日経スマートワーク経営研究会報告 2023
－スマートワーク経営で拓く人的資本経営の未来―

2023 年 7 月

滝澤美帆（学習院大学経済学部教授・同研究会委員）
鶴 光太郎（慶應義塾大学大学院商学研究科教授・同研究会座長）
山本勲（慶應義塾大学商学部教授・同研究会委員）

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はじめに
鶴

光太郎（慶應義塾大学大学院商学研究科教授）

日本経済新聞グループでは、多様で柔軟な働き方やイノベーションを通じた企業の生産性向上を後押しするプロジェクト「日経スマートワーク」
を 2017 年 5 月から推進している。
その一環として、日本経済新聞社と日本経済研究センターは、共同で学識経験者等が参画し、生産性向上のキーとなる要因を実証的に分析、広く知見を発信するとともに、必要な政策等の提言を行うことを目的とした「スマートワーク経営研究会」（以下、同研究会）を 2017 年
7 月に立ち上げ、その運営に当たってきた。その成果については、これまで以下のように累次にわたり報告書にまとめ、公表してきた。

・ 2018 年 6 月:同研究会の中間報告『働き方改革と生産性、両立の条件』
・ 2019 年 7 月：同研究会最終報告『働き方改革、進化の道筋 ～生産性向上に資する
テクノロジー、ウェルビーイング』
・ 2020 年 4 月：滝澤・鶴・山本(2020)「企業業績を高めるための働き方改革と従業員のウェルビーイング向上」、第 2 章、日本経済新聞社編『スマートワーク・アウトル
ック 2020』日本経済新聞出版）
・ 2021 年 8 月：
『日経スマートワーク経営研究会報告 2021－With コロナ時代の働き方の変貌と健康経営の役割』
・ 2022 年 7 月:『日経スマートワーク経営研究会報告 2022－ポストコロナ時代を見据えた人材活用・活性化戦略とは』

同研究会はその後も継続的に運営を行ってきており、この度、日経「スマートワーク経営」
調査 2022 などを利用して、人的資本経営に関する総論（ジョブ型雇用、雇用流動性などのトピックも含む）に加え、人的資本の稼働向上、拡大、情報開示の３つ分野に焦点を当て、分析を行い、『日経スマートワーク経営研究会報告 2023－スマートワーク経営で拓く人的資
本経営の未来』と題した報告書を公表する運びとなった。
同報告書の分析・執筆は同研究会の委員である滝澤美帆（学習院大学経済学部）、山本勲（慶應義塾大学商学部）と同研究会の座長である鶴 光太郎（慶應義塾大学大学院商学研究科）が行った。また、報告書の内容は、日経「スマートワーク経営」調査 研究講演会「ス2マートワーク経営で拓く人的資本経営の未来」（2023 年 5 月 12 日）における我々の報告に基づいている。
報告書の章構成と分析・執筆担当者は以下の通りである。本報告書の作成過程において、同研究会、同調査等にご関与いただいた日経リサーチ、日本経済新聞社の皆様及び研究会のオブザーバーの皆様に大変お世話になり、この場をお借りしてお礼を申し上げたい。なお、
本報告は筆者を含めた上記 3 名の分析・執筆メンバーの責任において取りまとめられたものであり、ありうべき誤りは全て筆者らに帰することは言うまでもない。

はじめに（鶴）第 1 章 総論（鶴・滝澤)
第 2 章 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（山本）
第 3 章 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（山本・滝澤）
第 4 章 人的資本の情報開示―情報開示と企業・従業員のパフォーマンスの関係（滝澤）

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第1章

スマートワーク経営で拓く人的資本経営の未来：総論
鶴光太郎（慶應義塾大学大学院商学研究科教授）
滝澤美帆（学習院大学経済学部教授）

1. イントロダクション
近年における企業関係者のバズワードの一つとして、人的資本経営があることは異論のないところであろう。その意味では、以下で詳述するように、日経「スマートワーク」経営は先駆的な存在といえ、これまでも人的資本経営に資するような有益な情報を発信してきたと考えている。本報告書は、「人的資本経営の未来を切り開くのはスマート経営である」という理念に基づき、特に、人的資本経営を、人的資本の稼働向上、拡大、情報開示の３つ要素に分けた上でそれぞれの分野において、詳細な分析を行った。
本章では、その前段として、人的資本経営をよりよく理解するための総論的なフレームワークを提供したい。具体的には、人的資本経営の盲点、虚実など取り上げ、その誤解を丁寧に解きほぐす（第 2 節）
。その上で、人的資本経営の根幹には職務限定のジョブ型雇用への移行が必須であり、それに関わる考え方の整理、分析を提供するとともに（第 3 節）
、そうしたジョブ型の普及で変化を見せるであろう、労働市場・雇用の流動性についても言及、分析の提示を行うこととする（第 4 節）。

2. 人的資本経営再考
人的資本経営とスマートワーク経営の関係
まず、本節では、人的資本経営の「日経 Smart Work」との関係を考察してみよう。人的資本経営とは何かについては、様々な定義があろうが、経済産業省が示している以下の定義は標準的である。つまり、「人的資本経営」を「人材を「資本」として捉え、その価値を最大限に引き出すことで、中長期的な企業価値向上につなげる経営のあり方」という定義だ。
一方、「日経 Smart Work」プロジェクトにおける「Smart Work」の定義（日本経済新聞社・
日経リサーチ）は「多様で柔軟な働き方の実現等により人材を最大限活用する とともに、イノベーションを生み、新たな市場を開拓し続ける好循環を作り、生産性など組織のパフォ
ーマンスを最大化させることを目指す経営戦略」とされている。
両者の定義を比較すると、いずれも企業のパフォーマンス、価値を向上させることを目標にしつつも、「Smart Work」は人材だけでなく、イノベーションや市場開拓の役割も考慮す
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るとともに、人材面についても「資本」の側面だけではなく、広くその活用の在り方を考えているという意味で、「「人的資本経営」を包含するより包括的な概念である。一方、「人的資本経営」は人材の「資本」（能力・スキル・経験等のストック要因）を特に重視している。
ただし、「Smart Work」では「人材の最大限活用」、「人的資本経営」は「人材価値の最大限引き出し」を謳っており、こと、人材への考え方にフォーカスすればほぼ同じといえるであろう。
また、「日経 Smart Work」プロジェクト」は、人的資本経営という言葉が話題になるよりもずっと以前の 2017 年に開始されたので、より先駆的な取り組みと位置付けができるし、同調査では企業を評価する上で人材以外の要素も考慮しつつ、評価の半分のウェイトを人材活用においている「Smart Work」の理念こそ、「元祖人的資本経営」と呼ぶのにふさわし
いといえる。

人的資本経営の「虚実」
人的資本経営が今、注目を集めている理由はなんであろうか。端的に言えば、企業の付加価値を生む源泉がかつての工場や機械などの物的資産から人的資産を含む無形資産に移ってきていることが挙げられる。つまり、物的資産に比較し、人的資産の相対的な重要性が高まっているということだ。無形資産の一つである研究開発ストックなども要は従業員が生み出していることを考えると、企業が付加価値を生み出せるかどうかはまさに「ヒト」次第といっても過言ではない。
従来の企業の付加価値を生みだすインプットとしての労働力は、フローの概念であり、一定期間内に投入された頭数×労働時間＝マンパワーで表すことができる。労働者は暗黙的に同質的であり、付加価値を高めるためには、単に頭数か労働時間を増やすことが想定されている。このような状況であれば企業は、なるべく安価な労働力を確保することが最適となる。
一方、労働者の付加価値創造への貢献は単に頭数や労働時間だけではなく、それぞれが元来持つ知力・身体力に知識や経験が積み重なることで得られる、能力・スキルによっても当然異なっていく。こうした能力・スキルは個々の労働者に積み重なっていくという意味でストックの概念として捉えることができる。したがって、こうした能力・スキルは労働者に蓄積されることで付加価値創造に貢献するため、人的資本という言葉で言い換えることができるわけだ。
5なお、人的資本経営においては、「人的資源」と「人的資本」という言葉を区別すべきとの議論を耳にすることが多いが注意が必要だ。企業にとっては資源はコスト、資本は投資として捉えられることが区別すべき根拠として指摘されるが、資源、資本ともストックとしての側面に着目する場合は本質的な違いはないはずであり、経済学においても区別せずに使う場合も多い（資源でも原材料などは生産の投入としてフローの概念で扱われることはもちろんある）。
したがって、企業が従業員を単に「マンアワー」として捉えるのではなく、その能力・スキルを考慮して経営しておれば、それは人的資本経営のはずだ。その意味では、これまでどの企業も大なり小なり従業員の能力・スキルへの配慮を行って経営してきたという意味で、「人的資本経営」を行ってきたことは疑いのないところだ。このように考えると「人的資本経営」という概念に新味があるわけではなく、一種、「看板の架け替え」的なバズワードになっていることにも留意が必要だ。

人的資本経営の「盲点」：２つのアプローチ
それでは、人的資本経営のために企業が行うべきことは何であろうか。筆者は、具体的に言えば、「人的資本の水準拡大」と「人的資本の稼働向上」という 2 つのアプローチがあると考えている。前者の場合は理解しやすいが、後者については盲点になっている。順番にみ
ていこう。
まず、
「人的資本の水準拡大」とは、教育訓練、能力開発（＝人への投資）などで能力・スキルを向上させ、人的資本の水準を拡大させることだ。人的資本がより重要になっているということであれば、人的資本の拡大・蓄積に向けて、人への投資を積極的にやるべきということはその通りであろう。しかし、人への投資の場合、投資を行う期間から始まり、それが終わっても実際に個人のパフォーマンスが向上する、つまり、投資効果が発揮されるまでに時間がかかることを考慮する必要がある。
人的資本経営のもう一つのアプローチが「人的資本の稼働向上」である。例えば、工場や機械といった物的資本の例を考えてみよう。そのパフォーマンスを高めるために、その規模・性能を向上させることは一つの手段である。しかし、もし、その稼働が 100%でなければ、稼働率を上げることも重要な手段となりうる。もちろん、性能をフルに発揮させるためには、点検や整備も必要となることは言うまでもない。人的資本の場合も同様に考えることができる。既にある能力・スキルは一定でも、それを所与に人的資本の稼働率を向上させる
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ことで労働者のパフォーマンスを最大限発揮させることは可能であろう。
それでは、人を資本の場合、その稼働率に影響を与えるものは何であろうか。筆者は、それは働き手のウェルビーイングであると考えている。ウェルビーイングは「肉体的・精神的・社会的に良好な状態」と定義される言葉だ。肉体的・精神的な健康はもとより、仕事のやりがい、満足度、幸福度、さらには、近年注目を集めるワークエンゲイジメント（活力・熱意・没頭）もウェルビーイングの範疇の１つとして考えられる。仕事のやりがいという観点からは、企業への定着志向もウェルビーイング指標として考えることができる。このようにウェ
ルビーイングという概念は働き手の状態を表すかなり幅広い概念だ。
人的資本の水準は一定でも従業員のウェルビーイングの向上などにより、その稼働率を引き上げるアプローチの利点は、個人、企業へのパフォーマンスへの波及には即効性があることだ。これは、物的資本の場合も、最新鋭の設備を新たに導入するか、既存設備の稼働率を高めるかでは、後者の方がそれほど時間をかけずに実施でき、効果が早くでるということと同様に考えることができる。
このように、人的資本経営の２つのアプローチ、「人的資本の水準拡大」と「人的資本の稼働向上」を考えると、前者のアプローチが強調され過ぎているというきらいがある。むしろ、後者の方がより確実で早い効果が期待できることも目を向けるべきである。

日本の能力・スキル開発の特徴
上記でみたように、「人的資本の水準拡大」については、効果は期待されるものの、その発現には時間がかかるわけであるが、その推進に当たって留意すべきポイントは何であろうか。ここでは、日本の企業における能力・スキル開発の特徴に遡った上でその課題を考えてみたい。

企業主導の訓練
まず、日本の能力。スキル開発の第一の特徴は企業主導型の訓練が中心であることだ。近年でこそ個人主導型が着目されているが、メンバーシップ型雇用の下では新卒採用時に専門的なスキルを持つことが前提とされていない以上、訓練は企業主導とならざるを得ない。
その場合、企業が訓練費用を負担する以上、対象となるスキルは、どの企業でも通用する一般的なスキルより企業特殊的なスキルに重点が置かれることになる。なぜなら、一般的なスキル獲得への訓練は従業員に転職するインセンティブを与えることになり、その場合、企業
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は費用を回収できなくなるためだ。
ただし、日本の場合、説明の分かりやすさから企業特殊的なスキル主体であることが強調され過ぎている面もあるが、企業特殊的と言われても他の企業で通用するものはかなりの程度あることには留意が必要だ。

オンザジョブ・トレーニングが主体
第二は、企業で訓練を行う場合も、仕事をやりながら、能力・スキルを向上させるオンザ
ジョブ・トレーニングが主体であるということだ。これも、様々なポストに定期的に配置転換を行うメンバーシップ型雇用に合ったやり方といえる。オフザジョブ・トレーニングを行う場合も対象ターゲット層（勤続年数や役職でグループ化）を明確に決めた上で一律の対応を行うことが多い。外部の教育・訓練機関での研修以外は企業の中の階層に応じた組織人としての学び（新人研修から始まって管理職向け研修など）が中心であり、個人の専門スキルに着目した学びは少ないといえる。
以上、日本の能力・スキル開発の特徴、つまり、メンバーシップ型雇用の下での企業主導、
オンザジョブ・トレーニング主体の訓練を考えると、一般的なスキル育成は企業が負担する
インセンティブは乏しいことがわかる。また、従業員の方もキャリアの自律性が担保されない限り（転職の可能性も含め）費用を負担までして一般的スキルを身に付けるインセンティ
ブは弱いであろう。加えて、その費用が負担できたとしても、自己啓発で一般的なスキルを身につけようとすると企業からは転職を考えているのでは疑いの目を向けられやすい。このように、メンバーシップ型雇用では、一般的スキルを自己研鑽という形で個人が負担していくことは必ずしも容易ではない。

