日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

⽇経「スマートワーク経営」調査説明セミナー

テクノロジー活⽤とリスキリングで拓く⼈的資本経営

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

2024年5⽉16⽇
⼭本勲
慶應義塾⼤学商学部

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

1．⼈的資本経営

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲①⼈的資本経営の実施と他の⼈材関連施策との関係
l ＳＷ経営調査での⼈的資本経営の取り組み︓３項⽬
F 導入の有無と導入年
DQ1.以下の取り組みについて、いつから導入・推進しましたか。導入予定がある場合は、
いつ導入予定ですか。
※現時点で導入しておらず、導入予定もない場合は、「予定なし」に「1」を入力してください。
導入年（西暦）

予定なし

導入年（西暦）

予定なし

ａ．ダイバーシティー推進

年

d．在宅勤務年

b.健康経営推進

年

e．勤務地限定正社員

年

c.人的資本経営年

f.ジョブ型雇用制度

年

F 推進方針の策定・開示（1〜５, 反転）
BQ2.貴社の人的資本経営の推進方針を策定・開示し、実施していますか。（ひとつだけ）
開示している場合はそのURLをご回答ください。
1. 推進方針を定めて開示し、実施している
4. 実施の検討をしている
2. 開示はしていないが推進方針を定めて実施している 5. 実施していない
3. 推進方針は定めていないが実施している

F 人材活用の統括責任者の設置（1〜3, 反転）
BQ1.人材活用について、経営トップとは別に、統括する責任者を設置していますか。（１つだけ）
1. 役員、執行役員以上で設置
3. 設置していない
2. 本部長、部長以下のクラスで設置

3

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l 問題意識と分析

Ø ⼈的資本経営と他の施策の導⼊状況・相互関係は︖

Ø ⼈的資本経営と他の施策の導⼊状況（導⼊率・導⼊年）→ 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、導⼊年も遅い。
4→ 勤務地限定とジョブ型雇⽤制度の導⼊率は低い。

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø ⼈的資本経営と他の施策の導⼊の相関関係
人的資本経営
人的資本経営

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→ 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い

5日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲②⼈的資本経営とアウトカムの関係
l 問題意識と分析

Ø ⼈的資本経営とSW経営・アウトカムの関係（相関関係）（*印：統計的に1%水準で有意）→⼈的資本経営に関する指標は平均賃⾦とプラス、年間労働時
間・離職率とマイナスの相関。特に、「推進⽅針の策定・開⽰」とアウトカム変数との相関が強い。
→ ただし、相関係数はSW総合偏差値のほうが⾼い。SW総合偏
差値は在宅勤務実施率や⼗分な睡眠者割合ともプラスの相関。6

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

２．テクノロジー活⽤と専⾨⼈材

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲① テクノロジー導⼊×専⾨⼈材活⽤の関係
l 問題意識Ø 新たなテクノロジーとデジタル⼈材の活⽤度合いの差は企業間で拡⼤しているのか（収束しているのか）︖
Ø 新たなテクノロジー
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

8

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

0

.2

.4

.6

.8

1

＜分野別導⼊率の分布︓2022年＞

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

9

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

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

0

.2

.4

.6

.8

1

＜活⽤度合いの分布︓2022年＞

人材（自社IT人材）
人材（DX人材育成）

人材（AI_DX人材）10

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l 活⽤度合いの企業間格差の動向〜 2022年の導⼊状況と1年間の変化
Ø テクノロジー全体

11

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø テクノロジー分野別→ 導⼊率の低かった企業ほど、１年間で新たに導⼊する傾向（収束傾向）

12

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø デジタル⼈材→ 強い傾向は⾒出しにくい
13

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 回帰分析による確認（***, **, *印：統計的に有意（1,5,10%水準））
テクノロジー導入率の変化

前年のテクノロジー導入率(1)-0.1186***(0.0237)(2)

AI・DX人材数

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

導入率10%未満
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→ 導⼊率の格差は収束傾向 ※AI･DX⼈材以外→ 前年のテクノロジー導⼊率が10程度未満の企業では導⼊率の上昇が限定的→ テクノロジー導⼊率とデジタル⼈材活⽤・育成は正の相関（相乗効果） ※特に⼈材育成
14

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø テクノロジー詳細
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

A

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

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C

前年の年間労働時間
前年の離入職率
前年の企業規模

C

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E

F
F

F

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

B

F
F

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

D

F

F

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

15

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲→ A) 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傾
向（収束傾向）→ B) 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→ C) ⾼賃⾦、⼤企業で導⼊率が上昇傾向→ D) 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→ E) 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
ジー導⼊が進む→ F) 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・ダイバーシティ推進→在宅・コミュニケーション向上、
⼈的資源配置効率化
・健康経営→ウェルビーイング向上
・⼈的資本経営→業務効率化、ウェルビーイング向上
・在宅勤務→業務効率化、在宅・コミュニケーション向上
・勤務地限定→⼈的資源配分効率16

