日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

⽇経「スマートワーク経営」調査説明セミナー

スマートワーク経営で拓く⼈的資本経営の未来

2. ⼈的資本の稼働向上― 従業員のウェルビーイング向上の⽅策とその企業業績への影響
2023年5⽉12⽇
⼭本勲
慶應義塾⼤学商学部

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲① 従業員のウェルビーイングの改善は企業業績につながるのか
l 問題意識Ø ウェルビーイングと組織レベルのアウトカムの関係性ü 睡眠と利益率︓SW経営研究会・2022年報告書
ü 睡眠以外のウェルビーイング指標→ エンゲージメントと利益率の関係
l データ
Ø ビジネスパーソン1万⼈調査（BP調査）
ü 2017〜22年︓上場企業に勤務する正社員
ü インターネット調査（約1万⼈、⾮パネル調査）
ü 勤務先企業名を調査→上場企業情報とマッチング可能Ø 財務情報ü 利益率（ROS）

2

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l エンゲージメントの定義

ワーク
エンゲージメント☞ 仕事に対するポジティブな
⼼理状態☞ 活⼒・熱意・没頭☞ 学術的な利⽤☞ UWESなど

従業員
エンゲージメント☞ 企業とのマッチングに対するポジティブな⼼理状態☞ 組織コミットメント、ロイヤ
ルティ、役割外⾏動など☞ 実務的な利⽤☞ eNPSなど

Ø BP調査でのエンゲージメント指標

ü ワークエンゲージメント（UWES3）

̶「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」
̶「私は仕事にのめり込んでいる」の各7段階評価の平均点

ü 従業員エンゲージメント

̶「⾃分にとって働きがいのある会社である」
̶「⾃分は今後もこの会社で働き続けたい」の各5段階評価の平均点
3日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l 企業単位のエンゲージメントの分布Ø ワークエンゲージメント（性別･年齢調整済）〜 「ワークエンゲージメント＝f ( 性別 , 年齢層 ) 」の予測値
90%分位点（4.3点）

60

80

10%分位点（3.0点）

0

20

社数
40

＜利⽤サンプル︓2021年調査＞
・労働者数＝6,992⼈
・企業数＝447社※ BP調査に5⼈以上の労働者が含まれる企業のみ（1企業当たり平均41.7⼈）

2

3

4
5
ワークエンゲージメント（調整済）6→ 企業間で1.3ポイントの差（上位10％・下位10％間）

4

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 従業員エンゲージメント（性別･年齢調整済）〜 「従業員エンゲージメント＝ f ( 性別 , 年齢層 ) 」の予測値
90%分位点（3.8点）

80

10%分位点（2.9点）

0

20

社数
40

60

＜利⽤サンプル︓2021年調査＞
・労働者数＝6,992⼈
・企業数＝447社※ BP調査に5⼈以上の労働者が含まれる企業のみ（1企業当たり平均41.7⼈）

1

2
3
従業員エンゲージメント（調整済）4→ 企業間で0.9ポイントの差（上位10％・下位10％間）

5

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l エンゲージメントと企業業績の関係

Ø 企業単位のワークエンゲージメント（性別・年齢調整済）と利益率（ROS)
利益率（ROS, ％）7＜2018年時点の利益率＞＜1年後の利益率＞＜2年後の利益率＞＜3年後の利益率＞

6.5
6
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ワークエンゲージメント（調整済）：2018年→ ワークエンゲージメントと利益率にプラスの相関関係

6

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 企業単位の従業員エンゲージメント（性別・年齢調整済）と利益率（ROS）
利益率（ROS, ％）7＜2018年時点の利益率＞＜1年後の利益率＞＜2年後の利益率＞＜3年後の利益率＞

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従業員エンゲージメント（調整済）：2018年→ 従業員エンゲージメントと利益率にプラスの相関関係

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日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø エンゲージメントと利益率の関係 〜 OLS（相関関係）＜ ワークエンゲージメント＞

F ***, **, *印：利益率と相関（統計的に有意〜1,5,10%水準）
 "# 
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(1)
0.8168(0.6448)

