※ 上の写真は「ウェルビーイング3.0 カンファレンス」の1セッション「テクノロジーの発展とWell-Beingの測定」の様子。人物は写真右からペンシルバニア大学コンピュータ情報科学部のライル・アンガー教授、日立製作所の矢野和男氏(フェロー兼未来投資本部ハピネスプロジェクトリーダ)、楽天の北川拓也氏(執行役員CDO:最高データ責任者)、早稲田大学文学学術院准教授のドミニク・チェン氏。

 「ウェルビーイング(Well-Being)」というキーワードが産業界で話題になりつつある。ウェルビーイングは「より良くある、より良く生きる」という意味で、人間の心身全体の健康度、または社会的な存在である人間の生活の充実度を示す考え方である。


最近、このウェルビーイングの観点を人材開発や組織経営に持ち込むことで、従業員や組織を活性化し、ビジネスを発展させようとする動きが見られている。そんな中、ウェルビーイングについて、企業の経営者や研究者が集まり議論するイベントが2019年4月12日に東京都内で開催された。「ウェルビーイング3.0 カンファレンス」である。


このカンファレンスでは「デジタル技術はウェルビーイングの測定と発展に貢献する」という興味深い見解が提示された。

人と地域の幸福度を示唆する「ネット上での言葉」

 「ネット上に氾濫している言葉には、人々のウェルビーイングの度合いが反映されている」。こう語るのは、ペンシルバニア大学コンピュータ情報科学部のライル・アンガー教授だ。アンガー教授は心理学部の教授でもある。SNS上のデータを解析することで、ウェルビーイングを測定する取り組みを進めている(同教授によるプロジェクトに関するWebサイトはこちら)。


 具体的には、ツイッター上のつぶやきを中心に、ネット上での発言で使われている言葉を抽出。アンケートを組み合わせつつ、個人あるいは地域におけるウェルビーイングの度合いを測定している。

アンガー教授が示したプレゼンテーション資料より。幸福度が高い人がよく使っている言葉

 アンガー教授は「調査すると、『PERMA(パーマ)』が高い人が使っている言葉が見えてきた」と語る。PERMAとはポジティブ心理学に基づくウェルビーイングの指標で、次の5つの要素で構成される。

  • Positive Emotion(肯定的な感情)
  • Engagement(夢中になれる対象があること)
  • Relationship(豊かな人間関係)
  • Meaning(意味ある、意義ある生き方)
  • Achievement(達成感や熟達に向かっている感覚)

 PERMAが高い状態、いわば「ウェルビーイングな状態」の人が使っている言葉には、「愛」や「感謝」に類する言葉をはじめ、アイデアを生み出すこと、あるいは誰か他者を助けることを示す言葉がよく見られるという。一方、PERMAが低い状態においては「頭痛の種」などの言葉が増えるという。


 国家単位で見ると、文化圏ごとに使われる言葉に差異が見られる。例えば米国では「神(God)」の頻度が高くなり、また別の国では異なる言葉の登場頻度が増える。


 同じ国内におけるウェルビーイングの地域差や、使われている言葉の変化とウェルビーイングの推移を時系列で分析すると、「どの都市がよりハッピーか、そのハッピーの度合いがどう変化していくかが見えてくる」(アンガー教授)という。

同じくアンガー教授が示したプレゼンテーション資料より。使われている言葉の地域差を示したもの

スマホで職場の「幸せ行動」を増やす

 日立製作所の矢野和男氏(フェロー兼未来投資本部ハピネスプロジェクトリーダ)は、スマートフォン向けアプリ「Happiness Planet(ハピネスプラネット)」を紹介しながら、センサーのデータが示す人の幸福度について語った。矢野氏は2006年から「組織活性度(ハピネス度)」の研究に取り組んでいる。


 同氏は400人以上の協力者を対象に、加速度センサーを身に着けさせ、動きを計測。併せて、協力者に幸福感についてアンケートをとった。このアンケートの結果と、センサーから得られた「組織内での行動の多様性」の指標を突き合わせたところ、相関係数0.94という強い相関が見られた。


 「人の無意識下の動きと幸福感には、強い相関があるということがわかってきた。例えば人は座っていても小刻みに動いている。ハッピーな人は小刻みに動いており、その行動には、いわば『弾力性』がある。これに対してアンハッピーな人はそうではない」(矢野氏)。


 研究をさらに重ねた結果、「行動に多様性があり、かつ幸福感を得ている人は生産性が高い」(矢野氏)ことが判明した。これはコールセンターや開発職など異なる職場・職種であっても、同じ傾向を示すという。


 日立は一連の研究成果を基に、行動データを解析してAI(人工知能)で従業員にアドバイスを提示するシステムを開発した。例えばコールセンターのスーパーバイザーに「今日はこの人に声がけをしましょう」と示す。システムを活用したことにより平均27%受注率が向上したケースがあるという。


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