JILPT 調査シリーズ
No.242
2024年 3 月

新しいデジタル技術導入と労使コミュニケーションに関する研究（2）JILPT 調査シリーズ Ｎｏ.２４２
２０２４年３月

新しいデジタル技術導入と労使コミュニケーションに関する研究（2）

独立行政法人

労働政策研究・研修機構

The Japan Institute for Labour Policy and Training

ま

え

が

き

わが国企業は、刻々と変わる経営環境の中で、様々な資源を活用し、競争を勝ち抜くための戦略を立て、事業を継続、そして、新規に発展させようとしてきた。その事業展開の歴史
こそ、グローバル化そのものである。環境の変化の中でも、昨今は特に、AI に代表される
新しいデジタル技術の進展が著しい。それによる働き方や職場、そして、ビジネスそのもののあり方にどういった影響を及ぼしていくのか、現状把握と予測は容易ではない。
ただ、その一方で、技術革新とその導入によって、働き方や職場、そして、ビジネスのあり方が変化するということは、企業にとって常態であったことも確かであろう。1970 年代の OA 化に始まり、1980 年代の ME 化を経て、現在の DX（デジタル・トランスフォーメーション）に至る過程は、新しい技術の登場とその普及により、働くことの世界が確実に否応なく変化してきた歴史であるといえよう。より安価で優れ、顧客のニーズに可能な限り寄り添い、さらには、新しいニーズを創出するような製品、サービスを提供しようと、企業は奮闘してきた。競合他社は世界中にある。
働くことに関わる変化が、いったいどのような様相を呈しているのかをつぶさに検討する
ためには、現場を見ることが必須であろう。様々な情報を整理し、さらに検討を進めるためにも、こうした過程は欠かすことができない。ただ、そうした貴重で活き活きとした情報に接することができる機会は、決して多くはない。稀少な情報を積み重ねつつ、同時に他方では、多数の企業による取り組みの全体像を把握することも重要となる。そうしたスナップシ
ョットの積み重ねがきわめて重要なデータとなるが、それらは、企業が本来の業務以外に時間を費やすという好意に依るものである。
新しい技術導入に際して、経営側と従業員側とは、どのようにコミュニケーションや協議を行っているのであろうか。労使共に納得できる技術導入とそれによる職場や働き方の変化とは、いったいどのような場合や組み合わせなのであろうか。企業はねらいどおりの効果を上げられているのか、さらには、現在、どのような課題が生じているのかといった点までを含め、そうした一連のプロセスを明らかにすることは、新しい技術導入のさらなる進展が予想される今後を考える上でも、きわめて重要な資料となる。本書は、そうした課題を探索的に検討した調査結果の報告である。
調査にご協力いただいた企業にあらためてお礼を申し上げると共に、本報告が、今後の新しい技術導入を考えるための基礎資料として参考になれば幸いである。
2024 年 3 月
独立行政法人 労働政策研究 ･ 研修機構
理事長

- 1 -

藤

村

博

之

執筆担当者（五十音順）
氏名
いしかわ

たかゆき

石川

貴幸

いわつき

しんや

岩月

真也

なかむら

りょうじ

中村

良二

にしむら

いたる

西村

純

所
立正大学

経済学部

属

特任准教授

担

当

第 1、3 章労働政策研究・研修機構 研究員

第5章

労働政策研究・研修機構 特任研究員

第 2、6 章

中央大学

第4章

商学部

助教

研究参加者（五十音順）
氏名
あさぬま

こういち

浅沼

弘一

いけぞえ

ひろくに

池添

弘邦

いけだ

しんごう

池田

心豪

いしかわ

たかゆき

石川

貴幸

いわつき

しんや

岩月

真也

なかむら

りょうじ

中村

良二

にしむら

いたる

西村

純

所

属

担

当

全日本金属産業労働組合協議会・顧問

調査票作成

労働政策研究・研修機構 統括研究員

調査票作成

労働政策研究・研修機構 副統括研究員

調査票作成

立正大学

調査票作成・執筆

経済学部

特任准教授

労働政策研究・研修機構 研究員

調査票作成・執筆

労働政策研究・研修機構 特任研究員

調査票作成・実施・執筆

中央大学

調査票作成・執筆

商学部

助教

- 2 -

新しいデジタル技術導入と労使コミュニケーションに関する研究
目
第1章

はじめに

第1節
第2節
1
2

次

本調査のねらいと背景 .................................................................................. 1
先行研究と本調査の関連 ............................................................................... 3

労使間交渉の視点 .............................................................................................. 3
設備投資理論からの視点 .................................................................................... 8

第3節
第4節

調査の概要 .................................................................................................. 11
各章の概要 .................................................................................................. 11

調査結果概要−単純集計結果を中心に− ......................................................... 14
第 1 節 事業所概要 ................................................................................................. 14

第2章
1
2
3
4
5
6

所属企業全体の規模 ........................................................................................ 14
業種 ................................................................................................................ 14
創業年 ............................................................................................................. 15
事業所の位置づけ ............................................................................................ 15

事業所の従業員構成 ........................................................................................ 16
組合の有無、加入範囲 ..................................................................................... 18

経営方針、経営戦略.................................................................................... 19
経営方針、経営戦略 ........................................................................................ 19

第2節
1
2
3

人事管理に関する新しい傾向 ........................................................................... 20
人事管理の新しい取り組み .............................................................................. 21

通常のコミュニケーション ......................................................................... 22
労使コミュニケーションの手段・チャンネル .................................................... 22

第3節
1
2
3

意見集約をする範囲 ........................................................................................ 23
協議する事項................................................................................................... 24

協議結果の反映 ............................................................................................... 24
第 4 節 新しいデジタル技術の導入・その際の対応 .................................................. 26
41
2

新技術導入への対応姿勢 .................................................................................. 26
導入している技術・コロナ対応で導入 .............................................................. 26（1）導入しているデジタル技術 ......................................................................... 26（2）新しい技術を導入していない理由 ............................................................... 28

34

導入のねらいと上がっている効果 .................................................................... 29
新技術導入が業務や人材活用の仕組み影響する場合の対応 ................................ 31

成果の把握や「見える化」................................................................................ 32（1）方法・内容 ................................................................................................. 33

5

- i -

（2）現れている効果 .......................................................................................... 34（3）効果に関する情報の共有 ............................................................................. 34
67

新技術導入のための説明や協議の方針と結果 .................................................... 35
導入のための説明や協議のタイミング、その際の理解度、組合の姿勢 ............... 36（1）説明・協議のタイミング ............................................................................. 36（2）説明・協議を行った際の労使双方の理解度 .................................................. 37（3）従業員・組合の姿勢 ................................................................................... 37（4）導入決定時期と説明・協議のタイミング ..................................................... 38

89

導入に関する従業員への説明や協議の方法 ....................................................... 38
従業員に対して説明・協議した事項 ................................................................. 40

説明や協議と当初方針の見直し ...................................................................... 40
第 5 節 労使コミュニケーションの効果・課題 ......................................................... 421012

効果の有無 ...................................................................................................... 42
従業員への説明で生じた課題 ........................................................................... 42

従業員への説明や協議を行わなかった理由 ....................................................... 43
第 6 節 DX をめぐる現在、今後の取り組み ............................................................. 45
3
1
2

デジタル技術への投資 ..................................................................................... 45
PC 台数の増強、入れ替え ................................................................................ 45（1）PC 台数の増強、入れ替え ........................................................................... 45（2）通常、PC を入れ替える頻度 ....................................................................... 46（3）入れ替えの理由と感染症対策 ...................................................................... 46
3 今後の取り組み予定 ........................................................................................ 47
第7節

小括 ........................................................................................................... 49

企業の DX 導入への取り組みとその効果 ......................................................... 50
第 1 節 はじめに .................................................................................................... 50

第3章

第2節
第3節
第4節
第5節
第6節

変数の作成 ................................................................................................. 50
事業所が導入した DX と事業所の属性・取り組み ........................................ 51

事業所のおこなった取り組み ...................................................................... 56
事業所が DX 導入によって得られた効果 ..................................................... 61
おわりに .................................................................................................... 63

事業所の特徴別にみた技術導入・労使コミュニケーションの状況 .................... 65
第 1 節 問題関心 .................................................................................................... 65

第4章

調査概要と使用した主な変数 ...................................................................... 66
調査概要 ......................................................................................................... 66

第2節
1
2

使用した主な変数 ............................................................................................ 66- ii -

（1）人事管理の特徴 ............................................................................................. 66（2）戦略 .............................................................................................................. 69（3）技術の特徴 .................................................................................................... 70（4）労使コミュニケーションの効果 ...................................................................... 71
人事管理の特徴別に見た技術導入・労使コミュニケーション ....................... 72
技術導入の状況 ............................................................................................... 72

第3節
1

新技術に対する労使コミュニケーションの状況 ................................................ 74
第 4 節 戦略の特徴別に見た技術導入・労使コミュニケーション .............................. 762

12

技術導入の状況 ............................................................................................... 76
新技術に対する労使コミュニケーションの状況 ................................................ 78

新技術導入における労使コミュニケーションの効果 .......................................... 80
補論 労働組合の影響 .......................................................................................... 813

調査結果と考察 .......................................................................................... 82
調査結果のまとめ ............................................................................................ 82

第5節
1
2

考察と課題 ...................................................................................................... 83

AI 技術の導入実態と導入をめぐる労使の対応 ................................................. 87
第 1 節 目的と方法 ................................................................................................. 87

第5章
1
2
3
4

目的 ................................................................................................................ 87
方法 ................................................................................................................ 87
データ ............................................................................................................. 88
構成 ................................................................................................................ 90
AI 技術の導入の効果と対応 ........................................................................ 90
導入の効果 ...................................................................................................... 91

第2節
1

業務遂行や人材活用への対応 ........................................................................... 92
第 3 節 AI 技術をめぐる説明や協議の実態 .............................................................. 94
2
1
2

説明や協議の有無 ............................................................................................ 94
説明や協議をおこなった事業所の実態 .............................................................. 95（1）説明や協議の方法 .......................................................................................... 95（2）説明や協議の内容 .......................................................................................... 96（3）説明や協議の結果 .......................................................................................... 97
3 説明や協議をおこなわなかった理由と課題 ....................................................... 98（1）説明や協議をおこなわなかった理由 ............................................................... 98（2）説明や協議をおこなわなかったことによる課題 ............................................... 99
AI 技術をめぐる説明や協議自体の効果と課題 ............................................ 100
説明や協議の効果 ........................................................................................... 100

第4節
1
2

説明や協議の課題 ........................................................................................... 101- iii -

今後のデジタル技術の活用見込みと説明や協議の実施予定 .......................... 102
今後のデジタル技術の活用の見込み ................................................................ 102

第5節
1

今後の説明や協議の実施予定 .......................................................................... 103
第 6 節 まとめ ....................................................................................................... 103
2

むすびにかえて ............................................................................................. 106
第 1 節 本調査の位置づけ - 前回調査との関連 - ...................................................... 106

第6章

第2節
第3節
1
2
3
4

本調査で明らかになった諸点 ..................................................................... 106
今後の課題と展望 ...................................................................................... 109

継続的調査の必要性 ....................................................................................... 110
本格的なデジタル化の要素を的確に把握するデータ袖手の必要性 ..................... 111

さらなる導入を進める際の支援策の検討 ......................................................... 111
労使コミュニケーションのあり方再考 ............................................................. 112【付属資料】
調査票 .................................................................................................................... 117
集計表 .................................................................................................................... 131- iv -

第1章

はじめに

第1節

本調査のねらいと背景

本調査は、2021 年に行った「新しいデジタル技術導入と労使コミュニケーションに関する研究」（労働政策研究・研修機構

2021）を基にして、調査内容の組み換えを行ったうえで継続的に調査したものである 。今日、目まぐるしく発展が続いている新しい技術には AI 2
1やクラウド 3 などがある。特に生成系 AI の発展は著しいといえる。こうした新たな情報通信
技術、いわゆる IT 4 を企業が導入する際に、社内でどのような協議や話し合い、意見の収集などを行っているのかを明らかにすることが本研究の目的である。
前回調査は調査票 20,000 票のうち 3,670 票（回収率 18.5%）の回収が行われた。今回調査では調査票は 10,000 票と配布数は半減しているものの、回収率は 19.25% と、回収率は前回以上の水準となっており、本調査が掲げる問題意識に寄せる社会の関心が高いことが窺がえる。
本調査の目的としては、次の 3 つが挙げられるだろう。第 1 に、日本の国際競争力を維持ないし向上させることである。第 2 に、労働者のワーク・ライフ・バランスの改善のためである。第 3 に、そもそも日本の IT 導入がどのようにして起こるのかを調査するためである。
第 1 の目的は、IT を導入することで生産性を上昇させることを意味しており、その背景には、日本の経済成長がしばらく低迷し続けているという事情がある。すなわち、新技術の導入により、少ない労働投入で現状と同じ生産水準を達成することが可能となる。特に、労働人口が減少している現在の日本では必要不可欠なことであろう。また、新たなイノベーシ
ョンに繋がる可能性や、国境を超えたサービスの輸出につながる可能性を秘めている。
第 2 の目的は、第 1 の目的とも関連しているが、より少ない労働投入で現在の生産を維持
ないし向上させ、労働環境の改善につなげることである。生産性向上の結果、ワーク・ライ
フ・バランスの改善が生じると言える。勿論、ワーク・ライフ・バランスの改善を主眼としてもよい。テレワークによる在宅勤務の環境が整備されれば、満員電車による通勤を必要とせず、また時間の節約にもなるため、生活の質の向上が期待できるなど、テレワーク一つとってもワーク・ライフ・バランスの改善への恩恵は十分にあると言える。

1
2

3

4

本調査は前回調査の延長であるため、調査目的等については前回調査と同一である。その為、本章は No.210 の第 1 章に加筆・修正をしたものである。
人工知能（Artiﬁcial Intelligence）のことであり、明確な定義は無い。今日 AI と呼ばれている技術の多くは機械学習・ディープラーニングによるものである。これら技術は、黎明期には機械自らが思考し新たな何かを生み出すわけではないので人工無能ともいわれたが、今日では機械学習は AI に分類される。
クラウドコンピューティング（Cloud Computing）のことであり、コンピューターネットワーク上に存在するほかのコンピューター資源（ソフトウェアやシステム）を利用する仕組みを指す。例えば、外部サーバーにファイルを保存したり、科学技術計算を複数のコンピューターをネットワークでつなぎ合わせることで行ったりすることである。
IT（Information Technology）は、厳密には ICT（Information Communication Technology）を包含するより広義のものであるが、本稿では特に区別はしない。

- 1 -第 3 の目的の背景には、日本では IT 技術の活用が進まないという長年の課題を解決したいという事情がある。そもそも、日本における先述の第 1・第 2 の目的の背景が今日突然出てきたわけではない。1990 年代にはすでに IT の導入の必然が提唱されており、その文脈においてテレワークによる労働の改善も言及されている 5。それにもかかわらず、30 年近く経た現在でも達成できていないのは、いかなる問題に起因しているのだろうか。IT 導入を行った企業と行っていない企業では何が異なっているのだろうか。
以上のような理由から本調査では、（1）どのような目的によって技術を導入するのか、（2）技術導入のためにはどのような取り組みが必要なのか、（3）取り組みによってどのような効果があるのか、を全体の傾向として明らかにすることに焦点を当てている。そしてケースス
タディのように単一の事象のみを見るのではなく、全体の傾向を示すことで、IT の導入に関してどのような支援ができるかの含意を得ることを目的としたい。
前回調査は新型コロナウイルス感染症の世界的流行の直後で行われており、多くの企業は、
IT 技術の導入を速やかに行う必要があった。前回調査がコロナ禍直後であり、主にコロナ以前を対象としているのに対して、今回調査ではコロナ禍後が主な焦点であるため、前後比較が可能となったことはデータ分析の観点から非常に重要であると考えられる。
前回調査時点からも急速に IT 技術は発展している。例えば、ChatGPT のような大規模言語モデルによる生成系 AI の登場など、すでに多くの場面で用いられるものも多い。また、
コロナ禍における生活様式・社会活動様式の変革により、我が国でもインターネットを介したリアルタイムでの会議や、クラウドシステムによって多くのデータを複数人で共有する、などといった技術が普及した。そういう意味で、IT 技術はコロナ禍でも人類の社会活動を可能にさせたと言えるだろう。このような「デジタル技術による変革」ないし、その活用を
デジタル・トランスフォーメーション（Digital Transformation。以下「DX」とする。）と呼ぶが、この DX をより発展させていくことが我が国における重要な命題の一つである。
新型コロナウイルス感染症拡大の中で日本の企業は、これまであまり積極的ではなかった
テレワークや時差出勤だけではなく、長年日本の伝統とまで諸外国から言われたファックスの廃止 6、また菅内閣では DX を推進するためにデジタル庁を創設し、さらに河野行政改革担
当大臣のもとで長らく続いた押印の削減まで行った。こうした一連の取り組みと、また一定のテレワークなどの定着化は DX の短期的な成果と言えるが、この DX を今後も推し進めていくことは、他の主要国と比較して遅れていると言われていた我が国の課題であり、また我が国の生産性向上を達成するためにも非常に重要である。
しかし、このような急速な技術導入は日本社会に何をもたらすのだろうか。また雇用環境
や労働環境にどういった影響をもたらすのだろうか。本調査ではコロナ禍の期間とそれ以降
5
6

少なくとも「平成 7 年版 通信白書」（郵政省）では在宅勤務や労働時間短縮による余暇の拡充の傾向について触れている。また、「日本サテライトオフィス協会（現「日本テレワーク協会」）」は 1991 年に設立されている。
例えば NY Times（2020 年 4 月 14 日付）ではこのような状況下でも日本では出社しなければならない現状を取り上げ、日本の文化がいかに IT 化を遅らせているのかを指摘している。

- 2 -に焦点が当てられている為、急速な DX に対して企業がどのように対応してきたかを確認することができると考えられる。

第2節

先行研究と本調査の関連

本調査の結果を分析する上で、2 つの異なった視点があることに注意を払う必要がある。
1 つ目は表題にあるように、IT ないし DX の導入に際する労使間交渉のプロセスや内容について分析を進めることである。新たな技術の導入は労働者の労働環境の改善だけではなく、人員削減などの悪化も対象となりえる。そのような意味で、労使間における対立や、労働者側の求めるものをアンケート調査から調べることは重要であろう。また、日本における従前の技術導入時にどのような調査がなされているのかを知ることは必須であると言える。
2 つ目は IT 技術の導入が、新たな生産設備の設置、即ち資本蓄積であるということである。
従って設備投資に関する知見を活用しなければ、アンケートの表面的な結果でしか物事を捉えることが出来ない。特に無形資産と生産性上昇の関係はよく知られており、無形資産との関連を把握しておく必要がある。
以上から本節では、「労使間交渉の視点」の先行研究と、「設備投資理論からの視点」の 2
つに主な焦点を当てて簡単に議論のまとめを行う。

1

労使間交渉の視点
労使間交渉の観点から議論するには、1970 年代後半から 80 年代前半にかけてのマイクロコンピューター制御による機械の導入、通称「ME 革命 7」の議論を除くことはできないだろう。というのも、ME 革命の後に IT 革命が生じるわけであるが、日本ではこの IT 革命期のIT 導入が他の先進諸国に比べ、スムーズに行われなかった。そのため、事実上、この ME
革命こそが新技術導入の際の労使間交渉を知る上で唯一の史料となるのである 8。
1983 年に上梓された財団法人機械振興協会経済研究所の報告書は、その中でも ME 機器の導入が雇用にどのような影響をもたらしたのかを調査したものである。この報告書によれ
ば当初、他の先進国と日本では ME 機器の導入に対する立場が異なっていたことが指摘されている。具体的には、他の先進諸国が「相当の雇用削減」があると導入に対して慎重論をとっていたが、日本では「企業の生産性の向上とそれに伴う輸出の拡大」が主張され、かつ余剰労働力は日本の雇用慣行により円滑な配置転換によって移動が生じるので失業は生じないという楽観的な立場であったことが分かる。その後 1992 年ごろを境にして ME 機器の無秩序な導入が雇用に悪影響を与えるとして労使間の事前協議の実施などが行われるようになっ
7

8

Micro-Electronics revolution のこと。半導体技術の進歩により集積した回路とソフトウェアを用いることで機械をコンピューター制御することに成功した半導体分野の革命である。今日の IT は情報通信技術に特化したME である。
勿論 IT 導入に関するものもあるが、ME ほど大きな枠組みで調査されておらず、事例毎の調査に留まることが多い。FA（Factory Automation）、OA（Ofﬁce Automation）に関しても同様である。

- 3 -た。ただし、導入による生産性向上の成果は人員の削減ではなく、労働時間の短縮へと振り分けることを目標とすることが主である。その上で、比較的高齢な労働者を人員配置転換でどのように教育するのかが問題となったのである。
田島（1990）は 1980 年代前半に行われた調査を精査し、求められる技術や労働組合の態度に関する結果を報告している。田島によれば、実施している企業に限れば、労働組合による団体交渉よりも、むしろ懇親会や労使協議で説明や協議を実施しているが、一方で半数の企業でそもそも協議や説明会が実施されていなかったことを指摘している。また雇用者を守るという観点から、大規模な労働争議にならなかったこと、配置転換等で企業が実際に雇用を守ったことを挙げている。実際に 1970 年代からの ME 化は、日本が高度経済成長期から中成長へと移行するさなかの出来事であり、経済発展による雇用の受け皿が十分あったため、そもそも労働組合の反発が強く ME に消極的だった欧米と比較して、日本は ME 化に楽観的かつ協調的だった（松山、1985）。また北村（1986）によれば、ME 化の進行に伴い工場に於いて雇用は減少するものの、排除された労働者は教育訓練や配置転換、出向が行われ、解雇そのものはごくわずかであった。しかし彼らが述べているように、1980 年代中頃では日本の経済成長が低迷し始めており、それに伴って雇用問題が発生し始めている。だが幸いなことに、この段階で既に日本では多く ME 化が取り入れられており、導入の初期段階を過ぎていた。また導入した ME による生産性の上昇が発生し始めたことと、続くバブル経済に
よって労働問題がさっぱり解決してしまったことによって、これら導入に関する議論が失われてしまった可能性がある。
この 80 年代前半の ME を経て、続く 90 年代の IT 革命へと繋がることになるが、長井（2002）がまとめているように MR が、いわゆる減量経営を目的とした、どちらかといえばブルーカラーの議論だったのに対して、IT 革命は急速なグローバル化に伴うホワイトカラ
ーの働き方に大きな影響をもたらした。実際に、図表 1 − 1 は 1989 年に当時の郵政省が発刊した通信白書であるがこれを見てみると、すでにホワイトカラーの事務作業について大きな効果を及ぼしていることが分かる。また特に事務・データ処理を目的に導入されていることが分かる。

- 4 -

図表 1-1

ネットワーク化の目的と効果
目的
（％）

効果あり
（％）

事務処理業務の省力化

42.5

48.6

迅速正確なデータ処理

24.3

23.5

データの有効活用

4.0

6.3

資金決済迅速化・運用効率化

0.4

0.8

顧客サービスの改善・充実

12.6

9.8

サービス地域拡大・時間拡張

0.4-

顧客確保・取引拡大

4.0

4.3

競争力の強化8.5

4.7

形成戦力決定の迅速化・正確化

2.8

1.6

その他

1.6

0.4

出典）郵政省「平成元年版

通信白書」（78頁）より一部抜粋

また、IT 革命に至る段階としては 1970 年代からのオフィス事務機器の機械化・電子化といった「OA 化」があるが、この議論は ME 化と比較すると少ない。例えば、幸田 (1986)
では OA 機器の導入によって特に事務部門の女性社員が減少していることを指摘しているものの、企業全体で配置転換や出向を行っているために労働者全体の減少にはつながっていな
いことを報告している。このことは ME 化と同様に、結局のところ“受け皿”があるために労働問題として大きく取り上げられていなかったことを意味している。
また、ME および OA の導入に関して、労働省が 1984 年から翌 85 年にかけて行ったア
ンケート調査の結果を報告している。この調査では、労使間協議の有無だけではなく、導入
目的や労働者側の関心事項など、本調査と同様の項目も調査している。さらに、導入による教育研修の有無や、その実施主体まで調査しており、非常に重要である。そこで、これら調査（労働省統計情報部（1984）・労働省政策調査部（1985））から本調査と比較できるだろう結果を一部引用し、ここでまとめておくことにする 9。
図表 1 − 2 は ME 機器の導入に際して企業（事業所）が労働者に対してどのような協議等を行ったかを調査した結果をまとめたものである。また図表 1 − 3 は OA 機器等の導入に際しての同様の調査を行った結果をまとめたものである。

9

先述の田島（1990）でもこれら調査は引用されており、ここで改めて結果をまとめておく。

- 5 -職場懇親会等

労使協議

団体交渉

行っていない

ME
12.7%
26.1%
1.5%
出典）労働省統計情報部（1984, 39頁）より一部抜粋

図表 1 − 2

50.7%

ME 導入に際しての説明・協議の実施状況
行った（49.3%）

職場懇親会等

労使協議

団体交渉

行っていない

ME
31.5%
64.8%
3.7%
出典）労働省統計情報部（1984, 39頁）より一部抜粋

図表 1-350.7%

OA 機器等の導入に際しての説明・協議の実施状況
説明・協議あり（31.7%）

説明のみ

意見聴取

協議した

同意を得た

OA
44.9%
18.4%
23.7%
11.0%
出典）労働省政策調査部（1985, 20頁）より一部抜粋

不明

説明・
協議なし

2.1%

68.3%

ME 機器の導入に際しては約半数が、OA 機器等の導入に際しては約 7 割の企業または事業所で協議や説明が行われていないことが分かる。本調査に関する詳細は後の章で紹介するが、本調査でも協議などを実施した企業は半数程度である。ME 機器は半数であることから
ME は OA 導入よりも積極的であったことが分かる。また IT 導入が ME 導入と同様の比率であることが明らかとなった。ただし、事前協議を行っているのは 4 割弱であり、どちらかと言えば消極的である。サンプル数が ME、OA、IT だけであるので評価は難しいが、MEが工場設備であり、製造従事者、即ちブルーカラーであったのに対して OA や IT はホワイ
トカラー的な役割が大きいとすれば、ホワイトカラーへの協議や説明は非積極的であると捉えられるのかもしれない。
協議の方法を見てみると、ME では労使協議が最も多く、次いで職場懇親会等であった。
一方で OA では説明のみが最も多く、協議、意見聴取と続いていた。このことから、OA では説明会や協議を行っている 3 割の回答群でも、その半数程度は説明のみに留めていることが分かる。従って、OA 機器導入では「協議」そのものに対して非積極的であったと言える。

図表 1-4

ME導入に際して労働者側の主要関心事項

雇用保障

配置転換
教育訓練

賃金

労働時間

安全衛生

その他
不明

13.1%

63.8%

7.5%

30.7%

40.9%

10.3%

OA
13.1%
82.0%
7.0%
24.4%
13.1%
17.8%
出典）労働省統計情報部（1984, 39頁）・労働省政策調査部（1985, 20頁）より一
部抜粋

- 6 -

図表 1 − 4 は ME または OA 機器の導入に際して、労働者側が特に関心を持っていた内容に関してまとめたものである。これを見ると、ME および OA の両方で、「配置転換や教育訓練」への関心が最も高く、OA では 8 割にも達する。一方で「雇用保障（13％）」、「賃金（7％程度）」と雇用への関心は相対的に低い。また ME や OA では労働時間への関心が高かった。
これは ME や OA の導入によって効率化が図られ、「労働時間」が短縮することへの関心が強かったためと思われる。先述のように、この時代では労働時間の短縮や余暇の充実といった面に労働者の関心があったためであろう。また ME で「安全衛生」が高いことは、実際に製造工程で作業する工員達の意見が多いためであろう。
図表 1-5導入の進展に伴う労働面における今後の問題点
問

題

が

生

じ

る

と

思

う

モラル 人事管新技
問題は中高年 職業訓 術・知 単調労 の低下 理制度 賃金制 健康管
生じな労働者 練・研 識の確 働への への対 の見直 度の見 理の充
実
その他 い
直し
し
応
対応
保
の活用 修
ME

33.0%

29.1%

66.8%

14.5%

3.2%

5.2%

6.1%

-

3.9%

63.2%

OA

17.3%

22.6%

76.7%

20.9%

3.3%

4.7%

3.3%

3.0%

0.5%

55.1%

出典）労働省統計情報部（1984, 40頁）・労働省政策調査部（1985, 34頁）より一部抜粋

図表 1 − 5 は ME と OA の導入が今後進展した場合、どのような労働問題が生じるかをア
ンケート調査した結果をまとめたものである。「問題が生じると思う」の中では、ME 及びOA では「新技術・知識への確保」が最も重要だと思われていたことが分かる。これは今日の日本において先進諸国と比較し研究開発投資への支出が少ないことや教育関連費の削減が指摘されていることからもまさに的確であったと言える。「中高年労働者の活用」は、現在の日本でも少子高齢化が加速している中で、非常に大きな問題ではあるが、OA 機器よりもむしろ ME の方が関心は高かった。現在では職人の後継者問題としてどちらかと言えば人材不足の面が強調されており、当時の過剰技術者が生じるだろうという予測とは真逆であると言える。「教育訓練・研修」では新技術を取り扱うためのものだけではなく、配置転換に伴うものも含まれる。日本では慣例的に On the job training が多いと言われているが、Off
the job training の重要性も今日ではよく知られている 10。一方で「モラルの低下」に関する心配はあまりしていない。この「モラル」が何を指すのかははっきりとしないが、例えば今日テレワークや在宅勤務を行う上で問題とされるのが、勤務状況の把握が難しいということ

10

例えば On the job training や Off the job training と生産性の関係に関する実証分析として、権ほか（2012）
や森川（2018）がある。

- 7 -に起因してする勤務時間中の中抜けである 11。このような問題に関して、当時あまり認識がなされていなかったのかもしれない。
確かに問題が生じると考えていた割合は ME・OA ともに約 4 割程度であった。しかし、
その 4 割が懸念していた問題は今日実際に問題となっていると言える。そうしたことからも今後より IT 導入を進めていくうえで、同様の問題が生じるが全性は高いと言える。これら問題を解消あるいは軽減するためにも今一度、過去から今日に至るまでの調査を見直し、対策を打つ議論が不可欠であろう。

