別添１

労災疾病臨床研究事業費補助金

過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究（１５０９０３－０１）

平成２９年度

総括・分担研究報告書

研究代表者

高橋

正也

平成３０（２０１８）年３月

別添２

目

次

Ⅰ．総括研究報告書
過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究 ........................... 1

Ⅱ．分担研究報告書
１

事案解析に関する研究報告1） 医療・福祉における労災認定事案の特徴に関する研究 ........................................ 272） 教育・学習支援業における労災認定事案の特徴に関する研究 ............................. 563） 情報通信業における労災認定事案の特徴に関する研究 ........................................ 734） 外食産業における労災認定事案の特徴に関する研究 ...........................................875） 運輸業・郵便業における過労死（脳・心臓疾患）の予測及び防止を目的とした資料
解析に関する研究 ................................................................................................102
6） 運輸業・郵便業における精神障害の労災認定事案の特徴に関する研究 ............1307） 重点業種における精神障害の労災認定事案の可視化に関する研究 ....................136
8） 脳・心臓疾患及び精神障害の労災請求事案の実態に関する研究 .......................141

２

疫学研究に関する研究報告1） 労働安全衛生総合研究所（JNIOSH）コホート研究及び労働者 1 万人を対象とした
WEB 調査 ............................................................................................................168
2） トラックドライバーの働き方の実態にあわせた効果的な過重労働対策に関する研究..............................................................................................................................1783） 交代制勤務看護師の勤務間インターバルと疲労回復に関する研究 ....................191
4） 中小企業で実施された職場環境改善の効果評価に関する研究 ...........................205
5） 長時間残業等の業務負担と心血管疾患リスクに関する職域多施設研究 ............209

３

実験研究に関する研究報告1） 長時間労働と循環器負担のメカニズム解明 ........................................................2122） 労働者の体力を簡便に測定するための指標開発 .................................................220

Ⅲ．研究成果の刊行に関する一覧表 ........................................................................................... 225

別添３
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」（１５０９０３－０１）
総括研究報告書
過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究研究代表者 高橋正也 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
産業疫学研究グループ・部長【研究要旨】
わが国における過労死等防止に資するため、過労死等の医学・保健面より、1）過労死等事
案の解析、2）疫学研究（職域コホート研究、現場介入研究）、3）実験研究（循環器負担のメ
カニズム解明、過労死関連指標と体力との関係の解明）を平成 27 年度より開始した。3 年計
画の 3 年目に当たる平成 29 年度は次の成果を得た。
＜1 過労死等事案の解析＞
過労死等調査研究センターが作成した業務上及び業務外の労災事案のデータベース（以下、「データベース」という。）を用いて以下の解析を行った。
① 「過労死等の防止のための対策に関する大綱」で示されている医療、教職員、IT 産業、
外食産業、自動車運転従事者の 5 つの業種・職種（以下「重点 5 業種」という。）について解析を行った。
- 医療・福祉の事案は、脳・心臓疾患が 52 件、精神障害が 233 件であり、67%が女性であった。職種は介護職員が最も多く、次いで看護師、事務職員、その他の医療専門職、医師の順であった。脳・心臓疾患では医師が最も多く 17 件であり、精神障害では介護職員が 70 件、看護師が 52 件であった。認定理由として、脳・心臓疾患では「長期間の過重業務」が多く、精神障害では「悲惨な事故や災害の体験、目撃（患者暴力、患者・利用者の急変、医療事故等）」が多かった。
- 教育・学習支援業の事案は、脳・心臓疾患が 25 件、精神障害が 57 件であった。
脳・心臓疾患では「長期間の過重業務」による認定が多い一方、精神障害では「上司とのトラブルがあった」などの対人関係の出来事による認定の割合が大きかった。教員の中で多かった職種は、大学教員、高等学校教員であった。
- 情報通信業の典型的職種として、システムエンジニア（SE）とプログラマーを選定した。脳・心臓疾患では SE が 20 件、プログラマーが 2 件で、精神障害ではそれぞれ 35 件及び 3 件であった。精神障害の疾患名は「うつ病エピソード」が多く、被災者全体の 58％を占め、業務による心理的負荷を見ると、「特別な出来事」の「極度の長時間労働」、「恒常的な長時間労働」が多かった。
- 外食産業の典型的職種として調理人と店長を選定した。脳・心臓疾患では、調理人が 35 件、店長が 30 件、精神障害ではそれぞれ 20 件及び 16 件であった。労災認定要因では、脳・心臓疾患において調理人及び店長ともに長時間の過重業務が全ての事案で認められた。精神障害では、調理人は、「ひどい嫌がらせ、いじめ、又は暴行」、「上司とのトラブル」などの対人関係の問題が多かったのに対し、店長は配置転換、転勤など「役割・地位の変化等」によるものが多く、職種で異なる点が見られた。
② 業種別に最も被災者が多い運輸業・郵便業における、脳・心臓疾患の業務上事案と業務外事案の解析を行った。業務外事案の発症内容を見ると、事業場における荷扱い中、長い拘束時間、不規則勤務、早朝勤務、夜勤・交代制勤務、年齢が 50 歳代、雇用期間が 1 年未満と 15 年以上などの点で業務上事案と似ていた。
1

③ 運輸業・郵便業における精神障害事案 214 件について解析を行った。事案全体の 50％が恒常的な長時間労働、31％が仕事上の問題、21％が上司に関連した問題、約 10％が乗客に関連した問題、路上での事故（被害）、事業場内作業時の事故（被害）に関連した。仕事上の問題では恒常的な長時間労働を伴う事案が多く、上司に関連した問題では被災労働者に対する罵声や叱責に関連した出来事が多く認められた。
④ 重点 5 業種の精神障害事案について、レーダーチャートを用いた可視化の手法を検討した。また、業務上外の労災認定事案を総合した労災請求事案全体の実態をまとめた。
＜2 疫学研究＞
職域コホート研究を開始するとともに、現場介入研究を計画、実施した。職域コホート研
究の予備的な研究として実施したフィージビリティ調査結果の解析を行った。また、研究分担者が関わる別の職域コホート研究における検討を進めた。概略は以下のとおりである。
① 職域コホート研究では、2 万人規模のコホート集団（追跡調査の対象となる集団）を構築することとし、調査を開始した。
② 平成 27 年度に実施したフィージビリティ調査の結果を用いて、勤務間インターバルに注目し、睡眠の量、質との関連性の検討、心肺機能に注目した身体活動状況（座位時間）と疾病罹患リスクとの関連性を検討した。
③ トラック運転者及び看護師を対象とした現場実態調査、1 中小企業における職場環境改
善の効果検証を行った。
④ 本研究における職域コホート研究の比較対照とするため、先行の職域多施設研究（JECOH スタディ：12 企業 10 万人規模）のデータベースを用いて、残業時間とその後の糖尿病発症に関する研究や脳心血管イベントの症例対照研究を実施した。
＜2 実験研究＞
過労死等の防止に資する実験研究を以下のとおり実施した。
① 循環器負担に関する研究では、長時間労働時の血行動態反応を明らかにし、加齢、安静時高血圧症の有無、休憩の影響を検討した。その結果、長時間労働は心血管系の負担を増大し、特に高血圧群の負担が大きいことが示された。一方、作業中の長めの休憩（50 分以上）が過剰な血行動態反応を抑制する効果が認められたが、15 分以下の
短めの休憩はこれらの抑制効果が認められなかった。
② 労働者の体力指標に関する研究では、心肺持久力（Cardiorespiratory fitness, CRF）に注目し、平成 27～28 年度に実施した実験室実験の継続と結果解析を行い、労働者のCRF を簡便かつ安全に評価するための評価方法の開発を行った。その結果、本研究で開発した新しい評価方法（仮称 HRmix）は、CRF 測定法として一定の水準にあることが示された一方で、いくつかの課題（ウェアラブルデータの取得方法や解析方法に改善の余地があること、対象者を増やし男女別に検討する必要があることなど）も明らかと
なった。
＜まとめ＞
以上、過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究を行った結果をまとめると、次のとおりである。①過労死等の労災認定事案の、業種、性別、年齢などによる違いを明らかにし、脳・心臓疾患と精神障害それぞれについて労働時間を含む関連要因を解析した。また運輸業・郵便業、医療・福祉、教育・学習支援業など過労死等の多発している重点 5 業種を選定し、業種ごとの特徴を提示した。②勤務状況とその後の健康との前向き関連を調べる職域コホート研究を開始し、フィージビリティ調査では勤務間インターバルや心肺機能に注目した解析を行った。過重労働の防止策を探る現場介入調査を小規模事業場で実施するとともに、運輸業、医療業の現場調査を実施した。③実験研究により長時間労働と循環器負担、心肺持久力に関する研究を行った。引き続き、過労死等の更なる実態解明と防止策の提案に関する研究を継続する。
2究）、③実験研究（循環器負担のメカニズ
ム解明、過労死関連指標と体力との関係の解明）を実施し、これらの成果の情報発信を目的とする。平成 29 年度は 3 年計画の最終年度として、昨年度までの成果を踏まえ、上記の①～③の実施とまとめを行った。
過労死等事案の解析では、平成 27～28
年度に作成された業務上及び業務外の労災認定事案のデータベースを活用した詳細分析を実施した。特に、過労死等防止対策大綱で示されている業種・職種の分析に注目し、医療・福祉、教育・学習支援業、情報通信業、外食産業、運輸業・郵便業における労災認定事案の分析と防止策の検討を行った。脳・心臓疾患の認定事案のうち29.7%を占め業種別に最も被災者が多い運輸業・郵便業については、脳・心臓疾患と精神障害に分けて解析を行った。運輸業・郵便業の脳・心臓疾患については分担研究として大原記念労働科学研究所が担当した。また、重点 5 業種の精神障害事案の可視化に関する研究、業務上外の労災認定事
案を総合した労災請求事案の実態について研究を行った。
疫学研究では、本研究で新たに開始する
職域コホート研究のため、平成 28 年度までに共同研究者らと 2 万人規模のコホート集団の構築を進め、本年度に初期調査を実施した。その過程では、先行して進められている職域多施設研究（J-ECOH スタデ
ィ）の事務局で、本研究の分担研究機関でもある国立国際医療研究センターのスタッ
フから専門的助言を得て進めた。また、職域コホート研究の構築のために平成 28 年度に実施したフィージビリティ調査の結果を用いて、過労死等の背景となる過重労働の防止に資する勤務間インターバルに注目し、睡眠の量、質との関連性を検討した解析、過労死等の発症に影響を与える心肺機能に注目し、身体活動状況の疾病罹患リスクとの関連性を検討した。現場介入研究として、中小企業で実施された職場環境改善の効果評価に関する研究、過労死等の背景となる働き方の実態及び過労死等の防止の介入手法を検討する目的で、自動車運転者（トラック運転者）、医療業（交代制勤務看護師）を対象に現場実態調査を行った。

研究分担者：
梅崎重夫（労働安全衛生総合研究所・総括領域長）
吉川 徹（同研究所・過労死等調査研究セ
ンター・センター長代理）
佐々木毅（同センター・上席研究員）
久保智英（同センター・上席研究員）
井澤修平（同センター・上席研究員）
劉 欣欣（同センター・主任研究員）
松尾知明（同センター・研究員）
松元 俊（同センター・研究員）
池田大樹（同センター・研究員）
蘇 リナ（同センター・研究員）
菅知絵美（同センター・研究員）
高田琢弘（同センター・研究員）
山内貴史（同センター・客員研究員）
竹島 正（川崎市精神保健福祉センター・所長）
酒井一博（大原記念労働科学研究所・所長）
佐々木司（同研究所・上席主任研究員）
溝上哲也（国立国際医療研究センター臨床研究センター疫学・予防研究部長）
深澤健二（株式会社アドバンテッジリス
クマネジメント・メディカルアドバイザー）内田 元（ニッセイ情報テクノロジー株
式会社ヘルスケアソリューション事業部・チーフマネージャー）
Ａ．研究目的
過労死、過労自殺等の防止は、今もな
お、労働衛生上の最重要課題の一つである。過労死等防止対策推進法の成立により、過労死等に関する調査研究の実施が国の責務として位置づけられた（2014）。特に、過労死等の防止のための対策として、
平成 27 年度に定められた「過労死等の防止のための対策に関する大綱」（以下「過労死等防止対策大綱」という。
）では過労死等事案の分析を行うことが触れられており、過労死等の実態解明に係る医学面の調査研究はその柱の一つとなっている（2015）。
本研究は、わが国における過労死等防止に資することを念頭に、過労死等の医学・保健面より、①過労死等事案の解析、②疫
学研究（職域コホート研究、現場介入研
3抽出し、これらを加えた脳・心臓疾患合計
52 件、精神障害合計 233 件を対象として分析を行った。
②分析方法
調査復命書の記載内容に基づき、記述統計を中心とした分析を行い、特徴的な事例を典型例として整理した。性別、発症時年
齢、生死、事業場規模・種類、職種、疾患名、労災認定要因、時間外労働時間数などの情報に関する集計を行い、典型例を抽出した。
事案から見える医療・福祉の労働者の過重労働の実態と職場環境改善対策を検討した。
なお、医師、看護師については、その職場環
境改善について特段の関心が寄せられていることから、職種に特化した解析を別途実施した。

実験研究では、過労死等のリスク要因である長時間労働が心血管系反応に及ぼす影響について検討するため、実験室実験により、長時間労働時の血行動態反応を明らかにし、加齢、安静時高血圧症の有無、休憩の影響を検討した。また、脳・心臓疾患の発症との強い関連が明らかにされている“心肺持久力（cardiorespiratory
fitness, CRF）”に注目し、平成 27～28 年度に実施した実験室実験の継続と結果解析を行い、労働者の CRF を簡便かつ安全に評価するための評価方法の開発を行った。
Ｂ．研究方法
１ 事案解析
平成 27 年度までに作成された業務上の労災認定事案のデータベースを用いて、業
務上の脳・心臓疾患 1,564 件、精神障害
2,000 件について、重点 5 業種に注目して分析を行った。特に運輸業・郵便業について
は、脳・心臓疾患と精神障害に分けて解析を行った。これらの重点 5 業種における精神障害の予防視点を検討する目的で、労災認定要因となった「特別な出来事」、「具体的出来事」に注目し、これらのデータを用いた精神障害事案の労災認定理由の可視化に関する検討を行った。さらに、業務上外事案の解析では、平成 28 年度までにデータベース化された業務外の労災認定事案の脳・心臓疾
患 1,961 件、精神障害 2,174 件（平成 23 年
12 月策定の「心理的負荷による精神障害の認定基準」に基づいて業務外と決定された事案のみ）と業務上事案と統合したデータベースを作成し、「労災請求事案」として解析を行った。

(2) 教育・学習支援業における労災認定事案の特徴に関する研究（高田）①分析対象
本研究では、重点 5 業種の「教職員」に相当するものとして、業種の「教育・学習支
援業」（日本標準産業分類の大分類）を分析対象とした。教育・学習支援業の事案は、脳・心臓疾患 25 件、精神障害 57 件であり、これらを対象として分析を行った。
②分析方法
調査復命書の記載内容に基づき、教育・学
習支援業の事案について、性別、発症時年
齢、生死、事業場規模・種類、職種、疾患名、労災認定要因、時間外労働時間数等の情報に関する集計を行い、典型例を抽出した。また、学校教員に職種を限定した分析として、負荷業務の一覧を集計した。負荷業務の集計は、該当事案の調査復命書に記載されている内容から、負荷と考えられる業務を選び、事案ごとに該当するものを集計した。

(1) 医療・福祉における労災認定事案の特徴に関する研究（吉川）①分析対象
本研究では、重点 5 業種の「医療」に相当するものとして、業種の「医療・福祉」（日本標準産業分類の大分類）、医師・看護師についてはデータベースを用いて医療・福祉以外の業種における事案も対象とした。医療・福祉における、脳・心臓疾患
49 件、精神障害 230 件に加えて、医療・福祉以外の業種から医師・看護師の資格を有する脳・心臓疾患 3 件、精神障害 3 件を

(3) 情報通信業における労災認定事案の特徴に関する研究（菅）①分析対象
本研究では、重点 5 業種の「IT 産業」に相当するものとして、業種の情報通信業（日本標準産業分類の大分類）を分析対象とした。本研究では、特に IT 産業の中でも典型的な職種であるシステムエンジニア（以下SE という。）とプログラマーに注目し、情報通信業の脳・心臓疾患による労災認定事案
4運輸業・郵便業の 312 件を対象とした。
②分析方法
運輸業・郵便業における業務外の事案について、事業場規模、発症者の年齢、雇用年
から発症年までの期間、発症月、発症曜日、
発症時刻、死亡・生存と脳・心臓疾患比率の関係、死亡・生存と脳・心臓疾患の診断名を業種別に分析し、昨年度までの業務上事案の解析結果（465 件）との比較を試みた。
また最も件数が多いトラック運転手については、血縁のある発症者家族の既往歴、喫煙習慣・喫煙本数、飲酒習慣を新たに解析し、また脳・心臓疾患発症時の状況、脳・心臓疾患に関わる時間外労働時間以外の要因（不規則性、長い拘束時間、多い出張、夜勤・交代制勤務、温熱曝露、騒音曝露、時差、
緊張の有無）の発症前 6 か月間の特徴に加えて午前 7 時前の乗務開始である「早朝勤務」を解析した。
さらには平成 28 年度に策定した 8 運行パ
ターン特性別の発症状況を記述した。それらを踏まえて業務上（支給）、業務外（不支給）事案の共通点、差異点を明らかにした。

51 件及び精神障害による労災認定事案 86件のうち、これらの職種に該当する脳・心臓疾患事案 22 件及び精神障害事案 38 件を対象として分析を行った。
②分析方法
調査復命書の記載内容に基づき、性別、発症時年齢、事業場規模、職種、疾患、労働条件等一般的事項、労災認定要因、時間外労働
時間数及び心理的負荷が認められる出来事等の分析を行い、典型例を抽出した。この分析を基に IT 産業の労働者の過重労働の実
態と職場環境改善対策を検討した。
(4) 外食産業における労災認定事案の特徴に関する研究（菅）①分析対象
本研究では、重点 5 業種の「外食産業」に相当するものとして、業種の「宿泊・飲食
サービス業」（日本標準産業分類の大分類）
を分析対象とした。本研究では、外食産業の事案を抽出し、その中でも典型的な職種である調理人と店長を取り上げ宿泊・飲食サービス業の脳・心臓疾患による労災認定事
案 114 件及び精神障害による労災認定事案
86 件のうち、これらの職種に該当する脳・心臓疾患事案 65 件及び精神障害事案 36 件を対象として分析を行った。
②分析方法
調査復命書の記載内容に基づき、性別、発症時年齢、事業場規模、業種、職種、疾患、労災認定要因、時間外労働時間数及び心理的負荷が認められる出来事等の分析を行い、典型事例を抽出した。この分析を基に外食産業の労働者の過重労働の実態と職場環境改善対策を検討した。

(6) 運輸業・郵便業における精神障害の労災認定事案の特徴に関する研究
（高橋）
①分析対象
本研究では、重点 5 業種の「自動車運転従事者」に相当するものとして「運輸業・郵便業」（日本標準産業分類の大分類）を対象として、平成 28 年度までに構築した精神障
害による労災認定事案（平成 22 年 1 月から
平成 27 年 3 月の間に業務上認定された事案）のデータベースに含まれる運輸業・郵便業の事案合計 214 件を対象にした。
②分析方法
それぞれの事案の調査復命書に基づいて、被災労働者の職種を同定し、自殺の有無、恒常的な長時間労働の有無を確かめるとともに、長時間労働以外の関連要因を次の 10 種に分類した：①路上での事故（被害又は加害）、②事業場内での事故（被害又は加害）、③仕事上の問題、④上司に関連した問題、⑤同僚に関連した問題、⑥部下に関連した問題、⑦乗客に関連した問題、⑧顧客に関連した問題、⑨退職強要、⑩東日本大震災に関連した問題。以上の情報を職種ごとに集計し(5) 運輸業・郵便業における過労死（脳・心臓疾患）の予測及び防止を目的とした資料解析に関する研究
（酒井）
①分析対象
本研究では、重点 5 業種の「自動車運転従事者」に相当するものとして「運輸業・郵便業」（日本標準産業分類の大分類）を対象として、平成 22 年 1 月～平成 27 年 3 月までの脳・心臓疾患による業務上の脳・心臓疾
患 1,564 件のうち運輸業・郵便業の 465 件と、業務外の脳・心臓疾患 1,961 件のうち、5脳・心臓疾患事案では、健康管理の状況及び労働負荷と疾患とのクロス集計ではカイ 2
乗検定を行い、有意水準 5%未満を統計学的に有意差有りとした。

た。なお、トラック運転手については業態が長距離かそれ以外かに分けた。
(7) 重点業種における精神障害の労災認
定事案の可視化に関する研究（菅）①分析対象
平成 28 年度報告書に基づき、全業種の精神障害事案 1,362 件と重点 5 業種に該当す
る精神障害事案 522 件（自殺事案では全業種 241 件、重点 5 業種 61 件）を対象とした。
②分析方法
業務による強い心理的負荷が認められる出来事について、視覚的に理解しやすい棒
グラフとレーダーチャートを用いて図表の作成を行った。
「特別な出来事」の類型を全業種と重点 5
業種ごとに棒グラフで表示し比較した。次に、「具体的出来事」の類型を全業種及び重点 5 業種ごとにレーダーチャートで表示し比較した。棒グラフとレーダーチャートの数値は、全業種又は重点 5 業種の事案数をそれぞれ 100 として、「特別な出来事」ある
いは「具体的出来事」の類型の各出来事の割合を示した。

２

疫学研究(1) JNIOSH コホート研究とフィージビ
リティ調査①JNIOSH コホート研究（高橋、松尾）
1）研究デザイン
対象とする労働者の勤務状況等の労働環
境や身体・生活環境に関する調査、健康診
断、レセプト調査を年 1 回程行い、この調査を 5～10 年繰り返し行うことによりデー
タベースを構築する。構築されたデータベースを用いて、コックス比例ハザード回帰
分析やロジスティック回帰分析等により、疾患発症リスクに影響を及ぼす要因の同定とその影響の程度を明らかにする。分析の際、要因（factors）を労働環境因子や身体・生活環境因子、血圧・血液検査の結果等とし、イベント（events）を脳疾患や心疾患、精神疾患の発症等とする。
2）調査方法本研究の調査は EAP（従業員支援プログラム）サービスを展開する企業が顧客企業に対し行っているストレスチェック等の調査事業に、調査項目を付加する形で行われる。
対象者は、国内の企業等に勤務する労働者 2万人程である。対象者数（サンプルサイズ）
は国内外の他のコホート研究や文献情報を参考に設定した。
身体・生活環境に関するデータや健診データは、ある時点における年 1 回程の調査時のデータを当該年のデータとする。労働環境に関する主観的情報（本人への質問紙
調査）と客観的情報（企業の人事部等が保有するデータ）を対象とする。勤務時間などの人事記録が利用できる場合は、月平均値や年平均値などを当該年のデータとする。このようにして収集した同一対象者の年 1 回
程のデータを継続的に 5～10 年分取得する。
これらのデータを対象企業の合意が得られた段階でデータ収集を開始し（初回調査）、同一の対象者への同様の調査を年 1 回程、5～10 年継続して行う。
調査項目の例を以下に示す。

(8) 脳・心臓疾患及び精神障害の労災請求事案の実態に関する研究（佐々木）①分析対象
平成 22 年 1 月から平成 27 年 3 月の業務上外事案について、平成 27 年度に業務上事案、平成 28 年度に業務外事案について全国の労働局及び労働基準監督署から調査復命書等を過労死等調査研究センターに収集しデータベースを構築した。それらから、脳・心臓疾患事案 3,525 件（業務上 1,564 件・
業務外 1,961 件）及び精神障害事案のうち
平成 23 年 12 月策定の認定基準に基づいて業務上外が決定された 3,543 件（業務上1,369 件・業務外 2,174 件）のデータベースを新たに構築し分析対象とした。
②分析方法
性・年齢（請求時、発症時、死亡時）、業
種・職種、疾患名、前駆症状、労務管理・健康管理の状況、出来事（特別な出来事、恒常的な長時間労働、具体的出来事）などの情報に関する基本集計とクロス集計を行った。
6

1) 勤務間インターバルと睡眠（池田）Web 調査の対象者のうち、一定の基準を満たす 3,867 人を分析対象とした。分析項目
として、基本属性（年齢、性別、雇用形態、深夜勤務の有無、業種、喫煙、飲酒頻度等）の他、JNIOSH-WLAQ、ピッツバーグ睡眠調査
票（PSQI）を用いた。JNIOSH-WLAQ における勤務日の始業・終業時刻の質問を用い、終業
時刻から始業時刻までの時間を勤務間イン
ターバルとして算出した。PSQI は、不眠を評価する質問紙として広く用いられており、睡眠障害のスクリーニングに有効とされている。得点範囲は 0-21 点であり（得点が高いほど睡眠の質が悪い）、睡眠障害のカット
オフ値は 5.5 点以上（個人の得点は 1 点毎のため、実質 6 点以上）とされている。勤務間インターバルの長さから分析対象者を
以下の 8 群に分けた：10 時間未満、10 時間
台、11 時間台、12 時間台、13 時間台、14 時
間台、15 時間台、16 時間以上。各群と睡眠時間、睡眠の質（PSQI 得点）の関連を検討するため、トレンド分析を実施した。

＜調査項目＞□勤務状況（労働時間、職種等）□健診情報（年齢、身長、体重、既往歴、服薬状
況、喫煙状況、飲酒状況、血圧・血液検査情報）□レセプト（診療報酬明細書）情報□職業性ストレス簡易調査票などストレスチェックに関する項目□生活習慣情報（睡眠、身体活動、食事摂取状況等）

図 1 コホート研究における個人情報取得
これらのデータの研究利用にあたっては、対象者の氏名や生年月日などは全て省き、個人が特定できない処置を施す（図 1）。
②Web 調査と結果解析（佐々木）平成 27 年労働力調査（総務省）における性別・年齢層別（20～64 歳）
・業種（産業）
別の就業者数の構成比に基づいて、平成 27
年度には調査会社モニターに登録する国内就業者 1 万人を割付け、目標とするデータ
収集対象者数として設定し、アンケート調査（Web 調査）を行った。アンケート調査項
目は労働時間（通勤時間含む）、睡眠（量と質）
・休養、生活習慣（飲酒、喫煙、身体活
動、食習慣）、自覚症状、疲労度、うつ症状、疾患等の受療状況等から成り、全 65 問とした。
平成 29 年度は、これらの情報を用いて、
1）「勤務間インターバル（勤務終了後から次の勤務開始までの時間間隔）と睡眠」、2）「座位時間と疾病罹患リスク」の 2 つの観点から詳細な解析を行った。
2 つの解析で用いた勤務時間、勤務間インターバル時間、睡眠時間、座位時間は「労働者生活行動時間調
査票（JNIOSH-WLAQ）」を用いて求めた。
JNIOSH-WLAQ 開発に関する先行研究では、上述した各時間の信頼性と妥当性が良好な水準であり、疫学研究での利用に適している
ことが示されている。

2）座位時間と疾病罹患リスク（蘇）Web 調査対象者のうち、本研究に必要なデータの欠損値のあった者を除いた 9,524
人を分析対象とした。分析には、基本属性（年齢、性別）、雇用形態（深夜交代制勤
務の有無等）、業種、生活習慣（飲酒、身体活動、食習慣）、疾患受療状況（過去 1
年間の既住歴と服薬）、JNIOSH-WLAQ により算出される勤務時間、睡眠時間、通勤時間及び 1）勤務中、2）勤務日の余暇時
間、3）それぞれの休日における座位時間と立位/歩行時間を用いた。多重ロジステ
ィック回帰分析により、座位時間と疾病発症リスクとの関係を分析した。また、
Isotemporal Substitution Model（ISM：
ある行動を等量の別の行動に置き換えた時の影響を推定する分析）を用いて、勤務中の 1 時間の座位時間を立位/歩行時間に置き換えた場合の疾病罹患リスクへの影響を検討した。
(2) 介入研究（運輸業、医療業、中小企業）①運輸業：トラックドライバーの働き
7c）調査手続き
調査対象者は、トラック運送業の事業者
団体を通じて、長距離若しくは地場の運行を行う事業場及びドライバーに協力を依頼した。
調査は 2017 年 11 月から 12 月末までの間に、1 人につき休日を含む 2 勤務サイクル（約 2 週間）での測定を行った。調査参加者は、勤務日の出庫時と帰庫時、休日の起床時と就寝時に、血圧測定、疲労アプリによる測定を行った。また血圧のみ、勤務日の起床時、就床時にも測定を行った。睡眠計は、調査期間中を通して装着させた。唾液は、調査期間のうち、
2 勤務サイクル目の休日明けの出庫時と休日前の帰庫時の 2 点で採取した。
調査終了後に、調査期間中の運行状況を確認するため、日報や報告書の提出を事業場に求めた。

方の実態にあわせた効果的な過重労働対策に関する研究（松元）本研究は 2 つの調査から構成した。1 つ目はアンケート調査、2 つ目は観察調査である。後者は調査を終えたばかりであるため、ここでは 1 つ目の結果を報告する。以下に、それぞれの調査ごとの方法等を示した。
1）トラックドライバーの働き方と疲労の実態（松元）a）調査対象者と手続き
トラック運送業の事業者団体である全日
本トラック協会を通じて、47 都道府県ごとの地方トラック協会に 20 の調査対象事業
場の選定を依頼した。調査対象の選定基準として事業規模（労働者数 50 人以上、50 人
未満）、業態（地場、長距離）が可能な限り偏らないようにすることを示した。質問票
は 2017 年 6 月に、1 事業場につきトラックドライバー用の 5 部を配布し、無記名での回答を依頼した。調査依頼先は最終的に1,082 事業場となり、トラックドライバー用の調査票を 5,410 件配布した。
そのうち 423
事業場（回収率 39.1％）、1,992 人（回収率36.8％）から回答を得た。
b）調査項目
トラックドライバーには、基本属性、雇用・労働状況、安全状況、健康状況、生活習
慣、睡眠状況、疲労度について、調査時点から直前 1 か月の状況についてアンケート調査を行った。疲労度は、1 日の疲労の回復の程度（4 段階）、また、週の疲労の回復の程度（4 段階）を尋ね、疲労の回復の程度が「回復している」「持ちこしている（回復していない）」に分けて解析した。

②医療業：交代制勤務看護師の勤務間
インターバルと疲労回復に関する研究（久保）a）調査参加者
夜勤・交代制勤務に従事する看護師 30 人
（平均年齢と標準偏差；27.8±2.8 歳）が本研究に参加した。そのうち、12 時間夜勤群
は 15 人（平均年齢と標準偏差；27.5±2.1
歳）で、16 時間夜勤群は 15 人（28.2±3.4
歳）であった。
b）調査項目
本調査では、調査実施前に行う項目（A）、
基本項目（B）、生理心理指標項目（C）、調査
終了後に行う項目（D）の 4 つの調査項目を
設定した。
c）手続き
調査は 2017 年 11 月から 3 週間実施した。
12 時間と 16 時間夜勤・交代制勤務を導入
している病院の選定は、病院間の違いが結果に大きく影響することを避けるため、同じ病院の中で、12 時間と 16 時間の夜勤・交代制勤務を導入している病院を条件として看護協会を通じて選定し、依頼した。
d）データ解析の方法
3 週間の調査期間中における勤務時間のデータから、退勤から次の出勤までの時間（勤務間インターバル）を算出した。勤務間
インターバルの状況、勤務シフトの組合せ
パターンを要因とした 1 要因の混合線型モ2）トラックドライバーの働き方にあわせた効果的な疲労対策の検討
a）調査対象者
本研究に参加した基本運行が 2 泊 3 日以
上の長距離ドライバー30 人（宮城、福井、
鹿児島）、日帰りの地場ドライバー10 人（東京、大阪）を対象とした。
b）調査項目
本調査では、調査実施前に行う項目（A）、
基本項目（B）、生理心理指標項目（C）、の 3
つの調査項目を設定した。

8

タは 2008 年度以降）の健康管理データを収集し、このデータベースを用いたコホート研究及び断面研究を行った。また、脳心血管イベントについては症例対照研究を実施した。

デルの分散分析を行った。各勤務シフト後の疲労影響を検討するために、各勤務シフ
トを要因とした帰宅時の疲労関連指標について 1 要因の混合線型モデルの分散分析（参加者を変量効果）を用いて、比較・検討を行った。また、夜勤中の仮眠取得の状況や生化学的なストレス指標を、
12 時間と 16 時
間夜勤・交代制勤務で比較するために、夜勤・交代制を要因として、1 要因の混合線型モデルの分散分析を行った。

②残業時間と糖尿病の縦断解析
参加施設のうち、健康診断データ上に労働時間（残業時間）の情報がある 4 社、約 3万人について残業時間と糖尿病発症との関連を分析した。2008 年度（一部は 2010 年度）をベースラインとして、解析対象はその時点で心血管疾患、がん、精神疾患、糖尿病の既往がないものとした。毎年の健康診断受診情報により 2014 年 3 月まで追跡した。

③中小企業：中小企業で実施された職場環境改善の効果評価に関する研究（池田）a）対象事業場と研究デザイン
広告製版や販促ツールのデザイン及び印刷などを行う東京都内にある製造業の某中小企業（2016 年 8 月調査時の労働者数 48人）において実施された職場環境改善の効
果の検討を行った。全社員面談後、職場環境改善として、（1）組織体制の変更、（2）勤務
開始時刻の多様化、（3）勤務体制の多様化、（4）作業環境の変更が行われた。職場環境
改善の約 1 か月前、約 3 か月後、約 6 か月
後、約 12 か月後に睡眠や疲労等に関する調査を実施した。
b)調査参加者
上記事業場に勤務する日勤の労働者 41
人に質問紙調査を配布し、書面による同意と質問紙の回答を得た 36 人を分析対象とした（回収率 88%）。
c）測定項目
測定項目は、基本属性（性別、年齢、職種、勤続年数等）の他、睡眠の質、心理的距離、
疲労回復欲求尺度、プレゼンティーズムとし、職場環境改善前後の比較を行った。

③残業時間と心血管疾患発症に関するコホート内症例対照研究
心血管疾患発症前の残業時間との関連を調べるための準備として、健康診断データと疾病登録データを調査番号で突合させた
上で、心血管疾患の各発症者について、施設・性・年齢をマッチさせた対照者を 5 人、無作為に選定した。
３ 実験研究(1) 長時間労働と循環器負担のメカニズ
ム解明（劉）
実験参加者に対して、過重労働となる労働時間を想定して約 12 時間の簡単なパソ
コン作業を行わせ、作業中の心血管系の反応を測定した。それと同時に、主観的なスト
レス、疲労、眠気、作業負担を調査票によって評価した。本研究は、安静時正常血圧（SBP<140mmHg かつ DBP<90mmHg）及び安静時Ⅰ度高血圧(140mmHg≤SBP≤160mmHg 又は90mmHg≤DBP≤100mmHg) の 30 代、40 代、50
代男性を対象とした。安静時正常血圧者 39
人（収縮期血圧<140mmHg かつ拡張期血圧<90mmHg）及び安静時Ⅰ度高血圧者 13 人
（ 140mmHg≤ 収 縮 期 血 圧 ≤160mmHg 又 は90mmHg≤拡張期血圧≤100mmHg）が実験に参加した。
実験参加者は心臓病、糖尿病、喘息、脳卒中、慢性腎臓病、腰痛及び精神障害の既往歴がないこと、正常な視力（矯正を含む）を有することを参加条件とした。実験は 2 日間の参加とし、作業課題は、カラー(3) 長時間残業等の業務負担と心血管疾患
リスクに関する職域多施設研究（溝上）①職域多施設研究におけるデータベー
ス構築
J-ECOH スタディは関東・東海地方に本社を置く 12 企業、13 施設が参加した多施設共同研究である。対象者はこの研究に参加した事業場において、研究期間内のいずれかの年度に当該事業場に在籍しており、かつ産業医の健康管理下にある社員約 10 万人である。2012 年 4 月以降（健康診断デー
9

力に関する実験研究（通知番号：H2744）は、
平成 28 年 3 月に開催された同委員会にて審査され承認を得ており、本年度の研究を継続した。また、
J-ECOH スタディについては、
国立国際医療研究センター倫理委員会にて承認を得て実施した。
過労死等の業務外事案に関する調査（通知番号：H2804）、勤務間インターバルと労働者の実態調査（通知番号：H2807）、JNIOSH コ
ホート研究（既存データの解析）（通知番号：
H2812）は、平成 28 年 7 月に開催された労働安全衛生総合研究所研究倫理審査委員会
にて承認を得て本年度の研究を開始した。
なお、過労死等の業務上外事案の解析に際しては、労働安全衛生総合研究所のホームページを通じて、過労死等調査研究の一(2) 労働者の体力を簡便に測定するため環として労災認定事案の調査復命書等の解の指標開発（松尾）析を行うことを公表するとともに、労働者
本研究では、①ウェアラブル機器（活動量
本人、家族等の請求人より、該当事案を解析
計や心拍センサー）から得られる情報（日常対象から除外してほしいという希望や質問の身体活動量、心拍数、心拍変動）、②運動のある場合は専用窓口に連絡するように明状況を調査する質問紙から得られる情報
示して倫理的な配慮を施した。
（座位時間、生活活動強度）、③簡易体力測https://www.jniosh.johas.go.jp/rule/
定から得られる情報（運動中と運動後の心
pdf/optout_overwork.pdf拍数）を組み合わせた新しい心肺持久力評
この情報は厚生労働省のホームページか価指標（仮称 HRmix）を開発するために、以らリンクが貼られている（過労死等防止対下の研究を計画した。
策に関する調査研究について）。
被験者は 30～60 歳の労働者 100 人を選定
http://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunit
した。被験者には、身体計測、ランニングマ
suite/bunya/0000105655.html．
特に、調査復命書と関連資料は施錠でき、シンを用いた体力測定、（VO 2max ）ステップ台
かつカード認識システムによって本研究にを用いた体力測定（JNIOSH ステップテスト）、参加する関係者しか入室できない労働安全
質問紙調査（WPAQ for cardiorespiratory
衛生総合研究所内の専用書庫にファイル化
fitness: WPAQ_CRF）等を行った。また、被して保管した。それらの電子媒体は所内ネ
験者には実験期間中の約 1 週間、3 つのウットワークサーバーに保管し、上記の限らェアラブル機器を同時に装着した。
れた関係者のみがアクセスできるように設
平成 27 年度に HRmix の詳細を決めるため定した。
の予備実験を、平成 28～29 年度に 30～60歳の労働者を対象とした本実験を行った。
Ｃ．研究結果1 事案解析
（倫理面での配慮）(1) 医療・福祉における労災認定事案の過労死等の業務上事案に関する調査（通特徴に関する研究（吉川）
知番号：H2708）、職域コホート研究のための医療・福祉の事案は脳・心臓疾患は 52 件、フィージビリティ追跡調査（通知番号：
精神障害は233 件で、67%が女性であった。
H2712）、循環器負担に関する実験研究（通知
職種は介護職員が最も多く、看護師、事務職
番号：H2713）は、平成 27 年 7 月に開催さ
員、その他の医療専門職、医師の順であっ
れた労働安全衛生総合研究所研究倫理審査た。認定理由として脳・心臓疾患では「長期委員会にて、職域コホート研究のためのフ間の過重業務」、精神障害では「悲惨な事故
ィージビリティ調査（通知番号：H2742）、体
ワード課題、暗算課題、数字コピー課題を用いた。血行動態指標として、収縮期血圧(SBP)、拡張期血圧(DBP)、心拍数（HR）、
一回拍出量（SV）、心拍出量(CO)、総末梢血管抵抗(TPR)を連続血行動態測定装置（Finapres Pro、Finapres Medical
Systems 社製、オランダ）を用いて測定した。作業時間の影響を検討するため、各作
業ブロックの平均値を求め解析を行った。
加齢と安静時高血圧の影響を検討するため、各作業期間からベースラインを引いた差分値（変化量）を算出し、解析を行った。休憩の効果を検討するため、長めの休憩前後の作業期間及び休憩前後の課題期間の差をそれぞれの群で比較した。

10そこで、この点をさらに詳しく調べるた
めに、情報通信業の典型的職種として、情報サービス業に従事する SE35 件及びプログ
ラマー3 件を対象に精神障害による労災認定事案の詳細分析を行ったところ、精神障害の疾患名は「うつ病エピソード」が多く、被災者全体の 58％を占めていた。また、業務による心理的負荷を見ると、「特別な出来事」の「極度の長時間労働」が 8 件、「恒常的な長時間労働」が 20 件と多かった。
「具体的出来事」は「仕事の量・質」の類型のうち「仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった」が 37％、
「1 か月に 80 時間以上の時間外労働を行った」及び「2 週間（12 日）以上にわたって連続勤務を行った」
がそれぞれ 11％であった。
「役割・地位の変化等」の類型では、「配置転換があった」が 8％であった。
一方、脳・心臓疾患の労災認定事案については、情報サービス業に従事する SE20 件及びプログラマー2 件を対象に詳細分析を行った。その結果、疾患名は、脳疾患（脳内出血、くも膜下出血、脳梗塞）と心疾患（心筋梗塞、心停止、解離性大動脈瑠、狭心症）の割合は同程度であった。また、時間外労働時
間数では発症前 1 か月～3 か月に平均 80 時
間を超える時間外労働が認められた。

や災害の体験、目撃」が多かった。職種別分
析では、医師の脳・心臓疾患は 25 件で、過重労働の背景には、継続的な診療、オンコー
ル・休日診療、慢性的な人員不足による業務負荷増加、教育・指導、管理的業務、学会・論文作成等があった。通勤途中、当直中に発症している事例もあった。医師の精神障害
は 8 件で、長時間労働に加え若年医師、患
者暴力、仕事の変化、医師間の人間関係のトラブル等が目立った。看護師の認定事案は53 件で、52 件が精神障害で疾患名は外傷後ストレス障害、急性ストレス反応が多く、出来事として悲惨な事故や災害の体験（患者
暴力、患者・利用者の急変、医療事故等）が多かった。
(2) 教育・学習支援業における労災認定事案の特徴に関する研究（高田）教育・学習支援業の事案は、脳・心臓疾患
が 25 件、精神障害が 57 件であり、脳・心臓疾患では 92%が男性、精神障害では 56%が男性であった。労災認定要因として、全業種の事案同様、脳・心臓疾患では「長期間の過重業務」による認定が多い一方、精神障害では「上司とのトラブルがあった」などの対人関係の出来事による認定の割合が大きかった。職種に関して、教員の事案は脳・心臓疾
患が 21 件、精神障害が 22 件であり、教員の中で多かった職種は、脳・心臓疾患、精神障害ともに大学教員（脳心 7 件、精神 7 件）、高等学校教員（脳心 6 件、精神 7 件）であった。さらに、学校教員に職種を限定した分
析結果から、負荷業務として大学教員では委員会・会議や出張が多く、高等学校教員では部活動顧問や担任が多いなど、職種ごとに異なった負荷があり、業務が多岐にわたっていることが示された。なお、特に精神障害において、教員以外の職種（学校の事務員
や学習塾の教員など）の事案も多いことが明らかとなった。

(4) 外食産業における労災認定事案の特徴に関する研究（菅）外食産業における脳・心臓疾患では、調理人が 35 件、店長が 30 件、精神障害では、調理人が 20 件、店長が 16 件であった。分
析の結果、発症時年齢は、脳・心臓疾患では調理人が 50 歳代、店長が 40 歳代で多かったのに対し、精神障害では調理人が 29 歳以
下、店長が 30 歳代で多く、精神障害の方が若年齢層の事案が多かった。また、脳・心臓疾患と精神障害の両事案ともに 50 人未満の小規模な事業場が目立った。決定時の疾患については、脳・心臓疾患では、調理人は脳疾患が多く、特に脳内出血は約 4 割を占めた。一方、店長は脳疾患と心臓疾患の割合が同程度であった。精神障害では、調理人及び店長ともに、うつ病エピソードと適応障害が多かった。労災認定要因を見ると、調理人及び店長ともに長期間の過重業務が全ての事案で認められ、発症前 1 か月から 6 か(3) 情報通信業における労災認定事案の特徴に関する研究（菅）
情報通信業では、雇用者 100 万人当たりの精神障害による労災認定事案数及び労災認定された自殺事案数が高い比率を占めていた。この傾向は 29 歳以下で特に顕著であり、30 歳代や女性の比率も高かった。
11

月で時間外労働時間が 100 時間を超えていた。労働時間以外の要因では、調理人は拘束時間の長い業務、交代制勤務・深夜勤務、作業環境の問題、店長は拘束時間の長い勤務や交代制勤務・深夜勤務が多く見られた。精神障害では、「特別な出来事」のうち「極度の長時間労働」、「恒常的な長時間労働」、「具体的出来事」のうち「仕事の量・質」といった長時間労働に関連する出来事が多かった。
また、精神障害では、調理人は、「（ひどい）
嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた」、「上司とのトラブルがあった」などの対人関係の問題が多かったのに対し、店長は、「配置転換があった」、「転勤をした」など「役割・地位等の変化」によるものが多く、職種で異なる点が見られた。

多く認められた。
(7) 重点業種における精神障害の労災認
定事案の可視化に関する研究（菅）データベースより、重点 5 業種に該当す
る精神障害事案 522 件（自殺事案では 61 件）を抽出し、労災認定要因について、比較しや
すいよう分析結果の可視化を棒グラフとレーダーチャートによって行った。その結果、「特別な出来事」、「具体的出来事」の全体に占める割合を業種毎で可視化したことにより、各々の業種と比較あるいは全業種と比較でき、現状の把握や、今後の改善及び防止対策を行うべき出来事を客観的に把握・理解しやすくなった。
(8) 脳・心臓疾患及び精神障害の労災請求事案の実態に関する研究（佐々木）
平成 22 年 1 月から平成 27 年 3 月までの
脳・心臓疾患と精神障害の労災請求事案（業
務上と業務外事案）について、全国の労働局
及び労働基準監督署より収集された関連情報から構築されたデータベースを解析した。
データベース化されたのは脳・心臓疾患事案 3,525 件（業務上 1,564 件・業務外 1,961件）及び精神障害事案 3,543 件（業務上1,369 件・業務外 2,174 件）であった。
脳・心臓疾患については、男性が約 9 割、発症時年齢は 50～59 歳で 1/3 超、決定時疾患の約 3 割が脳内出血で最も多く、くも膜下出血、心筋梗塞、脳梗塞、心停止、解離性
大動脈瘤と併せた 6 疾患で 96%超であった。
健康診断を受診している人では脳内出血及び脳梗塞の発症割合が低く、既往歴、不規則
勤務又は拘束時間の長い勤務が有ると心筋梗塞の発症割合が高かった。
精神障害については、男性が 6 割超、特に自殺事案では 9 割超が男性、発症年齢別
では男女とも 30～39 歳及び 40～49 歳がほぼ同数で最も多かったものの自殺事案では男性は 40 歳未満で半数近くを、女性は 29
歳以下が半数以上、疾患については生存事案において男性は「神経症性障害、ストレス関連障害及び身体表現性障害（F4）」と「気分[感情]障害（F3）」が同程度の割合、女性は F4 の割合が高く、男女ともに F3 と F4 で95%超を占め、自殺事案においては男女とも(5) 運輸業・郵便業における過労死（脳・心臓疾患）の予測及び防止を目的とした資料解析に関する研究（酒井）
運輸業・郵便業の不支給（業務外）事案
312 件を抽出し、これまで分析を行った支給（業務上）事案（465 件）の結果と比較する
ため、とりわけ件数が多かったトラック運
転手について詳細解析した。その結果、不支給事案の条件は、事業場、荷扱い中、長い拘束時間、不規則勤務、早朝勤務、夜勤・交代制勤務、50 歳代、雇用 1 年未満と雇用 15 年
以上、血縁のある家族の既往歴あり、1 箱以上の喫煙、毎日の飲酒、健診による過労死(死亡)の低減などの点で支給事案と似ていた。従って、支給事案と不支給事案の違い
は、時間外労働時間の長さを反映していた。
(6) 運輸業・郵便業における精神障害の労災認定事案の特徴に関する研究（高橋）
運輸業・郵便業における精神障害事案 214
件の調査復命書を分析した。事案全体の50％が恒常的な長時間労働、31％が仕事上の問題、21％が上司に関連した問題、約 10％が乗客に関連した問題、路上での事故（被害）、事業場内作業時の事故（被害）に関連した。仕事上の問題は恒常的な長時間労働を伴う事案が多かった。上司に関連した問
題では業務指導範囲内とは言え、被災労働者に対する罵声や叱責に関連した出来事が12

に F3 の割合が高かった。男女とも最も多かった出来事は「上司とのトラブル」であったが、概ね長時間労働関連の出来事と複合的に認められた。
2 疫学研究(1) JNIOSH コホート研究とフィージビリ
ティ調査①JNIOSH コホート研究（高橋、松尾）EAP サービスを展開する企業の顧客企業のうち、労働者規模 8,000 人程の A 社及び同 15,000 人程の B 社と研究参加を前提とした具体的な協議がなされ、2 社のうち、A 社
においては、勤務状況データと健診データを研究に利用できることが確定した。
A 社労
働者には、平成 29 年度に実施されたストレスチェックの際に JNIOSH コホート研究の概要が説明され、全労働者 8,031 人中、6,806 人（87.7%）の労働者から研究参加の同意が得られた。同意が得られた労働者のデータの匿名化作業や勤務状況データと健診データのマッチング作業が行われた。一
方、B 社に関しては、A 社同様、ストレスチ
ェック実施のタイミングで労働者に研究概要の説明ができるよう調整を進めた。

図 2 勤務間インターバルと睡眠時間の関連
図 3 は、各群における平均 PSQI 得点を示している。各群における平均 PSQI 得点は、
7.1、6.7、6.7、6.3、6.0 (5.999)、5.5、5.2、5.2 点であった。
トレンド分析を行った結果、有意な直線形トレンドがあり、勤務間インターバルが短い群ほど、睡眠の質が悪い関係性が示された。

②Web 調査と結果解析（池田、蘇）
1）勤務間インターバルと睡眠
分析対象者（平均年齢 42.7±11.0 歳）の平均勤務間インターバルは 13.9±1.4 時間、
平均睡眠時間は 6.5±1.1 時間、平均 PSQI
得点は 5.8±2.9 点であった。図 2 に各群における平均睡眠時間を示した。勤務間インターバル 10 時間未満、10 時間台、11 時間
台、12 時間台、13 時間台、14 時間台、15 時
間台、
16 時間以上の各群の平均睡眠時間は、
5.3、5.8、6.1、6.3、6.5、6.7、6.7、6.9 時間であった。トレンド分析を行った結果、有意な直線形トレンドがあり、勤務間インタ
ーバルが短い群ほど、睡眠時間が短い関係性が示された。

図 3 勤務間インターバルと睡眠の質（PSQI 得点）の関連
a 睡眠障害のカットオフ値は 6 点以上であるが、13h 台の群の平均値はそれを超えていない

本研究から、勤務間インターバルと睡眠の量、質の関連性を検討した分析では、勤務
間インターバルが短いほど睡眠時間が短いだけでなく、睡眠の質も悪くなることが示された。
2）座位時間と疾病罹患リスク
図 4 は、勤務中の座位時間の多寡と疾病発症リスクとの関係を多重ロジスティック
回帰分析によるオッズ比で示したものである。勤務中の座位時間が最も短い群（3.8 時
間未満）を基準とした場合、勤務中の座位時間が最も長い群（7.7 時間以上）では、糖尿13とが確認されたが、運行形態及び時間外労働時間や夜勤回数との関係は見られなかった。脳・心臓疾患に関連する高血圧症、高脂血症、糖尿病、肥満の既往歴があると回答した割合は、5 日以上の運行を行うドライバーで高かったが、事故やヒヤリハットの安全
状況には運行形態による違いは見られなかった。
2) トラックドライバーの働き方にあわせた効果的な疲労対策の検討
平成 29 年度に調査を実施し、データを収集した。データを解析し、今後公開予定とした。

病の罹患リスクが 1.41 倍（95%CI:1.051.90）、脂質異常症の罹患リスクが 1.58 倍（1.23-2.01）となった。また、ISM を用いた分析では、勤務中の 1 時間の座位時間を
立位/歩行時間に置き換えることで、脂質異常症の罹患リスクが 4％、心疾患の罹患リス
クが 7％減少する結果が得られた。
この結果は、運動習慣がない労働者で顕著であった。
以上の結果から、身体活動状況（座位行動）と疾病罹患リスクとの関連性を検討した分析では、勤務中の座位時間が長いほど、糖尿病や脂質異常症に罹患するリスクが高まることが示された。

* P<0.05

図 4．勤務中の座位時間と（A）糖尿病及び（B）脂質異常症の各罹患リスクとの関係(2) 介入研究（運輸業、医療業、中小企業）①介入・運輸業：トラックドライバーの働き方の実態にあわせた効果的な過重労働対策に関する研究（松元）本研究はアンケート調査と観察調査で構成された。
1) トラックドライバーの働き方と疲労の実態（松元）
アンケート調査では全国の 1,992 人のト
ラックドライバーから有効回答が得られた。
代表的な運行形態である、日帰り（昼間と夜間）と長距離（1 泊 2 日、3～4 日、5 日以上）に分けて、過労死等の労災認定要件に関連する項目と疲労度の関係について解析を行った。その結果、1 日の疲労と週の疲労のどちらも回復しにくいと訴えたドライバーの割合は、日帰り（22～5 時にかかる）運行
で高く、この運行形態では、1 か月間の時間
外労働が 81 時間以上であった割合が高く、夜勤（22～5 時にかかる勤務）回数が多く、勤務日の睡眠時間が短かった。また、疲労回復を困難にするのは、勤務日と休日の睡眠時間がそれぞれ７時間未満の場合であるこ
14②介入・医療業：交代制勤務看護師の勤務間インターバルと疲労回復に関する研究（久保）12 時間夜勤・交代制勤務における 12 時
間の日勤と日勤、12 時間の夜勤と夜勤が連続する状況において、勤務間インターバル
が残業の影響で 11 時間未満に陥りやすく、疲労回復が十分になされないまま次の勤務に入る可能性が示された。したがって、それらの勤務シフトの場合、残業が生じないよ
うな配慮、工夫の必要性が示唆された。一方、本研究の対象となった 16 時間夜勤・交代制勤務では、夜勤時には約 2 時間の夜勤中の仮眠が確保されていたことも関連して、
16 時間夜勤後で他の勤務後と比べて大きく
疲労度が高くなるということは観察されなかった。
③介入・中小企業：中小企業で実施された職場環境改善の効果評価に関する研究（池田）
製造業の某中小企業（2016 年 8 月調査時の労働者数 48 人）において実施された職場環境改善の効果の検討を行った。職場環境改善前後の比較を行った結果、睡眠の質は、改善前と比べ、3、6、12 か月後で有意に向上していた。また、勤務時間外における仕事
からの心理的な拘束（心理的距離）が、改善
前と比べ、3、6 か月後で向上していた。さらに、疲労回復は、改善前と比べて、12 か月後で向上していた。
(3) 長時間残業等の業務負担と心血管疾患
リスクに関する職域多施設研究（溝上）2016 年度末までの健康診断及び心血管疾
患・長期病休・死亡の情報を収集し、整理した。脳心血管イベントの症例対照研究を実施し、発症前の勤務状況を尋ねた。本データ
ベースを用いて、残業時間とその後の糖尿病発症との関連を縦断的に解析したところ、全体では関連は認めなかったものの、短時間睡眠を伴う長時間残業者では糖尿病のリスクが上昇していた。残業時間と心血管疾患発症との関連をコホート内症例対照研究の手法で一部サンプルについて試行的に分析したところ、当該サンプルでは両者に統計学的に有意な関連は認められなかった。
3 実験研究(1) 長時間労働と循環器負担のメカニズム解明（劉）長時間労働は心血管系の負担を増大し、特に高血圧群の負担が大きいことが示された。加齢による影響は限定的だが、同年代中でも個人差が存在することが示され、サブグループに分けてさらに検討する必要性が示唆された。一方、作業中の長めの休憩（50 分以上）は過剰な血行動態反応を抑制する効果が認められたが、15 分以下の
短めの休憩はこれらの抑制効果が認められなかった。
(2) 労働者の体力を簡便に測定するための指標開発（松尾）本研究で開発した新しい評価方法（仮称HRmix）は、①簡易体力測定から得られる情報（運動中と運動後の心拍数）、②運動状況
を調査する質問紙から得られる情報（座位
時間や生活活動強度）、③ウェアラブル機器から得られる情報（日常の身体活動量や心拍数）を組み合わせた方法である。これまでの実験室実験に参加した被験者 120 人のうち、データ処理を済ませ、解析可能となった
80 人のデータをまとめた結果を報告する。
CRF の妥当基準として測定した最大酸素摂．
取量（VO 2max ）と HRmix の値を比較した解析
では、HRmix が CRF 測定法として一定の水準にあることが示された一方で、いくつかの課題（ウェアラブルデータの取得方法や解析方法に改善の余地があること、対象者を増やし男女別に検討する必要があることなど）も明らかとなった。次の段階は、得られた課題の解決に向けた実験を進めつつ、
HRmix の値と疾患関連データとの関連性を検討する疫学研究の必要性が確認された。
Ｄ．考察
1 事案解析
平成 28 年度までの報告から、脳・心臓疾
患による労災認定事案の基本的な特徴が明らかになっている（平成 27 年報告書）。男
性が 96.5％と多いこと、発症時年齢が 4049 歳と 50-59 歳で 68.6%、事業場規模が 50
人未満で 52.2%、認定理由として「長期間の過重業務」が 93％、拘束時間の長い勤務、交代制勤務・深夜勤務、不規則な勤務を行っていたことなどである。また、昨年度までの業種別の分析からは雇用者 100 万人当たりの認定事案数が多い業種が示され、労働時間以外の負荷要因が多く認められ、業種ごとの労働条件の違いも明確に示された。また、運輸業・郵便業と宿泊・飲食サービス業
に関する典型事例が一部示されていたが、本年はこれまでの研究をさらに深掘りする
形で、過労死等防止対策大綱で示されている重点 5 業種に注目して分析を行った。特
に運輸業・郵便業については、脳・心臓疾患と精神障害に分けて解析を行った。
その結果、重点 5 業種における、より具体化した過労死等の実態が明らかになった。
①医療・福祉
医療・福祉の分析では、脳・心臓疾患と精神障害事案全体で女性が 67％と多いこと、職種では介護職員、看護師、事務職員の順で多いことなどがわかった。特に、脳・心臓疾
患では医師が最も多く、精神障害では介護職員、看護師の順で多いことなど、医療・福祉における過労死等の職種と疾患の特徴が示された。また、脳・心臓疾患では認定理由としての「短期間の過重業務」が全職種に比べ相対的に割合が高いことや、精神障害では「悲惨な事故や災害の体験、目撃」が多い
ことなどが明らかにされ、専門職で構成される医療・福祉における過重業務や心理的負担の実態が明らかとなった。これらの結果から、過労死等防止対策では、医師は長時間労働対策とタスクシフト等業務負担軽減策に加え、診療科や職位・キャリアステージ

15

規則な勤務、出張の多い業務等が挙げられていた。長時間に及ぶ時間外労働時間の削減と労働時間管理の重要性が示唆された。
このような長時間労働の要因として、厳し
い納期、急な仕様変更、突発的なトラブル処
理作業の発生、顧客対応などが事案から読み取れた。今後、防止策の提案として次のよ
うな対策が考えられる。a) 発注者とも協議した上で、過重労働とならないように余裕のある納期を設定する、b) 業務の進捗状況
を適切に把握し、急な仕様変更などによって業務量の増大が見込まれるときは納期の延長や増員などの措置を講じる、c) 急な仕様変更が起こらないように、設計段階で仕様の妥当性を確認する、d) トラブル処理作
業は、できる限り所定労働時間内に実施できるようにする。特に、深夜労働や休日労働はやむを得ない場合を除き避ける、e) 最新の情報通信技術なども活用し、急な仕様変更やトラブル処理作業が少なくなる設計や作業管理の高度化を進める、f) 拘束時間の長い勤務、不規則な勤務、出張、職種や職務の変更等の勤務環境など、労働者の勤務実態についても事業場で適切に把握し管理することである。さらに、SE とプログラマーの死亡率は、情報通信業を含めた全業種の死亡率よりも高いことから過労死等の防止にあたって対策の推進が喫緊の課題であると考えられる。

を考慮し、看護師、介護職員、管理・事務・営業等の職種では、精神疾患の背景となる
具体的出来事の発生前、発生後の対応にも注目し、適切な労働時間管理と医療・福祉特有の心理的負荷対策を踏まえた包括的な対策が重要であることが示唆された。
②教育・学習支援業
教育・学習支援業の分析では、これまで詳細が報告されていなかった教育・学習支援
業における過労死等の実態と背景要因の一端が明らかとなった。労災認定要因として、全業種の事案同様、脳・心臓疾患では「長期間の過重業務」による認定が多い一方、精神障害では「上司とのトラブルがあった」などの対人関係の出来事による認定の割合が大
きかったこと、労災認定事案は大学教員、高等学校教員が多く、学校教員に職種を限定した分析結果から、負荷業務として大学教員では委員会・会議や出張が多く、高等学校
教員では部活動顧問や担任が多いなど、職種ごとに異なった負荷がある実態が明らかとなった。長時間労働以外の労災認定要因
として、脳・心臓疾患事案で精神的緊張が多く、精神障害事案で対人関係の出来事が多かったという点は、教育・学習支援業における過労死等の問題の大きな特徴である。
「学
校現場における業務改善のためのガイドライン」によれば、教職員は、学校現場を取り巻く複雑化・困難化した環境を背景に、様々な教育課題への対応を求められるのみならず、その役割は拡大・多様化しており、さらに保護者への対応等も求められている。そのため、日常の業務においても精神的緊張が伴いやすく、同僚や生徒、保護者との対人関係の問題による心理的負担が拡大しやすい可能性が考えられる。教職員の過労死等を防止するためには、長時間労働対策のみ
だけでなく、教育課程に応じたそれぞれの職種特有の負担を軽減するような支援の必要性が示唆された。

④外食産業
平成 27 年度までの過労死等事案の分析結果から、全業種では時間外労働時間は平均 80～90 時間、週休 1 日制は 2 割程度（22.3％）であったのに対し、外食産業における調理人（51.4％）及び店長（36.7％）は、より長時間に及ぶ労働を行っていたことがわかった。また、健康診断の実施率は全業種の結果（69.1％）と比較して、調理人（31.4％）
及び店長（40.0％）は低く、特に調理人は低かった。一方、面接指導の実施率は、全業種（2.4％）と比較して、店長（26.7％）は約10 倍であった。これらのことから、調理人
及び店長ともに適切な労働時間管理、休日の確保などの労働時間対策とともに、健康診断の実施等健康管理対策の強化を図る必要があると考えられる。
調理人では長い拘束時間、交代・深夜勤③情報通信業
情報通信業における SE やプログラマーの分析では、長期間の過重業務が全ての事案で認められ、発症前 1 か月から 3 か月では時間外労働時間が 80 時間を超えており、
労働時間以外では、拘束時間の長い業務、不16

える。また、乗客から暴力等を受けたタクシ
ー運転手やバス運転手が精神障害に罹患していたのであれば、他の対人業務と同じよ
うに、十分な事前準備（例、警察への迅速通報）と事後対応（例、被災労働者への就業上の配慮）を事業場として行い、精神障害への発展を防ぐのが望ましい。この問題は利用者、つまり国民の意識や行動に関わるため、サービスを受ける側である利用者としての適切な態度や行動を社会的に周知する活動が求められる。

務、厨房での高温等の環境での作業、暴行・暴力、上司とのトラブルといった対人関係の問題が課題として挙げられる。一方、店長は店長業務だけでなく、厨房作業、接客といった多面的な役割があり、これらの負担を事業場全体で軽減し改善する必要がある。
さらに、店長は 1 店舗だけでなく複数店舗の店長の兼任や、店長とエリアマネージャ
ーの兼任などの事案が認められた。今後、複数店舗やエリアマネージャー等の職務兼任による事案にも注目して分析を行う必要がある。

⑦重点 5 業種精神障害事案可視化
重点 5 業種の可視化に関する研究では、
医療・福祉、運輸業・郵便業、教育・学習支
援業、宿泊・飲食サービス業及び情報通信業を対象とし、業務上の出来事のデータから得られた結果を客観的に把握・理解しやすくするため可視化を行い、分析を行った。その結果、業種によって様々な業務や職務等があり、労災認定された出来事を棒グラフ
及びレーダーチャートを活用した可視化により、各々の業種で異なる出来事の比重の大きさが容易に確認でき現状把握をしやす
いことが示された。また、各々の業種と比較
あるいは全業種と比較することにより、改善すべき出来事に重点を置いた防止対策の具体的な取り組みを見出すツールの 1 つとして活用できる可能性がある。本研究の棒グラフ及びレーダーチャートのように、重点 5 業種だけでなく、それ以外の業種も含
めた比較や、性別、事業場規模別等で応用することができ、有用な知見が得られる可能
性がある。
なお、
「特別な出来事」に該当した労災認定事案では「具体的出来事」の評価がほとん
どされず労災支給決定がなされている傾向があり、業種による特性を十分に反映できているのかどうかには限界がある。また、「対人関係」の出来事に関し、精神障害の労災認定の類型では、社内での対人関係は含まれているが、社外（例えば、顧客や取引先等）との対人関係は含まれていない。今後
は、業務内容、労働実態等の特徴及び典型事例を抽出することも重要であると考えられる。

⑤運輸業・郵便業：脳心運輸業・郵便業における脳・心臓疾患の業
務外（不支給）事案と業務上（支給）事案の分析の結果、両事案の発症内容を見ると、事業場における荷扱い中、長い拘束時間、不規則勤務、早朝勤務、夜勤・交代制勤務、発症
年齢が 50 歳代、雇用期間が 1 年未満と 15
年以上、血縁のある家族の既往歴あり、1 箱
以上の喫煙、毎日の飲酒、健診による死亡の低減などの点で共通していた。このことは、支給事案に分類されるか不支給事案に分類されるかの違いは、時間外労働時間の差であることを意味している。一方、支給事案も不支給事案も脳・心臓疾患にり患しているという共通した事実に注目すれば、これらの時間外労働以外の要因について対策を講じることで、過労死等の防止に寄与することが考えられた。
⑥運輸業・郵便業：精神精神障害の労災認定事案に関連していたのは恒常的な長時間労働が最多であった。
従って、労働が長時間化に発展する背景を検証し修正することがまず求められる。加
えて、業務の進め方や上司のあり方を見直す必要がある。
全体に占める割合は高くはなかったものの、路上や事業場内での事故が精神障害と関連していた。このため、道路交通安全（例、厚生労働省：交通労働災害防止のためのガイドライン. 2013）とともに、荷役作業・倉庫作業の安全（例、厚生労働省：陸上貨物運送事業における荷役作業の安全対策ガイ
ドライン. 2013）を一層確保することが精神障害の事案を減少させるのに役立つと言17

睡眠」「身体活動状況（座位行動）と疾病罹患リスク」について検討した。その結果、1）
勤務間インターバルと睡眠の量、質の関連性を検討した分析では、勤務間インターバ
ルが短いほど睡眠時間が短いだけでなく、睡眠の質も悪くなることが示された。2）身体活動状況（座位行動）と疾病罹患リスクとの関連性を検討した分析では、勤務中の座位時間が長いほど、糖尿病や脂質異常症に罹患するリスクが高まることが示された。
これらの結果は、今後の JNIOSH コホート研
究、過労死等防止のための職場環境改善の研究等に活用できる。

⑧労災請求事案の解析
労災請求事案の解析では、過去約 5 年間の脳・心臓疾患及び精神障害の業務上外事案の実態を概観した。その結果、脳・心臓疾
患の発症は、長時間労働対策とともに健康管理や労働負荷に着目した対策により低減できる可能性があること、精神障害の発症を予防するには長時間労働対策と並行的に対人関係やメンタルヘルス対策等を実施する必要があることが示唆された。
本研究は、これまで詳細が報告されていなかった労災支給・不支給決定事案の実態に関する初めての報告である。収集された事案については、研究仮説を立ててから収集する調査研究のためのデータと異なり、業務上外を決定するための事項を優先的に記載されているであろうという特性があること、また、特に精神障害事案については事
案の収集対象期間中の平成 23 年 12 月に策定された認定基準で長時間労働を考慮する
ウェイトが増えたといった事情があり、それらは本資料を用いた研究としての限界として挙げられる。そこで今後、継続して新しい労災請求事案を収集し、本研究で見出された結果の再現性や各々の事項の経時的変化について検討することが必要と考えられる。
なお、今後さらに、労災請求事案に関連して、医学、心理学、社会科学等の研究者と実務者のチームによって、労災請求をするに至った健康障害の発生原因を調査すること
で、労災復命書の分析からは見えない新しい軸での防止策の検討も行う予定である。

②介入研究：運輸業
トラックドライバーの実態調査から、トラックドライバーの過重労働対策には、勤務日と休日における睡眠確保を中心とした運行計画が重要であることが示された。しかし、時間外労働時間や夜勤回数が変動しやすく、休息期間の調整が難しいことが考えられる拘束時間の長い長距離運行への対策については、観察調査で得られた詳細な労働状況と生理・心理的な指標による測定
結果の解析から検討を行う必要がある。
③介入研究：医療業
病院に勤務する看護師を対象とした 2 パ
ターンの夜勤交代制勤務の観察研究から、看護師の夜勤中に仮眠が取得できない病院
では疲労度が増大する可能性が示唆された。
勤務間インターバルの取得タイミングによる疲労回復効果の違いに関しては、先行研究を踏まえれば重要だと考えられるが、本研究からは直接的にそれを支持する結果は得られなかったので今後検討が必要である。

2 疫学研究①JNIOSH コホート研究及びフィー
ジビリティ調査JNIOSH コホート研究への参加に興味を示す企業担当者は多く、参加企業側にもメリットがあると思われる。当研究所の個人情報の管理体制が万全であること、企業側のメリットの詳細な説明、調査依頼文書の各
企業への配布などにより、今後とも依頼先企業に理解を求め、協力企業を増やしていくことが課題である。
フィージビリティ調査では、調査会社モニターの就業者 1 万人を対象としたアンケートから、本年度は「勤務間インターバルと④介入研究：中小企業
職場環境改善は、職場の環境のみならず、
勤務外における労働者の睡眠や疲労回復といった生活の質の向上につながる可能性が示された。
⑤職域多施設研究
職域多施設研究（J-ECOH スタディ）での経験は本研究班の柱となる JNIOSH コホート研究の立案・計画に役立てられている。今後得られる JNIOSH コホート研究の知見と18

比較検証することで、過重労働と健康障害との関連について異なるデータ源から相互に検証することができる。
3 実験研究① 循環器負担
循環器負担に関する研究では、長時間労
働は心血管系の負担を増大し、特に高血圧群の負担が大きいことが示された。また、作業中の長めの休憩（50 分以上）は過剰な血行動態反応を抑制する効果が認められたが、15 分以下の短めの休憩はこれらの抑制効果が認められなかった。本研究の結果から、やむを得ず長時間労働をしなければならない
場合は、複数の長めの休憩を確保することが重要であることが示唆された。今後は休憩のタイミング、休憩の取り方についてさらに検討する予定である。長時間労働がどのように心血管系に影響を及ぼすかについてのエビデンスは、過労死等防止対策において長時間労働を減らすことの効果がどの程度であるのかを考察する際の貴重な情報になると期待される。
② 体力指標開発
労働者の体力指標に関する研究では、心肺持久力に注目した簡易な測定手法を開発した。労働者の健康状態の評価が可能となり、過労死等防止対策において健康管理上の施策（健康増進による疾病予防、心肺機能によるスクリーニング等）の立案に寄与できると期待される。
Ｅ．結論
過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究として、医学・保健面より、（1）過去の過労死等事案の解析、（2）疫学研究（職域コホート研究、現場介入研究）、（3）実験研究（循環器負担のメカ
ニズム解明、過労死関連指標と体力との関係の解明）を行った。
（1）過労死等の労災認定事案について、業
種、性別、年齢などによる違いを明らかにし、脳・心臓疾患と精神障害それぞれについて労働時間を含む関連要因を解析した。また、運輸業・郵便業、医療・福祉、教育・学
習支援業など過労死等の多発している重点
5 業種を選定し、業種ごとの特徴を提示した。
19

特に、医療・福祉では医師と看護師、教育・学習支援業では教員、情報通信業では SE とプログラマー、外食産業では店長と調理人の職種に注目し、その過労死等の実態を明らかにした。運輸業では疾患別の特徴と対策を検討し、重点 5 業種の精神障害については、心理的負荷としての出来事のレーダ
ーチャートを作成するなど、その可視化を試みた。
（2）勤務状況とその後の健康との前向き関連を調べる職域コホート研究を開始し、長期的研究体制を整えた。フィージビリティ
調査では、勤務間インターバルや心肺機能に注目した解析を行った。また、過重労働の防止策を探る現場介入調査を小規模事業場で実施するとともに、運輸業、医療業の現場調査を実施した。
（3）実験研究では、長時間労働と循環器負担に注目し、長時間労働は心血管系の負担を増大し、特に高血圧群の負担が大きいことが示された。心肺持久力（CRF）に関する研究では、労働者の CRF を簡便かつ安全に評価する検査手法として HRmix を開発した。
以下に各研究の結論を示す。
1 事案解析
①医療・福祉
医療・福祉では、女性が多く被災し、精神障害事案が多かった。医療専門職に加えて、介護職員、事務職員も被災している実態が明らかとなった。職種別分析から、医師の過労死等対策には長時間労働対策とタスクシ
フトなど業務負担軽減策に加え、診療科や職位・キャリアステージを考慮した包括的な過重労働・心理的負担対策が重要である
ことが示唆された。看護師は 6 割以上が事故への遭遇や災害の体験が具体的出来事となっており、医療サービス特有の社会心理的要因への対策が重要と考えられた。介護
職員、管理・事務・営業等の職種においても被災事案が確認され、疾患の発生前、発生後の対応にも注目しつつ、長時間労働の背景となる働き方や医療・福祉特有の心理的負荷への対策が必要である。
②教育・学習支援業
教育・学習支援業では、大学教員、高等学校教員が多かった。多岐にわたる過重なた。その結果、不支給事案の条件は、事業場、荷扱い中、長い拘束時間、不規則勤務、早朝勤務、夜勤・交代制勤務、50 歳代、雇用 1
年未満と雇用 15 年以上、血縁のある家族の既往歴あり、1 箱以上の喫煙、毎日の飲酒、健診による過労死(死亡)の低減などの点で支給事案と似ていた。これらのことから、運輸・郵便業の脳・心臓疾患を減らすためには、本研究で明らかになった労働時間以外の要因の対策の検討が必要と考えられる。

業務負担による長時間労働や、対人関係上の問題による心理的負担の拡大といった実態を踏まえ、業務負担の軽減を通した労働
時間の見直しやメンタルヘルス対策の推進などの防止対策を行っていくことが求められる。その際、各教育課程に応じて異なる負荷があることについても、留意する必要がある。
③情報通信業
情報通信業の SE とプログラマーに注目し、解析を行った。脳・心臓疾患及び精神障害ともに発症時年齢が 30～40 歳代と若年齢層が目立ち、比較的規模の大きい事業場が多かった。また、長時間労働の実態が両職種の事案で認められた。長時間労働以外の要因として精神障害では、部署や勤務場所の変更による事案が多いことも分かった。
長時間労働の要因となっている負荷業務などに対する対策が必要である。また、SE とプログラマーの死亡率は、情報通信業を含めた全業種の死亡率よりも高いことから、
過労死等の防止にあたって対策の推進が喫緊の課題である。

⑥運輸業・郵便業：精神運輸業・郵便業における精神障害の労災認定事案では、全体の 50％が恒常的な長時間労働、31％が仕事上の問題、21％が上司に関連した問題、約 10％が乗客に関連した問
題、路上での事故（被害）及び事業場内作業時の事故（被害）に関連した。労働時間の適正化に加えて、業務の進め方、上司のあり方、作業安全の確保など労働時間以外の要因の改善によって本業種で働く労働者の精神障害を防止できる可能性が考えられた。

④外食産業
外食産業の調理人と店長に注目した。これらの役職に就く対象者における過労死等の実態と背景要因の一端が明らかとなった。
発症時年齢は、脳・心臓疾患では、調理人が50 歳代、店長が 40 歳代であったのに対し、精神障害では、調理人が 29 歳以下、店長が30 歳代と、精神障害は若年齢層が多かった。
事業場規模は、脳・心臓疾患及び精神障害ともに 50 人未満の小規模の事業場が多かった。また、脳・心臓疾患と精神障害の両事案
で長時間にわたる労働が認められた。さらに、精神障害では、調理人は対人関係の問
題、店長は役割・地位等の変化による問題が多く、職種で異なる点が認められた。今後は長時間労働時間対策を行うとともに、職種とその働き方に応じた対策の検討が必要と考えられる。
⑤運輸業・郵便業：脳心運輸業・郵便業の労災支給事案と不支給事案を比較した。職種として特に件数が多かったトラック運転手の事案を詳細解析し20⑦重点 5 業種の可視化
重点 5 業種の精神障害の労災認定事案について、心理的負担として評価された具体的出来事に注目し、棒グラフとレーダーチ
ャート作成し、その可視化を行った。その結果、各々の業種あるいは全業種との比較が容易にでき、現状の把握や、今後の改善及び防止対策を行うべき出来事を客観的に把握・理解しやすくなった。
今後は、重点 5 業種だけでなく、それ以外の業種や性別、事業場規模別等のデータについても棒グラフやレーダーチャートにより可視化することが有用であると考えられる。
⑧労災請求事案の分析
過去約 5 年間の脳・心臓疾患及び精神障害の業務上外事案についてのデータベース
から、これまで詳細が報告されていなかった脳・心臓疾患及び精神障害の労災請求事案の実態（業務上外事案の全体像）を初めて報告した。脳・心臓疾患の発症は、長時間労働対策とともに健康管理や労働負荷に着目した対策により低減できる可能性があること、精神障害の発症を予防するには長時間点から、12 時間及び 16 時間夜勤・交代制勤務に従事する 30 人の看護師を対象として 3
週間の連続観察調査を実施した。その結果、
12 時間夜勤・交代制勤務における 12 時間の日勤と日勤、12 時間の夜勤と夜勤が連続する状況において、勤務間インターバルが残業の影響で 11 時間未満に陥りやすく、疲労回復が十分になされないまま次の勤務に入る可能性が示された。12 時間夜勤・交代制勤務では残業が生じないような配慮や工夫が必要である。
一方、16 時間夜勤・交代制勤務では、夜勤後で他の勤務後と比べて大きく疲労度が高くなるということは観察されなかった。
夜勤中に約 2 時間の仮眠が確保されていたことも関連していると考えられた。言い換
えると、夜勤中に仮眠が取得できない病院
では疲労度が増大する可能性がある。勤務
間インターバルの取得タイミングによる疲労回復効果の違いに関しては、先行研究を踏まえれば重要であると考えられるが、本研究からは直接的にそれを支持する結果は得られなかった。

労働対策と並行的に対人関係やメンタルヘ
ルス対策等を実施する必要があることが示唆された。労災復命書を用いた調査研究の限界も指摘された。
2 疫学研究①JNIOSH コホート研究及びフィージビ
リティ調査
JNIOSH コホート研究では、一企業において研究参加の同意が得られた約 6,800 人の労働者の勤務状況データと健診データを利用できることとなった。過労死等関連疾患（脳・心臓疾患、精神障害等）の発症リスクに影響を及ぼす労働環境要因や身体・生活
環境要因の同定とその影響の程度を評価す
るコホート研究体制が整った。その他の企業への要請・交渉を続け、協力企業の増加に努める必要がある。
JNIOSH コホート研究の予備的調査という位置付けで行った、国内労働者 1 万人を対象とした WEB 調査（横断研究）では、（1）勤務間インターバルが短いほど睡眠時間が短いだけでなく、睡眠の質も悪くなること、（2）勤務中の座位時間が長いほど、糖尿病
や脂質異常症に罹患するリスクが高まることが示唆された。Web 調査におけるこれら 2
つの解析結果はそれぞれ原著論文として国際誌で公表された。JNIOSH コホート研究では調査項目数が参加各企業の状況で制限される面はあるが、今回の Web 調査で用いた質問項目を含められれば有意義である。

④介入研究：中小企業
中小企業で実施された職場環境改善の効
果を検討した結果、職場環境改善として、(1)組織体制の変更、(2)勤務開始時刻の多様化、(3)勤務体制の多様化、(4)作業環境の変更が行われ、それにより、睡眠の質の改
善、心理的距離の改善、疲労回復の改善傾向が認められた。職場環境改善は、職場内の環境改善だけではなく、職場外における労働者の睡眠の質や疲労回復などの生活の質の向上にもつながることが示唆された。

②介入研究：運輸業
過労死等の労災認定数の多い貨物自動車
運転者（トラックドライバー）の労働実態把握とともに負担の大きい働き方を抽出することで過重労働対策の検討を行った。アン
ケート調査の結果から、トラックドライバ
ーの過重労働対策には、勤務日と休日における睡眠確保を中心とした運行計画が重要であることが示された。休息期間の調整が難しい拘束時間の長い長距離運行への対策については、観察調査で得られた詳細な労働状況と生理・心理的な指標による測定結果の解析から検討を行う必要がある。

⑤職域多施設研究
12 企業が参加する 10 万人規模の職域多施設研究（J-ECOH スタディ）において健康診断情報の他、脳心血管イベント・死亡・
長期病休を登録した。コホート内で発症した脳心血管イベントについて一部のサンプルによる症例対照研究を実施した。残業時
間と糖尿病発症との関連を縦断的に解析したところ、全体では関連は認めなかったが、睡眠時間が短い長時間労働者ではリスクが上昇していた。コホート内症例対照研究の手法で心血管疾患発症と発症前年の残業時③介入研究：医療業
勤務間インターバルと疲労回復という視21

Takahashi M. Improving healthrisks by replacing sitting withstanding in the workplace. J Phys
Fit Sports Med, (in press).
- Yamauchi T, Sasaki T, Yoshikawa T,
Matsumoto S, Takahashi M, Suka M,
Yanagisawa H. Differences in workrelated adverse events by sex andindustry in cases involving
compensation for mental disorders
and suicide in Japan from 2010 to2014. J Occup Environ Med, (inpress).
- Kuwahara K, Mizoue, et al. Sleep
duration modifies the associationof overtime work with risk ofdeveloping type 2 diabetes: Japan
Epidemiology Collaboration on
Occupational Health Study. J
Epidemiol, (in press).
(2018)- Yamauchi T, Yoshikawa T, Sasaki T,
Matsumoto S, Takahashi M, Suka M,
Yanagisawa H (2018)
Cerebrovascular/cardiovasculardiseases and mental disorders due
to overwork and work-related
stress among local public
employees in Japan. Ind Health,56(1):85-91.
- 劉欣欣、池田大樹、小山冬樹、脇坂佳子、高橋正也（2018）長時間作業時の血行動態反応の個人差．労働安全衛生
研究、11(1):1-4.
(2017)- Yamauchi T, Yoshikawa T, Takamoto
M, Sasaki T, Matsumoto S,
Kayashima K, Takeshima T,
Takahashi M (2017) Overworkrelated disorders in Japan: recent
trends and development of anational policy to promote
preventive measures. Ind Health,55(3):293-302.
- Ikeda H, Kubo T, Izawa S,
Takahashi M, Tsuchiya M, Hayashi
N, Kitagawa Y (2017) Impact ofdaily rest period on resting blood

間との関連を分析したところ、当該サンプ
ルでは両者に有意な関連は認められなかった。
3 実験研究①循環器負担長時間労働は心血管系の負担を増大すること、心血管系反応には年代差や個人差が存在すること、長時間労働による循環器負担は高血圧者の方が大きいことを明らかにした。さらに、心血管系の作業負担を軽減するため、やむを得ず長時間労働を行わなければならない場合は、複数の長めの休憩（50分以上）の確保が望ましいことが示された。
今後、心血管系の作業負担の軽減を視野に入れたより具体的な対策を検討する予定である。
②体力指標開発開発した HRmix は労働者の心肺持久力（CRF）を簡便かつ安全に評価する検査手法として実現可能性があることが示された。
ウェアラブルデータの取得方法や解析方法を改善したり、対象者を増やし男女別に検討したりすることが今後の課題である。一方、HRmix 研究の次の段階は、HRmix と疾患データとの関連性を検討する大規模な疫学研究である。過労死やその関連疾患の防止策の検討に HRmix を活かすべく研究を進展させる。
Ｆ．健康危険情報なし
Ｇ．研究発表1. 論文発表(In press)- Ikeda H, Kubo T, Sasaki T, Liu X,
Matsuo T, So R, Matsumoto S,
Yamauchi T, Takahashi M. Crosssectional internet-based survey ofJapanese permanent daytime
workers’ sleep and daily rest
periods. J Occup Health, (inpress).
- So R, Matsuo T, Sasaki T, Liu X,
Kubo T, Ikeda H, Matsumoto S,
22

-

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山内貴史、佐々木毅、松元俊、吉川徹、須賀万智、柳澤裕之、高橋正也（2018）わが国の業種・年齢別に見た精神障害の労災認定の発生率：2010
年以降の労災認定事案データベースを用いて．第 28 回日本疫学会学術総会、講演集、p111．
- 井澤修平、三木圭一、土屋政雄、山田
陽代、長山雅俊 （2018）中高年男性
における毛髪および爪のコルチゾールと急性冠症候群の発症の関連．第 28回日本疫学会学術総会、講演集、
p119.
(2017)- Yamauchi T, Yoshikawa T, Takahashi
M (2017) P3-77 Characteristics ofoverwork-related mental disorders
and suicide among compensatedcases of young employees in Japan
since 2010. The 21st World
Congress of Epidemiology, abstract
book, p109.
- Yoshikawa T, Kogi K, Sugihara Y(2017) S7-2 Participatory
workplace environment improvements
for managing mental health indiverse workplaces. The 21st World
Congress of Epidemiology, abstract
book, p41.
- Yoshikawa T, Nakashima Y, Kido M,
et al. (2017) Practical measures
for improving working timearrangements and job content ofphysicians working at hospitals.
World Congress of Safety and
Health 2017, Abstract book2017,
p55.
- Yoshikawa E, Yoshikawa T, Kogi K,
et al. (2017) Development of aparticipatory workplaceenvironment improvement program topromote primary prevention forwork-related stress in Japan.
World Congress of Safety and
Health 2017, Abstract book2017,
p52.
- Liu X, Ikeda H, Oyama F, Wakisaka
K, Takahashi M, Kayashima K (2017)pressure and fatigue: a one-monthobservational study of daytime
employees. J Occup Environ Med,
59(4): 397-401.
Ikeda H, Kayashima K, Sasaki T,
Kashima S, Koyama F (2017) The
Relationship between sleep
disturbances and depression indaytime workers: a cross-sectional
structured interview survey. Ind
Health, 55(5):455-459.
Liu X, Iwakiri K, Sotoyama M(2017) White-collar workers'
hemodynamic responses during
working hours. Ind Health,55(4):362-368.
松尾知明、蘇リナ、笹井浩行、大河原一憲（2017）座位行動の評価を主な目的とした質問紙「労働者生活行動時間調査票（JNIOSH-WLAQ）」の開発．産業
衛生学雑誌、59(6):219-228.
松元俊（2017）日勤短縮による深夜勤
前の勤務間隔時間の延長が看護師の睡眠と疲労感に及ぼす効果．労働科学、
93(5):139-147．
佐々木司、松元俊（2017）睡眠構築バ
ランス理論からみた過労死発症モデルについて．労働科学、93(1): 1-23．
久保智英（2017）過重労働対策としての勤務間インターバル制度の可能性と課題．産業医学レビュー、30(2):107137.
久保智英（2017）近未来を見据えた働
く人々の疲労問題とその対策を考える－オンとオフの境界線の重要性－．労働安全衛生研究、10(1):45-53.

2. 学会発表(2018)- 池田大樹（2018）日勤労働者の勤務間
インターバルと睡眠の関連性．第 22回労働安全衛生総合研究所-産業生態科学研究所研究交流会、抄録集、ページ記載なし．
- 蘇リナ（2018）労働者の体力測定法の開発と現場応用．第 22 回労働安全衛生総合研究所-産業生態科学研究所研究交流会、抄録集、ページ記載なし．
23

The influence of simulated long
working hours on hemodynamic
responses. Asian Conference on
Ergonomics and Design 2017,
Proceedings of The 2nd Asian
Conference on Ergonomics andDesign 2017 in 人間工学. 53, p732-

-

733.

-

-

-

-

-

Yoshikawa T, Takahashi M, Koda S,
Umezaki S (2017) Need forworkplace actions in overworkrelated disorders in JAPAN. At
Special Workshop Session “Mental
Health at Work". Sheffield Group
Meeting 2017, Final Edition, p9.
Liu X, Oyama F, Ikeda H, Wakisaka
K, Takahashi M (2017) Hemodynamic
responses to simulated long
working hours in different age
groups. The Society for the Studyof Human Biology (Joint meetingwith the International Associationof Physiological Anthropology)
2017, in abstract book, p50.
Yamauchi T, Sasaki T, Matsumoto S,
Yoshikawa T, Takahashi M.
Overwork-related mental disorders
and suicide in Japan: recent trend
and national prevention policy. In
Symposium “Working time andhealth”. The 27th
Japan/Korea/China Conference on
Occupational Health, Book of
Abstract, p29.
Yoshikawa T, Sasaki T, Yamauchi T,
Matsumoto S, Takahashi M (2017)
Characteristics of 1,564
compensated cases for overworkrelated cerebrovascular/
cardiovascular diseases (CCVDs) inJapan: Fiscal 2010-2014. In
Symposium “Working time andhealth”. The 27th
Japan/Korea/China Conference on
Occupational Health, Book of
Abstract, p31.
Matsuo M, Sasai H, So R, Ohkawara
K (2017) Reliability and validity

-

-

-

-

-

-

24

of workers’ sitting timequestionnaire (JNIOSH-WPAQ) using
the percentage method. The 64th
annual meeting of American Collegeof Sports, On-line abstracts:
1937.
吉川徹、茅嶋康太郎、佐々木毅、松元俊、山内貴史、久保智英、劉欣欣、松尾知明、池田大樹、蘇リナ、高橋正也（2017）我が国における 2010-2015 年の脳・心臓疾患の労災認定事案のデー
タベース開発と分析．第 90 回日本産業衛生学会、産業衛生学雑誌、59(Suppl.), p345．
山内貴史、茅嶋康太郎、吉川徹、高橋正也、佐々木毅、久保智英、劉欣欣、
松尾知明、池田大樹、蘇リナ、松元俊（2017）2010 年以降のわが国における精神障害の労災認定事案の分析．第90 回日本産業衛生学会、産業衛生学
雑誌、59 (Suppl.), p327.
松元俊、久保智英、池田大樹、新佐絵
吏、茅嶋康太郎（2017）勤務間での余暇活動内容の違いと疲労回復欲求および精神健康の関連性：介入前調査より．第 90 回日本産業衛生学会、産業衛生学雑誌、59 (Suppl.), p524．
池田大樹、久保智英、松元俊、新佐絵吏、茅嶋康太郎（2017）勤務間インタ
ーバルの確保はサイコロジカル・ディ
タッチメントを促進する．第 90 回日
本産業衛生学会、産業衛生学雑誌、59(Suppl.), p412．
蘇リナ、松尾知明、茅嶋康太郎（2017）労働者の座位行動が全身持久性体力に及ぼす影響．第 90 回日本産業衛生学会、産業衛生学雑誌、
59(Suppl.), p353.
久保智英（2017）勤務間インターバル
制度は労働者の疲労回復にプラスになるのか？ 第 90 回日本産業衛生学会公募シンポジウム 18「過重労働対策から考える労働時間と休息確保のあり方～わが国の勤務間インタ－バル制度」．産業衛生学雑誌、59 (Suppl.),p251．
久保智英（2017）労働現場での調査のやり方とデータのまとめ方．第 90 回

-

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-

日本産業衛生学会公募シンポジウム 8「産業保健職の存在価値を高める現場のデータの見せ方・まとめ方～人事・経営との Win-Win の関係とは？」．産業衛生学雑誌、59 (Suppl.), p196．
井澤修平、久保智英、池田大樹、三木圭一、高橋正也、土屋政雄（2017）平
日の勤務間インターバルの生理学的影
響：唾液中コルチゾールを用いた検討. 第 90 回日本産業衛生学会、産業衛生学雑誌、59 (Suppl.), p487.
久保智英（2017）仕事の反対語は何か？という問いの答えから考える労働者の疲労の問題．産業疲労研究会第87 回定例研究会、抄録集、p18．
吉川徹（2017）シンポジウム 13：労働安全衛生研究所における研究活動について．第 65 回日本職業・災害医学会学術大会．日本職業・災害医学会会誌、65 (Suppl.), p120.
吉川徹（2017）シンポジウム 22：医療従事者の勤務環境改善とメンタルヘ
ルス一次予防．第 65 回日本職業・災害医学会学術大会．日本職業・災害医学会会誌、65 (Suppl.), p160．
吉川徹（2017）ストレスチェックにおける集団分析と職場改善活動．平成29 年度日本産業衛生学会東海地方会
総会ならびに研修会、プログラム集、
p8-10．
蘇リナ、松尾知明（2017）労働者の勤務中の座位時間と体力およびストレス対処能力との関係．第 72 回日本体力医学会大会、予稿集、p152.
池田大樹、久保智英、佐々木毅、劉欣
欣、松尾知明、高橋正也（2017）勤務
間インターバルと睡眠時間の関連性：
日本の日勤労働者を対象としたインターネット調査研究．日本睡眠学会第42 回定期学術集会、プログラム・抄録集、p199．
池田大樹、久保智英、佐々木毅、劉欣
欣、松尾知明、高橋正也（2017）勤務
間インターバルと睡眠の質の関連性：
日本の日勤労働者を対象としたインターネット調査研究．日本心理学会第81 回大会、発表論文集、p1031.
吉川徹、高橋正也、茅嶋康太郎、佐々

-

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-

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-

-

-

25

木毅、松元俊、山内貴史（2017）東日
本大震災に関連した脳血管・心臓血管疾患の労災認定事案に関する分析．第27 回日本産業衛生学会全国協議会講演集、p168.
松元俊、吉川徹、佐々木毅、高橋正也（2017）我が国における脳・心臓疾患の過労死事案の業種別の発生率と負荷要因．第 27 回日本産業衛生学会全国協議会講演集、p169.
池田大樹、劉欣欣、小山冬樹、脇坂佳子、高橋正也（2017）模擬長時間労働下における正常血圧者と高血圧者の血行動態の比較．第 27 回日本産業衛生学会全国協議会、講演集、p171.
甲田茂樹、松元俊、高橋正也、久保智英、井澤修平、池田大樹（2017）トラックドライバーの働き方と疲労の実
態．第 27 回日本産業衛生学会全国協
議会、講演集、p170．
松元俊（2017）トラックドライバーの過労死実態と発生要因の考察．日本産業衛生学会、産業疲労研究会、第 87回定例研究会、抄録、一般演題 4.
蘇リナ、松尾知明、佐々木毅、久保智英、劉欣欣、高橋正也（2017）労働者の勤務中座位時間が健康リスクに及ぼす影響～日本の労働力人口を模した集団に対する Web 調査．第 20 回日本運動疫学会 学術総会、抄録、p35.
甲田茂樹（2017）最近の労働安全衛生の課題と安衛研の研究活動について．
平成 29 年度産業保健調査研究発表会（独立行政法人労働者健康安全機
構）、2017 年 10 月 31 日．
久保智英、池田大樹、松元俊、高橋正也（2017）労働者における働く時間に対する裁量度と疲労について．第 2 回
労働時間日本学会、抄録集、p9．
久保智英、井澤修平、池田大樹、土屋政雄、三木圭一、高橋正也（2017）勤務間インターバルの長さと客観的な睡眠指標の関連性：1 カ月間の連続観察調査．日本睡眠学会第 42 回定期学術集会、抄録集、p199.
井澤修平、久保智英、池田大樹、三木圭一、高橋正也、土屋政雄（2017）平
日の勤務間インターバルと炎症活動：

IT 系労働者を対象とした予備的検討．第 23 回日本行動医学会、抄録
集、p59．
Ｈ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含
む）
なし

26

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（事案解析）
医療・福祉における労災認定事案の特徴に関する研究
研究分担者 吉川 徹 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター・センター長代理【研究要旨】「過労死等防止のための対策に関する大綱」で過労死等の多発が指摘されている 5 つの業種・職種（自動車運転従事者、教職員、IT 産業、外食産業、医療等）のうち、本研究
では、日本標準産業分類の医療・福祉について、過労死等調査研究センターが作成したデータベースを用いてその特徴及び典型例を抽出し、実態と背景要因を検討した。なお、本データベースは、地方公務員災害補償法に基づき（公務災害の）支給決定が認められた公務災害事案などは含まれていないことに留意する必要がある。医療・福祉の事案は、脳・心臓疾患は 52 件、精神障害事案は 233 件で、全件数の 67%が女性であった。職種は介護職員が最も多く、看護師、事務職員、その他の医療専門職、医師の順であった。認定理由
として脳・心臓疾患では「長期間の過重業務」、精神障害では「悲惨な事故や災害の体験、目撃」が多かった。職種別分析では、医師の脳・心臓疾患は 17件で、過重労働の背景には、継続的な診療、オンコール・休日診療、慢性的な人員不足による業務負荷増加、
教育・指導、管理的業務、学会・論文作成等があった。通勤途中、当直中に発症している事例もあった。医師の精神障害事案は 8 件で、長時間労働に加え若年医師、患者暴力、仕事の変化、医師間の人間関係のトラブル等が目立った。看護師の認定事案は 53 件で、52件が精神障害事案で疾患名は外傷後ストレス障害、急性ストレス反応が多く、出来事として「悲惨な事故や災害の体験（患者暴力、患者・利用者の急変、医療事故等）」が多く、半数は深夜帯に発生していた。医療・福祉における過労死等防止対策については、医師は長時間労働対策とタスクシフト等業務負担軽減策に加え、診療科や職位・キャリアステー
ジを考慮すること、看護師、介護職員、管理・事務・営業等の職種では、具体的出来事の発生前、発生後の対応にも注目し、適切な労働時間管理と医療・福祉特有の心理的負荷対策を踏まえた包括的な対策が重要であることが示唆された。

研究分担者:
高田琢弘（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・研究員）
菅知絵美（同センター・研究員）
佐々木毅（同センター・上席研究員）
山内貴史（同センター・客員研究員）
高橋正也（労働安全衛生総合研究所産業疫学研究グループ・部長）
梅崎重夫（労働安全衛生総合研究所・総括
領域長）

A. 研究目的
医療・福祉に従事する労働者が健康で安全に安心して働くことができる職場環境の確保が課題となっている。医療・福祉に従事する労働者は 800 万人を越え、医療・福祉ニーズによりその数は増加傾向にある(文献 1)。医療・福祉は医療・福祉サービ
ス需要の増加、慢性的な人員不足等により、長時間労働や過重な心理的負荷等が生じている(文献 2 及び 3)。
医療・福祉において業務における過重な負荷による脳・心臓疾患や業務における強27

もいることから、それらを含めて分析を行った。
なお、本データベースは、原則として労働基準法が適用される労働者であって労働者災害補償保険法に基づき、労災の支給決定が認められた労災認定事案（以下、「労災認定事案」という。）が対象であり、地方公務員災害補償法に基づき過労死等として認定された公務災害事案などは含まれていない。

い心理的負荷による精神障害（以下「過労死等」という。
）の労災認定事案が数多く報告されている(文献 3、4 及び 5)。例えば、過去 5 年間の労災認定事案における医療・福祉の脳・心臓疾患は 49 件（全体の3.1%）で第 8 位、精神障害は製造業、卸売業・小売業に続いて 230 件（全体の11.5%）で第 3 位である(文献 4)。また、
医療・福祉は「過労死等防止のための対策に関する大綱」でも過労死等の多発が指摘されている業種とされている。今後、高齢化等に伴って増大する医療・福祉サービス
需要を考慮すると、医療・福祉における過労死等の実態を把握し、その防止策を検討することが重要な課題となっている。
医師や看護師等の職種別の過労死等の実態については断片的な報告にとどまる。総
務省統計によれば、労働時間が週 60 時間（月換算で時間外労働 80 時間超）を超える者は雇用者全体の 14%であるが、職種別
では医師（41.8%）が最も高い(文献 6)。
近年、医師の過労死等の背景には応招義務や長時間労働になりやすい医師特有の労働環境が指摘され、働き方改革実行計画において労働時間規制の上限適用を 5 年猶予されるなど、医師の労働の特殊性を勘案した
過重労働による健康障害防止のための職場環境改善が急務である。看護師は夜勤・交代制勤務や医療労働に特徴的な心理的負担
により精神障害を生じやすい職種であることが知られている(文献 7)。医師、看護師の労災認定事案に注目し、その特徴などを検討することにより、医師、看護師特有の職場環境に応じた対策の検討に資する知見が得られる。また、医療・福祉には各種の医療専門職だけでなく、介護関連事業に従事する専門職、少人数で専門職を支える多くの事務専門職等も従事している。医療・福祉の職種に注目し、その過労死等の実態を明らかにすることで、過労死等防止対策に寄与する知見を整理できる。
本研究では過労死等調査研究センターが作成したデータベース（以下「過労死等DB」という。
）を用いて、医療・福祉の労災認定事案の特徴及び典型例を抽出し、過労死等防止に必要な視点について検討した。なお、医師、看護師については、医療・福祉以外の業種に勤務している労働者

B. 研究方法
1. 分析対象
調査復命書の記載内容に基づき作成された過労死等 DB（脳・心臓疾患事案 1,564
件、自殺を含む精神障害事案 2,000 件、平成 22 年 1 月～平成 27 年 3 月の 5 年間）を用いて「医療・福祉」の事案として抽出された脳・心臓疾患 49 件、精神障害 230 件に加えて、医師、看護師については過労死
等 DB から医療・福祉以外の業種における脳・心臓疾患 3 件、精神障害 3 件を抽出し、これらを加えた脳・心臓疾患合計 52件、精神障害合計 233 件を分析対象とした。
2. 分析方法
過労死等 DB から「過労死等 DB（医療・福祉版）」を作成した。過労死等 DB（医療・福祉版）を利用して、記述統計を中心とした分析を行い、特徴的な事例を典型例として整理した。性別、発症時年齢、生死、事業場規
模・種類、職種、疾患名、労災認定要因、時
間外労働時間数などの情報に関する集計を行った。事案から見える医療・福祉の労働者の過重労働の実態と職場環境改善対策を検討した。なお、医師、看護師については、その職場環境改善について特段の関心が寄せられていることから、職種に特化した解析を別途実施した。
3. 倫理面での配慮
本研究は、労働安全衛生総合研究所研究
倫理審査委員会にて審査され、承認を得た
うえで行った(通知番号：H2708)。本研究で用いたデータベースには、個人の氏名、住所、電話番号等、個人を特定できる情報は一切含まれていない。
28

2) 事業場規模、事業場種類
事業場規模は、脳・心臓疾患事案、精神障害事案ともに 100 人～499 人の規模の事業場が最も多かった（脳・心臓疾患：15/52、
28.8%；精神障害：76/233、32.6%）（表 1-11）。次いで 10 人～49 人の中小規模の事業場が多かったが、脳・心臓疾患事案に比べて精神障害事案の割合がやや高かった（脳・心臓疾患：9/52、17.3%；精神障害：61/233、26.2%）。
事業場の種類は、脳・心臓疾患及び精神障
害ともに病院（脳・心臓疾患：22/52、42.3%；
精神障害：82/233、35.2%）と社会福祉施設（脳・心臓疾患：18/52、34.6%；精神障害：
95/233、40.8%）が多かった（表 1-1-1）。脳・心臓疾患及び精神障害の割合は、事業場種
類により大きな差はなかった。

C. 研究結果
1. 医療・福祉の基本集計と典型事例
1) 性別、年齢、生死、決定時疾患名、就業規則等
表 1-1-1 に医療・福祉における脳・心臓疾患と精神障害の労災認定事案の疾患別の性別、年齢、生死、事業場規模・種類、職種等について、表 1-1-2 に脳・心臓疾患の男
女別の所定休日、出退勤の管理状況、就業規
則や賃金規程、健康診断実施状況等の基本
統計を示した。精神障害事案については表
1-1-2 に掲げる項目について示していない。
男女別では、医療・福祉の全事案 285 件のうち、67.0%（191 件）が女性であった。
疾患別の男女比は、脳・心臓疾患では男性が78.8%で多数を占めた一方、精神障害では男性は 22.7%にとどまり、女性が 77.3%と多くを占めた。
年齢別では、脳・心臓疾患では 50～59 歳
が最も多く 34.6%で、精神障害では 30～39
歳が 30.9%と最も多かった。
生死別は、過労死等事案の 83.5%が生存事案であった。疾患別に見ると脳・心臓疾患では死亡は 46.2%で、約半数近くを占めた。精神障害では、死亡（自殺）は 9.9 %であった。
決定時疾患名は、脳・心臓疾患が 18.2%（52/285）、精神障害・自殺事案が 81.8%（233/285）を占めた。脳・心臓疾患のうち脳疾患は 65.4%、心疾患は 34.6%を占めた。
精神障害・自殺事案では、34.3%が F3 領域（気分（感情）障害）、65.7%が F4 領域（神経症性障害、ストレス関連障害及び身体表現性障害）の疾患を占めた。
脳・心臓疾患の労災認定事案における所
定休日等の状況は、所定休日として完全週
休 2 日制が 44.2%であった。記載内容が不明・記載なしも 40.4%であった（表 1-1-2）。
出退勤の管理状況は、出勤簿で管理している事業場が 40.4%で、タイムカードによる出退勤管理は 23.1%であった。
健康診断が未実
施は 11.5%、実施が 69.2%、不明が 19.2%であった。過重労働の医師の面接指導を受けていたことが確認されたものは 52 件中 2 件（3.8%）と少なかった。既往歴がなしとされた事案は 48.1%と半数に上った。

3) 職種
表 1-2 に疾患別の職種（細分類）の集計
結果を、表 1-3 に疾患別の職種・事業場種類別の集計結果を示した。
医療・福祉における過労死等として労災認定を受けた職種割合は、介護職員が最も多く(28.1%）、次いで看護師(18.6%)、事務職員（15.8%）、その他の医療専門職（10.5%）、
医師（8.8%）と続いた。保育士は 10 件（3.5%）が認定されていた。また、歯科医師、獣医師、准看護師、看護助手の医療専門職も労災認定されていた。なお、「その他の医療専門職」
として、具体的には理学療法士・作業療法士、臨床検査技師、カウンセラー・臨床心理士、歯科技工士、歯科衛生士・歯科助手、助産師、管理栄養士、柔道整復師等などが挙げられる。
疾患別で見ると、脳・心臓疾患事案では、医師（32.7%）、介護職員（19.2%）、事務職員（13.5%）の順に多く、精神障害事案では、介護職員（30.0%）、看護師（22.3%）、事務職員（16.3%）の順に多かった。また、医師は過労死等として労災認定された事案 25 件のうち、脳・心臓疾患が 68%（17/25）で、精神障害事案が 32%(8/25)であった。
一方、看護師は精神障害（自殺事案含む）が大多数（52/53、98.1%）を占め、脳・心臓疾患は 1
件のみであった（1/53、1.9%）。介護職員は精神障害事案が 87.5%(70/80)を占めた。
表 1-3 に疾患別の職種・事業場種類別の
29

護職員では短期間の過重業務が 40.0％と他の職種より多かった。
労働時間以外の負荷要因は、拘束時間の長い勤務は 28.8%、不規則な勤務と精神的緊張を伴う業務がともに 25.0%の順であった。
医師は精神的緊張を伴う業務、拘束時間の長い業務、不規則な勤務が上位であった。事
務・管理・営業職員では出張の多い業務、その他、拘束時間が長い業務が上位であった。
4) 疾患名介護職員は、不規則な勤務が半数で労働時
4-1) 脳・心臓疾患
間以外の要因として評価されていた。
表 1-4-1 に脳・心臓疾患事案の決定時疾
5-2) 精神障害・自殺
患名を示した。脳疾患では、くも膜下出血が表 1-5-2 に精神障害における労災認定事
全体の 25.0%を占め、次いで脳内出血（脳出案について、平成 23 年 12 月策定の「心理血）が 23.1%、脳梗塞が 15.4%、高血圧性脳的負荷による精神障害の認定基準」（以下症が 1.9%の順であった。心臓疾患では心停「認定基準」という。
）に基づく心理的負荷止（心臓性突然死を含む）が 23.1%、解離性に関する労災認定要因を示した。認定基準
大動脈瘤が 7.7%、心筋梗塞が 3.8%であった。 に従って判断された「特別な出来事」のう
決定時疾患名が狭心症の事案は無かった。
ち、心理的負荷が極度と判断された事案が4-2) 精神障害14 件（8.7%）、極度の長時間労働と判断され
表 1-4-2 に精神障害事案の決定時疾患名た事案が 4 件（2.5%）であった。
を示した。精神障害では、全ての事案が F3
心理的負荷が極度と判断された事案には、（気分（感情）障害）又は F4（神経症性障(a)院内で発生した殺人事件に遭遇し生死
害、ストレス関連障害及び身体表現性障害）の危険に遭遇しながら医療対応を行った等のいずれかに該当しており、うつ病エピソの極度の苦痛を伴う業務を行った、(b)診療ードが 32.2%と最も多く、外傷後ストレス障中に東日本大震災に遭遇し津波に巻き込ま
害が 22.3%、適応障害が 21.9%、急性ストレれながら対応した、(c)受け持ち患者が死亡
ス反応が 12.0%であり、この 4 疾患で全体しその後の対応を行った、(d)患者や入居者の大多数（88.4%）を占めた。職種別ではそから首を絞められた、刃物で傷害を受けた
れぞれの職種で上位の疾患名が異なった。
など自身の生死に関わる出来事を経験した、20 件以上の事案のあった職種で見ると、看(e)業務で移動中に生死に関わる交通災害
護師等は外傷後ストレス障害が 36.6％、急に遭遇した等の出来事によって精神障害を性ストレス反応が 23.9％と上位で、次いで発症した事案等が含まれていた。
適応障害 16.9%、うつ病エピソード 15.5％
恒常的な長時間労働があったと判断されと続いた。介護職員は外傷後ストレス障害た事案は 21 件で全体の 13%であった。
とうつ病エピソードが 27.1％で、適応障害
具体的出来事として、「悲惨な事故や災害が 24.3％であった。管理・事務・営業職員の体験、目撃をした」が 35.4%（57/161）とでは、うつ病エピソードが 44.2%で、次いで全体の 3 分の 1 を占め、突出した割合であ適応障害が 26.9%、
その他の医療専門職では、 った。次いで「（ひどい）嫌がらせ、いじめ、うつ病エピソードが 60.9％であった。
又は暴行を受けた」が 12.4%（20/161）、「上司とのトラブルがあった」
が 11.2%（18/161）、
5) 労災認定要因「（重度の）病気やケガをした」が 9.9%5-1) 脳・心臓疾患（16/161）、「セクシュアルハラスメントを
表 1-5-1 に脳・心臓疾患事案における過受けた」と「顧客や取引先からクレームを受重負荷と判断された労災認定要因を示した。 けた」がそれぞれ 8.7%（14/161）、「仕事内最も多いのは長期間の過重業務で 84.6%で容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出あった。短期間の過重業務は 13.5%、異常な来事があった」が 8.1%（13/161）、「1 ヶ月
出来事への遭遇は 7.7%であった。特に、介に 80 時間以上の時間外労働を行った」がクロス集計結果を示した。医師（歯科医師、獣医師含む）、看護師（准看護師、看護助手含む）は病院の所属が多かった。介護職員では社会福祉施設の所属が多かった。なお、病院勤務だけでなく教職を兼任している事案が複数件あり、医師に関して大学病院等に勤務し教職を兼務している事案の詳細については研究結果Ｃ-2.で記載した。

