トピック7.6 — 労働力の平等、多様性、包摂

一文で言うと： 奉仕する人々を公正に反映し、誰もが所属し、貢献し、昇進できる、デジタル、データ、技術の労働力を築くことは、任意の価値の表明ではなく、法定の義務であり、臨床安全上の関心事であり、人口全体に公平に機能するサービスを築くための前提条件です。

医療・ケアにおいてなぜ重要か#

医療・ケアは、人によって、人のために提供されます。誰があなたのデジタルサービスを構築するかが、それらのサービスが何を想定し、誰のために機能し、誰を静かに排除するかを形づくります。背景、障害の有無、ジェンダー、民族性、生きた経験が同質なチームは、自分たちのような人々にはうまく、それ以外の全員にはまずく機能するプロダクトを作りがちで、ギャップが内側からは見えないため、それに気づかないまま行います。設計の悪いサービスが、診断の見逃し、アクセスできない予約、ケアに届けない家族を意味しうるセクターでは、これは、単なる職員への公正さの問題ではなく、安全と公平性の問題です。

賭け金は、法的かつ公的なものでもあります。NHSと社会的ケアの組織は、Equality Act 2010とPublic Sector Equality Dutyに拘束される公的機関であり、NHS Workforce Race Equality Standard（WRES）とWorkforce Disability Equality Standard（WDES）を通じて説明責任を問われます。これらの標準のもとで集められたエビデンスは、厳しく持続的です。民族的マイノリティの背景を持つ職員と、障害のある職員は、白人で障害のない同僚より、採用、昇進、いじめ、懲戒のプロセスについて、より悪い経験を報告しています。自分が所属していると感じられない労働力は、最善を尽くせず、職員の経験と患者の経験の間の、十分に文書化された結びつきは、職員の間の不公平が、患者にとっての不公平になることを意味します。

本トピックは、労働力、つまり同僚、採用者、リーダーについてであり、トピック1.9 — デジタル包摂とアクセシビリティの、利用者に面する関心事とは、意図して区別されています。両者は結びついています。包摂的な労働力は、不公平なサービスに対する、最も強い防御の一つです。トピック7.0 — チーム構造、役割、責任、トピック7.3 — 労働力戦略、トピック7.5 — 人材・組織開発と併せて扱ってください。

中核概念#

平等、多様性、包摂、所属。 これら四つの言葉は、しばしば一括されますが、異なります。平等は、公正な扱いと、違法な差別の不在です。*多様性は、労働力に存在する、目に見えるものと見えないものの、違いの幅です。包摂は、その違いが、実際に歓迎され、聞かれ、判断を形づくれるかです。所属*は、ありのままの自分として受け入れられているという、感じられる経験です。包摂的でなくても多様でありえ（人々は存在するが、無視される）、所属なしに、包摂的に聞こえることもあります（人々が、適応するために自分を隠す）。四つすべてを目指してください。

Equality Act 2010、保護特性、Public Sector Equality Duty。 Equality Act 2010は、英国の統合された差別禁止法です。九つの保護特性、つまり年齢、障害、性別再指定、婚姻と民事パートナーシップ、妊娠と出産、人種、宗教または信条、性別、性的指向を保護します。Public Sector Equality Duty（PSED、第149条）は、公的機関に、差別の撤廃、機会の平等の促進、良好な関係の育成を、サービスだけでなく雇用においても、十分に考慮することを求めます。

WRES、WDES、賃金格差。 Workforce Race Equality Standard（WRES）とWorkforce Disability Equality Standard（WDES）は、組織に、最終候補者からの任命の可能性、正式な懲戒のプロセスへの移行、ハラスメントの経験といった、固定された指標の組を、民族性と障害別に分解して報告することを求める、義務づけられたNHSの仕組みです。ジェンダーと民族性の賃金格差の報告（ジェンダーによる賃金格差参照）は、グループ間の平均の所得の差を明らかにし、それは、同じ仕事に対する不平等な賃金というより、誰が上級で、より報酬の高い役割を担っているかの物語です。

インターセクショナリティ（交差性）。 インターセクショナリティは、特性が組み合わさるという認識です。障害のある有色人種の女性は、「人種の問題」「ジェンダーの問題」「障害の問題」を、分離できる流れとして経験するのではなく、単一の、複合された経験として経験します。単一の軸での監視（人種またはジェンダーまたは障害）は、最も鋭い不利に直面しているグループそのものを隠しうるのです。