2

設備投資理論からの視点
前項では、導入に際する労使間コミュニケーションについて過去の調査を調べることを主題にした。ここでは少し視点を変えて、設備投資理論の視点に立って技術導入について考察する。
AI などの新技術を企業に導入するということは、通常、これは情報通信機器やソフトウ
ェアに関する設備投資として考えられる。企業の設備投資はこれまで多くの知見が経済学に蓄積されているが、その中でも、投資に付随する費用としての「調整費用 12」を考慮するべきであろう。そもそも調整費用とは、新たな機械・設備の導入に於いて、その投資そのものに付随する費用として、設置にかかる時間などのコストだけではなく、企業組織や人材の育成、知識の共有などの「無形資産への支出」も意味する。今日、無形資産は非常に重要なテーマとして経済学で取り扱われている。この無形資産とは、機械や工場などの建物、構築物のように実際にモノとして実在する有形資産に対比して、実際には触れることが出来ないが、確かに資産であると思われるものを意味する。有形資産、無形資産、調整費用について例えばタクシー事業で考えてみよう。タクシーは車なので、車は有形資産である。しかし、このタクシーを用いて営業するためには、運転するための技術や営業する上での規則などの知識が必要となる。またカーナビを搭載すればカーナビの機械は有形資産だが、地図ソフトや音声ガイドソフトも必要となるだろう。またこのカーナビを操作するにも場合によっては訓練
11

12

この問題は新型コロナウイルス感染症拡大下に於いて日経リサーチによって行われたアンケートでも指摘されている（日経リサーチ「テレワーク拡大、浮き彫りにする働き方の課題」、2020 年 5 月 15 日付）。また人事管理やテレワークの問題に関して、厚生労働省が「これからのテレワークでの働き方に関する検討会」において
ガイドライン策定に動いている。
設備投資理論では調整費用関数として用いられる。これは大抵 2 次の凸関数で、2のように表現される。ここでは I 設備投資額、K は資本ストック、δは資本減耗率、αはパラメーターである。
これは定常状態では投資比率は資本減耗率に等しいので、資本減耗を補うだけの投資では調整費用は掛からないことを意味する。この調整費用関数の形状に関して Suzuki and Chida (2017) が 2 次関数の形状がデータから支持されることを実証している。設備投資理論における投資関数は、上記の調整費用関数を用いた、企業の最適化行動のための一階条件として、のように導出される。なお、はトービンの Q である。詳しくは例えば鈴木（2001）を参照。

- 8 -が必要である。さらに、運転手のノウハウである、客待ち場所や流しと呼ばれる客を探すルートなども重要な資産であると言える。以上をそれぞれ分類すると、タクシーとカーナビは
機械設備の投資、地図や音声ソフト、運転技術、営業法令の知識専門知識や、客待ち場所な
どの知識は無形資産投資と言える。さらにカーナビ操作訓練やノウハウの習得に要する時間なども調整費用となるだろう。
それではこの無形資産とはどのような種類があるのだろうか。現在よく用いられる分類があるので紹介しておく。
図表 1-6
2008SNA
1.コンピューター・ソフトウェア

無形資産の分類
Corrad, Hulten, and Sichel (2009)
1.情報化資産及びデーターベース

コンピューター・ソフトウェア

2.資源開発権
3.研究・開発

データーベース
2.革新的資産

4.娯楽・文芸・芸術的創造物

資源開発権

5.その他の知的所有権

科学的研究開発
著作権・ライセンスなど
デザイン及び非科学的研究開発
3.経済的競争力
ブランド資産企業特殊的人的資本
組織改編費用出典）宮川・石川（2020, 74頁）より引用

図表 1 − 6 は経済学で考えている無形資産を分類したものである。図表 1 −の左列は国民
経済計算体系に於いて考慮されている、あるいはしようとしている無形資産 13 である。一方
で右列は、Corrad, Huten, and Sichel（2009）（以下「CHS」と略す）によって定義された 無 形 資 産 の 分 類 で あ る。CHS に よ る 無 形 資 産 分 類 は、Harvard 大 学 の Dale Weldeau
Jorgenson 教授を主催とする World KLEMS14 や、日本でも JIP Database 15 などで推計が13 「娯楽・文芸・芸術的創造物」
は 2020 年改訂から、「その他知的所有権」は今後実装される予定である。「娯楽・文芸・

14

15

芸術的創造物」とは例えばイギリスの例を挙げれば、シャーロック・ホームズやハリー・ポッターなどの文芸作品はイギリスでの観光収入源となっており、これは無形資産が実際に付加価値を生み出していると言える。
KLEMS とは、Capital (K)、Labour（L）、Energy (E)、Materials (M)、Services (S) の投入（input）または産出物（output）について産業別に議論することを目的としたものであり、それぞれの頭文字をとってこのように呼ばれる。
独立行政法人経済産業研究所（RIETI）の Japan Industrial Productivity（JIP）Database であり、KLEMSと比較できるような産業分類で資本や労働などについて推計がなされている（https://www.rieti.go.jp/jp/
database/jip.html）。

- 9 -なされている 16。今日内閣府によって推計されている国民経済計算では「5. その他の知的所
有権」はまだ計上されていないが、それ以外に関してはすべて資産として扱われている。一方で、CHS ではより広範囲にわたるものを無形資産であると認識している。
このような費用という側面で見れば、今回のアンケート調査の主題である労使間交渉への取り組みというのは、まさにこの調整費用をとらえているものと考えることが出来る。先に述べたように、ME 化では配置転換や教育訓練が行われており、付随的な費用が掛かっているのは明白である。本調査のように、導入に際して行われる研修は「企業特殊的人的資本」
であり、新たな部署の設置などが生じればそれは「組織改編費用」として投資と判断されるべきなのである。
この「投資として判断されるべき」というのは企業会計上非常に重要な意味を持つ。企業の財務会計では、投資は純利益から税を除いた部分で行わなければならない。このことは、
いくら投資を行っても企業が生み出す付加価値には影響しないことを意味している。しかし、
仮に上記のような「付随する無形資産投資」が費用としてみなされているとすれば、付加価
値はその分だけ減少してしまうのである 17。
有形資産への投資に付随する無形資産投資が生産性にどのような影響を及ぼすかについての調査を、Brynjolfsson et al.（2018）や日本では外木・宮川（2019）などが行っている。
彼らによれば、生産性の一種である全要素生産性は、IT 投資のブームが生じたときには、調整費用が考慮されないために過小推計されることがデータ上で明らかにされた。また投資ブームが落ち着き、資本蓄積の伸びが緩やかになると、生産性が過剰推計されるようになるという、J-curve18 と呼ばれる現象が生じることが示された。
以上の議論から、新たな技術への投資には付随して調整費用という名の一種の無形資産投資が生じることが分かるだろう。さらに、この無形資産によって生産性の評価に推計誤差が生じることが分かる。本調査の調査票にある、労使間での協議やそれに費やした時間は、導入の際の企業組織や労働者などに対する付随的な支出であるので、これらは調整費用であると考えられ、この調整費用によって投資が妨げられることが考えられる。また調整費用を負担するのは企業であるが、銀行はこれらに対する資金を融資してくれるだろうか。おそらく銀行は、IT 機器やソフトウェアなどの費用は貸し付けるだろうが、それ以外の具体的にかかる費用が分からないこれら付随的な支出まで貸し出すことはしないであろう。従って、企業はこれら調整費用が高ければ、その分の資金を調達できず、投資を過小にするか、最悪の場合、実行に移さないのである。
本調査では、「具体的にどのような労使間コミュニケーションを行っているか」、「導入に
16
17

18

日本を含む主要国の無形資産推計に関しては EU KLMES 2019（https://euklems.eu/）を参照。
IT などの新技術への投資は従来の枠組みに無い付随的な投資を必要としており、その投資が考慮されない
ため計測上 Solow 残差が現実との間にバイアスを持ってしまうことを Basu et al. (2003) や Brynjolfsson etal.(2018) が指摘している。
アルファベットの J のような挙動をすることからこのように呼ばれる。本来は金融の分野で使われる表現のようである。

- 10 -

際して事前にどの程度の期間協議しているか」といった調整費用を把握するための質問項目を有している点で興味深いデータが得られていると言えるだろう。本来であれば、金額ベースのデータが望ましいが、調査できなかった。しかし、企業の直面する調整費用という障壁の程度を理解し、企業の負担をどのように支援できるかを考えるための基礎資料となるであ
ろう。

第3節

調査の概要

本調査の実施期間と結果をここで提示しておく。
⃝

調査期間：2023 年 2 月 27 日～ 5 月 1 日⃝

調査対象：全国 30 人以上規模の事業所⃝

配布票数：10,000 票⃝

不達票数：108 票⃝

回収票数：1,925 票⃝

回収票率：19.5％

第4節

各章の概要

ここで各章の構成と、その概要を簡単に紹介する。
第 2 章では、本アンケート調査ついて、単純集計による全体的な結果について述べる。
第 3 章では、企業の属性や導入した DX の種類で、企業の DX 導入に対する取り組みに差異があるのかについて俯瞰している。また前回調査の結果とも比較している。その結果、第一に、導入に際しての協議の有無で目標の達成具合などに差はないことが確認された。第二に、導入する技術が生産現場や製造工程に関係しているほど協議期間が長くなる傾向が見て取れるものの、顕著な差があるとまでは言えない。第三に、回帰分析の結果、協議の姿勢が熱心であり協議期間を長く、協議の種類が多いほど、問題点を洗い出す効果が高いことが示された。このことから、企業が多くの協議や時間を費やしたことにより、企画当初に意図していた目的が「あれもこれも」といったような追加的な詰込みが行われてしまい、結果として DX 導入による効果が確認しにくくなっている可能性が挙げられる。
第 4 章では、事業所の特徴と技術導入・労使間コミュニケーションの関係について調査を行っている。本調査が、日本的雇用慣行を厳密に特定できるものではないものの、日本的雇用慣行が技術導入にどのような影響を与えてるのかについて詳細に観察している。その結果、日本的雇用慣行があまり行われていない企業群では、技術導入が進んでいる傾向が見て取れる。また、このような日本的雇用慣行が行われていないような企業群では、双方向型の労使間コミュニケーションが実施されている傾向があることが確認された。労使間コミュニケー
ションの実施が、企業の競争力向上や従業員の生活の質の向上にも寄与することも明らかとなった。

- 11 -

第 5 章では、AI 技術の導入による効果と、それに伴う労使間での協議や説明会といった行動がどのような効果を持っているのか、またどういった課題が生じているのかを確認している。分析の結果、AI 技術の導入は定型・非定型両方の業務の効率化が行われ、コスト削
減や労働時間の短縮に貢献しており、その結果、生産性向上を達成していることが確認された。また、AI 導入に対しては、業務プロセスや作業環境の見直しが行われる傾向にある。
このような見直し項目は、AI 技術導入時の協議や説明時にも行われており、新技術の導入が業務プロセス等の見直しを通じて生産性向上を達成している可能性が指摘された。一方で、協議や説明会の実施はスムーズな技術導入を促進のために実施されているものの、計画の遅れやコスト増加などが生じている例も観察された。
第 6 章では、第 2 章から第 5 章までの総括を行い、本調査の結びに代えることにする。
参考文献＜ URL ＞
NY Times“Japan Needs to Telework. Its Paper-Pushing Offices Make That Hard.”
https://www.nytimes.com/2020/04/14/business/japan-coronavirus-telework.html,
April 14, 2020.
厚生労働省 「これからのテレワークでの働き方に関する検討会」
https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/other-kintou_488802_00001.html
日経リサーチ 「テレワーク拡大、浮き彫りにする働き方の課題」, 2020 年 5 月 15 日付
https://www.nikkei-r.co.jp/column/id=7211
郵政省「通信白書」, 総務省「情報通信統計データベース」
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/＜洋書・洋雑誌＞
Basu, S., Fernald, J. G., Oulton, N., and Srinivasan, S.(2003),“The case of themissing productivity growth, or does information technology explain why
productivity accelerated in the United States but not in the United Kingdom?”
NBER macroeconomics annual, 18, pp.9-63.
Brynjolfsson, E., D. Rock, and C. Syverson(2018),“The productivity J-curve: How
intangibles complement general purpose technologies,”No.w25148, National
Bureau of Economic Research.
Suzuki, K. and R. Chida. (2017).“Contribution of R&D Capital to Differences in
Tobin’s q Among Japanese Manufacturing Firms: Evidence from an Investment
Based asset Pricing Model”. Journal of the Japanese and International Economies
Vol.43, pp.38-58.
- 12 -

＜日本語文献＞（財）機械振興協会経済研究所（1983）『マイクロエレクトロニクス機器導入の中高年労働者に及ぼす影響に関する調査研究』機械工業経済研究報告書 , Vol27(3).
北村寧志（1986）「ME 化のもとでの労働と労働組合」長野大学紀要 , pp13-29.
幸田浩文（1986）「OA と中小企業―実態調査に見る雇用・労務の現状と課題―」オフィス・
オートメーション , Vol.7(1), pp48-55.
権赫旭・金榮愨・牧野達冶（2012）「企業の教育訓練の決定要因とその効果に関する実証分析」
RIETI ディスカッションペーパーシリーズ , 12-J-013.
鈴木和志（2001）『設備投資と金融市場―情報の非対称性と不確実性―』，東京大学出版会 .
外木好美・宮川努（2019）「投資の調整費用の低下―Multiple q の投資関数による 1997 年の金融危機前後の検証―」RIETI ディスカッションペーパーシリーズ , 19-J-041.
中山孝男（1987）「マイクロエレクトロニクス化の進展とその生産過程・雇用へのインパクト」一橋研究 , 第 11 巻第 4 号 .
長井偉訓（2002）「「IT 革命」と労使関係」労働経済学会誌, 11 巻 , pp61-83.
田島壮幸（1990）「生産現場への ME 機器の導入と現場労働者」一橋論叢 , 104（ 5）, pp.575596.
松山美保子（1985）「ME 化と雇用問題」日本ロボット学会誌 Vol.3（1）, pp38-42.
宮川努・石川貴幸（2020）「技術革新と多様化する設備投資」福田慎一編著『技術進歩と日本経済——新時代の市場ルールと経済社会のゆくえ——』, 東京大学出版会 , 第 2 章 , pp6388.
森川正之（2018）「企業の教育訓練投資と生産性」RIETI ディスカッションペーパーシリー
ズ , 18-J-021.
労働省統計情報部 編（1984）「技術革新と労働の実態

ME 編」（財）労働法令協会 .

労働省政策調査部 編（1985）「技術革新と労働の実態

OA 編」（財）労働法令協会 .

労働政策研究・研修機構 編（2021）「新しいデジタル技術導入と労使コミュニケーションに関する研究」, 調査シリーズ No.210.

- 13 -

第2章

調査結果概要 - 単純集計を中心に -まず、調査結果の全体像を、単純集計結果を中心に概観する。文字どおり、あくまでもデータ全体から考えると、どういった様相となっているのかを検討する。それじたいが本調査の重要な結果であると同時に、後ほど個別テーマごとに検討する事前の準備作業である。
また、設問によっては可能な限り、3 年前に実施した調査結果 1 と比較しながら、検討を進
める。

第1節

1

事業所概要

所属企業全体の規模
それぞれの事業所が所属する企業の全体規模を尋ねると、図表 2 − 1 にみるように、「100～ 299 人」規模がもっとも多く、ほぼ 4 割を占めている。それに、「300 ～ 999 人」規模が3 割弱で続き、100 から 999 人規模で、全体の 2/3 強を占めている。1,000 人以上は、1 割強となっている。
図表 2-10.0
5,000人以上

5.0

企業全体の規模（％、N=1924）
10.0

15.0

20.0

35.0

40.0

45.0

10.6

300〜999人

27.3

100〜299人

40.5

50〜99人14.1

30〜49人

2

30.0

1.4

1,000〜4,999人

無回答

25.0

5.1

1.0

業種

「医療 ･ 福祉」がもっとも多く、約 19％を占めている。そして、ほぼ同率で「製造業」が約 18％で続いている。第 3 位以降は、「卸売・小売業」が 12.1％であり、「建設」、「その他サービス」、「教育・学習支援」、「運輸、郵便業」が約 8％となっている（図表 2 − 2 参照）。
製造業と非製造業との比率はそれぞれ、約 18％、81％となっている。
1

労働政策研究・研修機構
れたい。

2021 『新しいデジタル技術導入と労使コミュニケーションに関する研究』を参照さ- 14 -

図表 2-2

所属企業の業種（％、N=1924）

25.0
20.0

19.3

17.8

15.0

12.1

10.0

8.1

5.0
0.0

3

0.3

0.0

0.8

0.5

8.0

7.7

7.4
3.6

1.9

1.1

2.7

3.6

2.3

1.6

0.1

0.0

1.3

創業年
所属企業の創業年は、図表 2 − 3 にみるように、20 年ごとに区切ると、「1960 ～ 1979 年」

が 26.5％でもっとも多く、「1940 ～ 1959 年」が 24.7％で、これに続く。この二者で半数を超えている。そして、「 1980 ～ 1999 年」が 16％、
「2000 年以降」と「1919 年以前」、「1920～ 1939 年」が、いずれも 1 割弱となっている。平均は 1959 年である。
図表 2-30.0

5.0

1919年まで

所属企業の創業年（％、N=1924）
10.0

15.0

20.0

9.8

1940〜1959年

24.7

1960〜1979年

26.5

1980〜1999年

16.0

2000年以降

4

30.0

9.1

1920〜1939年

無回答

25.0

9.4
4.5

事業所の位置づけ
調査対象となった事業所が、所属企業においてどういった位置づけであるのかについては、「本社」がもっとも多く、4 割強であった。そして、「学校・病院・福祉施設」が約 19％、「支社・支店」が約 17％で続いている。さらに、「営業所・店舗」、「工場」が 1 割前後となって- 15 -

いる（図表 2 − 4 参照）。
図表 2-4

事業所の位置づけ（％、N=1924）

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0

本社

40.4

支社・支店

17.1

営業所・店舗

10.9

工場

9.9

研究所

0.6

学校・病院・福祉施設

5

45.0

19.4

その他

0.6

無回答

1.1

事業所の従業員構成
事業所の従業員構成は、①全体の合計人数、②正社員数、③派遣労働者数から見ていく。

①合計人数
まず、合計人数では、図表 2 − 5 にみるように、「50 ～ 99 人」が 3 割強でもっとも多く、「100～ 299 人」が 2 割強で続いている。
図表 2-5

事業所の従業員構成・合計人数（％、N=1818）

35.0
31.0
30.0

25.0

23.4
21.7

20.0

12.9

15.0

15.0

13.5

12.9

12.7

11.2
9.3

10.0

7.5

0.2 0.6 0.5
０人

1.4
１〜９人

12.5
8.8

11.4
7.3

6.1

4.7

5.0

-

20.9

18.3

3.3

2.9

10〜19人7.3

20〜29人30〜39人全体

男性

40〜49人50〜99人100〜299人

2.3

300人以上女性

そのうち、男性人数では「50 ～ 99 人」規模が 2 割強でもっとも多い一方、女性人数では「1 ～ 9 人」規模が 1/4 弱で、もっとも多くなっている。
平均人数は、全体、男性、女性の順にそれぞれ、127、72、52 人である。

- 16 -

②正社員数
正社員数の全体では、「50 ～ 99 人」が約 1/4 で、もっとも多い。それに、「100 ～ 999 人」
が約 15％で続いている。男性では、全体と同様、「50 ～ 99 人」が約 17％ともっとも多いが、「10 ～ 19 人」も約 15％で、ほぼ同じ水準にある。女性をみると、「1 ～ 9 人」が約 35％と、突出している（図表 2 − 6 参照）。
平均人数は、全体、男性、女性の順にそれぞれ、85、56、28 人である。
図表 2-6

事業所の従業員構成・正社員数（％、N=1771）

40.0
35.1

35.0
30.0

24.8

25.0
20.2

20.0

16.5

15.3

13.6

15.0

13.3
11.8

10.0

12.2

10.4

11.1

5.0
-

10.0

8.3
6.3

6.0

0.3

０人

7.4

7.3
4.1

2.8

1.1

14.7

１〜９人

10〜19人20〜29人30〜39人全体

男性

40〜49人3.6 3.3

50〜99人100〜299人

4.0

2.1

0.6

300人以上女性③派遣労働者数
派遣労働者をみると、全体、男性、女性ともに、「0 人」がもっとも多い。そして、それぞれのカテゴリーで「1 ～ 9 人」が、続いている。
平均人数は、全体、男性、女性の順にそれぞれ、7、2、3 人である（図表 2 − 7 参照）。
図表 2-7

事業所の従業員構成・派遣労働者数（％、N=1539）

70.0

60.0

50.0

58.8
49.8
44.3

40.0

30.0

25.3

20.0

23.1

15.9

10.0
4.0
-

０人

１〜９人

1.8 2.9

1.9 1.1 1.3

1.2

0.4
0.5

0.9 0.3 1.4

1.1 0.4 0.8

0.6 0.2 0.1

0.1 -10〜19人20〜29人30〜39人40〜49人50〜99人100〜299人

300人以上全体

男性- 17 -

女性-

6

組合の有無、加入範囲
労働組合の有無に関しては、「あり」が 32.5％、「なし」が 66.7％であった。

「あり」（N=625）の場合、正社員以外の従業員が加入しているのかについては、図表 2 −
8 にみるように、「あり」が 26.9％、「なし」が 71.2％であった。
図表 2-8

正社員以外の組合加入の有無（％、N=625）
無回答, 1.9
正社員以外の加入あり, 26.9

正社員以外の加入なし, 71.2- 18 -

第2節

経営方針、経営戦略

次に、経営方針や経営戦略、そして、人事管理に関する方針や新しい動向に関して、見ていく。今回、こうした設問を採用したのは、新しいデジタル技術に対する取り組みを検討する際、どのような経営戦略や人事管理の状況、方針がその背景となり、両者の関係性にどのような傾向性が見えるのかを検討することで、労使コミュニケーションのみの脈絡からのみ
ならず、より広い視野から検討することが可能となり、現状や今後の展望を考える際に、きわめて重要な情報を得られるのではないかと考えたためである。

1

経営方針、経営戦略
経営方針と経営戦略については、A と B の 2 つの方向性について、どちらに近いのかという尋ね方で、当該事業所の状況を尋ねた。その結果をまとめたのが、図表 2 − 9 である。
図表 2-9
0%

10%

20%

A 製品やサービスの質の向上の重視

29.3

A 既存事業の継続・強化を重視

30.2

A ボトムアップによる意思決定を重視

A 事業や戦略についての情報
現場の従業員と共有する

経営方針、経営戦略（％、N=1924）(％、N=1924)

5.5

30%

40%

50%

60%

49.8

80%

90%

16.1

52.2

28.4

50.8

どちらかと言えばAに近いどちらかと言えばBに近い

100%

3.0

13.5

49.2

26.3

Aに近い

70%

2.1

B コストの低減を重視

B 新規事業の開拓を重視

B トップダウンによる意思決定

14.7

17.2

3.8

Bに近い

無回答

B 現場の従業員とは共有しまず、「製品やサービスの質の向上」か「コストの低減」のいずれに重きを置くかに関しては、「製品やサービスの質の向上」という回答が、ほぼ 8 割を占めている。
次に、「既存事業の継続・強化」、もしくは、「新規事業の開拓」のいずれを重視するかについては、前者の「既存事業」が 8 割強を占めている。
そして、意思決定の主体に関しては、「ボトムアップ」による意思決定よりも、「トップダウン」による意思決定を重視するという回答が約 2/3 弱で、前者のほぼ倍となっている。
最後に、事業や戦略についての情報共有方針に関しては、「現場従業員と共有する」が、
ほぼ 8 割を占めている。一方で、現場とは「共有しない」がほぼ 2 割となっている。
このように、今回の調査対象事業所では、コスト低減より製品の質を重視し、新規事業よりも既存事業を継続・強化しようとしている。意思決定はトップダウンで行い、事業に関す- 19 -

る情報は、現場の従業員と共有するという姿勢が、多数派を占めていることがわかった。

2

人事管理に関する新しい傾向
人事管理に関する新しい傾向に関しては、1 ～ 6 の 6 つの傾向に関して、「当てはまる」、「やや当てはまる」､「あまり当てはまらない」、「当てはまらない」の四択で尋ねた（図表 2 −
10 参照）。
「当てはまる」と「やや当てはまる」を「肯定的」な回答 ､「あまり当てはまらない」と「当てはまらない」を「否定的」な回答とすると、回答傾向は以下のとおりである。
最初の「1. 自分の希望する仕事に自由に異動できるようになった」に関しては、「肯定的」が 23.6％である一方、「否定的」は 75.2％であり、希望する仕事であっても、その仕事に自由に異動はできない傾向が現れている。次に、「2. 管理職に昇進する社員の年齢が若くなってきた」については、「 肯定的」が 50.7％、「否定的」が 48.2％であった。わずかに「肯定的」回答が多いものの、ほぼ同水準であり、傾向は二分している。そして、「3. 管理職の中途採用が増えた」については、「肯定的」が 23.7％、「否定的」が 75.2％であり、「管理職の中途採用は増えていない」という傾向が多数派である。
「4. 女性管理職が増えた」を見ると、「肯定的」が 37.7％、「否定的」が 60.8％となっている。現時点では「増えていない」という回答が過半数となっているものの、相対的にその差は非常に大きいという訳ではない。今後の趨勢を検討していくべき項目の一つといえよう。
さらに、「5. 年齢が近い正社員の間で賃金格差が拡大した」に関しては、「肯定的」が 22.5％、「否定的」が 75.8％という結果であった。「賃金格差が拡大していない」という回答が多数を占めている。最後に、「6. 転職する正社員が増えた」に関しては、「肯定的」が 45.8％、「否定的」が 52.8％であり、傾向はほぼ二分している。
このように、新しい傾向が現れつつあるのが、「管理職昇進年齢が若くなっている」、「転職する正社員が増えている」という 2 点であると考えられよう。その 2 つほどではないものの、「女性管理職の増加」も、それに次ぐ傾向にあるように思われる。
一方で、「年齢が近い正社員間で賃金格差が拡大する」、「自分の希望する仕事に自由に異動できる」、「管理職の中途採用が増える」に関しては、従来の傾向が未だに続いているというのが現状である。

- 20 -

図表 2-10

人事管理に関する新しい傾向（％、N=1924）
0%
1.4

10%

１．自分の希望する仕事に自由に異動できるようになった

２．管理職に昇進する社員の年齢が若くなってきた

30%

40%

50%

22.2

60%

70%

80%

90%

55.3

7.9

39.2

20.1

7.3

9.0

40.7

30.4

100%

19.9

42.8

３．管理職の中途採用が増えた 3.6

４．女性管理職が増えた

20%

34.5

34.0

26.8

1.9

５．年齢が近い正社員の間での賃金格差が拡大した

６．転職する正社員が増えた

当てはまる

3

やや当てはまる

20.6

61.0

8.7

37.1

14.8

42.7

あまり当てはまらない

当てはまらない

10.1

無回答

人事管理の新しい取り組み
人事管理に関する新しい傾向を確認した上で、実際に取り組んでいる新しい試みに関しては、図表 2 − 11 に見るとおりである。最も多かったのは、「テレワークの活用」で約 35％であった。それに、「管理職の中途採用」（23.8％）が続き、3 位以降は、「専門的な業務を担う人材」、「若手社員の抜擢」、「高い処遇の社員」などであるが、ほぼ 13％程度となっている。
第 1 位となった「テレワーク」でも、1/3 強という水準にある一方で、「該当するものはない」がほぼ 4 割という結果をみると、こうした取り組みはあまり進んでいないと考えられよう。その上で、4 割強がこうした取り組みについて、組合などと協議を実施しておらず、組合などと協議を実施したのは、もっとも高い「テレワーク」でも 1 割に満たない。他は、5％程度となっている。
図表 2-11

人事管理の新しい取り組み（％、N=1924）
0.0

5.0

10.0

テレワークの活用

15.0

20.0

25.0

4.5

データ分析など専門的な業務を担う人材の中途採用

4.2

若手社員の管理職以上のポストへの抜擢

4.6

通常の処遇制度とは別枠の高い処遇が適用される社員の採用

4.4

個人事業主の活用

3.3

35.0

40.0

23.8
13.9
13.4
13.3
7.7
39.4

該当するものはない
5.8

無回答

45.0

35.2

9.4

管理職の中途採用

30.0

取り組みを行っている- 21 -

組合などと協議した

38.6

43.9

50.0

第3節

1

通常のコミュニケーション

労使コミュニケーションの手段・チャンネル
新しいデジタル技術の導入に関する協議の状況を見る前に、通常、職場では労使間でどのようなコミュニケーションが交わされているのかを見ておきたい。
図表 2 − 12 にみるように、まず全体では、「社内報、メールなどでの情報提供」が 7 割超でもっとも多く、「相談窓口や苦情処理機関」が 5 割超で続く。さらに、「従業員へのアンケート調査」、「懇談会など常設ではない会合」が 3 割超で続く。
所属企業規模別に、特に大規模企業と小規模企業との対比を見ると、全般的に、規模が大きいほど、協議のための手段・チャンネルを備える率が高い。
図表 2-12

通常の労使コミュニケーションの手段・チャンネル①（％）

90.0
80.0
70.0
60.0

78.8
71.5

71.4
61.6
55.8

51.2

50.0
37.7

40.0
30.0

41.4

33.0
30.4

29.3
21.2

20.0

21.2

30.5
25.3
19.2

28.6

24.7

20.1
10.1

10.0

12.1

14.3
9.7
2.0

4.6

2.5

6.1

2.9 2.5

8.1

0.0

全 体(1924)

1,000〜4,999人(203)30〜49人(99)

業種別に見ると、製造業では全体とほぼ同じ傾向が見られる。情報通信業に関しては、サンプル数は少ないものの、協議のための手段・チャンネルを備える率が高い傾向が見られる。
その一方で、医療・福祉業では、相対的に、これまでの伝統的な手段・チャンネルである組合との団体交渉や労使協議機関での協議などを指摘する率が低くなっている（図表 2 − 13参照）。

