慶應義塾大学経済学部教授 大久保敏弘(電話)03-5418-6589 (E-mail) okubo＊econ.keio.ac.jp (＊を@に変える)
公益財団法人 NIRA 総合研究開発機構
研究コーディネーター・研究員 井上敦(電話)03-5448-1715 (E-mail) ainoue＊nira.or.jp (＊を@に変える)(URL)https://nira.or.jp/

第 10 回テレワーク1に関する就業者実態調査(速報)22024 年 1 月 31 日
慶應義塾大学経済学部 大久保敏弘
公益財団法人 NIRA 総合研究開発機構
慶應義塾大学経済学部大久保敏弘研究室、(公財)NIRA 総合研究開発機構では、「第 10 回テ
レワークに関する就業者実態調査」を実施した。本調査は、ポスト・コロナに向けた模索が始まっている中、全国の就業者の働き方、生活、意識の変化や、業務への影響等を捉えることを目的に実施したものである。調査は 2023 年 10 月 27 日(金)～2023 年 12 月 4 日(月)にかけて行われた。
回収数は 10,726 件であり、うち過去の同調査からの継続回答は 8,142 件である。速報結果は以下のとおり。
なお、本調査報告書の内容、図・数値等の引用・利活用の際は、大久保敏弘・NIRA 総合研究開発機構(2024)「第 10 回テレワークに関する就業者実態調査(速報)」と明記いただきたい。

1

本調査での「テレワーク」とは、インターネットやメールなどの ICT(情報通信技術)を利用した、場所などにとらわれない柔軟な働き方としている。通常の勤務地(自社および顧客客先、出先など)に行かずに、自宅やサテライトオ
フィス、カフェ、一般公共施設など、職場以外の場所で一定時間働くことを指す。具体的には、在宅勤務、モバイル
勤務、施設利用型勤務などが該当する。ただし、移動交通機関内や外回り、顧客先などでの ICT 利用は含まない。また、回答者が個人事業者・小規模事業者等の場合には、SOHO や内職副業型(独立自営の度合いの業務が薄いもの)の勤務もテレワークに含まれる。第 1 回調査の 2020 年 3 月時点では就業している人のみを対象としたが、第 2～10 回調査では、継続回答者で失業した人も含まれる。なお、国土交通省の「テレワーク人口実態調査」や総務省の「通信利用動向調査」におけるテレワークの定義では ICT を利用した普段の勤務地とは別の場所で仕事をすることとしている。同調査では自社の他事業所や顧客先、外回りでの利用、移動中の交通機関、駅構
内、空港内での PC やモバイル端末利用も含まれている。
2
この調査研究は科研費(基盤研究 B「ポストコロナの世界経済とデジタル経済：国際貿易・空間経済学・災害の経済による分析」研究代表者：大久保敏弘 23H00821)の補助を受けている。

1

目次
Ⅰ調査結果 ......................................................................................................................................................................... 3
1.

テレワーク利用率の推移..................................................................................................................................... 3
1.1.

居住地域別、都道府県別でみたテレワーク利用率の推移 ......................................................... 5

1.2.

産業別でみたテレワーク利用率の推移............................................................................................... 7

1.3.

職業別でみたテレワーク利用率の推移............................................................................................... 9

1.4.

悪天候・災害、交通障害、家庭の事情が生じた時のテレワーク利用率 ...............................112.

通常の職場での勤務とテレワークによる勤務の頻度の推移 .............................................................123.

仕事の効率の変化...............................................................................................................................................14

4.

ICT ツールの活用状況 .......................................................................................................................................16

5.

生成 AI の活用状況.............................................................................................................................................18

6.

メンタルヘルス .......................................................................................................................................................25

7.

