日経スマートワーク経営研究会報告 2024
―テクノロジー活用とリスキリングで拓く人的資本経営―

2024 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』・ 2023 年 7 月:『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』

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 2023 などを利用して、人的資本経営、テクノロジー活用と専門人材、ウェルビーイン
グ、DEI（ダイバーシティ・エクイティ・インクルージョン）の４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 2024－テクノロジー活用とリスキリングで拓く人的資本経営』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
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（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「テクノロジー活用とリスキリングで拓く人的資本経営」（2024 年 5 月 10 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、ありうる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（滝澤・鶴)
第 2 章 人的資本経営（山本、滝澤）
第 3 章 テクノロジー活用と専門人材（山本、滝澤）
第 4 章 ウェルビーイング（山本）第 5 章 DEI（ダイバーシティ・エクイティ・インクルージョン）
（山本）

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第1章

テクノロジー活用とリスキリングで拓く人的資本経営：総論

滝澤美帆（学習院大学経済学部教授）
鶴光太郎（慶應義塾大学大学院商学研究科教授）

1.イントロダクション

本年の報告においても、昨年の報告に引き続き、人的資本経営が中心的なテーマになっている。その中で、人的資本経営の一般論（第１、2 章）に加え、報告書のタイトルにもあるように、テクノロジー活用（第 3 章）やリスキリング(第１章)といった側面を特に重視している。また、従業員のウェルビーイング(第 1、4 章)や DEI（ダイバーシティ・エクイティ・
インクルージョン）（第 5 章）などのテーマについても、詳細な分析を行っている。
本章では、その前段として、人的資本経営の基本的な捉え方・枠組みを提示した上で（第2 節）、昨年来、注目を集めている、賃上げの評価・考え方について述べる(第 3 節)。その後、リスキリングの現状を確認した上で（第 4 節）
、リスキリングと労働生産性の関係をジ
ョブ型雇用という視点を交えながら分析する（第 5 節）
。最後に、企業パフォーマンス向上の視点から「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」に関する分析(第 6 節)を行う。

2.人的資本経営の捉え方・枠組み

本章では、まず、人的資本経営の捉える上での包括的な考え方、フレーム・ワークを提示
したい（図表 1-1 参照）。昨年の報告書（鶴・滝澤(2023)）でも強調したように、人的資本
経営の 2 つの大きな柱は、「人的資本の水準拡大」と「人的資本の稼働向上」である。
「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。近年、注目が集まるリスキリングを含め、能力・スキル向上のための方策については、第 4 節で詳しく検討する。

「人的資本の稼働向上」の方策「人的資本の稼働向上」とは、既にある能力・スキル、つまり、人的資本は一定でも、それを所与に人的資本の稼働率を向上させることで労働者のパフォーマンスを最大限発揮さ4せ、ひいては企業パフォーマンスを向上させるという考え方である。人的資本の稼働率を示すものとしては、働き手のウェルビーイングが挙げられる。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、各種満足度、幸福度などを含む幅広い概念である。中でも、近年注目を集めているのは、エンゲージメントである（詳しくは第 4 章第 1 節参照）
。これは、仕事に対するエンゲージメントであるワークエンゲージメント（活力・熱意・没頭）と組織に対するエ
ンゲージメントである従業員エンゲージメント（組織へのコミットメント・ロイヤリティ、企業への愛着・定着志向など）に分けることができ、ウェルビーイングの範疇の１つとして考えられる。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。
それでは、従業員のウェルビーイングを向上させるにはどのような施策が必要であろうか。図表 1-1 にもあるように、例えば、賃上げを含む処遇の改善はウェルビーイングの向上に資することはいうまでもないが（賃上げについては、本章第 3 節で検討）、在宅勤務、フ
レックス制度などの「多様で柔軟な働き方の選択」、従業員の健康管理を経営的視点・戦略的視点から行う「健康経営」、企業の社会に対する存在意義、貢献のあり方を明文化してその浸透を図る「パーパス経営」などが従業員のウェルビーイングに好影響を与えることはこれまでの当研究会報告でも明らかにしてきた（例えば、滝澤・鶴(2022)参照）。なお、ダイ
バーシティ経営については、他の取り組みに比べ、従業員に対する平均的なウェルビーイン
グの効果は明確ではないものの、その対象者に対する効果や組織の多様性を通じた効果も期待できる。
以上の取り組みは、人的資本経営の「人的資本の稼働向上」という柱の中で重要な構成要
素を捉えることができる。従業員のウェルビーイングについては、本章第 5 節で「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」という視点から取り上げるとともに、第 4 章では企業のパフォーマンスに与える影響を含め包括的に取り上げる。また、第 5 章で DEI（ダイバーシティ・エクイティ・インクルージョン）の分析も行う。

人的資本経営のインフラとは
人的資本経営の二つの柱である、「人的資本の水準拡大」と「人的資本の稼働向上」といった取り組みが機能するためには、それらを下から支える土台、つまり、インフラストラク
チャーを整備することが必要不可欠である。インフラの 1 つ目はジョブ型雇用、特に、職務5

限定型、プロ型の正社員制度の導入である。リスキリングなどの「人的資本の水準拡大」を効果的に実施しようとすれば、個々の従業員それぞれに必要な能力・リスクを見極めた上で、個別に能力開発・研修を行う必要がある。その場合、当然、得られた能力・スキルが次の仕事に生かすことができることが前提となる。しかし、日本の大企業に典型的にみられるメン
バーシップ型雇用では、自分のキャリア形成は企業依存にならざるを得ない。キャリアの自律性が担保されるジョブ型が導入・普及するとともに、自らが望むポストや研修に対し、希望を表明し、それが考慮・実現されるような企業風土、いわば、「手上げの文化」が企業内で醸成されていくことも必要だ。
インフラストラクチャーの 2 つ目の要素は新たな ICT・デジタル化、ロボット・AI などの新たなテクノロジーの活用だ。これまでの研究会報告書は、こうした新たなテクノロジーの活用が企業の生産性を高めるだけでなく、仕事の内容やプロセスを効率化するなどを通じて従業員のウェルビーイングを向上させる、つまり、「人的資本の稼働向上」に寄与することを明らかにしている。また、リスキリングが近年注目されているのは、いうまでもなく、こうした新たなテクノロジーを活用するために必要な人的資本のバージョンアップが意図されているからであり、新たなテクノロジー活用と「人的資本の水準拡大」は相互補完的な関係があるといえる。本報告では第 3 章でテクノロジー活用と専門人材について検討する。

人的資本の情報開示の位置付け
それでは、人的資本の情報開示は、人的資本経営のフレーム・ワークの中でどのように位置付けられるであろうか。人的資本経営というワードが近年、注目される背景にはもちろん、政府の人的資本の情報開示に向けた政策的取り組みがあったことが挙げられる。このため、
人的資本経営を巡る議論をみると、まず、「情報開示ありき」、そのためにどういう取り組みを行うべきかという議論の組み立てが多かった印象がある。しかし、これは、例えて言うな
らば、「試験のために勉強する」といった本末転倒の取り組みと言わざるを得ない。女性管理職比率、男性育休取得率、男女間賃金格差、といった開示が義務化された指標はともかく、それ以外については、個々の企業がそれぞれの環境や目的・戦略に応じて、とるべき「人的資本の水準拡大」と「人的資本の稼働向上」の具体策が定まり、その結果として企業が投資家にアピールすべき情報開示が自ずと明確になってくるという順序が本来のありうるべき姿であろう。人的資本の情報開示、特にその質の向上の重要性については、第 2 章第 3 節で詳述する。
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人的資本経営の最終目標は、いうまでもなく、企業のパフォーマンス、企業価値の向上である。人的資本のインフラの整備を前提に、「人的資本の水準拡大」と「人的資本の稼働向上」といった人的資本経営の両輪がフルに機能することを前提に、その結果を積極的に投資家にアピールするという流れで人的資本の情報開示が進むことが重要だ。これらの取り組
みが最終的には企業価値の最大化につながるようにそれぞれの大きな柱のあり方を不断に見直していくことが求められている。

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3.賃上げの評価・考え方

過去 2 年程度を振り返ると、賃上げが注目を集めるようになってきてが、これはもちろん、2022 年のロシアのウクライナ侵攻を契機にエネルギー・食糧などの資源価格が高騰し、輸入物価を通じた海外要因により、消費者物価の前年比が 2～4％となるなど何十年振りかの高い伸びを示すようになり、物価高の時代になったことが背景だ。物価が上がるのに賃金が上がらなければ、生活水準を決める実質賃金は当然のことながら低下してしまう。こうした中で、2024 年の春闘賃上げ率（連合、最終推計）は、2023 年の 3.58％を更に上回り、5.10%と 5%を超えて 33 年ぶりの高い賃上げ率となった。
ここで、賃上げを評価する際に重要な点は、春闘賃上げ率は、企業に勤続すれば毎年自動的に上がる定期昇給の部分とベースアップ部分からなることだ。注意すべきは、経済全体の賃金上昇をひいては物価上昇を決めるのはベアの部分であることだ。定昇は企業の中の勤続年数と賃金との関係を示す賃金カーブを決定し、年功賃金の重要な要素となっている。しかし、定昇があってもそれが毎年同じ率であれば、人員構成などに変化がない限り企業の賃金支払い総額は変わらない。高賃金のシニアが定年で退職し、低賃金の新卒と入れ替わるからだ。この場合、マクロ経済全体で集計された賃金指標も変化しないことになる。
したがって、定昇の部分は毎年の企業の追加的な負担にはならず、賃上げが「かさ上げ」
されているといっても過言ではない。賃上げを物価上昇につなげるという意味では、ベアの部分に着目するべきである。その意味で、今世紀以降、20 年ほどの間、ほとんど実施されなかったベアが 2023 年 2.12%、2024 年 3.58％(連合最終集計、ベアが明確にわかる組合平均)となったことは画期的といえる。
しかし、こうしたベアの持続的な伸びの上昇が 2025 年以降も継続するかどうかは予断を許さない状況である。なぜなら、そもそも、90 年代以降の大きな環境に抜本的に対応するために、特に、大企業・メンバーシップ型企業の労使は、90 年代末から 2000 年代初頭にかけて、中高年の正社員の雇用維持を引き換えに、新卒採用抑制・非正規雇用の増大、ベア抑制容認に舵を切ったからだ。企業の追加的な負担になるベアは雇用保護と引き換えに労働組合はあきらめたといっても過言ではなく、こうした基本的な構図が変わったわけではない。消費者物価上昇率も昨年初をピークに鈍化傾向にあり、輸入物価の影響は弱まってきている。物価上昇が一時的なショックと認識されれば、ベア抑制の根本的背景が変わっていな
い以上、賃上げ機運は短命に終わる可能性は否定できないのだ。
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また、物価が上昇している時に賃金を上げるべきかどうかも必ずしも自明なことではない。
「労働分配率を変えないような実質賃金の上昇」という考え方に沿って説明してみよう。
この考え方によれば、労働分配率を変えないような賃上げを実施するには、労働生産性に見合って実質賃金の上昇を図る、輸入インフレで交易条件が悪化する場合は、海外への実質所得の流出が起こっているとみなされるので、それに見合って実質賃金の低下を受け入れるというものだ。70 年代の教訓は海外要因でインフレが起きた時は、実質賃金低下を受け入れ、労働分配率の過度の高まりを抑えるというものであった。その意味では、現在の状況も70 年代とは変わらない。海外要因で物価が上昇している場合は、むしろ、実質賃金の低下を甘受すべきであるはずなのだ。そこで無理に賃上げを実施すれば、労働分配率は急上昇し、企業の設備投資減につながるなど経済への副作用は覚悟しなければならない。
こうみてくると、物価が上がれば賃上げすれば良いという単純な問題ではないことがわかる。物価が上がって、賃金がそれ以上上がったとしても、その後更に物価が上がってしま
えば、実質賃金は上がったことにはならない。それではどうすれば良いのか。目指すべきは、実質賃金の持続的上昇である。それは、労働分配率を変えない賃金上昇のフレーム・ワーク
でも明らかなように、労使ができることは、一人当たりの従業員の生み出す実質的な付加価値（＝労働生産性）を高めるしかないはずだ。
図表 1-2 は、日経「スマートワーク経営」調査 2023 年対象企業に対して、ベアと時間当たり労働生産性の関係をみた分析である。2023 年のベア（対数値）に対して１年前の時間たり労働生産性（対数値）で回帰分析を行うとプラスで有意な相関がみられた。つまり、生産性の高い企業ほどベアも高いことが明らかになった。2023 年は、平均的にはベアは上昇したが、個々の企業をみると、それぞれ生産性の伸びをある程度反映したベアを実施しており、企業によって賃上げ幅にはばらつきがあることが分かる。

