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第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム

社員が記述したテキストからの幸福度推定
林純子†

伊藤 和浩†

眞鍋雅恵†

渡邉寧††

内田由紀子††

若宮翔子†

荒牧 英治†

中山真孝††† 奈良先端科学技術大学院大学 〒 630–0192 奈良県生駒市高山町 8916 番 5 号†† 京都大学 人と社会の未来研究院 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田下阿達町 46 番
E-mail: †{hayashi.junko.hh5,ito.kazuhiro.ih4,mmanabe,wakamiya,aramaki}@is.naist.jp,††yasushi.watanabe.77@gmail.com, †††{nakayama.masataka.4v,uchida.yukiko.6m}@kyoto-u.ac.jp
あらまし Well-being は近年，人の生活をより良くしていくための概念として注目を集めている．このため，Well-beingの指標の一つとして幸福度を調査し，Well-being の向上を図る努力が行われている．現在，幸福度を測る方法として質問に対し数値で幸福度を回答するという質問紙による方法が主流である．しかし，質問紙による調査は頻回な調査が想定されていないため，短期間での Well-being の変化を捉えることができず，Well-being 向上の要因の特定や，モデル化が困難であった．そこで，本研究では，従来のように質問紙を用いず，自由に記述した日報テキストから幸福度を推定することを試みる．まず，大規模な日報テキストと主観的な幸福度（0〜10 の 11 段階）の点数を収集した．
次に，これらに対して大規模言語モデルを用いて，日報テキストから幸福度を推定するモデルを構築した．その結果，自己申告の幸福度スコア群と，モデルが推定した幸福度スコア群の間には有意な相関が見られ，モデルの妥当性が確認された．
キーワード ウェルビーイング，自然言語処理応用，職場，幸福，日報

1 はじめにWell-being とは人生における様々な側面を総合して，良い状態が持続的である状態を指す．世界保健機関 (WHO) 憲章では，健康を「肉体的，精神的，そして社会的な Well-being が満たされた状態」と定義している [1]．ここから，健康状態を知るために Well-being が指標化され，様々な事象との関連が明らかにされてきた．中でも，職場におけるパフォーマンスは Well-beingと深い関係があるということが今までの研究において詳らかにされている．例えば，Well-being のスコアが高い人ほど収入が多いといった報告 [2] や，Well-being のスコアが低い人は職場における生産性が低い傾向があるという報告 [3]，そして離職率にも影響するという報告 [4] がある．多くの調査結果が示すよ

図 1 本研究の概要．質問紙調査では困難な短期間での調査を実現する

うに，従業員の Well-being の把握が重要であることから，職場ため，本研究は自由記述テキストという簡易に行うことのできるの Well-being に関する世界的な大規模調査が行われている [5]．

調査から幸福度の変化を推定する．

一方で，これまでの研究では，職場における個人の細かなWell-being の変化についての調査は行われていない．例えば質定することは可能であると示唆されている．テキストを頻繁に問紙による調査方法である人生満足尺度（Satisfaction With Life収集できれば Well-being の細かな変化を捉えることが可能であScale; SWLS） [6] は，“In most ways my life is close to my ideal.”

る．しかし個人の Well-being のスコアの推移が捉えられているといった自分の人生の満足度を問う 5 つの質問に対し，リッカーかについては調査が行われておらず，また職場において実用にト尺度で答えるものである．多くの研究において質問紙調査は足るかどうかについては議論されていない．

用いられているが，毎日多くの同じ質問をすることが被験者に

本研究では Well-being をよく表すものとしてその日の幸福度とって負担となり，同じ回答をするようになってしまうというを自由記述テキストから推定するモデルを構築し，個人の幸福問題 [7] が発生しやすく，細かな変化を測定するのには不向き度をどれほど推定できるのかを調査する．図 1 のように，自由である．このような問題を解決する手法として，テキストから記述テキストと記述日の幸福度を収集し，大規模言語モデルでWell-being のスコアを推定する試みが行われてきた [8] [9] [10]．

ある BERT [11] を用いて幸福度推定モデルを構築する．モデル

これらの研究において，テキストから Well-being のスコアを推の評価は，本研究の目的が個人レベルの幸福度の推移の推定で- T5-A-7-03 -T5-A-7-03

第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム

表 1 日報入力アプリの概要（☆のみ本実験で使用）あることから，各ユーザの幸福度推移について行う．
また，職場単位での幸福度推定モデルの性能検証のため，複項目

質問文

数の職場で収集したデータを用いて実験を行う．具体的には，

日報テキス

3 行程度で日記をご記入 文字数制限なしの自由記

ある職場のデータで構築したモデルが別の職場においても機能ト (☆)