物価高への対応に関する意識 .......................................................................................................................27

参考文献............................................................................................................................................................................28
Ⅱ調査概要 .......................................................................................................................................................................292

Ⅰ調査結果
1. テレワーク利用率の推移
Q3. あなたは以下の時期に通常業務でテレワークを利用していましたか。(ひとつだけ)(1) 2023 年 10 月 2 週目(10 月 9 日～15 日)(2) 2023 年 6 月(新型コロナウイルス感染症の位置づけが、季節性インフルエンザなどと同じ「5類」へと変更された後)(3) 2023 年 4 月(新型コロナウイルス感染症の位置づけが、「5 類」へと変更される前)全国のテレワーク利用率の推移は、第 1 回目の緊急事態宣言が出された 2020 年 4～5 月は25%まで大幅に上昇したが、2020 年 6 月の緊急事態宣言の解除後には 17%に急速に低下した。その後、2022 年 12 月までおおむね横ばいで推移した。2023 年 3 月には 13%まで低下し、それ以降は安定的に推移している。3 新型コロナウイルス感染症の位置づけが 5 類へと変更された 2023
年 5 月以降も、テレワーク利用率は安定的に推移していることから、底打ち状態になったことが示唆される。東京圏(東京都・神奈川県・千葉県・埼玉県)のテレワーク利用率(居住地ベース)も、全国と同様の動きを示し、直近で 22%となった。

3

各時期の詳細結果については、2020 年 1～3 月は第 1 回調査、4～6 月の結果は第 2 回調査、9～12 月の結果は第 3 回調査、2021 年 1～4 月は第 4 回調査、7～9 月は第 5 回調査、2021 年 12 月～2022 年 1 月は第 6 回
調査、2022 年 3～5 月は第 7 回調査、8～12 月は第 8 回調査、2023 年 3 月は第 9 回調査の報告書を参照されたい。
第 1 回調査結果：大久保敏弘・NIRA 総合研究開発機構(2020)「新型コロナウイルスの感染拡大がテレワークを活用した働き方、生活・意識などに及ぼす影響に関するアンケート調査結果に関する報告書」
https://www.nira.or.jp/paper/research-report/2020/post-17.html
第 2 回調査結果：大久保敏弘・NIRA 総合研究開発機構(2020)「第 2 回テレワークに関する就業者実態調査報告書」 https://www.nira.or.jp/paper/research-report/2020/nira2.html
第 3 回調査結果：大久保敏弘・NIRA 総合研究開発機構(2021)「第 3 回テレワークに関する就業者実態調査報告書」 https://www.nira.or.jp/paper/research-report/2021/3.html
第 4 回調査結果：大久保敏弘・NIRA 総合研究開発機構(2021)「第 4 回テレワークに関する就業者実態調査報告書」 https://www.nira.or.jp/paper/research-report/2021/4.html
第 5 回調査結果：大久保敏弘・NIRA 総合研究開発機構(2021)「第 5 回テレワークに関する就業者実態調査報告(速報)」 https://www.nira.or.jp/paper/research-report/2021/01.html
第 6 回調査結果：大久保敏弘・NIRA 総合研究開発機構(2022)「第 6 回テレワークに関する就業者実態調査報告(速報)」 https://www.nira.or.jp/paper/research-report/2022/19.html
第 7 回調査結果：大久保敏弘・NIRA 総合研究開発機構(2022) 「第 7 回テレワークに関する就業者実態調査（速報）－『ウクライナ危機をめぐる安全保障に関する意識調査』を含む－」 https://www.nira.or.jp/paper/researchreport/2022/092207.html
第 8 回調査結果：大久保敏弘・NIRA 総合研究開発機構(2023)「第 8 回テレワークに関する就業者実態調査報告(速報) －『ウクライナ危機をめぐる安全保障に関する意識調査』を含む－」
https://www.nira.or.jp/paper/research-report/2023/282301.html
第 9 回調査結果：大久保敏弘・NIRA 総合研究開発機構(2023)「第 9 回テレワークに関する就業者実態調査報告(速報)」 https://www.nira.or.jp/paper/research-report/2023/032304.html

3

図 1 全国および東京圏のテレワーク利用率の推移

4

1.1. 居住地域別、都道府県別でみたテレワーク利用率の推移
居住地域別にテレワーク利用率をみると(図表 1-1-1)、2023 年 3 月に低下し、その後、安定的に推移する傾向は東京圏(東京都・千葉県・埼玉県・神奈川県)、京阪神(京都府・大阪府・兵庫県)、
その他の地域のいずれでもみられる。
図 1-1-2 は居住都道府県別にテレワーク利用率をみたものである。コロナ禍前の 2020 年 1 月、
全国的にテレワーク利用が最も進んだ 1 回目の緊急事態宣言時の 2020 年 4～5 月、直近の 2023
年 10 月の 3 時点の結果を示している。1 回目の緊急事態宣言時にテレワーク利用率が伸びた大都市圏で、ピーク時からのテレワーク利用率の低下が目立つ。
図 1-1-1 居住地域別でみたテレワーク利用率の推移