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4.リスキリングの現状

日本の能力・スキル開発の特徴
本節では、人的資本経営の中でも「人的資本の水準拡大」において重要な役割を果たすリ
スキリングの現状についてみてみよう。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。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。
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(以下、OJT)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（以下、OFF-JT）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。
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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、
OJT 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。

リスキリングのあり方
リスキリングが注目される背景は、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・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、どのようなリスキルリン
グがどの程度必要かも異なってくるであろう。
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。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は容易ではない。
このため、企業が主導的にリスキリングを行う場合、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」を導入することが必要だ。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。一方、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との懸念がしばしば指摘される。しかし、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従業員からみて自らの成長機会として評価されれば、逆に優秀な人材を引き付ける吸引力や従業員の定着性向上につながることは十分期待できる。従来型の考え方を見直し、発想の転換を行っていくことが肝要だ。

日経「スマートワーク経営」調査でみたリスキリングの現状
以下では、日経「スマートワーク経営」調査 2023 年を用いて、対象企業の企業研修制度
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の状況をみながら、リスキリングの現状を確認していこう。まず、図表 1-3 は、正社員の研修制度の中でも OFF-JT に着目し、導入されている各種研修制度の割合をみたものである。
前述したように、導入割合上位には、やはり、階層別、新人など組織人としての研修が多く（半数以上の企業で実施）、メンバーシップ型雇用の特徴を表わしている。一方、リスキリ
ング関連としては、「従業員の自律的な学びを助ける研修」、「IT 人材育成のための研修」、「会社で業務上必要な資格取得に関する研修」、「外国語習得ための研修」、などが挙げられる。それらの割合は他の研修によりも依然として相対的に割合は低いが、いずれも 3～4 割を占めている。
OFF-JT の研修制度の中で増額を行った研修制度の割合をみたものが、図表 1-4 である。
足元でより重視されている研修制度に着目しているわけだが、やはり、組織人としての研修が上位を占めている。一方、リスキリング関連の「IT 人材育成のための研修」、「従業員の自律的な学びを助ける研修」の割合はより上位にきており、リスキリング関連が足元で重視されるようになってきていることが伺われる。
次に、スキル、キャリア開発に絞って内容をみてみよう。図表 1-5 は、スキル・キャリア開発支援施策の内容をみたものだ。リスキリング関連では、「スキル評価・認定基準の設定」
で 5 割近く、「カフェテリアプランによる教育支援」で 3 割を超える企業が実施している。
リスキリング関連でポイントとなるキャフェテリア型の研修については、図表 1-6 が、キャリアの自律性関連、職務のスキル直結型のカフェテリア型訓練・研修メニューの導入の割合を示している。英語、従来型の資格取得が上位を占めており、リスキング色がより強い、データ分析、IT スキル、プログラミングなどの導入割合は 3 割前後に止まっていることがわかる。
以上、企業の OFF-JT の研修制度をみると、やはり、メンバーシップ型雇用を前提とした
階層別や組織人としての学びの研修が高い割合を占めるが、リスキリング関連やそれを実施するのに有効なカフェテリアプラン型の研修を行っている企業も 3 割程度存在し、今後、その割合が高まることが期待される。

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5.ジョブ型・リスキリングと生産性の関係

本節では、ジョブ型雇用及びリスクリングに注目し、それらと企業の生産性の関係を分析する。2024 年 6 月 21 日に閣議決定された「経済財政運営と改革の基本方針 2024 ～賃上げと投資がけん引する成長型経済の実現～」（骨太方針 2024）においても、三位一体の労働市
場改革の中で、リスキリングによる能力向上支援、個々の企業の実態に応じた職務給の導入、成長分野への労働移動の円滑化の推進に向けた取り組みが重要視されている。ジョブ型雇用については、既に導入している多様な企業の事例を掲載した「ジョブ型人事指針」を今夏に公表し、各企業の実情に応じた導入方法を検討できるようにするとの記載がある。リスキ
リングについては、全世代のリスキリングを推進すること、教育訓練給付の給付率の引上げを含めた拡充、対象資格・講座の拡大に取り組むことが明記されている。人手不足感の強い
日本経済において、ジョブ型雇用やリスキリングを行うことで、企業内および企業間の成長分野への労働移動の実現による生産性の向上が期待されている。
第２節の人的資本経営の捉え方においても、人的資本経営のインフラとして、ジョブ型雇用を位置付けているが、昨年公表した『日経スマートワーク経営研究会報告書 2023（以降、『報告書 2023』）』においても、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ることが示されている。なぜなら、リスキリングは、職務が限定されたジョブ型
雇用が採用されていないと、その効果が十分発揮されないと考えられるためである。具体的に『報告書 2023』では、従業員毎にどの程度どういったスキルを持ち合わせているのか、
どのようなリスキングがどの程度必要になってくるのかが異なることが通常で、リスキリ
ングは、特定のグループに一律に行うことが難しいこと、そのため、日本企業の従来型のした特徴はメンバーシップ型雇用の下での企業訓練では対応が難しいことが示されている。
そのため、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を改めて強調しておく必要があろう。本節ではこの点に注目し、ジョブ型雇用（職務限定正社員制度）の導入度合いが強い企業で、かつリス

15キリングも同時に実施している企業は企業パフォーマンス（生産性など）が高いかどうかの検証を試みる。

ジョブ型雇用の導入状況
本報告においては、昨年の報告書と同様に、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。
日経「スマートワーク経営」調査では、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ている。図表 1-7 には、広義ジョブ型雇用の導入状況（導入していると回答した企業の割合）が示されている。
まず、3 つの分類の中では、労働時間限定正社員（勤務時間を通常よりも限定して働く正社員）制度を導入している企業の割合が高く、2023 年では 88％に達している。育児やそれ以外（介護など）による短時間勤務の導入が進んでいることがわかる。また、地域限定正社員制度を導入している企業の割合は 45％と、昨年調査と同程度となっている。職務限定正社
員制度を導入している企業（図表 1-8 の設問の何れかを導入していると回答した企業）の割
合は 2023 年調査では 51％と昨年よりやや下がっているものの、特に、キャリアの自律性で重要なプロフェッショナル型の導入企業の割合については図表 1-9 に示されているが、年々増加傾向にあり、2023 年調査では３割程度となっている。3 つの分類のいずれかの限定正社
員制度を導入している割合である広義のジョブ型雇用の導入割合は９割を超えている。また、３つの分類すべてを導入している狭義のジョブ型雇用の導入割合は３割程度となっている（図表 1-10）。
また、昨年調査から、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、真のジョブ型とは程遠いものと定義しているが、図表 1-11 の通り、導入済み企業の割合は 2023 年でも 14％程度と低い。加えて昨年調査同様、プロフェッショナル型の職務
限定正社員につながる、就きたい職種を申請・登録する自己申告制度や社内公募・社内ＦＡ制度の導入状況を示したのが図表 1-12 であるが、自己申告制度は７割弱、社内公募・社内ＦＡ制度は半数以上の企業で導入されていて、キャリアの自律性を支援する体制の整備が16

進んでいることが伺える。

ジョブ型雇用、リスキリングと生産性の関係
次に、ジョブ型雇用の導入やリスキリングの実施と企業業績の関係について検証する。まずはジョブ型雇用と企業業績について回帰分析を行う。
『報告書 2023』でも、同様の分析が行われている。具体的には、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い、固定効果モデル（企業固有の影響をコン
トロール）では、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。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。
本稿では、労働生産性に注目し、（施策導入の）１期後の労働生産性とジョブ型雇用の関係を企業固有の特徴をコントロールした固定効果モデルと OLS（最小二乗法）により分析した。図表 1-13 には回帰分析の結果の要約が示されている。表中の＋は、推計の結果、得られた係数がプラスで統計的に有意な結果を示す。OLS は多くのジョブ型に関する変数で１期後の労働生産性とプラスで有意な結果が得られている。固定効果推計では、特定の業務のプ
ロフェッショナルとしての職務限定（無限定社員よりも等級や給与水準が上の、高度資格所有者など）制度を導入していたり、狭義ジョブ型（様々な職務限定正社員制度を導入している）の企業は、１期後の生産性が上昇するとの結果が得られている。これらの結果は、こうした高度な、あるいは本格的なジョブ型への取り組みが生産性を向上させる可能性がある
ことを示唆している。
次にリスキリングと生産性の関係を分析する。リスキリングに関する変数は、調査内で、キャリアの自律性のサポートなどのための研修メニューやカフェテリアプランによる教育
支援、スキル評価・認定基準の設定、IT 人材育成のための研修、従業員の自律的な学びを助ける研修の導入に関する設問があるため、それらを３つに分類し、推計に利用した（図表17

1-14）。まず、各リスキリング変数と労働生産性の相関係数を見ると、有意なプラスの相関関係があることが分かった（図表 1-15）。次に、各リスキリング変数と労働生産性の関係を視覚的に分析するために、図表 1-16-1 から 1-16-3 に横軸にリスキリング変数（施策の個数）、縦軸に労働生産性の対数値をとった箱ひげ図を作成した。これらの図からは、リスキ
リング施策の導入数が多いほど労働生産性が高い傾向があることがわかる。
『報告書 2023』
でも、企業が主導的にリスクリングを行う場合は、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ような「カフェテリア方式」の導入が重要であることが示されている。今回の結果はリスキリングに関する施策が多いほど労働生産性が高いため、必要な研修を受けられないというミスマッチが回避されているとの見方もできる。
最後に、リスキリングをしながら、ジョブ型雇用制度を導入している場合とそうでない場
合で生産性に違いがでるのかを分析する。図表 1-17 には被説明変数を１期後の労働生産性、説明変数には、ジョブ型雇用制度導入の有無、リスキリングの実施の有無、ジョブ型雇用制
度とリスキリング制度の交差項を含めた推計の結果が示されている。ジョブ型雇用の変数
は特定の業務のプロフェッショナルとしての職務限定（無限定社員よりも等級や給与水準が上の、高度資格所有者など）制度があるかどうか、リスキリング変数は②カフェテリアプ
ランによる教育支援などの導入の有無を用いている。交差項を含めない推計では、ジョブ型
雇用もリスキリングも１期後の労働生産性と統計的に有意な正の関係があるとの結果が示されている。一方で、ジョブ型とリスキリングの交差項を含めた場合は、ジョブ型、リスキ
リングの単独項は有意ではなくなり、交差項がプラスで有意な結果が得られている。つまり、ジョブ雇用を導入していて、リスキリングも行っている場合は有意にその後の生産性とプラスで関係している。そのため、ジョブ型雇用とリスキリングは補完的な関係があり、リス
キリングは、ジョブ型雇用という人的資本経営のインフラが整備された上でその効果が十分に発揮されると考えられる。

