生成AIで作る特性要因図｜4Mで原因候補を整理

梱包のやり直しが発生したとき、最初に思い付いた原因だけで対策を決めていないでしょうか。生成AIには、現場の記録と担当者が挙げた候補を渡し、人・設備・材料・方法の観点で整理する作業を任せられます。そこで使うのが、結果と要因の関係を魚の骨のように並べる「特性要因図」です。

この記事では、福島県の製造業で品質管理や改善活動を担当する方向けに、特性要因図の下書きと、確認すべきことの一覧を作る手順を提案します。図に載った候補は、原因として確認できたものとは限りません。AIに分類を手伝ってもらい、現場の担当者が記録や現物で確かめるところまでを一組にします。

特性要因図は、結果に関係しそうな要因を広げて整理する図

日本品質管理学会の品質管理用語「17.3 特性要因図」では、結果とそれに影響すると考えられる要因を魚の骨の形にまとめ、原因の仮説を議論するための道具として説明しています。

右端に置く「特性」は、今回調べる結果です。たとえば「品質が悪い」では範囲が広すぎます。「梱包後の確認で封かんの浮きが見つかった」のように、何が起きたかを具体的にします。

大きな枝には要因を探す観点、小さな枝には具体的な候補を置きます。今回の練習では、人・設備・材料・方法の四つの観点（4M）を大きな枝に使います。

4Mの観点	今回の梱包作業で確かめる対象の例
人（Man）	作業の説明、交代時の引き継ぎ、確認の分担
設備（Machine）	使用した器具、設定、点検の記録
材料（Material）	箱やテープの種類、保管状態
方法（Method）	貼る位置、押さえ方、確認の手順

この表の右列は、編集部が考えた確認観点です。実際の不具合の原因や、特定の製品の取扱方法を示してはいません。工程によっては環境や測定の観点を加え、4分類に無理に収めないようにします。

既存のなぜなぜ分析の記事では、人が挙げた仮説のつながりを確かめる方法を扱っています。今回は、その前段として複数の観点へ候補を広げ、調べる範囲をそろえることに重点を置きます。

AIへ渡す前に、起きた結果と原因候補を分ける

「封かんの浮きの原因を教えて」とだけ入力すると、自社で起きたことと一般的な可能性が混ざります。まず、確認できた結果、記録がない事項、人が挙げた候補を別々に書いてください。

次の例は、実在する企業や製品に関係のない練習用の設定です。数字や候補も編集部が作成しています。

ID	練習用の材料
F1	ある日の梱包後確認で、20箱のうち3箱に封かんの浮きが見つかった
F2	20箱は同じ型番の箱と同じ種類のテープを使用した。材料ロットは記録していない
F3	作業手順にはテープを貼る位置の図がある。押さえ方の説明はない
F4	箱ごとの作業時刻、作業者、使用器具、作業場所の温湿度は記録していない
H1	担当者の候補：押さえ方に違いがあった可能性
H2	担当者の候補：材料の保管状態に違いがあった可能性

Fは記録上の事実、Hは人が挙げた仮説です。F3の「説明がない」は事実でも、それが浮きを起こしたとはまだ言えません。また、F2から「材料の影響はない」とも判断できません。同じ種類でも、ロットや保管状態まで同一だと確認したわけではないためです。

実務の資料を使う際は、会社が認めたAI環境と入力範囲を確認します。顧客名や製品名を記号に置き換えただけで、品質情報を入力してよいとは限りません。初回の練習は、この架空例だけで進められます。

4Mの候補表を作るプロンプト

先に関係者が候補を挙げ、その後でAIに分類と追加候補を頼みます。AIの一覧に合わせて現場の意見を出す流れにすると、最初の分類から外れた気付きを拾いにくくなるためです。

次の指示と、上のF1〜F4・H1〜H2を新しいチャットへまとめて入力します。

架空の梱包作業について、特性要因図の下書きを作ります。
特性は「梱包後の確認で封かんの浮きが見つかった」です。
入力するFは記録上の事実、Hは担当者が挙げた仮説です。

1. Hの仮説を、人・設備・材料・方法の観点へ分類してください。
2. 各行に候補ID、大骨、具体的な候補、関連するFのID、
   候補の出所、現場で確かめる質問を付けてください。
3. 追加の観点があれば最大2件、Aから始まるIDで別表に出してください。
   出所は「AIが追加した仮説」とし、入力事実とは分けてください。
4. 根拠のない作業者の性格・能力・不注意を原因にしないでください。
5. Fに書かれた記録不足を、異常が発生した証拠にしないでください。
6. 分類できない候補や複数分類に関係する候補は、その理由を残してください。
7. 候補の数を4Mで均等にせず、原因の確定、発生確率、
   改善効果の数値、設備設定の変更指示は出さないでください。

