「スマートワーク経営研究会」中間報告

働き方改革と生産性、両立の条件

2018 年 6 月

日経 Smart Work プロジェクト
日本経済新聞社

日本経済研究センター

はじめに労働力人口の減少などで日本経済は成長の天井に直面しており、その克服は国家的課題である。このため、企業経営においては、「働き方改革」がまったなし
であることは言うまでもない。こうした状況下、技術革新への対応等も合わせて推進していけば、逆に、グローバル競争力を高める好機として捉えることができよう。
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「日経 Smart Work プロジェクト」を、昨年 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。
2018 年まで 9 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 Smart Work プロジェクトの目玉である日経「スマートワーク
経営」調査（以下、同調査）のデータを使った分析を行ってきた。同研究会のこれまでの成果を中間報告としてまとめたのが同研究会中間報告「働き方改革と生
産性、両立の条件」（以下、同中間報告）である。
同中間報告は、同研究会の委員及び座長が同調査のデータを使った分析をメインとする第 1 章（執筆：鶴座長・滝澤委員）、第 2 章（執筆：滝澤委員）、第 3 章（執筆：山本委員）及び研究会開催記録、同調査概要などから構成されている。
同中間報告をまとめるに当たっては、同研究会、同調査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委員、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 Smart Work プロ
ジェクト運営担当の日本経済新聞社特別企画室・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

スマートワーク経営研究会 メンバー
＜委員＞
鶴 光太郎

慶應義塾大学大学院商学研究科教授 （座長）森川正之

経済産業研究所副所長 （シニアアドバイザー）

山本勲

慶應義塾大学商学部教授

滝澤美帆

東洋大学経済学部教授＜オブザーバー＞
伊藤 禎則
経済産業省参事官・産業人材政策担当参事官室長
柿木英人

日本経済新聞社執行役員特別企画担当

中村直文

日本経済新聞社編集委員

瀬能繁

日本経済新聞社国際アジア部次長（2018 年 3 月まで）

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
小林 健一
高木 伸治
佐藤 恭子

日本経済研究センター主任研究員兼政策研究室長
日本経済研究センター主任研究員
テレビ愛知取締役兼常務執行役員（2018 年 3 月まで）
日本経済研究センター事務局長目次

エグゼクティブサマリー ······················································· １

第１章

生産性向上と両立する働き方改革を目指して――「スマートワーク経営調査」

からみえてきたことは何か ····················································· 11
鶴

第２章

光太郎

滝澤

美帆

働き方と生産性の関係――機械学習手法を用いた「スマートワーク経営調査」

データの解析 ································································· 33
滝澤

第３章

美帆

上場企業における働き方改革と利益率――「スマートワーク経営調査」データを用いた検証 ································································· 51
山本

補論

勲

調査の基本情報と分析指標 ··············································· 77
佐俣研究会開催記録桂子

原直輝····························································· 89

資料「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

エグゼクティブサマリー

スマートワーク経営研究会中間報告――働き方改革と生産性、両立の条件
本稿は、標記中間報告の主要パートである第 1～3 章についてテクニカルな部分は除きながらも、その考え方や分析手法・結果及びインプリケーションについて、一般の読者にも平易に理解できるように要約したものである。それぞれの章のタイトル及び執筆者は以下の通りである：
・第 1 章生産性向上と両立する働き方改革を目指して――「スマートワーク経営調査」

からみえてきたことは何か（鶴 光太郎・慶應義塾大学大学院商学研究科教授、滝澤美帆・東洋大学経済学部教授)
・第 2 章働き方と生産性の関係――機械学習手法を用いた「スマートワーク経営調査」

データの解析（滝澤美帆・東洋大学経済学部教授）
・第 3 章上場企業における働き方改革と利益率――「スマートワーク経営調査」デー

タを用いた検証（山本勲・慶應義塾大学商学部教授）
それぞれの章の要約については、自己完結的に理解できるようになっているが、その前にそれぞれの章の関係について述べてみたい。いずれの章も「スマートワーク経営調査」の結果を使い、調査にご協力いただいた上場企業等の人材活用などの特徴、取り組
みと企業のパフォーマンス（労働生産性、利益率）との関係を検討していることが共通点として挙げられる。
一方、異なる点として以下が指摘できる。第 1 章、第 2 章は企業パフォーマンスとして主として労働生産性に着目し、一時点（2016 年度）における企業の特徴・取り組みとパフォーマンスの関係を検討している。したがって、第 1 章、第 2 章では両者の因果関係までは特定できていないことに留意が必要だ。第 3 章は複数年のデータが入手でき
た労働時間などのいくつかの項目と利益率の関係に着目し、複数年における影響の変化、
パネルデータの利用により因果関係も配慮した分析を行っている。
また第 1 章と第 2 章については、
双方とも労働生産性との関係に着目しているものの、第 1 章では人材活用力の分野に限り、一つ一つの特徴・取り組みについて高生産性企業と低生産性企業のグループで明確な違いがある項目を選び出している。

－1－

他方、第 2 章では人材活用のみならず、イノベーション、市場開拓、企業基盤すべての質問項目を網羅した上で、どのような項目を選択して組み合わせれば全体として労働生産性の違いを説明できるかを分析している。つまり、人材活用よりも幅広い項目も網羅し、他の要因もコントロールした上で有意な関係を持つ項目を選び出している。
こうした手法の違いを反映しているため、人材活用分野で生産性と有意な関係を持つ
項目に第 1 章と第 2 章では異なるものもあることに留意が必要である。以下、それぞれの章の要約を述べることとする。
1. 第 1 章要約

生産性向上と両立する働き方改革を目指して――「スマートワーク経営調査」からみえてきたことは何か

第 1 章では、まず、企業の生産性向上に資する、または、両立する働き方改革のあり方を整理した上で、「スマートワーク経営調査」の結果と実際の企業パフォーマンスの関係を解説している。特に、同調査の人材活用部門の設問・回答に焦点を当て、そこから高生産性企業の人材活用の特徴について論じている。
生産性向上を目指した働き方改革のあり方
企業にとって従業員の生産性（労働生産性）を高める手法としては何があるであろうか。オーソドックスな労働生産性向上のアプローチは、①資本装備の増大、②イノベー
ションの実現、③人的資本の向上、④従業員のやる気・モチベーションの向上、などである。
しかし、働き方改革を行いながら個々の従業員の生産性を向上させていくには上記のアプローチを追求していくだけでなく、従来とは異なった視点も重要だ。第一は、働き方改革により長時間労働を抑制する中で企業として成長を続けるために一人一人の従
業員の時間当たりの生産性を引き上げていくことである。ICT（情報通信技術）により、ホワイトカラー労働者のインプット（労働時間）、アウトプットの計測が容易になる。
その結果、アウトプットをインプットで除した時間当たり生産性を把握しやすくなり、
こうしたホワイトカラーの働き方の「見える化」が、時間当たり生産性を意識した働き方を可能にする。
第二は、イノベーション、新たなアイデアの発現といった創造性を高めることを通じた生産性向上である。職場からの干渉を最小限にし、場所・時間にとらわれない働き方を導入することで集中力を高めることが可能になる。具体的には、やはり ICT の徹底活用を前提としたテレワークの導入がポイントとなる。また、休息・休暇の確保により心身ともにリフレッシュすることも創造性・生産性を高める視点からは重要だ。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－2－

第三は従業員の多様性を高めることによる生産性向上である。人材の多様性がアイデ
アの多様性を生み、それらが新たに結びつくことでイノベーションが生まれる可能性が高まる。女性、外国人、高齢者の労働参加が高まることで、従業員の多様性が高まることはイノベーションを促進したり、ひいては生産性向上にプラスに作用する可能性があるのである。
「スマートワーク経営調査」と企業のパフォーマンスの関係
本章では「スマートワーク経営調査」で得られた 602 社の企業データを使い、この調査で得られた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、以下が明らかとなった。
第一に、スマートワーク企業を特徴づける３つの力である、人材活用力、イノベーシ
ョン力、市場開拓力を示す指標のそれぞれの組み合わせの相関係数は高く、相互関係、
相乗効果は高いと考えられることである。
第二に、３つの力を合わせた総合力、人材活用力は労働生産性や ROA（総資産経常利益率）でみた企業パフォーマンスとの相関が正で（弱いながらも）有意であり、こうした指標と企業パフォーマンスの正の関係は明確である。特に、高収益企業グループではこうした力を示す指標と労働生産性との連関がより強い一方、低収益企業ではこうした力を示す指標と ROA との連関がより強いことが明らかになった。
高生産性企業の人材活用力
第三に、人材活用力に関するいくつかの設問・回答において、高生産性企業と低生産企業で明確に異なる特徴、取り組みがみられたことである。高生産性企業では以下の特徴がみられた。
(1) 正社員の中で女性の割合が高く、ダイバーシティが進んでいる。一方、ダイバーシ
ティの推進のための具体的な施策については、高生産性企業と低生産性企業との間には必ずしも有意な違いがみられなかった。
(2) 短時間正社員やフレックスタイム利用者の比率が高く、副業兼業を柔軟に認めるな
ど多様で柔軟な働き方をしている。
(3) 人事考課の開示度合いが高く、従業員もアンケート調査により積極的に応えるなど密接なコミュニケーション、信頼関係を高めることでエンゲージメントやモチベーションを向上させている。一方、正社員の基本給における業績・成果部分の割合はむしろ低く、成果主義的な賃金体系の色彩は弱い。
(4) 新人の定着率が高い一方で、中途入社の比率も高く、雇用の定着と流動性のバランスをとっている。

エグゼクティブサマリー｜働き方改革と生産性、両立の条件－3－

(5) 上記の高生産性企業の中でも更に生産性の高い企業グループに着目すると、年間総労働時間が短く、年間有給取得率が高い。休息・休暇を十分確保することで創造性をより発揮できる環境にある、また、無駄な業務、プロセスを見直し、時間当たり生産性を意識、高める取り組みが行われている可能性と矛盾しない結果となっている。
その一方で、人材活用に関するテクノロジー（ICT、RPA、AI など）の導入・活用、
具体的なダイバーシティ推進策、時間・場所を選ばない働き方の典型であるテレワーク
については、高生産性企業と低生産性企業で有意な差はみられなかった。新たなテクノ
ロジーや施策は導入してから現実に企業のパフォーマンスに影響を与えるまでには時間がかかると見込まれるが、こうした企業の取り組みが企業のパフォーマンスに影響を与えるかどうかは今後の課題である。
2. 第 2 章要約

働き方と生産性の関係――機械学習手法を用いた「スマートワーク経営調査」データの解析

生産性が高い企業にはどのような特徴があるのか。この問いに答えるため、第 2 章では、「スマートワーク経営調査」で得られた、詳細な企業レベルデータに機械学習手法
を応用することで、各企業の生産性と強い相関関係を有する企業レベルの属性（例：人材活用に関する具体的な取り組み、イノベーション関連の取り組み等）を抽出した。さらに、そうした企業属性が生産性「予測」の意味で、どの程度有用かという点も併せて検討した。本章での分析は観察データに依拠したものであるため、分析結果から生産性の「決定要因」を因果関係に配慮したうえで議論することは容易ではないが、こうした一連の分析を通じて、生産性の面で優れた企業がどういった特徴的な取り組みをしているのかを要領よく記述することは可能である。本章の最大の目的は、「スマートワーク
経営調査」で得られた貴重なデータに、機械学習手法を用いた解析を行うことで、生産性向上に向けたヒントを抽出することにある。
企業の生産性格差の源泉の探求
まず、上場企業データを用いて、企業規模（資本ストックの対数値）と生産性（時間当たり付加価値額の対数値）の関係をみると、第一に、企業の企業規模と労働生産性との間には正の相関があることが分かる。一方で、企業規模が同程度の企業グループでも生産性のばらつきが大きいこともわかった。第二に、特にサービス業において、同規模の企業間の生産性格差が大きいことが示された。
こうした生産性格差を生み出す要因については、日本のデータを用いた多くの実証研究が存在する。注意すべきは、先行研究の多くが、公開されている「財務情報」を主と日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－4－

して用いることで、企業活動（研究開発費や広告宣伝費、情報通信費等）と生産性の関係を分析している点である。言うまでもなく、企業レベルでの生産性ダイナミクス（生産性の水準や変動、また国際間、産業間、企業間の異質性）を描写する際には、こうした財務情報に加えて、企業独自の取り組みに関する情報を活用することが適当と考えられる。こうした問題意識を踏まえて、本章では、膨大な設問を通じて様々な企業における取り組みを包括的に調査した「スマートワーク経営調査」のアンケート個票データを
企業の財務情報（特に生産性指標）に接続することで、生産性と企業による各種の活動との間の相関関係を解析した。
生産性と相関する要因と生産性の予測第一に「人材活用力」、「イノベーション力」、「市場開拓力」、「経営基盤」からなる全調査項目の中で、企業パフォーマンス（労働生産性）と高い相関を示す項目をスパース
モデリングと呼ばれる機械学習手法を用いて抽出する。この手法は、分析に利用可能なサンプル数（企業数）を大きく上回る数の説明変数を含む「スマートワーク経営調査」のようなデータを用いて、分析対象である生産性と強い相関を有する調査項目を選び出す必要がある場合に有用である。
分析の結果の一部を抜粋すると、(1) 経営層に関する設問では、社外取締役比率や女性社外取締役比率が高い企業ほど生産性が高く、社会貢献・CSR に関する設問では、従業員一人当たりで測った社会貢献活
動費用が高い企業ほど生産性が高い傾向にあることが分かった。
(2) ダイバーシィに関する設問では、健康経営優良法人認定を受けている企業ほど生産性が高いほか、LGBT（性的マイノリティ）への施策で、家族手当・休暇を同性パートナーへ拡大している企業ほど生産性が高いといった結果が示された。
(3) 正社員の多様な勤務形態に関する設問では、短時間勤務正社員や所定内労働時間限定正社員の比率が高い企業ほど生産性が高く、職務限定正社員制度がある企業ほど生産性が高い。
(4) 労働時間に関する設問では、正社員の総実労働時間が短い企業ほど生産性は高いとの結果が得られ、休暇に関する設問では、年休の取得計画を事前に提出させると回答した企業ほど生産性は低いとの結果であった。
(5) イノベーションに関する設問では、海外の大学等との共同研究プロジェクト数が多く、部長クラスで決裁できる研究開発費の上限が高く、従業員一人当たり広告宣伝費が高い企業ほど生産性が高いとの結果が得られた。
以上の結果は、膨大な企業属性や取り組みの中でも、特に、ガバナンスの体制が整い、柔軟で多様な労働環境が担保され、イノベーション活動を積極的に行っている企業の生

エグゼクティブサマリー｜働き方改革と生産性、両立の条件－5－

産性が高いという特徴を示唆するものである。
次に、以上の解析結果を踏まえて、機械学習手法を用いることで選択された変数群が生産性の「予測」に対してどの程度の貢献を有しているかを検証した。その結果、全ての設問情報を用いて企業の生産性を予測するモデルの精度が最も高く、人材活用力に関する設問のみを用いたモデルにおいても、生産性予測を一定程度の精度で実現していることが分かった。
生産性を向上させる働き方改革の実装に向けて今回の解析は、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抽出したものである。こうした検討結果から生じる次なる自然な問いは、「それでは如何なる取り組みを進めれば、生産性が改善するのか」というものであろう。何らかの介入（実験）を伴わない観察データに依拠した分析から、こうした因果関係を明示的に取り扱った議論を行うことは容易ではないが、今後の研究の方向性としては、継続的なアンケートの実施に基づいて構築されたパネルデータを基に、現在の分析を高度化していくことが考えられる。
「スマートワーク経営調査」は、企業の働き方を含め様々な取り組みを詳細に調査した貴重なデータである。今後も長期にわたって継続的に、かつより広範囲の企業から調査への協力が得られれば、生産性向上のために必要な企業の取り組みについてより正確な分析を行うことが可能となる。生産性向上のための確かな道程は、企業がこうした調査への参画を通してその重要性に関する理解を深める中で、学術研究・企業経営・政策立案が活発に交流する中で定まるものと考えられる。
3. 第 3 章要約

上場企業における働き方改革と利益率――「スマートワーク経営調査」

データを用いた検証
働き方改革と企業パフォーマンス
現在注目されている働き方改革は、日本的雇用慣行と呼ばれる雇用システムを見直すものであり、その必要性は、日本的雇用慣行の経済合理性が低下していることにある。
企業や労働者が合理的に行動しているならば、雇用慣行が非効率化することはない。しかし、労働市場を取り巻く環境が大きく変化することで、かつては効率的であった企業や労働者の行動が、いつの間にか非効率化してしまうことはしばしばある。日本では現在、少子高齢化やグローバル化、急激な技術革新など、さまざまな環境変化が生じている。こうした環境変化に日本的雇用慣行が適合しきれていないとしたら、日本的雇用慣行の見直しを行わないことで非効率性が生じている可能性がある。長期的にみれば、そ日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－6－

うした非効率性は企業努力によって正されていくものであるが、その過程においては、
いち早く時代や個々の事情に合うような働き方改革を行った企業ほど、パフォーマンス
が向上する状況が生じうる。
そこで第 3 章では、上場企業を中心とした「スマートワーク経営調査」の個票データを用いて、働き方改革に関する施策が企業の利益率にどのような影響を与えるのかを検証し、エビデンスの導出を目指す。また先行研究では、現在注目されている長時間労働の是正が企業パフォーマンスにどのような影響を与えるかについて、必ずしも十分な知見は得られていないため、施策ではなく実際の労働時間の変化が企業の利益率にどのような影響を与えるかについても、可能な限り「逆の因果性」を考慮して解明する。
本章の分析の特徴は、「スマートワーク経営調査」の情報のうち、過去に遡ったものを活用することで、パネルデータを用いた分析を行うことにある。パネルデータを用いて、施策の変化や労働時間の変化と企業業績の変化との関係を解析することで、因果的な影響を可能な限り識別する。
上場企業における働き方改革に関する施策の効果
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。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）と売上高営業利益率（ROS）を用いる。
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推計すると、ダイバーシ
ティ推進と柔軟な働き方については、ROA および ROS 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った。また、賃金体系の見直しについては 1 年
ラグの係数が統計的に有意に負となっているが、各期の係数を合計した総合的な影響は統計的に有意になっておらず、トータルでの影響は確認できなかった。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た。
健康経営の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。
上場企業における長労働時間是正の効果
次に、企業による働き方改革に関する各種の施策ではなく、働き方改革の進捗が反映

エグゼクティブサマリー｜働き方改革と生産性、両立の条件－7－

される実際の指標として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したかを検証した。
検証に先立ち、各企業の正社員の労働時間がどのように推移しているかを確認するため、2 年間の労働時間の変化について確認すると、緩やかな景気拡大が続いていたにもかかわらず、多くの企業で労働時間の削減が進んでいることが把握できた。こうした動きは、政府が主導する働き方改革による正社員の長時間労働是正が実現しつつあることを示すものと解釈できる。
次に、2014 年以降にみられた正社員の労働時間の削減が、企業の利益率とどのように関係しているかを確認するため、図の観察や回帰分析による解析を実施してみたが、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。
最後に、長時間労働の是正に、他の施策などと一緒に取り組んだ際に利益率が高まるかを確認するため、個人向けの HR テクノロジーの推進、イノベーション推進体制の整
備、離入職率との相乗効果を検証した。その結果、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。
4. 結語

以上、第 1 章から第 3 章についての要約を述べてきたが、前述したようにそれぞれの章は異なる分析アプローチを用いていることもあり、中間報告全体として企業パフォー
マンスを高めるためには、どのような企業の特徴や取り組みが重要であることについて明確な結論を導き出すことは容易ではない。今後、分析手法を見直し、改善した場合、結論も変わる可能性があることには留意が必要だ。その一方で、3 つの章で共通した結果は、労働時間水準の低さや削減への取り組みが必ずしも企業パフォーマンスを悪化させていない、むしろ、高い労働生産性との関係が確認されたことだ。こうした結果は、

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－8－

長時間労働抑制を目玉とする働き方改革が企業の生産性向上と矛盾しない、両立できることを示す重要なエビデンスを提供しているといえよう。

エグゼクティブサマリー｜働き方改革と生産性、両立の条件
－9－

第１章

生産性向上と両立する働き方改革を目指して――「スマートワーク経営調査」からみえてきたことは何か慶應義塾大学大学院商学研究科 教授

鶴

光太郎1

東洋大学経済学部 教授

滝澤美帆【ポイント】

Øスマートワーク企業を特徴づける３つの力である、人材活用力、イノベーション
力、市場開拓力を示す指標の相関係数は有意で高く、相互連関、相乗効果は高い。

Ø

３つの力を合わせた総合力、人材活用力は労働生産性や ROA でみた企業パフォー
マンスと正の相関（弱いながらも有意）を示し、こうした指標と企業パフォーマ
ンスには一定の正の関係がある。

