TED2018
Tamekia MizLadi Smith: How to train employees to have difficult conversations
タミキア・ミズレイディ・スミス: 困難な会話に対処できる従業員の育て方
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今こそ従業員が難しい会話を交わす力を身に付けるための対面でのトレーニングに投資する時です、とタミキア・ミズレイディ・スミスは言います。軽妙で刺激的なトークで、スミスは思いやりと敬意をもって会話することを管理職や従業員たちに勧める“I’m G.R.A.C.E.D.” という職場における教育プログラムについて語ります。要点は、彼らの仕事がなぜ大切なのかを常に知ってもらうことです。
Tamekia MizLadi Smith - Performer, mentor
Tamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare. Full bio
Tamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare. Full bio
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00:12
We live in a world
where the collection of data
where the collection of data
0
968
2198
私たちはデータの収集が
00:15
is happening 24 hours a day,
seven days a week,
seven days a week,
1
3190
2548
１年365日、週７日、１日24時間
行われている―
行われている―
00:17
365 days a year.
2
5762
2293
そんな世界に暮らしています
00:20
This data is usually collected by
what we call a front-desk specialist now.
what we call a front-desk specialist now.
3
8730
4323
このデータはフロントデスクスペシャリストと
呼ばれる人によって集められています
呼ばれる人によって集められています
00:25
These are the retail clerks
at your favorite department stores,
at your favorite department stores,
4
13077
3120
皆さんのよく行くデパートには
販売員がいますし
販売員がいますし
00:28
the cashiers at the grocery stores,
5
16221
2443
食料品店にはレジ係がいますし
00:30
the registration specialists
at the hospital
at the hospital
6
18688
2605
病院には 患者情報の
登録担当者がいますし
登録担当者がいますし
00:33
and even the person that sold you
your last movie ticket.
your last movie ticket.
7
21317
3114
前に行った映画館では
チケット売ってくれた人がいましたね
チケット売ってくれた人がいましたね
00:36
They ask discreet questions, like:
"May I please have your zip code?"
"May I please have your zip code?"
8
24908
3875
彼らはさりげなく こんな質問をします
「郵便番号を伺えますか？」
「郵便番号を伺えますか？」
00:40
Or, "Would you like to use
your savings card today?"
your savings card today?"
9
28807
3111
あるいは
「医薬品割引カードを使われますか？」
「医薬品割引カードを使われますか？」
00:44
All of which gives us data.
10
32369
2309
すべてはデータの提供です
00:46
However, the conversation
becomes a little bit more complex
becomes a little bit more complex
11
34702
4587
しかし 少し込み入った質問を
聞こうとすると
聞こうとすると
00:51
when the more difficult questions
need to be asked.
need to be asked.
12
39313
3318
会話は少し複雑になります
00:54
Let me tell you a story, see.
13
42655
1793
あるお話をしましょう
00:56
Once upon a time, there was
a woman named Miss Margaret.
a woman named Miss Margaret.
14
44750
3018
昔々 マーガレットさんという
女性がいました
女性がいました
00:59
Miss Margaret had been
a front-desk specialist
a front-desk specialist
15
47792
2151
彼女は
フロントデスクスペシャリストとして
フロントデスクスペシャリストとして
01:01
for almost 20 years.
16
49967
1460
20年近い経験がありました
01:03
And in all that time, she has never,
and I do mean never,
and I do mean never,
17
51451
3817
その当時の彼女は決して
ー本当に決してですー
ー本当に決してですー
01:07
had to ask a patient their gender,
race or ethnicity.
race or ethnicity.
18
55292
3520
患者に性別や人種や民族を
尋ねることはありませんでした
尋ねることはありませんでした
01:10
Because, see, now Miss Margaret
has the ability to just look at you.
has the ability to just look at you.
19
58836
3223
なぜならマーガレットさんは
見れば分かるからです
見れば分かるからです
01:14
Uh-huh.