リスキリングの評価
人への投資で今一番大きく着目されているのはリスキリングである。その背景は、大きな環境・技術の変化が起こる中で、これまでのスキルが陳腐化し、新たなスキルの習得が重要になってきているからだ。リスキリングの内容として大まかにイメージ、想定されるものとしては、デジタル化、ICT、AI などの新たなテクノロジー関連、DX 関連である。こうしたス
キルは特定の企業だけではなく広く汎用的なスキルであるので、必然的に一般的なスキルとなる。しかしながら、従業員毎にこうしたスキルを事前にどの程度持ち合わせているかは異なるであろうし、また、どのようなリスキリングがどの程度必要かも異なってくるであろ8

う。
つまり、リスキリングの特徴は、①企業が負担をしにくい一般的スキルである、②個々の従業員の既存のスキルレベルや必要なスキルの水準が異なることを考えると、特定のグループに一律に行うことが難しい、と結論付けることができる。しかし、こうした特徴はメンバーシップ型雇用の下で企業が行ってきた訓練の特徴とは全く異なり、日本企業の従来型の企業訓練では対応が難しいことがわかる。
また、リスキリングの中身についても、AI 時代だからといって全員プログラミングができる必要あるかどうかは疑問であるし、やみくもに、データサイエンティストを増やせば良いというわけではないであろう。プログラムの知識がなくても、ChatGPT がソフトのソース
コードを書いてくれ、ソフトを自作できる時代である。リスキリングの内容も企業が一律に押し付けること自体無意味になる可能性がある。
このように考えてくると、そもそもメンバーシップ型雇用の下では有効なリスキリングを行うことは容易ではないことが分かる。職務が限定されたジョブ型雇用になっていないとリスキリングの具体的な議論が難しいのだ。メンバーシップ型雇用の問題は定期的な異動や配置転換で例えば高度な ICT スキルを持っていたとしてもそれが有効活用されない職場に配属されているケースも多い（佐野・鶴・安井・久米(2022)）。つまり、スキルは持っていてもそれが利用される職場環境にいなければ宝の持ち腐れになってしまう問題がある
ことにも留意が必要だ。

企業はリスキリングをどう行うべきか
それでは企業はどうやってリスキリングに取り組むべきであろうか。企業が主導的に行う場合、様々な訓練・研修のメニューを用意し、従業員各自の必要なリスキリングを選択できるような仕組みを用意するといった「カフェテリア方式」を導入することが重要だ。それによって、従業員の個人のスキルレベル、ニーズに応じて必要な訓練・研修メニューを選ぶことができるため、ミスマッチを回避することができる。
こうした取り組みを導入することに対する企業の懸念は、一般的スキルの訓練・研修は従業員の転職を増やす、企業への定着性を低下させる可能性があることであろう。もちろん、そのような懸念は否定できない。その一方で、自ら選択できるような多様で魅力的な研修制
度の提供が逆に優秀な人材を引き付ける吸引力になる可能性もあるであろうし、従業員の成長機会の提供が評価され、むしろ従業員の定着性を高めることにもつながるかもしれな
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い。そうしたプラス効果を信じて思い切った対応が取れるかどうかが大きな分かれ目になろう。
このように、リスキリングも含めた人的資本経営の前提条件をつきつめていくと、これまでのメンバーシップ型雇用を転換し、キャリアの自律性が確保できるような職務限定型のジョブ型を普及させることがカギとなることがわかる。そのためには、社内公募、社内 FA、
その前段階としての社内副業の促進が必要であるがそれは、第 3 節で詳述することにしたい。

人的資本の情報開示
本節の最後として、人的資本経営における重要トピックである、人的資本の情報開示についてそのあり方を考えてみたい。その必要性に対しては、主に 2 つのアプローチがあると考えている。
まず、第一は、企業価値を左右する人的資本関係の情報の提供というアプローチである。
人的資本が企業価値に影響を与えるため、投資家に対して人的資本の情報を開示し、見える化しなければならないとの考え方だ。この立場では、人的資本の中でも特に企業価値に影響を与える項目が情報開示項目として選ばれる必要がある。
しかし、そうした項目を選択するにはまず綿密な計量的・経済学的実証分析が行い、エビデンスに基づいた根拠を示す必要がある。しかし、たとえそれができたとしても、投資家を含め利害関係者のコンセンサスを得ることは容易でないと考えられる。企業価値に影響を与えるような人的資本関連項目・情報は企業によっても異なるかもしれない。したがって、こうした観点から、幅広く基準を作って開示を義務化していくことはかなりハードルが高いといえよう。
第二は、SDGs、ESG 投資への取り組みの一環として、人的資本の情報開示の必要性を考えるアプローチである。具体的には、企業や社会のサステナビリティの維持や社会的要請への対応としての情報開示である。具体的な視点としては、格差（ジェンダー平等など）、ディーセントワーク（安全衛生など）、人権などが挙げられる。このアプローチの場合、開示すべき人的資本項目の選定は第一のアプローチに比べてもコンセンサスが得やすいと考えられる。こうしたアプローチを採用している例としては、EU が挙げられる。EU においては、
サステナビリティ報告書の中で開示基準を明確化させる動きがあるが、主な分野は、従業員の研修、男女間等の格差、安全衛生、人権などである。
10一方、日本でのこれまでの人的資本の情報開示を巡る議論においては、幅広く網をかける
ような包括的基準作りが先行していたきらいがある。具体的に引用されることが多いのは、
国際標準化機構(ISO)の網羅的・体系的な情報開示のガイドライン、ISO30414 である。この
ガイドラインは、2018 年に策定され、①コンプライアンスと倫理、②コスト、③ダイバーシティ、④リーダーシップ、⑤組織文化、⑥組織の健康・安全・幸福度、⑦生産性、⑧採用・流動性・離職率、⑨スキルと能力、⑩後継者計画、⑪従業員の可用性、といった 11 の領域について内部向け・外部向けにそれぞれ開示すべき指標を設定している。
しかし、ISO30414 はあくまでも任意の情報開示基準の 1 例と捉えるべきで、ISO30414 が世界基準になることを前提とした議論には注意が必要だ。日本企業は製造業における品質を高める上で ISO の規格をクリアし、認証を受けることを重視してきたため、ISO の規格を絶対視する傾向がある。実際、日本では、ISO30414 が日本における情報開示の一つの目安、出発点であることを暗に仮定した議論も散見された。
しかし、先にみた EU と同様、米国においても、人的資本について広範囲に網をかけて統一基準を作り、情報開示の義務化を行うことが求められているわけではない。米国証券取引委員会（SEC）が非財務情報に関する規制（Regulation S-K）に人的資本の開示を義務化する規定を 2020 年に追加したが、その中身をみると、企業が重視する施策として、従業員の採用・維持・育成に対応するための施策・目的を例示するなどが主体だ。
以上を踏まえると、人的資本の情報開示の取り組み方としては、企業の自発的な取り組み
として、これまでも、統合報告書、サステナビリティレポートなども含め様々な媒体を通じて人的資本の情報開示が行われてきたが、そうした取り組みをさらに強化させることがまず重要だ。その上で、義務化や統一的基準を検討するのであれば、欧米でも先行しているよ
うに、まずは、人的資本の根幹である従業員の能力・スキル育成にフォーカスを当てるというのは一つの考え方であろう。
その上で、更に開示の分野を広げるのであれば、それは、SDGs、ESG 投資といった観点か
ら、ヒトという分野に対して、企業が果たすべき社会的責任という立場から分野を選択していくことが適切だ。具体的には、ジェンダー平等とディーセントワークである。日本の場合
は、加えて、正社員と非正社員との格差もこの中に含まれるであろう。
内閣府令の施行(2023 年 1 月 31 日)により有価証券報告書における開示義務が決定し、人材の多様性の確保を含む人材育成の方針や社内環境整備の方針及び当該方針に関する指標の内容等について、必須記載事項として、サステナビリティ情報の「記載欄」の「戦略」と11

「指標及び目標」において記載が求められることになった。また、提出会社やその連結子会
社が女性活躍推進法等に基づき、「女性管理職比率」、「男性の育児休業取得率」及び「男女間賃金格差」を公表する場合には、公表するこれらの指標について、有価証券報告書等においても記載が求められることになった。こうした状況を踏まえ、企業毎の判断や自主的かつ積極的な取り組みがより求められるようになっているといえる。

人的資本の情報開示においても先駆的な役割を果たす日経「スマートワーク経営」調査
このようにみてくると、人的資本の情報開示という点においても、日経「スマートワーク
経営」調査は先駆的役割を果たしてきたといえよう。なぜなら、当該調査における人材活用部門の設問はかなり包括的な情報開示に向けた仕組みと考えられるからだ。
まず、調査に対する回答は調査会社への情報開示と捉えることができる。その個々の情報はもちろん、公表されることはないが、個別の情報はアグリゲートされは総合評価という形で公表され、優秀企業は表彰されている。これはある意味、間接的な情報開示と評価することができよう。例えば、調査回答企業が投資家などを対象に人的資本関連のどの情報を開示すべきかを考える場合、同調査における設問とその回答は人的資本の情報開示の良きお手本・具体例となりうると考えらえる。
また、同調査については、どのような人材活用項目が企業パフォーマンスに影響を与えるかは本報告書を含めこれまでのスマートワーク経営研究会の報告書においても分析・研究の蓄積がなされてきている。また、同調査の回答を統合報告書における開示に利用している企業のも少なからず存在している。この点からも、人的資本経営を志す企業にとって同調査に参加する意義は大変大きいといえよう。
本節の最後に、日経「スマートワーク経営」調査でみた人的資本の数値情報の開示状況を確認しておこう（図表 1-1）。数字開示では、ダイバーシティの分野が最も高く、7 割近い企業が開示を行っている。それに、健康・安全・福祉、採用・異動・離職という分野の順に割合が高い。一方、ISO30414 への準拠は多くの分野で実施企業は 1 割を切っており、かなり低い水準に留まっている。日経「スマートワーク経営」調査参加企業に関しては ISO30414の準拠のような包括的な開示に向かう動きはないと結論できる。

3. なぜ、ジョブ型雇用か
前節では、人的資本経営の本質にまで遡っていくと、職務限定型のジョブ型雇用がその前
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提条件で重要であることを指摘した。本節では、改めて、なぜ、ジョブ型雇用が重要である
かを包括的に論じてみたい。

日本固有のメンバーシップ型雇用の特徴と課題
まず、戦後の日本の大企業にみられる正社員の典型的な雇用形態である、メンバーシップ型雇用から解説してみたい。いわゆる日本的雇用システムの特徴としては、長期雇用・後払い型（年功型）賃金などが指摘される場合が多い。しかし、欧米諸国と比較しても際立って異なる特徴としては、正社員は新卒一括採用の下、雇用契約には職務などが明記されない（空白の「石版」）、すなわち、職務・勤務地・労働時間が限定されず（配置転換、転勤、残業などが同意なく受け入れることが前提）、企業の様々な部門で経験を積んでいくことが挙げられる。こうした雇用形態はメンバーシップ型雇用と呼ばれている。一方、職務、勤務地、
労働時間いずれかが限定されている雇用形態を広義ジョブ型雇用と呼ぶことにしよう。
メンバーシップ型雇用の大きな利点はその組織力にあるといっても過言ではない。メンバーシップ型の下では、企業への帰属意識が高く、チームワークに優れた同質的な人間の集合体が形成され、従業員の思考や行動の「ベクトル」を揃えることが可能となる。また、企業の中の各部門との綿密かつ円滑な連携・調整可能とした情報・コーディネーションシステ
ムを構築することが容易だ。こうした特色は、特に、自動車や総合電機産業のようないわゆる、擦り合わせ型製造業で大きな利点となり、高い国際競争力を誇るなど、80 年代までの日本経済の環境下ではうまく機能してきたといえる。
しかし、過去 30 年の大きな環境変化にメンバーシップ型雇用は適合しにくくなってきており、適応に向けた抜本的な雇用変革が長年先延ばしになっている。具体的には、低成長、不確実性の増大という環境変化に対しては、ディスラプティブなイノベーションがより重要になっており、それを生みやすい雇用システムを考える必要がある。

求められる人材のイメージ
こうした環境変化でどのような人材が求められるのであろうか。まず、イノベーションが重要であることから、抜本的なイノベーションを志向し、どこまでも成長していく「尖った」
人材が必要だ。また、イノベーションを起こすためには試行錯誤を繰返し、過去や前例にとらわれず新たな価値を生み出そうとする人材でなくてはならない。
筆者はそうした人材が持つべき要件として、２つの「ジリツ」（自立・自律）を強調して13

いる。つまり、自ら立ち、自らを律することのできる人材である。企業に自分の人生を預け、頼り切るのではなく、企業との良い意味での緊張関係が生まれることが重要である。自らのキャリア形成を企業に委ねるのでなく、キャリアの「ジリツ」が必要と考える人材は、将来のキャリアを自分で決めることができないメンバーシップ型雇用の下では生まれず、彼らは必然的に、職務限定型のジョブ型正社員でなければならない。
組織力を重視するメンバーシップ型雇用における評価基準は、組織への「忠誠心」と「自己犠牲」（長時間労働、転勤など含む）であるといっても過言ではない。メンバーシップ型
における優秀な人材は「我慢大会」を勝ち抜いた「従順な」人材であり、抜本的なイノベー
ションを起こすことは難しく、その意味からも必然的に職務限定型のジョブ型が求められることになる。また、２つの「ジリツ」を持つ人材は、テレワークを志向し、そこで高いパ
フォーマンスを発揮できる人材ともいえ、両者の間には補完的な関係があるといえよう。

