読み方

このサイトは何で、何でないか

すべてのページに通っている原則は「性格ではなく用法」です。ここにある記述は、ある傾向が報告されていること、誰が報告したか、その報告がどれだけ確かかを示すものです。日本やドイツやブラジルのエンジニアが「どういう人か」を述べるものではありません。文化的価値のばらつきの大半は国と国の間ではなく国の内部にあります（Taras, Steel & Kirkman 2016）。国のページが描いているのは、幅の広い分布の中での「寄り」であって、個人ではありません。

サイトは用例辞典の形にしてあります。辞書はこの問題をすでに解いているからです。

見出し語

国、テーマ、尺度が、引いて調べる項目です。

用法ラベル

辞書が語義に「まれ」「俗」と付けるように、各記述には根拠に応じて【裏付け十分】【裏付けあり】【裏付け薄】のいずれかを付けています。

年付きの用例

どの記述にも出典と発表年があり、古い根拠には古いと明記しています。

地域差

国のページの冒頭には、その国の中のばらつきと、まとめに反する根拠を置いています。

辞書は、話者全員が同じように言葉を使うとは主張しません。このサイトも、ある国のエンジニア全員が同じように働くとは主張しません。

記述の読み方

記述は短い 1 文と、その下のラベル行でできています。ラベル行には用法ラベル、出典の数、いちばん新しい出典の年、固定の ID が並び、その下に出典がリンクで続きます。ラベルは記述を支える出典のうち最も強いもので決まり、左端の罫が色に頼らずに同じことを示します。

古い資料。記述を支える出典がいちばん新しいものでも 2016 年より前に出ている場合、ラベル行に【古い資料】が付きます。内容がいまも当てはまる可能性はありますが、職場は変わるので、頼る前にもっと新しい根拠を探してください。

地域差。国のページはどれも「国内のばらつきと反証」の節から始まります（例：日本）。テーマより先に読んでください。ページが自分のまとめに反論している場所です。

使っている枠組み

尺度のページでは、公開されている 2 つの枠組みの上に国を並べています。どちらも国レベルの平均値で、どちらにも有力な批判があります。批判はこの節の本体の一部であって、脚注ではありません。

Erin Meyer の Culture Map

Erin Meyer の『The Culture Map』（2014）は、国を 8 つの尺度の上に置きます。どの尺度も 2 つの極の間に伸びています（HBR 2014、Meyer の 8 尺度ツール）。

コミュニケーション低文脈 ↔ 高文脈

よい伝え方は明示的で文字どおりか、含みがあり行間を読むものか。

評価直接的な否定的フィードバック ↔ 間接的な否定的フィードバック

批判をどれだけ率直に伝えるか。

説得原理優先 ↔ 応用優先

議論を理論から始めるか、事例や結論から始めるか。

リード平等主義 ↔ 階層主義

上司とチームの間にどれだけ距離があるのが普通か。

決定合意志向 ↔ トップダウン

集団の合意で決めるか、責任者が決めるか。

信頼タスクベース ↔ 関係ベース

信頼は確かな仕事ぶりから生まれるか、個人的な関係から生まれるか。

見解の相違対立型 ↔ 対立回避型

公然と反論することを生産的と見るか、関係を損なうと見るか。

スケジューリング直線的な時間 ↔ 柔軟な時間

予定を固定して順に進めるか、状況に合わせて変えるか。

位置の読み取り方。書籍には数値が載っていません。そこで Meyer 本人の INSEAD 講演スライド（PDF）をテキストに変換し、図の中で各国が横方向のどこにあるかを、ほかの国との相対で読み取りました。目で読んでいるので、位置はわざと粗い 7 段階に丸めています。

1. −3左の極
2. −2左寄り
3. −1左寄り
4. 0中間
5. +1右寄り
6. +2右寄り
7. +3右の極

Culture Map の位置に使う 7 段階。各尺度の左の極から右の極へ並ぶ。

1 段の差は「あの国よりこちらの極に近い」という意味で、測った距離ではありません。書評や要約にしか位置が書かれていない場合（たとえば韓国の Trusting は書評 1 件による）は二次資料として区別しています。Meyer は東アジアの国を Persuading の軸に乗せず「全体的（holistic）」として別扱いにしているので（Portman の書評）、そのセルは空欄です。どの資料にも位置がない場合も、推測で埋めずに空欄にしています。

分かっていないこと。Meyer のマップは、彼女の管理職向け研修の受講者の観察とインタビューに基づいています。標本数も誤差も公開されておらず、HBR の記事も「著者とほかの専門家の研究に基づく」としか書いていません（HBR 2014）。Culture Map は事情に通じた人の枠組みとして扱うべきもので、これだけに拠る記述は最高でも【裏付けあり】にしています。

