はじめに
品質管理や業務改善の現場では、「なぜなぜ分析（5 Whys）」という手法が長年にわたり活用されてきました。しかし、経験や知識によって分析結果にばらつきが出たり、属人化してしまうという課題もありました。近年、これらの課題を補完するツールとしてAI、特にChatGPTの活用が注目されています。本記事では、ChatGPTを活用したなぜなぜ分析のプロンプトの使い方や、分析のステップ、具体例を交えながら、徹底的に解説していきます。
なぜなぜ分析とは？
1. なぜなぜ分析の基本概念
なぜなぜ分析（5 Whys）は、問題の真因（根本原因）を明らかにするための手法で、「なぜ？」を5回繰り返して掘り下げていくシンプルかつ強力な分析方法です。
2. 活用例
- 製造業の品質不良調査
- サービス業の顧客クレーム分析
- 業務改善やプロセス最適化
3. 代表的な形式
事象：製品Aの納期遅延が発生した
なぜ①：必要な部品Bが届かなかったから
なぜ②：発注が遅れたから
なぜ③：発注処理が承認待ちだったから
なぜ④：承認者が出張中で対応できなかったから
なぜ⑤：承認代行のルールが定まっていなかったから
このように、問題の「見えている現象」から「構造的な原因」へと深掘りしていきます。
＊まず、初めrにchatGPTに適切なプロント文を指示するために『なぜなぜ分析の基本』を下記の記事を参考にして学習してください。
ChatGPTによる分析の新たな可能性
1. ChatGPTの特長
ChatGPTは、自然言語でのやり取りが可能な大規模言語モデルであり、次のような強みがあります：
- 多視点からのアイデア提示
- 客観的かつ漏れの少ない要因抽出
- 初心者でも簡単に分析を始められる支援力
2. 従来手法との違い
| 観点 | 従来のなぜなぜ分析 | ChatGPT活用型 |
|---|---|---|
| 必要スキル | 経験や知識が必要 | プロンプト入力でOK |
| 主観性 | 担当者に依存しやすい | 客観的な切り口が得られる |
| 属人化リスク | 高い | 低い（再現可能） |
| アイデアの幅 | 限定的 | 多様な視点をカバー |
ChatGPTによるなぜなぜ分析のステップ
ステップ1：問題の明確化
例：出荷ミスが発生した。
ステップ2：「なぜ？」をChatGPTに問いかける
プロンプト：
「以下の問題について“なぜ”を5回繰り返して深掘りして下さい。
問題：出荷ミスが発生した」
ステップ3：ChatGPTが返す応答をもとに検証
ChatGPTが提示した「なぜ」への回答をもとに、現場の実情と照らし合わせて妥当性を検証。
ステップ4：真因を特定し、再発防止策を立案
特定した真因に対し、以下のような再発防止策をChatGPTにも相談できます。
「この原因に対して実行可能な対策案を3つ提示して」
ステップ5：関係者と共有・展開
ChatGPTが生成した分析結果を要約し、Excelやパワポなどでチーム共有も可能。
ChatGPTを活用したなぜなぜ分析プロンプト
基本形
「次の問題について“なぜ”を5回繰り返して深掘りし、真因を特定してください。
問題：○○○○○」
応用形（業界別）
- 製造業：
「ラインAで製品の寸法不良が発生した問題について、なぜなぜ分析を行ってください」
- 医療業界：
「外来受付で待ち時間が長くなった原因について、なぜなぜ分析をしてください」
- サービス業：
「お客様からのクレームが増加した原因について、なぜなぜ分析をしてください」
ChatGPTへの伝え方のコツ
- 「具体的な事象」を提示する
- 「5回のなぜを意識して」と明示する
- 「再発防止策も提案して」と追加する
なぜなぜ分析アプリの活用
1. ChatGPT × Excel / スプレッドシート
ChatGPTに出力させた「なぜなぜ分析」の内容をスプレッドシートで管理することで、次のようなメリットがあります：
- 時系列での追跡が容易
- 共有・レビューが簡単
2. 専用アプリやツールとの連携
ChatGPTの出力をNotionやTrelloなどのタスク管理ツールに流すことで、改善PDCAに組み込むことができます。
3. 自作なぜなぜ分析ツールの構築
Google Apps ScriptやPythonを使って、ChatGPT APIと連携したなぜなぜ分析専用ツールを作る事例も増えています。
ChatGPTによる新たな視点の提案
ChatGPTは、人間が見落としがちな視点を補完してくれます。例として：
- 「制度面」「文化面」などの構造的課題の提起
- 異なる業種のベストプラクティスの提示
- ユーザー視点・現場視点・経営視点のバランス
例えば、ある食品工場で「異物混入」が発生した場合、ChatGPTは下記のような視点も加味して分析します：
・清掃マニュアルの更新頻度は？
・パート作業員の教育体制は？
