私たちは、新しいテクノロジーとより複雑な生産システムの時代に生きており、世界経済、顧客の要求、貿易協定の変動が労働組織の関係に影響を与えています (Moravec 1994)。 産業界は、健康的で安全な作業環境の確立と維持において、新たな課題に直面しています。 いくつかの研究では、管理者の安全への取り組み、管理者のコミットメント、および安全への関与、ならびに管理の質が、安全システムの重要な要素として強調されています (Mattila、Hyttinen、および Rantanen 1994; Dedobbeleer および Béland 1989; Smith 1989; Heinrich、Petersen およびRoos 1980; Simonds and Shafai-Sahrai 1977; Komaki 1986; Smith et al. 1978)。

Hansen (1993a) によれば、安全に対する経営陣のコミットメントは、受動的な状態では十分ではありません。 企業を安全な職場に導くことができるのは、パフォーマンスの環境を作り出す積極的で目に見えるリーダーシップのみです。 Rogers (1961) は、「管理者、または軍事または産業のリーダーが組織内にそのような雰囲気を作り出す場合、スタッフはより自己対応し、より創造的になり、新しい問題によりよく適応し、より基本的に協力的になる」と指摘しました。 したがって、安全のリーダーシップは、安全に作業することが尊重される環境、つまり安全環境を促進するものと見なされます。

安全気候の概念に関する研究はほとんど行われていない (Zohar 1980; Brown and Holmes 1986; Dedobbeleer and Béland 1991; Oliver, Tomas and Melia 1993; Melia, Tomas and Oliver 1992)。 組織内の人々は、何千ものイベント、慣行、および手順に遭遇し、これらのイベントを関連するセットとして認識します。 これが意味することは、職場環境には多くの環境があり、安全環境はその XNUMX つと見なされているということです。 気候の概念は複雑で多層的な現象であるため、組織の気候研究は理論的、概念的、測定上の問題に悩まされてきました。 したがって、安全環境が実行可能な研究テーマであり、価値のある管理ツールであり続けるためには、安全環境研究においてこれらの問題を調べることが重要であると思われます。

安全環境は、従業員のパフォーマンスを理解し (Brown and Holmes 1986)、傷害管理の成功を保証する (Matttila、Hyttinen、Rantanen 1994) ために重要な意味を持つ意味のある概念と見なされてきました。 安全気候の次元を正確に評価できる場合、管理者はそれらを使用して、潜在的な問題領域を認識および評価することができます。 さらに、標準化された安全環境スコアを使用して得られた研究結果は、技術やリスク レベルの違いに関係なく、業界全体で有用な比較を行うことができます。 したがって、安全風土スコアは、作業組織の安全ポリシーを確立する際のガイドラインとして役立つ場合があります。 この記事では、組織の風土に関する文献の文脈で安全風土の概念を検討し、安全方針と安全風土の関係について説明し、産業組織における安全方針の策定と実施におけるリーダーシップに対する安全風土の概念の意味を調べます。

組織風土研究における安全風土の概念

組織風土研究

組織風土は、しばらく前から一般的な概念でした。 1960 年代半ば以降、組織風土に関する複数のレビューが発表された (Schneider 1975a; Jones and James 1979; Naylor, Pritchard and Ilgen 1980; Schneider and Reichers 1983; Glick 1985; Koys and DeCotiis 1991)。 概念にはいくつかの定義があります。 組織風土 個人と組織の相互作用を反映する幅広いクラスの組織的および知覚的変数を指すために大まかに使用されてきました (Glick 1985; Field and Abelson 1982; Jones and James 1979)。 Schneider (1975a) によれば、それは特定の分析単位や特定の一連の次元ではなく、研究領域を指すべきです。 用語 組織風土 という言葉に取って代わらなければならない 気候 何かの気候を指す。

組織における気候の研究は、複雑で多層的な現象であるため、困難でした (Glick 1985; Koys and DeCotiis 1991)。 それにもかかわらず、気候構成概念の概念化において進歩が見られた (Schneider and Reichers 1983; Koys and DeCotiis 1991)。 James と Jones (1974) によって提唱された心理的風土と組織風土の区別は、一般に受け入れられています。 差別化は、分析のレベルによって行われます。 心理的風土は個人レベルの分析で研究され、組織風土は組織的分析レベルで研究されます。 個々の属性と見なされる場合、用語 心理的気候 がおすすめ。 組織の属性と見なされる場合、用語 組織風土 適切と見なされます。 気候の両方の側面は多次元現象であると考えられており、職場組織内での経験に対する従業員の認識の性質を説明しています。

心理的風土と組織風土の区別は一般に受け入れられているが、組織風土研究をその概念的および方法論的問題から解放することはできなかった (Glick 1985)。 未解決の問題の 1982 つは集計の問題です。 組織風土は、組織内の心理風土の単純な集合として定義されることがよくあります (James 1984; Joyce and Slocum 1983)。 問題は、より大きな社会的単位である組織を表すために、個人の仕事環境に関する説明をどのように集約できるかということです。 Schneider と Reichers (1985) は次のように述べています。 (つまり、個人、サブシステム、組織全体) を分析目的で使用します。」 Glick (XNUMX) は、組織風土は心理的風土の単純な集合としてではなく、組織現象として概念化されるべきであると付け加えました。 彼はまた、理論と分析の複数の単位 (すなわち、個人、サブユニット、組織) の存在を認めました。 組織風土は、理論の組織単位を意味します。 個人、ワークグループ、職業、部門、または仕事の雰囲気について言及するものではありません。 個人の雰囲気やワークグループの雰囲気には、理論と分析の他のラベルと単位を使用する必要があります。

組織内の従業員間の知覚的合意はかなりの注目を集めてきました (Abbey and Dickson 1983; James 1982)。 心理的気候対策に関する知覚的合意の低さは、ランダム エラーと実質的な要因の両方に起因します。 従業員は、心理的または職場の雰囲気ではなく、組織の風土について報告するよう求められているため、個人レベルのランダム エラーと偏見の原因の多くは、知覚的尺度が組織レベルに集約されると、互いに打ち消し合うと見なされます (Glick 1985 ）。 心理的および組織的風土を解きほぐし、組織的および心理的風土の決定要因としての組織的および心理的プロセスの相対的な寄与を推定するには、マルチレベル モデルの使用が重要であると思われる (Hox and Kreft 1994; Rabash and Woodhouse 1995)。 これらのモデルは、多くの組織内の個人の代表的なサンプルに対して通常行われる組織風土の平均測定を使用せずに、心理的および組織レベルを考慮に入れます。 組織の風土の平均値と組織の特徴が風土に及ぼす影響の偏った推定値は、組織レベルで集計し、個人レベルで測定した結果であることを示すことができます (Manson, Wong and Entwisle 1983)。 組織全体で平均すると、個人レベルの測定誤差が相殺されるという考えには根拠がありません。

気候の概念に関するもう 1979 つの永続的な問題は、組織的および/または心理的気候の適切な次元の仕様です。 Jones and James (1975) と Schneider (1983a) は、研究の関心基準に影響を与えるか、関連する可能性が高い気候次元を使用することを提案しました。 Schneider と Reichers (1980) は、安全、サービス (Schneider, Parkington and Buxton 1991)、社内の労使関係 (Bluen and Donald 1975)、生産、セキュリティ、および品質。 基準の参照は、気候の次元の選択に焦点を当てていますが、気候は広い一般的な用語のままです。 特定の集合体（グループ、地位、機能など）における特定の基準を理解するために、実践と手順のどの次元が関連しているかを特定できるようにするために必要な洗練度のレベルには達していません（Schneider XNUMXa）。 ただし、基準志向の研究の必要性は、特定の次元がいくつかの基準と正の関係にあり、他の基準とは関係がなく、第 XNUMX の基準と負の関係がある一方で、比較的少数の次元のセットが複数の環境を記述している可能性を本質的に排除するものではありません。結果のセット。

安全気候コンセプト

安全環境の概念は、一般に受け入れられている組織的および心理的環境の定義に基づいて開発されました。 測定と理論構築のための明確なガイドラインを提供するために、概念の具体的な定義はまだ提供されていません。 イスラエルの 20 の産業組織 (Zohar 1980)、ウィスコンシン州とイリノイ州の 10 の製造および生産会社 (Brown and Holmes 1986)、メリーランド州の 9 つの建設現場の階層化サンプルを含む、この概念を測定した研究はほとんどありません。 (Dedobbeleer and Béland 1991)、フィンランドの 16 の建設現場 (Mattila、Hyttinen、Rantanen 1994、Mattila、Rantanen、Hyttinen 1994)、およびバレンシアの労働者の間 (Oliver、Tomas、Melia 1993; Melia、Tomas、Oliver 1992)。

気候は、労働者が自分の職場環境について共有する認識の要約と見なされました。 気候認識は、経験したことに対する個人の感情的評価反応ではなく、個人の組織経験の記述を要約する (Koys and DeCotiis 1991)。 Schneider と Reichers (1983) および Dieterly と Schneider (1974) に続いて、安全気候モデルは、行動の適切さを評価するための参照フレームとして必要であるため、これらの認識が開発されると想定しました。 職場環境に存在するさまざまな手がかりに基づいて、従業員は、行動と結果の偶発性に関する一貫した一連の認識と期待を開発し、それに応じて行動すると信じられていました (Frederiksen、Jensen、および Beaton 1972; Schneider 1975a、1975b)。

表 1 は、安全環境に関する検証研究で提示された安全環境次元のタイプと数の多様性を示しています。 一般的な組織風土に関する文献では、組織風土の次元についての合意はほとんどありません。 ただし、研究者は、研究の関心基準に影響を与えるか、関連する可能性が高い気候次元を使用することをお勧めします。 このアプローチは、安全気候に関する研究でうまく採用されています。 Zohar (1980) は、組織のイベント、慣行、および手順を記述し、事故の多い工場と少ない工場を区別することがわかった 1977 つの項目セットを作成しました (Cohen 1986)。 Brown と Holmes (40) は、Zohar の 1993 項目のアンケートを使用し、Zohar の 1992 因子モデルの代わりに XNUMX 因子モデルを見つけました。 Dedobbeleer と Béland は、Brown と Holmes の XNUMX 因子モデルを測定するために XNUMX つの変数を使用しました。 変数は、建設業界における安全上の懸念を表すために選択されたものであり、Zohar の質問票に含まれる変数とすべてが同一ではありませんでした。 XNUMX 因子モデルが見つかりました。 Brown と Holmes の結果と Dedobbeleer と Béland の結果の違いが、より適切な統計手順 (四重相関係数を使用した LISREL 加重最小二乗手順) の使用に起因するかどうかについては、議論が残されています。 Oliver, Tomas and Melia (XNUMX) と Melia, Tomas and Oliver (XNUMX) によって再現が行われ、異なるタイプの産業の心的外傷後および外傷前の労働者の気候認識を測定する、類似しているが同一ではない XNUMX つの変数が使用されました。 Dedobbeleer と Béland の研究と同様の結果が見つかりました。

表 1. 安全環境対策

安全気候対策の有効性を改善するために、いくつかの戦略が使用されてきました。 有効性にはさまざまなタイプ (コンテンツ、コンカレント、コンストラクトなど) があり、手段の有効性を評価する方法はいくつかあります。 コンテンツの有効性 は、測定器の内容物のサンプリングの妥当性です (Nunnally 1978)。 安全風土研究では、過去の研究で意味のある労働安全対策であることが示された項目を対象としています。 他の「有能な」裁判官は通常、項目の内容を判断し、これらの独立した判断をプールするための何らかの方法が使用されます。 安全環境に関する記事には、そのような手順についての言及はありません。

妥当性を構成する は、研究者が測定したい理論的構成を機器が測定する程度です。 それには、その構造が存在すること、それが他の構造とは区別されること、および特定の機器がその特定の構造を測定し、他の構造を測定しないことの実証が必要です (Nunnally 1978)。 Zohar の研究は、妥当性を改善するためのいくつかの提案に従いました。 工場の代表的なサンプルが選ばれました。 各工場で 20 人の生産労働者の層別無作為標本が採取されました。 すべての質問は、安全のための組織風土に焦点を当てていました。 彼の安全気候計器の構造妥当性を研究するために、彼はスピアマンの順位相関係数を使用して、工場の安全気候スコアと、安全慣行と事故防止プログラムに従って各生産カテゴリで選択された工場の安全検査官の順位との間の一致をテストしました。 安全環境のレベルは、安全検査官によって判断された安全プログラムの有効性と相関していました。 Brown と Holmes (1986) は、LISREL の確認因子分析を使用して、米国の労働者のサンプルを使用して Zohar 測定モデルの因子妥当性を確認しました。 彼らは、推奨される因子構造の複製によって Zohar のモデルを検証したかった (Rummel 1970)。 モデルはデータによってサポートされていませんでした。 XNUMX 因子モデルの方が適合度が高かった. 結果はまた、気候構造が異なる集団間で安定性を示したことを示しました。 事故を起こした従業員と事故を起こさなかった従業員の間で違いはなく、その後、グループ全体で有効で信頼できる気候測定を提供しました. 次に、グループは気候スコアで比較され、グループ間で気候認識の違いが検出されました。 モデルには、異なることが知られている個人を区別する能力があるため、 同時有効性 示されています。

Brown and Holmes の 1986 因子モデル (1991 年) の安定性をテストするために、Dedobbeleer と Béland (1994 年) は建設作業員を対象に XNUMX つの LISREL 手順 (Brown と Holmes が選択した最尤法と加重最小二乗法) を使用しました。 その結果、XNUMX 因子モデルの方が全体的に適合性が高いことが明らかになりました。 構成要素の検証は、知覚的安全気候尺度と客観的尺度 (すなわち、建設現場の構造およびプロセス特性) との関係を調査することによってもテストされました。 XNUMX つの測定値の間に正の関係が見つかりました。 証拠は、さまざまな情報源 (すなわち、労働者および監督者) およびさまざまな方法 (すなわち、書面によるアンケートおよびインタビュー) から収集されました。 Mattila、Rantanen、および Hyttinen (XNUMX) は、作業環境の客観的な測定値から同様の結果が得られたことを示すことで、この研究を再現し、安全指数を導き出し、知覚的な安全環境対策を導き出しました。

Dedobbeleer と Béland (1991) の 1993 因子構造の体系的な複製は、Oliver、Tomas、および Melia (1992) と Melia、Tomas、および Oliver (XNUMX) によって、異なる職業の労働者の XNUMX つの異なるサンプルで行われました。 XNUMX 因子モデルは、最適なグローバル フィットを提供しました。 気候構造は、米国の建設労働者とさまざまな種類の産業のスペイン人労働者の間で違いはなく、その後、さまざまな人口とさまざまな種類の職業にわたって有効な気候測定を提供しました.