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲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
l 問題意識と分析内容

Ø 各種アウトカムにどのような影響を与えるか︖

Ø 2年間のパネルデータを⽤いた因果推論（差分モデル）
SW総合
偏差値
(1)

(2)

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)

8.130014.2493(18.8110)(26.2103)
13.5698
62.4356(22.3775)(46.9021)-5.3882
C -106.8087***(19.8495)(39.5398)-16.4885-49.3531**(14.2718)(19.3184)
5.5117-10.3001(20.3529)(30.1110)0.0247(0.0168)-0.0169(0.0197)
0.0056(0.0217)0.0235(0.0157)-0.0146(0.0182)

0.9881B(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 B(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)-0.1011-0.1016**-0.1378
61.8309**-14.7238
B (30.5826) (60.0849)
C (0.0438)(1.1226)(0.1836)
自社IT人材数（対正社員数）
1.3201-0.7531-0.972999.9808
209.5670**
B (92.4880)(4.1136)(0.4595)(0.7676)(121.2680)
デジタル人材育成施策数 A 1.1511***-0.0000-0.1139**-19.1750
11.8869(0.4184)(0.0151) C (0.0560)(12.0472)(17.7478)
平均年齢
0.1286-0.0144-0.04411.20340.3176(0.1579)(0.0330)(0.0930)(4.7641)(5.4680)
従業員数-0.1517-9.2279
1.7302(0.3403)(10.5589)(13.2438)
サンプルサイズ
1,150
1,150
1,120
1,110
878
企業数
575
575
560
555
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) C-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)

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

A

人的資源配置効率化-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) B
0.0069(0.0554)

デジタル人材AI・DX人材数（対正社員数）

17

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲→ A) テクノロジー導⼊（デジタル化関連以外）とデジタル⼈材育成施策数がSW総合偏差値を⾼める可能性→ B) その他のプラスの影響
・テクノロジー導⼊（デジタル化関連）→ ⼗分な睡眠者割合
・テクノロジー導⼊（ウェルビーイング向上）→⾮正社員数（・テクノロジー導⼊（業務効率化、在宅・コミュニケーション向上）→ROA ※相関関係）
・AI･DX⼈材数→年労働時間（⼀般社員）
・⾃社IT⼈材数→年労働時間（管理職）→ C) マイナスの影響
・テクノロジー導⼊（在宅・コミュニケーション向上）→労働時間（管理職）
・テクノロジー導⼊（ウェルビーイング向上）→労働時間（管理職）
・AI･DX⼈材数→正社員数
・⾃社IT⼈材数→⼗分な睡眠者割合18

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

３．ウェルビーイング

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲① ウェルビーイングと企業業績
l 問題意識と分析内容

Ø ウェルビーイングは企業業績を向上させるか︖

Ø パネルデータを⽤いた因果推論（固定効果モデル）
Ø ウェルビーイング変数

・睡眠時間、睡眠の質（2017, 18, 21, 22年）
・ワークエンゲイジメント（2018, 19, 21, 22年）
・従業員エンゲージメント（2017, 18, 19, 21, 22年）
Ø 集計（説明変数）
・従業員︓BP調査で10⼈以上回答の企業の正社員
・企業単位の集計︓企業毎に平均と変動係数（標準偏差÷平均）を算出、平均については属性別の平均も算出
20

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 推計結果要約１︓ウェルビーイングとROSの関係※※※

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。
サンプルサイズは、睡眠時間・睡眠の推計が531（企業数221）、ワークエンゲイジメントが570（企
業数222）、従業員エンゲージメントが664（企業数222）。

21

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲→ 睡眠時間と睡眠の質の平均値が⾼くなると、ROSが上昇する傾向。
→ 従業員エンゲージメントの平均値が⾼くなると、ROSが上昇する傾向。
→ 睡眠の質と従業員エンゲージメントのばらつき（変動係数）が⼤きくなると、ROSが減少する傾向（有意ではないがワークエンゲージメントも同様の傾向）。

22

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 推計結果要約２︓属性別の睡眠とROSの関係※※※

属性別の睡眠時間・睡眠の質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。
サンプルサイズは531（企業数221）。

23

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲→ 30代以下の睡眠時間、40代以上の睡眠の質がROSにプラスの影響を与える傾向。
→ ⼥性の睡眠時間、男性の睡眠の質がROSにプラスの影響を与える傾向。
→ ⾮管理職の睡眠の質がROSにプラスの影響を与える傾向。
→ 中程度の⻑時間労働（⽉残業10〜40時間）をしている⼈の睡眠時間および睡眠の質がROSにプラスの影響を与える傾向。

24

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 推計結果要約３︓属性別のエンゲージメントとROSの関係※※※

