160

企業の有給取得率と従業員数推定における再認ヒューリスティックの使用
小林（行廣琢巳隆次ゼミ）

人間の推論・意思決定の認知モデル、また合果、高知識リストの平均再認都市数は 14.92、低理性モデルとして高速・倹約ヒューリスティッ

知識リストでは 10.36 となり、リスト間で再認都クアプローチがある（Gigerenzer, 1999）。この市数に有意差を確認し、低知識リストに対する再中の 1 つに再認ヒューリスティック（Goldstein

認ヒューリスティックの適用可能性が高いことを& Gigerenzer, 2002）に関する研究がある。再認示した。人口推定課題の推論成績については、推ヒューリスティックは自身が持つ知識に依存する論形式による正答率の差は見られず、両群ともにヒューリスティックであり、二者択一の選択にお高知識リストの方が低知識リストより正答率が高いては、“2 つの対象のうち、一方を思い出せて、かった。この結果から問題の形式によらず選択肢もう一方を思い出せない場合、思い出せた方が基の両方が既知である状況化での知識主導での推論準に関して高い値を持っている”と推論されるこが、未知の選択肢を含む状況よりも正答しやすいとである。

ことを示した。

再認ヒューリスティックの研究には、人口推定これに類似したものに本田・阿部・山岸（2008）課題を用いたものがある。例えば、阿部・本田と本田・松香（2009）がある。阿部・本田（2008）（2008）と本田・阿部・山岸（2008）、本田・松香

では、再認ヒューリスティック適用時における推（2009）では、高知識リストとして 47 都道府県の論フレームの影響を明らかにすることを目的とし各県における人口最多の都市リストから人口数上ていたが、本田・阿部・山岸（2008）では、知識位 15 都市を抽出したものを、低知識リストとしを量的に捉えた上で心的過程を分析することを目て同様の要領で各県の人口数第 2 位の都市リスト

的に、人口推定課題と知識量推定課題の実験を実から上位 15 都市を抽出したものを使い、105 組施した。どちらの都市の人口数が多いと思うかをの都市名ペアを提示して、どちらがより人口が多二者択一の強制選択の形式で尋ねた。知識量測定

いと思うかを選択させた。

課題では、人口推定課題で提示された都市に関し阿部・本田（2008）では、どちらがより人口がて、まず聞いたことがあるかないかを尋ね、も多い（「多い」回答群の場合）、または少ない（「少し聞いたことある場合は、さらに“1. 名前を知っない」回答群の場合）と回答するかという推論フているだけ－ 4. 非常によく知っている”の 4 件

レームの影響を明らかにすることを目的とした。

法で知識量を尋ねた。その結果、高知識・低知リストの各都市名を聞いたことがあるか否かを識それぞれのリストの平均再認都市数は、14.88、問う予備調査では、高知識リストでは平均 13 都10.27 であった。このことから、高知識リストで市、低知識リストでは平均 8.56 都市を聞いたこは知識に基づいて推論する必要があり、低知識リとがあるという結果となり、低知識リストでは再ストでは再認ヒューリスティックを適用できるペ認ヒューリスティックの適用が可能な状況が多いアが存在すると考えることができる。そこで、再ことが確認された。この人口推定課題ののち、課認ヒューリスティックは低知識リストにおいて再題で提示された都市について、聞いたことがある認ヒューリスティックが適用できる場面で、知識かないかの 2 択と、聞いたことがあると回答したにもとづく推論は高知識リストにおいて 2 つの都

場合には“1. 名前を知っているだけ－ 4. 非常に市がともに再認された再認－再認ペアにおける人よく知っている”の 4 件法で都市に対する知識量口推定を分析の対象とした。結果として、再認さを答えさせる知識量測定課題を行った。その結れた都市が圧倒的に選択されやすく、先行研究と161
企業の有給取得率と従業員数推定における再認ヒューリスティックの使用同様に再認ヒューリスティックが使用されている

