• AIをなぜなぜ分析に使う理由
  • 製品や業務が複雑化し、問題が一部署だけでなく全社・サプライチェーンに広がるケースが増加
  • AIの強みである「広く・深く・早く」分析する力を活用し、抜け・漏れのない原因究明と再発防止を可能にする

1日目: AIを使ったなぜなに分析実践演習 (前編)

1. ステップ1: 問題の見える化(現状把握)
   • 目的: 不具合の発生状況や関係者の行動を整理し、分析すべき問題を明確にする
   1. 受講者が時系列の出来事をAIに入力
   2. AIが5W1Hで整理し、問題構造を可視化
   3. 部署、関係者の役割をAIが推定
   4. 不足している調査項目をAIが提案
   5. 出力内容を受講者が確認・補正
2. ステップ2: 問題の発見(なぜなぜ分析)
   • 目的: 問題の本質に迫る「なぜ」を繰り返し、根本原因を見つけ出す
   1. AIが4M+時間軸を用いた「問題解析シート」を作成
   2. 問題点と重要度を受講者が確認・修正

2日目: AIを使ったなぜなに分析実践演習 (後編)

1. ステップ2:問題の発見(なぜなぜ分析) (前編の続き)
   • 重要な問題に対し、AIが「なぜ」を5回繰り返して原因を深掘り
   • 論理性や関連性を受講者が検討・調整
2. ステップ3:問題の解決(再発防止と標準化)
   • 目的: 根本原因に対して、実行可能で効果のある対策を立てる
   1. AIが過去事例・技術を参考に複数の対策案を提示
   2. 効果やコストを比較し、最適案を選定(受講者)
   3. AIがアクションプランを作成(誰が・いつまでに・何を)
   4. 現場で実行できる具体策に落とし込む(受講者)
   5. 類似案件への展開もAIが支援
3. 二日間で学んだ事の整理、質問、議論