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アメリカ大統領選
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「誰かが間違えたって、誰かが気づき、指摘し、誰かが修正すれば事故には結びつかない」 「しかしその過程を阻害する要因もある」それを考えなくてはならない、 というのがSasou & Reason の「エラーの回復過程」の話だったと思います。 そして、「気づき」「指摘」「修正」をする最も身近な手段が「ダブルチェック」ともいえます。 (1/10)×(1/10)= 1/100 「10回に1回 間違える人が二人でチェックすると0.1×0.1=0.01、つまり100回に1回のエラーになるだろう」というのが「ダブルチェック」が想定(期待)していることです。 例えば R1,R2,R3それぞれの単体での信頼性が90%、60%、30%とすると、それぞれが並列の関係とすると R1+R2 の信頼性は96%、 R1+R3の信頼性は93% R1+R2+R3の信頼性は97.2%、 R1+R1+R1の信頼性は99.9%、と
ある人のエラーをする率が100回に1回としたら同じような人がもう一度チェックをすると10000回に1回のエラーになる「はずです」 つまり 1/100×1/100=1/10000 というわけです。 「誰かの行動を、別の誰かがチェックし、疑問があればすぐに訂正する」これだけのことが制度として、ちゃんと機能していれば、 計算のとうり事故につながるエラーは減少するはずです。 ところが、実際の現場ではこのチェック体制が働かずに事故につながってしまう例が多く見られます。 多重防護の「スイスチーズは大きな穴だらけ」[1]というわけです。 それではなぜダブルチェックが有効に働かないのでしょうか? 『医療事故』(朝日新聞社)の著者山内隆久氏(心理学者)(医療事故の心理学的研究)によると 『例えば、入院患者に薬剤が投与される場合を考えてみると、医師の書いた一週間分の処方箋どおりに薬剤を準備し照合するとき、
私たちの生きている社会は一歩間違えれば重大な結果を引き起こしかねない産業・職業とそこで働く人々の存在なくしては成り立ちません。 そうした危険と隣り合わせの仕事に人間がかかわっている限り私たちはヒューマンエラーと無縁ではあり得ません。 ヒューマンエラーの問題を明らかにし取り組み始めたのはご存じのように、航空界、原子力発電業界でした。 多くの悲惨な事故を経験し、それに対して数々の有効な対策を積み重ねる中で最後に残ったのが「人間の問題」でした。 私たちの「業界」も規模こそ違いますが「危険と隣り合わせ」の仕事であることは間違いありません。 そして他の産業と比べても「人間がかかわる」場面が多いのです。 つまり、私たちの仕事はよりヒューマンエラーと関わりが深く、その認識と取り組みが必要といえます。 「ヒューマンエラーに取り組む」ということは何が何でもエラーを起こさないようにさせる、ということではありま
一般に「初心者はミスを起こしやすく、熟練者はミスをしない」といわれてきました。 でも、それは本当だろうか?というのがテーマです。そもそもエラーの性質が違います。 12-1 初心者のエラー 初心者のエラーは上のように表現されることがあります(ホーキンス:ヒューマンファクター、JASCRM「ヒューマンエラー」)。 つまり、ライフルで弾を撃ったときどこに行くかわからない状態です。 これは「random error」といわれ下のSRKモデルでは知識(ナレッジ)ベースの行動の密接に関係しています。
東京電力ヒューマンファクター研究グループの河野龍太郎主幹研究員はヒューマンファクター理解のために良く引用される航空界のSHELLモデルを医療界にも「わかるように」と提案しています。 最後の「パフォーマンス」に関する主張、「ヒューマンエラーを減らすことだけが目的じゃない、ヒューマンパフォーマンスの向上で(チームのパフォーマンスが向上し、) 問題解決能力の向上が目的なのだ」とはまさに私たちが昨年来学んだCRMseminarの主張でもあります。 以下、引用です。 事故が発生すると分析が行われます。この事故分析を行なうと、多くのケースで人間の問題が出てきます。 この人間の問題の解決をめざして体系付けを試みられているのが、ヒューマンファクター工学です。 3.1 ヒューマンファクター工学の説明モデル まず、ヒューマンファクター工学の説明モデルの一つであるSHELモデルを使って、システムを構成するいろい
お断り1:内容に一貫性はありませんし責任ももてません。 読んだあなたが不愉快になるかもしれません。 お断り2:所詮,素人集団の雑文です。 色々な方の論文などを参考にさせて頂きましたし 引用もさせて頂きましたが 充分に理解できていないと思います。 「聞きかじり」のような所もあるでしょうし、 「知ったかぶり」もあると思いますがお許し下さい。
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