(2)


1
(3)
(4)
1.0663(0.6747)


2
(5)
(6)
1.9017**(0.9048)



(7)
(8)
2.6038***(0.8323)0.10540.25330.4852
1.2740(0.8254)(0.8791)(1.1728)(1.1301)-0.6951-1.01150.01640.0130(0.9061)(0.9116)(1.1528)(1.0030)
1.6457*1.57752.18732.8117**(0.8588)(1.1125)(1.3771)(1.2020)
1.0907
1.19772.2075*3.9288***(0.9886)(1.0265)(1.2607)(1.2219)
5.1240***6.8658*** 3.5588**5.9721*** 0.7144 4.7500*** -0.0598 5.1837***(1.6451) (0.5515) (1.7290) (0.6386) (2.3831) (0.9075) (2.1437) (0.7384)
288
288
284
284
280
280
237
237

→ ワークエンゲージメントと将来の利益率（2〜3年後）にはプラスの相関関係がみられる（ワークエンゲージメントが特に良好な企業で利益率が⾼い）

8

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲＜従業員エンゲージメント＞
F ***, **, *印：利益率と相関（統計的に有意〜1,5,10%水準）
 ! #
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(1)$2.7106***(0.7242)$!

(2)1
(3)(4)
2.2424***(0.7821)2
(5)(6)
1.9314*(0.9871)
(7)(8)
2.5806**(1.0308)0.3319-1.0006-1.2174-0.3544(0.8745)(0.9045)(1.0749)(1.1475)0.9806-0.5809-0.8094-0.4501(0.7354)(0.8078)(1.0693)(1.2056)
3.2338***0.94780.07381.0086(0.9668)(1.0243)(1.2180)(1.1059)
2.1973***
1.9183**
1.62742.2215*(0.8241)(0.8974)(1.0761)(1.2140)-1.7645 5.9056*** -1.1109 6.0895*** -0.7125 5.7707*** -1.8135 6.2680***(2.3572) (0.4704) (2.5373) (0.4936) (3.2253) (0.6507) (3.3736) (0.7420)
288
288
284
284
280
280
237
237

→ 従業員エンゲージメントと利益率にはプラスの相関関係がみられる（従業員エンゲージメントが特に良好な企業で利益率が⾼い）
9

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø エンゲージメントと利益率の関係〜 固定効果モデル（変化に注⽬した因果推論）＜ワークエンゲージメント＞＜従業員エンゲージメント＞

F ***, **, *印：利益率の規定要因（統計的に有意〜1,5,10%水準）
利益率
ワークエンゲージメント（調整済）
ワークエンゲージメント（調整済）ダミー
２分位
３分位
４分位
５分位（上位２０％）
定数項
サンプルサイズ
社数
Robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(1)0.2803(0.3428)

利益率(2)0.0250(0.4206)-0.1649(0.4816)-0.2295(0.6112)1.3424*(0.7418)
5.8890*** 6.4009***(1.2840)(0.5833)
895
895
445
445

(1)
従業員エンゲージメント（調整済）
1.3575***(0.4600)
従業員エンゲージメント（調整済）ダミー
２分位
３分位
４分位
５分位（上位２０％）
定数項
サンプルサイズ
社数
Robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

2.3640(1.6116)
1,084
451

(2)

0.4151(0.4308)0.4575(0.3921)0.5766(0.4367)
1.4342***(0.5236)
6.3116***(0.3872)
1,084
451→ ワークエンゲージメントと従業員エンゲージメントが特に⾼い場合に利益率が⾼まる可能性

10

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l まとめ

Ø ウェルビーイングと組織レベルのアウトカムの関係性

ü ビジネスパーソンのウェルビーイング指標として注⽬

されるエンゲージメント（ワークエンゲージメント、
従業員エンゲージメント）は利益率で測った客観的な組織レベルのアウトカムとプラスの相関ü ⼀部には因果的な関係性︓エンゲージメントを⾼めると、（ラグを伴って）利益率が⾼まる可能性
Ø ウェルビーイングと⽣産性向上の両⽴可能性
ü ⼈的資本の稼働向上（エンゲージメントの向上）を図る⼈的資本経営の重要性

