「離職が25%低い」の反対側に、+0.235 という値が座っていた

仕事を自分で作り替える人は辞めにくい——そう書かれた資料はよく見る。122標本を集めたメタ分析を開くと、全体の相関は −0.02 で信頼区間はゼロを跨いでいた。皮肉なことに、そこで唯一大きかったのは符号の逆の値で、しかもそれは「邪魔なものを減らす」という、いちばん実行しやすい方向に付いていた。

段はひとつ進んで、残ってもらう段に入る。前の単位までは「聞いた話」と「実際」が合っているかを測っていた。ここからは、同じ人の同じ仕事が、時間とともに変わっていくかが測られる。

この単位が扱うのは一点——「ジョブ・クラフティングを行う従業員は離職率が25%低い」という言い方が、メタ分析とどう食い違っているかである。あわせて、昇進という言葉に付いてくる数字が、いまも決着していないことを見る。誰を昇進させるべきか、どんな制度を入れるべきかは書かない。何がどう測られたか、だけを見る。

辿れた先には、逆の数字があった

「25%低い」を4通りの語形で探し、専門機関の要約と、この種の統計を集めた頁を2つ当たったが、特定できる調査には行き着かない。ただしこの単位の主題はそこではない。辿れなかったことより、辿れた先に逆の数字があったことのほうが強い。

全体の相関は、ほぼゼロだった

2017年の *Journal of Vocational Behavior* 102巻112-138頁に、ジョブ・クラフティングのメタ分析がある（K=122の独立標本、N=35,670人）。要旨はこう書く。

> “Differential results emerged when considering specific job crafting dimensions.”（個々の次元を考えると、異なる結果が現れた）

離職の側はどうか。 同論文の帰結の表で、離職意図の行の全体の値は——rc = −0.021、K=4、N=2,429、95%信頼区間は −0.066 から 0.023。ゼロを跨ぐ。 「25%低い」どころか、大きさも向きも、ここには無い。

次元によって、符号が反転する

同じ表を次元ごとに開くと値がばらける。構造的な資源を増やすは rc = −0.158、社会的な資源を増やすは rc = −0.022、挑戦的な要求を増やすは rc = −0.091。そして唯一大きいのが、符号の逆のほうである。

> “...whereas decreasing hindering job demands was related to turnover intentions (rc = 0.235).”（妨害的な職務要求を減らすことは、離職意図と関連していた）

rc = +0.235（K=3、N=2,240）。 邪魔なものを減らすという、いちばん実行しやすそうな方向が、辞めたい気持ちの高いほうと結びついている。 どの次元も K は3〜4本しかない。「クラフティングをすればよい」ではなく「何をクラフトするかで符号が変わる」である。

姓と年では区別できない二本がある

ここで書誌の注意をひとつ。同じ2017年の同じ誌に、著者が3名重なる別のメタ分析がある。 一方は98巻17-34頁でキャリア適応力を扱い、著者は3名。いま見ているのは102巻112-138頁、Katz I.M. が加わった4名、主題はジョブ・クラフティングである。 姓と年だけの出典表記では、この二本は区別できない。 引用管理の道具はたいてい姓と年で鍵を作る。並べて置くと、静かに入れ替わる。

独立した3本が、同じ向きを指している

設計の違う2本が、同じ向きを出している。

2019年の *European Journal of Work and Organizational Psychology* 28(3):300-314 は、6か月あけた2時点の追跡（111人）と、介入群60人・統制群59人の準実験を組み合わせる。

> “Decreasing demands at Time 1 negatively affected work engagement, task performance, and career satisfaction at Time 2.”（時点1で要求を減らすことは、時点2のワーク・エンゲージメント、課題遂行、キャリア満足に負の影響を与えた）

介入は「資源を求める」と「要求を減らす」の両方を増やしたが、成果に効いたのは前者だけで、後者は下げるほうへ動いた。

2024年の *Journal of Occupational and Organizational Psychology* 97(1):47-73 は、K=58標本・N=20,347人のメタ分析的な構造方程式モデルである（著者自身が横断データだと明記する）。

> “Results also indicated that challenge and hindrance demand crafting increase job strain via increases in job demand.”（挑戦的要求および妨害的要求のクラフティングは、職務要求の増加を介して職務ストレインを高めることも示された）

別チーム・別データ・別手法で、同じ向きである。

出発点の論文は、効果を測っていない

この言葉の出発点は2001年の *Academy of Management Review* 26(2):179-201 である。抄録の最後はこうである。

> “We offer a model of job crafting that specifies ... (3) its likely individual and organizational effects.”（我々はジョブ・クラフティングのモデルを提示する。……そして(3)その、起こりうる個人および組織への効果）

“likely”——起こりうる、である。 提案であって測定ではない。離職率の数字は、この論文には無い。

昇進のほうは、いまも決着していない

成長の話は、たいてい昇進の話に着地する。ここには正面から対立する二つの説明が並ぶ。

一方は2019年の *The Quarterly Journal of Economics* 134(4):2085-2134 である。以下の数値は、同じ著者らの作業論文版（NBER Working Paper 24343）から取った。掲載版の抄録には到達できていない。

> “The best worker is not always the best candidate for manager.”（最良の働き手が、つねに最良の管理者候補であるとはかぎらない）

> “doubling the new manager's pre-promotion sales corresponds to a 7.5 percent decline in the sales performance of each of the newly-promoted manager's subordinates.”（昇進前の売上が2倍だと、その新任管理者の部下ひとりひとりの売上成績が7.5%低いことに対応する）

