心理的安全性を数値で終わらせない。AIインタビューで背景を読み解く方法

「心理的安全性のスコアが低い部署がある」——調査結果を見てそう気づいても、具体的に何をすればよいか分からない。こうした状況に直面している人事担当者や管理職は多いのではないでしょうか。

心理的安全性はGoogle のProject Aristotle以降、チームパフォーマンスの重要な要素として広く認知されました。測定のためのアンケートも普及しています。しかし、スコアを出すだけでは改善にはつながりません。

この記事では、心理的安全性の測定における課題と、AIインタビューを活用して背景を読み解く方法を解説します。

心理的安全性の一般的な測定方法

心理的安全性の測定では、エドモンドソン教授が開発した7項目の尺度がよく使われます。以下のような設問に5段階で回答する形式です。

• このチームでミスをすると、たいてい非難される
• このチームのメンバーは、課題や難しい問題を指摘し合える
• このチームでは、異質な存在であることを理由に拒絶されることがある
• このチームでは、安心してリスクを取ることができる

これらの設問への回答を集計し、チームや部署ごとのスコアを算出するのが一般的な方法です。

スコアだけでは見えないもの

「なぜ安全でないか」が不明

スコアが低いことは分かっても、何が心理的安全性を阻害しているのかは数値からは見えません。上司の態度なのか、会議の進め方なのか、評価制度なのか、それとも特定のメンバー間の関係性なのか。原因が分からなければ、的確な対策は打てません。

チーム内の温度差が見えない

チーム平均のスコアが3.5だったとしても、全員が3〜4のレンジなのか、1と5が混在しているのかで状況は大きく異なります。一部のメンバーだけが強い不安を感じている場合、平均スコアではその深刻さが薄まってしまいます。

具体的なエピソードが得られない

「このチームでミスをすると非難される」に「そう思う」と回答した人がいたとして、それがどんな場面で、誰にどのように非難されたのかという具体的な情報がなければ、改善の手がかりになりません。

建前の回答リスク

心理的安全性が低い環境では、その調査自体に本音で回答することが難しいという矛盾があります。「本当のことを書いたら誰が書いたか分かるのではないか」という不安が、回答をさらに歪めます。

自由記述を追加するだけでは不十分

「スコアだけでは不十分」という問題意識から、自由記述欄を追加するケースもあります。しかし、心理的安全性に関する自由記述には特有の難しさがあります。

まず、心理的安全性が低いと感じている人ほど、自由記述に本音を書くことにためらいを感じます。書く内容が具体的であるほど個人が特定されやすくなるため、結局は抽象的な表現にとどまるか、「特になし」で済まされてしまいます。

また、心理的安全性の阻害要因は対人関係に根差すことが多く、文字で書き表すのが難しいテーマです。「なんとなく言いづらい雰囲気がある」という感覚を、記述欄に整理して書くのは回答者にとって大きな負担です。

AIインタビューで背景を読み解く

対話形式で段階的に深掘りする

AIインタビューでは、まず「チームで意見を言いやすいと感じますか？」といった大きな質問から始め、回答に応じて段階的に具体的な質問を重ねます。

たとえば、「言いにくい場面がある」と回答した人に対して、AIが以下のように掘り下げます。

• 「具体的にどんな場面で言いにくさを感じますか？」
• 「それはどのくらいの頻度で起きていますか？」
• 「その場面で、どうなったらもっと発言しやすいと思いますか？」

対話を通じて思考が整理されるため、自由記述よりも具体的で深い回答を引き出せます。

AIが相手だからこその安心感

AIインタビューはテキストベースの対話であり、対面のインタビューと異なり声や表情から個人が特定される心配がありません。また、相手がAIであるため「この人にこんなことを言って大丈夫だろうか」という対人的な懸念もありません。

心理的安全性というテーマは、まさにこの安心感が重要です。安全でないと感じている理由を安全に語れる場が必要なのです。

構造化された分析で全体像を把握

個別の対話で得られた回答を集約し、テーマごとに分類・構造化することで、組織全体の心理的安全性の阻害要因を俯瞰できます。

たとえば、「会議での発言のしにくさ」「失敗に対する反応への不安」「相談相手がいない」といったテーマに分類し、各テーマの深刻度や言及頻度を可視化することで、優先的に取り組むべき課題が明確になります。

測定から改善へつなげるステップ

ステップ1：定量調査でスコアを把握

まずは7項目アンケートなどの定量調査で、チーム・部署ごとのスコアを把握します。ここでの目的はあくまで「全体像の把握」と「深掘りすべき領域の特定」です。

ステップ2：AIインタビューで背景を深掘り

スコアが低かった領域や、改善を重点的に進めたいチームに対して、AIインタビューを実施します。「なぜ安全でないと感じるのか」「どんな場面で不安を感じるのか」を具体的に聞き出します。

ステップ3：具体的な改善施策を立案

深掘りで得られたエピソードや要因を元に、具体的な改善施策を立案します。「会議の進め方を変える」「フィードバックのルールを設ける」「1on1の頻度を増やす」など、原因に応じた対策が可能になります。

ステップ4：効果測定と継続的な改善

施策実施後に再度スコアを測定し、変化を確認します。定期的にAIインタビューを実施することで、改善の進捗と新たな課題を継続的に把握できます。

数値の先にある声に耳を傾ける

心理的安全性の測定は、数値を出して終わりではありません。スコアの背景にある具体的な経験や感情を理解し、それに基づいた改善を行うことで、はじめてチームの心理的安全性は高まります。

ホンネミルは、AIが対話形式で従業員の声を深掘りし、回答を自動的に構造化するプラットフォームです。心理的安全性のスコアの裏にある「なぜ」を読み解き、具体的な改善施策につなげます。