この記事では、事故原因プロセスにおける人的要因の役割を調べ、ヒューマン エラーを制御できるさまざまな予防措置 (およびその有効性) と、事故原因モデルへのそれらの適用について概説します。 ヒューマン エラーは、すべての労働災害の少なくとも 90% の重要な原因となっています。 純粋に技術的なエラーや制御不能な物理的状況も事故の原因となる可能性がありますが、人的エラーは失敗の最大の原因です。 機械の高度化と信頼性の向上は、事故の絶対数が減少するにつれて、ヒューマンエラーに起因する事故の割合が増加することを意味します。 人的ミスは、負傷や死亡には至らないものの、企業に多大な経済的損害をもたらす多くの事故の原因でもあります。 そのため、それは予防の主要な目標であり、ますます重要になるでしょう。 効果的な安全管理システムとリスク特定プログラムでは、一般的な故障タイプ分析を使用して、人的要素を効果的に特定できることが重要です。

ヒューマンエラーの性質

ヒューマンエラーは、意図しないまたは意図的な行動のために、局所的またはより広い観点から、計画された方法で目標を達成できないと見なすことができます. これらの計画されたアクションは、次の XNUMX つの理由により、望ましい結果を達成できない可能性があります。

1. 意図しない行動:

• アクションが計画どおりに進まなかった (スリップ)。

• アクションは実行されませんでした (失効)。

2. 意図的な行動:

• 計画自体が不十分だった（ミス）。

• 当初計画からの逸脱（違反）がありました。

逸脱は、スキル、ルール、および知識に基づくエラーの XNUMX つのクラスに分けることができます。

1. スキルベースのレベルでは、行動は事前にプログラムされたアクション スキームによって導かれます。 タスクは定型的かつ継続的であり、フィードバックは通常欠けています。
2. ルールベースのレベルでは、行動は一般的なルールによって導かれます。 それらは単純で、特定の状況で何度も適用できます。 タスクは、規則または手順の中から選択が行われた後に開始される比較的頻繁なアクション シーケンスで構成されます。 ユーザーには選択肢があります。ルールは自動的にアクティブ化されるのではなく、アクティブに選択されます。
3. 知識に基づく行動は、ルールがなく、創造的で分析的な思考が必要とされるまったく新しい状況で示されます。

状況によっては、用語 人間の限界 より適切だろう ヒューマンエラー. 複雑なシステムの将来の挙動を予測する能力にも限界があります (Gleick 1987; Casti 1990)。

Reason と Embrey のモデルである Generic Error Modeling System (GEMS) (Reason 1990) は、スキル、ルール、および知識ベースのレベルでのエラー修正メカニズムを考慮に入れています。 GEMS の基本的な前提は、日常の行動が日常的な行動を意味するということです。 ルーチンの動作は定期的にチェックされますが、これらのフィードバック ループ間では、動作は完全に自動化されています。 動作はスキルベースなので、エラーはスリップです。 フィードバックが望ましい目標からの逸脱を示している場合、ルールベースの修正が適用されます。 問題は利用可能な症状に基づいて診断され、状況が診断されると修正ルールが自動的に適用されます。 間違ったルールが適用されると、間違いが発生します。

状況がまったくわからない場合は、知識ベースのルールが適用されます。 症状は、システムとそのコンポーネントに関する知識に照らして調べられます。 この分析は、知識ベースの行動のケースを構成する実装の可能性のある解決策につながる可能性があります。 (問題を特定の方法で解決できず、さらに知識ベースのルールを適用する必要がある可能性もあります。) このレベルのエラーはすべて間違いです。 違反は、不適切であることが知られている特定の規則が適用されたときに行われます。労働者は、別の規則を適用する方が時間がかからない、または現在の、おそらく例外的な状況により適していると考えている可能性があります。 より悪意のある違反には妨害工作が含まれますが、これはこの記事の範囲外です。 組織がヒューマン エラーを排除しようとする場合、エラーがスキル ベース、ルール ベース、または知識ベースのいずれのレベルにあるかを考慮する必要があります。各レベルには独自の手法が必要だからです (Groeneweg 1996)。

