帯域幅か弱い紐帯か―コロナ禍の大学生の就職活動で生じた新しい資本主義のかたち ―立 道 信 吾１．コロナ禍における大学生の就職活動の状況
2019 年末に起こった新型コロナウィルスの世界的な感染拡大は、2008
年の金融危機であるリーマンショックに匹敵するような巨大な影響を、わが国の労働市場に及ぼした。厚生労働省が発表した『令和 3 年度 労働経済の分析』では、2020 年には感染拡大の影響により、幅広い産業で経済活動が抑制されたのに伴い、就業者数の前年差 48 万人減少、雇用者数の前年
差 31 万人減少、完全失業者数の前年差 29 万人増加が指摘されている（厚生労働省 2021）。また、コロナ禍に伴う休業者数の増加や労働市場からの退出といった潜在的な労働市場の動きを併せて考えると、コロナ禍以降、
かつてないほどのインパクトが生じていると見ることができる。
大学新卒者の雇用状況については、正確を期するのであれば文部科学省の学校基本調査の確報版を待つしかないが、就職みらい研究所が毎年実施している就職プロセス調査によれば、2021 年 7 月時点の進路確定率（就職志望者に占める進路が確定した者の割合）は、2020 年 3 月卒（71.3％）、
2021 年 3 月卒（57.7％）、2022 年 3 月卒業予定（65.6％）と、コロナ禍の前の 2020 年 3 月卒と比較すると、その後は同時期に進路が確定している者の比率は低く、特に 2021 年卒が深刻な影響を受けたのが見て取れる。
目立った動きを見せている特定の産業に目を向けると、人の移動が制限されるという意味で、コロナ禍の直撃を受けた形の航空産業では、日本航空が 2022 年卒の大学新卒者の採用を中止したなどの報道も存在する（日本経済新聞 2021 年）。さらに、宿泊や旅行、外食産業でも大きな影響が報告されている。そもそもわが国の大企業においては、大学新卒者の採用は前年度までに計画された採用数を充足することが基本的に目指されるため、一種の遅行指標としての機能を果たすことから、2021 年夏から始まったデルタ株による過去最大の感染拡大の影響が顕在化するのは、2023 年 369

月卒以降であろうと考えられる。
企業の採用活動においては、採用者数の量的な変化とともに、採用プロ
セスの変化もみられたのが今回のコロナ禍での大きな特徴である。具体的には、対面での接触を回避するための、IT 機器を活用したオンラインでの説明会、面接などが 2020 年卒の春の採用活動から短期間で急速に普及した。こうした採用活動のオンライン化に伴い、企業には従来の採用活動とは異なる様式や採用基準などが要求されたと考えられ、就活生においてもオンラインでの採用選考という未知の領域での就職活動への対応が求められた。後述する筆者が行った就活実態調査の 2021 年度調査の結果において、オンライン面接についての評価を複数回答で質問したところ、「面接官とのコミュニケーションが取りにくかった（27.9％）」や「面接中に通信障害のトラブルがあった（21.4％）」「対面のような緊張感がもてなかった（15.8％）」など、不慣れな状況に対する苦労がうかがえる一方で、「多くの企業の面接選考に参加できた（14.9％）」という空間的な制約から解放されたオンラインならではのメリットを指摘する声もあった。注目すべき
は、「面接の回数が予想より少なくて済んだ（12.0％）」であり、コロナ禍
の影響を受けた企業の採用選考の質的変化が示唆される。

２．求職活動における人間関係の役割〈弱い紐帯の強み＝ “The strength of weak ties”〉で広く知られる Mark
Granovetter が行ったアメリカのホワイトカラーの転職プロセスの研究では、家族や友人といった強い結びつきの人間関係よりも、知り合いの知り合いといった弱い結びつきの人間関係の方が、転職に役立つ情報がもたらされやすいことが明らかになっている。自分の身近な人間関係の中では、冗長性が高い情報が主にやり取りされ、個人や個人を取り巻く狭いコミュ
ニティにとって、真新しい新奇性のある情報はもたらされにくい。転職先の情報はまさにそれに該当する。それに対して、どちらかと言えば、疎遠な人間関係である〈弱い紐帯〉は、普段は情報のやり取りの頻度が少ない
ため、特定の個人やコミュニティに新奇性のある情報をもたらし、転職活動に役立つというのが、Granovetter の見解である（Granovetter 1973）。
Granovetter の研究は、アメリカのみならず世界中の社会学研究に影響を与え、Sinan Aral によれば、Granovetter に続く紐帯やソーシャル・ネット
ワークの研究は〈構造的空隙（＝ structural hall）の強み〉で著名な Ronald70帯域幅か弱い紐帯かBurt を始め（Burt 1992）、実に 3,500 にも上るという（Aral 2016）。
〈弱い紐帯〉に対して、親密な人間関係である〈強い紐帯〉こそが、重要な情報をもたらすという研究もある。包括的な概念としては Pierre Bourdieuの社会を分化させる要因としての〈ソーシャルキャピタル〉であり（Bourdieu
1986）、ソーシャルキャピタルのメカニズムに対して［恩義と期待］、［情報チャンネル］、［社会規範］という分析的視角が強調されているのは James
Coleman の研究であり（Coleman 1988）、地域社会の維持や発展など公共政策との関係が強調されるのが『孤独なボーリング』で知られる Robert
D. Putnam の研究である（Putnam 2000）。以上の先行研究において、ソーシャルキャピタルが特定の個人や個人が含まれる集団に対して、何らかの恩恵を与えているという点は共通している。なぜ恩恵が与えられるかについては、1 つの解釈が存在する。例えば、ソーシャルキャピタルにアクセスすることによる情報面での利点があり、その情報が互恵的、利他的な性格を持つ時、ソーシャルキャピタルを維持しようという動機が個人に生まれ、結果としてソーシャルキャピタルが構造的に維持されるという点が、合理的選択理論の Coleman によって指摘されている（Coleman 1988）。規範があるからソーシャルキャピタルが維持されるのでは無く、ソーシャル
キャピタルの個人にとっての有用性が規範を作り上げるという、逆転の発想をしている点が興味深い。
国内の研究をみると、渡辺深が転職時の紐帯の強弱による効果の計量分析を行い、〈強い紐帯〉だけが、転職結果に統計的に有意な正の影響を与えていることを見いだした。さらに、渡辺は情報がネットワーク資源と転職結果を結ぶ媒介変数であることを指摘しており、ネットワーク資源が直接に影響を与えるのではなく、情報こそが直接の効果を転職結果にもたらすという（渡辺 1991）。広義のソーシャルキャピタルの中でも、転職結果に影響をもたらすのは、ソーシャルキャピタルから得られる情報そのものだということだ。渡辺と同様の研究として、石田光規はリストラなどに伴う本人の望まない（＝危機的な状況ともいえる）転職時に、血縁のような〈強い紐帯〉が機能するのに対し、〈弱い紐帯〉は機能しないことを明らかにしている（石田 2009）。この研究は、状況によって紐帯の機能が異なる可能性を示唆していると考えることもできる。
以上のいくつかの研究では、求職者が新しい仕事を探す過程で、人間関係がどのように作用しているのかを明らかにしている。筆者の問題意識
71

