特集：人手不足と中小企業経営

創造的人材の条件―中小企業における人材確保 ―
＊

原

田

勉

（ 神経 営戸学大研学究大科学教 院授）＜要 旨＞
本稿の目的は、個人の創造性を規定する要因を認知レベルで特定し、中小企業における創造的人材確保のための条件について明らかにすることにある。本稿では、創造力と分析能力という2つの知性について、ワーキングメモリ容量やP300（注意力を測定する指標）という認知特性がどのような影響を及ぼすのかについて検討を行った。そこで明らかになったのは、創造力には言語性ワーキングメモリが重要な役割を果たしており、分析能力では視空間性ワーキングメモリが正の影響を及ぼしているということであった。さらに、それらの下位カテゴリーにおいては、創造力は分析能力に負に依存していることが明らかになった。このことが中小企業にとって意味するのは、創造的人材の確保には、必ずしも高学歴の人材が必要ではないということであり、学歴に関わらず、創造的人材を独自に評価し採用することが重要であるということである。
企業経営において、創造的人材の確保はその競争優位を獲得し持続するためには決定的に重要である。本稿の結果が示すのは、そのためには高学歴人材は必ずしも必要はないということであり、そのことは中小企業にとってポジティブなものであると考えられる。人材採用においては、学歴ではなく、その能力を正確に測定し、能力本位で採用を実施することが、創造的人
材の確保にとっては大切なのである。

＊ 本稿で報告する実験およびその結果は、Harada & Hioki（2019）にもとづく。

2019.65

目

次

１．はじめに

６．結果

２．強化学習における活用と探索

７．考察

３．創造力のメカニズム

８．中小企業による創造的人材の確保

４．先行研究のレビュー

９．おわりに

５．方法

１．はじめにどこまで実現できるのかという問題に関するものであり、残念ながら現時点では確固としたこ企業でイノベーションを促進することは、そとはまだわかっていない。というのも、創造力の成長および存続にとって決定的に重要であはまだそのメカニズムが十分に解明されているる。イノベーションとは何らかの新たな付加価

わけではないからだ。機械学習という観点から値を製品・サービスまたはプロセスにおいて実すると、創造的な作業をAIに行わせるには、現することであり、そのためには創造的な人材

創造性ということの定義上、正解は存在しない。

の確保が必要不可欠になる。

つまり、「教師あり学習」をそこに適用するこ

近年、AI（人工知能）のビジネスへの応用とはできず、「教師なし学習」または「強化学習」

が盛んになっている。業務によっては人間を代によってアプローチするしかないということに替し、AIによって人間が行う以上の成果を上なる。おそらく強化学習が創造的問題解決にとげるということも可能になりつつある。例えば、って主要なアプローチになるだろう。しかし、製造現場では不良品の検知や機械故障の予測、

現時点では、まだ十分なことはわかっていない。

ネット販売では購買情報にもとづいた商品の推本稿の目的は、AIにおける強化学習の成果

奨機能などがある。AIは機械学習というパタを踏まえつつ創造力のメカニズムについて考察

ーン認識アルゴリズム（パターン認識の計算方

し、中小企業における創造的人材確保のための法）にもとづいており、そのパターンは膨大な条件について明らかにすることにある。本稿でビッグデータの中から精度の高い識別ルールがは、強化学習のアルゴリズムとして採用されて発見される。このようなパターン認識は、もはいる活用（exploitation）と探索（exploration）や人間の能力を超えており、複雑なデータの中という観点から創造力メカニズムを定式化し、からのパターン抽出作業は、人間ではなくAI

そのうえで、そのメカニズムについて脳波デーによって代替されていくことが容易に予想さタを活用した実験結果を分析することにより明れる。

らかにしていきたい。

では、イノベーションの推進という観点から、
AIが人間にとって代わるということがあり得るのだろうか。これは機械学習によって創造性が6

２．強化学習における活用と探索
統計的意思決定の領域で有名なものに、「多2019.6

腕バンディッド問題」がある。強化学習で採用になるかもしれない。

されているアルゴリズムでもこの問題への対応

手元にある情報にもとづいて最適解を算出

が1つの基礎になっている。バンディッドとはし、それを選択することを活用（exploitation）

山賊、詐欺師のことであり、それが転じてギャという。この多腕バンディッドの例でいえば、ンブルという意味になっている。腕とはギャン成功率が最も高い10％の箱からおみくじを引く

ブル・マシーン（パチンコ台など）のスロット

ことがそれに該当する。しかし、この問題点は、

ルやレバーを想像してもらえばよい。ここでは未知の箱の隠された可能性を開拓できないとい

わかりやすい例として、箱に入ったおみくじをう点にある。言い換えると、学習の機会がこの想定することにしよう。おみくじを引き、大吉

活用によって奪われてしまうことになる。そこに当たれば報酬が得られ、それ以外なら報酬はで、このような未知の箱からおみくじを敢えてもらえないものとしよう。おみくじ箱は9 個あ引き、情報収集することが考えられる。これをり、そのうち4 個はいままで何度かくじを引い探索（exploration）という。この活用と探索のたことがある。しかし、その他の5 個は今回初組み合わせが多腕バンディッド問題の解決にはめてだとしよう。その場合、どの箱からおみく求められることになる。