人間の行動への影響: 概要

ある事故についてよく言われるのは、「その時は本人は気づいていなかったかもしれないが、その人が何らかの行動をとらなければ、事故は起こらなかっただろう」というものです。 事故防止の多くは、この発言でほのめかされている人間の行動の重要な部分に影響を与えることを目的としています. 多くの安全管理システムでは、提案されているソリューションとポリシーは、人間の行動に直接影響を与えることを目的としています。 しかし、組織がそのような方法が実際にどれほど効果的であるかを評価することは非常にまれです。 心理学者は、人間の行動に最も影響を与える方法について多くのことを考えてきました。 この点に関して、ヒューマン エラーを制御する次の 1992 つの方法が示され、人間の行動を長期的に制御する上でのこれらの方法の相対的な有効性が評価されます (Wagenaar 1)。 (表 XNUMX を参照してください。)

表 1. 安全な行動を誘発する XNUMX つの方法とその費用対効果の評価

安全な行動を誘導しようとしないでください。システムを「誰にでもできる」ものにしてください。

第一の選択肢は、人々の行動に影響を与えるようなことは何もせず、従業員が何をしても望ましくない結果にならないように職場を設計することです。 ロボット工学と人間工学の影響のおかげで、設計者は職場の設備の使いやすさを大幅に改善したことを認めなければなりません。 しかし、人々が示す可能性のあるさまざまな種類の行動をすべて予測することはほとんど不可能です。 その上、労働者は、いわゆるフールプルーフ設計を「システムを打ち負かす」ための挑戦と見なすことがよくあります。 最後に、設計者自身も人間であるため、非常に慎重に設計された誰にでも使えるように設計された機器にも欠陥がある可能性があります (たとえば、Petroski 1992)。 既存の危険レベルに対するこのアプローチの追加の利点はわずかであり、いずれにせよ、初期設計および設置コストは指数関数的に増加する可能性があります。

関係者に何をすべきかを伝える

別のオプションは、すべての労働者にすべての活動について指示し、彼らの行動を完全に管理下に置くことです. これには、大規模であまり実用的ではないタスク インベントリおよび命令制御システムが必要になります。 すべての行動が非自動化されると、指示がルーチンの一部になり、その効果が薄れるまで、スリップや失策が大幅に排除されます。

自分のしていることは危険だと人々に言うことはあまり役に立ちません - ほとんどの人はそれをよく知っています. そうする彼らの動機は、仕事を楽にしたり、時間を節約したり、権威に挑戦したり、おそらく自分のキャリアの見通しを高めたり、金銭的な報酬を求めたりすることです. 人々に指導することは比較的安価であり、ほとんどの組織は仕事の開始前に指導セッションを行っています. しかし、そのような指導システムを超えると、このアプローチの有効性は低いと評価されます。

報酬と罰

報酬と罰のスケジュールは、人間の行動を制御するための強力で非常に人気のある手段ですが、問題がないわけではありません。 報酬は、受け取った時点で報酬に価値があると受信者が認識した場合にのみ最適に機能します。 従業員の制御を超える行動 (スリップ) を罰することは効果的ではありません。 たとえば、公共のキャンペーンや罰と報酬プログラムよりも、交通行動の根底にある条件を変えることによって交通安全を改善する方が費用対効果が高くなります。 「捕まる」可能性が増えても、必ずしも人の行動が変わるとは限りません。規則に違反する機会は依然として存在するためです。 人々が働く状況がこの種の違反を誘発する場合、人々は罰や報酬に関係なく、望ましくない行動を自動的に選択します。 このアプローチの有効性は、通常は短期間の有効性であるため、中程度の品質と評価されています。

モチベーションと意識を高める

人はやる気がなかったり、危険を認識していないために事故を起こしていると考えられることがあります。 研究が示しているように、この仮定は誤りです (例えば、Wagenaar and Groeneweg 1987)。 さらに、労働者が危険を正確に判断できたとしても、必ずしもそれに応じて行動するとは限りません (Kruysse 1993)。 事故は、最高のモチベーションと最高の安全意識を持った人でも起こります。 以下の「環境を変える」で説明する、モチベーションと意識を向上させるための効果的な方法があります。 このオプションはデリケートなオプションです。従業員のモチベーションをさらに高めることの難しさとは対照的に、サボタージュが考慮されるほど従業員のモチベーションを低下させることはほとんど簡単です。

モチベーション向上プログラムの効果は、従業員の関与などの行動修正技術と組み合わせた場合にのみプラスになります。

訓練を受けた人員を選択する

事故に対する最初の反応は、多くの場合、関係者は無能だったに違いないというものです。 後から考えると、事故のシナリオは単純明快で、十分な知性と適切な訓練を受けた人にとっては簡単に防ぐことができるように見えますが、このように見えるのは欺瞞的なものです。 したがって、より良いトレーニングと選択が望ましい効果をもたらすことはありません。 ただし、基本レベルのトレーニングは、安全な操作の前提条件です。 一部の業界では、経験豊富な人材を経験の浅い十分に訓練されていない人材に置き換える傾向は思いとどまらなければなりません.

