コロナ禍が従業員に与えた影響~勤怠データ・従業員アンケートから見た実態～

SOMPO 未来研究所「生産性に関する研究会」

2021 年 7 月
SOMPO 未来研究所

中間報告書

コロナ禍が従業員に与えた影響～勤怠データ・従業員アンケートから見た実態～
2021 年 7 月

目次
はじめに～「生産性に関する研究会」の目的と本報告書の位置づけ............................ 2
要約 .............................................................................................................................. 6
第1章

調査対象会社の概況 ....................................................................................... 7

第2章

テレワーク利用状況等のコロナ禍における働き方 ....................................... 13

第3章

コロナ禍における働き方の変化が従業員に与えた影響 ................................ 19

第4章

コロナ禍における働き方の変化が組織に与えた影響 .................................... 39＜補章＞ エンゲージメントの概念と構成要素 ........................................................... 50
おわりに ..................................................................................................................... 61

はじめに～「生産性に関する研究会」の目的と本報告書の位置づけ
主要先進国の中での日本の労働生産性の低さが指摘され、その背景の一つとして、日本固有の労働慣行やそれに規定された働き方が挙げられている。多くの企業が「働き方改革」を掲げ、長時間労働の是正、休暇取得の促進、ワークライフバランスの確保のための多様な働き方の導入を進めている。
また、労働生産性に影響を与える要素として従業員の「働きがい（やりがい）」、「組織に対するロイヤルティ」、「エンゲージメント」といった要素にも注目が集まっている。制度上の「働き方」だけではなく、「働き方」がこうした要素に与える影響に着目した取組も進められている。
「健康経営」の概念が広まる中で、従業員の健康が労働生産性に与える影響についての関心が高まっている点も、労働生産性を巡る様々な議論の中の一つの潮流として挙げられるだろう。この分野に関して、SOMPO 未来研究所（以下、当研究所）は、2000 年頃より主に米国の職域における健康増進・疾病予防プログラムに関する調査研究を通じて関わってきた。
このような動向の中で、当研究所は、労働生産性と働き方、従業員の意識や健康との関連について先行研究、先進事例の調査を通じた知見を深めるとともに、調査対象会社からデー
タの提供を受け、実証分析により得られた結果とを合わせて、企業の労働生産性向上の取組、
労働政策のあり方にささやかながらでも示唆を与えるような成果を示せればと考え、「生産性に関する研究会（以下、研究会）」を立ち上げることとした。
研究会には、労働経済学、生産性分析、公衆衛生学の各分野の第一線で活躍している研究者を委員として招へいし、指導・助言を仰ぐこととした。
研究会は、2019 年 9 月に活動がスタート、3 年程度の活動を経て、成果を報告書に取りまとめる予定としていた。委員からのレクチャー、提供を受けたデータの概要把握を行い、実証分析に取りかかろうとした頃、新型コロナウイルス感染症が拡大した。調査対象会社では、緊急事態宣言に先立ってテレワークが呼びかけられ、2020 年 4 月の緊急事態宣言下で出社割合の制限が行われた。2020 年 5 月に緊急事態宣言が解除された後も、多くの部門でテレワークが定着することとなった。
研究会では、コロナ禍が引き起こした急激な働き方の変化が従業員に与えた影響を把握するのが目下の課題であろうと考えた。すでに、いくつものアンケート調査などが公表されているが、研究会ではコロナ前からの働き方に関するデータを収集していた。そこで、当初の予定を変更して、コロナ禍が従業員の意識に与えた影響に焦点を絞って中間報告書（以下、本報告書）を公表することとした。
本報告書は、当初の予定を変更して取り急ぎの分析を進めたため、また、活動の途上でも2

あるため、まさに「中間」報告の段階にある。分析は基礎的な手法に頼っており、見落としている分析の視点が数多くあると思われる。そして、何よりも未だ働き方の変化は一時的なものであり、今後、新たな働き方が定着（または回帰）していく中で組織や従業員にどのような変化が現れるのかを見ていく必要があると考えている。本報告書は、次の報告書に向けて「こういう視点に目を向けたらどうか？」、「これについてはこういう分析手法を用いると良いのではないか？」といったご指摘をいただくためのたたき台になれば幸いと考えている。
本報告書が対象にしているのは、サービス業を営む一企業であり、本報告書の分析結果を日本企業の標準的な結果として解釈するのは難しいであろう。しかし、コロナ禍で働き方が急激に変わる以前のデータを分析対象にしており、データの規模、時系列データを取り扱っているという観点から、他業態の企業から見ても、社会的な視点から見ても一定の意義があるのではと考えている。
本報告書については、委員からの助言をいただきながら、研究会メンバーとして参加した
当研究所の研究員が分析、執筆を行った。したがって、本報告書の見解などは当研究所によるものであり、本報告書に含まれる認識不足や解釈誤りなどは、すべて当研究所に帰属するものであることをお断りしておく。

3

○SOMPO 未来研究所「生産性に関する研究会」
・委員（50 音順、敬称略）
黒田 祥子

早稲田大学教育・総合科学学術院教授

滝澤 美帆

学習院大学経済学部教授

藤野 善久

産業医科大学教授

山本慶應義塾大学商学部教授（座長）

勲・事務局：SOMPO 未来研究所
久司 敏史

取締役研究部長兼主席研究員

宮地裕太郎

統括上席研究員（事務局リーダー）

廣岡

主任研究員（事務局総括）

知

福嶋 一太

主任研究員

内田 真穂

主任研究員

林

勝己

主任研究員

大島 由佳

主任研究員

大沢 泰男

主任研究員

藤沢 美穂

副主任研究員

菊武 省造

副主任研究員4

○本報告書の構成
本報告書では、調査対象会社の勤怠管理データ、従業員に対する各種アンケート調査に基づき、コロナ禍による働き方の変化が、従業員にどのような影響を与えたかに焦点を当てている。
本報告書の構成は以下のとおりである。まず、第 1 章で、第 2 章以降の記述を理解するために必要な範囲で調査対象会社の概要、人事制度などについて説明している。
第 2 章では、調査対象会社の新型コロナウイルス感染症対策、ワークルールの概略について説明し、テレワークの利用状況など働き方に関するデータを見る。
第 3 章では、コロナ禍において変化した働き方によって従業員がどのような影響を受けたのかを見ていく。働き方の変化の中でも目に見える形で大きく変わったのはテレワークの活用である。第 2 章で触れているが、コロナ禍以前からテレワークの制度は導入されていたものの、利用は限定的であった。それが、新型コロナウイルス感染症拡大に伴い急速に活用が進んだ。そこでテレワークの利用状況に注目して、労働時間、従業員のエンゲージメ
ントに与えた影響を見ていく。さらに、コロナ禍で人事異動を経験した従業員に焦点を当てて、エンゲージメントに特有の変化が見られたかを検証した。テレワークにより対面でのコ
ミュニケーションが限定される中で、新たな職場に異動した従業員は、同じ職場で働き続ける従業員と比べても、また、今までの人事異動と比べても、特別な課題に直面したのではな
いかと考えられるからである。
第 4 章では、組織レベルのデータを用いて、テレワークの利用が組織に与えた影響を検証していく。テレワークの利用により、職場のコミュニケーションは質的にも量的にも変化が生じたと思われ、組織運営に当たっての重要な要素である組織目標の共有、一体感や心理的な健康状態について分析を行った。
最後に＜補章＞を置いて、第 3 章で取り上げたエンゲージメントの概念について説明した。特に、調査対象会社では eNPS という指標によって、従業員のエンゲージメントの水準を測っている。そこで、eNPS については詳しく説明するとともに、調査対象会社における
eNPS のデータを示した。エンゲージメントまたは eNPS について概略を把握されたい読者は、最初に＜補章＞に目を通していただきたい。

5

要約 調査対象会社の従業員の勤怠管理データ（労働時間、テレワーク利用、休暇）および各種
アンケート結果を用いて、コロナ禍による働き方の変化が従業員および組織に与えた影響について分析を行った。利用したデータの期間は、2019 年 4 月から 2020 年 9 月までであり、2020 年 4、5 月の緊急事態宣言発出時を含んでいる。新型コロナウイルス感染症拡
大前のデータが利用できる特徴を活かし、分析の多くは、前年からの変化（差分）に着目している。調査対象会社は、業務内容から営業部門、サービス部門、本社部門（人事、経理、企画、商品開発など）に大別でき、分析は主として部門別に実施している（調査対象
会社の概要、利用データについては第 1 章参照）。
 テレワークの利用は、新型コロナウイルス感染症拡大が始まった 2020 年 2 月頃から徐々に増加し、緊急事態宣言が発出された 4、5 月は全部門で多くの従業員がテレワークを利用した。6 月からは、営業部門、サービス部門ではテレワークの利用は減少傾向にあるが、9 月の段階でも営業部門、サービス部門とも半数以上の従業員が月 1 回以上のテレワーク
を利用している。また、本社部門では、9 月の段階でも 8 割以上の従業員が月 1 回以上テ
レワークを利用し、また、テレワークを主体とした従業員も多く見られる（第 2 章参照）。
 テレワークと労働時間の関係を見ると、本社部門の中堅層、担当層では、テレワークの利
用回数が増加（減少）すると労働時間が増加（減少）するという傾向が見られたが、その差は小さいものであった（第 3 章参照）。
 従業員のエンゲージメントを表す指標とされる eNPS はテレワークの利用状況により、その違いは見られなかった。また、人事異動を経験した従業員に対象を絞った分析でも、テ
レワークの利用状況により、eNPS の違いは見られなかった（第 3 章参照）。
 本社部門においては、目標の共有、チームワーク、情報の共有化といった項目において、テレワーク率が高い組織の方が中程度の組織と比べて前年からの改善が大きいとの推定結果が得られた。また、営業部門、サービス部門ではテレワーク率による違いは見られなかった（第 4 章参照）。

6

第1章

調査対象会社の概況（内田 真穂）1.1 組織の概況（業種・主要部門）
調査対象会社の業種はサービス業で、主要部門は「営業部門」、「サービス部門」、「本社部門」の三つに大別される。
1.2 働き方に関するルール
1.2.1 職員区分
職員区分は、職務・部門、勤務地の範囲、雇用形態によって区分される。
➢ 職務・部門による職員区分① 総合系：あらゆる部門で幅広い業務を担当する② 専門系：特定の業務を担当する➢ 勤務地による職員区分① 地域限定なし：海外・国内全域（転勤に制限なし）② 地域限定あり：主たる勤務地を含むブロック内（原則として転居を伴う転勤がない）➢ 雇用形態による職員区分
正規職員以外の職員区分として有期または無期契約社員がいる。
（注）調査対象会社の職員区分をもとに、一般的と考えられる名称に読み替えている。

7

1.2.2 役職区分
役職別の分析を行う場合には、調査対象会社の役職区分に基づいて以下のとおり三つの役職区分を用いている。
課長層（マネジメント職）
中堅層（課長の補佐職など担当層の中で指導的な立場にある層）担当層（担当層）（注）課長層より上位のマネジメント職もあるが、役職別の分析には含めていない。

1.3 従業員を対象とした各種調査
調査対象会社では、従業員を対象とする次の四つの調査を実施している。
1.3.1 職場アンケート調査➢ 職場アンケート調査とは、各職場の「現場力」を把握し、現場力の改善を通じて社員一人一人がやりがいを持って働ける土壌を形成することを狙いとして、2015 年度より全従業員（部長以上を除く）を対象に毎年 2～3 回実施しているアンケート調査である。
➢ 職場アンケート調査の設問は《図表 1.3.1》に掲げる全 15 項目から成る。回答は「5．

常にあてはまる」から「0．まったくあてはまらない」の 6 段階（ただし、2015 年、2016 年は 11 段階）の中から選択する方式となっている。
《図表 1.3.1》職場アンケート調査項目(全 15 項目)
1．目標の共有

6．生産性向上

11．情報の共有化・公平な機会

2．責任感

7．新たな取組による成果発揮

12．残業削減への職場の取組

3．お客様目線

8．品質向上13．多様な働き方の受容

4．前例踏襲の打破

9．人材育成14．多様性の受容5．職場で考え解決

10．チームワーク・一体感

15．創造性・イノベーションの風土8

（質問例）【6．生産性向上】
あなたの職場は、生産性・効率を意識して業務を行い、無駄な業務を削減すべく、組織として具体的に取り組んでいる。
【12．残業削減への職場の取組】
あなたの職場は上長の「早く帰れ」のかけ声に終始せず、残業の原因分析や思い切った廃止・見直しなど、具体的な対応が行われている。

1.3.2 社員意識調査➢ 社員意識調査は、職場アンケート調査と一緒に 2016 年度より全従業員（部長以上を除く）を対象に毎年 1~2 回実施している。
➢ 社員意識調査の設問は次の 6 項目で構成されている。
《図表 1.3.2》社員意識調査（全 6 項目）
2016年1月 2016年12月 2017年12月 2018年12月 2019年7月 2019年12月 2020年7月
評価面接での自身の強みや改善点に関する上司からの指導やアドバイス等のフィードバックに納得している。

