（４）相反する作用による働き方改革の評価への影響①働き方の柔軟度と心身の負担感の関係
ここまでの分析から、働き方の柔軟度と取り組みの結果としての心身の負担感や WLB の実現とが、いずれも働き方改革の評価に影響を与えることが確認できた。しかし、WLB の実現は、働き方の柔軟度と同様に、働き方改革の評価にプラスの影響を及ぼす傾向があるが、一方の心身の負担感はその反対に、働き方改革の評価にマイナスの影響を及ぼしていた。もしこのように相反する作用をもつ 2 つの項目が同時に存在した場合、働き方改革の評価に関しては、いずれの影響がより濃く現れるのだろうか。
このような疑問から、以下では両者を組み合わせた分析を行うことにした。さまざまな組み合わせが考えられるが、ここでは働き方の柔軟度と心身の負担感のみに絞って、分析してみることにする。
その結果が、図表 4-6-1 である。縦軸に働き方改革に対する評価の値をとり、横軸には働き方の柔軟度の程度をとった。そのうえで、心身の負担感（図表では、「疲れ」と表示している）の高低によって、回答グループを 2 つに分け、異なる働き方の柔軟度における働き方改革への評価得点をプロットした。違いを把握しやすくするために、心身の負担感が同程度のものを線でつないでいる。
図表 4‑6‑1

働き方の柔軟度の変化と心身の負担感（疲れ）との交互作用

働き方改
革の評
価

WLBの推定周辺平均
疲れG

推定周辺平均②①

1.00
減った＆変わらない

2.00
柔軟性G増えた− 72 −

1.00

減った&
変わらない

2.00

増えたこの結果をみると、確かに、心身の負担が小さい（「減った」＆「変わらない」という回答）グループのほうが、心身の負担が大きい（「増えた」という回答）グループと比較すると、働き方改革の評価が高い。そして同様に、同じレベルの心身の負担感でみると、働き方の柔軟度が低いグループよりも高いグループのほうが、やはり働き方改革の評価が高い。
ところが、2 つを組み合わせて、「心身の負担が小さく働き方の柔軟度も低いグループ（①）」と、「心身の負担は大きいが働き方の柔軟度も高いグループ（②）
」を比較すると、明らかに、後者のほうが働き方改革の評価は高いことが読み取れる。このことから、心身の負担感よりも、働き方の柔軟度のほうが、働き方改革の評価にとっては影響が大きいことが理解できるのである。
以上の結果をいったん総括すれば、次のようになる。
１．今回の調査では、働き方改革の影響というよりは、コロナ禍の影響もあって、全体的に働く場所・時間とも「働き方の柔軟度」が大きく改善された。
２．一方、働き方改革を行っているにもかかわらず、仕事の総量はどちらかといえば「増え」ている回答者も一定程度存在する。そして、仕事の総量が「増える」と、心身の負担感が「増え」、WLB� の実現が「減る」傾向が見出せる。これは、第� 1� 章で定義として述べたような、働き方改革の本来の目的であるはずの「労働生産性」「付加価値の創造」には、マイナスの影響を及ぼすと受け止められる。
３．今回確認された働き方の柔軟度は、②で指摘したマイナス効果を軽減する役割を果たすと考えられる。つまり、仕事の総量を増やすのであれば、働き方の柔軟度を高める必要がある。反対に、働き方の柔軟度を抑制するのであれば、仕事の総量を減らす必要があるだろう。
４．以上から、コロナ禍がある程度収束した後でも、仕事の総量を減らさないのであれば、働き方の柔軟度について安易にコロナ禍以前の水準に戻すべきではないということがいえる。

