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企業コンプライアンスのためのアンケート活用 設計のコツと分析手法

「コンプライアンスの問題が起こってからでは遅い。潜在的なリスクがないかを知る方法はないのだろうか?」

皆さんも、有名企業の不正が発覚し、トップが謝罪会見を行うさまを目にしたことがあるかと思います。

組織内の一部で「たとえ違法であっても売り上げを伸ばし、目標を達成しろ」といった行為が常態化していると、「違法行為」が「当たり前」となりがちです。

前例主義に陥りやすい日本人は、「これまでも問題がなかったし、同じようにしよう」と考えがちです。それは大きな落とし穴となって、やがては大きな問題につながりかねません。

事実、そうした問題が発覚した一流企業は相次いでいるのです。

企業がコンプライアンス対策をする理由は、自社のリスクマネジメントを徹底するためです。リスクマネジメントを行うには、まず自社にどのようなリスクがあるのかの現状分析を行い、問題点となる箇所をあらかじめ洗い出しておく必要があります。

そこで重要なのは、問題点を「感覚的」に捉えるのではなく、しっかりとした数値に基づいた現状分析を行うことです。では、どのように問題点を数値化するのでしょうか。

ポイントとなるのはアンケートです。アンケートを上手に設計すれば、数値的に現状分析をすることが可能となるのです。

今回は、コンプライアンス教育に有効なアンケートの分析について、その具体的な方法と事例をご紹介します。


1. アンケートの有効活用

eラーニングや集合研修後に取るアンケートは、学習効果の検証ができるだけではありません。分析の仕方によってはリスクを発見し、コンプライアンスの取り組みに活用することができます。

1-1. 学習効果の検証

コンプライアンス研修後に行うアンケートによって、学習効果があったか否かの検証や、学習によって学習者がコンプライアンス行動に向かおうとするようになったかを把握することができます。

1-2. リスク分析

アンケートの結果のデータは、過去のインターネットテストの結果やコンプライアンス問題、内部監査、コンプライアンス意識実態調査の結果など、別のアンケート結果と比較分析することができます。

それによって、コンプライアンスに関して潜在的なリスクを抱える可能性のある、もしくはすでに抱えている組織や部署を絞り込むことができます。


2. アンケート設計の注意点

アンケートで学習効果の検証やリスク分析を行うためには、“何を目的としてアンケートを取得するのか”そして、“その目的を実現できる質問文と選択文を検討し、その結果をどのように統計的に分析して活用するか”、というアンケート設計の視点が重要です。

それでは、具体的な質問文と選択文の作り方を通して、アンケート設計の方法と注意点をご紹介しましょう。

2-1. 質問文の作り方

研修後のアンケートでよく見られるのが、「今回の研修は良かったと思いますか?」という質問です。

この質問は、学習効果やリスク分析を目指したアンケート設計の視点から見ると、質問文の設計に問題があります。

例えば、人事部が主催するコンプライアンス研修に参加した社員が、記名式でこの質問のアンケートに対して回答を求められた場合、“良くなかった”と回答するには勇気が必要です。

また、“良かったか、良くなかったか”、という質問は、回答者が“良かった”と考える基準の差によりバラツキが生じます。

そのため、この質問文に基づくアンケート結果は、学習効果の検証やリスク分析を行うために必要なデータとしての精度が不十分なのです。

それでは、どうすればよいのでしょうか。

研修内容を肯定的に受け止めた参加者が、研修内容を行動につなげそうかどうかを測定するためには、具体的な行動を質問する方法があります。

例えば、「この研修を同僚にも薦めたいと思いますか」、「研修テーマに興味が出て、インターネットネットで検索してみましたか」といったような質問文です。

これらのような質問文であれば、学習した内容を肯定的に受け止めたか否かを参加者に問うことができるため、学習効果を検証することができます。

その具体的な事例については、第3章の「アンケート分析の手法例」で詳しくご紹介します。

2-2. 選択文の作り方

選択文にも意図的な設計が必要です。例えば、「今回の研修は良かったと思いますか?」という質問に対しては、次のような選択文がよく設定されがちです。

(ア)非常に良かった
(イ)良かった
(ウ)どちらでもない
(エ)良くなかった
(オ)あまり良くなかった

この事例で問題なのは、(ウ)どちらでもない、という選択文です。

このアンケート結果を数値化する場合、5段階の選択肢であれば、(ア)、(イ)、(ウ)、(エ)、(オ)をそれぞれ5、4、3、2、1の数字に変換して分析するのが普通です。