- 22 -

表 2-13

通常の労使コミュニケーションの手段・チャンネル②（％、N=1924）

100.0
90.0
80.0
70.0

74.3

88.9
80.6

71.5
61.7

60.0

54.5
55.8

58.2

55.6
38.5

50.0

37.7

40.0

40.4

44.4

32.4 38.9
30.4

30.0

20.5

20.0

25.3
17.5

29.1

31.5
24.7
19.4

36.1
28.3
20.1

9.2

10.0

8.6

9.79.08.311.3

0.0

全 体(1924)2

製造業(343)

情報通信業(36)7.0
4.6
2.00.02.92.0 3.5
0.0

医療、福祉(371)

意見集約をする範囲
今、1 でみたような通常の労使コミュニケーションにおいて、事業所内の従業員の中で、どのような範囲に、意見集約を行うのかを尋ねた結果が、図表 2 − 14 である。「全従業員」という回答がもっとももっとも多く、約 2/3 となっている。それに「正社員」が約 17％、
「労働組合員」が約 1 割と、続いている。
図表 2-14

通常の労使コミュニケーションを取る範囲（％、N=1924）
0.0

10.0

20.0

全従業員

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0
65.5

正社員

16.9

労働組合員

9.8

組合以外の従業員組織員

1.3

その他

2.9

無回答

3.5

- 23 -

3

協議する事項
労使で協議する事項は、「安全衛生」（62.5％）、「労働時間・休日・休暇」（53.5％）が過半数となっている。そして、「教育訓練」、「生産性向上」などが約 4 割で続いている。
前回調査と比べると、第 1、2 位が入れ替わっている。また、「福利厚生」や「賃金・退職給付」など処遇に関する項目を含め、全般的に指摘する率がやや低下している。一方で、「教
育訓練」、「人事」、「経営」、「正社員以外の従業員」に関しては、わずかながら、増加している（図表 2 − 15 参照）。
図表 2-15

通常の労使コミュニケーションで協議する事項（％）

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0
62.5

安全衛生
53.5

労働時間・休日・休暇
教育訓練

42.4
39.7

生産性向上

39.7
41.6
37.9

福利厚生

35.0

賃金・退職給付

80.0

66.0
71.7

50.8
47.1

25.8
24.6

人事
20.1
19.5

経営
15.3
14.8

正社員以外の従業員
その他

2.1
2.2

無回答

1.9

6.8
今回調査(1924)

4

70.0

前回調査(3670)

協議結果の反映
協議結果の反映に関しては、図表 2 − 16 に見るように、「労働条件・職場環境の改善」が約 3/4 で、もっとも多くなっている。それに「ハラスメント防止の強化」、「雇用の維持や配置・職種転換」が、ほぼ 4 割で続く。
この点については、前回調査結果と比較すると、協議する事項と同様、指摘する率が全般的に低下している傾向が見られる。ただ、「ハラスメント防止の強化」の項目のみが、わず
かながら、前回よりも上昇している。

- 24 -

図表 2-16
0.0

10.0

協議結果の反映（％）
20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0
75.8

労働条件・職場環境の改善
41.6
37.2

ハラスメント防止の強化
雇用の維持や配置・職種転換

35.6

教育訓練制度の見直し

28.8
33.4

42.1

24.0
24.3

人事評価の見直し
10.9
13.2

経営方針の見直し
その他

2.1
2.9

無回答

1.8

8.1

今回調査(1924)]- 25 -

前回調査(3670)

90.0

100.0

89.2

第4節

1

新しいデジタル技術の導入・その際の対応

新技術導入への対応姿勢
具体的な技術導入の内容に入る前に、対象となった事業所において、DX に限らず、新技術が導入される際、その対応状況はどのようになっているのかを尋ねた結果が、図表 2 − 17に示されている。
そこに見るように、新技術全般への対応姿勢は、「迅速」（「迅速に対応」+「どちらかといえば迅速」）が約 1/3、
「 遅い」（「対応が遅い」+「どちらかといえば遅い」）が 5 割強であった。
こうした対応は、遅いと感じる事業所のほうが多くなっている。
図表 2-17

新しい技術を導入する際の対応姿勢（％、N=1924）
無回答, 1.4

迅速に対応, 3.5

わからない, 10.2

どちらかといえば迅速, 30.0
対応が遅い, 18.7

どちらかといえば遅い, 36.2

2

導入している技術・新型コロナウィルス対策で導入
次に、今回の調査対象となった事業所において、5 年間の間に導入された具体的な技術は何であるのか、さらに、それが新型コロナウィルス感染症対策で導入したのか否かを尋ねた（図表 2 − 18 参照）。
（1）導入しているデジタル技術
トップは、ZOOM などの「オンラインコミュニケーションツール」で、8 割弱と、他の技術よりも相当高い水準にある。それに、「社内資料の電子化ツール」（46.9％）、「スマホなどの IT 機器」（39.9％）が 4 割ほどで続いている。ここまでの技術をみると、通常の業務・連絡や事務処理を、よりスムースに進める技術が優先的に導入されていると考えられよう。
さらに、「オンラインでの受注・発注ツール」（26.5％）、「クラウドサービス」（25.7％）
が約 1/4 ほどの水準となっている。これらも、現在のビジネス環境を考えれば、対顧客関連の対応や通常の業務を、よりスムースに進めるための基本的な技術を導入していると考えられよう。その他は、1 割台以下の水準となっている。

- 26 -

図表 2 − 18

 入された技術・新型コロナウィルス感染症対策で導入した技術（％、M.A.
導
N=1924）
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

オンラインコミュニケーションツール
PDFなど社内資料の電子化ツール

3.3

Google driveなどのクラウドサービス

3.3

決済のキャッシュレス化

2.5

IoTによる労務管理

0.5

RPAや文章作成自動化技術

0.5

ChatbotなどAIチャットツール

1.0

10.4

4.6
0.2
3.0

運搬や製造作業を代替するロボット

3.0
0.2
2.7
0.3
2.6
0.0
3.1
0.5

その他
無回答

14.0

5.1

0.0

上記のような技術は導入していない

26.5
25.7

10.7

IoTによる在庫や製造工程管理システム

３Dプリンター

90.0

78.2

39.9

5.4

オンラインでの受注・発注ツール

ビッグデータの分析システム

80.0

46.9

3.2

スマートフォンなどのIT機器

身体的作業負荷軽減のための補助ロボット

70.0

59.1

7.5

0
0.7

36.0
５年間で導入コロナ対応で導入そうした中で、新型コロナウィルス感染症対策で導入した技術をみると、やはりトップは「オンラインコミュニケーションツール」が約 6 割となっている。その他は、0 ～ 5％程度の水準に留まっている。
こうした新しい技術の中で「オンラインコミュニケーションツール」は、新型コロナウィ
ルス感染症対策という意味もあったものの、その他はあまり関係がないと考えられよう。
さらに、業種による特徴と差異を見るために、全体で 1 割以上の回答があった項目を、「卸
売業、小売業」と「宿泊業、飲食サービス業」で見た結果が図表 2 − 19 である。
図表 2-19

業種別・導入された技術（％、M.A.）
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

78.2

ZOOMなどオンラインコミュニケーションツール

72.5
46.9
51.5
55.1

PDFなど社内資料の電子化ツール

39.9
44.2

スマートフォンなどのIT機器

39.1
26.5

オンラインでの受注・発注ツール

25.7
25.8

Google driveなどのクラウドサービス
14.0

決済のキャッシュレス化

IoTによる労務管理

RPAや文章作成自動化技術

計(1924)

80.0

10.7
4.3

4.3

39.5

46.4

33.3
31.3

15.9

10.4
12.9

卸売業、小売業(233)- 27 -

宿泊業、飲食サービス業(69)

60.9

90.0
84.5

そこに見るように、「オンラインでの受注・発注ツール」や「決済のキャッシュレス化」
では、こうした業種で全体平均を上回り、導入が進んでいることがわかる。
また、「運搬や製造作業を代替するロボット」の導入状況をみると、全体では 5％に満たないものの、「医療、福祉」では 15％を超え、「製造業」において全体よりも 1 ポイントほど高い状況になっている（図表 2 − 20 参照）。
図表 2-20

運搬や製造作業を代替するロボットの導入状況（％、M.A.）
0.0

2.0

4.0

計(1924)
建設業(156

5.5
0.0
2.1

卸売業、小売業(233)0.4

金融業、保険業(69)0.0

学術研究、専門・技術サービス業(51)0.0

宿泊業、飲食サービス業(69)

教育、学習支援業(148)10.0 12.0 14.0 16.0 18.0

0.6

運輸業、郵便業(143)

生活関連サービス業、娯楽業(44)

8.0

4.6

製造業(343)
情報通信業(36)

6.0

1.4
0.0
1.4

医療、福祉(371)
その他サービス業(153)

15.4
0.7

このように、導入されている技術には、業種により相当程度の差異があることを念頭におく必要があろう。

（2）新しい技術を導入していない理由
続けて、リストにある技術を「導入していない」と回答した事業所に対して、その理由を尋ねた（図表 2 − 21 参照）。もっとも多かったのは、「業務では使用しない技術だから」（42.1％）であった。第 2 位から 4 位には、「資金面での余裕がない」、「導入しても、活用できる
人材がいない」、「導入を担当する人材が確保できない」が各々 3 割ほどで続いている。
当該事業所の事業・業務で用いない技術であれば導入しないという理由は、もっとも納得しやすい理由である。ただ、それに続く 2 位から 4 位は、「資金」、「活用できる人材」、「導入を担当できる人材」という、経営に関するある種の「余裕」に起因するとも考えられる要素である。これらの事業所は、導入する・したいという意思はあるものの、そうした余裕が不足・欠如しているために、導入には至っていないと捉えることも可能である。今後さらに、新しい技術導入が不可欠となり、導入を促すことが望ましい状況になれば、こうした点に関わるサポートを検討していくことが重要な課題となろう。

- 28 -

図表 2-21

新技術を導入していない理由（％、M.A. N=145）
0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

業務では使用しない技術だから

45.0
42.1

資金面の余裕がない

32.4

導入しても、活用できる人材がいない

32.4

導入を担当する人材が確保できない

31.0

新技術の内容がわからない

16.6

時間的な余裕がない

15.2

生産性向上など、メリットが期待できない

14.5

種類が多すぎて決められない

4.1

業界に対する規制があるから

1.4

現場が反対しているから

0.7

従業員・組合側が反対しているから

0.7

業務のなくなる従業員がいるから

0.0

その他
無回答

3

40.0

11.7
4.1

導入のねらいと上がっている効果
新技術導入のねらいと上がっている効果に関しては、図表 2 − 22 にみるように、トップにあげられたのは「定型的業務の効率・生産性の向上」（ねらい：65.5％、効果：46.8％。以下、同様）であった。第 2 位、3 位は、「時間外労働の削減」（32.9％、17.6％）、「オフィスコス
トの削減」（28.2％、16.6％）となっている。さらに、ねらいについては、「従業員のゆとりと健康的な生活の確保」、「人材不足への対応」、「人件費の削減」などがほぼ 20％で続いているものの、それぞれの項目で、効果が上がっているという回答は、1 割程度に留まっている。
企業外の対応という点では、「顧客満足度の向上」というねらいが第 7 位となっている。
新技術導入のねらいを全体としてみると、定型的業務の効率化による、従業員の負荷軽減・
ゆとりの増進という観点で、ほぼまとめられよう。経営の根幹に関わるような「現在のビジネスモデルの変革」や「現在の企業マインドの変革」といった、より発展的・創造的な方向
性は、ねらいと効果という面からは、顕著には表れていない。
ねらいと効果との数値の差異に関しては、それぞれの技術を導入してから、効果が現れるまでの時間的な経過を考えなければならない。導入のねらいに比して上がっている効果の水
準が低いこと、そのものが問題であるということではない。

- 29 -

図表 2-22

新技術導入のねらいと上がっている効果（％、N=1924）
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

定型的業務の効率・生産性の向上

50.0

60.0

70.0
65.6

46.8

時間外労働の削減

17.6

オフィスコストの削減

16.6

従業員のゆとりと健康的な生活の確保

28.2
20.2

9.7

人材不足への対応

19.6

7.2

人件費の削減18.9

8.3

顧客満足度の向上

18.9

10.9

非定型的業務の効率・生産性の向上

9.3

年休の取得促進8.9
6.2

休日出勤の削減

6.7

11.9

8.4

3.7

優秀な人材の育成と確保

2.5

新規事業分野への進出

2.4
0.9

その他

4.2

13.5

11.1

6.2

現在の企業マインドの変革

15.2

12.3

現在のビジネスモデルの変革

自社の製品・サービスの競争力の強化

32.9

6.8

6.1
10.9

無回答

33.2

導入のねらい上がっている効果

参考までに、前回調査の結果をみておくことにしよう。設問で用いた選択肢のすべてが同一とはなっていないため、正確な比較を行える訳ではない。あくまでも、回答傾向を大まかに確認することが目的である（図表 2 − 23 参照）。
図表 2-23

前回調査の新技術導入のねらいと上がっている効果（％、N=1264）
-

10.0

20.0

30.0

40.0

定型的業務の効率・生産性の向上

60.0

70.0
64.0

人件費の削減33.2

21.6

オフィスコストの削減

26.9

18.3

非定型的、創造的業務の効率・生産性の向上

14.5

自社の製品・サービスの競争力の強化

14.3

従業員のゆとりと健康的な生活の確保

13.5

現在のビジネスモデルの変革

6.4

現在の企業マインドの変革

5.2

優秀な人材の育成と確保

3.7

これまでとは異なる新規事業分野への進出

5.1
2.7

22.7
21.5
21.3

11.4

顧客満足度の向上

19.2

12.5
9.3

7.1

9.3
7.6

その他
無回答

50.0

4.1

19.9

導入のねらい上がっている効果- 30 -

80.0

90.0
81.6

導入のねらいの第 1 位は、今回の調査と同じ「定型的業務の効率・生産性の向上」（81.6％）であった。それに、「人件費の削減」（33.2％）や「オフィスコストの削減」（26.9％）が続いている。以下、「非定型的業務の効率・生産性の向上」、「自社の製品・サービスの競争力の強化」が続き、第 6 位に「従業員のゆとりと健康的な生活の確保」となっている。ここまでが 2 割を超える水準となっている。「顧客満足度の向上」も、ほぼ 2 割の水準で続いている。
このようにみると、今回調査の結果と、回答傾向はほぼ類似していると考えてよかろう。
すなわち、新しい技術を導入するねらいを大別すると、定型的業務の効率化などによる従業員の負担軽減・ゆとりの増進とオフィスコストや人件費をはじめとするコストの削減の 2点にまとめることができよう。
ただ、2 回の調査で共通して用いた「従業員のゆとりと健康的な生活の確保」という選択肢の回答をみると、前回の 21.3％から今回の 20.2％へと、わずかながら減少している。しかしながら、今回の調査において、新たに追加した「時間外労働の削減」がねらいの第 2 位となっている。さらに、「年休の取得促進」も約 2 割の回答率となっていることを考えると、正確なデータの比較という意味では確固たる根拠となるものではないものの、こうした従業員の負担軽減・ゆとりの増進という点に着目していることがうかがわれる。
また、経営の根幹に関わる「現在のビジネスモデルの変革」や「現在の企業マインドの変革」といった、より発展的・創造的な方向性は、前回調査でも、指摘する率は低い水準に留まっていた。
新技術導入の基本的なねらいをみると、前回調査時から非常に大きな変化がなかったことが確認された。そして、そうしたねらいに加えて、従業員の負荷をなるべく減らし、従業員のゆとりある生活の確保を意識する事業所が増加している傾向が現れているように思われる。ただ、この点については、同様の調査をさらに継続して検討し、初めて解明される点である。

4

新技術導入が業務や人材活用の仕組みに影響する場合の対応
では次に、新技術を導入した際に、業務や人材活用の仕組みに影響する場合の対応をみていこう。その結果が図表 2 − 24 に示されている。
そこに見るように、第 1、2 位は「業務プロセスの見直し」（33.2％）、「作業環境の見直し」（24.2％）となっている。これらは、即座に対処せねばならない状況であったという理由も考えられるが、同時に、企業全体に関わる制度や組織のあり方を変更するという大変革にまでは至ることなく、素早く状況を改善可能な側面において、対応したと考えられよう。
ただ、そうした範疇の対応であるとはいうものの、全体の 1/3 から 1/4 の水準に留まっている。残る 2/3 から 3/4 の事業所が「なぜ見直しという対応策を取っていないのか」という点についても、今後、検討するべきであろう。
第 3 位では、「教育訓練、研修を充実させた」（18.1％）が挙げられている。以下、「導入- 31 -

のためのプロジェクトチームを作った」（13.8％）、「組織の再編を行った」（7.3％）、「人事評価制度を改定した」（7.1％）といった項目が並んでいる。人材育成、評価制度や組織編成といった、組織のあり方の根幹となる部分で対応しようとする、前向きの姿勢が見られると考えられよう。ただ、そうした事業所の割合は 1 割前後の水準となっている。加えて、「特に何も対応していない」事業所が 2 割ほどとなっている。この設問に関しては、前回調査で同じ文言を用いて、調査を行っているため、簡単に、今回との比較をしておこう。
図表 2 − 24 にみるように、回答傾向にきわめて大きな変化は見られないものの、全般的に回答する率が高まっていることが確認された。「業務プロセスの見直し」と「作業環境の見直し」、そして「教育訓練、研修の充実」という上位 3 項目では、その率が倍程度、もしくは倍以上の増加となっている。こうした結果のみから、その原因を探ることには無理がある
が、前回調査の時よりも、新技術の導入が進み、業務プロセスや作業環境を見直すことができる企業が増加したと考えられよう。より実務的で、効果ある技術の導入が進んだ一つの結果と捉えることが可能である。日常的な業務においては、より実務を遂行しやすい変化が続
くと同時に、将来に向けて、組織のあり方にも大きな影響を及ぼすであろう従業員の「教育訓練、研修の充実」という点は、きわめて重要な点となることが予想されよう。
図表 2-24

新技術導入が、業務や人材活用に影響する場合の対応（％、N=1924）
0.0

10.0

20.0

業務プロセスの見直しを行った

教育訓練、研修を充実させた

50.0

60.0

70.0

24.2

9.3
10.6

導入のためのプロジェクトチームを作った

40.0
33.2

17.6

作業環境の見直しを行った

18.1

13.8
12.2

組織の再編を行った

4.3

人事評価制度を改訂した

1.3

専門能力を問わず、人員確保のため採用した

1.4

生産性向上分を従業員に還元した

2.4

専門的な能力人材を採用した

2.1

配置転換や職種転換を行った

7.3
7.1
6.7

5.8
5.1
5.0
5.0

採用を抑制した

1.3
0.8

その他

0.5
0.7

対応を検討中である

4.9
5.0

特に何も対応していない

5.0

無回答

20.9
9.6

今回調査(1924)

5

30.0

59.7
前回調査(1264)

成果の把握や「見える化」
新技術を導入した成果の把握や「見える化」を実施しているかについては、「行っている」（26.9％）事業所は 1/4 強であるのに対して、「行っていない」（66.2％）事業所が約 2/3 と多くなっている（図表 2 − 25 参照）。
- 32 -

図表 2-25

成果の把握や「見える化」の実施（％、N=1924）
0.0

10.0

20.0

行っている

30.0

40.0

50.0

60.0

26.9

行っていない

無回答

70.0

66.2

6.9

（1）方法・内容
成果の把握を「行っている」場合、その具体的な方法は、以下のとおりである。最も多かったのは、取り組みに関する聴き取りや、従業員へのアンケートなどによる「労働生産性に関する定性的な成果の把握」（33.3％）であった。第 2 位が、1 人 1 時間あたりの生産量の変化のように、「目標数値は定めないが、労働生産性の変化を把握」（29.6％）であり、第 3
位が、1 人 1 時間当たりの生産量を○％以上向上などといった「労働生産性に関する成果目
標の数値を定める」（26.9％）、第 4 位が顧客満足度の向上などのような「労働生産性以外の指標を設定」（19.9％）と続いている（図表 2 − 26 参照）。
図表 2-26

成果の把握や「見える化」の方法①（％、M.A.,N=517）
0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

労働生産性に関する定性的な成果の把握

35.0
33.3

目標数値は定めないが、労働生産性の変化を把握

29.6

労働生産性に関する成果目標の数値を定める

26.9

労働生産性以外の指標を設定して、成果を把握

19.9

無回答

8.3

それらを、業種別に見たのが、図表 2 − 27 である。製造業、非製造業で比べると、前者では「成果目標の数値を定める」が半数となっている一方で、非製造業では、全体の傾向とほぼ同じになっている。

- 33 -

図表 2-27

成果の把握や「見える化」の方法②（％、M.A.,N=517）

60.0
50.0

50.0

40.0

37.2
33.3

30.0

29.6

29.2

26.9

21.4

20.9

20.8

19.9

20.0

29.2

16.0

10.0

0.0

計（517)

製造業(106)

非製造業(401)

労働生産性に関する定性的な成果の把握

目標数値は定めないが、労働生産性の変化を把握

労働生産性に関する成果目標の数値を定める

労働生産性以外の指標を設定して、成果を把握（2）現れている効果
このような取り組みにより、現れている効果がどのようなものであるのかをみると、「業務の効率化・省力化」が約 6 割で第 1 位となっている。そして、「労働時間の削減」が約 4割で続いている。さらには、「従業員の身体的・精神的負担の軽減」（30.0％）も併せて、導入のねらいとも合致した結果となっている。こうした企業内部への効果とは別に、外部に対する効果という点では、「より質の高い商品などで、顧客満足度の向上」（25.0％）が第 4 位となっている（図表 2 − 28 参照）。
図表 2-28

成果の把握や「見える化」により現れている効果（％、M.A.,N=517）
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

業務の効率化・省力化
労働時間の削減

70.0

40.4
30.0

より質の高い商品などで、顧客満足度の向上

25.0

年休取得率の向上

22.4

従業員満足度の向上

14.5

労働力不足の改善

12.4

従業員の定着率の向上

9.5

新たな商品など。新たな付加価値の創出

8.7
1.2

顕著な効果は現れていない
無回答

60.0
59.8

従業員の身体的・精神的負担の軽減

その他

50.0

6.2
1.9

（3）効果に関する情報の共有
そうした効果をどの範囲の従業員と共有しているのかを図表 2 − 29 にまとめた。そこにみるように、「概ね全ての従業員と共有」が、約 5 割で最も多い。第 2 位の「限定された従業員と共有」が約 1/4 となっている。「概ねすべての従業員と共有している」事業所は、半数- 34 -

に留まっているが、前回調査に比べれば、その比率は上昇している。
図表 2-29

効果に関する情報の共有（％、M.A.）
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

概ね全ての従業員と共有している
23.2

経営層や管理職のみで共有している

60.0
50.5

37.4

限定された従業員と共有している

34.3

13.0

9.3
3.7
5.5

現在はしていないが、将来的には共有するつもり
現場の従業員のみで共有されている

2.3

その他

0.6
2.3

5.5

5.4
4.0

わからない
1.4
1.7

無回答

今回調査(517)650.0

前回調査(473)

新技術導入のための説明や協議の方針と結果
次に、新技術導入のための説明や協議を行ったのか、行った場合の方法・方針などについて尋ねた結果が、図表 2 − 30 である。そこにみるように、「説明のみ行った」、「説明し、従業員の意見を聞いた」が、共に 3 割強となっている。「協議」をしたのは、約 3％となっている。このうち、協議を行い、合意に達したのが 3%、達しなかった場合が 0.3％である。
その一方で、「何もしなかった」という回答が 2 割強となっている。
こうした結果を全体としてみれば、経営側から従業員に対して、一方向的に情報を伝達したのみであるのか、あるいは、多少なりとも、双方向的に意見を交換したのかは、ほぼ同じ比率となっている。ただ、そうしたプロセスを経て、合意に達したという比率は、わずかである。
図表 2-30

新技術導入のための説明や協議の方針（％、N=1924）
0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

説明のみ行った35.2

説明し、従業員の意見を聞いた

30.2

労使間で協議し、合意に達した
協議したが、合意には達しなかった
その他

3.0
0.3
1.8

何もしなかった
無回答

35.0

22.5
7.0

- 35 -

40.0

7

導入のための説明や協議のタイミング、その際の理解度、組合の姿勢（1）説明・協議のタイミング
説明や協議の有無をみると、過半数の 56％は実施している。時期は「導入前」（38.7％）、「導入後」（17.5％）であった。「行っていない」のは 4 割弱である（図表 2 − 31 参照）。
図表 2-31

導入のための説明や協議の有無（％、N=1924）
無回答, 5.7

導入前に行った,
38.7
行っていない,38.1

導入後に行った,
17.5「導入前に行った」場合、その具体的なタイミングを尋ねた結果が、図表 2 − 32 である。
1 ヶ月ごとに区切ると、「1 ヶ月前」が 3 割強で、もっとも多い。「2 ヶ月前」と「3 ヶ月前」
まで合わせると、約 2/3 を占める。また、まさにその導入とほぼ同時と考えられる「0 ヶ月」
も、ごくわずかではあるが、回答があった。「6 ヶ月前」が 2 割弱となっている。
いずれにせよ、導入前とは言うものの、そのタイミングは相対的ではあれ、実際の導入時期に近くなっているように思われる。全体の平均は、3.15 ヶ月であり、最小は 0 ヶ月、最大は 24 ヶ月であった。
図表 2-32

導入前に説明や協議を行ったタイミング（％、N=656）

0
0

5

10

15

20

15.3

3

18.7

4

1.6
0.4

6

17.1

7

0.3

8

0.1

9

0.1

10

0.1

11

0.1

12
無回答

35

30.3

2

13ヶ月超

30

0.3

1ヶ月前

5

25

3.2
0.3
12.0

- 36 -

（2）説明・協議を行った際の労使双方の理解度
こうした説明や協議を行う際、労使双方が新技術導入をきちんと理解しているか否かは、協議に影響を及ぼしうる重要な土台である。その点については、労使、双方とも「理解していた」が 7 ～ 8 割となっていて、特段、問題とはなっていない（図表 2 − 33 参照）。
図表 2-33

説明や協議の際の労使双方の理解度（％、N=1082）
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

60.0

70.0

80.0

90.0
82.3

理解していた

理解していなかった

50.0

73.8

0.9
2.9

14.6

わからない

無回答

21.3

2.2
2.0
経営側

従業員側

（3）従業員・組合の姿勢
続けて、説明や協議の際の従業員・組合側の姿勢を尋ねた結果が、図表 2 − 34 である。「積極的に対応を求めてきた」と「やや積極的」と捉えられる回答を合わせると 4 割強となっている。「どちらでもない」がほぼ 5 割、そして、「消極的」とまとめられる回答が約 7％となっている。
「どちらでもない」がもっとも多いが、それを除くと、「積極的」が多数派であり、「消極的」は、わずかである。全体をみると、前向きな対応を求めてきたと考えられよう。
図表 2 − 34

説明や協議の際の従業員・組合の姿勢（％、N=1082）
対応には消極的だった, 3.0

無回答, 2.0
積極的に対応を求めてきた, 17.7

やや消極的, 3.7

どちらでもない, 48.0

やや積極的, 25.5

- 37 -

（4）導入決定時期と説明・協議とのタイミング「導入前」に説明・協議をした場合、それと「導入決定時期との関連」をみると、「決定前」が 35.0％、「決定後」が 55.3％であり、「決定後」のほうが、かなり多くなっている（図表2 − 35 参照）。
図表 2-35

説明や協議の際の従業員・組合の姿勢（％、N=745）
0.0

10.0

20.0

導入決定前に協議をした

30.0

40.0

60.0

35.0

導入決定後に協議をした

55.3

わからない

無回答

50.0

7.4

2.3

こうした結果には、企業側が「説明・協議」をどのように捉えているのかという背景が現れているように思われる。少なくとも、半数を超える企業側は「導入前に必ず説明・協議を行わなければならない」とは考えていないことが推測される。また、そうしたプロセスが必須ではないと思われる技術を導入しているのかという点も、今後、検討すべき課題として浮かんでくる。

8

導入に関する従業員への説明や協議の方法
導入の際に、従業員に対して、どのような方法で説明や協議を行ったのかについて尋ねた

結果が、図表 2 − 36 に示されている。そこに見るように、「従業員への説明会の実施」がもっとも多く 53.0％となっている。そして、ほぼ同じ水準で、「社内報などでの情報提供」（48.0％）が続いている。第 3 位、4 位はそれぞれ、「日常的な業務や会話の中で説明」（31.4％）、「幹部による方針説明や意見交換の場の設定」（21.7％）である。
このように、基本的には、企業側から従業員に対して説明が行われている。「意見交換の場を設ける」ことや、「意見を吸い上げる（DX で意見集約、アンケート調査）」ことは、どちらかといえば少数派である。

- 38 -

図表 2-36

説明や協議の方法（％）

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

従業員への説明会の実施

50.2

社内報や社内掲示板、電子メールなどでの情報提供

60.0
53.0

48.0

29.8
31.4
32.8

日常的な業務上の会話の中での説明
幹部による方針説明や意見交換の場の設定

21.7

デジタル技術活用ツールでの情報提供や意見集約

8.5

その取組を行うための専門組織の編成

34.6

11.4

9.8

従業員へのアンケート調査
相談窓口やその他の苦情処理機関での相談の受付

50.0

24.1

6.1
7.3
4.5
2.8

労使協議機関での協議

4.3

社内提案制度の実施・活用

2.4

労働組合との団体交渉

1.8

その他

2.3
3.6

無回答

3.5

13.0

6.1
9.5

6.5

今回調査（1082）

前回調査(473)

前回調査でも、同じ選択肢により調査を行ったことから、その結果も合わせて、検討したい。図表 2 − 36 にみるように、第 1 位が「従業員への説明会の実施」という点には変わりない。第 2 位以下では、若干の入れ替わりがある。
今回の調査で第 2 位となった「社内報などでの情報提供」は、前回の第 4 位から、ランクアップしている。逆に、前回第 2 位であった「幹部による方針説明や意見交換の場の設定」
は第 4 位に後退している。
また、2 回の調査における差の大きさに着目すると、上で述べた「社内報などでの情報提供」とは傾向が異なるが、「 取り組みを行うための専門組織の編成」、「労使協議機関での協議」、「労働組合との団体交渉」の 3 項目は、前回調査よりも回答率が相当程度下がっていることがわかる。
この結果のみから、すべてを論じることは避けなければならないが、大きな傾向としては、意見交換をするというよりは、企業側から従業員側へ説明することが基本となることには大きな変化は見られないように思われる。
少なくとも現時点で導入されている技術は、よりオフィシャルなルートでの検討や、さらに専門的な組織を編成することが必要となるような性質が備わっていないとも考えられよう。
いずれにせよ、こうした説明や協議の方法に関しても、その技術の内容と共に、さらに継続的に検討を進める必要があろう。