は、わが国の大学生の求職活動にあるので、以下では、筆者が行ったアンケート調査のデータを用いて、①最近の大学生の就職活動が彼・彼女らを取り巻く人間関係によってどのような影響を受けているか、そして、②今回のコロナ禍によってその影響がどのように現れているのかについて明らかにする。

３．仮説の提示と分析に使用するデータ―「大震災前後の大学生の就職活動の実態に関する調査」の説明
ここではまず、二つの暫定的な仮説を提示する。「暫定的」と断っているのは、後述するこの仮説の検証結果により、あらたに究明すべき命題が生じるため、あくまで限定された、大括りの仮説であることを表している。1 番目の仮説は、「大学生の人間関係は企業の採用選考に影響を与えるか」であり、2 番目の仮説は、「コロナ禍により、大学生の人間関係にも変化が生じていると考えられ、この変化が企業の採用選考に影響を与えるか」、以上の 2 つである。
本稿で分析に使用するデータは、筆者と筆者が指導する日本大学文理学部社会学科立道ゼミナールが実施した「東日本大震災前後の大学生の就職活動の実態に関する調査」（本稿では「就活実態調査」と省略して表記する）である。この調査は、2011 年に発生した東日本大震災が大学生の就職活動にどのような影響を及ぼすのかを把握することを当初の目的に 2012年度から毎年 1 回 2 月に実施され、2020 年度調査で 9 回を数える定点調査
である 1）。
本稿で主に分析の対象とする第 7 回〜第 9 回調査では、目標回収数を800 名に設定し、調査の前年度卒業者 1 に対して調査の当該年度卒業者 3の割合で回答者の割り当てを行っている。調査の回答者には、医歯薬系の専攻、芸術系の専攻の者が含まれていたが、これら以外の専攻の学生との就職活動の異質性を考慮し、分析対象から除外している。また、回収されたサンプルには、進学等の動機で、就職活動そのものを経験していない者が含まれていたので、これも除外した。調査項目については、文末の注を参照されたい。
本稿で分析の対象となるデータセットの仕様は以下の通りである。第 7回（2018 年度調査）〜第 9 回調査（2020 年度調査）の 3 年間の調査データをマージしたプーリングデータを使用している。各調査年度では、調査実施
72帯域幅か弱い紐帯か

当該年度の 3 月に卒業する者と、調査実施前年度の 3 月に卒業した者が対象となっているので、第 7 回〜第 9 回調査では 2017 年（ 3 月卒）卒〜2021
年（ 3 月卒）卒までの 5 年間の卒業生がサンプルに含まれ、卒業年度によってダミー変数で識別している（なお、以下の表記では 3 月時点で卒業した者を「20** 年卒」と簡略化して表記する）。従って、同一卒業年であっても調査時点が異なる対象者が含まれているため、ほとんどの回帰分析では、回答時点で社会人か現役生か識別する変数を統制変数として加えている。この他、性別、文系・理系の別、国公立大学か私立大学か、以上を示
すダミー変数、ならびに大学の入学難易度を基本的な統制変数に加えた分析を行っている。大学の入学難易度は大手予備校の模擬試験から算出された難易度のうち 2016 年度に公開されているデータによって、各年度の難易度を分類したが、偏差値ではなく大手予備校が独自に設定した順序尺度（変数値が大きいほど難易度が高い）である。

４．実証分析

4.1. 大学内の親しい友人が最終面接進出率に与える影響
筆者が行った就活実態調査では、回答者に「大学内の親しい友人の数」を質問している。学内の人間関係である親しい友人は企業の採用選考にどのような影響を及ぼすのだろうか。表 1 は、就活実態調査における 2017
年卒から 2021 年卒までの 5 年間の卒業年度をマージしたデータを用いた、
最終面接進出率（＝就活生が筆記試験を受験した企業数に占める最終面接まで進んだ企業数の比率 2））を従属変数とする重回帰分析の結果である。
卒業年について、ここでは 2021 年卒を表すダミー変数がリファレンスグ
ループとなっている。最終面接の結果の解釈については以下のような留意点がある。企業によって最終面接の持つ意味は異なり、最終面接に進出した時点で、内々定とほぼ等しい場合もあれば、実質的な選考段階として機能している場合もある。ただし、①年によって採用計画上の採用者数が異なることや、既に内々定を出した者の内々定辞退の状況に応じた採用者数の調整といった不確定な要素が常に存在すること、②最終面接だけ企業の経営トップ層が関与するなど、それまでとは全く異なる基準での選考が行われる場合があることなどから、応募者が仮に同じ能力や条件を備えていたとしても、最終面接の結果が一致しない可能性が高いことから、内々定の一歩手前の最終面接に進出できたかどうかを就職活動のパフォーマンス
73

表１

最終面接進出率を従属変数とする重回帰分析の結果
非標準化係数 標準誤差 標準化係数

t値

有意確率

（定数）

91.615

5.114

17.9140.000

社会人ダミー

2.942

1.559

0.038

1.887

0.059

卒業年 17 年ダミー

−5.1541.751−0.059−2.9430.003**

卒業年 18 年ダミー

−5.2411.480−0.072−3.5420.000**

卒業年 19 年ダミー

−0.7120.090−0.160−7.9500.000***

卒業年 20 年ダミー

−0.9961.434−0.014−0.694

0.487

文系ダミー

−0.014

2.105

0.000

−0.0070.995

私立大学ダミー

0.053

2.211

0.001

0.024

0.981

大学入学難易度

4.249

2.228

0.052

1.907

0.057

女性ダミー

4.198

2.194

0.053

1.914

0.056

大学内の親しい友人の数

0.241

0.094

0.050

2.565

0.010*

2

N ＝ 2580 調整済み R ＝ 0.025 分散分析の F 値＝ 10.347，有意確率＝ 0.000****p<.05 **p<.01 ***p<.001を測る上での尺度とした。
前述した統制変数を加えた分析を行った結果、独立変数である〈大学内の親しい友人の数〉は、従属変数である最終面接進出率に統計的に有意な正の影響を与えている。すなわち、大学内の親しい友人の数が多いほど最終面接進出率は高いと言える。

