は 2.250、第 1 四分位は 3.188、中央値は 3.375、第 3 四分位は 3.813、最大値は4.500 である。

4.4 成果の 2 指標への統合戦略の妥当性
もとの「廃棄的持続力」-「外向的突破力」平面における両軸と主成分の「成果」の関係を相関係数から見てみよう。
まず、「廃棄的持続力」と「外向的突破力」との相関は、スピアマンの順位相関係数 .049（相関係
数 .040）と.1 より小さくてほぼ相関がなく平面に相関なく散らばっている。つまり、両変数の間に依存関係は見られず、互いに独立とみなしてよいことから、成果を特徴づける 2 変数への統合戦略に妥当性があることがわかる。

18

104

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

次に、「成果」と「外向的突破力」との相関は順位相関係数 .328（相関係数 .400）と中程度の相関をもっており、「成果」と「廃棄的持続力」とは順位相関係数 .951**（相関係数 .932**）ときわめて大きな相関をもっているため 5%水準で有意な相関があった(**p<.01, *p<.05, +p<.10)。
このことは、図．廃棄的持続力にたいする外向的突破力の個人別バブルチャートにおいて、縦軸の「外向的突破力」の下半分にデータが集中していて、ほぼ横軸の「廃棄的持続力」で説明できる
ことを反映している。つまり、成果の 2 指標をさらに主成分分析によって単一の成果指標へと統合した指標「成果」は、主成分の方向がほぼ「廃棄的持続力」に沿っていることを意味している。

4.5 成果得点への因果を示す 2 指標の個人別バブルチャート
成果の指標とした「廃棄的持続力」-「外向的突破力」平面の主成分である成果得点とパス図で取り上げた 10 指標の間にどんな関係があるかを見るために、成果得点を縦軸に 10 指標を順に横軸にとったときどんな傾向が見られるかを個人別バブルチャートで調べてみた（詳細は補遺 E を参照のこと）。このなかから、成果得点に及ぼす影響が明確に見える指標がひとつ存在することがわかる。それは当然のことながら「成果（廃棄的持続力）」である。

12

4.5
4

27

16

成 3.5
果
3

10
7
32

2.5

17
18
33
4 34

6

9

11

14
24

2
1

2

3

4

5

6

o認r評e_廃棄的持続力

図 4．成果（廃棄的持続力）の個人別バブルチャート
ここで、順位相関係数は.951**で、95%信頼区間[.860, .983]、p=.000 である。
この図はひと目見て直線性が高いことがわかる。実際、両者の関係は、因果モデル
成果 ← 廃棄的持続力(1)で表わされ、回帰分析を用いると次の回帰式が得られる。
成果 = 1.422 + 0.508*廃棄的持続力 + 残差(2)

決定係数は .868 であることから、全データの 87%がこの回帰式で解釈できることがわかる。
次の表に共分散と直線回帰の係数をまとめておく。

19

105

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

表 18．成果（廃棄的持続力）の共分散
推定値
相関係数
決定係数
共分散

95%下限

95%上限

.810
.656

.976
.920

.932
.868
0.669

p値
.000

表 19．成果（廃棄的持続力）の直線回帰
係数

df

t値

p値

切片

1.422

標準誤差 95%下限 95%上限
0.214

0.964

1.881

14

6.660

.000

傾き

0.508

0.053

0.394

0.622

14

9.587

.000

4.6 特徴的なパスの検討
パス図のうちから有意な因果関係のある指標を取り上げ、個人別バブルチャートを補遺 E にまとめた。さらに、因果傾向が見られるパスにおける個人別バブルチャートを補遺 F にまとめ、補遺 Gには 共分散をもつ指標と小さなパス係数をもつ指標どうしの個人別バブルチャートをまとめておく。
そのなかで、次に示す「宣言報告熱（探究心）」の個人別バブルチャートは、成果を特徴づける 2 つの象限：第 2 象限「臨機応変型」と第 3 象限「内省静思型」のデータが因果関係に強く表れている
ことを示している。

p行b_宣言報告熱

2.1
1.9

7

1.7

16

4

1.5

17

11

10

12 9
33

1.1
16

18
34

24

14

1.3

6

21

26

31

27

32
36

41

i認p_探究心

図 5．有意な因果関係のある「宣言報告熱（探究心）」の個人別バブルチャート
これは、有意な因果関係のあるパスのうち、次式のモデルを与える個人別のバブルチャートである。
宣言報告熱 ← 探究心 (-0.674**)(3)

この図は、「探究心」が上がると「宣言報告熱」は低下していくことを示している。つまり、探究心の高い人ほど毎回の宣言と報告が熱意をもって詳細には語ってくれないことを意味している。

20

106

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

さらにこの図から読み解けるのは、第 1 象限と第 3 象限がはずれ値となっており、第 2 と第 4 象限がきれいに直線上に並んでいる様子がわかることである。
そこで、はずれ値に相当する第１象限の「１２」、第３象限の「７」「１４」「２４」のデータを取り去って（指標名末尾の「ex4」は 4 件の個人 id データを取り去ったことを意味する）、回帰分析を行った結果を次の図に示す。

p行b_宣言報告熱ex4

1.8

y = -0.0274x + 2.3407
R² = 0.8469

16

1.7

17

1.6

4
11

1.5

6
18
9

1.4
1.3

34
33

10

32

27

35

40

1.2
20

25

30

i認p_探究心ex4

図 6．有意な因果関係のある「p 宣言報告熱（i 探究心）」の回帰分析
図中に書かれた回帰直線を書きあらわすと次式になる。

宣言報告熱 ex4 = 2.341 - 0.027*探究心 ex4 + 残差

(4)

この直線によって 12 件のデータ（16 件-4 件）を説明できる割合は 85%にのぼっている（決定係数=.847, 95%信頼区間 [.523, .912]）。
ここで、傾き -0.027 の標準誤差は 0.004、95%信頼区間は [-0.036, -0.019] で、t(10)=7.437(p=.000 <.01)、切片は 2.341 にたいして標準誤差が 0.121、95%信頼区間は [2.071, 2.610] で、
t(10)=19.362 (p=.000 <.01)である。
以上をまとめると、探究心の高い人ほど毎回の宣言と報告が熱意をもって詳細には語ってくれな
いことは、パス係数 (-0.674**) をもつ有意な因果関係があり、その減少傾向は 85%の決定係数をもつ負の傾きの直線でよく表されることがわかる。

5． まとめ
大船渡市が 2022 年に実施した「令和 4 年度 IT 活用課題解決型人材育成事業」を対象として、参加者の数が少ない「少標本」の活動でありながら、変容に結びつきそうな行動指標や観測指標がやたらと多い「過剰指標」をもつデータから、その要因とそれらの因果関係モデルを行い、パス図
として可視化する手法を示した。
パス図として可視化することによって浮かび上がってきたポイントを次に示す。
（1） 学習に参加しやすく、継続しやすく、離脱しにくい構造
21107

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

（2） 振り返りができる場づくり
まず、(1)については、参加者の主体的な学習を重視する開催形式をとったことが、廃棄的持続力という成果の形に表れている。このことは何よりも学習の場に継続して参加することが重要であり、それが学習廃棄的持続力にたいして参加行為が因果関係として表れており、自分で学習計画を立て自分のペースで学習を進められること、昼夜の時間帯別で参加できることなど、参加者が参加しやすく離脱しにくい設計にしたことがポジティブに影響したといえる。
次に、(2)については、興味深い結果として「探究心の高い人ほど毎回の宣言と報告が熱意をもって詳細には語ってくれない」という点がある。IT 活用塾では毎回、冒頭に今日取り組むことを宣言
し、終了時に取り組んだ結果を報告してもらった。この宣言と報告についてはフォーマットを特に定めず、個々人の自由な語りに委ねる形であった。この宣言と報告は、参加者一人ひとりが取り組んでいることをその場にいる全員に共有することができ、さらに個々人の毎回の振り返りの場として用意されたものである。
ここで、本研究によって抽出した要因の「探究心」とは「自己効力感が高くリスクを受け入れて探究する態度」である。これは、外向的突破力にポジティブに働く因子でもある。実際の宣言と報告を見てみると、発見の喜びなどポジティブな感情を伴ったものが熱量のある長文として現れており、逆に探究的省察に相当する分析的な文章はあまりなく、行為の列挙にとどまっているものが見られる。
探究心のある参加者の取り組みは予期せぬ成功につながっており、その取り組みや考えを場に共有することで、学びの場はさらに活性化できるものと思われる。和栗(2010)[1]で「学ぶという営みは個々人が自分自身で意味を紡いでいくこと」とあり、振り返りはまさに自身の活動から意味を取り出していく作業である。今回の結果は、参加者ごとに振り返りの粒度・深度にばらつきがあり、さらに省察的な振り返りが行いづらかったという面もあったのだと考えられる。
今後の取り組みとして、グループで効果的に振り返りを行えるような仕組みを考える必要がある。
そのために重要となってくるものとして、一つは心理的に安全な場づくりに加えて、質の高い振り返りのための仕組みの導入が必要であろう。これによって、どのような振り返りが受け入れられる場なのかを参加者が正しく認識できる振り返りの場を共有しつつ、より刺激的な学びの場に変容していくことが期待される。

参考文献・URL
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阪井和男 (2018)，“多重知能理論とその大学教育への応用：アクティブ・ラーニング設計原理としての多重知能理論の可能性”，電子情報通信学会 基礎・境界ソサイエティ，IEICE
Fundamentals Review，Vol. 11, No. 4, pp. 266-287, https://doi.org/10.1587/essfr.11.4_266 ，2018 年 4 月 1 日.
阪井和男・福山宏 (2022), “大船渡流 DX で人間復興”, アスビト創造ラボ, 株式会社ジェイ・キャス
ト, 2022 年 12 月 7 日. https://www.asubeto.com/arc1/221207-2/ （2023 年 7 月 31 日アクセス）
清水裕士 (2016), “フリーの統計分析ソフト HAD : 機能の紹介と統計学習・教育，研究実践における利用方法の提案”, 『メディア・情報・コミュニケーション研究』, WebLab, No. 1, pp. 59-73,
2016 年 3 月. http://hdl.handle.net/11150/10815
都築幸惠・新垣紀子 (2014)，“イノベイティブ・マインドセット（イノベーションに対する態度）と創造性課題におけるパフォーマンスとの関連性の検討：イノベーション教育における『マインドセッ
22108

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ト』の重要性”，成城大学社会イノベーション研究，第 9 巻，第 1 号，pp. 173-188，2014 年 3
月. https://seijo.repo.nii.ac.jp/?action=repository_uri&item_id=3247&file_id=22&file_no=1（2017 年 7 月 23 日アクセス）
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2023 年 3 月 24 日. https://www.city.ofunato.iwate.jp/uploaded/attachment/34332.pdf （2023
年 7 月 19 日アクセス）
成田健・下仲順子・中里克治・河合千恵子・佐藤眞・長田由紀子 (1995), “特性的自己効力感尺度の検討：生涯発達的利用の可能性を探る”, 『教育心理学研究』, Vol. 43, No. 3, pp. 306-314,
1995. http://doi.org/10.5926/jjep1953.43.3_306 （2017 年 6 月 18 日アクセス）
福山宏 (2023a), “ドラッカーと DX（上）”,_IT を生かして課題解決と活性化を No. 19, Ofunato
Terework Day, 第 3 面, 東海新報, 2023 年 07 月 23 日.
福山宏 (2023b), “ドラッカーと DX（下）”,_IT を生かして課題解決と活性化を No. 20, Ofunato
Terework Day, 第 3 面, 東海新報, 2023 年 07 月 23 日.
和栗百恵 (2010), “「ふりかえり」と学習：大学教育におけるふりかえり支援のために”, 国立教育政策研究所紀要, 第 139 集, pp. 85-100. https://www.nier.go.jp/kankou_kiyou/kiyou139-011.pdf（2023 年 3 月 31 日アクセス）

23

109

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

補遺
補遺 A. 入力層の主成分分析
入力層の 5 指標にたいして主因子分析を実施した結果を次の表に示す。ここで、サンプルサイズ
は 16、変数は 5 個で、抽出方法は主成分法で、回転方法は回転なしを採用した。
表 A1．入力層の主成分分析
i認p
項目
効力感 preim 危険 preim 探究 preim 変革 preim 自律 pre
ω 係数
因子寄与
因子寄与率
累積寄与率

i 認 p_探究心 i 認 p_変革心 i 認 p_自律心
Factor1
.972
.768
.662
.615
.700
1.000
2.842
56.8%
56.8%

Factor2
-.137
.314
.596
-.720
-.086
1.000
0.997
19.9%
76.8%

Factor3
-.066
-.215
-.140
-.281
.707
1.000
0.649
13.0%
89.8%

共通性
1.000
1.000
1.000
1.000
1.000

このように 5 つの項目は、3 つの主成分に分解できた。第 1 主成分だけが 3 指標を 1 つに集約できている。ここで、第 1 主成分は 3 つの尺度の意味を統合して「探究心」と名づける。同様に、第 2と第 3 主成分もこれに合わせて「変革心」「自律心」と命名し直した。それぞれの内容について詳細を次にまとめておく。

⚫

i 認 p_探究心［詳細］日常場面において必要な行動を効果的に遂行できる可能性についての認知傾向があり、一時的な軋轢を恐れず自分の考えを貫くなど一般にはリスクと考えられるこ
とも計算の上で積極的にとっていこうとするリスクテイキングへの積極な態度をもち、集中力をもってより深い理解を追究していく深く探求する態度をもつ。
➢ 効力感 pre
 特性的自己効力感尺度（成田・他, 1995）⚫ 日常場面において必要な行動を効果的に遂行できる可能性についての認知傾向のことで、不適応な情動反応や行動を変化させる個人の行動変容を予測できるものである（成田・他, 1995)から要約）。
➢ im 危険 pre
 リスクテイキングへの積極性（イノベイティブ・マインドセット尺度）（都築・新垣,2014）⚫ 一時的な軋轢を恐れず自分の考えを貫くなど、一般にはリスクと考えられる
ことも計算の上で積極的にとっていこうとする態度をもつ。
➢ im 探究 pre 深く探求する態度（イノベイティブ・マインドセット尺度）（都築・新垣, 2014）⚫ 集中力をもってより深い理解を追究していく態度（独創性と 5%水準で有意な正の相関）をもつ。
24

110

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

⚫

⚫

i 認 p_変革心➢ im 変革 pre 変革志向（イノベイティブ・マインドセット尺度）（都築・新垣, 2014）⚫ 決まったやり方に安住せず、変化や曖昧さを恐れず、変革に意義を見いだす
態度をもつ。
i 認 p_自律心➢ im 自律 pre 自律的な思考と表現への志向（イノベイティブ・マインドセット尺度）（都築・新垣,2014）⚫ 自分の頭で考え、自分なりの考えを見いだし、それを他人に向けて表現したいという態度。正解を人から教わるのではなく，自分の頭で自律的に物事を考えようとする態度（拡散的思考、特に思考の流暢性と 5%水準で有意な正の相関）をもつ。

次の表に示すように、主成分によって取り出された 3 成分の尺度得点を新しく命名した指標に ipo
区分と分野略記を付した新変数として元の 5 指標にかえて用いる。
表 A2．入力層の５指標の主成分分析の尺度得点
Id
4
6
7
9
10
11
12
14
16
17
18
24
27
32
33
34

探究心
28.67
31.67
21.33
32
39
31
28.33
19
22.67
27
32.33
27.33
38.33
36.33
35.67
34.67

変革心
12
10
7
8
12
10
8
7
5
10
4
10
12
12
11
12

25

111

自律心
14
10
9
14
14
14
14
6
13
15
14
10
13
14
13
15

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

補遺 B. パスとパス係数のまとめ
表 B1．パス係数（標準化解）パス(to)

パス係数（標準パス(from)p 行 a_参加行為<i 認 p_変革心i 認 r_期待熱p 行 a_昼夜別<i 認 r_期待熱p 行 b_宣言報告熱<i 認 p_探究心
i 認 p_変革心p 行 a_参加行為
p 行 a_昼夜別p 認 p_啓発変革場<i 認 p_探究心
i 認 p_変革心i 認 r_期待熱p 行 a_参加行為
p 行 a_昼夜別p 認 p_冒険場<i 認 p_探究心
i 認 r_期待熱p 行 a_参加行為
p 行 a_昼夜別o 認 r 評 e_廃棄的持続力<i 認 p_変革心
p 行 a_参加行為
p 行 a_昼夜別p 認 p_啓発変革場
o 認 r 評 e_外向的突破力<i 認 p_探究心
i 認 p_変革心i 認 r_期待熱p 行 a_参加行為
p 行 a_昼夜別p 行 b_宣言報告熱p 認 p_啓発変革場
p 認 p_冒険場