無意識のバイアスとその限界。 暗黙のステレオタイプは、誰が最終候補に挙がり、誰が挑戦的な仕事を任されるかといった判断を形づくる、自動的で検討されない関連づけです。意識は重要ですが、一度限りの「無意識のバイアス研修」が行動を変えるというエビデンスは弱く、構造の変化なしの意識は、薄れがちです。バイアスは、個人から訓練して取り除くより、プロセスから設計して取り除くほうが優れています。

HRとAIの採用ツールにおけるバイアス。 アルゴリズムのバイアスは、自動化されたシステムが、訓練データの中の不公平を再現し増幅する傾向です。履歴書のスクリーニング、ビデオ面接のスコアリング、「カルチャーフィット」のアルゴリズムは、客観性の見せかけをまといながら、女性、障害のある応募者、マイノリティの候補者を不利にすることが、繰り返し示されてきました。偏ったプロセスを自動化することは、それをより公平にするのではなく、より速く、異議を唱えにくくします。

合理的配慮と障害の社会モデル。 合理的配慮は、障害のある人が直面するはずの不利を取り除く、仕事、職場、プロセスへの変更で、しばしば無料か低コストです。それは、障害の社会モデルから流れます。人々は、単にその状態によってではなく、環境の中の障壁によって障害を負うため、解決策は、通常、その障壁を取り除くことです。

心理的安全性とアライシップ。 心理的安全性、つまり屈辱や罰なしに声を上げられるという共有された信念は、包摂が現実になる仕組みです。それがなければ、違いは沈黙したままです。アライシップは、自分の優位性を積極的に使って、周縁化されたグループの同僚を支えることで、うまく行えば、すでにそれを担っている人々から労力を移し、下手に行えば見せかけです。

ベストプラクティス#

1. EDIを、人事の余興ではなく、納品と安全の問題として扱う。 包摂を、チームがすでに使っている言葉、つまりより良いプロダクト、より少ない死角、より安全なサービスで枠づけます。同質のチームは、見えないバイアスを出荷します。明るい肌で校正されたパルスオキシメーターから、安定した住所を想定するフォームまで。多様で包摂されたチームは、それらを早期に捉えます。EDIを、単独の委員会に委任するのではなく、エンジニアリングとプロダクトの関心事として所有することが、意図を、変化した実践に変えます。

2. 採用担当者を訓練するだけでなく、バイアスを取り除くよう採用を再設計する。 応募を匿名化し、あらかじめ合意された質問と採点を伴う構造化された面接を使い、常に、多様で訓練された面接官のパネルを置きます。狭い経歴ではなく成果を記述する職務記述を書き、能力のある非伝統的な候補者を除外する「あれば望ましい」要件を削ります。これらの構造的な変更は、人々にバイアスを減らすよう求めるより、はるかに確実に、暗黙のステレオタイプの影響を減らします。

3. AIや自動化された採用ツールを、使用の前と最中に精査する。 サプライヤーが、履歴書のスクリーニング、ゲーム化された評価、ビデオ面接のスコアリングを提供するなら、保護特性にわたる、不利な影響に対する検証のエビデンスを求め、あらゆる判断に、人間の説明責任者を置きます。Public Sector Equality Dutyのもとでは、義務をアルゴリズムに外注できません。これらのツールを、あらゆる臨床アルゴリズムと同じように、バイアスのテスト、透明性、トピック8.4 — AIと新興技術のガバナンスのガバナンスに服するものとして扱います。

4. 入口だけでなく、昇進と定着を直す。 多様な採用は、人々が昇進できない、あるいは去ることを選ぶなら、無に帰します。自前のWRESとWDESのデータを分析します。パイプラインのどこで、民族的マイノリティと障害のある職員が脱落し、それはなぜか。スポンサーシップ、挑戦的な機会、透明な昇進の基準、リバースメンタリングに投資し、退職面談のテーマをファイルするのではなく、それに行動します。