4.2. 大学内の親しい友人がエントリーシート突破率に与える影響
企業の採用選考では、エントリーシート（以下「ES」と表記する）と呼ばれる、当該企業の選考への応募の公式な意思表示と、履歴書よりもやや詳しい本人による自己紹介の情報（内容は企業が指定していることが多い）を記入する書類が、履歴書とともに、書類選考の段階で審査の対象となることが多いと言われている。大学新卒者に対する一般的な企業の選考
プロセスは、①書類選考（ES、履歴書）、②筆記試験（能力・適性検査）、③数次の面接という順番で行われるため、ES を含む書類選考は、通常最も初期段階の選考である。就活実態調査では、ES を提出した企業数と筆記試験を受験した企業数を質問しており、ES を提出した企業数が筆記試
74帯域幅か弱い紐帯か験を受験した企業数と同数かこれを上回る場合に限定して、ES を提出した企業数に占める筆記試験を受験した企業数の割合を求めた 3）。これを本稿では ES 突破率と表記する。この ES 突破率に対して大学内の親しい友人の数はどのような影響をおよぼしているのであろうか。4.1. の最終面接進出率と同じモデルで回帰分析を行った結果（表 2 参照）、大学内の親しい友人の数は、ES 突破率に統計的に有意な影響を及ぼしていないことが明らかになった。この分析における卒業年度のレファレンスグループは
2021 年卒だが、2017 年卒をリファレンスグループに置き換えたモデルで回帰しても結果は変わらなかった（分析結果表省略 4））。大学内の親しい
友人の数は、最終面接進出率には正の影響を及ぼしているのにも関わらず、ES 突破率には統計的に有意な影響が見られないのはなぜなのだろうか。この疑問を考える前に、コロナ禍で就職活動を経験した 2021 年卒に対象を限定して以下で同じ分析を行ってみる。

表２ ES 突破率を従属変数とする重回帰分析の結果
非標準化係数 標準誤差 標準化係数（定数）43.056

4.473

t値

有意確率

9.626

0.000

社会人ダミー−0.6261.340−0.009−0.4670.641

卒業年 17 年ダミー

0.489

1.548

0.006

0.316

0.752

卒業年 18 年ダミー

−2.3971.311−0.037−1.8280.068

卒業年 19 年ダミー

0.272

0.078

0.069

3.474

0.001**

卒業年 20 年ダミー

−7.1661.272−0.112−5.6350.000***

文系ダミー

2.431

1.893

0.036

1.284

0.199

私立大学ダミー15.996

1.973

0.22

28.1070.000***

大学入学難易度

11.646

1.976

0.161

5.893

0.000***

女性ダミー−1.2651.943−0.018−0.651

0.515

大学内の親しい友人の数

0.014

0.081

0.003

0.173

0.863

N ＝ 2543 調整済み R2 ＝ 0.070 分散分析の F 値＝ 20.231，有意確率＝ 0.000****p<.05 **p<.01 ***p<.001

75

4.3. コロナ禍の中で就活を行った 2021 年卒に限定した大学内の親しい友人が ES 突破率に与える影響
表 3 に回帰分析の結果が示されている。集計対象は 2021 年卒だけなので卒業年は統制変数から除いている。また、調査時点が 2021 年 2 月なので、2021 年卒のデータには社会人が含まれず、これも除いている。2021
年卒に限定すると、大学内の親しい友人の数は、ES 突破率に統計的に有意な正の影響を与えている。非標準化係数の値に注目すると 0.705 であり、表 1 の最終面接進出率における大学内の親しい友人の数の非標準化係
数の 0.241 と比べるとかなり大きな影響が及ぼされていることが解る 5）。
なぜ、2021 年卒以前のサンプルでは影響が見られず、2021 年卒に限定すると統計的に有意な影響が現れるのであろうか。これがコロナ禍における大学生の人間関係の変化の一端である可能性もある。試みに、2021 年卒に限定して、大学内の親しい友人の数が、最終面接進出率に与える影響を回帰分析で確認してみる。結果は表 4 に示されているとおり、統計的に有意な影響を及ぼしていないことがわかった。2021 年卒の場合、大学内の親しい友人の数は、ES 突破率は統計的に有意な正の影響を与えていたが、最終
面接進出率には統計的に有意な影響を与えていない。分析対象となった
データの数が少ないため、有意水準に達しなかった可能性ももちろん考慮する必要があるが、同じモデルで ES 突破率だけが統計的に有意であった
ことは注目に値するだろう。以上の回帰分析の結果を用いて、この結果の背後にどのようなメカニズムが存在するのかを考察する。

表３

ES突破率を従属変数とする重回帰分析の結果（2021年卒限定）
非標準化係数 標準誤差 標準化係数

t値

有意確率

（定数）

91.615

5.114

17.914

0.000

文系ダミー

1.116

4.284

0.014

0.260

0.795

私立大学ダミー−0.3493.452−0.006−0.1010.920**

大学入学難易度

0.637

0.217

0.162

2.937

0.004***

女性ダミー−8.2363.506−0.126−2.3490.019***

大学内の親しい友人の数

0.241

0.094

0.050

2.565

0.010*

2

N ＝ 346 調整済み R ＝ 0.025 分散分析の F 値＝ 10.347，有意確率＝ 0.000****p<.05 **p<.01 ***p<.00176帯域幅か弱い紐帯か

