様々なビッグデータが暴き出す
教育効果と行動様式～人の可能性を広げるポジティブフィードバック～
モチベーション、
幸福度も追求できる？

2019年11月4日
明治学院大学 学長特別補佐（戦略担当） 伊藤健二
第4次産業革命での基礎的ＩＴリテラシー委員会 座長
厚生労働省「ジョブ・カード「実践的能力評価」強化事業 検討委員会」座長
文部科学省「社会人の学びの情報アクセス改善に向けた実践研究」運営委員会

地方創生評定委員（働き方改革担当）（元慶應義塾大学特任准教授、元早稲田大学客員主任研究員）
元みずほ情報総研 知識戦略ソリューション室 シニアマネージャ

e-mail： kenjiito@mail.meijigakuin.ac.jp
FaceBook： kenjiito921
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.1自己紹介：明治学院大学 学長特別補佐（戦略担当）
2014年度まで、慶應義塾大学 大学院政策メディア研究科特任准教授
2006年度まで、みずほ情報総研の知識戦略ソリューション室シニアマネージャーとして産官学連携による人材育成関連の調査研究・コンサルティングに従事。
⇒知識戦略ソリューション＝成長戦略×人事戦略
1990年代から数百万人のデータを分析、サービス改善のコンサルを行い、半年で数十億円の新規利益を創出することを実現するなど、AI・ビッグデータ関連の投資家のサイトで紹介されている
インターネットにおける個人情報ガイドラインを、OECDの原則に基づき、業界団体の事務局として、プロバイダ
各社、弁護士と議論、調整し、取りまとめる
OECD「高等教育におけるeラーニング―国際事例の評価と戦略」2006の役者代表
若年自立挑戦プラン「草の根eラーニング事業」（教育と人材マッチングを統合したサービス、日本版NVQ）を政策立案から9.9千人での実証実験（2004年度～2006年度）

内閣府、厚生労働省、文部科学省、経済産業省、最高裁判所、人事院等の人材育成・エビデンスに関連した、8省庁のアドバイザー・委員を歴任。
内閣府 地方創生評定委員（働き方改革担当）
厚生労働省 第4次産業革命での基礎的ＩＴリテラシー委員会 座長（オブザーバ：経産省、文部省）
厚生労働省 ジョブ・カード「実践的能力評価」強化事業委員会 座長
文部科学省 「社会人の学びの情報アクセス改善に向けた実践研究」運営委員会 委員
政府の成長戦略/内閣府「実践キャリア・アップ戦略」推進チーム 専門タスクフォースメンバー

リクルートワークス研究所、デロイトコンサルティング等と「働き方研究センター」を主宰。
様々な大学の客員（元早稲田大学 自立的キャリア形成教育開発研究所 客員主任研究員、等）、グローバル育成推進事業の評価委員長、などの外部評価委員
ソフトバンク、全日空、ＪＴＢ、電通、住友商事、三菱総研、日本電気、内田洋行と講義を構成

2010年度～2018年度で延べ500大学以上の教職員、220社以上の企業の人事部に講演
教育系、人材系、IT・AI系、広告系、5G系の企業など、様々な企業のアドバザーをつとめる
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.2

「学習による変容を可視化し、教育の新しい『型』を考える～リベラルアーツとしての市民性の創造～」
日本の高等教育でアクティブ・ラーニングやeラーニングがなかなか広がりを見せないのはな
ぜでしょうか？
これらは教育方法論、すなわち手段ですから、教育の何に関心を向けるかによってその意味や価値は異なってきます。したがって、教育目的を揃えなければ、手段の有効性を議論することはできないのです。ところが、教育には分断の構造がいたるところに存在しています。たとえば、理系と文系、教養と専門の分断があります。これらは教育目的を狭小化することによってもたらされた分断です。この分断を解消するには、教育目的を統合する必要があります。
そこでわたしたちは、教育目的を「リベラルアーツとしての市民性の創造」としました。これは、理系と文系、教養と専門などの区分を超えた統合的な概念を与えるもので、各専門分野の固有の知識やスキルをどのように方向づけて意味づけしていくかを示すものです。
このようにリベラルアーツとしての市民性の創造を「目的」とすると、「目標」は私たちのリベラ
ルアーツ講座を提示することと、市民性の創造へ向かうために学習者一人ひとりの行動をどのように導けばよいかを明示することになるでしょう。そこで、第1部では「学習による変容を可視化する」、第2部では「教育の新しい『型』を考える」と題して、これらをオープンに「対話」する機会を作りました。
教育に関心のある方々の幅広い参加による「対話」を期待しております。
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p.3

データは、どんな意味を持っていますか？

「ラーニングアナリティクス」と言いますが、どういったことが浮き彫りになってきていますか？
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.4

目次
I. 人のプロファイリングに向けた、各種調査と意味付け、行動様式？

II. ラーニングアナリティクスにより浮き彫りになってくること？
⇒ディープフィードバック？
III. 教育の評価は、授業後のアンケート？

IV. 人のプロファイリングは、モチベーションだけではなく、幸福度にも？
V. まとめCopyright, 2019@Kenji Ito

p.5

学習・教育による変容の可視化？

人の能力等はどのように記述しますか？
「プロファイリング」によって、記述！

知識、意識、行動等
は、変わりましたか？

教育

人材

人材

意識

意識

知識

知識

コンピテ
ンシー

行動・様式

コンピテ
ンシー

授業外の
学習時間等

行動・様式

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p.6

Ⅰ.人のプロファイリングに向けた、各種調査と意味付け、行動様式？

Copyright, 2019@Kenji Itop.7

アクティブラーニングは、どんな効果か？

「アクティブラーニングの学習効果
に関する検証-グループワーク中心
クラスと講義中心クラスの比較-」、
人文研究第127号、小樽商科大学
杉山成、辻義人

授業理解度は、ある回以降は概ね高くなる！
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p.8

アクティブラーニングは、どんな効果か？

「アクティブラーニングの学習効果
に関する検証-グループワーク中心
クラスと講義中心クラスの比較-」、
人文研究第127号、小樽商科大学
杉山成、辻義人

授業外での学習時間は累計で大きな差になる！
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p.9新卒の採用選考にあたっての重視点：12年連続 企業
日本経済団体連合会、2001年度からの新卒者採用に関するアンケート調査結果

どんな行動様式か？

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p.10

モチベーションスコアに関する大学群毎における年代の変化
出典：就業力研究会/三菱総合研究所/NTTコムオンライン/立教大学斎藤/慶應
大学伊藤、2013年2月「1万人調査」

