MMRCDISCUSSION PAPER SERIES

No. 558

創造/革新行動における操り人形仮説
稲水伸行
東京大学大学院経済学研究科
牧島満
株式会社オカムラ ワークデザイン研究所
大山喬矢
ディスカバリーズ株式会社 デジタルストラテジーグループ
2023 年 3 月

東京大学ものづくり経営研究センター
Manufacturing Management Research Center (MMRC)
ディスカッション･ペーパー･シリーズは未定稿を議論を目的として公開しているものである。
引用・複写の際には著者の了解を得られたい。
http://merc.e.u-tokyo.ac.jp/mmrc/dp/index.html

創造/⾰新⾏動における操り⼈形仮説

稲⽔伸⾏
東京⼤学⼤学院経済学研究科
inamizu@e.u-tokyo.ac.jp
牧島満
株式会社オカムラ ワークデザイン研究所
Mitsuru_Makishima@okamura.co.jp
⼤⼭喬⽮
ディスカバリーズ株式会社 デジタルストラテジーグループ
tohyama@discoveries.co.jp

要旨：本研究の問題意識は、オープンで流動的なネットワーク（open and fluid network）では本当に創造性やイノベーションは促進されるのだろうか、というものである。本研究では、
株式会社オカムラの X オフィスに勤務する 547 名の会議データと質問紙への回答データ、出退勤データを組み合わせたデータセットを⽤いて分析を⾏った。その結果、会議の頻度が多い（少ない）と、オープンで流動的なネットワークになるほど、創造/⾰新⾏動が低く（⾼く）なることが明らかとなった。つまり、あたかも操り⼈形のように会議に振り回されると、創造性やイノベーションが阻害されるということが⽰唆された。
キーワード：クリエイティビティ（創造性）、イノベーション、社会ネットワーク

1

A Marionettes Hypothesis of Creative/Innovative Behavior

Nobuyuki INAMIZU
Graduate School of Economics, the University of Tokyo
E-mail: inamizu@e.u-tokyo.ac.jp
Mitsuru MAKISHIMA
Okamura Corporation, Work Design Research InstituteE-mail: Mitsuru_Makishima@okamura.co.jp
Takaya OHYAMA
Discoveries Inc. Digital Strategy GroupE-mail: tohyama@discoveries.co.jp

Abstract: The research question of this study is whether open and fluid networks promotecreativity and innovation. In this study, we analyze a dataset that combines meeting data,
questionnaire responses, and attendance data from 547 employees of OKAMURACORPORATION's Office X. The results show that the more frequent (less frequent) the
meetings and the more open and fluid the network, the lower (higher) the creative/innovative
behavior. In other words, creativity and innovation are inhibited when employees are swayedby too many meetings as if they were marionettes.
Keywords: Creativity, innovation, social network

2

1.

はじめに
近年、不確実な競争環境やICTの進展に伴い組織やチームの境界のあいまい化、すなわちチームのメンバーと⾮メンバーの区別が不明確となることが進んでいる (Mortensen &Haas, 2018)。Mortensen and Haas (2018)によれば、これには3つの背景があるという。⼀つは流動化（fluid）で、個⼈が仕事を進める過程で頻繁にチームへの参加・退出をすることである。プロジェクト・ベースの仕事が増えてきていることがその要因である。⼆つ⽬は重複化（overlap）で、あるチームで働く個⼈が他のチームでも同時に働いていることである。
プロジェクトの掛け持ちなどがイメージしやすいであろう。最後の三つ⽬は分散化（dispersion）で、チームで働く個⼈が地理的・組織的に分散していることである。テレワークの普及によってヴァーチャル・チームの活動が増えていることが挙げられる。
本研究では、これら3つの背景のうち最初の⼆つ（流動化と重複化）に焦点を当てることにする。特に、重複化は複数のチームに同時に参加することなので、社会ネットワーク理論に基づけば、複数の集団の間を架橋することと解釈することが可能である (Burt, 1992,2005)。そう考えると、流動化と重複化は、オープンで流動的なネットワーク化が進むことと⾔い換えることができよう。
オープンで流動的なネットワークでは創造性やイノベーションが促進されると考えられてきた。このことを⽰唆するのが3Mのポストイットの開発物語である。1964年、3M社は中央研究所に粘着性ポリマーの開発プログラムを設けた。シルバー⽒はこのプログラムに参加し、ADM社（Archer Daniel Midland Company）から多数のサンプルを取り寄せて研究を⾏っていた。ある⽇、「どうなるかちょっとやってみよう」とADM社のモノマーを間違った配合で混合したことから、意図せざる新しいポリマー物質を発⾒することとなった。この物質の特徴は、「くっついているようでもあり、くっついていないようでもある」奇妙なものであった。しかし、結局のところ「質の悪い接着剤」という烙印を押されてしまった。この開発プログラムは4年間で活動を終えたが、シルバー⽒はその後もこの物質の製品化可能性を求めて活動を⾏っていた。会社内の技術セミナーなど、折に触れてアピールして回ったが、反応は芳しくなかった。「粘着性掲⽰板」といったものを思いついたりもしたが、売れたのはわずかに数点という有様だった。1970年代初め、シルバー⽒はシステム・リサーチ・グループに転属となる。そこで、⽣化学者のオリベイラ⽒とともに粘着性物質に関するチームを組み、研究を続けることとなった。そして、1973年、コマーシャルテープ製品事業部内の新しいベンチャー・チームのリーダーに任命されていたニコルソン⽒に働きかけ、新しいベンチャー・チームの編成がなされることとなった。このベンチャー・チームの中にいたのがフライ⽒であった。彼は、これまでに何度か技術セミナーでシルバー⽒があの粘着物質について語っているのを聞いたことがあったが、それが何に使えるのかはよくわからなかった。しかし、チームの⼀員になってからの1974年、彼は合唱隊で賛美歌を唱っている最中に、賛美歌集に挟んでいる栞が落ちてしまうことに注⽬し、栞にその粘着物質を付けてみてはどうかと考えた。このアイデアは受け⼊れられ、かくしてポストイットが誕⽣したのだっ3