30

6.8%（11/161）の順であった。

【事例 1-3】60 歳代、男性、事務長
・疾患名：脳梗塞
・労災認定要因：長期間の過重業務
・時間外労働時間：発症前 1 か月で月 133 時
間
・労働時間以外の負荷要因：不規則な勤務・業務を統括する立場にあり、責任の重い業務に従事し、労働時間が非常に長く、勤務の不規則性、深夜勤務もあり、脳梗塞を発症

6) 時間外労働時間数（脳・心臓疾
患）
表 1-6 に脳・心臓疾患事案における発症
6 か月前の時間外労働時間数の各月の平均値を示した。最大で月の時間外労働が 180
時間を越えている事案もあった。
7) 典型事例
7-1) 脳・心臓疾患
図 1-1 に医療・福祉における脳・心臓疾患の事案の典型事例を示した。表 1-1-1 から表 1-5-2 までの情報をもとに、医療・福祉の職種、事業場種類、役職等で分類し、典型事例の負荷要因、背景要因、具体的な事例の概要について記載した。以下に、特徴的な3 件の事例を提示した。

7-2) 精神障害
図 1-2 に医療・福祉における精神障害の事案の典型事例を示した。表 1-1-1 から表
1-5-2 までの情報をもとに、医療・福祉の職種、事業場種類、役職等で分類をし、典型事
例の負荷要因、背景要因、具体的な事例の概要について記載した。以下に、特徴的な 3 件の事例を提示した。

【事例 1-1】50 歳代、男性、医師・疾患名：くも膜下出血・労災認定要因：長期間の過重業務
・時間外労働時間：発症前 4 か月の月平均約95 時間
・労働時間以外の負荷要因：不規則な勤務、
拘束時間の長い勤務
・主な業務に加え、当直や病院の増改築に伴う業務、看護学校等の講師、他の診療機関への往診、産業医としての勤務もあり、くも膜下出血を発症し、死亡【事例 2-1】50 歳代、男性、医師・疾患名：うつ病エピソード
・業務以外の要因：当直・労災認定要因：対人関係
・長年にわたり月 6～8 回の当直を行い、新たに赴任した部下により、いじめに匹敵する嫌がらせを受け、うつ病エピソードを発症し自宅療養中に自殺【事例 2-2】20 歳代、女性、看護師
・疾患名：急性ストレス反応
・業務以外の要因：特になし
・労災認定要因：事故や災害の体験
・パーキンソン病の男性患者から暴行を受け、急性ストレス反応を発症【事例 1-2】40 歳代、女性、介護職員
・疾患名：脳梗塞
・労災認定要因：長期間の過重業務
・時間外労働時間：発症前 1 か月で月 94 時
間
・労働時間以外の負荷要因：特になし
・施設行事の準備に加え、市の実地指導の準備にも従事し、業務が多忙な状態となり、脳梗塞を発症【事例 2-3】20 歳代、女性、ケアワーカー
・疾患名：うつ病エピソード
・業務以外の要因：宿直・労災認定要因：事故や災害の体験
・入居者の自殺を発見し、救急措置等を行い、消防や警察の聞き取りなどにも応じ、
急性ストレス反応を発症

2. 医師の労災認定事案の特徴
過労死等 DB 全 3,564 件（脳・心臓疾患
1,564 件、精神障害 2,000 件）のうち、医師の認定事案は合計 25 件で、脳・心臓疾患 1731

ぞれ 6 件等であった。
表 2-4 に、医師の脳・心臓疾患の労災認定事案 17 件の発生時と発見時の状況に関する記述をまとめた。発生時の状況として、
職場での発症が 6 件（うち死亡 3 件）、通勤途上 3 件（死亡 2 件）
、出張中 2 件、自宅 5
件、会食中 1 件であった。病院内で発生しているが救命しえなかった事例もあった。
表 2-5 に、医師の脳・心臓疾患の労災認定事案 17 件の、診療科、役職、医師に特有の過重労働の記述、認定要件、労働時間以外の負荷要因、事案から読み取れた多重タス
クや出来事をまとめた。医師に特有の過重労働として、長時間の拘束時間、人員不足による連日勤務・オンコール対応、管理業務、
部下・研修医の教育・指導、論文作成・頻回の学会出張、頭痛など身体症状があるも多忙で受診できず等の様々な過重労働の実態が記述されていた。

件（男性 16、女性 1）、精神障害 8 件（男性
3 件、女性 5 件）であった（表 2-6）
。全事
案に占める割合は 0.7%（脳・心臓疾患 1.1%、
精神障害 0.4%）であった。
1)脳・心臓疾患 17 件の特徴
表 2-1 に、医師の脳・心臓疾患の労災認定事案 17 件の性別、年齢、発症年、生死、決定時疾患名、発症した時季・曜日・時間帯を示した。
脳・心臓疾患では、男性が多く、発症時の平均年齢 47.6 歳で、40～50 歳代で 76.5%を占めた。決定時疾患名は、脳疾患 11 件、心疾患 6 件で、約半数が死亡事案であった。
一年間に発症した件数は、年間 2 件から 6
件で、平均すると年間 3～4 件の医師が労災認定されていた。発生時季（春夏秋冬）は冬
季より夏季に多い傾向にあった。発症曜日
は、月曜日は 1 件であったが、週の後半になると増えている傾向にあった。発症時間帯は夕方から深夜にかけての発症が多い傾向にあった。
表 2-2 に、医師の脳・心臓疾患の労災認定事案 17 件の地域、業種、施設規模、管理職の有無、教職兼務の有無、診療科を示した。発生地域は北海道・東北が 5 件と最も多かった。業種は医療・福祉が多かったが、教育・学習支援業が 3 件であった。教育・学習支援業はいずれも大学であった。なお、
業種は医療・福祉に分類されていたが、所属する医療機関が大学附属病院で職位が准教授である事案が 1 件あった。管理職が半数以上を占めた。主な業務は臨床 16 件、研究職 1 件であった。教職兼務は 4 件で（3 件は大学附属病院の教員、1 件は大学の基礎研究の教員）。臨床 16 件の診療科は、内科 5 件、産婦人科 3 件、脳神経外科 2 件、救急科/循
環器外科 1 件、小児外科 1 件、泌尿器科 1件、眼科 1 件、研修医 1 件、介護施設長 1件であった。
表 2-3 に、認定要件、労働時間以外の負荷要因、平均時間外労働時間数等を示した。
過労死等の認定要件は長期間の過重業務が15 件と最も多く、異常な出来事への遭遇が
1 件、短期間の過重業務が 1 件であった。労働時間以外の負荷要因では「精神的緊張を伴う業務」に該当した事案が 10 件、「不規則な勤務」と「拘束時間の長い業務」がそれ

2)精神障害 8 件の特徴
表 2-6 に医師の精神障害の労災認定事案
8 件の性別、年代、地域、施設種類、診療科、職位、決定時疾患名、生死、具体的出来事をまとめた。
発症時の年齢は 20 歳代 2 件、30 歳代 4
件、40 歳代 1 件、50 歳代 1 件で、平均年齢
36.5 歳であった。死亡（自殺）事案は 3 件であった。決定時疾患名はうつ病エピソー
ド 4 件、適応障害 2 件、神経症性障害 1 件、気分（感情）障害 1 件であった。診療科は後期研修医 2 件（精神科、放射線科）、産婦
人科 2 件、内科（循環器科）、小児科、皮膚科、医薬品製造業の企業に勤務の医師がそれぞれ 1 件であった。
業務による心理的負荷として労働時間に関するものは、特別な出来事としての「極度の長時間労働」又は具体的出来事として「1か月に 80 時間以上の時間外労働を行った」「2 週間以上の連続勤務」を合わせて、8 件
中 6 件が該当した。また、時間外労働が確認されたいずれの事例も、「仕事量の変化」「上司部下トラブル」等の心理的負荷のある出来事が複合して発生していた。その他の 2 件は、「患者からの暴力」と「震災への遭遇」が「特別な出来事」に該当するとして心理的負荷が「強」と評価されていた。

32

それぞれ 3 件であった。
表 3-3 に、看護師の精神事案における具体的出来事の詳細をまとめたものを示した。
「極度の心理的負荷」、「具体的出来事」について、その内容を整理した結果、「悲惨な事
故や災害の体験・目撃をした」に分類できる
ものは 40 件あり、看護師事案の 8 割近くに及んだ。暴言・暴力の被害者となったものが
1)脳・心臓疾患 1 件の特徴
23 件であった。なかでも、首を絞められる、事例の概要：総合病院勤務の 60 代の女性、 器物や素手で殴打されるなど身体的暴力が管理職。管理日誌の整理及び出力、ベットコ
16 件、精神疾患に罹患した患者から「殺しントロール、地域医療連携業務、所属職員のてやる」などの脅しを大声で受ける、予期せ管理、超勤簿の点検、病院ラウンド、書類のぬ入居者の死亡に際し遺族から「人殺し」と整理業務等の多重の業務を行っており、他
密室で長時間にわたり罵声を浴びさせられの管理職が退職したことも重なり、平均 80
るなど、極度の心理的負荷を受けた事案も時間以上の時間外労働を行い、脳内出血をあった。また、施設内での殺人未遂事件、入発症した。
院患者の自殺（溢死、飛び降り）、入院患者が絞殺される、入院患者が火災に巻き込ま
2)精神障害 52 件の特徴れ死亡するなどの悲惨な事件に遭遇した事
表 3-1 に、看護師の労災認定事案のうち、 例が 17 件あった。その中には、以下のよう精神障害 52 件の特徴を示した。性別では女に、一度に複数人が被災している事例もあ性が 51 人で大多数、20 歳代から 30 歳代でった。
半数以上、死亡例は 2 例であった。決定時
事例 1：患者が医師を刃物で数箇所刺す殺疾患名は F3 気分（感情）障害が 19.2%、急人未遂事件が発生し 4 人が被災した事例。
性ストレス反応や PTSD を含む神経症性障看護師 A「流血した医師を目撃。医師を誘導
害、ストレス関連障害及び身体表現性障害
し、点滴の針を刺すよう指示を受けるも、シが 80.8%で多くを占めた。
発生時季は夏季が
ョックで体が震える。」、看護師 B「緊急要請
多く、支給決定年度は平成 22 年度から平成のために電話をかける。血を流す医師と、患26 年度にかけてその件数は増加傾向にあっ者が回って入ってくる場面に遭遇」、看護師
た。地域は関東甲信越が最も多く 17 件で、 C「血まみれで青白い顔の医師と、ウロウロ
東海・北陸は 2 件で少なかった。業種は医している患者（犯人）を目撃」し、いずれも療・福祉が 51 件で、病院が 37 件を占めた。
急性ストレス反応を発症、看護師 D「ドアを老人福祉・介護事業等の病院以外でも看護閉めようとした際、患者に刃物を向けられ師が被災していた。具体的な発生場所で見る」外傷後ストレス障害を発症。
ると、一般病棟が 20 件と最も多く、次に精事例 2：夜勤中、担当している入院患者が神科病棟が 11 件であった。
長男に絞殺され、長男が自殺を図った事件
表 3-2 に、精神障害として労災認定されが発生し、3 人が被災した事例。看護師 A「第るに至った業務上の特別な出来事、具体的一発見者として救命措置や連絡にあたり、出来事を認定基準に沿った分類としてまと警察の対応も行った」、看護師 B「救命措置めたものを示した。「心理的負荷が極度」8や連絡にあたった」、看護師 C「事件当日は件（事故、災害、暴力等）、「極度の長時間労勤務予定でなかったが、電話で呼び出され、働」1 件であった。重複を含めた具体的出来責任者として対応を行った」等の出来事に事としての心理的負荷は、悲惨な事故や災遭遇し、それぞれ外傷後ストレス障害を発害の体験 35 件（患者暴力、患者・利用者の症した。
急変、医療事故、震災対応等）、仕事の失敗・
さらに、「悲惨な事故や災害の体験・目撃を過重な責任等の発生 4 件（患者クレーム）、 した」の出来事は、深夜帯に発生しているも対人関係 7 件（上司、部下とのトラブル）、 のが 47.5%と約半数を占めていた。
「役割・地位の変化」「退職の強要」などが

3. 看護師の労災認定事案の特徴
看護師の認定事案は計 53 件（脳・心臓疾
患 1 件、精神障害 52 件（男性 1、女性 51））
で（表 1-2 参照）、
全事案（脳・心臓疾患 1,564
件、精神障害 2,000 件）に占める割合は1.5%(脳・心臓疾患 0.1%、精神障害 2.6%)で
あった。

33

1. 医療・福祉の過労死等事案の特徴
昨年度までの報告から、過労死等事案における医療・福祉の割合や特徴は報告されてきたが(文献 4、5、8 及び 9)、今回の研究によって、より詳しい状況が明らかとなった。
これまでの過労死等事案分析から、日本の医療・福祉における 2010～2014 年の脳・心臓疾患は男性 38 件・女性 11 件、100 万雇
用労働者当たり男性 5.4 件・女性 0.4 件で、同時期の精神障害は男性 51 件・女性 179 件、100 万雇用労働者当たり男性 7.2 件・女性
7.0 件と報告されている(文献 8)。今回、医療・福祉以外の業種に属している男性医師 5人、女性医師 1 人を加えたデータベースを新たに作成して、解析を行った。これまでのデータベースでは、診療を行っていても大学病院に勤務している医師は教育業に分類されており、医師についてはより正確な実態に近づけるために、昨年度までのデータベースを改訂した。この改訂により医師を追加したことで、より正確な過労死等の実態のデータとなったといえる。

災認定された脳・心臓疾患の特徴がより明らかとなった。
その死亡割合は 46.2%である
こと（表 1-1-1）、職種では医師が 32.7%を占め、管理・事務・営業職員、介護職員が上位に来ており(表 1-2)、労災認定要因として
は「長期間の過重業務」が 84.6%、労働時間以外の負荷要因として「不規則な勤務」、「拘
束時間の長い勤務」、「精神的緊張を伴う業務」等が上位にきていることも明らかになった(表 1-5-1)。職種や医療・福祉の働き方の特徴にあわせた過重労働対策が必要であると考えられる。
また、タイムカードによる労働時間管理を行っている事業場は 23.1%、長時間労働者
が医師の面接指導（過重労働面談）を受けることができていた事案は 3.8%にとどまっていたことなど(表 1-1-2)、医療・福祉における基本的労務管理、安全衛生対策などの充実が望まれる。労働時間の把握は過労死等対策において重要な意義を持つが、医療・福祉ではこれまで労働時間の把握が十分でなかったことが指摘されている。客観的な労働時間管理は過重労働をしている労働者を確認し、適切な対応を行う基本的情報となる。医療機関において面接指導を受けた者が少なかったことは、面接指導の仕組みと効果的な過重労働対策の位置づけについて改めて検討が必要であると考えられる。
事業場種類から見ると、病院だけでなく社会福祉施設でも 34.6%発生していた(表1-1-1)。近年、医療と介護を連携させる地域
包括ケアシステムの拡充が進められ、高齢化も相まって医療・福祉に従事する労働者が増加しているが、医療・福祉における過労死等対策では、病院だけでなく介護職員や事務管理者が従事する介護施設や社会福祉施設における過重労働対策にも注目する必要がある。

1)医療・福祉における脳・心臓疾患対策
今回の過労死等 DB（医療・福祉版）の分
析から、医療・福祉における過労死等防止対策を検討する上での重要な示唆が得られた。
医療・福祉の脳・心臓疾患では雇用者 100
万人当たりの発生率が男性は女性に比べて10 倍以上であることが報告されているが(文献 8)、今回の分析から、医療・福祉で労

2)医療・福祉における精神障害対策
医療・福祉の精神障害は、雇用者 100 万
人当たりの発生割合は男女同等であるが、認定件数で女性は男性の 3 倍以上である(文献 8)。今回の分析から、全事案のうち77.3%が女性であったが、これは、医療・福祉に女性が多く従事していることも影響していると考えられる。
精神障害事案における死亡割合は 10%程

D 考察
本研究では、過去約 5 年間に業務上として認定された医療・福祉の脳・心臓疾患事案
52 件、精神障害事案 233 件を分析対象とし、過労死等 DB（医療・福祉版）を作成し、それを用いて医療・福祉における過労死等事
案の特徴及び典型例を抽出し、実態と背景要因を検討した。医師については合計 25 件を取り上げて事例の記述統計を中心とした質的検討を行った。看護師については、合計53 件を取り上げて、その概要をまとめた。
考察では、医療・福祉の過労死等事案の特徴、医師・看護師の職種別分析結果、調査の限界に関して考察を行った。

34

度であったが(表 1-1-1)、
精神障害に罹患す
ると労働能力が大きく低下する。休養や薬物治療が必要なため長期休業となり、復帰にも時間を要し、アブセンティズム・プレゼ
ンティズムが低下し大きな労働損失となり、医療・介護の質にも大きく影響する。職種としては、精神障害全体に占める介護職員、看護師、事務職員の割合が大きかったが（表1-2）、今回提示した過労死等事案は過重労働の一端を示しているデータであり、労災認定を受けていない精神障害に罹患している労働者も多数その存在が推測される。件数の多かった職種は、今後対策を検討する上で重要と考えられる。
疾患名はうつ病エピソードが 32.2%と最も多かった(表 1-4-2)。一方、ICD-10 で F4領域の急性ストレス反応、外傷後ストレス障害、適応障害をそれぞれ合計すると、56.2%を占めた(表 1-4-2)。F3 領域のうつ病エピソードは長時間労働などの身体的負担がその背景にあり、F4 領域の急性ストレス
反応、外傷後ストレス障害等は心理的負荷の出来事等によって生じているとされる。
今回整理された疾患の特徴から、医療・福祉の長時間労働対策が重要な職種として管理・事務・営業職員、その他の医療専門職、医師、保育士などの優先度が高いと考えられた。また、心理的負担の特徴からは、看護師、介護職において、急性ストレス反応や外傷後ストレス障害、適応障害を発生させる
出来事に対して、対策の力点を置くことが重要であると確認されたといえる。
昨年までの報告から労災認定要因は、特別な出来事を除くと男性では 49%が長時間労働であるが、女性では 53%が災害・事故の体験である(文献 9)。今回の分析では、心理的負荷が極度と判断された事案には、施設内での患者間の殺人事件（未遂含む）への遭遇と対応、患者・入居者からの暴力やクレームなどの事案も多く含まれていた。職場起因性のトラウマティックな出来事がもたらす精神障害に関する報告は多くない(文献10)。医療・福祉には、対人サービスの特徴的な業務負荷要因があり、医療・福祉における精神障害・自殺防止にあたっては、心理社
会的要因としての暴言・暴力対策等になお一層力を入れていくことが重要であると推
測された。
35

また、事案の解析から、発生時の対応だけ
でなく、発生後の適切なケアの充実によって発生した精神障害を最小限にできる報告もあり、医療・福祉での患者暴力や事故・災害への遭遇後の対応の充実が望まれる。加えて、ケアサービスの訪問の際の移動中に、交通災害に遭遇し精神障害を発症することもあることから、介護労働者等、移動を要する労働者への交通災害対策への適切な対応も望まれる。
2. 職種別分析
1)医師
これまで過労死等として労災認定された医師の事例は断片的に報告されてきたが(文献 11～13)、今回、過去 5 年の事案が整理され、医師の過労死の実態の一部が明らかになった。
医師は、脳・心臓疾患で過去 5 年に 17 件
が労災認定され、うち、約半数が死亡事案であった(表 2-1)。40～50 歳の働き盛りの医師が 76.5%を占め、貴重な人材が被災している状況が明らかとなった(表 2-1)。
診療科も多岐にわたっていた。大学病院に勤務し、臨床業務と教育業務を兼務している医師も 4
過労死等の認定要件含まれていた(表 2-2)。
件は長期間の過重業務が多く、労働時間以外の負荷要因では「精神的緊張を伴う業務」、「不規則な勤務」、「拘束時間の長い業務」等が挙げられていた(表 2-3)。疾病の発生前には、人員が少ない中で長時間労働にならざ
るを得ない診療業務、オンコール・休日診
療、管理業務、教育・指導、学会活動等の多様な負荷要因の関与がうかがわれた。複数の業務が重なり、睡眠時間が短くなるような働き方をしていることが推測された。連続勤務の間での効果的な休息確保、勤務間
インターバルの導入など強制的な時間規制なども検討されてよいと考えられる。また、医師の人員が足りないために、連日勤務・オ
ンコールなどの業務が増加していた事例もあり(表 2-5)、業務移管（タスクシェア）や診療支援などの業務効率化の取り組みを多層に検討すべきと推測された。
今回、発生時季、曜日などの情報が整理されたが(表 2-1、表 2-2)、例数が少ないため医師の特徴的な過労死の発生時期までは断定できなかった。しかし、月曜日よりもやや

では、具体的出来事は 67.3%が事故や災害の体験（患者からの暴力、クレーム患者・利用者の急変、震災対応など）によるものであり（表 3-2）、「悲惨な事故や災害の体験・目撃をした」に相当する事案は 76.9%であった（表 3-3）。看護師の労災認定された精神事
案の特徴を表している結果となった。診断
名は外傷後ストレス障害、急性ストレス反応が多く、長時間労働が認定事由となった
ものは少なかった。看護師は 8 割以上が医療サービス特有の事故への遭遇や災害の体験が占めており、これらの出来事を防止するための対策を行うことが重要と考えられた。
特に、暴言・暴力、患者の死亡など悲惨な出来事は深夜に発生している傾向があり、人手が少なくなる夜勤帯における支援体制の確保が重要と考えられた。
これまでの研究から、看護師には特有のストレス要因と業務負担が指摘されている(文献 14)。今回の研究から、精神科や外来での労災認定事案が多く発生していることも確認された。精神看護の領域や外来看護師の業務においては、患者からの暴言・暴力対策について、これまで多くの経験がある(文献 15 及び 16)。精神看護や外来における実行性のある暴言・暴力対策などを、継続的に行っていく必要がある。また、これらは、深夜帯での発生が半数であり、夜間における暴言暴力、災害対策などがより重視されるべきであると指摘できる。
さらに、今回の事案分析から、一つの傷害事件で複数の看護師が被災している事案が確認された（結果 3）。医療機関等において傷害事件など不測の事態は起こりうるもの
であるが、発生前、発生時、発生後の対応について、各施設で改めて検討を行うことが重要であると考えられる。

週末に向かって事案数が増える、夕方から深夜にかけて発症している等、疲労の蓄積が脳・心臓疾患の発症に影響を与えている可能性が示唆された。
発生場所や発生状況にも注目した分析（表 2-4）からは過労死等の防止の新しい視点が明らかとなった。職場での医師の発症は 6 件あり、当直室や副院長室など、他に監視者がいない院内の施設で発症し、死亡している事案があった。脳・心臓疾患の発生前、発生後の対応にも注目すべきである。
通勤途上で発症している事案も 3 件（うち死亡 2 件）があった(表 2-4)。当直明けや連続勤務が続いて疲労が蓄積している医師には、タクシーを手配するといった安全な通勤手段を提供することも考慮してよいと考えられる。今回の事案では、夜勤明けの交通外傷などで死亡した事例（外傷）は、脳・心臓疾患、精神障害等の認定疾患に含まれておらず分析対象となっていないが、今後、医師だけでなく、医療従事者の通勤災害、交通災害と、疲労や過重労働の状況に関する調査研究等も望まれる。
精神障害事案には、医師特有の心理的負荷の状況があったことが確認された(表 26)。後期研修医等の事案が 2 件あり、患者からの暴力を受け職場・上司が適切に対応しなかったことも影響して発症した事案、長時間労働と上司からの叱責により自死した若年医師の発症事案があった。専攻医の制度も開始し、研修期間中のため立場が弱くなりがちな医師が多く診療業務に従事している状況を考えると、研修医・専攻医の働き方に注目した過労死等防止対策の検討が必要である。また、8 例のうち、6 事案には時間外労働が具体的出来事として精神障害の認定要因として直接的・間接的に評価されていて、仕事量の変化や上司・部下・同僚
トラブルなどの人間関係が精神障害の発症に影響している事案も多かった(表 2-6)。
職場環境改善対策の検討にあたっては診療科
や職位・キャリアステージを考慮した包括
的な過重労働対策が重要であることが示唆
された。
2)看護師
看護師については、脳・心臓疾患は 1 件
で、ほとんどは精神障害である（52 件）ことが確認された（表 3-1）
。特に、精神障害

3. 調査の限界
過労死等 DB の基礎となっている「調査復命書」は、労災を認定するか、認定しないかを判断するための調査を行うことが目的であり、過労死等の予防ための情報収集を目的としていない。得られた情報には防止のための情報（面接指導の有無、防止措置実施の有無等）が不足していることもあり、すべての実態が記載されたものではない。
36

E. 結論
過労死等データベースに基づき、医療・福祉の労災認定事案の実態とその特徴を分析した。その結果、精神障害事案については、女性が多かった。医療専門職に加えて、介護職員、事務職員も被災している実態が明らかとなった。職種別分析から、医師の過労死等防止対策には長時間労働対策とタスクシ
フトなど業務負担軽減策に加え、診療科や職位・キャリアステージを考慮した包括的な過重労働・心理的負担対策が重要である
ことが示唆された。看護師は 6 割以上が事故への遭遇や災害の体験が具体的出来事となっており、医療サービス特有の社会心理的要因への対策が重要と考えられた。介護
職員、管理・事務・営業等の職種においても被災事案が確認され、疾患の発生前、発生後の対応にも注目しつつ、長時間労働の背景となる働き方や医療・福祉特有の心理的負荷への対策が必要である。

の脳・心臓疾患の労災認定事案のデータ
ベース開発と分析．第 90 回日本産業衛生 学 会 ， 産 業 衛 生 学 雑 誌
Vol.59(Suppl.)，p.345．
4） 中嶋義文，吉川 徹，木戸道子，村上剛久(2017)日本医師会勤務医の健康支援に関する検討委員会報告より～職場環
境改善を目指して～．第 67 回日本病院
学 会 ， プ ロ グ ラ ム 集 、 p291 ． 017,
abstract book, p41.
5） 吉川徹(2017)シンポジウム 22：医療従事者の職場環境改善とメンタルヘルス
一次予防．第 65 回日本職業・災害医学会学術大会．日本職業・災害医学会会誌；
65(Suppl)：p160．
6） 松元俊，吉川徹，佐々木毅，高橋正也(2017)我が国における脳・心臓疾患の過労死事案の業種別の発生率と負荷要因．
第 27 回日本産業衛生学会全国協議会講演集 p169.
7） 山内貴史，佐々木 毅，松元 俊，吉川徹，須賀万智，柳澤裕之，高橋正也．わが国の業種・年齢別に見た精神障害の労災認定の発生率：2010 年以降の労災認定事案データベースを用いて．第 28 回
日本疫学会学術総会，福島，2018.2.13.

F. 健康危険情報なし

H. 知的財産の出願・登録状況なし

今回の分析対象とした事案例は、本人又は遺族が労災請求を行い、かつ認定された事案である。したがって、長期間の過重業務によって脳・心臓疾患を発症した、心理的負荷によって精神障害を発症したものの請求に至っていない事案もある可能性がある。

G. 研究発表(1)論文発表
1） 吉川徹（2017）職場におけるいじめ・暴力・ハラスメント対策．
丸山総一郎編著、
p21-28，東京，南山堂．
(2)学会発表2） 山内貴史，茅嶋康太郎，吉川 徹，高橋正也，佐々木 毅，久保智英，
劉 欣欣，
松尾知明，池田大樹，
蘇 リナ，松元 俊（2017）2010 年以降のわが国における精神障害の労災認定事案の分析．第 90回日本産業衛生学会，産業衛生学雑誌，
Vol.59（Suppl.），p.327.
3） 吉川 徹，茅嶋康太郎，佐々木毅，松元俊，山内貴史，久保智英，劉欣欣，松尾知明，池田大樹，蘇 リナ，高橋正也（2017）我が国における 2010－2015 年

I. 文献
1. 総務省統計局. 労働力調査 (基本集計) 平成 29
年 (2017 年) 平均 (速報) 結果 2018 [Availablefrom:

http://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/nen/ft/index.htm.

2. 武井貞治. 医師の需給・偏在に関する現状と課
題, 今後の制度的動向. 病院. 2017;76(10):760-5.
3. 厚生労働省. 平成 28 年度版過労死白書. 2016.
4. 高橋正也，茅嶋康太郎，吉川徹，佐々木毅，久保智英，劉欣欣，松尾知明，池田大樹，蘇リナ，高本真寛，松本俊彦，山内貴史，竹島正，酒井一博，
佐々木司，松元俊，溝上哲也. 過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研
究. 平成 27 年度総括・分担研究報告書. 2016:1-37.
5. 高橋正也，茅嶋康太郎，吉川徹，佐々木毅，久保智英，劉欣欣，松尾知明，松元俊，山内貴史，池田大樹，蘇リナ，竹島正，酒井一博，佐々木司，
溝上哲也，深澤健二，内田元. 過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研37

究. 平成 28 年度総括・分担研究報告書. 2017:1-183.
6. 総務省統計局. 平成 24 年就業構造基本調査.
2013.
7. 酒井一博, 毛利一平, 奥村元子, 小川忍. 日本看護協会 「時間外労働および夜勤・交代制勤務に関する実態調査」 の自由意見欄に記載された看護師の労働・生活条件に関する訴えと改善要求. 労働科学. 2011;87(3):99-115.
8. Yamauchi T, Yoshikawa T, Takamoto M, Sasaki T,
Matsumoto S, Kayashima K, et al. Overwork-relateddisorders in Japan: recent trends and development of anational policy to promote preventive measures. Ind
Health. 2017;55(3):293-302.
9. Yamauchi T, Sasaki T, Yoshikawa T, Matsumoto S,
Takahashi M, Suka M, et al. Differences in Workrelated Adverse Events by Sex and Industry in Cases
Involving Compensation for Mental Disorders andSuicide in Japan from 2010 to 2014. J Occup Environ
Med. 2018.
10. 太田保之, 福田健一郎, 稲富宏之, 田中悟郎.
トラウマという視点からみた職場起因性ストレスと労災補償の現状. 精神医学. 2015;57(8):636-48.
11. 吉田貢. 勤務医と過労死. 神奈川県医師会報.
2000;595:49.
12. 江原朗. 会員投稿 調査報告 報道にみる勤務医の過労死労災請求: 高い小児科医の請求率. 日
本医師会雑誌. 2006;135(2):349-51.
13. 岡崎守延. 関西医科大学研修医過労死裁判―
その意義と教訓. 病院. 2005;64(10):824-7.
14. 三木明子. 産業・経済変革期の職場のストレス対策の進め方 各論 4. 事業所や職種に応じたス
トレス対策のポイント: 病院のストレス対策. 産業衛生学雑誌. 2002;44(6):219-23.
15. 安井はるみ. 院内暴力とその対応の現状. 看護
管理. 2006;16(12):1019-22.
16. 吉川徹, 三木明子, 和田耕治. 労働安全衛生の視点からみた暴言・暴力対策―アクションチェッ
クリストを活用した職員参加型研修と対策づく
り. 看護管理. 2009;19(7):497-502.

38

表 1-1-1 医療・福祉における労災認定事案の基本統計
脳・心臓疾患
n
(%)

性別

(%)

合

計
n

(%)

41
(78.8)
11(21.2)
52 (100.0)

53(22.7)
180(77.3)
233 (100.0)

94(33.0)
191(67.0)
285 (100.0)

20歳未満
20～29歳30～39歳40～49歳50～59歳
60～69歳
70歳以上
合計

0
(0.0)
3
(5.8)
8
(15.4)
14(26.9)
18(34.6)
8(15.4)1(1.9)
52 (100.0)

1
(0.4)
50
(21.5)
72(30.9)
58(24.9)
38(16.3)
14
(6.0)
0
(0.0)
233 (100.0)

1
(0.4)
53
(18.6)
80(28.1)
72(25.3)
56(19.6)
22
(7.7)
1
(0.4)
285 (100.0)

生存
死亡
合計

28
(53.8)
24(46.2)
52 (100.0)

210(90.1)
23(9.9)
233 (100.0)

238(83.5)
47(16.5)
285 (100.0)

疾患名（脳・心臓疾患）

疾患名（精神障害）*

脳疾患
心臓疾患

(65.4)(34.6)

34
18(11.9)(6.3)

52 (100.0)

80(28.1)
153(53.7)
285 (100.0)

10人未満
10～49人50～99人100～499人
500～999人
1000人以上
記載無/不明合計

6(11.5)
9(17.3)
5(9.6)
15(28.8)
7(13.5)
6(11.5)
4(7.7)
52 (100.0)

20
(8.6)
61
(26.2)
26(11.2)
76(32.6)
16
(6.9)
23
(9.9)
11
(4.7)
233 (100.0)

26
(9.1)
70
(24.6)
31(10.9)
91(31.9)
23(8.1)
29(10.2)
15(5.3)
285 (100.0)

病院
歯科診療所
一般診療所
保育施設
社会福祉施設
その他
不明
合計

22
(42.3)
1
(1.9)
0
(0.0)
2
(3.8)
18
(34.6)
9(17.3)0(0.0)
52 (100.0)

82(35.2)
5
(2.1)
7
(3.0)
7
(3.0)
95
(40.8)
34(14.6)
3(1.3)
233 (100.0)

104(36.5)
6
(2.1)
7
(2.5)
9
(3.2)
113
(39.6)
43(15.1)
3(1.1)
285 (100.0)

医師等
看護師等
その他の医療専門職
介護職員
保育士
管理・事務・営業職員
合計

18(34.6)
1(1.9)
7(13.5)
10(19.2)
2(3.8)
14(26.9)
52 (100.0)

9
(3.9)
71
(30.5)
23(9.9)
70(30.0)
8(3.4)
52(22.3)
233 (100.0)

27
(9.5)
72
(25.3)
30(10.5)
80(28.1)
10(3.5)
66(23.2)
285 (100.0)

事業場種類

F3領域
F4領域
合計

34
18

80
(34.3)
153(65.7)
233 (100.0)

事業場規模

職種

精神障害

男性
女性
合計

発症時年齢

生死

n

*ICD-10の分類による。Ｆ３領域（気分[感情]障害）、Ｆ４領域（神経症性障害、ストレス関連障害及び身体表現性障害）。

39

表 1-1-2 所定休日、出退勤の管理状況、就業規則等（業務上：医療・福祉。脳・心臓
疾患のみ）
男性
n

女性

(%)

n

(%)

全体
n

(%)

所定休日
週休1日制

3

(7.3)

1

(9.1)

4

(7.7)

隔週週休2日制

3

(7.3)

1

(9.1)

4

(7.7)

完全週休2日制

20 (48.8)

3 (27.3)

23 (44.2)

記載なし／不明

15 (36.6)

6 (54.5)

21 (40.4)

41 (100)

11 (100)

52 (100)

タイムカード10 (24.4)

2 (18.2)

12 (23.1)

出勤簿

16 (39.0)

5 (45.5)

21 (40.4)

管理者による確認

5 (12.2)

1(9.1)

6 (11.5)

本人の申告

13 (31.7)

0

(0.0)

13 (25.0)

なし

3

(7.3)

2 (18.2)

5あり

36 (87.8)

8 (72.7)

44 (84.6)

2

1

3

合計
出退勤の管理状況

就業規則

記載なし／不明
合計

(4.9)

(9.1)

(9.6)
(5.8)

41 (100)

11 (100)

52 (100)

なし

3

(7.3)

3 (27.3)

6 (11.5)

あり

32 (78.0)

4 (36.4)

36 (69.2)

記載なし／不明

6 (14.6)

4 (36.4)

10 (19.2)

41 (100)

11 (100)

52 (100)なし

6 (14.6)0(0.0)

6 (11.5)

あり

28 (68.3)

8 (72.7)

36 (69.2)

記載なし／不明

7 (17.1)

3 (27.3)

10 (19.2)

41 (100)

11 (100)

52 (100)なし

32 (78.0)

6 (54.5)

38 (73.1)

あり

1

1

2

賃金規程

合計
健康診断

合計
面接指導

記載なし／不明

(2.4)

(9.1)

(3.8)

8 (19.5)

4 (36.4)

12 (23.1)

41 (100)

11 (100)

52 (100)なし

19 (46.3)

6 (54.5)

25 (48.1)あり

13 (31.7)

3 (27.3)

16 (30.8)

記載なし／不明

9 (22.0)

2 (18.2)

11 (21.2)

41 (100)

11 (100)

52 (100)

合計
既往歴

合計

40

表 1-2 職種別のクロス集計表（業務上：医療・福祉）
職

種

中分類

脳・心臓疾患
細分類

精神障害

n

(%)

合

n

(%)

計
n

(%)

医師、歯科医師、獣医師
医師

17(32.7)

8

(3.4)

25

(8.8)

歯科医師

1

(1.9)

0

(0.0)

1

(0.4)

獣医師

0

(0.0)

1

(0.4)

1

(0.4)

合計

18

(34.6)

9

(3.9)

27

(9.5)
(18.6)

看護師、准看護師、看護助手
看護師

1

(1.9)

52

(22.3)

53

准看護師

0

(0.0)

14

(6.0)

14

(4.9)

看護助手

0

(0.0)

5

(2.1)

5

(1.8)

合計

1

(1.9)

71

(30.5)

72(25.3)

理学療法士・作業療法士

2

(3.8)

3

(1.3)

5

(1.8)

臨床検査技師等

0

(0.0)

5

(2.1)

5

(1.8)

カウンセラー・臨床心理士等

0

(0.0)

3

(1.3)

3

(1.1)

歯科技工士

2

(3.8)

3

(1.3)

5

(1.8)

歯科衛生士・歯科助手

0

(0.0)

3

(1.3)

3

(1.1)
(0.7)

その他の医療専門職

助産師

0

(0.0)

2

(0.9)

2

その他の職種*1

3

(5.8)

4

(1.7)

7

(2.5)

合計

7

(13.5)

23

(9.9)

30

(10.5)

介護職員10(19.2)

70(30.0)

80(28.1)

保育士

2

(3.8)

8

(3.4)

10

(3.5)

介護職員
保育職員
管理・事務・営業職員*1*2

管理職員*2

4

(7.7)

14

(6.0)

18

(6.3)

事務職員

7

(13.5)

38(16.3)

45(15.8)

営業職員

3

(5.8)

0

(0.0)

3

(1.1)

合計

14

(26.9)

52(22.3)

66(23.2)

合計

52 (100.0)

233 (100.0)

285 (100.0)：その他の職種は、調理人1名、研究職員1名、運転手1名、技術職員1名、管理栄養士1名、柔道整復師1名、僧侶1名。

：管理職員の一部は、介護職員を兼務。

41

表 表 1-3
職種 職種・事業場種類別のクロス集計表（業務上：医療・福祉）
事業場別、疾 別集 表（業務
医療、福祉業）
脳・心臓疾患
職種

事業場種類

精神障害

n

(%)

合

n

(%)

計
n

(%)

医師、歯科医師、獣医師
病院

16(30.8)

7

(3.0)

23

(8.1)

歯科診療所

1

(1.9)

0

(0.0)

1

(0.4)

社会福祉施設

1

(1.9)

0

(0.0)

1

(0.4)

その他

0

(0.0)

2

(0.9)

2

(0.7)

合計

18

(34.6)

9

(3.9)

27

(9.5)

看護師、准看護師、看護助手
病院

1

(1.9)

53

(22.7)

54(18.9)

一般診療所

0

(0.0)

4

(1.7)

4

(1.4)

社会福祉施設

0

(0.0)

11

(4.7)

11

(3.9)

その他

0

(0.0)

2

(0.9)

2

(0.7)

不明

0

(0.0)

1

(0.4)

1

(0.4)

合計

1

(1.9)

71

(30.5)

72(25.3)

病院

2

(3.8)

8

(3.4)

10

(3.5)

歯科診療所

0

(0.0)

3

(1.3)

3

(1.1)

一般診療所

0

(0.0)

2

(0.9)

2

(0.7)

社会福祉施設

1

(1.9)

3

(1.3)

4

(1.4)

その他

4

(7.7)

7

(3.0)

11

(3.9)

合計

7

(13.5)

23

(9.9)

30

(10.5)

その他の医療専門職

介護職員
病院

0

(0.0)

4

(1.7)

4

(1.4)

社会福祉施設10(19.2)

63(27.0)

73(25.6)

その他

0

(0.0)

2

(0.9)

2

(0.7)

不明

0

(0.0)

1

(0.4)

1

(0.4)

合計

10

(19.2)

70(30.0)

80(28.1)

保育職員
保育施設

2

(3.8)

7

(3.0)

9

(3.2)

社会福祉施設

0

(0.0)

1

(0.4)

1

(0.4)

合計

2

(3.8)

8

(3.4)

10

(3.5)

病院

3

(5.8)

10

(4.3)

13

(4.6)

歯科診療所

0

(0.0)

2

(0.9)

2

(0.7)

一般診療所

0

(0.0)

1

(0.4)

1

(0.4)

社会福祉施設6(11.5)

16

(6.9)

22

(7.7)

その他

5

(9.6)

22

(9.4)

27

(9.5)

不明

0

(0.0)

1

(0.4)

1

(0.4)

合計

14

(26.9)

52(22.3)

66(23.2)

合計

52 (100.0)

管理*1 ・事務・営業職員*1：管理職員の一部は、介護職員を兼務。

42

233 (100.0)

285 (100.0)表 1-4-1 脳・心臓疾患の疾患別のクロス集計表（業務上：医療・福祉）

疾患名

医師等*1

看護師等*2

その他医療
専門職

介護職員

n

n

n

n

(%)

(%)

(%)

(%)

管理・事務・
営業職員

保育士

n

(%)

n

(%)

合計

n

(%)

脳疾患
脳内出血（脳出血）

3(16.7) 1(100.0) 1(14.3)

3(30.0) 1(50.0)

3(21.4) 12(23.1)

くも膜下出血4(22.2) 0(0.0) 3(42.9)

4(40.0) 0(0.0)

2(14.3) 13(25.0)

脳梗塞

3(16.7) 0(0.0) 0(0.0)

2(20.0) 0(0.0)

3(21.4)

8(15.4)

高血圧性脳症1(5.6) 0(0.0) 0(0.0)

0(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.9)

合計 11

(61.1) 1(100.0) 4(57.1)

9(90.0) 1(50.0)

8(57.1) 34(65.4)

心筋梗塞

0(0.0) 0(0.0) 1

(14.3)

0(0.0) 0

(0.0)

1

(7.1)

2

(3.8)

狭心症

0

(0.0) 0(0.0) 0(0.0)

0(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

心停止（心臓性突然死を含む）

5(27.8) 0(0.0) 2(28.6)

0(0.0) 1(50.0)

4(28.6) 12(23.1)

解離性大動脈瘤2(11.1) 0(0.0) 0(0.0)

1(10.0) 0

(0.0)

1

(7.1)

(7.7)

(42.9)

1(10.0) 1(50.0)

6(42.9) 18(34.6)(100.0) 10(100.0) 2(100.0) 14(100.0) 52(100.0)

心臓疾患

合計

*1

7

(38.9) 0(0.0) 3

合計 18(100.0) 1(100.0) 7

4

医師、歯科医師、獣医師を含む。*2 看護師、准看護師、看護助手を含む。

表 1-4-2 精神障害の疾患別のクロス集計表（業務上：医療・福祉）
疾患名

医師等*1

看護師等*2

その他医療専
門職

介護職員

保育士

管理・事務・
営業職員

n

n

n

n

(%)

n

n

(%)

(%)

(%)

(%)

(%)

合計
n

(%)

F3 気分（感情）障害
F31 双極性感情障害

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.4)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(0.4)

F32 うつ病エピソード4(44.4)

11(15.5)

14(60.9)

19(27.1)

4(50.0)

23(44.2)

75(32.2)

F33 反復性うつ病性障害

0

(0.0)

1

(1.4)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.9)

2

(0.9)

F3のその他

1(11.1)

0

(0.0)

1

(4.3)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(0.9)

5

(55.6)

12(16.9)

15(65.2)

20(28.6)

4(50.0)

24(46.2)

80(34.3)F40 恐怖性不安障害

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.9)

1

(0.4)

F41 その他の不安障害

0

(0.0)

0

(0.0)

3

(13.0)

2

(2.9)

0

(0.0)

0

(0.0)

5

(2.1)

合計
F4 神経症性障害、ストレス関連障害及び身体表現性障害

F43 重度ストレスへの反応及び適応障害*1

F43.0 急性ストレス反応

1(11.1)

17(23.9)

0

(0.0)

7

(10.0)

1(12.5)

2

(3.8)

28

(12.0)

F43.1 外傷後ストレス障害

0

(0.0)

26

(36.6)

1

(4.3)

19

(27.1)

0

(0.0)

6

(11.5)

52(22.3)

F43.2 適応障害2(22.2)

12(16.9)

4(17.4)

17(24.3)

2(25.0)

14(26.9)

51(21.9)

F43.8 その他の重度ストレス反応

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.4)

0

(0.0)

1

(1.9)

2

(0.9)

F43.9 重度ストレス反応、詳細不明

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(12.5)

0

(0.0)

1

(0.4)

F43のその他

0

(0.0)

4

(5.6)

0

(0.0)

3

(4.3)

0

(0.0)

3

(5.8)

10

(4.3)

F44 解離性（転換性）障害

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.4)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(0.4)

F48 その他の神経症性障害

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.9)

1

(0.4)

F4のその他

1(11.1)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(0.4)

合計

4

(44.4)

59(83.1)

8(34.8)

50(71.4)

4(50.0)

28(53.8)

153(65.7)

合計

9(100.0)71(100.0)23(100.0)70(100.0)8(100.0)52(100.0)233(100.0)

医師、歯科医師、獣医師を含む。*2 看護師、准看護師、看護助手を含む。

43

表 1-5-1 脳・心臓疾患の労災認定要因（業務上：医療・福祉）*1
医師等*2

看護師等*3

その他医療専
門職

介護職員

n

n

n

n

(%)

(%)

(%)

管理・事務・営
業職員

保育士

(%)

n

(%)

n

合計

(%)

n

(%)

異常な出来事

1

(5.6)

0

(0.0)

1

(14.3)

1(10.0)

0

(0.0)

1

(7.1)

4

(7.7)

短期間の過重業務

1

(5.6)

0

(0.0)

0

(0.0)

4

(40.0)

0

(0.0)

2

(14.3)

7(13.5)

長期間の過重業務

16(88.9)

1(100.0)6(85.7)

7(70.0)

2(100.0)12(85.7)

44(84.6)

18(100.0)1(100.0)7(100.0)10(100.0)2(100.0)14(100.0)52(100.0)

不規則な勤務7(38.9)

0

(0.0)

0

(0.0)

5

(50.0)

0

(0.0)

1

(7.1)

13

(25.0)

拘束時間の長い勤務

8(44.4)

0

(0.0)

2

(28.6)

3(30.0)

0

(0.0)

2

(14.3)

15(28.8)

出張の多い業務

1

(5.6)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

3

(21.4)

4(7.7)

交代勤務・深夜勤務

4(22.2)

0

(0.0)

1

(14.3)

3(30.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

8

(15.4)

作業環境

1

(5.6)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.9)

精神的緊張を伴う業務

9(50.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

3

(30.0)

0

(0.0)

1

(7.1)

13

(25.0)

事案数合計

その他
事案数合計

5

(27.8)

0

(0.0)

2

(28.6)

2(20.0)

2(100.0)3(21.4)

14(26.9)

18(100.0)1(100.0)7(100.0)10(100.0)2(100.0)14(100.0)52(100.0)*1

労災認定要因が複数該当している事例もある。

*2

医師、歯科医師、獣医師を含む。*3 看護師、准看護師、看護助手を含む。

表 1-6 脳・心臓疾患の発症 6 か月前の時間外労働時間数（業務上：医療・福祉）
n

平均値

標準偏差

最大値

発症前1か月の時間外労働時間数

44

90.7

30.6

177.2

発症前2か月の時間外労働時間数

42

92.0

33.3

183.2

発症前3か月の時間外労働時間数

40

90.0

33.6

176.1

発症前4か月の時間外労働時間数

40

91.3

35.8

183.3

発症前5か月の時間外労働時間数

36

89.9

39.6

177.1

発症前6か月の時間外労働時間数

36

92.4

34.4

182.1

注1：長期間の過重業務による認定事案のみが対象で、短期間の過重業務による認定事案と異常な出来事による認定事案は含まれない。
注2：長期間の過重業務による労災認定において時間外労働時間の評価期間は事案によって異なり、調査復命書に記載されているすべての労働時間を対象とした。
注3：全体事案数には調査復命書に時間外労働時間の記載のないものも含み、評価期間に関わらず発症前1か月から6か月までを対象とした。
注4：発症前各月の時間外労働時間について、確認できた事案を集計し、平均して算出した。

44

表 1-5-2 医療・福祉における精神障害の労災認定要因*1（新基準のみ）（n=161）＜特別な出来事＞

医師等*3

看護師等*4

その他医療
専門職

介護職員

n

n

n

(%)

(%)

(%)

保育士
n

(%)

管理・事務・
営業職員
n

合計

n

(%)

(%)

n

心理的負荷が極度のもの

1(14.3)

6(13.0)

0

(0.0)

4

(8.2) 1

(12.5)

2

(5.4)

14

(%)
(8.7)

極度の長時間労働

0

(0.0)

1

(2.2)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

3

(8.1)

4

(2.5)

＜恒常的な長時間労働＞2(33.3)

4

(8.7)

4

(25.0)

5(10.2) 0(0.0)

6(16.2)

21(13.0)＜具体的な出来事＞
出来事の類型*2①事故や災害の体験②仕事の失敗、過重な責任等の発生③仕事の量・質④役割・地位の変化等⑤対人関係⑥セクシュアルハラスメン
トを受けた

具体的出来事1 （重度の）病気やケガをした

0

(0.0)

5

(10.9)

1

(6.3)

6

(12.2) 1(12.5)

3

(8.1)

16

(9.9)

2 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした

1(14.3) 27(58.7)

0(0.0) 23(46.9) 1(12.5)

6(16.2)

57(35.4)

3 業務に関連し、重大な人身事故、重大事故を起こした

1(14.3)

0

(0.0)

1

(6.3)

1

(2.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

3

(1.9)

4 会社の経営に影響する等の重大な仕事上のミスをした 0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

2

(5.4)

2

(1.2)

5 会社で起きた事故・事件について、責任を問われた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(2.0) 0

(0.0)

1

(2.7)

2

(1.2)

6 自分の関係する仕事で多額の損失等が生じた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

1

(2.7)

1

(0.6)

7 業務に関連し、違法行為を強要された

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(2.0) 1

(12.5)

0

(0.0)

2

(1.2)

8 達成困難なノルマが課された

0

(0.0)

1

(2.2)

0

(0.0)

1

(2.0) 0

(0.0)

2

(5.4)

4

(2.5)

9 ノルマが達成できなかった
新規事業の担当になった、会社の建て直しの担当に10なった
11 顧客や取引先から無理な注文を受けた

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(6.3)

0

(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

1

(0.6)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0(0.0)

4(10.8)

4

(2.5)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(2.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

1

(0.6)

12 顧客や取引先からクレームを受けた

1(14.3)

2

(4.3)

0

(0.0)

2

(4.1) 3(37.5)

6(16.2)

14(8.7)

13 大きな説明会や公式の場での発表を強いられた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(2.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

1

(0.6)

14 上司が不在になることにより、その代行を任された
0
仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事
15
3
があった
16 1ヶ月に80時間以上の時間外労働を行った
2

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(4.1) 0

(0.0)

0

(0.0)

2

(1.2)

(42.9)

0

(0.0)

4

(25.0)

2(4.1) 0(0.0)

5

(13.5)

13(8.1)(28.6)

1

(2.2)

3

(18.8)

0(0.0) 0(0.0)

5

(13.5)

11(6.8)

17 2週間（12日）以上にわたって連続勤務を行った

3(42.9)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

3

(8.1)

5

(3.1)

18 勤務形態に変化があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

19 仕事のペース、活動の変化があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

20 退職を強要された

0

(0.0)

2

(4.3)

2

(12.5)

0(0.0) 0(0.0)

4(10.8)

8(5.0)

21 配置転換があった

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(12.5)

2(4.1) 1

(12.5)

1

(2.7)

6

(3.7)

22 転勤をした
複数名で担当していた業務を1人で担当するようになっ
23
た
非正規社員であるとの理由により、仕事上の差別、不24
利益取り扱いを受けた
25 自分の昇格・昇進があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

1

(2.7)

1

(0.6)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(6.3)

1

(2.0) 0

(0.0)

2

(5.4)

4

(2.5)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(2.0) 0

(0.0)

2

(5.4)

3

(1.9)

26 部下が減った

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

1

(2.7)

1

(0.6)

27 早期退職制度の対象となった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

28 非正規社員である自分の契約満了が迫った

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

29 （ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた

0

(0.0)

2

(4.3)

4

(25.0)

9(18.4) 1(12.5)

4(10.8)

20(12.4)

30 上司とのトラブルがあった

1(14.3)

4

(8.7)

2

(12.5)

1(2.0) 2(25.0)

9(24.3)

18(11.2)

31 同僚とのトラブルがあった

0

(0.0)

1

(2.2)

0

(0.0)

2

(4.1) 0

(0.0)

1

(2.7)

4

(2.5)

32 部下とのトラブルがあった

0

(0.0)

2

(4.3)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

2

(1.2)

33 理解してくれていた人の異動があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

34 上司が替わった

1(14.3)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

1

(0.6)

35 同僚等の昇進・昇格があり、昇進で先を越された

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0) 0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

36 セクシュアルハラスメントを受けた

0

(0.0)

2

(4.3)

1

(6.3)

7

(14.3) 1(12.5)

3

(8.1)

14

(8.7)

事案数合計 7 (100.0) 46 (100.0) 16 (100.0) 49 (100.0) 8 (100.0) 37 (100.0) 161 (100.0)
特別な出来事と具体的出来事が重複している事例もあるため、事案数と出来事の合計は一致しない。割合の算出は事案数を分母としている。
*2
具体的出来事が複数該当している事例もある。
*3
医師、歯科医師、獣医師を含む、*4 看護師、准看護師、看護助手を含む*145

表 2-1 及び表 2-2 医師の脳・心臓疾患事案の特徴（n=17）
表2-１ 労災認定された医師の脳・心臓疾患の特徴（n=17、2011-2014）
件数
(%)
性別
男性
16 (94.1)
女性
1
(5.9)
年齢*1
29歳以下
30-39歳40-49歳50-59歳
60-69歳70-79歳

1
2
6
7
0
1

1
0
3
2

(64.7)(17.6)(23.5)(17.6)(5.9)(35.3)(5.9)(0.0)(17.6)(11.8)

生存死亡
生存
死亡

9
8

(52.9)(47.1)

発症年*2
平成21年
平成22年
平成23年
平成24年
平成25年

3
6
2
3
3

(17.6)(35.3)(11.8)(17.6)(17.6)

発症時季
春 4-6月夏 7-9月秋 10－12月
冬 1-3月4
6
4
3(23.5)(35.3)(23.5)(17.6)

発症曜日
月
火
水
木
金
土
日
発症時間帯
08-16日中
16-24夕方
24-08深夜不明*1 平均年齢：47.6歳*2 各年それぞれ1月～12月

発生地域
1北海道・東北2関東甲信越3東海・北陸4関西
5中国・四国6九州(5.9)(11.8)(35.3)(41.2)(0.0)(5.9)

決定時疾患名脳疾患
11
脳内出血
くも膜下出血脳梗塞
高血圧性脳症
心臓疾患
6
心筋梗塞
狭心症
心停止（心臓性突然死を含む）
解離性大動脈瘤343
1

表2-2 労災認定された医師の脳・心臓疾患の特徴（n=17、2011-2014）

1
2
3
3
4
2
2

(5.9)
(11.8)(17.6)(17.6)(23.5)(11.8)(11.8)

3
94
1(17.6)(52.9)(23.5)
(5.9)

5
3
1
4
3
1

(29.4)(17.6)(5.9)(23.5)(17.6)(5.9)

業種
医療・福祉業14(82.4)
病院
12 (70.6)
診療所
1
(5.9)
老健施設
1
(5.9)
教育・学習支援業（大学医学部） 3(17.6)
臨床講座
2 (11.8)
基礎講座
1
(5.9)
施設規模（労働者数）
1～49人
50～299人
300～999人
1,000人以上
不明

0
(0.0)
5 (29.4)
6 (35.3)
5 (29.4)
1(5.9)

管理職・非管理職
管理職
非管理職

10 (58.8)
7 (41.2)

教職兼務有無教職兼務有り
教授
准教授*1
助教
教職兼務無

4

13

(23.5)1(5.9)
2 (11.8)
1(5.9)(76.5)

診療科
臨床
16
内科
外科
産婦人科
脳神経外科
救急科/循環器外科
小児外科
泌尿器科
眼科
研修医
介護施設長
研究職（大学基礎医学講座） 1(94.1)
5 (29.4)0(0.0)
3 (17.6)
2 (11.8)
1
(5.9)
1
(5.9)
1
(5.9)
1
(5.9)
1
(5.9)
1
(5.9)
(5.9)

*1 うち1件は医学部附属の関連病院で、業種は教育・学習支援業ではなく、医療・福祉業となっている。

46

表 2-3 医師の脳・心臓疾患事案の認定要件、負荷要因（n=17）
件数

認定要件
異常な出来事
短期間の過重業務
長期間の過重業務

1
1
15

(5.9)
(5.9)
(88.2)

時間外労働時間の評価期間（n=15）*1
1か月
2か月
3か月
4か月
5か月
6か月

1
6
0
2
1
5

(6.7)
(40.0)(0.0)(13.3)(6.7)(33.3)

時間外労働時間の平均値（n=15）*2
70時間未満70時間以上～80時間未満
80時間以上～100時間未満
100時間以上～120時間未満
120時間以上

0
7
6
1
1

(0.0)
(46.7)(40.0)(6.7)(6.7)

月時間外労働の平均（時間）（n=15）*3（時間）
発症前1か月時間外労働の平均（最小,最大）74.9
発症前2か月時間外労働の平均（最小,最大）85.0
発症前3か月時間外労働の平均（最小,最大）78.2
発症前4か月時間外労働の平均（最小,最大）86.7
発症前5か月時間外労働の平均（最小,最大）86.4
発症前6か月時間外労働の平均（最小,最大）
87.4（最小値、最大値）(31.8, 126.5)(47.1, 150.3)(39.3, 112.1)(39.7, 148.8)(51.5, 144.1)(47.5, 121.7)

労働時間以外の負荷要因（発症前6か月）*4
労働時間に加えて「認められる」
11
不規則な勤務
拘束時間の長い勤務
出張の多い業務
交代勤務・深夜勤務
作業環境（温度、騒音、時差）
精神的緊張を伴う業務
その他*2
労働時間以外は評価されない
4

6
6
0
4
0
10
3

(73.3)(40.0)(40.0)(0.0)(26.7)(0.0)(66.7)(20.0)(26.7)*1 認定事由として異常な出来事への遭遇1件、短期間の過重業務事案1件を除いた長期間の過重業務と判断された15事案における、発症前2～6か月の時間外労働を評価した期間の集計結果。
*2 *1の15事案における認定に至った時間外労働時間の平均値。平均値が80時間未満であっても、時間外労働が概ね80時間と評価され、長期間の過重業務であったと判断されたものが70時間以上～80時間未満に7件含まれていること等を示す。
*3 *1の15事案における、発症前1～6か月のそれぞれの時間外労働時間の平均値、および最小値・最大値を計算したもの。
*4 管理者としての人事・労務管理業務、休日の少ない連続勤務、自宅での作業・連続勤務。

47

表 2-4 医師の脳・心臓疾患事案 17 件の発生時の状況（平成 22 年 1 月～平成 27 年 3月）
年代

疾患 生死 発生時または発見時の状況

発生場所 補記

1

20

CA

死

2日連続で連絡取れないため、病院職員が自宅に訪問、心肺停止状態で発見される

2

30

SAH

生

前日から当直勤務を行い、午前0時過ぎに退勤。翌日は日勤だったが出勤しないため病院職員が自宅に訪問、意識障害の状態でいるところを 自宅
発見される

3

30

ICH

生

連続長時間勤務を続けているなか、夏季連続休暇取得した初日、歩行障害が出現した

4

40

SAH

死

午前10時頃、当直室で死亡しているところを発見される。死亡後の死亡時画像病院診断（オートプシー・イメージング）の結果、前日の早朝に 職場発症したものと推定された

5

40

SAH

死

夕方に妻に帰宅すると電話連絡後、帰宅せず、翌日無断欠勤。通勤
経路上の駐車場内で車内で意識不明となっているところを発見される

6

40

CI

生

午前の外来終了後、午後に学会に出席、帰宅後、自宅にて突然倒れ
自宅
る

7

40

AD

生

大腸内視鏡術中（手技中）に突然、胸痛を自覚

職場

病院、内視鏡室

8

40

CA

生

連続勤務後、都内で開催される学会に出席し、帰宅途中の新幹線で移動中、胸部不快を自覚、心房細動を発症していたと診断される

出張中

移動中、新幹線の車
中

9

40

HE

生

夜間に研究中、実験室で意識不明となり、翌朝同僚に発見される、高血圧性脳症と診断される

職場

大学、実験室

10

40

ICH

生

同僚と会食中に上肢脱力と構音障害、右被殻出血と診断される

外出中

同僚と会食中

11

50

CI

生

通勤途中に左上下肢麻痺自覚、出勤と同時に救急外来を受診しアテ通勤経路 通勤途上の車中
ローム血栓性脳梗塞と診断される

12

50

AD

死

病院での症例検討会中に背部痛と胸痛を自覚、病院の循環器内科に
職場
救急外来受診したが、まもなく心停止し、救命措置を受けるも死亡

13

50

CI

死

通勤途上でめまい、吐き気を感じたが、そのまま出勤し勤務を開始した
が、体調悪化し倒れる。脳梗塞と診断され、治療するが死亡

14

50

SAH

死

前日帰宅せず、本人と連絡取れなくなり、心配した妻が翌日朝、病院に職場訪問し、副院長室で意識消失状態でいるところを発見

病院、副院長室

15

50

AMI

死

学会出席のため出張中、ホテルで死亡しているところを発見される

出張中

出張先の宿泊ホテル

16

50

ICH

生

宿直中の未明に上下肢のしびれを自覚

職場

病院、夜勤診療中

17

70

CA

死

東日本大震災で施設、入居者が津波に流され自宅に避難。長男夫妻
自宅の家に避難中に意識障害、翌日死亡。急性循環不全と診断

自宅

自宅

病院、当直室

通勤経路 駐車場の車中

病院、会議室

通勤経路 通勤中の電車の中

SAH:くも膜下出血、ICH:脳内出血、CI:脳梗塞、HE:高血圧性脳症、CA:心停止、AMI:心筋梗塞、AP:狭心症、AD:大動脈解離

48

49

M

M
F
M
M
M

M

M

M
M

M

M

M

M

M

2

3
4
5
6
7

8

9

10
11

12

13

14

15

16

50

50

50

50

50

40
50

40

40

30
40
40
40
40

30

20

年
代

救急科

脳神経外科

産婦人科

産婦人科

医学部
基礎講座
内科
脳神経外科

小児外科

産婦人科
内科
泌尿器科
眼科
内科

消化器内科

-

診
療
科
医師に特有の過重労働の記述（時間外労働の要件を除く）

研修医

初期臨床研修医、外科3か月、内科3か月研修後、総合診療・救命救急診療ロー○
テ－ション中東日本大震災で周辺病院が壊滅的被害を受け、診療の業務量が激増、連続勤
なし
務が続いた
副部長
管理業務、業務量増加、待機勤務による精神的緊張
医長
管理的業務、業務のストレス、人員不足
副部長
管理職、頭痛あるも多忙で受診できず
部長
午前中外来、午後学会の後倒れる、月50～60件の手術
内視鏡部長 専門性の高い診療、管理職・指導的立場、精神的負担
難易度高い手術・術後管理、患者親との対応、診療と教育、論文指導、指導的立
准教授○
場、連続で学会出席
研究者としての医師、実験の遂行と難易度の高い論文作成・投稿業務、リジェクトに助教○
対する上司の叱責、医学生授業の準備の重なり
診療所長 内科科長で統括的立場、管理職、診療と教育・指導
部長
管理職・統括的立場、定期的な外来と、緊急手術
産科医不足よる連日勤務・オンコール、診療と教育業務、論文指導、症例検討会
准教授○
中に発症、精神的緊張
医長
管理業務、土日に回診のため出勤、急患オンコール
管理業務、少ない専門医で休日診療、緊急手術、病院増改築で業務負荷増、看副院長
護学校講師、産業医
2週間で116時間15分の時間外労働、診療と教育、論文指導、救急科と循環器教授○
外科併任、手術直後学会出張なし
24時間オンコール、慢性的睡眠不足

役
職

内科
介護老人保健17 M 70
施設長
東日本大震災に遭遇、施設が倒壊、津波に入居者や職員が流される
施設*◎・・・過重労働として負荷が高いと読み取れた業務、○・・・過重労働に影響をあたえたと読み取れた業務。

M

1

番号 性別

◎

◎

○ ○

◎ ◎ ◎
○
○

○

- - - - - - ○ ○○ ◎◎ - - - - - - ○ ◎ ○ ◎- - - - - - ○ ○ ◎ ○ ◎ ◎ ◎◎ ◎ ◎ - - - - ○ ○ ◎ ○ ◎ ◎ ○◎ - - - - - - ○ ◎ ◎ ◎ ◎ ○ ○◎ ◎ - - - - ◎ ○ ◎ ◎ ◎ ○ ◎ ◎ ○ ◎◎ ◎ ◎ - - ◎ ◎ ○ ○○ ◎ ◎ ○
◎ - - - - - ◎ ○ ○ ○ ○ ◎ ○ ○◎ - - - - - -◎ ◎ - - - - ◎ ○ ○ ○ ○ ○ ◎ ◎◎ - ◎ - ◎ - ◎ ○ ◎ ○ ◎ ○ ○ ○○◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ○ ○ ○ ◎ ◎○ ○ ○◎ ◎ ◎ - - - ◎ ○ ○◎ ○○ ◎◎ - - - - - ◎ ○◎ ○ ○ ◎◎
◎ - - - - - ◎ ○ ○○ ◎ ◎ ○◎◎ ◎ ◎ - - - - ○ ○ ○ ◎ ◎ ○◎ - ◎ - ◎ - - ○認定
負荷要因
多重タスク*
出来事
大 臨 異 短 長 不 拘 出 交 作 精 診
管 教 論 上 精 多
学 床 常 期 期 規 束 張 代 業 神 療 オ 休 人 理 育 文 司 神 忙
病 研 な 間 間 則 時
・ 環 的 業 ン 日 員 業 ・ ・ 部 的 で
院 修 出 過 過 勤 間
深 境 緊 務 コ 診 不 務 指 学 下 緊 受
医 来 重 重 務夜張療 足
導 会 ト 張 診
事 業 業
ル
ラ
不
務 務
ブ
可
ル

表 2-5 医師の脳・心臓疾患事案 17 件の労災認定要因と負荷要因等の状況（平成 22 年 1 月～平成 27 年 3 月）

ー

50

助教

30

30 関東

40 関東

50 関東

M

F

F

M

皮膚科

病院

助教・
医局長

産婦人科 科長

医薬品
専門職
製造業

病院

産婦人科 医員

小児科(医師4年目)

生存

生存

生存

うつ病エピソー
自殺
ド

神経症性障
害

気分（感
情）障害

うつ病エピソー
自殺
ド

うつ病エピソー
生存
ド

適応障害

上司部
時間外 仕事量
災害 具体的な出来事の概要
下トラブ
労働*3 変化*3
遭遇*3 長時間労働（①～⑥は、それぞれの数字の発症前〇か月の時間外労働数（時間))ル*3
長時間労働 （①47、②40、③55、④2、⑤0、⑥0）
・悲惨な事故や災害の体験・目撃をした（強）→総合（強）△◎（担当患者（統合失調症）からの暴力（首絞め）に遭遇、失神。当該事件前より「殺してやる」などの暴言を受け、上司に患者の薬剤増量を提案したが却下されたエピソードあり）
長時間労働 （①131、②141、③142、④110、⑤49、⑥93）、有給休暇1月以外なし◎△
影響要因：上司からの叱責等を苦に、院内で縊死
（腹部造影中、患者の安全確保喪失、上司からの厳しい注意を受けるエピソード等）
長時間労働 （①92、②139、③115、④117、⑤97、⑥115）○●△
・80時間以上の時間外労働（中）、2週間以上にわたる連続勤務（中）→総合（強）
影響要因：同僚・上司とのトラブル（医局旅行への不参加を機に、同僚から叱責）
長時間労働 （①118、②107、③80、④72、⑤96、⑥106）◎◎
・80時間以上の時間外労働（強）、仕事内容・量変化（強）、クレーム（弱）→総合（強）（上司が院長代理となり人員不足、外来・当直回数激増、上司不在に患者がクレーム）
長時間労働、評価なし◎
・特別な出来事：異常な出来事への遭遇（勤務する施設が津波に襲われ死の恐怖）（心臓カテーテル検査中に3.11震災、3日間不眠不休、急性ストレス症状等軽快せず、自死）
長時間労働 （①52、②8、③50、④85、⑤42、⑥63）●○
・上司が替わる（弱）、仕事の内容・量の変化（中）、2週間以上連続勤務（中）→総合（強）（教授が替わり医局員減少、医局長に昇進し責任・業務量が増加）
長時間労働 （①49、②65、③30、④54、⑤62、⑥60）●○○
・上司トラブル（中）、仕事の内容・量の変化（中）、2週間以上連続勤務（中）→総合（強）（製薬企業の専門職で勤務、上司（医師）が叱責、学会出席で多忙、発症前に多忙）
長時間労働（①156、②143、③138、④131、⑤131、⑥138）◎◎
・慢性的な月100時間を超える時間外労働、部下とのトラブルがあった（強）（新たに赴任した部下から、連続・長期にわたる辛辣な個人攻撃、批判メール等）*1 F=女性、M=男性。 *2 平均年齢36.5歳。
*3 認定要件として心理的負荷が「強」→◎、「中」→○、直接の認定要件としては最終的な総合評価に記載はないが、経過に影響を与えた要因として復命書内に記載がっ確認できた要因→△、2週間以上の連続勤務有り→●。

30

F

生存

生死

後期
うつ病エピソー
放射線科 レジデント
自殺
ド(医師3年目)診療所 循環器科 医員

病院

決定時
疾患名

後期
レジデント 適応障害

職位

東北・
北海道

30 関西

F

大学

精神科

診療科

病院

20 関東

M

病院

施設

中国・
四国

20 関東

F

性別 年代
地域
*1
*2

表 2-6 医師の精神障害（自殺含む）8 件の性別、年代、地域、施設、診療科、職位、決定時疾患名、生死、具体的出来事の状況（平成 22 年 1 月～平成 27 年 3 月）

表 3-1 看護師の精神障害事案 52 件の特徴（平成 22 年 1 月～平成 27 年 3 月）
件数

性別
男
女

地域
1北海道・東北2関東甲信越3東海・北陸4関西
5中国・四国6九州

1(1.9)
51 (98.1)

年齢
29歳以下
30-39
40-49
50-59
60-69
70-79
決定時疾患名F3 気分（感情）障害
F32 うつ病エピソード
F33 反復性うつ病性障害
F4 神経症性障害等*1
F43.0 急性ストレス反応
F43.1 心的外傷後ストレス障害
F43.2 適応障害
F43 その他

(%)

12
15
14
9
2
0

10

42

(23.1)(28.8)(26.9)(17.3)(3.8)(0.0)

50 (96.2)2(3.8)

支給決定時年度
H21
H22
H23
H24
H25
H26

2
9
7
7
12
15

(21.2)(32.7)(3.8)(17.3)(9.6)(15.4)

51 51
37
2
8
2
1
1
1
1

(98.1)(71.2)(3.8)(15.4)
(3.8)
(1.9)
(1.9)
(1.9)

施設規模（労働者数）
1～49人
50～299人
300～999人
1,000人以上
不明

8
18
12
13
1

(15.4)(34.6)(23.1)(25.0)(1.9)

管理職・非管理職*1
管理職
非管理職
不明

6
45
1

(11.5)(86.5)(1.9)

業種
医療・福祉業
病院
一般診療所
老人福祉・介護事業
障害者福祉事業
児童福祉事業
献血センター
教育・学習支援業（大学付属病院）(19.2)
9 (17.3)
1(1.9)(80.8)
13 (25.0)
19 (36.5)
7 (13.5)
3
(5.8)

生存死亡
生存
死亡

11
17
2
9
5
8

(3.8)
(17.3)(13.5)(13.5)(23.1)(28.8)

発生場所・診療科
病院
病棟（一般）
病棟（精神科）
外来
手術部
診療所
介護関連施設老人ホーム（特養ホーム）*2
訪問看護*3
グループホーム*4
救護施設医務室*5
その他
不明

37 37
(71.2)
20(38.5)
11(21.2)
5
(9.6)
1
(1.9)
2
2
(3.8)
発症時季
8
8
(15.4)
春 4-6月13 (25.0)
4(7.7)
夏 7-9月21 (40.4)
2(3.8)
秋 10－12月
7 (13.5)
1(1.9)
冬 1-3月11 (21.2)
1
(1.9)
4
4
(7.7)
勤続年数別*2
1
1
(1.9)
1年未満
11 (21.2)
52 52 (100.0)
1年以上5年未満
21 (40.4) *1 師長以上を管理職とした。管理職に関する情報がないものは、非管
5年以上10年未満
13 (25.0) 理職に分類した
10年以上20年未満
6 (11.5) *2 介護労働福祉施設（特別養護老人ホーム）、介護療養型医療施
20年以上
0(0.0) 設等不明1(1.9) *3 訪問看護ステーション、通所介護事業所*1 神経症性障害、ストレス関連障害および身体表現性障害*4 認知症対応型共同生活介護*2 被災した職場で働きはじめてからの年数*5 身体障害者支援施設

51

表 3-2 看護師の精神障害事案の出来事の集計結果（平成 22 年 1 月～平成 27 年 3月）

出来事の類型
特別な出来事*1
心理的負荷が極度のもの
極度の長時間労働
具体的出来事の類型*2
1 事故や災害の体験
2 仕事の失敗、過重な責任等の発生
3 仕事の量・質
4 役割地位の変化等
5 対人関係
6 セクシャルハラスメント
具体的出来事の詳細*3
1 （重度の）病気やケガをした
2 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした
4 仕事の失敗、過重な責任の発生
5 会社で起きた事故、事件について責任を問われた
12 顧客や取引先からクレームを受けた
16 1か月に80時間以上の時間外労働を行なった
20 退職を強要された
29 ひどい嫌がらせ、いじめ、または暴行を受けた
30 上司とのトラブルがあった
32 部下とのトラブルがあった
36 セクシャルハラスメントを受けた

9

43

61

8
1
29
4
1
3
5
1
4
35
2
1
3
1
3
3
5
2
2

(0.0)
(17.3)(15.4)(1.9)(82.7)(55.8)
(7.7)
(1.9)
(5.8)
(9.6)
(1.9)
(117.3)(7.7)(67.3)
(3.8)
(1.9)
(5.8)
(1.9)
(5.8)
(5.8)
(9.6)
(3.8)
(3.8)

*1 特別な出来事の内訳は「悲惨な事故や災害の体験・目撃をした」6件、「会社で起きた事故、事件について責任を問われた」1件、「ひどい嫌がらせ、いじめ、または暴行を受けた」1
件、「発症直前の1か月におおむね160時間を越えるような時間外労働を行なった」1件。
*2 複数の具体的な出来事があった場合は、出来事のうち心理的負荷が大きかったもの、負荷の程度が同じ場合は先に記載されているものを選択し、6つの類型に分類した。
*3 旧基準、新基準による認定事案の認定事由を精査し、表1-5-2に示された具体的な出来事に分類し直したもの。出来事が2つ記載さされているものもあり、合計は52件を超える。具
体的な出来事の前についている番号は表1-5-2と同じ。

52

表 3-3 看護師の精神障害事案の「悲惨な事故や災害の体験・目撃をした」出来事の具体的な内容及び発生時刻（平成 22 年 1 月～平成 27 年 3 月）*1

1. 悲惨な事故や災害の体験・目撃をした*2
a. 暴言・暴力を体験
暴力（身体的）*3
暴力（身体的かつ/または暴言・クレーム）
暴力（身体的、特に強姦未遂）
暴力（身体的＋上司トラブル）
b. 事件・事故・災害に遭遇
事件に遭遇-施設内での殺人未遂事件*4-入院患者の自殺（溢死、飛び降り）*5-入院患者が絞殺される*6-入院患者が火災に巻き込まれ死亡
交通事故
感電事故*7
東日本大震災*8
2. 医療事故・訴訟
3. 長時間労働
4. 上司・部下トラブル
5. セクシュアル・ハラスメント

発生時間帯*924-04 深夜
04-08 深夜
08-12 日勤
12-16 日勤
16-20 準夜
20-24 準夜
特定せず/不明

件数

(%)

40

(76.9)(44.2)(30.8)
(7.7)
(3.8)
(1.9)
(32.7)(25.0)
(9.6)
(7.7)
(5.8)
(1.9)
(3.8)
(1.9)
(1.9)
(3.8)
(7.7)
(7.7)
(3.8)
(100.0)

23

17

2
4
4
2
52

16
4
2
1
13

2
1
1

23

17
5
4
3
1

11
8
10
2
3
2
4
40

(27.5)(20.0)(25.0)
(5.0)
(7.5)
(5.0)
(10.0)*1 労災復命書の記載事項から、具体的な出来事について再集計を行ったもの。表3-2の労災認定基準に従った分類と必ずしも一致しない。極度の心理的負担と具体的な出来事について、その判断が「強」「中」と評価されたものを整理した。予防の視点から対策が異なると考えられるものに分類した。
*2 患者・利用者などから、被災者が暴力を直接受けたものと、暴力や災害の現場に遭遇した事案とに分類した。
*3 身体的な暴力には、首を絞められる6件、殴打（素手）5件、器物（電気スタンド）で殴打1件、鋏で刺される1件、髪をつかまれ平手打ち等があった。
*4 1件の事件で看護師5人が被災。*5 事件数３件、被災看護師合計４名、うち1件の入院患者自殺で看護師2名が被災。*6 1件の事件で看護師3人が被災。
*7 病院手術部中央材料室の洗浄機器が漏電のため看護師が感電事故に遭遇し、被災。
*8 東日本大震災の支援チームとして現地入り、多数の遺体を見る等に遭遇し、被災。
*9 「悲惨な事故や災害の体験・目撃をした」事案40件の発生時刻を分類した。％は、分母を「悲惨な事故や災害の体験・目撃をした」40件として算出した。

53

54

11

女性

（13%）

（19%）

保育施設
（4%）

保育職員

（4%）

（52件）

病院

（27%）
事務長

副施設長

保育士

介護職員

介護士

歯科技工士

理学療法士

看護師

医師、医長

医師

医師、副院長＜ 負荷要因 ＞＜ 背景要因 ＞

長期過重、不規則

責任の重い困難度の高い業務、深夜の呼び出し持ち帰り残業、行事準備

長期過重

長期過重、交代・深夜、
拘束時間

行事準備

持ち帰り残業

同僚の退職・不補充

宿直

当直、他機関での勤務

短期過重、長期過重

長期過重、不規則、交代・深夜、拘束時間

長期過重

長期過重

長期過重

長期過重

長期過重

長期過重、不規則、
拘束時間＜ 主な事例 ＞

60代男性。病院の事務長。業務を統括する立場にあり、責任の重い業務に従事し、労働時間が非常に長く、勤務の不規則性、深夜勤務もあった。発症前1か月に133時間以上の時間外労働。脳梗塞を発症。

30代男性。特別養護老人ホームの副施設長。勤務が長時間に及び、休日が十分に確保できない状況が数か月続く。
発症前2～4か月の月平均時間外労働は100時間以上。体調不良を訴えた翌日、心筋梗塞により死亡。

20代女性。保育園の保育士。行事の複数開催や書類作成もあり、通常時より業務量が増大。自宅での作業もあり、発症前1か月に102時間以上の時間外労働。脳内出血を発症。

40代女性。福祉施設の介護職員。施設行事の準備に加え、市の実地指導の準備にも従事し、業務が多忙な状態となる。発症前1か月に94時間の時間外労働。脳梗塞を発症。

30代男性。介護士。主に午後6時から翌日の午前9時まで就労し、交代・深夜勤務、拘束時間の長い勤務であり、発症前1か月に87時間の時間外労働。くも膜下出血により死亡。

50代男性。歯科技工士。発症前1か月に145時間の時間外労働。業務中に頭痛、吐き気等の症状を呈し、病院を受診。
くも膜下出血を発症。

20代男性。理学療法士。自宅でも作業を行い、学術大会の準備作業により残業時間が増加。発症前2か月で月平均87時間以上の時間外労働。自宅の寝室で横たわったままのところを母親に発見される。心停止により死亡。

60代女性。看護師、副看護部長。同僚の退職後も補充がなく、業務量が増加し、発症前3か月で月平均112時間の時間外労働。自宅での夕食後、右足の動きがおかしいことに夫が気づき、病院に搬送される。脳内出血を発症。

50代男性。産婦人科の医師。発症前6か月で月平均92時間以上の時間外労働。回診中に倒れ、病院を受診。入院し加療を行うも、脳梗塞により死亡。

50代男性。医師。毎週水曜日は宿直業務に従事し、発症前1か月で107時間以上の時間外労働。宿直中に脳内出血を発症。

50代男性。医師、病院の副院長。主な業務に加え、当直や病院の増改築に伴う業務、看護学校等の講師、他の診療機関への往診、産業医としての勤務もあった。発症前4か月で月平均95時間の時間外労働。くも膜下出血により死亡。

図 1-1. 医療・福祉における労災認定事案の典型事例 （脳・心臓疾患）

（6%）

（12%）

管理・事務

社会福祉施設社会福祉施設

（19%）

（8%）

（4%）
その他

その他
医療専門

病院

（2%）

介護職員

9.12

病院

（2%）

（31%）

（35%）

看護師等

病院

＜ 事業場 ＞

医師

＜ 職種 ＞

医療・
福祉業

9.08

平均勤続年数

SD

11.62

M

48.73

24

死亡

平均年齢

(46.2)

28(53.8)(21.2)(78.8)

(%)

生存

生死

41

男性

性別

n

55

女性

5.82

11.37

11.51

（233件）

医療・
福祉業

39.82

M

平均勤続年数

SD

23

死亡

平均年齢

(9.9)

210

(90.1)(77.3)(22.7)

(%)

生存

生死

53

180

男性

性別

n

（3%）

（4%）

（31%）

（3%）

（10%）

病院

（30%）

（3%）

（3%）

病院

（22%）

事務職員

施設長

保育士、副主任

ケアワーカー

ケアワーカー

臨床検査技師

准看護師

看護師

看護師

医師、医局長医師、科長

仕事の量・質対人関係

仕事の量・質仕事の失敗・過重な責任

事故や災害の体験

事故や災害の体験

仕事の量・質、対人関係

対人関係

事故や災害の体験

事故や災害の体験

対人関係、仕事の量・質、役割・地位の変化

対人関係＜ 負荷要因 ＞

上司とのトラブル

複数の施設の管理保護者からのクレーム

事件・事故・災害事件・事故・災害、宿直

難易度の高い業務

上司とのトラブル

事件・事故・災害事件・事故・災害、夜勤

当直

部下とのトラブル、当直＜ 背景要因 ＞＜ 主な事例 ＞

50代女性。事務職員。日常業務以外にも業務が次々と追加され、全く異なる業務への異動を示され、休職する。適応障害を発症。

40代男性。3施設の所長（管理者）。業務拡大に伴い業務量が増加し、1か月で約150時間の時間外労働を行う。うつ病エピソードを発症し、自殺。

30代女性。保育士（副主任）。保育児が噛まれたことに発する保護者との対応を行い、執拗な誹謗、中傷、罵倒などの暴言を受け続ける。急性ストレス反応を発症。

40代女性。ケアワーカー。朝食の配膳作業中、入院患者に後方から髪を掴まれ床に叩きつけられるなどの暴行を受ける。外傷後ストレス障害を発症し、休業。

20代女性。ケアワーカー。入居者の自殺を発見し、救急措置等を行い、消防や警察の聞き取りなどにも応じる。急性ストレス反応を発症。

20代女性。臨床検査技師。難易度の高い高度な業務に従事し、1か月で105時間以上の時間外労働。
うつ病エピソードを発症し、自殺。

40代男性。准看護師。管理者からの注意や叱責が続き、時間を問わず自宅へも仕事に関するメールが届く状況。適応障害を発症。

20代女性。看護師。パーキンソン病の男性患者から暴行を受ける。急性ストレス反応を発症。

20代女性。看護師。夜勤担当として勤務中、個室トイレ内で入院患者が自殺しているところを発見する。急性ストレス反応を発症。

30代女性。医師。医局長に昇進し、業務量が増加。発症前4か月で月平均85時間以上の時間外労働。
連続勤務も行う。気分（感情）障害を発症。

50代男性。医師。長年にわたり、月6～8回の当直を行い、新たに赴任した部下により、いじめに匹敵する嫌がらせを受ける。うつ病エピソードを発症し、自宅療養中に自殺。

図 1-2. 医療・福祉における労災認定事案の典型事例 （精神障害）

（4%）

（7%）

管理・事務

社会福祉施設

保育施設

保育職員

（2%）

（27%）

介護職員

社会福祉施設

病院

その他
医療専門

（5%）

社会福祉施設

（2%）

（23%）
一般診療所

看護師等

病院

病院

＜ 事業場 ＞

医師

＜ 職種 ＞

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（事案解析）
教育・学習支援業における労災認定事案の特徴に関する研究
研究分担者 高田琢弘 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター・研究員【研究要旨】「過労死等防止のための対策に関する大綱」で過労死等の多発が指摘されている 5 つの業種・職種（自動車運転従事者、教職員、IT 産業、外食産業、医療等）のうち、本研究
では、日本標準産業分類の教育・学習支援業とその中に含まれる学校の教職員について、
過労死等調査研究センターが作成したデータベースを用いてその特徴及び典型例を抽出し、実態と背景要因を検討した。なお、本データベースは、地方公務員法の適用がある教職員で、地方公務員災害補償法に基づき（公務災害の）支給決定が認められた公務災害事案は含まれていないことに留意する必要がある。教育・学習支援業の事案は、脳・心臓疾
患事案が 25 件、精神障害事案が 57 件であり、脳・心臓疾患では 92.0%が男性、精神障害では 56.1%が男性であった。労災認定要因として、昨年度までに報告した脳・心臓疾患
1,564 件及び精神障害 2,000 件からなる全業種の労災認定事案全体（以下「全業種の労災認定事案」という。）と同様、脳・心臓疾患事案では「長期間の過重業務」による認定が多い一方、精神障害事案では「上司とのトラブルがあった」などの対人関係の出来事による認定の割合が大きかった。職種に関して、教員の事案は脳・心臓疾患で 21 件、精神障害で 22 件であり、教員の中で多かった職種は、脳・心臓疾患事案、精神障害事案ともに大学教員（脳心 7 件、精神 7 件）、高等学校教員（脳心 6 件、精神 7 件）であった。本研
究では労災認定事案のみを対象としたため、対象となる学校種（教育課程）に占める割合
として、大学・高等学校の割合が大きく、中学校・小学校の割合が小さかったため、このような結果が示されたと考えられる。さらに、学校教員及び教員以外の教職員に職種を限定した分析結果から、負荷業務として大学教員では委員会・会議や出張が多く、高等学校
教員では部活動顧問や担任が多いなど、職種ごとに異なった負荷があり、業務が多岐にわたっていることが示された。なお、特に精神障害事案において、教員以外の職種（学校の事務員や学習塾の教員など）の事案も多いことが明らかとなった。本研究の結果から、教職員の過労死等を防止するためには、長時間労働対策のみだけでなく、教育課程に応じたそれぞれの職種特有の負担を軽減するような支援の必要性が示唆された。

研究分担者:
吉川 徹（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・センター長代理）
山内貴史（同センター・客員研究員）
佐々木毅（同センター・上席研究員）
高橋正也（労働安全衛生総合研究所・産業疫学研究グループ・部長）
梅崎重夫（労働安全衛生総合研究所・総括
領域長）

56

A．研究目的
教職員は、「過労死等防止のための対策に関する大綱」で過労死等の多発が指摘されている 5 つの業種・職種（自動車運転従事者、教職員、IT 産業、外食産業、医療等）のうちの 1 つとして挙げられている。文部科学省によって実施された「教員勤務実態調査（平成 28 年度）（速報値）」（文献 1）によれば、公立小中学校の教員の勤務時間は10 年前よりも増加し、中学校教員の約 6 割
が週 60 時間以上の勤務を行っているという。昨年度までの研究成果から、雇用者 100
万人当たりの教育・学習支援業における過労死等の事案数は、脳・心臓疾患で 1.9 件、精神障害（自殺を含む）で 4.3 件となっていることが示されている。
本研究では、教職員（教育・学習支援業）
を分析対象とし、データベースを用いてその特徴及び典型例を抽出し、実態と背景要因を検討することを目的とした。
なお、本データベースは、原則として労働基準法が適用される労働者であって労働者
災害補償保険法に基づき、労災の支給決定が認められた労災認定事案（以下、「労災認定事案」という。
）が対象であり、地方公務
員災害補償法に基づき（公務災害の）支給決定が認められた公務災害事案は含まれていない。

C．研究結果
表 1-1-1 に教育・学習支援業における労災認定事案の基本統計を、表 1-1-2 に脳・心臓疾患による認定事案の所定休日、出退勤の管理状況、就業規則等を示した。
1. 性別・発症時年齢・生死・所定休日、出退勤の管理状況、就業規則等
表 1-1-1 より、教育・学習支援業の事案全体において、脳・心臓疾患 25 件のうち、23 件（92.0%）が男性、2 件（8.0%）が女性であり、精神障害 57 件のうち、32 件（56.1%）
が男性、25 件（43.9%）が女性であった。
発症時年齢別では、脳・心臓疾患では 40～49 歳が最も多く（11/25、44.0%）、精神障害では 30～39 歳が最も多かった（23/57、
40.4%）。
生死別では、脳・心臓疾患で死亡が 7 件（7/25、28.0%）であり、精神障害で死亡が7 件（7/57、12.3%）であった。
また、表 1-1-2 より、就業規則等に関して、脳・心臓疾患において、所定休日として完全週休 2 日制が多く（14/25、56.0%）、出退勤の管理状況として出勤簿が多かった（16/25、64.0%）。

B．研究方法
1. 分析対象
過労死等 DB（脳・心臓疾患事案 1,564
件、精神障害・自殺事案 2,000 件、平成22 年 1 月～平成 27 年 3 月の 5 年間）を用いて抽出された教育・学習支援業の事案
は、脳・心臓疾患 25 件、精神障害・自殺57 件であり、これらを対象として分析を行った。

2. 事業場規模
表 1-1-1 より、教育・学習支援業の事案全体において、全業種の労災認定事案と比較すると、事業場規模として、脳・心臓疾患、精神障害ともに 10 人未満の規模の事業場が少なく（脳・心臓疾患：1/25、4.0%；精神障害：2/57、3.5%）、1,000 人以上の規模の事業場が多かった（脳・心臓疾患：5/25、
20.0%；精神障害：13/57、22.8%）。

2. 分析方法
調査復命書の記載内容に基づき、教育・学
習支援業の事案について、性別、発症時年
齢、生死、事業場規模・種類、職種、疾患名、労災認定要因、時間外労働時間数等の情報に関する集計を行い、典型例を抽出した。また、学校教員及び教員以外の教職員に職種を限定した分析として、負荷業務の一覧を集計した。負荷業務の集計は、該当事案の調査復命書に記載されている内容から、負荷と考えられる業務を選び、事案ごとに該当するものを集計した。
（倫理面での配慮）
本研究は、労働安全衛生総合研究所研究
倫理審査委員会にて審査され、承認を得た
うえで行った（通知番号：H2708）。本研究で用いたデータベースには、個人の氏名、住所、電話番号等、個人を特定できる情報は一切含まれていない。

3. 事業場種類
表 1-1-1 より、教育・学習支援業の事案全体において、事業場の種類に関して、その他の教育の事業場を除くと、脳・心臓疾患、精神障害ともに大学（脳・心臓疾患：8/25、
32.0%；精神障害：20/57、35.1%）と高等学校（脳・心臓疾患：6/25、24.0%；精神障害：
9/57、15.8%）が多かった。
4. 職種
表 1-2 より、教員の事案は、脳・心臓疾
患で 21 件（21/25、84.0%）、精神障害で 22
件（22/57、38.6%）であった。また、日本標57

準職業分類（小分類）で見ると、教員は脳・心臓疾患、精神障害ともに大学教員が合計14 件（脳・心臓疾患：7/25、28.0%；精神障害：7/57、12.3%）で最も多く、次に高等学
校教員 13 件（脳・心臓疾患：6/25、24.0%；
精神障害：7/57、12.3%）が多かった。
5. 疾患名5-1) 脳・心臓疾患
表 1-3-1 に脳・心臓疾患の決定時疾患名を示した。教育・学習支援業の事案全体において、脳疾患では、脳内出血（脳出血）（10/25、40.0%）、脳梗塞（5/25、20.0%）、くも膜下出血（2/25、8.0%）、高血圧性脳症（1/25、4.0%）の順に多く、心臓疾患では心筋梗塞（4/25、
16.0%）、心停止（3/25、12.0%）の順に多かった。狭心症と解離性大動脈瘤の事案は無かった。なお、事案数が少なかったため、職種ごとに顕著な差は見られなかった。
5-2) 精神障害
表 1-3-2 に精神障害別の決定時疾患名を示した。教育・学習支援業の事案全体において、精神障害では、全ての事案が F3（気分（感情）障害）若しくは F4（神経症性障害、ストレス関連障害及び身体表現性障害）のいずれかに該当しており、うつ病エピソー
ド（24/57、42.1%）、適応障害（13/57、22.8%）、
外傷後ストレス障害（8/57、14.0%）の順に多かった。職種別には、学校教育の教員では、うつ病エピソード（10/18、55.6%）の割合が大きく、学校教育の教員以外の教職員
では、適応障害（7/23、30.4%）の割合が大きかった。
6. 労災認定要因
6-1) 脳・心臓疾患
表 1-4-1 に脳・心臓疾患の事案における労災認定要因を示した。教育・学習支援業の事案全体において、最も多いのは長期間の過重業務による事案（24/25、96.0%）である
が、短期間の過重業務（3/25、12.0%）による事案も見られた。また、労働時間以外の要因として、拘束時間の長い勤務（8/25、
32.0%）、精神的緊張を伴う業務（6/25、
24.0%）、出張の多い業務（4/25、16.0%）の順に多かった。なお、労働時間以外の要因
は、ほぼ全て学校教育の教員の事案で認められていた。

6-2) 精神障害
表 1-4-2 に精神障害における労災認定要因を示した。なお、ここでは新しい基準である平成 23 年の「心理的負荷による精神障害の認定基準」に基づいて分類された事案についての出来事を概観する。教育・学習支援業の事案全体において、特別な出来事として、心理的負荷が極度のものが 3 件（8.1%）、
極度の長時間労働が 4 件（10.8%）であり、恒常的な長時間労働が 9 件（24.3%）であった。また、具体的出来事として、上司とのトラブルがあった（9/37、24.3%）、（ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた（7/37、
18.9%）、仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった（5/37、13.5%）、
セクシュアルハラスメントを受けた（5/37、
13.5%）の順に多かった。職種別には、学校教育の教員では、仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった（3/12、
25.0%）、上司とのトラブルがあった（3/12、
25.0%）の割合が大きく、学校教育の教員以外の教職員では、悲惨な事故や災害の体験、目撃をした（4/15、26.7%）、上司とのトラブルがあった（4/15、26.7%）の割合が大きかった。
7. 時間外労働時間数（脳・心臓疾患）
表 1-5 に脳・心臓疾患の事案における発症 6 か月前の時間外労働時間数を示した。
教育・学習支援業の事案全体において、時間
外労働時間は、発症前 1 か月で平均 95 時間
ほど、発症前 2 か月から 6 か月の間で、平均 80～85 時間ほどであった。なお、事案数が少なく、標準偏差が大きいためか、職種ごとに顕著な差は見られなかった。
8. 典型事例
8-1) 脳・心臓疾患
図 1-1 に教育・学習支援業における脳・心臓疾患の事案の典型事例を示した。以下に、特徴的な 3 件の事例を提示した。
【事例 1-1】40 歳代、男性、大学教授
・疾患名：くも膜下出血・労災認定要因：長期間の過重業務
・時間外労働時間：発症前 1 か月で月 136
時間
・労働時間以外の負荷要因：特になし
・連日深夜に及ぶ残業を行い、大学行事中

58

に突然倒れ、病院に搬送される・上司から恒常的なパワーハラスメントを受け、複数回退職を強要され、うつ病エピソードを発症【事例 1-2】40 歳代、女性、高等学校教頭
・疾患名：脳梗塞
・労災認定要因：長期間の過重業務
・時間外労働時間：発症前 1 か月で月 89 時
間・労働時間以外の負荷要因：特になし
・学校行事の引率中に体調不良となり、救急車で搬送されるも、脳梗塞で死亡

9. 学校教員及び教員以外の教職員に職種を限定したときの分析結果
9-1) 脳・心臓疾患
表 2-1 に脳・心臓疾患事案の学校教員及び教員以外の教職員における負荷業務を示した。負荷業務として、大学教員（n=7）では、委員会・会議（5/7、71.4%）、出張（5/7、71.4%）、役職（3/7、42.9%）が多く、高等学
校教員（n=6）では、役職（4/6、66.7%）、部
活動顧問（4/6、66.7%）、出張（4/6、66.7%）が多かった。
9-2) 精神障害
表 2-2 に精神障害事案の学校教員及び教員以外の教職員における負荷業務を示した。
負荷業務として、大学教員（n=7）では、委員会・会議（3/7、42.9%）、事故・災害等（3/7、42.9%）が多く、高等学校教員（n=7）では、担任等（6/7、85.7%）、部活動顧問（6/7、85.7%）が多かった。

【事例 1-3】40 歳代、男性、個人学習塾の塾講師
・疾患名：心停止
・労災認定要因：長期間の過重業務
・時間外労働時間：発症前 2 か月で月平均
83 時間
・労働時間以外の負荷要因：拘束時間の長
い勤務、作業環境
・生徒数の増加等により業務量が増加する
中、事務所で倒れているのを発見され、病院に搬送されるが、同日心停止で死亡

8-2) 精神障害
図 1-2 に教育・学習支援業における精神障害の事案の典型事例を示した。以下に、特徴的な 3 件の事例を提示した。

D．考察
本研究では、過去約 5 年間に労働基準法が適用される労働者であって労働者災害補
償保険法に基づき、業務上として認定された教職員（教育・学習支援業）の脳・心臓疾
患事案、精神障害事案を分析対象とし、データベースを用いてその特徴及び典型例を抽出し、実態と背景要因を検討した。
全業種の労災認定事案と比較し、教育・学習支援業に見られた特徴として、以下の点が挙げられる。まず、性別に関して、精神障害事案では、女性の割合が全業種では 31.4%、
であるが、教育・学習支援業では 43.9%であり相対的に大きかった。事業場規模に関しては、脳・心臓疾患事案、精神障害事案ともに全業種の労災認定事案と比較すると、10人未満の小規模な事業場の割合が小さかった。また、職種に関して、脳・心臓疾患事案と精神障害事案のいずれにおいても、大学
教員、高等学校教員の割合が大きく、事業場の種類に関しても、大学、高等学校の割合が大きかった。脳・心臓疾患事案において、所
定休日は完全週休 2 日制、出退勤の管理状
況は出勤簿の割合が大きかった。疾患名に関しては、脳・心臓疾患事案では、脳内出血【事例 2-1】30 歳代、女性、大学准教授
・疾患名：うつ病エピソード
・業務以外の要因：特になし
・労災認定要因：極度の長時間労働、対人関係・業務を巡って同僚との間で意見対立が生じ、長時間労働を行い、うつ病エピソー
ドを発症【事例 2-2】20 歳代、女性、高等学校教員
・疾患名：適応障害
・業務以外の要因：特になし
・労災認定要因：事故や災害の体験
・授業中、生徒が別の生徒に加えていた暴行を制止しようとして、生徒に首を絞められ、適応障害を発症【事例 2-3】40 歳代、男性、大学の事務職
員
・疾患名：うつ病エピソード
・業務以外の要因：特になし
・労災認定要因：役割・地位の変化等

59

（脳出血）の割合が大きく、くも膜下出血の割合が小さく、精神障害事案では、適応障害の割合が大きく、うつ病エピソードが全業
種の労災認定事案と同程度の割合であった。
労災認定要因に関しては長期間の過重業務による認定が最も多く、長時間労働以外の要因は、脳・心臓疾患事案では精神的緊張を伴う業務の割合が大きく、拘束時間の長い勤務が全業種の労災認定事案と同程度の割合であった。精神障害事案では、「上司とのトラブルがあった」、「（ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた」、「仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった」、「セクシュアルハラスメントを受けた」、の割合が大きかった。さらに、学校教員及び教員以外の教職員に職種を限定した分析結果から、教育課程に応じて異なる
負荷業務があることが示された。
教育・学習支援業において、職種として大学教員と高等学校教員の事案が多かったことに関して、これは日本の教育機関の設置状況によるものと推測できる。すなわち、本研究では業務上認定された労災事案を分析対象としたため、日本の教育機関の教員における過労死等の実態をすべて反映した結果ではない。これは、「平成 29 年度学校基本調査」（文献 2）によれば、私立の学校が全体の学校数に占める割合は、大学、高等学
校ではそれぞれ約 77.4%、約 26.9%となっているのに対し、中学校、小学校ではそれぞれ
約 7.5%、約 1.1%となっている（表 3 参照）。
そのため、中学校や小学校の教員の場合、過労死等は労働災害ではなく公務災害として申請されるケースが必然的に多くなると考えられる。今後、学校教員の過労死等を防止していくには、労災請求事案のみならず、公務災害事案についても、検討していくことが求められる。その一方、特に精神障害事案
において、教員以外の職種の事案が、全精神事案の 6 割を占めていた点は注目に値する。
これらの事案は、各種学校の事務職員やその他の教育における職員などが該当するが、教育・学習業に従事する多様な職種の長時間労働等に対しても対策を検討する必要性がある。
昨年度までの研究成果から、全業種の労災認定事案における脳・心臓疾患の労災認定要因として、長期間の過重業務が最も多いことが示されており、それは教育・学習支60

援業においても同様であった。さらに、長時間労働以外の労災認定要因として、脳・心臓疾患事案で精神的緊張を伴う業務や拘束時間の長い勤務が多く、精神障害事案で対人関係の出来事が多かったという点は、教育・学習支援業における過労死等の問題の大きな特徴である。
「学校現場における業務改善のためのガイドライン」（文献 3）によれば、教職員は、学校現場を取り巻く複雑化・困難化した環境を背景に、様々な教育課題への対応を求められるのみならず、その役割は拡大・多様化しており、さらに保護者への対応等も求められている。
そのため、日常の業務においても精神的緊張を伴う業務が伴いやすく、同僚や生徒、保護者との対人関係の問題による心理的負担が拡大しやすい可能性が考えられる。ス
クールソーシャルワーカー・スクールカウ
ンセラー等の導入促進による教職員の負担軽減や、相談窓口の設置を行うことにより教職員のメンタルヘルス対策を進めていく
ことも重要であると考えられる。
また、出退勤の管理状況に関して、出勤簿による管理が多かったことも、教育・学習支
援業の過労死等の問題を理解する上で、重要であると考えられる。
「新しい時代の教育に向けた持続可能な学校指導・運営体制の構築のための学校における働き方改革に関する総合的な方策について（中間まとめ）」（文献 4）では、教員の勤務時間が必ずしも正確に把握されていないことを指摘している。本研究の結果からも、教職員は拘束時間の長い勤務が多いことが示唆されたため、タイムカード等の利用による労働時間の正確な把握によって、過剰な時間外労働を削減していく取組みが期待される。
そして、学校教員及び教員以外の教職員に職種を限定し、負荷業務を詳細に検討した結果から、学校教員の業務が多岐にわたっており、また教育課程に応じて異なる負荷が存在していることが示された。上述の「新しい時代の教育に向けた持続可能な学校指導・運営体制の構築のための学校における働き方改革に関する総合的な方策について（中間まとめ）」では、初等中等教育機関における業務の明確化を通じた役割分担と業務の適正化の必要性を指摘している。
本研究の結果、高等学校、大学についても、業務が多岐にわたり業務負担が増大していることが示唆された。特に、大学教員では委
員会・会議や出張が多く、高等学校教員では部活動顧問や担任が多い等、職種ごとに異なった負荷業務があったことは、今後の対策を進めていく上で留意する必要がある。
E．結論
本研究の結果、これまで詳細が報告されていなかった教育・学習支援業における過労死等の実態と背景要因の一端が明らかとなった。多岐にわたる過重な業務負担による長時間労働や、対人関係上の問題による心理的負担の拡大といった実態を踏まえ、業務負担の軽減を通した労働時間の見直し
やメンタルヘルス対策の推進などの防止対策を行っていくことが求められる。その際、各教育課程に応じて異なる負荷があることについても、留意する必要がある。
F．健康危険情報なし
G．研究発表１．論文発表なし
２．学会発表なし
H．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。
）なし
I．引用文献1. 文部科学省：教員勤務実態調査，2017，
http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/29/04/__icsFiles/afieldfile/2017/04/28/1
385174_001.pdf （2018 年 2 月 2 日アクセス）
2. 文部科 学省：学 校基 本調査， 2017 ，
http://www.mext.go.jp/component/b_menu/other/__icsFiles/afieldfile/2017/12/2
2/1388639_1.pdf （2018 年 2 月 2 日アクセス）
3. 文部科学省：学校現場における業務改善の た め の ガ イ ド ラ イ ン ， 2015 ，
http://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/detail/__icsFiles/afieldfil
e/2017/04/05/1297093_4.pdf（2018 年 2 月

61

2 日アクセス）
4. 文部科学省：新しい時代の教育に向けた
持続可能な学校指導・運営体制の構築のための学校における働き方改革に関する総合的な方策について（中間まとめ）, 2018,
http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo0/toushin/__icsFiles/afield
file/2018/01/26/1400723_01.pdf（2018 年
4 月 27 日アクセス）表1-1-1. 教育・学習支援業における労災認定事案の基本統計
脳・心臓疾患

精神障害

n

(%)

合

n

(%)

計
n

(%)

性別
男性

23

(92.0)

32(56.1)

55(67.1)

女性

2

(8.0)

25

(43.9)

27(32.9)

合計

25(100.0)57(100.0)82(100.0)

20歳未満

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

発症時年齢
20～29歳

2

(8.0)

9

(15.8)

11(13.4)

30～39歳

2

(8.0)

23

(40.4)

25(30.5)

40～49歳11(44.0)

11(19.3)

22(26.8)

50～59歳9(36.0)

13(22.8)

22(26.8)

60～69歳

1

(4.0)

1

(1.8)

2

(2.4)

70歳以上

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

25

(100.0)57(100.0)82(100.0)

合計
生死
生存

18

(72.0)

50(87.7)

68(82.9)

死亡

7(28.0)

7(12.3)

14(17.1)

合計

25(100.0)57(100.0)82(100.0)

10人未満

1

(4.0)

2

(3.5)

3

(3.7)

事業場規模
10～49人3(12.0)

13(22.8)

16(19.5)

50～99人6(24.0)

8(14.0)

14(17.1)

100～499人

6(24.0)

13(22.8)

19(23.2)

500～999人

1

(4.0)

4

(7.0)

5

(6.1)

1000人以上

5(20.0)

13(22.8)

18(22.0)

記載無/不明3(12.0)

4

(7.0)

7

(8.5)

25

(100.0)57(100.0)82(100.0)

合計
事業場種類
大学

8

(32.0)

20(35.1)

28(34.1)

高等学校

6(24.0)

9(15.8)

15(18.3)

中学校

0

(0.0)

3

(5.3)

3

(3.7)

小学校

1

(4.0)

3

(5.3)

4

(4.9)

幼稚園

2

(8.0)

0

(0.0)

2

(2.4)

高等専門学校

2

(8.0)

0

(0.0)

2

(2.4)

専門学校

0

(0.0)

5

(8.8)

5

(6.1)

その他の教育の事業場

6(24.0)

17(29.8)

23(28.0)

合計

25(100.0)57(100.0)82(100.0)

脳疾患

18(72.0)

18(72.0)

心臓疾患

7(28.0)

7(28.0)

疾患名（脳・心臓疾患）

疾患名（精神障害）
F3（気分（感情）障害）

27(47.4)

27(47.4)

F4（神経症性障害、ストレス関連障害及び身体表現性障害）

30(52.6)

30(52.6)

57(100.0)82(100.0)合計

25(100.0)62

表1-1-2. 所定休日、出退勤の管理状況、就業規則等（業務上：教育・学習支援業）（脳・心臓疾患）
男性
n

女性
(%)

n

全体
(%)

n

(%)

所定休日
週休1日制

4

(17.4)

0

(0.0)

4

(16.0)

隔週週休2日制

2

(8.7)

0

(0.0)

2

(8.0)

完全週休2日制

13(56.5)

1(50.0)

14(56.0)

記載なし／不明

4(17.4)

1(50.0)

5(20.0)

23

(100)

2

(100)

25

(100)

タイムカード3(13.0)

1(50.0)

4(16.0)

出勤簿

15(65.2)

1(50.0)

16(64.0)

管理者による確認

2

(8.7)

0

(0.0)

2

(8.0)

本人の申告

6

(26.1)

0

(0.0)

6

(24.0)

なし

1

(4.3)

0

(0.0)

1

(4.0)

あり

20

(87.0)

2(100.0)22(88.0)

記載なし／不明

2

(8.7)

0

(0.0)

2

(8.0)

23

(100)

2

(100)

25

(100)

なし

1

(4.3)

0

(0.0)

1

(4.0)

あり

18

(78.3)

2(100.0)20(80.0)

記載なし／不明

4(17.4)

0

(0.0)

4

(16.0)

23

(100)

2

(100)

25

(100)

なし

3

(13.0)

0

(0.0)

3

(12.0)

あり

17(73.9)

2(100.0)19(76.0)

記載なし／不明3(13.0)

0

(0.0)

3

(12.0)

23

(100)

2

(100)

25

(100)

なし

13

(56.5)

2(100.0)15(60.0)

あり

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

記載なし／不明

10(43.5)

0

(0.0)

10

(40.0)

23

(100)

2

(100)

25

(100)

なし

10

(43.5)

2(100.0)12(48.0)

あり

8(34.8)

0

(0.0)

8

(32.0)

記載なし／不明

5(21.7)

0

(0.0)

5

(20.0)