主体性

平均に比べて、各大学類型毎はどうか。
各大学類型毎に、モチベーションが大きいのは何歳か。
80%

旧帝大

早稲田、慶応、上智75%

関西、関学、同志社、立命館

70%
明治、青山、立教、中央、法政

65%

日大、東洋、駒沢、専大

60%

京産大、近大、甲南、龍谷

地方国立（旧帝大を除く）

55%

医科歯科系単科大50%
東京四大学（学習院大学、成蹊大学、成城大学、武蔵大
学）

45%

その他

40%

WPR

平均

25～29歳 30～34歳 35～39歳 40～44歳 45～49歳 50～54歳 55～59歳 60～64歳
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p.11

大学時代に知識・能力の習得に向け行った17努力
0

とても努力した+やや努力した

20

40

60

一般的な教養57.5

31.6

目的を設定し確実に行動すること

43.9
39.4

課題の解決に向けたプロセスを明らかにし準備すること35.8

新しいものや解決策を生み出すこと

35.4

考え抜く力（シンキング）

自分の意見を分かりやすく伝えること

51.1

相手の意見を丁寧に聴くこと

59.4

意見の違いや立場の違いを理解すること

59.0

自分の周囲の人々や物事との関係性を理解すること

58.9

社会のルールや人との約束を守ること
ストレスの原因を見つけ取り除いたり、緩和したりすること

WPR

前に踏み出す力（アクション）

49.7

物事に進んで取り組むこと現状を分析し目的や課題を明らかにすること

80

52.1

専門分野の知識

他人に働きかけ巻き込むこと

貴
学
卒
業
生
の
状
況
は
？

39.0
45.6

ＩＴ（パソコンやソフトウェア）の操作能力

45.3

Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

チームで働く力62.3

学習習慣や学ぶ姿勢を身につけること

語学（英語）の能力

出典：若手ビジネスパーソン就
業意識・就職活動・大学活動調査」（20以上の大学）、2010
年8月

33.0

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p.12

若手ビジネスパーソンのモチベーションを上げる大学活動「目的を設定し行動」、「相手との違いの理解」等は、「IT」、「専門知識」、「語学」に比べて、モチベーションを高めることにつながる。
※離職してしまう人は、どのような傾向があるかも、同様に！
意見の違いや立場の違いを理解すること

r=0.157***
β=0.090***

モチベーション=β1×意見の違い＋β2×目的設定＋β3×自分の意見＋… … ＋β5×他人巻き込み※β：重回帰分析における偏回帰係数

R2=0.05

目的を設定し確実に行 r=0.168***
動すること
β=0.079***

能動的学修

r=0.140***

社会のルールや人との約束を守ること

WPR

モチベーション

r=0.172***
自分の意見を分かりやすく伝えること
β=0.072***（行動様式）

他人に働きかけ巻き込
むこと

β=0.060***

r=0.149***
β=0.043***

出典：若手ビジネスパーソン就業
意識・就職活動・大学活動調査」（20以上の大学）、2010年8月*** P<.01

採用時には、
確認すべき項目？

「ＩＴ（パソコンやソフトウェア）の操作能力(0.022)」、「専門分野の知識(0.016)」、「一般的な教養(-0.015)」、「語学（英語）の能力(-0.019)」、「学習習慣や学ぶ姿勢を身につけること(-0.036) 」 、等、
何等かな関係はあるものの、統計的な有意性はない。
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p.13

年収に関する大学群毎における年代の変化

出典：就業力研究会/三菱総合研究所/NTTコムオンライン/立教大学斎藤/慶應
大学伊藤、2013年2月「1万人調査」

平均に比べて、各大学類型毎はどうか。
各大学類型毎に、年収が大きいのは何歳か。
10.0
旧帝大

9.0
早稲田、慶応、上智

8.0

7.0

6.0

関西、関学、同志社、立命館

明治、青山、立教、中央、法政

日大、東洋、駒沢、専大

京産大、近大、甲南、龍谷

5.0
地方国立（旧帝大を除く）

4.0
医科歯科系単科大

3.0

東京四大学（学習院大学、成蹊大
学、成城大学、武蔵大学）

2.0

その他

WPR

平均

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.14

大学時代に知識・能力の習得に向け行った17努力
0

とても努力した+やや努力した

20

40

60

一般的な教養57.5

31.6

目的を設定し確実に行動すること

43.9
39.4

課題の解決に向けたプロセスを明らかにし準備すること35.8

新しいものや解決策を生み出すこと

35.4

考え抜く力（シンキング）

自分の意見を分かりやすく伝えること

51.1

相手の意見を丁寧に聴くこと

59.4

意見の違いや立場の違いを理解すること

59.0

自分の周囲の人々や物事との関係性を理解すること

58.9

社会のルールや人との約束を守ること
ストレスの原因を見つけ取り除いたり、緩和したりすること

WPR

前に踏み出す力（アクション）

49.7

物事に進んで取り組むこと現状を分析し目的や課題を明らかにすること

80

52.1

専門分野の知識

他人に働きかけ巻き込むことチームで働く力

62.3

貴
学
卒
業
生
の
状
況
は
？

39.0

学習習慣や学ぶ姿勢を身につけること

45.6

ＩＴ（パソコンやソフトウェア）の操作能力

45.3

語学（英語）の能力

出典：若手ビジネスパーソン就
業意識・就職活動・大学活動調査」（20以上の大学）、2010
年8月

33.0

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.15

「年収」を上げる大学活動（+6活動、-5活動）
年収は、「転職回数」が大きな影響(-0.3566***)であり、学歴による影響（
0.2286***）より、以下の項目の「大学時の活動」の影響の方がある。
他人に働きかけ巻き込
むこと

β=0.4508***

新しいものや解決策を β=0.2976***
生み出すこと専門分野の知識

β=0.1791***

モチベーション=β1×意見の違い＋β2×目的設定＋β3×自分の意見＋… … ＋β5×他人巻き込み※β：重回帰分析における偏回帰係数

出典：就業力研究会/三菱総合研
究所/NTTコムオンライン/立教大
学斎藤/慶應大学伊藤、2013年2月「1万人調査」

R2=0.1283

現状を分析し目的や課題を明らかにすること β=0.1569***

認知ス
キル・非
認知ス
キル？

WPR

年収

自分の意見を分かりや β=0.0954***
すく伝えることＩＴ（パソコンやソフトウェア）の操作能力
相手の意見を丁寧に聴くこと
社会のルールや人との約束を守ること