5. 合理的配慮を、速く、資金を伴って、普通のものにする。 職場の配慮への、明確で摩擦の低い経路、理想的には、役割間を人とともに移動するパスポートを確立し、誰も、異動するたびにニーズを再び正当化しなくて済むようにします。ほとんどの配慮は安価か無料で、本当の障壁は、通常、遅れ、スティグマ、あるいはプロセスを知らないマネージャーです。障害の社会モデルを適用し、障壁は取り除けると想定し、「すべきか」ではなく「どうやって」から始めます。

6. ネットワークだけでなく、心理的安全性と本物のアライシップを築く。 障害のある、LGBTQ+の、民族的マイノリティの同僚のための職員ネットワークは価値がありますが、変化の負担のすべてを担わされるべきではありません。彼らに、後援、時間、判断に影響する経路を与え、多数派、特にリーダーが、自分の立場を使って障壁を取り除くことで、アライシップを実践することを期待します。心理的安全性の試金石は、若手の同僚が、設計レビューで、上級者の想定に異議を唱えるかどうかです。そうする条件を築いてください。

7. EDIの目標を、リーダーの説明責任に組み込む。 リーダーが何で測定されるかが、変わるものです。具体的でエビデンスのあるEDIの目標を、WRES/WDESの行動計画と賃金格差の傾向に結びつけて、上級職の評価と取締役会への報告に入れます。取締役会は、財務や実績について見るのと同じ、分解されたデータを四半期ごとに見て、その動きを説明するよう期待されるべきです。

8. 誠実に測定し、形だけの扱いに抵抗する。 数字が責任をもって許すところでは、インターセクショナルな切り口を含め、分解されたデータを収集し使いますが、数字を、安全に集められた生きた経験と組み合わせます。過少に代表されるグループからの一人の上級の任命は、戦略ではなく、それを戦略として祝うことは、まだ障壁に直面している人々の士気を下げうるのです。逸話ではなく、システム（最終候補への選出率、懲戒の率、配慮の処理時間、職員サーベイの所属感のスコア）を測定します。

9. 労働力の包摂から、公平なサービスへと、ループを閉じる。 包摂的な労働力への取り組みを、患者と市民にとっての公平な成果に、明示的に結びつけます（トピック1.9）。関連する生きた経験を持つ職員を、リサーチ、デザイン、テストに、無償の代表としてではなく、適切な支援と承認とともに巻き込みます。目的は、職員への公正さだけでなく、平均的な開発者に最も似ていない人々を失望させないサービスです。

チームで話し合うための問い#

1. 私たちの採用、昇進、定着のパイプラインのどこで、過少に代表されるグループの人々が実際に脱落しているか。そして、彼らではなく、私たちのプロセスの何が、それを引き起こしているか。 この問いは、善意からエビデンスへの移行を迫り、ほとんどのEDIの会話が静かに停滞するのは、ここです。デジタル、データ、技術の機能では、過少な代表はしばしば深刻です。これらの役割は、男性に大きく偏り、上級のレベルでは白人に偏っているため、より広い社会の「パイプラインの問題」のせいにして、そこで止めたくなります。誠実な仕事は、自前のデータを見ることです。最終候補者からの任命の相対的な可能性、誰が正式な能力や懲戒のプロセスに入るか、誰が昇進するか、誰が、なぜ辞めるか。WRESとWDESは、そのための国の枠組みを与えてくれますが、価値は、ローカルな数字を問い質し、広告の文言、パネルの構成、誰が挑戦的な仕事を得るかを決める非公式な「肩を叩くこと」といった、どの具体的なステップが、脱落を生むかを問うことにあります。良い答えは、具体的な段階と、所有者を伴うプロセスの変更を挙げ、原因を外在化する心地よさに抵抗し、修正が機能したと想定するのではなく、再測定することにコミットします。

2. 採用や実績を「客観的」にすると約束するツールとプロセス、AIを含むものを採用するとき、それらが、私たちの既存のバイアスを単に自動化していないことを、どうやって知るか。 デジタルのチームは、自動化とデータに惹かれ、それが、アルゴリズムが採用から人間のバイアスを取り除くという、魅惑的な考えに、異例にさらされるようにします。現実には、過去の判断で訓練されたシステムは、過去の不公平を学習し、ビデオ面接のスコアラーや履歴書のランキングは、中立に見え、人間のパネルより異議を唱えにくいまま、障害のある応募者、女性、マイノリティの候補者を不利にしうるのです。議論すべき緊張は、速さと一貫性対、公正さと説明責任です。自動化は標準化できますが、偏ったベースラインを標準化することは、それを固定します。サプライヤーが、不利な影響のテストのエビデンスを示せるか、名前のある人間が、各判断に説明責任を負い続けるか、そして不合格の候補者が、結果に意味のある形で異議を唱えられるかを考えます。Public Sector Equality Dutyのもとでは、義務をベンダーに委任できないため、良い答えは、これらのツールを、臨床アルゴリズムと同じ精査で、つまりバイアスをテストされ、透明で、常に人間がループにいるものとして扱います。

