どうすればひとは学ぶのか―企業の働きかけに着目して―
孫 亜文
リクルートワークス研究所

アナリスト

Works Review vol.13 (2018)

どうすればひとは学ぶのか―企業の働きかけに着目して―

孫亜文リクルートワークス研究所・アナリスト

変わりゆく世の中において働き続けるためには，「仕事の学び」を継続していくことが必要不可欠になる。しかし，正社員のたった 37.2%しか自己啓発を行っていない。どうすれば多くのひとが学ぶようになるのだろうか。
本研究では，企業の働きに着目し，OJT や Off-JT といった企業が提供する学び機会と，仕事のレベルアップや職
務特性といった仕事へのモチベーションを向上させる要因が，正社員の自己啓発促進につながるのか分析した。
キーワード：

自己啓発，学びの要因，企業，OJT，Off-JT，モチベーションの効果

目次
１．はじめに

技術進歩によって仕事に求められるスキルは徐々に変わっていく。例えば，初等中等教育を中

1.1 問題の背景

心に広がっている ICT 教育を行うには，教職員の1.2 先行研究

IT 技術の向上が欠かせない。これからの時代にお1.3 仮説いて，働き続けるためにも，新たな知識の蓄積や２．だれが学んでいるのか
2.1 データ
2.2 自己啓発を行っているひとの特徴
３．どうすればひとは学ぶのか

技術の習得（仕事の学び）の継続は，必要不可欠となっていくだろう。
内閣府の「仕事と生活の調和（ワーク・ライフ・バランス）レポート 2016」では，長時間労働の是

3.1 分析方法

正とともに，自己啓発を行っている労働者の割合

3.2 分析結果

を，2020 年までに，正社員では 70％，非正社員

４．学び続けることへの期待

では 50％まで引き上げる目標も掲げられている 1。

５．おわりに

これは，仕事を効率的に行うことで，残業を減らし労働時間が短縮され，それによって増えた余暇

１．はじめに

時間の一部を，発想力や人脈を広げたりする能力

1.1 問題の背景

開発に充てることで，スキルアップにつながり，
仕事の生産性も上がっていくという好循環を期待

日々変化し続ける社会に適応するためには，生しているからである。しかし，同レポートによる涯学び続けることが必要である。特に，人生 100と，
2005 年時点で自己啓発を行っている正社員は年時代をみすえたいま，IoT や人工知能の著しい

46.2%，非正社員は 23.4%と少なく，2014 年時点

発展は，これからの私たちの生活だけでなく，働では正社員は 42.7%，非正社員は 16.1%と，ともき方も大きく変えていくことになるだろう。変わに減少していることがわかる。2017（平成 29）年

りゆく働き方のなかで働き続けるためには，どう度能力開発基本調査の個人調査によると，正社員すれば良いのか。

は 42.9%，非正社員は 20.2%と，ともに増えてい1

論文

どうすればひとは学ぶのかるものの，目標値には到底及ばないことがわかるのは，筆者の知る限り，Kurosawa（2001），吉田2。
どうすれば自己啓発を行うようになるのだろう（2004），Kawaguchi（2006），石井ほか（2010），か。

Ikenaga and Kawaguchi（2012），佐藤（2012），

アインシュタインは「何かを学ぶためには，自小林・佐藤（2013）および原（2014）である。

分で体験する以上に良い方法はない」という言葉

しかし，それらの多くは，自己啓発の効果を検を残している。自己啓発で何かを学ぶためにも，証しており，自己啓発を行う要因については，自まず一度その学びを体験し，その学びが自分にと己啓発を行うひとの特性をみることに留めている。

って必要だと感じる必要性があるのかもしれない。 たとえば，吉田（2004）は女性に限定し，都市居
アメリカのシンクタンク Center for Creative

住者，大企業勤務者，未婚もしくは子どもがいな

Leadership は，マネジャーを対象に行った調査を

いひとは自己啓発を行うことを明らかにしている。

用いて，成長につながる成人の学びは，70％が自小林・佐藤（2013）は，男女で自己啓発を行うひ分の仕事経験，20％が他者の観察やアドバイス，との特徴として，学歴が高い，求職活動を行って10％が読書や研修を受けたりすることから得ている，未就学児がいないことを挙げている。原いるという法則を見出した。
「70：20：10 の法則」

（2014）では，「職場で必要な能力を認識させられと呼ばれているものである。これはマネジャーのる「気づき」の機会が男性就業者にとっては重要」

成長に対する研究成果ではあるものの，日常的なであり，女性就業者にとっては仕事の見通しや転仕事や，企業が提供する学び機会によって，ひと職希望の有無が重要であることを示している。まは学び，成長している可能性を示唆していると考た，佐藤（2012）は，個人ではなく企業に着目し，えられる。しかし，この法則によれば，企業が提企業の人事管理施策が自己啓発行動にどのような供する学び機会が，個人の学びに与える影響は低影響を及ぼすのか，因子分析を用いて分析していいことになる。企業による働きかけから学びを体る。原（2014）も企業の働きかけに着目し，従事験し，仕事から離れても学ぼうとする自己啓発にしている仕事に必要な能力やスキルを明確に伝え広がる可能性は本当に低いのだろうか。本稿ではること，自己啓発のための学習メニューを整備す

企業の行動に着目し，企業の働きかけを含めた仕ること，組織として積極的に推奨することが自己事を通じた学びが，自己啓発につながる可能性を啓発を促進するとまとめている。

