はじめに政府の働き方改革関連法が 2019 年 4 月から順次施行され、法令順守、実効性が問われるという意味でも働き方改革はまさに第二ステージに突入したといえる。こうした中で、働き方改革関連法案が決定される以前から、企業の業績や従業員のやりがい・満足度を高めるような働き方改革を推進している企業と単に残業時間を減らすといった受け身的な働き方改革実施に留まってきた企業との差が明確になってきているようにみえる。まさに、企業がどのような働き方改革を行うかで競い合い、しのぎを削っている状況といっても過言ではない。
日本経済新聞グループでは、多様で柔軟な働き方やイノベーションを通じた企業の生産性向上を後押しするプロジェクト「日経スマートワーク」を 2017 年 5 月から推進している。
その一環として、日本経済新聞社と日本経済研究センターは、共同で学識経験者等が参画し、生産性向上のキーとなる要因を実証的に分析、広く知見を発信するとともに、必要な政策等の提言を行うことを目的とした「スマートワーク経営研究会」（以下、同研究会）を2017 年 7 月に立ち上げ、その運営に当たってきた。
2019 年まで計 15 回にわたり研究会を開催し、民間企業からの HR テクノロジーの活用、
働き方改革への取り組みなどについてのヒアリング、委員からの報告を行うとともに、日経「スマートワーク経営」調査（以下、同調査）等のデータを使った分析を行ってきた。
また、2018 年 6 月には同研究会の中間報告として「働き方改革と生産性、両立の条件」を公表した。こうした取り組みにより、働き方改革と生産性向上は両立できるというメッセージは大企業を中心に確実に浸透してきているように思われる。
今回、同研究会の 2 年間にわたる活動を締めくくるのに当たり、その研究成果をまとめた同研究会最終報告「働き方改革、進化の道筋～生産性向上に資するテクノロジー、ウェルビーイング」を公表する運びとなった。働き方改革、新たなテクノロジーの活用、そして従業員のウェルビーイングの向上を一体的に進めていく重要性を説いている。同最終報告書の分析・提言が働き方改革の一歩先を目指す企業関係者の一助になれば、同研究会
一同、望外の喜びである。
同最終報告をまとめるに当たっては、同研究会、同調査等にご関与いただいた日本経済研究センター、日経リサーチ、日本経済新聞社の皆様及び研究会のオブザーバーの皆様に大変お世話になり、この場をお借りしてお礼を申し上げたい。特に、同研究会事務局担当の日本経済研究センター・佐藤恭子氏、小林健一氏、同調査担当の日経リサーチ・佐俣桂
子氏、原直輝氏、「日経スマートワーク」の運営担当の日本経済新聞社の柿木英人氏、武樋裕氏のご尽力・温かいご配慮に重ねて感謝申し上げる。

鶴 光太郎
慶應義塾大学大学院商学研究科教授／スマートワーク経営研究会座長-1-

スマートワーク経営研究会
＜委員＞
鶴 光太郎

慶應義塾大学大学院商学研究科教授

森川 正之

経済産業研究所副所長

山本 勲

慶應義塾大学商学部教授

滝澤 美帆

学習院大学経済学部准教授

メンバー

（座長）

（シニアアドバイザー）＜オブザーバー＞
伊藤 禎則 経済産業省商務情報政策局総務課長
能村 幸輝

経済産業省経済産業政策局産業人材政策室長（2018.7～）

柿木 英人

日本経済新聞社常務執行役員メディアビジネス統括補佐（～2019.3）

山崎 宏

日本経済新聞社常務執行役員メディアビジネスコンテンツ担当（2019.4～）

瀬能 繁

日本経済新聞社東京編集局国際部副部長（～2018.3）

中村 直文

日本経済新聞社編集委員兼論説委員（2018.4～2019.3）

水野 裕司

日本経済新聞社上級論説委員兼編集委員（2019.4～）

佐俣 桂子

日経リサーチコンテンツ事業本部副本部長＜事務局＞
小林 辰男 日本経済研究センター主任研究員兼政策研究室長
小林 健一 日本経済研究センター主任研究員（2018.4～）
高木 伸治 テレビ愛知取締役兼常務執行役員（～2018.3）
佐藤 恭子 日本経済研究センター事務局長

-2-

目

次

はじめに / スマートワーク経営研究会メンバー

第１章································ １「スマートワーク経営研究会」最終報告の要約・提言 ······················ 3
鶴光太郎

第２章

企業の人材活用・働き方改革関連施策の企業業績への影響―因果関係に着目して················· ····································· 16
鶴光太郎

第３章

滝澤美帆

山本勲

従業員のウェルビーイング・意識と企業業績 ····························· 32
滝澤美帆

山本勲

第４章

新たなテクノロジー活用で働き方はどう変わるか ························· 54
鈴木督久

研究会開催記録

原直輝

山本勲

鶴光太郎

滝澤美帆

···························································· 85

資料「補論:調査の基本情報と分析指標」「調査票」「集計表」については下記サイトをご参照ください。
日本経済研究センター

スマートワーク経営研究会：

https://www.jcer.or.jp/smartwork/index.html

日本経済研究センター

第１章「スマートワーク経営研究会」最終報告の要
約・提言

慶應義塾大学大学院商学研究科

教授

鶴光太郎

-3-

「スマートワーク経営研究会」最終報告

1. 日経「スマートワーク経営」調査及びビジネスパーソン 1 万人調査の概要
1.1 Smart Work 経営の理念・定義と調査設計
第 1 章第 1 節では、日経 Smart Work プロジェクトの要であり、「スマートワーク経営研究会」最終報告の分析における基礎的なデータを提供している、日経「スマートワー
ク経営」調査の概要について、まず、述べてみたい。
企業の持続的発展には、最も重要な経営資源である従業員の能力を最大限に活用することが必須であることはいうまでもない。
「Smart Work」とは、多様で柔軟な働き方の実現等により人材を最大限活用するとともに、イノベーションを生み、新たな市場を開拓し続ける好循環を作り（図表 1）、生産性など組織のパフォーマンスを最大化させることを目指す経営戦略と定義されている。
具体的には（図表 1）、確固たる経営基盤を持つことを前提に、人材活用力、イノベー
ション力、市場開拓力を評価する設問が用意され回答に対する評価を行っている。評価のウエイトは、人材活用力 50％、イノベーション 20％、市場開拓力 20％、経営基盤 10％と人材力が半分を占めているが、他の柱もバランスよく評価していることが特徴となっている。
また、人材活用力は、ダイバーシティの推進、多様で柔軟な働き方、人材への投資、エンゲージメント・モチベーション向上、人材の確保・定着の 5 項目、イノベーション
力は、新事業創出、イノベーションの推進体制、社外との連携の 3 項目、市場開拓力は、
ブランド力、市場浸透、市場拡大の 3 項目から構成されている。
図表１

日本経済研究センター

Smart Work 経営の理念・定義と調査設計-4-

■評価のウエイト
人材活用力：

イノベーション力

：

50

市場開拓力

：

20

20

経営基盤
10

1.2 日経「スマートワーク経営」調査(企業調査)の回答企業の特徴
本調査は、全上場企業及び従業員 100 人以上の非上場企業（エントリー制）を調査対象とし、2017 年は 602 社（うち上場 587 社）、非上場 15 社）、2018 年は 663 社(うち上場 634 社、非上場 29 社)から回答を得た（図表 2）。2017、2018 年の両年とも調査に参加した企業は 462 社である。「スマートワーク経営研究会」中間報告第 1 章でも指摘したように、回答企業は上場企業の中でも、時価総額が大きい、営業利益率が高いといった特徴を持っている。つまり、規模がより大きく、収益率の高い企業が調査に参加しているといえる。
図表 2

企業調査概要

調査期間
調査方法
調査対象
対象数
有効回収数

2017 年
2018 年2017 年 7 月～9 月
2018 年 5 月～7 月
電子ファイル形式調査票の配布・回収2017 年 6 月時点の全上場企業
および従業員 100 人以上の非上場企業※非上場企業はエントリー制
上場企業 3,727 社
上場企業 3,673 社
602 社 うち上場 587 社（回収率16.0％）、非上場 15 社

663 社 うち上場 634 社（回収率17.0％）、非上場 29 社

1.3 日経「スマートワーク経営」調査における高評価企業
日経「スマートワーク経営」調査では基礎データとして企業調査の回答データを使用しており、調査に回答のあった企業で相対評価している。加えて、一部項目については消費者向
けのインターネット調査、日本経済新聞社のデスク・編集委員等への調査、その他各種外部データを評価に使用した。
総合偏差値 70 以上となった高評価企業は以下の通りである（図表 3）。

-5-「スマートワーク経営研究会」最終報告

図表 3

高評価企業（総合偏差値 70 以上）

2017 年
社名

人材活用力イノベーション力

市場開拓力

企業基盤

アサヒグループホールディングス

S+

S++

S++

S++

イオン（審査委員特別賞）

S++

S+

S+

S++

ＳＣＳＫ（人材活用力部門賞）

S++

S+

S

S

ＮＴＴドコモ（イノベーション力部門賞）

S+

S++

S++

S

花王

S+

S++

S++

S++

キリンホールディングス

S++

S++

S++

S+

コニカミノルタ（大賞）

S+

S++

S++

S++

資生堂

S++

S+

S

S++

ソニー

S

S+

S++

S++

ダイキン工業（審査委員特別賞）

S++

S++

S++

S++

富士フイルムホールディングス

S+

S++

S++

S++

三菱ケミカルホールディングス

S+

S++

S+

S++

ヤフー（市場開拓力部門賞）

S

S++

S++

S+

※総合偏差値 70 未満の企業で、ファンケルが審査委員特別賞、三菱ＵＦＪフィナンシャル･
グループがテクノロジー活用部門賞を受賞

2018 年
社名

人材活用力イノベーション力

市場開拓力

経営基盤

アサヒグループホールディングス

S+

S++

S++

S++

イオン

S+

S++

S++

S+

ＮＴＴドコモ

S+

S++

S++

S

キリンホールディングス

S+

S++

S++

S++

コニカミノルタ

S+

S++

S++

S+

コマツ（審査委員特別賞）

S+

S++

S+

S++

サントリーホールディングス（大賞）

S++

S++

S++

S++

ソフトバンク（審査委員特別賞）

S+

S++

S++

A++

ＳＯＭＰＯホールディングス

S+

S++

S+

S+

ダイキン工業（イノベーション力部門賞）

S+

S++

S++

S++

東京海上ホールディングス

S+

S++

S++

S

日立製作所（テクノロジー活用部門賞）

S+

S++

S++

S++

S+

S+

S++

S++

S

S++

S++

S++

ファーストリテイリング（市場開拓力部門賞）
富士フイルムホールディングス※総合偏差値 70 未満の企業で、SCSK が人材活用力部門賞を受賞※偏差値が 70 以上：Ｓ＋＋、65 以上 70 未満：Ｓ＋、60 以上 65 未満：Ｓ

日本経済研究センター-6-

1.4 ビジネスパーソン 1 万人調査 2018 の概要「スマートワーク経営研究会」最終報告においては、上記で紹介した企業調査とともに、上場企業の正社員を対象にした従業員調査（インターネット調査、有効回答数 1 万人）であるビジネスパーソン 1 万人調査(図表４)のデータも分析に活用している（第 3 章、第 4 章第2、3 節）。
この調査の特徴の第一は、従業員の基本的属性、企業における働き方に加え、本人のやりがい、企業定着志向、ワークエンゲイジメント（活力・熱意・没頭）といった自身に対する主観的なパフォーマンス評価(ウェルビーイング)に対する調査を行っていることである。
第二は、それぞれの従業員が所属する企業の経営、特に、人材活用施策に対する従業員からみた評価や新たなテクノロジー導入についてかなり詳細に調査していることである。
第三は、個々の従業員に所属先の企業名についても回答させている点である。1 万人のうち、「スマートワーク経営」調査回答企業に勤めている従業員は 4 千名弱となっている。この従業員グループについては、個々の従業員の情報のみならず、その所属企業の情報も使って分析を行うことが可能になるため、分析の幅・奥行をかなり広げることができる。最終報
告では、第 3 章の分析においてこうした従業員と企業情報をマッチングさせたデータを活用している。

図表 4 ビジネスパーソン 1 万人調査の概要
調査期間
調査方法
調査対象

調査内容

有効回答数

2017 年
2018 年2017 年 10 月
2018 年 9 月
インターネット調査
提携パネルのインターネットモニター
上場企業に正社員としてお勤めの男女
建築・土木・施工管理関連職、サービス・販売職の方は除く
お勤め先の企業名（上場企業の社名選択式）
お勤め先での勤務状況、担当業務
お勤め先の人材活用施策に関する共感や取組度合い
自身のパフォーマンス
など
上場企業に正社員としてお勤めの男女 10,000ｓ
うちスマートワーク経営調査回答企業にお勤め
2017 年：2,689ｓ
2018 年：3,931s-7-「スマートワーク経営研究会」最終報告

2. 「スマートワーク経営研究会」最終報告の要約
2.1 最終報告の狙い
本節では、第 2～4 章の要約を述べるが、その前に、最終報告の狙いについて簡単に述べておきたい。昨年の 6 月に公表された「スマートワーク経営研究会」中間報告では、そのタイトル「働き方改革と生産性、両立の条件」にあるように、働き方改革と生産性向上が両立するために何が必要かを考察、分析し、両者は両立が可能であることを強調した。
最終報告では、中間報告の立場を更に深め、企業業績を向上させるためにはどのような取り組みが有効か、以下の３つの視点から考察した。
第一の視点は、より因果関係に着目した分析である。中間報告では人材活用の実態・関連施策と企業業績の相関関係には言及できてもデータの制約により企業業績への因果関係については不十分な分析もあった。最終報告ではその点を改善し、第 2 章では中間報告で行った分析に加え、因果関係が推定できる分析手法を新たに用いるなど、どのような人材活
用・働き方改革関連施策が企業業績を向上させるか、分析を行った。
第二の視点は、働き方改革が企業業績につながるためには、個々の従業員がその意味を理解し、やりがいを持てる環境が重要とする立場である。働き方改革が企業に浸透していくに伴い、従業員のやりがい、ワークエンゲイジメント（活力・熱意・没頭）やそれを包含する
ウェルビーイングという概念により注目が集まっている1。最終報告では従業員レベルの調査であるビジネスパーソン 1 万人調査 2018 を利用し、第 3 章で従業員のウェルビーイングを高める施策、働き方関連施策に関する従業員と企業の認識ギャップの影響について分析を行った。
第三は、ICT、RPA、AI などを含む新たなテクノロジー活用の評価である。新たなテクノ
ロジー活用の働き方改革、生産性向上のへの潜在的な影響の大きさを考えると、それがどの程度企業や従業員に影響を与えているかを把握することが重要である。第 4 章では企業の新たなテクノロジーの利用状況、その従業員の影響（労働時間、ウェルビーイング）、その活用の代表例であるテレワークの状況について分析を行った。第 2～4 章の要約は以下の通りである。

2.2 第 2～4 章の要約
第2章

企業の人材活用・働き方改革関連施策の企業業績への影響―因果関係に着目して
第１節 人材活用関連施策の企業業績への影響（鶴・滝澤）「スマートワーク経営研究会」中間報告の第１章（鶴・滝澤）、第２章（滝澤）では、企業の特徴や取り組みと企業パフォーマンスとの関係を分析したが、一時点の企業データのみ

1

ウェルビーイングとは、個人の権利や自己実現が保障され、身体的、精神的、社会的に良好な状態にあることを意味す
る概念

日本経済研究センター-8-

を利用しているため、いくつかの取り組みが生産性向上と相関関係があることを示せたとしても、因果関係まで検証することができないという問題点・課題があった。本節では、中間報告の結果や課題を踏まえ、第１回（2017 年実施）、第２回（2018 年実施）の２時点の
日経「スマートワーク経営」調査を接続したパネルデータセットを構築することで、主に人材活用に関する施策の企業パフォーマンスに与える効果についてより因果関係に着目した分析を行った。
分析には、第１回、第２回の両調査に回答のあった企業データ（447 社）を使用し、企業の働き方、特に人材活用に関連する施策の実施の有無が企業業績（生産性と利益率）に与える影響について差の差（DID）の手法を用い、固定効果モデルにより推計を行った。
分析の結果、時間当たりで計測した労働生産性については、職務限定正社員制度の導入とフレックスタイムの導入が正の効果を与えていることが分かった。正社員の多様で柔軟な働き方は、時間当たり付加価値の向上に寄与している。ROA、ROE については、女性や高齢者の活躍に関する施策が利益率にプラスの影響を与えることが示されたが、いくつかの先行研究で指摘されている通り、労働費用の節約を通じた利益率向上の効果が一部含まれている可能性も指摘できる。一方で、利益率の定義で影響を与える具体的な施策は異なるものの、労働時間の適正化といったワークライフバランスに関する施策、人材の流動性を高める施策は利益率を高める効果があることも分かった。

第２節 働き方改革、労働時間短縮の企業業績への影響（山本）2
本節では、「スマートワーク経営」調査 2017 の個票データをパネルデータ化し、働き方改革に関する施策や労働時間の短縮と企業パフォーマンスの関係を検証した。スマートワ
ーク経営調査 2017 では、企業ごとに、ダイバーシティ推進、柔軟な働き方の推進、健康経営の 3 つの施策について、実施の有無と実施している場合の実施年を調査している。よって、各年毎にそれぞれの施策が実施されているか否かのダミー変数を定義し、財務データと紐づけることで、働き方改革に関する 3 つの施策と利益率等からなる企業パネルデータを構築した。また、労働時間の短縮については、2014～16 年度の 3 年間の正社員の労働時間の情報と財務データを用いてパネルデータを構築した。
まず、働き方改革の３つの施策が利益率に与える影響について、企業固有の時間不変要因を除去するとともに、利益率の状態依存を考慮する Arellano and Bond (1991)の GMM によるアプローチで推計した結果、健康経営の実施が 2 年のラグを伴って ROA や ROS を高める可能性が示された。2016 年度時点のデータをみると、今回の分析に用いた企業のうち、ダイバーシティの推進は 61%、柔軟な働き方の推進は 53%の企業が実施しているのに対して、健康経営は 42%しか実施していない。このように健康経営は他の働き方改革よりも普及が遅れており、そのために先進的に取り組んだ企業とそれ以外の企業での差が生じやす
くなっていると解釈できる。いずれにしても、ここでの結果は、「スマートワーク経営」の2

第 2 章第 2 節は「スマートワーク経営研究会」中間報告第 3 章の内容をまとめ直したものである。

-9-「スマートワーク経営研究会」最終報告

重要な要素として、従業員の健康維持・改善を経営戦略として企業が取り組む健康経営が挙げられることを示唆する。
次に、長時間労働の是正と利益率の関係を固定効果モデルで推計した結果、正社員の労働時間は利益率に統計的あるいは経済的に有意な影響を与えていないことがわかった。このことから、働き方改革による正社員の長時間労働の是正は、企業の利益率を高めるような効果は見出せないものの、逆に利益率を低下させるような副作用も確認できないといえる。長
時間労働を是正した場合、多くの企業ではそれまでの売り上げや利益を維持できており、結果的に、時間当りの効率性が高まったと解釈できる。
また、長時間労働の是正が他の施策などと一緒に取り組まれた際に利益率が高まるかを確認したところ、労働時間を削減する際に、HR テクノジーやイノベーション推進の体制を整備したり、雇用の流動性を高めたりすれば、ROA や ROS で測った企業パフォーマンス
が向上する可能性が見出せた。
これらの結果は、単に長時間労働を是正するだけでなく、新しい情報技術を積極的に活用したり、内部だけでなく外部からも適した人材を適切に登用したりするなど、仕事の進め方
や人材マネジメントそのものを見直す取り組みを同時に行えば、企業パフォーマンスの向上にもつながることを示唆する。つまり、「スマートワーク経営」の実現には、働き方改革
を多角的に進める必要があるといえる。

第３章

従業員のウェルビーイング・意識と企業業績

第１節 働き方改革の従業員への影響（山本）本節では、スマートワーク経営調査 2018 の企業データおよびビジネスパーソン 1 万人調
査 2018 の従業員データを用いて、各企業で実施されている働き方改革と従業員の労働時間やウェルビーイングの関係を明らかにした。
まず、スマートワーク経営調査 2018 を用いて、どのような施策が労働時間の減少につながりやすいかを確認した。具体的には、2016 年から 2017 年にかけての労働時間の変化を
被説明変数、労働時間適性化施策や生産性向上施策などを説明変数とした回帰分析を行った。その結果、労働時間適性化施策数や生産性向上施策を多く導入している企業ほど、労働時間の減少が顕著であることが示された。個別の施策の中では、減少する残業代の補填、所
定労働時間の短縮、RPA による定型業務の自動化、全社的な業務改善（生産性への意識改
革研修・セミナー、業務効率化策の全社共有、人事部主導による無駄な業務の削減運動）が有意に労働時間の減少と関連していた。効率化とセットで労働時間の削減を進めることで、企業にとっても生産性向上という形で働き方改革のメリットが生じることになり、持続可
能な働き方改革が実現できるといえる。
次に、ビジネスパーソン 1 万人調査 2018 を用いて、労働時間の減少に伴って自己研鑽の増加がみられるかを確認した。具体的には、自己研さんの有無を被説明変数、個人属性を説
明変数とするプロビットモデルを推計した。その結果、20〜30 歳代の若手・中堅層、大卒

日本経済研究センター- 10 -

者、専門職・管理職、定型的でないクリエイティブなタスクに従事している従業員、仕事の目的・役割が明確になっている従業員、新しい技術の導入数の多い従業員などで、残業時間が減少した時間を自己研さんに費やしている傾向があることがわかった。以上の結果は、人的資本形成が必要な人ほど労働時間が短くなった分を自己研さんに費やしていることを示唆しており、企業における OJT の機会が減少することを補填する役割を自己研さんが担っているとも解釈できる。
最後に、ビジネスパーソン 1 万人調査 2018 を用いて、企業による働き方改革の実施後に従業員のウェルビーイング指標がどのように変わりうるかを検証した。具体的には、仕事のやりがい、企業定着志向、ワークエンゲイジメントといったウェルビーイングを被説明変数、
ダイバーシティ推進、柔軟な働き方、健康経営の 3 つの施策などを説明変数とする回帰分析を行った。その結果、効果が生じる期間には違いがあるものの、企業による働き方改革は
働きやすさの向上などを通じて、従業員のウェルビーイングを高める効果があることが示唆された。また、個別の施策とウェルビーイングの関係性を確認したところ、女性・高齢者・外国人労働力の活用、時間に関する柔軟な制度、両立支援制度（育児と仕事および病気の治療と仕事）、長時間労働是正策や過重労働・健康障害の防止策などが、仕事のやりがい、企業定着志向、ワークエンゲイジメントとプラスで有意な相関関係があることもわかった。

第 2 節

働き方関連施策に関する企業側と従業員側の認識のギャップと企業業績の関係(滝澤)
企業側がどの様な働き方関連施策を実施していると考えているのか、という点だけではなく、こうした企業側の認識が従業員にどの程度浸透しているか、という視点から、働き方関連施策と企業パフォーマンスとの関係を再検討する。具体的には、企業側と従業員側の働き方関連施策に対する認識のギャップ（施策の浸透度）と企業パフォーマンス（今回は労働生産性に注目する）の関係を実証的に分析する。実際に、企業が様々な施策を積極的に導入したとしても、その導入の意図を従業員が理解していない、あるいはそもそも従業員に導入された施策が認識されていない場合、従業員側から見た当該施策の満足度は必ずしも高い
ものとはならないであろう。この結果、導入された施策が十分に効果を発揮しない可能性がある。本研究ではこの認識のギャップに注目する。
分析に当たっては、企業と従業員の認識のギャップを計測するため、日経「スマートワー
ク経営」調査 2018 とビジネスパーソン１万人調査 2018 を接続し、企業情報と従業員の代表的な回答が接合されたデータセットを構築した。
被説明変数を労働生産性（時間当たり付加価値額）の対数値、説明変数を企業の施策に対する認識と従業員の認識の GAP 変数とする推定式を OLS により推計した。分析では、企業側が「制度がある、施策を実施している」と回答した企業のみにサンプルを絞っている。
結果、GAP 変数が大きいほど（企業と従業員の間で認識に差があるほど）、労働生産性が低いというパターンが幅広い施策に関して観察された。具体的には、女性管理職登用の推進、- 11 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

女性の採用増加や就業継続支援、各層へのスキル・キャリア向上支援、非正社員の活躍推進、公正で客観的な人事考査、従業員のモチベーション向上に関する KPI の設定に関して、企業側が「取り組んでいる、実施している」と回答している一方で、従業員は「制度がない、
活用されていない」と回答しているケースにおいて、企業の時間当たりの労働生産性が有意に低いという結果が得られた。
本調査は一時点の調査を接合したデータセットであるため、ギャップの大きさが生産性を低めるという因果関係に言及することは難しいが、少なくとも、生産性の高い企業において従業員へ施策浸透度が高いという実証的な事実は示すことができたと言えよう。

第4章

新たなテクノロジー活用で働き方はどう変わるか

第１節 新たなテクノロジーの活用状況（鈴木、原）
本節では、日経「スマートワーク経営」調査 2018 の回答をもとに、「従業員や組織のパフォーマンス向上のために導入しているテクノロジー」について、どのようなテクノロジーの導入が進んでいるか、その導入目的が何かを検証した。スマートワーク経営調査では、企業に対して「従業員や組織のパフォーマンス向上のために導入しているテクノロジー」と共に、「最も先端的なテクノロジー」「最も効果が出ているテクノロジー」計 2 事例を聞いている。
先端的なテクノロジーでは、「RPA による定型業務の自動化」が最も多く、次いで「タブレット端末」が挙げられた。一方、最も効果が出ているテクノロジーとして、「テレビ会議システム」が最も多く挙げられた。「タブレット端末」、「ビジネスチャットツール」、「クラウ
ドでのファイル共有」の比率も高く、通信技術の高度化にあわせて実現したテクノロジーの導入が組織のパフォーマンス向上に繋がっている事がわかる。
テクノロジーの導入目的は「業務の効率化」が最も多く挙げられた。
「業務の効率化」を目的として導入されたテクノロジーは、「RPA」、「AI（機械学習中心）」といった直接的に目的に繋がると思われる ICT ツールの導入比率が高かったが、「タブレット端末」「テレビ会議システム」も多く挙げられた。コミュニケーション手段の高度化・支援が、業務自体の改善にも繋がっていることが分かる。
また、因子分析により 26 個のテクノロジーを大きく４つに分類できる。業務の自動化、コミュニケーション支援、人事関連データ活用支援、場所を問わない働き支援である。
テクノロジーは歴史的にも先端的場面では人間の労働の代替を果たす「自動化」の側面があるが、人間は今も将来も存在し、常に代替できない仕事が残る。企業では多数の人間が関与して働いており、「情報」の交換を高度化することを推進する必要に迫られる。情報空間の制約は容易に縮小するが、人間の物理的な「場所」の制約は容易には無くならない。「情報」の伝達支援を活用しながら、はじめて「場所」の制約からの自由化が徐々に展開されていく。これらは組織的な背景のもとで進められ、そこには企業における管理サポートが制度的に継続的に求められる。それが「人事」にかかわるテクノロジーである。

日本経済研究センター- 12 -

第２節 新たなテクノロジー導入の従業員への影響（山本）本節では、日経「スマートワーク経営」調査 2018 の企業データおよびビジネスパーソン
1 万人調査 2018 の従業員データを用いて、職場での新しいテクノロジーの利用が進むこと
で、従業員の労働時間やウェルビーイングがどのように変化するかを検証した。
まず、新しい情報技術の導入が 2016 年から 2017 年にかけての労働時間の変化にどのような影響を与えるかを推計した結果、従業員データと企業データのいずれを用いた場合も、導入済新技術の数が多いほど労働時間が有意に減少する傾向にあることが示された。個別の技術についても、いずれのデータを用いても、労働時間減少と有意に関係する技術がある
ことがわかったが、AI（機械学習中心）や RPA による定型業務の自動化、マニュアル等の作成支援・自動作成、人事データの詳細分類化・一元化については、企業データを用いた場合のみ有意になっていた。このことの１つの解釈としては、これらの技術を導入した場合、職場や企業全体での業務フローの見直しや業務量の削減といった効率化が進んで労働時間が減少する一方で、個々の従業員の従事するタスクがより高度なものにシフトするなどして、従業員レベルでは労働時間の大きな減少は観察されなかった可能性が考えられる。実際、従事しているタスクの種類によって新技術導入の影響が異なるかを検証したところ、ルー
ティンタスクの大きいグループほど、導入済新技術が労働時間変化に与えるマイナスの影
響が大きくなっていた。
次に、新しい情報技術の導入数と仕事のやりがいや企業定着志向、ワークエンゲイジメン
トといったウェルビーイング指標の関係も推計した結果、新技術の導入が進んでいる職場で働く従業員ほどウェルビーイング指標はいずれも有意に高い傾向があることがわかった。
ここでの分析では因果関係までは把握できないものの、新しい情報技術の活用は、現時点では労働者にポジティブな影響をもたらす可能性が高いことが示唆される。

第３節 テレワークの更なる普及・促進を目指して（鶴・滝澤）
近年、ICT 技術の進化により様々な制約・問題点を克服し、ネット上で従来の職場と変わらないような仮想的なオフィスを実現することが可能になってきている。こうしたテレワークを巡る環境の変化の中で、通勤時間負担軽減や育児・介護・家事との両立は必ずしも従業員にとってもテレワークの大きなメリットではなく、むしろ、生産性の向上が重要である
こと、その一方、長時間労働を助長しやすいといった問題が内外の調査、研究で明らかになっている。また、テレワークに近い環境では、単調な仕事は生産性が低下する一方、創造性を要する仕事の場合は増加するという研究結果もでている。
テレワークへの取り組みは生産性向上を目指すという意味においても働き方改革の大きな柱と考えるべきであるが、本研究では、ビジネスパーソン 1 万人調査 2018 を利用して、テレワークを促進するためには何が必要か、テレワークは実際、長時間労働に結びつきやす
いのかどうかを考察した。

- 13 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

まず、どのような従業員がテレワークを利用しているかについては、テレワークを利用できる環境を整え、新たなテクノロジーの導入に積極的な企業ほど従業員がテレワークを利用している。従業員側からみれば、通勤時間が長い、子供がいる、介護を要する家族がいるといった従業員がよりテレワークを利用するという従来型のテレワーク活用が確認された。
また、営業職など社外との関係が重要な仕事をしている人がよりテレワークを活用している。その一方で、テレワークは集中力や創造性が必要な職務により適合するという仮説は、
特に、企画・マーケティング職、クリエイティブ職といった職種についている人や「新規開拓や付加価値向上を目標にする仕事」を行っている人がよりテレワークを行っていることからも実証されている。テレワークが有効な職務や仕事の多様性を考えると従業員全員が利用できるような制度を導入すべきだ。
次に、テレワークの利用は残業時間を増やすかどうかを検証した。結果、様々な要因をコ
ントロールするとテレワークなどを利用しているかどうかのダミーは残業時間には有意に影響していないので、テレワークが残業を増やすとはいえない。現状においては、テレワー
クによる長時間労働は全体として過度に懸念する必要がないものの、テレワークで更に残業が多くなる傾向にある管理職に対しては注意が必要である。

日本経済研究センター- 14 -

3. 「スマートワーク経営研究会」最終報告の 6 つの提言
以上、第 2～4 章の分析結果、エビデンスを踏まえ、最終報告では企業経営に対し、以下の６つの提言を示すこととしたい。
① AI、RPA による定型業務の自動化、紙や音声の自動テキストデータ化、チャットボッ
ト等による自動対応、フリーアドレスなどの新たなテクノロジーの活用により残業時間削減を目指せ② 創造性、新たなアイディアを活かして労働生産性を高めるためにテレワークを全従業員に開放せよ③ ジョブ型（職務限定型）正社員の導入やフレックスタイムの活用など正社員の多様で柔軟な働き方の導入で、企業の時間当たりの労働生産性向上を実現せよ④ 健康経営、労働時間の適正化、人材の流動化を高める施策などの導入により企業の利益率向上を実現せよ⑤ ダイバーシティ推進（女性・高齢者・外国人活用）、柔軟な働き方（時間に関する柔軟な制度、両立支援）、ワークライフバランス（長時間労働是正策、過重労働・健康障害の防止策）、健康経営の実施により従業員のウェルビーイング向上を目指せ⑥ 女性活躍やスキル・キャリア支援策などにおける企業と従業員の間の認識ギャップを縮小し、企業の時間当たり労働生産性向上を目指せ- 15 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

第２章

企業の人材活用・働き方改革関連施策の企業
業績への影響―因果関係に着目して慶應義塾大学大学院商学研究科

教授

鶴光太郎
学習院大学経済学部 准教授

滝澤美帆
慶應義塾大学商学部 教授

山本勲

日本経済研究センター- 16 -

第１節

人材活用関連施策の企業業績への影響
慶應義塾大学大学院商学研究科

教授

鶴光太郎
学習院大学経済学部

准教授
滝澤美帆

【ポイント】


職務限定正社員やフレックスタイム制度といった正社員の多様で柔軟な働き方導入は、時間当たり労働生産性向上に寄与
労働時間の適正化といったワークライフバランスに関する施策、人材の流動性を高める施策は利益率を高める効果がある

1.