3. その場で最も力のない人が、「この設計は、私のような人々を失望させる何かを想定している」と言うことは、本当に安全か。そして、どうやってそれを知るか。 包摂は、違いが声に出せるときにのみ、プロダクトを変え、声は心理的安全性に依存しますが、それは不均等に分布し、心地よい立場からは過大評価しやすいものです。実際には、サービスが、介護者、障害のある利用者、特定のコミュニティを排除することを見抜くのに最も適した人は、しばしば、チームで最も若手か、その背景の唯一の人であり、まさに、声を上げて間違うことに、最も高い代償を払う人です。議論は、誰かが、納品を遅らせる公平性の懸念を提起したとき、チームが実際にどう反応するかを表に出すべきです。捉えられた欠陥として歓迎されるのか、スプリントの邪魔として扱われるのか。安心ではなくエビデンスを探します。このような異議申し立てが最後にあったのはいつか、誰が提起し、その結果何が変わったか。強く誠実な答えは、チームの述べられた開放性を、観察された行動から区別し、所属が、その場にいる全員に等しく感じられているわけではないことを認め、最も静かな声が聞かれるために、何が真でなければならないかを特定します。

4. 同僚が職場の配慮を必要とするとき、私たちのプロセスは、それを速く、資金を伴って、尊厳をもって行うか。それとも、立証の負担と遅れが、彼らにかかるか。 合理的配慮は、障害の包摂への述べられたコミットメントが、日々の現実に出会う場所であり、デジタルのチームは、ここに、優位性と死角の両方を持ちます。優位性は、技術の役割における多くの配慮、つまり支援ソフトウェア、柔軟な時間、リモートや非同期の働き方、会議の形式の変更が、安価で、速く、すでにチームの裁量の範囲内にあることで、死角は、ツールが存在するから、障壁が解決されたと想定することです。検討すべき緊張は、速さと尊厳対、プロセスと精査です。何週間もの評価で遅れた配慮や、誰かがチームを変えるたびに再び正当化しなければならない配慮は、書類仕事がどれだけ善意でも、それ自体が障壁です。マネージャーが、エスカレーションなしに要求に対応する方法を実際に知っているか、配慮のパスポートが人とともに移動するか、そして誰が支払うか、つまり個人のエネルギーと開示か、適切に資金の出た中央の予算かを考えます。障害の社会モデルを適用して、誠実な答えは、「すべきか」ではなく「この障壁をどう取り除くか」から始め、責任を問われる覚悟のある処理時間を挙げ、本当の障害を、コストではなく、スティグマと遅れとして扱います。

5. 一度に一つの特性しか見ないために、私たちのデータは、誰の不利を隠しているか。 ほとんどの監視は、人種、性別、障害を別々の軸で数えますが、それはまさに、最も鋭く複合された不利に直面するグループが、見えないままでいる方法です。障害のある有色人種の女性は、三つの別々のギャップの平均ではなく、単一軸のダッシュボードは、彼女を決して示しません。デジタル、データ、技術の機能では、あらゆる一つの交差するセルの数字は、しばしば小さく、それは本物の統計上の困難であると同時に、決して見ない都合のよい理由でもあります。議論すべきトレードオフは、厳密さと匿名性対、可視性です。データをあまり細かく切ると、個人を特定し、守秘を破るリスクがありますが、まったく切ることを拒めば、標準が守るために存在する人々を見逃すことが保証されます。量的な限界を、安全に集められた生きた経験と組み合わせ、セルが小さすぎて報告できないところでも、物語が単に失われないようにします。強い答えは、数字が責任をもって許す限り、交差するパターンを調べることにコミットし、それができないところについて率直で、最も影響を受けている人々を平均して消してしまうかもしれないときに、見出しのWRESやWDESの数字を全体像として扱うことに抵抗します。