○

○

○

○

○

○

○

今の仕事にやりがいを感じている。

○

○

○

○

○

○

○

会社は従業員を大切にしている。

○

○

○

○

○

○

この会社が好きである。

○

○

○

○

○

○

今より上位の役職等に魅力を感じ、積極的にチャレンジしたいと感じる。

○

○

○

○

○

○

○

将来、課長層として活躍したい。
※課長以上は回答不要

○

○

○

○

○

○

○

（注）〇は当該設問の有無。〇があり、空白はなし。

1.3.3 eNPS 調査➢ eNPS 調査は、職場アンケート調査、社員意識調査とともに 2016 年度より全従業員（部長以上を除く）を対象に毎年 1 回実施している。
➢ ＜補章＞で紹介するとおり、eNPS は、従業員のエンゲージメントを測る指標として活用されている（注）。調査対象会社でも同様の趣旨で導入しており、本報告書でも従業員のエンゲージメントを代表する指標として利用している。
➢ 設問は、友人や知人に対して自社への入社をどの程度薦めたいと思うかを、「10：ぜひ
薦める」から「0：全く進めない」までの 11 段階の中から選び回答する内容となっている。設問はこの 1 問だけである。

9

【質問】あなたは、当社への入社を希望している友人や知人がいる場合、当社への入社を薦めたいと思いますか？
【回答】10：ぜひ薦める ～ 0：全く薦めない（11 段階）（注）職場アンケート調査、社員意識調査が調査対象会社の独自のアンケートであるのに対して、
eNPS 調査は米ベイン・アンド・カンパニー社が開発した調査手法で広く一般に用いられている。eNPS 調査の詳細については、＜補章＞1.1（２）③ eNPS（Employee Net Promoter
Score：従業員ネットプロモータースコア）を参照されたい。

なお、上述の 3 調査の実施年月は以下のとおりである。
また、各回の回答率は 90％以上である。
《図表 1.3.3》職場アンケート、社員意識、eNPS 調査の実施年月
実施した調査実施年月2015年6月

職場アンケート--2015年10月

職場アンケート--2016年1月

職場アンケート

社員意識-

2016年7月

職場アンケート--2016年12月

職場アンケート

社員意識

eNPS

2017年7月

職場アンケート--2017年12月

職場アンケート

社員意識

eNPS

2018年6月

職場アンケート--2018年12月

職場アンケート

社員意識

eNPS

2019年7月

職場アンケート

社員意識

eNPS

2019年12月

職場アンケート

社員意識

eNPS

2020年7月

職場アンケート

社員意識

eNPS

1.3.4 職業性ストレス簡易調査票➢ 職業性ストレス簡易調査票（通称「ストレスチェック」）は、2015 年度より、全役員・従業員を対象に毎年１回、原則として 9 月に実施している。
（上述の 3 調査では役員および部長以上は対象外だが、本調査では役員および部長以上も対象である。
）回答率
は年度によって異なるが 80％～90％である。
➢ 職業性ストレス簡易調査票は、仕事に関する質問、近況を確認する質問、周囲の人に対する質問、満足度についての 4 カテゴリー、19 サブカテゴリ―、57 項目の設問で構成されている。

10

《図表 1.3.4》職業性ストレス簡易調査票（全 57 項目）■ストレスチェック項目 A「仕事に関する質問」
A あなたの仕事についてうかがいます。最もあてはまるものに○を付けてください。
（17 項目）
回答肢（4 段階）・そうだ・まあそうだ・ややちがう・ちがう■ストレスチェック項目 B「近況を確認する質問」
B 最近 1 か月間のあなたの状態についてうかがいます。最もあてはまるものに〇を付けてください。（29 項目）
回答肢（4 段階）
・ほとんどなかった・ときどきあった・しばしばあった・ほとんどいつもあった■ストレスチェック項目 C「周囲の人に関する質問」
C あなたの周りの方々についてうかがいます。最もあてはまるものに〇を付けてください。
（9 項目）
回答肢（4 段階）
・非常に
・かなり
・多少
・全くない
■ストレスチェック項目 D 「満足度について」
D 満足度について（２項目）
回答肢（4 段階）・満足
・まあ満足
・やや不満足・不満足（注）質問の全項目は、厚生労働省 HP を参照。
<https://www.mhlw.go.jp/bunya/roudoukijun/anzeneisei12/dl/stress-check_j.pdf>

11

1.4 データの取得方法
本報告書で使用したデータについては、匿名化した上で調査対象会社から提供を受けた。
なお、職業性ストレス簡易調査票については、集団分析の結果のみ提供を受けた。

12

第2章

テレワーク利用状況等のコロナ禍における働き方（廣岡 知）

2.1 調査対象会社における新型コロナウイルス感染症対策の経緯
調査対象会社では、国内で事例が報告された初期から感染防止対策の取組を始めており、
2 月中旬以降、段階的に対策を強化してきた。3 月には、全社を挙げてテレワークの徹底を行っていた。4 月の緊急事態宣言下においては、テレワークを原則とし、出社が必要な場合には目安として 20%を出社率と定め、テレワークを行う社員と出社する社員で役割分担および連携を行い、重要業務から優先して対応することで、業務の継続を行った。
緊急事態宣言解除後においても、感染対策を継続し、テレワークを活用した新たな働き方・新たな生活様式をスタンダードとする方針を定めている。
2.2 コロナ禍における働き方
2.2.1 テレワークに関するルールと運用調査対象会社では、2014 年よりテレワークに関する規程などを定め、推進を行ってきた。
2015 年度より、働き方改革推進の一つとして、時間当たりの生産性を高める働き方への変革実現のため、テレワーク推進が行われた。具体的には、利用対象を全従業員へと拡大し、併せて環境面での整備も進められ、営業部門へのスマートフォン貸与による社内メールやスケジュール確認、コミュニケーションツール提供、サテライトオフィス設置が行われた。
テレワークを行う際、実施する従業員はテレワーク実施前に所属長宛てに承認申請を行う。業務開始時および業務終了時には、所属長にメールなどで連絡することとし、勤怠管理システムへテレワークの入力を行う。勤怠管理においては、テレワーク（終日）とテレワー
ク（一部）を選択する。
テレワーク（終日）：テレワークを終日行い、事業所への出社やお客様宛の訪問を行わない場合。
テレワーク（一部）：テレワークと、事業所への出社・お客様宛の訪問を同日に行い、組み合わせる場合。
2.2.2 テレワークの利用状況
テレワークは、2020 年 3 月から営業部門、本社部門で利用されるようになり、緊急事態
宣言下（2020 年 4 月～）の 4 月・5 月は全部門（営業・サービス・本社）でテレワークの利用が行われた。特に、本社部門では大半をテレワークとする従業員も一定数いた。
しかし、緊急事態宣言解除後の 6 月以降、営業、サービス部門では徐々にテレワークの利用は減少し、9 月の段階ではテレワークを全く利用しない従業員が全体の 4 割強となっている。
一方、本社部門では、9 月の時点でもテレワークを全く利用しない従業員は 2 割に留まっ13

ており、テレワークの利用回数も広く分布した状態が維持されている。
図表 2.2.2-1 は、2020 年 1 月～9 月における部門別のテレワーク利用状況（テレワーク終日＋一部の利用回数）である。

14

《図表 2.2.2-1》テレワーク活用状況（月別・部門別）（縦軸：利用従業員の割合、横軸：テレワーク回数）
営業

サービス

15

本社

営業

サービス

本社

（注 1）1～3 月の集計人数は営業：10,261 名、サービス：9,946 名、本社：2,967 名、4～9 月のサンプル
数は営業：9,804 名、サービス：9,579 名、本社：3,102 名。
（注 2）1～3 月、4～9 月では、縦軸の範囲を変えて描画している。

16

参考として、2019 年 9 月の部門別のテレワーク利用状況（テレワーク終日＋一部の利用回数）を掲載する（図表 2.2.2-2）。新型コロナウイルスの感染拡大前は、テレワークの利用回数に上限が設けられていたため単純比較はできないが、2019 年 9 月時点では、テレワー
クを利用している従業員は少なく、利用している場合でも月 5 回以内が大半となっている。
コロナ禍という外部要因により、テレワークの利用が急激に拡大したことが見て取れる。
《図表 2.2.2-2》2019 年 9 月のテレワーク活用状況（部門別）
営業

サービス

本社

（注）集計人数は営業：10,261 名、サービス：9,946 名、本社：2,967 名。

2.2.3 労働時間の管理
労働時間は、勤怠管理システムへの入力によって管理されているが、PC のオン、オフと連動しており、入力されない時間外労働を捕捉する仕組みが設けられている。PC は、シンクライアント端末となっており、テレワーク時においても PC のオン、オフと連動した時間管理が行えるようになっている。
2.2.4 労働時間の推移
本項では、2020 年 4 月～9 月の月別総労働時間および 1 日当たり労働時間の推移を見てみる。月別総労働時間1については、2020 年は 2019 年とほぼ同様のトレンドで推移している（5 月は連休、8 月は夏季休暇の影響）。一方、1 日当たり労働時間については、2020 年
4 月以降微増傾向にあるが、2019 年と比較すると、2～4％低い水準にある。緊急事態宣言解除後の 7 月以降は、前年と同様のトレンドとなっている。

1

実際に業務を行った時間。

17

《図表 2.2.4》労働時間推移○月別総労働時間
1.1

1.2

1.1
1
1
0.9
0.9

0.8

0.8
4月

5月

6月

7月

8月

9月

前年同月比（右軸）

2020年○1 日当たり労働時間
1.05

1.02

1.04

1.01

1.03

1

1.02

0.99

1.01

0.98

1

0.97

0.99

0.96

0.98

0.95
4月

5月

6月

7月

8月

9月

前年同月比（右軸）2020年（注）2020 年 4 月の値を 1 としている。

2.2.5 休暇取得状況
従業員の月別休暇取得日数を見ると、2020 年は 2019 年よりも低く推移している。2.2.4
で 1 日当たり労働時間は、前年よりも低い水準にある一方、就業日数は増加（休暇取得が低位で推移）していることになる。
《図表 2.2.5》休暇取得日数推移
5

1

4
0.9
3

2
0.8
1

0

0.7
4月

5月

6月

7月

8月

9月

前年同月比（右軸）2020年（注 1） 2020 年 4 月の値を 1 としている。
（注 2） コロナ感染疑義者には特別休暇を付与しており、特別休暇は上記の休暇には含まれて
いない。

18

第3章

コロナ禍における働き方の変化が従業員に与えた影響（久司 敏史・廣岡 知・宮地 裕太郎）

第 2 章で概観したとおり、コロナ禍における最も大きな働き方の変化はテレワークの利用拡大であると言える。そこで、本章では、テレワークの利用状況に焦点を当てて、従業員
個人にどのような影響を及ぼしたかを見ていく。まず、テレワークによって労働時間に変化があったかどうかを確認する。
次に、テレワークによりリモートで働き、出社頻度が減少したことで、会社と従業員との関係がどのように変化したかを、エンゲージメントを測る指標の一つである eNPS を用いて確認する。テレワークの利用頻度によってエンゲージメントに違いが生ずるかどうか、また、エンゲージメントとそれを構成する要素との関係に変化が生じていないかを確認する。
さらに、テレワークが活用されている状況下で、人事異動により新しい職場で働くこととなった従業員について、エンゲージメントにどのような影響が出ているかを見てみる。コロナ
禍で人事異動を経験した従業員は、従来からの在籍者とはまた異なる課題に直面したのではないかと考えられるからである。
3.1 テレワークと労働時間
テレワークは、出社して勤務するよりも長時間労働になるとの懸念が示されている。パー
ソル総合研究所が 2021 年 4 月に公表したアンケート調査では、テレワーカーの月あたりの残業時間は平均 15.3 時間、出社者は同 13.1 時間で、テレワーカーの方が長い傾向にあるとの結果を示している2。テレワークになると労働時間が長くなる要因として、仕事とプライ
ベートの区別がつきにくくなる、コミュニケーションに対面以上の時間が取られる、成果に重点を置いた評価になり結果として長く働かざるを得なくなる、などが挙げられている。また、コロナ禍でのテレワークに限れば、準備が整わないままテレワークに移行した企業が多く、テレワークに必要な装備が不足していたり、業務プロセスが出社しての勤務を前提にしたままであったり、といった要因も考えられる。
ここでは、テレワークの利用状況に着目して、二つの方法により労働時間に与える影響を分析した。最初に、テレワークがほとんど利用されていなかった前年との比較を通じて、テ
レワークの利用が労働時間に影響を与えたかどうかを評価する（3.1.1）。次に、テレワークの利用が進んだ 2020 年のデータを用いて、テレワークの利用状況の変動が労働時間にどのような影響を与えるかを見る（3.1.2）。

パーソル総合研究所の 2021 年 4 月 19 日付ニュースリリース <https://rc.persol-group.co.jp/news/2021
04191000.html>。ただし、コロナ禍前後で比較すると、テレワーカーの残業時間の方が、出社者と比べて減少幅が大きいという。この調査では、テレワーカーを週に 1～5 日、モバイルワーク・在宅勤務・サテラ
イト勤務のいずれかを実施している人、出社者はこれらをまったく行っていない人としている。
219

3.1.1 前年比較に基づく分析（１）分析の目的
本項では、テレワークの利用頻度別に前年同時期からの労働時間の差分（増減）を比較して、テレワークの利用が労働時間に与えた影響を見る3。
（２）データの概要
労働時間、テレワークの利用頻度とも 2020 年 7 月のデータを利用した。対象とする従業員を総合系職員の課長層、中堅層、担当層とした。2019 年 7 月の労働時間データがない従業員は除外している。対象となった従業員数は 11,219 名である。《図表 3.1.1-1》は、テレワーク頻度別の人数を表している。
《図表 3.1.1-1》テレワーク利用頻度別人数
テレワーク利用頻度