23

(100)

2

(100)

25

(100)

合計
出退勤の管理状況

就業規則

合計
賃金規程

合計
健康診断

合計
面接指導

合計
既往歴

合計

63

表1-2. 職種別のクロス集計表（業務上：教育・学習支援業）
職
中分類

種

脳・心臓疾患

精神障害

合

小分類*1

n

n

n

(%)

(%)

計
(%)

教員
幼稚園教員

2

(8.0)

0

(0.0)

2

(2.4)

小学校教員

1

(4.0)

1

(1.8)

2

(2.4)

中学校教員

0

(0.0)

2

(3.5)

2

(2.4)

高等学校教員6(24.0)

7(12.3)

13(15.9)

高等専門学校教員

2

(8.0)

0

(0.0)

2

(2.4)

大学教員

7

(28.0)

7(12.3)

14(17.1)

その他の教員*2

3(12.0)

5

(8.8)

8

(9.8)

合計

21

(84.0)

22(38.6)

43(52.4)

その他の教育の職業（学校教育）*3

1

(4.0)

23

(40.4)

24(29.3)

その他の教育の職業（その他教育）

3(12.0)

12(21.1)

15(18.3)

合計

4(16.0)

35(61.4)

39(47.6)

合計

25 (100.0)

教員以外

57 (100.0)

82 (100.0)*1 総務省の日本標準職業分類の小分類に基づく。
*2 その他の教員には、脳・心臓疾患は3名（学習塾教師2名、自動車教習所指導員1名）、精神障害は5名（学習塾教師3名、専門学校教員1名、自動車教習所指導員1名）を含む。
*3 その他の教育の職業（学校教育）は、事務職員12名、研究職員3名、技術職員2名、司書1名、カウンセラー1名、看護師1名、研修医1名、障害児介助員1名、学校法人理事1名、用務員1名。

表1-3-1. 脳・心臓疾患の決定時疾患名（業務上：教育・学習支援業）
学校教育
教員
疾患名

n

その他教育

教員以外

教員

教員以外

全体

(%)

n

(%)

n

(%)

n

(%)

n

(%)

脳疾患
脳内出血（脳出血）

6(33.3)

0

(0.0)

2

(66.7)

2(66.7)

10(40.0)

くも膜下出血2(11.1)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(8.0)

脳梗塞

4

(22.2)

1 (100.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

5

(20.0)

高血圧性脳症

1

(5.6)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(4.0)

13

(72.2)

1 (100.0)2(66.7)

2(66.7)

18(72.0)

心筋梗塞

3(16.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(33.3)

4(16.0)

狭心症

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

心停止（心臓性突然死を含む）

2(11.1)

0

(0.0)

1

(33.3)

0

(0.0)

3

(12.0)

解離性大動脈瘤

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

合計

5

(27.8)

0

(0.0)

1

(33.3)

1(33.3)

7(28.0)

合計

18 (100.0)

合計
心臓疾患

1 (100.0)64

3 (100.0)

3 (100.0)25 (100.0)

表1-3-2. 精神障害の決定時疾患名（業務上：教育・学習支援業）
学校教育
教員
疾患名

その他教育

教員以外

n

(%)

n

(%)

F32 うつ病エピソード

10

F33 反復性うつ病性障害

0(55.6)

6

(0.0)

1

F34 持続性気分（感情）障害

0

(0.0)

F3のその他

0

教員

教員以外

n

(%)

(26.1)

2

(4.3)

0

1

(4.3)

(0.0)

1

10

(55.6)

0

全体

n

(%)

n

(%)

(50.0)

6(50.0)

24(42.1)

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.8)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.8)

(4.3)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.8)

9

(39.1)

2(50.0)

6(50.0)

27(47.4)

(0.0)

2

(8.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(3.5)

F3 気分（感情）障害

合計
F4 神経症性障害、ストレス関連障害及び身体表現性障害
F41 その他の不安障害
F43 重度ストレスへの反応及び適応障害
F43.0 急性ストレス反応

1

(5.6)

1

(4.3)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(3.5)

F43.1 外傷後ストレス障害

3(16.7)

2

(8.7)

0

(0.0)

3

(25.0)

8(14.0)

F43.2 適応障害3(16.7)

7(30.4)

1(25.0)

2(16.7)

13(22.8)

F43のその他

0

(0.0)

2

(8.7)

1

(25.0)

0

(0.0)

3

(5.3)

F48 その他の神経性障害

1

(5.6)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(1.8)

F4のその他

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(8.3)

1

(1.8)

合計

8

(44.4)

14(60.9)

2(50.0)

6(50.0)

30(52.6)

合計

18 (100.0)

23 (100.0)

4 (100.0)

12 (100.0)

57 (100.0)

表1-4-1. 脳・心臓疾患の事案における労災認定要因（業務上：教育・学習支援業）
学校教育
教員
n

その他教育

教員以外

教員

教員以外

全体

(%)

n

(%)

n

(%)

n

(%)

n

(%)

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

異常な出来事

0

(0.0)

0

長期間の過重業務

17(94.4)

1 (100.0)

3 (100.0)

3 (100.0)

24(96.0)

短期間の過重業務

3(16.7)

00

0

3(12.0)

事案数合計

(0.0)

(0.0)

(0.0)

18 (100.0)

1 (100.0)

3 (100.0)

3 (100.0)25 (100.0)

不規則な勤務2(11.1)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(8.0)

拘束時間の長い勤務

7(38.9)

0

(0.0)

1

(33.3)

0

(0.0)

8

(32.0)

出張の多い業務4(22.2)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

4

(16.0)

交代勤務・深夜勤務

1

(5.6)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(4.0)

作業環境

1

(5.6)

0

(0.0)

1

(33.3)

0

(0.0)

2

(8.0)

精神的緊張を伴う業務

6(33.3)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

6

(24.0)

その他

3(16.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

3

(12.0)

事案数合計

18 (100.0)

1 (100.0)

注：労災認定要因が複数該当している事例もある。

65

3 (100.0)

3 (100.0)25 (100.0)

*1

表1-4-2. 精神障害における労災認定要因 （業務上：教育・学習支援業）（新基準のみ）
学校教育教員
特別な出来事

その他教育

教員以外

教員以外

教員

全体

n

(%)

n

(%)

n

(%)

n

(%)

n

心理的負荷が極度のもの

2(16.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(16.7)

3(8.1)

極度の長時間労働

1

(8.3)

1

(6.7)

1

(25.0)

1(16.7)

4(10.8)

恒常的な長時間労働4(33.3)

2(13.3)

2(50.0)

1(16.7)

9(24.3)1 （重度の）病気やケガをした

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(16.7)

1(2.7)

2 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした

0

(0.0)

4

(26.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

4

(10.8)

3 業務に関連し、重大な人身事故、重大事故を起こした

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

4 会社の経営に影響する等の重大な仕事上のミスをした

2(16.7)

0

(0.0)

1

(25.0)

0

(0.0)

3

(8.1)

5 会社で起きた事故・事件について、責任を問われた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

6 自分の関係する仕事で多額の損失等が生じた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

7 業務に関連し、違法行為を強要された

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

8 達成困難なノルマが課された

2(16.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(5.4)

出来事の類型*2①事故や災害の体験②仕事の失敗、過重な責任等の発生③仕事の量・質④役割・地位の変化等⑤対人関係⑥セクシュアルハラ
スメントを受けた(%)

具体的出来事9 ノルマが達成できなかった

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(25.0)

1(16.7)

2(5.4)

10 新規事業の担当になった、会社の建て直しの担当になった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

11 顧客や取引先から無理な注文を受けた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

12 顧客や取引先からクレームを受けた

1

(8.3)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(2.7)

13 大きな説明会や公式の場での発表を強いられた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

14 上司が不在になることにより、その代行を任された

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

15 仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった

3(25.0)

0

(0.0)

1

(25.0)

1(16.7)

5(13.5)

16 1ヶ月に80時間以上の時間外労働を行った

0

(0.0)

1

(6.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(2.7)

17 2週間（12日）以上にわたって連続勤務を行った

2(16.7)

0

(0.0)

1

(25.0)

1(16.7)

4(10.8)

18 勤務形態に変化があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

19 仕事のペース、活動の変化があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

20 退職を強要された

1

(8.3)

2

(13.3)

1(25.0)

0

(0.0)

4

(10.8)

21 配置転換があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(16.7)

1(2.7)

22 転勤をした

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

23 複数名で担当していた業務を1人で担当するようになった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

24 非正規社員であるとの理由により、仕事上の差別、不利益取り扱いを受けた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

25 自分の昇格・昇進があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

26 部下が減った

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(16.7)

1(2.7)

27 早期退職制度の対象となった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

28 非正規社員である自分の契約満了が迫った

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

29 （ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた

0

(0.0)

3

(20.0)

3(75.0)

1(16.7)

7(18.9)

30 上司とのトラブルがあった

3(25.0)

4(26.7)

0

(0.0)

2

(33.3)

9(24.3)

31 同僚とのトラブルがあった

2(16.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(5.4)

32 部下とのトラブルがあった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

33 理解してくれていた人の異動があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

34 上司が替わった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

35 同僚等の昇進・昇格があり、昇進で先を越された

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(16.7)

2(13.3)

0

(0.0)

1

(16.7)

5(13.5)

36 セクシュアルハラスメントを受けた事案数合計 12 (100.0)

15 (100.0)

4 (100.0)*1

特別な出来事と具体的出来事が重複している事例もあるため、事案数と出来事の合計は一致しない。なお、事案数を分母として割合の算出を行った。

*2

具体的出来事が複数該当している事例もある。

66

6 (100.0)37 (100.0)

表1-5. 脳・心臓疾患の事案における発症6か月前の時間外労働時間数（業務上：教育・学習支援業）
職種

教員

学校教育

教員以外

教員

その他教育

教員以外

全体

n

平均値

標準偏差

最大値

発症前1か月の時間外労働時間数

17

94.7

34.2

176.0

発症前2か月の時間外労働時間数

15

72.8

68.0

185.3

発症前3か月の時間外労働時間数

14

90.3

50.6

219.3

発症前4か月の時間外労働時間数

14

93.5

39.9

183.0

発症前5か月の時間外労働時間数

14

82.7

39.3

177.5

発症前6か月の時間外労働時間数

14

81.5

40.1

176.8

発症前1か月の時間外労働時間数

1

94.0

-

94.0

発症前2か月の時間外労働時間数

1

33.5

-

33.5

発症前3か月の時間外労働時間数

1

87.6

-

87.6

発症前4か月の時間外労働時間数

1

25.0

-

25.0

発症前5か月の時間外労働時間数

1

21.3

-

21.3

発症前6か月の時間外労働時間数

1

75.5

-

75.5

発症前1か月の時間外労働時間数

3

114.4

17.2

133.5

発症前2か月の時間外労働時間数

3

115.8

4.3

119.5

発症前3か月の時間外労働時間数

3

89.5

51.7

122.6

発症前4か月の時間外労働時間数

3

72.5

62.7

131.0

発症前5か月の時間外労働時間数

3

64.9

60.5

131.0

発症前6か月の時間外労働時間数

3

62.8

22.4

75.9

発症前1か月の時間外労働時間数

3

74.7

30.1

99.3

発症前2か月の時間外労働時間数

2

89.1

51.1

125.2

発症前3か月の時間外労働時間数

2

67.7

47.6

101.3

発症前4か月の時間外労働時間数

2

60.9

33.3

84.4

発症前5か月の時間外労働時間数

1

84.3

-

84.3

発症前6か月の時間外労働時間数

1

44.1

-

44.1

発症前1か月の時間外労働時間数

24

94.6

31.9

176.0

発症前2か月の時間外労働時間数

21

85.1

31.0

180.6

発症前3か月の時間外労働時間数

20

85.6

32.1

193.5

発症前4か月の時間外労働時間数

20

84.8

31.6

190.5

発症前5か月の時間外労働時間数

19

82.4

32.8

188.2

発症前6か月の時間外労働時間数

19

80.5

31.7

186.3

注1：長期間の過重業務による認定事案のみが対象で、短期間の過重業務による認定事案と異常な出来事による認定事案は含まれない。
注2：長期間の過重業務による労災認定において時間外労働時間の評価期間は事案によって異なり、調査復命書に記載されているすべての労働時間を対象とした。
注3：全体事案数には調査復命書に時間外労働時間の記載のないものも含み、評価期間に関わらず発症前1か月
から6か月までを対象とした。
注4：発症前各月の時間外労働時間について、確認できた事案を集計し、平均して算出した。

67

表2-1. 学校教員及び教員以外の教職員における負荷業務（脳・心臓疾患、n = 19）

No 性別 年齢

職種
役
職

担
任
等

学
校
行
事

係
・
担
当
等

部
活
動
顧
問

委
員
会
・
会
議

○

○

出
張

事
務
等

事
故
・
災
害
等

そ
の
他

学校教員 （n = 18）
大学 （n = 7）1男

50代 大学教授

2男

60代 大学教授

3男

50代 大学教授

4

男

5

○

○

40代 大学教授○○男

50代 大学教授○

6男

40代 大学教授

7男

40代 大学助教

○
○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

高等学校 （n = 6）8男

50代 高等学校教員

○
○

9

女

40代 高等学校教員（教頭）

10男

20代 高等学校教員

11男

40代 高等学校教員

○

12

男

40代 高等学校教員

○

13

男

40代 高等学校教員

○

○

○
○

○
○

○

○

○

○

○
○

○
○

○

○

○

○

○

○

○

○

高等専門学校 （n = 2）14男

40代 高等専門学校准教授

15男

40代 高等専門学校准教授

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○
○

○

小学校 （n = 1）16

男

50代 小学校教員○○○

幼稚園 （n = 2）17男

50代 幼稚園教員（園長）

18男

20代 幼稚園教員

○

○

○

○

教員以外の教職員 （n = 1）
大学 （n = 1）19男

50代 大学事務職員○

注：No7は、調査復命書に負荷業務の記載無。

68

○
○

○

○

表2-2. 学校教員及び教員以外の教職員における負荷業務（精神障害、n = 41）

No 性別 年齢

職種
役
職

担
任
等

学
校
行
事

係
・
担
当
等

部
活
動
顧
問

委
員
会
・
会
議

出
張

事
務
等

事
故
・
災
害
等

そ
の
他

学校教員 （n = 18）
大学 （n = 7）1男

50代 大学教授

2男

50代 大学非常勤講師

3男

30代 大学助教

4男

50代 大学准教授

5男

50代 大学教授

6男

30代 大学准教授

7男

40代 大学准教授

○
○
○
○

○

○

○
○

○

○

○

○

○

○

○

○

○
○

高等学校 （n = 7）8男

30代 高等学校教員

○

9

女

20代 高等学校教員

○

○

10

女

20代 通信制高等学校教員

○

○

11

男

30代 高等学校教員

12男

30代 高等学校教員

13男

50代 高等学校教員

14男

50代 高等学校教員

○
○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○
○
○

○

○

○

○

○

○
○

専門学校 （n = 1）
15男

40代 専門学校学科長（兼事務局長）

○

○

○

○

○

中学校 （n = 2）16男

50代 中学校教員（副校長）

17男

30代 中学校非常勤講師

○

○

○
○

小学校 （n = 1）18女

40代 小学校教員○○

教員以外の教職員 （n =23）
大学 （n = 13）19女

30代 大学技術職員

20男

40代 大学事務職員

21女

20代 大学付属病院看護師

22男

50代 大学事務職員

23男

30代 大学技術職員

○
○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

24

男

20代 大学病院研修医

25女

30代 大学研究員

26男

40代 大学事務職員

○

○

27

男

20代 大学病院事務職員

○

○

○

28

女

30代 大学事務職員

29男

30代 大学博士研究員

30男

20代 大学博士研究員

31男

40代 大学事務職員

○

○
○

○

○

高等学校 （n = 2）32

男

50代 高等学校事務職員

33男

60代 高等学校事務員（事務長）

○
○

○

○

○

○

専門学校 （n = 3）34

女

50代 専門学校広報室長

35

女

40代 専門学校司書

○

36

女

30代 専門学校事務職員○○○

中学校 （n = 1）37

女

30代 中学校用務員○

小学校 （n = 2）38女

30代 小学校学生カウンセラー

39

女

20代 小学校障害児介助員○○○

短期大学 （n = 1）40

男

40代 短期大学事務職員

○

○

○

○

学校法人 （n = 1）41

男

50代 学校法人理事

注：No24、25、30は、調査復命書に負荷業務の記載無。

69○

表3. 各教育機関の国立・公立・私立別の学校数
国立
区分

公立

n

私立

合

(%)

n

(%)

n

(%)

計
n

(%)

幼稚園

49

(0.5)

3952

(36.3)

6876(63.2)

10877 (100.0)

小学校

70

(0.3)

19794

(98.5)

231(1.1)

20095 (100.0)

中学校

71

(0.7)

9479

(91.8)

775(7.5)

10325 (100.0)

高等学校

15

(0.3)

3571

(72.8)

1321(26.9)

4907 (100.0)

専修学校

9

(0.3)

188

(5.9)

2976

(93.8)

3173 (100.0)

大学

86(11.0)

90(11.5)

604(77.4)

780 (100.0)

注：文部科学省「平成29年度学校基本調査」（文献2）をもとに算出。

70

71

（25件）

教育・
学習支援

2

女性

（4%）

事務員

学習塾教師

大学事務員

長期過重

長期過重、作業環境
拘束時間

長期過重

事務等

事務等

委員会・会議、役職、事務等

30代男性。資格学校の経理部員。発症前2か月の時間外労働時間は83時間。自宅ダイニング
で倒れ、救急搬送されるも、心筋梗塞で死亡。

40代男性。個人学習塾の塾講師。生徒数の増加等により業務量が増加。平均時間外労働は100時間以上。事務所で倒れているのを発見され、病院に搬送されるが、同日心停止で死亡。

50代男性。大学の事務職員。休暇が取りにくい状況で、発症前1か月の時間外労働時間数は94時間。左手のしびれを感じて受診し、脳梗塞が発見され、緊急入院。

図 1-1. 教育、学習支援業における労災認定事案の典型事例 （脳・心臓疾患）＜ 事業場 ＞

（12%）

＜ 職種 ＞（24%）＜ 業種 ＞

（8%）

資格学校

（12%）

教員以外

その他教育

（4%）

（4%）

学習塾

大学

教員

（12%）

長期過重

50代男性。小学校の教諭。校長、教頭につぐ立場で、おおむね月80時間以上の残業。学校行事中、突然倒れ搬送される。心筋梗塞を発症。

小学校教諭

委員会・会議、担任・学年主任等、係・担当等、学校行事（8%）

小学校・幼稚園（72%）

40代男性。高等専門学校の准教授。発症前の時間外労働はおおむね80時間には至っていな
いものの、精神的緊張の高い業務を行う。教員研究室で倒れ、救急搬送される。脳内出血を発症。

担任・学年主任等、係・担当等

長期過重
精神的緊張

高専准教授

高等専門学校教員

40代男性。高等学校の教員。運動部監督で、発症前6か月においてほぼ80時間の時間外労働。通勤のため自動車を運転中、右片麻痺となり交通事故を起こした。脳内出血を発症。

40代女性。高等学校の教頭。発症前1か月の時間外労働時間数は89時間。学校行事の引率中に体調不良となり、救急車で搬送されるも、脳梗塞で死亡。

50代男性。高等学校の教諭で運動部顧問。部の合宿等の長期出張が頻繁にあり、発症前1
か月間の時間外労働時間数は176時間。大会中に倒れ、救急搬送される。脳梗塞を発症。

50代男性。大学教授。発症前1週間の総労働時間は111時間。学会のために滞在したホテルでの夕食後、心筋梗塞で死亡。

40代男性。大学の専攻長。連日深夜に及ぶ残業で、発症前1か月の時間外労働時間数は136
時間。大学行事中、突然倒れ、病院に搬送される。くも膜下出血を発症。

部活動顧問

役職、出張

部活動顧問、役職、出張

出張委員会・会議、役職

委員会・会議、部活動顧問＜ 主な事例 ＞
50代男性。大学教授。発症前3か月においておおむね80時間を超える時間外労働。研究室で倒れているのを発見される。救急隊到着時、すでに心停止で死亡。

長期過重
拘束時間

長期過重

短期過重、長期過重
出張

短期過重、不規則な勤務
拘束時間、精神的緊張

長期過重

長期過重

＜ 背景要因 ＞

高校教諭

高校教諭

高校教諭

大学教授

大学教授

大学教授

＜ 負荷要因 ＞

（24%）

高等学校

教員以外

9.8

8.7

（76%）

14.5

大学
（ 28%）

学校教育47.5

平均勤続年数

SD

7

M

死亡

平均年齢

(28.0)

18(72.0)(8.0)(92.0)

(%)

生存

生死

23

男性

性別

n

72

（57件）

教育・
学習支援

25

8.2

（4%）

＜ 事業場 ＞

（21%）

＜ 職種 ＞（28%）＜ 業種 ＞

（5%）

英会話教室

（7%）

教員以外

その他教育

（18%）

（40%）

学習塾

大学

（5%）

（2%）

中学校・小学校（32%）

悲惨な事故や災害の体験

極度の長時間労働
仕事の量・質、対人関係

役割・地位の変化等

事務等、事件・事故・災害

役職

事務等

役職、事務等

20代女性。英会話教室の事務員。帰宅途中、見知らぬ男性からわいせつ行為、暴行を受ける。適応障害を発症。

40代男性。学習塾の教師。ノルマが達成できず、社長から暴力行為を受ける。40日を越える連続勤務があり、発症前1か月の時間外労働は188時間。うつ病エピソードを発症。

40代男性。大学の事務職員。上司から恒常的なパワーハラスメントを受け、複数回退職を強要される。うつ病エピソードを発症。

50代男性。中学校の副校長。校長の業務の一部を代行し、いじめ等の問題や保護者への対応も行う。101時間の時間外労働を行い、うつ病エピソードを発症。

40代男性。専門学校の学科長兼事務局長。事務作業のみでなく、講義の担当等も行い、長時間労働となる。重大なミスを起こし、うつ病エピソードを発症し、自殺。

委員会・会議、役職、出張

仕事の失敗、過重な責任等の発生、仕事の量・質
仕事の失敗、過重な責任等の発生、仕事の量・質

20代女性。高等学校の教諭。授業中、生徒が別の生徒に加えていた暴行を制止しようとして、生徒に首を絞められる。適応障害を発症。

30代男性。高等学校の教諭。問題児の多く集まる特殊な学校に勤務。懲戒処分を受けたこともあり、上司や同僚から退職を強要される。うつ病エピソードを発症。

30代男性。高等学校の教諭。運動部の監督として毎月100時間以上の時間外労働。出張も多く、学校からの理解もなかった。うつ病エピソードを発症。

30代女性。大学の准教授。業務を巡って同僚との間で意見対立が生じ、160時間を超える時間外労働を行う。うつ病エピソードを発症。

50代女性。大学の教授。国際交流業務で海外に出張中、同僚の教授から強姦されそうになる。心的外傷後ストレス障害を発症。

40代男性。大学の准教授。通常期でも業務量は多く、毎日自宅でも業務。さらに業務の増加があり、うつ病エピソードを発症し、自殺。

部活動顧問、担任・学年主任等、学校行事

部活動顧問、担任・学年主任等、係・担当等

部活動顧問、担任・学年主任等、出張委員会・会議、担任・学年主任等、
学校行事

委員会・会議、事故・事件・災害

出張、事故・事件・災害＜ 主な事例 ＞

悲惨な事故や災害の体験

仕事の量・質、対人関係

仕事の失敗、過度な責任等の発生、対人関係

極度の長時間労働
対人関係

心理的な負荷が極度のもの仕事の失敗、過度な責任の発生等＜ 背景要因 ＞

図 1-2. 教育、学習支援業における労災認定事案の典型事例 （精神障害）

事務員

学習塾教室長

大学事務員

中学校教諭

専門学校学科長

専門学校

教員

高校教諭

高校教諭

高校教諭

大学准教授

大学教授

大学准教授

（12%）

高等学校

教員以外

8.5

10.3

大学
（12%）

教員

（72%）

学校教育

40.5

平均勤続年数

SD

7

M

死亡

平均年齢

(10.5)

50(89.4)(43.9)(56.1)

(%)

生存

生死

32

女性

n

男性

性別

＜ 具体的出来事 ＞

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（事案解析）
情報通信業における労災認定事案の特徴に関する研究
研究分担者 菅知絵美 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター・研究員【研究要旨】「過労死等防止のための対策に関する大綱」で過労死等の多発が指摘されている 5 つの業種・職種（自動車運転従事者、教職員、IT 産業、外食産業、医療等）のうち、IT 産業として日本標準産業分類の情報通信業を対象とし、過労死等調査研究センターが作成したデータベースを用いて実態と背景要因を検討した。情報通信業では、雇用者 100 万
人当たりの精神障害による労災認定事案数及び精神障害による労災認定された自殺事案
数が高い比率を占めていた。この傾向は 29 歳以下で特に顕著であり、30 歳代や女性の比率も高かった。そこで、この点をさらに詳しく調べるために、情報通信業の典型的職種として、情報サービス業に従事するシステムエンジニア（SE）35 件及びプログラマー3 件を対象に精神障害による労災認定事案の詳細分析を行った。その結果、精神疾患名は、うつ病エピソードが多く、被災者全体の 57.9％を占めていた。また、業務による心理的負荷を見ると、「特別な出来事」の「極度の長時間労働」が 8 件、「恒常的な長時間労働」が20 件と多かった。「具体的出来事」は「仕事の量・質」の類型のうち「仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった」が 36.8％、「1 か月に 80 時間以上の時
間外労働を行った」及び「2 週間（12 日）以上にわたって連続勤務を行った」がそれぞれ10.5％であった。「役割・地位の変化等」の類型では、「配置転換があった」が 7.9％であった。
一方、脳・心臓疾患の労災認定事案については、情報サービス業に従事する SE20 件及びプログラマー2 件を対象に詳細分析を行った。その結果、疾患名は、脳疾患（脳内出血、くも膜下出血、脳梗塞）と心疾患（心筋梗塞、心停止、解離性大動脈瑠、狭心症）の割合は同程度であった。また、時間外労働時間数では発症前 1 か月～3 か月に平均 80 時間を超える時間外労働が認められた。
本研究の結果から、情報通信業における SE とプログラマーについては、長時間労働の改善が課題であり、それらに関連する負荷業務などの対策が必要である。また、環境変化に伴うメンタルヘルス対策の重要性も示唆された。さらに、SE とプログラマーの死亡率
は、情報通信業を含めた全業種の死亡率よりも高いことから過労死等の防止にあたって対策の推進が喫緊の課題であると考えられる。

研究分担者：
梅崎重夫（労働安全衛生総合研究所・総括
領域長）

で特に顕著であり、30 歳代や女性の比率も高かった（文献１及び文献 2）。また、厳しい納期、急な仕様変更、突発的なトラブル処
理作業の発生、顧客対応などによって、長時間労働に至る可能性が高い。急速な技術進歩への対応、顧客や上司・同僚とのトラブルなどが背景となって、精神障害に至る事例が認められる。
本研究では、「過労死等の防止のための対Ａ．研究目的
情報通信業では、雇用者 100 万人当たりの精神障害による労災認定事案数及び精神障害による労災認定された自殺事案数が高い比率を占めていた。この傾向は 29 歳以下
73

策に関する大綱」（平成 27 年 7 月 24 日閣議決定）で過労死等が多く発生しているとの指摘がある IT 産業に相当するものとして、情報通信業（日本標準産業分類の大分類）を対象に、脳・心臓疾患及び精神障害の予防を目的とした詳細分析を行うものである。
Ｂ．研究方法
1. 分析対象
本研究では、IT 産業に相当するものとして、日本標準産業分類（大分類）の情報通信業を分析対象とした。情報通信業について
日本標準産業分類（中分類）を見ると、情報サービス業、映像・音声・文字情報制作業、
放送業、通信業、インターネット付随サービ
ス業、その他が含まれ、情報サービス業が最も多かった（脳・心臓疾患 60.8％、精神障害 65.1％；表 1-2）
。また、調査復命書に記載されている職種を見ると、情報サービス業のうち脳・心臓疾患と精神障害の両事案においてシステムエンジニア（SE：System
Engineer）が顕著に多かった（脳・心臓疾患
39.2％、精神障害 40.7％；表 1-2）
。次いで、脳・心臓疾患ではプログラマー（3.9％）、精神障害では営業（8.1％）、プログラマー（3.5％）の順であった。本研究では情報通信業の典型的職種として、情報サービス業に従事する SE とプログラマーに注目し、情報通信業の脳・心臓疾患による労災認定事案 51 件及び精神障害による労災認定事案
86 件のうち、これらの職種に該当する脳・心臓疾患事案 22 件及び精神障害事案 38 件を対象として分析を行った。これらの情報については、統計処理を可能とするために、関連情報を数値化したデータベースを構築した。なお、調査復命書から抽出した仕事の特徴として、SE は情報処理やシステム、ソフトウェア等の設計を主に行う職種であり、プログラマーは SE の設計を受けてシステ
ム開発における製造工程（プログラミングやテスト等）を主に行う職種であった。
2. 分析方法
本研究では、調査復命書の記載内容に基づき、性別、発症時年齢、事業場規模、職種、疾患、労働条件等一般的事項、労災認定要因
及び時間外労働時間数別に分析を行った。
ただし、精神障害に関する分析は平成 23 年

12 月に策定された「心理的負荷による精神障害の認定基準」（以下「認定基準」という。）
によって認定された事案に限定した。
情報通信業の業種及びその被災者の職種については原則として調査復命書に記載されたデータを利用した。ただし SE 及びプログラマーの 2 職種に限っては、分析者が調査復命書を読み込んだ結果、適切と考えられる職種にデータを変更したものがある。
また、疾患のうち精神障害については、「ICD-10 国際疾病分類第 10 版（2003 年改訂）」の第 5 章「精神及び行動の障害（F00F99）」に基づいて分類を行った。なお、業務に関する出来事は、認定基準に挙げられている出来事に基づいて集計を行った。
（倫理面での配慮）
本研究は、労働安全衛生総合研究所研究
倫理審査委員会にて審査され、承認を得た
うえで行った（通知番号：H2708）。本研究で用いたデータベースには、個人の氏名、住所、電話番号等、個人を特定できる情報は一切含まれていない。
Ｃ．研究結果1. 対象者の概要
表 1-1-1 に SE とプログラマーの 2 職種に限った労災認定事案の概要を示した。
1) 性別・発症時年齢・生死性別を見ると、脳・心臓疾患は全ての事案
22 件において男性であり（100.0％）、精神障害は男性が 36 件（94.7％）、女性が 2 件（5.3％）と両事案において男性の事案数が多かった。
10 歳階級別の発症時年齢を見ると、脳・心臓疾患は 40～49 歳（63.6％）、精神障害は 30～39 歳（42.1％）が最も多く、脳・心臓疾患と比較して精神障害の方が若年労働者の事案が多く発生していた。
事案の生死に関しては、脳・心臓疾患は生存（54.5％）と死亡（45.5％）がほぼ同じくらいであり、精神障害は死亡（自殺）が 3 割（34.2％）であった。
2) 事業場規模・業種・職種
脳・心臓疾患では 1,000 人以上の事業場（31.8％）、精神障害では 100～499 人の事
業場（26.3％）が最も多く、比較的規模の大74

きい事業場での事案数が顕著であった。
職種は、SE とプログラマーが脳・心臓疾
患と精神障害の両事案ともに約 4 割を占めていた（表 1-2）。
3) 決定時の疾患
3-1) 脳・心臓疾患
脳疾患と心臓疾患は各 5 割と同じ割合の事案数であった。疾患を詳細に見ると（表1-3-1）、脳疾患は脳梗塞（22.7％）と脳内出血（脳出血）（22.7％）が、心臓疾患は心停止（心臓性突然死を含む）（31.8％）が多かった。
3-2) 精神障害
精 神 障 害 は F3 （ 気 分 [ 感 情 ] 障 害 ） が78.9％であった。表 1-3-2 から、F3 のなかでも F32（うつ病エピソード）（57.9％）が最も際立っており、F4（神経症性障害、スト
レス関連障害及び身体表現性障害）の F43.2（適応障害）（7.9％）も多かった。
2. 労働条件等一般的事項（脳・心臓疾患）
表 1-1-2 に脳・心臓疾患における労働条
件等一般的事項（所定休日、出退勤の管理状
況、就業規則等）と前駆症状を示した。
所定休日は、完全週休 2 日制が 9 割（90.9％）を占めていた。
出退勤の管理状況は本人の申告（72.7％）が最も多く、次いで管理者による確認（22.7％）、タイムカード（18.2％）が多かった。
就業規則（86.4％）と賃金規程（72.7％）は、ほぼ全ての事案にて制定されていた。
健康診断の実施率は 68.2％、面接指導ありは 9.1％であった。
既往歴があった事案は 18.2％、胸部痛などの前駆症状があったものが 4.5％であった。
3. 労災認定要因
表 1-4-1 では脳・心臓疾患における労災認定要因、表 1-4-2 では心理的負荷による精神障害の事案における出来事を示した。

（ 4.5 ％ ） と 長 期 間 の 過 重 業 務 22 件
（100.0％）が該当した。
全ての事案で長期間の過重業務が認定されており、時間外労働時間（発症前 1 か月
から 6 か月まで）を表 1-5 に示した。発症前の 1 か月から 3 か月にかけて時間外労働
時間数が多く、発症前 1 か月の時間外労働
時間数の平均は 88.2 時間、最大は 143.4 時
間、発症前 2 か月の時間外労働時間数の平均は 92.8 時間、最大は 218.5 時間、発症前3 か月の時間外労働時間数の平均は 83.4 時
間、最大は 164.2 時間であった。
また、長時間労働と関連する要因として考えられる負荷業務を表 1-6 に示した。厳しい納期が 8 件（36.4％）と最も多く、顧客対応が 4 件（18.2％）、急な仕様変更が 2
件（9.1％）の順で次いだ。突発的なトラブル処理作業の発生はなかった。
長期間の過重業務における労働時間以外の負荷要因は、拘束時間の長い勤務が 2 件（9.1％）、不規則な勤務、出張の多い業務、交代勤務・深夜勤務、精神的緊張を伴う勤
務、作業環境（時差）が各 1 件（4.5％）であった。
2) 精神障害「特別な出来事」のうち、「心理的負荷が極度のもの」はなかったが、「極度の長時間労働」は 8 件（21.1％）であった。
「恒常的な長時間労働」は 20 件（52.6％）にも及んでいた。
「具体的出来事」では、長時間労働に関連する「仕事の量・質」の類型のうち「仕事内容・仕事の量の（大きな）変化を生じさせる
出来事があった」が 3 割以上（36.8％）を占め、「1 か月に 80 時間以上の時間外労働を行った」（10.5％）及び「2 週間（12 日）
以上にわたって連続勤務を行った」（10.5％）
が次いで多かった。長時間労働以外では、「役割・地位の変化等」の「配置転換があった」（7.9％）に該当する事案が多かった。
4. 典型事例
情報通信業における労災認定事案の典型
事例を脳・心臓疾患については図 1-1 に、精神障害については図 1-2 に示した。以下に特徴的な 4 件の事例を提示した。

1) 脳・心臓疾患
異常な出来事による労災認定はなかった
が、労働時間又は労働時間以外の負荷要因により評価される短期間の過重業務 1 件
75明らかにすることを目的とした。
分析結果より、発症時年齢は、脳・心臓疾
患と精神障害の事案ともに 30～40 代と若年齢層が目立った。生死に関しては、死亡が脳・心臓疾患では 45.5％、精神障害では34.2％であった。事業場規模は比較的規模の大きい企業が多かった。決定時の疾患は、脳・心臓疾患では脳疾患と心臓疾患の事案の割合は同程度、精神障害ではうつ病エピ
ソードが極めて多かった。労災認定要因を見ると、長期間の過重業務が全ての事案で認められ、発症前 1 か月から 3 か月では時
間外労働時間が 80 時間を超えており、労働時間以外では、拘束時間の長い業務、不規則
な勤務、出張の多い業務等が挙げられていた。精神障害では、「特別な出来事」の「極度の長時間労働」や「恒常的な長時間労働」の事案数が多く、「具体的出来事」でも「仕事内容・仕事の量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった」、「1 か月に 80 時間以
上の時間外労働を行った」、「2 週間（12 日）
以上にわたって連続勤務を行った」といっ
た長時間労働に該当する事案が際立って多かった。また、他部署や勤務場所の変更を伴う「配置転換があった」こともその次に多かった。
これらの結果から、情報通信業におけるSE とプログラマーについては、長時間に及
ぶ時間外労働時間の削減が求められ労働時
間管理の重要性が示唆された。脳・心臓疾患の事案では、時間外労働時間数が発症前 1か月から 3 か月に 80 時間を超えていたことから、1 日 4 時間超えの時間外労働を行っていた可能性も想定された。このような長時間労働を減少させるには、労働基準法や労働安全衛生法の遵守とともに、長時間労働と関連する要因として考えられる負荷業
務などの対策が必要と考えられた。調査復命書に詳細な記載がない事例もあるため負荷業務の正確な抽出に限界はあるが、少なくとも厳しい納期、顧客対応、急な仕様変更
が長時間労働の要因として示唆された。実際の対策は、今後、防止策の提案として十分研究を進める必要があるが、現段階では次のような対策が可能な場合も多いと考えられる。
1 つ目は、発注者とも協議した上で、過重労働とならないように余裕のある納期を設

1) 脳・心臓疾患【事例 1-1】40 歳代男性、SE・疾患名：心筋梗塞
・労災認定要因：長期間の過重業務
・時間外労働時間：発症前 1 か月で月 80 時
間超え、発症前 2 か月で月 200 時間超え・労働時間以外の負荷要因：特になし
・システム部門に勤務し、土日を含む連続勤務があった。帰宅中に気分が悪くなり下車し救急搬送され、その後、意識不明が続き死亡【事例 1-2】30 歳代男性、プログラマー
・疾患名：心停止（心臓性突然死を含む）
・労災認定要因：長期間の過重業務
・時間外労働時間：発症前 1 か月で月 100
時間超え・労働時間以外の負荷要因：特になし
・2 年以上ゲームソフトの開発に従事し、納期遵守のための泊り勤務、会社倒産の精神的緊張、クライアントからの度重なるク
レームがあり、心停止による突然死で死亡

2) 精神障害【事例 2-1】30 歳代男性、SE・疾患名：うつ病エピソード
・業務以外の要因：特になし
・労災認定要因：2 週間以上の連続勤務、配
置転換、上司とのトラブルあり
・未経験のプロジェクトに従事し、プロジ
ェクトの遅れにより作業に追われた。発病直前は 3 週間（21 日間）連続勤務、3 週間に約 130 時間の時間外労働となり、高所から飛び降りて自殺【事例 2-2】20 歳代男性、プログラマー
・疾患名：うつ病エピソード
・業務以外の要因：特になし
・労災認定要因：極度の長時間労働
・発症前 6 か月間に 120 時間の時間外労働、12 日間の連続勤務があり、上司の指導に負担を感じていた。作業遅れが一因となり他のプロジェクトに異動となったが、異動直前に自宅で自殺

Ｄ．考察
本研究では、情報通信業における SE とプ
ログラマーを対象に脳・心臓疾患と精神障害による労災認定事案の実態と背景要因を76

定する。2 つ目は、業務の進捗状況を適切に把握し、急な仕様変更などによって業務量の増大が見込まれるときは納期の延長や増員などの措置を講じる。3 つ目は、急な仕様変更が起こらないように、設計段階で仕様の妥当性を確認する。4 つ目は、トラブル処
理作業は、できる限り所定労働時間内に実施できるようにする。特に、深夜労働や休日
労働はやむを得ない場合を除き避ける。
5つ目は、最新の情報通信技術なども活用し、急な仕様変更やトラブル処理作業が少なくなる設計や作業管理の高度化を進める。最後に、拘束時間の長い勤務、不規則な勤務、出張、職種や職務の変更等の勤務環境など、労働者の勤務実態についても事業場で適切に把握し管理することである。
また、SE とプログラマーの死亡率（脳・心臓疾患 45.5%、精神障害 34.2%）は、全業種の死亡率（脳・心臓疾患 39.2%、精神障害
19.0%：文献 1）よりも高いことから、過労死等の防止対策の推進が喫緊の課題であると考えられる。

G．研究発表１．論文発表なし
２．学会発表なし
H．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。
）
１．特許取得なし
２．実用新案登録
なし
３．その他
なし

E．結論
本研究の結果、これまで詳細が報告されていなかった情報通信業における SE とプログラマーの過労死等の実態と背景要因の一端が明らかとなった。脳・心臓疾患及び精神障害ともに発症時年齢が 30～40 代と若年齢層が目立ち、比較的規模の大きい事業場が多かった。また、長時間労働の実態が両事案で認められた。長時間労働以外の要因として精神障害では、部署や勤務場所の変更による事案が多いことも分かった。これらの結果から、情報通信業における SE とプログラマーについては、長時間労働に関連する負荷業務などの対策が必要である。また、
環境変化に伴うメンタルヘルス対策の重要性も示唆された。さらに、SE とプログラマーの死亡率は、情報通信業を含めた全業種の死亡率よりも高いことから過労死等の防止にあたって対策の推進が喫緊の課題であると考えられる。
F．健康危険情報
なし

77

I. 文献
1. 高橋正也，茅嶋康太郎，吉川徹，佐々木毅，久保智英，劉欣欣，松尾知明，池田大樹，蘇リナ，高本真寛，松本俊彦，山内貴史，竹島正，酒井一博，佐々木司，
松元俊，溝上哲也. 過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究. 平成 27 年度総括・分担研
究報告書. 2016:1-37.
2. 高橋正也，茅嶋康太郎，吉川徹，佐々木毅，久保智英，劉欣欣，松尾知明，松元俊，山内貴史，池田大樹，蘇リナ，竹島正，酒井一博，佐々木司，溝上哲也，深澤健二，内田元. 過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全
衛生研究. 平成 28 年度総括・分担研究
報告書. 2017:1-183.

表 1-1-1. 情報通信業の SE とプログラマーにおける労災認定事案の概要
脳・心臓疾患

精神障害

合計

n

(%)

n

(%)

n

(%)

男性

22

(100.0)36(94.7)

58(96.7)

女性

0

(0.0)

2

(5.3)

2

(3.3)

合 計

22

(100.0)38(100.0)60(100.0)

29歳以下

2

(9.1)

8

(21.1)

10(16.7)

30～39歳5(22.7)

16(42.1)

21(35.0)

40～49歳14(63.6)

11(28.9)

25(41.7)

50～59歳

1

(4.5)

3

(7.9)

4

(6.7)

60～69歳

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

70歳以上

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

合 計

22

(100.0)38(100.0)60(100.0)生存12(54.5)

25(65.8)

37(61.7)

死亡10(45.5)

13(34.2)

23(38.3)

合 計

22(100.0)38(100.0)60(100.0)

10人未満

1

(4.5)

3

(7.9)

4

(6.7)

10～49人4(18.2)

7(18.4)

11(18.3)

50～99人3(13.6)

5(13.2)

8(13.3)

100～499人

4(18.2)

10(26.3)

14(23.3)

500～999人

1

(4.5)

4

(10.5)

5(8.3)

1000人以上

7(31.8)

6(15.8)

13(21.7)

記載無/不明

2

(9.1)

3

(7.9)

5

(8.3)

22

(100.0)38(100.0)60(100.0)SE

20(90.9)

35(92.1)

55(91.7)

プログラマー

2

(9.1)

3

(7.9)

5

(8.3)

22

(100.0)38(100.0)60(100.0)

脳疾患

11(50.0)

心臓疾患

11(50.0)

22(100.0)

F2

1

(2.6)

F3

30

(78.9)

F4

7(18.4)

合 計

38(100.0)

性別

発症時年齢（10歳階級別）

生死

事業場規模

合 計
職種

合 計
疾患名（脳・心臓疾患）

合 計
疾患名（精神障害）78

表 1-1-2. 脳・心臓疾患における労働条件等一般的事項（所定休日、出退勤の管理状況、就業規則等）と前駆症状（業務上：SE とプログラマー）
n
%
所定休日
週休1日制
0
(0.0)
隔週週休2日制
1(4.5)
完全週休2日制
20(90.9)
記載なし/不明
1
(4.5)
合計
22
(100.0)
出退勤の管理状況*1
タイムカード4(18.2)
出勤簿
2(9.1)
管理者による確認5(22.7)
本人の申告
16(72.7)
記載なし/不明
2
(9.1)
就業規則
なし
0
(0.0)
あり
19
(86.4)
記載なし/不明
3(13.6)
合計
22(100.0)
賃金規程
なし
2
(9.1)
あり
16
(72.7)
記載なし/不明
4(18.2)
合計
22(100.0)
健康診断
なし
5(22.7)あり
15(68.2)
記載なし/不明
2
(9.1)
合計
22
(100.0)
面接指導なし
18(81.8)あり
2(9.1)
記載なし/不明
2
(9.1)
合計
22
(100.0)
既往歴なし
16(72.7)
あり
4(18.2)
記載なし/不明
2
(9.1)
合計
22
(100.0)
前駆症状
なし
0
(0.0)
あり
1
(4.5)
頭痛
0
(0.0)
胸部痛
1
(4.5)
その他
1
(4.5)
記載なし/不明
21(95.5)
合計
22(100.0)*1

出退勤の管理状況が複数該当している事例もある。

79

表 1-2. 業種・職種別のクロス集計表（業務上：情報通信業）
日本標準産業分類（中分類）
調査復命書記載の職種

脳・心臓疾患

精神障害

n

n

(%)

(%)

合計
n

(%)

情報サービス業
システムエンジニア

20(39.2)

35(40.7)

55(40.1)

プログラマー

2

(3.9)

3

(3.5)

5

(3.6)

営業

1

(2.0)

7

(8.1)

8

(5.8)

管理職

1

(2.0)

0

(0.0)

1

(0.7)

アナリスト

1

(2.0)

0

(0.0)

1

(0.7)

その他

6

(11.8)

11(12.8)

17(12.4)

合計

31(60.8)

56(65.1)

87(63.5)

プロデューサー

3

(5.9)

0

(0.0)

3

(2.2)

ディレクター

2

(3.9)

3

(3.5)

5

(3.6)

デザイナー

0

(0.0)

2

(2.3)

2

(1.5)

Webデザイナー

1

(2.0)

0

(0.0)

1

(0.7)

映像・音声技術

1

(2.0)

1

(1.2)

2

(1.5)

記者

1

(2.0)

0

(0.0)

1

(0.7)

営業

1

(2.0)

3

(3.5)

4

(2.9)

管理職

1

(2.0)

0

(0.0)

1

(0.7)

その他

5

(9.8)

11

(12.8)

16(11.7)

合計15(29.4)

20(23.3)

35(25.5)

ディレクター

1

(2.0)

0

(0.0)

1

(0.7)

プロデューサー

1

(2.0)

0

(0.0)

1

(0.7)

アナウンサー・報道記者

1

(2.0)

0

(0.0)

1

(0.7)

記者

1

(2.0)

0

(0.0)

1

(0.7)

その他

1

(2.0)

0

(0.0)

1

(0.7)

合計

5

(9.8)

0

(0.0)

5

(3.6)

通信業

0

(0.0)

4

(4.7)

4

(2.9)

インターネット付随サービス業

0

(0.0)

6

(7.0)

6

(4.4)

合 計

51

(100.0)86(100.0)137(100.0)

映像・音声・文字情報制作業

放送業

80

表 1-3-1. 脳・心臓疾患別のクロス集計表（業務上：SE とプログラマー）
疾患名

n

(%)

脳疾患
くも膜下出血

1

(4.5)

脳梗塞

5

(22.7)

5
合計 11(22.7)

脳内出血（脳出血）(50.0)

心臓疾患
心停止（心臓性突然死を含む）

7(31.8)

解離性大動脈瘤

1

(4.5)

心筋梗塞

3

(13.6)

0
合計 11

(0.0)
(50.0)

合計 22(100.0)狭心症

表 1-3-2. 精神障害別のクロス集計表（業務上：SE とプログラマー）
疾患名

n

(%)

F2 統合失調症、統合失調症型障害及び妄想性障害

1

(2.6)

F31 双極性感情障害

1

(2.6)

F32 うつ病エピソード

22(57.9)

F33 反復性うつ病性障害

2

(5.3)

F3のその他

5(13.2)

30(78.9)

F3 気分（感情）障害

合計

F4 神経症性障害、ストレス関連障害及び身体表現性障害
F41 その他の不安障害

1

(2.6)

F43.0 急性ストレス反応

0

(0.0)

F43.1 外傷後ストレス障害

1

(2.6)

F43.2 適応障害

3

(7.9)

F43のその他

2(5.3)

F44 解離性（転換性）障害

0

(0.0)

F45 身体表現性障害

0

(0.0)

7

(18.4)

F43 重度ストレスへの反応及び適応障害

合計
合

81

計 38 (100.0)表 1-4-1. 脳・心臓疾患の事案における労災認定要因（業務上：SE とプログラマー）
n *1

(%)*2

異常な出来事0(0.0)

短期間の過重業務

1(4.5)

長期間の過重業務

22(100.0)

長期間の過重業務における労働時間以外の負荷要因*1

不規則な勤務1(4.5)

拘束時間の長い勤務

2

(9.1)

出張の多い業務1(4.5)

交代勤務・深夜勤務

1

(4.5)

作業環境

1

(4.5)

温度

0

(0.0)

騒音

0

(0.0)

時差

1

(4.5)

精神的緊張を伴う業務

1

(4.5)

その他

2

(9.1)

労災認定要因が複数該当している事例もある。

*2

労災認定事案数（n=22）を100として、各労災認定要因数の割合を算出。

82

表 1-4-2. 心理的負荷による精神障害の事案における出来事（業務上：SE とプログラマー）
n*1

(%)*2

特別な出来事
心理的負荷が極度のもの

0

(0.0)

8

(21.1)

20(52.6)

1. （重度の）病気やケガをした

0

(0.0)

2. 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした

1

(2.6)

極度の長時間労働恒常的な長時間労働
具体的出来事出来事の類型*3①事故や災害の体験

合計

1

(2.6)

3. 業務に関連し、重大な人身事故、重大事故を起こした

0

(0.0)

4. 会社の経営に影響する等の重大な仕事上のミスをした

1

(2.6)

5. 会社で起きた事故・事件について、責任を問われた

0

(0.0)

6. 自分の関係する仕事で多額の損失等が生じた

0

(0.0)

7. 業務に関連し、違法行為を強要された

0

(0.0)

8. 達成困難なノルマが課された

1

(2.6)

9. ノルマが達成できなかった

0

(0.0)

10. 新規事業の担当になった、会社の建て直しの担当になった

1

(2.6)

11. 顧客や取引先から無理な注文を受けた

0

(0.0)

12. 顧客や取引先からクレームを受けた

2

(5.3)

13. 大きな説明会や公式の場での発表を強いられた

0

(0.0)

14. 上司が不在になることにより、その代行を任された

0

(0.0)

5

(13.2)

15. 仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった

14(36.8)

16. 1ヶ月に80時間以上の時間外労働を行った

4(10.5)

17. 2週間（12日）以上にわたって連続勤務を行った

4(10.5)

18. 勤務形態に変化があった

0

(0.0)

19. 仕事のペース、活動の変化があった

0

(0.0)

22

(57.9)

20. 退職を強要された

0

(0.0)

21. 配置転換があった

3

(7.9)

22. 転勤をした

1

(2.6)

23. 複数名で担当していた業務を1人で担当するようになった

1

(2.6)

④役割・地位の24. 非正規社員であるとの理由により、仕事上の差別、不利益取り扱いを受けた

1

(2.6)

変化等

25. 自分の昇格・昇進があった

0

(0.0)

26. 部下が減った

0

(0.0)

27. 早期退職制度の対象となった

0

(0.0)

28. 非正規社員である自分の契約満了が迫った

0

(0.0)

6

(15.8)

29. （ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた

2

(5.3)

30. 上司とのトラブルがあった

1

(2.6)

31. 同僚とのトラブルがあった

0

(0.0)

32. 部下とのトラブルがあった

2

(5.3)

33. 理解してくれていた人の異動があった

1

(2.6)

34. 上司が替わった

0

(0.0)

35. 同僚等の昇進・昇格があり、昇進で先を越された

0

(0.0)

合計

6

(15.8)

0(0.0)

出来事の合計40②仕事の失敗、過重な責任等の発生

合計③仕事の量・質

合計

合計

⑤対人関係

⑥セクシュアルハラスメント

36. セクシュアルハラスメントを受けた*1

出来事数を表記。

*2

認定基準によって認定された労災認定事案数38件（SE n=35、プログラマー n=3）を100として、各出来事数の割合を算出。

*3

具体的出来事が複数該当している事例もある。

83

表 1-5.

脳・心臓疾患の事案における発症 6 か月前の時間外労働時間数（業務上：SE とプログラマー)
n

平均値

標準偏差

最大値

発症前1か月

22

88.2

23.2

143.4

発症前2か月

20

92.8

37.9

218.5

発症前3か月

17

83.4

33.5

164.2

発症前4か月

14

68.4

44.7

148.0

発症前5か月

14

56.3

37.4

114.8

発症前6か月

13

51.3

39.2

133.5

注1：長期間の過重業務による認定事案のみが対象で、短期間の過重業務による認定事案と異常な出来事による認定事案は含まれない。
注2：長期間の過重業務による労災認定において時間外労働時間の評価期間は事案によって異なり、調査復命書に記載されているすべての労働時間を対象とした。
注3：全体事案数には調査復命書に時間外労働時間の記載のないものも含み、評価期間に関わらず発症前1か月から6か月までを対象とした。
注4：発症前各月の時間外労働時間について、確認できた事案を集計し、平均して算出した。

表 1-6. 脳・心臓疾患の事案における負荷業務（業務上：SE とプログラマー)
ｎ*1

(％)*2

厳しい納期

8

(36.4)

急な仕様変更2(9.1)

突発的なトラブル処理作業の発生

0

(0.0)

顧客対応

4

(18.2)*1

業務内容が複数該当している事例もある。

*2
労災認定事案数（n=22）を100として、各負荷業務数の割
合を算出。

84

85

情報通信業
51件の内訳(n=15, (29%)

映像・音声・文字情報制
作業(n=5, (10%)

放送業(n=31, (61%)

情報サービス業

＜業種＞

＜職種＞

(n=1, (2%)(n=1, (2%)(n=2, (4%)

ディレクター(n=3, (6%)

プロデューサー記者(2%)

アナウンサー・報道記者(n=1, (2%)

プロデューサー(n=1, (2%)

アナリスト

(n=1, (2%)

管理職

営業

(n=2, (4%)

プログラマー(n=20, (39%)

システムエンジニア

40代男性。システム開発のSE兼プロジェクトマネージャー。徹夜勤務や深夜勤務に加え、入社後間もない研修中にシステム開発の責任者、クライアントから辛辣なクレーム。自宅で脳出血を発症。
40代男性。商品の受発注ソフトを開発するプログラマー。発症前6か月間のいずれの月も90～130時間を超える時間外労働、休日のない連続勤務、深夜勤務、持ち帰り残業。前日から頭痛を訴え、翌朝自宅で倒れ救急車で搬送。脳出血発症。
30代男性。会社の生き残りをかけ、2年以上ゲームソフトの開発に従事したゲームプログラマー。納期遵守のための泊り勤務、会社倒産の精神的緊張、クライアントからの度重なるクレーム。心停止による突然死で死亡。
40代男性。医療機関を訪問する営業職。診療終了後の夜間立会い多く出張時拘束時間も長い。発症前6か月間に月80時間を超える時間外労働が2か月あり。自宅近く
で激しい頭痛と痙攣を起こし救急車で搬送。くも膜下出血で死亡。

・長期間の過重業務
・徹夜・深夜勤務
・精神的緊張・長期間の過重業務
・休日のない連続業務・深夜勤務・持ち帰り残業
・長期間の過重業務
・休日のない連続勤務
・深夜勤務 ・精神的緊張・長期間の過重業務
・拘束時間が長い業務
・出張の多い業務

30代男性。ディレクターとして企画書の作成と台本作り、映像の撮影、編集など。発症前6か月間に月120時間を超える時間外労働が3か月あり。業務都合で出退勤時間と休日が変動。海外へ出張し、取材後ホテルの自室に戻った。集合時刻でも姿を現さないため部屋に入ったところ入口ドア近くで倒れていた。大動脈解離で死亡。

30代女性。テレビCM作成のプロデューサー及び映像制作の総責任者として、全体統括、ｽｹｼﾞｭｰﾙ調整、ｽﾀｯﾌ手配、予算管理。発症前6か月間に月140～250時間を超える時間外労働が4か月あり。深夜に頭が痛いと電話で訴え、知り合いが自宅に駆け付けたところ、既に心肺停止状態であった。脳出血で死亡。

30代女性。取材等のために長時間労働が続く。発症前2か月間に月140時間を超える時間外労働が2か月あり。関係者が自宅に行き、ベッドに横たわっている被災者を発見。心停止で死亡。

20代男性。テレビ局のアナウンサーと報道記者。発症前2か月間に月100時間を超える時間外労働あり。背中の痛みを訴えた後に意識障害が発生し、救急搬送。急性心筋梗塞で死亡。

50代男性。テレビ番組のプロデューサーとしてドラマの企画、監督や出演者との打ち合わせ、編集業務等。発症前2か月間に月100時間を超える時間外労働が2か月あり。発症前2か月で13日間連続した勤務が3回。出張先で具合が悪くなり、救急搬送。急性心筋梗塞を発症。

40代男性。債権担当ｱﾅﾘｽﾄとして分析レポート作成。同僚の退職に起因して業務量が増大、発症前6か月間に月80時間を超える時間外労働が3か月あり。外出先で心室細動を発症し、救急車で搬送。心停止による死亡。

図1-1．情報通信業における労災認定事案の典型事例（脳・心臓疾患）

・長期間の過重業務
・不規則な勤務・長期間の過重業務

・長期間の過重業務

・長期間の過重業務

・長期間の過重業務

・長期間の過重業務

50代男性。部長職としてシステムの開発・導入・保守を統括。発症前2か月間に月90時間を超える時間外労働が2か月あり。帰社のため移動中、階段に座り込んだため救急車で搬送。くも膜下出血を発症。

40代男性。カーナビゲーションの商品開発に従事するSE。海外から帰国した直後に再度海外に出張など、国内外への頻繁な出張。海外出張時に体調不良を訴え救急搬送された。くも膜下出血を発症。

・長期間の過重業務
・頻繁な海外出帳
・日米間の大きな時差・長期間の過重業務

30代男性。病院の電子カルテシステムの改善に従事するSE。顧客の都合によって勤務時間帯が頻繁に変更、変更が早朝や深夜にも及ぶ。仕事中に頭が痛いと訴えおう吐し、意識がなくなる。脳出血を発症。

・長期間の過重業務
・不規則な勤務・深夜や早朝の勤務＜主な事例＞
40代男性。電力会社のシステム部門に勤務するSE。発症前2か月の時間外労働が80時間超えと210時間超え、土日を含む連続勤務。帰宅中に気分が悪くなり下車し、救急搬送された。急性心筋梗塞で死亡。

＜負荷要因＞
・長期間の過重業務
・休日のない連続業務

86

＜職種＞

業

(n=6, (7%)

サービス業

インタネット付随(n=4, (5%)

通信業

(n=20, (23%)

報制作業(n=3, (4%)

営 業

(n=2, (2%)

デザイナー

(n=3, (4%)

ディレクター

じさせる出来事があった

後に営業部に配属され、業務量が増加し、恒常的な長時間労働に従事。飛び降り自殺を図り死亡。

20代女性。営業職として効果レポートや議事録作成、アポイント電話など。仕事に向かない、自分が成長できるか先が見えないなど、自信を無くした発言。入社から2週間

ろまで作業するように事業主から指示され、徹夜で作業を行った後に自殺を図り死亡。重度ストレス反応及び適応障害と判定。

20代男性。CG制作のアシスタントデザイナー。入社直後で経験が浅かった割に負荷の多い業務を与えられ、作業が完了せず。1か月あたり91時間の時間外労働。できるとこ間の時間外労働時間数が173時間と極度の長時間労働。解離性運動障害と診断。失声状態のため復職できず、自宅療養中。

20代男性。テレビ番組のAD。外出先でVTRにナレーションを入れる作業を終え、会社に戻る途中で路上に倒れているのを発見され、救急車で医療機関に搬送。発症前1か月

つ病と診断され休職。

20代女性。上司による身体的接触を含むセクハラ行為を継続的に受けた。また、執拗なメール、つきまといによるストーカー行為を受けた。これらによる精神的苦痛で、う図1-2．情報通信業における労災認定事案の典型事例（精神疾患）

・仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生

任の発生等上のミスをした・仕事の失敗、過重な責・会社の経営に影響するなどの重大な仕事

任の発生等

・極度の長時間労働

・セクシュアルハラスメントを受けた・仕事の失敗、過重な責・極度の長時間労働

ント

退職となった。

164時間、2週間以上に渡る連続勤務が4回。パニック症状などの心身症状や対人恐怖症状などの多彩な症状が出て、気分障害と診断。職場復帰ができるまで症状は改善せず

30代男性。洋酒の販売促進と現場の運営。経験者が全員退職し、新人ばかりという状況の下で前年比20％増のノルマを課された。発症前6か月間の時間外労働時間数が98～

が日常的に行われていたと認定され、上司はパワーハラスメント行為を原因とする退職。

た・仕事の量・質20代男性。上司から業務終了後5時間に及ぶ説教、いやみ、人格否定を執拗に受け、うつ病エピソードを発症。社内調査の結果、適切な業務の範囲を逸脱した人権侵害行為

・1か月に80時間以上の時間外労働を行っ

任の発生等（パワーハラスメント）

・達成困難なノルマが課された・仕事の失敗、過重な責トに移動となったが、移動直前に自宅で自殺を図り死亡。うつ病エピソードと診断。

20代男性。発症前6か月間に最高で118時間の時間外労働と12日間の連続勤務。作業が遅れがちで上司から受ける指導に負担感。作業の遅れが一因となって他のプロジェク

亡。うつ病エピソードと判定。

応と修正版のリリースにも追われた。発症前1か月間は201時間と極度の長時間労働。自殺2か月前頃より不眠状態が続き、直前は心身が極度に疲弊し、自宅で自殺を図り死・ひどい嫌がらせ、いじめ、暴行を受けた・2週間以上にわたって連続勤務を行った・仕事の量・質・対人関係

・上司とのトラブルがあった・対人関係

・セクシュアルハラスメ(n=7, (8%)

・配置転換があった・役割・地位の変化等は収まらず、医療機関を受診し重度ストレス反応と診断。
40代男性。次世代医療機器の制御プログラム開発に従事。複数の製品が同時開発され、納期厳守に向けた緊急依頼が多数。また、プログラムの不具合を指摘され、不具合対し、1か月あたり100時間以上の時間外労働。疲労がたまって朝、起きられなくなり、一度会社に行くといつ帰宅できるか分からないという不安感。 休養を取ったが不安感

・2週間以上にわたって連続勤務を行った・極度の長時間労働

30代女性。システムの品質でクレームを受け、改善対応し14日間の連続勤務中11日間は深夜に及ぶ時間外労働。クレーム対応前と比較して時間外労働時間が倍以上に増加じさせる出来事があった

り、3週間に136時間の時間外労働を行うなど、極度の長時間労働。高所から飛び降りて自殺し死亡。うつ病エピソードと判定。

30代男性。未経験の情報系プロジェクトに従事。プロジェクトの遅れで他のチームとの調整が必要となり、作業に追われた状態。発病直前は3週間（21日間）連続勤務となけた。被災者は、再度Ａから殴られ、1か月ほど失踪。その後、ネットカフェにいたところを父親が発見。医療機関を受診したところ適応障害と診断。

30代男性。同じプロジェクトの先輩社員Ａから繰り返し厳しい叱責。拳で殴られる等の暴力を継続的に受けた。また、Ａに１回につき数十万円の金銭の支払いを繰り返し続

1か月100時間を超える時間外労働や徹夜勤務。自宅マンションの中庭に飛び降りて自殺し、脳挫滅により死亡。気分（感情）障害と認定。

40代男性。カーナビゲーションシステムの開発に従事。死亡の約半年前から検索システムが応答しないという重大不具合が多発。当初は原因が判明せず、改修作業のために＜主な事例＞

・仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生・極度の長時間労働・転勤をしたた・ひどい嫌がらせ、いじめ又は暴行を受け・顧客や取引先からクレームを受けた＜出来事＞

・極度の長時間労働

・仕事の量・質・極度の長時間労働

・対人関係

・対人関係

＜負荷要因＞

86件の内訳営(n=3, (4%)

プログラマー(n=35, (41%)

システムエンジニア

情報通信業

映像・音声・文字情(n=56, (65%)

情報サービス業＜業種＞

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（事案解析）
外食産業における労災認定事案の特徴に関する研究
研究分担者 菅知絵美 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター・研究員【研究要旨】「過労死等防止のための対策に関する大綱」で過労死等の多発が指摘されている 5 つの業種・職種（自動車運転従事者、教職員、IT 産業、外食産業、医療等）のうち、外食産業において調理人と店長の役職に就く対象者に注目し、過労死等調査研究センターが作成したデータベースを用いて実態と背景要因を検討した。分析対象は、脳・心臓疾患事案
では、調理人が 35 件、店長が 30 件、精神障害事案では、調理人が 20 件、店長が 16 件であった。分析の結果、発症時年齢は、脳・心臓疾患では調理人が 50 歳代、店長が 40 歳代で多かったのに対し、精神障害では調理人が 29 歳以下、店長が 30 歳代で多く、精神障害の方が若年齢層の事案が多かった。また、脳・心臓疾患と精神障害の両事案ともに 50 人
未満の小規模な事業場が目立った。決定時の疾患については、脳・心臓疾患では、調理人
は脳疾患が多く、特に脳内出血は約 4 割を占めた。一方、店長は脳疾患と心臓疾患の割合が同程度であった。精神障害では、調理人及び店長ともに、うつ病エピソードと適応障害が多かった。労災認定要因を見ると、調理人及び店長ともに長時間の過重業務が全ての事案で認められ、発症前 1 か月から 6 か月で時間外労働時間が 100 時間を超えていた。労働時間以外では、調理人は拘束時間の長い業務、交代勤務・深夜勤務、作業環境の問題、店長は拘束時間の長い勤務や交代勤務・深夜勤務が多く見られた。精神障害では、「特別な出来事」のうち「極度の長時間労働」、「恒常的な長時間労働」、「具体的出来事」のうち「仕事の量・質」といった長時間労働に該当する出来事が多かった。また、精神障害
では、調理人は、「（ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた」、「上司とのトラ
ブルがあった」などの対人関係の問題が多かったのに対し、店長は、「配置転換があった」、「転勤をした」など「役割・地位の変化等」によるものが多く、職種で異なる点が見られた。今後は、調理人及び店長ともに適切な労働時間管理、休日の確保などの労働時間対策とともに、健康診断の実施等健康管理対策の強化や負荷業務などの削減を図る必要があると考えられる。さらに、調理人は対人関係の問題、店長は役割・地位の変化等による問題が多く、職種に応じたメンタルヘルス対策の検討が必要と考えられる。

研究分担者：
吉川 徹（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・センター長代理）
梅崎重夫（労働安全衛生総合研究所・総括領域長）
山内貴史（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・客員研究員）
高橋正也（労働安全衛生総合研究所 産業
疫学研究グループ・部長）

Ａ．研究目的平成 29 年版過労死等防止対策白書から「宿泊・飲食サービス業」のうち外食産業の従事者は、少人数の職場において、とりわけ店長などの現場責任者は拘束時間が長く、休日が少なかったことが報告されている。
近年の外食産業の市場規模は、ファミリーレストランやファストフード等の飲食チ
ェーン店の店舗数が増え、売上がここ数年増加傾向にある（例えば、文献 1；文献 2）。
87

一方で、外食産業はアルバイトやパートの人手不足（文献 3）や少ない正規職員での店
舗運営といった状況が生じている。また、開店前や閉店後の準備や片づけ（仕込みや掃除など）、休憩や休日の適時取得、土日祝日
や時間帯及び時期による繁忙期の超過勤務、
厨房内作業だけでなく接客や店長作業といった複数の業務進行などが職場で任されていることが推測される。これらの業務は長時間労働につながる可能性が高い。
本研究では、「過労死等の防止のための対策に関する大綱」（平成 27 年 7 月 24 日閣議決定）で過労死等が多く発生しているとの指摘がある 5 つの業種・職種（自動車運転従事者、教職員、IT 産業、外食産業、医療等）のうち外食産業の、調理人と店長を対象に脳・心臓疾患及び精神障害の実態とその原因を明らかにすることを目的とした。
Ｂ．研究方法
1. 分析対象
本研究では、「宿泊・飲食サービス業」のうち調査復命書に記載されている外食産業を分析対象とし、データベースを用いて外食産業の事案を抽出したところ、脳・心臓疾
患 114 件中 79 件（69.3％）、精神障害 86 件
中 58 件（67.4％）であった。そのうち調理人と店長の事案は、脳・心臓疾患では調理人
35 件（30.7％）、店長 30 件（26.3％）、精神障害では調理人 20 件（23.3％）、店長 16 件（18.6％）であった。なお、調査復命書より仕事の特徴として、調理人は仕込み、調理、食材の補充、後片付け等、主に厨房内作業を行い、時に接客も伴う職種であった。店長は売上管理、人件費管理等の予算管理、人材管
理、清掃管理等、主に管理業務を行い、また、接客や厨房内作業を行うこともあり多岐にわたる業務を行う職種であった。これらの調理人と店長の労災認定事案を対象として、統計処理を可能とするために、関連情報を数値化したデータベースを用いて分析を行った。
2. 分析方法
本研究では、調査復命書の記載内容に基づき、性別、発症時年齢、事業場規模、業種、職種、疾患、労災認定要因及び時間外労働時
間数別に分析を行った。ただし、精神障害に88関する分析は平成 23 年 12 月に策定された「心理的負荷による精神障害の認定基準」（以下「認定基準」という。）によって認定された事案に限定した。
このうち、業種及び職種については原則として調査復命書に記載されたデータを利用した。ただし調理人及び店長の 2 職種に限っては、分析者が調査復命書を読み込んだ結果、適切と考えられる職種にデータを変更したものがある。また、疾患のうち精神障害については、「ICD-10 国際疾病分類第10 版（2003 年改訂）」の第 5 章「精神及び行動の障害（F00-F99）」に基づいて分類を行った。なお、業務に関する出来事は、認定基準に挙げられている出来事に基づいて集計を行った。
（倫理面での配慮）
本研究は、労働安全衛生総合研究所研究
倫理審査委員会にて審査され、承認を得た
うえで行った（通知番号：H2708）。本研究で用いたデータベースには、個人の氏名、住所、電話番号等、個人を特定できる情報は一切含まれていない。
Ｃ．研究結果1. 対象者の概要
表 1-1-1 に調理人と店長の労災認定事案の概要を示した。
1) 性別・発症時年齢・生死性別を見ると、脳・心臓疾患では調理人は男性 32 件（91.4％）、女性 3 件（8.6％）、
店長は男性 27 件
（90.0％）、女性 3 件（10.0％）であった。精神障害では調理人は男性 17 件
（85.0％）、女性 3 件（15.0％）、店長は男
性 13 件（81.3％）、女性 3 件（18.8％）であった。精神障害のほうが脳・心臓疾患よりも女性の割合が高かった。
10 歳階級別の発症時年齢を見ると、脳・心臓疾患では調理人は 50～59 歳（42.9％）、
店長は 40～49 歳（40.0％）、精神障害では調理人は 29 歳以下（40.0％）、店長は 30～
39 歳（50.0％）が最も多かった。
事案の生死に関しては、脳・心臓疾患では調理人は生存 71.4％、死亡 28.6％、店長は生存 70.0％、死亡 30.0％であった。精神障
害では調理人は生存 85.0％、死亡（自殺）15.0％、店長は生存 100.0％であり死亡（自案は、調理人が 40.0％、店長が 53.3％であった。
健康診断の実施率は、全体で 35.4％、調理人は 31.4％、店長は 40.0％であった。
面接指導の実施率は、全体で 15.4％、調理人は 5.7％であったが、店長は 26.7％であった。
調理人は 31.4％、既往歴があった事案は、店長は 26.7％であり、頭痛や胸部痛などの前駆症状があったものは、
調理人は 17.1％、店長は 23.3％であった。

殺）はなかった。
2) 事業場規模・業種・職種
脳・心臓疾患及び精神障害ともに、50 人
未満の事業場（脳・心臓疾患 75.4%、精神障害 66.7%）の事案が多かった。
「宿泊業・飲食サービス業」の業種（中分類）では、外食産業、宿泊業、持ち帰り・配達飲食サービス業に分類され、外食産業においては、調理人と店長以外に、店員や営業、それ以外が含まれた（表 1-2）。
3) 決定時の疾患
3-1) 脳・心臓疾患
脳・心臓疾患では、調理人は脳疾患（77.1％）が心臓疾患（22.9％）と比して多かったが、店長は脳疾患と心臓疾患がそれぞれ 50.0％と同程度の割合であった。疾患を詳細に見ると（表 1-3-1）、調理人は脳内出血（脳出血）（40.0％）とくも膜下出血（28.6％）が、店長は脳内出血（脳出血）（30.0％）と心筋梗塞（23.3％）が多かった。
3-2) 精神障害
精神障害では、調理人及び店長ともに F3（気分[感情]障害）（調理人 45.0％、店長
43.8％）及び F4（神経症性障害、ストレス
関 連障 害及 び身体 表現性 障害 ）（ 調理 人
55.0％、店長 56.3％）がほぼ同じ割合であった。表 1-3-2 を見ると、調理人及び店長
ともに、F32（うつ病エピソード）（調理人
45.0％、店長 37.5％）が最も多く、次いでF43.2（適応障害）（調理人 25.0％、店長
25.0％）が多かった。
2. 労働条件等一般的事項（脳・心臓疾患）
表 1-1-2 に脳・心臓疾患における労働条
件等一般的事項（所定休日、出退勤の管理状
況及び就業規則等）と前駆症状を示した。
所定休日は、調理人及び店長ともに週休 1日制の事案数が顕著であり（調理人 51.4％、店長 36.7％）、記載なし/不明の事案も多かった（調理人 40.0％、店長 60.0％）。
出退勤の管理状況は、調理人はタイムカード（51.4％）と本人の申告（45.7％）が多く、店長はタイムカード（56.7％）が最も多かった。
調理人が 51.4％、就業規則がある事案は、店長が 53.3％であった。賃金規程がある事
89

3. 労災認定要因
表 1-4-1 では脳・心臓疾患における労災認定要因、表 1-4-2 では心理的負荷による精神障害の出来事を示した。
1) 脳・心臓疾患
異常な出来事による労災認定はなかった
が、労働時間又は労働時間以外の負荷要因により評価される短期間の過重業務については調理人は 14.3％、店長は 20.0％、長期間の過重業務については調理人及び店長ともに全ての事案で該当していた。
全ての事案で長期間の過重業務が認定されていたことから、時間外労働時間（発症前
1 か月から 6 か月まで）を表 1-5 に示した。
発症前の 1 か月から 6 か月にかけて時間外
労働時間数は、調理人及び店長ともに全ての月で 100 時間を超えていた。例えば、発症前 1 か月の時間外労働時間数は、調理人
が平均 115.5 時間、最大 288.0 時間、店長
が平均 116.6 時間、最大 204.7 時間であった。
また、長時間労働と関連する要因として考えられる負荷業務を表 1-6 に示した。調理人は、開店・閉店作業が 23 件（65.7％）と最も多く、複数の業務が 18 件（51.4％）、
休憩の取得不足が 13 件（37.1％）、人手不足が 12 件（34.3％）、繁忙期の超過勤務が7 件（20.0％）、休日の取得不足が 5 件（14.3％）の順で次いだ。店長は、複数の業務が 28 件（93.3％）と最も多く、休日の取得不足が 17 件（56.7％）、開店・閉店作業が 16 件（53.3％）、人手不足が 13 件
（43.3％）、
休憩の取得不足が 10 件（33.3％）、繁忙期の超過勤務が 5 件（16.7％）の順で次いだ。
労働時間以外の負荷要因（長期間の過重業務による認定）を見ると、調理人は拘束時

間の長い勤務（28.6％）が最も多く、次いで交代勤務・深夜勤務（14.3％）及び作業環境（14.3％）であった。店長も拘束時間の長い勤務（40.0％）が最も多く、次いで交代勤
務・深夜勤務（30.0％）であった。
2) 精神障害「特別な出来事」のうち、「心理的負荷が極度のもの」はなかったが、「極度の長時間
労働」は調理人 4 件（21.1％）、店長 3 件（18.8％）であった。
「恒常的な長時間労働 」
は調理人 6 件（31.6％）、店長 7 件（43.8％）であった。
「具体的出来事」では、調理人と店長で共通しており、長時間労働にも該当する「仕事の量・質」のうち「1 か月に 80 時間以上の時間外労働を行った」（調理人 21.1％、店長
31.3％）が最も多かった。調理人と店長で異なっていた出来事を見ると、調理人は「対人関係」のうち「（ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた」（26.3％）と「上司とのトラブルがあった」（15.8％）が多かった。
それに対し、店長は「役割・地位の変化等」（「配置転換があった」18.8％と「転勤をした」12.5％）が多かった。
4. 典型事例
外食産業の調理人と店長の労災認定事案の典型事例を脳・心臓疾患については図 11 に、精神障害については図 1-2 に示した。
以下に特徴的な 4 件の事例を提示した。

間以上
・労働時間以外の負荷要因：拘束時間の長
い勤務、出張の多い業務、精神的緊張を伴う業務・中華料理店の 2 店舗にて店長兼調理人として勤務していた。期日までのメニュー改定作業等があり、仕事場で仕込み作業中、意識を失い、病院に救急搬送され「狭心症」と診断

2) 精神障害【事例 2-1】20 歳代男性、調理人
・疾患名：適応障害
・業務以外の要因：特になし
・労災認定要因：（ひどい）嫌がらせ、いじめ、暴行を受けた・レストランの調理師として勤務し、仕事の能率等に対し、上司の暴言や暴力が約 6か月にわたり行われ、「うつ病」と診断【事例 2-2】30 歳代男性、店長
・疾患名：適応障害
・業務以外の要因：特になし
・労災認定要因：1 か月に 80 時間以上の時
間外労働・レストランの店長兼エリアマネージャーとして勤務していた。エリア内店
舗社員不在時や震災後の計画停電日の出
勤が続き、売上げ低下による人員削減で長時間労働となった。勤務中、発作により緊急搬送され「うつ病」と診断

Ｄ．考察
本研究では、外食産業において調理人と店長の役職に就く対象者に注目し、データベースを用いて実態と背景要因を明らかにすることを目的とした。
発症時年齢は、脳・心臓疾患では調理人が50 歳代、店長が 40 歳代であったのに対し、精神障害では調理人が 29 歳以下、店長が 30
歳代と、精神障害の方が若年齢層が多かった。事業場規模は、脳・心臓疾患と精神障害
ともに 50 人未満の小規模の事業場が多かった。また、決定時の疾患は、脳・心臓疾患
では、調理人は脳疾患が多かったが、店長は脳疾患と心臓疾患の割合が同程度であった。
精神障害では、調理人及び店長ともに、うつ病エピソードと適応障害が多かった。
労災認定要因を見ると、調理人及び店長
ともに長時間の過重業務が全ての事案で認

1) 脳・心臓疾患【事例 1-1】30 歳代男性、調理人
・疾患名：心筋梗塞
・労災認定要因：長期間の過重業務
・時間外労働時間：発症前 1 か月に 100 時
間以上
・労働時間以外の負荷要因：特になし
・和食店の調理師として勤務し、発症前 1
か月に 100 時間以上の時間外労働あり。休日出勤や閉店時間を過ぎても客が帰らず時
間通りに仕事が終わらない時もあり。自室で心肺停止状態になっているのを両親が発見し救急搬送されるも、死亡と診断【事例 1-2】40 歳代男性、店長
・疾患名：狭心症
・労災認定要因：長期間の過重業務
・時間外労働時間：発症前 1 か月に 100 時

90められ、発症前 1 か月から 6 か月で時間外
労働時間が 100 時間を超えていた。
労働時間以外では、調理人は拘束時間の長い業務、交代勤務・深夜勤務、作業環境の問題、店長も拘束時間の長い勤務や交代勤
務・深夜勤務が挙げられていた。精神障害では、「特別な出来事」のうち「極度の長時間労働」、「恒常的な長時間労働」、及び「具体的出来事」のうち「仕事の量・質」といった長時間労働に該当する出来事が多かった。
また、精神障害では、調理人は、「（ひどい）
嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた」、「上司とのトラブルがあった」などの対人関係の問題が多かったのに対し、店長は、職種や職務の変化など「役割・地位の変化等」による問題が多く、職種で異なる点が見られた。
これらの結果から、宿泊・飲食サービス業
における外食産業の調理人及び店長については、長時間労働時間対策を行うとともに、職種に応じた対策の検討が必要であると考えられる。これらについて以下にまとめた。
1. 長時間労働対策等について
平成 27 年度研究報告書（文献 4）から得られた全業種の結果と調理人及び店長の結果を比較してみた。全業種では、時間外労働
時間は平均 80～90 時間、週休 1 日制は 2 割程度（22.3％）であったのに対し、調理人（51.4％）及び店長（36.7％）は、より長時間に及ぶ労働を行っていたことがわかった。
また、全業種では就業規則や賃金規程がある事案は 7～8 割（就業規則 78.8％、賃金
規程 70.1％）であったのに対し、調理人と店長は約 5 割程度と少なかった。さらに、健康診断の実施率は全業種の結果（69.1％）と比較して、調理人（31.4％）及び店長（40.0％）は低く、特に調理人は低かった。
一方、面接指導の実施率は、全業種の結果（2.4％）と比較して、店長（26.7％）は約10 倍であった。
また、人手不足、開店前・開店後の準備や片づけ、休憩や休日の取得不足、繁忙期の超過勤務、複数の業務進行の負荷業務は、調査
復命書に詳細な記載がない事例もあるため負荷業務の正確な抽出に限界はあるが、少なくとも長時間労働の要因として示唆された。これらのことから、調理人及び店長ともに適切な労働時間管理、休日の確保などの91

労働時間対策とともに、健康診断の実施等
健康管理対策の強化や負荷業務などの削減を図る必要があると考えられる。
2. 職種で異なる対策の必要性
調理人は長い拘束時間、交代・深夜勤務、厨房での高温等の環境での作業、暴行・暴力、上司とのトラブルといった対人関係の問題が課題として挙げられる。一方、店長は職務・職場の変化や、店長業務だけでなく厨房作業、接客といった多面的な役割があり、これらの負担を事業場全体で軽減し改善する必要があると考えられる。
3. 本研究の今後の課題
本研究において、店長は 1 店舗だけでなく複数店舗の店長の兼任や、店長とエリアマネージャーの兼任などの事案が認められるが、これらに関し、さらに詳細な分析が必要である。今後、このように複数店舗やエリ
アマネージャー等の職務兼任による事案にも注目して分析を行う必要がある。
Ｅ．結論
本研究の結果、これまで詳細が報告されていなかった外食産業の調理人と店長の役職に就く対象者における過労死等の実態と背景要因の一端が明らかとなった。発症時
年齢は、脳・心臓疾患では、調理人が 50 歳
代、店長が 40 歳代であったのに対し、精神障害では、調理人が 29 歳以下、店長が 30
歳代と、精神障害の方が若年齢層が多かった。事業場規模は、脳・心臓疾患及び精神障害ともに 50 人未満の小規模の事業場が多かった。また、脳・心臓疾患と精神障害の両事案で長時間にわたる労働が認められた。
これらのことから、調理人及び店長ともに適切な労働時間管理、休日の確保などの労働時間対策とともに、健康診断の実施等健康管理対策の強化や負荷業務などの削減を図る必要があると考えられる。さらに、精神障害では、調理人は対人関係の問題、店長は役割・地位の変化等による問題が多く、職種で異なる点が認められた。今後は職種に応じたメンタルヘルス対策の検討が必要と考えられる。
Ｆ．健康危険情報

なし
Ｇ．研究発表１．論文発表なし
２．学会発表なし
Ｈ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。
）
１．特許取得なし
２．実用新案登録
なし
３．その他
なし
Ｉ．引用文献1. 三井住友銀行 コーポレート・アドバ
イザリー本部 企画調査部 外食業界の現況と今後の方向性, 2017 年 6 月（最終閲覧日：2018 年 2 月 7 日）
http://www.smbc.co.jp/hojin/report/investigationlecture/resources/pd
f/3_00_CRSDReport021.pdf.
2. 日本フードサービス協会 平成 28 年
外食産業市場規模推計について, 2017年 7 月（最終閲覧日：2018 年 2 月 7日）http://ananzaidan.or.jp/data/2017-1-1.pdf.
3. 厚生労働省 労働経済動向調査 2016.
4. 高橋正也，茅嶋康太郎，吉川徹，佐々木毅，久保智英，劉欣欣，松尾知明，池田大樹，蘇リナ，高本真寛，松本俊彦，山内貴史，竹島正，酒井一博，佐々木司，
松元俊，溝上哲也. 過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究. 平成 27 年度総括・分担研
究報告書. 2016:1-37.

92

表 1-1-1. 外食産業の調理人と店長における労災認定事案の概要
精神障害

脳・心臓疾患
調理人

店長

調理人

全体

店長

調理人

店長

合計

n

(%)

n

(%)

n

(%)

n

(%)

n

(%)

n

(%)

n

(%)

男性

32

(91.4)

27(90.0)

17(85.0)

13(81.3)

49(89.1)

40(87.0)

89(88.1)

女性

3

(8.6)

3

(10.0)

3(15.0)

3(18.8)

6(10.9)

6(13.0)

12(11.9)

合 計

35(100.0)30(100.0)20(100.0)16(100.0)55(100.0)46(100.0)101(100.0)

性別

発症時年齢
29歳以下

2

(5.7)

1

(3.3)

8

(40.0)

4(25.0)

10(18.2)

5(10.9)

15(14.9)

30～39歳8(22.9)

8(26.7)

6(30.0)

8(50.0)

14(25.5)

16(34.8)

30(29.7)

40～49歳6(17.1)

12(40.0)

3(15.0)

4(25.0)

9(16.4)

16(34.8)

25(24.8)

50～59歳15(42.9)

7(23.3)

2(10.0)

0

(0.0)

17

(30.9)

7(15.2)

24(23.8)

60～69歳4(11.4)

2

(6.7)

1

(5.0)

0

(0.0)

5

(9.1)

2

(4.3)

7

(6.9)

70歳以上

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

合 計

35

(100.0)30(100.0)20(100.0)16(100.0)55(100.0)46(100.0)101(100.0)25(71.4)

21(70.0)

17(85.0)

16(100.0)42(76.4)

37(80.4)

79(78.2)

生死
生存
死亡

10

(28.6)

9(30.0)

3(15.0)

0

(0.0)

13

(23.6)

9(19.6)

22(21.8)

合 計

35(100.0)30(100.0)20(100.0)16(100.0)55(100.0)46(100.0)101(100.0)

10人未満

12(34.3)

11(36.7)

3(15.0)

5(31.3)

15(27.3)

16(34.8)

31(30.7)

10～49人15(42.9)

11(36.7)

10(50.0)

6(37.5)

25(45.5)

17(37.0)

42(41.6)

50～99人

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(5.0)

2

(12.5)

1

(1.8)

2

(4.3)

3

(3.0)

100～499人

3

(8.6)

2

(6.7)

2

(10.0)

1

(6.3)

5

(9.1)

3

(6.5)

8

(7.9)

500～999人

1

(2.9)

0

(0.0)

1

(5.0)

2

(12.5)

2

(3.6)

2

(4.3)

4

(4.0)

1000人以上

2

(5.7)

2

(6.7)

1

(5.0)

0

(0.0)

3

(5.5)

2

(4.3)

5

(5.0)

事業場規模

記載無/不明

2

(5.7)

4

(13.3)

2(10.0)

0

(0.0)

4

(7.3)

4

(8.7)

8

(7.9)

合 計

35

(100.0)30(100.0)20(100.0)16(100.0)55(100.0)46(100.0)101(100.0)

脳疾患

27(77.1)

15(50.0)

42(64.6)

心臓疾患

8(22.9)

15(50.0)

23(35.4)

合 計

35(100.0)30(100.0)65(100.0)

疾患名（脳・心臓疾患）

疾患名（精神障害）F39(45.0)

7(43.8)

16(44.4)

F4

11(55.0)

9(56.3)

20(55.6)

合 計

20(100.0)16(100.0)36(100.0)93

表 1-1-2. 脳・心臓疾患における労働条件等一般的事項（所定休日、出退勤の管理状況、就業規則等）と前駆症状（業務上：調理人と店長）
調理人
n

店長

%

n

全体

%

n

%

所定休日
週休1日制

18

(51.4)

11(36.7)

29

隔週週休2日制

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

完全週休2日制

3

(8.6)

1

(3.3)

4

(6.2)

記載なし/不明(44.6)

14(40.0)

18(60.0)

32(49.2)

35(100.0)30(100.0)65(100.0)

タイムカード18(51.4)

17(56.7)

35(53.8)

出勤簿

2

(5.7)

3

(10.0)

5(7.7)

管理者による確認

5(14.3)

3(10.0)

8(12.3)

出退勤の管理状況*1

本人の申告

16

(45.7)

3(10.0)

19(29.2)

記載なし/不明

10(28.6)

8(26.7)

18(27.7)なし

14(40.0)

11(36.7)

25(38.5)

あり

18(51.4)

16(53.3)

34(52.3)

就業規則

記載なし/不明

3

(8.6)

3

(10.0)

6

(9.2)

合計

35

(100.0)30(100.0)65(100.0)なし

17(48.6)

10(33.3)

27(41.5)

あり

14(40.0)

16(53.3)

30(46.2)

記載なし/不明

4(11.4)

4(13.3)

8(12.3)

合計

35(100.0)30(100.0)65(100.0)なし

21(60.0)

14(46.7)

35(53.8)

あり

11(31.4)

12(40.0)

23(35.4)

記載なし/不明

3

(8.6)

4

(13.3)

7(10.8)

合計

35(100.0)30(100.0)65(100.0)なし

29(82.9)

18(60.0)

47(72.3)

賃金規程

健康診断

面接指導
あり

2

(5.7)

8

(26.7)

10(15.4)

記載なし/不明

4(11.4)

4(13.3)

8(12.3)

合計

35(100.0)30(100.0)65(100.0)なし

19(54.3)

18(60.0)

37(56.9)

あり

11(31.4)

8(26.7)

19(29.2)

既往歴記載なし/不明

5(14.3)

4(13.3)

9(13.8)

合計

35(100.0)30(100.0)65(100.0)

前駆症状
なし

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

あり

6

(17.1)

7(23.3)

13(20.0)

6(17.1)

6(20.0)

12(18.5)

頭痛

*1

胸部痛

0

(0.0)

2

(6.7)

2

(3.1)

その他

5

(14.3)

2

(6.7)

7

(10.8)

記載なし/不明

29(82.9)

23(76.7)

52(80.0)

合計

35(100.0)30(100.0)65(100.0)

出退勤の管理状況が複数該当している事例もある。

94

表 1-2. 業種・職種別のクロス集計表（業務上：宿泊・飲食サービス業）
脳・心臓疾患

精神障害

n

(%)

n

(%)

n

(%)

調理人

35

(30.7)

20(23.3)

55(27.5)

店長

30(26.3)

16(18.6)

46(23.0)

店員

0

(0.0)

18

(20.9)

18

(9.0)

営業

3

(2.6)

0

(0.0)

3

(1.5)

その他

11

(9.6)

4

(4.7)

15

(7.5)

合計

79

(69.3)

58(67.4)

137(68.5)

調理人

12(10.5)

7

(8.1)

19

(9.5)

フロント

2

(1.8)

7

(8.1)

9

(4.5)

店員

1

(0.9)

4

(4.7)

5

(2.5)

支配人

7

(6.1)

2

(2.3)

9

(4.5)

管理職

0

(0.0)

2

(2.3)

2

(1.0)

営業

2

(1.8)

0

(0.0)

2

(1.0)

その他

5

(4.4)

1

(1.2)

6

(3.0)

合計

29

(25.4)

23(26.7)

52(26.0)

調理人

4

(3.5)

2

(2.3)

6

(3.0)

店長

2

(1.8)

1

(1.2)

3

(1.5)

店員

0

(0.0)

1

(1.2)

1

(0.5)

その他

0

(0.0)

1

(1.2)

1

(0.5)

合計

6

(5.3)

5

(5.8)

11

(5.5)

調査復命書記載の職種

合計

外食産業

宿泊業

持ち帰り・配達飲食サービス業

合 計

114 (100.0)

95

86 (100.0)

200 (100.0)表 1-3-1. 脳・心臓疾患別のクロス集計表（業務上：調理人と店長）
疾患名

調理人

店長

n

(%)

n

くも膜下出血10(28.6)

脳梗塞

3

脳内出血（脳出血）

全体

(%)

n

(%)

4

(13.3)

14(21.5)

(8.6)

2

(6.7)

5

(7.7)

14

(40.0)

9(30.0)

23(35.4)

合計 27(77.1)

15(50.0)

42(64.6)

心停止（心臓性突然死を含む）

3

(8.6)

6

(20.0)

9(13.8)

解離性大動脈瘤

3

(8.6)

0

(0.0)

3

(4.6)

心筋梗塞

2

(5.7)

7

(23.3)

9(13.8)

狭心症

0

(0.0)

2

(6.7)

2

(3.1)

8

(22.9)

15(50.0)

23(35.4)

脳疾患

心臓疾患

合計 35 (100.0)

30 (100.0)

65 (100.0)

表 1-3-2. 精神障害別のクロス集計表（業務上：調理人と店長）
調理人

疾患名

n

(%)

店長
n

(%)

合計
n

(%)

F3 気分（感情）障害
F31 双極性感情障害

0

(0.0)

1

(6.3)

1

(2.8)

F32 うつ病エピソード9(45.0)

6(37.5)

15(41.7)

F33 反復性うつ病性障害

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

9

(45.0)

7(43.8)

16(44.4)

1

(5.0)

1

(6.3)

2

(5.6)

F3のその他
合計
F4 神経症性障害、ストレス関連障害及び身体表現性障害
F41 その他の不安障害
F43 重度ストレスへの反応及び適応障害
F43.0 急性ストレス反応

1

(5.0)

0

(0.0)

1

(2.8)

F43.1 外傷後ストレス障害

1

(5.0)

1

(6.3)

2

(5.6)

F43.2 適応障害

5(25.0)

4(25.0)

9(25.0)

F43のその他

1

(5.0)

0

(0.0)

1

(2.8)

F44 解離性（転換性）障害2(10.0)

3(18.8)

5(13.9)

F45 身体表現性障害

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

11

(55.0)

9(56.3)

20(55.6)

合計合96

計 20 (100.0)

16 (100.0)

36 (100.0)表 1-4-1. 脳・心臓疾患の事案における労災認定要因（業務上：調理人と店長）

店長

調理人
n *1

(%)*2

n *1

(%)*2

合計
n *1

(%)*2

異常な出来事

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

短期間の過重業務

5(14.3)

6(20.0)

11(16.9)

長期間の過重業務

35 (100.0)

30 (100.0)

65 (100.0)

不規則な勤務

1

(2.9)

4

(13.3)

5(7.7)

拘束時間の長い勤務

10(28.6)

12(40.0)

22(33.8)

出張の多い業務

1

(2.9)

1

(3.3)

2

(3.1)

交代勤務・深夜勤務

5(14.3)

9(30.0)

14(21.5)

作業環境

5(14.3)

1

(3.3)

6

(9.2)

温度

1

(2.9)

0

(0.0)

1

(1.5)

騒音

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

時差

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

精神的緊張を伴う業務

3

(8.6)

2

(6.7)

5

(7.7)

その他

2

(5.7)

3

(10.0)

5(7.7)

長期間の過重業務における労働時間以外の負荷要因*1

労災認定要因が複数該当している事例もある。

*2

労災認定事案数（調理人n=35、店長n=30）を100として、各労災認定要因数の割合を算出。

97

表 1-4-2. 心理的負荷による精神障害の事案における出来事（業務上：調理人と店長）
調理人（n=19） 店長（n=16） 全体（n=35）
*2

*1

n

(%)

*2

*1

(%)

n

*2

*1

(%)

n

特別な出来事
心理的負荷が極度のもの

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

極度の長時間労働4(21.1)

3(18.8)

7(20.0)

6(31.6)

7(43.8)

13(37.1)

1. （重度の）病気やケガをした

1

(5.3)

1

(6.3)

2

(5.7)

2. 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした

1

(5.3)

1

(6.3)

2

(5.7)

2

(10.5)

2(12.5)

4(11.4)

恒常的な長時間労働
具体的出来事*3
出来事の類型①事故や災害の体験

合計②仕事の失敗、過重な責任等の発生

3. 業務に関連し、重大な人身事故、重大事故を起こした

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

4. 会社の経営に影響する等の重大な仕事上のミスをした

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

5. 会社で起きた事故・事件について、責任を問われた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

6. 自分の関係する仕事で多額の損失等が生じた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)
(0.0)

7. 業務に関連し、違法行為を強要された

0

(0.0)

0

(0.0)

0

8. 達成困難なノルマが課された

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

9. ノルマが達成できなかった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

10. 新規事業の担当になった、会社の建て直しの担当になった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

11. 顧客や取引先から無理な注文を受けた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

12. 顧客や取引先からクレームを受けた

1

(5.3)

1

(6.3)

2

(5.7)

13. 大きな説明会や公式の場での発表を強いられた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

14. 上司が不在になることにより、その代行を任された

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

合計
15. 仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった③仕事の量・質

1

(5.3)

1

(6.3)

2

(5.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

16. 1ヶ月に80時間以上の時間外労働を行った

4(21.1)

5(31.3)

9(25.7)

17. 2週間（12日）以上にわたって連続勤務を行った

1

(5.3)

3

(18.8)

4(11.4)

18. 勤務形態に変化があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

19. 仕事のペース、活動の変化があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

5

(26.3)

8(50.0)

13(37.1)

20. 退職を強要された

0

(0.0)

1

(6.3)

1

(2.9)

21. 配置転換があった

1

(5.3)

3

(18.8)

4(11.4)(8.6)

合計

22. 転勤をした

1

(5.3)

2

(12.5)

3

23. 複数名で担当していた業務を1人で担当するようになった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

④役割・地位の24. 非正規社員であるとの理由により、仕事上の差別、不利益取り扱いを受けた

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

変化等

25. 自分の昇格・昇進があった

1

(5.3)

1

(6.3)

2

(5.7)

26. 部下が減った

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

27. 早期退職制度の対象となった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

28. 非正規社員である自分の契約満了が迫った

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

3

(15.8)

7(43.8)

10(28.6)

29. （ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた

5(26.3)

1

(6.3)

6

(17.1)

30. 上司とのトラブルがあった

3(15.8)

1

(6.3)

4

(11.4)

31. 同僚とのトラブルがあった

1

(5.3)

0

(0.0)

1

(2.9)

32. 部下とのトラブルがあった

0

(0.0)

1

(6.3)

1

(2.9)

33. 理解してくれていた人の異動があった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

34. 上司が替わった

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

35. 同僚等の昇進・昇格があり、昇進で先を越された

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

9

(47.4)

3(18.8)

12(34.3)

1

(5.3)

0

(0.0)

1

(2.9)

合計

⑤対人関係

合計
⑥セクシュアルハラスメント

36. セクシュアルハラスメントを受けた出来事の合計*1

出来事数を表記。

*2

認定基準によって認定された労災認定事案数（調理人n=19、店長n=16、全体n=35）を100として、各出来事数の割合を算出。

*3

具体的出来事が複数該当している事例もある。

98

21

21

42

表 1-5. 脳・心臓疾患の事案における発症 6 か月前の時間外労働時間数（業務上：外食産業（調理人と店長））
店長

調理人

全体

n

平均値

標準偏差

最大値

n

平均値

標準偏差

最大値

n

平均値

標準偏差

最大値

発症前1か月

34

115.5

49.5

288.0

30

116.6

48.0

204.7

64

116.0

48.4

288.0

発症前2か月

31

115.2

56.1

287.0

27

110.3

46.3

242.2

58

112.9

51.3

287.0

発症前3か月

27

118.6

45.4

283.5

26

113.3

40.1

217.4

53

116.0

42.6

283.5

発症前4か月

27

120.4

50.1

288.5

23

126.0

43.3

256.8

50

123.0

46.7

288.5

発症前5か月

26

114.6

46.5

285.0

22

119.4

52.9

295.2

48

116.8

49.1

295.2

発症前6か月

26

109.7

51.4

297.0

22

111.0

52.7

247.0

48

110.3

51.5

297.0

注1：長期間の過重業務による認定事案のみが対象で、短期間の過重業務による認定事案と異常な出来事による認定事案は含まれない。
注2：長期間の過重業務による労災認定において時間外労働時間の評価期間は事案によって異なり、調査復命書に記載されているすべての労働時間を対象とした。
注3：全体事案数には調査復命書に時間外労働時間の記載のないものも含み、評価期間に関わらず発症前1か月から6か月までを対象とした。
注4：発症前各月の時間外労働時間について、確認できた事案を集計し、平均して算出した。

表 1-6. 脳・心臓疾患の事案における負荷業務（業務上：外食産業（調理人と店長）)
店長

調理人
*3

ｎ

(％)

*4

*3

*4

ｎ

人手不足

12

(34.3)

13(％)(43.3)

開店前・閉店後の準備や片づけ

23(65.7)

16(53.3)

休憩の取得不足13(37.1)

10(33.3)

休日の取得不足5(14.3)

17(56.7)

繁忙期の超過勤務7(20.0)

5(16.7)

18(51.4)

28(93.3)

複数の業務

*1*2

*1

調理人は厨房内作業（仕込み・調理・食材の補充・後片付け）以外の業務（接客・売上集計
等）があった場合。
*2
店長は店長業務（数値管理:売上管理・人件費管理等、管理業務全般:人材管理・清掃管理・
金銭管理・労務管理等）以外の業務（厨房内作業・接客・企画考案・併任等）があった場合。
*3

業務内容が複数該当している事例もある。

*4

認定事案数（調理人n=19、店長n=16、全体n=35）を100として、各負荷業務数の割合を算出。

99

100

宿泊業，
飲食サービス業114件の内訳(n=6, (5%)

持ち帰り・配達飲食
サービス業(n=29, (25%)

宿泊業(n=79, (69%)

外食産業

＜業種＞

営業
(n=3, (3%)(n=30, (26%)

店長(n=35, (31%)

調理人

＜職種＞

＜年代＞

(n=2, (2%)

60歳以上

(n=7, (6%)

50-59歳(n=12, (11%)

40-49歳(n=8, (7%)

30-39歳(n=1, (1%)

29歳以下

(n=4, (4%)

60歳以上

(n=15, (13%)

50-59歳(n=6, (5%)

40-49歳(n=8, (7%)

30-39歳(n=2, (2%)

29歳以下

＜負荷要因＞

店長業務*2・接客・厨房内作
業*1・店長会議・企画考案・併任

店長業務*2・接客・厨房内作
業*1・店長会議・企画考案

長期過重・短期過重
・拘束時間の長い勤務
・交代勤務・深夜勤務
・精神的緊張を伴う業務
長期過重・不規則な勤務・拘束時間の長い勤務
・交代勤務・深夜勤務＜主な事例＞

店長業務（数値管理:売上管理・人件費管理等、管理業務全般:人材管理・清掃管理・金銭管理・労務管理等）

図1-1. 外食産業における労災認定事案の典型事例（脳・心臓疾患）

厨房内作業（仕込み・調理・食材の補充・後片付け）*2

60代男性。立ち食いそば屋で店長兼調理人として勤務していた。発症前1か月の時間外労働時間は約130時間であり、調理担当として休憩時間でも買い出し等の業務を行っており拘束時間が長く、恒常的な深夜勤務が認められた。厨房で調理作業を行っていた最中に倒れ、救急車にて病院へ搬送され、「脳出血」と診断された。

50代女性。うどんレストラン店で店長として勤務していた。発症前1か月の時間外労働時間は約130時間であり、休日もな
く拘束時間が長い勤務であった。仕事場の衛生検査の受検中に倒れ、病院へ搬送されるも「くも膜下出血」で死亡した。

40代男性。中華料理店の2店舗にて店長兼調理人として勤務していた。発症前1か月の時間外労働時間は100時間を超えていた。また、2店舗の店長を併任していた。期日までのメニュー改定作業等があり、拘束時間の長い勤務及び深夜勤
務、精神的緊張を伴う状況であった。仕事場で仕込作業中、奥歯の痛み、頭痛を感じ意識を失い、病院に救急搬送され「狭心症」と診断された。

30代男性。居酒屋で店長兼調理人として勤務していた。発症前1か月間に26日間の深夜に及ぶ勤務が認められ、拘束時間は約340時間に及ぶ長い勤務であり、時間外労働時間は約140時間となっていた。妻が帰宅した際、ソファに座ったま
ま息をしていない被災者を発見し、救急車で病院に搬送されたが死亡が確認された。「心停止」と診断された。

20代男性。和風レストランの店長代行兼調理人として実質的に店舗責任者として勤務していた。発症前2か月ないし6か月の1か月あたりの平均時間外労働時間は80時間を超えていた。パート労働者の都合がつかない時間帯の勤務に入るなど不規則で拘束時間の長い勤務であった。退職を申し出、退職後、他店の精肉店での勤務が決まったが、転職後「心筋梗塞」にて死亡した。

60代男性。和食板前として勤務していた。発症前1か月間に100時間以上の時間外労働があり、また深夜勤務が常態となっていた。通勤途上の駅の待合室の椅子にぐったりとしているところを乗客に発見された。救急搬送されたが病院で死亡が確認され、「心停止」と診断された。

50代男性。蕎麦店で職人として勤務していた。毎朝8時ころから午後10時ころまで勤務し拘束時間の長い勤務であり、発症前1か月あたり時間外労働時間が110時間を超えていた。徒歩にて帰宅途中に知人宅で世間話をしていたところ急に倒れた。救急車で病院へ搬送され、「くも膜下出血」と診断された。

40代男性。寿司飲食店の調理、接客、販売等に従事していた。発症前1か月間に約140時間の時間外労働があった。被災者が出勤日でも出社してこないため、同僚が様子を見に行ったところ、被災者が「脳内出血」で倒れていた。救急車で病院に搬送されたが、死亡が確認された。

30代男性。和食店の調理師として勤務していた。発症前1か月に100時間以上の時間外労働があり長時間労働があった。休日出勤や閉店時間を過ぎても客が残っていることもあり時間を過ぎても仕事が終わらない時もあった。自室で心肺停止状態になっているのを両親が発見し救急搬送されるも、死亡が確認された。

20代男性。イタリアンレストラン店にて調理を担当。発症前1か月から2か月における1か月あたりの平均時間外労働時間
は94時間と長時間労働があった。閉店作業準備中、冷蔵庫前で顔色が真っ青で意識がない状態であった。救急搬送され心肺停止のまま死亡に至った。

*1

店長業務*2・接客・厨房内作
業*1

店長業務*2・接客・厨房内作
業*1・店長会議・企画考案

長期過重・不規則な勤務・拘束時間の長い勤務
・交代勤務・深夜勤務

長期過重・精神的緊張を伴う業務

店長業務*2・接客・厨房内作
業*1

長期過重
・不規則な勤務・拘束時間の長い勤務

厨房内作業*1

厨房内作業*1

長期過重・拘束時間の長い勤務
・交代勤務・深夜勤務
・作業環境・精神的緊張を伴う業務

長期過重・拘束時間の長い勤務
・交代勤務・深夜勤務
・作業環境・精神的緊張を伴う業務

厨房内作業*1・接客・売上集
計

厨房内作業*1・接客

厨房内作業*1・接客＜背景要因＞

長期過重・拘束時間の長い勤務

長期過重・不規則な勤務・拘束時間の長い勤務
・交代勤務・深夜勤務
・作業環境・精神的緊張を伴う業務

長期過重

101

86件の内訳

飲食サービス業

宿泊業，

(27%)

(67%)

(n=5,

サービス業

(6%)

持ち帰り・配達飲食(n=23,

宿泊業(n=58,

外食産業＜業種＞(n=18, (21%)

店員等(n=16, (19%)

店長(n=20, (23%)

調理人

＜職種＞

(n=4, (5%)

40-49歳(n=8, (9%)

30-39歳(n=4, (5%)

29歳以下

(n=1, (1%)

60歳以上

(n=2, (2%)

50-59歳(n=3, (4%)

40-49歳(n=6, (7%)

30-39歳(n=8, (9%)

29歳以下

＜年代＞

＜負荷要因＞

厨房内作業（仕込み・調理・食材の補充・後片付け）
店長業務（数値管理:売上管理・人件費管理等、管理業務全般:人材管理・清掃管理・金銭管理・労務管理等）*2

恒常的な長時間労働が連続していた。出勤準備中に突然カが抜けて休業、受診し「うつ病」と診断された。

務であったが、社員の人数が少ないため休日が減って勤務時間も長くなり出来事後に月に100時間を超えるの上でうどん店に移動となり、全く異なる職種への配置転換となった。多大な労力を要するほどの困難な業

40代男性。物品販売に係る業務から事業場が展開するうどん店2店舗の店長として併任。被災者は本人受諾

*1

案・併任

房内作業 ・企画考*1

店長業務*2・接客・厨目まい、吐き気等の症状に悩まされ、勤務中に同様の発作により緊急搬送、「うつ病」と診断された。

ており、発病直前の連続した６か月間に、１か月当たり約90~150時間の時間外労働を行っていた。腹痛や災後の計画停電日に出勤しなければならない状態が続き、売り上げ低下による人員削減で長時間労働となっ30代男性。レストラン店に店長兼エリアマネージャーとして勤務。担当エリア内の店舗に社員が不在時や震図1-2. 外食産業における労災認定事案の典型事例（精神障害）

役割・地位の変化

長時間労働・仕事の量・質・極度の長時間労働・恒常的な案・併任

房内作業*1・企画考の量・質・役割・地位の変化

店長業務*2・接客・厨長時間労働・対人関係・仕事や責任は増加し、また業務に関してアルバイト等部下との雰囲気は悪かった。開店準備中に倒れ、病院に救急搬送された。「解離性（転換性）障害」と診断された。

100時間を超えており、2週間以上にわたる連続勤務も行っていた。転勤した店舗で店長昇進があり業務量

房内作業*1

20代男性。ラーメン店の店長兼調理に従事していた。時間外労働時間が発症直前1か月、2か月、3か月で性ストレス反応」と診断された。

節・腹部・胸部打撲、肋骨骨折と診断され治療。被災者は、暴行時、恐怖心や不安を強く訴えており、「急60代女性。調理およびホール係として勤務していた。店長から殴る蹴る等のひどい暴行を受け、顔面両肩関害」と診断され、発病時期も推定された。

