<論説>問題解決における個人と集団の成果比較

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(1)論. 説. 問題解決における個人と集団の成果比較境. 忠、. 宏. メンバ一の活動が正しい方向に向げられること. I. 問. 題. 何らかの知的作業を行な 5 場合に，個人と集団のいずれが有利なのか，また，いずれかに優位性が見い出されたとしてその原因はどこにあるのか，という問題は社会心理学において古くて新しい問題である．さらに，職場集団あるいは組織構造の設計やリーダーシ. および個々のメンバ一の問題解決への貢献能力に応じて活動が構造化され作業の効果的配分が出現することなど集団の問題解決における相互作用過程にあるとしている・. しかし表. 1. の結果に示されるような作業成. 果の単純比較からは， Shaw. の指摘するような. 「集団過程」そのものの優位性を結論すること. プ開発の究極. はできない．表 1 に示されるような集団成果の. の目的が集団作業の優位性の極大化にあるとす. 表面的な優位性は，次のふたつの仮説のいずれ. れば，この問題は産業・. によっても説明可能である．. ，. 組織心理学の中心的テ. ーマでもあろう．このような重要性にもかかわらず. ，. この問題. への明確な解答はいまだ与えられていない・たしかに，従来の研究の多くでは，学習・判断・問題解決などさまざまな知的課題において. ，作業時. 間は若干長びくものの成果の質および量とも個人はくらべ集団の方がすぐれているという結果. が見い出されている (Lorge,RoX, Davitz and Brenner, 1958). たとえば，問題解決における集団の優位性を例証した代表的研究に Shaw (1932)がある・ Shaw は，個人および 4 人集団に，正しい解答に達するためにはいくつかの. ス. テ，プをふむ必要のある複雑な知的パズルの解. 決を課し表 1 に示されるような結果をえている．このような表面的な成果レベルにおける個人にくらべた集団の優位性は他の多くの研究でも共通に見い出されている・さらに， Shaw は，集団の問題解決過程. ( 集団内相互作用 ). の観察. から，集団成果の優位性は，初期において提案される個々のメンバ一の解決案が多様な視点からチェックされ. 誤りが排除されることで個々の. 資源配分仮説．集団は個人にくらべすでに. よ. り多くの知的資源を配分されており，なんらか 0 集団過程 ( 資源結合過程 ) ではなく，個人と集団という条件設定そのものによって出現する資源配分格差が集団成果の優位性の源泉である．つまり，集団の問題解決確率は集団の構成員個々人の個人レベルでの問題解決確率の集積にすぎない．したがって，. この仮説からほ，集. 団の成果レベルはメンバ（のなかのもっとも有能な人 ( 個人レベルでの問題解決確率のもっとも高い人 ) の個人作業での成果をこえることほできないことおよび集団作業でなくとも集団表. l. 問題 1.. 問題 2. 問題 3.. Shaw. (1932) の実験結果. (正解率 ). 個人. 集団 0 ， 60. 正解率. 0 ． 14. 所要時間. 4.5 分. 6.5 分 0 60. 所要時間. 0 ．㏄ 9.9 分. 16.9 分. 0.10 15.5 分. 18.3 分. 正解率正解率. 所要時間. ・. 0 ． 40. メ.

(2) 60 (60). 横浜経営研究. 第Ⅷ 巻. 第. 1. 号 (1987). 計が. 曲子. むこ. 統と. のに. 果る成な. 業じ作同. 個人ルは. のべ. 分レ. 数果大成. 司れ. じば. ︵合れ. とする. 11. 集団による問題解決過程のモチ集団の成果レベルが，. 資源結合仮説，集団成果の優位性の源泉は知的資源配分格差のみでなく，. これらの知的資源. を与えられた課題遂行に適するように結合し構造化していくという集団過程にある，また，こ. の集団過程のなかでは，相互の知識および情報の共有化がはかられることで集団の課題解決に. 必要な知的資源そのものが増大するジー効果の出現 ). この仮説からは，は集団のなかのもっとも有能な作業での成果レベルおよび. メ. ノ. ソバ. ( 集団シナ. 集団成果. ン " 一の個人ー. と同人数分. の個人作業成果の統計的結合をこえられることが予測される・さらに，たとえ知的資源配分が多くとも，集団のなかに課題解決に適した相互作用過程が出現しなければ. ，集団成果は個人件. 業の成果レベルをこえることはできないことも予測される．. ル. 個々のメンバ一の個人. 作業成果の単純な集積にまさるかどうかを検討するためには，まず，個々人の成果，ょり正確には，個々人ごとの問題解決確率を集団の問題解決確率へと集積するための方法が必要となる・このょうな個々人の問題解決確率を集団レベルの問題解決確率へ集積するためのモデルとして代表的なものほ， Lorge と SoIomon (1953) の. non Ⅰnteractional ab Ⅲ ty model. Lorge. Solomon. と. である・. は，集団での問題解決にお. いて，①個々人の問題解決確率はあらかじめ決められており，かつ，②集団での問題解決活動によって個々人の問題解決確率が相互に影響されることはないという仮定のもとでは，集団が問題を解決することのできる確率は，その集団が個人でも与えられる問題を解決できるメンバーを少なくとも 1 名以上有している確率に等しいとして次のようなモデルを提示している・. 本研究の目的は，問題解決課題における集団成果の表面的な優位性の源泉が，単なる知的資源配分格差にあるのかあるいは集団内に出現する知的資源結合のための特定の相互作用過程にあるのかを実験的に検討しょうとするものであるが，その前にこれらのふたつの仮説に関連した代表的な研究，㌦ rge と SoIomon (1955), DWis と R ㏄ tIe (1963), Hoppe (1967) を吟味し従来の研究における問題点を明らかにしておこう．. なお，資源配分仮説については，集団規模の. 月0 巨 1 一く礼一 P り * ここで，. 昂は，. (Ⅰ ). ゐ名のメンバ（からなる集. 団が問題を解決できる確率，. 巧は，. 個々の. ノ. ン " 一が個人で問題を解決できる確率・. ㌦rge. Solomon (1953) は，㈲によって示されるモデルを Shaw (1932) の実験結果にあてはめ， 3 つの問題のうち問題 1 と問題 3 のふたつにおける集団成果の優位性はこのモデルと. 増大に体ない集団成果が単調に上昇するわけで. で十分に説明しうること. はなく，集団成果は知的資源の増大にょ 6 課題解決能力の上昇分と規模の増大にともたう調整活動への資源投入量の増加による損失分との関係によるが，この点についての詳しい議論は Steiner (1966) を参照されたい・. 優位性は Shaw. ，つまり，集団成果の. (1932) の指摘するような特定. の集団過程にあるのではなく単純な. メ. ソバ一の. 数によって説明できることを示している・さらに，彼らほ， (1)のモデルに適合しない間題 2 は，問題そのものが複合化しており，その解決には，ふたつの問題解決のステップを必要とするということから，それぞれのステップご.