測定器を使用する上で信頼性は重要な問題です。 これは、機器による測定の正確さ (一貫性と安定性) を指します (Nunnally 1978)。 Zohar (1980) は、多様な技術を持つ組織のサンプルで、安全性に関する組織風土を評価しました。 組織風土の彼の集約された知覚測定の信頼性は、Glick (1985) によって推定されました。 彼は、一元配置分散分析からのクラス内相関に基づいて、Spearman-Brown 式を使用して、集計レベルの平均評価者信頼性を計算し、ICC を見つけました。_(1,k) 0.981の。 Glick は、Zohar の集計された測定値は、安全のための組織風土の一貫した測定値であると結論付けました。 Brown と Holmes (1986)、Dedobbeleer と Béland (1991)、Oliver、Tomas と Melia (1993)、および Melia、Tomas と Oliver (1992) によって行われた LISREL の確認要因分析も、安全気候対策の信頼性の証拠を示しました。 Brown と Holmes の研究では、要因構造は無事故グループと事故グループで同じままでした。 オリバーら。 とメリア等。 は、XNUMX つの異なるサンプルで、Dedobbeleer 因子構造と Béland 因子構造の安定性を示しました。

安全方針と安全風土

安全環境の概念は、産業組織にとって重要な意味を持ちます。 これは、作業環境の安全面に関して労働者が統一された一連の認識を持っていることを意味します。 これらの認識は、行動の適切さを測るのに必要な参照枠と見なされているため (Schneider 1975a)、労働者の安全パフォーマンスに直接影響を与えます (Dedobbeleer、Béland、および German 1990)。 このように、産業組織における安全気候の概念の基本的な適用された意味があります。 安全気候測定は、経営陣が低コストで評価し、潜在的な問題領域を認識するために使用できる実用的なツールです。 したがって、組織の安全情報システムの XNUMX つの要素としてそれを含めることをお勧めします。 提供される情報は、安全ポリシーを確立する際のガイドラインとして役立つ場合があります。

労働者の安全環境に対する認識は、安全に関する経営者の態度と経営者の安全への取り組みに大きく関係しているため、経営者の態度と行動の変化は、産業組織の安全レベルを向上させる試みを成功させるための前提条件であると結論付けることができます。 優れた管理が安全のポリシーになります。 Zohar (1980) は、経営陣が生産プロセスを管理する全体的な程度と密接に関連する方法で、安全性を生産システムに統合する必要があると結論付けました。 この点は、安全政策に関する文献で強調されてきました。 管理者の関与は、安全性の改善に不可欠であると見なされています (Minter 1991)。 従来のアプローチは効果が限られていることを示しています (Sarkis 1990)。 それらは、安全委員会、安全会議、安全規則、スローガン、ポスター キャンペーン、安全インセンティブまたはコンテストなどの要素に基づいています。 ハンセン (1993b) によると、これらの伝統的な戦略では、ライン ミッションから切り離され、危険を検査することだけを任務とするスタッフ コーディネーターに安全の責任を負わせます。 主な問題は、このアプローチでは安全性を生産システムに統合できず、その結果、事故の原因となる管理上の見落としや不十分さを特定して解決する能力が制限されることです (Hansen 1993b; Cohen 1977)。

Zohar および Brown と Holmes の研究における生産労働者とは対照的に、建設労働者は管理者の安全に対する態度と行動を 1991 つの次元として認識していた (Dedobbeleer and Béland 1988)。 建設労働者はまた、安全は個人と管理者の共同責任であると認識していました。 これらの結果は、安全政策の策定に重要な意味を持ちます。 彼らは、経営陣の安全への支援とコミットメントが非常に目立つべきであることを示唆しています。 さらに、安全方針は管理者と労働者の両方の安全上の懸念に対処する必要があることを示しています。 フレイレ (1993) の「文化サークル」としての安全会議は、労働者を安全問題の特定とこれらの問題の解決策に参加させるための適切な手段となり得る。 このように、建設業界に存在していた警察執行の考え方とは対照的に、安全環境の側面は、仕事の安全性を向上させるためのパートナーシップの考え方と密接な関係にあります (Smith 1993)。 ヘルスケアと労働者の報酬のコストを拡大するという文脈で、健康と安全に対する非敵対的な労務管理アプローチが出現した (Smith XNUMX)。 したがって、このパートナーシップ アプローチは、従来の安全プログラムや安全ポリシーから離れて、安全管理革命を必要としています。

カナダでは、Sass (1989) が、労働安全衛生における労働者の権利の拡大に対する経営者と政府の強い抵抗を示した。 この耐性は、経済的な考慮に基づいています。 したがって、サスは、「平等主義の原則に基づいた労働環境の倫理の発展と、主要な労働グループを、彼らの労働環境の特徴を形作ることができる労働者のコミュニティに変える」ことを主張した. 彼はまた、民主的な労働環境を反映する産業界での適切な関係は「パートナーシップ」であり、主要な作業グループが対等に集まることであると示唆しました。 ケベックでは、この進歩的な哲学は、「平等委員会」の設立で運用されています (Gouvernement du Québec 1978)。 法律によれば、従業員が XNUMX 人を超える各組織は、使用者と労働者の代表を含む平等委員会を作成する必要がありました。 この委員会は、予防プログラムに関連する以下の問題において決定的な権限を持っています: 健康サービスプログラムの決定、会社の医師の選択、差し迫った危険の確認、トレーニングと情報プログラムの開発。 委員会は、組織内の予防的監視にも責任があります。 労働者および雇用主の苦情への対応。 事故報告の分析とコメント。 事故、怪我、病気、および労働者の苦情の登録を確立する。 統計とレポートの研究; 委員会の活動に関する情報を伝達する。

リーダーシップと安全環境

会社が新しい文化的仮定に向かって進化できるようにするために、経営陣は参加型リーダーシップへの「コミットメント」を超えて喜んで進んでいかなければなりません (Hansen 1993a)。 したがって、職場には、ビジョン、エンパワーメント スキル、変化を起こす意欲を備えたリーダーが必要です。

安全風土は、リーダーの行動によって作られます。 これは、安全に働くことが尊重される風土を育み、すべての従業員が自分自身の特定の仕事を超えて考え、自分自身と同僚の世話をし、安全におけるリーダーシップを広め、育成することを奨励することを意味します (Lark 1991)。 この風潮を誘導するために、リーダーは認識と洞察、自己利益を超えてグループへの献身やコミットメントを伝える動機とスキル、感情的な強さ、新しいビジョンと概念を明確にして売り込むことによって「認知の再定義」を誘導する能力、関与を生み出す能力を必要とします。参加、そして視野の深さ (Schein 1989)。 組織の要素を変えるには、リーダーは自らの組織を「解凍」する意思がなければなりません (Lewin 1951)。

Lark (1991) によると、安全におけるリーダーシップとは、安全が価値であり、監督者と非監督者が良心的に、ひいては危険管理を主導する全体的な風土を作り出す、幹部レベルでのリーダーシップを意味します。 これらのエグゼクティブ リーダーは、次の内容を含む安全ポリシーを発行します。 安全を会社の存続とその目的の達成に関連付ける。 各個人が安全に責任を持ち、職場の健康と安全を維持するために積極的に参加することへの期待を表明します。 書面で安全担当者を任命し、この個人に企業の安全ポリシーを実行する権限を与えます。

スーパーバイザー リーダーは、部下に安全な行動を期待し、問題とその解決策の特定に部下を直接関与させます。 監督者以外の安全におけるリーダーシップとは、欠陥を報告し、是正措置を課題と見なし、これらの欠陥を修正するために取り組むことを意味します。

リーダーシップは挑戦し、人々が自らの力でリードできるように力を与えます。 このエンパワーメントの概念の中核にあるのは、自分の人生を決定する要因を制御する能力として定義されるパワーの概念です。 しかし、新しい健康増進運動は、権力を「支配する」のではなく、「支配する」または「支配する」と再構成しようとしています (Robertson and Minkler 1994)。

結論

組織の気候科学者を悩ませている概念的および方法論的な問題の一部のみが、安全な気候研究で取り組まれています。 安全気候概念の特定の定義はまだ与えられていません。 とはいえ、いくつかの研究結果は非常に有望です。 研究努力のほとんどは、安全気候モデルの検証に向けられてきました。 安全環境の適切な寸法の仕様に注意が払われています。 事故率の高い企業と低い企業を区別することが判明した組織の特性に関する文献によって示唆された次元は、次元識別プロセスの有用な出発点として役立ちました。 XNUMX 因子、XNUMX 因子、および XNUMX 因子モデルが提案されています。 オッカムのカミソリはある程度の節約を要求するため、寸法の制限は適切なようです。 したがって、XNUMX 要素モデルは、特に短いアンケートを管理する必要がある仕事のコンテキストでは、最も適切です。 XNUMX つの次元に基づくスケールの因子分析結果は、非常に満足のいくものです。 さらに、さまざまな集団やさまざまな職業にわたって有効な気候対策が提供されます。 ただし、理論テストの複製と一般化のルールが満たされる場合は、さらなる研究を実施する必要があります。 課題は、可能な気候次元の理論的に意味があり、分析的に実用的な世界を特定することです。 今後の研究では、安全対策のための組織風土の妥当性と信頼性を評価および改善するための分析の組織単位にも焦点を当てる必要があります。 現在、さまざまな国でいくつかの研究が実施されており、将来は有望に見えます.

安全気候の概念は安全政策にとって重要な意味を持つため、概念上および方法論上の問題を解決することが特に重要になります。 このコンセプトは、明らかに安全管理革命を必要としています。 管理者の態度と行動の変化のプロセスは、安全パフォーマンスを達成するための前提条件になります。 リストラや人員削減が時代のしるしであるこの時代から、「パートナーシップのリーダーシップ」が出現しなければなりません。 リーダーシップは挑戦し、力を与えます。 このエンパワーメント プロセスでは、雇用主と従業員は、参加型の方法で一緒に働く能力を高めます。 また、リスニングとスピーキング、問題分析、コンセンサス構築のスキルも身に付けます。 自己効力感だけでなく、共同体意識も育む必要があります。 雇用主と従業員は、この知識とスキルに基づいて構築することができます。

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行動修正：安全管理テクニック

安全管理には、主に 1 つのタスクがあります。 安全組織には、(2) 会社の安全パフォーマンスを現在のレベルに維持し、(1978) 安全パフォーマンスを改善するための対策とプログラムを実施する義務があります。 タスクは異なり、異なるアプローチが必要です。 この記事では、1978 番目のタスクの方法について説明します。この方法は、多数の企業で使用され、優れた結果をもたらしています。 この手法の背景には、ビジネスや産業で多くの用途を持つ安全性を向上させるための手法である行動変容があります。 行動修正の最初の科学的応用に関する 1978 つの独立した実験が、XNUMX 年にアメリカ人によって発表されました。これらの応用は、まったく異なる場所で行われました。 Komaki、Barwick、および Scott (XNUMX) は、パン屋で研究を行いました。 Sulzer-Azaroff (XNUMX) は、大学の研究室で研究を行いました。

行動の結果

行動修正は、行動の結果に焦点を当てます。 労働者が選択すべきいくつかの行動を持っている場合、彼らはよりポジティブな結果をもたらすことが期待される行動を選択します。 行動する前に、労働者は一連の態度、スキル、設備、施設の状態を持っています。 これらは、行動の選択に影響を与えます。 しかし、行動の選択を決定するのは、主に予見可能な結果として行動に続くものです。 理論家によると、結果は態度やスキルなどに影響を与えるため、行動の変化を誘発する上で主な役割を果たします (図 1)。

図 1. 行動修正: 安全管理手法

安全領域の問題は、多くの危険な行動が労働者に、安全な行動よりも肯定的な結果 (明らかに労働者に報酬を与えるという意味で) を選択させることです。 安全でない作業方法は、それがより速く、おそらくより簡単で、監督者からの感謝を誘発する場合、よりやりがいがあるかもしれません. 負の結果 (例えば、怪我) は、危険な行動の後に続くわけではありません。怪我が発生する前に、他の不利な条件が存在する必要があるからです。 したがって、肯定的な結果は、その数と頻度において圧倒的です。

一例として、参加者が生産工場でのさまざまな仕事のビデオを分析するワークショップが行われました。 これらの参加者である工場のエンジニアと機械オペレーターは、ガードが開いた状態で機械が操作されていることに気付きました。 「ガードを閉じたままにしておくことはできません」とオペレーターは主張しました。 「自動運転が止まったら、リミットスイッチを押して最後の部品を機械から出します」と彼は言いました。 「そうでなければ、未完成のパーツを取り出し、数メートル運んでコンベアに戻さなければなりません。 部品は重いです。 リミットスイッチを使用する方が簡単かつ迅速です。」

この小さな事件は、予想される結果が私たちの決定にどのように影響するかをよく示しています。 オペレータは、作業を迅速に行い、重くて扱いにくい部品を持ち上げないようにしたいと考えています。 これがより危険であっても、オペレーターはより安全な方法を拒否します。 同じメカニズムが組織のすべてのレベルに適用されます。 たとえば、工場の管理者は、操業の利益を最大化し、良好な経済的成果に対して報いを受けることを好みます。 トップマネジメントが安全に注意を払わない場合、工場長は、安全性を改善する投資よりも、生産を最大化する投資の方がより良い結果を期待できます。

