# 仕事と練習の量は腕を上げるのか：繰り返しの回数、症例数、経験年数、練習の配り方、労働時間、職場の経験の学術文献から - 著者：小川 修一郎（デザイン研究者／デザインコンサルタント）https://jamjet-iqbal.com/ - 初出：2026-11-12、更新：2026-11-13 - 正規の URL（HTML）：https://jamjet-iqbal.com/notes/quantity-work-practice-skill-literature/ - 英語版：https://jamjet-iqbal.com/en/notes/quantity-work-practice-skill-literature/（Markdown：https://jamjet-iqbal.com/en/notes/quantity-work-practice-skill-literature.md） - 言語：ja - キーワード：learning-curve, power-law-of-practice, learning-by-doing, organizational-forgetting, volume-outcome, surgical-learning-curve, firm-specific-skill, work-experience, job-performance, clinical-experience, teacher-experience, deliberate-practice, ten-thousand-hours, distributed-practice, overlearning, learning-versus-performance, working-hours, overwork, resident-duty-hours, experiential-learning, 70-20-10, workplace-learning, literature > 「量をこなせば上手くなる」を、日常の仕事と練習について、量の種類（繰り返しの回数、症例数、経験年数、練習の時間とその配り方、労働時間、職場の経験）ごとに、学術文献 46 件と報告 1 件で確かめた。繰り返しは最初の時期に強く効く。窓ガラスの取り付けでは、1 人あたりの産出が入社 1 年で 53% 増え（Shaw と Lazear 2008）、自動車の組立工場では 1 台あたりの欠陥が生産開始から 8 週で 8 割以上減った（Levitt ら 2013）。ただし伸びは逓減し、工場の伸びは個々の作業者でなく組織に蓄えられ、生産を止めると経験は目減りした。手術では、症例数の多い外科医ほど患者の死亡率が低く（Birkmeyer ら 2003）、病院の症例数が死亡率を下げる因果も操作変数法で示された（Hentschker と Mennicken 2018）。前立腺の手術の再発率は、術者の経験が約 250 例に達するまで下がり続けた（Vickers ら 2007）。一方、心臓外科医の成績は、同じ病院での症例数で上がり、ほかの病院での症例数では上がらなかった（Huckman と Pisano 2006）。経験年数は量の粗い代理である。仕事の経験と成績の相関は .27 で、年数より回数で測ると .43 に上がった（Quiñones ら 1995）。医師では、診療年数が長いほど質が下がると報告した評価が 62 件中 32 件あり（Choudhry ら 2005）、高齢の内科医の患者は死亡率が高かったが、患者を多く診る医師では年齢との関連が消えた（Tsugawa ら 2017）。日本の自動車の営業担当者では、経験年数と販売業績の相関は 3〜9 年の群で有意で、10 年以上の群では有意でなかった（松尾ら 1999）。練習は、同じ量でも配り方で残り方が変わる。間隔をあけた練習は詰め込んだ練習より成績が高く（Donovan と Radosevich 1999、効果量 0.46）、数学の問題を 3 問から 9 問に増やしても 1〜4 週後の成績は変わらず、同じ 10 問を 1 週あけて 2 回に分けると 4 週後の成績が大きく上がった（Rohrer と Taylor 2006）。「1 万時間」は、Ericsson ら（1993）の研究を Gladwell（2008）が「魔法の数字」と呼んだもので、Ericsson 本人は魔法の数字の証拠はないと書いた。長時間労働は、時間あたりの産出を下げる。第一次大戦の軍需工場では、週 49 時間までは産出が時間に比例し、それを超えると伸びが鈍り、約 63 時間で頭打ちになった（Pencavel 2015）。24 時間以上の当直を含む勤務の研修医は、重大な医療過誤が 35.9% 多かった（Landrigan ら 2004）。ただし研修医の勤務時間を縮めても教育の成果は改善せず、手術の経験の減少と申し送りの増加が報告された（Ahmed ら 2014）。長く働くほど型が身につくことを直接測った研究は見つからなかった。