全部門

利用なし

3,530

月 1，2 回

2,182

週 1 回程度（月 3～6 回）

2,626

週 2 回程度（月 7～10 回）

1,538

週 3 回程度（月 11～14 回）

697

週 4 回以上（月 15 回以上）

646

《図表 3.1.1-2》は、2020 年 7 月のテレワークの利用頻度別に労働時間（1 日当たり）の
前年同時期（2019 年 7 月）からの変化を見たものである。前述のとおり 7 月は、全従業員の平均で見ても前年同時期よりも 1 日当たり労働時間が長期化している時期であり、全体
的に 1 日当たり労働時間は前年同時期と比べて増加している。テレワーク利用頻度別に見ると、利用なしから週 2 回程度までの群では労働時間の変化に違いはないが、週 3 回程度、
週 4 回以上の群では増加幅がやや大きくなっている。
役職別に見ると、課長層では週 2 回程度の群の増加幅が小さくなっている。中堅層では
週 2 回程度の群、担当層では週 3 回程度から利用回数が増えるにつれて労働時間の増加幅が大きくなっている。

3

差分を利用するのは、テレワークを利用することによって労働時間が長く（短く）なったかどうかを評価するためである。また、テレワークについては、前年ではほとんど利用されていないので、差分ではなく、評価時点でのテレワーク利用頻度をそのまま利用した。また、テレワークの利用頻度に関しては、利用回数に応じて区分した上で分析を行った。これは、利用頻度が多くなればそれに応じて労働時間も長くなるという線形の関係ではなく、たとえば、ある程度の利用頻度で労働時間が長くなり、それを超えると労働時間が短くなっていくという関係も考えられるためである。

20

《図表 3.1.1-2》テレワーク利用頻度別労働時間の対前年同時期からの変化
○全体

〇役職別

（注 1）箱ひげ図の中の黒線は中央値、箱ひげ図の下部は下位 25%、上部は上位 25%を表しており、箱ひげ図の中にサンプルの 50%が収まることを示している。また、青丸は平均値を表す。
（注 2）中央値、平均値の水準が分かりやすいように縦軸は 0～1.5 時間の範囲に限定している。

21

（３）分析手法
目的変数を 1 日当たり労働時間の前年同月からの変化、説明変数をテレワーク利用頻度（ダミー変数）、役職（課長層、中堅層、担当層）ダミー、部門（営業、サービス、本社）ダミーとした重回帰分析を実施した。さらに、役職別の違いを確認するため、役職別の分析を行った。なお、部門ダミー、役職ダミーは 2020 年 7 月の所属部門、役職を使用している。
したがって、前年からの人事異動の影響は考慮していない。
（４）分析結果《図表 3.1.1-3》に分析結果を示す。
《図表 3.1.1-3》1 日当たり労働時間の変化を目的変数とした推定〇全役職
切片
テレワーク月1，2回
テレワーク週1回程度
テレワーク週2回程度
テレワーク週3回程度
テレワーク週4回以上
サービス
本社
中堅層
担当層
修正済み決定係数

偏回帰係数
0.739
-0.059-0.042
0.011
0.237
0.306

0.009

〇課長層
切片
テレワーク月1，2回
テレワーク週1回程度
テレワーク週2回程度
テレワーク週3回程度
テレワーク週4回以上サービス
本社
修正済み決定係数

P値
0.000 *
0.036 *
0.116
0.725
0.000 *
0.000 *

偏回帰係数
0.935
-0.030-0.018
0.010
0.112
0.041
-0.0270.390-0.176-0.2840.032

ｐ値
0.000 *
0.283
0.490
0.748
0.011 *
0.404
0.195
0.000 *
0.000 *
0.000 *

〇中堅層
偏回帰係数
0.906
-0.119-0.164-0.1450.001-0.184
0.153
0.611
0.042

ｐ値
0.000 *
0.179
0.102
0.260
0.995
0.254
0.064
0.000 *

偏回帰係数
0.680
-0.046-0.021-0.0180.101
0.146-0.045
0.221
0.011

ｐ値
0.000 *
0.169
0.503
0.633
0.068
0.024 *
0.066
0.000 *

切片
テレワーク月1，2回
テレワーク週1回程度
テレワーク週2回程度
テレワーク週3回程度
テレワーク週4回以上サービス
本社
修正済み決定係数

偏回帰係数
0.708
0.022
0.001
0.097
0.163
0.005
-0.024
0.521
0.037

ｐ値
0.000 *
0.708
0.981
0.126
0.044 *
0.954
0.591
0.000 *

〇担当層
切片
テレワーク月1，2回
テレワーク週1回程度
テレワーク週2回程度
テレワーク週3回程度
テレワーク週4回以上サービス
本社
修正済み決定係数（注 1）＊：5%基準で有意（p 値）（注 2）テレワーク利用頻度は「テレワーク利用なし」
が基準、役職ダミーは課長層が基準、部門ダミー
は営業部門が基準。

22

すべての分析で切片が正の値になっているのは、《図表 3.1.1-2》で見た通りいずれの層でも 2020 年 7 月は、前年同月と比べて労働時間が増加傾向にあった点を示している。
全役職を対象とする分析では、部門ダミー、役職ダミーを変数に含めない場合、週 3 回以
上テレワークを行っている層で、労働時間がテレワーク利用なしの層に対して有意に長くなっている。しかし、部門ダミー、役職ダミーを変数に含めると週 3 回程度テレワークを行っている層のみが有意となり、労働時間の変化の差を具体的な数値で示すとテレワーク利
用なしの層と比べて 1 日当たり 6.7 分（0.102×60 分、月当たり約 2.2 時間）の増加となる。
テレワークの利用回数の多い従業員は、本社部門に多い。部門ダミーの偏回帰係数を見ると、本社部門の労働時間の増加が営業部門に比べて有意に大きくなっている。テレワークの利用頻度が多い層で労働時間の増加が見られるのは、本社部門の労働時間の増加が影響したものと考えられる。なお、部門ダミー、役職ダミーを含めた場合でも自由度修正済み決定
係数は 0.032 であり、分析に用いた説明変数の労働時間の変化への影響は小さいと評価される。
役職別の分析では、課長層ではいずれのテレワーク利用頻度でも有意な差は見られず、中堅層では週 3 回程度利用の群、担当層では週 4 回以上利用の群のみ労働時間の変化が有意に大きいとの結果となった。
3.1.2 テレワークの利用状況の変化に基づく分析（１）分析の目的
本項では、テレワーク利用が本格化した 2020 年 4 月以降のテレワークの利用状況と労働時間の変動を比較して、テレワーク利用が労働時間に与える影響の評価を試みる。
（２）データの概要
2020 年 6 月、9 月のテレワーク利用状況、労働時間を比較する。6 月、9 月を比較対象とするのは、テレワークが一気に導入された影響を除外して、ある程度安定した運用が図られるようになった時点での比較とするためである。また、四半期末どうしの比較として季節要
因を一定程度緩和させる狙いもある。
テレワーク利用状況に関しては、6、9 月では営業日数が異なるため、回数の増減ではなく、テレワーク率4の変化（差分）を用いた。労働時間については、6 月、9 月の 1 日当たり
労働時間の差の平均値が 0.15 分とほぼ同じ水準のため、1 日当たり労働時間を用いることとした。対象者は、前項の分析と合わせている（11,219 名）。
《図表 3.1.2-1》に 6 月から 9 月の労働時間の変化、《図表 3.1.2-2》にテレワーク率の変化
を度数分布で示す。労働時間についてはいずれの役職でも 0（変化なし）を中心とした分布となっている。テレワーク率については、いずれの役職でも低下した人が多くなっている。

4

テレワーク率＝（テレワーク終日の日数＋テレワーク一部の日数）／（営業日数－休暇日数）23《図表 3.1.2-1》労働時間の変化（6-9 月、役職別）《図表 3.1.2-2》テレワーク率の変化（6-9 月、役職別）《図表 3.1.2-3》は、テレワーク率の変化と労働時間の変化を散布図で示している（直線は
回帰直線）。課長層は回帰直線が右下がり（負の関係）、それ以外は、回帰直線が緩やかながら右上がり（正の関係）となっている。
《図表 3.1.2-3》労働時間の変化とテレワーク率の変化

24

（３）分析手法
目的変数を 1 日当たり労働時間の変化、説明変数をテレワーク利用率の変化とする回帰分析を行って、労働時間の変化とテレワーク利用率の変化の関係を見る。まず、役職（課長層、中堅層、担当層）ダミー、部門（営業、サービス、本社）ダミーを説明変数に加えた重回帰分析を行う。役職、部門ダミーを説明変数に加えることにより、役職、部門による労働時間の変化の違いをコントロールした上で、労働時間とテレワーク率の関係を見る（分析A）。
次に、《図表 3.1.2-3》から役職により、労働時間の変化とテレワーク率の変化との関係には違いが見て取れるため、役職別の分析を行った。この分析では、部門による労働時間の変化の違いを考慮（コントロール）するため部門ダミーを説明変数に加えている（分析 B）。
最後に、部署ごとの労働時間の変化の違いを考慮して労働時間の変化とテレワーク率の変化との関係を見るために、部門別に担当層、中堅層のみを対象にして、部・支店ダミーを説明変数に加えて実施した（分析 C）5。
なお、部門ダミー、部・支店ダミー、役職ダミー、は 2020 年 9 月の所属部門、所属部・支店、役職を使用している。
（４）分析結果
分析 A の結果を《図表 3.1.2-4》、分析 B の結果を《図表 3.1.2-5》に示す。
《図表 3.1.2-4》1 日当たり労働時間の変化を目的変数とした推定（分析 A：全役職・全部門対象）
切片
テレワーク率変化
サービス
本社
中堅層
担当層
修正済み決定係数

偏回帰係数-0.0060.257
0.270-0.095-0.057-0.083
0.028

p値
0.845
0.000 *
0.000 *
0.000 *
0.070
0.005 *

（注 1）＊：5%基準で有意（p 値）（注 2）役職ダミーは課長が基準、部門ダミーは営業部門が基準。

5部・支店単位で見た場合、課長層のサンプル数が少なくなるため。

25

《図表 3.1.2-5》1 日当たり労働時間の変化を目的変数とした推定（分析 B：役職別・全部門対象）
〇課長層

〇中堅層

切片
テレワーク率変化
サービス
本社
修正済み決定係数

偏回帰係数-0.113-0.040
0.572
0.012
0.074

p値
0.002 *
0.830
0.000 *
0.844

偏回帰係数
-0.0620.295
0.229-0.1420.024

p値
0.000 *
0.000 *
0.000 *
0.000 *

切片
テレワーク率変化
サービス
本社
修正済み決定係数

偏回帰係数-0.0800.238
0.290-0.0530.028

p値
0.003 *
0.006 *
0.000 *
0.251

〇担当層
切片
テレワーク率変化
サービス
本社
修正済み決定係数（注 1）＊：5%基準で有意（p 値）（注 2）部門ダミーは営業部門が基準。

全役職を対象とした分析では、テレワーク率の変化は労働時間の変化に対し有意に正の関係（テレワーク率が増加（減少）すれば労働時間が増加（減少）する）にある。ただし、役職別に見ると、中堅層と担当層のみが有意に正の関係にあり、課長層は負の関係にある（テレワークが増加（減少）すると労働時間が減少（増加）する）が有意ではない。有意な関係が示されている中堅層と担当層について具体的な数値で示すと、1 週間のテレワーク回
数を 1 回（およそテレワーク率 0.2 ポイントに相当）増やすと（減らすと）、中堅層で 1 日
2.9 分（0.238×0.2×60 分、月当たり約 1.0 時間）、担当層で 1 日 3.5 分（0.295×0.2×60
分、月当たり約 1.2 時間）労働時間が増加（減少）する関係にある。
次に、分析 C の結果を《図表 3.1.2-6》に示す。
《図表 3.1.2-6》1 日当たり労働時間の変化を目的変数とした推定（分析 C：部門別・役職別、部・支店ダミー）
〇営業