た。この事例は、シルバー⽒が多様なチームや会議の場に参加しながら、しかも⼀緒に仕事や議論をするメンバーが流動的に変化しながら、⾼い創造性が発揮され、画期的なイノベー
ションへとつながったことを⽰唆している。
確かに多くの既存研究が、オープンなネットワークであることが創造性やイノベーションを促進することを指摘してきた。Pelz and Andrews (1966)の科学者を対象とした調査研
究、技術者のコミュニケーション研究から技術的ゲート・キーパーを提⽰したAllen (1977)、
NIH（Not Invented Here）症候群の検証を試みたKatz and Allen (1982)などが古典的には挙げられる。また、社会ネットワーク理論においては、Burt (2004)が、構造的空隙（structural
holes）を超える仲介（brokerage）とパフォーマンス、さらには創造性・イノベーションの関係について実証している。より最近では、オープンなネットワークというだけではなく、さらにネットワークが安定的でないこと（＝流動的であること）が創造性を促進するという研究が出てきている (Soda et al., 2021)。
ところが、Cohen et al. (1972)のゴミ箱モデルに基づけば、オープンで流動的なネットワークが創造性やイノベーションを阻害するとも考えられる。ゴミ箱モデルは、問題のある選
好、不明確な技術、そして流動的な参加に特徴づけられる組織化された無政府状態における意思決定モデルである。ゴミ箱モデルでは、組織には問題、解、意思決定者、選択機会の独⽴した流れがあり、選択機会に問題や解、意思決定者が流動的に出⼊りする中で、偶然のタイミングで問題解決を含む意思決定が⾏われると考える。例えば、先の3Mのポストイットの開発物語はゴミ箱モデルでも⼗分に記述することができる。問題に先⽴って解が⽣まれ、多様な選択機会に問題や解が投げ込まれていくうちに、ある偶然のタイミングで解と問題とが結びつき、問題解決が⾏われた、というようにである。しかし、Cohen et al. (1972)によれば、ゴミ箱モデル的状況では問題解決はほとんど⾏われず、ほとんどが⾒過ごしややり過ごしによる決定となってしまう。特に、Cohen、March、Olsenらのその後の研究 (Cohenet al., 1976; March & Olsen, 1986, 1989)では、未分化な構造になればなるほど、ゴミ箱モデ
ル的状況が典型的に観察されると繰り返し主張されている。ちなみに、彼らのいう未分化な構造とは、複数の選択機会にアクセスできることを意味にしており、先述の重複化、さらにはオープンなネットワークとほぼ同じと⾔って差し⽀えない。つまり、ゴミ箱モデル研究は、オープンで流動的なネットワークが創造性やイノベーションを阻害することを⽰唆しているのである。
このように、オープンで流動的なネットワークが創造性やイノベーションを促進するか、それとも阻害するのかで既存研究には対⽴が⾒られる。この点を考える上で⽰唆的なのが、
稲⽔ (2014)のシミュレーション結果である。稲⽔ (2014)は、Cohen et al. (1972)のオリジ
ナル・モデルに流動性を考慮したシミュレーションを⾏い、選択機会の頻度が重要な鍵を握っていることを⽰唆している。つまり、選択機会の頻度が⾼いと、オープンで流動的なネッ
トワークになるほど問題解決が少なくなることが⽰唆された。ただ、⼗分な実証が⾏われているわけではない。

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そこで本研究では稲⽔(2014)を⼿掛かりとした実証的な分析の結果を提⽰する。本研究では、株式会社オカムラ（以下、オカムラ）のXオフィスに勤務する547名の会議参加デー
タと質問紙への回答データ、出退勤データを組み合わせたデータセットを⽤いて分析を⾏う。その結果、会議の頻度が多い（少ない）と、オープンで流動的なネットワークになるほど、創造/⾰新⾏動が低く（⾼く）なることが明らかとなる。つまり、会議の頻度（⾔うなれば、ゴミ箱モデルにおける選択機会の頻度）が既存研究における対⽴を解消する重要な条件であることが⽰唆されたのである。
以下では、まず本研究の調査概要及びデータセット、変数化のプロセスを説明した後、分析結果について報告する。最後に、得られた知⾒に基づいて、理論的貢献及び実務的⽰唆について議論し、創造/⾰新⾏動における操り⼈形仮説を提⽰する。

2. 調査と分析⽅法
2.1 調査概要
調査対象はオカムラ社のXオフィスに勤務する547名である。Xオフィスは東京に位置し、新しい家具を企画・開発する部⾨やオフィス空間をデザイン・提案する部⾨、本社スタッフ
部⾨等がそこに⼊居している。Xオフィスを調査対象とした理由は、1）オフィス家具の企
画・開発を⾏うメンバーが⼊居して多くのプロジェクトが同時並⾏的に⾏われていること、
2）企画・開発を促進するために様々な部⾨が領域を超えて交わりクリエイティビティを発揮することがオフィスのコンセプトとされていること、3）実際に社外の⼈も含めた多様な⼈々が集い交流を図る場として機能していること、が挙げられる。つまり、クリエイティビ
ティやイノベーションとオープンで流動的なネットワークの関係を探る上で適切と考えられた。
本調査は、第1著者の所属する⼤学とオカムラ社、ディスカバリーズ株式会社の共同研究の⼀環として⾏われたものである。オカムラ社の⼀部の部⾨が、2021年1⽉にXオフィスへと移転をしたため、移転後の働き⽅と⽣産性（クリエイティビティやイノベーションを含む）の変化を調べるために調査が⾏われた。新型コロナの感染状況が落ち着いてきた時期であり、コロナ禍を経てテレワーク等を含めた働き⽅が⼤きく変化した時期でもあったためである。本研究では、その調査で得られたデータの⼀部を⽤いている。
調査は2022年2⽉から3⽉中旬にかけて⾏われた。オフィス移転から13カ⽉経過しており、新オフィスでの働き⽅に⼗分慣れてきた頃と考えられた。また、オカムラ社では、2⽉から3⽉中旬に特別なイベントはなく、業務も落ち着いている時期と考えられた。さらに、新型コロナの感染状況も⽐較的落ち着いており、出社停⽌等の働き⽅に関する制約もあまりな
いと考えられる時期であった。
なお、本調査の実施に先⽴ち、第1著者の所属する⼤学において倫理審査を受け、承認さ
れている。