検証する。
1.3 仮説1.2 先行研究
先行研究では，
自己啓発の効果への注目が高く，日本における企業内訓練（企業の働きかけによ

どうすればひとは学ぶのか（自己啓発をするのか）る学び）に関する研究は，経営学や経済学など幅に対する明確な答えを提示していないことがわか

広い分野で蓄積されている。しかし，多くがそのるだろう。学ぶためには，個人的な嗜好や環境が効果を分析しており，その要因（どうすれば自己重要になると考えられる。本稿では，環境に着目啓発を行うのか）についての研究は少ない（原し，外生的な働きかけによって個人が学ぶように2014）。また，吉田（2004）でも，日本の自己啓なるのかを検証する。具体的には，外生的な働き発に関する実証研究は，
2000 年以前にはみられなかけとして企業に着目し，企業が提供する学び機

いとその少なさを指摘している。

会が個人の自己啓発につながるという仮説を検証

2000 年以降に行われた日本の自己啓発の研究において，自己啓発の要因を実証分析しているもする。
企業が提供する学び機会として，Center for2

Works Review vol.13 (2018)

Creative Leadership の「70：20：10 の法則」をもとに，「直接経験」「他者の観察やアドバイス」
および「研修」の 3 つに着目する。
「直接経験」とは，原（2014）でも挙げられて企業が提供する学び機会の効果を検証するまえに，どのようなひとが学んでいるのか，その特徴をみていきたい。

いる「職場で必要な能力を認識させられる『気づ本稿での分析対象者は，前節で述べた通り，正き』の機会」に着目し，昇進や異動のような仕事

社員（社会人になったことがない学生を除く）にの変化や与えられた仕事の職務特性によって，仕限定する（以降，「正社員」と表記する）。

事を通じた学びが起こり，そこから自己啓発につ「全国就業実態パネル調査」とは，リクルート

ながると仮定する。たとえば，昇進によって新たワークス研究所が 2016 年 1 月から始めた全国規な仕事を任されることで，これまでとは異なる新模のインターネットモニター調査（標本調査）でたな知識や技術が必要だと認識し，学ぼうとするある。全国の 15 歳以上の男女を対象に，前年 1 年だろう。時間が経つことで仕事に慣れ，新たに学間の就業状態，生活実態，初職と前職の状況，おぶ必要性は減っていくと考えられる。そのため，よび個人属性について聴取している。総務省統計

さまざまなスキルを要する仕事なのか，最後まで

局の労働力調査をもとに，性別×年齢階級別×就

仕事のやり方を決めることができるのか，きちん

業形態別×地域ブロック別×学歴別で割付を行と働きが評価されるような仕事なのかなど，職務

い，標本を抽出している。ただし，10 代の非労働特性にも着目する。

力人口と 65 歳以上については，実際の人数より「他者の観察やアドバイス」は，上司や先輩にも少なく割付しており，分析を行う際には付属のよる直接的な指導などである OJT（On the Job

サンプリングウェイトを用いる必要がある。ウェ

Training），「研修」は，企業が実施する研修へのイトバック集計を行うことで，母集団を反映する参加である Off-JT（Off the Job Training）を想定結果となるためである。また，パネルデータとししている。原（2014）によると，過去 3 年間に職て用いる際にも，継続サンプルの脱落を考慮した場で Off-JT を受講したことのあるひとの方が，そ脱落ウェイトを用いることを推奨している 2。

うではないひとよりも，自己啓発の実施割合が高い。企業が提供する学びを行うことで，仕事にか

2.2 自己啓発を行っているひとの特徴

かわるスキルが身につくだけでなく，与えられる学びから自分の意思で行う学びに，学びが広がる
可能性があるのだろう。

「全国就業実態パネル調査」2018 によると，正社員のうち，37.2%が自己啓発を行ったと回答し以上より，本稿では，企業の働きかけによってている（表 1）
。表 1 は正社員に占める個人属性の起こる仕事の学びとして，「直接経験」（昇進，異構成比であり，表 2 は属性別の自己啓発実施割合

動や職務特性），「他者の観察やアドバイス」（OJT）

である。表 2 によると，若年，高学歴，学生時代

および「研修」（Off-JT）に着目し，それらが自己から学びの習慣がある，高収入，専門性の高い業啓発実施に与える効果を検証する。なお，正社員

職種に従事している，大企業勤務，高い役職であと非正社員とでは仕事内容や企業が提供する学びる，転職意向かつ活動ありと回答したひとほど自内容が異なることを考慮し，本稿では正社員（社

己啓発の実施割合が高いことがわかる。

会人になったことがない学生を除く）に限定して分析を行う。

表 3 は，企業が提供する学び機会別の個人属性
構成比および属性別の自己啓発実施割合である。
自己啓発実施割合をみてみると，企業が提供する

２．だれが学んでいるのか学びを行った方が，正社員全体の 37.2%よりも高

2.1 データ

いことがわかる。特に，「昇進・昇格した」
「仕事
3

論文

どうすればひとは学ぶのかが 1 年前よりレベルアップした」「OJT を実施しモチベーション向上につながるような仕事に従事た」は 6 割近く，
「Off-JT を実施した」に至ってする，そして OJT や Off-JT を経験することは，は 7 割近くが自己啓発を行っていることがわかる。 自己啓発を促進する可能性があると考えられる。
昇進や異動を経験する，仕事の難易度が上がる，