β=0.0669***β=－0.2451***β=－0.2382***

学習習慣や学ぶ姿勢を身につけること

β=－0.1510***

一般的な教養語学（英語）の能力

β=－0.1047***β=－0.0893****** P<.01「課題の解決に向けたプロセスを明らかにし準備すること」、「意見の違いや立場の違いを理解すること」、「自分の周囲の人々や物事との関係性を理解すること」等、
何等かな関係はあるものの、統計的な有意性はない。
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.16

「年収」を上げる大学活動（男性）（+5活動、-3活動）
年収は、「転職回数」が最大の影響(-0.4488***)であり、学歴による影響(0.1753***)より、以下の項目の「大学時の活動」の影響の方がある。
他人に働きかけ巻き込
むこと

β=0.2315***
β=0.2008***

専門分野の知識

認知ス
キル・非
認知ス
キル？

自分の周囲の人々や β=0.1892***
物事との関係性を理解すること
β=0.1280***
自分の意見を分かりやすく伝えること
語学（英語）の能力
相手の意見を丁寧に聴くこと
一般的な教養WPR
社会のルールや人との約束を守ること

モチベーション=β1×意見の違い＋β2×目的設定＋β3×自分の意見＋… … ＋β5×他人巻き込み※β：重回帰分析における偏回帰係数

出典：就業力研究会/三菱総合研
究所/NTTコムオンライン/立教大
学斎藤/慶應大学伊藤、2013年2月「1万人調査」

R2=0.1271

年収

β=0.0672***

β=－0.2380***β=－0.2040***β=－0.1368****** P<.01「学習習慣や学ぶ姿勢を身につけること(-0.0772) 」、「ＩＴ（パソコンやソフトウェア）の操作
能力(-0.0358)」、等、
何等かな関係はあるものの、統計的な有意性はない。
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.17

「年収」を上げる大学活動（女性）（+4活動、-2活動）
年収は、「学歴」が最大の影響(0.0896***)であり、転職回数は-0.0391（
p=0.1069）の程度であり、以下の項目の「大学時の活動」の影響の方がある

他人に働きかけ巻き込 β=0.2270***
むこと自分の意見を分かりや β=0.1358***
すく伝えること

モチベーション=β1×意見の違い＋β2×目的設定＋β3×自分の意見＋… … ＋β5×他人巻き込み※β：重回帰分析における偏回帰係数

R2=0.0314

自分の周囲の人々や β=0.1892***
物事との関係性を理解すること
β=0.0640***
ＩＴ（パソコンやソフトウェア）の操作能力
社会のルールや人との約束を守ること
相手の意見を丁寧に
聴くこと

WPR

出典：就業力研究会/三菱総合研
究所/NTTコムオンライン/立教大
学斎藤/慶應大学伊藤、2013年2月「1万人調査」

年収

β=－0.1840****** P<.01

β=－0.1640***「課題の解決に向けたプロセスを明らかにし準備すること(-0.1110)」、「専門分野の知識(0.0816)」、等、
何等かな関係はあるものの、統計的な有意性はない。
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.18

視点5：WPR,SPR調査結果により、「高いパフォーマンス=モチベ×勤務期間」を予測
大学活動

企業活動

WPR 社会人1万人調査

学生で特に努力した17活動モチベーション
勤務期間

ハイ
パフォーマンス
予測モデル

SPR 学生6.3千人調査
特に努力した17活動

モチベーションが高い⇒モチベーション偏差値
勤務期間が長い⇒勤務期間偏差値
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.19

「高いパフォーマンス=高いモチベ×長い勤務期間」に関する学生個人の分布
皆さんの子供等、大学生はどこですか？

3.会社ぶら下りグループモチベ低い モチベ高い

30.8% 13.9%
21.9% 33.4%

勤務期間長い勤務期間短い勤務期間が長い

出典：グローバル人材研究会（慶應大学伊藤）、
2014年10月「大学生6千人調査」（未公開）

75

1.活性化
グループ

65

55

モチベーション
が高い

モチベーション
が低い
45

4.フリータグループ
35

y = -0.5625x + 78.123
R² = 0.3164

25

15

25

35

45

勤務期間
が短い

55

65

2.多転職
苦闘グループ75

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.20

「高いパフォーマンス=高いモチベ×長い勤務期間」に関する学生個人の分布

1象限 2象限 3象限 4象限旧帝大（北海道、東北、東京、名古屋、京都、大阪、九州）、東工大、一橋、早稲
田、慶応、上智、東京理科大クラス
学習院、明治、青山、立教、中央、法政
明治学院、関西、関西学院、同志社、立命館クラス
日大、東洋、駒沢、専修、成蹊、成城、実践女子、大妻女子、共立女子、昭和女子
クラス
大東文化、東海、亜細亜、帝京、国士舘、國學院、摂南、神戸学院、追手門学院、桃山学院クラス
地方国立大（旧帝大を除く）クラス
医科歯科系単科大
その他
平均

14.4%

35.0%

30.5%

20.1%

16.2%

35.3%

29.1%

19.4%

15.1%

33.1%

30.1%

21.7%

14.2%

31.4%

32.1%

22.4%

13.3%
10.7%
12.1%
13.9%

35.0%
39.6%
30.8%
33.4%

30.2%
20.8%
33.3%
30.8%

21.5%
28.9%
23.8%
21.9%

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.21

皆さんの大学の卒業生は平均すると、どのグループでしょうか？

3.会社ぶら下りグループ

皆さんの大学はどこですか？

画面のみ

勤務期間
が長い

1.活性化
グループ
モチベーション
が高い

モチベーション
が低い

4.フリータ
グループ
勤務期間
が短い

2.多転職
苦闘グループCopyright, 2019@Kenji Ito

p.22

PIAACの能力：日本は？

出典：OECD、「OECD国際成人力調査」調査結果の概要、有効回答数5,173人（日本）、15.7万人（全体で24か国）

日本がOECD各国に比べて1位になったPIAAC（国際成人力調査）

Copyright, 2013@Kenji Ito

p.23

出典：三菱総合研究所/就業力研究会、2013年9月、「卒業後1年から10年目卒業生調査」、有効回答：3182人 未公表

学歴別のPIAAC関連能力
56.0%
54.0%

54.7%

53.9%
54.0%

52.0%
49.6%

49.4%

50.0%

48.6%

48.4%
48.0%
46.0%
44.0%

47.1%
45.7%

45.5%

47.1%
46.9%

1)文章や図表を理解し、評価し、活用
する力

48.7%
47.4%

2)数字を使って、物事を分析、理解、
表現できる

43.5%

42.0%
40.0%

3)コンピューターやウェブ等を使用して必要な情報を収集し、評価し、他の人とコミュニケーションをし、与えられた課題を解決する力

皆さまの大学の卒業生はどうだと思いますか？
参加者の方が所
属組織の外部に発信することは御相談下さい。

Copyright, 2013@Kenji Ito

p.24

行動様式：学び直しを習慣化する 「能動的学習モデル（拡張版）」
出典：「能動的学習・自律性」に関する調査、早稲田大学
自律的キャリア教育開発研究所、2011年3月『「能動的学習モデル」の基本版』（米国JameEison）＋『行動部分に仮説検証』⇒受動から能動に及ぶ学習全体にPDCAを導入することで、持続的・継続的な成長の実感できる「拡張版」に。