じを引けばよいのか。これが多腕バンディッド問題である。

この活用と探索は、互いにトレード・オフの関係にある。活用は与えられた情報の下での最合理的に考えるのなら、過去におみくじを引適解の活用であり、それは合理的な選択といえいて大吉を当てた割合を計算し、その数値が一る。一方の探索は、このような裏づけは何もな

番高い箱から引けばよいことになる。例えば、

く、まさに博打のようなものである。しかし、4 個の大吉の当たり率が、3%、1％、5%、10％

この博打がなければ未知のものに対して学習すだとすれば、最後の10％の箱からおみくじを引ることはできない。その意味では非合理的であけばよい。これが合理的な意思決定になる。

るが、この非合理性が長期的な合理性にとってしかし、ここで1つの問題が生じる。それは、の必要条件となる。問題は、この活用と探索を

いままでおみくじを引いたことのない5 個の箱

どのように組み合わせるのかという点にある。

のどれかは、実は10％よりも高い確率で大吉を実は、機械学習のアルゴリズムの1つである含んでいるかもしれないということだ。もちろ

強化学習では、この活用と探索の組み合わせがん、そうでないのかもしれない。しかし、そのポイントになっている。プログラム風にこのこように事前に断定することはできない。つまり、とを表現すると次のようになる。

与えられた情報のなかから合理的に決定するのであれば、決して手付かずの5 個の箱からおみ・ 乱数 Xを発生させる

くじを引くことはなく、結果として大きなチャ・ もしX＞εならば、最適解を選択する

ンスを逃すリスクもあり得る。したがって、合・ もしX≦εならば、最適解以外を選択する

理的な意思決定は、長期的には非合理的なもの

2019.67例えば、乱数が1 ～ 100の間で選択されたと表する概念が分析能力であり、関連研究ではすれば、その数値がεの値より大きいか小さい

収束的思考（convergent thinking）とか結晶

かで活用、探索を選択する。このアルゴリズム

性知能（crystallized intelligence）と呼ばれてを「ε-グリーディー」という。グリーディーといる。強化学習のアルゴリズムでは、それは活は貪欲さのことであり、これは最適解を選択し用に対応する。この能力は、与えられた情報の報酬を最大化しようとする行動、すなわち活用

もとで最適な意思決定を行う能力として定義すを指す。そして、εの確率で探索を選択するたることができる。それは創造というよりも、問め、このεは探索を言及したものになっている。

題解決であり、そこに多くの洞察はない。一方、

例えば、εが 5であれば、5%の確率で探索を

探索は既存の情報から逸脱した解を提示するも行い、95％の確率で最適解を選択する。トップのであり、その解が付加価値をもたらすものでレベルのプロ棋士を倒して有名になったアルフ

あれば、それは新たな洞察にもとづく問題解決

ァ碁も実はこれに類似したアルゴリズムにもとということになるだろう。つまり、創造力とはづいている。それは過去の棋譜データから最善

狭義には探索のことであり、その探索結果が検手を算出すると同時に、εの確率でその最善手証され、付加価値を加えるものであることが判以外のものを選択する。そのようにしてごくわ

明すれば、それが創造ということになる。した

ずかな確率ではあるが、探索も取り込むことでがって、活用としての分析能力と、探索として学習を進展させ、ついには人間を超えるパフォの創造力が人間の知的能力の主要な部分を構ーマンスを達成するようになったのである。

成するものと考えられる。

完全に安定した環境下では、εはゼロに設

では、この分析能力と創造力は何によって定し、最適解のみを選択するのがいいだろう。

規定されるのだろうか。この両者を説明する

しかし、不確実性の高い環境のもとでは、この要因として指摘することができるのが、ワーεの数値は大きくなり、ある程度以上の確率でキングメモリ容量である。ワーキングメモリと探索を実施しなければ効率的な環境適応がでは、いわゆる短期メモリのことであり、それをきなくなる。このようにεのパラメーターをど

動的にとらえた概念になっている。Baddleyのように設定するのかが重要であり、それは環（2000）のモデルでは、ワーキングメモリは、境の不確実性に大きく依存することになる。

中央実行系（central executive）、音韻ループ

３．創造力のメカニズム（phonological loop）、視空間スケッチパッド（visuo-spatial sketchpad）、エピソディック・バ

創造力とは、心理学研究のなかでは拡散的ッファー（episodic buffer）から構成される。

思考（divergent thinking）
とか流動性知能（fluid

中央実行系は，注意の制御や注意資源の配分

intelligence）と呼ばれてきたものに相当する。

といった高次の認知活動を担当し、音韻ループ

強化学習のアルゴリズムからいえば、これは探は音声で表現される情報、視空間スケッチパッ

索に該当する。一方、創造力とともに知能を代

ドは視空間情報を保持する。言語的短期記憶と

8

2019.6

中央実行系の機能を合わせて言語性ワーキン

るものであり、逆に、分析能力は、創造力とはグメモリと呼び、視空間的短期記憶と中央実行関係なく、所与の情報のなかから最適解を導出系の機能を合わせて視空間性ワーキングメモリするものだからだ。ただし、創造力については、という。この言語性ワーキングメモリと視空間

その精度は最終的には分析能力によって検証さ性ワーキングメモリの容量が各々、分析能力、れなければならない。活用という認知活動なく

創造力に影響を及ぼしているものと考えられして、ただ単にランダムに探索するだけでは創る。短期的な認知作業で必要とされる情報は、造的な解を得ることはできない。おそらくある

このワーキングメモリに保持されていることに水準までは両者は共に必要であり、ある程度のなる。この容量が大きければ大きいほど、その閾値を超えたところで両者の関係がどのように認知作業の効率性は向上する。Friedman et al.

