経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第18回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #18)

位置情報データから抽出する仕事の仕方とパフォーマンスの関係性
Research on the relationship between employee work styles and performance using location data矢田 昇平

倉橋 節也

Shohei Yada Setsuya Kurahashi
筑波大学大学院 ビジネス科学研究科 経営システム科学専攻
Graduate School of Business Sciences University of Tsukuba
Abstract: In this research, for companies that have introduced the free address system, we extract featuresof various work styles from employee location data and explore how they relate to performance. By doingso, we considered models that increase freedom of work environment and employee performance. The
method adopted to model the relationship between work styles and performance is a least-squares
regression model using satisfaction data synthesized by sparse principal component analysis. From theresults, we proved the initial hypothesis that the performance of employees who have face-to-faceconnections with many employees regardless of their departments is high in a quick meeting area. Besides,
as a new finding, it is the communication that occurs in a quick meeting area, not the planned meeting heldin the meeting room, that affects employees performance. In the relationship of employees who have similar
work contents, it was found that the performance of employees who bridge between different groups ishigher than that of employees who have a lot of face-to-face communication among employees.

1. 研究の背景

2. 研究の目的

従業員の働き方の多様性とパフォーマンスを両立させることは, 近年における組織経営課題の一つとも言えるが, こうした経営課題に対してオフィス空間設計の観点から, フリーアドレス制度を導入することで解決を図る企業がある.
稲水（2013）によると, フリーアドレス施策の効果は大きく分けて 2 つあるという. 1 つは空間利用効率の向上で, もう 1 つはコミュニケーションの活性化である.
しかし, フリーアドレス導入とその効果は, 条件次第でプラスにもマイナスにも作用することが示唆されている. 稲水（2009）は, オフィス空間が狭いと従業員のコミュニケーションが困難になると明らかにしており, オフィス面積を効率的に小さくすることとコミュニケーションの活性化は必ずしも両立しないと結論づけている. このようにフリーアドレス導入に対する効果は一義的に評価しづらいのが現実である.

本研究では, フリーアドレス制度を導入した企業を対象に, 従業員の位置情報データから様々な仕事の仕方を特徴量抽出し, それがパフォーマンスとどう関連しているかを探ることで, 職場環境の自由度と従業員のパフォーマンスを増大させるモデルを検討する.
「働き方改革」ということが言われて久しいが,単純に労働時間や雇用形態を柔軟にしたり, 賃金や待遇を向上したりするだけの施策では, 企業視点からすると持続的とは言えない.
そうした中で, 従業員のパフォーマンス向上と,選択の自由度を考慮しながらも, 企業側からは持続的施策として独自に実施できるフリーアドレス制を例に, 仕事の仕方とパフォーマンスの関係性を分析するのが本研究のアプローチである.
本研究における仮説設定は以下 2 つである.
仮説 1：フリーアドレス制度をうまく利用して, 他部門の従業員とのコミュニケーションが活発な従業員はパフォーマンスが高い.
仮説 2：一般的な会議室でのコミュニケーションよりも, 簡易的な打ち合わせエリアでのコミュニケ経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第18回)
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ーションの方が, より従業員のパフォーマンスを高める.

3. 環境設定とデータの定義
本研究では, 多面評価の結果を個人のパフォーマンスと置き換え, 目的変数として扱う. これに対して主な説明変数は, オフィス内の位置情報システムから特徴量抽出した執務場所データと, ネットワーク中心性データである. さらに年齢や性別や役職といった従業員の属性データや, 満足度調査から得た満足度データも用いることで, 従業員のステータスや働き方と, パフォーマンスの関係性を分析する.
本研究で扱うデータの分類を表 1 でまとめる.
表 1：研究に用いるデータの分類

4. 研究手法
本研究では, Wi-Fi の接続情報から取得する従業員のオフィス内位置情報データと, それを使った「仕事の仕方」を検出するが, これはオフィス内の利用状況に応じて図 1 のようなエリア属性を付与することで実現する.
図 1：エリア属性の概念

