ChatGPTソラ先生と学ぶ！中級者のためのAI実践講座【第6回】ChatGPTで原因分析をする方法｜問題の本当の原因を探る仮説・検証の実践講座
こんにちは、ソラ先生です。
前回は、ChatGPTを使って複数の選択肢を比較し、判断基準や優先順位を整理する方法を学びました。
今回は、仕事や日常生活で問題が発生したとき、原因を調べて解決につなげる方法を考えてみましょう。
テーマは「原因分析」です。
例えば、こんな経験はありませんか？
「最近、仕事のミスが増えている」
「以前は問題なかったのに、急に作業時間が長くなった」
「ホームページへの問い合わせが減っている」
「何度修正しても、同じ不具合が発生する」
問題が起きたとき、すぐに対策を考えたくなるものです。
しかし、原因が分からないまま対策を実施しても、問題が解決するとは限りません。
一時的に改善しても、しばらくすると同じ問題が発生することがあります。
そんなとき、ChatGPTを活用すると、問題を整理し、考えられる原因を洗い出し、検証方法を組み立てる手助けができます。
今回は、「問題を理解する → 原因を考える → 仮説を立てる → 検証する → 対策を実施する → 結果を確認する」 という流れを、具体的な事例を使って学んでいきます。
1．問題が起きたとき、すぐに原因を決めつけない
例えば、会社で納期遅れが発生したとします。
お客様から注文を受け、製品を製作して納品する仕事です。
通常なら問題なく納品できるのに、最近は予定より遅れる案件が増えています。
そこでChatGPTに相談してみましょう。
質問①
「製造業で納期遅れが増えています。どうすれば改善できますか？」
この質問に対して、AIは次のような対策を提案するかもしれません。
- 生産計画を見直す
- 作業の進捗管理を強化する
- 材料の在庫を確保する
- 作業者の教育を実施する
- 工程間の連絡を改善する
どれも検討する価値があります。
しかし、ここで重要なことがあります。
納期遅れの原因は、本当に生産現場にあるのでしょうか？
例えば、受注した時点で納期設定が厳しすぎた可能性もあります。
図面の確認に時間がかかっていたのかもしれません。
材料の入荷が遅れていた可能性もあります。
あるいは、製作そのものは予定どおりだったのに、検査や出荷の手配で時間がかかっていたのかもしれません。
同じ「納期遅れ」という結果でも、原因が異なれば必要な対策も変わります。
だからこそ、最初から対策を決めつけないことが大切なのです。
2．問題と原因を分けて考える
原因分析で最初に行いたいのは、発生している問題を正確に表現することです。
例えば、
「最近、仕事がうまく回っていない」
という説明では、何が問題なのか分かりません。
そこで、状況を具体的にしてみます。
「先月、納品した30件のうち6件で、当初の予定日より納品が遅れた」
これなら、問題の内容が明確になります。
さらに、いつ、どの工程で、どの程度の遅れが発生したのか確認できれば、調査の範囲を絞ることができます。
ChatGPTには、次のように依頼してみましょう。
実践プロンプト①
「会社で納期遅れが増えています。原因を分析したいので、まず問題の発生状況を整理するために必要な質問をしてください。原因や対策を決めつけず、一つずつ確認してください」
このように質問すると、AIに問題の整理を手伝ってもらえます。
例えば、次のような質問が考えられます。
「納期遅れは、いつ頃から増えていますか？」
「すべての製品で発生していますか？」
「特定のお客様や製品に集中していますか？」
「受注から納品までのどの段階で遅れが発生していますか？」
「以前と比較して変わったことはありますか？」
これらの質問に答えていくことで、問題の特徴が見えてきます。
重要なのは、最初からすべての答えを知っている必要はないということです。
分からないことがあれば、確認する方法をAIと一緒に考えればよいのです。
3．原因の候補を整理する
問題の状況が分かってきたら、次は原因の候補を考えます。
ここでは、まだ結論を出しません。
可能性のある原因を、いくつかのグループに分けてみましょう。
例えば、製造業の納期遅れなら、次のような分類が考えられます。
| 分類 | 考えられる原因 |
|---|---|
| 受注・営業 | 納期設定、仕様確認、情報伝達 |