ないような状態だったと判定され、自殺に至ったと考えられる。自殺後、「重度ストレス反応および適応障

時間外労働時間は約130時間と仕事量は増加していた。そのころ、被災者は混乱して通常の状況判断ができ

50代男性。割烹・小料理の料理長として勤務していた。恒常的な長時間労働があり、自殺直前の1か月間の店長業務*2・接客・厨厨房内作業*1

厨房内作業*1

長時間の労働があった。調理場で意識消失し病院へ搬送されたが意識消失発作と診断された。その後も気分の落ち込み等があったため受診し「うつ病」と診断された。

このため、通常より早く調理主任に昇格はしたものの著しい負担増加はなかった。しかし、連続勤務があり

売上集計

40代男性。ビアホールの調理担当として勤務。取引先とトラブルとなったが大きな問題にはならなかった。

け、「うつ病エピソード」を発病したと考えられる。

あった。また、上司から日常的に業務指導と称して殴る蹴る、火傷の暴行、退職を強要するような暴言を受

30代男性。懐石料理店で調理師として勤務していた。発症間の1か月において約170時間の時間外労働がいようなことがあり、「うつ病」を発病していたと認められた。

に対し、上司からの暴言や暴力が約6か月にわたって行われていた。このため、目まいやまっすぐに歩けな

20代男性。レストランの調理師として勤務していた。被災者の仕事の能率の悪さや仕事に対する理解力不足＜主な事例＞

厨房内作業*1・接客・厨房内作業*1・接客

厨房内作業*1・接客＜背景要因＞

極度の長時間労働・恒常的なの量・質・役割・地位の変化

長時間労働・対人関係・仕事

極度の長時間労働・恒常的な係

恒常的な長時間労働・対人関

長時間労働

極度の長時間労働・恒常的な位の変化・事故や災害の体験

係・仕事の量・質・役割・地恒常的な長時間労働・対人関化・事故や災害の体験の量・質・役割・地位の変

長時間労働・対人関係・仕事

極度の長時間労働・恒常的な化・セクハラ

の量・質・役割・地位の変

長時間労働・対人関係・仕事

極度の長時間労働・恒常的な別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（事案解析）
運輸業・郵便業における過労死（脳・心臓疾患）の予測及び防止を目的とした資料解
析に関する研究
研究分担者 酒井一博 公益財団法人大原記念労働科学研究所 所長【研究要旨】
運輸業・郵便業における過労死の予測及び防止という目的を達成するために、平成 22 年 1
月～平成 27 年 3 月までの脳・心臓疾患による不支給事案の労災調査復命書から、運輸業・郵便業の全 312 件を抽出し、これまで分析を行った支給事案（465 件）の結果と比較した。とりわけ件数が多かったトラック運転手について詳細解析した。その結果、不支給事案の条件
は、事業場、荷扱い中、長い拘束時間、不規則勤務、早朝勤務、夜勤・交代勤務、50 歳代、
雇用 1 年未満と雇用 15 年以上、血縁のある家族の既往歴あり、1 箱以上の喫煙、毎日の飲酒、健診による過労死(死亡)の低減などの点で支給事案と似ていた。したがって支給事案と不支給事案の違いは、時間外労働時間の長さを反映していたことになる。一方、支給事案も不支給事案も脳・心臓疾患にり患しているという共通した事実に注目すれば、本研究で抽出された時間外労働以外の要因について対策を講じることが、過労死等の防止には重要と考えられる。

Ａ．研究目的
本研究は、過労死の労災請求及び支給決定数が最も多い運輸業・郵便業の死亡・生存事案ののうち脳・心臓疾患による不支給事案の労災調査復命書、全 312 件を解析し、昨年度までに解析した支給事案の結果と比較して、その特徴を記述することを目的とした。

わる時間外労働時間以外の要因（不規則性、長い拘束時間、多い出張、夜勤・交代勤務、温熱
曝露、騒音曝露、時差、緊張の有無）の発症前
6 か月間の特徴に加えて 7 時前の乗務開始である「早朝勤務」を解析した。
さらには昨年度に策定した 8 運行パターン
特性別の発症状況を記述した。それらを踏まえて支給、不支給事案の共通点、差異点を明らかにした。
（倫理面での配慮）
公益財団法人大原記念労働科学研究所研究
倫理委員会にて審査され、承認を得た。

Ｂ．研究方法平成 22 年 1 月～平成 27 年 3 月までの脳・心臓疾患による不支給事案の労災調査復命書
から、運輸業・郵便業の全 312 件を抽出した。
それらの事案が発生した企業の事業規模、発症者の年齢、雇用年から発症年までの期間、発症
月、発症曜日、発症時刻、死亡・生存と脳・心臓疾患比率の関係、死亡・生存と脳・心臓疾患の診断名を業種別に分析し、昨年度までの支給事案の解析結果（465 件）との比較を試みた。
また最も件数が多いトラック運転手については、血縁のある発症者家族の既往歴、喫煙習
慣・喫煙本数、飲酒習慣を新たに解析し、また脳・心臓疾患発症時の状況、脳・心臓疾患に関Ｃ．研究結果1. 運輸業・郵便業におけるデータの特性
表 1 に 312 件の運輸業・郵便業の車種比率を記した。その結果、トラックが 32.1%（支給事案 58.3%）と最も高い比率を占め、次がタクシーの 23.1%（支給事案 10.8%）、バスの 7.1%（支給事案 3.2%）であった。一方、運転を行わない
事務職員などの非運転者の比率が 27.6%（支給10.8%）も占めていた。また不支給事案には支給事案(6.0%)にあった「配送」はなかった。
解析には、支給事案と同様、非運転者を除き、比率の少ないトレーラー、（配送）、タンクロー
リー、ダンプ、コンテナ、ミキサー車をトラックに含めて 124 件として解析することにした。

研究分担者：佐々木司（公益財団法人大原記念労働科学
研究所研究部・上席主任研究員）

102

その結果、車種比率はトラック 54.9%（支給事案 82.2%）、タクシー31.9%（支給事案 12.0%）、
バス 9.7%（支給事案 3.6%）、船 3.5%（支給事案 2.2%）の順となった。不支給事案の比率は、支給事案とは異なり、トラックが 27.3 ポイン
ト減少していたが、事案数の多さの順番は、支給事案と変わらなかった（トラック、タクシー、バス、船の順）。なお、船は件数が 8 例と少なかったために、参考値として記した。
2. 各車種における発症者データの特徴
事業場規模は、トラックでは「20 人以上 50
人未満」の事業場の発症者比率が 33.1%と最も多く、タクシー（58.3%）やバス（63.6%）では、「100 人以上」の事業場が最も多かったことか
ら、車種による違いが見られた。しかしながら、各車種ともに、最も多い事業場規模は、支給事案と同様であった（表 2）。
発症者の平均年齢は、55.4 歳（支給事案 54.3
歳）であった。トラック（35.5%）やバス（36.4%）
は「50 歳代」が最も多く、タクシー（59.7%）
では「60 歳代」が最も多かった。またバスの平均発症年齢が 56.0 歳（支給事案 49.2 歳）と支給事案より 6.8 ポイントも高かった。しかしながらトラックやバスで「40 歳代」と「50 歳代」、
タクシーで「50 歳代」と「60 歳代」が多かったことは、支給事案と同様であった（表 3）。
発症者の雇用年から発症年までの期間は、車種によって異なっていた。トラックは、「1 年未
満（15.7%）」と「15 年以上(23.5%)」、タクシー
では「1 年未満（18.3%）」と「1 年以上 2 年未満（12.7%）」、バスでは「6 年以上 7 年未満（27.3%）」と「1 年未満（13.6%）」が多かった。
全体をみると「1 年未満（16.2%）」と「15 年以上（17.6%）」が多かった。この傾向は、支給事案と同様であった（表 4）。
発症者の発症月（表 5）は、トラックでは「4月（11.3%）」、「5 月（10.5%）」、「12 月（10.5%）」、「11が多かった。タクシーは「3 月（15.3%）」月（15.3%）」、バスは「2 月（18.2%）」に多かった。全体的にみて、「3 月（10.2%）」、「4 月（11.5%）」が多かったが、各月に広く分布しているようであった。したがって、夏季と冬季の発症が多い傾向にあった支給事案とは異なっていた。
発症曜日（表 6）は、トラックでは「日曜日（4.8%）」が最も少ない傾向にあったが、他の業種では、どの曜日にも広く分布していた。支給事案でみられたウィークディに高く、ウイー
クエンドに低いという特徴は見られなかった。
発症時刻
（表 7）
は、
トラックが
「6 時
（9.5%）」，
タクシーが「21 時（11.6%）」、バスが「10 時103（18.2%）」、「14 時（18.2%）」で最も多かったが、全体的に昼間に多く、夜間に少ない傾向は共通していた。この傾向は支給事案と同様であった。
3. 死亡・生存の特徴
各車種の発症者を死亡と生存に分け、その後、脳疾患と心臓疾患に分けて関係性を見たもの
が表 8 である。その結果、すべての車種で生存が死亡より多かった。いずれの車種も、死亡事
案は心臓疾患が多く、生存事案は脳疾患が多いという点が共通していた。この傾向は、支給事案と同様であった。
また表 8 の結果の脳疾患を、くも膜下出血、脳梗塞、脳出血に 3 分類し、心臓疾患を、解離
性大動脈、心筋梗塞、心停止、心不全に 4 分類
したのが表 9 である。死亡で多かった心臓疾患
では、すべての車種で心筋梗塞が最も多かった。
生存で多かった脳疾患では、脳出血が多かった。
死亡、生存の疾患の特徴は、支給事案と同様であった。
4. トラック発症者の詳細解析
件数が最も多かったトラック運転手の発症条件を詳細に解析した。まず、表 10 に発症状
況と家族既往歴の関係を記した。家族の既往歴が記載されていたのは、支給事案で 75 人
（22.0%）、不支給事案で 28 人（22.6%）と少なかった。そのうち、支給事案の「脳疾患」は 45
件、「心臓疾患」は 30 件、不支給事案の「脳疾患」は 22 件、「心臓疾患」は 6 件であった。データは、血縁のある家族で、既往歴が複数分記されていた場合(例えば父と母)もカウントして記した。
その結果、支給事案の「脳疾患」は 52 件、「心臓疾患」は 39 件であった。また不支給事
案の「脳疾患」は 24 件、「心臓疾患」は 8 件であった。支給事案では、「脳疾患」にり患した発症者家族の 65.4%が「脳疾患」、「心臓疾患」にり患した 61.5%が「心臓疾患」の既往歴があった。一方、不支給事例では、「脳疾患」にり患した発症者の家族の 66.7%が「脳疾患」の既往歴があったが、「心臓疾患」では、37.5%が「心臓疾患」の既往歴を示したのみであった。
図 1 に発症者の喫煙習慣の有無、喫煙本数を示した。
「喫煙習慣あり」は、支給事案 73.3%、
不支給事案 66.9%で最も多かった。そのうち支給事案（48.0%）、不支給事案（37.3%）とも 1 日の喫煙本数は、「20 本以上 30 本未満」が最も多かった。この傾向は、両事案で似ていた。
図 2 に飲酒習慣と飲酒頻度を示した。飲酒習慣は、支給事案（70.4%）、不支給事案（74.2%）

とも「飲酒習慣あり」が最も多かった。また飲酒頻度は、支給事案（35.4%）、不支給事案（39.1%）
とも「毎日」が最も多かった。したがって喫煙
同様、両事案で似ていたことになる。
脳・心臓疾患発症時の状況を図 3 に示した。
発症状況の勤務外と勤務中の比率は、勤務中の発症が 86.3%を占め、勤務外は 10.5%に過ぎなかった。勤務中の発症状況をさらに分析したと
ころ、走行中が 43.9%、事業場が 40.2%であった。勤務外では 92.3%が自宅であった。勤務中の走行中が最も多かったものの、事業場（40.2%）の発症も多く、その中でも「荷扱い中（18 件、41.9%）」が多かったことから、この点においても支給事案と似ていた。
表 11 に脳・心臓疾患の発症に関わる時間外
労働以外の要因を示した。表は「発症前おおむ
ね 6 か月」にチェックした項目に加え、労災調
査復命書から午前 7 時以前から業務が開始される「早朝勤務」を抽出した。その結果、「拘束時間が長い（28.4%）」が最も多く、次いで「不規則な勤務（18.9%）」、「早朝勤務（18.2%）」、「交代・深夜勤務（16.9%）」であり、支給事案と似ている結果となった。
図 4 に「健診あり」、「健診なし」の場合の「既往症あり」と「既往症なし」の死亡比率と生存比率を示した。その結果、「既往症あり」、「既往症なし」にかかわらず、「健診あり」の場合
は、死亡が生存よりも少ない傾向を示した。これは支給事案でも同様であった。
5. トラックの運行パターンと発症の特徴
トラックの運行パターンを、 パターン 1「連続運行タイプ（図 5）」、 パターン 2「連続勤務タイプ（図 6）」
、 パターン 3「短休息期間タイプ（図 7）」、パターン 4「 日勤と夜勤の混合と不規則勤務タイプ（図 8）」、 パターン 5「日勤型・通常タイプ（図 9）」、パターン 6「早朝出庫型・通常タイプ（図 10）」、パターン 7「早朝出庫型・不規則タイプ（図 11）」、パターン 8「夜勤型・通常タイプ（図 12）」の 8 パターンに分類した。それを踏まえて、発症の特徴を図13 に示した。
その結果、発症は、「パターン 6」が 36.3%で最も多く、次いで「パターン 7」の 21.0%であり、いずれも早朝勤務を含むパターンであった。
一方、「パターン 2」は不支給事案には無く、「パターン 3」は 1.6%と少なかった。
図 14 に死亡と生存の件数別に運行パターンを示した。その結果、死亡では「パターン 6」
が 25.5%で最も多く、次いで「パターン 7」の20.0%であり、生存においても「パターン 6」が104

44.9%、「パターン 7」が 21.7%であった。これ
らの運行パターンと発症状況の関係は、支給事案と似ていた。
Ｄ．考察
不支給事案と支給事案の発症条件は、事業場、荷扱い中、長い拘束時間、不規則勤務、早朝勤
務、夜勤・交代勤務、発症年齢が 50 歳代、雇用 1 年未満と雇用 15 年以上、血縁のある家族の既往歴あり、1 箱以上の喫煙、毎日の飲酒、健診による死亡の低減などの点で共通していた。このことは、支給事案に分類されるか不支給事案に分類されるかの違いは、時間外労働時間の差であることを意味している。一方、支給事案も不支給事案も脳・心臓疾患にり患しているという共通した事実に注目すれば、これらの時間外労働以外の要因について対策を講じる
ことで、過労死等の防止に寄与することが考え
られた。
Ｅ．結論
本研究は、平成 22 年 1 月～平成 27 年 3 月までの脳・心臓疾患による不支給事案の労災調査復命書から、運輸業・郵便業の全 312 件を抽出し、これまで行った支給事案（465 件）と比較した。とりわけ件数が多かったトラック運転手の事案を詳細解析した。その結果、不支給事案の条件はおおむね支給事案の被災条件に似ていた。これらのことから、運輸・郵便業の脳・心臓疾患を減らすためには、本研究で明らかになった労働時間以外の被災条件対策が必要と結論づけた。
Ｆ．健康危険情報なし
Ｇ．研究発表1. 論文発表なし
2. 学会発表なし
Ｈ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。）
1. 特許取得なし
2. 実用新案登録
なし
3.その他
なし

9
7
5
2
50

船

タンクローリー

ダンプ

コンテナ

非運転者

給

105

不 支 給
3

ミ キサー車

全体

312

86

4

タ ン ク ロ ーリ ー

非運転者

6

11

ト レ ーラ ー

ダン プ

22

バス
8

72

タ ク シー

船100

ト ラッ ク

分類

15

バス

465

28

配送

全体

28

トレーラー

271
50

ｎ

ｎ

タクシー

トラック

分類

表1．運輸・郵便業の車種比率

支
100.0

27.6

1.0

1.3

1.9

2.6

3.5

7.1

23.1

32.1

％

100.0

10.8

0.4

1.1

1.5

1.9

3.2

6.0

6.0

10.8

58.3

％

ｎ

415

9

15

50

341

100.0

2.2

3.6

12.0

82.2

％

ｎ

226

8

22

72

124

100.0

3.5

9.7

31.9

54.9

％

*非運転者を 除く*非運転者を除く*トレーラー，ダンプ，タンクローリー，ミキサー車を含む*ト レ ーラ ー, 配送, タ ン ク ロ ーリ ー, コ ン テ ナ, ダン プ を 含む

全体

船

バス

タ ク シー

ト ラッ ク

分類*非運転者を除く*非運転者を除く*トレーラー，配送，タンクローリー，ダンプ，コンテナを含む*トレーラー, ダンプ, タンクローリー, コンテナ, ミキサー車を含む

全体

船

バス

タクシー

トラック

分類

給

106

12
7

バス
船

226
124
72
22
8

全体
ト ラッ クタ ク シーバス
船ｎ※事業場規模不明＝29件

46

321

トラック
タクシー

386

全体

ｎ

55
4.3
2
25.0
3
71.4
5

ｎ
％
ｎ
％
ｎ
％
ｎ

不 支 給
ｎ

％

ｎ

％

ｎ

1

12.5

2

9.1

4

34
5.6

％

27.4

41

18.1

ｎ

％

ｎ

％

17.1

％

10人以下

65

ｎ

％

10人以下

0

0.0

3

25.0

5

10.9

110

34.3

118

0

0.0

1

4.5

2

2.8

19

15.3

22

9.7

2

25.0

2

9.1

9

12.5

41

33.1

54

23.9

2

25.0

3

13.6

15

20.8

18

14.5

38

16.8

3

37.5

14

63.6

42

58.3

12

9.7

71

31.4

0

0.0

5

41.7

25

54.3

65

20.2

95

100人以
20人未満 50人未満 100人未満 上

1

14.3

0

0.0

11

23.9

47

14.6

59

11人以上 20人以上 50人以上

1

14.3

1

8.3

3

6.5

44

13.7

49

11人以上 20人以上 50人以上 100人以
20人未満 50人未満 100人未満 上
16.8
12.7
30.6
15.3
24.6

表２．発症者が属する企業の事業場規模（車種別）

支

給

107
226
124
72
22
8

ト ラッ クタ ク シー

バス

船

9

船

全体

15

バス

ｎ

50

341

トラック

タクシー

415

全体

ｎ

不 支 給
ｎ

％

ｎ

％

ｎ

％

ｎ

％

ｎ

％

ｎ

％

ｎ

％

ｎ

％

ｎ

％

ｎ

％

58.5

56.0

60.8

52.0

55.4

年齢

平均

58.9

49.2

58.0

51.0

54.3

平均
年齢

0

0.0

0

0.0

0

0.0

0

0.0

0

0.0

以下

20歳代

0

0.0

0

0.0

0

0.0

3

0.9

3

20歳代
以下
0.7

表３．発症者の平均年齢と年齢分布（車種別）

支
0

0.0

0

0.0

0

0.0

7

5.6

7

3.1

30歳代

0

0.0

2

13.3

0

0.0

31

9.1

33

8.0

30歳代

0

0.0

6

27.3

5

6.9

41

33.1

52

23.0

40歳代

1

11.1

6

40.0

6

12.0

93

27.3

106

25.5

40歳代

4

50.0

8

36.4

17

23.6

44

35.5

73

32.3

50歳代

4

44.4

5

33.3

21

42.0

158

46.3

188

45.3

50歳代

3

37.5

6

27.3

43

59.7

32

25.8

84

37.2

60歳代

3

33.3

2

13.3

22

44.0

54

15.8

81

19.5

60歳代

1

12.5

2

9.1

7

9.7

0

0.0

10

4.4

以上

70歳代

1

11.1

0

0.0

1

2.0

2

0.6

4

70歳代
以上
1.0

給

108

不 支 給

115

71

22

8

ト ラッ クタ ク シー

バス

船

18
18.3
13
13.6
3
12.5
1

ｎ
％
ｎ
％
ｎ

15.7

％
％

35

ｎ

16.2

1

12.5

1

4.5

9

12.7

8

7.0

19

1

12.5

2

9.1

5

7.0

6

5.2

14

未満
6.5

未満
8.8

ｎ

3年

2年

2年
以上

未満

1年
以上

1年

％

※不明＝10件

216

全体

ｎ

※不明＝6件

1

12.5

0

0.0

8

11.3

9

7.8

18

未満
8.3

4年

以上

3年

0

0.0

2

9.1

6

8.5

5

4.3

13

未満
6.0

5年

以上

4年

表４．発症者の雇用年から発症年までの期間（車種別）

支
5年

0

0.0

0

0.0

3

4.2

4

3.5

7

未満
3.2

6年

以上

6年

0

0.0

6

27.3

6

8.5

9

7.8

21

未満
9.7

7年

以上

7年

0

0.0

1

4.5

3

4.2

4

3.5

8

未満
3.7

8年

以上

8年

1

12.5

1

4.5

1

1.4

5

4.3

8

未満
3.7

9年

以上

9年

1

12.5

0

0.0

3

4.2

8

7.0

12

未満
5.6

10年

以上

0

0.0

0

0.0

1

1.4

2

1.7

3

未満
1.4

11年

以上

10年

0

0.0

2

9.1

2

2.8

3

2.6

7

未満
3.2

12年

以上

11年

0

0.0

2

9.1

2

2.8

2

1.7

6

未満
2.8

13年

以上

12年

0

0.0

0

0.0

2

2.8

2

1.7

4

未満
1.9

14年

以上

13年

0

0.0

0

0.0

0

0.0

3

2.6

3

未満
1.4

15年

以上

14年

2

25.0

2

9.1

7

9.9

27

23.5

38

17.6

以上

15年

給

109

15

9

バス

船

226

124

72

22
8

全体

ト ラッ クタ ク シー

バス

船

ｎ

50

341

415

タクシー

トラック

全体

ｎ

1

ｎ

2月

0

0.0

不 支 給
1

ｎ

4

2

9.1

％
12.5

1

ｎ
ｎ

1.4

％

％

18.2

10

ｎ

0

0.0

4

5.6

10

8.1

14
8.1

ｎ
％

18

11.1

％

2

13.3

8.0

1

ｎ

9

18.0

6.2

6.7

％

％

4

ｎ

1月

36
8.0

ｎ
％

30

41

9.9
8.8

2月

10.6

42

ｎ
％

10.1

％

1月

表５．発症者の発症月（車種別）

支

40

9.6

0

0.0

1

4.5

11

15.3

11

8.9

23

10.2

3月

2

22.2

0

0.0

2

4.0

36

10.6

3月

1

6.7

2

4.0

25

7.3

29

7.0

1

12.5

2

9.1

9

12.5

14

11.3

26

11.5

4月

1

11.1

4月

21

6.2

30

7.2

20

8.8

2

25.0

0

0.0

5

6.9

13

10.5

5月

2

22.2

1

6.7

6

12.0

5月

28

8.2

33

8.0

2

9.1

4

5.6

8

6.5

15

6.6

1

12.5

6月

0

0.0

0

0.0

5

10.0

6月

31

9.1

39

9.4

10

8.1

20

8.8

0

0.0

1

4.5

9

12.5

7月

0

0.0

1

6.7

7

14.0

7月

0

0.0

4

8.0

33

9.7

39

9.4

4

5.6

10

8.1

17

7.5

0

0.0

3

13.6

8月

2

22.2

8月

4

8.0

29

8.5

37

8.9

7

9.7

11

8.9

21

9.3

0

0.0

3

13.6

9月

0

0.0

4

26.7

9月

0

0.0

3

13.6

4

5.6

9

7.3

16

7.1

10月

0

0.0

0

0.0

1

2.0

25

7.3

26

6.3

10月

2

25.0

0

0.0

11

15.3

5

4.0

18

8.0

11月

0

0.0

3

20.0

5

10.0

21

6.2

29

7.0

11月

1

12.5

1

4.5

3

4.2

13

10.5

18

8.0

12月

1

11.1

2

13.3

1

2.0

26

7.6

30

7.2

12月

給

110

15
9

バス

船

226
124
72
22
8

全体

ト ラッ クタ ク シー

バス

船

ｎ

50

341

トラック

タクシー

415

全体

ｎ

13.3
2
11.1
1

%
n
%
n

12.8
29
14.5
18
11.1
8
13.6
3
0.0
0

%
n
%
n
%
n
%
n
%
n

月曜日

7

56

n
n

16.4

%
14.0

66

n

%

15.9

月曜日
%

表６．発症者の発症曜日（車種別）

支

不 支 給
3

37.5

3

13.6

11

15.3

19

15.3

36

15.9

火曜日

0

0.0

1

6.7

8

16.0

53

15.5

62

14.9

火曜日

1

12.5

1

4.5

13

18.1

22

17.7

37

16.4

水曜日

2

22.2

2

13.3

9

18.0

63

18.5

76

18.3

水曜日

2

25.0

2

9.1

10

13.9

18

14.5

32

14.2

木曜日

3

33.3

2

13.3

11

22.0

47

13.8

63

15.2

木曜日

0

0.0

5

22.7

10

13.9

19

15.3

34

15.0

金曜日

1

11.1

4

26.7

8

16.0

52

15.2

65

15.7

金曜日

1

12.5

4

18.2

11

15.3

22

17.7

38

16.8

土曜日

1

11.1

2

13.3

2

4.0

36

10.6

41

9.9

土曜日

1

12.5

4

18.2

9

12.5

6

4.8

20

8.8

日曜日

1

11.1

2

13.3

5

10.0

34

10.0

42

10.1

日曜日

318

47

15

8

トラック

タクシー

バス

船

2

6.4
3

％

給

111

不 支 給

0
0

ｎ

116

69

22

8

ト ラッ クタ ク シー

バス

船

4.3

％

0
0.0
0

ｎ
％
ｎ

3

2

ｎ

0.0

1.7

％

％

5

ｎ

ｎ

2.3

％

0時

0

ｎ

※不明＝11件

215

全体

n

7

0

0.0

0

0.0

3

4.3

5

4.3

8

0

0.0

0

0.0

3

4.3

1

0.9

4

0

0.0

0

0.0

3

4.3

1

0.9

4

0

0.0

0

0.0

1

1.4

1

0.9

2

0

0.0

0

0.0

17

5.3

18

4.6

6時

0

0.0

0

0.0

2

2.9

4

3.4

6

2.8

5時

0

5

7.2

7

6.0

17

7.9

1

3
0

2

0.0 25.0

0
0

1

0

2

1

1

0

0

0

0.0

2

4.3

15

4.7

17

4.4

0

0

0

0.0

2

4.3

15

4.7

17

4.4

2

25

0

0.0

3

6.4

9

2.8

14

3.6

1

6.7

3

6.4

20

6.3

25

6.4

0

1

0 12.5

1

6.7

1

2.1

18

5.7

20

5.2

1

6.7

2

4.3

11

3.5

15

3.9

0

1

0 12.5

1

6.7

2

4.3

12

3.8

15

3.9

0

0

1

6.7

4

8.5

10

3.1

15

3.9

0

0

0

0.0

2

4.3

10

3.1

12

3.1

0

0.0

2

4.3

10

3.1

13

3.4

0

1

0 12.5

1

6.7

4

8.5

9

2.8

14

3.6

3

4.3

7

6.0

14

6.5

1
0

2

0.0 25.0

4

4.5

2

2.9

6

5.2

11

5.1

0

0.0

1

4.5

1

1.4

3

2.6

5

2.3

2

2.9

4

3.4

10

4.7

0

0.0

2

1

4.5

4

5.8

8

6.9

14

6.5

0

0.0

4

5.8

7

6.0

12

5.6

0

1

1

0.0 12.5 12.5

4

9.1 18.2

3

4.3

6

5.2

11

5.1

0

0.0

0

0.0

4

5.8

7

6.0

11

5.1

0

0.0

0

0.0

1

1.4

5

4.3

6

2.8

0

3

2.6

12

5.6

0

0.0

4

1

0

0.0

1

4.5

8

5.8 11.6

1

0.9

6

2.8

0.0 12.5

1

4.5

2

2.9

4

3.4

7

3.3

0

0.0

2

9.1

3

4.3

1

0.9

6

2.8

0

0.0

1

4.5

1

1.4

2

1.7

4

1.9

10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時 17時 18時 19時 20時 21時 22時 23時

0

0.0 18.2

1

1.4

10

8.6

12

5.6

0

0.0

16

5.0

19

4.9

0.0 13.3

2

4.3

21

6.6

24

6.2

0 12.5 12.5

1

6.7

3

6.4

17

5.3

21

5.4

10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時 17時 18時 19時 20時 21時 22時 23時

0.0 12.5

0

0.0

5

7.2

10

8.6

15

9時

0

0

1

6.7

0

0.0

16

5.0

17

4.4

9時

7.0

8時

0

0

1

6.7

0

0.0

20

6.3

21

5.4

8時

4.5 13.6

1

1.4

11

9.5

13

7時

0

0

0

0.0

2

4.3

11

3.5

13

3.4

7時

6.0

6時

1

0 12.5

0

0.0

3

6.4

13

4.1

16

4.1

5時

0.9

4時

0

0

1

6.7

2

4.3

12

3.8

15

3.9

4時

1.9

3時

0

0

0

0.0

1

2.1

9

2.8

10

2.6

3時

1.9

2時

0

0

1

6.7

2

4.3

9

2.8

12

3.1

2時

3.7

1時

0

0

2

0.0 13.3

％

％

ｎ

4.3

11

ｎ

2.2

3.5

％

11

2.8

1時

14

3.6

0時

ｎ

％

※不明＝27件

388

全体

n

表７．発症者の発症時刻（車種別）

支

15

9

バス

船

給

112

226

124

72

22

8

全体

ト ラッ クタ ク シーバス

船

運輸・ 郵便

50

341

415

タ ク シー

ト ラッ ク全体

運輸・ 郵便

66.7
10
44.4
4

%
n
%
n

55
40.3
29
40.9
9
37.5
3

n
%
n
%
n

44.4

%
n

98

n

%

43.4

%

死亡

16

n

生死

119
32.0

n
%

34.9

149

n
%

35.9

%

死亡

生死

不 支 給
5

62.5

13

59.1

43

59.7

69

55.6

128

56.6

生存

5

55.6

5

33.3

34

68.0

222

65.1

266

64.1

生存

5

9

29

55

98

死亡

4

10

16

119

149

死亡

死亡

死亡

2

40.0

2

22.2

13

44.8

17

30.9

34

34.7

脳

0

0.0

4

40.0

7

43.8

33

27.7

44

29.5

脳

表８．死亡・生存と脳・心臓疾患（車種別）

支
3

60.0

7

77.8

16

55.2

38

69.1

64

65.3

心臓

疾病

4

100.0

6

60.0

9

56.3

86

72.3

105

70.5

心臓

疾病

3

13

43

69

128

生存

5

5

34

157

生存

1

33.3

13

100.0

30

69.8

57

82.6

101

78.9

脳

5

100.0

3

60.0

28

82.4

70.7

*1

193

222

72.6

*1

脳

生存

266

生存

2

66.7

0

0.0

13

30.2

12

17.4

27

21.1

心臓

0

0.0

2

40.0

6

17.6

62

27.9

70

26.3

心臓

*1=不明・その他による3件を含む

341

50

15

9

トラック

タクシー

バス

船

給

113

226

124

72

22

8

全体

トラック

タクシー

バス

船

ｎ

415

全体

ｎ

死亡
心臓

脳

生存

1
0.0
0
0.0
0
0.0
0

14

42.9

3

75.0

3

0.0

0

脳

3.0

42.4

0

0.0

1

25.0

4

57.1

18

54.5

0

4

7

33

死亡

1

25.0

1

16.7

1

11.1

8

9.3

3

75.0

2

33.3

5

55.6

50

58.1

心臓

0

0.0

3

50.0

3

33.3

26

30.2

0

0.0

0

0.0

0

0.0

1

1.2

5

5

34

222
*2

0

0.0

1

33.3

3

10.7

41

26.1

3

60.0

0

0.0

12

42.9

41

26.1

2

40.0

2

66.7

13

46.4

75

47.8

脳

*1=不明・その他による1件を含む*2=不明・その他による3件を含む

4

6

9

86
*1

5

3

28

157

生存

0

0.0

1

50.0

3

50.0

40

64.5

0

0.0

0

0.0

1

16.7

7

11.3

0

0.0

0

0.0

0

0.0

0

0.0

0

2

6
*4

62
*3

*3=不明・その他の6件を含む*4=不明・その他の1件を含む

0

0.0

1

50.0

1

16.7

9

14.5

不 支 給

5

9

29

55

0.0
0

50.0

1

0.0

0.0 100.0
2

1

5

0

7

7.7

38.5

1

50.0

0

53.8

3

2

12

17.6

11.8

70.6

2

2

13

17

0

0.0

0

0.0

4

25.0

2

5.3

2

66.7

5

71.4

7

43.8

19

50.0

1

33.3

1

14.3

5

31.3

13

34.2

0

0.0

0

0.0

0

0.0

0

0.0

3

13

43

69

5

38.5

13

43.3

18

30.5

0

1

0.0 100.0

3

23.1

3

10.0

11

18.6

0

0.0

5

38.5

14

46.7

30

50.8

*1=不明・その他による4件を含む*2=不明・その他による1件を含む*5=不明・その他を含む

3

7
*2

16

38
*1

1

13

30

59
*3

0

0.0

6

46.2

6

50.0

2

0

0.0

0

0.0

4

30.8

1

8.3

0

0.0

0

0.0

0

0.0

0

0.0

2

0

13

12
*4

*3=脳・心両方発症による重複2件を含む*4=不明・その他の3件を含む

0

0.0 100.0

0

0.0

3

23.1

2

16.7

心臓
死亡全 くも膜
解離性 心筋梗心臓全 生存全 くも膜
解離性 心筋梗
心臓全脳梗塞 脳出血 脳全体
心停止 心不全
脳梗塞 脳出血 脳全体
心停止 心不全
体
下出血
大動脈
塞
体
体
下出血
大動脈
塞
体
52.9
14.7
32.4
9.4
51.6
31.3
0.0
16.5
35.9
47.6 103
18.5
51.9
18.5
0.0
98
34
64
128
27
18
5
11
6
33
20
0
17
37
49 *3
5
14
5
0

4

10

16

119

心臓
死亡全 くも膜
解離性 心筋梗
心不全 心臓全 生存全 くも膜
解離性 心筋梗
心不全 心臓全脳梗塞 脳出血 脳全体
心停止
脳梗塞 脳出血 脳全体
心停止
体
下出血
大動脈
塞
等
体
体
下出血
大動脈
塞
等
体
45.5
2.3
52.3
10.5
57.1
30.5
1.0 105
23.3
29.0
47.7
15.7
62.9
11.4
0.0
266
149
44
193
70
*2
20
1
23
11
60
32
1 *1
45
56
92
11
44
8
0

脳

表９．死亡・生存と診断名（車種別）

支

給

不 支 給

114

34
23.1%
9

ｎ
％
ｎ

66.7%
16
50.0%
4

％
ｎ
％
ｎ

脳疾患

65.4%

％

3

37.5%

3

12.5%

心臓疾患

1

12.5%

0.0%
0

1

4.2%

不明

0

0.0%

0

0.0%

不明

4

16.7%

その他

6

15.4%

5

9.6%

その他

家族既往歴

24

61.5%

13

25.0%

心臓疾患

8

100%

24

100%

合計

39

100%

52

100%

合計

*発症者の家族内に複数の既往歴を持つケースがあるため, 発症者と家族既往歴の合計は一致しない

心臓疾患(n = 6)脳疾患(n = 22)

心臓疾患(n=30)

脳疾患(n=45)

脳疾患

家族既往歴

表10．トラックドライバー発症者の家族既往歴

支

支

給

不 支 給

115

図１．トラックドライバー発症者の喫煙習慣及び１日の喫煙本数

支

給

不 支 給

116

図２．トラックドライバー発症者の飲酒習慣

支
給
不 支 給

117
事業場
40.2%
（43）

勤務中
86.3％
（107）

待機中
13.2%
（18）

走行中
33.6%
（96）

走行中
43.9％
（47）

その他
33.1%
（45）

事業場
47.6％
（136）

不明
3.2%
（4）

124

荷扱い中
53.7％
（73）

勤務外
10.5%
（13）

その他
21.8%
（12）

通勤途中
7.7%
（1）

通勤途中
16.4%
（9）

勤務外
16.1%
（55）

図３．トラックドライバーの脳・心臓疾患発症状況

その他
15.9%
（17）

その他
18.9%
（54）

勤務中
83.9％
（286）

341

自宅
92.3％
（12）

自宅
61.8％
（34）

118

119

給

支

給

*トラックドライバー124名のうち、健診の受診者（n=91）を分析対象にした

不図４．トラックドライバー発症者の既往症×健診×死亡・生存*トラックドライバー341名のうち、健診の受診者（n=222）を分析対象にした

支

120

図5．パターン１ 連続運行タイプ(支給３３件，不支給３件）

c. 休息が設定されていない

b. 車中泊を伴う

a. 3日以上の連続運行

特徴

原則3日以上の連続運行が常態化。
運行に休息が設定されていないことが最大の特徴で、車中泊を伴うケースもある。

概要

121

10日間連続運行

12日間連続運行

12日間連続運行

図6．パターン２ 連続勤務タイプ(支給１５件，不支給０件）

a. 休日がない状態で、10日間
以上の連続運行を複数回以上行っていたケース

特徴

発症直前約半年間の運行において、休日がない状態で、原則10日間以上の連続運行を複数回以上行っていたケースが該当。

概要

122
約5.5時間インターバル

図7．パターン３ 短休息期間タイプ(支給２５件，不支給２件）

a. 休息期間（勤務間インターバル）が8時間を割るケース

特徴

休息期間（勤務間インターバル）が8時間を割るようなケースが該当。

概要

123

出庫時間が不規則

帰庫時間が不規則

図8．パターン４ 日勤と夜勤の混合と不規則勤務タイプ(支給１６件，不支給１１件）

a. 出庫時刻と帰庫時刻が不規則で日勤と夜勤が混合

特徴

疾病発症前、半年間の勤務パターンを見ると、日勤と夜勤が混合しているタイプ、もしく
は出庫時刻が早朝から夜間までの広範囲に分布し、その影響を受け帰庫時刻も不規則勤務になっていたケースが該当。

概要

124

図9．パターン５ 日勤型・通常タイプ(支給２１件，不支給９件）

a. 運行時間が8時から22時で安定

特徴

運行時間帯が日勤帯で、出庫から帰庫までの運行時間帯が概ね8時から22時までのケース
が該当。

概要

125

図10．パターン６ 早朝出庫型・通常タイプ(支給４４件，不支給４５件）

c. 帰庫時刻は夕刻（概ね14時から20時）

b. 出庫時刻は早朝（概ね2時から7時）

a. 運行時間帯は日勤

特徴

パターン５同様、運行時間帯は日勤帯だが、出庫時刻が原則2時くらいから7時の早朝で、帰庫時刻が概ね14時から20時までのケースが該当。

概要

126

図11．パターン7 早朝出庫型・不規則タイプ(支給53件，不支給26件）

b. 帰庫も出庫と連動して不規則a. 早朝出庫が中心（7時以前）

特徴

出庫時刻が原則7時以前の早朝であるが、パターン６と比較すると日々の出庫時刻のバラツキが大きいケースが該当。

概要

127

深夜・早朝帯勤務

図12．パターン8 夜勤型・通常タイプ(支給22件，不支給6件）

b. 日々の変動は少ない

a. 深夜・早朝帯（0時～5時を含む）を中心とする運行

特徴

深夜・早朝帯（0時～5時を含む）を運行するケースが該当。出庫時刻、帰庫時刻から見て昼夜逆転の運行といえるが、日々の変動が比較的小さいケース。

概要

128

※n＝341件

給※n＝124件

不支

給

図13．トラックドライバー発症者の運行パターン比率

支

129

図 14. トラックドライバー発症者の運行パターンと死亡, 生存比率

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（事案解析）
運輸業・郵便業における精神障害の労災認定事案の特徴に関する研究
研究分担者

高橋正也 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
産業疫学研究グループ・部長【研究要旨】
脳・心臓疾患による過労死等の最多発生業種として注目される運輸業・郵便業は、精神障害による過労死等も多発している。本研究では精神障害の労災認定事案について、運輸業・郵便業の被災状況や関連する要因の特徴を明らかにすることを目的とした。平成 22 年 1 月
から平成 27 年 3 月の間に業務上認定された精神障害事案合計 214 件の調査復命書を分析した。事案全体の 50％が恒常的な長時間労働、31％が仕事上の問題、21％が上司に関連した問題、約 10％が乗客に関連した問題、路上での事故（被害）、事業場内作業時の事故（被害）に関連した。仕事上の問題は恒常的な長時間労働を伴う事案が多かった。上司に関連した問
題では業務指導範囲内とは言え、被災労働者に対する罵声や叱責が多く認められた。これらの結果から、労働時間の適正化はもとより、業務の進め方、上司のあり方、作業安全の確保など時間以外の要因を改善することが本業種で働く労働者の精神障害を予防する可能性につながると考えられた。

研究分担者：
吉川 徹（労働安全衛生総合研究所 過労死等調査研究センター・センター長代理）
山内貴史（同センター・客員研究員）
梅崎重夫（労働安全衛生総合研究所・総括領域長）
Ａ．研究目的運輸業・郵便業は脳・心臓疾患による過労死
等が最も起こりやすい業種であることは認定事案数及び雇用者 100 万人当たりの事案数（事案数の少ない漁業等を除く。以下同じ。）から見て明らかである。一方で、精神障害による過労死等も上位に位置している。認定事案数では製造業、卸売業・小売業、医療・福祉に続いて第 4 位である。雇用者 100 万人当たりの事案数で比べると、第 1 位の情報通信業 13.5 に極めて近い 13.0 となることが昨年度までの研究成果として示されている。
本研究では、運輸業・郵便業における精神障
害の労災認定事案について、被災状況や関連する要因にどのような特徴があるのかを明らかにすることを目的とした。

認定事案（平成 22 年 1 月から平成 27 年 3 月の間に業務上認定された事案）のデータベースに含まれる運輸業・郵便業の事案合計 214 件を対象にした。
それぞれの事案の調査復命書に基づいて、被災労働者の職種を同定し、自殺の有無、恒常的な長時間労働の有無を確かめるとともに、長時間労働以外の関連要因を次の 10 種に分類した：①路上での事故（被害又は加害）、②事業場内での事故（被害又は加害）、③仕事上の問
題、④上司に関連した問題、⑤同僚に関連した問題、⑥部下に関連した問題、⑦乗客に関連した問題、⑧顧客に関連した問題、⑨退職強要、⑩東日本大震災に関連した問題。以上の情報を職種ごとに集計した。なお、トラック運転手については業態が長距離かそれ以外かに分けた。
（倫理面での配慮）
本研究は、労働安全衛生総合研究所研究倫理審査委員会にて審査され、承認を得たうえで実施された（通知番号：H2708）。本研究で用いたデータベースには、個人の氏名、住所、電話番
号等、個人を特定できる情報は一切含まれていない。

Ｂ．研究方法
前年度までに構築した精神障害による労災130

Ｃ．研究結果
表 1 に人数の多かった職種順に集計した情報をまとめた。第 1 位はトラック運転手の 70
人で全体の 33％を占めた。次いで、タクシー運
転手 25 人、事務職 25 人、倉庫作業 17 人、管理責任者 13 人、郵便局員 11 人、バス運転手 7人であった。
自殺者の割合は全体では 14％であった。これを上記の人数の多かった職種ごとに見ると、郵便局員が 45％（5/11 人）と最も高く、次いで事務職が 24％、管理責任者が 23％であった。
恒常的な長時間労働であった割合は全体では 50％に上った。これを、上記と同様に職種ごとに見ると、管理責任者の 85％（11/13 人）が注目された。
また、長時間労働以外の関連要因を見ると、仕事上の問題が最も多く（31％）、これを上記の職種ごとに見ると、管理責任者、事務職、郵便局員で多く認められた。その具体的な内容を
表 2 にまとめた。それぞれの職種に応じて様々な問題が生じていた。またトラック運転手、事務職、管理責任者では特に、恒常的な長時間労働を伴う事案も多かった。
関連要因のうち二番目に多い上司に関連した問題（21％）を職種ごとに見ると、郵便局員と事務職で多かった。その具体的な内容を表 3にまとめた。業務指導範囲内とみなされたものの、仕事のミスに対する罵声や叱責を上司から受けていたことが共通していた。仕事上の問題と同じように、恒常的な長時間労働がトラック
運転手や倉庫作業で付随していた。
乗客に関連した問題と路上での事故（被害）はそれぞれ全体の 10％程度を占めた。乗客関連ではタクシー運転手の 70%以上（18/25 人）が該当し、特に乗客から暴力を受けたという事案が多かった。バス運転手も同様で 43％（3/7人）であった。路上事故の被害はバスガイド 4人のうち 3 人に認められた。
事業場内で作業を行っていた時に事故の被害を受けた割合は全体の 9％であった。倉庫作業とともに、トラック運転手による荷役作業で多く認められた。
トラック運転手を長距離走行する長距離群とそうでない非長距離群とを比べると、恒常的な長時間労働が認められた割合は 60％ほどで同様であったが、長距離群では路上事故の加害者となることが多かった（11％）。それに対して、非長距離群では仕事上の問題（30％）や自殺（10%）の多いことが判明した。

131

Ｄ．考察
運輸業・郵便業における精神障害の労災認定事案についてその要因を調べると、最多の恒常的な長時間労働が 50％、仕事上の問題が 31％、上司に関連した問題が 21％であった。仕事上の問題は多岐にわたったが、恒常的な長時間労働を伴う事案も多く認められた。上司に関連した問題として、罵声、叱責、暴言が挙げられた。
同様に、職種によっては長時間労働が伴っていた。
以上の結果から、労働が長時間化に発展する
背景を検証し修正することがまず求められる。
そればかりでなく、業務の進め方や上司のあり方を見直す必要がある。経営面や労働者に対する管理指導面の改善は精神障害の業務上事案の減少につながると期待される。
全体に占める割合は高くはなかったが、、路上や事業場内での事故が精神障害と関連していた。この事実に基づけば、道路交通安全（例、厚生労働省：交通労働災害防止のためのガイド
ライン. 2013）とともに、荷役作業・倉庫作業の安全（例、厚生労働省：陸上貨物運送事業における荷役作業の安全対策ガイドライン.
2013）を一層確保することが精神障害の事案を減少させるのに役立つと考えられる。
乗客を運ぶタクシー運転手やバス運転手では、その乗客から暴力等を受けたことが精神障害と関連していた。他の対人業務と同じように、こうした危険に対して十分な事前準備（例、警察への迅速通報）と事後対応（例、被災労働者への就業上の配慮、適切な精神科的治療への引き継ぎや受診勧奨）を事業場として行い、精神障害への発展を防いでいくのが望ましい。さらにこの問題は、利用者、つまり国民の意識や行動に関わることである。その意味で、サービスを受ける側である利用者としての適切な態度や行動について社会的な周知が重要と言える。
Ｅ．結論
運輸業・郵便業における精神障害の労災認定事案では、全体の 50％が恒常的な長時間労働、31％が仕事上の問題、21％が上司に関連した問題、約 10％が乗客に関連した問題、路上での事
故（被害）及び事業場内作業時の事故（被害）に関連した。労働時間の適正化に加えて、業務の進め方、上司のあり方、作業安全の確保など
労働時間以外の要因の改善によって本業種で働く労働者の精神障害を予防できる可能性が考えられた。

Ｆ．健康危険情報なし
Ｇ．研究発表なし
Ｈ．
知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。）なし

132

表 1．運輸業・郵便業の精神障害の労災認定事案：職種別の被災状況と関連要因
職種
トラック運転手

人数
70

（人数%）
長距離*

19

（人数%）
それ以外

50

（人数%）
タクシー運転手

25

（人数%）
事務職

25
（人数%）

倉庫作業

17

（人数%）
管理責任者

13

（人数%）
郵便局員

11

（人数%）
バス運転手

7

（人数%）
配送業務

6

（人数%）
配車業務

6

（人数%）
営業

5
（人数%）

重機運転士

5

（人数%）
バスガイド

4

（人数%）
運行管理

3

（人数%）
引越作業員

3

（人数%）
電車運転士

3

（人数%）
車掌

2
（人数%）

その他**

9

（人数%）
総計

214
（総計%）

うち自
殺者数

恒常的
長時間
労働有

路上事故
被害

事業場内事故

加害

被害

加害

仕事上

上司

同僚

部下

乗客

顧客

退職

震災

の問題

関連

関連

関連

関連

関連

強要

関連

6

43

13

4

11

0

18

15

2

0

0

3

3

1

(9)

(61)

(19)

(6)

(16)

(0)

(26)

(21)

(3)

(0)

(0)

(4)

(4)

(1)

0

12

4

2

3

0

3

3

0

0

0

0

0

0

(0)

(63)

(21)

(11)

(16)

(0)

(16)

(16)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

5

31

8

2

8

0

15

12

2

0

0

3

3

1

(10)

(62)

(16)

(4)

(16)

(0)

(30)

(24)

(4)

(0)

(0)

(6)

(6)

(2)

0

2

1

2

0

0

6

1

2

0

18

0

1

2

(0)

(8)

(4)

(8)

(0)

(0)

(24)

(4)

(8)

(0)

(72)

(0)

(4)

(8)

6

13

0

0

1

0

10

9

4

0

0

2

0

0

(24)

(52)

(0)

(0)

(4)

(0)

(40)

(36)

(16)

(0)

(0)

(8)

(0)

(0)

2

8

0

0

6

0

4

5

0

1

0

1

0

0

(12)

(47)

(0)

(0)

(35)

(0)

(24)

(29)

(0)

(6)

(0)

(6)

(0)

(0)

3

11

0

0

1

0

7

1

1

1

0

1

0

0

(23)

(85)

(0)

(0)

(8)

(0)

(54)

(8)

(8)

(8)

(0)

(8)

(0)

(0)

5

2

1

0

0

0

4

5

0

2

0

1

1

1

(45)

(18)

(9)

(0)

(0)

(0)

(36)

(45)

(0)

(18)

(0)

(9)

(9)

(9)

0

1

1

1

0

0

0

1

0

0

3

0

1

0

(0)

(14)

(14)

(14)

(0)

(0)

(0)

(14)

(0)

(0)

(43)

(0)

(14)

(0)

1

4

1

0

1

0

2

1

0

0

0

0

0

0

(17)

(67)

(17)

(0)

(17)

(0)

(33)

(17)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

0

5

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

(0)

(83)

(0)

(0)

(0)

(0)

(17)

(17)

(17)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

2

5

0

0

0

0

2

2

0

0

0

1

0

0

(40)

(100)

(0)

(0)

(0)

(0)

(40)

(40)

(0)

(0)

(0)

(20)

(0)

(0)

2

2

0

0

0

1

2

1

0

0

0

0

0

0

(40)

(40)

(0)

(0)

(0)

(20)

(40)

(20)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

0

0

3

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

(0)

(0)

(75)

(0)

(0)

(0)

(25)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

1

3

0

0

0

0

1

1

0

0

0

0

0

0

(33)

(100)

(0)

(0)

(0)

(0)

(33)

(33)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

0

2

1

0

0

0

1

1

0

0

0

0

0

0

(0)

(67)

(33)

(0)

(0)

(0)

(33)

(33)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

0

0

0

0

0

0

2

0

0

0

1

0

0

1

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(67)

(0)

(0)

(0)

(33)

(0)

(0)

(33)

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

1

0

0

1

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(50)

(0)

(0)

(0)

(50)

(0)

(0)

(50)

1

6

0

0

0

0

4

2

0

0

0

0

0

1

(11)

(67)

(0)

(0)

(0)

(0)

(44)

(22)

(0)

(0)

(0)

(0)

(0)

(11)

29

107

21

7

20

1

66

46

10

4

23

9

6

7

(14)

(50)

(10)

(3)

(9)

(0)

(31)

(21)

(5)

(2)

(11)

(4)

(3)

(3)

*不明1，**整備工，商品管理，代行運転手等。項目には重複有り。

133

表 2．運輸業・郵便業の精神障害の労災認定事案：「仕事上の問題」の主な内容
職種

自殺 仕事上の問題

長時間労働/全件

トラック運転手

14/18○

配置転換により震災影響もあって業務内容変更と長時間化○

配置転換はあったが新たな業務ではなかった○

配達ミスにより荷受人から不法侵入として警察通報され解雇通知○

持病の体臭により社内で苦情「体調が悪くても休みがとれなかった」と申し立て
積荷固定不良や乱暴な運転により荷崩れ
荷卸し遅延による損害賠償金を事業場から請求された
配達した荷物の件で加害者宅を訪問時に恐喝や脅迫等

タクシー運転手

1/6
乗務していたタクシーで乗客が拳銃自殺
通行人からの暴行
乗務していたタクシーで震災にあう

事務職

4/10
○

仕事ミス頻発○倉庫業務から窓口業務に変わり仕事増○

事故の隠ぺいに係る内部告発者の疑いをかけられる○

不正の管理責任を問われ当事者は行方不明
自分の関係する仕事で多額の損失
本来業務と事故被害者対応を同時に1人で精神異常疑い者が停車中の営業車を襲撃

倉庫作業

1/4
○

昇進あり

○

作業ミスによる重大な事故の責任を問われ降格
自転車で帰宅途中に普通自動車に衝突し負傷責任者が異動し業務量増加

管理責任者

5/7
○

庸車先との金銭トラブルあり○

バス運転手による事故頻発により仕事増「慢性的に過重な労働時間による」と申し立てているが労働時間に関するデータなし
事業場の違法行為に対して当局より聴取配置転換で慣れない業務

郵便局員

1/4
○

新職場での仕事ミス頻発○

自殺3か月前に「管理職から降りたい」と申し立て
配置転換による業務内容の変更
震災後避難したが会社の判断で戻った後に津波遭遇

134

表 3．運輸業・郵便業の精神障害の労災認定事案：「上司に関連する問題」の主な内容
職種

自殺 上司関連問題

長時間労働/全件

トラック運転手

9/15
仕事ミス時に罵声・乱暴な言葉
仕事ミス時に業務指導範囲内の叱責
業務指導範囲内の強い指導・叱責
無理な業務の改善を訴えてもかなわなかった

事務職

3/9
○

退職届を受理しない
日常的な注意・指導・長時間の叱責
ことあるごとに大声で怒鳴られる

倉庫作業

3/5
従業員の前できつい口調で叱責
仕事ミスによる業務指導範囲内の指導・叱責
異動後に業務指導の範囲を逸脱した叱責

郵便局員

0/5
○

厳しい指導・叱責メール○

部下の仕事ミスについてよく怒鳴られる
仕事に関する暴言・時給減額

135

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（事案解析）
重点業種における精神障害の労災認定事案の可視化に関する研究
研究分担者 菅知絵美 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター・研究員【研究要旨】「過労死等の防止のための対策に関する大綱」（平成 27 年 7 月 24 日閣議決定）で過労死等が多く発生しているとの指摘がある業種・職種（自動車運転従事者、教職員、IT 産
業、外食産業、医療等）に対応する業種として、医療・福祉、運輸業・郵便業、教育・学
習支援業、宿泊・飲食サービス業及び情報通信業（以下「重点 5 業種」という。）を対象とし、過労死等調査研究センターで作成した精神障害による労災認定事案のデータベースを用いて分析を行った。データベースより、重点 5 業種に該当する精神障害事案 522 件（自殺事案では 61 件）を抽出し、労災認定事案について、比較しやすいよう分析結果の可視化を棒グラフとレーダーチャートによって行った。その結果、可視化により、各々の業種と比較あるいは全業種と比較でき、現状の把握や、今後の改善及び防止対策を行うべ
き出来事を客観的に把握・理解しやすくなったと考えられる。今後は、重点 5 業種だけでなく、それ以外の業種や性別、事業場規模別等のデータについても棒グラフやレーダーチ
ャートにより可視化することが有用であると考えられる。

研究分担者：
吉川 徹（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・センター長代理）
梅崎重夫（労働安全衛生総合研究所・総括領域長）
山内貴史（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・客員研究員）
佐々木毅（同センター・上席研究員）
高橋正也（労働安全衛生総合研究所 産業
疫学研究グループ・部長）

業種」という。）を対象として、業務上の出来事のデータから得られた結果を客観的に把握・理解しやすくするため可視化し分析を行った。
Ｂ．研究方法
1. 分析対象
平成 28 年度報告書に基づき、全業種の精神障害事案 1,362 件と重点 5 業種に該当す
る精神障害事案 522 件（自殺事案では全業種 241 件、重点 5 業種 61 件）を抽出した。

Ａ．研究目的平成 28 年度報告書において、業務による強い心理的負荷が認められる出来事が業種によって異なることが明らかとなった。
そこで、本研究では、「過労死等の防止のための対策に関する大綱」（平成 27 年 7 月
24 日閣議決定）で過労死等が多く発生しているとの指摘がある業種・職種（自動車運転従事者、教職員、IT 産業、外食産業、医療等）に対応する業種として、医療・福祉、運輸業・郵便業、教育・学習支援業、宿泊・飲食サービス業及び情報通信業（以下「重点 52. 分析方法
業務による強い心理的負荷が認められる出来事について、視覚的に理解しやすい棒
グラフとレーダーチャートを用いて図表の作成を行った。
まず、「特別な出来事」の類型を全業種と重点 5 業種ごとに棒グラフで表示し比較した。次に、「具体的出来事」の類型を全業種及び重点 5 業種ごとにレーダーチャートで表示し比較した。棒グラフとレーダーチャ
ートの数値は、全業種又は重点 5 業種の事
136

案数をそれぞれ 100 として、「特別な出来事」
あるいは「具体的出来事」の類型の各出来事の割合を示した。
（倫理面での配慮）
本研究は、労働安全衛生総合研究所研究
倫理審査委員会にて審査され、承認を得た
うえで行った（通知番号：H2708）。本研究で用いたデータベースには、個人の氏名、住所、電話番号等、個人を特定できる情報は一切含まれていない。

業（100.0％）、医療・福祉（75.0％）、及び運輸・郵便業（52.4％）が多かった。
「対人関係」の出来事は宿泊・飲食サービス業が多く（全業種 37.3％、宿泊業・飲食サービス
業 100.0％）、「仕事の量・質の変化」は情報通信業が多かった（全業種 58.1％、情報通
信業 68.2％）。

Ｄ．考察
本研究では、医療・福祉、運輸業・郵便業、教育・学習支援業、宿泊・飲食サービス業及び情報通信業を対象とし、業務上の出来事
Ｃ．研究結果のデータから得られた結果を客観的に把図 1 に全体事案を、図 2 に自殺事案に関握・理解しやすくするため可視化を行い、分し棒グラフとレーダーチャートを示した。
析を行った。結果から、以下のことが示唆さ
可視化によって、以下のように労災認定のれた。
対象となる出来事が業種によって異なり、
1. 精神障害の労災認定基準の出来事の多
その特性が容易に確認できた。
様性業種によって様々な業務や職務等があり、
1. 精神障害の認定事由の全体事案（図 1）
労災認定された出来事を棒グラフ及びレー「特別な出来事」の類型の割合を示した棒
グラフを見ると、「心理的負荷が極度のもの」 ダーチャートを活用した可視化により、各々の業種で異なる出来事の比重の大きさ
は全業種（8.7％）に対し運輸業・郵便業（11.3％）が多かった。
「極度の長時間労働」 が容易に確認でき現状把握をしやすいことが示された。また、各々の業種と比較あるいは、全業種（9.0％）に対し宿泊・飲食サーは全業種と比較することにより、改善すべ
ビス業（16.5％）と情報通信業（14.8％）がき出来事に重点を置いた防止対策の具体的多かった。
な取り組みを見出すツールの 1 つとして活「具体的出来事」を示したレーダーチャ用できる可能性がある。
ートから、「事故や災害の体験」の出来事に
2. 可視化の応用関し、全業種（25.7％）と比較して医療・福本研究の棒グラフ及びレーダーチャート
祉が多かった（45.3％）。
「対人関係」の出来のように、重点 5 業種だけでなく、それ以事は、教育・学習支援業が多く（全業種
外の業種も含めた比較や、性別、事業場規模
35.8％、教育・学習支援業 48.6％）、「仕事
別等で応用することができ、有用な知見がの量・質」は情報通信業が多かった（全業種得られる可能性がある。
39.6％、教育・学習支援業 65.9％）。
3. 今後の課題「特別な出来事」に該当した労災認定事案
2. 精神障害の認定事由の自殺事案（図 2）
では「具体的出来事」の評価がほとんどされ「特別な出来事」の類型の割合を示したていないため、業種による特性を十分に反棒グラフを見ると、「心理的負荷が極度のも映できているのかどうかには限界がある。
の」は医療・福祉のみ認められた（8.3％）。
また、「対人関係」の出来事に関し、精神「極度の長時間労働」は、宿泊業・飲食サー障害の労災認定の類型では、社内での対人ビス業が最も多く（50.0％）、情報通信業
関係は含まれているが、社外（例えば、顧客（22.7％）、運輸業・郵便業（19.0％）の順
や取引先等）との対人関係は含まれていなに多かった。
い。
「具体的出来事」を示したレーダーチャ
今後は、業務内容、労働実態等の特徴及びートから、「仕事の失敗、過重な責任等の発典型事例を抽出することも重要であると考生」の出来事（例えば、職種、職務や業務のえられる。
変化、転勤、役割・位置づけの変化）に関し、全業種（53.1％）と比較して教育・学習支援
137

Ｅ．結論
本研究では、重点 5 業種の精神障害の労災認定事案について可視化を行った。その結果、可視化により各々の業種と比較ある
いは全業種と比較が容易にでき、現状の把握や、今後の改善及び防止対策を行うべき
出来事を客観的に把握・理解しやすくなったと考えられる。
今後は、重点 5 業種だけでなく、それ以外の業種や性別、事業場規模別等のデータについても棒グラフやレーダーチャートにより可視化することが有用であると考えられる。
F．健康危険情報なし
G．研究発表１．論文発表なし
２．学会発表なし
H．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。
）
１．特許取得なし
２．実用新案登録
なし
３．その他
なし

138

8.7
8.7

心理的負荷が極度のもの
2.5

極度の長時間労働0%

医療・福祉 (n=161)
全業種(n=1362)

極度の長時間労働

9.0

10%

20%

30%

40%

9.4
8.7

心理的負荷が極度のもの

50%

9.0
0%

45.3
25.7

8.7

22.5

6.5

28.0

23.0

仕事の失敗、過重な責任等の発生等(n=37)

30%

25.7

5.9

39.6

15.3

対人関係(n=28)

39.6

18.0

43.5

仕事の量・質の変化(n=29)

仕事の量・質の変化(n=37)

全業種

役割・地位等の変化(n=13)

全業種
宿泊業・飲食サービス業

図 1-4.宿泊・飲食サービス業(n=85)

図 1-1.医療・福祉(n=161)
11.3
8.7
12.6
9.0

極度の長時間労働0%10%

極度の長時間労働

全業種(n=1362)

20%

30%

40%

50%

仕事の失敗、過重な責任等の発生等(n=31)

25.7

31.8

4.5

6.5

役割・地位等の変化(n=13)

39.6

対人関係(n=24)

全業種

10%

50%

15.2

35.8

15.9
39.6

役割・地位等の変化(n=14)

運輸業・郵便業

8.1
8.7
10.8
9.0
0%

40%

仕事の失敗、過重な責任等の発生等(n=15)

仕事の量・質の変化(n=58)

全業種
情報通信業

図 1-5.情報通信業(n=88)

図 1-2.運輸業・郵便業(n=151)
極度の長時間労働

全業種(n=1362)
30%

65.9

37.7
仕事の量・質の変化(n=57)

心理的負荷が極度のもの

22.5 17.0

5.7

27.3

8.6

対人関係(n=48)

20%

25.7

15.2

35.8

14.8

10%

セクシュアルハラスメント(n=5)

22.5 20.5

6.5

9.0
0%

情報通信業(n=88)

8.7

事故や災害の体験
(n=4)

31.1

5.3

0.0

心理的負荷が極度のもの

運輸業・郵便業(n=151)

事故や災害の体験(n=47)

セクシュアルハラスメント(n=8)

50%

仕事の失敗、過重な責任等の発生等
(n=7)

医療・福祉

心理的負荷が極度のもの

40%

15.2

35.8

32.9

役割・地位等の変化(n=23)

8.2

22.5

6.5

14.3

対人関係(n=45)

20%

14.1

セクシュアルハラスメント(n=5)

15.2

35.8

宿泊業・飲食サービス業(n=85)
全業種(n=1362)

事故や災害の体験(n=12)

事故や災害の体験(n=73)

セクシュアルハラスメント(n=14)

10%

16.5

教育・学習支援業(n=37)
全業種(n=1362)

20%

30%

40%

50%

事故や災害の体験
(n=5)

13.5

セクシュアルハラスメント(n=5)

25.7

13.5

22.5

6.5

15.2

35.8

対人関係(n=18)

21.6

仕事の失敗、過重な責任等の発生等
(n=8)

16.2

48.6
39.6

役割・地位等の変化(n=6)27.0
仕事の量・質の変化(n=10)

全業種
教育・学習支援業

図 1．重点 5 業種における精神障害事案の認定事由の特性図（全業種 1,362 件、重点 5 業種

図 1-3.教育・学習支援業(n=37)

522 件）

139

心理的負荷が極度のもの

8.3

2.5
0.0

極度の長時間労働0%

全業種(n=241)

17.4

10%

20%

30%

40%

50%

4.6

0.0

10%

20%

30%

セクシュアルハラスメント(n=0)

仕事の失敗、過重な責任等の発生等53.1 0.0
(n=0)

0.0
4.6

0.0

24.9

37.3

24.9

37.3

100.0
16.7 役割・地位等の変化(n=2)

58.1

0.0

対人関係(n=4)
58.1

41.7

25.0

仕事の量・質の変化(n=5)

仕事の量・質の変化(n=1)

全業種

役割・地位等の変化(n=0)

全業種
宿泊業・飲食
サービス業

医療・福祉

図 2-4.宿泊・飲食サービス業(n=4)

図 2-1.医療・福祉(n=12)0.0
2.5

極度の長時間労働19.0 全業種(n=241)
17.4
10%

20%

30%

40%

0.0
2.5

心理的負荷が極度のもの

運輸業・郵便業(n=21)

極度の長時間労働
0%

50%

0.0

33.3

心理的負荷が極度のもの

40%

事故や災害の体験
(n=0)

0.0

対人関係(n=4)

50.0

17.4
0%

仕事の失敗、過重な責任等の発生等
53.1
(n=9)
75.0

16.7

全業種(n=241)

極度の長時間労働事故や災害の体験(n=2)

セクシュアルハラスメント(n=0)

宿泊業・飲食サービス業(n=4)

0.0
2.5

心理的負荷が極度のもの

医療・福祉 (n=12)

17.4
0%

50%

事故や災害の体験
(n=1)

10%

20%

情報通信業(n=22)
22.7 全業種(n=241)
30%

40%

50%

事故や災害の体験(n=0)

4.8
セクシュアルハラスメント(n=0)

仕事の失敗、過重な責任等の発生等53.1 52.4(n=11)

4.6

セクシュアルハラスメント(n=0)

0.0

0.0

24.9

58.1

対人関係(n=4)

22.7

18.2

役割・地位等の変化(n=5)

58.1

47.6

68.2

仕事の量・質の変化(n=10)

仕事の量・質の変化(n=15)

全業種
運輸業・郵便業

0.0
2.5
0.0

全業種
情報通信業

図 2-2.運輸業・郵便業(n=21)

0%

24.9

37.3

23.8 役割・地位等の変化(n=5)

対人関係(n=8)極度の長時間労働

仕事の失敗、過重な責任等の発生等
(n=5)
22.7

0.0

38.1 37.3

心理的負荷が極度のもの

4.6

0.0

0.0

53.1

図 2-5.情報通信業(n=22)

教育・学習支援業(n=2)
17.4

10%

全業種(n=241)

20%

30%

40%

50%

事故や災害の体験(n=0)

セクシュアルハラスメント(n=0)

53.1

4.6 0.0
0.0
0.0 0.0

仕事の失敗、過重な責任等の発生等
100.0
(n=2)

24.9

0.0

37.3

役割・地位等の変化(n=0)

対人関係(n=0)
58.1

50.0

仕事の量・質の変化(n=1)

全業種
教育・学習支援業

図 2．重点 5 業種における精神障害自殺事
案の認定事由の特性図

図 2-3.教育・学習支援業(n=2)（全業種 241 件、重点 5 業種 61 件）

140

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（事案解析）
脳・心臓疾患及び精神障害の労災請求事案の実態に関する研究
研究分担者 佐々木毅 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター・上席研究員【研究要旨】
本研究では、過去約 5 年間のわが国における脳・心臓疾患及び精神障害で労災請求され支給・不支給決定された事案（「業務上」及び「業務外」事案）についてデータベース化された情報から、これまで包括的な報告がなかった労災請求事案の実態を把握することを目的とした。平成 22 年 1 月から平成 27 年 3 月までの脳・心臓疾患と精神障害の労災請求事案について、全国の労働局及び労働基準監督署より収集された関連情報から構築されたデータベースを解析した。
データベース化されたのは脳・心臓疾患事案 3,525 件（業務上 1,564
件・業務外 1,961 件）及び精神障害事案のうち平成 23 年 12 月策定の「心理的負荷による精神障害の認定基準」に基づいて業務上外が決定された 3,543 件（業務上 1,369 件・業務
外 2,174 件）であった。脳・心臓疾患については、男性が約 9 割、発症時年齢は 50～59 歳
で 1/3 超、決定時疾患の約 3 割が脳内出血で最も多く、くも膜下出血、心筋梗塞、脳梗塞、心停止、解離性大動脈瘤と併せた 6 疾患で 96%超であった。健康診断を受診している者では脳内出血及び脳梗塞の発症割合が低く、既往歴、不規則勤務又は拘束時間の長い勤務が有ると心筋梗塞の発症割合が高かった。精神障害については、男性が 6 割超、特に自殺事案では 9 割超が男性、発症年齢別では男女とも 30～39 歳及び 40～49 歳がほぼ同数で最も多かったものの自殺事案において男性は 40 歳未満で半数近くを女性は 29 歳以下が半数以
上、疾患については生存事案において男性は「神経症性障害，ストレス関連障害及び身体
表現性障害（F4）」と「気分[感情]障害（F3）」が同程度の割合、女性は F4 の割合が高く、
男女ともに F3 と F4 で 95%超を占め、自殺事案においては男女ともに F3 の割合が高かった。男女とも最も多かった出来事は「上司とのトラブル」であったが、概ね長時間労働関連の出来事と複合的に認められた。以上から、脳・心臓疾患の発症は、長時間労働対策とともに健康管理や労働負荷に着目した対策により低減できる可能性があること、精神障害の発症を予防するには長時間労働対策と並行的に対人関係やメンタルヘルス対策等を実施する必要があることが示唆された。
研究分担者：
山内貴史（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・客員研究員）
松元 俊（同センター・研究員）
吉川 徹（同センター・センター長代理）
菅知絵美（同センター・研究員）
髙田琢弘（同センター・研究員）
竹島 正（川崎市精神保健福祉センター・所長）
茅嶋康太郎（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・フェロー研究員）
梅崎重夫（労働安全衛生総合研究所・総括領域長）
高橋正也（労働安全衛生総合研究所産業疫学研究グループ・部長）

Ａ．研究目的
過労死等調査研究センターでは、平成 22 年
1 月から平成 27 年 3 月までの脳・心臓疾患と精神障害の労災請求事案のうち、平成 27 年度
は業務上と決定された事案、平成 28 年度は業務外と決定された事案の労災復命書等の収集を行い、その情報をデータベース化した後に解析し、その実態について報告した。
そして、本研究平成 28 年度分担研究報告書（p74～90）では“今後、業務上・外を包括した労災請求事案全体を解析する観点からのより詳細な実態分析が必要である”と業務上・外の包括的解析を次の課題とした。これは、労災請求事案は認定基準に照らし合わせて判断さ141

れ労災保険給付の支給・不支給が決定されるが、請求者が過重な仕事が原因で発症した脳・心臓疾患又は仕事による強いストレスなどが原因で発病した精神障害であるとして業務上疾病として労災請求した事案であること、すなわち業務起因性が認められた／認められないにかかわらず過労死等関連疾患を発症していると考えられる事案であること、また、「過労死等の労災補償状況」において、労災請求事案の詳細について報告されていないことを勘案している。
そこで本研究では、過去約 5 年間の脳・心臓疾患及び精神障害の労災支給・不支給決定事案（以下、「業務上外事案」という。
）についてデータベース化された情報を解析し、その実態を把握するとともに有用な過重労働対策を見い出すことを目的とした。
Ｂ．研究方法
1. 分析対象
平成 22 年 1 月から平成 27 年 3 月の業務上外事案について、平成 27 年度に業務上事案、
平成 28 年度に業務外事案について全国の労働局及び労働基準監督署から調査復命書等を過労死等調査研究センターに収集しデータベースを構築した。それらから、脳・心臓疾患事案
3,525 件（業務上 1,564 件・業務外 1,961 件）及び精神障害事案のうち平成 23 年 12 月策定の「心理的負荷による精神障害の認定基準」（以下、「認定基準」という。
）に基づいて業務上外が決定された 3,543 件（業務上 1,369 件・業務
外 2,174 件）のデータベースを新たに構築し分析対象とした。
2. 分析方法
性・年齢（請求時、発症時、死亡時）、業種・職種、疾患名、前駆症状、労務管理・健康管理の状況、出来事（特別な出来事、恒常的な長時間労働、具体的出来事）などの情報に関する基
本集計とクロス集計を行った。脳・心臓疾患事案では、健康管理の状況及び労働負荷と疾患とのクロス集計ではカイ 2 乗検定を行い、有意水
準 5%未満を統計学的有意差有りとした。
3. 倫理面での配慮
本研究は、労働安全衛生総合研究所研究倫理審査委員会にて審査され、承認を得たうえで行った（通知番号：H2708 及び H2743）。本研究で用いたデータベースには、氏名、住所、電話番
号等、個人を特定できる情報は一切含まれていない。

Ｃ．研究結果1. 脳・心臓疾患事案
1-1) 性別・年齢・疾患（表 1-1）
業務上外事案 3,525 件のうち、3,164 件（89.8％）が男性、361 件（10.2％）が女性であった。
年齢別では、発症時年齢が男性は 50～59 歳、
女性は 60～69 歳が最も多く、40 歳以上が男女とも 86.2%であった。
決定時疾患は、業務外事案で複数記載されている事案があり、すべてを数値に含んだ。男女あわせて、脳内出血が最も多く（30.1％）、くも膜下出血（16.8％）、心筋梗塞（16.1％）、脳梗塞（14.5％）、心停止（13.8％）、解離性大動脈瘤（5.0%）と続き、これら 6 疾患で全体の96％超を占めた。女性では 8 割超が脳疾患であった。
前駆症状ありであったのは全体の 2 割未満
で、男性（18.0%）、女性（16.6%）とほぼ同様であった。
1-2) 業種・職種（表 1-2）
業種別の事案数は、全体では運輸業・郵便業（22.0％）が最も多く、次に卸売業・小売業（15.1％）、建設業（13.6%）と続いた。男性では、運輸業・郵便業（23.9％）、建設業（15.0％）、
卸売業・小売業（14.4％）、製造業（13.8％）、
サービス業（他に分類されないもの）（10.1％）の 5 業種で 3/4%超を占めた。女性では、医療・福祉（23.0％）、卸売業・小売業（21.3％）、宿
泊業・飲食サービス業（13.2％）、サービス業（他に分類されないもの）（12.6％）、製造業（9.6%）の 5 業種で 8 割近くを占めた。
職種別では、男性では輸送・機械運転従事者（21.2％）が最も多く、次に専門的・技術的職業従事者（13.1％）、販売従事者（10.2%）と続き、女性ではサービス職業従事者（33.4％）が1/3 を占め、販売従事者（15.7％）、事務従事者（15.2%）と続いた。
1-3) 就業規則・健康管理（表 1-3）
全体では健康診断は 70％弱が受診しており、面接指導は 1.9％で実施され、既往歴は 43.1％に見られた。
1-4) 年齢、業種、職種と決定時 6 疾患（表1-4-1～表 1-4-3）
全体では脳内出血、脳梗塞、心筋梗塞、解離
性大動脈瘤は 50～59 歳、くも膜下出血、心停止は 40～49 歳がそれぞれ最も多かった。

142

全体のほぼ全ての業種において、脳内出血が1/4 超を占め最も多かったものの、情報通信業
では心停止も同程度多かった（25.3%）。それ以外では漁業では脳梗塞、心筋梗塞が多く、公務
では心筋梗塞が多かった。職種別では、運輸・通信従事者、生産工程・労務作業者（I-2）以外はすべて脳内出血が最も多かった。
男性ではほとんどの業種において脳内出血が最も多かったものの、情報通信業、医療・福祉では心停止が最も多かった。それに対して、女性は半数近くの業種でくも膜下出血が最も多かった。
1-5) 健康管理の状況と決定時 6 疾患（表 15-1～表 1-5-3）
健康管理（健康診断、面接指導、既往歴）の状況（あり／なし）によって疾患の発症に特徴があるのかを全年代の他、40 代以下、50 代、
60 代以上に分けてクロス集計した。
健康診断を受診していると脳内出血（健診なし群：35.9%、健診あり群：29.1%、p<0.001）と脳梗塞（健診なし群：17.0%、健診あり群：13.8%、
p=0.033）の発症割合が統計的に有意に低く、特に脳出血では 60 代以上で顕著であった（健診なし群：38.1%、健診あり群：28.3%、p=0.005）。
一方、くも膜下出血（健診なし群：12.7%、健診あり群：18.3%、p<0.001）、心停止（健診なし群：11.8%、健診あり群：14.8%、p=0.042）では健康診断を受診している者の発症割合が高かった。
面接指導の実施と疾患との間に統計的に有意な関連は認められなかった。
既往歴があると心筋梗塞の発症が多いことに統計的有意差が認められた（既往なし群：
14.5%、既往あり群：18.1%、p=0.007）。また、
40 代以下では脳内出血（既往なし群：23.8%、
既往あり群：32.1%、p=0.001）、50 代では解離性大動脈瘤（既往なし群：4.0%、既往あり群：7.4%、p=0.024）で同様の傾向であった。一方、くも膜下出血では既往歴がなくても発症割合が高く（既往なし群：21.3%、既往あり群：12.2%、
p<0.001）、これは 40 代以下、50 代、60 代以上
でも同様の傾向であった。また、40 代以下の脳梗塞でも同様の傾向が認められた（既往なし
群：12.6%、既往あり群：8.9%、p=0.036）。
1-6) 労働負荷と決定時 6 疾患（表 1-6）
発症前 6 か月の労働負荷（不規則勤務、拘束時間の長い勤務、出張が多い業務、交代・深夜勤務、作業環境、精神的緊張）の有無と疾患の発症の関連についてクロス集計した。
143

心筋梗塞と不規則勤務（なし群：15.5%、あり群：22.6%、p=0.002）及び拘束時間の長い勤務（なし群：15.3%、あり群：19.7%、p=0.006）の関連について統計的有意差が認められた。
2. 精神障害事案
2-1) 性・年齢（表 2-1）
業務上外事案 3,543 件のうち、2,247 件（63.4％）は男性であった。自殺事案は 518 件であったが、うち 479 件（92.5％）が男性であった。
年齢別では、男女を問わず発症年齢は 30～
39 歳及び 40～49 歳が多かった。自殺事案では男性は 40～49 歳が最も多いが、29 歳以下と 30～39 歳を合わせた 40 歳未満が半数近く（48.2%）
を、女性は 29 歳以下が半数以上（51.3%）を占めた。
2-2) 業種（表 2-2）
業種別の事案数は製造業、特に男性で多く、以下、卸売業・小売業、医療・福祉、運輸業・郵便業、サービス業（他に分類されないもの）と続いた。女性では医療・福祉で 3 割近くを占めた。
2-3) 疾患名（表 2-3-1、表 2-3-2）性・生存死亡別の疾患名について、生存事案
では「神経症性障害，ストレス関連障害及び身体表現性障害（F4）」（男性：49.0%、女性：67.2%）、
特に「適応障害（F43.2）」（男性：26.6%、女性：
32.0%）、続いて「心的外傷後ストレス障害(PTSD)（F43.1）」（男性：6.3%、女性：8.8%）が多く、この傾向は女性で顕著であり、男性では「気分[感情]障害（F3）」（46.9%）も F4 と同程度の割合であり、男女とも F3 と F4 で 95%超を占めた。死亡（自殺事案）では男女を問わず F3（男性：75.3%、女性：61.5%）、特に「うつ病エピソード（F32）」（男性：61.1%、女性：48.7%）が多かった。一方、請求時年齢別では、男女別の疾患の分布に顕著な差は見られなかった。
2-4) 出来事（表 2-4-1、表 2-4-2）
生存事案において最も多かった出来事は男
女とも「30.上司とのトラブル」（男性：31.1%、
女性：34.6%）、死亡（自殺事案）では男性では「15.仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事」（27.7%）、女性では「30.上司とのトラブル」（41.0％）であった。また、男女とも「29.（ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行」、女性では「31.同僚とのトラブル」な
ど、他の対人関係の出来事も多かった。一方、

請求時年齢別では、男女の出来事の分布に顕著な差は見られなかった。
2-5) 出来事のタイプと疾患名（表 2-5）
出来事を以下の 3 つのタイプに分け（本研究平成 28 年度分担研究報告書、p23～35）、疾患
別に関連を分析した。
・長時間労働関連の出来事（「認定基準」における「極度の長時間労働」、「恒常的長時間労働」、
具体的出来事としての「15.仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事」又は「16.
1 か月に 80 時間以上の時間外労働」のいずれかの出来事）、
・事故・災害関連の出来事（「認定基準」における「心理的負荷が極度のもの」、具体的出来事としての「1.（重度の）病気やケガ」又は「2.
悲惨な事故や災害の体験」のいずれかの出来事）、
・対人関係関連の出来事（具体的出来事としての「29.（ひどい）嫌がらせ、いじめ、暴行」、
又は「36.セクシュアルハラスメント」のいず
れかの出来事）。
全事案の「気分[感情]障害（F3）」で最も多いのは長時間労働関連（44.8%）で、F3 の 3/4以上を占める「うつ病エピソード（F32）」でも同様であった。「神経症性障害，ストレス関連
障害及び身体表現性障害（F4）」では事故・災
害関連（32.4%）、対人関係関連（22.7%）が長時間労働関連（21.2%）より僅かに多く、下位分類の「適応障害（F43.2）」では対人関係関連（27.1%）、「心的外傷後ストレス障害(PTSD)（F43.1）」では事故・災害関連（86.5%）が最も多かった。
自殺事案では、長時間労働関連が「気分[感情]障害（F3）」（59.8%）と「うつ病エピソード（F32）」（61.0%）では半数以上を占め、「神経症性障害，ストレス関連障害及び身体表現性障
害（F4）」（31.7%）と「適応障害（F43.2）」（31.9%）
でも 1/3 程度を占めた。
F3 と F4 を合わせると疾患の 94.6%[(1,581＋1,770)/3,543]を占めるが、長時間労働関連の 出 来 事 の 割 合 は 全 事 案 で 32.4%[(709 ＋
376)/(1,581 ＋ 1,770)] 、 自 殺 事 案 で は56.1%[(231＋19)/(386＋60)]を占めた。
2-6) 出来事／長時間労働関連の出来事と疾患名（表 2-6-1～表 2-6-4）
疾患と出来事との関連、更に、出来事とともに長時間労働関連の出来事が認められた事案
数について分析した。
全事案において長時間労働関連の出来事が144占める割合は「気分[感情]障害（F3）」では出来事の類型①「事故や災害の体験」では 2 割未満であるものの「28.非正規社員である自分の契約満了が迫った」など幾つかの具体的出来事を除けば概ね 3 割～6 割超、その下位分類の「うつ病エピソード（F32）」でも同様の傾向、「神経症性障害，ストレス関連障害及び身体表現性障害（F4）」でも類型①が 1 割未満で、「27.
早期退職制度の対象となった」などを除いた具体的出来事では概ね 2 割～5 割程度、その下位分類の「適応障害（F43.2）」でも同様の傾向であ っ た 。「 心 的 外 傷 後 ス ト レ ス 障 害 (PTSD)（F43.1）」では概ね「心理的負荷が極度のもの」と出来事の類型①で占められていた。
自殺事案では、F3 では概ね全事案と同様な傾向であったものの、F4 は事案数が少なく全事案とは異なる傾向であった。
Ｄ．考察
本研究では、過去約 5 年間の脳・心臓疾患及び精神障害の業務上外事案の実態を概観した。
以下、脳・心臓疾患事案、精神障害事案とも本
研究の結果について考察する。
1. 脳・心臓疾患事案
脳・心臓疾患の業務上外事案を包括した請求者のプロフィールは、男性が約 9 割、発症時年
齢は 50～59 歳で 1/3 超、決定時疾患の約 3 割
が脳内出血で最も多く、くも膜下出血、心筋梗
塞、脳梗塞、心停止、解離性大動脈瘤と併せた6 疾患で 96%超であった。女性では 8 割超が脳血管疾患で、男性に比してくも膜下出血の割合が多いのが特徴であった。また、業種・職種別の疾患では、男性では脳内出血が最も多い業
種・職種が多数を占めるのに対し、女性は脳内出血に加え、くも膜下出血も多くの業種・職種で多数を占めた。
健康管理の状況と疾患において、健康診断を受診している者では脳内出血及び脳梗塞では発症割合が低かったことから、現行の健康診断を受診することによって発症予防の効果があると推測される。例えば、脳内出血のリスク要因では高血圧が挙げられるが、健康診断を通じての血圧管理がうまくなされていたことが脳内出血の発症が少なくなった一因であるとも考えられ、特に 60 代以上では健康診断の受診がないと発症が 4 割弱であったのに対し、受診していると 3 割未満に低減されているように影響が大きく、血圧管理をより充実させることによって更に発症率を抑えることが出来る可能性があると考えられる。一方、くも膜下出血

や心停止は現行の健康診断の受診だけでは、発症予防の効果は認められず、健康診断の内容に
その病因に関連した項目を盛り込む等の対策が必要であるかもしれない。面接指導について
は、元々の目的が過重労働対策の一環で疲労蓄積に焦点を当てたものであることから、その有無による発症への影響は少ないと考えられたが、本データでは面接指導の実施は 2%に満たないため、実施率を上げることが課題であると考えられる。既往歴については、40 代以下の脳内出血、心筋梗塞、50 代の解離性大動脈瘤において既往歴があるとそれらの発症が高かった。
具体的な既往の病名や症状について集計されていないものの、それらを精査することによって、発症予防に役立てられる可能性があると考えられる。
労働負荷と疾患において、不規則勤務又は拘束時間の長い勤務があると心筋梗塞の発症割合が高かった。心筋梗塞は既往歴との関連も認められていることからその複合的な影響についても考慮する必要があり、よって発症機序について推測することは難しいことから今後検討すべき課題であるが、発症予防には健康管理と並行してそれらの労働負荷について考慮すべきであると考えられる。
2. 精神障害事案
精神障害の業務上外事案を包括した請求者
では男性が 6 割超、特に自殺事案では 9 割超が男性、発症年齢別では男女とも 30～39 歳及び40～49 歳がほぼ同数で最も多かったものの自殺事案では男性は 40 歳未満で半数近くを、女性は 29 歳以下が半数以上と、若年層の自殺事案が多いことがうかがえた。業種別では、雇用者総数の多い製造業、卸売業・小売業、医療・福祉などで事案数が多く、女性で医療・福祉の事案数が顕著に多いことが特徴的であった。疾患別では、生存事案において男性では「神経症性障害，ストレス関連障害及び身体表現性障害（F4）」が「気分[感情]障害（F3）」より僅かながら高いものの同程度の割合、女性では F4 の割合が高く、男女ともに F3 と F4 で 95%超を占めた。自殺事案においては男女ともに F3 の割合が高かった。
生存事案において最も多かった出来事は男
女とも「30. 上司とのトラブル」でともに 3 割以上の事案に認められ、また、自殺事案では女性は 4 割以上の事案に該当した。なお、トラブ
ル内容については個々の事案を詳細に検討する必要があるが、「認定基準」において、この出来事単独では心理的負荷が「強」と判断され
145ず労災の認定要件を満たさないことから、他の出来事も同時に、つまり複数の出来事が該当していると考えられる。
疾患別に比較することにより長時間労働関連とそれ以外の出来事の精神障害発症への影
響の度合が明確になったように思われる。全事
案では出来事のタイプとして長時間労働関連の出来事は F3 と F4 を併せると約 3 割に該当した。毎年発表される「過労死等の労災補償状
況」から業務上と決定された精神障害事案で月時間外 80 時間以上は 4 割程度（平成 27 年度：
40.7%、平成 28 年度：36.3%）と算出され若干低値であるが、本データベースには業務外事案も含まれており、業務外事案にも少なからず長
時間労働関連の出来事が含まれていることが一因であると考えられる。また、自殺事案では長時間労働関連の出来事が 6 割近くを占めていることは長時間労働対策の重要性を示している。
出来事の類型①「事故や災害の体験」と幾つかの出来事を除けば、概ね具体的出来事とともに長時間労働関連の出来事が認められた。これは長時間労働とその他出来事が多層的に起こっており、長時間労働対策を大きな柱としながらも並行的に対人関係やメンタルヘルス対策等を実施する必要があることを示唆していると考えられる。
本研究は、これまで詳細が報告されていなかった労災支給・不支給決定事案の実態に関する初めての報告である。なお、収集された事案については、研究仮説を立ててから収集する調査研究のためのデータと異なり、業務上外を決定するための事項を優先的に記載されているであろうという特性があること、また、特に精神障害事案については事案の収集対象期間中の
平成 23 年 12 月に策定された認定基準で長時間労働を考慮するウェイトが増えたといった事情があり、それらは研究としての限界として挙げられる。そこで今後、さらに労災請求事案を収集し、本研究で見出された結果の再現性や各々の事項の経時的変化について検討することが必要と考えられる。
Ｅ．結論
本研究では、過去約 5 年間の脳・心臓疾患及び精神障害の業務上外事案についてのデータ
ベースから、これまで詳細が報告されていなかった脳・心臓疾患及び精神障害の労災請求事案の実態を初めて報告した。脳・心臓疾患の発症は、長時間労働対策とともに健康管理や労働負荷に着目した対策により低減できる可能性がMatsumoto S, Takahashi M (2017)
Characteristics of 1,564 compensatedcases for overwork-related
cerebrovascular/ cardiovasculardiseases (CCVDs) in Japan: Fiscal
2010-2014. In Symposium “Working timeand health”. The 27th
Japan/Korea/China Conference on
Occupational Health, Book of
Abstract, p31.
5） 吉川徹，茅嶋康太郎，佐々木毅，松元俊，山内貴史，久保智英，劉欣欣，松尾知明，池田大樹，蘇リナ，高橋正也（2017）我が国における 2010－2015 年の脳・心臓疾患の労災認定事案のデータベース開発と分析．第 90 回日本産業衛生学会，産業衛生学雑誌，59(Suppl.),p345．
6） 山内貴史，茅嶋康太郎，吉川徹，高橋正也，佐々木毅，久保智英，劉欣欣，松尾知明，池田大樹，蘇リナ，松元俊（2017）2010 年以降のわが国における精神障害の労災認定事案の分析．第 90 回日
本産業衛生学会，産業衛生学雑誌，59（臨時増刊号）, p327.
7） 吉川徹，高橋正也，茅嶋康太郎，佐々木毅，松元俊，山内貴史（2017）東日本大
震災に関連した脳血管・心臓血管疾患の労災認定事案に関する分析．第 27 回日本
産業衛生学会全国協議会講演集, p168.
8） 松元俊，吉川徹，佐々木毅，高橋正也（2017）我が国における脳・心臓疾患の過労死事案の業種別の発生率と負荷要因．第 27 回日本産業衛生学会全国協議会
講演集, p169.

あること、精神障害の発症を予防するには長時間労働対策と並行的に対人関係やメンタルヘ
ルス対策等を実施する必要があることが示唆された。
Ｆ．健康危険情報なし
Ｇ．研究発表1. 論文発表
1） Yamauchi T, Sasaki T, Yoshikawa T,
Matsumoto S, Takahashi M, Suka M,
Yanagisawa H. Differences in workrelated adverse events by sex andindustry in cases involving
compensation for mental disorders andsuicide in Japan from 2010 to 2014. J
Occup Environ Med, (in press)
2） Yamauchi T, Yoshikawa T, Takamoto M,
Sasaki T, Matsumoto S, Kayashima K,
Takeshima T, Takahashi M. Overworkrelated disorders in Japan: recent
trends and development of a national
policy to promote preventive
measures. Ind Health. 2017; 55(4):293-302.
2. 学会発表
1） 山内貴史，佐々木毅，松元俊，吉川徹，須賀万智，柳澤裕之，高橋正也（2018）わが国の業種・年齢別に見た精神障害の労災認定の発生率：2010 年以降の労災認定事案
データベースを用いて．第 28 回日本疫学会学術総会，福島．
2） Yamauchi T, Yoshikawa T, Takahashi M(2017) P3-77 Characteristics ofoverwork-related mental disorders andsuicide among compensated cases ofyoung employees in Japan since 2010.
The 21st World Congress of
Epidemiology, abstract book, p109.
3） Yamauchi T, Sasaki T, Matsumoto S,
Yoshikawa T, Takahashi M (2017)
Overwork-related mental disorders andsuicide in Japan: recent trend andnational prevention policy. In
Symposium “Working time and health”.
The 27th Japan/Korea/China Conferenceon Occupational Health, Book of
Abstract, p29.
4） Yoshikawa T, Sasaki T, Yamauchi T,

Ｈ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。）
なし

146

表 1-1 請求時・発症時・死亡時年齢、決定時疾患名、前駆症状（業務上外、脳・心臓疾患）
男性
N
性別

女性
(%)

N

全体
(%)

N

(%)

3164

361

3525

(89.8)(10.2)(100)

請求時年齢（M, SD）

51.8

10.4

53.1

11.5

51.9

10.5

発症時年齢（M, SD）

51.3

10.4

52.7

11.6

51.4

10.6

19-29歳

79

(2.5)

14

(3.9)

93

(2.6)

30-39歳362(11.4)

36(10.0)

398(11.3)

40-49歳

891(28.2)

80(22.2)

971(27.6)

50-59歳 1100

(34.8)

109(30.3)

1209(34.3)

60-69歳

638(20.2)

110(30.6)

748(21.2)

70歳以上

94

(3.0)

11

(3.1)

105

(3.0)

合計

3164

(100)

360

(100)

3524

(100)

死亡時年齢（M, SD）

50.0

10.6

51.0

12.5

50.0

10.7

20-29歳

46

(3.6)

6

(6.4)

52

(3.8)

30-39歳

174(13.5)

13(13.8)

187(13.5)

40-49歳390(30.2)

18(19.1)

408(29.5)

50-59歳

414(32.1)

30(31.9)

444(32.1)

60-69歳

239(18.5)

26(27.7)

265(19.1)

70歳以上

28

(2.2)

1

(1.1)

29

(2.1)

1291

(100)

94

(100)

1385

(100)

脳内出血（脳出血）

935(29.3)

134(36.5)

1069(30.1)

くも膜下出血469(14.7)

127(34.6)

596(16.8)

脳梗塞

475(14.9)

39(10.6)

514(14.5)

心筋梗塞560(17.6)

12

(3.3)

572

(16.1)

心停止（心臓性突然死を含む。）

470(14.7)

21

(5.7)

491

(13.8)

解離性大動脈瘤

163

(5.1)

15

(4.1)

178

(5.0)

高血圧性脳症

4

(0.1)

1

(0.3)

5

(0.1)

狭心症

60

(1.9)

7

(1.9)

67

(1.9)

上記対象8疾患以外

52

(1.6)

11

(3.0)

63

(1.8)

脳・心臓疾患の両方

9

(0.3)

3

(0.8)

12

(0.3)

3188

(100)

367

(100)

3555

(100)

合計
決定時疾患名*

合計***：複数の疾患を含めて集計。 **：脳・心臓疾患の両方を除く。
前駆症状
なし

2310

(73.0)

270(74.8)

2580(73.2)

あり

568(18.0)

60(16.6)

628(17.8)

頭痛

215

(6.8)

37

(10.2)

252

(7.1)

胸部痛

100

(3.2)

4

(1.1)

104

(3.0)

その他

330

(10.4)

33

(9.1)

363

(10.3)

記載なし／不明

286

(9.0)

31

(8.6)

317

(9.0)

合計

3164

(100)

361

(100)

3525

(100)

147

表 1-2 業種（大分類）、職種（大分類） （業務上外、脳・心臓疾患）
男性

女性

全体
(%)

N

(%)

18

(5.1)

770

(22.0)(14.4)

76(21.3)

528(15.1)

435(13.8)

34

(9.6)

469

(13.4)

建設業

472(15.0)

4

(1.1)

476

(13.6)

サービス業（他に分類されないもの）

319(10.1)

45(12.6)

364(10.4)

宿泊業，飲食サービス業

148

(4.7)

47

(13.2)

195

(5.6)

情報通信業

89

(2.8)

10

(2.8)

99

(2.8)

医療，福祉

88

(2.8)

82

(23.0)

170(4.9)

学術研究，専門・技術サービス業

100

(3.2)

6

(1.7)

106

(3.0)

生活関連サービス業，娯楽業

69

(2.2)

12

(3.4)

81

(2.3)

不動産業，物品賃貸業

55

(1.7)

2

(0.6)

57

(1.6)

教育，学習支援業

52

(1.7)

10

(2.8)

62

(1.8)

漁業

29

(0.9)

0

(0.0)

29

(0.8)

金融業･保険業

28

(0.9)

3

(0.8)

31

(0.9)

農業，林業

27

(0.9)

1

(0.3)

28

(0.8)

複合サービス事業

17

(0.5)

3

(0.8)

20

(0.6)

電気・ガス・熱供給・水道業

7

(0.2)

1

(0.3)

8

(0.2)

公務（他に分類されるものを除く）

6

(0.2)

2

(0.6)

8

(0.2)

分類不能の産業

3

(0.1)

0

(0.0)

3

(0.1)

鉱業，採石業，砂利採取業

1

(0.0)

0

(0.0)

1

(0.0)

合計

3149

(100)

356

(100)

3505

(100)

輸送・機械運転従事者

667(21.2)

7

(2.0)

674

(19.2)

専門的・技術的職業従事者

414(13.1)

51(14.3)

465(13.3)

販売従事者

320(10.2)

56(15.7)

376(10.7)

サービス職業従事者

288

(9.1)

119

(33.4)

407(11.6)

管理的職業従事者

254

(8.1)

8

(2.2)

262

(7.5)

事務従事者

296

(9.4)

54

(15.2)

350(10.0)

生産工程従事者

224

(7.1)

27

(7.6)

251

(7.2)

建設・採掘従事者

313

(9.9)

2

(0.6)

315

(9.0)

保安職業従事者

120

(3.8)

2

(0.6)

122

(3.5)

運搬・清掃・包装等従事者

127

(4.0)

26

(7.3)

153

(4.4)

農林漁業従事者

54

(1.7)

1

(0.3)

55

(1.6)

運輸・通信従事者

40

(1.3)

0

(0.0)

40

(1.1)

生産工程・労務作業者（Ｉ－１ 製造・制作作業者）

12

(0.4)

0

(0.0)

12

(0.3)

生産工程・労務作業者（Ｉ－３ 採掘・建設・労務作業者）

17

(0.5)

3

(0.8)

20

(0.6)

生産工程・労務作業者（Ｉ－２ 定置機関運転・建設機械運転・電気作業者）

2

(0.1)

0

(0.0)

2

(0.1)

分類不能の職業

1

(0.0)

0

(0.0)

1

(0.0)

合計

3149

(100)

356

(100)

3505

(100)

N

(%)

運輸業，郵便業

752(23.9)

卸売業･小売業

452

製造業

N

業種(大分類)職種(大分類)148

表 1-3 所定休日、出退勤の管理状況、就業規則等 （業務上外、脳・心臓疾患）
男性

女性

N

(%)

週休1日制

671

(21.2)

隔週週休2日制

248

完全週休2日制

N

全体
(%)

N

(%)

59

(16.3)

730(20.7)

(7.8)

14

(3.9)

262

(7.4)

829

(26.2)

93(25.8)

922(26.2)

記載なし／不明

1416(44.8)

195(54.0)

1611(45.7)

合計

3164

(100)

361

(100)

3525

(100)

タイムカード835(26.4)

159(44.0)

994(28.2)

出勤簿

882(27.9)

94(26.0)

976(27.7)

管理者による確認576(18.2)

61(16.9)

637(18.1)

本人の申告

729(23.0)

54(15.0)

783(22.2)なし

501(15.8)

51(14.1)

552(15.7)

あり

2355(74.4)

283(78.4)

2638(74.8)

記載なし／不明

308

(9.7)

27

(7.5)

335

(9.5)

合計

3164

(100)

361

(523)

3525

(100)

なし

566

(17.9)

64(17.7)

630(17.9)

あり

2078(65.7)

240(66.5)

2318(65.8)

記載なし／不明

520(16.4)

57(15.8)

577(16.4)

合計

3164

(100)

361

(523)

3525

(100)

なし

647

(20.4)

107(29.6)

754(21.4)

あり

2212(69.9)

233(64.5)

2445(69.4)

記載なし／不明

305

(9.6)

21

(5.8)

326

(9.2)

合計

3164

(100)

361

(523)

3525

(100)

なし

2458

(77.7)

297(82.3)

2755(78.2)

あり

62

(2.0)

4

(1.1)

66

(1.9)

記載なし／不明

644(20.4)

60(16.6)

704(20.0)

合計

3164

(100)

361

(523)

3525

(100)

なし

1388

(43.9)

174(48.2)

1562(44.3)

あり

1369(43.3)

149(41.3)

1518(43.1)

記載なし／不明

407(12.9)

38(10.5)

445(12.6)

合計

3164

(100)

361

(523)

3525

(100)

所定休日

出退勤の管理状況

就業規則

賃金規程

健康診断

面接指導

既往歴

149

表 1-4-1 年齢、業種、職種と決定時 6 疾患（全体） （業務上外、脳・心臓疾患）
心停止（心臓性突然死
を含む。）

脳内出血
（脳出血）

くも膜下出血

脳梗塞

心筋梗塞

N

N

(%)

N

(%)

N

(%)

N

(%)

N

(%)

N

(%)

解離性
大動脈瘤

合計
(%)

性別
男

935

(87.5)

469(78.7)

475(92.4)

560(97.9)

470(95.7)

163(91.6)

3072(89.8)

女

134(12.5)

127(21.3)

39

(7.6)

12

(2.1)

21

(4.3)

15

(8.4)

348

(10.2)

1069

(100)

596

(100)

514

(100)

572

(100)

491

(100)

178

(100)

3420

(100)

合計
発症時年齢
20-29歳

14

(1.3)

9

(1.5)

7

(1.4)

7

(1.2)

49

(10.0)

1

(0.6)

87

(2.5)

30-39歳

93

(8.7)

89

(14.9)

41

(8.0)

50

(8.7)

103

(21.0)

15

(8.4)

391

(11.4)

40-49歳

288(26.9)

214(35.9)

111(21.6)

141(24.7)

134(27.3)

43(24.2)

931(27.2)

50-59歳402(37.6)

195(32.7)

179(34.8)

223(39.0)

117(23.8)

68(38.2)

1184(34.6)

60-69歳

237(22.2)

81(13.6)

152(29.6)

140(24.5)

76(15.5)

42(23.6)

728(21.3)

70歳以上

35

(3.3)

8

(1.3)

24

(4.7)

11

(1.9)

12

(2.4)

9

(5.1)

99

(2.9)

1069

(100)

596

(100)

514

(100)

572

(100)

491

(100)

178

(100)

3420

(100)

合計
業種（大分類）運輸業，郵便業

216(28.7)

123(16.4)

118(15.7)

171(22.7)

83(11.0)

41

(5.5)

752

(100)

卸売業･小売業

178(34.3)

106(20.4)

61(11.8)

62(11.9)

87(16.8)

25

(4.8)

519

(100)

製造業

151

(32.9)

81(17.6)

72(15.7)

58(12.6)

75(16.3)

22

(4.8)

459

(100)
(100)

建設業

135

(28.8)

62(13.2)

76(16.2)

93(19.9)

69(14.7)

33

(7.1)

468

サービス業（他に分類されないもの）

102(29.2)

52(14.9)

68(19.5)

60(17.2)

46(13.2)

21

(6.0)

349

(100)

宿泊業，飲食サービス業

64(35.2)

44(24.2)

18

(9.9)

25

(13.7)

21(11.5)

10

(5.5)

182

(100)

情報通信業

24

(25.3)

19(20.0)

14(14.7)

10(10.5)

24(25.3)

4

(4.2)

95

(100)

医療，福祉

47

(28.1)

44(26.3)

26(15.6)

17(10.2)

27(16.2)

6

(3.6)

167

(100)

学術研究，専門・技術サービス業

32(32.0)

17(17.0)

15(15.0)

20(20.0)

10(10.0)

6

(6.0)

100

(100)

生活関連サービス業，娯楽業

31(39.7)

13(16.7)

7

(9.0)

11

(14.1)

12(15.4)

4

(5.1)

78

(100)

不動産業，物品賃貸業

23(41.8)

7(12.7)

7(12.7)

8(14.5)

10(18.2)

0

(0.0)

55

(100)

教育，学習支援業

24(41.4)

11(19.0)

7(12.1)

6(10.3)

10(17.2)

0

(0.0)

58

(100)

漁業

5

(17.9)

3(10.7)

10(35.7)

8(28.6)

1

(3.6)

1

(3.6)

28

(100)

金融業･保険業10(33.3)

5(16.7)

3(10.0)

3(10.0)

7(23.3)

2

(6.7)

30

(100)

農業，林業

12

(42.9)

4(14.3)

3(10.7)

6(21.4)

1

(3.6)

2

(7.1)

28

(100)

複合サービス事業

7(35.0)

4(20.0)

3(15.0)

4(20.0)

2(10.0)

0

(0.0)

20

(100)

電気・ガス・熱供給・水道業

3(37.5)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(25.0)

2(25.0)

1(12.5)

8(100)

公務（他に分類されるものを除く）

2(33.3)

0

(0.0)

0

(0.0)

4

(66.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

6

(100)

分類不能の産業

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(66.7)

0

(0.0)

1

(33.3)

0

(0.0)

3

(100)

鉱業，採石業，砂利採取業

0( 0.0)

0( 0.0)

0 ( 0.0)0 ( 0.0)0( 0.0)

0 ( 0.0)

1066(31.3)

595(17.5)

510

合計

0 ( 0.0)(15.0)

568(16.7)

488(14.3)

178

(5.2)

3405

(100)
(100)

職種（大分類）
輸送・機械運転従事者

196(29.8)

102(15.5)

105(16.0)

146(22.2)

72(10.9)

37

(5.6)

658

専門的・技術的職業従事者

129(29.1)

81(18.2)

63(14.2)

64(14.4)

87(19.6)

20

(4.5)

444

(100)

販売従事者

121

(33.4)

77(21.3)

44(12.2)

41(11.3)

61(16.9)

18

(5.0)

362

(100)

サービス職業従事者

139(35.5)

83(21.2)

47(12.0)

47(12.0)

53(13.6)

22

(5.6)

391

(100)

管理的職業従事者

69(26.4)

48(18.4)

37(14.2)

52(19.9)

36(13.8)

19

(7.3)

261

(100)

事務従事者

113

(32.9)

75(21.9)

39(11.4)

48(14.0)

57(16.6)

11

(3.2)

343

(100)

生産工程従事者

85(34.7)

44(18.0)

37(15.1)

26(10.6)

39(15.9)

14

(5.7)

245

(100)

建設・採掘従事者

92(29.9)

35(11.4)

51(16.6)

69(22.4)

43(14.0)

18

(5.8)

308

(100)

保安職業従事者

34(29.1)

9

(7.7)

31

(26.5)

27(23.1)

9

(7.7)

7

(6.0)

117

(100)

運搬・清掃・包装等従事者

56(37.8)

20(13.5)

27(18.2)

22(14.9)

16(10.8)

7

(4.7)

148

(100)
(100)

農林漁業従事者

18(33.3)

7(13.0)

13(24.1)

10(18.5)

3

(5.6)

3

(5.6)

54

運輸・通信従事者

5(12.8)

8(20.5)

8(20.5)

12(30.8)

6(15.4)

0

(0.0)

39

(100)

生産工程・労務作業者（Ｉ－１）

4(33.3)

2(16.7)

3(25.0)

2(16.7)

1

(8.3)

0

(0.0)

12

(100)

生産工程・労務作業者（Ｉ－３）

5(25.0)

4(20.0)

4(20.0)

1

(5.0)

4

(20.0)

2(10.0)

20(100)

生産工程・労務作業者（Ｉ－２）

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(50.0)

1(50.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(100)

分類不能の職業

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1 (100.0)

0

(0.0)

1

(100)

1066

(31.3)

595(17.5)

510(15.0)

568(16.7)

178

(5.2)

3405

(100)

合計

150

488

(14.3)

表 1-4-2 年齢、業種、職種と決定時 6 疾患（男性） （業務上外、脳・心臓疾患）
心停止（心臓性突然死
を含む。）

脳内出血
（脳出血）

くも膜下出血

脳梗塞

心筋梗塞

N

(%)

N

N

N

20-29歳

13

(1.4)

7

(1.5)

4

(0.8)

6

(1.1)

44

(9.4)

1

(0.6)

75

(2.4)

30-39歳

81

(8.7)

71

(15.1)

38

(8.0)

48

(8.6)

102

(21.7)

15

(9.2)

355

(11.6)

(%)

(%)

(%)

N

(%)

解離性
大動脈瘤
N

(%)

合計
N

(%)

発症時年齢

40-49歳264(28.2)

183(39.0)

99(20.8)

139(24.8)

128(27.2)

43(26.4)

856(27.9)

50-59歳351(37.5)

154(32.8)

175(36.8)

219(39.1)

113(24.0)

63(38.7)

1075(35.0)

60-69歳

195(20.9)

48(10.2)

138(29.1)

137(24.5)

71(15.1)

34(20.9)

623(20.3)

70歳以上

31

(3.3)

6

(1.3)

21

(4.4)

11

(2.0)

12

(2.6)

7

(4.3)

88

(2.9)

935

(100)

469

(100)

475

(100)

560

(100)

470

(100)

163

(100)

3072

(100)

合計
業種（大分類）運輸業，郵便業

213(29.0)

112(15.3)

118(16.1)

170(23.2)

82(11.2)

39

(5.3)

734

(100)

卸売業･小売業

146(33.0)

79(17.8)

53(12.0)

60(13.5)

82(18.5)

23

(5.2)

443

(100)

製造業

134

(31.5)

75(17.6)

67(15.8)

56(13.2)

74(17.4)

19

(4.5)

425

(100)
(100)

建設業

134

(28.9)

60(12.9)

75(16.2)

93(20.0)

69(14.9)

33

(7.1)

464

サービス業（他に分類されないもの）

91(29.7)

39(12.7)

60(19.6)

59(19.3)

40(13.1)

17

(5.6)

306

(100)

宿泊業，飲食サービス業

48(34.5)

25(18.0)

13

(9.4)

24

(17.3)

20(14.4)

9

(6.5)

139

(100)

情報通信業

20

(23.5)

15(17.6)

14(16.5)

10(11.8)

22(25.9)

4

(4.7)

85

(100)
(100)

医療，福祉

18

(20.5)

15(17.0)

17(19.3)

12(13.6)

22(25.0)

4

(4.5)

88

学術研究，専門・技術サービス業

30(31.9)

13(13.8)

15(16.0)

20(21.3)

10(10.6)

6

(6.4)

94

(100)

生活関連サービス業，娯楽業

25(37.9)

9(13.6)

6

(9.1)

11

(16.7)

12(18.2)

3

(4.5)