職場の経験では、挑戦の大きさの効果は逓減し、フィードバックがあると逓減が抑えられた（DeRue と Wellman 2009）。「学びの 70% は仕事の経験から」という規則には証拠の基盤が弱い（Clardy 2018）。文献が量を腕に変える条件として繰り返し示したのは、成果がすぐ分かる環境、同じ組織と同じ種類の仕事の中での積み重ね、間隔をあけた繰り返し、振り返りと他者の支援だった。 ## 「量をこなせば上手くなる」は、どの量の話か 職場では、量を勧める言い回しがよく使われる。 場数を踏め。 若いうちは長く働いて型を身につけろ。 一つのことを 1 万時間続ければ一流になれる。 どれも、量を重ねれば腕が上がるという同じ形をしている。 ただ、ここで言う量は一つではない。 同じ作業を何回繰り返したか、何件の症例を扱ったか、その仕事に何年就いているか、何時間練習したか、週に何時間働いたか、どんな経験を積んだかは、それぞれ別の研究の流れで、別の「腕」の指標と結びつけて調べられてきた。 腕の指標も、作業の速さ、誤りの数、患者の死亡率、上司の評定、販売業績、試験の点と、研究ごとに違う。 経験年数が長い人ほど成績が良いという相関が見つかっても、それは同じ人が年数を重ねて上手くなったのか、上手くない人が辞めて上手い人が残ったのか、上手い人に仕事が集まったのかを区別しないと、量が腕を作ったことにはならない。 創作の作品数については [量が質を作るのか：傑作の数と傑作率、アイデアの数と最良案、試作の比べ方、練習の時間、陶芸クラスの逸話の出所の学術文献から](https://jamjet-iqbal.com/notes/quantity-breeds-quality-literature/) で扱い、多く作ると当たりの数は増えるが一つずつが良くなるかは測り方で割れる、とまとめた。 練習の時間が熟達の差をどれだけ説明するかと、遺伝との関係は [努力できるのも才能か：やり抜く力、自己制御、学習意欲の遺伝と、変えられる範囲](https://jamjet-iqbal.com/notes/effort-talent-heritability-literature/) で扱った。 この note は、日常の仕事と練習の量に絞る。 仕事量や経験年数が多い人ほど腕が上がるのか。 長く働くほど型（定型の手順と判断）が身につくのか。 長く練習するほど上手くなるのか。 ## スコープと方法 - 対象：量（回数、件数、年数、時間）と、技能、成績、質の関係を測った査読論文、メタ分析、系統的レビュー、総説。生産の学習曲線と learning by doing の労働経済学、外科の症例数と成績、経験年数と職務成績、練習の時間と配り方、労働時間と産出と健康、職場の経験学習の六つの流れ。期間は 1979〜2021 年。日本語の査読論文を含む。 - 収集：学術データベース（OpenAlex、Crossref、Europe PMC、J-STAGE）を横断して 71 件の候補を集め、Crossref で撤回、訂正、予測誌を確かめた（撤回 0 件、予測誌の疑い 0 件）。創作の作品数の研究と、遺伝と才能の研究は既存の note に任せて除いた。 - 照合：参照文献 48 件（学術文献 46 件、報告 1 件、書籍 1 件）のうち、学術文献 20 件と報告 1 件は本文（ワーキングペーパー版、機関リポジトリ、PMC、J-STAGE を含む）を取得し、数値と主張を本文の該当箇所で確かめた。学術文献 26 件は要旨の範囲で、著者の主張として書いた。書籍 1 件は書誌だけを確かめた。 - 書き方：各研究で、何を量とし、何を腕の指標とし、比べたのが人どうしか、同じ人や組織の時間の中かを分けて書く。 ## 同じ仕事を繰り返すと、どこまで速く正確になるのか 繰り返しと上達の関係は、心理学では **練習の法則**（law of practice）として、反応時間が練習の回数とともに短くなる曲線で表されてきた。 Evans、Brown、Mewhort と Heathcote（2018）の要旨によれば、この曲線は当初べき関数とされたが、べき関数の形は、指数関数で表される個人の曲線を参加者のあいだで平均したことで生じる偏りだと示されていた。 べき関数と指数関数のどちらでも、短縮の速さは練習とともに一定して落ちていく。 彼らは、初めに遅く、途中で速まり、また遅くなる曲線も表せる法則を提案し、多くの課題で遅れのある指数関数が支持された。 1 回あたりの伸びは、回数を重ねるほど小さくなる。 職場の産出でも、最初の時期の伸びは大きい。 Shaw と Lazear（2008、ワーキングペーパー版）は、自動車の窓ガラスの取り付けの会社で、個人ごとの産出の記録を勤続月数と並べた。 1 人あたりの産出は、入社から 1 年で 53% 増えた。 この推定は同じ人を時間の中で追ったもので、能力の低い人が辞めていくことによる見かけの伸びは除いてある。 ただし、会社は能力の低い人を最初の数か月でふるい落としており、人どうしで比べた曲線は、同じ人の中の曲線よりも急だった。 