エラー傾向分析と対策立案演習

• 日程: Day 1 / セッション 10
• 時間: [16:15-17:00]
• 形式: 実習
• ゴール: 収集された品質データからエラー傾向を把握し、その原因分析と対策立案ができる
• 学習形式: AIブレスト（データ分析サポートあり）

前のセッションでは、データエントリーにおける品質の定義と、エラー率・精度の測定方法を学びました。数値で品質を把握することは非常に重要ですが、本当に大切なのは、その数値から「何が起こっているのか」を読み解き、「どうすれば改善できるのか」を考えることです。

このセッションでは、仮想の品質データを用いて、エラーの傾向を分析し、その原因を深く掘り下げ、「なぜなぜ分析」や「特性要因図」といった手法の考え方をAIと共同で活用しながら、効果的な対策を立案する演習を行います。

あなたはデータエントリーチームのSVです。過去1ヶ月間のデータエントリー業務で発生したエラーに関する以下の架空データが手元にあります。このデータをもとに、AIとブレインストーミングしながら、エラーの傾向を分析し、その原因を特定し、対策を立案しましょう。

架空のエラーデータ

AIと対話しながら、以下のステップで進めてみましょう。

1. エラー傾向の把握:

   • このデータから、どのようなエラー傾向が読み取れますか？（例：特定のオペレーターに集中しているか、特定のエラー種別が多いか、特定の項目でミスが多いか、時間帯に偏りがあるかなど）
   • AIに「このデータから読み取れるエラー傾向を分析してください」と依頼してみましょう。

2. 原因分析（なぜなぜ分析・特性要因図の考え方）:

   • 特定したエラー傾向の中から、特に改善が必要だと考えるものを選び、その原因を深く掘り下げてみましょう。
   • AIに「このエラー傾向の原因について、『なぜなぜ分析』の考え方で深掘りしたい」と伝え、AIからの問いかけに答える形で原因を探ります。
   • あるいは、「このエラー傾向の原因について、『特性要因図』の視点（人、設備、材料、方法、測定、環境など）で考えてほしい」と依頼してみるのも良いでしょう。

3. 対策立案:

   • 特定した原因に対して、どのような対策が考えられますか？
   • AIに「この原因に対して、どのような対策案が考えられますか？」と質問し、複数案を提案してもらいましょう。
   • 提案された対策案の中から、SVとして最も効果的だと考えるものを選び、その理由と具体的な実行計画（いつ、誰が、何をするか）をAIに説明してみましょう。

• 架空データからのエラー傾向分析結果（箇条書きで可）
• 特定のエラー傾向に対する原因分析（AIとの対話記録の一部）
• 最も効果的だと考える対策案と具体的な実行計画

• データの可視化: もし可能であれば、エクセルなどでデータ件数を集計し、グラフ化してみると傾向がより明確に見えてきます。AIに「データ集計・分析の視点」を尋ねてみましょう。
• 深掘りを恐れない: 「なぜなぜ分析」は、「なぜ？」を最低5回繰り返すことで真の原因にたどり着くと言われています。安易な結論に飛びつかず、AIと深く対話しましょう。
• 多角的な視点: 一つのエラーにも様々な原因が考えられます。オペレーターのスキル、マニュアルの分かりにくさ、システムの問題、業務負荷など、幅広い視点から原因を探りましょう。
• AIに「エラー対策の一般的なアプローチを教えて」と尋ねると、対策立案のヒントが得られます。

このセッションでは、架空の品質データを用いたエラー傾向分析と、その原因を深く掘り下げる「なぜなぜ分析」や「特性要因図」の考え方を活用した対策立案演習に取り組みました。単に数値を把握するだけでなく、そこから問題の本質を見抜き、効果的な改善策を導き出すプロセスを体験できたことと思います。品質管理は、継続的な改善活動が重要です。今日学んだ分析と立案のスキルを、ぜひ実際の業務で活かしてください。

以下の問いに答えられるか確認してみましょう：

• 与えられた架空データから、主要なエラー傾向を2つ以上挙げ、説明できますか？
• 特定のエラー傾向に対し、「なぜなぜ分析」の考え方を使って、その原因を深く掘り下げて説明できますか？
• 特定した原因に対し、最も効果的だと考える対策案とその実行計画を説明できますか？

答えに自信がない場合は、AIとのブレインストーミング内容を見返すか、AIに質問してみてください。

• 参考リンク:

  • PMI日本支部「なぜなぜ分析とは？やり方やメリット、デメリット、テンプレートを分かりやすく解説」https://pmi-japan.org/column/why-why-analysis/
  • Quality.org「特性要因図（フィッシュボーン図）」https://www.quality.org/qcseven/fishbone.html
• 発展課題: 今回立案した対策案について、実施する上でのリスクや予期せぬ副作用がないか、AIに検討してもらってみましょう。