人々に非常にうまく指導し、最高級の人々だけを選択することの負の副作用は、行動が自動的になり、スリップが発生する可能性があることです. 選択は高価ですが、効果は中程度です。

環境を変える

ほとんどの行動は、作業環境の要因 (作業スケジュール、計画、管理者の期待と要求) への反応として発生します。 環境が変われば行動も変わる。 作業環境を効果的に変更するには、いくつかの問題を解決する必要があります。 まず、望ましくない動作を引き起こす環境要因を特定する必要があります。 第二に、これらの要因を制御する必要があります。 第三に、経営陣は、不利な労働環境を作り出す上での彼らの役割について議論できるようにしなければなりません。

適切な作業環境を作ることで、行動に影響を与える方が実際的です。 この解決策を実践する前に解決しなければならない問題は、(1) どの環境要因が望ましくない動作を引き起こすかを知る必要があること、(2) これらの要因を制御する必要があること、(3) 以前の管理上の決定を適切に管理する必要があることです。考慮された (Wagenaar 1992; Groeneweg 1996)。 この記事の残りの部分で説明するように、これらすべての条件は実際に満たすことができます。 環境の変更にはかなりの費用がかかる場合がありますが、行動修正の効果は高くなる可能性があります。

事故原因モデル

事故原因プロセスの制御可能な部分をより深く理解するには、安全情報システムで発生する可能性のあるフィードバック ループを理解する必要があります。 図 1 に、ヒューマン エラーの管理制御の基礎を形成できる安全情報システムの完全な構造を示します。 これは、Reason らによって提示されたシステムの適応バージョンです。 （1989）。

図 1. 安全情報システム 

事故調査

事故が調査されると、実質的なレポートが作成され、意思決定者は事故のヒューマン エラー要素に関する情報を受け取ります。 幸いなことに、これは多くの企業でますます時代遅れになっています。 事故やインシデントに先行する「業務妨害」を分析することがより効果的です。 事故が操作上の障害とそれに続く結果として説明される場合、道路からの滑りは操作上の障害であり、ドライバーが安全ベルトを着用していなかったために死亡することは事故です。 運転障害と事故の間にバリアが設置された可能性がありますが、障害が発生したか、破られたか、回避されました。

不安全行為監査

従業員が犯した間違った行為は、この記事では「安全でない行為」ではなく「標準以下の行為」と呼ばれます。たとえば、環境問題に。 基準を満たしていない行為が記録されることもありますが、どのようなミス、ミス、違反が行われたか、またなぜ行われたのかに関する詳細な情報が、上層部の管理レベルにフィードバックされることはほとんどありません。

従業員の心理状態を調査

規格外の行為が行われる前に、関係者は特定の精神状態にありました。 急いでいる状態や悲しい気持ちなど、これらの心理的前兆を適切に制御できれば、人々は標準以下の行為を犯すような精神状態に陥ることはなくなるでしょう. これらの心の状態は効果的に制御できないため、そのような前兆は「ブラックボックス」物質と見なされます (図 1)。

一般的な障害の種類

図 1 の GFT (General Failure Type) ボックスは、事故の発生メカニズム、つまり標準以下の行為や状況の原因を表しています。 これらの規格外行為は直接取り締まれないため、作業環境を変える必要があります。 作業環境は、このような 11 のメカニズムによって決定されます (表 2)。 (オランダでは、GFT という略語は、完全に異なる文脈で既に存在しており、生態学的に健全な廃棄物処理に関係しており、混乱を避けるために別の用語が使用されています。 基本的な危険因子 (BRF) (Roggeveen 1994)。

表 2. 一般的な障害の種類とその定義

GFT ボックスの前には「意思決定者」ボックスがあり、これらの人々が GFT がどれだけ適切に管理されているかを大部分決定します。 11のGFTを管理することで労働環境をコントロールし、ヒューマンエラーの発生を間接的に抑制するのが経営者の仕事です。

これらすべての GFT は、状況と行動の望ましくない組み合わせを許したり、特定の人が標準以下の行為を行う可能性を高めたり、すでに進行中の一連の事故を中断する手段を提供できなかったりすることによって、微妙な方法で事故に寄与する可能性があります。