材料：
（F1〜F4、H1〜H2をここに貼る）

追加を2件に絞るのは、練習で読み合わせる量を抑えるためです。2件確認すれば、要因を十分に調べられたという意味ではありません。

候補表を読んでから、特性要因図へ配置する

下表は照合用に編集部が作った例です。特定のAI製品が実際に返した回答ではありません。

候補ID・出所	大骨と候補	材料との関係・確認すること
H1・担当者	方法：押さえ方の違い	F3では説明がない。実際の作業と、製品の指定手順を担当者が確認する
H2・担当者	材料：保管状態の違い	F2ではロットが不明。保管場所や払出記録を追えるか確認する
A1・AI追加仮説の例	設備：使用器具の状態の違い	F4では器具が不明。器具を使った工程かどうかから確認する
A2・AI追加仮説の例	人：交代時の作業説明の違い	F4では作業者が不明。そもそも交代があったかを確認する

A1とA2は入力から分かった事実ではありません。器具を使わない作業ならA1は対象外になります。交代がなかったと確認できれば、A2の仮説も今回の説明としては外せます。空欄があるから異常が起きた、と読み替えないことがポイントです。

内容を照合したら、紙や社内で使っている作図ソフトに配置します。

1. 右端に今回の特性を書き、そこへ向かう横線を引く。
2. 横線へ、人・設備・材料・方法の大骨をつなぐ。
3. 大骨から小さな枝を出し、H1などのIDと短い候補名を載せる。
4. AIが追加した枝は「AI仮説」と明記する。
5. 元の候補表を図と一緒に保存し、根拠や質問をIDでたどれるようにする。

たとえば「方法」の枝には「H1 押さえ方の違い」を置き、その近くに関連事実として「F3 押さえ方の説明なし」を添えます。F3を添えただけでは、因果関係が証明されたことにはなりません。

同じ候補を複数の枝へ置く場合は同じIDを使い、「別の原因が二つ見つかった」と数えないようにします。枝が長くなるときは、候補名だけを図へ載せ、確認質問は表に残すと読み合わせやすくなります。

現場確認では、候補を支持しない記録も残す

図ができたら、確認できる資料、確認担当、実施日を候補表へ加えます。調べる順番は、影響の大きさや確認可能な記録をもとに現場の責任者が決めます。AIの並び順を、そのまま対策の優先順にしないでください。

今回なら、浮きがあった3箱だけでなく、浮きが見つからなかった17箱との違いも確認対象になります。ただし、箱ごとの記録がない項目は過去へさかのぼって断定できません。「分からない」と残し、次の観察で何を記録するかを決めます。

確認後の状態	残す内容
候補を支持する材料がある	何を、どの記録や観察で確認したか。ほかの説明が残っていないか
候補と矛盾する材料がある	合わなかった記録と、今回の図から外す理由
判断できない	足りない資料と、次に確認できること

問題がなかった箱にも同じ条件が見られる場合、その条件だけで発生を説明できるかを見直します。反対に、今回見つからなかった条件を、将来も影響しないものとは決めません。

設備条件や材料の変更を試す場合は、既存の品質・安全管理手順に従い、責任者が試験の範囲を決めます。この記事の候補表は、製造条件の変更や出荷可否を指示する資料ではありません。

製造業のAI研修では、図の修正まで試す

研修で使うなら、最初の図を作った後に、「作業交代はなかったと確認できた」などの追加条件を講師が渡し、どの枝を修正するか試す方法があります。その条件は演習用の追加設定だと明記してください。

見るのは、図の見栄えや枝の多さだけではありません。HとAの区別が残るか、追加条件に合わない候補を取り下げられるか、確認していない原因を断定しないかを読み合わせます。

日々の記録が整理されていない場合は、先に品質検査・不良記録の整理から始めると、分析に使える材料を確認できます。入力範囲と確認者の決め方は、AI活用ルールで扱っています。

福島県内で研修や導入支援を検討する方は、コミットメントのAI活用支援へ、現在の改善活動で困っている作業をお伝えください。初回は実際の不良情報を送らず、「原因候補を整理する演習をしたい」といった相談内容で構いません。

特性要因図と生成AIについてよくある質問

AIに図まで描かせる必要がありますか？

最初は候補表で十分です。根拠と質問を確認した後、社内の様式に合わせて配置します。図の出力方法は利用環境によって異なるため、この記事では特定の製品による描画機能を前提にしていません。

4Mの欄が埋まらないと不十分ですか？

空欄だけで不十分とは判断しません。「その観点をまだ調べていない」のか、「調べた結果、今回に関係する候補がなかった」のかを分けて記録します。見た目をそろえるための候補追加は避けます。

なぜなぜ分析と、どちらを先に行いますか？

この記事の手順では、まず特性要因図で候補を広げ、確認する範囲をそろえます。その後、調べる候補について理由のつながりを追います。途中で別の要因が見つかったら、元の図へ戻して構いません。どちらも、現場の確認なしに原因を確定するものではありません。

まとめ

生成AIで特性要因図を作るときは、対象となる結果を具体的にし、事実・担当者の候補・AIの追加仮説を分けます。4Mへ分類した後も候補IDを残し、現場で確かめる質問と結び付けてください。

まずは架空の20箱の例で、候補表を作って読み合わせるところから試しましょう。確認結果に応じて枝を直せることが、実務で使うための一歩になります。