5図 1-1-2 居住都道府県別でみたテレワーク利用率の推移－新型コロナウイルス感染拡大前、第 1 回緊急事態宣言時、直近時点の比較－

6

1.2. 産業別でみたテレワーク利用率の推移
産業別に推移をみると(図 1-2-1)、2023 年 10 月時点でテレワーク利用率が高い産業は、「通信情報業」、「情報サービス・調査業」、「金融・保険業」、「製造業」となった。他方、テレワーク利用率が低い産業として、「公務」、「飲食業・宿泊業」、「医療・福祉」があげられる。
時系列で詳しくみると(図 1-2-2)、「通信情報業」を除き、産業間のテレワーク利用率の差が徐々に縮まってきていることがわかる。
図 1-2-1 産業別でみたテレワーク利用率の推移

7図 1-2-2 産業別(抜粋)でみたテレワーク利用率の推移(詳細)81.3. 職業別でみたテレワーク利用率の推移4
職業別に推移をみると(図 1-3-1)、2023 年 10 月時点でテレワーク利用率が高い職業は、「管理的職業」、「専門的・技術的職業」、「事務」となった。他方、テレワーク利用率が低い職業として、「その他の職業」、「サービス職業」、「販売」、があげられる。5
時系列で詳しくみると(図 1-3-2)、2023 年以降、特に管理的職業のテレワーク利用率の低下が進み、職業間のテレワーク利用率の差が徐々に縮まってきている。
図 1-3-1 職業別でみたテレワーク利用率の推移

4

詳細なテレワーク利用の要因分析に関しては Okubo(2022)を参照。
「その他の職業」には、保安、農林漁業、生産工程、輸送・機械運転、建設・採掘、運搬・清掃・包装等、分類不能の職業に従事する者が含まれている。
59

図 1-3-2 職業別でみたテレワーク利用率の推移(詳細)101.4. 悪天候・災害、交通障害、家庭の事情が生じた時のテレワーク利用率
悪天候・災害、交通障害、家庭の事情が生じた時のテレワーク利用率をみると(図 1-4)、いずれ
も 10%前後となった。これらの中では、悪天候・災害時のテレワーク利用率が比較的高い。また、新型コロナウイルス感染症の位置づけが 5 類へと変更された 2023 年 5 月の前後で比べても、大きな違いはみられない。
図 1-4 災害、交通障害、家庭の事情が生じた時のテレワーク利用率

11

2.

通常の職場での勤務とテレワークによる勤務の頻度の推移

Q4. あなたは以下の時期に、通常の職場に出勤しての勤務とテレワーク勤務を、どのぐらいの頻度で行いましたか。なお「通常の職場に出勤しての業務」には「自営業など通常の職場と自宅が同じ場合」も含みます。
通常の職場で勤務している人(テレワーク利用者含む)の出社頻度の推移をみると(図 2-1)、
2023 年 3 月以降、「週 5 日以上」の割合が若干増加しているが、目立った変化はみられない。
テレワーク利用者のテレワーク利用頻度の推移については(図 2-2)、2023 年 3 月時点で「週 5日以上」の割合が若干減少したが 4 月には回復しており、2022 年 1 月以降、目立った変化はみられない。
図 2-1 通常の職場で勤務している人の出社頻度の推移

12図 2-2 テレワーク利用者のテレワーク利用頻度の推移

13

3.