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2.2 データ
本研究では、1)質問紙への回答データ、2)会議の参加データ、3)オフィスの⼊退室のデー
タの3つを⽤いる。質問紙調査は2022年2⽉28⽇から3⽉19⽇にかけて⾏われた。逆因果の可能性を軽減するために、後述の会議データの取得期間より後の期間に設定することとした。
オンライン上で、Xオフィスに勤務する全従業員547名に配布し、229名から回答を得た（回答率=51.69%）。未回答がやや多いものの、対象者547名と回答者229名の属性分布を⽐較したところ、⼤きな差は観察されなかった1。
会議の参加データは2022年2⽉1⽇から2⽉28⽇の期間で収集された。オカムラ社では社内スケジュール管理にMicrosoft 365を使⽤しており、社内外を問わず、事前に時間を決めて⾏われる打合せや会議は、たとえ少⼈数のものであっても、必ず本システム上で時間や場所等を設定した後に実施されることとなっていた。そこで、Xオフィスに勤務する全従業員547
名について、Outlook上のスケジュールに会議として登録されたログを会議データとして抽出した。なお、このデータには、Xオフィスに勤務する547名が、社内だがXオフィス以外の拠点にいるメンバーや社外の⼈と⾏った会議も含まれている。また、オンラインとオフライン（リアル）、これら2つを組み合わせたハイブリッドのいずれの形式の会議も含まれている。
オフィスの⼊退室データも2022年2⽉1⽇から2⽉28⽇の期間で収集された。Xオフィスでは、出⼊⼝に⽤意されたカードリーダーに社員カードをかざさないと⼊室・退室ができず、その履歴が記録・保存されている。コロナ禍を経て、オカムラ社ではオフィス勤務とテレワーク勤務を組み合わせたハイブリッドワークが浸透しつつあった。そこで、オフィスの出社⽇数とオフィスの滞在時間を算出するために、オフィスの⼊退室データも取得した。

2.3 変数の測定
2.3.1 従属変数：創造/⾰新⾏動
本研究の従属変数は創造/⾰新⾏動2 (Scott & Bruce, 1994)である。冒頭の3Mのポストイット開発のケースでは、アイデア（解）の開発、そのアイデア（解）の売り込み、アイデアの具体的な製品化（問題と解の結びつきによる解決）というプロセスが⾒られた。⼀般的に、

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年齢について、各年代の回答率はいずれも 50％前後であった。性別についても男⼥ともに回
答率は 50％前後であった。役職については、⼈数の少ない部⻑クラスの回答率がやや低いものの（38.17％）、⼈数の多い⼀般社員、係⻑・主任クラス、次⻑・課⻑クラスではいずれも回答率
は 50％前後であった。ただ、部署については回答率にややばらつきが⾒られた。オフィスデザイン（72.59%）と海外事業（61.54%）では回答率が 60％を超える⼀⽅、本社スタッフ（37.29％）と企画開発（37.14％）では 40％を下回っていた。そのため、部署についてはやや注意をして分析をする必要がある。
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Scott and Bruce(1994)は単に⾰新⾏動(innovative behavior)としているが、実際には創造性(creativity)に関する項⽬も含まれているため、ここでは創造/⾰新⾏動としている。

6クリエイティビティは事業に関する新規で有⽤なアイデアの開発のことを指すが(Amabile et al., 1996; Oldham & Cummings, 1996)、これはイノベーションを実現するまでの⻑い道のりの最初のフェーズでしかない。例えば、Perry-Smith and Mannucci (2017)は、
アイデアの⽣成（idea generation）、精緻化（elaboration）、擁護（championing）、実⾏（implementation）の4つのフェーズからアイデアが⽣まれてから実現に⾄るまでの「旅路」（idea journey）を捉える枠組みを提⽰している。そして、このような⼀連のプロセスを捉える概念が創造/⾰新⾏動なのである。
このようなプロセスは、ゴミ箱モデルのいう組織化された無政府状態（問題のある選好、
不明確な技術、流動的な参加）として描かれやすい。事実、ゴミ箱モデルをクリエイティビ
テ ィ の 発 揮 や イ ノ ベ ー シ ョ ン 実 現 の プ ロ セ ス に 適 ⽤ す る 研 究 も 多 く ⾒ ら れ る (e.g.,
Pietronudo et al., 2022)。そして、このようなプロセスは問題解決の束（細かな問題を⼀つ⼀つ解決していく地道なプロセス）であるとも⾔える (藤本・クラーク, 1993)。また、PerrySmith and Mannucci (2017)は、アイデアの⽣成には多数の弱い紐帯、精緻化には少数の強い紐帯、擁護には（借⽤されるものも含む）構造的空隙（の仲介）、実⾏には（広範なリー
チを伴う）閉鎖性（closure）が有効であると述べている。確かに⼀部のフェーズ（精緻化）ではクローズなネットワークが要請されるが、多くのフェーズ（⽣成、擁護、実⾏）ではオ
ープンなネットワークが要請されるということになる。その意味では、⽣成から実⾏までを幅広く捉える創造/⾰新⾏動が従属変数として適していると⾔えよう。
創造/⾰新⾏動の測定尺度としてよく⽤いられるのがScott and Bruce (1994)のものであり、実際に多くの研究で⽤いられている (Shalley & Breidenthal, 2021)。そこで、本調査でも⽤いることとした。尺度の翻訳にあたっては、⼀度専⾨家（翻訳業者）に順翻訳してもらった後、著者らで翻訳内容を確認・修正した。そして、確認修正後のものを、順翻訳を担当した⼈とは別の専⾨家に逆翻訳をしてもらい、その結果をオリジナルの英語と⽐較検討をし、同質であると評価した。
なお、Scott and Bruce (1994)は上司による部下評価の形式をとっているが、本調査では⾃⼰報告の形式を取ることとした。確かに、クリエイティビティ研究では、⾃⼰報告形式よりも客観的な指標や第3者（e.g., 上司や同僚）による評価が⽤いられる傾向があるが、⾃⼰報告形式が⽤いられないわけではない (Shalley & Breidenthal, 2021)。理由の⼀つとして客観的な指標を必ずしも得られるわけではないということがあるのだが、本調査もそれに該当する。また、Ng and Feldman (2012)では、⾃⼰報告形式が⽤いられる理由として、細かいニュアンスは⾃⼰が最もよく理解している（例えば、アイデアを思いついたかどうかは第3者は気付きにくい）ことが挙げられている。特に、創造/⾰新⾏動は⼀種の裁量的⾏動であるため、よほどのアピールをしなければ周囲に気づいてもらえない。逆に⾔えば印象管理に
⻑けたものが第3者からよく評価されてしまう可能性もある。また、創造的なアイデアは独
⾃性の⾼いものであり、上司や同僚から必ずしも歓迎されるとは限らない。そのため、第3者評価では対⼈関係によるバイアスの影響も免れないとの指摘もある。なお、⾃⼰報告によ7

