幸せはいろいろ。しかし幸せの基本メカニズムは4つだけ！

―「幸福学」なんてユニークですね。どんな研究なのでしょうか？

前野　個々が幸せを追求し、世界全体の幸せにつなげるため、これまで各国で幸せ研究が行われてきました。それらは研究者の主観的な研究であり、バラバラに存在していたんです。私は多くの幸せ研究を体系化し、社会で生かせる実践的な学問として確立したいと考えました。これが私の考える幸福学です。

―企業でエンジニア（研究開発職）を経てロボットや脳の研究者へ。
なぜ幸福学を？

前野　エンジニアとして9年間、わが国の科学技術向上のため働いてきました。もちろんそれが人々の幸せにつながると思って。しかしふたを開けると、日本人の生活満足度（幸福度）は50年前と変わっていない。技術の向上や物質的な豊かさは、幸せに必ずしもつながるとは限らないのです。だったらどうすれば人は幸せになれるのか、そのメカニズムをダイレクトに研究するべきではないかと考えたのです。

―それはどのような方法ですか？

前野　「幸せって何？」と聞かれても、人それぞれ、答えようがないですよね。幸福に影響する要因はたくさんあります。「人はどんな要因によって幸せを感じられるのか？」を解明するため、1,500人を対象に29項目87個の質問を設定したアンケートを実施し、「幸せの因子分析」をしました。

―幸せになれるメカニズムは、解明できたのですか？

前野　幸せの鍵を握る因子は最終的に4つあることが分かりました。また、それぞれを分かりやすい一言で表現してみました。1「自己実現と成長」（やってみよう！因子）、2「つながりと感謝」（ありがとう！因子）、3「前向きと楽観」（なんとかなる！因子）、4「独立とマイペース」（あなたらしく！因子）です。人が幸せになるためにはこの4つを満たすことが大事だというわけです。

多数のデータが及ぼし合う関係性を分析し、幸せの要因を探る。

―とても明快かつシンプルなモデルです。ここでSPSSを活用されたのですね。

前野　アンケート結果をSPSSで因子分析（※１下部参照）しました。たくさんのデータの間で関わり合っている関係を解析する多変量解析（※2 下部参照）の一つで、そのデータが意味していることを整理して表すための軸を探す方法といえます。例えば、1「やってみよう！」因子は、「コンピテンス―私は有能である」「自己実現―今の自分は本当になりたかった自分である」といった質問に関連付けられて出てきた因子です。

―人によっていろんな幸せのパターンがあるのでしょうか？

前野　クラスター分析という手法を使って1,500人の回答者の回答の近さを計算した結果、回答者が5つのクラスター（グループ）に分かれました。その結果、4つの因子すべてをバランスよく満たしているほど幸せ度が高いということが判明しました。

データ解析に費やす時間を大幅に短縮、本来の研究に専念できる。

―SPSSはいつ頃から使い始めたのですか？

前野　20年近く前からです。SPSSは単にデータの集計を取るのではなく、それぞれが影響を及ぼし合っている複雑で大量のデータを解析し、軸となる要因を求めてくれます。何といっても使いやすい。従来は膨大な時間をかけなければならなかった統計解析が簡単な操作でできてしまうので、研究に費やす時間が大幅に短縮されました。計算に時間をとられることなく、本来の研究に力を注げます。

―学生でも簡単に操作できるのでしょうか？

前野　もちろんです。Excelなどのスタンダードな表計算ソフトが使えるくらいのレベルであれば問題ありません。「システムデザインのための統計とデータ処理」という講義の一部ではSPSSを用いています。社会学系だけでなく、文学や哲学などもっとさまざまな分野で応用ができると思います。

―これからの幸福学が目指すものは？

前野　幸福の基本構造を明らかにすることができたので、今後この成果を企業や経営、ものづくりや地域づくりや組織づくりなど、多くの分野のイノベーションに役立てたいと考えています。