〇サービス

中堅層
切片
テレワーク率変化
修正済み決定係数

中堅層
偏回帰係数
0.378
0.140
0.067

p値
0.402
0.318

偏回帰係数
-0.513
0.298
0.043

p値
0.005 *
0.002 *

切片
テレワーク率変化
修正済み決定係数

担当層
切片
テレワーク率変化
修正済み決定係数

偏回帰係数
0.044
0.132
0.083

p値
0.910
0.423

偏回帰係数
0.280
0.282
0.034

p値
0.003 *
0.003 *

担当層
切片
テレワーク率変化
修正済み決定係数

26

〇本社
中堅層
切片
テレワーク率変化
修正済み決定係数

偏回帰係数-0.095
0.737
0.105

p値
0.873
0.001 *

偏回帰係数
-0.337
0.857
0.081

p値
0.307
0.000 *

担当層
切片
テレワーク率変化
修正済み決定係数（注 1）＊：5%基準で有意（p 値）（注 2）部・支店ダミーは省略している。

営業部門、サービス部門では担当層でテレワーク率の変化は労働時間の変化に対し有意に正の関係となっている。また、本社部門では中堅層、担当層とも有意に正の関係となっており、偏回帰係数はその他の部門と比べて大きくなっている。本社部門について具体的な数値を示すと、1 週間のテレワーク回数を 1 回（およそテレワーク率 0.2 ポイントに相当）増
やすと（減らすと）中堅層で 1 日 8.8 分（0.737×0.2×60 分、月当たり約 2.9 時間）、担当
層で 1 日 10.3 分（0.857×0.2×60 分、月当たり約 3.4 時間）労働時間が増加（減少）する関係にある。
3.1.3 小括
前年との比較分析では、中堅層・担当層でテレワークを利用している一部の群で、利用していない群より労働時間が長くなる傾向が確認された。また、2020 年 6、9 月の比較分析
では、中堅層・担当層ではテレワークの利用と労働時間に正の関係が認められた。さらに、部署ごとの労働時間の変化の違いを考慮した分析では、営業部門・サービス部門の担当層、本社部門の中堅層・担当層においてテレワークの利用と労働時間に正の関係が認められた。
特に、本社部門においては、テレワークの利用状況と労働時間の関係はやや強い傾向が見られる。
データからはテレワークの運用実態（たとえば、テレワークの利用に関し従業員の裁量がどの程度認められているか）などは分からない。運用実態によっては、業務の非効率化を招き、テレワークの利用が長時間労働につながる可能性はあり得る。制度ではなく、運用実態
は個々の職場によって異なり得るため、全体傾向ではなく、職場単位での分析を行って課題を見つけ出すようなよりミクロな分析が必要になると考える。
最後に、調査対象会社の環境が結果に影響を与えている可能性について触れておく。調査対象会社では、シンクライアント端末によってテレワーク時でも出社している場合とほぼ同様の IT リソースにアクセスできる環境が整えられている。さらに、各種申請・承認手続
きがオンラインで行えるシステムの導入も進められている。こうした環境整備が、テレワー
クに伴う業務の非効率化をある程度抑制した可能性が考えられる。また、従業員の時間管理
は、テレワーク時においても PC のオン・オフと連動し、一定の可視化が図られている点も27

長時間労働の抑止に効果があった可能性も考えられる。
3.2 テレワークとエンゲージメント（eNPS）
調査対象会社では、従業員に対するアンケートの中で eNPS をエンゲージメントの水準を表す指標として重視している（エンゲージメントについては＜補章＞参照）。本項では、
eNPS に注目して、コロナ禍によって生じた働き方の変化に伴いどのような影響を受けているかを確認していきたい。
3.2.1 テレワーク利用がエンゲージメントに与える影響（１）分析の目的（課題認識）
テレワークによりリモートで働くようになると、エンゲージメントが低下するという指摘がある6。テレワークによって、個別空間・非対面コミュニケーションでの働き方が主流となると、従来の居場所作りや関係性の構築が難しくなり、会社への帰属意識が薄れるという指摘である。
コロナ禍において、テレワークが急速に広がり、その後も本社部門においては 2.2.2 で述べたとおり、テレワークが一定定着した。そこで本社部門の中堅層と担当層に絞り、出社頻度が減少しリモートで働くことで、会社との関係・エンゲージメントに影響を及ぼすかを見ていく。なお、eNPS は 0～10 の点数をそのまま用いた。
（２）データ概要
eNPS 調査が 2020 年 7 月であることから、テレワークの利用頻度も 2020 年 7 月の 1 か月間のデータを利用している。対象とする従業員を本社部門に属する中堅層および担当層とした（所属および役職は、2020 年 7 月時点）。対象となった従業員数は中堅層 601 名、担当層 804 名である。
2019 年と 2020 年の eNPS 分布（箱ひげ図で比較）を見てみると、中堅層では中央値・分布とも変化がなかった一方、担当層では中央値は変化がなかったが eNPS の下位層の上昇が見られた。

6

JTB Benefit「リモートワークで薄れる社員のエンゲージメント（帰属意識）への対策」

28

《図表 3.2.1-1》eNPS の 2019 年・2020 年比較（左：担当層、右：中堅層）（注 1）箱ひげ図の中の線は中央値、箱ひげ図の下部は下位 25%、上部は上位 25%を表しており、箱ひげ
図の中にサンプルの 50%が収まることを示している。なお、点は外れ値。
（注 2）縦軸は、2016～2020 年データを指数化している。

図表 3.2.1-2 では、2020 年 7 月のテレワーク回数で 2019 年と 2020 年の eNPS を抽出してみた。中堅層では、テレワーク 3 回以上の場合、2019 年と 2020 年の eNPS は差がない
一方、担当層では、テレワーク 7 回以上で、2020 年 eNPS が 2019 年よりも 0.2 程度高くなっている。
《図表 3.2.1-2》テレワーク回数別の eNPS 比較
○中堅層
7.2
7
6.8
6.6
6.4
6.2
6
5.8
5.6
5.4
0回

1～2回

3～6回

7～10回

2019年

2020年

29

11～14回

15回超

○担当層
6.2
6
5.8
5.6
5.4
5.2
5
4.8
4.6
0回

1～2回

3～6回

7～10回

2019年

2020年

11～14回

15回超（注）回数は、2020 年 7 月のテレワーク回数。

（３）分析手法
目的変数を eNPS（2020 年）および eNPS（2020 年と 2019 年の差分）、説明変数をテレワーク利用頻度（ダミー変数）とする重回帰分析を行った。テレワーク利用頻度については、
6 区分でダミー化した。
（0 回、1～2 回（週 1 回未満、月 1、2 回程度）、3～6 回（週 1 回程度）
、7～10 回（週 2 回程度）
、11～14 回（週 3 回程度）
、15 回以上（週 4 回以上）の 6 区
分）（４）分析結果
本社中堅層・担当層の双方で、テレワークの回数と eNPS との間では、有意差はなかった。
（5%水準で確認）《図表 3.2.1-3》eNPS の変化を目的変数とした推定○中堅層（上：2020 年 eNPS、下：2020 年と 2019 年の eNPS 差分）

切片
テレワーク1～2回
テレワーク週1回程度
テレワーク週2回程度
テレワーク週3回程度
テレワーク週4回以上修正済み決定係数

偏回帰係数
7.017
-1.017-0.448-0.248-0.493-0.682
0.004

30

ｐ値
0.000 *
0.030 *
0.253
0.520
0.163
0.044 *

切片
テレワーク1～2回
テレワーク週1回程度
テレワーク週2回程度
テレワーク週3回程度
テレワーク週4回以上修正済み決定係数

偏回帰係数
0.153
-0.504-0.264-0.217-0.169-0.116-0.004

ｐ値
0.464
0.134
0.348
0.433
0.505
0.633

（注 1）*は、p 値が 5%水準で有意であることを示す。
（注 2）テレワーク率ダミーは、0 回が基準。

○担当層（上：2020 年 eNPS、下：2020 年と 2019 年の eNPS 差分）

切片
テレワーク1～2回
テレワーク週1回程度
テレワーク週2回程度
テレワーク週3回程度
テレワーク週4回以上修正済み決定係数

偏回帰係数
5.504
0.894
0.433
0.114
-0.139
0.349
0.002

ｐ値
0.000 *
0.837
0.172
0.712
0.616
0.152

切片
テレワーク1～2回
テレワーク週1回程度
テレワーク週2回程度
テレワーク週3回程度
テレワーク週4回以上修正済み決定係数

偏回帰係数
0.148
-0.242-0.298
0.043
0.076
0.148
0.000

ｐ値
0.360
0.485
0.238
0.860
0.730
0.445

（注 1）*は、p 値が 5%水準で有意であることを示す。
（注 2）テレワーク率ダミーは、0 回が基準。

SourceSource

SS
SS

df
df

M
M

Model
Model
Residual
Residual

30.4979939
30.4979939
3333.69356
3333.69356

5
5
704
704

6.0995
6.09954.73534.7353

Total
Total

3364.19155
3364.19155

709
709

4.74494.7449eNPS20eNPS20

Coef.
Coef.

Std.
Std. Err.
Err.

t
t

remoteremote
1
1
2
2
3
3
4
4
5
5

.0894022.0894022.4331522.4331522.1136297.1136297-.1386762-.1386762.3494983.3494983.4349219.4349219.3168107.3168107.3072187.3072187.2766144.2766144.2437006.2437006

0.2
0.2
1.3
1.3
0.3
0.3
-0.5
-0.5
1.4
1.4

_cons
_cons

5.504348
5.504348.2029213.2029213

27.1
27.1

Source

SS

df

M

Model
Residual

15.0011852
2110.63825

5704

3.0002
2.998

Total

2125.63944

709

2.9980eNPS_diff

Coef.

Std. Err.

t

-0.7
-1.1
0.1
0.3
0.7

0.9

（５）考察
テレワークとエンゲージメントの間では影響は確認できなかった。

remoteコロナ禍という外部要因により、2020 年 4 月にテレワーク利用が急速に広まった後の7月
1-.2415761

3.0431851

5.1483278.3460631.2520832.244451.2200994.1939102_cons.1478261.1614625

2-.2978261のデータであり、時間が経過していないことから eNPS への影響が出現していない可能性
4.0760545がある。次年度以降経年での確認が必要となる分野であることから、引き続き注視していきたい。
3.2.2 テレワーク利用がエンゲージメントの構成要素に与える影響（１）分析の目的

前項で見たとおり eNPS 調査の時点（2020 年 7 月）では、テレワークの eNPS に対する影響は確認できなかった。ところで、eNPS は、働きがい（やりがい）や組織へのロイヤル

31ティなど（構成要素）との関連性が強い7。それぞれの構成要素と eNPS との関係は、働き方の変化に伴い変動する可能性がある。eNPS の水準自体には変化が見られなかったとしても、構成要素との関係が変動しているのであれば、従業員の eNPS を高めるための施策やマネジメントからの働きかけを見直す必要があるかも知れない。本項では、社員意識調査とeNPS 調査の結果を用いて確認していきたい。テレワークの利用が少ない群とテレワークの利用が多い群を比較することで、テレワークの利用が eNPS と社員意識調査の関係に与える影響を把握しようとの試みである。
（２）データの概要
本社部門の従業員（所属は 2020 年 7 月時点）を対象として、テレワーク利用が少ない従業員と多い従業員との比較を行うため、2020 年 7 月のテレワーク利用回数が 3 回以下、15回以上の従業員の二群のみを抽出した。eNPS 調査と社員意識調査については、2019 年 7月、2020 年 7 月のアンケート結果の変化幅（差分）を用いる。
（３）分析手法
目的変数を eNPS、説明変数を社員意識調査の項目（各モデルで用いる項目は一つ、《図
表 3.2.2-1》参照）の 2019 年 7 月と 2020 年 7 月の差分、テレワークの利用回数の異なる二群をダミー変数（利用回数ダミー）とし、社員意識調査の項目とテレワーク利用回数ダミーの交差項8を含む回帰分析を行った。役職によって影響が異なる可能性があるため、役職別（中堅層、担当層、役職は 2020 年 7 月時点）に分析を行った。
分析は、eNPS と社員意識調査の項目との関係がテレワーク利用回数によって異なるかを把握するのが目的のため、交差項に注目した。
《図表 3.2.2-1》分析に使用した社員意識調査の項目
項目名
評価への納得感設

問

あなたは、評価面接で、自身の強みや改善点に関して上司からの指導やアドバイス等のフィードバックに納得している

やりがい

あなたは、今の仕事にやりがいを感じている

社員尊重

あなたは、会社が従業員を大切にしていると感じている

会社へのロイヤルティ

あなたは、この会社が好きである

eNPS とやりがい、組織へのロイヤルティとの関係については、＜補章＞参照。
交差項とは変数同士を掛け合わせた変数をいう。本項の分析では 2 値のダミー変数（テレワーク利用頻度少ない：０、テレワーク利用頻度多い：１）と量的変数（やりがいなどの社員意識調査の項目）の交差項
を用いているので、交差項の偏回帰係数は、テレワーク利用頻度が少ない群と比べて多い群では、量的変数が目的変数に与える影響がどの程度異なるかを表現する。
78

32

（４）分析結果
社員意識調査の四つの項目のうち、担当層では会社へのロイヤルティのみ交差項の偏回帰係数が有意となった《図表 3.2.2-2》。偏回帰係数の値は負となっており、テレワーク利用の多い群では、少ない群に比べて eNPS と会社へのロイヤルティの関係が弱くなることを示している。
《図表 3.2.2-3》は、この結果を可視化するため、縦軸を eNPS（エンゲージメント）、横軸
を会社へのロイヤルティ（会社が好き）として、テレワーク利用の少ない群、多い群のそれぞれの回帰直線をプロットしたものである。
《図表 3.2.2-2》eNPS を目的変数とした推定（本社担当層）