る評価と客観的な指標、第3者による評価の間には⼀定の収束的妥当性があることも確認されている (Ng & Feldman, 2012)。また、⾃⼰報告形式を⽤いることの⼤きな問題はコモン
メソッドバイアスだとされるが (Ng & Feldman, 2012)、この点についても、後述の通り、本研究の独⽴変数は質問紙の回答データではなく会議の参加データを⽤いて算出しており、
コモンメソッドバイアスの問題はほぼないと考えてよい。
具体的には、下記の質問6項⽬について、まったくそう思わない(=0)から⾮常にそう思う(=5)の6件法で回答を求めた。これらの項⽬への単純合計を「創造/⾰新⾏動」の値とした（Cronbachʼs α=0.882）。
• 創造的なアイデアがよくひらめく。
• 新しい技術や⽅法、⼿法、製品アイデアを探し出している。
• ⾃らのアイデアを他の⼈に評価してもらえるように努めており、批判を受けた場合には説得を試みている。
• 新しいアイデアを実⾏するために必要なリソースを調査して確保するようにしている。
• 新しいアイディアを実現するために、適切なプランやスケジュールを練っている。
• 私は⾰新的（innovative）だと思う。

2.3.2 独⽴変数 1：オープンで流動的なネットワーク
独⽴変数の1つ⽬はオープンで流動的なネットワークである。まず、取得された会議の参加データは、会議と参加者の⼆部グラフ（affiliation network; どの会議に誰が参加したかという形式のデータ）となっている。これをもとに参加者間のネットワーク・データを⽣成した。同じ会議に参加していれば、参加者同⼠に紐帯があると⾔う形で変換を⾏なった。各会議における参加者間の紐帯の強さは会議参加⼈数の逆数とした（e.g., 当該会議の参加⼈数が10名の場合は、参加者間の各紐帯の強さは1/10とする）。調査期間中に複数の会議に⼀緒に参加していたペアについては、各会議の参加⼈数の逆数を合計した値を当該ペアの紐帯の強さとした(e.g., あるペアが3つの会議に⼀緒に参加しており、各会議の参加⼈数が10名だった場合、当該ペアの紐帯の強さは3/10とする)。
このようにして⽣成された参加者間ネットワーク・データをもとに「1.1-Burtの拘束度」を算出し、オープンで流動的なネットワークの値とした。⼀般的に、Burtの拘束度は、接触
相⼿が少なく(ネットワークサイズが⼩さく)、接触相⼿同⼠が直接強く結びついている(ネットワーク密度が⾼く)、(複数の)接触相⼿を通じて同じ⼈に間接的につながっている (ネットワークが階層的である)ほど⾼くなる。「1.1-Burtの拘束度」は、サイズが⼤きく、密度が低く、階層的でない程度を⽰すことになる。Burtの拘束度（を逆転させた値）はクリエイ
ティビティやイノベーションの研究でよく⽤いられる社会ネットワーク指標である(c.f.,Baer et al., 2015)。
本研究の場合、会議の参加データをもとに「1.1-Burtの拘束度」を計算しているため、ネ8ットワークのオープン度とメンバーの流動性を総合した指標となっている。ある特定の会議（例えば決められた定例会議）にしか参加しない（できない）場合、つまりネットワークのオープン度が低い場合、「1.1-Burtの拘束度」は低くなる。また、多様な会議に参加していたとしても（ネットワークのオープン度が⾼かったとしても）、メンバーが重複している（参加の流動性が低い）と「1.1-Burtの拘束度」は低くなる。多様な会議への参加があり（ネットワークのオープン度が⾼く）、メンバーの重複も⾒られない（参加の流動性も⾼い）場
合、「1.1-Burtの拘束度」は⾼くなるのである。
Burtの拘束度は次のように計算される。まず、ノードiのエゴネットワークにおけるノー
ドjの相対的な重みpijを下記の式より算出する。aijはノードiからノードjへの紐帯の強さである。

pij = aij+aji / ∑k (aik+aki) for k ≠ i
次に、ノード i のノード j からの拘束度 Cij は、ノード i とノード j の直接的な関係における相対的な重みだけでなく、間接的な関係（ノード i とノード j 以外のノード q を介した関係）の相対的な重みも考慮したものとなる。

Cij = (pij + ∑q piqpqj)2

for q ≠ i, j

そして、ノード i の拘束度は、ノード i のエゴネットワークにおける各ノードからの拘束度を合計したものとなる。

Ci=∑j Cij
なお、参加者間ネットワーク・データの参加者はオカムラ社内の⼈とした。そのため、このネットワーク・データには、社内だがXオフィス以外に勤務する参加者も含まれていることになる。なぜなら、Xオフィスに勤務するメンバーのうち⼀定数の⼈が、社内だがXオフ
ィス以外に勤務するメンバーと定常的にプロジェクトを⾏なっていたためである。ただし、社外の⼈は、参加者間ネットワーク・データからは除外することとした。本研究の会議デー
タだけでは社外の参加者同⼠の関係を⼗分に網羅できているとは考えられなかったためである。