11

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲② 勤務間インターバルや各種⼈材施策は
残業時間やウェルビーイングと関係があるのか
l 問題意識Ø 働き⽅改⾰関連法（2019年）で努⼒義務化され、徐々に普及しつつある勤務間インターバルの影響は︖

厚⽣労働省HPより

Ø ⼈的資本経営で注⽬される各種⼈材施策の影響は︖
ü 働き⽅・理念、HRM・タスク、勤務制度など

12

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l 勤務間インターバル制度の導⼊率
導入率（%）
30
30～99人企業（『就労条件総合調査』）
25

100～999人企業（『就労条件総合調査』）
1000人以上企業（『就労条件総合調査』）20

上場企業（SW経営調査）

15
10
5
0
2017年

2018年

2019年

2020年

2021年

2022年

出所︓『就労条件総合調査』（厚⽣労働省）、『⽇経スマートワーク経営調査』（⽇本経済新聞社）→ 上場企業では25%を超える→ ⼤企業で15%程度→ 中⼩企業での導⼊率は5%程度と低い※ 政府⽬標（「過労死防⽌⼤綱2021」）=15%

13

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l 勤務間インターバルとアウトカムの関係（BP調査2022年）
Ø 図解
8
7
6
5
4
3

制度・取組があるが、あまり活⽤されていない

ト
メ
従

業

員

エ

ン

ゲ

ー

ジ

メ
ジ
ー
ゲ
ン
エ
ク
ー
ワ

制度・取組がない

ン

ト
ン

質
の
眠
睡

時
眠
睡

残

業

間

時

（

間

平

（

⽇

週

）

）

2

制度・取組が⼗分に活⽤されている→ 勤務間インターバルが⼗分に活⽤されあていると、アウトカ
ムとプラスの相関（残業↓、睡眠↑、エンゲージメント↑）

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日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 回帰分析（OLS）による相関関係
F ***, **, *印：アウトカムと相関（統計的に有意〜1,5,10%水準）、個人属性を統御済
労働時間(1)残業 (2)長時時間
間ダミー

睡眠時間（平日）
(3)

(4)

睡眠の質
(5)

(6)

(7)

(8)

インターバル規制ダミー（ベース＝制度なし）
あまり活用されていない 2.0642*** 0.0809
0.02530.04050.0308-0.0203 0.0030-0.0102(0.6557) (0.0597)(0.0282) (0.0278) (0.0279)(0.0605) (0.0600) (0.0601)
十分に活用されている -2.0472***-0.2507*** 0.1898***0.1747***0.1758*** 0.8123***0.7893***0.7867***(0.6555) (0.0669)(0.0302) (0.0299) (0.0301)(0.0639) (0.0636) (0.0636)
残業時間（月）-0.0074***-0.0113***(0.0005)(0.0011)
長時間労働ダミー-0.4162***-0.7609***（週60時間以上）(0.0370)(0.0783)
サンプルサイズ
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7,945

→ 勤務間インターバルが⼗分に活⽤されていると、労働時間が短い傾向。ただし、あまり活⽤されていない場合、導⼊していても残業時間は逆に⻑い傾向。
→ 勤務間インターバルが⼗分に活⽤されていると、睡眠時間が⻑く、睡眠の質がよい。その影響度合いは労働時間を通じた影響を排除しても⼤きくは変わらない（直接的な影響）。
→勤務間インターバルが活⽤されていないと睡眠との関係なし。

15

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

F ***, **, *印：アウトカムと相関（統計的に有意〜1,5,10%水準）、個人属性を統御済

ワークエンゲージメント
(7)

(8)

(9)

インターバル規制ダミー（ベース＝制度なし）
あまり活用されていない
0.0825** 0.0775** 0.0812**(0.0355) (0.0355) (0.0355)
十分に活用されている
0.7449*** 0.7498*** 0.7480***(0.0390) (0.0390) (0.0390)
残業時間（月）0.0024***(0.0007)
長時間労働ダミー
0.0940**（週60時間以上）(0.0472)
サンプルサイズ
7,945
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7,945