はじめに

2019 年 4 月より、時間外労働の上限規制や年５日の年次有給休暇の確実な取得の義務化などを含む「働き方改革関連法」が順次施行されている。企業も、近年、従業員の働き方を見直し、限られた労働資源を効率的に配分するための取り組みを積極的に行っている。果たして、働き方の変革は、生産性や利益率といった企業業績の向上につながっているのか。如何なる取り組みを進めれば、企業業績が改善するのか。
「スマートワーク経営研究会」中間報告の第１章（鶴・滝澤）では、日経「スマートワーク経営」調査 2017 で得られた企業データを用いて、企業の特徴や取り組みと企業
パフォーマンスとの関係を分析した3。特に、高生産性企業グループと低生産性企業グ
ループを比較し、高生産性企業では、正社員におけるダイバーシティ、多様で柔軟な働き方、エンゲージメントやモチベーションの向上、人材の確保・定着の分野において、より進んだ取り組みが実施されていることを明らかにした。中間報告第２章（滝澤）では、膨大なアンケート項目の中で生産性との関係で重要と思われる取り組みを機械学習の手法を用いることで抽出し、第１章と同様に、多様な働き方を許容している企業の生産性が高い傾向にあることを示した。
しかし、中間報告の第 1 章、第 2 章で示された分析結果は一時点の企業データのみを利用しているため、いくつかの取り組みが生産性向上と相関関係があることを示せたと

3

中間報告に関しては（https://www.jcer.or.jp/about-jcer/research-society/smartwork）よりダウンロード可能である（2019 年 6 月 22 日付）。

- 17 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

しても、因果関係まで検証することができないという問題点・課題があった。例えば、生産性が高い企業だからそうした取り組みが可能になるという逆の因果関係やそうした取り組みと生産性双方に影響を与えるような (観測できない)企業固有の要因があることを否定することができなかった。
本節では、これらの中間報告の結果や課題を踏まえ、第１回（2017 年実施）
、第２回
（2018 年実施）の２時点の日経「スマートワーク経営」調査を接続したパネルデータセ
ットを構築することで、主に人材活用に関する施策の企業パフォーマンスに与える効果についてより因果関係に着目した分析を行うこととする。

2.

分析手法とデータ分析手法
本節では、日経「スマートワーク経営」調査 2017・2018 を用い、両調査に回答のあった企業データを用いて、企業の働き方、特に人材活用に関連する施策の実施の有無が企業業績（生産性と利益率）に与える影響について分析する。
分析には、差の差（DID：Difference-In-Difference）の手法を用い、固定効果モデル
により推計を行った。DID は、因果効果の推定のためにしばしば用いられる手法の一つである。DID に関する説明は、山本（2015）や森田（2014）に詳しく説明されているが、以下にそのアイデアを簡潔に説明する。今、ある施策が目的変数 Y（例えば生産性など）に関して効果があったかどうかを分析したいとする。施策が実施されたグループを処置群（Treatment group）、施策が実施されなかったグループを対照群（Control group）と呼ぶ。DID は、これら二つのグループの施策実施前後の目的変数 Y の変化を比較することで、平均的な因果効果の推定を試みるものである。
また、本節では、固定効果モデルを推計に用いる。固定効果モデルとは、観測不能な要因の目的変数 Y への影響を除去する方法である。例えば、人材活用に関する施策が企
業業績に与える影響を分析したいとした場合、施策の他にも、経営者の手腕や企業の文化といった観測できない要因も、企業業績に影響を与え得る。こうした観測できない要因が時間に対して不変である場合、これらを固定効果として推計から除く方法が固定効
果モデルである4。
本節では、以下の（１）式を推定する。
𝑌𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝑇𝑡 + γ(𝐷𝑖 × 𝑇𝑡 ) + 𝛿𝐸𝑀𝑃𝑖𝑡 + 𝑢𝑖 + 𝑒𝑖𝑡 （１）4

固定効果モデルについても山本（2015）や森田（2014）に詳しい説明がある。

日本経済研究センター- 18 -

ここで、𝑌𝑖𝑡 は目的変数で、時間当たり労働生産性、ROA、ROE を用いる。𝐷𝑖 は処置ダミー（人材活用に関連する施策を行っているかどうかのダミー）変数である。𝑇𝑡 は時点ダ
ミーで、第１回調査時点（2017 年）は 0、第２回調査時点（2018 年）は１をとる変数である。企業規模の変化をコントロールするため、𝐸𝑀𝑃𝑖𝑡 （各時点の企業の従業員数（正社員と非正社員の合計値））を説明変数に加えている。𝑢𝑖 は時間に対して不変の企業固有の特徴をとらえるもので、𝑒𝑖𝑡 は誤差項である。係数γが、施策の実施による平均的な効果を示し、以下ではこの係数γのみに注目する。
上記の推計式の意味を理解するために、単純化して、企業固有効果𝑢𝑖 と施策効果γの２つの効果のみに着目し、2017 年、2018 年ともに施策を導入している企業Ａ、2017 年には施策を導入していなかったが 2018 年に施策を導入した企業 B、いずれの年も施策を導入していない企業 C に対する影響を考えてみよう。2 つ合わせた効果は、以下の図表１として示すことができる。
図表１

企業固有効果と施策導入効果

2017 年

2018 年

企業 A

𝑢𝐴

𝑢𝐴 + 𝛾

企業 B

𝑢𝐵

𝑢𝐵 + 𝛾

企業 C

𝑢𝐶

𝑢𝐶

これから、企業Ａは既に 2017 年以前に施策を導入しているのでその効果は企業の固定効果𝑢𝐴 に既に反映される形で推計が行われていると解釈できる。また、2018 年の施策導入効果𝛾は前年以前にその施策を導入しているかどうかは考慮せず、2018 年における施策実施のみに絞って当該年の企業パフォーマンスへの平均的影響の大きさを推計していることに留意する必要がある。
データ
日経「スマートワーク経営」調査 2017・2018 それぞれで 602 社、663 社の企業から回答があったが、両調査とも回答があり分析可能な企業は 447 社存在する。これらの両時
点とも得られるデータ（447 社）を推計用サンプルとして、上記の（１）式の推計を試みる。
本節では、目的変数として時間当たり労働生産性、ROE、ROA を用いる。これらの企業
業績に関連する変数を作成するために、スマートワーク経営調査に回答した企業につい- 19 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

て、日経 NEEDS の財務データを接合し、以下の通り目的変数を計測した。時間当たり労働生産性は、付加価値額を労働投入時間で割った時間当たり付加価値額を用いる。ROA、ROE は経常利益をそれぞれ、総資産、総資本で割って計算している。
第１回、第２回調査で、調査している設問が若干異なるが、本節では、２時点で比較可能な人材活用に関する施策全てについて整理をし（比較可能な施策については分析結果の図表２から４を参照）、推計に必要な施策の有無に関するダミー変数を作成した。

３.

分析結果～人材活用関連施策は企業業績を向上させているのか

図表２から４に（１）式を推計した結果が示されている。図表２は、人材活用に関する施策が労働生産性に与える効果の分析結果である5。表中にはγの推計値と標準誤差が示されている。統計的に有意な結果が得られているのは、職務限定正社員制度の導入と、フレックスタイムの導入の２つである。何れも係数γが正であることから、これらの施策を導入することで、生産性が向上していることが分かる。職務限定正社員制度の導入については、中間報告第２章で、生産性と正の相関があるとの結果が得られていた制度である。また、フレックスタイムの導入については、中間報告第１章では、高生産性企業が低生産性企業より有意にフレックスタイム利用者比率が高いことが挙げられていたが、こうした多様で柔軟な働き方に関する施策の実施は時間当たり付加価値額の向上に結び付いていることがわかった。
図表３には、施策の ROA に与える影響の結果が示されている。一見して、時間当たり
労働生産性の結果に比して、有意にプラスの効果が示されている施策が多い。女性の活躍を推進するための制度の実施、60 歳以上の従業員の雇用に関して継続雇用制度により定年後再雇用の実施、フレックタイムの導入、社員のスキル向上や学び直しを支援する制度として海外留学支援の実施、人材の流動性を高めるための施策及び労働時間の適正化に関する施策の実施は、ROA の向上に結び付いている。フレックスタイムについて
は、時間当たり労働生産性と同時に ROA にも正の影響を与えていることが分かった。
一方で、女性の活躍を推進する制度や高齢者の継続雇用制度も正の影響を与えているが、これらについては、例えば、女性や高齢者が相対的に低い賃金で働いていることが影響している可能性がある。山本（2014）では、上場企業データを用いて、女性活用に
より企業業績は高まるのか、またその要因は何かについて分析が行われている。その結果、女性活用は人件費節約あるいは生産性向上を通じて企業業績を高める可能性がある

5

図表中の***、**、*は有意水準 1％、5％、10％で有意に施策が目的変数（労働生産性、ROA や ROE）に効果があることを示す。

日本経済研究センター- 20 -

ことを示している。今回の女性活躍の推進の ROA に対する正の効果についても人件費節約による部分が含まれている可能性があることは注意を要する。また継続雇用について
は、久米他（2019）において、定年退職や継続雇用に関するウェブアンケートの個票データを用いて、高齢雇用者の立場から、継続雇用制度や高齢者雇用制度に対する評価分析が行われているが、継続雇用者の定年後の仕事満足度は低く、賃金低下の幅が大きく、雇用の安定と引き換えに、処遇の悪化を受け入れているとの結果を示している。つまり、継続雇用の実施により、企業はこれまでより低い賃金で労働者を雇うことができるため、利益率が向上している可能性がある。
人材の流動性を高めるための施策は、今回の分析では ROA を向上させているとの結果が得られている。山本・黒田（2016）では、雇用の流動性が企業業績に与える影響について、企業パネルデータを用いた分析を行い、雇用の流動性が高まるほど企業の利益率が高まるとの結果が得られており、本節の結果と整合的と言える6。
図表４には、各施策の ROE への効果の結果が示されている。女性の活躍を推進するための施策の実施、60 歳以上の従業員の定年後再雇用、障がい者への合理的配慮、LGBT に対応するための施策、場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度としてモ
バイルワークの実施、住居の転居を伴う正社員の転勤についての施策、従業員の社外活動を支援するために休職等を認める施策、一度退職した正社員の再雇用制度の実施、人材の流動性を高めるための施策及び労働時間の適正化に関する施策の実施、休日・休暇取得の奨励の施策が ROE に有意に正の影響を与えている。
女性の活躍を推進するための施策の実施、60 歳以上の従業員の定年後再雇用、人材の流動性を高めるための施策及び労働時間の適正化に関する施策の実施は ROA、ROE い
ずれの利益率に対しても正で有意な影響を与えている。
ただし、上述の通り、女性や高齢者の活躍に関する施策が利益率に与える影響については、生産性や効率性の向上による利益率向上の効果のみではなく、人件費節約による効果も含まれている可能性があることに注意が必要である。

6

一方で、山本・黒田（2016）では、流動性が高すぎると利益率は低くなるといった逆 U 字の関係性があること、日本企業にとって望ましい雇用の流動性の水準が変化している可能性があることも指摘している。また、内閣府(2018) 第 2 章
3 節（第 2-3-4 図）もアンケートに基づいた企業データを用い、同様の結果を得ている。

- 21 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

図表２

人材活用に関する施策が時間当たり労働生産性に与える効果
労働生産性

第１回調査

第２回調査

設問番号

設問番号

Q27

Q33

女性の活躍を推進するための施策

Q28

Q34

60歳以上の従業員の雇用についてどのような状況か

継続雇用制度により定年後再雇用

630.1

60歳以上の従業員の雇用についてどのような状況か

定年年齢を引き上げて正社員のまま雇用

693.9

876.6

60歳以上の従業員の雇用についてどのような状況か

定年制はない

-197.73285.4

設問内容（１時間当たり付加価値額）
係数γ
0

標準誤差
(omitted)
1259.3

Q31

Q35

外国人（正社員）の活躍を推進するために以下の施策を導入しているか-140.6

553.2

Q33

Q38

障がい者への合理的配慮

585.3

1362.2

Q34

Q39

LGBTに対応するための施策-405.4

535.9

Q41

Q40

正社員の多様な勤務体系

勤務地限定正社員

286.6

384.2

正社員の多様な勤務体系

職務限定正社員

929.4 *

546.7

Q36

Q43

休職からの復帰を支援

892.6

1190.4Q38

Q44924.7 **

467.8

0.5

441.6

Q39

Q45

多様で柔軟な働き方の実現のための制度

フレックスタイム

多様で柔軟な働き方の実現のための制度

時差出勤

場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度

在宅勤務

147.3

385.9

場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度

サテライトオフィス

19.4

455.6

場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度

モバイルワーク

-13.2

423.2

Q39SQ3Q45SQ5

テレワークに関して、どのような取り組みを行っているか

生産性・効率性を高めるための取り組み

-49.7

460.6

テレワークに関して、どのような取り組みを行っているか

過重労働を抑制するための取り組み

307.6

446.2

Q40

Q46

住居の転居を伴う、正社員の転勤についての施策

775.8

732.2

Q42

Q47

従業員の社外活動を支援するために、休職等を認めているか-738.2

415.2

125.9

448.0

11.8

442.1

Q43

Q48

副業・兼業を認めているか

Q45

Q50

社員のスキル向上や学びなおしを支援する制度

国内大学（院）進学支援

社員のスキル向上や学びなおしを支援する制度

海外留学支援

206.0

440.2

社員のスキル向上や学びなおしを支援する制度

海外研修制度-407.9

460.6

Q55

Q53

一度退職した正社員の再雇用制度の有無

272.0

548.0

Q57

Q56

従業員に対する働きがいや満足度などの調査の実施

451.8

606.4

Q62

Q61

人事考課の開示

832.8

661.5

Q62SQ

Q61SQ

人事考課の再評価-402.3

460.5

Q69

Q66

人材の流動性を高めるための施策

745.5

1218.2

Q72

Q69

労働時間の適正化に関する施策

39.9

3280.1

Q76

Q71

休日・休暇取得の奨励の施策

566.2

1901.1

第１回調査

第２回調査

設問番号

設問番号

Q27

Q33

女性の活躍を推進するための施策

0.053 ***

0.019

Q28

Q34

60歳以上の従業員の雇用についてどのような状況か 継続雇用制度により定年後再雇用

0.020 **

0.009
0.006

図表３

人材活用に関する施策が ROA に与える効果
ROA（経常利益÷総資産）

設問内容

係数γ

Q31

Q35

標準誤差

60歳以上の従業員の雇用についてどのような状況か 定年年齢を引き上げて正社員のまま雇用-0.007

60歳以上の従業員の雇用についてどのような状況か 定年制はない

0.011

0.028

外国人（正社員）の活躍を推進するために以下の施策を導入しているか

0.002

0.004

Q33

Q38

障がい者への合理的配慮

0.001

0.008

Q34

Q39

LGBTに対応するための施策-0.001

0.004

Q41

Q40

正社員の多様な勤務体系 勤務地限定正社員-0.0020.003

正社員の多様な勤務体系 職務限定正社員-0.002

0.004

Q36

Q43

休職からの復帰を支援

0.005

0.007

Q38

Q44

多様で柔軟な働き方の実現のための制度 フレックスタイム

0.005 *

0.003

多様で柔軟な働き方の実現のための制度 時差出勤

0.001

0.003

Q39

Q45

場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度 在宅勤務

0.000

0.003

Q39SQ3Q45SQ5場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度 サテライトオフィス

0.003

0.004

場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度 モバイルワーク

0.002

0.003

テレワークに関して、どのような取り組みを行っているか 生産性・効率性を高めるための取り組み

0.000

0.003

テレワークに関して、どのような取り組みを行っているか 過重労働を抑制するための取り組み

0.001

0.003

Q40

Q46

住居の転居を伴う、正社員の転勤についての施策

0.005

0.005

Q42

Q47

従業員の社外活動を支援するために、休職等を認めているか

0.001

0.004

Q43

Q48

副業・兼業を認めているか

0.003

0.003

Q45

Q50

社員のスキル向上や学びなおしを支援する制度 国内大学（院）進学支援

0.003

0.003
0.003

Q55

Q53

社員のスキル向上や学びなおしを支援する制度 海外留学支援

0.006 *

社員のスキル向上や学びなおしを支援する制度 海外研修制度-0.0020.003

一度退職した正社員の再雇用制度の有無-0.001

0.005
0.004

Q57

Q56

従業員に対する働きがいや満足度などの調査の実施-0.005

Q62

Q61

人事考課の開示

0.005

0.005

Q62SQ

Q61SQ

人事考課の再評価

0.000

0.003

Q69

Q66

人材の流動性を高めるための施策

0.010 *

0.006

Q72

Q69

労働時間の適正化に関する施策

0.019 *

0.011

Q76

Q71

休日・休暇取得の奨励の施策

0.011

0.007

日本経済研究センター- 22 -

図表４

人材活用に関する施策が ROE に与える効果

第１回調査

第２回調査

設問番号

設問番号

Q27

Q33

女性の活躍を推進するための施策

Q28

Q34

60歳以上の従業員の雇用についてどのような状況か

継続雇用制度により定年後再雇用

60歳以上の従業員の雇用についてどのような状況か
60歳以上の従業員の雇用についてどのような状況か

ROE（経常利益÷総資本）

設問内容

係数γ

Q31

0.085

0.102 ***

0.038

定年年齢を引き上げて正社員のまま雇用-0.0330.026

定年制はない-0.0420.124

外国人（正社員）の活躍を推進するために以下の施策を導入しているか

0.010

0.016

Q33

Q38

障がい者への合理的配慮

0.130 ***

0.031

Q34

Q39

LGBTに対応するための施策

0.027 *

0.017

Q41

Q40

正社員の多様な勤務体系

勤務地限定正社員

0.011

0.014

正社員の多様な勤務体系

職務限定正社員

0.020

0.019

0.004

0.030

Q36

Q43

Q38

Q44

Q39

Q39SQ3Q45

Q45SQ5

休職からの復帰を支援
多様で柔軟な働き方の実現のための制度

フレックスタイム

0.023

0.015

多様で柔軟な働き方の実現のための制度

時差出勤

0.007

0.014

場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度

在宅勤務-0.0040.014

場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度

サテライトオフィス

0.012

0.016

場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度

モバイルワーク

0.027 *

0.015

テレワークに関して、どのような取り組みを行っているか

生産性・効率性を高めるための取り組み

0.001

0.015

テレワークに関して、どのような取り組みを行っているか

過重労働を抑制するための取り組み

0.002

0.015

Q40

Q46

住居の転居を伴う、正社員の転勤についての施策

0.062 ***

0.022

Q42

Q47

従業員の社外活動を支援するために、休職等を認めているか

0.044 ***

0.016

Q43

Q48

副業・兼業を認めているか

Q45

Q50

社員のスキル向上や学びなおしを支援する制度

Q55

４.

Q35

標準誤差

0.403 ***

Q53

国内大学（院）進学支援

0.007

0.015

0.020

0.015
0.015

社員のスキル向上や学びなおしを支援する制度

海外留学支援

0.020

社員のスキル向上や学びなおしを支援する制度

海外研修制度

0.021

0.015

一度退職した正社員の再雇用制度の有無

0.047 **

0.021

Q57

Q56

従業員に対する働きがいや満足度などの調査の実施

0.012

0.019

Q62

Q61

人事考課の開示

0.008

0.022

Q62SQ

Q61SQ

人事考課の再評価-0.028

0.015

Q69

Q66

人材の流動性を高めるための施策

0.069 **

0.026

Q72

Q69

労働時間の適正化に関する施策

0.162 ***

0.045

Q76

Q71

休日・休暇取得の奨励の施策

0.122 ***

0.030

まとめ

本節では、日経「スマートワーク経営」調査 2017・2018 データに基づき、企業の人材活用に関する施策が生産性、ROA、ROE に与える影響について、DID の手法を用いることで分析を試みた。その結果をまとめると図表５の通りだが、時間当たりで計測した労働生産性については、職務限定正社員制度の導入とフレックスタイムの導入が正の効果を与えていることが分かった。多様で柔軟な働き方は、時間当たり付加価値の向上に寄与している。ROA、ROE については、女性や高齢者の活躍に関する施策が利益率にプラスの影響を与えることが示されたが、いくつかの先行研究で指摘されている通り、労働費用の節約を通じた利益率向上の効果が一部含まれている可能性も指摘できる。一方で、利益率の定義で影響を与える具体的な施策は異なるものの、労働時間の適正化といったワークライフバランスに関する施策、人材の流動性を高める施策は利益率を高める効果があることも分かった。
最後に、本節では、施策それぞれについての平均的な効果を検証した。複数の施策を同時に導入している企業で、どういった施策を並行して行うことが企業業績に効果的かを検証することは今後の研究課題となろう。

- 23 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

図表５

人材活用に関する施策が時間当たり労働生産性、ROA、ROE に与える効果
（まとめ）

第１回調査

第２回調査

設問番号

設問番号

Q27

Q33

Q28

Q34

Q33

Q38

障がい者への合理的配慮

Q34

Q39

LGBTに対応するための施策

Q38

Q44

時間当たり

設問内容

ROA

ROE

女性の活躍を推進するための施策〇〇

60歳以上の従業員の雇用についてどのような状況か 継続雇用制度により定年後再雇用

〇

〇

労働生産性

〇
〇

正社員の多様な勤務体系 職務限定正社員〇

多様で柔軟な働き方の実現のための制度 フレックスタイム〇〇

場所に関する多様で柔軟な働き方を実現するための制度 モバイルワーク

〇
〇

Q40

Q46

住居の転居を伴う、正社員の転勤についての施策

Q42

Q47

従業員の社外活動を支援するために、休職等を認めているか〇

社員のスキル向上や学びなおしを支援する制度 海外留学支援

〇

Q55

Q53

一度退職した正社員の再雇用制度の有無

Q69

Q66

人材の流動性を高めるための施策

〇

〇
〇

Q72

Q69

労働時間の適正化に関する施策

〇

〇

Q76

Q71

休日・休暇取得の奨励の施策

〇

参考文献

久米功一・鶴光太郎・佐野晋平・安井健悟（2019）「定年後の雇用パターンとその評価－継続雇用者に注目して」RIETI ディスカッションペーパー19-J-002
内閣府(2018)『平成 30 年度年次経済財政報告』
森田果（2014）『実証分析入門 データから「因果関係」を読み解く作法』日本評論社
山本勲（2014）「上場企業における女性活用状況と企業業績との関係－企業パネルデー
タを用いた検証－」RIETI ディスカッションペーパー14-J-016
山本勲（2015）『実証分析のための計量経済学

正しい手法と結果の読み方』中央経済社
山本勲・黒田祥子（2016）「雇用の流動性は企業業績を高めるのか：企業パネルデータを用いた検証」RIETI ディスカッションペーパー16-J-062

日本経済研究センター- 24 -

第2節

働き方改革、労働時間短縮の企業業績への影響7
慶應義塾大学商学部

教授
山本勲【ポイント】

 各種の働き方改革の効果を検証すると、健康経営の実施が 2 年後の企業業績（利益率）を高める因果的な効果があることが示される。
 正社員の労働時間の削減は企業の利益率には系統的な影響を与えない。よって、長時間労働の是正は時間当たりの生産性や利益を高めることが示唆される。
 イノベーション推進の取り組みや雇用の流動性の向上などと同時に正社員の労働時間を削減すると、相乗効果から利益率が高まる可能性がある。

本節では、「日経「スマートワーク経営」調査 2017」（以下、「スマートワーク経営調
査 2017」）の個票データをパネルデータ化し、働き方改革に関する施策や労働時間の短
縮と企業パフォーマンスの関係を検証する。
働き方改革に関する施策については、「スマートワーク経営調査 2017」において、企業ごとに、ダイバーシティ推進、柔軟な働き方の推進、健康経営のそれぞれについて、実施の有無と実施している場合の実施年を調査している。このため、各年毎にそれぞれの施策が実施されているか否かのダミー変数を定義することができる。また、「スマートワーク経営調査 2017」の回答企業の財務データは「日経 NEEDS」データベースから把握できるため、それぞれを紐づけることで、働き方改革に関する施策の有無と利益率、従業員数、企業属性などからなる企業パネルデータを構築できる。
労働時間の短縮については、「スマートワーク経営調査 2017」では、正社員の労働時間について 2014～16 年度の 3 年間の情報を収集している。このため、各年度の労働時間のデータを「日経 NEEDS」の企業財務データと紐づけることによって、労働時間と企
業業績を含む 3 年分の企業パネルデータを構築することができる。
分析対象は、純粋持株会社を除く一般事業会社であり、従業員規模 100 人以上 10,000
人未満の企業のうち、欠損値や外れ値を除いた 324 企業をサンプルとする。
1. 働き方改革に関する施策が企業パフォーマンスに与える影響
まず、ダイバーシティ推進、柔軟な働き方の推進、健康経営といった施策の実施がそ
7

本節は中間報告第３章の内容をまとめ直したものである。

- 25 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

の後の企業パフォーマンスに与える影響を検証する。分析期間は東日本大震災の影響を考慮し、また、働き方改革への取り組みが本格化する時期を含めることを企図し、2012年度から 2016 年度の 5 年間とする。
企業パフォーマンスに関する指標としては総資産経常利益率（ROA）を用いる。各施策が企業パフォーマンスに与える影響を識別する際には、利益率の高い優良企業ほど各施策を導入しやすいといった逆の因果性を考慮することが重要となる。よって、以下では、各施策が経年的に利益率にどのような響を与えたかに注目するとともに、企業固有の時間不変要因を除去し、利益率の状態依存を考慮するため、自己ラグを含む差分モデ
ルを Arellano and Bond (1991)の GMM によるアプローチで推計する。具体的には、利益率を被説明変数、１年前の利益率、各種施策の実施の有無（当年、前年、前々年）、
企業規模ダミー、年ダミーを説明変数とした状態依存モデルを GMM を用いて推計した。
推計結果は図表１のとおりである。
図表１

働き方改革が利益率に与える影響（状態依存モデルの推計結果）

ROA t-1
ダイバーシティ推進 t

(1)

(2)

(3)

0.3635***0.2392***0.2793***(0.0552)(0.0438)(0.0508)0.0729(0.2620)

ダイバーシティ推進 t-1-0.1316(0.2798)

ダイバーシティ推進 t-2-0.0329(0.3141)-0.3631

柔軟な働き方の推進 t(0.2967)
0.3550

柔軟な働き方の推進 t-1(0.3392)-0.5506

柔軟な働き方の推進 t-2(0.4278)-0.0906

健康経営 t(0.3547)
0.3982

健康経営 t-1(0.4239)
1.2775**

健康経営 t-2(0.5238)
係数合計（t,t-1,t-2）-0.092-0.5591.585**

１階の自己相関検定のp値[0.000][0.000][0.000]２階の自己相関検定のp値[0.766][0.398][0.396]

過剰識別検定のp値[0.000][0.000][0.000]サンプルサイズ

1,323

1,328

1,044

企業数

276

279

218

日本経済研究センター- 26 -

（資料）「スマートワーク経営調査 2017」より筆者作成（備考）1. 括弧内はロバスト標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。
3. 企業規模ダミーと業種ダミーは掲載省略

各施策が利益率に与える影響は当期、前期、前々期に各施策が導入されたかを示すダ
ミー変数の係数それぞれから判断できるとともに、各係数を合計した総合的な影響についても大きさと有意性を表に示している。これらをみると、ダイバーシティ推進と柔軟な働き方については、ROA に対して統計的に有意な影響はいずれのラグ項も与えていな
いことがわかる。一方で、健康経営については 2 年ラグが有意であるとともに、各期の係数の合計もプラスで有意になっており、健康経営の実施によって ROA や ROS といった利益率が高まることが示されている。
健康経営による効果がすぐに顕現化せずに 2 年のラグを伴うことは、メンタルヘルスによる休職者比率の上昇が企業の利益率を 2 年後に押し下げることを見出した山本・黒田（2014）と整合的であり、健康経営の効果が生じるには一定の期間を要すると解釈できる。
以上、図表１から、企業によるさまざまな働き方改革の中で、健康経営についてはラグを伴って利益率を高める効果があることが示された。2016 年度時点のデータをみると、今回の分析に用いた企業のうち、ダイバーシティの推進は 61%、柔軟な働き方の推進は 53%の企業が実施しているのに対して、健康経営は 42%しか実施していない。このように健康経営は他の働き方改革よりも普及が遅れており、そのために先進的に取り組んだ企業とそれ以外の企業での差が生じやすくなっていると解釈できる。いずれにしても、ここでの結果は、「スマートワーク経営」の重要な要素として、従業員の健康維持・改善を経営戦略として企業が取り組む健康経営が挙げられることを示唆する。

