年収は幸福を決めるのか：佐藤豪竜氏がデータで語る「幸せになれない働き方」

若いうちは仕事量大事だっていう原則です。これが生存者バイアスに過ぎないんじゃないかとか、データで色々否定なさってたんですけど

1万時間の法則っていうのがあって、ただ元ネタとなったエリクソン教授らっていうのは一切1万時間の法則っていうのは言ってないんですね。あくまでもその1万時間っていうのは平均。むしろコツコツと続けなさいとなんです。

うん。部下自身がタバコを吸わない人であると、上司が喫煙者だろうが給料変わんなかった。ただ部下も喫煙者で上司も喫煙者になった時にそのマッチングが起きるとですね、その部下の給与が15%高くなる。

限られた24時間という時間をどう活動に割り振って幸福を最大化するか。これグロスマンモデル。そうですね。この可処分時間を何に使うかです。労働、余暇、健康投資です。はい。働けば所得が得られます。

余暇で使うか健康投資で使うか。余暇をするとそこから幸福が生まれます。健康投資をすると健康資本っていう形で蓄積されていきまして、それ自体が幸福を生みます。健康であるから病気の時間が減って可処分時間が増える。こっから分かるのは、いくら稼げば幸せになれるのか。高所得者ほど幸福度の格差が大きいっていうことが分かってきたんですね。

全体的に年収上がれば上がるほど平均値では幸福度上がるんですが、個人差がでかくてですね、年収の違いっていうのが個人の幸福度の違いをどれぐらい説明できるかって言うと、実際には1%未満。お金いくら持ってるか稼いでるかっていうことがその人の幸福を言い当てるのに役に立たないっていうことなんです。平均で言うと上ならでも年収高い方がいいっすよね。

かなりデータを駆使して働き方の在り方を描いてこられて面白いと思いますが、はい。ビシッとちょっと今日聞いていきたいと思います。

1995年までは死亡率っていうのが他の専門職とかその他に比べて1番低い。イギリスと同じように職位が高いほど死亡率は低いという結果だったんです。ただ2000年に入ってからですね、バブル崩壊して、さらに色々な社会不安があり、リストラが行われましたとすると、管理職に仕事がしわ寄せ行くようになってしまって、管理職の死亡率がぐっと上がりまして、今や管理職が1番死亡率が高いという状況になってるんですね。

通勤時間減らせってその通りだと。うん。だけど自己研鑽する人はするし、通勤時間に。それ別に何、気分転換ですよね。音楽、気分転換でもいいんですけど。はい。そこしてる人が家でボーッとするんじゃないかなと思うんすけどね。だからそこのそこをやっぱ科学的に。はい。

科学的にやっぱ知りたいですよね。なんか外国のデータは参考にはなりますと。うん。ですよね。で、平均取るとっても参考なんですけど、日本でやっぱどうなんだろうなっていうのと。そうなんですよね。うん。

やっぱ人によって違うし、やっぱ一律にリモート悪い、いいじゃなくて、高校生、その宿題やるやつやらないやつ、今理念型を用いましたよ。ABみたいな理念型を用いましたけど、はい。こっちはこう、逆はこうみたいな、解像度高くやんないと企業も困っちゃう。リモート推奨ばっかりされても、うん。そんなワークする企業ばっかじゃないと思うとこもあるかもしれないし、逆に本当にリモートが効くってなれば推奨したい。向いてる業界と向いてない業界、なんか本当細かに知りたいけど、なかなか出てこないですよね。

そうですね。で、ちゃんとこの実験的な手法を使って効果を測定してるっていうのが、残念ながらそのスタンフォードがやってるような研究しかなくて、今分かってるベストのエビデンスで言うとこうなりますということですね。

うん。そうですね。あと、結果そうすると研究で明らかなデータが日本でないっていうことが正しいと思うんですよね。しょうがないと思ってて、意味で言うと日本の経営者が自分の経営判断でやって、うん。倒産するとか倒産しないことが生き残りで決まっていくしかないですよね。

うん。そうですね。多分これからの在宅勤務を、えっと出社勤務を強制にしますって言うとすごく人気が出ない、人がそもそも集まってこないっていうことに陥って、選ばれない職場になってしまうと思うんですね。で、おっしゃったようにちょっと淘汰されてくってのは今後あるかもしれないです。

うん。そうですよね。人材難になって人を雇えなくなってその会社が潰れるか。はい。雇えなくなって、なんかリモートワークいっぱいやってたところに人が集中するんだけど、そこの生産性が逆に下がってそこが倒産して、そうじゃないとこに人が就職せざるを得ない状況になるのか。それ市場が判断することですね。そうですね。そこの調整がこれから始まるんでしょうね。はい。そう思います。

その前になんかもう日本でキチッとしたエビデンスが出せたら本当はいいんですけどね。そうよね。はい。こういうのってでもだから厚生労働省なんですかね。役所がやるとしたらどこなんですか?研究者さんがやるのもなかなかリソース大変じゃないですか?

やっぱり厚生労働省とか、あるいは経済産業省とかその辺りでしょうね。

でも忙しくてそういうとこじゃない、厚生労働省もって感じなんですかね。いやいや、それはだからこういう我々みたいな研究者に委託してもらえれば、はい。やります。

なんかそこそうなんですよね。長時間労働とかリモートワークとかって、しっかり解像度高く調べたデータが企業に本当に役に立つと思ってて、研究者さんが1個1個やってる研究ってすごい意味がもちろんあると思うんですけど、なんか日本においてそこの研究は少ないよなと思うんですよね。うん。そうですね。

なんかありますか?例えば研究資金が少ないということなのか、あるいは例えば、うん。データが日本でアクセスしにくいとか。なんかアメリカに比べると外部研究に対してデータを出すのに抵抗があるって他の経済学者さんがおっしゃってたんですけど、なんか課題みたいなことありますか?