⑦プランに沿った関係者での行動
業
務 /実行（実験）課
題 ⑤コミュニケーションにより共通コンセンサスを図った
プラン/企画/仮説立案
能
動 ③受動的学習で獲得した知識を的学 用いたコミュニケーション
習
学習
内容
探索

①受動的学習による共通知識の獲得⑧実行中・実行後における評価（満足度）・気づき

社会の
反応把握

⑥プラン作成における矛盾等の気づき（満足度）④コミュニケーションにおける気づき（満足度）（他者との対話）②学習履歴に基づく
フィードバック

ポート
フォーリオ

ふりかえり
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.25

思考様式：個々の項目を活用し、全体としての効果を検証する
データにより業務改善を実現する
思考プロセス（ホーリスティック思考）

参考：働き方改革研究センター、2018年3月

個々の活動項目を調査等によって明らかにしつつ、ライフシーンでの全体としての効果を促進する教育等の施策を試行、検証する！
ライフシーン施策

大きな壁ストーリー（パフォーマ
シーン ンスの高い行動様式） 仮説
1,2,3,4
仮説

仮説
データ項目

ライフ仮説のセ
ンス！

教育等
の施策

仮説1-2

項目1

知識

項目2

ストーリー（評価）
仮説
仮説
5～
7～

ここの
仮説3-4擦り合わせ項目3

ライフシーンでの活動を促進する視点で分析できているか
単純集計の意味、シーン単位での仮説の記述？

項目4

知的好奇心中心での命題

シーンの活動を促進する「施策」の検証？

行動
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.26

AI戦略にある、「倫理綱領」など。
EUのGDPR22条等

第4次産業革命下における基礎的ITリテラシー③安全にITを活用するための知識

企業でのAIの間違った活用？

※自動処理のみに基づいて重要な決定を下されない権利（22条）※日本でも個人情報保護法の改正2020？

４）何のデータでそんな結果が得られているのか、気持ち悪い？

１）購入等の意思表明
をすると、

消費者
ソーシャル

AI
企業X

企業人

２）消費者の購入意思等の情報で、消費者に対する判断を託す？

対策：AIの使い方に関する基礎的ITリテラシーとして、「道具」として、AIの判断についての業務や顧客において意味を分かるように、AIを活用する。

３）消費者に対する、白黒の判断を提示するだけ。
「選択肢」になっていれば、まだいいが。

AI

AIは、目の前の企業以外
からの情報も収集し、判断情報に組み込む？

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.27

参考：SPR調査結果で、大学時代に授業外学習時間の長い人の高校活動
高校活動

大学活動

企業活動

WPR 社会人1万人調査

学生で特に努力
した活動

モチベーション
勤務期間

ハイ
パフォーマンス
予測モデル
SPR

大学学生6.3千人調査

特に努力した活動
H-SPR

高校生1.5千人調査

モチベーションが高い⇒モチベーション偏差値
勤務期間が長い⇒勤務期間偏差値

性格

授業外学習時間

モチベーション偏差値

学習行動

成績

勤務期間偏差値
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.28

Ⅱ.ラーニングアナリティクスにより浮き彫りになってくること？
⇒ディープフィードバック？

Copyright, 2019@Kenji Itop.29

eラーニングの４タイプ、60パターン
学習開始からの経過日数（日）x 総視聴時間（秒）④一気学習型③コツコツ型
②後追い型
①1日
終了型

皆さまの学習タイプはどれですか？
経過日数、修了状況を含め、60パターンで考えてみてみると、どうですか？
Copyright, 2019@Kenji Itop.30

非構造化データの分析アプローチ：3分析による、3×4×5=60タイプ

動画の視聴ログからユーザーごとに「閲覧タイプ」「学習プロセスタイプ」「到達タイプ」をタグ付
けし、視聴行動の傾向と、MDAや年収、経験年数などとの関係を分析する。

Ⅱ

Ⅰ
閲覧タイプ

学習プロセスタイプ
1.
2.
3.
4.

1. 通常再生
2. 前方スキップ
3. 再生速度の変更

Ⅲ

未視聴型
後追い型
コツコツ型
一気学習型

到達タイプ
1.
2.
3.
4.
5.

半分以下で脱落（50％未満）
半分以上見て脱落（50%以上）
同じところを繰り返し見たが途中で脱落
スキップして視聴完了
視聴完了
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.31

MDAから見る学習プロセスタイプの解釈
学習プロセスタイプではMDAを比較すると大きな特徴はない。

ただし、「目標は定量的で明確である」「以前からの自分の希望する職種である」の2つの項目のみに関して一気学習型は統計的に有意に小さいスコアを取っていた。

赤枠：最大MDA値を取るタイプ / 青枠：最小MDA値を取るタイプ

Copyright 2018 X社. & Kenji Ito All rights reserved.

