「通勤はわるいもの？」モバイルセンシングで仕事の成果と通勤の関連性を解明

通勤が労働者の作業にどのような影響を与えているか、ウェアラブル技術で計測されました。
結果、すべての通勤が悪いわけではないこと等が判明しました。

Information about worker commutes from smartphones and fitness trackers can predict individual job performance, according to a Dartmouth-led study.

参照元：https://home.dartmouth.edu/news/2021/11/wearable-tech-confirms-wear-and-tear-work-commute
– ダートマス大学 Dartmouth College. 11/19/2021 –

スマートフォンやフィットネストラッカーから得られる労働者の通勤に関する情報は、個人の仕事のパフォーマンスを予測できることが、ダートマス大学が主導する研究で明らかになりました。

この研究では、通勤が仕事の質に及ぼす行動的・物理的影響を確認しています。

また、個人のハイテク機器から得られるデータが、従業員の生産性や満足度の向上に役立つことも示されています。

ダートマス大学コンピュータサイエンス学科のアルバート・ブラッドリー1915年第3世紀教授であり、本研究の主幹研究者であり共著者であるアンドリュー・キャンベル氏は話します。

「通勤時間があなたの一日を予測します。この研究は、モバイルセンシングによって、オフィスへの往復が個々の労働者にどのような影響を与えるかを特定できることを示しています。」

本研究の参加者は、「Garmin vivoSmart 3」という活動量計とスマートフォン用のセンシングアプリを使用して、活動量、電話の使用状況、心拍数、ストレスなど、通勤中の生理的・行動的パターンを記録しました。

また、このシステムは、場所、天候、通勤時間、通勤のばらつきなどの外的要因も把握しています。

研究者らは、COVID-19パンデミックが発生する前の1年間に収集した275人の労働者のデータを分析しました。

約95％が車で移動していた労働者は、移動中にモニターされました。

また、通勤の前後30分間もモニターされました。

ダートマス大学の博士課程に在籍し、論文の筆頭著者であるSubigya Nepal氏は話します。

「機械学習モデルを構築して、仕事の成果を正確に予測することができました。通勤ストレスを、通勤経験に対する生理的反応とともに客観的に評価できたことが鍵でした。」

この研究では、労働者を評価するために、「非生産的な労働行動」と「組織市民行動」という2つの基準を用いました。

反生産的な行動は意図的に組織に悪影響を与えるもので、市民行動は有益なものです。

この2つの指標の基準値は、自己申告式のアンケートによって定期的に設定されました。

タックビジネススクールの経営・組織学教授で、研究チームのシニアサイエンティストであり、本研究の共著者でもあるピノ・アウディア氏は話します。

「業績の低い人に比べて、業績の高い人は、出勤と退勤の時間に一貫性がある。この結果は、通勤のばらつきによる悪影響を劇的に減少させるものであり、高いパフォーマンスを得るための秘訣は、より良いルーティンを守ることにあるかもしれないことを示唆しています。」

ハイパフォーマーとローパフォーマーの通勤パターンには、さらに以下のような違いがあります。

• 高業績者は、体力やストレス耐性を示す生理学的指標を持っている傾向がある。
• 低業績者は、通勤前、通勤中、通勤後のいずれの時間帯もストレスレベルが高い。
• 低業績者は、通勤時に携帯電話をより多く使用している。

今回の調査では、労働者は通勤時間よりも帰宅時間のほうが長いこともわかりました。

本研究によると、通勤に関する先行研究では、通勤によるストレス、不安、フラストレーションは、効率の悪い労働力、逆効果の労働行動の増加、組織市民行動の低下につながることが指摘されています。

本研究は、邪魔にならないウェアラブルとスマートフォンを用いて、通勤データのみからワーカーのパフォーマンスを予測した初めての研究です。

研究者らによると、これまでの研究では、ヘッドマウントや電極など、より侵入性が高く高価な技術を用いて通勤体験を把握していましたが、通勤データと職場でのパフォーマンスへの影響を結びつけた研究はこれまでありませんでした。

ダートマス大学DartNets研究室の共同ディレクターであるキャンベル氏は話します。

「今回の実証研究で得られた知見は、この分野が将来の仕事のための重要な研究領域であることを示しています。」

この研究では、すべての通勤が悪いわけではないことも実証されました。

今回の研究では、歩行距離や歩数などの通勤特性を追跡することで、積極的な通勤形態をとっている人は、通常、職場での生産性が向上することが確認されました。

将来的には、ユビキタスセンシング技術によって、通勤時のストレスを検知し、音楽やポッドキャスト、友人や家族とのつながり、小休止のヒントなど、それぞれのニーズに合わせた介入を行うことができるようになると研究者たちは期待しています。