化解の推定値）-0.360+0.382+
0.094-0.674**
0.217
0.204
0.148
-0.3620.733**
0.667**
0.269
0.057-0.2800.056
0.191-0.2290.387
0.672*
0.175-0.3030.697*-0.530+-0.528*0.175-0.178-0.2240.281
0.576**

表 B2．相関係数（推定値）
相関係数

パス

（推定値）

i 認 p_探究心⇔i 認 p_変革心i 認 p_探究心⇔i 認 r_期待熱i 認 p_変革心⇔i 認 r_期待熱p 行 a_参加行為⇔p 行 a_昼夜別p 認 p_啓発変革場⇔p 認 p_冒険場

26

112

.622
.279
-.201
.084
-.187**

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

表 B3．分散（推定値）
要因

分散（推定値）

i 認 p_探究心
i 認 p_変革心i 認 r_期待熱p 行 a_参加行為
p 行 a_昼夜別p 行 b_宣言報告熱p 認 p_啓発変革場
p 認 p_冒険場
o 認 r 評 e_廃棄的持続力
o 認 r 評 e_外向的突破力

1.000**
1.000**
1.000**.669**.991**.623**.451**.825**.675**.380**

表 B4．有意なパスとパス係数（標準化解）パス(to)

パス(from)p 行 b_宣言報告熱<i 認 p_探究心
p 認 p_啓発変革場<i 認 p_変革心i 認 r_期待熱o 認 r 評 e_廃棄的持続力<p 行 a_参加行為
o 認 r 評 e_外向的突破力<i 認 p_探究心
i 認 r_期待熱p 認 p_冒険場
p 行 a_参加行為<i 認 p_変革心i 認 r_期待熱o 認 r 評 e_外向的突破力<i 認 p_変革心パス係数（標準化解の推定値）-0.674**0.733**
0.667**
0.672*
0.697*-0.528*0.576**-0.360+0.382+-0.530+

表 B5．有意な因果関係のあるパスとパス係数
パス(to)

パス(from)o 認 r 評 e_廃棄的持続力<p 行 a_参加行為
o 認 r 評 e_外向的突破力<p 認 p_冒険場
o 認 r 評 e_外向的突破力<i 認 p_探究心
i 認 r_期待熱p 行 b_宣言報告熱<i 認 p_探究心
p 認 p_啓発変革場<i 認 p_変革心i 認 r_期待熱

27113

パス係数（標準化解の推定値）

0.672*
0.576**
0.697*-0.528*-0.674**0.733**
0.667**

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

表 B6．因果傾向が見られるパスとパス係数
パス(to)

パス(from)p 行 a_参加行為<i 認 p_変革心i 認 r_期待熱o 認 r 評 e_外向的突破力<i 認 p_変革心

28

114

パス係数（標準化
解の推定値）-0.360+0.382+-0.530+Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

補遺 C．成果の 2 指標の合成パス係数
成果平面を張る「廃棄的持続力」と「外向的突破力」に至る合成パスと合成パス係数を表にまとめる。

「廃棄的持続力」
表 C1．「廃棄的持続力」に至る合成パス
直接／
中継
間接
1 直接
0

合成
パス
係数
.672 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 行 a_参加行為

2 直接

0

.387 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← i 認 p_変革心

3 直接

No.

0

-.303 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 認 p_啓発変革場

4

間接

1

.257 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 r_期待熱

5

間接

1

-.242 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 p_変革心

6

間接

1

-.222 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 認 p_啓発変革場 ← i 認 p_変革心

7

間接

1

-.202 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 認 p_啓発変革場 ← i 認 r_期待熱

0.175 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 行 a_昼夜別

8 直接
9

間接

1

.110 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 認 p_啓発変革場 ← i 認 p_探究心

10

間接

1

-.081 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 認 p_啓発変革場 ← p 行 a_参加行為

11

間接

2

-.031 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 認 p_啓発変革場 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 r_期待熱

12

間接

2

.029 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 認 p_啓発変革場 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 p_変革心

13

間接

1

-.017 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 認 p_啓発変革場 ← p 行 a_昼夜別

14

間接

1

.016 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 行 a_昼夜別 ← i 認 r_期待熱

15

間接

2

-.002 o 認 r 評 e_廃棄的持続力 ← p 認 p_啓発変革場 ← p 行 a_昼夜別 ← i 認 r_期待熱

29

115

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

「外向的突破力」
表 C2．「外向的突破力」に至る合成パス
直接／
間接
1 直接
2 直接
3 直接
4 直接
5 直接
6 直接
7
間接
8
間接
9 直接
10 直接
11
間接
12
間接
13
間接
14
間接
15
間接
16
間接
17
間接
18
間接
19
間接
20
間接
21
間接
22
間接
23
間接
24
間接
25
間接
26
間接
27
間接
28
間接
29
間接
30
間接
31
間接
32
間接
33
間接

No.

中 合成
パス
継 係数
0 .697 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← i 認 p_探究心
0 .576 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_冒険場
0 -.530 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← i 認 p_変革心
0 -.528 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← i 認 r_期待熱
0 .281 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_啓発変革場
0 -.224 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 b_宣言報告熱
1 .206 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_啓発変革場 ← i 認 p_変革心
1 .188 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_啓発変革場 ← i 認 r_期待熱
0 -.178 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 a_昼夜別
0 .175 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 a_参加行為
1 -.161 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_冒険場 ← i 認 p_探究心
1 .151 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 b_宣言報告熱 ← i 認 p_探究心
1 -.132 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_冒険場 ← p 行 a_昼夜別
1 .110 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_冒険場 ← p 行 a_参加行為
1 -.102 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_啓発変革場 ← i 認 p_探究心
1 .076 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_啓発変革場 ← p 行 a_参加行為
1 .067 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 r_期待熱
1 -.063 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 p_変革心
1 -.049 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 b_宣言報告熱 ← i 認 p_変革心
1 -.046 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 b_宣言報告熱 ← p 行 a_参加行為
2 .042 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_冒険場 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 r_期待熱
2 -.040 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_冒険場 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 p_変革心
1 -.033 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 b_宣言報告熱 ← p 行 a_昼夜別
1 .032 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_冒険場 ← i 認 r_期待熱
2 .029 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_啓発変革場 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 r_期待熱
2 -.027 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_啓発変革場 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 p_変革心
2 -.017 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 b_宣言報告熱 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 r_期待熱
1 -.017 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 a_昼夜別 ← i 認 r_期待熱
2 .016 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 b_宣言報告熱 ← p 行 a_参加行為 ← i 認 p_変革心
1 .016 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_啓発変革場 ← p 行 a_昼夜別
2 -.012 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_冒険場 ← p 行 a_昼夜別 ← i 認 r_期待熱
2 -.003 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 行 b_宣言報告熱 ← p 行 a_昼夜別 ← i 認 r_期待熱
2 .002 o 認 r 評 e_外向的突破力 ← p 認 p_啓発変革場 ← p 行 a_昼夜別 ← i 認 r_期待熱

30

116

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

補遺 D. 成果得点とパス図の 10 指標との関係をバブルチャートで見る
12

4.5
4

16 27

成 3.5
果
3

10
7 6

32
14
24

2.5
2

4.5
17
18
33

4
成 3.5
果
3

4 34
11

9

34
6
1

4

16
27
10

7

9

32

2.5

3

5

7

14

24

2

1

12

33 18
17

2

3

4

o認r評e_廃棄的持続力

o認r評e_外向的突破力

図 D1．成果（廃棄的持続力）

図 D2．成果（外向的突破力）

4.5

12

4

33
27
10
9
32

成 3.5
果
3

17
4

34

12

4.5

18

4
16

6 11

7

2.5

17

9

27
6

16

成 3.5
果
3
2.5

24

14

2
1

33 18

34

7
32

4
11 10

24 14

2

1.5

2

0.3

0.6

0.9

1.2

1.5

p行b_宣言報告熱

p認p_啓発変革場

図 D3．成果（宣言報告熱）

図 D4．成果（啓発変革場）

18

33

4.5
4

34

成 3.5
果
3

27
10
6 9

2.5

24

17
4
16
11
7

12

12

4.5
33
34
27

4
成 3.5
果
3

32

2

11

32

2.5

14

24

17 18
4
16
7

910

14

2
0.5

1

1.5

2

0

5

10

p認p_冒険場

p行a_参加行為

図 D5．成果（冒険場）

図 D6．成果（参加行為）

31

117

1.8

15

6

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

12

4.5
17
34
27

4
成 3.5
果
3

7

9
11
10

成 3.5
果
3
2.5

14

24

1.5
p行a_昼夜別（夜1, 昼:2）

10

2.5

12
18

4

16

成 3.5
果
3

7

2.5

14

9

10

20

30

40

図 D8．成果（探究心）

12

4.5

33

17

24

i認p_探究心図 D7．成果（昼夜別）

4.5

14

2

2
0.5

17 1833
4 34
16
27
10
11
7
6 932

4

32

2.5

12

4.5

18
33
4
16
6

4
34
27

成 3.5
果
3

6 1132

7

2.5

24

2

33 17

4
34

4

18

16 27
9
10
11

32

24

6

14

2
2

7

12

17

1

i認p_変革心

1.5

2

i認r_期待熱図 D9．成果（変革心）

図 D10．成果（期待熱）

32

118

2.5

50

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

34

5.5
5
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5

33

4
16

27

17

6
7

0

2

4

4.2

12

11

32 24

18

o認r評e_外向的突破力

o認r評e_廃棄的持続力

補遺 E. 有意な因果関係のあるパスにおける個人別バブルチャート

10

9

14
6

8 10 12 14 16

12
3.8
3.4
3

10

32
18

33
27
24

6
9
2.2 34 14
0.6 0.8

1…

7

2.6

p行a_参加行為

17

4
1

11

1.2

1.4

1.6

p認p_冒険場

図 E1．有意な因果関係のある「o 廃棄的持続力（p 参加行為）」

図 E2．有意な因果関係のある「o 外向的突
破力（p 冒険場）」

o 認 r 評 e_廃棄的持続力<- p 行 a_参加行為 (0.672*)

o 認 r 評 e_外向的突破力<- p 認 p_冒険場 (0.576**)

4.2

o認r評e_外向的突破力

o認r評e_外向的突破力

4.2
12
3.8
32 10

3.4

7 16

3

17

2.6

14

24

2.2
16

21

26

18 33 27
4 6 9
34
11
31

36

41

i認p_探究心

12
3.8
3.4

32
10
33 27

3

7 16
17
34 4
11
2.6
24
14
9
2.2
1.2
1.6
2

18
6
2.4

i認r_期待熱図 E3．有意な因果関係のある「o 外向的突
破力（i 探究心）」

図 E4．有意な因果関係のある「o 外向的突
破力（i 期待熱）」

o 認 r 評 e_外向的突破力<- i 認 p_探究心 (0.697*)

o 認 r 評 e_外向的突破力<- i 認 r_期待熱 (-0.528*)

33

119

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

1.6

1.9

p認p_啓発変革場

p行b_宣言報告熱

2.1
7
16
17

1.7
1.5

24

14

1.3

4
6

18 33

11

9 34 10
32

12

27

1.1
16

21

26

31

36

10
11

1.4
18

1.2

14

1

12

6 33
17

32

9

24

27

7

0.8
0.6

4

34

16

0.4

41

3

i認p_探究心

5

7

9

11

13

i認p_変革心図 E5．有意な因果関係のある「p 宣言報告
熱（i 探究心）」

図 E6．有意な因果関係のある「p 啓発変革場（i 変革心）」

p 行 b_宣言報告熱<- i 認 p_探究心 (-0.674**)

p 認 p_啓発変革場<- i 認 p_変革心 (0.733**)

p認p_啓発変革場

1.6

10

1.4

4

1.2

2433

1
0.8
0.6

7
34

16

1…

12 17
32
27

11
6

18

9

0.4
1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6
i認r_期待熱図 E7．有意な因果関係のある「p 啓発変革場（i 期待熱）」
p 認 p_啓発変革場<- i 認 r_期待熱 (0.667**)

34

120

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

16
14
12
10
8
6
4
2
0

18

4

12
16

6
17

9
7
14

15

p行a_参加行為

p行a_参加行為

補遺 F. 因果傾向が見られるパスにおける個人別バブルチャート

10

11

27
33

24

34

10

4
7
33

5

12

6

9

17

16
14

11

18

27

24 34

32

10

32
0

3

5

7

9

11

13

1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6

i認p_変革心i認r_期待熱図 F2．因果傾向が見られる「参加行為（期待熱）」

p 行 a_参加行為<- i 認 p_変革心 (-0.360+)p 行 a_参加行為

o認r評e_外向的突破力

図 F1．因果傾向が見られる「参加行為（変革心）」<- i 認 r_期待熱 (0.382+)

12
3.7

32

10

3.2
18 16

7
24

2.7
14 9

17 33 27
6
34
11

4

2.2
3

5

7

9

11

13

i認p_変革心図 F3．因果傾向が見られる「外向的突破力（変革心）」
o 認 r 評 e_外向的突破力<- i 認 p_変革心 (-0.530+)

35

121

『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

補遺 G. 共分散をもつ指標と小さなパス係数をもつ指標どうしの個人別バブルチャート
2.6

2.6
18
11

2.2
2

6

17

1.8

14

1.6
1.4
1.2
16

18

2.4

10

33

16
7

27
12
4 9 34
32
24

21

26

31

i認r_期待熱i認r_期待熱

2.4

36

6

2.2

11

2
1.6

7
3

41

5

8

14 7

6

12

9

16

4

p行a_昼夜別

i認p_変革心

17

2.2

24

33

1.8

6

4

11 17
7

9

25

30

1.4
34 27 14

1.2
1

35

32

40

0

2

4

i認p_探究心

1.6

24

11

16
17 4
9

14
33

32

p認p_啓発変革場

p行b_宣言報告熱図 G4．昼夜別（参加行為）

7

34

6

12
10
8 10 12 14 16

p行a_参加行為

図 G3．変革心（探究心）
2
1.9
1.8
1.7
1.6
1.5
1.4
1.3
1.2
1.1

18

1.6

0.8
20

13

16

18

2
15

11

2

10

33
6
11

10

9

図 G2．期待熱（変革心）

32 27

4

34

i認p_変革心

34
24

24

7

27
32
4

33

1.2

図 G1．期待熱（探究心）

12

14 12
9

16

1.4

i認p_探究心

14

10

17

1.8

6

18

1012

27

10

1.4
1.2

33

1

32 24

0.8
0.6

11

4

14

6

27

34

7

17

18
12

9
16

0.4
0

0 2 4 6 8 10 12 14 16

2

4

6

8 10 12 14 16

p行a_参加行為

p行a_参加行為

図 G5．宣言報告熱図 G6．啓発変革場（参加行為）

36

122

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

1.7

p認p_冒険場

32

1.3
1.1

27

0.9

33
24

0.7

16

17 12

11 7

4

14

p認p_啓発変革場

1.6

1.5

9
10 6 18

34

0.5
3

5

7

9 11 13 15

0.8

27

0.6

6
17

7

34
9

16

32

14
9

1.1
27

10

0.7

17

11
18

16
7
6
33

4

24
34

0.5
1.1

1.3

1.5

1.7

1.4

1.6

1.8

図 G8．啓発変革場（宣言報告熱）

1.5
12

1.2

p行b_宣言報告熱図 G7．冒険場（参加行為）

p認p_冒険場

12
32 24

1

1

p行a_参加行為

0.9

33

1.2

10
14 18 11 4

0.4
1

1.3

1.4

1.9

p行b_宣言報告熱図 G9．冒険場（宣言報告熱）

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

著者紹介
阪井 和男（さかい かずお）
明治大学名誉教授。サービス創新研究所・所長。理学博士。1952 年和
歌山市生。1971 年県立桐蔭高卒。1977 年東京理科大学理学部物理学科卒。1979 年東京理科大学大学院理学研究科修士課程修了、1985 年
同博士退学（6 年間在籍）。1987 年理学博士（論文、東京理科大学）。シ
ステムハウス SE・サイエンスライタ等を経て 1990 年明治大学法学部専任講師。1993 年助教授、1998 年教授（2023 年 3 月定年退職：名誉教授）。その他、アカデミック・コーチング学会副会長。日本オープンオンラ
イン教育推進協議会理事。実務能力認定機構理事。教育機関の情報環
境構築と人材育成協議会理事。オープンバッジ・ネットワーク理事など。
種延 真之（たねのぶ まさゆき）
地域活性化総合研究所・研究員。サービス創新研究所・研究員。1988
年今治市生。2012 年広島修道大学法学部法律学科卒。2023 年放送大学教養学部教養学科卒業見込み。食品メーカー退職後、個人で Web メ
ディア運営や Web 開発を行う。2022 年㈱地域活性化総合研究所入社、IT 人材育成業務を担当。日本心理学会認定心理士取得見込み。

