ノーベル賞を受賞した
画期的な統計手法とは

　因果関係を立証する統計手法として、ランダム化比較試験（RCT、Randomized Controlled Trial）がある。RCTが注目を集めるきっかけとなったのは、貧困問題研究にRCTを活用したマサチューセッツ⼯科⼤（MIT）のアビジット・バナジー氏らが2019年にノーベル経済学賞を受賞したことだ。
　
　RCTとは、無作為（Random）に割り付けた2つのグループ（介入群と対象群）を比較することで、選択（セレクション）バイアスを回避しながら、2つのグループを隔てる要素（介入の有無）がもたらす効果（因果関係）を見える化する実験アプローチだ。
　
　これまでRCTの活用は、製薬業界の臨床試験や国際問題の学術研究などに限られていた。実証実験に要するコストや時間が膨大となるためである。

　人的資本投資リターンの可視化におけるRCTの活用は、個別の民間企業には荷が重いかもしれない。なぜなら人的資本への追加的な投資、たとえば研修制度や人事管理システムを特定のグループ（部署など）だけに導入し、非介入グループとの差を計測するという行為は、経営判断としてジレンマがあるためだ。

　そこで、個別企業にできる代案として推奨したいのは、実際に大がかりなRCT実験を行わないにせよ、自然実験アプローチを取ることである。

　具体的には、研修制度や人事管理システムの導入（介入）の前後でトレンドに差分が生じたかを計測する「回帰不連続デザイン」、あるいは「差の差分析」を活用することで、人的資本投資リターンの一定の検証は可能であろう。

　個別企業が抱えることになるジレンマを克服する、あるいは本来の目的（人的資本投資の企業単位での効果検証）のために、政府、金融当局、業界団体、学術界が主導し、従業員単位ではなく、企業単位での人的資本投資リターンのRCT検証が進むことを期待したい。

（フロンティア・マネジメント マネージング・ディレクター 企業価値戦略部長　山手剛人）