6. 最も力を持つ人々が心地よい傍観者のままでいる間、私たちは、過少に代表される同僚とそのネットワークに、余暇の時間で包摂を直すよう求めていないか。 職員ネットワークと個人の擁護者は、不可欠な仕事をしていますが、不利を負う人々に、それを是正する無償の労働も担わせ、しばしば完全な納品の役割の上に、そうさせることを期待するという、繰り返される不正義があります。この問いは、変化の仕事を実際に誰が行っているかを表に出します。誰がネットワークを運営し、誰が包摂のパネルに座り、誰がパネルで話したり、アクセシビリティのために設計をレビューしたりするよう求められるか。そして、その労力が、承認され、資源を与えられ、仕事量に反映されているのか、単に想定されているのか。緊張は、価値ある草の根のエネルギーと、自らの説明責任を静かにそれへ外注するリーダーシップの間にあります。後援、時間、本物の影響力を持つネットワークは、エンパワーメントであり、それらのどれも持たない同じネットワークは、搾取です。本物のアライシップとは、多数派、特に上級のリーダーが、労力を下に委任するのではなく、自分の立場を使って障壁を取り除くことです。誠実な答えは、負担が現在どこにあるか、リサーチとデザインへの生きた経験の貢献が、支払われ、クレジットされているのか、無償で搾取されているのか、そしてリーダーが、他者にそうさせるよう後援するのではなく、自ら何をしているかを見ます。

実践例：医療・ケアの事例#

ある統合ケアシステム（ICS）は、いくつかのトラストからの職員と新たな外部の採用者を集めて、約200人の中央のデジタル、データ、技術の部門を拡大しています。初期のデータは、居心地の悪いものです。部門の80%は男性で、上級の層はほぼ完全に白人であり、引き継がれたWRESとWDESの数字は、民族的マイノリティと障害のある職員が、正式なプロセスに入る可能性がはるかに高く、昇進する可能性がはるかに低いことを示しています。パートナーのトラストから持ち込まれた「カルチャーフィット」のスクリーニングツールは、キャリアの中断や直線的でない経歴を持つ候補者を、静かに除外しています。

最高デジタル情報責任者は、これを人事の問題として扱うことを拒みます。部門は、職務記述を成果を軸に書き直し、水増しされた学位と「10年の経験」のフィルターを外し、最初のふるい分けの応募を匿名化し、構造化された採点を使う、多様で訓練された面接官のパネルを求めます。カルチャーフィットのアルゴリズムは、サプライヤーが示せない、不利な影響のエビデンスが出るまで停止され、構造化された作業サンプルの課題に置き換えられます。構成するトラスト間を異動する障害のある職員が、ニーズを再び正当化する必要がないよう、合理的配慮のパスポートが導入されます。

進捗は誠実に測定されます。取締役会は、四半期ごとに、分解された最終候補への選出、昇進、懲戒、配慮の処理時間のデータを、職員サーベイの所属感のスコアと並べて見て、各上級リーダーは、具体的なEDIの目標を担います。障害のある職員と民族的マイノリティの職員のネットワークは、後援、時間、設計レビューの常設の枠を得て、生きた経験が、報告書を飾るのではなく、サービスを形づくります。1年以内に、最終候補への選出のギャップは縮まり、配慮の処理時間は数週間から数日に短縮されます。昇進のギャップはほとんど動かず、部門は、勝利を主張するのではなく、そうはっきり述べます。

セクター別の視点#

スタートアップ#

小さなデジタルヘルスのスタートアップには、EDIの機能がなく、創業者の最初の十数人の採用が、のちに変えるのが極めて難しい文化を決めます。同質性は、似たネットワークからの紹介による採用を通じて複合します。上向きの側面は俊敏さです。包摂的な採用の習慣、手間のかからない配慮のプロセス、声を上げやすい文化を、10人に組み込むほうが、1,000人に後付けするより、はるかに安価です。鋭いリスクは、利用者のグループ全体に盲目なプロダクトを築く単一文化と、目に見えない負担を担って去る、過少に代表される一人の採用者です。実務上の動きは、構造化された、バイアスを意識した採用と、明示的な心理的安全性を、最初の採用から譲れないものにし、パターンが固まる前に、創業者自身のネットワークを越えて、採用の母集団を広げることです。