なるのかは関連研究では必ずしも明らかにされ（2006）によると、実行機能（executive function）てこなかった。しかし、少なくともここで確認を構成する抑制（inhibition）、
更新（updating）、

することができるのは、創造力が何らかの形でシフト（shifting）のなかで更新の働きこそが分析能力に依存しているということであり、逆ワーキングメモリであり、この 3 つの下位機能に、分析能力は創造力とは相対的に独立していのなかで更新が最も知能に関連しているのでるということである。これらの関係性を図示しある。

たのが図となる。本稿では、この概念枠組みを脳波という観点から脳機能をとらえた場合、
このワーキングメモリ容量に加えて創造力や分析能力に関連するものとして考えられるのが、実験によって実証していくことにする。

４．先行研究のレビュー

ERP（事象関連電位）の構成要素である。なか創造力を対象にした関連研究では、主に認でもP300（P3）は関連研究のなかで重視されて知心理学の領域では、洞察問題解決という形できた。P3とは、刺激呈示後、約250〜500msec

定式化され、その条件が検討されてきた。洞察（ミリ秒、1秒の1,000分の1）という潜時で出現問題解決は通常の分析的問題解決と何ら異なする陽性電位のことであり、刺激に対する注意

ることがないという研究がある一方（Ball &資源が十分に振り向けられている場合、このP3

Stevens, 2009; Chein, Weisberg, Streeter, &の振幅は大きくなる。つまり、呈示された課題

Kwok, 2010; Chein & Weisberg, 2014; Perkins,に注がれる集中力、注意量を測定するものであ

1981; Weisberg, 2006, 2013）、洞察には分析的り、この注意の量が多いほど認知作業は効率化

問題解決とは異なる認知作業、例えば、意識的されるものと考えられる。

な注意コントロールの領域外での意味記憶の活

創造力と分析能力との関係性については、ま性化や、それによる関連性の薄い概念の焦点化ず分析能力は創造力とは独立しているものと考などが必要であるという指摘もある（Bowden,

えられる。というのも創造力は分析能力によっ

Jung-Beeman, Fleck, & Kounios, 2005; Cheinて算出された最適解とは異なったものを選択す& Weisberg, 2014; Ohlsson, 2011; Siegler,2019.69

2000）。このことが示唆するのは、洞察問題解

見が積み重ねられている。しかしながら、それ

決では、通常の問題解決が必要とするほどのワらの研究と比較して、創造力との関連で試みらーキングメモリ容量は必要ないということだ。

れた実験はあまり多くはない。その例外的な研

実際、ワーキングメモリの高い容量は分析的問究として、Amin et al.（2015）は、レーヴン漸題解決には正で強く相関している一方で、洞察進的マトリックス検査を用いて流動性知能を測問題解決にはあまり影響を与えていないことが定し、P3との関連性について検討を試みた。

明らかにされている（Fleck, 2008）。あるいは、

その結果、P3 振幅度の大きさと流動性知能とワーキングメモリ容量の高さは分析的問題解決

は正の相関関係、P3の潜時とは負の相関関係に負の影響を及ぼしているものの、洞察問題解があることがわかった。

決には何ら影響を及ぼしていないという実験結Luo et al.（2013）は、これとはやや異なる結果も報告されている（Lavric, Forstmeier, &果を得ている。かれらは、P3 振幅度は洞察問

Rippon, 2000）。おそらく図が示すように分析能

題解決よりも分析的問題解決では大きな値を示

力も創造力も同じ認知作業を共有していること

すことを明らかにしている。かれらの解釈によを考えれば、これらの発見事実が示唆するとこ

ると、分析的問題解決では既知の解の検索にもろは、ワーキングメモリは特に分析能力に影響とづいた自動的なマッチングプロセスがより多を及ぼす一方で、洞察を得るためにはその役割く要求されるため注意資源が必要となり、P3のは限定的であるということになる（DeCaro,

振幅度が大きくなるという。一方、洞察問題解

Van Stockum, & Wieth, 2016）。ただし、これ

決ではよりヒューリスティックな解の探索が必らの実験結果は、主に観察された行動データに要であり、結果としてN4（刺激提示から約400もとづいたものであり、より詳細な脳神経デー

ミリ秒後に発生する陰性の電圧変位のこと）のタのレベルで検討されているわけではないとい

振幅度が大きくなるという見解を示している。

う点に注意する必要がある。

ただし、これらの研究は、分析的問題解決と洞脳神経データを用いた研究では、情報処理、

察問題解決を独立に扱っており、両者に必要とワーキングメモリ、知性に関するさまざまな知

される知性、すなわち分析能力と創造力との相図

創造力と分析能力
創造力

ワーキングメモリ容量（拡散的思考）（WMC）

ERP 構成要素
分析能力（収束的思考）102019.6

互依存性については検証されていない。また、
図に示されたワーキングメモリとの関連性についても測定されていない。

と呼ぶことにする。
ERP 構 成 要 素 と し て は、P3 の 振 幅 度（amplitude）と潜時（latency）を測定した。と本稿では、図の概念枠組みにもとづき、ワーいうのも、すでに指摘したように、先行研究でキングメモリ容量、P3、創造力、分析能力を各々は前者の有意性が示されているからだ（例えば、測定し、それらの関連性について統計的に明らAmin et al., 2015, Luo et al., 2013））。Luo et al.