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まとめ
本節では、ジョブ型雇用を職務限定正社員、地域限定正社員、勤務時間限定正社員と３つの分類に分けて整理し、その導入状況を把握した。結果、何れの限定正社員制度も導入割合が近年増加していること、特に、キャリアの自律性で重要なプロフェッショナル型の導入企
業の割合が徐々に増加していることがわかった。
ジョブ型雇用と労働生産性の関係については、企業固有の特性をコントロールした固定効果推計で、特定の業務のプロフェッショナルとしての職務限定制度を導入していたり、狭義ジョブ型雇用に該当する企業は、１期後の生産性が上昇していた。ある種、本格的なジョブ型への取り組みが生産性を向上させる可能性があることが示唆された。
リスキリングについても労働生産性は正で相関していることがわかった。ただし、本分析の結果から、リスキリングとジョブ型雇用は補完的な関係にあることが明らかとなった。リ
スキリングをただ単に行うだけでなく、企業側が求めるスキルと従業員が必要なスキルのミスマッチを回避するジョブ型雇用の普及が求められよう。ジョブ型雇用は人的資本経営のインフラと位置づけ、生産性向上のためには、ジョブ型だけでも、リスキリングだけでもなく、それらが相互連関していることを意識した取り組みを行うことが重要と言える。

19

図表 1-7
各形態別広義ジョブ型（限定）正社員導入割合（％）
100%
90%

80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
2019

2020
職務限定正社員

2021
地域限定正社員

2022

2023

労働時間限定正社員

出所：日経「スマートワーク経営」調査 2019 から 2023

図表 1-8

職務限定正社員制度に関する設問

BQ32.貴社には職務限定正社員の制度がありますか。限定の内容についてお答えください。（いくつでも）※ここでの職務限定正社員とは、契約で業務範囲が規定されているケースを指します。
勤務地域のみ限定されているケースはBQ34の地域限定正社員に該当しますので、ここでは除外してください。
bq32_1 1. 一般職・現業職またはそれに準じる職務限定（概ね非管理職層として勤務することを前提にしたキャリア・コース）

bq32_2 2. 契約社員や派遣社員を正社員登用する際に、当初の業務に限定した職務限定（販売職、現業職など）
bq32_3 3. 特定の業務のプロフェッショナルとしての職務限定（無限定社員と等級や給与水準が同程度または同程度未満）
bq32_4 4. 特定の業務のプロフェッショナルとしての職務限定（無限定社員よりも等級や給与水準が上の、高度資格所有者など）
出所：日経「スマートワーク経営」調査 202220

図表 1-9
職務限定正社員制度導入企業割合（％）
60%
50%
40%
30%
20%

10%
0%
2019

2020

職務限定正社員制度導入企業割合

2021

2022

2023

特定業務プロとしての限定導入企業割合

出所：日経「スマートワーク経営」調査 2019 から 2023

図表 1-10
いずれかの形態の限定、すべての形態の限定正社員を導入している割合（％）
100%
80%
60%
40%
20%
0%
2019

2020
広義ジョブ型（or型）

2021

2022

狭義ジョブ型（and型）

出所：日経「スマートワーク経営」調査 2019 から 2023

21

2023

図表 1-11
職務記述書を整えただけの「なんちゃってジョブ型」
導入企業割合
16%
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
2022

2023

出所：日経「スマートワーク経営」調査 2022 から 2023

図表 1-12
キャリアの自律性を支援する制度の導入割合（％）
80%
70%

60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
2019

2020

2021

就きたい職種を申請・登録する自己申告制度

2022

社内公募/社内FA制度

出所：日経「スマートワーク経営」調査 2019 から 2023
22

2023

図表 1-13

ジョブ型雇用導入と生産性に関する回帰分析結果の要約
１期後の労働生産性

1 職務限定正社員（BQ32の1～4いずれか）の導入有無①

固定効果モデル

OLS

＋＋

+++

2 プロフェッショナル型(BQ32の3または4)職務限定正社員の導入有無②
3 プロフェッショナル型(BQ32の4)職務限定正社員の導入有無③

+++
＋

+++

4 プロフェッショナル型(BQ32の4)職務限定正社員の割合（正社員比）④+

5 勤務地限定正社員（地域限定正社員）の導入有無⑤+++

6 勤務地限定正社員（地域限定正社員）の割合⑥+++

7 労働時間限定正社員（労働時間を通常より限定して働く正社員合計）の導入有無⑦
8 労働時間限定正社員（労働時間を通常より限定して働く正社員合計）の割合⑧+++

9 広義ジョブ型（職務限定or勤務地限定or労働時間限定）導入有無⑨10 狭義ジョブ型（職務限定and勤務地限定and労働時間限定）導入有無⑩+++注）１期後の労働生産性に対して有意な係数を示す。＋＋＋は１％、＋＋は５％、＋は１０％有意水準。

図表 1-14

リスキリング変数

図表 1-15

リスキリングと生産性の関係（相関係数）
労働生産性

リスキリング① 0.0971**

リスキリング② 0.0733***

リスキリング③ 0.1401***注) *、**、***はそれぞれ 10％、5％、１％有意水準を示す。
23+++

図表 1-16-1

リスキリング変数①（キャリアの自律性のサポートな

どのための研修メニューの個数）と労働生産性の関係

注）縦軸：労働生産性、横軸：リスキリングに関する施策の導入数

図表 1-16-2

リスキリング変数②（カフェテリアプランによる教育

支援、スキル評価・認定基準の設定）と労働生産性の関係

注）縦軸：労働生産性、横軸：リスキリングに関する施策の導入数

24図表 1-16-3
リスキリング変数③（IT 人材育成のための研修、従業員の自律的な学びを助ける研修））と労働生産性の関係

注）縦軸：労働生産性、横軸：リスキリングに関する施策の導入数

図表 1-17

ジョブ型雇用×リスキリングと生産性の関係
１期後の労働生産性

ジョブ型
リスキリング②

１期後の労働生産性

0.295 ＋＋＋
0.116

＋

ジョブ型

-0.096

リスキリング②

0.028

リスキリング②×ジョブ型

0.341 ＋＋＋

注）OLS の推計結果。表中の数字は係数を示す。+、++、+++はそれぞれ 10％、5％、１％有
意水準を示す。企業規模をコントロールするため従業員数を説明変数に加えている。ジョブ型雇用の変数は特定の業務のプロフェッショナルとしての職務限定（無限定社員よりも等級や給与水準が上の、高度資格所有者など）制度があるかどうか、リスキリング変数は②カフェテリアプランによる教育支援などの導入の有無を用いている。

25

6.「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」に関する分析

本節では、「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」について着目し、それらの施策と労働生産性の関係を分析する。そもそも、なぜ、「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」に注目するのか。日本の大企業で典型的にみられるメンバーシップ型雇用においては、人力による密接な情報伝達・交換・共有を重視する企業の組織内情報システムを構築してきた。これは、新卒一括採用で同質的なメンバーを集めるとともに、同じ職場で同じ時間を共有することで、以心伝心、あうんの呼吸で暗黙知といわれるものも含め情報を効率的に共有できるという特徴を持つ（鶴(2023)）。働く場所、働く時間を共有することを重視するメンバーシップ型雇用は、従業員がつねに職場にいて同じ時間を共有することが前提のシステムといえる。このため、そうした特徴がこれまで長時間労働や年次休暇の未消化という問題を生んできたし、コロナ期おいて在宅勤務にスムーズに移行できない要因となった。
しかし、働き方改革が進行する中で、長時間労働是正、年次休暇取得推進などの取り組みが進むとともに、在宅勤務も普及するなど、これまでの「従業員が職場にいないことを許容しない仕組み」から「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」を取り入れていこうとする動きが広がってきた。こうした取り組みが従業員のウェルビーイングを高めることは
既に過去の研究会報告でも明らかにしているが、本節ではそうした取り組みが企業のパフォーマンス、特に、労働生産性（時間当たり）とどのような関係があるかを検討する。

「従業員が職場にいないことを許容しない仕組み」の具体的指標「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」としては、以下、３つのグループに分けて考える。第一は、「職場に完全にいないことを許容する仕組み」（グループ１）で、休暇、育休、休業などに関する仕組みである。第二は、「職場にいない時があることを許容する仕組み」（グループ２）であり、勤務間インターバル制度、フレックスタイム制度、在宅勤務制度などが挙げられる。第三は、「職場にいるが別の職場でも活動している」（グループ３）
で、副業・兼業関係の取り組みがここに入ることになる。具体的に使用した指標については、
図表 1-22 を参照されたい。グループ１から３にかけて従業員が職場にいない程度は弱まると解釈できる。
また、個別の取り組みの指標のみならず、グループ毎に総合指標も作成した。具体的には個別指標が個数やダミー変数の場合は、その数を足し合わせるとともに、個数やダミー変数26

以外の連続変数については四分位で１～４に数値を変換し、それぞれのグループで合計した。さらに、グループ１から３の総合指標を合計したものを全体の総合指標とした。
まず、それぞれのグループのいくつかの指標について調査対象企業の経年変化をみてみよう（図表 1-18）。グループ１では、年次休暇取得率の平均、グループ２では、勤務間イン
ターバル制度、在宅勤務制度、フレックスタイム制度の導入割合、グループ３では、特別な場合を除き副業の内容を限定していない企業の割合をそれぞれみているが、いずれの指標も調査開始の 2017 年から継続的に上昇しており、こうした取り組みが調査対象企業で着実に進んでいることが伺われる。

推計結果
図表 1-19 は、それぞれのグループの変数及び総合指標と 1 年後の労働生産性の関係を回帰分析（OLS）した結果をまとめたものだ(より詳しくは、図表 1-23～26 参照)。グループ１
では、年次有給休暇取得率、年間平均休日取得数、取得率の低い人へのヒアリング・アンケ
ート実施、休暇の取得奨励施策数、グループ２では、在宅勤務制度利用者割合、フレックス
タイム制度利用者割合、各種総合指標についてはすべての変数について、労働生産性と正で有意な相関がみられた。一方、有意でなかった変数の中も、グループ１の男性育休や長期休
暇関連で変数については、企業の導入割合などがかなり低いことが一因となっている可能性が高い。いずれにせよ、広範な変数において、労働生産性との正の相関が高い、つまり、「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」をより導入している企業ほど労働生産性もより高いといえる。
それでは、上記の変数の中でも、労働生産性との相関がより強い変数は何であろうか。こ
こでは回帰分析で得られた変数の係数の大きさを比較できるようにするため、標準化回帰係数を求めた。まず、個々の取り組みについては、在宅勤務利用者割合、年間平均休日取得
数、休暇の取得奨励施策数、副業の容認度の順で係数が大きい（図表 1-20）。グループ毎でみると、グループ２（職場にいない時がある）、グループ３（職場にいるが別の職場でも活動 ）、グループ１（職場に完全にいない ）の順で係数が大きい（図表 1-21）。個別取り組
みで在宅勤務利用、グループ毎ではグループ２の係数が最も大きかったことは、「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」の中でも「職場にいない時があることを許容する仕組み」といった中間的に位置する取り組みが労働生産性により大きな効果を与える可能性があることを示唆しているかもしれない。
27

まとめ「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」については、これまでの「スマートワー
ク経営」研究会の各種報告において、従業員のウェルビーイングを高めることを確認してきたが、今回は、労働生産性との相関も高く、こうした取り組みが企業の生産性向上と両立し得ることを示している。
このため、メンバーシップ型雇用システムの下では、「従業員が職場にいることが当然」、「従業員が職場にいないを許容しない」というメンタリティが非常に色濃く残っているが、企業は発想の転換が必要であり、「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」は人的資本経営の中でも重要な柱に位置付けられるべきだ。
ただし、今回の分析結果については、あくまでも OLS による相関関係を確認した分析であり、因果関係を明確に示した分析ではないことに留意する必要がある。つまり、「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」を導入すればその結果として労働生産性が向上することを担保する分析結果とは必ずしもいえないということだ。実際、使用したデータはパネ
ルデータであるので固定効果推計も行ったが有意な結果は得られなかった。これは、企業毎の観察されていない特徴が介在し、みかけの相関を生んでいる可能性があることを示している。因果関係については慎重に解釈すべきであり、また、今後の分析課題としたい。

＜参考文献＞
滝澤美帆・鶴光太郎 (2022) 「在宅勤務 コロナ下での課題と ウェルビーイングとの関係」、『日経スマートワーク経営研究会報告 2022』第 1 章
鶴光太郎（2023）『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・滝澤美帆（2023）「スマートワーク経営で拓く人的資本経営の未来：総論」、「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－」日経スマートワーク経営研究会 第 1 章

28

29

30

参考 1：「従業員が職場にいないことを許容する仕組み」に関する分析の推計結果

31

32

参考 2：ポストコロナにおける在宅勤務のあり方

33

34

第2章

人的資本経営
第 1 節・2 節 山本勲（慶應義塾大学商学部教授）
第3節

1.