ただし，日本の労働市場は，一般的に若年の方が表１ 正社員に占める個人属性の構成比
サンプルサイズ
正社員（分析対象者）で自己啓発を行った割合
性別
男性
女性
年代
10－20代
30代
40代
50代
60代
70代以上
最終学歴
小中校卒
専門・高専
大学
大学院
中学3年生時の成績
上の方やや上の方
真ん中あたりやや下の方
下の方
学生時代の学び習慣
習慣的に学習した授業やテストのために常日頃学習した
授業やテストのために単発的に学習した
ほとんど勉強していなかった
配偶者
配偶者あり
配偶者なし
子ども
子どもあり
子どもなし
主な仕事からの年収100万円未満100万－200万円未満
200万－300万円未満
300万－400万円未満
400万－500万円未満
500万－700万円未満
700万円以上
週労働時間
35時間未満35－45時間未満
45－60時間未満
60時間以上14,479
37.2
68.5
31.5
14.9
27.2
30.0
21.4
5.8
0.8
37.9
28.7
29.1
4.4
17.7
25.5
36.1
14.3
6.5
17.2
23.0
43.5
16.4
57.0
43.0
50.8
49.2
2.0
4.7
15.2
21.9
18.5
23.0
14.7
4.8
54.0
31.9
9.3

14,479サンプルサイズ
業種
農林漁業
0.4
鉱業
0.2
建設業
6.7
製造業
22.2
電気・ガス・熱供給・水道業
1.7
情報通信業
6.8
運輸業
7.2
卸売・小売業
8.3
金融・保険
3.8
不動産業
1.8
飲食店、宿泊業
2.3
医療・福祉
12.0
教育・学習支援
3.8
郵便
0.4
サービス業
8.9
公務
8.1
他に分類されないもの
5.5
職種
サービス職
6.2
保安・警備職2.1
農林漁業関連職
0.3
運輸・通信関連職
4.6
生産工程・労務職
11.2
管理職
8.8
事務職
29.8
営業職
5.4
専門職・技術職
25.9
分類不能の職業
5.6
従業員規模
30人未満
23.6
30-100人未満
16.8
100-1000人未満
27.3
1000人以上
23.5
官公庁
8.8
役職
役員クラス
0.4
部長クラス
4.4
課長クラス
9.1
係長・主任クラス
19.9
役職なし
66.2
転職意向
意向ありで活動をしている
6.2
意向ありだが活動はしていない 11.1
いずれしたいと思っている
22.0
つもりはない
60.6

注：X18_P17 でウェイトバック集計した数値である4

Works Review vol.13 (2018)

転職率も高く，大企業や高い役職の方が高収入でと考えられる。その影響を取り除くために，次節あるため，個人属性間に強い相関関係が存在する

では 2 年間のデータを用いたロジット分析を行う。

表２ 個人属性別の自己啓発実施割合
正社員（分析対象者）
性別
男性
女性
年代
10－20代
30代
40代
50代
60代
70代以上
最終学歴
小中校卒
専門・高専
大学
大学院
中学3年生時の成績
上の方やや上の方
真ん中あたりやや下の方
下の方
学生時代の学び習慣
習慣的に学習した授業やテストのために常日頃学習した
授業やテストのために単発的に学習した
ほとんど勉強していなかった
配偶者と子ども
配偶者あり
配偶者なし
子ども
子どもあり
子どもなし
主な仕事からの年収100万円未満100万－200万円未満
200万－300万円未満
300万－400万円未満
400万－500万円未満
500万－700万円未満
700万円以上
週労働時間
35時間未満35－45時間未満
45－60時間未満
60時間以上

37.2
37.5
36.3
41.0
40.0
34.1
36.1
33.6
37.4
29.3
37.7
43.4
59.9
51.0
41.1
32.2
29.9
27.3
56.9
47.1
37.3
21.6
38.5
35.4
38.6
35.6
25.8
28.9
31.9
33.1
38.3
40.0
47.0
33.4
36.4
39.6
35.3

業種
農林漁業
鉱業
建設業
製造業
電気・ガス・熱供給・水道業
情報通信業
運輸業
卸売・小売業
金融・保険
不動産業
飲食店、宿泊業
医療・福祉
教育・学習支援
郵便
サービス業
公務
他に分類されないもの
職種
サービス職
保安・警備職農林漁業関連職
運輸・通信関連職
生産工程・労務職
管理職
事務職
営業職
専門職・技術職
分類不能の職業
従業員規模
30人未満
30-100人未満
100-1000人未満
1000人以上
官公庁
役職
役員クラス
部長クラス
課長クラス
係長・主任クラス
役職なし
転職意向
意向ありで活動をしている
意向ありだが活動はしていない
いずれしたいと思っている
つもりはない

46.7
24.6
30.2
32.0
32.4
42.6
26.9
28.6
46.8
29.9
36.1
49.7
56.1
35.4
38.1
44.0
31.6
36.7
40.1
45.3
22.4
22.9
43.7
31.6
41.5
49.5
34.3
29.8
34.4
38.1
42.3
45.4
45.1
47.5
44.6
43.9
33.4
45.8
40.6
39.3
34.9