20
62083
1158
なるほど
01:15
And she can tell
if you are a boy or a girl,
if you are a boy or a girl,
21
63265
2777
彼女は少年か少女かを言い当てたり
01:18
black or white, American or non-American.
22
66066
3237
有色人種かどうか アメリカ人かどうかを
言い当てたりすることができます
言い当てたりすることができます
01:21
And in her mind,
those were the only categories.
those were the only categories.
23
69327
3238
彼女の心の中では
それらのカテゴリーしか存在しません
それらのカテゴリーしか存在しません
01:24
So imagine that grave day,
24
72589
2016
重大な日が訪れます
01:26
when her sassy supervisor invited her
to this "change everything" meeting
to this "change everything" meeting
25
74629
4893
口うるさい上司が
「すべてを変える」会議に彼女を招き
「すべてを変える」会議に彼女を招き
01:31
and told her that would have to ask
each and every last one of her patients
each and every last one of her patients
26
79546
3634
「患者を一人一人識別するために
質問しなければならない」
質問しなければならない」
01:35
to self-identify.
27
83204
1405
と言うのです
01:36
She gave her six genders,
eight races and over 100 ethnicities.
eight races and over 100 ethnicities.
28
84633
4770
上司は６つの性別と８つの人種と
100を超える集団を示します
100を超える集団を示します
01:41
Well, now, Miss Margaret was appalled.
29
89427
2588
そしてマーガレットさんは愕然とします
01:44
I mean, highly offended.
30
92039
1397
強く気分を害したので
01:45
So much so that she marched down
to that human-resource department
to that human-resource department
31
93460
3331
人事部に駆け寄り
01:48
to see if she was eligible
for an early retirement.
for an early retirement.
32
96815
2524
早期退職の権利があるか確かめました
01:51
And she ended her rant by saying
33
99363
1960
そして彼女がこう声高に主張して
話を終えました
話を終えました
01:53
that her sassy supervisor invited her
to this "change everything" meeting
to this "change everything" meeting
34
101347
4870
「口うるさい上司が
“すべてを変える”会議を招集しているのに
“すべてを変える”会議を招集しているのに
01:58
and didn't, didn't, even, even
35
106241
2024
食べ物を、食べ物を…
02:00
bring, bring food, food, food, food.
36
108289
3028
持参さえ、持参さえ…
してこなかった、してこなかった…」
してこなかった、してこなかった…」
02:03
(Laughter)
37
111341
1154
（笑）
02:04
(Applause) (Cheers)
38
112519
5067
（拍手）（喝采）
02:10
You know you've got to bring food
to these meetings.
to these meetings.
39
118681
2434
このような会議には食べ物を
持参しなければなりません
持参しなければなりません
02:13
(Laughter)
40
121139
2343
（笑）
02:15
Anyway.
41
123506
1159
それはともかく
02:16
(Laughter)
42
124689
1508
（笑）
02:18
Now, that was an example
of a healthcare setting,
of a healthcare setting,
43
126221
2769
これは医療機関での一例ですが
02:21
but of course, all businesses
collect some form of data.
collect some form of data.
44
129014
3333
もちろん どんなビジネスでも
何らかの形でデータを収集しています
何らかの形でデータを収集しています
02:24
True story: I was going
to wire some money.
to wire some money.
45
132371
3142
実話ですが
私が送金をしようとしていたら
私が送金をしようとしていたら
02:28
And the customer service
representative asked me
representative asked me
46
136165
2555
カスタマーサービスの担当者が
02:30
if I was born in the United States.
47
138744
2334
米国生まれかを尋ねました
02:33
Now, I hesitated to answer her question,
48
141419
2381
私は質問に答えるのを躊躇しました
02:35
and before she even realized
why I hesitated,
why I hesitated,
49
143824
3130
彼女は 私が躊躇している
理由に気づく前に
理由に気づく前に
02:38
she began to throw the company
she worked for under the bus.
she worked for under the bus.
50
146978
3015
彼女が勤めている会社を裏切り始めました
02:42
She said, "Girl, I know it's stupid,
but they makin' us ask this question."
but they makin' us ask this question."