- 39 -

9

従業員に対して説明・協議した事項
従業員に対して説明や協議をした事項をみると、上位には「運用方法・作業環境の変更」（76.1％）、「取り組みの導入方針・範囲・スケジュール」（68.8％）など、導入に直接的に関わることが多くなっている。導入によって、影響が出てくるであろう業務や働き方に関して
は、「業務内容の見直し」が 6 割でもっとも多い。以下、「勤務時間・働き方の見直し」（51.1％）までが過半数となっている。一方で、「人事評価」、「組織編成」、「人事制度」といった組織のあり方に関わる項目に関しては、「運用方法」などに比べれば回答する率は低く、約4 割の水準となっている（図表 2 − 37 参照）。
図表 2-37

説明や協議した事項（％、N=1082）

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

運用方法・作業環境の変更

76.1

取組の導入方針・範囲・スケジュール

68.8

業務内容の見直し

61.0

勤務時間や働き方の見直し
42.5

人事評価制度の見直し

41.1

組織編成の見直し

40.1

人事制度の見直し

39.6

配置転換・職種転換

39.0

生産性が向上した分の従業員への還元

38.2

無回答

10

51.1

教育訓練制度の見直し

その他

80.0

10.2
8.0

説明や協議と当初方針の見直し

説明や協議を行った結果、それが当初方針の見直しにつながったのかをみると、図表 2 −
38 にみるように、「人事評価」、「組織編成」、「人事制度」といった組織のあり方の根幹に関わる項目に関しては、当初方針の見直しにつながっていない。協議した事項の順番にみると、その中で「見直しにつながった」という回答がもっとも多かったのは、「業務内容の見直し」（52.0％）、それに「運用方法・作業環境の変更」（46.7％）、「勤務時間や働き方の見直し」（46.5％）が続いている。一方で、「人事評価制度」、「組織編成」、「人事制度」などに関しては、「特段、見直しは生じなかった」が、8 割を超えている。

- 40 -

図表 2-38

説明や協議と当初方針の見直し（％、カッコ内は N）

100.0
85.6

90.0

65.6

70.0

50.0

50.1

92.7

90.8
82.8

52.3
52.0

46.7

40.0

46.2 46.5

31.3

30.0

24.1

20.0
10.0

88.8

75.4

80.0

60.0

84.3

15.4

14.2
2.6

2.3

1.4

0.0

見直しにつながった

1.3

0.2

0.0

特段見直しは生じなかった- 41 -

16.9

11.2
0.0

わからない

9.2
0.0

無回答

0.0

0.2

4.5

1.8

第5節

1

労使コミュニケーションの効果・課題

効果の有無
従業員への説明や協議に効果があったのかについては、「あった」（86.4％）、「なかった」（11.5％）という結果で、大多数が効果ありと答えていた。
「あった」場合には、図表 2 − 39 にみるように、その内容は「円滑な実施につながった」
が 7 割弱で最も多かった。それに、「効果的な実施につながった」（37.0％）、「導入・運用が計画通り進んだ」（31.4％）が 3 割を超える水準で続いている。
図表 2-39

従業員への説明や協議に関する効果の内容（％、M.A.、N=935）
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

円滑な実施につながった

70.0

80.0

37.0

導入・運用が計画通り進んだ

31.4

無駄のない導入・運用につながった

21.2

導入の効果が大きくなった

12.7

従業員の能力開発の推進につながった

2

60.0

68.6

効果的な実施につながった

従業員に求める人材像の明確化につながった

50.0

9.4
2.6

その他の効果があった

0.3

無回答

0.1

従業員への説明で生じた課題
従業員への説明において、課題が生じたか否かについては、「生じた」（20.3％）、「生じなかった」（72.6％）という結果になった。課題が生じたのは、全体の約 1/5 であり、少数派である。
さらに、「生じた」場合の内容をみると、「調整に時間がかかり、導入・運用の計画が遅れた」が 5 割強であり、その他の事項に関する指摘は、いずれも 2 割未満であった（図表 2 −
40 参照）。

- 42 -

図表 2-40

従業員への説明や協議に関して生じた課題の内容（％、M.A.、N=223）
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

調整に時間がかかり、導入・運用の計画が遅れた

54.7

現場の意見が反映されない不満から、

18.4

円滑な実施の妨げになった
従業員の意見で、当初予定よりコスト高のものを導入した

16.1

現場の意見を反映したことにより、

9.9

当初計画していた効果が現れなかった
その他の課題が生じた

14.3

無回答

3

60.0

0.9

従業員への説明や協議を行わなかった理由
従業員への説明や協議を行わなかったのは全体の 4 割ほどであるが、その理由を尋ねた結果が、図表 2 − 41 である。
図表 2-41

従業員への説明や協議を行わなかった理由（％、M.A.、N=733）
0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

特に大きな決断ではなかったから

27.4

経営判断であるため、必要なかったから

25.2

本社や親会社などの方針であったから

20.3

そのような慣行がなかったから

16.1

従業員の仕事が今より楽になるから

12.8

現場の裁量で導入したから

10.4

同業他社が導入を始めていたから

8.5

従業員の労働条件に影響がないから

8.5

従業員側に交渉の時間的な余裕がなかったから

5.3

経営計画で、すでに決まっていたから

4.2

従業員側から交渉の要望がなかったから

4.0

経営側に交渉の時間的な余裕がなかったから

3.5

誰と協議すればよいかわからなかったから

2.3

従業員側が内容を理解していなかったから

1.4

労働協約の協議事項に入っていなかったから

1.2

その他
無回答

7.1
3.8

そこにみるように、「特に大きな決断ではなかった」（27.4％）、「経営判断であるため、必要なかった」（25.2％）、「本社や親会社などの方針であったから」（20.3％）という 3 項目が2 割を超えている。こうした経営側の事情・理由とは別に、第 5 位には「従業員の仕事が今より楽になるから」（12.8％）、「従業員の労働条件に影響がないから」（8.5％）など、従業員側の事情を考慮した結果とも考えられる理由も、少ない比率ながら現れている。
業種別にみると、あくまでも相対的にではあるが、「情報通信業」と「金融業・保険業」で、- 43 -

「従業員の仕事が今より楽になるから」という理由が多く、また、「金融業、保険業」で「現場の裁量で導入したから」という理由が、多くなっている（図表 2 − 42 参照）。
図表 2-42

従業員への説明や協議を行わなかった理由②（％、M.A.）

50.0
43.8

45.0
40.0

37.5

30.0
25.0
20.0
15.0
10.0

36.8

34.8

35.0

32.0
29.0

28.8
26.3

27.4
25.2
20.3

19.2
17.9

16.1
12.8
10.4

28.0

25.0 25.0
20.3
17.4

18.8

13.0

11.5
6.4

25.9

24.0

13.0

16.0

15.8

15.8

12.0

14.1

10.5

8.0

6.3

20.7
17.8

5.3

5.0

13.3
10.4

5.3

0.0

特に大きな決断ではなかったから経営判断であるため、必要なかったから

本社や親会社、グループ会社の方針であったからそのような慣行がなかったから従業員の仕事が今より楽になるから現場の裁量で導入したからまた、協議を行わなかったことで、特段、課題は生じていない（図表 2 − 43 参照）。
図表 2-43

従業員への説明や協議を行わなかったことで起こった課題（％、M.A.、N=733）
0.0

10.0

従業員から不満の声があった

2.7

想定したように生産性が向上しなかった

2.6

導入・運用の計画が遅れた

2.6

現場の業務に適合しない導入となった

1.6

必要な配置や職種転換ができなかった

0.1

その他

1.4

20.0

特に課題を感じていない

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

73.9

わからない
無回答

30.0

10.5
6.4

- 44 -

第6節

DX をめぐる現在、今後の取り組み

ここでは、企業がデジタル技術への投資をどのように考えているのかに焦点を当て、その取り組みの姿勢を、これまでの実績、今後の見込みなどから、検討した。

1

デジタル技術への投資
デジタル技術への投資に関して、直近 5 年間の実績、今後の 3 年間の見込みを尋ねた結果が、図表 2 − 44 に示されている。いずれも、「増加」、「増加見込み」との回答が多い。「相当」と「やや」を合わせると、直近の実績、今後の見込みともに、「増加」が 6 割ほどとなっている。「変化なし」は、直近の実績で約 3 割、今後の見込みでは約 16％となっている。一方で、「減少」と答えた事業所は、ごくわずかである。
図表 2-44

デジタル技術へのこれまでの投資・今後の投資見込み（％、N=1924）
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

60.0

12.8
11.9

相当増えた・増える

47.5
47.8

やや増えた・増える
変化はない

27.2

16.2

やや減った・減る

0.2
0.3

相当減った・減る

0.1
0.1
8.0

わからない
無回答

4.3

14.8

9.0

直近5年間の投資実績

2

50.0

今後3年間の投資見込み

PC 台数の増強、入れ替え
こうしたデジタル技術の導入に関して、その一つの姿勢と考えられるのが、PC に関する整備状況である。

（1）PC 台数の増強、入れ替え
まず、PC の台数や入れ替えに関して尋ねた結果が、図表 2 − 45 に示されている。
そこに見るように、もっとも多かったのは、「PC の入れ替えをした」（51.9％）で、過半数となっている。そして、「PC の台数を増やした」（33.6％）が、それに続いている。

- 45 -

図表 2-45

PC 台数の増強と入れ替え（％、N=1924）
0.0

10.0

20.0

30.0

PCの台数を増やした

40.0

50.0

60.0

33.6

PCの入れ替えをした

51.9

何も行っていない

8.4

無回答

6.1

（2）通常、PC を入れ替える頻度「PC 台数を増やす、入れ替えた」と回答した事業所には、続けて、その頻度を尋ねている。
「5 ～ 6 年程度」が約 6 割で最も多く、「3 ～ 4 年」、「7 ～ 8 年」が、2 割弱で続いている（図表 2 − 46 参照）。
図表 2-460.0
1〜2年程度PC を入れ替える頻度（％、N=1645）
10.0

20.0

30.0

40.0

60.0

0.7

3〜4年程度

17.4

5〜6年程度

57.1

7〜8年程度

17.3

9年以上
無回答

50.0

4.9

2.6

（3）入れ替えの理由と新型コロナウィルス感染症対策
さらに、入れ替えの理由と、それが新型コロナウィルス感染症対策か否かであるかを尋ねた結果が、図表 2 − 47 に示されている。そこに見るように、「OS の更新に対応」（61.8％）、「PC の動作が鈍くなった」（50.4％）という回答が過半数となっている。それに、「新しいソフトの導入や更新に対応」が 4 割弱で続いている。
それらを、新型コロナウィルス感染症対策で行った事業所は、ごくわずかである。
感染症対策として PC を入れ替えた事業所で最も多かった理由は、「テレワークを推進していたため」であるが、それでも 2 割強の水準となっていた。
まとめると、PC の台数増強や入れ替えは行われているものの、それらは、OS やソフトの更新に対応するためや、PC の速度が遅くなってきたからという理由が多い。「テレワーク- 46 -

の推進」を除けば、特段、新型コロナウィルス感染症対策としての理由は指摘されていない。
図表 2-47

PC 入れ替えの理由と新型コロナウィルス感染症対策（％、N=1645）
0.0

10.0

OSの更新に対応するため

1.9

PCの動作が遅くなったため

1.5
3.9

業務のセキュリティ水準を向上させるため

3.0

その他

1.4

60.0

70.0

26.7
26.0

20.9
2.0

50.0

38.3

5.2

従来施策の対象者の範囲を広げるため

40.0

50.4

テレワークを推進していたため

25.7

8.3
7.3

増加・入れ替え理由

3

30.0

61.8

新しいソフトの導入や更新に対応するため従業員の要望に応えるため

20.0

感染対策で実施

今後の取り組み予定
最後に、今後のデジタル技術を活用した取り組みに関して、①予定の有無と、②その際の従業員との協議の予定を尋ねた。①予定の有無では、「予定あり」（43.9％）、「予定なし」（7.1％）、「わからない」（46.6％）という結果であった。「全社規模」、「事業所規模」別にみると、
概ね、より規模が大きいほど、「行う予定あり」と回答している（図表 2 − 48 参照）。
図表 2-48
0.0

今後の取り組み予定（％、N=1924）
10.0

20.0

計（1924）43.9

全社規模：5,000人以上(27)40.7

1,000〜4,999人(203)

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

46.6

7.1

51.9

3.7

49.8

44.3

3.4

300〜999人(526)

45.2

5.1

48.3

100〜299人(779)

43.6

8.1

46.1

50〜99人(271)

43.2

8.1

45.8

30〜49人(99)

32.3

46.5

14.1
2.2

事業所規模：301人以上(137)
101人〜300人(395)
51人〜100人(589)

35.8

61.3
48.9

6.1

45.0

6.1

43.5
47.0

31人〜50人(495)

37.2

10.1

49.1

30人以下(202)

37.1

9.4

51.5

行う予定がある

行う予定はない- 47 -

わからない

無回答

90.0

100.0

取り組みを「行う」場合の従業員への説明や協議の実施予定に関しては、以下のとおりである。
取り組みを行う場合に、従業員への説明や協議を実施するか否かについては、「実施する予定」と「どちらかといえば実施余栄」の回答が 8 割を超え、大多数を占めている。「予定なし」は、1 割弱の水準にある（図表 2 − 49 参照）。
図表 2-49 「行う」場合の従業員への説明や協議の実施予定（％、N=845）
0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0

45.0

実施する予定46.0

どちらかといえば実施予定

37.9

どちらかといえば実施予定はない

5.9

実施予定はない

3.3

わからない

無回答

50.0

6.3

0.6

最後に、本調査に対して回答してくださった記入者の方々の所属部署を聞いた結果が図表
2 − 50 に示されている。そこに見るように、「総務・庶務」、「人事・労務」を合わせて、約7 割という結果であった。
図表 2-500.0

5.0

記入者所属部署（％、N=1924）
10.0

15.0

20.0

25.0

総務・庶務
25.2

経営企画・戦略立案

5.0

経理

4.4

情報システム／電算

2.0
0.1

その他
無回答

35.0

40.0

45.0
45.1

人事・労務

広報

30.0

16.0
2.4

- 48 -

50.0

第7節

小括

本章で明らかになったことを簡単にまとめておくことにしたい。単純集計を中心にみた調
査結果概要は、以下のとおりである。

①全体としてみれば、新しいデジタル技術を導入する主たる目的は、基本的には「定型的な業務の効率化、生産性の向上」にあると考えられるが、加えて、従業員の負荷軽減が重要視されている。新型コロナウィルス感染症対策として導入された新技術は、ほぼ、オンライン
コミュニケーションツールに限られる。
②そのため、導入の目的に即した効果が得られている事業所が多い。
③新技術導入に際して、企業側は、従業員側との協議がきわめて重要だとは考えていない。
協議を実施している事業所は 5 割強であり、4 割は事前協議を「行っていない」。
④それは、基本的には、新技術導入が「大きな決断ではなく、経営判断であり、協議の必要がなかった」からである。
⑤ただ、従業員の負担軽減や教育訓練、研修などについて、目を向けつつある・重要視し始めているのは、今後を考える上で重要な点だと思われる。
⑥企業はデジタル技術導入のために、様々なコストを負担している。技術導入を望みながらも、費用や人材などから導入していない企業もあるため、こうした企業に対して、負担を軽減する政策的支援が考えられる。
⑦いずれにせよ、新しい技術導入の概要がようやく明らかになりつつある状況であり、今後
さらに企業規模や業種などの属性や技術そのものの違いから見られる傾向の差異を詳しく検討していく必要がある。

これらは、あくまでも、調査結果を全体としてみた限りでのまとめである。
少なくとも、現時点までで、新しいデジタル技術を導入した主たる目的は、定型的な業務の効率化を目指すことにあると考えてよかろう。その意味で、こうした技術が、当該企業・事業所の基本的な経営方針や仕組みを根底から変えるものではなかった。効果も、その範囲内で検討されている。技術導入にあたって、説明・協議を行った事業所は、半数をわずかに超える水準にある。4 割は実施していない。その場合は、経営判断としての要素が強調されていた。
他方で、たとえば、業種によって導入技術の種類が異なるなど、様々な状況により、導入の様相は相当程度異なっている。後続の章では、いくつかの視点から、可能な限り、導入の現状と課題を検討していくことにしたい。

- 49 -

第3章

企業の DX 導入への取り組みとその効果

第1節

はじめに

今日、デジタル技術を通じた様々なサービスが社会に浸透してきており、我々の生活には無くてはならないものとなっている。こうしたデジタル技術による生活環境の変化などは、
デジタル・トランスフォーメーション（以降「DX」と呼ぶ。）と呼ばれ、DX は財・サービスとしての側面だけではなく、その財・サービスを生産する過程における投入要素としての側面もある。こうした多様な面を取り入れて生産性を向上させることは、企業がグローバル化社会で競争していくためにも重要である。しかし、企業にとって DX を取り入れるということは、従来の生産プロセスを変更することにつながり、こうした取り組みには多くの労力を注ぐ必要がある。
本稿では、企業の属性や導入した DX の種類によって、企業の DX 導入に対する取り組みに、どのような差異があるのかについて、明らかにすることを目的としている。また、前回調査の結果とも比較することで、調査時点で企業の取り組みに対する姿勢がどのように変化したのかも確認することにする。
こうした目的のために、本稿では 3 つの視点から調査結果を俯瞰することにする。一つ目の視点は「導入した DX」、すなわち事業所の行った投資としての観点である。二つ目の視点は「労使コミュニケーションなどの取り組み」、すなわち事業所が DX 導入に際して追加的に支払ったコストについてである。三つ目の視点は「DX 導入による企業の変化や結果」、
すなわち事業所が行った投資や追加的に支払ったコストに対する報酬である。

第2節

変数の作成

まず本稿で分析に使用した変数の作成方法について紹介する。本調査票では、Q16 において、DX を導入した「ねらい」と「効果」について確認している。そこで、事業所にとって狙いの数と期待した効果を得られた数を計算し、この差を「未達成スコア」と呼ぶことにする。もし「未達成スコア」が高ければ、事業所の狙い通りの効果が得られていないことを意味する。もし、従業員との協議がこの未達成スコアを引き下げるのならば、事業所の導入への取り組みが重要であることを示しているといえる。但し、効果がみられるまでに時間的なラグがある可能性があるため、必ずしも未達成度が高いことがすぐさまマイナスの意味を持つわけではないことに注意が必要である。本稿では、あくまでも当初導入の「ねらい」とした効果が、調査時点で「観察されたか」を数量化しているだけに過ぎない。
「改善数」は、Q22 において確認している「従業員への説明や協議」が見直しにつながったかどうかを数えたものである。この「改善数」が多いほど、従業員への説明や協議がより有効である可能性を示している。
「PC 更新」は、Q28 の付問 1 で 1 ～ 2 年、3 ～ 4 年、5 ～ 6 年、7 ～ 8 年、9 年以上とい- 50 -うように 5 段階で事業所が PC の入れ替え（リースを含む。）をどの程度の間隔で行っているのかを表している。これは事業所が、どの程度 DX をハードウェア面で重要視しているかの代理指標であると考えられる。
「協議期間」は、Q20 の「DX を導入する何か月前頃に従業員への説明や協議を行ったか」を示している。すなわち、どれほど事前に事業所が DX 導入にあたって説明や協議を要した期間を示すものであり、「協議期間」の長さとその影響を分析する際に有効であると考えた。
「協議の姿勢」は、Q20 の付問 2 にある「従業員への説明や協議」を行った際に、組合や従業員側の姿勢を 5 段階で確認したものである。1 に近いほど組合や従業員側の姿勢は積極的であり、5 に近いほど消極的である。
「協議手段数」は、Q10 において確認している「従業員との労使コミュニケーションのための手段の数」を聴いており、「協議手段数」とした。なお、労使協議の手段は、DX 導入の際に用いられた手段に限られたことではないことに注意が必要である。
「DX 投資」は、Q27 において、「直近 5 年間に DX を増加させたか（過去）」と「今後 3年間の見込み（今後）」をそれぞれ 5 段階で質問している。これらは 1 に近いほど増加している（見込み）であり、5 に近いほど減少している（見込み）である。
本稿では比較のために、令和 2 年に行われた「AI などデジタル技術の導入と労使コミュ
ニケーションに関する調査」についても設問番号は異なるものの、上記と対応すると考えられる変数を作成し比較することにしている 1。

第3節

事業所が導入した DX と事業所の属性・取り組み

本節では、どのような事業所がどのような DX を導入したか、すなわち「第 1 の視点」を概観する。また、事業所がどのような取り組みを行ったのかも同時に確認する。
図表 3 − 1 と図表 3 − 2 は、導入した DX と事業所の属性・取り組みについて集計を行い、各平均値をとったものである。また、図表 3 − 3 では前回調査における DX 導入についてまとめている。

1

調査の概要や結果についての詳細は「新しいデジタル技術導入と労使コミュニケーションに関する研究」調査シ
リーズ No.210 (2021) を参照されたい。

- 51 -

- 52 -

術

技

入

導

2.63
1.58

ビッグデータの分析システム

PDFなど社内資料の電子化ツール

1.55
1.98
1.60
1.70
2.51
1.51
1.32

身体的作業負荷軽減のための補助ロボット

３Dプリンタースマートフォンやウェアラブル端末などのIT機器

IoTによる労務管理

IoTによる在庫や製造工程管理システム

決済のキャッシュレス化

その他

1.91

1.70

クラウドサービス

運搬や製造作業を代替するロボット

2.30

ChatbotなどAIチャットツール

1.76

2.14

RPAや文章作成自動化技術

オンラインでの受注・発注ツール

1.38

全体

1.31

1.55

2.58

1.71

1.68

1.97

1.38

2.08

1.84

1.63

2.79

1.71

2.16

2.34

1.46

協議あり

未達成スコア

1.33

1.41

2.11

1.65

1.41

2.00

1.90

1.56

1.56

1.48

2.15

1.69

2.72

1.55

1.24

協議なし

60.31

66.44

74.34

65.97

64.28

72.98

48.62

66.15

65.01

65.91

64.56

66.93

75.32

68.42

65.37

全体

61.78

69.03

76.32

67.70

65.26

71.87

46.98

66.14

64.01

67.11

65.97

69.74

80.67

71.60

66.05

協議あり

社齢（年）

53.70

60.67

64.67

56.58

61.78

75.27

51.90

66.17

67.64

63.41

59.82

59.23

58.57

58.90

64.16

協議なし

導入した DX と事業所の属性・取り組み（１）オンラインコミュニケーションツール

図表 3 − 1

3.31

3.01

2.94

3.14

3.03

3.16

3.24

3.00

2.99

3.04

2.93

2.99

3.07

2.91

3.05

全体

3.36

3.02

2.91

3.14

3.02

3.06

3.21

2.97

2.98

2.99

2.91

2.97

3.11

2.90

3.02

協議あり

PC更新

3.09

2.98

3.17

3.13

3.08

3.38

3.32

3.07

3.02

3.16

3.00

3.04

2.94

2.95

3.12

協議なし

- 53 -

術

技

入

導

3.29
2.96
3.36
3.44
3.57
4.17
4.50
3.44
3.11
5.00
3.07
4.39

クラウドサービス

ビッグデータの分析システム

PDFなど社内資料の電子化ツール

オンラインでの受注・発注ツール

運搬や製造作業を代替するロボット

身体的作業負荷軽減のための補助ロボット

３Dプリンタースマートフォンやウェアラブル端末などのIT機器

IoTによる労務管理

IoTによる在庫や製造工程管理システム

決済のキャッシュレス化

その他

1.18

0.88

1.16

0.81

0.94

0.69

0.77

RPA

IoT、ビッグデータ

ロボット

3Dプリンタークラウド

上記以外のICT技術

全体

2.30

2.33

2.25

2.53

2.43

2.40

2.47

2.11

2.52

2.46

2.16

2.40

2.30

2.45

2.46

協議の姿勢

1.28

1.11

1.53

1.33

1.17

0.86

1.08

1.40

1.24

1.05

1.35

1.26

1.31

1.40

0.96

改善数

3.05

3.16

3.46

3.27

3.26

3.76

2.99

3.68

3.40

3.20

3.84

3.21

3.91

3.93

3.04

協議手段数

0.90

0.80

0.84

0.95

1.05

0.86

1.18

協議あり

未達成スコア

0.63

0.58

1.03

0.66

1.27

0.97

0.88

協議なし

72.61

70.51

77.06

73.50

73.07

53.32

70.65

全体

73.83

73.14

80.67

74.03

77.19

51.17

73.80

協議あり

社齢（年）

71.16

68.24

73.50

72.93

68.49

57.70

67.90

協議なし

6.42

6.17

6.25

6.38

7.36

5.72

6.49

協議期間

2.15

2.25

1.98

2.12

2.23

2.48

2.24

協議の姿勢

前回調査における導入した DX と事業所の属性・取り組み（比較）2.98

ChatbotなどAIチャットツール

図表 3 − 3

3.53

RPAや文章作成自動化技術

AI

術

技

入

導

3.10

協議期間

導入した DX と事業所の属性・取り組み（2・続き）

オンラインコミュニケーションツール

図表 3 − 2

1.95

2.11

2.31

2.55

2.86

2.67

2.24

改善数

2.05

2.25

1.94

2.01

2.13

2.45

2.27

2.13

2.26

2.29

1.85

2.10

2.01

1.95

2.34

過去

3.88

3.76

4.00

3.58

4.10

5.07

3.98

協議手段数

2.11

2.39

2.13

2.36

2.35

2.17

2.45

2.12

2.49

2.48

2.13

2.28

2.14

2.11

2.55

今後

図表 3 − 1 の「未達成スコア」を確認する。まず、全体の平均で見ると、「RPA や文章作成自動化技術」や「Chatbot など AI チャットツール」、「ビッグデータの分析システム」等については 2 を超えている。これらはいずれも、近年大幅に進展した分野であり、情報処理の技術を要する分野であるため、着手して間もないか、着手できても思うように成果が上げられていない事業所もあるかもしれない。また、産業による導入の困難さもある可能性がある。
「従業員への説明や協議を行った」事業所において、「RPA や文章作成自動化技術」や「Chatbot など AI チャットツール」、「ビッグデータの分析システム」、「IoT による在庫や製造工程管理システム」や「運搬や製造作業を代替するロボット」は 2 を超えており、これらの DX を導入した事業所では導入時の目的を達成できていない傾向にあることを示している。
これらのうち、「協議なし」では「RPA や文章作成自動化技術」や「運搬や製造作業を代替するロボット」では 2 を下回っており、また「3D プリンター」は 2 であるものの、「協議あり」の数値と大きな差はない。さらに、「Chatbot など AI チャットツール」と「身体的作業負担軽減のためのロボット」を除いて、協議を行った方が協議を行わなかった場合より未達成スコアが大きい傾向にある。
次に、「社齢」と DX 導入の関係について確認を行う。「協議あり」では「RPA や文章作成自動化技術」や「Chatbot など AI チャットツール」、「3D プリンター」、「IoT による在庫や製造工程管理システム」といった DX を導入している事業所では、比較的社齢が高い傾向にあることが確認できる。また「身体的作業負担軽減のためのロボット」を導入している事業所は、比較的社齢が若いことが確認できる。
一方で、「協議なし」の事業所では、「3D プリンター」を導入した事業所群の社齢が高い
ことが確認できるものの、それ以外の技術については「協議あり」よりも全体的に若い傾向にあることが確認できる。
「PC 更新頻度」と DX 導入について確認する。PC の購入に当たっては、様々なスペックと価格とを比較しながら導入することになる。その為、PC 更新頻度が高いほど、新技術に対して敏感であり、生産性を向上させるために新たな技術の導入に積極的である可能性がある。しかし、「協議あり」の事業所群と「協議なし」の事業所群では、大きな差異は見られなく、平均的に 3（5 ～ 6 年）程度である。こうしたことが起こる原因として、事業所に導入している PC がリースであり、リース更新によって入れ替えが生じている可能性が考えられる。平均値が低い「RPA や文章作成自動化技術」や「ビッグデータの分析システム」、「 IoT
による在庫や製造工程管理システム」は、比較的新しいハードウェアが必要であると考えられるため、入れ替えが若干早い傾向にある。
図表 3 − 2 の「協議期間」を確認する。「身体的作業負担軽減のためのロボット」や「3Dプリンター」、「IoT による在庫や製造工程管理システム」といった比較的製造工程や現場で- 54 -

使用されると考えられる DX では、協議期間は相対的に長期になる傾向にある。一方で、「Chatbot など AI チャットツール」や「ビッグデータの分析システム」、「決済のキャッシ
ュレス化」といったカスタマー向けの DX では、比較的短期間である傾向がある。また「運搬や製造作業を代替するロボット」は労働者と機械の代替と考えられるが、雇用に直結するような問題であるにもかかわらず、必ずしも協議期間が長くなるという訳ではない。
次に「協議の姿勢」を見てみると、特定の DX について大きな差が生じているわけではない。しかし、「ビッグデータの分析システム」や「運搬や製造作業を代替するロボット」は、若干ではあるが、積極的な傾向が認められる一方で、「オンライン受注・発注ツール」や「IoT
による労務管理」ではやや積極性が低い傾向にある。
事業所の取り組みによる「改善数」を確認すると、差は大きくはないものの、「オンラインコミュニケーションツール」や「3D プリンター」の項目で、従業員への説明や協議によって改善された数が比較的少ない傾向にあることが確認できる。一方で、「RPA や文章作成
自動化技術」や「運搬や製造作業を代替するロボット」、「IoT による在庫や製造工程管理シ
ステム」は改善数が比較的多い傾向にある。しかし、その差はあまりない。
事業所が保有している労使間でのコミュニケーションの種類を表す「協議手段数」をみると、「オンラインコミュニケーション」や「身体的負荷軽減のための補助ロボット」では比較的数が少ない傾向にあり、「RPA や文章作成自動化技術」や「Chatbot など AI チャットツール」を導入している事業所では、比較的手段数が多い傾向にある。しかし、必ずしもこ
れらがとりわけ高い・低いわけではなく、全体的に同じ程度であるといえるだろう。
最後に、DX 投資に対する積極度との関係を確認する。「RPA や文章作成自動化技術」や「ビッグデータの分析システム」、「IoT による在庫や製造工程管理システム」を導入している事
業所では、過去に DX 投資を比較的増やした傾向がある。このことはハード面が重要だと考えられた「PC 更新頻度」の結果と整合的である。しかし、これら DX を導入した事業所群が必ずしも今後の DX に対する投資にとりわけ積極的であるという訳ではない。このことは、新たに DX 投資を行ったので、それ以降はその必要性が無いと判断しており、継続的な投資については考慮していない可能性がある。
このような傾向は以前と同様だろうか。図表 3 − 3 の前回調査では、必ずしも本調査と同様の DX について確認しているわけではないが、比較することは可能である。本調査との大きな差異は、二か所ある。
第一に、「協議期間」が長期間に及んでいることである。本調査では最大値で 5.00 であったが、前回調査ではどれも 5 を超えていた。このことは、以前よりも DX の積極的な導入や即座の対応が求められていることを意味しているのかもしれない。
第二に、「改善数」が全体的に本調査の方が少ない傾向にある。このことは、上記の一つ目に関連して、長期にわたる「協議期間」が改善を促した可能性を示唆しているかもしれない。