はい。やっぱり今おっしゃったように、企業さんがなかなか個人情報だっていうことでデータを出してくれないっていうのは1つありますね。それからあとは、効果をちゃんと測定しようっていう発想がそもそもなくて、例えば今申し上げたように単純に在宅勤務してる人と出社の人を単純比較しちゃうみたいなことをやりがちで。うん。

でもそれを効果を測るためには、申し上げたように実験をしないといけない。で、実験をするためには、かなり早い制度の初期段階から研究者と一緒に研究計画を立てないといけないっていうことがあるんですが、うん。アメリカだとそういうのがよくやられるんですよ。最初から研究者が入って一緒に効果検証しましょうとなるんですが、日本だともうそういう事前のプランっていうのがなくて、データが手元にある中で、じゃあこれ使ってなんか分析してくださいみたいなことを言われるんですが、研究者としてはそれだと大した分析ができないなという風に困ってしまうってことはよくありますね。

本当一緒にやれてりゃいいんですよね。そうですね。最初から一緒に共同できたらいいかなと思います。ありがとうございます。

で、あと興味深かった、通勤時間と健康の関係は9ページだったかなっていうので、さっきちょっと通勤時間話題になりましたけども、はい。通勤時間に往復1時間以上かかる人、もう結構日本だとほとんどだと思うんですけど、そうですね。30分未満の人と比べて抑うつのリスクが15%高い。はい。

これはですね、韓国の例で、かなり韓国は日本と近いので参考になると思うんですよ。はい。で、しかも、今何ページでしたっけ?これ。109ですか?はい。

えっと、特に長時間通勤によって鬱のリスクが高い人たちの属性っていうのが辛辣で、男性だと40代で未婚、子供がおらず、週52時間超の長時間労働者。きつ。で、女性だと20代で低所得、子供2人以上育てていて、シフト勤務をしていると。いずれもちょっと辛いようなところに、さらに長時間通勤みたいなものが乗っかってくると抑うつのリスクが高くなってしまう。

これは辛いですね。これだからじゃあ住む場所をコントロールできるかっていうと、オフィスがあるとこは家賃高かったりしますからね。そうですね。はい。そうなんです。いかに住宅政策とね、いろんな策が必要かって分かるけど、これ15%高いって結構高いすからね。いや、かなり高いです。はい。通勤分かるよな。でも毎日な。いや、もう満員列車に乗るだけで、はい。辛いですよね。ですよね。何でもそうなんですけど、通勤で楽しみ見い出すしかないすよね。うん。例えばなんかありましたか?

だから、小説読む人もいないけど小説読むか。うん。なんすかね。僕はもう最後チャリで行くようにしてましたけど。あ、そうですか。チャリとかね。なんかありますか?通勤、これ変えたいけど変えらんないじゃないですか。

うん。いや、しかも立ってると小説も読みにくいじゃないですか。だからそれこそ私、ReHacQとかこういう動画を見るっていうのは1ついいかなと思い、音声聞くとかですね。ええ、そうせ、もうそれするしかないですよね。うん。そうですね。英語の勉強するとか、はい。耳でなんか学べることをやるっていうのが有意義なんじゃないですかね。ねえ。ぐらいだよな。これ結構辛い結果ですけれども。そうですね。こういう残酷な結果もあると。

で、あともう1個、結構これ皆さん気になると思うんですけど、第3章かな、いくら稼げば幸せになれるのかっていうのがありまして、いわゆる年収800万理論、よくこれは得界隈とかそんなとこでやってると思うんですけど、年収800万の壁ってなって、幸福度は年収800万以上そんな変わんないんじゃないかみたいな言説があると。で、これの元になった研究とそれ否定する研究があるっていうお話だったと思います。これちょっと教えていただい。はい。そうですね。

元になった研究は、2010年にですね、ダニエル・カーネマン、それからアンガス・ディートンっていう2人のノーベル経済学賞の受賞者が書いた研究ですと。で、これアメリカの研究なんですけれども、この所得と幸福度の相関関係を見た時に、年収の800万円、アメリカドルで7万5000ドルぐらいまでは収入が上がると幸福度も比例して上がってくっていう関係があったんですが、この7万5000ドルというのを超えるとそこがフラットになってしまう、頭打ちになるという結果が出たのが元ネタになってます。

で、これがただ15年以上前なんで、じゃ、今のインフレとか考慮すると、はい。これが例えば年収2000とか1500かもしれない。例えば1200、1500、じゃ、仮に1200として、それ以上上がんないんじゃないかっていうようなことが出たと。出たんですが、異議もあるわけですよね。天井効果みたいな、実は間違った効果もあった。

はい。えっと、2021年にですね、ペンシルベニア大学のマシュー・キリングスワースという研究者がですね、これ間違ってるんじゃないかと。年収が上がれば上がるほど幸福度は上がってくっていう論文を実は発表しました。で、これはどういうことかと言うと、元々のカーネマン教授の論文というのは幸福度をどういう風に測ってたかというと、昨日あなた幸せでしたかとか、なんか辛いこと悲しいことありましたかっていうので、単純に「はい」「いいえ」だけで聞くっていう非常に荒い質問だったんですね。うん。そうすると高所得の人っていうのはみんなが昨日いい1日だったと「はい」と答えて、その幸福のきめ細かな分散っていうのがうまく測れてなかった。で、頭打ちになってしまったっていうのが元々の論文の問題です。

お金持ちの人が本当は享受できてた幸せをちゃんと拾えるような選択肢になってなかったんじゃない。はい。はい。はい。っていう新しい手法を、じゃあその天井効果を1回取り払った上で、はい。新しいデータでやってどうだったんですかね?それ。

はい。それで、このキリングスワース氏がやったことは、研究参加者にスマホアプリを配布しまして、1日に何度か通知を送って、その都度その都度ですね、今の気分はどうですかということで、0点から100点で、そんな感じで得点化をしてもらったんですね。そうすると0点から100点なので、非常に幅広い回答が集まって、よりきめ細かに幸福度が測れる。しかもそのリアルタイムの瞬間でということです。で、分析をしたら実際に年収が上がれば上がるほど頭打ちになるってことはなく、もうどんどんどんどん幸福度は高まってたっていう結果が出たんですね。で、こういう結論が違う2つの論文が出ましたと。で、2023年に、はい。お互い意見が対立してるカーネマン教授とキリングスワース氏が共同の論文を出しました。お。

で、同じキリングスワース氏らがスマホアプリで測ったデータを使って再分析をしましたと。うん。そこで新たに分かったことは、どういう分析をしたかと言うと、幸福が元々高い人から低い人までグループに分けてですね、で、年収と幸福度の関係を調べたわけです。で、分かったのは、実は高所得者ほどこの幸福度の格差が大きいっていうことが分かってきたんですね。ですから、大金持ちの中でももうめちゃくちゃハッピーだぜっていう富裕層もいれば、逆にいくら稼いでも、もうやりたいことをやり尽くしたと、もう全然幸せを感じられないんだという富裕層もいる。なので、高所得者ほど格差が大きいことが分かってきました。うん。うん。

で、結論として何かと言うと、全体的にやっぱり年収上がれば上がるほど平均値では幸福度上がるんですが、今申し上げたように結構個人差がでかくてですね、その年収の違いが幸福度の違いを説明する割合って1%もないっていうことが分かったんです。年収の、もう1回、もう1回いいですか?年収の。はい。

年収の違いっていうのが個人の幸福度の違いをどれぐらい説明できるかって言うと、100%だともう100%説明できるってことなんですが、実際には1%未満と。そのお金をいくら持ってるか稼いでるかっていうことが、その人の幸福度を言い当てるのに役に立たないっていうことなんですね。