51
150017
5072
こう言ったのです 「お嬢さん ばかげて
ますよね でも会社が聞けって言うのよ」
ますよね でも会社が聞けって言うのよ」
02:47
(Laughter)
52
155113
1151
（笑）
02:48
Because of the way she presented it to me,
53
156288
2073
彼女の打ち明け方がこうだったので
02:50
I was like, "Girl, why?
54
158385
1600
「お嬢さん なぜ
02:52
Why they makin' you ask this question?
55
160561
2230
なぜ会社はこんなことを聞かせるの？
02:54
Is they deportin' people?"
56
162815
1802
国外退去でもさせるの？」
02:56
(Laughter)
57
164641
2142
（笑）
02:58
But then I had to turn on
the other side of me,
the other side of me,
58
166807
2222
しかしもう１つの顔を
見せねばなりませんでした
見せねばなりませんでした
03:01
the more professional
speaker-poet side of me.
speaker-poet side of me.
59
169053
2568
朗読詩人のプロとしての私です
03:04
The one that understood that there were
little Miss Margarets all over the place.
little Miss Margarets all over the place.
60
172164
4150
マーガレットさんもどきが
至るところにいることを 理解する私です
至るところにいることを 理解する私です
03:08
People who were good people,
maybe even good employees,
maybe even good employees,
61
176871
2968
善良な人々
おそらくは善良な従業員でさえ
おそらくは善良な従業員でさえ
03:11
but lacked the ability
to ask their questions properly
to ask their questions properly
62
179863
2552
問うべき質問を正しく尋ねる能力を
欠いていて
欠いていて
03:14
and unfortunately, that made her look bad,
63
182439
2535
残念な事に
彼女が悪いように見えてしまい
彼女が悪いように見えてしまい
03:16
but the worst, that made
the business look even worse
the business look even worse
64
184998
3246
そして最悪なことには
ビジネスそのものが
ビジネスそのものが
03:20
than how she was looking.
65
188268
1666
彼女よりもさらに悪く
見えてしまいます
見えてしまいます
03:22
Because she had no idea who I was.
66
190236
1767
私がどんな人物か
知らなかったので
知らなかったので
03:24
I mean, I literally could have been
a woman who was scheduled to do a TED Talk
a woman who was scheduled to do a TED Talk
67
192027
3685
まさか文字通りTEDトークに登壇し
彼女のことを一例として
彼女のことを一例として
03:27
and would use her as an example.
68
195736
1778
持ち出すことになる女性だなんて
03:29
Imagine that.
69
197538
1300
想像できませんよね
03:30
(Applause)
70
198862
4262
（拍手）
03:35
And unfortunately,
71
203148
1183
残念な事に
03:36
what happens is people would decline
to answer the questions,
to answer the questions,
72
204355
2895
人々は質問に答えることを
拒否しがちです
拒否しがちです
03:39
because they feel like
you would use the information
you would use the information
73
207274
2509
それは提供した情報が
差別に使われるのではと
差別に使われるのではと
03:41
to discriminate against them,
74
209807
1425
感じてしまうからです
03:43
all because of how you presented
the information.
the information.
75
211256
2391
それも全て
情報の示し方に原因があります
情報の示し方に原因があります
03:45
And at that point, we get bad data.
76
213671
1778
これでは良いデータは得られません
03:47
And everybody knows what bad data does.
77
215473
2111
誰しも粗悪なデータが引き起こす
問題を知っています
問題を知っています
03:49
Bad data costs you time,
it costs you money
it costs you money
78
217608
2793
粗悪なデータは時間を浪費させ
コストがかかり
コストがかかり
03:52
and it costs you resources.