かにしていく点で、先行研究とは差別化される。

（2013）によると、P3 振幅度は、認知作業にお５．方法
測度
本研究は図に示されたモデル構造にもとづいける古い情報の処理を反映するものと解釈される。一方、P3 潜時は、情報変化に対する注意の感度を測定 する（Kerkhof & Uhlenbroek,
1981）。

て実証分析を行う。従属変数に該当するのは創造力と分析能力のスコアになる。創造力スコア

実験参加者

は、
SA創造性検査により測定した。この検査は、28 名の健康な神戸大学の学部学生（男性16

拡散的思考の深さと独自性によって創造力のス

名、女性12名、年齢幅18〜20 歳）が実験に参コアが評価される。分析能力については、京大加した。かれらは全員、実験前に実験の趣旨やNX 検査のスコアを用いた。この知能検査は、内容、注意点等を説明した同意書に目を通し、知能は数的能力、空間的能力、言語的能力とい署名を行った。実験参加者には報酬として一人う下位カテゴリーから評価され、それにもとづ

当たり5 千円を支払った。

いて総合スコアが算出される。
本研究の説明変数は、ワーキングメモリ容量

実験の概要とERP 構成要素から構成される。ワーキング

実験参加者は、SA 検査、NX 検査、リーデ

メモリについては、リーディングスパン、オペィングスパン、オペレーションスパン、マトリ

レーションスパン、マトリックススパンという3ックススパンテストを受け、その後、脳波計測

種類の検査で測定した。このなかでリーディンを行った。これらの検査・実験は3つの独立しグスパンとオペレーションスパンテストは、言たセッションのなかで行った。まず、SA/NX

語性ワーキングメモリの容量を測定するものでセッションでは、SA 検査、NX 検査を行い、順あり、最後のマトリックススパンは視空間性ワ序効果を相殺するため、これらの検査を受ける

ーキングメモリ容量を測定する。以下では、リ

順序はランダムに割り当てた。ワーキングメモーディングスパンテストのスコアを言語的

リセッションでは、3 種類のテストを受け、そWMC（ワーキングメモリ容量）、オペレーショの順序についても受講者に応じてランダムに割ンスパンテスト・スコアを論理的WMC、マトり当てた。約半分の実験参加者は、SA/NXセ

リックススパンテスト・スコアを空間的WMC

ッションを最初に受け、少なくとも5日の間隔

2019.6

11

をあけた後、ワーキングメモリセッションを受の瞬きや咀嚼、体の動きなどに起因するノイズけた。残りの約半分の実験参加者は、ワーキンをチェックし、可能な限りこのような動きを抑グメモリセッションを最初に受け、同様に少な制するように指示を与えた。この実験では、

くとも5日の間隔をあけた後、SA/NXセッショ

Inquisit 4.0（2015）を活用して120回のオドボンを受けた。これらの2つのセッションを完了

ールテストを行い、Acknowledge 4.0（Biopac

した後、少なくとも5日以上の間隔をあけてSystems Inc., Goleta, CA）によって脳波を計測

ERPセッションで脳波計測を行った。

した。各テストでは、黒色の正方形をノイズ、赤色の正方形をターゲットとしてランダムな順

SA/NXスコア

序で呈示した。各刺激は1,000msecの間表示し、

SA/NXセッションでは、実験参加者は SA

刺激間の間隔は500msecに設定した。各テスト

検査、NX 検査を受けた。検査時間は約 90 分

における刺激数は4 ～ 6回の間でランダムに設であった。このセッションでは、インストラク

定した。すべての刺激は10×10ピクセルの大ターマニュアルにしたがって検査を実施した。

きさであり、モニター中央に表示されるように1つの検査が終わると少なくとも5 分の休憩時した。各テストは2つのフェーズから構成され間をとり、次の検査を行った。両検査は、マニる。第1フェーズでは、実験参加者は一連の刺ュアルにしたがってスコアを評価した。

激を観察する。第 2フェーズでは、実験参加者
はいつターゲット刺激が現れたのかを質問されワーキングメモリ容量
ワーキングメモリセッションでは、実験参加
者はリーディングスパン、オペレーションスパ
ン、 マ ト リ ッ ク ス ス パ ン テ ス ト を 受 け た（Conway, et al., 2005）。これらのテストは合計で約30 分程度を要した。これらのテストは、17た。このテストでは、呈示されたタスクの4 分の1はターゲット刺激を含んでいないように設
計した。

６．結果
相関

型 PCモニター上で Inquisit Web 4（2015）を従属変数、説明変数の記述統計および相関使用して実施した。各テストの間には少なくと係数については表1、表2 に示されている通りでも1分間の休憩をはさんだ。