従業員エンゲージメント
(10)

(11)

(12)

0.0831*** 0.0865*** 0.0849***(0.0252) (0.0252) (0.0252)
0.6116*** 0.6082*** 0.6069***(0.0260) (0.0260) (0.0260)-0.0017***(0.0005)-0.1379***(0.0326)
7,945
7,945
7,945

→ 勤務間インターバルが⼗分に活⽤されていると、エンゲージ
メントが⾼い傾向。ただし、あまり活⽤されていない場合、影響度合いは⼤きく低下。
→ 影響度合いは労働時間を通じた影響を排除しても⼤きくは変わらない（直接的な影響）。
16

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l 各種⼈材施策とアウトカムの関係（BP調査2022年）
Ø 働き⽅・理念

F ***, **, *印：アウトカムと相関（統計的に有意〜1,5,10%水準）、個人属性を統御済

睡眠時間
(1)
時間に関する多様で柔軟 あまり活用されていない -0.0207
な制度(0.0469)
十分に活用されている 0.0992**(0.0456)
場所に関する多様で柔軟 あまり活用されていない -0.0146
な制度(0.0402)
十分に活用されている 0.1559***(0.0397)
労働時間の適正化・過重 あまり活用されていない 0.0470
労働防止・休暇の取得促(0.0487)
十分に活用されている 0.1612***(0.0488)
メンタルヘルス不調の防止 あまり活用されていない 0.0272(0.0383)
十分に活用されている 0.1929***(0.0395)

被説明変数
睡眠の質
ワークエン
ゲージメン
ト
(2)
(2)
0.2948*** 0.2266***(0.0964)(0.0571)
1.0753*** 0.8612***(0.0938)(0.0559)
0.2814*** 0.2514***(0.0841)(0.0514)
1.1462*** 0.8605***(0.0834)(0.0515)0.4293*** 0.4680***(0.1024)(0.0614)1.3296*** 1.1721***(0.1027)(0.0619)0.5872*** 0.4457***(0.0949)(0.0560)
1.5319*** 1.2479***(0.0973)(0.0580)

従業員エ
ンゲージメ
ント
(2)
0.2111***(0.0401)
0.7174***(0.0389)0.2072***(0.0359)
0.6977***(0.0354)0.3998***(0.0433)
0.9580***(0.0431)0.3877***(0.0404)
1.0179***(0.0409)17

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

睡眠時間
(1)
メンタルヘルス以外の健康 あまり活用されていない 0.0948***増進(0.0294)
十分に活用されている 0.2780***(0.0333)
従業員調査などによる従 あまり活用されていない 0.0309
業員の意見の把握・活用(0.0350)
十分に活用されている 0.2006***(0.0369)
公正で客観的な、従業員 あまり活用されていない 0.0626*の意欲を向上させる人事(0.0344)
十分に活用されている 0.2174***(0.0374)
職場の心理的安全性（組 あまり活用されていない 0.0948***
織の中で自分の考えを安(0.0317)
十分に活用されている 0.2558***(0.0348)
自社のパーパス（社会的 あまり活用されていない 0.1151***
な存在意義）の理解促進(0.0306)
十分に活用されている 0.2701***(0.0337)

被説明変数
睡眠の質
ワークエン
ゲージメン
ト
(2)
(2)
0.3355*** 0.3389***(0.0845)(0.0495)
1.2612*** 1.1070***(0.0864)(0.0513)0.4016*** 0.3549***(0.0767)(0.0453)
1.3352*** 1.1548***(0.0794)(0.0479)0.5006*** 0.4300***(0.0749)(0.0447)
1.3962*** 1.2225***(0.0800)(0.0486)
0.4786*** 0.4114***(0.0691)(0.0406)
1.3837*** 1.2266***(0.0742)(0.0447)
0.3856*** 0.3878***(0.0676)(0.0395)
1.3190*** 1.1841***(0.0724)(0.0438)