表４

最終面接進出率を従属変数とする重回帰分析の結果（2021年卒限定）
非標準化係数 標準誤差 標準化係数（定数）104.508

13.404

文系ダミー−6.0694.949−0.063

t値

有意確率

7.797

0.000

−1.226

0.221

私立大学ダミー−1.3643.899−0.019−0.3500.727

大学入学難易度−1.0470.245−0.226−4.2750.000***

女性ダミー−0.4383.890−0.006−0.1130.910

大学内の親しい友人の数

0.349

0.205

0.087

1.705

0.089

2

N ＝ 377 調整済み R ＝ 0.052 分散分析の F 値＝ 5.068，有意確率＝ 0.000****p<.05 **p<.01 ***p<.001

５．大学生の就職活動に人間関係が与える影響

5.1. 最終面接進出率に人間関係はどのような影響を与えるか
最終面接進出率に大学内の親しい友人の数が影響を与えていた背景にはいくつかの要因が働いているものと考えられる。紙幅の都合上、詳細な統計分析は別の機会に譲らざるを得ないが、ここでは、大学内の親しい友人の数が最終面接進出率に与える効果として 4 つの仮説を提示する。
①就職活動を進める上で有利な情報が、大学内の親しい人間関係からもたらされる（＝〈情報源仮説〉：Granovetter（1973）など）。②採用選考場
面で企業が応募者のコミュニケーション能力や人間関係構築の能力を評価の対象としている。
（＝〈コミュ力仮説〉）、③親しい友人には就職活動に対するモラールを高める効果がある（＝〈モラール仮説〉）、④親しい友人は就活で苦労した時に心の支えになってくれる存在である（＝〈心理的サポート仮説〉：下村・木村（1998））。
最初の①〈情報源仮説〉については、就職活動に有利な情報が友人からもたらされることを指す。前述した通り、Granovetter を始めとするソー
シャルネットワーク、ソーシャルキャピタルの複数の研究では、紐帯の強弱などの構造的な違いはあれ、人間関係からもたらされる情報が転職の結果に影響を与えていることが明らかになっている。
②の〈コミュ力仮説〉については、わが国の企業が採用選考時に就活生に対して求める能力として、一般的にはコミュニケーション能力があることは広く知られている。社内外での人間関係を円滑に維持する能力は、日77

本の企業が組織能力を活用してビジネスを進める傾向があることから、重視されて当然とも言える。組織人としての適性の 1 つとしてコミュニケー
ション能力の果たす役割は大きい。
③の〈モラール仮説〉について、一定期間に及ぶ就職活動全般に取り組み続けるためには、高い意欲が必要とされ、お互いに励まし合うような友人関係が意欲維持のための要因となっていることは筆者が行った少数の聞き取り調査の結果でも明らかになっている。特に、就職活動の初期段階であり、参加に対する心理的な障壁が高いと思われるインターンシップなど
は、自分と条件が近い、大学内の親しい友人がペースメイカー的な存在となっていることが想定され、就活生のやる気の源泉としての友人という存在が示唆される。
④の〈心理的サポート仮説〉については、一般的に多くの就活生が、企業から不採用通知を受け取り、なんらかの心の傷を負うことになる。そうした時に、心の支えになってくれるのが友人であるという意味をもつ。就職活動が一定の期間以上長引く際には、こうした心理的なサポートの存在
は、その後の就職活動の継続にとって、大きな影響を与えると考えられる。
企業の採用選考における最終段階に近い、最終面接に進出するか否かという状況においては、以上の①〜④の要因が、相互に影響を及ぼし合っているのが実態に近いと考えられ、要因を分解することは、時として意味を持たない可能性がある。4 つの要因の相互作用、いわば「要因の束」こそが、既存研究でいうところのソーシャルキャピタルそのものであり、最終面接進出という結果に影響を与えていると考えられる。では、ES が選考の俎上に載り、最初の合否を判定される段階でも、上記と同じようなメカニズムは働くだろうか。

5.2. ES 突破率に人間関係はどのような影響を与えるか
ES と履歴書による書類選考の段階では、最終選考で見られたような人間関係の効果の全てが合否に影響を与える可能性は低いと筆者は考える。
以下でその理由を説明する。まず第 1 に、書類選考の段階では、②の〈コミュ力仮説〉に見られるようなコミュニケーション能力や人間関係維持の能力、さらには組織人としての適性は、確かに企業側が注目すべきポイン
トになっている。一般的に企業側が設定する ES の質問項目にはガクチカ（学生時代に力を入れたこと）が頻出テーマであり、ゼミ、サークル、バ78帯域幅か弱い紐帯かイト先での注力度合を問われることが多い。正確な統計や調査は寡聞にして聞かないが、ガクチカを通じて前述のコミュ力仮説で求められるような各種の能力が判定対象となっていると考えられる。企業側は、活動の場を問わず、高いコミュニケーション能力の発揮など、組織人として行動できるかどうかに注目している。しかし、ES の段階では、あくまでエピソー
ドを吟味するのにとどまり、ES を突破した後の面接段階で、これらのエピソードを深掘りすることによって、真偽や能力の程度を再確認するのが一般的な選考プロセスである。すなわち、企業側は ES だけで応募者のコ
ミュニケーション能力を正確に測れるとは考えていないのだ。就職ジャー
ナル編集部が 2018 年 4 月に行った、企業の新卒採用経験者 300 人を対象としたアンケート調査によれば、73％の回答者が、就活生の嘘（同調査では「盛った話」と表記）に気がついているという（就職ジャーナル編集部
2018）。就活実態調査では、2018 年調査から 2020 年調査まで、就職活動に関して嘘をついた経験を質問しているが、①ゼミ、サークル、②アルバイ
ト先、③今までの経験、④自己の性格のいずれかで嘘をついた回答者の割合は、26.1％（n ＝ 3018）に上るなど、就活生の側にも嘘をつく可能性があり、こうした嘘を面接での回答状況を見ながら見破るのが採用担当者の仕事であるとされる。従って、ES 上のコミュニケーション能力について
は、企業側は参考程度にしか考えていないことになり、実際の人間関係の影響力が ES の選考に及ぼす影響は、最終面接進出までのプロセスと比較すると、限定的と考える方が合理的である。
③の〈モラール仮説〉については、ES の提出数という行動には影響を与えるかもしれないが（ES 突破率は分母を ES の提出企業数としているので、ES の提出数という数値の大小はここでは意味が無い）、選考にとって重要な、ES の内容への影響は限定的であることが予想される。モラールが高くても、評価の高い内容の ES が書けるとは限らないからだ。④の〈心理的サポート仮説〉については、ES の提出が就職活動の全期間の中では、初期段階に集中する傾向があるため、不採用通知をもらって心理的に落ち込む前に多くの ES を用いた選考が行われているのが実態で、タイミ
ング的には影響を及ぼす可能性は低いと考えられる。以上のように②、③、④の仮説はいずれも ES による評価には大きな影響を与えていないと考えられ、最後に残る①〈情報源仮説〉が ES のような選考に影響を与えている可能性として浮かび上がってくる。
79