ください（仕事に無関係

なお，本研究は京都大学にて，奈良先端科学技術大学院大学

個人の幸福

あなたは一日幸せでした

0（とても不幸）から 10感 (☆)

か？

（とても幸せ）の 11 段階
から 1 つ選択を含む倫理申請を経て，許可された研究課題である (審査番号26-P-16)．

チームの幸チーム全体としては、一福感

日幸せだったと思います （とても幸せ）の 11 段階

2 関連研究1948 年に世界保健機関 (WHO) が健康の定義として Well-beingという単語を用いてから，Well-being を指標化する流れが生まれ，いくつかのアプローチが提案された．Well-being の測定に用いられてきた尺度をまとめた報告 [12] によれば，心理学にお述

でも構いません）するのか，また同じユーザによるデータが訓練データとテストデータに入っている場合の性能についても調査する．

入力形式

勤務場所

0（とても不幸）から 10か？

から 1 つ選択

業務中、主に滞在した場

自宅，関西支社，取材場

所をお選び下さい

所，媒体社，その他

その他の場その他を選択した方は， 文字数制限なしの自由記

合の勤務場

差し支えない範囲で場所所をご記入ください

述ける主なアプローチは快楽主義と幸福主義の 2 つである．
まず一つ目に快楽主義とは，苦痛が回避され，人生満足感が強く，肯定的感情の経験が多く，否定的感情の経験が少ない状態という研究 [18], [19] がある．これらにおいても同様に，推定さを幸福として理解するというものである [13]．快楽主義的なア

れた幸福度と自己申告の幸福度との間には相関があるというこ

プローチとして知られている尺度に，PANAS 尺度 [14] がある．とが示されている．他にも，多くの研究ではサポートベクター

二つ目に，幸福主義とは，自己実現や個人的成長等の経験をマシンや決定木といった手法が用いられている．人生満足度の幸福であると定義する考え方であり，理性主義とも言われる．

質問をテキストで回答してもらい，BERT を用いて幸福度を推幸福主義的なアプローチとして知られている理論は，Well-being

定した研究 [19] において，文脈を考慮した方が性能が高いといが自己受容（Self-Acceptance），他者との肯定的関係（Positiveう結果がある．よって本研究においても手法として文脈を考慮Relations），自律性（Autonomy），環境の習得（Environmental

できる BERT を用いて学習を行う．これまでのテキストと幸福Mastery），人生の目的（Purpose in Life），個人の成長（Personal

度の関連を調べた研究においては生活満足度の質問紙に答えてGrowth）から成り立つ [15] というものである．

もらい，そのスコアと予測したスコアの相関を求めている．

これら二つの考え方を統合したものが PERMA 理論 [16] である．P (Positive Emotion), E (Engagement), R (Relationships), M

3 材料(Meaning), A(Achievement) の 5 つの因子から Well-being を説

職場の従業員を対象にした過去の幸福度調査 [20] において明したもので，この理論を用いた質問紙による計測方法に，

H 社より収集したデータを使用した．データの概要を表 1 に示PERMA-Proﬁler [17] が存在する．この質問紙では，「通常、あす．なお，個人の幸福感は，幸福を 10 段階の梯子になぞらえなたは目的や意味のある生活を、どの程度送っていますか。
」やて尋ねる cantril ladder [21] に基づいた質問となっている．本実「あなたは自分で立てた大切な目標を、どのくらいの頻度で達験では，推定モデルを作成するために，H 社と追加で収集した成できますか。
」といった質問に対し，0 から 10 の 11 段階で回P 社の社員の日報テキストと，個人の幸福感の値を毎日の幸福答する．

度スコアとして用いた．

このように質問紙を用いて幸福度が測定されてきた中，他の日報入力には Web ブラウザ上で動作するオリジナルのアプ要素との関連についても研究が行われてきた．ここでは幸福度リケーションを使用している．参加者への指示は，「入力タイとテキストとの関連についての研究を挙げる．まず，ソーシャミングは原則勤務日ごとに 1 回以上，勤務終了日にその日の出ルメディアの投稿と幸福度スコアを学習し，幸福度を推定する来事を振り返りながら入力」とした．日報テキストや個人の幸という研究 [8], [9] がある．これらの研究ではソーシャルメディ