従業員エ
ンゲージメ
ント
(2)
0.3372***(0.0354)0.9503***(0.0357)
0.3391***(0.0324)
0.9725***(0.0331)0.4363***(0.0314)1.0635***(0.0327)
0.3718***(0.0288)
0.9915***(0.0302)0.3606***(0.0277)
0.9648***(0.0291)18

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø HRM・タスク
F ***, **, *印：アウトカムと相関（統計的に有意〜1,5,10%水準）、個人属性を統御済
睡眠時間

職場では、労働時間の長さよりも生産性の高い働

そう思う
とてもそう思う

職場のコミュニケーション
は良好だ

そう思う
とてもそう思う

職場では時間の使い方
に対して自主的な判断がそう思う
とてもそう思う

仕事の権限や責任が明
確である

そう思う
とてもそう思う

定型化されたルーチン
ワークよりも、都度創意工夫を必要とするクリエイ
ティブな仕事が多い

そう思う
とてもそう思う(1)
0.0667***(0.0249)
0.1267***(0.0472)
0.1204***(0.0245)0.2458***(0.0461)
0.0968***(0.0252)
0.1956***(0.0414)0.1033***(0.0244)0.1678***(0.0489)
0.1069***(0.0271)
0.1570***(0.0462)

被説明変数
睡眠の質
ワークエン
ゲージメン
ト
(2)
(2)
0.7429*** 0.7135***(0.0523)(0.0297)
1.2664*** 1.5755***(0.0988)(0.0670)0.9483*** 0.8595***(0.0512)(0.0289)
1.7311*** 1.8790***(0.0948)(0.0619)0.8753*** 0.7409***(0.0526)(0.0298)
1.5096*** 1.6104***(0.0865)(0.0568)
0.8647*** 0.7530***(0.0511)(0.0291)
1.6463*** 1.7164***(0.1028)(0.0697)
0.4919*** 0.5292***(0.0564)(0.0332)
0.8341*** 1.1415***(0.1033)(0.0680)

従業員エ
ンゲージメ
ント
(2)
0.6109***(0.0200)
1.1673***(0.0382)
0.7187***(0.0196)1.4004***(0.0316)0.6435***(0.0206)
1.1518***(0.0347)0.6599***(0.0198)
1.2514***(0.0396)0.4341***(0.0227)0.7303***(0.0420)19

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 勤務制度F ***, **, *印：アウトカムと相関（統計的に有意〜1,5,10%水準）、個人属性を統御済
睡眠時間

フレックス・裁量労働
シフト・交代勤務
副業あり
在宅勤務実施(1)
0.1181***(0.0246)-0.0388(0.0431)0.0289(0.0297)0.2001***(0.0255)

被説明変数
睡眠の質
ワークエン
従業員エ
ゲージメン ンゲージメ
ト
ント
(2)
(2)
(2)
0.4166*** 0.1785*** 0.1479***(0.0536)(0.0326)(0.0224)-0.4092*** -0.1872*** -0.0960***(0.0890)(0.0529)(0.0368)
0.05200.00790.0261(0.0604)(0.0351)(0.0256)0.4000*** 0.1376*** 0.1633***(0.0540)(0.0329)(0.0226)→ 各種⼈材施策等が活⽤されていると、ウェルビーイングとプラスの相関※ ｢あまり活⽤されていない｣＜｢⼗分に活⽤されている｣→ シフト・交代勤務はウェルビーイングを悪化させる傾向→ 副業とウェルビーイングとの相関はみられない
20

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 在宅勤務制度︓希望と実際の関係（％）

希望する在宅勤務

実
際
の
在
宅
勤
務

月1〜2回未満

月1〜2回程度

月1〜2回未満67

8

月1〜2回程度

11

週1回程度

週1回程度

週2〜3回程度

週4〜5回程度

8

11

6

31

29

23

5

5

5

42

42

7

週2〜3回程度

3

1

5

74

17

週4〜5回程度

3

1

2

15

79

→ ⽉1〜2回程度・週1回程度実施している⼈は在宅勤務⽇数の増加を希望する⼈も多い

21

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 在宅勤務の頻度と希望とのギャップ＜在宅勤務の頻度＞
F ***, **, *印：アウトカムと相関（統計的に有意〜1,5,10%水準）、個人属性を統御済