佐藤 大基（さとう だいき）
大船渡市商工港湾部産業政策室係長。1977 年大船渡市生。1995 県立
大船渡高卒。1999 神奈川工科大学情報工学部情報工学科卒。2001 年
大船渡市役所入庁、2013 年東日本大震災により被災した中心市街地の復興に係る企画・総合調整を担当、2021 年 IT 活用による地場産業の高度化に係る地方創生事業を担当。

以上

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

神社de献血善意が結実したコロナ禍の新たな献血会場
明治大学法学部自由講座講義録 社会起業家・松尾悦子氏にきく齊尾恭子†, 松尾悦子‡, 阪井和男*, 片山淳**†

サービス創新研究所 研究員 1522671@mwu.jp‡

国際災害対策支援機構 代表理事 desk@unglobal.org*
明治大学 名誉教授 saka1kaz@yahoo.co.jp**

編集者 puddleby0317@gmail.com

Blood Donation at Shinto Shrines
Good Intensions Come to Fruition with New Blood Donation Camps Dur
ing the Coronavirus Pandemic
Lecture Record of the Free Lecture in the School of Law, Meiji University,
Interview with Ms. Etsuko Matsuo, Social Entrepreneur
Kyoko SAIO†, Etsuko MATSUO‡, Kazuo SAKAI*, Atsushi KAYATAMA**†‡

Researcher, Institute for Service Innovation Studies
Representative Director, General Foundation for International Disaster Countermeasure*
Professor Emeritus, Meiji University**

Editor

はしがき
これは、コロナ禍の2021年5月18日に実施された明治大学法学部自由講座の講義録です。この講義
では、社会起業家の松尾悦子氏をゲストスピーカーとして迎え、阪井和男先生と大学生が聴き手となりました。この講義で松尾氏が話されたコロナ禍での社会事業の実践は、学生たちにとってきわめて示唆に富むものだったようです。そこで、松尾氏が学生に話されたことを講義録という形でまとめることにしました。この講義録を通じて、松尾氏がどのようなプロセスや考え方で社会を変える活動をおこなっているのかについて伝えることができれば幸いです。
前半は、コロナ禍をきかっけに手がけられた事業（「神社de献血」）について松尾氏が講義で話されたことをまとめました。後半は、聞き手であった学生たちと阪井先生が、21の質問を松尾氏に投げかけ、氏がそれに答えるという質疑応答の様子をまとめました。この質疑応答のパートでは、学生たちが松尾氏のお話を深堀りし、事業を立ち上げる際の技や知恵を引き出そうと苦心しているさまがうかがえます。
なお、この講義録では松尾氏を、社会の課題を事業によって解決することをめざして活動している事業家（井上、2021）であるということから社会起業家と表現しています。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

内容
はしがき
講義録「神社de献血」 -善意が結実したコロナ禍の新たな献血会場Ⅰ. 本講義の前に考えておきたいこと（阪井和男）
1. 豊かさについて考えを広げる
2. 松尾氏の活動について
Ⅱ.「神社de献血」の仕組み（松尾悦子）
1. きっかけ2. 「神社」のもつ強みに注目
3. 「神社」×「スタンプ」の持つ魅力を手がかりに
4. 10ヵ月で54の神社とつながる
Ⅲ．「神社de献血」実施までの流れ（松尾悦子）
1．計画から実施まで（1）まずは知り合いの宮司さんから（2）開始早々驚きの展開へ（3）有償の御朱印帳の発行へ（4）オリジナルのスタンプ帳の配付開始（5）メディアの力で一気に拡散
2. 実施後の環境変化と気づき（1）認知度の向上（2）日本赤十字社との連携の変化（3）共催実施の実現（4）大阪府神社庁との組織的連携へ（5）悪天候をものともしない地域のつながり（6）地域の方々との組織的連携へ（7）3つの新しい成果（8）宮司さん方のご提案で、当初の構想がほぼ実現
Ⅳ. 実現させるポイント（松尾悦子）
1. 神社で献血をおこなうということ
2. 実施の工夫（1）「お力添えいただきたいこと」の明示（2）まずはオフライン告知（3）オフライン告知のコツ（4）神社における意思決定機関とは
3. 赤十字とのかかわり（1）赤十字とわたしたちの活動のちがい（2）神社と赤十字の間に立ち実施をサポート（3）全国展開のためにチラシのデザインの統一（4）オリジナルのスタンプ帳が広げた、地域のみなさんのかかわりかた
Ⅴ. 松尾悦子氏への21の質問（松尾悦子×阪井和男×明治大学法学部自由講座受講生）
Ⅳ. 講義時使用スライド
セレンディピティに導く「豊かさ」はどこにあるか？（阪井和男）
本講義録について‐行動が共鳴をつくる‐（片山 淳）
おわりに（齊尾恭子）
謝辞
参考資料
一般財団法人国際災害対策支援機構概要
著者紹介

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

講義録「神社de献血」 -善意が結実したコロナ禍の新たな献血会場話し手：松尾悦子（一般財団法人国際災害対策支援機構 代表理事）
聞き手：阪井和男（明治大学法学部 教授）、明治大学法学部自由講座受講生
実 施：2021年5月18日実施：明治大学法学部自由講座春学期第5講Ⅰ．本講義の前に考えておきたいこと（阪井和男）
1. 「豊かさ」について考えを広げる
松尾悦子さんのお話を聞くにあたって、少しポイントを提示しておきますね。「豊かさ」について注目していただきたいのです。
ただ、このように言うと、つい、ゲストの方のお話の中の次のような点にばかり注目して聞いてしまいがちです。
今回のゲストスピーカーが考える「豊かさ」はどのようなものか。
1) ゲストスピーカーがある地域に外部から関与するときに、その地域の持つどのような「豊かさ」に目を付けたのか。
2) ゲストスピーカーのおこなっている活動の持つどのような強みを活かすことにしたのか。
3) その結果、ゲストスピーカーのおこなっている活動とその地域の人々が、どのように共鳴したのか。そして、どのようなムーブメントを創り出すことになったのか。
今回は、あえてそうではなくて「豊かさというものは、そもそも発見できるものなのか」について考えてみてください。

2．松尾氏の活動について
今回のゲストスピーカーの松尾悦子さんは、「国際災害対策支援機構」（https://www.unglobal.org/ ）というカッコいい名前の組織の代表理事です。
この組織の活動は、非常に多様で幅が広いため、今回は、時間も限られていますし、その中から、「神社de献血」という取り組みについてお話をしていただきます。「神社de献血」というのは、その名の通り神社を献血会場にするという取り組みです。
ところで、松尾さんが代表理事を務められているこの「国際災害対策支援機構」は、SF特撮人形劇『サンダーバード』からインスピレーションを得ているそうです。
『サンダーバード』は、1965年から1966年にイギリスで放送されていた人形劇による特撮テレビ番組です。世界各地で発生した事故や災害で絶体絶命の危機に瀕した人々を、「国際救助隊」（IR―International Rescue）と名乗る秘密組織がスーパーメカ「サンダーバード」を駆使して救助する活躍を描く物語です。
動画を検索して一度見ていただくとイメージがつかみやすいですよ。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

Ⅱ．「神社de献血」の仕組み（松尾悦子）
1． きっかけわたしたち「国際災害対策支援機構」はいろいろな活動をしています。わたしたちの機構では、ヘリコプ
ターやドローンなどの空のインフラを使って新しいビジネスモデルを構築することで、「地域での自律的な防災力」が高まることを目的とした災害対策活動を展開しています。
先ほど阪井先生からご紹介があったように、わたしは子どものころにテレビで見た特撮SF人形劇『サンダーバード』から影響を受けて「国際災害対策支援機構」を立ち上げました。
わたしにとって『サンダーバード』の魅力は、タイトルにもなっているスーパーメカ「サンダーバード」を駆使した救助場面のカッコよさはもちろんですが、事故や災害で危機に陥った人々を救う「国際救助隊」のメンバーの使命感、仲間同士の絆など、彼らの生きざまにもありました。救助する者と救助される人々との間に生まれる葛藤や信頼といった人間模様も描かれていて、強く印象に残っています。
ですので、わたしが災害対策活動にかかわることになった原点には『サンダーバード』があるといっても言い過ぎではないと感じています。
さて、今回は、わたしたちの機構の取り組みの中から「神社de献血」という活動についてどのようなもの
なのかをお話しすることにします。
まず、この「神社de献血」という活動は、コロナ禍をきっかけに生まれました。
コロナウイルスがまん延してきた2020年ころ、わたしたちは日本赤十字社と、災害時にヘリコプターやドローンを使った物資や人員搬送について意見交換をおこなっていました。その意見交換のなかで、献血支援の必要性に気づいたのです。
コロナ禍では、医療崩壊についてよく耳にします。けれどそれ以前に、そもそも血液が行き渡らないと治療ができないという問題が見過ごされがちです。
たとえば、コロナの治療に使われるECMO（人工肺とポンプを用いた体外循環回路による治療）には、血液が必要です。
それにもかかわらず、相次ぐ自粛要請のために献血会場に人が集まらず、血液が集まらないという現状があるということを知りました。
コロナという未知のウイルスによって、多くの人々の命を支える献血事業が危機に瀕している。こういうときこそ、現代の日本における『サンダーバード』を志しているわたしたちの機構が行動すべきときだと感じました。
ただ、この場合の支援活動は、わたしたちの機構が普段おこなっているヘリコプターやドローンを駆使するアプローチとはちがったものになるだろうということは直感しました。
そこで、わたしたちの機構としては珍しく、空のインフラを用いない新たな事業を立ち上げることにしました。それが、今回お話しする「神社de献血」という事業です。
つまり、「神社de献血」というのは、コロナ禍で献血者をどうすれば増やせるかというところから生まれたアイデアなのです。

2. 「神社」の持つ強みに注目
コロナ禍の医療現場で必要とされている血液が、献血会場に人が集まらないために不足している現状がある。そこで、わたしたちは、赤十字の支援に入ることにしました。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

支援の方法を検討する際に、わたしたちが最初に考えたのは、あらゆる活動に自粛要請が出されているなかで、「どこであれば人がいるのか」ということです。
その結果、神社であれば、人がいるのではないかと気づいたのです。災害時であっても、多くの方はお祈りをしに神社に行くでしょうから。
実際に神社に行ってみると、神様にコロナが早く終息しますようにと願ったり、ご自身の健康を祈願した
りと、コロナ禍でも神社に足を運ばれる方は少なくないことがわかりました。
わたしたち「国際災害対策支援機構」の評議員には、宮司の方もいらっしゃいます。そこで、評議員の宮司のみなさんと相談し、神社の境内を開放して献血会場にすることに取り組んでいこうとなりました。
そもそも神社は、人々が集うところであり、神様に心を寄せて祈る場所でもあります。神社を社会福祉の場として、献血を必要とされている方のお手伝いができればという目的を立てて、この活動がスタートしました。

3. 「神社」×「スタンプ」の持つ魅力を手がかりにせっかく神社の境内を開放して献血を呼びかけるので、ひとりでも多くの方に献血活動にご参加いただ
けるように工夫をしました。
そのひとつが「神社スタンプ」です。
これは、神社を参拝した証にいただける御朱印を、御朱印帳に集める方がいらっしゃるということからヒントを得たものです。御朱印帳と同様、神社巡りをして御朱印を集めるのが好きな「御朱印女子」と呼ばれる方々を主なターゲットにしました。
さすがに神社の御朱印そのものを発行することはできませんが、御朱印と同じように満足感を得られて、協力いただく神社の社名が入っていて、献血の記念になるようなスタンプを作ることにしました。
このアイデアは、ご協力いただいた神社から、社名の使用の承諾を得ることで実現しました。また、この「神社スタンプ」は、ご協力いただく神社ごとにデザインを変えました。それぞれの神社ごとに鳥居の形がちがうことを踏まえ、そのちがいをデザインに反映させたのです（これは、神社に祀られている神様がちがうことによるものだそうです）。そのため「神社スタンプ」にバージョンちがいが生まれました。
このような「神社スタンプ」を、ご協力いただいた各神社の境内の献血会場に置いて、ご来場いただいた方に、押していただくという形をとりました。

4． 10ヵ月で神社54社とつながる
では、この「神社de献血」が、現在どのように進んでいるかといいますと、2021年5月18日現在で37社の神社にご協力いただいております。
さらに、これから実施を予定している神社と、今後予定している神社を含めると、1都1府2県（東京都、大阪府、兵庫県、神奈川県）で合わせて20社くらい。つまり10ヵ月で54社とつながることができたのです。

Ⅲ．「神社de献血」実施までの流れ（松尾悦子）
1． 計画から実施まで
ここからは、実際にどのような形で、神社の境内で献血が実施されたかということに触れていきます。
「神社で献血」の活動がスタートしたのは、2020年の7月のこと。浅草神社からでした。現在（2021年5月18日）まだ1年が経っていない状況ですが、スタートしてから現在まで、この活動がどのような形で経過したのかについて、お話しします。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

（1） まずは知り合いの宮司さんから
国際災害対策支援機構の評議員には、浅草神社の宮司さんがいます。
そこで、この活動を始めるにあたって彼に相談し、「では浅草神社からスタートしましょう」ということになりました。
「神社de献血」の活動をスタートする段階から、この活動を全国規模に広めていくことと、それと同時に、神社同士のつながりを広めていこうということを考えていました。ですので、当初は、神社の宮司さんから宮司さんへのご紹介という形で「神社de献血」の活動を広めていったのです。

（2） 開始早々驚きの展開へ
実際にスタートしてみると、開始1ヵ月後に「すごいな」と感じる出来事がありました。
宮司さんから宮司さんへは、スムーズに「数珠つなぎ」に紹介していただきました。浅草神社から始まってから3社目の太子堂八幡神社での実施の際に、それが起こりました。2020年8月6日のことです。
「神社de献血」の活動のために太子堂八幡神社に伺うと、宮司さんから「記念御朱印をお出ししましょう」というお申し出をいただいたのです。
急遽、その場で御朱印を作ってくださり、来場いただいたみなさまに無償でご朱印を発行していただくという形になりました。
確かに、この活動について検討している段階から「最終的には『神社スタンプ』ではなくて、記念御朱印が出せたらいいのにね」という声がありました。けれど、いきなり実施3社目という早い時期に、宮司さんのほうから記念御朱印を提案され、その場でつくっていただけるということは想定していませんでした。
ですので、このことは特に強く印象に残っています。
その後も、宮司さんから宮司さんへと数珠つなぎの紹介がおこなわれ、順調に活動が実施されます。
2020年10月には、東京から離れた兵庫県でも実施することになりました。わたしたちの組織の評議員を務める兵庫県の播州三木大宮八幡宮の宮司さんから、「兵庫県でも輸血が必要な状況があるため、こちらでも実施しましょう」という声があったためです。

（3） 有償の御朱印帳の発行へさらに驚く出来事が続きます。
2020年12月には、「神社de献血」開催10社目となる東京豊島区の大鳥神社でおこなわれました。
その開催当日に、宮司さんから「記念御朱印を発行します」というお話をいただきます。これにもたいへん驚きました。「大鳥神社の御朱印は、これまで有償で出してきたため、有償という形で記念御朱印を出したい」とのことでした。
先ほどもお話ししましたように、わたしたちは、この活動をスタートさせるにあたって、いずれは神社で献血をした方に「献血記念御朱印」を出したい、と考えていました。ご協力いただいた神社に有償の献血御朱印を出していただくことを計画していたのです。
なぜ有償にしたかったかにも理由があります。
記念御朱印を有償で出すと売り上げが発生します。この売上の一部を、神社の「お気持ち」という形で寄付が可能となるためです。その寄付をわたしたちの機構が取りまとめ、赤十字に納めるという企画があったのです。赤十字の医療従事者に対して少しでも報いたかったのですね。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

ただ、この企画の実施時期は、「神社de献血」の活動で実績を積んだあと、約1年後を考えていました。
ところが、「神社de献血」開始から5ヵ月しか経っていない10社目の大鳥神社で、宮司さんのほうから「記念御朱印を有償で出したい」というご提案をバーンと出していただきました。そして、その売り上げの一部は大鳥神社から赤十字に寄付されたのです。
まさに、わたしたちの企画を先取りしてくださったものだといえます。
じつは、このように有償の記念御朱印を出すことや、その売り上げの一部を赤十字に寄付することについては、のちに少し問題になりました。それは、神社の御朱印を「神社de献血」のような活動に用いることが良いのか、という問題です。
今後は、わたしたちも神社にかかわる方々のご意見を聞きながら、少しずつ考えを進めていきたいと考えています。
以上のように、わたしたちが「神社de献血」の活動を通じて、1年後に実現できれば……と考えていたことが、わずかの期間に段階的ではありますが、次々と実現しました。
なお、現在（2021年5月）は、この7月で「神社de献血」の活動が1年になりますので、この活動の1周年のご祝儀としての記念御朱印の発行の準備に入っていります。