5.3. ES を用いた選考における情報の与える影響
就活生の立場に立つと、ES による選考では、いくつかの重要な抑えるべきポイントがある。①業界や特定の企業によって異なる、求められる能力や人物像が把握できているか、②自分が応募する企業が大学受験時点での選抜度の高い（偏差値の高い）大学出身者をどの程度優遇しているかが重要なポイントとなる。②については、［学歴フィルター］という言葉が、近年の大学生の就職活動シーンでは度々登場し、これは大学受験時の選抜度の高さという観点から、一定のレベル以上の大学に所属する者以外
は、書類選考以前の段階で門前払いにしたり、書類選考を通過してもその後の選考で何らかの不利のある状態を指す。つまり、企業の採用選考は、数を撃てば当たるというものではなく、自分が所属している大学が、学歴としてどのように世間的に評価されているかなどの一種の相場観を持つことが、就職活動の効率性という観点からは必要になる。①の求められる能力や人物像も、②の学歴フィルターの状況も、選考を有利に進めるための情報である。この情報の質と量が ES による選考の成否に大きく関わっている。ES で記述されるコミュニケーション能力や人間関係の構築能力な
どは、面接時に後付けするのでも良く、時に真実である必要すら無い。書
面で提出する ES と面接時の態度の整合性を保つことができれば、次の選
考ステージに進めるからである。従って、ES による選考を突破するためには、それに関連した①や②の情報こそが重要であると言える。この点から考えてみると、直感的には、大学内の親しい友人の数が多いほど、質と量を兼ね備えた情報が集まりやすいと考えられるが、それは前述の回帰分
析の結果からも関係が薄いことが示唆される。そうであるにもかかわらず、コロナ禍で就職活動をした 2021 卒にだけは、大学内の親しい友人の数の効果が ES 段階で現れるのは一体なぜなのだろうか。

６．多様性と帯域幅のトレードオフ

6.1. 情報における多様性と帯域幅のトレードオフ
ニューヨーク大学の Sinan Aral とボストン大学の Marshall Van Alstyne
は、2011 年の共著論文で、彼らの行った実証研究に基づき、“The DiversityBandwidth Trade-off（多様性と帯域幅のトレードオフ）” 理論を発表している（Aral & Alstyne 2011）。Aral と Alstyne は、 前 述 し た［ 弱 い 紐 帯 ］ と［強い紐帯］の矛盾を統合する理論としてこの多様性と帯域幅のトレード
80帯域幅か弱い紐帯かオフ理論を生み出したのだという（Aral and Alstyne 2011; Aral 2016）。［弱い紐帯の強み］の立場に立つと、多様性に富んだネットワーク構造をとる
ほど、特定の個人や集団にとって、新しい情報が得られやすいと考えられる。また、結束型の集団では、冗長性の高い情報が流れやすく、新奇性のある情報は流れにくいと Granovetter に続く研究者達は考えてきた。Aralらはこれに対して、一定の時間に流れる情報量である［帯域幅］という概念を使用して、結束型の集団（＝［強い紐帯］でネットワークされた集団）の方が、情報が流れる量が多いため、状況によっては、新奇性のある情報
が、［弱い紐帯］の関係からよりも多く入手できる可能性があることを実証研究により証明した。直感的に考えると、相対的に多くの異なるクリー
ク、クラスターに接続されている集団の方が、情報が多く入ることがイメージされる。しかし、外部から情報が仮に入ったとしても、その情報に新奇性がなければ、無駄な同じ情報が集団内に流れることになってしま
い、結果的に集団内を流れる冗長性の低い情報の総量は増加したとは言えない。十分にお互いを知っている集団では、冗長性の高い情報が何であるかを集団内の多くの成員が知っている可能性が高く、集団内に新奇性のあるような、相対的に多くの情報が流れる。これが帯域幅の広い状態と言うことができる。お互いをよく知らない状態では相手が真に求めている情報が何なのかかがわからないので、時にありきたりの価値の無い情報がもたらされるということだ。ちょうど、インターネット検索で同じようなト
ピックに何度も遭遇し、自分が知りたい情報が深掘りできない状態と似ている。従って、多様性を持つことと、帯域幅の間にはトレードオフの関係が生じることになるというのが、彼らの結論である。前述した石田（2009）の研究において、リストラ時の転職という危機的な状況では、血縁関係という強い紐帯が、役に立つ情報をもたらしたという結果の背景には、単に身内を心配して親身に職探しを手伝ったくれたことだけでなく、親しいからこそ相手の属性や能力、希望などを熟知し、相対的に役に立つ新奇性のある情報で、なおかつ身内の中で重複の少ない情報を集めることが可能になったのかもしれない。Aral は、①相対的に複雑性の高い情報は、［弱い紐帯］よりも、［強い紐帯］の方が流れやすいと考える複数の研究の存在を示唆している（Hansen 1999;Reagans and McEvily 2003; Wu 2008; Aral &Alstyne 2011; Wu 2008; Aral 2016）。さらに、② Wu らの研究を例にあげながら、情報が仮にもたらされたとしても、その情報を必ずしも他人に伝え81

るかどうかはケースによって異なる点を指摘している（Wu et al. 2004;
Aral & Alstyne 2011）。Aral と Alstyne 以前の既存の紐帯の強弱にこだわる
理論は、紐帯の形態・構造にのみ注目し、行為の主体となっている個人
が、情報を他人に渡すかどうかということに比較的無頓着であったと考えることもできる。グラフに描かれたネットワーク上の人間関係では、等し
く・滞りなく情報が流れるという前提を置いていたのではないか。こうした考え方に対して、平常時よりも危機的な状況の方が、他人に対して有益と考えられる情報を伝達する動機付けを与えると仮定すると、同じ社会構造（人間関係）であっても、状況によって帯域幅は変化すると考えることができる。危機的な状況が、特定の集団における情報の帯域幅を拡大する
ことに影響を与えているのかもしれない。