2.3.3 独⽴変数 2：選択機会の頻度としての会議回数第1節で⽰唆したように、稲⽔(2014)では選択機会の頻度が重要な鍵を握っていた。そこで、本研究では、選択機会の頻度を表す指標として、各⼈の調査期間中（2022年2⽉）の参加会議数を⽤いることとした（⼀定期間中の会議数なので会議の頻度であるといえる）。ゴ
ミ箱モデルにおける選択機会は、その抽象性ゆえに⾊々なものに例えられることが多いが、会議もその⼀つである。確かに、会議は、参加者によって問題と解が提起され議論される場であると⾔える。事実、 March & Romelaer(1976)は教授会を選択機会に⾒⽴てているし、
Fioretti & Lomi (2008)も選択機会を会議の⽐喩を使って説明をしている3。

3“choice opportunities may present themselves over and over (e.g., a periodically scheduled9会議回数の算出にあたって、⼤規模な会議（参加者が多数となる会議）は対象外とした。
⼤規模な会議は単なる報告会議となることが多く、参加者同⼠が密に有意義な議論をする
場とは⾔い難いためである (Standaert et al., 2022)。会議が⼤規模かどうかを判断する合意の取れた明確な基準があるわけではないが、本研究ではひとまず8名より多い場合に⼤規模な会議と判断することとした。よく知られているように、Amazon社では”two pizza rule”（2枚のピザを分けあえる⼈数に会議の参加者を絞るというルール）があり、効果を上げているという4。
なお、会議回数の外れ値は除いて分析を⾏うこととした。会議回数の平均値は20.９、標準偏差は16.62だが、⼀部の⼈の会議回数が100近いことが明らかとなったためである。これらの⼈についてさらに詳細に調べると、個⼈作業をする際にもその場所をOutlookに登録しているということが明らかとなった。そこで、Q3+1.5×IQR（四分位範囲）より⼤きい値
を外れ値として除外することとした。外れ値として除外されたのは14名であった。

2.3.4 独⽴変数３：オープンで流動的なネットワーク×選択機会の頻度
稲⽔(2014)で⽰唆されているのは「オープンで流動的なネットワークが問題解決（＝創造/⾰新⾏動）に与える影響は選択機会の頻度（＝会議回数）によって変わってくる」、より具体的には、「選択機会の頻度が⾼いと、オープンで流動的なネットワークでは問題解決が少なくなる」というものである。これを検証するため、上述のオープンで流動的なネットワ
ークと会議回数との交互作⽤を検証することとした。具体的には、両変数を中⼼化した上で乗じた変数を算出し分析に⽤いた。

2.3.5 コントロール変数(1) 分散化の程度としてのオンラインで仕事をする程度
冒頭で述べたように、最近のチームの境界のあいまい化の背景には流動化、重複化、分散化の3つがあり、本研究では最初の2つに焦点を当てている。そこで、3つ⽬の分散化（チームメンバーが地理的に分散して仕事をしている程度）をコントロールすることとした。ICTの発展があるとはいえ、対⾯の⽅が会議（会話）を始めるためのハードルは低く、多様な⼈とのネットワークも増えやすい。そのことがクリエイティビティや⾰新⾏動に影響を与えることを⽰唆する研究もある (Inamizu, 2022)。具体的には、オフィスの⼊退室データをもとに、各⼈の出社⽇数を計算した。また、出社⽇それぞれについてオフィス滞在時間も算出
し、各⼈ごとに調査期間中（2022年2⽉）の1⽇あたりオフィス滞在時間平均も計算した。

series of meetings)” (Fioretti & Lomi, 2008, p.194)https://www.businessinsider.com/amazon-ceo-jeff-bezos-two-pizza-rule-productive-meetings2017-6 (2023/03/07 検索)
会議規模が⼩さいものに絞っても（＝有効性の⾼い会議に絞ったとしても）、本研究の仮説が成り⽴つということを⽰すという点でも意義があるといえる。

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(2) ワークエンゲイジメント
参加者がタスクにどのくらい労⼒（エネルギー）を投⼊しているのかによって問題解決の程度も変わってくる (Cohen et al., 1972)。このことをコントロールするためにワークエン
ゲイジメントを測定した。具体的には、下記ののUWES Super-Short版 (Schaufeli et al.,2019)の⽇本語版尺度3項⽬を質問紙調査で訊いた。本調査では、まったくそう思わない(=0)
から⾮常にそう思う(=5)の6件法で訊き、これらの単純合計を「ワークエンゲイジメント」の値とした（Cronbachʼs α=0.855）。
• 仕事をしていると、活⼒がみなぎるように感じる。
• 仕事に熱⼼である。
• 私は仕事にのめりこんでいる。
(3) ⾃⼰決定度
内発的動機づけとクリエイティビティの間には密接な関係があると考えられている(Amabile, 1985)。内発的に動機づけられる要因の⼀つが⾃⼰決定の感覚がどのくらいあるかだと⾔われている (Deci, 1975; ⾼橋, 1997)。そのため、⾃由や⾃律性の知覚とクリエイ
ティビティは強く関係しているとされてきた (Amabile et al., 1996)。このことをコントロールするために、⾼橋 (1997)の⾃⼰決定度の5項⽬を質問紙調査で訊いた。⾼橋 (1997)は、
⽇本企業を対象とした⼤規模データで検証を⾏なっており、本研究の調査対象であるオカ
ムラ社も⽇本の⼤企業であることから、この尺度を⽤いることは適切だと考えられた。下記
5項⽬について、まったくそう思わない(=0)から⾮常にそう思う(=5)の6件法で訊き、これらの単純合計を「⾃⼰決定度」の値とした（Cronbachʼs α=0.819）。
• 経営層の経営⽅針と⾃分の仕事との関係を考えながら仕事をしている。
• 上司からの権限委譲がなされている。
• ⾃分の意⾒が尊重されていると思う。
• 良いと思ったことは、周囲を説得する⾃信がある。
• 10年後の⾃分の会社のあるべき姿を認識している。
(4) 職務特性
職務特性として、下記の項⽬の通り、⾮定型かどうか、チーム仕事かどうか、仕事量が多いかについても質問紙で訊き、コントロールすることとした。⾮定型な職務であれば、創造/⾰新⾏動を要求される程度が⾼くなるはずであり、それに伴い創造/⾰新⾏動への認識や実際に取る程度も変わってくると考えられる。また、もともとチームで⾏う職務であれば、上司や同僚からのサポートを受けやすく、創造/⾰新⾏動を発揮できる可能性も⾼くなる可能性がある。さらに、仕事の負荷が⼤きいことは、クリエイティビティや⾰新⾏動を阻害す
ることが指摘されている (Amabile et al., 1996)。