（4） オリジナルのスタンプ帳の配付開始
年が明けて2021年1月に入ると、東京都赤十字血液センターと協働した「神社de献血」の活動が始まりました。
その際に、東京都赤十字血液センターの担当の方に、「神社de献血」をした方だけが押すオリジナルス
タンプを集めることができる「スタンプ帳」を作っていただき、そのスタンプ帳をご協力いただいている各神社で配付するようになりました。

（5） メディアの力で一気に拡散
2021年の1月は、コロナ禍のため神社にお正月の参拝をするのは控えましょう、分散参拝しましょうとい
う呼びかけがあったころです。
そのため、東京都心の神社に協力を求めることがなかなかできず、「神社de献血」の活動の場がなくなってしまいました。
そこで、都心から離れた周辺地域で献血会場になっていただく神社を探したところ、東京都府中市の大國魂神社や、西東京市の田無神社にご協力いただけることになりました。
そして、このふたつの神社での活動の様子が、コロナ禍におけるお正月の新たな取り組みとして、また、神社の新たなお正月の迎え方という切り口で、新聞やテレビ等のメディアに取り上げられたのです。
特に田無神社での活動の様子は、NHKの夕方のニュース番組の生中継で、大きく取り上げてください
ました。田無神社の参集殿をお借りして、そこにベッドを持ち込んで献血をおこなっているわたしたちの活動の様子が全国ネットで中継されたのです。
このことがきっかけとなり、「神社de献血」をより多くの方に知っていただくことができ、田無神社での献血の参加者も増加しました。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

2． 実施後の環境変化と気づき（1） 認知度の向上
2021年の正月明けに、再び緊急事態宣言が出され、自粛がさらに求められました。
そのため、企業内公共施設や駅前等で、献血バスを出せる場所が急激になくなり、献血による血液の供
給が間に合わなくなりました。
その結果、手術が延期されるという事例が数多く見受けられるようになりました。治療に必要な献血血液を毎日必要とする、がんの治療を受けている方々などが治療を受けられない状況も増加しました。
そのような献血血液をめぐる切迫した状況を打開するため、急遽「神社de献血」の活動へのご協力をお願いしたのが、東京都八王子市の八幡八雲神社です。
急なお願いにもかかわらず引き受けてくださり、2021年1月29日に実施がかないました。
実は、献血というのは、2ヵ月ほど前から準備を必要とします。
たとえば広報活動にしても、2ヵ月間かけて、地域のみなさんに、個人だけでなく自治体を通じてお呼びかけをして周知をおこないます。
急遽の開催であった八幡八雲神社での「神社de献血」は、そういった丹念な周知ができず、準備期間の2日だけのSNSとWeb上での広報を命綱に実施したのです。しかし、結果として37名の方が参加してくださいました。この結果からわたしたちは大きな手ごたえを得ました。
つまり「神社de献血」という活動は、告知を事前に丹念にできなくても37名の方が献血に来てくださる、という手ごたえです。
「神社de献血」という活動の知名度が高まり、周知が広がってきている、ということ。そして、SNS等で短期間でも動員がかけられるようになってきているということ。これらが実証できたということでしょう。
なお、準備期間2日という急ごしらえでの実施は、あとにも先にも、この1回だけです。これ以降は、短くとも1ヵ月は周知の時間を取るようにしています。

（2） 日本赤十字社との連携の変化
2021年2月に入ると、「神社de献血」の開催会場が日本赤十字社の献血Web会員サービス「ラブラッド」（https://www.kenketsu.jp/）に登録され、Web予約が可能となりました。
当初、わたしたちの活動は、日本赤十字社でのWebでの献血予約システムの対象外になっていました。
それが「神社de献血」の活動が広がっていくにつれ、日本赤十字社の献血活動のWebサイトの予約シ
ステムを通じて利用できるようになったのです。
このことから、「神社de献血」の活動が、日本赤十字社の献血事業の定常的な活動のひとつになったと考えられます。
なお、最近、この日本赤十字社のWeb予約システムの偽サイトが現れました。みなさんご予約の際は日本赤十字社の公式ホームページからお願いします。

（3） 共催実施の実現
2021年2月21日には、東京都神道青年会との共催で「神社de献血」が実施されました。
この際にも、たいへんな驚きを感じることになりました。
わたしたちの組織は、それまで単独開催の形で神社の境内で献血活動を実施していました。しかし、将来的には、各神社とかかわりのある団体さんと、この活動を共催できればと考えてきました。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

それが、またしても、このように早い時期に実現したのです。
東京都神道青年会との連携を模索しているうちに、青年会が年に一度おこなってきた献血活動を、共催という形で一緒におこなう運びになったのです。

（4） 大阪府神社庁との組織的連携へ
2021年の2月末はたいへん忙しい時期でした。東京都神道青年会との共催の翌日2月22日には、大阪市の大阪天満宮で「神社de献血」が開催されました。
これは、この時期に東京で問題となっていた献血血液の不足が、大阪でも同じように起こっていたことが背景にあります。献血血液の不足を解消するため、大阪府神社庁と連携し実施に至ったのです。
大阪天満宮での「神社de献血」の実施は、わたしたちのこれまでの活動の流れに新しい道筋をもたらしました。
わたしたちのこれまでの活動は、ご協力いただいた神社の宮司さんから、次にご協力いただける神社の宮司さんをご紹介いただく「数珠つなぎ」のような形で、活動先を確保してきました。
ところが、この大阪天満宮での「神社de献血」はちがいました。どこかの神社の宮司さんに大阪天満宮の宮司さんのご紹介をいただいたわけではありません。
大阪天満宮での実施は大阪府神社庁が窓口となり、そこから大阪府下の神社に対して、わたしたちの活動の受け入れの要請をおこなってくださったことで実現しました。わたしたちの活動に、宮司さん同士のつながりの他に「神社庁との組織的連携」という新しい実施の道筋を得ることができたのです。
大阪府下のすべての神社が所属している神社庁を通じて開催した「神社de献血」は、東京都で実施したどの事例よりもスピード感をもって準備を進めることができました。

（5） 悪天候をものともしない地域のつながり
2021年3月21日には、東京都世田谷区の駒繫神社で「神社de献血」が開催されました。
この日も、わたしたちの活動にとって大きな意味を感じる一日となりました。
実はこの日、東京は豪雨であり、わたしたちの活動以外の、戸外での他の献血会場はすべて閉鎖されてしまったのです。
ところが、わたしたちが開催した駒繫神社境内での「神社de献血」の受付数は47名にのぼり、東京都内では一番の献血数となったのでした。
この日は、激しい風も吹き、境内に設置した献血用のテントが飛んでしまうほどの豪雨でした。献血ルー
ムなどの屋内の献血会場ではない、戸外で実施している献血会場はすべて閉鎖されました。しかし、駒繫神社の境内には、献血を待つ方々が傘をさしながら順番を待つ列ができていたのです。そのため、閉鎖はせずに実施を決行しました。
このことがきっかけとなり、わたしたちの「神社de献血」が、悪天候でも献血に人が訪れる取り組みとして、赤十字から改めて注目されるようになったのです。
駒繫神社での「神社de献血」の開催から実感したのは、わたしたちの活動が認められつつあるという手
ごたえばかりではありません。地域のみなさんと神社との間には深いつながりがあるという実感も得ました。悪天候下での駒繫神社での実施によってそのことが証明されたという思いを強くしました。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

（6） 地域の方々との組織的連携へ「地域のみなさんと神社との間には深いつながりがある」という手ごたえをさらに強くしたのは、翌月の2
021年4月25日に開催された、素盞雄神社（すさのおじんじゃ）での「神社de献血」です。これは、南千住・三ノ輪十四ヶ町若睦連合会との共催でした。
神社にゆかりの深い氏子さんたちで形成されている町会との共同開催は、南千住・三ノ輪十四ヶ町若睦連合会に所属している素盞雄神社の宮司さんからのご提案でした。「素盞雄神社がお手本になりましょう」と、こちらからのご相談を形にしてくださったのです。
宮司さんのご尽力もあって連合会との共同開催という運びになり、わたしたちはいつもよりも大きな規模を想定した準備をおこないました。
このとき、神社からも70名ほどの献血の事前予約をいただきました。そこで、社務所でお借りする予定のベッド数を2台増やし、計6台のベッドで実施しました。ところが、開催当日には、事前予約をしていな
い一般の方が、さらに58名も足を運んでくださったのです。
そのため、献血終了予定の時刻が近づいても、まだ30数名の方をお待たせしている状態です。その方々には別の献血会場をご案内して、そちらに行っていただくことになりました。
つまり、この日は150名近い方が「神社de献血」に足を運んでくださったということになります。
この日、わたしたちは、以下のふたつのことから、「神社de献血」の活動に自信を得ることができました。
ひとつ目は、当日、一般の58名の方が足を運んでくださったことで、「神社de献血」の周知と広報がうまく機能していることが実証できたことです。
ふたつ目は、神社と、地元に根付いた氏子さんたちと深いつながりを持てたということです。つまり、氏子さんたちが所属している町会などの自治会との共催で実現できる、大きな可能性を確認できたのです。
今回の素盞雄神社の場合、地元に根付いた氏子さんたちがいらっしゃって、その氏子さんたちが所属している町会が25団体あるわけです。ですから、それらの町会とわたしたちが「神社de献血」を共催することで、たとえばそれぞれの町会から2名の氏子さんにご協力いただければ、それだけで50人前後の方々に参加いただけることになります。
ただ、この日の反省を踏まえると、今後は追加の参加者の数を考えておく必要はあります。事前予約が50名、一般の参加者が50名の場合は、合計100名になります。このように追加の参加者が増えそうなときには、ベッドが8台準備できるバス2台を手配することで、効率よく対応できるのではと考えるようになりました。
南千住・三ノ輪十四ヶ町若睦連合会との共催でおこなった「神社de献血」から得た気づきを踏まえて、
わたしたちは次の3点を神社にご提案するようにしています。
1) 氏子さんたちの町会とわたしたちの機構が共催形式でおこなうことで、参加人数を事前に確保できること。
2) バスを用いることで多人数の参加者への献血環境を確保できること。
3) 2）によって、一般の参加者の方へも対応できること。
素盞雄神社の宮司さんからいただいたご提案が、このように、今後のわたしたちの活動におけるひとつのモデルケースになりました。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

（7） 3つの新しい成果
2022年5月9日には、神奈川県で初めての「神社de献血」が若宮八幡宮で実施されました。こちらの事例には3つの点で新しさがありました。
これまでは、実施実績のある神社の宮司さんから次にご協力いただける神社の宮司さんを紹介いただ
く形で展開されてきました。
しかし、若宮八幡宮の場合は、先方の宮司さんからご連絡をいただいたのです。
若宮八幡宮の宮司さんが手を挙げてくださったことによって、紹介ではなく神社の自主的な発信による「神社de献血」の流れが生まれました。
これがひとつ目の新しい点です。
この若宮八幡宮の宮司さんは、かなり積極的でした。わたしたちが「これまで、献血記念御朱印を無償で発行した実績があります」というお話をさせていただいたところ、即座に「ではこちらでは、無償の血液型別献血記念御朱印を発行するだけでなく、それとは別に、献血できなくても趣旨に賛同いただいた方が参加できるように、有償で血液型別の献血記念御朱印を発行します」とおっしゃったのです。
この点がふたつ目の新しさです。
これも驚くべき話です。実は、わたしたちの将来的な構想の中に、「血液型別」で何かしたい、というキー
ワードがありましたが、当時はまだ、その実行段階ではないと考えていたからです。
赤十字の献血センターには、 「A型ちゃん」「B型ちゃん」「O型ちゃん」「AB型ちゃん」という4種類のキャラクターからなる「献血ちゃん」というマスコットがいます。それを、献血記念スタンプに組み込んで、献血にご協力いただいた方に、ご自分の血液型のスタンプを押していただくといいなと考えていました。
ところがこのアイデアも、宮司さんが先取りされて実施が実現したのです。
このような経緯で、神奈川県で初めての「神社de献血」の開催となった若宮八幡宮では、献血記念御朱印を無償で発行いただくと同時に、有償での血液型別献血記念御朱印が発行されました。
なお、こちらの若宮八幡宮では、先ほどお話しした素盞雄神社と同じく、氏子である地域のみなさんにご協力をいただいて予約を進めていただきました。
さらに、氏子である商店街の企業さんから、協賛商品が続々と集まりました。このことで、若宮八幡宮で「神社de献血」をいただいた方々には、ご当地企業の協賛品を配付できたのです。
これが3つ目の新しさです。
以上のように、若宮八幡宮での実施では、宮司さんからの「自主的参画」の申し出と、「血液型別献血記
念御朱印」の登場、地元企業からの「協賛品」の配付、という新しい成果に結びつきました。

（8） 宮司さん方のご提案で、当初の構想がほぼ実現
2020年7月から現在（2021年5月）までの10ヵ月間は、驚きの連続でした。
わたしたちが当初考えていた「神社でこういう形で献血ができたらいいな」という構想が、神社の宮司さんを中心とする関係の方々からの自主的な提案で、すべて実現できてしまったからです。
今後は、善意の「数珠つなぎ」とも言える「神社de献血」の驚くべき10ヵ月の活動について、きちんと見直して、ルールづくりをおこない、神社の関係者のみなさんや地域の方々にご迷惑のかからないような形をめざします。また、神社を主軸とした新たな「記念献血」の枠組みをつくっていこうと計画していま
す。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

Ⅳ. 実現させるポイント（松尾悦子）
１． 神社で献血をおこなうということ
わたしたちの「神社de献血」の活動のよいところは、「神社」での開催だからこそのよさとつながっています。
神社は、近所にあれば「ちょっと立ち寄ろう」と、地域の方であれば足を運びやすい場所です。
「ちょっと神様にご挨拶しよう」というのもあるでしょうし、何かを神様にお願いしに行く、お祈りしに行くという場所でもあると思います。
そういった形で、近所の方が度々立ち寄ることができる場所、何の気兼ねもなく立ち寄ることができる場所として、地域に根付いているところが神社のよさです。
他の献血会場と比べて、わたしたちの「神社de献血」の何がちがうのかというと、「今回初めて献血します」という方が多い点です。
このちがいは、神社が「ちょっと立ち寄りやすい」「地域に根付いた心が安らぐ場所」だからこそ生み出されていると考えています。
次のグラフ（スライド7枚目）は、2020年度実施についてまとめたもので、初めて献血をした方の比率を場所ごとに比較しています。このデータによると、神社では、他の会場よりも初めて献血をされた方の比率が多いことがわかります。
2020年度7月から、2020年の12月までの数値で、このような結果となっていますので、2021年度
は、もっと数値が上がっていると予想されます。

資料 スライド7

2． 実施の工夫（1） 「お力添えいただきたいこと」の明示
これは、「神社de献血」を実施するにあたって、わたしたちが神社の関係者のみなさんにどのようなお願いをしているかについて示した資料（資料 スライド9）になります。
企業でいうところの「営業ツール」にあたり、神社を舞台に紡がれる「ご縁」や地域の方たちとのつながり
を通じて、献血参加予備軍の方に対してアプローチしていただきたいとお伝えしています。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

資料 スライド9
わたしたちが、神社にお力添えいただきたいことがこの図でわかるようにしています。宮司さんをはじめとする神社の方々に、どういった形でご協力いただきたいのか、どのような言葉で氏子や地域の方々にお声がけいただきたいか、この資料を使って説明させていただいています。

（2） まずはオフライン告知「神社de献血」を広げるには、まずはオフラインでの告知から始めます。具体的にはポスターの掲示やチラシの回覧などをおこないます。
神社には、氏子さんがいて、町内会さんだけでなく企業さんの場合もあります。基本的には、その方々に向けたポスターの掲示やチラシの回覧などをしています。
他には、町内会の会長さん、大きな企業さん、商店街会長さんといった、特に神社とゆかりの強いところの窓口を紹介いただき、その窓口を通じて、「神社de献血」に参加いただけるよう、地域のみなさんに知っていただくようにしています。

（3） オフライン告知のコツ氏子さんに広めるのとは別に、オフラインで告知をするには、神社の周辺にある幼稚園や、小・中・高等
学校にポスターの掲示やチラシの配布をおこないます。特に、神社の周辺にある小学校ではかなり力を入れており、小学生に直接チラシの配布をしています。
なぜこれが効率的かというと、子どもたちは、学校で配付されたものを親御さんに渡す習慣があるので、小学生を「伝書鳩」のように活用しているということです（笑）。同時に、自分たちの地域の神社が献
血活動の場になっているということを、子どもたちに周知することにもなります。

（4） 神社における意思決定機関とは神社における意思決定はどこでおこなわれているのかというと、それは神社によってさまざまです。宮司さんがひとりで決められる場合もあれば、 機関として判断している場合もあります。
機関としての意思決定については、以下の2種類が挙げられます。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