| 設計 | 図面の不備、仕様変更、設計承認 |
| 調達 | 材料の入荷遅延、部品不足 |
| 製造 | 設備停止、作業時間の増加、加工不良 |
| 検査 | 検査待ち、再測定、品質問題 |
| 出荷 | 梱包、運送手配、出荷指示 |
| 管理 | 工程間の連携、進捗確認、優先順位 |
このように分類すると、問題を一つの部署や担当者だけの責任として考えることを避けやすくなります。
ChatGPTには、次のように依頼できます。
実践プロンプト②
「製造業の納期遅れについて、受注、設計、調達、製造、検査、出荷、工程管理の観点から原因候補を整理してください。それぞれについて、実際に原因かどうかを確認するための情報も示してください」
ただし、AIが挙げた原因は、あくまで候補です。
実際の会社で発生している原因とは限りません。
原因を思いつくことと、原因を確認することは別なのです。
4．実践例｜納期遅れの原因を一緒に調べる
ここからは、ChatGPTとの対話を想定しながら、もう少し具体的に分析してみましょう。
ある会社では、30件の納品のうち6件で遅れが発生しました。
担当者が受注記録と工程記録を確認したところ、遅れた6件のうち4件で、材料の入荷が当初予定より遅れていたことが分かりました。
この情報をAIに伝えます。
利用者：
「納期が遅れた6件のうち、4件で材料の入荷遅延が発生していました。材料の入荷遅延が主な原因と考えてよいでしょうか？」
ChatGPTの回答例：
「材料の入荷遅延が関係している可能性は高まっています。しかし、入荷遅延と納品遅延の関係を確認する必要があります。材料が予定どおり入荷していれば、納期を守れたかどうか調べましょう」
この回答には重要な考え方が含まれています。
材料の入荷が遅れていたという事実と、それが納期遅れの原因だったという判断は、同じではありません。
例えば、材料が2日遅れても、製造工程に十分な余裕があれば納期を守れる場合があります。
逆に、予定どおり材料が入荷していても、加工や検査の遅れによって納期に間に合わない場合もあります。
そこで、さらに調べてみます。
利用者：
「材料が遅れた4件について確認したところ、3件は材料の入荷を待って製造を開始していました。残り1件は、材料入荷後の加工工程でも予定より時間がかかっていました」
ChatGPTの回答例：
「3件については材料の入荷遅延が製造開始に影響したことが分かります。ただし、最終的な納期遅れへの影響日数も確認する必要があります。残り1件は、材料の入荷と加工工程の両方を調べる必要があります」
このように情報を追加することで、原因の候補を少しずつ絞り込めます。
ここで大切なのは、AIが最初から原因を知っていたわけではないことです。
実際の記録を確認し、その結果をもとに考えを更新しているのです。
5．「なぜ？」を繰り返して原因を深掘りする
原因分析には、「なぜ？」を繰り返しながら問題を掘り下げる方法があります。
一般に「なぜなぜ分析」や「5 Whys」と呼ばれる考え方です。
例えば、材料の発注が遅れていた場合を考えます。
問題：材料の発注が予定より遅れた
なぜ発注が遅れたのでしょうか。
「必要な材料の情報が担当者に届いていなかったから」
では、なぜ情報が届いていなかったのでしょうか。
「図面の変更があったものの、材料担当者へ変更内容が共有されていなかったから」
では、なぜ共有されなかったのでしょうか。
「変更後の連絡方法が明確に決められていなかったから」
ここまで考えると、最初は材料の発注遅れだった問題が、情報共有の仕組みに関係している可能性が見えてきました。
しかし、注意点があります。
「なぜ？」を5回繰り返せば、必ず本当の原因に到達するわけではありません。
また、一つの問題に複数の原因が関係している場合もあります。
途中で根拠のない推測を重ねれば、もっともらしい説明ができても、正しい分析にはなりません。
そこで、ChatGPTには次のように指示します。
実践プロンプト③
「この問題について、なぜなぜ分析を行いたいです。確認できた事実と推測を区別しながら、原因を深掘りしてください。根拠が不足する段階では、次に確認すべきことを質問してください」
こうすることで、単に「なぜ」を繰り返すのではなく、事実を確認しながら分析を進められます。
6．相関関係と因果関係を混同しない
原因を分析するときには、もう一つ注意したいことがあります。