79
220425
1946
資源を無駄にします
03:54
Unfortunately, when you have bad data,
80
222395
2563
残念ながら 粗悪なデータを手にすると
03:56
it also costs you a lot more,
81
224982
3079
様々なことで浪費が生じます
04:00
because we have health disparities,
82
228085
2395
なぜなら 健康格差の問題や
04:02
and we have social determinants of health,
83
230504
2214
健康の社会的決定要因や
04:04
and we have the infant mortality,
84
232742
1658
乳児死亡率の問題がありますが
04:06
all of which depends
on the data that we collect,
on the data that we collect,
85
234424
2643
これらの分析は全て
収集されたデータに依存しているので
収集されたデータに依存しているので
04:09
and if we have bad data,
than we have those issues still.
than we have those issues still.
86
237091
3248
粗悪なデータを入手しても
問題は解決されないのです
問題は解決されないのです
04:12
And we have underprivileged populations
87
240363
1899
恵まれない人たちが
04:14
that remain unfortunate
and underprivileged,
and underprivileged,
88
242286
2791
不運で恵まれないままでいるのは
04:17
because the data that we're using
is either outdated,
is either outdated,
89
245101
3926
私たちの使うデータが
時代遅れのものであるか
時代遅れのものであるか
04:21
or is not good at all
or we don't have anything at all.
or we don't have anything at all.
90
249051
3293
全然良くないか
データを全く持ち合わせていないからです
データを全く持ち合わせていないからです
04:24
Now, wouldn't it be amazing
if people like Miss Margaret
if people like Miss Margaret
91
252987
2636
マーガレットさんや
04:27
and the customer-service
representative at the wiring place
representative at the wiring place
92
255647
3150
銀行送金のカスタマーサービス係といった
人々が 思いやりのある配慮で
人々が 思いやりのある配慮で
04:30
were graced to collect data
with compassionate care?
with compassionate care?
93
258821
4374
データを収集する技量を持ち合わせたなら
素晴らしいとは思いませんか？
素晴らしいとは思いませんか？
04:35
Can I explain to you
what I mean by "graced?"
what I mean by "graced?"
94
263562
2317
「技量を持ち合わせる (graced)」の
意味について説明しましょう
意味について説明しましょう
04:38
I wrote an acrostic poem.
95
266324
1666
各行の頭文字が
G.R.A.C.E.D.になるように
G.R.A.C.E.D.になるように
04:40
G: Getting the front desk specialist
involved and letting them know
involved and letting them know
96
268300
4773
G: フロントデスクスペシャリストを
関与させて
関与させて
04:45
R: the Relevance of their role
as they become
as they become
97
273097
3953
R: 自分たちが担う役割の大切さを
知らせること
知らせること
04:49
A: Accountable for the accuracy
of data while implementing
of data while implementing
98
277074
3531
A: そしてデータの正確性に
説明責任を負うようになると同時に
説明責任を負うようになると同時に
04:52
C: Compassionate care within
all encounters by becoming
all encounters by becoming
99
280629
4044
C: なぜデータ収集が
大切なのかを人々に知らせるために
大切なのかを人々に知らせるために
04:56
E: Equipped with the education
needed to inform people
needed to inform people
100
284697
3301
E: 必要な教育を受けることで
05:00
of why data collection is so important.
101
288022
3293
D: 応対する時には常に
思いやりのある配慮ができるように
思いやりのある配慮ができるように
05:04
(Applause)
102
292315
2949
（拍手）
05:07
Now, I'm an artist.
103
295288
2096
私は芸術家です
05:09
And so what happens with me
104
297408
1674
私に何が起きるかというと
05:11
is that when I create
something artistically,
something artistically,
105
299106
2174
何か芸術的な創作をする時に
05:13
the trainer in me is awakened as well.
106
301304
1923
私自身の中にいる指導者も
目覚めるのです
目覚めるのです
05:15
So what I did was, I began to develop
that acrostic poem into a full training
that acrostic poem into a full training
107
303251
4072
そこで先ほどの説明を 内容豊かな
育成プログラムへと発展させました
育成プログラムへと発展させました
05:19
entitled "I'm G.R.A.C.E.D."
