〈日本知財学会誌〉Vol. 17 No. 3― 2021 : 66 76【自由論題】-

年齢と創造性の関係 : 企業における「アイデアボックス」を活用した実証分析
金間大介（金沢大学 人間社会研究域 経済学経営学系 教授）
Examining the Relationship Between Aging and Creativity:
A Empirical Analysis Based on “Idea Box” of a Firm
Daisuke Kanama

Professor, School of Economics, Kanazawa University【要旨】 日本を含めた多くの先進国において労働者の平均年齢は上昇している．経営者は，従業員の高齢化が自社の創造性やイノベーション創出力を低下させることを懸念している．そのため，年齢と創造性の関係の解明は経営学においても大きな課題となっている．そこで本研究では，研究開発等の活動に従事する従業員の年齢と創造性の関係について，日本の一製造業の協力のもと，同社内のネットワークに設置されたアイデア投函の仕組みを利用し実証分析を行った．検証においては，創造性の量と質の両面に着目し，2 つの代理変数を用いた．その結果，次の 2 点が導かれた．第一に，若手は年配者に比べ数多くのアイデアを創出する傾向にあることが示唆された．第二に，年齢を重ねるほど有用性の高い創造性を発揮する可能性が高くなることが明らかになった．
【キーワード】 年齢

創造性

アイデア

【受領日】 2019 年 10 月 29 日

実証分析【採択日】 2020 年 7 月 31 日

【Abstract】 Among most of advanced countries, average ages of employees have been increasing, resulting in facing
many critical issues for the employers. One of the main issues is to lose creativity of the firms due to aging of theiremployees, and this issue could eventually end up with the depression of innovation activity. Therefore, researches forthe relationship between aging and creativity become important. Thus, this paper empirically examines therelationship among R&D employees under cooperation with a Japanese manufacture by utilizing data from the “ideabox” established in the intra-network system.

As a result, two findings are obtained. First, younger employees are
more likely to create new ideas than older employees. Second, elders tend to show more effective creativities than
youngers even with smaller number of ideas.

【Keywords】 aging

creativity【Date of receipt】 2019.10.29

1.

idea

empirical research【Date of approval】 2020.7.31

は 43.5 歳前後に達しようとしている．しかもこのはじめにような労働者の高齢化は，日本に限った問題ではない．国際労働機関（ILO）によると，1980 年には

現在，労働者の高齢化が進行している．総務省統20-29 歳が世界の労働人口における最大の年齢層

計局の調査によると，
日本の全労働者の平均年齢は，だった．しかし，1990 年にはこれが 30-34 歳へと1990 年 に は 39.5 歳 で あ っ た が，2000 年 に は 40.8

変化し，現在では 35-39 歳となっている．また，米歳に，2010 年には 42.1 歳にまで上昇し，2020 年に国の労働省労働統計局の調査によると，米国の全労

66

ISSN 1349-421X

© 2021IPAJ

All rights reserved.

本論文は，日本知財学会誌編集委員会による複数の匿名レフェリーの査読を経たものである．
This paper was duly reviewed and accepted by the anonymous referees who wereappointed by the IPAJ’s editorial committee.

年齢と創造性の関係 : 企業における「アイデアボックス」を活用した実証分析

働者の年齢の中央値は，1980 年には 35 歳であった使ってこれに対応する．新しいアイデアは多ければが，1990 年 に は 37 歳 に な り，2000 年 に 39 歳，

多いほど良いというものではなく，それを組織に適2010 年には 41 歳に達している．

用させることでより活きてくる（Amabile, 1998）．

そのため，“war for talent” と呼ばれる若くて創造

昨今では単調な業務や努力の積み重ねが成果に直結

性豊かな人材の世界的な奪い合いが過熱している

するといった活動の割合は徐々に低下し，創造的な（Beechler and Woodward, 2009）．この背景として，

思考やその実現が経営に大きな影響を与えるように職務における創造性は 30 代から遅くても 40 代前半なった（Florida，
2007）．それに加えて，経営パフォー

までにピークを迎えるという考えが世界的に広く認マンスを上げるためには，斬新なアイデアの想起のめられつつある（e.g. Bal, Reiss, Rudolph, and Baltes,

みならず，それを組み合わせ，実行に移す思考力や2011 ; Ng and Feldman, 2012）．年配者は若手に比べ

行 動 力 が 必 要 と な る（West, 2002）． 本 研 究 で は，て体力的な衰えのみならず，計算力や記憶力も低下

後述するように出されたアイデアの数だけでなく，すること（Salthouse, 2012），さらには年齢を重ねその後の活用まで含めたプロセスをパラメータとしるにつれて変化への適応力や柔軟性が低下し，またて捉えることで，創造性の質の面も考慮する．