※ 赤文字：有意に差がある
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.32

出典：ジェイアイエヌ井上一鷹、明治学院大学
2018年12月7日、「グローバルビジネス」講義資料
33

分野毎の集中度の違い？ 集中時間と得点

自分の
得意分野は
何か？

何の分野の
集中時間が長いか？
分野別1日内の集中時間

集中度が高い分野は、得点も高いか？

分野E
分野D

得点

分野C
分野B

集中できないが、理解度は
高い

分野A
0

10

20

30

40

50

60

集中できる時間は、
1日4時間程度と言われる

集中でき、理解度も高い70

集中度

集中できず、 集中できるが、理解度も低い 理解度は低い

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.34

集中データと学習ログの関連で分かる、集中できている学習分野

1回目受験時：不合格（75点）

2回目受験時：不合格（88点）

3回目受験時：合格（100点）

記述式で、1回目受験
時：合否なし

集中度は回数を重ねるごとに低下している記述式では集中度があまり上昇していない分野（学習ログから）が変わると、集中度も変わる！

Copyright, 2016@Pro Seeds

Page35

新人業務知識学習の結果分類：全社共通知識、3分野の業務知識

70.00

高

②点数高×集中度低①点数高×集中度高→スキル高で意欲集中
低い最適分野→スキル・意欲ともに最適
分野

65.00

60.00

全職種共通
55.00
点数

Learning系プランナー
求人系プランナー
コンテンツディレクター

50.00

45.00

④点数低×集中度低③点数低×集中度高→不適切分野→スキル低だが意欲が高い、当該職種希望分野

低40.00
0.00

低

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

集中度

80.00

90.00

100.00高Copyright, 2016@Pro Seeds

Page36

HRビッグデータを用いたフィードバックによる、学習・作業の生産性向上⑥振り返りにおける各種気づき・改善

ア
構
ン
ケ
等
造
ー
化
ト
ク
非 動リ
構 デッ
ク
造 ー等
化 タの
行

学習履歴に関する振り返りにより、自己認知能力を確認しつつ、高めるような提示をする。

ポジティブ
FB

WPR
MDA

分野別の
集中度、成績

行動様式

コミュニケーション、
クリック、等の行動データ、
生理データ①受動的学習集中時間（導入、予習）Ｘ分①同じ成績に到達するまでの学習時間が短くなる②分野別の得点と集中度によって、個人の得意不得意を把握できる

コミュニケーション、
クリック、等の行動データ、
生理データ

③コミュニ
ケーション
なぜ集中度
が下がったか

個人の
学習、作業
の生産性
として時間
が短くなる

集中時間
が長くなる

受動的学習、コミュニケーション学習と連動したポジティブ
個人の深い理解に！
なフィードバック⇒ディープフィードバック
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.37

集中時間、
得点など

人の特徴、成長の可能性をビッグデータで可視化、探索、個人を深く理解し、「ディープ・フィードバック」
していけるか。

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.38

プロファイリング×HR/ed-Tech ⇒ ディープ・フィードバック

人の成長の可能性を教育や仕事で探索、喚起
できるか！
教育、仕事
「成長実感」の確認「プロファイリング」
によって、記述！

人材
意識

人材

知識

意識
知識

プロファイリング
アンケート収集

コンピテ
ンシー

行動・様式

コンピテ
ンシー
操作ログ、生理
データ収集

行動・様式

行動結果など、
成長ポイントを見つけられるか

どんな内容に対する、
集中時間、得点、学習パターンなど
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.39

人の成長、教育に関する、データ種類・モデル

項目
スキル等の考え方

人の成長

学習ログ、コミュニケー
ションログ等
心拍数、集中度等のデータ
ディープフィードバック

データ種類

モデル

アンケートデータ

モチベーション、年収の
説明モデル

行動データ

60タイプの学習パターン P.30～32

生理データ

集中度、LMS

行動データ×アンケート
データ

ディープフィードバックモ
P.34～39デル

P.7～26

P.33

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.40

Ⅲ.教育の評価は、授業後のアンケー
ト？

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.41

e-Leariningアワード2017
EdTech特別部門賞 受賞

maido を活用した集中度検証⇒Teachingスキルの評価
株式会社データミックス
最高執行責任者COO 吉岡 耕児「sension maido」は、「株式会社ガイ
ア・システム・ソリューション」のソリューション
42

Sension Maidoのご紹介
Sension Maidoはカメラで人の顔を撮影して、顔の20個以上の特徴点を検出し、顔の角度や動き、 大きさなどを測定することで、撮影された人の集中度がわかります。また、顔の動画を保存することなく測定できるため、撮影される人のプライバシーにも配慮したセンサーとなって
います。

43

実験に使った教室風景及び測定中のイメージ実験を行った株式会社ウチダ人材開発センタにおける研修を前から撮影した風景です。測定中のイメージとしては下記画像のようにな
ります。

44

Engagementの平均と標準偏差の推移①- 全発表者の平均と個人別比較 高い
集中度

ばらつきが
少ない

ー：全体の平均ー：3番目の発表者

何を話している時か？

45

Sensionを使って受講生の講義やプレゼンテーションへの集中度（Engagement）を評価
単位時間あたりの集中度の平均と標準偏差により、受講生の集中度を評価します。
– 受講生の集中度の高さ• 単位時間あたりの集中度の平均– 受講生の集中度のばらつき• 単位時間あたりの集中度の分散

やや
低評価

やや
高評価

低評価

高評価

標準偏
差

平均
46

Engagementの平均と標準偏差の推移②- 全発表者の平均 -47

Engagementの平均と標準偏差の推移②- 全発表者の平均と個人別比較ー：全体の平均
ー：4番目の発表者
ー：4番目の発表
ー：19番目の発表者者

48

各発表者のEngagementの「平均と標準偏差」の合計値

高評価の
ケース
（発表者）

※ 発表者ID毎のEngagementの平均と標準偏差を算出（ID1が最初の発表者、ID21が最後の発表者）
49

講師の認定に必要な基準 ③Teaching スキル

FDアンケート
講義後に受講者向けにFDアンケートを実施
アンケート内容
1.一般的な講義アンケートより抽出◼ 教員の声の大きさやスピードは適切でしたか◼ 教員は教室の秩序を維持していましたか◼ 教員は熱意をもって授業の指導に当たっていましたかなど

2. 集中度に関する設問を追加◼ 講義内容に集中できましたか（講義内の集中箇所についても）など

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.50

講師の認定に必要な基準 ③Teaching スキル◆Sension Maidoを用いた講義内の受講者の集中度＋ FDアンケートによる受講者の講義に対する満足度
によりTeaching スキルを判定
FDアンケート
個人意識

FDアンケートによる講義後の評価だけでなく、
Sension Maidoによる講義中の評価で判定

集中度が低く、 集中度も高く、
個人意識も
個人意識も
高い授業
高い授業

集中度も低く、
個人意識も低い授業

集中度も高いが、個人意識は低い授業
集中度（Sension Maido）
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.51

講義中のプロセスも評価した、精度の高いFDアンケートへ
第4次産業革命関連等、様々な実務家教員で、「FDアンケート項
目・結果」と「Sension Maidoの連続データ結果」の統計的な関連が構築する。（文部科学省事業にて）

データ
収集

講義中

講義後

SENSION等のツール

アンケート
β=0.090*** FD-Q1.項目
β=0.079*** FD-Q2.項目

SENSIONスコア
継続率、得点率※緑字はイメージで、実証結果として算出する

β=0.072*** FD-Q3.項目

得点率=β1×FD-Q1項目＋β2×FD-Q2項目＋β3×FD-Q3項目＋… … ＋β5×FD-Q5項目※β：重回帰分析における偏回帰係数

R2=0.70

β=0.060*** FD-Q4.項目
β=0.043***

FD-Q5.項目

以下の図で、「β」が定義されること
で、継続率等を高めるためには、FD
アンケートのどの項目を高めることがよいか、判断できる。

*** P<.01「Sension Maido」によるプロセス評価も考慮した、精度の高い「FDアンケート」になる！⇒プロセス考慮FDアンケート
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.52