66

(100)

不動産業，物品賃貸業

22(41.5)

6(11.3)

7(13.2)

8(15.1)

10(18.9)

0

(0.0)

53

(100)

教育，学習支援業

19(39.6)

7(14.6)

6(12.5)

6(12.5)

10(20.8)

0

(0.0)

48

(100)

漁業

5

(17.9)

3(10.7)

10(35.7)

8(28.6)

1

(3.6)

1

(3.6)

28

(100)

金融業･保険業9(32.1)

4(14.3)

3(10.7)

3(10.7)

7(25.0)

2

(7.1)

28

(100)

農業，林業

12

(44.4)

3(11.1)

3(11.1)

6(22.2)

1

(3.7)

2

(7.4)

27

(100)

複合サービス事業

4(23.5)

4(23.5)

3(17.6)

4(23.5)

2(11.8)

0

(0.0)

17

(100)

電気・ガス・熱供給・水道業

2(28.6)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(28.6)

2(28.6)

1(14.3)

7(100)

公務（他に分類されるものを除く）

1(20.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

4

(80.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

5

(100)

分類不能の産業

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(66.7)

0

(0.0)

1

(33.3)

0

(0.0)

3

(100)

鉱業，採石業，砂利採取業

0( 0.0)

0( 0.0)

0 ( 0.0)0 ( 0.0)0( 0.0)

0 ( 0.0)933(30.5)

469(15.3)

472

467(15.3)

合計(15.4)

556(18.2)

0 ( 0.0)

163

(5.3)

3060

(100)
(100)

職種（大分類）
輸送・機械運転従事者

195(30.0)

99(15.2)

105(16.1)

146(22.4)

71(10.9)

35

(5.4)

651

専門的・技術的職業従事者

111(28.0)

64(16.1)

57(14.4)

63(15.9)

83(20.9)

19

(4.8)

397

(100)

販売従事者

98

(31.9)

59(19.2)

38(12.4)

40(13.0)

54(17.6)

18

(5.9)

307

(100)

サービス職業従事者

96(34.8)

37(13.4)

36(13.0)

42(15.2)

49(17.8)

16

(5.8)

276

(100)

管理的職業従事者

66(26.1)

45(17.8)

36(14.2)

52(20.6)

36(14.2)

18

(7.1)

253

(100)

事務従事者

92

(31.7)

51(17.6)

35(12.1)

46(15.9)

56(19.3)

10

(3.4)

290

(100)

生産工程従事者

71(32.6)

39(17.9)

34(15.6)

24(11.0)

38(17.4)

12

(5.5)

218

(100)

建設・採掘従事者

91(29.7)

35(11.4)

50(16.3)

69(22.5)

43(14.1)

18

(5.9)

306

(100)

保安職業従事者

34(29.3)

9

(7.8)

31

(26.7)

27(23.3)

8

(6.9)

7

(6.0)

116

(100)

運搬・清掃・包装等従事者

47(38.5)

12

(9.8)

22

(18.0)

21(17.2)

15(12.3)

5

(4.1)

122

(100)
(100)

農林漁業従事者

18(34.0)

6(11.3)

13(24.5)

10(18.9)

3

(5.7)

3

(5.7)

53

運輸・通信従事者

5(12.8)

8(20.5)

8(20.5)

12(30.8)

6(15.4)

0

(0.0)

39

(100)

生産工程・労務作業者（Ｉ－１）

4(33.3)

2(16.7)

3(25.0)

2(16.7)

1

(8.3)

0

(0.0)

12

(100)

生産工程・労務作業者（Ｉ－３）

5(29.4)

3(17.6)

3(17.6)

1

(5.9)

3

(17.6)

2(11.8)

17

(100)
(100)

生産工程・労務作業者（Ｉ－２）

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(50.0)

1(50.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

分類不能の職業

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1 (100.0)

0

(0.0)

1

(100)

933

(30.5)

469(15.3)

472(15.4)

556(18.2)

163

(5.3)

3060

(100)

合計

151

467

(15.3)

表 1-4-3 年齢、業種、職種と決定時 6 疾患（女性） （業務上外、脳・心臓疾患）
脳内出血
（脳出血）

くも膜下出血

脳梗塞

心筋梗塞

N

N

N

N

(%)

(%)

(%)

(%)

心停止
（心臓性突然死
を含む。）

N

(%)

解離性
大動脈瘤
N

(%)

合計
N

(%)

発症時年齢
20-29歳

1

(0.7)

2

(1.6)

3

(7.7)

1

(8.3)

5

(23.8)

0

(0.0)

12

(3.4)

30-39歳

12

(9.0)

18

(14.2)

3

(7.7)

2

(16.7)

1

(4.8)

0

(0.0)

36

(10.3)

40-49歳24(17.9)

31(24.4)

12(30.8)

2(16.7)

6(28.6)

0

(0.0)

75

(21.6)

50-59歳51(38.1)

41(32.3)

4(10.3)

4(33.3)

4(19.0)

5(33.3)

109(31.3)

60-69歳42(31.3)

33(26.0)

14(35.9)

3(25.0)

5(23.8)

8(53.3)

105(30.2)

70歳以上

4

(3.0)

2

(1.6)

3

(7.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(13.3)

11

(3.2)

134

(100)

127

(100)

39

(100)

12

(100)

21

(100)

15

(100)

348

(100)
(100)

合計
業種（大分類）運輸業，郵便業

3(16.7)

11(61.1)

0

(0.0)

1

(5.6)

1

(5.6)

2

(11.1)

18

卸売業･小売業

32(42.1)

27(35.5)

8(10.5)

2

(2.6)

5

(6.6)

2

(2.6)

76

(100)

製造業

17

(50.0)

6(17.6)

5(14.7)

2

(5.9)

1

(2.9)

3

(8.8)

34

(100)
(100)

建設業

1

(25.0)

2(50.0)

1(25.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

4

サービス業（他に分類されないもの）

11(25.6)

13(30.2)

8(18.6)

1

(2.3)

6

(14.0)

4

(9.3)

43

(100)

宿泊業，飲食サービス業

16(37.2)

19(44.2)

5(11.6)

1

(2.3)

1

(2.3)

1

(2.3)

43

(100)

情報通信業

4

(40.0)

4(40.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(20.0)

0

(0.0)

10

(100)

医療，福祉

29

(36.7)

29(36.7)

9(11.4)

5

(6.3)

5

(6.3)

2

(2.5)

79

(100)

学術研究，専門・技術サービス業

2(33.3)

4(66.7)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

6

(100)

生活関連サービス業，娯楽業

6(50.0)

4(33.3)

1

(8.3)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(8.3)

12

(100)

不動産業，物品賃貸業

1(50.0)

1(50.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(100)

教育，学習支援業

5(50.0)

4(40.0)

1(10.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

10

(100)

漁業

0

( 0.0)

0( 0.0)

0 ( 0.0)0 ( 0.0)0( 0.0)

0 ( 0.0)0(100)

金融業･保険業1(50.0)

1(50.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(100)

農業，林業

0

(0.0)

1 (100.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(100)

複合サービス事業

3 (100.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

3

(100)

電気・ガス・熱供給・水道業

1 (100.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(100)

公務（他に分類されるものを除く）

1 (100.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(100)
(100)

分類不能の産業0( 0.0)

0( 0.0)

0 ( 0.0)0 ( 0.0)0( 0.0)

0 ( 0.0)0

鉱業，採石業，砂利採取業

0( 0.0)

0( 0.0)

0 ( 0.0)0 ( 0.0)0( 0.0)

0 ( 0.0)0 ( 0.0)

133(38.6)

126(36.5)

38

12

21

(6.1)

15

(4.3)

合計

(11.0)

(3.5)

345

(100)

職種（大分類）
輸送・機械運転従事者

1(14.3)

3(42.9)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(14.3)

2(28.6)

7(100)

専門的・技術的職業従事者

18(38.3)

17(36.2)

6(12.8)

1

(2.1)

4

(8.5)

1

(2.1)

47

(100)

販売従事者

23

(41.8)

18(32.7)

6(10.9)

1

(1.8)

7

(12.7)

0

(0.0)

55

(100)

サービス職業従事者

43(37.4)

46(40.0)

11

(9.6)

5

(4.3)

4

(3.5)

6

(5.2)

115

(100)

管理的職業従事者

3(37.5)

3(37.5)

1(12.5)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(12.5)

8

(100)

事務従事者

21

(39.6)

24(45.3)

4

(7.5)

2

(3.8)

1

(1.9)

1

(1.9)

53

(100)

生産工程従事者

14(51.9)

5(18.5)

3(11.1)

2

(7.4)

1

(3.7)

2

(7.4)

27

(100)

建設・採掘従事者

1(50.0)

0

(0.0)

1

(50.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

2

(100)

保安職業従事者

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1 (100.0)

0

(0.0)

1

(100)

運搬・清掃・包装等従事者

9(34.6)

8(30.8)

5(19.2)

1

(3.8)

1

(3.8)

2

(7.7)

26

(100)

農林漁業従事者

0(0.0)

1 (100.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

1

(100)

運輸・通信従事者

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(100)

生産工程・労務作業者（Ｉ－１）

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(100)

生産工程・労務作業者（Ｉ－３）

0

(0.0)

1

(33.3)

1(33.3)

0

(0.0)

1

(33.3)

0

(0.0)

3

(100)

生産工程・労務作業者（Ｉ－２）

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(100)

分類不能の職業

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(100)

133

(38.6)

126(36.5)

38(11.0)

12

(3.5)

21

(6.1)

15

(4.3)

345

(100)

合計

152

表 1-5-1 健康診断と決定時 6 疾患 （業務上外、脳・心臓疾患）
健康診断（N=3,199）
なし
N

(%)

あり
N

(%)

合計
N

p値

(%)

脳内出血（脳出血）
40代以下

76 ( 31.4%)

281 ( 26.3%)

357 ( 27.2%)

p=0.11050代

89 ( 38.0%)

284 ( 33.0%)373 ( 34.1%)

p=0.16260代以上 106 ( 38.1%)

146 ( 28.3%)

252 ( 31.7%)

p=0.005

全年代 271 ( 35.9%)711 ( 29.1%)

982 ( 30.7%)

p<0.001

くも膜下出血40代以下49 ( 20.2%)

231 ( 21.6%)

280 ( 21.4%)

p=0.66550代

28 ( 12.0%)

153 ( 17.8%)

181 ( 16.5%)

p=0.037

60代以上

19 ( 6.8%)

63 ( 12.2%)

82 ( 10.3%)

p=0.020

全年代

96 ( 12.7%)

447 ( 18.3%)

543 ( 17.0%)

p<0.001

40代以下

25 ( 10.3%)

115 ( 10.8%)140 ( 10.7%)

p=0.90950代

43 ( 18.4%)

116 ( 13.5%)

159 ( 14.5%)

p=0.075

60代以上60 ( 21.6%)

106 ( 20.5%)

166 ( 20.9%)

p=0.784

全年代 128 ( 17.0%)

337 ( 13.8%)465 ( 14.5%)

p=0.033

脳梗塞

心筋梗塞
40代以下

33 ( 13.6%)

146 ( 13.7%)

179 ( 13.7%)

p=1.000

50代

43 ( 18.4%)

157 ( 18.3%)

200 ( 18.3%)

p=1.000

60代以上

46 ( 16.5%)

99 ( 19.2%)

145 ( 18.3%)

p=0.387

全年代 122 ( 16.2%)

402 ( 16.4%)

524 ( 16.4%)

p=0.910

心停止（心臓性突然死を含む。）
40代以下

44 ( 18.2%)

219 ( 20.5%)263 ( 20.1%)

p=0.47750代

18 ( 7.7%)

86 ( 10.0%)104 ( 9.5%)

p=0.317

60代以上

27 ( 9.7%)

57 ( 11.0%)

84 ( 10.6%)

p=0.629

全年代

89 ( 11.8%)362 ( 14.8%)451 ( 14.1%)

p=0.042

40代以下

6 ( 2.5%)50 ( 4.7%)

56 ( 4.3%)

p=0.158

50代

9 ( 3.8%)53 ( 6.2%)

62 ( 5.7%)

p=0.203

60代以上

14 ( 5.0%)32 ( 6.2%)

46 ( 5.8%)

p=0.633

全年代

29 ( 3.8%)135 ( 5.5%)

164 ( 5.1%)

p=0.073

解離性大動脈瘤153

表 1-5-2 面接指導と決定時 6 疾患 （業務上外、脳・心臓疾患）
面接指導（N=2,821）
なし
N

(%)

あり
N

(%)

合計
N

p値

(%)

脳内出血（脳出血）
40代以下 309 ( 27.0%)

9 ( 25.0%)

318 ( 26.9%)

p=1.000

50代 326 ( 34.7%)

10 ( 45.5%)336 ( 35.0%)

p=0.366

60代以上 214 ( 31.9%)

4 ( 50.0%)

218 ( 32.1%)

p=0.277

全年代 849 ( 30.8%)23 ( 34.8%)

872 ( 30.9%)

p=0.501

40代以下 237 ( 20.7%)

9 ( 25.0%)

246 ( 20.8%)

p=0.533

50代 157 ( 16.7%)

2 ( 9.1%)

159 ( 16.5%)

p=0.560

74 ( 11.0%)0 ( 0.0%)74 ( 10.9%)

p=1.000

全年代 468 ( 17.0%)

11 ( 16.7%)

479 ( 17.0%)

p=1.000

40代以下 127 ( 11.1%)

2 ( 5.6%)

129 ( 10.9%)

p=0.41950代 134 ( 14.3%)

2 ( 9.1%)

136 ( 14.2%)

p=0.757

60代以上 139 ( 20.7%)

2 ( 25.0%)

141 ( 20.8%)

p=0.674

全年代 400 ( 14.5%)

6 ( 9.1%)

406 ( 14.4%)

p=0.28640代以下 155 ( 13.5%)

9 ( 25.0%)

164 ( 13.9%)

p=0.080

50代 175 ( 18.6%)

3 ( 13.6%)

178 ( 18.5%)

p=0.782

60代以上 121 ( 18.0%)

1 ( 12.5%)

122 ( 18.0%)

p=1.000

全年代 451 ( 16.4%)

13 ( 19.7%)

464 ( 16.4%)

p=0.500

5 ( 13.9%)

238 ( 20.2%)

p=0.406

くも膜下出血

60代以上

脳梗塞

心筋梗塞

心停止（心臓性突然死を含む。）
40代以下 233 ( 20.3%)
50代

91 ( 9.7%)

3 ( 13.6%)

94 ( 9.8%)

p=0.468

60代以上

66 ( 9.8%)

1 ( 12.5%)

67 ( 9.9%)

p=0.566

全年代 390 ( 14.2%)

9 ( 13.6%)

399 ( 14.1%)

p=1.000

解離性大動脈瘤
40代以下

52 ( 4.5%)

2 ( 5.6%)

54 ( 4.6%)

p=0.678

50代

48 ( 5.1%)

2 ( 9.1%)

50 ( 5.2%)

p=0.319

60代以上

40 ( 6.0%)

0 ( 0.0%)40 ( 5.9%)

p=1.000

全年代 140 ( 5.1%)

4 ( 6.1%)

144 ( 5.1%)

p=0.578154

表 1-5-3 既往歴と決定時 6 疾患 （業務上外、脳・心臓疾患）
既往歴（N=3,080）
なし
N

(%)

あり
N

(%)

合計
N

p値

(%)

脳内出血（脳出血）
40代以下 181 ( 23.8%)

163 ( 32.1%)

344 ( 27.1%)

p=0.001

50代 168 ( 33.9%)183 ( 33.2%)

351 ( 33.6%)

p=0.844

60代以上 111 ( 36.2%)

138 ( 30.1%)

249 ( 32.5%)

p=0.084

全年代 460 ( 29.4%)484 ( 31.9%)944 ( 30.6%)

p=0.148

40代以下 181 ( 23.8%)

87 ( 17.1%)

268 ( 21.1%)

p=0.005

50代 109 ( 22.0%)

63 ( 11.4%)

172 ( 16.4%)

p<0.00143 ( 14.0%)

35 ( 7.6%)

78 ( 10.2%)

p=0.005

全年代 333 ( 21.3%)

185 ( 12.2%)

518 ( 16.8%)

p<0.001

くも膜下出血

60代以上

脳梗塞
40代以下

96 ( 12.6%)

45 ( 8.9%)

141 ( 11.1%)

p=0.03650代

66 ( 13.3%)

89 ( 16.2%)

155 ( 14.8%)

p=0.222

60代以上

56 ( 18.2%)

106 ( 23.1%)

162 ( 21.1%)

p=0.125

全年代 218 ( 14.0%)240 ( 15.8%)458 ( 14.9%)

p=0.156

心筋梗塞
40代以下

95 ( 12.5%)

78 ( 15.4%)

173 ( 13.6%)

p=0.15650代

84 ( 17.0%)

110 ( 20.0%)

194 ( 18.5%)

p=0.232

60代以上

48 ( 15.6%)

87 ( 19.0%)

135 ( 17.6%)

p=0.247

全年代 227 ( 14.5%)275 ( 18.1%)

502 ( 16.3%)

p=0.00796 ( 18.9%)

254 ( 20.0%)

p=0.431

心停止（心臓性突然死を含む。）
40代以下 158 ( 20.8%)
50代

50 ( 10.1%)

49 ( 8.9%)

99 ( 9.5%)

p=0.527

60代以上

27 ( 8.8%)52 ( 11.3%)

79 ( 10.3%)

p=0.277

全年代 235 ( 15.0%)

197 ( 13.0%)

432 ( 14.0%)

p=0.108

解離性大動脈瘤
40代以下33 ( 4.3%)

19 ( 3.7%)

52 ( 4.1%)

p=0.666

50代

20 ( 4.0%)

41 ( 7.4%)

61 ( 5.8%)

p=0.024

60代以上

16 ( 5.2%)

30 ( 6.5%)

46 ( 6.0%)

p=0.536

全年代

69 ( 4.4%)

90 ( 5.9%)

159 ( 5.2%)

p=0.061155

表 1-6 労働負荷と決定時 6 疾患 （業務上外、脳・心臓疾患）
労働負荷
なし
N

あり

(%)

N

(%)

合計
N

p値
(%)

発症前6 か月の不規則な勤務（ N= 3 3 7 8 ）
脳内出血（脳出血）

944 ( 30.8%)

98 ( 31.2%)

1042 ( 30.8%)

p=0.898

くも膜下出血532 ( 17.4%)

52 ( 16.6%)

584 ( 17.3%)

p=0.755

脳梗塞

444 ( 14.5%)45 ( 14.3%)

489 ( 14.5%)

p=1.000

心筋梗塞

475 ( 15.5%)

71 ( 22.6%)

546 ( 16.2%)

p=0.002

心停止（心臓性突然死を含む。）

440 ( 14.4%)

32 ( 10.2%)472 ( 14.0%)

p=0.049

解離性大動脈瘤160 ( 5.2%)

11 ( 3.5%)

171 ( 5.1%)

p=0.223

発症前6 か月の拘束時間の長い勤務（ N= 3 3 7 8 ）
脳内出血（脳出血）

834 ( 30.9%)208 ( 30.6%)

1042 ( 30.8%)

p=0.889

くも膜下出血473 ( 17.5%)

111 ( 16.3%)

584 ( 17.3%)

p=0.496脳梗塞

394 ( 14.6%)

95 ( 14.0%)

489 ( 14.5%)

p=0.715

心筋梗塞

412 ( 15.3%)

134 ( 19.7%)

546 ( 16.2%)

p=0.006

心停止（心臓性突然死を含む。）

385 ( 14.3%)

87 ( 12.8%)472 ( 14.0%)

p=0.353

解離性大動脈瘤146 ( 5.4%)

25 ( 3.7%)

171 ( 5.1%)

p=0.077

発症前6 か月の出張の多い業務（ N= 3 3 6 9 ）脳内出血（脳出血）

961 ( 30.8%)76 ( 30.4%)1037 ( 30.8%)

p=0.943

くも膜下出血540 ( 17.3%)

43 ( 17.2%)

583 ( 17.3%)

p=1.000

脳梗塞

457 ( 14.7%)

31 ( 12.4%)

488 ( 14.5%)

p=0.400

心筋梗塞

506 ( 16.2%)

39 ( 15.6%)

545 ( 16.2%)

p=0.859

心停止（心臓性突然死を含む。）

434 ( 13.9%)

37 ( 14.8%)471 ( 14.0%)

p=0.705

解離性大動脈瘤155 ( 5.0%)

16 ( 6.4%)

171 ( 5.1%)

p=0.296

発症前6 か月の交代勤務・ 深夜勤務（ N= 3 3 7 8 ）
脳内出血（脳出血）

910 ( 31.2%)

132 ( 28.9%)

1042 ( 30.8%)

p=0.355

くも膜下出血502 ( 17.2%)

82 ( 17.9%)

584 ( 17.3%)

p=0.690脳梗塞

426 ( 14.6%)

63 ( 13.8%)489 ( 14.5%)

p=0.721

心筋梗塞

460 ( 15.7%)

86 ( 18.8%)546 ( 16.2%)

p=0.101

心停止（心臓性突然死を含む。）

413 ( 14.1%)

59 ( 12.9%)472 ( 14.0%)

p=0.514

解離性大動脈瘤153 ( 5.2%)

18 ( 3.9%)

171 ( 5.1%)

p=0.301

発症前6 か月の作業環境（ 温度、 騒音、 時差） （ N= 3 3 7 8 ）
脳内出血（脳出血）

958 ( 30.8%)84 ( 31.9%)

1042 ( 30.8%)

p=0.677

くも膜下出血537 ( 17.2%)

47 ( 17.9%)

584 ( 17.3%)

p=0.799

脳梗塞

445 ( 14.3%)

44 ( 16.7%)

489 ( 14.5%)

p=0.274

心筋梗塞

510 ( 16.4%)

36 ( 13.7%)

546 ( 16.2%)

p=0.295

心停止（心臓性突然死を含む。）

441 ( 14.2%)

31 ( 11.8%)472 ( 14.0%)

p=0.309

解離性大動脈瘤

157 ( 5.0%)

14 ( 5.3%)

171 ( 5.1%)

p=0.771

発症前6 か月の精神的緊張を伴う業務（ N= 3 3 7 8 ）
脳内出血（脳出血）

934 ( 30.6%)

108 ( 32.7%)

1042 ( 30.8%)

p=0.452

くも膜下出血529 ( 17.4%)

55 ( 16.7%)

584 ( 17.3%)

p=0.818

脳梗塞

440 ( 14.4%)

49 ( 14.8%)489 ( 14.5%)

p=0.805

心筋梗塞

497 ( 16.3%)

49 ( 14.8%)

546 ( 16.2%)

p=0.529

心停止（心臓性突然死を含む。）

423 ( 13.9%)

49 ( 14.8%)472 ( 14.0%)

p=0.616

解離性大動脈瘤156 ( 5.1%)

15 ( 4.5%)

171 ( 5.1%)

p=0.791156

表 2-1 事案の年齢分布、平均年齢 （業務上外、精神事案）
男性
n

女性

(%)

n

全体

(%)

n

(%)

事案数

2247 (63.4)

1296 (36.6)

3543

(100)

請求時年齢（M, SD）

41.2

10.7

39.7

11.5

40.7

11.0

発病時年齢（M, SD）

39.5

10.7

38.6

11.1

39.2

10.9

29歳以下

424

(19.4)

309(24.2)

733(21.2)

30-39歳701(32.1)

386(30.2)

1087(31.4)

40-49歳660(30.2)

367(28.7)

1027(29.7)

50-59歳320(14.7)

163(12.8)

483(14.0)

60-69歳

67

(3.1)

50

(3.9)

117

(3.4)

70歳以上

10

(0.5)

2

(0.2)

12

(0.3)

2182

(100)

1277

(100)

3459

(100)

死亡時年齢（M, SD）

40.4

11.7

33.5

12.0

39.8

11.8

29歳以下

106

(22.1)

20(51.3)

126(24.3)

30-39歳125(26.1)

8(20.5)

133(25.7)

40-49歳136(28.4)

6(15.4)

142(27.4)

50-59歳93(19.4)

4(10.3)

97(18.7)

60-69歳

12

(2.5)

1

(2.6)

13

(2.5)

70歳以上

7

(1.5)

0

(0.0)

7

(1.4)

479

(100)

39

(100)

518

(100)

合計

合計

157

表 2-2 業種（大分類）、職種（大分類）（業務上外、精神事案）
男性
n

女性

(%)

n

全体

(%)

n

(%)

業種(大分類)製造業

479 (21.3)

138 (10.7)

617 (17.4)

卸売業･小売業

343 (15.3)

212 (16.4)

555 (15.7)135384 (29.8)

519 (14.7)

275 (12.2)

67

(5.2)

342

(9.7)

建設業

175

(7.8)

15

(1.2)

190

(5.4)

サービス業（他に分類されないもの）

203

(9.0)

133 (10.3)

336

(9.5)

宿泊業，飲食サービス業

88

(3.9)

60

(4.7)

148

(4.2)

情報通信業

149

(6.6)

50

(3.9)

199

(5.6)

学術研究，専門・技術サービス業

106

(4.7)

41

(3.2)

147

(4.2)

教育，学習支援業

48

(2.1)

50

(3.9)

98

(2.8)

金融業・保険業

66

(2.9)

46

(3.6)

112

(3.2)

不動産業，物品賃貸業

59

(2.6)

21

(1.6)

80

(2.3)

生活関連サービス業，娯楽業

43

(1.9)

42

(3.3)

85

(2.4)

農業，林業

17

(0.8)

3

(0.2)

20

(0.6)

複合サービス事業

23

(1.0)

11

(0.9)

34

(1.0)

電気・ガス・熱供給・水道業

12

(0.5)

1

(0.1)

13

(0.4)

漁業

5

(0.2)

0

(0.0)

5

(0.1)

鉱業，採石業，砂利採取業

5

(0.2)

0

(0.0)

5

(0.1)

公務（他に分類されるものを除く）

5

(0.2)

5

(0.4)

10

(0.3)

分類不能・不詳

10

(0.4)

11

(0.9)

21

(0.6)

合計 2246

(100)

1290

(100)

3536

(100)

医療，福祉
運輸業，郵便業(6.0)

職種(大分類)
専門的・技術的職業従事者

468 (20.9)

334 (26.1)

802 (22.8)

事務従事者

482 (21.6)

421 (32.9)

903 (25.7)

販売従事者

256 (11.4)

147 (11.5)

403 (11.5)

182

211 (16.5)

393 (11.2)

303 (13.6)

74

(5.8)

377 (10.7)

管理的職業従事者

141

(6.3)

23

(1.8)

164

(4.7)

輸送・機械運転従事者

178

(8.0)

23

(1.8)

201

(5.7)

建設・採掘従事者

105

(4.7)

1

(0.1)

106

(3.0)

運搬・清掃・包装等従事者

78

(3.5)

36

(2.8)

114

(3.2)

農林漁業従事者

19

(0.8)

2

(0.2)

21

(0.6)

保安職業従事者

23

(1.0)

7

(0.5)

30

(0.9)

分類不能・不詳

1

(0.0)

0

(0.0)

1

(0.0)

合計 2236

(100)

1279

(100)

3515

(100)

サービス職業従事者
生産工程従事者

158

(8.1)

表 2-3-1 性・生存死亡別の精神障害 （業務上外、精神事案）
男性 (n=2247)
生存n

女性 (n=1296)

死亡
(%)

n

生存
(%)

481

n

死亡

(%)

1257

n

(%)

事案数

1766

39

発病時年齢（M , SD )

39.4

10.5

40.2

11.7

38.7

11.0

33.8

12.8

828

(46.9)

362(75.3)

367(29.2)

24(61.5)

F30 躁病エピソード

3

(0.2)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

F31 双極性感情障害

73

(4.1)

5

(1.0)

25

(2.0)

0

(0.0)

F32 うつ病エピソード

616(34.9)

294(61.1)

271(21.6)

19(48.7)

F33 反復性うつ病性障害

47

(2.7)

23

(4.8)

18

(1.4)

3

(7.7)

F34 持続性気分（感情）障害

28

(1.6)

7

(1.5)

15

(1.2)

0

(0.0)

F38 その他の気分（感情）障害

0

(0.0)

1

(0.2)

0

(0.0)

0

(0.0)

F39 詳細不明の気分（感情）障害

0

(0.0)

1

(0.2)

2

(0.2)

0

(0.0)

下位分類不明

61

(3.5)

31

(6.4)

36

(2.9)

2

(5.1)

865

(49.0)

54(11.2)

845(67.2)

6(15.4)F40 恐怖症性不安障害

10

(0.6)

1

(0.2)

11

(0.9)

0

(0.0)

F41 その他の不安障害

86

(4.9)

2

(0.4)

84

(6.7)

0

(0.0)

F42 強迫性障害

5

(0.3)

0

(0.0)

0

(0.0)

0

(0.0)

F43.0 急性ストレス反応

28

(1.6)

2

(0.4)

62

(4.9)

0

(0.0)

F43.1 心的外傷後ストレス障害

111

(6.3)

1

(0.2)

111

(8.8)

0

(0.0)

F43.2 適応障害469

(26.6)

42

(8.7)

402

(32.0)

5(12.8)

F43.8 その他の重度ストレス反応

3

(0.2)

0

(0.0)

4

(0.3)

1

(2.6)

F43.9 重度ストレス反応、詳細不明

1

(0.1)

0

(0.0)

3

(0.2)

0

(0.0)

F43以下の下位分類不明

34

(1.9)

5

(1.0)

49

(3.9)

0

(0.0)

F44 解離性（転換性）障害

23

(1.3)

0

(0.0)

11

(0.9)

0

(0.0)

F45 身体表現性障害

39

(2.2)

0

(0.0)

31

(2.5)

0

(0.0)

F48 その他の神経症性障害

6

(0.3)

0

(0.0)

7

(0.6)

0

(0.0)

下位分類不明

50

(2.8)

1

(0.2)

70

(5.6)

0

(0.0)

F2：統合失調症、統合失調症型障害
及び妄想性障害

53

(3.0)

7

(1.5)

36

(2.9)

1

(2.6)

その他の疾患

11

(0.6)

4

(0.8)

6

(0.5)

2

(5.1)

発病なし

9

(0.5)

32

(6.7)

2

(0.2)

1

(2.6)

特定不能

0

(0.0)

22

(4.6)

1

(0.1)

5

(12.8)

疾患名
F30-F39：気分[感情]障害

F40-F48：神経症性障害，ストレス関連障害及び身体表現性障害

F43 重度ストレスへの反応及び適応障害

159

表 2-3-2 性・請求時年齢別の精神障害 （業務上外、精神事案）
男性 (n=2247)

事案数

女性 (n=1296)

40歳未満

40歳以上

40歳未満

40歳以上

n

n

n

n

(%)

977

(%)

1270

(%)

644

(%)

652

疾患名
F30-F39：気分[感情]障害

487(49.8)

703(55.4)

168(26.1)

223(34.2)

F30 躁病エピソード

1

(0.1)

2

(0.2)

0

(0.0)

0

(0.0)

F31 双極性感情障害

30

(3.1)

48

(3.8)

11

(1.7)

14

(2.1)

F32 うつ病エピソード392(40.1)

518(40.8)

119(18.5)

171(26.2)

F33 反復性うつ病性障害

15

(1.5)

55

(4.3)

9

(1.4)

12

(1.8)

F34 持続性気分（感情）障害

15

(1.5)

20

(1.6)

6

(0.9)

9

(1.4)

F38 その他の気分（感情）障害

0

(0.0)

1

(0.1)

0

(0.0)

0

(0.0)

F39 詳細不明の気分（感情）障害

1

(0.1)

0

(0.0)

2

(0.3)

0

(0.0)

下位分類不明

33

(3.4)

59

(4.6)

21

(3.3)

17

(2.6)

424

(43.4)

495(39.0)

448(69.6)

403(61.8)F40 恐怖症性不安障害

9

(0.9)

2

(0.2)

5

(0.8)

6

(0.9)

F41 その他の不安障害

24

(2.5)

64

(5.0)

44

(6.8)

40

(6.1)

F42 強迫性障害

3

(0.3)

2

(0.2)

0

(0.0)

0

(0.0)

F43.0 急性ストレス反応

15

(1.5)

15

(1.2)

35

(5.4)

27

(4.1)

F43.1 心的外傷後ストレス障害

57

(5.8)

55

(4.3)

68

(10.6)

43(6.6)

F43.2 適応障害242

(24.8)

269(21.2)

205(31.8)

202(31.0)

F43.8 その他の重度ストレス反応

1

(0.1)

2

(0.2)

3

(0.5)

2

(0.3)

F43.9 重度ストレス反応、詳細不明

1

(0.1)

0

(0.0)

3

(0.5)

0

(0.0)

F43以下の下位分類不明

21

(2.1)

18

(1.4)

28

(4.3)

21

(3.2)

F44 解離性（転換性）障害

16

(1.6)

7

(0.6)

7

(1.1)

4

(0.6)

F45 身体表現性障害

13

(1.3)

26

(2.0)

16

(2.5)

15

(2.3)

F48 その他の神経症性障害

3

(0.3)

3

(0.2)

4

(0.6)

3

(0.5)

下位分類不明

19

(1.9)

32

(2.5)

30

(4.7)

40

(6.1)

F2：統合失調症、統合失調症型障害
及び妄想性障害

30

(3.1)

30

(2.4)

17

(2.6)

20

(3.1)

その他の疾患

4

(0.4)

11

(0.9)

4

(0.6)

4

(0.6)

発病なし

18

(1.8)

23

(1.8)

2

(0.3)

1

(0.2)

特定不能

14

(1.4)

8

(0.6)

5

(0.8)

1

(0.2)

F40-F48：神経症性障害，ストレス関連障害及び身体表現性障害

F43 重度ストレスへの反応及び適応障害

160

表 2-4-1 性・生存死亡別の出来事 （業務上外、精神事案）
男性 (n=2247)
生存
n
事案数

(%)

1766

女性 (n=1296)

死亡
n

(%)

481

生存
n

(%)

1257

死亡
n

(%)

39

特別な出来事
心理的負荷が極度のもの

59 (3.3)

6 (1.2)59 (4.7)

0 (0.0)

極度の長時間労働70 (4.0)42 (8.7)

10 (0.8)

0 (0.0)

恒常的な長時間労働224 (12.7)

98 (20.4)

62 (4.9)

1 (2.6)1 （重度の）病気やケガをした

208 (11.8)

11 (2.3)

121 (9.6)

0 (0.0)2 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした

165 (9.3)

5 (1.0)190 (15.1)

0 (0.0)3 業務に関連し、重大な人身事故、重大事故を起こした

23 (1.3)

4 (0.8)14 (1.1)

0 (0.0)4 会社の経営に影響する等の重大な仕事上のミスをした

73 (4.1)

55 (11.4)

31 (2.5)

5 (12.8)

5 会社で起きた事故・事件について、責任を問われた

39 (2.2)

20 (4.2)

10 (0.8)

0 (0.0)

6 自分の関係する仕事で多額の損失等が生じた

13 (0.7)

15 (3.1)

3 (0.2)0 (0.0)7 業務に関連し、違法行為を強要された

43 (2.4)

3 (0.6)23 (1.8)

2 (5.1)

8 達成困難なノルマが課された

73 (4.1)

38 (7.9)27 (2.1)

4 (10.3)

9 ノルマが達成できなかった

46 (2.6)

17 (3.5)

13 (1.0)

1 (2.6)10 新規事業の担当になった、会社の建て直しの担当になった

18 (1.0)

11 (2.3)

12 (1.0)

1 (2.6)

11 顧客や取引先から無理な注文を受けた

22 (1.2)

13 (2.7)

6 (0.5)0 (0.0)12 顧客や取引先からクレームを受けた

87 (4.9)

41 (8.5)

46 (3.7)

2 (5.1)13 大きな説明会や公式の場での発表を強いられた

11 (0.6)

1 (0.2)3 (0.2)0 (0.0)14 上司が不在になることにより、その代行を任された

12 (0.7)

7 (1.5)7 (0.6)0 (0.0)

15 仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった

337 (19.1)

133 (27.7)

162 (12.9)

13 (33.3)

16 1ヶ月に80時間以上の時間外労働を行った150 (8.5)

65 (13.5)

41 (3.3)

2 (5.1)

17 2週間（12日）以上にわたって連続勤務を行った128 (7.2)

48 (10.0)28 (2.2)

0 (0.0)18 勤務形態に変化があった

25 (1.4)

5 (1.0)13 (1.0)

3 (7.7)

出来事の類型 No.
①事故や災害の体験②仕事の失敗、過重な責任等の発生③仕事の量・質④役割・地位の変化等⑤対人関係⑥セクシュアルハラスメント

具体的出来事

19 仕事のペース、活動の変化があった

14 (0.8)

5 (1.0)12 (1.0)0 (0.0)20 退職を強要された110 (6.2)

10 (2.1)

68 (5.4)

0 (0.0)21 配置転換があった

177 (10.0)

66 (13.7)

102 (8.1)

5 (12.8)

22 転勤をした

41 (2.3)

23 (4.8)

6 (0.5)0 (0.0)23 複数名で担当していた業務を1人で担当するようになった

21 (1.2)

9 (1.9)19 (1.5)

0 (0.0)24 非正規社員であるとの理由により、仕事上の差別、不利益取り扱いを受けた

17 (1.0)

3 (0.6)

10 (0.8)

1 (2.6)25 自分の昇格・昇進があった

23 (1.3)

27 (5.6)

19 (1.5)

1 (2.6)26 部下が減った

13 (0.7)

8 (1.7)7 (0.6)0 (0.0)27 早期退職制度の対象となった

4 (0.2)2 (0.4)0 (0.0)0 (0.0)28 非正規社員である自分の契約満了が迫った

9 (0.5)0 (0.0)10 (0.8)

0 (0.0)29 （ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた

266 (15.1)

52 (10.8)222 (17.7)

8 (20.5)30 上司とのトラブルがあった

549 (31.1)

114 (23.7)

435 (34.6)

16 (41.0)

31 同僚とのトラブルがあった

110 (6.2)

13 (2.7)

127 (10.1)

9 (23.1)

32 部下とのトラブルがあった

34 (1.9)

13 (2.7)

13 (1.0)

1 (2.6)33 理解してくれていた人の異動があった

14 (0.8)

5 (1.0)23 (1.8)

3 (7.7)34 上司が替わった

13 (0.7)

11 (2.3)

19 (1.5)

0 (0.0)35 同僚等の昇進・昇格があり、昇進で先を越された

10 (0.6)

4 (0.8)3 (0.2)0 (0.0)36 セクシュアルハラスメントを受けた

7 (0.4)1 (0.2)184 (14.6)

3 (7.7)161

表 2-4-2 性・請求時年齢別の出来事 （業務上外、精神事案）
男性 (n=2247)

事案数

女性 (n=1296)

40歳未満

40歳以上

40歳未満

40歳以上

n

n

n

n

(%)

977

(%)

1270

(%)

(%)

644

652

40 (6.2)

19 (2.9)

特別な出来事
心理的負荷が極度のもの

31 (3.2)

34 (2.7)

極度の長時間労働48 (4.9)64 (5.0)

7 (1.1)3 (0.5)

恒常的な長時間労働146 (14.9)

176 (13.9)

34 (5.3)

29 (4.4)

1 （重度の）病気やケガをした

79 (8.1)

140 (11.0)

51 (7.9)70 (10.7)

2 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした

79 (8.1)

91 (7.2)

104 (16.1)

86 (13.2)

3 業務に関連し、重大な人身事故、重大事故を起こした

14 (1.4)

13 (1.0)8 (1.2)6 (0.9)4 会社の経営に影響する等の重大な仕事上のミスをした

60 (6.1)

68 (5.4)

20 (3.1)

16 (2.5)

5 会社で起きた事故・事件について、責任を問われた

19 (1.9)40 (3.1)

2 (0.3)8 (1.2)

出来事の類型 No.
①事故や災害の体験②仕事の失敗、過重な責任等の発生③仕事の量・質④役割・地位の変化等⑤対人関係⑥セクシュアルハラスメント

具体的出来事

6 自分の関係する仕事で多額の損失等が生じた

6 (0.6)22 (1.7)

2 (0.3)1 (0.2)

7 業務に関連し、違法行為を強要された

19 (1.9)27 (2.1)

14 (2.2)

11 (1.7)

8 達成困難なノルマが課された

52 (5.3)

59 (4.6)

18 (2.8)

13 (2.0)

9 ノルマが達成できなかった

33 (3.4)

30 (2.4)

6 (0.9)8 (1.2)10 新規事業の担当になった、会社の建て直しの担当になった

17 (1.7)

12 (0.9)8 (1.2)5 (0.8)11 顧客や取引先から無理な注文を受けた

13 (1.3)

22 (1.7)

2 (0.3)4 (0.6)12 顧客や取引先からクレームを受けた

47 (4.8)

81 (6.4)

24 (3.7)

24 (3.7)

13 大きな説明会や公式の場での発表を強いられた

8 (0.8)4 (0.3)1 (0.2)2 (0.3)14 上司が不在になることにより、その代行を任された

8 (0.8)11 (0.9)

3 (0.5)4 (0.6)15 仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった

236 (24.2)

234 (18.4)

94 (14.6)

81 (12.4)

16 1ヶ月に80時間以上の時間外労働を行った

101 (10.3)

114 (9.0)

22 (3.4)

21 (3.2)

17 2週間（12日）以上にわたって連続勤務を行った

87 (8.9)

89 (7.0)

12 (1.9)

16 (2.5)

18 勤務形態に変化があった

15 (1.5)

15 (1.2)

7 (1.1)9 (1.4)19 仕事のペース、活動の変化があった

7 (0.7)12 (0.9)

6 (0.9)6 (0.9)20 退職を強要された

41 (4.2)

79 (6.2)

24 (3.7)

44 (6.7)21 配置転換があった

94 (9.6)

149 (11.7)

44 (6.8)

63 (9.7)

22 転勤をした

31 (3.2)

33 (2.6)

4 (0.6)2 (0.3)23 複数名で担当していた業務を1人で担当するようになった

14 (1.4)

16 (1.3)

11 (1.7)

8 (1.2)

24 非正規社員であるとの理由により、仕事上の差別、不利益取り扱いを受けた

10 (1.0)

10 (0.8)

5 (0.8)6 (0.9)25 自分の昇格・昇進があった

24 (2.5)

26 (2.0)

14 (2.2)

6 (0.9)26 部下が減った

5 (0.5)16 (1.3)

5 (0.8)2 (0.3)27 早期退職制度の対象となった

0 (0.0)6 (0.5)0 (0.0)0 (0.0)28 非正規社員である自分の契約満了が迫った

1 (0.1)8 (0.6)3 (0.5)7 (1.1)29 （ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた

160 (16.4)

158 (12.4)

98 (15.2)

132 (20.2)

30 上司とのトラブルがあった

288 (29.5)375 (29.5)

203 (31.5)

248 (38.0)

31 同僚とのトラブルがあった

56 (5.7)

67 (5.3)

61 (9.5)75 (11.5)32 部下とのトラブルがあった

15 (1.5)

32 (2.5)

4 (0.6)10 (1.5)

33 理解してくれていた人の異動があった

10 (1.0)9 (0.7)15 (2.3)

11 (1.7)

34 上司が替わった

13 (1.3)

11 (0.9)

7 (1.1)

12 (1.8)

35 同僚等の昇進・昇格があり、昇進で先を越された

5 (0.5)9 (0.7)2 (0.3)1 (0.2)36 セクシュアルハラスメントを受けた

7 (0.7)1 (0.1)121 (18.8)

66 (10.1)162表 2-5 疾患別の出来事のタイプ （業務上外、精神事案）
疾患名(F3・F4)
F3
n
事案数

疾患名(上位3疾患)
うつ病エピソード
（F32）

F4
(%)

n

(%)

n

(%)

適応障害
（F43.2）PTSD（F43.1）

n

n

(%)

(%)

1581

1770

1200

918

223

長時間労働関連の出来事

709 (44.8)

376 (21.2)

574 (47.8)

223 (24.3)

17

事故・災害関連の出来事

130

(8.2)

573 (32.4)

107

(8.9)

156 (17.0)

193 (86.5)

対人関係関連の出来事

279 (17.6)

401 (22.7)

219 (18.3)

249 (27.1)

21

386

60

313

47

1

長時間労働関連の出来事

231 (59.8)

19 (31.7)

191 (61.0)

15 (31.9)

0

(0.0)

事故・災害関連の出来事

16

4

14

2

0

(0.0)

対人関係関連の出来事

41 (10.6)

出来事のタイプ

自殺事案数

(7.6)
(9.4)

出来事のタイプ
(4.1)

(6.7)

13 (21.7)(4.5)

37 (11.8)(4.3)

9 (19.1)

1 (100.0)・長時間労働関連の出来事：極度の長時間労働、恒常的長時間労働、具体的出来事15「仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった」、または具体的出来事16「1か月に80時間以上の時間外労働を行った」のいずれかの出来事。
・事故・災害関連の出来事：心理的負荷が極度のもの、具体的出来事1「（重度の病気やケガ）」、出来事2「悲惨な事故や災害の体験、目撃」のいずれかの出来事。
・対人関係関連の出来事：具体的出来事29「（ひどい）嫌がらせ、いじめ、暴行」、出来事36「セクシュアルハラスメント」のいずれかの
出来事。

163

表 2-6-1 疾患（F3 または F4）別の出来事と長時間労働関連の出来事(*1) （業務上外、精神事案）
疾患名(F3・F4)
F3
出来事数 (%)
事案数

F4
長時間 (%)(*2)

1581

出来事数 (%)

長時間 (%)(*2)

1770

特別な出来事
心理的負荷が極度のもの

23

(1.5)

0

( 0.0)

101

(5.7)

2

( 2.0)

極度の長時間労働

95

(6.0)

－

(－)

26

(1.5)

－

(－)

254 (16.1)

－

(－)

124

(7.0)

－

(－)

1 （重度の）病気やケガをした

89

(5.6)

16 ( 18.0)

246 (13.9)

22( 8.9)

2 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした

30

(1.9)

5 ( 16.7)

327 (18.5)

30( 9.2)

3 業務に関連し、重大な人身事故、重大事故を起こした

15

(0.9)

5 ( 33.3)

23

(1.3)

6 ( 26.1)

4 会社の経営に影響する等の重大な仕事上のミスをした

90

(5.7)

46 ( 51.1)

60

(3.4)

22 ( 36.7)

5 会社で起きた事故・事件について、責任を問われた

43

(2.7)

22 ( 51.2)

22

(1.2)

10 ( 45.5)

6 自分の関係する仕事で多額の損失等が生じた

24

(1.5)

12 ( 50.0)

7

(0.4)

3 ( 42.9)

7 業務に関連し、違法行為を強要された

28

(1.8)

12 ( 42.9)

40

(2.3)

16 ( 40.0)

8 達成困難なノルマが課された

85

(5.4)

36 ( 42.4)

49

(2.8)

23 ( 46.9)

9 ノルマが達成できなかった

46

(2.9)

29 ( 63.0)

25

(1.4)

12 ( 48.0)

10 新規事業の担当になった、会社の建て直しの担当になった

30

(1.9)

11 ( 36.7)

12

(0.7)

4 ( 33.3)

11 顧客や取引先から無理な注文を受けた

26

(1.6)

15 ( 57.7)

13

(0.7)

7 ( 53.8)

12 顧客や取引先からクレームを受けた

102

(6.5)

47 ( 46.1)

67

(3.8)

16 ( 23.9)

9

(0.6)

1 ( 11.1)

4

(0.2)

2 ( 50.0)

14 上司が不在になることにより、その代行を任された

11

(0.7)

(0.7)

15 仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった

399 (25.2)

16 1ヶ月に80時間以上の時間外労働を行った
17 2週間（12日）以上にわたって連続勤務を行った

恒常的な長時間労働
出来事の類型 No.
①事故や災害の体験②仕事の失敗、過重な責任等の発生

具体的出来事13 大きな説明会や公式の場での発表を強いられた③仕事の量・質④役割・地位の変化等⑤対人関係⑥セクシュアルハラスメント7 ( 63.6)

12

－

(－)

225 (12.7)

163 (10.3)

－

(－)

71

120

(7.6)

80 ( 66.7)

72

18 勤務形態に変化があった

25

(1.6)

16 ( 64.0)

19 仕事のペース、活動の変化があった

18

(1.1)

20 退職を強要された

84

(5.3)

21 配置転換があった

192 (12.1)

70 ( 36.5)

22 転勤をした

46

(2.9)

19 ( 41.3)

23 複数名で担当していた業務を1人で担当するようになった

26

(1.6)

14 ( 53.8)

4 ( 33.3)
－

(－)

(4.0)

－

(－)

(4.1)

43 ( 59.7)

19

(1.1)

6 ( 31.6)

7 ( 38.9)

12

(0.7)

4 ( 33.3)

16 ( 19.0)

95

(5.4)

21 ( 22.1)

147

(8.3)

31 ( 21.1)

20

(1.1)

5 ( 25.0)

21

(1.2)

10 ( 47.6)

24 非正規社員であるとの理由により、仕事上の差別、不利益取り扱いを受けた

12

(0.8)

5 ( 41.7)

16

(0.9)

4 ( 25.0)

25 自分の昇格・昇進があった

49

(3.1)

21 ( 42.9)

17

(1.0)

6 ( 35.3)

26 部下が減った

19

(1.2)

13 ( 68.4)

8

(0.5)

3 ( 37.5)

27 早期退職制度の対象となった

4

(0.3)

1 ( 25.0)

2

(0.1)

0

28 非正規社員である自分の契約満了が迫った

7

(0.4)

0

12

(0.7)

3 ( 25.0)( 0.0)( 0.0)

29 （ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた

235 (14.9)

67 ( 28.5)

289 (16.3)

51 ( 17.6)

30 上司とのトラブルがあった

508 (32.1)

201 ( 39.6)

566 (32.0)

134 ( 23.7)

31 同僚とのトラブルがあった

116

(7.3)

37 ( 31.9)

125

(7.1)

26 ( 20.8)

32 部下とのトラブルがあった

38

(2.4)

17 ( 44.7)

20

(1.1)

10 ( 50.0)

33 理解してくれていた人の異動があった

24

(1.5)

14 ( 58.3)

21

(1.2)

8 ( 38.1)

34 上司が替わった

22

(1.4)

14 ( 63.6)

18

(1.0)

7 ( 38.9)

35 同僚等の昇進・昇格があり、昇進で先を越された

13

(0.8)

6 ( 46.2)

3

(0.2)

2 ( 66.7)

36 セクシュアルハラスメントを受けた

54

(3.4)

11 ( 20.4)

135

(7.6)

17 ( 12.6)

長時間労働関連の出来事（*1）：極度の長時間労働、恒常的長時間労働、具体的出来事15「仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった」、または具体的出来事16「1か月に80時間以上の時間外労働を行った」のいずれかの出来事。
長時間 (%)(*2)：出来事と共に長時間労働関連の出来事が認められた事案数（各々の出来事の事案数に占める割合）

164表 2-6-2 疾患（上位 3 疾患）別の出来事と長時間労働関連の出来事(*1) （業務上外、精神事案）
疾患名(上位3疾患)
うつ病エピソード（F32）
出来事数 (%)
事案数

長時間 (%)(*2)

1200

適応障害（F43.2）

PTSD（F43.1）

出来事数 (%) 長時間 (%)(*2)

出来事数 (%) 長時間 (%)(*2)

918

223

特別な出来事
心理的負荷が極度のもの

21

(1.8)

0

( 0.0)

16

(1.7)

1

( 6.3)

58 (26.0)0( 0.0)

極度の長時間労働

77

(6.4)

－

(－)

15

(1.6)

－

(－)

1

(0.4)

－

(－)

210 (17.5)

－

(－)

64

(7.0)

－

(－)

11

(4.9)

－

(－)

1 （重度の）病気やケガをした

74

(6.2)

15 ( 20.3)

89

(9.7)

8

( 9.0)

65 (29.1)

5( 7.7)

2 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした

22

(1.8)

3 ( 13.6)

74

(8.1)

7

( 9.5)

112 (50.2)

10( 8.9)

3 業務に関連し、重大な人身事故、重大事故を起こした

14

(1.2)

5 ( 35.7)

12

(1.3)

5 ( 41.7)0( 0.0)

恒常的な長時間労働No.

具体的出来事2(0.9)

4 会社の経営に影響する等の重大な仕事上のミスをした

70

(5.8)

38 ( 54.3)

42

(4.6)

15 ( 35.7)

1

(0.4)

0

( 0.0)

5 会社で起きた事故・事件について、責任を問われた

38

(3.2)

20 ( 52.6)

16

(1.7)

9 ( 56.3)

2

(0.9)

0

( 0.0)

6 自分の関係する仕事で多額の損失等が生じた

20

(1.7)

10 ( 50.0)

5

(0.5)

2 ( 40.0)

1

(0.4)

0

( 0.0)

7 業務に関連し、違法行為を強要された

24

(2.0)

11 ( 45.8)

24

(2.6)

8 ( 33.3)

0

(0.0)

0

( 0.0)

8 達成困難なノルマが課された

65

(5.4)

33 ( 50.8)

35

(3.8)

17 ( 48.6)

0

(0.0)

0

( 0.0)( 0.0)

9 ノルマが達成できなかった

42

(3.5)

28 ( 66.7)

18

(2.0)

9 ( 50.0)

0

(0.0)

0

10 新規事業の担当になった、会社の建て直しの担当になった

21

(1.8)

8 ( 38.1)

7

(0.8)

3 ( 42.9)

1

(0.4)

1 (100.0)

11 顧客や取引先から無理な注文を受けた

23

(1.9)

13 ( 56.5)

9

(1.0)

5 ( 55.6)

1

(0.4)

1 (100.0)

12 顧客や取引先からクレームを受けた

72

(6.0)

39 ( 54.2)

40

(4.4)

12 ( 30.0)

4

(1.8)

0

( 0.0)

13 大きな説明会や公式の場での発表を強いられた

6

(0.5)

1 ( 16.7)

2

(0.2)

1 ( 50.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

9

(0.8)

8

(0.9)

14 上司が不在になることにより、その代行を任された

2 ( 25.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

15 仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった

318 (26.5)－(－)

146 (15.9)

－

(－)

3

(1.3)

－

(－)

16 1ヶ月に80時間以上の時間外労働を行った

139 (11.6)

－

(－)

38

(4.1)

－

(－)

5

(2.2)

－

(－)

17 2週間（12日）以上にわたって連続勤務を行った

103

(8.6)

69 ( 67.0)

46

(5.0)

19 ( 41.3)

2

(0.9)

2 (100.0)

18 勤務形態に変化があった

19

(1.6)

13 ( 68.4)

15

(1.6)

5 ( 33.3)

1

(0.4)

0

( 0.0)

19 仕事のペース、活動の変化があった

14

(1.2)

6 ( 42.9)

7

(0.8)

2 ( 28.6)

0

(0.0)

0

( 0.0)

20 退職を強要された

64

(5.3)

14 ( 21.9)

67

(7.3)

14 ( 20.9)

1

(0.4)

0

( 0.0)

21 配置転換があった

142 (11.8)

56 ( 39.4)

106 (11.5)

22 ( 20.8)

3

(1.3)

0

( 0.0)

22 転勤をした

36

(3.0)

17 ( 47.2)

10

(1.1)

3 ( 30.0)

1

(0.4)

1 (100.0)

23 複数名で担当していた業務を1人で担当するようになった

17

(1.4)

10 ( 58.8)

14

(1.5)

8 ( 57.1)

0

(0.0)

0

24

7 ( 77.8)( 0.0)10(0.8)

5 ( 50.0)

11

(1.2)

3 ( 27.3)

0

(0.0)

0

( 0.0)

25 自分の昇格・昇進があった

46

(3.8)

21 ( 45.7)

10

(1.1)

4 ( 40.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

26 部下が減った

15

(1.3)

12 ( 80.0)

6

(0.7)

1 ( 16.7)

0

(0.0)

0

( 0.0)

27 早期退職制度の対象となった

4

(0.3)

1 ( 25.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

28 非正規社員である自分の契約満了が迫った

5

(0.4)

0

8

(0.9)

2 ( 25.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

非正規社員であるとの理由により、仕事上の差別、不利益取り扱いを受けた( 0.0)

29 （ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた

186 (15.5)

56 ( 30.1)

181 (19.7)

30 ( 16.6)

11

(4.9)

2

( 18.2)30 上司とのトラブルがあった

390 (32.5)

170 ( 43.6)

401 (43.7)

89 ( 22.2)

4

(1.8)

1

( 25.0)31 同僚とのトラブルがあった

87

(7.3)

30 ( 34.5)

86

(9.4)

18 ( 20.9)

2

(0.9)

1

( 50.0)32 部下とのトラブルがあった

31

(2.6)

15 ( 48.4)

18

(2.0)

8 ( 44.4)

0

(0.0)

0

( 0.0)

33 理解してくれていた人の異動があった

17

(1.4)

12 ( 70.6)

14

(1.5)

5 ( 35.7)

1

(0.4)

0

( 0.0)

34 上司が替わった

16

(1.3)

12 ( 75.0)

10

(1.1)

4 ( 40.0)

1

(0.4)

0

( 0.0)

35 同僚等の昇進・昇格があり、昇進で先を越された

12

(1.0)

6 ( 50.0)

2

(0.2)

1 ( 50.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

36 セクシュアルハラスメントを受けた

39

(3.3)

10 ( 25.6)

81

(8.8)

13 ( 16.0)

12

(5.4)

0

( 0.0)

長時間労働関連の出来事（*1）：極度の長時間労働、恒常的長時間労働、具体的出来事15「仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった」、または具体的出来事16「1か月に80時間以上の時間外労働を行った」のいずれかの出来事。
長時間 (%)(*2)：出来事と共に長時間労働関連の出来事が認められた事案数（各々の出来事の事案数に占める割合）
出来事の類型は表2-6-1と同じ。

165

表 2-6-3 自殺事案における疾患（F3 または F4）別の出来事と長時間労働関連の出来事(*1)（業務上外、精神事案）
疾患名(F3・F4)
F3
出来事数 (%)
事案数

F4
長時間 (%)(*2)

386

出来事数 (%)

長時間 (%)(*2)

60

特別な出来事
心理的負荷が極度のもの
極度の長時間労働③仕事の量・質④役割・地位の変化等⑤対人関係⑥セクシュアルハラスメント380( 0.0)

1

(1.7)

0

( 0.0)

(9.8)

－

(－)

4

(6.7)

－

(－)

－

(－)

7 (11.7)－(－)

1 （重度の）病気やケガをした

9

(2.3)

3 ( 33.3)

2

(3.3)

0

( 0.0)

2 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした

4

(1.0)

1 ( 25.0)

1

(1.7)

0

( 0.0)

3 業務に関連し、重大な人身事故、重大事故を起こした

2

(0.5)

1

(1.7)

0

( 0.0)

4 会社の経営に影響する等の重大な仕事上のミスをした

41 (10.6)

出来事の類型 No.

②仕事の失敗、過重な責
任等の発生

(1.3)

88 (22.8)

恒常的な長時間労働①事故や災害の体験

5

具体的出来事0( 0.0)

24 ( 58.5)

8 (13.3)

2 ( 25.0)

5 会社で起きた事故・事件について、責任を問われた

17

(4.4)

8 ( 47.1)

2

(3.3)

2 (100.0)

6 自分の関係する仕事で多額の損失等が生じた

15

(3.9)

8 ( 53.3)

0

(0.0)

0

( 0.0)

7 業務に関連し、違法行為を強要された

2

(0.5)

2 (100.0)

1

(1.7)

0

( 0.0)

8 達成困難なノルマが課された

33

(8.5)

16 ( 48.5)

3

(5.0)

1 ( 33.3)

9 ノルマが達成できなかった

14

(3.6)

13 ( 92.9)

1

(1.7)

1 (100.0)

10 新規事業の担当になった、会社の建て直しの担当になった

12

(3.1)

4 ( 33.3)

0

(0.0)

0

( 0.0)

11 顧客や取引先から無理な注文を受けた

11

(2.8)

7 ( 63.6)

2

(3.3)

0

( 0.0)

12 顧客や取引先からクレームを受けた

36

(9.3)

19 ( 52.8)

4

(6.7)

1 ( 25.0)

13 大きな説明会や公式の場での発表を強いられた

1

(0.3)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

14 上司が不在になることにより、その代行を任された

4

(1.0)

4 (100.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

15 仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった

122 (31.6)－(－)

12 (20.0)－(－)

16 1ヶ月に80時間以上の時間外労働を行った

49 (12.7)

－

(－)

4

(6.7)

－

(－)

17 2週間（12日）以上にわたって連続勤務を行った

41 (10.6)30 ( 73.2)

4

(6.7)

2 ( 50.0)

18 勤務形態に変化があった

6

(1.6)

4 ( 66.7)

1

(1.7)

1 (100.0)

19 仕事のペース、活動の変化があった

5

(1.3)

2 ( 40.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

20 退職を強要された

7

(1.8)

3 ( 42.9)

1

(1.7)

0

( 0.0)

21 配置転換があった

58 (15.0)

31 ( 53.4)

7 (11.7)

3 ( 42.9)

22 転勤をした

19

(4.9)

7 ( 36.8)

1

(1.7)

0

( 0.0)

23 複数名で担当していた業務を1人で担当するようになった

9

(2.3)

6 ( 66.7)

0

(0.0)

0

( 0.0)

24 非正規社員であるとの理由により、仕事上の差別、不利益取り扱いを受けた

4

(1.0)

2 ( 50.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

25 自分の昇格・昇進があった

23

(6.0)

8 ( 34.8)

2

(3.3)

0

( 0.0)

26 部下が減った

7

(1.8)

4 ( 57.1)

0

(0.0)

0

( 0.0)

27 早期退職制度の対象となった

2

(0.5)

1 ( 50.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

28 非正規社員である自分の契約満了が迫った

0

(0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

29 （ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた40 (10.4)

17 ( 42.5)

12 (20.0)

4 ( 33.3)30 上司とのトラブルがあった

97 (25.1)

56 ( 57.7)

20 (33.3)

4 ( 20.0)

31 同僚とのトラブルがあった

18

(4.7)

7 ( 38.9)

3

(5.0)

1 ( 33.3)32 部下とのトラブルがあった

14

(3.6)

7 ( 50.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

33 理解してくれていた人の異動があった

6

(1.6)

5 ( 83.3)

2

(3.3)

0

( 0.0)

34 上司が替わった

9

(2.3)

6 ( 66.7)

0

(0.0)

0

( 0.0)

35 同僚等の昇進・昇格があり、昇進で先を越された

3

(0.8)

2 ( 66.7)

0

(0.0)

0

( 0.0)

36 セクシュアルハラスメントを受けた

1

(0.3)

1 (100.0)

1

(1.7)

0

( 0.0)

0( 0.0)

長時間労働関連の出来事（*1）：極度の長時間労働、恒常的長時間労働、具体的出来事15「仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった」、または具体的出来事16「1か月に80時間以上の時間外労働を行った」のいずれかの出来事。
長時間 (%)(*2)：出来事と共に長時間労働関連の出来事が認められた事案数（各々の出来事の事案数に占める割合）

166表 2-6-4 自殺事案における疾患（上位 3 疾患）別の出来事と長時間労働関連の出来事(*1)（業務上外、精神事案）
疾患名(上位3疾患)
うつ病エピソード（F32）
出来事数 (%)
事案数

長時間 (%)(*2)

313

適応障害（F43.2）

PTSD（F43.1）

出来事数 (%) 長時間 (%)(*2)

出来事数 (%) 長時間 (%)(*2)

47

1

特別な出来事
心理的負荷が極度のもの

5

(1.6)

0

( 0.0)

1

(2.1)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

極度の長時間労働

28

(8.9)

－

(－)

3

(6.4)

－

(－)

0

(0.0)

－

(－)

71 (22.7)

－

(－)

4

(8.5)

－

(－)

0

(0.0)

－

(－)

1 （重度の）病気やケガをした

8

(2.6)

3 ( 37.5)

1

(2.1)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

2 悲惨な事故や災害の体験、目撃をした

3

(1.0)

1 ( 33.3)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

3 業務に関連し、重大な人身事故、重大事故を起こした

2

(0.6)

0

1

(2.1)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

4 会社の経営に影響する等の重大な仕事上のミスをした

34 (10.9)19 ( 55.9)

5 (10.6)

1 ( 20.0)

1 (100.0)

0( 0.0)

5 会社で起きた事故・事件について、責任を問われた

16

(5.1)

8 ( 50.0)

2

(4.3)

2 (100.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

6 自分の関係する仕事で多額の損失等が生じた

13

(4.2)

7 ( 53.8)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

恒常的な長時間労働No.

具体的出来事( 0.0)

7 業務に関連し、違法行為を強要された

1

(0.3)

1 (100.0)

1

(2.1)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

8 達成困難なノルマが課された

28

(8.9)

16 ( 57.1)

3

(6.4)

1 ( 33.3)

0

(0.0)

0

( 0.0)

9 ノルマが達成できなかった

14

(4.5)

13 ( 92.9)

1

(2.1)

1 (100.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

10 新規事業の担当になった、会社の建て直しの担当になった

9

(2.9)

3 ( 33.3)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

11 顧客や取引先から無理な注文を受けた

10

(3.2)

6 ( 60.0)

2

(4.3)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

12 顧客や取引先からクレームを受けた

29

(9.3)

17 ( 58.6)

4

(8.5)

1 ( 25.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

13 大きな説明会や公式の場での発表を強いられた

1

(0.3)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

14 上司が不在になることにより、その代行を任された

4

(1.3)

4 (100.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

15 仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった

103 (32.9)－(－)

11 (23.4)

－

(－)

0

(0.0)

－

(－)

16 1ヶ月に80時間以上の時間外労働を行った

44 (14.1)

－

(－)

3

－

(－)

0

(0.0)

－

(－)

17 2週間（12日）以上にわたって連続勤務を行った

38 (12.1)

28 ( 73.7)

3

(6.4)

1 ( 33.3)

0

(0.0)

0

( 0.0)

18 勤務形態に変化があった

4

(1.3)

3 ( 75.0)

1

(2.1)

1 (100.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

19 仕事のペース、活動の変化があった

5

(1.6)

2 ( 40.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

20 退職を強要された

7

(2.2)

3 ( 42.9)

1

(2.1)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

21 配置転換があった

45 (14.4)

26 ( 57.8)

6 (12.8)

3 ( 50.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

22 転勤をした

16

(5.1)

6 ( 37.5)

1

(2.1)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

23 複数名で担当していた業務を1人で担当するようになった

5

(1.6)

4 ( 80.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

24 非正規社員であるとの理由により、仕事上の差別、不利益取り扱いを受けた

4

(1.3)

2 ( 50.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

25 自分の昇格・昇進があった

23

(7.3)

8 ( 34.8)

2

(4.3)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

26 部下が減った

7

(2.2)

4 ( 57.1)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

27 早期退職制度の対象となった

2

(0.6)

1 ( 50.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

28 非正規社員である自分の契約満了が迫った

0

(0.0)

0

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

29 （ひどい）嫌がらせ、いじめ、又は暴行を受けた

36 (11.5)

16 ( 44.4)

8 (17.0)

1 (100.0)

0( 0.0)

30 上司とのトラブルがあった

83 (26.5)

49 ( 59.0)

20 (42.6)

4 ( 20.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

31 同僚とのトラブルがあった

14

(4.5)

6 ( 42.9)

3

(6.4)

1 ( 33.3)

0

(0.0)

0

( 0.0)

32 部下とのトラブルがあった

12

(3.8)

6 ( 50.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

33 理解してくれていた人の異動があった

4

(1.3)

4 (100.0)

2

(4.3)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

34 上司が替わった

5

(1.6)

5 (100.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

35 同僚等の昇進・昇格があり、昇進で先を越された

3

(1.0)

2 ( 66.7)

0

(0.0)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)

36 セクシュアルハラスメントを受けた

1

(0.3)

1 (100.0)

1

(2.1)

0

( 0.0)

0

(0.0)

0

( 0.0)( 0.0)(6.4)

3 ( 37.5)

長時間労働関連の出来事（*1）：極度の長時間労働、恒常的長時間労働、具体的出来事15「仕事内容・仕事量の（大きな）変化を生じさせる出来事があった」、または具体的出来事16「1か月に80時間以上の時間外労働を行った」のいずれかの出来事。
長時間 (%)(*2)：出来事と共に長時間労働関連の出来事が認められた事案数（各々の出来事の事案数に占める割合）
出来事の類型は表2-6-3と同じ。

167

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書
労働安全衛生総合研究所（JNIOSH）コホート研究及び労働者 1 万人を対象とした WEB 調査
研究分担者

高橋正也 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
産業疫学研究グループ・部長【研究要旨】
本研究は、国内の企業等に勤務する 2 万人程の労働者集団（コホート）を構築した上で、長期（5～10 年）に亘る追跡調査を行う職域大規模調査研究であり、その目的は、過労死等
関連疾患（脳疾患、心疾患、精神障害等）の発症リスクに影響を及ぼす労働環境要因や身体・生活環境要因の同定とその影響の程度を評価することである。昨年度同様、今年度の課
題は、研究参加企業を特定し、参加企業に所属する労働者の勤務状況データ、健診データ、レセプトデータを研究に利用できる体制を整えることであった。さらに今年度は、参加企業の初年度データを入手することを目標とした。その結果、労働者規模 8,000 人程の A 社
及び同 15,000 人程の B 社と研究参加を前提とした具体的な協議がなされ、2 社のうち、A 社
においては、勤務状況データと健診データを研究に利用できることが確定した。A 社労働者には今年度 11 月に実施されたストレスチェックの際に研究概要を書面にて説明し、全 8,031
人中 6,806 人（84.7%）の労働者の同意が得られた。
一方、本研究では、JNIOSH コホート研究の試験的・予備的調査の位置付けで、国内労働者１万人を対象とした WEB 調査（横断研究）を昨年度、実施している。今年度は WEB 調査で得られたデータを詳細に解析した。その結果、1）勤務間インターバルと睡眠の量、質の関連性を検討した分析では、勤務間インターバルが短いほど睡眠時間が短いだけでなく、睡眠の質も悪くなることが示された。また、2）身体活動状況（座位行動）と疾病罹患リスクとの関連性を検討した分析では、勤務中の座位時間が長いほど、糖尿病や脂質異常症に罹患するリスクが高まることが示された。

研究分担者：
松尾知明（労働安全衛生総合研究所 過労死等調査研究センター・研究員）
佐々木毅（同センター・上席研究員）
池田大樹（同センター・研究員）
蘇 リナ（同センター・研究員）
吉川 徹（同センター・センター長代理）
久保智英（同センター・上席研究員）
劉 欣欣（同センター・主任研究員）
松元 俊（同センター・研究員）
茅嶋康太郎（同センター・フェロー研究員）
深澤健二（株式会社アドバンテッジリスクマ
ネジメント・メディカルアドバイザー）
内田 元（ニッセイ情報テクノロジー株式会
社・チーフマネージャー）
Ａ．研究目的
勤務状況等の労働環境要因や身体・生活環境
要因と過労死等関連疾患（脳疾患、心疾患、精神障害等）発症との関連を、エビデンスレベル

168の高いコホート研究により検討することは、疾
患発症の予防策を講ずる上で大変有意義なものと考えられる。本研究は、国内の企業等に勤務する 2 万人程の労働者集団を研究コホートとして構築した上で、長期間（5～10 年）追跡する職域コホート研究（JNIOSH コホート研究）であり、その目的は、過労死等関連疾患の発症リスクに影響を及ぼす労働環境要因や身体・生
活環境要因の同定とその影響の程度を評価することである。
一方、JNIOSH コホート研究は、コホート立ち上げに向けて参加企業を募ったり、労働者の個
人情報の研究利用について参加企業と調整したりする必要がある上、研究対象者を 5～10 年間追跡する必要もあり、データ解析に至るまでに時間を要する。そのため本研究では、JNIOSH
コホート研究の立ち上げ作業を進行させつつ、同研究の試験的・予備的調査の位置付けで、国内労働者 1 万人を対象とした WEB 調査による横断研究を行っている。その目的は、1）コホート研究同様、疾患発症リスクに影響を及ぼす要因を同定し、その影響の程度を評価すること、
2）JNIOSH コホート研究を進めるにあたっての効果的な調査項目を選定すること、3）勤務状
況等の労働環境を業種間で比較するための基礎資料を得ることである。
Ｂ．研究方法1）JNIOSH コホート研究1-1）研究デザイン
対象とする労働者の勤務状況等の労働環境や身体・生活環境に関する調査、健康診断、レ
セプト調査を年 1 回程行い、この調査を 5～10
年繰り返し行うことによりデータベースを構築する。構築されたデータベースを用いて、コックス比例ハザード回帰分析やロジスティッ
ク回帰分析等により、疾患発症リスクに影響を及ぼす要因の同定とその影響の程度を明らかにする。分析の際、要因（factors）を労働環
境因子や身体・生活環境因子、血圧・血液検査の結果等とし、イベント（events）を脳疾患や心疾患、精神障害の発症等とする。
1-2）調査方法
本研究の調査は EAP（従業員支援プログラム）
サービスを展開する企業が顧客企業に対し行っているストレスチェック等の調査事業に、調査項目を付加する形で行われる。
対象者は、国内の企業等に勤務する労働者 2万人程である。対象者数（サンプルサイズ）は国内外の他のコホート研究（Matsuo et al.,Int J Obes, 2011）や文献情報（磯ら，統計数
理，1988）を参考に設定した。循環器疾患を対象とした他のコホート研究では、サンプルサイ
ズを 5 千人程としているケースも少なくないが、本研究では協力企業の状況によっては調査継続が困難となる可能性も考えておく必要があるため、初回調査の目標対象者数を多めに設定している。
身体・生活環境に関するデータや健診データ
は、ある時点における年 1 回程の調査時のデー
タを当該年のデータとする。一方、対象企業等
からレセプト情報が入手できる場合のレセプ
トデータは、対象者に労働環境調査を行った年の 1 年間分のデータを当該年のデータとする。
労働環境に関する情報は主観的情報（本人への質問紙調査）だけでなく、客観的情報（企業の人事部等が保有するデータ）も得ることが望ましいため、参加企業には労働者の勤務時間記録などの情報を提供してもらえるよう要請している。勤務時間などの人事記録が利用できる場
169

合は、月平均値や年平均値などを当該年のデータとする。このようにして収集した同一対象者の年 1 回程のデータを継続的に 5～10 年分取得する。
これらのデータを対象企業等がすでに保有している場合はそれを活用する場合もあるが、基本的には、対象企業の合意が得られた段階でデータ収集を開始し（初回調査）、同一の対象者への同様の調査を年 1 回程、5～10 年継続して行う。調査時期は対象企業等の状況（健診やストレスチェックのタイミング）に合わせる。
当初 5 年間程は対象企業を適宜追加（増加）する方針である。よって、初回調査の開催年は対象企業により異なる。
＜調査項目＞□ 勤務状況（労働時間、職種等）□ 健診情報（年齢、身長、体重、既往歴、服薬状況、喫煙状況、飲酒状況、血圧・血液検査情報）□ レセプト（診療報酬明細書）情報□ 職業性ストレス簡易調査票などストレスチ
ェックに関する項目□ 生活習慣情報（睡眠、身体活動、食事摂取状
況等）

図 1 コホート研究における個人情報取得
これらのデータの研究利用にあたっては、対象者の氏名や生年月日などは全て省き、個人が特定できない処置を施す（図 1）。
2）Web 調査
調査会社の登録モニターを対象とした Web
によるアンケート調査である。調査は、調査会
社から参加依頼案内を受けたモニター（対象者）
が、指定された URL にアクセスして回答する方式（Web 調査）で行った。調査対象者の総数を1 万人に設定し、対象者の割付を総務省の労働力調査（平成 27 年）に基づき行った。すなわ
ち、性別・年齢層別（20～64 歳）
・業種（産業）別のカテゴリーを設定した上で、労働力調査における就業者構成比に合致する収集目標数をカテゴリーごとに設定し、1 万人を割り付ける方法である。調査は各カテゴリーの収集数が目標数に達し、全体で 1 万人に達するまで行われ

たが、最終的に目標数に達しないカテゴリーが複数あったため、その不足分については、「過労死等の防止のための対策に関する大綱」（平成 27 年 7 月 24 日閣議決定）で過労死等が多く発生しているとの指摘がある情報通信業、運輸業・郵便業、宿泊業・飲食サービス業、教育・学習支援業、医療・福祉の重点 5 業種に均等に再配分する形（重点 5 業種の収集数を増やす
形）で調整した。各カテゴリーの最終的な収集数を表 1 に示す。
Web 調査における調査項目は全 65 問で構成され、その内容は、労働時間（通勤時間含む）、睡眠（量と質）・休養、生活習慣（飲酒、喫煙、
身体活動状況、食習慣）、疲労度、うつ症状、疾患受療状況などである。なお今年度は、これらの情報を用いて、1）「勤務間インターバル（勤務終了後から次の勤務開始までの時間間隔）と睡眠」、2）「座位時間と疾病罹患リスク」の 2 つの観点から詳細な解析を行った。2 つの解析で用いた勤務時間、勤務間インターバル時間、睡眠時間、座位時間は「労働者生活行動時間調査
票（JNIOSH-WLAQ）」を用いて求めた。JNIOSHWLAQ 開発に関する先行研究（松尾ら，産業衛生学雑誌，2017）では、上述した各時間の信頼性と妥当性が良好な水準であり、疫学研究での利用に適していることが示されている。「勤務間インターバルと睡眠」、「座位時間と疾病罹患リ
スク」それぞれの研究方法の詳細を以下に記す。
2-1）勤務間インターバルと睡眠
Web 調査の対象者のうち、以下のすべての基
準を満たす 3,867 人を分析対象とした：（1）
深夜勤務のない（日勤）正社員、(2) 始業時刻
が 5:00～11:59、(3)終業時刻が 15:00～4:59、(4)就床時刻が 21:00～3:00、(5)起床時刻が3:01～9:59、(6)勤務間インターバルの時間が睡眠時間より長い、(7)通勤時間、余暇時間が0 分以上。
分析項目として、基本属性（年齢、性別、雇用形態、深夜勤務の有無、業種、喫煙、飲酒頻度等）の他、JNIOSH-WLAQ、ピッツバーグ睡眠
調査票（PSQI）を用いた。JNIOSH-WLAQ における勤務日の始業・終業時刻の質問を用い、勤務終了時刻（終業時刻）から次の勤務開始時刻（始業時刻）までの時間間隔を勤務間インターバルとして算出した。PSQI は、不眠を評価する質問紙として広く用いられており、睡眠障害のスクリーニングに有効とされている。得点範囲は
0-21 点であり（得点が高いほど睡眠の質が悪い）、睡眠障害のカットオフ値は 5.5 以上（個人の得点は 1 点毎のため、実質 6 点以上）とさ
170

れている。
勤務間インターバルの時間から分析対象者
を以下の 8 群に分けた：勤務間インターバルが10 時間未満、10 時間台 (10h-10h59min)、11 時
間 台 (11h-11h59min) 、 12 時 間 台 (12h12h59min)、13 時間台(13h-13h59min)、14 時間台(14h-14h59min)、15 時間台(15h-15h59min)、
16 時間以上。各群と睡眠時間、睡眠の質（PSQI得点）の関連を検討するため、トレンド分析を実施した。
2-2）座位時間と疾病罹患リスク
Web 調査の対象者のうち、本研究に必要なデータの欠損値のあった者を除いた 9,524 人を分析対象とした。
分析には、基本属性（年齢、性別）、雇用形
態（深夜勤務・交代勤務の有無等）、業種、生
活習慣（飲酒、身体活動、食習慣）、疾患受療状況（過去 1 年間の既住歴と服薬）、JNIOSHWLAQ により算出される勤務時間、睡眠時間、通勤時間及び 1）勤務中、2）勤務日の余暇時間、
3）休日それぞれにおける座位時間と立位/歩行時間を用いた。
多重ロジスティック回帰分析により、座位時間と疾病発症リスクとの関係を分析した。また、
Isotemporal Substitution Model（ISM：ある行動を等量の別の行動に置き換えた時の影響を推定する分析）を用いて、勤務中の 1 時間の座位時間を立位/歩行時間に置き換えた場合の疾病罹患リスクへの影響を検討した。
（倫理面での配慮）
本研究は、労働安全衛生総合研究所研究倫理審査委員会にて審査され、承認を得たうえで行った（通知番号：H2812 及び H2919、Web 調査
通知番号：H2742）。
Ｃ．研究結果1）JNIOSH コホート研究
EAP サービスを展開する企業の顧客企業のうち、労働者規模 8,000 人程の A 社及び同
15,000 人程の B 社と研究参加を前提とした具体的な協議がなされ、2 社のうち、A 社においては、勤務状況データと健診データを研究に利用できることが確定した。A 社労働者には、平成 29 年度に実施されたストレスチェックの際に JNIOSH コホート研究の概要が説明され、全労働者 8,031 人中、6,806 人（84.7%）の労働者から研究参加の同意が得られた。現在は、同意が得られた労働者のデータの匿名化作業や勤務状況データと健診データのマッチング作業

が行われている。一方、B 社に関しては、A 社
同様、ストレスチェック実施のタイミングで労働者に研究概要の説明ができるよう調整を進めている。
2）Web 調査2-1）勤務間インターバルと睡眠
分析対象者（平均年齢 42.7±11.0 歳）の平均勤務間インターバルは 13.9±1.4 時間、平均睡眠時間は 6.5±1.1 時間、平均 PSQI 得点は5.8±2.9 点であった。
図 2 は、各群における平均睡眠時間を示している。勤務間インターバル 10 時間未満、10 時
間台、11 時間台、12 時間台、13 時間台、14 時
間台、15 時間台、16 時間以上の各群の平均睡眠時間は、5.3、5.8、6.1、6.3、6.5、6.7、6.7、
6.9 時間であった。トレンド分析を行った結果、有意な直線形トレンドがあり、勤務間インター
バルが短い群ほど、睡眠時間が短い関係性が示された。
図 3 は、各群における平均 PSQI 得点を示している。各群における平均 PSQI 得点は、7.1、6.7、6.7、6.3、6.0 (5.999)、5.5、5.2、5.2点であった。トレンド分析を行った結果、有意な直線形トレンドがあり、勤務間インターバル
が短い群ほど、睡眠の質が悪い関係性が示された。
2-2）座位時間と疾病罹患リスク
分析対象者 9,524 人（平均年齢 43.4±11.1
歳）の勤務時間の平均値は 9.6±2.1 時間、勤
務中の座位時間の平均値は 5.1±3.9 時間（勤務時間の 53%）であった。勤務日の余暇時間は6.6±2.7 時間であり、その内、3.9±2.3 時間（59%）が座位時間であった。また、休日は余
暇時間（15.9±2.6 時間）の内、9.6±3.8 時間（60%）が座位時間であった。
図 4（A）は、勤務日（24 時間）における睡眠時間、通勤時間、勤務時間、余暇時間の各割
合を業種毎に比較した結果である。睡眠時間、
通勤時間、勤務時間、余暇時間の割合は業種間で有意に異なり、最も勤務時間が長い業種は情報通信業（10.0±1.6 時間）であった。図 4（B）
は勤務中と休日の座位時間の割合を業種毎に比較した結果である。勤務中の座位時間が最も長い業種は情報通信業（8.1±2.5 時間）であり、最も短い業種は宿泊業、飲食サービス業（2.5±3.2 時間）であった。
図 5 は、勤務中の座位時間の多寡と疾病発症リスクとの関係を多重ロジスティック回帰分
析によるオッズ比で示したものである。勤務中
171の座位時間が最も短い群（3.8 時間未満）を基準とした場合、勤務中の座位時間が最も長い群（7.7 時間以上）では、糖尿病の罹患リスクが1.41 倍（95%CI:1.05-1.90）、脂質異常症の罹患リスクが 1.58 倍（1.23-2.01）となった。また、
ISM を用いた分析では、勤務中の 1 時間の座位
時間を立位/歩行時間に置き換えることで、脂質異常症の罹患リスクが 4％、心疾患の罹患リ
スクが 7％減少する結果が得られた。この結果
は、運動習慣がない労働者で顕著であった。
Ｄ．考察
1）JNIOSH コホート研究
本研究の最大の課題は、労働者の勤務状況データ、健診データ、レセプトデータを JNIOSH
コホート研究に提供することが可能な企業を複数社特定することである。この課題の解決に向け本研究では、企業のストレスチェック請負
サービスを展開する企業の顧客企業を中心に
コホート研究への参加を呼び掛けている。
昨今の「健康経営」などを背景に、自社社員の労務情報や健康情報を詳細に分析できることを利点と考え、JNIOSH コホート研究への参加を前向きに捉える企業担当者（人事部等）は少なくない。しかし、労働者の勤務状況データ
や健診データを“外部機関に提供する”点に話が及ぶと、同一企業内でも部署間で意見の相違があったり、グループ会社間での調整が難しかったり、健診データやレセプトデータに関しては健保組合等との調整が必要であったりする
ため、企業内での調整が難航し、結果的に研究参加を見合わせる場合が多い。本研究では、図1-1 に示したように、労働者の情報は研究グループに提供される前に匿名化処置（氏名など個人が特定できる情報は削除され、データ管理は研究専用 ID を用いて行う）がなされる。しかし、個人情報を取り巻く昨今の社会状況の中、労働者の情報を外部に提供することは企業にとってはハードルが高く、個人情報管理に多大な労力をかけてまで研究に参加することの意
義を見出しにくいのが実状のようである。
そのような中、労働者規模 8,000 人程の A 社
及び同 15,000 人程の B 社とは、研究参加を前提とした具体的な協議に進展し、そのうち、A社とは最終的な合意に至った。A 社の労働者には今年度 11 月に研究説明が行われ、6,806 人が研究参加に同意した。これにより、6,806 人の勤務状況データと健診データが研究に利用できることとなった。レセプトデータについては現段階では研究利用の合意には至っていな
いが、関係部署との調整が進められている。A

社の勤務状況データと健診データは、現在、匿名化作業やマッチング作業など、研究グループにデータが提供される前の処理作業が行われている。他方、B 社については今年度中の研究開始には至らなかったが、引き続き調整が進められている。
本研究では目標とするサンプル数を 2 万人に設定している。そのうち、今年度中に初回調査に至ったのは 7 千人弱であった。次年度以降
も B 社との交渉を継続すると共に、その他の企業への要請も続け、参加企業の増加に努めたい。
一方、本研究の初回調査目標数は、参加企業の調査継続が困難となる場合も考え、多めに設定している。5 千人程のサンプルサイズでコホート研究を行っている先行研究も少なくないことを考えると、A 社の約 7 千人のデータは大変貴重である。A 社との連携強化を図るなど、追跡調査の体制を整えたい。
2）Web 調査2-1）勤務間インターバルと睡眠
ヨーロッパ連合（EU）では、EU 労働時間指令（2003）により、1 日につき少なくとも 11 時
間の勤務間インターバルを取ることが制度化されている。労働時間の長さではなく、疲労回復に重要なオフの時間を定めている本制度は、新たな過重労働対策として日本でも注目されている。しかし、勤務間インターバルと、疲労回復に重要な睡眠の関連性は明らかではなかった。
本研究の結果、日本の日勤正社員労働者における勤務間インターバルの時間に対応した睡眠時間、睡眠の質の実態が明らかになった。睡眠時間について、国立睡眠財団は成人（26-64
歳）には 7-9 時間の睡眠時間が推奨され、6 時間未満の睡眠は推奨されないことを報告している (Hirshkowitz et al., 2015)。その他の先行研究でも、睡眠時間が 6 時間未満であると脳・心臓疾脳患リスクが高いことが示されている (e.g., Li et al., 2016; Hoevenaar-Blomet al., 2011)。本研究では、勤務間インター
バルが 11 時間未満の群は、平均睡眠時間が 6
時間未満となっており、睡眠時間の観点からは、
11 時間以上の勤務間インターバルが必要である可能性が示された。一方、睡眠の質について、勤務間インターバルが 13 時間未満の群は平均
PSQI 得点が睡眠障害のカットオフ値である 6
点を超えていた。睡眠の質が悪いと循環器疾患
等のリスクが高いことが報告されており（e.g.,
Sofi et al., 2014）、睡眠の質の観点からは、
13 時間以上の勤務間インターバルが必要であ172る可能性が示された。
勤務間インターバルは、働き方改革においても、長時間労働是正の対応策として挙げられている。勤務間インターバル時間の設定は、種々の面から検討していく必要があるが、本研究で得られた結果はその基礎資料の一つになり得る。一方、本研究は横断調査であるため、結果を解釈する際、分析項目間の関係性は示せても、その因果関係にまで言及できない。コホート研
究による縦断調査などよりエビデンスレベルの高い結果が得られる研究手法での検証が必要である。よって、現在、JNIOSH コホート研究に勤務間インターバルや睡眠（量・質）に関する調査項目を取り入れるべく、今回の Web 調査
で用いた質問紙（JNIOSH-WLAQ や PSQI）を含めることは有意義である。
2-2）座位時間と疾病罹患リスク
本研究では、勤務中の長時間の座位行動が疾病罹患リスク、特に糖尿病と脂質異常症の罹患リスクを高めることが示された。先行研究では、余暇時間におけるテレビ視聴時間（≒座位時間）が長いことが死亡率や疾病（肥満、糖尿病、循
環器系疾患、がん等）発症リスクを高めることが報告されている（Arch Intern Med, 2012）。
しかし、勤務中の座位時間と健康リスクとの関係については、信頼性や妥当性が検証されていない質問紙が使われている場合が多いこともあり、一致した見解には至っていない。本研究の結果は、ただ座っているだけでもその時間が長いほど疾病罹患リスクが高まる可能性があることを示すものである。長時間労働と健康問
題との関係を考える上で参考にすべきデータである。
一方、本研究では、勤務中の 1 時間の座位行
動を等量の立位や歩行に置き換えることで、脂質異常症や心疾患の罹患リスクが軽減できる
可能性があること、また、その傾向は特に日常の運動習慣がない者で顕著であることが示された。最近は職務時間の大部分をデスクワークが占めるような働き方をする労働者が多いことを考えると、この結果は労働者の健康増進策
を考える上で参考になる。
本研究の結果は Web 調査による横断研究で得られた結果である。JNIOSH コホート研究等の縦断研究で検討を深めたい。
Ｅ．結論
JNIOSH コホート研究では、一企業（A 社）の参加が正式に決定し、研究参加の同意が得られた 6,806 人の労働者の勤務状況データと健診

データをを利用できることとなった。その他の企業への要請・交渉を続け、協力企業の増加に務める必要がある。
JNIOSH コホート研究の試験的・予備的調査の位置付けで行った、国内労働者 1 万人を対象とした WEB 調査（横断研究）では、（1）勤務間インターバルが短いほど睡眠時間が短いだけ
でなく、睡眠の質も悪くなることや、（2）勤務中の座位時間が長いほど、糖尿病や脂質異常症に罹患するリスクが高まることが示唆された。
Web 調査におけるこれら 2 つの解析結果はそれぞれ原著論文として国際研究誌に投稿し、受理されている。JNIOSH コホート研究では参加企業と様々な調整が必要となるため、調査項目も
各企業の状況で制限される面はあるが、コホート研究にも、今回の Web 調査で用いた質問項目を含められれば有意義である。

2) 池田大樹，久保智英，佐々木毅，劉欣欣，
松尾知明，高橋正也（2017）勤務間インタ
ーバルと睡眠の質の関連性：日本の日勤労働者を対象としたインターネット調査研
究．日本心理学会第 81 回大会.
3) 蘇 リナ，松尾 知明，佐々木 毅，久保智英，劉 欣欣，高橋 正也（2017）労働者の勤務中座位時間が健康リスクに及ぼす影響 ～日本の労働力人口を模した集団に対する Web 調査～．第 90 回日本産業衛生学会
4) 蘇リナ, 松尾知明, 佐々木毅, 久保智英,
劉欣欣, 高橋正也（2017）労働者の勤務中座位時間が健康リスクに及ぼす影響～日本の労 働力人口を模 した集団 に対する
Web 調査. 第 20 回日本運動疫学会
Ｈ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。）
なし

Ｆ．健康危険情報なし
Ｇ．研究発表1. 論文発表
1) 松尾 知明, 蘇 リナ, 笹井 浩行, 大河原一憲. 座位行動の評価を主な目的とした
質問紙「労働者生活行動時間調査票（JNIOSH-WLAQ）」の開発（2017）, 産業衛
生学雑誌, 59(6):219-228.
2) Hiroki Ikeda, Tomohide Kubo, Takeshi
Sasaki, Xinxin Liu, Tomoaki Matsuo,
Rina So, Shun Matsumoto, Takashi
Yamauchi, Masaya Takahashi (in press)
Cross-sectional Internet-based surveyof Japanese permanent daytime workers’
sleep and daily rest periods. Journalof Occupational Health.
3) Rina So, Tomoaki Matsuo, Takeshi
Sasaki, Xinxin Liu, Tomohide Kubo,
Hiroki Ikeda, Shun Matsumoto, Masaya
Takahashi ( in press) Improving healthrisks by replacing sitting withstanding in the workplace. The Journalof Physical Fitness and Sports
Medicine.
2. 学会発表
1) 池田大樹，久保智英，佐々木毅，劉欣欣，
松尾知明，高橋正也（2017）勤務間インタ
ーバルと睡眠時間の関連性：日本の日勤労働者を対象としたインターネット調査研
究．日本睡眠学会第 42 回定期学術集会．
173

表 1 性別・年齢層別・業種別の収集数（Web 調査）
男性（歳）

女性（歳）

20-29 30-39 40-49 50-59 60-64

計

20-29 30-39 40-49 50-59 60-64

計

合計

農業，林業

20

37

48

47

21

173

13

20

27

14

1

75

248

建設業

50

103

121

98

44

416

61

77

94

77

16

325

741
1,646

製造業

188

216

256

207

93

960

129

157

198

161

41

686

情報通信業

54

53

56

40

26

229

33

38

44

36

3

154

383

運輸業，郵便業

54

77

85

71

41

328

45

53

65

56

6

225

553
1,623

卸売業，小売業

105

223

264

214

96

902

133

162

205

167

54

721

金融業，保険業

22

36

42

34

15

149

21

26

33

27

11

118

267

不動産業，物品賃貸業

10

27

32

26

12

107

16

20

25

20

9

90

197

学術研究，専門・技術サービス業

26

47

56

45

20

194

28

34

43

35

13

153

347

宿泊業，飲食サービス業

34

73

115

90

17

329

65

82

91

79

13

330

659

生活関連サービス業，娯楽業

17

50

59

48

21

195

30

36

46

37

11

160

355

教育，学習支援業

61

64

77

63

33

298

42

47

61

52

27

229

527

医療，福祉業

79

190

203

165

87

724

111

126

169

139

53

598

1,322

複合サービス事業

10

13

16

13

6

58

8

10

12

10

4

44

102

サービス業(他に分類されないもの)

67

89

105

85

38

384

53

64

81

66

29

293

677

公務

36

47

56

45

20

204

28

34

43

35

9

149

353

833

1,345

1,591

1,291

590

5,650

816

986

1,237

1,011

300

4,350

10,000計174

図 2．勤務間インターバルと睡眠時間の関連a

図 3．勤務間インターバルと睡眠の質（PSQI 得点）の関連
睡眠障害のカットオフ値は 6 点以上であるが、13h 台の群の平均値はそれを超えていない。

175

176

図 4．業種別にみた勤務日における睡眠時間、通勤時間、勤務時間、余暇時間の割合（Ａ）と勤務中及び休日の座位率（Ｂ）

* P<0.05
図 5．勤務中の座位時間と（Ａ）糖尿病及び（Ｂ）脂質異常症の各罹患リスクとの関係

177

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（疫学研究）
トラックドライバーの働き方の実態にあわせた効果的な過重労働対策に関する研究
研究分担者 松元俊 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター・研究員【研究要旨】
本研究は、過労死等の労災認定数の多い貨物自動車運転者（トラックドライバー）の労働実態把握とともに負担の大きい働き方を抽出することにより、効果的な過重労働対策の検討を行うことを目的とした。アンケート調査では全国の 1,992 人のトラックドライバーから有効回答が得られた。代表的な運行形態である、日帰り（昼間と夜間）と長距離（1 泊 2 日、3～4 日、5 日以上）に分けて、過労死等の労災認定要件に関連する項目と疲労度の関係について解析を行った。その結果、1 日の疲労と週の疲労のどちらも回復しにくいと訴えたドライ
バーの割合は、日帰り（22～5 時にかかる）運行で高く、この運行形態では、1 か月間の時間
外労働が 81 時間以上であった割合が高く、夜勤（22～5 時にかかる勤務）回数が多く、勤務日の睡眠時間が短かった。また、疲労回復を困難にするのは、勤務日と休日の睡眠時間がそれぞれ 7 時間未満の場合であることが確認されたが、運行形態及び時間外労働時間や夜勤回数との関係は見られなかった。脳・心臓疾患に関連する高血圧症、高脂血症、糖尿病、肥満の既往歴があると回答した割合は、5 日以上の運行を行うドライバーで高かったが、事故やヒヤリハットの安全状況には運行形態による違いは見られなかった。以上より、トラックド
ライバーの過重労働対策には、勤務日と休日における睡眠確保を中心とした運行計画が重要であることが示された。しかし、時間外労働時間や夜勤回数が変動しやすく、休息期間の調整が難しいことが考えられる拘束時間の長い長距離運行への対策については、観察調査で得られた詳細な労働状況と生理・心理的な指標による測定結果の解析から検討を行う必要がある。
研究分担者：
久保智英（労働安全衛生総合研究所・過労死等調査研究センター・上席研究員）
佐々木毅（同センター・上席研究員）
井澤修平（同センター・上席研究員）
池田大樹（同センター・研究員）
高橋正也（労働安全衛生総合研究所・産業疫学研究グループ・部長）
酒井一博（大原記念労働科学研究所・所長）
佐々木司（大原記念労働科学研究所・上席主任研究員）
研究協力者：
大西政弘（全日本トラック協会）
Ａ．研究目的
本研究は過労死等の労災認定数の多い貨物
自動車運転者（トラックドライバー）の労働の過重性を明らかにするとともに、効果的な過重労働対策を立案するための基礎資料の提供を目標とする。
178

厚生労働省報告によれば、脳・心臓疾患での労災補償における支給決定件数は過去 5 年間においておおむね年 300 件前後で推移しており、業種別に件数を見ると運輸業・郵便業が常に 1 位であった（H24～H28 労災補償状況）。また、精神障害での労災補償の支給決定件数においても、同じく過去 5 年間でおおむね年 500 件前後で推移しており、そのうち運輸業・郵便業
は 3 番目もしくは 4 番目に多かった。運輸業・郵便業の中でもとりわけ貨物自動車運転者の脳・心臓疾患による過労死等の労災認定数は多く、その認定要件となる労働負荷要因からも貨物自動車運転業務の過重性が長時間労働はもとより、認定事案に占める拘束時間の長い勤務、交代勤務・深夜勤務、不規則な勤務の割合の高さによってあらわされていることがうかがい知れる（平成 28 年度「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
報告書）。
貨物自動車運転者（以下「トラックドライバ

ー」という。）の労働時間等に関する規制は、「自動車運転者の労働時間等の改善のための基準」（平成元年労働省告示第 7 号、以下「改善基準告示」という。）において、拘束時間、運転時間、休息期間、休日労働の基準が定められている。例えば、改善基準告示では、1 か月の総拘束時間は 293 時間を限度とし、1 日の最大拘束時間は 13 時間以内を基本としている。
しかし、厚生労働省発表の平成 28 年における自動車運転者を使用する事業場に対する監督
指導状況では、トラックドライバーに対する監督実施事業場数 3,105 のうち、改善基準告示違反が 67.2%の事業場で認められた。このうち、違反事項の上位 3 項目としては、最大拘束時間が 51.1％、総拘束時間が 43.7%、休息期間が38.4%であった。この事実は、改善基準を超えた長時間労働が多くの事業場で常態化しており、トラックドライバーが普段から過労死等のリスクの高い労働条件で働いていることが推察される。
以上のような改善基準告示の遵守状況やト
ラックドライバーの過労死等の実態を考慮す
ると、トラックドライバーに対する働き方の問
題点を明らかにし、この点を踏まえた効果的な
過重労働対策が強く求められる。本研究では、
以上のような観点から、過労死等の労災認定件
数の多いトラックドライバーの労働実態と負担の大きい働き方を明らかにし、その結果を基に効果的な過重労働対策を検討するために以下の 2 項目を目的とした。
１．
トラックドライバーの働き方と疲労の実態
トラックドライバーの働き方の実態と疲労及び健康状態との関連性を横断アンケート調
査によって明らかにする。その際、様々な運行形態を含む全国規模の調査を実施することを通じて、運輸業における過重労働要因の解明を目的とした。
２．
トラックドライバーの働き方にあわせた効
果的な疲労対策の検討
働き方の異なる（長距離、日帰り）トラック
ドライバーの疲労を生理的・心理的指標を用いて縦断的に調査することで、疲労の進展と回復の様子を明らかにするとともに、過重労働による過労死の防止に効果的な介入策を探ることを目的とした。

査、2 つ目は、目的 2 に基づいて行った観察調査である。なお、本報告の研究結果では、1 の結果を報告する。
以下に、それぞれの調査ごとの方法等について示した。
1．トラックドライバーの働き方と疲労の実態
1）調査対象者と手続き
トラック運送業の事業者団体である全日本
トラック協会を通じて、47 都道府県ごとの地方トラック協会に 20 の調査対象事業場の選定を依頼した。調査対象の選定基準として事業場
規模（労働者数 50 人以上、50 人未満）、業態（地場、長距離）が可能な限り偏らないようにすることを示した。質問票は 2017 年 6 月に、
1 事業場につきトラックドライバー用の 5 部を配布し、無記名での回答を依頼した。調査依頼
先は最終的に 1,082 事業場となり、トラックド
ライバー用の調査票を 5,410 件配布した。そのうち 423 事業場（回収率 39.1％）、1,992 人（回収率 36.8％）から回答を得た。
2）調査項目
トラックドライバーには、基本属性、雇用・労働状況、安全状況、健康状況、生活習慣、睡眠状況、疲労度について、調査時点から直前 1
か月の状況についてアンケート調査を行った。
疲労度は、
1 日の疲労の回復の程度を 4 段階
（1．
一晩睡眠をとればだいたい疲労は回復する、2．
翌朝に前日の疲労を持ちこすことがときどきある、3．翌朝に前日の疲労を持ちこすことがよくある、4．翌朝に前日の疲労をいつも持ちこしている）で、また、週の疲労の回復の程度
を 4 段階（1．週末の休日でだいたい疲労は回復する、2．翌週に前週の疲労を持ちこすことがときどきある、3．翌週に前週の疲労を持ちこすことがよくある、4．翌週に前週の疲労をいつも持ちこしている）でたずねた。以下、結果においては疲労の回復の程度は、1 日と週のそれぞれ、段階 1 と 2 をまとめて「回復している」、段階 3 と 4 をまとめて「持ちこしている（回復していない）」とした。
（倫理的配慮）本研究は、労働安全衛生総合研究所研究倫理審査委員会にて審査され、承認を得たうえで行った（通知番号：H2824）。

Ｂ．研究方法本研究は 2 つの調査から構成されている。1
つ目は、目的 1 に基づいて行ったアンケート調

2．トラックドライバーの働き方にあわせた効
果的な疲労対策の検討
1）調査対象者179

基本運行が 2 泊 3 日以上の長距離ドライバ
ー30 人（宮城、福井、鹿児島）、日帰りの地場
ドライバー10 人（東京、大阪）が本研究に参加した。

測定とし、2 秒から 10 秒の間でランダムな刺激の呈示間隔に設定した。0.5 秒以上経過して反応したものを遅延反応（Lapse）と定義して集計した。

2）調査項目
本調査では、調査実施前に行う項目（A）、基本項目（B）、生理心理指標項目（C）、の 3 つの調査項目を設定した。その内容は以下のとおりであった。

（C）生理心理指標項目①腕時計タイプの睡眠計（活動量計）
腕時計タイプの睡眠計を用いて客観的な睡眠評価を実施する。調査参加者の非利き腕に睡眠計を装着させて睡眠の質と量を測定した。

（A）調査実施前の調査項目（事前調査票）①参加者のプロフィール（年齢、健康状態）②ピッツバーグ睡眠質問票③サイコロジカルディタッチメント④疲労回復欲求度②血圧
自律神経系の指標として血圧測定を行った。
測定は調査参加者自ら行う方式をとった。
③生化学的指標
ストレスの生化学的な評価のために唾液の採取を行った。唾液は、対象者が自身で舌下にスポンジのスワブを留置することによって採取した。得られた唾液からは C 反応性蛋白（CRP）の測定を行った。

（B）基本の調査項目（疲労アプリ）
労働安全衛生総合研究所が開発したタブレット端末で作動する疲労アプリを用いて、下記の 3 つの調査項目を測定した。
（平成 29 年度「交代制勤務看護師の勤務間インターバルと疲労回復に関する研究」の資料 1 を参照）

3）調査手続き
調査対象者は、全日本トラック協会を通じて、
長距離若しくは地場の運行を行う事業場及びドライバーに協力を依頼した。
調査は 2017 年 11 月から 12 月末までの間に、1 人につき休日を含む 2 勤務サイクル（約 2 週間）での測定を行った。調査参加者は、勤務日の出庫時と帰庫時、休日の起床時と就寝時に、血圧測定、疲労アプリによる測定を行った。また血圧のみ、勤務日の起床時、就床時にも測定を行った。睡眠計は、調査期間中を通して装着させた。唾液は、調査期間のうち、2 勤務サイ
クル目の休日明けの出庫時と休日前の帰庫時の 2 点で採取した。調査終了後に、調査期間中の運行状況を確認するため、日報や報告書の提出を事業場に求めた。

① 自覚症しらべ日本産業衛生学会産業疲労研究会が開発した日本で広く用いられている疲労の調査票である。25 項目の疲労の訴えに対して 5 件法で回答し、Ⅰ群：ねむけ感、Ⅱ群：不安定感、Ⅲ
群：不快感、Ⅳ群：だるさ感、Ⅴ群：ぼやけ感の 5 因子に分けて疲労の変化を分析することが可能な尺度である。
②Visual Analogue Scale 法（VAS 法）
疲労やストレス、睡眠の質等について、VAS
法によって評価した。VAS 法とは 100mm の線分上に現時点での心理状態について垂線を引いて評価する手法である。たとえば、「仕事の疲れが残っている」という質問に対して、左端に「全く残っていない」、右端に「非常に残っている」という文言を付して、現時点での状態がどの位置に当てはまるか、垂線を引いて自己評価する方法である。

（倫理的配慮）本研究は、労働安全衛生総合研究所研究倫理審査委員会にて審査され、承認を得たうえで行った（通知番号：H2917）。

③ 反 応 時 間 検 査 （ Psychomotor Vigilance
Task；PVT）
刺激であるデジタルカウンターが回転を始めたら、タブレット上のボタンを押してカウンターの動きを止めて反応する課題で、国内外において疲労や眠気の他覚的評価として用いられている指標である。1 回の測定につき 5 分のＣ．研究結果1．トラックドライバーの働き方と疲労の実態
本研究では、トラックドライバーの働き方の違いが最もあらわれる運行形態を中心に、過労死等の労災認定要件に関連する項目と疲労度の関係について解析を行った。以下、運行形態
において、日帰りとは 1 日（始業時刻から 24
180時間）の拘束時間が 16 時間以内の地場の運行を指す。対して、1 泊 2 日、3～4 日、5 日以上とは拘束時間内に休息期間を設ける必要があ
る長距離の運行を指す。
1）基本属性
回答が得られた 1,992 人は、男性 1,947 人、
女性 41 人、不明 4 人、年齢は 46.4±9.1 歳（平均値±標準偏差、以降同じ）であった。今の会社での運転経験は 13.0±9.8 年、通算運転経験
は 18.8±10.4 年であった。通勤時間は、22.6±15.5 分であった。雇用形態は、正社員が1,885 人、契約社員が 59 人、嘱託社員が 24 人、その他が 15 人、不明が 9 人であった。賃金形
態は、固定給が 654 人、固定給＋歩合給が 1,027
人、歩合給が主体が 255 人、不明が 56 人であった。
2）運行形態別の疲労、睡眠、労働実態
図 1 に自身が主に行っている運行形態と年齢分布を示した。運行形態は日帰り（昼間）が最も多く、1,183 人（59.4％）であった。日帰り（22～5 時にかかる）は夜間・早朝を含む勤務であり 267 人（13.4％）、1 泊 2 日は 277 人（13.9％）、3～4 日は 176 人（8.8％）、5 日以
上は 47 人（2.4％）であり、日帰り運行 7 割、長距離 3 割であった。いずれの運行形態でも40 歳代、50 歳代が多く、平均年齢は 45～47 歳で運行形態間に差が見られなかった。カイ二乗検定の結果、傾向差（p=0.063）が見られた。

時間が、81 時間以上の割合は、日帰り（22～5時にかかる）で 11.4％と最も高く、61 時間以
上までを含めると 26.5％で、他の運行形態で20％未満であるのと比較してより顕著に高かった。日帰り（22～5 時にかかる）以外の運行
形態ごとに見ると、日帰り（昼間）と比較して5 日以上のように 1 運行あたりの拘束時間が長くなるほど時間外労働時間が長くなる様子がうかがえた。カイ二乗検定の結果、傾向差（p=0.055）が見られた。
図 4 に運行形態別の調査直前 1 か月間の夜
勤（22～5 時にかかる乗務）回数を示した。1 か月間の夜勤回数は、日帰り（22～5 時にかかる）
で最も多く 14.7±8.4 回であった。1 泊 2 日以
上では、1 か月間の運行回数は異なるものの夜
勤回数は 7 から 8 回で変わらなかった。主な運行形態が日帰り（昼間）においても、夜勤回数
が 2.2±5.3 回あった。一元配置の分散分析の結果、運行形態間の夜勤回数には有意差（p<0.001）が見られた。また下位検定の結果、日帰り（22～5 時にかかる）は他のいずれの運行形態との間にも有意差が見られた。日帰り（昼間）も他のいずれの運行形態よりも有意に夜勤回数が少なく、1 泊 2 日と 3～4 日と 5 日以上の間には有意差は見られなかった。