学習に対する強い意欲も消失すると考えられている

創造性は特許発明の創出においても重要な要素でことが挙げられる（Ng and Feldman, 2013）．このよある．多くの先行研究が特許出願された発明の生産

うな能力や意欲の低下が，結果的に創造性の低下に性に発明者の創造性が及ぼす影響を議論してきたも つ な が る と 認 識 さ れ る（e.g., Lyons and Kuron,（e.g. Audia and Goncalo, 2007 ; Fleming, Mingo, and2014 ; Lamont, Swift, and Abrams, 2015 ; Zaniboni,Chen, 2007）．しかし，これらの研究の主眼は発明

2015）
．

者の過去の経験や社会ネットワークにあり，年齢の

ただし，年齢と創造性との関係性を示すような実影響についての研究は少数にとどまる．日本の発明証研究は，実験等の他の手法に比べて乏しいとの指者へのアンケート調査に基づく Onishi and Nagaoka

摘がある（Rietzschel, Zacher, and Stroebe, 2016）．ま（2012），ドイツの発明者へのアンケート調査に基づた，関連する先行研究のメタ分析を行った報告によく Hoisl（2007）のいずれもが，特許出願された発ると，労働者の年齢と創造性の間に明確な関係は見明の生産性と年齢との関係に逆 U 字の関係を見出

い出せていない（Ng and Feldman, 2008 ; Ng andしている．発明が特許出願されるには，アイデアのFeldman, 2013 ; Rietzschel, Zacher and Strobe, 2016）．

想起だけでなく，そのアイデアの活用も伴っている

実際には，Ng and Feldman（2013）が主張するようことが多いと想定される．しかし，先行研究ではこに，これらの関係には多様で複雑な要因，例えば労の区別はなされていない．本研究は発明の創出の場

働者の個性やそれまでの経験，労働環境等が絡み合面での創造性の議論にも貢献しうる．

い，結果的に明確な関係を示すに至っていないことが想像される．したがって，このような要因を細か

2.

先行研究と仮説生成

2.1.

創造性とは

くコントロールし分析することで，より明確な関係が見えてくる可能性がある．
以上の問題意識により，本研究では日本企業の従アマビルは労働者の創造性を「製品の改善や新し業員を対象とし，主に研究開発や関連する活動に焦いプロセスの構築など，仕事のあり方に具体的な影点を絞って，年齢 と創造性の関係を実証的に分析響を及ぼすアイデアや知識を生み出す能力」（Ama-する．まずは次章において先行研究を概観した上でbile, 1983）と定義した上で，個人の創造性を発揮す

2 つの仮説を生成する．次に本研究で分析するデー

るための重要な要素は，モチベーション，専門性・タセットを示した上で，単純集計ならびに重回帰分専門能力，創造的思考スキルの 3 つであると結論付

析の結果から仮説の検証を行う．検証においては，

けている（Amabile, 1998）．本論文でもこの定義を創造性の量と質の両面に着目し，2 つの代理変数を

採用する．

1

67

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.3― 2021

創造性研究の大きな流れとして，1990 年代以前

Kaufman, 2013）．そのため，外部から創造性を測る

は，個人の問題解決能力など人が生まれながらにしためには，心理学の分野で頻繁に活用される実験をて持つ気質に重点を置いていた．しかしその後，創用いた計測が大きな力を発揮することになる．参加

造性はより柔軟に変化するもので，環境の変化や訓者を募る段階あるいは実験環境を設定する段階で，練により身につけることができるものと考えるよう上述の多様で複雑な条件をコントロールできることになり（Basadur, Wakabayashi, and Graen, 1990），どが大きい．また，従業員の創造性を計測するにあたっのような環境や文脈が人の創造性に影響を及ぼすかては，上司やチームリーダーに評価を依頼することに つ い て も 研 究 が 進 め ら れ て い る（Amabile andも し ば し ば 行 わ れ て い る（Madjar, Oldham, andKramer, 2011 ; Ambrose and Kulik, 1999）．本研究もPratt, 2002）．

この考えを踏襲する．

ただし本研究のように，個人の創造性の量と質のまた，創造性は一般に斬新なアイデアの想起とイ両面に焦点を当てた研究はさほど多くない．その中メージされることが多いが，学術的には斬新さは低で，Stroebe, Nijstad and Rietzschel（2010），De

くてもある特定の文脈において高い有用性を発揮す

Dreu, Baas and Nijstad（2008），Nijstad, De Dreu, Ri-

るような思考も含まれる（Amabile and Kramer,

etzschel, and Baas（2010）は創造性の発揮を頻度や2011 ; Kaufman and Beghetto, 2009）．この点につい多様さといった量的側面と，有用性といった質的側て，Kaufman and Beghetto（2009）は創造性を 4 つ面に区分した見方を示している．ここで頻度とはシの C : Big-C，little-c，mini-c，pro-C に区分している．

ンプルなアイデアをどのくらい生み出すか，また多

このうち Big-C と little-c は Csikszentmihalyi（1997）

様さとはどのくらい豊富な種類のアイデアを生み出からの転用で，Big-C は学術的な発見など大きなブすかを指す．ただし，やはりこれらの要素と年齢のレークスルーをもたらしうるもの，little-c はより関係については考察まで及んでいない．本研究では，

日常的な工夫などを指す．また mini-c は自分なり

これらの概念を一部踏襲しつつ，創造性の量と質にの学習方法の確立など個人的な洞察から得られるよ対し年齢がどのように影響するのかを分析する．

うな創造性を，pro-C は Big-C ほどではないものの一定の専門性を伴った創造性を指す．本論文では，

2.2.

