ABOUT THE SPEAKER
Tamekia MizLadi Smith - Performer, mentor
Tamekia 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.

More profile about the speaker
Tamekia MizLadi Smith | Speaker | TED.com
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

Filmed:
2,028,253 views

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。
- Performer, mentor
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ライブ in a world世界
where the collectionコレクション of dataデータ
0
968
2198
私たちはデータの収集が
00:15
is happeningハプニング 24 hours時間 a day,
sevenセブン days日々 a week週間,
1
3190
2548
１年365日、週７日、１日24時間
行われている―
00:17
365 days日々 a year年.
2
5762
2293
そんな世界に暮らしています
00:20
This dataデータ is usually通常 collected集めました by
what we call a front-deskフロントデスク specialistスペシャリスト 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
00:25
These are the retail小売 clerks事務員
at your favoriteお気に入り department部門 stores店舗,
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
00:28
the cashiersキャッシャー at the grocery食料品 stores店舗,
5
16221
2443
食料品店にはレジ係がいますし
00:30
the registration登録 specialists専門家
at the hospital病院
6
18688
2605
病院には 患者情報の
登録担当者がいますし
00:33
and even the person人 that sold売った you
your last movie映画 ticketチケット.
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
00:36
They ask尋ねる discreet控えめな questions質問, like:
"May5月 I please have your zipジップ codeコード?"
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？」
00:40
Or, "Would you like to use
your savings節約 cardカード today今日?"
9
28807
3111
あるいは
「医薬品割引カードを使われますか？」
00:44
All of whichどの gives与える us dataデータ.
10
32369
2309
すべてはデータの提供です
00:46
Howeverしかしながら, the conversation会話
becomes〜になる a little bitビット more complex複合体
11
34702
4587
しかし 少し込み入った質問を
聞こうとすると
00:51
when the more difficult難しい questions質問
need to be asked尋ねた.
12
39313
3318
会話は少し複雑になります
00:54
Let me tell you a storyストーリー, see.
13
42655
1793
あるお話をしましょう
00:56
Once一度 upon〜に a time, there was
a woman女性 named名前 Missミス Margaretマーガレット.
14
44750
3018
昔々 マーガレットさんという
女性がいました
00:59
Missミス Margaretマーガレット had been
a front-deskフロントデスク specialistスペシャリスト
15
47792
2151
彼女は
フロントデスクスペシャリストとして
01:01
for almostほぼ 20 years年.
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,
17
51451
3817
その当時の彼女は決して
ー本当に決してですー
01:07
had to ask尋ねる a patient患者 their彼らの gender性別,
raceレース or ethnicity民族性.
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
01:10
Because, see, now Missミス Margaretマーガレット
has the ability能力 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
01:14
Uh-huhうん.
20
62083
1158
なるほど
01:15
And she can tell
if you are a boy男の子 or a girl女の子,
21
63265
2777
彼女は少年か少女かを言い当てたり
01:18
black黒 or white白, Americanアメリカ人 or non-American非アメリカ人.
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
01:21
And in her mindマインド,
those were the only categoriesカテゴリ.
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
01:24
So imagine想像する that grave墓 day,
24
72589
2016
重大な日が訪れます
01:26
when her sassy生意気 supervisor監督者 invited招待された her
to this "change変化する everything" meeting会議
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
01:31
and told her that would have to ask尋ねる
each各 and everyすべて last one of her patients患者
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」
01:35
to self-identify自己識別.
27
83204
1405
と言うのです
01:36
She gave与えた her six6 genders性別,
eight8 racesレース and over 100 ethnicities民族.
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
01:41
Well, now, Missミス Margaretマーガレット was appalledぞっとする.
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高く offended怒る.
30
92039
1397
強く気分を害したので
01:45
So much so that she marched行進した down
to that human-resource人事 department部門
31
93460
3331
人事部に駆け寄り
01:48
to see if she was eligible適格
for an early早い retirement退職.
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終了しました her rant暴言 by saying言って
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
01:53
that her sassy生意気 supervisor監督者 invited招待された her
to this "change変化する everything" meeting会議
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
01:58
and didn't, didn't, even, even
35
106241
2024
食べ物を、食べ物を…
02:00
bring持参する, bring持参する foodフード, foodフード, foodフード, foodフード.
