Takai Voice

リサーチ会社が作業ミスをして、間違ったデータをお客様に提出することはあってはなりません。

１００％ミスをしないことは人間ですから無理なことです。

それをメインとサブ、Ｒ１とＲ２、Ｒ１とＳＴという２重、３重で確認することや、チェック機能の仕組みのプロセスを入れることで、組織としてミスをなくす取り組みをすることです。

その前に実際にデータを扱う皆さんが、間違ったデータをお客様に提供することの重大さを認識し、自分たちはデータを扱うプロであり、絶対に間違ったデータをお客様に出さない、という自覚を持つことが不可欠です。

その自覚さえあれば、たとえ面倒でも、少し手間がかかっても、必要な確認プロセスを省いて業務をすることはないはずです。

先週のミスの原因を聞くとまだその自覚が欠如している様に感じました。

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もし企業に間違ったデータを提供したら、その調査結果でビジネスを進めていたお客様が間違った意思決定をするかもしれません。

そして、その意思決定したデータが皆さんの作業ミスで間違っていたと分かると、まずご担当者がその会社で強く責められることになります。

また、その間違ったデータで何らかの意思決定をしたのに、その前提のデータが間違っていたと分かれば、当社の信用問題になり取引停止になるだけでなく、損害補償が求められることもあります。

日本ではそこまで発展することは少ないですが、米国では調査結果の間違いに対して損害賠償の訴訟が起きて多額の賠償金を払っている事例もあります。

大学の研究でも同じです。

私達のお客様の先生が当社が収めたデータを使った研究発表を学会でした後に、データが間違っていることが分かったら、その先生にどうやって償うことができるでしょう。

申し訳ありませんでしたとどれだけ謝罪をしても、許されることではありません。

皆さんはその様な重要なデータを扱っているという自覚を持って業務にあたる義務があります。

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やるべき確認を徹底してやって起きたミスなら、私が責任者として何度でも伺ってお詫びをします。

損失を補填しろと言われたら、内容によっては出来る限りの誠意を示すと思います。

しかし、皆さんがやるべきことをやらずに起こしたミスで、重大な問題が起きたら会社はどうしたら良いのでしょう。

そういう重大な影響も考えて、リサーチというデータを扱う仕事の社会的役割と責務を自覚して業務に取り組んで欲しいと思います。

何度もしつこいと思われるかもしれませんが、ここは核心的なことですから良く覚えておいて下さい。