Ø

高生産性企業グループと低生産企業グループを比較すると、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を実施。

高生産性企業と低生産性企業で取り組みの異なる人材活用（注）***、**、*はそれぞれ 1％、５％、10％水準で有意であることを示す。
（資料）スマートワーク経営調査

1
本章の執筆にあたり、日経リサーチの佐俣桂子氏、原直輝氏に図表等の作成でご尽力いただいた。また、山本勲氏、
森川正之氏をはじめ、日経スマートワーク経営研究会の参加メンバーから数多くの有益なコメントを頂戴した。深く感謝申し上げたい。なお、本章のありうべき誤りは、すべて筆者らに属することは言うまでもない。

－ 11 －

1. イントロダクションー働き改革の評価と本章の意義
2017 年の 3 月、政府の働き方改革実現会議で「働き方改革実行計画」が決定された。
その中で最も重要な成果は、罰則付き時間外労働時間の上限規制の導入である。四半世紀の間、長時間労働の是正が叫ばれてきたにもかかわらず、政府として実効ある対応がなされてこなかったことを考えると、これは歴史的な改革といっても過言ではない。こうした政府の取り組みもあって、民間企業においても働き方改革への取り組みがかなり
浸透してきているように感じられる。
その一方で、企業の現場から戸惑いの声も聞こえてくる2。働き方改革とは単純に残業時間を減らせば良いのかという疑問である。他の条件が変わらなければ労働時間の減
少は企業のアウトプットの減少ひいては従業員の所得の減少につながってしまう。長時間労働是正も個々の働き手の時間当たり生産性向上とセットで行われない限り、企業ひ
いては経済のどこかにひずみやマイナスの影響を与えることになることは明らかである。働き方改革が労使双方にとってハッピーでかつウィン・ウィンの関係になるためには、それが生産性向上につながることが大前提だ。
2017 年から日本経済新聞グループが総力をあげ推進している「日経 Smart Work プロ
ジェクト」も、盛り上がりをみせている働き方改革を単に「働き方改革のための働き方改革」に終わらせるのではなく、いかに企業の全体のパフォーマンス向上につなげるかを大きな主眼としている。スマートワークを労働環境の整備やダイバーシティといった人材活用力に関わる部分だけでなく、イノベーションの力、財務力、市場開拓力など企業の成長を支える様々な要素を網羅的に捉えた総合的な概念として捉え、スマートワー
ク企業＝次世代の日本型エクセレントカンパニーの条件を明らかにすることを目的としている。
本章ではまず、企業の生産性向上に資する、または、両立する働き方改革のあり方を整理する。次に「日経 Smart Work プロジェクト」の本丸である「スマートワーク経営調査」の考え方及び調査結果概要を解説する。その上で、同調査の人材活用部門の設問・回答に焦点を当て、そこから高生産性企業の人材活用の特徴について探ることにしたい。
2．生産性向上を目指した働き方改革のあり方

企業にとって従業員の生産性（労働生産性）を高める手法としては何があるであろう

2

そうした企業の戸惑いの声を代弁している例としては、企業向けグループウエアで知られるサイボウズ株式会社が、
日本経済新聞(9/13)に掲載した全面広告「働き方改革のお詫び」が挙げられる。「世の中の働き方を変えたい」という想いで働き方の改革に取り組んできたにもかかわらず、世の中の働き方改革が本質的な取り組みになっていない、「画一的」、「一律的」、「右へ倣え」になってしまっていることに対して批判を行っている。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 12 －

か。まず、オーソドックスな労働生産性向上のアプローチを考えてみたい。
資本装備の増大：
まず、第一は、資本装備の増大である。これまで 1 台機械を使って製品を作っておれ
ば、同じ労働者が機械を 2 台同時に扱うことができれば、生産性は二倍になっても不思議はない。また、これまで従業員が二人で行っていたことが追加的な機械の導入で従業員一人で同じ生産を確保できればやはり生産性は二倍となる。
イノベーションの実現：
第二は、イノベーションの実現である。イノベーションでより性能の高い機械を利用し、生産効率が二倍になれば同じ 1 台の機械を使う場合でも生産性は飛躍的に高まるであろう。
人的資本の向上：
第三は従業員の能力といった人的資本の向上である。同じ機械を使っていても従業員の能力やスキルが高ければ、生産性は高まる可能性がある。より教育水準・能力の高い従業員を採用するとともに、既存の従業員に対し、オン・ザ・ジョブ、オフ・ザ・ジョ
ブの教育／職業訓練を施すことが挙げられる。
やる気・モチベーションの向上：
第四は、やる気・モチベーションの向上である。同じ機械、同じ能力・スキルの授業員が従事していたとしても、本人のやる気や努力で生産性は当然大きく変わり得る。これは企業・経営者とどこまで利害・目標が一致できるかにかかわってくる。通常、経営側・上司と従業員との間の情報の非対称性を考慮に入れれば、モラルハザード、代理人
問題の発生で、従業員の努力は過少となりがちだ。それを避けるために、成果の評価や報酬システムを工夫したり、企業へのエンゲージメントなどを高めることで、従業員に対していかにインセンティブを与えるかが重要となる。
以上が通常の生産性向上のアプローチである。
労働生産性向上に向けた新たなアプローチ――時間当たり生産性を意識した取り組み、
創造性を高める取り組み、従業員の多様性を高める取り組み
しかし、働き方改革を行いながら個々の従業員の生産性を向上させていくには上記のアプローチを追求していくだけでなく、従来とは異なった視点が重要になると考えられる。働き方改革と両立する生産性向上へ向けた新たな取り組みは大きく分けて以下の三第１章｜生産性向上と両立する働き方改革を目指して－ 13 －

つのアプローチが考えられる。
第一のアプローチは、働き方改革により長時間労働を抑制する中で企業として成長を続けるために一人一人の従業員の時間当たりの生産性を引き上げていくことである。第二のアプローチは、イノベーション、新たなアイディアの発現といった創造性を高める
ことを通じた生産性向上である。第三のアプローチは従業員の多様性を高めることによる生産性向上である。
2.1 時間当たり生産性向上に向けた取り組み
まず、第一のアプローチについて考えてみよう。日本のようなメンバーシップ型の雇用システムの場合、自己犠牲を伴う長時間労働は企業への忠誠やコミットメントとして捉えられ、高い人事評価につながっていたことは否めない。これまでの時間当たり生産性を意識しない働き方を急に変えることは容易ではないが、短い時間で成果をあげる人が高い評価を得るような企業文化への変革が重要となってくる。
ICT 活用によるインプット、アウトプットの把握――ホワイトカラーの「見える化」
そのためには、まず、時間当たり生産性の「見える化」が重要となってくる。ICT により、インプット（労働時間）、アウトプットの計測が容易になり、その結果、アウト
プットをインプットで除した時間当たり生産性の把握しやすくなることで、時間当たり生産性を意識した働き方が可能になることを以下で明らかにしたい。
生産労働者の場合、ラインの生産工程で単位時間においてそれぞれのアウトプットを計るのは比較的容易である。一方、管理・事務・技術労働者（ホワイトカラー）は、ア
ウトプット（成果）そのものが必ずしも明確ではなく、また、それに費やしたインプット（労働時間）を正確に測ることも難しい。これが、ホワイトカラー労働者が時間当たり生産性を意識することを難しくしてきたと考えらえる。
一方、ICT（情報通信技術）の活用で従業員の努力や労働時間といったインプットや成果の計測が容易になってきていることは大きな変化である。例えば、従業員の使用しているパソコンの使用状況（オン、オフ）で労働時間や仕事内容を把握することは簡単
な例ではあるが、最近ではウェアラブルデバイス（身体に着けることのできる小型の機
器・センサー）により、従業員の行動に関する様々なデータを活用することが可能になっている。
例えば、日立製作所では名刺型ウェアラブルセンサーを使い、個々の従業員の行動データを取得し、従業員のコミュニケーション等を定量的に把握している。また、眼鏡専門店「JINS」を運営するジンズは一日のうち、いつ、どれだけ集中できたかを可視化できるメガネ型ウェアラブル機器を開発、商品化している。こうしたウェアラブル機器が日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 14 －

従業員のインプットの可視化で大きな効果をあげつつあるのだ。
一方、従業員のアウトプットも ICT の徹底活用で可視化していくことが可能である。
ホワイトカラー従業員のアウトプットはともすれば最終的な成果がでてくるまでは個
人レベルの「ブラックボックス」の中に埋没しがちであった。しかし、書類やメールな
ど仕事のアウトプットがすべてデジタル化され、クラウドなどで中央集権的に管理され、どこからでもアクセスが可能になれば、従業員の間での完全な共有が可能になり、中間的な成果物やチームワーク業務における個々の貢献など、測りにくかったホワイトカラ
ー従業員の成果の可視化が可能になってきている。
こうして、これまで計測しにくかった個々のホワイトカラー従業員のインプットとア
ウトプットが可視化され、時間当たりの生産性を定量的に把握することが可能になれば、業務の棚卸しを行い、無駄な業務内容・プロセスを特定化し、見直していくというプロ
セスも容易になると考えられる。また、個々の従業員でブラックボックス化されていた
仕事のやり方を、書類等のテンプレートの活用、マニュアルの作成も含めて標準化することも重要であり、ICT の利用によってより効果的に実施できるであろう。
QC サークル、リーンシステム、カンバン方式など製造業の生産現場では当たり前であった生産性、品質向上への飽くなき努力は、生産ラインでは生産性がまさしく可視化できることがその前提にあった。ホワイトカラーの業務でも ICT の活用で業務の流れがあたかも工場の生産性ラインのように可視化できれば、時間当たりの生産性向上に向けた取り組みは大きく前進すると考えられる。
2.2 創造性向上のための働き方改革――時間・場所にとらわれない働き方と休息・休暇の徹底確保
次に、第二のアプローチである、創造性・生産性を高める働き方の導入を検討してみよう。働き方改革でできることとは、まず、職場からの干渉を最小限にし、場所・時間にとらわれない働き方で集中力を高めることだ。具体的には、やはり ICT の徹底活用を前提としたテレワークの導入がポイントとなる。
生産性を高めるテレワーク導入
テレワークのメリットは具体的に何だろうか。労働政策研究・研修機構がまとめた、
テレワークを行っている従業員へのアンケート調査（労働政策研究・研修機構 2015「情報通信機器を利用した多様な働き方の実態に関する調査」2014 年調査）をみると、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％程度とそれほど多いわけではない。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

第１章｜生産性向上と両立する働き方改革を目指して－ 15 －

置を占めていることがわかる。
上記はアンケート調査であるが、より厳密に生産性向上を確認した実証分析もいくつか出てきている。また、テレワークの生産性を高める上で、仕事の内容も重要であり、テレワークに近い状況では単調な仕事は通常の環境よりも生産性が低下する一方、創造性を要する仕事の場合は生産性が高まるとの分析もある（鶴 2016）。
以上をまとめると、テレワークが真の生産性を高めるためには、まず、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割り当てることが重要だ。職場からの干渉や雑音の遮断により自律的な働き方を実現すべきだ。
休息・休暇の徹底確保
また、休息・休暇をしっかりとって心身ともにリフレッシュすることも創造性・生産性を高める視点からは重要だ。そのためには、時間外労働の補償は割増賃金による金銭補償から休日代替へ転換させていく必要がある。具体的には、残業時間を貯蓄し休暇に充てるような労働時間貯蓄制度導入が望まれる。また、年休の消化促進のために年休時
季指定権の使用者への付与、勤務終了から勤務開始までの一定の休息時間を確保する勤務間インターバル制度の導入・普及も重要である（鶴 2016）。
2.3 従業員の多様性による生産性向上
また、働き方や従業員の多様性が直接イノベーションを起こす経路も重要である。イ
ノベーションは通常、無から有が生まれるというよりは、既存のアイディアがうまく結びつくことで生まれることが多い。これは、ジョゼフ・シュンペーターが強調した「新結合」にほかならない。新たな結びつきがイノベーションを生むためには前提として多様なアイディアがなくてはならない。しかし、働き手が同質的な企業社会の場合はアイ
ディアも同質的になりがちである。これではイノベーションは生まれにくい。
企業の構成員の多様性を論じる場合、多様性は大きく 2 つのグループに分けられる。
まず教育、スキルといった人的資本の多様性である。異なる教育やスキルによる知識の補完性やスピルオーバー（波及）が新たなアイディアを創出し、生産性向上も期待できる。
一方、民族、年齢、性別など属性について多様性がある場合は、人的資本の多様性に比べ、高いコミュニケーションコスト、信頼・結び付きの弱さなどが知識のスピルオー
バーや交換を妨げる要因になりやすい。特に民族の多様性の場合、こうしたコストは高いと予想されるが、構成員が異なる文化的な背景を持つことで異なる見方、有益なアイ
ディア・問題解決能力、より大きな知識のプールが利用できれば生産性が高まるであろ日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 16 －

う。年齢の多様性も、それぞれの世代で身に付けている知識、経験が異なるという意味
で人的資本に補完性が生じうる。
したがって、女性、外国人、高齢者の労働参加が高まることで、従業員の多様性が高まることはイノベーションを促進したり、ひいては生産性向上にプラスに作用する可能性があるのである3。
3．
「スマートワーク経営調査」の理念と調査結果概要
3.1 「スマートワーク経営調査」の理念と調査設計
まず、「スマートワーク経営調査」の理念をみてみよう。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、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。
（図表 1）

図表１

Smart Work 経営の定義と調査設計

評価のウエイト（資料）スマートワーク経営調査及び鶴光太郎（2017）「Smart Work 経営が切り開く日本企業の未来」（日経「スマートワーク経営」調査解説シンポジウム基調講演資料、2017/12/19、日経ホール）

3

実証分析例は鶴(2016)参照。

第１章｜生産性向上と両立する働き方改革を目指して－ 17 －

具体的には、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。
3.2 調査の概要と回収企業の特徴「スマートワーク経営調査」は、全上場企業及び従業員 100 人以上の非上場を調査対象とし、602 社（うち上場 587 社（16.0％）、非上場 15 社）から回答を得た。
（図表２）

図表２ 調査概要

調査対象

全上場 3,673 社および従業員 100 人以上の非上場調査実施期間2017 年 7 月 4 日～9 月 15 日

回収602 社（うち上場 587 社（16.0％）、非上場 15 社）※評価には消費者・ビジネスマンによる企業ブランド調査、日経記者調査、Ｍ＆Ａデータ、日経 NEEDS データも使用（資料）スマートワーク経営調査及び鶴光太郎(2017)「Smart Work 経営が切り開く日本企業の未来」（日経「スマートワーク経営」調査解説シンポジウム基調講演資料、2017/12/19、日経ホール）

回答企業の特徴をみると、時価総額が大きな企業になっており、時価総額を 10 分位
でみて最も高い分位に属する企業が回答企業の半数以上を占める。
社数では全体の 16％であるが、時価総額全体の 61％も占めている。
（図表３）

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 18 －

図表３ 回答企業の姿１～時価総額
時価総額の 61％＝368 兆円を占める 585 社（16%）が回答（資料）スマートワーク経営調査及び鶴光太郎(2017)「Smart Work 経営が切り開く日本企業の未来」（日経「スマートワーク経営」調査解説シンポジウム基調講演資料、2017/12/19、日経ホール）

また、回答企業は、企業規模だけでなく営業利益率をみても、非回答企業と比べて 1
ポイントほど高くなっており、平均的に収益が高い企業といえる。
（図表４）

図表４ 回答企業の姿 2～営業利益率
営業利益率は回答企業が１ポイント程度上回る（資料）スマートワーク経営調査及び鶴光太郎(2017)「Smart Work 経営が切り開く日本企業の未来」（日経「スマートワーク経営」調査解説シンポジウム基調講演資料、2017/12/19、日経ホール）

第１章｜生産性向上と両立する働き方改革を目指して－ 19 －

本調査では、人材活用力、イノベーション力、市場開拓力といった指標が企業パフォ
ーマンスへ影響を与える独立した要因ではなく、それぞれが互いに連関し、相乗効果を生みながら、企業のパフォーマンスを高めることを念頭に置いている。したがって、現
実にそれぞれの相互連関がどの程度高いか確認する必要がある。
図表 5 は人材活用力、イノベーション力、市場開拓力の指標の相関係数をみたものである。いずれの相関係数も 0.7～0.8 程度あり、1％水準で有意である。したがって、大きな評価基準である３つの力の相互連関はかなり強いといえ、相乗効果は大きいと結論できる。

図表５ 指標間の相関(2016 年度)（資料）スマートワーク経営調査及び鶴光太郎(2017)「Smart Work 経営が切り開く日本企業の未来」（日経「スマートワーク経営」調査解説シンポジウム基調講演資料、2017/12/19、日経ホール）

4．労働生産性の高い企業の特徴――「スマートワーク経営調査」から

本節では、本調査での総合力、人材活用力、イノベーション力、市場開拓力といった指標や個別質問の回答結果が実際の企業パフォーマンスと連関しているかを探り、労働生産性の高い企業はどのような特徴を持っているか明らかにしたい。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 20 －

4.1 各種指標と企業パフォーマンスの関係
本節では、まず、人材活用力、イノベーション力、市場開拓力及びこの３つ力を合わせた総合指標と企業のパフォーマンス、具体的には、労働生産性と ROA の関係をみてみよう（各指標の定義、作成方法は補論参照）。
全サンプルでみると（図表６）、労働生産性との相関が有意（10％有意水準）であるのは総合力、人材活用力の指標であり、イノベーション力、市場開拓力の指標は労働生
産性と有意に相関はみられなかった。
一方、ROA と相関が有意（10％もしくは 5％有意水準）であるのは総合力、人材活用
力、市場開拓力の指標であり、イノベーション力の指標は ROA と有意に相関はみられなかった。企業パフォーマンスの指標として、労働生産性、ROA いずれを選んだ場合も、
総合力、人材活用力との相関は有意であるといえる。ただし、その有意水準は必ずしも高くないことに留意が必要である。
次に、ROA の水準で 2 つのグループに分けると（図表７）、ROA が中位値以上のグルー
プでは労働生産性と総合力指標、人材力指標の相関係数の値はやや高まるとともに有意性も上昇している。また、イノベーション力指標との相関も新たに有意となっている。
しかし、ROA が中位値以下のグループでは、各指標との相関係数は負で有意ではない。
一方、ROA とその他の指標との関係をみると、労働生産性の場合とは逆の結果がみてとれる。まず、ROA が中位値以上のグループでは、各指標との相関係数は負で有意ではない。ROA が中位値以下のグループでは、いずれの指標とも相関係数（有意性水準 1％）も高まっている。
さらに、ROA 上位 10％でみると（図表８）、労働生産性と総合力指標、人材活用力指標との相関係数の値は更に高まり、相関がより強くなっていることがわかる。
以上をまとめると、労働生産性、ROA と総合力、人材活用力は相関があることがわかる。グループ別にみると、高収益企業グループでは労働生産性と各指標との相関関係はより強い一方、低収益企業グループでは、ROA との相関関係がより強い。ここで示した
相関関係は因果関係を示すものではないことはいうまでもないが、これらの指標は企業
が労働生産性や収益率を高めていく上で参照、留意すべき指標であるといえよう。

第１章｜生産性向上と両立する働き方改革を目指して－ 21 －

図表６ 労働生産性、ROA、総合力、人材活用力、イノベーション力、市場開拓力の間の相関係数（全サンプル、2016 年度）（注）上段は相関係数、中段は P 値、下段はサンプル数を示す。***、**、*はそれぞれ 1％、5％、10％水準で有意であることを示す。
（資料）スマートワーク経営調査

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 22 －

図表７

労働生産性、ROA、総合力、人材活用力、イノベーション力、市場開拓力の間の相関係数（ROA 水準でのグループ分け、2016 年度）
ROA が中央値以上のサンプル

ROA が中央値未満のサンプル（注）上段は相関係数、中段は P 値、下段はサンプル数を示す。***、**、*はそれぞれ 1％、5％、10％水準で有意であることを示す。
（資料）スマートワーク経営調査

第１章｜生産性向上と両立する働き方改革を目指して－ 23 －

図表８ 労働生産性、ROA、総合力、人材活用力、イノベーション力、市場開拓力の間の相関係数（ROA 上位 10%、2016 年度）（注）上段は相関係数、中段は P 値、下段はサンプル数を示す。***、**、*はそれぞれ 1％、5％、10％水準で有意であることを示す。
（資料）スマートワーク経営調査

