製造業の現場で繰り返されるポカミス・ヒューマンエラーは、「注意不足」と精神論で片づけられがちですが、その背景には必ず構造的な要因が潜んでいます。本セミナーの出発点は、ヒューマンエラーの発生メカニズムを正しく理解することです。エラーは「知識不足型」「うっかり型」「自己流型」の3つに大別され、それぞれ対策の方向性が全く異なります。この分類を起点にロジックツリーで4M+1E (人・機械・材料・方法・環境) の視点から要因を掘り下げ、再発防止から未然防止へとつなげる手法をお伝えします。
　加えて本セミナーの新しい柱が、現場にあふれる「アナログデータ × 生成AI」の活用です。手書きの作業日報、ヒヤリハットメモ、ベテランの口頭ノウハウ (音声) 、不良品の写真 – - 埋もれていた現場の生データをAIが読み取り、構造化し、傾向分析やマニュアル化まで行える時代になりました。人とAIの役割分担で、未然防止と暗黙知の組織知化を加速させる道筋を、参加者の皆様と共に描いていきます。

1. オリエンテーション
2. ポカミス対策の基本的な考え方
   1. なぜ今、ポカミス対策なのか
   2. 労働力不足時代の到来──「量」から「質」への転換
   3. 人の質 × 設備の質 = 生産性向上という構図
   4. ポカミスがなくならない3つの理由
      • 原因不明
      • 潜在化
      • モラル低下
   5. ポカミスを生み出す構造の理解
   6. 品質とは「顧客の要求を満たす程度」──相対的なものさし
   7. 4M+1Eという共通フレーム
      • 人 (Man)
      • 機械 (Machine)
      • 材料 (Material)
      • 方法 (Method)
      • 環境 (Environment)
   8. RG – PDCAサイクル──現状分析 (Research) と目標設定 (Goal) から始まる管理
3. ヒューマンエラーの発生メカニズム
   1. 人間はなぜ間違えるのか
   2. 認知 → 判断 → 行動 → 記憶という情報処理の流れ
   3. 「文字が入れ替わっても読める」脳の便利機能と落とし穴
   4. 意識のフェーズ別エラー発生率──注意力には限界がある
   5. ヒューマンエラーの3類型と対策の方向性
   6. 知識不足型:知らない・理解していない・覚えられない
      • → 対策の方向性:教育訓練と標準の整備
   7. うっかり型:見落とし・思い込み・あせり・忘れ
      • → 対策の方向性:作業環境と仕組みでの予防
   8. 自己流型:自己判断・勝手な変更・手抜き・違反行動
      • → 対策の方向性:ルールの納得感と管理体制の構築
   9. 【ワーク】自社のポカミス事例を3類型に分類してみる
4. ロジックツリーによる要因分析と未然防止
   1. ロジックツリーで要因を構造化する
   2. ロジックツリーとは──一次要因 → 二次要因 → 三次要因への分解
   3. 4M+1Eの視点で枝を広げる
   4. 「特に重要と考えられる要因」を見極めるコツ
   5. 【ワーク】自社のポカミス事例をロジックツリーで掘り下げる
   6. ポカミスを生む4つの現場要因
   7. 作業者自身の状態
      • 体調
      • 感情
      • 経験
   8. 作業環境
      • 暑さ
      • 騒音
      • 照度
      • 臭い
   9. 設備
      • 治工具
      • 質量
      • 距離
      • 時間
      • 視聴覚
      • 形態
   10. 管理者の対応
       • コミュニケーション
       • 5S
       • 標準
       • 指導
   11. 守られない標準の7つの不備
   12. 守る意味が書いていない/表現がわかりにくい等
   13. 「再教育の前に標準整備」が鉄則である理由
   14. 変化点管理
       • 3Hが危ない
         • 初めて
         • 変更
         • 久しぶり
5. 現場のアナログデータ × 生成AI活用
   1. なぜ今、製造業で生成AIなのか
   2. 「人とAIの役割」──役割分担の考え方
   3. AIは「置き換える道具」ではなく「増幅する相棒」
   4. 中小製造業にこそ生成AIが効く理由
   5. 現場に埋もれる3つのアナログデータを活かす
   6. 音声データ:ベテランの口頭ノウハウ・朝礼・現場ヒアリング
      • → 文字起こし
      • → 構造化
      • → 作業手順書・マニュアル化
   7. 手書きデータ:作業日報・点検表・ヒヤリハットメモ
      • → AI読み取り
      • → 集計・傾向分析・パレート化
   8. 画像データ:不良品写真・現場の異常写真・設備状態
      • → パターン抽出
      • → 不良傾向の見える化・チェックリスト化
   9. ヒューマンエラー対策へのAI活用シーン (デモ紹介)
   10. ロジックツリー作成の「壁打ち相手」としてのAI
   11. ヒヤリハット情報の自動分類と3類型へのマッピング
   12. 暗黙知をマニュアル化──「動画 → 手順書」のワークフロー
   13. 対話型の社内マニュアル──聞けば答えてくれる現場の相談役
   14. AI導入で失敗しないための注意点
   15. 情報セキュリティとデータの扱い方
   16. 「使えるAIにする」ための現場側の準備
   17. 小さく始めて広げる進め方
• 質疑応答