被説明変数(1)残業時間 (2)睡眠時間 (4)睡眠の質 (3)ワークエ (5)従業員エ
ンゲージメン ンゲージメン
トト
在宅勤務実施ダミー（ベース＝月1〜2回未満）

月1〜2回程度
週1回程度
週2〜3回程度
週4〜5回程度

3.0501***
0.06680.2870***(1.0332)(0.0448)(0.0946)
0.19520.05700.1896**(0.8759)(0.0385)(0.0809)-0.0289 0.1833*** 0.3533***(0.8056)(0.0340)(0.0740)-0.6581 0.3831*** 0.7922***(0.8397)(0.0389)(0.0796)0.2745***(0.0580)0.1917***(0.0480)0.2204***(0.0458)
0.1316***(0.0487)

0.2981***(0.0389)
0.2294***(0.0333)
0.2081***(0.0310)0.2038***(0.0336)→ 在宅勤務の頻度が週4〜5⽇の⼈ほど睡眠の状態がよい傾向→ 在宅勤務の頻度と残業時間・エンゲージメントの関係は不明瞭
22

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲＜在宅勤務頻度の希望とのギャップ＞
F ***, **, *印：アウトカムと相関（統計的に有意〜1,5,10%水準）、個人属性を統御済

被説明変数(1)残業時間 (2)睡眠時間 (4)睡眠の質 (3)ワークエ (5)従業員エ
ンゲージメン ンゲージメン
トト
在宅勤務頻度ギャップダミー（ベース＝ギャップなし）

正のギャップ（増やしたい）
負のギャップ（減らしたい）

1.2562**(0.6139)
1.1445(1.1915)-0.0633** -0.3113*** -0.0911*** -0.0893***(0.0265)(0.0573)(0.0350)(0.0243)0.0741-0.1836*
0.01670.0005(0.0551)(0.1061)(0.0608)(0.0438)→ 在宅勤務の頻度を増やしたい⼈は残業時間が多く、睡眠の状態が悪く、エンゲージメントが低い傾向⇒ コロナ後の在宅勤務のあり⽅
・在宅勤務、通勤勤務、ハイブリッドの三極化が続く可能性
・在宅勤務を実施する場合、労働者の希望に合わせる形でのハイブリッド勤務の重要性

23

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l まとめ

Ø 勤務間インターバルは⻑時間労働の是正を介する形だけ

でなく、直接的にウェルビーイングの向上をもたらす可能性があるü 勤務間インターバルが⼗分に活⽤されていると、労働時間が短く、⻑時間労働者が少ない。
ü 労働時間などの他の条件を⼀定とした場合でも、勤務間インターバルが⼗分に活⽤されていると、睡眠時間が⻑く、睡眠の質がよく、エンゲージメント（ワークエンゲイジメント、従業員エンゲージメント）がよい。
ü 勤務間インターバルが導⼊されていても、⼗分に活⽤されていないと、ウェルビーイングへとの関係は出てこない。
→ ⻑時間労働が必要となる職場・企業でウェルビーイングと⽣産性の両⽴可能性を⾼めるために勤務間インターバ
ルは有⽤

24

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 働き⽅・理念、HRM・タスク、勤務制度などの⼈材関連

施策については、従業員への浸透が進めば、ウェルビー
イングの向上をもたらす可能性がある
ü 働き⽅改⾰やスマートワーク経営（SW経営）で⻑く重要視されてきた各種の⼈材施策に加えて、近年注⽬される⼼理的安全性やパーパス経営などでも当てはまる。
ü シフト勤務はウェルビーイングを下げる可能性があるため、注意が必要。
ü 副業への注⽬が集まっているが、現時点ではウェル
ビーイングとの関係性はみられない。
ü 勤務形態は、主に在宅勤務、主に通勤勤務、ハイブ
リッド型の3種類が定着する可能性。ただし、ハイブリッド型の場合、在宅勤務頻度を⾼めたほうがウェル
ビーイングが⾼まる可能性→ SW経営を進めることで従業員のウェルビーイングの向上が期待できる＝⼈的資本経営につながる
25