(3) 問題解決における個人と集団の成果比較. との集団としての問題解決確率は相互に独立しているという仮定のもとに，各ステップごとに (1)のモデルを適用し各ステップでの問題解決確率を集積していくという次のようなモデルでの説明を試みている・. Lorge 、 Solomon. 表 2. (境. 4 人集団を構成するメンバ一のタイプ. メンバ一の. タ. イ. Xi X2. なお，㈹のモデルは，. (61)@61. 忠宏 ). 問題解決能力. プ. 2 つの段階の両方とも解決できる段階Ⅰ ほ解決できるが段階 2 は解. 決できない. のモデル A と呼ばれ，多段階で. の問題解決を想定する次のモデルは， Lorge.. Solornon のモデル B と呼ばれる．. X3. 段階Ⅰは解決できないが段階 2 は. Ⅹ，. 解決できるどちらの段階も解決できない. 2. Pi,. ︶. ヰ上︵. Ⅰ lユ. ，ⅡⅡ 伸. 一 G 一. P. い問題を解決することができるという. 資源結合. 仮説からの予測を支持することになるという点ここで， J は問題解決のステップ数を， F,J. である．. はステ，プソにおける個人の問題解決確率を示. たとえば， 2 段階からなる問題解決に取り組. す・ただし実験結果からはそれぞれのステップごとの個人の問題解決確率を推定することは不可能なため，個々人の問題解決確率は各ステ. む 4 人集団を考えてみよう・. ップを通して一定であるという仮定のもとに，. らなる集団では，. Fn7j二円 '" を (2)に代入した次のモデルが用いら. るし当然集団も問題を解決し 5 6. また， ( 照，あ，Ⅹ，， X,) という集団では，個々のメンバーは誰も問題を解決しえないとともに集団. れている． P@フ二 [1 一 (l 一 P. ⅠⅠ. ね)k],. く. 3). るメンバーとして表 2 に示すようなタイプを仮拓 ) というメンバ（か定すると，(拓，Ⅹ，Ⅹ，，. も問題を解決しえない・. ( Ⅹ，Ⅹ，あ，. のように，それぞれの段階の問題を解決し. は，たとえどのメンバ（も単独では問題を解決. ることから，問題解決における集団の優位. しえなくても集団としては問題を解決できる. によって Shaw ぅ. 。). しかし. (1953) は， (3)のモデル (1932) の問題 2 の結果も説明. Lorge し. 苗が個人でも問題を解決し. ぅ. X と Solomon. この集団を構成す. 性は特定の集団過程ではなく，単にメンバ ∼個々人の問題解決能力 ( 知的資源 ) の集積のみで説明し. ぅ. るとしている．. このょうに， Lorge と Solomon. (1953) の分. 析は，前述の資源配分仮説を支持するものであるが，次の 2 点においてはなお問題を残している・ひとつは，彼らが分析しているのは Shaw (1932) の実験結果であり，モデル A によって説明できない問題 2 の結果を，問題解決の多段階性によって説明しようとするのはそれぞれの問. ぅるメンバーを少なくとも上毛以上有する集団. ことになる・したがって， Lorge と Solomon (1953) のモデル B は・与えられた問題がいくつかの下位問題に分割可能であれば，集団はメンバ一のなかでもっとも有能な個人の成果をこえることができることを示すものともいえる．このょうな作業の分割と成員間への役割配分は，. 集団がその知的資源を構造化し結合するための集団過程の中心的課題である，さらに， Lorge と Solomon (l953)は，問題解決確率の各ステ，プおよび個人間での独立性を仮定している. 題の多段階性が事前に操作されていないという点で無理があること，ふたつには， Lorge と Solomon (1953) も指摘しているところである. 段階での特定のメンバ一の問題解決が他のメン. が，問題解決の多段階桂が導入されると. バ一に伝達され共有されなければならない．あ. ぎ，集. 団ほそのメンバ一の誰もが単独では解決しえな. が，これはきわめて非現実的な仮定である．. ま. ず，彼らのモデル B が成立するためには，第1. るいは，より正確には，第2 段階のみを解決し.