唐沢（2005）では、less-is-more 効果が生じるかのことが示された。続いて、知識に基づく推論につ検討を第 1 とし、第 2 に都市名の表記を操作し日いて、各ペアにおいて人口数が上位・下位の都市頃見慣れている形態での刺激提示が、再認ヒューそれぞれへの知識量を基に 16 のカテゴリに分類リスティックの使用を促進するかどうかと、実験し、それぞれのカテゴリのペアで人口が上位の都参加者ごとの再認ヒューリスティックの使用率と市が選択された割合を算出した。両方とも再認さ使用時正解率の相関を分析し、正しい判断が得られたペアにおいては、より知っている都市のほうれる人ほど再認ヒューリスティックを多く使用しが選択されやすい傾向にあることが分かった。知ているかどうかを検討するため、人口判断と、再識を量的な観点から捉えた時に、再認ヒューリス認テストを順に行った。その際、人口上位の全ティックと知識に基づく推論の間には類似した心ての都市を用いると、人口の大小に関する知識的過程が存在する可能性が示された。

が自国都市に関して豊富なために 1ess-is-more 効

また、本田・松香（2009）では、選択場面にお果が生じにくいと指摘されている（Goldstein &いて選択肢へ対して持つ熟知性を手掛かりとしてGigerenzer, 2002）ため、人口が多いことを知識推論が行わることを予測し、二者択一の推論場面として獲得している可能性の高い日本の政令指定において、“もし 2 つの選択肢のうち、一方のほ都市と、中国の北京市と上海市を除いて、両国 1うをよく知っているのであれば、そちらのほうが位から 20 位までの都市を使用した。都市名の表推論基準に関して高い値を持っている”と推論さ記は、漢字、仮名、アルファベットの 3 種類を用れることを予測した。また、人口推定に関する選いて、実験参加者間変数とした。再認テストでは、択問題を実施し、この推論ストラテジーによる認提示都市を実験に参加する以前に知っていたかど知プロセスの説明の妥当性と、この推論ストラうかを、“1：全く知らない－ 5：非常によく知っテジーが持つ適応的機能について分析を行った。ている”の 5 件法で回答させた。その際、提示都

2 つの都市を提示し人口の多いと思う都市を選択

市を“見たことも聞いたこともない”場合には 1する、二者択一による人口推定課題と、人口推定を、それ以外の場合には既知感に応じて 2 から 5課題で提示された都市の知識量に関して再認の有のいずれかを選択するように教示した。その結果、無と、再認できる場合は、都市の熟知性を 101 件

再認ヒューリスティックの使用率は都市名の表記法で問う熟知性測定課題を行った。熟知性測定課

として標準である漢字表記で 81.8% となり、先行

題では、これら 30 都市へ対する熟知性の測定が研 究 の Goldstein & Gigerenzer（2002） の 88.5%行われた。その結果、熟知性によって多くの選択と同様に高い値を示した。また知識の豊富な日本が予測できることが示され、我々は熟知性を手が都市に対する判断よりも、知識の不足した中国都かりとして推論を行っている可能性が示された。

市に対する判断が正確になる less-is-more 効果がそして、熟知性を用いた推論は環境合理的な性質生じることを確認した。表記差については、漢字を持つことが明らかになった。また、熟知性を用表記と仮名表記ではアルファベット表記よりも、いた推論と再認を用いた推論ではそれぞれの正答再認ヒューリスティックの使用率と再認ヒューリ率は、86.4%、82.8% であった。いずれの推論規スティック使用時の正答率がともに高いという結則も正答率が 8 割を越えているために、熟知性、果が得られた。また再認ヒューリスティック使用再認、いずれを用いた推論も非常に環境合理的な率と使用時正答率には正の相関が認められた。こ

推論に至ることが示されているが、熟知性を用いれらの結果は、人々が正答の得られる状況で再認た推論はより環境合理的な推論に至ることが明らヒューリスティックを多く使用し、正答の得られかになった。

にくい状況で使用を控えていることを意味していこれらとは別に、課題に使用する都市の組み合る。すなわち、適切な状況で再認ヒューリスティッわせを、両国 20 都市から 190 通りの組み合わせクが使用されていることを実証し、再認ヒューリを作成し、その中からランダムに両国 90 組を抽スティックが生態学的合理性を満たしていること出した豊沢・唐沢（2005）の研究がある。豊沢・を示すデータを提供した。