創造性と年齢の関係研究開発や製品開発に関連した職務における創造性

認知能力の多く，例えば情報処理のスピード，記に限定していることから，主に pro-C や Big-C を念憶のアップデート，注意力等は 30 代に入り徐々に頭に分析を進める．

低下していく様子が多くの先行研究によって示され創造性の構成要素として，先行研究では，認知能ている（e.g. Rhodes, 2004 ; Park, Smith, Lauten-

力（Schmitt, 2014 ; Salthouse, 2012），自律性（Litch-schlager, Earles Frieske, Zwahr, and Gaines, 1996 ;field, Fan and Brown, 2011），有能感（Tierney andSpencer and Raz, 1995 ; Schmitt, 2014 ; Salthouse,

Farmer, 2002 ; Richter, Hirst, Van Knippenberg, and2012）．また，
Verhaeghen and Salthouse（1997）が行っBaer, 2012），モチベーション（Amabile, 1998），パー

たメタ分析によると，知覚速度，空間認識，推論な

ソナリティ（Furnham, 1999），専門的思考スキル

どに関する能力は年齢とともに低下するといわれ（Amabile, 1998）などが挙げられている．

る．

創造性を対象とする研究領域としては，社会心理

パーソナリティもまた捉えどころが難しい反面，学や実験心理学が中心となり，その他にも経営学や創造性に影響を与えるパラメータである．その構成

組織科学などが関連する．これらの中には，理論研

要素のうち，誠実性，同調性，社会的優位性，感情究，実証研究，実験，観察など様々な方法論が含まの安定性などは年齢とともに強化される一方，新しれる．創造性を発揮するには，個人の多様な能力やい経験に対するオープンさは緩やかに低下していく

個性の他に，生活や仕事環境，人間関係等が複合的（Lucas and Nordgren, 2015 ; Soto and John, 2012）．

に 関 与 す る（Robinson-Morral, Reiter-Palmon, andそして創造性の発揮にはこのオープンさが重要であ68

年齢と創造性の関係 : 企業における「アイデアボックス」を活用した実証分析るといわれる（Furnham, 1999 ; Hammond, Neff,

証左といえる．そこで，次の仮説を生成する．

Farr, Schwall, and Zhao, 2011）．これは，新しいものに対する好奇心や探求心，興味の強さなどに象徴され，これらの要素が強い人は，課題に直面した際に仮説 1 : 若手は年配者に比べ数多くのアイデアを創出し，30 代から 40 代にかけてピークを迎える

率先して新しい解決策を模索したり，新たな機会を探したりする傾向にあるためである．

ときに年配者は若手に比べて緩やかなペースを科学の世界において最も目覚ましい創造性を発揮保っているにもかかわらず，複数のタスク処理をこした例の 1 つとして，ノーベル賞と年齢との関係をなすことがある（Kanfer and Ackerman, 2004）．あ調 査 し た 研 究 が あ る．Jones and Weinberg（2011）

るいは，課題解決に関する業務において，その課題によると，1901 年におけるノーベル賞の発足以降，が頻繁に遭遇するものである場合，年配者の方が優受賞対象となった研究が実際に行われた年齢の平均れたパフォーマンスを示すことを報告した論文もあは 35〜40 歳程度であった．ただし，ノーベル賞受る（Artistico, Cervone, and Pezzuti, 2003）．

賞は科学の中でも際立った例であり，研究者全体のまた先述の科学論文の議論については，質の面か傾向を代表するとは言い難い．そこで，学術論文全ら分析を行った報告もある．Gingras, Larivière, Ma-

体の傾向を知ることも重要となる．Falagas, Ierodia-

caluso, and Robitaille（2008）はインパクトファクター

konou, and Aluxiou（2008）や Stroebe（2010）によの高いジャーナルや被引用度上位 10% 以内に入る

ると，年齢と論文の生産性には緩やかな曲線の関係

論文を執筆した研究者を対象に分析したところ，そがあり，筆頭著者としての実績を見た場合 31〜45

れらの論文の生産性は 50 歳ごろまでは緩やかに低歳ごろにピークを迎えていた．

下し，その後再び上昇傾向に転じるという，U 字曲

年齢とアントレプレナーシップの関係についても線型の軌道を報告した．その理由として，中堅層に着目する．積極的にリスクを取りに行く行動は，自至るまでは，いわゆる「書くか辞めるか」という厳