図 5 に運行形態別の運行日と休日の夜間睡眠時間を示した。運行日の夜間睡眠時間は、日帰り（22～5 時にかかる）が最も短く 6.3±1.6時間であり、3～4 日が最も長く 7.1±1.6 時間であった。休日の夜間睡眠時間は、日帰り（昼
図 2 に運行形態別の疲労回復状況を、1 日の疲労と週の疲労に分けて示した。1 日の疲労は、 間）が最も短く 7.9±1.5 時間であり、3～4 日が最も長く 8.5±1.3 時間であった。一元配置
日帰り（22～5 時にかかる）運行において疲労の分散分析の結果、運行日（p<0.001）と休日
をよく翌日に持ちこすか、又はいつも翌日に持（p<0.001）のどちらにも有意差が見られた。
ちこす割合が 14.7％と高かった。日帰り（昼
下位検定の結果、運行日は日帰り（22～5 時に間）と 1 泊 2 日以上の長距離運行では、疲労をかかる）が他のいずれの運行形態よりも有意に
よく翌日に持ちこすか、又はいつも翌日に持ち睡眠時間が短く、休日は日帰り（昼間）が他のこす割合は 6.5％から 8.7％で大きく変わらな
いずれの運行形態よりも有意に睡眠時間が短かった。カイ二乗検定の結果、有意差（p=0.033）
かった。
が見られた。
週の疲労についても、翌週に持ちこす割合は日帰り（22～5 時にかかる）で 9.4％と高かっ
3）運行形態別の睡眠と疲労の関係た。次いで日帰り（昼間）の 5.3％や 1 泊 2 日
図 6 に睡眠時間別（運行日）の、1 日の疲労の 5.1％よりも、
3 日以上の長距離運行で 6.3％
回復困難さを示した。年齢と性別を調整した多と 6.5％でわずかではあるが回復しにくくな
重ロジスティック回帰分析の結果、運行日の夜る様子が見られたが、カイ二乗検定の結果、有間睡眠が 8 時間以上の群に対して、7 時間未満
意差は見られなかった。
の群（オッズ比 1.91、95%信頼区間 1.05-3.45）、
6 時間未満の群（オッズ比 2.19、95%信頼区間
1.17-4.11）、5 時間未満の群（オッズ比 5.67、
図 3 に運行形態別の調査直前 1 か月間の時
95%信頼区間 2.86-11.27）では有意に回復しに
間外労働時間を示した。1 か月間の時間外労働
181くかった。また、休日の睡眠時間が 5 時間未満の群（オッズ比 5.62、95%信頼区間 2.28-13.88）
においても 1 日の疲労回復が困難であることが示された。運行形態、夜勤回数、時間外労働
時間、休日数と疲労度の間に差は見られなかった。
図 7 に睡眠時間別（休日）の、週の疲労回復困難さを示した。年齢と性別を調整した多重ロ
ジスティック回帰分析の結果、休日の夜間睡眠
が 8 時間以上の群に対して、7 時間未満の群（オッズ比 2.00、95%信頼区間 1.04-3.82）、6
時間未満の群（オッズ比 2.74、95%信頼区間
1.05-7.19）、5 時間未満の群（オッズ比 7.71、
95%信頼区間 2.69-22.13）では有意に回復しにくかった。また、1 か月の時間外労働時間が 101
時間以上の群（オッズ比 3.73、95%信頼区間
1.38-10.07）においても週の疲労回復が困難であることが示された。運行形態、夜勤回数、運行日の睡眠時間、休日数と疲労度の間に差は見られなかった。
4）運行形態別の健康状況
図 8 に運行形態別の既往歴があったと回答
した人の割合を示した。高血圧症は、日帰り（22～5 時にかかる）と 5 日以上の運行を行う群で25％と他の群よりも高かった。高脂血症と糖尿病はどちらも、日帰り（22～5 時にかかる）、1
泊 2 泊の運行でわずかに他の群よりも高かった。肥満は、日帰り（昼間）が 19.1％と低く、5 日以上で 34.0％と高かった。4 つの疾患を合計すると既往歴があったと回答した割合は 5日以上が 57.4％で最も高かった。カイ二乗検定の結果、高血圧症（p=0.031）と肥満（p=0.002）に有意差が示された。
過去 1 年間での健康診断の受診率は、日帰り（昼間）97.4％、日帰り（22～5 時にかかる）
97.4％、1 泊 2 日 98.9％、3～4 日 97.2％、5 日
以上 97.9％で、運行形態による違いは見られなかった。
5）運行形態別の安全状況
図 9 に運行形態別の調査直前 1 か月間の事
故・ヒヤリハット経験があったと回答した人の割合を示した。運転中の事故とヒヤリハットの経験はともに、他の運行形態と比較して 1 泊 2
日でそれぞれ 8.7％と 45.3％と高く、5 日以上でそれぞれ 0％と 34.0％と低かった。しかし、
カイ二乗検定の結果、有意差は見られなかった。
作業中の事故の経験はいずれの運行形態でも 5％未満で違いが見られなかった。作業中の182

ヒヤリハットは 3～4 日で 14.8％と他の運行形
態よりも低い様子が見られたが、カイ二乗検定の結果、事故もヒヤリハットも有意差は見られ
なかった。
Ｄ．考察
全国から収集された 1,992 人のドライバーのアンケート結果から、運行形態別の労働実態と睡眠、疲労との関係及び健康状況と安全状況について解析を行った。
1）疲労回復を困難にする労働・睡眠条件
1 日の疲労と週の疲労のどちらも回復しにくいと訴えたドライバーの割合は、日帰り（22～5 時にかかる）運行で高かった。これは、脳・心臓疾患による労災認定の判断基準に関わる
労働負荷要因に注目すると、日帰り（22～5 時にかかる）運行は、他の運行と比べて、1 か月間の時間外労働が 81 時間以上であったドライ
バーの割合が高く、夜勤（22～5 時にかかる勤務）回数が多く、勤務日の睡眠時間が短かった
ことが関係していると考えられた。中でも、疲労回復を困難にするのは、勤務日と休日の睡眠時間がそれぞれ 7 時間未満の場合であることが確認できた。5 つの運行形態の中でも、日帰り（22～5 時にかかる）運行は、睡眠時間が短くなる労働条件がそろっていたことから、疲労回復がしにくいと訴えたドライバーが多かったものと推察された。対して、1 泊 2 日以上の運行は拘束時間が長くなることによる影響が考えられたが、1 か月間の時間外労働時間や夜
勤回数、勤務日の睡眠時間の結果から、運行途
中に適切な休息期間がとられている可能性が高いことが見て取れた。しかし、休日の睡眠時
間は運行形態にかかわらず平均では 8 時間程
度とられており、週の疲労は休日の睡眠とのみ関係が見られたことから、疲労を慢性化させな
いためには休日の睡眠が重要であることがうかがえた。また、反対に勤務日の毎日の疲労回
復には休日に長い睡眠時間をとることでは不十分で、日々の睡眠時間が重要であることがうかがえた。運行形態及び時間外労働時間や夜勤回数と、1 日と週の疲労回復に関係が見られなかったのは、1 か月間の平均的な労働状況を尋ねた本アンケート調査の限界であると考えられた。
2）従事する運行形態と健康との関係
脳・心臓疾患に関連する高血圧症、高脂血症、糖尿病、肥満の既往歴があると回答した割合は、
5 日以上の運行を行うドライバーで高いことが示された。このことは、1 運行の拘束が長い勤務を行うことによる長期的な影響をうかがわせる結果であった。また、拘束日数が長くなるほど、夜間・早朝勤務を行う可能性や、自宅外での睡眠・食事をとる可能性が高くなるため、長距離運行の過重性の評価には、注意が必要であると考えられた。
Ｅ．結論
アンケート調査の結果から、トラックドライ
バーの過重労働対策には、勤務日と休日における睡眠確保を中心とした運行計画が重要であることが示された。しかし、休息期間の調整が難しい拘束時間の長い長距離運行への対策については、観察調査で得られた詳細な労働状況と生理・心理的な指標による測定結果の解析か
ら検討を行う必要がある。
Ｆ．健康危険情報なし
Ｇ．研究発表1. 論文発表なし
2. 学会発表
1) 松元俊．トラックドライバーの過労死実態と発生要因の考察．日本産業衛生学会 産業疲
労研究会 第 87 回定例研究会（名古屋，2017
年 10 月），抄録，一般演題 4．
2) 甲田茂樹，松元俊，高橋正也，久保智英，
井澤修平，池田大樹．トラックドライバーの働き方と疲労の実態．第 27 回日本産業衛生学会
全国協議会（高知，2017 年 11 月）
，講演集，
p170．
3）松元俊，久保智英，佐々木毅，池田大樹，
井澤修平，高橋正也，甲田茂樹．脳・心臓疾患の労災認定要件等とトラックドライバーの疲
労との関係．
第 91 回日本産業衛生学会（熊本，
2018 年 5 月）
Ｈ．
知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。）
1. 特許取得なし
2. 実用新案登録
なし
3.その他
なし
183

度数
100 200 300 400 500 600 700 800 900

0

47

215

日帰り（昼間）（n=1183）
95

平均年齢 46.2歳
7
日帰り（22～5時にかかる）（n=267）0
1泊2日（n=277）

3～4日（n=176）

115
97

40
74
47

平均年齢 45.3歳

8

5日以上（n=47）

3
9
15
17
3

平均年齢 45.7歳

105
82

45

20
7

64

357

全体（n=1950）
平均年齢 46.4歳

20歳代以下

30歳代

511

48

25

平均年齢 47.2歳

平均年齢 47.4歳

315

558

151

40歳代

50歳代

図 1．主な運行形態と年齢

184

60歳代以上820

１日の疲労
80%

85%

90%

95%

100%

日帰り（昼間）日帰り（22～5時にかかる）
1泊2日
3～4日
5日以上
全体

1．一晩の睡眠でほぼ回復する

2．よく翌日に持ちこす

3．いつも翌日に持ちこす

週の疲労
80%

85%

90%

95%

100%

日帰り（昼間）日帰り（22～5時にかかる）
1泊2日
3～4日
5日以上
全体

1．週末の休日でほぼ回復する

2．よく翌週に持ちこす

図 2．運行形態別の疲労回復状況

185

3．いつも翌週に持ちこす

0%

20%

40%

60%

80%

100%

日帰り（昼間）日帰り（22～5時にかかる）

1泊2日

3～4日

5日以上

全体

101時間以上

81～100時間

61～80時間

41～60時間

21～40時間

0～20時間図 3．運行形態別の調査前 1 か月間の時間外労働時間0
日帰り（昼間）

2

4

6

回
8

10

12

14

16

2.2

14.7

日帰り（22～5時にかかる）

8.8

1泊2日

7.1

3～4日

8.5

5日以上

図 4．運行形態別の調査前 1 か月間の夜勤回数

186

時間
0

2

4

6

8
6.7

日帰り（昼間）6.3

日帰り（22～5時にかかる）

7.1

3～4日

6.7

5日以上

運行日

休日

図 5．運行形態別の夜間睡眠時間

187

7.9

8.2

6.7

1泊2日

10

8.4

8.5

8.3

6

5.7

5

オッズ比

4
3
1.9

2
1

2.2

1.4
1

0
8時間以上
（n=365）8時間未満（n=496）7時間未満（n=433）

6時間未満（n=256）5時間未満（n=93）

図 6．睡眠時間別（運行日）の 1 日の疲労回復困難さ

9
7.7

8
7

オッズ比

6
5
4
2.7

3
2
1

2.0
1

1.1

8時間以上
（n=1007）

8時間未満（n=409）0
7時間未満（n=154）6時間未満（n=51）

図 7．睡眠時間別（休日）の週の疲労回復困難さ

188

5時間未満
（n=23）

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

17.9%
25.3%
19.8%
15.3%
25.5%

高血圧症

高脂血症

7.8%
10.8%
10.4%
6.3%
6.4%

日帰り（昼間）日帰り（22～5時にかかる）
1泊2日

糖尿病

5.2%
6.3%
6.8%
5.7%
4.3%

3～4日
5日以上

19.1%
肥満

25.3%
25.9%
27.3%
34.0%
37.9%
45.0%
44.2%
43.8%

合計

57.4%

図 8．運行形態別の既往歴

189

70%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

4.9%
6.7%
8.7%

運転中の事故

5.7%
0.0%

39.2%
42.5%
45.3%

運転中のヒヤリハット
35.6%
34.0%
日帰り（昼間）4.4%
作業中の事故3.8%

日帰り（22～5時にかかる）

4.0%

1泊2日

4.7%

3～4日

2.2%

5日以上
20.3%
19.6%
20.3%

作業中のヒヤリハット
14.8%

19.6%

図 9．運行形態別の事故・ヒヤリハットの経験

190

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（疫学研究）
交代制勤務看護師の勤務間インターバルと疲労回復に関する研究
研究分担者 久保智英 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター 上席研究員【研究要旨】
本研究では、勤務間インターバルと疲労回復という視点から、12 時間及び 16 時間夜勤・交代制勤務に従事する 30 人の看護師を対象として 3 週間の連続観察調査を実施した。その結果、12 時間夜勤・交代制勤務における 12 時間の日勤と日勤、12 時間の夜勤と夜勤が連続する状況において、勤務間インターバルが残業の影響で 11 時間未満に陥りやすく、疲労回復が十分になされないまま次の勤務に入る可能性が示された。したがって、それらの勤務シフトの場合、残業が生じないような配慮、工夫の必要性が示唆される。一方、本研究の対象となった 16 時間夜勤・交代制勤務では、夜勤時には約 2 時間の夜勤中の仮眠が確保されていたことも関連して、16 時間夜勤後で他の勤務後と比べて大きく疲労度が高くなるということは観察されなかった。しかし、夜勤中に仮眠が取得できない病院では疲労度が増大する可能性が示唆される。勤務間インターバルの取得タイミングによる疲労回復効果の違いに関しては、先行研究を踏まえれば重要だと考えられるが、本研究からは直接的にそれを支持する結果は得られなかったので今後検討が必要である。

研究分担者：
井澤修平（労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター・上席研究員）
松元俊（同センター・研究員）
池田大樹（同センター・研究員）
高橋正也（労働安全衛生総合研究所産業疫学研究グループ・部長）
佐々木司（大原記念労働科学研究所・上席主任研究員）
研究協力者：
奥村元子（日本看護協会）
橋本美穂（同上）

わが国においても働き方改革等において、この勤務間インターバル制度に対し、新しい過重労働対策としての期待が高まっている。厚生労働省においても、本制度を導入しようとする中小企業に対して助成金を出すなどの取組みを行っており、また、自主的に本制度を導入し、運用している企業も徐々に現れており、今後、わが国においても本制度の推進、普及が見込まれ
る。

研究の背景
本研究は労働者の疲労回復という視点から、
EU（欧州連合）諸国で導入されている勤務終了
後から次の勤務開始までの時間間隔を規制する「勤務間インターバル制度」に着目し、わが国における新しい過重労働対策を検討する上での有用な基礎資料の提供を目標とする。本制
度の主な内容は 1）24 時間につき最低連続 11
時間の休息を付与すること、2）7 日毎に最低連
続 24 時間の休息日を付与すること、3）1 週間
につき週労働時間の上限を 48 時間とすることに要約できる（EU 労働時間指令；2003/88/EC）。
191

しかし、本制度が既に導入されている EU 諸国においてさえも、疲労回復との関係で最適な勤務間インターバルが 11 時間であるという科学的なエヴィデンスに基づいたものではない
ことから、上記のごとく、今後、わが国において本制度が普及していくことを見据えた場合、疲労回復に適した勤務間インターバルの設定の仕方に関する科学的なエヴィデンスが社会的に強く求められる。また、現時点では、日々の勤務間インターバルの時間の長さを何時間に設定することが望ましいかという側面が主に脚光を浴びている。しかし、異なる業種業態に対して、一律に何時間のインターバル時間が良いのかといった議論に留まらず、多種多様な労働者層に勤務間インターバル制度が浸透していくためには、個々の働き方の性質に見合った勤務間インターバルと疲労回復の関連性の検討が求められる（久保、産業医学レビュー
2017）。
とりわけ、夜勤・交代制勤務のような同じ勤
務間インターバルの時間の長さが配置されても、夜勤後は勤務間インターバルが睡眠取得に適していない昼間の時間帯になってしまい、必ずしも疲労回復に適した睡眠がとれないような場合もある。米国の Van Dongen 教授らによって行われたトラックドライバーの勤務を想定した実験室実験によれば、同じ勤務間インターバルでも連続日勤後と連続夜勤後の場合では、疲労回復効果が異なり、生体負担の高い夜勤を連続した後では日勤を連続した後よりも長く勤務間インターバルを確保した方が良いということも示唆されている（Van Dongen, etal. SLEEP 2011）。
このことから、勤務間インターバルの長さだ
けでなく、どのようなタイミングで配置されるのかの生体リズムの側面も考慮する必要がある。その点に関して海外では、夜勤・交代制勤
務者で、勤務と勤務の間隔が 11 時間よりも短い場合をクイック・リターン（quick return）－つまり、11 時間未満の勤務間インターバル－と定義して、最近、研究が進められている（例
えば、Vedaa et al. Occup Environ Med 2016）。
中でも、2016 年のシステマティック・レビューによれば、クイック・リターンと疲労、眠気、睡眠の質、不眠、事故等に明確な関連性が認められており（Vedaa et al. Ergonomics 2016）、
交代制勤務の編成を考える際には、クイック・
リターンがあまり生じないようなシフトを考えることが重要であることが示唆されている。
一方、わが国の交代制勤務に従事する看護師の勤務体制は、以前に比べて、3 交代制勤務から 2 交代制勤務にシフトしつつある。3 交代制
勤務では、日勤後（例えば 8 時から 16 時の勤務）に、0 時からの深夜勤務（0 時から 8 時の勤務）に入る、所謂、「日勤-深夜」等の勤務間
インターバルが 8 時間に満たないクイック・リ
ターンが生じる勤務編成が問題視されていた。
一方、2 交代勤務では、3 交代制勤務よりも勤務間インターバルが確保できるというメリッ
トがあるものの、12 時間夜勤・交代制勤務では、夜勤後の翌日に再び夜勤が連続するシフトの組合せや、12 時間日勤後に 12 時間日勤が連続する場合がある。この種のシフトの組合せで192

は、予定された勤務スケジュールの上では勤務間インターバルが 12 時間確保されるものの、残業の場合には 12 時間よりも更に短い勤務間
インターバルになるため、疲労回復が十分になされないまま、翌日の勤務に従事する状況も想定される。一方で、もう 1 つの代表的な 2 交代制勤務として、16 時間夜勤・交代制勤務がある。この勤務体制は、他国には例のない 16 時
間もの長時間夜勤になるので、そもそも生体負担の高い夜勤による疲労影響が 12 時間夜勤・交代制勤務よりも、大きくなることが想定される。しかし、勤務間インターバルという視点では、16 時間夜勤・交代制勤務は、長時間まとめて働く分、その後、まとまった休日、つまり、長い勤務間インターバルが取得できるという「利点」があるように見える。しかし、上記のとおり、夜勤後の勤務間インターバルには通常よりも長い期間の疲労回復時間が必要になることが予想される。したがって、12 時間夜勤・交代制勤務に比して、勤務間インターバルを比較的、長く確保できていたとしても、その種の勤務が看護師の健康や安全、ひいては患者の安全性を保ちながら働くことのできる勤務体制
なのかは検討の余地がある。
しかしながら、看護師を対象として、12 時間と 16 時間の夜勤・交代制勤務における疲労や睡眠、ストレスの状態を客観的な指標を用いて比較・検討した知見は数少ない状況にある。
A．研究目的上記の研究背景を踏まえて、本研究は、夜勤・交代制勤務に従事する看護師を対象に、勤務間
インターバルの視点から、12 時間と 16 時間の夜勤・交代制勤務における看護師の疲労や睡眠、ストレスの状態を、客観的な指標を用いて 3 週間の連続観察調査法によって比較・検討する。
B．研究方法1）調査参加者
夜勤・交代制勤務に従事する看護師 30 人（平均年齢と標準偏差；27.8±2.8 歳）が本研究に参加した。そのうち、12 時間夜勤群は 15 人（平均年齢と標準偏差；27.5±2.1 歳）で、16 時間
夜勤群は 15 人（28.2±3.4 歳）であった（参加者の詳細は表 1 を参照）。
2）調査項目
本調査では、調査実施前に行う項目（A）、基本項目（B）、生理心理指標項目（C）、調査終了後に行う項目（D）の 4 つの調査項目を設定した。その内容は以下のとおりであった。
(A)調査実施前の調査項目（事前調査票）
1．参加者のプロフィール（年齢、労働時間、勤続年数など）2．
「職業性ストレス簡易調査票」のストレス度、裁量、サポートに関する項目
3．ピッツバーグ睡眠質問票
4．夜勤中の仮眠取得状況
5．日勤、夜勤別の最近 1 ケ月の労働時間
6．活動タイプ（朝型、中間型、夜型）
7．精神的健康度（K6）、疲労回復度8．毛髪採取に関する項目
なお、調査開始前に、各参加者の勤務シフトに合わせて測定スケジュール表を作成するた
めに、勤務シフト表を事前に入手した。
(B)基本の調査項目（疲労アプリ；資料 1）
本調査は、研究参加者に対して、毎日連続して測定の実施を求めるため、記入漏れや調査対
象者への負担が大きいことが懸念された。そこで、独自に開発したタブレット端末で作動する
疲労アプリを用いた。この疲労アプリを用いて、下記の 4 つの調査項目を測定した。
1．自覚症しらべ日本産業衛生学会 産業疲労研究会により開発されたわが国において広く用いられている疲労の調査票である。25 項目の疲労の訴えに対して 5 件法で回答し、Ⅰ群：ねむけ感、Ⅱ群：
不安定感、Ⅲ群：不快感、Ⅳ群：だるさ感、Ⅴ
群：ぼやけ感の 5 因子に分けて疲労の変化を分析する。

ターの動きを止めて反応する課題で、国内外において疲労や眠気の他覚的評価として用いられている指標である。1 回の測定につき 5 分の測定とし、2 秒から 10 秒の間でランダムな刺激の呈示間隔に設定した。0.5 秒以上経過して反応したものを遅延反応（Lapse）と定義して集計した。
4．生活時間調査
勤務や睡眠、勤務時間以外に仕事に関連した活動や、家事や育児等について、各活動が何時間であったかを評価するために、生活時間調査の手法を用いた。各活動については 5 分単位で測定を行った。
(C)生理心理指標項目
1．腕時計タイプの睡眠計
腕時計タイプの睡眠計を用いて客観的な睡眠評価を実施する。基本的に、調査期間中、毎日、睡眠を取得する前には参加者の非利き腕に睡眠計を装着させて睡眠の質と量を測定した。
2．血圧
自律神経系の指標として血圧測定を行った。
測定の際には、血圧計を調査参加者自らが自宅で測定を行う方式とした。測定タイミングは、個々人の勤務シフト表にあわせて設定したが、基本的には睡眠から起床した直後の測定として、日勤の前中後、夜勤の前中後、休日の前中後とした。

2.Visual Analogue Scale 法（VAS 法）
疲労やストレス、睡眠の質等について、VAS
法によって評価した。VAS 法とは 100mm の線分上に現時点での心理状態について垂線を引いて評価する手法である。例えば、「仕事の疲れが残っている」という質問に対して、左端に「全く残っていない」、右端に「非常に残っている」という文言を付して、現時点での状態がどの位置に当てはまるか、垂線を引いて自己評価する方法である。

3．生化学的指標
ストレスの生化学的な評価のために唾液及び毛髪の採取を行った。唾液は、対象者が自身で舌下にスポンジのスワブを留置することによって採取した。得られた唾液検体は冷凍状態で保存した。
毛髪採取に際しては 70mg 程度の毛髪を後頭部より根元からハサミを使って採取し（毛根は含まない）、根元から 3 センチの部分（過去約3 か月の期間に相当）を測定の対象とした。なお、染色・パーマなどは測定値に影響を及ぼすため、それらに関する情報もあわせて収集した。
唾液及び毛髪は、調査開始前の 1 時点で収集した。得られた唾液からは C 反応性蛋白（CRP）、
毛髪からはコルチゾールの測定を行った。

3 ． 反 応 時 間 検 査 （ Psychomotor Vigilance
Task；PVT）
刺激であるデジタルカウンターが回転を始めたら、タブレット上のボタンを押してカウン(D)調査実施後の調査項目（事後調査票）
1．
「職業性ストレス簡易調査票」のストレス度、裁量、サポートに関する項目
2．ピッツバーグ睡眠質問票193

ルの分散分析を行った。その際、参加者を変量効果とした。さらに、各勤務シフト後の疲労影
響を検討するために、各勤務シフトを要因として、帰宅時の疲労関連指標について 1 要因の混
合線型モデルの分散分析（参加者を変量効果とする）を用いて、比較・検討を行った。

3．夜勤中の仮眠取得状況
4．日勤、夜勤別の最近 1 ケ月の労働時間
5．活動タイプ（朝型、中間型、夜型）
6．精神的健康度（K6）、疲労回復度
7．勤務状況
8．毛髪採取に関する項目
9．実際の勤務状況を反映した勤務シフト状況
3）手続き
調査は 2017 年 11 月から 3 週間実施された。
12 時間と 16 時間夜勤・交代制勤務を導入している病院の選定は、病院間の違いが結果に大きく影響することを避けるため、同じ病院の中で、
12 時間と 16 時間の夜勤・交代制勤務を導入している病院を条件として日本看護協会を通じて選定し、依頼した。
調査前に調査説明会を実施し、その際に調査の概要及び測定の説明と参加者に対して練習を行った。その後、調査参加に同意の得られた人を対象に、疲労アプリ用のタブレットや調査票等を配布し、生化学的なストレス指標の測定として、唾液と毛髪の採取を実施した。

また、夜勤中の仮眠取得の状況や生化学的な
ストレス指標を、12 時間と 16 時間夜勤・交代制勤務で比較するために、夜勤・交代制を要因として、1 要因の混合線型モデルの分散分析を行った（参加者を変量効果とする）。なお、生
化学的なストレス指標を解析する際には、調査開始前の説明会において、唾液中 CRP 値では、測定した時点が日勤、夜勤、休日の前か後だったのかの情報を、毛髪中のコルチゾール値では、毛髪に対する染色・パーマ等の利用状況を調整して解析した。
（倫理面での配慮）
本研究は、独立行政法人労働者健康安全機構
労働安全衛生総合研究所研究倫理審査委員会
にて審査され、承認を得たうえで行った（通知
番号：H2824）。

調査期間中は、参加者に疲労アプリの測定を
3 週間連続して行うように教示した。その間、主観的な疲労関連指標である自覚症しらべと
VAS の評価は起床時、帰宅時、就床前の 3 時点、
他覚的な疲労度の指標としての反応時間検査
は起床時と帰宅時の 2 時点の測定とした。生活時間調査については、睡眠は起床時、それ以外の勤務、勤務時間以外での仕事に関連した活動、家事や育児等の測定は就寝前に実施するように参加者に要求した。
4）データ解析の方法
3 週間の調査期間中における勤務時間のデータから、勤務終了後から次の勤務開始までの時間間隔を勤務間インターバルと定義して、参加者ごとの勤務間インターバルを算出した。さらに、各勤務間インターバルがどのような勤務シフトの組合せによるものなのかについて、つまり、日勤を終えて、その後、再び日勤に入る
際の勤務間インターバルなのか、それとも、夜勤を終えてその後、再び夜勤に入る際のものなのか、それぞれの勤務間インターバルの状況も合わせて調べた。その後、勤務シフトの組合せ
パターン（日勤-日勤、夜勤-夜勤等）と勤務間
インターバルの時間の長さや疲労関連指標の関連性を検討するために、勤務シフトの組合せ
パターンを要因とした 1 要因の混合線型モデ

C．研究結果以下に、主要な指標の結果を示す。
1．予定と実際での勤務間インターバルの変化
12 時間と 16 時間夜勤・交代制勤務における予定のシフト表と実際の勤務状況において、それぞれ勤務間インターバルの長さを算出し、度数分布を示したのが図 1 である。この比較は、残業の影響で、勤務間インターバルの長さが予定として立てられた勤務シフトでの勤務間イ
ンターバルよりも短縮されたかどうかを比較することが目的である。
結果は以下のとおりであった。当初の予定として各看護師に配布された勤務シフト表では、
12 時間夜勤・交代制勤務は、勤務間インターバ
ルの長さの平均値は 35.6 時間（中央値；23.5
時間、最小値；11.5 時間、最大値；95.5 時間）であった。一方、16 時間では平均値が 39.5 時間（中央値；35.3 時間、最小値；15.5 時間、
最大値；103 時間）であった。それに対して、調査後に記入した実際の勤務状況での勤務間
インターバルの分布を図１の下段に図示した。
それによれば、残業の影響によって、12 時間も

194

度数

平均値 35.6
中央値 23.5
最小 11.5
最大 95.5

平均値 39.5
中央値 35.3
最小 15.5
最大 103.0

度数

平均値 34.3
中央値 23.5
最小8.5
最大 96.0

平均値 38.0
中央値 33.5
最小11.0
最大 103.0

勤務間インターバル（時間）

勤務間インターバル（時間）

図 1．12 時間と 16 時間夜勤・交代制勤務における予定シフト表と実際の勤務状況での勤務間インターバルの長さの比較（度数分布）
16 時間も同様に予定のシフト表よりも、勤務
間インターバルが短くなる傾向が示された。12
時間夜勤・交代制勤務では、勤務間インターバ
ルの長さの平均値は 34.3 時間（中央値；23.5
時間、最小値；8.5 時間、最大値；96.0 時間）であった。一方、16 時間では平均値が 38.0 時
間（中央値；33.5 時間、最小値；11.0 時間、
最大値；103 時間）であった。
12 時間夜勤・交代制勤務では 10～20 時間の勤務間インターバルの度数が最も高く、その傾向は予定シフト、実際の勤務ともに変わりはな
かった。しかし、10 時間未満のインターバルが実際の勤務では若干の数ではあるものの、観察された。一方、16 時間夜勤・交代制勤務でも、
12 時間夜勤・交代制勤務と同じように、10～20
時間のインターバルの度数が最も高かった。しかし、実際の勤務では最短の勤務間インターバ
ルが 11 時間であり、10 時間未満に至ることはなかった。全体的に、勤務間インターバルの長さに関して、16 時間夜勤・交代制勤務の方が12 時間夜勤・交代制勤務よりも、予定の勤務シ
フト及び実際の勤務状況においても長い傾向が見られた。

2．勤務シフトの組合せパターンと勤務間インターバル及び睡眠時間の変化
図 2 に、12 時間、16 時間夜勤・交代制勤務
における代表的な勤務シフトの組合せパター
ンをそれぞれ 5 つに絞り、各勤務シフトの組合せパターンと勤務間インターバルの長さと睡眠時間を比較・検討した。なお、その際の勤務
間インターバルと睡眠時間の解析には疲労ア
プリによって測定されたデータを用いた。
12 時間夜勤・交代制勤務における勤務シフ
トは日勤(8:00-16:30)、長日勤(8:00-20:30)、
夜勤（20:00-8:30）で、組合せパターンは 1)日勤-日勤（観察延べ日数；34 日）、2)長日勤-長
日勤（同上；15 日）、3)夜勤-夜勤（同上；15日）、4)日勤-夜勤（同上；17 日）、5)日勤-休日-日勤（同上；12 日）であった。
16 時間夜勤・交代制勤務の勤務シフトは、日勤(8:30-17:00)、夜勤（16:00-9:00）で、組合せパターンは 6)日勤-日勤（観察延べ日数；39日）、7)日勤-夜勤（同上；28 日）、8) 夜勤-明け-休日-日勤（同上；18 日）、9) 夜勤-明け-休日-休日-日勤（同上；11 日）、10) 夜勤-明け休日-夜勤（同上；14 日）であった。

195

勤務間インターバル
１．日勤-日勤（12時間）

睡眠時間

Mean±SEM

Mean±SEM

P<0.001

P=0.003

２．長日勤-長日勤（12時間）
３．夜勤-夜勤（12時間）
４．日勤-夜勤（12時間）
５．日勤-休-日勤（12時間）
６．日勤-日勤（16時間）
７．日勤-夜勤（16時間）
８．夜勤-明-休-日勤（16時間）
９．夜勤-明-休2-日勤（16時間）
１０．夜勤-明-休-夜勤（16時間）

hr

hr

12時間夜勤・交代制勤務：日勤(8:00-16:30)、長日勤(8:00-20:30)、夜勤（20:00-8:30）
16時間夜勤・交代制勤務：日勤(8:30-17:00)、夜勤（16:00-9:00）

図 2．各勤務シフトの組合せパターンからみた勤務間インターバルと睡眠時間（疲労アプリで測定）
12 時間と 16 時間夜勤・交代制勤務において、合計 10 の勤務シフトの組合せパターンでの勤務間インターバルの長さと睡眠時間を解析した。その結果、勤務間インターバルの長さで、もっとも勤務間インターバルが短かったのは、
12 時間夜勤・交代制勤務の「2.長日勤-長日勤」
が 10.9±1.3 時間（平均値±標準誤差）と、「3.
夜勤-夜勤」が 11.0±1.2 時間であった。もっとも長かったのは 16 時間夜勤・交代制勤務における「9.夜勤-明-休日-休日-日勤」で 71.2±
1.3 時間であった。統計的検定の結果、各シフ
トの組合せパターンに有意差が示されていた（P<0.001）。
さらに、睡眠時間の比較を行った結果を図 2
右欄に示した。睡眠時間のデータは、各シフトの組合せパターンでは、初回の勤務と次の勤務の組合せを取り上げているが、次の勤務日の起床時に評価された睡眠時間を示した（例えば、「1.日勤-日勤」、「10.夜勤-明け-休日-夜勤」
であれば、前者は 2 回目の日勤に入る前の睡196眠、後者は 2 回目の夜勤に入る前の睡眠）。結果、もっとも睡眠時間が短かったのは、12 時間
夜勤・交代制勤務における「3.夜勤-夜勤」の組合せで 5.4±0.7 時間であった。次に睡眠時間が短かったのは、12 時間夜勤・交代制勤務の「4.日勤-夜勤」が 5.9±0.6 時間、同じく 16
時間夜勤・交代制勤務の「8.夜勤-明け-休日日勤」で 5.9±0.6 時間であった。一方、もっとも長かったのは、16 時間夜勤・交代制勤務の「7.日勤-夜勤」が 8.3±0.5 時間、次いで 16
時間夜勤・交代制勤務の「10.夜勤-明け-休日-夜勤」で 8.0±0.6 時間であった。なお、統計的検定の結果、各シフトの組合せパターンにおける睡眠時間の長さに有意差が検出された（P=0.003）。
3．夜勤中の仮眠
図 3 に夜勤中の仮眠の取得状況について、調査後に調査票に記入された結果を示した。

夜勤回数と仮眠取得回数回数

夜勤中の仮眠取得割合

Mean±SEM

A

P=0.040%n.s.

Mean±SEM

B

P=0.080

夜勤中仮眠の取得時間分

Mean±SEM

C

時刻
（午前）

夜勤中仮眠の取得タイミング
Mean±SEM

D

P<0.001

P=0.014

図 3．過去 1 ヶ月間の夜勤回数と夜勤中の仮眠取得状況（調査後に記入した事後調査票より）仮眠が取得できていれば 100%の値を示すものである。解析の結果、12 時間夜勤・交代制勤務
では 83.0±5.3%、16 時間夜勤・交代制勤務では 96.7±5.3%で、有意差は示されなかったものの、16 時間夜勤・交代制勤務の方で仮眠取得割合が高いことに有意傾向が示された（P=0.080）。

3‐1．夜勤回数と仮眠取得状況
図 3 の A に過去 1 ヶ月間の夜勤回数と、その夜勤回数のうち、何回、夜勤中に仮眠が取得できたのかについて解析した結果を示した。過去
1 ヶ月間の平均夜勤回数と標準誤差については、
12 時間夜勤・交代制勤務では 4.6±0.4 回、
16 時間夜勤・交代制勤務では、5.4±0.4 回で、有意差は検出されなかった。一方、その夜勤の中で夜勤中に仮眠をとれた平均回数と標準誤差は、12 時間夜勤・交代制勤務では 3.8±0.4
回、16 時間夜勤・交代制勤務では 5.1±0.4 回で有意差が示された（P=0.040）。

3‐2．夜勤中仮眠の取得時間とタイミング
図 3 の C に夜勤中仮眠の取得時間を示した。
12 時間夜勤・交代制勤務では 63.3±9.4 分、
16 時間夜勤・交代制勤務では 121.0±9.4 分で、有意に 16 時間夜勤・交代制勤務の方で仮眠取得時間が長かった（P<0.001）。

さらに、過去 1 ヶ月の夜勤時に何回、夜勤中仮眠が取得できたかを示す夜勤中の仮眠取得
割合を図 3 の B に示した。この指標は、たとえば、4 回夜勤があった場合、4 回とも夜勤中にさらに、夜勤中の仮眠取得のタイミングについて図 3 の D に示した。結果、12 時間夜勤・

197

PVT 反応速度（起床時）

PVT 遅延反応（起床時）
D
Mean±SEM

低い←疲労度→高い
VAS(mm)遅い←速度→速い

個数[平方根変換後]

P<0.001

n.s.

n.s.

自覚症しらべ-合計（起床時）

仕事の疲れが残っている（起床時）

低い←疲労度→高い
P=0.048

A

B

C

１．日勤-日勤（12時間）
２．長日勤-長日勤（12時間）
３．夜勤-夜勤（12時間）
４．日勤-夜勤（12時間）
５．日勤-休-日勤（12時間）
６．日勤-日勤（16時間）
７．日勤-夜勤（16時間）
８．夜勤-明-休-日勤（16時間）
９．夜勤-明-休2-日勤（16時間）
１０．夜勤-明-休-夜勤（16時間）

図 4.各勤務シフトの組合せと疲労関連指標（疲労アプリで測定）
交代制勤務では午前 2.9±0.4 時、
16 時間夜勤・交代制勤務では午前 1.4±0.4 時で、16 時間夜
勤・交代制勤務の方で仮眠取得のタイミングが早かった（P=0.014）。
4．生化学的なストレス評価
12 時間と 16 時間夜勤・交代制勤務に従事す
る看護師 15 人ごとに、調査開始前の説明会の際に、唾液と毛髪の採取と行い、唾液から CRP、毛髪からコルチゾールの測定を行った。結果、両群において、CRP 値及びコルチゾールに有意差は検出されなかった。

合 せ の 間 に 有 意 差 が 示 さ れ た （ P=0.048 、P<0.001）。「自覚症しらべ」、「仕事の疲れが残っている」の訴えでは、共に 12 時間夜勤・交代制勤務の「2．長日勤-長日勤」、「3．夜勤-夜勤」で疲労度が高くなる傾向であった。一方、疲労度がもっとも低かったのは、16 時間夜勤・交代制勤務での「9. 夜勤-明け-休日-休日-日勤」であった。
次に、他覚的な疲労度の指標として疲労アプ
リによる反応時間検査（PVT）の反応速度と遅延反応数の結果を図 4 の C と D に示した。その結果、反応速度及び遅延反応数については有意差が検出されなかった。

5．勤務シフト組合せパターンと疲労関連指標
6．各勤務シフト後の疲労関連指標
図 4 に勤務シフトの組合せパターンと疲労関連指標を示した。データは図 2 の解析方法と同様に、1 回目の勤務と 2 回目の勤務の組合せにおいて、2 回目の勤務に入る直前の睡眠から起床した際に疲労アプリにて測定したものである。
自覚的な疲労度の指標として、「自覚症しらべ」の合計得点と、VAS 法による「仕事の疲れが残っている」訴えを図 4 の A と B に示した。
その結果、両指標とも勤務シフトパターンの組
198

図 5 に各勤務シフト後の帰宅時に疲労アプ
リによって測定した疲労関連指標の結果を示した。自覚的な指標としての「自覚症しらべ」と「仕事のストレス（VAS 法）」を図 5 の A と Bに示した。その結果、両指標は「2．長日勤（12時間）」と「3．夜勤（12 時間）」において疲労度、ストレス度が共に高い傾向にあった。下位
検定の結果、「自覚症しらべ」では、「1．日勤（12 時間）」と「2．長日勤（12 時間）」、「3．
夜勤（12 時間）」の間、
「2．長日勤（12 時間）」

自覚症しらべ-合計
（帰宅時）

A

B

仕事のストレス（帰宅時）

C

PVT 反応速度（帰宅時）

D

PVT 遅延反応（帰宅時）
Mean±SEM

１．日勤（12時間）[8:00-16:30]**

２．長日勤（12時間）*[8:00-20:30]

３．夜勤（12時間）[20:00-8:30]

*

*
* *

*

４．日勤（1６時間）[8:30-17:00]

５．夜勤（1６時間）[16:00-9:00]

低い←疲労度→高い
P<0.001

低い←ストレス度→高い
VAS(mm)P=0.001遅い←速度→速い

個数[平方根変換後]

P=0.015

P=0.089

図 5．各勤務シフト後の帰宅時における疲労関連指標（疲労アプリで測定）と「4．日勤（16 時間）」の間、「3．夜勤（12 時間）」と「4．日勤（16 時間）」の間に、それぞれ有意差が検出された（全て P<0.05）。
「仕事のストレス」の訴えに関しては、「2．長日勤（12時間）」と「4．日勤（16 時間）」、「5．夜勤（16時間）」の間、「3．夜勤（12 時間）」と「4．日勤（16 時間）」の間に有意差が示された（全てP<0.05）。

その主な結果は、
1）12 時間及び 16 時間の夜勤・交代制勤務では、共に予定として立てられた勤務シフト表よりも、残業の影響によって、実際の勤務間イン
ターバルの長さは短縮する傾向にあった。とりわけ、12 時間夜勤・交代制勤務では、実際の勤務状況では、僅かではあるが、11 時間未満の勤
務間インターバルが観察されたこと（図 1）、2）11 時間未満の勤務間インターバルになる可能性があるのは、12 時間夜勤・交代制勤務の長
日勤と長日勤、夜勤と夜勤の勤務シフトの組合
せであること（図 2）、3）疲労アプリによる疲労関連指標の結果より、
12 時間夜勤・交代制勤務における長日勤と長日勤、夜勤と夜勤の勤務シフトの組合せの場合、他の組合せに比して、疲労度が高い傾向が示された。とりわけ、その傾向は自覚的な疲労度の指標において顕著であったこと（図 4）、4）各勤務シフト後の帰宅時において測定された疲労関連指標では、12 時間夜勤・交代制勤務における長日勤と夜勤の後が他の勤務シフト
後に比べて、自覚的な疲労やストレスが高くなる傾向が観察された（図 5）。一方、他覚的な疲

さらに、他覚的な指標として反応時間検査の結果を図 4 の C と D に示した。反応時間検査の結果、反応速度は有意差（P=0.015）が、遅延反応には有意な傾向（P=0.089）が示された。
両指標ともに、「1．日勤（12 時間）」において反応速度が速く、遅延反応数が少ない傾向が示されていた。下位検定の結果、反応速度の「1．
日勤（12 時間）」と「4．日勤（16 時間）」の間に有意差が検出された（P<0.05）。
Ｄ．考察
本研究では 12 時間及び 16 時間夜勤・交代制
勤務に従事する 30 人の看護師を対象として、3 週間の連続観察調査を実施した。
199

労度の指標である反応時間検査の結果では、12時間夜勤・交代制勤務における日勤後で疲労度が低い傾向が示されたものの、その他の勤務シフト間での明確な差は明らかにならなかった
こと、
5）夜勤中の仮眠取得状況については、16 時間
夜勤・交代制勤務の方が、12 時間夜勤・交代制
勤務よりも、夜勤があった場合に夜勤中の仮眠をとれる割合が高く、仮眠時間が長くて早い時
刻に仮眠をとる傾向が示されたこと（図 3）、6）生化学的なストレス指標としての唾液中のCRP 値及び毛髪中のコルチゾール値では、12 時間と 16 時間夜勤・交代制勤務の間に有意差は検出されなかったこと、の 6 点に要約できる。
本研究の結果、12 時間夜勤・交代制における
長日勤と長日勤、夜勤と夜勤が連続する状況での勤務間インターバルが、残業の影響により、他の勤務シフトの組合せに比べて、短くなる可能性が示唆された。とりわけ、上記 2 つの組合
せでは、EU 諸国の基準にされている 11 時間を下回る勤務間インターバルで、クイック・リターンと呼ばれる状況が発生しやすいことが指摘できる。また、本研究の勤務間インターバルの定義は職場から退勤して、次に出勤するまでの時間として定義しているので、通勤時間は含
まれていない。本研究の対象者は、12 時間と16 時間の夜勤・交代制勤務で、ともに片道約20 分程度の距離に住んでいる人が大半を占めていた（12 時間；19.0±8.5 分（平均値±SD）、
16 時間；22.0±16.1 分（同上）；表 1 を参照）。
したがって、それほど、通勤によって勤務間イ
ンターバル中の在宅時間が短くなることはな
いものの、地域によっては片道 1 時間かかる場所もあるので、その点も考慮する必要がある。
また、他の疲労関連指標を見ても、この 12時間夜勤・交代制勤務における長日勤と長日勤、夜勤と夜勤が連続する組合せの場合、とりわけ、自覚的な疲労関連指標が悪化していた。したがって、看護師の疲労回復という観点から、12 時
間夜勤・交代制勤務のシフトを編成する際には、
これら 2 つの組合せをできる限り減らすか、あるいは残業が生じないような工夫、配慮が求められる。
一方、当初の仮説とは異なり、16 時間夜勤・交代制勤務では 12 時間夜勤・交代制勤務に比べて、全体的に疲労度が高いという傾向は見られなかった。おそらく、このことは少なくとも200

2 つの要因が関連していると推察される。1 つは夜勤中の仮眠である。先行研究においても、
夜勤中の仮眠は夜勤後の疲労を軽減する効果が認められていることから（佐々木ら．労働科
学 1992）、本研究の対象となった 16 時間夜勤・交代制勤務に従事する人が約 2 時間の夜勤中仮眠を夜勤があるごとに高い確率で取得できている状況が今回の結果に結びついていると推測される。ただし、12 時間夜勤・交代制勤務においても、16 時間夜勤・交代制勤務の夜勤中の仮眠取得状況よりは劣るものの、約 1 時間の夜勤中仮眠を約 83％の割合で取得できている。
このことから、夜勤中の仮眠取得の要因以外にも、たとえば、16 時間夜勤・交代制勤務の病院の方が慢性期の患者の病棟であるため、時間当たりの労働負担が比較的、低かったことも関連している可能性も考えられる。
また、当初の仮説とは異なる結果が得られた
もう 1 つの要因としては、全体的に 16 時間夜
勤・交代制勤務の方が勤務間インターバルを長く確保できていたということである（図 1 と 2を参照）。16 時間夜勤・交代制勤務それ自体は、
長時間夜勤であるため、12 時間夜勤・交代制勤務に比べて、疲労回復に時間がかかることが想定される。しかし、調査対象となった病院では、
その疲労リスクを考慮して、勤務間インターバ
ルが確保されるように勤務シフトが編成されていたのではないかと考えられる。図 1 のように、予定として立てられた勤務シフトのスケジュールよりも、残業の影響で、実際の勤務状況
では勤務間インターバルが短くなる傾向は見られたが、11 時間を下回るような勤務間イン
ターバルは今回の 3 週間の調査期間中には観察されなかった。したがって、このような勤務
間インターバルが確保された状況が今回の結果に寄与したものと推測される。
最後に、勤務間インターバルの取得タイミン
グの違いによる疲労回復効果について考察したい。
「研究の背景」で述べた通り、米国の Van
Dongen 教授らの知見によれば、同じ勤務間イ
ンターバルの長さでも、連続日勤後と連続夜勤
後では疲労回復効果が異なるので、生体負担の高い夜勤を連続した後では日勤を連続した後よりも長く勤務間インターバルを確保した方が 良 い と い う こ と が 示 唆 さ れ て い る （ Van
Dongen, et al. SLEEP 2011）。
本研究では、上記の実験研究と同じような状況として考えられるのは、12 時間夜勤・交代制

勤務における長日勤と長日勤、夜勤と夜勤が連続している勤務シフトの組み合わせである。両者ともに、勤務間インターバルの長さは、図 2に示されるように、前者は 10.9 時間、後者は11.0 時間と同程度であった。したがって、先行研究と同じように、長日勤と長日勤の場合は日勤後、夜勤と夜勤の場合は夜勤後として、同じ長さの勤務間インターバルとして見なすことができる。そこで、2 つの勤務シフトの組合せ
における疲労関連指標を比較した場合（図 4）、「2.長日勤-長日勤（12 時間）」と「3.夜勤-夜勤（12 時間）」とでは「自覚症しらべ」、「仕事の疲れが残っている」訴え、反応時間検査の結果において明確な差は見られなかった。しかし、
図 2 の睡眠時間においては「2.長日勤-長日勤（12 時間）」が 6.4 時間、「3.夜勤-夜勤（12 時間）」では 5.4 時間の睡眠時間であった。これ
らは、睡眠の取得タイミングが前者は夜間、後者は昼間であることから、概日リズムの影響による違いであると考えられる。

めて今後、研究方法論の検討が必要である。
2 点目は、本研究で示された 12 時間と 16 時
間夜勤・交代制勤務の違いが、勤務体制そのものの違いというよりは、他の要因、たとえば、病院の労働負担の性質の差を反映しているかもしれないということである。しかし、表 1 に示したように、年齢や経験年数、婚姻状況、育児、通勤時間等に関して、調査参加者の状況は
12 時間と 16 時間の交代制勤務者で大差はなかった。
3 点目は、生化学的なストレス指標に差がでなかったことは、測定が調査開始前の 1 時点のみの測定であったことが関係しているかもしれないということである。可能性として、測定時点を調査期間中に増やしていれば、12 時間と 16 時間の夜勤・交代制勤務で違いが検出されたかもしれない。したがって、今後、この種の調査を行う際には、参加者の負担を考慮しながら、測定時点を増やして実施することも検討されるべきと考えられる。

本研究は 3 週間の調査期間の中での結果なので、他の疲労関連指標に明確な差は出なかったものと考えられるが、この状況を現実の労働者は数年も繰り返すことになる。さらに、本研究で示した睡眠時間は疲労アプリによる自己申告ベースの時間として算出されているので、客観的な指標によって算出される睡眠時間では、自ずと、本研究の結果の睡眠時間よりも短くなることが予想される。その点を考慮すれば、Van Dongen らの先行研究が指摘する様に、長期的には勤務間インターバルの取得タイミン
グによって疲労回復効果が異なることが予測され得る。しかしながら、本調査の結果では、勤務間インターバルの取得タイミングを夜勤
後は日勤後よりも長く確保した方が良いという仮説を十分に支持する結果は得られていな
いため、更なる調査が求められる。

Ｅ．結論

本研究の限界として以下のことが上げられる。1 点目は調査期間の長さに関係する。本研
究は 3 週間の連続観察調査の手法によって得られたデータなので、従来の 1 時点あるいは短期間の観察調査の結果よりも、勤務状況と疲労の関連性について精度が高いデータであったと考えられる。しかし、現実の看護師が長い年月の中で、勤務による疲労を発現、進展、回復のサイクルを繰り返しながら働いていることを考慮すれば、本研究の 3 週間の観察期間が現
実の看護師の疲労をとらえきれているかどうかは、調査期間の長さや調査項目の妥当性も含

本研究による結論は以下のとおりである。
1）勤務間インターバルの視点から、12 時間と16 時間の夜勤・交代制勤務を比較した結果、12
時間夜勤・交代制勤務における 12 時間の日勤と日勤、12 時間の夜勤と夜勤が連続する状況において、勤務間インターバルが 11 時間未満に陥りやすく、疲労の回復が十分になされない
まま次の勤務に入る可能性がある。したがって、それらの勤務シフトの組合せを、できる限り減らすようなシフト編成を行うか、あるいは残業が生じないような配慮、工夫が重要である。
2）本研究の対象となった 16 時間夜勤・交代制
勤務では、16 時間の夜勤後において他の勤務後と比べて大きく疲労度が高くなるということは観察されなかった。しかし、これは本調査の対象となった病院において、夜勤時には確実に約 2 時間の夜勤中の仮眠が確保されていたことも大きな要因だったと推測される。したがって、疲労回復に効果的な夜勤中に仮眠が取得できない病院においては、本研究の結果とは異なり、16 時間夜勤の後には疲労度が大きく増大する可能性が示唆される。
3）勤務間インターバルの生体リズムを考慮した取得タイミングに関して、日勤後よりも、生体負担の高い夜勤後に手厚く確保する取り組

201

みは、先行研究などを踏まえれば重要だと考えられるが、本研究からは直接的にそれを支持す
る結果は得られなかった。しかしながら、12 時
間夜勤・交代制勤務における長日勤と長日勤、夜勤と夜勤が連続する状況において、後者の状
況における睡眠時間が短かったことは、間接的に勤務間インターバルの取得タイミングを考慮する必要性を示唆するものとして考察できる。
Ｆ．健康危険情報なし
Ｇ．研究発表1. 論文発表なし

2. 学会発表なし
Ｈ．
知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。）
1. 特許取得なし
2. 実用新案登録
なし
3.その他
なし

202

表 1．調査参加者の背景

12時間夜勤・交代制勤務

16時間夜勤・交代制勤務

15

15

年齢
（平均値±SD）

27.5±2.1

28.2±3.4

勤務経験年数（平均値±SD）

5.1±2.4

5.6±2.5

婚姻状況（既婚者の数）

13

育児が必要な子供の数

0019.0±8.5

22.0±16.1

参加者数

片道通勤時間（分）（平均値±SD）

203

資料 1．疲労アプリの詳細■自覚症しらべ■生活時間調査日本産業衛生学会 産業疲
労研究会により開発された
わが国において広く用いられている疲労の調査票である。25 項目の疲労の訴えに対して 5 件法で回答し、Ⅰ
群：ねむけ感、Ⅱ群：不安定感、Ⅲ群：不快感、Ⅳ群：
だるさ感、Ⅴ群：ぼやけ感の 5 因子に分けて疲労の変化を分析する。

■Visual Analogue Scale 法

勤務時間、睡眠時間、勤務時間以外に仕事に関連した事、家事・育児等について
5 分単位で、それらの開始
および終了時刻を左の図のように評価する。

■反応時間検査(Psychomotor Vigilance Task; PVT)

100mm の線分上に現時点での心理状態について垂線を引いて評価する手法である。たとえば、「仕事の疲れが残っている」という質問に対して、左端に「全く残っていない」、右端に「非常に残っている」という文言を付して、現時点での状態がどの位置に当てはまる
か、垂線を引いて自己評価する方法である。

204

左図のように、刺激である
デジタルカウンターが回転を始めたら、タブレット上の「Push」ボタンを押してカウンターの動きを止めて反応する課題。国内外において疲労や眠気の他覚的評
価として用いられている指
標である。

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（疫学研究）
中小企業で実施された職場環境改善の効果評価に関する研究
研究分担者 池田大樹 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター・研究員【研究要旨】
本研究では、製造業の某中小企業（2016 年 8 月調査時の従業員数 48 人）において実施された職場環境改善の効果の検討を行った。全社員面談後、職場環境改善として、（1）組
織体制の変更、（2）勤務開始時刻の多様化、（3）勤務体制の多様化、（4）作業環境の変更が行われた。職場環境改善の約 1 か月前、約 3 か月後、約 6 か月後、約 12 か月後に睡眠や疲労等に関する調査を実施し、同意が得られた 36 人の職場環境改善前後の比較を行った。その結果、睡眠の質は、改善前と比べ、3、6、12 か月後で有意に向上していた。また、勤務時間外における仕事からの心理的な拘束（心理的距離）が、改善前と比べ、3、6 か月後で向上していた。さらに、疲労回復は、改善前と比べて、12 か月後で向上していた。職場環境改善は、職場の環境のみならず、勤務外における労働者の睡眠や疲労回復といった生活の質の向上につながる可能性が示された。

研究分担者：
久保智英（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・上席研究員）
松元 俊（同センター・研究員）
研究協力者：
茅嶋康太郎（労働安全衛生総合研究所・フェロー研究員）
新佐絵吏（法政大学大学院キャリアデザイン学研究科）

2. 職場環境改善の内容
まず、全社員面談が行われ、各社員の労働に対する考えや能力を把握した後、以下 4 つの取組みが実施された。
(1) 組織体制の変更：管理専門職と技術専門職を作り、全社員面談の結果等から配置換えを実施した。
(2) 勤務開始時刻の多様化：7:00、8:00、9:00、10:00、11:00、12:00、14:00 の 7 種の勤務開始
時刻を採用した。なお、勤務時間はすべて 8 時
間で、勤務開始が早いほど、勤務終了時刻も早かった。
(3) 勤務体制の多様化：時間固定制、1 週間交代制、2 週間交代制の 3 種を採用した。
(4) 作業環境の変更：4 階建ての事業場のバラバラだった部署を、関連性の高い職種ごとにフロアやデスクを集約し、オフィスの配置換えを行うことで無駄な動線を排除した。

Ａ．研究目的日本の雇用労働者の 7 割を占める中小企業において、労働者が健康に働けるよう職場環境の整備を実施することは労働安全衛生上、重要な課題の１つである。本稿では、ある中小企業で実施された職場環境改善に関して、1 年間の縦断調査を行い、その効果を検討した。
Ｂ．研究方法1. 調査対象者と調査時期
広告製版や販促ツールのデザイン及び印刷などを行う東京都内にある製造業の某事業場（職場環境改善前調査時の労働者数は 48 人）において 2016 年 9 月に職場環境改善が実施された。職場環境改善の約 1 か月前、約 3 か月
後、約 6 か月後、約 12 か月後の計 4 回調査を実施した。分析対象者は調査の同意が得られた
36 人（男性 21 人、女性 15 人）であった。

3. 調査項目
自記式質問紙により、基本属性（性別、年齢、勤続年数等）、勤務時間外のメールのやり取りの頻度、勤務時間外に自宅で仕事を行った日の頻度（1： 全くなかった、2：週当たり 1～3 日程度、3：週当たり 4～6 日程度、4：毎日）、疲
労回復状況（1：一晩睡眠を取ればだいたい疲
労は回復する、2：翌朝に前日の疲労を持ちこ205

すことが時々ある、3：翌朝に前日の疲労を持
ちこすことがよくある、4：翌朝に前日の疲労をいつも持ちこしている）等を尋ねた。それと共に以下の項目についても尋ねた。
・睡眠の質（Pittsburgh sleep quality index (PSQI);
Doi et al., 2000）
・勤務時間外における仕事との心理的距離（リカバリー経験尺度；Shimazu et al., 2012）
・精神健康（K6；Furukawa et al., 2008）
・疲労回復欲求尺度（Need for recovery (NFR)；
van Veldhoven et al., 2003）
・ プ レ ゼ ン テ ィ ー ズ ム （ Work functioning
impairment scale (Wfun); Fujino et al., 2015）。
なお、心理的距離とは次のような状態として定義される(Sonnentag et al., 2010)。近年の情報通信技術の発達により、勤務を終えて職場から物理的に離れても、たとえば、スマートフォン
等で仕事に関連した電子メールを受信、送信したりすることは、仕事からの心理的な拘束を受けていることになる。そこで、労働者の疲労回
復には、勤務外では仕事による心理的な拘束から離れることが重要であることが指摘されている（久保, 2017）。リカバリー経験尺度では、その種の心理的距離の程度が測定できる。また、プレゼンティーズムとは、労働者が健康上の問題を抱えたままで就業している状態のことである。WFun は、プレゼンティーズムによる労働生産性への影響を調べる質問紙である。
また、事業場のタイムカードによる勤務記録
から 4 回の調査の前 30 日間の実労働時間を算
出した。
4. 分析
繰り返しのある一元配置線形混合モデルにより、職場環境改善効果を検討した。従属変数
は、睡眠の質（PSQI）、心理的距離、精神健康（K6）、疲労回復欲求（NFR）、プレゼンティーズム（Wfun）、疲労回復とした。固定因子を調査回数（改善前、3、6、12 か月後）とし、変量因子を参加者とした。また、共変量として、性別、年齢、実労働時間、勤続年数、勤務時間外の仕事に関するメールのやり取り頻度、自宅での仕事の頻度を用いた。主効果が認められた場
合は、改善前と改善 3、6、12 か月後の比較を行った。

Ｃ．研究結果
表 1 は、4 回の調査時の参加者特性を示している。
分析対象者は、改善前の調査で 36 人
（33.8
±8.9 歳）、
3 か月後調査で 35 人
（34.2±9.2 歳）、6 か月後調査時で 36 人（34.2±9.0 歳）、12 か
月後調査時で 33 人（35.2±9.1 歳）であった。
図 1 は、
PSQI 得点の変化を示している。
PSQI
得点に調査時期の主効果が認められ（p=0.001）、
多重比較の結果、改善前と比べ、3、6、12 か月
後の PSQI 得点が有意に低下していた（all p<0.01）。つまり、職場環境改善により、睡眠の質が改善したと考えられる。

図 1．PSQI 得点の変化
図 2 は、心理的距離得点の変化を示している。心理的距離得点に調査時期の主効果が認められ（p=0.047）、多重比較の結果、改善前と比べ、3 か月後（p<0.05）の心理的距離得点が高く、6 か月後（p<0.10：90%水準）の心理的距
離得点が高い傾向にあった。つまり、職場環境改善により、3、6 か月後時点で勤務時間外に心理的に仕事と距離を取れる、また取れる傾向にあるようになったことが考えられる。

図 2. 心理的距離得点の変化（倫理面での配慮）
本研究は、労働安全衛生総合研究所研究倫理審査委員会にて審査され、承認を得たうえで行った（通知番号：H2807）。

図 3 は、疲労回復得点の変化を示している。
疲労回復得点に調査時期の主効果の傾向が認められ（p=0.065：90%水準）、多重比較の結果、改善前と比べ、12 か月後の疲労回復得点が有意に向上していた（p<0.05）。つまり、職場環境
206がったことが考えられる。
本職場環境改善では、4 つの取組みが実施されたため、睡眠の質、心理的距離、疲労回復の改善要因を特定することは難しいものの、上記のような背景により、このような改善が生じたことが考えられる。

改善により、1 年後の睡眠による疲労回復が向上したことが考えられる。
一方、精神健康（K6）、疲労回復欲求（NFR）、プレゼンティーズム（Wfun）に有意な改善は認められなかった（all p > 0.10）。

図 3. 疲労回復得点の変化
Ｄ．考察
本調査における職場環境改善により、睡眠の質と心理的距離の改善、疲労回復の改善傾向が認められた。
調査対象となった某中小企業において、職場
環境改善前に全社員面談を行った結果、労働者（管理職）の持つ悩みとして、広告が好きで入社したが、管理職になり、売り上げや部下の育成を考えながら実務を行わなければならなくなり、管理職は向いていないと感じるとの訴えがあった（新佐，2017）。このような社員の意
見をもとに、上述の取組み（1）において、組織体制の変更を行った結果、「自分のやりたいことに専念できるようになり、慣れない仕事に悩むことが少なくなった」という労働者からの声が寄せられた。この取組みによって、仕事に関する悩みが減り、職場内での悩みを勤務外に持ち込まなくなったことが心理的距離の改善に結びついた可能性が考えられる。
先行研究において、勤務時間の裁量権（Worktime control）の増加が睡眠や疲労の改善につなが っ た こ と が 報告 さ れて い る （ Kubo et al.,2016）
。本職場環境改善における勤務開始（終了）時刻や勤務体制の多様化（取組み 2、3）は、
この勤務時間の裁量権の増加につながるものであり、自身のライフスタイルにあった労働・
私生活を送れるようになったことで、睡眠の質や疲労回復の改善につながったことが考えられる。加えて、翌日の仕事への不安が高いほど、徐波睡眠（深い睡眠）の量が減ることが報告されており（Kecklund et al., 2004）、心理的距離が取れるようになったことによって、睡眠の質が改善し、さらにそれが、疲労回復の改善につな

207

Ｅ．結論
中小企業で実施された職場環境改善の効果を検討した。職場環境改善として、(1) 組織体
制の変更、(2) 勤務開始時刻の多様化、(3) 勤務
体制の多様化、(4) 作業環境の変更が行われ、それにより、睡眠の質の改善、心理的距離の改善、疲労回復の改善傾向が認められた。職場環
境改善は、職場内の環境改善だけではなく、職場外における労働者の睡眠の質や疲労回復な
どの生活の質の向上にもつながることが示唆された。
Ｆ．健康危険情報なし
Ｇ．研究発表1. 論文発表なし
2. 学会発表
1) 池田大樹，久保智英，松元俊，新佐絵吏，茅嶋康太郎（2017）勤務間インターバルの確保
はサイコロジカル・ディタッチメントを促進する．第 90 回日本産業衛生学会，産業衛
生学雑誌第 59 巻臨時増刊号，pp412．
2) 松元俊，久保智英，池田大樹，新佐絵吏，茅嶋康太郎（2017）勤務間での余暇活動の内容の違いと疲労回復欲求および精神健康の関
連性：介入前調査より．第 90 回日本産業衛生学会，産業衛生学雑誌第 59 巻臨時増刊号，
pp524．
Ｈ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。
）
1. 特許取得なし
2. 実用新案登録
なし
I．引用文献1. Doi Y, et al. (2000) Psychometric assessment ofsubjective sleep quality using the Japaneseversion of the Pittsburgh Sleep Quality Index(PSQI-J) in psychiatric disordered and control
subjects. Psychiatry Res. 97, 165-72.

2. Fujino Y, et al. (2015) Development andvalidity of a work functioning impairment scale
based on the Rasch model among Japanese
workers. J Occup Health. 57, 521-31.
3. Furukawa TA, et al. (2008) The performance of
the Japanese version of the K6 and K10 in theWorld Mental Health Survey Japan. Int J
Methods Psychiatr Res. 17, 152-8.
4. Kecklund G, et al. (2004) Apprehension of thesubsequent working day is associated with a
low amount of slow wave sleep. Biol Psychol.
66, 169-176.
5. 久保智英 (2017) 近未来を見据えた働く
人々の疲労問題とその対策を考える－オンとオフの境界線の重要性－. 労働安全衛生研究, 10, 45-53.
6. Kubo et al. (2016) Fatigue and sleep among
employees with prospective increase in work

time control: A 1-year observational study with
objective assessment. J Occup Environ, Med.
58, 1066-1072.
7. Shimazu A, et al. (2012) Validation of theJapanese version of the recovery experience
questionnaire. J Occup Health. 54, 196-205.
8. 新佐絵吏 (2017) 中小企業における「働き方改革」の推進とその効果. 労働の科学,
72, 335-339．
9. Sonnentag S, et al. (2010) Staying well andengaged when demands are high: the role ofpsychological detachment. J Appl Psychol. 95,
965-76.
10. van Veldhoven M, Broersen S. (2003)
Measurement quality and validity of the “needfor recovery scale”. Occup Environ Med. 60,
i3-i9.

表 1．4 回の調査時の参加者特性

性別（男性）
年齢（歳）
勤続年数（年）
調査前 30 日間の実労働時間（時間）n (%) or 平均値 (標準偏差)
1 か月前
3 か月後
6 か月後
12 か月後（n = 36） （n = 35） （n = 36） （n = 33）
21 (58%)20 (57%)21 (58%)20 (61%)33.8 (8.9)
34.2 (9.2)
34.2 (9.0)
35.2 (9.1)
7.6 (6.8)
7.7 (6.7)
8.2 (6.6)
8.7 (6.7)
151.1 (22.2) 188.1 (21.8) 211.8 (25.8) 165.3 (20.2)

208

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（疫学研究）
長時間残業等の業務負担と心血管疾患リスクに関する職域多施設研究
研究分担者 溝上哲也

国立国際医療研究センター 臨床研究センター 疫学・予防研究部長【研究要旨】
12 企業 10 万人規模の職域多施設研究（J-ECOH スタディ）において、健康管理情報を収集し、職域疫学データベースを構築した。2016 年度末までの健康診断及び心血管疾患・長期病休・死亡の情報を収集し、整理した。脳心血管イベントの症例対照研究を実施し、発症前の勤務状況を尋ねた。本データベースを用いて、残業時間とその後の糖尿病発症との関連を縦断的に解析したところ、全体では関連は認めなかったものの、短時間睡眠を伴う長時間残業者では糖尿病のリスクが上昇していた。残業時間と心血管疾患発症との関連をコホート内症例対照研究の手法で分析したところ、当該サンプルでは両者に統計学的に有意な関連は認められなかった。

研究協力者：
桑原恵介（帝京大学大学院公衆衛生学研究科・助教）
胡歓歓（国立国際医療研究センター疫学・予防研究部・研究員）

するとともに、このデータベースを用いて残業時間と糖尿病発症との関連を縦断的に解析した。また、残業データと疾病登録データを突合し、さらに対照の抽出作業を行い、心血管系疾患をアウトカムとする解析を行った。

A. 研究目的
我が国の就業人口は約 6385 万人（平成 27 年）であり、国民の約半数は何らかの仕事に就いている。平成 27 年労働安全衛生調査（実態調査）によると、労働者の約 6 割が現在の仕事や職業生活に関することで強い不安、悩み、ストレスとなっていると感じる事柄があると回答している。職業上のストレス要因は様々であるが、労働時間の長い
日本においては特に長時間労働が健康に及ぼす影響が懸念され、該当者に対する医師の面接指導制度が導入されている。労働時間は長期的には全体として減少傾向にあるものの、産業構造の変化
や雇用形態の多様化などを背景に、長時間働いている労働者は依然、多い。
分担研究者らは勤労者における糖尿病や脳心血管イベントを把握し、その背景要因を明らかにするため職域多施設共同研究（通称、J-ECOH スタディ）を開始し、健康管理情報を系統的に収集している。本研究では、そのデータベースを用いて、糖尿病や循環器系疾患などの作業関連性が疑われる疾病と残業等の業務負担との関連を明らかにする。さらに症例対照研究により、発症前の仕事上の負担要因を明らかにする。
研究 3 年目は、J-ECOH スタディにおいて各参加
施設からこうしたデータの収集及び整理を継続

B. 研究方法
1) 職域多施設研究におけるデータベース構築
J-ECOH スタディは関東・東海地方に本社を置く
12 企業、13 施設が参加した多施設共同研究である。対象者はこの研究に参加した事業場において、研究期間内のいずれかの年度に当該事業場に在籍しており、かつ産業医の健康管理下にある社員
約 10 万人である。2012 年 4 月以降（健康診断データは 2008 年度以降）の健康管理データを収集し、このデータベースを用いたコホート研究及び断面研究を行う。また脳心血管イベントについて
は症例対照研究を実施する。
2) 残業時間と糖尿病の縦断解析
参加施設のうち、健康診断データ上に労働時間（残業時間）の情報がある 4 社、約 3 万人について残業時間と糖尿病発症との関連を分析した。
2008 年度（一部は 2010 年度）をベースラインとして、解析対象はその時点で心血管疾患、がん、精神疾患、糖尿病の既往がないものとした。毎年の健康診断受診情報により 2014 年 3 月まで追跡した。糖尿病発症は空腹時血糖 126 mg/dl 以上、随時血糖 200 mg/dl 以上、HbA1c 6.5 以上、糖尿病治療の自己申告のいずれかに最初に該当した時点とした。ベースライン時の性、年齢、参加施設、BMI、喫煙、高血圧、HbA1c を共変量とするコ209

ックス比例ハザードモデルにより糖尿病発症のハザード比（HR）と 95%信頼区間（CI）を解析した。また、睡眠時間の情報が得られる施設において、残業時間と睡眠時間とを組み合わせた解析を行った。
3) 残業時間と心血管疾患発症に関するコホート
内症例対照研究
心血管疾患発症前の残業時間との関連を調べるための準備として、健康診断データと疾病登録データを調査番号で突合させた上で、心血管疾患の各発症者について、施設・性・年齢をマッチさせた対照者を 5 人、無作為に選定した。
（倫理面での配慮）
国立国際医療研究センター倫理委員会にて承認を得た。健康診断成績や疾病罹患など通常の産業医業務の中で取得されるデータについては個別に調査説明や同意は行わず、事業場に研究実施の情報公開文書を事業所内に掲示し、データ提供を拒否する場合には調査担当者に申し出る。デー
タは企業側で匿名化を行った上で研究事務局に提供する方式とした。症例対照研究及び残業時間の妥当性研究では、調査に先立ち産業医等が対象者に調査内容を説明したのち、本人から署名入り
同意書を得た。
C. 研究結果
1) 健康管理情報の収集・整理・データベース化
J-ECOH スタディ参加事業所から 2016 年度分の健康診断データの提供を受けた。2008 年度以降のデータと結合し、9 年分の縦断データベースを作成した。また、死亡と脳心血管イベントを前向きに登録した。一部未報告があるものの、2017 年 3月末までの累計は、脳卒中 208 件（うち死亡 31件）、心筋梗塞 86 件（うち死亡 30 件）、全死亡 349件となった。長期病気休暇（連続 30 日以上）を収集し、傷病名、病休開始、病休終了、転帰（復帰・退職）を調べた。2017 年 3 月まで累計で 4627件が登録された。
脳心血管イベントについての症例対照研究では、本集団で発生した症例 1 人に対し、事業所・性・年齢をマッチさせた対照 2 人（2015 年 4 月以
降は 1 人）を無作為に選定し、発症前の生活習慣や勤務状況を尋ねた。2018 年 1 月 18 日時点で、118 件（心筋梗塞 38 件、脳卒中 80 件）の調査を完了した。
2) 残業時間と糖尿病に関する縦断解析
平均 4.5 年の追跡期間中に 33,050 人中 1,975人が新規に糖尿病を発症した。残業時間と糖尿病リスクとの関連は認められなかった。睡眠時間のデータが得られる亜集団（27,590 人）において、210

残業時間と組み合わせて調べたところ、月 45 時
間以上の残業を行い、かつ睡眠時間が 6 時間未満であった人は、月 45 時間未満の残業で、かつ睡眠時間が 6 時間以上であった人に比べ糖尿病のリスクが有意に上昇していた（HR 1.42、95％CI
1.11-1.83）。一方、残業時間が月 45 時間以上であっても、睡眠時間が 6 時間以上であればリスクの上昇は認めなかった（HR 0.99、95％CI 0.881.11）。
3) 残業時間と心血管疾患発症に関するコホート
内症例対照研究
残業時間データの提供を受けた企業の従業員のうち、残業時間と突合できた心血管疾患発症は登録例については症例 70 件、自己申告例は 763件であった。各症例に施設・性・年齢をマッチさせて抽出した対照数は、前者は 350 件、後者は3,814 件であった。このデータセットを用いて、残業時間と心血管疾患との関連を分析した。登録例、自己申告例いずれにおいても統計学的に有意な関連は認めなかった。
D. 考察
1) 職域多施設研究におけるデータベース構築
研究参加施設からの健康管理データを予定通り進めた。J-ECOH スタディは職域健康診断データに基づく多施設研究であるが、その限界として、残業時間の把握は自己申告に基づいていること、残業以外の労働衛生要因に関する情報がほとん
どないこと、これらの要因の把握方法が企業に異なっていることが挙げられる。主任研究者らが新たに立ち上げた JNIOSH コホートスタディでは労働時間の客観データやストレスチェックに含まれる労働負荷に関するデータが収集されており、そうした暴露情報と疾病との関連の解明が進む
ことが期待される。ただし、心血管疾患や死亡といった労働者では頻度の少ない疾患との関連を明らかにするには大規模で長期的な研究が必要となる。こうしたアウトカムについて短期間に成果を挙げるには、病院ベースの症例対照研究なども並行して行う必要があろう。
本症例対照研究については、平成 30 年 3 月末までに発症した症例の調査を完了した時点（平成30 年 7 月末を予定）でデータ収集を終え、データ
クリーニングを経てデータ解析を進める予定である。発症前数ヶ月間の労働時間との関連を中心に分析する。
2) 残業時間と糖尿病の発症
最近のコホート研究のメタ分析では糖尿病との勤務時間との関連は全体では確認されていな
い （ Kivimäki M, et al. Lancet Diabetes
Endocrinol, 2015）。一方、睡眠時間との関連はＵ

字型の関連が確認されており、長時間残業者において睡眠時間が短い場合に限って糖尿病リスクが上昇する可能性が考えられる。そうした仮説の下、J-ECOH スタディのデータを分析してみたところ、長時間残業者のうち睡眠時間が短いものでのみ糖尿病のリスク上昇を認めた。長時間労働が睡眠不足を伴う場合に限って糖尿病のリスクが高まることが示唆される。勤務時間と疾病との関連を分析するにあたっては、こうした視点を取り入れることが望まれよう。
3) 残業時間と心血管疾患の発症
コホート内症例対照研究のデザインにより、心血管疾患発症の直近の健康診断時に把握された労働時間との関連を調べたが、明らかな関連は認めなかった。その理由として、小さなリスクの高まりを検出できるほど十分なサンプルサイズでなかったことや、基準とした月あたりの残業 45 時
間未満の群にハイリスク者が混在していた可能性があることが挙げられる。さらなる症例蓄積を進め、分析する予定である。
E. 結論
12 企業が参加する 10 万人規模の職域多施設研究（J-ECOH スタディ）において健康診断情報の他、
脳心血管イベント・死亡・長期病休を登録した。
コホート内で発症した脳心血管イベントについて症例対照研究を実施した。残業時間と糖尿病発症との関連を縦断的に解析したところ、全体では関連は認めなかったが、睡眠時間が短い長時間労働者ではリスクが上昇していた。コホート内症例対照研究の手法で心血管疾患発症と発症前年の残業時間との関連を分析したところ、当該サンプ
ルでは両者に有意な関連は認めなかった。
F. 研究危険情報なし
G. 研究発表
1. 論文発表
1) Kuwahara K, Mizoue, et al. Sleep
duration modifies the association of
overtime work with risk of developing
type 2 diabetes: Japan Epidemiology
Collaboration on Occupational HealthStudy. J Epidemiol (in press)
2. 学会発表なし
H. 知的財産権の出願・登録状況
なし
211

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（実験研究）
長時間労働と循環器負担のメカニズム解明
研究分担者 劉 欣欣 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター 主任研究員【研究要旨】
過労死等の防止は労働衛生上の重要課題である。本研究では、過労死等のリスク要因である長時間労働が、心血管系反応に及ぼす影響を明らかにし、心血管系負担の軽減策を検討するための基礎データを蓄積することを目的とした。具体的には、実験室実験の手法を用いて、長時間労働時の血行動態反応を明らかにし、その結果を基に加齢、安静時高血圧症の有無、休憩の影響を検討した。主な結果として、長時間労働は心血管系の負担を増大し、特に高血圧群の負担が大きいことが示された。加齢による影響は限定的だが、同年代中でも個人差が存在することが示され、サブグループに分けてさらに検討する必要性が示唆された。一方、作業中の長めの休憩（50 分以上）が過剰な血行動態反応を抑制する効果が認められたが、15分以下の短めの休憩はこれらの抑制効果が認められなかった。本研究の結果から、やむを得ず長時間労働をしなければならない場合は、複数の長めの休憩を確保することが重要である
ことが示唆された。今後は休憩のタイミング、休憩の取り方についてさらに検討する予定である。
研究分担者：
池田大樹（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・研究員）
高橋正也（労働安全衛生総合研究所産業疫学研究グループ・部長）
研究協力者：
小山冬樹（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・研究員）
脇坂佳子（同センター・研究員）
Ａ．研究目的厚生労働省が公表している脳・心臓疾患の労災認定基準では、業務の過重性を評価する具体的な負荷要因として、労働時間、交代制勤務・深夜勤務、精神的緊張を伴う業務など 7 つの項目が示されており、特に労働時間が最も重要とされている。業務における過重な負荷によって脳・心臓疾患を発症したとする労災認定件数は、
2016 年においては 260 件であった。これらの認定事案の約 90%に時間外労働が月 80 時間以上（週 60 時間以上）となる長時間労働が認められた。また、総務省の労働力調査によると、2016 年に週 60 時間以上勤務していた労働者
は約 429 万人であり、未だに多くの労働者が長時間労働に曝されている。労働者の健康維持
及び脳・心臓疾患にかかわる労災発生件数の減
少には、長時間労働による心血管系負担の軽減
212

策が緊急に必要であるが、科学的エビデンスに基づいた労働安全衛生上の有効な対策が見出せていない。
国内外で行われた疫学調査研究では、週 55
時間以上の長時間労働は脳卒中、冠動脈心疾患などの脳・心臓疾患のリスクを増大し、週 60
時間を超えるとそのリスクがさらに増加することが報告されている（Kivimäki et al., 2015；
Virtanen et al., 2010, 2012）。また、厚生労働省が公表している脳・心臓疾患の労災認定件数
は、30 歳代と比べて 40～50 歳代が多く、長時間労働が心臓血管系に及ぼす影響には加齢の影響が考えられる。さらに、長時間労働だけでなく、高血圧も心血管系疾患と関連することが報告されている。平成 27 年国民健康・栄養調
査報告書（厚生労働省、 2017）によると、3,539人（20 歳以上、非労働者含む）の調査対象者の46.9%が高血圧有病者であったことが報告されている。さらに、長時間労働（月の残業時間
が 60 時間以上）の状況にある高血圧者と正常血圧者は、そうでない（月残業時間が 30 時間以下）高血圧者と正常血圧者と比べ、24 時間
自由行動下での血圧が高いことが報告されている（Hayashi et al., 1996）。高血圧労働者は、
長時間労働下において、より大きな循環器負担が生じている可能性が考えられる。
本研究では、過労死等のリスク要因である長図１ 測定スケジュールと実験風景
時間労働が心血管系反応に及ぼす影響を血行動態の視点から明らかにし、心血管系の作業負担の軽減策を検討するための基礎データを提供することを目的とした。具体的には、長時間労働時の血行動態反応を明らかにし、その結果を基に加齢、安静時高血圧症の有無、休憩の影
響を検討した。
Ｂ．研究方法脳・心臓疾患が原因の過労死が多発する 40
代、50 代の男性（安静時正常血圧・安静時Ⅰ度高血圧）を主な研究対象とした。また、若い世代の過労死が増加しているため、30 代の安静時正常血圧者も研究対象に加えた。安静時正常血圧者 39 人（収縮期血圧 < 140mmHg かつ拡張期血圧 < 90mmHg）及び安静時Ⅰ度高血圧者 13 人（140mmHg ≤ 収縮期血圧 ≤160mmHg 又は 90mmHg ≤ 拡張期血圧 ≤100mmHg）が実験に参加した。実験参加者は心臓病、糖尿病、喘息、脳卒中、慢性腎臓病、腰痛及び精神障害の既往歴がないこと、正常な視力（矯正を含む）を有することを参加条件とした。実験は 2 日間の参加とし、初日は安静時
血圧の確認及び実験の説明を行った。2 日目は
図 1 に示しているスケジュールで本実験を行った。実験風景も図 1 に示している。ベースラ
213

インとして作業前の安静時座位血行動態指標を測定した（B0: 9:00-9:10）。作業は、ブロック 1（B1: 9:10-11:50）、ブロック 2（B2: 12:5015:30）、ブロック 3（B3: 15:45-18:25）、ブロック 4（B4: 19:15-22:00）の 4 つ時間帯に分けて実施した。各作業ブロックにおいて、作業課
題（45 分）を 3 回実施し、課題間に 10～15 分の休憩を設けた。さらに、昼に 1 時間（Br1:
11:50-12:50）、夕方に 50 分（Br2: 18:25-19:15）の休憩時間を設けた。
作業課題は、カラーワード課題、暗算課題、
数字コピー課題を用いた。カラーワード課題は、色を意味する漢字がその意味と異なる色で提示され、参加者はその提示色を制限時間内に回答するという認知課題であった。例えば、「赤」という文字が画面上に「緑色」で提示された場
合、参加者は黒色で「緑」と書かれた回答ボタンを選択し押下した。暗算課題は、画面上に提示された 2 つのランダムな数字（10～49）を暗算で加算し、その結果を制限時間内に入力する課題であった。数字コピー課題は、画面上に提示されたランダムな 10 桁の数字を制限時間内に入力する課題であった。これらの 3 つの作
業課題は、各作業時間帯（ブロック）内にそれ
ぞれ 1 回ずつ提示された。課題の提示順序は作業時間帯により異なった。血行動態指標として、

収縮期血圧(SBP)、拡張期血圧(DBP)、心拍数（HR）、一回拍出量（SV）、心拍出量(CO)、総末梢血管抵抗(TPR)を連続血行動態測定装置（Finapres Pro、 Finapres Medical Systems
社製、オランダ）を用いて測定した。作業時間の影響を検討するため、各作業ブロックの平均値を求め解析を行った。加齢と安静時高血圧の影響を検討するため、各作業期間からベースラ
インを引いた変化量（Δ）を算出し、解析を行った。休憩の効果を検討するため、長めの休憩
前後の作業期間（T3 vs T4、T9 vs T10）、及び休 憩前 後の課 題期間 の差 ((Br1: |T4 - T3|) vs(Br2: |T10 - T9|))をそれぞれの群で比較した。
（倫理面での配慮）
本研究は独立行政法人労働者健康安全機構
労働安全衛生総合研究所研究倫理審査委員会
にて審査され、承認を得たうえで行った（通知
番号：H2713）。
Ｃ．研究結果1．長時間作業の影響
安静時正常血圧者 39 人（30 歳～59 歳、平均 42.5 ± 8.5 歳）のデータを解析した結果を図2 に示している。安静時（B0）と比べ、作業中の収縮期血圧は有意に上昇し、後半になるほどその上昇が大きかった。作業時間の延長に伴い、心血管系の負担増加が示された。拡張期血圧は昼休みの後は一旦低下し、その後再び上昇した。
血圧を維持する背景血行動態反応について、心臓反応（HR、SV、CO）
が W 字型、血管系反応（TPR）
が M 字型の変化を示し、作業時間帯によって背景血行動態反応が異なることを示した。
2．加齢の影響
30 歳代（17 人）、40 代（13 人）、50 代（9人）で比較した結果を図 3 に示している。全ての年代の心血管系反応はほぼ同じ変化傾向を示した。一回拍出量の変化量において、年代別の差が認められ、30 歳代と比べて、50 歳代の作業中の一回拍出量上昇度が有意に大きかった。一回拍出量は心臓反応の指標であり、50 代
は長時間作業による心臓への負担が大きいことが考えられたが、他の指標には年代別の差が認められなかったため、さらなる検証が必要である。一方、前年度の報告書で報告した通り、
長時間作業時の心血管系反応には個人差が存在する。つまり、同年代の中でも心血管系反応には個人差が存在するため、さらにサブグルー
プに集約する必要がある。

214

3．安静時高血圧症の影響
40～50 代の高血圧群（n = 13、平均年齢 51.9
歳）と、正常血圧群（n = 22、平均年齢 49.0 歳）を比較した結果を図 4 に示している。両群には、年齢と BMI に有意な群間差は認められなかった。また、ベースラインの血圧（SBP、DBP）
は、高血圧群の方が有意に高かったが、他の指標（HR、SV、CO、TPR）に有意な群間差は認められなかった。
正常血圧群の収縮期血圧の変化量は、T1 と比較して T7-10、12 で高かった。高血圧群の収縮期血圧の変化量は、T1 と比べ、T7-12 で高かった。収縮期血圧の変化量は、高血圧群の方が正常血圧群より後半で有意に高かった。作業時間の延長に伴い血圧が上昇し、特に高血圧群で心血管系の負担が大きかったことが示された。
一方、血圧を維持する背景血行動態反応においては、両群とも同じ変化傾向を示し、長めの休憩がない作業期間中（T1－T3、T4－T9、T10－T12）に心臓反応は低下傾向、血管反応は上昇傾向を示した。
4．休憩の効果
長めの休憩前後の作業期間を比較した結果、休憩後の血行動態反応が緩和されたことが認められた（図 4）。具体的には、休憩前と比べて、休憩後の収縮期血圧に有意差が認められなかったが、拡張期血圧は有意に低下した。さらに、血圧を維持する心臓反応と血管系反応において、両群とも休憩後の心臓反応が上昇し、血管抵抗が低下した。つまり、長めの休憩は心臓反応の過剰低下及び血管抵抗の過剰上昇を防ぐ効果が認められた。一方、短めの休憩（15 分
以下）はこれらの効果が認められなかった。
休憩の効果は作業時間帯によって変化するか否かを検討するため、休憩前後の課題期間の差((Br1: |T4 - T3|) vs (Br2: |T10 - T9|))をそれぞれの群で比較した。結果として、正常群の拡張期
血圧、心拍数、心拍出量、総末梢血管抵抗について、夕方の変化量は昼間と比べて有意に小さく、作業時間の延長に伴い、休憩の効果が弱くなることが示された。一方、高血圧群には時間帯の差が認められなかった。

図２ 安静時正常血圧者の血行動態反応

215

図３ 安静時正常血圧者の異なる年代別の血行動態反応

216

図４ 安静時高血圧者の血行動態反応と休憩の影響

217

Ｄ．考察
本研究の結果より、作業時間の延長に伴い収縮期血圧が上昇し、特に高血圧者で顕著となることが示された。血圧は概日周期を持ち、そのパターンとしては、夜間に最も低く、覚醒前に上昇し始め、朝から昼にかけて最も高く、日中に緩やかに減少していく。このパターンは正常
血圧者と高血圧者で変わらないことが報告さ
れ て い る (Drayer et al., 1985; Koroboki et al.,2012)。本研究において、血圧は特に後半で増加したことから、この血圧上昇は概日周期ではな
く、長時間労働によるものであると考えられ、心血管系の負担を増大することが示唆された。
さらに、長時間労働は、特に高血圧者で作業中の収縮期血圧を上昇させた。これは、長時間労働下にある労働者、特に高血圧を伴う者に、強い循環器負担が生じる可能性を示唆している。
それゆえ、例えば長時間労働を避ける、血圧管理を行う、疲労から回復するための休息時間を確保するなど、労働者、特に高血圧を伴う人に対しては、循環器負担を減らすための対策を行うべきであると考えられる。
長時間労働時の年代別の差は一回拍出量以外が認められなかったが、同年代においても個人差が存在することが示された。先行研究において、心血管系反応には 3 つの反応パターンが報告されている：(1)心臓反応パターン（主に心臓反応の増大によって血圧が上昇する）、 (2)血管反応パターン（主に血管反応の増大によって血圧が上昇する）、(3)心臓・血管混合パターン（心臓と血管両方の反応によって血圧が上昇する）。今後、年代別に加え、これらの血行動
態反応のサブグループについても検討する必要がある。
一方、長めの休憩（50～60 分）は心血管系の過剰反応を緩和することが認められた。本研究では、休憩中の喫煙及びカフェインを含む飲食を禁止し、食事は脂肪分や刺激の少ないものに限定した。参加者は長めの休憩中に食事をする
ことが認められ、休憩中の行動は特に制限しなかった。従って、休憩の効果には食事の影響も含まれていると考えられる。しかし、これらの休憩の効果は作業時間の延長に伴い低下する可能性も示された。
Ｅ．結論
本研究は、長時間労働は心血管系の負担を増大すること、心血管系反応には年代差や個人差が存在すること、長時間労働による循環器負担
は高血圧者の方が大きいことを明らかにした。
さらに、心血管系の作業負担を軽減するため、218

やむを得ず長時間労働をしなければならない
場合は、複数の長めの休憩（50 分以上）の確保が望ましいことが示された。今後、心血管系の作業負担の軽減を視野に入れたより具体的な対策を検討する予定である。
Ｆ．健康危険情報なし
Ｇ．研究発表1.論文発表1) 劉 欣欣、池田大樹、小山冬樹、脇坂佳子、
高橋正也（2018）長時間作業時の血行動態
反応の個人差．労働安全衛生研究．
Vol.11(1), pp1-4.
2) Xinxin Liu, Hiroki Ikeda, Fuyuki Oyama,
Keiko Wakisaka, Masaya Takahashi,
Kotaro Kayashima (2018) Hemodynamic
Responses to Simulated Long Working
Hours in Healthy Men: Effects ofLongish Breaks.（査読中）3) Hiroki Ikeda, Xinxin Liu, Fuyuki Oyama,
Keiko Wakisaka, Masaya Takahashi,
Kotaro Kayashima (2018) Comparison ofhemodynamic
responses
betweenhypertensive and normotensive men undersimulated long working hours（査読中）
2.学会発表1)Xinxin Liu, Hiroki Ikeda, Fuyuki Oyama,
Keiko Wakisaka, Masaya Takahashi, Kotaro
Kayashima (2017) The Influence ofSimulatedLong
Working
Hours
on
Hemodynamic Responses. Asian Conferenceon
Ergonomics
andDesign2017,
Proceedings of The 2nd Asian Conference
on Ergonomics and Design 2017 in 人間工学. 53: 732-733.
2)Xinxin Liu, Fuyuki Oyama, Hiroki Ikeda,
Keiko Wakisaka, Masaya Takahashi (2017)
Hemodynamic Responses to Simulated Long
Working Hours in different age groups.
The Society for the Study of Human
Biology(Jointmeetingwith
theInternational
AssociationofPhysiological Anthropology) 2017, in
abstract book.pp50.
3)池田大樹、劉 欣欣、小山冬樹、脇坂佳子、
高橋正也（2017）模擬長時間労働下における正常血圧者と高血圧者の血行動態の比較．第27 回日本産業衛生学会全国協議会．講演集.
pp171.

4)劉 欣欣、池田大樹、小山冬樹、脇坂佳子、
高橋正也（2018）模擬長時間労働中の休憩が血行動態反応に及ぼす影響．第 91 回日本産業衛生学会（採択済み）．
Ｈ．知的財産権の出願・登録状況
なし

219

別添４
平成２９年度労災疾病臨床研究事業費補助金「過労死等の実態解明と防止対策に関する総合的な労働安全衛生研究」
分担研究報告書（実験研究）
労働者の体力を簡便に測定するための指標開発
研究分担者 松尾知明 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所
過労死等調査研究センター・研究員【研究要旨】
長時間労働等の労働環境が身体に及ぼす影響の程度を明らかにするためには、それら外的要因だけでなく、労働者自身が備え持つ特性（内的要因）を含めて検討する必要がある。本研
究では、労働者の特性のうち、外的要因から身を護るために必要な特性として“体力”、特に疾患発症との強い関連が明らかにされている“心肺持久力（cardiorespiratory fitness：CRF）”に着目する。平成 27～29 年度に行った研究は、労働者の CRF を簡便かつ安全に評価するための評価方法の開発を目的とした。検討している新しい評価方法（仮称 HRmix）は、①簡易体力測定から得られる情報（運動中と運動後の心拍数）、②運動状況を調査する質問紙から得られる情報（座位時間や生活活動強度）、③ウェアラブル機器から得られる情報（日常の身体活動
量や心拍数）を組み合わせた方法である。本稿では、これまでの実験室実験に参加した被験者120 人のうち、データ処理を済ませ、解析可能となった 80 人のデータをまとめた結果を報告．
する。CRF の妥当基準として測定した最大酸素摂取量（VO2max）と HRmix の値を比較した解析では、HRmix が CRF 測定法として一定の水準にあることが示された一方で、いくつかの課題（ウェアラブルデータの取得方法や解析方法に改善の余地があること、対象者を増やし男女別に検討する必要があることなど）も明らかとなった。次の段階は、得られた課題の解決に向けた実験を進めつつ、HRmix の値と疾患関連データとの関連性を検討する疫学研究である。

響を受ける労働者側の特性について考えるこ
ともまた重要となる。過労死やその関連疾患の防止策を検討する研究でも、勤務時間等の外的要因だけではなく、労働者自身が備え持つ特性（内的要因）を議論に含めることが肝要であり、そうすることで、防止策の提案をより具体化できる。
労働者個人が備え持つ特性として考えられる項目には、年齢、性別、体格、基礎疾患の有無、服薬状況、喫煙・飲酒状況などの基本的特性がまず挙げられる。しかし、過労死やその関連疾患の防止策がテーマとなる研究では、これ
ら基本的特性に加え、労働者自身が自らの身を護ることに繋がる要素についても考慮すべきである。ヒトが外的要因から身を護ることに繋がる要素としては、身体的要素と精神的要素が考えられる。それらのうち、本研究では、身体的要素として“体力”に着目した。
筋力や敏捷性など体力にも種々あるが、最も代表的な体力は疾患発症との強い関連が先行
研 究 で 示 さ れ て い る 心 肺 持 久 力（cardiorespiratory fitness：CRF）である。

研究分担者：
蘇 リナ（労働安全衛生総合研究所過労死等調査研究センター・研究員）
Ａ．研究目的
過労死やその関連疾患の防止策を研究テーマとした場合、長時間労働等の労働環境が労働者の身体に及ぼす影響の程度を明らかにすることが当面の課題となる。その課題解決に向けては、労働者を取り巻く様々な環境因子の中か
ら外的要因となり得る項目を選出し、それらを数値化した上で、ターゲットとしたイベント（死亡事案発生、疾患発症等）との関係を統計的に分析し、影響の程度を定量化することが研究を進める上で重要である。その結果、外的要因としてインパクトの強い（影響の程度を示す
数値が高い）項目を明らかにすることができれば、実社会でそれを制御する方法を検討することが防止策提案に繋がる。
何らかの外的要因が個体（労働者等）に及ぼす影響の程度を検討する分析では、外的要因の選別や数値化が重要となるが、その一方で、影220

CRF の代表的な評価指標は最大酸素摂取量（時．
間微分の記号「・」を用いて VO 2max と表記される。通常は分単位で算出されるので、その意味．
は酸素消費量の分時最大値）であるが、VO 2max 評
価のために行われる運動負荷試験では、対象者に高強度運動を求めたり、熟練した測定者と高額な装置が必要であったり、一人当たりの測定に要する時間が長かったりするため、労働現場．
では取り入れにくい面がある。また、VO 2max についてはいくつかの推定法が開発されてはいるが、それらは必ずしも労働現場での活用を想定していない上、妥当性の面で課題がある。
一方、最近はウェアラブル機器の技術が向上
し、日常生活における様々な生体情報を継続的に取得できる機器が多数開発されている。CRFに関わるデータ（日常の身体活動量や心拍数など）についても、ウェアラブル機器から得ることができる可能性があるが、この分野の研究は進んでいない。また、我々は労働者の身体活動状況を調査する質問紙「労働者生活行動時間調
査票（JNIOSH-WLAQ）」を開発しており、こうい
った質問紙も CRF の評価に利用できるかもしれない。これらのツールを最大限活用し、CRFに関与すると思われる情報を効率的に取得することで、CRF を簡便かつ安全に評価できれば、過労死研究に CRF を組み入れることが可能となり、過労死やその関連疾患の防止策を講ずる
際に、労働者自身が自らの身を護ることに繋がる要素として体力を含めた議論が可能となる。
そこで本研究では、簡易な体力測定にウェアラ
ブル機器や質問紙の情報を加えた新しい CRF
評価法の開発を目指し、実験を行った。

Rate）に関係する情報の組み合わせなので、仮称を“HRmix”としている）を開発する（図 1）。
平成 27 年度に HRmix の詳細を決めるための予備実験を、平成 28～29 年度に 30～60 歳の労働者を対象とした本実験を行った。
（倫理面での配慮）
本研究は計画の立案から実施に至るまで、ヘ
ルシンキ宣言及び「臨床研究に関する倫理指針（厚生労働省）」に従って行った。研究実施に当たっては、研究参加者に対して研究内容を説明した上で、研究参加に関する同意文書に署名を受けた。本研究は、労働安全衛生総合研究所
研究倫理審査委員会にて審査され、承認を得た
うえで行った（通知番号：H2744）。
1）対象者
本研究の対象者は、被験者募集を支援する業者の協力により募集した 30～60 歳の労働者男
女 120 人である。なお本稿では、対象者 120 人のうち、ウェアラブル機器から得たデータの処理が済み、解析可能となった 80 人（男性 45 人、
女性 35 人）のデータを用いた結果を示す。
2）実験内容対象者は研究所の実験室に計 3 回（3 日）来室し、身体計測、ステップ台を用いた体力測定
2 種（JNIOSH ステップテストと Chester ステッ．
プテスト）、
トレッドミルを用いた VO 2max 測定、
質 問 紙 調 査 （ WLAQ for cardiorespiratory
fitness: WLAQ_CRF）を行った。さらに対象者には、実験期間中の約 1 週間、2 種類のウェア
ラブル機器を同時に装着することを求めた。
2-1）体力測定
JNIOSH ステップテスト（図 2-A）は、テンポ
が 1 分毎に速まる（60, 80, 100 bpms）3 分間のステップ運動中の測定に運動後 2 分間の安静時測定を加えた体力測定法である。JNIOSH
ステップテストのプロトコルは平成 27 年度の予備実験で決定したものである。
Chester ステップテスト（Buckley et al.,Br J Sports Med, 2004)は、テンポが 2 分毎に早まる（60, 80, 100, 120, 140 bpms）ステップ運動による体力測定法であり、運動中の心拍数が対象者の最高心拍数（220-年齢）の 80%に達した時点で測定終了となる。Chester ステップテストでは、Buckley et al の論文内に示さ．
れた方法により VO 2max 推定値が算出される。
．
HRmix の妥当基準となる VO 2max は、トレッド
ミルと呼吸代謝分析装置を用いて Bruce 法にＢ．研究方法
本研究では、①簡易体力測定から得られる情報（運動中と運動後の心拍数）、②運動状況を調査する質問紙から得られる情報（座位時間や生活活動強度）、③ウェアラブル機器から得られる情報（日常の身体活動量や心拍数）を組み合わせた新しい CRF 評価指標（心拍（Heart221

．
より測定した（図 2-B）
。Bruce 法は VO 2max の適切な評価方法として国際的に普及している。

属変数、ウェアラブル、ステップテスト、質問

2-2）質問紙調査
WLAQ（松尾ら，2017）は労働者の座位時間評
価を主目的とした全 10 問の質問紙である。本
研究では WLAQ を CRF 評価用に改変（5 問追加）した WLAQ_CRF を用いた。WLAQ_CRF は平成 27
年度の予備実験で考案した。

紙それぞれから得られる情報及び性別（男性 1、
女性 0）、年齢を独立変数とした重回帰分析を用いた。解析は統計解析ソフトウェア（SAS9.3）を用いた。

2-3）ウェアラブル機器
対象者に装着を求めたウェアラブル機器は、活動強度を含めた日常の身体活動量を計測できる加速度センサー付き活動量計（オムロン
HJA-750C）（図 3-A）と、日常の心拍数を連続的に計測できる心拍センサー（ユニオンツール
myBeat）（図 3-B）を用いた。対象者は測定期間
中、HJA-750C を腰部に、また、myBeat を電極付きの専用ベルトを用いて胸部に装着した。いずれの機器も装着期間は 1 週間程である。

2-4）HRmix の候補因子
本研究における測定項目のうち、HRmix に含める情報の候補は、JNIOSH ステップテストから得られる心拍数、WLAQ_CRF から得られる得点、ウェアラブル機器（HJA-750C および myBeat）
から得られる身体活動や心拍の情報、性別、年齢、体格（body mass index: BMI）である。
3）データ解析．
データ解析には、妥当基準とする VO 2max を従222

Ｃ．研究結果
表 1 に分析対象者の基本情報を示す。本研究．
の対象者の VO 2max 平均値は、男性 42.0 ± 5.4
ml/kg/min、女性 34.9 ± 5.5 ml/kg/min であり、鈴木（体力科学，2009）が示した日本人の年齢別基準値（40-45 歳の男性の基準値 46.3
ml/kg/min，女性の基準値 37.1 ml/kg/min）と照合した結果、本研究の対象者の CRF 平均値は
男女とも基準値よりやや低めであった。
．
妥当基準である VO 2max との関連が認められた
主な HRmix 候補因子は、性別（r = 0.55,
P<0.01）、年齢（r = -0.34, P<0.01）、BMI（r
= -0.22, P<0.05）、JNIOSH ステップテストにおける 3 ポイント（運動開始後 2 分目と 3 分目
及び運動終了後安静時 1 分目）の心拍数の合計
値（r = -0.49, P<0.01）、WLAQ_CRF における 3
つの質問（勤務中、勤務日の余暇時間、休日それぞれの身体活動の強度に関する質問、各質問の点数は 1～4 点、点数が高いほど活動強度が高い）の合計得点（r = 0.29, P<0.01）及びHJA-750C による 6 METs 以上（METs は運動強度の単位。安静時が 1 MET である）の身体活動時．
間の割合（r = 0.19, P=0.10）であった。VO 2max

に対するそれぞの寄与率（R2）を図 4 に示す。
．
．
VO 2max を従属変数、VO 2max との関連が認められた HRmix 候補因子を全て独立変数に含めた重回帰分析を施した結果、HRmix 候補因子による寄与率（調整済み R2）は 73%となった（図 5）。

一方、Chester ステップテストから得た情報．
を用いて算出した VO 2max 推定値は、男性 46.4 ±11.1 ml/kg/min、女性 37.1 ± 7.1 ml/kg/min（全体 42.4 ± 10.6 ml/kg/min）であり、実測値との相関係数は r = 0.65（P<0.01）であった。また、実測値を従属変数、推定値及び性別．
（Chester ステップテストでは VO 2max 推定値を算出する過程で年齢の情報は含まれるが、性別の情報は含まれないため）を独立変数とした回帰分析から得られた寄与率（調整済み R2）は49%であった。
Ｄ．考察．
1）HRmix 候補因子と VO 2max との関係
本研究では、労働者の CRF を簡便かつ安全に評価できる検査手法（HRmix）の開発を目的に、被験者実験に参加した 80 人のデータを解析した。HRmix の候補因子のうち、妥当基準とした．
VO 2max への寄与率が高かったのは以下の項目であった（寄与率 R2の高い順）。
1.性別（寄与率 29%）
2.JNIOSH ステップテストで計測した①運動開始後 2 分目、②同 3 分目、③運動終了後安静
時 1 分目の各心拍数の合計値（寄与率 24%）
3.年齢（寄与率 10%）
4.WLAQ_CRF の 3 質問（勤務中、勤務日の余暇
時間、休日それぞれの身体活動の強度に関する質問）の合計得点（寄与率 8%）
5.BMI（寄与率 4%）
6.HJA-750C による 6 METs 以上の身体活動時間の割合（寄与率 2%）
223

以上の 6 因子全てを HRmix の構成因子とした場合の寄与率（調整済み R2）は 73%である。
2）JNIOSH ステップテスト
本研究では、HRmix による CRF 評価を他のCRF 評価法と比較検討するため、対象者には
JNIOSH ステップテストとは別日に Chester ス
テップテストによる測定を求め、同テストによ．
る CRF 評価（VO 2max 推定値算出）を行った。
Chester ステップテストは、様々なステップテ
ストプロトコルの中でも優良な方法として知られている CRF 評価法である（Bennett et al.,．
Sports Med. 2015）。VO 2max 実測値への寄与率（調整済み R2）が HRmix で 73%、Chester ステップテストによる方法で 49%であったことを考えると、HRmix による CRF 評価は一定水準に達していると考えられる。また、HRmix の構成因子である JNIOSH ステップテストと Chester
ステップテストの運動の内容を比較してみると、JNIOSH ステップテストは、Chester ステッ
プテストより所要時間が短く、運動強度も低い。
JNIOSH ステップテストから得られる情報を
HRmix に含めるに当たっては、どのようなパラメータを採用するかを検討する必要がある。本
研究では、様々な分析を試みた結果、①運動開始後 2 分目、②同 3 分目、③運動終了後安静時
1 分目の計 3 ポイントの心拍数の合計値を採用．
した。この値と VO 2max 実測値とは負の相関関係（r = -0.49）にある。これは 3 ポイントの心．
拍数合計値が低い人ほど VO 2max 実測値が高い（体力水準が高い）ことを示している。3 ポイントの合計値が低いことは、図 6 のように作図した図形の面積が小さいことを示す。運動時の心拍が上がりにくかったり、運動後の心拍が下がりやすかったりすると面積は小さくなる。

3）ウェアラブル機器
HRmix の開発にあたっては、ウェアラブル機器から得られる情報を CRF 評価に含めることを目指している。しかし、これまでの解析では、．
ウェアラブル機器からの情報で VO 2max 実測値への寄与が認められたのは HJA-750C から得られた「6 METs 以上の身体活動時間の割合」のみであり、日常の心拍情報を HRmix の構成因子に含めることは出来ていない。ウェアラブル機器を用いることで 1 分単位の心拍数が、起床時から就寝時までを 1 日として、計 7 日分得られる。大量の心拍情報をいかに処理し、どのようなパラメータを作成するかは重要な課題であるが、現段階で分析を試みたパラメータはごく一部である。データマイニング手法を用いるな
ど、さらなる解析が必要である。
4）今後の課題
一方、今後検討すべき事項として、心拍情報を得るためのウェアラブル機器の選定が挙げられる。本研究では日常の心拍情報をいかに取得するかが研究開始当初からの重要課題であった。日常の心拍数を計測できるウェアラブル
機器はすでに多数市販されているが、研究で使用するためには、ウェアラブル機器で捉えた心拍データを機器の画面上で表示させるだけでなく、電子データとして取り出す必要がある。
それを可能とする機器は研究開始時点では
myBeat のみであった。しかし、myBeat は電極付き専用ベルトを用いて胸部に装着するタイプであり、長時間連続的に装着することを想定していない機器である。そのため連続装着が被験者の負担となり、7 日間の連続装着が出来なかったり、ベルト装着箇所のずれにより正常なデータが取得できなかったりするケースが少なくなかった。今後の研究では、日常の心拍情報の取得手段を改善させる必要がある。現在は、Polar A370（図 7）のように、腕時計タイプのウェ
アラブル機器で心拍（脈拍）を連続的に計測でき、電子データとして取り出し可能な機器が市販されている。今後の候補機器として検討したい。
HRmix 開発に向け本研究で明らかとなった．
別の課題は、VO 2max 実測値への性別の寄与率が高かった点である。対象者数が少ない本研究では分析を男女混合で行ったが、今後は対象者数を増やし、男女それぞれで検討する必要がある。
Ｅ．結論
本研究により、開発した HRmix は労働者のCRF を簡便かつ安全に評価する検査手法として実現可能性があることが示された。ウェアラ
ブルデータの取得方法や解析方法を改善した
り、対象者を増やし男女別に検討したりするこ224とが今後の課題である。一方、HRmix 研究の次の段階は、HRmix と疾患データとの関連性を検討する大規模な疫学研究である。過労死やその関連疾患の防止策の検討に HRmix を活かすべ
く研究を進展させたい。
Ｆ．健康危険情報なし
Ｇ．研究発表1. 学会等での発表
1)松尾知明（2017）成人の身体活動・運動促進
戦略～労働安全衛生総合研究所が取り組む
体力科学研究～,第 20 回日本運動疫学会学術総会シンポジウム，抄録，p24.
2)松尾知明（2017）労働安全衛生総合研究所が取り組むメディカルフィットネス研究,第15 回メディカルフィットネスフォーラム
講演, プログラム，p10.
3)蘇リナ,松尾知明, 茅嶋康太郎（2017）. 労働者の座位行動が全身持久性体力に及ぼす影響,第 90 回日本産業衛生学会,産業衛生学
雑誌 59:P353.
4)蘇リナ,松尾知明（2017）.労働者の勤務中の座位時間と体力およびストレス対処能力との関係.第 72 回日本体力医学会大会,予稿集,
P152.
2. 原著論文・総説（査読付き）
1)松尾 知明,蘇 リナ,笹井 浩行,大河原一憲（2017）. 座位行動の評価を主な目的とした
質問紙「労働者生活行動時間調査票（JNIOSHWLAQ）」の開発,産業衛生学雑誌, 59(6):219228.
3. 表彰
1)蘇リナ, 松尾知明, 茅嶋康太郎（2017）. 労働者の座位行動が全身持久性体力に及ぼす影響,第 90 回日本産業衛生学会,優秀演題賞.
Ｈ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む。）
なし

別添５
Ⅲ

研究成果の刊行に関する一覧表

雑誌
発表者氏名

論文タイトル名

発表誌名

巻号

ページ

出版年

Ikeda H, Kubo
T, Sasaki T, Liu
X, Matsuo T, So
R, Matsumoto
S, Yamauchi T,
Takahashi M.

Cross-sectional Internet-based
survey of Japanese permanent
daytime workers’sleep and daily
rest periods

J Occup
HealthIn press

In press

In press

So R, Matsuo T,
Sasaki T, Liu X,
Kubo T, Ikeda
H, Matsumoto
S,
Takahashi
M.
YamauchiT,
SasakiT,
Yoshikawa T,
Matsumoto S,
Takahashi M,
Suka
M,
Yanagisawa H.
Kuwahara K,
Mizoue, et al.