ある。これらの詳細についてここで解釈することは紙幅の制約上、差し控えるが、表 2 のいく

脳波計測

つかの相関係数についてはここで言及しておき

ERPセッションでは、脳波計測を行った。こたい。第1に、言語的WMCと論理的WMCののセッションはクリーンルームの中で行い、各間に正で有意な相関がみられる。後に見るよう

実験参加者は準備時間を含めてトータルで約1に、この高い相関関係は多重共線性の問題を引時間の間、17 型パソコンモニターの前で座ってき起こす可能性があるため、この点についてはいた。脳波計測を開始する前、各実験参加者

ここで留意しておく必要がある。しかしながら、

12

2019.6

他の説明変数間では有意な相関関係は確認で造力、分析能力に正の影響を及ぼしている。そきない。第 2に、創造力は言語的WMCと正でれに加え、P3 振幅度が創造力に対して負で有相関している一方、P3 振幅度とは負の相関関

意な結果になっている。創造力、分析能力の相係にあることがわかる。第3に、分析能力は空互依存度については、この表の（1）、（3）によ

間的WMCと正の相関関係にあることがわかる。

ると有意な影響は存在しないことがわかる。

回帰分析

多重共線性の影響

これらの結果は、有意な説明変数の候補を示

創造力と分析能力に対するワーキングメモリ

唆するものである。しかしながら、これらの結の異なった影響は、多重共線性によって引き起果は他の説明変数の影響をコントロールしてい

こされた可能性がある。表 2 に示されているよ

ないため、それらを考慮に入れた場合、結果が

うに、言語的WMCと論理的WMCとの間に高変わる可能性がある。したがって、重回帰分析

い相関関係があるからだ。このことが少なくとによってこれらの影響を確認する必要がある。

も創造力との関連において後者の統計的有意

表3 は、回帰分析結果を示している。従属変性を喪失させる原因になっているものとも考え数は、非負のスコアしかとらないため、ここでられる。この問題に対処するために、ここではの推計手法はTobitを用いている。この結果に

2 つの救済策を試みた。第1に、言語的 WMC

よると、言語的WMC、空間的WMCが各々創または論理的WMCのいずれか一方のみを回帰

表1

記述統計

平均

標準偏差

最小

最大

合計

分散

歪度

尖度

創造性

47.62

7.64

38.00

63.00

1,238.00

58.33

0.67

-0.65

分析的能力

120.886.67

110.00134.003,143.00

44.43

0.02

-0.70

言語的 WMC

38.04

10.63

14.00

54.00

989.00112.92

-0.37

-0.69

論理的 WMC

39.00

10.10

14.00

54.00

1,014.00

101.92

-0.40

0.08

空間的 WMC

26.77

11.06

6.00

43.00

696.00122.34

-0.16

-1.16

P3 振幅度

5.57

9.21-10.0222.56

144.92

84.74

0.26

-0.92

P3 潜時

405.1947.21

351.00549.0010,535.00

2,229.12

1.23

1.99

表2

相関行列

1
1. 創造性

2

3

4

5

6

―

2. 分析的能力-.19―

3. 言語的 WMC

.36 +

.04

―

4. 論理的 WMC

.26

-.04

.62 **―

5. 空間的 WMC

-.18

.34 +

-.2

-.13

―

6. P3 振幅度-.36 +.14-.07-.34 +-.11―

7. P3 潜時

-.1

.06

.05

-.03

.24

-.01

+p < .10, *p < .05, **p < .01

2019.613

分析の説明変数として使用することであり、第これらの結果は次のように解釈することがで2に、この2 つのワーキングメモリから主成分きる。第1に、この実験への参加者は、すべて分析を通じて合成変数を算出し、それを回帰分

神戸大学の学部学生であり、かれらのNX 検査

析に用いることである。これらの回帰分析の結

スコアは平均的な水準以上のものになってい果は表4 に示されている。

る。かれらが競争率の高い入学試験を合格した

表から明らかなように、創造力に関しては言という事実は、かれらが高い言語的、論理的能

語的WMCおよび P3 振幅度のみが有意な影響力を有しているということを意味する。したがを与えており、論理的WMC単独では有意性をって、NX 検査のスコアの決め手となるのはこ

示していない。このことが示唆するのは、このれらのワーキングメモリではなく、空間的

2つのワーキングメモリ容量間で強い相関性がWMCであり、それが重要な役割を果たしてい見られるものの、創造力に関しては言語的るものと考えられる。というのも、一般に大学

WMCのみが強い影響を与えているということ

入試では、空間的把握能力が問われることはあである。分析能力に関しては、これらの総計的まりないからだ。しかしながら、NX 検査では、措置は表3 の結果に何ら影響を与えていないこ

このスキルを問う設問がいくつか含まれていとがわかる。すなわち、分析能力の高いパフォる。したがって、この実験参加者のサンプルでーマンスに影響を及ぼしているのは空間的は、分析能力のスコアは主に空間的能力によっ