⚫ 宗教法人（法人格）としての場合、代表役員（宮司）と責任役員（神社によって人数は変動）による責任役員会で決定がおこなわれます。
⚫ 純粋に信仰の場たる神社としては、宮司とその神社の総代たち（総代会）によって決定されます。ただし、運営上の責任役員会に上程して諮問する場合があります。
協議内容やその神社の管理体制によって固有の意思決定の形があるため、神社の宮司さんの責任で実施される場合もあれば、宗教法人として責任役員会にはかったり、また地域の氏子の代表者である総代さんたちと相談されたりする場合もあります。
このように、さまざまな方法によって意思決定がおこなわれていますが、ひとつの神社でひとつの事業を実施するためには、その護持運営に携わっている多くの方のご理解やご協力が必要となるのです。
こういった過程を経て、「神社de献血」は実施されています。

3． 赤十字とのかかわり（1） 赤十字とわたしたちの活動のちがい
わたしたちには、先ほどお話ししたような、地域の方々と神社とのつながりが見えません。ですので、神社との打ち合わせの際には、地域の方々と神社とのつながりについて伺うようにしています。
具体的には、どこに何をお尋ねすればよいのかということや、どのような協力を求めることができるのか、といったことです。
わたしたちの活動は、神社と氏子さん方とつながりを持てたからこそ、地域に密着した活動が可能になりました。赤十字とわたしたちの活動のちがいはここにあります。
赤十字の活動では、献血についての告知は、チラシをポスティングしたり、街頭でチラシを配布したり、ポスターを貼らせていただくお願いをする程度です。チラシ配布やポスター掲示に関するリサーチも積極的におこなっていません。
わたしたちは神社とつながりをもたせていただくことで、神社にかかわるみなさんから、地域についての詳しいお話を聞くことができます。
これがなければ、「神社de献血」のチラシの効果的な配布方法やポスター掲示のお願いを、どこのどの窓口に持っていけばよいのかわかりませんものね。
このような地域に密着したリサーチ活動に差があるといえるでしょう。

（2） 神社と赤十字の間に立ち実施をサポート
わたしたちは、神社の関係者のみなさんから地域の状況やリサーチ情報を事前に伺って整理をし、そのノウハウを赤十字に提供しています。
つまり、神社と赤十字の間に立って、「実施の知恵」についての橋渡しをさせていただいているというイメージです。
わたしたちは、神社と赤十字との間を取り持つ形で「神社de献血」を実施させていただいているのです。

（3） 全国展開のためにチラシのデザインの統一
次のスライド（資料 スライド10‐1）を参照してください。これは地域の方に神社からどのように献血について広めていただくかをご案内した「営業資料」です。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

「神社de献血」をおこなうにあたって、わたしたちは神社に「こういったものをご提供できますよ」という形でこの営業ツール一覧をお見せしています。
この一覧のなかでも、チラシは、献血会のご周知ツールの中心であるといえます。
ですので、チラシについて少し工夫をしました。それは、どこでどのような形式で実施するとしても、チラ
シのデザインを統一したことです。
実は、実施当初は、赤十字の担当者の方がチラシの制作をおこなっていました。赤十字の担当の方は実施会場ごとに異なります。そのため、チラシは担当の方がそれぞれの考えで独自のものをつくられるため、クオリテイも見せ方もさまざまでした。
そこで、「神社de献血」を全国規模で展開していくにあたって、チラシのデザインを統一したいということ
を赤十字に提案したのです。
現在では、すべての実施会場のチラシは、わたしたちがお願いしているデザイナーにつくっていただいています。ご当地の名物や神社固有のアイコンを取り入れつつ、統一のデザインを基調としたチラシとなっています。
ご当地や神社の特色をおさえつつも統一されたデザインのチラシを、地域で回覧していただいたり、神社に参拝される方に配布していただいたりと、さまざまにご活用いただいている状況です。
最近ではSNSを上手く活用する神社もたくさんありますので、SNSへ掲載いただいてもいます。「神社de献血」がさまざまな形で発信される現状を考えると、チラシの基調となるデザインを統一したからこそ伝えられるメッセージがあると感じています。

資料 スライド10‐1

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

（4） オリジナルのスタンプ帳が広げた、地域のみなさんのかかわりかた「神社de献血」の記念品について少し触れておきます。
現在、東京都赤十字血液センターに「神社de献血」のオリジナルスタンプ帳というのを作っていただいており（資料 スライド10－2参照）、献血にご協力いただいた方には、この東京都オリジナルのスタンプ帳を来場記念にお渡しします。
神社のスタンプを集められるスタンプ帳ですので、「神社de献血」に限らず神社を訪れてスタンプを押して楽しんでいただくこともできるようになりました。
そのため最近では、「神社de献血」の受付に、家族のスタンプ帳を4冊ほど持ったお父さんが来られて、「前回〇〇神社で献血したので今回は協力できないのですが、スタンプだけいただきます」という事例も出てきました。
今では、神奈川県の赤十字にスタンプ帳の発行を協議していただいています（神奈川県、2021年10月
31日配付開始）。現在、「神社de献血」はこのように進んでいます。
ありがとうございました。
（講義部分終了）

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

資料 スライド10－2

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Ⅴ．松尾悦子氏への21の質問（松尾悦子×阪井和男×明治大学法学部自由講座受講生）

Q1:なぜ神社なのか？
東京都内の統計で施設数を見ると、神社が1,451社、お寺が2,876寺、キリスト教会が2,342件なので神社に比べると寺院やキリスト教の教会の方が施設数的には多いようです。なぜ神社なのですか？
たとえば、キリスト教会だと、神社よりも数が多いし、キリスト教の特色である「隣人愛」に訴えかけると献血してもらいやすいように思うのですが。

A1：支援内容に「適した場」が神社だったから「神社de献血」で神社を実施会場に選んだのは、神社がそういった場所に適しているという理由です。
具体的には境内や、献血に適した建物（社務所）があることです。そういった場や施設を活用できることがメリットであるととらえたので、神社に特化したものにしました。
今回の「神社de献血」は、赤十字が抱えている医療現場の課題についての支援です。献血者数の減少という状況を起点にして考えました。
われわれの機構では、「そこに適したもの」の支援をおこなうというスタイルで取り組んでいます。ですので、今回は神社を選んだのです。
なお、われわれの機構では、お寺への支援については、別の企画として進めています。この取り組みは
献血ではありませんが、それはまた別の機会にお話しします。

Q2：来場者はどんな人？
献血会場に来場する人の主な年齢層はありますか？ また、この年齢層にもっと来てほしいという要
望はありますか？

A2：ミドルエイジの「御朱印女子」が中心
ひとつ目の質問に関してですが、われわれの「神社de献血」に来場される方の年齢層は40代、50代が中心です。
これは「神社de献血」の特徴です。「神社de献血」を始めるにあたって、ターゲットとした層がそこです。
つまり、「御朱印を集めている女性」にターゲットを絞った取り組みが「神社de献血」なのです。
ターゲットである御朱印女子の方々の多くは40代、50代です。その方たちに響くように「神社de献血」
ではさまざまな工夫を全力投球でこらしています。来場者の主な年齢層の特徴は、その結果だと考えています。
ふたつ目の質問に関しては、もっと若い方に広げたいですね。御朱印女子の中には20代の方もいらっ
しゃるので、次は20代の若い方々を全力で勧誘していきたいと考えています。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

Q3:地方での実施は考えているか？
現在は、東京、大阪、神奈川、兵庫というような人口の多い府県で実施されていますが、地方での実施は進める予定でしょうか？

Ａ3：そもそもの目的が東京・大阪の輸血血液の不足の解決にある
この質問について回答する前に、背景を説明しておきます。
献血による輸血血液の必要量は、地域によって異なります。たとえば、東京都で1日に使用する血液量は、鹿児島県で使用する血液量の1ヵ月分と同じです。
つまり、東京都はそれだけの血液が必要だという現状があります。
これは、東京都には大きな病院が多く、専門医が多いため、手術の実施が東京都に集中していることによるものです。そのため、輸血血液の不足が緊急の課題になったのは東京都です。大阪府も同じ状況にあります。このふたつの府県の血液供給が行き詰まっていることが、わたしたちが支援すべき課題だ
ったのです。
また、これまでは、このふたつの府県から周辺の地方都市に血液が供給されていましたが、現在はその状況が逆転するほど、東京都と大阪府には、輸血用の血液が不足しています。
しかもコロナ禍であるため、どの自治体も自分たちが必要とする血液の確保を最優先に考えざるをえな
くなり、東京都内や大阪府内に血液の提供をする余裕がなくなることも予想に難くありません。
このような状況を知っていただいた上で、ご質問いただいた「神社de献血」を今後、全国に広めていくかどうかということについてお答えします。
つまり、輸血血液について、究極に困っているのは東京都と大阪府です。その血液供給の一端を担うというのが今回の「神社de献血」の使命なのです。
ですから、われわれの「神社de献血」の活動は、東京都と大阪府で重点的に実施することを念頭に活動している、というのが答えになります。
では、兵庫県と神奈川県ではなぜ実施したのかというという疑問をお持ちかもしれません。
この2県に関しては、先ほどもお話ししたように神社から「わたしたちもお手伝いします。地元に対して貢献したい」という申し出をいただいたためです。
ただ、現在は、東京、大阪、神奈川、兵庫というような人口の多い府県で実施されていますが、少子高齢化が進むなか地方での要望があるため実施を進める予定ですし、そういった地方の神社から、「わたしたちも「神社de献血」にご協力したい」という申し出があれば、その神社の県の献血センターさんと連携をおこなって実施するという形をとるつもりです。

Q4:実施場所によるちがいはあるか？
東京以外の地域で実施する場合の難しさはありますか？

A4：地域の外的環境と「人」に左右される
特にありません。ただ、地域によって献血をめぐる状況がまったくちがうことはあります。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

コロナ禍では、それぞれの地域がおかれている状況にちがいがあります。そしてそれ以上に、担当者によるちがいが非常に大きくかかわってきます。
神奈川県の場合を例に挙げるとよくわかります。神奈川県は、緊急事態宣言を免れているので、献血車や献血ルーム周辺の人通りは、それなりにあります。そのため、輸血血液の供給が少ないとは言いつつも、実は、例年程度の献血者数が保たれている状態です。
他の緊急事態宣言が発出されていない県も似たような状況です。
そのような状況下では、県の血液センターの職員さんたちは、新しいことにチャレンジしてまで献血者数を伸ばそうとする方は少ないでしょう。新しい取り組みをおこなって実績を上げようということは、あまりなさらない組織文化もあるかもしれません。
ところが、そんななかであっても、志のある担当の職員の方がいらっしゃった場合は、「うちはやります」ということが起こったりします。
神奈川県の場合、そういった前向きな職員の方が担当者だったので、現在、神奈川県下の5社の神社と「神社de献血」実施についての話が進んでいます。

Q5: 実施を左右するのは「人しだい」か？
実施は、運営にかかわる「人」に左右されるということでしょうか？

A5：ひとりでは不足で、かかわる双方に「人」が必要
そうですね。
ただ、この「神社de献血」の取り組みは、神社が「前のめり」になるだけでも駄目です。
献血はそもそも赤十字が実施するものなので、各都道府県の血液センターも「前のめり」になっていただかないと、「神社de献血」の実施はできないのです。
もちろん逆の場合も同じです。
このことは常に、神社にかかわる方々と、各都道府県の血液センターの職員さんの双方にお伝えしています。
「神社de献血」は、双方が「前のめり」にならなければ実施できない。神社にかかわる方々の思いだけでは実現しないのです。

Q6：活動の際に心がけている姿勢は？
神社と赤十字の間に立つ際に、気をつけていることはありますか？

A6：「4つの言葉」を口にしない
わたしたちは「お願いします」「実施しましょう」「お手伝いください」「助けてください」といった言葉を一切言わないようにしています。なぜなら神社の方には、「自分ごと」で考えていただくことが大切だと考えているからです。
ボランティアをする際にこういうことを心がけている人はあまりいないと思います。
そういう意味では、わたしたちは、日本で一般的に考えられている「ボランティア」の姿勢で取り組んでいないのかもしれません。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

Q7：異質な組織同士の連携を実現するには？
コメントと質問があります。まずはコメントから。
「神社de献血」の活動では、縦割り意識の強い組織（赤十字、神社）と国際災害対策支援機構が連携するだけでなく、機構が間に立つことで、縦割り意識の強い組織同士の連携や、縦割り意識の強い組織の内部のスタッフ同士の連携も支援されているのですよね。
また、神社関連では地域の氏子さんの団体や青年会などステークホルダーが複雑に入り組んでいますよね。それらのすべてにきれいに横串を通して、しかもこの短期間の間に実施されたということに驚きを感じています。
先ほど、小学校でチラシを配布するとおっしゃっていたので、教育委員会ともかかわられたということですよね。驚きです。
次に質問です。
このような異質で連携経験のない複数の組織の連携を実現する場合には、何が必要なのでしょうか？

A7：腹をくくること、そして腹をくくらせること
確かに、この活動は多くの縦割り意識の強い組織とかかわっています。
赤十字は、日本政府とは独立していますが、厚生労働省の管轄になります。厚労省の管轄に日本赤十字社があって、9つの事業を扱っています。そのうちのひとつが、血液事業です。
そして、神社は神社庁管轄です。
この「神社de献血」の活動は、そういう意味では厚生労働省と神社庁の横串を通しているといえるかもしれません。
また、各都道府県の血液センターは、国家公務員の所属する官公庁とほぼ同じ組織立てになっている
ので、縦割り意識の強い組織です。
あらためて考えてみると、「神社de献血」の取り組みを通じて、各都府県の血液センター間で、お互いのよいところを取り入れあって「神社de献血」の活動をバージョンアップしていく動きがありますが、これは横串を通すことになっているかもしれません。
小学校でのチラシの配布については、おっしゃる通り、教育委員会を通しました。
改めて考えると、「神社de献血」の活動には、神社庁と日本赤十字社をはじめ、厚生労働省、文部科学
省、経済産業省がかかわっています。
神社庁と日本赤十字社という大きな組織を中心にして、そこに、厚労省、文科省、経産省という国の3つの機関が連携しているということですね。これは、相当におもしろいことだと感じています。
これだけ縦割り意識の強い組織が複雑に入り組んでいるわけですから、当然、一筋縄では行きません。
その混沌とした仕組みの中をすりぬけながら、必要なことだけを交渉して通していくわけですから、本当におもしろいのです。
さて、ご質問についてです。
連携に必要なものは結局、交渉力だと考えています。
そして、「本当にこれ（『神社de献血』）をするのかしないのか」といった点において、「大人も腹をくくらな
いといけない」、つまり、われわれも含めて関係者がみな腹をくくること（時には腹をくくらせること）が重要だと考えています。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

Q8：実施の上で欠かせないことは？
異なるコミュニティの連携につきものの困難を乗り越えて実施されている「神社de献血」ですが、実施上欠かせないことについて何かひとつ教えてください。

A8：具体的な段取りを提示し、その実行を厳格に求めること
担当者の方には、事前に「この段取りでこのようにおこなってほしい」ということを、具体的にお伝えしています。
同時に、「この通りにおこなってくださらないのであれば、実施いたしません」とはっきりお伝えしています。
「こちらからお伝えしたことを、各方面に通してくださらなかったりおこなわなかったりした場合、次の実
施はありません」と明確に示すことで、われわれも先方も腹をくくることにつながると思います。

Q9：「神社de献血」の準備期間は？
初回実施までの準備期間は、どのくらいでしたか？

A9：2ヵ月
通常は2ヵ月です。「実施しましょう」と宣言してから、2ヵ月で準備を整えました。

Q10：ベンチャービジネスとの共通点は？
松尾さんの段取り力がすごいなという点と、うまくいかなくても当たり前と思ってやっている姿勢がすごいなと感じました。ベンチャービジネスと同じだと感じました。

A10：「綿密な段取りの重視」「うまくいかないのが当然という考え方」が共通しているかも立ち上げにあたっての段取りという点では、毎日5社程度の神社に電話をします。かかわっている神社の担当の方に、日をあけず、途切れることなく電話をかけることが、ポイントかもしれません。
機構の活動が、「ベンチャービジネス」だと言われると、そうかもしれません。「綿密な段取りの重視」「うまくいかないのが当然という考え方」は、新しくビジネスをする際には共通しているかもしれませんね。

Q11：「神社de献血」を通じて得た交渉の技はあるか？
今回の「神社de献血」を通して得た、交渉の際の技のようなものはありますか？

A11：「神様がお決めになることなので」と言って委ねる
はい、今回は神社がかかわる取り組みなので、交渉の場で「神様がお決めになることなので」と言って神社に委ねる、ということを学びました。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

この言い回しを使って交渉に臨むと、かなり割り切って進められます（笑）。
実はこの言い回しは、神社とのお付き合いのなかで覚えたものです。何社もの神社に足を運ぶものの、断られ続けるなかで、どのような「言葉」を使えばいいのかということを学びました。