仕事の効率の変化

Q6. 新型コロナウイルスの感染拡大の出来事がなく、2023 年 10 月 2 週目(10 月 9 日～15 日)に
通常通りの勤務をしていた場合を想像してください。通常通りの勤務に比べて、時間あたりの仕事のパフォーマンス(仕事の効率)はどのように変化したと思いますか。通常通り勤務していた場合の仕事の成果を 100 とした場合の数字でお答えください。たとえば、仕事のパフォーマンスが1.3 倍になれば「130」、半分になれば「50」となります。上限を「200」としてお答えください。
Q6 の回答の分布をテレワーク利用別にみると、図 3-1 のようになった。テレワーク利用者は、テレワークを利用していない人に比べて、100 と回答した人の割合は低く、60～90 や 110～120 と回答した人の割合が高くなっている。テレワークにより、仕事を効率的にできる人と、そうではない
人がいることが伺える。6
なお、過去の 2020 年 6 月と比較すると(図 3-2)、60～90 の人が減少した。現在では、コロナ禍
初期よりも、テレワークにより仕事を効率的に進める人の割合が高まっていることがわかる。

6

詳細は Okubo, Inoue and Sekijima（2021）を参照のこと。

14

図 3-1 仕事の効率（2023 年 10 月、テレワーク利用別）

図 3-2 仕事の効率（2020 年 6 月、テレワーク利用別）

15

4.

ICT ツールの活用状況

Q7. 2023 年 10 月 2 週目(10 月 9 日～15 日)で、あなたは、通常の職場に出勤しての勤務やテレワークで、以下のどの ICT ツールを利用していましたか。なお「通常の職場に出勤しての業務」に
は「自営業など通常の職場と自宅が同じ場合」も含みます。(いくつでも)選択肢に提示した ICT ツールを少なくとも 1 つは利用している人の割合(「ICT 利用率」、以下同)をテレワーク利用別にみると(図 4-1)、テレワーク利用者は ICT 利用率が顕著に高い。78 しかし、テレワークを利用していない人も、職場のデジタル化や、テレワーク利用者とのコミュニケーシ
ョンに ICT ツールは有用であり、一定程度、利用していることがわかる。推移をみると、テレワーク
利用者もテレワークを利用していない人も、大きな変化はみられない。
次にテレワーク利用者の ICT ツール利用率をツールの目的別にみると(図 4-2)、コミュニケーシ
ョンツールの利用率が最も高く、次に共同作業ツール、業務管理ツールが続いた。オフィス・現場の自動化ツールは、2020 年 6 月時点はその利用率が 5%と極めて低かったが、上昇傾向がみられ 2023 年 10 月時点で 20%を超えた。

7

回答者はあくまで就業者本人の利用状況を回答しており、会社・組織を代表しての回答ではない。
選択肢に示した ICT ツールは以下のとおりである。(1)コミュニケーションツールとして、テレビ会議・Web 会議、
チャットや SNS による社内情報共有、(2)共同作業ツールとして、ファイル共有・共同作業、リモートアクセス、タス
ク・プロジェクト管理、(3)業務管理ツールとして、電子決裁、勤怠管理グループウェア、従業員のメンタルヘルスチ
ェック、生産管理・販売管理・在庫管理、営業管理、採用管理、人事管理、会計管理、(4)オフィス・現場の自動化ツールとして、RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)、バーチャルオフィス、非接触型テクノロジー、自動翻訳、BI ツール、画像認識・画像解析ツールが含まれる。なお、非接触型テクノロジーの選択肢は第 3 回調査以
降、自動翻訳、BI ツール、画像認識・画像解析ツールは第 5 回調査(2021 年 9 月実施)以降で追加された選択肢
である。
8

16

図 4-1 ICT ツールの活用状況の推移(テレワーク利用別)

図 4-2 目的別にみた ICT ツールの活用状況の推移(テレワーク利用者)

17

5.

