フォールトラインによるコンフリクトへの対応～多様化する組織のマネジメントの一考察～
Actions against conflicts caused by faultlines-A study on the management of diversifying organizations熊田 ふみ子 1

倉橋 節也 1

Fumiko Kumada1, Setusya Kurahashi1
11

筑波大学
University of Tsukuba

Abstract: Diversifying human resources in organizations is inevitable in Japan where the labor force isshrinking because of the falling birthrate and the aging population.This paper examines the influences
caused by “faultlines” --- which are the concept of hypothetical lines that inevitably generate divisions
within a group of people based on multiple attributes. This study focuses on its negative influences on thegroup’s performance and the emergence of conflicts within the group. If faultlines cause negative effects,
what should a manager of the group do in order to prevent or reduce them? This paper forms a hypothesison the manager’s actions against negative conflicts, and proposes an agent-based model to prove them.

1 はじめに1-1 日本の労働市場
少子高齢化が進む日本では、労働力の確保は必須であり、政府も「ニッポン一億総活躍プラン」を中長期計画として推し進めている。今後は「新卒一括採用で正社員として終身雇用を前提に年功序列で働く」という日本固有の雇用慣行による画一的な働き方から、雇用形態、年齢層、ジェンダー、国籍等、様々な側面において多様化が進むだろう。
総務省労働力調査(2016/8)では、就業者に占める女性の割合は 43.6%、役員を除く雇用者に占める非正規社員は 37.7%(女性に限れば 55.6%)である。また、厚生労働省の外国人雇用状況(H27/10)によると、外国人雇用者は 91 万人（全雇用者に占める割合は 1.6%）であるが、年々増えている。

1-2 職場における多様化の状況
職場のレベルにおいても、正規/非正規社員による雇用形態の異なる社員、フルタイム/パートタイムや育児勤務や介護勤務による労働時間の異なる社員など多様化が進んでいる。その結果、職場では「短時間勤務等の働き方を導入した場合、業務を補完できる社員が不足している」、「多様な社員のマネジメントをする管理職の能力やスキルが不足している」等の課題も表面化している(経済同友会「ダイバーシテ
ィと働き方に関するアンケート」2016/1)。
多様化が進む職場において、従来のマネジメント方法では対応できない事象が多々発生している。多様性を尊重し、多様性をプラスの影響にするために、業務管理、労務管理、人材育成などのマネジメントを見直すことが重要である。

1-3 研究の目的
ダイバーシティ・マネジメントの研究が進んでいる米国では、多様性がプラスに働くという理論、マイナスに影響するという理論に分かれ、多様性も内容により影響が異なるといわれている。
また、移民の割合が低い日本における多様性は、「人種のるつぼ」である米国とは状況が違う。
この研究では、現在の日本の職場における課題を洗い出し、多様性が組織にプラスに影響するために、現場のマネージャーは何をすべきなのかについて考察することを目的にする。

2 先行研究2-1 多様性が組織に与える影響
Willians and O’Reilly(1998)は、多様性が組織プロセスと組織のパフォーマンスにどのように影響を与えるかについて、有害だとする理論、有益だとする理論が存在するが、多様性は「諸刃の剣」であると指摘している。
【有害とする理論】
・Social categorization 理論：自分と他者を年齢、性別、所属等表層的な特徴により固定概念に基づき分類することにより、コンフリクトを起こす。
・Similarity-attraction 理論：人口統計学上の属性から態度・価値観等、共通性が高いことに好感を持つことにより違う他者とコンフリクトを起こす。
【有益とする理論】
・Information and decision-making 理論：多様性により知識や情報の種類や量が増えるため、組織にポジティブな影響をもたらす。