身 の 創 造 性 の 喚 起 に つ な が る（Fayolle and Linan,

しいプレッシャーに晒されているものの，それが消2014）．そして，年配者は若手に比べてアントレプ

滅すると質の向上に集中することができるためと主レナーシップに欠けるのではないかという疑念があ張している．

る（Curran and Blackburn, 2001）．本来，年配者にこれらの報告の根拠となっているのは，専門的スは豊富な経験があり，またビジネスにおける様々なキルや経験の蓄積とその有効活用である．蓄積され知識もある．にもかかわらず，若手に比べてアントた経験を，個人の中で様々な知識や技能に転換する

レプレナーシップに乏しく，実際に新しい会社や事ことによって，認知的あるいは身体的な処理能力の業を起こすことは少ない（Kautonen, 2008）．この低下を補い，場合によってはこれらを上回る強みと理由の 1 つに，新しい機会の創出に対する時間的なして機能する可能性がある．

コスト意識が強いことが挙げられている（LévesqueKanfer and Ackerman（2004）はこの点について，

and Minniti, 2006）．すなわち，年配者は不確実で長年配者はしばしば経験知の蓄積と結晶化を行ってい期的な将来に対する時間的な投資意識が低く，そのると主張する．やや分かりにくい概念であるが，単ためアントレプレナーとして創造性を発揮することなる記憶や経験といったものとは異なり，ある種のも少なくなる．

プログラム化された総合的な能力と考える．また，以上の議論により，創造性の発揮には一定の若さ

同様の概念として，認知能力にはその場その場で活が必要である．ただし，本研究では職務における創用するのみの流動的なものと，自身の能力として蓄造性の発揮を主な対象としており，本節冒頭の定義

積 し て い く 結 晶 化 が あ る と 言 わ れ る（Baltes,にもあるように，仕事上でそれを発揮するための専

Staudinger, and Lindenberger, 1999 ; Salthouse,

門知識やスキルもある程度身につける必要がある．

2012）．年齢との関係を考えた場合，特に結晶化す

科学論文の生産性のピークが 20 代にないのはそのる能力が重要になる．流動的な能力，例えば単純な69

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.3― 2021

計算力は 20 歳前後をピークに以降は徐々に低下し，

表1

記述統計量

人によっては低下速度が加速していく．その一方で，

平均

標準偏差

最大

最小

結晶化された能力の場合は，経験やトレーニングに

年齢

39.6

10.0

58

21

よるが，人によっては 60 歳前後まで伸び続けるこ

アイデア投函数

5.3

4.4

19

0

アイデア採用数

1.6

1.7

10

0

アイデア採用率

0.3

0.3

1

0

学歴

2.8

1.0

4

1

13.8

10.2

36

1

特許出願件数

2.2

7.1

12

0

部署異動の有無

0.5

0.3

1

0

外部研修会参加

0.6

0.5

1

0

とも珍しくない（Salthouse, 2012）．
また Ng and Feldman（2012）は，個人の創造性を，①新しいアイデアの創出，②自分あるいは他者の新しいアイデアの伝達・普及，③自分あるいは他者の新しいアイデアの実行にまで拡張して，年齢との関勤続年数係を分析した．その結果，特に②と③に関する値は年齢とともに低下することはなかった．また，これに関連して Baer（2012）は，新しいアイデアの実

ネットワーク上で公表され，担当部署において実行

現は，強い人的ネットワークを持つ人あるいはそれが検討される．アイデア投函に対するインセンティを構築するスキルのある人の方が得意であり，多様ブとして，アイデアのレベルに応じて 5 千円から 3な経験をしてきた年配者に有利に働くと主張してい万円が採用者に付与される．アイデアの投函数に対る．

する制約は特になく，また数に応じたインセンティ

以上の研究結果から，仕事のあり方に直接影響をブの変更もない．本研究では，これらのデータ 5 年

及ぼすような有用性の高い創造性を発揮する能力

6 ヶ月分を同社内で個人が特定できないよう匿名化

は，年齢を重ねるとともに向上すると考え，以下のし使用した．

仮説を導出する．

最終的に本研究で作成したデータセットは，研究開発や製品開発に携わる従業員 49 名を「標本（サ仮説 2 : 年齢を重ねるほど有用性の高いアイデア
を創出する

3.