それは、二つの出来事が同時に発生しているからといって、一方がもう一方の原因とは限らないことです。
例えば、ホームページをリニューアルした翌月に、問い合わせ件数が増えたとします。
すると、
「リニューアルしたから問い合わせが増えた」
と考えたくなるかもしれません。
もちろん、その可能性はあります。
しかし、ほかの要因も考えられます。
同じ時期に新しい記事を公開していたかもしれません。
取引先からの紹介が増えていた可能性もあります。
季節的に問い合わせが増える時期だったのかもしれません。
つまり、リニューアルと問い合わせ増加が同時期に起きたことだけでは、因果関係を断定できません。
ChatGPTには、次のように質問してみましょう。
実践プロンプト④
「ホームページのリニューアル後に問い合わせが増えました。リニューアルの効果である可能性と、それ以外の原因を考えてください。それぞれを確認するために、どのようなデータが必要か整理してください」
このような使い方は、仕事だけでなく、さまざまな調査に役立ちます。
同時に起きたことと、原因になったことを分けて考える。
これは、AIを使った原因分析でも重要な基本です。
7．仮説を立てるとは、どういうこと？
原因分析では「仮説」という言葉がよく使われます。
仮説とは、まだ確定していないものの、事実を説明できる可能性のある考え方です。
例えば、納期遅れについて次のような仮説を立てたとします。
仮説A：材料の発注が遅れている
仮説B：材料メーカーの納期が長くなっている
仮説C：製造工程の予定時間が短く設定されている
これらは、いずれも納期遅れの原因になり得ます。
しかし、どれが実際の原因なのかは確認が必要です。
そこで、それぞれについて検証方法を考えます。
| 仮説 | 確認する情報 |
|---|---|
| A：発注遅れ | 受注日、発注日、発注指示の記録 |
| B：仕入先の納期長期化 | 過去と現在の回答納期、入荷実績 |
| C：工程時間の見積不足 | 予定工数と実績工数、製品ごとの差 |
このように、仮説と確認方法をセットで考えると、調査の方向が明確になります。
ChatGPTには次のように依頼できます。
実践プロンプト⑤
「納期遅れについて3つの仮説を立てました。それぞれの仮説を検証するために必要な記録やデータを整理してください。また、どのような結果が出れば、その仮説を見直す必要があるか説明してください」
ここで重要なのは、自分の仮説を正しいと証明するためだけに調査しないことです。
間違っている可能性も考えながら、事実を集めていきましょう。
8．原因を一つに決めなくてもよい
実際の問題では、複数の原因が重なっていることがあります。
例えば、納期遅れが発生した案件について、次のような状況だったとします。
材料の発注が1日遅れた。
仕入先からの入荷がさらに2日遅れた。
加工工程でも予定より1日長くかかった。
この場合、どれか一つだけが原因だと決めることは適切ではありません。
また、それぞれの遅れを単純に合計すれば、納期への影響が分かるとも限りません。
作業を並行して進められる工程があれば、実際の納期への影響は変わるからです。
そこで、工程のつながりを確認する必要があります。
例えば、材料が入荷しなければ加工を開始できないのか。
別の作業を先に進めることができたのか。
検査や出荷の予定には余裕があったのか。
このような条件を調べることで、複数の原因がどのように問題へ影響したのか考えられます。
複雑な問題ほど、原因を一つに決めつけない姿勢が重要です。
9．対策を実施する前に、小さく試す
原因の候補が絞り込めたら、次は対策を検討します。
しかし、いきなり会社全体の仕組みを変更すると、予想していなかった問題が発生する可能性があります。
例えば、納期管理を改善するために、新しいシステムを導入するとします。
ところが、実際には既存の仕事の進め方と合わず、入力作業だけが増えてしまうかもしれません。
そこで、まず一部の業務で試す方法があります。
例えば、特定の製品グループだけで新しい管理方法を試す。
一定期間だけ、工程ごとの実績を詳しく記録する。
一つの部署で情報共有の方法を変更し、問題が改善するか確認する。
このように、影響範囲を限定して試すことで、変更の効果と問題点を確かめられます。
ChatGPTには次のように相談できます。
