2/2017

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－49－置していたが，これらは異質な内容である。従って，単位内の要素は同じレベルであることに反しており，その結果，「知識」と「技能・技術」の関係がわからなくなっていた。そこで，以下のような記述に改めた。①「技能・技術」の下位に，その技能・技術ができるために直接必要な「知識」を位置づけた。②1から20前後と不均一だった記述数を，重要度の高い順に「技能・技術」を3個とし，「技能・技術」に対する「知識」を3個として，総計を12個程度にした。それぞれの検討の考えは次のとおりである。①については，作業を行うためには，まず「何ができなければならないか」が優先されるとし，次に「できるためには何を知らなければならないか」という構成が自然であると考えた。②については，各作業の要素（知識，技能・技術）を全て抽出するのは膨大な時間を要するので現実的ではない。そこで，論理的思考の80/20の法則「重要なポイントは3つ，アウトプットの80%はインプットの20%によってもたらされる」（9）を参考にし，主要な3つを抽出することとした。体系データの見直し作業を通して今後の課題をまとめる。課題の抽出とまとめは，次のような手順で行った。まず，見直し作業を通して「体系の活用促進」に必要と思われる要因を，思いつくままにカード化した。これらのカード内容を分類して項目別（①体系の活用目的，②体系の活用方法，③体系の活用体制）にまとめた。次に，項目別の要因と体系活用状況（アンケート調査結果）を比較検討し，要因の内容を確認した。さらに，要因間の関連を検討し，全体像を特性要因図にまとめた。（1）特性要因の抽出「体系の活用促進」に必要と思われる要因（仮説）図3　データ構造の見直し（1）中小企業の実態に沿った見直し体系データの活用については，中小企業が中心であるにもかかわらず，大企業的な構成であった。つまり，体系データの組織構成をみると，部門1（部），部門2（課），職務（係）というように細分化されているが，中小企業では必ずしも部，課に分かれてはおらず，もっとゆるやかな体制で行っているという声が多く聞かれた。そこで，見直し作業に当たっては，部門1と部門2を部門に統合することとした。（２）データの不自然さに対する見直しデータの不自然さは，特に最少データの「作業に必要な知識，技能・技術」の記述内容に見受けられた。まずは，データ数についてである。作業に必要な「知識」または「技能・技術」の記述数が，少ないものは1個，多いものは20個程度と極端にばらついていた。このばらつきは，分析者の得意分野は細かく，そうでない分野は粗くなった結果と思われる。次は，「作業に必要な知識，技能・技術」におけるデータ構造のわかりにくさである。分析結果を単位に分類して構造化するときの原則は，単位内は同じレベル（種類，意味）であること，単位間は論理的に順序づけられていることが必要である（8）。構造化の原則に照らしてみると，「作業」を構成する要素として「知識」と「技能・技術」を同レベルに配4．課題の検討