注：X18 でウェイトバック集計した数値である

5

論文

どうすればひとは学ぶのか

表３ 正社員に占める個人属性の構成比と属性別の自己啓発実施割合（企業が提供する学び機会）

サンプルサイズ
正社員（分析対象者全員）
仕事上の変化昇進・昇格した
人事異動した
転勤した
仕事が1年前よりレベルアップした
職務特性
単調ではなく、さまざまな仕事を担当した（技能多様性）
業務全体を理解して仕事をしていた（タスク完結性）
社内外の他人に影響を与える仕事に従事していた（タスク重要性）
自分で仕事のやり方を決めることができた（自律性）
自分の働きに対する正当な評価を得ていた（評価・貢献・承認・充実）
企業による学び機会
OJTを実施した
Off-JTを実施した

正社員に占める個人 属性別の自己啓発
属性の構成比実施割合
14,479
－
－
37.2
5.2
4.9
2.0
24.8

58.6
53.9
51.8
59.4

39.9

50.9

57.5

44.8

34.5

53.4

44.5

46.4

29.3

49.4

24.6
27.4

58.2
67.4

注：X18 でウェイトバック集計した数値である

３．どうすればひとは学ぶのか
3.1 分析方法

ここで，𝑖𝑖は個人，𝑡𝑡は時間を表す。𝑦𝑦 ∗は潜在変数であり，0 を超えると，𝑦𝑦 = 1となることを仮定している。𝑥𝑥は個人属性であり，𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇は本稿で着

本稿では，個人属性間の相関による影響を取り目する企業が提供する学び機会である。𝑣𝑣は個人除くために，ロジット分析を行う。また，個人特特性（個人の異質性）であり，𝜀𝜀は誤差項である。

性が自己啓発実施に影響を与える可能性も考えら

本稿で着目する企業が提供する学び機会の１つれる。たとえば，もともと勤勉なひとは，大学やである「直接経験」は，代理変数として，昇進，大学院に行きやすく，大企業にも就職しやすく，異動，転勤，仕事の難易度の変化有無，職務特性

企業内研修にも積極的に参加しやすく，そして自有無を用いる。昇進，異動，転勤は，「昨年 1 年間

己啓発も行いやすいかもしれない。その場合，デに，あなたに次のような変化がありましたか」のータでは観測されない個人特性が，学歴，企業規設問に対し，「昇進・昇格した」「人事異動した」

模や Off-JT 実施の効果として表れる。そこで，2「自分が引っ越しを伴う転勤をした（家族帯同も年間のパネルデータ（「全国就業実態パネル調査」

しくは単身赴任）」と回答した場合を 1 とするダ2017 および 2018）を用いた固定効果ロジット分

ミー変数である。仕事の難易度の変化有無は，
「昨

析も行う。

年 1 年間，あなたの担当している仕事は前年と比推計モデルは以下の通りである。

べてレベルアップしましたか」に対し，「大幅にレベルアップした」もしくは「少しレベルアップし

𝑃𝑃𝑃𝑃[𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1] = 𝑃𝑃𝑃𝑃[𝑦𝑦𝑖𝑖𝑖𝑖∗ > 0]
= 𝑃𝑃𝑃𝑃[𝜀𝜀 > −𝛽𝛽1′ 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝛽𝛽2′ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑣𝑣𝑖𝑖 ]= 𝐹𝐹(𝛽𝛽1′ 𝑥𝑥𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝛽𝛽2′ 𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑣𝑣𝑖𝑖 )た」と回答した場合を 1 とするダミー変数である。
職務特性は，モチベーション理論のハックマン・
オルダム・モデル（Hackman and Oldham 1975）
で用いられる 5 つの職務特性（技能多様性，タス6Works Review vol.13 (2018)

ク完結性，タスク重要性，自律性，評価・貢献・

りましたか」の設問に対し，「機会があり，実際に承認・充実）を用いる。5 つの職務特性は，それ受けた」と回答した場合を 1 とするダミー変数とぞれ「単調ではなく，さまざまな仕事を担当したする。

（技能多様性）」「業務全体を理解して仕事をしてまた，自己啓発の実施については，「あなたは，いた（タスク完結性）」「社内外の他人に影響を与

昨年 1 年間に，自分の意思で，仕事にかかわる知える仕事に従事していた（タスク重要性）」「自分

識や技術の向上のための取り組み（たとえば，本で仕事のやり方を決めることができた（自律性）」

を読む，詳しい人に話をきく，自分で勉強する，

および「自分の働きに対する正当な評価を得てい講座を受講する，など）をしましたか」の設問にた（評価・貢献・承認・充実）
」に対し，
「あては

対し，
「行った」と回答した場合を 1 とするダミー

まる」もしくは「どちらかというとあてはまる」

変数を用いる。

と回答した場合を 1 とするダミー変数である。

表 4 は，「全国就業実態パネル調査」2017 およ「他者の観察やアドバイス」の代理変数としてび 2018 の両方に回答している正社員の継続サン

用いる OJT は，「昨年 1 年間，あなたは，仕事のプルの，2 年間の自己啓発実施の推移である。自実務を通じて，新しい知識や技術を習得する機会

己啓発を行っていなかった正社員のうち 18。0%がありましたか」の設問に対し，「一定の教育プロ

が翌年は自己啓発を行うようになり，自己啓発を

グラムをもとに，上司や先輩等から指導を受けた」

行っていた正社員のうち 37。2%が翌年は自己啓

もしくは「一定の教育プログラムにはなっていな

発を行わなくなっている。サンプルサイズをみてかったが，必要に応じて上司や先輩等から指導をも，自己啓発を行わなくなるひとの方が，新たに受けた」と回答した場合を 1 とするダミー変数と行うようになるひとよりも多いことがわかる。いする。