肯定的および否定的な結果

政府は法律を通じて経済の意思決定者にルールを与え、罰則を適用して法律を施行します。 メカニズムは直接的です。意思決定者は誰でも、法律違反のマイナスの結果を予期できます。 法的アプローチとここで提唱されているアプローチの違いは、結果の種類にあります。 法執行機関は安全でない行動に対して否定的な結果を使用しますが、行動修正技術は安全な行動に対して肯定的な結果を使用します。 否定的な結果には、効果的であっても欠点があります。 安全の分野では、政府の罰則から監督者の叱責に至るまで、否定的な結果を利用することが一般的です。 人々は罰則を回避しようとします。 そうすることで、彼らは安全性と罰則をあまり望ましくないものとして簡単に関連付けます。

安全な行動を強化する肯定的な結果は、肯定的な感情を安全と関連付けるため、より望ましいものです。 オペレーターが安全な作業方法からより肯定的な結果を期待できる場合、オペレーターはこれを行動の役割として選択する可能性が高くなります。 プラント管理者が安全性に基づいて評価され、報われる場合、彼らは意思決定において安全面により高い価値を与える可能性が高くなります。

考えられるポジティブな結果は多岐にわたります。 それらは、社会的注目からさまざまな特権やトークンにまで及びます。 結果のいくつかは、行動に簡単に結びつく可能性があります。 他のいくつかは、圧倒されるかもしれない管理行動を要求します。 幸いなことに、報われるチャンスがあるだけで、パフォーマンスが変わる可能性があります。

安全でない行動を安全な行動に変える

Komaki、Barwick、および Scott (1978) と Sulzer-Azaroff (1978) のオリジナル作品で特に興味深いのは、結果としてのパフォーマンス情報の使用です。 管理が難しいかもしれない社会的影響や具体的な報酬を使用するのではなく、彼らは労働者グループの安全パフォーマンスを測定する方法を開発し、パフォーマンス指標を結果として使用しました。 指数は0から100の間で変化するXNUMXつの数字になるように構成されています。シンプルであるため、関係者に現在のパフォーマンスに関するメッセージを効果的に伝えることができます。 この手法の最初のアプリケーションは、従業員の行動を変えることだけを目的としていました。 エンジニアリングによる問題の排除や手順の変更の導入など、職場改善のその他の側面には対応していませんでした。 このプログラムは、労働者の積極的な関与なしに研究者によって実施されました。

行動修正 (BM) 手法のユーザーは、安全でない行動が事故の原因となる重要な要因であり、その後の影響なしに単独で変化する可能性がある要因であると想定しています。 したがって、BM プログラムの自然な出発点は、危険な行動を特定するための事故の調査です (Sulzer-Azaroff and Fellner 1984)。 安全関連の動作変更の典型的なアプリケーションは、図 2 に示す手順で構成されます。技術の開発者によると、安全な行為は正確に指定する必要があります。 最初のステップは、部門、監督エリアなどのエリアで正しい行為を定義することです。 特定の領域で安全メガネを適切に着用することは、安全な行為の一例です。 通常、行動修正プログラムには少数の特定の安全な行為 (たとえば XNUMX 個) が定義されています。

図 2. 安全のための動作変更は、次の手順で構成されます

典型的な安全な動作の他のいくつかの例は次のとおりです。

• はしごでの作業では、それを縛る必要があります。
• キャットウォークで作業するときは、手すりに寄りかかってはいけません。
• ロックアウトは、電気のメンテナンス中に使用する必要があります。
• 保護具を着用する必要があります。
• フォークリフトは、ブームが適切な位置にある状態で傾斜路を上り下りする必要があります (Krause、Hidley、および Hodgson 1990; McSween 1995)。

通常は 5 人から 30 人の十分な数の人が特定の地域で働いている場合、危険な行動に基づいて観察チェックリストを作成することができます。 主な原則は、正しいか正しくないかの XNUMX つの値しか持たないチェックリスト項目を選択することです。 安全メガネの着用が指定された安全行為の XNUMX つである場合、すべての人を個別に観察し、安全メガネを着用しているかどうかを判断することが適切です。 このようにして、観察は安全な行動の蔓延に関する客観的で明確なデータを提供します。 その他の指定された安全な行動は、観察チェックリストに含めるための他の項目を提供します。 たとえば、リストが XNUMX の項目で構成されている場合、観察が完了した後、正しいとマークされた項目の割合の安全性能指数を計算するのは簡単です。 通常、パフォーマンス インデックスは時々刻々と変化します。

測定技術の準備が整ったら、ユーザーはベースラインを決定します。 観測ラウンドは、毎週 (または数週間) ランダムな時間に行われます。 十分な数の観測ラウンドが行われると、ベースライン パフォーマンスの変動の妥当な図が得られます。 これは、正のメカニズムが機能するために必要です。 ベースラインは、改善の肯定的な開始点を示し、以前のパフォーマンスを認めるために、約 50 ～ 60% にする必要があります。 この技術は、安全行動を変える効果があることが証明されています。 Sulzer-Azaroff、Harris、および McCann (1994) は、レビューの中で、行動に対する明確な影響を示す 44 の公開された研究を挙げています。 この手法は、Cooper et al. で述べられているように、いくつかの例外を除いて、ほぼ常に機能しているようです。 1994年。

行動理論の実践的応用

動作変更にはいくつかの欠点があるため、欠点のいくつかを修正することを目的とした別の手法を開発しました。 新しいプログラムは ツッタバ、これはフィンランド語の頭字語です 安全に生産的. 主な違いを表 1 に示します。

表 1. Tuttava と他のプログラム/テクニックの違い

行動安全プログラムの根底にある安全理論は非常に単純です。 間に明確な線があることを前提としています。 安全な と 安全でない. 安全メガネを着用することは、安全な行動を意味します。 メガネの光学的品質が悪くても、視野が狭くなっても問題ありません。 より一般的には、 安全な と 安全でない 危険な単純化かもしれません。

工場の受付で、工場見学のため指輪を外してほしいと言われました。 彼女は私に指輪を外すように頼むことで安全な行動をとりました。 しかし、結婚指輪は私にとって非常に感情的な価値があります。 そのため、ツアー中に指輪を紛失することが心配でした。 これは私の知覚的および精神的エネルギーの一部を周囲の観察から遠ざけました。 私はあまり注意を払っていなかったので、通り過ぎるフォークリフトに轢かれる危険性がいつもより高かった.

「リングなし」ポリシーは、おそらく過去の事故に端を発しています。 安全メガネの着用と同様に、それ自体が安全を表しているかどうかは明らかではありません。 事故の調査と関係者は、危険な行為を特定するための最も自然な情報源です。 しかし、これは非常に誤解を招く可能性があります。 調査員は、ある行為が調査中の傷害にどのように寄与したかを本当に理解していない可能性があります。 したがって、「安全ではない」とラベル付けされた行為は、一般的に言えば安全ではない可能性があります。 このため、ここで開発されたアプリケーション (Saari and Näsänen 1989) は、作業分析の観点から行動目標を定義します。 道具や材料に焦点を当てているのは、労働者が毎日それらを扱っており、身近な物について話し始めるのは簡単だからです。

直接的な方法で人々を観察すると、簡単に非難につながります。 非難は、経営陣と労働者の間の組織的緊張と対立につながり、継続的な安全改善には有益ではありません。 したがって、行動を直接強制しようとするよりも、体調に焦点を当てる方が良い. 材料やツールの取り扱いに関連する動作にアプリケーションをターゲットにすると、関連する変更が非常に目立つようになります。 行動自体は XNUMX 秒しか続かないかもしれませんが、目に見える痕跡を残さなければなりません。 例えば、使用後のツールを所定の場所に戻すのは非常に短時間です。 ツール自体は引き続き表示および観察可能であり、動作自体を観察する必要はありません。

目に見える変化には 1 つの利点があります。(2) 改善が行われることが誰にとっても明らかであり、(XNUMX) 人々は自分のパフォーマンス レベルを環境から直接読み取れるようになります。 現在のパフォーマンスを知るために、観察ラウンドの結果は必要ありません。 このようにして、改善は正しい動作に関して肯定的な結果として機能し始め、人工的なパフォーマンス指標は不要になります。

研究者と外部コンサルタントは、前述のアプリケーションの主要なアクターです。 労働者は自分の仕事について考える必要はありません。 彼らが行動を変えればそれで十分です。 しかし、より深く、より永続的な結果を得るためには、彼らがプロセスに関与した方が良いでしょう. したがって、アプリケーションは作業者と管理者の両方を統合し、実装チームが両側の代表者で構成されるようにする必要があります。 また、継続的な測定を行わなくても永続的な結果が得られるアプリケーションがあると便利です。 残念ながら、通常の行動修正プログラムでは目に見える変化は起こらず、多くの重大な行動は XNUMX 秒または数分の XNUMX 秒しか持続しません。

この手法には、説明した形でいくつかの欠点があります。 理論的には、観察ラウンドが終了すると、ベースラインへの再発が発生するはずです。 プログラムを開発し、観察を実行するためのリソースは、得られる一時的な変化に比べて広すぎる可能性があります。

ツールと資料は、組織の機能の質への一種の窓を提供します。 たとえば、あまりにも多くのコンポーネントや部品がワークステーションを乱雑にしている場合、企業の購買プロセスまたはサプライヤーの手順に問題があることを示している可能性があります。 過剰な部品の物理的存在は、組織機能に関する議論を開始する具体的な方法です。 組織についての抽象的な議論に特に慣れていない労働者は、参加して、彼らの観察を分析に持ち込むことができます。 工具や材料は、事故のリスクにつながる潜在的な隠れた要因への道を提供することがよくあります。 これらの要因は通常、本質的に組織的および手続き的なものであるため、具体的かつ実質的な情報の問題なしに対処することは困難です。

組織の機能不全も安全上の問題を引き起こす可能性があります。 たとえば、最近の工場訪問では、労働者が数トンの重さのパレットに製品をまとめて手作業で持ち上げているのが観察されました。 これは、購買システムとサプライヤーのシステムがうまく機能せず、その結果、製品ラベルが適切なタイミングで入手できなかったために発生しました。 製品はパレットに何日も置いておかなければならず、通路を塞いでいました。 ラベルが到着すると、製品は再び手作業でラインに持ち上げられました。 これはすべて余分な作業であり、背中やその他の怪我のリスクにつながる作業でした.

改善プログラムを成功させるには、満たさなければならない XNUMX つの条件

成功するためには、問題とその背後にあるメカニズムについて、理論的かつ実践的に正しく理解する必要があります。 これは、改善の目標を設定するための基盤であり、(1) 人々は新しい目標を知る必要があり、(2) それに応じて行動するための技術的および組織的な手段を持たなければならず、(3) 動機付けされなければなりません (図3)。 このスキームは、すべての変更プログラムに適用されます。

図 3. 安全プログラムを成功させるための XNUMX つのステップ

安全キャンペーンは、目標に関する情報を効率的に広めるための優れた手段となる場合があります。 ただし、他の基準が満たされている場合にのみ、人々の行動に影響を与えます。 ヘルメットの着用を義務付けても、ヘルメットを持っていない人や、寒冷地などでヘルメットがひどく不快な場合には何の影響もありません。 安全キャンペーンもモチベーションを高めることを目的とする場合がありますが、受信者がメッセージを特定の行動に変換するスキルを持っていない限り、「安全第一」などの抽象的なメッセージを送るだけでは失敗します. 現場での負傷を 50% 減らすように言われている工場長も、事故のメカニズムを何も理解していなければ、同じような状況になります。

図 3 に示す XNUMX つの基準を満たす必要があります。 たとえば、溶接光が他の作業者の領域に到達するのを防ぐために、独立したスクリーンを使用することになっている実験が行われました。 適切な組織的合意がなされていないことが認識されなかったため、実験は失敗しました。 スクリーンを設置するのは、溶接工か、光にさらされている近くの他の作業者か? どちらも出来高ベースで作業し、時間を無駄にしたくないため、実験の前に補償に関する組織的な合意がなされている必要がありました。 安全プログラムを成功させるには、これら XNUMX つの領域すべてに同時に対処する必要があります。 そうしないと、進行が制限されます。

ツッタバプログラム

Tuttava プログラム (図 4) は 4 ～ 6 か月続き、一度に 5 ～ 30 人の作業領域をカバーします。 これは、管理者、監督者、および労働者の代表者からなるチームによって行われます。

図 4. Tuttava プログラムは XNUMX つの段階と XNUMX つのステップで構成されています

パフォーマンス目標

最初のステップは、約 2 個の明確に指定された目標で構成されるパフォーマンス目標またはベスト ワーク プラクティスのリストを準備することです (表 1)。 目標は、(2) 前向きで作業を容易にする、(3) 一般的に受け入れられる、(4) シンプルで簡潔に述べる、(5) 実行する重要な項目を強調するために動作動詞で最初に表現する、(XNUMX) 簡単にする必要があります。観察し、測定する。

• 通路や通路は空けておいてください。
• 使用しないときは、ツールを適切な場所に保管してください。
• 化学薬品の適切な容器と廃棄方法を使用してください。
• 使用後はすべてのマニュアルを適切な場所に保管してください。
• 測定器の正しい校正を確認してください。
• トロリー、バギー、パレットは、使用後、適切な場所に戻してください。
• ビンから部品（ボルト、ナットなど）を適切な量だけ取り出し、未使用のアイテムを返却する 
• 適切な場所に戻します。
• 気付かないうちに落下する可能性のある緩い物をポケットから取り除きます。

ターゲットを特定するためのキーワードは、 豊富なツール群 と 材料. 通常、目標とは、材料やツールの適切な配置、通路を開いたままにする、漏れやその他のプロセス障害をすぐに修正する、消火器、非常口、変電所、安全スイッチなどに自由にアクセスできるようにするなどの目標を指します。 印刷インキ工場でのパフォーマンス目標を表 3 に示します。

• 通路を開いたままにしてください。
• 可能であれば、常にコンテナにカバーを付けてください。
• 使用後はボトルを閉めてください。
• 使用後は工具を洗浄して返却してください。
• 引火性物質を移動するときは容器を接地する。
• 指定された個人保護具を使用してください。
• 局所排気装置を使用してください。
• 作業エリアには、すぐに必要な材料と物質のみを保管してください。
• フレキソ印刷インキを製造する部門では、指定されたフォークリフトのみを使用してください。
• すべての容器にラベルを付けます。