Q12：実施状況の公開の合意形成はどのようにおこなった？
質問が2点あります。
実施状況（来場者数など）の記録を閲覧することはできますか。また、その記録を公開しているなら
ば、記録の公開について関係者から合意を得るのは難しかったのではないでしょうか？

A12：「実施報告が必要です」と伝える
まずは、ひとつ目の質問についてです。
実施状況の記録については、一般財団法人国際災害対策支援機構のホームページに掲載されているため、閲覧が可能です（https://www.unglobal.org/jinja-bd/ <2023年7月17日アクセス>）。
ホームページには、どの神社でいつ実施し、どのくらいの来場者数があったかについて記載しています。実施状況をホームページに記載することについて、神社の宮司さんたちにとっては、刺激になっているようです。
宮司さん同士が平素から親しくされていることもあって、互いに来場者数を確認しあうことで実施の励みにされていると聞きます。「あそこの神社には負けられない」という感じでご覧になっているようです。
ふたつ目の質問についてです。
合意を得るために何かしたということはありません。「こういった類の活動には実施報告が必要だ」ということをお伝えして、公開しました。そもそも「神社de献血」の主催はわれわれの機構ですので。

Q13：来場者数の変遷がイノベーションの普及と通じるのでは？
実施状況についての詳細なデータはありま
せんか？
実は、来場者数の変遷を見ていると、図1に示すようなムーブメントやイノベーションが普及するときの普及カーブに似ているなという感じを受けました。しばらく伸び悩む時期を経てザーッと広がっていくといった点です。
そういう見地から、もう少し詳細なデータがあれば、たとえば、時系列での解析が可能ではないかと考えたのです。いかがでしょうか？
図1．初期の浸透曲線

A13：時系列での解析が必要
公開していませんが、赤十字から提供されたデータがそれにあたるかと思います。公開しているのは、受付をすませた来場者の人数ですが、赤十字から提供されたデータは、性別や年齢層などより詳細なデータです。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

時系列で解析してみると何か見えてくるかもしれません。ぜひ、お願いします。

Q13［付記1］（阪井和男）
Q13の図1は、3分あまりの動画「裸の男とリーダーシップ」（田辺大, 「日本が変わるスイッチが入っている映像 - 裸の男とリーダーシップ」（3'16"）, 2010年4月27日公開. https://www.youtube.com/watch?v=OVfSaoT9mEM <2023年7月15日アクセス>）において、リーダーシップを発揮してフォロワーを作り、ムーブメントが起こるプロセスをフォロワー数の推移として示したものです。
この曲線は、全体としてみると、フォロワー数を𝑦、秒数を𝑡とおくと、𝑦 = 0.6658 × 𝑒 2773𝑡 という指数関数で表すことができます。つまり、全体としては時間とともに指数関数的にフォロワー数が増大しているわけです（ここで、決定係数は0.9386とデータの94%がこの式で説明できます）。
ところが、立ち上がりのフォロワー数４人までを見ると、𝑦 = 140.74 × 𝑡 0.5187 で表されます。秒数𝑡の指数がほぼ0.5ですから√𝑡にほぼ等しいわけです。つまり、立ち上がりはなかなか増えないルート的な立ち上がりの時期が続いているのです。これはムーブメントやイノベーションの立ち上がりがなかなか起きない「種火」の段階といえます。言い換えれば、成果が見えるように発展する「成長期」の前にある「持続期」に相当しているわけです。このようにムーブメントやイノベーションの立ち上がりに構造があるということは、３つの異なるプロセス：（1）種火を熾（おこ）す「行為」が生まれる「発火点」、（2）種火を灯（とも）す「行為」をし続ける「持続期」、（3）種火が燃え広がり「普及」へと展開を見せる「成長期」――があり、これらが交差することを示しているのではないでしょうか。
なお、動画のオリジナル版は、こちらです（Derek Sivers, "First Follower: Leadership Lessons from a Dancing Guy", 2010-02-11. https://sivers.org/ff 〈2023年7月17日アクセス〉）。

Q13［付記2］（阪井和男）
その後の実施状況については、2020年7月5日から2021年7月25日までの1年強（385日間）で39回実施され、延べ1,687人の受け付け（献血数）がありました。9.9日に1回は実施されている計算にな
り、採血数を1回あたりに直すと43.3人となります。
9.9日に1回の実施というのはかなりの頻度です。初回の浅草神社から第2回の瀬田玉川神社までに要した日数は14日、それから第3回の太子堂八幡神社までは49日、次の松陰神社までは21日、亀戸天神社までが28日でしたので、その後は実施する神社が急速に広まりを見せており、実施するたびに開催間隔の日数が小さくなってきたことがわかります。これを次の図2に示します。
図2のデータ点に回帰直線を引くと、大きくバラついていますが、右下がりの直線になります。その傾きから、開催するたびに0.33日だけ実施間隔が少なくなっていることがわかります（決定係数は0.14）。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

60

実施間隔（日）

50
40
30
20
10
0
0

10

20

30

40

実施回数

図2． 実施頻度の推移
次に、採血数を累積したものを開始日からの日数に対して図示したのが次の図3です。
1,800
1,600

採血数（累積）

1,400
1,200
1,000
800
600
400
200
0
0

100

200

300

400

日数

図3． 採血者数の推移
この図からわかることは、立ち上がりの持続期間が明瞭には見えていないことです。つまり、「裸の男」の踊りが伝搬していったときのように、抑制的で持続的な立ち上がりの期間や急激な成長期間にあたる増大が見られません。実際、献血の受付人数を𝑦、実施日を𝑡とおくと、𝑦 = 0.0083 × 𝑡 2 + 1.2874 × 𝑡 −6.7631と、2次式になります。このとき、決定係数はなんと0.99となりデータの99%がこの曲線で説明できてしまうことになるのです。このことから、ムーブメントが伝搬するメカニズムが当初考えたものと異なることがわかります。

25

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

Q14：なぜこのような活動を始めたのか？
そもそも、松尾さんはなぜこのような活動に取り組んでいらっしゃるのでしょうか？

A14：与えられた役割だと思うから
たぶん、神様などに与えられた役割を果たしているだけなので、わたしがこの活動を「やりたい」と思っているのではなく、その場その場でやっているだけです。
なぜ、自分がこのようなことをしているのか、よくわからないのです。「やりたいこと」というわけではな
く、与えられた役割なのだと思います。

Q15：事業のスタート地点にある発想はあるか？
「神社de献血」は、国際災害対策支援機構の取り組みのうちの「寺社活用文化向上支援事業」の一環としておこなわれているということですが、「神社de献血」を含め、この事業のスタート地点になった発想のようなものはあるでしょうか？

A15：神社と寺院は災害に強い場所に建てられているということ
はい、あります。日本では（歴史的経緯から）、神社と寺院というのは、災害に強い場所に建てられている。だから、その場を災害対策の拠点として考える、ということです。これがわれわれの取り組みの根底にあります。
そして、その前提を踏まえて、「では、われわれが今、この時代のなかで何ができるのか」と考えを進めます。
たとえば、現在はコロナ禍ですね。このようななかで、われわれができることは何か。すると、東京・大阪の輸血血液の不足という差し迫った問題を抱える、赤十字の献血事業に考えが至ったわけです。そして「神社de献血」という形になりました。

Q16：災害の支援に焦点を絞っているのはなぜ？
松尾さんの取り組みは、「災害の支援」に焦点を絞っているように感じました。では、そのように考える
ようになられたきっかけは、どのようなところにあったのでしょうか？

A16：震災復興の体制づくりを見た経験と支援物資搬送窓口での経験からふたつの震災での経験がきっかけです。
ひとつは阪神・淡路大震災での経験です。この震災では、自分自身が被災し、その復興事業にたずさわりました。
もう少し詳しく説明すると、当時、復興の現場にいたわたしは、復興のための体制づくりを見ていて、どのような体制がよいのか、どのような体制ではだめなのか、というのを考えました。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

もうひとつは、東日本大震災での経験です。この時は、わたしはすでに事業をおこなっていて日本商工会議所に所属していたので、支援のための物資搬送の窓口をしていました。このときの経験も影響しています。

Q17：機構の立ち上げのきっかけは？
松尾さんが、一般財団法人国際災害対策支援機構を立ち上げるきっかけは、どのようなところにあったのでしょうか？

A17：日本のボランティアの在り方への違和感があったためふたつあります。
まず、 わたしは27歳のときに起業して、その後10年間いろいろなことに従事し、企業にさまざまなノウ
ハウを提供してきました。新規事業の立ち上げ時などには、ノウハウの提供だけではなく、企業への支援もおこないました。
ただ、財団の設立にたずさわったことはありませんでした。だから、「財団をつくったことがないから、つくってみよう」と考えたんです。そこが、まずひとつ目のきっかけになっています。
次に、「災害の支援」がわたしの根底にはあるのですが、一般的に考えられている「ボランティア」というのが、どうもうまく自分自身の中に入ってこない、というのがありました。
どういうことかというと、海外におけるボランティアと比較してですが、日本のボランティアというのが、「ちょっと、ちがうな」と感じていたためです。
日本におけるボランティアは、個人があるコミュニティに社会奉仕して、自己満足して、というように、個人のなかで完結している場合が多いのです。けれど、海外では、財団がプライベートファンデーションという形で、ボランティアの際のファンドを集めた上で、支援が必要な現場に、組織的にかかわります。日
本では、こういうボランティアのかかわりかたは、あまり見られませんよね。
だから、財団という組織的な形で、災害支援にたずさわろうと考えたのです。

Q18：財団立ち上げ時の財源は？
一般財団法人ということですので、財団立ち上げの際には、財源をご自身で準備されたのでしょうか？

A18：一般財団法人設立のハードルが下がったことで拠出できたはい。「一般社団法人及び一般財団法人に関する法律」（平成20 年12月1日施行）で、一般財団法人の設立の財産の拠出が300万円以上になるなど、ハードルが下がったこともありました。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

Q19：他の日本のNPOなどとのちがいは？
日本のNPOの多くは、お金をうまく回せないので、苦しんでいるそうです。そんななかで、松尾さん
は、最初にお金を準備して、なおかつお金を集めながら運営をおこなっていらっしゃいます。
こういうスタイルは日本ではあまり見られないように思います。他の日本のNPOなどとのちがいはありますか？

A19：われわれは自らを「財団ベンチャー」だと認識
外部の方にお話しさせていただく際に、われわれの活動を「財団ベンチャー」という言葉で説明する場合があります。どういうことか、少し説明しますね。
わかりやすいので、「神社de献血」の場合で考えてみます。世の中の人が求めていることは、実施したほうがいいですよね。これを前提とします。
たとえば、コロナ禍において東京・大阪の医療現場で輸血血液が不足するという事態が発生している。
この解決のためには、コロナ禍であっても献血の会場をしつらえて実施したほうがいいわけです。
これは、どんな方でもそう考えますよね。求められているわけです。
視点を変えてみましょう。献血を実施すれば人が集まる理由にもなりますし、それにかかわる企業にとっては仕事にもつながります。地域や企業にとっても、献血をする意味がある。言い換えると献血の実施を求めていると考えていいでしょう。
このように考えを進めていくと、「献血を実施したほうがいい」と考える世の中の人、そして企業や地域が「献血実施を実現するための支援をおこなう組織」に活動費を出せば実現できる、という図式になります。
これが「お金を集めながら運営をおこなう」ということにつながっています。
つまり、災害支援に関して社会が求めていることを、それを求めた人や企業や地域に代わって、われわれが活動することで実現する道筋をつくる。それが、われわれが自身のことを、災害支援を基調として取り組んでいる「財団ベンチャー」だととらえているゆえんです。
本来は、日本の他のNPOもそういう仕組みになっているはずです。NPOの活動とは、他の人が「したい」と考えていることや、「するべきだ」と考えていることを、その人たちに代わっておこなうことです。だから、それについて「したい」「するべきだ」と考える人が、そのNPOを支援するというのが、本来の在り方です。
ただ、多くのNPOでは、おそらく感情というか思いの強さが先に出てしまっていて、その活動が、社会にどのように影響を与えて変えていくのか、そのためにどのような組織だてをおこなっていくのか、組織をどのようにつくっていくのかについての説明が、あまりなされていないのではないでしょうか。

A19［付記］（齊尾恭子）
諸説はありますが、江戸時代から明治時代にかけて全国を渡り歩いた近江商人は、商売は売り手と買い手はもちろん、世の中のためになってこそ、という経営哲学を持っていました。後に「三方よし」と名付けられたこの精神は、松尾氏の考え方とも通じるものがあります。なお、「三方よし」の考えかたは、CSR（企業の社会的責任）やESG（環境・社会・企業統治）との親和性という点から関心が高まっています。

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

参考：日経ビジネス編集部,「三方よしとは？CSRやESGにもつながる企業理念としての価値」,https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00081/083100422/ （2023年7月18日アクセス）

Q20：ご自身の「強み」とは？
松尾さんが、この活動を行うにあたって、ご自身が自覚している「強み」のようなものはありますか？

A20：しがらみがない。だからやり切れる
自由ということ。しがらみがない、ということかなと。「しがらまない」からやり切れるんです。
自由ということは、裏を返せば孤独ということでもあります。だから、孤独に強いので、大丈夫というとこ
ろかなと思います。自由で孤独に強いので、しがらみにとらわれることがないんです。
だから、かかわる相手が腹をくくっているかどうか、本気かどうかを見極めることに集中できるし、実現することだけに割り切って進むことができています。

Ｑ21：松尾さんの組織に対する考え方、連携についての独特のノウハウは、「ご苦労された部分」を引き出す「深い質問」がなければ、伺うことができない
最後にコメントです。松尾さんは、組織に対する考え方や、その連携の仕方についても独特のノウハ
ウをお持ちだと感じました。
そして、ご苦労された部分についてはあまりお話されないために、難しいことをスイスイとこなされているように見えます。
だから、こちらがよほど深い質問をつくって松尾さんに投げかけなければ、松尾さんが具体的にどのようなことを乗り越えて、どのように活動を推し進めているのかに触れることができないようです。
松尾さんのお考えの根っこにあるようなことにも、触れることができなさそうです。
深い質問をつくって次の機会に備えます。

Ａ21：よろしくお願いします
はい、また来ますので、よろしくお願いします。
（質疑応答終了）

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

Ⅵ．講義時使用スライド※2021年5月18日の講義実施時に松尾氏が使用したスライド（計10枚）です。

スライド１

スライド2

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

スライド3

スライド4

31

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

スライド5

スライド6

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スライド7

スライド8

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

スライド9

スライド10

以上

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

セレンディピティに導く「豊かさ」はどこにあるか？
あなたは自分のどこにどんな「豊かさ」があるかを自覚したことがあるでしょうか？
「神社de献血」を立ち上げる活動を追ってみると、さまざまな幸運が連鎖しているように見えます。素敵な偶然に出会ったり、想定外のものを発見したり、ありふれていることに新しい価値を発見したり、ふとした偶然をきっかけに幸運をつかみ取っているように見えませんか。これはセレンディピティ（serendipity）と名づけられています。イギリスの政治家・小説家であるホレス・ウォルポールが1754年に生み出した造語のようです。日本語として定まった訳語はありませんが、精神科医の中井久夫は「徴候的知」と呼んでいます。
ここでは、「神社de献血」のセレンディピティの軌跡を追い、それがどんな構造をもっているかを明らかにします。そして、立ち上げの活動でのセレンディピティの背後に横たわっている「豊かさ」の発見とその意味について考えてみることにしましょう。

論証構造から浮かび上がる「神社de献血」の軌跡
セレンディピティの連鎖の構造を見るために、Toulmin （1958）が提起した論証の6要素を青木滋之（2017）によって日常的な論証の中でより重要性の高い3要素に還元したモデル（図4）を用います。

（主張）claim: 成果、主張↑├─〈論拠〉warrant: 要因、意味、理由│［根拠］ground: 行為、事実図4． トゥールミンの論証の3要素モデルによる論証図

ここで、3要素：claim, warrant, groudに付けられた名称：主張、論拠、根拠には括弧記号を使い分けています。claimの名称としては主張、成果などを文脈応じて使い分け丸括弧：（）でくくり、warrant
は論拠・要因・意味・理由などとし山括弧：〈〉、groundは根拠、行為、事実などを記し角括弧：［］を用いています。つまり、3要素の名称を文脈によって使い分けようとしていますので、括弧記号を見るだけで論証の3要素のどれかがわかるように工夫しました。
さて、第Ⅲ部の「神社de献血」実施までの流れにおいて話されている全体の構造を論証図として書いてみたものが次の図5です。
およそ10ヵ月間の「神社de献血」の立ち上げ時の活動の全体の軌跡が論証図として描かれていることがわかるでしょう。