4.2 生産性の高い企業の人材活用の特徴
人材活用力指標と労働生産性には相関があること（特に、高収益企業グループ）がわ
かったが、労働生産性の高い企業は具体的にどのような人材活用を行っているであろうか。人材活用のすべての設問の回答において、回答企業を労働生産性の中央値より大きい（高生産性企業）、中央値以下（低生産性企業）とに分けて、平均値において統計的に有意な差がある設問・回答を示したのが、図表９である。人材活用力における設問は、①従業員属性、②人材活用に関するテクノロジーの導入・活用、③ダイバーシティの推進、④多様で柔軟な働き方、⑤人材への投資、⑥エンゲージメント・モチベーション向上、⑦人材の確保・定着、⑧労働時間、休暇取得、健康保持・増進、の 8 項目にわたる。
このうち、労働生産性の違う企業で有意に差があった項目は、①、④、⑤、⑥、⑦、⑧である。以下ではそれぞれの項目を詳しくみることにする。
①従業員属性
まず、高生産性企業では、非正規雇用比率（有期フルタイムのみ、または、派遣も含めた非正規全体）が有意に低い一方、在籍出向者比率、女性正社員比率、女性派遣社員

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 24 －

比率が有意に高くなっている。また、従業員を職種別にみると、営業職、本社部門等のその他の比率が有意に高い一方、研究開発・設計職、生産・製造職の比率が有意に低くなっている。海外赴任勤務国数は有意に少なくなっている。
なお、職種の割合や海外赴任勤務国数については、業種毎にかなり異なる可能性があり、高生産性企業と低生産性企業グループでは業種の割合も異なることを考慮すると（図表 8、9 の注参照）、正当な評価のためは業種等のコントロールが必要であることに留意すべきであり、本章では評価を留保したい。
④多様で柔軟な働き方
多様で柔軟な働き方の中では高生産性企業の方が、短時間勤務利用男性の比率、フレックス・タイム利用者比率が有意に高く、副業兼業もより柔軟に認められる傾向にある。
⑤人材への投資
人材への投資については、様々な取り組みを聞いているが、高生産性企業で有意に高かったのは、国内大学進学支援利用者比率、海外研修制度利用者比率の２つのみであった。
⑥エンゲージメント・モチベーション向上
まず、賃金システムについてみると、高生産性企業ではその労働生産性の高さに見合って一人当たりの年間給与も有意に高くなっている。基本給の構成要素をみると、管理職について、高生産性企業の方がむしろ、業績・成果による部分の割合が低くなっている。
一方、年齢・勤続年数、職務・役割内容、業績・成果に該当しない、その他の割合が高生産性企業では管理職、非管理職で有意に低いことがわかった。こまた、高生産性企
業では正社員の満足度調査などへの回答率、人事考査の開示も有意に高くなっている。
⑦人材の確保・定着
人材の確保・定着については、高生産性企業では、新入社員の３年後在籍率が有意に高い一方、中途入社比率が有意に高くなっている。
高生産性企業、低生産性企業を労働生産性上位 25％、下位 25％で分けた場合の結果
次に、高生産性企業と低生産性企業との区分を労働生産性上位 25％、下位 25％で分けた場合の結果をみてみよう（図表 10）。つまり、より生産性格差の大きなグループ間での比較である。

第１章｜生産性向上と両立する働き方改革を目指して－ 25 －

図表 9 のケースとの主な違いは、まず、①従業員の属性で、職掌別の比率で追加的に有意な差が生じたことである。つまり、高生産性企業の方が、地域限定総合職比率が有意に高い一方、現業職比率が有意に低くなっている。職種別でも、新たに企画・マーケ
ティング職の比率が有意に高くなっている。また、④多様で柔軟な働き方では、男性のみならず女性においても高生産性企業の方が短時間勤務利用比率が有意に高くなっている。さらに、図表 9 では有意な差が観察されなかった⑧労働時間、休暇取得、健康保
持・増進、においても、年間総労働時間が有意に低く、管理職以上の年間有給取得率が有意に高くなっていた。
一方、⑤人材への投資については、図表 9 でみた項目には有意な差がないが、社内FA 制度利用割合は有意に高いことがわかった。
なお、現業職や企画・マーケティング職の比率はやはり、業種等によって異なり、本章の分析は業種等をコントロールしていないことを考慮すると、評価はやはり留保することにしたい。
高生産性企業の人材活用の特徴――まとめ
本節の最後として、人材活用力の５つの柱（①ダイバーシティの推進、②多様で柔軟な働き方、③人材への投資、④エンゲージメント・モチベーション向上、⑤人材の確保・定着）ごとに得られた結果を整理してみよう。
まず、第一に、ダイバーシティの推進においては、第二節でダイバーシティの推進がイノベーションの創出の寄与などを通じて労働生産性を高める可能性を指摘したが、高生産性企業では正社員女性比率が高いことはそうした仮説と整合的である4。一方、ダイバーシティの推進のための具体的な施策については高生産性企業と低生産性企業との間には必ずしも有意な違いがみられなかったことにも留意が必要だ。
第二の多様で柔軟な働き方においては、高生産性企業では、短時間正社員、また、より生産性格差のより大きいグル―プ間（上下 25％）では高生産性企業の方が地域限定
正社員（総合職）の割合が高く、相対的に限定（ジョブ型）正社員がより活用されていることがうかがわれる。また、フレックス・タイムの利用者の割合も高く、特に、労働時間の面において多様で柔軟な働き方が志向されていることがわかる。また、副業・兼業に対してより制約が少ないという面でも、多様で柔軟な働き方が尊重されている。
第三の人材への投資においては、人的資本を高める方策として、高生産性企業では、
国内大学進学支援利用者比率、海外研修制度利用者比率が高いことが分かったが、生産性格差のより大きいグル―プ間（上下 25％）では、社内 FA 制度利用割合に差があることがわかった。
4

山本(2018)とも整合的な結果である。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 26 －

生産性の異なるグループで異なる取り組みがみられる支援策については、比較の対象が異なれば変わるため、明確な特定化は難しいが、分析で明らかになった取り組みはその候補として捉えることができよう。
また、高生産性企業では非正社員比率が低いが、これも非正社員は人的資本、訓練機会などが正社員に比べ低いことが影響しているとみられる5。
第四は、エンゲージメント・モチベーション向上においては、むしろ、高生産性企業
では、正社員の基本給における業績・成果部分の割合はむしろ低く、成果主義的な賃金体系を強めればモチベーションを通じて労働生産性を高めるわけではないことがわかる。その一方で、高生産性企業は基本給におけるその他の構成要素は低く、透明性が高いといえる。
透明性の高さは、人事考査の開示程度が高い、正社員の満足度調査などへの回答率が高いなどに示された企業、従業員間の密接なコミュニケ―ションが信頼感や相互理解を促進し、従業員の納得感、エンゲージメント、モチベーションの高さにつながっている
可能性が指摘できよう。
第五の人材の確保・定着については、労働生産性と一定方向の関係を論じることは難
しいが、高生産性企業の方が新入社員の 3 年後在籍率が高いことは、新人のやりがい、
エンゲージメント、モチベーションを維持・向上する仕組みが整っていることをうかがわせる。一方、山本・黒田（2016）で強調されているように、適度な雇用流動性は企業
パフォーマンスを高める可能性があり、高生産性企業の中途採用比率が高いこともそうした効果を反映している可能性がある。
５つの柱以外で注目されるのは、労働時間、休暇取得、健康保持・増進の中で、生産性格差のより大きいグル―プ間（上下 25％）では、高生産性企業の年間総労働時間が低く、年間有給取得率が高いことだ。第 2 節でも強調したように、休息・休暇を十分確保することで創造性をより発揮できる環境にある、また、無駄な業務、プロセスを見直し、時間当たり生産性を意識、高める取り組みが行われている可能性と矛盾しない結果となっている。
その一方で、人材活用に関するテクノロジー（ICT、RPA、AI など）の導入・活用、
具体的なダイバーシティ推進策、時間・場所を選ばない働き方の典型であるテレワーク
については、高生産性企業と低生産性企業で有意に異なる項目はなかった。新たなテクノロジーや施策は導入してから現実に企業のパフォーマンスに影響を与えるまでには時間がかかると見込まれるが、こうした企業の取り組みが企業のパフォーマンスに影響に与えるかどうかは引き続き今後の課題としたい。

5

有期雇用などの非正社員の割合と企業の生産性に関する実証分析例は鶴(2016)参照。

第１章｜生産性向上と両立する働き方改革を目指して－ 27 －

図表９ 高生産性企業と低生産性企業で取り組みの異なる人材活用（その１）（2016 年度）

（注）***、**、*はそれぞれ 1％、５％、10％水準で有意であることを示す。高生産性グループに属する企業の製造業比率とサービス業比率は 41％と 46％であるのに対し、低生産性グループに属する企業の製造業比率、サービス業比率は 73％と 25％であった。
（資料）スマートワーク経営調査

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 28 －

図表１０ 高生産性企業と低生産性企業で取り組みの異なる人材活用（その 2）（2016 年度）（注）***、**、*はそれぞれ 1％、５％、10％水準で有意であることを示す。高生産性グループに属する企業の製造業比率とサービス業比率は 34％と 48％であるのに対し、低生産性グループに属する企業の製造業比率、サービス業比率は 75％と25％であった。
（資料）スマートワーク経営調査

第１章｜生産性向上と両立する働き方改革を目指して－ 29 －

5．まとめ・結論

本章では「スマートワーク経営調査」で得られた 602 社の企業データを使い、この調査で得られた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、以下が明らかとなった。
第一に、スマートワーク企業を特徴づける３つの力である、人材活用力、イノベーシ
ョン力、市場開拓力を示す指標のそれぞれの組み合わせの相関係数は高く、相互関係、
相乗効果は高いと考えられることである。
第二に、三つの力を合わせた総合力、人材活用力は労働生産性や ROA でみた企業パフォーマンスとの相関が正で（弱いながらも）有意であり、こうした指標と企業パフォー
マンスの正の関係は明確である。特に、高収益企業グループではこうした力を示す指標と労働生産性との連関がより強い一方、低収益企業ではこうした力を示す指標と ROA との連関がより強いことが明らかになった。
第三に、いくつかの設問・回答でみた特徴、取り組みで高生産性企業と低生産企業で明確に異なるものがあったことである。
主なものを取り上げると、高生産性企業では、(1)正社員の中で女性の割合が高く、ダイバーシティが進んでいる、(2)短時間正社員やフレックス・タイム利用者の比率が高く、副業兼業を柔軟に認めるなど多様で柔軟な働き方をしている、(3)人事考課の開示度合いが高く、従業員もアンケート調査により積極的に応えるなど、密接なコミュニ
ケーションや信頼関係を高めることで、エンゲージメント、モチベーションを向上させている、(4)新人の定着率が高い一方で、中途入社の比率も高く、雇用の定着と流動性のバランスをとっている、などである。
一方、本章では、単純な指標間の相関係数をみたり、高生産性企業と低生産性企業の特徴や取り組みの違いをみているだけで、因果関係は特定化しているわけではなく、どうすれば企業のパフォーマンスを高めることができるかを考える上での基本統計の整理、第一次的な接近であることに留意が必要である。
人材活用力以外も含め複数の要因の企業のパフォーマンスへの影響、パネルデータや操作変数を用いて因果関係にも配慮した分析については、本章に続く第 2 章、第 3 章を参照されたい。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 30 －

参考文献

鶴光太郎(2016)『人材覚醒経済』日本経済新聞出版社
山本勲（2018）「女性活躍を推進する働き方と企業業績：上場企業パネルデータを用いた検証 」『一橋ビジネスレビュー』2018 年夏号（近刊）
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 Discussion Paper Series 16-J-062, 2016

第１章｜生産性向上と両立する働き方改革を目指して－ 31 －

第２章

働き方と生産性の関係――機械学習手法を用いた「スマートワーク経営調査」データの解析
東洋大学経済学部 教授

滝澤

美帆1

【ポイント】

Ø同一産業内、同規模の企業間でも生産性格差は大きい。
Ø多様な働き方を許容し、イノベーション活動に積極的な企業の生産性は高い傾向にある。
Ø機械学習手法を用いた生産性予測分析から、生産性向上に向けたヒントを得ることが出来る。

労働生産性と企業規模（サービス業）

-4

-2

-2

0

0

2

lnLP

lnLP

2

4

4

6

6

8

労働生産性と企業規模（製造業）

5

10

15
lnK

20

25

5

10

15
lnK

20

25

（資料）EALC2010 データベース

1

本章の執筆にあたり、鶴光太郎氏、山本勲氏、森川正之氏をはじめ、日経スマートワーク経営研究会の参加メンバーから数多くの有益なコメントを頂戴した。深く感謝申し上げたい。本章で採用した機械学習の手法に関しては一橋大学大学院経営管理研究科の宮川大介准教授から多くの協力を得た。なお、本章のありうべき誤りは、すべて筆者に属する。本章の分析内容は滝澤・宮川（2018b）を基にしている。

－ 33 －

1.

はじめに空前の「生産性」ブームが到来している。実際に、日本企業は働き方や投資活動の再考を通じて生産性向上を実現させようと取り組んでおり、日本政府も各種の政策立案に当たって、その目標に生産性向上を掲げている。本章を含む日経 Smart Work プロジェ
クトは、こうした状況を踏まえて、「先進技術の導入やイノベーション、構造転換を通じた働き方改革を企業の生産性向上につなげ、日本経済の成長を目指すキャンペーン」
として、企業の生産性向上を支援し、政策立案に対しての情報提供を行うものである2。
本章では、まず、日本の生産性の現状を概観すると共に、生産性格差の原因に関する議論を簡単に整理する。その上で、「スマートワーク経営調査」で得られた、詳細な企業レベルデータに機械学習手法を応用することで、各企業の生産性と相関の強い企業レベルの属性（例：人材活用の具体的な取り組み内容、イノベーション関連の取り組み）を抽出する。この分析に当たっては、膨大な企業属性の中で生産性との相関関係の点か
ら特に注目に値するものを取り出すだけではなく、そうした企業属性が生産性の「予測分析」の観点からどの程度有用かという点も併せて検討する。本章での分析が観察データに依拠したものであるという性質上、本章での分析からダイレクトに「生産性の決定
要因」を議論することは難しいが、こうした一連の分析を通じて、生産性の面で優れた企業がどういった特徴的な取り組みをしているのかを要領よくかつ正確に記述することができる。本章の最大の目的は、「スマートワーク経営調査」で得られた貴重なデー
タに、機械学習手法を用いた解析を行うことで、生産性向上に向けたヒントを抽出することにある。

2.

日本の生産性の現状

様々な文脈で言及される「生産性」とは何だろうか。生産性とは、アウトプット（付加価値など）とインプット（労働投入など）の比率によって算出される極めてシンプルな指標である。問題は、何をアウトプットとインプットとして参照するかであり、この選択によって様々な生産性指標が計算され得る。中でも最も一般的かつ直感的に理解し易い指標は「労働生産性」であろう。労働生産性は、アウトプットを労働投入（労働時間や労働者数）で割って求められるもので、労働時間当たり、労働者一人当たりが生み出す成果を計測している。以下では、本章での議論の前提知識として、日本の産業別労働生産性水準を他国と比較した結果（マクロ・セミマクロレベルの生産性）と、日本国内における企業間の生産性格差（ミクロレベルの生産性）を概観する。
2

日経 Smart Work プロジェクトホームページ（http://smartwork.nikkei.co.jp/）より引用（2018 年 4 月 15 日）。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 34 －

労働生産性水準の国際比較
図表１は日米労働生産性比較水準比較の結果である3。作図に当たっては、2015 年における米国の産業別労働生産性水準の平均を 100 として、日本の産業別労働生産性水準（１時間当たり付加価値額（2011 年基準）、縦軸）と付加価値シェア（横軸）を示している。なお、図上で白抜き（青の網掛け）となっている業種は、製造業（サービス業）に属する産業である。
図表 1 日米の産業別生産性(1 時間あたり付加価値)と付加価値シェア（2015 年）（出所）滝澤（2018）

第一に、2015 年において日本の労働生産性が米国を超えている産業は化学のみであり、大半の産業において労働生産性が米国を下回っていることが分かる。第二に、GDP
シェアが 7 割超を占める第 3 次産業では、金融・保険、その他のサービス業（洗濯･理容･美容・浴場業といった対個人サービス業を含む）、専門・科学技術、業務支援サービ
ス業（研究開発サービス、広告業、物品賃貸サービス業など）といったごく限られた業種以外は、米国の半分にも満たない状況であり、サービス業全体でみても 50.7 と米国

3
本節の労働生産性水準国際比較は、公益財団法人日本生産性本部における産業別労働生産性水準比較研究ワーキンググループ(略称：生産性比較 WG、座長：滝澤美帆)より公表された分析結果を引用している。本 WG では日米、日独の比較に加え、日英、日仏比較の結果も公表している。データの詳細や計測方法は滝澤（2018）を参照されたい。

第 2 章|働き方と生産性の関係－ 35 －

の約半分の水準であることが分かる。なお、製造業全体で見た日本の対米比労働生産性
水準は 67.4 であり、サービス産業全体の労働生産性水準よりは高いものの、低水準であることが分かる。
図表２は、同様の視点から、日本とドイツに関する比較を行った結果である。第一に、米国との比較とは異なり、製造業を中心として対独比で 1 を上回る労働生産性の水準にある産業が複数確認される。第二に、一方で、金融・保険を除いて、非製造業に属する各産業が相対的に低い労働生産性水準に留まっている。日独については、産業構造に多くの類似点があるとされてきた。経済に占める付加価値シェアが相対的に高い非製造業
における生産性格差は、両国経済全体の生産性格差に直結するものと考えられる。なお、製造業全体では 88.7、サービス業全体では 65.2 と米国と比べると水準は高い（格差が小さい）。
図表 2 日独の産業別生産性(1 時間あたり付加価値)と付加価値シェア（2015 年）
縦軸：労働生産性水準（独＝１００）
0

20

220.8

横軸：付加価値シェア（％）
60

40

200

※青箇所：サービス産業分野

174.7
150

ドイツの生産性水準（＝100）

126.9 126.3

120.5
96.7 94.7 93.7

100

86.9

85.3

57.0

32.3

鉱業

農林水産

卸売・
小売

36.1

情報・
通信

食料品

その他製造業

宿泊・
飲食

運輸・
郵便

専門・
科学技術、業
務支援サービス業

建設

電気・
ガス・
水道

化学

一次金属・
金属製品

金融・
保険

石油・
石炭

輸送用機械

機械・
電機・
情報通信
機器

0

37.8

その他のサービス

41.939.750※製造業全体：88.7
サービス業全体：65.2（出所）滝澤（2018）

以上の労働生産性水準に関する国際比較は、以下の通り要約できる。第一に、日本の製造業の労働生産性は、米国の７割程度、ドイツの９割程度である。第二に、サービス業では、米国の半分、ドイツの７割弱となり、相対的にサービス業の国際的な生産性水準が低い。第三に、サービス業といっても、金融・保険や研究開発や広告業を含む専門・科学技術、業務支援サービス業は相対的に生産性水準が高い一方で、宿泊・飲食や卸売・

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 36 －

小売業は低く、産業間でも異質性が高いことが分かる4。
データが利用可能な最新年（2015 年）まで先進国間での比較を行った結果は、日本の労働生産性が低く、特にサービス産業の一部では、３割程度の水準に留まっていることを示唆している。こうした結果は、一義的には日本経済に対する悲観的な評価となり得るが、逆に、生産性の向上を通じた経済規模拡大の余地が日本において大いに残されていることも意味する。この点をより明示的に議論するためには、企業レベルの生産性水準を確認することが有用であろう。業種ごとの平均的な状況を描写するだけでは十分に把握できない企業ごとの異質性を概観することは、生産性向上の余地を検討する上で重要な情報を与えると考えられる。
日本国内における企業間生産性格差
以下では、産業レベルの生産性の動きを企業レベルにブレイクダウンする。具体的には、日本経済研究センター・一橋大学経済制度研究センター・日本大学中国・アジア研究センター･ソウル大学企業競争力研究センターのアジア上場企業データベース 2010
（EALC2010 データベース）を利用し、日本の上場企業の労働生産性水準を計測した5。
図表３から５には EALC2010 データベースの最新年である 2007 年時点の製造業、サー
ビス業、卸売・小売業における実質資本ストック額の対数値(lnK)を横軸に、労働生産