データセットンプル）」とし2，彼らから 5 年 6 ヶ月の間に投函されたアイデアの数および実際に採用された数，アイ
デア投函者の年齢，勤続年数，性別，最終学歴，同期間における部署異動の有無，外部研修会への参加
実績の有無，および特許出願件数が含まれる．外部以上の仮説の検証に用いるデータセットは，日本研修会の参加実績とは，国内外の学協会への参加，の一製造業の協力のもと作成された．同社の主要製

政府や自治体が開催しているセミナーへの参加等を

品は産業用電子デバイスであり，製品の設計，製造，指す．以上，表 1 に記述統計量を示す．

販売を行うと同時に，研究開発部門による新製品開また，補完的アプローチとして，マネジャー職に発も恒常的に行われている．工業高等専門学校や大就く 2 名にそれぞれ 50 分程度のインタビューを行学，大学院出身者，外国人技能実習生など，多様ない，アイデア投函に関する運用や分析結果の解釈等

技術系人材を抱えており，彼らを中心に年間数件かに関する情報を聞き取りした．

ら数十件の特許を出願している．
同社の特徴として，社内ネットワーク上に「アイ

4.

集計結果

デアボックス」（仮称）を設置していることが挙げられる．同ネットワークに指定フォーマットが用意

図 1 に，横軸に年代を，縦軸に一人当たりの投函されており，社員は誰でもこれを活用することで自されたアイデアの数をとりプロットした結果を示由に自身のアイデアを投函することができる．内容

す．同様に，縦軸に採用されたアイデアの数およびは月一回の部長級会議で報告され，アイデアの採否採用率をとり図 2 に示す．

が検討される．実際に採用が決まったアイデアは同70

図 1 を見る限り，仮説 1 で設定した通り，20 代

年齢と創造性の関係 : 企業における「アイデアボックス」を活用した実証分析

図1

年齢とアイデア投函数の関係

図2

年齢とアイデア採用数および採用率の関係

2

6

0.6

5

0.5

4
3
2

0.4
0.3

1

アイデア採用数
アイデア採用率0.5

1

アイデア採用率

アイデア採用数

アイデア投函数

1.5

0.2
0.1

0
２０代

3０代

4０代

5０代

0

0
２０代

3０代

4０代

5０代

から 30 代にかけてアイデア投函数は上昇し，30 代

れ 1 から 4 までの変数を設定した．特許出願は本来をピークに 50 代にかけて緩やかに減少している．

アイデアの代理変数として，すなわち被説明変数と一方，図 2 のアイデア採用数はわずかだが 40 代がして使用されることが一般的である．しかし同時にピークとなっている．
また，アイデア採用率にいたっその件数は従事している（していた）職務環境に大ては 50 代まで上昇を続けているのが見て取れる．

きく依存する傾向にある．そこでその性質を利用し

ただし，50 代のサンプル数は 8 と少なく，このこて，職務環境の違いをコントロールする変数としてとについては後にサンプルバイアスと含めて考察す

利用することにした．本研究では，主に研究開発やる．

製品開発に関する活動にフォーカスした創造性を対5.

象としているため，仮に特許出願件数が多い環境に仮説検証ある場合，それに関連したアイデア投函数も多くなると考えたためである3．件数のカウントは，実際仮説を検証するための推定モデルを
（1）
式に示す．

ideai =  +  × agei + ∑ k=1  k Xi +  i（1）に特許出願がなされた発明のうち，調査対象期間である 5 年 6 ヶ月の間に同社に発明届が出されたものを特定した．
表 2，表 3，表 4 に回帰分析の結果を示す．まず添え字の i はデータセットに含まれる従業員を表
す．α ，β ，γ は推定するパラメータ，ε は N (0,  2 )は仮説 1 の年齢とアイデア投函数の関係から見ていに従う誤差項を示している．被説明変数である idea

くと，係数は正となっているものの統計的に有意なには，仮説 1 の代理変数として投函されたアイデア

関係とはなっていない．一方，2 乗項はマイナスのの数を，仮説 2 の代理変数として同アイデアのうち有意となっている．通常，逆 U 字の関係を示唆す

実際に採用された数およびアイデア採用率を設定しるには 1 次項に正の統計的有意が求められるところた．このうち，アイデア採用率についてはロジットであるため，仮説 1 が完全に支持されるには至らな分析を用いてパラメータを推定した．分析方法は最かった．この 1 次項と 2 次項の結果，ならびに図 1

小二乗回帰（OLS）を用いた．

の形状からは，仮説 1 のうち，特に若手のうちは加説明変数である age として年齢を設定した．また

齢とともにアイデアの創出量が高まるという箇所に制御変数 X として最終学歴，部署異動の有無，外疑いが残る．そこでこの点については次章で改めて部研修会への参加の有無，特許出願件数を設定した．