- 55 -

第4節

事業所のおこなった取り組み

事業所は新たな DX の導入に際して、従業員への説明や協議を行う必要が生じる。これは投資理論の文脈では「調整費用」とも捉えられる。これは費用とついてはいるものの、効率的な人員配置や効率的な生産を行うのに不可欠であり、必ずしもマイナスの面ばかりではな
いことに注意が必要である。本節では、第 2 の視点である追加的なコストについて確認する。
図表 3 − 4 は、DX 導入に際して事業所が行った取り組みについてまとめたものである。
また図表 3 − 5 は、前回調査における同様の内容をまとめている。

- 56 -

- 57 -

2.01
1.60
1.74
1.45
1.98
1.59
1.73
2.41
1.31
1.24

その取組を行うための専門組織の編成

従業員への説明会の実施

幹部による方針説明や意見交換の場の設定

日常的な業務上の会話の中での説明相談窓口やその他の苦情処理機関での相談の受付

社内報や社内掲示板、電子メールなどでの情報提供

社内SNSなどのデジタル技術を活用した情報提供や意見集約

従業員へのアンケート調査

社内提案制度の実施・活用

その他
3.32

3.08

2.82

2.86

3.00

2.80

3.04

3.03

3.03

2.91

2.92

2.83

3.07

3.26

4.53

3.30

3.14

3.21

3.09

4.09

3.35

5.01

4.20

3.54

0.24
0.43
0.90
0.65
0.97
0.82
0.93
1.01
0.65
1.44
0.73
0.65

労働組合との団体交渉

労使協議機関での協議

その取組を行うための専門組織の編成

従業員への説明会の実施

幹部による方針説明や意見交換の場の設定

日常的な業務上の会話の中での説明相談窓口やその他の苦情処理機関での相談の受付

社内報や社内掲示板、電子メールなどでの情報提供

社内SNSなどのデジタル技術を活用した情報提供や意見集約

従業員へのアンケート調査

社内提案制度の実施・活用

その他

61.94

64.45

72.20

70.26

71.53

86.30

69.34

72.44

62.99

67.37

35.71

33.02

未達成スコア 社齢（年）

69.25

64.04

72.92

70.34

68.73

74.02

63.90

64.03

65.98

69.53

73.85

73.47

1.28

2.08

2.68

2.26

1.65

2.37

1.78

2.17

1.66

2.45

2.62

2.60

改善数

8.06

6.92

6.65

6.38

5.58

9.36

6.64

6.89

6.10

8.28

4.95

5.20

2.42

2.13

2.10

2.10

2.20

2.21

2.03

2.05

2.42

2.05

2.64

2.86

協議の姿勢

2.54

2.23

2.23

2.54

2.48

2.22

2.40

2.31

2.45

2.13

2.19

2.00

協議の姿勢

協議期間

協議期間

事業所が DX 導入に際して行った取り組み（前回調査）

2.15

労使協議機関での協議

図表 3 − 5

2.25

労働組合との団体交渉

PC更新

事業所が DX 導入に際して行った取り組み

未達成スコア 社齢（年）

図表 3 − 4

2.21

3.26

3.10

2.36

2.20

4.40

2.32

2.47

2.18

2.88

2.56

2.94

改善数

2.56

3.69

3.77

3.64

3.41

4.02

3.02

3.47

3.27

3.81

4.34

4.40

2.17

1.80

1.89

2.00

2.12

2.13

2.21

2.06

2.10

1.98

2.07

1.68

3.21

4.13

4.47

4.31

3.87

4.80

3.60

3.44

4.14

4.00

6.04

6.69

2.17

1.96

2.03

2.16

2.35

2.26

2.44

2.13

2.36

2.16

1.85

1.74

今後

DX投資
過去

協議手段数

協議手段数

図表 3 − 4 の結果では、設問 Q21 を用いているが、設問 Q10 と異なり、導入に際して実際に行われたものを観察している。また、設問 Q10 よりも多くの手段を聞いていることも特徴である。
「未達成スコア」は、「日常的な業務上の会話の中での説明」や「社内提案制度の実施・活用」、「社内報や社内掲示板、電子メールでの情報提供」などといった、従業員が自ら情報を収集しに行くような手段で低い傾向にあることが確認できる。一方で、「労働組合との団体交渉」や「従業員へのアンケート調査」など、従業員がどちらかと言えば受動的で、かつ一方的な手段ではスコアが高い傾向にあることが確認できる。
また「協議期間」は、「その取り組みを行うための専門組織の編成」や「従業員へのアンケート調査」で長期にわたる傾向がある。一方で「社内提案制度の実施・活用」や「社内報や社内掲示板、電子メールでの情報提供」では、比較的短期間である傾向がある。長期になる前者では、組織の立ち上げやアンケートの準備などで比較的時間がかかるためにこうした傾向が生じると考えられる。これらの準備が 1 か月程度だとすると、全体としての差異はあまりないのかもしれない。勿論、組織改編を伴うほど大掛かりなものを導入している可能性もある。
「協議姿勢」では、「未達成スコア」とは異なり必ずしも従業員が能動的に情報収集可能な手段では積極的であるという訳ではない。実際に、「従業員への説明会の実施」や「日常的な業務上の会話の中での説明」、「社内報や社内掲示板、電子メールでの情報提供」、「社内SNS などのデジタル技術を活用した情報提供や意見集約」では相対的に消極的な姿勢であることが確認できる。ただ、こうした差はあるものの、姿勢がニュートラルな 3 を下回って
おり、積極的な傾向にあることには違いはない。従って、これらの差が特異であるとは言えない。
しかし、この「協議姿勢」は「改善数」とやや相関がみられる。例えば、「従業員への説明会の実施」や「日常的な業務上の会話の中での説明」、「社内報や社内掲示板、電子メール
での情報提供」といった積極性がやや低い手段では、改善数が低い傾向にあることが確認できる。また、「労働組合との団体交渉」や「労使協議機関での協議」、「その取り組みを行う
ための専門組織の編成」といった積極性が高い手段では改善数が多い傾向にある。こうしたことから、確かに手段間で事業所の ( 又は ) 従業員の積極性に大きな差異は観察されないものの、このわずかな姿勢の差が、協議による問題点の洗い出しという結果に結びついている可能性が示唆される。
「労働組合との団体交渉」を行った事業所では、過去の実績でも今後の見通しでも「DX投資」に積極的であることが確認できる。また「労使協議機関での協議」や「その取り組みを行うための専門組織の編成」を行った事業所でも、比較的積極的な傾向が見て取れる。さらに、「従業員へのアンケート調査」や「社内提案制度の実施・活用」といった取り組みを行った事業所でも、積極性が確認できる。こうしたことは、正式な協議や専門的な部署の設- 58 -

置、社員への直接的な働きかけのような手段を行ったような事業所において、今後も積極的な DX の導入を行うことや、今回の導入を経て追加的な導入を検討したり、今回導入したことによるノウハウによって更なる導入の足掛かりを考えたりしているのかもしれない。もちろんこのことはあくまでも一つのストーリーであり、実際にどのようになっているかの聞き取り調査などが不可欠であろう。
図表 3 − 5 の前回調査と比較してみる。まず「未達成スコア」は全体的に本調査と比較して低い水準にあるが、これは質問項目数が少なかったことによる可能性がある。しかしその中で、「労働組合との団体交渉」は本調査とは逆に低かったことが確認できる。このことは「労使協議機関での協議」でも同様であった。また「従業員へのアンケート調査」はスコアが高い傾向にあるが、このことは本調査と同様であった。
「社齢」については先では検討しなかったが、前回調査と比較すると本調査と差異が生じていることが確認できる。「労働組合との団体交渉」と「労使協議期間での協議」は、前回調査時点では、比較的若い事業所が DX 導入に際して手段として用いている傾向にあった。
しかし、本調査ではこれら手段を用いた事業所は比較的若いということはなく、前回調査と比較して社齢も倍になっている。一方で、「相談窓口やその他の苦情処理機関での相談の受付」のような手段を用いている事業所は、どちらの調査でも社齢が高い傾向にあることが確認できる。
「協議期間」を確認すると、前回調査は本調査よりも長い期間協議を行っていることが確認できるが、「その取り組みを行うための専門組織の編成」や「相談窓口やその他の苦情処理機関での相談の受付」では 8 か月以上要しており、特に長期に及んでいることが確認できる。こうした点は、第 3 節での議論も併せて考えると、前回時点では事業所は保守的でありDX 導入に慎重を期していたが、本調査時点ではどちらかと言えば積極的であり、チャレン
ジングな環境になったのかもしれない。
協議の結果生じる「改善数」は全体的に前回調査の方が、本調査よりも多い傾向が確認できる。特に、「 相談窓口やその他の苦情処理機関での相談の受付」は多く改善が行われており、長期間開設していた効果が前回時点ではあったのかもしれない。それ以外の取り組みについての改善傾向は似通っている。
以上は、事業所の取り組みの種類ごとに、どのような傾向が認められるかの確認を行ったものである。ここで、これらのデータを区分すると、「アウトプットの面」があるものと「インプットの面」があるもの、そして「それ以外」に分けられる。初めのアウトプットは取り組みによって得られた結果であり、「未達成スコア」や「改善数」が該当する。他方のインプットは、取り組みにかかわるものであり、「協議期間」や「協議の姿勢」、そしてこれら取り組みをいくつ行ったかである。このアウトプットとインプットの関係を、OLS で計量的に分析を行うことで確認する。推定する式は次式の通りである。

- 59 -

協議期間

従業員の姿勢3−1

協議実施の種類

式中の Y はアウトプットであり、「改善数」または「未達成スコア」を用いる。推定結果
は図表 3 − 6 の通りである。また前回調査についても（3 − 1）式の推定を行い、その結果は
図表 3 − 7 である。
図表 3 − 6

推定結果

被説明変数=改善数
協議期間

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

0.1550***0.1491***0.1095***0.0906**

0.0911**0.0736**(0.0368)(0.0373)(0.0343)(0.0357)(0.0359)(0.0374)-0.2001***-0.1500**-0.0349-0.0129(0.0580)(0.0727)(0.0932)(0.0919)

協議の姿勢
協議実施の種類

0.4067***0.1790**(0.0697)(0.0768)

Q21
定数項

被説明変数＝未達成スコア

1.0909***1.5988***0.7696***1.2038***1.2866***

0.9216***(0.1243)(0.2443)(0.2431)(0.1223)(0.2641)(0.2808)

R-squared

0.04950.05990.12870.01470.0154

0.027

Adj. R-squared

0.04810.05700.12460.01320.01240.0225F-stat.

0.00000.00000.00000.01150.03580.0107

観測数

656

652

652

656

652

652

注）***、**、*はそれぞれp<0.01、p<0.05、p<0.10の有意水準で統計的に有意にゼロと異なることを意味している。また括弧内の数値は頑健な標準誤差である。

図表 3 − 7

推定結果（前回調査）

被説明変数=改善数
協議期間

被説明変数＝未達成スコア

[1]

[2]

[3]

0.1022***

0.0968***0.0690**0.00670.0031-0.006(0.0310)(0.0305)(0.0290)(0.0156)(0.0152)(0.0152)-0.2131*-0.2046*-0.0752-0.0954(0.1070)(0.0658)

協議の姿勢(0.1112)

[4]

[5]

[6]

(0.0675)

協議実施の種類

0.4517***0.2160***Q13 or Q15(0.0738)(0.0642)

定数項

1.5184***2.0086***

1.0952***0.7347***0.9140***0.5039***(0.1954)(0.3141)(0.3442)(0.1159)(0.1830)(0.2029)

R-squared

0.0542

0.06380.16010.00050.00380.0609Adj. R-squared

0.0516

0.05850.1528-0.0027-0.0027

0.0511

F-stat.

0.05420.00100.00000.66740.52050.0079

観測数

361

355

351

316

312

291

注）***、**、*はそれぞれp<0.01、p<0.05、p<0.10の有意水準で統計的に有意にゼロと異なることを意味している。また括弧内の数値は頑健な標準誤差である。

- 60 -

図表 3 − 6 の［1］から［3］はアウトプットに「改善数」を用いており、［4］から［6］ではアウトプットに「未達成スコア」を用いている。まず、アウトプットに「改善数」を用いた場合では、どの説明変数も統計的に有意にゼロと異なっていることが確認できる。従って、「協議期間」が長いほど、「従業員の姿勢」が積極的であるほど、「協議実施の種類」が多いほど改善される傾向がある。通常、事業所は問題点を洗い出し改善することを目標として取り組みに対する努力を行うため、これらの変数の間に以上のような関係性がみられる結果は、想定されうる通りの結果である。
一方で、「未達成スコア」をアウトプットにした場合を確認してみると、「協議期間」が長いほど、「協議実施の種類」が多いほど「未達成」となる傾向があることが確認できる。従業員の姿勢は有意ではないものの、積極性が高いほど未達成スコアが上昇する傾向がある。
このことは、必ずしも「協議期間」を長くし、様々な手段で「協議の実施」を行うことが目
標達成に向いているわけではないことを示唆している。長く議論し、様々な手段を行うこと
で、より多くの目的を達成しようと期待しすぎてしまう効果があるのかもしれない。もちろん、「未達成スコア」は調査時点でのものであり、時間的ラグを以て効果が表れるものもある。
その為、必ずしもこれら要素がマイナスに働いているわけではないので、今後聞き取り調査
や追加的・継続的な調査を行うことで確認する必要があるだろう。
以上の効果は、前回調査でも一部追認される。表 3 − 7 のアウトプットを「改善数」とした時の推定結果は、本調査と同様である。また、係数値についても大きな差異は認められない。一方で、アウトプット変数を「未達成スコア」とした場合は、「協議実施の種類」のみ
が有意にゼロと異なる結果となった。この係数値は本調査と大きな差はない。従って、様々な協議手段は「未達成スコア」の高さに大きく作用している可能性がある。

第5節

事業所が DX 導入によって得られた効果

これまで本章では、DX の種類や協議などの取り組みの種類について比較分析を行ってきた。本節では、協議などの取り組みと、設問 Q18 で確認している成果の把握や見える化との関係を確認する。
前節では、「協議期間」や「協議の姿勢」が「改善」につながっていることが確認された。
そこで、図表 3 − 8 ではこれら変数と成果の関係をまとめた。なお、前回調査における「―（ハイフン）」は、当該項目が前回調査ではなかったためデータが存在しないことを意味する。

- 61 -

- 62 -

4.02
4.55
4.29
3.74
3.74
4.32
4.80
4.92
4.03
8.00
3.25

新たな商品・サービスの開発など新たな付加価値の創出

より質の高い商品・サービスの提供による顧客満足度の向上

従業員の身体的・精神的負担の軽減

労働時間の削減

年休取得率の向上

従業員満足度の向上

労働力不足の改善

従業員の定着率の向上（離職率の減少）

その他

顕著な効果は現れていない

本調査

業務の効率化・省力化

-

5.60

5.71

5.81

5.77

-

6.01

5.89

5.89

5.70

6.10

前回調査

3.04

2.17

2.28

2.27

2.19

2.26

2.22

2.17

2.11

2.15

2.30

本調査

-

2.25

2.25

2.22

2.21

-

2.28

2.23

2.30

2.24

2.26

前回調査

協議の姿勢

事業所の得られた効果

協議期間

図表 3 − 8

2.08

2.50

2.73

2.55

2.97

2.82

2.51

2.62

2.49

2.71

2.38

本調査

-

2.12

2.19

2.24

2.31

-

2.40

2.32

2.32

2.23

2.40

前回調査

協議実施数

0.91

2.67

2.80

2.52

2.52

2.35

2.06

2.19

1.97

1.96

1.77

本調査

-

1.50

1.66

1.79

1.77

-

2.05

1.89

1.91

1.74

2.00

前回調査

改善数

「協議期間」を確認すると、本調査では「従業員の身体的・精神的負担軽減」や「労働時間の削減」、「業務の効率化・省力化」や「従業員の定着率の向上」の協議期間は短い傾向にある。このことは、従業員のワーク・ライフ・バランスを重視した DX の導入を速やかに行うことを目的としていた可能性もあるが、一方で、「年休取得率向上」や「従業員の満足度の向上」では協議期間が短いわけではない。労働時間の削減や負担軽減は肉体的・物理的な面であるのに対して、満足度については精神的なものであり、この違いが協議期間の長さに表れている可能性はある。これに対して、前回調査では全体的に同じ程度の協議期間である。
前回調査時点では、協議期間は長期にわたる傾向があり、事業所は DX の導入について保守的だったとすると、本調査時点では問題個別ごとに事業所が対応して取り組んだ可能性がある。
「協議の姿勢」については、特に大きな差は確認できなかった。このことは、前回調査についても同様である。導入する DX とその効果について、「協議の姿勢」はあまり関係がな
いのかもしれない。
「協議実施数」は、「従業員満足度の向上」や「年休取得率の向上」で多い傾向がある。このことは、事業所がこれら問題に対して、積極的に改善する意思があったことを示唆していると考えられる。一方で、前回調査では「従業員満足度の向上」で高い水準にあったという訳ではない。こうしたことからも調査時点で事業所の姿勢が変化している可能性が示唆される。
最後に「改善数」を比較してみると、本調査では「業務の効率化・省力化」や「新たな商品・サービスの開発など新たな付加価値の創出」、「より質の高い商品・サービスの提供による顧客満足度の向上」といった項目が表れている場合では、改善数が低い傾向にある。これは、効率化や商品・サービスといった具体的な例について取り組むため、そもそも問題をはじめから排除できていた可能性がある。このことは、対照的に「従業員の定着率の向上」のようなやや抽象度の高い効果を目標とした場合、様々な問題点が協議を通じて洗い出されたことからも説明される。但し、このような説明はあくまでも一例であり、必ずしも全体的に因果関係があるわけではない。
前回調査では、「業務の効率化・省力化」や「労働時間の削減」の項目で改善数が 2 以上であり、比較的改善数が多い傾向が認められる。しかし、本調査ではこれら項目が必ずしも改善数が全体的に高いわけではなく、他の項目への関心が高まったと言えるのかもしれない。

第6節

おわりに

本章では、理論的な分析ではなく、アンケート調査からどのような傾向が見て取れるかに焦点を当てて分析を行ってきた。その中で、企業が DX 導入に際して要したコストをいくつかの視点から観察することで、どのような企業側の努力が多かったのかを数量的に分析を行った。その結果、第一に、導入に際しての協議の有無で目標の達成具合などに差はないこと- 63 -

が確認された。第二に、導入する技術が生産現場や製造工程に関係しているほど協議期間が長くなる傾向が見て取れるものの、顕著な差があるとは言えない。第三に、回帰分析の結果、協議の姿勢が熱心であり協議期間が長く、協議の種類が多いほど、問題点を洗い出す効果が高いことが示された。一方で、当初の目的に対する効果が出にくくなるという結果も同時に示された。
このことは、必ずしも理論的な背景があるわけではないが、企業が多くの協議や時間を費やしたことにより、企画当初に意図していた目的が、協議を通じて「あれもこれも」といったような追加的な詰め込みが行われてしまい、結果として DX 導入による効果が見えにくくなった可能性があるのかもしれない。従って、一つないし二つ程度の目的に絞り、そして協議を短期間にした上で導入した方が当初の目的は達成されやすいのかもしれない。勿論、ここでいう「目的の達成」はあくまでも調査段階で観察されているかどうかであるため、時間的ラグが生じるものは観察されていない可能性に留意しなければならない。
しかし、もし上記のような寓話的な話が現場で起こっているとすれば、企業が協議に積極的になることは、コストを掛けたにもかかわらず目的が達成されないといった、非効率的状
況を招くことにつながるのことになるだろう。DX 導入だけでなく、今後新たな技術が生まれたときに、それらを生産プロセスに導入する過程で、協議などのコストがより多く掛かる
ことは、投資の萎縮化にもつながる。
勿論、協議期間を短くしたり協議の種類を減らしたりした方がいいといっても、労使間の協議を否定しているわけではない。そうではなく、目的を絞り込んで短期間のうちに集中的に取り組んだ方が、導入後の即時的な効果に表れやすいというだけである。
今回の調査では、調査の特性上、効果が観察されるまでの時間的ラグやどのような協議が最も望ましいのかまでは分析することは出来なかった。しかし、全体として DX 導入に際して行う協議の種類や、準備に要した単純な時間的な長さだけではなく、それに付随して協議に対する姿勢といった「質的要因」が、企業が DX 導入時に直面する問題をある程度軽減することができる傾向が確認された。
今後新たな DX 技術が登場することは間違いなく、また、技術がさらに生み出されてくることになるだろう。そうした際に、どのような努力を企業が行うべきかの示唆が、本調査のようなアンケート調査から得られると考えられる。

- 64 -

第 4 章 事業所の特徴別にみた技術導入・労使コミュニケーションの状況
第1節

問題関心

本章では、労使関係研究において重要な変数と見なされてきた①技術、②雇用慣行、③従業員の発言に着目し、データから窺える現状について確認する。とりわけ、本章が注目するのは次の 2 点である。1 つめは、企業が導入する技術と雇用慣行の関係である。昨今のデジタルトランスフォーメーション（以下、DX）以前に労働研究において注目されていた技術革新として、ME 化と労働の関係が挙げられる。ME 化が職場の働き方に及ぼす影響についての研究結果に基づくと、当該技術が日本的な雇用慣行を変容させるような大きな影響を与えたわけではないようである。取り上げる職場においてその影響には違いがあるが、ME 化
以前の働き方を根本的に変えるような職場の配置の進展や処遇の導入が見られたわけではな
かった（例えば富田 ,1998）。その評価を別とすれば、長期雇用と内部登用を軸とした人事管理に代表される日本的な雇用慣行は、かつての技術革新においては高い適応力を発揮していたとも言えよう。では、デジタル化や AI 技術などの新たな技術革新においても、日本的な雇用慣行の諸特徴を有する人事管理が馴染むのであろうか。それとも異なる人事管理が馴染むのだろうか。
本章では、この点にかかわり、当該事業所における人事管理の特徴別に見た技術導入の状
況や労使コミュニケーションの実態について確認する。その際、労使コミュニケーションの実態については、集団／個別など、労使コミュニケーションの質にも注目して現在の状況を確認する。
2 つめは、技術導入と労使コミュニケーションの関係についてである。労使コミュニケー
ションが企業経営や労働者の生活に与える影響については、労使関係研究や発言の研究において強い関心が向けられてきた。労働組合は企業経営に貢献するのか。これは 1980 年代以降の労使関係研究の 1 つのテーマであった。例えばフリーマンとメドフは、正の影響と負の影響を与える存在であることを指摘する（フリーマン＆メドフ, 1987）。
ところで、近年、雇用関係研究の分野では、集団的な発言に加えて個人の発言についても関心が高まっている。ただし、雇用関係のテキストを確認すると、組合研究の中心は組合の活性化に向けられ（Fairbrother.,2014）、従業員の発言は伝統的には組合の代表の発言と同一視されていたが、近年は組合以外の発言（non-union voice）の重要性が主張されている（例
えば Barry et al.,2014）。そのため、発言の研究では、組合等の集団的発言機構を通じた発言（indirect voice）と個人の直接的な発言（direct voice）を含めて発言（voice）として取り扱われている。なかでも、近年は、個人の発言に関心が置かれているようである。そして、発言の研究では、従業員の発言が企業経営や労働者の生活に正の影響を与えることが指摘されてきた（例えば Bell et al., 2011; Nechanska et al., 2020）。本章では、労働組合や従 業 員 組 織 に 代 表 さ れ る 間 接 的 な 発 言（indirect voice） と 個 人 の 直 接 的 な 発 言（direct- 65 -

voice）を含む労使コミュニケーションと技術導入の速度や効果の関係について、データに基づき確認する。
なお、その際であるが、カッツやコーカンらの生産戦略（product strategy）、具体的には 品 質 を 重 視 す る 戦 略 と コ ス ト 重 視 の 戦 略 が 雇 用 関 係 に 与 え る 影 響 が 大 き い（Locke,
Kochan & Piore, 1995）という指摘に依拠して、企業の戦略に基づいたタイプ分けを行った上で、導入される技術の特徴や労使コミュニケーションの効果について確認する。

第2節

調査概要と使用した主な変数

1．調査概要本章で活用するデータは、労働政策研究・研修機構が実施した「AI などデジタル技術の導入と労使コミュニケーションに関する調査」である 1。

2．使用した主な変数調査で使用した主な変数について確認する。第 1 節で示した本章の関心をデータから確認するために、以下のような変数を作成した。

（1）人事管理の特徴
回答事業所の人事管理の特徴については、調査票 Q8「近年、正社員の人事管理に関して、様々な新しい傾向が現れていると言われています。貴事業所では、以下にあげる変化が起こっていると思われますか」を活用した。Q8 は、事業所の人事管理の状況として次の「1．自分の希望する仕事に自由に異動できるようになった」「2．管理職に昇進する社員の年齢が若くなってきた」「3．管理職の中途採用が増えた」「4．女性管理職が増えた」「5．年齢が近い正社員の間での賃金格差が拡大した」「6．転職する正社員が増えた」について、「1．当てはまる」「2．やや当てはまる」「3．あまり当てはまらない」「4．全く当てはまらない」の 4 件法で尋ねている。
この設問を活用し、それぞれの回答項目について「1」を選択した場合であれば 1 ポイント、「4」を選択した場合は 4 ポイントといった具合でスコア化し、全項目の合計点を算出した。
最小値は 6 ポイント、最大値は 24 ポイントで、平均値は 16.79、中央値は 17.00、標準偏差は 2.52 である（図表 4 − 1）。

1

詳細は第 1 章第 3 節に記載されているので参照されたい。

- 66 -

図表 4-1

人事管理の特徴の統計量
人事管理の変化（n=1881）

平均値

16.79

中央値

17.00

標準偏差

2.52

最小値

6.00

最大値

24.00

その上で、平均値から標準偏差を差し引いた値よりも低いスコアの事業所、すなわち、総スコアが 14 点以下の事業所を「変化の大きい」事業所（人事管理の諸施策全体、もしくは
特定の諸施策において大きな変化が生じている事業所）とした。14 点より高いスコアの事
業所を「変化の小さい」事業所とした。両タイプの割合を示したものが図表 4 − 2、両タイプのプロフィールを示したものが図表 4 − 3 である。「変化の大きい」タイプが 16.9%、「変化の小さい」タイプが 83.1% となっている。プロフィールを確認すると、業種別に見ると「変化の大きい」タイプは、「変化の小さい」タイプに比べると「医療・福祉」が 10 ポイントほど高くなっている。また、企業規模で見ると、「変化の大きい」タイプには規模の大きい企業が多い。創業年を見ると、「変化の大きい」タイプの方が創業年の新しい企業が多い。ただし、戦前に設立された企業も一定割合存在する。
図表 4-2

タイプ別にみた人事管理の特徴（％）

16.9

83.1

変化大(n=318)

変化小(n=1563)- 67 -

図表 4-3

人事管理のタイプ別にみたプロフィール（列％）
変化大

変化小

(n=318)(n=1563)

農業、林業

0.9

0.1

鉱業、採石業、砂利採取業

0.6

0.4

建設業

6.6

8.6

製造業

17.9

17.9

電気・ガス・熱供給・水道業

0.3

0.9

情報通信業

1.3

1.9

運輸業、郵便業

4.4

8.2

卸売業、小売業

10.1

12.7

金融業、保険業

6.3

3.0

不動産業、物品賃貸業

0.9

1.2

学術研究、専門・技術サービス業

1.9

2.8

宿泊業、飲食サービス業

5.7

3.2

生活関連サービス業、娯楽業

1.6

2.5

教育、学習支援業

4.4

8.3

医療、福祉

28.3

17.3

複合サービス業

1.6

1.6

その他のサービス業

6.6

8.4

分類不能の産業

0.0

0.1

無回答

0.6

1.0

企業規模：300人以上

47.2

37.6

企業規模：100〜299人

39.0

41.2

企業規模：100人未満

13.2

20.7

無回答

0.6

0.5

創業年：1945年以前

23.0

21.8

創業年：1946〜1989年

48.1

58.5

創業年：1990年以降

23.9

15.8

無回答

5.0

3.9

労働組合：あり

28.0

33.4

労働組合：なし

71.7

66.3

無回答

0.3

0.3

- 68 -

（2）戦略
本章では、企業経営の特徴を類型化する指標として企業のとる戦略を取り上げる。第 1 節
で述べたように、カッツやコーカンらの生産戦略（品質／コスト重視）が雇用関係に与える影響が大きいという指摘に依拠して、回答事業所を「品質重視」のタイプと「コスト重視」のタイプの 2 つに分けることとした。
使用した設問は、Q7「下記の中で、貴社の経営方針や経営戦略は、A、B のどちらの考え方に近いですか。それぞれの項目で、当てはまるもの 1 つに○をつけてください」である。
そのなかの「A. 製品やサービスの質の向上を重視」と「B. コストの低減を重視」について、「A に近い」「どちらかと言えば A に近い」を選択した場合を「品質重視」タイプ、「B に近い」「どちらかと言えば B に近い」を選択した場合を「コスト重視」タイプとした。両タイプの割合を示したものが図表 4 − 4、両タイプのプロフィールを示したものが図表 4 − 5 である。
「品
質重視」タイプが 80.6%、「コスト重視」タイプが 19.4% となっている。プロフィールを確認すると、両者の間で目立った違いは見られなかった。
図表 4-4

