2020年度データ解析プロジェクト成果発表会

青い鳥を探して-データの森で幸せを見つける！？群馬大学 大学院社会情報学研究科・社会情報学部
履修証明プログラム「社会人のためのデータ解析」
× 選抜型コース「データ解析プログラム」
中里正則, 萩原歩, 川上真史, 半田樹衣, 金井茜音, 坂本和靖
1

私たちは、幸せになりたいと願った
そのためには、仕事と生活を満足させる要因を見つける必要がある
それは、データの森にあるはずだが...

そのデータ数は、1億5千万以上
この森に、足を踏み入れても大丈夫だろうか2

仕事満足度・生活満足度は、個人の幸せにも重要だけでなく、企業の人材確保にとっても重要である
・少子高齢化により生産年齢人口が減少
・中小企業では 若年層の採用難・従業員の高齢化が深刻化
・特に群馬県は都心に近く, 優秀な人材は首都圏に流出

3迷っている私たちに、分析仙人が道具をくれた
それは、Rと回帰分析であった

私たちは、データの森へ、探検の旅に出た4

研究の目的
１．MPSは、仕事満足度を決める要因として、適切かどうか？

①回帰モデルを作成し、仕事満足度を決める要因を分析②職業別に、MPSと仕事満足度の関係を調査

２．仕事も生活も満足している人は、どんな人かを分析する

5使用するデータについて
全国就業実態パネル調査（リクルートワークス研究所）■調査目的：調査前年1年間の個人の就業状態、所得、生活実態などを、毎年追跡して調査を行い、全国の就業・非就業の実態とその変化を明らかにする■調査対象：全国15歳以上の男女

仕事満足度■調査時期：毎年1月■調査手法：インターネットモニター調査■調査時期■有効回収数

生活満足度

2016、2017、2018、2019年
計 210,986サンプル
6先行研究① やる気度はMPSで説明されるMPS (Motivation Potential Score) とは職務特性を研究したハックマンとオルダムは、やる気と満足度に影響を及ぼす仕事の要素として次の5つを挙げ、やる気度のモデルを提唱した
技能多様性 ＋ タスク完結性 ＋ タスク重要性
MPS ＝× 自律性 × フィードバック
３

1. 技能多様性：求められるスキルの多様さ
2. タスク完結性：部分ではなく全体を把握できるかどうか
3. タスク重要性：他者に影響を与えるかどうか
4. 自律性：仕事の進め方への関与
5. フィードバック：自身の実践の効果に関する評価

先行研究 ②MPSと仕事満足度に強い相関がみられる
R² = 0.7165
久米功一(2016)「やる気のある仕事と出ない仕事は、何が違うのか」[全国就業実態パネル調査2016]を使った分析8単回帰で、先行研究を確認

職種で分類すると、仕事満足度とMPSの相関は強い
先行研究

職種(小分類)職種(中分類)職種(大分類)

相関係数0.78

0.850.80

線形回帰におけるR20.60

0.72

0.63
9でも、個人毎に見ると...

●相関係数＝0.54●線形回帰におけるR2=0.29

精度良いとは言えない10

先行研究の確認～仕事満足度とMPSの関係 結論●職種ごとにまとめれば、MPSと仕事満足度を説明できるように見える(単回帰R2=0.72)が、個人毎に見た場合は、説明できない(単回帰R2=0.29)

個人ごとの仕事満足度は、MPSのみでは説明できない11

仕事満足度の説明変数を探す

12

仕事満足度を説明する変数を探す

分析方法●分析の流れ1. 回帰モデルの作成■MPSによる単回帰(R2=0.29)よりも大幅に良いモデルを作る

2. 回帰モデルの結果へ大きく影響する変数をピックアップ●回帰モデル○重回帰：説明変数が多いので、多重共線性が現れる懸念○Lasso：多重共線性は抑えられるが、適切な変数が選ばれるか懸念○Neural Network■非線形な関係を表現可能■特徴量は自動的に抽出されるので、特徴量エンジニアリング不要
13

仕事満足度予測

機械学習モデル精度

どのモデルも、MPS単回帰(R2=0.29)より、大幅に良化
重回帰分析

Lasso

Neural Network

R2=0.56

R2=0.56

R2=0.7414

結果：Neural Networkモデルを使った、仕事満足度への高貢献度説明変数Top10(SHAP値による)NN回帰結果R2(決定係数)=0.71
σ(平均平方2乗誤差) =0.14