滝澤美帆（学習院大学経済学部教授）

人的資本経営の実施と他の人材関連施策との関係

日経「スマートワーク経営」調査 2023 では、人的資本経営のほか、ダイバーシティ推進、
在宅勤務、勤務地限定社員、ジョブ型雇用制度について、導入の有無と導入年を企業毎に調査している。そこで、近年注目されている人的資本経営の導入率と導入時期を他の人材関連施策と比較したのが図表 2-1 である。図では導入率を棒グラフ、導入年の中央値を折れ線グ
ラフで示している。図をみると、人的資本経営の導入率はダイバーシティ推進、健康経営推進、在宅勤務よりも低く、導入年も中央値が 2022 年と遅いことがわかる。ただし、勤務地
限定正社員制度やジョブ型雇用制度と比べると、人的資本経営の導入率はかなり高くなっており、近年、上場企業の中で急速に普及してきているといえる。
また、他の人材施策の導入との関連性をみるため、図表 2-2 には、各施策同士の相関係数
をマトリクス形式で示した。表をみると、人的資本経営はダイバーシティ推進と健康経営との相関が高く、勤務地限定正社員制度やジョブ型雇用制度との相関は高くないことがわかる。

図表 2-1

人的資本経営と他の施策の導入状況（導入率・導入年）（資料）日経「スマートワーク経営」調査より筆者作成

35

図表 2-2
人的資本経営
人的資本経営

人的資本経営と他の施策の相関関係
ダイバーシティー推進

健康経営推進

在宅勤務

勤務地限定正社員

1

ダイバーシティー推進0.55891

健康経営推進0.5366

0.66541

在宅勤務

0.45620.58490.53541

勤務地限定正社員

0.26710.29380.274

0.26081

ジョブ型雇用制度

0.25590.24530.20610.21290.144（資料）「スマートワーク経営調査」より筆者作成

2.

人的資本経営とアウトカムの関係

人的資本経営は企業業績や賃金、働き方、従業員のウェルビーイングとどのような関係があるのかを調べるため、図表 2-3 には、利益率（ROS）、平均賃金、年間労働時間、離職率、在宅勤務実施率、メンタルヘルスを理由とした離休職率、十分な睡眠者割合と人的資本経営の取り組みとの相関係数を示した。ここで、人的資本経営の取り組みを表す指標としては、実施の有無のほか、推進方針の策定・開示の度合い（実施していない、実施の検討をしている、推進方針は定めていないが実施している、開示はしていないが推進方針を定めて実施している、推進方針を定めて開示・実施しているの 5 段階）と人材活用の統括責任者の設置の度合い（設置していない、本部長・部長以下のクラスで設置、役員・執行役員以上で設置の3 段階）を用いている。また、図では、比較のため、スマートワーク経営調査の回答内容に基づくスマートワーク総合偏差値との相関関係も示した。なお、図で示しているのは相関関係に過ぎず、因果関係ではないことには留意が必要である。
図をみると、人的資本経営に関する指標は平均賃金と有意にプラス、年間労働時間・離職率と有意にマイナスの相関関係になっており、特に、推進方針の策定・開示の度合いとの相関係数が大きくなっていることがわかる。つまり、人的資本経営の中でも推進方針の策定・開示を進めることは重要で、そうしている企業では賃金が高く、労働時間が短く、離職率が抑えられているといえる。ただし、図では、相関係数のほとんどで人的資本経営の指標より

36

も、スマートワーク総合偏差値で高くなっていることもわかる。特に、スマートワーク総合
偏差値は在宅勤務実施率や十分な睡眠者割合とも有意にプラスの相関関係があり、スマー
トワーク経営が従業員のウェルビーイングの高さにつながっている可能性が示唆される。
いずれにしても、人的資本経営とスマートワーク経営には類似性の高さが見出せるといえよう。

図表 2-3

人的資本経営・スマートワーク経営と各種アウトカムとの相関関係（資料）日経「スマートワーク経営」調査より筆者作成

３．人的資本に関する情報開示とパフォーマンス

2023 年 1 月に改正された内閣府令により、2023 年 3 月期決算から上場企業などを対象に人的資本の情報開示が義務化されているが、開示された内容をみると、例えば人的資本投資に関する定量的な数値の開示については、調査によると２割程度であったり、足踏みの状態であると言われている1。また株式会社オデッセイが全国の従業員数 1000 以上もしくは、年
商 500 億円以上の企業で働く、人事関係者、経営企画関係者 500 人行った「人的資本情報の可視化・開示の取り組み状況に関する調査」によると、開示状況に関しては、以下の結果が
示された。

1

2023 年 6 月 21 日日本経済新聞朝刊「人的資本の開示義務化、企業の取り組みは？」より引用。
37

・人的資本情報を開示している企業は約 6 割（58%）に上るが、約 2 割（21％）は義務化された項目の開示に留まっている。有価証券報告書には記載はしているが、手間がかかっていると感じている上場企業が半数以上（56%）ある。
・人的資本情報を社外に開示していない企業も全体で 42％、上場企業でも 22％あり、企業による取り組みの違いが見受けられる。非上場企業も 60%が人的資本情報を管理し、30％が開示もしている。非上場企業においても人的資本に関する意識の高さがわかる。
・有価証券報告書には、上場企業の 8 割近く（79%）が人的資本情報を記載しているが、過半数（56%）の企業は手間がかかると感じている。

以上からも、多くの企業が開示データの整備や開示の方法について苦労していることが伺える。
昨年度の日経「スマートワーク経営」調査報告では、企業の人的資本情報の開示と株価の関係に注目し分析を行った。分析の結果、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。その理由としては、
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があること、また、分析に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が考慮された。そのため、本分析では、企業の人的資本に関する情報開示の数ではなく、情報開示の質（クオリティ）に注目する。また企業パフォーマンス指標として株価ではなく生産性を用いて、企業における情報開示の質と生産性との関係を分析する。

人的資本に関する情報開示の状況
昨年度の『報告書 2023』でも、人的資本の情報開示の状況について調査されている。それによると、数字が開示されている項目としては、ダイバーシティの分野が最も高く、7 割
程度、次に、健康・安全・福祉、採用・異動・離職という分野の順に公開されている割合が38

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。
本分析では、開示の項目数ではなく開示の質を捉えるため、図表 2-4 にある設問を利用する。本設問では、研修時間・費用、離職率、男女管理職比率、男女給与格差、従業員エンゲージメントの５項目に関して、a 指標の開示、b 複数年度の開示、c 測定方法の開示、d 従
業員属性別の開示、e 内容別の開示が行われているか否かを聞いている。開示の質をとらえるために、上記５つの開示指標について、a から e の内容について、どの程度実際に開示しているかの割合を開示の質変数とした。具体的には a から e の５つ全てを開示していれば最も開示の質が高い１、１つだけ開示していたら０．２（五分の一）とする変数を作成した。
このようにして計算された開示の質変数を産業別に集計し、平均値を示したものが図表2-5 である。興味深いことに産業により開示の程度にばらつきがあることがわかる。特に金融業などは、男女管理職比率について 0.525 と半数以上の項目が開示されていて、開示の質が高い傾向がある。また、医薬品や電気・精密・機械産業も平均して開示の質が高い。こうした産業では、ハイスキルの人材が相対的に多く働いている印象もあり、人的資本の蓄積も進んでいるため、開示の質も高いのかもしれない。また、全体的な傾向としては、男女管理職比率の開示の質は全産業で高めである一方で、研修時間や費用など定量的な情報の開示の質は低い。冒頭、数値での公表は２割程度との調査があることを指摘したが、それと一致する結果と言える。最も開示の質が低かったのが、従業員エンゲージメントについてで、産業平均では 0.178 であった。

人的資本に関する情報開示と生産性の関係
そもそも企業がこうした情報を開示することと生産性に関係はあるのか。開示と生産性に関しては様々な仮説が考えられる。例えば、人的資本に関する施策（具体的には研修などの実施）が生産性に寄与することは多くの先行研究で指摘されている（森川（2018）、小寺・井上（2018）など）。開示が義務化されるにあたって、その準備として現状どの程度、人的資本に関する取り組みが進んでいるのかを企業は把握するが、仮に目標値と現状で乖離が39

あった場合、その乖離を埋めるような努力をする可能性もある。その結果、開示をきっかけに、人的資本に関する様々な取り組みが行われることで、生産性が向上することも考えられる。あるいは、そもそも開示の質が高い企業は、人的資本に関するマネジメント能力も高い
ため、生産性も高い傾向があるかもしれない。
まずは開示の質と生産性の関係を視覚的にとらえるために、横軸に開示の質、縦軸に労働生産性（の対数値）をとった箱ひげ図を紹介する。図表 2-6-1、図表 2-6-2 の横軸は、研修
時間・費用の開示の質、男女間給与格差に関する開示の質がそれぞれ示されている。これらを見ると、開示の質が高いグループほど労働生産性が高くなっていることがわかる。
最後に、被説明変数を労働生産性、説明変数に５つの開示指標それぞれの開示の質をとった回帰分析を行った結果が図表 2-7 に示されている。産業や企業規模をコントロールしても、各開示指標の開示の質と労働生産性は統計的に有意な正の関係があることが示された。

まとめ
本分析では、人的資本の情報開示に注目し、特に開示の質と生産性の関係を分析した。人的資本の情報開示は義務化が始まってまだ１年であることから、企業側も開示データの収集やデータの示し方などについても試行錯誤中であることが伺える。開示の質についても、質の高い産業（金融、医薬品、精密機械など）もあれば、そうでない産業もあり、ばらつきが大きい。
回帰分析の結果、開示の質が高いと労働生産性も高いといった結果が示されたが、一方で、今回は単年（１年分）のデータしか得られなかったため、生産性が高い企業だから人的資本の開示が進んでいるという可能性もある。そのため、人的資本の情報開示による生産性向上
効果があったかどうかについての分析は、今後の課題として残されているが、開示の質と企
業パフォーマンス（生産性）が統計的に有意な関係があることは示された。そのため、企業の中長期的成長に注目する投資家にとっては情報開示の質が有用な投資の判断材料となる可能性がある。

40

＜参考文献＞
小寺信也・井上祐介（2018）「企業による人的資本投資の特徴と効果」内閣府

経済財政分

析ディスカッション・ペーパー DP/18-2
鶴光太郎・山本勲・滝澤美帆（2023）「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－」日経スマートワーク経営研究会
森川正之（2018）「企業の教育訓練投資と生産性」RIETI Discussion Paper Series 18-J021

41

図表 2-4

人的資本の開示の質の計測のための設問

BQ4.貴 社 の 人 的 資 本 経 営 に 関 し て 、 以 下 の 指 標 を 開 示 し て い ま す か 。
（それぞれいくつでも）開示している場合、「複数年度」「測定方法」「従業員属性別」「内容別」を開示していますか。
※管理職比率と給与格差の「d.従業員属性別」は、単に男女別を開示しているだけでは該当しません。