実践プロンプト⑥
「納期管理の改善策を検討しています。会社全体で一度に変更するのではなく、一部の業務で試したいです。試行する範囲、期間、確認する指標、結果の判断方法を整理してください」
ただし、安全性や法令遵守に関係する問題などでは、試験的な対応だけでは不十分な場合があります。
緊急の対策が必要かどうかは、問題の重大性を踏まえて判断しましょう。
10．改善したように見えても、原因が解決したとは限らない
対策を実施した後、納期遅れが減ったとします。
例えば、対策前は30件中6件の納期遅れがあったのに対し、対策後は30件中2件になりました。
割合では、20％から約6.7％への減少です。
これは改善を示す結果の一つです。
しかし、この数字だけで、対策が効果を発揮したと断定することはできません。
対象となる製品の難易度が変わっているかもしれません。
仕事量が減っていた可能性もあります。
材料の供給状況が改善しただけかもしれません。
また、30件という比較的小さな件数では、偶然の変動も考慮する必要があります。
そこで、ChatGPTには次のように質問します。
実践プロンプト⑦
「納期遅れの割合が20％から約6.7％に減りました。この結果から何が分かり、何がまだ判断できないのか整理してください。対策の効果を確認するために、追加で必要な情報も教えてください」
このように確認することで、改善結果を過大評価することを避けられます。
11．失敗した対策からも学べる
原因を分析し、対策を実施しても、期待した結果にならないことがあります。
例えば、工程管理を強化したにもかかわらず、納期遅れが減らなかった場合です。
ここで、
「対策は失敗だった」
と結論づけるだけでは、次につながりません。
なぜ効果が出なかったのかを調べる必要があります。
対策そのものが原因に合っていなかったのか。
対策の実施方法に問題があったのか。
改善を判断する期間が短すぎたのか。
別の原因が大きく影響していたのか。
ChatGPTには次のように質問します。
実践プロンプト⑧
「納期管理の改善策を実施しましたが、期待した効果が得られませんでした。原因の仮説が間違っていた可能性、対策の実施方法に問題があった可能性、評価方法に問題があった可能性を分けて検討してください」
これによって、うまくいかなかった理由を整理できます。
大切なのは、失敗を単なる結果として終わらせないことです。
期待した結果にならなかったことも、新しい情報なのです。
12．仕事以外の問題にも応用できる
ここまで、製造業の納期遅れを題材にしてきました。
しかし、原因分析の考え方は日常生活でも活用できます。
例えば、パソコンの動作が急に遅くなった場合です。
考えられる原因には、ストレージ容量の不足、メモリの使用状況、更新処理、ソフトウェアの不具合などがあります。
この場合、すぐに新しいパソコンを購入するのではなく、現在の状態を調べることから始められます。
また、家庭で電気料金が急に高くなった場合にも応用できます。
電力使用量そのものが増えたのか。
電気料金の単価が変わったのか。
季節によって冷暖房の使用時間が増えたのか。
複数の要因が関係しているかもしれません。
このような場合も、AIと一緒に確認項目を整理し、実際の請求書や使用量の記録を調べることで、原因に近づける可能性があります。
13．今日の実践課題｜原因分析を体験してみよう
今回は、身近な問題を一つ選んで、ChatGPTと一緒に原因分析を行ってみましょう。
ここでは、パソコンの動作が遅くなったケースを例にします。
ステップ① 問題を説明する
ChatGPTに次のように質問してください。
「最近、パソコンの動作が遅くなりました。原因を調べたいので、必要な情報を一つずつ質問してください。原因を決めつけずに進めてください」
ステップ② 現在の状態を整理する
どのような操作で遅くなるのか。
いつ頃から発生しているのか。
特定のソフトウェアだけなのか。
パソコン全体の動作が遅いのか。
こうした情報を整理します。
ステップ③ 原因の候補を挙げる
「これまでの情報から考えられる原因を整理してください。確認できた事実と推測を区別してください」
ステップ④ 確認方法を考える
「原因を絞り込むために、どの項目から確認すればよいか、順番を提案してください」
ステップ⑤ 一つずつ確認する