しかし、(ウ)をどちらでもない、という選択文は、数値化して評価することができません。

またアンケートに回答することに積極的でない回答者の場合や、研修後、短時間で強制的にアンケートの回答を求めた場合などには、回答者が選択文をよく読まないで(ウ)を選択する可能性が高まります。

このようなデータが含まれる場合は、数値化して分析したとしても、精度に疑問が残ります。

コンプライアンス教育を企画している方は、現在、どのようなアンケートの質問文と選択文を使っているかをチェックしてみてください。

回答者の考え方でバラつく可能性のある質問文や、分析結果に疑問が残るような選択文がある場合は、アンケート設計の視点から質問文を再検討してみましょう。

少し改善をすることで、アンケート結果の精度が上がり、活用範囲が広がります。


3. アンケート分析の手法例

それでは、学習効果やリスク分析ができるアンケートを設計するには具体的にどうすればよいかを説明しましょう。

ここでは、「セルフ・エフィカシー理論」に基づくアンケート設計の方法と具体例をご紹介します。

3-1. セルフ・エフィカシー理論とは

カナダ人の心理学者A・バンデューラは、「ある行動を自分自身がうまくやり遂げられるかという自信である“セルフ・エフィカシー”(self-efficacy:自己効力感)」理論を提唱しました。

セフル・エフィカシー理論は、もともとは依存性治療の効果を計る場合など、臨床医療の現場で活用されていました。しかし現在では、研修など教育による学習効果の分析にも活用されています。

前述した「今回の研修は良かったと思いますか?」という質問では、自信を持って言えるか否かを選択してもらったとしても、自信に対する基準は個人により異なるので、数値化して分析しても精度に疑問が残ります。

そこで、セルフ・エフィカシー理論では、学習目標に関連する事項に対して、自信があるか否かの陳述文を読み、それにどれだけ同意できるかという同意の度合いを段階的に質問し、それを数値化して分析する方法を採用しています[1]

3-2. セルフ・エフィカシー理論に基づいたアンケート分析事例

それでは、ある交渉学の講座において、セルフ・エフィカシー理論に基づくアンケートを実施し、分析した事例をご紹介します。

質問文は、次のような文章を使います。

<質問文(抜粋)>

 

1. 私は、自分の業務の交渉において、「交渉学」を有効に活用できる自信がある。
2. 「交渉学」を活用することは、自分の業務において、無用な手間が増えるだけである。
3. 日常の業務において、「交渉学」を身に付けると、能率が上がる。
4. 日常の業務において、「交渉学」を実践する機会がないと思う。
5. もしも「交渉学」に関する公的な資格があったとしたら、ぜひ取得したい。

質問文の1、3、5は、交渉学の学習に対して、肯定的な意識か否かを問う質問です。反対に、2と4は、否定的な意識か否かを問う質問です。

質問文は30問あり、次の4つの分野から学習効果を検証できるように設計しています。

(1) 認知面(成功の可能性、取り組みに値するかどうかなど)
(2) 情動面(成功時に感じる正の感情、失敗時に感じる負の感情など)
(3) 欲求面(自分で行動を規制する力、自分ができる、才能があるという自信など)
(4) 環境面(本人の意図に拘わらず、影響する環境など)

そして、この質問文に対して、どの程度同意できるかについて、次のような6段階で回答を求めます。

なお、回答の前の()内の数字は、項目番号ではなく評価得点です。実際のアンケートでは表示しません。

<回答欄>

 