6.2. コロナ禍という危機的状況で帯域幅は広がったのか
本稿で示した筆者の実証研究では、大学内の親しい友人の数の ES を用いた選考に対する影響が、平常時にあたるコロナ禍の前の 2020 年卒以前には存在しなかったのに対し、コロナ禍で就職活動を行った 2021 年卒では、統計的に有意な正の影響が現れていることを明らかにした。
この結果の背景にある構造について Aral と Alstyne の多様性と帯域幅のトレードオフ理論を用いて考えてみると、平常時（コロナ禍以前の状況を
ここでは操作的に「平常時」と表記する）における大学内の友人関係は、ES を突破するのに寄与するほどの情報の帯域幅を持ってはいなかった。
しかし、コロナ禍という危機的状況を迎えて、就職活動が困難さを増すことが予想されたため、大学生の友人関係においても、平常時よりも多くの情報が流れたと考えることができる。平常時であれば、ES 選考の通過が容易な企業・業界であっても、コロナ禍によって採用数を減少させ、結果的に ES 選考に通りにくい状況が生まれていると大学生が考えたと仮定する。そうなると、例年にも増して ES 通過に必要な情報を求める傾向が強まる。大学内の人間関係には、同じ大学に通っているという点で、同質的であり、学歴フィルターの対象としても同様な扱いを受ける集団であるという特徴を持つことから、学外の人間関係や、インターネット検索から得られる情報よりも、自分達の置かれている状況に特化した、相対的に有益性の高い情報が得られる可能性が高いと言える。ただし、単に学内の人間関係と言っても、良く知らない人からの情報であれば、真偽を判断するの82

帯域幅か弱い紐帯かは難しい。その点、大学内の親しい人間関係でやり取りされる情報は、弱い紐帯からもたらされる情報に比べて、不正確な情報を発信することに対するサンクションが相対的に強く働くと考えられる 6）。その結果、情報は有益性の観点から例年にも増して吟味され、大学内の人間関係の中で伝播するようになる。有益な情報が提供されることにより、互酬性の規範が働き、自らも正確な情報の発信者たらんと努力する動機付けが与えられる。
一度こうした強い紐帯に基づく帯域幅の広い人間関係が構築された後は、その関係の有用性から新たな信頼の出来るメンバーが加わるか、既存のメンバーが意識的に、信頼のできるメンバーを加えるようになる。すなわ
ち、親しい人間関係を拡大する動機付けも生まれる。以上の結果、コロナ
禍において、大学内の親しい友人関係は、ES 選考に有利な情報をもたらしたと考えることができる。
しかし、周知の通り、コロナ禍においては、全ての対面的な接触が制限されているので、親しい友人関係のネットワークサイズが減少する可能性があり、上記の記述のうち「人間関係を拡大する動機付け」は説明力を失う可能性がある。そこで、大学内の親しい友人の数が、コロナ禍でどのように変化したのかを回帰分析で確認してみよう。従属変数を「大学内の親しい友人の数」、独立変数を卒業年とした回帰分析の結果が表 5 に示されている。ここでは卒業年のレファレンスグループをコロナ禍の中で就活をした 2021 年卒に設定している。すなわち、コロナ禍の前に就活を終えた2017 年卒から 2020 年卒までのサンプルと、コロナ禍の中で就活をした
2021 年卒のサンプルの比較が可能になる。結果をみると、2019 年卒を除く、2017 年卒、2018 年卒、2020 年卒のいずれもが、従属変数に統計的に有意な負の影響を与えている。これらの卒業年では、2021 年卒と比べて大学内の親しい友人の数が統計的に有意に少ないという結果になった。2019年卒という例外はあるとしても、コロナ禍で対面的な接触が制限されている状況においても、就活生達は主に電話やオンラインのコミュニケーショ
ンツールを用いて、大学内の親しい友人の数を例年よりも増やそうとしていたということになる。
コロナ禍という就活生の置かれた状況から言えば、大学の授業もオンラインになり、単位取得のために例年よりも多くの情報を収集したいと考える動機付けも確かに存在しただろう。就活実態調査では、「大学内のノートの貸し借りができる知り合いの数」を質問している。講義やテスト・レ
83

表５

大学内の人間関係のサイズを従属変数とする重回帰分析の結果
非標準化係数 標準誤差 標準化係数

t値

有意確率

（定数）

6.109

0.993

6.150

0.000

社会人ダミー

0.685

0.306

0.042

2.241

0.025*

文系ダミー−0.3070.348−0.017−0.8840.377

私立大学ダミー

0.219

0.295

0.014

0.742

0.458

大学入学難易度

0.028

0.018

0.030

1.567

0.117

女性ダミー

−2.1350.282−0.140−7.5590.000***

卒業年 17 年ダミー

−0.8620.413−0.054−2.0880.037*

卒業年 18 年ダミー

−0.8680.432−0.050−2.0080.045*

卒業年 19 年ダミー

−0.7790.432−0.045−1.8040.071

卒業年 20 年ダミー

−1.0900.424−0.066−2.5690.010*

大学内の親しい友人の数

0.014

0.081

0.003

0.173

0.863

2

N ＝ 2995 調整済み R ＝ 0.022 分散分析の F 値＝ 8.460，有意確率＝ 0.000****p<.05 **p<.01 ***p<.001

ポートなどの情報を収集するために、この数を増やそうと考える動機は十分に理解できる。実際にコロナ禍前後で「大学内のノートの貸し借りができる知り合いの数」がどう変化したのかを、前述と同じ 2021 年卒をレ
ファレンスグループとした回帰分析で確認してみよう。ただし、大学内の親しい友人の数を推定するモデルと同じモデルは、分散分析の結果、統計的に有意にならなかったので、所属大学の学科定員を統制変数に加えてみた。大学の学科の定員が大きくなるほど、大学内で知り合いになれる人が多くなるはずなので、モデルの当てはまりが改善されると考えられるからだ 7）。結果は表 6 に示されているとおり、各卒業年とも統計的に有意な影響は見られなかった。コロナ禍において、重要な情報は、ノートの貸し借りをするような浅い知り合いからではなく、親しい友人からもたらされると就活生達は考えたのかもしれない。ノートの貸し借りをする知り合いの数が、仮に変化は無かったという仮定を置くと、コロナ禍において就活生
達は、弱い紐帯から得られる多様性は変えないで（「変えられない」かもしれない）、強い紐帯の中で、帯域幅を広げたということになる。具体的には、①情報源として親しい友人達を相対的に多く活用し、さらに②親し
84