(4) 62 (62). 横浜経営研究. 第 Ⅷ巻. 第 1 号. (1987). うる特定のメンバ一に伝達されねばならない・. 一方， 3 人集団では，分析・統合・問題解決の. さらに，集団内におけるこのような. ニケ. いずれにおいても集団成果は，モデル A からの. ン』一に新たな情報を提供. 予測のレベルに一致しており，最終的な問題解決においては，作業の位相間での分割を前提と. ーションは，他の. ノ. コ. 「. ュ. することになり，彼らの問題解決能力 ( 集団の知的資源. ). を増大させると考える方がより. 白. 然であろう・したがって， Lorge と Solomon (1953) のモデル B は，いくつかの下位問題へ分割可能な複雑な問題解決では. 1.00 [. ，資源結合仮説を. 4. .80. .60. Lorge と Solomon (1953) のモデル A およびモデル B を，事前に問題解決の多段階牲を導る・. ( 段階. 1). ( 段階. 2). Ⅰ. .20 /A. //. という異. 0 5. 10. 20. 15. 25. 30. ・. 且. ・. Ⅰ. 40. ブム -" 文久. ゴ 7 々つっノイ" ，，. イ. N. TIO. U L O S. 0. 3 人集団. 1.1. ⅠⅠ 8. ヰ土ア上. 000. T I. 図 1. M. 35. 0 3. 5 2. 0 2. 5. 5. 2 人集団 227 946 786. ノ仇. 000. 575 876. 桁︶合︶決. 分︵統︵問. 個人. ( 正解率 ). 35. 7 ロ・っ・Ⅰ ト・）・口. 0. (l9 冊) の実検結果. 冬 Ⅰ. S. SI. 10. 独作業の集積のレベルにも達していなかった・. 表 3 Hoppe. せ. -A-. E H T N Y S. メンバ一個々の単. 40. 0 4. 6 丁まわっていた・つまり，. コ Ⅰ. 5. 0 6. おいても集団成果は，モデル A からの予測ょり. 35. 0. らの予測値を算出し，図1 および図 2 に示されるように，実測値との比較を行なっている・予測値と実測値の分布の適合皮検定によれば， 2 入集団では，分析・統合・問題解決のいずれに. ，ム. (2戊による ) か. タ. a ただし，. 30. ⅠⅠⅠⅠⅠ. モデル A とモデル B. 0 2. は，これらの結果について，分析と統合ではモデル A からの，問題解決については. 0 4. Hoppe. 25. 0 6. 有意に高い正解率を示した・. 0 8. 3 人集団は個人および 2 人集団のいずれよりも. zO Ⅱト乍 0 ㌔ 0 ビⅠ. も，個人と 2 人集団とでは有意な差は見られず，. 20. 1.00 「. 題を個人， 2 人集団， 3 人集団に課し表 3 に. 示されるような結果をえている・正解率については，分析・統合・問題解決のいずれについて. 15. キ. Doodlebug 問. なる位相間の移行を必要とする. ANALYSIS /. Hoppe(1967) があ. と統合. ，令. .40. Hoppe は，問題を最終的に解決するため. には分析. ，，. A /Ⅰ. 部分的ではあるが支持するものといえる・. 入して検討している研究に. 冬ヰ心 "- 込. @--. 40. E. 2 名集団の実測位と予測位・主恩は実測忙，点糠は予測位・ムはモチル A よりの予測位・ロはモチル B の予測位・. (Hoppe (1967) 1142 頁より. ).

(5) 問題解決における個人と集団の成果比較 (境していること，. 1.00. (63)@63. 忠宏 ) また， 2 人集団では，. メ. ソバ一. の単独作業そのものに個人作業では出現しない何らかの妨害効果が発生していることを指摘し. .80. ている． .60. このように， Hoppe (1967) の結果は，資源結合仮説からは知的資源の構造化により生じるとされる集団成果の優位性を否定したとえ構造化に有利な条件 ( 作業の分割可能性 ) があったとしても，集団ほ当初に配分された知的資源. ANALYSIS. .40. .20. 5. 10. 15. 1.00. 25. 30. @@A-@@**@-@. 右 0 Ⅰト田0 Ⅰ 0 笘由. Ⅰ. .80. 20. 35. 40. はむしろ知的資源の損失をひ. -. @@. 0 集積以上の成果はあげられず，場合によって. / ムフ ". きおこすことを. 示. すものである．. 令. 集団過程における知的資源の損失は，他の多. SYNTHESIS ． 40. ・. Ⅰ. 20. Ⅰ. 0. 5@. 10@. 15@. 20@. 25@. 30@. 35@. 40. 8. 0. /. 0. 0 0. 6. N TIO U L 0 S. 4. 0. ，ム. /.. ・. くの研究においても，問題解決に何らかかわりのない相互作用の出現による時間的ロスとして観察され，指摘されるものである．この点に注目し Lorge と Solomon(1953) とは異なる視点から，知的資源の構造化のレベルと集団成果とを関係づげているものに Davis と Restle (1963) のモデルがある． Davis と Restle (1963) は，相互に独立したゐ段階からなる問題を解決するのに要する時間 Ⅰについて，それぞれの段階は通過できるかできないかの悉無律にしたがい，通過所要時間は. 指数分布しかつ，すべての段階の困難度は一定で各段階の単位時間内での通過確率をるなら，時間において甘. え. ス. とす. 段階すべてを通過し. 問題を解決する確率はガンマ分布にしたがい次. Ⅰブイブ. 0. 5. 10. 15. 20. 25. 30. 35. 40. のようになるとしている. T IM E 図 2. (Hoppe (1967) 1143 頁より. ス. 9( 、 f; ス，ゐ) Ⅰ. 3 名集団の実測位と予測位. く. ). ゐ一工 ) !. ピ. " れ aス. ⅠⅠ. ""'. (4). このガンマ分布は，平均が二 k/ ス，分散が二. したモデル B からの予測. よ. りは大ぎく下まわっ. ，となり，実験結果より得られる問題解決. 所要時間の平均「および分散 5,, から，モーメ. ていた．ここから，. ゐ/ ス. Hoppe. は，. 集団ほ問題解決の分. 割可能性という有利な条件を十分に利用できず，多段階の問題解決であっても個々のメンバ一の単独作業の集積としてそれを解決しょうと. ント法 (Mood. 1g50) により次式から問題解決. 0 段階数ゐおよび各段階の単位時間内での通過. 確率スを推定することができる．.