162

このように再認ヒューリスティックの先行研究

トの 10 社の企業の有給取得率と従業員数の分散の多くでは、都市の人口推定といった題材を扱っおよび相関が同程度になるように企業を選択したていた。しかしこの場合、推定する対象である都（Figure 1、Figure 2）。従業員数と有給取得率の市の人口が知識量に応じて大きい値のものとなっ相関係数は、企業セットＡでは .27 で、企業セッていることが多く、推定時に自分の知っている国

トＢでは .13 であった。データは 2017 年度（2017や都市を選択すれば間違うことは少ないだろう。

年 4 月期〜 2018 年 3 月期）における数値であり、そこで本研究では、各企業の有給取得率を推定対従業員数は役員・臨時雇用者を除く（商法上の役象として実験を行なった。企業の有給取得率は知員ではない執行役員は含む）ものとした。

識量が高い企業ほど大きい値になっていくわけではないが、知識量が高い企業ほど再認ヒューリスティックを使用し大きいものと推定してしまうのかどうかを調べることを目的とした。また、先行研究で多く使われている都市の人口判断と似た題材である、企業の従業員数推定でも再認ヒューリスティックが使用されるかを同時に調べた。企業の有給取得率と企業の従業員数推定の 2 つの異なる題材で、再認ヒューリスティックを実験参加者が使用した結果が得られると、知識量と相関のある特性かどうかと関係なく再認ヒューリスティックを使用するということになる。企業の従業員数推定だけに再認ヒューリスティックを使用した結果が得られたのであれば、知識量と相関のある特性に限り再認ヒューリスティックを使用するということになる。

方法

実験参加者
京都府内の大学に通う日本人の大学生 28 名（男性 17 人、女性 11 人）であった。

実験手続き
実験は有給取得率と企業の従業員数の推定、再認テストの順に実施した。有給取得率と従業員数装置、ソフトウェアの推定では、企業セット A を有給取得率の推定、画面サイズ 1366 × 768 ピクセルのノートパソコ

企業セット B を従業員数推定に使用するパター

ン上で、PsychoPy（Peirce, Gray, Simpson, MacAskill,ン 1 と、各推定に逆の企業セットを使用したパ

Höchenberger, Sogo, Kastman, & Lindeløv, 2019）

ターン 2 を、実験参加者の半数ずつに使用した。

を動作させ、刺激提示と反応収集を行った。

有給取得率と企業の従業員数の推定は、PC を用いて一人ずつ実施した。再認テストは、質問紙形

企業名式で 5 件法を用いて実施した。

有給取得率と企業の従業員数の推定には、日本にある企業 10 社を「CSR 企業総覧（雇用・人有給取得率・従業員数判断

材活用編）2019 年版」から選び出した。その際、有給取得率と従業員数判断では、豊沢・唐沢

有給取得率と従業員数の相関係数が高い値になら（2005）を参考に、画面の左右に 2 つの企業名をないよう 2 セットの刺激を用意した。また 2 セッ

対提示し、有給取得率または従業員数の多いと思163
企業の有給取得率と従業員数推定における再認ヒューリスティックの使用う企業をキー押し（両手の人差し指を左の場合にして算出した。その際、未知企業と既知企業のは‘D’のキー、右の場合には‘K’のキーの上組み合わせが 1 つもなかった 1 名の実験参加者にそれぞれ置いてもらい、多いと思う企業名のの分析は行わなかった。その結果、有給取得率キーを押させた）で判断させた。有給取得率とと従業員数の再認ヒューリスティック使用率は、従業員数の各推定で、10 の企業から作成されたパターン 1 およびパターン 2 共に、先行研究の45 対（10 × 9 × 0.5）を、前半と後半の各 45 試

