第２回のアンケートへの回答へのご協力ありがとうございました。
先日弊社で行いましたConvivial Salonでも取り上げました
LGBT(レズビアン、ゲイ、バイセクシャル、トランスジェンダー)
をテーマにみなさんにアンケートを通して、
まだまだ聞き慣れない言葉でもあるLGBTへのイメージを探りました。
今回は、大きく2つのことを質問しました。
Q１.LGBT(レズビアン、ゲイ、バイセクシャル、トランスジェンダー)に該当する方々が
・自分の職場にいる
・自分の上司である
・同性婚をする
・自分の子供の先生である
ことに対して
「自分はOKかNGか」また「他者はOKと思っているか、NGと思っているか」お答えください。
”プール”というツールを用いて、2軸上にマッピングする形で回答していただきました。
今回のアンケートのポイントとしては、「自分にとって」と「他者にとって」と分けて聞いたことです。
実際、結果はそれによって大きなギャップがあらわになりました。
アンケートの結果はこのようになりました。
マップした位置を「−10点〜＋10点」で数値に換算しているので、
全ての項目に関してほぼポジティブ、受け入れているという結果でした。
ただ、「職場にいる」「上司である」「子供の先生である」の順に、
受け入れ具合は下がっています。
「LGBTの方が子供の先生である」の点数が低かった理由をを見てみると、
もちろん能力とLGBTであることは無関係だとしつつも、先生がLGBTの方になることで
多感な時期の子供にはどういう影響があるのか、
自分のこと以上に過敏になってしまうというものが多かったです。
上記のように男性、女性の結果を分けてみると
上司にLGBTの方がいても許容度が高いのが女性で、
同性婚には男性の方が抵抗感が高いなど、
男女差も出ていることが見て取ることが出来ます。
また、今回のアンケートのポイントは、「自分にとって」と「他者にとって」と分けて聞いたことでした。
「他者にとってOKかNGか」の回答にはどんな気持ちが潜んでいるのでしょうか？
一つは、素直に
” 世の中一般の人の認識ではこうでないか”という意味で回答しているかと思います。
（ニュースなどで見聞きする情報から考えられる範囲で）
しかし、「他人は」と主語を変えることで、
自分が主語の時に語れなかった本音や、
その人の心の深層に根強く残る常識が
滲み出している部分もあるのではないでしょうか。
次の質問では、こんなことを聞いてみました。
Q２.今までに「勝手に自分にラベルを貼られたこと」や
「マイノリティーであることで差別を受けた」経験はありますか？
その時の気持ちを教えてください。
結果はこのようになりました。
明らかに差別というものは、大人になってから良識のある人はしないでしょう。
しかし、自分が気づいていないバイアスによって、
知らずしらずのうちに相手を傷つけていることも多々あるように思いました。
LGBTに限らず、人からラベルを貼られたり、差別された経験はあるものです。
現代では、人種の壁も超えて、いろんな価値観のある人たちと交流できる激動の時代です。
自分の悪意のない当たり前が、了見が狭いために相手を傷つけることになっていないか
今一度考えてみたいものです。
LGBTへのアンケートを通して
みなさん一人一人のマイノリティに対するイメージを探ってまいりましたが、
実際にLGBTやそうしたマイノリティに関しての啓蒙や企業研修をされている
株式会社Letibee代表の榎本さんにお話を伺って来ました。
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
mctさんによる興味深い調査でした。
あえて自分ではどうか、他の人ならどうかと分けて考えることで、
その間にあるギャップに気づいた人もいたのではないでしょうか。
社会に一定数のセクシャルマイノリティが
存在しているということが浸透してきているのは、
行政や企業の取り組みがメディアに注目され
露出されるようになったことに影響されていると思います。
ただOKと答えた人にも、NGと答えた人にも関係なく、
セクシャルマイノリティの人たちはいます。
それは社会の風潮がどうであろうと過去もこの先も
本質的に変わるものではないということではありません。
こういった調査をきっかけに、自分が当たり前、
そうあるべきだと思っている事柄はどういった考え方をもとに導かれていて、
なぜその考え方を持っているのか、そう紐解いていくと
自分でも気づかない意外な偏見に気づけるかもしれません。
榎本さんありがとうございました！
長い間、LGBTの方に関して話題に上がることもタブーとされていた過去がありますので、
簡単には”社会の風潮、雰囲気”は変わらないかもしれません。
あえて、なぜLGBTの方だけ注目されないといけないのかと、
憤っている当事者の方もいらっしゃるでしょう。
でも、この過渡期の”なんとなく、LGBTであることはそんなに問題のあることではないのでは”
といったその”なんとなく”がもっと表に出てくることで、議論が活発になり、
誰しもが当たり前に持っている差として認知が広まれば
社会の風潮も変わり、もっとお互いに認められる