2. 上場企業における長時間労働是正の効果
次に、企業単位の正社員の労働時間に注目し、働き方改革などによって長時間労働が是正されたことで企業パフォーマンスが向上するかどうかを検証する。なお、本節で用いる労働時間は非正規社員のものは含まれていないため、正社員・非正規社員の構成比の変化によって平均労働時間が変化する影響は生じない点について、留意されたい。
検証は、労働時間が利益率に与える影響を固定効果モデルおよび操作変数法による固定効果モデルで推計した。推計結果は図表２のとおりである。図表２では労働時間と前年の労働時間を説明変数に用いた推計結果をそれぞれ掲載している。図表２の奇数列は固定効果モデルの推計結果であり、偶数列は、好況時（不況時）の需要増加（減少）に- 27 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

よって労働時間が増加（減少）するといった逆の因果性を考慮するため、柔軟な働き方の推進を操作変数として用いた固定効果モデルの推計結果である。
柔軟な働き方の推進は労働時間の減少要因であることが確認されており、また、労働時間の削減を通じてのみ利益率に影響を与えると考えられる。よって、柔軟な働き方の推進を示すダミー変数は、操作変数として適切と考えられる。また、図表２に示したよ
うに、第 1 段階の推計での操作変数の F 値は前年の労働時間を用いたケースでは 4 程
度、当年の労働時間を用いたケースでは 12 程度あり、当年の労働時間に対する操作変数としては弱操作変数とはなっていないことも確認できる。
図表２

労働時間が利益率に与える影響（固定効果モデルの推計結果）

年間労働時間t tᖺ㛫ປാ᫬㛫

ROA(%)
(%)
ROA
FEIV
FEIV
(3)
(3)

FE
FE
(1)

FE
FE
(2)
(2)

-0.0029-0.0029(0.0024)-0.0108-0.0108(0.0182)(0.0182)

年間労働時間t-1t-1
ᖺ㛫ປാ᫬㛫
年ダミー（ベース＝2016年）
ᖺࢲ࣑࣮㸦࣮࣋ࢫ㸻2016ᖺ㸧
2014ᖺ
2014年

2015ᖺ
2015年

-0.1974-0.1974(0.1747)(0.1747)0.05880.0588(0.1648)(0.1648)௻ᴗつᶍࢲ࣑࣮㸦࣮࣋ࢫ㸻1000ே௨ୖ㸧
企業規模ダミー（ベース＝1000人以上）-1000ே
2.5637-1000人2.5637(2.3183)(2.3183)
1000-3000ே
2.19291000-3000人
2.1929(1.6630)(1.6630)
3000-5000ே
0.52593000-5000人
0.5259(1.4107)(1.4107)
5000-10000ே
1.6068*5000-10000人
1.6068*(0.8306)(0.8306)ᐃᩘ㡯
11.6988**
定数項
11.6988**(4.8917)(4.8917)ࢧࣥࣉࣝࢧ࢖ࢬ
862
サンプルサイズ
862
௻ᴗᩘ
315
企業数
315
ಟṇ῭ࡳỴᐃಀᩘ
0.0179
修正済み決定係数0.0179᧯సኚᩘࡢF್
操作変数のF値ෆ⏕ᛶ᳨ᐃ㸦p್㸧
内生性検定（p値）-0.0046-0.0046(0.4731)(0.4731)0.19140.1914(0.2852)(0.2852)
2.50692.5069(2.3209)(2.3209)2.16702.1670(1.6637)(1.6637)
0.83320.8332(1.5857)(1.5857)
1.5598*1.5598*(0.8344)(0.8344)
830
830
292
292
0.00100.0010
12.15
12.15
0.645
0.645

-0.0016-0.0016(0.0040)(0.0040)0.02280.0228(0.0381)(0.0381)

0.16280.1628(0.1587)(0.1587)-0.1079-0.1079(0.4505)(0.4505)

0.3636
0.3636(3.9191)(3.9191)2.02062.0206(3.0716)(3.0716)-0.1354-0.1354(2.3455)(2.3455)
0.89020.8902(1.0624)(1.0624)
9.38649.3864(7.9467)(7.9467)
544
544
297
297
0.01250.0125-3.4216-3.4216(7.1890)(7.1890)0.88670.8867(3.6768)(3.6768)-0.3517-0.3517(2.4845)(2.4845)0.24040.2404(1.5066)(1.5066)（資料）「スマートワーク経営調査 2017」より筆者作成（備考） 1. 括弧内はロバスト標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。

᪥ᮏ⤒῭◊✲ࢭࣥࢱ࣮- 28 -

FEIV
FEIV
(4)
(4)

492
492
246
246
-0.1099-0.1099
3.766
3.766
0.489
0.489

推計結果をみると、いずれのケースをみても、労働時間の係数は非常に小さく、また、
統計的に有意ではないことがわかる。つまり、他の要因をコントロールしたり、逆の因果性を考慮したりした場合でも、正社員の労働時間は利益率に統計的あるいは経済的に有意な影響を与えていないといえる。このことから、働き方改革による正社員の長時間労働の是正は、企業の利益率を高める効果は見出せないものの、逆に利益率を低下させるような副作用も確認できないといえる。長時間労働を是正した場合、多くの企業では
それまでの売り上げや利益を維持できており、結果的に、時間当りの効率性が高まったと解釈することができる。
最後に、長時間労働の是正が他の施策などと一緒に取り組まれた際に利益率が高まるかを確認するため、図表３では、説明変数に労働時間と個人向けの HR テクノロジー推進、イノベーション推進体制の整備、離入職率との交差項をそれぞれ入れた場合の推計結果を掲載した。
ここで、HR テクノロジー推進は、スマートワーク経営調査 2017 における人材活用に関するテクノロジーの導入・活用という調査項目において、「個人のパフォーマンス向上のためにテクノロジーを導入し、どのような効果を得られましたか」という問いに対する 7 つの選択肢（「従業員の生産性の向上」「従業員のエンゲージメントの向上」「時
間・場所の柔軟な働き方の実現」「長時間労働の是正」「従業員の健康保持・増進」「従業員の事故防止・安全性の確保」「その他」）の選択の有無について主成分分析を行い、第 1 主成分を取り出し、正規標準化したものを用いている。この変数の値が大きければ、
個人パフォーマンス向上のためのテクノロジーの導入・活用の度合いが大きいとみなす。
イノベーション推進体制は、イノベーションに関する調査項目のうち、7 つの推進体制の有無に関する選択肢（「社内ベンチャー制度」「新規事業提案制度」「業務に関する改善提案制度」「博士人材の積極的な採用」「大学等外部研究機関との人事交流」「データ分析力向上のためのデータサイエンティストの採用や育成」「新規事業提案や改善提案に関して、評価基準を設け人事評価に反映」）について主成分分析を行い、第 1 主成
分を取り出し、正規標準化したものを用いている。
これらの 2 つの変数については調査時点（2016 年度）の情報しか得られないため、過去 3 年間の変化はないことを仮定して用いる。離入職率については 2014～2016 年度について数値を調査しているため、そのまま用いる。
図表３をみると、ROA に対して HR テクノジー推進、イノベーション推進体制の整備、離入職率のいずれも、労働時間と間に有意な相乗効果を持っていることがわかる。すな
わち、労働時間を削減する際に、同時に HR テクノジーやイノベーションを進めたり、雇用の流動性を高めたりすれば、ROA で測った企業パフォーマンスが向上する可能性があるといえる。これらの結果は、単に長時間労働を是正するだけでなく、新しい情報技- 29 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

術を積極的に活用したり、内部だけでなく外部からも適した人材を適切に登用したりするなど、仕事の進め方や人材マネジジメントそのものを見直す取り組みを同時に行うことができれば、企業パフォーマンスの向上にもつながることを示唆する。
図表３

労働時間が利益率に与える相乗的な影響（固定効果モデルの推計結果）
FE
FE(1)(1)

年間労働時間ᖺ㛫ປാ᫬㛫
tt

x HRtech㸦ಶேྥࡅ㸧x HRtech（個人向け）
x ࢖ࣀ࣮࣋ࢩࣙࣥ᥎㐍x イノベーション推進x 㞳ධ⫋⋡
x 離入職率ᖺࢲ࣑࣮㸦࣮࣋ࢫ㸻2016ᖺ㸧
年ダミー（ベース＝2016年）
2014ᖺ
2014年
2015ᖺ
2015年
௻ᴗつᶍࢲ࣑࣮㸦࣮࣋ࢫ㸻1000ே௨ୖ㸧
企業規模ダミー（ベース＝1000人以上）-1000ே
-1000人1000-3000ே
1000-3000人
3000-5000ே
3000-5000人
5000-10000ே
5000-10000人
ᐃᩘ㡯
定数項ࢧࣥࣉࣝࢧ࢖ࢬ
サンプルサイズ௻ᴗᩘ
企業数ಟṇ῭ࡳỴᐃಀᩘ
修正済み決定係数

ROA
ROA(%)
(%)
FE
FE
FE
FE
(2)
(3)
(2)
(3)

-0.0032-0.0035-0.0032-0.0035(0.0024) (0.0024)(0.0024)(0.0024)-0.0064***-0.0064***(0.0024)(0.0024)-0.0053**-0.0053**(0.0023)(0.0023)-0.0035-0.0035(0.0024)(0.0024)-0.0048*-0.0048*(0.0026)(0.0026)-0.0031-0.0031(0.0026)(0.0026)-0.0000***-0.0000*** -0.0000***-0.0000***(0.0000)(0.0000)(0.0000)(0.0000)-0.1636-0.1636(0.1741)(0.1741)
0.0667
0.0667(0.1639)(0.1639)-0.1778-0.1778(0.1715)(0.1715)
0.06880.0688(0.1613)(0.1613)-0.1743-0.1743(0.1743)(0.1743)0.05290.0529(0.1642)(0.1642)-0.0030-0.0030(0.0024)(0.0024)-0.1383-0.1383(0.1709)(0.1709)
0.07210.0721(0.1604)(0.1604)

2.80832.52262.43232.59002.80832.52262.43232.5900(2.3069)(2.2397)(2.3069) (2.3094)(2.3094) (2.2515)(2.2515)(2.2397)
2.03252.04662.1745
1.96672.03252.04662.1745
1.9667(1.6546)(1.6578)(1.6148)(1.6059)(1.6546)(1.6578)(1.6148)(1.6059)0.35030.37910.57230.35320.35030.37910.57230.3532(1.4042)(1.3628)(1.4042) (1.4068)(1.4068) (1.3697)(1.3697)(1.3628)
1.5764*1.5709*1.5764* 1.6508**
1.6508** 1.5686*
1.5686*1.5709*(0.8260)(0.8019)(0.8260) (0.8277)(0.8277) (0.8066)(0.8066)(0.8019)
14.9962***
14.9962***14.7457***
14.7457*** 12.0299**
12.0299** 16.4546***
16.4546***(5.0168)(4.9717)(5.0168) (5.0535)(5.0535) (4.7683)(4.7683)(4.9717)
862
862
847
847
862
862
847
847
315
315
311
311
315
315
311
311
0.03090.02730.05450.07030.03090.02730.05450.0703（資料）「スマートワーク経営調査 2017」より筆者作成（備考） 1. 括弧内はロバスト標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。

᪥ᮏ⤒῭◊✲ࢭࣥࢱ࣮

FE
FE
(4)
(4)

- 30 -

3. まとめ
本節では、まず、働き方改革の３つの施策が利益率に与える影響について、企業固有の時間不変要因を除去するとともに、利益率の状態依存を考慮する Arellano and Bond
(1991)の GMM によるアプローチで推計した。その結果、健康経営の実施が 2 年のラグを伴って ROA や ROS を高める可能性が示された。健康経営は他の働き方改革よりも普及が遅れており、そのために先進的に取り組んだ企業とそれ以外の企業での差が生じやすくなっていると解釈できる。「スマートワーク経営」の重要な要素として、従業員の健康維持・改善を経営戦略として企業が取り組む健康経営が挙げられるといえよう。
次に、本節では、長時間労働の是正と利益率の関係を固定効果モデルで推計した。その結果、働き方改革による正社員の長時間労働の是正は、企業の利益率を高めるような効果は見出せないものの、結果的に、時間当りの効率性の上昇につながった可能性が示唆された。また、長時間労働の是正が他の施策などと一緒に取り組まれた際に利益率が高まるかを確認したところ、労働時間を削減する際に、HR テクノジーやイノベーショ
ン推進の体制を整備したり、雇用の流動性を高めたりすれば、ROA や ROS で測った企業
パフォーマンスが向上する可能性が見出せた。つまり、「スマートワーク経営」の実現には、働き方改革を多角的に進める必要があるといえる。

参考文献
Arellano, M. and Bond, S. (1991) “Some Tests of Specification for Panel Data:
Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations,”

Review of Economic Studies, 58, pp.277-297.
山本勲・黒田祥子（2014）、『労働時間の経済分析：超高齢社会の働き方を展望する』、
日本経済新聞出版社、2014 年、第 10 章

- 31 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

第３章

従業員のウェルビーイング・意識と企業業績
慶應義塾大学商学部 教授

山本勲
学習院大学経済学部 准教授

滝澤美帆

日本経済研究センター- 32 -

第1節

働き方改革の従業員への影響
慶應義塾大学商学部

教授
山本勲【ポイント】

 どのような施策が労働時間の減少につながりやすいかを検証すると、労働時間適性化施策数や生産性向上施策を多く導入している企業ほど、労働時間の減少が顕著であることが示される。
 労働時間の減少に伴って自己研鑽の増加がみられるかを検証すると、人的資本形成が必要な人ほど労働時間が短くなった分を自己研さんに費やしている傾向が示唆される。
 企業による働き方改革の実施後に従業員のウェルビーイング指標がどのように代わりうるかを検証すると、効果が生じる期間には違いがあるものの、企業による働き方改革は働きやすさの向上などを通じて、従業員のウェルビーイングを高める効
果があることが示唆される。

現在、多くの上場企業では働き方改革が実施され、長時間労働の是正が進められたり、柔軟な働き方や女性活躍、ワークライフバランス、健康経営の推進などのさまざまな施策がとられたりしている。そうした動向は上場企業で働く従業員の働き方やウェルビー
イングにどのような影響を及ぼすのだろうか。この点を明らかにするため、本節では、「日経「スマートワーク経営」調査 2018」（以下、「スマートワーク経営調査 2018」）の企業データおよび「ビジネスパーソン１万人調査 2018」（以下、「BP１万人調査 2018」）の従業員データを用いて、各企業で実施されている働き方改革と従業員の労働時間やウェルビーイングの関係を明らかにする。
1. 労働時間短縮に有効な施策
まず、「スマートワーク経営調査 2018」の個票データを用いて、どのような施策が労働時間の減少につながりやすいかを確認したい。利用データには、2016 年から 2017 年にかけての労働時間の変化を把握することができるため、労働時間変化を被説明変数、労働時間適性化施策や生産性向上施策などを説明変数とした回帰分析を行った。推計結果は図表１のとおりである。なお、図表１にあるように、労働時間適性化施策としては、
８つの施策の有無を企業に聞いているため、導入施策数と各施策を導入している場合に1 をとるダミー変数（一部は複数施策を統合）をそれぞれ説明変数に用いている。同様- 33 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

に、生産性向上施策は 11 つの施策の有無を企業に聞いており、導入施策数と各施策導入ダミー変数（一部は複数施策を統合）をそれぞれ説明変数に用いている。
図表１

労働時間変化に影響を与える各種施策の推計結果

労働時間適性化施策の数（最大8個）
ປാ᫬㛫㐺ᛶ໬᪋⟇ࡢᩘ㸦᭱኱8ಶ㸧

企業データ：�
被説明変数＝年間総労働時間変化௻ᴗࢹ࣮ࢱ㸸⿕ㄝ᫂ኚᩘ㸻ᖺ㛫⥲ປാ᫬㛫ኚ໬
(1)
(2)
(3)
(4)
(1)
(2)
(3)
(4)
-3.6915**-3.6915**(1.6716)(1.6716)

労働時間適性化施策ダミー（詳細）ປാ᫬㛫㐺ᛶ໬᪋⟇ࢲ࣑࣮㸦ヲ⣽㸧᫬㛫እປാ᫬㛫๐ῶࡢ⟶⌮⫋ࡸ㒊⨫ࡢホ
時間外労働時間削減の管理職や部署の౯㡯┠࡬ࡢ⤌㎸
評価項目への組込ປാ᫬㛫๐ῶ࡛ῶᑡࡍࡿṧᴗ௦ࡢ⿵ሸ
労働時間削減で減少する残業代の補填

0.52940.5294(4.8063)-19.5486***-19.5486***(6.8878)-10.7332*(6.1337)-3.9021-3.9021(4.6560)-2.8898-2.8898(5.3317)1.81211.8121(5.1864)ᡤᐃປാ᫬㛫ࡢ▷⦰
所定労働時間の短縮ປാ᫬㛫ࡢぢ࠼ࡿ໬㸦ඹ᭷㸧㸤ṇ☜࡞ᅾ
労働時間の見える化（共有）＆正確な♫᫬㛫ࢆᢕᥱࡋࠊ໅ົ᫬㛫࡜ࡢᕪࢆ☜ㄆ
在社時間を把握し、勤務時間との差を໅ົ㛫࢖ࣥࢱ࣮ࣂࣝつไไᗘ
勤務間インターバル規制制度୍ᐃ᫬้࡛ࡢᙉไ㏥♫㸤ᐃ᫬㏥♫᪥࣭ᾘ
一定時刻での強制退社＆定時退社日・ⅉ᪥ࡢタᐃ
消灯日の設定生産性向上施策の数（最大11個）⏕⏘ᛶྥୖ᪋⟇ࡢᩘ㸦᭱኱11ಶ㸧

-1.3203**(0.6716)⏕⏘ᛶྥୖ᪋⟇ࢲ࣑࣮㸦ヲ⣽㸧
生産性向上施策ダミー（詳細）ᢸᙜᙺဨࡢタ⨨担当役員の設置
RPA࡟ࡼࡿᐃᆺᴗົࡢ⮬ື໬
RPAによる定型業務の自動化

全社的な業務改善1)1)඲♫ⓗ࡞ᴗົᨵၿ
ᮅᆺ໅ົࡢ᥎ዡ㸦๭ቑẚ⋡ࡢᘬࡁୖࡆ
朝型勤務の推奨（割増比率の引き上げ➼㸧等）
ペーパレス化2)2)
࣮࣌ࣃࣞࢫ໬
ࣇ࣮ࣜ࢔ࢻࣞࢫ㸤㞟୰ࢫ࣮࣌ࢫࡢタ⨨
フリーアドレス＆集中スペースの設置ࢧࣥࣉࣝࢧ࢖ࢬ
サンプルサイズ

444
444

444
444

444
444

0.82440.8244(4.8637)(4.8637)-8.7666**-8.7666**(4.3451)(4.3451)-9.0836*-9.0836*(5.0599)(5.0599)-6.1233-6.1233(5.8027)(5.8027)
5.15035.1503(4.8048)(4.8048)2.58102.5810(5.1992)(5.1992)4444441) 生産性への意識改革研修・セミナー＆業務効率化策の全社共有＆人事部主導による無駄な業務の削減運動
2) 会議室の利用状況のリアルタイム可視化＆クラウドやモバイル PC によるペーパーレスの推進＆社
内申請の電子化（資料）「スマートワーク経営調査 2018」より筆者作成（備考） 1. 括弧内はロバスト標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。
3. いずれの推計も業種ダミーと企業規模ダミーも説明変数に用いている（掲載省略）。

᪥ᮏ⤒῭◊✲ࢭࣥࢱ࣮- 34 -

図表１をみると、労働時間適性化施策数はマイナスに有意となっており、係数の大きさから労働時間適性化施策が 1 つ多いほど年間労働時間が 3.7 時間減少することがわかる。年間労働時間の平均値は 2010 時間程度のため、労働時間の長さを大幅に短くすることは期待できないものの、年間労働時間変化の平均値が-5.0 時間程度であったことを踏まえると、2016 年から 2017 年にかけての労働時間の減少に対して施策が大きく貢献したと判断することもできる。
具体的な施策については、減少する残業代の補填と所定労働時間の短縮に関するダミ
ー変数の係数が有意にマイナスとなっており、これらの施策が労働時間減少につながった可能性がある。減少する残業代の補填は施策導入率としては 4%と極めて低いものの、推計された係数から判断すると、この施策を実施している企業では年間労働時間が 19.5
時間減少したことになり、影響度合いが大きいといえる。
一方、生産性向上施策については、施策数の係数はマイナスで有意であり、係数から
は、施策が 1 つ多いと 1.3 時間、年間労働時間が短くなることになる。また、個別の施策についてみると、RPA による定型業務の自動化、全社的な業務改善（生産性への意識
改革研修・セミナー、業務効率化策の全社共有、人事部主導による無駄な業務の削減運動）に関するダミー変数の係数が有意にマイナスとなっている。
生産性向上施策として RPA といったテクノロジーを活用したり、研修・セミナーや業
務効率化策の全社共有、無駄な業務の削減運動を行ったりすることが、結果的に労働時間の減少につながることは特筆に値しよう。効率化とセットで労働時間の削減を進めることで、企業にとっても生産性向上という形で働き方改革のメリットが生じることにな
り、持続可能な働き方改革が実現できるといえる。
なお、図表１での推計は、単純な最小二乗法を用いているため、各種施策が「原因」ではなく労働時間変化の影響を受ける「結果」である可能性、すなわち、逆の因果性が反映されている可能性は否定できない。ただし、この場合、逆の因果性としては、労働時間が増加したから各種施策を導入するといったメカニズムが考え、その場合、各種施策の係数はプラスに推計されるはずである。上で確認したように、図表１では各種施策の係数はマイナスに推計されていることを踏まえると、ここでは逆の因果性の影響は軽微であると考えられる。
2. 労働時間短縮と自己研さんの関係
次に、労働時間の減少に伴って自己研鑽の増加がみられるかを確認したい。働き方改
革によって労働時間が減少した場合、従業員はどのような形で浮いた時間を活用しているのだろうか。労働時間の減少は OJT（On-the-Job Training）の減少につながりやすい
ため、従業員の人的資本（スキル）の水準を維持・向上する手段として、自己研さんに注目が集まっている。

- 35 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

そこで、「BP１万人調査 2018」の個票データをもとに、20〜59 歳の上場企業に勤める従業員のうち、残業時間が減った人の時間の活用方法を図表 2 に示した。図表 2 をみると、自己研さんに時間を活用したと回答した割合は 20%となっており、家庭生活の充実
や趣味の活動、友人などとの交流よりも低くなっている。
図表２

残業時間の減少分で活用した活動（複数回答）（資料）「BP１万人調査 2018」より筆者作成

この自己研さんの時間活用がどのような従業員で多いかをプロビットモデルの推計で明らかにしたのが図表３である。図表 3 をみると、年齢層で比べると 40 歳代と 50 歳
代ダミーの係数がマイナスで有意になっており、自己研さんが 20〜30 歳代の若手・中堅層で多くなっていることがわかる。この結果は、別のデータを用いて働き方改革で浮いた時間を自己研さんに振り向けているのが 20〜30 歳代ではなく 40 歳代以上である傾向を指摘した黒田・山本（2019）とは異なる。黒田・山本（2019）では中小企業に勤務する従業員も多く含まれるのに対して、本稿のデータは上場企業に勤務する従業員が対象となっていることなどが影響していると考えられる。
このほか、図表 3 をみると、学歴では大卒者、役職では専門職や管理職で自己研さんを実施する確率が高くなっていることもわかる。また、仕事・タスクの特性として、定型的でないクリエイティブなタスクに従事している従業員や仕事の目的・役割が明確になっている従業員でより自己研さんが行われていることも把握できる。これらの結果は、
人的資本形成が必要な人ほど労働時間が短くなった分を自己研さんに費やしていることを示唆しており、企業における OJT の機会が減少することを補填する役割を自己研さんが担っているとも解釈できる。

日本経済研究センター- 36 -

さらに、図表３で、他の時間活用との関係をみると、社外の人・友人との交流や健康増進、副業・兼業の時間に活用した人ほど、自己研さんが多くなっている一方で、家庭生活の充実に時間を活用した人ほど自己研鑽が少なくなっていることもわかる。人的資本形成を重視する人とワークライフバランスを重視する人で、労働時間減少による浮いた時間の使い方が分かれるといえよう。

- 37 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

図表３

自己研さんへの時間活用に関するプロビットモデルの推計結果(1)(1)

ᖺ㱋ᒙࢲ࣑࣮㸦࣮࣋ࢫ㸻20ṓ௦㸧
年齢層ダミー（ベース＝20歳代）
30ṓ௦ࢲ࣑࣮
30歳代ダミー-0.0166-0.0166(0.0274)(0.0274)-0.0843***-0.0843***(0.0265)(0.0265)-0.1113***-0.1113***(0.0269)(0.0269)
0.0515***0.0515***(0.0138)(0.0138)
0.0557***(0.0195)
0.0557***0.0559***(0.0195)(0.0188)
0.0559***0.0671**(0.0188)(0.0315)
0.0671**(0.0315)40ṓ௦ࢲ࣑࣮
40歳代ダミー50ṓ௦ࢲ࣑࣮
50歳代ダミー኱༞ࢲ࣑࣮
大卒ダミーᙺ⫋ࢲ࣑࣮㸦࣮࣋ࢫ㸻㠀⟶⌮⫋㸧ᑓ㛛⫋ࢲ࣑࣮
役職ダミー（ベース＝非管理職）
専門職ダミー⟶⌮⫋࣭ㄢ㛗௨ୖࢲ࣑࣮
管理職・課長以上ダミー⟶⌮⫋࣭㒊㛗௨ୖࢲ࣑࣮
管理職・部長以上ダミー௙஦࣭ࢱࢫࢡ≉ᛶ㸦6Ⅼ‶Ⅼ㸧⮬ศ1ேࡔࡅ࡛࡛ࡁࡿࡶࡢࡼࡾࡶࠊࢳ࣮࣒࡛⾜࠺௙஦ࡀከ࠸
仕事・タスク特性（6点満点）
自分1人だけでできるものよりも、チームで行う仕事が多ᴗົࡢ⥔ᣢࡸࢥࢫࢺ๐ῶࢆ┠ᣦࡍࡼࡾࡶࠊ᪂つ㛤ᣅࡸ௜ຍい౯್ྥୖࢆ┠ᶆ࡜ࡋࡓ௙஦ࡀከ࠸
業務の維持やコスト削減を目指すよりも、新規開拓や付加ᐃᆺ໬ࡉࢀࡓ࣮ࣝࢳ࣮ࣥ࣡ࢡࡼࡾࡶࠊ㒔ᗘ๰ពᕤኵࢆᚲせ価値向上を目標とした仕事が多い࡜ࡍࡿࢡ࢚ࣜ࢖ࢸ࢕ࣈ࡞௙஦ࡀከ࠸
定型化されたルーチンワークよりも、都度創意工夫を必要♫ෆࡢ࣓ࣥࣂ࣮ࡔࡅ࡛᏶⤖ࡍࡿ௙஦ࡼࡾࡶࠊ♫እࡢே࡜༠
とするクリエイティブな仕事が多いຊࡋ࡚⾜࠺௙஦ࡀከ࠸
社内のメンバーだけで完結する仕事よりも、社外の人と協⮬ศࡢ௙஦ࡢ┠ⓗࡸᙺ๭ࡀ᫂☜࡟࡞ࡗ࡚࠸ࡿ
力して行う仕事が多い㒊ဨ࣭ࢳ࣮࣒࣓ࣥࣂ࣮ࡢࢱࢫࢡ࣭᫬㛫ࡢ౑࠸᪉ࢆᢕᥱ࣭ඹ
自分の仕事の目的や役割が明確になっている᭷
部員・チームメンバーのタスク・時間の使い方を把握・共ṧᴗῶᑡศࡢ᫬㛫ά⏝有⫋ሙࡢୖྖ࣭ྠ൉࣭㒊ୗ࡜ࡢ஺ὶ
残業減少分の時間活用
職場の上司・同僚・部下との交流♫እࡢே࡜ࡢࣅࢪࢿࢫࢆ┠ⓗ࡜ࡋࡓ஺ὶ

ᚑᴗဨࢹ࣮ࢱ㸦ṧᴗ᫬㛫ῶᑡ⪅㸧
従業員データ（残業時間減少者）
(2)
(3)
(2)
(3)
0.00020.0002(0.0285)(0.0285)-0.0593**-0.0593**(0.0269)(0.0269)-0.0821***-0.0821***(0.0275)(0.0275)0.0495***0.0495***(0.0139)(0.0139)0.00480.0048(0.0287)(0.0287)-0.0465*-0.0465*(0.0274)(0.0274)-0.0671**-0.0671**(0.0279)(0.0279)
0.0509***0.0509***(0.0134)(0.0134)-0.0004(0.0056)-0.0004
0.0096(0.0056)(0.0066)
0.00960.0122*(0.0066)(0.0069)
0.0122*0.0080(0.0069)(0.0058)
0.00800.0143*(0.0058)(0.0074)
0.0143*-0.0113(0.0074)(0.0085)-0.0113(0.0085)

社外の人とのビジネスを目的とした交流ࣉࣛ࢖࣮࣋ࢺ࡞཭ே࡞࡝࡜ࡢ஺ὶ
プライベートな友人などとの交流ᐙ஦࣭⫱ඣ࣭ᐙ᪘࡜ࡢᅋࡽࢇ࡞࡝ࠊᐙᗞ⏕άࡢ඘ᐇ
家事・育児・家族との団らんなど、家庭生活の充実⮬㌟ࡢ೺ᗣቑ㐍ࡢࡓࡵࡢ㐠ື
自身の健康増進のための運動⮬ศࡢ㊃࿡ࡢάືാ᫬㛫ࡢ▷⦰
自分の趣味の活動働時間の短縮๪ᴗ࣭වᴗ㸦ಶே஦ᴗ࡞࡝ࡶྵࡴ㸧
副業・兼業（個人事業なども含む）
ᑟධ῭᪂ᢏ⾡ࡢᩘ
導入済新技術の数ࢧࣥࣉࣝࢧ࢖ࢬ
サンプルサイズ

3,760
3,760

3,760
3,760

0.0049(0.0208)0.00490.1694***(0.0208)(0.0375)
0.1694***0.0362***(0.0375)(0.0135)
0.0362***-0.0310**(0.0135)(0.0130)-0.0310**(0.0130)0.1506***0.1506***(0.0163)(0.0163)-0.0120-0.0120(0.0125)(0.0125)0.1366***0.1366***(0.0481)(0.0481)

3,760
3,760

(4)
(4)