108
307347
1548
"I'm G.R.A.C.E.D."といいます
05:20
Because I remember,
being the front-desk specialist,
being the front-desk specialist,
109
308919
2841
フロントデスクスペシャリストになろうと
05:23
and when I went to the office
of equity to start working,
of equity to start working,
110
311784
2674
仕事を始めるために
「公平性相談事務所」に行った時
「公平性相談事務所」に行った時
05:26
I was like, "Is that why they asked us
to ask that question?"
to ask that question?"
111
314482
3555
「だからあんな質問をするのね？」
と納得しました
と納得しました
05:30
It all became a bright light to me,
112
318061
1768
そしてすべてが眩しい光になり
05:31
and I realized that I asked people
and I told people about --
and I told people about --
113
319853
3637
私が人々に尋ねたり 話したりしたことに
思い当たりました
思い当たりました
05:35
I called them by the wrong gender,
I called them by the wrong race,
I called them by the wrong race,
114
323514
3284
人々を間違った性別で呼び
間違った人種で呼び
間違った人種で呼び
05:38
I called them by the wrong ethnicity,
115
326822
1803
間違った民族で呼んでしまい
05:40
and the environment became hostile,
116
328649
2007
敵意を感じる雰囲気となり
05:42
people was offended and I was frustrated
because I was not graced.
because I was not graced.
117
330680
4284
人々は気分を害し 技量の欠けている私は
イライラしていたのでした
イライラしていたのでした
05:46
I remember my computerized training,
118
334988
2587
コンピューターによる訓練がありましたが
05:49
and unfortunately, that training did not
prepare me to deescalate a situation.
prepare me to deescalate a situation.
119
337599
5626
残念ながら 状況の改善には
役立ちませんでした
役立ちませんでした
05:55
It did not prepare me to have
teachable moments when I had questions
teachable moments when I had questions
120
343249
3376
相手に質問することについて
質問をしようにも
質問をしようにも
05:58
about asking the questions.
121
346649
1658
何の答えも得られませんでした
06:00
I would look at the computer and say,
"So, what do I do when this happens?"
"So, what do I do when this happens?"
122
348331
3564
コンピュータに向かってこう言うのです
「こうなった時には どうしたらいいの？」
「こうなった時には どうしたらいいの？」
06:03
And the computer would say ...
123
351919
1858
するとコンピュータは…
06:05
nothing, because a computer
cannot talk back to you.
cannot talk back to you.
124
353801
3268
無言です コンピュータは
返答できないからです
返答できないからです
06:09
(Laughter)
125
357093
3207
（笑）
06:12
So that's the importance
of having someone there
of having someone there
126
360324
2571
ですから 大切なことは
06:14
who was trained to teach you
and tell you what you do
and tell you what you do
127
362919
2777
そのような状況下で 指導し
何をすべきかを教えられる
何をすべきかを教えられる
06:17
in situations like that.
128
365720
1690
訓練された誰かがいることです
06:20
So, when I created
the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
129
368030
2626
私が“I'm G.R.A.C.E.D” の
育成プログラムを創設した際
育成プログラムを創設した際
06:22
I created it with that experience
that I had in mind,
that I had in mind,
130
370680
2994
私の記憶にある経験に留まらず
06:25
but also that conviction
that I had in mind.
that I had in mind.
131
373698
2516
信念も採り入れて創りました
06:28
Because I wanted
the instructional design of it
the instructional design of it
132
376238
2253
開放的な会話を安心して
交わせる空間にするために
交わせる空間にするために
06:30
to be a safe space
for open dialogue for people.
for open dialogue for people.
133
378515
2778
育成プログラムに
教育的なデザインを求めました
教育的なデザインを求めました
06:33
I wanted to talk about biases,
134
381317
1895
偏見について語りたいと思いました
06:35
the unconscious ones
and the conscious ones,
and the conscious ones,
135
383236
2397
偏見には無意識なものも
意識的なものも
意識的なものも
06:37
and what we do.
136
385657
1166
行動に現れるものもあります
06:38
Because now I know
that when you engage people in the why,
that when you engage people in the why,
137
386847
3944
疑問を抱いている人々に
関わっていく時に
関わっていく時に
06:42
it challenges their perspective,
and it changes their attitudes.
and it changes their attitudes.