福感が空欄であったり，アプリの仕様上複数回違う幸福度スコアに投稿された文章に対し幸福度スコアを他人がアノテーショアを記入した際に小数となったデータは削除した上で使用してンしていたり，地域における幸福度スコアを電話調査によっている．

集め，地域レベルでの相関を取ると言ったアプローチをとっている. そのため実際に文章を投稿した本人の幸福度ではないものの，テキストから推定された幸福度と自己申告された幸福度

3. 1 職場 1：H 社
一つ目の職場は，国内大手の広告・マーケティング事業を営む H 社の関西支社である．日報を使った実験に事前に同意したには正の相関が見られるという結果が得られている．
次に，自由記述のテキストに対してテキストを書いた本人が従業員 121 名のうち，94 名が 2022 年 9 月 1 日〜10 月 31 日の幸福度スコアをつけ，それらを学習し幸福度スコアを予測する

2 ヶ月間にわたり日報入力に参加した．本実験では，94 名の社- T5-A-7-03 -T5-A-7-03

第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム

図 3 混合データ実験と２社別実験におけるデータ分割
図 2 収集データの幸福度分布
表 2 ユーザ単位での相関係数．U1 から U11 は P 社の 11 名のユーザを示す．U1 と U3 を除き，有意な正の相関が見られた．∗ p < .005，

員により入力された 1,728 件の日報テキストと幸福度スコアを，∗∗ p < .001

H 社から収集したデータとして使用する．収集したデータの分

相関係数

p値

相関係数

p値

U1--U70.64∗∗

U20.62∗∗

U80.55∗∗

U3-0.09 0.70

U90.38∗∗

データを収集した．H 社と同様，事前に実験に同意した社員 11U40.55∗∗

U100.50∗∗

名が，2022 年 12 月 19 日〜2023 年 5 月 18 日の 6 ヶ月間にわ

U50.33∗

U110.64

∗∗

0.30

∗

布を表 2(a) に示す．

3. 2 職場 2：P 社
二つ目の職場として，国内大手電機メーカー P 社において

U6たり日報入力に参加し，652 件の日報テキストと幸福度スコアを収集した．収集したデータの分布を表 2(b) に示す．

4. 1. 2 職場単位幸福度推定

4 実
4. 1 設験

職場単位幸福度推定では，職場単位で幸福度を推定し，相関係数を求めて評価する．その際，図 3 のように学習データとテ定

ストデータを分け，二つの実験を行う．それぞれ，学習データ

本実験では，社員が記述したテキストを入力とし，推定したとテストデータのどちらにも同じ人によるテキストが存在する

幸福度スコアを出力する Bidirectional Encoder Representations

混合データ実験と，学習データに含まれるテキストを書いた人

from Transformers (BERT) [11] ベースの推定モデルを構築する．とテストデータに含まれるテキストを書いた人が異なる 2 社別

具体的には，東北大の事前学習済み BERT 1 を用いて，AutoMod-データ実験とする．

elForSequenceClassiﬁcation 2 の回帰モデルを構築した．なお，学習率は 0.000002，エポック数は 20 とし，オプティマイザーに混合データ実験

混合データ実験では，混合された 2 社のデータをランダムに 8:2 に分割し，それぞれを学習データ（1,904は AdamW [22] を用いた．
評価指標には，既存研究 [10] でも用いられているピアソン件）とテストデータ（476 件）として用いる．この際，同相関係数を採用する．そして，モデルが推定した幸福度スコア

じユーザによる別の日の日報テキストが学習データとテス（以下，推定幸福度）と社員が自己申告した幸福度スコア（以トデータに含まれる可能性がある．本実験で想定している

下，申告幸福度）の相関係数を算出する．本実験では，ユーザ設定として，特定の集団に対して幸福度推定モデルを構築単位で相関係数を評価するユーザ単位幸福度推定（4. 1. 1 節）

し，そのモデルを同一の集団に適用させ続ける場合などがと，職場単位で相関係数を評価する職場単位幸福度推定（4. 1. 2挙げられる．実験においては 5 分割交差検証を行い，平均節）の 2 種類を行った．

値をモデルの性能として評価に使用する．

評価においては，同じ項目を測定するために設計されたス
ケール間のピアソン相関係数は 0.4 以上であることが期待される [23] ことから, 相関係数が 0.4 以上であれば幸福度推定モデルが機能するとみなす．