11• 仕事の内容は、「定型（同じような内容の）仕事が多い」(=1)から「⾮定型の仕事が多い」(=5)の５件法• 仕事を進める場合、「個⼈単位で仕事に取り組むことが多い」(=1)から「チーム単位
で仕事に取り組むことが多い」(=5)の５件法。
• 仕事の量は、「⾃分の能⼒に⾒合っている」(=1)から「⾃分の能⼒を超えている」(=5)の５件法。
(5) デモグラフィック特性
性別、年齢、職位、部署についてもコントロールすることとした。性別によるクリエイテ
ィビティの違いについては多くの議論が蓄積されているところである (Baer & Kaufman,2008)。職務経験が⻑いほど、その経験をもとに仕事でのクリエイティビティを発揮できるようになることが指摘されている。また、職位が上がるほど⾰新⾏動をとりやすくなる（もしくは業務上要請されるようになる）と考えられる (Ng & Feldman, 2013)。部署によっては（例えば、企画やデザイン系の部署など）、クリエイティビティや⾰新⾏動をより要請される可能性が⾼い。具体的には、オカムラ社より⼊⼿したこれらの属性について、ダミー変数化した上で、分析モデルに投⼊することとした。

3.

分析結果
表1は基本統計である。表2は階層的回帰分析の結果である。Model１はコントロール変数

のみを投⼊したモデル、Model２はModel1にオープンで流動的なネットワーク、Model３はModel２に会議回数を投⼊したモデルである。Model4は、Model3に、オープンで流動的なネットワークと会議回数の交互作⽤項を投⼊したモデルである。多重共線性を軽減するため、先述の通り、オープンで流動的なネットワークと会議回数の各変数を中⼼化した上で、交互作⽤項を作成してModel4に投⼊した。その結果、Model4におけるオープンで流動的なネットワークと会議回数及びこれらの交互作⽤項のVIFはそれぞれ2.588、2.306、2.084であり、本モデルにおいて多重共線性は⼤きな問題ではないと考えられた。
表2を⾒るとわかるように、Model1において、ワークエンゲイジメント（Β=0.475**）と⾃⼰決定度（Β=0.463**）の係数がいずれも正で、1%⽔準で有意であった。Model 2、３、４のいずれにおいても、これら2変数の係数は正で1%⽔準で有意であった。次に、Model 2
において、オープンで流動的なネットワークが投⼊されたが、R2の変化量（ΔR2＝0.002）
は統計的に有意ではなく、また係数も有意ではなかった（Β=1.409）。Model 3ではさらに会議回数が投⼊されたが、R2の変化量（ΔR2＝0.001）は統計的に有意ではなく、また係数も有意ではなかった（Β=-0.012）。最後に、Model 4においてオープンで流動的なネットワ
ークと会議回数の交互作⽤項が投⼊されたところ、R2の変化量（ΔR2＝0.021**）は1%⽔準
で統計的に有意であり、また係数は負で1%⽔準で統計的に有意であった（Β=-0.427**）。

12

交互作⽤項の係数が有意であることが確認されたため、単純傾斜分析を⾏った。図1はその結果を⽰している。会議回数が-1SDの場合のネットワークのオープンさの係数は正であったものの、統計的に有意ではなかった（Β=2.962）。⼀⽅、会議回数が+1SDの場合のネットワークのオープンさの係数は負で5%⽔準で統計的に有意であった（Β= -8.088**）。以
上より、選択機会の頻度（会議回数）が多い場合、オープンで流動的なネットワークになる
ほど創造/⾰新⾏動（問題解決）が少なくなると⾔える。

13

表 1：基本統計
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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13
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15
16
17
18
19
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21
22
23
24
25
26
**

創造/⾰新⾏動
オープンで流動的なネットワーク
会議回数
出社⽇数
オフィス滞在時間
ワークエンゲイジメント
⾃⼰決定度
職務特性_⾮定型
職務特性_チーム仕事
職務特性_仕事量
性別_男性
役職_⼀般社員
役職_係⻑クラス
役職_課⻑クラス
役職_部⻑クラス
部署_本社スタッフ
部署_マーケティング
部署_プロダクトデザイン
部署_オフィスデザイン
部署_企画開発
部署_施設事業
部署_海外事業年齢_20〜29
年齢_30〜39
年齢_40〜49
年齢_50〜59

Mean
15.65
0.83
18.95
7.63
404.84
8.31
13.66
3.47
2.60
2.56
0.63
0.66
0.10
0.11
0.04
0.08
0.08
0.09
0.37
0.12
0.18
0.06
0.17
0.18
0.31
0.23

SD
4.583
0.163
12.9344.435
161.189
2.728
4.074
1.156
1.148
1.095
0.485
0.474
0.306
0.312
0.203
0.273
0.265
0.294
0.484
0.324
0.385
0.232
0.377
0.381
0.465
0.420

1
1.00
0.08
0.03
–0.14*–0.04
0.54**
0.57**
0.15*–0.02–0.20**
0.13†–0.13†
0.04
0.08
0.11
–0.01
–0.04
0.11
0.10
–0.10
–0.12†
0.03–0.13†
–0.09
–0.03
0.14*

p < .01, * p < .05, †p < .10

14

2

3

4

5

6

7

1.00
0.43**
0.19**
0.18*
0.00
0.12†
0.23**
0.22**
0.18**–0.05–0.14*–0.02
0.21**
0.21**
0.07–0.21**
0.00
0.09
0.08
–0.05
–0.07
0.03
0.13†
0.00
0.11