勤続 2 年を過ぎた年長の作業者では、産出は勤続とともに下がった。 著者らは、仕事の中身が変わらないことから、技能の衰えよりも努力の低下（退屈）の可能性が高いと考えた。 伸びた分は、作業者の腕に蓄えられるとは限らない。 Levitt、List と Syverson（2013、ワーキングペーパー版）は、ある大手メーカーの組立工場の詳細な記録で、1 台あたりの欠陥が生産開始から 8 週で 8 割以上減ったことを示した。 ところが、2 か月近く遅れて始まった第 2 シフトは、新しい作業者で始めたにもかかわらず、最初から第 1 シフトより欠陥が少なかった。 作業者の欠勤が欠陥に与える影響も小さかった。 著者らは、学習で得た改善が個々の作業者でなく、工場の設備や組織に蓄えられていたと結論した。 同じ論文の推定では、生産の経験の蓄えは 1 週間に 3〜7% ずつ失われた。 経験が目減りすることは、航空機の生産でも報告された。 Benkard（2000、ワーキングペーパー版）は、Lockheed L-1011 の生産記録で、機体 1 機あたりの費用が必ずしも累積の生産とともに下がらないことを示し、会社の生産の経験が時間とともに目減りする **組織の忘却** と、機種の世代のあいだで経験が一部しか引き継がれないことを支持した。 Thompson（2012）は要旨で、Wright（1936）の航空機の費用の曲線を振り返り、Wright が挙げた三つの説明のうち組織の学習とはっきり言えるのは一つだけで、残りは規模の経済でも説明できると指摘した。 累積の生産が 2 倍になるごとに費用が 20〜30% 下がり続けるという Boston Consulting Group の経験曲線の主張に対して、Thompson は、費用と累積の生産の関係を組織の学習の曲線と読み替えることを支える直接の証拠は十分でないと述べた。 同じ作業の繰り返しが、いつ効くかも分かれた。 Staats と Gino（2012、ワーキングペーパー版）は、新生銀行の住宅ローンの審査の工程で、2 年半のあいだに 140 人が処理した 56,227 件の申込みを分析した。 1 日の中では、同じ作業を続けた日ほど生産性が高かった。 日をまたいだ経験では、違う作業を経験してきた人ほど生産性が上がり、会社に残る傾向も高かった。 繰り返しの量は、少なくとも単純な作業では、最初の時期に大きく効く。 ただし伸びは逓減し、伸びの一部は人の選別と組織の仕組みに由来し、生産を続けなければ目減りする。 ## 症例を多くこなす医師は、成績が良いのか 量と成績の関係が多く調べられてきた分野に、手術がある。 Luft、Bunker と Enthoven（1979）は要旨で、1,498 病院の 12 種類の手術で、開心術や冠動脈バイパスなどでは年 200 件以上を行う病院の死亡率が、患者の構成を調整して 25〜41% 低かったと報告した。 股関節の置換では年 50〜100 件で死亡率がほぼ下がりきり、胆嚢の摘出では件数と死亡率の関係が無かった。 著者らは、この結果が経験の効果であることも、成績の良い病院に患者が紹介されることの反映であることもありうると書いている。 この **症例数と成績の関係**（volume-outcome relationship）は、その後の系統的レビューでも広く確かめられた。 Halm、Lee と Chassin（2002）の要旨によれば、基準を満たした 135 研究のうち、病院の症例数の研究の 71%、医師の症例数の研究の 69% が、症例数が多いほど成績が良いという有意な関係を報告した。 ただし関係の大きさは手術によって大きく違い、臨床のデータで重症度を調整した研究ほど有意な関係を報告しにくかった。 Birkmeyer ら（2002）の要旨では、米国の約 250 万件の手術で、14 種類すべてで病院の症例数が多いほど死亡率が低く、膵切除では 16.3% と 3.8%、頸動脈内膜剥離では 1.7% と 1.5% だった。 病院の症例数の効果の多くは、執刀する外科医の症例数で説明された。 Birkmeyer ら（2003）の要旨によれば、474,108 人の手術で、外科医の症例数は 8 種類すべての手術で死亡率と逆の関係にあった。 外科医の症例数は、病院の症例数の見かけの効果のうち、大動脈弁置換では 100%、肺切除では 24% を説明した。 Chowdhury、Dagash と Pierro（2007）の系統的レビューの要旨では、症例数の多い外科医の成績が有意に良かった研究は 74%、専門医が一般外科医より良かった研究は 91% で、病院の症例数の効果は前向きの研究では 40% に限られた。 ここまでの研究は、症例数の多い病院や医師ほど成績が良いという相関である。 腕の良い医師に患者が集まるなら、成績が症例数を作っていることになる。 