1. 研修時間、費用
2. 離職率（または人数）
3. 男女管理職比率（または人数）
4. 男女給与格差
5. 従業員エンゲージメント

ａ．指標の開示ｂ．複数年度の開示

ｃ．測定方法の開示

ｄ．従業員
属性別の開示ｅ．内容別の開示

bq4 a_1
bq4 a_2
bq4 a_3
bq4 a_4
bq4 a_5

bq4 b_1
bq4 b_2
bq4 b_3
bq4 b_4
bq4 b_5

bq4 c _1

bq4 d_1
bq4 d_2
bq4 d_3
bq4 d_4
bq4 d_5

bq4 e _1
bq4 e _2
bq4 e _3
bq4 e _4
bq4 e _5

bq4 c _5

出所）日経「スマートワーク経営」調査 2023

図表 2-5

産業別開示の質の平均値

研修時
間、費用

離職率

男女管理 男女給与
職比率

格差

従業員エ
ンゲージ
メント

1. 食品

0.217

0.353

0.466

0.319

0.190

2. 化学・石油

0.226

0.401

0.460

0.357

0.209

3. 非鉄・鉄鋼

0.208

0.385

0.442

0.279

0.154

4. 医薬品

0.236

0.409

0.466

0.295

0.236

5. その他素材（繊維、紙パ、窯業など）

0.235

0.272

0.435

0.315

0.122

6. 電機・精密・機械

0.255

0.390

0.537

0.347

0.212

7. 自動車・輸送用機器

0.141

0.278

0.435

0.315

0.141

8. その他製造業

0.234

0.311

0.472

0.321

0.143

9. 建設業

0.214

0.330

0.420

0.267

0.177

10.電力・ガス

0.255

0.614

0.386

0.227

0.309

11.商社

0.185

0.277

0.377

0.291

0.116

12.運輸

0.230

0.370

0.454

0.315

0.200

13.倉庫・不動産

0.141

0.259

0.278

0.139

0.104

14.通信・サービス

0.163

0.248

0.399

0.246

0.155

15.小売り・外食

0.159

0.241

0.435

0.301

0.119

16.金融

0.261

0.246

0.525

0.348

0.293

17.その他非製造業

0.088

0.130

0.270

0.160

0.104

Total

0.207

0.314

0.445

0.298

0.178

42

図表 2-6-1

開示関連指標と生産性：研修時間、費用に関する開示の質

図表 2-6-2

開示関連指標と生産性：男女間給与格差に関する開示の質43

図表 2-7

人的資本の開示の質と生産性の関係に関する回帰分析の結果

労働生産性
1. 研修時間、費用＋＋＋

2. 離職率（または人数）＋＋＋

3. 男女管理職比率（または人数）＋＋＋

4. 男女給与格差＋＋＋

5. 従業員エンゲージメント＋＋＋

注）OLSによる推計。
企業規模と産業ダミーを説明変数に含む。
表中の＋＋＋は係数が１％有意水準でプラスで有意な結果。

44

第3章

テクノロジー活用と専門人材

第 1 節・2 節 山本勲（慶應義塾大学商学部教授）
第3節

滝澤美帆（学習院大学経済学部教授）

1. 新しいテクノロジー導入とデジタル人材活用の変化

2022 年と 23 年の日経「スマートワーク経営」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。そこで、各種テクノロジ
ーの導入状況が 1 年間でどのように変化したのか、特に、導入率の低かった企業で導入率が高まって導入状況の収束がみられるのか、あるいは、導入率の高かった企業でより導入率が高まって導入の格差が拡大しているのかを確認する。
まず、図表 3-2 では、5 種類のテクノロジーすべてについて、横軸に導入率、縦軸に 2022
年から 23 年の導入率の変化幅を示した。図をみると、幅は大きいものの、近似線で示した
ように右下がりの関係性があり、特に 2022 年で導入率がゼロだった企業では導入率が大きく上昇した企業も少なくないこともわかる。つまり、2022 年に導入率が低かった企業ほど、僅かではあるが導入が進み、格差は拡大していないといえる。
次に、図表 3-3 では、テクノロジーの種類ごとに、導入率の収束状況を示している。図をみると、より顕著に導入率の低かった企業ほど、1 年間で新たに導入するといった収束の傾向があることがわかる。
一方、SW 調査では、デジタル人材に関しても、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施策
数を 2022 年と 23 年で調査している。デジタル人材の育成施策については、「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
45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
つであり、実施率として指標化した。
図表 3-4 はこれら 3 つの指標について、
図表 3-2 や図表 3-3 と同様に 1 年間の変化を 2022
年の水準別に示したものである。しかし、図をみると収束や格差拡大について、明確な傾向
は必ずしも見出せないといえる。
以上の点を回帰分析で確認したのが図表 3-5 である。図表 3-5 は、テクノロジーの導入率やデジタル人材関連の指標の変化を被説明変数にし、前年（2022 年）の水準を説明変数にした OLS 推計の結果を示したものである。図表 3-5 の(1)列をみると、前年のテクノロジ
ー導入率の係数は統計的に有意にマイナスとなっており、導入率は収束傾向があることが確認できる。(2)列は前年のテクノロジーの導入率を水準ごとのダミー変数で捉えたものであるが、前年の導入率が 50%以上の企業と比べて、50%未満の導入率だった企業はいずれも有意に導入率を高めていることがわかる。しかし、係数の大きさに注目すると、前年のテクノロジー導入率が 10%未満の企業では、その後の導入率の上昇が限定的となっており、課題も見出せる。また、(1)列と(2)列ではデジタル人材指標との関係性もみているが、前年にデジタル人材育成施策数が多かった企業でテクノロジー導入率が有意に上昇しており、両者に親和性があることがわかる。
一方、(3)〜(5)列はデジタル人材指標の変化を被説明変数にしたものであるが、背景がグレーになっている前年の水準の係数をみると、自社 IT 人材数と人材育成施策数は有意にマイナスで企業間の格差が収束傾向にあるものの、AI･DX 人材数は係数が有意でなく、活用の格差が続いていると解釈できる。このほか、前年のテクノロジー導入率はいずれも統計的に有意にプラスであり、テクノロジー導入後にデジタル人材育成を実施していることが示唆される。
最後に、図表 3-6 では、テクノロジーの種類毎に同様の回帰分析を行った結果を示している。図表 3-6 をみると、まず、どのテクノロジーも導入率の低かった企業ほど導入する収束傾向があることがわかる。次に、 デジタル人材育成とウェルイーイング向上・人的資源配置効率化のテクノロジーが親和的であることや、賃金の高い企業や大企業で導入率が上昇傾向にあること、離入職率が高いと人的資源配置効率化関連のテクノロジーが導入されやすいこと、人的資本経営と在宅勤務を実施している企業ほどテクノロジー導入が進みやす
いことなどがわかる。
また、人材関連施策の導入の有無によって、導入するテクノロジーの種類が異なることも46

わかる。具体的には、ダイバーシティ推進を実施している企業では在宅・コミュニケーショ
ン向上や人的資源配置効率化を目的としたテクノロジー導入が進んでいるほか、健康経営を実施している企業ではウェルビーイング向上のためのテクノロジー導入、人的資本経営を進めている企業では業務効率化やウェルビーイング向上のためのテクノロジー導入、在宅勤務を実施している企業では、業務効率化や在宅・コミュニケーション向上のためのテクノロジー導入、勤務地限定制度のある企業では人的資源配分効率のためのテクノロジー導入が上昇している。

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

図表 3-2

テクノロジー導入率の変化：テクノロジー全体（資料）日経「スマートワーク経営」調査より筆者作成

47

図表 3-3

テクノロジー導入率の変化：テクノロジーごと（資料）日経「スマートワーク経営」調査より筆者作成

図表 3-4デジタル人材指標の変化（資料）日経「スマートワーク経営」調査より筆者作成

48

図表 3-5

テクノロジー導入率とデジタル人材指標の変化：回帰分析（OLS）の結果
テクノロジー導入率の変化(1)-0.1186***(0.0237)

前年のテクノロジー導入率

AI・DX人材数(2)

デジタル人材変数の変化
自社IT人材数
人材育成施策数(3)
0.0811***(0.0212)(4)0.0123*(0.0062)(5)0.5188***(0.0628)0.5805(0.5072)
0.2158(0.1577)-0.0132(0.0121)624-0.0470(0.1276)-0.4045***(0.1459)
0.0024(0.0033)584

0.0803(0.4401)
0.2478(0.3006)-0.3787***(0.0378)626

前年のテクノロジー導入率ダミー（ベース=50%以上）
導入率10%未満

0.0359**(0.0148)0.0699***(0.0185)0.0468***(0.0128)0.0515***(0.0102)0.0232**(0.0104)

導入率10-20%
導入率20-30%
導入率30-40%
導入率40-50%
前年のデジタル人材

AI・DX人材数（対正社員数）
自社IT人材数（対正社員数）
デジタル人材育成施策数
サンプルサイズ-0.1855-0.2295-0.0093(0.0893)0.0487***(0.0133)626-0.2127(0.2528)-0.0286(0.0893)
0.0462***(0.0130)626（資料）日経「スマートワーク経営」調査より筆者作成（備考）

図表 3-6***、**、*印は 1%、5%、10%水準で統計的に有意なことを示す

テクノロジーの種類ごとの導入率の変化：回帰分析（OLS）の結果
テクノロジー導入率の変化変化

前年のテクノロジー導入率

在宅・コミュニケー ウェルビーイング
ション向上
向上

人的資源配置効
率化

全体

デジタル化

業務効率化

(1)
-0.2325***(0.0305)(2)-0.3129***(0.0368)(3)-0.2872***(0.0353)(4)-0.3884***(0.0398)(5)-0.3456***(0.0348)(6)-0.2795***(0.0359)-0.0560(0.3036)
0.0462(0.0968)
0.0251*(0.0137)0.0006(0.0013)0.0000**(0.0000)
0.0000(0.0000)
0.0005(0.0005)
0.0099***(0.0030)

0.4468(0.6135)0.2904(0.1839)0.0388(0.0249)-0.0003(0.0027)0.0000(0.0000)
0.0000(0.0000)
0.0006(0.0011)0.0039(0.0052)

0.3977(0.3951)
0.1286(0.1749)
0.0337(0.0222)-0.0033(0.0022)0.0000***(0.0000)-0.0000(0.0000)-0.0002(0.0008)0.0167***(0.0046)

0.0545(0.4519)-0.1603(0.1662)0.0282(0.0189)
0.0038(0.0025)0.0000(0.0000)
0.0001(0.0000)
0.0005(0.0010)0.0033(0.0049)-0.2377(0.4112)0.0499(0.2124)0.0542*(0.0305)
0.0010(0.0029)0.0000(0.0000)
0.0000(0.0000)-0.0004(0.0009)0.0307***(0.0065)-0.3180(0.3999)0.1407(0.1822)0.0428*(0.0231)0.0023(0.0021)0.0000***(0.0000)
0.0000(0.0000)
0.0013*(0.0007)0.0096*(0.0050)0.0202(0.0127)0.0141(0.0107)0.0179**(0.0074)
0.0245*(0.0140)0.0051(0.0069)
0.0074(0.0093)583

0.0073(0.0251)0.0206(0.0210)0.0210(0.0154)0.0128(0.0243)-0.0003(0.0140)0.0009(0.0217)583

0.0072(0.0185)-0.0069(0.0175)
0.0251**(0.0122)0.0369*(0.0196)0.0022(0.0113)-0.0087(0.0157)583

0.0431*(0.0256)
0.0246(0.0228)-0.0024(0.0128)0.0653**(0.0313)0.0084(0.0122)-0.0018(0.0158)583

0.0051(0.0234)
0.0684***(0.0234)
0.0417**(0.0172)-0.0001(0.0258)
0.0083(0.0156)
0.0391(0.0263)583

0.0352*(0.0185)0.0131(0.0174)
0.0200(0.0124)0.0035(0.0180)0.0195*(0.0118)0.0205(0.0202)583

前年のデジタル人材

AI・DX人材数（対正社員数）
自社IT人材数（対正社員数）
デジタル人材育成施策数
前年の平均年齢
前年の平均給与
前年の年間労働時間
前年の離入職率
前年の企業規模
前年までの人材関連施策ダミー
ダイバーシティ推進
健康経営
人的資本経営
在宅勤務
勤務地限定
ジョブ型雇用制度
サンプルサイズ（資料）日経「スマートワーク経営」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