さらに説明が必要な GFT が XNUMX つあります。保守管理と防御です。

保守管理（MM）

保守管理は、他の GFT に見られる要素の組み合わせであるため、厳密に言えば、個別の GFT ではありません。このタイプの管理は、他の管理機能と根本的に異なるわけではありません。 非常に多くの事故シナリオで保守が重要な役割を果たし、ほとんどの組織が別個の保守機能を持っているため、別個の問題として扱われる場合があります。

ディフェンス（DF）

弁護のカテゴリーも、事故の因果関係自体に関係がないため、真の GFT ではありません。 このGFTは何が起こるかに関連しています After 運用妨害。 それ自体は、心の心理状態や標準以下の行為を生み出すことはありません。 これは、XNUMX つまたは複数の GFT の作用による障害に続く反応です。 安全管理システムが事故原因連鎖の制御可能な部分に焦点を当てるべきであることは確かに真実ですが、 そうではない After とはいえ、防御の概念を使用して、障害が発生した後に安全バリアの認識された有効性を説明し、実際の事故を防ぐことができなかった方法を示すことができます。

管理者には、特定された問題を予防措置に関連付けることができる構造が必要です。 これらの対策が完全に成功することは決してありませんが、安全バリアまたは標準以下の行為のレベルで取られた対策は依然として必要です。 「最後の一線」の障壁を信頼することは、大部分が管理の及ばない要因を信頼することです。 経営陣は、そのような制御不能な外部デバイスを管理しようとするべきではありませんが、代わりに、組織をあらゆるレベルで本質的に安全にするよう努めなければなりません。

ヒューマン エラーに対する制御レベルの測定

組織内の GFT の存在を確認することで、事故調査員は組織内の弱点と長所を特定できます。 このような知識があれば、事故を分析し、その原因を排除または軽減し、企業内の構造的な弱点を特定して、実際に事故につながる前に修正することができます。

事故調査

事故分析者の仕事は、寄与要因を特定し、それらを分類することです。 寄与因子が特定され、GFT に関して分類される回数は、この GFT が存在する程度を示します。 これは、多くの場合、チェックリストまたはコンピューター分析プログラムによって行われます。

異なるが類似したタイプの事故からのプロファイルを組み合わせることが可能であり、望ましいことです。 比較的短期間の事故調査の蓄積に基づく結論は、事故プロファイルが単一の事象に基づく研究から導き出された結論よりもはるかに信頼性が高い. このような結合されたプロファイルの例を図 2 に示します。これは、XNUMX つのタイプの事故の XNUMX つの発生に関するデータを示しています。

図 2. 事故タイプのプロファイル

GFT の一部 (設計、手順、および相容れない目標) は、1 つの特定の事故すべてで一貫して高いスコアを獲得しています。 これは、各事故で、これらの GFT に関連する要因が特定されたことを意味します。 事故１のプロファイルに関しては、デザインが問題です。 ハウスキーピングは、事故 1 では主要な問題領域でしたが、最初の事故が分析された場合よりも小さな問題にすぎません。 遠大で費用のかかる可能性のある是正措置を講じる前に、約 1994 種類の同様の事故を調査し、プロファイルにまとめることをお勧めします。 このようにして、寄与因子の特定とその後のこれらの因子の分類は、非常に信頼できる方法で行うことができます (Van der Schrier、Groeneweg、および van Amerongen XNUMX)。

組織内の GFT を積極的に特定する

事故やインシデントの発生に関係なく、積極的にGFTの存在を定量化することができます。 これは、その GFT の存在の指標を探すことによって行われます。 この目的で使用されるインジケーターは、単純な「はい」または「いいえ」の質問に対する答えです。 望ましくない方法で回答された場合、それは何かが適切に機能していないことを示しています。 指標の質問の例は次のとおりです。 従業員が質問に肯定的に答えた場合、それは必ずしも危険を意味するわけではありませんが、GFT の XNUMX つであるコミュニケーションに欠陥があることを示しています。 ただし、特定の GFT をテストするのに十分な数の質問が望ましくない傾向を示す方法で回答された場合、それは経営陣がその GFT を十分に制御できないことを示しています。

システム安全性プロファイル (SSP) を構築するには、20 の GFT のそれぞれについて 11 の質問に回答する必要があります。 各 GFT には、0 (制御レベルが低い) から 100 (制御レベルが高い) までのスコアが割り当てられます。 スコアは、特定の地域の業界平均と比較して計算されます。 この採点手順の例は、ボックスに示されています。 