(6) 64 (M). 横浜経営研究ゐⅠⅠ 0 了 )w/3,'. スニす/. ⅠⅠ. 第Ⅷ巻. 第. (6). このモデルをⅠ入集団の問題解決に適用するには，知的資源の増分によって集団としての単位時間内での各段階の通過確率がいかに変動するかを仮定すればよい・ここで， Davis と Restle (1963) は，知的資源の構造化のレベルス. 動の問題解決への貢献可能性によらず. r 名の集団メソバ一のなかで，各段階の問題. 解決能力 ( 各段階の通過確率わを右する A 名のみが集団としての問題解決に参加する．つまり，集団は有能なメンバーが相互作用時間を独占的に利用できるような知的資源の階層的結合. 住Ⅶ. ．. ︶ゐ. ぅ. ス. たが. ︶. 八名のメンバ（がいる確率は次の 2 項分布にし. A. 決確率を d とすれば， r 名のメンバ一のなかで. /. なかはランダムであり，メンバ一個々の問題解. ︵. るかい. g. ぅ. 7). 子Ⅰ. また，メンバ一個々が問題を解決し. ィ. ︵. 二 g{t,A ス，め. ︶ A ︵. ゐ). %. となり，問題解決所要時間. P. r 入集団の各段. の密度関数は次のようになる．ナ五 @r,A,r,. ，二. ス. ス. 一一. 階の通過確率は A. 消費が生じるため， A 名の各段階の通過確率は WA r@沌へと低下する．したがって，集団としての各段階の通過確率は， A(A ルり幸 A, /r となる・これを (9拭に代入すると，平等モデルのもとでの， r 入集団の問題解決確率は次式によって与えられる． /互. このような仮定のもとでは，. ，各段階の問題解決能. CO) をもたないメンバ一の活動分への時間. ︶+レ, ︵. 問題を解決する・. ，すべて. のメンバ一の活動に均等に配分される・したがって，このモデルのもとでは，問題解決への貢献可能性に応じた知的資源の階層的結合関係は仮定されない・このモデルのもとでは. (Hler 町 chlc 田 Model). Model). にかかわらず全員が集団としての問題解決に参加する．つまり，集団の相互作用時間はその活. 力. 関係を形成し. (Equ 伍t㎡ m. r 名の集団メンバーは，問題解決能力の有無. が異なるふたっのモデルを提示している．階層モデル. 号 (1987). 平等モデル. (5). ，. 1. Dav もと Restle (1963) は，個人と 4 人集団に，段階数の異なる 3 つの問題を課し上記の 2 つのモデルからの予測と実測値とを比較している．表4 に示される結果の個人条件での正解者の所要時間からの推定では，問題 U は U 段階のみからなり (ゐ臣 1.3, ス巨 0 010), 問題 2 n宝 3 段階 ( ゐ二 3.0 ，甘 0 ． 011), 問題 3 は 5 段階㏄Ⅰ 、 5.0，、=0 013) の下位問題を含むもので・. Ⅰ. ス. ・. あった・表 4 の結果では，正解率については，い. ずれの問題でも集団の方が有意に高か。たが，所要時間については，個人と集団の間に有意な. P(A) rA 二. （. なお， 0 あるいは. (8). ）. 1 一は. は，実験結果の正解. 率をその推定値とすることができる．このとき，階層モデルのもとでの，. r. 入集団. の問題解決確率は次式によって与えられる，. アト. (f)二三 PWA)g@f;Aス，ゐ) Ⅰ s0. 差は見い出されなかった. さらに， Davis. ，. Restle (1963) は，表4 の個人条件のデータにもとづき，図 3, 図 4, 図 5 に示されるように，階層モデルと平等モデルからの予測値を算出しこれらと集団の実測値と. とを比較している．図にみられるように，面モ. デルからの予測では，問題解決の段階数がふえ (9). るほど，知的資源の階層化に 26 集団成果の優位性の増大が生じることになるが. ，実際の集団.

(7) ㏄ 7. ㏄ 6. BLEM ㏄ 5. TIME. E L. TANG. 全体での所要時間 (秒 ). 4. 図. 問題 3, 正確率. ㏄ 4. 失敗者の所要時間. 00 3. 00. PRO. 正解者の所要時間. M. 全体での所要時間 (秒 ). .M. 問題 2. 正確率. M. 失敗者の所要時間. E. 正解者の所要時間. ORD. ︶一︶. 全体での所要時間 (秒 ). ・. 問題 1. 正確率. H. 4 人集団. (65) 65. w. ノ0乞目コけⅠ田口ロノロトⅠ ヰⅡ隼吋キⅠ トヰ Ⅰコ毘コり. 個人. 0 0 2. DaV おと RestIe の結果 ( ) 内は SD. 忠宏 ). 90 5 0 5 0 5 99 7 6 4 3 1. 表 4. (境. 0 0 l Ⅰlll. 問題解決における個人と集団の成果比較. (SECONDS). 3.0 (3 段階 ) の実測位と予測位 (Davjs と Restle (1963) 112 頁より・ ). お=. 正解者の所要時間 99. 井口宕Ⅱコ0 い年Ⅰ. 失敗者の所要時間. H.M. E.M. 毘. 圭. ・. ・. 45 30. 笘白. Ⅰ 臣巨. ROPE@ PROBLEM. Ⅰ 口 Ⅰ ニ. Ⅰ㏄. ミ 15. Ⅰ. GOLD@ DUST@ PROBLEM. 已． 15. 2㏄. 300. TIME. ・. 寺. 図 5 TIME. 4㏄. m. 6㏄. 7㎝. (SECONDS). ぉ二5.0 (5 段階 ) の実測位と予測位 (Davis と Restle (1963) 113 頁より． ). (SECONDS). 図 3 人Ⅰ 1.3 (1 段階 ) の実測位と予測位・実線 Ⅱ・ M. は階トモチルからの，実技 E.M. は平群モチルからの予測位・点線は実測位 (Davjs と Restle (1963) 112 頁より．). その成果の極大化を可能とする知的資源の階層的結合関係を形成しえていないとしている．また，彼らは，集団過程そのものの構造化を検. の成果レベルは，いずれの問題においても階層. 討するために，問題解決におけるメンバ一間のコミュニケーシ，ンの頻度と時間および作業終. モデルからの予測レベルには達せず，平等モデ. 了後のメンバ一間のソシオメトリック選択を測. ルからの予測に適合するものであ. 定し対人的選択およびコ，ュニケーショソの. ら， Davis. った・. ここか. Restle (1963) は，たとえ問題が多段階的で分割可能であったとしても，集団はと. いずれにおいてもメンバ一間にほば均等に分布しそれらが特定のメンバーあるいはメンバー.