WMCのみだということである。

て左右されたと考えられる。このことを確認す

表3

創造力と分析能力の規定要因（括弧内は標準誤差）

変数

定数項

創造力

分析能力

（1）

（2）

（3）

（4）

67.62 **
（26.38）51.24 **
（12.54）119.78 **（15.03）113.17 **（11.84）-0.13（0.18）

創造力
分析能力

-0.14
（0.21）

言語的 WMC

0.30 +（0.16）

0.29 +（0.16）

0.12（0.16）

0.09（0.15）

論理的 WMC-0.11（0.17）-0.11（0.17）-0.02（0.16）-0.01（0.16）

空間的 WMC-0.06（0.13）-0.10（0.12）

0.23 *（0.12）

0.24 *（0.12）

P3 振幅度-0.31 *
（0.15）-0.33 *
（0.15）

0.09（0.15）

0.14（0.14）

P3 潜時

-0.02
（0.03）-0.01（0.03）-0.01（0.03）-0.01（0.03）

F値

84.62

84.87

83.14

83.39

+p < .10, *p < .05, **p < .01
注）:（1）、（2）および（3）、（4）は回帰分析に使用している説明変数の違いを意味する。該当する
説明変数の箇所が空欄であれば、その説明変数は除外して回帰分析をしていることになる。

14

2019.6

表4

多重共線性の影響（括弧内は標準誤差）

変数

創造力
（1）

定数項

（2）

分析能力
（3）

-0.08
（0.17）-0.10（0.22）-0.14（0.21）（6）-0.13（0.18）-0.11（0.18）-0.13（0.21）

0.24 +（0.12）

言語的 WMC
論理的 WMC（5）63.87 *
64.88 *
70.88 ** 117.76 ** 119.19 ** 121.79 **（28.08） （26.21） （27.10） （14.98） （14.15） （14.40）

創造力
分析能力

（4）

0.11
（0.12）

0.10（0.14）

0.06（0.13）
1.98（1.38）

言語・論理的 WMC

1.00（1.30）

空間的 WMC-0.11（0.14）-0.06（0.13）-0.08（0.14）

0.22 +（0.12）

0.23 +（0.12）

0.23 +（0.12）

P3 振幅度-0.27 +
（0.16）-0.27 +
（0.14）-0.25 +
（0.15）

0.13（0.15）

0.10（0.14）

0.12（0.14）

P3 潜時

-0.01
（0.03）-0.01（0.03）-0.01（0.03）-0.00（0.03）-0.01（0.03）-0.01（0.03）

F値

86.32

84.82

85.55

83.44

83.15

83.26

+p < .10, *p < .05, **p < .01
注）:（1）〜（3）および（4）〜（6）は回帰分析に使用している説明変数の違いを意味する。該当する説明変数の箇所が空欄であれば、その説明変数は除外して回帰分析をしていることになる。

るため、NXスコアの下位カテゴリー、すなわ

なく、言語的WMCが必要であるということだ。

ち言語的、空間的、論理的能力に関して回帰分

上の回帰分析結果は、このことを反映している析を試みた。これらの分析結果によると、空間ものと考えられる。

的WMCが空間的能力に正の影響を示した（回以上のすべての分析では、P3 振幅度は創造

帰係数＝0.2、p<.1）。その他の下位カテゴリー

力に対して負の影響を及ぼしている一方、創造

では、これら3 種類のワーキングメモリの影響

力と分析能力との相互依存関係は認められなかは見られなかった。

った。これらの結果については、多重共線性は創造力に関しては、SA 検査のスコアは、回何ら影響していないことがわかる。P3 振幅度

答者によって提示されたアイデアの深さや独自がマイナスの影響を創造力に及ぼしているとい性を測定するものである。そのアイデアとは、

うことは、創造力における探索では、既存の情複雑な空間的形状に関連したものではなく、設報への注意の集中がその探索の妨げになるとい問で示されたキーワードに対して提示されるもうことを意味する。注意資源が既存情報へ振りのである。つまり、SA 検査で測定する創造力向けられるということは、活用としての分析能とは、言葉や文章で喚起されたものになる。こ力が活性化しているということであり、そのこのことが意味するのは、SA 検査で高いスコアとが新たな情報の探索にマイナスの影響を及ぼを得るには、空間的WMC、論理的WMCではしているものと考えられる。

2019.615

内生変数の影響より推計した。

上記の回帰分析では、創造力、分析能力の各々の回帰式の説明変数に他方の従属変数を

創造性=α0＋α1 *分析能力＋α2 *言語的WMC＋α3

入れ、その影響を見てきた。しかしながら、こ*P3振幅度,（1）の場合、統計的には内生変数が説明変数のな
かに入ることになり、それによる回帰分析結果

分析能力=β0＋β1 *創造性＋β2 *空間的WMC. （2）は統計的一致性が保証されない。したがって、
内生変数の影響を正確に検証するためには、操ただし、GMMは従属変数が非負の値しかと作変数を用いたGMM（generalized method of

らないことを前提としないため、創造力、分析

moment）推計を行う必要がある。上記の回帰

能力の従属変数をそのまま使用すれば統計的分析の結果から、創造力については論理的一致性は確保されないことになる。したがって、

WMC、空間的WMC、P3 潜時が有意ではなく、GMM回帰分析では、①原データをそのまま用分 析 能 力については 言 語 的 WMC、論 理 的

いた回帰分析、②従属変数のみZ変換した回帰

WMC、P3 振幅度、P3 潜時が何ら影響を及ぼ

分析、③すべての変数をZ 変換した回帰分析、していないことが明らかになった。したがって、を行った。その結果は、表5 に示されている通これらの説明変数を削除し、その代わりに操作りである。