これらの目標は、行動修正プログラムで定義された安全な行動に匹敵します。 違いは、トゥッタバの行動は目に見える痕跡を残すことです。 使用後にボトルを閉じるのは、XNUMX 分もかからない動作です。 ただし、使用されていないボトルを観察することで、これが行われたかどうかを確認することができます。 人を観察する必要はありません。これは、指差しや非難を避けるために重要な事実です。

目標は、チームが従業員に期待する行動の変化を定義します。 この意味で、行動修正における安全な行動と比較されます。 ただし、ほとんどの目標は、労働者の行動だけでなく、より広い意味を持つものを指します。 たとえば、すぐに必要な資材だけを作業エリアに保管することが目標になる場合があります。 これには、作業プロセスの分析とその理解が必要であり、技術的および組織的な取り決めの問題が明らかになる可能性があります。 時々、材料は毎日の使用に便利に保管されていません. 場合によっては、配送システムの動作が非常に遅くなったり、妨害に弱いため、従業員が作業エリアに大量の物資を備蓄しすぎたりすることがあります。

観察チェックリスト

パフォーマンス目標が十分に明確に定義されている場合、チームは、目標がどの程度達成されているかを測定するための観察チェックリストを設計します。 エリアから約100箇所の測定ポイントを選定。 例えば、印刷インキ工場の測定点数は126点。 各ポイントで、チームは 1 つまたは複数の特定の項目を観察します。 たとえば、廃棄物容器に関しては、項目は (2) 容器がいっぱいになっていないか、(3) 適切な種類の廃棄物が入れられているか、(0) 必要に応じてカバーがかかっているか、などです。 各項目は、正しいか正しくないかしかありません。 二分された観察は、測定システムを客観的で信頼できるものにします。 これにより、すべての測定ポイントをカバーする観測ラウンドの後にパフォーマンス インデックスを計算できます。 指数は、単に正しく評価されたアイテムのパーセンテージです。 指数は明らかに 100 から 50 の範囲であり、基準がどの程度満たされているかを直接示します。 観察チェックリストの最初のドラフトが利用可能になると、チームはテスト ラウンドを実施します。 結果が 60 ～ 20% 程度で、チームの各メンバーがほぼ同じ結果を得た場合、チームは Tuttava の次のフェーズに進むことができます。 最初の観察ラウンドの結果が低すぎる場合 (たとえば 50%)、チームはパフォーマンス目標のリストを修正します。 これは、プログラムがあらゆる面でポジティブでなければならないからです。 ベースラインが低すぎると、以前のパフォーマンスを適切に評価できなくなります。 むしろ、パフォーマンスの悪さのせいにするだけです。 適切なベースラインは約 XNUMX% です。

技術的、組織的、および手続き上の改善

プログラムの非常に重要なステップは、パフォーマンス目標の達成を確実にすることです。 例えば、廃棄物コンテナの数が不十分であるという理由だけで、廃棄物が床に横たわっている可能性があります。 供給体制が整っていないため、材料や部品が余る場合があります。 労働者に行動の変化を要求することが正しくなる前に、システムが改善されなければなりません。 達成可能性についてそれぞれの目標を調べることにより、チームは通常、技術的、組織的、および手順上の改善のための多くの機会を特定します。 このようにして、ワーカー メンバーは実際の経験を開発プロセスに取り入れます。

労働者は一日中職場で過ごすため、管理者よりも作業プロセスについてはるかに多くの知識を持っています。 パフォーマンス目標の達成を分析することで、従業員は自分の考えを経営陣に伝える機会を得ます。 改善が行われると、従業員はパフォーマンス目標を達成するための要求をより受け入れやすくなります。 通常、この手順により、管理が容易な是正措置につながります。 たとえば、製品は調整のためにラインから削除されました。 良い製品もあれば、悪い製品もありました。 生産労働者は、どの製品をラインに戻し、どの製品をリサイクルに出すかを知るために、良品と不良品の指定された領域をマークしたいと考えていました。 このステップでは、拒否された製品が保管されているエリアの新しい換気システムなど、主要な技術的変更も必要になる場合があります。 場合によっては、変更の数が非常に多くなります。 たとえば、わずか 300 人の従業員を雇用する石油ベースの化学薬品を製造する工場では、60 以上の技術的改善が行われました。 不満や各部門の過負荷を避けるために、改善の実施をうまく管理することが重要です。

ベースライン測定

ベースライン観測は、パフォーマンス目標の達成が十分に保証され、観測チェックリストが十分に信頼できるときに開始されます。 改善には時間がかかるため、目標の修正が必要になる場合があります。 チームは、一般的な基準を決定するために、数週間にわたって毎週観察ラウンドを実施します。 このフェーズは重要です。なぜなら、後でいつでもパフォーマンスを初期パフォーマンスと比較できるからです。 人々は、ほんの数か月前のことを簡単に忘れてしまいます。 継続的な改善を強化するには、進歩の感覚を持つことが重要です。

フィードバック

次のステップとして、チームは地域のすべての人を訓練します。 通常、XNUMX時間のセミナーで行われます。 ベースライン測定の結果が一般に公表されるのは今回が初めてです。 フィードバック フェーズは、セミナーの直後に始まります。 観察ラウンドは毎週続きます。 現在、ラウンドの結果は、インデックスを目に見える場所に配置されたチャートに掲載することにより、すぐに全員に知られます。 すべての批判的な発言、非難、またはその他の否定的なコメントは固く禁じられています。 チームは、目標で指定されたとおりに行動していない個人を特定しますが、チームはその情報を秘密にしておくように指示されています。 場合によっては、特にその地域で働く人数が少ない場合は、最初からすべての従業員がプロセスに組み込まれます。 これは、代表的な実装チームを持つよりも優れています。 ただし、どこでもできるわけではありません。

パフォーマンスへの影響

フィードバックが開始されてから数週間以内に変化が起こります (図 5)。 人々は職場を目に見えてより良い状態に保ち始めます。 パフォーマンス インデックスは通常 50% から 60% に跳ね上がり、さらに 80% または 90% に跳ね上がります。 これは絶対的には大したことではないかもしれませんが、 is ショップフロアに大きな変化をもたらします。

図 5. 造船所の部門からの結果

性能目標は安全性の問題だけでなく意図的に言及しているため、利点は安全性の向上から生産性、材料とフロア映像の節約、外観の向上などにまで及びます。 改善をすべての人にとって魅力的なものにするために、安全性を生産性や品質などの他の目標と統合する目標があります。 これは経営陣にとって安全性をより魅力的なものにするために必要であり、経営陣は重要度の低い安全性の改善に対してより積極的に資金を提供します。

持続可能な結果

プログラムが最初に開発されたとき、さまざまなコンポーネントをテストするために 12 の実験が行われました。 追跡観測は、造船所で 2 年間行われました。 新しいレベルのパフォーマンスは、2 年間のフォローアップ中も維持されていました。 持続可能な結果は、このプロセスを通常の行動修正から分離します。 材料、ツールなどの場所の目に見える変化、および技術的な改善により、すでに確保されている改善が衰退するのを防ぎます。 3 年が経過した時点で、造船所での事故への影響の評価が行われました。 結果は劇的でした。 事故は 70% から 80% 減少しました。 これは、行動の変化に基づいて予想できる以上のものでした。 業績目標とは全く関係のない事故も減少しました。

事故に対する主な影響は、プロセスが達成する直接的な変化に起因するものではありません。 むしろ、これは他のプロセスが従うための出発点です。 Tuttava は非常に前向きで、顕著な改善をもたらすため、経営陣と労働者の関係が改善され、チームは他の改善に向けて励まされます。

文化の変化

大規模な製鉄所は、Tuttava の多数のユーザーの 987 つであり、その主な目的は安全文化を変えることでした。 57 年に始まったとき、987 万時間の労働時間あたり 35 件の事故がありました。 これまでの安全管理は、トップからの指示に大きく依存していました。 残念ながら、社長は引退し、新しい経営陣は安全文化に対する同様の需要を生み出すことができなかったため、誰もが安全を忘れてしまいました. 中間管理職の間では、安全は社長の要求により余分なものとして否定的に考えられていました。 彼らは XNUMX 年に XNUMX の Tuttava チームを編成し、その後毎年新しいチームが追加されました。 現在、XNUMX 万時間の労働時間あたりの事故件数は XNUMX 件未満であり、この数年間、生産量は着実に増加しています。 このプロセスにより、中間管理職がそれぞれの部門で安全と生産に同時に役立つ改善を目にしたため、安全文化が改善されました。 彼らは、他の安全プログラムやイニシアチブをより受け入れるようになりました。

実用上の利点は大きかった。 たとえば、従業員 300 人の製鉄所のメンテナンス サービス部門は、労働災害による損失日数が 400 日減少したと報告しました。つまり、600 日から 200 日になりました。 欠勤率もXNUMXポイント下がりました。 上司は、「物質的にも精神的にも組織化された職場に来る方が良い」と述べました. 投資は、経済的利益のほんの一部に過ぎませんでした。

1,500 人を雇用する別の会社は、15,000 m の放出を報告した² 材料、設備などをより良い状態で保管するため、生産エリアの。 同社は家賃を 1.5 万米ドル減らしました。 あるカナダの企業は、Tuttava の導入によって物的損害が減少したため、年間約 1 万カナダドルを節約しています。

これらは、文化の変化によってのみ可能な結果です。 新しい文化で最も重要な要素は、ポジティブな経験を共有することです。 マネージャーは、「人々の時間を買うことができ、特定の場所での物理的な存在を買うことができ、XNUMX時間あたりの熟練した筋肉の動きの測定数を買うことさえできます. しかし、あなたは忠誠心を買うことはできず、心、精神、魂の献身を買うことはできません. あなたはそれらを獲得しなければなりません。 Tuttava の積極的なアプローチは、マネージャーが作業チームの忠誠心と献身を獲得するのに役立ちます。 これにより、このプログラムは従業員をその後の改善プロジェクトに参加させるのに役立ちます。

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会社は複雑なシステムであり、意思決定は多くのつながりとさまざまな状況下で行われます。 安全性は、管理者がアクションを選択する際に考慮しなければならない多数の要件の XNUMX つにすぎません。 安全問題に関する決定は、管理すべきリスク問題の属性と組織内での意思決定者の立場に応じて、その範囲と性質が大きく異なります。

個人的にも組織的にも、人々が実際に意思決定を行う方法について多くの研究が行われてきました。 Kahnemann、Slovic、および Tversky (1977)。 モンゴメリーとスベンソン (1982)。 この記事では、安全管理で使用される意思決定方法の基礎として、この分野で選択された研究経験を検討します。 原則として、安全に関する意思決定は、他の管理領域の意思決定と大差ありません。 安全管理に関わる活動はあまりにも複雑で、範囲や性質が多様であるため、すべての状況で適切な決定を下すための簡単な方法や一連のルールはありません。

この記事の主な焦点は、単純な処方箋や解決策を提示することではなく、安全性に関する適切な意思決定のためのいくつかの重要な課題と原則についてより多くの洞察を提供することです. 主に Hale らの研究に基づいて、安全性の問題に関する問題解決の範囲、レベル、および手順の概要を説明します。 （1994）。 問題解決は、問題を特定し、実行可能な解決策を導き出す方法です。 これは、検討すべき意思決定プロセスにおける重要な最初のステップです。 安全性に関する実際の意思決定の課題を視野に入れるために、 合理的選択理論 議論される。 記事の最後の部分では、組織的な文脈での意思決定について説明し、意思決定に関する社会学的視点を紹介します。 また、安全管理における重要な活動および課題としての安全問題に関する意思決定の主要な側面、課題、および落とし穴についてより多くの洞察を提供するために、安全管理のコンテキストにおける主要な問題および意思決定の方法のいくつかも含まれています。 .

安全に関する意思決定の背景

安全性の問題と意思決定の問題の性質の両方が企業の存続期間にわたって大幅に変化するため、安全性に関する意思決定の方法の一般的な表現は複雑です。 コンセプトと設立から閉鎖まで、企業のライフサイクルは次の XNUMX つの主要な段階に分けることができます。

1. デザイン
2. 建設
3. 試運転
4. 操作
5. メンテナンスと改造
6. 分解と解体。

ライフサイクルの各要素には、そのフェーズだけに固有のものではなく、他のフェーズの一部またはすべてに影響を与える安全性に関する決定が含まれます。 設計、建設、および試運転中の主な課題は、決定された安全基準と仕様の選択、開発、および実現に関係しています。 運用、保守、および解体中の安全管理の主な目的は、決定された安全レベルを維持し、場合によっては改善することです。 建設段階は、ある程度「生産段階」を表しています。なぜなら、建設の安全原則を順守しなければならないと同時に、構築されているものの安全仕様を実現しなければならないからです。

安全管理判断レベル

安全に関する決定も、組織レベルによって性格が異なります。 ヘイル等。 (1994) 組織における安全管理の XNUMX つの主な決定レベルを区別します。

レベル 実行 関係者（労働者）の行動が、職場における危険の発生と管理に直接影響するレベルです。 このレベルは、ハザードの認識と、ハザードを排除、削減、管理するための行動の選択と実施に関係しています。 このレベルの自由度は限られています。 したがって、フィードバックと修正のループは、本質的に、確立された手順からの逸脱を修正し、慣行を標準に戻すことに関係しています。 合意された規範がもはや適切でないと考えられる状況が特定されるとすぐに、次のより高いレベルがアクティブ化されます。

レベル 計画、組織および手順 予想されるハザードの全範囲に関して、実行レベルで取られるアクションを考案し、形式化することに関係しています。 責任、手順、報告ラインなどを定める計画および組織レベルは、通常、安全マニュアルに記載されています。 組織にとって新しいハザードに対する新しい手順を開発し、既存の手順を変更して、ハザードに関する新しい洞察またはハザードに関連する解決策の基準に追いつくのは、このレベルです。 このレベルは、抽象的な原則を具体的なタスクの割り当てと実装に変換することを含み、多くの品質システムで必要とされる改善ループに対応しています。

レベル 構造と管理 安全管理の全体的な原則に関係しています。 このレベルは、組織が現在の計画と組織化のレベルが受け入れられるパフォーマンスを達成するための根本的な方法で失敗していると考えるときにアクティブになります。 これは、安全管理システムの「通常の」機能が批判的に監視され、組織の外部環境の変化に直面して継続的に改善または維持されるレベルです。

ヘイル等。 (1994) は、XNUMX つのレベルが 抽象化 XNUMX種類のフィードバックに対応。 各抽象的なレベルで指定された活動はさまざまな方法で適用できるため、製造現場、第一ライン、および上位管理の階層レベルと連続していると見なされるべきではありません。 タスクの割り当て方法は、個々の企業の文化と働き方を反映しています。

安全に関する意思決定プロセス

安全上の問題は、何らかの問題解決または意思決定プロセスを通じて管理する必要があります。 ヘイルらによると。 (1994) このプロセスは、 問題解決サイクル、上記の 1 つのレベルの安全管理に共通しています。 問題解決サイクルは、望ましい、期待される、または計画された成果からの潜在的または実際の逸脱によって引き起こされる安全上の問題を分析および決定するための、理想化された段階的な手順のモデルです (図 XNUMX)。

図 1. 問題解決のサイクル

手順は原則として XNUMX つの安全管理レベルすべてで同じですが、実際の適用は、処理される問題の性質によって多少異なる場合があります。 このモデルは、安全管理に関する決定が多くの種類の問題にまたがることを示しています。 実際には、安全管理における次の XNUMX つの基本的な意思決定問題のそれぞれは、主要な問題領域のそれぞれに関する選択の基礎を形成するいくつかのサブ決定に分解する必要があります。

1. 活動/部門/会社などの許容可能な安全レベルまたは基準は何ですか?
2. 安全レベルを評価するためにどのような基準を使用する必要がありますか?
3. 現在の安全レベルは？
4. 許容可能な安全レベルと観察された安全レベルの間で特定された偏差の原因は何ですか?
5. 逸脱を修正し、安全レベルを維持するには、どのような手段を選択する必要がありますか?
6. 是正措置はどのように実施し、フォローアップする必要がありますか?