1.00
0.31**
0.17*
0.02
0.16*
0.25**
0.40**
0.29**
0.07–0.18**–0.07
0.28**
0.28**
0.19**
–0.10
–0.06
0.01
0.06
–0.12†
0.07
0.09
0.00
0.15*
–0.03

1.00
0.40**
–0.03
–0.01
–0.04
0.25**
0.16*
0.14*–0.14*–0.12†
0.20**
0.17*
0.09
0.19**–0.18**–0.31**
0.11
0.12†
0.14*
0.02
–0.04
0.08
0.00

1.00
–0.04
0.03
–0.09
0.20**
0.10
–0.05
–0.03
0.04
0.08
0.04
0.10
0.06
0.12†
–0.25**
–0.02
0.05
0.09
0.08
–0.01
0.07
–0.02

1.00
0.50**
0.06–0.01–0.15*
0.10–0.16*
0.01
0.08
0.10
–0.11
0.01
0.04
0.14*
–0.07
–0.16*
0.12†–0.11–0.15*
0.04
0.11

1.00
0.05
–0.05
–0.13†
0.15*–0.24**
0.14*
0.12†
0.19**
0.14*
0.06
0.01
–0.12†
0.02
–0.10
0.10
–0.16*
–0.05
0.05
0.14*

表 1：基本統計（続き）
1
2
3
4
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26
**

創造/⾰新⾏動
オープンで流動的なネットワーク
会議回数
出社⽇数
オフィス滞在時間
ワークエンゲイジメント
⾃⼰決定度
職務特性_⾮定型
職務特性_チーム仕事
職務特性_仕事量
性別_男性
役職_⼀般社員
役職_係⻑クラス
役職_課⻑クラス
役職_部⻑クラス
部署_本社スタッフ
部署_マーケティング
部署_プロダクトデザイン
部署_オフィスデザイン
部署_企画開発
部署_施設事業
部署_海外事業年齢_20〜29
年齢_30〜39
年齢_40〜49
年齢_50〜59

8

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12

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14

15

16

17

1.00
0.24**
0.14*
0.09–0.12†
0.07
0.09
0.04
–0.14*
–0.10
0.04
0.12†
0.15*
–0.05
–0.14*
–0.02
0.04
–0.06
0.01

1.00
0.23**–0.01–0.13†
0.05
0.11
0.20**–0.06–0.04–0.18**
0.09
0.15*
0.04
–0.06
0.08
–0.03
0.00
0.06

1.00
0.01
–0.01
0.11
–0.01
0.06
–0.01
0.00
–0.11
–0.04
0.09
0.11
–0.01
0.01
0.04
0.14*
–0.01

1.00
–0.26**
0.04
0.18*
0.11†
–0.09
0.00
0.12†
–0.14*
0.13†
0.06
–0.02
–0.30**–0.24**–0.01
0.30**

1.00–0.48**–0.49**–0.30**
0.03
0.01
0.02
0.05
–0.11
–0.03
0.04
0.32**
0.28**–0.15*–0.38**

1.00–0.12†
–0.07
0.01
–0.04
0.05
0.00
–0.03
0.08
–0.08
–0.15*–0.12†
0.14*
0.18**

1.00
–0.07
0.01
0.01
0.04
–0.11
0.06
–0.01
0.05
–0.16*–0.12†
0.09
0.25**

1.00
–0.06
–0.06
–0.07
–0.02
0.14*
0.08
–0.05
–0.10
–0.10
–0.04
0.28**

1.00
–0.08
–0.10
–0.23**–0.11–0.14*
–0.07
0.05
0.00
0.06
–0.08

1.00
–0.09
–0.22**–0.11–0.13†
–0.07
0.01
–0.09
0.12†
–0.07

p < .01, * p < .05, †p < .1015表 1：基本統計（続き）
1
2
3
4
5
6
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8
9
10
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21
22
23
24
25
26
**

創造/⾰新⾏動
オープンで流動的なネットワーク
会議回数
出社⽇数
オフィス滞在時間
ワークエンゲイジメント
⾃⼰決定度
職務特性_⾮定型
職務特性_チーム仕事
職務特性_仕事量
性別_男性
役職_⼀般社員
役職_係⻑クラス
役職_課⻑クラス
役職_部⻑クラス
部署_本社スタッフ
部署_マーケティング
部署_プロダクトデザイン
部署_オフィスデザイン
部署_企画開発
部署_施設事業
部署_海外事業年齢_20〜29
年齢_30〜39
年齢_40〜49
年齢_50〜59