-2

0

2

lnLP

4

6

8

性の対数値（lnLP）を縦軸にとった散布図を示している。
図表３ 労働生産性と資本規模（製造業）

5

10

15
lnK

20

25

（資料）EALC2010 データベース

第一に、図表 3 から、実質資本ストック額で測った製造業に属する企業の企業規模と4
日本で提供されているサービスの質が米国の同業種に比して極めて高いという場合、計測した日本のサービス産業における労働生産性が、実態よりも低い水準として見積もられてしまっている可能性もある。質の調整を行った労働生産性の国際比較については、深尾・池内・滝澤（2018）を参照されたい。
5
EALC2010 データベースは、東京、大阪、名古屋、福岡、札幌証券取引所の 1 部・2 部、ジャスダック、マザーズ、ヘラクレスなどその他の市場に上場している企業を対象に全要素生産性を計測するためのデータを整備し、公表している。
詳細は日本経済研究センターのホームページ（https://www.jcer.or.jp/report/asia/detail3735.html#database）を参照されたい。実質労働生産性は、実質付加価値額（実質生産高 から実質中間投入額を引いて計測）を労働投入（人×時間）で割り計測した。

第 2 章|働き方と生産性の関係－ 37 －

労働生産性との間には正の相関があることが窺える。また、企業規模が同程度の企業グループでも生産性のばらつきが大きいこともわかる。第二に、図表 4 から、特にサービス業において、同規模の企業間の生産性格差が大きいことが窺える。
労働生産性と資本規模（サービス業）

-4

-2

0

lnLP

2

4

6

図表４

5

10

15
lnK

20

25

（資料）EALC2010 データベース

第三に、卸売・小売業のみを抽出して実質資本ストックと労働生産性を描画した図表 5から、同業種内において、同規模の企業の生産性のばらつぎが大きいことが分かる6。
労働生産性と資本規模（卸売・小売業）

-2

0

lnLP
2

4

6

図表５

5

10

lnK

15

20

（資料）EALC2010 データベース

以下では、こうした企業間の生産性のばらつきの要因を議論したい。

3．企業の生産性格差の源泉の探求

生産性の水準や変動、また国際間、産業間、企業間の異質性（これらを総称して「生産性ダイナミクス」と呼ぶ）を生み出す要因については、日本のデータを用いた多くの
6
森川（2016）でも、「企業活動基本調査」を用いて全要素生産性（TFP）の企業間格差を検証している。そこでは、TFP
分布の上位 10％企業の生産性は下位 10％企業の２倍程度ないしそれ以上という大きな差があることが示されている。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 38 －

実証研究が存在する。例えば、深尾（2012）では、規模が異なる企業間における生産性
格差を生み出す要因として、研究開発と国際化を挙げている。背景となるメカニズムとしては、研究開発を通じた新しい技術の蓄積と、国際化を通じた海外からのノウハウの取得や効率化によって、生産性が上昇する可能性があるとされている。こうした想定の下で、深尾（2012）では企業レベルの様々な属性を計測した『企業活動基本調査』の企業レベル個票データを利用した分析を行っており、売上高に占める研究開発費の比率や輸出の割合が高いほど、TFP 上昇率が高くなることを実証的に示している。
上記の研究開発と国際化以外にも、例えば、IT（情報技術）が生産性に与える影響を分析した先行研究も存在する。90 年代以降の時期において日米の生産性格差が拡大したが、その要因としては米国における IT の利活用が注目されてきた。日本においては、
そもそも IT 投資水準自体が低いことに加えて、せっかく実施された IT 投資についても十分な利活用が進んでおらず、結果として、生産性の向上に繋がっていないとの指摘もある。
こうした文脈では、例えば、宮川ほか（2016）が、IT 投資のほかに、組織資本や人的資本、ブランドなどを含む無形資産投資が生産性に与える影響を含んだより広範な議論を展開している。特に、IT 投資と同時に無形資産投資も合わせて実施することが生産性向上に不可欠であると指摘している点が興味深い。また、滝澤・宮川（2017）では、国際 IT 財団の「企業の IT 活用の実態と効果についてのアンケート」から得られた個票
データを用いて、IT 投資の「水準」と「効果」が、どのような要因と相関しているのかを分析している。結果、IT 投資が現状では不十分と考えられる企業において、CIO（最高情報責任者）の設置や専任セクションの存在（組織資本）、IT 人材の確保（人的資本）といった補完的資産の存在が IT 投資水準の将来見通しと正の相関を有していることが分かった。また、既に一定程度の IT 投資を行っている企業において、こうした無形資産の有無が IT 投資の効果の発現と正の相関を有することが示されるなど、宮川ほか（2016）の指摘を裏付けるものとなっている。
このように、企業レベルの生産性ダイナミクスを決定する要因に関しては徐々に理解が深まっているものの、こうした先行研究の多くには、公開されている「財務情報」を通じて観察可能な企業活動（研究開発費や広告宣伝費、情報通信費等）と企業の生産性の関係を分析しているという点に分析上の限界がある。言うまでもなく、企業レベルでの生産性ダイナミクスの決定要因を捉えるためにはこうした財務情報に加え、企業独自の取り組みに関する情報の活用が有用と考えられる。そこで、次節の分析では、様々な企業における取り組みを、膨大な設問を通じて包括的に調査した「スマートワーク経営調査」のアンケート個票データを企業の財務情報（特に生産性指標）と結びつけること
で、生産性と企業による各種の活動がどのような関係を有しているのかを解析したい。
第 2 章|働き方と生産性の関係－ 39 －

具体的には、第一に、「人材活用力」、「イノベーション力」、「市場開拓力」、「経営基盤」にわたる全ての調査項目の中で、企業パフォーマンス（具体的には企業の労働生産性）と高い相関を示す項目をスパースモデリングと呼ばれる機械学習手法を用いて抽出する。この手法は、分析に利用可能なサンプル数（企業数）を大きく上回る数の説明変数を含む「スマートワーク経営調査」のようなデータを用いて、分析対象である生産性を説明するための調査項目を探索する必要がある場合に有用である。第一節で述べた通り、この分析は「生産性の決定要因」を因果関係に配慮した上で特定するには不十分であるが、生産性の面で優れた企業が、どういった特徴的な取り組みをしているのかを要領よく記述することができるという点で優れている。
この分析を踏まえて、第二に、生産性を説明する上で有用なものとして抽出された調査項目を用いて、企業レベルの生産性予測を行う。具体的には、アンケートに回答した
一部の企業のデータを用いて機械学習手法による予測モデルの構築（トレーニング）を行い、その予測精度を残りの企業データで評価（テスト）する。こうした分析は、生産性以外の企業属性を前提とした場合に、どの程度当該企業の生産性を「透かして見る」
ことができるかを検討しているものであり、第一の分析で抽出された調査項目が、ある種の予測の文脈でどの程度有効かを検討しているものでもある。勿論、予測対象となっている生産性は調査時点のものであり、将来の生産性を予測しているわけではないため、通常の意味での予測ではないが、生産性の面で優れた企業がどういった特徴的な取り組みをしているのかを検証する上では有用である。こうした二つの分析を通じて、生産性向上に向けたヒントを抽出することが、本章の残りのセクションにおけるテーマである。
4．機械学習手法を用いた分析（１）生産性と相関する要因7
本節では、「スマートワーク経営調査」の結果を利用し、企業の様々な取り組みと生産性との間にどのような相関関係があるかを、機械学習手法の一種であるスパースモデ
リングを通じて解析する。
「スマートワーク経営調査」は大問が 107 問（個々の大問には更に小問が設定されている）という膨大なアンケート項目に基づいた調査である。以下では、まず、企業毎の活動に関する異質性を詳細に記述したこの貴重なデータを用いて、生産性と相関の高い要因を抽出する。
「スマートワーク経営調査」に回答した企業は 602 社であり、そのうち、財務データと一対一の対応が可能であり、労働生産性が計測できた企業は 335 社である8。一般的に、この 335 社のサンプルに対して、アンケート調査項目から構築した（サンプルサイ
7

４節以降の分析結果は、滝澤・宮川（2018b）を引用している。滝澤・宮川（2018b）では、機械学習手法に関するア
ドバイスを宮川が、データ分析と結果のまとめを滝澤が担当している。
8
本章で用いている労働生産性の作成方法などは、補論を参照されたい。本章で用いられているデータは全て 2016 年度時点のものである。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 40 －

ズを超える）膨大な数の説明変数を含む重回帰分析を行うことはできない。このため、膨大な説明変数リストから「意味のある」変数のみ取り出すというニーズが生じる。
こうした目的に有用な機械学習手法としてスパースモデリングがある。これは、「罰則項を加えてパラメトリックモデルを推定することで、パラメータ推定と同時に未知パ
ラメータの数が削減される方法（岩波データサイエンス（2017）、P.６）」であり、余分な説明変数を減らして、説明変数の次元を圧縮する標準的な手法である9。本章では、スパースモデリングの代表的な推定方法である Lasso (Least Absolute Shrinkage andSelection Operator)を用いて、生産性と相関する変数の選択を行う。以下では Lassoについての直感的説明を簡潔に示す10。
以下の重回帰式の推定を考える。

ｙ（１）

ｙ は被説明変数（ここでは労働生産性）、 、 などは説明変数（ここでは「スマートワーク経営調査」の回答結果）を示す。パラメータの数は 個であり、添え字の はそれ
ぞれの企業を示す。サンプルサイズは N 個（我々のデータでは 335）である。通常の最小二乗法では、残差平方和を最小化するような係数βが推定値として得られるが、今回のように、説明変数の数に比してサンプルサイズが相対的に小さい場合には、被説明変数を説明するのに不要な変数の係数を同時に特定する必要がある。こうした目的のために、Lasso では以下の（２）式を最小化する問題を考える。
（２）（２）式の第一項は、回帰式の残差の二乗和を示し、第二項が罰則項に当たる。所与のハイパーパラメータ の下で、（２）式を最小化させる係数パラメータを選ぶことで、「必要の無い」変数の係数をゼロに圧縮することが可能となる。ここで問題となるのは、どのような を選択するかである。当然のことながら、罰則を弱める（ を小さな値にする）と係数の絶対値が 0 でなくなる変数が増え、罰則を強める（ を大きな値にする）と係数の絶対値が 0 でなくなる変数が減るため、何らかの基準に従って、 の値を決定する必要がある。このハイパーパラメータ選択に当たっては、以下に示す交差検証法を用いて、（２）式の平均二乗誤差を最小にする を探すのが一般的である。交差検証法とは、

9モデルがデータにどれだけ適合しているかの評価基準としては決定係数がある。しかし決定係数は説明変数が増える
ことで機械的に上昇する。説明変数が増えることによる罰則を加えることで、モデルの精度を適正に評価しようとしたものが赤池情報量規準（AIC）であるが、本章で用いる Lasso も罰則を付け回帰分析を行うため、AIC の考え方と類似している。これについては、Bruce and Bruce（2018）に詳細な説明がある。
10
スパースモデリングについては、岩波データサイエンス（2017）の説明が初心者にも易しい。

第 2 章|働き方と生産性の関係－ 41 －

与えられたデータの全てをモデルのフィットの検証に用いるのではなく、一部をテスト用に取り分けて（ホールドアウトして）おく方法である。以下に、Bruce and Bruce（2018）にある k 分割交差検証の方法を示す。

１． データの１/k をホールドアウト集合として取り分ける。
２． 残りのデータでモデルの訓練をする。
３． モデルを１/k ホールドアウトに適用して、必要なモデル評価を行う。
４． 最初のデータの１/k を元に戻し、次の１/k を取り分ける。
５． ステップ２と３を繰り返す。
６． どのレコードもホールドアウトに使われるまで繰り返す。
７． 平均をとるか、モデル評価指標と組み合わせる。
（Bruce and Bruce（2018）P.145 より抜粋。）

なお、サンプルサイズが小さい場合において、説明変数を増やしていくと過学習（学習データについては予測の精度が高くても、テストデータについてはモデルがフィットしない）の問題が生じるが、上記の交差検証法は、こうした点を考慮しながらハイパーパラメータ を選択することも意図している。本章では、5 分割と 10 分割で交差検証を行ったが、結果に大きな違いがなかったため、5 分割交差検証法の結果を図表６に示す。
Lasso に用いた被説明変数は、労働生産性（労働時間１時間あたり付加価値額）であり、説明変数は、「スマートワーク経営調査」に含まれる設問で、テキストとして回答された情報以外全てを用いている。また、ダミー変数（0、1 をとる変数）以外は、単位の影響を取り除くため、変数の値を標準化している（サンプル全体の平均を控除し、標準偏差で除した）11。
図表６は、Lasso の結果として（交差検証法から得られたハイパーパラメータの下で）、生産性と相関関係があるとして選択された変数のリストとその係数である。第１章では、「人材活用力」に関する各設問について、高生産性企業と低生産性企業との間にどのような差が存在するかを設問毎に調べている。これは、生産性と「人材活用力」に関する
各変数の２変数間の関係に注目していることになる。一方、本章では、全設問項目の中から生産性と関係がある変数を抽出し、それらと生産性の関係（重相関）を分析しているため、第１章とは結果が異なり得ることをまず言及しておく12。
経営層に関する設問では、社外取締役比率や女性社外取締役比率が高い企業において

11

それぞれの設問に対して、未回答の場合は、未回答ダミーを作成し、説明変数に加えている。未回答であった設問における回答はゼロに置換している。
12
第１章では高生産性企業と低生産性企業の二群として計測された生産性の高低と人材活用力に関する各変数の単回帰分析を行っている一方で、本章では他の変数の要因をコントロールした重回帰分析を行っていることになる。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 42 －

生産性が高いとの結果が得られた。また、社会貢献・CSR に関する設問では、従業員一人当たりで測った社会貢献活動費用が高い企業ほど生産性が高いということも分かった。イノベーションの方針・計画と責任体制に関する設問では、イノベーションに関する全社的な方針・計画を定めていない企業ほど、生産性が低いとの結果が得られた。
従業員属性については、海外赴任者勤務国数が多い企業ほど生産性が低いとの結果が得られているが、被説明変数の労働生産性の分子の付加価値額が国内でのみ生まれた付加価値額を計測しているため、このような負の相関が得られた可能性がある点に注意が必要である。ダイバーシティに関する設問では、健康経営優良認定を受けている企業ほど生産性が高いほか、LGBT（性的マイノリティ）への施策で、家族手当・休暇を同性パートナーへ拡大している企業ほど生産性が高いといった結果が示されている。正社員の多様な勤務形態に関する設問では、短時間勤務正社員や所定内労働時間限定正社員の比率が高い企業ほど生産性が高く、職務限定正社員制度がある企業ほど生産性が高い。こ
れらの結果は、鶴（2016）において議論されている、ジョブ型正社員が自律的な働き方の可能性を高め、長時間労働を抑制し、ひいては効率的な働き方を実現し、生産性向上につながるとの主張と整合的なものと考えられる。
人材への投資に関する設問では、新入社員に対してのキャリア支援として計画的なジョブローテーションを行っている企業や、管理職でないミドル層へのキャリア支援として資格取得に対する金銭的支援を行っている企業の生産性が高いという結果であった。
賃金体系に関する設問では、例えば、賃金体系の見直しで、より役割に応じた賃金体系に変更したと回答した企業の生産性は低いとされる。労働時間に関する設問では、正社員の総実労働時間が短い企業ほど、生産性は高いとの結果が得られた。休暇に関する設問で、年休の取得計画を事前に提出させると回答した企業ほど、生産性は低いとの結果であった。
イノベーションに関する設問では、海外の大学等との共同研究プロジェクト数が多く、部長クラスで決裁できる研究開発費の上限が高く、従業員一人当たり広告宣伝費が高い
企業ほど生産性が高いとの結果が得られた。
以上の結果は、膨大な企業属性や取り組みの中でも、特に、ガバナンスの体制が整い、柔軟で多様な労働環境が担保され、イノベーション活動も積極的に行っている企業の生産性が傾向的に高いという特徴を示唆するものである。一方で、選択された変数の中には、当初の予想とは逆の符号が得られている結果（例えば、女性の活躍推進に関する取組の実施状況等が優良な事業主に与えられる「えるぼし認定」を取得している企業ほど生産性が低いとの結果）もあった。こうした結果はサンプル数が少ないこと等に起因している可能性もあり、今後の調査の蓄積によりサンプルサイズがクロスセクション及び時系列方向で拡充されることで、結果は十分変わり得る点に注意が必要である。
第 2 章|働き方と生産性の関係－ 43 －

言うまでもなく、図表６の結果は、生産性との（重要な）相関関係を抽出したものであり、膨大なアンケート項目の中で労働生産性との関係で特に重要なものが何であるかを示したに過ぎない。しかしながら、従前、個別企業の事例分析に留まっていた企業の具体的取り組みと生産性との関係を、システマティックな手続きの下で解析したことに一定の意味はあるものと考えられる。例えば、ガバナンスの体制が整っており、労働環
境も柔軟であり、イノベーション活動も活発に行われているにも関わらず、観察される生産性が低い企業があれば、当該企業にはそれ以外の（図表６に示した）何らかの側面
において生産性の向上を妨げるものが存在している可能性が高い13。こうした議論は、生産性改善に向けた「気付き」を与えるものであり、因果関係にタッチできないスペックに留まる現在の分析結果を活用する一つの有力な方法と言えるだろう。

13
勿論、ガバナンス、労働環境、イノベーション活動に関する計測が正確に行われていないという可能性もある点には注意が必要である。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 44 －

図表６
調査票の目次I. 企業形態

Ⅱ. 経営層
Ⅳ. 社会貢献・C S R
Ⅴ. 方針・計画と責任体制

Ⅵ. 人材活用

Ⅶ.イノベーション

Ⅷ.市場開拓Lasso の結果

質問番号

説明変数

Q 2_6

電機・精密・機械ダミー

符号-

Q 2_10電力・ガスダミー+

Q 2_13

倉庫・不動産ダミー+

Q 2_16

金融業ダミー

+

Q 4_2

社外取人数

+
+

Q 4_2_ratio

社外取締役数（正社員数に対する比率）

Q 4_2f_ratio

女性社外取締役数（正社員数に対する比率）+

Q 8s_a_ratio

社会貢献活動費（正社員数に対する比率）+

Q 10s2_4

人材活用計画：期間定め無し+

Q 13s3_4

イノベ計画：期間定め無し-

Q 20_1_ratio

執行役員数（比率）+Q 22_2

職種別社員割合：研究開発・設計-*

Q 22_4

職種別社員割合：生産・製造

-

*
*

Q 23x

海外赴任者勤務国数-

Q 23

海外赴任者数-

Q 25_12

組織パフォーマンス向上のためのテクノロジー導入効果：その他-

Q 26_3

えるぼし認定-Q 26_14

健康経営優良法人認定+

Q 30_1

60歳以上従業員の職務：現役時と同様の職務（現役継続）-

Q 34_5

LG B T への施策：家族手当・休暇を同性パートナーへ拡大+

Q 35_1chm

育児休業取得経験者：男性非正社員+

Q 37xm _ratio 一時的な短時間勤務制度利用者数：正社員男性+

Q 41_1_ratio+

短時間勤務正社員（正社員数に対する比率）

Q 41_2_ratio

所定内労働時間限定正社員（正社員数に対する比率）+

Q 41_4x

職務限定正社員制度有り+

Q 42_4

社外活動を支援する際の理由：その他-

Q 46_13

新入社員へのスキル・キャリア開発支援：計画的なジョブローテ

++*Q 48_3

非管理職ミドル層へのスキル・キャリア開発支援：資格取得への金銭支援

Q 57ss_4

エンゲージメント調査を受けた改善の検証における数値目標：従業員満足度

-

Q 59

平均年間給与（正社員全体）+*

Q 60_2d

基本給の構成比に占める「その他」の割合：非管理職

-

*

-

Q 61s1_1

賃金体系見直しの内容：役割に応じた賃金体系へ

Q 64_3_x40

40代の中途入社人数-

Q 64s_1

中途採用ルート：ハローワーク-

Q 67_2_ratio

転籍者数（割合）+

Q 70_x2016年度の正社員年間総実労働時間-*

Q 70_y2015年度の正社員年間総実労働時間-*

Q 72_7

労働時間適正化のための方策：人員増強-

Q 76_1

休日・休暇取得奨励策：年間の取得計画を事前に提出-

Q 83_4

海外の大学等との共同研究プロジェクト数

+

Q 87

部長クラスで決済できる研究開発費の上限+

Q 91d_14

既存製品の改良に使ったデータ：気象データ+

Q 91d_15

既存製品の改良に使ったデータ：地図データ+

Q 91e_15

製造等のプロセス改善に使ったデータ：地図データ+

Q 91f_4

トレーサビリティの改善に使ったデータ：自社の保険者が保有するデータ+

Q 91f_5

トレーサビリティの改善に使ったデータ：自社の経理財務データ+

Q 91j_4

需要予測に使ったデータ：自社の保険者が保有するデータ-

Q 91k_11

人材の適切配置に使ったデータ：P O S データ-

Q 91k_12

人材の適切配置に使ったデータ：ソーシャルメディアデータ

-Q 94_x_ratio

2016年度広告宣伝費（正社員数に対する比率）+

Q 98s_9

コーポレートサイト対応言語：フランス語-

Q 100uu_x

自社が管理するサイトのアクセス数：ユニークユーザー数+

Q 101_1

高世界シェア事業・プロダクトが有る-

Q 101s2_kibo 国内高シェア事業・プロダクトの国内市場規模+

Q 104_12

韓国に拠点-

Q 104_16

中央・南アフリカに拠点-

Q 105_year

海外最重要拠点に進出してからの年数-

Q 107_3

海外に置いている拠点の種類：営業、販売拠点-（注）表中の符号の横の＊印は、第１章において、高生産性企業と低生産性企業で差があるとの結果が得られた変数を示す。
（出所）滝澤・宮川（2018b）