1） formal meeting area
一般的な会議室エリアである. 会議室の利用には事前予約が必要で, 周囲からも閉鎖されているため,閉鎖的で予め計画的に設定された会話が行われる傾向が高いエリアである.
2） informal meeting area
簡易的な打ち合わせエリアである. このエリアは
例えばミーティングソファーや, 靴を抜いてあがる芝生スペースなどであり, 利用には予約の必要が無く, 周囲からも解放されているため, オープンで突発的な会話が行われる傾向が高いエリアである.
3）concentration working area
パーテーションが設けられた集中席エリアである.
基本的にこのエリアでは会話は禁止されているため,オープンなフリーアドレス環境おいて, 時には集中して周囲の視線を遮断した業務を行いたい時に利用される傾向が高いエリアである.
4）free working area
上記 3 つのエリアに当てはまらないエリアである.
したがって, 本オフィス環境における基本的なフリーアドレス業務エリアと言える.
これらのエリア属性を付与した執務場所データに加え, 従業員間のミーティング発生状況を検知することで抽出するネットワーク中心性を用いる. なお,ネットワーク中心性は次数中心性と媒介中心性を利用するが, この 2 つの中心性を選んだ理由は, 会社組織の観点からの解釈のし易さである.
前者の次数中心性は言い換えればたくさんの人と対面でつながりがある人を高く評価し, 後者の媒介中心性は言い換えれば異なるグループの間でよく橋渡しの位置関係にいる人を高く評価するといったものである.

5. 統計データの概観
今回の分析に利用した位置情報データの期間は,祝日を含まない連続する 2 週間の平日のデータで,2019/11/25〜2019/11/29, 2019/12/2〜2019/12/6 の合計10 日間であり, 最終的に仕事の仕方とパフォーマンスのモデル分析に使用した従業員の数は 2,883 名である.
分析に利用する統計データを概観し, 複数あるパフォーマンスデータの中から value_rank を目的変数と定めた. また, 全ての変数は, データの大きさもばらつきも様々であるため, それぞれの変数の平均で減算し, 標準偏差で除算することで標準化したデータを適宜扱うこととする. この操作により, 全てのデータは平均が 0 で, 分散が 1 のデータになる.

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6. モデルの作成
仕事の仕方とパフォーマンスの関係性をモデル化するにあたり, まずは満足度データに多重共線性が認められたため, 満足度データをスパース主成分分析により次元削減を行う. また, そこで得た合成変数を用いた最小二乗回帰モデルを採用した.
スパース主成分分析とは, スパース推定法により主成分の多くをぴったりと 0 に推定する手法で, HuiZou et al.（2006）が提案したものである. ここでは主成分の行列データである A=(α1,…,αK)をまとめて推定するが, このとき A に直行制約と L1 正則化の両方を反映させると解を求める効率的なアルゴリズムの構築が困難になる. そこで, あえてもう一つのパラメータである B=(b1,…,bK)を準備し, 次の最適化問題を解く.

このときに, A と B を同時に最適化するのではな
く, 交互に最小化することで, 効率的なアルゴリズムを構築する手法である.
この手法を用いて, 説明変数のうち 34 個の満足度データにスパース主成分分析を行い, その主成分得点と各主成分の重みである分散共分散行列の固有ベクトルをプロットしたものが以下の図 2 である. 左が正則化パラメータ alpha を 1.0 で設定したスパー
ス主成分分析の結果, 右が alpha を 10.0 にした種成分分析の結果である.
図 2：主成分の分散共分散行列の固有ベクトル正則化パラメータ alpha を大きくすることで正則化が強まり, 0 と推定されるパラメータが多くなる.
図 2 の右の図では, 多くの主成分が 0 に張り付いており, スパース主成分分析の作用で, 満足度データの主成分結果の解釈が容易になることが分かる.
表 2 は, スパース主成分分析によって合成された満足度データを使用した最小二乗回帰モデルの結果であり, p 値が 0.05 を下回った変数のみを表示している.
表 2：スパース主成分分析を用いた最小二乗回帰モデル

7. 考察
表 2 の結果を見ると, 中心性データからはまず,informal_degree_centrality が高いとパフォーマンスも高まること言える. これは簡易的な打ち合わせエリアにおいて, 自部門他部門を問わずにたくさんの従業員と対面でつながりのある従業員のパフォーマンスが高い傾向にあると解釈できる.
この結果から, 仮説 1 で設定していた「フリーアドレス制度を上手く利用して, 他部門の従業員とのコミュニケーションが活発な従業員はパフォーマンスが高い」と, 仮説 2 で設定していた「一般的な会議室でのコミュニケーションよりも, 簡易的な打ち合わせエリアでのコミュニケーションの方が, より従業員のパフォーマンスを高める」という当初の仮説と合致する結果となった.