Hofstede の 6 次元

Geert Hofstede のモデルは、国を 6 つの次元でおおむね 0〜100 のスコアにします（Hofstede 2011、DOI）。長期志向は 1991 年に、人生の楽しみ方（Indulgence）は 2000 年代に Michael Minkov が World Values Survey のデータから加えたものです（global-iq、Hofstede 2011）。

権力格差権力格差が小さい ↔ 権力格差が大きい

力の弱い人が、力の不平等な配分をどこまで受け入れるか。

個人主義集団主義 ↔ 個人主義

自分を個人の目標で捉えるか、属する集団で捉えるか。

達成と成功への動機合意志向 ↔ 達成志向

旧称は男性性／女性性。競争と達成が動機になるか、思いやりと生活の質が動機になるか。

不確実性の回避曖昧さに寛容 ↔ 曖昧さを避ける

曖昧な状況や未知の状況をどれだけ脅威と感じるか。リスク回避とは別の概念。

長期志向短期志向 ↔ 長期志向

伝統と目先の成果を重んじるか、実利と将来の見返りを重んじるか。

人生の楽しみ方抑制的 ↔ 充足的

欲求に従って人生を楽しむことがどれだけ許されるか。

どの値か。表示しているのは The Culture Factor の現行値です（国別比較ツール、2026 年 10 月に取得）。古い書籍や記事の表とは値が違い、とくに個人主義と長期志向が変わっています。改訂は 2023 年ごろと見られますが、改訂の告知そのものは見つけていません。旧版と現行の表を混ぜて引用しないことが肝心です。

いちばん分かりやすいのは韓国です。「韓国は強い集団主義」というよく知られた像は旧版の個人主義スコア 18 に基づいていますが、現行値は中間に近くなっています。

批判

• 生態学的誤謬。国の平均どうしの相関は個人のレベルでは成り立たないので、国のスコアで個人を予測するのは誤りです（Brewer & Venaik 2014）。Hofstede 本人も、次元は集計のレベルに依存し、国の値を個人の価値観と混同してはならないと書いています（Hofstede 2011）。
• McSweeney 2002。Brendan McSweeney は、国民文化が均質であるという仮定と、国民文化が行動を因果的に決めるという主張を退けました。一部の国は標本が小さく、主に IBM の営業職とサービス職だったことも指摘しています（Human Relations 55(1)、Royal Holloway）。同じ誌上に Williamson の反論があります（Williamson 2002）。
• IBM の標本（1967〜73 年）。元のデータは、1967〜73 年に IBM の社員から集めた約 11.6 万件の質問票です（国の数は資料によって 53〜72 と幅があります）。IBM の社風を測っている面があるかもしれず、データも古いものです（global-iq、Simply Psychology）。
• 国＝文化ではない。Hofstede の枠組みを使った 558 件の研究のメタ分析では、文化的価値のばらつきの約 8 割が国の内部にありました。国籍より職業や社会経済的な階層で区切ったほうがよい場合もあります（Taras, Steel & Kirkman 2016）。

GLOBE を使わない理由

GLOBE 研究（House ほか 2004）は、62 の社会の中間管理職 約 1 万 7 千人を、金融・食品加工・通信の 3 業種で調査したものです。9 つの次元を、現在の慣行（as is）とあるべき価値（should be）の 2 通りで測っています（global-iq、Andrews 大学の書評）。このサイトでは使っていません。3 業種のどれもソフトウェアではないこと、多くの次元で慣行と価値が負の相関を示し、その解釈がいまも争われていること、そして国平均である以上 Hofstede と同じ生態学的誤謬の批判が当てはまること（Brewer & Venaik 2014）が理由です。国平均をもう 1 組足しても、エンジニアについての根拠は増えず、見かけの精度だけが上がる、というのは私たちの判断です。

ソフトウェア工学の実証研究

ソフトウェア開発の現場で国の文化を直接測った研究は多くありません。このサイトが拠っているのは次のものです。

Rastogi ほか 2018：PR と投稿者の国

Rastogi、Nagappan、Gousios、van der Hoek は、GitHub で PR の多いプロジェクト 1,069 件から、17 か国の PR 70,740 件をロジスティック回帰で分析しました（ESEM 2018、Microsoft Research、TU Delft）。採択のオッズは投稿者の国によって違いました。

中央の線より右の塗りつぶしの棒は米国より採択されやすく、左の枠線だけの棒は採択されにくいことを示す。棒の端までの長さが差 50 にあたる。

数値は論文を紹介した愛媛大学の WWS2019 スライドによります。同じ研究では、投稿者とマージする人が同じ国だと PR が採択されやすいことも分かりました。17 か国中 16 か国でそうで（中国 +13.4%、米国 +2.4%）、例外はインドの −7.4% でした。原因は分かっていません（WWS2019）。採択はレビュアーの判断なので、この数字は投稿者と同じくらいレビュアーのことも表しています。