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

（成果）「神社de献血」を10ヵ月間で54社の神社で実施できた！
↑├─（主張）神社境内の献血会場に「神社スタンプ」を置き、来場者に押してもらう！
│ ↑│ ├─〈論拠〉神社から社名の使用承諾を得て、神社ごとにデザインを変えればよい│ ││ （主張）神社の社名が入っていて、献血の記念になる「神社スタンプ」を作る！
│ ↑│ └─〈意味〉神社で多くの方が献血活動に参加できるようにするには？
│（仮説）神社同士のつながりから「神社de献血」の活動が全国規模に広まる！
↑├─〈論拠〉宮司から宮司への紹介で「神社de献血」の活動を広めてもらえばよい│（主張）神社の境内を開放して献血会場にすることに取り組む！
↑├─〈論拠〉「国際災害対策支援機構」の評議員の宮司さんと相談すればよい│ ↑│ （仮説）神社だ！
│ ↑│ ├─〈意味〉どこであれば人がいるのか？
│ ││ （主張）コロナ禍に機構が行う活動として日本赤十字の支援に入ろう！
│ ↑│ ［行為］日本赤十字と災害時のヘリ等による物資・人員搬送を意見交換していた│［事実］コロナの自粛要請のために献血会場に人が集まらず血液が足りない

図5． 「神社de献血」の軌跡

8つのセレンディピティの成果
立ち上げ時の活動全体の軌跡のなかで、実は驚くようなセレンディピティによる進展がたびたびもたらされていました。よくよく調べると、次の8つのセレンディピティによる成果を取り出すことができます。
（1） 開始1ヵ月後（2020年8月6日）、太子堂八幡神社で「記念御朱印」を発行！
（2） 開始から5ヵ月後の2020年12月、開催10社目の大鳥神社（東京都豊島区）で「記念御朱印」発
行（3） 再び緊急事態宣言で献血バスを出せなくなった2021年1月29日、たった2日のSNSとWeb広報で東京都八王子市の八幡八雲神社で37名に（4） 2021年2月21日、神社とかかわる東京都神道青年会が実施していた年1回の献血活動を共催で実施できた（5） 翌2021年2月22日、大阪府神社庁を通じた大阪市の大阪天満宮では東京よりスピード感をもって開催！
（6） 2021年3月21日、豪雨で全献血会場閉鎖のなか東京都世田谷区の駒繫神社で都内一番の献血数（受付数47名）が悪天候でも献血に人が訪れる取り組みとして赤十字から改めて注目されるよ
うになった（7） 2021年4月25日、素盞雄神社（すさのおじんじゃ）では南千住・三ノ輪十四ヶ町若睦連合会との共催で150名近い献血数
36160

Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

（8） 2022年5月9日、神奈川県初の若宮八幡宮。宮司からの「自主的参画」の申し出と「血液型別献
血記念御朱印」（有償・無償）の登場、地元企業からの「協賛品」の配付

どんな「豊かさ」がセレンディピティへと導いたか取り出された8つのセレンディピティには、そこに行き着くきっかけがあるはずです。それは、それぞれどんなことだったかを次に抜き出してみましょう。
（1） 「神社スタンプ」ではなく「記念御朱印」が出せたらいいと考えていた（2） スタート時に、献血をした方に有償の「献血記念御朱印」を出したいと考えていた（3） 知名度が高まり周知されてくると、たった2日しか準備期間がなくても37名もの献血者が集まった（4） 将来的には、神社単独の開催ではなく神社とかかわる団体と共催できればいいなと考えていた（5） 神社庁との組織的連携ができないかと、大阪府神社庁との連携を探っていた（6） 知名度が上がるとともに、神社と地域との深いつながりが豪雨の中での献血活動の成功へつながった（7） 神社にゆかりの深い氏子で形成されている町会との合同開催を宮司から提案いただき大成功（8） 将来的に血液型別の献血記念御朱印やスタンプを出したいと考えていたら、紹介ではない神社から自主的な提案があった

セレンディピティの成果と構造
このように、想定外の幸運をもたらした8つのセレンディピティという目に見える「成果」の背後には、豊かなパッション、思考、行動があったのです。つまり、一つひとつのセレンディピティの論証構造にそれぞれユニークなつながりを見つけることができますが、このパスはこのときたまたま成果につながったということがわかるだけです。このとき結果としてつながらなかった多くの多様なパッション、思考、行動がなされていたことこそが本質的に重要といえるでしょう。この多様性こそ主体的な行為者がもっている「豊かさ」なのではないでしょうか。
そして、この「豊かさ」は、わたしたちがいる困難な状況の認識を根本から変えて、ワクワクする発想の転換によって主体的で創造的に生きる道を示しているといえるでしょう。地方創生におけるこういう発想の転換の例をひとつ挙げておきましょう。
「たとえば人が減れば、家や土地が余る。それは『別の道に使える資産が増える』と捉えることもできる」（教育事業を手がけるベンチャー「ハバタク」の創業者、丑田俊輔）（宋・西村, 2017）
さあ、みなさんも自分でも気づいていなかった「豊かさ」に囲まれているはずです。どんなものがあるでしょうか。ぜひ考えてみてください。
見つかれば、それはドラッカーのいう「強み」（井坂, 2018）です。あなたの人生を自分が主人公として主体的に画期的な成果を生み出し続けるあなた自身の隠れた資源を見つけられたことになるでしょう。
阪井和男

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

【本稿の参考文献】
Toulmin, Stephen （1958）, "The Uses of Argument", Cambridge University Press.
（邦訳は、トゥールミン（2011）青木滋之 （2017），"拡張型のトゥールミンモデル：ライティングへの橋渡しの提案", 『会津大学文化研究センター研究年報』, 第23号, pp. 5-24. https://u-aizu.repo.nii.ac.jp/?action=pag
es_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=141&it
em_no=1&page_id=3&block_id=69 （2022年1月16日アクセス）
宋光祐・西村宏治 （2017）, "先進国が問う「豊かさ」の新常識とは？：ベーシックインカムと地方移住",
特集：豊かさのニューノーマル, 朝日新聞GLOBE＋, 更新日：2018.06.07 公開日：2017.12.
03. https://globe.asahi.com/article/11530006 （2023年7月24日アクセス）
トゥールミン, スティーヴン （2011）, 『議論の技法』, 戸田山和久・福澤一吉（訳）, 東京図書.
井坂康志 （2018）, “強み”, ドラッカー研究. http://drucker-studies.com/words/2149.html（2023年7月24日アクセス）
中井久夫 （2004）, 『徴候・記憶・外傷』, みすず書房.
以上

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

本講義録について ‐行動が共鳴をつくる‐
この講義録は、明治大学法学部教授であった阪井和男先生の声掛けにより始まったプロジェクトの一環として寄稿したものです。
プロジェクトの目的は、「神社de献血」をはじめとするさまざまな取り組みを実現されている社会起業家
・松尾悦子氏の「暗黙知（経験や直感などに基づく言語化しづらい知識）」を言語化し分析するというもの。
ここでは、このプロジェクトが生まれたきっかけと本講義録について記します。

この講義録が生まれたきっかけ
松尾悦子氏と阪井先生の出会いは2020年。
阪井先生は何度か松尾氏の取り組みを聞いたうえで、急速に事業が進んでいく様子、松尾氏を取り巻く環境の変化や氏の思考や行動に興味を持ち、2021年5月に松尾氏を明治大学法学部自由講座のゲ
ストスピーカーに招きます。
このときから、阪井先生には松尾氏の取り組みを文書にまとめておきたい、という構想があったのでしょう。筆者もこの時期に「松尾さんというユニークな取り組みをしている人がいて、今度ゲストスピーカー
として授業に出ていただくので、授業を見てみてほしい」とのお声掛けで授業を見学させていただきました。松尾氏はその後も何度かゲストスピーカーとして明治大学で講義をおこないます。
そして2022年8月より、教師の「暗黙知」の記述化に携わってきた齊尾恭子氏が中心となり、プロジェ
クトが本格的にスタートします。
松尾氏が授業で学生たちに話した内容をたたき台に、「神社de献血」をはじめとする松尾氏の取り組みについて、そして氏の根底にある人生観に至るまで何度もインタビューや対話を繰り返しました。
ここから見えてきたことは、松尾氏がおこなっている社会事業とは、たんにアイデアや企画を考えて実行するということではないし、表面的なコツやテクニックがあれば実現できるものでもないということです。
歩んできた人生、積み重ねてきた思い、そのうえで培われた技や知恵、そして人生や事業に対するスタンスがあってこそ生まれることがわかりました。
松尾氏の技や知恵、事業に対するスタンス――つまり「暗黙知」をどのように可視化するかについても話し合い、まずは学生たちに話した内容を「講義録」という形で出そうということになり、今回の寄稿文につながります。

質疑応答から見えてくる松尾氏のアプローチ
この講義録は大きく分けて2部構成になっており、前半は明治大学の授業で松尾氏が学生に話した内容を記録したもの、そして後半は学生が松尾氏におこなった21の質問をまとめたものです。
前半では、事業の初期段階から松尾氏が明確なイメージを持ったうえで、さまざまな方を巻き込みながら事業を展開していく様子がわかります。ただ、ここだけでは、松尾氏の技や知恵までは見えづらいでしょう。
実際に松尾氏と話しても、実現するにはかなり苦心するであろうことを「なんでもないこと」のように話し実行されているため、その行動の裏に何があるのかを見過ごしてしまいそうになります。
しかし、学生たちが松尾氏におこなった後半の「21の質問」を通して、松尾氏の「暗黙知」が垣間見えま
す。
39

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

たとえば「Q4：実施場所によるちがいはあるか？」という問いに対して松尾氏は「A4：地域の外的環境と『人』に左右される」と答えており、「Q5：実施を左右するのは『人しだい』か？」という質問に対しても、「A5：ひとりでは不足で、かかわる双方に『人』が必要」と答えています。事業の起点は松尾氏の思いや
プランニングによるものですが、その成否を分けるのは人であると明確に答えています。
では、どのように人とかかわってきたのか？
それも質疑応答から見えてきます。「Q7：異質な組織同士の連携を実現するには？」という質問には「A7：腹をくくること、そして腹をくくらせること」と答え、「Q8：実施の上で欠かせないことは？」という質問には「A8：具体的な段取りを提示し、その実行を厳格に求めること」と答えています。どちらも自分だけでなく、相手、それもおそらく組織の中の個人に向けてある種の覚悟を求めるような、かなり強い言葉を使っているといえます。
新規事業ともいえる「神社de献血」をおこなうにあたって、最初からここに書かれているような言葉を使ってはうまくいかないでしょう。強い言葉は、相手との関係性や距離感、そして時期を見極めないと逆効
果ともなります。このやり取りまでに、まず個対個として向き合い、相手と距離を測ったうえで、適切なタイミングで実行を促して事業を着地させていることがうかがえます。
松尾氏によると、このようなアプローチは特別なものではなく、「言うべきときに言うべきことを言っただけ」とのことです。あたかも武道の達人がスッと間合いを詰めて相手の懐に入り、わずかな足さばきで相手を制しているかのようです。
養神館合気道の創始者で達人として名高い塩田剛三氏は、著書『合気道人生』のなかで「ここぞというときに技をかけるタイミング、相手が飛びかかってきたときに、それを外すタイミング、または逆にそれを迎えるタイミング、どれをとっても、これが相手を制する上での大事な基本」と書いています。まさに松尾氏のアプローチを言い表しているかのようです。
ほかにもこの質疑応答には松尾氏のさまざまな「暗黙知」が表れているので、そのような視点から読んでいただくと興味深い発見があるかもしれません。

行動が共鳴をつくる
最初に書いたように、今回のプロジェクトは社会起業家の松尾氏の暗黙知を浮かび上がらせることを目的にしています。もちろんこの講義録はそのひとつですが、インタビューや対話を繰り返すうちに、松尾氏の思いや行動への共鳴は強まり、プロジェクトの向かう先についてもさまざまな意見交換がなされるようになりました。
デービッド・ボーンステインたちが著した『社会起業家になりたいと思ったら読む本』（ボーンステイン・デ
イヴィス, 2012）では、社会企業をウェブの進化になぞらえて、3段階に進化したとあります。
社会起業1.0：社会起業家に焦点があたった段階。この段階では彼らの存在やパフォーマンスにスポットをあて、その活動を支援する活動がなされる。
社会起業2.0：社会起業家の「組織」のパフォーマンス強化に焦点があたった段階。この段階ではおもにビジネス面での協力体制が作られる。
社会起業3.0：「生態系（エコシステム）」に焦点があたった段階。相互作用や「場」の力を重視し、ITやデザイン、マネジメント、政策立案、教育、資金提供、執筆などにかかわるあらゆる人が、それぞれの立場から変化に関与する。
これに当てはめると、まず松尾氏の思いがあり明確なイメージをもって行動を開始したことが「社会起業1.0」、松尾氏の思いに共鳴した方たちの力もあり「神社de献血」を実現させたことが「社会起業2.0」といえます。この観点から見ると、今回のプロジェクトは「社会起業3.0」ともいえるでしょう。

40

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Next Generation Studies, Institute for Service Innovation Studies, No. 3, Oct. 31, 2023.

本講義録は、松尾氏の思いや行動への共鳴のひとつとして生まれましたが、共鳴の輪はこれからも思わぬかたちで広がっていくかもしれません。筆者自身が受け取ったのは、どのようなことでもまずは思うこと、そしてイメージをもって行動すること、すると共鳴の和が広がるということです。
松尾氏の事業にかかわる話を聞くこと、記録を読むことなどから、ひとりひとり何かを受け取って行動に移すことができたなら、これも松尾氏から始まった社会起業のひとつのかたちといえるのかもしれませ
ん。
片山 淳

41

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『次世代研究』, サービス創新研究所, No. 3, 2023年10月31日.

おわりに以上が、明治大学法学部自由講座で、2020年5月にコロナ禍の東京で始まった「神社de献血」事業について松尾悦子氏が話されたことと、氏と受講学生との質疑応答の様子です。そして、この講義を通じて受講生に伝えたかったことについて阪井和男先生が、また、この講義録をとりまとめるに至った経緯とその作業の中で気づいたことについて片山淳氏が、それぞれに書き添えてくださいました。
以下は、この講義録の執筆を通じて松尾氏の実践から見えてきたことについてまとめたものです。そして「神社de献血」事業のその後について記し、この講義録の結びとします。
（1）常に「自分ごと」から事業を始める
まずは、松尾氏の事業への取り組みかたの特徴は、事業活動の起点には常に「自分ごと」があるという点が見えてきました。
つまり、松尾氏は、社会の課題を事業によって解決することをめざして活動し、事業を考えるときはいつでも、「わたしのなかにあるもの」を起点にして考えているということです。
たとえば、松尾氏が代表を務めている一般財団法人国際災害対策支援機構の活動の目的は、平素は観光資源として活用でき、災害時には被災支援に活用できるヘリコプターの環境整備や、寺社の社会福祉活動の立ち上げをサポートすることです。これも、かつての松尾氏のふたつの経験が起点となっています。
ひとつには、阪神・淡路大震災に被災しながら、同時に建設業に携わるものとして被災地に入った経験からくるものだそうです。東日本大震災の復興支援に日本商工会議所のメンバーとして被災地への支
援物資の輸送にかかわったという経験がそれにあたります。
もうひとつは、松尾氏がそもそもヘリコプターやドローンを用いて、災害や事故を支援することに注目したのは、子どものころからイギリスの特撮テレビ番組『サンダーバード』のファンだったからなのだそうです。
これも「わたしのなかにあるもの」といえそうです。
（2）事業を「かかわったすべてのひとの物語」としてとらえる
また、松尾氏の事業のとらえかたも、たいへんユニークだということが見えてきました。松尾氏は、この「神社de献血」事業を「かかわったすべてのひとの物語」としてとらえているからです。
起業に関するストーリーの多くは、「ある起業家」を主人公とするストーリーになりがちです。しかし、松尾氏はそういうストーリーの形で、この「神社de献血」という事業をとらえていません。その代わりこの事業にかかわったひとたちの、かかわりかたの新しさに意義を見出して、「かかわったすべてのひとの物語」として認識しているのです。
松尾氏のお話から見えてくるのは、コロナ禍という非常事態下で、社会起業家である氏の危機感に共鳴した人たちが、「神社de献血」という事業を駆動する姿です。
彼らは、所属している組織を念頭から外して、ひとりの「わたし」として、シンプルに「このたいへんな状況を変えたい」と願って、それぞれが持つ資源を、「善意」をエンジンにして持ち寄っています。そのことで、各自の立場のちがいを超えて、これまでにはなかった大切なもの（コロナ禍をものともしない新たな輸血事業のかたち）をつくりだしたのです。
そしてこのことが、この事業の拡大につながっていきます。