ずれにせよ，自己啓発の実施有無に変化があるた「研修」の代理変数として用いる Off-JT は，「昨

め，パネル分析が可能なデータであると判断でき

年 1 年間，あなたは，通常の業務を一時的に離れる。

て，社内外で，教育・研修などを受ける機会はあ
表４ 正社員に占める企業による学び機会や職務特性などの割合および自己啓発実施割合
自己啓発なしJPSED2018
自己啓発あり

計

7,246
82.0
1,961
37.2
9,207
65.3

1,592
18.0
3,311
62.8
4,903
34.8

8,838
100.0
5,272
100.0
14,110100.0

JPSED2017
自己啓発なし自己啓発あり計

注：ウェイトバック集計していない

3.2 分析結果

と Off-JT について，片方のみもしくは両方行っているものであり，（7）は（1）から（3）および（6）

分析結果は表 5 の通りである。表 5（1）は昇の変数をすべて含めたモデルである。それぞれの進・昇格，人事異動，転勤，（2）は仕事の難易度，モデルについて，左が Pooled ロジット分析の結（3）は職務特性，（4）は OJT の実施，
（5）は Off-果であり，右が固定効果ロジット分析の結果であJT の実施のみを含めたモデルである。
（6）は OJTる。
7

論文 どうすればひとは学ぶのか

表５ 企業が提供する学び機会が自己啓発に与える影響（１）
被説明変数：自己啓発（２）

昇進・昇格，人事異
動，転勤

（３）

仕事の難易度

（４）

職務特性

OJT

（５）

（６）

（７）

Off-JTOJTのみ，Off-JTのみ，両方（１）（２）（３）（６）Pooled 固定効果 Pooled 固定効果 Pooled 固定効果 Pooled 固定効果 Pooled 固定効果 Pooled 固定効果 Pooled 固定効果
ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット
仕事上の変化昇進・昇格した

0.708*** 0.346***(0.060)(0.120)0.133**(0.067)(0.132)

人事異動した0.322***

0.210*

0.094

0.090

(0.060)(0.125)(0.069)(0.137)

引っ越しを伴う転勤をした

0.173*

0.002

0.035

0.074

(0.091)(0.195)(0.101)(0.211)

1.143*** 0.548***

仕事が1年前よりレベルアップした(0.032)0.660*** 0.375***(0.072)

職務特性
単調ではなく、さまざまな仕事を担当
した（技能多様性）
業務全体を理解して仕事をしていた（タスク完結性）
社内外の他人に影響を与える仕事に従事していた（タスク重要性）
自分で仕事のやり方を決めることができた（自律性）
自分の働きに対する正当な評価を得ていた（評価・貢献・承認・充実）
企業が提供する学び機会

0.476*** 0.167**(0.035)(0.078)0.260***

0.109(0.030)(0.068)(0.033)(0.074)0.217***

0.074

0.222***

0.078(0.033)(0.073)(0.035)(0.078)0.450*** 0.185***(0.032)0.313*** 0.147**(0.069)(0.034)0.156*** 0.210***(0.032)(0.033)(0.074)0.149*** 0.234***(0.074)(0.034)0.357*** 0.459***(0.079)0.185*** 0.364***(0.081)(0.035)(0.087)1.086*** 0.613***OJTを実施した(0.032)(0.073)1.650*** 1.249***

Off-JTを実施した(0.032)(0.074)1.034*** 0.648*** 0.817*** 0.589***

OJTのみを実施した(0.042)(0.093)(0.044)(0.095)1.717*** 1.353*** 1.580*** 1.331***

Off-JTのみを実施した(0.039)(0.089)(0.040)(0.091)

2.113*** 1.544*** 1.824*** 1.469***OJTとOff-JTの両方を実施した
サンプルサイズ0.132

30,896

6,308

30,896

6,308

30,896

6,308

30,896

6,308

30,896

6,308(0.047)(0.111)(0.049)(0.113)30,896

6,308

30,8966,308

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1，（）内は標準誤差である．JPSED2017 および JPSED2018 の 2 年間継続サンプルに限定し，両年ともに正社員である。基本属性として，表 1 の個人属性を統制している。
Hausman 検定より，固定効果ロジット分析の結果が最も望ましいことを確認している8

Works Review vol.13 (2018)「直接経験」の代理変数である（1）から（3）異動や転勤は必ずしも評価の表れとは限らず，知までの結果より，Pooled ロジット分析ではすべて的熟練の意味合いもあるため，昇進と比べて効果の係数が統計的に有意となった。プラスの値であが出にくいと考えられる。職務特性をみると，ることから，自己啓発実施にプラスの効果がある

Pooled ロジット分析で係数が大きかった技能多ことを表している。たとえば，昇進を経験したひ様性やタスク重要性は，ともに係数が小さくなり，との方がしなかったひとよりも自己啓発を行いや評価・貢献・承認・充実は係数が大きくなっていすいという解釈となる。
係数の大きさを比べると，ることがわかる。さまざまな仕事を担当したり，仕事が 1 年前よりもレベルアップしたが最も高く， 影響を与える仕事に従事したりすることは，個人
次いで昇進・昇格したが高いことがわかる。職務特性による部分もある程度あると解釈できる。対特性では，技能多様性やタスク重要性が特に高い。