切片
会社が好き（変化）テレワーク利用頻度多い
会社が好き（変化）×テレワーク利用頻度多い

決定係数

偏回帰係数
0.211
1.217
0.034
-0.352
0.249

p値
0.101
0.000 *
0.833
0.050 *

（注）テレワーク利用 3 回以下群：147 名、15 回以上群：261 名《図表 3.2.2-3》eNPS と会社が好きの関係（回帰直線）33

3.2.3 小括
本節の分析では、テレワークの利用によるエンゲージメントへの影響は確認できなかった。また、エンゲージメントと構成要素との関係については、担当層でテレワークの利用が多い群では、会社へのロイヤルティと eNPS の関係が弱くなる傾向が確認された。この結果は、本項の冒頭で取り上げた会社への帰属意識の変化を表している可能性がある。ただし、本社部門の担当層でみると、テレワークの利用が多い群の方がむしろ会社へのロイヤルテ
ィの前年度からの改善幅が大きくなっており、テレワークの利用が会社への帰属意識を弱める効果は確認されていない9。
分析は、テレワークを利用し始めて半年も経たない時点のものである。また、テレワーク
そのものというよりも、コロナ禍で感染のリスクを低減する働き方ができているか、といった要因の影響が大きい可能性もある。テレワークの利用が従業員のエンゲージメントにどのような影響を与えるかについては、長期的な分析が必要と考える。
3.3 コロナ禍の人事異動とエンゲージメント（１）分析の目的
人事異動による新部署での業務や職場環境の変化などが、異動した従業員のエンゲージ
メントにプラスまたはマイナスの影響を与える可能性がある。特に 2020 年度に人事異動を経験した従業員は、コロナ禍のテレワークにより対面でのコミュニケーションが制限され、業務の習熟や人間関係の構築に困難を感じたケースもあったのではないかと考える。前節の分析では、テレワークの利用が進んだ本社部門の従業員を対象に、テレワークの利用がエ
ンゲージメントに与えた影響を見たが、調査時点では影響は確認できなかった。本節では、異動した従業員に焦点を当てて、テレワークの利用頻度がエンゲージメントに影響を与えたか検証する。
（２）データの概要
エンゲージメントの水準を表す指標として前節同様 eNPS を用いる。eNPS は、2019 年・2020 年のデータを利用している。対象とする従業員数を総合系地域限定なしと総合系地域
限定ありの課長以下とし、テレワークの利用頻度（2020 年 7 月）に応じて 6 つに区分した。
それぞれの区分に属する従業員数を、異動あり／異動なしで見たのが《図表 3.3-1》である
10。なお、総合系地域限定なしと総合系地域限定ありに分けた理由は、総合系地域限定なし

は人事異動に際して転勤に制限がないのに対し、総合系地域限定ありは原則として転居を伴う転勤がないためである。
テレワークの利用頻度別に、当年度と前年度の eNPS の差分の平均値を異動あり／異動

テレワーク利用が月 3 回以下の群では、会社へのロイヤルティは-0.095 ポイント低下しており、15 回以上の群では 0.084 ポイント改善しており（検定を行うと p 値は 0.049）、逆の結果となっている。
10 2020 年 4～9 月の人事異動を反映している。
934

なしで比較すると、総合系地域限定なしでは、①利用なしと③週 1 回程度、⑤週 3 回程度の群で異動ありの従業員の改善幅が異動なしの従業員と比べて大きい傾向にある《図表 3.32》。総合系地域限定ありでは、⑤週 3 回程度の群以外は、異動ありの従業員の方が改善幅が大きい傾向にある《図表 3.3-3》。
《図表 3.3-1》総合系地域限定なし・総合系地域限定ありのテレワーク利用頻度別の人数

2020年7月

総合系 地域限定なし

総合系 地域限定あり

異動あり

異動なし

異動あり

異動なし

①利用なし

322人

1,099人

377人

1,558人

②月1，2回

116人

474人

343人

1,269人③週1回程度（月3～6回）

140人

461人

383人

1,438人④週2回程度（月7～10回）

81人

286人

208人

749人

⑤週3回程度（月11～14回）

52人

171人

72人

281人

⑥週4回以上（月15回以上）

32人

127人

98人

191人

743人

2,618人

1,481人

5,486人テレワーク利用頻度

合

計

35

《図表 3.3-2》総合系地域限定なしの eNPS の前年度からの差分（テレワークの利用頻度別）①利用なし②月 1，2 回③週 1 回程度④週 2 回程度⑤週 3 回程度⑥週 4 回以上●は平均値《図表 3.3-3》総合系地域限定ありの eNPS の前年度からの差分（テレワークの利用頻度別）①利用なし②月 1，2 回③週 1 回程度④週 2 回程度⑤週 3 回程度⑥週 4 回以上

●は平均値

36

（３）分析手法
上記で見た傾向が統計的に有意か否かを確認する。まず、異動ありの従業員につき、テレワークの利用頻度によって、eNPS の差分が有意に異なるかどうか検定を行う（（４）Ａ）
。
次に、異動の有無によって、テレワークの利用頻度が eNPS に与える影響が有意に異なるか否かを確認するため、テレワーク利用頻度の 6 区分ごとに、異動あり／異動なしの
eNPS の差分が有意に異なるかどうか検定を行う（（４）Ｂ）
。
（４）分析結果
Ａ．総合系地域限定なしは、テレワーク利用頻度の各群の間に統計的な有意差（有意水準5％、以下本節において同じ）は確認できなかった。総合系地域限定ありは、⑤週 3 回程度と、①利用なし、②月 1，2 回、③週 1 回程度、④週 2 回程度、および⑥週 4 回以上の間で統計的な有意差が確認できた。⑤週 3 回程度の総合系地域限定ありのみ、前年度より eNPSが低下していることが影響していると思われる。
＜総合系地域限定あり＞
テレワーク利用頻度 人数

平均値

標準誤差

①利用なし

377

.4960212.1003072.2987878.6932547⑤週3回程度

72-.2083333.2102029-.627466.2107993

ｔ （447）＝2.85（注）t（自由度）=t 値

95%信頼区間p ＜0.01（両側検定）

ｐ=p 値

テレワーク利用頻度 人数

平均値

標準誤差

②月1，2回

343.3702624.1015613.1704989.5700259⑤週3回程度

72-.2083333.2102029-.627466.2107993

ｔ （413）＝2.39
テレワーク利用頻度 人数

95%信頼区間p ＝0.02（両側検定）

平均値

標準誤差

95%信頼区間③週1回程度383.3707572.0909922.1918489.5496655⑤週3回程度

72-.2083333.2102029-.627466.2107993

ｔ （453）＝2.53

p ＝0.01（両側検定）

テレワーク利用頻度 人数

平均値

標準誤差

④週2回程度208.5432692.1301753.2866298.7999087⑤週3回程度

72-.2083333.2102029-.627466.2107993

ｔ （278）＝2.97
テレワーク利用頻度

95%信頼区間p ＜0.01（両側検定）

人数

平均値

標準誤差

⑤週3回程度

72-.2083333.2102029-.627466.2107993⑥週4回以上98.4285714.1823243.0667081.7904348

ｔ （168）＝-2.28

95%信頼区間p ＝0.02（両側検定）

37

Ｂ．総合系地域限定なし、総合系地域限定ありの、テレワーク利用頻度別の異動あり／異動なし間では、総合系地域限定なし③週 1 回程度と、総合系地域限定あり①利用なしと⑤
週 3 回程度の群について、eNPS の差分に統計的な有意差が確認できた。
＜総合系地域限定なし＞
テレワーク利用頻度

人数

平均値

標準誤差

③週1回程度 異動あり

140.3214286.1487418.0273395.6155176③週1回程度 異動なし

461-.0065076.0684291-.14098.1279648

ｔ （599）＝2.20

95%信頼区間

p＝ 0.03（両側検定）（前掲注）＜総合系地域限定あり＞
テレワーク利用頻度

人数

平均値

標準誤差

95%信頼区間

①利用なし

異動あり

377

.4960212.1003072.2987878.6932547

①利用なし

異動なし

1,558

.2169448.0461238.1264735.3074161ｔ （1,933）＝2.63

p ＜0.01（両側検定）（前掲注）

テレワーク利用頻度

人数

平均値

標準誤差

⑤週3回程度 異動あり

72-.2083333.2102029-.627466.2107993⑤週3回程度 異動なし

281

.3451957.0942902.159588.5308034ｔ （351）＝-2.58

95%信頼区間p ＝0.01（両側検定）（５）考察
分析結果から、異動した従業員について、テレワークの利用頻度の違いによりエンゲージ
メントの改善幅に一部有意な差があったが、テレワーク利用の多寡以外の要因による可能性が高いと思われる。ただし総合系地域限定ありの①利用なし、②月 1，2 回における異動あり／異動なしの eNPS の変化に注目すると、異動した従業員に関しては、テレワークの利用が少ない方が eNPS には良い影響を与えるなどの何らかの傾向があるのかも知れない。
今後は、部門をまたいだ異動の場合、あるいは、異動先の職場のテレワーク率による違いな
ど、変数を増やして詳細な分析を行いたい。

38

第4章

コロナ禍における働き方の変化が組織に与えた影響（久司 敏史）

コロナ禍における働き方の変化は、個々の従業員だけでなく、組織運営にも影響を与えたはずである。ほぼ全員が毎日出社して顔を合わせて働くスタイルから、一部または大半の従業員がテレワークで働くようになると、コミュニケーションの手段と密度は大きく変わる。
それにより、組織目標の共有や組織のチームワークなどに影響が出る可能性がある。
また、組織のメンバーの心理的なストレス状態に影響が出てくる可能性がある。テレワー
クは、通勤から解放されて疲労感が軽減するといったプラスの効果が期待できる反面、孤独感、閉塞感を感じやすくなったり、周囲に相談する機会が減ったり、周囲が変調に気付きにくいといった課題が指摘されている。本章では、働き方の変化が組織に与えた影響について、課レベルの職場アンケート調査、職業性ストレス簡易調査票の集団分析結果（カテゴリーの平均値）をテレワークの利用状況と突合して、働き方の変化が組織に与えた影響を見ていく。
4.1 テレワークと組織力（組織目標の共有、チームワーク、情報共有）（１）分析の目的
本章冒頭で記載した課題認識について、職場アンケート調査の設問を用いて検証する。設問の中から、コミュニケーションの影響を強く受けると思われる三つの設問を分析に用いる《図表 4.1-1》。また、テレワークの利用状況に加えて職場のコミュニケーションの状態を分析に組み込むため、職業性ストレス簡易調査票の集団分析結果を利用する。
《図表 4.1-1》分析に使用した職場アンケート調査の項目
項目名

設

問

目標の共有

あなたの職場は、職場の目標を全員で共有しているチームワーク・一体感

あなたの職場は、お互いに信頼し合い、個性や能力を活かせる自由闊達な風土・環境がある

情報の共有化・公平な機会

あなたの職場は、情報が共有され、公平に活躍の機会が与えられている（２）データの概要
対象にするのは、2019 年、2020 年の両時点でメンバー10 名以上 100 名未満の課レベルの組織とする（人数については職場アンケート調査の回答者数を基準にしており、実人員とは異なる）。また、2020 年時点のメンバー数が、2019 年と比べて 30%超増減している組織は除外している。メンバー数の増減が大きい場合、メンバーの加入・脱退による影響が大きく出る可能性があるほか、所管業務の拡大縮小によって業務内容が変更となっている可能性があり、同一組織とみなして分析するのは適切ではないと考えられるからである。なお、

39

組織単位での突合を行っているため、2019 年時点と 2020 年時点のメンバーは異動により変動しているが、分析に当たってメンバーの異動は考慮していない。
対象とした部門別の組織数および平均メンバー数を《図表 4.1-2》に示す。
《図表 4.1-2》部門別組織数と平均メンバー数
部門

組織数

平均メンバー数

営業

457

16.8

サービス

203

40.1

本社

86

25.0

計

746

24.1

職場アンケート調査、職業性ストレス簡易調査票についてはそれぞれ 2020 年と 2019 年の差分データを用いる。職場アンケート調査は、2019 年 7 月・2020 年 7 月に、職業性スト
レス簡易調査票は、2019 年 9 月・2020 年 9 月に実施している。
テレワーク率11については、緊急事態宣言の発出に伴いテレワークの利用が進んだ 2020
年 4 月から職場アンケート調査のアンケート実施時点の 7 月までの 4 か月間のデータを用いている12。テレワーク率は、組織に所属する個々のメンバーのテレワーク率の平均値を用いている。
テレワーク率については前述の通り営業・サービス・本社の部門間で大きな違いがあるた
め、部門別に分析を行うこととした。部門別に相対的に見てテレワークの利用が進んでいる組織、そうでない組織との間の職場アンケート調査との関係の違いを見るため、部門ごとにテレワーク率の上位 25％、中位 50％、下位 25％の三群に分けたダミー変数を用いて分析を行った（中位が基準）。
職場アンケート調査の三項目について、部門別にテレワーク率の上位、中位、下位（大中小）ごとの中央値、平均値、分布を《図表 4.1-3》に示す。

11

テレワーク率は、組織に属する個々の従業員のテレワーク率（4～9 月のテレワーク日数（終日＋一部）／（営業日数－休暇日数））の平均値を用いている。
12 職業性ストレス簡易調査票のアンケート実施は 9 月のため。

40

《図表 4.1-3》職場アンケート調査の前年からの変化（部門別、テレワーク率）（注 1）箱ひげ図の中の黒線は中央値、箱ひげ図の下部は下位 25%、上部は上位 25%を表しており、箱ひげ図の中にサンプルの 50%が収まることを示している。また、青丸は平均値を表す。
（注 2）正の方向が改善、負の方向が悪化を表している。