議論する4．

年齢と被説明変数の間には逆 U 字の関係が想定さそれ以外の制御変数では，最終学歴が高い方が，れることから，年齢については 2 乗項を用意した．

他部署におけるキャリアを持つ方が，また外部研修

最終学歴は，高校，工業高等専門学校や短期大学，会へ参加している方が，アイデア投函数が多いとい

4 年制大学，大学院修士課程の 4 区分とし，それぞう結果になった．このうち，他部署におけるキャリ71

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.3― 2021

表2

重回帰分析の結果（被説明変数 : アイデア投函数）

被説明変数 : アイデア投函数

モデル 1

年齢

.004

年齢2

モデル 2

モデル 3

モデル 4

.011

.017

－.087

－.125*－.159*

特許出願件数

.080

.061

学歴

.182**.201***.199***.159**

部署異動の有無.188**.161**.200**.155**

外部研修会の参加

.108

.070

.142*

.142*

2

R

.266

.292

.219

.301

調整済み R2

.141

.171

.212

.295

モデル 2

モデル 3

モデル 4

.111*

.119*

－.191**－.190**－.187**

観測数

.048

49

*p<.05, **p<.01, ***p<.001

表3

重回帰分析の結果（被説明変数 : アイデア採用数）

被説明変数 : アイデア採用数

モデル 1

年齢

.085

年齢2
特許出願件数

.091

.098

学歴

.186**.170***.204***.199***

部署異動の有無.148*.147**.125**.121*

外部研修会の参加

.098

.121*

.113*

.136*

2

R

.241

.309

.337

.450

調整済み R2

.240

.298

.330

.439

モデル 3

モデル 4

.091**.091**

観測数

.113*

49

*p<.05, **p<.01, ***p<.001

表4

重回帰分析の結果（被説明変数 : アイデア採用率）

被説明変数 : アイデア採用率

モデル 1

年齢

.060*

特許出願件数

.091

.098

学歴

.256***.233***.244***.301***

部署異動の有無

.228

.211

.234*

.222*

外部研修会の参加

.128

.166

.187

.155

2

R

.250

.287

.287

.357

調整済み R2

.210

.268

.269

.309

観測数

モデル 2

.113*

49

*p<.05, **p<.01, ***p<.001

ア保有者や外部研修会の参加者は，より多様な知識有意が示されている．図 2 で確認したように，こちを持つことが想定される．このことが研究開発や関らも逆 U 字の関係となった．一方，年齢とアイデ連する活動に対し多様な視点からアイデアを想起す

アの採用率の関係を見てみるとプラスの有意となっることへとつながっている可能性がある．

ている．図 2 の通り緩やかな右肩上がりが認められ次に仮説 2 の年齢とアイデア採用数の関係だが，る．以上の結果から，年齢を重ねるほど有用性の高

1 次項は統計的に正で有意，2 乗項においては負のい創造性を発揮するという仮説 2 は，部分的に支持72

年齢と創造性の関係 : 企業における「アイデアボックス」を活用した実証分析

された5．中堅から年配層にかけても職務におけることが示されている6．

有効なアイデアを提供してはいるものの，その数はまた，類似した視点として，アイデアに対する報多いとは言えず，“高打率” を維持している状態と奨額が年齢を問わず一定の場合，相対的に給与水準いえる．

が低い若手ほど，アイデアを投函するインセンティ

その他の制御変数では，最終学歴が高い方がアイ

ブが高いことになる．このことについて，インタ

デア採用数が多いという結果になった．一方，アイ

ビューを行った 2 名のマネジャーはともに当該インデア投函数では有意にプラスだった他部署におけるセンティブの存在を否定している．その理由として，キャリアや外部研修会への参加では，統計的な正負

この程度の経済的報酬に対する大部分の若手の反応は確認されなかった．

は乏しく，それよりはアイデアを出し，それを文書

6.

議論にまとめる，といった作業負担を重く感じている様子だという．よってマネジャーらは，明示的ではな
いものの，若手に対しむしろ積極的にアイデア投函

6.1.

まとめと考察するようエンカレッジする言葉をかけるよう心掛け

日本のみならず多くの先進国を中心に労働者の平ていた．このことが仮説 1 で予測した以上に 20 代

均年齢は上昇している．このことは，多くの経営者のアイデア投函数の増加に寄与した可能性がある．

にとっていくつもの重い課題を提示する．従業員の以上のアプローチによる本研究の学術的貢献は次

健康リスク，技術や技能の伝承，新しい人材の確保の 2 点である．第一の貢献は，日本企業を対象としなどは，仮にその企業の事業が順調だとしても避けて年齢と創造性の関係を実証的に分析したことであては通れない課題となる．さらに経営者は，従業員る．冒頭で述べた通り，実験等ではなく現場に踏みの高齢化とともに自社の創造性や多様性が失われる込んだ形で，年齢と創造性との関係性を定量的に検ことも危惧しなければならない．これらの喪失は企証する研究はまだまだ乏しく，よってこれらの間に業におけるイノベーション創出力の低下につなが明確な関係はいまだ見い出されていない（e.g. Ng