Nadri ほか 2021：見た目上の人種

名前から読み手が推測する人種で開発者を分けて比べると、白人と見なされた開発者の PR は採択のオッズが 6〜10% 高くなっていました（arXiv 2021）。

Herbsleb & Mockus 2003：距離

複数の拠点にまたがる作業は、1 拠点内の同種の作業より約 2.5 倍の時間がかかり、主な要因は関わる人数が増えることでした（IEEE TSE 2003）。2025 年の回顧論文で、著者たちは当時から環境が大きく変わったと述べています（TSE 2025）。

Neumann ほか 2024：国の像と合わなかったチーム

日本 2 件、ドイツ 2 件の事例研究で、アジャイルチームのメンバーの文化的な特性は、各国の Hofstede スコアから予想される姿と大きく違っていました。著者たちは、国のラベルをチームにそのまま当てはめず、事例ごとに分析すべきだと主張しています（arXiv、EASE 2024）。

Lambiase ほか 2024：LLM の導入

ソフトウェアエンジニア 188 人の調査を PLS-SEM で分析したところ、LLM ツールの導入を左右したのは習慣と期待する性能で、Hofstede の文化的価値による調整効果は有意ではありませんでした（arXiv 2024）。

読み違えないために

• 個人の予測として読まない。文化的価値のばらつきの約 8 割は国の内部にあります（Taras, Steel & Kirkman 2016）。一緒に働く相手は、その分布のどこにいてもおかしくありません。
• 平均から個人へ飛ばない。国のスコアを 1 人に当てはめるのは生態学的誤謬で、Hofstede 本人も戒めています（Brewer & Venaik 2014、Hofstede 2011）。
• 会社より上に置かない。会社やチームの文化は国の文化より強く出ることがよくあります。Neumann ほか 2024の日独のチームは国の典型像と一致せず、コードレビューを取り入れるかどうかも組織・プロダクト・チームで決まります（モダンコードレビューの文献レビュー）。エンジニアという職業そのものが文化であり、国の差を薄めることもあります（Taras ほか 2016）。
• 固定したものとして読まない。1958 年以降に生まれた世代は個人主義と人生の楽しみ方（Indulgence）が高く、権力格差が低くなっています。ただし国同士の相対的な順位はほぼ変わっていません。差は縮んでも、向きは残るということです（Beugelsdijk ほか 2015、PDF）。
• どこから見ているかを忘れない。位置は自分の立ち位置との比較でしか意味を持ちません。日本から見ると米国は直接的ですが、オランダから見ると婉曲です（HBR 2014）。尺度のページの視点ストリップは、選んだ国を中心にして尺度を並べ直します。
• 読み手の偏りも数に入れる。PR の採択率の国差や同国びいきは、レビュアー側の差でもあります（Rastogi ほか 2018）。4 か国 48 人を対象にした 2026 年の研究では、欧州の同僚が、自分たちと同等の成績だった東アフリカのエンジニアを系統的に低く評価していました（Khosravi & Payberah 2026）。このサイトを読む人も、それぞれの立ち位置を持ち込んでいます。

データの限界

• Stack Overflow 調査のカバー範囲。2024 年の Developer Survey の回答は、日本が 286 件（0.5%）、韓国が 144 件でした（2024 年 回答者の属性）。どちらの国の開発者を語るにも少なすぎます。2025 年の調査で国別に集計されているのは回答の多い 5 か国（米国・ドイツ・英国・インド・フランス）だけです（2025 年 仕事）。
• Octoverse の国は自己申告。GitHub は、プロフィールに本人が書いた所在地で開発者を国に割り振っていて、学生や趣味のアカウントも含みます（Octoverse 2025）。中国のように GitHub 以外を使う開発者が多い国は少なく数えられている可能性があります。これは GitHub の説明ではなく私たちの推測です。
• ウクライナには Culture Map のデータがない。Meyer のスライドはウクライナをどの尺度にも置いていないので（Meyer のスライド）、尺度上の位置は「出典なし」と表示します。Hofstede のスコアはあります（ウクライナのページ）。
• 北欧は地域。デンマーク、スウェーデン、フィンランド、ノルウェーを 1 項目にまとめていて、Meyer の図には 4 か国すべてがどの尺度にも載っているわけではありません。位置が 1 か国だけに基づく場合はどの国かを注記し、Hofstede のスコアは国ごとに示しています（北欧のページ）。

訂正の受け付け

記述の誤り、古さ、ラベルの付け違いに気づいたら、GitHub に issue を立ててください。書いてほしいのは 2 つです。記述の ID（ラベル行の末尾にある小さな記号、たとえば de-feedback-1）と、問題を示す出典へのリンクです。よりよい出典の提示が、いちばん役に立つ訂正です。

ID は英語版と日本語版で共通なので、どちらの言語で報告しても両方が直ります。ID はそのままアンカーにもなっていて、/ja/countries/de/#de-feedback-1 で記述に直接飛べます。