− 73 −

②仕事量の増加と個人・組織の好条件との関係
このように考察してくると、上記の疑問に関連したもう 1 つの疑問が生じてくる。それは、本章の前半で確認したような高評価者の条件・特徴を備えている個人や組織が、働き方改革を通じて、本章の後半で確認したようなマイナスの評価を形成するような変化に直面した場合についてである。その場合には、働き方改革の評価には、プラスとマイナス、いずれの影響が強く現れるのだろうか。
そこで、この問題についても、相反する作用をもつと考えられる項目同士を組み合わせて、働き方改革の評価への影響を確認していく。まず、働き方改革の評価にとってマイナス要因となりうる、「仕事の量」が「増えた」とした回答者だけを選び出した。一方、本章の前半部分で、低評価者に比べて高評価者のグループで有意に高い平均値を示していた項目を 3 つ選んだ。個人の特徴の中からは「組織内地図」を、タスク環境の中からは「業務の見える化」を、また職場内のコミュニケーションからは「上司」とのコミュニケーションの充実や満足を、対象とすることにした。そのうえで、これら 3 項目への回答が、高低 2 つのグループでどのように異なるか、より具体的には、働き方改革への評価の分布がどのように違うかを確認することで、仕事量が増えるというマイナスと、望ましい個人・組織特性の存在というプラスと、いずれがより強く働き方改革への評価に影響を与えうるかを検証することにしたのである。その結果が、図表 4-6-2 である。

図表 4‑6‑280

仕事量の増加と望ましい個人・組織特性の組み合わせの影響(％)

60
40200低（N=114） 高（N=122） 低（N=140） 高（N=96） 低（N=107） 高（N=130）
見える化

組織内地図

低評価

中評価

− 74 −

上司とコミュ充実

高評価

この結果からは、たとえ仕事量が増加するという、働き方改革の評価にとってはマイナスの事象が起きたとしても、組織や個人の特性が望ましいものであれば、働き方改革の評価は高くなることがわかる。ただし、その伸びはそれほどでもない。むしろ、より大きな効果として受け止めるのは、低評価の割合の減少幅だろう。たとえば、「業務の見える化」をすることで、見える化の状態が平均以下の職場にいる場合、約 4 割の回答者が働き方改革について低い評価を下していたが、見える化が平均以上の職場にいる回答者では、それが約 1 割にまで抑制されている。働き方改革への評価が高いグループでは、見える化が平均以下の場合には約 1 割で、それが平均以上になると約 3 割になっているが、両者を比較すれば、高い評価になるというよりは低い評価になることを回避する効果のほうがより高いことが、ここからもわかる。他の 2 つの項目も、同様の効果を示している。
もちろん、働き方改革を行うことで、仕事量がかえって増える、という当初の意図や期待とは逆の状態になることは、なんとしても防ぐ必要がある。しかし、この結果からは、仮にそうなった場合でも、個人や組織に望ましい状態が整っていれば、働き方改革の評価が劇的に下降することを回避できる可能性が示唆されるのである。そして、いうまでもないが、そうした望ましい状態が整っていなければ、仕事量が増えれば、働き方改革への評価は大きく下がることになるのである。
ただし、実際のところ、個人や組織に望ましい条件があるのに、働き方改革による変化が悪い方向に進むということは、あまり現実的ではないと考える。その根拠の一つとして、ここで図表 4-6-3 を提示しておきたい。
図表 4‑6‑380

個人・組織の好条件と働き方改革による変化の関係性(％)

706050403020100

低（N=380) 高（N=509） 低（N=565) 高（N=321） 低（N=401) 高（N=480）
見える化

WLB 減った

組織内地図

WLB 変わらない− 75 −上司とコミュ充実

WLB 増えた図表 4-6-3 は、これまでとは大きく視点を変えている。働き方改革の評価の点からみて、先でも取り上げた 3 種類の望ましい個人・組織特性を備えているとき、働き方改革の推進が WLB の実現にどのような変化をもたらすのかを確認したものである。これまでと同様、各項目の低グループよりも、高グループのほうが、働き方改革の評価にプラスの効果があると考えられるが、いずれの項目においても、高グループのほうが「WLB が増えた（WLB が実現した）」と回答している割合が高まり、低グループにおける該当回答の約 2 倍になっていることが読み取れる。それと表裏一体の関係として、低グループのほうが高グループに比べ「WLB が減った」と回答している割合が高い。
これは、あくまでも WLB の実現についての結果である。しかしながら、他の望ましい方向への変化、たとえば、働き方の柔軟度の高まりや仕事量の減少などについても、同様の結果が見出せる。そのため、以上の 2 つの結果を総合すると、望ましい個人・組織特性を備えている職場の場合、働き方改革によってマイナスの効果がもたらされる確率より、プラスの効果がもたらされる確率のほうが大きい、と理解することができるのである。

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