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…」
02:03
(Laughter笑い)
37
111341
1154
（笑）
02:04
(Applause拍手) (Cheers乾杯)
38
112519
5067
（拍手）（喝采）
02:10
You know you've got to bring持参する foodフード
to these meetings会議.
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
02:13
(Laughter笑い)
40
121139
2343
（笑）
02:15
Anywayとにかく.
41
123506
1159
それはともかく
02:16
(Laughter笑い)
42
124689
1508
（笑）
02:18
Now, that was an example例
of a healthcare健康管理 setting設定,
43
126221
2769
これは医療機関での一例ですが
02:21
but of courseコース, all businessesビジネス
collect集める some form形 of dataデータ.
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
02:24
True真 storyストーリー: I was going
to wire線 some moneyお金.
45
132371
3142
実話ですが
私が送金をしようとしていたら
02:28
And the customer顧客 serviceサービス
representative代表 asked尋ねた me
46
136165
2555
カスタマーサービスの担当者が
02:30
if I was bornうまれた in the Unitedユナイテッド States州.
47
138744
2334
米国生まれかを尋ねました
02:33
Now, I hesitated躊躇した to answer回答 her question質問,
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実現した
why I hesitated躊躇した,
49
143824
3130
彼女は 私が躊躇している
理由に気づく前に
02:38
she began始まった to throwスロー the company会社
she worked働いた for under下 the busバス.
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女の子, I know it's stupid愚か,
but they makin'Makin us ask尋ねる this question質問."
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」
02:47
(Laughter笑い)
52
155113
1151
（笑）
02:48
Because of the way she presented提示された 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女の子, why?
54
158385
1600
「お嬢さん なぜ
02:52
Why they makin'Makin you ask尋ねる this question質問?
55
160561
2230
なぜ会社はこんなことを聞かせるの？
02:54
Is they deportin'デポルティン' people?"
56
162815
1802
国外退去でもさせるの？」
02:56
(Laughter笑い)
57
164641
2142
（笑）
02:58
But then I had to turn順番 on
the other side側 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
03:01
the more professional専門家
speaker-poet講演者-詩人 side側 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理解された that there were
little Missミス Margaretsマーガレット all over the place場所.
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
03:08
People who were good people,
maybe even good employees従業員,
61
176871
2968
善良な人々
おそらくは善良な従業員でさえ
03:11
but lacked欠けていた the ability能力
to ask尋ねる their彼らの questions質問 properly正しく
62
179863
2552
問うべき質問を正しく尋ねる能力を
欠いていて
03:14
and unfortunately残念ながら, that made製 her look bad悪い,
63
182439
2535
残念な事に
彼女が悪いように見えてしまい
03:16
but the worst最悪, that made製
the businessビジネス look even worse悪化する
64
184998
3246
そして最悪なことには
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
03:22
Because she had no ideaアイディア who I was.
66
190236
1767
私がどんな人物か
知らなかったので
03:24
I mean, I literally文字通り could have been
a woman女性 who was scheduledスケジュールされた to do a TEDTED 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
03:27
and would use her as an example例.
68
195736
1778
持ち出すことになる女性だなんて
03:29
Imagine想像する that.
69
197538
1300
想像できませんよね
03:30
(Applause拍手)
70
198862
4262
（拍手）
03:35
And unfortunately残念ながら,
71
203148
1183
残念な事に
03:36
what happens起こる is people would decline低下
to answer回答 the questions質問,
72
204355
2895
人々は質問に答えることを
拒否しがちです
03:39
because they feel like
you would use the information情報
73
207274
2509
それは提供した情報が
差別に使われるのではと
03:41
to discriminate差別する againstに対して them,
74
209807
1425
感じてしまうからです
03:43
all because of how you presented提示された
the information情報.
75
211256
2391
それも全て
情報の示し方に原因があります
03:45
And at that pointポイント, we get bad悪い dataデータ.
76
213671
1778
これでは良いデータは得られません
03:47
And everybodyみんな knows知っている what bad悪い dataデータ 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
03:49
Bad悪い dataデータ costsコスト you time,
it costsコスト you moneyお金
78
217608
2793
粗悪なデータは時間を浪費させ
コストがかかり
03:52
and it costsコスト you resourcesリソース.