MPS決定要素
5つの内の4つ(ただし、仕事満足度1~5点を0~1点に正規化している)

1位：人間関係
2位：キャリアの見通し
3位：評価
SHAP値

0.01

0.02

0.03

0.04

15

0.05

仕事満足度に影響する主要因は1位：職場の人間関係
2位：今後のキャリアの見通し

3位：働きに対する正当な評価
16

職種別に仕事満足度の要因を探す

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名称提案

仕事
満
足度

高低

・ハマちゃん（釣りバカ日誌）・ぐーたら社員・半沢直樹
・リア充
・キラキラ・どんより・ぴえん
・退職一歩手前・のび太(ドラえもん)・ 空回り・ジタバタ

高低

MPS

18

仕事満足度が高い職種とは？
比較

19

やる気はあるけど仕事の満足度が低い理由

20

仕事満足度が高い職種とは？
比較

21

やる気はないけど仕事の満足度が高い理由

説明変数による有意差なし

22その答えは職場衛生要因にあった23

生活満足度の説明変数を探す

24生活満足度予測 機械学習モデル精度
重回帰分析

Lasso

R2=0.33

R2=0.33

Neural Network

R2=0.6625

生活満足度高貢献度変数～Neural Network with SHAP①「仕事と家庭の両立ストレス」が最も大きな要因②2番目以降、仕事に関わる変数がでてくる（仕事満足度と重なる）⇒仕事の要素が生活にも影響する可能性が示唆された半面、生活に関わる変数が十分ではな
いのでは？
③性別・家族に係る項目が出てきているのが特徴的

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生活と仕事の両立ストレスの要因

発現率

× 影響度

発現率：ストレス要因として、あると回答した割合（％）
影響度：仕事と生活のストレスへ影響した量（％へ換算）

27生活満足度に影響する要因は〇 仕事と生活の両立のストレス→

仕事内容・責任の重さ
労働時間・通勤時間の長さ・不規則さ
職場の人間関係自分の時間の不足〇

今後のキャリアの見通し、職場の人間関係は仕事満足度と共通
28

仕事も生活も満足させる要因を探す

29

「仕事」も「(家庭)生活」も充実=Work Life Balance(WLB)充実させる要因は？

●WLB充実者の定義 仕事満足度・生活満足度 双方とも4点以上(満足していた, まあ満足していた)

計27.4%30

WLB充実させる要因、させない要因

1位 人間関係
2位
3位
4位

評価
キャリアの見通し
相談相手(家族)

1位 退職回数(5-10回)
2位
3位
4位

退職回数(4回)
性別
従業員規模(－100人)

31

仕事も生活も満足している人とそうでない人の違いは◯◯◯◯職場の人間関係
働きに対する正当な評価
今後のキャリアの見通し
家族が相談相手
32

今回の冒険は終わった

私たちがデータから見つけたこと
33

仕事と生活を満足させる主要因とMPSの比較
順位

仕事満足度

生活満足度

仕事も生活も満足する要因

MPSの要素１

職場の人間関係

仕事と家庭の両立ストレス

職場の人間関係

正当な評価

２

今後のキャリアの見通し

今後のキャリアの見通し

正当な評価

自分でやり方を決められる３

正当な評価

職場の人間関係

今後のキャリアの見通し

業務全体を理解４

自分でやり方を決められる

性別家族が相談相手

単調でなく様々な仕事をした

５

仕事を生活の両立ストレス

仕事のレベルアップ

業務全体を理解

社内外の他人に影響を与える仕事34

それぞれの主要因の整理
仕事と家庭の両立ストレス

配偶者と同居職場の人間関係

仕事満足度

生活満足度
今後のキャリアの見通し

正当な評価

仕事も生活も満足している人の主要素

相談相手が家族

性別

説明要因としての強さ：
赤矢印 ＞ 通常矢印 ＞ 点線矢印
仕事満足尾・生活満足度の両立を決める要因：
赤太枠 ＞ 赤枠
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今回のデータ分析から学んだこと

仕事・生活満足度を向上させるためには①

会社の中での人間関係が良い②

仕事に対して正当に評価される③ キャリアの見通しがたてられる④

仕事と生活を両立し易い
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Thank You

37

参考文献
久米功一(2016)「やる気のある仕事と出ない仕事は、何が違うのか」リクルートワークス研究所
編『全国就業実態パネル調査 日本の働き方を考える』Vol.10.
孫亜文(2016)「WLB の実現度と生活要因の大切さ―仕事と家庭生活の両立ストレスを用いた考察―」Works Review, 11, 114-125.
野村旭(2018)「働き方が仕事満足度・生活満足度に与える影響」Works Discussion Paper Series
No.21, リクルートワークス研究所.
J. RICHARD HACKMAN AND GREG R. OLDHAM(1976) Motivation through the Design of Work:
Test of a Theory, ORGANIZATIONAL BEHAVIOR AND HUMAN PERFORMANCE, 16, 250-279.