Ⅳ.人のプロファイリングは、モチベー
ションだけではなく、幸福度にも？

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.53

自民党さんで、幸福度を以下のように活用していく提言をまとめられ、「骨太の方針」に盛り込むような働きかけ、と記載されています。（2019年2月）●地方創生等に向けた政策創造塾でも、PB地方創生幸福度調査として、100自治体が入った「幸せリーグ」のガイドラインも参考にし、リクルートさんなどの有識者にも入った委員会で議論しました調査項目(Work Life
Happiness：WLH)で、日本最大級の2万人で調査をして、以下5分野でレポートにまとめました。地方創生、リカレント教育、人材、働き方改革等の政策の中で検討されています。
・健康
・生涯現役
・働き方
・社会人学び直し、生涯学習

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.54

幸福度実感を上げる、あるいは下げる判断基準（+10、-8項目）
出典：PB地方創生幸福度調査検討委員会(委員長：
明治学院大学伊藤、メンバー：リクルートホールディ
ングス、NTTデータ経営研究所、みずほ銀行産業調査部、等)、2017年4月「全国2万人幸福度調査結果」①家族関係、子育て環境の重視はプラス②自由時間はプラス③地域つながりはプラス①

5.家族関係

β=0.8225**①

17.子育ての環境

β=0.4766**

16.良好な生活環境

β=0.4375**

11.自由な時間

β=0.3123**

6.友人関係

β=0.2811**

7.健康状態

β=0.2580**

12.充実した余暇

β=0.1995**

3.過去の自分との比較

β=0.1636**

13.仕事の充実度

β=0.1299**

15.地域とのつながり

β=0.1033*

10.地位や名誉

β=-0.0088

1.自分の理想との比較

β=-0.0895**

9.就業状況（仕事の有無・安定）

β=-0.1254**

14.職場の人間関係

β=-0.1699**

2.他人との比較

β=-0.3306**

18.その他

β=-0.7002**

8.所得・収入

β=-0.7589**

4.将来への期待・不安

β=-1.0219**②③

Copyright © 2017 PIPEDBITS Co.,Ltd. All rights Reserved.

幸福度実感と、現在の幸福度実感を判断するうえで重視した事項による説明を試みる（重回帰分析）。
幸福度実感=β1×要因1＋β2×要因2＋.....+β18×要因18
で説明する式に分析する。βの値が大きい項目ほど、判断基
準にすることで幸福度実感を引上げ、逆にβがマイナスの項
目は、幸福度実感を引き下げると解釈できる。
※β: 重回帰分析における偏回帰係数

R2=0.1858

幸
福
度
実
感
** p<0.01* p<0.05

55

幸福度実感を上げる、あるいは下げる判断基準：男女差？
• 現在の幸福度実感に対しては、男女の上位3位は変わらず• 4位に男性は自由な時間、女性は友人関係が入る。

女性： n=9638【現在の幸福実感を判断するうえで重視した事項】

男性： n=11021【現在の幸福実感を判断するうえで重視した事項】

5.家族関係

β=0.9535**

17.子育ての環境

β=0.4658**

16.良好な生活環境

β=0.4581**

11.自由な時間

β=0.3362**

7.健康状態

β=0.2303**

13.仕事の充実度

β=0.1969**

6.友人関係

β=0.1733**

12.充実した余暇

β=0.1307**15.地域とのつながり

β=0.1294*

14.職場の人間関係

β=-0.0186*

8.所得・収入

β=-0.7755**

18.その他

β=-0.7960**

4.将来への期待・不安

β=-0.9860**

Copyright © 2017 PIPEDBITS Co.,Ltd. All rights Reserved.

出典：PB地方創生幸福度調査検討委員会(委員長：明治学院大学伊藤、
メンバー：リクルートホールディングス、
NTTデータ経営研究所、みずほ銀行
産業調査部、等)、2017年4月「全国2万人幸福度調査結果」

幸福度実感=β1×要因1＋β2×要因2＋....
.....+β18×要因18※β: 重回帰分析における偏回帰係数

R2=0.1864

幸
福
度
実
感

5.家族関係

β=0.6415**

17.子育ての環境

β=0.4777**16.良好な生活環境

β=0.4056**

6.友人関係

β=0.3867**
R2=0.1893

12.充実した余暇

β=0.2918**

7.健康状態

β=0.2804**

11.自由な時間

β=0.2798**

3.過去の自分との比較

β=0.2212**

14.職場の人間関係

β=-0.1993**

9.就業状況（仕事の有無・安定）

β=-0.2457**

10.地位や名誉

β=-0.2572*

2.他人との比較

β=-0.5401**

18.その他

β=-0.5695**

8.所得・収入

β=-0.7262**

4.将来への期待・不安

β=-1.0612**

幸
福
度
実
感

56

幸福感を上げる、あるいは下げるモチベーション（+9項目、-4項目)

出典：PB地方創生幸福度調査検討
幸福度実感と、現在の幸福度実感をモチベーション26項目による説明を試みる（重回帰分析）。
委員会(委員長：明治学院大学伊藤、
幸福度実感=β1×要因1＋β2×要因2＋.....+β18×要因18
で説明する式に分析する。βの値が大きい項目ほど、 メンバー：リクルートホールディングス、判断基準にすることで幸福度実感を引上げ、逆にβがマイナスの項目は、幸福度実感を引き下げると解釈できる。 NTTデータ経営研究所、みずほ銀行
産業調査部、等)、2017年4月「全国2※β: 重回帰分析における偏回帰係数
万人幸福度調査結果」

B③全体的に今の職場に満足している【全体的に今の仕事環境に満足している】

β=0.2716***

B①仕事とプライベートのバランスがとれている

β=0.2231***

C③周囲に頼りにされていると感じる

β=0.1871***

D②今の仕事はやりがいがある

β=0.1796***

A④今の給与は適正である

β=0.1626***

B⑤雇用の安定が確保されている

β=0.1375***

D③仕事を通じて成長していると感じる

β=0.1167***

E⑤今働いている自分はかっこいいと感じる

β=0.0577***

C④職場のコミュニケーションが良好である【仕事の関係者とのコミュニケーションが良好である】

β=0.0538***

A③職務・責任が年々増大している

β=－0.0643***

R2=0.2117※年収も含めた場合
β=0.0203***
R2=0.2113

幸福度実感

E③自分の個性・適性に合っていると思う
A①目標は定量的で明確である
D⑤将来も今の会社で働きたい【将来も今の仕事を続けたい】
Copyright © 2017 PIPEDBITS Co.,Ltd. All rights Reserved.