-0.0123-0.0123(0.0277)(0.0277)-0.0686**-0.0686**(0.0267)(0.0267)-0.0919***-0.0919***(0.0272)(0.0272)
0.0490***0.0490***(0.0137)(0.0137)0.0112***0.0112***(0.0015)(0.0015)

3,760
3,760

（資料）「BP１万人調査 2018」より筆者作成（備考） 1. 限界効果を掲載。括弧内はロバスト標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。

また、図表３をみると、導入済新技術数の係数がプラスで有意になっていることもわかる。ここでの導入済新技術数については 4 章で詳しく説明するが、AI やクラウド、
RPA などの 26 の新しいテクノロジーのうち、どれが導入されているかの情報が利用で᪥ᮏ⤒῭◊✲ࢭࣥࢱ࣮- 38 -

きるため、導入数を変数として用いている。推計された係数がプラスになっているため、新しいテクノロジーの導入が進む職場で働く従業員ほど、新たな知識やスキルの習得が必要になっており、自己研さんを実施していると解釈できる。
3. 働き方改革と従業員のウェルビーイングの関係
本節の最後に、働き方改革の実施が仕事のやりがいや企業への定着志向、ワークエン
ゲイジメントなど、従業員のウェルビーイングやアウトカム指標にどのような影響を与えるかを検証する。
「BP１万人調査 2018」からは、従業員の仕事のやりがい（「自分の仕事にやりがいがある」）や企業定着志向（「今後もこの会社で働き続けたい」）、ワークエ
ンゲイジメント（「仕事をしていると、活力がみなぎるように感じる」「仕事に熱心である」「私は仕事にのめり込んでいる」）といった指標を利用することができる。ワークエ
ンゲイジメントは UWES（Utrecht Work Engagement Scale）の 3 項目版（UWES-3）を用いる。UWES-3 は活力・熱意・没頭に関する 3 つの質問項目から構成されており、ポジティブなメンタルヘルスの状態を捉える指標として開発されたものである（Schaufeli etal. [2008]）。以下、これらの従業員レベルのウェルビーイング指標が企業による働き方改革の施策によって異なるかを回帰分析によって確認したい。
まず、「BP１万人調査 2018」のサンプルのうち、勤務先の上場企業データ（「スマートワーク経営調査 2018」）とマッチできる従業員について、企業による働き方改革の実施
後に従業員のウェルビーイング指標がどのように変わりうるかを検証する。企業の働き方改革に関する情報は、2 章 2 節でも使用したダイバーシティ推進、柔軟な働き方、健康経営の 3 つの施策を利用する。これら 3 つの施策については、実施の有無だけでなく、いつから実施したかを把握できるため、過去の施策実施が現時点での従業員のウェ
ルビーイングに与える影響を検証することができる。こうすることで、もともと従業員のウェルビーイングが悪いから施策を実施するといった逆の因果性を極力排除することができる。過去の時点のラグ構造も把握するため、各施策の実施に関するダミー変数
は、1〜3 年前、3〜5 年前、5 年以上前に導入された場合にそれぞれ 1 をとるように作成する。また、ウェルビーイングを示す各指標は回答選択肢が 5 段階のものと 6 段階のものがあるため、係数の大きさを比較しやすいように標準正規化して被説明変数として用いる。
推計結果は図表 4 のとおりである。図表４では 3 つの施策の実施が「仕事のやりがい」、「企業定着志向」、「ワークエンゲイジメント」の 3 つの指標に与える影響度合いを施策の実施時期別に棒グラフで示しており、統計的に 10%水準未満で有意な場合は濃い棒にしている。これをみると、ダイバーシティ推進は 5 年以上前に実施しているとすべてのウェルビーイング指標が有意に高くなるほか、柔軟な働き方と健康経営は、1〜3 年- 39 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

前に実施した場合でも、仕事のやりがいや企業定着志向を有意に高める傾向があること
がわかる。
図表４

各種の働き方改革と労働者のアウトカム指標の関係
施策：ダイバーシティ推進
-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

(1〜3年前に施策実施)
仕事のやりがい(3〜5年前に施策実施)(5年以上前に施策実施)(***)(1〜3年前に施策実施)
企業定着志向

(3〜5年前に施策実施)(*)(5年以上前に施策実施)(***)(1〜3年前に施策実施)
ワークエンゲイジメント (3〜5年前に施策実施)(5年以上前に施策実施)(**)

施策：柔軟な働き方
-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

0.15
(**)

(1〜3年前に施策実施)
仕事のやりがい

0.2

(***)

(3〜5年前に施策実施)(***)(5年以上前に施策実施)(1〜3年前に施策実施)
企業定着志向

(3〜5年前に施策実施)(*)(5年以上前に施策実施)(***)(1〜3年前に施策実施)
ワークエンゲイジメント (3〜5年前に施策実施)(5年以上前に施策実施)

施策：健康経営
-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

0.15

(1〜3年前に施策実施)
仕事のやりがい(**)(3〜5年前に施策実施)(5年以上前に施策実施)(***)(1〜3年前に施策実施)
企業定着志向

(***)(3〜5年前に施策実施)(**)(5年以上前に施策実施)(***)(1〜3年前に施策実施)
ワークエンゲイジメント (3〜5年前に施策実施)(5年以上前に施策実施)（資料）「スマートワーク経営調査 2018」および「BP１万人調査 2018」より筆者作成

日本経済研究センター- 40 -

0.2

（備考） 1. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す（太枠はいずれも 10%水準未満
で統計的に有意）。
2. 企業データとマッチできた 3,528 サンプルを用いて推計。
3. いずれの推計も男性ダミー、大卒ダミー、勤続年数、年齢層ダミー、転職経験ダミー、未就
学児ありダミー、介護必要家族ありダミー、過去数年の売上高増減、役職ダミー、職種ダミ
ーも説明変数に用いている（掲載省略）。

このように効果が生じる期間には違いがあるものの、企業による働き方改革は、働きやすさの向上などを通じて、従業員のウェルビーイングを高める効果があると示唆される。また、2 章 2 節の分析では、ダイバーシティ推進と柔軟な働き方は企業の利益率を高める効果は確認できなかったものの、従業員のウェルビーイングを高める効果が検出されたことは特筆に値しよう。企業の直接的な利益には必ずしもつながらないとしても、ダイバーシティ推進や柔軟な働き方は従業員にとってプラスの影響があるといえる。
次に、「BP１万人調査 2018」のすべてのサンプルを用いて、従業員が回答した企業の働き方改革に関する各種の施策の有無とウェルビーイング指標との関係を検証する。施策については、ダイバーシティを推進、多様で柔軟な働き方、ワークライフバランスのいずれかを実現する全体的な取組・制度について、実施・導入を 1 とするダミー変数を作成し、説明変数として用いる。ウェルビーイング指標は上の 3 変数をそれぞれ被説明
変数として用いる。なお、ここでの検証は、1 時点のクロスセクションデータを用いた
単純な推計のため、施策とウェルビーイングとの間の因果関係については識別できず、あくまで相関関係を把握するに止まる点は留意が必要といえる。
推計結果は図表５のとおりである。図表５をみると、ダイバーシティ推進については
女性・高齢者・外国人労働力の活用、多様で柔軟な働き方については時間に関する柔軟な制度、両立支援制度（育児と仕事および病気の治療と仕事）、ワークライフバランス
については長時間労働是正策や過重労働・健康障害の防止策などが、仕事のやりがい、
企業定着志向、ワークエンゲイジメントとプラスで有意な相関関係があることがわかる。
因果関係の特定にはパネルデータの蓄積を待って再検証する必要があるが、図表５は、働き方を改める各種施策が従業員のウェルビーイングを向上させる可能性があることが示唆される結果といえる。

- 41 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

図表５

各種の働き方改革と労働者のアウトカム指標の関係ᚑᴗဨࢹ࣮ࢱ㸦඲ࢧࣥࣉࣝ㸧
従業員データ（全サンプル）1.
1. ࢲ࢖ࣂ࣮ࢩࢸ࢕ࢆ᥎㐍ࡍࡿ඲యⓗ࡞ྲྀ⤌࣭ไᗘ
ダイバーシティを推進する全体的な取組・制度
1)1) ዪᛶ⟶⌮⫋Ⓩ⏝ࡢ᥎㐍
女性管理職登用の推進
2)2) ዪᛶࡢ᥇⏝ቑຍࡸᑵᴗ⥅⥆ᨭ᥼
女性の採用増加や就業継続支援
3)3) 60ṓ௨ୖࡢᚑᴗဨࡢά㌍᥎㐍
60歳以上の従業員の活躍推進

4) እᅜேࡸ㞀ᐖࢆࡶࡘᚑᴗဨ࡞࡝ᑡᩘ⪅ࡢά㌍᥎㐍
外国人や障害をもつ従業員など少数者の活躍推進
4)
2. ከᵝ࡛ᰂ㌾࡞ാࡁ᪉ࢆᐇ⌧ࡍࡿ඲యⓗ࡞ྲྀ⤌࣭ไᗘ
多様で柔軟な働き方を実現する全体的な取組・制度
2.
1) ᫬㛫࡟㛵ࡍࡿከᵝ࡛ᰂ㌾࡞ไᗘ
時間に関する多様で柔軟な制度
1)㸦ࣇࣞࢵࢡࢫࡸ▷᫬㛫໅ົ࡞࡝㸧（フレックスや短時間勤務など）
2) ሙᡤ࡟㛵ࡍࡿከᵝ࡛ᰂ㌾࡞ไᗘ
場所に関する多様で柔軟な制度2)㸦ᅾᏯ໅ົࡸࢧࢸࣛ࢖ࢺ࢜ࣇ࢕ࢫ࡞࡝㸧（在宅勤務やサテライトオフィスなど）
3) ฟ⏘ࡸ⫱ඣ࡜௙஦ࢆ୧❧ࡍࡿࡓࡵࡢไᗘ
出産や育児と仕事を両立するための制度
3)4) ௓ㆤ࡜௙஦ࢆ୧❧ࡍࡿࡓࡵࡢไᗘ
介護と仕事を両立するための制度
4)5) ⑓Ẽࡢ἞⒪࡜௙஦ࢆ୧❧ࡍࡿࡓࡵࡢไᗘ
病気の治療と仕事を両立するための制度
5)6) ṇ♫ဨࡢከᵝ࡛ᰂ㌾࡞㞠⏝ᙧែ㸦㌿໅ࡢ࡞࠸ṇ♫ဨࠊ
正社員の多様で柔軟な雇用形態（転勤のない正社員、
6)
残業のない正社員など）
ṧᴗࡢ࡞࠸ṇ♫ဨ࡞࡝㸧7) ᚑᴗဨࡢ♫እάືᨭ᥼㸦࣎ࣛࣥࢸ࢕࢔ࡸ๪ᴗ࡞࡝㸧
従業員の社外活動支援（ボランティアや副業など）
7)
3. ࣮࣡ࢡࣛ࢖ࣇࣂࣛࣥࢫࢆᐇ⌧ࡍࡿ඲యⓗ࡞ไᗘ࣭ྲྀ⤌ワークライフバランスを実現する全体的な制度・取組
3.
1) ṧᴗ᫬㛫๐ῶࡢࡓࡵࡢ᪋⟇残業時間削減のための施策
1)2) ᚑᴗဨࡢఇᬤྲྀᚓಁ㐍ࡢࡓࡵࡢ᪋⟇従業員の休暇取得促進のための施策
2)3) ᚑᴗဨࡢ㐣㔜ປാࡸ೺ᗣ㞀ᐖࡢⓎ⏕ࢆ㜵Ṇࡍࡿࡓࡵࡢ᪋⟇従業員の過重労働や健康障害の発生を防止するための施策
3)ࢧࣥࣉࣝࢧ࢖ࢬ
サンプルサイズ(1)仕事の(1)௙஦ࡢ
やりがいࡸࡾࡀ࠸

(2)企業定着(2)௻ᴗᐃ╔志向ᚿྥ(3)ワークエン(3)࣮࣡ࢡ࢚ࣥ
ゲイジメントࢤ࢖ࢪ࣓ࣥࢺ

-0.0126-0.0126(0.0308)(0.0308)0.0740**0.0740**(0.0307)(0.0307)0.0828***0.0828***(0.0252)(0.0252)-0.0177-0.0177(0.0280)(0.0280)-0.0090-0.0090(0.0309)(0.0309)
0.0631**
0.0631**(0.0306)
0.1303***0.1303***(0.0254)-0.0508*(0.0280)0.2096*0.2096*(0.1207)(0.1207)0.3496***
0.3496***(0.1182)(0.1182)0.2010**0.2010**(0.0960)
0.2428**(0.1089)

0.0825***0.0825***(0.0285)(0.0285)-0.0200-0.0200(0.0323)(0.0323)0.04050.0405(0.0297)(0.0297)-0.0025-0.0025(0.0341)(0.0341)0.0974***
0.0974***(0.0317)(0.0317)0.0531*
0.0531*(0.0309)(0.0309)
0.00780.0078(0.0335)(0.0335)

0.0727**(0.0284)-0.0320-0.0320(0.0321)(0.0321)0.0680**0.0680**(0.0296)(0.0296)0.00830.0083(0.0339)(0.0339)0.0807**0.0807**(0.0319)(0.0319)0.03350.0335(0.0312)(0.0312)-0.0148-0.0148(0.0340)(0.0340)0.2597**0.2597**(0.1072)(0.1072)-0.0456(0.1273)(0.1273)
0.1939*0.1939*(0.1124)(0.1124)-0.2436*-0.2436*(0.1305)(0.1305)
0.4478***0.4478***(0.1207)(0.1207)
0.2169*0.2169*(0.1232)(0.1232)-0.0026-0.0026(0.1355)(0.1355)

0.1020***0.1020***(0.0323)(0.0323)0.0809**0.0809**(0.0330)(0.0330)0.1350***0.1350***(0.0335)(0.0335)
8,895
8,895

0.0995***0.0995***(0.0320)(0.0320)0.1549***0.1549***(0.0320)(0.0320)0.1579***0.1579***(0.0332)8,895

0.5014***0.5014***(0.1277)(0.1277)
0.3560***0.3560***(0.1270)(0.1270)0.3334***0.3334***(0.1279)8,895（資料）「BP１万人調査 2018」より筆者作成（備考） 1. 括弧内はロバスト標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。
3. いずれの推計も男性ダミー、大卒ダミー、勤続年数、年齢層ダミー、転職経験ダミー、未就
学児ありダミー、介護必要家族ありダミー、過去数年の売上高増減、役職ダミー、職種ダミー
も説明変数に用いている（掲載省略）。

4. まとめ
本節では、まず、どのような施策が労働時間の減少につながりやすいかを確認した
ところ、労働時間適性化施策や生産性向上施策を多く導入している企業ほど、労働時間の減少が顕著であることが示された。個別の施策の中では、減少する残業代の補填、所定労働時間の短縮、RPA による定型業務の自動化、全社的な業務改善（生産性への意識改革研修・セミナー、業務効率化策の全社共有、人事部主導による無駄な業᪥ᮏ⤒῭◊✲ࢭࣥࢱ࣮- 42 -

務の削減運動）が有意に労働時間の減少と関連していた。効率化とセットで労働時間の削減を進めることで、企業にとっても生産性向上という形で働き方改革のメリットが生じることになり、持続可能な働き方改革が実現できるといえる。
次に、労働時間の減少に伴って自己研鑽の増加がみられるかを確認した結果、20〜
30 歳代の若手・中堅層、大卒者、専門職・管理職、定型的でないクリエイティブなタスクに従事している従業員、仕事の目的・役割が明確になっている従業員、新しい技術の導入数の多い従業員などで、残業時間が減少した時間を自己研さんに費やしている傾向があることがわかった。以上の結果は、人的資本形成が必要な人ほど労働時間が短くなった分を自己研さんに費やしていることを示唆しており、企業における OJTの機会が減少することを補填する役割を自己研さんが担っているとも解釈できる。
最後に、企業による働き方改革の実施後に従業員のウェルビーイング指標がどのよ
うに変わりうるかを検証した結果、効果が生じる期間には違いがあるものの、企業による働き方改革は働きやすさの向上などを通じて、従業員のウェルビーイング（仕事のやりがい、企業定着志向、ワークエンゲイジメント）を高める効果があることが示
唆された。

参考文献
Schaufeli, W. B., Shimazu, A., Hakanen, J., Salanova, M., & De Witte, H. (2017)“An Ultra-Short Measure for Work Engagement: The UWES-3 validation
across five countries,”European Journal of Psychological Assessment.
Advance online publication.
黒田祥子・山本勲（2019）「長時間労働是正と人的資本投資との関係」RIETI Discussion
Paper Series 19-J-022- 43 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

第２節

働き方関連施策に関する企業側と従業員側の認識のギャップと企業業績の関係
学習院大学経済学部

准教授
滝澤美帆

【ポイント】



女性の活躍やスキル・キャリア向上支援など働き方関連施策に関する企業・従業員の認識のギャップが大きいほど、時間当たりの労働生産性は低い



テクノロジーを多く導入している企業ほど企業と従業員の認識のギャップが小さ
い

1.

はじめに

近年、従業員の働き方を見直し、多様で柔軟な働き方の実現とワークライフバランス（WLB）の改善を目指す様々な施策が日本企業において導入されているが、こうした施策と企業のパフォーマンスとはどのような関係にあるのだろうか。一例として、2018 年
6 月に公表されたスマートワーク経営研究会中間報告では、働き方に関する膨大なアンケート調査項目への回答結果を利用することで、企業の働き方と生産性や利益率といった企業パフォーマンスとの相関関係を描写している8。こうした相関関係の描写のほかにも、当該施策が企業パフォーマンスに与える因果効果に注目した既存研究として、山本・松浦（2011）が挙げられる。彼らは、企業レベルのパネルデータを用いて、WLB 施策が企業の中長期的な生産性にどのような影響を与えるかを検証し、WLB 施策と TFP には正の相関がみられるものの、WLB 施策導入に関する内生性（例：生産性が高い企業ほ
ど WLB 施策を導入するという逆の因果関係）を考慮すると、WLB 施策が一貫して TFP を高めるという因果関係は必ずしも見出せないことを報告している。
働き方関連施策と企業パフォーマンスに関するこうした先行研究とは異なる視点から、従業員の well-being（満足度）と企業パフォーマンスの関係を検討した先行研究も存在する。近年の例としては、Krekel, Ward, and Neve (2019)が、Gallup client
database における約 190 万人の従業員データ、８万社の企業データを用いて、従業員の well-being と利益率や顧客ロイヤリティに正の相関があること示している。また、
Bockerman and Ilmakunnas (2012)では、欧州の事業所レベルデータと従業員満足度デ8

中間報告に関しては（https://www.jcer.or.jp/about-jcer/research-society/smartwork）よりダウンロード可能である（2019 年 6 月 22 日付）。

日本経済研究センター- 44 -

ータを接合し構築したパネルデータに操作変数法を用いることで、従業員満足度から事業所の生産性への因果効果に関する推定を試みており、満足度が１標準偏差分だけ増えると、労働生産性が６％上昇することを報告している。
これらの「働き方関連施策と企業パフォーマンス」及び「従業員の well-being と企業パフォーマンス」という二つの研究テーマは、企業側における施策のあらましだけではなく、働き方に関する従業員の主観的評価の双方が企業パフォーマンスの高低と関連している可能性を示唆している。本節では、企業パフォーマンスを決定するこうした二つの潜在的な要因が存在するという議論を踏まえて、企業側がどの様な働き方関連施策を実施していると考えているのか、という点だけではなく、こうした企業側の認識が従
業員にどの程度浸透しているか、という視点から、働き方関連施策と企業パフォーマンスとの関係を再検討したい。具体的には、企業側と従業員側の働き方関連施策に対する認識のギャップ（施策の浸透度）と企業パフォーマンス（今回は労働生産性に注目する）の関係を実証的に分析する。実際に、企業が様々な施策を積極的に導入したとしても、その導入の意図を従業員が理解していない、あるいはそもそも従業員に導入された施策が認識されていない場合、従業員側から見た当該施策の満足度は必ずしも高いものとはならないであろう。この結果、導入された施策が十分に効果を発揮しない可能性がある。
先行研究においては、主としてデータの制約から、施策の浸透度と企業業績に関する研究は殆ど行われていないが、日本における例外的な先行研究として、脇坂（2009）がWLB の定着・浸透と企業業績の関係を分析している。彼は、労働政策研究・研修機構（JILPT）が実施した企業調査における「特定の働き方関連施策の有無」（例：短時間勤務制度の有無）と「過去３年間における当該制度の利用実績有無」といった設問に着目することで、ファミリーフレンドリー度合（施策の浸透度）と利益率の関係を OLS により分析し、ファミリーフレンドリー度合と利益率とが正の相関を有することを報告している。このよ
うに、脇坂（2009）では企業を対象としたアンケート調査結果を利用することで施策の浸透度合いを計測しているが、こうした方法では、従業員側の認識について制度の利用実績から間接的な計測を行う必要があり、施策に関する従業員の理解を直接的に計測することが出来ないという問題がある。本節の分析は、こうした問題について、企業調査と従業員調査の双方を用いて対応するものであり、施策の浸透度に関するより正確なデータを用いることで、既存研究の結果を再検討する点が研究上の貢献といえる。

2.

データと分析手法

データ- 45 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

本節の分析では、ビジネスパーソン１万人調査 2018（以降、BP１万人調査 2018）と
日経「スマートワーク経営」調査 2018（以降、スマートワーク経営調査 2018）を使用する。BP１万人調査 2018 は、正社員（正職員）１万人に対して、回答者の属性の他、勤務時間や休暇の取得、仕事・働き方のスタイル、勤務先の状況、会社の人材活用施策
に関するサーベイ調査を行ったものである（回答率 100％）。上場企業 1816 社に属する
7129 人の社員が調査に回答し、残りの 2871 人は非上場企業に属する社員が回答している。１企業あたり、１名のみ回答している企業もあれば、157 人回答している企業もある。本分析では、回答者の平均値を従業員の代表値とした分析を行うこととする。
分析に当たって、BP１万人調査 2018 とスマートワーク経営調査 2018 を証券コードを用いて接続し、従業員の代表的な回答と企業情報が接合されたデータセットを構築した。
スマートワーク経営調査 2018 では 663 社の企業から回答が得られているが、うち上場企業で分析可能な回答数は 629 社であった。BP１万人調査 2018 とスマートワーク経営
調査 2018 でマッチした企業数は 470 社である。
分析方法
BP１万人調査 2018 とスマートワーク経営調査 2018 において比較可能な「働き方関連施策に関する設問」は付表に整理されている。一例として、BP１万人調査 2018 の設問
q16_07 では、勤務先での時間に関する多様で柔軟な制度（フレックスや短時間勤務など）について、どの程度の段階にあるかを、「１制度・取組がない」「２制度・取組があるがあまり活用されていない」「３制度・取組が十分に活用されている」の三択で調査している。この従業員レベルの回答を企業レベルに集計するために、「１制度・取組がない」という回答が得られた場合は０点、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」という回答が得られた場合は 0.5 点、「３制度・取組が十分に活用されている」という回答が得られた場合は１点として、企業毎に回答者の平均値を計算した。
この BP１万人調査 2018 設問 q16_07 に対応するスマートワーク経営調査 2018 の設問
は Q44 であり、「フレックスタイムや時差出勤、裁量労働制の制度がある」場合を１、「ない」場合を２とする二択で質問している。この設問については、「制度がある」と回答された場合を１点、「制度がない」と回答された場合を０点として取り扱う。このように変換された数値を参照しながら、以下の（１）式の通り、スマートワーク経営調
査 2018 の数値から BP１万人調査 2018 の数値を引くことで企業の施策に対する認識と従業員の認識のギャップを計測する。
GAP 変数＝【A】企業側の回答－【B】従業員側の回答

日本経済研究センター- 46 -（１）

【A】企業側の回答は「制度がある、施策を実施している」場合は１、「そうでない」
場合は 0 をとる。一方で、集計された【B】従業員側の回答においては、１が「制度がある、施策が活用されている」状態であり、数字が 0 に近づくほど、「制度がない、活用されていない」状態に近づく。本節の分析では、記述統計の算出以外は、【A】企業側の回答が１、つまり「制度がある、施策を実施している」と回答した企業のみにサンプルを絞る。この場合、GAP 変数が１に近いほど、企業と従業員の認識に差がある（浸透度が低い）ことを示し、GAP 変数が０に近いほど企業と従業員の認識に差がないことになる。この GAP 変数と労働生産性の関係について以下で実証的に分析する。

３.

分析結果～企業と従業員の認識のギャップは企業の生産性と関係しているのか

図表１には、分析に当たって参照した個々の施策に関する GAP 変数の記述統計が示されている9。各変数の最大値が１となっている場合が、企業は「実施している」と回答しているにも関わらず、従業員が「施策はない」と回答しているケースに対応しており、最もギャップが大きい（浸透度が低い）ケースとなる。一方で、最小値がマイナス１となっている施策もある。これは、企業側は「実施していない」と回答し、従業員は「施策がある、活用されている」と回答しているケースに対応するが、このようなケースは少数である10。GAP 変数は平均するとプラスであることから、企業は施策を実施していると回答しているケースで、従業員へのその施策の浸透度合いが低いことが分かる。

9回帰分析では、企業が施策を実施していると回答している企業のみをサンプルに用いているが、記述統計は全てのサンプルで計算している。BP１万人調査 2018 とスマートワーク経営調査 2018 でマッチした企業数は 470 社であるが、企業が設問に回答していない等で欠損値が存在するため、記述統計のサンプル数は 470 より小さくなっている。
10
企業側の回答者が全社的には施策は導入していないため「実施していない」と回答し、従業員側は、事業所等のレベ
ルでは導入されているため、「施策がある、活用されている」と回答している可能性も考えられる。

- 47 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

図表１

企業と従業員の認識の GAP 変数の記述統計

GAP変数

平均値

標準偏差 最小値

最大値

サンプル数

女性管理職登用の推進

0.355

0.386

-1

1

433

女性の採用増加や就業継続支援

0.326

0.384

-1

1

433

フレックス

0.120

0.481

-1

1

439

時差出勤

-0.112

0.621

-1

1

427

裁量労働制

-0.230

0.545

-1

1

419

在宅勤務

0.137

0.531

-1

1

438

サテライトオフィス-0.119

0.520

-1

1

423

モバイルワーク

0.032

0.564

-1

1

425

勤務地限定正社員-0.016

0.570

-1

1

441

職務限定正社員-0.258

0.524

-1

1

430

従業員の社外活動支援

0.539

0.347

0

1

230

副業・兼業の承認-0.109

0.554

-1

1

428

社内公募

0.089

0.516

-1

1

426

若手層へのスキル・キャリア向上支援

0.423

0.335

0

1

423

管理職層へのスキル・キャリア向上支援

0.458

0.345

0

1

424

ミドル層へのスキル・キャリア向上支援

0.477

0.339

0

1

406

非正社員の活躍推進

0.482

0.343

0

1

304

従業員満足度調査の実施

0.271

0.483

-1

1

430

公正で客観的な人事考査

0.492

0.312

0

1

419

女性役員・管理職（人数・比率）のKPIを設定

0.572

0.482

-1

1

403

労働時間のKPIを設定

0.152

0.597

-1

1

362

休暇取得のKPIを設定

0.229

0.578

-1

1

364

1人当たり労働生産性のKPIを設定

0.012

0.577

-1

1

300

時間当たり労働生産性のKPIを設定

0.032

0.564

-1

1

300

従業員のモチベーション向上に関するKPIを設定-0.030

0.585

-1

1

298

次に、付表に示した施策について、被説明変数を労働生産性（時間当たり付加価値額）の対数値、説明変数を GAP 変数とする推定式を OLS により推計した結果を示す。
説明変数である GAP 変数はそれぞれ１つずつ式に含めて推計している。ここでは先述の通り、【A】企業側の回答が１、つまり「制度がある、施策を実施している」と回答した企業のみにサンプルを絞っている。図表２は、GAP 変数の係数が統計的にゼロと有意に異なった施策を示したものであるが、全ての係数がマイナスに推定されている。この結果は、GAP 変数が大きいほど（企業と従業員の間で認識に差があるほど）、
労働生産性が低いというパターンが幅広い施策に関して観察されることを意味している。具体的には、女性管理職登用の推進、女性の採用増加や就業継続支援、各層へのスキル・キャリア向上支援、非正社員の活躍推進、公正で客観的な人事考査、従業員

日本経済研究センター- 48 -

のモチベーション向上に関する KPI の設定に関して、企業側が「取り組んでいる、実施している」と回答している一方で、従業員は「制度がない、活用されていない」と回答しているケースにおいて、企業の時間当たりの労働生産性が有意に低いという結果が得られた。
図表３は、こうしたパターンを視覚的に確認する目的から、横軸に GAP 変数、縦軸に労働生産性の対数値をとった Violin Plot を示したものである。横軸は右に行くほど企業と従業員の間の認識のギャップが大きいことを示している。同図の各プロットにおける白いマーカーが分布の中位値を示しているが、右に行くほどこの位置が低下している
ことが分かる。つまり、施策の浸透度が低いほど労働生産性が低いことが視覚的にも確
認される。

図表２

企業と従業員の認識のギャップと生産性の関係（被説明変数を労働生産性とした OLS の結果）

GAP変数

係数

標準誤差

女性管理職登用の推進-0.365 **0.167

女性の採用増加や就業継続支援-0.328 **0.161

若手層へのスキル・キャリア向上支援-0.635 ***0.168

管理職層へのスキル・キャリア向上支援-0.419 **0.164

ミドル層へのスキル・キャリア向上支援-0.530 ***0.171

非正社員の活躍推進-0.358 *0.196

公正で客観的な人事考査-0.377 **

0.184

従業員のモチベーション向上に関するKPIの設定-0.670 **0.320

注１）* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01
注２）被説明変数を労働生産性、説明変数を各ギャップ変数一つずつ含めた式を OLS で推計し、各ギャップ変数の係数を図表中では示している。

- 49 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

図表３

企業と従業員の認識のギャップと生産性の関係（Violin plot）
女女の採女採採や就就就就就就

2

2

4

4

6

6

8

8

10

10

12

12

女女女女女女女の推推

0

.5

1

0

若若若へのへへへへへへへへ向向就就

.5

1

2

2

4

4

6

6

8

8

10

10

12

12

女女女若へのへへへへへへへへ向向就就

0

.5

1

0

ミミへ若へのへへへへへへへへ向向就就

.5

1

2

2

4

4

6

6

8

8

10

10

12

12

非非非非の活活推推

0

.5

1

0

.5

1

従就非のののののののの向向に関すすKPIの設設
12
4

2

4

6

6

8

8

10

10

12

公非で客客客な人人人人

0

.5

1

0

.5

1

注）縦軸は労働生産性の対数値、横軸は GAP 変数（数字が大きいほど、企業と従業員の認識のギャップが大きい）

日本経済研究センター- 50 -

４.