して，正当な評価は自己肯定感などの個人特性に

個人特性の影響を取り除いた固定効果ロジット分

よって過小評価されている可能性があり，固定効析の結果では，全体的に係数は小さくなり，個人

果ロジット分析では係数が大きくなっていること

特性は自己啓発実施に影響を与える可能性を示唆がわかる。また，他の職務特性と比べてもその係している。また，人事異動は統計的有意性が小さ数は大きいことから，自己啓発実施に最も影響す

くなり，転勤は統計的有意性がなくなった。昇進る可能性が示唆される。

が直接的な成果への評価の表れなのに対し，人事「他者の観察やアドバイス」の代理変数である

表６ 企業の働きかけが自己啓発に与える影響の分析結果（年代別）

被説明変数：自己啓発

（８）

（９）

（１０）

（１１）

10－20代

30代

40代

50代

Pooled 固定効果 Pooled 固定効果 Pooled 固定効果 Pooled 固定効果
ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット ロジット
仕事上の変化昇進・昇格した

0.156

0.149

0.312***

0.366

0.014

0.091

-0.088(0.165)(0.502)(0.106)(0.240)(0.129)(0.253)(0.181)(0.401)

人事異動した

0.109

0.830

0.044

-0.176

0.159

0.084

0.148

-0.063(0.585)(0.126)(0.319)(0.131)(0.265)(0.145)(0.279)

引っ越しを伴う転勤をした

0.158-1.899*** -0.026-0.083

0.133

0.365

-0.2370.075(0.199)(0.672)(0.373)(0.223)(0.487)(0.234)(0.571)

仕事が1年前よりレベルアップした

0.580***

0.461(0.081)(0.294)

職務特性
単調ではなく、さまざまな仕事を担当
した（技能多様性）
業務全体を理解して仕事をしていた（タスク完結性）
社内外の他人に影響を与える仕事に従事していた（タスク重要性）
自分で仕事のやり方を決めることができた（自律性）
自分の働きに対する正当な評価を得ていた（評価・貢献・承認・充実）
企業が提供する学び機会
OJTのみを実施した
Off-JTのみを実施した
OJTとOff-JTの両方を実施した
サンプルサイズ(0.165)(0.170)0.442

0.632*** 0.425*** 0.758*** 0.396*** 0.628*** 0.609***(0.063)0.237*** -0.549* 0.220***(0.153)(0.067)(0.150)(0.085)(0.217)

0.006

0.189

0.308***

0.095

0.259***(0.086)(0.321)(0.062)(0.153)(0.061)(0.142)(0.068)(0.158)0.182**

0.293

0.150**-0.1070.230***

0.208

0.337***

0.007(0.088)(0.319)(0.066)(0.155)(0.065)(0.151)(0.076)(0.187)0.320***

0.174

0.322***

0.212

0.257***

0.047

0.331***

0.168(0.073)(0.167)(0.091)(0.297)(0.063)(0.157)(0.064)(0.144)-0.0380.200

0.181***

0.157

0.127**

0.273*(0.064)(0.164)(0.063)(0.093)(0.324)0.246***

0.520(0.094)(0.344)0.217*** 0.584*** 0.198***(0.067)(0.170)(0.066)0.202*** 0.505***(0.151)(0.074)(0.184)

0.176

0.070

0.215

(0.180)(0.074)(0.202)0.685*** 2.168*** 0.771*** 0.402** 0.838*** 0.534*** 0.764*** 0.573**(0.101)(0.445)(0.078)(0.180)(0.083)(0.183)(0.118)(0.246)1.317*** 2.470*** 1.480*** 1.368*** 1.653*** 1.425*** 1.625*** 1.484***(0.122)(0.479)(0.077)(0.209)(0.072)(0.166)(0.079)(0.196)1.513*** 2.571*** 1.762*** 1.330*** 1.998*** 1.658*** 2.087*** 1.573***(0.105)(0.441)(0.086)(0.217)(0.101)(0.220)(0.126)(0.293)

3,971

596

8,511

1,560

9,628

1,922

7,122

1,456

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1，（）内は標準誤差である。JPSED2017 および JPSED2018 の 2 年間継続サンプルに限定し，両年ともに正社員である。基本属性として，表 1 の個人属性を統制している。Hausman 検定より，固定効果ロジット分析の結果が最も望ましいことを確認している

9

論文

どうすればひとは学ぶのか

OJT と「研修」の代理変数である Off-JT の結果であったり，もっと研修を受けるべきだったりとでは，Pooled ロジット分析も固定効果ロジット分は考えないだろう。対して，経験が浅いひとにつ析も統計的に有意な結果となり，自己啓発実施に

いては，上司や先輩からのアドバイスも多く，研プラスの効果があることがわかる。係数の大きさ

修に参加するように促す場合も多いと考えられる。

を比べると，Off-JT の方が OJT よりも大きいこ

また，Center for Creative Leadership の研究は，とがわかる。また，OJT のみ，Off-JT のみ，両方

マネジャーを対象としているため，キャリアの長の 3 パターンに分類した分析（表 5（6））では，さの違いによる可能性も考えられる。

OJT と Off-JT の両方を実施した場合の方が片方

そこで，表 6 に示すように，年代別の分析を行だけ実施した場合よりも係数が大きくなった。
「他った。分析結果では，年代を問わず，依然として者の観察やアドバイス」と「研修」がともにある「研修」と「他者の観察やアドバイス」の効果が方が，自己啓発に学びが広がりやすい可能性があ大きいことがわかる。
しかし，「直接経験」のうち，る。