β=－0.0699***
β=－0.0980***β=－0.1481***57

ＭＤＡハーマンモデルスコアとは仕事の達成を通した自己成長とやりがい

成果責任を背負い、見合った報酬等

Ａ

動機付け要因衛生要因①目標は定量的で明確である④今の給与は適正である②知的好奇心が満たされている⑤労働条件に満足している

Ｄ

動機付け要因衛生要因①自由な裁量がある仕④会社の理念や方向性事を任せてもらえるに共感できる②今の仕事はやりがい⑤将来も今の会社で働

がある

きたい

③仕事を通じて成長し③職務・責任が年々増大しているていると感じる

仕事とプライベートの両立

Ｂ

出典：PB地方創生幸福度調査検討委員会(委員長：明治学院大学伊藤、メンバー：リク
ルートホールディングス、NTTデータ経営研
究所、みずほ銀行産業調査部、等)、2017
年4月「全国2万人幸福度調査結果」

Motivation
Decision
Assessment

動機付け要因衛生要因①仕事とプライベートの④会社の福利厚生が充バランスがとれている

実している②私に対する評価は適切⑤会社と雇用の安定し

と感じる

ている

職場環境適応動機付け要因C

衛生要因①上長に認められている ④職場のコミュニ②会社のために頑張りた ケーションが良好でいと思う
ある③周囲に頼りにされてい ⑤職場の風土が合う
ると感じる③全体的にいまの職場に満足している・上の●一つ一つの項目がアンケート項目・ハーマンモデル理論とハーズバーグの二要因理論に基づいて分類している。

社会に向けた自己実現

E①仕事を通して社会貢献できていると感じられる②エコにつながっていると感じる（地球環境の保護に寄与している）③自分の個性・適性にあっていると思う④以前からの自分の希望する職種（仕事内容）⑤今働いている自分の姿はかっっこいいと感じる⑥今働いていることが将来なりたい自分につながっていると感じる

出典：アイデアル、
協力：明治学院大学井上監修：慶應大学伊藤

Copyright, 2017@Kenji Ito58幸福度を上げるモチベーションに関する男女の比較
出典： PB地方創生幸福度調査検討委員会(委員長：明治学院大学伊藤、
メンバー：リクルートホールディングス、NTTデータ経営研究所、みずほ
銀行産業調査部、等)、2017年4月「全国2万人幸福度調査結果」

男女0.2113

男女、※男女列での降順
全体的に今の職場に満足している【全体的に今の仕事環境に満足している】
仕事とプライベートのバランスがとれている
周囲に頼りにされていると感じる
今の仕事はやりがいがある
今の給与は適正である
雇用の安定が確保されている
仕事を通じて成長していると感じる
自分に対する評価は適切と感じる【仕事の関係者からの自分に対する評価は適切と感じる】
今働いている自分はかっこいいと感じる
職場のコミュニケーションが良好である【仕事の関係者とのコミュニケーションが良好である】
会社のために頑張りたいと思う【仕事の関係者のために頑張りたいと思う】
職務・責任が年々増大している
自分の個性・適性に合っていると思う
目標は定量的で明確である
将来も今の会社で働きたい【将来も今の仕事を続けたい】

男性
0.2324

女性
0.18590.2716 0.278731

0.25870.2231 0.20534
0.1871 0.21792
0.1796 0.234301
0.1626 0.191038
0.1375 0.121518
0.1167 0.063054

0.23640.15160.10030.10220.19440.16710.0795 0.096836

0.02720.0577 0.053498

0.0487

0.0538 0.041861

0.0567-0.0350 0.008435-0.0981-0.0643 -0.03775-0.0699 -0.09379-0.0980 -0.08879-0.1481 -0.10645-0.0936-0.0230-0.1206-0.2023※黄色のセルは統計
Copyright, 2017@Kenji Ito
的に有意な項目※R2

p.59

幸福度を上げるモチベーションに関する年代の比較(男性)出典： PB地方創生幸福度調査検討委員会(委員長：明治学院大学伊藤、
メンバー：リクルートホールディングス、NTTデータ経営研究所、みずほ
銀行産業調査部、等)、2017年4月「全国2万人幸福度調査結果」

男性、※全年齢列での降順

全年齢 20-39歳 40-59歳 60歳0.2324 0.2088 0.2436 0.1875 ※R2

全体的に今の職場に満足している【全体的に今の仕事環境
0.278731 0.2737 0.2242 0.3072に満足している】
今の仕事はやりがいがある
0.234301 0.1714 0.1711 0.3059
周囲に頼りにされていると感じる

0.21792 0.0141 0.2334 0.2172

仕事とプライベートのバランスがとれている

0.20534 0.1206 0.1900 0.2397

今の給与は適正である

0.191038 0.1415 0.2386 0.1872

雇用の安定が確保されている

0.121518 0.1378 0.1419 0.0098

自分に対する評価は適切と感じる【仕事の関係者からの自0.096836 0.1942 0.0622 0.0655
分に対する評価は適切と感じる】
仕事を通じて成長していると感じる
0.063054 0.2252 0.1238 -0.0289
今働いている自分はかっこいいと感じる
0.053498 0.0298 0.0243 0.1277
職場のコミュニケーションが良好である【仕事の関係者との0.041861 0.0379 0.0886 -0.0322
コミュニケーションが良好である】
知的好奇心が満たされている-0.01429 0.0763 -0.0331 -0.0556
目標は定量的で明確である-0.08879 -0.4328 -0.0747 0.0001
自分の個性・適性に合っていると思う-0.09379 -0.0742 -0.1103 -0.1242

将来も今の会社で働きたい【将来も今の仕事を続けたい】-0.10645 -0.0352 -0.0694 -0.2164※黄色のセルは統計
Copyright, 2017@Kenji Ito
的に有意な項目p.60

幸福度への個人要因（Work Life Happiness：WLH）、組織要因とマネジメント

組織要因
労働環境、

人事部

マネジメント

管理職

個人要因
労働者

6.今後の判断基準

4.幸福度
5.現在の判断基準

回答者属性

モチベーション（MDA26項目）
2.労働時間

3.教育・ 3.各分野
健康・福祉
子育て 安全・安心

地域との
つながり

生活環境
1.ライフステージ毎のすまい、生活

性別・年齢
職種
業種
就労形態
最終学歴
年収

結婚
子供有無
地方創生活動参加有無

幸福度を高める個人要因：
Work Life Happiness
出典：PB地方創生幸福度調査検討委員会(委員長：
明治学院大学伊藤、メンバー：リクルートホールディ
ングス、NTTデータ経営研究所、みずほ銀行産業調査部、等)、2017年4月「全国2万人幸福度調査結果」