合理的選択理論

マネージャーが意思決定を行う方法は、組織のメンバーの間で受け入れられるようにするために、何らかの合理性の原則に基づいている必要があります。 実際の状況では、何が合理的かを定義するのは必ずしも容易ではなく、合理的な決定として定義される可能性のあるものの論理的要件を満たすのは難しい場合があります。 合理的選択理論 (RCT) は、合理的な意思決定の概念であり、もともとは市場における経済行動を説明するために開発されたもので、後に経済行動だけでなく、政治哲学から心理学まで、ほぼすべての社会科学分野で研究されている行動を説明するために一般化されました。

人間の最適な意思決定に関する心理学的研究は、 主観的期待効用理論 （SEU）。 RCT と SEU は基本的に同じです。 アプリケーションのみが異なります。 SEU は個人の意思決定の考え方に焦点を当てていますが、RCT は組織全体または機関内での行動を説明するという幅広い用途があります。たとえば、Neumann と Politser (1992) を参照してください。 最新のオペレーション リサーチのツールのほとんどは、SEU の仮定を使用しています。 彼らは、特定の制約の下で、ある目標の達成を最大化することが望まれていると仮定し、すべての選択肢と結果 (またはその確率分布) が既知であると仮定しています (Simon and Associates 1992)。 RCT と SEU の本質は次のように要約できます (March and Simon 1993)。

意思決定者は、意思決定の状況に遭遇したとき、自分の行動を選択するための一連の選択肢全体を取得して確認します。 このセットは単純に与えられます。 理論はそれがどのように得られるかを示していません。

それぞれの選択肢には、一連の結果 (その特定の選択肢が選択された場合に発生するイベント) が付随しています。 ここで、既存の理論は次の XNUMX つのカテゴリに分類されます。

• 確実性理論 意思決定者は、各選択肢に続く結果について完全かつ正確な知識を持っていると仮定します。 の場合 確実性、選択は明白です。
• リスク理論 各選択肢の結果の確率分布の正確な知識を前提としています。 の場合 リスク、合理性は通常、期待される効用が最大になる代替案の選択として定義されます。
• 不確実性理論 各選択肢の結果は、すべての可能な結果のサブセットに属するが、意思決定者は特定の結果の発生に明確な確率を割り当てることができないと仮定します。 の場合 不確実性、合理性の定義が問題になります。

最初に、意思決定者は「効用関数」または「優先順位付け」を使用して、すべての結果セットを最も好ましいものから最も好ましくないものにランク付けします。 別の提案が「最小リスク」のルールであることに注意する必要があります。これにより、各選択肢から生じる可能性のある「最悪の結果セット」を考慮し、最悪の結果セットが添付された最悪の結果セットよりも優先される選択肢を選択します。他の選択肢に。

意思決定者は、望ましい一連の結果に最も近い選択肢を選択します。

RCT の難点の XNUMX つは、 合理性 それ自体が問題です。 何が合理的かは、決定が行われる社会的文脈によって異なります。 Flanagan (1991) が指摘したように、XNUMX つの用語を区別することが重要です。 合理性 と 論理性. 合理性は、一部の個人の意味と生活の質に関連する問題と結びついていますが、論理性はそうではありません。 後援者の問題は、現実の意思決定ではめったに存在しない価値の中立性を仮定しているという点で、合理的選択モデルが明確にできない問題です (Zey 1992)。 説明理論としての RCT と SEU の価値はいくぶん限定されていますが、「合理的な」意思決定の理論モデルとしては有用です。 行動が期待効用理論によって予測される結果から逸脱することが多いという証拠は、その理論が人々がどのように行動するかを不適切に規定していることを必ずしも意味するものではありません すべき 決定する。 規範モデルとして、この理論は、人々が最適効用公理に違反する決定を行う方法と理由に関する研究を生み出すのに役立つことが証明されています。

RCT と SEU の考え方を安全性の意思決定に適用することで、安全性に関して行われた選択の「合理性」を評価するための基礎が提供される可能性があります。 信頼できるデータが不足しているため、合理的選択の原則に準拠できないことがよくあります。 利用可能な行動または可能な行動の全体像を把握していないか、さまざまな予防措置の実施など、さまざまな行動の影響の不確実性が大きくなる可能性があります。 したがって、RCT は意思決定プロセスのいくつかの弱点を指摘するのに役立つかもしれませんが、選択の質を改善するためのガイダンスはほとんど提供しません。 合理的選択モデルの適用可能性におけるもう XNUMX つの制限は、組織内のほとんどの決定が必ずしも最適なソリューションを検索するとは限らないことです。

問題解決

合理的選択モデルは、 代替案の評価と選択. ただし、行動方針を決定するには、サイモンとアソシエイト (1992) が次のように説明することも必要です。 問題解決. これは、注意が必要な問題を選択し、目標を設定し、適切な行動方針を見つけたり決定したりする作業です。 (マネージャーは問題があることを知っているかもしれませんが、もっともらしい行動方針に注意を向けるほど状況をよく理解していないかもしれません。) 前述のように、 合理的な選択 主に経済学、統計学、オペレーションズ リサーチにそのルーツがあり、心理学者の注目を集めたのはごく最近のことです。 問題解決の理論と方法には、非常に異なる歴史があります。 問題解決は当初、主に心理学者によって研究され、最近では人工知能の研究者によって研究されました。

実証研究によると、問題解決のプロセスは、さまざまな活動において多かれ少なかれ同じように行われることが示されています。 第 XNUMX に、問題解決は一般に、経験則 (ヒューリスティック) を使用して検索をガイドし、多数の可能性の集合を選択的に検索することによって進められます。 現実的な問題状況での可能性は事実上無限であるため、試行錯誤の検索はまったく機能しません。 検索は高度に選択的でなければなりません。 検索をガイドするためによく使用される手順の XNUMX つを次のように説明します。 山登り—目標へのアプローチの何らかの尺度を使用して、次に探すのが最も収益性の高い場所を決定します。 もう XNUMX つのより強力な一般的な手順は、次のとおりです。 手段-目的分析. この方法を使用する場合、問題解決者は現在の状況と目標を比較し、それらの間の違いを検出してから、違いを減らす可能性のあるアクションをメモリから検索します。 問題解決について学んだもう XNUMX つのことは、特に解決者が専門家である場合、解決者の思考プロセスは、メモリに格納された大量の情報に依存しており、解決者がその関連性を示す合図を認識するたびに取得できるということです。

現代の問題解決理論の成果の XNUMX つは、専門家の行動に頻繁に見られる直感と判断の現象を説明することです。 専門知識の貯蔵庫は何らかの方法であると思われる 索引付けされた それをアクセス可能にする認識の手がかりによって。 専門家は、いくつかの基本的な推論機能 (おそらくは手段-目的分析の形で) を組み合わせて、この索引付け機能を適用して、困難な問題に対する満足のいく解決策を見つけます。

安全管理者が直面する課題のほとんどは、なんらかの問題解決を必要とするものです。たとえば、事故や安全上の問題の根本的な原因を特定して、予防策を見つけ出すなどです。 ヘイルらによって開発された問題解決サイクル。 (1994) (図 1 を参照) は、安全性の問題解決の段階に何が関係しているかをよく説明しています。 明らかなことは、合理的選択理論で従われてきたのと同じ方法で、理想的な問題解決プロセスとは何かについて厳密に論理的または数学的モデルを開発することは、現時点では不可能であり、望ましくないかもしれないということです。 この見解は、以下で説明する問題解決と意思決定の実際の例における他の困難の知識によってサポートされています。

構造化されていない問題、議題の設定と枠組み

実生活では、目標自体が複雑で、場合によっては明確に定義されていないために、問題解決プロセスが曖昧になる状況が頻繁に発生します。 しばしば起こるのは、問題の本質そのものが探求の過程で連続的に変化するということです。 問題がこれらの特徴を持っている限り、それは呼ばれるかもしれません 構造が悪い. そのような特徴を持つ問題解決プロセスの典型的な例は、(1)新しいデザインの開発と(2)科学的発見です。

明確に定義されていない問題の解決が、科学的研究の対象となったのはごく最近のことです。 問題が明確に定義されていない場合、問題解決プロセスには、解決基準に関する十分な知識と、それらの基準を満たすための手段に関する知識が必要になります。 両方の種類の知識は、プロセスの過程で喚起されなければならず、基準と制約の喚起は、問題解決プロセスが取り組んでいる解決策を継続的に修正し、再形成します。 リスクと安全性の問題における問題の構造化と分析に関するいくつかの研究が公開されており、有益な研究になる可能性があります。 たとえば、Rosenhead 1989 および Chicken and Haynes 1989 を参照してください。

議題の設定は、問題解決プロセスのまさに最初のステップであり、最も理解されていないことでもあります。 問題をアジェンダの先頭に持ち込むのは、問題の特定と、その解決を容易にする方法でそれをどのように表現できるかを決定するという結果的な課題です。 これらは、意思決定プロセスの研究で最近注目されているテーマです。 アジェンダを設定するというタスクは、最も重要です。なぜなら、個々の人間と人間の組織の両方が、多くのタスクを同時に処理する能力が限られているからです。 十分に注目されている問題もあれば、無視されている問題もあります。 新しい問題が突然予期せず発生した場合 (例: 消火活動)、整然とした計画と審議に取って代わることがあります。

問題がどのように表現されるかは、発見された解決策の質に大きく関係しています。 現在、代表または 問題の枠組み アジェンダの設定ほど理解されていません。 科学と技術の多くの進歩の特徴は、枠組みの変化が、問題を解決するためのまったく新しいアプローチをもたらすことです。 近年の安全科学における問題定義の枠組みにおけるこのような変化の一例は、作業の詳細から、作業状況全体を作り出す組織の決定と条件へと焦点が移ったことです。たとえば、Wagenaar を参照してください。ら。 （1994）。

組織における意思決定

組織の意思決定のモデルは、選択の問題を、意思決定者が順序立てられた一連のステップで目的を最大化しようとする論理的なプロセスと見なします (図 2)。 このプロセスは、原則として、組織が管理しなければならない他の問題に関する決定と同じです。

図 2. 組織における意思決定プロセス

これらのモデルは、組織における「合理的な意思決定」の一般的なフレームワークとして機能する可能性があります。 ただし、このような理想的なモデルにはいくつかの制限があり、実際に発生する可能性のあるプロセスの重要な側面が除外されています。 組織の意思決定プロセスの重要な特徴のいくつかを以下で説明します。

組織の選択に適用される基準

合理的選択モデルは最適な代替案を見つけることに夢中になっていますが、組織の決定には他の基準がさらに関連している可能性があります。 マーチとサイモン (1993) が観察したように、組織はさまざまな理由で、 満足のいく ではなく 最適な ソリューションを提供しています。

• 最適な選択肢。 (1) すべての代替案を比較できる一連の基準が存在し、(2) これらの基準によって、問題の代替案が他のすべての代替案よりも優先される場合、その代替案は最適であると定義できます (「合理的」の議論も参照)。上記の選択)。
• 満足のいく代替品。 (1) 最低限満足できる代替案を説明する一連の基準が存在し、(2) 問題の代替案がこれらの基準を満たすか超える場合、その代替案は満足のいくものです。

マーチとサイモン (1993) によると、個人であれ組織であれ、ほとんどの人間の意思決定は、以下の発見と選択に関係しています。 満足のいく 代替案。 例外的な場合にのみ、発見と選択に関係します。 最適な 代替案。 安全管理では、安全に関する満足のいく代替案で通常は十分であるため、安全上の問題に対する所定の解決策は、指定された基準を満たす必要があります。 最適な選択の安全性の決定にしばしば適用される典型的な制約は、「十分に良いが、可能な限り安価である」などの経済的考慮事項です。

プログラムされた意思決定

マーチとサイモン (1993) は、人間の意思決定と組織の意思決定の類似点を探り、メンバーの情報処理能力が限られているため、組織が完全に合理的であることはあり得ないと主張しました。 意思決定者は、(1) 通常、不完全な情報に基づいて行動しなければならない、(2) 与えられた決定に関連する限られた数の選択肢しか探索できないため、せいぜい限られた形の合理性しか達成できないと主張されています。 (3) 結果に正確な値を付けることができない。 マーチとサイモンは、人間の合理性の限界は、組織の構造と機能様式に制度化されていると主張しています。 意思決定プロセスを管理しやすいものにするために、組織はいくつかの方法で意思決定プロセスを細分化し、ルーチン化し、制限します。 部門と作業単位には、組織の環境を分割し、責任を区分し、管理者、監督者、および従業員の関心領域と意思決定を簡素化する効果があります。 組織階層も同様の機能を果たし、生活をより管理しやすくするために問題解決の経路を提供します。 これにより、組織のコンテキストで個々の意思決定者の「合理的な」選択として評価されるものに決定的な影響を与える、注意、解釈、および操作の構造が作成されます。 マーチとサイモンは、これらの組織化された一連の応答に名前を付けました パフォーマンスプログラムまたは単に プログラム。 用語 プログラム 完全な剛性を意味するものではありません。 プログラムの内容は、プログラムを開始する多数の特性に適応する場合があります。 プログラムは、開始刺激とは無関係なデータを条件とする場合もあります。 それは、より適切に a と呼ばれます。 パフォーマンス戦略.