Hentschker と Mennicken（2018）は、2007 年のドイツの大腿骨骨折の患者 89,541 人（1,262 病院）で、病院の周辺に住む潜在的な患者の数と周辺の病院の数を操作変数に使い、症例数が死亡率を下げる因果を推定した。 症例数は院内死亡率を有意に下げ、著者らはこれを「練習が成績を作る」仮説の証拠とした。 ただし、測った成績は院内の死亡だけで、少ない症例数の範囲では関係の形が推定の仕方で大きく変わった。 これは病院の水準の結果で、個人の腕を測ったものではない。 外科医一人の経験の曲線も、長く続く。 Vickers ら（2007）の要旨によれば、4 施設の外科医 72 人の前立腺全摘除の患者 7,765 人で、術後の再発率の曲線は急で、術者の経験が約 250 例に達するまで頭打ちにならなかった。 5 年の再発の予測確率は、経験 10 例の術者で 17.9%、250 例の術者で 10.7% だった。 ただし、積んだ症例数は持ち運べる腕とは限らなかった。 Huckman と Pisano（2006、ワーキングペーパー版）は、同じ年に複数の病院で手術をする心臓外科医の記録を使い、ある病院での成績が、その病院での年間の症例数とともに上がり、ほかの病院での症例数とは関係しないことを示した。 著者らは、外科医の成績の一部は病院に固有で、病院を移ると持ち運べないと結論した。 経験から何を学ぶかも、結果の種類で違った。 KC、Staats と Gino（2013）の要旨によれば、新しい技術の心臓手術を 6,500 件以上行った外科医 71 人の 10 年分の記録で、外科医は自分の失敗より自分の成功から多く学び、他人の成功より他人の失敗から多く学んだ。 自分の失敗の症例を重ねても、それだけでは学びに変わりにくかった。 同じ手術を行っている外科医のあいだでも、腕の差は大きい。 Birkmeyer ら（2013）の要旨によれば、肥満外科の外科医 20 人の手術の映像を同僚が匿名で評定すると、技能の平均点は 5 点満点で 2.6〜4.8 に開き、最も低い四分位の外科医の患者は、最も高い四分位に比べて合併症が 14.5% 対 5.2%、死亡が 0.26% 対 0.05% だった。 症例数は、手術の成績に対して、相関でも、病院の水準の因果でも、外科医の経験の曲線でも支持された。 ただしその腕の一部は病院に固有で、成功と失敗のどちらを重ねたかで学びが違った。 ## 経験年数は、実力を表すのか 経験年数は、量を測る最も手軽な物差しである。 しかし年数は、その年数のあいだに何回、どんな仕事をしたかを表さない。 Quiñones、Ford と Teachout（1995）の要旨によれば、44 研究（25,911 人）のメタ分析で、仕事の経験と職務成績の相関は .27 だった。 経験を回数で測った研究（.43）と、課題の単位で測った研究（.41）で相関が最も高く、成績を作業見本のような客観的な指標で測ると .39、評定で測ると .24 だった。 経験と成績の相関は、経験の浅い段階で強い。 McDaniel、Schmidt と Hunter（1988）の要旨によれば、16,058 人のデータで、相関は平均の経験年数が短い集団と、認知的な負荷の低い仕事で最も高かった。 Sturman（2003）は、経験年数、勤続年数、年齢と成績の関係をメタ分析し、複雑さの低い仕事では三つとも、成績が上がってから下がる逆 U 字の関係を示した。 一方、複雑さの高い仕事では関係は逆 U 字にならず、経験が長くなるほど経験が成績をよく予測するようになった。 Sturman は、時間と成績の逆 U 字の関係はどの仕事にも当てはまるわけではないと結論した。 医療では、年数が長いほど質が下がるという報告が多い。 Choudhry、Fletcher と Soumerai（2005）の要旨によれば、62 件の評価のうち 32 件（52%）が、診療年数が長いほどすべての指標で成績が下がると報告し、13 件（21%）が一部の指標で下がると報告し、関係なしは 13 件（21%）だった。 同じ論文を、知識と実習のどちらかを封じる議論の中で読んだ note が [知識を封じて実習だけで学ぶ、実習を封じて知識だけで学ぶ（どちらかを封じることに意味があるという主張の文献）](https://jamjet-iqbal.com/notes/knowledge-practice-dissociation-literature/) にある。 この下がり方は、年数でなく量で消えることがある。 Tsugawa ら（2017）は、米国の高齢者の入院 736,537 件を、同じ病院の中で、入院患者を担当する内科医 18,854 人の年齢で比べた。 調整した 30 日死亡率は、40 歳未満の医師で 10.8%、60 歳以上の医師で 12.1% だった。 ただし、年に 201 件を超える入院を担当する医師では、年齢と死亡率の関係は無かった。 著者らは、多くの患者を診ることが臨床の技能を保つ可能性を挙げる一方で、技能の衰えた医師が担当を減らす逆向きの関係もありうること、横断的な比較なので加齢と世代の違いを分けられないことを限界に挙げた。 