1980 年代初頭、組織の安全への行動科学の統合は、安全の専門家の間で大きな関心を呼び起こしました。この期間は、職場の安全性を高めるための重要なテクノロジーとして行動観察が探求された時期でした。行動は観察可能で測定可能な行為であるという原則に根ざした行動観察は、特定の行動と事故の可能性との間の統計的な関連性を確立する機会を提供しました。このアプローチは、従来の方法と比較して、職場の安全性をより正確に測定することを目的としています。
従来、安全性指標は主に事故調査のデータなどの遅行指標に基づいていました。このアプローチは事後管理につながり、組織は傷害のパターンが出現して初めてリスクに対処することになり、その結果、リスクの特定と予防に対する従業員の間に皮肉な態度が生まれることがよくありました。これらの遅行指標の限界は、報告された事故データへの依存によってさらに悪化し、多くの場合、過小報告や不正確さが問題となっていました。
行動観察の概念では、既存の遅行指標を補完するプロアクティブな指標が導入されました。ただし、観察者は観察された行動の安全性について価値判断を行う必要があるため、この方法に固有の主観性が課題を引き起こしました。これにより、ピンポイントと操作定義という 2 つの新しい手法が開発されました。特定には、複雑な動作をより単純で観察可能なアクションに分解することが含まれ、一方、運用の定義には、動作が安全であると評価するための複数の基準を定義することが含まれます。どちらの方法でも、観察する動作を慎重に選択する必要があり、その関連性と重要性について疑問が生じました。
これらの課題に対処するために、パレート分析を適用して、事故削減に最も大きく関係する行動を特定しました。このアプローチには、事故とヒヤリ・ハットのデータを分析して、観察対象の行動に優先順位を付けることが含まれていました。この方法が進化するにつれて、行動のリストはより包括的かつ業界固有のものになり、より洗練された観察チェックリストが作成されるようになりました。
当初、観察チェックリストは長く、広範なトレーニングが必要でしたが、より迅速に内面化して観察を容易にするために、いくつかの重要な行動に焦点を当てるように進化しました。しかし、このアプローチでは、チェックリストにない行動が問題として再び表面化する可能性があることが明らかになり、時間の経過とともに調整できる動的なチェックリストの開発が促されました。
テクノロジーの進歩に伴い、「パーセント安全」を備えた観測データを分析するソフトウェア アプリケーションが開発されました。一般的な指標になりつつあります。ただし、この指標には観察下の動作が反映されており、典型的な動作とは異なる可能性があるため、制限がありました。
行動ベースの安全性 (BBS) 戦略には、重要な行動に焦点を当て続けるための事故データの継続的なパレート分析も含まれています。これらの取り組みを成功させるには、運営チームと他の組織レベルの間の効果的なコミュニケーションとコラボレーションが不可欠でした。これらのチームは、安全性を向上させるだけでなく、観察プロセス自体を強化するための行動計画を策定しました。
要約すると、主観的なアプローチからより洗練された統計主導のプロセスへの BBS の進化は、安全性向上の取り組みにおいて人間の行動を測定することの重要性を強調しています。この進化は、人間の要素が関与するさまざまなプロセスにこれらの測定技術を適用することの潜在的な利点を浮き彫りにしています。