生成 AI の活用状況

Q10. 仕事で生成 AI(例:ChatGPT)を利用したことがありますか。利用したことがある場合は、およ
その利用頻度をお答えください。(ひとつだけ)Q11. 仕事で生成 AI をどのようなことに利用しましたか。生成 AI を利用したことがない人は、仕事で利用するとなった場合に、実際に使いそうなことをお選びください。(あてはまるものすべて)
Q12. 生成 AI を利用すると、利用しない場合と比べて、時間あたりの仕事のパフォーマンス(仕事の効率)はどのように変化したと思いますか。生成 AI を利用したことがない人は、仕事で利用するとなった場合のことを想定してお答えください。
生成 AI の利用状況をみると、定期的に仕事で利用している人(「ほぼ毎日利用している」、「週に 1 回程度利用している」、「2 週間に 1 回程度利用している」、「月に 1 回程度利用している」、以下同)は 12%となった。いままで一度でも利用したことがある人を含めると 19%となった(図 5-1)。このうち、ほぼ毎日利用している人は 1%、週に 1 回程度利用している人は 4%と、日ごろから仕事で頻繁に生成 AI を利用している人は 5%である。
次に、生成 AI を定期的に仕事で利用している人の割合を生成 AI 利用率とし、属性ごとに同割合を確認する(図 5-2)。性別では、女性よりも男性の方が高い。年齢階層別では、若い層ほど高い。学歴別では、学歴が高い人ほど高い。職業別にみると、生成 AI 利用率が高い職業は、「農林水産技術者」、「研究者」、「経営・業務コンサルタント」、「情報処理・通信等技術者」が特に高く、「農林水産技術者」は著しい。他方、生成 AI 利用率が低い職業として、「飲食物調理、接客従事者」、「生産工程従事者」、「商品販売・営業職・販売類似職業従事者」、「運搬・清掃・包装等従事者」があげられる。最後に、産業別でみると、生成 AI 利用率が高い産業は、「電気・ガス・水道・熱供給業」、「通信情報業」、「農業・漁業・林業・水産業」、「情報サービス・調査業」があげられる。他
方、生成 AI 利用率が低い産業として、「卸売・小売業」、「医療・福祉」、「公務」、「飲食業・宿泊業」
があげられる。
次に、生成 AI を定期的に仕事で利用している人に限定して、その用途をみると(複数回答可の形式)、全体では「情報収集・検索」、「文章生成」、「文章校正、編集」、「プログラムコードの生成」のために利用している人が比較的多いことがわかる(図 5-3)。一方で、産業別では用途が異なっている(図 5-4)。例えば、他産業と比べて、不動産では、「情報収集・検索」、「文章生成」のために利用されている。また、「情報サービス・調査業」では、「プログラムコードの生成」のために利用されている。飲食・宿泊業では、「文章要約」、「アイデア生成」、「行動や計画に関する提案」、「人的管理」で利用されている。
最後に、生成 AI を定期的に仕事で利用している人に限定して、仕事効率の変化についてみると、就業者の 64%は「効率向上」と回答し、「変わらない」は 24%、「効率悪化」は 12%であった(図 5-185)。また、平均的には 18%の効率向上となった。9 また、学歴別に仕事効率の変化をみると、大学卒と大学卒以外の人で大きな違いはない(図 5-6)。このことは、生成 AI は就業者の知識やスキルに関係なく、仕事の効率を高めるものかもしれないことを示唆している。
図 5-1 生成 AI の利用頻度

図 5-2 生成 AI 利用者の特徴

9「30%以上の効率向上(悪化)」と答えると＋30(-30)、「20～29%の効率向上(悪化)」は＋24.5(-24.5)、「10～19%の効率向上(悪化)」は＋14.5(-14.5)、「5～9%の効率向上(悪化)」は＋7(-7)、「5%未満の効率向上(悪化)」は＋2.5(2.5)、「変わらない」は 0 として算出した。

19

20

図 5-3 生成 AI を定期的に仕事で利用している人の用途

21図 5-4 生成 AI 利用者の用途(産業別)22図 5-5 生成 AI 利用者の仕事効率の変化

23図 5-6 生成 AI 利用者の仕事効率の変化(学歴別)

24

6.

メンタルヘルス
就業者のメンタルヘルスについて調べた。ここでは、メンタルヘルスを測定するための指標として、K6 を用いる。K6 は得点が高いほど、メンタルヘルスが悪いと解釈できる指標であり、詳細については脚注を参照されたい。10
新型コロナウイルス感染拡大前の日本のメンタルヘルスの状態は、『2019 年度国民生活基礎調査』の結果で確認できる。11 K6 の合計点(12 歳以上)の得点分布を確認すると、図 6-1 のようになり、0～4 点が 68%、5～9 点が 17%、10～14 点が 7%、15 点以上が 2%であった。また、同調査の K6 の合計点の分布を、本調査のサンプルと同様、有業人員(15 歳以上)に限定した場合は 0～
4 点が 70%、5～9 点が 18%、10～14 点が 7%、15 点以上が 2%であり(図 6-2)、K6 の得点分布は図6-1 で示した 12 歳以上の結果とほとんど変わらない。12
次に、本調査において計測した 2020 年 3 月～2023 年 10 月の間の K6 の得点分布を確認する(図 6-3)。その結果、2020 年 3 月から 2021 年 9 月にかけて、K6 の得点が低い人の割合が増
え、メンタルヘルスが大きく改善していることがわかる。2021 年 9 月以降の変化は小さいが、2023
年 10 月時点では、0～4 点の割合が最も高くなり、10～14 点の割合が最も低くなっており、メンタ
ルヘルスは緩やかに改善していることが示唆される。