指標は、数百の質問を含むデータベースから疑似ランダムに抽出されます。 以降の XNUMX つのチェックリストに共通する質問はなく、GFT の各側面がカバーされるように質問が作成されます。 たとえば、ハードウェアの障害は、機器がないか、機器に欠陥があることが原因である可能性があります。 両方の側面をチェックリストでカバーする必要があります。 すべての質問の回答分布は既知であり、チェックリストは均等に難易度が調整されています。

異なるチェックリストで得られたスコアを比較することも、組織や部門、または同じユニットで一定期間にわたって得られたスコアを比較することもできます。 データベース内のすべての質問に有効性があり、それらすべてが測定対象の GFT を示していることを確認するために、広範な検証テストが行​​われています。 スコアが高いほど、コントロールのレベルが高いことを示します。つまり、より多くの質問が「望ましい」方法で回答されたことを示します。 スコア 70 は、この組織が、この種の業界の同等の組織の上位 30% (つまり、100 から 70 を引いたもの) にランクされていることを示します。 スコア 100 は、この組織が GFT を完全に管理していることを必ずしも意味するわけではありませんが、この GFT に関して組織が業界で最高であることを意味します。

SSP の例を図 3 に示します。組織 1 の弱点は、グラフのバーで例示されているように、手順、相容れない目標、およびエラーを強制する条件であり、暗い部分で示されているように、これらのスコアは業界平均を下回っています。微妙なところ。 組織 1 では、ハウスキーピング、ハードウェア、防御の点数が非常に高くなっています。表面的には、すべての安全装置が設置されたこの設備の整った整頓された組織は、安全な職場のように見えます。 組織 2 のスコアは業界平均とまったく同じです。 大きな欠陥はなく、ハードウェア、ハウスキーピング、防御のスコアは低いものの、この会社は事故におけるヒューマンエラー要素を (平均して) 組織 1 よりもうまく管理しています。事故原因モデルによると、組織 2 は組織 1 よりも安全です。組織 XNUMX ですが、これは「従来の」監査で組織を比較しても必ずしも明らかではありません。

図 3. システムの安全性プロファイルの例

これらの組織が限られたリソースをどこに割り当てるかを決定しなければならない場合、GFT が平均以下の XNUMX つの領域が優先されます。 ただし、他の GFT スコアが非常に有利であるため、リソースを安全に維持管理から撤回できるとは結論付けられません。

結論

この記事では、ヒューマンエラーと事故防止について触れました。 事故におけるヒューマン エラー コンポーネントの制御に関する文献の概要から、行動に影響を与えようとする一連の XNUMX つの方法が得られました。 人が間違いを犯しやすい状況の数を減らすために、環境を再構築するか、行動を修正することだけが、他の多くの試みがすでに行われている、十分に発達した産業組織において合理的に好ましい効果をもたらします。 これらの不利な状況が存在することを認識し、会社に変化をもたらすために必要なリソースを動員するには、経営陣の側で勇気が必要です。 他の XNUMX つのオプションは、ほとんどまたはまったく効果がなく、非常にコストがかかるため、有用な代替手段ではありません。

「制御可能なものを制御する」は、この記事で紹介するアプローチをサポートする重要な原則です。 GFT を発見し、攻撃し、排除する必要があります。 11 の GFT は、事故原因プロセスの一部であることが証明されているメカニズムです。 そのうちの XNUMX は操業妨害の防止を目的とし、XNUMX つは操業妨害が事故に発展するのを防止することを目的としています。 GFT の影響を排除することは、事故の原因の軽減に直接関係します。 チェックリストの質問は、一般的な観点と安全性の観点の両方から、特定の GFT の「健康状態」を測定することを目的としています。 安全は、通常の業務の一部として統合されたものと見なされます。 この考え方は、最近の「品質志向」の経営アプローチに沿ったものです。 ポリシー、手順、および管理ツールの利用可能性は、安全管理の主な関心事ではありません。問題は、これらの方法が実際に使用され、理解され、遵守されているかどうかです。

この記事で説明されているアプローチは、体系的な要因と、管理上の決定が職場での危険な状態に変換される方法に焦点を当てています。リスクに対する動機と認識。

GFT の「コミュニケーション」に対する組織の管理レベルの指標

このボックスには、20 の質問のリストが表示されます。 このリストの質問は、西ヨーロッパの 250 以上の組織の従業員によって回答されています。 これらの組織は、化学会社から製油所、建設会社まで、さまざまな分野で活動していました。 通常、これらの質問は各ブランチに合わせて作成されます。 このリストは、GFT の 80 つに対してツールがどのように機能するかを示すための単なる例です。 業界の少なくとも XNUMX% に適用できるほど「一般的」であることが証明された質問のみが選択されています。