138
390815
3476
彼らの考え方に異議を唱え
彼らの態度を変えることができます
彼らの態度を変えることができます
06:46
Now I know that data
that we have at the front desk
that we have at the front desk
139
394315
3159
今 フロントデスクで得られるデータを
06:49
translates into research that eliminates
disparities and finds cures.
disparities and finds cures.
140
397498
4813
格差を解消し治癒法を見出す研究に
活用できます
活用できます
06:54
Now I know that teaching people
transitional change
transitional change
141
402335
3706
さて 人々にショックを与えて
変化させるよりも
変化させるよりも
06:58
instead of shocking them into change
142
406065
2846
徐々に変化していくことを教える方が
07:00
is always a better way
of implementing change.
of implementing change.
143
408935
3255
変化させるためには
いつだって良い方法なのです
いつだって良い方法なのです
07:04
See, now I know people are more likely
to share information
to share information
144
412214
3046
知識深いスタッフから
敬意をもって扱われると
敬意をもって扱われると
07:07
when they are treated with respect
by knowledgeable staff members.
by knowledgeable staff members.
145
415284
3859
人々が情報を提供してくれる
可能性が高まります
可能性が高まります
07:11
Now I know that you
don't have to be a statistician
don't have to be a statistician
146
419167
3021
あなたがデータのもつ力や目的を
07:14
to understand the power
and the purpose of data,
and the purpose of data,
147
422212
3001
理解出来る統計学者である必要は
ありませんが
ありませんが
07:17
but you do have to treat people
with respect and have compassionate care.
with respect and have compassionate care.
148
425237
4364
敬意をもって人と接し
思いやりのある配慮がなければいけません
思いやりのある配慮がなければいけません
07:21
Now I know that when you've been graced,
149
429625
2825
あなたがそのような技量を
身につけた時こそ
身につけた時こそ
07:24
it is your responsibility
to empower somebody else.
to empower somebody else.
150
432474
3376
誰か他の人を力づける
責任を負います
責任を負います
07:27
But most importantly, now I know
151
435874
2425
最も重要なことは
07:30
that when teaching human beings
152
438323
2413
他の人間との
07:32
to communicate with other human beings,
153
440760
3079
コミュニケーションの取り方を
人間に教えるのは
人間に教えるのは
07:35
it should be delivered by a human being.
154
443863
3785
人間であるべきだということです
07:40
(Applause)
155
448117
6792
（拍手）
07:46
So when y'all go to work
156
454933
1849
みなさんが仕事に行き
07:48
and y'all schedule that
"change everything" meeting --
"change everything" meeting --
157
456806
3335
「すべてを変える」会議に
出席する予定があれば
出席する予定があれば
07:52
(Laughter)
158
460165
1650
（笑）
07:53
remember Miss Margaret.
159
461839
1515
マーガレットさんを思い出して下さい
07:55
And don't forget the food, the food,
the food, the food.
the food, the food.
160
463792
3819
それから 忘れてはいけないのは
食べ物、食べ物、食べ物…
食べ物、食べ物、食べ物…
08:00
Thank you.
161
468103
1151
ありがとう
08:01
(Applause) (Cheers)
162
469278
5475
（拍手）（歓声）
08:06
Thank you.
163
474777
1175
ありがとう
08:07
(Applause)
164
475976
1595
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Tamekia MizLadi Smith - Performer, mentorTamekia MizLadi Smith wants to start new conversations around involving non-clinical staff in healthcare.
Why you should listen
As a spoken-word performer, Tamekia MizLadi Smith educates and empowers her audiences with what she calls EDUtainment, a witty combination of music and storytelling. She has worked as a consultant and mentor for programs such as Girls in Action, Dear Sistah Girlfriend and the Columbus City Schools. Her forthcoming book, True Story, explores how to improve community health through mentoring and creative arts.
Tamekia MizLadi Smith | Speaker | TED.com