10

K6 は Kessler et al. (2003)で開発された尺度で、精神疾患をスクリーニングすることを目的として開発されたものである。日本語版は Furukawa et al. (2008)で開発されている。設問項目は、「神経過敏に感じましたか」、「絶望的だと感じましたか」、「そわそわ、落ち着かなく感じましたか」、「気分が沈み込んで、何が起こっても気が晴れな
いように感じましたか」、「何をするのも骨折りだと感じましたか」、「自分は価値のない人間だと感じましたか」の 6
つの設問から構成されており、5 段階のスケールで回答する形式となっている。各設問の回答を「まったくない」(0点)、「少しだけ」(1 点)、「ときどき」(2 点)、「たいてい」(3 点)、「いつも」(4 点)で点数化し、単純合計によって得点を算出する。厚生労働省『国民生活基礎調査』 にも利用されており、メンタルヘルスを測定する指標として広く利用されている。『国民生活基礎調査』の詳細は、厚生労働省ウェブページ『国民生活基礎調査』で確認できる。
https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/20-21.html
なお、川上(2007)では、5～9 点は「心理的ストレス相当」、10～12 点は「気分・不安障害相当」、13 点以上は「重症精神障害相当」と区分している。川上憲人(2007) 「全国調査における K6 調査票による心の健康状態の分布と関連要因」『平成 18 年度政策科学総合研究事業(統計情報総合)研究事業「国民の健康状況に関する統計情報
を世帯面から把握・分析するシステムの検討に関する研究」分担研究書』13-21．
また、厚生労働省「健康日本 21(第 2 次)」では、「気分障害・不安障害に相当する心理的苦痛を感じている者の割合の減少」の目標値として、厚生労働省『国民生活基礎調査』において、20 歳以上の K6 の合計点における 10
点以上の割合を 9.4%(2022 年度)と設定している。
112019 年は大規模調査が実施されており、K6 の設問が含まれる健康票については、平成 27 年国勢調査区のう
ち後置番号 1 及び 8 から層化無作為抽出した 5,530 地区内の全ての世帯(約 30 万世帯)および世帯員(約 72 万人)を調査客体としている。同調査は全国の世帯および世帯員を対象としており、就業していない人や、15 歳以下の人も含まれている。そのため、本報告書で使用しているデータとは、想定しているサンプルの母集団が異なるため、分布を直接比較できないことに留意する必要がある。
12『2019 年度国民生活基礎調査』では、2019 年 5 月中に全く仕事をしなかった場合であっても、次のような場合は有業としている。そのため、有業人員(15 歳以上)に限定した場合の結果は、想定しているサンプルの母集団が本報告書で使用しているデータのサンプルの母集団と極めて近いといえる。
(1) 雇用者であって、2019 年 5 月中に給料・賃金の支払いを受けたか、又は受けることになっていた場合(例えば、病気で休んでいる場合)(2) 自営業者であって、自ら仕事をしなかったが、2019 年 5 月中に事業は経営されていた場合(3) 自営業主の家族であって、その経営する事業を手伝っていた場合(4) 職場の就業規則などで定められている育児(介護)休業期間中であった場合

25

図 6-1 2019 年度国民生活基礎調査の K6 の合計点の分布(12 歳以上)

図 6-2 2019 年度国民生活基礎調査の K6 の合計点の分布 有業人員(15 歳以上)

図 6-3 K6 の推移

26

7.