優しい世の中になるのではないでしょうか？
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結果は、分析したのちブログにて配信していきます。
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第１回のアンケートの回答へのご協力ありがとうございました。
今回はテーマは「AIの未来」！！
最近よく聞く、このAIについて
みなさんに大きく2つのことを質問しました。
Q１.AIに対するご自身の気持ちを教えてください。
こちらはFACEという顔の表情で答える仕組みを用いてアンケートをとりました。
100段階の顔の表情で、対象に対するイメージを探ることが出来るので、
より細かなニュアンスについて知ることが出来ます。
今回はAIという言葉ともう一つの言葉を掛け合わせていって、
みなさんのAiというものに対しての感情の機微を探りました。
「AIそのものに対して」
「AI×買い物」
「 AI×医療 」
「 AI×仕事 」
「 AI× 幸せ」
の計５項目に関して
アンケートの結果はこのようになりました。
AIの発展によって仕事が奪われるなどの話題も世間を賑わせていましたが、
全て50点を超える結果となり、
全体的に良いイメージがあることが伺えます。
特に「AI×医療」に関して期待がある一方で、
「AI×幸せ」はやや点数が伸び悩む結果となりました。
ヒストグラムで点数の分布を見ると以下のようになりました。
「AI×仕事」で満点をつけた人が全て20代というのは面白いですね。
次に、
Q２.”パートナーとしてのAI”でイメージする画像を選んでください。
こちらは、CARDという画像を選択するタイプで
みなさんのAIに対するイメージについて探っています。
「従順度」「賢さ」の２軸で４タイプの画像を
事前に集めていました。
アンケートの結果、人気があったのは・・・
1位執事、2位人型ロボット、3位ドクター と、
「賢いかつ従順グループ」の画像でした。
フリーアンサーを見ても「ベストな選択を」「提案」「頼れる」「忠実」など、
自分より賢いけれどもあくまで自分自身が中心で
サポートしてくれるイメージを期待していることがわかります。
ちなみに次に人気のグループは左上の
「ぬけてる可愛らしさがあるかつ従順グループ」の画像でした。
2つの質問、
どちらの結果からもAIに対する期待の高さが伺い知れましたけれども、
実際AIを使った機能やサービスを提供していく上で
どういったことに注意していけば良いのでしょうか？
弊社代表の白根に話を聞いてきました！
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AI、AI×医療、AI×仕事が笑っているのに比べて、
AI×幸せ、AI×買い物が無表情なのはどうしてでしょうか。
自由回答を読むと、その理由がなんとなく理解できます。
AI×仕事：「嫌な仕事をしなくて済む」＝笑顔
AI×医療：「治らない病気が治る」＝笑顔
AI×買い物：「買い物が便利になるけど面白くなくなる」＝無表情
AI×幸せ：「ピンとこない」＝無表情
この解釈からAIを使った製品やサービスについて考えると、
以下のことがいえそうです。
機能のはっきりしているAIは理解されやすい
機能訴求には限界がある（すごい笑顔にはならない）
AIを使った機能が、逆に楽しさ（情緒的価値）を低下させてしまうことがある
AIからは幸せといった上位レベルの情緒的価値が想起されにくい
一方、画像を使った質問では、
「賢い／従順グループ」の画像が最も選ばれ、
その次に 「可愛らしい／従順グループ」の画像が選ばれました。
「AI×幸せ」の質問では
AIと情緒的価値のつながりがピンとこなかったようですが、
画像を使った質問では、
多くの人が心のどこかでAIに「可愛らしい」「従順」
といった情緒的価値を求めていることがよくわかります。
選ばれた画像からAIを使った製品やサービスについて考えると、
以下のことがいえそうです。
とても高度な機能を持つ製品・サービスを期待している
可愛らしい／従順であれば機能が乏しい製品・サービスも受け入れてもらえる
いくら機能が高度でも可愛らしくない／従順でない製品・サービスは受け入れてもらえない
これらの解釈には共通するポイントがありそうです。
ZMETのフレームワークを使って俯瞰してみると、
そこに「コントロール」というディープメタファーが浮かび上がってきます。
一言でいえば、消費者はコントロール感が得られる
製品・サービスを求めている、ということになります。
「コントロール」というディープメタファーを使って、
AIを使った製品・サービスのポイントをいくつかあげてみます。
「コントロール」だけでなく、情緒的価値を高める
「コネクション」「リソース」「ナーチャリング」
といったディープメタファーの活用を考える
いかがでしょうか。
少々強引な考察でしたが、
何か少しでもヒントを得ていただければ幸いです。
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