Improving health risks byreplacing sitting with standing in
the workplace

J Phys Fit
Sports Med

In press

In press

In press

Differencesinwork-related
adverse events by sex andindustry in cases involving
compensationformentaldisorders and suicide in Japan
from 2010 to 2014

J
Occup
EnvironMed

In press

In press

In press

Sleep duration modifies theassociation of overtime work withrisk of developing type 2
diabetes: Japan Epidemiology
Collaboration on Occupational
Health Study

J Epidemiol

In press

In press

In press

YamauchiT,
Yoshikawa T,
SasakiT,
Matsumoto S,
Takahashi M,
Suka
M,
Yanagisawa H

Cerebrovascular/cardiovasculardiseases and mental disorders
due to overwork and workrelated stress among local public
employees in Japan

Ind Health

56(1)

85-91

2018

YamauchiT,
Yoshikawa T,
Takamoto M,
SasakiT,
Matsumoto S,
Kayashima K,
Takeshima T,
Takahashi M
Ikeda H, Kubo
T, Izawa S,
Takahashi M,
Tsuchiya
M,
HayashiN,
Kitagawa Y

Overwork-related disorders inJapan:
recenttrendsanddevelopment of a national policy
to promote preventive measures

Ind Health55(3)293-3022017

Impact of daily rest period on
resting blood pressure andfatigue:aone-monthobservational study of daytime
employees

J
Occup
EnvironMed

59(4)397-4012017225

発表者氏名論文タイトル名

発表誌名

巻号

ページ

出版年

Ikeda
H,
Kayashima K,
SasakiT,
KashimaS,
Koyama F

The Relationship between sleep
disturbances and depression indaytime workers: a crosssectional structured interview
surveyInd Health55(5)455-4592017

劉欣欣、池田大樹、小山冬樹、脇坂佳子、高橋正也
松尾知明、蘇リナ、笹井浩行、大河原一憲

長時間作業時の血行動態反応の個
人差

労働安全衛
生研究

11(1)

1-4

2018

座位行動の評価を主な目的とした
質問紙「労働者生活行動時間調査
票（JNIOSH-WLAQ）」の開発

産業衛生学
雑誌

59(6)

219-228

2017

226

ＫｙｏｒｉｎＷＰＳ／４３２６１

６０３６／ｓｇｅｅ０２

０６／ｋｙ０８４０１８６０３６１００１４８８１

J Occup Health 2018; 60: ★★★-★★★

Original

Cross-sectional Internet-based survey of Japanese permanent
daytime workers’ sleep and daily rest periods
Hiroki Ikeda1, Tomohide Kubo1, Takeshi Sasaki1, Xinxin Liu1, Tomoaki Matsuo1,
Rina So1, Shun Matsumoto1, Takashi Yamauchi1 and Masaya Takahashi11National Institute of Occupational Safety and Health, Japan Organization of Occupational Health and Safety, Japan

Abstract: Objectives: This study aimed to describe thesleep quantity, sleep quality, and daily rest periods(DRPs) of Japanese permanent daytime workers. Methods: Information about the usual DRP, sleep quantity,and sleep quality ( Japanese version of the Pittsburgh
Sleep Quality Index: PSQI-J) of 3867 permanent daytime
workers in Japan was gathered through an Internetbased survey. This information was analyzed and divided into the following eight DRP groups: <10, 10, 11,
12, 13, 14, 15, and 16 h. Results: The sleep durations
for workers in the <10, 10, 11, 12, 13, 14, 15, and 16 h
DRP groups were found to be 5.3, 5.9, 6.1, 6.3, 6.5, 6.7,
6.7, and 6.9 h, respectively. The trend analysis revealed
a significant linear trend as the shorter the DRP, theshorter was the sleep duration. The PSQI-J scores forthe <10, 10, 11, 12, 13, 14, 15, and 16 h DRP groups
were 7.1, 6.7, 6.7, 6.3, 6.0 (5.999), 5.6, 5.2, and 5.2, respectively. The trend analysis revealed a significant linear trend as the shorter the DRP, the lower was the
sleep quality. Conclusions: This study described sleep
quantity, sleep quality, and DRP in Japanese daytime
workers. It was found that a shorter DRP was possibly
associated with poorer sleep quantity as well as quality.
(J Occup Health 2018; 60: ★★★-★★★)
doi: 10.1539/joh.17-0165-OA!

Introduction
Working for long hours causes adverse health effects1,2).
Japan indicated the longest paid working hours among all
the 26 member countries of the Organization for Economic Co-operation and Development 3) . Measures arenecessary to prevent long working hours in Japan.
Daily rest period (DRP) is an interval between the endof one workday and the beginning of the following workday. Sufficient DRP is necessary to prevent long working
hours. The European Union’s (EU’s) working time directive states that EU workers have the right to take “a minimum DRP of 11 consecutive hours every 24 hours.”4) Although, to our knowledge, there was no scientific basisthat EU has defined DRP as more than 11 h, this interval
is expected to directly secure the minimum acceptableconsecutive rest time and indirectly limit working hours
in a day for improved workers’ health. According to asurvey by the Ministry of Health, Labour and Welfare Japan, only 2.2% of 1743 Japanese companies introduced
an interval system5). The Japanese government encourages
the introduction of the interval system6).
DRP contains sleep duration, leisure time, and commuting time. Among them, it is well known that adequate
amount of sleep is needed to recover from work, withpoor sleep quantity and quality being found to be associated with several health problems such as stroke 7) , coronary heart disease 8) , depression 9) , and death 10) . However,
little is known about the relation between DRP, sleep
quantity, and sleep quality in not only the EU but also Japan. Ikeda et al. 11) categorized 54 Japanese daytime employees at an information technology (IT) company intolong and short DRP groups of 12, 13, and 14 h and compared them in order to find the differences. The results
showed that a short sleep duration and poorer sleep quality were found in the short DRP group compared with thelonger DRP groups for the 12 h DRP criteria; however,!

!

Key words: Inter-work intervals, Sleep problems, Sleeptime

Received June 23, 2017; Accepted December 11, 2017
Published online in J-STAGE ★★★★ ★, ★
Correspondence to: H. Ikeda, National Institute of Occupational Safety
and Health, Japan Organization of Occupational Health and Safety, 621-1 Nagao, Tama-ku, Kawasaki, 214-8585, Japan (e-mail: ikedah@h.jni
osh.johas.go.jp)

227

ｙ

ｇ

ｙ

2

J Occup Health, Vol. 60, 2018

no differences were found between the 13 and 14 h DRP
groups; however, sleep duration and quality for the 11 h
DRP groups could not be compared because of the small
sample size. Further, as this study focused only on IT
workers, the results could not be generalized to the wider
business community. Therefore, the actual relation between DRP and sleep duration and quality in Japanese
daytime workers is unclear.
The aim of this study was to describe DRP and sleep
quantity/quality of Japanese permanent daytime workers.
We hypothesized that workers with a longer DRP had
longer sleep duration and better sleep quality.
Subjects and Methods

caused wider DRP and sleep duration distributions.
Workers who had clearly different patterns from daytime
workers and did not meet the following conditions werealso excluded (n=1061), for example, beginning of work
between 5:00 am and 11:59 am, end of work between
3:00 pm and 4:59 am, bedtime between 9:00 pm and 3:00
am, waking time between 3:01 am and 9:59 am, a DRP
longer than sleep duration, and a leisure time and roundtrip commute time 0 min. The final sample, therefore,
comprised 3867 permanent daytime workers.
All participants provided web-based informed consent,
and this study was approved by the Research Ethics Committee of the National Institute of Occupational Safety
and Health, Japan.

Survey and Sample
An Internet survey was conducted in Japan in November 2016. Data were collected through an Internet-based
investigation through a research company that randomly
sent e-mail participation requests to workers enrolled by
the research company. The workers then accessed the
web site URL attached to the e-mail and completed thesurvey, and all of them received reward points from thecompany. The first 10,000 workers ( age range : 20-64
years) who adapted the sample population selection thatwas based on a composition ratio of sex, age group (2029, 30-39, 40-49, 50-59, and 60-64 years), and major industry (16 business types) as reported in the Labour Force
Survey were recruited ; this survey is conducted every
month by the Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications, Japan, to elucidate the current
state of employment and unemployment. Employee types
are as follows : self-employed, family worker, or employee (permanent worker, part-time worker, dispatchedworker, contract employee, entrusted employee, andother ) . According to the Labour Force Survey, the 16
business types are as follows: 1: agriculture and forestry;
2 : construction ; 3 : manufacturing ; 4 : information andcommunications ; 5 : transport and postal activities ; 6 :wholesale and retail trade; 7: finance and insurance; 8:real estate and goods rental and leasing; 9: scientific research and professional and technical services ; 10 : accommodations and eating and drinking services ; 11 :living-related and personal services and amusement services; 12: education and learning support ; 13 : medical,
health care, and welfare ; 14 : compound services ; 15 :services, not elsewhere classified; 16: government, except
elsewhere classified.
As the present study was focused on the relation between DRP and sleep in permanent daytime workers,
nighttime shift workers (n=1946) were excluded. Nonpermanent workers such as part-time workers, dispatch
workers, contract employees, and entrusted employees (n=3126) were also excluded as the working style for nonpermanent workers is diverse and could potentially have

Measures
The demographic data collected were sex, age (years),
employment type [permanent worker, part-time worker,
dispatched worker, contract employee, entrusted employee, and other], presence or absence of midnight shift,business type ( 16 types ) , smoking status ( 0 = current
smoker, 1 = non-smoker or ex-smoker ) , alcohol frequency (1 = almost never, 2 = 1-2 days/week, 3 = 3-5
days/week, and 4 = more than 6 days/week), job tenure(years), and years of experience (years).
The workers’ living activity-time questionnaire(JNIOSH-WLAQ)12) was used to gather information about
the average DRP, sleep durations, leisure times, andround-trip commute times during the previous month.
The questionnaire asked about the average in the previous
month for bedtime of the previous work day, waking time
on work days, and presence or absence of the need tocommute; if commuting, the beginning and end times of
the commute and the work end time; and if not commuting, the work beginning and end times. DRP was calculated as the interval from the “end of working hours” tothe “beginning of working hours (no commute)” or “endtime after the commute (commute).” Sleep duration was
calculated from “bedtime of the previous work day” tothe following “waking time on workdays.” The commutetime for commuting participants was the duration fromthe “beginning time of the commute” in the mornings to
the “end time of the commute” in the evening; the commute time for participants who did not commute was set
at 0 h. Leisure time was calculated as the time remaining
after sleep and commute times were subtracted fromDRP.
The Japanese version of the Pittsburgh Sleep Quality
Index (PSQI-J)13) was used to determine sleep quality during the previous month. The PSQI-J includes 18 itemsbedtime, sleep onset latency, waking time, sleep duration,
sleep disturbances, sleep quality, use of sleep medication,and daytime dysfunction during the previous month. The
total PSQI-J score (range 0 to 21) indicates sleep quality
with higher scores indicating greater sleep complaints.

!

228

3

Hiroki Ikeda, et al.: Relation between daily rest periods and sleep

Although the cutoff point for primary insomnia was set at
5.5, the actual cutoff point was 6 as the PSQI-J is calculated in 1-point intervals. The reliability and validity of
the PSQI-J has been confirmed13).

12.890, p<0.001]. Post hoc tests revealed that the PSQI-J
scores were lower for the 14 and 15 h groups than for the<10-13 h DRP groups (all p<0.05) and were also lower
for the 16 h group than for the <10-12 h groups (all p<0.01). There were no significant differences in other pairs.
Table 2 shows the leisure time, round-trip commute
time, bedtime, and wake-up time for each group. The
analysis of covariance for leisure time revealed a significant main effect for the group [F(7, 3859) = 382.523, p<
0.001], and post hoc tests revealed that there were significant differences between all pairs (all p<.01). The analysis of covariance for round-trip commute time revealed anonsignificant main effect for the group [F(7, 3859) =1.814, n.s.]. In addition, Pearson’s correlation analyses revealed that sleep duration (r=0.208, p<0.001) and leisuretime ( r = 0.682, p < 0.001 ) were significantly correlatedwith DRP, but round-trip commute time was not significantly correlated with DRP (r=−0.008, n.s.). There was asignificant difference in the correlation coefficient between sleep duration and leisure time (t=23.57, df=3864,
p<0.001), suggesting that DRP was more associated withleisure time than with sleep time.
The analysis of covariance for bedtime revealed a significant main effect for the group [F(7, 3859) = 8.335, p<.001]. Post hoc tests revealed that bedtime was later forthe <10 and 10 h groups than for the 12 to 16 h groups(all p<0.05). In addition, bedtime was later for the 11 hgroup than for the 14 h group (p<0.05). The analysis ofcovariance for waking time revealed a significant main
effect for the group [F(7, 3859) = 14.503, p<0.001]. Post
hoc tests revealed that waking time was earlier for the<10, 11, and 12 h groups than for the 14 to 16 h groups(all p<0.05).
The trend analyses revealed significant linear trends forsleep duration, PSQI-J score, leisure time, bedtime, andwake-up time (all p<0.001), indicating that the shorter the
DRP, the shorter is the sleep duration and leisure time, theworse is the sleep quality, the later is the bedtime, and thefaster is the wake-up time. On the other hand, no significant linear trends were found for round-trip commutetimes (n.s.). In addition, although gender differences wereanalyzed in all variables, almost the same results were
found.

!

!

Analysis
Participants were categorized into the following eight
DRP groups: (1) <10 h, (2) 10 h (10 h-10 h59 min), (3)11 h (11 h-11 h59 min), (4) 12 h (12 h-12 h59 min), (5)13 h (13 h-13 h59 min), (6) 14 h (14 h-14 h59 min), (7)15 h (15 h-15 h59 min), and (8) 16 h group. Sleep durations, PSQI-J scores, leisure times, round-trip commutetimes, and workday bedtimes and waking times were analyzed using a one-way analysis of covariance, in which
the independent variable was the DRP group and the covariates were sex, age, business type, smoking status, andalcohol consumption frequency. Post hoc comparisonswere performed using the Bonferroni procedure. The
trend analysis was used to assess the relation between
DRP duration and sleep duration, PSQI-J score, leisuretime, bedtime, wake-up time, and round-trip commutetime. Pearson’s correlation analyses were conducted to
examine the relation between DRP and sleep duration,
leisure time, and round-trip commute time. All the statistical analyses were conducted using SPSS version 24.0
for Microsoft Windows ( IBM Company, New York,
USA).

!

!

Results
Of the 10,000 initial participants enrolled by the research company, this study analyzed 3867 permanent
daytime workers. Table 1 provides the demographic data
for the participants of whom 35% were females, the mean
age was 42.7 ± 11.0 years, and the average work day was
10.1 ± 1.4 h. The sample was roughly similar to the average ratio of Japanese workers in each business types asreported in the Labour Force Surveys in November
201614) . The number of participants in each of the DRP
groups was as follows: <10 h-49 (1%), 10 h-94 (2%), 11
h-187 (5%), 12 h-470 (12%), 13 h-857 (22%), 14 h-1488(38%), 15 h-588 (15%), and 16 h-134 (3%).
Fig. 1 depicts the sleep durations for each DRP group.
As can be seen, sleep duration varied from around 5 h forthe <10 h DRP group to nearly 7 h for the 16 h DRP
group. The analysis of covariance for sleep duration revealed a significant main effect for the group [F(7, 3859)= 29.397, p<0.001]. Post hoc tests revealed that although
sleep duration was significantly longer in the 14, 15, and16 h groups than in the <10-13 h groups (all p<0.001),
there were no significant differences found between the14, 15, and 16 h groups.
Fig. 2 shows the PSQI-J scores for each group. The
analysis of covariance for the PSQI-J score revealed asignificant main effect for the group [ F ( 7, 3859 ) =

!

!

!

!

Discussion
This study aimed to describe the DRP, its components,and sleep quality in Japanese permanent daytime workers.
Those with a shorter DRP tend to show shorter sleep duration and lower sleep quality, as we hypothesized. We
also found that workers with a shorter DRP had shorter
leisure time, went to bed later, and woke up earlier on awork day.
We also evaluated the association between sleep duration and DRP. Sleep duration was shorter than 6 h in!

229

ＫｙｏｒｉｎＷＰＳ／４３２６１

６０３６／ｓｇｅｅ０２

０６／ｋｙ０８４０１８６０３６１００１４８８１

4

J Occup Health, Vol. 60, 2018

Table 1.

Demographic data for participants (N = 3867)
Mean (SD) or %Age (years)
Job tenure (years)
Year of experience (years)
Working hours (hours)
Daily rest period (hours)
PSQI-J score
Sleep duration (hours)
Leisure time (hours)
Round-trip commute time (hours)
Start of working hours
End of working hours
BedtimeWake-up time
Smoking status (Current smoker)
Frequency of alcohol drinking
almost never1-2/3-5/6 days (per week)
Business types
Agriculture and forestry
Construction
Manufacturing
Information and communications
Transport and postal activities
Wholesale and retail trade
Finance and insurance
Real estate and goods rental and leasing
Scientific research, professional, and technical services
Accommodations, eating, and drinking services
Living-related and personal services and amusement services
Education, learning support
Medical, health care, and welfare
Compound services
Services, not elsewhere classified
Government, except elsewhere classified

All(N = 3867)

Men(n = 2512)

Women(n = 1355)

42.7 (11.0)
13.6 (10.6)
9.0 (8.4)
10.1 (1.4)
13.9 (1.4)
5.8 (2.9)
6.5 (1.1)
6.0 (1.7)
1.4 (1.0)
8.3 (0.8)
18.4 (1.3)
23.7 (1.1)
6.3 (0.9)
26%44.2 (10.7)
14.7 (10.9)
9.2 (8.7)
10.4 (1.4)
13.6 (1.4)
5.7 (2.8)
6.5 (1.1)
5.7 (1.7)
1.4 (1.0)
8.3 (0.8)
18.6 (1.3)
23.7 (1.2)
6.2 (0.9)
20%40.0 (11.0)
11.4 (9.5)
8.6 (7.9)9.6 (1.2)
14.4 (1.2)
6.0 (2.9)
6.6 (1.1)
6.6 (1.7)
1.2 (0.9)
8.5 (0.7)
18.1 (1.1)
23.7 (1.1)
6.3 (0.9)
6%46%
22/11/21%

26%
15/8/17%20%
8/3/4%

1%
10%
20%
5%
4%
16%
3%
3%
4%
3%
3%
5%
12%
1%
6%
4%

2%
8%
20%
4%
4%
18%
4%
3%
4%
3%
3%
6%
12%
1%
7%
4%

1%
13%
21%
5%
4%
14%
3%
3%
4%
2%
3%
4%
13%
1%
5%
4%

Footnote. SD: standard deviation. PSQI-J: Pittsburgh Sleep Quality Index (Japanese version).

workers with a DRP of less than 11 h. Sleep duration ofworkers with a DRP of 14 h and more was longer than forworkers with a DRP of less than 14 h. There were no significant differences in the sleep durations among the 14,15, and 16 h DRP groups. The National Sleep Foundation15) recommends 7-9 h of sleep duration and has statedthat less than 6 h sleep is not recommended for adults(26-64 years). Sleep duration of less than 6 h was reported as a risk for several health outcomes such as
stroke 7) , coronary heart disease 8) , and common cold 16) .
Therefore, given the link between short sleep durationand these health problems, it is expected that the groups
with a DRP of less than 11 h, comprising those who haveshort sleep duration, might be at a risk for these future
diseases. As well as sleep duration, both bedtime andwake-up time linearly associated with DRP. It suggeststhat shortage of sleep duration was caused by not only
later bedtime but also earlier wake-up time.
We examined the association between average sleep
quality and DRP. The mean PSQI-J score for workers
with a DRP of less than 13 h was above 6 points. As the
PSQI-J’s cutoff point for the primary insomnia score is

!

230

ｙ

ｇ

ｙ

5

Hiroki Ikeda, et al.: Relation between daily rest periods and sleep!

5.5 (i.e., 6) points, these results indicated that some daytime workers with a DRP of less than 13 h may deteriorate sleep quality. Workers with a DRP of 14 h and thosewith more than 14 h were found to have a higher sleep
quality than workers with a DRP of less than 14 h. No
significant differences were found in the sleep quality
among workers with a 14, 15, and 16 hour DRP. Poor
sleep quality has been associated with several health issues such as cardiovascular disease 17) , depression 9) , anddeath 10) . Therefore, given the link between poor sleep
quality and these health problems, it is expected that thegroups with a DRP of less than 13 h, comprising those
who have poor sleep quality, might be at a risk for thesefuture diseases.
Although we described the relationships between DRP
and sleep duration and quality in Japanese permanent
daytime workers, a weekly working hour limit should be
discussed. The minimum 11 h DRP a day allows a maxi-

mum work duration of 65 h a week ( five weekdays ) ,which is excessively long working hours. The EU’s
Working Time Directive recommend a minimum DRP
along with a limit to weekly working hours, which must
not exceed 48 h on average, including any overtime4). It isnecessary to establish both a minimum DRP and a weekly
working hour limit also in Japan.
For the relation among DRP, sleep duration, leisuretime, and commute time, DRP correlated with sleep duration and leisure time, suggesting that workers with longer
DRP have longer sleep duration and leisure time. On theother hand, the correlation between DRP and sleep duration was relatively weak compared with leisure time, andthere were no significant differences in the sleep durations among the 14, 15, and 16 h DRP groups. These re-!

!

Fig. 2.

Fig. 1.

Relation between daily rest periods and sleep duration. Mean sleep duration is an estimated marginalvalue that is adjusted for sex, age, business type,smoking status, and alcohol frequency. The error
bars indicate the standard error.

Table 2.

Mean (SE) bedtime, wake-up time, leisure time, and round-trip commute time in each group

Daily rest
period<10 hours
10 hours
11 hours
12 hours
13 hours
14 hours
15 hours≥16 hours

Relation between daily rest periods and sleep quality(Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI-J) score). The
mean PSQI-J score is an estimated marginal valuethat is adjusted for sex, age, business type, smoking
status, and alcohol frequency. The error bars indicate
the standard error. aThe cutoff point for primary insomnia was ≥6.0. The 13 h DRP group was not overthe cutoff point.

Mean (SE)
Leisure time(hour)

Round-trip commute time(hour)

Bedtime(hour)

Wake-up time(hour)

2.5 (0.2)
3.4 (0.1)
4.1 (0.1)
4.7 (0.1)
5.7 (0.0)
6.5 (0.0)
7.1 (0.1)
8.5 (0.1)

1.2 (0.1)
1.3 (0.1)
1.4 (0.1)
1.4 (0.0)
1.4 (0.0)
1.3 (0.0)
1.4 (0.0)
1.2 (0.1)

24.4 (0.2)
24.3 (0.1)
23.9 (0.1)
23.8 (0.1)
23.7 (0.0)
23.6 (0.0)
23.8 (0.0)
23.7 (0.1)

5.7 (0.1)
6.1 (0.1)
6.0 (0.1)
6.1 (0.0)
6.2 (0.0)
6.3 (0.0)
6.5 (0.0)
6.6 (0.1)

Mean bedtime, wake-up time, leisure time, and round-trip commute time are estimated marginal values
adjusted for sex, age, business type, smoking status, and alcohol frequency.

231

ＫｙｏｒｉｎＷＰＳ／４３２６１

６０３６／ｓｇｅｅ０２

０６／ｋｙ０８４０１８６０３６１００１４８８１

6

J Occup Health, Vol. 60, 2018sults suggest that Japanese daytime workers with a certain
DRP (more than 14 h) may prioritize (or be prioritized)
ensuring leisure time over sleep duration. Winwood etal. 18) reported that behavior during leisure time activities
such as exercise, creative (hobby) activities, and social
activities was associated with fatigue recovery; this suggests that ensuring leisure time is important to workers’
health. On the other hand, as described above, 7-9 h ofsleep duration were recommended for adults ( 26-64
years)15). Although Kosugo19) reported that a DRP of morethan 14 h is recommended to ensure an 8 h sleep duration,
the actual mean sleep duration for daytime workers with a
DRP of 14 h was 6.7 h in the present study. As a DRP of
14 h has a chance of ensuring 8 h sleep duration 19) , it isdesirable to obtain the leisure time with ensuring the recommended sleep duration (7-9 hours)15).
This study had several limitations. First, we did nothave information on whether the companies to which theparticipants belonged employed any interval systems.
Second, in sample selection, we did not consider whether
the participants were permanent workers. As a result,about 30% of the participants were nonpermanent workers, and thus, we did not use their data for the analyses.
Third, leisure time would include unpaid work such as
housekeeping and caregiving, which may also influence
sleep duration and/or sleep quality. Fourth, the sleep duration was subjectively assessed. It could be longer thanthe objective sleep durations measured using objective
measurements (e.g., polysomnography) 20) . Finally, a web
survey would cause sampling biases. It could be possiblethat some workers were too busy to participate in this survey, which resulted in a biased sample that included
fewer busy workers.
Although this study had some limitations, we describe
sleep quantity, sleep quality, and DRP in Japanese daytime workers of a wider business community. Longer
DRP was associated with longer sleep durations and better sleep quality. This finding is important because little is
known about the relation between DRP and sleep for daytime workers.

pensation ( Karoshi ) , and preventive measures. Industrial
Health 2006; 44(4): 537-540.
3) OECD. [Online]. 2016[cited 2017 Apr. 3]; Available from:
URL: http://www.oecd.org/gender/data/balancingpaidworkunp
aidworkandleisure.htm
4) European Parliament Council. Directive 2003/88 / EC of theEuropean Parliament and of the Concil of 4 November 2003
concering certain aspects of the organisation of working time.
Official Journal of the European Union 2003; L299: 9-19.
5) Ministry of Health, Labour and Welfare home page. The
White Paper on Prevention of Karoshi (Death caused by Overwork). [Online]. 2016[cited 2017 Apr. 3]; Available from:
URL : http://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/karoushi/16/dl/161.pdf (Japanese).
6) Ministry of Health, Labour and Welfare. Interval system,
home page. [Online]. 2017[cited 2017 Nov. 14]; Available
from: URL: http://www.mhlw.go.jp/seisakunitsuite/bunya/koy
ou_roudou/roudoukijun/jikan/interval/index.html
7) Li W, Wang D, Cao S, et al. Sleep duration and risk of stroke
events and stroke mortality: A systematic review and metaanalysis of prospective cohort studies. International Journal of
Cardiology 2016; 223: 870-876.
8) Hoevenaar-Blom MP, Spijkerman AM, Kromhout D, et al.
Sleep duration and sleep quality in relation to 12-year cardiovascular disease incidence: the MORGEN study. Sleep 2011;34(11): 1487-1492.
9) Breslau N, Roth T, Rosenthal L, et al. Sleep disturbance andpsychiatric disorders: a longitudinal epidemiological study ofyoung adults. Biological Psychiatry 1996; 39(6): 411-418.
10) Li Y, Zhang X, Winkelman JW, et al. Association between insomnia symptoms and mortality: a prospective study of U.S.
men. Circulation 2014; 129(7): 737-746.
11) Ikeda H, Kubo T, Izawa S, et al. Impact of daily rest period on
resting blood pressure and fatigue: a one-month observational
study of daytime employees. Journal of Occupational and Environmental Medicine 2017; 59(4): 397-401.
12) Matsuo T, Sasai H, So R, et al. Percentage-method improvespropertiesof workers’ sitting- and walking-time questionnaire.
Journal of Epidemiology 2016; 26(8): 405-412.
13) Doi Y, Minowa M, Uchiyama M, et al. Psychometric assessment of subjective sleep quality using the Japanese version of
the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI-J) in psychiatric disordered and control subjects. Psychiatry Research 2000; 97(2):165-172.
14) Statistics Bureau, Ministry of Internal Affairs and Communications. Labour Force Survey. [Online]. 2015[cited 2017 Apr.
3]; Available from: URL: http://www.stat.go.jp/english/data/roudou/index.htm
15) Hirshkowitz M, Whiton K, Albert SA, et al. National Sleep
Foundation’s sleep time duration recommendations: methodology and results summary. Sleep Health 2015; 1(1): 40-43.
16) Prather AA, Janicki-Deverts D, Hall MH, et al. Behaviorally
assessed sleep and susceptibility to the common cold. Sleep
2015; 38(9): 1353-1359.
17) Sofi F, Cesari F, Casini A, et al. Insomnia and risk of cardio-

Acknowledgment: This study was supported by the Industrial Disease Clinical Research Grants from the Ministry of Health, Labour and Welfare, Government of Japan(150903-01).
Conflicts of interest: The authors declare that there areno conflicts of interest.
References
1) van der Hulst M. Long workhours and health. Scandinavian
Journal of Work, Environment & Health 2003; 29(3): 171188.
2) Iwasaki K, Takahashi M, Nakata A. Health problems due tolong working hours in Japan: working hours, workers’ com-

232

7

Hiroki Ikeda, et al.: Relation between daily rest periods and sleep

vascular disease: a meta-analysis. European Journal of Preventive Cardiology 2014; 21(1): 57-64.
18) Winwood PC, Bakker AB, Winefield AH. An investigation of
the role of non-work-time behaviour in buffering the effects ofwork strain. Journal of Occupational and Environmental
Medicine 2007; 49(8): 862-871.
19) Kosugo R. An investigation of the hourly pattern of workers’
living. Rodo Kagaku 1968; 44: 213-232 (Japanese).

20) Lauderbale D, Knutson K, Yan L, et al. Self-reported andmeasured sleep duration: how similar are they? Epidemiology
2008; 19(6): 838-845.
Journal of Occupational Health is an Open Access article distributed under
the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. To view the details of this license, please visit (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).

233

234

J Phys Fitness Sports Med, 7 (2): 001-010 (2018)
DOI: 10.7600/jpfsm.7.000

JPFSM: Regular Article

Improving health risks by replacing sitting with standing in the workplace
Rina So*, Tomoaki Matsuo, Takeshi Sasaki, Xinxin Liu, Tomohide Kubo, Hiroki Ikeda,
Shun Matsumoto and Masaya Takahashi
Research Center for Overwork-Related Disorders, National Institute of Occupational Safety and Health, 6-21-1 Nagao,
Tama-ku, Kawasaki, Kanagawa 214-8585, Japan
Received: September 27, 2017 / Accepted: January 16, 2018

Abstract This study examined the association between health-related risks and sitting time inthree different domains covering a worker’s typical life. We investigated the beneficial effect of
replacing sitting time with standing/walking time in the workplace using the isotemporal substitution model (ISM). The survey was administered through the Internet. We recruited 11,729
Japanese workers by approximating industry ratios based on the 2015 Japan Labor Force Survey. The sitting times of specific domains, i.e. while working (during working time), workday
leisure time, and non-workday leisure time were collected by a validated questionnaire. We
used multiple logistic regression analyses to determine associations between health-relatedrisks and sitting time. Using the ISM approach, we estimated associations when we replacedsitting with standing/walking in the workplace, and included a model that examined subgroups
of workers with and without exercise habits. The analyses involved 9,524 workers (43.4 ± 11.1
years). The longest sitting time (>7.7 h) while working (during working time) was associatedwith significant odds ratios (ORs) of diabetes (OR = 1.41, 95% CI 1.05-1.90), hyperlipidemia(1.58, 1.23-2.01) when compared to the shortest sitting time (<3.8 h). Replacing 1 h/day of sitting with an equal amount of standing/walking at the workplace was associated with a 4% decrease in risk for hyperlipidemia and 7% for heart disease. Furthermore, these results were noticeable for workers with non-exercise habits. In conclusion, this study suggests that, especiallyin the workplace, extended sitting time is associated with the risk of disease, and that replacing
occupational sitting with standing can effectively reduce the risk of disease in workers, particularly for those with non-exercise habits.
Keywords : occupational health, sitting time, workplace, isotemporal substitution model
occupational sitting time increases health risk is still controversial. A systematic review14) of the various techniques
for measuring sitting time is needed to help explain thediscrepancies.
Recently, we developed the Worker’s Living Activitytime Questionnaire (WLAQ), which primarily evaluatesa worker’s sedentary behavior. Our previous studies15,16)
and another study17) showed that asking for the percentageof time rather than the absolute length of time spent sitting improved the questionnaire’s properties. The WLAQ
allowed us to measure time spent sitting and standing/walking separately during three different domains: whileworking, workday leisure time, and non-workday leisuretime. In this study, we extend our earlier finding that to
fully understand the relationship between sitting timein the workplace and health-related risks for workers, it
is important to obtain prevalence estimates of the total
amount of time spent sitting. Identifying the relationshipbetween sitting time and health-related risks may provide
anwers for dealing with such risks. Hence, the first purpose of this study was to examine the association between

Introduction
Long sitting time is a significant public health concern.
Epidemiological studies show that long periods of sitting
is associated with metabolic disease1,2) and adversely affects mental health3). It also affects all-cause mortality4)
independent of physical activity. In recent years, becauseof a sedentary work environment and increased automation, workers now spend about one third to one half of
their work time sitting5). If we consider sitting time in theworkplace as a deleterious health exposure factor, thentime spent sitting during work has important occupational
and public health implications6). Although previous studies have shown that occupational sitting time was associated with a higher health risk7-9), other studies havenot shown an association between occupational physical activity and risk of disease10,11). Furthermore, somestudies12,13) found an increased risk of disease in active
workers compared to sedentary workers. Thus, whether*Correspondence: rina.so.2008@gmail.com

235

002

JPFSM : So R, et al.

health-related risks and sitting time in three domains in asample of Japanese workers from a range of employment
sectors using the WLAQ. Clarifying to what extent eachtype of physical activity, including sitting or standing/walking in the workplace, is related to risk of disease canlead to development of evidence-based recommendations
regarding physical activity in the workplace.
The isotemporal substitution model (ISM) can examine
the effects of displacing one type of activity with anothertype of activity for an equal amount of time18). In general,
individuals spend each 24-hour day occupied in various
physical activities, and a decrease in any specific activity
requires an equal time substitution with another activity. The greatest advantage of the ISM is that it considers
interdependence and substitution effects; its results are
more reflective of real life with better interpretability
compared to typical models.
Although in the field of sedentary behavior research,almost all studies using the ISM are based on data collected via an accelerometer, the ISM is also applicable toresearch using questionnaires. However, when applying
the ISM, the total amount of activity time must be determined. Conventional questionnaires, such as the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), do not include the concept of “total time” making them difficult toincorporate into the ISM. On the other hand, the WLAQ
can calculate the total time of a worker’s three typicaldomains. With regard to our secondary purpose, the present study focuses on the estimated replacement effects ofoccupational sitting time on health-related risks using theISM. To our knowledge, the association between sitting
time in different domains and health-related risks has notbeen investigated using the ISM approach.

for statistical purposes. Finally, 9,524 participants wereselected for this study. This study was conducted in accordance with the guidelines proposed in the Declarationof Helsinki. The Ethics Committee of the National Institute of Occupational Safety and Health, Japan, reviewed
and approved the study protocol (H2742). All participants
were provided web-based informed consent.
Socio-demographic attributes. The socio-demographic
variables included gender, age, type of employment (regular staff, temporary worker, contract employee, entrusted
employee, others), presence or absence of shift work andtype of industry (16 categories) based on the Japanese
Ministry of Internal Affairs and Communications.
Exposure variables. The WLAQ15,16) is a self-administered questionnaire that can measure time spent sitting
and walking (including standing) separately in three different domains covering a worker’s typical weekly life,
such as while working, workday leisure time, and nonworkday leisure time. Briefly, the WLAQ asks the participant for the proportion of time spent sitting or walking/standing in a particular time period (e.g., total work time
per day). The WLAQ also asks for bedtime, rising time,
work start time and work end time on a typical day in theprevious month. From this information, we can calculate
the number of minutes per day participants spent sitting
or walking/standing for each of the three domains. The
proportion of each activity (sitting, walking/standing) was
multiplied by the total minutes of each domain (working time, workday leisure time, and non-workday leisuretime). The WLAQ has been shown to have acceptablereliability and validity15,16).
Health-related risks. Smoking status was categorized
as current smoker, ex-smoker or non-smoker. Frequencyof alcohol drinking was categorized as non-consumption,
once or twice per week, three to five times per week ormore than six times per week. Participants self-reported
their history of treatment for hypertension, diabetes, hyperlipidemia, stroke, heart disease, cancer and depression
received from medical institutions over the past year andtheir medication information (hypertension, diabetes, hyperlipidemia). We assessed each participant’s depressive
symptoms using the Center for Epidemiologic Studies
Depression Scale (CES-D)20). Developers of the CES-D
indicate that scores at or above 16 points are suggestiveof depression.

Methods
Participants and procedures. This cross-sectional survey started in 2016 with participants answering a selfcompleted questionnaire that was administered throughthe Internet. We recruited participants with the goal ofsampling a wide range of employment types based on
the composition ratio of employed persons according togender, age group (20 to 65 years old) and industry type
listed in the 2015 Japan Labor Force Survey (Ministryof Internal Affairs and Communications)19). Data werecollected through an internet-based investigation using a
research company with a voluntary registrant of approximately 11,300,000 people. The research company randomly sent e-mail invitations for participation to enrolled
workers. The workers then agreed to participate in healthrelated surveys, and they earned points available throughthe Internet according to their answer status. Through theInternet, 11,729 people responded. After carefully evaluating the responses, we excluded 1,573 respondents due
to inappropriate answers or lack of data. We also excluded
632 of the part-time employees to equalize working hours

Statistical Analyses. Continuous data are expressed asmean ± standard deviation (SD). The Student’s unpaired
t-tests were used to compare the differences between
male and female. Categorical data are represented as n (%)
with data analyzed using the chi-square test. A KruskalWallis test was used to demonstrate a significant difference between industry categories in sleep time, commute

236

JPFSM : Health benefit of isotemporal replacement of sitting with standingtime, working time and leisure time over a 24 h day. The
total sample was categorized into tertiles of sitting timewithin each domain: working time (<3.8 h, 3.8-7.7 h,>7.7 h), leisure time in a workday (<2.9 h, 2.9-4.6 h, >4.6h) and non-workday (<8.0 h, 8.0-11.6 h, >11.6 h). We
then conducted multiple logistic regression analyses to
examine independent relationships between health-relatedrisks and sitting time within the three domains. We also
examined the substitution effects of replacing sitting timewith standing/walking time in the workplace using theISM. This analysis assumes that any given time spent in
one activity will lead to an isotemporal displacement ofanother activity while total time is kept constant18). For
example, in this study, to estimate the effect of substituting 1 h/day of sitting with 1 h/day of standing/walking
in the workplace, sitting time is removed from the modeland adjusted for total working time. Detailed analysis of‘subgroup with exercise habit’, defined by the Ministryof Health, Labour and Welfare21) as continual exercise forat least 30 minutes per day 2 days per week over a year

Table 1.

003

or more, was performed by ISM. In the present study,
we defined hypertension, diabetes, hyperlipidemia, heartdisease, cancer, depression and depressive symptoms as
health-related risks, and considered participants as having
one of these seven health-related risks if they were diagnosed within 1 year or were currently taking medication
for the risk. In the multiple logistic regression analysis,age, gender, smoking, alcohol, exercise habits and shift
work were adjusted as confounders. Odds ratios (ORs)and 95 % confidence intervals (CIs) were calculated foreach variable. All statistical analyses were performed using SAS, version 9.3 (SAS Institute Japan, Tokyo, Japan)
and results were considered significant at P < 0.05.
Results
Table 1 lists the industry component ratios from the2015 Japan Labor Force Survey and the present study.
The industry component ratios of our participants closely
resembled the component ratios of the 16 industry types

Comparison of the component ratios of 16 industry types from the 2015 Labor
Force Survey and the present study.
Labor Force
Survey (24)Present study

na

%

n

%

Agriculture and Forestry

224

3.50%

163

1.70%

Construction

491

7.70%

675

7.10%

Manufacturing1033

16.30%

1624

17.10%

Information and Communications

218

3.40%

453

4.80%

Transport and Postal activities

326

5.10%

493

5.20%

Wholesale and Retail trade1067

16.80%

1469

15.40%

Finance and Insurance

170

2.70%

260

2.70%

Real estate and goods rental and leasing

131

2.10%

184

1.90%

Scientific research, professional and technicalservices

225

3.50%

336

3.50%

Accommodations, eating and drinking services

390

6.10%

498

5.20%

Living-related and personal services

238

3.80%

313

3.50%

Education, learning support

308

4.90%

593

6.20%

Medical, Health care and Welfare

812

12.80%

1441

15.10%

Compound services

65

1.00%

103

1.10%

Services, N.E.C

423

6.70%

596

6.30%

Government

225

3.50%

323

3.40%

6346 a100.00%9524

100.00%Industry

Totala Ten thousand persons

237

JPFSM : So R, et al.

004

in Japan.
Table 2 shows the general characteristics of the participants. Entire working hours account for 40% of daily life,
sitting time at work occupies more than half (53.1%) ofworking hours. The sitting times for the other domains
were 59.0% sitting during leisure time on a workday and60.3 % during a non-workday. The average sleep time
on a work day was 6.6 h with no significant gender difference (male: 6.5 ± 1.6 h; female: 6.7 ± 1.6 h). However, there were significant differences between maleand female in domain-specific times and health-relatedrisks. Working time, sitting time while working, workday
leisure time, and non-workday sitting time were significantly greater for males than for females (P < 0.005).
Fig. 1 displays the proportion of a 24 h day occupiedby the four specific domains in each industry (A) and thepercentage of sitting time while working and on a non-workday (B). In Fig. 1 (A), there was a significant difference among industry categories in sleep time, commute
time, working time and leisure time. The industries withthe longest working times were “information and communications” (10.0 ± 1.6 h), “construction” (9.9 ± 1.9 h),“manufacturing” (9.8 ± 1.8 h) and “finance and insurance” (9.8 ± 2.1 h). Illustrated in Fig. 1 (B), the percentages of sitting times were significantly different amongindustries during both working (P < 0.001) and nonworkday (P = 0.026). The industry with the longest sitting
time at work was “information and communications” (8.1
± 2.5 h), and the shortest was “accomodations, eating anddrinking services” (2.5 ± 3.2 h).
Table 3 shows logistic regression models for the association between sitting time and health-related risks ineach domain. When fully adjusted by age, gender, smoking status, alcohol status, exercise habits, shift work, andTable 2. Characteristics of the study participants.
Total

Male

FemaleNumber (%)

9,524 (100)

5,193 (54.5)

4,331 (45.5)

Age, year*

43.4

11.1

44.8

10.9

41.6

11.2

Working time, hours*

9.6

2.1

10.3

1.9

8.7

2.1

5.1

3.9

5.5

4

4.6

3.7

6.6

2.7

5.8

2.4

7.5

2.7

3.9

2.3

3.5

2.1

4.2

2.4

Leisure time on non-workday, hours*

15.9

2.6

16.1

2.4

15.6

2.8

Sitting time on non-workday, hours*

9.6

3.8

9.9

3.9

9.2

3.7

Sitting time during working time,
hours*
Leisure time on workday, hours*
Sitting time during leisure time on
workday, hours*

Smoking status* n (%)
Current smoker

2,410 (25.3)

1,710 (18.0)

700 (7.4)

Ex-smoker

1,893 (19.9)

1,319 (13.8)

574 (6.0)

Non-smoker

5,221 (54.8)

2,164 (22.7)

3,057 (32.1)

Non-consumption

4,273 (49.6)

2,104 (22.1)

2,619 (27.5)

Once or twice per week

2,001 (21.0)

1,086 (11.4)

915 (9.6)

Alcohol status* n (%)

Three to five times per week

1,021 (10.7)

686 (7.2)

335 (3.5)

More than six times per week

1,779 (18.7)

1,317 (13.8)

462 (4.9)875 (9.2)

675 (7.1)

200 (2.1)

Medical status, n (%)
Hypertension*
Diabetes*

341 (3.6)

286 (3.0)

55 (0.6)

Hyperlipidemia*

550 (5.8)

417 (4.4)

133 (1.4)

Heart disease*58 (0.6)47 (0.5)

11 (0.1)

Cancer*79 (0.8)33 (0.4)

46 (0.5)

Depression

323 (3.4)

192 (2.0)

131 (1.4)

Depressive symptoms*

2,628 (27.6)

1,371 (14.4)

1,257 (13.2)

Values are presented as n (%) or mean ± standard deviation. Abbreviations: *Significant
differences were observed between male and female (p < 0.05).

238

JPFSM : Health benefit of isotemporal replacement of sitting with standing005

Fig. 1 (A) Proportion of a 24 h day spent on sleep time, commute time, working time and leisure time of a workday
in over 16 industry sectors. (B) Percentage of sitting time while working and during a non-workday in over
16 industry sectors.
The 16 industry sectors are as follows: 1. Agriculture and Forestry; 2. Construction; 3. Manufacturing; 4. Information and Communications; 5. Transport and Postal activities; 6. Wholesale and Retail trade; 7. Financeand Insurance; 8. Real estate and goods rental and leasing; 9. Scientific research, professional and technicalservices; 10. Accommodations, eating and drinking services; 11. Living-related and personal services; 12.
Education, learning support; 13. Medical, Health care and Welfare; 14. Compound services; 15. Services,
N.E.C; 16. Government.

industry type in model 3, the longest sitting time during
working time (> 7.7 h) was associated with significant
ORs of diabetes (OR = 1.41, 95% CI 1.05-1.90), hyperlipidemia (OR = 1.58, 95% CI 1.23-2.01) when compared tothe shortest sitting time (< 3.8 h). On the other hand, there
were significant ORs only of diabetes in leisure time ona workday (OR = 1.36, 95% CI 1.04-1.78) and of CES-D
on a non-workday (OR = 1.21, 95% CI 1.08-1.37). These
results were not changed when participants were limited
to between 40 and 65 years old.
The results of the ISM are displayed in Table 4. The

substitution model suggests that, reallocating 1 h/day
from sitting time to 1 h/day standing/walking time in
the workplace was associated with a 4% lower risk ofhyperlipidemia and an even greater risk reduction of 7%
for heart disease. Table 5 shows a detailed analysis ofsubgroups. The replacement benefits of sitting time withstanding/walking time in the workplace were associated with a 4% lower risk of hyperlipidemia and an 11%
lower risk of heart disease only in participants with nonexercise habits. In contrast, substituting 1 h/day of sitting
time with standing/walking time did not seem to be sig-

239

240

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

Model 1Model 2Model 3Model 1Model 2Model 3Model 1Model 2Model 3Model 1Model 2Model 3Model 1Model 2Model 3Model 1Model 2Model 3Model 1Model 2Model 30.90 (0.81-1.01)
0.99 (0.88-1.10)
0.97 (0.87-1.09)

0.86 (0.66-1.13)
0.92 (0.69-1.21)
0.89 (0.67-1.18)

1.47 (0.82-2.64)
1.45 (0.81-2.63)
1.27 (0.69-2.33)

1.75 (0.86-3.56)
1.51 (0.74-3.10)
1.72 (0.82-3.64)

1.59 (1.27-1.99)
1.49 (1.18-1.88)
1.47 (1.16-1.87)

1.26 (0.94-1.67)
1.16 (0.86-1.55)
1.16 (0.86-1.56)

1.31 (1.10-1.56)
1.18(0.98-1.42)
1.20 (0.99-1.46)

Working time
3.8h - 7.7h
(n = 3170)

0.93 (0.83-1.03)
1.01 (0.90-1.13)
1.02 (0.91-1.16)

0.95 (0.73-1.24)
0.99 (0.76-1.30)
0.92 (0.69-1.22)

1.67 (0.95-2.96)
1.98 (1.10-3.55)
1.82 (0.97-3.42)

2.07 (1.04-4.13)
1.72 (0.85-3.46)
2.04 (0.97-4.32)

1.67 (1.34-2.09)
1.50 (1.19-1.89)
1.58 (1.23-2.01)

1.64 (1.25-2.14)
1.41 (1.07-1.86)
1.41 (1.05-1.90)

1.34 (1.13-1.60)
1.15 (0.95-1.38)
1.21 (0.99-1.47)

7.7h <(n = 3194)

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

< 2.9h(n = 3225)

0.72 (0.65-0.81)
0.80 (0.72-0.90)
0.80 (0.72-0.90)

0.88 (0.67-1.15)
0.94 (0.72-1.24)
0.92 (0.70-1.21)

1.14 (0.67-1.94)
0.95 (0.55-1.62)
0.90 (0.52-1.54)

1.02 (0.55-1.90)
0.89 (0.48-1.67)
0.87 (0.46-1.65)

1.16 (0.94-1.43)
1.04 (0.84-1.29)
1.03 (0.83-1.28)

0.93 (0.70-1.22)
0.86 (0.65-1.14)
0.87 (0.65-1.15)

0.87 (0.73-1.03)
0.75 (0.62-0.90)
0.74 (0.62-0.89)

0.80 (0.71-0.89)
0.90 (0.81-1.01)
0.91 (0.81-1.02)

0.89 (0.68-1.17)
1.00 (0.76-1.32)
0.98 (0.75-1.30)

0.95 (0.54-1.66)
0.66 (0.37-1.16)
0.66 (0.37-1.16)

0.93 (0.49-1.75)
0.92 (0.48-1.78)
0.92 (0.48-1.78)

0.99 (0.80-1.23)
0.99 (0.79-1.24)
1.00 (0.80-1.25)

1.20 (0.93-1.56)
1.36 (1.04-1.78)
1.38 (1.05-1.81)

0.92 (0.78-1.09)
0.92 (0.77-1.10)
0.93 (0.77-1.11)

Leisure time on workday
2.9h - 4.6h
4.6h <(n = 3164)(n = 3135)

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

1.00
1.00
1.00

< 8.0h(n = 2766)0.99 (0.89-1.11)
1.03 (0.92-1.15)
1.04 (0.92-1.16)

1.11 (0.84-1.47)
1.12 (0.85-1.49)
1.12 (0.85-1.49)

0.94 (0.54-1.63)
0.93 (0.54-1.62)
0.91 (0.52-1.59)

0.83 (0.43-1.61)
0.79 (0.41-1.53)
0.79 (0.41-1.53)

0.91 (0.73-1.13)
0.84 (0.68-1.05)
0.86 (0.69-1.07)

0.88 (0.67-1.17)
0.82 (0.62-1.09)
0.85 (0.64-1.13)

1.00 (0.84-1.19)
0.93 (0.77-1.12)
0.95 (0.78-1.14)

0.21 (0.90-1.61) ¶1.19 (0.89-1.59)

1.20 (0.90-1.60)

1.10 (0.62-1.94) ¶1.08 (0.61-1.91)

1.06 (0.61-1.86)

1.03 (0.54-1.96) ¶1.02 (0.54-1.95)

1.17 (0.62-2.21)

0.96 (0.77-1.20) ¶0.97 (0.78-1.22)

1.13 (0.91-1.40)

1.14 (0.87-1.51) ¶1.15 (0.87-1.52)

1.36 (1.04-1.78)

1.25 (1.05-1.50)
1.08 0.89-1.30
1.09 (0.91-1.32)

11.6h <
(n = 3055)

1.13 (1.01-1.27)
1.21 (1.08-1.37) ¶1.22 (1.09-1.38)

Non-workday
8.0h - 11.6h(n = 3703)

Values are presented as odds ratio (OR) and (95% confidence interval). The significant OR (95% confidence interval) are indicated in the table by boldface values. Model 1 was not adjusted;
Model 2 was adjusted for age, gender, smoking (0: ex-smoker and non-smoker, 1: smoker), alcohol (0: non-consumption, 1: once or twice per week, three to five times per week and over thesix times per week), exercise habits and shift work (0: absence of shift work, 1: presence of shift work): Model 3 was additionally adjusted for industry types (0: no, 1: yes) ¶ In Models 2 and 3,
non-workday does not include shift work as a confounder.

Depressive symptoms(n = 2628)

Depression(n = 323)

Cancer(n = 79)

Heart disease(n = 58)

Hyperlipidemia(n = 550)

Diabetes(n = 341)

Hypertension(n = 875)< 3.8h(n = 3160)

Table 3. Analysis of logistic regression in 3 time domains, adjusted by variables associated with sitting time and disease.

006
JPFSM : So R, et al.

JPFSM : Health benefit of isotemporal replacement of sitting with standing

007

trast, our results are based on the calculated time spentsitting and should contribute to a deeper understanding of
the association between worker’s sitting time in the workplace and health-related risks. Our logistic regression
analysis also included the other specific domains. As aresult, we found that sitting time during leisure time on aworkday was only associated with diabetes. Similarly, thepresent analysis showed that the longest sitting time (>11.6h) on a non-workday was only associated with depressive
symptoms as measured by the CES-D.
The mechanisms of too much sitting affecting healthrelated risks are not fully known, but several previous
studies have suggested that prolonged sitting results inincreased plasma triglyceride levels, decreased levels ofhigh-density lipoprotein cholesterol and decreased insulin sensitivity, which appear to reduce metabolic25) andvascular health26). It has also been suggested that sitting
behavior affects metabolic functions such as reducing
glycemic-control and increasing the risk of type 2 diabetes27). Although the present study showed that prolonged
sedentary time on a non-workday increased depressive
symptoms, the causal factors remain unknown.
One more challenging finding that the ISM approachallowed us to consider for the first time in this cross-sectional study was that reallocating 1 h/day of sitting timewith 1 h/day of standing/walking in the workplace could
have health benefits by decreasing the risk of hyperlipidemia by 4% and heart disease by 7%. The ISM controls

nificantly associated with any health risks (e.g., hyperlipidemia: OR = 0.98, 95% CI 0.93-1.03; heart disease: OR= 1.06, 95% CI 0.92-1.23) in participants with exercise
habits. (Table 4, Table 5)
Discussion
The novel finding in this study is that a long time sitting
during work is significantly associated with an increased
risk of diabetes and hyperlipidemia. Futhermore, replacing 1 h/day of sitting with an equal amount of standing/walking in the workplace was associated with a 4% decrease in risk for hyperlipidemia and a 7% decrease forheart disease. Interestingly, this phenomenon was especially apparent in workers with non-exercise habits.
The prominent results of this study, showing the significant association between sitting time during work and riskof diabetes and hyperlipidemia, are consistent with previous studies that suggest an adverse association between
sitting time during specific domains, including work,
metabolic syndrome14) and diabetes22-24). Those previous
studies were adjusted for general physical activity, andthe results suggest that occupational sitting time may be
a potential independent factor effecting health outcomes.
However, those studies22-24) evaluated sitting time using a‘categories scale’ (i.e low, moderate, high), which likely
lacked sensitivity for detecting the specific relationshipbetween sitting time at work and health outcomes. In con-Table 4. Isotemporal substitution models for disease in all participants.
Sitting timeStanding/walking time

Total time
(working time)OR (95% CI)

OR (95% CI)

OR (95% CI)

1.01 (0.98-1.04)

1.00 (0.97-1.02)-

Dropped0.99 (0.97-1.01)

1.00 (0.96-1.04)

Hypertension
Partition
Replacement/substitution
Diabetes
Partition
Replacement/substitution

1.04 (1.00-1.08)

1.01 (0.97-1.05)-

Dropped0.99 (0.96-1.02)

1.04 (0.98-1.10)

1.04 (1.01-1.08)

0.98 (0.95-1.01)-

Dropped0.96 (0.94-0.98)

1.03 (0.98-1.08)

1.02 (0.94-1.11)

0.92 (0.86-0.99)-

Dropped0.93 (0.87-0.99)

0.92 (0.80-1.06)

Hyperlipidemia
Partition
Replacement/substitution
Heart disease
Partition
Replacement/substitution
CancerPartition
Replacement/substitution

1.10 (1.00-1.21)

1.03 (0.93-1.14)-

Dropped0.97 (0.91-1.04)

1.02 (0.91-1.15)

Values are presented as odds ratio (OR) and (95% confidence interval). The significant OR (95% confidence
interval) are indicated in the table by boldface values. Model was adjusted for age, gender, smoking status,
alcohol status, exercise habits, shift work and industry types (0: no, 1: yes).

241

242

Dropped1.12 (1.00-1.25)

Dropped1.03 (0.94-1.14)

Dropped1.03 (1.00-1.07)

Dropped1.04 (0.99-1.08)

Dropped1.01 (0.98-1.04)

0.97 (0.89-1.04)

1.04 (0.92-1.18)

0.89 (0.83-0.96)

0.88 (0.82-0.95)

0.96 (0.93-0.98)

0.97 (0.94-1.00)

0.98 (0.94-1.01)

0.99 (0.95-1.04)

0.98 (0.96-1.01)

0.98 (0.96-1.01)

OR (95% CI)

OR (95% CI)

1.05 (0.92-1.19)-

0.89 (0.76-1.04)-

1.00 (0.95-1.06)-

1.03 (0.96-1.10)-

0.99 (0.95-1.04)-

Total time
(working time)OR (95% CI)

Dropped1.07 (0.89-1.29)

Dropped1.11 (0.85-1.44)

Dropped1.10 (1.01-1.19)

Dropped1.05 (0.95-1.17)

Dropped1.04 (0.97-1.11)

OR (95% CI)

Sitting time

0.99 (0.87-1.12)

1.02 (0.85-1.22)

1.06 (0.92-1.23)

1.14 (0.89-1.46)

0.98 (0.93-1.03)

1.05 (0.97-1.13)

1.02 (0.98-1.07)

1.08 (0.98-1.18)

1.02 (0.98-1.07)

1.05 (0.99-1.12)

OR (95% CI)

Standing/walking time

Exercise habits (n = 1,816)

0.96 (0.75-1.23)-

1.03 (0.76-1.38)-

1.16 (1.04-1.30)-

1.05 (0.96-1.15)-

1.05 (0.96-1.15)-

Total time
(working time)OR (95% CI)

Values are presented as odds ratio (OR) and (95% confidence interval). The significant OR (95% confidence interval) are indicated in the table by boldface values. Model was adjusted for age,gender, smoking status, alcohol status, shift work and industry types (0: no, 1: yes).

Replacement/substitution

Partition

CancerReplacement/substitution

Partition

Heart disease

Replacement/substitution

Partition

Hyperlipidemia

Replacement/substitution

Partition

Diabetes

Replacement/substitution

Partition

Hypertension

Standing/walking time

Sitting timeNon-exercise habits (n = 7,708)

Table 5. Isotemporal substitution models for diseaseby exercise habits.

008
JPFSM : So R, et al.

JPFSM : Health benefit of isotemporal replacement of sitting with standing

for the confounding effect of total working time; hence,
the observed associations between on-the-job sitting andstanding/walking are independent of total working time.
Interestingly, the above health benefits were not seen inworkers with exercise habits. These findings are consistent with Matthews et al.28) demonstrating the healthbenefits associated with replacing sitting time with anequal amount of different types of physical activity in lessactive (<2 hrs/d overall activity) and more active (≥2 hrs/d) participants. Although, this previous study did not focus on exercise habits, but on total activity time, only theless active participants, who replaced one hour per day ofsitting with an equal amount of given physical activity,
were associated with lower mortality. These findings suggest that, especially in less activity people, replacementof sitting time with a more physically active lifestyle may
bring additional health benefits.
Almost all previous studies29-32) using ISM showed that
replacing sedentary time with any physical activity, fromlight-intensity to moderate-vigorous physical activity,
was an effective strategy for improving health outcomessuch as body mass index30,31), waist circumference29,32) andmetabolic outcomes32,33). These previous studies primarily
targeted the reduction of sitting and promotion of physical activity. Another large-scale epidemiological study34)
using the ISM approach replaced sedentary time withstanding time and showed a 3% decrease in mortality.
Furthermore, Katzmarzyk et al.35) used a non-substitutional approach and reported that the proportion of daily timespent standing is associated with a lower OR for all-cause
and cardiovascular disease mortality among physicallyinactive participants only. Our study is in line with theseprevious studies34,35), and we believe that replacing sittingwith standing/walking is a good first step and a more realistic goal for workers with non-exercise habits in a work
environment.
The first major strength of our study was the large
worker population and wide range of employment sectors that were encompassed. Thus, our findings could be
generalized to most Japanese workers and workplaces.
Secondly, the validated WLAQ provided continuous
time outcome data for use with the ISM and allowed us
to examine the replacement effect of sitting time withstanding/walking time in the workplace. Most previous
studies31-34) incorporating the ISM have used accelerometry data to assess sedentary time, because analyzing theaccelerometry output can reveal the length of time spenton each activity during specific domains, and also total
activity time. Our study also had some limitations. First,
although our results are based on a large cross-section ofJapanese workers, the data was collected in an internet
setting. Data collection through the internet runs the riskof questionable legitimacy if the contents are not properly
maintained. Furthermore, the sample collection throughthe internet survey was not random. These limitations
may influence some of the associations obtained between009

sitting time and health-related risks. Second, lifestyles
associated with health risk, such as eating behavior, were
not adjusted for multiple logistic regression analysis,
which may also influence the results. In addition, it is notpossible to determine causality, because this study only
carried out a cross-sectional examination. Therefore, further studies are needed to clarify these issues.
In conclusion, in this sample of Japanese employees,
sitting time comprised 56.8% of total work time, 58.2%
of leisure time on a workday and 60.3% of a non-workday. In the present study, sitting during working time wasasoociated with an increased risk of diabetes and hyperlipidemia. In addition, replacing 1 h/day of sitting whileworking with 1 h/day of standing/walking was associatedwith a decreased risk of hyperlipidemia and heart disease,and these replacement effects were evident particularly
among workers with non-exercise habits. Certainly, an
expanded experimental study is needed to fully understand the mechanisms of these associations. However, ourresults provide new insight into the potential effects ofreallocating sitting time during work that may be used for
promoting worker’s health guidelines. It also may give direction to intervention studies examining the appropriate
amount of time that should be reallocated.
Conflict of Interests
All authors report no conflict of interests relevant tothis manuscript. The authors declare that the results of thestudy are presented clearly, honestly, and without fabrication, falsification, or inappropriate data manipulation.
Acknowledgments
This study was supported by an Industrial Disease Clinical Research Grant from the Ministry of Health, Labour and Welfare,
Government of Japan (150903-01). We thank Dr. Hiroyuki Sasaiof the University of Tokyo for his support with this study.
References
1) Bertrais S, Beyeme-Ondoua JP, Czernichow S, Galan P, Hercberg S and Oppert JM. 2005. Sedentary behaviors, physicalactivity, and metabolic syndrome in middle-aged French subjects. Obes Res 13: 936-944.
2) Grøntved A and Hu FB. 2011. Television viewing and risk oftype 2 diabetes, cardiovascular disease, and all-cause mortality: a meta-analysis. JAMA 15: 2448-2455.
3) Teychenne M, Ball K and Salmon J. 2010. Physical activity, sedentary behavior and depression among disadvantaged
women. Health Educ Res 25: 632-644.
4) Katzmarzyk PT, Church TS, Craig CL and Bouchard C. 2009.
Sitting time and mortality from all causes, cardiovascular disease, and cancer. Med Sci Sports Exerc 41: 998-1005.
5) Stamatakis E, Ekelund U and Wareham NJ. 2007. Temporal
trends in physical activity in England: the Health Survey for
England 1991 to 2004. Prev Med 45: 416-423.
6) Miller R and Brown W. 2004. Steps and sitting in a working

243

010

JPFSM : So R, et al.

population. Int J Behav Med 11: 219-224.
7) Mummery WK, Schofield GM, Steele R, Eakin EG and
Brown WJ. 2005. Occupational sitting time and overweight
and obesity in Australian workers. Am J Prev Med 29: 91-97.
8) Hu G, Tuomilehto J, Borodulin K and Jousilahti P. 2007. The
joint associations of occupational, commuting, and leisuretime physical activity, and the Framingham risk score on the
10-year risk of coronary heart disease. Eur Heart J 28: 492498.
9) Simons CC, Hughes LA, van Engeland M, Goldbohm RA,
van den Brandt PA and Weijenberg MP. 2013. Physical activity, occupational sitting time, and colorectal cancer risk in the
Netherlands cohort study. Am J Epidemiol 177: 514-530.
10) Thune I and Lund E. 1997. The influence of physical activity
on lung-cancer risk: a prospective study of 81,516 men andwomen. Int J Cancer 70: 57-62.
11) Bak H, Petersen L and Sorensen TI. 2004. Physical activity in relation to development and maintenance of obesity inmen with and without juvenile onset obesity. Int J Obes Relat
Metab Disord 28: 99-104.
12) Steindorf K, Friendenreich C, Linseisen J, Rohrmann S, Rundle A, Veglia F, Vineis P, Johnsen NF, Tjonneland A, Overvad
K, Raaschou-Nielsen O, Clavel-Chapelon F, Boutron-Ruault
MC, Schulz M, Boeing H, Trichopoulou A, Kalapothaki V,
Koliva M, Krogh V and Palli D. et al. 2006. Physical activity and lung cancer risk in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition Cohort. Int J Cancer 119:2389-2397.
13) Johansson S, Rosengren A, Tsipogianni A, Ulvenstam G,
Wiklund I and Wilhelmsen L. 1988. Physical inactivity as
a risk factor for primary and secondary coronary events in
Goteborg, Sweden. Eur Heart J 9 Suppl L: 8-19.
14) van Uffelen JG, Wong J, Chau JY, van der Ploeg HP, Riphagen I, Gilson ND, Burton NW, Healy GN, Thorp AA, Clark
BK, Gardiner PA, Dunstan DW, Bauman A, Owen N and
Brown WJ. Occupational sitting and health risks: a systematic review. Am J Prev Med 39: 379-388.
15) Matsuo T, Sasai H, So R and Ohkawara K. 2016. Percentagemethod improves properties of workers’ sitting- and walkingtime questionnaire. J Epidemiol 26: 405-412.
16) Matsuo T, So R, Sasai H and Ohkawara K. 2017. Evaluationof Worker’s Living Activity-time Questionnaire (JNIOSHWLAQ) primarily to assess workers’ sedentary behavior.
Sangyo Eiseigaku Zasshi 59: 219-228.
17) Chau JY, Van Der Ploeg HP, Dunn S, Kurko J and Bauman
AE. 2012. Validity of the occupational sitting and physicalactivity questionnaire. Med Sci Sports Exerc 44: 118-125.
18) Mekary RA, Willett WC, Hu FB and Ding EL. 2009. Isotemporal substitution paradigm for physical activity epidemiology and weight change. Am J Epidemiol 170: 519-527.
19) Statistics Bureau. 2015. Labour Force Survey 2015. http://
www.stat.go.jp/english/data/roudou/index.htm.
20) Radloff LS. 1977. The CES-D scale: a self-report depression
scale for research in the general population. Appl Psychol
Meas 1: 1385-1401.
21) Ministry of Health, Labour and Welfare. 2015. National Healthand Nutrition Examination Survey (NHANES) in 2015. http://
www.mhlw.go.jp/file/04-Houdouhappyou-10904750-Kenkoukyoku-Gantaisakukukenkouzoushinka/kekkagaiyou.pdf.
22) Hu FB, Leitzmann MF, Stampfer MJ, Colditz GA, Willett

WC and Rimm EB. 2001. Physical activity and television
watching in relation to risk for type 2 diabetes mellitus inmen. Arch Intern Med 161: 1542-1548.
23) Hu FB, Li TY, Colditz GA, Willett WC and Manson JE.
2003. Television watching and other sedentary behaviors
in relation to risk of obesity and type 2 diabetes mellitus in
women. JAMA 289: 1785-1791.
24) Hu G, Qiao Q, Silventoinen K, Eriksson JG, Jousilahti P,
Lindström J, Valle TT, Nissinen A and Tuomilehto J. 2003.
Occupational, commuting, and leisure-time physical activity
in relation to risk for Type 2 diabetes in middle-aged Finnish
men and women. Diabetologia 46: 322-329.
25) Tremblay MS, Colley RC, Saunders TJ, Healy GN and Owen
N. 2010. Physiological and health implications of a sedentary
lifestyle. Appl Physiol Nutr Metab 35: 725-740.
26) Hamilton MT, Hamilton DG and Zderic TW. 2007. Role oflow energy expenditure and sitting in obesity, metabolic syndrome, type 2 diabetes, and cardiovascular disease. Diabetes
56: 2655-2667.
27) Healy GN, Clark BK, Winkler EA, Gardiner PA, Brown WJ
and Matthews CE. 2011. Measurement of adults’ sedentary
time in population-based studies. Am J Prev Med 41: 216227.
28) Matthews CE, Moore SC, Sampson J, Blair A, Xiao Q, Keadle SK, Hollenbeck A and Park Y. 2015. Mortality benefits
for replacing sitting time with different physical activities.
Med Sci Sports Exerc 47: 1833-1840.
29) Ekblom-Bak E, Ekblom Ö, Bergström G and Börjesson M.
2016. Isotemporal substitution of sedentary time by physicalactivity of different intensities and bout lengths, and its associations with metabolic risk. Eur J Prev Cardiol 23: 967-974.
30) Falconer CL, Page AS, Andrews RC and Cooper AR. 2015.
The potential impact of displacing sedentary time in adults
with type 2 diabetes. Med Sci Sports Exerc 47: 2070-2075.
31) Hamer M, Stamatakis E and Steptoe A. 2014. Effects of substituting sedentary time with physical activity on metabolicrisk. Med Sci Sports Exerc 46: 1946-1950.
32) van der Berg JD, van der Velde JHPM, de Waard EAC,
Bosma H, Savelberg HHCM, Schaper NC, van den Bergh
JPW, Geusens PPMM, Schram MT, Sep SJS, van der Kallen
CJH, Henry RMA, Dagnelie PC, Eussen SJPM, van Dongen
MCJM, Köhler S, Kroon AA, Stehouwer CDA and Koster
A. 2017. Replacement effects of sedentary time on metabolic
outcomes: The Maastricht Study. Med Sci Sports Exerc 49:
1351-1358.
33) Buman MP, Winkler EA, Kurka JM, Hekler EB, Baldwin
CM, Owen N, Ainsworth BE, Healy GN and Gardiner PA.
2014. Reallocating time to sleep, sedentary behaviors, or active behaviors: associations with cardiovascular disease risk
biomarkers, NHANES 2005-2006. Am J Epidemiol 179: 323334.
34) Stamatakis E, Rogers K, Ding D, Berrigan D, Chau J, Hamer
M and Bauman A. 2015. All-cause mortality effects of replacing sedentary time with physical activity and sleeping
using an isotemporal substitution model: a prospective studyof 201,129 mid-aged and older adults. Int J Behav Nutr Phys
Act 12: 121.
35) Katzmarzyk PT. 2014. Standing and mortality in a prospective cohort of Canadian adults. Med Sci Sports Exerc 46: 940946.

244

ORIGINAL ARTICLE

Differences in Work-Related Adverse Events by Sex andIndustry in Cases Involving Compensation for Mental
Disorders and Suicide in Japan from 2010 to 2014
Takashi Yamauchi, PhD, Takeshi Sasaki, MS, Toru Yoshikawa, MD, Shun Matsumoto, BA,
Masaya Takahashi, PhD, Machi Suka, MD, and Hiroyuki Yanagisawa, MD

AQ1

AQ5 Objective: This study aimed to clarify whether work-related adverse eventsin cases involving compensation for mental disorders and suicide differ by
sex and industry using a database containing all relevant cases reported from2010 to 2014 in Japan. Methods: A total of 1362 eligible cases involving
compensation for mental disorders (422 females and 940 males) wereanalyzed. Results: Among males, 55.7% of cases were attributed to ‘‘long
working hours.’’ In both sexes, the frequencies of cases attributed to ‘‘long
working hours’’ and ‘‘other events’’ differed significantly by industry.
Among cases involving compensation for suicide, 71.4% were attributedto ‘‘long working hours.’’ Conclusions: The frequency distribution of workrelated adverse events differed significantly by sex and industry. These
differences should be taken into consideration in the development ofindustry-specific preventive measures for occupational mental disorders.
Keywords: industry, mental disorders, overwork, suicide, workers’
compensation, work-related adverse events

M

ental disorders and suicide resulting from overwork or workrelated issues, such as long working hours, workplacebullying, and work-related accidents, represent major occupational
health problems worldwide.1– 3 These issues are particularly prevalent in Asian countries4–7 including Japan, where the number ofIndustrial Accident Compensation Insurance (IACI) claims formental disorders and suicide following the onset of mental disorders
has increased sharply in recent years.8,9 According to the National
Police Agency of Japan, 1978 people committed suicide in 2016
because of work-related issues such as workplace bullying/harassment and exhaustion caused by overwork.10
A previous study has shown that incidence rates of cases
involving IACI claims for mental disorders differ by industry.7 One
possible reason for this is that both the quality and quantity of workrelated adverse events that employees are prone to differ by sex andindustry. For example, previous reports suggested that male employees in information technology, scientific/technical services, andtransport industries are more likely to work long hours comparedwith other industries in Japan.8 However, no study has examined
whether work-related adverse events in cases involving workers’
compensation for mental disorders differ by sex and industry using
nationwide data in Asian populations.

AQ2 From the Department of Public Health and Environmental Medicine, The Jikei

University School of Medicine, Tokyo (Dr Yamauchi, Dr Suka, and Dr
Yanagisawa); Research Center for Overwork-Related Disorders, National
Institute of Occupational Safety and Health, Kawasaki (Ms Sasaki, Dr
Yoshikawa, Mr Matsumoto, and Dr Takahashi), Japan.
AQ3
Funding: This work was supported by Industrial Disease Clinical Research Grants
from the Ministry of Health, Labour and Welfare, Government of Japan(150903-01), and JSPS KAKENHI Grant Number JP17K10348.
AQ6 The authors declare no conflicts of interest.
Address correspondence to: Masaya Takahashi, PhD, Research Center for OverworkRelated Disorders, National Institute of Occupational Safety and Health, 6-21-1
AQ4
Nagao, Tama-ku, Kawasaki 214-8585, Japan (takaham2@e-mail.ne.jp).
Copyright ß 2018 American College of Occupational and Environmental
Medicine
DOI: 10.1097/JOM.0000000000001283

In 2015, the Cabinet of Japan adopted the ‘‘Principles ofPreventive Measures against Overwork-Related Disorders,’’7,8
which provided a practical framework for the prevention of overwork-related disorders. One of the major objectives of the principles
to be implemented by the Japanese government is to increaseawareness of overwork-related disorders, including to promote
preventive measures based on business practice according to industry. A better understanding of the association between industry andwork-related adverse events might contribute to the development ofindustry-specific preventive measures for occupational mental disorders and suicide among employees.
The present study examined whether the frequency distribution of work-related adverse events in cases involving workers’
compensation for mental disorders and suicide differ by sex andindustry using a database containing all relevant cases reported from2010 to 2014 in Japan.

METHODS
Data Source and Procedures
The Research Center for Overwork-Related Disorders at the
National Institute of Occupational Safety and Health in Japan
collected information regarding all IACI claims concerning mental
disorders and suicide, for which approval decisions were madebetween January 2010 and March 2015, with administrative support
provided by the Japanese Ministry of Health, Labour and Welfare(MHLW) on the basis of the ‘‘Act on Promotion of Preventive
Measures against Karoshi and Other Overwork-Related Health
Disorders,’’11 which was enacted in June 2014. The prefectural
Labour Bureaus and Labour Standards Inspection Offices provided
official investigation and decision reports for all compensation cases
during the 5-year study period.
An anonymous database of all cases of compensation for
mental disorders/suicide during the study period was developedwith administrative support from the MHLW. The database included
information regarding year of compensation, sex, industry, andwork-related adverse events.
Cases meeting the following eligibility criteria were includedin this study: (1) absence of incorrect/duplicate data, (2) approval
decision made between January 2010 and March 2015, and (3)compensation approved according to the latest recognition criteria(ie, criteria for recognizing mental disorders due to psychologicalburden) established by the MHLW in December 2011.12
Initially, details of 2056 compensation cases were identified.
Of these, 56 were excluded due to the presence of incorrect/
duplicate data or lack of approval decisions during the study period.
Moreover, an additional 631 cases were excluded because compensation was not approved according to the 2011 Recognition Criteria
for Occupational Mental Disorders (Fig. 1).
This study was approved by the ethics review board of the
National Institute of Occupational Safety and Health in Japan. All
potential cases of compensation (and their family members/relatives
for suicide cases) were informed of the study goals and had theopportunity to opt out if they did not want their information to be

JOEM  Volume XX, Number X, Month 2018

1

245

JOEM  Volume XX, Number X, Month 2018

Yamauchi et almonth prior to the onset of mental disorders) and 36 specific workrelated adverse events, such as long working hours (defined as morethan or equal to 80 hours of overtime per month prior to the onset ofmental disorders), failure in work, excessive responsibility, changes inrole or position, and interpersonal relationships. When no extremely
severe events were applicable, the evaluation was to be made inreference to respective specific work-related adverse events. In thisstudy, work-related adverse events were classified into the following
four categories according to frequency for analysis: (1) ‘‘long working hours,’’ (2) events involving work-related accidents/disasters(‘‘accidents/disasters’’), (3) events involving interpersonal conflictat the workplace, including workplace bullying and sexual harassment (‘‘interpersonal conflict’’), and (4) other work-related adverse
events (‘‘other events’’) including making crucial mistakes on the jobor being forced out of work.

Potential participants (n = 2,056)
Included incorrect or duplicate dataor the approval decision was notmade during the study period (n =56); Not compensated according to
the new recognition criteria
established in December 2011 (n =631)
Eligible participants (n = 1,369)

Missing data regarding industry (n =7)Included participants(n = 1,362)

Statistical Analysis
Cross-tabulation was performed according to sex, industry, andwork-related adverse events. To examine whether the frequency
distribution of cases involving IACI claims differed by sex andindustry, we performed chi-squared tests and analysis of residuals
for each work-related adverse event separately for males and females.
Following Cochran rule,14 we did not conduct a chi-squared test for
suicide cases due to the small sample size, especially for females.
P < 0.05 was considered statistically significant. All statistical analyses were performed using SAS version 9.4 (SAS Institute, Cary, NC).

FIGURE 1. Flow diagram for participant selection.

used for research purposes via the official website of the MHLW or
National Institute of Occupational Safety and Health, Japan.

Industry
Industry was classified according to the Japan Standard
Industrial Classification,13 established by the Ministry of Internal
Affairs and Communications of Japan. The information regarding
industry was provided by the MHLW for each case.

RESULTSOf the 1369 eligible cases, seven were excluded due tomissing data regarding industry. Therefore, data from 1362 cases
involving IACI claims for mental disorders (422 females and 940
males; mean age, 39.0 [SD 11.1] years), including 241 suicide cases AQ7(7 females and 234 males), were ultimately analyzed in this study(Fig. 1). Due to the small number of female suicide cases, only data
concerning male suicide cases are presented.

Work-Related Adverse Events
For each case, the presence/absence of work-related adverse
events was investigated by Labour Standard Inspection Offices using
the list of work-related adverse events in the 2011 Recognition
Criteria for Occupational Mental Disorders. The list contains two
extremely severe events (ie, ‘‘extremely psychologically stressful
event,’’such as life-threatening injuries, and ‘‘extremely long working
hours,’’ defined as more than or equal to 160 hours of overtime per

AQ9Mental Disorders
Tables 1 and 2 show the numbers of cases involving
compensation for mental disorders according to sex, industry,

TABLE 1. Numbers of Compensation Cases for Mental Disorders According to Industry and Work-Related Events in MalesLong Working
Hours
Industry
Medical/health/welfare
Transport/postal activities
Wholesale/retail trade
Scientific/technical services
Education/learning support
Finance/insurance
Construction
Other services
Accommodation/food services
Information/communication
Entertainment
Manufacturing
Agriculture/forestry
Real estate/leasing
Other industries
Total
x2

Accidents/
Disasters

Interpersonal
Conflict

Other
Events

n

%

n

%

n

%

n

%

No. of Casea

16
76
70
31
10
11
38
45
42
53
14
92
3
17
6
524
47.1

48.5%
61.3%
50.0%
63.3%
50.0%
57.9%
44.7%
58.4%
76.4%
76.8%
73.7%
47.2%
30.0%
63.0%
33.3%
55.7%

6
40
27
11
2
3
37
19
3
3
3
61
7
4
10
236
78.6

18.2%
32.3%
19.3%
22.4%
10.0%
15.8%
43.5%
24.7%
5.5%
4.3%
15.8%
31.3%
70.0%
14.8%
55.6%
25.1%

8
13
33
4
3
5
12
9
10
5
4
37
2
4
2
151
21.7

24.2%
10.5%
23.6%
8.2%
15.0%
26.3%
14.1%
11.7%
18.2%
7.2%
21.1%
19.0%
20.0%
14.8%
11.1%
16.1%

5
12
22
5
7
2
6
11
5
9
0
22
1
2
0
109
22.1

15.2%
9.7%
15.7%
10.2%
35.0%
10.5%
7.1%
14.3%
9.1%
13.0%
0.0%
11.3%
10.0%
7.4%
0.0%
11.6%

33
124
140
49
20
19
85
77
55
69
19
195
10
27
18
940

a
The sum of numbers of cases attributed to each type of work-related event is not necessarily equal to the absolute number of cases for each industry, since cases attributed tomultiple events were included in the study.

P < 0.05.

2

ß 2018 American College of Occupational and Environmental Medicine

246

JOEM  Volume XX, Number X, Month 2018

Work-Related Adverse Events and Mental Disorders

TABLE 2. Numbers of Compensation Cases for Mental Disorders According to Industry and Work-Related Events in Females
Long Working
Hours
Industry
Medical/health/welfare
Transport/postal activities
Wholesale/retail trade
Scientific/technical services
Education/learning support
Finance/insurance
Construction
Other services
Accommodation/food services
Information/communication
Entertainment
Manufacturing
Agriculture/forestry
Real estate/leasing
Other industries
Total
x2

Accidents/
Disasters

Interpersonal
Conflict

Other
Events

n

%

n

%

n

%

n

%

No. of Casea

21
5
11
7
4
2
1
10
9
13
8
8
0
5
0
104
56.5

16.4%
18.5%
19.3%
53.8%
23.5%
12.5%
16.7%
29.4%
30.0%
68.4%
72.7%
17.0%
0.0%
55.6%
0.0%
24.6%

68
14
23
2
6
10
0
13
15
1
1
16
1
1
3
174
40.3

53.1%
51.9%
40.4%
15.4%
35.3%
62.5%
0.0%
38.2%
50.0%
5.3%
9.1%
34.0%
50.0%
11.1%
50.0%
41.2%

25
10
20
3
8
5
4
12
10
5
7
25
1
4
2
141
30.4

19.5%
37.0%
35.1%
23.1%
47.1%
31.3%
66.7%
35.3%
33.3%
26.3%
63.6%
53.2%
50.0%
44.4%
33.3%
33.4%

18
1
6
1
2
1
1
3
3
1
0
3
0
0
1
41
8.4

14.1%
3.7%
10.5%
7.7%
11.8%
6.3%
16.7%
8.8%
10.0%
5.3%
0.0%
6.4%
0.0%
0.0%
16.7%
9.7%

128
27
57
13
17
16
6
34
30
19
11
47
2
9
6
422

a
The sum of numbers of cases attributed to each type of work-related event is not necessarily equal to the absolute number of cases for each industry, since cases attributed tomultiple events were included in the study.

P < 0.05.

Of all cases, 71.4%, 6.4%, 12.8%, and 17.1% were attributed to‘‘long working hours,’’ ‘‘accidents/disasters,’’ ‘‘interpersonal conflict,’’ and ‘‘other events,’’ respectively. By industry, the number ofcases involving compensation for suicide was the highest in the‘‘manufacturing’’ industry, followed by ‘‘wholesale/retail trade,’’‘‘construction,’’ ‘‘transport/postal activities,’’ and ‘‘information/communication’’ industries. Notably, in the ‘‘information/communication’’ industry, 90% of cases were attributed to ‘‘long working
hours.’’

and work-related adverse events. In males (Table 1), 55.7%, 25.1%,
16.1%, and 11.6% of cases were attributed to ‘‘long working hours,’’‘‘accidents/disasters,’’ ‘‘interpersonal conflict,’’ and ‘‘other events,’’
respectively. By industry, the number of cases involving compensation for mental disorders was the highest in the ‘‘manufacturing’’
industry, followed by ‘‘wholesale and retail trade,’’ ‘‘transport andpostal activities,’’ and ‘‘construction’’ industries.
Among males, significant differences were observed in thepresence/absence of ‘‘long working hours’’ and ‘‘accidents/disasters’’ by industry. Over 70% of cases were attributed to ‘‘long
working hours’’ in ‘‘accommodation and food service’’ and ‘‘information/communication’’ industries. Significantly more cases were
attributed to ‘‘accidents/disasters’’ in ‘‘construction,’’ ‘‘transport/
postal services,’’ and ‘‘manufacturing’’ industries compared withother industries, except for ‘‘agriculture/forestry’’ and ‘‘other industries,’’ which had relatively small numbers of cases.
In females (Table 2), 24.6%, 41.2%, 33.4%, and 9.7% of cases
were attributed to ‘‘long working hours,’’ ‘‘accidents/disasters,’’‘‘interpersonal conflict,’’ and ‘‘other events,’’ respectively. By industry, the number of cases involving compensation for mental disorders
was the highest in the ‘‘medical/health/welfare’’ industry, followed by‘‘wholesale/retail trade’’ and ‘‘manufacturing’’ industries.
Among females, significant differences were observed in thepresence/absence of ‘‘long working hours,’’ ‘‘accidents/disasters,’’and ‘‘interpersonal conflict’’ by industry. Approximately, 70% ofcases in ‘‘entertainment’’ and ‘‘information/communication’’ industries were attributed to ‘‘long working hours,’’ in contrast to lessthan 20% in some industries (eg, ‘‘medical/health/welfare’’ industry). On the other hand, more cases were attributed to ‘‘accidents/
disasters’’ in the ‘‘medical/health/welfare’’ industry. Significantly
more cases were attributed to ‘‘interpersonal conflict’’ in‘‘manufacturing’’ and ‘‘entertainment’’ industries compared withother industries, except for the ‘‘construction’’ industry, which had arelatively small number of cases.

DISCUSSION
This study examined whether the frequency distribution ofwork-related adverse events in cases involving compensation for
mental disorders and suicide differed by sex and industry using a
database containing all relevant cases reported in Japan over a 5year period.
In males, 55.7% of cases involving compensation for mental
disorders were attributed to ‘‘long working hours,’’ in contrast to
24.6% in females. These findings are consistent with a previous
report15 in that long working hours prior to the onset of mental
disorders are more frequently noted in males than in females. On theother hand, the proportion of cases attributed to ‘‘long working
hours’’ significantly differed by industry. While over 70% of cases
were attributed to ‘‘long working hours’’ in ‘‘accommodation/foodservice’’ and ‘‘information/communication’’ industries, the proportion was less than 50% in ‘‘construction’’ and ‘‘manufacturing’’
industries. Consistent findings were reported by the Government ofJapan in 2016, which showed that male full-time workers employedin ‘‘accommodation/food service’’ and ‘‘information/communication’’ industries are more likely to work long hours compared withthose employed in other industries in Japan.8 Because of, forexample, late-night work, low decision latitude, and short-noticedeadlines in these industries, the need for employees, especially
young employees, to work long hours might be more prominent thanit was in other industries. These findings suggest that inspections at
private companies to monitor illegally long working hours can beeffective in preventing occupational mental disorders in Japan,
particularly in these specific industries.

SuicideTable 3 shows the number of cases involving compensation
for suicide according to industry and work-related events in males.

ß 2018 American College of Occupational and Environmental Medicine

247

3

JOEM  Volume XX, Number X, Month 2018

Yamauchi et al

TABLE 3. Numbers of Compensation Cases for Suicide According to Industry and Work-Related Events in MalesLong Working
Hours

Accidents/
Disasters

Interpersonal
Conflict

Other
EventsIndustry

n

%

n

%

n

%

n

%

No. of Casea

Medical/health/welfare
Transport/postal activities
Wholesale/retail trade
Scientific/technical services
Education/learning support
Finance/insurance
Construction
Other services
Accommodation/food services
Information/communication
Entertainment
Manufacturing
Agriculture/forestry
Real estate/leasing
Other industries
Total

4
14
27
14
1
7
22
12
4
20
2
33
1
5
1
167

44.4%
66.7%
65.9%
93.3%
50.0%
77.8%
73.3%
92.3%
100.0%
95.2%
100.0%
60.0%
50.0%
62.5%
50.0%
71.4%

3
1
0
1
0
0
4
0
0
0
0
5
0
0
1
15

33.3%
4.8%
0.0%
6.7%
0.0%
0.0%
13.3%
0.0%
0.0%
0.0%
0.0%
9.1%
0.0%
0.0%
50.0%
6.4%

0
2
8
0
0
1
3
2
0
1
0
9
1
3
0
30

0.0%
9.5%
19.5%
0.0%
0.0%
11.1%
10.0%
15.4%
0.0%
4.8%
0.0%
16.4%
50.0%
37.5%
0.0%
12.8%

3
6
11
1
1
2
3
1
0
1
0
10
1
0
0
40

33.3%
28.6%
26.8%
6.7%
50.0%
22.2%
10.0%
7.7%
0.0%
4.8%
0.0%
18.2%
50.0%
0.0%
0.0%
17.1%

9
21
41
15
2
9
30
13
4
21
2
55
2
8
2
234

a
The sum of numbers of cases attributed to each type of work-related event is not necessarily equal to the absolute number of cases for each industry, since cases attributed tomultiple events were included in the study.

depression,1,17 which is one of the strongest risk factors for suicidal
behavior.18,19 The findings of the present study suggest the importance of mental health support for employees who work long hours(eg, more than or equal to 80 hours of overtime per month), such as
those in the ‘‘information/communication’’ industry, to prevent
work-related suicide.
The present study is the first to examine the association
between industry and work-related adverse events in cases involving
compensation for mental disorders and suicide among Japaneseemployees, based on data containing all relevant cases over a 5-year
period. Significant differences in work-related adverse events wereobserved by sex and industry, which could contribute to the development of industry-specific preventive measures for occupational
mental disorders. For example, in the ‘‘information/communication’’ industry, reducing excessively long working hours may be aneffective preventive measure against overwork-related mental disorders and suicide among employees regardless of sex, whereas inthe ‘‘medical/health/welfare’’ industry, this measure alone might
not lead to a substantial decrease in cases involving compensation
for mental disorders among female employees.
This study has some limitations. First, the present study did
not include cases of compensation involving local authority
employees, such as police officers, fire workers, school teachers,
and central government officers, since the Japanese compensation
insurance system provided for central and local public employees
differs from that provided for private company employees (ie, the
IACI).20 Second, data regarding the association between industry
and work-related adverse events according to age group or occupation (ie, job type) were not analyzed due to unavailability. For
instance, as suggested in a previous literature,21 young employees inthe ‘‘information/communication’’ industry are more likely to work
long hours compared with employees in other industries in Japan.
Future studies should examine whether work-related adverse events
differ by age group, as such information could help develop industry- and age-specific preventive measures against mental disorders
related to overwork. Third, the present study examined cases
involving compensation for mental disorders; therefore, ‘‘uncompensated’’ cases (ie, cases in which IACI claims were denied) were
not included due to the unavailability of relevant data. This suggeststhat when interpreting the results of the present study, we should be

Among males, 25.1% of cases involving compensation for
mental disorders were attributed to ‘‘accidents/disasters,’’ and proportions by industry were higher for ‘‘construction,’’ ‘‘transport/
postal services,’’ and ‘‘manufacturing’’ industries. Male workers inthese industries might be exposed to work-related accidents anddisastrous events more frequently compared with other industries.
However, proportions of cases attributed to ‘‘long working hours’’
were higher than those attributed to ‘‘accidents/disasters’’ in allindustries, except for ‘‘agriculture/forestry’’ and ‘‘other industries,’’which had relatively small numbers of cases compared withother industries.
Among females, the number of cases attributed to ‘‘accidents/disasters’’ was the highest among all work-related adverse
events, followed by ‘‘interpersonal conflict.’’ This could be
explained by the fact that non-regular/part-time employees, who
tend to work shorter hours compared with full-time employees, aremore common among females than males. In addition, sexual
harassment is much more prominent in females than in males.
Furthermore, previous studies suggested that ‘‘mood (affective)
disorders’’ are diagnosed in 60% of compensation cases involving
males, whereas ‘‘neurotic, stress-related, or somatoform disorders’’
are diagnosed in 73% of compensation cases involving females.7
These findings suggest that female compensation cases are more
often attributed to events involving accidents/disasters and sexual
harassment/abuse at the workplace, rather than long working hours.
In females, the number of cases involving compensation for
mental disorders was the highest in the ‘‘medical/health/welfare’’industry. In this industry, over 50% of cases were attributed to‘‘accidents/disasters.’’ Indeed, female healthcare professionals, suchas nurses in psychiatric care and caregivers for elderly people, havebeen suggested to face more frequent work-related adverse events,
including physical assault/violence perpetrated by service users.16
Among cases involving compensation for suicide, the mostand second most frequently noted work-related adverse events were‘‘long working hours’’ and ‘‘other events’’ (eg, making crucial
mistakes on the job). Notably, 71.4% of all male cases involving
compensation for suicide were attributed to ‘‘long working hours,’’
compared with 55.7% in all male cases involving compensation for
mental disorders. Previous systematic reviews and meta-analyses
revealed that working long hours was associated with the onset of4ß 2018 American College of Occupational and Environmental Medicine

248

JOEM  Volume XX, Number X, Month 2018

cautious about the representativeness on work-related adverse
events and mental disorders/suicide among private company
employees in Japan. Finally, caution should be exercised whengeneralizing the present findings to populations with different
backgrounds, as the examined cases were restricted to those ofprivate company employees in Japan.

CONCLUSIONSIn conclusion, approximately 55% and 70% of cases involving compensation for mental disorders and suicide, respectively,
were attributed to ‘‘long working hours’’ among male employees inJapan over the 5-year study period. These findings suggest that
promoting inspections to monitor illegally long working hours at
private companies, and increasing public awareness about the
impact of overwork/long working hours on workers’ mental health,might be effective for preventing occupational mental disorders in
employees, particularly among males. On the other hand, thepresence/absence of work-related adverse events, especially ‘‘long
working hours,’’ significantly differed by sex and industry. Moreover, in females, more than 40% and 30% of cases involving
compensation for mental disorders were attributed to ‘‘accidents/
disasters’’ and ‘‘interpersonal conflict,’’ respectively. These sex- andindustry-based differences should be taken into consideration whendeveloping industry-specific measures to prevent occupational
mental disorders in the future.

ACKNOWLEDGMENTS
The authors thank the staff of Research Center for OverworkRelated Disorders, National Institute of Occupational Safety and
Health, Japan, for their assistance with data collection.

REFERENCES
1. Bannai A, Tamakoshi A. The association between long working hours andhealth: a systematic review of epidemiological evidence. Scand J Work
Environ Health. 2014;40:5–18.
2. Theorell T, Hammarstrom A, Aronsson G, et al. A systematic review
including meta-analysis of work environment and depressive symptoms.
BMC Public Health. 2015;15:738.
3. Kivimaki M, Virtanen M, Vartia M, et al. Workplace bullying and the risk ofcardiovascular disease and depression. Occup Environ Med. 2003;60:779–783.
4. Lee J, Kim I, Roh S. Descriptive study of claims for occupational mental
disorders or suicide. Ann Occup Environ Med. 2016;28:61.
5. Cheng Y, Park J, Kim Y, et al. The recognition of occupational diseases
attributed to heavy workloads: experiences in Japan, Korea, and Taiwan. Int
Arch Occup Environ Health. 2012;85:791–799.

Work-Related Adverse Events and Mental Disorders

6. Amagasa T, Nakayama T, Takahashi Y. Karojisatsu in Japan: characteristics
of 22 cases of work-related suicide. J Occup Health. 2005;47:157–164.
7. Yamauchi T, Yoshikawa T, Takamoto M, et al. Overwork-related disorders inJapan: recent trends and development of a national policy to promote
preventive measures. Ind Health. 2017;55:293–302.
8. Ministry of Health, Labour and Welfare. 2016 White paper on preventive
measures against overwork-related disorders (Karoshi tou boushi taisaku
hakusyo) [in Japanese]. Tokyo: Ministry of Health, Labour and Welfare;2016. Available at: http://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/karoushi/16/
index.html. Accessed July 19, 2017.
9. Ministry of Health, Labour and Welfare. Heisei 28 nendo karoshi-tou no AQ8
rousai hosyou jyoukyou wo kouhyou. Ministry of Health, Labour andWelfare; 2017. Available at: http://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/
0000168672.html. Accessed October 15, 2017.
10. National Police Agency. Toukei [in Japanese]. National Police Agency; 2017.
Availableat:https://www.npa.go.jp/publications/statistics/index.html.
Accessed October 15, 2017.
11. Ministry of Health, Labour and Welfare. Karoshi tou boushi taisaku ni
kansuru hourei [in Japanese]. Ministry of Health, Labour and Welfare;2017. Available at: http://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/
0000053525.html. Accessed October 15, 2017.
12. Ministry of Health, Labour and Welfare. Seishin syogai no rousai hosyo ni
tsuite [in Japanese]. Ministry of Health, Labour and Welfare; 2017. Available
at: http://www.mhlw.go.jp/bunya/roudoukijun/rousaihoken04/090316.html.
Accessed October 28, 2017.
13. Ministry of Internal Affairs and Communications. Japan Standard Industrial
Classification (Nihon hyojyun sangyou bunrui) [in Japanese]. Tokyo: Ministry of Internal Affairs and Communications; 2017. Available at: http://
www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/index/seido/sangyo/. Accessed October
9, 2017.
14. Cochran W. Some methods for strengthening the common x2 tests.
Biometrics. 1954;10:417–451.
15. Takahashi M. Comprehensive study for the current status and preventive
strategies of overwork-related disorders, fiscal year 2016 [in Japanese]; 2017.
Available at: http://www.mhlw.go.jp/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/
roudoukijun/rousai/hojokin/0000051158.html. Accessed July 21, 2017.
16. Skogstad M, Skorstad M, Lie A, et al. Work-related post-traumatic stressdisorder. Occup Med (Lond). 2013;63:175–182.
17. Yoon JH, Jung PK, Roh J, et al. Relationship between long working hours
and suicidal thoughts: nationwide data from the 4th and 5th Korean
National Health and Nutrition Examination Survey. PLoS One.
2015;10:e0129142.
18. Hawton K, van Heeringen K. Suicide. Lancet. 2009;373:1372–1381.
19. World Health Organization. Preventing suicide: a global imperative. World
Health Organization; 2014. Available at: http://www.who.int/mental_health/suicide-prevention/world_report_2014/en/. Accessed October 5, 2017.
20. Fund for Local Government Employees’ Accident Compensation. Fund for
Local Government Employees’ Accident Compensation; 2017. Available at:
http://www.chikousai.jp/index.htm. Accessed October 15, 2017.
21. Kawahito H. Karojisatsu [in Japanese]. Tokyo: Iwanami Shoten; 2014.

ß 2018 American College of Occupational and Environmental Medicine

249

5

250

Advance Publication by J-STAGE

Journal of Epidemiology
Short Communication

J Epidemiol 2018

Sleep Duration Modiﬁes the Association of Overtime Work With
Risk of Developing Type 2 Diabetes: Japan Epidemiology
Collaboration on Occupational Health Study
Keisuke Kuwahara1,2, Teppei Imai3, Toshiaki Miyamoto4, Takeshi Kochi5, Masafumi Eguchi5, Akiko Nishihara3,
Tohru Nakagawa6, Shuichiro Yamamoto6, Toru Honda6, Isamu Kabe5, Tetsuya Mizoue1, and Seitaro Dohi7,
for the Japan Epidemiology Collaboration on Occupational Health Study Group1

Department of Epidemiology and Prevention, Bureau of International Health Cooperation, National Center for Global Health and Medicine, Tokyo, Japan
Teikyo University Graduate School of Public Health, Tokyo, Japan
3
Azbil Corporation, Tokyo, Japan
4
Nippon Steel & Sumitomo Metal Corporation Kimitsu Works, Chiba, Japan
5
Furukawa Electric Co., Ltd., Tokyo, Japan
6
Hitachi, Ltd., Ibaraki, Japan
7
Mitsui Chemicals, Inc., Tokyo, Japan
2

Received September 1, 2016; accepted July 17, 2017; released online February 3, 2018

ABSTRACT
Background: Evidence linking working hours and the risk of type 2 diabetes mellitus (T2DM) is limited and inconsistent in
Asian populations. No study has addressed the combined association of long working hours and sleep deprivation on T2DM
risk. We investigated the association of baseline overtime work with T2DM risk and assessed whether sleep duration modiﬁed
the eﬀect among Japanese.
Methods: Participants were Japanese employees (28,489 men and 4,561 women) aged 30–64 years who reported overtime hours
and had no history of diabetes at baseline (mostly in 2008). They were followed up until March 2014. New-onset T2DM was
identiﬁed using subsequent checkup data, including measurement of fasting=random plasma glucose, glycated hemoglobin, andself-report of medical treatment. Hazard ratios (HRs) of T2DM were estimated using Cox regression analysis. The combined
association of sleep duration and working hours was examined in a subgroup of workers (n = 27,590).
Results: During a mean follow-up period of 4.5 years, 1,975 adults developed T2DM. Overtime work was not materiallyassociated with T2DM risk. In subgroup analysis, however, long working hours combined with insuﬃcient sleep wereassociated with a signiﬁcantly higher risk of T2DM (HR 1.42; 95% CI, 1.11–1.83), whereas long working hours with suﬃcient
sleep were not (HR 0.99; 95% CI, 0.88–1.11) compared with the reference (<45 hours of overtime with suﬃcient sleep).
Conclusions: Sleep duration modiﬁed the association of overtime work with the risk of developing T2DM. Further
investigations to elucidate the long-term eﬀect of long working hours on glucose metabolism are warranted.
Key words: long working hours; sleep habits; Asians; cohort study; prevention
Copyright © 2018 Keisuke Kuwahara et al. This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons Attribution License,
which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

INTRODUCTION
Worldwide, people work for long hours (eg, ≥48 hours perweek).1 The eﬀect of this on health, especially cardiovasculardisease, has been investigated.2 Recently, the eﬀect of working
long hours on glucose metabolism has gained much attention,although ﬁndings are inconsistent. A meta-analysis of cohort
studies, mainly from Europe and the United States,3 showed noassociation of working hours with the risk of type 2 diabetes
mellitus (T2DM). In Asia, epidemiological evidence is scarce andconﬂicting.4–7
Given that the prevalence of working long hours in Asian
countries is higher (20–50%) than in European countries(10–20%),1 the eﬀect of working long hours on the developmentof T2DM should be clariﬁed in Asia. Previous Asian studies,
however, are limited by relatively small sample sizes(1,000–3,000 participants)4,5,7 and the use of simple categorization of working hours into two or three categories.4–6 A
Japanese study reported a higher risk of myocardial infarction
among adults with long working hours and short sleep duration,suggesting that sleep may act as an eﬀect modiﬁer.8 However,this has not been investigated in terms of the risk of developing
T2DM.
We recently reported a cross-sectional association of working
hours with having diabetes in a large cohort of Japanese workers.9
In the present study, we investigated the prospective association

Address for correspondence. Dr Keisuke Kuwahara, Teikyo University Graduate School of Public Health, 2-11-1 Kaga, Itabashi-ku, Tokyo 173-8605, Japan(e-mail: kkuwahara@med.teikyo-u.ac.jp).

DOI https://doi.org/10.2188/jea.JE20170024
HOMEPAGE http://jeaweb.jp/english/journal/index.html

251

JE20170024-1

Overtime Work and Incidence of Diabetes in Japanbetween overtime work, including a category of extremely longhours, and risk of T2DM in the same cohort. We also examined
the overtime work-T2DM risk association stratiﬁed by hours of
sleep in a sub-cohort for which the data on sleep were available.

METHODS
Study procedure
This cohort study was performed using data on annual healthcheckups in the sub-cohort of Japan Epidemiology Collaboration
on Occupational Health (J-ECOH) Study,10,11 an ongoing, multicenter epidemiologic study among workers from more than 10companies in Japan. Workers in Japan are obliged to have ahealth checkup at least once per year under the Industrial Safety
and Health Act. Before data collection, the conduct of the
J-ECOH Study was announced in each of the participatingcompanies using posters to explain the purpose and procedure of
the study. The need for participants to provide informed consent
for this study was waived. This procedure conforms to theJapanese Ethical Guidelines for Epidemiological Research. The
study protocol was approved by the Ethics Committee of the
National Center for Global Health and Medicine, Japan.
We extracted data of 52,504 workers (including 8,229 women)
at ages 30–64 years who underwent health checkups mainly in2008 at four companies, and in 2010 at one company, where dataon overtime work were available. We followed participants until
March 2014.
Participants
Of the initial 52,504 workers whose data were extracted, we
excluded 16,147 at baseline as follows: 7,316 without data on
T2DM; 4,074 with pre-existing T2DM; 2,121 who had ahistory of psychiatric illness (n = 1,024), ischemic heart disease(n = 638), or cerebrovascular disease (n = 496); 4,686 without
data on overtime work; and 5,900 without data on covariates(smoking, n = 5,067; BMI, n = 84; and hypertension, n = 1,105).
Some participants met more than one of these criteria for
exclusion. Lastly, we excluded a further 3,307 workers who did
not have any data at subsequent health checkups or who had nodata needed to identify T2DM at all subsequent health exams.
Thus, data on 33,050 workers (28,489 men and 4,561 women)
aged 30–64 years (mean, 44.9; standard deviation [SD], 8.0
years) were included for analysis.
Overtime work hours
Working hours were measured diﬀerently across the four
participating companies as described previously9 and were
integrated for main analysis into four categories from 1 (Short)
to 4 (Long). Brieﬂy, in one company, overtime working hours
were assessed at each health checkup using a question withresponse options of: <45, 45–<80, 80–<100, or ≥100 hours permonth, and no conversion was made for analysis. A similar
question was used in another company: <45, 45–<60, 60–<80,
80–<100, or ≥100 hours per month in the last 2–3 months, andthe categories of 45–59 and 60–<80 hours were integrated into
category 2 (second lowest category) for main analysis. In the third
company, workers self-reported overtime hours during the 1month period of September, with 11 categories (from “0–10” to“>100 hours” per month), and 0 to 40 hours were converted tothe category of 1 (Short), 41–80 hours to 2, 81–100 hours to 3,
and >100 hours to 4 (Long). In the remaining company, average

2 j J Epidemiol 2018252

daily total working hours were self-reported at each health exam.
We converted the data on daily working hours into monthly
overtime with the formula: (daily working hours − 8) × 20 days
as continuous data and then, classiﬁed the data on overtime into
four categories (1 to 4).

Biochemical measurements
Plasma glucose level was estimated using an enzymatic method
or a glucose oxidase electrode method. Glycated hemoglobin(HbA1c) level was determined using high performance liquid
chromatography method, latex agglutination immunoassay, or
an enzymatic method. All laboratories performing these tests
received high scores (score >95 out of 100 or rank A) by external
quality control agencies.
Type 2 diabetes mellitus
T2DM was diagnosed as a fasting plasma glucose of ≥7.0
mmol=L, a random plasma glucose of ≥11.1 mmol=L, HbA1c of≥48 mmol=mol, or current treatment for diabetes. We deﬁned
incident cases of T2DM as those who met the diagnostic criteria
at any examination after the baseline examination, until March2014.
Covariates
Body height and weight were measured based on a standard
protocol in each of the participating company. We calculated
body mass index (BMI) as weight (kg) divided by the squaredheight (m). Participants self-reported history of disease andhealth-related lifestyle factors using a questionnaire, the content
of which diﬀered among companies. Hypertension was diagnosed
as systolic blood pressure of ≥140 mm Hg, diastolic bloodpressure of ≥90 mm Hg, or current treatment for hypertension.
Information on working condition, lifestyle habits, and family
history of disease was obtained in one company and used forsensitivity analysis to adjust for these variables.
Statistical analysis
Descriptive data according to overtime hours are shown asmean (SD) for continuous data and number (percentages) for
categorical data. Participants were considered to be at risk for
T2DM until the date of diagnosis of T2DM or the date of last
examination during follow-up, whichever came ﬁrst. We used
Cox regression to calculate hazard ratios (HR) with 95%
conﬁdence intervals (CI) for T2DM. Linear trend was tested byassigning 23, 62, 90, and 120 to categories 1, 2, 3, and 4 ofovertime, respectively. Model 1 was adjusted for company (fourcompanies), age (continuous, years), and sex. Model 2 wasadditionally adjusted for BMI (continuous, kg=m2), smoking(never, past, or current), and factors in model 2 plus HbA1c level(continuous, mmol=mol) at baseline to create Model 3.
In one company, where data on working conditions; lifestyle,including sleep habits; and family history of T2DM wereavailable (n = 27,590), we adjusted for sex and age (continuous,
year) as Model 4. Alcohol use (non-drinker or drinker consuming<1, 1–2, and ≥2 go of Japanese sake equivalents a day [1 go ofJapanese sake contains approximately 23 g of ethanol]), smoking
status (never, past, or current), occupational physical activity(sedentary, standing or walking, or physically fairly active),department type (ﬁeld work or non-ﬁeld work), shift work (yes orno), job position (high or low), family history of T2DM (yes orno), and hypertension (yes or no) at baseline were additionallyKuwahara K, et al.

adjusted for Model 5. Sleep duration (<5.0, 5.0–5.9, 6.0–6.9, and≥7 hours a day) and exercise during leisure (<2.5 or ≥2.5 hours aweek) at baseline were further adjusted for in Model 6. In Model7, baseline HbA1c (continuous) was additionally adjusted.
Participants were classiﬁed into four groups according toovertime work (<45 or ≥45 hours) and sleep duration (<5 or ≥5hours); the group with <45 hours of working overtime and ≥5
hours of sleep was used as the reference group. We examined
potential eﬀect modiﬁcation by sleep on the association of
overtime work with T2DM in the fully adjusted model using
a likelihood ratio test comparing models with and without
interaction terms. All P values are two-sided, and P values <0.05
were considered statistically signiﬁcant. We performed all
analyses with Stata statistical software, ver. 14.2 (StataCorp,
College Station, TX, USA).

RESULTS
Baseline characteristics of participants are shown according toovertime work category in Table 1. Participants with longer
working hours tended to be male, younger, and had a higher BMI
but a lower proportion of hypertension. HbA1c level and smoking
prevalence were not materially diﬀerent according to overtime
work category.
During a mean follow-up period of 4.5 years, T2DM occurredin 1,975 participants. In all models, overtime hours were notmaterially associated with an increase in the risk of T2DM
(Table 2). For example, compared with individuals with shortovertime work (category 1), the HR of T2DM was 0.94 (95% CI,
0.64–1.38) for those with long overtime work (category 4)(Model 3, P for trend = 0.97). In the fully adjusted model, sleep
duration was associated with T2DM risk in a U-shaped manner (Pfor quadratic trend = 0.036). As compared with sleeping 6–<7
hours per day, the HR was 1.18 (95% CI, 0.97–1.45) for sleeping<5 hours per day.
Figure 1 shows the combined association of overtime workand sleep duration with T2DM in one company. After adjustment
for all covariates, including baseline HbA1c, long overtime(≥45 hours) combined with short sleep duration (<5 hours) was
associated with a signiﬁcantly higher risk of T2DM (HR 1.42;

Table 1. Baseline characteristics of participants according tomonthly overtime working hours
Categories of overtime work (hours per month)

4 companies
Number of participantsSex, maleAge, years
BMI, kg=m2
HbA1c, %Hypertension
Smoking

1 (Short)

2

3

4 (Long)

23,012 (69.9)
18,684 (81.2)
45.6 (8.2)
23.3 (3.3)
5.6 (0.3)
4,156 (18.1)
9,115 (39.6)

8,217 (25.0)
8,035 (97.8)
43.4 (7.3)
23.5 (3.1)
5.6 (0.3)
1,046 (12.7)
3,246 (43.2)

1,205 (3.7)
1,189 (98.7)
42.9 (7.0)
23.7 (3.1)
5.6 (0.3)
137 (11.4)
461 (38.3)

476 (1.5)
469 (98.5)
43.3 (6.7)
23.6 (3.1)
5.6 (0.3)
48 (10.1)
181 (38.0)

BMI, body mass index; HbA1c, glycated hemoglobin.
Data are shown as mean (SD) for continuous variables and number(percentages) for categorical variables. Overtime working hours were
measured diﬀerently across the four participating companies and werecategorized into the categories of 1 (Short) to 4 (Long). Brieﬂy, in 3
companies, <45 hours as category 1, 45–<80 hours as category 2, 80–<100hours as category 3, and ≥100 hours as category 4; in another company, <40hours as category 1, 41–80 hours as category 2, 81–100 hours as category 3,
and >100 hours as category 4.