小規模事業者#

確立した小規模の提供者、つまり一般診療所、地域薬局、介護施設や訪問介護事業所、単独拠点のクリニック、あるいは収益前の段階を過ぎた小規模なヘルステックのサプライヤーは、実際の患者と職員を抱えながら、HRやEDIの専門家はおらず、包摂は、運営上の火消しの合間に、オーナーや診療所のマネージャーが作る時間に依存します。それでもEquality Act 2010に拘束され、NHSが委託したサービスを提供するなら、WRES/WDESの期待に引き込まれることもありますが、それを行うデータチーム、中央の配慮の予算、訓練されたパネルなしに、大きなトラストと同じ義務を満たさなければなりません。実務上のリスクは、狭い地元のネットワークでの口コミだけで運営される採用、誰もプロセスを知らないために停滞する合理的配慮、そして方針の代わりになる、一人のマネージャーの善意です。釣り合いの取れた対応は、人員を配置できない正式なプログラムではなく、安価でレバレッジの高い少数の習慣、つまり合意された質問を伴う構造化された面接、成果に焦点を当てた求人広告、配慮に資金を出し実行するための既知の経路、そしてAccess to Workの誠実な利用を採用することです。

大企業#

大規模なNHSトラスト、ICS、ヘルステック企業には、正式なEDIの機能、職員ネットワーク、義務づけられたWRES/WDESの報告がありますが、規模、慣性、不一致と闘います。あるチームでは本物の包摂が、次のチームにはなく、公表された方針と日々の経験とのギャップが、中心的な問題です。大企業の優位性は、データと梃子です。規模でパイプラインを分析し、賃金格差の分析を行い、配慮に中央で資金を出し、評価と取締役会への報告を通じてリーダーに説明責任を持たせられます。典型的な失敗は、報告を目標として扱うことです。現場では何も変えない、磨かれたWRESの行動計画を作ること。課題は、法定の報告を、運用上の変化に変えることで、分解されたデータを財務と同じ真剣さで統治し、あらゆるギャップに名前のある所有者を置きます。

政府#

国の機関、つまりNHS England、保健・社会的ケア省、権限移譲された政府、大規模な地方自治体は、他の全員が実施する標準を定め、Public Sector Equality Duty、WRES、WDES、義務的な賃金格差の報告の梃子を握ります。その力は、直接のライン管理ではなく、枠組みと資金であり、そのインパクトは、単に義務づけられない採用にかかり、自らの労働力も、他者に適用するのと同じ公的な精査のもとにあります。説明責任は、大臣、議会、国民に及ぶため、遅い進捗について誠実であることは、政治的に難しいが不可欠です。繰り返されるリスクは、国のEDIの仕組みが、データが返され、欄が埋められるだけの、コンプライアンスの儀式になり、職員の生きた経験を変えないことです。したがって、政府の取り組みは、実世界でのインパクトについて評価され、システムに求める包摂を、自ら手本として示さなければなりません。

よくある失敗パターン#

• プロセスではなくポスターとしてのEDI。 壁の上の価値観とネットワークのグループはあるが、採用、昇進、配慮は変わらない。測定可能なものは何も動かない。
• 解決策としての無意識のバイアス研修。 一度限りのeラーニングのモジュールが、介入として扱われる。意識は一時的に上がるが、行動と構造は変わらない。
• バイアスの自動化。 客観性の主張の陰で、過去の不公平を固定する、AIや「カルチャーフィット」のスクリーニングを、不利な影響のテストも人間の説明責任もなしに採用する。
• 形だけの扱いと、一つの成功の物語。 その背後のパイプラインが変わらないまま、一人の上級の任命を、進歩の証拠として祝う。安心させるのではなく、士気を下げる。
• 行動のない報告。 毎年格差を文書化しながら、それを埋めない、適合したWRES/WDESの報告。データがアリバイになる。
• 周縁化された人々への過大な負担。 過少に代表される職員とそのネットワークに、無償の余暇の時間で包摂を直すよう期待する一方、リーダーと多数派は受け身のまま。
• 単一軸への盲目。 人種、性別、障害を別々に監視し、最も鋭く複合された不利に直面する、交差するグループを見逃す。