第 2 章|働き方と生産性の関係－ 45 －

4．機械学習手法を用いた分析（２）生産性の「予測」

前節での解析結果を踏まえて、本節では、Lasso で選択された変数群が生産性の「予測」に対してどの程度の貢献を有しているかを検証する。既述の通り、本章での予測分
析は、あくまで同時点において観察された企業属性と生産性の関係を描写したものであり、将来時点の生産性を予測するものでは無い。この意味で、本節の分析は、前節で抽出された変数群が、生産性の議論を行う上で有用であることを確認するものであるともいえる。
一 般 的 な 手 続 き に 倣 っ て 、 予 測 の 精 度 の 評 価 に は ROC （ Receiver Operation
Characteristics）曲線と AUC（Area Underneath the Curve）を用いる。ROC 曲線と AUCを理解するために、以下の図表７の説明から行う。
図表７

予測と実際の分類
予測結果

高生産性グループ 低生産性グループ

高生産性グループ
実際の分類
低生産性グループと判断と判断

T rue P ositive

F alse N egative

（真陽性）

（偽陰性）

False P ositive

T rue N egative

（偽陽性）

（真陰性）

（出所）滝澤・宮川（2018b）

図表７は予測と実際の分類についての描写である。以下の分析では、生産性のサンプ
ル上位 25％を高生産性グループとし、それ以外を低生産性グループとして分類する。
この時、実際に高生産性グループで、予測の結果も高生産性グループに分類されるケースを True Positive(真陽性)と呼ぶ。一方、実際は、低生産性グループに属するにも関わらず、高生産性グループに分類されるケースを False Positive（偽陽性）と呼ぶ。
本章での分析では、予測モデルの構築に当たって、機械学習手法の一種である
weighted random forest (Chen et al. 2004)を用いる。具体的には、被説明変数として、高生産性グループに属する場合を１、低生産性グループに属する場合を０とする二値変数を設定し、前節の Lasso 推定で生産性と関係がある設問として選択された項目を説明変数として用いる。我々のデータは 335 社からなるが、このうち 180 社を用いて
weighted random forest を用いた予測モデルのトレーニングを行う。その上で、得られたモデルを残りの 155 社に当てはめることで、それぞれの企業について「高生産性グ

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 46 －

ループに属する」確率に関連したスコアが計算できる。これらの 155 社については、実際に高生産性グループに入っているか否かが観察されているので、我々は高生産性グループか否かを分けるスコア上の特定の閾値（カットオフ）における、True Positive Rate
（真陽性率）、False Positive Rate（偽陽性率）を計算することが出来る。このカット
オフを変化させながら、横軸に False Positive Rate、縦軸に True Positive Rate をとったものが、ROC 曲線である。この ROC 曲線は左上の角に曲線が近いほど予測性能が高くなる14。この ROC 曲線の下側の面積を AUC（Area Underneath the Curve）と呼び、予測の精度の数値的評価に用いる。AUC が１に近いほど、予測の精度は高く、0.5 に近い（ROC 曲線が対角線に近い）ほど予測の精度は悪くなる。
図表８は、全変数（太実線）、人材活用力に関する設問のみ（細実線）、人材活用力以外の設問のみ（破線）を用いて予測を行った場合の ROC 曲線を示している。
図表 8

ROC 曲線（全変数 VS 人材活用力 VS 人材活用力「以外」）（注）太実線は全ての設問を用いて生産性を予測した場合、細実線は人材活用力に関する設問のみ、破線は人材活用力以外の設問を用いて予測を行った場合の ROC 曲線を示している。
（出所）滝澤・宮川（2018b）
14
実際に高生産性グループである企業を、高生産性グループであると判断した割合が高く、実際は低生産性グループであるにも関わらず、高生産性グループであると判断した割合が低い場合は、原点から垂直に上側の座標（０,１）に近いところにプロットされることを考えるとわかりやすい。

第 2 章|働き方と生産性の関係－ 47 －

またそれぞれの AUC の値を示したのが図表９である。予測の精度は、全設問から変数を選択するモデルが最も高く、AUC は 0.74 であった。次いで、人材活用力に関する設問のみを用いたモデルで、AUC は 0.70 であった。人材活用力以外に関する設問のみを用いたモデルの AUC が最も低く 0.61 であった。予測モデルの精度評価を AUC に基づいて行う場合には、0.7～0.8 程度を目安とすることが多く、全設問から変数を選択する（前節で用いた）モデルや人材活用力に関する設問のみを用いたモデルは、生産性予測
を一定程度の精度で実現していることが分かる。
図表９

AUC（全変数 VS 人材活用力 VS 市場開拓力）
AUC

標準誤差

全設問

0.74

0.046

人材活用力に関する設問のみ

0.70

0.047

人材活用力以外の設問のみ

0.61

0.049

（出所）滝澤・宮川（2018b）

一方、それぞれの設問を合成して作成した４指標（人材活用力スコア、イノベーショ
ン力スコア、市場開拓力スコア、企業基盤スコア）を用いて生産性の予測を行ったモデ
ルの AUC は、0.53 であり、他のモデルよりも低かった15。これは、合成指標を作成する
際に、生産性とダイレクトには関係しない調査項目が含まれているためと考えられる。
5．まとめ・結論

本章では、生産性ダイナミクスについてのマクロ・セミマクロレベルの議論を踏まえて、特に企業間のミクロレベルの生産性格差に注目した分析を行った。具体的には、「ス
マートワーク経営調査」から得られた、企業の人材活用、イノベーション、市場開拓に関連する膨大な取り組み状況のデータと各企業の生産性の関係を分析した。機械学習手法を用いた分析の結果、正社員に多様な勤務形態を提供しており、労働時間が短い企業
ほど、生産性が高いという相関関係が確認されたほか、人材への投資に関する設問では、キャリア支援を行っている企業ほど生産性が高いことが分かった。また、イノベーションに関する設問では、広告宣伝を積極的に行っていて、海外と共同研究を進めている企
業の生産性が傾向的に高かった。これらの結果は、総じて、多様な働き方を許容し、イ
ノベーション活動に積極的な企業の生産性が高いということを意味している。また、こ15それぞれのスコアの作成方法については、補論を参照されたい。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 48 －

うした企業属性は、予測の文脈でも相応の貢献を示していることも確認された。
既述の通り、本章の解析は、日本企業に関する生産性の現況を概観した上で、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抽出したものである。こうした検討結果から生じる次なる自然な問いは、「それでは如何なる取り組みを
進めれば、生産性が改善するのか」というものであろう。何らかの介入（実験）を伴わない観察データに依拠した分析から、こうした因果関係を明示的に取り扱った議論を行うことは容易ではないが、今後の研究の方向性としては、継続的なアンケートの実施に基づいて構築されたパネルデータを基に現在の分析を高度化していくことが考えられる。
特に、各企業内で何らかの取り組みを新たに始めた場合に、ある程度の時間的ラグをもってその（例えば、生産性への）効果が発現することが想像される。企業レベルの詳細な情報を格納したパネルデータを有効に活用することが今後の重要なテーマと言える。こうした分析に際しては、各企業内での様々な取り組みがどのような背景を持って進んだのかを正確に理解することが重要である。人材活用に関する企業の取り組みだけではなく、多面的に企業の有り様を計測した「スマートワーク経営調査」は、こうした分析に極めて適していると考えられる。また、今後の研究に際しては、本章が用いたような機械学習手法の更なる活用も期待される。例えば、生産性の高いグループにおいて複数の取り組みが同時に観察されるというパターンが確認されれば、どういった取り組
みを並行して行うことが効果的かという点を議論することが可能となる。こうした目的には、graphical lasso のような手法も有効であろう。
「スマートワーク経営調査」は企業の働き方を含め、様々な取り組みを詳細に調査した貴重なデータである。今後も長期間にわたって継続的に、かつより広範囲の企業から調査への協力が得られれば、上記のような発展的な分析を行うことも可能となる。生産性向上のための確かな道程は、企業がこうした調査への主体的な参画を通してその重要性に関する理解を深める中で、学術研究・企業経営・政策立案が活発に交流する中で定まるものと考えられる。

第 2 章|働き方と生産性の関係－ 49 －

参考文献

岩波データサイエンス刊行委員会（編）（2017）『岩波データサイエンス

Vol.5』岩波書店
滝澤美帆（2018）「産業別労働生産性水準の国際比較」公益財団法人日本生産性本部

生

産性レポート Vol.7、2018 年 4 月
滝澤美帆・宮川大介（2017）「IT 投資の決定要因とその効果：「IT 活用実態調査」を用いた実証分析」公益財団法人日本生産性本部

生産性レポート Vol.7、2018 年 4 月

滝澤美帆・宮川大介（2018a）「産業別労働生産性の国際比較：水準とダイナミクス」経済産業研究所

RIETI Policy Discussion Paper Series 18-P-007、2018 年 4 月

滝澤美帆・宮川大介（2018b）「高パフォーマンス企業の労働環境：機械学習手法を用いた分析」日本経済研究センター

Discussion

Paper、近刊

鶴光太郎（2016）『人材覚醒経済』日本経済新聞社
深尾京司（2012）『「失われた 20 年」と日本経済』日本経済新聞社
深尾京司・池内健太・滝澤美帆（2018）「質を調整した日米サービス産業の労働生産性水準比較」公益財団法人日本生産性本部 生産性レポート Vol.6、2018 年 1 月
宮川努（2005）『日本経済の生産性革新』日本経済新聞社
宮川努・淺羽茂・細野薫（編）（2016）『インタンジブルズ・エコノミー』東京大学出版会
森川正之（2016）『サービス立国論』日本経済新聞出版社
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（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
Bruce, P. and A. Bruce（2018）『データサイエンスのための統計学入門―予測、分類、
統計モデリング、統計的機械学習と R プログラミング』黒川利明（訳）大橋真也（監修）

オライリー・ジャパン

Chen, C., A. Liaw, and L. Breiman (2004) “Using Random Forest to Learn Imbalanced
Data”, Technical Report 666, Department of Statistics, University ofCalifornia, Berkeley

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 50 －

第３章

上場企業における働き方改革と利益率――「スマートワーク経営調査」データを用いた検証
慶應義塾大学商学部 教授

山本 勲1【ポイント】

Ø 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。
Ø 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。
Ø 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。

健康経営の実施の有無と利益率（ROA）の推移
非実施

ROA (%)

2011年までに実施

2013年までに実施

2013年

2015年

10
9
8
7
6
5
4
2 01 1 年

2012年

2014年

2016年

（資料）スマートワーク経営調査（2017）より筆者作成
1
本章の執筆にあたり、鶴光太郎氏、滝澤美帆氏、森川正之氏をはじめ、日経スマートワーク経営研究会の参加メンバーから数多くの有益なコメントを頂戴した。深く感謝申し上げたい。なお、本稿のありうべき誤りは、すべて筆者に属する。本章の分析内容は山本（2018a）を基にしている。

－ 51 －

1. 働き方改革と企業パフォーマンス

現在注目されている働き方改革は、日本的雇用慣行と呼ばれる雇用システムを見直すものであり、その必要性は、日本的雇用慣行の経済合理性が低下していることにある。
企業や労働者が合理的に行動しているならば、雇用慣行が非効率化することはない。しかし、労働市場を取り巻く環境が大きく変化することで、かつては効率的であった企業や労働者の行動が、いつの間にか非効率化してしまうことはしばしばある。日本では現在、少子高齢化やグローバル化、急速な技術革新など、さまざまな環境変化が生じている。こうした環境変化に日本的雇用慣行が適合しきれていないとしたら、日本的雇用慣行の見直しを行わないことで非効率性が生じている可能性がある。長期的にみれば、そうした非効率性は企業努力によって正されていくものであるが、その過程においては、
いち早く時代や個々の事情に合うような働き方改革を行った企業ほど、パフォーマンス
が向上する状況が生じうる。
働き方改革の内容は多様であるが、これまでの研究によって、ワークライフバランス（WLB）施策の導入やダイバーシティ経営、健康経営、雇用の流動性向上などの働き方
改革が企業業績を向上させる可能性があることが示されている。例えば、Yamamoto andMatsuura (2014)では、1,677 社の企業のパネルデータを用いて、従業員 300 人以上の中堅大企業や製造業、過去の不況期に従業員数を減らさず労働保蔵を行ってきた企業、
女性活躍推進を行っている企業、IT を利活用している企業などで、WLB 施策の導入がその後の生産性上昇につながりやすいことを明らかにした2。また、山本（2018b）では、上場企業のパネルデータを用いて、女性労働力の活用が進んでいる企業では他の企業よりも利益率が高くなっていること、さらには、中途採用の多い企業や WLB 施策（法を上回る育児・介護休業制度、短時間勤務制度、勤務地限定制度、長時間労働是正の取り組
みなど）が整っている企業で、その傾向が顕著であることを示した3。一方、山本・黒田（2014）では、約 400 企業のパネルデータを用いて、メンタルヘルス不調による長期休職者比率が 0.1%上昇すると、2 年程度のラグを伴って売上高利益率が 0.16％有意に押し下げられること、すなわち、健康経営による従業員の健康向上が企業業績の改善につながる可能性があることを明らかにした。
このように、これまでの研究によって、働き方改革は企業パフォーマンスを高める可能性があることが示唆される。しかし、上述の先行研究で用いている企業データは主に2010 年頃までのものであり、「働き方改革実現会議」などで労働時間の上限規制の強化
2

ワークライブバランスと企業パフォーマンスの関係については、坂爪（2002, 2009）、脇坂（2006, 2007）、長江（2008）、
阿部・黒澤（2006）、阿部（2007）などでも分析されている。詳しいサーベイについては、武石(2006)や姉崎(2010)のサーベイを参照されたい。
3
女性活躍推進と企業パフォーマンスの関係については、児玉ほか（2005）、Kawaguchi（2007）、佐野（2005）、Siegel・児玉（2011）などでも分析されている。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 52 －

などの働き方改革が集中的に議論され、各企業においてもさまざまな取り組みが本格化した近年の動向はデータに含まれていない。働き方改革の必要性が各企業に浸透し、試
行錯誤を重ねながら多様な施策が取られるようになった状況において、どのような施策
が企業パフォーマンスの向上にもつながりうるのか、といった点は必ずしも明らかになっていない。各企業が多様な取り組みをしている状況においてこそ、企業パフォーマンスへの影響を定量的に評価したエビデンスには価値があり、エビデンスに基づく働き方
改革につなげることができる。そこで本章では、上場企業を中心とした「スマートワー
ク経営調査」の個票データを用いて、働き方改革に関する施策が企業の利益率にどのような影響を与えるのかを検証し、エビデンスの導出を目指す。
また、先行研究では、現在注目されている長時間労働の是正が企業パフォーマンスにどのような影響を与えるかについて、必ずしも十分な知見は得られていない。Yamamoto
and Matsuura (2014)では、長時間労働の是正に関する組織的な取り組みといった WLB
施策が企業属性によっては生産性を高める可能性があることを示しているが、実際に労働時間が減少した際に、企業パフォーマンスが向上するかを検証した研究はほとんどない。長時間労働を是正すると必要なインプットを生産活動に投入できなくなるため、付加価値や利益などのアウトプットが減少してしまうのではないかといった懸念は多く聞かれる。そうした懸念があると、積極的には長時間労働の是正に取り組まなくなってしまうことも予想される。
しかし、学術的に、長時間労働を是正した際に企業パフォーマンスが向上するかを検証することは容易ではない。なぜならば、企業パフォーマンスが向上している際には、増加する需要に対応してインプットを増やすため、通常は残業時間が増加し、結果的に、
企業パフォーマンスと労働時間の間にはプラスの相関が観察されやすいからである。これは「逆の因果性」という問題であり、企業を追跡したパネルデータの利用や労働時間の変化を外生的に生じさせる要因を用いた操作変数法による推計などで対処すべきである。そこで、本章では、働き方改革に関する施策と企業の利益率に関する検証を行った後、施策ではなく実際の労働時間の変化が企業の利益率にどのような影響を当てるかについて、可能な限り「逆の因果性」を考慮して解明する。
以上のように、本章では働き方改革に関する施策導入および労働時間の変化が企業パ
フォーマンスに与える影響を推計するが、その際には、パネルデータを活用し、もともと優良企業で働き方改革や長時間労働の是正などの取り組みを率先して行えた、といっ
た逆の因果性を取り除く。パネルデータを用いると、優良企業であることなどの時間不変の異質性をコントロールできるため、相関関係だけでなく因果関係の特定がしやすくなる。「スマートワーク経営調査」は横断面調査であるため、原則としてクロスセクシ
ョンデータとしての利用しかできないが、働き方に関する施策は導入年を把握できるた

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 53 －

め、各年において導入されているかどうかというダミー変数を定義すれば、パネルデー
タとして活用できる。また、労働時間などの一部の項目については、過去 3 年の値も調査しているため、パネルデータとして活用できる。よって、本章の分析では「スマートワーク経営調査」の多様な調査項目を多く活用する代わりに、時間を遡ってパネルデー
タとして利用できる一部の調査項目に限定して活用する。また、企業パフォーマンスについても、過去に遡って利用できた総資産経常利益率（ROA）と売上高営業利益率（ROS）の 2 つの指標を用いる。
なお、本報告書の第１章と第２章は「スマートワーク経営調査」をクロスセクション
データとして活用し、幅広い多様な調査項目に着目しながら、付加価値労働生産性などの企業パフォーマンスと関係性の高い要因を洗い出しており、その点が本章と異なる点であり、それぞれ補完し合うものと位置付けられる。
2．上場企業における働き方改革に関する施策の効果

上述したように、本章では、「スマートワーク経営調査」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と企業の利益率との関係を検証する。「スマートワー
ク経営調査」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、賃金体系の見直し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。一方で、「スマートワーク経営調査」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することができるため、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4。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。
上述のように、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）と売上高営業利益率（ROS）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
4

純粋持株会社を含めた場合でも、本章の分析結果は大きくは変わらなかった。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 54 －

よるアプローチで推計する。
まず、各施策の有無と利益率の関係を図表１で確認したい。図表１ではダイバーシテ
ィ推進、柔軟な働き方の推進、健康経営、賃金改訂の見直しの４つの施策それぞれについて、①施策を実施していない企業群、②2008～10 年に実施した企業群、③2011～13
年に実施した企業群の 3 つに企業を分け、非実施の企業群は 2011～16 年、実施の企業群は実施した後の年から 3～4 年分の利益率の推移をプロットした。この図をみること
で、施策を実施している企業の利益率が高いかどうか、また、施策を実施したことで利益率が他の企業よりも上昇したかどうかを確認することができる。
例えば、（１）のダイバーシティ推進の図をみると、施策の実施の有無にかかわらず
ROA の水準はほとんど変わらないことがわかる。ROS については施策を実施している企業ほど水準は高いが、施策を実施した後に利益率が上昇したとはいえず、ROS の高い企業が施策を導入できたという逆の因果性が生じている可能性が示唆される。同様の傾向
は（２）の柔軟な働き方の推進や（４）の賃金体系の見直しについても当てはまり、利益率は実施企業で高い傾向もあるが、実施後に利益率が上昇したとはいいにくい。一方
で、（３）の健康経営については、ROA と ROS のいずれでも、実施の少し後に利益率が上昇している状況がみられるため、健康経営を実施することでラグを伴って利益率が上昇するプラスの効果が表れる可能性が示唆される。
こうした施策実施の影響を他の要因をコントロールして統計的に特定するため、2011～16 年度の企業パネルデータにもとづいて、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２のとおりである。
図表２をみると、利益率の自己ラグは統計的に有意であり、また、自己相関は 2 階で有意でなくなっているほか、過剰識別検定も棄却され、おおむね適切に推計できている
ことがわかる。
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 および ROS 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。また、賃金体系の見直しについては 1 年ラグの係数が統計的に有意に負となっているが、各期の係数を合計した総合的な影響は統計的に有意になっておらず、トータルでの影響は確認できない。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