41

いずれの項目においても営業部門、サービス部門ではテレワーク率上位・中位・下位の各群の間で大きな差は認められないが、本社部門では、すべての項目でテレワーク率上位群の改善幅が大きくなっているのが見て取れる。
（３）分析手法
職場アンケート調査の三項目を目的変数、説明変数としてテレワーク率（いずれもダミー変数）に加え職業性ストレス簡易調査票の上司からのサポート、同僚からのサポートを加えた重回帰分析を行う13。上司・同僚との関係性は、目的変数である職場アンケート調査の各
項目との関連が強いと考えられるためである。上司・同僚からのサポートは、テレワーク率の影響を受けるとも考えられたが、テレワーク率上位、中位、下位の各群の間で有意な差（5％水準、以下本章において同じ）は見られなかった14。
（４）分析結果
目標の共有、チームワーク・一体感、情報の共有化・公平な機会の三項目を目的変数とした重回帰分析の結果を《図表 4.1-4》に示す。結果については、テレワーク率のみを説明変数とした推定、上司からのサポート、同僚からのサポートを説明変数に加えた推定の双方を示している。
営業部門、サービス部門では、目標の共有、チームワーク・一体感、情報の共有化・公平な機会のいずれに関してもテレワーク率の違いとの間に有意な関係はないとの結果が示された。
対して、本社部門では、目標の共有については、テレワーク率のみを説明変数とした推定、上司からのサポート、同僚からのサポートを説明変数に加えた推定の双方で、テレワーク率
上位群は中位群と比べて正の値で有意な関係にあることが確認された。また、チームワー
ク・一体感、情報の共有化・公平な機会については、テレワーク率のみを説明変数とした推定では有意な関係は見られなかったが、上司からのサポート、同僚からのサポートを説明変数に加えた推定でテレワーク率上位群は中位群と比べて正の値で有意な関係にあることが確認された15。本社部門に関する結果は、《図表 4.1-3》で確認した傾向と整合している。偏回帰係数に注目すると、たとえば目標の共有では、上位群に分類される組織では中位群と比13上司からのサポート、同僚からのサポートとも三つの設問で構成されている。
なお、上司からのサポート、同僚からのサポートの相関係数は 0.529 と一定の相関がある。上司からのサポート、同僚からのサポートの相関は、重回帰分析の偏回帰係数の値に影響を与える。上司からのサポート、同僚からのサポートの偏回帰係数を比べて影響の程度を評価するのは適当ではない。
15 本社部門のチームワーク・一体感、情報の共有化・公平感ともテレワーク率のみを説明変数とした場合では有意ではないものの偏回帰係数は正の値となっており、中位群と比べて改善傾向が示されている。一方、テレワーク率の上位、中位、下位群の上司からのサポートの変化の値は平均値でそれぞれ-0.024、0.038、0.091 となっている。また、同僚からのサポートの変化の値は-0.156、-0.039、-0.026 となっている。検定を行うと各群の間に統計的な有意差は認められないが、上司からのサポート、同僚からのサポートともテ
レワーク率の上位群の変化が中位群と比べてマイナス方向に大きい（悪化傾向にある）。この影響により、上司からのサポート、同僚からのサポートを説明変数に加えた推定では、テレワーク率の上位群で中位群と比べて有意になったと考えられる。
1442

《図表 4.1-4》職場アンケート調査（三項目）を目的変数とした推定〇目標の共有切片
上司からのサポート
同僚からのサポート
テレワーク率下位
テレワーク率上位
修正済み決定係数

＜営業＞
偏回帰係数
0.108

0.017
0.036
-0.00343〇チームワーク・一体感
＜営業＞
偏回帰係数
0.096
切片
上司からのサポート
同僚からのサポート-0.018
テレワーク率下位-0.012
テレワーク率上位-0.004
修正済み決定係数〇情報の共有化・公平な機会
＜営業＞
偏回帰係数
0.143
切片
上司からのサポート
同僚からのサポート-0.028
テレワーク率下位
0.000
テレワーク率上位-0.003
修正済み決定係数p値
0.000 *

0.669
0.366

p値
0.000 *

0.643
0.746

p値
0.000 *

0.460
0.999

偏回帰係数
0.095
0.150
-0.021
0.013
0.028
0.079

p値
0.000 *
0.000 *
0.518
0.732
0.457

偏回帰係数
0.079
0.181
0.040
-0.027-0.0230.172

p値
0.000 *
0.000 *
0.188
0.442
0.514

偏回帰係数
0.127
0.171
0.043
-0.037-0.0100.160

p値
0.000 *
0.000 *
0.159
0.290
0.776

（注 1）*は、p 値が 5%水準で有意であることを示す。
（注 2）テレワーク率ダミーは、中位群が基準。

＜サービス＞
偏回帰係数
0.117

0.052
0.005
-0.002＜サービス＞
偏回帰係数
0.114-0.0130.016-0.009＜サービス＞
偏回帰係数
0.121-0.018
0.059
0.000

p値
0.000 *

0.217
0.913

p値
0.000 *

0.787
0.733

p値
0.000 *

0.718
0.238

偏回帰係数
0.091
0.216
-0.0840.066-0.0120.144

p値
0.000 *
0.000 *
0.115
0.096
0.754

偏回帰係数
0.078
0.297
-0.0870.010-0.0070.227

p値
0.002 *
0.000 *
0.125
0.819
0.862

偏回帰係数
0.082
0.328
-0.092
0.008
0.033
0.268

p値
0.001 *
0.000 *
0.112
0.859
0.445

＜本社＞
偏回帰係数
0.077

0.004
0.221
0.098

＜本社＞
偏回帰係数
-0.031

0.045
0.140
0.008

＜本社＞
偏回帰係数
0.055

-0.046
0.161
0.034

p値
0.063

0.957
0.002 *

p値
0.545

0.599
0.107

p値
0.283

0.599
0.067

偏回帰係数
0.071
0.203
0.014
-0.013
0.239
0.273

p値
0.059
0.000 *
0.826
0.840
0.000 *

偏回帰係数
-0.033
0.172
0.101
0.030
0.168
0.154

p値
0.481
0.013 *
0.226
0.710
0.039 *

偏回帰係数
0.043
0.290
-0.038-0.068
0.178
0.247

p値
0.339
0.000 *
0.635
0.376
0.023 *

べて上司からのサポート、同僚からのサポートの改善が同程度であれば、0.239 ポイント（偏回帰係数の値）改善幅が大きくなる傾向を示している。これは、上位群の組織では、中位群の組織に対して、おおよそ 1.25 倍のメンバーが前回より 1 ポイント良い回答を行っているというイメージになる。
この結果で留意しなくてはいけないのは、たとえば、テレワーク率を高めると職場の目標の共有度合いやチームワークが強まるという因果関係ではなく、職場の目標の共有度合い
やチームワークを強めたから、テレワーク率を高めることができた、という逆の因果関係が考えられる点である。因果関係を推論するためには、今後、複数期間にわたるデータの蓄積が必要になる。
（５）考察
分析では、テレワークの利用が進んでいる本社部門において、テレワークの利用状況とす
べての項目との有意な関係が示された。また、営業部門、サービス部門においてすべての項目においてテレワークの利用状況との有意な関係が確認できなかった点にも注目すべきであると考える。テレワークの利用は、必ずしもこうした要素にマイナスの影響を与えるとは限らない点が示唆されているからである。ただし、データからは、それぞれの職場におけるコミュニケーションに対する努力や工夫は把握できない。見えない要因が結果に与えた影響は否定できない。また、分析対象とした期間（2019 年から 2020 年）の間で大規模な人
事異動は一回であり、組織の従業員の同一性はある程度維持されている。従業員の多くは、対面でのコミュニケーションを一定期間経験した後にテレワークを利用している。オフィスでの業務遂行が主体であった期間に相互の人間関係が構築され、それがテレワーク導入
後の基盤になっているのかもしれない。テレワークが定着して数年が経過し、組織のメンバーが大きく入れ替わった状況では結果が変わってくる可能性がある。この点についても長期間にわたるデータ蓄積による検証が必要である。
4.2 働き方の変化がメンバーの心の健康状態（心理的ストレス反応）に与える影響（１）分析の目的
本節では、職業性ストレス簡易調査票の集団分析の結果を用いて、組織の心の健康状態（健康度）が働き方の変化によって受けた影響の評価を試みる。従業員の心の健康状態の把握で重要なのは、強いストレスを感じている従業員を早期に発見して課題解決をサポート
する、休息を促す、治療につなげるといった働きかけにつなげる取組である。しかし、組織をマネジメントする立場からは、組織全体の健康状態の変化に注目して、組織共通の課題への対応を図る役割も求められる。本節での分析にも一定の意義はあると考える。
なお、コロナ禍は、生活に様々な制約がかかったり、社会全体に重苦しい雰囲気があった
り、それ自体が心の健康状態に影響を与えている可能性がある。テレワーク率が高い組織は、

44

大都市圏など特に感染が広がった地域に所在している可能性が強い16。そのため、現時点での分析では、働き方の変化の影響であるのか、コロナ禍という一時的な要因が影響したもの
かを分別して評価するのは難しい。
（２）データの概要
対象にした組織およびデータの仕様は、4.1 と同様である。ただし、職業性ストレス簡易調査票によるアンケートの実施が 9 月のため、テレワーク率については、2020 年 4～9 月のデータを用いて上位・中位・下位群を設定している。心の健康状態を表す指標としては、
職業性ストレス簡易調査票の心理的ストレス反応のカテゴリーを用いる。
職業性ストレス簡易調査票では、心理的ストレス反応を、活気、疲労感、イライラ感、不安感、抑うつ感の五つのカテゴリーに分類している。活気は心の健康状態のポジティブな面を評価する。その他の四つのカテゴリーは、不調の状態を評価するものであるが、不調の状
態は、疲労感、イライラ感、不安感、抑うつ感の順で進行すると考えるのが、一つのモデルとされている。本節では疲労感と抑うつ感の二つに対象を絞って分析を行う17。
最初に、疲労感と抑うつ感の調査対象会社全体の平均値の 2019 年から 2020 年の変化について《図表 4.2-1》に示す。疲労感は改善しているが、抑うつ感はほぼ横ばいになっているのが見て取れる。
《図表 4.2-1》疲労感・抑うつ感の前年からの変化（調査対象会社全体の平均値）（注 1）2019 年の値を 1 としている。
（注 2）正の方向が改善、負の方向が悪化を表している。

次に、疲労感と抑うつ感について部門別にテレワーク率の上位、中位、下位ごとの中央値、平均値、分布を《図表 4.2-2》に示す。
疲労感は、サービス部門、本社部門においてテレワーク率上位群に改善傾向の組織が多い。
抑うつ感では、本社部門において、テレワーク率下位群の組織にやや改善傾向が見られる。

16
17

緊急事態宣言の対象地域か否かにより、テレワーク率の目安に違いがあった。
疲労感は三つの設問、抑うつ感は六つの設問で構成されている。

45

営業・サービス部門では、群の間に明らかな違いは見られない。
（３）分析手法
疲労感、抑うつ感を目的変数とする重回帰分析を行って、テレワーク率が実際に影響を与えているか確かめる。
①疲労感
説明変数としてテレワーク率（ダミー変数）、仕事の量的負担感を採用した。
②抑うつ感
説明変数としてテレワーク率（ダミー変数）に加え、上司からのサポート・同僚からのサポートを採用した。
（４）分析結果《図表 4.2-3》に重回帰分析の結果を示す。
疲労感については、テレワーク率の群間で有意な差は見られない。ただし、仕事の量的負担感を説明変数に加えた推定では、営業部門でテレワーク率下位の群、サービス部門でテレワーク率上位の群で p 値がそれぞれ、0.085、0.087 となっており、5%水準では有意でない
ものの 10%水準では有意となる。営業部門のテレワーク率下位の群では偏回帰係数が正の値（悪化方向）、サービス部門のテレワーク率上位の群は負の値（改善方向）を示している。
これは、仕事の量的負担感の変化が同程度であれば、テレワークが疲労感を軽減させる効果を示唆しているのかも知れない18。

営業部門では、仕事の量的負担感の変化の平均値がテレワーク率の上位 0.285、中位 0.022、下位群 0.009となっており、下位群は中位群と比べて量的負担感の増加幅が小さくなっている（ただし、中位群と下位群の差は統計的には有意ではない）。また、サービス部門では、テレワーク率の上位-0.099、中位-0.195、下位-0.035 となっており、いずれの群でも改善傾向にはあるものの、中位群と比べて上位群の改善幅は小さくなっている（ただし、上位群と中位群の差は統計的には有意ではない）。疲労感を目的変数とした推計
で営業部門、サービス部門の双方で仕事の量的負担感を説明変数に加えた推定で、テレワーク率のみの推定より、テレワーク率の p 値が低下しているのは、この影響による。
18

46

《図表 4.2-2》疲労感・抑うつ感の前年からの変化（部門別、テレワーク率別）（注 1）箱ひげ図の中の黒線は中央値、箱ひげ図の下部は下位 25%、上部は上位 25%を表しており、箱ひげ図の中にサンプルの 50%が収まることを示している。また、青丸は平均値を表す。
（注 2）正の方向が悪化、負の方向が改善を表している。