まとめ

本節では、ビジネスパーソン１万人調査 2018 と日経「スマートワーク経営」調査 2018
を接合したユニークなデータを用いることで、働き方関連施策の実施に関する企業と従業員の認識ギャップを計測した上で、こうした認識のギャップが企業の生産性とどのような関係にあるのかを実証的に検討したものである。分析の結果、複数の施策に関して、その実施に関する企業と従業員の認識のギャップが大きいほど、労働生産性が低いとの関係が確認された。例えば、女性の活躍やスキル・キャリア向上支援に関して、ギャッ
プが大きい場合、当該企業の生産性が低い傾向にあるほか、非正社員の教育や正社員への転換といった活躍推進、公正で客観的な人事考査、従業員のモチベーション向上の KPIの設定に関する認識のギャップが大きい場合において、労働生産性が低いというパターンがみられる。本調査は一時点の調査を接合したデータセットであるため、ギャップの大きさが生産性を低めるという因果関係に言及することは難しいが、少なくとも、生産性の高い企業において従業員へ施策浸透度が高いという実証的な事実は示すことができた。
本節の分析を踏まえた自然な問いは、認識のギャップが生じる原因であろう。既存研
究では、例えば、企業規模が大きいほど、manager と employee の間の関係が希薄化し、従業員の企業の経営戦略などに対する共感度が下がる結果、従業員満足度が下がるといったパターンが報告されている（Tansel and Gazioglu 2013 など）。しかしながら、今回作成した GAP 変数と企業規模（従業員数）の相関関係を確認したところ、統計的に有意な相関関係は殆ど確認されず、むしろ、幾つかの GAP 変数で、規模が大きいほど企業と従業員の認識のギャップが小さくなるというケースが確認された。こうした結果は、
manager と employee との間の共感度合いと企業規模の関係が、既存研究が報告しているパターンとは異なる可能性があることを示唆している。
このように、どの様な企業が従業員との認識を共有できているかは、重要な研究テーマと言える。この点に関して、例えば、社内における IT などのテクノロジーを活用することで、認識のギャップが埋まる可能性も想像されるだろう。そこで、スマートワー
ク経営調査 2018 の調査項目の中の「従業員や組織のパフォーマンス向上のために貴社が導入しているテクノロジー」について導入しているテクノロジー数を集計し、このテクノロジー数とギャップ変数の相関関係を調べた。その結果、いくつかの施策において、テクノロジー数とギャップ変数の間で、負で統計的に有意な相関関係が観察された。この結果は、テクノロジーを多く導入している企業ほど企業と従業員の認識のギャップが小さいというパターンを示唆するものであり、テクノロジーの役割が、ダイレクトに生産性を向上させるだけではなく、様々な働き方に関する施策浸透の手段としても有効である可能性が窺える。働き方に関する施策を独立の試みとして実施するのではなく、同- 51 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

時に、AI、IT、E-learning、可視化など様々なテクノロジーを活用しながら施策の浸透度を高めることで、企業パフォーマンスの向上が実現される可能性が高い。何につけても、避けるべきは「仏作って魂入れず」であろう。

参考文献

山本勲（2015）『実証分析のための計量経済学

正しい手法と結果の読み方』中央経済社
山本勲・松浦寿之（2011）「ワーク・ライフ・バランス施策は企業の生産性を高めるか？
― 企業パネルデータを用いた WLB 施策と TFP の検証 ―」RIETI ディスカッション
ペーパー11-J-032
脇坂明（2009）「ＷＬＢの定着・浸透―制度・実態ギャップと中小企業」日本労働研究
雑誌 No.583 号

Bockerman, P. and P. Ilmakunnas (2012) “The job satisfaction-productivity
nexus: A study using matched survey and register data,” Industrial & Labor
Relations Review, Vol. 65, No. 2, Article 3.
Krekel, C., G. Ward and J.Neve (2019) “Employee Wellbeing, Productivity, andFirm Performance,” Saïd Business School WP 2019-04. Available at SSRN:
https://ssrn.com/abstract=3356581.
Tansel, A.and S. Gazioglu (2013) “Management-Employee Relations, Firm Size,and Job Satisfaction," Koç University-TUSIAD Economic Research Forum
Working Papers 1307.

日本経済研究センター- 52 -

全く共感していない

経営ビジョンや経営戦略がない・知らない5

6

制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組が十分に活用されている- 53 -

制度・取組が十分に活用されている

設定され生産性向上に役立っている

設定され生産性向上に役立っている設定されているが生産性向上に役立っていない

設定され生産性向上に役立っている設定されているか分からない

4

設定されていない

3

社の生産性向上に役立っていますか。（それぞれひとつずつ）設定されているか分からない【＜従業員のモチベーション向上関連指標＞/満足度など、従業員調査 1の結果】Q18.あなたの勤務先において、以下に挙げる指標を定量的な目標（KPI）として設定していますか。また、設定している場合、それは会 24設定されていない設定されているが生産性向上に役立っていない

3

れは会社の生産性向上に役立っていますか。（それぞれひとつずつ）設定されているか分からない4【＜業務効率・付加価値関連指標＞/従業員の労働時間当たりの業績 1（売上高・利益）】Q18.あなたの勤務先において、以下に挙げる指標を定
量的な目標（KPI）として設定していますか。また、設定している場合、そ 23

設定されているが生産性向上に役立っていない設定されていないの生産性向上に役立っていますか。（それぞれひとつずつ）設定されているか分からない設定され生産性向上に役立っている設定されているが生産性向上に役立っていない設定されていない設定されているか分からない設定され生産性向上に役立っている設定されているが生産性向上に役立っていない設定されていない4【＜業務効率・付加価値関連指標＞/従業員1人当たりの業績（売上高・ 1利益）】Q18.あなたの勤務先において、以下に挙げる指標を定量的な目標（KPI）として設定していますか。また、設定している場合、それは会社 24【＜労働時間・休暇関連指標＞/有給休暇取得（率・日数）】Q18.あなた 1の勤務先において、以下に挙げる指標を定量的な目標（KPI）として設定していますか。また、設定している場合、それは会社の生産性向上に 2役立っていますか。（それぞれひとつずつ）
3

4【＜労働時間・休暇関連指標＞/労働時間（総労働時間・残業時間）】
1
Q18.あなたの勤務先において、以下に挙げる指標を定量的な目標（KPI）として設定していますか。また、設定している場合、それは会社の 2
生産性向上に役立っていますか。（それぞれひとつずつ）3設定されているか分からない設定され生産性向上に役立っている設定されていない設定されているが生産性向上に役立っていない

3

生産性向上に役立っていますか。（それぞれひとつずつ）

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組がない

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組がない【＜女性活躍・ダイバーシティ関連指標＞/女性役員・管理職（人数・比 1率）】Q18.あなたの勤務先において、以下に挙げる指標を定量的な目標（KPI）として設定していますか。また、設定している場合、それは会社の 233【従業員調査などによる従業員の意見の把握・活用】Q16.あなたの勤務 1
先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にありますか。以下
2のテーマそれぞれでお答えください。（それぞれひとつずつ）
3【公正で客観的な、従業員の意欲を向上させる人事評価制度】Q16.あな 1
たの勤務先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にあります
2か。以下のテーマそれぞれでお答えください。（それぞれひとつずつ）

制度・取組がない

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていないつ）

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組がない

制度・取組がない

3

制度・取組が十分に活用されている

3

2

制度・取組があるがあまり活用されていない

2

1

制度・取組がない

1

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組がない

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組がない

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組がない

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組がない

制度・取組がない【ミドル層へのスキル・キャリア向上支援】Q16.あなたの勤務先での、人 1材活用に関する制度・取組はどの段階にありますか。以下のテーマそ2
れぞれでお答えください。（それぞれひとつずつ）
3【非正社員の活躍推進（教育や直接雇用・正社員への転換など）】Q16. 1
あなたの勤務先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にあり
2ますか。以下のテーマそれぞれでお答えください。（それぞれひとつず【管理職層へのスキル・キャリア向上支援】Q16.あなたの勤務先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にありますか。以下のテーマそれぞれでお答えください。（それぞれひとつずつ）【若手層へのスキル・キャリア向上支援】Q16.あなたの勤務先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にありますか。以下のテーマそれぞれでお答えください。（それぞれひとつずつ）

3【従業員全般のキャリアパスの整備（社内公募制度など）】Q16.あなたの 1
勤務先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にありますか。
2
以下のテーマそれぞれでお答えください。（それぞれひとつずつ）

3【従業員の社外活動支援（ボランティアや副業など）】Q16.あなたの勤務 1
先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にありますか。以下
2のテーマそれぞれでお答えください。（それぞれひとつずつ）
3【従業員の社外活動支援（ボランティアや副業など）】Q16.あなたの勤務 1
先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にありますか。以下
2のテーマそれぞれでお答えください。（それぞれひとつずつ）【正社員の多様で柔軟な雇用形態（転勤のない正社員、残業のない正 1
社員など）】Q16.あなたの勤務先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にありますか。以下のテーマそれぞれでお答えください。（それ 2
ぞれひとつずつ）
3

3

ずつ）

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組がない

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていない

制度・取組がない

制度・取組が十分に活用されている制度・取組があるがあまり活用されていない【女性の採用増加や就業継続支援】Q16.あなたの勤務先での、人材活 1用に関する制度・取組はどの段階にありますか。以下のテーマそれぞ2
れでお答えください。（それぞれひとつずつ）
3【時間に関する多様で柔軟な制度（フレックスや短時間勤務など）】Q16. 1
あなたの勤務先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にあり
2ますか。以下のテーマそれぞれでお答えください。（それぞれひとつずつ）
3【場所に関する多様で柔軟な制度（在宅勤務やサテライトオフィスなど）】 1
Q16.あなたの勤務先での、人材活用に関する制度・取組はどの段階にありますか。以下のテーマそれぞれでお答えください。（それぞれひとつ 2

3「１設定されてない」と「４設定されているか分からない」
を０、「２設定されているが生産性向上に役立っていな
い」を０．５、「３設定され生産性向上に役立っている」を１に変換し、平均値を使用。

「１設定されてない」と「４設定されているか分からない」
を０、「２設定されているが生産性向上に役立っていな
い」を０．５、「３設定され生産性向上に役立っている」を１に変換し、平均値を使用。

「１設定されてない」と「４設定されているか分からない」
を０、「２設定されているが生産性向上に役立っていな
い」を０．５、「３設定され生産性向上に役立っている」を１に変換し、平均値を使用。

「１設定されてない」と「４設定されているか分からない」
を０、「２設定されているが生産性向上に役立っていな
い」を０．５、「３設定され生産性向上に役立っている」を１に変換し、平均値を使用。

「１設定されてない」と「４設定されているか分からない」
を０、「２設定されているが生産性向上に役立っていな
い」を０．５、「３設定され生産性向上に役立っている」を１に変換し、平均値を使用。

「１設定されてない」と「４設定されているか分からない」
を０、「２設定されているが生産性向上に役立っていな
い」を０．５、「３設定され生産性向上に役立っている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

「１制度・取組がない」を０、「２制度・取組があるがあまり活用されていない」を０．５、「３制度・取組が十分に活用されている」を１に変換し、平均値を使用。

ｃ．裁量労働制

ｂ．時差出勤ａ．フレックスタイム

ｃ．モバイルワーク

1＝ある、2＝ない「制度がある」を１、「制度がない」を０に変換

１から３のいずれかに回答があれば１、４か５に回答があれば０に変換

１から６のいずれかに回答があれば１、７に回答があれば０に変換「制度がある」を１、「制度がない」を０に変換「制度がある」を１、「制度がない」を０に変換「制度がある」を１、「制度がない」を０に変換

Q20.人材活用に関する定量的な目標（KPI）
として、どのようなものを設定していますか。

Q20.人材活用に関する定量的な目標（KPI）
として、どのようなものを設定していますか。

Q20.人材活用に関する定量的な目標（KPI）
として、どのようなものを設定していますか。

Q20.人材活用に関する定量的な目標（KPI）
として、どのようなものを設定していますか。

Q20.人材活用に関する定量的な目標（KPI）
として、どのようなものを設定していますか。

Q20.人材活用に関する定量的な目標（KPI）
として、どのようなものを設定していますか。

2.設定していない

1.設定している、

2.設定していない

1.設定している、

2.設定していない

1.設定している、

2.設定していない

1.設定している、

2.設定していない

8. 社員のモチベーション 1.設定している、

4. 労働生産性

4. 労働生産性

3. 休暇取得

2.設定していない

2. 労働時間や残業時間 1.設定している、

1. 女性の登用

3. 考課後に成長に向けたフィードバック面談を実施
6. その他

42.資格取得への金銭的な支援
45.定期的な正社員登用機会の設定
Q56.従業員に対して、会社の掲げる目標へ 1. 実施していない
4. 1年に1回、定期的に実施しているの理解度や自発的な貢献意識、働きがいや満足度を測る調査を実施していますか。（１ 2. 不定期に実施している 5. 1年に2回以上、定期的に実施しているつだけ）
3. 2～3年程度ごとに、定期的に実施している
Q62.公正で客観的な人事考課を行うための 1. 考課者研修の実施
4. 複数の考課者による考課の実施
施策をお答えください。（いくつでも）
2. 被考課者研修の実施 5. 360度評価の実施

32.資格取得などスキル習得に対する金銭的支援
35.キャリアデザイン、キャリア開発研修
38.セカンドキャリア目的の転職・早期退職支援
Q51.どのようなスキル・キャリア開発支援施 40.客観的な人事評価基準の設定
43.メンター、チューター制度
46.個別面談の実施策を実施していますか。全社、階層別でお答
41.スキルや職務習熟度に応じた等級制度の設定
44.明確な正社員登用基準の設定
47.その他
えください。＜⑤非正社員向け施策＞＞「設定している」を１、「設定していない」を０に変換「設定している」を１、「設定していない」を０に変換「設定している」を１、「設定していない」を０に変換「設定している」を１、「設定していない」を０に変換「設定している」を１、「設定していない」を０に変換「設定している」を１、「設定していない」を０に変換

左記、いずれかに回答があれば１、なければ０に変換「１実施していない」を０、それ以外を１に変換

左記、いずれかに回答があれば１、なければ０に変換

Q51.どのようなスキル・キャリア開発支援施 30.現在持つスキルの向上を支援する教育研修
左記、いずれかに回答があれば１、なければ０に33.専門職等級など管理職と並列のｷｬﾘｱｺｰｽの設置
36.プロジェクトなど、通常業務以外でやりがいを持てる機会を付与
39.その他策を実施していますか。全社、階層別でお答
変換
34.後進指導などの役割の付与
37.ミドル層向けの社内公募制・社内FA制
えください。＜④非管理職ミドル層向け施策 31.新たなスキルの習得を支援する教育研修

Q51.どのようなスキル・キャリア開発支援施 8. 語学研修・語学資格取得奨励
左記、いずれかに回答があれば１、なければ０に
11.計画的なジョブローテーションの実施
14.ダイバーシティ研修
17.その他策を実施していますか。全社、階層別でお答
変換
15.個別面談の実施
えください。＜②新入社員・若手社員向け施 9. 短期海外研修の実施 12.メンター、チューター制度策＞
10.社風や経営理念・ビジョンの共有
13.キャリアプランニング研修
16.他社との人材交流機会の提供
Q51.どのようなスキル・キャリア開発支援施 18.マネジメントスキル
左記、いずれかに回答があれば１、なければ０に21.グローバル人材育成 24.ダイバーシティへの意識27.メンターやコーチング、シャドウイング制度策を実施していますか。全社、階層別でお答
変換
19.リーダーシップ
22.社風や経営理念・ビジョンの共有
25.ハラスメント防止28.他社との人材交流機会の提供
えください。＜③管理職向け施策＞
20.経営実務
23.メンタルヘルスなど部下の健康保持・増進への配慮
26.タイムマネジメント
29.その他

ｂ．社内公募制度／社内FA制度

ａ．社員が就きたい職種や職務を申請・登録する自己申告制度制度の有無

3. 認めているが、会社の許可が必要

Q48.就業規則等で従業員の副業・兼業を認 1. 認めており、届出等も必要ない
4. 原則禁止だが、個別対応で認めた例がある
めていますか。（それぞれ１つだけ）
2. 認めているが、会社に届出が必要
5. 禁止しており、個別に認めた例もない

3. 大学（院）や語学学校等への進学・留学
6. 理由は問わない

Q47.従業員の社外活動を支援するために、 1. ボランティア（青年海外協力隊など含む）
4. 長期勤務者を対象とした自由な長期休暇
7. 制度は無い
休職や休暇を認めていますか。（いくつでも）
2. 自己啓発（ワーキングホリデーなど含む）
5. その他

1＝ある、2＝ない

制度の有無

1＝ある、2＝ない

制度の有無

1＝ある、2＝ない

制度の有無

3. 女性が育休取得などにより不利にならない採用・昇格条件の設定
6. 社内・社外事例共有
9. 女性社員の交流会・情報交換会

１から10のいずれかに回答があれば１、１１に回答
1. 女性社員向けのキャリア研修・セミナーの実施
4. 女性向けのメンター制度の導入
7. 女性主体の事業プロジェクト（商品開発プロジェクトなど）
10.その他があれば０に変換
2. 男性管理職や同僚向けの女性に対する意識改革研修
5. 女性管理職のロールモデルの提示
8. 女性活躍推進組織・プロジェクトの設置
11.特に実施していない

3. 女性が育休取得などにより不利にならない採用・昇格条件の設定
6. 社内・社外事例共有
9. 女性社員の交流会・情報交換会

Q40.正社員の多様な勤務体系を実現する制 ａ．勤務地限定正社員
度はありますか。
ｂ．職務限定正社員

Q52.正社員のキャリア向上を支援する次の制度の有無についてお答えください。

BP2018と接続のための変数の変換方法

１から10のいずれかに回答があれば１、１１に回答
1. 女性社員向けのキャリア研修・セミナーの実施
4. 女性向けのメンター制度の導入
7. 女性主体の事業プロジェクト（商品開発プロジェクトなど）
10.その他があれば０に変換
2. 男性管理職や同僚向けの女性に対する意識改革研修
5. 女性管理職のロールモデルの提示
8. 女性活躍推進組織・プロジェクトの設置
11.特に実施していない

Q45.場所に関する多様で柔軟な働き方を実 ａ．在宅勤務現するための制度はありますか。
ｂ．サテライトオフィス

Q44.以下に挙げる、時間について多様で柔軟な働き方を実現するための制度はありますか。

Q33．女性の活躍を推進するために以下の施策を導入していますか。

Q33．女性の活躍を推進するために以下の施策を導入していますか。

共感していない

4

制度・取組がない

どちらともいえない3【女性管理職登用の推進】Q16.あなたの勤務先での、人材活用に関す 1る制度・取組はどの段階にありますか。以下のテーマそれぞれでお答え2ください。（それぞれひとつずつ）設問

共感している2

選択肢・選択内容

日経「スマートワーク経営」調査2018
SW2018と接続のための変数の変換方法

Q11
Q11
Q11
Q11
Q11
Q11
q16_02q16_02q16_02q16_03q16_03q16_03q16_07q16_07q16_07q16_08q16_08q16_08q16_12q16_12q16_12q16_13q16_13q16_13q16_13q16_13q16_13q16_16q16_16q16_16q16_17q16_17q16_17q16_18q16_18q16_18q16_19q16_19q16_19q16_20q16_20q16_20q16_26q16_26q16_26q16_27q16_27q16_27q18_01q18_01q18_01q18_01q18_07q18_07q18_07q18_07q18_08q18_08q18_08q18_08q18_09q18_09q18_09q18_09q18_10q18_10q18_10q18_10q18_15q18_15q18_15q18_15

回答者の平均値を使用。値が小さいほど共感度が強い。

設問

Q11.あなたは、あなたの勤務先の「経営ビジョンや経営戦略」に対して共感していますか。（ひとつだけ）

設問番号

選択内容

とても共感している

選択肢

1

BP1万人調査2018

付表「スマートワーク経営研究会」最終報告

第４章

新たなテクノロジー活用で働き方はどう変わるか
株式会社日経リサーチ取締役

鈴木督久
株式会社日経リサーチ編集企画部

原直輝
慶應義塾大学商学部 教授

山本勲
慶應義塾大学大学院商学研究科

教授

鶴光太郎
学習院大学経済学部 准教授

滝澤美帆

日本経済研究センター- 54 -

第１節

新たなテクノロジーの活用状況
株式会社日経リサーチ
取締役

鈴木督久

編集企画部

原 直輝

【ポイント】



テクノロジーの導入目的は「業務の効率化」が最多



先端的なテクノロジーでは、「RPA による定型業務の自動化」が最多であり、次点は「タブレット端末」。最も効果が出ているテクノロジーは、「テレビ会議システム」が最多

26 個のテクノロジーを導入状況から分類すると、①業務の自動化、②コミュニケーション支援、③人事関連データ活用支援、④場所を問わない働き支援の 4 つに分類できる

生産性向上や在宅勤務などの柔軟な働き方の実現において、テクノロジーの導入は不可欠な存在となっている。日経「スマートワーク経営」調査 2018 において、「従業員や組織のパフォーマンス向上のために導入しているテクノロジー」と共に、「最も先端的なテクノロジー」「最も効果が出ているテクノロジー」計 2 事例を聞いた。なお、選択肢について、AI などの技術だけでなく、ペーパーレス化などのテクノロジーで実現している内容についても選択肢に挙げている。
1.

各種テクノロジーの導入状況

導入率の高いテクノロジーの上位 3 つは、「テレビ会議システム」（76.2%）、「e ラー
ニング」（70.3%）、「社内無線 LAN」
（68.0%）と、従来からある技術の導入率が高かった。一方、「AI（深層学習中心）」（9.2%）、「AI（機械学習中心）」（17.3%）など先端技術についても比率は低いながらも人材活用に取り入れ始められている。
（図表 1）
テクノロジーの導入は製造業の方が非製造よりも全体的に導入が進んでいる。特に、「タレントマネジメントシステム」や「従業員意識調査ツール」などの人事情報に関するテクノロジーの導入率が高かった。
また、製造業の中では、食品、電気・精密・機械、化学・石油で導入率が全般的に高い一方、非鉄・鉄鋼は一部の施策を除いて全般的に導入率が低い。非製造業については全般的に導入率が低く、特に建設、小売り・外食などは導入が進んでいないが、金融は製造業と比較しても非常に導入が進んでおり、調査で聞いた 26 のうち 22 のテクノロ- 55 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

ジーで全業種平均を上回っている。特に RPA の導入のような業務効率化策と、人事データ分析の高度化のような人材データ活用策で導入が進んでいる。
（図表 2）

図表 1

テクノロジーの導入状況

図表 2

業種別テクノロジーの導入状況（単位：%）
全体

食品

化学・
石油

非鉄・
鉄鋼

医薬品

その他
素材

電機・
精密・
機械

自動車・
輸送用
機器

その他製
造業

建設業

電力・
ガス

商社

運輸

倉庫・
不動産

通信・
サービス

小売り・
外食

金融

その他
非製造業

回答数

663

35

56

21

24

20

93

34

38

42

7

32

16

24

88

58

51

24

ＡＩ(深層学習中心)

9.2

8.6

7.1

14.3

0.0

10.0

7.5

2.9

5.3

4.8

0.0

12.5

6.3

20.8

9.1

3.4

29.4

8.3

ＡＩ(機械学習中心)

17.3

22.9

16.1

19.0

12.5

10.0

17.2

2.9

15.8

2.4

14.3

21.9

12.5

16.7

25.0

13.8

35.3

12.5

クラウドでのファイル共有

48.7

45.7

53.6

42.9

45.8

40.0

59.1

35.3

52.6

45.2

28.6

53.1

50.0

45.8

55.7

37.9

49.0

37.5

タブレット端末

62.0

65.7

67.9

61.9

62.5

55.0

68.8

41.2

63.2

64.3

71.4

62.5

62.5

62.5

52.3

62.1

82.4

33.3

テレビ会議システム

76.2

82.9

89.3

76.2

83.3

75.0

86.0

76.5

81.6

66.7

57.1

71.9

62.5

54.2

72.7

62.1

92.2

54.2

ｼﾝｸﾗｲｱﾝﾄ・ﾘﾓｰﾄﾃﾞｽｸﾄｯﾌﾟ

38.2

40.0

44.6

14.3

16.7

45.0

43.0

38.2

50.0

28.6

57.1

46.9

43.8

29.2

37.5

17.2

60.8

29.2

社内無線ＬＡＮ

68.0

82.9

76.8

71.4

83.3

65.0

80.6

64.7

60.5

61.9

57.1

65.6

56.3

58.3

64.8

58.6

62.7

58.3

ウェアラブル端末

8.4

14.3

8.9

4.8

8.3

10.0

9.7

5.9

0.0

4.8

14.3

6.3

0.0

8.3

11.4

6.9

15.7

4.2

ｅラーニング

70.3

74.3

82.1

61.9

79.2

55.0

88.2

70.6

71.1

54.8

71.4

50.0

62.5

62.5

70.5

53.4

90.2

41.7

社内ＳＮＳ

30.9

37.1

28.6

19.0

25.0

10.0

41.9

14.7

31.6

38.1

28.6

31.3

43.8

25.0

33.0

27.6

31.4

25.0

ビジネスチャットツール

44.6

45.7

50.0

42.9

54.2

25.0

54.8

26.5

44.7

40.5

14.3

46.9

56.3

45.8

55.7

27.6

45.1

29.2

スマートフォン用ツール

44.0

45.7

55.4

33.3

50.0

40.0

46.2

32.4

47.4

40.5

42.9

50.0

62.5

41.7

47.7

36.2

43.1

20.8

従業員意識調査ツール

41.9

51.4

41.1

57.1

41.7

45.0

58.1

44.1

50.0

19.0

28.6

28.1

18.8

33.3

38.6

34.5

56.9

20.8

ＲＰＡによる定型業務の自動化

37.1

37.1

35.7

33.3

20.8

35.0

46.2

23.5

34.2

23.8

57.1

43.8

31.3

37.5

44.3

20.7

66.7

12.5

紙や音声の自動テキストデータ化

15.4

14.3

12.5

19.0

16.7

20.0

21.5

11.8

23.7

4.8

0.0

18.8

0.0

20.8

13.6

3.4

33.3

4.2

テキスト分析・テキストマイニング

10.3

14.3

12.5

4.8

8.3

5.0

12.9

0.0

15.8

2.4

0.0

12.5

6.3

4.2

15.9

3.4

21.6

0.0

自動翻訳

11.5

14.3

19.6

9.5

8.3

10.0

20.4

14.7

13.2

0.0

0.0

15.6

6.3

0.0

13.6

6.9

3.9

4.2

チャットボット等による自動対応

14.2

22.9

14.3

14.3

8.3

0.0

12.9

8.8

10.5

4.8

14.3

15.6

6.3

20.8

20.5

13.8

25.5

4.2

マニュアル等の作成支援・自動作成

9.5

20.0

17.9

9.5

0.0

0.0

11.8

2.9

7.9

2.4

0.0

6.3

6.3

8.3

11.4

8.6

13.7

4.2

人事データ分析の高度化

17.9

14.3

17.9

14.3

16.7

10.0

23.7

8.8

21.1

11.9

0.0

12.5

6.3

16.7

21.6

13.8

37.3

8.3

人事データ分析結果の可視化

22.0

25.7

25.0

14.3

16.7

10.0

30.1

11.8

23.7

16.7

0.0

12.5

6.3

16.7

26.1

15.5

39.2

20.8

人事データの詳細分類化、一元化

25.0

25.7

32.1

19.0

20.8

10.0

35.5

17.6

26.3

26.2

14.3

21.9

12.5

25.0

22.7

13.8

41.2

12.5

タレントマネジメントシステム

28.4

42.9

39.3

19.0

37.5

15.0

43.0

23.5

23.7

9.5

0.0

21.9

12.5

16.7

33.0

27.6

31.4

0.0

従業員の行動のデータ化、可視化

16.0

17.1

23.2

4.8

16.7

5.0

21.5

5.9

15.8

7.1

0.0

18.8

18.8

16.7

20.5

8.6

27.5

0.0

フリーアドレス

32.1

54.3

37.5

14.3

33.3

15.0

39.8

17.6

42.1

31.0

28.6

25.0

43.8

29.2

38.6

20.7

25.5

16.7

ペーパーレス化

52.3

65.7

60.7

33.3

41.7

40.0

65.6

35.3

50.0

57.1

42.9

43.8

56.3

45.8

47.7

31.0

82.4

41.7

その他

12.1

22.9

14.3

0.0

12.5

10.0

17.2

11.8

13.2

16.7

0.0

9.4

0.0

8.3

14.8

6.9

9.8

0.0

※各テクノロジー毎に、スコアが高い業種を赤、低い業種を緑で網掛け

調査では最も先端的なテクノロジーと、最も効果が出ているテクノロジーについて、

日本経済研究センター- 56 -

それぞれ導入したテクノロジーと導入の目的を聞いた。
先端的なテクノロジーの導入では、「RPA による定型業務の自動化」（14.9%）が最も多く、次いで「タブレット端末」（12.8%）が挙げられた。RPA は主に事務職向け、タ
ブレット端末は主に外勤職向けと、導入シーンは異なるが、それぞれ近年導入が急速に進んでいる。導入の有無では相対的に比率が低かった「ＡＩ（深層学習中心）」「ＡＩ（機械学習中心）」も先進事例として多く挙がった。
効果が出ているテクノロジーとして最も多く挙げられたのは、「テレビ会議システム」（20.7%）で、「タブレット端末」（13.1%）、「ビジネスチャットツール」（11.5%）、「ク
ラウドでのファイル共有」（10.7%）が続いた。通信技術の高度化にあわせて実現したテクノロジーが従業員間のコミュニケーションを円滑化・高度化し、組織のパフォーマン
ス向上につながっている事がわかる。
（図表 3）
図表 3

先端的、効果的なテクノロジー- 57 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

2.