職務記述書を作っただけの正社員（いわゆる「なんちゃってジョブ型」）はなぜダメなのか
職務限定のジョブ型雇用については、世間では大きな誤解があるため、ここで正しておきたい。職務限定型では雇用契約に職務を明記することが必要だ。職務を変えるのであれば新たな雇用契約を結ぶ必要がある。しかし、企業の人事担当にとって雇用契約に職務を明示化することはハードルが高いため、職務記述書を作成して職務をできるだけ明確化しようとする取り組みがポピュラーになっている。職務記述書を作成することイコール、ジョブ型と思っている人も実は少なくない。また、そうした取り組みは、本来の職務限定型に移行する
ための第一歩と考える向きも多い。果たしてそうであろうか。筆者は、職務記述書を整備しただけのジョブ型を「なんちゃってジョブ型」と呼び、それは真の職務限定のジョブ型とはまったく相容れなく、結局はメンバーシップ型と変わらないと主張している。以下ではその理由について説明したい。

雇用契約の本源的な特徴
経済学では雇用契約は他の契約に比べ不完備契約（incomplete contract）の傾向がより強いと考える。つまり、将来の事象に応じての対応を契約に書き切れないという不完備性が強いということだ。そうした雇用契約の特徴に対し、欧米と日本では異なる対応をしてきたといえる。
まず、欧米のジョブ型契約は、そのような雇用契約であったとしても職務などを含めてで14

きるだけ雇用契約に書き込むべきという考え方をとっている。一方、日本のメンバーシップ
型契は、職務を含めて将来何が起こるかわからないため、明示化、特定化してしまうのはすっぱりあきらめようという考え方が基本にある。
「空白の石版」にしておいて、今決めず将
来時点で雇い主と従業員が交渉すれば良いとするのだ。その結果、雇用契約の概念は希薄にならざるを得ない。その企業に雇用されていることが保証されている以外はその時々で柔軟的に対処すれば良い（「なんでもあり」という発想）というのがメンバーシップ型契約の本質である。

メンバーシップ型契約の下での職務記述書は結局は「空白の石版」と同じ
上記のような考え方を取るメンバーシップ契約の下では、職務記述書を整備し、職務を明示化してもその時々で企業側の都合の良いように書き換えられてしまう可能性がある。雇用契約を書き換えることは契約を結び変えなければならないので簡単ではないが、職務記述書を書き換えることに制約は存在しない。当然、よりフレキシブルに職務を遂行するためには職務を変えられる余地を残す方が雇い主にとってはメリットになる。しかし、歯止めな
く、なんでも職務記述書を書き換えたり、書き加えることができるのであれば何も書いていないメンバーシップ型契約の「空白の石版」と本質的には同じとなる。
一方、欧米で職務記述書が機能しているのは雇用契約で職務が定められている、採用・異動は公募が基本という仕組みがあるからである。欧米のジョブ型の職務記述書は契約とリンクしているので簡単に書き換えることができない。また、ジョブ型は公募が基本であるので必ず職務記述書がなければ採用や異動を行うことすらもできないことは重要だ。メンバーシップ型雇用が基本的に維持されている場合、人事部の裁量は強いことは変りなく、職務記述書は企業側の都合のいいように書き換えられ有名無実化する可能性があることに留意が必要だ。

日経スマートワーク経営調査におけるジョブ型雇用
本報告においては、前述の通り、ジョブ型雇用を具体的に、職務、勤務地、労働時間いず
れかが限定されている正社員を意味する広義ジョブ型正社員として捉えている。厚労省の「多様な正社員」の定義も同様であり、日本の通常の正社員を上記３つの要素がいずれも限定されていない無限定正社員とするとその排反を意味する。
日本の雇用システムの様々な問題点を遡っていけば、必ずメンバーシップ型・無限定正社
15

員システムにぶち当たることになる。メンバーシップ型雇用を少しでも突き崩すことが重要であり、そのためには広義のジョブ型を増やしていくことが自然な対応と考えられる。日経「スマートワーク経営」調査では、ジョブ型という言葉は従来使っていなかったが、職務限定正社員、地域限定正社員、勤務時間限定正社員と３つの分類に分けてこれまでも各企業の取り組みを調査してきた。
日経「スマートワーク経営」調査で、広義ジョブ型雇用の導入状況をみてみよう（図表 22、2-3）。まず、広義ジョブ型の中の 3 つの分類の中では地域限定正社員の普及が先行してきており、現在 6 割程度の企業で導入が進んでいる。一方、職務限定正社員の割合も近年増加していり、特に、キャリアの自律性で重要なプロ型の導入企業の割合は三分の一超に達している。
一方、真のジョブ型とは程遠い、「なんちゃってジョブ型」は三分の二程度の企業で導入予定なしとなっているなど、調査参加企業では適切な判断をしている企業が多いことがわかる。プロ型の職務限定正社員につながる職種自己申制度や社内公募ＦＡ制度は半数以上の企業で導入されているなどキャリアの自律性が担保されたジョブ型導入への制度作りが進んでいることが伺える。

ジョブ型雇用の企業業績に与える影響
それでは、広義ジョブ型雇用の取り組みと企業業績の関係はどのようになっているのであろうか。ここでは広義ジョブ型雇用の各種取り組みと 1 期後の労働生産性と ROS（売上高利益率）の関係について回帰分析を行った(図表 2-4)。固定効果モデル（企業固有の影響をコントロール）でみると、プロフェッショナル型の職務限定正社員の導入、労働時間限定正社員の導入や割合、広義ジョブ型雇用の質的評価、といったジョブ型雇用のへの取り組みが1 期後の ROS（売上高利益率）と有意な正の相関があることが示された。つまり、こうした取り組みが利益率を向上させる可能性示唆しているといえる。
自己申告制度、社内公募 FA 制度は 1 期後の労働生産性と有意な正の相関があるが、企業固有の効果をコントロールすると有意でない。企業固有効果に影響を受けている可能性があり、元来「優秀企業」だからこのような制度を導入しているという解釈できるかもしれな
い。なお、職務記述書を整備しただけの「なんちゃってジョブ型」の導入や割合については、
推計方法や企業業績指標に関わらず有意な相関関係はみられなかった。
「なんちゃってジョブ型」の導入は分析結果からみても積極的な評価は難しいといえる。
16

4. 労働市場・雇用の流動性を考える
本節では、労働市場・雇用の流動性について考察してみたい。成長戦略や構造改革の決め手として、（マクロ）経済学者や有識者から、労働市場・雇用の流動性を高めることが必要と指摘されることが多い。また、政府の労働市場・雇用改革においても周期的にプレイアッ
プされているのがこのテーマである。それでは、日本の労働市場・雇用の流動性を高めるべきであろうか。

労働市場の流動性の経済学的解釈
制度、経済システムをゲーム理論の枠組み、つまり、人々の規則的な行動様式・秩序を「ゲームの均衡」で捉える比較制度分析の立場からは、労働市場の流動性は、それぞれの国の企
業・市場・産業を含めた経済システムの特性・環境、特に、様々な制度間の補完性を通じて内生的に決定されると考えることができる。
「ゲームの均衡」はゲーム理論でいうところのナッシュ均衡であり、同じゲームを行っても複数の均衡が存在しうる。もっと単純に使用者と労働者が行う簡単なゲーム（コーディネーション・ゲーム）を考えることで、労働市場の流動性が高い均衡と低い均衡、いずれかが一国で生成されることを示すことができる（鶴(2023)参照）。流動性が低い均衡、高い均衡もそれぞれが「均衡」である限り、経済主体の行動パターン・仕組みとして合理的な存在であり、例えば、日米で異なる労働市場の流動性が存在していることをうまく説明することができる。
ただし、経済の環境が大きく変化する場合は、望ましい均衡が例えば流動性が低い均衡か
ら高い均衡に移行することはあり得るし、合理的といえる。また、環境変化が起きているにもかかわらず、別の均衡への移行がなんらかの要因で妨げられている場合には、それを取り除き、雇用の流動性の異なる均衡へ移行させていくという政策的な役割を考えることは可能である。

企業レベルでみた雇用の流動性
以上、国レベルの労働市場の流動性の決定を比較制度分析、なかんずく、ゲーム理論で考察した。一方、マクロの労働市場のみならず、ミクロの個々の企業レベルでの雇用の流動性を考えることも可能である。各企業がそれぞれの利潤の最大化を達成できるように自由に
雇用の流動性を決定しているとすれば、それぞれの企業において適正な水準の雇用の流動性を考えることができる。
17例えば、Abelson and Baysinger (1984)は、個々の企業の流動化に伴う費用（採用・訓練費などの調整コスト）と便益（有能でない労働者の退出）のバランスで最適な流動性（離職率等）が決定するという、最適雇用流動性モデルを考察した。各企業が利潤最大化と見合う形で最適雇用流動性を決めておれば、企業レベルでみて雇用の流動性と企業利潤の間には明確な関係がないといえる。もし、関係があれば個々の企業は雇用流動性を変化させてより利潤を高めることが可能となり、利潤最大化の仮定に反する。
しかし、なんらの理由で個々の企業で合理的に雇用の流動性が決定されていなければ、より最適な流動性が選択されることで個々の企業利潤は改善する可能性がある。先述のように、そもそも一国経済全体の環境で労働市場の流動性が決まっている場合、個々の企業が合理的に最適な雇用流動性を選択しにくい状況であることも確かである。
それでは、現実には、個々の企業の雇用流動性と企業業績の関係はどうなっているのであろうか。雇用流動性の最適水準よりも現在の水準が低かったり、高かったりすれば、企業業績は悪化する。このため、企業レベルでは、雇用の流動性と企業業績には逆 U 字型の関係を想定することが可能である。
具体的に、日本の企業データによる検証をみてみよう。まず、山本・黒田(2016)は、中小企業を含む 2000 社以上の企業レベルデータを使い、離職率、中途採用超過率（中途採用率
ー新卒採用率）でみた雇用の流動性が高まるほど売上高利益率が高まるが、流動性が高すぎると逆に利益率は低くなるという逆 U 字型の関係を見出した。日本的雇用慣行の強いタイ
プの企業は中途採用の割合を高めることで利益率や労働生産性が向上する傾向があったが、ブラック企業タイプは逆のパターン、つまり、流動性を高めると企業業績に悪影響を与えることを見出した。
また、内閣府(2018)(経済財政白書）は 1500 社程度の企業レベルデータを使い、離入職率と付加価値率（付加価値額／売上高）とは逆 U 字型の関係があることを示している。鶴・滝澤(2019)(日経スマートワーク経営研究会最終報告 2019 第 2 章第 1 節)は、上記の逆 U 字型の検証は行っていないが、人材の流動性を高める施策は因果関係を考慮しても ROA（総資産利益率）、ROE（総資本利益率）を引き上げる効果を示した。

日経「スマートワーク経営」調査でみた雇用の流動性と企業業績の関係
そこで、上場企業等 800 社超を占める日経「スマートワーク経営」調査（各年）を使って、雇用の流動性（離職率、離入職率、中途採用超過率）と企業業績（ROS(売上高利益率）、労18

働生産性)の関係をみると、ROS(売上高利益率）に対し、離職率が正の有意な相関、離職率の二乗項が負の有意な相関がみられ、離職率でみた企業レベルの流動性と ROS でみた企業
業績に逆 U 字型の関係が確認された（図表 2-5 ）。
これは、上記、山本・黒田(2016)と同様の結果である。しかし、我々と山本・黒田(2016)
は対象企業の規模が異なるため、逆 U 字型の結果も異なる部分がある。山本・黒田(2016)では、逆 U 字の転換点となる離職率の水準は 19.4％であり、転換点未満の離職率の企業、つまり、離職率と ROS には正の関係となる企業の割合は、94.7％であった1。一方、我々の分析では、
逆 U 字の転換点となる離職率の水準はかなり高く(27.5%)、
ほとんどの対象企業(99%以上)については、転換点より離職率が低い、つまり、離職率と ROS には正の関係があることが分かった。これは、離職率の水準毎にグループ分けをして、それぞれの ROS の中央値をみても読み取れる（図表 2-6）
。山本・黒田(2016)の対象企業では、中小企業の割合が高い
ことがこうした違いを生んでいると考えられる。
以上の結果は、企業レベルの流動性が高まるとある程度までは企業業績が高まるが一定レベルを超えると逆に企業業績を低下させるといった企業レベルでみた雇用の流動性と企
業業績の逆Ｕ字型の関係は分析対象企業の違いに関わらず広くみられる可能性を示唆している。日本の場合、労働市場全体でみれば流動性の低い均衡に留まっているため、本来であれば企業はより高い流動性を選択すべきであるのにそれが妨げられている可能性が示唆される。
なお、日経「スマートワーク経営」調査対象企業においては、ほとんどすべての企業では両者には正の関係が示唆されたが、因果関係まで特定した分析ではなく、やみくもに離職率を上げれば企業業績が必ず良くなることを保証した分析ではないことに留意する必要がある。

1

同研究会の委員でもある山本勲氏には新たに作業を行っていただき数値の提供を受けた。ここに記して感謝したい。
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＜参考文献＞

佐野晋平氏・鶴光太郎・久米功一・安井健悟(2023)「スキルの保有と利用の実証分析：ICT
スキルと英語スキルに着目して」RIETI DP 22-J-032.

鶴光太郎(2023a)『日本の会社のための人事の経済学』、日本経済新聞出版。

鶴光太郎(2023b)「労働移動は成長を促すのか」日本経済新聞朝刊経済教室（エコノミクス・トレンド）2023 年 5 月 16 日.

鶴光太郎・滝澤美帆(2019)「人材活用関連施策の企業業績への影響」日経スマートワーク経
営研究会最終報告 2019 第 2 章第 1 節.

内閣府(2018)『平成 30 年度年次経済財政報告』第 2 章第 3 節 196～197 ページ、図表 2-34 図.

山本勲・黒田 祥子(2016)「雇用の流動性は企業業績を高めるのか：企業パネルデータを用いた検証」RIETI Discussion Paper Series 16-J-062.