47

《図表 4.2-3》疲労感、抑うつ感を目的変数とした推定〇疲労感

切片
仕事の量的負担感
テレワーク率下位
テレワーク率上位
修正済み決定係数

＜営業＞
偏回帰係数
-0.179
0.105
0.047
0.000

p値
0.000 *
0.147
0.517

偏回帰係数
-0.1890.460
0.111-0.0740.215

p値
0.000 *
0.000 *
0.085
0.255

偏回帰係数
-0.063-0.364-0.337
0.127
0.214
0.154

p値
0.292
0.000 *
0.000 *
0.219
0.039 *

＜サービス＞
偏回帰係数-0.2170.028-0.068-0.005p値
0.000 *
0.747
0.439

偏回帰係数
-0.1060.570-0.063-0.1230.337

p値
0.014 *
0.000 *
0.384
0.087

偏回帰係数
-0.025-0.276-0.287-0.087-0.082
0.085

p値
0.706
0.013 *
0.063
0.447
0.475

＜本社＞
偏回帰係数
-0.136-0.128-0.202
0.004

p値
0.096
0.357
0.147

偏回帰係数
-0.2940.542-0.036-0.1540.344

p値
0.000 *
0.000 *
0.749
0.174

偏回帰係数
0.234
-0.330-0.038-0.070
0.097
0.060

p値
0.023 *
0.026 *
0.831
0.683
0.575

〇抑うつ感

切片
上司からのサポート
同僚からのサポート
テレワーク率下位
テレワーク率上位
修正済み決定係数

＜営業＞
偏回帰係数
-0.094

0.087
0.163
0.000

p値
0.146

0.437
0.147

48

（注 1）*は、p 値が 5%水準で有意であることを示す。
（注 2）テレワーク率ダミーは、中位群が基準。

＜サービス＞
偏回帰係数-0.065-0.029-0.123-0.005

p値
0.347

0.810
0.301

＜本社＞
偏回帰係数
0.223

-0.0880.121-0.011

p値
0.035 *

0.620
0.495

抑うつ感については、営業部門において上司からのサポート、同僚からのサポートを説明
変数に加えた推定でテレワーク率上位群の偏回帰係数が正の値で有意となっている。これは、上司・同僚からのサポートの変化が同程度であれば、テレワーク率の上位群であれば、中位群よりも抑うつ感は悪化する傾向を示している19 20。偏回帰係数が 0.214 であるので、テレワーク率の上位群では中位の群と比べて抑うつ感が 0.214 ポイント悪化する傾向を表している。イメージを示すと、テレワーク率が高い組織では、中程度の組織と比べて、1.2倍のメンバーが抑うつ感を構成する 6 設問のうち一つの回答を 1 ポイント悪化の方向で回答したことになる。サービス部門、本社部門ではテレワーク率の群間で有意な差は見られな
かった。
（５）考察
本節の分析では、営業部門とサービス部門において有意ではないもののテレワークが疲
労感を軽減させる効果がある可能性が示された。ただし、テレワークが普及している本社部
門では、同様の結果が示されていない点を考えても評価は保留すべきと考える。
抑うつ感に関しては、営業部門のみでテレワーク率が高いと抑うつ感のレベルが高まるとの結果が示された。この結果だけを見れば、テレワーク率が高い組織では抑うつ感の悪化を防ぐために、より強い上司・同僚のサポートが必要との示唆が得られる。
テレワークが心理的ストレス反応に与える影響については、今後のデータ蓄積を踏まえて改めて検証する必要があると考える。

上司からのサポート、同僚からのサポートの関係については、前掲注 14 参照。
営業部門では、上司からのサポートの変化の平均値がテレワーク率の上位 0.173、中位 0.076、
下位 0.117、同僚からのサポートの変化の平均値はテレワーク率の上位 0.057、中位 0.011、下位 0.084 となっており、上司からのサポート、同僚からのサポートとも上位群は下位群と比べて改善幅が大きい（ただし、統計的には有意でない）。営業部門の抑うつ感を目的変数とする推定で、上司からのサポート、同僚からのサポートを加えると、テレワーク率上位群ダミーの p 値が低下するのは、これが要因である。
19
20

49

＜補章＞ エンゲージメントの概念と構成要素（大島 由佳・藤沢 美穂）
1 エンゲージメントとは
1.1 エンゲージメントとは（１）種類
働く人のエンゲージメント21について、以下の二種類があるとされる。
① ワーク・エンゲージメント（Work Engagement）
仕事に関連するポジティブで充実した心理状態であり、「仕事から活力を得ていきいきと
している」
（活力）
、
「仕事に誇りややりがいを感じている」（熱意）、「仕事に熱心に取り組んでいる」（没頭）の三つが揃った状態である。
「特定の対象、出来事、個人、行動などに向けられた一時的な状態ではなく、仕事に向けられた持続的かつ全般的な感情と認知」とされる《図表 補 1.1》。
《図表 補 1.1》ワーク･エンゲージメントの三つの要素（出典）島津明人「産業保健と経営との協働に向けて：ワーク･エンゲイジメントの視点から」（産業･組織心理学研究 第 28 巻第 2 号、2015 年）

学術領域において、働く人のエンゲージメントという場合、このワーク・エンゲージメン
トを指す場合が多い。
② 従業員エンゲージメント（Employee Engagement）
働く人のエンゲージメントという場合、「ワーク・エンゲージメント」とは異なる概念である「従業員エンゲージメント」を指すことがある。「従業員エンゲージメント」は、産業界においてよく使われていると言われる。

21「エンゲイジメント」と表記されることもあるが、本稿では「エンゲージメント」と表記する。

50

様々な定義があるが、以下二つの共通要素があり、組織に注目した概念とされる22。
（ア）組織に対するコミットメント（組織に対する情動的愛着、および、組織にとどまっていたいという願望）（イ）役割外行動（組織が効果的に機能できるようにする任意の行動）
これら二点は、学術的な「ワーク・エンゲージメント」のアウトカムの一部として報告されている。
（後掲「1.3 エンゲージメントの要因分析～先行研究、レポート・調査結果の紹介～」《図表 補 1.3-1》参照）（２）エンゲージメントの計測方法
エンゲージメントは、対象者に対する調査票により計測される。複数の調査票があるが、本稿では代表的な方法を三つ紹介する。
① ユトレヒト・ワーク・エンゲイジメント尺度（Utrecht Work Engagement Scale：UWES）「ワーク・エンゲージメント」の計測に、学術研究をはじめとして、最も広く活用されている。三つの因子（活力、熱意、没頭）を 17 項目で測定する23。
UWES 以外に、産業界を中心に、コンサルタント会社などで使用されているエンゲージ
メント調査票もある24。その代表的な計測尺度として、Q12 と eNPS が挙げられる。
② Q12（キュートゥエルブ）
調査会社の Gallup（ギャラップ）社による計測尺度。12 の質問項目で、「ワーク・エン
ゲージメント」につながる資源を従業員がどの程度、知覚しているかを評価する25。
③ eNPS（Employee Net Promoter Score：従業員ネットプロモータースコア）
eNPS は、顧客の企業に対するロイヤルティ（忠誠度）の度合いを測定する尺度である
NPS®（Net Promoter Score®、以下「NPS」）26を、従業員と組織の関係に適用した尺度である。
NPS は、｢0～10 点で表すとして、製品あるいはサービスを友人や同僚に薦める可能性はどれくらいありますか｣と尋ね、当該製品やサービスに対する顧客ロイヤルティの度合いをSchaufeli & Bakker, “Defining and measuring work engagement: Bringing clarity to the concept” ,(2010)
23 各因子を 3 項目ずつ合計 9 項目により測定できる短縮版も開発されている。
24 これらの多くは非公開のため、信頼性・妥当性の情報の入手ができないことから、学術的には評価が難しいとの指摘がある。
25 エンゲージメントにつながる資源については「1.3 エンゲージメントの要因分析～先行研究、レポート・
調査結果の紹介～」《図表 補 1.3-1》参照。
26 NPS®（Net Promoter Score®）は、ベイン・アンド・カンパニー、フレッド・ライクヘルド、サトメト
リックス・システムズの登録商標。2003 年に米コンサルティング会社ベイン･アンド･カンパニーのフレッド･ライクヘルドを中心とするチームが開発した指標で、世界 1,000 社以上で導入されている。
2251

測定する27。
顧客の企業に対するロイヤルティの度合いを測定する NPS に対して、eNPS は、従業員（employee）が企業に対してどのくらい信頼や愛着を感じているかを測定する指標である。
その測定方法は、「この企業を勤め先として友人・知人に勧める可能性はどのくらいありま
すか？0～10 点で評価してください」という質問を従業員に行い、10～9 点と回答した従業員を「推奨者」、8～7 点を「中立者」、6～0 点を「批判者」と分類する。推奨者の割合（%）
から批判者の割合（%）を引いた割合がその企業の eNPS となる。
1.2 エンゲージメントを巡る論点（１）エンゲージメントが注目される理由
近年になって多くの日本企業が従業員のエンゲージメントに注目するようになっている。
エンゲージメントが重要との認識が広がってきた背景には、近年の社会経済状況の変化が挙げられる。
これまで日本では大企業を中心に、従業員の新卒一括採用・終身雇用の慣行が広く行われてきた。日本独自とも言われるこの雇用慣行は、経済成長が続き、人材の確保が必要な環境には適合していたとされる。新卒一括採用を通じて、企業は多くの人材を定期的かつ効率的に確保できた。また、経済成長局面では、企業は自社の製品・サービスの漸次の改善により、コスト効率と品質の向上を目指した。そのような事業環境下では、自社で長年経験を積んだ
習熟度が高い人材が重要とされ、企業は自社に合った人材の育成を進めたほか、年功序列により賃金や役職が決まる人事制度や、終身雇用が成り立っていた。従業員は他社へ転職する
動機は持ちづらく、また、転職の労働市場の流動性が低い状況が続いた。
しかし、少子高齢化などを背景に経済成長が頭打ちになると、企業はすべての人材を自社にとどめ、育成し続ける余裕がなくなった。また、産業構造の中心が製造業からサービス業に移った。そのような事業環境下では、製品・サービスの漸次の改善ではなく、既存の自社の人材やノウハウなどのほか、異業種との協業などを通じた新たな価値創造が求められる。加
えて、企業にとって、女性・高齢者・外国人などの多様な人材の活躍も重要となっている。
デジタル化も相まって、裁量労働制、フレックス勤務、テレワークなどの働き方の多様化が進む中、企業は、多様なキャリア、様々なニーズを持った優秀な人材を惹きつけることが求められている。
このような理由から、企業は、従業員の仕事や組織に対するエンゲージメントに注目するようになったと言われている。
（２）エンゲージメントに類似した概念
エンゲージメントに隣接・類似するものとして論じられる概念がある。ワーク・エンゲー
10～9 点と回答した顧客を｢推奨者｣、8～7 点を｢中立者｣、6～0 点を｢批判者｣として三つのセグメントに分類し、推奨者の割合から批判者の割合を引いたものがスコアとなる。
2752

ジメントに類似した概念の主な例は《図表 補 1.2》に掲げるとおりである。
本図表が掲載されている、厚生労働省「令和元年版 労働経済の分析－人手不足の下での「働き方」をめぐる課題について－」（2019 年）によると、ワーク・エンゲージメントには様々な類似する概念があり、部分的に重複する面もあるが、付加価値を加えた固有の概念となっているものと評価できるという。
《図表 補 1.2》ワーク・エンゲージメントと類似する主な概念と相違点

資料出所 島津明人、井上彰臣、大塚泰正、種市康太郎(2014)、Hallberg & Schaufeli(2006)、Kanfer,
Frese, & Johnson(2017)などを参考に、厚生労働省政策統括官付政策統括室が作成（出典）厚生労働省「令和元年版 労働経済の分析－人手不足の下での「働き方」をめぐる課題について－」（2019 年）

53

1.3 エンゲージメントの要因分析～先行研究、レポート・調査結果の紹介～「ワーク・エンゲージメント」のメカニズムについては、「仕事の要求度-資源モデル（Job
Demands Resources model、以下「JD-R モデル」）」という産業保健心理学によるアプロー
チがある《図表 補 1.3-1》。
《図表 補 1.3-1》JD-R モデルにおけるワーク・エンゲージメントのメカニズム（出典）厚生労働省「令和元年版 労働経済の分析－人手不足の下での「働き方」をめぐる課題について－」（2019 年）JD-R モデルでは、「ワーク・エンゲージメント」は、「仕事の資源」（個人に付与される裁量、上司によるコーチングやフィードバックなど）と「個人の資源」（個人の成長におけるポジティブな心理状態。自己効力感など）の二つによって高まるとされる。また、「仕事の資源」と「個人の資源」は、各々が独立して「ワーク・エンゲージメント」を高めるだけではなく、相互に影響を及ぼしながら「ワーク・エンゲージメント」を高める。
これらは、｢仕事の要求度」（仕事のプレッシャー、精神的・肉体的負担、役割の過重など）によって影響を受け、「ワーク・エンゲージメント」の状態が変化する｡「ワーク・エンゲージメント」のポジティブなアウトカムとしては、組織コミットメントの向上、仕事のパフォーマンスの向上、仕事の革新性・創造性の向上、自発性の向上、離職率の低下、定着率の向上、健康増進などが挙げられる。
他方、産業界で使われている「従業員エンゲージメント」については、前述のとおり様々な定義が見られ、その要因についても様々に論じられている。

54

たとえば、後掲「2 調査対象会社のデータを用いたエンゲージメントの要因分析」においてエンゲージメントを測る指標としても用いられている eNPS の場合、強い影響を及ぼす
要因として、従業員が「正当な報酬を得られていると感じること」「正当な評価を得られていると感じること」「顧客への貢献実感を持つこと」と論じたレポート28などがある《図表補 1.3-2》。
《図表 補 1.3-2》eNPS への影響が強い要素（株式会社ビービット 2017 年 8 月調査）

