絶対確率判定

絶対確率判断は、人間信頼性評価 (HRA)の分野で使用される手法であり、特定のタスクの完了中に発生するヒューマンエラーの確率を評価することを目的としています。このような分析から、システム内でエラーが発生する可能性を減らすための対策を講じることができ、その結果、全体的な安全性のレベルが向上します。HRA を実施する主な理由は、エラーの特定、エラーの定量化、エラーの削減の 3 つです。このような目的で使用される手法は多数存在するため、第 1 世代の手法と第 2 世代の手法の 2 つの分類のいずれかに分けることができます。第 1 世代の手法は、関連するエラーの特定と定量化のコンテキストでエラー状況を一致させる際の「適合/不適合」という単純な二分法に基づいて機能しますが、第 2 世代の手法は、エラーの評価と定量化においてより理論に基づいています。HRA 手法は、医療、エンジニアリング、原子力、輸送、ビジネス セクターなど、さまざまな業界で利用されており、各手法はさまざまな分野でさまざまな用途に使用されています。

絶対確率判断は直接数値推定とも呼ばれ、^{[1]ヒューマンエラー確率 (HEP) の}定量化に基づいています。これは、人間が特定のイベントの発生確率を思い出せない、または確実に推定できないという前提に基づいています。専門家の判断は、通常、HEP を計算するためのデータがほとんどまたはまったくない場合、またはデータが不適切または理解しにくい場合に、この手法で利用することが望ましいです。理論的には、専門家の経験を通じて構築された定性的な知識は、HEP などの 定量的なデータに変換できます。

専門家には、実質的な経験（つまり、専門家は問題領域に関する適切なレベルの知識を持っている必要があります）と規範的な経験（つまり、専門家がファシリテーターの助けを借りて、この知識を明示的に確率に変換できる必要があります）の両方が良好なレベルで求められます。専門家が必要な実質的な知識を持っているが、規範的な性質の知識が不足している場合は、獲得する必要のある知識と専門知識が正しい確率に変換されるように、つまりそれが専門家の判断の正確な表現であることを保証するために、専門家をトレーニングまたは支援することができます。

絶対確率判断は、専門家の判断に基づくアプローチであり、専門家（最前線のスタッフ、プロセスエンジニアなど）の信念を使用して HEP を推定します。この手法には、グループ法と単一専門家法の 2 つの主要な形式があります。つまり、グループとしても個人としても実行できます。グループ法は、より堅牢でバイアスの影響を受けにくいため、より人気があり、広く使用される傾向があります。さらに、使用の文脈では、問題となっている人間の信頼性を単独で正確に推定するために必要なすべての情報と専門知識を 1 人の個人が所有することはまれです。グループアプローチでは、個人の知識と意見を集約した結果の方が信頼性が高くなります。

絶対確率判定を行うことができる主なグループ法は 4 つあります。

この方法を使用すると、専門家は実際に会ったりタスクについて話し合ったりすることなく、個別に見積もりを行います。その後、各タスクに対する個々の専門家の見積もりの​​幾何平均を取ることで見積もりを集計します。この方法の主な欠点は、グループ全体で専門知識が共有されないことです。ただし、利点としては、プロセスが個別であるため、支配的な性格や対立する性格などの衝突が回避され、結果に偏りがなくなることです。

Dalkey 氏によって開発された^{[2] [3]}デルファイ法は、専門家が個別に初期推定を行うという点で集約個別法と非常によく似ています。ただし、この段階の後、専門家には他のすべての参加者が到達した結果が示され、最初に行った推定を再検討することができます。その後、再推定は幾何平均を使用して集約されます。これにより、グループ主導のバイアスのほとんどを回避しながら、ある程度の情報共有が可能になりますが、議論不足の問題は依然として残ります。

この手法はデルファイ法を採用し、専門家間の限定的な議論/協議を導入します。この方法により、情報共有が強化され、専門家が HEP スコアを集計する前に個別に結論を出すことで、グループ支配が緩和されます。

