分析においてシステムの原因と個人の原因を区別する
ほとんどの失敗にはシステムの原因と個人の原因の両方がある。個人だけを修正しても、システムは同じ結果を再び生み出してしまう。
Why it works
帰属に関する研究は、人間が状況的な帰属(「システムがこのミスを起こしやすくした」)よりも個人的な帰属(「自分がミスをした」)をデフォルトとすることを示しています。特に自己分析においてはそうです。システムの原因——曖昧なプロセス、不足している情報、整合していないインセンティブ——は、構造的に対処されるまで再発する傾向があります。システムの問題に対して個人レベルの修正を行うと、一時的な改善の後に再発が起こります。
How to do it
- 因果分析において、両方を問う:「私は何をしてそれに寄与したのか?」そして「状況やシステムの何が、この結果をより起こりやすくしたのか?」
- 複数のAARにわたって繰り返されるギャップのパターンについては、個人レベルの修正を再び適用するのではなく、システムの原因を具体的に探す。
- パターンが2回以上繰り返されるときには、システムの変更(チェックリスト、プロセスの修正、環境の再設計)を実施する。
エビデンス
ヒューマンファクターと安全性に関する研究は一貫して、システムレベルの寄与要因が事後分析において過小評価されており、個人を非難する対応がエラーを生み出すシステムをそのまま残してしまうことを見出しています。 (clinical)
安全工学の研究は高リスクの領域に焦点を当てている。システム対個人の帰属の原則は、個人の生産性やパフォーマンスにも一般化されるが、リスクとリスクの構造は異なる。
出典
- Reason (2000), "Human error: models and management", British Medical Journal
- Reason, J. (2000). Human error: models and management. BMJ, 320(7237), 768–770.
よくある間違い
システムが個人の努力にもかかわらず信頼できる形でそのギャップを生み出し続けているかどうかを問うことなく、同じ個人レベルの修正を同じギャップに繰り返し適用してしまうこと。
IX Coach でこれを実践する
More practices for アフター・アクション・レビュー:米陸軍の継続的学習ツール
- 重要な出来事の24時間以内に4つの質問によるAARを実施する
何が計画されていたか?何が起こったか?なぜその差があったのか?次はどうするか?——記憶が新しいうちに答える。
- デブリーフィングにおいて判断と分析を分離する
AARは、分析の段階が業績評価から自由であるときにのみ学びを生み出す。
- AARを挫折だけでなく成功にも適用する
何が実際に勝利をもたらしたかを振り返ることは再現可能な洞察を生み出すが、失敗だけを振り返ることは損失回避しか生み出さない。
- すべてのAARを、具体的で期限のある1つの次の行動で締めくくる
具体的な次の行動を持たないAARは、変化を伴わない洞察を生み出す。
- 危機に触発されたレビューだけでなく、定期的なAARのリズムを築く
問題によってのみ引き起こされるレビューは否定的な出来事のデータベースを作る。定期的なリズムは複利で積み重なる普通の学びを捉える。
- 重要度の高いAARには信頼できる第三者を含める
自己で行うAARには盲点がある。その出来事の内側にいなかった同僚やコーチは、因果関係の物語を違って見る。