物価高への対応に関する意識

Q18. 現在、日本で物価高が進んでいます。物価高への対応として、以下は必要と思いますか。
Q18 の回答結果を必要（「とても必要」、「多少必要」）の回答が多い項目からみると（図 7）、企業による賃金の引き上げ、政府による消費税・所得税減税、および輸入依存から自給自足への転換、消費者の節約や賢い買い物だった。主に家計の収入や消費との関連が強いものが多い。
一方、必要との回答が少なかった項目として、政府によるデジタル化の加速、日本銀行によるに円安の是正や利子率の上昇があげられる。これらの項目は「どちらともいえない」の回答が比較的多くなっている。
不必要(「あまり必要ない」、「全く必要ない」)の回答が比較的多かった項目は、消費税・所得税
減税、低所得者への支援など分配に関する政策であり、今後議論が必要な点と言える。
図 7 物価高への対応に関する意識

27

参考文献
川上憲人(2007) 「全国調査における K6 調査票による心の健康状態の分布と関連要因」『平成18 年度政策科学総合研究事業(統計情報総合)研究事業「国民の健康状況に関する統計情報を世帯面から把握・分析するシステムの検討に関する研究」分担研究書』13-21．
Furukawa, T.A., Kawakami, N., Saitoh, M., Ono, Y., Nakane, Y., Nakamura, Y., Tachimori, H., Iwata,N., Uda, H., Nakane, H., Watanabe, M., Naganuma, Y., Hatah, Y., Kobayashi, M., Miyake, Y.,
Takeshima, T., Kikkawa, T. (2008) “The performance of the Japanese version of the K6 andK10 in the World Mental Health Survey Japan,” International Journal of Methods in

Psychiatric Research, 17 (3), 152–158.
Kessler, R. C., P. R. Barker, L. J. Colpe, J. F. Epstein, J. C. Gfroerer, E. Hiripi, M. J. Howes, S. T.
Normand, R. W. Mandersheid, E. E. Walters, and A. M. Zaslavsky. (2003) “Screening for
Serious Mental Illness in the General Population,” Archives of General Psychiatry, 60, 184189.
Okubo, T. (2022). Telework in the Spread of COVID-19. Information Economics and Policy,
100987.
Okubo, T., Inoue, A., & Sekijima, K. (2021). Teleworker performance in the COVID-19 era inJapan. Asian Economic Papers, 20(2), 175-192.

28

Ⅱ調査概要1.

調査の趣旨・目的
テレワークに関する就業者実態調査は、ポスト・コロナに向けた模索が始まっている中、全国の就業者の働き方、生活、意識の変化や、業務への影響等の実態を捉えることを目的としたものである。同一の就業者に対する追跡調査を行うことにより、新型コロナウイルス感染症が、働き方や生活などに与える影響をより正確に把握することができる。
本調査は、2020 年 4 月、6 月、12 月、2021 年 4 月、9 月、2022 年 2 月、5 月、12 月、2023 年 3月に実施した調査に続く、第 10 回目の調査となる。就業者の働き方や生活の変化を捉え、災害や感染症による被害を受けても、一人ひとりが能力を十分に発揮して働くことができる社会に向けての課題を分析できる調査設計にしている。
2.

調査名

第 10 回テレワークに関する就業者実態調査
3.

主な調査項目

テレワークの利用状況、利用頻度、利用の障害、ICT 利用状況



仕事の効率性AI、テレワークが仕事に及ぼす影響

会社・経営組織の動向



仕事・生活の変化

メンタルの状態・コロナに対する意識

満足度、幸福度



政策への賛否

生成 AI の利用状況、利用用途、仕事効率の変化



物価高への対応

その他個人属性4.

調査期間2023 年 10 月 27 日(金)～2023 年 12 月 4 日(月)
5.

調査方法

1) 実施方法：インターネット調査(スクリーニング調査・本調査) 。回収目標数を 10,000 サンプル
として、過去の調査と同様のスクリーニング調査、割付を行ったうえで、配信し、回収した。1313

第 1 回調査では、全国の 15 歳以上の就業者を母集団とし、株式会社日経リサーチの提携モニターを対象にスクリーニング調査を実施し、就業者に該当する者のみが回答した。2019 年度の総務省『労働力調査』の結果に基づき、性別、年齢(6 区分)、地域(5 区分)に応じて割り付け、回収目標数の 10,000 サンプルとなるよう調査を実施した。

29

2) 調査機関：株式会社日経リサーチ
3) 調査対象者：調査会社に登録しているインターネット調査登録モニター
4) 調査対象：（ア）第 1 回から第 9 回調査の回答者（イ）第 10 回調査から参加する就業者
6.