うん。うん。でも年収が高いことは幸せなんですよね。平均で言うと。平均で言うとね。格差が大きい問題だ。なるほど。そうです。はい。難しいっすね。その平均で言うと、上ならでも年収高い方がいいっすよね。

うん。まあ、ただそこばっかりを追い求めても、じゃあみんながみんな幸せになれるかというと、そうでもない人たちもいる。なので、年収って幸福の多分必要条件ではあると思うんですけど、十分条件ではないということかなと思ってます。うん。うん。そうですね。はい。なるほど。なるほど。

でもなんか分かりますね。年収が高いほど幸せであったっていうのは、解像度高く見てったらそうだっていうところ。初めの「はい」「いいえ」だけだとわかんないけど、天井効果取っ払ったら年収が高いほど幸せだってのはなんとなく分かる気がします。さっきプッシュを1日何回もすると、はい。したら、総じて昨日幸福だよなって人が年収低い人も高い人もいたとしても、解像度高く見たら、じゃ通勤してる午前8時で見た時に、年収高い人でこうやってね、ピーンって言って、オッケー最高だよ、けど、はい。みのさんね、昔のみのさん、小手指から満員電車で通ってたらしいんですけど、小手指からね、通ってたとしたら、うわ、ちょっと辛いわってなって、バーっと、で総じてみたらその人次いいって言ったわけですもんね。

だからそこの細かいとこで言うと、やっぱお金を持ってる人の方が幸せっていう風に出やすいってのは分かると。はい。で、その上で年収が高い人の中でほど格差が大きい。うん。これもなんとなく分かりますよね。だって年収高きゃ高いほど、お金による1単位あたりの幸福度ってのはもう逓減しまくってて、そこであんまり幸福度感じられないと。で、じゃ、お金と健康しかないってしたら、限界逓減マックス行っちゃってんだったら、ほぼもう1単位あたり増えないんだったら、健康が左右する度合いがお金持ちの方が高くなりますもんね。そうなりますね。

っていうことですよね。だからまあ一応XYって2つの、はい。はい。幸福度しかない。その金と健康だけで考えた時に、もうお金がマックス変数として効かないってなってた時に、幸福度に与える幅が大きくなるって意味で高所得者の格差が高くなると。これ理論的な必然ですよね。

はい。そうですね。なので高所得ほどお金以外の、健康もそうですし、例えばパートナーとの関係とか、いろんな変数があって、そこでばらつきが大きく出てくるっていうことですね。

で、仮なんですけど、お金と健康って言った時に、お金がもしそうなっちゃってるとすると、健康っていうのはある程度ね、若い方でも、はい。若いっていうか、所得が低い方も高い方でも、うん。でも所得高い方があれなのか、やっぱ健康寿命長いんでしたっけ?あ、そうですね。それはそうです。うん。それ関係してくるのか。うん。そういうデータの現れなんだろうな。

結果そうするとどう考えちゃ、だから当たり前のことか。収入は、はい。幸福の必要条件だけど十分条件じゃない。以上終了だな。そうですね。はい。っていうことだな。でもやっぱ必要条件ではあるんですね。やっぱね。そうですね。それはそうです。はっきり言ったです。金稼いでないと幸せ、ある程度稼がないと幸せになれないぞってことですよね。おっしゃる通りです。うん。難しい。現実は現実ですよね。

これグロスマンモデルの話ってちょっといいですか?はい。これそれこそ書いた方が分かりやすいですけど。えっと、あれ、ちょっと消すのどこ?ちょっとよしよし。俺消します。ちょっと待って。あ、すいません。うんうん。あ、これあった。じゃ、ちょっと書かせていただいてすいません。お時間いただいて。ありがとうございます。これグロスマンモデル。そうですね。えっと、一応確認して、余暇、健康。はい。はい。すいません。

これ面白そう。グロスマンモデル教えていただいてもいいですか?これどういうことですか?これ。

はい。これはですね、ニューヨーク市立大学のマイケル・グロスマン教授という方が提唱した、医療経済学の中では非常に有名なモデルなんですけど、人間が幸福っていうのをどうやって作り出すかっていうのを経済学モデルで明らかにしたものなんですね。で、出発点はどこかというと、ここの1人に与えられる時間です。命だ。命です。

うん。もうこれはどんな富裕層であろうが貧困層であろうが、1日24時間っていうのは誰にとっても平等ですと。で、この時間を全員がフルに使えるかというとそういうことではなくて、病気の時間があれば、そこは自由に、ベッドの上で寝てるだけなので使えませんと。なので、それを差し引いた時間が可処分時間になります。健康な時間だ。そうです。健康な時間です。

はい。で、この可処分時間を人間っていうのは何に使うかと言うと、3つありまして、ほう。1つ目が労働です。労働。2つ目が余暇です。余暇。で、3つ目が健康投資です。はい。はい。はい。この3つにこの時間を振り分けるわけですね。はい。はい。

で、労働で何が生まれるかと言うと、今までも議論になった、働けば所得が得られますと。これもう絶対必要なものと。はい。で、人間、所得を得た時にどう使うかと言うと、2つ使い道があって、余暇で使うか健康で使うか。うん。うん。で、当然この余暇をすると、そこから幸福が生まれますと。うん。それから健康投資をすると、それは健康資本っていう形で徐々に徐々に蓄積をされていきまして、はい。まずそれ自体が幸福を生みます。はい。はい。はい。

やっぱりその体、風邪を引いた時、病気になった時とか、復活すると、やっぱ健康って重要だなって噛みしめる経験、誰しもあると思うんですが、健康自体が幸福を生み出すっていうパスと、あとは健康であるから、またこの病気の時間が減って、ことをする可処分時間が増える。こういう関係性があると。なので一言で言うと、このグロスマンモデルっていうのは、限られた24時間という時間をこの3つの活動に割り振って、幸福を最大化するかっていう人間の営みをモデル化したもの。

なるほどね。これ面白いな。なるほどな。で、こっから何が分かるんですか?それで。

こっから分かるのは、結局人間ってトレードオフの世界で生きてる。つまり何かを求めれば何かを失うっていうことを日々判断して生きていかないといけない、ということが分かるわけです。例えば労働をすると、その分健康に回す時間がなくなる、あるいは余暇する時間がなくなるので、幸福にでなくなってしまうかもしれない。うん。うん。ただ、余暇を楽しく過ごす、あるいは健康投資をするっていうのにもお金は必要なので、働かないといけない。うん。じゃあこのバランスをどう考えてくんだっていう、どこにトレードオフがあるかっていうのを教えてくれるんですね。

