自己紹介

ベターオプションズ代表取締役の宮中大介と申します。メンタルヘルスや組織開発関連ビジネスの開発支援、人事・健康経営関連のデータ分析に従事しています。株式会社ベターオプションズ：

はじめに

企業で従業員のメンタルヘルス対策を進めている、人事担当者や産業医、保健師の方からよく聞く声として、「経営層が重要性を理解してくれない」、「会社が予算を付けてくれない」というのがあります。

企業がメンタルヘルス対策に投資することを躊躇してしまう理由としては、その投資対効果、「メンタルヘルス対策をすることが企業にとってプラスなのか？」という確固たる根拠がないことが考えられます。

弊社はこれまで顧客企業のストレスチェックや人事関連データ分析を通じてメンタルヘルス対策が企業の利益につながることを顧客企業に対して実証してきましたが、その成果は開示出来ません。そのため「これからメンタルヘルス対策に力を入れたいが、その根拠が欲しい」という企業の声に応えづらい状態でした。

2019年以降になり、日本人の大企業の従業員を対象として、メンタルヘルスと休職や退職との関連を実証的に示した学術研究成果が公表されており、それらをメンタルヘルス対策への根拠とすることが可能となってきました。

今回は、そうした学術研究成果のうちの２つをご紹介したいと思います。

高ストレス者と休職の関連

北里大学の堤先生を中心とした研究で2019年に公表された成果です。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5799101/pdf/1348-9585-60-55.pdf
上記リンク先の論文は無料で内容が読むことが出来ますが、生存時間解析（Survival　Analysis）という専門的な手法を用いていますので、ポイントを以下でなるべく平易に説明します。
研究の対象は金融関連の上場企業です。
2015年7月～8月にかけてストレスチェックを受検した従業員から既往歴等を理由として除外した14,686人（20-66歳）を1年間追跡し、その後の1か月以上の病気休職の発生が、ストレスチェック受検時の高ストレスか否かとの関連を調べています。
なお、生存時間解析という分析方法では、1か月以上の病気休職以外に従業員が追跡不能になる事象、たとえば退職や解雇等の発生の影響を考慮して、純粋に1か月以上の病気休職の発生までの時間を分析しています。
論文のポイントは本文中のFig.２に示されています。
この研究では男女別で解析が行われているため、Fig.２では男女に分けて図があります。
上の男性用（Male）で説明します。横軸がFollowed by monthとなっていますが、これはストレスチェックの受検時からの経過月数です。
縦軸は1か月以上の病気休職した従業員が発生するたびに上昇していくと考えて下さい。上の曲線が高ストレス（high-stress）に該当した従業員に対応する曲線、下の曲線が高ストレス者ではない従業員に対応する曲線です。
図を見ると、上の曲線と下の曲線の差が、経過月数が進むにつれて大きくなっていることが分かります。
まとめると、ストレスチェックで高ストレスに該当した人は、そうでない人に比べると、その後1か月以上の病気休職しやすいことが分かります。

従業員が病気休職した場合、当人が戦力から離脱してしまうことの影響はもちろん、他の従業員への業務引き継ぎ、管理職の対応負担、人事担当者の対応負担が発生します。

また、同じ部署内で休職者が発生したことが他の従業員のメンタルヘルスやモチベーションに悪い影響を及ぼしてしまう可能性もあります。

ストレスチェックの高ストレス者に適切に対応することで、そうした負担の発生を未然に防ぐことで、企業の利益に貢献することが出来ると考えられます。

高ストレス者と退職の関連

次は、同様にストレスチェックの高ストレスに該当した人がその後退職しやすいことを示した研究です。

こちらは、北里大学の可知先生らによる研究で2020年に公表された成果です。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7001282/

こちらもリンク先のの論文は無料で全文が読めます。

研究対象者は金融関連の企業。20歳～49歳の従業員です。
2012年の10月から11月にかけて実施されたストレスチェックを受検した従業員から病歴のある等の条件で除外した9,657人を、2016年の4月1日時点まで追跡した研究です。

上述の休職との関連を調べた研究と同様に生存時間解析という手法を用いて研究しています。これは、退職以外に従業員が追跡できなくなる事象の影響を考慮して純粋に退職の発生までの時間を分析するためです。

こちらの論文でも本文中のFig.2がポイントです。

男女に分けて解析を行っているため、男性（Male）と女性（Female）に対応する図があります。
上の男性用（Male）で説明します。横軸がTime(days)、これはストレスチェックの受検時からの経過日数です。

縦軸は退職する従業員が発生するたびに上昇していくと考えて下さい。上の曲線と下の曲線の差が、経過月数が進むにつれて大きくなっていることが分かります。

上の曲線（実線）が高ストレス（high-stress）なので、高ストレスに該当した人は、該当しない人（グラフでは点線）と比較して、その後退職しやすいことが分かります。

まとめると、ストレスチェックで高ストレスに該当した人は、そうでない人に比べてその後退職しやすいということです。

従業員が退職することでも、病気休職と同様に、戦力が失われることや、業務引き継ぎや人事担当者の負担の増加につながります。

特に若手中心に採用難が続く昨今においては、退職が相次ぐと採用関連コストの増加につながることも考えられます。ストレスチェックの高スレス者に適切に対処することで退職者の発生を防ぐことが出来れば、そうした負担増加を未然に防止することになり、企業の利益に貢献できると考えられます。

以　上