Goldstein & Gigerenzer（2002）と豊沢・唐沢（2005）

行で左右を逆に提示した。従って、各実験参加者とは異なり、低いという結果が得られた（Table 1，に、有給取得率と従業員数の推定を合計 180 試行

Table 2）。

実施した。
企業の既知度と選ばれやすさ
再認テスト

再認ヒューリスティックの使用率とは別に、再再認テストでは、有給取得率と従業員数の判断

認テストでの実験参加者の既知度をもとに、どのと同様に豊沢・唐沢（2005）を参考に、提示企業企業を実験参加者がより多く選んでいるか、2 つを実験に参加する以前から知っていたかどうかの提示した企業の選択率と、2 つの企業の既知度を、“1：まったく知らない－ 5：非常に良く知っの差から検討した。その結果、パターン 1 での有ている”の 5 件法で回答させた。その際、提示企給取得率推定率（企業 A）と平均既知度の差の業を“見たことも聞いたこともない”場合には 1相関係数は .93 で、従業員数推定率（企業 B）とを、それ以外の場合には既知感に応じて 2 から 5平均既知度の差の相関係数は .92 であった。また、のいずれかを選択するように教示した。

パターン 2 での有給取得率推定率（企業 B）と平均既知度の差の相関係数は .76 で、従業員数推定

結果正答率率（企業 A）と平均既知度の差の相関係数は .71であった。これらはすべて強い相関であり、2 つの提示された企業のうち既知度がより高い企業ほ有給取得率と従業員数の推定の正答率を比較しど推定時に選ばれやすかった。先行研究の本田・た。この分析は、すべてのデータを対象に行った。

阿部・山岸（2008）が再認ヒューリスティックとその結果、パターン 1 での有給取得率の正答率知識量にもとづく推定の間には類似した心的過程の平均は M = .42（SD = .11）となり、従業員数のが存在する可能性を示したものと同様の結果が得正答率の平均は M = .67（SD = .10）であった。まられた。

たパターン 2 では、有給取得率の正答率の平均はM = .44（SD = .09）となり、従業員数の正答率の再認ヒューリスティック使用時正答率平均は M = .60（SD = .12）となった。パターン 1

再認ヒューリスティック使用時の正答率に題とパターン 2 の両者とも、有給取得率と従業員数材の違いによる差が生じたかを検討した。この分の推定では、従業員数の推定の方がより正解にた析においても未知都市と既知都市の組み合わせがどり着けるという結果が得られた。

1 つもなかった 1 名の実験参加者の分析は行わなかった。その結果、パターン 1 とパターン 2 共に再認ヒューリスティック使用率差がないという結果が得られた（Table 1，Table 2）。

再認ヒューリスティック使用率については、豊沢・唐沢（2005）と同様に、全試行を対象とする再認ヒューリスティック使用率とのではなく、各実験参加者の再認テストの成績に使用時正答率の相関基づき、未知企業と既知企業の組み合わされた試再認ヒューリスティックの使用とその推定の正行のみを対象とした。そして、そのうち未知企業しさが一致しているかを検討するために、実験参ではなく既知企業の有給取得率を多く判断した試

加者ごとに算出した再認ヒューリスティックの使行の割合を、再認ヒューリスティック使用率と用率と、再認ヒューリスティックの使用時正答率

164の相関係数を算出した。その結果、パターン 1 で定の間でも大きな差がないことから、企業の推定の変数間は無相関（r = - 0.1）であった。またパターにおいて再認ヒューリスティックは使用されない

ン 2 の変数間においても無相関（r = .03）であり、と考えられる。再認ヒューリスティックの使用率

企業の有給取得率と従業員数の推定では正答を得は先行研究に比べ低く、企業の推定において再認られるかどうかに再認ヒューリスティックの使用ヒューリスティックは使用されないというというは関係がないという結果が得られた。

結果になり、再認ヒューリスティック使用時正答率はパターン 1 とパターン 2 の両方で差がないと考察いう結果が得られた。
しかし、正答率を見ると有給取得率と従業員数

本研究では、企業に対する知識量と相関関係

推定ではパターン 1 とパターン 2 の両方で有給取の小さい各企業の有給取得率の推定において、再得率よりも従業員数の正答率が上回っていること

認ヒューリスティックを使用して知識量が高い企から、従業員数の方がより正解にたどり着きやす業ほど大きいものと推定してしまうのか調べるこいと言えるだろう。そして、今回の実験でうまくとを目的とし検討を行った。

再認ヒューリスティックが使用されなかった原因

その結果、再認ヒューリスティックの使用率のひとつに、企業の提示に改善の余地があると考は、パターン 1 での有給取得率は 34％、従業員える。一回目で提示した企業の順序を変えてもう数では 47％となり、パターン 2 での有給取得率一度推定してもらった。これにより、企業に対すは 32％、従業員数では 35％となった。先行研究