2-2 フォールトラインの考え方
Lau and Murnighan(1998)は、フォールトライン（グループを１つ以上の属性によってサブグループに分ける仮想の分割線）という考え方を提唱し、組織構成員の属性による多様化と組織内の分断（コンフリクト）の発生の因果関係を説明した。
その後の研究において、内藤(2014)によると、フォールトラインの計測について、10 種類の測定方法が論文にて提示されている。
また、鈴木,松本,北居(2015)では、フォールトラインに関する研究において、以下について検討されている。
・フォールトラインの属性：人口統計学的属性が中
心の「表層レベルの多様性」、態度、価値観、信念等の「深層レベルの多様性」に分類することにより、フォールトラインも「社会カテゴリー化フォートルトライン」、「情報ベースフォートライン」に分類することができる。（Bezrukova et al 2009）
・属性の数：従来の研究では、年齢、性別、人種、勤続年数、専門や学齢等のバックグラウンドの 5 つについて主に研究されてきた。しかし、属性の組合わせ方や数により構築されるフォールトラインの大きさや分かれ方が変わり、組織プロセスやパフォーマンスに与える影響も変わってくる。
・分割されたサブグループの数：Polzer et al(2006)では、2 つのサブグループよりも 3 つ以上に分かれた方がコンフリクトが少ないとしている。
・コンフリクトの種類：Jehn(1995)は、コンフリクトを「タスクコンフリクト」と「関係性コンフリクト」に分類している。
「タスクコンフリクト」は、組織的課題に対する意見の対立であり、多様な意見の統合を促すため、組織にプラスに働くとされる。「関係性コンフリクト」
は、人間関係上の感情的な対立であり、組織に対してマイナスに働くとされている。
先行研究は主に米国を中心に進められており、日本の企業・職場を対象にしたフォールトラインの研究は極めて少ない。一方で、政府主導で多様化を促進する制度、「同一労働同一賃金化」等の仕組みが検討されてはいるが、日本特有の雇用慣行（新卒一括採用、終身雇用、年功序列）が根強く残っているのことも事実で、「雇用形態」の違いよる賃金格差は大きな課題である。また、育児休暇の取得率が上がる中、育児勤務（短時間勤務）のスタッフが職場にいるという状況が一般的になった結果、フルタイムで働ける社員に負荷がかかるという問題も発生している。
以上より、日本の職場におけるフォールトラインを検討するにあたり、日本特有の属性を加える必要があるのではないか。本研究では、雇用形態やコース別人事制度等日本独自の属性も考慮に入れて研究を進める。

3 研究の進め方
3-1 アウトライン
属性
例：年齢・性別・勤続年数・雇用形態・海外経験

計測方法
Fau / FLS / ASW

Fau のFLS のASW の結果

結果

結果

A
B

ネットワーク分析M（相談相手・頻度）

図 1：データの分析手順
図 1 に示したように、あるグループについてフォールトラインによりサブループがどのように別れるかというアプローチ方法と、ネットワーク構造分析からのアプローチ方法を試みる。その結果より、理論値（フォールトライン）と現実（ネットワーク分析）の差異から、多様性がグループのパフォーマンにプラスの影響を与えるための条件ついて仮説を立て、ABM によるシミュレーションへつなげる

3-2 データ収集方法
データ収集については、現場のマネジメントの最小単位程度（10 名前後〜20 名前後）のグループについて、10 件以上のデータを収集予定。
従業員 1,000 名以上の大企業、100 名以下の中小企業、ベンチャー企業等を対象に、業種に制限は設けないが、職種については特殊なスキルが必要な職種（例：クリエーター、研究職等）は除き、事務系、営業系等日本において、従事者の多い職種を優先的に選択する。
フォールトラインの計測ためのデータについては、客観的データ（年齢、性別、勤続年数、雇用形態、海外経験の有無等）を収集する。同時に、グループのネットワークの構造分析を実施するために、グループ内における相談相手と頻度のデータを収集する。

・ ASW(Average Silhouette Width) ： 鈴 木 , 松 本 , 北 居(2015)によれば、Rousseeuw(1987)によって提案されたクラスター分析の結果を評価する尺度。グループ内を ASW が最大になるようにサブグループに分けている。ASW は−１から１までの値を取り、１に近いほど適切にクラスターに分かれている。つまりフォールトラインが明確になっている。０ではクラスターに分かれていないため、フォールトラインが存在しない状況である。−１ではクラスター分けを失敗しているため、適切なサブグループに分かれておらず、フォールトラインが表現されない。ASW は、適切なサブループ数に分かれ、そのサブグループに誰が属するかも明確になるため、ネットワーク分析結果と突合させる点では適している。
隣接クラスターとの平均距離 −（同クラスター内の平均距離）

ASW 同クラスター内の平均距離 と 隣接クラスターとの平均距離 の大きい数字
3 つのフォールトラインの計測方法には各々特徴がある。複数のグループを対象に各々の計測方法で算出することにより、日本の組織におけるフォールトラインの特徴や属性による変化について考察する。

3-3 フォールトラインの計測方法

3-3 ネットワーク分析 / ABM

フォールトラインの計測方法については、内藤（2014）を参考に、複数の論文で採用されている計測方法である「Fau」、「FLS」、及びサブグループが 3つ以上にも対応している「ASW」の 3 方法により算出する。
・Fau：鈴木、松本、北居(2015)によれば、Thatcher,Jehnand Zanutto(2003)によって提唱された、比較的小グループのフォールトラインを計算するのに適した方法。
2 つのサブグループに分けることを前提にしていることが特徴。分母にグループの全ての属性の平方和、分子には 2 つのサブループ内の全ての属性の平方和の和を表す。Fau は０から１の間の値を取り、1 に近づくほどにフォールトラインが強くなる。