7.1 エリア属性のパフォーマンスへの影響
その他に p 値が 0.05 を下回った変数を見ると, 全てが簡易的な打ち合わせエリアである informal のエリア属性を持つものであった. よってエリア属性の視点から, 従業員のパフォーマンスに影響を与えるのは, いわゆる会議室で計画的に行われる会議ではなく, 簡易的な打ち合わせエリアで発生する会話であると言える. これは本研究における発見事実の 1つ目である.
このことは, オフィス空間マネジメントにおいても有用な発見である. 要は従業員のパフォーマンス

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JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #18)を向上させるためには, 会議室を潤沢に設備配置し,計画的な会議を奨励することだけが良いのではなく,オープンで突発的なコミュニケーションが発生し易い空間を適切に設計することが有効となる可能性がある.

7.2 中心性のパフォーマンスへの影響
従業員間のネットワークタイプの視点で中心性を見ると, まず同じ部門の従業員同士の次数中心性である same_informal_degree_centrality がマイナスの係数であり, 同じ部門の従業員同士の媒介中心性である same_informal_betweenness_centrality がプラスの係数となる. 前提として本研究においては, 研究対象の組織ヒエラルキーの中から, 上層の「部門」と, その下層に位置する「チーム」の 2 階層のみを切り出して分析をしているが, ここでは上層の部門が異なると, 仕事の内容（営業や, 企画や, エンジニア等）が変わることがあるが, 同じ部門に属する限りはチームが異なっても基本的に仕事の内容は同じであることが通常である.
よってこの結果をより一般的に解釈すると, 仕事の内容が近い従業員の間では, 単なる対面コミュニケーションが多い従業員よりも, 異なるグループ間を橋渡しする従業員のパフォーマンスが高い. ということになり, これは本研究における発見事実の 2つ目である.
しかし一方で, この組織においては, 異なる部門の従業員同士になると, 媒介中心性であるother_informal_betweenness_centrality がマイナスの係数となってしまうことも分かった. これを解釈すると, 仕事の内容が異なると, グループ間の橋渡しをするネットワークは従業員のパフォーマンスを向上しない. ということになる.
この事実については, 本来のフリーアドレス施策の目的には沿わない結果であり, 今後さらなる原因究明の必要がある.
最後に, この結果である中心性とパフォーマンスの関係を以下の図 3 に記す.
図 3：ネットワークタイプとパフォーマンスの関係

8. 今後の展望
これまでの結果を踏まえて本研究は以下の通り発展させていく計画をしている.

8.1 エージェントベースモデルの設計
本研究で検証できたのは, あくまで個人の仕事の仕方が, 本人のパフォーマンスにどう関係しているかといった個人レベルに留まるものであるが, これを発展させ個人の仕事の仕方が組織レベルのパフォーマンスをどのように高めるかを明らかにしたいと考えている.
これらが相互作用の関係にあると仮定すると, 個人の仕事の仕方を「ミクロの行動パターン」として,組織のパフォーマンスを「マクロの社会現象」として階層的に捉え, 今回の分析結果をパラメータとして用いることで, エージェントベースモデルによるシミュレーションが設計可能であると考えている.
そうすることで, どのような従業員の行動と, それに基づく組織のパフォーマンス向上が起こりうるかといった仮説生成型の研究を行うことが可能である.

8.2 位置情報データ分析の応用
本研究の中核は, 位置情報に属性を持たせ, 人の行動とパフォーマンスを計測する手法にあるが, この手法自体はオフィスマネジメントや組織パフォーマンスに留まらず, 様々な分野の研究へと応用できる可能性がある.
例えば, マーケティングの分野においては, 実店舗内における購買客の回遊行動や, それに伴う消費行動をシミュレーションし, そこから店舗内の棚出し配置や, ポップなどの店舗レイアウトを設計することで, 売上を最大化するようなモデルの研究が可能であると考えている.

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