仕事の難易度の変化と自律性をみてみると，年代表 5（7）は，「直接経験」「他者の観察やアドバが上がることによってその効果が大きくなること

イス」「研修」をすべて含めたモデルである。固定がわかる。つまり，「研修」と「他者の観察やアド効果ロジット分析の結果より，「直接経験」の代理

バイス」は年代を問わず，自己啓発実施につなが変数のうち，統計的有意性が認められたのは，「仕るのに対し，「直接経験」は経験を長く積むことで事が 1 年前よりレベルアップした」「タスク重要効果が表れると解釈できる。

性」「自律性」および「評価」である。係数の大き

企業から提供される直接的な学び機会（OJT とさより，特に仕事の難易度が上がると評価される

Off-JT）を，企業が積極的に提供することで，ひことの効果は大きいことがわかった。しかし，とは仕事を離れても学ぶようになる。さらに，仕OJT と Off-JT の方が係数は大きく，「直接経験」

事を通じて得られる経験も，すぐには自己啓発によりも「他者の観察やアドバイス」と「研修」のつながらなくても，さまざまな仕事を経験し，何方が，自己啓発実施への影響が大きい結果となっ度も難しい仕事に出合うことで，自己啓発に確かた。3 者の中で最も効果が大きいのは「研修」でにつながる可能性があるだろう。企業による働きあり，次いで「他者の観察やアドバイス」，最後にかけは，学びが広がる起爆剤になるということで「直接経験」の順番となる。Center for Creative

ある。

Leadership の「70：20：10 の法則」は，マネジ
ャーの成長についての研究成果であり，本稿で着

4 学び続けることへの期待目している正社員の自己啓発とは同列に扱えない
ものの，表 5（7）は真逆の結果を示している。

前節では，企業からの学び機会創出が自己啓発「研修」や「他者の観察やアドバイス」の方がの起点になると考え，分析を行ってきた。企業が「直接経験」よりも自己啓発誘発への影響が大き

学びの始まりになっても，ひとがその学びを単発い理由として，「直接経験」は自己の中（内生的）的に行い，学び続けないと意味がない。
表 4 では，での学びへの気づきであるのに対し，「他者の観察4 割弱の人が翌年は学ばなくなることがわかってやアドバイス」や「研修」は外からの刺激（外生いる。どうすればひとは学び続けるのだろうか。

的）であるため，受ける衝撃が大きいからではな

企業が継続的に OJT や Off-JT を提供したり，いかと考えられる。たとえば，ある仕事への経験

モチベーション向上につながる仕事を創出したりが長いひとに対しては，周りも安心感を持ちやすすることは，コストが大きく現実的に難しい。もく，もっと効率良く仕事をするアドバイスが必要

し企業の働きかけによって，ひとが学び始めるだ
10

Works Review vol.13 (2018)

けでなく，学び続けるようになれば，企業の働き

コントロールとして，学生時代の学び習慣を含めかけの重要性はより高まるだろう。

ている。表への記載は省略しているが，統計的なまた，原（2014）で述べられている「学びの気づき」を，学びながら得られるのであれば，それ有意性があり，ある程度は個人特性の影響を取り除いていると考える。

が学び続けることへの道しるべになるのではない

図表 7（14）より，「何を学ぶべきかわかっていだろうか。リクルートワークス研究所の「創造する」「学びの目標やゴールが設定されている」およる」大人の学びモデル（2018）によると，社会人

び「学んだことを役立てる場がある」ひとの方がの学び方の特徴には，学んでいる個人にとって，そうではないひとよりも自己啓発を行いやすい結約束された成果が学び続ける意欲につながるなど

果であることがわかる。さらに学び続けることへがある。この学び方を用いて，学び続けるためにの影響をみるために，2 年間の両方で自己啓発を企業に何かできないか，
そのヒントを考察したい。

行っている場合を 1 とする 2 値変数を用いた分析

ここで用いる学び方とは，「何を学ぶべきかわかも行った（図表 7（15））
。
「何を学ぶべきかわかっ

および「学んだことを役立てる場がある」っている」「学びの目標やゴールが設定されている」 ている」
「学んだ内容を他の人と共有する場がある」およ

ひとの方がそうではないひとよりも，自己啓発をび「学んだことを役立てる場がある」の設問に対継続しやすいことがわかる。
「学びの目標やゴール

して，「とてもあてはまる」
もしくは「あてはまる」が設定されている」場合は，その効果が小さく，と回答した場合を 1 とするダミー変数を用いる。

「学んだ内容を他の人と共有する場がある」場合

表 7 は，それぞれの学び方の正社員に占める割は，他の学び方と比べて，自己啓発継続への効果

合と，学び方別の自己啓発実施の割合，およびロはあまりない結果となった。

ジット分析の結果である。学び方の設問は「全国学び続けるためには，学ぶべき内容を知り，そ就業実態パネル調査」2018 のみの設問のため，パの学びを活かす場が必要なのであるだろう。
もし，