253

95% CI, 1.11–1.83), whereas long overtime without sleep
deprivation was not (HR 0.99; 95% CI, 0.88–1.11), bothcompared with monthly overtime of <45 hours and ≥5 hours
sleep per day (P for interaction = 0.008).

DISCUSSION
We found that overtime work was not associated with increased
risk of T2DM. However, long working hours combined withshort sleep duration were associated with a signiﬁcantly higher
T2DM risk, whereas individuals with long working hours but
without sleep deprivation were not. This is one of the few
investigations to address the association of working hours with
T2DM incidence in Asia, and the ﬁrst to report on the eﬀect
modiﬁcation of sleep duration, globally.
Our ﬁnding of no association between overtime work andT2DM risk is supported by a meta-analysis using data of cohort
studies predominantly in Europe and the United States,3 whichshowed a risk ratio of 1.07 (95% CI, 0.89–1.27) for working 55
hours per week (approximately 60 hours per month of overtime).
In Asia, a cohort study of Japanese civil servants also reported noassociation with hyperglycemia.6 The observed lack of association may be related to the healthy worker eﬀect. Healthy workers,
who are at low risk of developing diseases including T2DM,
might have worked long hours, resulting in the null ﬁnding.
In contrast, previous Japanese studies4,5,7 showed the opposite
ﬁndings. Speciﬁcally, two Japanese studies reported an inverse
association in non-shift workers5 and white collar workers7 and apositive association in shift workers5 and blue collar workers.4
Given the inconsistent ﬁndings, no conﬁdent conclusion can be
drawn for the eﬀect of working long hours on glucose metabolism
in Asian populations.
We observed that long overtime working hours combined withsleep deprivation showed a higher T2DM risk, whereas long
working hours with enough sleep did not. Long working hours
may cause sympathetic overactivation,12 which leads to hyperglycemia.13 In contrast, suﬃcient sleep is important to inhibit
sympathetic activation.14 For individuals working long hours,
suﬃcient sleep may be important to recover to a healthy level,
whereas insuﬃcient sleep may accentuate the sympathetic
overactivation caused by overtime work.
This study has some strengths, including a large sample size,
investigation of the eﬀect of extremely long hours of working,and the longitudinal study design. However, limitations shouldbe mentioned. First, working hours were not assessed uniformly
across participating companies. Nonetheless, observed associations were not largely diﬀerent between companies with suﬃcientnumbers of individuals who worked overtime (data not shown).
Second, data on working hours and sleep duration were assessedusing self-report, so they might be inaccurate to some extent. If
random misclassiﬁcation occurred in these variables, the actual
risk associated with overtime work and sleep duration would behigher than observed. Nonetheless, we conﬁrmed that the present
questionnaires on overtime or daily working hours are similar tothe highly valid and moderately reproducible questionnaires
among Japanese employees from the participating companies of
J-ECOH Study.15 Therefore, the possibility of underestimation
would be low. Third, in this study, reference category of overtime
work was not no overtime work (0 hours); some participants
with short overtime work (eg, >0 to <45 hours) may have been
included in that category. Thus, if short overtime work may

J Epidemiol 2018 j 3

Overtime Work and Incidence of Diabetes in Japan

Table 2. Association of overtime working hours with risk of type 2 diabetes among Japanese workers
Categories of overtime work (hours per month)
Four companies
Number of cases
Number of subjects
Person-years
Model 1bModel 2cModel 3d
One companye
Number of cases
Number of subjects
Person-years
Model 4f
Model 5g
Model 6hModel 7i

P for trenda

1 (Short)

2

3

4 (Long)

1,362
23,012
101,777
1.00 (reference)
1.00 (reference)
1.00 (reference)

472
8,217
38,3830.95 (0.86, 1.06)
1.00 (0.90, 1.11)
0.99 (0.88, 1.10)

71
1,205
5,627
0.95 (0.75, 1.20)
1.03 (0.81, 1.31)
1.07 (0.85, 1.36)

27
476
2,189
0.91 (0.62, 1.33)
0.99 (0.67, 1.45)
0.94 (0.64, 1.38)

0.33
0.95
0.97

1,092
18,26582,8571.00 (reference)
1.00 (reference)
1.00 (reference)
1.00 (reference)

461
7,837
36,7630.96 (0.86, 1.08)
1.05 (0.94, 1.18)
1.04 (0.93, 1.17)
1.02 (0.91, 1.14)

60
1,010
4,749
1.00 (0.77, 1.29)
1.17 (0.90, 1.52)
1.13 (0.87, 1.48)
1.15 (0.88, 1.50)

23
410
1,930
0.94 (0.62, 1.42)
1.07 (0.71, 1.62)
1.02 (0.67, 1.55)
0.94 (0.61, 1.43)

0.57
0.22
0.38
0.64

Data are shown as hazard ratio (95% conﬁdence intervals).
P for trend was calculated by assigning 23, 62, 90, and 120 to increasing categories of overtime work with treating this variable as continuous one.
b
Adjusted for age (years, continuous), sex, and worksite (4 companies).
c
Additionally adjusted for smoking (never, past, or current), body mass index (kg=m2, continuous), and hypertension (yes or no).
d
Further adjusted for HbA1c (%, continuous).
eOvertime work was measured using a question with 5 response options: <45, 45–<60, 60–<80, 80–<100, and ≥100 hours per month.
fAdjusted for age (continuous, year) and sex.
g
Adjusted for baseline factors including age, sex, smoking (never, past, or current), alcohol consumption (non-drinker or drinker consuming <1, 1–2, and ≥2 goof Japanese sake equivalents per day), occupational physical activity (sedentary, standing or walking, and physically fairly active), shift work (yes=no), type of
department (ﬁeld-work related or not), job position (high=low), family history of diabetes (yes=no), and hypertension (yes=no).
hAdjusted for factors in model 6 plus leisure-time exercise (<150 or ≥150 min per week) and sleep duration (<5.0, 5.0–5.9, 6.0–6.9, and ≥7 hours per day) atbaseline.
i
Further adjusted for baseline HbA1c (continuous, mmol=mol).
aFigure 1. Combined association of overtime work and sleep duration with risk of type 2 diabetes. Data were adjusted for baselinevariables, including age, sex, smoking, alcohol consumption, leisure-time exercise, occupational physical activity, shift
work, job position, type of department, family history of diabetes, hypertension, body mass index, and HbA1c. HbA1c,
glycated hemoglobin.

elevate diabetes risk, the risk associated with long overtime work
might have been underestimated. Fourth, only baseline data wereused for overtime work. Random changes in working hours
during follow-up might have skewed the results toward the null.
Fifth, in the participating companies, retirement age was
generally set as 60 years, and those who retired at age 60 years
may be rehired up to the age 65 years. Thus, workers aged 60
years or older at the entry were excluded mainly due to no follow-

4 j J Epidemiol 2018254

up data, potentially leading to biased results. However, exclusionof workers aged 60 years (n = 875) did not change the ﬁndings(data not shown). Sixth, unmeasured confounders, including
socioeconomic status, and residual confounding might haveaﬀected the results. Nonetheless, in one company, adjustment for
wide array of potential confounders did not change the ﬁndings
substantially. Lastly, the participants worked in large-scalecompanies; the present ﬁndings may not be applicable to workers

Kuwahara K, et al.

in companies with diﬀerent background, including small- to
medium-sized companies.
This study of Japanese workers from large-scale companies
revealed that overtime work was not associated with an increasein T2DM risk. However, long overtime work was associated withan increased risk of T2DM among those who slept short hours.
Further investigations are needed to clarify the long-term eﬀect oflong working hours on glucose metabolism and the modiﬁcationof this eﬀect by sleep deprivation.

ACKNOWLEDGEMENTS
The authors thank Toshiteru Ohkubo (Chairperson of theIndustrial Health Foundation, Japan) for scientiﬁc support on
the J-ECOH Study; Maki Konishi (National Center for Global
Health and Medicine) for management of data; and Rika
Osawa (National Center for Global Health and Medicine) for
administrative support.
This study was funded in part by the Industrial HealthFoundation, JSPS KAKENHI Grant Number 25293146 and
16K21379, the Industrial Disease Clinical Research Grants(150903-01), and the Grant of National Center for Global Healthand Medicine (28-Shi-1206). The funders had no role in thepresent study.
Teppei Imai and Akiko Nishihara belong to Azbil Corporation;
Toshiaki Miyamoto, Nippon Steel & Sumitomo Metal Corporation Kimitsu Works; Takeshi Kochi, Masafumi Eguchi, andIsamu Kabe, Furukawa Electric Co., Ltd.; Tohru Nakagawa,
Toru Honda, and Shuichiro Yamamoto, Hitachi, ltd.; and Seitaro
Dohi, Mitsui Chemicals, Inc. Teppei Imai, Akiko Nishihara,
Toshiaki Miyamoto, Takeshi Kochi, Masafumi Eguchi, Isamu
Kabe, Tohru Nakagawa, Toru Honda, Shuichiro Yamamoto,and Seitaro Dohi are occupational physicians in each of theparticipating companies.
Conﬂicts of interest: TI, T Miyamoto, TK, ME, AN, TN, SY,
TH, IK are health professionals in the participating companies.
All authors declare no conﬂict of interest.
REFERENCES
1. Lee S, McCann D, Messenger J. Working Time Around the World.
Trends in working hours, laws and policies in a global comparative
perspective. London: Routledge; 2007.
2. Bannai A, Tamakoshi A. The association between long working
hours and health: a systematic review of epidemiological evidence.
Scand J Work Environ Health. 2014;40:5–18.

255

3. Kivimäki M, Virtanen M, Kawachi I, et al. Long working hours,socioeconomic status, and the risk of incident type 2 diabetes: ameta-analysis of published and unpublished data from 222 120
individuals. Lancet Diabetes Endocrinol. 2015;3:27–34.
4. Kawakami N, Araki S, Takatsuka N, Shimizu H, Ishibashi H.
Overtime, psychosocial working conditions, and occurrence of noninsulin dependent diabetes mellitus in Japanese men. J Epidemiol
Community Health. 1999;53:359–363.
5. Bannai A, Yoshioka E, Saijo Y, Sasaki S, Kishi R, Tamakoshi A.
The risk of developing diabetes in association with long working
hours diﬀers by shift work schedules. J Epidemiol. 2016;26:481–
487.
6. Itani O, Kaneita Y, Ikeda M, Kondo S, Murata A, Ohida T.
Associations of work hours and actual availability of weekly restdays with cardiovascular risk factors. J Occup Health. 2013;55:11–
20.
7. Nakanishi N, Nishina K, Yoshida H, et al. Hours of work and therisk of developing impaired fasting glucose or type 2 diabetes
mellitus in Japanese male oﬃce workers. Occup Environ Med.
2001;58:569–574.
8. Liu Y, Tanaka H; Fukuoka Heart Study Group. Overtime work,
insuﬃcient sleep, and risk of non-fatal acute myocardial infarction in
Japanese men. Occup Environ Med. 2002;59:447–451.
9. Kuwahara K, Imai T, Nishihara A, et al; Japan Epidemiology
Collaboration on Occupational Health Study Group. Overtime
work and prevalence of diabetes in Japanese employees: Japanepidemiology collaboration on occupational health study. PLoS One.
2014;9:e95732.
10. Hu H, Kurotani K, Sasaki N, et al; Japan Epidemiology
Collaboration on Occupational Health Study Group. Optimal waist
circumference cut-oﬀ points and ability of diﬀerent metabolic
syndrome criteria for predicting diabetes in Japanese men andwomen: Japan Epidemiology Collaboration on Occupational HealthStudy. BMC Public Health. 2016;16:220.
11. Nanri A, Nakagawa T, Kuwahara K, et al; Japan Epidemiology
Collaboration on Occupational Health Study Group. Development ofrisk score for predicting 3-year incidence of type 2 diabetes: Japan
Epidemiology Collaboration on Occupational Health Study. PLoS
One. 2015;10:e0142779.
12. Kageyama T, Nishikido N, Kobayashi T, Kurokawa Y, Kabuto M.
Commuting, overtime, and cardiac autonomic activity in Tokyo.
Lancet. 1997;350:639.
13. Nonogaki K. New insights into sympathetic regulation of glucose
and fat metabolism. Diabetologia. 2000;43:533–549.
14. Meerlo P, Sgoifo A, Suchecki D. Restricted and disrupted sleep:
eﬀects on autonomic function, neuroendocrine stress systems andstress responsivity. Sleep Med Rev. 2008;12:197–210.
15. Imai T, Kuwahara K, Miyamoto T, et al; Japan Epidemiology
Collaboration on Occupational Health Study Group. Validity andreproducibility of self-reported working hours among Japanese male
employees. J Occup Health. 2016;58:340–346.

J Epidemiol 2018 j 5

256

Industrial OVERWORK-RELATED
Health 2018, 56, 85–91 DISORDERS AMONG PUBLIC EMPLOYEESJAPAN’S

85
Country Report

Cerebrovascular/cardiovascular diseases and mental
disorders due to overwork and work-related stressamong local public employees in Japan
Takashi YAMAUCHI1, 2*, Toru YOSHIKAWA2, Takeshi SASAKI2, Shun MATSUMOTO2,
Masaya TAKAHASHI2, Machi SUKA1 and Hiroyuki YANAGISAWA1
1

Department of Public Health and Environmental Medicine, The Jikei University School of Medicine, Japan
Research Center for Overwork-Related Disorders, National Institute of Occupational Safety and Health, Japan

2

Received July 31, 2017 and accepted October 2, 2017
Published online in J-STAGE October 11, 2017

Abstract: In Japan, overwork-related disorders occur among local public employees as well as thosein private businesses. However, to date, there are no studies reporting the state of compensation for
cerebrovascular/cardiovascular diseases (CCVD) and mental disorders due to overwork or workrelated stress among local public employees in Japan over multiple years. This report examined
the recent trend of overwork-related CCVD and mental disorders, including the incidence ratesof these disorders, among local public employees in Japan from the perspective of compensation
for public accidents, using data from the Japanese Government and relevant organizations. Since
2000, compared to CCVD, there has been an overall increase in the number of claims and cases ofcompensation for mental disorders. Over half of the individuals receiving compensation for mental
disorders were either in their 30s or younger. About 47% of cases of mental disorders were compensated due to work-related factors other than long working hours. The incidence rate by job type washighest among “police o cials” and “ re department o cials” for compensated CCVD and mental
disorders cases, respectively. Changes in the trend of overwork-related disorders among local public
employees in Japan under a legal foundation should be closely monitored.
Key words: Cardiovascular diseases, Cerebrovascular diseases, Japan, Local public employees, Mental
disorders, Overwork, Work stress

Introduction
Cerebrovascular/cardiovascular diseases (CCVD) andmental disorders due to overwork or work-related stressare major occupational and public health issues in East
Asian countries1, 2), including Japan3, 4). In Japan, forinstance, the number of claims for the “Industrial Accident
Compensation Insurance (IACI)” for mental disorders has
increased, from 155 in 1999 to 1,586 in the 2016 ﬁscal*To whom correspondence should be addressed.
E-mail: yamauchi-t@jikei.ac.jp©2018 National Institute of Occupational Safety and Healthyear5, 6). According to the National Police Agency of Japan,
in 2016, 1,978 people died by suicide due to “work-related
issues”, such as exhaustion caused by overwork or workplace bullying7).
Since 1988, with changes in the awareness of overworkrelated disorders in the Japanese society, the Ministry of
Health, Labour and Welfare (MHLW) of Japan has provided annual brief reports on compensation for CCVD
and mental disorders among employees of private companies6). Recently, our peer report presented the details of thestate of occupational CCVD and mental disorders among
employees in Japan over the past ﬁve years4).
In Japan, compensation for job-related death/injury/

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial No Derivatives (by-nc-nd) License.

257

T YAMAUCHI et al.

100

80

80

Number of cases

100

60

40

60

40

20

0

0

1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015

20

1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015

Number of cases

86

Fiscal year

Fiscal year

ClaimsClaimsCases of compensation

Cases of compensation

Fig. 1-(a). Number of claims and cases of compensation for cerebrovascular/cardiovascular disease, FY1999 – FY2015.

Fig. 1-(b). Number of claims and cases of compensation for mental disorders, FY1999 – FY2015.

impairment of private company employees is paid by the
IACI, while those of local public employees is administered by the “Fund for Local Government Employees’
Accident Compensation”8). However, while only two brief
annual reports on the compensation of overwork-relateddisorders among local public employees have been published8), there has been no study examining the state ofoverwork-related disorders among public employees overmultiple years, including the incidence rates of these disorders. In Japan, it has been suggested that work-related
CCVD and mental disorders have occurred among local
public employees, such as teachers in public schools, andpolice and ﬁre department oﬃcials, and have been a serious occupational health issue5), although the total numberof local public employees has been relatively small as compared to that of employees of private companies. Providing an overview of the state of overwork-related disorders
among local public employees in Japan would contributeto the development of public employee-speciﬁc preventive
measures against these conditions.
In the present paper, we examined recent trends inoverwork-related CCVD and mental disorders among
local public employees in Japan from the perspective ofcompensation for public accidents. To provide an overview of the state of overwork-related disorders, we used
the following information: (1) brief annual reports on thecompensation of overwork-related disorders among local
public employees for ﬁscal years 2013 to 2015, publishedby the Fund in 2016 and 20178); (2) the 2016 White Paperon overwork-related disorders, published by the MHLW in
20165); and (3) reports on the total number of local public
employees by job type for the ﬁscal years 2013 to 2015
to calculate the incidence rate of compensated cases, published annually by the Japan Local Government Employee
Safety and Health Association in 2015, 2016, and 20179).
No information regarding the state of overwork-relateddisorders among local public employees by sex and diagnosis has been made available by the Government of Japanor relevant governmental organizations. In this study, we
examined overwork-related CCVD and mental disorders
among local public employees based on relevant factors,
including year of claim and compensation, age, job type,working hours, and work events. We reviewed the annual
trend of claims and cases of compensation for the ﬁscal
years 1999 to 2015, while we analyzed the state of overwork-related disorders by age, job type, working hours,
and work events for the ﬁscal years 2013 to 2015.
Ethical approval for this study was not sought because
only annual summary values for each factor were usedin the study, which were provided by the Government ofJapan or relevant governmental institutions and did notinclude any personally identiﬁable information.

258

Industrial Health 2018, 56, 85–91

87JAPAN’S OVERWORK-RELATED DISORDERS AMONG PUBLIC EMPLOYEES

100%
80%
60%

20
40%
10

80%
60%

20
40%
10

20%

1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015

100%

30

Number of cases

Number of cases

30

0

40

0%

0

Fiscal year

20%

1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015

40

0%

Fiscal year

Proportion of death case (%)

Proportion of suicide case (%)

Cases of compensation for CCVD

Cases of compensation for mental disorders

Cases of compensation for death

Cases of compensation for suicide

Fig. 2-(a). Proportion of deaths among cases of compensation for
cerebrovascular/cardiovascular disease (CCVD), FY1999 – FY2015.

Fig. 2-(b). Proportion of suicides among cases of compensation for
mental disorders, FY1999 – FY2015.

Annual trends
Figures 1-(a) and 2-(a) show the trend of claims andcases of compensation for CCVD among local public
employees in Japan between the ﬁscal years 1999 and20155, 8). Until 2014, 20 or fewer cases per year of CCVD
received compensation. Recently, the number of uncompensated cases has decreased. In 2015, there were 38
claims for compensation, of which 32 received compensation. Of these, 13 cases (40.6%) died due to CCVD.
In 2001, the MHLW relaxed the deﬁnition of heavy
workloads in the amendment of certiﬁcation criteria of
the IACI for compensation for CCVD. In the same year,
the certiﬁcation criteria of the Fund for compensation for
CCVD were also amended. These background factors may
have contributed to the annual trend of compensation for
CCVD among local public employees since 2002. Furthermore, as argued in our recent report4), in June 2014,
the National Diet of Japan passed the “Act on Promotionof Preventive Measures against Karoshi and Other Overwork-Related Health Disorders.” The Act aimed to clarify
the responsibilities of the state in the promotion of preventive measures against overwork-related disorders andto contribute to realizing a society where people can work
healthily and actively with an adequate work – life balance.
Under the Act, in July 2015, the Cabinet of Japan adopted
the “Principles of Preventive Measures against OverworkRelated Disorders” to provide a practical framework forpreventive measures against overwork-related disorders.
Prior to this, in response to action from relevant individuals
and organizations, including family members of those whodied due to overwork-related disorders, lawyers, and personnel of non-proﬁt organizations, with more than 500,000
signatories among the general public, a cross-party groupof lawmakers of the Diet was established to call for a legislation regarding the prevention of overwork-related disorders. These background factors may have contributed tothe increase in the number of claims and cases of compensation for overwork-related disorders among local public
employees after the ﬁscal year 2014.
Figures 1-(b) and 2-(b) present the trend of claims andcases of compensation for mental disorders among local
public employees in Japan between the ﬁscal years 1999
and 20155, 8). Since 2000, both the number of claims and ofcases of compensation have increased, possibly due to theimplementation of guidelines for compensation for mental
disorders for local public employees by the Fund in 19998).
In 2015, 97 claims were submitted, and 32 cases received
compensation. Of these, 11 (34.4%) represented suicide
cases.
In the ﬁscal year 2015, the number of claims for mental disorders increased sharply from 49 in 2014 to 97 in
2015. This may be due to the amendment of the certiﬁcation criteria of the Fund in 2012. It is important to examine
whether this trend will persist.

259

88

T YAMAUCHI et al.
50%

Proportion of cases (%)

40%

30%

20%

10%

0%

<30

30-39

40-49

50-59

60+

Age group
CCVD (n=69)

Mental disorders (n=86)

Fig. 3. Distribution of cases of compensation for cerebrovascular/cardiovascular disease and mental
disorders by age group, FY 2013 – FY2015.

60%

Proportion of cases (%)

50%
40%
30%
20%
10%
0%

<20

20-39

40-59

60-79

80-99

100+

Other factors

Overtime hours
CCVD (n=69)

Mental disorders (n=86)

Fig. 4. Distribution of cases of compensation for cerebrovascular/cardiovascular disease and mental
disorders by overtime hours, FY2013 – FY2015.

In the ﬁscal year 2015 (i.e., the ﬁrst full ﬁscal year after
the “Act on Promotion of Preventive Measures against
Karoshi and Other Overwork-Related Health Disorders”
was enacted in Japan in November 201410)), the number ofclaims for compensation for both CCVD and mental disorders among local public employees increased relative tothe preceding year (Fig. 1-(a) and Fig. 1-(b)), particularly
for mental disorders. This trend may be due to increased
awareness of overwork-related disorders and the compensation system of the Fund for CCVD and mental disorders,following the enactment of legislation and media reports inJapan on overwork-related disorders.

260

Age
Figure 3 shows the age distribution of cases of compensation for CCVD and mental disorders among local public employees in Japan between the ﬁscal years 2013 and20158). Compensation occurred more frequently amongindividuals aged 50 to 59 yr (43.5%), followed by those
aged 40 to 49 yr. Compensation for mental disorders
occurred more frequently among young employees, particularly those aged 30 to 39 yr (32.6%).
As shown in Fig. 3, over half of the individuals receiving compensation for mental disorders were in their 30s
or younger. These ﬁndings are consistent with those of
employees in private companies receiving compensaIndustrial Health 2018, 56, 85–91

89

Job-related events

JAPAN’S OVERWORK-RELATED DISORDERS AMONG PUBLIC EMPLOYEES

Relationship with residents

22.1%

Extremely severe work events

22.1%

Interpersonal conflicts

19.8%

Heavy workload (long working hours)

19.8%

Job quality

10.5%

Personnel changes

2.3%

Scandal1.2%

Crucial mistakes

1.2%

Job operation system

1.2%

Promotion

0.0%

Working form

0.0%
0%

10%

20%

30%

Proportion of cases (%)

Fig. 5.

Distribution of cases of compensation for mental disorders by job-related events, FY2013 – FY2015.

Table 1. The number and incidence rate of cases of compensation for cerebrovascular/cardiovascular disease and mental disorders by job typeJob type

Cerebrovascular/cardiovasculardiseaseNo. of employeesa)nNo. of casesb)%

Teachers/workers in compulsory education schools
2,059,224 25.0%
Teachers/workers in non-compulsory education schools 1,035,172 12.6%
Police oﬃcials
853,838 10.4%
Fire department oﬃcials
477,708
5.8%
Sanitation department oﬃcials
145,426
1.8%
Other local public oﬃcials
3,672,300 44.5%
Total

8,243,668

100%

n

%

Incidence rate
(per 1 million)

21
6
16
3
0
23

30.4%
8.7%
23.2%
4.3%
0.0%
33.3%

69

100%

Mental disorders
No. of casesb)n%

Incidence rate
(per 1 million)

10.2
5.8
18.7
6.3
0.0
6.3

8
9
8
11
0
50

9.3%
10.5%
9.3%
12.8%
0.0%
58.1%

3.9
8.7
9.4
23.0
0.0
13.6

8.4

86

100%

10.4

a)

Data from Japan Local Government Employee Safety and Health Association. This column does not include the number of part-time employees.
Total number of cases receiving compensation between the ﬁscal years 2013 and 2015. This column includes claims for compensation brought before
the ﬁscal year 2013. These columns do not include the number of part-time employees.

b)tion4 – 6), suggesting the importance of promoting mental
health-related support for young employees both in the
public and non-public sectors, as well as increasing theawareness of working conditions among young people.
Working hours and work events
Figure 4 shows the distribution of overtime hours among
local public employees compensated by the Fund during
the ﬁscal years 2013 and 20158). Notably, in 71.0% of casesof compensation for CCVD, overtime hours exceeded 80 h
per month prior to the onset of CCVD. Conversely, 47.7%
of cases of mental disorders (and possibly, about 10% ofcases working less than 20 h of overtime) were compensated due to work-related factors other than long working hours, including exposure to extremely stressful work

events, such as severe sexual harassment/violence or accidents/natural disasters.
Figure 5 depicts the distribution of cases of compensation for mental disorders by work event during the ﬁscal
years 2013 and 20158). During the three-yr period, themost frequently recognized work events (22.1%) were“relationship with residents” and “extremely severe work
events,” followed by “interpersonal conﬂicts” and “heavy
workload (long working hours)”. “Relationship with residents” may be considered a local public employee-speciﬁcwork event for public servants, as well as public services
after “extremely severe work events,” including natural
disasters, such as the Great East Japan Earthquake and the
Fukushima Nuclear Power Accident which occurred in
March 201111).

261

90

T YAMAUCHI et al.

Job type
Table 1 depicts the distribution of cases of compensation
for CCVD and mental disorders by job type between theﬁscal years 2013 and 20158). Regardless of the type of disorder (i.e., CCVD or mental disorders), the highest number of cases of compensation were observed among “otherlocal public oﬃcials” (including local government oﬃcials engaged in document work as well as physicians andnurses in local public hospitals, caregivers for the elderly,
and public health nurses), particularly for mental disorders.
Furthermore, 30.4% of cases of compensation for CCVD
involved “teachers/workers in schools oﬀering compulsory education,” followed by “police oﬃcials.” The largest number of employees who obtained compensation for
mental disorders included “other local public oﬃcials” and“ﬁre department oﬃcials,” followed by “teachers/workers
in schools oﬀering non-compulsory education.”
Conversely, among cases of compensation for CCVD,
the highest incidence rate (i.e., the number of cases ofcompensation for CCVD and mental disorders per 1 million local public employees) by job type was found among“police officials” (18.7/million), followed by “teachers/workers in schools oﬀering compulsory education.”
Among cases of compensation for mental disorders, thehighest incidence rate was observed among “ﬁre department oﬃcials” (23.0/million), followed by “other local
public oﬃcials”, suggesting that “other local public oﬃcials” may not necessarily receive compensation more
frequently than those in other job types, taking the total
number of local public employees in each job type as thedenominator9).
The highest incidence of cases of compensation per
1 million local public employees by job type was foundamong “police officials” for CCVD and among “firedepartment oﬃcials” for mental disorders. These ﬁndings
suggest that job-speciﬁc preventive measures against overwork-related disorders are needed.

Conclusions
We analyzed the recent trends in compensation for
CCVD and mental disorders due to overwork or workstress among local public employees in Japan. Compared to studies on CCVD and mental disorders among
employees at private companies4), there were limited data
regarding overwork-related disorders among local public
employees in Japan. While information regarding sex ratio
and diagnosis among compensated local public employees were not included in the present paper due to the lack262

of the relevant data, to the best of our knowledge, this is
the ﬁrst report to show the state of overwork-related disorders among local public employees from the perspectiveof compensation for public accidents over multiple years.
On the other hand, no information regarding the state ofoverwork-related disorders among public employees by
area has been made available. In Japan, the Great East
Japan Earthquake occurred on March 11, 2011. Thus, there
might be a substantial diﬀerence in the state of overworkrelated disorders among public employees in the disasterarea compared to those in other areas in Japan during thestudy period.
Consistent with the recent IACI trends in claim andcompensation, the number of claims and compensation for
mental disorders among local public employees has generally increased. The distribution of age and working hours/
work events among cases of compensation were also comparable to those among employees of private businesses.
While there may be public employee-speciﬁc or job typespeciﬁc factors, as observed among employees of private
businesses, long working hours and interpersonal conﬂicts
were also primary reasons for compensation among local
public employees.
There has been a recent increase in the number of media
reports in Japan regarding cases of compensation among
local public employees, as well as among employees ofprivate companies. Guidelines for compensation of overwork-related disorders for employees of private companies
and local public employees have been also established. In
2014, the enactment of the act was widely reported by theJapanese media. Furthermore, under the act, the Cabinet ofJapan adopted the principles in 2015, to provide a practical framework and immediate objectives to prevent overwork-related disorders. These factors may contribute to therecent trend in the compensation of local public employees
in Japan.
The objectives of the principles include the promotionof awareness of overwork-related issues among public
employees and the setting up of a counselling service system for public employees. Although preventive measuresagainst overwork-related disorders which were regulated
in the principles mainly focus on employees of privatecompanies, our ﬁndings suggest that it is important todevelop preventive measures for public employees, including police oﬃcers and ﬁre department oﬃcials in whom theincidence rate of cases of compensation was high. Changes
in the trends of overwork-related disorders among public
employees in Japan in the context of recent developmentsin the law should be evaluated so that other countries can
Industrial Health 2018, 56, 85–91

JAPAN’S OVERWORK-RELATED DISORDERS AMONG PUBLIC EMPLOYEES

beneﬁt from the experience.

Disclaimer
5)

The content of this report reﬂects the views of theauthors and does not necessarily that of the Governmentof Japan. The translation of the names of proper nouns
from Japanese into the English language was made by theauthors and is not an oﬃcial translation by the Governmentof Japan.

6)

Acknowledgments

7)This work was supported by JSPS KAKENHI Grant
Number JP17K10348.

8)

References
1) Cheng Y, Park J, Kim Y, Kawakami N (2012) The recognition of occupational diseases attributed to heavy workloads:
experiences in Japan, Korea, and Taiwan. Int Arch Occup
Environ Health 85, 791 – 9. [Medline] [CrossRef]2) Lee J, Kim I, Roh S (2016) Descriptive study of claims foroccupational mental disorders or suicide. Ann Occup Environ Med 28, 61. [Medline] [CrossRef]3) Iwasaki K, Takahashi M, Nakata A (2006) Health problems
due to long working hours in Japan: working hours, workers’ compensation (Karoshi), and preventive measures. Ind
Health 44, 537 – 40. [Medline] [CrossRef]
4) Yamauchi T, Yoshikawa T, Takamoto M, Sasaki T,

9)

10)

11)

263

91

Matsumoto S, Kayashima K, Takeshima T, Takahashi M(2017) Overwork-related disorders in Japan: recent trends
and development of a national policy to promote preventive
measures. Ind Health 55, 293 – 302. [Medline] [CrossRef]
Ministry of Health, Labour and Welfare, Government ofJapan. 2016 White paper on preventive measures against
overwork-related disorders (Karoshi tou boushi taisaku
hakusyo) [in Japanese]. http://www.mhlw.go.jp/wp/
hakusyo/karoushi/16/index.html. Accessed July 19, 2017.
Ministry of Health, Labour and Welfare, Government ofJapan. Heisei 28 nendo karoshi-tou no rousai hosyou
jyoukyou wo kouhyou. http://www.mhlw.go.jp/stf/
houdou/0000168672.html. Accessed July 15, 2017.
National Police Agency, Government of Japan. Toukei [inJapanese]. https://www.npa.go.jp/publications/statistics/
index.html. Accessed July 15, 2017.
Fund for Local Government Employees’ Accident Compensation. Fund for Local Government Employees’ Accident
Compensation. http://www.chikousai.jp/. Accessed December 1, 2017.
Japan Local Government Employee Safety and Health
Association. Koumu saigai no genkyou. http://www.jalsha.
or.jp/tyosa/result2. Accessed July 15, 2017.
Ministry of Health, Labour and Welfare, Government ofJapan. Karoshi tou boushi taisaku ni kansuru hourei [inJapanese]. http://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000053525.html. Accessed July 15, 2017.
Konno S, Hozawa A, Munakata M (2013) Blood pressure
among public employees after the Great East Japan Earthquake: the Watari study. Am J Hypertens 26, 1059 – 63.
[Medline] [CrossRef]

264

Industrial Health 2017, 55,DISORDERS
293–302 PREVENTION POLICY IN JAPANOVERWORK-RELATED

293
Country Report

Overwork-related disorders in Japan: recent trends
and development of a national policy to promote
preventive measures
Takashi YAMAUCHI1*, Toru YOSHIKAWA1, Masahiro TAKAMOTO2, Takeshi SASAKI1,
Shun MATSUMOTO1, Kotaro KAYASHIMA1, Tadashi TAKESHIMA3 andMasaya TAKAHASHI1
1

Research Center for Overwork-Related Disorders, National Institute of Occupational Safety and Health, Japan
College of Education, Yokohama National University, Japan
3
Kawasaki City Center for Mental Health and Welfare, Japan
2

Received November 10, 2016 and accepted January 23, 2017
Published online in J-STAGE January 31, 2017

Abstract: Overwork-related disorders, such as cerebrovascular/cardiovascular diseases (CCVD)
and mental disorders due to overwork, are a major occupational and public health issue worldwide,
particularly in East Asian countries. This report discusses the recent trend of overwork-related disorders in Japan from the perspective of workers’ compensated occupational diseases, as well as
the development of a national policy for preventive measures against overwork-related disorders inJapan. Recently, the number of claimed and compensated cases of occupational mental disorders has
increased substantially, particularly among young workers, as compared to those of occupational
CCVD. In response to these situations and action from society, the Japanese Government passed the“Act on Promotion of Preventive Measures against Karoshi and Other Overwork-Related Health
Disorders” in June 2014 to develop a national initiative towards the prevention of overwork-relateddisorders. Changes in the trend of overwork-related disorders in Japan under a legal foundation
and an initiative by the central government should be closely monitored so that other countries canbene t from the experiences.
Key words: Cardiovascular diseases, Cerebrovascular diseases, Japan, Mental disorders, National
strategies, Overwork, Work stress

Introduction
Overwork-related disorders, including karoshi (i.e.,death by cerebrovascular and cardiovascular diseases(CCVD) due to overwork) and karojisatsu (i.e., suicide
due to overwork), constitute a major occupational andpublic health issue worldwide1), particularly in East Asian
countries2), including Japan3). In 2015, the average annual*To whom correspondence should be addressed.
E-mail: yamat.fw@gmail.com©2017 National Institute of Occupational Safety and Healthworking hours among employed people in Japan was
1,938.6 h4). On the other hand, regardless of gender, theproportion of workers who were working 49 h or more per
week in Japan in 2014 (30.0% in men and 9.7% in women)
was higher than that in western developed countries5, 6),
suggesting that long working hours are more prevalent inJapan. In addition, whereas CCVD and mental disorders
attributed to heavy workloads or stressful work events are
considered compensable occupational diseases by workers’ compensation insurance systems in Japan, Korea, andTaiwan, the number of compensated cases and these trends
are diﬀerent2).

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial No Derivatives (by-nc-nd) License.

265

294

T YAMAUCHI et al.

Compensated Occupational CCVD and
Mental Disorders in Japan

1,600

100%

1,400
80%

1,200

Number of cases

1,000

60%

800
40%

600
400

20%

200
0

1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014

According to the National Police Agency of Japan7),
24,025 people died by suicide in Japan in 2015 and, of thesesuicide completers, reasons for suicide could be determined in 17,981 (74.8%). Among those, 2,159 (12.0%)
completed suicide due to “work-related issues,” including
suicidal cases due to “exhaustion due to overwork” (i.e.,karojisatsu). Recently, suicide rates due to work-related
issues, such as stress involved in long working hours andheavy workloads, have increased among people aged 20 to
29 yr8). Furthermore, as compared to occupational CCVD,
occupational mental disorders have been compensatedmore frequently among young employees in Japan9).
In the present paper, we aimed to discuss the recent trendof overwork-related disorders in Japan from the perspective of workers’ compensated occupational diseases (i.e.,
CCVD and mental disorders) due to overwork, as well as
the development of a national policy for the promotion of
preventive measures against overwork-related disorders inJapan.

Fiscal year
Compensation rate (%)

Claimed cases

Compensated cases
Fig. 1-(a). Number of claimed and compensated cases of occupational cardiovascular disease, FY1988 – FY2015.

1,600

266

100%

1,400
80%

1,200

Number of cases

1,000

60%

800
40%

600
400

20%

200
0

1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014

To our knowledge, the ﬁrst reported case of overworkrelated disorders in Japan occurred in 1969, which was acase of death by stroke10, 11). In addition, the ﬁrst case ofoccupational mental disorders was compensated in 198412).
Following changes in the awareness of overwork-relateddisorders in society and decisions made in the suits, since
1988, the Ministry of Health, Labour and Welfare (MHLW)
of Japan has provided the annual number of cases of bothclaimed and compensated occupational CCVD and mental
disorders9, 13).
Figure 1-(a) shows the trend of claimed and compensated cases of occupational CCVD in Japan between ﬁscal
years 1988 and 20159, 13). In 2002, the number of compensated occupational CCVD cases increased sharply. Overthe last three ﬁscal years, nearly 800 claims for compensation of occupational CCVD have been made and, of these,
about one third were compensated.
The sharp increase in the number of compensated CCVD
cases in 2002 may be due to the relaxation of the deﬁnitionof heavy workloads in the amendment of certiﬁcation criteria by the MHLW in December 20012, 3). Regarding thisamendment, the expert committee on the criteria for compensation of occupational CCVD, which was organized by
the MHLW, published a report on the association between
overwork and occupational CCVD in November 2001.
Based on this report, the standards of overtime working

0%0%

Fiscal year
Compensation rate (%)

Claimed cases

Compensated cases
Fig. 1-(b). Number of claimed and compensated cases of occupational mental disorders, FY1988 – FY2015.

hours for the compensation of occupational CCVD were
established in a more quantitative manner as follows: (1)overtime working hours of more than 100 h per month forthe past month before the onset of CCVD, and (2) overtime working hours of more than 80 h per month for the
Industrial Health 2017, 55, 293–302

295

OVERWORK-RELATED DISORDERS PREVENTION POLICY IN JAPAN

1,600

100%

1,400
80%

Number of cases

1,200
1,000

60%

800
40%

600
400

20%

0

1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014

200
0%

Fiscal year
Proportion of suicide case (%)
Claimed cases of mental disorders
Claimed cases of suicide
Fig. 2. Proportion of suicide cases among the claimed casesof occupational mental disorders claimed between scal years
1988 and 2015.

600

100%

500

Number of cases

80%

400

60%

300
40%

200

20%

100
0

1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014

past 2 to 6 months before the onset of CCVD3).
Figure 1-(b) shows the trend of claimed and compensated cases of occupational mental disorders in Japanbetween ﬁscal years 1988 and 20159, 13). In 1999, the number of applications for compensation jumped sharply, possibly due to the establishment of the guideline for compensation of occupational mental disorders by the MHLW.
Since 1999, both the number of claimed and compensatedcases have increased substantially. Compensation rate (thenumber of compensated cases divided by the total numberof claims) has also increased from 9.0% in 1999 to 29.3%
in 2002, and has remained at about 30% in recent years.
As shown in Fig. 2, the proportion of suicidal cases
among those who had claimed compensation for occupational mental disorders was 60% in 1999. Since 1999, theproportion has substantially decreased due to the dramaticincrease in the total number of claimed cases for compensation and, after 2007, it has remained at about 15%. Similarly, the proportion of suicidal cases among those who
were determined to be compensated decreased after 1999,
and it has remained at nearly 20% (Fig. 3).
In 2002, the MHLW launched the ﬁrst comprehensive
program for the prevention of health impairment due tooverwork12). It included the following three major focus
areas: (1) reduction of overtime work to 45 h or less permonth, (2) introduction of medical examinations for all
workers, and (3) oﬀer of consultation with and health guidance by a doctor for those who work long hours3, 10). In
addition, the MHLW have implemented some preventive
measures regarding mental health promotion in the workplace and prevention of workplace bullying and power
harassment14).
However, these programs and eﬀorts by the Governmentof Japan to prevent overwork-related disorders may nothave been successful in reducing overwork-related disorders. As argued in previous literature10), that may be dueto (1) the attitudes among the Japanese workers towards
long working hours, (2) the complexity of risk factors
for overwork-related disorders other than long working
hours and work environment, such as shift work, business practice, and lifestyle, and (3) low awareness of the
impact of long working hours on health among the public.
In terms of working hours, whereas average annual working hours among workers (including part-time workers)
in Japan have gradually decreased from 1,920 h in 1993
to 1,734 h in 2015, those among full-time workers haveremained at approximately 2,000 h14). Furthermore, despite
the increase in awareness of overwork-related disorders insociety and the number of cases of occupational disorders,0%Fiscal year
Proportion of suicide case (%)
Compensated cases of mental disorders
Compensated cases of suicide
Fig. 3. Proportion of suicide cases among the compensatedcases of occupational mental disorders between scal years
1988 and 2015.

a detailed analysis of the state of overwork-related disorders in Japan, particularly that in terms of medical diagnosis and industry, had not been carried out.

267

296
Table 1.

T YAMAUCHI et al.

Objectives of the Principles of Preventive Measures against Overwork-Related Disorders

1) To promote research on overwork-related disorders and publish the ﬁndings
1-1) To analyze the state of compensated and non-compensated cases of overwork-related disorders
1-2) To investigate the background factors of overwork-related disorders from the perspective of epidemiology and labor and social sciences
2) To increase awareness of overwork-related disorders2-1) To increase awareness of overwork-related issues among the public and that of working conditions among high school and university students
2-2) To increase awareness of issues regarding long working hours, health disorders due to overwork, mental healthcare in the workplace, andpower harassment at work (workplace bullying)2-3) To promote reviewing working style and taking paid vacation among workers2-4) To promote preventive measures based on business practice2-5) To increase awareness of overwork-related issues among public employees3) To develop a counselling service system
3-1) To set up face-to-face, telephone, or e-mail counselling service system on working conditions and health management3-2) To train and secure human resources (e.g., industrial physicians, occupational health and labor management personnel)3-3) To set up counselling service system for public employees4) To support the activities of private sectors
4-1) To support activities and events by private organizations, including symposia on the promotion of preventive measures against overworkrelated disorders
4-2) To disseminate activities of private organizations towards the public

Development of National Prevention Strategies for Overwork-related Disorders in Japan
In response to the situations regarding overwork-relateddisorders described above and action from relevant people
and organizations, including family members of those whodied by overwork-related disorders, lawyers, and personnel of non-proﬁt organizations, with more than 500,000
signatories among the general public, a cross-party groupof lawmakers of the National Diet of Japan was establishedto call for a legislation regarding prevention of overworkrelated disorders13). Subsequently, the cross-party groupsubmitted a bill regarding the promotion of preventive
measures against overwork-related disorders to the Diet.
In June 2014, the Japanese Government passed the “Acton Promotion of Preventive Measures against Karoshi andOther Overwork-Related Health Disorders” to develop anational initiative of prevention of overwork-related disorders15). The Act was enacted in November 2014. In theAct, the term “overwork-related disorders” was deﬁned toinclude all of the following outcomes: (1) death by CCVD
due to overwork, (2) suicide death following an onset ofmental disorders due to psychological stress at work, and(3) CCVD due to overwork and mental disorders due topsychological stress at work. It is important to note thatthe term “overwork-related disorders” deﬁned in the Act
includes both fatal and non-fatal outcomes. Subsequently,
in July 2015, the “Principles of Preventive Measuresagainst Overwork-Related Disorders” were establishedunder the Act.
The aims of the Act are to clarify the responsibili-

268

ties of the state to promote preventive measures against
overwork-related disorders, including a submission of
the annual report on the state of and prevention policies
regarding overwork-related disorders to the Diet, and tocontribute to realizing a society where people can work
healthily and actively with an adequate work – life balance.
The basic principles of the Act are that (1) research on
overwork-related disorders should be conducted to clarify
the current state of overwork-related disorders in Japan andto promote preventive measures against overwork-relateddisorders, (2) preventive measures should be implemented
based on the increase in awareness of overwork-relateddisorders among the public, and (3) comprehensive prevention strategies against overwork-related disorders,which involve central and local governments, employers,
and other relevant organizations, are needed.
The Act designates November, which includes the“Labor Thanksgiving Day” in Japan (November 23), as
the “Month for Awareness of Prevention of OverworkRelated Disorders”, in order to promote public awarenessof overwork-related disorders. Furthermore, under the Act,
the MHLW established the “Council on Promotion of Preventive Measures against Overwork-Related Disorders”.
The Council is a regular consultative meeting composedof representatives of (1) those who have suﬀered fromoverwork-related disorders and their family members, (2)family members of those who died by overwork-relateddisorders, (3) employees, (4) employers, and (5) academic
experts. As of September 30, 2016, the MHLW has hosted
six Councils (two in ﬁscal year 2014 and four in 2015).
The main theme of the Councils was the content of a draft
Industrial Health 2017, 55, 293–302

297

OVERWORK-RELATED DISORDERS PREVENTION POLICY IN JAPANof the Principles.
Under the Act, the Cabinet adopted the “Principles ofPreventive Measures against Overwork-Related Disorders” in July 2015. The Principles provided a practicalframework for preventive measures against overworkrelated disorders (Table 1). Following the statement of theAct, the Principles established the following four major
objectives to be implemented by the Japanese Government: (1) to promote research on overwork-related disorders and publish the ﬁndings, (2) to increase awareness ofoverwork-related disorders, (3) to develop a counselling
service system, (4) to support the activities of private sectors.
According to the MHLW14), the total national budget for
preventive measures against overwork-related disorders(promotion of research, increasing the awareness, development of counselling service, and support for private sectors) was 5.529 billion JPY in ﬁscal year 2015 and 7.435
billion JPY in ﬁscal year 2016, respectively (approximately 1 USD = 120 JPY in October 2015).

Proportion of cases (%)

40%

20%

10%

0%

<30

30-39

40-49

50-59

60+

Age group
Men (n=1,495)

Women (n=69)

Fig. 4-(a). Distribution of compensated cases of occupational
cardiovascular disease by age between January 2010 andMarch 2015.

Analysis of Details about the State of Overwork-related Disorders under the Legal
Foundation40%

Proportion of cases (%)

Following the enactment of the Act in November 2014,
the Research Center for Overwork-Related Disorders(RECORDS) was established within the National Institute of Occupational Safety and Health, Japan (JNIOSH).
To investigate the current situations regarding overworkrelated disorders, the RECORDS collected compensation
claims of recognized cases for occupational CCVD andmental disorders from January 2010 through March 2015
and conducted a detailed analysis to characterize the background factors and medical diagnoses relevant to thosedisorders. Here, we describe the critical results, comparing
the state between the cases of CCVD and those of mental
disorders. For the ﬁndings shown below, ethical approval
was obtained from the Institutional Review Board of the
National Institute of Occupational Safety and Health,Japan (No. H2708).

30%

20%

10%

0%

<30

30-39

40-49

50-59

60+

Age group
Men (n=1,372)

Gender and Age
As shown in Fig. 4-(a) and Fig. 4-(b)16), among those
who were determined to be compensated for having
occupational CCVD and mental disorders between January 2010 and March 2015, 95.6% (1,495/1,564) of thecompensated CCVD cases were male, whereas 68.7%

30%

Women (n=625)

Fig. 4-(b). Distribution of compensated cases of occupational
mental disorders by age between January 2010 and March
2015.

(1,372/1,997) of the cases of compensated mental disorders were male.
As compared to the age distribution of the onset of com-

269

298

T YAMAUCHI et al.

50%

Proportion of cases (%)

40%

30%

20%

10%

0%

<60

60-79

80-99

100-119120-139140-159

160+

Other factors

Overtime hours
Occupational CCVD (n=528)

Occupational mental disorders (n=969)

Fig. 5. Distribution of compensated cases of occupational cardiovascular disease and mental disorders by overtime hours in scal
years 2014 and 2015.

pensated occupational CCVD, occupational mental disorders were compensated more frequently among young
people, particularly those aged 30 to 39 yr. As depicted
in Fig. 4-(b), 50.9% of male compensated cases of mental
disorders and 61.0% of female cases were their 20s or 30s.
The mean age of the onset of compensated CCVD was 49.3
(SD, 9.7) among men and 49.4 (SD, 12.6) among women,
whereas that of compensated mental disorders was 40.0
(SD, 11.3) among men and 36.9 (SD, 11.9) among women.

Working Hours and Work Events
Figure 5 shows the distribution of overtime hours
among those who were compensated in ﬁscal years 2014
and 20159). As depicted in Fig. 5, 64.8% of compensatedoccupational CCVD cases were conﬁrmed having overtime hours between 80 and 119 h per month prior to theonset of occupational CCVD. On the other hand, 38.3%
of compensated cases of mental disorders were conﬁrmed having overtime working hours of less than 60 h
per month before the onset, and 17.2% were compensated
due to work-related factors other than long working hours,
including exposure to extremely stressful work events,
such as severe sexual harassment/violence or accidents inthe workplace16).

270

Job Area/Type
Tables 2 and 3 depict the distribution of compensatedoccupational CCVD and mental disorders, respectively,by gender and job area between January 2010 and March
201516). Regarding occupational CCVD (Table 2), amongmen, 30.7% of compensated cases were in “transport andpostal activities,” followed by “wholesale and retail trade”
and “manufacturing.” In terms of compensated occupational mental disorders (Table 3), among men, “manufacturing” had the largest number of compensated workers,
followed by “wholesale and retail trade” and “transportand postal activities.” Notably, among women, 28.8% ofcompensated cases of occupational mental disorders werein “medical, health and welfare.” As suggested in previous literature17), female healthcare professionals, such as
nurses in mental health care or caregivers for the elderly,
may be more frequently exposed to work-related traumatic events, such as physical assaults and violence frompatients and service users. However, regardless of the typeof overwork-related disorders (i.e., occupational CCVD
or mental disorders), workers in these job areas might not
be necessarily compensated more frequently compared tothose in other job areas, given the total number of people
employed in each job area/industry as the denominator18).
There are some limitations to interpret the values shown
Industrial Health 2017, 55, 293–302

299

OVERWORK-RELATED DISORDERS PREVENTION POLICY IN JAPAN

Table 2. Distribution of compensated cases of cerebrovascular/cardiovascular disease by job category
Men
No. of casesa)

Job category (alphabetical order)e)nAccommodations, eating, and drinking services
Agriculture and forestry
Compound services
Construction
Education, learning support
Electricity, gas, heat supply, and water
Finance and insurance
Fisheries
Information and communications
Living-related, personal, and amusement services
Manufacturing
Medical, health, and welfare
Mining and quarrying of stone and gravel
Real estate and goods rental and leasing
Scientiﬁc research, professional, and technicalservices
Services, N.E.C.
Transport and postal activities
Wholesale and retail trade

104 7.0%
6 0.4%
6 0.4%
162 10.8%
23 1.5%
1 0.1%
9 0.6%
14 0.9%46 3.1%33 2.2%
186 12.4%
38 2.5%0 0.0%
28 1.9%

Total

%

Women

No. ofemployee
population(10,000)b,c)nNo. of cases
per 1 milliond)%

No. of cases
n

%

19.7
4.1
4.1
11.2
3.8
0.7
2.7
53.8
7.5
9.9
5.7
5.4
0.0
11.9

10 14.5%
1 1.4%
1 1.4%
0 0.0%
2 2.9%
0 0.0%
1 1.4%
0 0.0%
5 7.2%
4 5.8%
7 10.1%
11 15.9%
0 0.0%
0 0.0%

3.1%

10.6

3

121 8.1%
459 30.7%
215 14.4%

1,091 8.2%
1,272 9.5%
2,005 15.0%

11.1
36.1
10.7

1,495 100%

13,325 100%

11.2

44

2.9%

529 4.0%
148 1.1%
147 1.1%
1,448 10.9%
613 4.6%
134 1.0%333 2.5%
26 0.2%610 4.6%
332 2.5%
3,263 24.5%
709 5.3%
12 0.1%
236 1.8%

a)

417

4.3%

No. ofemployee
population(10,000)b,c)n%

986 8.9%
111 1.0%
98 0.9%243 2.2%
704 6.4%
19 0.2%400 3.6%
6 0.1%
215 2.0%523 4.7%
1,359 12.3%
2,563 23.3%
3 0.0%
140 1.3%249

No. of cases
per 1 milliond)
1.0
0.9
1.0
0.0
0.3
0.0
0.3
0.0
2.3
0.8
0.5
0.4
0.0
0.0

2.3%

1.2

4 5.8%
6 8.7%
14 20.3%

815 7.4%
292 2.6%
2,296 20.8%

0.5
2.1
0.6

69 100%11,022 100%

0.6

a)

Total number of cases that were determined to be compensated between January 2010 and March 2015. This column includes the cases that wereclaimed to workers’ compensation before December 2009.
b)
Data from the Labour Force Survey, Ministry of Internal Aﬀairs and Communications of Japan.
c)
Total population of employees (annual average) in Japan between January 2010 and December 2014. These ﬁgures include both full-time and part-time
employees.
d)
Due to the unavailability of data on the population of employees between January 2015 and March 2015, the compensation rates in this column areslightly higher than the actual value.
e)Public employees and central and local government oﬃcers are not included.

in Tables 2 and 3. For instance, due to the unavailabilityof data on the population of employees between January
2015 and March 2015, the compensation rates are slightly
higher than the actual value.

Medical Diagnoses

59.7% of male compensated cases had been diagnosed ashaving mood (aﬀective) disorders. Among women, 73.0%
of compensated cases had been diagnosed having neurotic,
stress-related, or somatoform disorders, particularly posttraumatic stress disorder (PTSD).

Conclusion
Table 4 shows the distribution of diagnoses among compensated cases of occupational CCVD by gender between
January 2010 and March 201516). While 60.5% of malecompensated cases had been diagnosed as having cerebrovascular diseases, particularly intracerebral hemorrhage,
91.3% of female compensated cases had been diagnosed
having cerebrovascular diseases.
Table 5 summarizes the distribution of diagnoses among
compensated cases of occupational mental disorders bygender between January 2010 and March 201516). Notably,

In the current paper, we brieﬂy analyzed the characteristics of compensated occupational CCVD and mental disorders due to overwork or psychological stress at work. Overthe past decade, the number of claims, as well as that ofcompensation, of occupational mental disorders have been
substantially increasing, as compared to those of occupational CCVD. Notably, among the cases of compensatedoccupational mental disorders, approximately 50% ofmale and 60% of female cases were in their 20s or 30s.

271

300
Table 3.

T YAMAUCHI et al.

Distribution of compensated cases of mental disorders by job category
Men
No. of casesa)

Job category (alphabetic order)e)nAccommodations, eating, and drinking services
Agriculture and forestry
Compound services
Construction
Education, learning support
Electricity, gas, heat supply, and water
Finance and insurance
Fisheries
Information and communications
Living-related, personal, and amusement services
Manufacturing
Medical, health, and welfare
Mining and quarrying of stone and gravel
Real estate and goods rental and leasing
Scientiﬁc research, professional, and technicalservices
Services, N.E.C.
Transport and postal activities
Wholesale and retail trade

87 6.3%15 1.1%
10 0.7%138 10.1%
32 2.3%
12 0.9%23 1.7%
6 0.4%
97 7.1%30 2.2%290 21.1%
51 3.7%
3 0.2%
39 2.8%

Total

Women

No. ofemployee
population(10,000)b,c)%nNo. of cases
per 1 milliond)%

No. of cases
n

%

16.4
10.1
6.8
9.5
5.2
9.0
6.9
23.1
15.9
9.0
8.9
7.2
25.0
16.5

48 7.7%
2 0.3%
7 1.1%
11 1.8%25 4.0%1 0.2%
30 4.8%0 0.0%
28 4.5%15 2.4%59 9.5%179 28.8%
0 0.0%
13 2.1%

3.1%

16.8

22

100 7.3%
176 12.8%
193 14.1%

1,091 8.2%
1,272 9.5%
2,005 15.0%

9.2
13.8
9.6

1,372 100%

13,325 100%

10.3

70

529 4.0%
148 1.1%
147 1.1%
1,448 10.9%
613 4.6%
134 1.0%333 2.5%
26 0.2%610 4.6%
332 2.5%
3,263 24.5%
709 5.3%
12 0.1%
236 1.8%

a)

5.1%

417

3.5%

No. ofemployee
population(10,000)b,c)nNo. of cases
per 1 milliond)%

986 8.7%
111 1.0%
98 0.9%243 2.2%
704 6.2%
19 0.2%400 3.5%
6 0.1%
215 1.9%523 4.6%
1,359 12.0%
2,563 22.7%
3 0.0%
140 1.2%
249

4.9
1.8
7.1
4.5
3.6
5.3
7.5
0.0
13.0
2.9
4.3
7.0
0.0
9.3

2.2%

8.8

45 7.2%38 6.1%
97 15.6%

815 7.2%
292 2.6%
2,296 20.3%

5.5
13.0
4.2

620 100%

11,022 100%

5.6

a)

Total number of cases that were determined to be compensated between January 2010 and March 2015. This column includes the cases that wereclaimed to workers’ compensation before December 2009.
b)
Data from the Labour Force Survey, Ministry of Internal Aﬀairs and Communications of Japan.
c)
Total population of employees (annual average) in Japan between January 2010 and December 2014. These ﬁgures include both full-time and part-time
employees.
d)
Due to the unavailability of data on the population of employees between January 2015 and March 2015, the compensation rates in this column areslightly higher than the actual value.
e)Public employees and central and local government oﬃcers are not included.

Table 4. Distribution of diagnosis of occupational cerebrovascular/
cardiovascular disease by genderMen(n = 1,495)
Age of onset (Mean, SD)
Cerebrovascular diseases
Intracerebral hemorrhage
Subarachnoid hemorrhage
Cerebral infarction
Hypertensive encephalopathy
Cardiovascular diseases
Myocardial infarction
Cardiac arrest
Dissecting aneurysm
Angina pectoris
Other diseases (e.g., epilepsy)

Table 5. Distribution of diagnosis of occupational mental disorders
by gender

Women(n = 69)

n

SD/%

n

SD/%

49.3

9.7

49.4

12.6

419
261
221
4

28.0%
17.5%
14.8%
0.3%

28
28
7
0

40.6%
40.6%
10.1%
—

267
220
81
19
3

17.9%
14.7%
5.4%
1.3%
0.2%

1
4
1
0
0

1.4%
5.8%
1.4%
—
—

Men
(n = 1,373)n
Age of onset (Mean, SD)
F3 (Mood (aﬀective) disorders)F32 (Depressive episode)
Other F3F4 (Neurotic, stress-related and somatoform disorders)
F43.0 (Acute stress reaction)
F43.1 (Post-traumatic stress disorder)
F43.2 (Adjustment disorders)
Other F4
Other mental disorders

272

SD/%

Women
(n = 627)
n

SD/%

40.0
11.3
820 59.7%
716 52.1%
104 7.6%

36.9
11.9
169 27.0%
151 24.1%
18 2.9%540 39.3%

458 73.0%

39 2.8%145 10.6%
228 16.6%
128 9.3%
13 0.9%61 9.7%163 26.0%
129 20.6%
105 16.7%
0—

Industrial Health 2017, 55, 293–302

OVERWORK-RELATED DISORDERS PREVENTION POLICY IN JAPAN

These ﬁndings suggest the importance of promoting mental health-related support for young employees, as well as
increasing awareness of working conditions among students.
In ﬁscal year 2015 (i.e., the ﬁrst full ﬁscal year after the
Act was enacted in November 2014), the number of claims
for workers’ compensation of both occupational CCVD
and mental disorders in Japan increased slightly from theprevious year (Fig. 1-(a) and Fig. 1-(b)). This may be due
to increased awareness of overwork-related disorders andworkers’ compensation system for occupational CCVD
and mental disorders, because the enactment of the Act,
along with the recent situation regarding overwork-relateddisorders, were widely reported by the media in Japan.
The term karoshi ﬁrstly appeared in Japan in the late1970s. To our knowledge, Japan was the ﬁrst country topass a law speciﬁcally focusing on comprehensive preventive measures against overwork-related disorders.
Overwork-related disorders have been a major occupational and public health issue in both developed and developing countries. Thus, experience in Japan can provide
other countries with useful information on developing anational preventive policy against overwork-related disorders. Changes in the trend of overwork-related disorders
in Japan under a legal foundation and an initiative by thecentral government should be closely monitored, so that
other countries can beneﬁt from the experiences. Additionally, the long-term eﬀect of preventive measures based on
the Act and the Principles (i.e., preventive eﬀorts regarding
increasing the awareness, development of counselling service, and support for private sectors) should be evaluated.

Acknowledgements
We would like to thank Dr. Shigeki Koda, Deputy
Director-General of the National Institute of Occupational
Safety and Health, Japan, for providing administrative
support and important discussion. We also thank the staﬀ
at the Research Center for Overwork-Related Disorders,National Institute of Occupational Safety and Health,Japan, for their support with data collection.
This work was supported by the Industrial Disease Clinical Research Grants from the Ministry of Health, Labourand Welfare, Government of Japan (150903-01).

Disclaimer
The content of this paper reﬂects the views of theauthors and does not necessarily reﬂect the views and poli-

301

cies of the Ministry of Health, Labour and Welfare, Government of Japan, or the National Institute of Occupational
Safety and Health, Japan. The translation of the names ofproper nouns, such as the name of an act, from Japanese
into English language was made by the authors and is not
an oﬃcial translation by the Government of Japan.

References
1) Bannai A, Tamakoshi A (2014) The association between
long working hours and health: a systematic review of epidemiological evidence. Scand J Work Environ Health 40,
5 – 18. [Medline] [CrossRef]
2) Cheng Y, Park J, Kim Y, Kawakami N (2012) The recognition of occupational diseases attributed to heavy workloads:
experiences in Japan, Korea, and Taiwan. Int Arch Occup
Environ Health 85, 791 – 9. [Medline] [CrossRef]3) Iwasaki K, Takahashi M, Nakata A (2006) Health problems
due to long working hours in Japan: working hours, workers’ compensation (Karoshi), and preventive measures. Ind
Health 44, 537 – 40. [Medline] [CrossRef]4) Statistics Bureau, Ministry of Internal Aﬀairs and Communications, Government of Japan. Labour Force Survey. http://
www.e-stat.go.jp/SG1/estat/ListE.do?lid = 000001143324.
Accessed August 15, 2016.
5) International Labour Organization. ILOSTAT Database.
http://www.ilo.org/ilostat/. Accessed on the same day.
6) The Japan Institute for Labour Policy and Training. Databook of international labour statistics 2016 (in Japanese).
http://www.jil.go.jp/english/estatis/databook/2016/index.
html. Accessed August 15, 2016.
7) National Police Agency, Government of Japan. Toukei (inJapanese). https://www.npa.go.jp/toukei/index.htm.
Accessed August 15, 2016.
8) Cabinet Oﬃce, Government of Japan. 2013 White paper on
suicide prevention (in Japanese). http://www8.cao.go.jp/
jisatsutaisaku/whitepaper/index-w.html. Accessed August
15, 2016.
9) Ministry of Health, Labour and Welfare, Government ofJapan. Heisei 27 nendo karoshi-tou no rousai hosyou jyoukyou wo kouhyou. http://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/
0000128216.html. Accessed August 15, 2016.
10) Eguchi H, Wada K, Smith DR (2016) Recognition, compensation, and prevention of karoshi, or death due to overwork.
J Occup Environ Med 58, e313 – 4. [Medline] [CrossRef]11) Nishiyama K, Johnson JV (1997) Karoshi — death fromoverwork: occupational health consequences of Japanese
production management. Int J Health Serv 27, 625 – 41.
[Medline] [CrossRef]12) Ministry of Health, Labour and Welfare, Government ofJapan. Kokoro no mimi (in Japanese). http://kokoro.mhlw.
go.jp/case/worker/000615.html. Accessed August 15, 2016.
13) Kawahito H, Karojisatsu (in Japanese). 2014, Tokyo:
Iwanami Shoten.

273

302

T YAMAUCHI et al.

14) Ministry of Health, Labour and Welfare, Government ofJapan. 2016 White paper on preventive measures against
overwork-related disorders (Karoshi tou boushi taisaku
hakusyo) (in Japanese). http://www.mhlw.go.jp/wp/
hakusyo/karoushi/16/index.html. Accessed December 1,
2016.
15) Ministry of Health, Labour and Welfare, Government ofJapan. Karoshi tou boushi taisaku ni kansuru hourei (inJapanese). http://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000053525.html. Accessed August 15, 2016.
16) Takahashi M (Principal Investigator). Comprehensive study

274

for the current status and preventive strategies of overworkrelated disorders (in Japanese). http://www.mhlw.go.jp/
seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/roudoukijun/rousai/
hojokin/0000051158.html. Accessed December 1, 2016.
17) Skogstad M, Skorstad M, Lie A, Conradi HS, Heir T,Weisæth L (2013) Work-related post-traumatic stress disorder. Occup Med (Lond) 63, 175 – 82. [Medline] [CrossRef]18) Statistics Bureau, Ministry of Internal Aﬀairs and Communications, Government of Japan. Heisei 27-nen roudouryoku
cyousa nenpou (in Japanese). http://www.stat.go.jp/data/
roudou/report/2015/index.htm. Accessed August 15, 2016.

Industrial Health 2017, 55, 293–302

ORIGINAL ARTICLE

Impact of Daily Rest Period on Resting Blood Pressure
and Fatigue
A One-Month Observational Study of Daytime Employees
Hiroki Ikeda, PhD, Tomohide Kubo, PhD, Shuhei Izawa, PhD, Masaya Takahashi, PhD,
Masao Tsuchiya, PhD, Norie Hayashi, BSN, and Yuki Kitagawa, BSN
support that 11 hours is the optimal DRP for daytime workers.
Kosugo15 reported that the recommended DRP is more than
14 hours including 8 hours of sleep and relaxation time.
The aim of this study was to explore the effects of the DRP on
the resting BP and fatigue of daytime workers. We decided todetermine the optimal DRP if the DRP was found to be associatedwith BP and fatigue. We hypothesized that the DRP was associatedwith BP and fatigue and workers with shorter DRPs would havehigher BP and more fatigue.

Objective: We aimed to examine the effects of the daily rest period (DRP)
on resting blood pressure (BP) and fatigue and determine the optimal DRP
for daytime workers. Methods: Fifty-four daytime employees participatedin a 1-month observational study. BP was measured thrice at the workplace.
Employees underwent a pre- and post-survey to determine the usual DRP andassess subjective health outcomes. To determine the optimal DRP, DRP
criteria were set as 11, 12, 13, and 14 hours. Results: Workers with a shorter
DRP had high diastolic BP and fatigue. Diastolic BP was higher in the
short group than in the long group for the 14-hour DRP criteria alone.
Conclusions: Shorter DRP was associated with high diastolic BP. We
recommend a longer DRP (14 hours) for improving workers’ cardiovascular health.

L

METHODS
ParticipantsParticipants were recruited through an internal advertisement
at an information technology company that applied a discretionary
labor and flextime system. Initially, 90 employees attended theresearch explanation meeting; however, 68 employees eventuallyparticipated in this study. None of the participants used antihypertensive drugs. All participants gave written informed consent before
the experiment. The study protocol was approved by the Research
Ethics Committee of the National Institute of Occupational Safety
and Health, Japan (H26-1-02).

1,2

ong working hours have several negative effects on workers.
One of these negative effects is cardiovascular disease. It has
been reported that long working hours increase systolic and diastolicblood pressure (BP) 3 and are related to cardiovascular diseases suchas hypertension,4 acute myocardial infarction,5 and coronary heartdisease.6 In addition, an increase in overtime work hours adversely
affects several subjective health outcomes such as fatigue, sleep, andstress.7 –9
The European Union (EU) working time directive states thatworkers of member states have the right to ‘‘a minimum daily rest
period of 11 consecutive hours every 24 hours.’’10 This interval
between the end of one workday to start of the following workday isthe daily rest period (DRP). Regulation of the DRP is expected to
improve the health of workers. Previously, several studies confirmed
the relationship between the DRP and health-related outcomes for
shift workers,11,12 and a recent systematic review revealed that aninterval of 11 hours or less between consecutive work days
adversely affected at least acute health problems such as sleep,
sleepiness, and fatigue.13 Another study argued that shift workers
should avoid short intervals between shifts and that they needed aninterval of about 16 hours.14 In contrast, few studies have exploredthe effects of the DRP on the health of daytime workers and nostudies have examined the effects of the DRP on cardiovascular
health. Therefore, it is not clear whether the DRP could havepositive effects on the cardiovascular health and subjective healthoutcomes of daytime workers. In addition, there is little evidence toProcedureThis observational study was conducted from October 2015
to December 2015. The follow-up period was 1 month. Participants
completed a pre-study survey, which included the Japanese versionof the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI-J),16 a new brief job
stress questionnaire (NBJSQ),17 and a questionnaire regarding
information about the participants including age, sex, height, bodyweight, smoking status (non-smoker or smoker), years of continuous employment, and the round-trip commute time at the beginningof the study period. In addition, the average start and end time of
their workday for the last month were asked in the pre-survey. The
DRP was then calculated as the interval in hours from the end of one
workday to the start of the following workday.
Participants maintained their usual lifestyle pattern at home,
and at work before the experimental period, and during the followup period, respectively. Resting systolic and diastolic BP were
measured at their workplace on the Friday or Thursday of the first(T1), third (T2), and fourth (T3) weeks of the follow-up period.
Participants were instructed to conduct all three measurements ofBP (T1, T2, and T3) on the same day and time every week if possible
and to avoid measuring BP for about 1 hour after meals. BP wasmeasured twice a day and the mean values were analyzed. Finally,
participants completed a post-survey that included the PSQI-J
and NBJSQ.

From the National Institute of Occupational Safety and Health, Japan Organization of Occupational Health and Safety, Japan (Drs Ikeda, Kubo, Izawa,
Takahashi, Tsuchiya); and Medical Room, Microsoft Japan Co., Ltd, Tokyo,
Japan (Ms Hayashi, Ms Kitagawa).
This study was supported by a Grant-in-Aid from the National Institute ofOccupational Safety and Health, Japan (N-P26-01).
The authors declare no conflicts of interest.
Address correspondence to: Hiroki Ikeda, PhD, National Institute ofOccupational Safety and Health, Japan Organization of Occupational
Health and Safety, 6-21-1, Nagao, Tama-ku, Kawasaki 214-8585, Japan(ikedah@h.jniosh.johas.go.jp).
Copyright ß 2017 American College of Occupational and Environmental
Medicine
DOI: 10.1097/JOM.0000000000000968

Measurements
Resting BP was measured by the participants themselvesusing a digital BP monitor (CH-463E; Citizen Systems Japan Co.,
Ltd., Tokyo, Japan) in a sitting position under the supervision ofoccupational health nurses.

JOEM  Volume 59, Number 4, April 2017

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275

JOEM  Volume 59, Number 4, April 2017

Ikeda et al

TABLE 1. Characteristics of the Participants
Mean (SD) or % (n)Daily Rest Period During the Past Month
VariablenAge (years)
Sex (% female)
Body mass index (kg/m2)
Smoking status (% current smokers)
Years of continuous employment
Daily rest period (h)Round-trip commute time (h)Hypertension (% 140 or 90 mm Hg)

All

11 h

<11 h

12 h

<12 h

13 h

<13 h

14 h

<14 h

100% (54)39.6 (6.3)
46% (25)
22.2 (2.8)
15% (8)8.7 (5.3)
12.8 (1.6)
1.8 (0.7)
19% (10)91% (49)
39.7 (6.6)
45% (22)22.2 (2.6)
17% (8)8.8 (5.2)
13.2 (1.3)
1.8 (0.7)
18% (9)9% (5)
38.8 (3.6)
60% (3)21.9 (5.3)
0% (0)
7.4 (5.9)9.4 (0.7)
1.7 (0.6)
20% (1)78% (42)39.6 (6.4)
48% (20)22.2 (2.6)
19% (8)8.9 (5.2)
13.5 (1.0)
1.8 (0.7)
14% (6)22% (12)39.7 (6.3)
42% (5)22.3 (3.7)
0% (0)
7.7 (5.6)
10.4 (1.0)
1.9 (0.6)
33% (4)

63% (34)39.2 (6.8)
56% (19)
21.9 (2.2)
18% (6)8.8 (5.4)
13.8 (0.8)
1.7 (0.7)
6% (2)

37% (20)40.4 (5.4)
30% (6)22.7 (3.7)
11% (2)8.5 (5.2)
11.1 (1.2)
2.0 (0.8)
40% (8)31% (17)38.2 (7.9)
76% (13)21.9 (2.2)
18% (3)7.1 (5.0)
14.5 (0.7)
1.8 (0.7)
0% (0)

69% (37)40.2 (5.4)
32% (12)22.3 (3.1)
14% (5)9.4 (5.3)
12.1 (1.4)
1.8 (0.7)
27% (10)

N ¼ 53.

Fatigue was measured using the NBJSQ.17 The fatigue scaleconsisted of three items and used the 4-point Likert scale (1: almost
never, 2: sometimes, 3: often, and 4: almost always). The meanscore of the three items ranged from 1 to 4. A higher mean scoreindicated relative fatigue. The reliability (Cronbach alpha ¼ 0.84)
and validity of the NBJSQ have been confirmed.17,18
Sleep quality and quantity were measured using the
PSQI-J.16 This questionnaire included 18 items such as bedtime,
sleep onset latency, waking up time, sleep duration, sleep disturbances, sleep quality, use of sleep medication, and daytime dysfunction during the previous month. The total PSQI-J score (range 0 to21) indicated sleep quality and a higher score indicated more sleep
complaints. The reliability (Cronbach alpha ¼ 0.77) and validity of
the PSQI-J has been confirmed.16 This study used the PSQI-J score,
sleep duration, and sleep efficiency to evaluate the sleep quality
and quantity.

Data Analysis
A linear mixed model with compound symmetry was used to
examine the effects of the DRP on resting systolic and diastolic BP
and fatigue. The fixed effects associated with systolic and diastolic
BP were the DRP (in hours) and the time of BP measurement (orperiod; T1, T2, and T3), and the random effect was the subjects.
Possible confounding variables (sleep duration, sleep efficiency,
age, sex, body mass index, and smoking status) were also includedin the model as fixed effects, as these variables were reported to be
associated with BP.19–22 The fixed effects of fatigue were the DRP(in hours), session (pre- and post-survey), and covariates (age, sex,
sleep duration, and sleep efficiency), and the random effect was the
subjects. Sleep duration and sleep efficiency were calculated by themean value of two measurements (from the pre- and post-surveys).
To determine the optimal DRP, the DRP criteria were initially
set as 11, 12, 13, and 14 hours. The 11-hours DRP criteria was basedon the EU working time directive,10 while the 14-hours DRP criteria
was recommended in the study by Kosugo.15 The diastolic andsystolic BP, fatigue, and sleep variables at 11, 12, 13, and 14 hours
were analyzed using a two-way linear mixed-model analysis ofvariance with compound symmetry. The participants were categorized into long and short DRP groups according to each DRP length.
The fixed effects of BP were group (long and short groups), period(T1, T2, and T3), and covariates such as sleep duration, sleep
efficiency, age, sex, BMI, and smoking status; the random effect
was the subjects. The fixed effects of fatigue and the sleep variables
were group, session (pre- and post-surveys), and covariates such as
age and sex; the random effect was the subjects.
All statistical analyses were conducted using SPSS version
23.0 for Microsoft Windows (IBM Company, New York).
398

RESULTS
Fourteen participants who did not complete the pre-survey
were excluded from subsequent analyses, as their DRP data were notavailable. Thus, the data of 54 employees who were able to measure
their BP and complete the questionnaires were analyzed, and the
response rate thereof was 60.0%. Table 1 summarizes the characteristics of all participants and categorizes participants into either
the long or the short groups on the basis of the 11-, 12-, 13-, and14-hour DRP criteria. In the 11-hour DRP criteria, the short(<11-hour) group comprised only five employees. The small
sample size may result in type 2 error; therefore, the data of the
11-hour criteria were excluded from subsequent analyses. The mean
DRP of all participants was 12.8  0.2 hours. One participant
did not answer the question about smoking status. Thirty-eight
workers (70%) were enrolled in the discretionary labor system,
and 16 workers (30%) were enrolled in the flextime system.
Participants worked 11.2  0.2 hours per day on average, and in
addition, their mean start and end times of work (min-max time
range) were 09:24  00:42 (07:30 to 10:30) and 19:48  01:18(17:00 to 23:00), respectively.
From linear mixed model analyses, we found that for BP,
period was not significant [systolic BP: b ¼ 0.078, not significant(ns); diastolic BP: b ¼ 0.495, ns], and, for fatigue, session was not
significant (b ¼ 0.26, ns). Therefore, we excluded period (T1, T2,
or T3) and session (pre- and post-surveys) as fixed effects in theanalyses, and BP and fatigue were calculated as mean values toenhance reliability. Table 2 summarizes the results of the linear
mixed-model analyses. DRP was not significantly associated withTABLE 2. Results of the Linear Mixed-Model Analysis

Daily rest period (h)Sleep duration (h)Sleep efficiency (%)
SexAge (years)
Body mass index (kg/m2)
Smoking statusy

Systolic BP

Diastolic BP

Fatiguebbb

0.582
0.1940.020
8.030b0.408b
2.044b
5.903b1.290b0.2600.124
5.273b0.446b
1.447b
2.489

0.081a0.246b0.0100.047
0.033b——BP, blood pressure.
a
P < 0.05.
b
P < 0.01.

1 ¼ male, 2 ¼ female.
y
1 ¼ non-smoker, 2 ¼ smoker.

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JOEM  Volume 59, Number 4, April 201712h

Diastolic blood pressure (mmHg)

Systolic blood pressure (mmHg)

135

Impact of Daily Rest Period on Blood Pressure

13h

135

130

130

130

125

125

125

120

120

120

115

115

115

110

110

110

105
100
95

105
≥ 12 h (n = 42)< 12 h (n = 11)

Group: p = .586
Period: p = .751
Interaction: p = .333

T1

T2

T3

100
95

105
≥ 13 h (n = 34)< 13 h (n = 19)

Group: p = .221
Period: p = .826
Interaction: p = .180

T1

T2

T3

100
95

95

95

95

90

90

90

85

85

85

80

80

80

75

75

75

70
65

70

Group: p = .518
Period: p = .317
Interaction: p = .309

T1

T2

T3

65

14h

135

70

Group: p = .114
Period: p = .347
Interaction: p = .170

T1

PeriodT2

PeriodT3

65≥ 14 h (n = 17)< 14 h (n = 36)

Group: p = .188
Period: p = .889
Interaction: p = .328

T1

T2

T3

T2

T3

Group: p = .011
Period: p = .583
Interaction: p = .578

T1

PeriodFIGURE 1. Resting systolic and diastolic blood pressure of the long and short groups for all of the daily rest period criteria adjusted
for age, sex, sleep duration, sleep efficiency, BMI, and smoking status. Mean blood pressure is an estimated marginal value. T1, T2,
and T3 indicate the first, third, and fourth weeks of the follow-up period, respectively. Error bars indicate standard error of themean (SEM).

systolic BP (b ¼ 0.582, ns), but was significantly associated withdiastolic BP (b ¼ 1.290, P < 0.01). Fatigue was significantly associated with DRP (b ¼ -0.081, P < 0.05) and sleep duration(b ¼ 0.246, P < 0.01).
Figure 1 shows systolic and diastolic BP of the long and shortgroups for the 12-, 13-, and 14-hour DRP criteria. From the two-way
linear mixed model analysis of variance for systolic BP, we foundthat none of the DRP criteria showed any significant main effects orinteraction. However, we observed significance in the main effect ofgroup [F(1,44) ¼ 7.053, P < 0.05] for diastolic BP for the 14-hour
DRP criteria. For diastolic BP, neither of the significant main effects
or interaction was found for the 12- and 13-hour criteria.
Table 3 summarizes the mean (standard error) values andstatistical results of fatigue and the sleep variables. The liner
mixed-model analysis for fatigue showed significance in the main
effect of the group for the 12-hour criteria [F(1,50) ¼ 7.11,
P < 0.05] and a trend toward significance in the main effect of
the group for the 13-hour criteria [F(1,50) ¼ 3.13, P ¼ 0.083]. The
significant main effect of group was observed for sleep duration
for the 12-hour criteria [F(1,50) ¼ 4.12, P < 0.05] and sleep
efficiency for the 13-hour criteria [F(1,50) ¼ 5.14, P < 0.05]. A
trend toward significance in the main effect was observed for the
PSQI-J score [F(1,49) ¼ 3.18, P ¼ 0.081] for the 12-hour criteria.
A significant interaction was observed for the PSQI-J score forthe 14-hour criteria [F(1,50) ¼ 6.11, P < 0.05], and post hoc
analysis showed that the PSQI-J score was higher (P < 0.05) inthe long group in the pre-survey, than that in the long group in
the post-survey.

DISCUSSION
The aim of this study was to determine the relationshipamong the DRP, resting BP, and fatigue. The results showed thatworkers with a shorter DRP had higher diastolic BP. This study also
found that diastolic BP for the 14-hour criteria alone was higher inthe short group than in the long group. In addition, fatigue wasassociated with the DRP and sleep duration. These findings are
significant as, unlike for shift workers, little is known about theeffects of DRP on the cardiovascular health and subjective healthoutcomes of daytime workers.
The DRP was associated with diastolic BP, and workers witha DRP of less than 14 hours showed higher diastolic BP thanworkers with a DRP of more than 14 hours. These results fromthe present study suggest that a DRP of more than 14 hours may berecommended for workers’ cardiovascular health, as diastolic BP is
known to be associated with hemorrhagic stroke, stroke, andcoronary heart disease.23,24 A key question was why workers witha shorter DRP had higher diastolic BP, while it has previously beenreported that relaxation reduces BP.25 Therefore, as a long DRP (ie,leisure time) could provide enough time to relax, workers with along DRP could have low diastolic BP. Therefore, a shorter DRP
would not provide workers enough time to relax and they could havehigher diastolic BP.
Fatigue was associated with DRP and sleep duration. DRP
and sleep duration are closely related, as the DRP includes the sleep
duration, and sleep duration decreases with a decrease in the DRP. It
has previously been reported that fatigue was associated with sleepß 2017 American College of Occupational and Environmental Medicine

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Ikeda et al

TABLE 3. Subjective Variables of Each Interval Criteria Adjusted for Age and Sex
Long/Pre
Mean (SE)Long/Post
Mean (SE)12 hours (Long: n ¼ 42; Short: n ¼ 12)
Fatigue
2.3 (0.1)
2.3 (0.1)
PSQI score
6.1 (0.4)
5.9 (0.4)
Sleep duration
6.1 (0.2)
5.9 (0.2)
Sleep efficiency
93.8 (1.6)
92.7 (1.6)
13 hours (Long: n ¼ 34; Short: n ¼ 20)
Fatigue
2.3 (0.1)
2.3 (0.1)
PSQI score
6.2 (0.5)
5.9 (0.5)
Sleep duration
6.0 (0.2)
5.9 (0.2)
Sleep efficiency
92.1 (1.7)
92.4 (1.7)
14 hours (Long: n ¼ 17; Short: n ¼ 37)
Fatigue
2.6 (0.2)
2.6 (0.2)
PSQI score
7.2 (0.7)
6.0 (0.7)
Sleep duration
5.9 (0.3)
6.0 (0.3)
Sleep efficiency
92.2 (2.6)
92.4 (2.6)

Group

SessionInteraction

Short/Pre
Mean (SE)Short/Post
Mean (SE)F-ratioP

F-ratioP

F-ratioP

2.9 (0.2)
7.7 (0.8)
5.3 (0.3)
99.2 (2.9)

3.0 (0.2)
7.2 (0.8)
5.3 (0.3)
94.0 (2.9)

7.11
3.18
4.12
1.91

0.010a0.081b
0.048a
0.173

0.33
0.89
0.35
1.98

0.566
0.351
0.556
0.165

0.29
0.30
0.49
0.80

0.590
0.585
0.485
0.376

2.7 (0.2)
6.7 (0.6)
5.7 (0.3)
100.0 (2.2)

2.7 (0.2)
6.7 (0.6)
5.5 (0.3)
94.0 (2.2)

3.13
0.79
1.20
5.14

0.083b0.377
0.279
0.028a

0.09
0.36
1.83
2.27

0.767
0.552
0.182
0.138

0.01
0.36
0.77
2.78

0.918
0.552
0.386
0.101

2.4 (0.1)
6.1 (0.5)
5.9 (0.2)
96.3 (1.7)

2.4 (0.1)
6.3 (0.5)
5.7 (0.2)
93.2 (1.7)

0.35
0.25
0.29
1.07

0.555
0.616
0.593
0.307

0.08
2.74
0.33
0.51

0.775
0.104
0.569
0.480

0.00
6.11
2.24
0.65

0.947
0.017a0.141
0.424

Mean score is an estimated marginal value.
a
P < 0.05.
b
P < 0.10.

quantity rather than overtime work.26 Therefore, an adequate DRP isneeded to get enough sleep to recover from fatigue. In addition,although fatigue was decreased in the long group than in the shortgroup for the 12- and 13-hour DRP criteria, there was no difference
between the two groups for the 14-hour DRP criteria. The resultsfrom the present study suggested that a short DRP of less than
13 hours is insufficient to recover from fatigue. Therefore, torecover from fatigue, it may be recommended that workers should
ensure that they get a long DRP of more than 14 hours. Kosugo15
also recommended a DRP of more than 14 hours to ensure more than
8 hours of sleep and relaxation time.
This study had several limitations. First, when the participants were categorized into two groups, we noted an unbalanced
ratio between the long and short groups, especially for the 11- (shortgroup: n ¼ 5; long group: n ¼ 49) and 12-hour (short group: n ¼ 12;long group: n ¼ 42) DRP criteria. Although the result of 11-hour
DRP criteria was excluded from the analysis, a type 2 error may
skew the results of the 12-hour DRP criteria due to low statisticalpower. Further research with larger samples or another population
with short DRPs is needed to overcome this limitation. Second,although it was reported that various lifestyle factors such as
exercise, alcohol, and sodium restriction influence BP,25 the present
study did not address these variables. Further studies in which thesevariables are controlled are required. Third, the present study
measured several subjective outcomes such as sleep and fatigue
by self-report. Additional research using objective measurements
such as polysomnography, actigraphy, and the measurement ofstress hormones is required to determine the effects of DRP on
the health of workers. Fourth, although the DRP may have changed
due to several reasons such as work progress and family matters, inthis study, the DRP was measured only once before the follow-up
period. Further studies that survey the DRP every workday areneeded. Fifth, the study was conducted between October andDecember. Generally, workers are the busiest at the end of theyear. Therefore, the DRP during the end of the year might have beenshorter than that in the rest of the year. Further research that is
conducted during a less busy time of the year is required to better
understand the effects of the DRP. Sixth, although this observational
study revealed a relationship between the DRP and BP, the causal
relationship was not confirmed. Hereafter, an interventional study isneeded to determine how extensively the DRP affects BP.
400

Although this study had these limitations, the results obtained
here revealed that the DRP was associated with resting diastolic BP,that is, workers with a shorter DRP showed higher diastolic BP. Thisfinding was important, as, currently, little is known about the effectsof the DRP on physiological characteristics of daytime workers.

REFERENCES
1. van der Hulst M. Long workhours and health. Scand J Work Environ Health.
2003;29:171–188.
2. Iwasaki K, Takahashi M, Nakata A. Health problems due to long working
hours in Japan: working hours, workers’ compensation (Karoshi), andpreventive measures. Ind Health. 2006;44:537–540.
3. Hayashi T, Kobayashi Y, Yamaoka K, Yano E. Effect of overtime work on 24hour ambulatory blood pressure. J Occup Environ Med. 1996;38:1007–1011.
4. Yang H, Schnall PL, Jauregui M, Su TC, Baker D. Work hours and selfreported hypertension among working people in California. Hypertension.
2006;48:744–750.
5. Liu Y, Tanaka H. Overtime work, insufficient sleep, and risk of non-fatal
acute myocardial infarction in Japanese men. Occup Environ Med.
2002;59:447–451.
6. Virtanen M, Ferrie JE, Singh-Manoux A, et al. Overtime work and incident
coronary heart disease: the Whitehall II prospective cohort study. Eur HeartJ. 2010;31:1737–1744.
7. Yamazaki S, Fukuhara S, Suzukamo Y, et al. Lifestyle and work predictors offatigue in Japanese manufacturing workers. Occup Med. 2007;57:262–269.
8. Nakashima M, Morikawa Y, Sakurai M, et al. Association between long
working hours and sleep problems in white-collar workers. J Sleep Res.
2011;20:110–116.
9. Maruyama S, Morimoto K. Effects of long work hours on life-style, stressand quality of life among intermediate Japanese managers. Scand J Work
Environ Health. 1996;22:353–359.
10. EP Council. Directive 2003/88/EC of the European Parliament and of theConcil of 4 November 2003 Concering Certain Aspects of the Organisationof Working Time. Offic J Eur Union. 2003;L299:9–19.
11. Eldevik MF, Flo E, Moen BE, Pallesen S, Bjorvatn B. Insomnia, excessive
sleepiness, excessive fatigue, anxiety, depression and shift work disorder innurses having less than 11 hours in-between shifts. PLoS One. 2013;8:e70882.
12. Sallinen M, Härmä M, Mutanen P, et al. Sleep-wake rhythm in an irregular
shift system. J Sleep Res. 2003;12:103–112.
13. Vedaa Ø, Harris A, Bjorvatn B, et al. Systematic review of the relationshipbetween quick returns in rotating shift work and health-related outcomes.
Ergonomics. 2016;59:1–14.
14. Kecklund G, Åkerstedt T. Effects of timing of shifts on sleepiness and sleep
duration. J Sleep Res. 1995;4:47–50.

ß 2017 American College of Occupational and Environmental Medicine

Copyright © 2017 American College of Occupational and Environmental Medicine. Unauthorized reproduction of this article is prohibited

278

JOEM  Volume 59, Number 4, April 2017

Impact of Daily Rest Period on Blood Pressure

15. Kosugo R. An investigation of the hourly pattern of workers’ living. Rodo
Kagaku. 1968;44:213–232 (Japanese).
16. Doi Y, Minowa M, Uchiyama M, et al. Psychometric assessment of subjective
sleep quality using the Japanese version of the Pittsburgh Sleep Quality Index(PSQI-J) in psychiatric disordered and control subjects. Psychiatry Res.
2000;97:165–172.
17. Inoue A, Kawakami N, Shimomitsu T, et al. Development of a short versionof the new brief job stress questionnaire. Ind Health. 2014;52:535–540.
18. Shimomitu T, Haratani T, Nakamura K, et al. Final development of the Brief
Job Stress Questionnaire mainly used for assessment of the individuals. In:
Kato M, editor. The Ministry of Labor Sponsored Grant for the Prevention ofWork-Related Illness, FY 1999 Report. Tokyo: Tokyo Medical University;
2000. p. 126–164 (in Japanese).
19. Kotani K, Saiga K, Sakane N, Mu H, Kurozawa Y. Sleep status and bloodpressure in a healthy normotensive female population. Int J Cardiol.
2008;125:425–427.
20. Bansil P, Kuklina EV, Merritt RK, Yoon PW. Associations between sleep
disorders, sleep duration, quality of sleep, and hypertension: results from the
National Health and Nutrition Examination Survey, 2005 to 2008. J Clin
Hypertens. 2011;13:739–743.

21. Halperin RO, Gaziano JM, Sesso HD. Smoking and the risk ofincident hypertension in middleaged and older men. Am J Hypertens.
2008;21:148–152.
22. Tesfaye F, Nawi N, Van Minh H, et al. Association between body mass index
and blood pressure across three populations in Africa and Asia. J Hum
Hypertens. 2007;21:28–37.
23. Miura K, Nakagawa H, Ohashi Y, et al. Four blood pressure indexes
and the risk of stroke and myocardial infarction in Japanese men andwomen: a meta-analysis of 16 cohort studies. Circulation. 2009;119:
1892–1898.
24. MacMahon S, Peto R, Cutler J, et al. Blood pressure, stroke, and coronary
heart disease. Part 1, Prolonged differences in blood pressure: prospective
observational studies corrected for the regression dilution bias. Lancet.
1990;335:765–774.
25. Dickinson HO, Mason JM, Nicolson DJ, et al. Lifestyle interventions to
reduce raised blood pressure: a systematic review of randomized controlled
trials. J Hypertens. 2006;24:215–233.
26. Sasaki T, Iwasaki K, Mori I, Hisanaga N, Shibata E. Overtime, job stressors,
sleep/rest, and fatigue of Japanese workers in a company. Ind Health.
2007;45:237–246.

ß 2017 American College of Occupational and Environmental Medicine

401

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279

280

281

282

283

284

285

286

｢労働安全衛生研究｣，Vol. 11, No. 1, pp. 1‒4, (2018)
研究紹介

長時間作業時

血行動態反応

劉

長時間労働
国内

様々

心身不調

，過重労働（特年間 250 件

心血管系負担

軽減策

．本研究

検討・提案

，長時間労働模実験室，心血管系負担軽減策

樹 *1，小山

冬

樹 *1, *2，

脇坂佳

子 *1，高

橋

正

発症

増大

発症

労災認定件数，

減少傾向

，

資料提供

．長時間労働

予防

維持

一部

目的

．
過労死

1）

過労死

，血圧

実験結果

也 *1

知

認

健康維持，

被験者実験

．本稿

検討

大

脳・心臓疾患

，労働者

検討

田

脳・心臓疾患300 件程度 推移 ，明（背景血行動態反応）紹介，特長時間労働）

認定件数

等

関連

欣 *1，池

欣

個人差

極

心臓

血行動態反応

重要
血管系

反応

個人差

．

：長時間労働，心血管系反応，個人差，血圧，心拍出量，総末梢血管抵抗

1
国内外

行

知

長時間労働

脳卒中，冠動脈心疾患疾患，週 60 時間

増大
増加

公開
務

評価

脳・心臓

7

項目

負荷要因

示

，特

「脳・心臓疾患1）

働60 時間以上勤務，未多，厚生労働省
心血管系

軽減策

基

指標

，全身

血液

抵抗

総末梢血管抵抗

重要
労災補

先行研究

，背景血行動態反応

示．

明

心血管系負担労働安全衛生上

有効

一部

伝的要因

検討

原因

特

発症

，過

発症

遺

影響
存在

増加

傾

血行動態

，異

告

14）

度合

対策

増加

著

，

変化
人

時間帯

上昇

可能性

．

維持

背景
報

同

作業

人

行

変化

場合

主

観点

存在

，同

血圧

否定

血圧

反応

．

見出

脳・心臓疾患高存在

労

心血管系反応

，血圧上昇

場合

存在
曝

．脳・心臓疾患
場合

先行研究

解

．

生活習慣

心臓

，科学的

重要

曝

，長時間労働

維

場合

，個人差

存在

個人

一定水準

異

，長時間労働，例

用，背景血行動態反応
軽減策

．実際

労死

心血

，血圧

．我々

血圧

，長時間労働
必要

13）

場合

負荷
，

流

持

，主

総末梢血管抵抗

人

増加

心拍出量
人

存在

．

．
勤務中
人

末梢血管内

，血管系反応脳・心臓疾患

減少
緊急

用

起

．

労働者

1分

，心臓

，

「業務上疾病発生状況等

発見

報告

業務

曝

健康診断

血管

心拍出量

働者

健康維持，

労災発生件数管系負担指標

40 代 労働者 顕著，2016 年 週
労働者人口 約 429 万人
長時間労働

，特

高

量

知

公表

問題

．労働者

血液

一方，背景血行動態反応

，職場

向

出

長時間労

労働者

8）
調査」

送

関連

疾病

認定事案

月 80 時間以上

50 代

間

血管系反応

，労働時

過重
．

発症

将来

．心臓反応

，業

労働力調査 7）

，総務省

心血管疾患
人

，血圧

心臓反応

12）

労災認定件数

260 件
，特

最

精神障害

発症

時間外労働

認
．

労働時間

，業務

脳・心臓疾患2016 年
約 90%

伴

重要

大

．国内

．同省
償状況」

，将来

2‒5）

間，交代制勤務・深夜勤務，精神的緊張

．血圧上昇

際

系反応

労災認定基準 6）

具体的

維持

超

報告

脳・心臓疾患

過重性，週 55 時間以上

疫学調査研究血圧，勤務時間外報告9, 10）

将来的

心血管系疾病

11）

心臓

休日

，勤務中

．血圧

血管系

血圧

長時間労働

高

血圧上昇
高

大

析

，

調節

負担軽減策
，実際

原稿受付 2017 年 10 月 10 日（Received date: October 10, 2017）
原稿受理 2018 年 1 月 22 日（Accepted date: January 22, 2018）

労働安全衛生総合研究所

産業疫学研究

劉

各々

検討

労働現場

患

過労死

，血行動態反応

E-mail: liu@h.jniosh.johas.go.jp
doi: 10.2486/josh.JOSH-2017-0012-KE

287

，

個人差

合
．結果

的確

原因

応

反応
対策

健康維持，

．本稿
説明

欣欣

分

可能
具体的

，労働者

J-STAGE Advance published date: ##M## ##D##, ##Y##*1（独）労働者健康安全機構 労働安全衛生総合研究所*2 千葉大学大学院工学研究科
連絡先：〒214‒8585 神奈川県川崎市多摩区長尾 6‒21‒1

個人差
集約

考

反応

血行動態反応

，

予防

入
疾

考
異

長時間作業
紹介

取

心血管系

．

反応
行

場合

血行動態反

2
2 血行動態反応 異背景血行動態反応
血圧

上昇

管抵抗

増加

，主

実験日

総末梢血

上昇

「血管系反応増加

血圧

存在先行研究 15）

成人

対象

配慮

，実験室

色

提示

，色

意味

，参加者

回答

認知課題

文字

画面上

「緑色」

黒色 「緑」 書

，

3

態反応

実施

両課題

（52.5%）

作業課題

押下

，

10〜15 分程度

．
背景血行動
．

反応

人
示

，他

人

比

個人差

取

景血行動態反応

個人差

扱

検討

例示

研究

，短時間

実験
，4 名

，血行動態反応

個人差，約 12 時間（週 60 時間勤務
作業
断続的
脳卒中
，全員

行
測定

参加者

中

実
見

．参加者

既往歴

．測定

顕著

異

．例

差

認

連続血行動態測定装置（Finapres

平均値

求

血行動態反応
業開始前

実験

示

） 用

安静状態（9 : 05〜9 : 10）

作業開始前

測定値

表1

5 分間

行

，作業課題

，作業時間帯．

典型例．収縮期血圧安静時

夜

4 名 参加者
拡張期血圧
変化量

，作
求

，参

+24.2 mmHg
+13.59 mmHg， 参 加 者
B +26.47 mmHg
+3.72 mmHg， 参 加 者 C+22.89 mmHg
+9.5 mmHg．一方参加
対 ，
者 D ，収縮期血圧 +1.43 mmHg．
，参加者
拡張期血圧 −4.88 mmHg
加 者A

紹介
想定）

制限
，画

，収縮期血圧（SBP），拡張期血圧

得

背景血行動態

血行動態指標結果
課題

作業成績（平均正解率）

，参加者間

参加者

，長時間作業
．

背

．
実験

作業時間帯

各作業課題終了直前

先行研究，特，長時間作業
検討

，

．数字

提示順序

梢血管抵抗（TPR）

3 長時間作業時 血行動態反応 個人差

．本研究

2

（DBP），平均動脈血圧（MAP），心拍出量（CO），総末

上

測定

反応

，前述

提示

Pro, Finapres Medical Systems 社製，

心血管系反応設

10 桁 数字 制限時間内
3
作業課題 ，
1 回（45 分間）
提示

血行動態指標

．

験室実験

2回

．

．

血圧

小休止

．

参加者 4 名

，21 名

変化

4

午後 I
，

加算

課題

90% 以上

，午前

50 分間

課題
，画面上

課題

．課題

血管反応（心臓・血管反応

見

．

提示

示

，休憩中

課題，暗算課題，数字

各作業時間帯内
，反

示

反応

，両課題

面上

結果，19 名

検討

用

入力

入力

対

同

時間内

．

課題

変化

間

，

．暗算課題

結果

作業課題
確認

（47.5%）

昇

引

．休憩
夜

数字（10〜49） 暗算

引

作業課題

）

，
「赤」

課題

場合，参加者
選択

17

反応

応

．例
提示

暗算

17

連続
結果

意味
制限時間

回答

，1000

暗算課題

漢字

設定

体

夜（19 : 15〜22 : 00）

午後 II

．作業課題

提示色

，食

．

分

1 時間

暗算課題

禁止
．参加者

25°C

室温

制限

時間帯
間

飲食

限定

，午後 I（12 : 50〜15 : 30），，午前（9 : 10〜11 : 50）

作業

検討

課題
課題

異

性

少

各作業時間帯内
，

．

的

含
刺激

午後 II（15 : 45〜18 : 25）

．

含

調

5 分間

，作業課題

背景血行動態反応

作業課題

内

脂肪分

水分摂取

3

，拡張期血圧≦ 90 mmHg）
．

喫煙

事

上昇

（図 1）14, 15）．我々

」

健康

場合

主

血圧

報告
，40 名

増加

」

両方

「心臓・血管反応

提示

心拍出量

「心臓反応

」
，

縮期血圧≦ 140 mmHg，

反応

模擬
実験室

心臓病，腎臓病，40〜50 代 健康 成人男

安静時血圧

正常範囲内

（収
表 1 参加者 各測定時間帯 値

図 1 血行動態反応 異

反応

288

「労働安全衛生研究」

3

図 2 各測定時間帯 血行動態反応 変化傾向

A, B, C

長時間作業

血圧

対

，参加者 D

明白

圧上昇

度合

個人差

参加者 A〜D，各指標．参加者 A, B, C
比

同

水準

低下傾向

夜

上昇

，午後 I

，午後 II

再．一方，参加者 D

期血圧

，午後 I
同

徐々

低下

上昇

低下

在

最高値

示
最低値

示

安

血圧
，本実験

条件

，

後

日内変動

存

及

影響
作業

設定
今後

実験

心拍出量

対

，抑鬱

安静時

変

後 II

増加

．参加者 C変，総末梢血管抵抗静時

夜Vol. 11, No. 1, pp. 1‒4, (2018)

．

．

異

心血管疾病
，

検討

怒

大

必要

効果

早

応

緩和

中

心臓反応

，総末
午
安

心拍出量
午後 II

夜

回復

効果

，副交感神経

活動

特定
抑制

289

総末梢血管
増加
．一方，

高

，主

心臓反

，効率的

不可欠

．

血行動態反応解明．

，長時間作業
個人差

抑可能，長時間労働

血行動態

主

，

場合
存在

著

．例

．長時間作業

明

因子

第一歩
本稿

17‒20）

報告

過剰反応
重要

，総末梢血管抵抗

血管系反応

主

感情

血管系反応

及

作業中

作業中

因子
報告

作用

課題

抑制因子

感情

検討

減少

影響

今後

過剰反応

，

行
必

応用

存在

増加

，日内変動

，参加者 B

心拍出量

総末梢

背景血行動態反応

将来

心臓反応
因子

影響
作業中

最

水準

示

，心血管系

，主

心血管系

増加

維持

未解明

影響

．
．参加者 A

心拍出量

中間

4 労働安全衛生分野

背景血行動態反応
梢血管抵抗

参加者 D

存在

先行研究

抵抗

．

血圧

参加者 C

小

．

顕著

作業

影響

関連

，総末梢血

参加者 C

血行動態反応．一方，本実験

考

要

個人差

詳細

，血圧

，日内変動

詳細

，参加者

，参加者 A, B, C

最高値

夜

．参加者 B

参加

収縮期血圧

示

午後 II

，特

最

最

変

，心拍出量
少

参加者 A

減少傾向
午後 II

安静時

最

大

16）

報告
血圧上昇

午後 II

時間帯

，参加者 A

以上

除

心拍出量

比較

参加者 C

多
反対

大

．拡張

．先行研究
午前中

夜

最

昼間

，総末梢血管抵抗

他

管抵抗

．参

場合，午後 II

示

者A

午

，夜

，午前

示

血管抵抗

水準

上昇

．参加者間

上昇

上昇

．参加者 D

午後 II

反応傾向

，起床時

同

水準

拡張期血圧
異

夜

再

拡張期血圧

安静時

大値

，安静時

，午後 II

最高値

夜

示

，午後 I

午前

維持

示

静時

．
図2

収縮期血圧

収縮期血圧

示

示
経時変化

上昇

加者 A, B, C

，収縮期血圧，血

著，3 名．拡張期血圧．参加者 D

増加

上昇
認

作業中

午前

前

著

血圧上昇

存在

心血管系反応
，
紹介

，背景
．今後

4
個人差
個数

詳細

妥当

．将来的

，適切

引

続

検討

予定

過剰反応

抑制

対策

集約方法

，心血管系

反応

特徴
，心血管疾病止思9) Vrijkotte TGM, Doornen LJP, Geus EJC. Effects of work

分析

合

反応

stress on ambulatory blood pressure, heart rate, and heart
rate variability. Hypertension. 2003; 5(4): 880‒886.
10) James GD, Moucha OP, Pickering TG. The normal hourly

検討・提案

予防，

過労死

variation of blood pressure in women: Average patterns

防and the effect of work stress. J. Hum. Hypertens. 1991;．

5(6): 505‒509.

謝
本稿

実験

一部

11) Guimont C, Brisson C, Dagenais GR, Milot A, Vézina M,辞

Mâsse B, Moisan J, Laflamme N, Blanchette C. Effects of

厚生労働省労災疾病臨床研究事業費補助金（150903-01） 助成

受

実施

job strain on blood pressure: A prospective study of male．

and female white-collar workers. Am. J. Public Health.
2006; 96(8): 1436‒1443.

文献1) 厚生労働省：平成 28 年度「脳・心臓疾患 精神障害 労12) Chida Y, Steptoe A. Greater cardiovascular responses to．[Online]. 2017 [cited（平成 29 年）

laboratory mental stress are associated with poor subse-

2017 Sep 21]; Available from: URL: http://www.mhlw.

quent cardiovascular risk status: A meta-analysis of pro-go.jp/file/04-houdouhappyou-11402000-Roudoukijun

spective evidence. Hypertension. 2010; 55(4): 1026‒1032.

災補償状況」

13) Liu X, Iwakiri K, Sotoyama M. White-collar workersʼ he-kyokuroudouhoshoubu-Hoshouka/28_noushin2.pdf.
2) Kivimäki M, Jokela M, Nyberg ST, et al. Long working

modynamic responses during working hours. Ind. Health.
2017; 55(4): 362‒368.

hours and risk of coronary heart disease and stroke: A
systematic review and meta-analysis of published and un-14) Kasprowicz AL, Manuck SB, Malkoff SB, Krantz DS. Indi-

published data for 603838 individuals. Lancet. 2015; 386:

vidual differences in behaviorally evoked cardiovascular1739‒1746.

response: Temporal stability and hemodynamic patterning.
Psychophysiol. 1990; 27(6): 605‒619.

3) Virtanen M, Ferrir JE, Singh-Manoux A, Shipley MJ,
Vahtera J, Marmot MG, Kivimäki M. Overtime work and15) Liu X, Iwanaga K, Shimomura Y, Katsuura T. Different

incident coronary heart disease: The Whitehall II prospec-

types of circulatory responses to mental tasks. J. Physiol.

tive cohort study. Eur. Heart J. 2010; 31(14): 1737‒1744.

Anthropol. 2007; 26(3): 355‒364.

4) Virtanen M, Heikkilä K, Jokela M, Ferrie JE, Batty GD,16) Drayer JI, Weber MA, Nakamura DK. Automated ambu-

Vahtera J, Kivimäki M. Long working hours and coronary

latory blood pressure monitoeing: A study in age-matchedheart disease: A systematic review and meta-analysis. Am.

normotensive and hypertendive men. Am. Heart J. 1985;

J. Epidemiol. 2012; 176(7): 586‒596.

109(6): 1334‒1338.

5) Liu Y, Tanaka H; Fukuoka Heart Study Group. Overtime17) Toivanen H, Lansimies E, Jokela V, Hanninen O. Impact

work, insufficient sleep, and risk of non-fatal acute myo-of regular relaxation training on the cardiac autonomic

cardial infarction in Japanese men. Occup. Environ. Med.

nervous system of hospital cleaners and bank employees.

2002; 59(7): 447‒451.

Scand. J. Work Environ. Health. 1993; 19(5): 319‒325.

6) 脳・心臓疾患 労災認定基準．[Online]. 2001 [cited 201718) Key BL, Ross KM, Lavoi KL, Campbell T. Depressed affectSep 21]; Available from: URL: http://www.mhlw.go.jp/

is associated with poorer cardiovascular recovery in young

new-info/kobetu/roudou/gyousei/rousai/dl/040325-11.

women following a mental stressor. Ann. Behav. Med.

pdf.

2009; 38(2): 154‒159.

7) 総務省：労働力調査（平成 28 年）．[Online]. 2017 [cited19) McClelland AB, Jones KV, Gregg MED. Psychological and2017 Sep 21]; Available from: URL: http://www.stat.go.jp/

cumulative cardiovascular effect of repeated angry rumi-

data/roudou/report/2016/index.htm

nation and visuospatial suppression. Int. J. Psychophysiol.

8) 厚生労働省：業務上疾病発生状況等調査（平成 28 年）．

2009; 74(2): 166‒173.

[Online]. 2017 [cited 2017 Sep 21]; Available from: URL:

20) Fredrickson BL, Levenson RW. Positive emotion speed re-

http://www.mhlw.go.jp/bunya/roudoukijun/anzeneisei11/

covery from the cardiovascular sequelae of negative emo-

dl/h28-10.pdf.

tions. Cogn. Emotion. 1998; 12(2): 191‒220.

290「労働安全衛生研究」

291

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