これは最もグループ中心のアプローチであり、グループが話し合いと相互合意を通じて HEP 推定値について合意に達する必要があります。この方法は、知識の共有とアイデアの交換を最大限に高め、話し合いに参加する平等な機会を促進します。ただし、話し合いを行うにはすべての専門家が同じ場所に集まる必要があるため、調整がロジスティック的に難しい場合もあります。この専門性により、性格や、自信過剰、最近の可用性、アンカリングなどのその他のバイアス メカニズムが要因となり、結果が歪む可能性が高くなります。グループ ダイナミクスが行き詰まったり崩壊したりする状況が発生した場合は、他のグループ絶対確率判断方法のいずれかに戻る必要があります。

1. 主題専門家を選ぶ

選ばれた専門家は、評価が必要なタスクについて十分な実用的知識を持っている必要があります。専門家の適切な人数は、スペースや資金の制約を考慮しながら、最も実行可能と思われる人数によって決まります。ただし、グループが大きくなるほど、問題が発生する可能性が高くなります。

2. タスクステートメントを準備する

タスク ステートメントは、この方法の必須コンポーネントです。タスクは詳細に指定されます。ステートメント内のタスクの説明が充実すればするほど、専門家がタスクについて個別に推測する必要が減ります。ステートメントでは、すべての専門家が理解できるように、仮定が解釈可能な形式で明確に記述されている必要があります。最適な詳細レベルは、検討中のタスクの性質と、最終的な HEP 推定値の必要な使用方法によって決まります。

3. 回答小冊子を作成する この小冊子には、エラー確率の評価に使用し、専門家が判断を示すために使用する尺度のタスクステートメントと設計の詳細が記載されています。^[1]尺度は、違いが明らかになるものでなければなりません。小冊子には、指示、仮定、サンプル項目も含まれています。

4. 被験者向けの指示書を作成する

セッションの理由を専門家に指定するための指示が必要です。そうしないと、専門家が理由を推測することになり、結果として得られる人間の信頼性の推定に偏りが生じる可能性があります。

5. 判決を得る

専門家は各タスクに対する判断を明らかにする必要があります。これはグループまたは個人で行うことができます。前者の場合、偏見を防ぎ、問題を克服するためにファシリテーターが配置されることがよくあります。

6. 審査員間の一貫性を計算する

これは、個々の専門家の HEP 推定値の差を比較できる方法であり、このような目的のために統計的定式化が使用されます。

7. 個々の推定値を集計する

グループコンセンサス方式が使用されていない場合は、各 HEP の個々の推定値ごとに集計を計算する必要があります。

8. 不確実性限界推定 信頼範囲を含む統計的手法を使用して計算されます。

この例では、絶対確率の判断は、グループコンセンサス手法を使用して、 パリのブレティニー＝シュル＝オルジュにある実験センターでユーロコントロールによって利用されました。

地上スタッフ、パイロット、管制官など、セッションに参加した各等級のスタッフが順番にエラー確率の推定値を提供しました。セッション開始前に、参加者がこの手法の使用に慣れるための導入演習が行われました。この演習では、手法の背景を説明し、セッションの内容の概要を示しました。手法への理解を深めるため、エラーの推定方法を示すサンプル テンプレートが使用されました。

• プロジェクトの初期タスクステートメントは、タスクの見積もりに関する個人の意見や、グループ全体で放棄した可能性のある追加の仮定を反映する余地を残して作成されました。
• 個々のシナリオとタスクが専門家に正確に詳細に説明されたセッションが開催されました。
• この知識を持つ専門家は、検討中のすべてのタスクについて個別の見積もりを入力することができました。
• 続いて議論が行われ、参加者全員がグループの他のメンバーに意見を述べる機会が与えられた。
• その後、推定値についてグループの合意に達するためにファシリテーションが使用され、必要に応じてさらなる議論と修正が行われました。