79
220425
1946
資源を無駄にします
03:54
Unfortunately残念ながら, when you have bad悪い dataデータ,
80
222395
2563
残念ながら 粗悪なデータを手にすると
03:56
it alsoまた、 costsコスト 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健康 disparities格差,
82
228085
2395
なぜなら 健康格差の問題や
04:02
and we have socialソーシャル determinants決定要因 of health健康,
83
230504
2214
健康の社会的決定要因や
04:04
and we have the infant幼児 mortality死亡,
84
232742
1658
乳児死亡率の問題がありますが
04:06
all of whichどの depends依存する
on the dataデータ that we collect集める,
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
04:09
and if we have bad悪い dataデータ,
than we have those issues問題 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
04:12
And we have underprivileged恵まれない populations人口
87
240363
1899
恵まれない人たちが
04:14
that remain残る unfortunate残念な
and underprivileged恵まれない,
88
242286
2791
不運で恵まれないままでいるのは
04:17
because the dataデータ that we're usingを使用して
is eitherどちらか outdated時代遅れの,
89
245101
3926
私たちの使うデータが
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.
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
04:24
Now, wouldn'tしないだろう it be amazing素晴らしい
if people like Missミス Margaretマーガレット
91
252987
2636
マーガレットさんや
04:27
and the customer-service顧客サービス
representative代表 at the wiring配線 place場所
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
04:30
were graced優雅な to collect集める dataデータ
with compassionate思いやりのある careお手入れ?
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？
04:35
Can I explain説明する to you
what I mean by "graced優雅な?"
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
04:38
I wrote書きました an acrosticアクロスティック poem詩.
95
266324
1666
各行の頭文字が
G.R.A.C.E.D.になるように
04:40
G: Getting取得 the frontフロント desk机 specialistスペシャリスト
involved関係する and letting〜する 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
04:45
R: the Relevance関連 of their彼らの role役割
as they become〜になる
97
273097
3953
R: 自分たちが担う役割の大切さを
知らせること
04:49
A: Accountable責任 for the accuracy正確さ
of dataデータ while implementing実装する
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
04:52
C: Compassionate思いやり careお手入れ within以内
all encounters出会い by becoming〜になる
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
04:56
E: Equipped装備 with the education教育
needed必要な to inform通知する people
100
284697
3301
E: 必要な教育を受けることで
05:00
of why dataデータ collectionコレクション is so important重要.
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
05:04
(Applause拍手)
102
292315
2949
（拍手）
05:07
Now, I'm an artistアーティスト.
103
295288
2096
私は芸術家です
05:09
And so what happens起こる with me
104
297408
1674
私に何が起きるかというと
05:11
is that when I create作成する
something artistically芸術的に,
105
299106
2174
何か芸術的な創作をする時に
05:13
the trainerトレーナー in me is awakened起きた as well.
106
301304
1923
私自身の中にいる指導者も
目覚めるのです
05:15
So what I did was, I began始まった to develop開発する
that acrosticアクロスティック poem詩 into a full満員 trainingトレーニング
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
05:19
entitledタイトル "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思い出す,
beingであること the front-deskフロントデスク specialistスペシャリスト,
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行った to the office事務所
of equity株式 to start開始 workingワーキング,
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
05:26
I was like, "Is that why they asked尋ねた us
to ask尋ねる that question質問?"
111
314482
3555
「だからあんな質問をするのね？」
と納得しました
05:30
It all becameなりました a bright明るい light光 to me,
112
318061
1768
そしてすべてが眩しい光になり
05:31
and I realized実現した that I asked尋ねた people
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
05:35
I calledと呼ばれる them by the wrong違う gender性別,
I calledと呼ばれる them by the wrong違う raceレース,
114
323514
3284
人々を間違った性別で呼び
間違った人種で呼び
05:38
I calledと呼ばれる them by the wrong違う ethnicity民族性,
115
326822
1803
間違った民族で呼んでしまい
05:40
and the environment環境 becameなりました hostile敵対的な,
116
328649
2007
敵意を感じる雰囲気となり
05:42
people was offended怒る and I was frustrated挫折した
because I was not graced優雅な.
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
05:46
I remember思い出す my computerizedコンピュータ化された trainingトレーニング,
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残念ながら, that trainingトレーニング did not
prepare準備する me to deescalate逆転させる a situation状況.
119
337599
5626
残念ながら 状況の改善には
役立ちませんでした
05:55
It did not prepare準備する me to have
teachable教える moments瞬間 when I had questions質問
120
343249
3376
相手に質問することについて
質問をしようにも
05:58
about asking尋ねる the questions質問.