これ論点あって面白いと思いました。で、はい。1個は、これを受け入れていく時ですね。面白そうなモデルで受け入れていく時に、はい。個人は、ここの乗数効果みたいのは人によって違うわけじゃない。そうですね。で、この自分の乗数効果どうなんだろうなみたいのは、はい。見極めて正しくやってった方がいいですよね。今デブで、すごい健康投資してくことですごい体回復するんだったらこっちやった方がいいし、嗜好もあると思うんですけど、プリファレンスみたいなのもあると思うんですけど、はい。そのプリファレンスと乗数効果でどこに振り分けてくるか、意識的にやった方がいいですよね。こってやんないでっていうのが1つ目の示唆かなと思いましたし。

これあれですよね。なんかやっぱ周り見てて思うのは、トレードオフなんだとすると、はい。実はこうか、こうどっちかで一体化させてる人強いですよね。つまり、仕事が趣味だって人とか。はい。例えば野球が趣味だみたいな感じになってて、野球とかバスケが好きすぎて、じゃあ週末そればっかやってて、健康投資でもあり趣味でもあると言ったら、やっぱこれトレードオフになんないし、仕事が好きすぎて、それが趣味だって言うんだったら、趣味を仕事にできてとかだとしたら、ここもトレードオフになんないので、はい。はい。強いですね。この2つがどっちかが結びついてたら幸せ度高そうすね。

そうですね。一石二鳥で行けちゃうので。はい。うん。これが3つ結びついてる人とか最高なんだろうな。スポーツ選手とか。スポーツ選手は結構プレッシャーありそうです。プレッシャーですけどね。最高とは言えないような気がしますが。でも確かに、田中渓とか、田中渓さんなんか走って、それをインフルエンサーとして。うん。田中渓さんはやっぱ確かにちょっと3つが一体化してるかもしれない。うん。そうですね。これ少なくとも2つ一体化してる。こっちかこっちかこっちかこっちか一体化して随分、はい。トレードオフがないだけでね。そうですね。だいぶ強いですよね。だいぶ面白いですね。はい。病気ね。あとね。

そうなんです。なので、さっき1番最初の議論で、やりたいことをやってると、好きなことをずっと仕事にして長時間労働すればいいじゃないかって話もあって、そこは私も否定はしないんですけど、考えないといけないのは、じゃあ健康投資がおざなりになって、健康資本を、これ過労と加齢によってどんどんどんどんすり減ってく、資本ですからストックが減ってくんですね。うん。するとここの時間がどんどんどんどん減って死に近づいていくわけですよ。うん。うん。だから大好きな仕事ができる時間が減ってしまうので、そこもトレードオフどう考えるかっていうのは、人それぞれの部分はあると思います。

うん。なるほどな。面白いな、これな。複雑になってんのね。まだあと1個あれですね。こう見て思ったのは病気。はい。これ病気をやっぱりこの労働に、病気が労働になるっていうのは、結構芸術とかクリエーターだと思うんですよね。ああ、不幸とか。なるほど。辛さを、はい。勝手に創作していく、その体験とか、そこで出たメンタリティを元に創作してるから、芸術家とかクリエーターも、結局体を病んだりとか、あるいは不幸とか、失恋とかそうかもしれないですけど、不幸とかをなんかここに行って、結局幸福に、結局金になりますから、っていう意味ではちょっと、うん。ずるくも美味しい仕事だなと思うんですよね。

うん。だからここが完全な可処分時間じゃないところじゃなくて、病気でありながらもちょっと働く時間がやっぱりあるっていうことだと。そういうことですね。そういうことになっちゃうの。はい。いやあ、面白いですね、これ。グロスマンモデルと。はい。ありがとうございます。

みたいな示唆を得つつ、最後先生にですね、何個かお話ちょっと聞いて面白かった、聞いていきたいんですけど、私面白かった、タバコミュニケーションと飲みニケーション。やっぱタバコなんて百害あって一利なし、お酒もそうだっていうのが、健康だけ見るとそうなんですけど、出世上はやっぱ極めて関係があった、悲しい結果がね。はい。これちょっと解説いた。

はい。これハーバード大学のゾーイ・カレン准教授らの研究で、経済学のトップジャーナルに載った研究なんですけれども、対象はですね、南アジアの銀行員です。なのでちょっと、まだ日本や先進国よりちょっと喫煙率高めですね。そうですね。高めの人たちを対象にした研究なんですが、その銀行の中で定期的な人事異動があると言った時に、たまたま非喫煙者の上司だったんだけれども、それが喫煙者の上司に変わった時に、部下たちの給料がどう変わるかっていうのを観察したわけです。はい。

で、大きな違いがあって、部下自身がタバコを吸わない人であると、別に上司が喫煙者だろうが給料変わんなかった。ただ、この部下も喫煙者で上司も喫煙者になった時にそのマッチングが起きるとですね、その部下の給与が、えっと、0.7ポイント上昇する。15%高くなるという。でかいんですよ。でかいんですよ。賃上げ2%とかでヒーヒー言ってんのに、15%賃上げっすよ。タバコ吸うと。そうです。

で、これがどんなメカニズムで生じてるかって言うと、この休憩時間に上司と話す時間がどれぐらい変化したかというのを見たところ、喫煙者はですね、上司と話す時間が63%も増えていて、要は、タバコミュニケーションを通じて、そこで距離が縮まったことで依怙贔屓がなされて、昇進しやすくなった。そういう研究ですね。

いや、もうこれは肌で分かりますよ。日本でも喫煙所で色々決まるし、やっぱ大事なことを話しかけるタイミングで、しかもちょっとオフィシャルに話しかけにくい、実は今これどうなってますかね?みたいなやつって、タバコ行く上司がタバコにいつ席立つかだけ見てますもんね。で、立ったって言ったら1拍置いて、偶然を装ってね。はい。どうすか実は、みたいな。普通にありますよね、それ。

実は私も元々喫煙者で、大学卒業した時は吸ってなかったんですけど、厚労省入ってからですね、仕事のストレスっていうのもあったんですけど、やっぱり上司が喫煙者だった時に私も一緒に吸い始めるようになって、まさにどうすかっていう感じで一緒に喫煙所に行って、そこで政策の話を結構するってありましたね。

うん。そうですよね。まあ、それな、辛いの。私やっぱそれも喫煙するの嫌だったから、はい。なんかすごい副流煙の匂いが好きですって嘘ついて話しかけに行ってましたけど。結構タバコの匂い嫌いじゃないんですよねって言ってたけど、でもおかしな話ですよね。そうですね。うーん。

高橋さん自身はタバコはお吸いにならない。あ、そうなんです。だけどタバコ室、喫煙室でいろんなことが決まってったし、やっぱ相談する時は喫煙室行ってましたし。うん。ニコチン入れてるためにやっぱ血管がいい感じに開放されて幸福度高いじゃないですか。ええ、だからやっぱ話聞いてくれますよね。そうなんですよね。あの時は。うん。1つ残念なお話ですね。はい。

