経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第15回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #15)

介護関連サービス提供者の職務満足に関する研究
Study on Job Satisfaction of Employees Providing Nursing Care and Related Services
新井 恵 1

石野 洋子 1Kei Arai1, Yoko Ishino1
11

山口大学 大学院技術経営研究科
Graduate School of Innovation and Technology Management, Yamaguchi University

Abstract: It is said that staff engaged in nursing care and related services have high job stress and highturnover. The purpose of this study is to clarify what interventions are needed to increase job satisfactionof caregivers and prevent them from quitting job or switching companies. Surveys were conducted ofworkers providing nursing care and related services at two companies, both of which are located in
Hiroshima Prefecture and have the same executive head. The data from the employees’ stress check as wellas the data from the employee interview are used for the analysis. We used machine learning like decision
tree and random forest models to identify important factors. This scheme can be applied to other cases.

1. はじめに
厚生労働省から公表された介護人材1の必要数は、2020 年度末には約 216 万人、2025 年度末には約 245万人であり、2025 年度末までに毎年約 6 万人ずつ新たに確保し続ける必要があると推計されている（第７期介護保険事業計画）[1]。
このように、介護人材の需要は増加しているが、人材確保は難しく、介護事業の経営は決して楽とはいえない。東京商工リサーチによると 2019 年（1-12月）の「老人福祉・介護事業」倒産は、111 件（前年比 4.7％増）と、過去最多の 2017 年と同数を記録した[2]。2016 年から 4 年連続で 100 件台を記録し、高止まりの状態である。特に、深刻なヘルパー不足が続く訪問介護事業者の倒産が急増し、また、業歴が浅く小規模の企業の倒産が大半を占めている。倒産増加の背景として、①人手不足、②人件費の上昇、③介護報酬改定率の引き下げ（2012 年、2015 年）、などの要因が考えられる。
本研究の目的は、介護やその関連サービスに従事している職員の職務満足度を高め、離職を防止するには、どのような介入が必要なのか明らかにすることである。本研究では、訪問看護事業、サービス付
き高齢者向け住宅の経営、デイサービスなどの介護関係の多角的なサービスを行っている広島県内に本社を置く２つの企業（経営者は同一）を取り上げる。
1

介護人材数とは、介護保険給付の対象となる介護サービス事業所、介護保険施設に従事する介護職員数に、介護予防・日常生活支援総合事業における従前の介護予防

この２社の、従業員の満足度を探究することで、本目的にアプローチする。
両社に勤務する従業員 85 名に対して、以前に実施したストレスチェックのデータに、新たに実施した対面アンケート調査のデータを加え、機械学習を用いて分析を行った。手法としては、決定木とランダムフォレストを用いた。その結果、職務満足度に係わる重要な要因を見つけ出すことができた。

2. 関連研究
介護職員の離職問題については、ヒューマンサー
ビス従事者の職務ストレスとして知られるバーンアウトに着目した研究が多い[3, 4]が、近年、「感情労働」に着目した報告もみられる[5, 6]。
武井は、看護師の仕事は、肉体労働、頭脳労働であると同時に、感情労働でもあると述べている[7]が、古川らは、これは看護師に限ったことではなく、介護職員らにも該当し、職場定着を図る上で重要な概念だと述べている[8]。
感情労働に関する実証研究としては、リハビリテーション専門病院の看護・介護職員を対象にアンケートを行い、感情労働の多次元尺度を開発した研究[9]や、バーンアウトを目的変数として重回帰分析を行った研究[8]などがある。また、一般労働者の離職率を予測するのにランダムフォレストを用いた研究
訪問介護等に相当するサービスに従事する介護職員数を加えたものと定義されている。

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第15回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #15)がある[10]。
これらに対して、本研究では、ランダムフォレス
トと決定木を用いてデータを分析することで、職員の職務満足度を高めるのに重要度の高い要素を確定し、対応策の順位付けを可能にしている。