Abelson, A. and Baysinger, D. (1984), “Optimal and Dysfunctional Turnover: Toward
an Organizational Level Model,” Academy of Management Review, 9, pp. 331-341.

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第2章

人的資本の稼働向上ー従業員のウェルビーイング向上の方策
山本勲（慶應義塾大学商学部教授）

従業員のウェルビーイングを高めることは、企業業績の向上につながるのだろうか。例えば、エンゲージメントが高い状態においては、個々の従業員のモチベーションが高く、潜在的なスキルをフル稼働できているため、個人レベルでの生産性が高くなっていると考えられる。さらに、個人レベルでの生産性の高さは、当然、組織レベルでの生産性の向上にもつながるため、企業の財務的なパフォーマンスの向上がもたらされると想定される。しかしながら、データの利用可能性などの理由もあって、これまでの研究では、従業員のウェルビー
イングと企業の財務的なパフォーマンスとの関係を実証的に示したものは数少ない。
こうした問題意識から、2022 年度の「日経スマートワーク経営研究会報告 2022」（第 4 章）
では、ウェルビーイングの中でも睡眠に焦点を当て、企業単位での従業員の平均的な睡眠の長さと質を特定し、それらが企業の利益率と正の相関があることを示した。本章では、同様のアプローチにもとづいて、睡眠以外のウェルビーイング指標としてエンゲージメントに焦点を当てた分析を行う。具体的には、上場企業に勤務する正社員を対象とした「ビジネスパーソン１万人調査」（以下、BP 調査）を用いて、企業毎の従業員の平均的なエンゲージメ
ントの大きさを特定し、それが企業の利益率とどのような関係にあるかを分析する。
さらに本章では、従業員のウェルビーイングを高める方策についての検証も進める。具体的には、終業時刻から始業時刻までに一定時間のインターバルを設ける「勤務間インターバ
ル制度」や働き方改革・人的資本経営などで注目される各種の人材関連施策が睡眠やエンゲージメントで測ったウェルビーイングとどのような関係にあるかについて、BP 調査をもとに検証する。

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

エンゲージメントに関する指標
BP 調査は上場企業に勤務する正社員約１万人を対象としたインターネットによるアンケート調査であり、2017 年、18 年、21 年、22 年において、エンゲージメントを測る指標として、ワークエンゲージメントと従業員エンゲージメントの 2 つを調査している。
ワークエンゲージメントは UWES（Utrecht Work Engagement Scale）の 3 項目版（UWES31

3）であり、仕事への活力・熱意・没頭に関する 3 つの質問項目から構成されている。具体的には、「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」のそれぞれに対して 7 段階で大きさを回答してもらい、その平均点がワークエンゲージメント指標になる。ワークエンゲージメント指標は、ポジティブなメ
ンタルヘルスの状態を捉える指標として産業保健心理学の分野などで学術的に広く用いられている。
一方、従業員エンゲージメントは、組織コミットメントやロイヤルティ、役割外行動の大きさなどが含まれる概念である。ワークエンゲージメントが仕事に対する従業員のポジティブな心理状態を捉えるのに対して、従業員エンゲージメントは現在勤めている企業とのマッチングに対するポジティブな心理状態を捉えるものであり、従業員サーベイなどで実務的に広く用いられている。BP 調査では「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」という 2 つの質問項目を設けており、それぞれに対して 5 段階で大きさを回答してもらっているため、それら平均値を従業員エンゲージメント
指標とする。

企業によるエンゲージメントの違い
BP 調査では勤務先の上場企業名を特定できるため、上場企業毎に従業員（正社員）の 2 つのエンゲージメント指標を集計することができる。ただし、BP 調査に参加している従業員
数は上場企業１社当たりでみれば少なく、参加者が一部の男女・年齢層に偏っていれば、単純平均をとると企業毎のエンゲージメント指標としてバイアスが生じかねない。そこで、エンゲージメント指標を被説明変数、性別ダミーと年齢層ダミーを説明変数とする回帰式の推計結果から、30 歳代・男性の予測値と残差を加えた企業毎の平均値を算出し、それを男
女・年齢層調整済みのエンゲージメント指標として用いる。ただし、BP 調査に少人数しか参加していないとバイアスが生じる可能性があるため、5 人未満しか従業員が回答していな
い企業については集計から除外する。
企業毎のエンゲージメント指標の違いを確認するため、図表 2-1 では、2021 年時点での企業毎の男女・年齢層調整済みのエンゲージメント指標のヒストグラムを示している。2021
年調査で分析に用いた従業員（正社員）数は 6,992 人、1 企業当たり平均で 41.7 人となり、企業数としては 447 社を利用している。
図表 2-1(A)でワークエンゲージメント指標の分布をみると、企業ごとに大きくばらつい32

ており、上位 10％と下位 10％で比べると、ワークエンゲージメント指標の差は 1.3 ポイン
トになる。つまり、企業が異なるだけで従業員のワークエンゲージメントは 7 段階中、1 段
階強の差が生じるといえる。同様に、従業員エンゲージメント指標の分布を示した図表 21(B)においても、上位 10％と下位 10％の差は 0.9 ポイントとなっており、5 段階中、1 段階弱の差があることがわかる。
以上のことから、ビジネスパーソンにとって企業の存在がエンゲージメントの大きさを左右するものになっているといえよう。

従業員のエンゲージメントと企業業績
次に、企業によるエンゲージメントの違いが利益率で測ったパフォーマンスとどのような関係にあるかを確認する。
図表 2-2 は、従業員のエンゲージメント指標（いずれも男女・年齢層調整済み）によって企業を 5 つに分類し、分類毎に売上高利益率（以下、利益率）の平均値を棒グラフで示したものである。エンゲージメント指標は 2018 年時点のものを用いているが、利益率については同時点の 2018 年度のほか、1 年後の 2019 年度、2 年後の 2020 年度、3 年後の 2021 年度のものをプロットしている。図表 2-2(A)をみると、ワークエンゲージメント指標が大きい
企業ほど、同時点あるいは 1〜3 年後の利益率が高くなる傾向が明確にみられる。また、図表 2-2(B)で従業員エンゲージメントについてみると、少なくとも 2〜5 分位にかけては、従業員エンゲージメントの大きい企業ほど同時点あるいは 1〜3 年後の利益率が高くなる傾向を確認することができる。
これらの傾向を回帰分析で確認するため、図表 2-3 ではエンゲージメントと利益率の関係を OLS で推計した結果を示している。図表 2-3(A)をみると、ワークエンゲージメント指標（調整済）は 2 年後と 3 年後の利益率と有意にプラスの相関を持っていることがわかる。
また、ワークエンゲージメント指標の大きさを 5 つに分類したダミー変数ダミー変数をみると、
第 4 四分位ダミーと第 5 四分位ダミーが統計的に有意になっていることが多いため、特にワークエンゲージメント指標が上位 40%になると 2〜3 年後の利益率が他の企業よりも高いという関係性があることがわかる。一方、図表 2-3(B)で従業員エンゲージメントについてみると、同年や 1〜3 年後の利益率との間に有意にプラスの相関関係があり、特に上位20%の企業でその関係性が顕著になっていることがわかる。
以上の推計結果は、エンゲージメントと将来の利益率との間にプラスの相関関係がある
33

ことを示しているため、時点の差に注目すると、エンゲージメントを高めることによって、その後の利益率を高まる、といった意味での因果関係があることも示唆される。
因果関係については、パネルデータの特性を活かし、エンゲージメント以外の企業の異質性をコントロールすることによっても、部分的に確認できる。図表 2-4 は固定効果モデルの推計結果を示しているが、固定効果モデルでは時間不変の企業の異質性がコントロールされるため、例えば、利益率が常に高いので従業員のエンゲージメントが常に高くなるといった時間不変の要因による逆の因果性は排除される。言い換えれば、固定効果モデルは、同一企業のエンゲージメントと利益率の変化に注目し、エンゲージメントが向上したことで利益率が高まったかを確認することができる。
そこで、図表 2-4 をみると、ワークエンゲージメント指標と従業員エンゲージメント指標のいずれも 5 分位ダミーが有意にプラスとなっている。このことは、ワークエンゲージメン
トや従業員エンゲージメントが顕著に高くなると、利益率が高まる可能性があることを示している。
以上のことから、ウェルビーイング指標の１つであるエンゲージメントの向上は財務指標で捉えた企業パフォーマンスの向上につながりうるため、人的資本の稼働向上としてエンゲージメントを高めることが重要であり、それが人的資本経営にもなるといえよう。

2.

勤務間インターバルや各種人材施策はウェルビーイングと関係があるのか

勤務間インターバル制度とウェルビーイング
上述したとおり、勤務間インターバル制度は終業時刻から次の始業時刻までに 11 時間な
ど、一定のインターバルを設けなければいけないという勤務時間に対する規制であり、日々の休息を確保して健康を維持することを目的に 2019 年に施行された働き方改革関連法において、企業の努力義務に定められている。図表 2-5 には勤務間インターバル制度の導入状況を『就労条件総合調査』（厚生労働省）と『日経スマートワーク経営調査』（日本経済新聞社）
をもとに企業規模別・上場非上場別に示した。この図をみると、導入率は近年にかけて上昇
していることや、企業による導入率の大きさに違いがあって大企業や上場企業ほど導入率が高いことなどがわかる。政府は「過労死防止大綱 2021」において導入率を 15%とする数値
目標を掲げているが、上場企業では 25%を超えており、比較的広く普及してきたといえる。
そこで、BP 調査（2022 年調査）を用いて、勤務間インターバル制度の活用状況によって34

従業員のウェルビーイングがどの程度異なるかを確認したい。図表 2-6 は勤務間インターバルの活用状況について、「制度・取組がない」、「制度・取組があるが、あまり活用されていない」、「制度・取組が十分に活用されている」の 3 段階に分けたうえで、それぞれのケースで残業時間（週）、睡眠時間（平日１日）、睡眠の質（10 段階）、ワークエンゲージメント（7 段階）、従業員エンゲージメント（5 段階）の平均値をプロットしている。図をみると、勤務間インターバル制度が十分に活用されていると、残業時間が短く、睡眠やエンゲージメ
ントで測ったウェルビーイングが高い傾向にあることがわかる。ウェルビーイングの中では特に睡眠の質とワークエンゲージメント指標、従業員エンゲージメント指標でその傾向が顕著である。つまり、勤務間インターバル制度が導入されている企業では、週当たりでみた長時間労働が回避され、日々の休息が確保されることを通じて、ウェルビーイングが高まる可能性があるといえる。
また、興味深いことに、勤務間インターバル制度が導入されていても、「あまり活用されていない」と従業員が評価している場合には、残業時間は制度が導入されていない場合よりも長くなり、また、睡眠やエンゲージメントといったウェルビーイングはよくならないこと
が図表 2-6 から読み取れる。このことから、制度を導入しても、適切に運用され、従業員から認識・評価されないと、その効果は生じにくいと指摘できる。
このことを図表 2-7 において回帰分析で確認したい。ここでは労働時間（残業時間、週 60
時間以上の長時間労働ダミー）、睡眠時間、睡眠の質、ワークエンゲージメント、従業員エ
ンゲージメントを被説明変数、勤務間インターバル規制の活用状況を示すダミー変数を説
明変数にとった OLS 推計の結果を示している。まず確認できるのが、勤務間インターバル制
度が活用されていると残業時間が短く、長時間労働になる確率も低くなる傾向があることである。ただし、図表 2-6 でもみたように、勤務間インターバル制度が活用されていない場
合、制度が導入されていても残業時間はむしろ長くなる傾向もみられる。
次に、睡眠時間と睡眠の質についてみてみると、勤務間インターバル制度が十分活用されていると睡眠の状態がよい傾向がみられる。ただし、そうした傾向は制度の活用による労働時間の減少によってもたらされた可能性があるため、残業時間や長時間労働ダミーをコントロールした推計結果も示している。推計結果をみると、睡眠時間と睡眠の質の両方において、労働時間をコントロールした場合、勤務間インターバル制度の活用の影響（係数）は若干小さくなるものの、引き続き統計的に有意にプラスになっていることがわかる。つまり、勤務間インターバル制度が十分に活用されている場合、労働時間の減少を通じて睡眠の状
35

態が向上するだけでなく、直接的な影響で睡眠の状態がよくなるといえる。すなわち、勤務間インターバル制度は日々の休息確保に効果があり、直接的に健康を維持する効果が見込
めると考えることができる。
なお、図 2-6 でみたように、勤務間インターバル制度が導入されていても、従業員が「あまり活用されていない」と認識・評価している場合には、睡眠の長さも質も制度が導入されていない場合と変わらないことも確認できる。
同様に、ワークエンゲージメントと従業員エンゲージメントとの関係をみてみると、勤務間インターバルが十分に活用されていると、いずれのエンゲージメント指標も大きくなる傾向があるほか、あまり活用されていない場合にはその傾向（係数）が小さくなることがわかる。また、こうした影響度合いは、労働時間を通じた影響を排除しても大きくは変わらず、
勤務間インターバル制度がエンゲージメント向上に直接的な影響を持つ可能性が示唆される。

各種の人材関連施策とウェルビーイング
図表 2-8 では、勤務間インターバル制度以外の各種の人材関連施策とウェルビーイングの関係を把握するため、図表 2-7 と同様の回帰分析を行った結果をまとめている。ここで用いた説明変数は働き方・理念関連として 9 変数（「時間に関する多様で柔軟な制度」、「場所に関する多様で柔軟な制度」、「労働時間の適正化・過重労働防止・休暇の取得促進」、「メン
タルヘルス不調の防止」、「メンタルヘルス以外の健康増進」、「従業員調査などによる従業員の意見の把握・活用」、「公正で客観的な、従業員の意欲を向上させる人事評価制度」、「職場の心理的安全性（組織の中で自分の考えを安心して発言できる状態）の向上」、「自社のパー
パス（社会的な存在意義）の理解促進」）、HRM・タスク関連として 5 変数（「職場では、労働時間の長さよりも生産性の高い働き方が評価されている」、「職場のコミュニケーションは良好だ」、「職場では時間の使い方に対して自主的な判断が許されている」、「仕事の権限や責任が明確である」、「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」）、勤務制度として 4 変数（「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」）を用いた。
図表 2-8(A)の推計結果をみると、働き方・理念関連のすべての変数について、勤務間イ
ンターバル制度の結果と同様に、制度・施策が導入されているとウェルビーイングが有意に高く、特に「十分に活用されている」ほど、影響度合いが大きいことがわかる。また、図表36