したモデルを他の職場のデータに適用できるかを調べる．

H 社のデータ 1,728 件を学習データ，P 社のデータ 652 件をテストデータとして使用する．この際，H 社に所属する4. 1. 1 ユーザ単位幸福度推定各ユーザに対し，申告幸福度と推定幸福度の相関係数を算出する．ここで用いる推定モデルは，後述する職場単位幸福度推定の 2 社別データ実験においても使用する．この実験においては，H 社のデータで学習したモデルが，P 社の個人のテキストからどの程度の性能で推定幸福度を予測できるのかを検証する．
なお，P 社の 11 名のユーザをそれぞれ U1〜U11 とする．

2 社別データ実験 2 社別データ実験では，特定の職場で学習個人と P 社に所属する個人は全く異なることから，構築したモデルは特定の集団における常識を他の集団に対して利用することができない．本実験において想定している設定としては，構築したモデルを全く別の集団に対して適用する場合が挙げられる．

4. 2 結果と考察

1：https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese

4. 2. 1 ユーザ単位幸福度推定

2：https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/auto

相関係数が 0.4 以上のユーザは 11 人中 6 人と，過半数にとっ- T5-A-7-03 -T5-A-7-03

第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム図 4 P 社ユーザ単位幸福度推定てモデルが機能しているという結果になった．P 社のユーザ単関係数が計算不可となっている．これは，U1 の申告幸福度は位での幸福度推定の相関係数を表 2，散布図を図 4，時系列変常に 8 であり（図 4(a)），相関係数を算出できなかった．我々化を図 5 に示す．相関係数の違いは，幸福度スコアの上昇と下は，この例外的な現象が，提案手法の優位性を示す根拠にもな降の時系列の変化を推定モデルが捉えているかどうかの性能のると考えている．質問紙では同じ数字しか回答しない不真面目違いと解釈できる．表 2 において，ユーザごとの幸福度の予測な参加者からも，自由記述テキストからは，毎日異なる情報を性能にはばらつきがあることがわかる．

得ることができるからである．

特徴的な個人の結果について述べる．まず，表 2 の U1 の相次に，有意ではないものの相関係数が負になっているユーザ- T5-A-7-03 -T5-A-7-03

第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム図 5 時系列での P 社ユーザ単位幸福度推定- T5-A-7-03 -T5-A-7-03

第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(U3) がいる．どのような申告幸福度のテキストであったとしてキストから幸福度を推定できない場合がある．例えば，「今日も，推定幸福度のばらつきも大きくなく，モデルがうまく推定は祝日．」という記述があった際に，祝日であることに喜びをできていない様子がわかる．このユーザの日報を調査したとこ感じる人もいれば，祝日であることに苦痛を覚える人もいる．

ろ，「〜な一日。」という表現を多用していた．このことから，本来，祝日と幸福度の関係を知るためには，十分なテキストにユーザごとの文体の違いや，文章の癖などにより，推定モデルよって，筆者の性格や近況といった多くの情報が必要となるはの性能が左右されている可能性がある．

ずである．本研究の設定では，1 日単位の日報しか入力として

図 5 において，4 月以降にずっと 0 のみを回答しているユー

おらず，数行のテキストからではそもそも人間でも幸福度を推ザ (U5) が存在した．それまでは様々なテキストを入力してい定できない事例も多い．このような問題はあるものの，図 5 かたにもかかわらず，4 月以降には 0 を多くつけ，その間のテキスらもわかる通り，おおよその幸福度の推移を見るといった場合トを全て同じものとしていた．このように環境の変化の後に，や，リアルタイムに大規模な調査をする際には自由記述テキス

測定が難しくなってしまうユーザも存在する．イベントなどのトによる幸福度推定は簡便性があり，有用な場合もあると考え発生によりそもそもデータを収集することが難しくなってしまられる．
二つ目の問題は，モデルの汎用性である．今回のモデルは 2う可能性があることがわかる．
最後に，学習データにない表現を多用することも予測性能に社で実施された実験においてデータを収集したが，汎用性を影響を与えていると考えられる．本実験においては H 社のデー持つのか確認する必要がある．本研究の対象は，広告・マーケ

タを学習データとし，幸福度推定モデルを構築している．H 社

ティング事業を行う H 社と電機メーカーである P 社で，多くの特有の言い回しを学習した幸福度推定モデルは P 社特有の言い業態からのわずか 2 つのケーススタディにすぎない．他業態，回しには対応することができない．一方で，そういった影響を他社でのデータ収集も行う必要がある．