p < .01, p < .05,
*

†

18

19

20

21

22

23

24

25

26

1.00
–0.25**–0.12†–0.15*
–0.08
–0.06
–0.06
0.10
0.02

1.00
–0.28**–0.36**–0.19**
0.04
0.06
–0.01
–0.04

1.00
–0.17*
–0.09
–0.05
0.02
–0.15*
0.15*

1.00–0.12†
0.02
–0.02
–0.08
0.10

1.00
0.00
–0.01
0.10
–0.13†

1.00–0.21**–0.31**–0.25**

1.00–0.31**–0.25**

1.00–0.37**

1.00

p < .1016

表 2：階層的回帰分析の結果
変数名

Model 1

切⽚

Model 215.654 **オープンで流動的なネットワーク

Model 3Model 415.654 **15.654 **16.041 **

1.409

1.539

-2.563-0.0120.009

会議回数
オープンで流動的なネットワーク×
会議回数
出社⽇数

-0.081-0.089-0.085-0.093

オフィス滞在時間

0.001

0.001

0.001

0.001

ワークエンゲイジメント

0.475 **

0.479 **

0.477 **

0.484 **

⾃⼰決定度

0.463 **

0.456 **

0.460 **

0.450 **

職務特性_⾮定型

0.444 †

0.410 †

0.429 †

0.340

職務特性_チーム仕事

0.115

0.110

0.141

0.155

職務特性_仕事量-0.320-0.338-0.316-0.273

性別_男性

0.177

0.198

0.241

0.283

役職_⼀般社員

1.118

1.141

1.135

1.093

役職_係⻑クラス

0.401

0.442

0.418

0.518

役職_課⻑クラス

1.073

0.970

1.069

1.771

役職_部⻑クラス

1.265

1.116

1.296

2.805

部署_本社スタッフ-0.238-0.278-0.2390.031

部署_マーケティング-0.861-0.693-0.796-0.702

部署_プロダクトデザイン

0.662

0.622

0.568

0.771

部署_オフィスデザイン

0.369

0.317

0.263

0.920

部署_企画開発-1.526-1.530-1.614-1.295

部署_施設事業-0.411-0.381-0.491-0.384

部署_海外事業-0.464-0.399-0.412-0.858

年齢_20〜29-1.737-1.931 †-1.801-2.121 †年齢_30〜39-1.709-1.938 †-1.851-1.930 †年齢_40〜49-1.618-1.773 †-1.678-2.083 *年齢_50〜59-0.785-0.951-0.934-1.351**R2.480 **.482 **.482 **.503 **

ΔR2.480 **

.002

.001

.021 **

p < .01, p < .05,*

-0.427 **†p < .1017図 1：単純傾斜分析の結果
19
18
創 17
造 16
/ 15
革
14
新
13
行
動 12
11
10

会議回数_-1SD
会議回数_+1SD

-1SD
+1SD
オープンで流動的なネットワーク
エラーバーは標準誤差

18

4.

ディスカッションと結論

本研究の問題意識は、オープンで流動的なネットワーク（open and fluid network）では創造
性やイノベーションは促進されるのだろうか、それとも阻害されるのだろうか、仮に促進（阻害）されるとしたらその条件は何か、というものであった。このような問題に対し、稲⽔(2014)のシミュレーション結果を⼿掛かりに、オカムラ社のYオフィスに勤務する547名の会議データと質問紙への回答データ、出退勤データを組み合わせたデータセットを⽤いて分析を⾏った。
その結果、選択機会（会議）の頻度が多い（少ない）と、オープンで流動的なネットワークになるほど、創造/⾰新⾏動が低く（⾼く）なることが明らかとなった。
本研究の学術的貢献は、オープンで流動的なネットワークが創造性やイノベーションを促進する条件として選択機会の頻度を⾒出したことである。Soda et al. (2021)は、単にオープンなネットワークであること（Burtの拘束度が低いこと）だけでなく、流動的であること（ネット
ワークが安定していないこと）が創造性の発揮には必要であることを明らかにしている。その⼀⽅で彼らは、適切な流動性の程度を今後は検討すべきであるとも述べている5。実は、彼らが調べたのは50年近くにわたって放送されたテレビ番組のシリーズにおける制作者のネットワー
クであった。つまり、かなり⻑期にわたってネットワークの変化を追跡するというものであり、ネットワークが流動的であると⾔っても、本研究と⽐べてかなり⻑いスパンで⾒た時の流動性のことを指していた。それゆえ、オープンで流動的なネットワークだと創造性が⾼まるとしていたのである。これは、本研究でいうところの、会議（選択機会）の頻度が低い場合と⾔って良いかもしれない。これに対し、本研究では、会議（選択機会）の頻度が⾼いと、オープンで流動的なネットワークであっても創造性が低くなることを⽰唆している。この点は新たな発⾒といえよう。
また、ゴミ箱モデルの⼀連の研究では、未分化な組織構造（オープンなネットワーク）で参加が流動的なほど問題解決はなされないと想定してきた。この点について、本研究は、ゴミ箱モデル研究の想定が当てはまるのは選択機会の頻度が⾼い場合であることを明らかにした。逆に、選択機会の頻度が低ければ、問題解決（創造性やイノベーション）が促進されるのである。
ゴミ箱モデル的状況は、単なるカオスや無秩序を表すものとして捉えられてきたきらいがあり、またそれに構造的な制約を課すことで秩序を取り戻すという観点で議論されてもきた。しかし、Cohen et al. (2012)は、オリジナルの考え⽅は単にカオスや無秩序を強調したかったのではな
く、時間的秩序があることを強調したかったのだという。会議（選択機会）の頻度は極めて時間的な概念であり、Cohenらの真意を探る重要な⼿がかりを発⾒したともいえよう。
本研究の実務的⽰唆は、オープンで流動的なネットワークは重要だが、会議に振り回されては創造性やイノベーションの発揮はできない、ということである。本研究の結果の興味深いとSoda et al. (2021)の分析結果は、全期間の平均で⾒た場合にはネットワークの安定性が創造性に寄与していたが、時系列で分析をした際にはオープンなネットワークとネットワークの流動性（安定性の逆）の交互作⽤が創造性に寄与していた。このことから、短い時間軸（＝時系列分析）で⾒るとネットワークの変化が必要だが、⻑い時間軸（＝全期間の平均）で⾒るとネットワークが安定していること（あまり変化はしないこと）が重要であるということになる。逆に、常に変化し続けるネットワークは、⻑い時間軸で⾒た時のネットワークの安定性を破壊してしまうので、創造性にはマイナスになるのではないかと議論している。

519

ころは、ワークエンゲイジメントや⾃⼰決定度をコントロールしたとしてもこのことが観察されるということである。仮に、⾃分⾃⾝はワークエンゲイジメントが⾼く、⾃⼰決定の感覚があると思っていたとしても、会議が多すぎると創造性やイノベーションが発揮できなくなってしまう恐れがある。不確実な競争環境やICTの進展を背景にチームとしての働き⽅が⼤きく変
わる中、本研究で提⽰される創造/⾰新⾏動における操り⼈形仮説、すなわち「多様な会議に顔を出すことは効果的だが、⼀定限度を過ぎてしまうと、操り⼈形のように周囲に振り回されてしまって逆効果になってしまう」ということは、は経営の実務においても⼤きな⽰唆を持つで
あろう。

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