2-8(B)で HRM・タスクに関する結果をみると、すべての変数について、睡眠とエンゲージメ
ントと有意にプラスの相関があることがわかる。ここで取り上げた人材関連施策は働き方改革やスマートワーク経営、人的資本経営などで重視されているものが多いが、いずれも従業員のウェルビーイングを高める可能性があると指摘できよう。
一方、図表 2-8(C)の勤務制度について、フレックス・裁量労働と在宅勤務実施はウェル
ビーイングと有意にプラスの相関がみられる。しかし、副業についてはウェルビーイングとの関係は見出せず、また、シフト・交代勤務は睡眠の質やエンゲージメントを悪化させる傾向があることがわかる。副業を認める企業が増えてきているなか、現時点では、副業しているほどウェルビーイングが高いという証左は見出せない。さらに、シフト・交代勤務を行う
場合は、ウェルビーイングの低下に気をつける必要があるといえる。

在宅勤務の頻度とウェルビーイング
最後に、勤務制度のうち在宅勤務に焦点を当て、どの程度の頻度で在宅勤務を実施することが従業員のウェルビーイングにとっていいかを確認したい。まず、図表 2-9 では希望する
在宅勤務の頻度と実際の頻度の関係をマトリックスにしたものである。これをみると、在宅勤務をほとんど実施しない人（在宅勤務の頻度が月 1〜2 回未満）の 7 割程度が現状通りを希望しているほか、在宅勤務を多く実施している人（在宅勤務の頻度が週 2〜3 回や週 4〜
5 回）の 7〜8 割がやはり現状通りを希望していることがわかる。その一方で、在宅勤務が
月 1〜2 回程度の人の 6 割程度、また、週 1 回程度の 5 割程度が在宅勤務を増やしたいと希望していることもわかる。つまり、在宅勤務をほとんど実施しない人や多く実施している人
は希望と合致しているものの、在宅勤務と通勤のハイブリッド型の勤務をしている人では頻度を多くしたいと希望する傾向があるといえる。
次に、図表 2-10 では在宅勤務の頻度と労働時間やウェルビーイングとの関係を回帰分析で推計した結果を示している。これをみると、ウェルビーイング指標に対して有意にプラスの係数が多いことから、在宅勤務をほとんど行わない人に比べて、在宅勤務をしている人でウェルビーイングが高い傾向にあることはわかる。しかし、係数の大きさをみてみると、月
1〜2 回程度、週 1 回程度、週 2〜3 回程度、週 4〜5 回程度の間での違いは必ずしも明確ではない。例外としては、在宅勤務の頻度が週 4〜5 回の人ほど睡眠の状態が顕著によい傾向は確認できる。
さらに、図表 2-11 では、在宅勤務の頻度の実際と希望のギャップをとり、ギャップが正37

か負、すなわち増やしたいか減らしたいかで労働時間やウェルビーイングが異なるかを回帰分析で確認している。推計結果をみると、在宅勤務の頻度のギャップが正、すなわち、在宅勤務の頻度を増やしたいと希望する人は有意に残業時間が長く、睡眠の状態が悪く、エンゲージメントも低い傾向にあることが示されている。つまり、ハイブリッド型で在宅勤務を実施している場合、頻度を増やすことで従業員のウェルビーイングが向上する余地があると指摘できる。
以上のことから、コロナ後の勤務体系としては、在宅勤務、通勤勤務、ハイブリッド勤務の 3 通りの方法が続く可能性があり、ハイブリッド勤務の場合は労働者の希望に合わせる
形で頻度を選ぶことが重要といえよう。

まとめ
以上、本章の内容をまとめると、まず、従業員のウェルビーイングを捉える指標としてワークエンゲージメントと従業員エンゲージメントを企業毎に算出したところ、企業による違いが大きいことがわかった。さらに、そうしたエンゲージメント指標の違いが利益率の違いにつながるかを検証したところ、ワークエンゲージメントや従業員エンゲージメントが顕著に高い企業ほど、当年や将来の利益率が高い傾向にあることも明らかになった。つまり、従業員のウェルビーイングの向上は、企業パフォーマンスの向上につながる可能性があり、そうした形での人的資本の稼働向上が人的資本経営になるといえる。
また、従業員のウェルビーイングに人材関連の各種施策がどのように関係しているかを検証した結果、まず、勤務間インターバル制度は長時間労働の是正を介する形だけでなく、直接的に睡眠やエンゲージメントなどのウェルビーイングの向上をもたらす可能性がある
ことがわかった。また、勤務間インターバル制度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見出せないこともわかった。以上のことから、長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制度を導入し、適切に運用することが重要といえる。
さらに、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も、ウェル
ビーイングの向上をもたらす可能性があることもわかった。働き方改革やスマートワーク
経営で長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の確保やパーパス経営などの重要性が示された。ただし、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、注意が必要であることや、副業への注目が集まっているが、現時点で38

はウェルビーイングとの関係性はみられないことも示された。
加えて、勤務体系について、コロナ後に主に在宅勤務、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を示すとともに、ハイブリッド型の場合、在宅勤務の頻度を現状よりも高めることでウェルビーイングが高まる可能性も示した。

39

図表 2-1

企業単位のエンゲージメント指標（男女・年齢層調整済み）の分布(A) ワークエンゲージメント(B) 従業員エンゲージメント（資料）「ビジネスパーソン 1 万人調査」（2021 年）より筆者作成

40

図表 2-2

企業単位のエンゲージメント指標（男女・年齢層調整済）と利益率(A) ワークエンゲージメント(B) 従業員エンゲージメント（資料）「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成

41

図表 2-3

エンゲージメントと利益率の関係：OLS の推計結果(A) ワークエンゲージメント
利益率
(1)
(2)
0.8168(0.6448)

ワークエンゲージメント（調整済）

利益率1年後(3)(4)
1.0663(0.6747)

利益率2年後(5)(6)
1.9017**(0.9048)

利益率3年後(7)(8)
2.6038***(0.8323)

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

(B) 従業員エンゲージメント
利益率1年後利益率2年後利益率
利益率3年後
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
従業員エンゲージメント（調整済）
2.7106***2.2424***
1.9314*2.5806**(0.7242)(0.7821)(0.9871)(1.0308)
従業員エンゲージメント（調整済）ダミー
２分位
0.3319-1.0006-1.2174-0.3544(0.8745)(0.9045)(1.0749)(1.1475)
３分位
0.9806-0.5809-0.8094-0.4501(0.7354)(0.8078)(1.0693)(1.2056)
４分位
3.2338***0.94780.07381.0086(0.9668)(1.0243)(1.2180)(1.1059)
５分位（上位２０％）
2.1973***
1.9183**
1.62742.2215*(0.8241)(0.8974)(1.0761)(1.2140)
定数項-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)
サンプルサイズ
288
288
284
284
280
280
237
237

（資料）
「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

42

図表 2-4

エンゲージメントと利益率の関係：固定効果モデルの推計結果
利益率
(1)
(2)
0.2803(0.3428)

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

利益率
(1)
(2)
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
0.4151(0.4308)
３分位
0.4575(0.3921)４分位
0.5766(0.4367)
５分位（上位２０％）
1.4342***(0.5236)定数項
2.36406.3116***(1.6116)(0.3872)
サンプルサイズ
1,084
1,084
社数
451
451

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

（資料）
「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

図表 2-5

勤務間インターバル制度の導入率の推移

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

（資料）
『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）
より筆者作成43

図表 2-6

勤務間インターバル制度と労働時間・ウェルビーイングの関係（資料）「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成

44

図表 2-7

勤務間インターバル制度と労働時間・ウェルビーイング：OLS の推計結果
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
7,945
7,945
7,945
7,945
7,945
7,945
7,945
7,945

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
7,945
7,945

従業員エンゲージメント
(10)

(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

（資料）
「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

45

(11)

図表 2-8

各種人材施策とウェルビーイング：OLS の推計結果(A) 働き方・理念
睡眠時間時間に関する多様で柔軟な制度

あまり活用されていない
十分に活用されている場所に関する多様で柔軟な制度

あまり活用されていない
十分に活用されている

労働時間の適正化・過重労働防止・ あまり活用されていない
休暇の取得促進十分に活用されている
メンタルヘルス不調の防止

あまり活用されていない
十分に活用されている

メンタルヘルス以外の健康増進

あまり活用されていない
十分に活用されている従業員調査などによる従業員の意見 あまり活用されていないの把握・活用十分に活用されている
公正で客観的な、従業員の意欲を向 あまり活用されていない上させる人事評価制度十分に活用されている
職場の心理的安全性（組織の中で あまり活用されていない
自分の考えを安心して発言できる状
十分に活用されている
自社のパーパス（社会的な存在意義）の理解促進あまり活用されていない
十分に活用されている(1)-0.0207(0.0469)
0.0992**(0.0456)-0.0146(0.0402)
0.1559***(0.0397)
0.0470(0.0487)
0.1612***(0.0488)0.0272(0.0383)
0.1929***(0.0395)
0.0948***(0.0294)
0.2780***(0.0333)
0.0309(0.0350)0.2006***(0.0369)
0.0626*(0.0344)0.2174***(0.0374)
0.0948***(0.0317)0.2558***(0.0348)0.1151***(0.0306)
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)
0.2948***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)
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)（資料）「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

46

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)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)

(B) HRM・タスク
睡眠時間

職場では、労働時間の長さよりも生 そう思う
産性の高い働き方が評価されている
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 そう思う的な判断が許されている
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、 そう思う
都度創意工夫を必要とするクリエイ
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)（資料）「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す(C) 勤務制度
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
ワークエンゲー
ジメント
(2)
(2)
0.4166***0.1785***(0.0536)(0.0326)-0.4092***-0.1872***(0.0890)(0.0529)
0.05200.0079(0.0604)(0.0351)0.4000***0.1376***(0.0540)(0.0329)（資料）「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

47

従業員エンゲー
ジメント(2)
0.1479***(0.0224)-0.0960***(0.0368)
0.0261(0.0256)
0.1633***(0.0226)

図表 2-9 在宅勤務頻度の希望と実際（％）
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

（資料）
「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成

48

週1回程度

図表 2-10

在宅勤務頻度と労働時間・ウェルビーイング：OLS の推計結果
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

3.0501***
0.06680.2870*** 0.2745*** 0.2981***(1.0332)(0.0448)(0.0946)(0.0580)(0.0389)
週1回程度
0.19520.05700.1896** 0.1917*** 0.2294***(0.8759)(0.0385)(0.0809)(0.0480)(0.0333)
週2〜3回程度-0.02890.1833*** 0.3533*** 0.2204*** 0.2081***(0.8056)(0.0340)(0.0740)(0.0458)(0.0310)
週4〜5回程度-0.65810.3831*** 0.7922*** 0.1316*** 0.2038***(0.8397)(0.0389)(0.0796)(0.0487)(0.0336)
残業時間（月）-0.0075*** -0.0121*** 0.0016** -0.0023***(0.0005)(0.0011)(0.0007)(0.0005)
男性ダミー
6.9036***-0.0160-0.0667-0.01310.0224(0.8195)(0.0404)(0.0850)(0.0508)(0.0351)
年齢ダミー（ベース＝20歳代）
30歳代ダミー2.0192*-0.1293**-0.06470.0698-0.0318(1.1896)(0.0557)(0.1198)(0.0774)(0.0511)
40歳代ダミー1.3547-0.2825*** -0.1468
0.11440.0743(1.1586)(0.0529)(0.1163)(0.0738)(0.0485)
50歳代ダミー-3.3327*** -0.4212*** -0.0881
0.2037*** 0.1051**(1.1699)(0.0541)(0.1177)(0.0748)(0.0494)
60歳代ダミー-12.6310*** -0.3107***
0.21800.5293*** 0.3020***(1.4165)(0.0671)(0.1421)(0.0889)(0.0588)
大卒ダミー
2.5174*** 0.0563* 0.2263***
0.0366-0.0428(0.6759)(0.0311)(0.0647)(0.0397)(0.0274)
管理職ダミー
6.0161***0.0042
0.2361*** 0.2457*** 0.1689***(0.8339)(0.0341)(0.0722)(0.0433)(0.0302)
通勤時間0.0270* -0.0043*** -0.0037*** -0.0030*** -0.0016***(0.0141)(0.0006)(0.0012)(0.0008)(0.0005)
未就学児ありダミー
1.9899**0.04800.04440.1833*** 0.1202***(0.8975)(0.0399)(0.0819)(0.0508)(0.0350)
定数項
19.5274*** 6.5112*** 7.1583*** 3.8021*** 3.4222***(1.7858)(0.0841)(0.1769)(0.1133)(0.0725)
サンプルサイズ
7,945
7,945
7,945
7,945
7,945
（資料）
「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

49

図表 2-11 在宅勤務頻度のギャップと労働時間・ウェルビーイング：OLS の推計結果
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）