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コンピューター and say,
"So, what do I do when this happens起こる?"
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？」
06:03
And the computerコンピューター would say ...
123
351919
1858
するとコンピュータは…
06:05
nothing, because a computerコンピューター
cannotできない 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
06:09
(Laughter笑い)
125
357093
3207
（笑）
06:12
So that's the importance重要度
of having持つ someone誰か there
126
360324
2571
ですから 大切なことは
06:14
who was trained訓練された to teach教える you
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
06:17
in situations状況 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作成した
the "I'm G.R.A.C.E.D" trainingトレーニング,
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
06:22
I created作成した it with that experience経験
that I had in mindマインド,
130
370680
2994
私の記憶にある経験に留まらず
06:25
but alsoまた、 that conviction信念
that I had in mindマインド.
131
373698
2516
信念も採り入れて創りました
06:28
Because I wanted
the instructional教育的 design設計 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
06:30
to be a safe安全 spaceスペース
for open開いた dialogue対話 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
06:33
I wanted to talk about biasesバイアス,
134
381317
1895
偏見について語りたいと思いました
06:35
the unconscious無意識 onesもの
and the conscious意識的な onesもの,
135
383236
2397
偏見には無意識なものも
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従事する 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
06:42
it challenges挑戦 their彼らの perspective視点,
and it changes変更 their彼らの attitudes態度.
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
06:46
Now I know that dataデータ
that we have at the frontフロント desk机
139
394315
3159
今 フロントデスクで得られるデータを
06:49
translates翻訳する into research研究 that eliminates排除する
disparities格差 and finds見つけた cures治癒.
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
06:54
Now I know that teaching教える people
transitional過渡的な change変化する
141
402335
3706
さて 人々にショックを与えて
変化させるよりも
06:58
instead代わりに of shockingショッキング them into change変化する
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実装する change変化する.
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
07:04
See, now I know people are more likelyおそらく
to shareシェア information情報
144
412214
3046
知識深いスタッフから
敬意をもって扱われると
07:07
when they are treated治療された with respect尊敬
by knowledgeable知識のある staffスタッフ membersメンバー.
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
07:11
Now I know that you
don't have to be a statistician統計学者
146
419167
3021
あなたがデータのもつ力や目的を
07:14
to understandわかる the powerパワー
and the purpose目的 of dataデータ,
147
422212
3001
理解出来る統計学者である必要は
ありませんが
07:17
but you do have to treat治療する people
with respect尊敬 and have compassionate思いやりのある careお手入れ.
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
07:21
Now I know that when you've been graced優雅な,
149
429625
2825
あなたがそのような技量を
身につけた時こそ
07:24
it is your responsibility責任
to empower力を与える somebody誰か elseelse.
150
432474
3376
誰か他の人を力づける
責任を負います
07:27
But most最も importantly重要なこと, now I know
151
435874
2425
最も重要なことは
07:30
that when teaching教える human人間 beings存在
152
438323
2413
他の人間との
07:32
to communicate通信する with other human人間 beings存在,
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
07:35
it should be delivered配信された by a human人間 beingであること.
154
443863
3785
人間であるべきだということです
07:40
(Applause拍手)
155
448117
6792
（拍手）
07:46
So when y'allよ go to work
156
454933
1849
みなさんが仕事に行き
07:48
and y'allよ scheduleスケジュール that
"change変化する everything" meeting会議 --
157
456806
3335
「すべてを変える」会議に
出席する予定があれば
07:52
(Laughter笑い)
158
460165
1650
（笑）
07:53
remember思い出す Missミス Margaretマーガレット.
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忘れる the foodフード, the foodフード,
the foodフード, the foodフード.
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…
08:00
Thank you.
161
468103
1151
ありがとう
08:01
(Applause拍手) (Cheers乾杯)
162
469278
5475
（拍手）（歓声）
08:06
Thank you.
163
474777
1175
ありがとう
08:07
(Applause拍手)
164
475976
1595
（拍手）
Translated by Hiroshi Uchiyama
Reviewed by Tomoyuki Suzuki

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ABOUT THE SPEAKER
Tamekia MizLadi Smith - Performer, mentor
Tamekia 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.

More profile about the speaker
Tamekia MizLadi Smith | Speaker | TED.com
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