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ひょっとすると、松尾氏が「神社de献血」という事業を「これまでとは異なるやり方で新しい事業のつくりかたを模索したすべてのひとたちの事業である」ととらえているところに、この事業が自律的で持続の可能な事業となった鍵があるのかもしれません。
（3）新しさと本質が両立した取り組み
ところで、一見、新奇性が高そうな松尾氏の事業への取り組みかたですが、実際には社会起業家として欠かせないエッセンシャルなマインドや事業の進め方を備えた取り組みかたであることにも気づかされます。
実は、松尾氏が「神社de献血」事業について話された内容は、世界のビジネススクールの社会起業のテキストに掲載されている「社会起業家になるための12のマインド」（表1）と「社会起業家になるための25のステップ」（表2）（Bornstein＆Davis、2010）の内容に、重なる点が多く見られるのです。
紙幅の都合で、それぞれの検討をおこないませんが、このことから、松尾氏の「神社de献血」事業は、新しさだけではない本質をおさえた取り組みだといえそうです。
（4）主体的ではなく利他的な意識で事業にたずさわる
松尾氏のお話の中で、筆者にとって最も印象深かったのは、事業をおこなう際の役割意識についての氏の考えかたです。まったく予測していなかった回答だったためです。
講義録の質疑応答部分の「Q14：そもそもなぜこのような活動を」と「A14：与えられた役割だから」がそれにあたります。
「そもそもなぜこのような活動を……」と学生に問われた松尾氏は、「たぶん、神様に与えられた役割を果たしているだけなので、わたしがこの活動を『やりたい』と思っているのではなく、その場その場でやっているだけです。なぜ、自分がこのようなことをしているのか、よくわからないのです。『やりたいこと』というわけではなく、与えられた役割なのだと思います」と回答しています。
松尾氏は、事業にたずさわる際、その事業を自らが計画したものとして取り組むのではなく、その場で与えられたものを引き受けているととらえているのです。筆者はこのことに驚きを感じました。
そして、この松尾氏の発言には、東京工業大学未来の人類研究センターの「利他プロジェクト」を進めている中島岳志氏が言うところの、思いがけなく飛び込んでくるような、人間の意思を超えたものの存在の中にあるという「利他の本質」（中島、2020）との類似性が見られます。この「利他の本質」は、今後、松尾氏の実践を検討していく際の手がかりとなる概念になるかもしれません。
以上4点が、松尾氏のお話と学生との質疑応答の様子から見えてきたことです。
最後に、「神社de献血」事業の現在（2023年6月現在）について記しておきます。
「神社de献血」事業はコロナ禍の中、順調に拡大し、実施回数累計156回、受付数累計8,348名、初回献血者数累計929名という大きな事業となりました。
そして、新型コロナウイルス感染症の5類感染症移行後の2023年5月8日以降は、「神社de展示祭」という新たな事業と連動させる形で継続されています。
「神社de展示祭」は、神社の境内を展示会場として、アーティストやクリエイターの作品発表の場の提供をおこなうだけでなく、地域の新しい交流の場として、自治体・関連企業等とともに、ワークショップ等の開催をおこなう事業です。

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そして、この「神社de展示祭」運営費の一部は「神社de献血」活動に寄付され、「神社de献血」活動ののぼりの制作等に使用される形でタイアップが図られているそうです。
第１回の「神社de展示祭」は、2023年5月に東京都葛飾区の亀有香取神社で実施されました。なお、この「神社de展示祭」の企画も、松尾氏が「神社de献血」事業で活用する「水引」のデザイナーを探しているなかで、偶然に生まれました。
2023年の2月ごろ、松尾氏には「コロナによって閉ざされていた神社の境内が、コロナが終わって開放されたらそこに何があるのだろう」という問いが頭に浮かぶようになっていました。そんななかで、氏が「水引」を探すため、立ち寄ったギャラリーのオーナーとのやりとりから、コロナ後の新しい事業のかたちとしての「神社de展示祭」の構想が生まれたのだそうです。
社会起業家・松尾悦子氏の事業はたゆみなく続いていきますが、ひとまずここで筆をおくことにします。
齊尾恭子

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表1. 社会起業家になるための12のマインドNo.

考えがちなこと

社会起業家のマインド

1 誰かが問題解決してくれるのを待つ
2 大きな問題は複雑すぎて解決できない
3 使える労力はあらかじめ決まっている
4 短所ばかり気にする
5 ピラミッド型の官僚的な組織
6 一方向の上意下達
7 四半期ごとの利益に気を揉む
8 ヒーローだけが変革者になれる
9 問題の原因ばかりにとらわれている
10 使い捨て型
11 トップダウン
12 過去からの継続

自分（たち）で何とかしてみせる
どんな問題でも解決してみせる
労力を搔き集めれば、いくらでもある！
長所に着目する
柔軟なチーム編成
全方位型の意思疎通
数世代先の利益を見据える
誰もが変革者になれる
いまできる変革に乗り出す
リサイクル型
共創、コ・クリエーション
絶えざる進化

Bornstein＆ Davis (2010)

表2．社会起業家になるための25のステップ
1. 目的を持ってスタートしよう
2. 自分の得意分野に取り組もう
3. 自分のアイデアを他の人に聞いてもらおう
4. アイデアを売り込む練習をしよう
5. 取り組もうとしている問題の背景を学ぼう
6. どう現状を変えていくか作戦を練ろう
7. 成果のはかり方、評価の仕方を考え続けよう
8. どんな小さな勝利もたたえよう
9. 新しいつながりを生み出そう
10. 達人について修行しよう（無償でもいいから働かせてもらおう）
11. 政治運動のボランティアを買って出よう
12. 新聞や雑誌に出よう
13. 新聞の記者や議員に会いに行こう
14. ディナー集会を企画して、自分のアイデアについてみんなで話し合おう
15. ささやかでもよいから、すぐ達成できる目標をつくり仲間を集めよう
16. 公開討論会で質問をしよう
17. さまざまな政治観に耳を傾けよう
18. 尊敬する人たちに助言を求めよう
19. 偉人の伝記を読んでみよう
20. 新たな分野や業界、国に身を置いてみよう
21. 人前で話す訓練を積もう
22. ファイナンスを勉強しよう
23. 交渉スキルを身につけよう
24. ひらめきを大切にしよう
25. 原則には忠実に、やり方は臨機応変にBornstein＆ Davis (2010)

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[付記]「社会起業家になるための25のステップ」について(松尾悦子)
わたしやわたし同様に社会起業に取り組んでいる友人たちも、この25のステップのすべてを実践しています。ただ、日本で社会起業に取り組むにはこれだけでは足りません。加えて次の３点が必要になります。ここでは「神社de献血」を例に説明します。
まずは「日本の歴史や文化を知ること」。
清浄を重んじる神社の境内で献血をおこなうというアイデアは、禁忌に触れるのではないかと考えがちです。けれど、戒律を厳守するような宗教観を持つ人が多い国とはちがって、日本は「何となく」の宗教観を持っている人が多い国です。このことを知っていれば、そのアイデアを行動に移すことができます。
次に「日本の政治のかたちについて知ること」。
「神社de献血」事業が市民にとって有益な事業であっても、日本は政教分離を原則としているので、国が直接的に神社を支援することができない現状があります。このことを知っていれば、わたしたちの機構の役割がおのずと見えてきます。わたしたちのような中間集団が間に入れば、両者をつなぐことができるのです。
最後は「世界の情勢を知ること」。
事業を立ち上げる際には、それが日本国内のことであっても「この事業は、海外のどのような情勢下であればマッチする事業なのか」について検討しておくとよさそうです。そうしておくことで、事業がしかるべき段階にさしかかると、ごく自然な流れで海外展開が視野に入ってくるためです。また、世界の情勢を意識した検討をおこなって事業を始めると、視野の狭い「独りよがり」な事業にならずにすみます。そう
いった点から、世界の情勢を知ることは欠かせないことだと考えています。

謝辞「神社de献血」事業にかかわった多くの方々の存在なくしては、本稿は成り立ちませんでした。以下のみなさまに深謝の意を表します。
「神社de献血」事業の実施にかかわられたみなさま
東京都神社庁
大阪府神社庁
実施神社 54社［東京都 34 社］浅草神社・瀬田玉川神社・太子堂八幡神社・松陰神社・亀戸天神社・穴守稲荷神社・神田神社（神田明神）・乃木神社・大鳥神社（豊島区）・多摩川浅間神社・大國魂神社・田無神社・八幡八雲神社・湯島天神（湯島天満宮）・布多天神社・久我山稲荷神社・駒繫神社・下高井戸八幡神社（下高井戸浜田山八幡神社）・居木神社・素盞雄神社・池尻稲荷神社・石神井氷川神社・蛇窪神社・靖國神社・南沢氷川神社・小平神明宮・桐ケ谷氷川神社・中目黒八幡神社・雪ヶ谷八幡神社・桜神宮・下神明天祖神社・明治神宮・亀有香取神社・上目黒氷川神社［大阪府 13社］大阪天満宮・道明寺天満宮・茨木神社・夜疑神社・岸和田天神宮・神津神社・大宮神社・杭全神社・難波八阪神社・奈加美神社・泉井上神社・坐摩神社・住吉大社［兵庫県 1社］播州三木大宮八幡宮［神奈川県 5社］若宮八幡宮・星川杉山神社・相模原氷川神社・本牧神社・寒川神社［香川県 1社］田村神社［実施赤十字血液センター 5エリア］東京都赤十字血液センター/兵庫県赤十字血液センター/大阪府赤十字血液センター/神奈川県赤十字血液センター/香川県赤十字血液センター

そして、「神社de献血」会場での献血にご協力いただいたすべてのみなさまに、感謝申し上げます。

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参考資料
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one Needs to Know”, Oxford University Press. （邦訳は、ボーンステイン・デイヴィス(2012))
Sivers, Derek, “First Follower: Leadership Lessons from a Dancing Guy”, 2010-02-11. https://sivers.org/ff （2023年7月17日アクセス）
Toulmin, Stephen （1958）, “The Uses of Argument”, Cambridge University Press.
（邦訳は、トゥールミン(2011）)
青木滋之 （2017），“拡張型のトゥールミンモデル：ライティングへの橋渡しの提案”, 『会津大学文化研究センター研究年報』, 第23号, pp. 5-24. https://u-aizu.repo.nii.ac.jp/?action=pag
es_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=141&it
em_no=1&page_id=3&block_id=69 （2022年1月16日アクセス）
井坂康志 （2018）, “強み”, ドラッカー研究. http://drucker-studies.com/words/2149.html（2023年7月24日アクセス）
井上英之（2021）,「『わたし』から物語をはじめよう」, 『これからの「社会の変え方」を、探しに行こう。』,
SSIR Japan編, 英治出版.
（一般財団法人）国際災害対策支援機構サイト, https://www.unglobal.org/ （2023年7月17日
アクセス）
塩田剛三・塩田泰久（2012）, 『塩田剛三の合気道人生』, 海鳴社.
神社de献血実施報告, https://www.unglobal.org/jinja-bd/ （2023年7月17日アクセス）
宋光祐・西村宏治 （2017）, "先進国が問う「豊かさ」の新常識とは？：ベーシックインカムと地方移住",
特集：豊かさのニューノーマル, 朝日新聞GLOBE＋, 更新日：2018.06.07 公開日：2017.12.
03. https://globe.asahi.com/article/11530006 （2023年7月24日アクセス）
田辺大,「日本が変わるスイッチが入っている映像 - 裸の男とリーダーシップ」（3'16"）, 2010年4月27日公開. https://www.youtube.com/watch?v=OVfSaoT9mEM （2023年7月15日
アクセス）
トゥールミン, スティーヴン （2011）, 『議論の技法』, 戸田山和久・福澤一吉（訳）, 東京図書.
中井久夫 （2004）, 『徴候・記憶・外傷』, みすず書房.
中島岳志 (2020), 「第二章 やってくる ―与格の構造」, 『思いがけず利他』, ミシマ社, 2020年.
日経ビジネス編集部, 「三方よしとは？ CSRやESGにもつながる企業理念としての価値」, 『日経ビジネス』電子版2022年11月16日掲載. https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00081/083100422/ （2023年7月17日アクセス）
日本赤十字社献血Web会員サービス「ラブラッド」,https://www.kenketsu.jp/ （2023年7月17日アクセス）
ボーンステイン, デービッド、および、スーザン=デイヴィス (2012), 『社会起業家になりたいと思ったら読む本：未来に何ができるのか、いまなぜ必要なのか』, 井上英之（監修）, 有賀裕子（編集）, 井上英之（監訳・編集）, 有賀裕子（訳）, ダイヤモンド社.

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一般財団法人国際災害対策支援機構概要
災害時における支援活動や自治体との防災実働訓練をはじめ「地域での自律的な防災力」が高まることを目的とした観光防災力向上事業・寺社活用文化向上事業を展開しています。
空域を活用した観光防災力向上事業を実行する組織をFIDC（フィディック）と称し、全国の賛助会員と共に活動を行っています。
※FIDCは、一般財団法人国際災害対策支援機構の英文名General Foundation for Internatio
nal Disaster Countermeasure の頭文字をとった略語です
寺社活用文化向上事業を実行する仕組みをそなえの水事業と称し、全国の神社・寺院と共に“そなえの水”を活用し災害対策活動を展開しています。

図6． 一般財団法人国際災害対策支援機構の事業構成

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著者紹介齊尾 恭子（さいお きょうこ）
サービス創新研究所研究員。京都市教育委員会現職教員研修講師(独立行政法人教職支援機構)、関西大学教育開発支援センター研究員、国立大学法人島根大学教育開発センター准教授(山陰地域ソーシャルラー
ニングセンター兼任)、大阪電気通信大学教育開発推進センター准教授
等を経て現職。中等・高等教育機関や社会教育の現場で、学びの変容をめざした授業づくりの支援に携わる。現在は、JMOOCと日本ESD学会のSDGs教材活用プロジェクトにて、教師の実践知の記述化等を担当。
協働的省察を目的とする実践家の語りの記述化に関心がある。

松尾 悦子（まつお えつこ）
一般財団法人国際災害対策支援機 代表理事。サービス創新研究所研究員、神戸情報大学院大学客員研究員。1995年の阪神淡路大震災を経験し、震災の復興作業に従事。建設重機オペレーターとして働きながら、災害対策について考え始める。独立後は日本商工会議所に所属し、
東日本大震災後は物資の輸送管理を担当。2018年に一般財団法人国際災害対策支援機構を設立。2020年から赤十字血液センターを支援
し、神社を使った献血活動を展開。2021年からは災害対応型格納庫とヘリパッドの運営に取り組み、自治体との災害対策連携を進める。各地の大学と共同研究を展開し、災害対策と社会課題の解決を目指す。

阪井 和男（さかい かずお）
サービス創新研究所・所長。理学博士。1952年和歌山市生。1971年県立桐蔭高卒。1977年東京理科大学理学部物理学科卒。1979年東京理科大学大学院理学研究科修士課程修了、1985年同博士退学（6年間在籍）。1987年理学博士（論文、東京理科大学）。システムハウスSE・
サイエンスライタ等を経て1990年明治大学法学部専任講師。1993年
助教授、1998年教授（2023年3月定年退職:名誉教授）。その他、アカデミック・コーチング学会 副会長。日本オープンオンライン教育推進協議会 理事。実務能力認定機構 理事。教育機関の情報環境構築と人材育成協議会 理事。オープンバッジ・ネットワーク 理事など。

片山 淳（かたやま あつし）
ヤマハミュージックエンタテインメントホールディングス 制作グループ課長。編集者。エンタメ系出版社で雑誌の編集を学び、フリーの編集・ライターなどを経て2006年にヤマハミュージックメディア入社。ギター系の教則本、営業などを担当し、2009年から書籍編集長として音楽エッセ
イ、実用書、教養書、アーティスト本などの制作に携わる。対話を通じて個の熱を引き出し企画につなげることに興味がある。大内孝夫『「音大卒」は武器になる』、仰木日向『作曲少女』シリーズ、千住真理子『ヴァイオリニスト12の哲学』など、これまで180冊以上の書籍やムックを手掛け
る。

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編集後記
今後、知識基盤社会構築のため、新たな知の創造と活用が不可欠である。国際社会を概観しても、今、知を巡る競争が激化、新たな知を社会的経済的課題の解決のために、積極的に適用することが求められている。
そのような知の適用は、知の多様性が十全に整えられていればこそであり、その点、その多様性を生み出す学術研究の環境を整えることは急務である。
今回の『次世代研究』では、そのような知の多様性がしっかりと表現されており、サービス創新研究所が、これからの社会基盤の形成にしっかりと力を発揮できる組織であることを実感できるものであった。
今後も『次世代研究』を、知の多様性を世に示す大事なツールの１つとしていくべく、広くみなさまの研究成果を掲載する努力をしていきたいと考えている。

『次世代研究』編集委員長 下郡 啓夫

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次世代研究 No. 3
発行人 阪井和男
発行日 2023 年 10 月 31 日
発行所 サービス創新研究所
http://www.service-innovating.jp〒042-0953
北海道函館市戸倉町 14-1
函館工業高等専門学校
一般系下郡啓夫研究室内研究所への問合先
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論文の投稿先
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次世代研究アーカイブス
http://service-innovating.jp/study