AIが提案した確認方法を検討し、安全に実施できる内容から試します。
設定変更やファイル削除などを行う前には、必要に応じてバックアップを確認してください。
ステップ⑥ 結果を伝える
確認した結果をChatGPTへ伝えます。
「確認したところ、ストレージの空き容量には十分な余裕がありました。この結果を踏まえて、次に確認する項目を考えてください」
ステップ⑦ 対策後の結果を確認する
問題が改善した場合は、何が変わったのか記録します。
改善しなかった場合は、原因の候補や確認方法を見直します。
この練習では、必ず問題を解決することが目的ではありません。
問題を整理し、仮説を立て、実際の結果を使って考えを修正することを体験してください。
14．原因分析でAIに任せてよいこと、任せきれないこと
ChatGPTは、原因の候補を整理したり、調査の順番を考えたりすることができます。
また、実際の測定結果や業務記録を与えれば、傾向を整理したり、比較表を作成したりする手助けもできます。
しかし、AIが実際の現場を確認していない場合、その状況を正確に把握できるわけではありません。
機械の振動や異音。
製品の加工状態。
作業者が実際に経験している問題。
設備の操作方法や安全上の制約。
こうした情報は、現場での確認が必要になる場合があります。
また、原因分析に使う資料が間違っていれば、AIの分析結果も不正確になる可能性があります。
そのため、AIの役割と人間の役割を分けて考えることが重要です。
AIには、調査項目の整理や仮説の検討を手伝ってもらう。
人間は、現実の状況を確認し、実際の結果と照らし合わせる。
この組み合わせによって、より実践的な原因分析を進められます。
15．問題が解決した後に考えたいこと
原因が分かり、対策によって問題が改善したとします。
しかし、そこで終わりにしないことも大切です。
例えば、納期遅れの原因が情報共有の不備だった場合です。
担当者が注意するだけでは、時間が経つと同じ問題が再発するかもしれません。
そこで、変更情報を共有する手順を明確にする。
必要な確認項目を整理する。
誰が、いつ、何を確認するのか決める。
こうした仕組みづくりを検討することができます。
ただし、管理を厳しくすれば必ず改善するわけではありません。
確認作業が増えすぎると、別の問題が発生する可能性もあります。
そのため、再発防止策についても、実施後の効果を確認する必要があります。
問題を解決するとは、一度だけ改善することではありません。
同じ問題が発生しにくい状態をつくり、必要に応じて改善を続けることなのです。
まとめ｜原因を決めつけず、事実から問題の本質を探る
今回は、ChatGPTを使った原因分析の方法を学びました。
大切なポイントは、次のとおりです。
- 問題が発生しても、すぐに原因を決めつけない。
- 何が、いつ、どの程度発生しているのか整理する。
- 原因の候補を複数の視点から考える。
- 事実と推測を区別する。
- 仮説を立て、確認するための情報を集める。
- 相関関係と因果関係を混同しない。
- 対策を実施したら、実際の結果を確認する。
- 期待した結果にならなかった場合も、原因を考えて改善する。
ChatGPTは、問題に対して多くの解決方法を提案できます。
しかし、提案が多いことと、実際の問題を解決できることは別です。
重要なのは、現実に何が起きているのかを理解することです。
最初に考えた原因が間違っていたとしても、問題はありません。
新しい事実が見つかれば、仮説を修正すればよいのです。
対策を実施して期待した効果が出なかったとしても、そこから学べることがあります。
大切なのは、同じ考え方や方法に固執せず、結果を確認しながら改善していくことです。
AIと一緒に問題を考える価値は、すぐに答えを出せることだけではありません。自分では気づかなかった原因や可能性を見つけ、現実の事実と照らし合わせながら、解決へ近づけることです。
問題を理解し、調べ、考え、試し、結果から学ぶ。
この積み重ねが、実務でAIを活用する力につながります。
次回【中級編・第7回】
「ChatGPTで業務改善を進める方法｜作業のムダを見つけ、効率化する実践講座」
次回は、日常の仕事に潜んでいるムダや手戻りを見つけ、AIと一緒に改善方法を考えます。
仕事を単純に減らすのではなく、必要な仕事の品質を保ちながら、より効率的な進め方を探していきましょう。