1.2562** -0.0633** -0.3113*** -0.0911*** -0.0893***(0.6139)(0.0265)(0.0573)(0.0350)(0.0243)
負のギャップ（減らしたい）
1.14450.0741-0.1836*
0.01670.0005(1.1915)(0.0551)(0.1061)(0.0608)(0.0438)
男性ダミー
7.0270*** -0.0921** -0.2076**-0.0160-0.0098(0.8207)(0.0408)(0.0857)(0.0508)(0.0353)
年齢ダミー（ベース＝20歳代）
30歳代ダミー
2.1180*-0.1379**-0.0975
0.0664-0.0405(1.1931)(0.0567)(0.1208)(0.0777)(0.0517)40歳代ダミー1.4540-0.2828*** -0.1700
0.10180.0601(1.1608)(0.0539)(0.1172)(0.0741)(0.0490)50歳代ダミー-3.2335*** -0.3817*** -0.0530
0.1862** 0.1049**(1.1726)(0.0549)(0.1188)(0.0751)(0.0500)
60歳代ダミー-12.5845*** -0.1943*** 0.3673** 0.4926*** 0.3206***(1.4197)(0.0677)(0.1439)(0.0889)(0.0593)
大卒ダミー
2.4441*** 0.0685** 0.2723*** 0.0705*-0.0148(0.6738)(0.0313)(0.0654)(0.0396)(0.0274)
管理職ダミー
6.0696***-0.05120.1607** 0.2737*** 0.1702***(0.8319)(0.0348)(0.0732)(0.0431)(0.0304)
通勤時間0.0251* -0.0037*** -0.0023* -0.0024*** -0.0010*(0.0138)(0.0006)(0.0013)(0.0007)(0.0005)
未就学児ありダミー
1.9473**0.04490.05910.2037*** 0.1346***(0.8956)(0.0406)(0.0830)(0.0508)(0.0351)
定数項
19.1379*** 6.4824*** 7.2867*** 3.9610*** 3.5240***(1.8038)(0.0857)(0.1790)(0.1128)(0.0735)
サンプルサイズ
7,945
7,945
7,945
7,945
7,945

（資料）
「ビジネスパーソン 1 万人調査」より筆者作成（備考） ***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

50

第3章

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

1 節・2 節 山本勲（慶應義塾大学商学部教授）
3節

滝澤美帆（学習院大学経済学部教授）

AI などの新たなテクノロジーの開発が進んでいて、ビジネスでの利活用も始まっている。
新たなテクノロジーを有効に活用するには、相応のスキルをもった人材の育成が必要不可
欠であり、人への投資を通じたリスクリングの実現が求められる。そこで、本章第１節・２
節では、「日経スマートワーク経営調査」（2022 年調査、以下、SW 調査）で詳細に調査した
新たなテクノロジーの導入状況とデジタル人材の確保・育成の状況に焦点を当て、両者にどのような関係があるのかを明らかにするとともに、両者がともに進んでいると、企業にとってのさまざまなアウトカムがどのように異なるかも明らかにする。さらに、本章第 3 節では、特に人材育成の中でもいわゆる、経営人材、後継者育成に注目した分析を実施し、後継者育成に関する施策が実施されている企業の特徴や企業が導入しているテクノロジーと後継者育成の関係、雇用の流動性と後継者育成施策の関係などを明らかにする。

1.

新たなテクノロジーの活用とデジタル人材の関係

新たなテクノロジー
SW 調査（2022 年調査）では、「デジタル化」、「業務効率化」、「在宅勤務・コミュニケーシ
ョン」、「ウェルビーイング向上」、「人的資源配置効率化」の 5 種類の新たなテクノロジーの導入の有無を企業毎に調査している。より具体的なテクノロジー（あるいはテクノロジ−の運用）は図表 3-1 のとおりである。また、図表 3-2 では各テクノロジーの有無を企業ごとに示している。図表 3-2 の横軸はテクノロジーの番号で、図表 3-1 に対応している。また、縦軸は全企業を並べており、各テクノロジーを導入している場合は濃い色を付けている。これをみると、新たなテクノロジーの導入状況は企業によってもテクノロジーによっても非常に多様であることや、企業によっては１つも新たなテクノロジーを導入していないケースもあることがわかる。
また、図表 3-3 は 5 つの種類毎に導入率（種類毎のテクノロジー数に占める導入済みのテクノロジーの割合）を示したものである。これをみると、在宅・コミュニケーション向上
51

に関するテクノロジーで導入率が高くなっており、コロナ禍で在宅勤務やオンライン会議が普及したことを反映したものと考えられる。また、ウェルビーイング向上に関するテクノ
ロジーは導入率のばらつきが大きいこともわかる。

デジタル人材SW 調査（2022 年調査）ではデジタル人材に関して、自社の IT 部門の IT 人材人数（正社
員数対比）と AI・データサイエンティスト数（正社員数対比）のほか、デジタル人材の育成の有無を調査している。デジタル人材の育成については、「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」、「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」、「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」、「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」、「デー
タサイエンティストの社内育成を行っている」、「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）」の 6 つについて、それぞれ実施の有無を調査している。

新たなテクノロジー活用とデジタル人材の関係
図表 3-4 は上述の新たなテクノロジーの導入割合（何種類導入しているか）と IT 人材数、AI・データサイエンティスト数、デジタル人材の育成の実施割合との関係を示している。図表 3-4(A)では横軸に IT 人材数（正社員数対比）、縦軸にテクノロジー導入割合をとり、該当企業が多いほど濃い色としてプロットしている。これをみると、両者には明確な関係性は見出せない。また、図表 3-4(B)では横軸を AI・データサイエンティスト数（正社員対比）に変えているが、やはりテクノロジー導入割合との関係性は明確ではない。
これに対して、図表 3-4(C)は横軸をデジタル人材の育成の実施割合を用いているが、その割合が高いほどテクノロジーの導入割合が高い傾向がみられる。また、企業割合としては、
デジタル人材育成をまったく実施しておらず、また、テクノロジーの導入割合が低い図の原点付近の企業が多いこともわかる。

デジタル人材を育成し、新たなテクノロジー活用している企業の属性
次に、新たなテクノロジーの導入割合が高く、かつ、デジタル人材の育成を積極的に行っ52ている企業の属性を調べるため、図表 3-5 では、図表 3-4(C)の横軸・縦軸を維持したうえで、両者の組み合わせ毎に企業属性の特徴を色で示している。まず、図表 3-5(A)は平均年齢を示しているが、図からは、テクノロジ−活用とデジタル人材育成の関係に応じて平均年
齢が系統的に違うとはいえないことがわかる。一方、企業規模との関係を示した図表 3-5(B)をみると、図の右上に位置するほど企業規模が大きく、逆に図の左下の原点付近で企業規模が小さい傾向がみられる。このことから、規模の大きい企業で新たなテクノロジーの活用とデジタル人材の育成が進んでいるといえる。同様に、年間給与との関係を示した図表 3-5(C)をみると、年間給与水準の高い企業ほどテクノロジ−活用とデジタル人材の育成が進んでいる傾向があることもわかる。

2.

新たなテクノロジーの活用とデジタル人材の相乗効果の可能性

スマートワーク総合得点
新たなテクノロジーの活用とデジタル人材の育成が同時に行われることが、企業のアウ
トカムとどのように関係しているかを把握するため、図表 3-6 では図表 3-5 と同様の方法
で、新たなテクノロジーの活用とデジタル人材の育成の組み合わせによって、アウトカムがどのように異なるかを示している。
まず、図表 3-6(A)ではアウトカムとして、「日経スマートワーク大賞」を選出するためのSW 調査の回答内容にもとづく SW 総合得点を用いている。図をみると、右上に位置するほど企業ほど SW 総合得点が高く、逆に左下の原点付近で SW 総合得点が低い傾向がみられる。
つまり、新たなテクノロジーの活用とデジタル人材の育成の相乗効果として SW 総合得点が高くなる可能性があるといえる。ただし、ここでは因果推論は行っていないため、SW 総合
得点が高い企業だからこそ、新たなテクノロジーの活用とデジタル人材の育成を積極的に行っているという逆方向の因果関係もありえる点には留意が必要である。

離職率・在宅勤務
図表 3-6(B)は離職率をアウトカムにしているが、これをみると、新たなテクノロジーの活用とデジタル人材の育成を行っているほど、離職率が低い傾向があることがわかる。また、
図表 3-6(C)は在宅勤務との関係をみているが、同様に、在宅勤務利用者比率（在宅勤務利用者÷正社員数）が高い企業で新たなテクノロジーの活用とデジタル人材の育成が進んで53

いることがわかる。

労働時間・十分な睡眠者割合
図表 3-6(D)は年間労働時間との関係をみているが、明確な関係性は見出せない。同様に、従業員のウェルビーイングとの関係をみるため、図表 3-6(E)では十分な睡眠者割合をアウ
トカムとして用いているが、ここでも関係性は明確ではない。これらのことより、新たなテクノロジーの活用とデジタル人材の育成は、労働時間や睡眠時間のは必ずしも関係しない
といえる。

まとめ
以上、本章 1 節・2 節の内容をまとめると、まず、新たなテクノロジーの活用にとって、デジタル人材の育成施策は親和的であり、両者を積極的に行っている企業の特徴として、従業員規模が大きく、賃金が高いことが挙げられる。次に、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、スマートワーク総合得点が高く、在宅勤務が進展し、離職率が低い傾向があることも確認できる。このことは、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があるといえよう。

54

図表 3-1

SW 調査で調査している新たなテクノロジーの種類

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55

図表 3-2

新たなテクノロジーの導入状況（資料）「日経スマートワーク経営調査」（2022 年調査）より筆者作成

56

図表 3-3

新たなテクノロジーの分野別の導入状況（資料）「日経スマートワーク経営調査」（2022 年調査）より筆者作成

57

図表 3-4

新たなテクノロジーの導入とデジタル人材の関係(C) IT 人材人数（正社員数対比）(D) AI・データサイエンティスト（正社員数対比）

58

(E) デジタル人材育成の実施割合（資料）「日経スマートワーク経営調査」（2022 年調査）より筆者作成

59

図表 3-5

新たなテクノロジーの導入とデジタル人材：企業属性との関係(A) 平均年齢(B) 企業規模（6 分類）

60

(C) 平均年間給与（千円）（資料）「日経スマートワーク経営調査」（2022 年調査）より筆者作成

61

図表 3-6

新たなテクノロジーの導入とデジタル人材：アウトカムとの関係(A) SW 総合得点

(B) 離職率（%）

62

(C) 在宅勤務利用者比率（％）(D) 年間労働時間（時間）63(E) 十分な睡眠者割合（%）（資料）「日経スマートワーク経営調査」（2022 年調査）より筆者作成

64

3.

経営人材の重要性

はじめに
第３章１、２ではテクノロジーと人材育成に関連して、テクノロジー活⽤と DX⼈材活⽤の間にはプラスの関係があること、新たなテクノロジーの活⽤と DX⼈材育成施策が同時に行われている企業では日経「スマートワーク」経営調査の総合得点が高いといった結果が示された。本稿では、特に人材育成の中でもいわゆる、経営人材、後継者育成に注目した分析を実施する。人手不足の中、優秀な経営者を育成することの重要性については言及するまでもなく、大企業においては、代表取締役社長 CEO 交代のニュースは大々的に取り上げられ、株価にも影響を与えている。
本稿では、第一に、後継者育成の重要性を指摘し、関連の研究を紹介する。第二に、日経「スマートワーク経営」調査における後継者育成に関する設問を利用し、どの程度日本の企業において後継者育成に関する施策が実施されているのかをデータで確認する。第三に、企業が導入しているテクノロジーと後継者育成の関係について、後継者育成に取り組んでいる企業ほど（自社に必要なテクノロジーを理解している後継者が経営トップになっていると考えられるため）、テクノロジーの導入が進んでいるのかを調べる。第四に、企業により、人の出入りが激しい企業とそうでない企業があるが、出入りが激しいと経営人材の育成もあまりできない、あるいはあまり重要視しない可能性がある。そこで、雇用の流動性と後継者育成施策の関係も調べる。最後に、後継者育成と企業パフォーマンスの関係を、構築した
パネルデータを用いて分析を行う。

後継者育成の重要性と関連の研究
後継者育成の重要性はいわずもがなであるが、新しい CEO がどういったバックグラウン
ドの人物なのか、後継者育成は適切に行われているのかなどはステークホルダーの注目の的となっている。後継者育成の重要性は大企業に限られたものではない。中小企業においても、少子高齢化や人手不足といった課題に直面し、事業の継承方法や事業承継の問題に対する注目が高まっている。
加えて、「サクセッションプラン（後継者育成計画）」は、「コーポレートガバナンス・コード（企業統治指針）」の改定により、上場企業に対して強く要請されるようになり、注目を浴びている。また、人的資本の情報開示のためのガイドラインである「ISO30414」でも65

「Succession planning（後継者育成）」という項目が設けられており、後継者育成の重要性がより強調されるようになっている。
学術的にも後継者育成は注目されており、Tao と Zhao（2019）の論文「Passing the Baton」
では、CEO の後継者育成計画が CEO 交代時の企業のパフォーマンスとボラティリティにどのような影響を与えるかについて分析している。具体的には、リレーサクセッションと呼ばれる、
次期 CEO が交代前に後継者として育成される後継者育成のタイプに焦点を当てている。
この研究では、リレーサクセッションを実施した企業は、交代後の長期的な株価リターンが高く、ボラティリティが低いという結果が得られたと報告されている。つまり、適切な後継者育成計画が実施されることで、企業の経営安定性や成果に寄与することが示されている。
日本の研究においては、佐藤（2019）の研究によって、助言や権限の委譲、教育機関からの派遣、取引先の紹介など、後継者教育に関連する積極的な戦略や施策が、企業パフォーマン
スにプラスの影響をもたらすことが示されている。この研究では、これらの要素が後継者の育成において重要であり、適切な助言などの様々な施策が、後継者の能力向上やネットワー
ク形成に寄与し、結果として企業の持続的な成長や成功につながることが示されている。