(8) 66 (66. 横浜経営研究. Ⅰ. 第Ⅷ巻. てじ生. 牛ま. ィヒ生氾構的. 層る. いし. るい. と世. 中な. す見. みこ. 集と. 昂田し、. ン " 一の単独での成果の単純な集積をこえら. れること，また，個人にくらべた集団の優位性の基本的源泉はこの 5 5 な知的資源の特定の結合関係にあ. 1. 号 (1987). めには， Steiner (1966). の指摘するように，. ③このようなプロセス・ロスにみかえるだけの. 以上のように，集団の問題解決行動のふたつのモデル， Lorge と Solomon (1953) のモデル B と Davis と Restle (1963) の階層モデルは，問題がいくつかの下位問題へ分割可能であれば集団はその内部にそれに適合した役割構造や階層的相互作用構造を形成することで個々のノ. 第. り，あらかじめ配分された知的資源の. 相互に独立した成果の単純な総和ではないことを主張するものである・しかし， Hoppe(1967) や Davis と Restle (1963) の実験結果に示されるように，集団は潜在的にほ上記のような成果の極大化の可能性があるにもかかわらず，現実にはその内部に課題に適合した階層構造 ( 資源結合関係 ) を形成しえず個々のメソ " 一の単. 集団成果の増大を集団が期待できなければならない・これらの 3 つの条件が存在するときに集団はその内部に潜在的な優位性を顕在化するた. めの相互作用構造を形成し始めるものと考えられる．このょうな視点から， Hoppe. Davis. と. (1967) および. Restle (1963) を検討するなら，彼ら. の設定している実験状況ではこれらの条件が欠. 如していることが明らかとなる・この点を，上記の 3 つの条件ごとにより詳しく検討してみよ. う．. ①課題の分割可能性両実験とも，複数の下位問題を含む問題の解決を課題として課し集団メン』一間での下位問題の分担が，. 「理論的には」可能なところか. ら課題の分割可能性を. 指摘している・. しかし. 独での成果の集積レベルをこえていないことが. これらの問題はあくまでも個人の問題解決能力をみるために開発された問題であり，個人でも. 見ぃ出されている. 十分に解決可能なものである・さらに，これらの下位問題は相互に独立しているわけでなく. ，. では，集団はいかなる場合に， Lorge と Solomon (1953) のモデル B や Davis と Restle. 連続的に解決していくことによってはじめて最終的な問題の解決に到達することができるとい. (1963) の階層モデルに示されるような潜在的. う相互依存性のきわめて高いものである．した. な優位性を顕在化しその成果の極大化をはかることができるのであろうか・この問題は，集団開発やり（ダーシップ訓練などの実践におい. がって，たとえ問題がいくつかの下位問題を含む多段階的な構造をもっていたとしても，解決にあたる集団が課題の分割可能性を発見しえた. ても中心となるテ（マであるが，集団が課題に. かどうかはきわめて疑わしい，事実，ひ son. と. Davis (19 ㎝ ) は，相互に独立して解決可能な 5 つの数学的問題を個人と 4 人集団に課題としは，少なくとも，①課題の下位問題への分割可能桂を集団が発見していること，および，②そて課しかっ，集団には問題解決に適切と思われる相互の関係を作り組織化するよう明示的にれぞれのメソバ ∼の問題解決への貢献能力を各教示した場合には，表5 に示されるように，集メソバ（が十分に認識していること，という 2. 応じた知的資源の階層構造を形成するために. つの条件が必要となる・. このふたっの条件が満. 団成果はモデル A の予測をはるかにこえモデル. たされないかぎり，集団は課題構造に適合した集団構造を形成することはできない・さらに. 表 5. ，. 集団が，当面の問題解決以上に，それに適した. 個人. 集団. 構造化へ時間と努力の投入を動機づげられるた. 0 ． 04. 0 ． 64. 0Ison. と Davis. モデル A の予測 0 ． 15. (1964) の結果モデル B の予測 0 ． 86.