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

⽇経「スマートワーク経営」調査説明セミナー

スマートワーク経営で拓く⼈的資本経営の未来

3. ⼈的資本の拡⼤― 新たなテクノロジー活⽤とその担い⼿となる⼈材育成①②
2023年5⽉12⽇
⼭本勲
慶應義塾⼤学商学部

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲① テクノロジー活⽤と専⾨⼈材活⽤の関係
l 問題意識Ø 新たなテクノロジーとデジタル⼈材の間には、望ましい組

み合わせがあるのか︖
Ø 両者が活⽤されている属性は︖
ü 属性
・平均年齢
・企業規模
・年間収⼊
l データ
Ø スマートワーク経営調査（SW調査）
ü 2022年︓上場企業

27

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l 新たなテクノロジーの分布
F「デジタル化」：10 番台
1. 在宅や出先でも出社時と同等のファイルアクセス（原則VPN/リモートデスクトップ）
2. 会議での紙資料の配布禁止
4. FAXの完全電子化（送信・受信共に）
3. 紙資料の保存禁止
5. AIによる高精度の紙文書の自動文字認識ツール

F「業務効率化」：20 番台 ※28 は RPA
1. 契約書や特許文書などの作成・チェックにおけるAI支援
2. システムや総務など社内問い合わせ窓口のチャットボット
3. AIによる翻訳支援ツール
4. AIテキストマイニングツール

5. 音声の文字起こしツール
6. AIによる監査・内部統制上の自動リスク検知
7. AIによる与信審査支援

F「在宅勤務・コミュニケーション向上」：30 番台1. ビジネスチャットツールの全社導入
2. Webミーティングツールの全社導入
3. 導入以外のWebミーティングツールへの参加制限を設けない
4. ファイル共同編集・管理ツールの全社導入

5. プロジェクト・タスク管理ツールの全社導入
6. グループウェアの全社導入
7. 内線スマホ（在宅勤務者も含めた）

F「ウェルビーイング向上」：40 番台1. 自社が保有する定期健診結果などの従業員の健康情報と人事・労務情報を突合し分析（ｽﾄﾚｽﾁｪｯｸ集団分析は除く）
2. 保険者が保有する健康医療情報と自社が保有する健康関連情報を突合し、分析
3. ウェアラブル端末を配布し、健康関連データを測定
4. スマートフォンアプリを配布し、健康関連データを取得・測定
5. プレゼンティーズムなど、従業員の生産性をアンケートで測定

F「人的資源配置効率化」：50 番台1. 社員の能力および保有スキルをデータ化および一元管理し、分析できる（タレントマネジメント） システムの導入
2. ダイバーシティーや人事評価などの社内の人員構成の可視化ツールの導入
3. 必要な人員数の予測および効率的な人員配置・異動を目的とした分析（ワークフォースマネジメント） システムの導入
4. PC・入退室・メールなどシステムログから従業員の行動を分析し、労務リスクなどを測定
5. ウェアラブル端末や人流・動線計測から従業員の行動測定・分析し、コミュニケーションの状況などを測定
6. 人事データの分析を元に、求める人材像の策定・採用・配属先の決定・教育まで、採用方針を策定
7. 採用活動にAI導入し、書類選考を効率化
8. その他

28

企業

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

11 12 13 14 15 16 21 22 23 24 25 26 27 28 29 31 32 33 34 35 36 37 38 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 57 58

テクノロジー29

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

0

.2

.4

.6

.8

1

＜分野別導⼊率の分布＞

テクノロジー（デジタル化）〃（業務効率化）〃（在宅・コミュニケーション向上） 〃（ウェルビーイング向上）〃（人的資源配置効率化）→ 在宅・コミュニケーション向上で導⼊率が⾼い→ ウェルビーイング向上はばらつきが⼤きい30

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l テクノロジーとデジタル⼈材の関係(1) ⾃社（グループ）のIT部⾨のIT⼈材⼈数（正社員数⽐）
percent
60.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