フォールトラインという仮想の分断線の強さを計測する一方で、グループ内の相談相手と頻度順のデータをもとにグループのネットワーク構造の分析を行う。
その結果とフォールトラインによるサブグループの結果を比べることにより、多様性がグループのパフォーマンにプラスの影響を与えるための条件ついて、以下の仮説の検証を試みる。

Fau：

2 つのサブグループ内の全ての属性の平方和の和グループ全ての属性の平方和・FLS（Faultline Strength）：Shaw(2004)によって提唱された計算方法。カイ二乗検定の方程式を応用して、各々の属性ごとに、観察度数と期待度数の差を属性が一番偏った場合の度数と期待度数の差で割った数字を算出し、全属性の平均値を取る。FLS は０から１の値を取り、１に近づくほどフォールトラインが強くなる。この手法は属性ごとに強さを計算して、全体の平均をとるために強さしか算出されず、サブループの分かれ方は決定されないことが特徴である。
FLS：（観察度数）ー（期待度数）(1 つに集中した場合の度数）ー（期待度数）【仮説】フォールトラインが強く、サブグループ間のコミュニケーションが密である状態が、多様性のメリットを最大にするのではないか。
（表１の左上のbest の部分）
FL 強
FL 弱
NW 密
bestbetter
NW 疎worstworse
表１：フォールトラインとネットワークの関係性
表 1 における「best」な環境を作り出すために（分断されたサブグループ間のコミュニケーションを密にするために）、マネージャーは何をすべきかの仮説を立て、ABM で検証を行う。

4 データ
4-1 テストデータ

テストデータとして、あるグループ A,B の現状のデータ（2016 年度）と、グループ A,B の最良の状態であった時点（グループ A は 2012 年度、グループB は 2008 年度）のデータを基にフォールトラインの計測を実施した。
サン
年齢
性別
勤続
雇用
海外
プル
年数
形態
経験
140
F
8A
Y
236
F
7B
N
337
F
9B
N
447F
13B
N
528
F
2A
Y
653
F
3C
Y
745
F
3CY834
F4CN※雇用形態：A＝正社員総合職

B＝正社員専門職

C＝非正規社員の差異を検証する。
その差異より、日本の組織におけるフォールトラインを計測するために必要な属性とは何か分析を行うとともに、【仮説】を検証するための要因を検討し、ABM のシミュレーションにつなげたい。
テストデータによるモデルを、他の組織のデータを用いて検証する。
従来のフォールトラインの研究は米国を中心に進められており、多くは学生を対象にしたものである。
日本の組織における研究はまだ数が少ない。また、移民の割合も少なく多様性の低い日本と人種のるつぼである米国では、そもそものダイバーシティに対するコンテクストも違う。そのような点も注意しつつ、研究を進め、日本におけるフォールトラインの研究の一助となり、今後進むであろう多様化した組織をマネジメントするリーダーのヒントになることを目指して研究を進めたい。

表 2：テストデータ（グループ A 2016 年度）

参考文献
年度
Fau
20160.384
20120.457
グループ B20160.410
20080.395
表 3：テストデータの計測結果
テストデータグループ A

FLS
0.135
0.197
0.1080.118

ASW0.344
0.357
0.357
0.343

FauFLS
FLS0.82
ASW
0.380.78
表 4：各計測方法間の相関係数
表 3 は各グループの計測結果、表 4 は各計測方法の相関係数を記す。
グループ A は、良好な状態の方がフォールトラインが強くなっているのが特徴である。鈴木,松本,北居(2015)で行われた学部生を対象としたグループ対抗の実験（39 名を８チームにけて課題に取組む）でも、フォールトラインが強いグループほど成績が良かったという結果が出ている。この点は、日米における多様性の内容の違いが影響している可能性がある。
例えば、日本では一定の共通認識、価値感を持った上での多様性という捉え方もある。研究を進めるにあたり、フォーカスすべき点である。

5 今後の取組み
今後は、テストデータのネットワークの構造分析を実施し、フォールトラインによるサブグループと[１] 谷口真美：ダイバーシティ・マネジメント、白桃書房、（2005）[２] Lau, D. C. and Murnighan, J.K : DEMOGRAPHIC
DIVERSITYAND

FAULTLINES,

AcademyofManegement Review, 23(2), PP. 325-340 (1998)[３] James B. Shaw : The Development and Analysis of a
Measure of Group Faultlines, Organizational Research
Methods; Vol/ 7 No. 1 (2004)[４] Bertolt Meyer and Andreas Glenz: Calculating deiversity
faultlines with the asw.cluster package in R, Version 1.11
(2013)[５] 鈴木竜太、松本雄一、北居明：フォートラインの概念と分析手法、国民経済雑誌

第 211 巻第 6 号 53-88（2015）[６] 内藤知加恵：フォールトラインに関するレビューと一考察、早稲田大学大学院商学研究科
紀要 79, 103-125 (2014)

商学研究科