1.(6)強く同意する
2.(5)同意する
3.(4)やや同意する
4.(3)あまり同意しない
5.(2)同意しない
6.(1)強く同意しない

回答結果の分析は、全質問の回答を平均した値、つまり全回答の評価得点を合計して人数で割った値を求めて行います。

これは、質問文に肯定的な質問と否定的な質問が混在しているため、総合的な良し悪しを判断するための処理です。

その結果が分岐値3.5を超えている場合に、肯定的であると判断します。

なお分岐値は次の計算式で求められます。

<計算式>

 

(1+6)÷2=3.5

さらに、複数回のアンケートを取ってその平均値同士を比較し、統計的に意味がある差があるか否か(有意性)特徴を分析します[2]

3-3. サンプル事例

私が担当している金沢工業大学(KIT)大学院の「交渉学」体験講座[3]において、2011~2014年の4年間の経年変化を比較分析したデータをご紹介します。

表)「交渉学」体験講座の学習効果分析

開催回回答平均*回答数回答日
2014年度4.49712014.6.14
2013年度4.49※632013.6.15
2012年度4.41※242012.7.22
2011年度4.48※172011.7.9

※有意差なし(t検定5%)2014年度の回答平均との比較結果

このアンケートは、交渉学の学習に対するセルフ・エフィカシー(自己肯定感)を評価するものです。
この結果データからは、次の事実がわかります。

(1) 2011年と2014年を比較すると回答平均に有意差がないことから、受講者の自己肯定感は同等と判断されます。また、分岐値が3.5以上であることから、交渉学に対するセフル・エフィカシー(自己効力感:この場合、交渉学の学習への親和性と学習による問題解決に対する自信)について、肯定的な傾向を示していると判断できます。

(2) また、4年間連続して分岐値が3.5を超えているため、この授業が目指す学習目標が常に達成され、維持されていることが読み取れます。これは、授業内容の設計が安定していることを意味しています。

有意差は、「t検定」を用いて分析しています。

t検定は、2者間の平均値の違いを分析し、その妥当性を判断する方法です。「t検定」では、2つの数値の差が5%以内であれば、「大きな差があるとは言えない」と判定されます。

3者以上の比較をする場合には、t検定ではなく「分散分析」を利用します。

「分散分析」では、2011年、2012年、2013年、2014年のような3つのデータについて、違いの有意性の有無が分かります。

ただし、「分散分析」の弱点は、複数のデータの比較で有意性があるかどうかは分かりますが、どのデータが参考にならないデータなのかを知ることはできない、という点です。

ちなみに、このデータを「分散分析」すると、2011年-2014年の間で有意差はありませんでした。

また、2013年と2014年など、2つずつすべての組み合わせでt検定の比較検証も行いましたが、いずれも有意差は発見できませんでした。

3-4. 分析結果の活用

ご紹介した事例は、4年連続で分岐値を超えており、また、統計的な有意差はありませんでした。

しかし、過去に同様の講座で分岐値を下回っていたことがあります。また、複数回の講座の平均値を比較したときに、有意差が見つかったこともありました。

分岐値が3.5以下だった講座について分析してみると、大学の学部生向けに社会人向けのプログラムを実験的に提供したが、学習内容がミスマッチだったことにより、学習プログラムのレベルが合っていないことが原因と、推定することができました。

また、同じ企業の社会人向けの複数回の講座で、特定の日程の講座がほかの日程と有意差が生じたため、その原因を調べてみたことがあります。

すると、ほかの日程は希望者が受講していたのに対し、有意差のある日程は上司から強制されて参加した学習者の比率が高いなど、学習者の意欲が問題だったという外部要因が見つかりました。

今回は、サンプルとして交渉学講座の事例をご紹介しましたが、コンプライアンス研修においても、セルフ・エフィカシー理論を用いたアンケート設計を行い、学習効果やリスク分析に活用することが可能です。