テクノロジーの導入と目的の関係

導入目的は、最も先端的なテクノロジーと最も効果が出ているテクノロジーのいずれも「業務の効率化」が最も多く挙げられ（先端的：56.1%、効果的：49.3%）、「場所によらない柔軟な働き方の実現」（先端的：18.9%、効果的：22.9%）が続く。
先端的なテクノロジーの活用では「業務の付加価値向上」（17.0%）が多く挙げられていた。業務効率化と合わせて、事業価値の向上にも役立てたいという期待が浮かび上がる。一方、効果的なテクノロジーの活用では、「拠点間等の遠隔コミュニケーションの円滑化」（20.8%）が多く挙げられた。出張・移動時間の削減など具体的な効果を測定しやすいことから、効果の出た事例として捉えられているようだ。一方で、「従業員の適正評価」「採用活動」といった、人材活用施策自体の改善については、先端的な事例・効果的な事例共に低い傾向にあった。一部で採用活動における AI の導入などの先行的な事例は見られるが、全体としては導入が進んでいないことが分かる。
（図表 4）
図表 4

テクノロジーの導入目的

導入テクノロジーと導入目的の対応をみると、「業務効率化」「付加価値向上」においては、「タブレット端末」「テレビ会議システム」が多く挙げられた他、「RPA」、「AI（機械学習中心）」といった ICT ツールの導入比率も高かった。これらのツールがコミュニ
ケーション面での効果だけでなく、業務自体の改善にもつながっていることが分かる。
また、「ビジネスチャットツール」は、「従業員間コミュニケーションの円滑化」だけ
でなく、「場所の柔軟な働き方の実現」「遠隔コミュニケーションの円滑化」を目的とした導入率が高い。コミュニケーション手段の多様化・高度化が、働く場所の制約の解消にも役立っているようだ。

日本経済研究センター- 58 -

「人材の最適な配置」のために導入したテクノロジーとしては「RPA」（38.6%）が多く挙がった。具体的な内容としては、人材配置業務自体への RPA の導入ではなく、「定型業務の自動化による省力化で発生した余剰人材を非定型業務に再配置する」といった、
業務効率化に伴う副次的な内容の回答が多かった。（図表 5）
図表 5

導入テクノロジー・目的（単位：%）
全体

業務の
効率化

従業員間
遠隔
業務の
場所の柔 従業員の 人材育成 従業員の部署間の従業員の コミュニケー
コミュニケー
付加価値 軟な働き 健康保持 ・スキル エンゲージ
情報共有
適正評価 ションの円
ションの円
向上
方の実現
・増進
向上
メント向上
の円滑化
滑化
滑化

人材の
最適な
配置

採用活動
の最適化
・効率化

1,326

699

185

277

54

101

64

33

182

158

224

83

37

ＡＩ(深層学習中心)

4.8

8.0

8.6

5.8

1.9

8.9

7.8

6.1

6.6

10.1

9.4

4.8

16.2

ＡＩ(機械学習中心)

5.4

9.6

23.8

2.2

3.7

5.9

7.8

3.0

4.4

2.5

0.4

13.3

35.1

クラウドでのファイル共有

9.2

14.2

10.8

24.2

7.4

7.9

12.5

0.0

20.9

29.7

17.9

1.2

10.8

タブレット端末

13.0

21.2

18.9

30.3

18.5

15.8

17.2

9.1

21.4

26.6

19.6

4.8

27.0

テレビ会議システム

16.4

24.3

11.9

36.5

14.8

8.9

14.1

0.0

35.2

29.1

56.7

0.0

21.6

ｼﾝｸﾗｲｱﾝﾄ・ﾘﾓｰﾄﾃﾞｽｸﾄｯﾌﾟ

5.3

7.9

4.9

23.5

14.8

1.0

14.1

0.0

8.8

2.5

5.4

0.0

0.0

社内無線ＬＡＮ

7.7

11.9

7.6

20.2

7.4

2.0

14.1

6.1

18.1

12.0

15.2

1.2

0.0

ウェアラブル端末

0.7

1.1

1.1

1.1

3.7

1.0

3.1

0.0

1.1

1.9

0.4

0.0

0.0

ｅラーニング

3.4

3.4

3.8

2.9

1.9

28.7

9.4

6.1

1.6

1.9

2.7

2.4

0.0

社内ＳＮＳ

3.5

4.3

3.8

7.9

3.7

5.0

6.3

0.0

14.8

11.4

5.8

0.0

2.7

ビジネスチャットツール

9.4

14.0

5.4

28.5

7.4

0.0

17.2

0.0

36.8

18.4

21.9

2.4

2.7

スマートフォン用ツール

6.0

8.4

8.6

17.7

1.9

3.0

4.7

9.1

16.5

14.6

13.4

2.4

10.8

回答数

従業員意識調査ツール

1.7

1.1

2.2

1.1

9.3

1.0

25.0

6.1

1.1

1.9

0.9

2.4

0.0

ＲＰＡによる定型業務の自動化

10.4

19.5

33.0

4.0

18.5

11.9

12.5

0.0

2.7

3.2

1.8

38.6

10.8

紙や音声の自動テキストデータ化

1.7

2.4

5.4

0.4

1.9

6.9

4.7

6.1

1.6

0.6

0.0

3.6

5.4

テキスト分析・テキストマイニング

1.4

2.1

8.1

0.4

0.0

5.0

4.7

3.0

0.5

0.0

0.0

3.6

10.8

自動翻訳

0.5

0.6

0.5

0.0

0.0

2.0

0.0

0.0

1.6

0.0

0.0

1.2

0.0

チャットボット等による自動対応

2.6

5.0

7.6

0.7

3.7

2.0

6.3

3.0

2.7

3.2

1.3

8.4

2.7

マニュアル等の作成支援・自動作成

0.8

1.1

2.7

0.0

0.0

4.0

0.0

0.0

0.0

0.6

0.4

0.0

0.0

人事データ分析の高度化

2.3

2.7

4.9

0.0

14.8

6.9

4.7

21.2

0.0

1.9

0.0

14.5

24.3

人事データ分析結果の可視化

2.5

2.4

4.3

0.4

18.5

12.9

1.6

30.3

0.5

1.9

0.4

19.3

10.8

人事データの詳細分類化、一元化

2.7

2.7

3.2

0.0

13.0

12.9

1.6

36.4

1.1

3.8

0.9

27.7

5.4

タレントマネジメントシステム

2.1

0.7

0.5

0.4

0.0

20.8

3.1

48.5

1.1

3.2

0.0

24.1

5.4

従業員の行動のデータ化、可視化

2.5

3.0

3.2

1.8

20.4

3.0

7.8

12.1

5.5

7.0

1.8

7.2

2.7

フリーアドレス

0.8

1.4

1.1

2.5

1.9

0.0

0.0

0.0

4.9

1.3

0.4

0.0

0.0

ペーパーレス化

8.1

14.2

10.3

12.6

9.3

5.9

7.8

12.1

12.6

20.9

11.6

8.4

16.2

- 59 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

3.

テクノロジーの分類
調査では多くのテクノロジーを列挙したうえで、実際に企業に導入されているテクノ

ロジーの回答を求めた。数多くのテクノロジーの導入状況を観察すると、機能や目的が類似しているものもあり、ある程度のまとまりで分類できる。そこでテクノロジーの導入状況の相関関係を利用して分類を試みた。
分析データは「企業×テクノロジー」の多変量データ行列で、そのテクノロジーを導入していれば１、していなければ０の値をとる二値変数である。
分析手法は、ここで因子分析と呼ぶが、初期解は主成分法であり、回転解として斜交
promax 回転解を解釈した。潜在変数モデルの構成が目的ではなく、導入テクノロジーの内部構造から分類することが目的だからである。
固有値基準（固有値＞1）で、４因子を採用することにした。第 4 固有値までの累積寄与率は 45%であった。因子負荷行列から、４分類された因子を以下のように解釈することができるだろう。
（図表 6）
Factor1 は、チャットボットなどの人間が従来行っていた業務の自動化技術や、それを実現するための AI などが分類された。業務の自動化に関するテクノロジーと解釈できるだろう。
Factor2 は、ビジネスチャットツールなどの従業員間のコミュニケーションを円滑・高度にするためのテクノロジーが分類された。コミュニケーション支援に関するテクノ
ロジーと解釈できるだろう。
Factor3 は、タレントマネジメントシステムなど、人事労務において把握している情報をデータベースとして活用するためのテクノロジーが分類された。人事関連データ活用支援に関するテクノロジーと解釈できるだろう。
Factor4 は、テレビ会議システムやタブレット端末など、拠点間や在宅勤務者とのやりとりを容易にしたり、従来オフィスでないとアクセスできなかった情報へのアクセスを容易にしたりするなど、場所を問わない働き支援に関するテクノロジーと解釈できるだろう。
以上 4 分類をまとめると以下となる。
Factor1：業務の自動化（自動化）
Factor2：コミュニケーション支援（情報）Factor3：人事関連データ活用支援（人事）Factor4：場所を問わない働き支援（場所）日本経済研究センター- 60 -

図表 6「導入しているテクノロジー」の因子分析（負荷行列）
導入テクノロジー

AI（機械学習中心）
AI（深層学習中心）
チャットボット等による自動対応
テキスト分析・テキストマイニング
紙や音声の自動テキストデータ化
自動翻訳
ウェアラブル端末
ビジネスチャットツール
クラウドでのファイル共有
社内無線LAN
社内SNS
スマートフォン用ツール
フリーアドレス
タレントマネジメントシステム
人事データ分析結果の可視化
人事データ分析の高度化
人事データの詳細分類化、一元化
従業員の行動のデータ化、可視化
従業員意識調査ツール
タブレット端末
ｼﾝｸﾗｲｱﾝﾄ・ﾘﾓｰﾄﾃﾞｽｸﾄｯﾌﾟ
ペーパーレス化
テレビ会議システム
RPAによる定型業務の自動化
eラーニングマニュアル等の作成支援・自動作成
説明分散

Factor1
81 *
79 *
68 *
61 *
50 *
41 *
38 *
8
12
-4
5
0
-2
6
-5
5
-2
14
3
-8
9
-7
-9
36 *
-6
26
2.24

- 61 -

Factor2
-1
-5
5
3
4
23
4
71 *
63 *
61 *
57 *
54 *
40 *
39 *
-2
0
0
-1
25
6
-3
30
36 *
18
36 *
-28
2.12

Factor3
-9
-12
-2
13
18
14
21
6
-6
-18
16
22
18
37 *
88 *
81 *
80 *
39 *
34 *
5
8
10
-15
-7
-4
25
2.13

Factor4
9
4
0
-6
4
-23
-7
-4
1
14
-4
6
16
-10
3
-1
3
25
18
63 *
61 *
49 *
40 *
38 *
37 *
36 *
1.44

「スマートワーク経営研究会」最終報告

4.

まとめ

業務効率化を実現するためのテクノロジーについては、一般的に想起されるような
RPA などの導入だけでなく、「テレビ会議システム」などのコミュニケーション支援に繋がるようなものも多く挙げられた。従来、コミュニケーション支援に関するテクノロジーは業務効率化よりも、育児や介護などの多様な働き方の実現の文脈で要請される事が多いが、企業の実際の導入事例を見ると必ずしもそうではない事が分かった。業務の自動化、人から AI への置き換えという視点だけでなく、テクノロジーによって人と人とのコミュニケーションを改善する事が業務効率化という効果にも繋がるという視点は今後の働き方改革を進める上で重要となっていくであろう。
多数のテクノロジーを実際の導入状況から分類するために因子分析を適用した結果、以下の４因子（次元）に分類した。
Factor1：業務の自動化（自動化）
Factor2：コミュニケーション支援（情報）Factor3：人事関連データ活用支援（人事）Factor4：場所を問わない働き支援（場所）因子分析の結果は、企業において働くということをテクノロジーの観点から４次元で解釈してみる契機を与えている。
テクノロジーは歴史的にも先端的場面では人間の労働の代替を果たす「自動化」の側面があるが、人間は今も将来も存在し、常に代替できない仕事が残る。企業では多数の人間が関与して働いており、「情報」の交換を高度化することを推進する必要に迫られる。情報空間の制約は容易に縮小するが、人間の物理的な「場所」の制約は容易には無くならない。「情報」の伝達支援を活用しながら、はじめて「場所」の制約からの自由化が徐々に展開されていく。これらは組織的な背景のもとで進められ、そこには企業における管理サポートが制度的に継続的に求められる。それが「人事」にかかわるテクノ
ロジーである。

日本経済研究センター- 62 -

5.

テクノロジーの活用事例＜事例①＞

大同生命保険（ 調査の回答は T&D ホールディングス）生命保険の手続きはタブレット端末を活用したデジタル化が進んできたものの、保険金の請求など、書類作成が必要な場面は依然多い。合理化の余地は大きいが、ミスの許されない作業だけに、どう合理化するかが課題だ。そうした中、T&D ホールディングス傘下の大同生命保険は、パソコンの定型作業を自動化する RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の導入で業務を効率化し、社員の負担軽減という大きな成果を挙げている。

大同生命は 2015 年末に東京本社を最新オフィスビルに移転させた前後から、在宅勤務制度を導入したりオフィス内のペーパーレス化を進めたりするなど、働き方改革に取り組んでいる。その結果、17 年 1 月に本社の全社員に実施したアンケート調査では、約 7 割が「時間が有効に活用できるようになった」と答えるなど大きな変化が見られた。
ところが、主にパソコンを使って契約書類作成などにたずさわる非役職社員（スタッフ）に限ると、約半数が「変化を感じていない」と回答。スタッフは 1300 人いる本社勤務社員の約4 割を占めるだけに、スタッフの業務改革、ひいては生産性向上が急務となった。

一石二鳥の効果
そこで導入したのが、パソコン操作自動化ソフトの RPA だった。まず取り組んだのは、RPAに置き換え可能な業務を洗い出す作業。本社の全部門にヒアリングして約 500 業務をピックアップし、データの加工・集計や入出力、メールの送受信など 11 業務を試験的にＲＰＡ化した。2 カ月間の試験運用で、年換算で約 1000 時間の作業時間を削減できることが分かり、RPAに作業の流れを覚えさせる「シナリオ作成」はプログラミングの知識がなくてもできることも確認。17 年 10 月、本社全部門への導入に踏み切った。

効果は顕著に現れた。例えば、保険金や給付金の請求書類の作成・発送業務は月平均 1400件発生するが、１件当たり約 10 分の手作業を要し、スタッフの負担が大きい。とりわけ同社
では 18 年 10 月から、支社の事務作業の効率化と営業機能の強化を目的に、これまで各支社が担当していた請求書発行事務を本社が一括して行うことにした。このため本社スタッフの負担は一段と高まっていた。そこで、この作業の大部分を RPA 化したところ、年間 2800 時間
もの作業時間の削減が実現した。
RPA の導入で事務作業が支社から本社にスムーズに移行できたことにより、各支社は営業を強化する体制が整った。自動化の恩恵を直接受けたのは本社スタッフだが、結果的に支社の人材活用にもつながるという一石二鳥の効果を生んでいる。

- 63 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

300 業務 2.5 万時間を削減
本社の業務全体で見ると、19 年 3 月末時点で、約 300 業務が RPA に置き換わり、それによる作業時間の削減は年間約 2.5 万時間。スタッフ１人あたりに換算すると、年間 50 時間減ったことになる。
成功の裏には、全社挙げての取り組みがあった。普及面では、各部署のシナリオ作成担当者を対象としたシナリオ作成の勉強会や相談会を定期的に実施。外部の専門家を招いての相談会も開いた。また、自動化が可能な作業を掘り起こすため、質問に「はい」「いいえ」で答えていくと、最終的に自分の担当作業が RPA 向きかどうかわかるフローチャートをつくり、社員に提供した。
一方、むやみに RPA 化してもあまり効果が出なかったり、そのうち RPA が社内で「野良ロボ化」したりするリスクがあるため、導入を判断するための審査を入念にするなど管理も徹底した。具体的には、品質管理部が全体を統括する体制を敷き、部門ごとに RPA 推進責任者と推進担当者を１人ずつ置いて推進とリスク管理のバランスをとった。

RPA のシナリオ作成勉強会の様子

事務プロセス自体の改善が必要
課題も残されている。品質管理部事務改革推進課の本間聡美係長は、「作業自体は RPA 化が可能だが、書類のフォーマットがひんぱんに変わるなどして自動化できないものもまだ多くあり、さらに推進するためには事務プロセス自体の改善が欠かせない」と指摘する。このため、19 年度はコンサルティング会社などを活用して抜本的な業務プロセスの見直しを計画しているという。また、管理をより徹底するため、シナリオの稼働状況や、シナリオをバージョ
ンごとに管理できる管理ツールの導入も検討している。
第２に、社員向けの啓発活動の強化だ。スタッフの年齢は 20 代から 30 代が中心と比較的若いが、慣れ親しんだ手作業による処理を好む社員も少なくないという。本間氏は、「使い始
めは少し苦労するかもしれないが、いったん慣れれば、作業ははるかに楽になる。そうしたＲ
ＰＡのメリットを社員に丁寧に説明し、理解してもらうことが重要」と強調する。

日本経済研究センター- 64 -

＜事例②＞

日清食品ホールディングス「チキンラーメン」や「カップヌードル」など数多くのロングセラーブランドを擁する日清食品グループ。その持ち株会社である日清食品ホールディングスは今、テクノロジーを活用した業務の効率化、それがもたらす働き方改革の先端企業としても脚光を浴びている。
例えば、2018 年、企業が時代遅れの古いシステムから脱却できず業務の効率化が進まない、
いわゆる「レガシー問題」を解決したとして、経済産業省の「情報化促進貢献個人等表彰」で大臣賞を受賞した。

ＨＤ体制移行の副産物
日清食品グループがテクノロジーを本格導入するきっかけとなったのは、08 年の持ち株会
社制への移行だ。それを機にグローバル展開を本格化し始めた同社グループは、即戦力となる人材を外部に求め、キャリア採用を積極的に増やし始めた。すると、思わぬ問題が持ち上がった。キャリア採用組が口をそろえて「社内の情報インフラが古すぎる」と不満を訴えたのだ。
インフラの欠陥はグローバル化の推進に致命傷となりかねないため、対応は早かった。まず、13 年４月に最高情報責任者（CIO）を設置。次に、CIO の右腕として実際に改革を進める
キーマンを招へいした。同年 10 月に入社した中野啓太・情報企画部次長だ。
中野氏はアクセンチュア出身で、アクセンチュア時代は主に企業のシステム改革などを担当していた。その後は、当時、急速にグローバル展開を進めていた衣料製造販売会社に移りシ
ステム改革を主導するなど、いわばテクノロジーを活用した業務改革のプロだ。
中野氏の加入で改革に弾みがつき、14 年度から「Future Office Project（フューチャー・
オフィス・プロジェクト）」がスタート。柱は、業務基盤としてマイクロソフトの「Office （オフィス）365」を導入し、無料通話ソフト「Skype for Business（スカイプ・フォー・ビジネス）」やオンラインストレージサービス「OneDrive（ワンドライブ）」、メール、アドレス帳、
イントラネットなど、オフィス 365 の様々な機能を全社的に活用することだった。
「テクノロジーの活用というと、いろいろな会社のサービスやツールを試したがるが、ユー
ザーインタフェースや ID がそれぞれ異なるために使いこなせないのが実情。どこかに一本化したほうが手厚いサポートを受けられるなどメリットは大きい」と中野氏は話す。

残業は半減、有休は倍増
同時に、配置サーバーからクラウドサーバーへの移行や、システム数の削減なども急ピッチで進めた。その結果、クラウドの利用は４年間で 12 倍に増加。システム数は、改革前の 180
システムから 17 年末には 29 システムへと 84％も減った。
システム改革の効果は、改革の大きな目的の一つでもある人材活用面にも、はっきりと現れた。効果検証のため、情報企画部で働き方改革を進めたところ、15 年に 48 人いた部員は現在
38 人と 21％減。しかし、平均残業時間は半減し、有休取得平均日数は倍増した。

- 65 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

また、女性部員 11 人のうち４人は子育て中のママ社員だが、スカイプやワンドライブなどのお陰で、自宅にいながら会議への参加や資料のやりとりなどが可能になり、ワーク・ライ
フ・バランスの実現に効果があることが実証された。情報企画部は、テクノロジーを活用して多様な人材の活躍に貢献したとして、社内の「Diversity Award（ダイバーシティー・アワー
ド）2018」で金賞を受賞した。

Surface を全社員に配布「女性社員の約 3 分の 1 がママ社員」（人事部の段村典子プロジェクトリーダー）という同社は、官民連携のイベント「テレワーク・デイズ」に参加するなど、全社的にも柔軟な働き方と生産性の向上を推進している。それを後押しするため、18 年からマイクロソフトのタブレ
ット型端末「Surface（サーフェス）」を全社員に配布。また、19 年３月からは、社内の定型的な問い合わせに AI（人工知能）が自動応答する「チャットボット」の利用を始めるなど、
テクノロジーの活用を一段と強化している。
段村氏は「サーフェスを活用すれば、例えば、テレワークを利用して自宅で取引先へのプレ
ゼン資料を作り、そのまま取引先に出向いてサーフェスでプレゼンするなど、より柔軟な働き方が可能になる」と強調。また、チャットボットに定型的な質問への回答などを任せることができれば、社員はより付加価値の高い業務に専念できる。
今後の課題の一つが、テクノロジーに苦手意識の強い一部の中高年管理職への啓発活動だ。
中野氏は「インフラは整備されたので、それをフル活用できるかがカギ。マイクロソフトの協力も得ながら、管理職を対象としたマンツーマン指導も検討している」と話す。

日本経済研究センター- 66 -

＜事例③＞

日本ユニシス2018 年に「テレワーク先駆者百選 総務大臣賞」を受賞するなど、働き方改革で目覚ましい成果を挙げている日本ユニシス。要因の一つは、IT サービス企業ならではの最新の IT テクノロジ
ーを活用した業務改革や人材活用策にある。

本業を自社の業務改革に
18 年 5 月に本格運用を始めたチャットボットがある。名前は「ちゃちゃっと案内」。例えば、社員が「夏休みの取り方について知りたい」と打つと、文脈を理解して夏季休暇取得の手続きなどの情報がすぐに引き出せる。
こういった情報はイントラネットでも取得できるが、何度もクリックして深い階層まで行かないと情報にたどり着けなかったり、「夏休み」でなく「夏季休暇」で検索しないと正しい答えが得られなかったりする場合が多い。とりわけ、新入社員など検索機能やイントラの構造に不慣れな社員は自分の欲しい情報を得るまでに必要以上に時間がかかる。そこで、ちゃちゃっと案内
を活用すれば、無駄な時間を低減できる。
ちゃちゃっと案内は、同社が 18 年春に売り出した知的エージェントサービス「RinzaTalk（リンザトーク）™」を社内向けサービスとして構築したものだ。知的エージェントとは、ユーザーとの対話を通して言葉の意味を学習しながらユーザーの意図する処理を適切に代行する機能。
本業を自社の業務改革にも上手に生かしている。
組織開発部組織イノベーション室長の秋山美枝氏は、「利用頻度の上昇に伴い、的確な回答をする確率も上がってきた。今後は、案内項目を増やし、現在の一問一答方式に代えて対話方式を導入することも検討している」と話す。

社員の意見やアイデアを吸収
テクノロジー活用のもう一つのユニークな例が、マイクロソフトの「Office（オフィス）365」が提供する社内 SNS「Yammer（ヤマー）」の利用だ。
「Office 365 の広場」と名付けたグループ上
では、様々な情報が活発に飛び交う。例えば、ある社員が Yammer の使い方について担当部署に投げ掛けた質問を、担当部署以外の詳しい社員が代わりに答えることもある。ふだんは埋もれがちな社員一人ひとりの知識や経験を、SNS を利用することでフルに活用できるようになった。
また、同広場では、社員が自由にグループを立ち上げることもできる。
「会社はシステムの管理はしているが、立ち上げるのに許可や登録は不要」（秋山美枝・組織イノベーション室長）だ。
その結果、同広場はユニークなグループであふれている。新規事業のアイデアについて意見を交わすグループなど業務に直結するものも多いが、女性社員が共通の悩みや課題を話し合うグ
ループやパパ社員同士が交流を楽しむグループなど様々だ。
注目すべきは、経営層も積極的に Yammer を活用している点だ。例えば、平岡昭良社長は「今日の社長メッセージの中で一番共感したところはどこですか」といったアンケートを Yammer を- 67 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

通じて社員に直接とるなどし、社員とのコミュニケーションを深めている。社員が社長のグループに直接、意見を投稿することも珍しくないという。IT サービス企業だけに、最新のテクノロジーを試すことに対する心理的なハードルが低いようだ。

Office365 の広場には様々なグループが立ち上がっている。
Foresight in sight エバンジェリストを目指そう！

新人社会課題 Foresight2020

ユニシスグループ働き方改革

子育てを楽しむパパネット

生産性が 30％以上向上
同社が人材活用のためにテクノロジーを本格的に使い始めたのは、15～17 年の中期経営計画
で「企業風土・人財改革」を重点戦略の一つに掲げてから。目標達成のためにはまず、生産性の向上を妨げる無駄な業務の削減が欠かせない。その間、テレワークの拡大やサテライトオフィスの導入などを進めたが、その副作用として、社員同士が顔を合わせる機会が減ることによるコミュニケーション不足の懸念が生じた。それらの課題を解決する手段が、テクノロジーの活用だった。
他の様々な施策とも組み合わせた結果、17 年までの 3 年間で、営業利益を従業員数で割った
生産性は目標の 30％を超え、社員のエンゲージメント指数も上昇した。
18～20 年の現中期経営計画でも、繁忙期以外の月の残業時間をできるだけゼロに近づけ、メリ
ハリのある働き方を実現する「残業メリハリ活動」の 100％達成を目標に掲げた。定型業務の RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）化を推し進めるなど、最新テクノロジーによる業務改革・人材活用を一段と強化している。

※RinzaTalk は、日本ユニシス株式会社の登録商標です。

日本経済研究センター- 68 -

第2節

新たなテクノロジー導入の従業員への影響
慶應義塾大学商学部

教授
山本勲【ポイント】

 新しいテクノロジーの導入が労働時間の変化にどのような影響を与えるかを検証すると、従業員データと企業データのいずれを用いた場合も、導入済新技術の数が多いほど労働時間が有意に減少する傾向にあることが示される
 AI（機械学習中心）や RPA による定型業務の自動化などの一部の新技術の導入については、企業レベルの労働時間のみ有意に減少させるため、業務フローの効率化
だけでなく、従業員の従事するタスクの高度化が生じていることが示唆される
 新しいテクノロジーの導入と従業員のウェルビーイング指標の相関関係を検証す
ると、新技術の導入が進んでいる職場で働く従業員ほどウェルビーイング指標が有意に高いことが示される
本節では職場での新しいテクノロジーの利用が進むことで、従業員の労働時間やウェ
ルビーイングがどのように変化するかを検討する。
新しいテクノロジーとしては、「日経「スマートワーク経営」調査 2018」（以下、「ス
マートワーク経営調査 2018」）および「ビジネスパーソン１万人調査 2018」（以下、「BP
１万人調査 2018」）で調査している AI やクラウド、RPA などの 26 の新しい情報技術に焦点を当て、企業あるいは従業員が導入していると回答した情報技術の数と各技術の導入の有無を示すダミー変数を説明変数として利用する。
図表１は、それらの新しいテクノロジーの導入状況を捉える諸変数が労働時間の 2016年から 2017 年にかけての変化に与える影響を推計した結果である。図表１では、従業員データ（「BP１万人調査 2018」）と企業データ（「スマートワーク経営調査 2018」）をそれぞれ用いて同じ推計を行っており、導入済技術の数あるいは各テクノロジーの導入
ダミーを説明変数として用いた推計結果を抜粋している。各テクノロジーについては、
前節で「スマートワーク経営調査 2018」の同じ情報を用いて因子分析を行った結果、「1.業務の自動化（自動化）」、「2.コミュニケーション支援（情報）」、「3.人事関連デー
タ活用支援（人事）」、「4.場所を問わない働き支援（場所）」の 4 つの因子が検出された
ため、因子負荷量をもとに、図表 1 でも 4 つに分類して並べている。
なお、タレントマネジメントシステムは「2.コミュニケーション支援（情報）」と「3.
人事関連データ活用支援（人事）」の因子負荷量が同程度であるため、内容から判断して「3.人事関連データ活用支援（人事）」に分類している。同様に、RPA による定型業務- 69 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

の自動化は「1.業務の自動化（自動化）」と「4.場所を問わない働き支援（場所）」の因
子負荷量が同程度であるが、内容から判断して「1.業務の自動化（自動化）」に分類し
ている。
図表１

テクノロジー導入と労働時間変化の関係ᚑᴗဨࢹ࣮ࢱ
従業員データ㸦᭶ṧᴗ᫬㛫ኚ໬㸧
（月残業時間変化）
(1)
(2)
(1)
(2)
ᑟධ῭᪂ᢏ⾡ࡢᩘ-0.1379***-0.1379***
導入済新技術の数(0.0352)(0.0352)ಶูࡢᑟධ῭᪂ᢏ⾡ࠉͤ㸯ࡘࡎࡘㄝ᫂ኚᩘ࡟㏣ຍ
個別の導入済新技術※１つずつ説明変数に追加
㸯㸬ᴗົࡢ⮬ື໬㸦⮬ື໬㸧
１．業務の自動化（自動化）-0.5323AI㸦῝ᒙᏛ⩦୰ᚰ㸧
-0.5323AI（深層学習中心）(0.5177)(0.5177)-0.5295-0.5295
AI㸦ᶵᲔᏛ⩦୰ᚰ㸧AI（機械学習中心）(0.4584)(0.4584)
チャットボット等による自動対応-1.2458*ࢳࣕࢵࢺ࣎ࢵࢺ➼࡟ࡼࡿ⮬ືᑐᛂ-1.2458*(0.6686)(0.6686)-0.9006
テキスト分析・テキストマイニングࢸ࢟ࢫࢺศᯒ࣭ࢸ࢟ࢫࢺ࣐࢖ࢽࣥࢢ
-0.9006(0.6186)(0.6186)-1.2791**
紙や音声の自動テキストデータ化⣬ࡸ㡢ኌࡢ⮬ືࢸ࢟ࢫࢺࢹ࣮ࢱ໬
-1.2791**(0.6301)(0.6301)
0.1037
自動翻訳⮬ື⩻ヂ
0.1037(0.6072)(0.6072)-0.5288
ウェアラブル端末
࢙࢘࢔ࣛࣈࣝ➃ᮎ
-0.5288(0.5587)(0.5587)
RPA（ロボットによる自動化）による定型-0.1823-0.1823
RPA㸦ࣟ࣎ࢵࢺ࡟ࡼࡿ⮬ື໬㸧࡟ࡼࡿᐃᆺᴗ
(0.4550)
業務の自動化ົࡢ⮬ື໬(0.4550)
２．コミュニケーション支援（情報）㸰㸬ࢥ࣑ࣗࢽࢣ࣮ࢩࣙࣥᨭ᥼㸦᝟ሗ㸧
-0.8767**
ビジネスチャットツールࣅࢪࢿࢫࢳࣕࢵࢺࢶ࣮ࣝ
-0.8767**(0.3590)(0.3590)-0.5191*
クラウドでのファイル共有ࢡࣛ࢘ࢻ࡛ࡢࣇ࢓࢖ࣝඹ᭷
-0.5191*(0.2816)(0.2816)-0.8879***
社内無線LAN-0.8879***♫ෆ↓⥺LAN(0.2562)(0.2562)-0.7712**
社内SNS-0.7712**♫ෆSNS(0.3193)(0.3193)-0.8089**
スマートフォン用ツールࢫ࣐࣮ࢺࣇ࢛ࣥ⏝ࢶ࣮ࣝ
-0.8089**(0.3758)(0.3758)-0.9338**
フリーアドレスࣇ࣮ࣜ࢔ࢻࣞࢫ
-0.9338**(0.4206)(0.4206)
３．人事関連データ活用支援（人事）㸱㸬ே஦㛵㐃ࢹ࣮ࢱά⏝ᨭ᥼㸦ே஦㸧
人事データ分析結果の可視化-1.1942*ே஦ࢹ࣮ࢱศᯒ⤖ᯝࡢྍど໬-1.1942*(0.6155)(0.6155)
人事データ分析の高度化
0.1546
ே஦ࢹ࣮ࢱศᯒࡢ㧗ᗘ໬
0.1546(0.6499)(0.6499)
0.1497
人事データの詳細分類化、一元化ே஦ࢹ࣮ࢱࡢヲ⣽ศ㢮໬ࠊ୍ඖ໬
0.1497(0.6161)-0.9508*(0.6161)
従業員の行動のデータ化、可視化(0.5364)
ᚑᴗဨࡢ⾜ືࡢࢹ࣮ࢱ໬ࠊྍど໬-0.9508*-0.3570
従業員意識調査ツール(0.5364)(0.2831)ᚑᴗဨព㆑ㄪᰝࢶ࣮ࣝ
-0.3570
タレントマネジメントシステム-0.3593(0.2831)(0.5872)ࢱࣞࣥࢺ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺࢩࢫࢸ࣒
-0.3593
４．場所を問わない働き支援（場所）(0.5872)-0.1658
タブレット端末
㸲㸬ሙᡤࢆၥࢃ࡞࠸ാࡁᨭ᥼㸦ሙᡤ㸧
(0.2675)ࢱࣈࣞࢵࢺ➃ᮎ-0.1658-1.1252***
シンクライアント・リモートデスクトップ(0.2675)(0.3656)
ࢩࣥࢡࣛ࢖࢔ࣥࢺ࣭࣮ࣜࣔࢺࢹࢫࢡࢺࢵࣉ
-1.1252***
ペーパーレス化-0.4807*(0.3656)(0.2885)࣮࣌ࣃ࣮ࣞࢫ໬
-0.4807*-0.8900***
テレビ会議システム(0.2885)(0.2592)
ࢸࣞࣅ఍㆟ࢩࢫࢸ࣒
-0.8900***-0.5122**eラーニング(0.2592)(0.2547)-0.5122**e࣮ࣛࢽࣥࢢ
-0.9027
マニュアル等の作成支援・自動作成(0.2547)(0.6164)࣐ࢽࣗ࢔ࣝ➼ࡢసᡂᨭ᥼࣭⮬ືసᡂ
-0.9027
8,895
8,895
サンプルサイズ(0.6164)ࢧࣥࣉࣝࢧ࢖ࢬ
8,895
8,895