帯域幅か弱い紐帯か

表６

ノートの貸し借りをする知人のサイズを従属変数とする重回帰分析の結果
非標準化係数 標準誤差 標準化係数

t値

有意確率

（定数）

4.879

1.417

3.444

0.001

社会人ダミー

0.254

0.425

0.012

0.598

0.550

文系ダミー

−0.2720.490−0.011−0.5550.579

私立大学ダミー−0.6950.426−0.034−1.6310.103

大学入学難易度

0.055

0.026

0.044

2.125

0.034*

女性ダミー−0.0620.394−0.003−0.1580.874

卒業年 17 年ダミー

0.753

0.578

0.034

1.303

0.193

卒業年 18 年ダミー

0.620

0.589

0.027

1.052

0.293

卒業年 19 年ダミー

−0.1670.591−0.007−0.2830.777

卒業年 20 年ダミー

−0.2540.578−0.012−0.4400.660

大学の学科定員

0.001

0.000

0.049

2.366

0.018*

2

N ＝ 2826 調整済み R ＝ 0.022 分散分析の F 値＝ 7.288，有意確率＝ 0.000****p<.05 **p<.01 ***p<.001

い友人達の数を増やすという 2 つのタイプの方法で、結果的に帯域幅を広げていたのかもしれない 8）。

７．主な知見と結論・今後の課題
本稿では、大学生の人間関係が就職活動にどのような影響を及ぼすのか。また、コロナ禍において、どのような変化が現れるのかという問題意識を持って、筆者が実施したアンケート調査データを用いて分析を行うとともに、既存の理論を用いて説明を加えてきた。
知見は以下の通りである。大学生の人間関係のうち、親しい友人は、企業の採用選考の最終段階で良い結果を生むという意味で、プラスの影響を与えているようである。この結論は最終面接進出率に対する大学内の親しい友人の効果の分析結果から導かれる。大学内の親しい人間関係の中に築かれた広義のソーシャルキャピタルが、採用選考上有利になるような、①情報面、②精神面、③目的に対する意欲面で、コミュニティの参加者になんらかの影響を及ぼしている可能性が示唆される。
しかしながら、コロナ禍という危機的状況に無い平常時においては、そ85

うしたソーシャルキャピタルの効果が及ばないような、情報の質や量だけで優劣が決まってしまう ES 選考の段階では、大学内の親しい友人の効果は見られなかった。ソーシャルキャピタルの機能では無く、そこで交わされる情報の質こそが重要な場合があるということだ。
しかし、コロナ禍という危機的な状況が訪れたときに、大学生の人間関係にも、正確で有益な情報を求めたいという動機から変化が現れているようである。変化は 2 つあり、1 つは、帯域幅の広がりである。既存の人間関係では得られなかったような新奇性があり、正確性、有益性ですぐれる
情報が、自分達の強い紐帯で結ばれた人間関係の中で流れるようになる。
そして、就職活動で良い結果を得たいという動機付けが、互酬性の規範や、不正確な情報に対するサンクションを産み、結果的に相対的に多くの正確な情報が親しい人間関係にもたらされ、さらに結束が強まる可能性が高まる。それと同時に、有用な情報を求めて親しい人間関係への外部からの参入者が増え、より多くの情報を得るために、強い紐帯の人間関係のサ
イズを大きくしようとする動機付けが個人に生まれる。
対面的な接触が無いにもかかわらず、あるいは、対面的な接触では不可能な空間的・時間的な障壁を乗り越える IT を用いたコミュニケーションが活発化する。その意味では、この IT という技術環境こそが、人間関係のサイズの拡大に寄与している可能性も考慮されなければならない。だが、本稿の分析にあった「ノートの貸し借りをする知人の数」のサイズに変化はみられないことから、技術環境だけが人間関係のサイズを大きくしたとは言えない。強い紐帯のサイズだけが大きくなっているという前提からは、危機的状況下でこれまでの強い紐帯で結ばれた人々だけが、結束を強め、正確な情報を手にし、さらなる強い紐帯の人間関係の拡大を起こしていることになる。逆に、孤独な人は、正確な情報から遠のくと共に、さらに人間関係がせばまる可能性が示唆される。危機的状況において、IT を用いたコミュニケーションツールは補助的な役割しか果たさないようだ。
その意味では、強い紐帯というソーシャルキャピタルの一要素が、ソー
シャルキャピタルの上で、富める者と貧しい者とをさらに分断させる力として働いているようにも考えられる。危機的状況で真に弱者になるのは、絆を持たない孤独な者ということになる。以上はさながら、強い絆で結ばれた集団が、その勢力を拡大する際に、親友のそのまた親友といった限られた少数の人にだけ、メンバーシップを与えているような状況に似てい86

帯域幅か弱い紐帯かる。「少数の人」の根拠は以下の通りである。表 5 の大学内の親しい友人の数の卒業年による違いを非標準化係数の値で確認すると、2017 年卒と2018 年卒は -0.8 人、2020 年卒は -1.0 人と、確かに統計的に有意に 2021 年
卒に比べて少ないことは確認できるが、親しい友人の数が 2 人以上の単位で少ないわけではない。これを構造の変化が緩やかに起きているとみることもできるが、特定の親しい友人のクラスターに「入会できる」人数をできるだけ制限しているようにも見える。Facebook や Twitter などでフォロ
ワー集めに専念している人々に比べれば、その人数はあまりにも禁欲的である。多様性と帯域幅のトレードオフ理論からは、むやみに多様性が高まると帯域幅が狭くなることが導き出される。これを就活生達が経験則で理解しているかどうかという実証が今後の最大の課題だが、少なくとも彼らのコミュニティにおいて、広い帯域幅で有益な情報を享受できるメンバーは限られている。孤独な人にはその恩恵が間違っても巡ってこないような世界が、コロナ禍という危機下において一層拡大しているのかもしれない。
新型コロナという人類の天敵の登場は、長大な人類の歴史から見れば、
まばたきのように短い時間に違いない。だが、この瞬間に、“Social Capitalism” という孤独な弱者をさらなる苦境においやる妖怪が徘徊しているようだ。ここが素晴らしき新世界（Brave New World）である。
注
1）調査対象は、第 4 回調査までは、株式会社 mixi リサーチ（第 1 回目調査の
み、mixi リサーチの前身である旧ネットマイル社が実施）ならびに同社の関連会社が保有する登録モニターのうち、調査対象の条件に合う者を選別することを目的としたスクリーニング調査（ 1 次調査）によって選ばれている。第 5
回調査については、mixi リサーチが調査事業を終了したため、別の企業（調査
委託契約の関係で社名は公表できない）のモニターを用いて調査を実施した。
この第 5 回調査のモニターは、スマートフォン上のゲームアプリの利用者を対象としているため、これ以前のサンプルとの質的な相違が発生する可能性がある。第 6 回調査は、株式会社マクロミルが保有するモニターを中心に選
んだが、サンプル数を補うため、マクロミル以外の対個人サービスの IT 関連企業に登録しているモニターにも回答を依頼している。本稿で主に分析対象とするデータは、第 7 回（2018 年度調査）〜第 9 回調査（2020 年度調査）であり、調査対象は、株式会社マクロミルが保有しているモニターのみである。
87