作業論文版の標本は、営業成績を管理するソフトの提供元が持つ、その導入先214社・53,035人、うち期間中に昇進したのが1,531人、2005年から2011年である。データがあるのは、その種のソフトを買った企業だけである。

もう一方は2004年の *Journal of Political Economy* 112(S1):S141-S163 で、まったく逆を言う。

> “This view is unnecessary and inconsistent with the data. Below, it is argued that ability appears lower after promotion purely as a statistical matter.”（この見方は不要であり、データとも整合しない。以下では、昇進後に能力が低く見えるのは、純粋に統計上の事柄であると論じる）

> “Rather than evidence of a mistake, the Peter principle is a necessary consequence of any promotion rule.”（誤りの証拠であるどころか、ピーターの法則はいかなる昇進ルールからも必然的に帰結する）

昇進の基準は「満たしたこと」の証拠であり、次に測れば平均のほうへ戻る、という主張である。 片方だけを引けば「昇進のさせ方が間違っている」に読め、もう片方だけを引けば「落ちて当然だ」に読める。同じ現象について、いまも決着していない。

「良い管理者」は離職を減らす。それ以外は一貫しない

2021年の *Journal of Political Economy* 129(1):243-285（大手技術企業1社の人事データ）は、部下との関わり方の技能を調査で測り、二つを並べて報告する。

> “survey-measured people management skills have a strong negative relation to employee turnover”（調査で測られた人の管理の技能は、従業員の離職と強い負の関係を持つ）

> “However, people management skills do not consistently improve most observed nonattrition outcomes.”（しかし、人の管理の技能は、離職以外の観測された成果のほとんどを、一貫して改善はしない）

辞める人は減る。それ以外の指標は一貫して良くならない。 同論文は、そうした管理者自身の評価・昇進率・昇給が高いことも報告する。

機会を開くと、そのぶん不採用が増える

社内公募の実証がある。2021年の *Academy of Management Journal* 64(1):63-85 は、1社・5年・9,355件の「社内応募の不採用」を数えた。

> “Yet these markets generate more internal rejections than matches, as not all internal applicants are hired.”（しかしこうした市場は、マッチよりも多くの内部的な不採用を生む。内部の応募者全員が採用されるわけではないからである）

所見は、面接まで進んで落ちた人と、社外ではなく社内の別の人が選ばれた場合のほうが、その後に辞めにくい、というものである。機会を開くこと自体が、開いた数より多くの「落ちた人」を作る。落ちた人の側は、ふつう数えられていない。

時間・変化：2001年から2024年へ、何が測られるようになったか

順に置く。2001年、概念が提示される。効果は “likely” と書かれ、数値は無い。2004年、昇進後の低下は統計上の必然だという理論が出る。2017年、122標本のメタ分析が、全体では離職意図とほぼ無関係、妨害的要求を減らす次元だけ逆符号だと示す。2019年、2時点の追跡と準実験が、要求を減らす方向は成果を下げると示す。同じ年、214社の営業データが、現職の成績で選ぶと部下の成績が下がると示す。2021年、1社の人事データが、離職は減るがそれ以外は一貫しないと示し、社内公募の不採用9,355件が数えられる。2024年、58標本のメタ分析が、要求のクラフティングは負荷を上げると示す。

23年で増えたのは、効果の確からしさではなく、「どの向きにクラフトしたか」を分けて数える習慣のほうである。 分けたとたん、平均の下で符号が打ち消し合っていたことが見えた。

妨げるもの、助けるもの、最初の一歩

妨げるものの筆頭は、「自分で仕事を作り替える」という話が、まず良いこととして流通することである。良いか悪いかは、どちらへ作り替えたかで変わる。 増やす側と減らす側は同じ言葉で呼ばれているが、測ると逆を向く。

標本の偏りも断っておく。ここで引いた実証は、北米と欧州の、記録が残る組織に大きく寄っている——ソフトの導入先214社、大手技術企業1社、社内公募のある1社、K が3〜4本のメタ分析。社内公募の無い場所も、成績を数値で持たない仕事も、この中に入っていない。 共通しているのは、いま在籍している人のデータであることである。

助けになるのは、自分の担当範囲が半年でどう変わったかを、増えた側と減った側に分けて書き出してみるという一手である。効き目は量ではなく、「自分から広げたもの」と「気づいたら増えていたもの」が別々に見えることにある。

最初の一歩は10分。半年前と比べて広がった項目にチェックを入れ、そのうち自分から広げたものに印を付ける。 いま働いていなくてよい。過去の仕事でも、続けている活動でも、引き受けている役割1つでも足りる。

ここまでで、変わっていく側の測られ方を見た。次の単位では、その側に付けられている、いちばん流通している名前を扱う。その名前が何を指しているのかを、名前を広めた側自身がどう書いたかから見る。

「25%低い」の便利なところは、方向がひとつしか書かれていない点である。原典の表を開くと、方向は5つあり、そのうち4つは小さく、いちばん大きい1つは逆を向いていた。邪魔なものを減らすというのは、いちばん先に思いつき、いちばん実行しやすい。だから平均を出すとき、その1本だけが他を打ち消して、全体はほぼゼロになる。ほぼゼロという数字は、何も起きていないという意味ではない。反対向きのことが同時に起きている、という意味である。