タイプ別にみた戦略の特徴（％）

19.4

80.6

品質重視(n=1521)- 69 -

コスト重視(n=366)

図表 4-5

戦略のタイプ別にみたプロフィール（列％）
品質重視

コスト重視

(n=1521)(n=366)

農業、林業

0.3

0.0

鉱業、採石業、砂利採取業

0.2

1.9

建設業

8.3

8.2

製造業

17.3

20.8

電気・ガス・熱供給・水道業

0.7

1.1

情報通信業

2.1

0.5

運輸業、郵便業

6.5

10.7

卸売業、小売業

12.2

12.8

金融業、保険業

3.9

1.9

不動産業、物品賃貸業

1.1

1.1

学術研究、専門・技術サービス業

3.2

0.5

宿泊業、飲食サービス業

3.7

3.0

生活関連サービス業、娯楽業

2.1

3.3

教育、学習支援業

7.7

6.8

医療、福祉

20.2

15.6

複合サービス業

1.7

1.4

その他のサービス業

7.8

9.0

分類不能の産業

0.0

0.3

無回答

0.8

1.1

企業規模：300人以上

39.7

37.4

企業規模：100〜299人

40.6

41.8

企業規模：100人未満

19.1

20.5

無回答

0.6

0.3

創業年：1945年以前

21.5

24.9

創業年：1946〜1989年

57.7

51.9

創業年：1990年以降

16.6

20.2

無回答

4.2

3.0

労働組合：あり

31.6

36.6

労働組合：なし

68.2

62.6

無回答

0.2

0.8

（3）技術の特徴
導入した技術の特徴を把握するために、本章では技術の機能に着目した。とくに本章では、①ヒトの作業を代替することに繋がるような技術（以下、「作業代替」とする）、②ヒトの作- 70 -

業を補完することに繋がるような技術（以下、「作業補完」とする）、③ヒトの働き方に変化をもたらすような技術を取り上げることとした。③については、コロナ禍以降、急速に進展したテレワークに代表される働く場所を固定しない働き方に必要な設備やアプリに関連する技術を取り上げている（以下、「モバイルワーク」とする）。
使用した設問は、「Q15 貴事業所では、下記の技術の中で、この 5 年間に導入した技術は何ですか」である。選択肢の中から上記の 3 つに該当すると考えられる技術を選びカテゴリ
ー 化 し た。 ま ず、 ①「 作 業 代 替 」 に つ い て は、「2．RPA や 文 章 作 成 自 動 化 技 術 」「3．
Chatbot など AI チャットツール（問合せ・受付対応なども含む）」「5．ビッグデータの分
析システム（AI 分析、顧客予測、渋滞予測など）」「8．運搬や製造作業を代替するロボット」の 4 つである。次に、②「作業補完」は、「 9．身体的作業負荷軽減のための補助ロボット」「12．
IoT による労務管理」「13．IoT による在庫や製造工程管理システム」の 3 つである。最後の ③「 モ バ イ ル ワ ー ク 」 は、「1． オ ン ラ イ ン コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン ツ ー ル（Line forbusiness、TEAMS チ ャ ッ ト、Slack、Zoom、Webex、Teams な ど ）」「4．Google drive
や AWS、Office Online などのクラウドサービス」「11．スマートフォンやウェアラブル端末などの IT 機器」の 3 つである。それぞれについて 1 つでも選択していれば、該当するカ
テゴリーの技術を導入した事業所と見なすこととした。各技術の導入状況は図表 4 − 6 の通りである。「作業代替」や「作業補完」については「導入していない」が 8 割を超えており、「モバイルワーク」は「導入している」が 8 割を超えている。
図表 4-6

導入技術の導入状況（n=1911）（行 %）導入している

導入していない

作業代替

17.3

82.7

作業補完

16.2

83.8

モバイルワーク

85.1

14.9

（4）労使コミュニケーションの効果
労使コミュニケーションは、企業経営や従業員の職業生活の向上に対して何らかの影響を及ぼしたのか。調査票のＱ 16 は、デジタル技術を導入した狙いや効果について尋ねている（「Q16 新しいデジタル技術を導入したねらいや効果について伺います」）。16 個の様々な効果について尋ねている項目のうち、本章では企業経営の競争力の向上に関連する項目と従業員の職業生活の向上に関連する項目を取り上げることとした。経営への効果として「1．定型的業務の効率・生産性の向上」「2．非定型的、創造的業務の効率・生産性の向上」「3．自社の製品・サービスの競争力の強化」の 3 つを取り上げた。従業員への効果として「12．
従業員のゆとりと健康的な生活の確保」「13．時間外労働の削減」「14．休日出勤の削減」「15．
年休の取得促進」の 4 つを取り上げた。
- 71 -

これらの項目について、「（2）新技術を導入した効果に関して、ねらいどおりの効果が上がっているものは何ですか」を選択していれば 1 つの項目につき 1 ポイントとし、合計点を算出した。それぞれの効果の統計量は図表 4 − 7 の通りである。
図表 4-7

第3節

労使コミュニケーションの効果の統計量
n

最小値

最大値

平均

SD

経営への効果1285

030.93310.69614

従業員への効果

1285

0

4

0.64051.03291

人事管理の特徴別に見た技術導入・労使コミュニケーション

本節では人事管理の特徴別に見た技術導入や労使コミュニケーションの状況について取り上げる。まず技術導入の状況について述べ、次に労使コミュニケーションの状況について述べる。

1．技術導入の状況
最初に、技術導入に関する態度について確認する。図表 4 − 8 は技術導入の態度について確認したものである。「変化の大きい」タイプは、技術の導入に「迅速に対応している」（6.0%）と「どちらかと言えば迅速に対応している」（38.1%）の合計が 44.1% となっており、「変「変化の大きい」タイプは、化の小さい」タイプに比べて 12.6 ポイント高い 2。このことから、技術の導入に迅速に対応していることが窺える。

2 「変化の小さいタイプ」は、「迅速に対応している」が 3.1%、「どちらかと言えば迅速に対応している」が 28.4%の合計 31.5% となっている。

- 72 -

図表 4-80%

10%

人事管理の特徴別に見た技術導入への態度（％）
20%

変化大(n=318)

30%

40%

50%

38.1

60%

29.9

70%

80%

17.0

90%

100%

8.5

6.0

変化小(n=1563)

0.6

28.4

37.7

19.3

10.3
1.1

3.1
迅速に対応しているどちらかといえば迅速に対応している

どちらかといえば対応が遅い

対応が遅い

わからない

無回答

次に、実際の技術導入の状況について確認する。一言で新技術と言っても AI 技術、IoT
技 術、 オ ン ラ イ ン コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョ ン ツ ー ル（LINE for business、TEAMS チ ャ ッ ト、Slack、Zoom、Webex、Teams など）の活用など、様々な技術がある。まず、それらの様々な新技術の導入状況について確認する。図表 4 − 9 は、導入した新技術について尋ねた「Q15
貴事業所では、下記の技術の中で、この 5 年間に導入した技術は何ですか」に関する回答状
況を人事管理の特徴別に見たものである。「変化の大きい」タイプは、「変化の小さい」タイプに比べるとより多くの技術を導入している傾向が窺える。
では、技術の特徴に注目すると、何か傾向が見られるのであろうか。導入されている技術の特徴に注目し、タイプ毎の特徴を見てみたものが図表 4 − 10 である。両タイプにおいて顕著な差は見られないが、いずれの技術も「変化の大きい」タイプがやや上回る。それぞれの項目について検定してみたところ、3 つの項目全てについて統計的に有意であった 3。ここから、人事管理の変化が大きい事業所は、そうではない事業所に比べると、従業員の作業を代替、もしくは補完する技術や働く場所の柔軟化に関する技術の導入がより進んでいること
が窺える。

3

カイ二乗検定を実施した結果、「作業代替」、「作業補完」、「モバイルワーク」それぞれ 5% 水準で有意であった。

- 73 -

図表 4-9

図表 4-10

人事管理の特徴別に見た導入技術の状況（導入技術数）①
変化大

変化小

（n=317）(n=1560)

平均値

3.24612.6718

中央値

3.00002.0000標準偏差1.84601.7304

最小値

0

0

最大値

10

9

人事管理の特徴別に見た導入技術の状況（導入技術の特徴）②（％）
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

【作業代替】
変化大(n=317)
変化小(n=1560)

23.0

77.0

16.0

84.0

【作業補完】
変化大(n=317)
変化小(n=1560)

20.8

79.2

15.3

84.7

【モバイルワーク】
変化大(n=317)
変化小(n=1560)

89.0
84.0
導入した

11.0
16.0

導入していない

2．新技術に対する労使コミュニケーションの状況
続いて労使コミュニケーションの状況を取り上げる。まず、労使コミュニケーションの時期について確認する。図表 4 − 11 と図表 4 − 12 は、コミュニケーションの状況を示したものである。図表 4 − 11 から、両タイプにおいて共通することとして、労使協議に取り上げられることはほとんどないことが挙げられる。一方、「何もしなかった」を見てみると、「変化の大きい」タイプは 15.7％となっており、「変化の小さい」タイプを 8.3 ポイント下回る。
加えて、「説明し、従業員の説明を聞いた」については、「変化の大きい」タイプは 39.0%となっており、「変化の小さい」タイプを 10.3 ポイント上回っている。ここから人事管理の変化が大きい事業所では、そうではない事業所に比べて、技術導入の際に労使コミュニケー- 74 -

ションを実施しており、かつ、労使双方向のコミュニケーションをとる傾向が窺える。
さらに、図表 4 − 12 に基づき、より詳細なコミュニケーションの方法について確認すると、両タイプとも、「従業員への説明会の実施」「社内報や社内掲示板、電子メールなどでの情報提供」「日常的な業務上の会話の中での説明」「幹部による方針説明や意見交換の場の設定」
といった方法が主たる方法として活用されている。そのうち、「社内報や社内掲示板、電子メールなどでの情報提供」と「日常的な業務上の会話の中での説明」については両タイプに目立った違いは見られない。一方、「従業員への説明会の実施」については、「変化の大きい」
タイプは 63.9％となっており、「変化の小さい」タイプを 11.0 ポイント上回っている。同様に、「幹部による方針説明や意見交換の場の設定」についても、「変化の大きい」タイプは
9.2 ポイント上回っている。一方、両タイプとも「労働組合との団体交渉」「労使協議機関
での協議」「その取組を行うための専門組織の編成」といった方法が取られることは少ない。
ここから、人事管理の変化の大きい事業所は、そうではない事業所に比べて、技術導入の際に公式のコミュニケーションの場を設定したうえで、労使コミュニケーションを実施している傾向が窺える。また、専門組織が労使協議における専門委員会を指しているのかについては断定できないことに留意が必要であるが、両タイプの回答から、新技術の導入において、労働組合等の専門機関を通じた間接的な発言が活用されることは稀であり、従業員個人による直接的な発言が主たるコミュニケーションの方法であることが窺える。
図表 4-11

人事管理の特徴別に見た労使コミュニケーションの状況①（％）

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2.8
変化大(n=318)

36.2

39.0

15.7
0.3

5.0

0.9

3.1
変化小(n=1563)

35.2

28.7

24.0
0.3

2.0

説明のみ行った

説明し、従業員の説明を聞いた

労使間で協議したが、合意には達しなかった

労使間で協議し、合意に達した

その他

何もしなかった

無回答- 75 -

6.7

図表 4-12

人事管理の特徴別に見た労使コミュニケーションの状況②（％）

70.0

63.9

60.0

54.5
48.8

52.9

50.0
40.0
30.4

30.0

21.2

20.0
10.0

32.8
30.9

14.7
11.2

10.1
1.0 2.2

3.1 4.8

8.4

5.8 4.3

9.4

5.8

3.7 2.3

2.6 2.2

0.0
SNS

変化大(n=191)

第4節

変化小(n=830)

企業の戦略の特徴別に見た技術導入・労使コミュニケーション

本節では、企業の戦略の特徴別に見た技術導入や労使コミュニケーションの状況について取り上げる。まず、技術導入の状況について述べ、次に、労使コミュニケーションの状況について述べる。

1．技術導入の状況
最初に技術導入の状況について確認する。まず、戦略別に見た技術導入に対する態度であるが、「品質重視」タイプの「迅速に対応している」と「どちらかといえば迅速に対応している」の合計は 36.1％であり、「コスト重視」タイプに比べて 13.1 ポイント高い（図表 4 −13）。「品質重視」タイプの方が、技術導入に対して迅速に対応する傾向が窺える。

- 76 -

図表 4-13

戦略別に見た技術導入への態度（％）

0%

20%

10%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

4.1

1.1

品質重視(n=1521)

32.0

36.7

16.0

10.1

1.4
コスト重視(n=366)

0.5
21.6

35.8

30.9

9.8

迅速に対応しているどちらかといえば迅速に対応している

どちらかといえば対応が遅い

対応が遅い

わからない

無回答

次に実際の導入状況について確認する。前節と同様に様々な新技術の導入状況についてみてみると、「品質重視」タイプは、平均値と中央値それぞれにおいて「コスト重視」タイプ
よりも高い数値を示している（図表 4 − 14）。「品質重視」タイプは、より多くの技術を導入していることが窺える。
技術の導入状況にかかわり、導入された技術の特徴に注目して、タイプごとの特徴を示したのが図表 4 − 15 である。「作業代替」や「作業補完」にかかわるような技術については、両タイプとも 10% 台前半から 10％台後半に留まっている。一方、「モバイルワーク」については両タイプとも 8 割を超えている。ここから、AI 技術、ロボット、IoT 技術などを活用した従業員の仕事を代替、もしくは補完するような技術の導入は、それほど進んでいないことが窺える。一方、働く場所の柔軟化にかかわる技術の導入は進んでいることが窺える。
なお、それぞれの項目について検定してみたところ、「モバイルワーク」のみ統計的に有意であった 4。ここから、従業員の仕事が機械に代替されるような技術の導入は低調である一方で、多様な働き方を可能にするような技術の導入は進んでいること、特に品質を重視するような戦略をとっている企業においてその導入がより進んでいることが示唆される。

4

カイ二乗検定を実施した結果、「モバイルワーク」のみ 5% 水準で有意であった。

- 77 -

図表 4-14

図表 4-15
0%

戦略別に技術導入の状況（導入技術数）①
品質重視

コスト重視

（n=1518）(n=366)平均値

2.83532.5546

中央値

3.00002.0000

標準偏差1.7543

1.7876

最小値

0

0

最大値

10

10

戦略別に見た技術導入の状況（導入技術の特徴）②（％）
10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

【作業代替】
品質重視(n=1518)

17.7

82.3

コスト重視(n=366)

16.1

83.9

17.0

83.0

【作業補完】
品質重視(n=1518)
コスト重視(n=366)

13.4

86.6

【モバイルワーク】
品質重視(n=1518)

86.0

コスト重視(n=366)

81.1
導入した

14.0
18.9

導入していない

2．新技術に対する労使コミュニケーションの状況
続いて労使コミュニケーションの状況を取り上げる。まず、労使コミュニケーションの時期について確認する。図表 4 − 16 と図表 4 − 17 は、コミュニケーションの状況を示したものである。図表 4 − 16 から、両タイプにおいて共通することとして、労使協議に取り上げられることは、ほとんどないことが挙げられる。ここから、従業員への説明が主たる方法となっていることが窺える。
さらに、図表 4 − 17 に基づき、より詳細なコミュニケーションの方法について確認すると、両タイプとも、「従業員への説明会の実施」「社内報や社内掲示板、電子メールなどでの情報提供」「日常的な業務上の会話の中での説明」「幹部による方針説明や意見交換の場の設定」- 78 -

といった方法が主たる方法として活用されている。両タイプ間で目立った差は見られなかった。ここから、企業の戦略によってコミュニケーションの状況に違いが出ているわけではないことが窺える。
図表 4-160%

戦略別に見た労使コミュニケーションの状況①（％）

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

3.2
品質重視(n=1521)

35.3

30.8
0.3
2.2

コスト重視(n=366)

34.7

6.6

21.6
2.0

29.2

27.3
0.3

5.2

1.1

説明のみ行った

説明し、従業員の説明を聞いた

労使間で協議したが、合意には達しなかった

労使間で協議し、合意に達した

その他

何もしなかった

無回答

図表 4-1760

戦略別に見た労使コミュニケーションの状況②（％）
55.1

53.4

50.2

50
40

34.3
32.2

30

23.4
19.1

20
10

48.3

2.11.1

4.8 3.4

10.6
7.3

4.84.5

12.5
7.9

0
SNS

品質重視(n=853)

コスト重視(n=178)- 79 -

6.27.3

2.71.72.61.7

3．新技術導入における労使コミュニケーションの効果
本項では、労使コミュニケーションの効果について取り上げる。まず、労使コミュニケー
ションの効果を確認した後、戦略別に見た効果について確認する。図表 4 − 18 は、労使コ
ミュニケーションの効果について、「経営への効果」（生産性の向上や競争力の強化）と「従業員への効果」（労働時間の削減や年休取得の促進などワークライフバランスの向上）のそれぞれにおける平均値を示したものである。労使コミュニケーションを行っている事業所の平均値は、そうではない事業所よりも高くなっている。統計的にも有意であった（1% 水準）。
図表 4-18

労使コミュニケーションの効果（平均値比較）

労使コミュニケーション有

労使コミュニケーション無(n=862)(n=416)

経営への効果0.98610.8293***

従業員への効果0.7274

0 .4 5 4 3******p<0.01

図表 4-19 「品質重視」タイプにおける労使コミュニケーションの効果（平均値比較）
労使コミュニケーション有

労使コミュニケーション無(n=713)(n=320)

経営への効果1.00000.8375***

従業員への効果

0.7461

0 .4 8 7 5******p<0.01

図表 4-20 「コスト重視」タイプにおける労使コミュニケーションの効果（平均値比較）
労使コミュニケーション有

労使コミュニケーション無(n=143)(n=91)

経営への効果0.9091

0 .7 8 0 2

従業員への効果

0.6294

0 .3 5 1 6****p<0.05
この点について戦略別に見たものが、図表 4 − 19（「品質重視」タイプ）と図表 4 − 20（「コスト重視」タイプ）である。「品質重視」タイプでは、「経営への効果」および「従業員への効果」の双方において、労使コミュニケーションを実施している事業所の方が高い数値を示している。統計的にも有意であった（1% 水準）。ここから、技術導入における労使コミュニ- 80 -

ケーションは、導入の効果を高めることが窺える。一方、「コスト重視」タイプの場合、「経営への効果」と「従業員への効果」それぞれについて、労使コミュニケーションを実施している事業所の平均値の方が高くなっているが、「経営への効果」については統計的には有意ではなかった。「従業員への効果」は統計的にも有意であった（5% 水準）。
以上から、労使コミュニケーションは、従業員の職業生活の向上に寄与していることが窺える。さらに、「品質重視」タイプでは、従業員の職業生活に加えて、企業経営の競争力の向上にも寄与していることが窺える。

補論．労働組合の影響
第 4 節では、企業の戦略別に見た技術導入や労使コミュニケーションの状況、および労使
コミュニケーションの効果について確認した。第 4 節の労使コミュニケーションの状況を確認する限り、技術導入に伴い労働組合が団体交渉や労使協議など、公式の発言チャンネルを通じて何か発言することは、ほとんどないことが窺える。ただし、発言せずともその存在が何らかの影響を及ぼしている可能性もあるかもしれない。例えば人事制度の改革において、企業の人事は労働組合の存在を念頭に当初の案を提案することもある 5。そこで、本章の最後の作業として、労働組合の有無別に見た技術導入の効果について確認したい。
まず、図表 4 − 21 より、労働組合の有無別に見た場合、「経営への効果」は、組合有の事
業所の方が組合無しの事業所よりも平均値がやや高く、「従業員への効果」は、組合無しの事業所の方が組合有の事業所よりも平均値がやや高かった。しかし、それぞれにおいて統計的に有意な差は見られなかった。
この点について戦略別に見てみたものが、図表 4 − 22（「品質重視」タイプ）と図表 4 −23（「コスト重視」タイプ）である。「品質重視」タイプは、組合有の事業所の方が組合無しの事業所よりも平均値が高く、統計的にも 5% 水準で有意であった。一方、「従業員への効果」については、いずれの戦略であっても統計的に有意な差は見られなかった。ここから、特定の戦略のもとでは、組合の存在が、技術導入による経営の競争力強化に何らかの形で寄与していることが窺える。
図表 4-21

5

労働組合の効果（平均値比較）

労働組合有(n=423)

労働組合無(n=854)

経営への効果0.98110.9075

従業員への効果

0.60280.6581

例えば、労働政策研究・研修機構（2022）の第 1 章では、人事制度の提案において人事部門が組合の存在を念頭に制度改訂の提案を実施していることが指摘されている。

- 81 -

図表 4-22 「品質重視」タイプにおける労働組合の効果（平均値比較）
労働組合有(n=332)

労働組合無(n=703)

経営への効果1.01510.9189

従業員への効果

0.60540.6956****p<0.05

図表 4-23 「コスト重視」タイプにおける労働組合の効果（平均値比較）

第5節

労働組合有(n=89)

労働組合無(n=145)

経営への効果0.85390.8552

従業員への効果0.59550.4897

調査結果と考察1．調査結果のまとめ
本章で確認してきた調査結果をまとめると以下の通りである。

①

人事管理に大きな変化が見られる事業所では、そうではない事業所と比べて技術の導入に対して迅速に対応している。また、より多くの技術の導入に積極的であることが窺える。

②

AI 技術や IoT 技術など、従業員の作業を代替したり、補完する機能を有する新たな技
術については、事業所の人事管理や戦略の特徴にかかわらず、その導入は他の技術に比べると進んでいない。一方で、働く場所の柔軟化に繋がるような技術の導入は進んでいる。そして、その際には、人事管理の変化が大きい事業所において、それらの技術の導入がより進んでいることが窺える。

③

労使コミュニケーションの特徴を確認すると、事業所の人事管理や戦略の特徴にかかわらず、労働組合等の従業員代表組織を通じた間接的な発言よりも、従業員個人による直接的な発言が用いられている。団体交渉、労使協議、専門委員会の設置等、何らかの従業員を代表するような専門組織の活用は、それほど見られなかった。また、その際、人事管理の変化が大きな事業所では、会社と従業員間の双方向のコミュニケーションが、そうでない事業所に比べると実施されている傾向が窺える。

④

労使コミュニケーションを実施している事業所の方が、技術導入による企業経営の競争力向上や従業員の職業生活の質の向上に関する効果を上げていることが窺える。特に、戦略において品質の向上を重視する事業所では、労使コミュニケーションを行っている事業所の方が、経営と従業員双方において効果を上げているようである。一方、コスト- 82 -

を下げることを重視する事業所では、従業員への効果を高めることは確認されたが、経営への効果を高めることは確認されなかった。
⑤

特定の戦略下において組合は、技術導入に伴う企業経営に対する効果を高めていることが窺える。

2．考察と課題
上記の結果に基づき、新技術導入に関する雇用慣行との関係や労使コミュニケーションの状況について考察を行う。
まず、雇用慣行との関係について。日本の人事管理の特徴を示す用語として日本的雇用シ
ステムや日本的雇用慣行といった言葉は世間に広く普及しているが、そこに定まった定義はなく、論者によって取り上げる人事管理の諸施策や職場に見られる諸慣行も異なっている。
そのため、特定の雇用慣行と技術導入の関係を論じることには困難が伴う 6。
本調査では人事管理の諸特徴についてその変化の大小に基づいて類型化し、技術導入や労使コミュニケーションの特徴について確認した。本調査で取り上げた 6 つの人事管理の特徴
を日本的雇用システムや日本的雇用慣行の議論に引き付けて整理すると、「3．管理職の中途採用が増えた」や「6．転職する正社員が増えた」は人材の内部登用にかかわる変化を尋ねた項目と位置付けられる。「5．年齢が近い正社員の間での賃金格差が拡大した」は、企業内の賃金管理にかかわる変化を尋ねた項目と位置付けられる。「2．管理職に昇進する社員の年
齢が若くなってきた」は選抜時期にかかわる変化を尋ねた項目と位置付けられる。「1．自分の希望する仕事に自由に異動できるようになった」は、会社主導の配置転換にかかわる変化を尋ねた項目と位置付けられる。「4．女性管理職が増えた」は、男性中心の人材活用にかかわる変化を尋ねた項目として位置づけられる。
ここからわかる通り、日本的雇用システムや日本的雇用慣行で取り上げられる諸特徴を網羅できているわけではない。この点には留意が必要であるものの、仮に人材の内部登用、正社員内での格差の小ささ、男性を中心とした人材活用といった上記の諸特徴を日本の雇用慣行の特徴と見なすとすると、「変化が大きい」タイプに位置づけられるような事業所は、日本的な雇用慣行の諸特徴がそれほど強くは見られない事業所である可能性が高い。もっとも、特定の事業所において発生している事象なのか、それとも当該事業所を含む企業全体において進展している事象なのか、この点は本調査からは分からない。したがって、本章で算出したスコアから企業全体の雇用慣行を特定することは難しい。この点にも留意が必要である。
以上のような留意点を確認したうえで、本章の発見から技術導入の状況と雇用慣行の関係について述べると、新しい技術の導入については、日本的な雇用慣行の諸特徴が強くは見ら
6

例えば、日本的雇用システムの諸特徴をまとめた久本（2008）や佐口（2018）に基づくと、新卒一括採用と定
年退職に基づく長期雇用、職能資格制度と定期昇給制度に基づく年功賃金制度、男性正社員内での小さな格差、
性別管理といった諸特徴が挙げられる。

- 83 -

れない事業所において、その導入が進展していることが示唆される。もっとも、調査結果に基づくと、AI による人の代替や IoT を通じた作業内容の変更など、機械と労働者の働き方そのものを大きく変更するような技術の導入が急速に進んでいるわけではない。一方で、テ
レワークなど、働く場所の柔軟化を進めるような技術の導入については、その導入が積極的に進められており、かつ、日本的な雇用慣行の諸特徴が強くは見られない事業所においてその導入が進んでいるようである。その意味で、新技術導入に対する働き方の変容については、
確かに進んでいる面があるが、現時点では人と機械の関係を根本的に変化させるような事象が広がっているわけではないと言えよう。
また、新技術導入の際の労使コミュニケーションは、経営側と労働者個人が直接的にやり取りする方法、すなわち、直接的な発言によるコミュニケーションが主流であった。そして、その際、日本的な雇用慣行の諸特徴が強く見られない事業所の方が労使双方向のコミュニケーションを実施しているようである。ここから、労使コミュニケーション自体が回避されているわけではないが、その方法は直接的な発言を通じたコミュニケーションが重視されていることが示唆される。
そして、労使コミュニケーションは、技術導入による企業の競争力の向上や従業員の職業
生活の質の向上に寄与しているようである。その際、戦略において品質の向上を重視している企業では、企業の競争力と従業員の職業生活の質の双方において、より高い効果をあげていた。このように、労使コミュニケーションの実施は、技術導入による効果を引き上げている一方で、当該企業の採用する戦略によって、労使コミュニケーションの効果に違いが生じる可能性がある。ここから、労使コミュニケーションは技術導入の効果を高める一方で、企業の戦略によってはその効果に変化が生じること、つまり、事業所の特徴によってその効果にも違いが出ることが示唆される。
望ましい労使コミュニケーション体制の構築は、新たな技術を導入する際にも労働需要側と供給側双方においてより良い結果をもたらすかもしれない。しかし、直接的な発言を通じたコミュニケーションが主流であることや事業所の特徴によってその効果に違いが出ていることを念頭に置くと、事業所の特徴に応じた望ましい労使コミュニケーション体制の検討が求められているのかもしれない。
もちろん、本章には多くの課題が残されている。まず、本章の結果について、他の変数などを統制したより詳細な分析が必要である。労使関係研究では、変数間の関係性の特定が難しい。例えば労使コミュニケーションの効果を調整効果と見なすのか、見なさないのか。こうした考え方によって分析モデルや検討の方法も異なってくるであろう。この点について、さらなる検討を進めていく必要がある。
加えて、人事管理の特徴について、設問の関係上、当該職場における変化を尋ねており、
例えば、離職率などの状態を示す実際の数値に基づいた検討が行われているわけではない。
変化の大小が実際の状態の高低を示しているわけではない可能性は否定できない。先に示し- 84 -

た取り上げる変数の網羅性の問題に加えて、この点は、新技術と雇用慣行の関係を考えるう
えで本章の抱える分析上の限界となっている。
また、新技術と雇用慣行を考えるうえでは経年的に職場の変化を見る必要もある。例えば、特定の時期のみ中途採用が活性化され、時間を経ると内部人材の活用に戻るということもあり得る 7。新技術の導入に伴い企業の雇用慣行が変容しているのかの判断には、より長期間の観察が必要になると考えられる。
以上のような課題を抱えているものの、大量データに基づいて①技術、②雇用慣行、③従業員の発言の関係について検討した本調査の結果が、技術導入の円滑化や望ましい結果をもたらすことに寄与するような今後の望ましい労使コミュニケーションの在り方を検討する際の素材の 1 つになれば幸いである。
参考文献
Barry, M., Wilkinson, A., Gollan, J, P., and Kalfa, S.（2014）“Where are the voices?
New directions in voice and engagement across the globe”, Wilkinson, A., Wood,G., and Deeg, R., The Oxford Handbook of Employment Relations , Oxford University
Press, 522-540.
Bell, M. P., Özbilgin, M. F., Beauregard, T. A., & Sürgevil, O. (2011)“Voice, silence,and diversity in 21st century organizations: Strategies for inclusi-on of gay,lesbian, bisexual, and transgender employees”, Human Resource Management ,50(1), 131-146.
Fairbrother, P.（2014）“Union: Practices and Prospects”, Wilkinson, A., Wood, G., andDeeg, R., The Oxford Handbook of Employment Relations , Oxford University Press,
637-654.
久本憲夫（2008）「日本的雇用システムとは何か」仁田道夫・久本憲夫編『日本的雇用システム』ナカニシヤ出版所収 .
Locke, R., Kochan, T. and Piore, M.（1995）Employment Relations in a Changing World

Economy , The MIT Press.
Nechanska, E., Hughes, E., & Dundon, T. (2020)“Towards an integration of employee
voice and silence”, Human Resource Management Review , 30(1), 1053-4822.
西村純・梅崎修・藤本真（近刊）「ホワイトカラー従業員に対する企業の中途採用行動 : 雇用論議における類型化の再定義」『社会政策』.
リチャード B. フリーマン & ジェームズ L. メドフ（1987）『労働組合の活路』（島田晴雄・
7

例えば、企業の中途採用行動に基づき内部労働市場の類型を試みた西村・梅崎・藤本（近刊）は、新規事業開発の初期の時点で中途採用が活発に行われるものの、時間の経過とともに内部人材の活用に戻ることもあることを指摘している。

- 85 -

岸智子訳）日本生産性本部 .
労働政策研究・研修機構（2022）「資料シリーズ No.257「サービス化」の下での人材マネ
ジメント : 企業ヒアリング調査から」労働政策研究・研修機構 .
佐口和郎（2018）『雇用システム論』有斐閣 .
富田義典（1998）『ME 革新と日本の労働システム』批評社 .