で、もう1つが飲みニケーション効果があると。

そうですね。はい。これは中国の研究で、中国って結構白酒っていうアルコール度数高いお酒ありますよね。はい。あれで政府高官を接待する文化がありまして、ただ2012年にですね、習近平が反腐敗運動っていうのを始めたんですよ。で、そうすると何が起きたかと言うと、今までは特に男性、酒が飲める男性がそういう飲みニケーションを使って政府の重要な役職についてたわけですが、それが禁止されたと。何が起こったかというと、文化が強かった地域ほど今度は女性の役員が増えたっていう結論が出てるんですね。今まで飲みニケーションで恩恵を受けてた男性がそれが使えなくなると、そこに女性が入り込んでくるっていうのが分かったということですね。

つまり男性が飲みニケーションで、はい。なんかいいポジション得てたってことか。そうです。はい。うー。これも分かりますよね。これも。はい。でもなんかどっちか、これ同じ国で測ってないですけど、どっちかっていうとタバコの方が効果ありそうですね。ああ。まあそうですね。飲みは、飲みはなんちゅうか、本当に出世する人ってなんか会食入れてるじゃないですか。ええ、だから飲みに誘ってくる人って比較的窓際の人が多い。

あと飲み会の時の約束って当てにならないですよね。当てになんないなあ。翌日、あれ何の話だっけみたいなことで忘れ去られるので、確かに私もタバコの方がそう。会食は意味あると思うんですけど、フラっと飲みに誘ってくる人は権限なさそうな人。どうでした?会社の時?

いやあ、そうかもしれない。あんま言うと俺もなんか申し訳ないなと思っちゃうけど。ええ、ただそれもね、サラリーマンのカルチャーとして楽しみのあれですけどね。赤提灯に行ってね、うだつの上がらない上司の話を聞いて、その話にはその会社の歴史が詰まっててね、みたいなコンテンツとして消費する分にはですけどね。そのコンテンツとして消費できないときついですよね。

だから出世とかそういうのを目的にしない方がいいとは思いますね。なるほどね。でも飲みもタバコもあるっていうネタがあると。で、もう1個面白かったのは、はい。女性部下から上司と付き合うと年収が上がる。そうなんですよ。ふざけんな。これもすごい研究です。ふざけんなよ。マジで。これ何なんだよ。何なんですか、これ。佐藤先生。

これフィンランドの研究なんですけれども、はい。フィンランドってあれほどクリーンとされてる国ですよね。はい。フィンランド。はい。フィンランドです。フィンランドはですね、もうかなり詳細な個人情報が全てデータベース化されてまして、例えば誰と誰が同棲してるかとか、誰と誰が同じ企業に勤めていて、いくら稼いでるかっていうところまで全てリンクできちゃう。結婚だけじゃなくて、付き合っててもリンクできちゃうんですか?はい。付き合うっていうよりは、同棲をしてるかどうか。その住所で分かるんですよ。あ、住所でね。はいはいはいはい。

それで、これはですね、同じ企業の職位が高い男性とその部下の女性が同棲を始めた時に、その女性の給料がどう変わってくかっていうのを見た研究なんですが、その女性が職場の上司と交際を始めるとですね、2000ユーロ、日本円で約35万円年収が上がると。ふざけんな。6%上がるっていう。おい、おい、おい、おい。依怙贔屓じゃないですか?いや、もう完全にこれ依怙贔屓でして。35万って、はい。月3万ぐらいですよ。そうですね。月3万の賃上げって相当大変ですよ。平均して月3万の賃上げ効果あったってことですよね。はい。そういうことです。どんだけ。

はい。で、ただ面白いのが、これ上司と部下が職場内恋愛をするとですね、他の従業員の職場定着率が14%下がる。しかも組織の規模が小さいほどその離職率が高いという結果。嫌ですよ、そんな職場。うん。そうなんです。いや、いい研究です、それ。いや、めちゃくちゃ面白いですよね、これは。はい。

いや、だから会社で、まあまあ難しいな。本当の恋愛もあるからな。本当の恋愛だけど部下に手を出すような人がいると、そうですね。その不幸感が生まれ、他の社員が去っていき、会社全体としてはダメージです。その女性個人の合理的な選択としては、いいかもしれない。はい。一時的には、その付き合ってる間は年収が上がる。でもこれ別れると減るってあったでしたっけ?

はい。そうなんです。これ上司と破局して解消するとですね、その女性部下の年収は今度18%下がります。これなんなん?要は同じ職場にいづらくなるっていうことなんだと思うんですが、不利な転職をせざるを得ない、あるいは急に失職してしまうということで、要は女性が上司と付き合うっていうのは結構ハイリスク・ハイリターンなんだなっていうのが、この研究から分かることです。

つまりこういうことですよね。職場内恋愛するなら結婚するつもりでいけ。はい。まあ、そういうことですね。覚悟を決めろということだと思います。でもこれちょっと女性にとって、はい。かわいそうというか申し訳ないですけど、男性上司にとっての不利はないんですか?そこはですね、この研究では調べられてなくて、ちょっと分からないですね。ちょっと女性ばっかりね、その別れた時のリスク負うのはね。うん。そうですね。でもいいのか、付き合った時の役得があるからな。どうしようもない世界ですね。これ逆、ちなみにその研究だったら逆ですか?女性上司の時に男性部下が付き合ったみたいな。

それはね、なくてですね。これはあくまでも女性部下と男性上司っていう、多分逆だとあまりそういうサンプルがなかったんじゃないかなと思いました。うん。だからこれを持って別に男性上司だけがスケベだとも言い切れないと思う。別に逆の場合でも同じ結果出るかもしれないじゃないですか。かもしれないということですね。うん。ただそれはわかんないと。はい。

ただ、権力勾配のある恋愛が発生した時には、そういう結果が出ているということで。まあ、でもまあしょうがないか、しょうがないのか。いや、そういうちょっと依怙贔屓とか、タバコミュニケーション、飲みニケーションっていうのがある実態を、もう結構エビデンスってのは明らかにしてるっていうことですよね。うん。どうなんだろうな。本当はない方がフェアだとは思いますね。はい。

確かになんか、よくテレ東で言われてたのも、はい。だからこの付き合うと、はい。やっぱ男性が上のケースの方が多かったですけど、その付き合った女性の地位が、その付き合った男性のとこまで上がるみたいな。ああ、なんかADさんがプロデューサーと付き合ったら、プロデューサー的な立ち位置から他のADにも物を言い始めて、うぜえみたいなのあったんですよ。ありましたね。なんか急に立ち位置、付き合ったとこまで上がりますよね。ありますね。役人の世界でもありました。ありますよね。はい。付き合った人の職位まで上がりますよね。ええ、ありました。

それ局長と付き合ってる、多分係長って、局長と同じぐらいのなんか、はい。立ち位置ありましたよね。ええ、ですね。うん。それこそ、うん。官邸のちょっと幹部と、うん。厚労省の方がとかいう話も。ダイヤモンド・プリンセス号の時ですよね。あ、はい。ありましたね。

ありましたよね。あと面白い上司ガチャ。上司ガチャについてちょっと教えてもらっていいですか。上司ガチャって結局どんな効果を生み出すんですかね?