「実生活」では、従業員は質問に (匿名で) 答える必要があるだけでなく、回答の動機付けも行う必要があります。 たとえば、指標について「はい」と答えるだけでは十分ではありません。 「過去 4 週間、時代遅れの手順で仕事をしなければなりませんでしたか?」 従業員は、それがどのような手順であり、どのような条件で適用されなければならなかったかを示す必要があります。 この動機には、回答の信頼性を高めることと、経営陣が行動できる情報を提供することの XNUMX つの目的があります。

パーセンタイル スコアを解釈する際にも注意が必要です。実際の測定では、各組織は、11 の GFT のそれぞれについて、支店関連組織の代表的なサンプルと照合されます。 パーセンタイルの分布は 1995 年 XNUMX 月のもので、この分布は時間の経過とともにわずかに変化します。

「コントロールのレベル」を測定する方法

自分の状況を念頭に置いて 20 個の指標すべてに回答し、質問の制限時間に注意してください。 いくつかの質問は、あなたの状況には当てはまらないかもしれません。 「な」で答えてください。いくつかの質問には答えられないかもしれません。 疑問符「?」で答えてください。

すべての質問に回答したら、回答を参照回答と比較します。 「正解」した質問ごとにポイントを獲得できます。

ポイント数を合計します。 「はい」または「いいえ」で答えた質問の数で点数を割って、正答率を計算します。 「な」と「？」 回答は考慮されません。 結果は、0 から 100 の間のパーセンテージです。

より多くの人に質問に答えてもらい、組織または同等の部門のレベルまたは機能にわたってスコアを平均することによって、測定の信頼性を高めることができます。

GFT「コミュニケーション」に関するXNUMXの質問

質問に対する可能な回答: Y = はい。 N = いいえ; na = 該当なし。 ? ＝わからない。

1. 過去 4 週間で、電話帳の情報が不正確または不十分でしたか?
2. 過去 2 週間以内に、電話システムの故障により電話での会話が中断されましたか?
3. 過去 XNUMX 週間に、自分に関係のないメールを受け取りましたか?
4. 過去 9 か月間に、オフィス ペーパー トレイルの内部監査または外部監査が行われましたか?
5. 過去 20 週間に受け取った情報の 4% 以上が「緊急」と分類されましたか?
6. 過去 4 週間に、読みにくい手順で作業する必要がありましたか (例: 言い回しや言語の問題)?
7. 過去 4 週間に、まったく開催されなかった会議に出席しましたか?
8. 過去 4 週間に XNUMX 回以上のミーティングを行った日はありますか?
9. あなたの組織に「意見箱」はありますか？
10. 過去 3 か月以内に、後ですでに決定されていることが判明した問題について話し合うように依頼されましたか?
11. 過去 4 週間に、一度も受信されなかった情報を送信しましたか?
12. ポリシーまたは手順の変更が施行されてから 6 か月以上経過した後、過去 XNUMX か月間に情報を受け取りましたか?
13. 過去 XNUMX 回の安全会議の議事録は経営陣に送られましたか?
14. 「オフィス」管理者は、最後のサイト訪問時にその場所に少なくとも 4 時間滞在しましたか?
15. 過去 4 週間に、情報が矛盾する手順で作業する必要がありましたか?
16. 過去 3 週間の情報のリクエストに対して 4 日以内にフィードバックを受け取りましたか?
17. 組織内の人々は、異なる言語または方言 (異なる母国語) を話しますか?
18. 過去 80 か月間に経営陣から受け取った (または与えた) フィードバックの 6% 以上が「否定的な性質」でしたか?
19. 極端な騒音レベルのためにお互いを理解するのが難しい場所/職場の部分はありますか?
20. 過去 4 週間以内に、注文していないツールや機器が配達されましたか?

参考回答：

1 = N; 2 = N; 3 = N; 4 = Y; 5 = N; 6 = N; 7 = N; 8 = N; 9 = N; 10 = N; 11 = N; 12 = N; 13 = はい。 14 = N; 15 = N; 16 = はい。 17 = N; 18 = N; 19 = はい。 20 = N.

GFT「コミュニケーション」の採点

パーセント スコア = (a/b）x 100

コラボレー a = いいえ。 正しく答えられた質問の数

コラボレー b = いいえ。 「Y」または「N」と答えた質問の数。

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