2. テクノロジー導入×専門人材活用がアウトカム指標に与える影響

2022 年と 23 年の企業パネルデータを用いて、テクノロジー導入率やデジタル人材活用の度合いが変化することで、さまざまなアウトカム指標がどのように変化したかを検証することができる。そこで、図表 3-7 は企業の異質性をコントロールした差分モデルとして、テクノロジー導入率やデジタル人材活用が SW 総合偏差値、社員数、労働時間、賃金、離職率、睡眠などのウェルビーイング指標などに与える影響を推計した結果を示している。なお、図表 3-7 では利益率（ROA）への影響も推計しているが、利益率は 2022 年のデータしか得られないため、差分モデルは適用できず、相関関係のみを示す OLS による推計結果を掲載している点には留意されたい。
図表 3-7 の(1)列をみると、デジタル化以外のテクノロジー導入とデジタル人材育成施策
数の係数が有意にプラスになっており、それらが SW 総合偏差値を高める可能性が示唆される。このほか、デジタル化のテクノロジー導入によって十分な睡眠者割合が高まることや、
ウェルビーイング向上のためのテクノロジー導入が非正社員数を増やすこと、在宅・コミュ
ニケーション向上とウェルビーイング向上のためのテクノロジー導入が管理職の労働時間を減らすこと、業務効率化と在宅・コミュニケーション向上のためのテクノロジー導入と利益率にプラスの相関関係があることなどがわかる。これらの結果はテクノロジー導入やデジタル人材活用が企業の業績や従業員のウェルビーイングにとってプラスの影響をもたらす可能性を示唆するものである。ただし、AI･DX 人材数や自社 IT 人材数の増加によって労働時間が増加する傾向があるなど、必ずしも望ましい影響が生じないことを示す結果も出ており、今後、データの蓄積を待って追加的な検証が必要といえる。

50

図表 3-7

テクノロジーとデジタル人材の活用とアウトカムの関係：
回帰分析（固定効果モデル）の結果

SW総合
偏差値
(1)

年労働時間 年労働時間（一般社員） （管理職）
(3)
(4)

平均賃金
（対数値）
(5)

0.0734(0.1303)
0.1988(0.2247)-0.0408(0.1191)
0.2193*(0.1238)-0.3039(0.2644)

8.1300(18.8110)13.5698(22.3775)-5.3882(19.8495)-16.4885(14.2718)
5.5117(20.3529)

14.2493(26.2103)62.4356(46.9021)-106.8087***(39.5398)-49.3531**(19.3184)-10.3001(30.1110)0.0247(0.0168)-0.0169(0.0197)
0.0056(0.0217)0.0235(0.0157)-0.0146(0.0182)

0.9881(0.8559)-0.9260(0.7920)-1.4052(1.3166)-0.1171(0.4866)-0.2882(0.8231)

3.1530**(1.3555)-0.3472(1.9483)-1.9900(1.2532)-0.2913(0.7333)
1.4693(1.2306)

5.0714(3.4965)6.9298(4.3904)-3.0709(3.2093)-1.7918(3.0149)-1.0368(4.2583)-1.7069(1.2038)
3.5372**(1.7086)
2.0625*(1.1009)0.3017(0.9898)-1.7363(1.4292)-0.1016**(0.0438)-0.7531(0.4595)-0.0000(0.0151)-0.0144(0.0330)-0.1378(0.1836)-0.9729(0.7676)-0.1139**(0.0560)-0.0441(0.0930)

1,150
575

1,120
560

61.8309**(30.5826)
99.9808(121.2680)-19.1750(12.0472)
1.2034(4.7641)-9.2279(10.5589)
1,110
555

-14.7238(60.0849)
209.5670**(92.4880)
11.8869(17.7478)
0.3176(5.4680)
1.7302(13.2438)878
439

0.0019(0.0252)-0.0993(0.1035)
0.0179(0.0118)0.0108*(0.0064)-0.0193(0.0123)1,128564-1.1256(0.9528)
1.1132(4.1337)
0.0383(0.3029)-1.0164**(0.3997)
0.5314(0.8108)
1,134
567-0.7007(1.4780)
1.1280(4.6945)-1.4910*(0.8163)-0.3205(0.3123)-0.3458(0.5549)842
421-9.7011(5.9688)-0.3579(31.1106)
1.2382(2.6591)
0.6515(0.8428)-1.9476(1.8982)
1,056
528

3.7485(19.7999)-10.7944(11.2852)
0.9359(0.8911)-0.4278***(0.1072)-0.3699*(0.1978)
426
426

正社員数

非正社員数

(2)

(2)

-0.1562(0.6331)1.3980**(0.7011)1.3076**(0.5777)
1.9415***(0.5287)2.7704***(0.8630)-0.0023(0.0279)-0.0057(0.0280)-0.0202(0.0237)
0.0611(0.0478)0.0069(0.0554)-0.1011(1.1226)
自社IT人材数（対正社員数）
1.3201(4.1136)
デジタル人材育成施策数
1.1511***(0.4184)
平均年齢
0.1286(0.1579)
従業員数-0.1517(0.3403)
サンプルサイズ
1,150
企業数
575

離職率
(6)

十分な睡眠 メンタルヘル (参考OLS)
者割合
ス離休職率
ROA
(7)
(8)
(9)

テクノロジー導入率
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
デジタル人材AI・DX人材数（対正社員数）（資料）日経「スマートワーク経営」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

51

3．テクノロジー導入と人材配置の関係

近年、ＡＩなどをはじめとするテクノロジーの進化が著しい。事実、『報告書 2023』でも、業務効率化の実現のために導入しているテクノロジーツールとして、７割超の企業が RPA を導入していたり、文字起こしやチャットボットなどにも AI を利用している企業の割合は40％台に達していることが報告されている。それに伴い、労働市場、具体的には労働需要（求人）がスキルにより二極化していると言われている。AI 等の新技術と代替的な（AI でも代替可能な）タスクに従事するミドルスキル（中スキル）の労働者の需要は減少し、新技術を開発・活用できる人材など新技術と補完的なタスクに従事するハイスキル（高スキル）な労働者の需要は増加することが予想される。一方で、高いスキルではないが、現状は人間でな
いとできない仕事（例えば、配送や細かな清掃作業など）の需要は減少しないとされている。
実際、平成３０年度年次経済財政報告から抜粋した図表 3-8 のスキル別就業者割合の変化をみると、どの国においても、AI 等と代替的な中スキルの労働者のシェアは減少する一方で、高いスキルと低いスキルの就業者のシェアが増えていることがわかる。
また、近年日本の低成長の要因として、テクノロジーの進化のスピードと高齢化の関係にも注目が集まっている。例えば、高齢化が進む国では、高齢労働者が重要な地位を占めると、若年労働者がビジネス・スキルを習得するのを妨げる可能性があり、その結果、イノベーシ
ョンが起きにくいといった研究もある（例えば、Liang, Wang and Lazear（2018））。また、
深尾・金・権（2023）では、企業内の年齢構成に注目し、年齢が高くなり、勤続年数が伸びることは仕事の熟練、経験と学習による人的資本の蓄積などにつながって、労働者の生産性を伸ばす可能性がある一方で、新しく挑戦的なイノベーションとビジネスのための投資や組織改編などを鈍らせ、組織の硬直化とパフォーマンスの低下を招く可能性があることも指摘している。深尾・金・権（2023）の実証研究の結果によると、「従業員の平均年齢の上
昇は生産性を高めるが、45 歳以降は負の影響を与える逆 U 字型をしている」こと、「従業員の平均勤続年数の伸びは企業の生産性を高め続け、逆 U 字型ではなく、右上がりの直線型である」こと、「従業員の高齢化による負の影響は、企業内教育などによる人的資本の蓄積に52

よって克服できる可能性がある」ことなどが示されている。
テクノロジーの導入が生産性の向上や経済成長に寄与していることは多くの研究で指摘されている中で、本分析では、第一に、技術革新による労働市場の二極化に関連し、テクノ
ロジーの導入とともに、現場は専門人材比率などを変化させているのかどうか、つまり、スキルとテクノロジー導入は関係しているのかを分析する。第二に、先行研究でも指摘されている高齢化とイノベーションに関連し、企業内の年齢構成とテクノロジー導入が関係しているのかも分析する。

スキルとテクノロジー導入の関係
ここでは、テクノロジーの導入状況と専門人材比率や現業比率の関係を整理することで、スキルとテクノロジー導入の関係性について検証する。本分析で利用する企業のテクノロ
ジー導入状況に関連する変数は、図表 3-9 に記載の通りである。具体的には、2021 年以前の日経「スマートワーク経営」調査を用いて「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。
」という設問を利用し、全選択肢数に占める回答選択肢数でテクノロジー導入割合を算出する。図表 3-10 にはこのようにして算出された産業別のテクノロジー導入割合の 2021 年の平均値が示されている。概して、非製
造業より製造業の方がテクノロジーの導入割合が高い。また非製造の中でも、運輸業や金融業の導入割合が相対的に高いことがわかる。
次に、スキルについては、調査内で、総合職、専門職、地域限定総合職、現業職、一般職の割合に関する設問があるため、それを利用する。職掌の定義は図表 3-11 に示してある。
図表 3-12 には全産業における各職掌の年別の平均値が示されている。サンプルは 2017 年
から 2023 年調査に全て回答している企業に限定している。全体サンプルでは、地域限定総合職が増加、一般職が減少傾向にあるように見える。図表 3-13 には、産業別のサンプル数が多かった電機・精密・機械産業の職掌別割合の推移が示されているが、現業職が増え、一般職が減っている傾向が見て取れる。
次に、テクノロジー導入割合と各職掌の関係について回帰分析を行った結果が図表 3-1453

に示されている。OLS、固定効果推計ともに、総合職割合が高まると、テクノロジー導入割合も高まる傾向がある。これまでの研究でも指摘されていたように、スキルのある人材が増えるとテクノロジー導入割合も高まるといった結果が示されている。一方で、地域限定総合職の割合が高まるとテクノロジー導入割合が下がるといった解釈が難しい結果も得られている。

年齢構成とテクノロジー導入の関係
次に、テクノロジーの導入状況と企業の年齢構成の関係を整理することで、年齢構成とテクノロジー導入の関係性について検証する。企業内の従業員の年齢構成比の平均値の推移が図表 3-15 に示されている。サンプルは 2017 年から 2023 年調査に全て回答している企業に限定しているが、2017 年は 40 代のシェアが最も高かったが、2023 年には 50 代のシェアが最も高くなっていて高齢化が進んでいることがわかる。定年延長により、60 代以上のシ
ェアも大きくなっている。
最後に、テクノロジー導入割合と従業員の年齢構成の関係について回帰分析を行った結果が図表 3-16 に示されている。固定効果推計の結果に注目すると、３０代の正社員割合が高まると、テクノロジー導入割合も高まる傾向があることが分かった。比較的若い労働者の割合が高まるとテクノロジー導入割合も高まると解釈できる。

分析のまとめ
本分析では、企業におけるテクノロジーの導入度合いとスキルの関係を分析するために、企業内の職掌割合とテクノロジー導入割合について分析した。第一に、記述統計では、近年にかけて総合職の割合が高水準で推移し、産業によっては増加していること、現業職も増加し、一般職は減少していることがわかった。また回帰分析の結果から、総合職割合が高まると、テクノロジー導入割合も高まる傾向があり、総合職は一般的に高スキルであるとすると、テクノロジーは高スキル労働者と補完的な関係にあることがわかった。
次に、テクノロジーの導入度合いと高齢化の関係について分析するために、企業内の従業54

員の年齢構成割合とテクノロジー導入割合について分析した。2017 年から 2023 年というわずか７年の間でも、企業内の高齢化が進んでいることがデータで確認された。また回帰分析の結果から、３０代の正社員割合が高まると、テクノロジー導入割合も高まる傾向が見られた。
テクノロジーの導入は多くの研究で生産性向上に寄与するとの結果が得られている。そのため、新しいテクノロジーを積極的に導入していく必要がある。本分析の結果から、テクノロジーの導入を促進するためには、当然のことながら、スキルのある人材や若い人材が必要であることがわかった。今後、高齢化が進む中で、若い人材の獲得が困難な状況に直面することが予想される。そのため、企業内の労働者を、新しいテクノロジーに積極的に適応させることも必要で、リスキリングを通じた人的資本の蓄積がさらに重要な役割を果たすことになるかもしれない。

＜参考文献＞
鶴光太郎・山本勲・滝澤美帆（2023）「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－」日経スマートワーク経営研究会
深尾京司・金 榮愨・権 赫旭（2023）「従業員の高齢化がイノベーションと生産性に及ぼす影響に関する実証分析」 RIETIDP23-J-036
James

Liang,

Hui

Wang

and

EdwardP.