一連の活動は、定義された刺激に対する固定的な反応の発達によって選択が単純化された程度まで、ルーチン化されていると見なされます。 検索が排除されたが、明確に定義された体系的な計算ルーチンの形で選択肢が残っている場合、その活動は次のように指定されます。 定型化された. 活動は、問題解決の種類のプログラム開発活動が先行しなければならない限り、定型化されていないと見なされます。 ヘイルらによってなされた区別。 (1994) (前述) 実行、計画、およびシステム構造/管理のレベル間で、意思決定プロセスの構造化に関して同様の意味があります。

プログラミングは、1 つの方法で意思決定に影響を与えます。(2) 意思決定プロセスの実行方法、参加者などを定義する方法、および (XNUMX) 手元にある情報と代替案に基づいて行うべき選択を規定する方法です。 プログラミングの効果は、意思決定プロセスの効率を高め、問題が未解決のまま放置されず、適切に構造化された方法で処理されることを保証するという意味で、一方ではポジティブです。 一方、厳格なプログラミングは、特に意思決定プロセスの問題解決段階で新しいソリューションを生成するために必要な柔軟性を妨げる可能性があります。 たとえば、多くの航空会社は、報告された逸脱、いわゆるフライト レポートまたはメンテナンス レポートを処理するための一定の手順を確立しています。インシデント。 場合によっては、何の措置もとらないという決定が下されることもありますが、そのような決定が過失の結果ではなく意図的なものであり、決定に関与する責任ある意思決定者がいることを手順が保証します。

活動がどの程度プログラムされているかは、リスクテイクに影響を与えます。 Wagenaar (1990) は、ほとんどの事故は、リスクを考慮しない日常的な行動の結果であると主張しました。 リスクの本当の問題は、プログラムされていない決定が下される組織のより高いレベルで発生します。 しかし、ほとんどの場合、リスクは意識的に取られていません。 それらは、安全性に直接関係しない問題について下された決定の結果である傾向がありますが、安全な操作の前提条件が不注意に影響を受けました. したがって、マネージャーやその他の高レベルの意思決定者は、より頻繁に リスクの機会を許容する より リスクを取る。

意思決定、権限、利益相反

意思決定プロセスの結果に影響を与える能力は、よく知られている力の源であり、組織理論の文献でかなりの注目を集めています。 組織は大規模な意思決定システムに属しているため、個人またはグループが組織の意思決定プロセスに大きな影響を与える可能性があります。 Morgan (1986) によると、意思決定に使用される力の種類は、相互に関連する次の XNUMX つの要素に分類できます。

1. 決定前提。 決定への影響 構内 いくつかの方法で発揮される可能性があります。 意思決定を「行う」最も効果的な方法の 1986 つは、デフォルトで意思決定できるようにすることです。 したがって、組織内の政治活動の多くは、特定の決定にどのようにアプローチするかに影響を与えるアジェンダやその他の意思決定の前提の制御に依存しています。 さらに、意思決定の前提は、それらの語彙、コミュニケーションの構造、態度、信念、規則、および手順の選択に組み込まれた目立たない制御によって操作され、それらは疑いなく受け入れられます。 これらの要因は、私たちの考え方や行動によって意思決定を形作ります。 Morgan (XNUMX) によると、問題や問題が何であるか、そしてそれらにどのように取り組むことができるかについてのビジョンは、多くの場合、私たちの基本的な懸念を定式化する他の方法や利用可能な代替の行動方針を見ることを妨げる精神的な束縛として機能します.
2. 決定プロセス。 意思決定の管理 ラボレーション 通常、決定前提の制御よりも目に見えるものです。 問題をどのように処理するかには、誰が関与すべきか、いつ決定を下すべきか、会議で問題をどのように処理すべきか、どのように報告すべきかなどの問題が含まれます。 意思決定の指針となる基本ルールは、組織のメンバーが結果に影響を与えるために操作できる重要な変数です。
3. 意思決定の問題と目的。 意思決定を制御する最後の方法は、 問題と目的 対処すべきこと、および採用すべき評価基準。 個人は、レポートを作成し、決定の基となる議論に貢献することで、問題と目的を最も直接的に形作ることができます。 意思決定者は、特定の制約の重要性を強調し、決定を下す代替案を選択して評価し、特定の価値または結果の重要性を強調することによって、議論から得られる決定に大きな影響を与えることができます。

意思決定の問題の中には、経営陣と従業員の間など、利益相反を伴うものもあります。 何が本当に問題なのかの定義について意見の相違が生じる可能性があります。Rittel と Webber (1973) は、同意を確保するという点で「飼いならされた」問題と区別するために、「邪悪な」問題として特徴付けたものを定義しています。 また、問題の定義については合意しても、問題の解決方法や、受け入れ可能な解決策や解決策の基準について合意しない場合もあります。 対立する当事者の態度や戦略は、彼らの問題解決行動だけでなく、交渉を通じて受け入れられる解決策に到達する見通しも定義します。 重要な変数は、当事者が自分自身と相手の懸念をどのように満たそうとするかです (図 3)。 コラボレーションを成功させるには、双方が自分のニーズに対して断定的であると同時に、相手のニーズも等しく考慮に入れる必要があります。

図 3. 交渉行動の XNUMX つのスタイル

目標と手段の間の一致の量に基づく別の興味深い類型論は、Thompson と Tuden (1959) によって開発されました (Koopman and Pool 1991 で引用)。 著者らは、問題の因果関係に関する当事者の認識と結果の好みに関する知識に基づいて、何が「最適な戦略」であるかを提案しました (図 4)。

図 4. 問題解決戦略の類型

目標と手段について合意が得られれば、意思決定を計算することができます。たとえば、一部の専門家によって決定されます。 目的を達成するための手段が不明な場合は、これらの専門家が協議 (多数決) して解決する必要があります。 目標に矛盾がある場合は、関係者間の協議が必要です。 ただし、目的と手段の両方で合意が得られない場合、組織は本当に危険にさらされます。 このような状況には、対立する当事者に受け入れられる解決策を「刺激する」ことができるカリスマ的なリーダーシップが必要です。

したがって、組織の枠組みの中での意思決定は、合理的な選択や個々の問題解決モデルをはるかに超えた視点を開きます。 意思決定プロセスは、合理性の概念が、たとえばオペレーションズ リサーチ モデルに組み込まれた合理的な選択アプローチの論理性によって定義されるものとは異なる新しい意味を持つ可能性がある、組織および管理プロセスのフレームワーク内で見られる必要があります。 安全管理の中で行われる意思決定は、当面の意思決定問題のすべての側面を完全に理解できるような視点に照らして検討する必要があります。

まとめと結論

意思決定は、一般に、意思決定者が望ましい目標状況 (目標状態) から逸脱していると認識する初期状況 (初期状態) から始まるプロセスとして説明できますが、初期状態を変更する方法を事前に知りません。目標状態 (Huber 1989)。 問題ソルバーは、XNUMX つまたは複数を適用することにより、初期状態を目標状態に変換します。 演算子, または状態を変更する活動。 多くの場合、目的の変更を行うには、一連のオペレーターが必要です。

このテーマに関する研究文献は、安全性の問題についてどのように決定を下すかについて簡単な答えを提供していません。 したがって、意思決定の方法は合理的かつ論理的でなければなりません。 合理的選択理論は、最適な決定がどのように行われるかについての洗練された概念を表しています。 しかし、安全管理において、合理的選択理論は簡単には適用できません。 最も明白な制限は、完全性と結果の知識の両方に関して、潜在的な選択肢に関する有効で信頼できるデータがないことです。 もう一つの難点は、コンセプト 合理的な これは、決定状況でどの視点が選択されるかによって異なる場合があります。 ただし、合理的選択アプローチは、下すべき決定の困難や欠点のいくつかを指摘するのに役立つ場合があります。

多くの場合、課題は代替アクションの間で賢明な選択をすることではなく、むしろ問題が実際に何であるかを見つけるために状況を分析することです. 安全管理の問題を分析する場合、構造化が最も重要なタスクになることがよくあります。 問題を理解することは、受け入れ可能な解決策を見つけるための前提条件です。 問題解決に関する最も重要な問題は、単一の優れた方法を特定することではありません。リスク評価と安全管理の分野にはさまざまな問題があるため、その方法はおそらく存在しません。 要点は、構造化されたアプローチを採用し、手順と評価が追跡可能な方法で行われた分析と決定を文書化することです。

組織は、プログラムされたアクションを通じて意思決定の一部を管理します。 意思決定ルーチンのプログラミングまたは固定手順は、安全管理に非常に役立つ場合があります。 一例として、一部の企業が報告された逸脱や事故に近い状況をどのように扱うかが挙げられます。 安全性の問題と決定ルールが明確であれば、プログラミングは組織内の意思決定プロセスを制御する効率的な方法になり得ます。

実生活では、意思決定は組織的および社会的文脈の中で行われ、利益相反が生じることがあります。 決定プロセスは、問題が何であるか、基準、または提案された解決策の受け入れ可能性についてのさまざまな認識によって妨げられる場合があります。 既得権益の存在とその影響の可能性を認識することは、関係するすべての関係者が受け入れられる決定を下すのに役立ちます。 安全管理には、問題が関係するライフサイクル、組織レベル、問題解決または危険軽減の段階に応じて、さまざまな問題が含まれます。 その意味で、安全に関する意思決定は、他の管理上の問題に関する意思決定と同様に範囲も性格も広いものです。

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リスク認識では、ハザード認識とリスク評価という 1976 つの心理的プロセスが区別されます。 Saari (1) は、タスクの遂行中に処理される情報を、(2) タスクを実行するために必要な情報 (危険​​の認識) と (XNUMX) 既存のリスクを制御下に保つために必要な情報 (リスクアセスメント）。 たとえば、壁に穴を開けているはしごの上にいる建設作業員が、同時にバランスを保ち、身体と手の動きを自動的に調整する必要がある場合、身体の動きを調整して危険を制御し続けるには、危険の認識が重要です。評価は、たとえあったとしても小さな役割しか果たしません。 人間の活動は、一般に、柔軟ではあるが格納されたアクション スキーマの階層をトリガーする信号の自動認識によって駆動されるようです。 (リスクの受容または拒否につながるより慎重なプロセスについては、別の記事で説明します。)

リスク認識

技術的な観点から言えば、 ハザード でエネルギー源を表します。 潜在的な 人員への即時の傷害、および機器、環境、または構造への損傷を引き起こす可能性があります。 労働者はまた、化学物質、ガス、放射能などのさまざまな有毒物質にさらされる可能性があり、その中には健康上の問題を引き起こすものもあります。 体に直接影響を与える危険なエネルギーとは異なり、有毒物質は、即時の影響から数か月または数年にわたる遅延まで、まったく異なる時間的特性を持っています. 暴露された労働者には感知できない少量の有毒物質の蓄積効果がしばしばあります。

逆に、危険が存在しない限り、危険なエネルギーや有毒物質による人への害はありません。 危険 危険への相対的な暴露を表します。 実際、適切な予防策を講じた結果として、いくつかの危険が存在しても危険はほとんどないかもしれません。 ある状況が危険であると判断されるかどうか、また危険であると判断された場合はどの程度危険であるかを最終的に評価する際に人々が使用する要因に関する膨大な文献があります。 これはとして知られるようになりました リスク認識. （言葉 リスク と同じ意味で使われている 危険性 労働安全に関する文献で使用されています。 Hoyos と Zimolong 1988 を参照してください。)

リスク認識は、知覚的現実の理解、および危険物と有毒物質の指標、つまり、物体、音、臭気または触覚の認識を扱います。 火災、高所、移動物体、騒音、酸味は、解釈する必要のないより明白な危険の例です。 場合によっては、差し迫った危険の突然の存在に対する反応において、人々は同様に反応的です. 大きな騒音の突然の発生、バランスの喪失、物体のサイズが急激に大きくなる (そして体にぶつかりそうに見える) ことは恐怖刺激であり、ジャンプ、回避、まばたき、握りしめなどの自動反応を引き起こします。 他の反射反応には、熱い表面に触れた手を素早く引っ込めることが含まれます。 Rachman (1974) は、強力な恐怖刺激は、目新しさ、突然性、および高強度の属性を持つものであると結論付けています。

おそらくほとんどの危険物や有毒物質は、人間の感覚では直接知覚できませんが、指標から推測されます。 例は電気です。 メタンや一酸化炭素などの無色無臭のガス。 X線と放射性物質; そして酸素不足の雰囲気。 それらの存在は、ハザードの存在を認識可能なものに変換するデバイスによって通知されなければなりません。 電流は、化学プロセスの特定の状態における温度と圧力の正常なレベルと異常なレベルを示す、制御室レジスターのゲージとメーターの信号に使用されるような、電流チェック装置の助けを借りて感知できます。 . また、まったく認識できない、または特定の時点で認識できない危険が存在する状況もあります。 その一例は、医療検査のために血液プローブを開封する際の感染の危険性です。 ハザードが存在するという知識は、因果関係の共通原則に関する知識から推測するか、経験によって獲得する必要があります。

リスクアセスメント

情報処理の次のステップは、 リスクアセスメントは、人が危険にさらされるかどうか、および危険にさらされる程度などの問題に適用される決定プロセスを指します。 たとえば、車を高速で運転する場合を考えてみましょう。 個人の立場からすれば、緊急時など不測の事態が発生した場合にのみ、そのような決定を下さなければなりません。 必要な運転行動のほとんどは自動的に行われ、継続的な注意制御や意識的なリスク評価がなくてもスムーズに実行されます。