・発見時の報告ルートに遅延は？
ChatGPT活用！なぜなぜ分析で真因を探る業界別5事例
品質不良、納期遅れ、顧客クレーム──日々の業務で発生する問題の背後には、見えにくい「真因」が潜んでいます。そこで注目されているのがなぜなぜ分析（5 Whys）です。そしてこの手法に、AIツールであるChatGPTを掛け合わせることで、よりスムーズかつ客観的な深掘りが可能になっています。
今回は、ChatGPTによるなぜなぜ分析の業界別5事例を紹介します。
① 製造業：金属部品の寸法不良
問題
製品Aの寸法にばらつきが出て、規格外のものが混在していた。
ChatGPTによるなぜなぜ分析
なぜ①：加工寸法にばらつきがあった
なぜ②：加工時の刃物の摩耗状態が管理されていなかった
なぜ③：摩耗限界をチェックするルールがない
なぜ④：定期点検のチェックリストに項目がなかった
なぜ⑤：チェックリストの作成時に品質管理部門が関与していなかった
解決策（ChatGPT提案）
- チェックリストの更新に品質部門を必ず加える
- 工具摩耗の管理にセンサーを活用
- 作業標準書の改訂
② 小売業：レジでの会計ミス
問題
顧客に誤った金額を請求してしまった。
ChatGPTによるなぜなぜ分析
なぜ①：バーコードの読み取りミスがあった
なぜ②：手入力で金額を修正した
なぜ③：商品コードと価格表が一致していなかった
なぜ④：価格改定時にPOS側が更新されていなかった
なぜ⑤：店舗側が本部への変更依頼を忘れていた
解決策（ChatGPT提案）
- 商品価格の自動更新連携システム導入
- レジ操作における再教育
- 金額確認ポップアップの実装
③ 医療業界：外来受付の待ち時間の長さ
問題
患者から「待ち時間が長い」とのクレームが急増。
ChatGPTによるなぜなぜ分析
なぜ①：予約時間通りに診察が始まらない
なぜ②：前の診察が長引いている
なぜ③：診療情報の事前確認ができていない
なぜ④：患者情報が紙で管理されている
なぜ⑤：電子カルテとの連携が進んでいない
解決策（ChatGPT提案）
- 受付〜診察フローのデジタル化
- 医師・看護師間の事前情報共有の強化
- オンライン問診の導入
④ 物流業界：誤出荷の発生
問題
商品Aではなく商品Bが顧客に届いてしまった。
ChatGPTによるなぜなぜ分析
なぜ①：ピッキングリストが間違っていた
なぜ②：在庫棚のラベルが違っていた
なぜ③：ラベル貼り替えの手順を間違えた
なぜ④：新人スタッフがマニュアルを見ていなかった
なぜ⑤：教育用マニュアルが古く、実際と違っていた
解決策（ChatGPT提案）
-
教育マニュアルの定期更新ルールの明文化と実施
→ 「3ヶ月ごと」などの見直しルールを設け、現場との整合性を維持。
⑤ サービス業（飲食店）：注文ミス
問題
お客様に違うメニューを提供してしまった。
ChatGPTによるなぜなぜ分析
なぜ①：オーダー内容と提供内容が違っていた
なぜ②：厨房スタッフが伝票を見間違えた
なぜ③：伝票の文字が小さくて読みにくかった
なぜ④：旧型のプリンタを使用していた
なぜ⑤：新システム導入の予算が却下されていた
解決策（ChatGPT提案）
システム投資に対する予算検討プロセスの見直し
→ 以下のような改善案が考えられます：
-
投資効果（ROI）の定量化を事前に提示
-
現場からの提案を経営会議で定期審議する体制構築
-
小規模導入 → 検証 → 拡大のステップ投資モデルを採用
ChatGPTは、業界を問わず**「なぜ？」を繰り返して真因に迫る」**なぜなぜ分析の力強いパートナーとなります。人的な視点だけでは気づきにくい盲点も、ChatGPTなら提案可能です。
属人化を防ぎ、再発防止の質を高めるためにも、AIとの協働分析をぜひ現場に取り入れてみてください。
なぜなぜ分析とChatGPTの未来
1. データと連携した自動化
IoTやセンサーデータとChatGPTを連携させることで、リアルタイムでのなぜなぜ分析が可能に。
2. 経験知の継承
ベテランの知識をChatGPTに蓄積し、次世代への「技術伝承」として活用。
3. 多言語・多文化対応
海外拠点でもChatGPTを通じた共通分析フレームが活用され始めており、グローバル改善にも寄与。
4. 学習とフィードバックによる進化
ChatGPTが過去のなぜなぜ分析結果から学び、より精度の高い分析支援ができるようになります。
おわりに
ChatGPTは、なぜなぜ分析における「思考の壁打ち相手」として極めて有効です。属人化を防ぎ、再現性のある分析を誰でも行えるようになる未来が近づいています。人の経験とAIの知見を掛け合わせることで、真因究明と本質的な改善がますます加速していくでしょう。
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