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 55 －

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と図表２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%、賃金体系の見直しは 68%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。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 56 －

図表 1 各種の働き方改革の実施の有無と利益率の推移（１）ダイバーシティ推進（資料）スマートワーク経営調査（2017）より筆者作成

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 57 －

（２）柔軟な働き方の推進（資料）スマートワーク経営調査（2017）より筆者作成

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 58 －

（３）健康経営（資料）スマートワーク経営調査（2017）より筆者作成

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 59 －

（４）賃金体系の見直し（資料）スマートワーク経営調査（2017）より筆者作成

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 60 －

図表２

各種の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（１）ROA

備考）

1. 括弧内は標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。
3. 年ダミーと企業規模ダミーは掲載を省略。

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 61 －

（２）ROS備考）

1. 括弧内は標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。
3. 年ダミーと企業規模ダミーは掲載を省略。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 62 －

3．上場企業における長労働時間是正の効果

本節では企業による働き方改革に関する各種の施策ではなく、働き方改革の進捗が反映される実際の指標のうち、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。
「スマートワーク経営調査」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、前節と同様に、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。そこで、本節では、そのようにして構築した企業パネルデータを用いて、実際に正社員の長時間労働が是正された企業において、利益率がどのように変化したのかを統計的に捉えることしたい。
検証に先立ち、各企業の正社員の労働時間がどのように推移しているかを確認するた
め、図表３で、2 年間の労働時間の変化についての散布図をみてみる。図表３は（１）が 2014 年と 2015 年、（２）が 2015 年と 2016 年の年間労働時間の組み合わせをプロットしたものであり、45 度線上のプロットは労働時間に変化がない場合を示し、45 度線
よりも下側（上側）のプロットは 1 年間で労働時間が減少（増加）した場合を示している。図表３をみると、（１）と（２）とも、45 度線よりも下側のプロットが多くみられるとともに、（２）の 2016 年のほうが前年からの労働時間の削減が顕著となっていることがわかる。この時期、緩やかな景気拡大が続いていたことを考慮すると、こうした労働時間削減の動きは、政府が主導する働き方改革による正社員の長時間労働是正が実現しつつあることを示すものと解釈できよう。
次に、2014 年以降にみられた正社員の労働時間の削減が、企業の利益率とどのように関係しているかを確認するため、労働時間の変化と利益率（ROA と ROS）の変化を図
表４のように散布図で示してみた。図では横軸に労働時間変化、縦軸に利益率変化をとっており、プロットが右上がりであれば両者にプラス、右下がりであれば両者にマイナスの相関関係があるといえる。ところが、図表４をみると、労働時間の変化は利益率の変化とは相関がみられないことがわかる。図表３でみたように、労働時間は減少しているケースが若干多いが、それによって利益率が系統的に上昇したり低下したりすることはみられない。ということは、働き方改革によって長時間労働を是正したとしても、必ずしも利益率が低下するとは限らないといえる。働き方改革で正社員の労働時間を削減
すると、それに伴って売上や利益が減少してしまうのではないかとの懸念が聞かれるが、

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 63 －

図表４のように、以前よりも短い労働時間で以前と同等の利益を上げることができるのであれば、時間当たりの利益率や効率性はむしろ高まると解釈できる。
こうした傾向が他の要因をコントロールしたうえでも当てはまるかを確認するため、回帰分析を実施する。まず、図表５には、どのような企業あるいは働き方改革が長時間労働の是正に成功しているのかをみるため、被説明変数に正社員の労働時間、説明変数に働き方改革に関する各種施策（ダイバーシティ推進、柔軟な働き方の推進、健康経営、賃金体系の見直し）などを用いて、固定効果モデルを推計した結果を示した。逆の因果性に対処するため、各施策は前年に導入されたかを示すダミー変数を用いている。図表５をみると、各種の施策のうち、柔軟な働き方の推進が統計的に有意にマイナスとなっており、長時間労働の是正には柔軟な働き方の推進が効果的であることがわかる。
次に、労働時間が ROA や ROS といった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結果が図表６である。図表６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６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図表５で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。図表 6 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が確認できる。
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７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。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 64 －

ここで、HR テクノロジー推進は、「スマートワーク経営調査」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（2017 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７をみると、ROA に対しては 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、また、ROS に対しては HR テクノジー推進と離入職率が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 や ROS 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。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よう。
なお、図表６や図表７については、本来ならば図表２のように状態依存モデルとして推計する必要がある。しかし、「スマートワーク経営調査」からは企業単位の労働時間は３年分しか把握できないため、過去の値を操作変数に多用する Arellano and Bond
(1991)の GMM アプローチを適用しにくい。また、図表７については、図表６のように労働時間の内生性（逆の因果性）を考慮する必要もあるが、労働時間との相乗効果の操作
変数を見出すことができなかった。よって、状態依存モデルや操作変数法の適用については今後の課題として検討したい。

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 65 －

図表３

各企業の正社員の総労働時間の推移（１）2014 年から 2015 年（２）2015 年から 2016 年

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 66 －

図表４

労働時間変化と利益率変化の関係（１）ROA（２）ROS

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 67 －

図表５

備考）

労働時間の決定メカニズム：固定効果モデルの推計結果

1. 括弧内は標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 68 －

図表６

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（１）ROA

備考）

1. 括弧内は標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 69 －

（２）ROS備考）

1. 括弧内は標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 70 －

図表７

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（１） ROA

備考）

1. 括弧内は標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 71 －

（２）ROS備考）

1. 括弧内は標準誤差。
2. ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 72 －

4．おわりに

本章では、上場企業を中心とした「スマートワーク経営調査」の個票データを用いて、働き方改革に関する施策の実施や長時間労働の是正が企業の利益率にどのような影響を与えるのかを検証した。分析では、「スマートワーク経営調査」の多様な調査項目を多く活用する代わりに、時間を遡った情報を利用できる一部の調査項目に限定し、パネ
ルデータとして活用した。企業パフォーマンスについても、過去に遡って利用することのできた総資産経常利益率（ROA）と売上高営業利益率（ROS）の 2 つの指標を用いた。
分析の結果、働き方改革に関する施策のうち、健康経営の実施がラグを伴って企業の利益率（ROA および ROS）を高める可能性が見出せた。この結果は、施策の有無別でみた利益率の推移を示したグラフでも、また、利益率の状態依存性や企業の異質性などを計量経済学の分析手法でコントロールした推計でも、確認することができた。「スマートワーク経営調査」の回答企業のうち、2016 年度において、ダイバーシティの推進は61％、柔軟な働き方の推進は 53％、賃金体系の見直しは 68％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。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。こうした結果は、「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。
一方、正社員の長時間労働の是正については、まず、2014 年以降、多くの企業で労働時間の削減が観察されることがわかった。次に、こうした長時間労働の是正と利益率との関係を散布図で確認したところ、労働時間の削減と利益率の変化には系統的な関係性は見出せなかった。さらに、利益率が上昇するような需要の増加が生じているために労働時間を増加させるといった「逆の因果性」をコントロールするため、働き方改革に関する施策の実施による労働時間の変化が利益率にどのような影響を与えるかを識別する固定効果操作変数法を用いた推計を実施してみたが、労働時間の外生的な変化が利益率を変化させるという証左は得られなかった。これらの結果は、働き方改革によって正社員の長時間労働を是正したとしても、必ずしも利益率が低下するとは限らないことを示唆している。働き方改革で労働時間を削減すると、それに伴って売上や利益が減少してしまうのではないかとの懸念が聞かれるが、以前よりも短い労働時間で以前と同等の利益を上げることができるため、時間当たりの利益率や効率性はむしろ高まってい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したところ、HR テクノジー推進やイノベーション推進体制の整備、離入職率

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 73 －

の上昇といったことが生じている企業では、長時間労働の是正によって利益率が高まる
傾向があることが明らかになった。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。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。
以上の結果から、働き方改革に関する施策を導入したり、長時間労働を是正したりする取り組みは、企業業績や効率性を高める効果を持っていると解釈できる。ということ
は、いわゆる日本的雇用慣行と呼ばれる雇用システムの経済合理性は低くなっており、環境変化に適合するように働き方を改革していくことが企業にとって重要となる。具体的には、本章の分析で明らかになったように、健康経営の実施や、イノベーションや雇用の流動性の上昇を伴う形での長時間労働の是正などを行う働き方改革を進め、「スマートワーク経営」を実践していくべきといえよう。
参考文献

Kawaguchi, Daiji (2007)“A Market Test for Sex Discrimination: Evidence fromJapanese Firm-Level Data,” International Journal of Industrial

Organization, 25(3), pp.441-460.
Yamamoto, Isamu, and Matsuura, Toshiyuki (2014)“Effect of work-life balance
practices on firm productivity: Evidence from Japanese firm-level panel
data,” B.E. Journal of Economic Analysis and Policy, 14(4), pp.1677-1708.
児玉直美・小滝一彦・高橋陽子（2005）「女性雇用と企業業績」、『日本経済研究』、No. 52、
1-18 頁
佐野晋平（2005）「男女間賃金格差は嗜好による差別が原因か」、『日本労働研究雑誌』、
No.540、55-67 頁
Siegel, Jordan・児玉直美(2011)「日本の労働市場における男女格差と企業業績」、RIETI
Discussion Paper Series、11-J-073
山本勲(2018a)「上場企業における働き方改革と利益率：「スマートワーク経営調査」データを用いた検証」日本経済研究センター

Discussion

Paper、近刊

山本勲(2018b)「女性活躍を推進する働き方と企業業績：上場企業パネルデータを用いた検証 」、『一橋ビジネスレビュー』66 巻 1 号、2018 年

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 74 －

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 Discussion Paper Series 16-J-062, 2016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

第３章｜上場企業における働き方改革と利益率－ 75 －

補論

調査の基本情報と分析指標

株式会社日経リサーチ

佐俣桂子

株式会社日経リサーチ

原

コンテンツ事業本部 副本部長

コンテンツ事業本部 編集企画部

直輝

1. 調査概要
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。
≪企業調査≫
企業調査の概要は図表 1 の通り。
図表 1 企業調査概要
調査期間2017 年 7 月～9 月

調査方法

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 3,673 社

調査対象

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

有効回収数

602 社
上場 587 社（回収率 16.0％）、非上場 15 社

≪消費者調査≫企業調査に回答のあった全社について、インターネットモニター（消費者 20,420 人、
ビジネスパーソン 19,600 人）を対象に、各企業の社名認知・理解・共感などを訊ねた。
結果は日経リサーチ「ブランド戦略サーベイ」のフレームを用いて得点化し、「ブランド力」「市場浸透」の指標の一部として活用している。
（図表 2）－ 77 －

図表 2 消費者調査概要
調査期間2017 年 9 月

測定対象

企業調査に回答した企業（新聞掲載社名での測定）

調査方法

インターネット調査
日経リサーチおよび提携パネルのインターネットモニター

調査対象≪一般消費者編≫20 歳～69 歳の男女
≪ビジネスパーソン編≫民間企業に正社員としてお勤めの男女
社名の認知+ブランド力 5 項目（1 人あたり 20 社を評価）

調査内容≪一般消費者編≫なくてはならない、愛着を感じる≪ビジネスパーソン編≫仕事に役立つ、ビジネスパートナーになりたい≪共通≫独自性感じる、価格プレミアム、人に薦めたい

集計対象者数

一般消費者編 20,420ｓ（約 658ｓ/社）
ビジネスパーソン編 19,600ｓ（約 632ｓ/社）≪記者調査≫
日本経済新聞社のデスク・編集委員（121 人）に、「人材活用力」、「イノベーション力」、「市場開拓力」が優れている企業、および３分野にまたがる「方針・計画と責任体
制」「テクノロジーの導入・活用」の２指標が優れている企業を純粋想起で複数社ずつ挙げてもらい、得票数に応じて各指標に加点している。
（図表 3）

図表 3 日経記者調査概要
調査期間2017 年 9 月

調査対象

日本経済新聞社のデスク、キャップ、論説委員・編集委員
以下 5 項目について、優れていると思う企業を回答（純粋想起）①「人材活用力」が優れている企業（5 社まで）②「イノベーション力」が優れている企業（3 社まで）

調査内容③「市場開拓力」が優れている企業（3 社まで）④「方針・計画の内容、責任体制」が優れている企業（3 社まで）⑤「テクノロジーの導入」が優れている企業（人材活用、ビッグデー
タ、デジタルマーケティングに関して 1 社ずつ）

調査方法

質問紙配布・回収

回収数

121 名

≪その他の外部データ≫
上記の他、以下のデータを外部データとして使用した。

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 78 －

①日経 NEEDS データ（日本経済新聞社の総合経済データバンク）…コーポレートガバナ
ンスデータ（Cges）、株主総会データ②日経テレコン…経営トップの日経４紙記事検索ヒット件数③レコフ M&A データベース…国内 M&A、海外 M&A の件数・金額
2．評価得点の作成方法
企業調査の回答データおよびその他各種データを組み合わせて約 200 種類の配点変数（※非公開）を作成後、類似変数をまとめて 87 の変数グループとした上で、18 の評
価用指標に分類した。
（図表 4、5）その際、一部の変数は業種（Q2）、ＢtoＣ比率（Q103）、
経営戦略（Q7）などで評価を分けている。
87 の変数グループについて均等に素点を配点（ただし記者調査や消費者調査など調査票以外のデータに関しては均等でなく、若干大きなウエイトを与えている場合もある）
して合算した後、人材活用力は【最高 500 点、最低 50 点】、イノベーション力と市場開
拓力は【最高 200 点、最低 20 点】、経営基盤は【最高 100 点、最低 10 点】となるように基準化した上で、４分野の基準化スコアを単純合算して総合得点を算出した。
結果の公表・回答企業各社へのフィードバックの際には、4 分野および総合得点を更に偏差値換算した上で一定の値毎に区分したものを作成した。素点合計、基準化後および偏差値換算後のスコアの記述統計表は図表 6～8 参照。
基本的に無回答の場合に最も得点が低くなるため、高い評価を受けるべき企業であっても、十分な回答が得られないと得点が低くなるケースがある。

補論|調査の基本情報と分析指標－ 79 －

図表 4 評価フロー

500
人材活用

200
1000

イノベー

18

87

約 200

総合得点

ション

評価用

変数

変数

指標

ｸﾞﾙｰﾌﾟ

200

合算

市場開拓
100
経営基盤

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 80 －

合算

図表 5 部門ごとの設問・データ使用状況
該当設問および調査票以外の使用データ

評価用指標の名称
方針・計画と責任体制

Q10、11、記者調査

テクノロジーの導入・活用

Q24、25、記者調査

ダイバーシティの推進

Q4、19、20、26、27、28、29、32、33、34、
64、67

人材

多様で柔軟な働き方の実現

Q35、37、38、39、40、41、42、43

活用力

人材への投資Q20、26、44、45、46、47、48、49、55、56、71、72、75、77

エンゲージメント・

Q57、62、63

モチベーション向上

イノベー
ション力

市場

人材の確保・定着

Q64、66、67

方針・計画と責任体制

Q13、14、87、90、記者調査

テクノロジーの導入・活用

Q81、89、91、記者調査

新事業創出

Q86、88、92

イノベーション推進体制

Q80、81、88

社外との連携Q82、83、84、85

方針・計画と責任体制

Q15、16、記者調査

テクノロジーの導入・活用

Q93、記者調査

ブランド力

Q94、95、96、98、100、消費者調査、日経テレコン

開拓力

経営基盤

市場浸透

Q91、97、101、103、消費者調査

市場拡大

Q105、レコフ M&A データベース

経営基盤

Q5、8、9、記者調査、NEEDS データ

補論|調査の基本情報と分析指標－ 81 －

図表 6 記述統計表（素点合計）
人材活用

イノベーション

市場開拓

企業基盤

平均

39.41231921

10.46946848 18.38473529

5.883436461

中央値

41.3845682

9.732781622 17.77933713

5.35777825

標準偏差20.22723725

8.148520672 8.463980532

2.687921312

分散

409.1411268

66.39838914 71.63896645

7.224920978

最小

0.5

0 4.323968278

0.247086247

最大86.27112539

36.84876949 46.21190521

15.7405139

標本数

602

602

602

602

図表 7 記述統計表（素点基準化後）人材活用

イノベーション

市場開拓

企業基盤

総合

254.1542807

71.14156645

80.4216196

42.7410814 448.4586

中央値

264.5015

67.54377.82

39.6875 461.5555

標準偏差106.122632

39.80414708 36.37125461

15.61390686 181.6218

分散11262.01302

1584.370125 1322.868162

243.7940875 32986.48

最小

50

20

20

10

111.413

最大

500

200

200

100

903.392

標本数

602

602

602

602

602

平均

図表 8 記述統計表（偏差値換算後）
人材活用
平均
中央値

イノベーション

50
50.97504615

市場開拓

50

総合

50

50

49.09592564 49.28473588

50.72111227

標準偏差

10

10

10

10

分散

100

100

100

100

最小

30.76241519

37.15169427

33.3875244

31.44243731

最大73.166192

82.37311664 82.87716673

75.0484191

標本数

602

602

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 82 －

602

602

3．業績指標分析概要
企業の制度・仕組み、取り組み実績と、業績との関係性を分析するにあたり、日本経済新聞社の総合データバンク NEEDS のデータを利用して業績指標を算出した。データは単独決算を使用するため、人材活用設問の回答範囲が単独ベースの回答のみを算出・分析対象とした。分析業績指標の算出式は以下の通り。
・ ROA＝経常利益÷総資産
・ ROS＝営業利益÷売上高
・ 労働生産性（人時当たり付加価値額）＝付加価値額÷労働時間数
・ 付加価値額＝営業利益＋人件費＋減価償却費
・ 労働時間数＝フルタイム従業員数（正社員＋フルタイム非正社員＋派遣社員）×正
社員の年間総実労働時間間数）＋フルタイムでない非正社員数×（毎月勤労統計の
産業別 100 人以上の事業所のパートの実労働時間数）×12
使用した業績項目の詳細は図表 9 を参照。金融業については、図表 10 の通りに業績項目を読み替えて算出した。
労働時間については、調査では正社員の総実労働時間数のみ聴取しているため、フルタイムの非正社員および派遣社員については正社員の労働時間をそのまま適用し、パー
トタイム従業員の労働時間については統計値（厚生労働省毎月勤労統計調査

平成 28

年度平均の、回答企業の業種の値を参照、業種の対応関係は図表 11）を利用して算出した。各業績指標の記述統計表は図表 12 参照。

補論|調査の基本情報と分析指標－ 83 －

図表 9 労働生産性の算出詳細
指標

詳細項目
営業利益
販売費および一般管理費中の「役員報酬＋役員退職慰労、役員退職慰労引当金

付加価値額

人件費

繰入額＋役員賞与引当金繰入額＋人件費・福利厚
生費＋退職給付費用・退職給付引当金繰入額」＋当期製造総費用中の労務費・福利厚生費

減価償却費

労働

フルタイム

生産性

従業員数

販売費および一般管理費中の減価償却費＋当期製造総費用中の減価償却費

正社員

Q18

正社員数

フルタイム

Q18

フルタイム非正社員人数

非正社員※無回答の場合は、「0」として計算

派遣社員

非正社員（パートタイム）
正社員

Q18

派遣社員人数※無回答の場合は、「0」として計算
Q18

非正社員全体－うちフルタイム人数※無回答の場合は、「0」として計算
Q70 正社員総実労働時間

フルタイム
労働時間

非正社員

Q70 正社員総実労働時間を代用

派遣社員
パートタイ

毎月勤労統計の産業別 100 人以上の事業所のパー

ム非正社員

トの実労働時間数

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 84 －

図表 10 金融業の業績指標対応表
指標

銀行

証券

保険

売上高

経常収益

営業収益

経常収益

営業利益

経常利益

営業利益

経常利益

経常利益＋営業経

営業利益＋販管費

計算式

費中の人件費・減価 中の人件費・減価償
却費

償却費

経常利益＋事業費
中の人件費

営業経費中の給料
付加価値額

人件費

手当、退職金・同引 販売費・一般管理費
当金繰入額、福利厚 中の人件費

事業費中の人件費

生費
減価償却費

営業経費中の減価

販売費・一般管理費

償却費

中の減価償却費項目無し

補論|調査の基本情報と分析指標－ 85 －

図表 11 非正社員（パートタイム）の労働時間で用いる業種対応
調査業種（Q2）

厚生労働省毎月勤労統計調査業種

1. 食品

E09,10 食料品製造業、飲料・たばこ・飼料製造業

2. 化学・石油

E16,17 化学工業、石油製品・石炭製品製造業

3. 非鉄・鉄鋼

E22 鉄鋼業/E23 非鉄金属製造業/E24 金属製品製造業

4. 医薬品E165 医薬品製造業

5. その他素材（繊維、紙パ、窯業など）

E11 繊維工業/E12 木材・木製品製造業（家具を除く）/E14 パルプ・
紙・紙加工品製造業/E18 プラスチック製品製造業（別掲を除く）/E19 ゴム製品製造業/E21 窯業・土石製品製造業
E25 はん用機械器具製造業/E26 生産用機械器具製造業/E27 業務用