はい。そうですね。これは本当に上司が優秀な上司だった時と無能な上司だった時で大きな違いがありまして、これあるんだな。はい。まず優秀な上司が来た場合どういう風になるかというと、部下はですね、出世をしやすくて給料が上がりやすいということが最近の研究で分かってきてます。うん。これシカゴ大学のヴァージニア・ミンニ助教授という方がやられた、多国籍企業の20万人以上のデータを分析されてるんですけど、実際に有能な上司のもとで働いてるとですね、他の上司の部下と比べて7年後の給与が13%高い。うん。そういう結果が出てきてます。

うん。で、これなんで起こるのかと言うと、有能な上司っていうのはですね、実際その部下とワンオンワンのミーティングに19%も多くの時間を割いてたということが分かってます。うん。はい。それによって、優秀な上司ってのはその部下の適性っていうのを見抜いて、その部下の才能の花が開く部署に送り込むっていうことをやっていたと。はい。うん。うん。で、実際その部下も異動の回数が40%増加していて、自分の適性にあったところで働けることによって昇進・昇給していったっていうことが、最近の研究から明らかになってます。

やっぱ上司大事だ。でもガチャって自分で支配できないですもんね。そうなんです。そこがちょっと辛いですよね。うん。でもやっぱ上司との相性ってのは大事だ。あともう1個ちょっと聞いてくと、はい。これもちょっと議論あるとこなんですけど、これも先生のお考え聞きたいんですけども、若いうちはやっぱちょっと仕事量大事だっていう原則だ。これが生存者バイアスに過ぎないんじゃないかとか、あとデータで色々否定なさってたんですけど、これちょっと詳しく聞かせていただいていいですか?

あ、はい。よくその時間が大事だっていう話あるんですけれども、有名な話で1万時間の法則っていうのがあって、実は、そういったこと聞いた方いらっしゃるかもしれないんですが、その1万時間の法則っていうのは俗説であると、根拠がないってことが言われてます。

で、元々の元ネタは何かって言うとですね、ちょっと、その場所を見させてください。すいません。

バイオリニストとかね。

そうですね。そういう、元々はフロリダ州立大学のアンダース・エリクソン教授っていうのが1993年に発表した論文で、ベルリン芸術大学の若手バイオリニスト30人に、生まれてから20歳までの練習時間を聞きましたという研究なんですね。

で、もうプロを諦めます、これから音楽教師として食っていきますという学生は平均4500時間ぐらいの練習しかなかったんだけれども、実際にもうこれから国際的にソリストになりそうな学生の練習時間っていうのは平均で1万時間を超えてるという結果。はい。で、これを持って1万時間の法則っていうのが言われてきました。

ただ、この元ネタとなったエリクソン教授らっていうのは、一切1万時間の法則っていうのは言ってないんですね。で、その後ジャーナリストのマルコム・グラッドウェル氏が『アウトライヤーズ』っていう本を書いたんです。

で、そこで、このエリクソン教授らの論文を紹介しながら、ビートルズとかビル・ゲイツが成功したのは1万時間の集中的な努力があったからなんですということを言い始めて、これが非常にバズったわけです。

ただエリクソン教授自身は後に、この1万時間の法則っていうのが間違ってる、そんなこと言ってないというのをまた本で否定をされてるんですね。

どういうことかと言うと、あくまでもその1万時間っていうのは平均でして、実際にその最優秀の学生であっても半数は、20歳時点で別に練習時間1万時間に達してなかったんですね。

で、むしろエリクソン教授らが伝えたかったことは何かと言うと、質の高い努力をコツコツと続けなさいなんです。4時間以上を1日に練習をしても、もう集中力が切れてしまって、そこからのパフォーマンスの向上って頭打ちになってしまうから、ガムシャラに1万時間頑張ってもそれはパフォーマンスに結びつかない。

で、実際にその後に、パ流大学のブルック・マクナマラ准教授らが、88本の時間投入量と成果に関する論文を集めてきて、じゃあ実際その時間っていうものがパフォーマンスをどれぐらい説明するかっていうのを調べたんです。すると、確かに音楽とかは時間投入量によってそのパフォーマンスの2割ぐらいは説明できるんですが、一方で仕事っていうことで言うと1%も説明できないってことが分かったんですね。

なので、時間でパフォーマンスが説明できる部分って本当にわずかしかなくて、それ以外の、どういう努力をしたのかとか、どういう上司の元についたか、どういう環境でやってきたのかっていうことの方がより重要なファクターっていうことが

何か、収入ですか？えっと、このパフォーマンスですか？そうですね。収入だったり、その88本の研究を集めているので、研究によってその指標は異なります。なるほど。

でも、まあ、1個目のまずそのバイオリニストの研究から行くと、これ、エリクソン教授が強調されて、ちょっとメディアとかライターの煽りに怒ってるのは分かりますけど、別に1万時間の法則って呼んでいいんじゃないですか。だって平均したらプロは1万時間以上、そうじゃない人は4500時間だったわけですよね。それ、平均したら1万時間以上やんないとプロになれないぞってことですよね。

いや、平均値で語ればそうで、その問題は何かって言うと、1万時間っていう目標だけが一人歩きして、そこにちょっとエリクソンさんは怒ってきたわけですね。ただ、普通に考えて1日4時間以上意味ないけど、4時間って相当ですよ。そうです。だから相当ですから、やっぱ血のにじむ努力を小さい頃から続け、1万時間やることが大事だっていうメッセージはそんな変わらなくないですか。そうですね。

ですので、努力は無駄だということは一切言っていなくて、それをちょっとずつ継続的にやるっていう長さ、それから努力の質、量より質の方が大事っていうところなんですよね。

そうね。で、確かに質大事だって、もちろんその通りですよね。で、多分1日どっかで練習の効用が劇的に下がる点があるっていう、その2つは前提としてもちろん当たり前だと思いますと。

で、その上で、これやっぱ面白いってか難しいのは、音楽も、スポーツもそうだし、研究もそうだと思うし、僕ら結構クリエイターの世界もそうなんですけど、その練習だけじゃなくて、才能とか身体能力のピークってのがあるわけですよね。

それが30歳とか、脳の働きだったら何歳なのか、多分30とか35、スポーツだったらもう意外と30ぐらいかもしんない。音楽だったらまた違うかもしんない。耳の良さとかもあるかもしれない。そのピークと、努力・練習量をどこまで持ってくかっていうの掛け算だと思うので、ピークがある職業っていうのは若いうちに詰め込まないとやっぱ大成しないっていうのはその通りだと思うんですよね。