日経「スマートワーク経営」調査における後継者育成に関する設問からみえる日本の後継者育成の現状次に日経「スマートワーク経営」調査における後継者育成に関する設問を紹介し、どういった取り組みが現状、日本企業において実施されているのかをデータで確認する。図表３－７には、実際の設問が示されている。
１．登用の５年以上前から後継者候補リストを作成し、計画的に育成を行っている
２．経営トップの指名について、客観性・適時性・透明性を確保する仕組みや基準が設けられている
３．取締役会や指名委員会で、後継者の計画を監督している
４．採用段階から、経営幹部候補を一般社員とは分けて・採用育成している
以上、４つの選択肢を複数回答可能な形で設定している。
図表３－８では、上記の選択肢の回答割合が時系列で示されている。左側の図は、調査年（2018 年から 2021 年まで）における調査対象企業数に対する各選択肢の回答企業数を示しており、右側の図は 18 年から 4 年間連続調査に回答した企業のみを対象とした結果である。
結果からは、選択肢 2（トップの指名について、客観性・適時性・透明性を確保する仕組み
66や基準）や選択肢 3（取締役会や指名委員会で後継者の計画を監督している）が最も多く回答されており、2021 年では 6 割から 7 割の企業がこれらの取り組みを実施していることがわかる。一方で、選択肢 1（登用の 5 年以上前から後継者候補リストを作成し、計画的に育成を行っている）の回答割合は 2～3 割程度であり、選択肢 4（採用段階から幹部候補を分けて育成している）を回答した企業の割合は 1 割未満であることが示されている。これらの結果から、企業によって後継者育成の取り組みには差があることが明らかとなった。

テクノロジーと後継者育成の関係
第３章１、２では、DX 人材育成の取り組みをより実施している企業ほどテクノロジーの導入が進んでいることが示されたが、ここでは、後継者育成に取り組んでいる企業ほどテクノロジーの導入が進んでいるのかを分析する。
テクノロジーに関しては、図表３－９にあるような設問が設定されている。AI や RPA、テ
キストマイニング、センサー技術、ロボット、自動制御など３８個の選択肢がある。テクノ
ロジーの導入の度合いについては、この選択肢をどれだけ選んでいるか、つまり３８個全ての選択肢を選択していたら（全て導入していたら）１、一つも選択していなければ（一つも導入していなければ）０といった変数を作成した。
図表３－１０は後継者育成とテクノロジー導入割合に関する図が示されている。この図の０から４の棒グラフの意味は、図表３－７の後継者育成に関する設問の選択肢の回答数（その企業がいくつ選択肢を選んだか）で、数が多いほど、後継者育成施策を多く実施しているグループと解釈できる。縦軸は、テクノロジー導入割合の各グループの平均値である。
これを見ると、グループ３と４であまり違いはみられないが、全く後継者育成施策を行っていないグループ０から２にかけて経営トップ後継者育成施策数が増えるほど、テクノロジ
ー導入割合の平均値も高くなるといった傾向がみられる。
図表３－１１には回帰分析の結果が示されている。企業の規模（従業員数）だけでなく、企業ごとに固有の特徴をコントロールした固定効果推定を行った結果、後継者育成施策の導入数とテクノロジーの導入との間には正の関係が明らかになった。つまり、経営トップの後継者育成施策がより多い企業ほど、さまざまなテクノロジーを導入していることが示された。

雇用の流動性と後継者育成の関係
67

次に雇用の流動性と後継者育成の関係に関する分析の結果を紹介する。人の出入りが激しいと経営人材の育成もあまりできない、あるいはあまり重要視しない可能性がある。図表
３－１２は、先述の施策を導入している数でグループ分けをして、離入職率、離職率の平均値を比較したものである。グループ０から２にかけては、離入職、離職率ともに下がっていく傾向がみられる。また、離入職率と後継者育成に関して固定効果推計により回帰分析をした結果が図表３－１３である。後継者育成施策導入数の係数がプラスで統計的に有意であることから、経営トップ後継者育成施策数が多いほど離入職率は低いとの傾向がみられた。
なお、離職率を被説明変数として同様の回帰分析を行ったが、統計的に有意な結果は得られなかった。

後継者育成と企業パフォーマンス
最後に後継者育成と企業パフォーマンスの関係を分析する。ここでは企業パフォーマン
スは労働生産性を用いる。図表３－１４には、図表３－７の後継者育成に関する施策全てを導入していると回答した企業グループ（右）と、何もしていないグループ（左）で労働生産性を比較したバイオリンプロットが示されている。真ん中の白い点が平均値を表すが、労働生産性の平均値について各グループで統計的に有意に差があることが明らかになった。
図表３－１５では、後継者育成施策導入数を説明変数、その後（１期後）の労働生産性を
被説明変数にして固定効果推計により回帰分析を行った結果が示されている。経営トップ
後継者育成施策数が多いほどその後の労働生産性が高い、との結果が得られた。

まとめ
企業のサクセッションプラン（後継者計画）は近年ますます注目を集めている。コーポ
レートガバナンス・コードの補充原則４－１③にも「取締役会は、会社の目指すところ（経営理念等）や具体的な経営戦略を踏まえ、最高経営責任者（ＣＥＯ）等の後継者計画（プランニング）の策定・運用に主体的に関与するとともに、後継者候補の育成が十分な時間と資源をかけて計画的に行われていくよう、適切に監督を行うべきである。
」と記されている。本稿では、複数年の日経「スマートワーク経営」データを接続したパネルデー
タを用いて後継者育成に関する分析を実施し、以下の結果が得られた。
第一に、後継者育成に取り組んでいる企業ほどテクノロジーの導入は進んでいる。第二に、雇用の流動性が低い企業ほど後継者育成施策に力を入れている。第三に後継者育成と68

その後の企業パフォーマンス（労働生産性）は関係がある。つまり、様々な後継者育成施策の導入は、その後の生産性の向上と関係しているということがわかった。
分析の結果から、後継者育成施策と企業のパフォーマンスとの関係が示されている一方で、コーポレートガバナンス・コードの補充原則４－１③のコンプライ率が比較的低いと指摘がある2。単に形式的に後継者育成に関する施策を実施し、コンプライ率を上げることは重要とは考えられないが、計画的かつ十分な時間をかけて後継者育成を行うことによって、企業のパフォーマンスの改善がもたらされる可能性がある。指摘するまでもないが、中長期的な視野に基づいた後継者育成計画は、事業の持続性と成長に不可欠な要素である。計画的な後継者育成により、後継者の適切な育成と準備が行われ、経営者交代時のスムーズな移行が実現される。企業は将来の事業継続を見据え、早期から後継者育成に取り組むことで、企業の安定性や競争力の維持・向上に貢献することが期待できる。スムーズな事業継承による経済全体の生産性の改善という観点からも、企業による適切なタイミングでの後継者育成計画の実施が今後ますます増えることを期待したい。

＜参考文献＞
Ran Tao and Hong Zhao (2019)“Passing the Baton”: The effects of CEO succession
planning on firm performance and volatility,” Corporate Governance Volume27,Pages
61-78.
経済産業省(2020)「日本企業のコーポレートガバナンスに関する実態調査報告書」（令和 2年 3 月）.
佐藤 憲（2019）「後継者のキャリア形成が事業承継後の企業パフォーマンスに与える影響」
日本労務学会誌 20 巻 1 号 p. 4-18.

2https://www.businesslawyers.jp/articles/823
69

図表３－７ 日経「スマートワーク経営」調査における後継者育成に関連する設問

Q12.貴社では経営トップの後継者育成に関して、以下のようなことを実施していますか。（いくつでも）q12_11. 登用の5年以上前から後継者候補リストを作成し、計画的に育成を行っている
q12_22. 経営トップの指名について、客観性・適時性・透明性を確保する仕組みや基準が設けられている
q12_33. 取締役会や指名委員会で、後継者の計画を監督している
q12_44. 採用段階から、経営幹部候補を一般社員とは分けて採用・育成している70

図表３－８ 経営トップの後継者育成に関する設問の回答割合

経営トップの後継者育成について

経営トップの後継者育成について（回答企業数に対する割合）（回答企業数に対する割合）
2018から2021調査連続して回答してい60.0%

る企業（381社）に限定

50.0%
80.0%
70.0%

40.0%

60.0%

30.0%

50.0%
40.0%

20.0%

30.0%
20.0%

10.0%

10.0%
0.0%

0.0%
2018

2019

2020

2018

2021

2019

2020

2021

1. 登用の5年以上前から後継者候補リストを作成し、計画的に育成を行っ

1. 登用の5年以上前から後継者候補リストを作成し、計画的に育成を行って

ている

いる

2. 経営トップの指名について、客観性・適時性・透明性を確保する仕組み

2. 経営トップの指名について、客観性・適時性・透明性を確保する仕組みやや基準が設けられている基準が設けられている

3. 取締役会や指名委員会で、後継者の計画を監督している

3. 取締役会や指名委員会で、後継者の計画を監督している

4. 採用段階から、経営幹部候補を一般社員とは分けて採用・育成している

4. 採用段階から、経営幹部候補を一般社員とは分けて採用・育成している71

図表３－９ テクノロジーの導入に関する設問

CQ8.貴 社 が 、 導 入 し て い る

IoT・ ビ ッ グ デ ー タ ・AI等 の ICT技 術 ・ デ バ イ ス に つ い て お答 え く だ さ い。

【ICT技術・デバイスの内容に関する選択肢】（いくつでも）c q8 _1 1. AI（深層学習中心）
c q8 _1 5 15. スマートデバイス
c q8 _2 9 29. 自動制御
c q8 _2 2. AI（深層学習以外の機械学習中心）
c q8 _1 6 16. ウェアラブル端末
c q8 _3 0 30. 遠隔操作／遠隔保守
c q8 _3 3. AI（探索中心）
c q8 _1 7 17. スマートフォンアプリ
c q8 _3 1 31. 自律走行／自動運転
c q8 _4 4. RPA
c q8 _1 8 18. BIツール
c q8 _3 2 32. テレマティクス
5.
画像・動画認識19.
リアルタイム表示ツール
c q8 _5
c q8 _1 9
c q8 _3 3 33. ブロックチェーン
c q8 _6 6. 音声認識
c q8 _2 0 20. 行動のデータ化、可視化
c q8 _3 4 34. デジタル・フォレンジック
c q8 _7 7. 自然言語処理
c q8 _2 1 21. 最適解の提案／オペレーターの支援 c q8 _3 5 35. ソーシャルメディア分析8.
自動翻訳
c q8 _8
c q8 _2 2 22. RFID
c q8 _3 6 36. オープンデータ活用（気象データ・地図データなど）
c q8 _9 9. テキストマイニング
c q8 _2 3 23. ドローン
c q8 _1 0 10. セマンティック検索c q8 _2 4 24. VR／AR
c q8 _3 7 37. ID-POSデータ分析
c q8 _1 1 11. センサー技術
c q8 _2 5 25. ロボット（コミュニケーションロボット） c q8 _3 8 38. 自社APIの公開
c q8 _1 2 12. GPS・位置データの活用
c q8 _2 6 26. ロボット（協働ロボットなど上記以外）
13.
生体情報取得／生体認証
c q8 _1 3
c q8 _2 7 27. 3Dプリンター
c q8 _1 4 14. 対話型ＵＩ・チャットボット
c q8 _2 8 28. ＢＩＭ／ＣＩＭ、ＣＡＤの活用72図表３－１０ テクノロジーと後継者育成の関係

注）０から４のグループは、後継者育成施策に関する設問の選択肢４つのうちいくつ選択したかを示す。縦軸はテクノロジーの導入割合の各グループにおける平均値を示す。
73

図表３－１１ テクノロジーと後継者育成の関係（回帰分析）

テクノロジー導入割合
後継者育成施策導入数

0.0197 ***(0.0563)

正社員数の対数値-0.0069(0.0246)

定数項

0.3706 **(0.1823)

サンプルサイズ

2786

企業数

1119

推計方法

固定効果モデル

注）括弧内は標準誤差を示す。***、**、*はそれぞれ１％、５％、１０％水準で統計的に有意なことを示す。

74

図表３－１２ 雇用の流動性と後継者育成の関係

離職率

離入職率

75

図表３－１３ 雇用の流動性と後継者育成の関係（離入職率を被説明変数とする回帰分析）

離入職率
後継者育成施策導入数-0.0036 **(0.0018)

正社員数の対数値-0.0860 ***(0.0975)

定数項

0.7633 **(0.0733)

サンプルサイズ

1952

企業数

916

推計方法

固定効果モデル

注）括弧内は標準誤差を示す。***、**、*はそれぞれ１％、５％、１０％水準で統計的に有意なことを示す。

76

図表３－１４ 後継者育成と企業パフォーマンス

非導入

全
導入

非導入

全
導入

注）縦軸は労働生産性の対数値。後継者育成に関する施策を全く行っていないグループが左、全ての施策を実施していると回答したグループが右。

77

図表３－１５ 後継者育成と企業パフォーマンス（１期後の労働生産性を被説明変数とする回帰分析）

１期後の労働生産性
後継者育成施策導入数

0.1317 ***(0.0380)

正社員数の対数値

0.3702(0.2669)

定数項5.2131 **(2.0623)

