生成AIを活用した製造業におけるヒューマンエラー・ポカミスの要因分析・未然防止【LIVE配信】

０．オリエンテーション

１．ポカミス対策の基本的な考え方
　1-1．なぜ今、ポカミス対策なのか
　　（1）労働力不足時代の到来──「量」から「質」への転換 
　　（2）人の質 × 設備の質 = 生産性向上という構図 
　　（3）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）
　1-2．ポカミスを生み出す構造の理解
　　（1）品質とは「顧客の要求を満たす程度」──相対的なものさし 
　　（2）4M+1E（人・機械・材料・方法・環境）という共通フレーム 
　　（3）RG-PDCAサイクル──現状分析（Research）と目標設定（Goal）から始まる管理

２．ヒューマンエラーの発生メカニズム
　2-1．人間はなぜ間違えるのか
　　（1）認知 → 判断 → 行動 → 記憶という情報処理の流れ 
　　（2）「文字が入れ替わっても読める」脳の便利機能と落とし穴 
　　（3）意識のフェーズ別エラー発生率──注意力には限界がある
　2-2．ヒューマンエラーの3類型と対策の方向性
　　（1）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 
　　（2）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
　　（3）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 
　　（4）【ワーク】自社のポカミス事例を3類型に分類してみる

３．ロジックツリーによる要因分析と未然防止
　3-1．ロジックツリーで要因を構造化する
　　（1）ロジックツリーとは──1次要因 → 2次要因 → 3次要因への分解
　　（2）4M+1Eの視点で枝を広げる 
　　（3）「特に重要と考えられる要因」を見極めるコツ 
　　（4）【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
　3-2．ポカミスを生む4つの現場要因
　　（1）作業者自身の状態（体調・感情・経験） 
　　（2）作業環境（暑さ・騒音・照度・臭い） 
　　（3）設備・治工具（質量・距離・時間・視聴覚・形態） 
　　（4）管理者の対応（コミュニケーション・5S・標準・指導）
　3-3．守られない標準の7つの不備
　　（1）守る意味が書いていない／表現がわかりにくい等 
　　（2）「再教育の前に標準整備」が鉄則である理由 
　　（3）変化点管理──3H（初めて・変更・久しぶり）が危ない

４．現場のアナログデータ × 生成AI活用
　4-1．なぜ今、製造業で生成AIなのか
　　（1）「人とAIの役割」──役割分担の考え方 
　　（2）AIは「置き換える道具」ではなく「増幅する相棒」 
　　（3）中小製造業にこそ生成AIが効く理由
　4-2．現場に埋もれる3つのアナログデータを活かす
　　（1）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 
　　（2）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 
　　（3）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
　4-3．ヒューマンエラー対策へのAI活用シーン（デモ紹介）
　　（1）ロジックツリー作成の「壁打ち相手」としてのAI 
　　（2）ヒヤリハット情報の自動分類と3類型へのマッピング 
　　（3）暗黙知をマニュアル化──「動画 → 手順書」のワークフロー 
　　（4）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
　4-4．AI導入で失敗しないための注意点
　　（1）情報セキュリティとデータの扱い方 
　　（2）「使えるAIにする」ための現場側の準備 
　　（3）小さく始めて広げる進め方

【質疑応答】