臨床の判断の正確さでは、経験の効果は小さいが正だった。 Spengler ら（2009）の要旨によれば、精神保健の判断を扱った 75 研究（臨床家 4,607 人）のメタ分析で、教育や臨床の経験と判断の正確さの効果量は d = .12 で、正確さはおよそ 13% 上がった。 著者らは、正確さは経験で上がらないという、それまでの臨床判断の研究の一般的な結論とは逆の結果だと書いている。 経験が判断を鍛えるかは、環境の性質に左右される。 Kahneman と Klein（2009）は要旨で、直観の判断の質を見積もるには、判断する環境がどれだけ予測可能か、本人がその規則性を学ぶ機会を持ったかを評価する必要があり、主観的な確信は判断の正確さの指標にならないと結論した。 Ericsson（2008）は要旨で、経験の長さや評判と実際の成績の関係は弱く、熟達した成績は、すぐに返るフィードバックと繰り返しの機会を持つ意図的練習にたどれると書いた。 Ericsson（2004）は冒頭で、専門職の多くは比較的短い期間で平均的な水準に達し、その後の職業生活をその水準のまま過ごすと述べている。 年数とともに伸び続ける職種もある。 Learning Policy Institute の Kini と Podolsky（2016）は、米国の教員の経験と生徒の成績を扱った 30 研究を整理し、28 研究で経験が教員の効果と正に有意に関係し、同じ教員を追った 18 研究ではすべてで正だったと報告した。 伸びは最初の数年が最も急だが、キャリアの 2 番目の十年、しばしば 3 番目の十年に入っても有意だった。 同じ学年、教科、学区で経験を積むときと、支え合う同僚のいる職場で働くときに、伸びは大きかった。 この報告は査読を経ていない政策研究所の文書である。 日本の営業でも、年数の効き方は時期で違った。 松尾、細井、吉野と楠見（1999）は、自動車の販売会社の営業担当者 108 人を経験年数で分けた。 経験年数と販売業績の相関は、3〜5 年の群（r = .498）と 6〜9 年の群（r = .623）で有意で、10 年以上の群（r = .218）では有意でなかった。 10 年以上の群では、売り方の手続的知識の多くが業績と正に相関した。 著者らは、10 年を超えると年数を重ねるだけでは業績は上がらず、販売の知識をどれだけ持つかが業績を決めると解釈し、知識が宣言的な段階から手続的な段階へ移る認知的技能の獲得のモデルと、熟達の研究の 10 年の規則に対応づけた。 これは一時点の調査で、同じ人の変化を追ったものではない。 経験年数は、回数と仕事の種類を混ぜた粗い物差しである。 年数の効果は経験の浅い時期と単純な仕事で大きく、長い年数では、同じ年数でも何をどれだけしたかで分かれた。 ## 練習は、長くやるほど身につくのか 練習の時間が熟達の差をどれだけ説明するかは、Macnamara らのメタ分析をめぐる論争として [量が質を作るのか：傑作の数と傑作率、アイデアの数と最良案、試作の比べ方、練習の時間、陶芸クラスの逸話の出所の学術文献から](https://jamjet-iqbal.com/notes/quantity-breeds-quality-literature/) で扱い、2018 年の訂正後の値を使った。 ここでは、その外側にある二つの点を扱う。 「1 万時間」という数字の出所と、同じ練習量の配り方である。 「1 万時間の法則」は研究の結論ではない。 Ericsson と Harwell（2019）によれば、Gladwell（2008）は『Outliers』で一章を「1 万時間の規則」に充て、Ericsson、Krampe と Tesch-Römer（1993）の研究を主な実証の根拠として引き、1 万時間を「真の熟達の魔法の数字」と呼んだ。 Ericsson と Harwell は、自分たちの研究が示したのは国際水準の成績に長い訓練が要ることで、魔法の数字の証拠は無かったと書き、国際的なピアノのコンクールで優勝するには約 25,000 時間とするほうが正確だという見積もりを挙げた。 さらに Gladwell は、本の中で意図的練習という語を一度も使っていなかった。 同じ量の練習でも、配り方で残り方が変わる。 Cepeda ら（2006）は、言語の想起の課題で、184 論文の 317 実験から 839 の比較を集めて分散練習の効果をメタ分析した。 学習のあいだに間隔をあけると、詰めて繰り返すより成績が高く、最も成績を高める間隔は、テストまでの保持の期間が長いほど長くなった。 Donovan と Radosevich（1999）の要旨によれば、課題の遂行を扱った 63 研究（112 の効果量）のメタ分析で、間隔をあけた練習は詰め込んだ練習より成績が高く、効果量の平均は 0.46 だった。 ただし効果の大きさは、練習する課題の性質と試行の間隔で大きく変わり、方法の厳密さの低い研究ほど効果が大きかった。 