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令和７年９月１５日(第4220号）


シェアド・リーダーシップの効果は本当にあるのか？ 
ー50の研究 3198のチームを調べたメタ分析からわかったことー


株式会社カレッジ　紀藤康行
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(本日のお話  2354字／読了時間３分）


■こんにちは。紀藤です。

昨日は、家族でお出かけののち、
夜からは大学院のランニング部＆懇親会でした。
楽しい時間でございました。

＊

さて、本日のお話です。

本日も論文のご紹介をしたいと思います。
先日、「シェアド・リーダーシップに関する代表的な論文」を紹介いたしましたが、本日も更に一歩踏み込みつつ、続けたいと思います。

今日は2014年に発行されたシェアド・リーダーシップのメタ分析の論文です。50の研究（チーム数3,198）をもとに、シェアド・リーダーシップとチームパフォーマンスの関係を調べたという内容です。
シェアド・リーダーシップの概念整理も含めて、ふわっとした理論が一つにまとまってきた感覚のする論文でした。

ということで早速見ていきましょう！

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＜本日の論文＞
タイトル：A Meta-Analysis of Different Forms of Shared Leadership–Team Performance Relations（さまざまな形式のシェアド・リーダーシップとチームパフォーマンスの関係に関するメタ分析）
出版：Journal of Management, 2014年
著者：Lauren D’Innocenzo（Drexel University）、Michael R. Kukenberger
所属：Drexel University
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■論文のポイント

・シェアド・リーダーシップは従来のヒエラルキー型に代わる形として注目されてきましたが、理論や測定法が多様で、チームパフォーマンスとの関係には一貫性が見られませんでした。

・今回の研究では、50件の研究（チーム数3,198、公開・未公開を含む）から効果量を統合した結果、シェアド・リーダーシップはチームパフォーマンスに有意に正の影響を与えることが示されました。

・特に「ネットワーク密度」や「中央集中度（分散型）」による測定では効果が大きい傾向がありました。



■研究の方法

まず、学術データベースや学会発表論文、博士論文など幅広いソースから研究を収集。最終的に43件の独立した研究から50の効果量を抽出しました。

その上で、ランダム効果モデルを用いて統合分析を実施。各効果量をFisherのZ変換により、異なる研究間のバラつきを統計的に調整して、全体の平均効果を算出したと述べられています。


◎測定アプローチの分類

また、研究間でばらつきがあったのが、どの方法でシェアド・リーダーシップの測定をしているかという方法論でした。その中で、本論文では、以下の3種類に整理しています。

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(1)集約型（Aggregate）
個々のメンバーが他者を「リーダーとして頼りにしているか」を評価し、それを平均化してチーム全体のリーダーシップ度合いとみなす。
例）「チームはどれくらいリーダーシップを共有しているか？」

(2)ネットワーク密度（Network Density）
ソシオメトリック（社会的ネットワーク分析）を用い、誰が誰にリーダーシップを発揮しているかのやり取りをネットワーク化。密度が高いほど「チーム全体にリーダーシップが行き渡っている」と解釈される。
例）「他のメンバーの誰からリーダーシップ的影響を受けているか？」

(3)中央集中度（Centralization / Decentralization）
リーダーシップが一部に集中しているか、それとも分散しているかを数値化。集中度が低いほど分散が進んでおり、よりシェアド・リーダーシップ的な状態。
例）「リーダーシップがどれだけ中央に集中しているか（中心性）」を定量化。集中していないほど、シェアドである。
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◎シェアド・リーダーシップの特徴

また、本論文では、既存研究を整理したうえでシェアド・リーダーシップの定義や特徴も整理をしています。その特徴は以下のようなものです。

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１．発生源：基本的に内部発生だが、外部からの影響もありうる。
２．形式性：非公式な場合が多いが、ローテーション制のように形式的に設定される場合もある。
３．分配の平等性：必ずしも全員に平等でなく、機能や状況によって分配される。
４．時間的動態性：静的ではなく、ライフサイクルに応じて変化する。
５．多様な役割：方向付け、動機付け、支援など、複数の役割がメンバーに分かれる。
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■結果（わかったこと）

さて、これらの研究の結果わかったことをまとめます。

（１）シェアド・リーダーシップはチームパフォーマンスに効果がある
→全体平均効果量：r = .21（有意）でした。

（２）ネットワーク密度型や中央集中型のほうが、より効果が高い
→測定法別の効果量のちがい
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(1)集約型：r = .15（効果は小さい）
(2)ネットワーク密度：r = .35（効果が最大）
(3)中央集中度（分散度）：r = .29（適度な分散が高パフォーマンスと関連）
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（３）複雑なタスクほど、効果は低下する
研究間の違いを整理するため、いくつかの要因が調整変数（モデレーター）として検討され、以下のことがわかりました。

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・タスクの複雑性：複雑なタスクほど効果は低下する傾向。
・サンプルの種類：ラボ（実験）サンプルよりも、現場フィールドのサンプルの方が効果は大きい。
・パフォーマンス測定方法：主観評価の方が効果は高めに出やすいが、客観評価とも整合性あり。
・タスクの相互依存性：効果には有意な影響を与えなかった。
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■まとめと感想

ちょうど先日、大学院のランニング部の運営でも「シェアド・リーダーシップでやっていこう！」という話になりました。

そのとき、何となくその言葉の雰囲気からイメージはわかっても、今回の研究で使われていたような３つの測定方法とか、シェアド・リーダーシップの特徴などの考え方を理解すると、運営の方向性を考える上でも、指針になりそうだな、と感じました。

（例えば、「ローテーション型リーダーシップもシェアド・リーダーシップの1つの形になる」とか「中央集中度の低い状態を目指す（＝誰かにリーダーシップが集中していない皆が認識する）」みたいな感じでしょうか）

ちょっと強引かもしれませんが、こうして理論と現実が身につくと、やっぱり学びって役に立つなあ、とも感じた次第です。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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 【編集後記】
◯今月のランニング：167km

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