ネルデータを用いた分析は行えない。個人特性の自己啓発を行っている正社員に対して，学ぶ

表７ 学び方が自己啓発に与える影響の分析結果

被説明変数

（１２）
（１３）
（１４）
（１５）
正社員に 属性別の
占める属 自己啓発 ロジット分析の結果
性の割合 実施割合
自己啓発 自己啓発
実施
継続実施
(Y18)

正社員（分析対象者）
学びの状況（Y18）
何を学ぶべきかわかっている
学びの目標やゴールが設定されている学んだ内容を他の人と共有する場がある
学んだことを役立てる場がある
サンプルサイズ

－

37.2

64.5

63.1

31.8
47.6

66.9
63.5

72.2

62.6

14,479－(Y17-Y18）

0.292*** 0.311***(0.048)(0.061)0.207*** 0.151***(0.047)(0.056)-0.0393-0.0237(0.045)(0.055)0.357*** 0.358***(0.053)(0.067)

12,8699,397

注：*** p<0.01，（）内は標準誤差である。JPSED2017 および JPSED2018 の 2 年間継続サンプルに限定し，両年ともに正社員である。基本属性として，表 1 と表 3 の個人属性を統制している。
（12）と（13）は X18 を用いたウェイトバック集計値である

11

論文

どうすればひとは学ぶのかべき内容を明確にし，その学びを役立てる場を確実に提供すれば，学び続ける意欲につながる。企業は自己啓発実施の起点になるだけでなく，自己啓発継続の促進の原動力にもなりえるのではないだろうか。
5 おわりに本稿では，人生 100 年時代に向けて，学び続け

注
1

内閣府男女共同参画局仕事と生活の調和推進室『仕事と生活の調和（ワーク・ライフ・バランス）レポート 2016 充実した生活 多様な
人材 活力ある社会 ～ワーク・ライフ・バランスが生み出す新たな価値～』（http://wwwa.cao.go.jp/wlb/government/top/hyouka/report16/zentai.html）。
2
厚生労働省平成 29 年度『能力開発基本調査』の調査結果ポイン（2018 年 3 月 30 日報道発表資料）（http://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/0000200645.html）。
3 継続者にサンプルが限定されるため，単年用ウェイト値で集計した
場合と，継続用ウェイト値で集計した場合では，サンプルサイズに多少の差異がでる。

ることでより仕事の幅が広がると考えられるなかで，正社員の 6～7 割は自分の意思で仕事にかかわる新たな知識や技術の習得を行っていない現状をうけ，企業の働きかけが自己啓発の起点になるのかどうかを検証した。企業の働きかけとして，
Center for Creative Leadership の「70：20：10の法則」をもとに，「直接経験」（昇進，異動や職
務特性），「他者の観察やアドバイス」（OJT）および研修（Off-JT）に着目した。分析結果では，「研修」（Off-JT）が最も自己啓発促進に有効であり，「他者の観察やアドバイス」（OJT）をともに行う
ことでその効果は増加する可能性を示した。年代別の分析結果より，「直接経験」（昇進，異動や職務特性）の効果は，すぐには表れにくいものの，
キャリアが長いひとには重要であることも明らかになった。
さらに，企業によって促進された自己啓発が，単発的に終わらず，継続できるために，企業が何を行えるのかの考察も行った。学び方が自己啓発の継続に与える効果も検証した結果，何を学ぶべ
きかを明確にし，学びを役立てる場を作ることが自己啓発の継続につながる結果となった。

参考文献
石井加代子・佐藤一磨・樋口美雄，2010，「ワーキング・プアからの脱出に自己啓発支援は有効か」樋口美雄・宮内環・マッケン
ジー・コリン編『貧困のダイナミズム』慶應義塾大学出版会，
85-106。
小林徹・佐藤一磨，2013，「自己啓発の実施と再就職・失業・賃金」
慶應／京都連携グローバルCEOディスカッションペーパー。
佐藤雄一郎，2012，「従業員の自己啓発がキャリア形成に及ぼす影
響と要因について」『イノベーション・マネジメント』9：123141。
原ひろみ，2014，『職業能力開発の経済分析』勁草書房。
吉田恵子，2004，「自己啓発が賃金に及ぼす効果の実証分析」『日本労働研究雑誌』532：40-53。
リクルートワークス研究所，2018，「『創造する』大人の学びモデル」（http://www.works-i.com/pdf/learningmodel2030.pdf，2018.08.24）。
Hackman, J. Richard and Oldham, Greg R.,1975,“Developmentof the Job Diagnostic Survey,”Journal of Applied Psychology,60(2):159-170.
Ikenaga,Toshie and Kawaguchi,Daiji,2012,“Labour-Market Attachment And Training Participation,”The Japanese Economic Review,64(1):73-97.
Kawaguchi, Daiji,2006,“The Incidence and Effect of Job Training
among Japanese Women,”Industrial Relations: A Journal of
Economy and Society,45(3):469-477.
Kurosawa,Masako, 2001,“The Extent And Impact Of Enterprise
Training: The Case Of Kitakyushu City,”The Japanese Economic Review,52(2):224-242.

以上より，決して多いとはいえない正社員の自己啓発実施割合を増やすためには，企業による学
びにつながる機会提供が有効的であり，学びを役立てる場を明確にすることでその学びはさらに長続きする可能性があると考えられる。企業は自己啓発の起点となりえることが示された。今後の企業による学び機会の創出に期待したい。

12

Works Review vol.13 (2018)13