- 86 -

第5章

AI 技術の導入実態と導入をめぐる労使の対応

第1節

目的と方法

1

目的
近年、AI 技術による従業員への影響が論じられている。たとえば、仕事の代替（Frey &Osborne 2017、野村総合研究所 2015）や生産性向上の是非（Benanav 2020）、また、AI技術がタスク、スキル、雇用、賃金、労働環境へ及ぼす影響および労使の対応などである（Laneand Saint-Martin 2021）。さらに、職場における AI 技術の活用実態を探るため、ヒアリングに基づく調査も進められた（JILPT 2022, 2023、Milanez 2023）。
とりわけ、本研究に関わる労使コミュニケーションについて、JILPT（2022, 2023）は日本における金融業 4 社と製造業 5 社に対するヒアリング調査を実施し、AI 技術の導入をめ
ぐる労使コミュニケーションは、労使協議や団体交渉ではなく、主に AI 技術を活用する職場での説明会を通じておこなわれていることを明らかにした。しかし、この知見は限られた事例に基づいているため、量的な把握が研究課題として残されていた。
そこで本章は、調査票調査を通じて、日本における AI 技術をめぐる労使コミュニケーシ
ョンの実態を探ることを目的とする。具体的な検討課題は、AI 技術の導入状況、導入の効果、説明や協議の実態、説明や協議をおこなうこと自体の効果と課題、今後の活用見込みである。
さらに、JILPT（2022, 2023）の知見を踏まえて、本調査の回答結果に補足的な考察を加
える。

2

方法
ここでは分析方法を述べたい。まず、AI 技術の定義を設定することが重要であろう。本

章では、Lane and Saint-Martin（2021）、JILPT（2022, 2023）、Milanez（2023）などが採用した定義に従い、AI 技術を「予測、提言、判断をおこなう機械ベースのシステム」（Lane
and Saint-Martin 2021：17）と定義する。
次にこの定義を各事業所が導入した技術に適用し、AI 技術を導入した事業所を選定する。
具体的には、本調査票の「Q15

貴事業所では、下記の技術の中で、この 5 年間に導入した技術は何ですか。（○はいくつでも）」の選択肢 1 のうち、次の 4 つの選択肢を「予測、提言、判断」を含む技術とした。第一に自然言語を認識して文章などを「予測」する「RPA や文1

Q15 の選択肢は次の 16 個である。1．オンラインコミュニケーションツール（LINE for business、TEAMS チャット、Slack、Zoom、Webex、Teams など）、2．RPA や文章作成自動化技術、3．Chatbot など AI チャットツー
ル（問合せ・受付対応などを含む）、4．Google drive や AWS、Ofﬁce Online などのクラウドサービス、5．ビッ
グデータの分析システム（AI 分析、顧客予測、渋滞予測など）、6．PDF など社内資料の電子化ツール、7．オ
ンラインでの受注・発注ツール（電子署名・印鑑を含む）、8．自動運搬や製造作業を代替するロボット、9．身体的作業負荷軽減のための補助ロボット、10．3D プリンター、11．スマホやウェアラブル端末などの IT 機器、
12．IoT による労務管理、13．IoT による在庫や製造工程管理システム、14．決済のキャッシュレス化（PayPay
や交通系 IC カードなど）、15．その他（具体的に：）、16．上記のような技術は導入していない。

- 87 -

章作成自動化技術」、第二に、自然言語を認識して回答を「予測」・「提言」し、回答できない場合は担当者へつなぐという「判断」をおこなう「Chatbot など AI チャットツール（問合せ・受付対応などを含む）」、第三に、データ分析に基づいてデータの傾向などを「予測」する「ビッグデータの分析システム（AI 分析、顧客予測、渋滞予測など）」、第四に、過去のデータや画像認識に基づいた「予測」・「判断」をおこなう「運搬や製造作業を代替するロボット」である。
これら 4 つの技術のうち、1 つでも導入したと回答した事業所を「AI 技術を導入した事業所」とした。回答の重複は排除している。サンプル数は 331（17.2%）であった 2。
3

データ
まず、AI 技術を導入した事業所のプロファイルを示しておこう 3。AI 技術を導入した事業

所の企業規模、業種、創業年、労働組合の有無をそれぞれ確認した。その結果、第一に、企業規模は 100 ～ 999 人が多い。第二に、業種は製造業、卸売業・小売業、教育・学習支援業、金融・保険業の順に多い。第三に、創業年は 1940 ～ 1979 年が多い。第四に、労働組合がない事業所は、労働組合がある事業所よりも多い。しかし、両者に大きな差はみられない。
詳細は以下の通りである。
AI 技術を導入した事業所の企業規模を確認すると（図表 5 − 1）、第 1 位は「100 ～ 299 人」（33.8 ％）、 第 2 位 は「300 ～ 999 人 」（30.5 ％）、 第 3 位 は「1,000 ～ 4,999 人 」（22.4%）であった。一方、「5,000 人以上」は 3.3％と少なく、「50 ～ 99 人」および「30 ～ 49 人」
もそれぞれ 6.9% と 2.4% と同様に少ない。総じて、AI 技術を導入した事業所の企業規模は、
100 ～ 999 人が多い。
図表 5 − 1055,000人以上

10

事業所の企業規模（％、N=331）
15

20

40

30.5

100〜299人

33.8

50〜99人6.9

30〜49人

3

35

22.4

300〜999人

2

30

3.3

1,000〜4,999人

無回答

25

2.4
0.6

本調査の有効回答数 1924 のうち、未導入数が 145、無回答が 13、「AI 技術を導入した事業所」が 331 であり、割合は 331/1924 ＝ 0.172=17.2% と算出した。
ここで確認するのは、本章のサンプルにおける、AI 技術を導入した事業所の企業規模、業種、創業年、労働組
合の有無ごとの導入率ではなく割合である。

- 88 -次に、AI 技術を導入した事業所の業種を確認した（図表 5 − 2）。その結果、第 1 位は「製造業」（22.4％）、第 2 位は「卸売業、小売業」（13.6%）、第 3 位は「教育、学習支援業」（9.7％）であった。その他、「運輸業、郵便業」（7.3％）、「金融業、保険業」（6.3％）、「医療、福祉」（6.0％）、「建設業」（5.7％）、「宿泊業、飲食サービス業」（5.7％）、「情報通信業」（4.8％）とそれぞれ 5％前後で続いている。
図表 5 − 225

業種（%、N=331）

22.4

20
15

13.6
9.7

10

7.3

6.3

6.0

5.7

5.7

4.8

5

6.9
2.7

2.1

2.1

1.5

0

0.9

0.6

1.2

0.3

AI 技術を導入した事業所の企業の創業年を確認すると（図表 5 − 3）、第 1 位は「1940 ～1959 年」（26.0%）、第 2 位は「1960 ～ 1979 年」（25.7%）であった。一方、「2000 年以降」の割合は 10.0％と低く、「1919 年まで」の方が 14.2％と高い。
AI 技術を導入した事業所は、創業年が新しい企業の事業所の方が多いわけではなく、創業 年 が 古 い 企 業 の 事 業 所 の 方 が 少 な い わ け で も な い。 そ れ ら の 中 間 に 位 置 す る 1940 ～1979 年の間に創業した事業所が多い。
図表 5 − 305

創業年（％、N ＝ 331）

10

15

1919年まで
1920〜1939年

20

25

30

14.2
10.0

1940〜1959年

26.0

1960〜1979年

25.7

1980〜1999年
2000年以降

14.2
10.0- 89 -

最後に労働組合の有無を確認しよう（図表 5 − 4）。労働組合がある事業所が 45.3％であるのに対して、労働組合がない事業所は 54.4％である。労働組合がない事業所の方が 9.1 ポ
イント高い。しかし、労働組合の有無に大きな差があるわけではない。
図表 5 − 4

労働組合の有無（％、N=331）
無回答, 0.3

労働組合がある
45.3
労働組合がない
54.4

4

構成
以上、本章の目的、方法、AI 技術を導入した事業所のプロファイルをみてきた。続く第2 節では、AI 技術の導入効果と導入にあたっての事業所の対応を明らかにする。第 3 節では、
AI 技術をめぐる説明や協議の実態を明らかにする。ここでは説明や協議の有無、説明や協議の方法とその内容、そしてその結果を検討する。第 4 節では、説明や協議をおこなうこと自体の効果や課題を明らかにする。第 5 節では、AI 技術を含む今後のデジタル技術の活用の見込みや、導入の際に説明や協議を実施する予定の有無を明らかにする。第 6 節では、本章を通じて明らかになったことを整理し、今後の研究課題を提示する。

第2節

AI 技術の導入の効果と対応

本節では AI 技術の導入効果と導入する際の事業所の対応を明らかにする。導入効果については、導入のねらいと実際に上がっている効果をそれぞれ確認し、そのうえで、導入のねらいに対する達成度を検討した。
AI 技術の導入効果については、第一に、定型的業務の効率・生産性の向上、非定型的業
務の効率・生産性向上、コスト削減、労働時間の削減がそれぞれみられた。第二に、人材育成の効果は乏しかった。
一方、AI 技術を導入する際の事業所の対応について明らかになったことは、第一に、主として業務プロセスや作業環境の見直しがあげられる。第二に、人事評価制度、配置転換・職種転換、採用の見直しは乏しい。なお、採用については、採用を抑制するよりも、採用を- 90 -

実施する方がやや優勢であった。

1

導入の効果
AI 技術の導入のねらいと上がっている効果を確認しよう（図表 5 − 5）。AI 技術の導入のねらいについて、第 1 位は「定型的業務の効率・生産性の向上」（88.5％）であり、突出して高い。第 2 位は「時間外労働の削減」（56.5%）であった。第 3 位は「オフィスコストの削減」（41.1％）である。第 4 位以降は「従業員のゆとりと健康的な生活の確保」（35.6％）、「人材不足への対応」（35.3%）、「人件費の削減」（35.0%）とそれぞれ同程度であった。
次に、AI 技術の導入後に実際に上がっている効果を確認してみると、第 1 位は「定型的業務の効率・生産性の向上」（67.7％）であり、これが突出して高い。第 2 位は「時間外労働の削減」（32.0％）である。第 3 位は「オフィスコストの削減」（24.5％）、第 4 位は「非定型的、創造的業務の効率・生産性の向上」（19.0％）と続いている。
図表 5 − 5

新しいデジタル技術を導入したねらいと上がっている効果（％、M.A.、N=331）
0

定型的業務の効率・生産性の向上
時間外労働の削減
オフィスコストの削減
従業員のゆとりと健康的な生活の確保
人材不足への対応
人件費の削減顧客満足度の向上
非定型的、創造的業務の効率・生産性の向上
現在のビジネスモデルの変革
自社の製品・サービスの競争力の強化
現在の企業マインドの変革
休日出勤の削減
年休の取得促進
優秀な人材の育成と確保
これまでとは異なる新規事業分野への進出
その他
無回答

10

20

30

40

32.0
24.5
16.6
14.5
16.6
28.1
14.2
27.5
19.0
25.4
13.0
22.4
11.2
19.6
7.9
19.3
10.3
18.7
11.5
11.5
3.3
7.3
3.0
3.3
3.3
1.2
16.0
導入のねらい

50

60
56.5

70
67.7

80

90

100

88.5

41.1

35.6
35.3
35.0

上がっている効果

以上、導入のねらいと実際に上がっている効果を確認してきたが、次に導入のねらいに対する上がっている効果の達成度を確認してみよう（図表 5 − 6）。
第 1 位は「定型的業務の効率・生産性の向上」（76.5%）である。第 2 位は「非定型的、創造的業務の効率・生産性の向上」（69.2%）、第 3 位は「年休の取得促進」（61.3%）、第 4
位は「オフィスコストの削減」（59.6%）、第 5 位は「時間外労働の削減」（56.7%）と続いている。
「定型的業務の効率・生産性の向上」および「非定型的、創造的業務の効率・生産性の向上」という業務効率化・生産性向上の面での達成度が高い。一方、「オフィスコストの削減」や「人件費の削減」（47.4%）といったコスト削減の面での達成度や「年休の取得促進」、「時間外- 91 -

労働の削減」、「休日出勤の削減」（53.1%）といった労働時間の削減の面での達成度も高い。
このように AI 技術の効果としては、業務効率化・生産性向上の面、コスト削減の面、労働時間の削減の面がそれぞれみられた。
一方、AI 技術による「人材不足への対応」（41.0%）や「優秀な人材の育成と確保」（28.9%）という人材育成の面についての達成度はやや低い。
「定型的業務の効率・生産性の向上」や「非定型的、創造的業務の効率・生産性の向上」
は AI 技術の特徴と重なっている。これらの効果が労働時間の削減の達成に寄与していると考えられる。たとえば、JILPT（2023）によると、製造ラインのトラブル原因を予測する
AI 技術を導入した製造 E 社では、業務効率化がなされ、熟練の保全作業員でなくともトラ
ブルを処理することが一定程度可能になった。その結果、時間外労働が削減されている 4。
図表 5 − 6

ねらいに対する達成度（％、M.A.、N=331）
0

10

20

定型的業務の効率・生産性の向上
非定型的、創造的業務の効率・生産性の向上
年休の取得促進
オフィスコストの削減
時間外労働の削減
休日出勤の削減
現在のビジネスモデルの変革
顧客満足度の向上
自社の製品・サービスの競争力の強化
人件費の削減従業員のゆとりと健康的な生活の確保
これまでとは異なる新規事業分野への進出
人材不足への対応
現在の企業マインドの変革
優秀な人材の育成と確保

30

40

50

60

61.3
59.6
56.7
53.1
51.2
50.5
50.0
47.4
46.6

70
69.2

80

90

76.5

41.7
41.0
40.0
28.9

（注）「その他」「無回答」は表記していない。

2

業務遂行や人材活用への対応
次に、AI 技術を導入する際、事業所がいかに対応したのかを確認した（図表 5 − 7）。その結果、第 1 位は「業務プロセスの見直しを行った」（52.9％）である。第 2 位は「作業環境の見直しを行った」（37.2％）、第 3 位は「導入のためのプロジェクトチームを作った」（29.9％）、第 4 位は「教育訓練、研修を充実させた」（26.0％）であった。一方、「配置転換や職種転換を行った」は 1 割程度（11.5％）である。加えて、「採用を抑制した」は 2.7％であり、大多数の事業所は採用を抑制していない。一方、「専門能力の有無にかかわらず、人員確保のため採用等を行った」は 10.3％と「採用を抑制した」よりも 7.6 ポイントも高い。

4

製造 E 社の時間外労働の減少理由は、JILPT（2023：19）が詳しい。

- 92 -

図表 5 − 7新
 技術の導入が、業務の遂行や人材活用の仕組みに影響する場合の対応（％、
M.A.、N=331）
0

10

20

30

40

業務プロセスの見直しを行った

60
52.9

作業環境の見直しを行った

37.2

導入のためのプロジェクトチームを作った

29.9

教育訓練、研修を充実させた

26.0

組織の再編を行った

15.4

人事評価制度を改訂した

12.7

配置転換や職種転換を行った

11.5

専門能力の有無にかかわらず、

10.3

人員確保のため採用等を行った
生産性向上分を従業員に還元した

9.7

専門的な能力のある人材の採用を行った

9.1

採用を抑制した

2.7

その他

0.3

対応を検討中である

1.5

特に何も対応していない
無回答

50

9.4
1.2

以下、「業務プロセスの見直しを行った」背景、「配置転換や職種転換を行った」事業所が少ない背景をそれぞれ検討してみたい。
「業務プロセスの見直しを行った」背景には、複数の要因が考えられよう。すなわち、第一に、従業員は AI 技術が処理できない複雑な業務に注力するようになったこと、第二に新たな業務が創出したこと、そして第三に既存の他の業務への比重が増加したことが考えられる。第一の点に関して、JILPT（2022）によると、金融 A 社や金融 C 社では、AI 技術によってタスクが部分的に代替される一方、従業員は AI 技術が処理できない複雑な業務に注力- 93 -

するようになっている 5。第二の点では、JILPT（2023）によると、製造 G 社は AI 技術を用いたデータ収集をおこない、従来にはない、新たな分析業務を創出させた 6。第三の点において、JILPT（2023）によると、製造 E 社や製造 I 社は、AI 技術による業務効率化によって生まれた時間を既存の他の業務に再配分している 7。
「配置転換や職種転換を行った」事業所が少数である背景には、AI 技術が従業員の働き方
や賃金・労働条件に及ぼす影響が限定的であるということが考えられる。

第3節

AI 技術をめぐる説明や協議の実態

本節では AI 技術をめぐる説明や協議の実態を明らかにする。具体的には、AI 技術を導入する際、説明や協議はおこなわれたのか、おこなわれたとすればどのような方法が採用されたのか、また、どのような内容が議題として取り上げられ、どのような結果に至ったのか。
一方、説明や協議がおこなわれなかったとすれば、その理由は何か、また、おこなわなかったことによる課題は生じているのか、生じているとすればそれは何か。
主な結果は次のとおりである。第一に、約 7 割の事業所では、説明や協議として、団体交渉や労使協議ではなく、説明会や情報提供がおこなわれている。第二に、説明や協議の内容
は作業方法や作業環境の見直しであり、第三に、それら作業方法や作業環境の見直しの成果もみられた。しかし、人事評価制度、配置転換などの見直しは乏しい。第四に、説明や協議をおこなわなかった主な理由は経営判断である。第五に、説明や協議をおこなわなかったことによる課題は概ねみられない。しかし、生産性向上や従業員との合意形成に関わる課題が一部にみられた。以下、詳細にみていこう。

1

説明や協議の有無
新しい技術の導入をめぐる説明や協議の有無を確認すると（図表 5 − 8）、「導入前に行った」（52.0%）と「導入後に行った」（19.9%）を合わせれば、新技術の導入前後に説明や協議をおこなった事業所は 71.9％であった。一方、新技術の導入前後に説明や協議を「行っていない」事業所は 26.3％である。では、新技術の導入前後に説明や協議をおこなった事業所
では、具体的にどのような方法が採用されていたのだろうか。

5
6
7

金融 A 社の事例は JILPT（2022：17-18）を、金融 C 社の事例は JILPT（2022：65-68）をそれぞれ参照した。
製造 G 社の新たな分析業務の創出については、JILPT（2023：61-65）が詳しい。
製造 E 社はトラブル対応の時間が短縮されたことで安定稼働に関する業務に再配分している（JILPT 2023：20）。製造 I 社においても、検査時間が短縮した分を他の業務に再配分している（JILPT 2023：99-101）。

- 94 -

図表 5 − 8

新しい技術導入の前後への説明や協議（％、N=331）

無回答, 1.8
行っていない,26.3
導入前に行った,
52.0

導入後に行った,
19.9

2

説明や協議をおこなった事業所の実態（1）説明や協議の方法
説明や協議の方法を確認した結果（図表 5 − 9）、第 1 位は「従業員への説明会の実施」（57.1％）、第 2 位は「社内報や社内掲示板、電子メールなどでの情報提供」（56.7%）であった。
続く第 3 位は「日常的な業務上の会話の中での説明」（31.9%）、第 4 位は「幹部による方針
説明や意見交換の場の設定」（23.5％）である。一方、「労使協議機関での協議」は 8.0% と1 割にも満たず、さらに「労働組合との団体交渉」は 3.8％とごく僅かであった。
図表 5 − 9

説明や協議の方法（％、M.A.、N=238）
0

10

20

30

40

従業員への説明会の実施

56.7

日常的な業務上の会話の中での説明

31.9

幹部による方針説明や意見交換の場の設定

23.5

コミュニケーションツールでの情報提供や意見集約

17.6

その取組を行うための専門組織の編成

13.4

相談窓口やその他の苦情処理機関での相談の受付

9.7

労使協議機関での協議

8.0

従業員へのアンケート調査

6.7
3.8

社内提案制度の実施・活用

2.1

その他

1.7

無回答

60
57.1

社内報や社内掲示板、電子メールなどでの情報提供

労働組合との団体交渉

50

3.8

- 95 -

労使協議や団体交渉が実施されない背景には、AI 技術が従業員の働き方、賃金・労働条件に顕著な影響を与えていないことが一因として考えられる。このため、AI 技術は労使協議や団体交渉の議題にあがらなかったのかもしれない。JILPT（2022, 2023）によると、すべての事例で AI 技術をめぐる労使協議や団体交渉がおこなわれていない 8。主な理由は、AI技術が従業員の働き方、賃金・労働条件に顕著な影響を与えていないからであった。
一方、「従業員への説明会の実施」が最も多くおこなわれた背景には、AI 技術が従業員の働き方、賃金・労働条件に顕著な影響を及ぼさない場合でも、AI 技術の機能や使用方法、および雇用喪失の可能性に関する情報提供は、AI 技術を活用する従業員とって必要であったことが考えられる。たとえば、JILPT（2022, 2023）によると、AI 技術の活用は特定部
門の従業員に限られ、その部門では AI 技術の機能や使用方法に関する説明会が開催されている 9。また、一部の事例では、AI 技術による雇用喪失の懸念や AI 技術に対する不信感をもつ従業員に向けた説明会もおこなわれていた 10。
加えて、「社内報や社内掲示板、電子メールなどでの情報提供」が多くおこなわれた背景には、AI 技術が雇用に顕著な影響を及ぼすものではなく、また、使用方法が比較的容易であったことが考えられる。たとえば、JILPT（2023）によると、製造 F 社の事例では、社
内公募の効率化を促進するための AI 技術が導入されたが、この技術は雇用に影響を及ぼす
ものではなく、使用方法も容易であるため、社内のイントラやメールなどのウェブ通知を通じた情報提供のみがおこなわれた 11。

（2）説明や協議の内容
次に、説明や協議ではどのような内容が話し合われているのかを確認した（図表 5 − 10）。
第 1 位は「運用方法・作業環境の変更」（82.4％）、第 2 位は「取組の導入方針・導入範囲・
導入スケジュール」（77.3％）、第 3 位は「業務内容の見直し」（63.0％）、第 4 位が「勤務時間や働き方の見直し 」（ 50.4％）であった。第 5 位以降は、「教育訓練制度の見直し」（44.5%）、「人事評価制度の見直し」（42.0％）、「配置転換・職種転換」（41.2%）、「組織編成の見直し」（40.8%）、「人事制度（職種等）の見直し」（40.3%）、「生産性が向上した分の従業員への還元」（40.3%）と続いている。
従業員に対して説明や協議した内容は、特定の内容というよりも、幅広い内容が含まれている。AI 技術の影響が未知数のため、幅広い内容が説明や協議されたのかもしれない。
なお、説明や協議した内容のうち、「生産性が向上した分の従業員への還元」が 4 割に達8

金融業 4 社の結果は JILPT（2022：98）に、製造業 5 社の結果は JILPT（2023：113）にそれぞれ簡潔に整理されている。
9 金融業で該当する事例は、金融 A 社、金融 B 社、金融 C 社の事例である（JILPT 2022：98-99）。製造業で該当する事例は、製造 E 社、製造 G 社、製造 H 社、製造 I 社の事例である（JILPT 2023：113-114）。
10 雇用喪失の不安は、金融 B 社の事例（JILPT 2022：40-42）と金融 C 社の事例（JILPT 2022：63-64）にそれぞれみられた。AI 技術に対する不信感については、製造 H 社の事例にみられた（JILPT 2023：82）。
11 製造 F 社の事例は JILPT（2023：39-40）が詳しい。

- 96 -

しているのは興味深い。実際に、従業員へ還元されたのか、されていないのか、されたとす
れば何がどの程度還元されたのか。これらは今後の研究課題の 1 つとしたい。
図表 5 − 10

従業員に対して説明・協議した内容（％、M.A.、N=238）
0

10

20

30

40

50

60

70

運用方法・作業環境の変更

08

90
82.4

取組の導入方針・導入範囲・導入スケジュール

77.3

業務内容の見直し

63.0

勤務時間や働き方の見直し

50.4

教育訓練制度の見直し

44.5

人事評価制度の見直し

42.0

配置転換・職種転換

41.2

組織編成の見直し

40.8

人事制度（職種等）の見直し

40.3

生産性が向上した分の従業員への還元

40.3

その他

7.1

無回答

6.7

（3）説明や協議の結果
説明や協議の結果、見直しにつながった内容と見直しにつながらなかった内容を確認しておこう（図表 5 − 11）。
まず、見直しにつながった内容は次の通りである。第 1 位は「業務内容の見直し」（56.7％）、
第 2 位は「運用方法・作業環境の変更」（52.6％）、第 3 位は「勤務時間や働き方の見直し」（48.3%）、第 4 位は「導入方針・導入範囲・導入スケジュール」（32.6％）であった。
なお、見直しにつながった内容として、「勤務時間や働き方の見直し」があげられているが、この見直しの中身の詳細とその理由については不明である。
一方、説明や協議の結果、見直しにつながらなかった内容は次の通りであった。第 1 位は「人事評価制度の見直し」（82.0%）、第 2 位は「配置転換・職種転換」（81.6%）、第 3 位は「人事制度（職種等）の見直し」（81.3％）とそれぞれ 8 割程度である。これら人事関連の内容
は見直しにつながっていない。

- 97 -

図表 5 − 11

 明や協議をおこなった結果、当初方針からの見直しにつながった内容（％、
説
カッコ内は N）

90

82.0

80

50

62.0
52.6
43.4

40

56.7

32.6

28.3

25.8

20
0

3.81.6

1.3

1.7

見直しにつながった

3

0.90.9

特段見直しは生じなかった

18.8

18.4

17.0
3.11.088.2
76.0

48.350.0

42.0

30
10

81.3
73.2

69.8

70
60

81.6

11.8

1.0

1.0

わからない

22.9

1.0

無回答

説明や協議をおこなわなかった理由と課題
これまでは従業員への説明や協議の有無、説明や協議をおこなった内容、その結果をそれぞれ示してきた。ここでは従業員への説明や協議をおこなわなかった事業所に焦点を当て、説明や協議をおこなわなかった理由、説明や協議をおこなわなかったことによる課題をそれぞれ確認しておきたい。

（1）説明や協議をおこなわなかった理由
従業員への説明や協議をおこなわなかった理由を確認した結果（図表 5 − 12）、第 1 位は「経営判断であるため、必要なかったから」（47.1％）が最も多い。第 2 位は「本社や親会社、グループ会社の方針であったから」（19.5％）および「従業員の仕事が今より楽になるから」（19.5％）であり、第 4 位は「そのような慣行がなかったから」（16.1％）および「従業員の賃金等の労働条件に影響がないから」（16.1％）であった。
では、従業員への説明や協議をおこなわなかったことによって、何らかの課題は生じたのだろうか。

- 98 -

図表 5 − 12

従業員への説明や協議をおこなわなかった理由（％、M.A.、N=87）
0

5

10

15

20

25

経営判断であるため、必要なかったから

35

40

45

50
47.1

本社や親会社、グループ会社の方針であったから

19.5

従業員の仕事が今より楽になるから

19.5

そのような慣行がなかったから

16.1

従業員の賃金等の労働条件に影響がないから

16.1

現場の裁量で導入したから

14.9

特に大きな決断ではなかったから

13.8

経営計画で、すでに決まっていたから

8.0

同業他社が導入を始めていたから

8.0

従業員側に交渉をする時間的な余裕がなかったから

5.7

従業員側から交渉の要望がなかったから

3.4

経営側に交渉をする時間的な余裕がなかったから

2.3

従業員側が内容を理解していなかったから

2.3

労働協約の協議事項に入っていなかったから

2.3

その他
無回答

30

5.7
2.3

（2）説明や協議をおこなわなかったことによる課題
従業員への説明や協議をおこなわなかったことによる課題を確認した結果（図表 5 − 13）、
第 1 位は「特に課題を感じていない」（71.3％）が突出して高い。
一方、従業員への説明や協議をおこなわなかったことによる課題の第 2 位以降は興味深い。
第 2 位は「想定したように生産性が向上しなかった」（5.7％）、第 3 位は「従業員から不満の声があった」（3.4％）および「現場の業務に適合しない導入となった」（3.4％）、「導入・運用の計画が遅れた」（3.4%）であった。従業員への説明や協議をおこなわなかったことによる課題は少ないものの、生産性向上に関する課題、従業員からの不満という合意形成に関わる課題、業務に適合しない導入などの課題があげられている。

- 99 -

図表 5 − 13

従業員への説明や協議をおこなわなかったことによる課題（％、M.A.、N=87）0

10

想定したように生産性が向上しなかった

20

30

40

50

60

70

5.7

従業員から不満の声があった

3.4

現場の業務に適合しない導入となった

3.4

導入・運用の計画が遅れた

3.4

その他

2.3

特に課題を感じていない

第4節

80

71.3

わからない

6.9

無回答

6.9

AI 技術をめぐる説明や協議自体の効果と課題

前節では従業員への説明や協議の実態を確認し、どのような内容が見直しにつながったのかなどを明らかにしたが、ここでは説明や協議を実施すること自体の効果と課題を明らかにしたい。
その結果は次のとおりであった。説明や協議を実施することの効果として、主として円滑な実施につながったことがあげられた。一方、説明や協議を実施することの課題はほぼみられないが、一部に計画の遅れ、コスト高、円滑な実施の妨げがそれぞれみられた。