まあ、ある程度その職業によってそういうことはあると思います。ただ、ガムシャラにじゃあ1万時間やればみんなが大谷翔平になれるかというと、そんなことないわけですよね。

これ難しいですよね。今回この『働き方の科学』っていう本、エビデンスを元にご説明いただいてるんですけど、平均で語る時と個で語る時が、やっぱ人間ってポジションによって使い分けちゃう時あるじゃないですか。だから、あくまで平均の持つ意味、個の持つ意味を考えながら判断しなきゃいけないですけども、やっぱ平均でそう出てんだったら平均ではそうであるって認識した方がいいってことなんですよね。多分ね。

そうですね。もちろん一切時間投入しないでパフォーマンスが上がるっていうことはありませんので、これさっきの収入と幸福の話と全く一緒なんですよね。やっぱり収入は一定程度必要ですと。ただ、そっから本当に幸せになれるかどうかっていうのは人それぞれかなりばらつきがあるっていうのと、あとは一定の時間投入は必要です。ただ本当にそこでプロになれるかどうかっていうのは、他の才能とかもあるし、環境とかもあるし、いろんな要素の方が影響はでかい。そういう話ですね。

で、危険だなと思うのは、おそらく、例えばこれを政党、政治でもいいし研究者でもいいですけど、例えばAさんっていう人がいて、その人は労働を減らしたいと思ってるとすると、それは個人の生い立ちとか経験からそう思うとする。という時に、例えば労働時間について語る時は、平均すると例えば48時間以上は健康に害だと言うと。で、1万時間に関して語る時は、平均としてそうであるにも関わらず、

エリクソン教授は平均値に過ぎないから、個としてはそうではないってその後を強調する。だから、その平均を強調する時と個を強調する時が混ざってる人の言説は危険ですよね。そうですね。だからここが結構俺ら見定めなきゃいけなくて。

結構やっぱその、研究者さんって違うと思うんですけど、一部の研究者さんとか、あと、やっぱポジション持ってたり意見ある人、だから政治家は混ぜてくるんで、個と平均を。そう。だから、これ結構見抜かないといけないなと思うんですよね。

いや、なのでこの本結構危険だって最初におっしゃったのは同意で、なんか強力なエビデンスを載せたので、うまいことチェリーピッキングしようと思えばいろんなこと言えちゃうんですよね。そうですよ。個と平均を混ぜながらやると相当危険な本になるっていう風には思いましたね。

はい。一方で、そういう、なんでしょう、悪意を持った人のことは本当に気をつけないとと思うんですけど、じゃあ自分自身が1日の時間をどう組み替えるか、考え直すかっていう時の判断材料っていうのはたくさん提供できてるかなと思って。

いや、そうだ。これちゃんと読めばね、本当そうなんですよ。ただ、これをなんか意図的に個と平均を混ぜて使い始めた人がいたら危険になるなっていうのが、私が危険だなと思ったっていうところかもしれないですね。

その1万時間に関して片付けとくと、ガムシャラに時間だけ投入すりゃいいってわけじゃないっていうのと、質の高い練習とか勉強であることはもちろんですけど、ある程度若い時に努力しないとダメってことでいいですよね。

まあ、ゼロじゃいけない。はい。0だとまあ。だから必要条件ではある、十分条件ではないっていう。そうですね。必要条件ではあるけど、十分条件ではないということです。そういうことになるんですよね。

で、最後行こうかな。あと2つだけちょっと聞きたいけど、最も幸福度の低い働き方とは。266ページ、最も幸福度の低い働き方とは何なんでしょうか？

はい。えっと、これはですね、先ほどのキリングスワース氏らと同じように、スマホアプリを使いまして、人の幸福なタイミング、あるいは不幸なタイミングっていうのはいつなのかっていうのを、イギリスの労働者2万人に調査をしたっていう研究がありまして、ランキング形式で出てるんですね。で、その結果、1番幸福なタイミングは何だったかって言うと、パートナーと密な時間を過ごしてますという時。それで演劇とかダンス、コンサート見てる、美術館行く。

そうです。260ページの幸福な時間ランキングですね。そうですね。1位、濃密な時間、性行為。まあ、だからやっぱ恋人と過ごすのが1番。そうですね。いや、だからこれも想像してみると、性行為をしてる時にそのアプリで通知が届いて、「めちゃくちゃハッピーだぜ」みたいなのをちゃんと律儀に回答してくれた人がいるってことです。行為中に「イエス」みたいな感じで押した人がいると思うってことです。この通知がピッてきてね。はい。まあ、そういう第3位ぐらいまでありますと。

で、じゃあ不幸なワースト3は何だったかって言うと、ワースト1が病気で寝込んでますと。で、ワースト2が仕事・勉強している時、3が介護をしている時。で、あとは上をちょっと見ると、通勤とか移動の時間なんていうのも入ってきてる。そういう風に結構肌感に合うようなものがランキングで出てきてるんですね。

で、あとはじゃあ、その不幸な働き方は何かって言うと、やっぱりその職場に出勤して仕事をしている場合っていうのは、在宅勤務してる時に比べて幸福度の低下が2倍も大きいということが分かってるので、これ先ほどの在宅勤務が離職を下げるっていうことと一貫してますと。あるいは、みんなが働いてない時間、早朝とか深夜とか、あるいは土日とかに働いてると幸福度が大きく下がる。さらには、上司と一緒にいるっていうタイミングが1番幸福度の低下が大きいということなので、

深夜とか、あるいは週末に上司といると幸福度が下がる。その時の上司きついですよね。まあ、そうですね。ただ、そういう結果が出ていますということですね。なるほど。きついですね、それね。

でも、この幸福の瞬間ランキングが面白いなと思って、その1位から…だから、0とマイナスの境い目があるんですよね。そうですね。だからマイナスでいうと家事・雑用・DIY、移動・通勤、会議・セミナー・授業、事務・会計・整理、待ち時間・行列、政治のケア、介護、仕事・勉強、病気で寝込んでいる。で、最後に近づくほど大きくて、病気が1番大きいのはマイナス20ポイントですね。

そうなんですけど、幸福な仕事っていうのはこれ何かと、この表を見ながら考えると、まあ、でもそうだよな。上の方の、だから幸福な瞬間に当たるものを仕事にできてる人は幸せなのかな。例えば2位のダンスとか演劇、コンサートってあるじゃないですか。エンタメ業界の人楽しそうですもんね。なんか観劇行くのが仕事だったりするから。そうですね。あと研究者も、だから3位の美術館・博物館・図書館に行くが8.7じゃないですか。はい。佐藤さん、やっぱ図書館行きますもんね。行きます。で、やっぱ幸せなんでしょうね。いや、幸せです、実際私は。ね。で、4位がスポーツ・ランニング・運動で、やっぱスポーツ選手も幸せそうだもんな。そうですね。上の方のやっぱ幸せな瞬間を仕事にできるといいのかな。あと資産にむことは何なんだろうな。でもそんな単純なことでもないのかな。