Lazear(2018)"Demographics

andEntrepreneurship," Journal of Political Economy, University of Chicago
Press, vol. 126(S1), pages 140-196.

55

図表 3-8

スキル別就業者の割合の変化

図の出所）平成３０年度

図表 3-9

年次経済財政報告

テクノロジー関連変数

cq10j i n_ 1 cq10oth_ 1
cq10j i n_ 2 cq10oth_ 2
cq10j i n_ 3 cq10oth_ 3
cq10j i n_ 4 cq10oth_ 4
cq10j i n_ 5 cq10oth_ 5
cq10j i n_ 6 cq10oth_ 6
cq10j i n_ 7 cq10oth_ 7
cq10j i n_ 8 cq10oth_ 8
cq10j i n_ 9 cq10oth_ 9
cq10j i n_ 10 cq10oth_ 10
cq10j i n_ 11 cq10oth_ 11
cq10j i n_ 12 cq10oth_ 12
cq10j i n_ 13 cq10oth_ 13
cq10j i n_ 14 cq10oth_ 14
cq10j i n_ 15 cq10oth_ 15
cq10j i n_ 16 cq10oth_ 16
cq10j i n_ 17 cq10oth_ 17
cq10j i n_ 18 cq10oth_ 18
cq10j i n_ 19 cq10oth_ 19

1. AI（深層学習中心） cq10jin_20 cq10oth_20 20.グループ全体のデータ一元化（人事データ、取引先データ等）
2. AI（機械学習中心）
3. RPA
21.ビジネスチャットツール
cq10jin_21
4. 画像・動画認識
22.クラウドストレージ
cq10jin_22
5. 音声認識23.シンクライアント端末
cq10jin_23
6. 自然言語処理
24.テレビ会議システム
cq10jin_24
7. 自動翻訳
cq10oth_25 25.RFID
8. テキストマイニング
cq10oth_26 26.ドローン
9. センサー技術
cq10oth_27 27.VR／AR
10.GPS・位置データの活用
cq10oth_28 28.ロボット
11.生体情報取得／生体認証
cq10oth_29 29.3Dプリンター
12.対話型ＵＩ・チャットボット
cq10oth_30 30.ソーシャルメディア分析
13.スマートデバイス
cq10oth_31 31.オープンデータ活用（気象データ・地図データなど）
14.ウェアラブル端末
cq10oth_32 32.自律走行／自動運転
15.スマートフォンアプリ
cq10oth_33 33.ブロックチェーン
16.BIツール
cq10oth_34 34.デジタル・フォレンジック
17.リアルタイム表示ツール
cq10oth_35 35.ID-POSデータ分析
18.ワークフォース・マネジメントシステム
c q10oth_36 36.自社APIの公開
19.行動のデータ化、可視化

出所）日経「スマートワーク経営」調査 2021

56

図表 3-102021 年の産業別テクノロジー導入割合（平均値）

産業分類

平均値

1. 食品

0.39182. 化学・石油

0.43103. 非鉄・鉄鋼

0.4006

4. 医薬品0.3385

5. その他素材（繊維、紙パ、窯業など）

0.37806. 電機・精密・機械

0.4962

7. 自動車・輸送用機器

0.3166

8. その他製造業

0.36549. 建設業0.457410.電力・ガス

0.5711

11.商社

0.273812.運輸

0.440813.倉庫・不動産

0.231414.通信・サービス

0.312615.小売り・外食

0.2713

16.金融

0.3714

17.その他非製造業

0.1425

図表 3-11

職掌の定義出所）日経スマートワーク経営 日経 SDGs 経営 調査票

図表 3-12

記入要項

各職掌の割合（平均値、単位：％）

調査年

総合職

専門職

地域限定総合職

現業職

一般職

2017

71.33

1.24

4.15

12.15

6.23

2018

73.38

1.09

4.87

12.55

6.21

2019

72.71

1.17

5.60

12.05

6.22

2020

72.51

1.44

5.87

12.43

6.25

2021

72.45

1.82

5.98

11.73

6.15

2022

72.45

1.80

6.08

11.94

5.83

2023

72.03

1.46

6.42

12.12

5.34

注）サンプルは 2017 年から 2023 年調査に全て回答している企業に限定。

57

図表 3-13

各職掌の割合：電機・精密・機械産業（平均値、単位：％）

調査年

総合職

専門職

地域限定総合職

現業職

一般職

2017

82.51

0.26

1.36

7.96

4.11

2018

85.46

0.26

1.56

9.00

3.70

2019

83.41

0.24

1.70

9.48

3.31

2020

82.83

0.22

2.48

9.52

3.09

2021

83.26

0.20

2.54

9.15

3.00

2022

84.78

0.24

2.74

9.43

2.81

2023

84.67

0.24

2.78

9.70

2.61

注）サンプルは 2017 年から 2023 年調査に全て回答している企業に限定。

図表 3-14

テクノロジー導入割合と各職掌の関係：回帰分析の結果
総合職

専門職

地域限定総合職 現業職

一般職

テクノロジー導入割合

Unbalanced OLS

+++

---

-

テクノロジー導入割合

Balanced

+++

--

-

テクノロジー導入割合

Unbalanced 固定効果 ++テクノロジー導入割合

Balanced

OLS

固定効果 ++---

注）被説明変数はテクノロジー導入割合、説明変数は各職掌の割合で、従業員数の対数値の他、年ダミー、
産業ダミーも含まれる。表中の＋＋＋、＋＋は有意水準１％、１０％でプラスで有意であることを示す。
マイナスも同様。

58

図表 3-15

企業内の年代別構成比（平均値）

year

20代以下 30代

40代

50代

60代以上

2017

0.18680.26500.31530.21980.01272018

0.18830.26090.30580.23320.0117

2019

0.19150.25610.29240.24630.01262020

0.19440.25410.28400.25430.01352021

0.19600.25270.27520.25950.01692022

0.19320.25300.26800.26910.01672023

0.18940.25220.26300.27840.0170注）サンプルは 2017 年から 2023 年調査に全て回答している企業に限定。

図表 3-16

テクノロジー導入割合と従業員の年齢シェア（年代別）の関係：回帰分析の結果
20代以下 30代
テクノロジー導入割合

Unbalanced OLS---

テクノロジー導入割合

Balanced---

テクノロジー導入割合

Unbalanced 固定効果

テクノロジー導入割合

Balanced

OLS

＋＋＋

40代

50代

60代以上

＋＋＋
＋＋＋

＋＋＋

固定効果

注）被説明変数はテクノロジー導入割合、説明変数は各職掌の割合で、従業員数の対数値の他、年ダミー、
産業ダミーも含まれる。表中の＋＋＋、＋＋は有意水準１％、１０％でプラスで有意であることを示す。
マイナスも同様。

59

第4章

ウェルビーイング山本勲（慶應義塾大学商学部教授）

1. ウェルビーイングと企業業績

従業員のウェルビーイングを高めると企業業績の向上につながりうることは、これまでのスマートワーク経営研究会で検証を重ねてきた。例えば、ウェルビーイング指標として睡眠やエンゲージメントを用いて、それらが高まることで企業の利益率が高まる可能性があることを示してきた。しかし、財務データの入手時期などの関係から、それらの検証は短い期間の企業パネルデータを用いていたため、本稿では 4 年分の企業パネルデータを用いた
うえで、固定効果モデルの推計による因果推論を実施して、結果の頑健性を確認する。固定効果モデルによって企業の異質性をコントロールすることで、因果関係に接近するほか、企業毎に従業員のウェルビーイング指標の平均だけでなく、ばらつき（分散）が業績に与える影響を検証する。

利用データと変数分析には、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、労働者のウェルビーイング指標を企業毎に集計する。ウェルビー
イング指標としては、平日の睡眠時間、睡眠の質（1〜10 段階）、ワークエンゲージメント、
従業員エンゲージメントの 4 つを用いる。
ワークエンゲージメントは UWES（Utrecht Work Engagement Scale）の 3 項目版（UWES3）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。
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
60

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。
利用する BP 調査は、利用できる質問項目が調査年によって異なるため、睡眠時間と睡眠の質については 2017, 18, 21, 22 年の 4 年分、ワークエンゲージメントは 2018, 19, 21,
22 年の 4 年分、従業員エンゲージメントは 2017, 18, 19, 21, 22 年の 5 年分である。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）のウェルビー
イング指標を集計する。ただし、計測誤差を小さくするため、同一企業で 10 人未満しか BP
調査に回答していない場合はサンプルから除外する。集計はウェルビーイング指標の平均値をとるとともに、変動係数（標準偏差÷平均値）をとることで、ウェルビーイング指標の
企業内でのばらつきが企業業績に与える影響も検証する。さらに、利用できる従業員すべてのウェルビーイング指標を集計するだけでなく、性別や年齢層などの属性や労働時間・睡眠時間の長さなどで従業員を分けた集計も行うことで、どういった従業員のウェルビーイン
グが企業業績との関係性が高いのかを検証する。企業業績の指標としては、ウェルビーイン
グ指標に対応する年の企業の利益率（ROS）を用いる。

ウェルビーイングと企業業績図表 4-1 は、各ウェルビーイング指標（平均あるいは変動係数）をそれぞれ説明変数に用いたうえで、ROS を被説明変数、従業員数と年ダミーをコントロール変数に加えて固定効果モデルを推計した結果を示している。図表 4-1 は各ウェルビーイング指標（平均あるいは変動係数）の係数のみを点でプロットし、横棒は 90%の信頼区間を示している。
図表 4-1 をみると、ウェルビーイング指標のうち、睡眠時間と睡眠の質、従業員エンゲー
ジメントの平均値が高くなると、ROS が有意に上昇する傾向がることがわかる。つまり、企業の異質性をコントロールしたうえでも、ウェルビーイングが業績を高める可能性があるといえる。また、変動係数に注目すると、睡眠の質と従業員エンゲージメントの変動係数の係数が有意にマイナスになっており、睡眠の質や従業員エンゲージメントの企業内のばらつきが大きくなると、ROS が減少してしまう可能性があることがわかる。なお、ワークエン
ゲージメントについても、有意ではないものの変動係数の係数はマイナスになっており、同61

様の傾向があるといえる。このことから、従業員のウェルビーイングが向上すると企業業績も向上するものの、一部の従業員のウェルビーイングが顕著に高く、他の従業員のウェルビ
ーイングは低いなど、ウェルビーイングの従業員間の差が大きくなると、企業業績はかえって低下してしまうと理解できる。個々の従業員のウェルビーイングが底上げされる形で向上することで、ウェルビーイングと企業業績の両立が実現するといえよう。

属性別ウェルビーイングと企業業績図表 4-2 は、ウェルビーイング指標を従業員の属性などで分けて集計したものを用いて同様の推計をした結果を示している。図表 4-2 で睡眠時間と睡眠の質についてみると、30
代以下の睡眠時間と 40 代以上の睡眠の質が ROS にプラスの影響を与える傾向があり、若年では睡眠の時間、中高年では睡眠の質が企業業績にとって重要といえる。男女の差に注目すると、女性の睡眠時間と男性の睡眠の質が ROS にプラスの影響を与えており、女性は睡眠時間、男性は睡眠の質が企業業績にとって重要であると解釈できる。また、非管理職の睡眠の質が ROS にプラスの影響を与える傾向があるほか、中程度の長時間労働（月残業 10〜40 時間）をしている人の睡眠時間と睡眠の質が ROS にプラスの影響を与える傾向があることもわかる。
次に、従業員エンゲージメントについてみると、30 代以下の従業員エンゲージメントがROS にプラスの影響を与えることや、男性の従業員エンゲージメントが ROS にプラスの影響を与えること、有意ではないものの、長時間労働者（月残業 40 時間以上）の従業員エンゲージメントが ROS にプラスの影響を与えること、短時間睡眠者の従業員エンゲージメント
が ROS にプラスの影響を与えることが把握できる。なお、ワークエンゲージメントについて
は有意な影響は見出せなかった。
以上の検証結果から、特定の従業員の睡眠やエンゲージメントを改善することでも企業
業績は向上する可能性があるといえる。