サンプルサイズ

1849

企業数

703

推計方法

固定効果モデル

注）括弧内は標準誤差を示す。***、**、*はそれぞれ１％、５％、１０％水準で統計的に有意なことを示す。

78

第４章 人的資本の情報開示―情報開示と企業・従業員のパフォーマンスの関係
滝澤美帆（学習院大学経済学部教授）

１．はじめに第１章では、人的資本の情報開示の必要性について、主に 2 つのアプローチが示されている。第一は、人的資本関連情報の提供であり、第二は、SDGs や ESG 投資への取り組みとして人的資本の情報開示の必要性を考慮するアプローチである。本章では、企業の情報開示の状況や情報開示後の企業行動の変化、そして企業パフォーマンスとの関係を明らかにすることを目的としている。そのため、第一のアプローチに近い立場から分析を行っていると言える。
令和５年１月に公布・施行された、改正された企業内容等の開示に関する内閣府令等により、ますます人的資本の開示に関心が集まっている。令和４年６月に公表された金融審議会
ディスクロージャーワーキング・グループ報告において、「サステナビリティに関する企業の取組みの開示」、「コーポレートガバナンスに関する開示」などに関して、制度整備を行うべきとの提言がなされ、当該提言等を踏まえた、有価証券報告書及び有価証券届出書の記載事項の改正の内容が金融庁のホームページで発表された3。人的資本については、サステナ
ビリティに関する企業の取組みの開示の中で取り上げられている。具体的には、「人的資本、多様性に関する開示」の中で、人材の多様性の確保を含む人材育成の方針や社内環境整備の方針及び当該方針に関する指標の内容等について、必須記載事項として、サステナビリティ情報の「記載欄」の「戦略」と「指標及び目標」において記載を求めることとします。
また、提出会社やその連結子会社が女性活躍推進法等に基づき、「女性管理職比率」、「男性の育児休業取得率」及び「男女間賃金格差」を公表する場合には、公表するこれらの指標について、有価証券報告書等においても記載を求めることとします。
なお、これらの指標を記載するに当たって任意で追加的な情報を記載することが可能であること、サステナビリティ記載欄の「指標及び目標」における実績値にこれらの指標の記載は省略可能であること、男女間賃金格差及び男性育児休業取得率を記載するに当たって

3

https://www.fsa.go.jp/news/r4/sonota/20230131/20230131.html
79

注記すべき内容について、開示ガイドラインにおいて明確化することとします。

と示されている。また、改正後の規定は令和 5 年 3 月 31 日以後に終了する事業年度に係る有価証券報告書等から適用予定とのことで、企業はその対応に追われている最中であると考えられる。
ここで、第 1 章でも指摘されているが、再度強調しておきたいのは、日経「スマートワー
ク経営」調査が人的資本の情報開示においても先駆的な役割を果たしてきたことである。日経「スマートワーク経営」調査では、初年度調査（2017 年調査）から人的資本と人材活用に関する包括的な調査項目が設定されていた。また、企業情報開示に関する設問も第 1 回調査から設けられ、企業の開示に対する姿勢についても一貫して注目してきている点も特筆すべきであろう。
本章では、第一にこれまでの日経「スマートワーク経営」調査データをもとに、企業の開示の状況を紹介する。第二に、開示していた企業は開示項目に自信があるため、開示していたのかどうかを確認するために、どういった企業が情報を開示していたのかを調べる。そして、第三に、開示した項目がその後、どのように変化したのか（具体的には例えば女性管理職比率を開示していた企業は開示していない企業と比べて、その後女性管理職比率を増やしたかなど）を調査し、第四に、開示に積極的な企業が、投資家に評価されていたのか、株価との関係を分析する。

２．開示の状況と開示企業の特徴
先述の通り、日経「スマートワーク経営」調査では、第１回調査（2017 年）より、情報開示に関する設問を設定している。図表４－１には、実際の設問が示されている。CSR 報告書
等 Web 上で誰でも閲覧できる資料で、女性管理職比率、有給取得率などを公表しているかど
うかといった企業の情報開示状況を調査している。
図表４－２には、何らかの形で開示していると回答した企業の割合が示されている。図表４－３は、そのうち、2017 年調査から連続３年回答している企業にサンプルを限定したけっかである。何れも時間の経過とともに、開示していると回答している割合が高まっていることがわかる。特に女性管理職比率または女性管理職人数や新卒採用人数、有給取得率は５割
から６割程度の企業が開示していると回答している。一方で、新入社員の３年未満離職率や健康診断結果、病気休職者数またはメンタル休職者数などについての開示割合は低くなっ
80

ている。
次に、どういった企業が情報を開示していたのか、情報開示企業の特徴について調査する。
今回の分析では、2019 年調査時点で、女性管理職比率または女性管理職人数、有給休暇取得率を開示しているかどうかに注目した。図表４－４には、2019 年時点でこれらの項目を開示しているグループとしていないグループにサンプルを分けて、それぞれの指標の平均
値、中央値を比較した結果が示されている。結果、開示しているグループの方がしていない
グループよりも、女性管理職比率が平均値あるいは中央値でみても高く、有給休暇取得率も高いといった結果が得られた。この結果は、これらの指標に自信があった企業、つまり自社の女性管理職比率や有給休暇取得率が高いと自覚があった企業が開示していたという見方もできるかもしれない。

３．開示後の変化
次に、情報を開示した項目の数値がその後どのように変化したのかを観察する。具体的には、例えば女性管理職比率を開示していた企業は開示していない企業と比べて、その後女性
管理職比率を増やしたかどうかを調べる。今回は女性管理職比率と年次有給休暇取得率に注目する。
まず、2019 年調査時点における情報の開示・非開示の状況でグループをわける。その後、グループ別の開示割合の変化を観察する。図表４－５には開示・非開示グループ別の女性管理職比率の水準の平均値及び変化の平均値の推移が示されている。水準の図を見ると、前節で指摘した通り、開示グループの女性管理職比率は高いことがわかる。また、開示・非開示
グループともに 2019 年以降女性管理職比率は増加していることもわかる。ただし、ここでは、2019 年調査時点の開示・非開示でグループ分けをしているため 2020 年以降に開示した企業も非開示グループに含まれている可能性があることに注意を要する。また、女性管理職
比率の変化の平均値の推移の図を見ると、2019 年調査で開示していると回答した企業は、直後の 2019 年から 2020 年にかけて女性管理職比率を非開示グループよりも大幅に増やしていることがわかった。
図表４－６には開示・非開示グループ別の年次有給休暇取得率の水準の平均値及び変化の平均値の推移が示されている。年次有給休暇取得率についても開示グループの方が取得率の平均値は高いが、女性管理職比率とは異なり、開示、非開示グループでその動きにあまり差がみられなかった。平均値でみると、有給休暇取得率は、2020 年は開示・非開示グル
81

ープともに増加し、2021 年はコロナの影響もあってか減少している。ただし、有給休暇取
得率について 2019 年調査時点の開示・非開示でグループ分けをしているため 2020 年以降開示した企業も非開示グループに含まれている可能性がある。

４．開示と株価
最後に、情報開示と株価の関係についての分析の結果を紹介する。企業の情報開示と株価の研究は、現時点では数が少ないが、PwC コンサルティング合同会社がグローバル大手企業
約 300 社を対象に行った調査分析では、・2013 年から 2021 年の 8 年間で人的資本に関する項目では、「社員 1 人当たり育成コスト」と「エンゲージメント」の開示割合は 2.5 倍～4 倍に増加
・企業の PBR と人的資本の指標の増減が関係
・「社員 1 人当たり育成時間」が 1 年間で 25%増加した場合、PBR は増加から 3 年後の 1 年間で 10%増加
・「女性管理職比率」が 2 年間で 2 倍に増加した場合、PBR は増加から 3 年後の 2 年間で 10%増加したなどの結果が示されていた4。本研究では、被説明変数を株式時価増額、説明変数に情報を開示したかどうかといった変数を用いて、開示と株価の関係を分析した。
まずは、開示と株価の単純な相関分析の結果を紹介する。図表４－７には企業が情報を開示している項目数の合計値（情報開示数）と１期後の株価の相関係数が示されているが、プラスで統計的に有意な結果が得られている。つまり、開示している項目が多いほど株価も高いという結果が単純な相関関係では観察された。なお、開示しているかどうか（情報開示ダミー変数）と株価の相関係数もプラスで統計的に有意な結果が得られた。
以上では、株価と開示の２変数の単相関確認したが、企業規模（従業員数）やその年の景気の良しあしも株価に影響があるものと考えらえる。そのため、次にこれらの変数も加えた重回帰分析を行った。図表４－８には、最小二乗法（OLS）の結果がしめされているが、情報開示数の係数がプラスで有意な結果となった。つまり、情報開示数が多いほどその後の株4

https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/human-capital.html82

価が高いとの結果が得られた。一方で、企業固有の（時間に関して不変な）様々な特性をコ
ントロールできる固定効果推計も行ったが、情報開示と株価に有意な関係は見られなかっ
た。

５．まとめ
有価証券報告書を発行する大企業は、令和５年 3 月期決算から、人的資本の情報開示が義務化されている。人的資本に関する情報を企業が開示することで、ステークホルダーからそれらの取り組みが適切に評価され、企業価値が増大するということが期待されていると考えられる。
本稿では、複数年の日経「スマートワーク経営」調査を接続したパネルデータを用いて、以下の分析を実施し、以下の結果が得られた。第一に、情報を開示している企業グループは、
非開示グループよりもそもそも開示している指標（具体的には女性管理職比率は年次有給取得率）の数値が高いことが分かった。これらの指標にある意味自信のある企業が、義務化
前の 2017 年から 2019 年の調査時点においては積極的に情報開示をしていた可能性がある。
第二に、情報を開示した企業グループの女性管理職比率は、開示直後、上昇していることが分かった。開示により、自己への規律付けの仕組みが機能した可能性もあるが、今後より精査したデータでの分析が必要である。第三に、企業の開示行動とその後の株価の関係を分析したが、情報開示（情報開示の数）とその後の株価は単純な相関関係はあるものの、因果関係があるとの結果は得られなかった。今回の分析対象期間（2017 年度から 2020 年度）においては、投資家は情報開示を評価していなかった可能性や、当時、開示が義務化されていなかったため、一部の企業のみの開示情報では投資家も比較検討しにくかった可能性などもあろう。また、今回の分析では年次データを使用していたため、開示後の株価への反応を捉えにくい可能性も考慮される。しかしながら、今後は開示の義務化により、企業間で比較可能な形で項目が整理されるようになるため、投資家やその他のステークホルダーが企業の人的資本に関する取り組みにより注意を払うことが予想される。その結果、企業の情報開示
が企業価値（株価）に対して統計的に有意な影響を与えることが観測される可能性もある。
いずれにせよ、開示義務化後に網羅的なデータを使用した開示と株価に関する計量分析が今後期待される。

83

＜参考文献＞
金融庁（2023）「企業内容等の開示に関する内閣府令」等の改正案に対するパブリックコ
メントの結果等について」
https://www.fsa.go.jp/news/r4/sonota/20230131/20230131.html

PwC 調査/レポート（2022）「グローバル企業 300 社への独自調査で見えた「人的資本」が企業価値向上に与えるインパクトと人的資本開示の急速な拡大」
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/human-capital.html

84

図表４－１ 第１回調査（2017 年）の情報開示に関する設問の抜粋

85

図表４－２ 何らかの形で開示していると回答した企業の割合
ａ. 女性

ｂ. 新卒

ｃ. 新入

管理職比 採用人数 社員の3
率または
女性管理

ｄ. 離職

ｅ. 労働

ｆ. 所定

ｇ. 有給

率または 組合等の 外労働時 取得率

年未満離 離職者数 構成率

間（または年

職率

間総労働時
間）

（加入

職人数

ｈ. 健康

ｉ．がん ｊ. 労働

ｋ. 病気

診断結果 検診受診 災害度数 休職者数※「受診率」は率
含みません

率または またはメ
休業度数 ンタル休

率）

率

2017

55%

52%

17%

27%

29%

29%

36%

6%

2018

64%

57%

20%

31%

39%

37%

46%

8%

2019

67%

56%

22%

35%

37%

38%

50%

11%

職者数
36%

5%

5%

42%

7%

6%

45%

8%

図表４－３ 何らかの形で開示していると回答した企業の割合（2017 年調査から３期連続回答している企業に限定）
ａ. 女性

ｂ. 新卒

ｃ. 新入

管理職比 採用人数 社員の3
率または
女性管理

ｄ. 離職

ｅ. 労働

ｆ. 所定

ｇ. 有給

率または 組合等の 外労働時 取得率

年未満離 離職者数 構成率

間（または年

職率

間総労働時
間）

（加入

職人数

ｈ. 健康

ｉ．がん ｊ. 労働

ｋ. 病気

診断結果 検診受診 災害度数 休職者数※「受診率」は率
含みません

率または またはメ
休業度数 ンタル休

率）

率

2017

65%

57%

18%

32%

33%

36%

45%

8%

2018

73%

64%

23%

36%

43%

42%

55%

10%

2019

74%

65%

26%

43%

42%

47%

60%

15%

86

職者数
47%

6%

6%

52%

8%

7%

54%

9%

図表４－４ 開示企業の特徴

2019年調査時点

2019年調査時点

平均値

中央値

非開示グループ 開示グループ

非開示グループ 開示グループ

女性管理職比率4.8

6.8

女性管理職比率2.4

4.6

年次有給休暇取得率

59.5

66.3

年次有給休暇取得率

61.0

67.0

87

図表４－５ 開示・非開示グループ別女性管理職比率の推移（水準及び変化）

女性管理職比率の変化（平均値）

女性管理職比率の水準推移（平均値）
0.09

0.008

0.085

0.007

0.08

0.006

0.075
0.005

0.07
0.065

0.004

0.06

0.003

0.055

0.002

0.05
0.001

0.045

0

0.04
2019

2020
非開示

2021

2019-2020

2022

2020-2021
非開示

開示

88

開示

2021-2022

図表４－６ 開示・非開示グループ別有給休暇取得率の推移（水準及び変化）

年次有給休暇取得率（％）の推移

年次有給休暇取得率の変化（％ポイント）

6

72
70

4

68

2

66
64

0

62

2019-2020

2020-2021

2021-2022

60
-2

58
56

-4

54
2019

2020

2021
非開示

開示

2022
-6

非開示

89

開示

図表４－７ 情報開示と株価の単相関

相関係数
１期後の株価情報開示数

0.3185***0注）下段は有意水準

図表４－８ 情報開示（情報開示数）と１期後の株価の回帰分析（OLS）

１期後の株価情報開示数

494.8 ***
(143.7)

正社員数の対数値

4779.4 ***(356.3)

定数項-31623.7 **(2704.6)

年ダミー

Yes

サンプルサイズ

725

推計方法

OLS

注）括弧内は標準誤差を示す。***、**、*はそれぞれ１％、５％、１０％水準で統計的に有意なことを示す。

90