Hacker (1987) と Rasmussen (1983) は、1 つのレベルの行動を区別しました。 (2) 意識的に選択された、完全にプログラムされたルールを適用することによって機能する、ルールに基づく行動。 (3) 知識に基づく行動。その下には、あらゆる種類の意識的な計画と問題解決がグループ化されています。 スキルベースのレベルでは、入ってくる情報は、自動的に実行され、意識的な審議や制御なしに実行される保存された応答に直接接続されます。 利用可能な自動応答がない場合、または異常なイベントが発生した場合、リスク評価プロセスはルールベースのレベルに移行し、ストレージから取り出した手順のサンプルから適切なアクションが選択されて実行されます。 各ステップには、細かく調整された知覚運動プログラムが含まれており、通常、この組織階層のどのステップにも、リスクの考慮に基づく決定は含まれていません。 進行状況が計画どおりかどうかを確認するためだけに、移行時にのみ条件付きチェックが適用されます。 そうでない場合、自動制御は停止され、その後の問題はより高いレベルで解決されます。

Reason の GEMS (1990) モデルは、例外的な状況が発生した場合や新しい状況に遭遇した場合に、自動制御から意識的な問題解決への移行がどのように行われるかを説明しています。 最下位レベルではリスク評価が存在しませんが、最上位レベルでは完全に存在する可能性があります。 中間レベルでは、ある種の「簡単な」リスク評価を想定できますが、ラスムッセンは、固定規則に組み込まれていないあらゆる種類の評価を除外しています。 ほとんどの場合、ハザード自体を意識的に認識したり、考慮したりすることはありません。 「無数の本、記事、スピーチで述べられていることにもかかわらず、安全意識の欠如は正常で健全な状態です。 常に危険を意識していることは、パラノイアの妥当な定義です」(Hale and Glendon 1987)。 日常的に仕事をしている人々は、これらの危険や事故を事前に考慮することはめったにありません。 ラン リスクはありますが、そうではありません 取る それら。

危険認識

形や色、大きさや高さ、匂いや振動を直接知覚するという意味での危険や有毒物質の知覚は、疲労、病気、アルコール、または薬物。 まぶしさ、明るさ、霧などの要因が知覚に大きなストレスを与える可能性があり、注意散漫や不十分な注意力のために危険を検出できない可能性があります。

すでに述べたように、すべての危険が人間の感覚で直接知覚できるわけではありません。 ほとんどの有毒物質は目に見えません。 Ruppert (1987) は、鉄鋼工場、自治体のごみ収集施設、および医療研究所の調査で、2,230 人の労働者が挙げた 138 の危険指標のうち、42% のみが人間の感覚で知覚できることを発見しました。 指標の 23% は、基準との比較から推測する必要があります (例: 騒音レベル)。 危険の認識は、XNUMX% のケースで、危険に関する知識に関して解釈されなければならない明確に知覚可能な事象に基づいています (例えば、湿った床の光沢のある表面は、 滑りやすい）。 報告の 13% では、ハザード インジケーターは、適切な手順の記憶からのみ取得できます (たとえば、コンセントの電流は、適切なチェック デバイスによってのみ認識可能になります)。 これらの結果は、ハザード知覚の要件が、純粋な検出と知覚から、予測と評価の複雑な認知推論プロセスにまで及ぶことを示しています。 原因と結果の関係が不明確であったり、ほとんど検出されなかったり、解釈が間違っていたりすることがあり、危険物質や有毒物質の影響が遅れたり蓄積したりすると、個人に追加の負担がかかる可能性があります。

Hoyos等。 (1991) 産業および公共サービスにおけるハザード指標、行動要件、および安全関連条件の包括的な図をリストアップしました。 安全診断質問票 (SDQ) は、観察を通じてハザードと危険性を分析するための実用的な手段を提供するために開発されました (Hoyos and Ruppert 1993)。 農業、産業、手作業、サービス産業に関係する 390 社の 69 以上の職場、および労働条件と環境条件が評価されています。 これらの企業の事故率は従業員 30 人あたり 1,000 件を超えており、3 件の事故で最低 2,373 日間の労働損失が発生しているため、これらの研究には危険な作業現場への偏りがあるようです。 全体で 6.1 のハザードが SDQ を使用してオブザーバーによって報告されており、職場ごとに 7 のハザードの検出率が示され、調査対象の全職場の約 18% で 40 ～ 6.1 のハザードが検出されました。 職場あたりの平均危険率が 20 という驚くほど低いことは、過去 XNUMX 年間に産業と農業で広く導入された安全対策を考慮して解釈する必要があります。 報告されたハザードには、有毒物質に起因するものや、技術的な安全装置や手段によって管理されているハザードは含まれていないため、「残留ハザード」の分布を反映しています。

図 1 に、ハザードの検出と知覚の知覚プロセスの要件の概要を示します。 オブザーバーは、図に示されているように、13 の要件に関して特定の職場でのすべての危険を評価する必要がありました。 平均して、視覚認識、選択的注意、聴覚認識、および警戒を含む、ハザードごとに 5 つの要件が特定されました。 予想通り、聴覚認識と比較して視覚認識が支配的です (危険の 77.3% が視覚的に検出され、聴覚検出ではわずか 21.2% しか検出されませんでした)。 観察されたすべてのハザードの 57% で、労働者は作業とハザード管理に注意を分割する必要があり、注意の分割は非常に精力的な精神的成果であり、エラーに寄与する可能性が高い. 事故は、デュアルタスクの実行中に注意を怠ったことが原因であることがよくあります。 さらに憂慮すべきことは、すべての危険の 56% で、労働者は衝突や負傷を避けるために迅速な活動と反応に対処しなければならなかったという発見です。 すべてのハザードの 15.9% と 7.3% のみが、それぞれ音響または視覚的な警告によって示されました。その結果、ハザードの検出と認識は自発的に開始されました。

図 1. 業界におけるハザード インジケーターの検出と認識

場合によっては (16.1%)、標識や警告によって危険の認識がサポートされていますが、通常、労働者は知識、訓練、および実務経験に依存しています。 図 2 は、作業現場で危険を制御するために必要な予測と評価の要件を示しています。 この図に要約されているすべての活動の中心的な特徴は、作業プロセスで得られる知識と経験の必要性です。 作業工具や機械の欠陥や不備を特定するためのトレーニング。 機器、建物、材料の構造的な弱点を予測する経験。 Hoyos等として。 (1991) は、労働者は危険、安全規則、および適切な個人の予防行動に関する知識をほとんど持っていないことを示しています。 質問された建設労働者の 60% と自動車整備士の 61% だけが、職場で一般的に遭遇する安全関連の問題に対する適切な解決策を知っていました。

図 2. ハザード指標の予測と評価

ハザード知覚の分析は、視覚認識などのさまざまな認知プロセスが関与していることを示しています。 選択的かつ分割された注意。 迅速な識別と対応。 技術パラメータの推定; 観測不可能な危険と危険の予測。 実際、ハザードや危険性は現職者には知られていないことがよくあります。これらは、視覚および聴覚に基づく数十の要件に順番に対処しなければならない人々に大きな負担を課し、作業およびハザード コントロールを実行する際にエラーが発生しやすい原因となります。同時に。 これには、職場でのハザードと危険の定期的な分析と特定をさらに重視する必要があります。 いくつかの国では、職場の正式なリスク評価が義務付けられています。 また、米国労働安全衛生局 (OSHA) は、プロセス ユニットの定期的なハザード リスク分析を要求しています。

作業と危険管理の調整

Hoyos と Ruppert (1993) が指摘しているように、(1) 作業と危険管理は同時に注意を払う必要があるかもしれません。 (2) それらは順次段階で代替的に管理されてもよい。 または (3) 作業開始前に、予防措置を講じることができます (たとえば、安全ヘルメットを着用する)。

要件が同時に発生する場合、ハザード コントロールは、視覚、聴覚、および触覚の認識に基づいています。 実際、定型業務で作業と危険管理を分離することは困難です。 例えば、綿工場で糸から糸を切り離す作業、つまり鋭利な刃物を必要とする作業を行うとき、常に危険の源が存在します。 切り傷に対する防御策は、ナイフの扱い方と保護具の使用の XNUMX 種類だけです。 いずれかまたは両方が成功する場合は、それらを完全にワーカーのアクション シーケンスに組み込む必要があります。 糸を持つ手とは逆方向に切るなどの癖は、最初から職人の技術に染み込ませなければなりません。 この例では、ハザード コントロールがタスク コントロールに完全に統合されています。 ハザード検出の別個のプロセスは必要ありません。 おそらく、仕事への統合の連続性があり、その程度は労働者のスキルとタスクの要件に依存します. 一方では、危険の認識と制御は本質的に作業スキルに統合されています。 一方、タスクの実行とハザード コントロールは明確に別個の活動です。 作業とハザードコントロールは、次の場合、順次ステップで交互に実行することができます。 間に タスクを実行すると、危険の可能性が着実に増加するか、または突然警告を発する危険信号が発生します。 その結果、作業者はタスクまたはプロセスを中断し、予防措置を講じます。 たとえば、ゲージのチェックは、簡単な診断テストの典型的な例です。 管制室のオペレータは、ゲージの標準レベルからの逸脱を検出しました。これは、一見すると劇的な危険の兆候を構成するものではありませんが、オペレータは他のゲージやメーターをさらに検索するように促されます。 他の逸脱が存在する場合は、ルールベースのレベルで迅速な一連のスキャン活動が実行されます。 他のメーターの偏差がよくあるパターンに当てはまらない場合、診断プロセスは知識ベースのレベルに移行します。 ほとんどの場合、逸脱の原因を特定するために、いくつかの戦略に基づいて、信号と症状を積極的に探します (Konradt 1994)。 注意制御システムのリソースの割り当ては、一般的な監視に設定されています。 警告音などの突然の合図や、上記の場合のように指針が基準からさまざまに逸脱した場合、注意制御システムは危険制御の特定のトピックに移行します。 それは、規則ベースのレベルで、または不幸の場合には知識ベースのレベルで、逸脱の原因を特定しようとする活動を開始します (Reason 1990)。

予防行動は、調整の XNUMX 番目のタイプです。 作業前に発生し、最も顕著な例は個人用保護具 (PPE) の使用です。

リスクの意味

産業と社会におけるリスクの定義とリスクを評価する方法は、経済学、工学、化学、安全科学、および人間工学で開発されてきました (Hoyos and Zimolong 1988)。 言葉の解釈は多種多様 リスク. 一方では、「望ましくない事象の確率」を意味すると解釈されます。 不快なことが起こる可能性の表れです。 Yates (1992a) は、より中立的なリスクの定義を使用しており、リスクは全体として損失の可能性を指す多次元概念として認識されるべきであると主張しています。 社会におけるリスク評価に関する現在の理解への重要な貢献は、地理学、社会学、政治学、人類学、および心理学からもたらされました。 研究はもともと、自然災害に直面したときの人間の行動を理解することに焦点を当てていましたが、その後、技術的災害も組み込むように広がりました. 社会学的研究と人類学的研究は、リスクの評価と受容が社会的および文化的要因に根ざしていることを示しています。 Short (1984) は、ハザードへの対応は、友人、家族、同僚、および尊敬される公務員によって伝達される社会的影響によって媒介されると主張しています。 リスク評価に関する心理学的研究は、確率評価、効用評価、および意思決定プロセスの実証研究に端を発しています (Edwards 1961)。

技術的なリスク評価では通常、損失の可能性に焦点が当てられます。これには、損失が発生する可能性と、死亡、傷害、または損害に関する損失の大きさが含まれます。 リスクとは、特定のシステムで特定のタイプの損傷が定義された期間に発生する確率です。 業界や社会のさまざまな要件を満たすために、さまざまな評価手法が適用されます。 リスクの程度を推定する正式な分析方法は、さまざまな種類のフォールト ツリー分析から導き出されます。 THERP (Swain and Guttmann 1983) などのエラー確率を含むデータ バンクを使用する。 または SLIM-Maud (Embrey et al. 1984) などの主観的な評価に基づく分解方法。 これらの手法は、事故、エラー、事故などの将来の出来事を予測する可能性が大きく異なります。 産業用システムのエラー予測に関しては、専門家が THERP で最高の結果を達成しました。 シミュレーション研究で、Zimolong (1992) は、客観的に導き出されたエラー確率と、THERP で導き出された推定値との間に密接な一致があることを発見しました。 Zimolong と Trimpop (1994) は、このような正式な分析は、事実と信念を分離し、多くの判断バイアスを考慮に入れているため、適切に実施されれば最高の「客観性」を持つと主張しました。

公衆のリスクに対する感覚は、損失の可能性と規模以上のものに依存します。 それは、潜在的な損害の程度、起こりうる結果への不慣れ、リスクへの露出の不本意な性質、損害の制御不能、および偏ったメディア報道の可能性などの要因に依存する場合があります. 状況をコントロールしているという感覚は、特に重要な要素かもしれません。 多くの人にとって、飛行は非常に安全ではないように思われます。 Rumar (1988) は、ほとんどの状況で、ドライバーは自分のコントロール能力を信じており、リスクに慣れているため、車を運転する際に認識されるリスクは一般的に低いことを発見しました。 他の研究では、危険な状況に対する感情的な反応に対処しています。 深刻な喪失の可能性は、さまざまな感情的反応を引き起こしますが、そのすべてが必ずしも不快なものであるとは限りません。 恐怖と興奮の間には微妙な境界線があります。 繰り返しになりますが、認識されたリスクと危険な状況に対する感情的な反応の主な決定要因は、人のコントロール感またはコントロールの欠如であるようです. その結果、多くの人にとって、リスクは感情に過ぎないかもしれません。

リスク下での意思決定

リスクテイクは、いくつかの活動を伴う慎重な意思決定プロセスの結果である可能性があります。 結果の識別; 魅力と結果の可能性の評価; または、以前のすべての評価の組み合わせに従って決定します。 人は危険な状況ではよくない選択をするという圧倒的な証拠は、より良い決定を下す可能性を示唆しています。 1738 年、ベルヌーイは「最善の策」の概念を、決定の期待効用 (EU) を最大化するものと定義しました。 EU の合理性の概念では、人々は不確実性を評価し、自分の選択、考えられる結果、および自分の好みを考慮して決定を下すべきであると主張しています (von Neumann and Morgenstern 1947)。 Savage (1954) は後に、確率値が主観的または個人的な確率を表すことを可能にするために理論を一般化しました。