変数として活用し、次の同時方程式をGMMに

表5
変数
A. 創造力

内生変数の影響（括弧内は標準誤差）
原データ

1

部分的 Z スコア2

全 Z スコア

定数項114.58 *（54.41）

8.77（7.12）

9.60（6.93）

分析能力-0.59（0.44）-0.08（0.06）-0.08（0.06）

言語的 WMC

0.17（0.11）

0.02（0.01）

0.23（0.15）

P3 振幅度-0.31 *
（0.15）-0.04 *
（0.02）-0.04 *
（0.02）

.20

.20

.20

定数項

115.88 **（14.71）115.04 **（2.84）

120.32 **（1.05）

創造力-0.02（0.28）-0.13（2.10）-0.13（2.10）

空間的 WMC

0.20 *（0.09）

0.20 *（0.09）

2.18 *（0.96）

.12

.12

.12

R2 乘

3

B. 分析能力R2 乘

1．すべての変数は原データのままである（Z 変換されていない）。
2．従属変数のみZスコアとして標準化されている。
3．すべての変数が Zスコアとして標準化されている。
*p < .05, **p < .01.

16

2019.6

ここでもいままでのほとんどの結果がそのまいては、思考の深さ、分析能力については空間

ま成立している。創造力はP3 振幅度の負の影的能力であった。したがって、これら2つの下響が見られる。分析能力については、空間的位カテゴリーについて上記と同様のGMM回帰

WMCが正に影響している。しかしながら、創分析を行った。その結果が表6 に示されている。

造力、分析能力の相互依存関係についてはここ

その結果、ほぼすべての説明変数が今度はでも見出すことができない。唯一の違いは、言有意となった。先ほどのGMM 分析では、創造語的WMCがここでは有意ではないということ

力で言語的WMCが有意ではなかったが、今回である。

は有意性を回復している。さらに驚くべきことには、創造力において、分析能力が負で有意に創造力および分析能力の下位カテゴリー

なっているのに対し、後者においては前者は何以上の結果は、創造力および分析能力の総ら影響を及ぼしていないということである。つ

合スコアに関するものである。しかしながら、まり、下位カテゴリーにおいては、創造力は分

両者の下位カテゴリーの規定要因については検析能力に負に依存しているということがわか討していない。そこでこれらの下位カテゴリーる。しかしこれは一方的依存関係であり、分析について同様の回帰分析を試みたところ、表 3

能力は創造力には依存していないのである。

とほぼ同様の結果が得られたのが、創造力につ

表6
変数
A. 思考の深さ

変数の分解（括弧内は標準誤差）
原データ

1

部分的 Z スコア2

全 Z スコア

定数項45.49 **
（9.96）-0.90（0.60）

0.23（0.17）

空間的能力-0.57 +
（0.29）-0.56 +
（0.29）-0.56 +
（0.29）

言語的 WMC

0.20 *（0.09）

0.03 *（0.01）

0.31 *（0.14）

P3 振幅度-0.27 **
（0.10）-0.04 **
（0.01）-0.04 **
（0.01）

.38

.38

.38

定数項

28.54 **
（10.30）-0.94 +
（0.53）-0.08（0.15）

思考の深さ

-0.27
（0.22）-0.27（0.22）-0.27（0.22）

空間的 WMC

0.22 *（0.11）

0.03 *（0.02）

0.36 *（0.18）

.25

.25

.25

R2 乘

3

B. 空間的能力

R2 乘

1．すべての変数は原データのままである（Z 変換されていない）。
2．従属変数のみZスコアとして標準化されている。
3．すべての変数が Zスコアとして標準化されている。
*p < .05, **p < .01.

2019.617

７．考察

深いものである。これら2つの知的能力は独立したもの、あるいは補完的、代替的なものとし

本研究の結果のもつインプリケーションとして議論されることが多い。しかしながら、われて次の 4 点を指摘することができる。第1に、われの知るかぎり、両者の相互依存関係を統計

ワーキングメモリの創造力、分析能力に対する的に明らかにした研究は存在しない。本研究が影響である。上記の結果から、言語的WMCと明らかにしたのは、創造力は分析能力に負で依

創造力、空間的WMCと分析能力との関連性が存している一方、分析能力は創造力とは関連性強いことが明らかになった。すでに指摘したよをもたないという点である。

うに、言語的WMCは言語性ワーキングメモリ、

この結果は次のように解釈することができ

空間的WMCは視空間性ワーキングメモリに対る。まず、分析能力はその定義から、情報探索

応する測度になっている。このことからわかるの範囲を制限するものである。しかしながら、のは、創造力には言語性ワーキングメモリ、分探索としての創造力には、幅広い情報探索、多析能力には視空間性ワーキングメモリの各容量様な情報へのアクセスが必要であり、それによがそのパフォーマンスに正の影響を与えているって洞察が生じる。つまり、両者の認知作業はということである。この結果は、創造力のみな正反対の方向性が要求されるのである。このよらず知能一般に対して新たな視点を提供するもうな正反対の方向性が、特に創造力においてこのと考えられる。