1

説明や協議の効果
説明や協議を実施することの効果を確認すると（図表 5 − 14）、第 1 位は「円滑な実施につながった」（69.6%）、第 2 位は「効果的な実施につながった」（39.6%）、第 3 位は「導入・運用が計画通り進んだ」（33.2%）、第 4 位は「無駄のない導入・運用につながった」（22.1%）であった。
これらを大きく分類すると、スムーズな導入効果（「円滑な実施につながった」、「導入・運用が計画通り進んだ」）、効果促進効果（「効果的な実施につながった」、「導入の効果が大きくなった」）、能力開発効果（「従業員の能力開発の推進につながった」、「従業員に求める人材像の明確化につながった」）に分けられよう。最も効果がみられたのはスムーズな導入
効果、次いで効果促進効果であった。能力開発効果は限定的な効果に留まっている。

- 100 -

図表 5 − 14

従業員への説明や協議の効果（％、M.A.、N=217）
0

10

20

30

40

50

60

円滑な実施につながった

80

69.6

効果的な実施につながった

39.6

導入・運用が計画通り進んだ

33.2

無駄のない導入・運用につながった

22.1

導入の効果が大きくなった

14.7

従業員の能力開発の推進につながった

10.1

従業員に求める人材像の明確化につながった

2

70

1.8

その他の効果があった

0.5

無回答

0.5

説明や協議の課題
次に、説明や協議を実施することによる課題の有無を確認した（図表 5 − 15）。その結果、「課題は生じなかった」と答えた事業所が 75.6％と多い。一方、「課題が生じた」と答えた
事業所は 18.9％と一定の割合で存在する。では、どのような課題が生じたのであろうか。
図表 5 − 15

従業員への説明や協議による課題（％、N=238）

無回答, 5.5

課題が生じた, 18.9

課題は生じなかった,
75.6

説明や協議を実施することによる課題の内容を確認した結果（図表 5 − 16）、第 1 位は「導入・運用の計画が遅れた」（57.8%）であり、過半数以上を占めている。第 2 位は「当初予定よりもコスト高のものを導入した」（17.8%）、第 3 位は「円滑な実施の妨げになった」（15.6%）、第 4 位は「当初計画していた効果が現れなかった」（11.1%）とそれぞれ続いている。しかし、説明や協議の対象となった技術や課題が生じる実態についてはより詳細な観察を必要とする。

- 101 -

図表 5 − 16

説明や協議を実施することの課題（％、M.A.、N ＝ 45）
0

10

20

30

40

導入・運用の計画が遅れた
17.8

円滑な実施の妨げになった

15.6
11.1

その他の課題が生じた

第5節

60
57.8

当初予定よりもコスト高のものを導入した

当初計画していた効果が現れなかった

50

13.3

今後のデジタル技術の活用見込みと説明や協議の実施予定

本節では、AI 技術を導入した事業所が今後もデジタル技術の活用を見込んでいるのか、
また、技術を導入する際には従業員への説明や協議を実施する予定であるのかについて明らかにする。その結果、AI 技術を導入した多くの事業所は、今後もデジタル技術の活用を見込んでおり、さらに導入の際には説明や協議を実施する予定であった。

1

今後のデジタル技術の活用の見込み
今後のデジタル技術の活用見込みを確認した結果（図表 5 − 17）、「行う予定がある」と答えた事業所は 63.1% と多数を占める。デジタル技術の導入が拡大する可能性の高さが窺える。
これとは対照的に、「行う予定はない」と答えた事業所は僅か 2.4% である。
一方、約 3 割の事業所は「わからない」（32.0%）と答えている。この背景には、AI 技術
を含むデジタル技術の効果を見極めている段階にある可能性が考えられる。

図表 5 − 17

今後、デジタル技術を活用した取り組みを行う予定（％、N=331）
無回答, 2.4

わからない, 32.0

行う予定がある,
63.1

行う予定はない,
2.4- 102 -

2

今後の説明や協議の実施予定
最後に、今後、デジタル技術を活用した取り組みを「行う予定がある」と答えた事業所のうち、どの程度の事業所が従業員への説明や協議を実施する予定なのかを確認した（図表 5− 18）。
その結果、第 1 位の「実施する予定」（45.9%）と第 2 位の「どちらかといえば実施する予定」（35.4%）を合わせると、約 8 割の事業所が従業員への説明や協議を実施する予定であった。約 2 割の事業所が説明や協議を実施することによる課題を有していたものの（図表5 − 15）、従業員への説明や協議を実施することの有効性が一定程度窺える。
一方、「実施する予定はない」（4.3%）、「どちらかといえば実施する予定はない」（6.7%）との回答は限定的であり、両者を合わせると、約 1 割の事業所では従業員への説明や協議を実施する予定にない。この理由については不明であるが興味深い。
図表 5 − 18

従業員への説明や協議を実施する予定（％、N=209）
0

5

10

15

20

25

30

35

40

実施する予定35.4

どちらかといえば実施する予定はない

6.7
4.3

わからない

第6節

50
45.9

どちらかといえば実施する予定

実施する予定はない

45

7.7

まとめ

本節では、本章で明らかになったことを整理し、今後の研究課題をそれぞれ提示する。明らかになったことは以下のとおりである。
第一に、AI 技術の導入効果と導入への対応を検討した結果、まず、AI 技術の導入効果は、
定型的業務および非定型的業務の効率・生産性向上、コスト削減、労働時間の削減であった。
人材育成効果は乏しい。ここでは、AI 技術の特徴である定型的業務および非定型的業務の効率・生産性向上の効果が労働時間の削減に寄与している可能性が示唆された。
次に、AI 技術の導入への対応は、主に業務プロセスや作業環境の見直しであった。一方、
人事評価制度、配置転換・職種転換、採用の見直しは乏しい。なお、採用面については、採用の抑制よりも採用の実施の方が多い。ここでは、業務プロセスの見直しがおこなわれた背景として、① AI 技術が処理できない複雑な業務への注力が生じたこと、②新たな業務が創出したこと、③既存の他の業務への比重が増加したことが示唆された。一方、配置転換や職- 103 -

種転換をおこなった事業所が少数である背景には、AI 技術が従業員の働き方や賃金・労働条件に及ぼす影響が限定的であることが示唆された。
第二に、説明や協議の実態を検討した結果、約 7 割の事業所は説明や協議をおこなっている。その主な方法は、労使協議や団体交渉ではなく、説明会の開催やメールなどでの情報提供であった。主な説明や協議の内容は、作業方法や作業環境の見直しであり、その成果もみられた。しかし、人事評価制度、配置転換などの見直しは乏しい。一方、3 割近くの事業所
では説明や協議がおこなわれていない。その主な理由は経営判断である。説明や協議をおこなわなかったことによる課題はほぼみられないが、生産性向上や従業員との合意形成に関わる課題が一部にみられた。
労使協議や団体交渉が実施されない背景として、AI 技術が従業員の働き方、賃金・労働条件に顕著な影響を与えていないことが示唆された。一方、従業員への説明会が最も多い背景には、AI 技術の機能や使用方法、および雇用喪失の可能性に関する情報提供は、AI 技術を活用する従業員にとって必要であることが示唆された。加えて、メールなどでの情報提供が多い背景として、AI 技術が雇用に顕著な影響を及ぼすものではなく、また、使用方法が比較的容易であったことも示唆された。
第三に、説明や協議をおこなうこと自体の効果と課題について検討した結果、説明や協議をおこなうこと自体の効果は、主としてスムーズな導入効果や効果促進効果であった。一方、説明や協議をおこなうことによる課題はほぼみられなかったが、計画の遅れ、コスト高、円
滑な実施の妨げが一部にみられた。
第四に、今後のデジタル技術の活用見込みを検討した結果、多くの事業所は今後のデジタ
ル技術の活用を見込んでおり、さらに技術を導入する際には従業員への説明や協議を実施する予定であった。デジタル技術の導入が拡大する可能性が示唆された。
最後に、今後の研究課題をあげておきたい。第一に、労使協議や団体交渉をおこなった事
例の観察である。AI 技術をめぐる従業員への説明や協議の方法は、主に説明会や情報提供であり、この結果は JILPT（2022, 2023）の結果とも一致する。しかし、僅かながら労使協議や団体交渉を実施している事業所がみられた。これらの事業所では、どのような機能を有する技術の導入が検討されたのか、新技術に対する労働組合の認識はどうであったのか、
なぜ労使協議や団体交渉の議題となったのか、労使はいかなる主張をおこない、どのような帰結に至ったのか。今後、AI 技術が従業員の雇用に顕著な影響を及ぼす際には、労使協議や団体交渉の議題となり得るため、すでに労使協議や団体交渉をおこなった事業所の観察は重要である。
第二に、本章の調査結果に現れた次の諸点の検討である。説明や協議した内容のうち「生産性が向上した分の従業員への還元」についての議論の内容とその帰結、説明や協議を通じて「見直しにつながった」という「勤務時間や働き方の見直し」の内容とその理由、説明や協議をおこなわないことについて「特に課題を感じていない」理由、「導入・運用の計画が- 104 -

遅れた」や「当初予定よりもコスト高のものを導入した」などの説明や協議による課題の詳
細、最後に、約 1 割の事業所が従業員への説明や協議を実施する予定がない理由である。
これらの今後の研究課題に対して、本調査票の最終頁に掲載されている、「ヒアリング調
査へのご協力のお願い」として、ヒアリングに応じていただける企業に伺うことを通して、
接近することが可能である。

参考文献
Benanav A.（2020）, Automation and the Future of Work , Verso.（岩橋誠、萩田翔太郎、中島崇法訳 / 佐々木隆治監訳・解説（2022）『オートメーションと労働の未来』, 堀之内出
版 .）Frey, C. and M. Osborne（2017）,“The Future of Employment: How Susceptible Are
Jobs to Computerization?”, Technological Forecasting and Social Change , vol.114,
pp.254-280, https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019.
JILPT（2022）『金融業における AI 技術の活用が職場に与える影響－ OECD 共同研究－』（資料シリーズ No.253）, https://www.jil.go.jp/institute/siryo/2022/253.html.
JILPT（2023）『製造業における AI 技術の活用が職場に与える影響―OECD 共同研究―』（資料シリーズ No.262）, https://www.jil.go.jp/institute/siryo/2023/262.html.
Lane, M. and A. Saint-Martin（2021）,“The impact of Artiﬁcial Intelligence on the labour
market: What do we know so far?”, OECD Social, Employment and Migration Working

Papers, OECD Publishing, Paris , Vol. 256., https://doi.org/10.1787/7c895724-en.
Milanez, A.（2023）,“The Impact of AI on the Workplace Evidence from OECD Case Studies
of AI Implementation”, OECD Social, Employment and Migration Working Papers,

OECD Publishing, Paris , Vol. 289, https://doi.org/10.1787/2247ce58-en.
野村総合研究所（2015）「日本の労働人口の 49％が人工知能やロボット等で代替可能に」『News Release』, https://www.nri.com/-/media/Corporate/jp/Files/PDF/news/
newsrelease/cc/2015/151202_1.pdf.

- 105 -

第6章

むすびにかえて最後に、簡単なまとめをした上で、今後の課題を整理し、むすびにかえたい。

第1節

本調査の位置づけ - 前回調査との関連 -最初に、今回の調査と前回の調査との関連について、あらためて簡単にまとめておくことにしたい。
今回の調査におけるテーマは、前回の調査とほぼ同じである。これまで見てきたように、どのような種類の新しいデジタル技術が企業に導入されているのか否か、そして、その導入の際には、労使でどのような説明や協議を行っているのかを検討している。
最初の技術の種類に関しては、設問の文言・方法を変更している。前回調査においては、AI や RPA といった技術の名称をそのまま提示し、導入の有無を尋ねた。ただ、周知のとおり、新しい技術は、様々な部分で、オーバーラップしている。たとえば、AI とビッグデー
タとは、密接不可分な関係にあることが明らかになりつつある。そうした状況の下で、より実態に即して、回答者判断に負担とならないように工夫した方法を考えたのが、今回の設問である。その意味で、新しいデジタル技術の導入に関しては、今回あらためて、導入の有無から確認したと考えることができよう。
そうした導入状況を明らかにした上で、第二点の労使間の説明や協議について、検討した。
前回調査がコロナ以前の状況を調べた調査であるのに対して、コロナ禍が多少なりとも落ち着いてきた今回の状況が、どの程度変わっているのかを調べることも、また重要なテーマとなっていた。
2 回にわたる調査で、同じ文言・設問を使用して、可能な限り、その比較を試みている。
しかしながら、すべて同じ体裁で調査を繰り返すことが重要なのではない。ほぼ同じテーマを検討しながらも、より実態に即した情報を収集しようとしたのが、今回の調査である。
概ね、コロナ禍という未曾有の事態にも関わらず、諸々の状況は大きくは変わっていなかった。その理由を可能な限り探求することも、一つの大きなテーマであった。こうした検討を経て、何が明らかになり、あらためて何が今後の課題として浮上したのかを、次節以降で
まとめた。

第2節

本調査で明らかになった諸点

今回の調査では、AI に代表される新しいデジタル技術が、どのように職場に導入されているのか、その導入にあたって、企業は従業員とどのような協議やコミュニケーションを取っているのか、また、そうしたコミュニケーションの有無が導入のプロセスと効果にいかなる影響を及ぼしているのかを把握するために実施した。
加えて、前回調査が実施されたのは、コロナ禍の影響を受ける前のタイミングであったこ- 106 -

とから、今回は、可能な限り、コロナ禍の影響を検討しようとした。
まず、第 1 章で、今回の調査を検討した経緯と理由を整理した上で、第 2 章では、調査結
果全体を、単純集計結果を中心に検討した。その要旨を簡単にまとめると、明らかになったのは以下のような諸点である。
①

全体としてみれば、新しいデジタル技術を導入する主たる目的は、基本的には「定型的な業務の効率化、生産性の向上」にあると考えられるが、加えて、従業員の負担軽減が重要視されている。新型コロナウィルス感染症対策として導入されたのは、ほぼ、オンライン・コミュニケーション・ツールに限られる。

②

そのため、導入の「効果」も、基本的な導入目的に対応している。

③

新技術導入に際して、企業側は、従業員側との協議がきわめて重要だとは考えていない。
協議実施は 5 割強であり、4 割は事前協議を「行っていない」。

④

それは、基本的には、新技術導入が「大きな決断ではなく、経営判断であり、協議の必要がなかった」からである。

⑤

ただ、従業員の負担軽減や教育訓練、研修などについて、目を向けつつある・重要視し始めているのは、今後を考える上で重要な点だと思われる。

⑥

企業はデジタル技術導入のために、様々なコストを負担している。技術導入を望みながらも、費用や人材などから導入していない企業もあるため、こうした企業に対して、負担を軽減する政策的支援が考えられる。

⑦

いずれにせよ、新しい技術導入の概要がようやく明らかになりつつある状況であり、今後さらに企業規模や業種など属性や技術そのものの違いから見られる傾向の差異を詳しく検討していく必要がある。
その上で、いくつかの視点から、導入の意味、状況を検討したのが、第 3 章から第 5 章である。
第 3 章では、企業の属性や導入した DX の種類で、企業の DX 導入に対する取り組みに差異があるのかについて、概要を把握することを主たる目的として、さらに、前回調査の結果とも比較することで、企業の取り組みに対する姿勢が変化したのかも確認した。そのために、「投資・コスト」という観点から検討を行った。
その結果、明らかになったのは、以下の諸点である。
①

導入に際しての協議の有無で目標の達成具合などに差はないことが確認された。

②

導入する技術が生産現場や製造工程に関係しているほど協議期間が長くなる傾向が見て取れるものの、顕著な差があるとまでは言えない。

③

回帰分析の結果、協議の姿勢が熱心であり協議期間が長く、協議の種類が多いほど、問題点を洗い出す効果が高いことが示された。一方で、当初の目的に対する効果が出にく- 107 -くなるという結果も同時に示された。
これらから、企業が多くの協議や時間を費やしたことにより、企画当初に意図していた目的が「あれもこれも」といったような追加的な詰め込みが行われてしまい、結果として DX
導入による効果が確認しにくくなっている可能性が挙げられる。
第 4 章では、事業所の特徴と技術導入・労使間コミュニケーションの関係について検討を行った。本調査においては、日本的雇用慣行の内容を厳密に特定した訳ではないが、従来の雇用慣行と技術導入との関係性を可能な限り、吟味している。明らかとなったのは、以下の諸点である。
①

人事管理に大きな変化が見られる事業所では、そうではない事業所と比べて技術の導入に対して迅速に対応している。また、より多くの技術の導入に積極的であることが窺える。

②

AI 技術や IoT 技術など、人々の作業を代替したり、補完する機能を有する新たな技術については、事業所の人事管理や戦略の特徴にかかわらず、その導入は他の技術に比べると進んでいない。一方で、働く場所の柔軟化に繋がるような技術の導入は進んでいる。
そして、その際には、人事管理の変化が大きい事業所において、それらの技術の導入がより進んでいることが窺える。

③

労使コミュニケーションの特徴を確認すると、事業所の人事管理や経営戦略の特徴にかかわらず、労働組合等の従業員代表組織を通じた間接的な発言よりも、従業員個人による直接的な発言が用いられている。団体交渉、労使協議、専門委員会の設置等、何らかの従業員を代表するような専門組織の活用は、それほど見られなかった。また、その際、人事管理の変化が大きな事業所では、会社と従業員間の双方向のコミュニケーションが、そうでない事業所に比べると実施されている傾向が窺える。

④

労使コミュニケーションを実施している事業所の方が、技術導入による企業経営の競争力向上や従業員の生活の質の向上に関する効果を上げていることが窺える。特に、経営戦略において品質の向上を重視する事業所では、労使コミュニケーションを行っている事業所の方が、経営と従業員双方において効果を上げているようである。一方、コストを下げることを重視する事業所では、従業員に対する効果を高めることは確認されたが、経営に対する効果を高めることは確認されなかった。

⑤

特定の戦略下において組合は、技術導入に伴う企業経営に対する効果を高めていることが窺える。
そして、第 5 章では、新しいデジタル技術の中でも、AI 技術に限定した上で、その導入による効果とそれに伴う労使間での協議や説明会といった行動がどのような効果を持ってい
るのか、またどういった課題が生じているのかを検討した。明らかとなったのは、以下の諸- 108 -

点である。
AI 技術の導入効果は、定型的業務および非定型的業務の効率・生産性向上、コスト削減、①

労働時間の削減であった。人材育成効果は相対的に強くはない。
AI 技術の導入への対応は、主に業務プロセスや作業環境の見直しであった。一方、人②

事評価制度、配置転換・職種転換、採用の見直しといった側面は、相対的に強くはない。
また、採用面については、採用の抑制よりも採用の実施の方が多い。
説明や協議の実態に関しては、約 7 割の事業所は説明や協議をおこなっている。その主③

な方法は、労使協議や団体交渉ではなく、説明会の開催やメールなどでの情報提供であった。主な説明や協議の内容は、作業方法や作業環境の見直しであり、その成果もみられた。しかし、人事評価制度、配置転換などの見直しにはつながっていない。一方、3割近くの事業所では説明や協議がおこなわれていない。その主な理由は経営判断である。
説明や協議をおこなわないことによる課題はほぼみられないが、生産性向上や従業員との合意形成に関わる課題が一部にみられた。
④

説明や協議をおこなうこと自体の効果と課題について検討した結果、説明や協議をおこ
なうこと自体の効果は、主としてスムースな導入効果や効果促進効果であった。一方、説明や協議をおこなうことによる課題はほぼみられなかったが、計画の遅れ、コスト高、円滑な実施の妨げが一部にみられた。

⑤

今後のデジタル技術の活用見込みを検討した結果、多くの事業所は今後のデジタル技術の活用を見込んでおり、さらに技術を導入する際には従業員への説明や協議を実施する
予定であった。デジタル技術の導入が拡大する可能性が示唆された。

ここまでが、各章の概要である。
全体を通して、4 割近くの事業所で、労働者への説明や協議を行うことなく、新技術を導入した最大の理由の一つは、「少なくとも、現時点までのデジタル技術の導入による従業員の処遇・労働条件などへ、直接的な影響を即座に及ぼすものではない」ためと考えられよう。
協議をしない理由の上位が、「大きな決断ではない、経営判断だから」となっていることが、その証左の一つである。
ただ、今後、さらに新しいデジタル技術が導入されることは想像に難くない。その際、それらがどの程度、従業員の処遇に関係するのかを予測することは、現時点では難しい。その意味でも、現時点での新技術導入に関わる状況をスナップショットとして明らかにしたことには、意味があると思われる。

第3節

今後の課題と展望

このような知見を踏まえた上で、今後の課題を簡単にまとめておくことにしたい。

- 109 -

1

継続的調査の必要性
現時点で、新しいデジタル技術の導入による労働条件への影響がきわめて大きなものではないとはいえ、導入にあたり、労働者に説明や協議を行った事業所の半数以上が、業務内容の変更につながったと回答していることからも、新しいデジタル技術の導入は、確実に、働くことに関わる変化の一つの大きな要因となっている。例えば、在宅勤務に代表されるような働く場所の柔軟化につながる技術を筆頭に、職場や働き方に影響を及ぼしていることは確かである。
そうした中にあって、新しいデジタル技術の導入プロセスを検討した今回の調査結果と前回調査を比較する限り、技術導入をめぐる労使のコミュニケーションに関しては、大きな変化が見られず、コロナ禍の影響をあまり受けることがなかったと言えよう。こうした未曾有の事態の中で、なぜ大きく変化しなかったのかという問いかけも重要性を増す。その最大の理由の一つは、少なくとも現時点では、新技術導入が従業員の処遇・労働条件に対して、即座に影響する訳ではないからであろう。
しかしながら、生成 AI に代表される現時点での最先端技術が、非常に早いスピードで普及し始めており、今後、技術革新のスピードがさらに加速すると考えれば、従業員の処遇・労働条件に与える影響も大きくなることが予想されよう。今回の調査で明らかにしようとした状況は、どの時点で、どのような理由から、現在の状況が変わり始めるのかなど、働き方の今後を考える上で、きわめて重要なテーマであり続けている。その意味で、今後も、本テーマに関する継続的調査を検討・実施する必要があろう。
さらに、今回の調査を設計するにあたり念頭においた、新しい技術が職場や働き方に影響を及ぼすという方向性と共に、逆に、働き方や人事管理のあり方が先に変わることによって、技術導入に影響を及ぼすという状況も検討する必要がある。本報告では、因果関係の方向性まで明らかにできた訳ではないものの、その一端を明らかにしたように、働き方や人事管理のあり方や経営方針などと技術導入の状況は、相互に影響を及ぼしていると考えられる。こうした観点から、今後も継続的に調査を実施することは、きわめて重要であろう。
また、人事管理との関係のみではなく、コストという切り口から検討を進める必要性も増しているように思われる。金銭的なコストのみではなく、人員、時間を費やして、新しいデジタル技術を導入することも、企業にとってはコストであることは明らかである。調査結果にも表れていたように、現時点で、新しい技術をまったく導入していない企業の中には、それを望みながらも、資金は元より、活用できる人材や、導入を担当する人材といった余裕に欠けることにより断念していることも明らかとなった。
今後、新しいデジタル技術の導入が企業の競争力を増強するために必須、あるいは、より望ましいことであるのなら、よりいっそう、導入をめぐるプロセスをいかにスムースに進められるように資金や人材の面から支援していくのかは、大変重要な課題となる。その方策を今から考えておくことが重要であろう。

- 110 -

新技術導入をめぐる基本的なプロセスを継続的に検討していくと同時に、こうした様々な視角から検討を進めることや、さらに別の新しい視角から吟味することも、可能であり必要であるように思われる。いずれにせよ、今後も、より広い観点から変化のプロセスを検討していくことが重要である。

2

本格的なデジタル化の要素を的確に把握するデータ収集の必要性
継続的な調査は、これまで幾度か訪れた、その時代におけるデジタル化の様相との比較を可能にする。過去行われた調査結果をみれば、新しい技術導入の際、労使で十分に協議がなされてはこなかったと考えてよかろう。その根本には、先ほども述べたように、新技術導入
による従業員の処遇・労働条件への直接的な影響がきわめて大きなものではなかったと考えられるが、1984 年及び 1985 年の労働省の調査で指摘された問題を含め、その他の課題が、今日に於いてもなお、なかなか達成できていない現実が明らかになっている。そうした状況
をもう一度、真摯に検討すべきであろう。
第 1 章でもみたように、2 つの労働省調査ではその時点において、「新技術・知識の確保」、「中高年労働者の活用」、「職業訓練・研修」などに関する問題が生じてくるであろうと考えられていた。「新技術・知識の確保」という点では、今日でも、先進諸国と比較する限りで、わが国企業では相対的に、研究開発投資への支出が少ないことや教育関連費の削減といった問題が指摘されている。「中高年労働者の活用」という点では、その文脈は以前と現在とで異なるものの、重要な問題であり続けている。当時は、新しい技術の導入に伴い、それにキャッチアップできない中高年層が過剰になるという問題を含んでいたが、現在では、そうした状況とは真逆に、これまで培った技術をいかに継承していくのかという状況が、今後を考える上での重要なトピックとなっている。また、「職業訓練・研修」では、新しい技術にいかに対応していくのかがまず問題となるが、それと同時に、配置転換を含み、いかなるキャ
リア・パスを労使相互で考えていくのかは、人事管理に関する最大の問題の一つである。
また、これまでのデジタル技術の根幹にあるものが効率化を目指す方向性と考えるのなら、
今後は、それさえも変わっていく可能性が少なくない。生成 AI という、ビジネスのあり方を一変させるような未知の可能性を含み、その内容と影響がなかなか想像し難い技術の登場を踏まえれば、過去から続く問題が完全には解決されないまま残っている可能性と、別の文脈で現れてくる可能性、さらには、これまでとはまったく別種の新たな問題とが混在する可能性が少なくない。こうした事態に直面した際、こうした継続的調査の結果が、対応策を検討するための貴重なデータとなろう。

3

さらなる導入を進める際の支援策の検討
これからの社会にとり、新しいデジタル技術がきわめて重要であることは疑いない。そのためには、企業がその導入をスムースに進められる支援の仕組みを検討することは必須とな- 111 -

る。
この点も繰り返しとなるが、コストの問題をあらためて真剣に検討する必要があろう。新
しいデジタル技術導入には、当然のことながら、大なり小なり、様々なコストがかかってくる。ただ、コストとは、設備投資のような直接的な費用のみではない。協議に費やす時間や人的なコストも、実は、相当重要なコストと考えられよう。そうした点まで射程に含めた支援策を考える必要があるように思われる。
たとえば、今回の調査結果を含め、協議による成功例を提示することや、それに基づいた支援をすることも必要であろう。むろん、さまざまな企業に共通して適応し得るような対応策が即座に検討できる訳ではない。とくに調整費用と無形資産という面で考えるとほとんどの場合において、そのコスト負担は、企業自らの投資になることが予想される。このような状況下では、あくまでも企業は独自に導入を進めることが基本となる。企業自らが負担するコストの中で、重要性と優先度が高い項目に、いかなる形であれば、サポートが可能となるのかを考えることが必要であろう。そうした共通性を見出すことが困難であるのなら、発想を転換して、導入によるインセンティブを検討することも一案であろう。いずれにせよ、どのような支援策が本当に有効かを議論するためにも、企業が実際に負担している費用を精査することがまずは必要となろう。
以上のように、調査を継続し、その結果を踏まえた支援政策を打ち出すことが、1980 年
代から続く、企業の新技術導入の促進という課題への対処となるのではないだろうか。

4

労使コミュニケーションのあり方再考
過去に実施された調査結果を再度吟味し、今回の調査結果をみていくと、新しい技術導入に伴い、労使間で積極的に協議することが相対的に少なかったということが明らかとなってきた。むろん、「それぞれの時代における最先端の技術」の内容は、大きく異なるものであったと言っても過言ではなかろう。技術そのものも異なれば、それを協議・検討するコミュ
ニケーション方法も、異なってきている。オンライン会議などが現実的に機能し始めたのは、
ごく最近のことである。ただ、そうした変化は、労使コミュニケーションとは何であるのかということを、あらためて問い直す契機を提供しているようにも思われる。
通常、協議するという言葉から連想するのは、労働組合や労使協議機関における協議や交渉をはじめとする伝統的な手法であろう。ただ、今回の調査からみる限り、こうした手法による協議を行う比率は低いことは明らかである。その意味を考えると共に、同時に、協議のあり方が本当に変化しているのかを正確に捉える方法も、検討していくことが必要となる。
むろん、調査票の中で、「労使コミュニケーション」という文言の意味について説明した
上で、調査を行っている。そうした説明における「協議」という文言から、本調査の回答者の方々が、すべて同じような状況やコミュニケーションを想起されたのかは、定かではない。
「話し合いや意見の収集」などについては、おそらく共通のイメージを抱くであろうと思わ- 112 -

れるものの、「協議」という文言では、オフィシャルなチャンネルを通じたものであるのか、
あるいは、それよりもソフトで日常的なコミュニケーションに近い交渉を思い浮かべるのかまで、その意味の取り方には少なからず差異がある可能性もある。「従業員説明会における説明」や「日常的な業務上の会話の中で行う説明」が、「協議ではない」とまでは言い切れない。それもたしかにコミュニケーションの方法の一つである。
それでもなお、「協議を行わなかった」という比率が約 4 割となった調査結果をみると、
たとえば、「単なる情報伝達」と「労使双方の協議」は、どの部分がどの程度同じであるのか、異なっているのか、その境界をさらに精査していくことが重要となろう。
そうした状況は、現代における労使コミュニケーションとは何であり、それを支える技術と、労使双方の考え方の変容や、働き方や職場、組織のあり方に及ぼす影響まで含めて、その全体像をいま一度、整理することを要請しているように思われる。新しいデジタル技術の登場と活用により、労使コミュニケーションのあり方そのものが、相当程度変わってきていると考えることが、労使コミュニケーションのあり方を捉える前提となるように思われる。
さらにいえば、新しいデジタル技術が、労使コミュニケーションのみならず、それを包摂する働き方や人事管理の仕組みに影響していることを前提としながら、その影響や相互の関連性を丹念に一つずつ検討していくことが求められている。今回の報告では、いくつかの重要な状況を明らかにしたが、それ以上に、今後の検討すべき多くの課題も明らかにしている。
本報告は、今後、このテーマをさらに追求しようとする際に、その方向性の一案を提供した
中間的な報告である。

- 113 -