る．そのため，年齢と創造性の関係の解明は経営学

and Feldman, 2008）．特に日本国内ではその知見はにおいても大きな課題となっている．

乏しい．そこで本研究では，一製造業の研究開発やそこで本研究は，年齢と創造性の関係について，関連する活動に焦点を絞り，可能な限り多様で複雑

日本の一製造業の協力のもと，同社内のネットワー

な要因を排除した上で，年齢と創造性の関係を定量クに設置されたアイデア投函の仕組みを利用し分析的に分析した．

を行った．2 つの仮説検証の結果，次の 2 点の結果

第二の貢献は，創造性の量のみならず質の面にもが得られた．第一に，若手は年配者に比べ数多くの着目し，2 つの代理変数を使ってこれに対応したこ

アイデアを創出する傾向にあることが示唆された．

とである．本研究では，投函されたアイデアの採用

ただし，その後 30 代から 40 代にかけてピークを迎数や採用率もパラメータとして扱うことで，このよえるとした仮説 1 は，完全に支持されるには至らな

うな創造性の質の面にも配慮した．新しいアイデア

かった．第二に，年齢を重ねるほど有用性の高い創を想起することはイノベーションの創出にとって必造性を発揮する可能性が高くなることが明らかに要条件ではあるものの十分条件ではない，という考なった．

えは直感的にも理解しやすい．それはイノベーショ

仮説 1 が完全に支持されるに至らなかった理由とン活動には様々なアイデアを編集し実行する，といして，入社間もない若手従業員が 20 代の創造性をう作業があるからであり，実際にそれを裏付ける研引き上げ，結果的に逆 U 字型とならなかった可能究報告は多い（e.g. Rietzschel, Nijstad, and Stroebe,性が考えられる．Kammeyer, Mueller, and Wanberg

2010 ; Baer, 2012）．イノベーション創出力を高める（2003） や Kim, Hon, and Crant（2009） に よ れ ば，ためには，高い創造性を喚起することと同様に，そ新たに社会に出た従業員は特に積極的な行動をとる

れらを編集し実現する過程においても多様な能力が73

〈日本知財学会誌〉 Vol.17 No.3― 2021

求められる（武石・青島・軽部，2012）．

の多くは複数人が創造活動に関与するため個人に分

ただし，以上の結果については，サンプルバイア

離しにくい．また本研究の「アイデアボックス」はスを慎重に検討する必要がある．製造業の技術系人

アイデアそのものをターゲットとした取組みである材の一般的なキャリアとして，年齢が上がるにつれため，創造性を測るデータセットとして最適で分析てマネジャー職を志向するものと専門職を志向するも容易である，という大きなメリットがある．そのものに分かれる傾向にあるが，本研究の対象企業も反面，5 年 6 ヶ月という期間は年齢と創造性の関係

例外ではない．そして，マネジャー職につくものはを検証するには短く，本来は対象とする個人あるいアイデアの投函もなく本研究のデータセットからはは集団を同定し，長期にわたる複数の時点で観測す排除されている．したがって，本研究のデータセッ

ることが望ましい．こうすることで，各世代が持つ

トに含まれる 40 代，50 代の中には，いわゆる専門

背景の差異，例えば受けた教育の差などによる世代

職のキャリアパスを選択した人材の割合が相対的に効果も制御しやすくなる．

多くなっている．このことが 40 代，50 代のアイデ

これと関連して，本研究の課題と考えるのがグ

ア採用率を高くする一因となっていることは否めな

ループによる創造性や創造性の連続性の概念の欠如

い．すなわち，高年齢帯ほどサンプルバイアスの存である．上記の通り，現実の創造性は多様なシーン

在が疑われる．仮説 2 では，純粋に年齢と有用性ので構成，発揮される．特にタスクの規模が大きくな

高い創造性の発揮の関係を検証することを目的としればなるほど，またその難易度が高ければ高いほど，ているが，本研究のデータセットでは，特に相対的複数人による発案や提案が期待される．このようなに専門性を高めた従業員が高年齢帯を構成してお場合の年齢構成に最適解はあるのか．あるいはタス

り，その力を発揮している可能性がある．

クの内容によって最適な年齢構成は異なるのか．これらの問いに挑むことも今後，必要となる．

6.2.