(9) 問題解決における個人と集団の成果比較 B の予測に近づくことを見い出している・. しか. し彼らはそれと同時に，集団過程の観察か. ら，集団は問題解決活動とともに社会情緒的活動 ( 良好な人間関係の形成 ) へもかなりの時間と努力を投入することも見い出している．ここから，集団にとって課題の分割可能性が. (境. 忠宏 ). く. 67) 67. 情緒的活動が支配的であるが，後期にいたってはそれが大ぎく減少し課題解決活動が支配的になることが知られている ( たとえば， Bales と Strodtbecklg51). したがって，集団がその知的資源の階層的結合によって，個人成果にくらべた真の優位性を実現しうるのは，一定の集. より明らかになるなら，集団成果は，個々のメ. 団活動を経験した後のみであるといえよう．. ンバ一の成果の集積レベルをこえて知的資源を. ③知的資源の階層的構造化への動機づけさらに，たとえ，集団が課題の分割可能性とメンバ一間の知的資源分布を発見しえたとしても，個人でも十分解決可能な問題の一度限りの解決のために，知的資源の階層化を動機づげられるかどうかも疑問である・集団が当面の課題. より有効に活用する構造化を通してより高いレベルに達することができるといえよ. う. ．. ② 各メン " 一の問題解決貢献能力についての. 知識知的資源の階層的構造化のためには. ，それぞ. ，時間と努力を投入すること. れのメンバ（の問題解決能力に関する知識が必. 遂行以覚の活動に. 要となるが， Hoppe. を動機づげられるためには，. (1967), Davis と RestIe (1963)のいずれでも集団は一度限りの問題解決のために初めて集められた人々からなっており，このような知識はまったく欠如していたと. それによってより. 大きな成果の向上分が期待できたければならない・そのような期待を引き出すのは，問題解決に要する情報処理がばう大なものであり個人での解決はできるとしてもきわめて. 困難であると. 考えられる・集団が，メンバ一間の知的資源分布を発見しそれに適合した知的階層構造を形. いう課題そのものの複雑仕あるいは困難度. 成するためには，. 課題の反復遂行が必要であり形成された知的階. このょうな知的資源分布を発. と，. ，今後直面する. 見するための情報収集活動と各メン』一の知的. 層は一度の課題遂行だけでなく. 資源のレベルに応じてその活動を制約するため. 課題すべてに適用することができるという作業. の構造化への. の反復性であろう・. ノ. ン " 一間での合意形成を必要と. したがって，集団が個人成果の単なる集積をこえる成果をあげることができるのは，集団が一定の集団内相互作用を経験した後であ，その初期においてほ集団はその活動を問題する・. り. 解決よりも構造化に投入することに. よ. り個人成. 果の集積レベルにさえ達しえない可能性もあることになる・たとえば， Hoppe (1967) が 2 人集団で見い出している集団の問題解決妨害効果は，. 2 人集団は 3. 人集団にくらべ. 同盟関係. (coalition) を形成しえないため合意形成がよ困難化することに起因するとも考えられる．このょうに，Hoppe(1967) や Davis と Restle. このょうな，複雑で困難な課題を反復して遂. 行するという条件下において，はじめて，集団は，作業の分割的配分と知的資源のそれに応じた階層化の必要性を認知するものと考えられる．また，課題の反復条件が，集団にメンバ一. 間の知的資源分布発見の. 機会を与えるととも. に，それぞれの課題遂行の成果フィードバ. が集団に. よ. ，ク. り有効な知的階層構造形成のための. 学習を可能にするものと思われる. り. 上記の， ① ， ② ， ③の考察から，個人成果と. くらべた集団成果については次のような仮説を. (1963)の研究における最大の問題点は，集団の「発達的視点」の欠落である・集団の発達過程. 設定することができる・. にともなう集団内相互作用については. 実験仮説・複雑ではあるが分割可能な課題を反復して遂行するとぃ 5 条件下では，集団の成. ，. その初. 期においては特定の対人関係形成のための社会.

(10) 第 Ⅷ巻. 果は初期においては個人成果の集積レベルをこえることはできないが，課題遂行を重ねるにつ. れ，集団成果は個人成果の集積レベルをこえ個人とくらべた優位性を極大化する．また，個人とくらべた集団成果の著るしい向. 上は，集団作業経験の累積により集団内に形成される特定の相互作用構造によるものである・本研究は， 10 回のビジネス・シュミレーション・ゲームを課題として課すことで上記の仮説を実験的に検討しょうとするものであ. I11. 実. る．. 検. 本研究では前記のような実験仮説を検討するソ. ・ゲームを. Ⅰ. 号 (1987). 用い集団と個人の成果比較を行なった，実験では， 3 人集団あるいは個人は，表6 に. 実験は. 人集団対 3 人集団ある. 2 者競合条件のもとに行. なわれ，各集団あるいは各個人の入力に基づきあらかじめ設定された市場モデルにより 4 つの地域市場ごとにそれぞれの夜 6. 経営計画表. ( 力レープ A). 員. 3. 。。ドル ' 。，。. 20 ，㏄ 0 ドル 20 ，㏄ 0 ドル. 役. 員 2 員 3. j. 役役. 員 1 員 2. 試験研究・開発費役員給与手当役員上. 皿. 役. ドル. 計. 3333. 役員給与. 30 ， 0 ㏄. 合. 即. 域 4. 頁頁頁頁. 1234. 地. 3 3 3 3. 広. 広地域 1 地域 2 地域 3 研究開発投資. 域 4 詳伝費成城成城. 5㏄台. ル若名各各ド 2222 ㏄ 4. 当腹. 第上期当期生産台数. 集団あるいは個人の. 費費. いは個人対個人という. 3. 由几伸売販. 要請される U.. Ⅰ 人. 示されるような経営計画表の各項目への入力を. レレレレレノルドルドルルドルレレノレノレノレノレ jノノノレノノドドドドドドドドドドドドド㏄。㎝㈹㎝㎝ 1O,. ため，ビジネス・シュ「レーショ. 第. 市販総と. 横浜経営研究. 率れ値る果期Ⅱ 学㎜に行こ者7 お被な間や第販とをのに書案をた期時や. 68@ (68). 12,000 ドル 30.000. ドル. 20.000 20.000. ドルドル. 20.000 ドル. 役当期純利益前期繰越利益. 89.200 200.000. ドル. 次期繰越利益. 1%0 ， 800. ドル. ドル.

(11) いく業差優摘おと作格の指. びびれてにのは位しおお示. よよさ. 益条 7. 時間ンし用は. 個 Ⅰのノ︶︵ーこ. 析期分各のの人て個つ各サま二J 王@@ Ⅰ のる較あこ北田ナ Ⅹ カたい成各れな件団葉︶と M. 位︶㎎に質優化を団のの遣田集後果椿葉 7 丁位終成︵団ムロめ下目. 集結たと期る釣る団㎎す層す集と現階計 7 校出の検位地. ︶︶5 ︶5 ︶1 ︶ 3︶ 4︶ 3︶ 4︶ 0︶ 35 ︵︵︵︵︵︵㎎ 505 ㌍綴胡邸㏄一一一一. 条益 3191478006. 8 件. 個. ぬ期期期期親朋親朋期. 123456789 皿. ノ @. 0. @ 0 レ @ 5 千 1. 4 の①③のの勿 Uのり助︶ 1億千ドル. 告と表ょす果成の反る較ぃ源を上果報標はお山戎団こ業す此な資かの成果指果・大いて集・作時果も的ぅ益の成果緒た個見いいろす友成と知ど利と︵成のっ，なおなすばをのにのか積ご. 集と向と果菜のびこの果緒復も. る．、のでは人のあで. ︶件にに. 69 (69). 忠宏 ) (境. 問題解決における個人と集団の成果比較. 0 8 560 4. 0 2 3. ノ. 0 0 4. 00 1 Ⅰ.. /. 0 0 6 Ⅰ ハ 8. / Ⅹ/ノ. 0 4 2. 0 5. 期. 10 9 尭 8利. 6 の. ) 期 0 Ⅰ l Ⅰ 9益 8利純 7 期 6 当の 5 回集 4 と人. 004 08. 001 02.