鑑みてもユーザによっては相関係数が 0.64 であったりと，ユー三つ目に，本研究におけるデータ収集におけるバイアスであザ単位で見ればかなり高い性能となる場合もある．幸福度に影る．今回は日報といった形で 2 社に協力してもらい自由記述響を与える要因が人によって違うということも予測性能に影響テキストと幸福度を収集した．両方のデータを同時に取っておを与えている可能性がある．学習データでは幸福度スコアに影り，幸福度と自由記述テキストに矛盾がないように記述させて響を与えていなかった要因が，テストデータにおけるユーザにしまう可能性がある．本来は，個人的な日記など，実験であるとっては幸福につながる場合がある．このことから，個人の性ことを意識しないテキストを用いるのが望ましい．よって，本格を特徴量として組み込むことで性能がさらに高くなる可能性

研究は，職場日報における幸福度推定モデルとして使用は可能がある．

であると考えるが，職場以外の幸福度の推定については未知で

4. 2. 2 職場単位幸福度推定あり，今後の研究を発展させたい．

2 つの実験の結果，ともに相関係数は 0.4 以上であったこと

四つ目に，脱落の対策の必要性である．本実験は，質問紙よから，モデルが機能していることがわかった．混合データ実験りも頻繁に調査できるため自由記述テキストを使用したが，頻の結果，相関係数は 0.68 であった（図 6(a)）．また，2 社別デー繁に調査することが負担になってしまう問題が存在する．実際

タ実験の結果，相関係数は 0.49 であった (図 6(b)）．に，今回の結果においても，20 日以上記述をやめたことのあ

大規模言語モデルは，LIWC のような辞書ベースの手法よりも，性能が高いことがわかった．

るユーザは 11 人中 7 人だった．このことからも，日記を書いてもらう際に脱落しにくくなるような工夫を考えていく必要が2 社別データ実験結果から，職場が異なっていても推定モデある．

ルがうまく機能していると言える．この理由としては．ポジティブ，またはネガティブな表現が２社である程度一致しているからと考えられる．既報 [20] では，ポジティブな感情のみ，ネガティブな感情のみをスコア化し申告幸福度との相関係数を算出しているが，本研究の推定モデルの方が相関係数が高かった．このことからも，今回作成した推定モデルは２社に共通するネガティブな表現もうまく学習していると考えられる．
また，収集したデータの偏りが大きかったことによる影響が考えられる．図 2 と図 6 からも分かるように，元々データ数が少ない 0〜2 点と 9〜10 点は，BERT にとって学習が困難であった可能性がある．

5 おわりに本稿では，従来の幸福度調査方法に対する改善点を指摘し，質問紙に依存せずテキストから幸福度を推定する方法を提案した．大規模なテキストデータと幸福度の評価を用いて，言語モデルに基づく推定モデルを構築し，その性能を評価した．これにより，日常的なテキストからの幸福度推定手法の有用性が示唆された．
展望として，まず一つ目に介入実験といった形で，幸福度の向上に働きかけることが考えられる．本研究の結果より，自由記述テキストから幸福度推定が可能であることが確認できた．

4. 2. 3 今後の課題
実験からは，自由記述のテキストから，職場単位でもユーザ単位でも幸福度を推定できることが示された．一方で，従来の質問紙の代替とするには，大きく四つの問題がある．
まず一つ目に，本タスクがそもそも不良設定問題であり，テつまり，幸福度の変化があった際に自由記述テキストからどういった出来事があったのかを知ることが可能になる．このことから，質問紙よりも自由記述テキストの方が，介入方法を考えることは容易であると考える．

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第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム

図 6 職場単位幸福度推定実験結果．(a) 混合データ実験の相関係数は 0.68 (p < 0.001)，(b) 2 社
別データ実験の相関係数は 0.49 (p < 0.001)

二つ目に，本研究においてテキストから幸福度を推定した．
しかし自由記述からは幸福度以外の情報を得ることも可能である．具体的には，テキストを見ることで何が Well-being に寄与したのか，書いた本人に何が起こっていて何を感じたのかを[9]知ることが可能である．また，自由記述の特徴を捉えることによって，幸福度だけではなく他のさまざまな Well-being を構成する概念を捉えることができるようになる可能性がある．そうすれば今後，要因だけでなく様々な概念がより大規模に計測可[10]能になると考えられる．
[11]

謝

辞

本研究は，JST，未来社会創造事業，JPMJMI21J2 の支援を受[12]けたものである．
[13]

文

献

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タ工学と情報マネジメントに関するフォーラム／第 21 回日本

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第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム

データベース学会年次大会 (DEIM2023), 岐阜, 2023.
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