セッションの期間中、さまざまな HEP 値の異なる推定値に関して、専門家が合意に達するのが容易ではなかったことが明らかになりました。議論により、新しい情報や解釈などに基づいて個人の考えが変わることはよくありましたが、合意に達するのは容易ではありませんでした。この困難さのため、個々の推定値を集計して、それらの幾何平均を計算する必要がありました。次の表は、得られた結果のサンプルを示しています。

表: パイロット絶対確率判定セッション – 結果の抜粋

さまざまなケースで、最大値と最小値を分ける数値の範囲が大きすぎるため、集計値を自信を持って受け入れることができないことが判明しました。これらの値は、リスク モデルで定量化する必要のあるイベントです。モデルで発生する可能性のある主なエラーは 3 つあります。

• C1:最終進入経路に関する誤った情報の取得
• D1: 最終進入経路で航空機の操縦を維持できなかった
• F1: 間違った滑走路を選択

グループによって提供された推定値に大きな差があった理由はいくつか考えられます。専門家グループは非常に多様で、個々の経験も異なっていました。地上型航法補強システム (GBAS) の経験にも違いがありました。このプロセスは、プロセスに参加したすべての専門家にとって新しい経験であり、使用方法に慣れて正しく使用するには、セッションが行われていた 1 日しかありませんでした。最も重要なのは、評価の詳細が非常に細かく、スタッフが慣れていなかったことです。専門家は、評価の実施方法についても混乱していました。エラーは個別に考慮されず、グループとして分析されました。つまり、推定された値は、システム障害への単一の寄与ではなく、システム障害に対するエラーの寄与を表していたことになります。

• 管制官とパイロットは誤差について適切な推定値を提供し、これらはいくつかの安全ケースで使用されてきた。
• 参加者は、外部の安全アナリストを使用するのではなく、専門知識を提供するためにプロセスに参加することの重要性を理解していることを強調しました。つまり、システムの人間信頼性評価を実行する上での役割を理解していました。
• 専門家には、システム内での人間のパフォーマンスの現実的な表現が提供され、安全性を向上させ、特定されたエラーの可能性を減らすために必要なさらなる安全要件が提供されました。これは、将来の GBAS にとって特に有益です。

• 方法論に慣れ、与えられた状況で何を行う必要があるかを理解するには時間が必要です。
• 専門家はHEPが条件付きである状況を理解する必要がある
• 必要な情報を収集できるようにするには、真の専門家をプロセスに含める必要があり、その数は相当数に上る必要があります。
• プロセスにおける既存の情報の使用は、標準化の目的に常に役立ちます。

• この方法は比較的迅速かつ簡単に実施できます。この手法を使用する際にグループディスカッションの度合いが増すほど、より多くの質的データが生成されます。これは評価の有用な副産物とみなすことができます。^[1]
• 絶対確率判断は特定の分野に限定されたり、特定の分野に特化したりするものではなく、あらゆる産業分野のHRAに簡単に適用できるため、幅広い潜在的な用途に使用できる汎用的な手法となっています。[5]
• エラーの削減を達成する方法についての議論から有益な提案が得られるかもしれない^[4]

• 絶対確率の判断は、特定のバイアスやグループ間の対立や問題に陥りやすい。正しいグループ手法や質の高いグループファシリテーションを選択すれば、こうしたバイアスの影響を減らし、結果の妥当性を高めることができるかもしれない。^[1]
• 絶対確率の判断を行うのに適した専門家を見つけることは、プロセスの難しい段階であり、特に「専門家」という用語の定義が曖昧なため、さらに困難である^[5]
• 専門家の推定の根拠となる経験的および/または定量的な推論がほとんどまたは全くないため、最終的なHEPの妥当性を確認することは困難であり、つまり推測を検証する手段がない^[1]