る既知感も高まり再認ヒューリスティックが使用の Goldstein & Gigerenzer（2002） の 88.5 ％ と、されなかった可能性が考えられる。その他にも、

豊沢・唐沢（2005）の都市名の表記として標準で実験参加者が提示した企業の推定を誤ってキーをある漢字表記での 81.5％とは異なり、低いという押したことにより、うまく使用されなかった可能結果が得られた。有給取得率に対して、再認ヒュー性も考えることができる。また、2 つの提示されリスティックを使用し大きいものと推定しないとた企業のうち既知度がより高い企業ほど推定時にいう結果を得ることができた。さらに、企業の有選ばれやすいという結果が得られているのに対し給取得率と先行研究と似た題材である従業員数推て、再認ヒューリスティック使用時の正答率は非165
企業の有給取得率と従業員数推定における再認ヒューリスティックの使用常に低い値をしている。これは選択した企業に問Groner, M., Groner, R., & Bischof, W. F.（1983）．

題がある可能性も考えられる。例えば、企業の既Approaches to heuristics: A historical

知度の平均値が高いいくつかの企業で、有給取得review. In R. Groner, M. Groner, & W. F.

率や従業員数はそれほど高い値になっていなかっBischof（Eds.），Methods of heuristics （pp.

た。一方、企業の既知度の平均値が低い値となっ1 – 18）．Hillsdale, N J: Lawrence Erlbaum

たいくつかの企業で、有給取得率や従業員数が高Associates.

くなっていた。そのため、実験参加者の認知と企業の実際の差異から再認ヒューリスティック使用時の正答率が低くなってしまったのだと考える。
このことから、今後の研究の展望として、企業

本田秀仁・阿部慶賀・山岸侯彦（2008）．再認ヒューリスティックと知識に基づく推論

日本認知心理学会第 6 回大会発表論文集 , 28.
本田秀仁・松香敏彦（2009）．熟知性に基づく推論を有給取得率や従業員数だけで選択するのではな

日本心理学会第 73 回大会発表論文集 , 673.

く、既知度の事前調査を行ったうえでどの企業をPeirce, J. W., Gray, J. R., Simpson, S., MacAskill,

推定させるかを検討することが必要だと考える。

M. R., Höchenberger, R., Sogo, H., Kastman,

再認テストにおいても、1 〜 5 の 5 件法でどの程E., & Lindeløv, J.（2019）．PsychoPy2:

度知っているかを回答してもらったが、“1：まっexperiments in behavior made easy.
Behavior Research Methods . 10.3758/s13428-

たく知らない”以外の項目の知っている程度の定義があいまいであったために、より正確なデータが得ることができなかったことも、先行研究と違い再認ヒューリスティックの使用率や使用時正答率が大きくならなかった要因のひとつであると考018-01193-y
東洋経済新報社（2018）．CSR 企業総覧
人材活用編2019 年版

東洋経済新報社

豊沢純子・唐沢かおり（2005）．再認ヒューリスえられる。今回は 5 件法で評定を行い、項目が増ティックの使用における表記の効果えてしまったことから実験参加者の混乱を少なか研究 , 75 , 542 – 547.

らず招いたことで、うまく結果を出せなかったと考えられる。例えば、5 つの項目を 3 つに減らすだけでも実験参加者の混乱を招くことは少なくなると考える。従って、再認テストでどの程度知っているかの定義をより明確にすること、再認テストの項目の数の調整を行うことも今後の課題のひとつであると言える。

文献

阿部慶賀・本田秀仁（2008）．推論フレームが再認ヒューリスティックに及ぼす影響 日本心理学会第 72 回大会発表論文集 , 783.
Gigerenzer, G., Todd, P. M., & the ABC ReseachGroup（1999）．Simple heuristics that makeus smart . New York: Oxford UniversityPress.
Goldstein, D. G., & Gigerenzer, G. （2002）．
Models of ecological rationality: The
recognition heuristic. Psychological Review,

109 , 75 – 90.

雇用・心理学