᪥ᮏ⤒῭◊✲ࢭࣥࢱ࣮- 70 -

௻ᴗࢹ࣮ࢱ
企業データ
㸦ᖺ㛫ປാ᫬㛫ኚ໬㸧（年間労働時間変化）
(1)
(2)
(1)
(2)
-0.9343***-0.9343***(0.3539)(0.3539)-7.6900-7.6900(6.2136)(6.2136)-8.8496*-8.8496*(5.1435)(5.1435)-12.1635**-12.1635**(5.1498)(5.1498)-5.6842-5.6842(5.8980)(5.8980)-14.0739***-14.0739***(5.1157)(5.1157)-2.7527-2.7527(5.6948)(5.6948)-1.3348-1.3348(7.6189)(7.6189)-9.1167**-9.1167**(4.5058)(4.5058)444

444-5.9671-5.9671(4.3609)(4.3609)-1.4557-1.4557(3.9753)(3.9753)-0.4067-0.4067(5.0619)(5.0619)-3.9754-3.9754(4.2693)(4.2693)-6.6404-6.6404(4.4825)(4.4825)-7.5573*-7.5573*(4.2211)(4.2211)-8.1504*-8.1504*(4.6173)(4.6173)-12.7771***-12.7771***(4.8826)(4.8826)-11.0432**-11.0432**(4.4802)0.9128(4.4802)(5.5917)0.9128-0.8388(5.5917)(4.1400)-0.8388-5.1803(4.1400)(4.1726)-5.1803(4.1726)
4.3277(4.8672)
4.3277-4.5140(4.8672)(4.2633)-4.5140-4.5331(4.2633)(4.4823)-4.53312.3385(4.4823)(7.5346)2.3385-2.7023(7.5346)(6.2618)-2.7023-14.6884**(6.2618)(6.5428)-14.6884**444(6.5428)444

（資料）「スマートワーク経営調査 2018」および「BP１万人調査 2018」より筆者作成（備考） 1. 括弧内はロバスト標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。
3. (1)〜(2)列は男性ダミー、大卒ダミー、勤続年数、年齢層ダミー、転職経験ダミー、未就学児ありダミー、介護必要家族ありダミー、過去数年の売上高増減、役職ダミー、職種ダミー、(3)〜(4)列は業種ダミーと企業規
模ダミーも説明変数に用いている（掲載省略）。

図表１をみると、従業員データと企業データのいずれを用いた場合も、導入済新技術の数が多いほど労働時間が有意に減少する傾向にあることがわかる。一方、個別のテクノロジーの係数をみると、まず、業務の自動化に分類される新技術については、チャットボット等による自動化や自動テキストデータ化など、従業員と企業のいずれの労働時間を有意に引き下げる効果がみられる。
次に、ビジネスチャットツールや社内 SNS、クラウドでのファイル共有など、コミュ
ニケーション支援を促進するような新テクノロジーは従業員レベルの長時間労働の是正に効果を上げていることがわかる。同様に、場所を問わない働き支援されるシンクラ
イアント・リモートデスクトップやテレビ会議システムといった新テクノロジーは従業員レベルの労働時間削減につながっていることもわかる。情報の共有や効率化を促進す
るなど、個々の従業員の日々の働き方の改善に直接影響するような新しいテクノロジーの活用が長時間労働の是正につながっていると解釈できる。これに対して、人事データ
分析の可視化や高度化、人事データの一元化などの人事関連データ活用支援に分類される新テクノロジーは、企業レベルの労働時間の削減にもつながっていることがわかる。
図表１では、従業員データを用いた場合のほうが企業データを用いた場合よりも個別のテクノロジーの係数が有意にマイナスになるケースが多い。これは従業員データのほうがサンプルサイズが大きいことが関係していると考えられるが、その反面、AI（機械学習中心）や RPA による定型業務の自動化、マニュアル等の作成支援・自動作成、人事データの詳細分類化・一元化については、企業データを用いた場合のみ有意にマイナスとなっている。このことの１つの解釈としては、これらの新テクノロジーを導入した場
合、職場や企業全体での業務フローの見直しや業務量の削減といった効率化が進んで労働時間が減少する一方で、個々の従業員の従事するタスクがより高度なものにシフトするなどして、従業員レベルでは労働時間の大きな減少は観察されなかった可能性が考えられよう。
この点に関連して、図表２の最上段では、従事しているタスクの種類によって新技術導入の影響が異なるかを検証している。従事しているタスクは、「ビジネスパーソン調
査 2018 年度」でルーティンタスクの大きさを調査しているため、相対的なルーティン
タスクの多さで 3 つのグループを作成した。図表２では、各グループをサンプルにして、それぞれ導入済新技術の数が労働時間変化に与える影響を推計している。

- 71 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

図表２

テクノロジー導入とタスク、労働時間変化、アウトカム指標の関係
従業員データ： 被説明変数＝月残業時間変化

導入済新技術の数
サンプルサイズ(1)
全サンプル-0.1379***(0.0352)
8,895(2)
ルーティンタスク大-0.1648**(0.0679)
2,558(3)
ルーティンタスク中-0.1399**(0.0689)
2,778(4)
ルーティンタスク小-0.0894*(0.0533)
3,559

従業員データ： 被説明変数＝仕事のやりがい

導入済新技術の数
サンプルサイズ(1)
全サンプル
0.0439***(0.0028)
8,895(2)
ルーティンタスク大0.0371***(0.0065)
2,558(3)
ルーティンタスク中
0.0514***(0.0051)
2,778(4)
ルーティンタスク小0.0293***(0.0039)
3,559

従業員データ： 被説明変数＝企業定着志向

導入済新技術の数
サンプルサイズ(1)
全サンプル
0.0365***(0.0029)
8,895(2)
ルーティンタスク大0.0333***(0.0068)
2,558(3)
ルーティンタスク中
0.0415***(0.0052)
2,778(4)
ルーティンタスク小0.0272***(0.0041)
3,559

従業員データ： 被説明変数＝ワークエンゲイジメント

導入済新技術の数
サンプルサイズ(1)
全サンプル
0.1992***(0.0118)
8,895(2)
ルーティンタスク大0.1888***(0.0242)
2,558(3)
ルーティンタスク中
0.2061***(0.0212)2,778(4)
ルーティンタスク小0.1603***(0.0173)3,559（資料）「BP１万人調査」より筆者作成（備考） 1. 括弧内はロバスト標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。
3. いずれの推計も男性ダミー、大卒ダミー、勤続年数、年齢層ダミー、転職経験ダミー、未就
学児ありダミー、介護必要家族ありダミー、過去数年の売上高増減、役職ダミー、職種ダミ
ーも説明変数に用いている（掲載省略）。

推計結果をみると、ルーティンタスクの大きいグループほど、導入済新技術が労働時間変化に与えるマイナスの影響が大きくなっており、影響度合いはルーティンタスクの小さいグループの 2 倍程度になっていることがわかる。このことから、新しいテクノロ
ジーはルーティンタスクを担うことができるため、そうしたルーティンタスクに従事していた従業員ほど、労働時間の減少が大きく観察されたと解釈できる。ここでは１時点のクロスセクションデータを用いており、タスクの種類がどのように変化したかは把握できないため、推測の域を脱し得ないが、新しいテクノロジーが導入された職場で従業員のタスクがルーティンタスクからノンルーティンタスクへシフトしている可能性が考えられる。平均的にノンルーティンタスクに従事する従業員の労働時間は長いため、そうしたタスクのシフト（高度化）が生じたとしたら、図表１でみた AI（機械学習中心）や RPA による定型業務の自動化の導入の影響のように、企業全体でみた労働時間は減少している中で、個々の従業員の労働時間が変化しないといった状況があることも十分考えられる。

日本経済研究センター- 72 -

いずれにしても、新しいテクノロジーを適切に利活用することで、従業員あるいは企業全体の労働時間が減少するという図表１の結果は、働き方改革での長時間労働の是正
や生産性向上に新しいテクノロジーが役立つことを示唆しているといえよう。
なお、図表２では、新しいテクノロジーの導入数と仕事のやりがいや企業定着志向、
ワークエンゲイジメントといったウェルビーイング指標の関係も推計している。推計結果をみると、導入済みの新技術数の多い職場で働く従業員ほどウェルビーイング指標がいずれも有意に高い傾向があることがわかる。ただし、その傾向は従事するタスクの種類によっては大きくは変わらないこともわかる。
新しいテクノロジーの利活用が従業員のウェルビーイングを改善する可能性は、2 年間のパネルデータを用いて同様の検証を行った山本・黒田（2019）でも示されており、新しいテクノロジーは現時点では労働者にポジティブな影響をもたらす可能性が高い
ことが示唆される。

参考文献
山本勲・黒田祥子（2019）「AI などの新しい情報技術の利用と労働者のウェルビーイング：
パネルデータを用いた検証」RIETI Discussion Paper Series 19-J-012- 73 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

第３節

テレワークの更なる普及・促進を目指して11
慶應義塾大学大学院商学研究科

教授

鶴光太郎
学習院大学経済学部

准教授
滝澤美帆

【ポイント】


テレワークは従業員の満足度向上と企業の生産性向上を目的とすべきであり、その達成のために、テレワークの対象者は育児・介護の必要な者に限定するのではなく、全従業員が利用できるようにすべき
テレワークの企業側からみた問題点を克服するために、ICT など新たなテクノ
ロジーの徹底活用がカギ

社外との関係が重要である、また、新たなアイデア、創造性、集中力がより必要とされ、テレワークがより適合するとみられる職務・仕事においては、テレワー
クをより積極的に活用すべき

1.

イントロダクション

テレワークが働き方改革の一環としてより注目を集めるようになってきている。それは、テレワークが、通勤時間が長かったり、子育てや介護の必要があったりするような事情がある一部の従業員に対する配慮・施策から、広く従業員の満足度や企業のパフォ
ーマンスを高めるために重要な施策とみる企業が増えてきたからに他ならない。実際、萩原・久米(2017)や森川(2018)はテレワーク利用者の方が仕事満足度などの主観的幸福
度は高いことを報告している。テレワークに対する考え方・取り組みは、当該企業が働き方改革をどの程度進展、深化させているかを判断するための、「リトマス試験紙」になっているといっても過言ではない。
テレワークの活用が広まっている背景にはもちろん、以下でみるように本章のテーマである ICT などの新たなテクノロジー導入がテレワークの従来の問題を緩和し、使い勝手を向上させていることも見逃せないポイントである。

11

本稿は、鶴(2016, 2017, 2019)の一部を大幅に改訂・加筆した上で、新たな分析結果を加えたものである。

日本経済研究センター- 74 -

しかしながら、日本全体でみれば、テレワークの普及状況は発展途上であり、依然として企業規模間格差が大きい。例えば、総務省「平成 29 年通信利用動向調査」では、常用雇用者規模 100 人以上の企業の中で制度としてテレワークを導入している企業の割合は 13.9％であるが、資本金 50 億円以上の企業：40.2%、従業者数 2000 人以上の企業：38.7％、従業者数 300 人以上の企業：23.0％、従業者数 300 人未満の企業：10.2％となっており、従業員の規模別で大きな取り組みの差異があることがわかる。テレワー
ク普及のすそ野をいかに広げていくかが大きな課題となっている。
以下では、まず、テレワークの意義、目的、課題を整理した上で、ビジネスパーソン
1 万人調査 2018 を使用し、テレワークがどのような従業員や企業において行われているか、更に、テレワークの利用が時間外労働の増加など過重労働につながっていないかどうかを検証する。最後に、テレワークを更に普及・促進するための提言を行う。
以下では、時間・場所を選ばない働き方の代表例であるテレワーク（ここでは、在宅勤務）のみならず、モバイルワーク（営業活動などで外出中に作業する勤務）、サテラ
イトオフィス勤務（本来の勤務地とは別の場所のオフィス等で作業する勤務）も含める
ものと定義する。

2.

ICT の活用で根本的に変わるテレワークを巡る環境

通常、テレワークの必要性については、オフィスや通勤に要するコストを削減し、働き手にとってライフスタイル・ライフステージに合わせた勤務が可能になることが強調されることが多い。一方、テレワークの潜在的な問題点としては、同じ場所・同じ時間で働くことから得られる交流、情報の共有、チームワークといったシナジー効果が発揮
できないこと、上司が監視できないことが働き手のモティベーションに影響を与える可能性があること、セキュリティ上の問題があることなどが指摘されてきた。
上記の問題点を考慮すると、従来、テレワークに適した仕事とは、モニタリングが難しいため、成果を図りやすい仕事、他の従業員とのコーディネーションをあまり必要とせず、モジュール化できる仕事に限定されると理解されてきた。
しかし、ICT の更なる進化により、上記のような制約・問題点を克服し、ネット上で従来の職場と変わらないような仮想的なオフィスを実現することが可能になってきている。セキュリティ上の問題を解決しながら、他の従業員との情報の共有、コーディネーション、上司のモニタリングも通常の職場と比べても遜色のない働き方が近年の ICTの進化で可能になっているのだ。
職場があるのは従業員が同じ時間、同じ場所で共有しなければならない情報や知識があるからである。一方、ICT によりどこにいても職場と同じように情報の共有・伝達が- 75 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

できるようにその制約を解き放せば、従業員が同じ時間、同じ場所にいる必要はない。
その意味で、時間・場所を選ばない働き方の導入はやはり、ICT の徹底活用が大前提となっているし、ICT の発達があるからこそ、そうした働き方が広がりをみせているといえる。

3. テレワークの真の目的は生産性向上
このようなテレワークを巡る環境の変化の中で、再度、テレワークのメリットと課題を考える必要がある。テレワークのメリットについて、まず、テレワークを行っている
従業員へのアンケート調査である労働政策研究・研修機構(2015)をみてみよう。
通勤による負担が少ないと回答したのは 17%程度、育児・介護や家事の時間が増えるとの答えは 5〜8%程度となっている。これまでテレワークのメリットと考えられてきた
通勤時間負担軽減や育児・介護・家事との両立が必ずしも大きな割合を占めているわけではないことがわかる。むしろ、仕事の生産性や効率性が向上するとの回答が 50%を超えており、従業員の立場からみても生産性の向上が重要な位置を占めていることがわかる。
一方、同調査では 4 割程度の人が仕事と仕事以外の切り分けが難しいと答え、2 割程
度が長時間労働になりやすいといったデメリットを認識していることにも留意が必要だ。育児・介護の時間を柔軟にとれる一方、それがかえって仕事への集中を難しくしていたり、職場よりも仕事が集中できるような環境においても、むしろ知らぬ間に長時間労働になる可能性があることを示唆しているといえよう。

4. テレワークの光と影―生産性向上と長時間労働の可能性
テレワークのもたらす影響については、欧米では 1980 年代からすでに学際的に多くの研究が積み重ねられてきている。2000 年代初めまでの研究を調査した Bailey andKurland (2002) は、やはり通勤コストの低下はテレワークの主要な動機ではない一方、多くの研究がテレワークによる生産性向上の効果を確認してきたことを紹介している。
しかしながら、生産性向上に関する研究はテレワーカーの自己申告に基づくものであり、彼らにはテレワークが成功していると考えるバイアス（偏り）があることを指摘している。
一方、近年では、前記の問題点を克服するような実証分析もでてきており、Bloom et.

日本経済研究センター- 76 -

al.(2014)は、中国の旅行会社、シートリップのコールセンターの従業員が 9 カ月間、在宅勤務とオフィス勤務にランダムに割り当てられるという実験を活用し、在宅勤務の従業員の定量的に把握された生産性（通話量）向上の中には労働時間増も含まれていることを示した。
一方、テレワークの生産性を高める上で、労働時間とともに重要な要因が仕事の内容である。Dutcher (2012)は、大学生を実験室内と外にランダムに分けた上で、タイピン
グのような単調な作業とより創造性の必要な作業をさせるという実験を行った。実験室の外、つまりテレワークに近い状況では、単調な仕事は室内に比べて生産性が低下する
一方、創造性を要する仕事の場合は増加することを示した。
上記の分析結果を考慮すれば、テレワークが真の生産性、すなわち時間当たりの生産性を高める働き方になるためには、職場からの干渉や雑音を遮断し、自律的で集中力を生むことが可能なテレワークの利点を最大限生かせるようなより創造的な仕事をテレワークに割り当てるべきだ。また、テレワークは柔軟で自律的な働き方が高い満足度を生む一方、無意識のうちに長時間労働に結びつく可能性が高く、真の生産性を高めるには従来の働き方よりも労働時間が増加しないような取り組みが必要だ。

5. テレワークの残された課題
以上みてきたように、テレワークへの取り組みは生産性向上を目指すという意味においても働き方改革の大きな柱と考えるべきだ。こうした中で大企業は足元でテレワークの取り組みを加速していることも伺える。
上場企業を主な調査対象にしている、日経「スマートワーク経営」調査 2017、2018 によれば、場所に関する多様な働き方を実現する制度のある企業の割合は、2017 年から2018 年にかけて、在宅勤務：35.4%→44.2%、サテライトオフィス：13.6%→23.4%、モバ
イルワーク：20.6%→36.3%、と制度としては急速に普及していることがわかる。
また、同調査 2018 で、テレワークに関して行っている取組（複数回答）については、利用者の自律的な働き方を尊重：43.0%、時間外労働や休日勤務の制限を設置:35.6%、
ICT 等を使って適切な労働時間の管理:35.0%、生産性が高まるような業務、人材を選んで適用：29.4%、などが上位を占めている。つまり、テレワークを活用している企業は、従業員の自律性尊重、生産性向上を目指す一方、テレワークの課題である長時間労働の問題にも配慮してきていることがわかる。
しかし、テレワークを制度として導入している企業においても実際のテレワーク利用者割合は、同調査 2018 では、5％以下が調査企業の 3 分の 2（66.9%）を占めている状況- 77 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

である。生産性向上を主眼とするならば、利用条件を問わず、なるべく広範囲の従業員がテレワークを利用できる仕組みを作ることが求められている。

6. テレワーク利用に影響を与える要因はなにか
以下では、ビジネスパーソン 1 万人調査 2018 を利用して、テレワークを促進するためには何が必要か、テレワークは実際、長時間労働に結びつきやすいのかどうかを考えてみたい12。
まず、どのような従業員がテレワーク（在宅勤務やサテライトオフィスなど）を利用しているであろうか。図表 1 でテレワーク決定要因を分析した。具体的には、被説明変数をテレワークを（１年に１度でも）利用している場合１、利用していない場合を０とするロジットモデルを推定した。従業員の個人属性に着目すると、年齢が低い、学歴が高い、年収が高い、通勤時間が長い人はテレワークをより利用している。従業員の家族の状況をみると、子供がいる、また、家族に介護を要する人がいる人は、テレワークをより利用している。
次に、企業においての役職、職務をみると、（役職なしの人に比べて）専門職の人はテレワークをより利用しており、（事務職の人に比べて）管理マネジメント職、企画・
マーケティング職、クリエイティブ職はテレワークをより利用している。一方、販売、生産・製造、運転、建設・採掘など勤務場所が現場に限定されるような職務とテレワー
クは有意な関係はない。また、仕事やタスクの特徴をみると、「新規開拓や付加価値向上を目標にする仕事」、「社外の人と協力して行う仕事」、「メンバーのタスク・時間の使い方を把握・共有」をしている人はテレワークをより利用していることがわかった。
さらに、在籍企業の環境条件に着目すると、場所に関して多様で柔軟な制度がある企
業で働く人はテレワークをより利用している。また、テクノロジーの導入数の多い企業（新たなテクノロジー導入に積極的な企業）に在籍している人ほどテレワークをより利用している。
以上をまとめると、テレワークを利用できる環境を整え、新たなテクノロジーの導入に積極的な企業ほど従業員がテレワークを利用していることは、当たり前のことながら企業側の環境整備が重要な役割を担っていることの証である。従業員側からみれば、通勤時間が長い、子供がいる、介護を要する家族がいるといった従業員がよりテレワークを利用するという従来型のテレワーク活用が確認された。また、営業職など社外との関係が重要な仕事をしている人がよりテレワークを活用していることもテレワークのメ
12

ビジネスパーソン 1 万人調査 2018 を利用しているため、分析のサンプル数は 10,000 である。

日本経済研究センター- 78 -

リットを考えれば分かりやすい。
その一方で、テレワークは集中力や創造性が必要な職務により適合するという仮説は、
特に、企画・マーケティング職、クリエイティブ職といった職種についている人や「新規開拓や付加価値向上を目標にする仕事」を行っている人がよりテレワークを行っていることからも実証されている。チームメンバーの仕事の把握ができている人はテレワー
クをより利用していることも、テレワークの欠点であるコミュニケーション不足の解消
がその促進につながるという点で興味深い。

7. テレワークは残業時間を増加させるか次に、テレワークの利用は残業時間を増やすかどうかを検証した。図表２はやはり、
ビジネスパーソン 1 万人調査 2018 を利用して、残業時間の決定要因を分析した結果である。被説明変数は、2017 年における 1 カ月当たりの平均残業時間を用い、OLS により推計している。様々な要因をコントロールするとテレワークなどを利用しているかどうかのダミーは残業時間には有意に影響していないので、テレワークが残業を増やすとはいえない。この結果は、リクルートワークス研究所「全国就業実態パネル調査」（2017）を使って、様々な要因をコントロールしても制度利用のテレワークの実施は男女とも週労働時間への有意な影響はないと報告した萩原・久米(2017)とも整合的である。現状においては、テレワークによる長時間労働は全体として過度に懸念する必要がないといえよう。
一方、テレワークダミーと他の説明変数の交差項をみると、管理職×テレワークダミ
ーが正で有意、営業職×テレワークダミーが負で有意になっており、その係数の絶対値は正である営業職ダミーを上回っている。まず、管理職の場合、役職なしの人と比べて残業時間が長くなっているが、テレワークなどを行っている人は更に残業時間が長くなっていることが明らかになっており、管理職の利用に際しては注意が必要である。一方、営業職はテレワークを利用していない人は比較対象の事務職よりも残業時間が長いが、テレワークを行っている人は逆に事務職よりも残業時間が少なくなっていることを示している。テレワークにより場所を選ばない働き方ができ、職場の外での活動が重要な営業職にとって効率的な働き方ができ、むしろ残業時間を減らすことができることを示しているといえよう13。

8. 提言
13

図表３には、図表１、２で用いた変数の記述統計を示した。

- 79 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

以上の分析を踏まえて以下の 5 点について提言したい。
第一は、企業、従業員ともテレワークの意義、必要性を正しく理解することが必要であることだ。テレワークは場所を選ばない働き方であるが、こうした多様な働き方が選択できることで従業員の満足度は上昇するし、企業もテレワークの最も重要な目的は生産性の向上と理解するべきだ。
第二は、その目的を達成するために、テレワークの対象者は育児・介護の必要な者に限定するのではなく、全従業員が利用できるようにするべきであることだ。
第三は、テレワークの企業側からみた問題点を克服するために、ICT など新たなテクノロジーの徹底活用がカギであることだ。
第四は、テレワークという環境がより適合する職務・仕事などにおいてはテレワーク
をより積極的に活用すべきであることだ。例えば、社外との関係が重要である、また、
新たなアイデア、創造性、集中力がより必要とされる職務・仕事などである。
第五は、テレワークの長時間労働への影響については、上記の分析をみる限り、全体として大きな懸念はないといえるが、テレワークでさらに残業時間が増加する役職・職
務・仕事（例、管理職）もあることは否定できず、個々の従業員に対し過重労働にならないようきめ細かくモニターしていくことが必要である。

日本経済研究センター- 80 -

図表１

テレワークの決定要因

設問番号 設問

係数

標準誤差

s01

女性ダミー

0.055

0.112

s02

年齢

-0.162 ***

0.022

s09_2

役職：専門職

0.196 **

0.093

s09_3

役職：管理職（課長職以上）

0.126

0.083

q06_1

担当する業務について：チームで行う仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）-0.0530.069

0.242 ***

0.075

0.097

0.078

0.328 ***

0.071

0.896 ***

0.048

0.081 ***

0.008

0.143 ***

0.048

-0.060

0.038

q06_2
q06_3
q06_4
q16_8
q19
q20
q21

担当する業務について：業務の維持やコスト削減を目指すよりも、新規開拓や付加価値向上を目標とした仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）
担当する業務について：定型化されたルーチンワークよりも、都度創意工夫を必要とするク
リエイティブな仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）
担当する業務について：社内のメンバーだけで完結する仕事よりも、社外の人と協力して行う仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）

人材活用に関する制度・取組の活用段階（数字が大きいほど活用されている）：
場所に関する多様で柔軟な制度（テレワーク）
テクノロジー導入数
部員・チームメンバーのタスク・時間の使い方を把握・共有できているか（数字が大きいほどそう思う）
部員・チームメンバーのタスク・時間の使い方を可視化できているか（数字が大きいほどそう思う）

q23

子供がいるダミー

0.239 ***

0.075

q24

介護を必要とする家族がいるダミー

0.569 ***

0.090

q29

学歴（数字が大きいほど高学歴）

0.086 ***

0.024

q30

年収（数字が大きいほど年収が高い）

0.057 ***

0.012

q32_1

職種：管理・マネジメント職

0.369 ***

0.127

q32_2

職種：専門・技術職

0.096

0.129

q32_3

職種：研究開発職

0.144

0.145

q32_5

職種：営業職

0.212

0.132

q32_6

職種：企画・マーケティング職

0.464 ***

0.173

q32_7

職種：クリエイティブ職

0.762 ***

0.251

q32_8

職種：販売職

0.120

0.237

q32_9

職種：生産・製造工程職

0.031

0.188

q32_10

職種：輸送・機械運転職-0.3080.367

q32_11

職種：建設・採掘職-0.094

0.388

q32_12

職種：その他-0.158

0.216

q35

通勤時間

0.207 ***

0.023

注）* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01- 81 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