まあ、やっぱり好きなこと、楽しいことを仕事にした時にそれを楽しめるかっていう議論ってずっとありますよね。確かに。それありますよね。まあ、でも金稼げてりゃね、楽しい気が。そうですね。

あと仕事・勉強が-5.43なんで、だから仕事が楽しいと思ってたら、この-5.43って不幸が減るわけだから、それはいいことですよね。そうですね。楽しいと思える仕事をすると、この「うっ」て感じる瞬間がなくなるので、これは人間の幸福度に大きく寄与しそうな感じですね。まあ、これもだから平均の話ですね。平均で見ると不幸だと思ってる人の方が多いってことですよね。これは参考になりますね。これね、結構ね、ペットとかもいいんですよね。そうですね。ペット3.63。

まあ、こういうの見て平均はこうで、まあ、今日の全体の問いになると思うんですけど、結構大事な問題だと思うんですけど、すごいやっぱ勉強になる本だと。危険な本だっていうのと勉強になる本って本当両立する本だと思います。この中村さんとか佐藤さんがやる、このデータ、EBPMに直結するような分野は、本当に大事だし、正直危険だと思うんですけども、平均値を見る、科学的なデータを見るっていうことの意味とか意義は何なんでしょうか？

今、働き方って言うと結構もう自分の経験談で語る人が多いと思うんですね。俺はこれでうまくいった、いやいや、私はこれでうまくいったと。でも、そのお互いの経験談をぶつけ合っても答えって見つからないと思うんですよ。じゃあどうすればいいかって言うと、まずは一旦集団の平均を見てみましょうっていうことだと思うんです。大勢の人にとってなるべく再現可能な知見って何なのかって言うと、やっぱりこういう論文で出てくる平均値だと思うんですね。で、まず基礎を押さえた上で、じゃあそれを自分の生活に落とし込むんだったらどうなるかっていうことで個別の議論に入ってくわけです。48時間ってありましたけど、それがもう全然できないっていう人もあれば、48時間も働けないっていう人もいると。だから正解っていうのはこの本の中にはなくて、まず基本を押さえた上で、じゃあ自分だったらこれをどう考えるかっていうのを主体的に考えるきっかけにしてもらえるのが1番健全なのかなと思います。

ちょっと裏表の質問になっちゃうかもしれないですけど、じゃあこの科学的なデータとか平均を見る上での危険性は何ですかね。

そうですね。それを全ての人に当てはめてしまうっていう危険性はありますよね。例えば1万時間の法則で、じゃあ1万時間ガムシャラに努力すれば成功できるかというと、そんなことはない。いろんな、もっと才能とか環境とか努力の仕方があるわけですが、そこが見落とされてしまう危険性はあると思います。ということですね。

だから、個人と政策決定者で見方は違うと思いますけど、でもどっちにとってもやっぱこの平均は平均に過ぎない。けど平均を知っとかないと、個がどれくらいこの平均値から逸脱してるのか、それによる弊害は何なのかって見失うから。おっしゃる通りです。っていうような見方をすべき本ですね。これを見て、だから絶対こうした方がいいっていうのはやっぱないし。

でもこれを知らないと、自分が今参考にしようと思ってるものの弊害は何かとか、他の人はそれをどう思ってるのかっていうのを見失ったりするので、知っとかなきゃいけない問題、主張だと思うんですよね。今、働き方って軸がない状況、基本がない状況で、みんな思い思いのことを言ってると思うんですけど、まずじゃあ基本はどうなのか、エビデンスに基づくとどうなのかっていうのを押さえた上で、そっから自分なりに利派に行くと。そういうことかなと思ってます。

個人はそうですね。あと政策決定者とか、役人さんとか政治家さんサイドは、こういうデータを扱う時どうすればいいんですかね？やっぱりなんか、さっき言ったチェリーピッキングみたいな使われ方をする気がするんですよね。

そうですね。なので、そこはやっぱり研究者とか、この分野のことが分かってる人が公平にエビデンスを提示してくってことが多分大事なんだろうなと思います。

ありがとうございます。あと最後にちょっと1点だけ佐藤さんにお伺いしたいのは、この本、全部面白いデータがいっぱい載ってました。是非読んだ方がいいと思いましたと。ただその上でやっぱすごい気になるのは、これ別に日本だけの課題じゃないのかもしれないですが、やっぱり全部大事なテーマじゃないですか。どれくらい働いたらいいかとか、出世と労働時間の関係とか、全部大事なテーマだけど、やっぱ日本のデータによる研究は少ない。

で、これ全て日本でデータ取って研究しとくべきことだなっていう気がしたんですよ。だけど、データの量、1割以下じゃないですか。日本で説明してたのは1割ぐらいかな、だと思うんですけど、どうしたら日本の実態に即したちゃんとした研究が進むのかはすごい気になりました。

そうですね。やっぱりそれは、まずお金が必要っていうのもありますし、あとは、先ほども話したようにデータが使いやすいかどうか。例えばフィンランドの、その誰と誰が付き合ってて同棲してるかみたいなところまで出せとは言いませんが、もう少し解像度の高いデータがあれば、研究者っていうのはもっと研究を日本からもできるかなと思います。

そういう研究が進まないと、多分EBPM、EBPMって政治が言うんだけど、そこがちゃんとしないと、いや、じゃあその東南アジアの出世の例で言われても困るし、アメリカとかイギリスの関係で政策決められても困るじゃないですか。で、そこから日本に適用するってそう簡単なことではないと思うので、本当にEBPMみたいなのを実装するなら、なんかちゃんと役所とかはちゃんとした研究に対して補助するなりなんなりしてもらわないと、EBPMなんていつまでやってもできねえよなと思ってね。

そう、大体合ってます、それは。はい。そう思います。なんかそれ本当そう思うんだよな。EBPM言うけど、労働政策1つ取っても、こんなにデータ揃ってないんだって。何ができるんだって。そうです。そうなんですよ。と思ったりしますよね。はい。いや、おっしゃる通りですね。はい。ぜひぜひ、なんかその日本のデータも集まっていくと、より面白いんじゃないかなという風に思いました。

いかがでしたでしょうか、今日の。ああ、今日の。はい。結構こういう収録が初めてだったんですが、楽しくお話をさせていただきました。

佐藤さんのこちらの『働き方の科学　エビデンスが明かす「健康」も「生産性」も手に入れる方法』。こちらですね。是非、基礎となる科学的なデータが載ってますので。ダイヤモンド社、1800…だから2000切るぐらいですか？1980円ですからね。はい。是非お手に取ってみてください。本日は慶應大学の佐藤豪竜先生にお話を伺いました。ありがとうございました。

はい、ありがとうございました。