練習を重ねる量そのものを増やす **過剰学習**（できるようになった後も練習を続けること）は、効くが条件つきだった。 Driskell、Willis と Copper（1992）の要旨によれば、過剰学習は保持に中程度の効果を持ち、その大きさは過剰学習の程度、課題の種類、保持の期間で変わった。 Rohrer と Taylor（2006）の要旨によれば、大学生 216 人の数学の問題の練習で、1 回の練習を 3 問から 9 問に増やしても、1 週後と 4 週後の成績は変わらなかった。 同じ 10 問を 1 回で解くか、1 週間あけた 2 回に分けるかを比べると、1 週後のテストでは差が無く、4 週後のテストでは分けた群が大きく上回った。 練習の最中の出来は、学んだ量の指標にならない。 Soderstrom と Bjork（2015）は要旨で、練習中に観察できるのは成績であって、長く残る学習とは別物であり、練習中の成績を上げても学習が増えないことや、操作によっては成績と学習が逆向きに動くことを示した研究を整理した。 人は練習中の出来を学習の手がかりと取り違えやすい、とも書いている。 同じ時間を詰めて練習すると、その場では上手くなったように見えても、数週間後には残っていないことがある。 ## 長く働くほど、型は身につくのか 長時間労働は、まず時間あたりの産出を下げる。 Pencavel（2015、ワーキングペーパー版）は、第一次大戦期の英国の軍需工場で働いた女性を中心とする労働者の記録を分析した。 週 49 時間までは産出が労働時間に比例し、それを超えると伸びが鈍り、約 63 時間で産出が最大になった。 週 70 時間の産出は、週 56 時間の産出とほとんど変わらなかった。 日曜にも働いた週は、同じ労働時間でも産出が約 10% 少なかった。 Collewet と Sauermann（2017、ワーキングペーパー版）は、オランダのコールセンターで、会社が需要に合わせて決める勤務時間の日ごとの違いを使い、労働時間が 1% 増えると応答した通話の数は約 0.9% しか増えないことを示した。 多くが短時間勤務の職場でも疲労の効果が見え、勤続の短い人ほど逓減が強かった。 長時間の勤務は、誤りも増やす。 Landrigan ら（2004）の要旨によれば、集中治療室の研修医は、24 時間以上の勤務を一日おきに含む従来の勤務表で、それを除いて週の時間を減らした勤務表より重大な医療過誤が 35.9% 多く（1,000 患者日あたり 136.0 対 100.1）、重大な診断の誤りは 5.6 倍だった。 同じ研修医を対象にした Lockley ら（2004）の要旨によれば、週の労働時間は従来の勤務表で平均 84.9 時間、介入の勤務表で 65.4 時間で、介入の勤務表では睡眠が週 5.8 時間増え、夜間の勤務中の注意の途切れが半分以下になった。 健康の代価もある。 Kivimäki ら（2015）は、週 55 時間以上の労働を週 35〜40 時間と比べ、冠動脈疾患の相対リスクを 1.13、脳卒中を 1.33 と推定し、脳卒中では労働時間とともにリスクが上がる関係を報告した。 WHO と ILO の推計（Pega ら 2021）では、2016 年に世界で 4 億 8,800 万人が週 55 時間以上働き、虚血性心疾患と脳卒中による 745,194 人の死亡がこれに帰せられた。 では、勤務時間を縮めれば学びは増えるのか。 研修医の勤務時間の規制は、この問いを試す場になった。 Ahmed ら（2014）は、外科の研修医の勤務時間の規制を扱った 135 論文を系統的に検討した。 中程度以上の質の研究では、規制によって教育の成果が改善したという結果は 1 本だけで、悪化か変化なしが残りを占めた。 16 時間を上限とする規制については、手術に入る機会の減少、患者の申し送りの増加、チームへの溶け込みにくさが繰り返し報告された。 無作為化した試験では、勤務時間の規則を緩めても患者の成績は悪くならなかった。 米国の外科の研修プログラム 117 を勤務時間の規則の緩い群と標準の群に無作為に割り付けた FIRST 試験（Bilimoria ら 2016）の要旨によれば、緩い群でも患者の死亡か重大な合併症は増えず（9.1% 対 9.0%）、研修医が教育の質全体に不満を持つ割合も変わらなかった（11.0% 対 10.7%）。 緩い群の研修医は、手術の途中で抜ける割合（7.0% 対 13.2%）と、診ている患者の問題を申し送る割合が低かった。 内科の 63 プログラムでの iCOMPARE 試験でも、緩い群の 30 日死亡率は標準の群に劣らなかった（Silber ら 2019）。 Silber らは、同じ試験の教育の面の報告を引き、患者を直接診る時間と教育の時間の割合に差は無く、緩い群では教育の質と生活の満足が低かったと述べている。 同じ試験の睡眠の測定（Basner ら 2019）では、睡眠時間は 24 時間あたり 6.85 時間と 7.03 時間で劣らなかったが、注意の検査では緩い群が劣らないことを示せなかった。 