分岐値の値を超えたか否かを基準に数値化して把握できるので、複数回の研修や所属部門単位、職種単位など、学習者の属性単位で数値を取り、比較分析することも可能です。

ただし、これらは一定の基準に基づく傾向を表していますが、それだけで単純に学習効果や潜在的なリスクの有無を判断してしまうのは危険です。

利用するならば、アンケートの結果データを比較分析することによって、潜在的なリスクがある重点部門として対象の組織(部署)を絞り込むところまでがよいでしょう。

絞り込んだら、その重点部門を対象にして改めてヒアリングやeラーニング、集合研修などを行うことにより、潜在的なリスクの顕在化やコンプライアンス問題の予防などの対策をする取り組みが可能です。

[1] 山本敏幸,田上正範著,『交渉学の授業・ワークショップの成果を可視化する手法の研究 ―学習者の達成度・自信度をセルフ・エフィカシーにより可視化―』,日本説得交渉学会第3回大会発表論文集,2010年11月28日,P34-36.
[2] 株式会社 羊土社「統計学的に有意」とは何を意味しているのですか?」,『実験医学online』,https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/statistics/q1.html(閲覧日:2021年5月24日)
[3] レクシスネクシス・ジャパン株式会社「交渉の成功確率を上げる方法論注目の『交渉学』体験講座」,『BIZLAW』,http://www.bizlaw.jp/report_kittoranomon_03_01/(閲覧日:2021年5月24日)

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4. まとめ

本稿では、コンプライアンス教育の設計に活用できるアンケート分析の手法と事例をご紹介しました。アンケート分析は、学習効果の検証とリスク分析に活用することができます。

そのためには、“何を目的としてアンケートを取得するのか”そして“その目的を実現できる質問文選択文を考え、その結果をどのように統計的に分析して活用するか”、というアンケート設計の視点が重要です。

質問文は、回答者の受け取り方によってバラつきが生じないような文章にする必要があります。

特に回答文は、“どちらでもない”というような数値化できない選択文を使用しないことがポイントです。

アンケート分析の手法例としては、「ある行動を自分自身がうまくやり遂げられるかという自信である“セルフ・エフィカシー”(self-efficacy:自己効力感)」理論を用いたアンケートの設計と分析事例をご紹介しました。

この方法により、コンプライアンス研修の学習効果と、回答者の所属組織や職種などの属性単位で、潜在的なリスクがあるか否かを分析することができます。

今回は、コンプライアンス教育に活用できるアンケート設計の手法と具体例を取り上げました。それぞれの特徴をご理解の上、コンプライアンスの教育施策にご活用ください。

参考)
山本敏幸,田上正範著,『交渉学の授業・ワークショップの成果を可視化する手法の研究 ―学習者の達成度・自信度をセルフ・エフィカシーにより可視化―』,日本説得交渉学会第3回大会発表論文集,2010年11月28日,P34-36.
田上正範,中西修一,島善信著,『学校組織のリスクマネジメントに関する公立学校のリスク予想の方法研究』,教育実践研究,2010,No.5,P11-14.
株式会社 羊土社「統計学的に有意」とは何を意味しているのですか?」,『実験医学online』,https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/statistics/q1.html(閲覧日:2021年5月24日)
レクシスネクシス・ジャパン株式会社「交渉の成功確率を上げる方法論注目の『交渉学』体験講座」,『BIZLAW』,http://www.bizlaw.jp/report_kittoranomon_03_01/(閲覧日:2021年5月24日)
株式会社 社会情報サービス「2標本t検定とは」,『統計WEB』,
https://bellcurve.jp/statistics/course/9427.html(閲覧日:2021年5月24日)
株式会社 社会情報サービス「分散分析とは」,『統計WEB』,
https://bellcurve.jp/statistics/course/10006.html(閲覧日:2021年5月24日)
Logics of Blue「t検定の考え方」,2020年12月27日,https://logics-of-blue.com/t-test/(閲覧日:2021年5月24日)
株式会社ベネッセコーポレーション「統計の中でも最重要分野のひとつ、t検定について徹底解説!」,『Udemy メディア』,2018年4月21日,https://udemy.benesse.co.jp/data-science/data-analysis/t-test_statistics.html(閲覧日:2021年5月24日)

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