6. 電機・精密・機械

機械器具製造業/E28 電子部品・デバイス・電子回路製造業/E29 電気機械器具製造業/E30 情報通信機械器具製造業

7. 自動車・輸送用機器

E31 輸送用機械器具製造業

8. その他製造業

E 製造業

9. 建設業

D 建設業

10.電力・ガスF 電気・ガス・熱供給・水道業

11.商社

I-1 卸売業（I50～I55）

12.運輸

H 運輸業，郵便業

13.倉庫・不動産

K 不動産業，物品賃貸業

14.通信・サービス

15.小売り・外食
16.金融
17.その他非製造業

G 情報通信業/L 学術研究，専門・技術サービス業/M75 宿泊業/N 生
活関連サービス業，娯楽業
I-2 小売業（I56～I61）/M76 飲食店/M77 持ち帰り・配達飲食サー
ビス業
J 金融業，保険業
O 教育，学習支援業/P 医療，福祉/R サービス業（他に分類されな
いもの）

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 86 －

図表 12 業績指標

記述統計表

ROA

ROS

労働生産性

（単位：%）（単位：%）（単位：円/人時）

平均5.6801861

7.2288113

6735.283492

中央値

4.8938574

5.4459911

4265.340691

標準偏差6.2373012

12.1767166

10719.03419

分散

38.90393

148.27243

114897694

最小-37.2485921-108.7235996-14446.55151

最大50.6851968

81.5682694

102230.9287

465

465

335

標本数

補論|調査の基本情報と分析指標－ 87 －

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

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＊内容・講師肩書は開催当時－ 89 －

技術革新、雇用創出の可能性も～組織など「補完的イノベーション」促進がカギ
日時：2017 年７月 27 日（木）10:00～12:00 場所：日本経済新聞東京本社 706 会議室
講師：山本勲・慶応義塾大学教授
テーマ：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（要旨）
技術革新によって労働市場に何が起きるか。三菱経済研究所などでの研究をベースに、
これまでの労働経済学の理論を整理したうえで、日本の労働市場や企業における課題を指摘したい。
●1980 年代以降の技術革新と労働市場：理論モデル
労働経済学では 1970 年代までの米国の格差拡大などを、「スキルプレミアムモデル」で分析してきた。技術
革新のスピードが、高スキル労働力の供給スピードを上回ると、格差が拡大するという考え方だ。
1990 年代以降は低所得、高所得への雇用の「二極化」を説明するために、業務単位で分析する「タスクモデル」が開発された。技術に代替される特定のルーティンタス
クが減り、人しか担えないタスクが増えると、二極化が起きるという分析だ。日本も例外ではなく、技術に代替されにくい高スキルのタスク、および対人サービスなど低スキルタスクの雇用が増えており、賃金にも緩やかな二極化が観察できる。こうした理論はミクロレベルの分析にも応用できるだろう。
●インテリジェント ICT と ICT の差異：AI 技術失業説
最近、従来の情報通信技術（ICT）ではなく、人工知能（AI）など「インテリジェン
ト ICT」が労働市場に与える影響が注目されている。インテリジェント ICT が今後、人しかできないと思われていた修理や運転、対人サービスなども代替できるようになると、それらの仕事は ICT などによって奪われた仕事の「受け皿」として機能していたため、「受け皿」が乏しくなり、大量の失業や格差拡大が生じる可能性がある。また「補完的イノベーション」が技術革新に追いつかない現象も懸念される。技術進歩に、技術を使いこなす設備の普及や、経営組織の変革が伴わないと、必ずしも生産性向上に結びつかない「生産性のパラドックス」が顕現化してしまう。
ただこうした「AI 技術失業説」をみるときには、いくつか注意点がある。例えば雇用喪失にばかり目が向き、技術革新が雇用を創出する可能性はあまり考慮されていない。
ICT を開発するための雇用や、インストラクターなど社会に普及させるための雇用、経日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 90 －

済全体の成長によって生まれる雇用が考えうる。私が最も関心があるのは、働き方の改善や生産性の高い仕事の実現、少子高齢化を補完するといった効果だ。こうした観点はミクロレベルでも、検証していく必要があると考えている。
●日本の労働市場の特性と技術革新
日本の労働市場の特性に的を絞ると、正規雇用ではこれまで、人によるルーティンタスクが比較的温存され、ICT の代替が起こ
りにくかった。背景には日本的雇用慣行、メンバーシップ型雇用があった。それだけに今後、インテリジェント ICT が普及すると、ある時点で雇用への影響が一気に表面化する恐れがある。雇用の流動化が進み、日本的雇用慣行そのものが揺らぐ可能性もある。
非正規雇用への影響も見過ごせない。90 年代以降、日本で非正規が増加したのは、正規雇用のルーティンタスクを ICT ではなく、主に非正規が担ってきた、という事情がある。インテリジェント ICT の導入コストが下がると、この分野でも代替が進みうる。
補完的イノベーションへの取り組みは日本でも、大きな論点だ。働き方改革とインテ
リジェント ICT 活用の相乗効果によって、全要素生産性（TFP）が高まる可能性はある。
どのような補完的イノベーションが有効か、また、どう補完的イノベーションを起こすか、例えば組織内のトップダウンかボトムアップか、政府の介入が有効か、といった点を明らかにするのが課題となるだろう。
（略歴）1995 年慶應義塾大学大学院修士課程修了、日本銀行入行。2007 年慶応義塾大学准教授、14 年より現職。03 年ブラウン大学経済学博士。

米国、ＡＩ・クラウド技術で働き方や採用激変～システム変革への抵抗が日本の課題
日時：2017 年９月 29 日（金）15:30～17:00 会場：日本経済新聞東京本社 718 会議室
講師：加藤丈幸 PERSOL INNOVATION FUND CEO
テーマ：HR テクノロジーにおけるグローバルでの最新事例（要旨）
人材サービス会社でグループのオープンイノベーション推進を目的に、AI やクラウドを活用する HR テクノロジー（人材関連技術）企業への投資などを手がける立場から、主に米国の最研究会開催記録－ 91 －

新トレンド、日本との違いを紹介する。
●グローバルのＨＲテクノロジーの歴史
最近の米国での HR テクノロジーブームには節目が２回あり、１回目が 2012 年だ。クラウドを利用したサービスが台頭し、代表的企業である人事ソフト大手のワークデイが上場したりした。２回目が 2014 年で、グーグル経営者の著書「How Google Works」が話題になり、一気に「人事を科学する」ことが関心を集めた。その後、この分野のベンチャー
投資案件も順調に増えている。
●HR テクノロジーのトレンド～ピープルアナリティクス
HR テクノロジーには現在、２大トレンドがあり、ひとつはピープルアナリティクス（データ分析）
だ。米国の場合、もともと大手企業は横断的な「タレントマネジメント・システム」を整備していて社内に人事データの蓄積があった。ビジネス SNS の LinkedIn など社外のデータベースも充実しており、そこへ AI という分析ツールが加わった。こうした日本との土壌の差に注意が必要だ。
具体的にどんなテクノロジーが登場しているのか。まず採用の分野で、Cangrade という営業マンの適性テストは、多様なデータから、特定の人材が成績をあげるかどうかを予測する。自社のカルチャーにフィットするか、なども加味して、離職率を 40％軽減した例があるという。
人材配置の分野では日本でも、セプテーニが AI 利用のサービスを提供しているほか、パーソルホールディングスは「異動後活躍予測モデル」を開発した。日本企業でも、データ蓄積やアナリストの活用、人材の定義作りなどにしっかりと取り組めば、テクノロジーを社内ミスマッチの解消に役立てられると思う。米国の例に戻ると、Percolata は店舗のセンサーなどで集めた情報から、来店数を予測し、販売員をいつ、何人、どんな組み合わせで配置すると売上が最大化するかを算出している。またリテンション（人材つなぎ止め）分野では、hiQ が「退職予備軍」を予測している。SNS や給与相場など、企業の外部にあるデータを分析して、特定の社員の離職率を予測するサービスだ。米国は３～５年で転職していく文化なので、予測に対応することで採用コストを抑えられれば、その意義は大きい。
●HR テクノロジーのトレンド～エンゲージメント
ピープルアナリティクスと並ぶ大きなトレンドが、エンゲージメント（仕事への熱意喚起）だ。
分類すると「従業員サーベイ（可視化）型」「評価・フィードバック・リワード型」「社員同士のコミュニケーション強化型」がある。まず従業員サーベイ型で最も旬なのは、GLINT のような「パルスサーベイ」だ。従来の２、３年ごとではなく１週間、１カ月単位で、きめ細かく社員のコンディシ
ョンを把握し、組織の問題解決に役立てる。
評価型では、リアルタイムフィードバックが注目されている。ミレニアム世代は「いいね！」のように、小刻みに評価しあうことを重視するからだ。Lattice はメールを書くついでに、手軽に感謝の言葉を書き込めるサービスを提供している。またコミュニケーション強化型では Beekeeper
が、流通や建設など、これまで軽視されがちだったメールアドレスを持たない従業員向けに、

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 92 －

スマホ利用の SNS などを通じたビジョンの浸透を手がけている。
●HR テクノロジーのトレンド～オンデマンドワーク
以上の２大トレンドに追加して、オンデマンドワークも紹介したい。米国では宅配の「ラストワンマイル」のような人手に頼るサービスを、２、３時間だけ請け負う「アワリージョブ」という働き方が、爆発的に増えている。そこで BｌｕｅCｒｅｗなど、ネットで完結するオンデマンド・スタッフィン
グ（アワリージョブ専門の派遣会社）に今、最も投資が集まっている。そこから派生して、ウーバーとともに急成長した経歴照会サービスの Checkr なども好調だ。
職への応募ツールも多様化している。LearnUp は求職者が求人に応募する際、ネットで「チャンスをブーストする」ボタンを押すと、面接の予約とともに、求人企業に合わせた３時間程度のＥラーニングを受けられる仕組みを提供している。この簡易研修の効果で、非常に高い確率で採用に結びつくという。アパレルやスマホ販売業などで利用されており、未経験の人材を生かして、ミスマッチ失業を減らす効果がありそうだ。
●日本における HR テクノロジー推進の課題
欧米で HR テクノロジーは急速に進化しているが、日本ではそもそも人材の流動性が圧倒的に低いので、新しいテクノロジー、サービスに対する働く人の反応が鈍く、市場が広がりにくい。テクノロジーの価値は、分析によって本人が想定しないような適職に導くことにもあると思うが、それにはまず、働く人が市場の評価にさらされた経験をもち、自己認知することが前提になると思う。
もうひとつの課題は、欧米と比べた変化志向の低さだ。特に大企業の場合、外部の SI に
ICT 開発を依存していて、しかも社内事情に合わせてカスタマイズし過ぎた歴史がある。このため変革に労力がかかり、新しい技術の導入が遅れてしまう。人事部門が適切に ICT 予算をとり、リスクを恐れず投資しなければ、突破口は開けない。「働き方改革」が叫ばれているが、あまりカネがかからないルール作りが先行している印象がある。ルールとともにツール、すなわち HR
テクノロジーを車の両輪として活用しないと、生産性向上の成果はあがらないのではないか。
（略歴）一橋大卒、1998 年インテリジェンス入社。人材紹介、転職メディア、人材派遣、アウトソーシングの事業企画部門のマネジメントと、6 つのビジネスの立ち上げを経験。現在はパーソ
ルホールディングスに所属し、PERSOL INNOVATION FUND（パーソルイノベーションファンド）
CEO（代表パートナー）。

ベテラン社員に代わり AI が判断支援～OJT に頼らず人材を育成
日時：2017 年 10 月 12 日(木)10:00～11:30 会場：日本経済新聞東京本社 716 会議室
講師：廣中恭明・かんぽ生命保険常務執行役
テーマ：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

研究会開催記録－ 93 －

（要旨）2014 年ごろから FinTech の研究に取り組んできた。その一環で、IBM の AI「Watson」
を保険金等の支払審査、およびコールセンターに導入した。背景には人口減少などを踏
まえ、現在 6000 人程度の事務処理体制を、しっかりと教育をした上で、将来も確保していけるのか、という危機感があった。
●課題①～保険金等の支払審査
AI の導入により、経験の少ない担当者でも、ベテラン同様の審査を可能とすることを目指した。現在年 250 万件以上にのぼる保険金などの支払審査のうち、およそ３分の２は人が判断している。教育等を受けた約 2000 人の査定担当者があたっており、今後の人材の確保に加え、育成が課題になっていた。審査には正確さとスピードが要求される上、多様な約款、日々進歩する医学、法律の知識が必要。難易度が高い案件の場合には、10 年程度の実務経験を要し、経験が浅い担当者は OJT でベテランに質問するなどしつつ、案件を処理し、経験を積み上げていく仕組みだった。
そこで 2015 年秋から Watson で、500 万件の過去事例の「機械学習」を実施。機械学
習の精度が 90％程度まで向上したところで、2017 年 3 月から運用をスタートした。機械学習とは AI が、大量のデータからその特徴を認識し、自ら判断ルールを作り、自動的に判断していくこと。支払審査の場合、Watson は診断書や請求書を読み取り（自然言語処理）、あらかじめ学習したデータと判断ルールに基づいて、どう審査すべきかを推定したり、判断に役立つ過去の類似事例を示したりする。
AI に審査を任せるのではなく、経験の浅い担当者でも Watson のサポートを得ること
で、効率よく多くの案件を処理できるようになり、処理を積み重ねることで自身のスキルも向上させていく。担当者には好評で、「ス
ゴイ先輩が職場に入った感じ」「新人でも相手が AI なら気兼ねなく質問でき、実務を身につけるのも速くなる」といった声があがっている。今後も機械学習を継続して一層精度を上げ、支払のスピードアップや品質向上、働き方改革、人材育成などにつなげていく
予定だ。
●課題②～コールセンター
年 100 万件以上の問い合わせを受けるコールセンターの業務にも、４月から Watsonを導入した。お客さまからの問い合わせに、丁寧、正確、迅速に対応するには、幅広い知識が求められる。金融業の中でも生保のコールセンターは、保険契約者・被保険者・保険金受取人の関係など、難易度が高いといわれる。また寄せられた情報を分析して経営に生かすにも、手入力でお客さまとのやり取りを記録していたので、時間と手間がか

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 94 －

かっていた。
Watson は電話の音声を認識し、テキスト化した上で内容を把握して、素早く適切な
FAQ を提示するほか、やり取りの記録を要約する。経験が少ないオペレーターもベテラ
ン同様、スムーズな対応ができ、お客さま対応の品質が向上するほか、正確な記録と深い分析を商品開発などに生かしたり、能率向上・働き方改革に結び付けたりすることを狙っている。
●今後の展開Watson について今後は、１日約 1 万７千件問い合わせがある郵便局のヘルプデスク
への導入などを検討している。郵便局でのバーチャルアシスタント（顧客対応支援）、
ビッグデータと組み合わせた商品開発への活用などもありうるだろう。
支払審査のような、将来の人手不足や人手によるミスが懸念される分野、またコールセンターのような繁閑の差が激しい分野では、先端テクノロジーを導入する効果が期待できる。特に AI は、従来の勘定系システムと違って、人手による作業を代替するものではなく、機械学習を続けることでさらに精度が向上していき、進化した AI を使うことで人もさらに学習できる。
OJT に頼っていた人材育成の質を向上するほか、人材を単なる事務処理から、判断・企画の業務にシフトさせることに役立つと思う。また熟練者の知見が必要な領域は AI
で、定型業務は RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）で、といったふうにテクノロジーを使い分けることで、一人当たり生産性を上げていけるのではないか。
（略歴）2013 年 株式会社かんぽ生命保険執行役。2016 年から現職。

サービス業の生産性、独仏の６割下回る～IT 活用への課題は人材投資
日時：2017 年 11 月 17 日(金)10:00～11:30 会場：日本経済新聞東京本社 717 会議室
講師：滝澤美帆・東洋大学教授
テーマ：日本の生産性水準と IT（要旨）
日本経済は 1990 年代以降、成長率の伸びが鈍っている。今後も人口減という供給制約のもと、具体的にどういう産業で効率的な働き方の検討が急がれるのだろうか。最近
データが充実して、分析が可能になった産業ごとの労働生産性と時系列比較、国際比較について説明したい。
●「品質」反映しても生産性向上は限定的
まず米国を 100 とした日本の労働生産性水準（時間当たり付加価値、実質）を産業別研究会開催記録－ 95 －

にみると、2015 年のデータで化学などは遜色ないが、製造業全体では 53．8、サービス業全体
は 41.3 にとどまっている。特にサービス業は、付加価値全体に占めるシェアが高いので、影響が大きい。
日本のサービス業の生産性は、時間の正確さや丁寧な対応といった「品質」が高い分を反映
すれば、もっと高まるのではないかという点が、よく議論になる。実際、生産性本部が最近、個人向けサービスについて日米でアンケートを実施したところ、品質を考慮すれば日本のサービスには、米国より１～２割価格を上乗せできるという結果だった。ところが結果をもとに 2010～12 年平均のデータを調整しても、生産性は向上するものの、向上の幅は限定的だった。やはり生産性水準そのものの向上に取り組む必要があるだろう。
次に、生産性が時系列でどう変化してきたか、その原動力（ダイナミクス）についての分析を紹介する。2010～12 年平均と 1998～2000 年平均を比較すると、米国を 100 とした日本の水準は、製造業全体では 3.2 ポイント上昇（米国との差が縮小）したものの、サービス業全体は 0.9 ポイント下落（差が拡大）した。産業ごとに詳細にみていくと、同じように生産性が向上するといっても、いくつかパターンがある。インプット（投入）が増えてアウトプット（付加価値）がそれ以上に大幅に増加するパターン（アグレッシ
ブと名づける）、インプットが減りアウトプットが増加するパターン（エフィシェント）、
アウトプットが減ってインプットがそれ以上に大幅に減少するパターン（パッシブ）な
どだ。また、生産性低下のパターンとしては、アウトプットの減少がインプットのそれを上回る（シュリンキング）などがある。
これを産業に当てはめると、例えばアグレッシブには自動車、エフィシェントには電機、パッシブには輸送サービス、シュリンキングには金融が当てはまることがわかった。
さらに時間あたり賃金（分配）の増減と組み合わせると、アグレッシブに当てはまる産
業では、生産性が向上しても賃金が増えていないケースが目立つ。
こうした分析を進めていけば、生産性向上の筋道が描けるのではないか。もっとも今のところダイナミクスの傾向、例えばアグレッシブからエフィシェントに移行することが多い、といった傾向はまだ明確につかめていない。97～2010 年の産業ごとの動きを３年刻みで追ってみても、あまり法則性は見当たらなかった。同じ産業内でも企業によってばらつきが大きいこともあり、慎重に解釈していかなければならないと考えている。
ここまでは米国との比較だったが、経済構造が異なる欧州と比較すると、日本の姿はどう見えるだろうか。新たにいずれも 2015 年について、産業別の生産性を比較した。
結果はドイツを 100 とすると、製造業は 125.8 と日本が上回る一方、サービス業では