成熟度モデル#

チェックリスト#

• 職務記述が、狭い経歴ではなく成果を記述し、水増しされたフィルターが取り除かれている。
• 採用が、匿名化されたふるい分け、構造化された採点、訓練された多様なパネルを使っている。
• あらゆるAIや自動化された採用ツールが、不利な影響についてエビデンスがあり、あらゆる判断に人間の説明責任者がいる。
• WRES、WDES、ジェンダーと民族性の賃金格差のデータが、分解されて、行動の所有者とともに、取締役会でレビューされている。
• 昇進と退職のデータが特性別に分析され、パイプラインの脱落点が対処されつつある。
• 速く、資金の出た合理的配慮のプロセス（理想的にはパスポート）が整い、マネージャーに知られている。
• 職員ネットワークに、後援、時間、判断に影響する本物の経路がある。
• 上級リーダーが、評価の中に、具体的でエビデンスのあるEDIの目標を担っている。
• リサーチ、デザイン、テストへの、生きた経験のインプットが、無償で搾取されるのではなく、資源を与えられ、承認されている。
• 所属感と心理的安全性の尺度が、代表性と並べて追跡され、誠実に報告されている。
• 単一軸の監視だけでなく、数字が許すところでは、交差する切り口が調べられている。
• EDIが、納品と安全の関心事として所有され、公平なサービスに明示的に結びついている（トピック1.9）。

主要な情報源#

• Equality Act 2010とPublic Sector Equality Duty — legislation.gov.ukとEquality and Human Rights Commission
• NHS Workforce Race Equality Standard (WRES) — NHS Englandの年次報告書と技術ガイダンス
• NHS Workforce Disability Equality Standard (WDES) — NHS Englandの年次報告書と技術ガイダンス
• NHS Equality, Diversity and Inclusion Improvement PlanとNHS People Promise — NHS England
• NHS Staff Survey — 所属感、いじめ、差別、エンゲージメントの尺度のために
• ジェンダーによる賃金格差と（任意の）民族性による賃金格差の報告のガイダンス — GOV.UK
• 合理的配慮とWorkplace Adjustments/Access to Workの制度 — GOV.UKとBusiness Disability Forum
• Behavioural Insights Team / Government Equalities Officeによる、無意識のバイアス研修に関するエビデンスのレビュー
• 心理的安全性と、包摂的で思いやりのあるリーダーシップに関する、Kotter、Edmondson、Westの研究

参考文献#

1. Equality Act 2010 — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Equality_Act_2010
2. Diversity (business) — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Diversity_(business)
3. Belongingness — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Belongingness
4. Gender pay gap — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Gender_pay_gap
5. Intersectionality — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Intersectionality
6. Implicit stereotype — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Implicit_stereotype
7. Algorithmic bias — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Algorithmic_bias
8. Reasonable accommodation — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Reasonable_accommodation
9. Social model of disability — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Social_model_of_disability
10. Psychological safety — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Psychological_safety
11. Allyship — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Allyship
12. Equality Act 2010 — legislation.gov.uk — https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2010/15/contents
13. Public Sector Equality Duty guidance — Equality and Human Rights Commission — https://www.equalityhumanrights.com/en/advice-and-guidance/public-sector-equality-duty
14. NHS Workforce Race Equality Standard (WRES) — NHS England — https://www.england.nhs.uk/about/equality/equality-hub/workforce-equality-data-standards/equality-standard/
15. NHS Workforce Disability Equality Standard (WDES) — NHS England — https://www.england.nhs.uk/about/equality/equality-hub/workforce-equality-data-standards/workforce-disability-equality-standard/
16. NHS Equality, Diversity and Inclusion Improvement Plan — NHS England — https://www.england.nhs.uk/long-read/nhs-equality-diversity-and-inclusion-improvement-plan/
17. Gender pay gap reporting: guidance for employers — GOV.UK — https://www.gov.uk/guidance/gender-pay-gap-reporting-overview
18. Unconscious bias training: an assessment of the evidence for effectiveness — Government Equalities Office / Behavioural Insights Team — https://www.gov.uk/government/publications/unconscious-bias-training-an-assessment-of-the-evidence-for-effectiveness

トピック1.9 — デジタル包摂とアクセシビリティ、トピック7.0 — チーム構造、役割、責任、トピック7.3 — 労働力戦略、トピック7.5 — 人材・組織開発も参照。