強くなるように回答の方向性を揃えた。
ストレスチェックとアンケートとは実施時期が異なるため、ストレスチェックの結果が欠損している者が 6 名存在した。また、ストレスチェックの結果はあるものの、アンケート調査が全部欠落している者が 2 名、部分的に欠損している者が 2 名であった。
また、アンケート調査結果、ストレスチェック結3. 研究方法
果に加え、その他の属性として、所属会社、職種（介本研究で取り上げる広島県内に本社を持つ 2 社は、 護士、鍼灸師、看護師など）、雇用種別（正社員、パ同一の経営トップを有し、それぞれ、訪問看護事業、ート）の 3 変数も加えたため、すべてで 69 個の変数
サービス付き高齢者向け住宅の経営、デイサービスが準備された（9+57+3=69）。などの介護関係の多角的なサービスを行っている。
従業員数はそれぞれ 50 名～100 名の間である。
4. 分析結果と考察
2 社の従業員 85 名に対して対面でのアンケート調「職務満足」を目的変数とし、これを左右する重査を実施し、その結果と過去に実施したストレスチ要な要因を機械学習で探ることを目的とした。職務
ェックのデータを結合し、機械学習（ランダムフォ
満足は、アンケート調査の「①あなたの仕事の満足レストと決定木）を用いて解析した。
度」に相当する。元データの段階では 5 段階での回
以下、この順に調査設計について述べる。
答であり、両端（5 または 1 と回答している者）の3-1. 対面アンケートの調査設計
人数が非常に少なかったので、改めて「不満」「普通」
従業員が業務に取り組む際に、具体的に何に不満「満足」の 3 つのカテゴリーに再分割した。目的変を感じているのか、何を改善することによりストレ数が欠損値になっている者を除くと、
「不満」
「普通」
スを緩和し、業務に臨むことができるのか、また、「満足」は、それぞれ、13 名（15.7%）、47 名（56.6%）、現組織の構造や意思決定システムに関してどう感じ23 名（27.7%）であった（全 83 名）。説明変数につているか、などについて調べるため、面談調査をいては、前述の 68 変数を用いた。
2019 年 9 月に実施した。
まず、決定木（R の rpart パッケージを利用）によ
あらかじめ次の９の項目について５段階で評価（5る学習を行った。エントロピー値で分割し、木の複が「とても良い」、3 が「普通」、1 が「とても悪い」）
雑度を表すパラメータである CP を調整した結果、をしてもらった上で、対面で具体的な聞き取り調査
CP=0.15 が最良であった。Accuracy は 68.7%であっを実施した：①あなたの仕事の満足度、②自分がやた。
りたい仕事ができているか、③仕事に対する裁量権、次に、ランダムフォレストを行った。ランダムフ④仕事を通じての自己成長、⑤キャリア開発に対すォレストには、R の randomForest パッケージを利用る会社のサポート、⑥上司や同僚とのコミュニケーしたが、これはすべての変数で欠損値を許さないのション、⑦社内の人間関係の良好さ、⑧組織体制へで、ケースの数は決定木の時よりも減り、「不満」「普の満足度、⑨組織の理念やビジョン。
通」「満足」の 3 つのカテゴリーの人数は、それぞれ、11 名（14.7%）、43 名（57.3%）、21 名（28.0%）であった（全 75 名）。mtry（特徴量の数）を 10、木の数
3-2. 機械学習を用いた分析への準備（ntree）を 10000 としたとき、最良の Accuracy が得より詳細な分析を行うために、対面アンケート調られ、68.0%であった。
査より以前に実施したストレスチェックの結果を個Accuracy の値から、決定木とランダムフォレスト人ごとに結合した。ストレスチェックは、「職業性スの分類性能はほぼ同等とみなすことができる。ラン
トレス因子の分析」「最近 1 か月間のストレス反応
ダムフォレストの方が若干低い値だったのは、厳密の分析」「周囲との人間関係項目」の 3 つの区分に分に欠損値を許さないために、決定木の場合よりも使かれ、それぞれ内包する質問項目数は、17 個、29 個、用できるケースの数が少なくなってしまったためだ
11 個であり、全部で 57 の質問から成る。と思われる。決定木では 83 名のデータが使用できた
ストレスチェックは、各質問に 4 段階評価で回答が、このうちの 8 名（9.6%）のデータがランダムフするように設計されていた。質問に対して「4：そうォレストでは使えなかった。
思う、3:ややそう思う、2:あまりそう思わない、1:そ
次に、決定木とランダムフォレスト、それぞれにう思わない」と、数字が大きい方が質問への賛同がよる分類で重要度が高い項目（変数）を調べた。

経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第15回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #15)

重要度の高い項目は、決定木とランダムフォレス
トで若干の違いがあるが、「やりたい仕事が出来ているか」が１位で最も重要だというのは共通している。
また、上位に「人間関係の良好さ」と「仕事を通じての自己成長」があるところも共通している。
特徴的なこととして、ランダムフォレストによる重要度の項目の多くに、怒りやイライラの感情が上がっていた。これは、介護が感情労働であることと大きく関連していると思われる。

5. まとめ
介護や福祉サービスに従事している職員は、仕事によるストレスが大きく離職率が高いといわれる。
本研究では、職務満足度を高め、離職を防止するには、どのような介入が必要なのか明らかにすることを目的とし、介護関係の多角的なサービスを行っている広島県内の２つの企業（経営者は同一）を取り上げ、機械学習を用いて分析を行った。その結果、いくつかの重要な要因を明らかにした。このスキームは、他のケースにも応用することが可能である。

参考文献[１] https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/0000207323.html
第７期介護保険事業計画に基づく介護人材の必要数について(2020 年 2 月 15 日時点)
[２] https://www.tsr-net.co.jp/news/analysis/20200107_01.html
2019 年「老人福祉・介護事業」倒産状況(2020 年 2 月15 日時点)
[３] 一瀬 貴子: 看護職・介護職の職務バーンアウト研究の現状と課題, 関西社会福祉大学研究紀 9, pp.101117, (2006)[４] 高良 麻子: 東京都の介護支援専門員におけるバーンアウトに関する研究, 社会福祉研究, 96, pp.11-21,(2006)[５] 関谷 大輝, 湯川 進太郎: 対人援助職者の感情労働における感情的不協和経験の筆記開示, 心理学研究,
Vol. 80, No. 4, pp. 295-303, (2009)[６] 水野 高昌, 鈴木 久義, 奥原 孝幸ら: 臨床場面における対象者に対する作業療法士の感情労働、作業労働, Vol. 30, No. 3, pp.273-283, (2011)[７] 武井 麻子: 感情と看護～人とのかかわりを職業とすることの意味, 医学書院, (2001)[８] 古川 和稔, 井上 善行, 小平 めぐみら: 介護職員の現状(第 1 報)感情労働がバーンアウトに与える影響,自立支援介護学, Vol. 7, No. 2, pp. 114-121, (2014)[９] 荻野 佳代子, 瀧ヶ崎 隆司, 稲木 康一郎: 対人援助職における感情労働がバーンアウトおよびストレスに与える影響, 心理学研究, Vol. 75, No. 4, pp.371-377,(2004)[１０]

Xiang Gao, Junhao Wen, Cheng Zhang: An

Improved Random Forest Algorithm for Predicting
Employee

Turnover,

Mathematical

Problems

Engineering, Hindawi Article ID 4140707, (2019)in