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 96 －

52.9 と半分程度にとどまった。英国との比較では、産業の分類が米国やドイツより大まかになるものの、137.4 と 58.3 で似通った結果になった。またフランスとの比較では 83.8 と 58.4 だった。欧州と比較しても、日本のサービス産業の生産性の低さははっ
きりしており、その要因をさらに分析していきたい。
●立ち遅れるサービス産業の IT 投資では果たして何が、生産性を向上させるのか。先行研究では規制緩和や国際化、ITがキーワードになっている。この中で私は IT、特に無形資産に注目している。付加価
値を生み出す源泉は近年、工場や設備のような有形資産から、ビッグデータなど無形資産にシフトしているといわれる。ところが国際比較すると、日本のサービス業は全産業の付加価値に占めるシェアが伸びているのに、IT 投資に占めるシェアは一貫して低く、投資が有形資産に偏っている。１人当りの投資額でみても、2003 年ごろから製造業との乖離が広がっており、特に IT のなかではハードよりソフトで乖離が大きい。IT 投資の不足が生産性の足を引っ張っているのではないか。
IT 投資が立ち遅れる背景としては、IT を使いこなす人材の不足が考えられる。日本の人材への投資は産業全体で減少傾向にあり、特に非製造業でマイナスの傾きが大きい。
しかし人材投資は先端技術導入の効果をあげていくうえで、重要な「補完的役割」を果たす。国際 IT 財団の企業アンケートを使って IT 投資の決定要因を探ると、社内に専門の人材を蓄積している企業ほど、投資に積極的であることがわかった。今後、日本企業、
特にサービス産業で IT 人材の中途採用、トレーニングの充実、CIO（最高情報責任者）
や IT 投資推進セクションの設置などを進めることも課題の一つとなっていくだろう。
（略歴）2002 年学習院大卒、08 年一橋大経済学博士。11 年から東洋大准教授、17 年より現職。

AI 時代の経営、カギは「目的志向」～データもとに幸福感高め、生産性向上
日時：2018 年 1 月 16 日(火)13：30～15:00 会場：日本経済新聞東京本社 720 会議室
講師：矢野和男・日立製作所研究開発グループ技師長
テーマ：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（要旨）
私は 2003 年頃からいち早く、ビッグデータの収集・活用に取り組んできた。現在、AI の必要性が高まっているのは、複雑・多様な未知の変化への適応力が求められているからだ。日本は過去の成功体験から脱却できていないが、変化に向き合うには実験が必要。それを可能にするのが AI だ。

研究会開催記録－ 97 －

●専用プログラムがなくてもデータ自身が考えるAI は目的、目指す成果を与えると、データ自身が解決法を考える、すなわちアウト
カム指向のシステムだ。日立製作所の多目的 AI、Hitachi AI Technology/H 略称Ｈの例
を紹介しよう。ロボットに AI を搭載し、ブランコをこいで触れ幅を最大化する、というアウトカムを与える。すると専用プログラムがなくても愚直に実験と学習を繰り返し、３分ほどで膝を曲げ伸ばしするタイミング＝ロジ
ックを編み出す。人間は地位があがると、失敗を恐れて実験しなくなるけれど、AI にそれはない。
別の動き、例えば鉄棒をするロボットに同じ AI を搭載
しても、自動で大車輪ができるようになる。つまり多目的に利用できるのがポイントだ。しかも従来なら何万行も費やしたプログラムが、たった 1000 行ほどで済み、開発コストの概念も劇的に変化する。
実際に幅広い産業・金融分野で、「Ｈ」を活用した事例を紹介しよう。物流倉庫のプロジェクトでは AI が作業の優先順位を最適化し、人間を助けて作業効率を８％向上させた。店舗管理では常識にとらわれず、店員の配置を変える手法で客単価 15％向上を達成した。銀行のローン審査では精度が 43％向上。重大なリスクほど発生する事象が少なくて学習が難しいが、東京証券取引所などでは不公正の可能性がある取引の抽出に、AI を活用している。
多目的 AI は問題が複雑なほど、また経験則に頼っている分野ほど、威力を発揮する。
ただ、活用には条件が３つある。まず目指すべきアウトカム、そして AI がコントロー
ルできるアクション、最後にアクションによって変化するコンディションを、明確化、定量化しておくことだ。解決したい経営課題ごとに、この３つのデータを明確にできるかが勝負となる。最近、ビッグデータを握る企業の覇権が話題になっているが、データの量さえあればいいわけではないことを強調しておきたい。またデータが考えるのだから、あらかじめアクションのルールを杓子定規に定めておく必要はない。むしろ、それでは AI を使いこなせない。ルール指向からアウトカム指向へ。常に真のアウトカムから発想する。それこそが働き方改革ではないだろうか。
●組織のハピネスは加速度センサで計測できる
最も普遍的なアウトカムはハピネス（幸福度）だと考え、行動データ（人間の動き）がハピネスの指標になるという仮設をたてて研究してきた。具体的にはリストバンド型
や名札型の加速度センサで、行動データを大量に収集し、データのパターンと、アンケ
ートでわかる組織のハピネスを分析したところ、両者に明確な相関があることがわかった。簡単にいうと、運動に多様性があると、組織のハピネス度が高いのだ。これは非常に正直、かつ普遍的なシグナルで、まるで体重のように、加速度センサでハピネスを計

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 98 －

測できる。
そしてハピネス度が高い組織、動きが多様で、活気がある組織は生産性が高い。ある
商材を販売するコールセンターで、行動データと AI を使ってハピネス向上のためのアクション、例えば上司が誰に優先して声をかけるか、などをアドバイスしたところ、平均受注率が 27％向上した。
この仕組みはすでに幅広い業種で 30 社以上が利用している。
幸福感が高いほど、人は重要で難しい業務に取り組む、という研究もある。経済的支援
だけではなく、精神的支援が挑戦の原資になるということだ。しかもハピネスは主観的なものなので、伸びしろが大きい。
ハピネスというアウトカムは普遍的なものだが、そこに至るアクションは時期や組織などによって実に多様。だから一律の施策ではなく、データに基づき、状況に応じて柔軟に、とるべきアクションを示す AI に意味がある。スマホで一人ひとりに、その日の行動をアドバイスする「ハピネス AI アプリ」も開発しており、成果をあげている。
すべての企業が AI を使い始めたら、優位性がなくなるのでは、とよく質問されるが、それは違う。課題や状況が違えばロジックも違ってくるのが、AI の特徴だからだ。もちろん AI にも課題はある。発生頻度が少なくてデータが乏しい事象は学習できない、といった点だ。しかし近年、こうした課題を克服する研究も進みつつある。やがてビジネスが「総 AI 化」し、ハピネスや生産性を最大化して、社会の多様性を育てる、と考えている。
（略歴）1984 年早大院理工学研究科修士課程修了、日立製作所入社。論文の引用件数
は 2500 件、特許出願は 350 件。著書に『データの見えざる手』など。工学博士、米電気電子学会（IEEE）フェロー、東京工業大学特定教授。

人材マッチング、人手から AI へ
～データで納得感向上、流動化を促進
日時：2018 年 2 月８日(木)15：00～16:30 会場：日本経済新聞東京本社 718 会議室
講師：竹内政博・フォーラムエンジニアリング取締役
テーマ：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の挑戦（要旨）
本日はフォーラムエンジニアリングが開発してきた人材マッチングのプラットフォーム「コグニティブ・スタッフィング（略称コグ）」について紹介する。フォーラムエ
ンジニアリングは製造業に特化した人材サービス会社で、技術者５０００人弱を擁し、派遣・紹介を手がけている。そこでマッチングの妨げとなる求人側、求職側の認識のズレを克服しようと、ＡＩ導入に踏み切った。ＡＩと会話することで、全く人が介在しな研究会開催記録－ 99 －

いマッチングにもチャレンジしている。
●曖昧な要件でも、自動で最適人材を推薦
なぜＡＩ導入を検討したのか。国内の大手機電系製造業は約２５００事業所、そこに就業するエンジニアは正規で 40 万人、非正規 20 万人、また新卒の理工系学生は３００
大学で年３万人といわれる（当社推計値）。こうした製造拠点と人材をＡＩで効率的に結びつけることができれば、人材流動化を促進でき、製造業の発展に寄与できると判断した。人材サービスの業界としても、人口減少でいずれ構造的不況に陥ることが予想され、生産性の向上は喫緊の課題だ。同業に限らず、BornDegital と呼ばれるテクノロジ
ー企業との競争も起こりうる。自ら積極的に先端技術を取り入れ、ゲームチェンジに挑むべきだと考えた。
もともと人材サービスは労働集約型産業だ。都
市部でエンジニアを採用する一方、営業担当者は遠隔地の工場に足しげく通ってニーズに対応しなければならない。競合の人材サービス大手では求人側企業に占めるシェアをあげて、効率を高める戦略が目立つが、フォーラムエンジニアリング
は逆に、マッチング機会を増やすことで、求職するエンジニア側でシェアを拡大する道を選択した。その手段としてＩＢＭワトソンの商用利用開始に伴い、２０１５年１０月からＡＩ導入に取り組んできた。
最終的には人手を介さないマッチングを目指している。例えばメーカーが新規開発プ
ロジェクトの求人について、あいまいな表現で問いかけても、コグがその要件を理解し、必要なスキルなどに照らして最適な人材を推薦するイメージだ。すでに昨年から、コグによる求人企業担当者との交渉システムをテスト稼動しており、今夏以降、ビジネス現場での検証を進めていく。
カギとなるのは、製品ジャンルや職種などを定義する「辞書（コーパス）」だ。実はフォーラムエンジニアリングは４年以上前からＩＴによる営業を目指して、人材サービスに特化した独自の辞書を開発しており、これがＡＩ導入に大きく貢献した。コグは求人企業が提示する、時には抽象的な要件を辞書に照らして理解し、必要な製品分野、技術分野、職種、学問的知識を細かく判断、その要素を結び付け、重みづけする。その結果、人材の適合度合いをスコアリングし、最適な人材を推薦する。時間軸の要素として、技術それぞれの発展段階も考慮に入れている。こうした一連のプロセスが、機械学習に
よって自動的に進化、成長していくのだ。
●採用の意思決定、２週間から１週間へスピードアップ
実際にコグが求人企業と交渉するときのポイントは、推薦する人材についてスコアを明示できる点だ。スコアとは独自辞書を使ったスキルの判定や、自然言語処理で応募書

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 100 －

類などを分析した性格の傾向、パーソナルタイプ（外向的か内向的かなど）の数値だ。
数値に基づき比較検討してもらうことで、採用の意思決定を促す。画面上のチャットによって、論拠も自動で説明できる。
人手に頼っていたときには、マッチングが実現するまで求人側が平均６人、求職側も平均６社の候補を検討していた。しかしコグ導入後１年で全契約の７０％が、１回の検討で採用に至るようになり、意思決定は２週間から１週間へと大幅にスピードアップした。採用後のクレームもほとんどない。求人側、求職側双方がスコアとその論拠・根拠に基づき、適切に合意形成した結果だと考えている。
今後はコグの適用範囲を広げるうえで、ＡＩをどう教育し、進化させていくかが課題となる。やがて人手で担うのは、ＡＩが対応できない一部の案件や教育になっていくだ
ろう。顧客企業内プラットフォームへの提供も進めたい。すでに数社が社内の人材配置
や評価、育成にコグを試用している。また中期的には、企業と理工系大学とを結ぶプラットフォームとしても、役立つと考えている。理工系の学生が以前ほど製造業に入社しないとか、入社しても早期に辞めてしまう現状がある。人気企業、人気大学に採用力が偏っているから、認識のズレが起きる。コグを活用して、本当に企業が求める技術や職種と、大学のシラバスとを分析、マッチングすれば、大学名に頼らない学生の採用や、大学カリキュラムの見直しにつながるのではないだろうか。
（略歴）人材サービス企業で IT による業務改善や営業支援を担当。2012 年フォーラム
エンジニアリング入社、2013 年より現職。

業務を「見える化」、自ら効率向上～柔軟な働き方でアウトプットを追求
日時：2018 年３月９日（金）13：00～15:00・会場：日本マイクロソフト本社

講師：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
テーマ：モダンワークスタイルによる組織変革（要旨）
日本マイクロソフトは 2011 年からワークスタイル変革を経営戦略に位置づけてきた。
キーワードは、ワークライフチョイス、プロダクティビティ、そしてグローバリゼーシ
ョンだ。
●社員約 2000 人に席は約 1000、いつでもどこでも活躍できることが大切
事業環境や技術は変化が激しいが、常に目指すべきゴールを意識している。まず世界
12 万人の社員に共通したミッション「地球上のすべての個人と組織が、より多くのこ研究会開催記録－ 101 －

とを達成できるようにする」を掲げ、そのうえで働き方については社員のポテンシャルを発揮し、「いつでもどこでも活躍する」という明確なビジョンがある。ただ「働く」のではなく、「活躍する」というところがポイント。成果と効率を求める。
ビジョン実現のためオフィス環境、制度、ICT を有機的にととのえている。オフィス
環境について言えば、かつては日本本社が６カ所に分散しており、社内はパーティショ
ンで仕切られていて、個人の書類を入れた段ボール箱などもあって雑然としていた。
2011 年に現在の日本本社ビル（東京・品川）に移転・集約し、フリーアドレスを導入して環境が一変した。
社員約 2000 人に対し、席は約 1000 人分しかないが、それでも余裕がある。必ずしもオフィスで仕事する必要はないからだ。書類は共有のクラウドに置き、会社支給のデバイスなどを持ち歩いて、自分のワークスタイルに合わせ、いつでもどこでも最新の情報を使って仕事ができる。また集中したいときこそ社外で、という社員も少なくない。なによりお客様、パートナー様のところに行きコミュニケーションすることが最重要だ。
ではオフィスに行く目的は何か。まず同僚らと会って議論し、成果を生むことだ。原則としてどこに座ってもよく、部署を超えたコミュニケーションがある。ちなみにマネジャークラスは相談を受けやすいように、ソファ席に座る人がいるようだ。社員が使う
会議室は大小合わせ 400 近くも用意されており、テレビ会議システムも充実している。
必要があればさっと集まって、どんどんビジネスを進めていく。また顧客やパートナー
企業とミーティングするのも、オフィスに行く重要な目的だ。外部の人を迎えるミーティングルームは 100 近くあって、打ち合わせたいのに部屋が無いという心配は無用。会議室に余裕があるのは一見スペースの無駄のようだが、セッティングに手間をかけなくて済むので効率がいいという判断だ。すべてはアウトプットのために、だ。
勤務制度はフレキシブルで、週５日在宅勤務が可能。コアタイムはない。ワークライ
フチョイスというキーワードにあるとおり、変な遠慮はせずに休む。通常の有休に加え、有給の出産休業は２０週間。育児・養子休業は有給で６週間あって、グローバルで活用されている。
フレキシブルに働いて、どう効率よく成果につなげるか、社員は常に自ら時間の使い方を考えている。それをサポートするのがＩＣＴだ。様々なツールが充実しており、例
えば「My Analytics」というサイトでは社員の働き方を「見える化」している。デバイスなどの使い方を人工知能（AI）で分析し、会議や 9-17 時以外の業務量、誰とどのくらいの時間会ったか、集中して業務をこなした「フォーカス時間」はどれくらいか、などが一目瞭然だ。分析をもとに、例えば「あなたはメールを３０分以内に返信している。
フォーカス時間をもっととれるように例えば 2 時間に１回メールを見るような習慣に

日本経済研究センター「スマートワーク経営研究会」中間報告－ 102 －

変更したらどうか」といった、具体的な改善のアドバイスが示される。あくまで自律的に改善するのがポイントだ。
●コミュニケーションとコラボレーションも重視
前述のとおり、「地球上のすべての個人と組織が、より多くのことを達成できるようにする」というミッションを果たすために、国内のチームに限らず、グローバルにいるチームとのコラボレーションも重要。また、社員のピープルマネジャー（PM）とのコミュニケーションも重視している。ゴールに向かって、いろいろとアドバイスを受ける機会がある。One on One（１対１）のミーティングを（社員によって違うが少なくとも）月１回行うようにしており、そのアジェンダを決めるのも社員。自分の PM が海外在住ということも珍しくないので、「Skype」経由だったりする。
一連の改革で 2015 年には、５年前と比べて事業生産性が 26%向上、社内意識調査によるワークライフ・バランス満足度が 40%向上、女性の離職率は 40%減という成果をあげた。結果として様々なランキングや表彰でも評価されている。
（略歴）情報通信（ICT）関連政策活動担当。内閣サイバーセキュリティセンター（NISC）
情報セキュリティ社会推進協議会委員なども務める。

労働時間削減、現場リーダー主導で成果～グローバルな理念浸透に注力
日時：2018 年 4 月 24 日(火)15：00～16：30

会場：日経東京本社 718 会議室

講師：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・同人事部企画・労務グループ課長
テーマ：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（要旨）
家庭で飲む生ビールやハイボールブームなど、食文化を創造してきたサントリー。その原動力が「やってみなはれ」「利益三分主義」という創業の理念だ。１兆６千億円を投じた米蒸留酒大手ビーム（現ビームサントリー）買収をはじめ、思い切った戦略で成長を続けている。HR 分野の目標は、この「やってみなはれ」の伝承、グローバルな事
業拡大に対応する人材マネジメント、そして Employer of Choice（選ばれる企業）、す
なわち世界で優秀、多様な人材を惹きつけることだ。エンゲージメント強化と働き方改
革は、健康経営やダイバーシティなどと並ぶ柱だと考えている。
●「働き方改革推進リーダー」400 人が自主的に改革推進
まず働き方改革について説明する。2010 年からの第１ステージでは、時間と場所の壁を超えるテレワークがキーワードで、対象者の８割超が利用するまでに定着した。き

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っかけはダイバーシティ。従業員サーベイでは設問「サントリーグループで働くことに誇りを持つ」のスコアが非常に高い。悪いことではないが、「サントリー大好き」な社
員が多数を占め、新しい発想が生まれにくいのでは、という問題意識があった。
そこで多様な社員が活躍できるインフラ作
りに取り組んだ。まず大胆な制度変革。フレッ
クスタイム、テレワークは育児・介護の理由がなくても利用できる。これは利用促進の重要なポイントだ。深夜以外なら 10 分単位の勤務を可能にし、高性能のテレビ会議も導入。通勤ラ
ッシュを避けるといった具体的メリットを示
して風土を醸成し、一定の改革を実現した。ところがこの段階では、年間総労働時間はあまり減らなかった。
2016 年からの第 2 ステージでは生産性向上などを掲げ、新浪剛史社長が明確に経営戦略に位置づけた。ブレークスルーになったのは労使が連携して部署ごとに目標を立て、４半期で PDCA を回す仕組みを導入したこと。働き方改革を人事部の仕事から、グルー
プ会社毎の経営課題へと大きく転換させ、年間総労働時間の減少に成功している。
2017 年には「働き方ナカミ改革元年」を宣言。グループ 12 社の各部署で「働き方改革推進リーダー」計 400 人を選任し、より現場主体の推進体制を作った。リーダーは働き方改革を業務計画に記載し、評価にも反映させる。また成功事例をすばやく共有する
ため、社内共有サイト「変えてみなはれ」を立ち上げて、集まった事例の中から優れた活動を表彰した。
推進リーダーが現場でしっかり活動すれば、間違いなく改革につながる。社員アンケートで６割ほどが「自分の部署で推進リーダー制度が機能している」と回答。従業員サーベイも劇的に変化した。かつては「長時間労働も仕方ない」という認識が多数を占めたが、２年の間に半数ぐらいは「当たり前でない」という認識に変わった。今後も全部門での RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）活用など改革を進めていく。
●人材に関する理念 Suntory People Way を明文化
次にグローバルなエンゲージメントについて説明する。エンゲージメントでは自社の個性を明確にして、それを伝えると同時に、グループ各社や個人を尊重することが大切だ。そこで「社員はファミリー」といったサントリー独自の人材に対する考え方を、「Suntory People Way」として明文化し、国内外のグループ会社に展開している。
「全社員型タレントマネジメント」も構築。これは選抜というより、全社員をきめ細かくサポートしエンゲージメントや組織力を高めるのが特徴で、利点を海外グループ会
社ともシェアしていく。またグループで人材を互いに可視化し、異動などのチャンスを探っていく。

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一体感醸成、創業精神の浸透のためには様々なプログラムを実施しており、2015 年に設置した「サントリー大学」では、世界各地から選抜した部長層が集まって議論するフォーラム（GLF）
や、課長層のリーダーシップ育成プログラムを展開。これらは次世代リーダー育成の重要施策でもある。またサントリーらしさを理解する研修「アンバサダープログラム」の参加者は、2012
年から 17 年で 900 人を超えた。さらに昨年の健康経営イベント「One Suntory Walk」はチームで歩数を競い、成績に応じて寄付するもので、33 カ国から 7500 人がエントリー、総歩数は 11 億歩に達した。
（略歴）田中憲一：富士通、GE、Burberry をへて 2016 年より現職
竹舛啓介：2000 年サントリーホールディングス入社、2016 年より現職

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「スマートワーク経営研究会」中間報告

働き方改革と生産性、両立の条件
発 行 2018 年 6 月
発行者 公益社団法人 日本経済研究センター
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TEL：03-6256-7710
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