回収数
総数：10,726 件
うち、過去の調査からの継続回答は 8,142 件、本調査から参加する新規回答は 2,584 件。

7.

回答者の属性
第1回調査 第2回調査 第3回調査 第4回調査 第5回調査 第6回調査 第7回調査 第8回調査 第9回調査 第10回調査

n

10,516

12,138

10,523

9,796

10,644

10,113

10,595

9,804

9,779

10,726

男性

55.5%

55.5%

55.5%

55.7%

55.5%

55.2%

55.6%

55.5%

55.5%

55.6%

女性

44.5%

44.5%

44.5%

44.3%

44.5%

44.8%

44.4%

44.6%

44.5%

44.4%

15～19歳

0.3%

0.4%

0.5%

0.2%

0.2%

0.2%

0.2%

0.1%

0.7%

0.4%

20～24歳

8.3%

8.2%

9.5%

8.3%

8.4%

5.8%

8.2%

8.3%

7.9%

7.9%

25～29歳

6.4%

6.3%

5.7%

6.4%

6.4%

6.9%

6.8%

7.4%

7.3%

7.2%

30～34歳

10.1%

10.3%

10.8%

10.2%

10.0%

10.2%

9.8%

9.1%

9.3%

9.2%

35～39歳

8.4%

8.5%

8.5%

8.2%

8.2%

8.7%

8.5%

8.9%

9.0%

9.3%

40～44歳

12.4%

12.4%

12.7%

12.5%

12.5%

12.8%

12.5%

11.9%

11.9%

11.9%

45～49歳

11.9%

12.2%

11.9%

11.9%

11.8%

12.2%

11.6%

12.0%

11.8%

11.6%

50～54歳

11.6%

11.3%

11.5%

11.5%

11.7%

11.8%

11.8%

11.6%

11.7%

11.7%

55～59歳

10.7%

10.8%

10.1%

10.3%

10.1%

10.5%

10.0%

9.8%

9.8%

9.7%

60～64歳

6.5%

6.5%

6.2%

7.0%

7.1%

7.4%

7.3%

7.4%

7.5%

7.6%

65歳以上

13.2%

13.2%

12.7%

13.5%

13.5%

13.6%

13.3%

13.5%

13.2%

13.6%

就業形態 正規職員

性別
年齢

8.

53.9%

53.6%

54.1%

53.4%

53.3%

53.5%

54.6%

54.7%

53.9%

54.2%

非正規職員

31.9%

31.1%

30.1%

29.5%

31.1%

31.2%

30.3%

29.8%

30.2%

30.3%

会社などの役員

2.6%

2.7%

2.4%

2.5%

2.5%

2.5%

2.5%

2.2%

2.2%

2.4%

自営業主(従業員あり)

2.8%

2.5%

2.4%

2.3%

2.3%

2.2%

2.2%

2.0%

2.2%

2.3%

自営業主(従業員なし)

7.5%

7.3%

7.2%

7.4%

6.9%

6.7%

6.6%

6.4%

6.4%

6.8%

自家営業の手伝い・内職

1.4%

1.2%

1.3%

1.3%

1.2%

1.2%

1.2%

1.1%

1.1%

1.0%

無職、専業主婦・主夫等

0.0%

1.4%

2.4%

3.7%

2.8%

2.8%

2.7%

3.8%

4.0%

3.0%

研究体制

大久保 敏弘慶應義塾大学経済学部教授／NIRA 総研 上席研究員

加藤 究

フューチャー株式会社 シニアアーキテクト／NIRA 総研 上席研究員

神田 玲子

NIRA 総研 理事・研究調査部長

井上 敦

NIRA 総研 研究コーディネーター・研究員

関島 梢恵

NIRA 総研 研究コーディネーター・研究員

鈴木 壮介

NIRA 総研 研究コーディネーター・研究員

9.

外部資金
本調査研究は科研費(基盤研究 B「ポストコロナの世界経済とデジタル経済：国際貿易・空間経

済学・災害の経済による分析」研究代表者：大久保敏弘 23H00821)の補助を受けている。

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