十分な睡眠者比率と企業業績最後に、睡眠と企業業績の関係を別の変数を用いて確認してみたい。日経「スマートワー
ク経営」調査では、企業毎に健康診断の問診で用いられる「睡眠で休養が十分とれているか」という質問項目をもとにした十分な睡眠者比率を 2019 年から回答してもらっている。そこで、2019 年から 2022 年の 4 年間の企業パネルデータを用いて、十分な睡眠者比率が ROS に62

与える影響を固定効果モデルで推計し、図表 4-3 に示した。図表 4-3 は、十分な睡眠者比率をそのまま説明変数に用いた推計結果とともに、比率の高さを 5 つに分けた 5 分位ダミーを説明変数に用いた推計結果について、係数プロットとして示している。また、推計では赤
字企業はサンプルから除外している。
図表 4-3 をみると、十分な睡眠者割合が高いほど、ROS が有意に高く、特に、十分な睡眠者比率が上位 20%（5 分位）の企業で ROS が有意に高くなっていることがわかる。十分な睡眠者比率が上位 20%に入るのは 73%以上の企業であり、7 割以上の従業員が睡眠で十分な休養がとれている状態を目指すことが重要といえる。

図表 4-1 ウェルビーイング指標と ROS の関係：回帰分析（固定効果モデル）の結果

備考: 1) 各ウェルビーイング変数（平均あるいは標準偏差）をそれぞれ説明変数に用いた推計式の係数プロット（横線は 90%信頼区間）。他の説明変数には従業員数と年ダミーを用いている。
2) サンプルサイズは、睡眠時間・睡眠の推計が 531（企業数 221）
、ワークエンゲージメント
が 570（企業数 222）
、従業員エンゲージメントが 664（企業数 222）。

63

図表 4-2

属性別ウェルビーイング指標と ROS の関係：回帰分析（固定効果モデル）の結果(1) 睡眠時間と睡眠の質(2) ワークエンゲージメントと従業員エンゲージメント

備考: 1) 属性別のウェルビーイング変数をそれぞれ説明変数に用いた推計式の係数プロット（横線は 90%信頼区間）。他の説明変数には従業員数と年ダミーを用いている。
2) サンプルサイズは、睡眠時間・睡眠の推計が 531（企業数 221）
、ワークエンゲージメント
が 570（企業数 222）
、従業員エンゲージメントが 664（企業数 222）。

64

図表 4-3 十分な睡眠者比率と ROS の関係：回帰分析（固定効果モデル）の結果

備考: 1) 十分な睡眠者比率（割合）を説明変数に用いた推計式と十分な睡眠者比率の 5 分位ダミーを説明変数に用いた推計式の係数プロット（横線は 90%信頼区間）。他の説明変数には従業員数と年ダミーを用いている。
2) サンプルサイズは 1252（企業数 488）
。赤字企業はサンプルから除外している（除外数＝76）65

2. 賃上げとスマートワーク経営の関係

日経「スマートワーク経営」調査 2023 では、正社員のベースアップ・賃金改善の金額とともに、平均賃金を調査している。賃上げの必要性が訴えられることが多いが、賃金は限界
生産力（生産性）に見合うものなので、生産性を高めない限り、持続的な賃上げは生じにくい。そこで、生産性を高めるようなスマートワーク経営を実践している企業ほど、ベースア
ップ・賃金改善を積極的に行っているかを確認する。
図表 4-4 は 2023 年度のベースアップ・賃金改善の金額を被説明変数として、SW 総合偏差値、人材施策（人的資本経営、ダイバーシティ経営、健康経営、在宅勤務、勤務地限定正社
員、ジョブ型雇用制度）、テクノロジー導入率、デジタル人材活用度合いをそれぞれ説明変数に用いた推計結果を示している。逆の因果性を考慮するため、これらの説明変数は前年時
点のものを用いたほか、他の要因をコントロールするため、説明変数には平均年齢、平均勤
続年数、業種ダミー、企業規模ダミーも入れている。
図表 4-4 をみると、SW 偏差値が高い企業ほど有意に賃上げ額が大きいことがわかる。つまり、スマートワーク経営を実践しているほど、生産性の向上を反映して賃上げが行われやすくなると解釈できる。このほか、テクノロジーの導入率も有意な賃上げにつながりやすく、中でも業務効率化・在宅コミュニケーション向上・人的資源配置効率化のためのテクノロジーの導入が効果的であることもわかる。また、デジタル人材の活用度合いに関する AI・DX
人材比率・自社 IT 人材比率、デジタル人材育成数もそれぞれ賃上げと有意に正の関係にあり、デジタル人材活用が賃上げを起こしやすいといえる。

66

図表 4-4

スマートワーク経営と賃上げの関係

備考: 1) 各変数をそれぞれ説明変数に用いた推計式の係数プロット（横線は 90%信頼区間）。他の説明変数には平均年齢、平均勤続年数、業種ダミー、企業規模ダミーを用いている。
2) サンプルサイズは 543。

67

第5章

DEI（ダイバーシティ・エクイティ・インクルージョン）

山本勲（慶應義塾大学商学部教授）

近年注目されている DEI（Diversity, Equity, and Inclusion、多様性・公正性・包摂性）
を実践することは企業業績の向上にもつながるのだろうか。多様な人材の多様な機会（育成・登用）を担保し、活用を進めていくことは、DEI の実践であるとともに、スマートワー
ク経営や人的資本経営との親和性が高い。
上場企業に勤務する正社員を対象とした BP 調査の 2022 年調査では、DEI の浸透を捉えるのに適した質問項目が利用できる。具体的には、「職場では多様な考え方を尊重している」、「職場では多様な人材が活躍している」、「上司は常に公正で客観的な評価を行っている」、「職場では気軽に意見や考えを言い合うことができる」、「職場ではお互い助け合う雰囲気がある」、「自分の職場は、他部署との連携がしっかり取れている」の 6 つの項目であり、回答者には、「とてもそう思う」、「そう思う」、「どちらとも言えない」、「そう思わない」、「全
く思わない」の 5 択からそれぞれ回答してもらっている。
これらの項目は DEI の中でも、多様な考え方や価値観、置かれた状況の違いなどを尊重す
る認知的多様性（Cognitive diversity）の大きさを測定するものと位置づけられる。多様性には、認知的多様性ではなく、性別や年齢、人種などの属性の違いに焦点を当てる人口統
計的多様性（Demographic diversity）が注目されることが多い。しかし、Edmans et al.
(2023)のアメリカの研究では、DEI 指標を分類して企業業績との関連を検証した結果、人口
統計的 DEI よりも認知的 DEI のほうが翌年の企業業績と強く関連することを示している。
そこで、以下では、Edmans et al. (2023)と同様に、認知的 DEI 指標と人口統計的 DEI 指標が利益率や離職率、睡眠・エンゲージメントなどのウェルビーイングとどのような関係性を持っているかを検証する。認知的 DEI 指標は上述の 6 項目の平均値を企業ごとに集計して作成する。ここで、6 項目のクロンバックのα係数は 0.94 となっており、それぞれが認
知的 DEI を示す関連性の高い指標になっているといえる。アウトカム変数として用いる睡眠時間と睡眠の質、ワークエンゲージメント、従業員エンゲージメントについては、2023 年の BP 調査を用いて企業ごとに集計する。なお、企業ごとに集計する際には、計測誤差を小さくするため、同一企業で 5 人未満しか BP 調査に回答していない場合はサンプルから除外する。一方、人口統計的 DEI 指標としては、SW 経営調査から把握できる役員女性比率と管68

理職女性比率を用いる。
図表 5-1 は、被説明変数を 2022 年の利益率（ROS）あるいは離職率、説明変数を 2021 年の DEI 指標と業種ダミーおよび企業規模ダミーを用いて OLS で推計した結果を示している。
認知的 DEI は 6 項目の平均値を用いたケースとともに、個別の項目を用いたケースも示している。図表 5-1 をみると、認知的 DEI 指標は 1 年後の ROS と有意にプラス、1 年後の離職率と有意にマイナスの相関関係があることがわかる。よって、時点をずらした OLS 推計の結果なので因果的な解釈は必ずしも適してはいないものの、認知的 DEI が進むと利益率が高まるとともに離職率が低下する可能性があるとも解釈できる。個別項目に注目すると ROS との相関は「職場では気軽に意見や考えを言い合うことができる」や「職場では多様な人材が活躍している」で有意であり、離職率との相関は「職場では多様な考え方を尊重している」、「上司は公正で客観的な評価を行っている」、「職場では気軽に意見や考えを言い合うことができる」、「職場ではお互い助け合う雰囲気がある」で有意となっている。一方で、人口統計的 DEI 指標については、ROS との有意な相関関係はみられず、Edmans et al. (2023)と同様の結果が得られたことになる。なお、管理職女性比率と離職率の関係は有意にプラスになっているが、これは雇用の流動性の高い企業ほど女性活躍が進んでいるといった逆の因果性を反映している可能性があるといえる（雇用の流動性が高い企業ほど女性活躍推進が進んでいることは山本（2014）で検証されている）。
図表 5-2 は、被説明変数を 2022 年のワークエンゲージメントあるいは従業員エンゲージ
メントにした推計結果を示している。これをみると、認知的 DEI は翌年のワークエンゲージ
メント・従業員エンゲージメントと有意にプラスの相関関係があることがわかる。一方、人口統計的 DEI 指標については、役員女性比率は従業員エンゲージメントと、管理職女性比率
はワークエンゲージメントと有意にプラスの相関関係がある。図表 5-3 は、被説明変数を2022 年の睡眠時間と睡眠の質にした推計結果を示している。これをみると、認知的 DEI 指標は睡眠の質と有意にプラスの相関関係があることや、人口統計的 DEI 指標のうち、管理職
女性比率は睡眠時間と睡眠の質と有意にプラスの相関関係があることがわかる。このように図表 5-2 と図表 5-3 からは、認知的 DEI や人口統計的 DEI が進展することで、睡眠やエンゲージメントといったウェルビーイングがよくなる可能性が示唆される。

＜参考文献＞
Edmans, Alex, Caroline Flammer, and Simon Glossner (2023) “Diversity, Equity, and69

inclusion,”NBER Working Paper 31215
山本勲(2014)「企業における職場環境と女性活用の可能性－企業パネルデータを用いた検証－」RIETI DP 14-J-017.

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図表 5-1

DEI 指標と利益率・離職率の関係

備考: 1) 各 DEI 指標をそれぞれ説明変数に用いた推計式の係数プロット（横線は 90%信頼区間）。
他の説明変数には平均年齢、平均勤続年数、業種ダミー、企業規模ダミーを用いている。
2) サンプルサイズは 345。

図表 5-2 DEI 指標とエンゲージメントの関係

備考: 1) 各 DEI 指標をそれぞれ説明変数に用いた推計式の係数プロット（横線は 90%信頼区間）。
他の説明変数には平均年齢、平均勤続年数、業種ダミー、企業規模ダミーを用いている。
2) サンプルサイズは 345。

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図表 5-3

DEI 指標と睡眠の関係

備考: 1) 各 DEI 指標をそれぞれ説明変数に用いた推計式の係数プロット（横線は 90%信頼区間）。
他の説明変数には平均年齢、平均勤続年数、業種ダミー、企業規模ダミーを用いている。
2) サンプルサイズは 345。

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