Copyright, 2017@Kenji Ito

p.61

働き方改革に関する「施策の実施」と「10のKPIの変化」
出典：働き方改革研究センター(センター長：
明治学院大学伊藤、メンバー：リクルート、
デロイトトーマツコンサルティング、ジェイア
イエヌ等)、2019年8月「全国1万人働き方改革研究センターCSP2019調査結果」

25.0%
20.0%
9.7%

10.0%
5.0%

14.8%

13.1%

15.0%
2.9%

5.3%

-2.0%
-4.9%

-4.4%

10.3%
9.4%

10.2%
9.2%

8.5%

7.9%

7.4%

18.0%

10.5%

1.4%

0.0%
-5.0%
-10.0%

-0.9%

-1.1%
-8.1%

-5.7%

-3.3%
-6.5%

-7.3%

-15.0%-12.6%-16.6%-20.0%-17.8%-21.3%-25.0%-30.0%-27.3%
施策有

施策無

施策の差

Copyright, 2019@Kenji Itop.62

人の成長、教育に関する、データ種類・モデル

項目

教育

モデル

アンケートデータ

モチベーション、年収の
説明モデル

行動データ

60タイプの学習パターン P.30～32

生理データ

集中度、LMS

ディープフィードバック

行動データ×アンケート
データ

ディープフィードバックモ
P.34～39
デル

授業の評価

アンケートデータ

授業中・Teachingスキル
P.42-52
授業後・授業評価

アンケートデータ

モチベーション、幸福度

スキル等の考え方

人の成長

データ種類

学習ログ、コミュニケー
ションログ等
心拍数、集中度等のデータ

人の成長（社
幸福度会人)

P.7～26

P.33

P.54～61

人の企業内で企業の管理(バランストスコ
企業内での業務行動等
業務行動を喚起する、人の成長、企業アカード)等に関する整理が別途のデータ
材・育成データ
内での成果された行動データ

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.63

小まとめ
➢ モチベーションは、個人としての幸福度につながっていく。
➢ SDGｓの17のKPIの一つとして➢ モチベーションは、管理職等との対話マネジメントによって、喚起されうる。
➢ ドラッカー対話等
企業
管理職

労働環境、
マネジメントドラッカー
対話
モチベーション
労働者（MDA26項目）
2.労働時間

4.幸福度

SDGs

Copyright, 2019@Kenji Ito

p.64

データは、どんな意味を持っていますか？
⇒モチベーション、幸福度等の行動様式まで！
現状を可視化、認識するだけではな
く、「ディープフィードバック」により、次なる「打ち手」を考えていきましょう。
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.65

御清聴頂き、ありがとうございました。

皆さんからの連絡、お待ち
しています。

11/14 eラーニング
アワードで、
日本初のサービスを発表
Copyright, 2019@Kenji Ito

p.66

BSC毎の視点のデータ（人材⇒業務⇒顧客⇒財務）
視
点
財
務
顧
客
業
務

調査項目

視点1

視点2

視点3

視点4

個人毎の給
与、売上
個人毎
の販売
行動

人材要件
LDA項目
リーダ
モチベ以外
WPR項目
人
モチベー
材 人材要件 ション（26項
スタッフ 目)リーダ

従業員の学習行動

従業員

ストレス
チェック(57)
採用要件を掘り下げることで、長期的な雇用、高いモチベーションにできるか。

店長の学習行動

ストレスチェック
法制への対応と共に、モチベーションの喚起の機会をできるか。

従業員の学習行動
を店長は促進でき
るか、そして、従業員の販売行動はどう改善できるか。

従業員のモチベー
ション、リーダの自己評価、そして個人の売上、給与、これらの関連性は？
Copyright, p.67
2019@Kenji Ito人材関連調査実績（個人9.9万人、1.5千社、3.7百大学）
テーマ 高校生 大学生 大学・社会人学び直し 実践キャリア・成長業種

働き方改革に関する労働者・マネージャ調査（2.4万人）

年1万人
以上増加
H-SPR

大学

SPR

●企業における販売接客、営業等に関するコン●50大ピテンシー調査（1.2千
学以上
●50校以
への学 ●2百大学への社会人 人,METI）
上への高プログラム調査、企業5
校生プロ 生プロ●「実践キャリアアップ
ファイル
ファイル
百社、個人5百人戦略」による「キャリア段
調査
調査●1.5千専攻大学院へ位制度」の標準プログラ（行動様 （行動式、キャの社会人プログラム調
ム作り、制度実証、運用
様式、
リア意識、
査、社会人大学院生5キャリア等）
・新エネルギー
千人調査、企業1千社
意識、⇒H-SPR・介護等）（MEXT）⇒SPR
・6次産業※上記の他、大学改革調査

志望校別
の高校生

企業
個人

リーダ

在職者・退職候補者・退職者の労働者・マネージャ調査（1.1万人）

スキ
ル・コ
ンピテ
ンシ系

知識
系

モチベーション等

50以上 200+1,500(専攻)=300大学の大学 大学改革効果：大学等1,000人
500+1,000=1,500企業

1.5千人

6300人+ 500+5,000=5,500人
BM-Navi(2000人)

凡例：MC：民間企業、大学のマルチクライアント、
METI：経済産業省、MEXT：文部科学省●地方創生・幸福度に関する調査（2万人）●自律性/主体性/能動的学
習（アクティブラーニング）に関する大学・企業における調査（1千人、MEXT）●20以上の大学の卒業生
追跡調査（1.5千人、MC）●50以上の大学の卒業生
追跡調査（1万人、MC）⇒WPR
WPR●成長業種におけるハイパ
フォーマのコンピテンシー調
査（5千人、民）●成長業種におけるストレスとモチベーションの関連調査（5千人、民）※介護、保育、等

●次世代
リーダコン
ピテンシー
調査（5千人、MC）

1千+1.5千+1万+5千+5千+2万+1.5万=57,500人

5千+1.1万+9千=2.5万人※個別企業●マネジメント経験者1.1
万人、ドラッ
カー対話モ
ニタリングDMPRの35項
目） D-MPR（20+50=70以上）(10+5=15)
1,200人Copyright, 2019@Kenji Ito

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