４．数年以内に転職する１．全3．どちらともいえない 違う 1．全く違う」）満足度：質問「あなたは、いまの職場で働くことに満足している。」、回答選択肢「5．全くその通り 4．どちらかといえばその通り らともいえない 1．全く違う」）※３ なお、ここでは民間企業をその人員規模から大企業・その他企業に便宜的に分けて分析しています。※４ 「ミッション等への共感」については二値のダミー変数なので、他の説明変数に比べて係数の大きさをやや割り引いて考慮する必要があります。※１ 「風通しの良さ」は、アンケート項目のうち、「相談しやすい雰囲気」及び「職員を大切にする空気」に関するものを因子分析によって評価・合成した変数です。また、「業務・必要人員の整理」は、同様に、「業務効率化の取り組み状況」と「適切な人員配置」に関する項目を合成した変数であり、本稿では、過重な負荷なく職務遂行が可能な職場の状態を評価する指標と捉えています。※２ 具体的な質問項目及び回答選択肢は次のとおりです。転職意向：質問「あなた自身は、今後、転職することを考えていますか。」、回答選択肢「５．現在、転職活動中である ことを考えている ３．将来的には転職することを考えている ２．どちらともいえない く考えていない」）熱中度：質問「あなたは、いまの職場の仕事に熱中することができている。」、回答選択肢「5．全くその通り 4．どちらかといえばその通り 2．どちらかといえば3．どち2．どちらかといえば違う 個々人が持っていても、各自が暗黙に想定する影響の大きさは異なるものと思います。この点、仮定でも良いので一つの指標として数量化できれば、共通の尺度となり、質の高い議論につながるのではないかと考えます。柄も多くあります。また、数値の共変関係のみから誤った因果関係を仮定してしまうこともあり得ます（本研究においても、変数間の関係はあくまで相関であり、因果は明らかではありません）。そういった状況下では、定性的に因果のメカニズムを考察することも非常に重要であると考えます。⑵ 用のコーディング等、この機会にＡＩを目一杯活用し、相当な生産性の向上を感じました。もちろん、自分自身でアウトプットを精査する必要はありますが、リサーチにおいても非常に強力なツールであると考えられます。したいと思います。一年という限られた期間ではありましたが、知見を深められた非他方で、実際には数量化に馴染まない事リサーチにおけるＡＩ活用今回、研究の企画、先行研究調査、分析以上で、当方の研究に関する報告を終了常に有意義な時間でした。御支援を賜りました全ての皆様に、篤く御礼を申し上げます。今後、データの分析や可視化を通じて、質の高い議論の形成等に貢献することで、得た知見を社会に還元してきたいと思います。なお、本研究は筆者の個人的見解であり、所属機関の見解を示すものではないことを申し添えます。（たなか・よしあき）2025 8月号 人事院月報 36
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