（出典）株式会社ビービット「eNPS は何によって上がるのか ̶16 業界 eNPS 調査結果」<https://www.bebit.co.jp/assets/cms/2019/11/beBit_eNPSresearch.pdf> （2017 年 11 月）

また、同調査レポートでは、eNPS、NPS、売上・利益などの業績の三者の相互の関連に言及している《図表 補 1.3-3》。
《図表 補 1.3-3》NPS、eNPS、ビジネス指標（収益）の関係性（出典）株式会社ビービット「eNPS は何によって上がるのか ̶16 業界 eNPS 調査結果」<https://www.bebit.co.jp/assets/cms/2019/11/beBit_eNPSresearch.pdf> （2017 年 11 月）

28

株式会社ビービット「eNPS は何によって上がるのか ― 16 業界 eNPS 調査結果」（2017 年 11 月）

55

eNPS から、その従業員が顧客や他の従業員の役に立つことに喜びを感じ、顧客により貢献しようという高いモチベーションを持っているかどうかも把握でき、その結果、eNPS が高いと、NPS も高くなり、結果として業績向上に結びつくという29。
eNPS は、米国の Apple 社をはじめとする企業が、従業員エンゲージメントを測る指標として採用したことから注目を集めるようになり、現在、eNPS を測定するツールやコンサ
ルティングを企業向けに提供する民間事業者が複数存在している。また、前述の Q12 など、
eNPS 以外の計測方法やそれに基づくコンサルティングを提供する民間事業者もある。
たとえば、従業員エンゲージメントの別の例として、米国の人材コンサルティング会社コーン・フェリーが、従業員エンゲージメントと相関が高い要素として、「顧客に提供する体験的価値への自信」「成果創出に向けた効果的な組織体制」「自社におけるキャリア目標達成の見込み」などを挙げている《図表 補 1.3-4》30。
《図表 補 1.3-4》従業員エンゲージメントと相関が高い要素（コーン・フェリー社調査）（出典）株式会社 宣伝会議「月刊 広報会議 No.139」（2020 年 8 月）

エンゲージメントへの注目の高まりは、省庁の動きからも見て取ることができる。2019
年、経済産業省は、「多くの日本企業にとって今後目指すべき指針となるような人材マネジ
メント上の方向性を提示する」という狙いのもと、「経営競争力強化に向けた人材マネジメ
ント研究会」を立ち上げた。
同研究会の議論においては、エンゲージメント強化は経営の競争力に直結する重要なテーマとして取り上げられている。

2930

前掲注 28
株式会社 宣伝会議「月刊 広報会議 No.139」（2020 年 8 月）

56

そこでは、前述した Q12 で測定したエンゲージメントスコアを用いた調査結果を紹介している。エンゲージメントスコアの高い企業は業績指標が高いだけではなく、離職率や品質上の欠陥が低い傾向にあるという《図表 補 1.3-5》31。
《図表 補 1.3-5》エンゲージメントスコアの上位・下位企業の各種指標の比較（出典）経済産業省

経営競争力強化に向けた人材マネジメント研究会（第 2 回）資料 2（2019 年 2 月 15 日）

以上のように、先行研究や各種レポート・調査結果からは、エンゲージメントの定義や計測方法などに相違はあるものの、エンゲージメントが業績などの点で企業にプラスに働くと考えられていること、エンゲージメントは顧客に対する従業員の価値提供の実感をはじめ複数の要因の影響を受けることがうかがえる。
2 調査対象会社のデータを用いたエンゲージメントの要因分析
調査対象会社の eNPS を役職別分布、年度別推移、職場アンケート調査・社員意識調査との関係の三つの観点で概観したのち、パネルデータを用いて分析を行った。なお、個人レベルでの分析となるため、eNPS は 0～10 の点数をそのまま用いた。

31

経済産業省

経営競争力強化に向けた人材マネジメント研究会（第 2 回）資料 2（2019 年 2 月 15 日）

57

2.1 概況（１）役職別《図表 補 2.1-1》は 2020 年における eNPS の構成割合を示したものである。左から全体、内訳として課長層、中堅層、担当層、契約社員。全体では、5～8 がそれぞれ約 15%程度で合計は 63%、9 および 10 の合計は 13%、0~4 の合計は 23%となる。役職別にみると課長層
は 7～10 が多い（合計 84%）
。中堅層、担当層および契約社員は全体と同様に、5～8 の割
合が 60%強であるが、最頻値は中堅層では 8、担当層と契約社員では 5 となり、役職別に傾向が異なる。
《図表 補 2.1-1》役職別の eNPS 分布
全体

課長層

担当層

中堅層

契約社員

30.0%

30.0%

30.0%

30.0%

30.0%

25.0%

25.0%

25.0%

25.0%

25.0%

20.0%

20.0%

20.0%

20.0%

20.0%

15.0%

15.0%

15.0%

15.0%

15.0%

10.0%

10.0%

10.0%

10.0%

10.0%

5.0%

5.0%

5.0%

5.0%

5.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0.0%

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0.0%
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10（２）年度別推移《図表 補 2.1-2》は eNPS の 2017 年～2020 年の推移を示したものである。中央値は各年
度とも 6 であるが、25 パーセンタイル値および平均値は 2019 年が他の年度よりも低い。
《図表 補 2.1-2》eNPS の推移（2017 年～2020 年）（３）職場アンケート調査・社員意識調査との相関関係《図表 補 2.1-3》は eNPS と職場アンケート調査・社員意識調査の各項目との相関係数を役職別に示したものである。全体では、ほとんどの項目で相関係数は 0.4 以上（水色）とな
り eNPS との間に正の相関関係が見られる。特に、会社へのロイヤルティ・社員尊重・やり58

がいの三項目は、相関係数が 0.6 以上（青色）であり eNPS との相関が強い。三項目に次いで相関係数が大きいのは、課長層・中堅層・担当層では上位職へのチャレンジ、契約社員ではチームワークと役職により違いがみられる。
《図表 補 2.1-3》eNPS と職場アンケート調査・社員意識調査との相関係数
全体

課長層

中堅層

担当層

契約社員

目標の共有

0.403

0.339

0.403

0.370

0.358

責任感

0.419

0.303

0.407

0.387

0.406

お客さま目線

0.406

0.342

0.387

0.382

0.378

前例踏襲打破

0.397

0.319

0.379

0.384

0.384

職場で考え解決

0.452

0.396

0.420

0.419

0.433

生産性向上

0.404

0.361

0.379

0.390

0.399

新たな取組みにより成果発揮

0.419

0.362

0.396

0.398

0.386

品質向上

0.416

0.344

0.393

0.394

0.395

人材育成

0.364

0.310

0.340

0.327

0.340

チームワーク・一体感

0.475

0.377

0.424

0.440

0.459

情報の共有化・公平な機会

0.468

0.418

0.421

0.432

0.440

残業削減への職場の取り組み

0.322

0.254

0.295

0.281

0.302

多様な働き方の受容

0.435

0.300

0.404

0.384

0.399

多様性の受容

0.374

0.308

0.358

0.323

0.330

創造性・イノベーションの風土

0.351

0.317

0.336

0.305

0.317

評価への納得感

0.444

0.406

0.428

0.411

0.427

やりがい

0.601

0.557

0.546

0.576

0.571

社員尊重

0.670

0.632

0.648

0.659

0.641

会社へのロイヤルティ

0.733

0.696

0.694

0.726

0.704

上位職へのチャレンジ

0.440

0.494

0.458

0.486

0.290

2.2 パネルデータを用いた分析
職場アンケート調査・社員意識調査の中で eNPS との相関が強いやりがいと社員尊重を選び、役職別に eNPS に与える影響を見た（（１）（２））
。2017 年～2020 年に欠損がない
11,858 名分を正規化したデータを用い、固定効果モデルにより回帰係数の推定を行った。
eNPS を目的変数、やりがい（または社員尊重）を説明変数、役職を傾きのダミー変数とした。なお、職場アンケート調査・社員意識調査は項目間の相関関係が非常に強いため、やりがいと社員尊重とに分けることにした。
（３）では年による eNPS の変動を役職別にみた。データは 2017 年～2020 年のパネルデータ 85,280 名分を正規化した。
（１）やりがいと eNPS
eNPS の時系列平均との差を目的変数、やりがいの時系列平均との差を説明変数、役職は課長層をベースとした傾きのダミー変数としてパラメーターを推定した。
《図表 補 2.2-1》の結果から、やりがいが eNPS に与える影響は、課長層よりも担当層と契約社員の方が有意に大きいといえる。

59

《図表 補 2.2-1》やりがいの差分を説明変数とした推定
ｐ値

回帰係数
やりがい

0.305

0.000 ***

やりがい:中堅層ダミー-0.0170.404

やりがい:担当層ダミー

0.039

0.047 *

やりがい:契約社員ダミー

0.075

0.000 ***

（注）***印は0.1%水準、*印は5%水準で有意であることを示す。

（２）社員尊重と eNPS
社員尊重を説明変数として推定した結果《図表 補 2.2-2》から、やりがいと同様に社員尊重が eNPS に与える影響は、課長層よりも担当層と契約社員の方が有意に大きいといえる。
《図表 補 2.2-2》社員尊重の差分を説明変数とした推定
ｐ値

回帰係数
社員尊重

0.332

0.000 ***

社員尊重:中堅層ダミー-0.0140.475

社員尊重:担当層ダミー

0.068

0.000 ***

社員尊重:契約社員ダミー

0.072

0.000 ***

（注）***印は0.1%水準で有意であることを示す。

（３）役職ごとにみた年による変動《図表 補 2.1-2》で示したとおり、eNPS は全体では年により変動があったため、役職ごとに分けてみた。2017 年をベースに、年のダミー変数を説明変数とした重回帰分析の結果《図表 補 2.2-3》から、課長層は年による差が見られなかったが課長層以外は有意な差があるといえる。なお、役職は 2020 年の役職を用いた。
《図表 補 2.2-3》年による影響
課長層
回帰係数

p値

中堅層
回帰係数

p値

担当層
回帰係数

p値

契約社員
回帰係数

p値

切片

0.801

0.000 ***

0.420

0.000 ***

-0.0150.027 *

-0.2210.000 ***

2018年ダミー-0.0030.358-0.0080.057 .

-0.0220.000 ***

-0.0240.000 ***

2019年ダミー-0.0040.251-0.0370.000 ***

-0.0850.000 ***

-0.0660.000 ***

2020年ダミー

0.003

0.384

-0.0220.000 ***

-0.0380.000 ***

-0.0250.000 ***

データ数

5,148

16,87639,347

23,909（注）***印は0.1%水準、*印は5%水準、.は1%水準で有意であることを示す。

以上

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おわりに
本報告書では、コロナ禍で大きく変わった働き方が従業員に与えた影響について、調査対象会社の勤怠データ、アンケート調査をもとに探ってきた。働き方の変化は多岐にわたるものと思われるが、データからはっきり読み取れるのはテレワーク利用の急拡大であり、分析は、テレワークを軸としたものとなった。分析結果について簡単に触れておく。
まず、テレワークと労働時間との関係を見た分析では、テレワークの利用と労働時間の増加には関係があるとの結果が得られた。その度合いは、長時間労働を懸念しなくてはいけな
い程度ではないと評価できるが、今後も推移を追っていく必要があるだろう。
従業員のエンゲージメントを代表する指標として調査対象会社が重視している eNPS とテレワークの利用との間には相関は見られなかった。テレワークは、エンゲージメントの低下をもたらすとの主張もあるが、分析では確認されなかった。ただし、テレワークを多く利用している層では、エンゲージメントを構成する要素の一つである会社へのロイヤルティとの関係が弱くなる傾向が示された。テレワークが常態化していく中で、会社や組織に対する従業員の意識は変化していくのではと想定され、注視すべき結果だと思われる。
コロナ禍で人事異動により新たな組織や業務に移った従業員は、なかなか組織になじめなかったり、業務の習熟に時間がかかったりといった困難に直面したのではと考えられた。
しかし、今回の分析では人事異動を経験した従業員のエンゲージメントに特段の影響は見出せなかった。今後も切り口を変えて評価を試みたい。
テレワークは、組織内のメンバーのコミュニケーションを阻害し、組織運営にマイナスの影響を与えるとの指摘があるが、分析では、そうした影響は見出せず、むしろ、一部の部門
では、テレワークの利用率が高い方が組織目標の共有やチームワークの改善傾向が見られた。テレワークが広く利用されるようになった半年といった短期間での分析であるが、組織運営次第では、コミュニケーション阻害という課題は克服できる可能性がある。従業員の心理的なストレスに関しては、テレワークは疲労感の改善をもたらす可能性が示唆されている。また、一部の部門では、テレワークの利用率が高い組織で抑うつ感が若干悪化する傾向が見られたが、テレワークが定着した組織で同様の傾向が見られるのか、今後のデータ蓄積
をまって観察していきたい。
研究会は今後も継続していく。感染予防対策が長期化する中で本報告書が対象とした2020 年 9 月以降のデータによる分析も継続していく予定である。そして、研究会の目的に立ち戻って従業員の意識（働きがい、ロイヤルティなど）や職場環境、組織運営、チームワークなどが生産性に与える影響についての調査を進めていく計画である。その中では、本報告書では取り上げなかった従業員の健康課題などへも範囲を広げていく予定である。切り口の多様化や、分析手法の高度化についてもチャレンジして、社会的にも何らかの示唆を与えるような成果を目指していきたい。

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