(12) 70@ (70). 横浜経営研究. 表 9. 集団間の成果比較個人. Ⅰ 工 4). (N. 工期 (一 2633 一. 上位集団. (N=7). 二 7). 15.5). ）. 一. 一 19.9. 11.5. 一丁2.0 (一. (63.5). 9期. (111.5). 1O 期. (175.1). は個人. 変わらず，上位集団のみがこれ. らにくらべ著るしい学習効果を示した・. ここか. 93.7. 作用の効果を想定することができる・. (227.3) 130. (357.3). 47.5. 157.1. (514.4). 73.2. 160.8. (246.5). (674.2). 78.1. 194.2. (324.5) (単位. :. ら，. ，なんらかの集団内相互. 集団内相互作用については. ， Ba ㎏s (1950) の. 相互作用観察法に基づき，課題解決活動および社会情緒的活動それぞれについて正・負のふたつの次元を設定し集団の各メンバ一に他のノンパーのこれらの活動頻度を 7 段階で評定させ. (8㏄．4). た，. これらの活動を測定するための質問項目は. 千ドル). 次の通りであ. る・. ｜ル Ⅰ)) 0. トれ千. (千ドル). 800-. 0 8. ⅠⅠ. 7㎝ -. 15. 0. 600-. 0 2 1Ⅰ .. 500-. 0 9. 400-. 0 6. 300-. 0 3. 200-. 0. 100-. 0 3. 0>. 2. 3. 図 8. 4. 5. 6. 7. 8. 集団間の利益比較. 9. 10 (期 ). l5 -200@¥ lTl.1 l2l34. 去. '@. 1. りl. I@. ( 学習効果 ). う. っているわけではなく. (133.6). (173.3). 63.6. 条件とまったく. に示されるよ. 82.9. (50.7). (125.8). 48.0. に，下位集団の成果の向上. 9. 本実験の問題解決では，集団の個人にくらべた知的資源の多さが集団の優位性の原因とな. 37.8. 42.0. 成果比較は表 9, 図 8, 図. 65.2. 13.8. 8期. した．. (-14.5). (88.0) (21.5). 問への回答により集団内相互作用の様相を検討. 22.9. (74.2). 7 期. 7.4. 第 1 号 (1987). (46.5) 4.8. 34.8. 31.9) Ⅰ. (69.4). ）. 19.9). (一. 一 42.5. 45 19rl.14(一58.0). く一 51 0 14. 4期. は累積. 一 15.5 (一. ）. 一. ). 下位集団. 2期 (一 (N. (. 第 Ⅷ巻. ・. 図 9. ， 8。. 7. 集団間の栗和利益比較. 9 ・. ，. 10. （. 期. ）.

(13) 問題解決における個人と集団の成果比較 (境. 正の課題解決活動. ( 情報提供 ). 意見や考えあるいは評価を述べたり，作業に必要な情報を提供したり，作業の進め方につい. への影響力もより強く行使されている・一方，下位集団では，上位集団にくらべ緊張や対立の喚起という課題解決を妨害する相互作用活動がり多く示されている．このょうな傾向のなかで，正および負の課題解決活動の葉のみが有意. て示唆や指示を与えるような発言や行動・負の課題解決活動. よ. ( 情報収集 ). 意見や考えあるいは評価を求めたり，作業に必要な情報を求めたり，作業の進め方について示唆や指示を求めるような発言や行動・正の社会情緒的活動 ( 緊張解消 ) 冗談を言ったり，相手に同意や承認あるいは. 水準に達している・. 好意や連帯感を示すような行動・. に関連したコ. 負の社会情緒的活動. ここから，上位集団にみられる作業反復にともたう著るしい学習効果およびそれに. る. いは反感や敵意を示すような発言や行動・. 6 個人. にくらべた集団成果の優位性の基盤は，集団円での相互作用構造，なかでも，とくに課題解決「. ュ. ニケーシ，ン活動にあるとい. 0 回. へ集質問一の. の。ハ. メ. 次ン. に各もの. ，定. を. と田た集し. と動. 活て測. のっ. もよカ. 響こ定形. れに. 7 店. ま段動. このように，本実験結果は，資源結合仮説に立脚した実験仮説を支持するものであるが，本実験の集団内相互作用の効果は事後的に検出されたものであり，かつ，集団内のコ，ュニケー、ション構造そのものを特定しているものでもな. い．ュ. 社会的影響力. したがって，今後はさらに，集団内のコ、. ニケーション構造 ( コミュニケーション・ネ. るいは役割構造をあらかじめ実験的に設定しそのもとでの個人と集団との成果比較を行な必要があろう・・ソトワーク ). あなたたちのグループでものごとを. 決めると. きに，各人のもっていた発言力や影響力はどの. あ. う. 主 j. 程度のものでしたか・集団の各メンバ一に対する集団内の 3 名のメンバ一のこれらの質問への回答の総和を測度とした結果は表 10 に示す通りである ( 各メンバ一の自己評定値も含む ). 傾向としては，下位集. 1) 本実験は横浜国立大学経営学部産業心理学実験室の新リーダーシップ発達分析装置を用いて行なわれた・経営計画表および成果報告書はすべて木装置の被験者用端末のディスプレイに提示される・また，あらかじめ設定された市場モデ. 団にくらべ上位集団では情報提供や情報収集な. ルに基づく，各集団あるいは各個人ごとの成果算出は本装置の CPU により行なわれ，通信ネ. どの課題解決のための相互作用活動および緊張. の解消という集団維持のための相互作用活動がより多く示され，かつ，各メソバ一の集団活動. 表. Ⅰ 0 Ⅰ. 9.08 9.67 Ⅰ. く． 10. t.t. 6.50 17.00 15. ㏄ 6.42 10.61@. 値. 団. 15.10. 負の課題解決活動正の社会情緒的活動. 負の社会情緒的活動社会的影響力. ょ. えよう，. ( 緊張喚起 ). 自己主張したり，相手に不同意や不承認あ. 正の課題解決活動. (71)@71. 忠宏 ). Ⅰ． 83 2.88 1.09 1.65 1.06. * く． 05. Ⅰ. 本. 、ソトワークを通して被験者用端末すべてにフィ. 2). ードバックされる．このゲームの詳細については，新リーダーシッ. プ発達分析装置オペレーション・マニュアルを参照されたいが，成果算出のための市場モデルの概略は次のようなものである・各バループあるいは各個人の売上台数は各期ごとの各地域の潜在需要量に各バループあるいは. 各個人のその期のその地域における販売成功確率を乗じたものの地域間での総和とする．各地域の潜在需要量はあらかじめ決められており， 1 期から 10 期にわたり需要が急速に成長する地域 (成長市場 ) や 1 期から 10期にわたり需.