研修医の研究は、時間を削れば学びが増えるわけではないことを示した。 同時に、緩めた勤務で教育の満足が上がったわけでもない。 長く働くことが型の習得を速めるかを、技能の指標で直接測った研究は、探した範囲では見つからなかった。 分かっているのは、長時間は経験の機会（手術に入る数、患者を通しで診ること）を増やす一方で、時間あたりの産出、注意、誤り、健康に代価を払わせることである。 ## 職場の経験は、何があると学びになるのか 仕事の中の学びの 70% 以上は非公式に起きる、という主張は、**70:20:10** の名で人材開発の分野の基本的な事実と見なされてきた。 Clardy（2018）は要旨で、この主張に行き着く五つの文献の流れを検討し、その証拠の基盤は弱く、ずさんな引用、概念の不一致、調査の手順の欠陥があると述べ、この規則を脇に置くべきだと結論した。 経験の大きさにも、逓減がある。 DeRue と Wellman（2009）の要旨によれば、管理職 60 人の 225 の職務経験で、挑戦の大きさとリーダーシップの技能の伸びの関係は逓減した。 ただし、フィードバックを得やすいと、挑戦が大きいときの逓減が抑えられた。 日本の職場学習の研究も、経験に他者の働きかけが重なるところを見てきた。 中原（2012）は、自身の 2010 年の調査を紹介し、職場の他者から受ける支援を、業務の助言や指導（業務支援）、振り返りを促す働きかけ（内省支援）、励まし（精神支援）の三つに分けた。 本人が感じる能力の向上を説明する重回帰の分析で、最も強い影響を持ったのは内省支援だった。 これは自己評定の能力の向上で、成績を外から測ったものではない。 田中と中原（2017）は、新規事業を担った中堅管理職 15 人の面接を分析し、学びが「他責思考期」「現実受容期」「反省的思考期」「視座変容期」の段階を経て進むモデルを示した。 困難な経験は、自分の考えと振る舞いを振り返る段を経て、学びになっていた。 職場の経験の研究は、経験の量よりも、経験に返ってくるフィードバックと振り返りの有無が学びを分けることを示してきた。 ただし、その多くは自己評定か面接で、成績の変化を測った研究は少ない。 生成 AI で下積みの仕事が減るときに、熟達者のそばで学ぶ経路がどうなるかは [生成 AI で下積みの仕事が減るとき、ジュニアは何をすればよいか（学術研究から）](https://jamjet-iqbal.com/notes/junior-skill-formation-genai-literature/) で、実務を兼ねる管理職に学ぶ時間がないことは [プレイングマネージャーとは何か：任命される側と任命する側の損得を、学術界と産業界の資料で比べる](https://jamjet-iqbal.com/notes/playing-manager/) で扱った。 ## どの形なら支持されるのか 「量をこなせば上手くなる」を量の種類で分けると、支持の強さは形によって違った。 **繰り返すと、最初は大きく伸びる**：強く支持される。 窓ガラスの取り付けの産出は 1 年で 53% 増え（Shaw と Lazear 2008）、組立工場の欠陥は 8 週で 8 割以上減り（Levitt ら 2013）、前立腺の手術の再発は術者の経験が約 250 例に達するまで下がった（Vickers ら 2007）。 ただし 1 回あたりの伸びは回数とともに小さくなる（Evans ら 2018）。 **量を重ねれば、ずっと伸び続ける**：条件つきでしか支持されない。 複雑さの低い仕事では、成績は年数とともに上がってから下がり（Sturman 2003）、医師では年数が長いほど質が下がる報告が多かった（Choudhry ら 2005）。 伸び続けたのは、複雑さの高い仕事（Sturman 2003）、教員（Kini と Podolsky 2016）、患者を多く診続ける医師（Tsugawa ら 2017）だった。 **積んだ量は、その人の腕として持ち運べる**：一部しか支持されない。 工場の改善は作業者でなく組織に蓄えられ（Levitt ら 2013）、心臓外科医の腕の一部は病院に固有だった（Huckman と Pisano 2006）。 生産を止めると経験は目減りした（Benkard 2000、Levitt ら 2013）。 **経験年数が長い人ほど上手い**：年数は回数より弱い物差しで、長い年数では年数そのものでは成績が分かれにくい。 年数は回数より成績との相関が低く（Quiñones ら 1995）、経験の長い集団では相関が弱かった（McDaniel ら 1988）。 日本の営業では、10 年を超えると年数でなく知識が業績を分けた（松尾ら 1999）。 **長く練習するほど身につく**：時間の数では決まらない。 1 万時間は研究が示した数字ではなく（Ericsson と Harwell 2019）、同じ量でも間隔をあけた練習のほうが長く残り（Cepeda ら 2006、Rohrer と Taylor 2006）、できるようになった後の上乗せは数学では残らなかった（Rohrer と Taylor 2006）。 **長く働くほど型が身につく**：直接の証拠が無い。 長時間は時間あたりの産出を下げ（Pencavel 2015、Collewet と Sauermann 2017）、誤りと健康の代価を伴った（Landrigan ら 2004、Kivimäki ら 2015）。 一方で、研修医の勤務時間を縮めても教育の成果は改善しなかった（Ahmed ら 2014、Bilimoria ら 2016）。 量が腕に変わる条件として文献に繰り返し現れたのは、成果がすぐに分かり規則性のある環境であること（Kahneman と Klein 2009）、同じ組織と同じ種類の仕事の中で積むこと（Huckman と Pisano 2006、Kini と Podolsky 2016）、間隔をあけて繰り返すこと（Cepeda ら 2006）、成功と他人の失敗から学べること（KC ら 2013）、フィードバックと振り返りを受けること（DeRue と Wellman 2009、中原 2012）である。 場数を踏めという助言は、新人の時期と、成果がすぐに返る仕事では、文献とよく合う。 長く働けという助言は、時間あたりの成果と健康を削り、型が身につくかどうかを確かめた研究がまだ無い。 ## 空白（未充足の論点） - 労働時間（週の時間や残業）を変えたときに、技能や定型の判断の習得がどう変わるかを、同じ人の成績や試験で測った研究は見つからなかった。研修医の研究は患者の成績と自己評定の教育の満足が中心で、技能の試験の結果は観察研究に限られた。 - プロフェッショナルファーム（コンサルティング、法律事務所、会計事務所）の昇進か退職か（up-or-out）の制度と、長時間労働のもとでの育成を、技能の指標で測った実証研究は、探した範囲では見つからなかった。 - 量と成績の研究の多くは医療と製造で、デザインのような知識労働で、案件の数や経験年数と成果物の質を測った研究は見つからなかった。 - 職場の経験学習の研究の多くは自己評定か面接で、70:20:10 の割合そのものを測り直した研究は見つからなかった。 ## 未検証事項 - 主要主張に未検証の項目はない。 - 本文を取得できず、要旨の範囲で扱った文献は 26 件ある（Evans ら 2018、Thompson 2012、Luft ら 1979、Halm ら 2002、Birkmeyer ら 2002、2003、2013、Chowdhury ら 2007、Vickers ら 2007、KC ら 2013、Quiñones ら 1995、McDaniel ら 1988、Choudhry ら 2005、Spengler ら 2009、Kahneman と Klein 2009、Ericsson 2008、Donovan と Radosevich 1999、Driskell ら 1992、Rohrer と Taylor 2006、Soderstrom と Bjork 2015、Landrigan ら 2004、Lockley ら 2004、Bilimoria ら 2016、Clardy 2018、DeRue と Wellman 2009、Ericsson 2004）。本文中では「要旨によれば」「要旨で」として著者の主張に帰属させた。Ericsson（2004）は、OpenAlex が要旨の欄に収めた本文の冒頭の段落だけを読んだ。 - Shaw と Lazear（2008）、Levitt ら（2013）、Benkard（2000）、Huckman と Pisano（2006）、Pencavel（2015）、Collewet と Sauermann（2017）、Staats と Gino（2012）は、NBER、IZA、ハーバード大学のワーキングペーパー版の本文で読み、出版版の本文とは照合していない。Huckman と Pisano のワーキングペーパー版の題名は出版版と異なる（The Effect of Organizational Context on Individual Performance、2003 年）。 - Kini と Podolsky（2016）は査読を経ていない政策研究所の報告で、査読誌の版（Podolsky ら 2019）は本文を取得していない。 - Gladwell（2008）は書誌（Open Library）だけを確かめ、本の記述は Ericsson と Harwell（2019）の引用で扱った。 - Silber ら（2019）が引いた iCOMPARE の教育の面の結果は、Silber らの記述の範囲で扱い、元の報告は読んでいない。 ## 参照文献 アクセス日はすべて 2026-11-13。 ### 繰り返しと上達の曲線 - Evans, N. 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