調査方法はいずれも、PC またはスマートフォンをプラットフォームとする
WEB 調査である。第 5 回までの調査では目標回収数を 700 名に設定し、700 名が回答するか、設定した回収期間が終了した時点で調査を終了した。なお、
無効票が含まれるため、分析の対象となっているサンプル数はいずれの時点
でも 700 を下回っている。上記の WEB 調査とは別に、日本大学文理学部社会学科を卒業した学生に対する同一質問での紙ベースのアンケート調査を実施したが、今回の分析対象からは除外している。以下が就活実態調査の調査項目である。各調査年度共通の項目と調査年度毎にスペシャルトピックを質問
している。
共通項目
年齢、性、大学名、学部名、学科名、卒業時までの通算の GPA、アルバイトの状況、大学内外の友人の数、ノートを貸し借り出来る知人の数、恋人の有無、内定を得た時期、選考対策の取り組み方、エントリーシート提出企業
数、説明会参加企業数、筆記試験を受けた企業数、面接に進んだ企業数、最終面接に進んだ企業数、内定を得た企業数、内定先企業の属性（規模、業種、採用職種）、内定先企業に対する評価等。
スペシャルトピック
就活に要した費用、就職に役立つと考えられる資格の取得の有無と資格名、インターンシップの経験、採用選考の後ろ倒しの影響、経験したインターン
シップのタイプ、就活の軸、就活の際についた嘘の内容、所属サークル、就活の際に相談した相手、奨学金の支給の有無と支給額、新型コロナの感染拡大による自身の就職活動における問題、WEB 面接の評価、就活エージェントの利用実態。
2）ES を提出した企業数に占める最終面接に進出した企業数を従属変数とした分析結果では、大学内の親しい友人の数は、5 ％水準で統計的に有意な影響を与えていなかった。ただし、ES を提出しただけでその後の選考段階に参加しないケースも一般的にみられることを、多数の就活生に対する聞き取り調査から筆者は突き止めている。ES の提出段階では、当該企業への志望度が十分に高くなかった場合などに起こりうる現象である。従って、ここでは筆記試
験受験企業数を母数とする方が、最終面接進出に至る就職活動のパフォーマ
ンスを正確に測定しうると考えている。
3）ES での採用母集団からの足切りを行わず、筆記試験の結果を持って次の選考段階である面接に進ませる企業も存在するため。また、ES の提出が存在し
88

帯域幅か弱い紐帯かない企業も含まれる可能性もあるため。
4）省略した回帰分析の結果は、筆者に連絡を取ることで公開に応じる。
5）APPENDIX の記述統計量で解るとおり、ES 突破率の平均値は、55.24％、最終面接進出率のそれは 52.64％と、ES 突破率の方がもともと大きな値をとりやすいということは考慮しなければならないものの、2 つの平均値の差は 3.4％とそう大きくないことにも留意する必要がある。
6）就職活動をめぐる噂・デマの類いは枚挙にいとまがない。大量の情報が、人間関係やインターネット経由で入手できても、それが真実かどうかを判断することは普通の大学生には難しい。従って、多様性のある人間関係が就職に有利かと言えば、正しい情報を判断する能力がなければ、返って大量の情報に振り回されることになる。
7）大学内の親しい友人の数の分析に、これと同様に大学の学科定員を加えたモデルで推計した場合も、結果は前と変わらず、2019 年卒を除く卒業年が統計的に有意だった。
8）Rebecca Solnit は、大きな災害時に見知らぬ人が助け合いの行動をするという一種のユートピア状態が出現することについて、いくつの事例を著書にまとめている（日本語訳のタイトルは『災害ユートピア』という誤解を生みそうな語感がある）。仮に今回のコロナ禍を災害と捉えたときに、就活生達は［ノートの貸し借りをする知人］という弱い紐帯ではなく、［大学内の親しい
友人］という強い紐帯により依存し、なおかつこの人間関係の輪を大きくしようとしているらしい。見知らぬ人同士の助け合いよりも、身近な信頼のおけそうな人に、平常時よりもより依存するという傾向が今回のコロナ禍で大学生達にみられることになる。これは筆者がかつて見いだしたような、マンモス大学での限定的で閉鎖的な人間関係の特徴に関係するのか（立道 2013）、
あるいは対面が難しい状況での IT によるコミュニケーションの特質であるのか、現時点では判断がつかない。
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Conference on Information Systems. Paris.

APPENDIX 記述統計量
度数

最小値

最大値

平均値

標準偏差

卒業年 17 年ダミー

3018

0.00

1.00

0.24

0.43

卒業年 18 年ダミー

3018

0.00

1.00

0.19

0.40

卒業年 19 年ダミー

3018

0.00

1.00

0.20

0.40

卒業年 20 年ダミー

3018

0.00

1.00

0.21

0.41

卒業年 21 年ダミー

3018

0.00

1.00

0.15

0.36

社会人回答者ダミー

3018

0.00

1.00

0.22

0.42

文系ダミー

3018

0.00

1.00

0.83

0.37

私立大学ダミー

3018

0.00

1.00

0.72

0.45

大学入学難易度

2995

31.00

78.00

47.25

7.34

女性ダミー

3018

0.00

1.00

0.72

0.45

ESv突破率2562

2.50

100.00

55.24

28.77

最終面接進出率（対筆記）

2601

0.00

100.00

52.64

32.52

大学内の親しい友人の数

3018

0.00

100.00

5.15

6.84

大学内でノートを貸し借りする知人の数3018

0.00

100.007.40

9.17
91