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補足資料

39

MPSの研究について
MPS研究（リチャード・ハックマン）
パネル数658

調査年

1970年代

対象

アメリカ

対象者

7組織から62の職種

方法

・会社の承認のもとで進める
・記名式が原則だが匿名も選べる
・上司、研究者の観察にて、スコアリング
40

説明変数の分析手法(SHAP)について● 重回帰/Lassoは、回帰式における係数の大きさで、対応する説明変数の貢献度と見なせる● Neural Networkにおける説明変数の貢献度分析をどう行うか？
→ LIME、SHAP、…

○ SHAP: ゲーム理論(協力ゲーム)のShapley Valueを元にしている

Player 得点
A
6B
4
C2A+B
20
A+C
15
B+C
10A+B+C
24

A+Bだけプレイして山分けすれば一人10点得られた得点を山分けすると、一人8点

Aは、CとプレイしてA:11、C:4と分ければ、Bと山分けするより得

Shapley Value
A:11.5、B:8、C:4.5
で、公平に分配できる仕事満足度貢献変数(正負SHAP)←負の貢献｜正の貢献→
値
大値
小42

生活満足度貢献変数(正負SHAP)←負の貢献｜正の貢献→値大値
小43

生活と仕事の両立ストレスの要因
両立ストレスへの影響：
平均の差異(5段階評価)発現率(%)
回答者多い44WLB充実者の要因の分析手法● Logit Modelを採用● 変数が多いため, 変数選択の為, Back Forward Stepwise法を利用.
● 全変数投入したモデル（Full Model）に対して，説明変数を 1 個減少させ，AIC*を基準に，説明変数の出し入れを行い，最適な説明変数の組み合わせを探す方法*赤池情報量規準(Akaike Information Criteria） : モデルのあてはまり度を表す統計量. 値が小さいほどあてはまりが良い.
45

WLB充実者の要因の説明変数群●基本属性•性別, 年齢, 学歴, 配偶関係 子どもあり, 居住地域ブロック, 一人暮らし, 持家, 相談相手
●ライフイベント•妊娠・出産した, 結婚した（事実婚を含む）, 離婚した, 両立にストレスを感じる●仕事に関する変数•業種, 勤務先の従業員規模, 役職, 労働時間, 通勤時間,副業時間,テレワーク時間, 退職回数, 本人の年収(稼得所得), 通勤方法 有給休暇の取得率, あなたの仕事は前年と比べてレベルアップしたか,技能多様性, タスク完結性, タスク重要性, 自律性, 勤務日/勤務時間/働く場所を自由に選べた, 通
常業務を離れて, 社内外で教育・研修などを受ける機会がありましたか, 自分の意思で仕事にかかわる知識や技術の向上のための取り組みをしましたか●NN分析で仕事満足度への貢献が際立っていた3変数•職場の人間関係に満足していた, 今後のキャリアの見通しが開けていた, 自分の働きに対する正当な評価を得ていた46

全国と群馬県の平均値比較
仕事満足度

生活満足度

職場の人間関係

仕事と生活の両立ストレス

今後のキャリアの見通し

正当な評価

全国

2.904

2.766

2.906

2.949

3.462

2.988

群馬

2.926

2.754

2.941

2.939

3.448

3.043

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まとめ
業務全体の理解

仕事満足度

仕事と家庭の両立ストレス
配偶者と同居職場の人間関係

今後のキャリアの見通し

生活満足度

正当な評価
相談相手が家族
自分でやり方を決められる

仕事も生活も満足している人の主要素

性別

仕事のレベルアップ

説明要因としての強さ： 赤矢印 ＞ 通常矢印 ＞ 点線矢印
仕事満足尾・生活満足度の両立を決める要因： 赤太枠 ＞ 赤枠 ＞ 通常枠48