主観的期待効用 (SEU) は、人々が意思決定を行う際にどのように進めるべきかを説明する規範的な理論です。 Slovic、Kunreuther、および White (1974) は次のように述べています。 この理論が、実際の意思決定者を動機付ける目標と、意思決定に達するときに採用するプロセスの両方を説明できるかどうかという問題を中心に、多くの議論と実証的研究が行われてきました。 サイモン (1959) は、固定された既知の選択肢の中から人が選択する理論であり、それぞれに既知の結果が付随していると批判しました。 一部の研究者は、人々が期待効用理論の原則に従うべきかどうかさえ疑問視しており、何十年にもわたる研究の後、SEU の適用は依然として物議を醸しています。 研究により、意思決定において心理的要因が重要な役割を果たし、これらの要因の多くが SEU モデルによって適切に捉えられていないことが明らかになりました。

特に、判断と選択に関する研究は、人々が確率を理解している、サンプルサイズの影響を無視している、誤解を招くような個人的な経験に依存している、不当な自信を持って事実を判断している、リスクを誤って判断しているなどの方法論的欠陥を持っていることを示しています。 人は、洪水や地震にさらされる地域に住んでいるなど、長期にわたって自発的にリスクにさらされている場合、リスクを過小評価する可能性が高くなります。 同様の結果が産業界から報告されています (Zimolong 1985)。 労働者、鉱山労働者、森林労働者、建設労働者はすべて、客観的な事故統計と比較して、最も一般的な労働活動のリスクを大幅に過小評価しています。 しかし、評価を求められると、同僚の明らかな危険行為を過大評価する傾向があります。

残念なことに、専門家の判断は、特に専門家が利用可能なデータの限界を超えて彼らの直感に頼らざるを得ない場合、一般の人々と同じ偏見の多くを受けやすいようです (Kahneman, Slovic and Tversky 1982)。 さらに研究は、十分な証拠が入手可能であっても、リスクに関する意見の相違が完全に解消されるべきではないことを示しています。 強力な最初のビューは、その後の情報の解釈方法に影響を与えるため、変更に抵抗します。 新しい証拠は、それが最初の信念と一致している場合、信頼性が高く有益であるように見えます。 反対の証拠は、信頼できない、誤りがある、または代表的でないとして却下される傾向があります (Nisbett and Ross 1980)。 事前の強い意見が欠けていると、反対の状況が蔓延し、問題の定式化に翻弄されます。 リスクに関する同じ情報を異なる方法で提示すると (たとえば、生存率ではなく死亡率)、彼らの視点と行動が変わります (Tversky and Kahneman 1981)。 世界を構築し、将来の行動方針を予測するために人々が実行する一連の精神的戦略、またはヒューリスティックの発見は、危険な状況での意思決定のより深い理解につながりました. これらのルールは多くの状況で有効ですが、他の状況では、リスク評価に深刻な影響を与える大きく永続的なバイアスにつながります.

個人のリスク評価

人々がリスク評価を行う方法を研究する際の最も一般的なアプローチは、精神物理学的スケーリングと多変量解析手法を使用して、リスク態度と評価の定量的表現を生成します (Slovic、Fischhoff、および Lichtenstein 1980)。 主観的な判断に基づくリスク評価は定量化および予測可能であることが、数多くの研究によって示されています。 彼らはまた、リスクの概念が人によって異なることを意味することを示しました。 専門家がリスクを判断し、個人的な経験に頼る場合、彼らの回答は、年間死亡者数の技術的推定と非常に相関しています。 素人のリスク判断は、壊滅的な可能性や将来の世代への脅威など、他の特性に関連しています。 その結果、彼らの損失確率の見積もりは、専門家の見積もりとは異なる傾向があります。

一般市民のハザードのリスク評価は、1987 つの要因に分類できます (Slovic 1993)。 要因の XNUMX つは、人々がリスクをどの程度理解しているかを反映しています。 リスクを理解することは、それがどの程度観察可能であるか、暴露された人々に知られており、すぐに検出できるかどうかに関係しています。 もう XNUMX つの要因は、リスクが恐怖感を引き起こす度合いを反映しています。 恐怖は、制御不能の程度、深刻な結果、将来の世代への高いリスクの暴露、およびリスクの不本意な増加の程度に関連しています。 後者の要因のハザードのスコアが高いほど、評価されるリスクが高くなり、人々は現在のリスクが軽減されることを望み、リスクの望ましい軽減を達成するために厳格な規制が採用されることを望みます。 その結果、リスクに関する多くの対立は、概念の異なる定義に由来する専門家と素人の見解から生じる可能性があります。 そのような場合、専門家がリスク統計や技術的リスク評価の結果を引用しても、人々の態度や評価を変えることはほとんどありません (Slovic XNUMX)。

「知識」と「脅威」の観点からのハザードの特徴付けは、「知覚可能性」の観点から議論された、このセクションの産業におけるハザードと危険信号の前の議論に戻ります。 産業界のハザード指標の 45% は人間の感覚で直接知覚でき、ケースの 3% は標準との比較から、XNUMX% は記憶から推測する必要があります。 知覚可能性、知識、および危険の脅威とスリルは、人々の危険の経験と認識された制御に密接に関連する次元です。 ただし、危険に直面した個人の行動を理解し予測するには、個人との関係、タスクの要件、および社会的変数との関係をより深く理解する必要があります。

心理測定技術は、リスク評価の個人的な習慣と態度の両方に関して、グループ間の類似点と相違点を特定するのに適しているようです。 ただし、ハザードの類似性判断の多次元分析などの他の心理測定法は、まったく異なるセットのハザードに適用され、異なる表現を生成します。 要因分析アプローチは有益ではありますが、ハザードの普遍的な表現を提供するものでは決してありません。 心理測定研究のもう 1988 つの弱点は、人々がリスクに直面するのは書面による記述だけであり、実際の危険な状況での行動からリスクの評価を切り離すことです。 実際のリスクに直面した場合、心理測定実験でリスクの評価に影響を与える要因は些細なことかもしれません。 Howarth (XNUMX) は、そのような意識的な言語知識は通常、社会的固定観念を反映していると示唆しています。 対照的に、交通や仕事の状況における危険を冒す反応は、熟練した行動や日常的な行動の根底にある暗黙の知識によって制御されます。

日常生活における個人的なリスク決定のほとんどは、意識的な決定ではありません。 概して、人々はリスクにさえ気づいていません。 対照的に、心理測定実験の根底にある概念は、意図的な選択の理論として提示されています。 通常、アンケートによって行われるリスクの評価は、意図的に「安楽椅子」方式で行われます。 しかし、多くの点で、危険な状況に対する人間の反応は、一般的な認識レベルよりも低い、自動的に習得された習慣に起因する可能性が高くなります。 人々は通常、リスクを評価しないため、リスクを評価する方法が不正確であり、改善が必要であると主張することはできません。 ほとんどのリスク関連のアクティビティは、必然的に自動化された動作の最下位レベルで実行されます。ここでは、リスクを考慮する余地がまったくありません。 事故の発生後に特定されたリスクは、意識的な分析の後に受け入れられるという考えは、規範的な SEU と記述的なモデルの間の混乱から生じた可能性があります (Wagenaar 1992)。 人々が自動的に行動する条件、直感に従う条件、提示された最初の選択肢を受け入れる条件にはあまり注意が払われませんでした。 しかし、社会や健康と安全の専門家の間では、危険を冒すことが事故やエラーを引き起こす主な要因であることが広く受け入れられています. 18 歳から 70 歳までの代表的なスウェーデン人のサンプルでは、​​90% がリスクテイクが事故の主な原因であることに同意しました (Hovden and Larsson 1987)。

予防行動

個人は、危険を排除したり、危険のエネルギーを弱めたり、予防措置 (たとえば、安全メガネやヘルメットを着用することによって) によって自分自身を保護したりするために、意図的に予防措置を講じる場合があります。 多くの場合、企業の指示や法律によって、保護措置を順守することが求められます。 たとえば、屋根葺き職人は、屋根で作業する前に足場を構築して、転倒による不測の事態を防ぎます。 この選択は、危険に対する意識的なリスク評価プロセスと自分自身の対処スキルの結果である可能性があります。または、より簡単に言えば、慣れプロセスの結果である場合もあれば、法律によって強制される要件である場合もあります。 多くの場合、警告は必須の予防措置を示すために使用されます。

Hoyos と Ruppert (1993) は、産業における予防活動のいくつかの形態を分析した。 それらのいくつかは、要件の頻度とともに図 3 に示されています。 示されているように、予防行動は、一部は自己管理されており、一部は会社の法的基準と要件によって強制されています。 予防活動は、次の対策の一部で構成されています。 PPEの使用; 安全作業技術の適用; 適切な材料とツールによる安全な作業手順の選択。 適切な作業ペースを設定する。 施設、設備、機械、工具の検査。

図 3. 業界における個人の予防行動の典型例と予防措置の頻度

個人用保護具

必要とされる最も頻繁な予防手段は PPE の使用です。 正しい取り扱いとメンテナンスとともに、これは業界で最も一般的な要件です。 企業間の PPE の使用には大きな違いがあります。 主に化学プラントや石油精製所などの一部の優良企業では、PPE の使用率は 100% に近づきます。 対照的に、建設業界では、安全担当者が特定の PPE を定期的に導入しようとしても問題があります。 リスク認識が違いを生み出す主な要因であることは疑わしい. 一部の企業は、「正しい安全文化」を確立し、その後個人のリスク評価を変更することで、PPE の使用を習慣化することに成功しています (安全ヘルメットの着用など)。 Slovic (1987) は、シートベルトの使用に関する短い議論の中で、道路利用者の約 20% が自発的にシートベルトを着用しており、50% は法律で義務化された場合にのみシートベルトを着用し、この数を超えた場合は制御のみを行うことを示しています。そして罰は自動使用を改善するのに役立ちます。

したがって、リスク認識を支配する要因を理解することが重要です。 しかし、行動を変える方法を知り、次にリスクの認識を変える方法を知ることも同様に重要です。 プランナー、デザイナー、マネージャー、そして何千人もの人々に影響を与える意思決定を行う当局の間で、組織のレベルでさらに多くの予防措置を講じる必要があるようです. これまでのところ、リスクの認識と評価が依存する要因について、これらのレベルではほとんど理解されていません。 企業が、さまざまなレベルの組織が相互に影響し合い、社会と安定的に交流しているオープンシステムと見なされる場合、システムアプローチは、リスクの認識と評価を構成し、影響を与える要因を明らかにする可能性があります。

警告ラベル

潜在的な危険に対処するためのラベルと警告の使用は、リスクを管理するための議論の余地のある手順です。 製造業者が不当に危険な製品に対する責任を回避する方法と見なされることがあまりにも多い. 明らかに、ラベルに含まれる情報が対象読者のメンバーによって読み取られ、理解される場合にのみ、ラベルは成功します。 Frantz と Rhoades (1993) は、ファイル キャビネットをいっぱいにしている事務員の 40% が、キャビネットの一番上の引き出しに貼られた警告ラベルに気づき、33% がその一部を読み、ラベル全体を読んだ人は誰もいないことを発見しました。 予想に反して、最初に一番上の引き出しに物を置かないことで、20% が完全に遵守しました。 明らかに、通知の最も重要な要素をスキャンするだけでは不十分です。 Lehto と Papastavrou (1993) は、受信者、タスク、製品、およびメッセージに関連する要因を調べることにより、警告サインとラベルに関する調査結果を徹底的に分析しました。 さらに、さまざまなレベルの行動を考慮することで、警告の有効性を理解することに大きく貢献しました。

熟練した行動に関する議論は、警告通知は単に読まれないため、人々が慣れ親しんだタスクを実行する方法にほとんど影響を与えないことを示唆しています. Lehto と Papastavrou (1993) は、研究結果から、慣れ親しんだ作業のパフォーマンスを中断することで、労働者が警告サインや警告ラベルに気付くのを効果的に増加させる可能性があると結論付けました。 Frantz と Rhoades (1993) による実験では、ファイリング キャビネットの警告ラベルに気付くことが 93% に増加しました。 しかし、著者は、スキルベースの行動を中断する方法が常に利用できるとは限らず、最初の使用後にその効果が大幅に低下する可能性があると結論付けました.

ルールベースのパフォーマンスレベルでは、警告情報をタスクに統合して (Lehto 1992)、即時の関連アクションに簡単にマップできるようにする必要があります。 言い換えれば、人々は警告ラベルの指示に従ってタスクを実行するように努めるべきです。 Frantz (1992) は、対象者の 85% が、木材防腐剤または排水管洗浄剤の使用方法に関する要件の必要性を表明したことを発見しました。 否定的な側面として、理解に関する研究は、人々が警告標識やラベルに使用されている記号やテキストをほとんど理解していない可能性があることを明らかにしました. 特に、Koslowski と Zimolong (1992) は、化学産業で使用される最も重要な警告標識の約 60% しか意味を理解していない化学労働者を発見しました。

知識ベースの行動レベルでは、人々は積極的に警告を探しているときに警告に気付く可能性が高いようです。 製品の近くに警告が表示されることを期待しています。 Frantz (1992) は、なじみのない環境にいる被験者は、指示を読んだ場合は 73% の確率で指示に従ったのに対し、読まなかった場合は 9% しか従わないことを発見しました。 一度読んだら、ラベルを理解して思い出す必要があります。 理解力と記憶力に関するいくつかの研究では、人は説明書や警告ラベルから読み取った情報を思い出すのに苦労する可能性があることも示唆しています。 米国では、国立研究評議会 (1989 年) が警告の設計を支援しています。 彼らは、理解を深めるための双方向コミュニケーションの重要性を強調しています。 コミュニケーターは、受信側の情報のフィードバックと質問を促進する必要があります。 レポートの結論は XNUMX つのチェックリストにまとめられています。XNUMX つはマネージャーが使用するもので、もう XNUMX つは情報を受け取る側のガイドとして役立ちます。

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