0

0

.1

.2
人材（自社IT人材）→ 明確な関係性は⾒出せない

.3

.4

31

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲(2) AI・データサイエンティスト（正社員数対⽐）
percent
90.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

0

0

.05

人材（AI_DX人材）→ 明確な関係性は⾒出せない

.1

.15

32

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲(3) DX⼈材育成の実施割合
percent
60.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

0

0

.2

.4
.6
人材（DX人材育成）.8

1→ プラスの相関関係が⾒出せる
33

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲▽ DX⼈材育成の項⽬
1. 専門部署だけでなく、管理職相当の社員に広くAI・IoT等に関する教育を行っている
2. 専門部署だけでなく、非管理職相当の総合職社員に広くAI・IoT等に関する教育を行っている
3. 専門部署だけでなく、現業職などの総合職以外の社員にも広くAI・IoT等に関する教育を行っている
4. AI・機械学習等導入の中核となる人材には、半年以上の集中的な育成プログラムを実施している
5. データサイエンティストの社内育成を行っている
6. 社員のAIや機械学習に関するプログラミング言語の習得を支援している（費用補助、社内研修の実施等）

34

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l テクノロジー×DX⼈材と企業属性(1) 平均年齢

平均年齢
47

0

.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

34

0

.2

.4
.6
人材（DX人材育成）→ 年齢との関係性は低い

.8

1

35

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲(2) 企業規模（6分類）
企業規模
6

0

.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

2

0

.2

.4
.6
人材（DX人材育成）.8

1→ ⼤企業でテクノロジー×DX⼈材の活⽤が進んでいる傾向

36

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲(3) 年間給与（千円）
年間給与
11234

0

.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

3734

0

.2

.4
.6
人材（DX人材育成）.81→ ⾼年収企業でテクノロジー×DX⼈材の活⽤が進んでいる傾向
37

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲② テクノロジー×デジタル⼈材の相乗効果の可能性
l 問題意識Ø 新たなテクノロジーとデジタル⼈材育成が両⽴していると、

アウトカムが向上するのか︖
ü アウトカム
・SW総合得点・離職率
・年間労働時間・睡眠・在宅勤務実施
l データ
Ø スマートワーク経営調査（SW調査）
ü 2022年︓上場企業⇒ 相関関係を概観

38

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l テクノロジー×DX⼈材とアウトカム変数(1) SW総合得点

SW総合得点75

0.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

31

0

.2

.4
.6
人材（DX人材育成）.8

1→ テクノロジー×DX⼈材企業でSW総合得点が⾼い傾向

39

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲(2) 離職率（%）
離職率
15

0

.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

2

0

.2

.4
.6
人材（DX人材育成）.8→ テクノロジー×DX⼈材企業で離職率が低い傾向

140

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲(３) 在宅勤務割合（％）
在宅勤務割合100

0.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

7

0

.2

.4
.6
人材（DX人材育成）.8

1→ テクノロジー×DX⼈材企業で在宅勤務が普及している傾向41

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲(４) 年間労働時間（時間）
年間労働時間2226

0.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

1751

0

.2

.4
.6
人材（DX人材育成）.8

1→ テクノロジー×DX⼈材企業で労働時間が⻑いとは限らない42

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲(５) ⼗分な睡眠者割合（％）
十分な睡眠者割合85.4.6
人材（DX人材育成）

.8

0

.2

テクノロジー合計
.4
.6

.8

1

44

0

.2

→ テクノロジー×DX⼈材企業と睡眠の関係性は低い

143

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l まとめØ 新たなテクノロジーの活⽤にとって、デジタル⼈材育成

施策は親和的ü 両者の組み合わせは、⼤企業や賃⾦の⾼い企業でみられるØ 新たなテクノロジーの活⽤とデジタル⼈材育成施策がとられている企業では、アウトカム指標とプラスの相関がみられる
ü 両者の組み合わせがあると、スマートワーク総合得点が⾼く、在宅勤務が進展し、離職率が低い傾向→ 新たなテクノロジーを社内の⼈材によって有効に活⽤することが、スマートワーク経営や⼈的資本経営につながる可能性

44