本研究の限界と今後の課題

最後に，本論文における先行研究は，世界的に見最後に，本研究の限界と今後の課題を述べる．第て主要なジャーナルに掲載された研究を優先して捉一の限界は，創造性の構成要素の 1 つとして 2.2 節

えているため，その多くは欧米，特に米国内で抽出で記したパーソナリティを本研究ではパラメータ化されたデータに依拠している．創造性は文化や国民することができなかったことである．ロバーツらの性とも関連することが容易に想像されるため，どの研究によると，パーソナリティはおおむね 30 歳程

国や地域を対象とした研究かによって，結果は異な度で固定化すると見られていたが，環境等によってる可能性も考えられる．今後，日本国内で抽出されその後も変化し続けることが明らかになっている

たデータを用いた分析結果を集中的に議論し，知見（Roberts and Mroczek, 2008 ; Roberts and Jackson,を蓄積していく必要がある．このことは，業種や職

2008）．したがって年齢と創造性の関係性を追求す

種の違いにも当てはまり，それらを考慮した知見のるには考慮すべき要素であるが，同調性や社会的優構築を行っていきたい．

位性など，パーソナリティを形成する気質は他者とのインタラクションによって顕在化することが多い
ため，個人によるアイデア投函を基礎とした本研究のデータセットから代理変数を抽出することが困難【謝辞】 本研究は，野村マネジメント・スクール 2018 年度
学術研究支援（研究助成）「アントレプレナーシップ・
モチベーション構造の解明」（研究代表者 : 金間大介）の援助を受け実施したものである．

であった．
第二の限界は本研究のデータセットの短さにある．繰り返しになるが，本研究で活用したアイデア
投函はすべて単独の発案に限定されている．このことにより，直接的に年齢とアイデアの関係を追跡することが可能となった．特許等の他のデータセット
74

注

1

年齢を扱う際の区分，特に若手と年配者の区分は，文献によって少しずつ異なっており明確な線引きは難しい．本論文でも，20 代，
30 代といった明確な記述をしている場合を除き，若干の曖昧さを残したまま議論を進める．ただし，労働者や従業員といった場合
は主に 18 歳から 65 歳までを指し，また 30 代までを若手層，
40 代あるいは 50 代前半までを中堅層，それ以上を年配層と見なすことで，文献による数歳程度の違いはあるものの，大きな違い

年齢と創造性の関係 : 企業における「アイデアボックス」を活用した実証分析

2

3

4

5

6

はない．
調査対象とした企業は比較的細かな部署（班やグループ）を形成しており，研究開発のみを行う部署から，企画や営業の一部を兼ねる部署も存在するが，これらはすべて分析対象に含めた．また，これらの部署間の異動があった従業員には部署異動ダミーを付し，逆に全く研究開発や製品開発活動に関係しないと思われる部署へ異動した場合は標本から除いた．
企画や営業に近い部署からも製品開発に関するアイデアは投函されるが，日常的に製品開発に携わるわけではないため，その数は少ないと予想される．本来は所属部署の情報でコントロールすべきであるが，調査対象期間である 5 年 6 ヶ月の間に何度か組織改編がなされていること，一部の従業員は組織横断型のプロジェク
トに関与していること等から，部署情報によるコントロールは適切ではないと判断した．ただし，研究開発に関連する部署から出されたアイデアはそのまま事業内で検討される，あるいは特許出願に繫がるといった形で，逆にアイデア投函に至らない可能性は排除できない．
通常の OLS を用いた推定の場合，誤差項については，分散が均一であること，期待値が 0 であること，相互に独立であること，確率分布が正規分布に従うこと，また説明変数は非確率変数であること（説明変数と誤差項が独立であること）等が基本的な前提条件となる．逆にこれらの仮定が成立していなければ，OLS による推定は望ましい条件にあるということができない（久保 , 2012）．
本研究の推定においては，アイデア採用数の推定において誤差項が正規性を満たさない可能性が高いことが判明している．この場合の対処法として，OLS ではなく最尤法を用いたポアソン回帰分
析を試みる等が考えられるが，本研究では観測数が小さいこと，
年配者ならびにアイデア投函数の多い従業員ほど分散が大きいこと（上記の分散不均一性の疑い）から，関数形を切り替え，被説
明変数 +1 の対数値を取り再度推定を行ったが，やはり望ましい
結果は得られなかった．これらの解釈として，年配者やアイデア
投函数の多い従業員ほど，年齢や環境以外の本研究でコントロー
ルしていない要因（パーソナリティや世代効果，対人ネットワー
ク等）の影響が大きくなり，前提となる説明変数と誤差項が関係し過少定式化している可能性が考えられる．これらの要因については，改めて 6.2 節の中で検討する．
アイデア投函数およびアイデア採用数については，年齢が上がるにしたがって件数が増加し，後に減少するという逆 U 字の可能性が示唆されたため，年齢の 2 乗項を説明変数として投入している．
一方，アイデア採用率については，図 2 に見る通り右肩上がりとなり，また仮説 2 においても加齢と創造性の有用度の単調な正の相関を検証するものであるため，年齢の 2 乗項は変数として活用
していない．
ただし本研究では，若手のうちさらに経験年数を絞った分析に耐えられるほど十分なデータ数を有していないこと，若手の中でも中途採用者が多く，また学歴も多様なためこれらを完全にコントロールすることが難しいこと等から，当該視点を定量的に検証することはできなかった．

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