属性別のエンゲージメント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。
サンプルサイズはワークエンゲイジメントが570（企業数222）、従業員エンゲージメントが664（企業数222）。

25

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲→ 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傾向。
→ 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傾向。
→ 有意ではないが、⻑時間労働者（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傾向。
→ 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傾向。

26

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 追加推計︓⼗分な睡眠者⽐率のROSの関係※※※

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。
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）。

27

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲→ ⼗分な睡眠者割合が⾼いほど、ROSが有意に⾼い傾向。
→ 特に⼗分な睡眠者割合が上位20%（5分位、73%以上）の企業で、ROSが有意に⾼い傾向。
5

Density

4

3

2

1

0

0

.2

.4
.6
十分な睡眠者比率（割合）

.8

1

28

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲② 賃上げとスマートワーク経営の関係
l 問題意識と分析内容

Ø スマートワーク経営（SW総合偏差値）をしている企業

ほど賃上げに積極的なのか︖
Ø 賃⾦改善額と賃上げ︓OLS推計結果

29

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲※※※

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。
サンプルサイズは543。

→ SW偏差値が⾼い企業ほど賃上げの傾向→ 施策導⼊の有無との関係は⾒出せない→ テクノロジーは業務効率化、在宅・コミュニケーション向上、
⼈的資源配置効率化を中⼼に賃上げと正の相関→ デジタル⼈材関連も賃上げと正の相関30

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 平均賃⾦変化額と賃上げ︓OLS推計結果※※※

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。
サンプルサイズは543。

31

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲→ SW偏差値が⾼い企業ほど賃上げの傾向→ 健康経営推進企業ほど賃上げの傾向→ テクノロジーはデジタル化、業務効率化、⼈的資源配置
効率化を中⼼に賃上げと正の相関→ デジタル⼈材育成施策数は賃上げと正の相関

32

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

４．DEI（ダイバーシティ・エクイティ・
インクルージョン）

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲① DEIと企業業績
l DEIとはØ Diversity, Equity, and Inclusion

34

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l 問題意識Ø 「DEI→企業業績向上」は賛否両論
Ø 近年のレビュー︓Fried (2021)

・特に⼈⼝統計的DEIと企業業績の関係は薄い
Ø 最新の研究︓Edmans et al. (2023)
・⽶国の企業と従業員データから企業単位の⼈⼝統計的
DEI指標と認知的DEI指標を作成※ 論⽂では認知的DEIとは呼んでいない
・2つのDEI指標や企業業績との関係性を検証→ ⼈⼝統計的DEI指標と認知的DEI指標の関係性は低い→ ⼈⼝統計的DEI指標と企業業績との関係性は低い→ 認知的DEI指標と企業業績の関係性は⾼い（DEI→将来の売上成⻑率、株収益率、配当など）※ 認知的DEIの重要性を⽰唆
35

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

l 分析

Ø DEI変数・認知的DEI︓BP調査の項⽬（平均値、21年・22年）- 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※ クロンバックのα係数＝0.94→ BP調査で5⼈以上回答企業の正社員の回答平均
・⼈⼝統計的DEI︓SW調査の項⽬- 役員⼥性⽐率- 管理職⼥性⽐率36

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø DEI変数と1年後のROS・離職率︓OLS推計結果※※※

各DEI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）。
他の説明変数には業種ダミー、企業規模ダミーを⽤いている。
サンプルサイズは、被説明変数がROSの場合は320、離職率の場合は298。

37

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲→ 認知的DEI指標は1年後のワークエンゲージメントおよび従業員エンゲージメントと有意にプラスの相関。
→ ⼈⼝統計的DEI指標も⼀部で有意にプラスの相関。

38

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø DEI変数と1年後の睡眠︓OLS推計結果※※※

各DEI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）。
他の説明変数には業種ダミー、企業規模ダミーを⽤いている。
サンプルサイズはいずれも345。

39

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲→ 認知的DEI指標のうち、⼀部の個別指標は1年後の睡眠時間と有意にプラスの相関。睡眠の質とは有意にプラスの相関。
→ ⼈⼝統計的DEI指標のうち、管理職⼥性⽐率は睡眠時間および睡眠の質と有意にプラスの相関。

40

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲② 最適な在宅勤務頻度
l 問題意識と分析

Ø 最適な在宅勤務⽇数は企業毎に変化するのか。最適な在宅勤務⽇数に税制（交通費関係）は関係するのか。
Ø 交通費⽀給⽅法別の在宅勤務頻度の分布（直近時点）

41

日経SW経営：慶應義塾大学・山本勲

Ø 交通費⽀給⽅法別の在宅勤務頻度の分布（理想）→ 交通費⽀給⽅法によって、実際と理想の在宅勤務頻度が異なる傾向。
→ 定期代⽀給の企業では、週3⽇以上の頻度が極端に少ない（実際の頻度）。頻度の決定に税制が影響する可能性︖

42