(14) 72@ (72). 横浜経営研究. 要のほとんど変動しない地域. (成熟市場 ). 第Ⅷ巻など. 第 1 号 (1987) BaIes,. k.. F.. &. St Ⅰ odtbeck,. 各バループあるいは各個人の各期の各地域における販売成功確率は次式より攻められる．. Social@ Psychology. Bの指. プ売 Aの指. Problem-solvlng.. ク一 " " "" 一" Aの確. が設定されている．. Jo. F.. 笘ⅠⅠ ケ篠壌. Ⅰ. Ⅰ. 0up a Ⅰみ笘. Ⅰ. Ⅰ 0 ⅠⅠ 包. ア篠. a. o/ メみれ 0 ケ Ⅰ 7 d ⅠⅠⅠ マガ So Ⅰ iia Ps. Ⅰ. ア. 66 ， 1963 ， pp Hoppe. Ⅰ. ノc. ナ援. oTogつノノ. 103-116.. ・. ， R A ， Analysis,@Synthesis@ and@Solutions@of the@ Doodlebug@ Problem@ by@ Groups@ and@ In ， dividuaIs. 尹ウ c ん o ogic は且 e タ㎝ね， 20 ， 1 ㏄ 7, pp. 113 ㌻ 1145 ・. Lorge,@. I ， &@ Solomon. H. ，. Ⅰ. Two@. ，. Models@. of@ Group. Behavior in ぬ e 氏Ⅱution ofEureka-type Problems. Ps ノ c 几 ometri ゐ d, 20, 1955. pp. 13 ㌻ 148. Lorge, I 。正 ox, D., Davitz, J., & Brenner, M. A Survey of Studies Contrasting the QuaIity o. 正. ance,. Perf 192. 勒 Ⅰ. s ⅠⅠ cⅠ・. ⅡⅠⅠ. and. rmance. Ⅰ 1957. 337. R. Ⅰ. IndividuaI. ノ c ん o Ⅰ O9 わⅠ J. 372. Ⅰ アⅠⅠⅠ ンて旺 C ヰ c ねク篠 o. 1958. pp Mood, A. M.. Perform-. B. 55.. ぴ Ⅰ わがれ，. 一. Ⅰ. McGraw-HilI,. Ⅰ. 0. さ. れを. T 几ピ 0 ワ. oⅠ. St 撰 -. 1950.. OIson, P. & Davls, J. H, Dlvisa Ie Tasks and PooIing Performance ln Groups P ノ c わ oJ@ogicはⅠ R 申 or 億， 15, 1964, pp. 511 一517. Shaw,M.E. Comparlson ofIndivid aIsand Small Groups@ in@ the@ Rational@ Solution@ of@ Complex Ⅰ. ProbIems,. 減する・. G. n. Davis,J.H. を RestIe,F. The Analy ⅠsofP obIems and@ Prediction@ of@ Group@ Problem@ Solving ，. Group. なお，これらの指数はその投入貢との関係があらかじめ設定されており，価格指数は設定価格が上昇するほど低下し販売買指数と広告指数は投入貢に応じて単調増加し・品質指数は投入量に応じて増加するが一定水準で飽和する．また，費用は，材料費以外は投入貢に単価を乗じたものとなるが材料費のみは次式に示すように投入量の増加にともない 1 台あたりの原価は逓. ニ. ノみれ館ケアⅠ a. ， 46 ， 1951 ， pp ， 485-495. Ⅰ. 各バループあるいは各個人の各期における各地域の販売努力指数は，各地域ごとの設定価格 (地域によらず冬期ごとに一定 ).投入販売員数・投入広告量・研究開発投資 (当該期までの累積であり地域によらない ) から，次式により求められる．. Phases 0/. Ⅰ. 力 me. Ⅰ. ん. a. cのれ Ⅰ 0 ひ Ⅰ れ. Ⅰ. o Ⅰ 月Ⅰ ノ Ⅰ わ 0 Ⅰ 00るソ，. 44.. 1932, pp. 491% ㏄ Steiner ， I ， D ， Models@ for@ Inferring@ Relationships between@ Group@ Size@ and@ Potential@ Group. 材料費 =2 ㏄ X 生産台数一 0 ． 2X 生産台数 '. Prodluc. 引用文献. 打 vlty.. B6. ヵ壌ひ Ⅰ onⅠ は. ISei. を. れ Ⅰ 6,. 11, 1966.pp,. dy. 年e 正s ⅠI 。e. ィノ M : し Ⅰd 壬ison.w. C亡 Ⅰ 旭 Ⅰけ Ⅰ文. Ba. Ⅰ 0Ad リノコカタれじ oG 甘 cro Ⅰ タどれ Ⅰ PS ケアJ りⅠ i o 4. 273-283. ( さかいただひろ. 横浜国立大学経営学部助教授. ).

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