図表２

テレワークの労働時間への影響
1

2

3

4

5

設問番号

設問

係数

標準誤差

係数

標準誤差

係数

標準誤差

係数

標準誤差

係数

q34

テレワークを利用しているダミー

0.74

0.84

-1.28

1.19

1.23

1.38

3.13

2.11

2.40

1.92

s01

女性ダミー

-8.60 ***

0.87

-8.62 ***

0.87

-8.60 ***

0.87

-8.58 ***

0.87

-8.61 ***

0.87

s02

年齢

-1.29 ***

0.17

-1.29 ***

0.17

-1.29 ***

0.17

-1.28 ***

0.17

-1.29 ***

0.17

s09_2

役職：専門職

2.18 **

0.77

1.98 *

0.83

2.18 **

0.77

2.18 **

0.78

2.15 **

0.77

s09_3

役職：管理職（課長職以上）

3.57 ***

0.72

2.77 ***

0.78

3.56 ***

0.72

3.63 ***

0.72

3.55 ***

0.72

q06_1

担当する業務について：チームで行う仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）

-0.36

0.58

-0.37

0.57

-0.36

0.61

-0.37

0.58

-0.37

0.58

q06_2

担当する業務について：業務の維持やコスト削減を目指すよりも、新規開拓や付加

1.22

0.66

1.25

0.66

1.27

0.71

1.23

0.66

1.21

0.66

-1.07

0.66

-1.07

0.66

-1.02

0.71

-1.06

0.66

-1.05

0.66

2.26 ***

0.62

2.25 ***

0.62

2.34 ***

0.67

2.24 ***

0.62

2.26 ***

0.62

-0.64

0.39

-0.64

0.39

-0.64

0.39

-0.65

0.39

-0.63

0.39

0.02

0.08

0.02

0.08

0.02

0.08

0.02

0.08

0.03

0.08

-1.80 ***

0.39

-1.78 ***

0.39

-1.80 ***

0.39

-1.78 ***

0.39

-1.81 ***

0.39

-0.21

0.30

-0.21

0.30

-0.21

0.30

-0.23

0.30

-0.22

0.30

価値向上を目標とした仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）
q06_3

担当する業務について：定型化されたルーチンワークよりも、都度創意工夫を必要とするクリエイティブな仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）

q06_4

担当する業務について：社内のメンバーだけで完結する仕事よりも、社外の人と協力して行う仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）

q16_8

人材活用に関する制度・取組の活用段階（数字が大きいほど活用されている）：場
所に関する多様で柔軟な制度（テレワーク）

q19

テクノロジー導入数

q20

部員・チームメンバーのタスク・時間の使い方を把握・共有できているか（数字が大きいほどそう思う）

q21

部員・チームメンバーのタスク・時間の使い方を可視化できているか（数字が大きいほどそう思う）

標準誤差

q23

子供がいるダミー-1.87 **

0.59

-1.85 **

0.59

-1.87 **

0.59

-1.83 **

0.59

-1.88 **

0.59

q24

介護を必要とする家族がいるダミー

0.46

0.82

0.48

0.82

0.46

0.82

0.48

0.82

0.45

0.82

q29

学歴（数字が大きいほど高学歴）

-0.14

0.17

-0.13

0.17

-0.14

0.17

-0.15

0.17

-0.15

0.17

q30

年収（数字が大きいほど年収が高い）

0.56 ***

0.10

0.56 ***

0.10

0.56 ***

0.10

0.56 ***

0.10

0.56 ***

0.10

q32_1

職種：管理・マネジメント職

0.91

0.98

0.97

0.98

0.90

0.98

0.50

1.03

0.91

0.98

q32_2

職種：専門・技術職

2.82 **

0.94

2.83 **

0.94

2.81 **

0.94

3.02 **

0.99

2.82 **

0.94

q32_3

職種：研究開発職

2.36 *

1.12

2.38 *

1.12

2.34 *

1.12

2.60 *

1.20

2.36 *

1.12

q32_5

職種：営業職

1.28

0.97

1.33

0.97

1.27

0.97

2.32 *

1.03

1.31

0.97

q32_6

職種：企画・マーケティング職

1.97

1.54

2.10

1.54

1.95

1.54

2.80

1.71

2.00

1.54

q32_7

職種：クリエイティブ職

3.19

2.45

3.13

2.45

3.19

2.45

4.25

2.78

3.16

2.45

q32_8

職種：販売職

3.32 *

1.58

3.28 *

1.58

3.32 *

1.59

3.08

1.65

3.33 *

1.59

q32_9

職種：生産・製造工程職

1.14

1.18

1.06

1.18

1.15

1.18

1.52

1.22

1.15

1.18

q32_10

職種：輸送・機械運転職

7.50 ***

1.91

7.37 ***

1.91

7.52 ***

1.91

7.95 ***

1.95

7.53 ***

1.91
2.92

q32_11

職種：建設・採掘職

8.57 **

2.92

8.54 **

2.92

8.55 **

2.92

9.43 **

3.08

8.55 **

q35

通勤時間

-0.04

0.18

-0.03

0.18

-0.04

0.18

-0.04

0.18

-0.04

0.18

q09_1

仕事をしていると、活力がみなぎるように感じる（数字が大きいほどそう思う）-0.94 **

0.30

-0.92 **

0.30

-0.94 **

0.30

-0.92 **

0.30

-0.83 **

0.31

q09_2

仕事に熱心である（数字が大きいほどそう思う）

0.52

0.32

0.51

0.32

0.52

0.32

0.53

0.32

0.64

0.34

q09_3

仕事にのめり込んでいる（数字が大きいほどそう思う）

1.31 ***

0.33

1.30 ***

0.33

1.30 ***

0.33

1.29 ***

0.33

1.15 **

0.36

s09_2_q34

専門職×テレワークダミー

1.80

2.14

s09_3_q34 管理職（課長職以上）×テレワークダミー

5.04 **

1.80

q06_1_q34

チーム×テレワークダミー

0.08

1.67

q06_2_q34

新規開拓や付加価値向上×テレワークダミー

-0.28

1.87

q06_3_q34

クリエイティブな仕事×テレワークダミー

-0.34

1.90

q06_4_q34

社外の人と協力×テレワークダミー

-0.50

1.76

q32_1_q34

管理・マネジメント職×テレワークダミー

0.69

2.57

q32_2_q34

専門・技術職×テレワークダミー

-2.37

2.82

q32_3_q34

研究開発職×テレワークダミー

-2.54

3.21

q32_5_q34 営業職×テレワークダミー-8.69 **

2.98

q32_6_q34

企画・マーケティング職×テレワークダミー

-5.38

3.99

q32_7_q34

クリエイティブ職×テレワークダミー

-6.01

5.92

q32_8_q34

販売職×テレワークダミー

3.29

5.81

q32_9_q34

生産・製造工程職×テレワークダミー

-5.16

4.44

q32_10_q34 輸送・機械運転職×テレワークダミー

-8.65

9.27

q32_11_q34 建設・採掘職×テレワークダミー

-8.70

9.58

q09_1_q34

活力×テレワークダミー

-0.83

0.91

q09_2_q34

熱心×テレワークダミー

-0.95

0.99

q09_3_q34のめりこみ×テレワークダミー

1.26

1.00

注）* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

日本経済研究センター- 82 -

図表３

推計に用いた変数の記述統計

設問

設問内容

平均値

最大値

最小値

q02x_12017年１か月平均の残業時間

23.27

20

27.01

250

0

s01

女性ダミー

0.15

0

0.36

1

0

s02

年齢（19歳以下から70歳以上まで５歳刻みで12段階）

6.75

7

1.83

12

1

s09_1

役職：役職無し

0.48

0

0.50

1

0

s09_2

役職：専門職

0.18

0

0.38

1

0

s09_3

役職：管理職（課長職以上）

0.26

0

0.44

1

0

q06_1

担当する業務について：チームで行う仕事が多い（数

2.86

3

1.14

5

1

3.03

3

1.12

5

1

2.91

3

1.13

5

1

3.11

3

1.17

5

1

2.38

3

1.42

6

0

2.92

3

1.49

6

0

2.52

3

1.48

6

0

1.87

2

0.75

3

1

3.92

3

3.64

26

0

2.56

3

0.81

4

1

2.68

3

1.06

5

1

字が大きいほどそう思う）
q06_2

中央値 標準偏差担当する業務について：業務の維持やコスト削減を目指すよりも、新規開拓や付加価値向上を目標とした仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）

q06_3

担当する業務について：定型化されたルーチンワーク
よりも、都度創意工夫を必要とするクリエイティブな仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）

q06_4

担当する業務について：社内のメンバーだけで完結する仕事よりも、社外の人と協力して行う仕事が多い（数字が大きいほどそう思う）

q09_1

仕事をしていると、活力がみなぎるように感じる（数字が大きいほどそう思う）

q09_2

仕事に熱心である（数字が大きいほどそう思う）

q09_3

仕事にのめり込んでいる（数字が大きいほどそう思
う）

q16_8

人材活用に関する制度・取組の活用段階（数字が大きいほど活用されている）：場所に関する多様で柔軟な制度（テレワーク）q19

テクノロジー導入数

q20

部員・チームメンバーのタスク・時間の使い方を把握・共有できているか（数字が大きいほどそう思う）

q21

部員・チームメンバーのタスク・時間の使い方を可視化できているか（数字が大きいほどそう思う）

q23

子供がいるダミー

0.62

1

0.49

1

0

q24

介護を必要とする家族がいるダミー

0.12

0

0.33

1

0

q29

学歴（数字が大きいほど高学歴）

5.25

6

1.71

9

1

q30

年収（数字が大きいほど年収が高い）

6.88

6

3.91

16

1

q32_1

職種：管理・マネジメント職

0.21

0

0.41

1

0

q32_2

職種：専門・技術職

0.17

0

0.37

1

0

q32_3

職種：研究開発職

0.09

0

0.29

1

0

q32_4

職種：事務職

0.16

0

0.36

1

0

q32_5

職種：営業職

0.13

0

0.34

1

0

q32_6

職種：企画・マーケティング職

0.04

0

0.19

1

0

q32_7

職種：クリエイティブ職

0.01

0

0.11

1

0

q32_8

職種：販売職

0.03

0

0.18

1

0

q32_9

職種：生産・製造工程職

0.08

0

0.27

1

0

q32_10

職種：輸送・機械運転職

0.02

0

0.15

1

0

q32_11

職種：建設・採掘職

0.01

0

0.09

1

0

q32_12

職種：その他

0.05

0

0.22

1

0

q35

通勤時間（15分未満から２時間以上の７段階）

3.46

4

1.51

7

1

注）サンプルサイズは 10,000 である。

- 83 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

参考文献

鶴光太郎(2016）『人材覚醒経済』日本経済新聞出版社
鶴光太郎(2017)「テレワーク、成功の条件は？」日本経済新聞経済教室エコノミクスト
レンド 2017 年 5 月 15 日
鶴光太郎(2019)「日本の雇用システムの再構築：総論」RIETI PDP 19-P-008
萩原牧子(2018)「なぜ、従来の在宅勤務制度ではダメなのか」リクルートワークス研究
所、研究所員の鳥瞰虫瞰 Vol.3
萩原牧子・久米功一(2017)「テレワークは長時間労働を招くのか―雇用型テレワークの実態と効果―」Works Review Vol.12, pp.58-67
森川正之(2018)「長時間通勤とテレワーク」RIETI DP 18-J-009

Bailey, D. and N. Kurland (2002) “A Review of Telework Research: Findings,
New Directions and Lessons for the Study of Modern Work,” Journal of
Organizational Behavior 23, pp. 383–400.
Bloom, N., J. Liang, J. Roberts and Z. J. Ying (2014) “Does Working from Home
Work? Evidence from a Chinese Experiment,” Quarterly Journal of Economics
130(1), pp. 165–218.
Dutcher, E. Glenn (2012) “The Effects of Telecommuting on Productivity: An
Experimental Examination. The Role of Dull and Creative Tasks,” Journalof Economic Behavior & Organization 84, pp.355–363.

日本経済研究センター- 84 -

研究会 開催記録

開催日
2017.7.27
2017.9.29
2017.10.12
2017.11.17
2018.1.16

テーマ・講師インテリジェント ICT が労働市場に与える影響に関する論点整理
山本勲

慶應義塾大学商学部教授

HR テクノロジーにおけるグローバルでの最新事例
加藤丈幸

PERSOL INNOVATION FUND CEO

かんぽ生命における AI の取組み～IBM Watson を活用した社員支援
廣中恭明

かんぽ生命保険 常務執行役

日本の生産性水準と ICT
滝澤美帆

東洋大学経済学部教授

人工知能はビジネスをどう変えるか～人の幸せのための人工知能に向けて
矢野和男

日立製作所 研究開発グループ技師長

AI で拓く人材マッチングの現状と課題～AI Agent による営業プロセス代替へ
2018.2.8の挑戦
竹内政博

フォーラムエンジニアリング 取締役

モダンワークスタイルによる組織変革2018.3.9

片山建

日本マイクロソフト政策渉外・法務本部サイバーセキュリティ政策担

当部長
サントリーにおける働き方改革とエンゲージメント強化
2018.4.24

2018.10.19

2018.11.29

2019. 1.23

2019. 2.18

田中憲一

サントリーホールディングス グローバル人事部部長

竹舛啓介

サントリーホールディングス 人事部企画・労務グループ課長

労働時間短縮と生産性維持を両立する大和証券グループの取り組み
板屋篤

大和証券グループ本社人事部長

高生産性との相関性が示唆される 5 点についてコマツの取り組み
浦野邦子

コマツ取締役常務執行役員

高生産性と労働時間短縮を両立するキリングループの取り組み
藤川宏

キリン執行役員人事総務部長

高生産性と労働時間短縮を両立するコニカミノルタの取り組み
若島司

コニカミノルタ常務執行役

成長戦略としての働き方の改革
2019. 3.22

中村一彦

東京海上ホールディングス常務執行役員

中井章雅

東京海上日動火災保険人事企画部次長＊敬称略。内容・肩書は開催当時。講師による研究会 13 回に加えて、メンバーによる中間報告、
最終報告の検討会を開催した。(1～8 回の詳細は中間報告に収録)- 85 -「スマートワーク経営研究会」最終報告

スマートワーク経営研究会
第９回

公益社団法人 日本経済研究センター

要旨Japan Center for Economic Research

2018.10.19 日本経済研究センター

常態化した長時間労働から 19 時前退社へ
革新的な労働時間短縮を推進●講師：板屋篤・大和証券グループ本社人事部長●テーマ：『労働時間短縮と生産性維持を両立する大和証券グループの取り組み 』（要旨）
女性活躍で先行する大和証券グループ本社。グループの中核企業である大和証券の女性
管理職は 6 月時点で 385 人。19 時前退社の励行など、大胆な労働時間短縮に取り組む大和証券グループ本社にとって、ワーク・ライフ・バランスと健康経営の推進が生産性維持・向上の二本柱になっている。
●2017 年、営業職の上限年齢を廃止
日本の生産年齢人口は 2030 年までに大きく減少する。大和証券グループ本社でも全従業員の３割を占める現在 45～55 歳の社員が 10 年後に 55～65 歳となる。
企業が持続的に成長し続けていくためには、自社の人員構成を想定したうえで、将来に向けた施策を打ち出す必要がある。
ベテラン社員の支援策として、45 歳以降に取得した資格
や研修、勤務実績をポイント化し、55 歳以降の処遇を優遇する「ライセンス認定制度」を導入。2017 年には、上席アドバイザーの雇用上限年齢を廃止し、営業職の定年を事実上撤廃した。
●女性の活躍支援、19 時前退社を励行
すべての社員にとってワーク・ライフ・バランスが当たり前にならなければいけないといった考えから、2007 年に 19 時前退社の励行、2008 年に年休取得の促進をスタートした。
また、女性の活躍支援については、女性社員がキャリアプランやライフイベントに応じた働き方を可能にする制度を整備した結果、女性管理職や総合職へ職制転向する女性社員が大幅に増加。女性管理職は 6 月時点で 385 人と女性活躍に本格的に取組み始めた 2005
年度（77 人）と比べて 5 倍となった。

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日本経済研究センター

1 -- 86-

●最高健康責任者、健康経営の旗振り役にベテラン社員が長く、活き活きと働き続けられるよう、健康経営への取り組みを強化。
「CHO」（最高健康責任者）を設置するほか、四半期ごとに「健康経営推進会議」を開催
し、社員の健康状態に目配りしている。
ワーク・ライフ・バランスの推進で労働時間の短縮や年休の取得も進んできたが、さらなる生産性向上のために「ビジネス革新・生産性向上委員会」を設置し、生産性向上を強化する取り組みも始めた。
大和証券グループ本社の競争力の源泉は人材であり、これまでも全社員が能力を発揮し、いきいきと働き続けられる環境整備を進めてきた。今後は「働き方改革」を「働きがい改革」へ進化させ、お客様の満足と従業員の満足のさらなる向上を目指していきたい。

（略歴）1992 年大和証券（現大和証券グループ本社）入社。2007 年人事部人事課長。2014
年大和証券グループ本社人事部長兼大和証券人事部長。

・日時：2018 年 10 月 19 日（金）15:00～16:30
・会場：日本経済新聞東京本社 705 会議室
・出席者： 鶴光太郎・慶応義塾大学教授／山本勲・慶応義塾大学教授／
滝澤美帆・東洋大学教授／堀達也・経済産業省産業人材政策室室長補佐／
堀田陽平・同室長補佐／柿木英人・日本経済新聞社執行役員／林慎一・同特別企画室次長／武樋裕・同シニアプロデューサー／佐俣桂子・日経リサーチコンテンツ事業本部副本部長／原直輝・同編集企画部／
佐藤恭子・日本経済研究センター事務局長／小林健一・同主任研究員

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2 -- 87-「スマートワーク経営研究会」最終報告

スマートワーク経営研究会
第 10 回

公益社団法人 日本経済研究センター

要旨Japan Center for Economic Research2019.11.29 日本経済研究センター

従業員の年休取得日数 11.4 日から 19.4 日へ
部下の年休取得は部長の責任で●講師：浦野邦子・コマツ取締役常務執行役員●テーマ：『高生産性との相関性が示唆される 5 点についてコマツの取り組み』

高生産性との相関性が示唆される５つのポイント①社外取締役・女性取締役の比率が高い②従業員１人あたり社会貢献活動費用が多い③健康経営優良法人の認定・性的少数者（LGBT）への施策④正社員の総労働時間が短い⑤海外の大学との共同プロジェクトが多い（要旨）高い生産性を背景に、労働時間短縮と生産性維持を両立するコマツ。従業員約 6 万人のグローバル企業は、従業員の年間総労働時間 2100 時間未満、年休取得
日数 20 日を目指す一方、LGBT 従業員の事実婚認定や従業員の社会貢献活動支援にも積極的。多様性ある従業員の働きやすさ追求がコマツの先進的施策につながっている。

●取締役会改革、取締役を 28 人→8 人に削減して経営の実効性を高める
コマツは取締役会をコーポレートガバナンスの中核と位置づけ、1990 年代半ばから改革を進めてきた。考え方の中心にあるのは、執行と監督の分離と現地化の 2 つ。
1999 年に執行役員制を導入して取締役を 28 人から 8 人に減らす一方、8 人中 3 人を社外取締役にした。取締役会の実効性を高め、経営の透明性・健全性を確保する狙いだ。
日本国内の公共事業削減に呼応して国内事業の伸びが鈍化する中、北米、中南米、欧州、中国の海外事業が順調に伸びている。従業員約 6 万人のうち、外国籍が約 4 万人。
日本国籍は約 2 万人にとどまる。（2018 年 3 月末時点）。
海外現法では、トップの現地化を進め、経営のグローバル化を促進している。

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日本経済研究センター

1 -- 88-

●ボランティア奨励制度、短期・長期の社会貢献活動を有給休暇扱いに
コマツには①持続性がある②社員の納得性がある③公益性がある④広告宣伝を意
図しない⑤自主的に選んだものである――という社会貢献５原則がある。この５原則に即した社会貢献活動を会社として支援する。日本国内では、短期と長期のボラ
ンティア奨励制度があり、制度利用者は有給休暇扱いでボランティアに従事できる。
世界に目を向けると、中国・内蒙古やインドネシアの植林、自然災害に見舞われたチリの汚泥除去、米国の困窮者向け住宅建設など、世界各地に従業員が参加する
社会貢献活動があり、こうした活動に対して資金提供などの形で支援している。

●健康経営推進、年休取得日数の従業員平均は 11.7 日→19.4 日まで改善
年間総労働時間と年休取得日数の労使目標を 2007 年度に設定した。年間総労働時間は従業員平均が 2100 時間を下回ること、年休取得日数は 20 日取得を目標にしている。
年間総労働時間の従業員平均は 2237 時間（07 年度）→
2065 時間（17 年度）、年休取得日数の従業員平均は 11.7
日（07 年度）→19.4 日（17 年度）に改善した。
2018 年 4 月に退社から出社まで 10 時間以上あけるイン
ターバル制度も導入した。従業員が計画的に年休を取得することは、各部の部長の責任になっており、年休取得状況
は労働組合と人事部が定期的に確認している。

●LGBT 支援、事実婚認定で「配偶者有り」の社宅や転勤旅費を適用
コマツ独自の事実婚関係認定制度を 2017 年から始めた。従業員本人の届出により、パートナーと認定。続柄を「パートナー」とし、住宅手当支給規則、社員旅費規程をパートナーに適用。各種規定の「配偶者のある従業員」を「扶養家族（異性・同性を問わず事実上の婚姻関係にある者を含む）のある者」という表記に改めた。
コマツの行動基準に、性的指向、性自認を理由とした不当な差別は絶対行わないことを明記。人事部門、管理職を対象にした研修を定期的に実施するほか、懲戒規定に LGBT に関する差別的言動の禁止を追加し、従業員に LGBT に対する正しい理解を促している。

●海外の大学との共同研究、海外の研究者との情報共有が重要
産産・産官の連携拠点を日本、米国、欧州、シンガポール、豪州に設置。米スタ
ンフォード大学、英リーズ大学、中国・山東大学などを産学連携拠点にする。海外
では情報ネットワークの中に入り、情報共有することの重要性を感じている。共同
研究プロジェクト数は 2017 年度で 10 件。2018 年度も前年度並みを計画している。

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2 -- 89-「スマートワーク経営研究会」最終報告

（略歴）うらの・くにこ 1979 年東京外国語大学外国語学部ドイツ語科卒、コマツ入社。2005 年生産本部物流企画部長。2011 年執行役員コーポレートコミュニケーション部長。2016 年常務執行役員人事部長。2018 年取締役常務執行役員（人事教育、安全健康管理、CSR 管掌）。

・日時：2018 年 11 月 29 日（金）15:30～17:00
・会場：日本経済新聞東京本社 716 会議室
・出席者： 鶴光太郎・慶応義塾大学教授／山本勲・慶応義塾大学教授／
滝澤美帆・東洋大学教授／堀田陽平・経済産業省産業人材政策室室長補佐／
柿木英人・日本経済新聞社執行役員／武樋裕・同特別企画室シニアプロデューサー／佐俣桂子・日経リサーチコンテンツ事業本部副本部長／原直輝・同編集企画部／
佐藤恭子・日本経済研究センター事務局長／小林健一・同主任研究員

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スマートワーク経営研究会
第 11 回

公益社団法人 日本経済研究センター

要旨Japan Center for Economic Research2019.1.23 日本経済研究センター

終業から始業まで 11 時間の勤務間インターバル制度を導入
休息時間を十分確保し、家庭生活と調和を図る● 講師：藤川宏・キリン執行役員人事総務部長 兼 キリンビール執行役員人事総務部長● テーマ：『高生産性と労働時間短縮を両立するキリングループの取り組み』（要旨）
個性を尊重し、完全燃焼できる場を積極的につくる人間性の尊重を基本理念に掲げるキリングループ。在宅勤務制度の拡充やコアタイムなしのフレックス勤務導入で生産性向上と労働時間短縮を推進。11 時間の勤務間インターバル制度の導入とあわせて、従業員が健康を維持
し、やりがいを持って働くことができる環境づくりに邁進する。
● 在宅勤務、利用回数の上限を 4→8 回に拡大。対象社員の 41％が利用
キリングループは、高い目標へチャレンジする時間とじっ
くり考える時間を創出するため、キリン独自の働き方改革に取り組む。
日本綜合飲料事業のキリン、キリンビール、キリンビバレ
ッジ、メルシャンの従業員を対象に在宅勤務制度を 2013 年から順次導入。2017 年に 1 ヶ月の利用回数の上限を 4 回から 8回に拡大したほか、１時間単位の利用も可能にした。
2016 年から私用パソコンからの社内仮想デスクトップ環境への接続やスマートフォンによるメール閲覧・決済承認を可能にするなどのシステム環境の整備もあり、2017 年は対象社
員の 41％が在宅勤務制度を利用。利用回数の合計は 3000 回を超えた。

● コアタイムのないフレックス勤務、働く時間と場所の自由度を高める
2017 年にフレックス勤務からコアタイムを廃止した。それまでフレックス勤務でも11:00～15:00 のコアタイムは社内で勤務する必要があった。コアタイムのないフレック
ス勤務と在宅勤務を組み合わせることで、働く時間と働く場所の自由度は格段に高まった。
例えば、共働きの従業員が 8:00～12:00 まで社内で勤務し、昼食を挟んで 13:30～14:30
まで自宅から Web 会議に参加。14:30～16:00 まで自宅で資料を作成し、16:00 に業務終了。16:30 に保育園にお迎えに行くといったことも可能になった。

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1 -- 91-「スマートワーク経営研究会」最終報告

● 11 時間の勤務間インターバル制度、懸念ある深夜勤務を抑制
従業員の休息時間を十分確保し、仕事と家庭生活の調和が図れるように、2018 年から
全従業員を対象に 11 時間の勤務間インターバル制度を導入した。これは終業時間から翌日の始業時間まで 11 時間以上のインターバルを設ける仕組みだ。
例えば、9:00～17:30 まで所定時間を働き、その後、23:00 まで残業した場合、翌日の始業時間は 9:00 から 10:00 へ繰り下げて、11 時間のインターバルを確保する。何らかの事情でインターバルを確保できなければ、勤務表にその理由を書き込む必要がある。
終業時間から始業時間まで 11 時間のインターバルを確保しようとすると、日々、計画的な業務遂行が必要になり、業務の効率化につながる。また、現場からは「11 時間は結構長い。自己研鑽などに使えば、自分のためになる」との声も聞かれる。
また、2017 年からグループ本社で 22 時のフロア一斉消灯を実施。22 時に消灯してからは原則、再点灯を不可にした。健康面で懸念のある深夜勤務を抑制し、一定の枠の中で業務を終わらせる意識の醸成を狙っている。

● なりキリン ママ・パパ、時間制約のあるママ、パパに成りきる 1 ヶ月を経験
もともと女性営業職の活躍を促進する異業種交流会「エイジョカレッジ」で、キリン社員が提案した「時間制約のあるママ、パパに成りきる 1 か月を経験する制度、「なりキ
リン ママ・パパ」を 2017 年からの試行を経て、2019 年から本格的に導入した。
「なりキリン ママ・パパ」になった社
員は期間中、定時出社・定時退社しなければならず、子供の発熱など突発的な早退も発生する。時間の制約がある働き方をすることで、本人の働き方改革だけでなく、多様な働き方・立場の理解を目指す。
私自身も 1 ヵ月間、「なりキリン パパ」
を体験。
「 いつ呼び出しがあるかわからない」という状況の下、時間をより効率的に使おうという意識が高まった。社外の反響も大きく、鳥取県や神戸市も「なりキリン ママ・パパ」を参考にした制度を導入している。

● LGBT / 健康経営の取り組み
キリンはグループの行動規範で性自認・性的指向にかかわる差別の禁止を明記。同性婚、事実婚についても法律婚と同等に取り扱い、性同一性障害の社員がホルモン治療、
性別適合手術を受ける際にも最大 60 日の積立休暇(失効した年次有給休暇を積み立てる
休暇制度)を取得できるようにしている。
健康経営の面では、キリン社長が 2017 年 3 月、トップコミットメントとして従業員の健康づくりを積極的に支援する「キリン健康宣言」を発信。キリングループ 6 社は 2 年
連続で「健康経営優良法人(ホワイト 500)」認定を取得した。

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（略歴）ふじかわ・ひろし

1987 年慶応義塾大学法学部政治学科卒、キリンビール（現キリンホールディングス）入社。1997 年米コーネル大学経営大学院修了。2009 年キリンホー
ルディングス戦略企画部主幹。2010 年キリンホールディングスシンガポール社長。2017 年
キリン執行役員人事総務部長 兼 キリンビール執行役員人事総務部長 兼 キリンホールディングスグループ人事総務担当ディレクター。

・日時： 2019 年 1 月 23 日 （水） 15:00～16:30
・会場： 日本経済新聞東京本社 717 会議室
・出席者： 鶴光太郎・慶応義塾大学教授／森川正之・経済産業研究所副所長／
山本勲・慶応義塾大学教授／滝澤美帆・東洋大学教授／
堀達也・経済産業省産業人材政策室室長補佐／堀田陽平・同室長補佐／
佐俣桂子・日経リサーチコンテンツ事業本部副本部長／
佐藤恭子・日本経済研究センター事務局長／小林健一・同主任研究員

問い合わせはスマートワーク経営研究会事務局（03-6256-7710）

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3 -- 93-「スマートワーク経営研究会」最終報告

スマートワーク経営研究会
第 12 回

公益社団法人 日本経済研究センター

要旨Japan Center for Economic Research2019.2.18 日本経済研究センター

副業解禁、外からの学びをイノベーションに生かす● 講師：若島司・コニカミノルタ常務執行役● テーマ：『高生産性と労働時間短縮を両立するコニカミノルタの取り組み』（要旨）
フィルムのコニカとカメラのミノルタが経営統合したコニカミノルタ。デジタルカメ
ラの台頭でフィルム市場が縮小する中、創業事業であるフィルム、カメラ事業から撤退。
複合機、デジタル印刷機、光学、ヘルスケアを手掛けて、2018 年 3 月期は連結売上高１
兆 312 億円、営業利益 538 億円を稼ぎ出す。そして今、さらなる成長に向けてイノベー
ション創出に力を注ぐ。
● 副業解禁、従業員の成長をイノベーションに生かす

イ ノ ベー ショ ン を創 出す る には 従業 員 の成 長と 価 値観の多様化が必要と考え、2017 年 12 月から従業員の副業・兼業を解禁するとともに、退職者の復職を認めるジョブリターン制度を導入した。

従業員が副業を始める場合、①何をやるのか②どうしてやりたいのか③副業を通じて、どのような貢献ができるのか――を本人が人事部長宛に申請。申請内容を審査し、約 30 人の副業を認めている。

ジ ョ ブリ ター ン 制度 は一 度 退職 した 元 従業 員の 復 職を認める制度。育児や介護、転勤帯同を理由とした退職者は５年以内、転職や留学など本人のキャリアアップを理由にした退職者は期限なく応募できる。

復職した従業員の勤続年数は、退職前の勤続年数と通算し、ジョブリターン制度
による復職が応募者にとってもメリットになる仕組みにしている。

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● 外国籍社員を積極採用、人材の多様化を促進

2011 年度から日本で学ぶ留学生の採用を本格化した。2012 年度からは留学生の採用に加えて、海外大学での直接採用を実施。現在は新卒採用の 15％以上を外国籍とすることを目標に掲げる。近年は情報技術（IT）能力の優れた人材を積極的に採用している。

● 健康経営の取り組み

生活習慣病のハイリスク者については、産業保険スタッフが個別に指導し、生活習慣病の重症化を抑制している。2016 年度の従業員 1 人あたりの入院費は 3 年前の約 60％の水準まで減少した。

健康経営の対象領域は海外にも拡大。中国では、現地従業員の喫煙率が高い状況を踏まえて、受動喫煙対策からスタート。職場における分煙化を推進するとともに、肺年齢測定会などの健康イベントを開催し、現地の従業員に禁煙を促している。
（略歴） わかしま・つかさ

1981 年、小西六写真工業（現コニカミノルタ）へ入社。
2009～2017 年、人事部長。2011 年、執行役。2014 年、常務執行役（人事、総務担当）。

・日時： 2019 年 2 月 18 日 （月） 15:00～16:30
・会場： 日本経済新聞東京本社 717 会議室
・出席者： 鶴光太郎・慶応義塾大学教授／山本勲・慶応義塾大学教授／
滝澤美帆・東洋大学教授／
柿木英人・日本経済新聞社執行役員／武樋裕・特別企画室シニアプロデューサー
佐俣桂子・日経リサーチコンテンツ事業本部副本部長／原直輝・同編集企画部／
佐藤恭子・日本経済研究センター事務局長／小林健一・同主任研究員
問い合わせはスマートワーク経営研究会事務局（03-6256-7710）

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2 -- 95-「スマートワーク経営研究会」最終報告

「スマートワーク経営研究会」最終報告

働き方改革、進化の道筋～生産性向上に資するテクノロジー、ウェルビーイング

発 行 2019 年 7 月
発行者 公益社団法人 日本経済研究センター
100-8066 東京都千代田区大手町 1-3-7 日経ビル 11F
TEL：03-6256-7710（禁無断転載）