のような負の関係性を生み出したものと考えら

第 2に、創造力とP3 振幅度の負の関係性をれる。

指摘することができる。Luo et al.（2013）によ

最後に、思考の深さは言語的WMCと正の関

ると、P3 は既存情報のプロセスに関わるもの

係性をもっている点を指摘することができる。

である。換言すると、それは現在の認知作業の

このことから、創造力は言語性ワーキングメモ

活用に対応するものである。しかしながら、上リと強く関連していることがわかる。一方、空で論じたように、創造力とは探索の帰結であり、間的能力や分析能力は、空間的WMCに正に依幅広い情報探索が行われなければならない。そ存している結果から、分析能力は視空間性ワーの際、既存の情報は棄却されなければならない

キングメモリに強く関連しているものと考えら場合もある。既存情報に多くの短期メモリが使れる。しかしながら、言語性ワーキングメモリ

用されると、このような幅広い情報探索が阻害

が創造的問題解決に活用されている場合、視され、既存情報の学習棄却も実施されにくくな

空間性ワーキングメモリは負の影響を及ぼすこる。このようなことがこの負の関係性に反映さとになる。この結果は次のように解釈することれているものと解釈することができる。

ができる。つまり、空間的思考は、認知タスク

第3に、創造力の下位カテゴリーである思考に対して多くの注意資源が注がれなければならの深さが、分析能力の下位カテゴリーである空

ず、そのため、音韻ループへの注意資源の配分

間的能力に負に依存しているという結果は興味は減少することになるということである。換言

18

2019.6

すると、言語性ワーキングメモリと視空間性ワうことになる。というのも、分析能力の高さとーキングメモリは、注意資源の配分に関して競

創造力とは何ら関係をもたないからである。む

合しているということであり、この競合関係が、

しろ、特定の分析能力（空間的能力）に関して創造力においては特にタイトになり、負の関係

は創造力には負の影響を与えているということ性が生じるということである。このような関係になる。したがって、中小企業が高学歴の人材性も既存研究では必ずしも明らかにされていなを採用できなかったとしても、そのことが創造かった点であり、興味深い結果になっていると的人材を確保できないということを意味するの思われる。

ではない。むしろ、学歴と創造力とは独立して

８．中小企業による創造的人材の確保いるわけであり、中小企業にとっては、独自のスクリーニングにより創造的人材を識別するこ

さて、以上の結果をもとに、中小企業におけとが可能である。学歴に関係なく、このようなる創造的人材の確保の問題について考察する

創造的人材の確保は、中小企業にとって十分可ことにしたい。上記の結果では、分析能力と創能であり、中小企業にとっての課題は、事前に造力とは相互に無関係であるが、それらの下位

創造的人材を評価するための手法を整備するこカテゴリーにおいては、創造力（思考の深さ）とである。信頼できる手法さえ利用可能であれが分析能力（空間的能力）に負に依存している

ば、創造的人材は学歴とは独立であるため、十ことが明らかになった。通常、分析能力の高さ分にそのような人材採用は可能になるものと考とは知能の高さを意味し、本研究で使用したえられる。

NX 検査は知能検査として普及している。知能

もちろん、そもそもイノベーションを望まなの高さが必ずしも学力の高さを意味するわけでい中小企業の場合、創造的人材は不要だろう。

はないが、NX 検査で問われる設問的な内容をしかし、単なる御用聞き商法、下請に甘んじて考慮すると、この検査で高いスコアを出す者は、いるかぎり、高収益は望めない。その場合、現学力的な高さとかなり相関しているものと考え状を打破するためには何らかのイノベーション

られる。したがって、これらの結果が意味するが必要であり、そのためには創造的人材が必要のは、いわゆる学歴の高さと創造力とは無関係

不可欠となる。すべての従業員が創造的であるであるか、場合によっては学歴の高さが創造力必要はない。おそらく、全従業員の数パーセンを妨げる結果になり得るということである。

トで問題はないだろう。そのような人材を確保

中小企業にとって、高学歴の人材採用・確保は必ずしも容易なことではない。高学歴な大学生は、一般に大企業志向が高く、中小企業に進んで就職しようと希望する者は多くはない。

することが、経営上、重要な課題と考えられるのである。

９．おわりに

しかしながら、本稿の結果からすると、このこ

本稿では、創造力と分析能力という2つの知とは創造的人材の確保には何ら問題はないとい性について厳密な実験によりその相互依存関係

2019.619

およびそれらの規定要因について検討を行っし採用することが重要であるということである。

た。そこで明らかになったのは、創造力には言

企業経営において、創造的人材の確保はそ

語性ワーキングメモリが重要な役割を果たしての競争優位を獲得し持続するためには決定的

おり、分析能力では視空間性ワーキングメモリに重要である。本稿の結果が示すのは、そのたが正の影響を及ぼしているということであっめには高学歴人材は必ずしも必要はないというた。
さらに、それらの下位カテゴリーにおいては、ことであり、そのことは中小企業にとってポジ

創造力は分析能力に負に依存していることが明

ティブなものであると考えられる。人材採用にらかになった。このことが中小企業にとって意

おいては、学歴ではなく、その能力を正確に測味するのは、創造的人材の確保には、必ずしも定し、能力本位で採用を実施することが、創造

高学歴の人材が必要ではないということであ的人材の確保にとっては大切なのである。

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