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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

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ヒューマンエラーの発生メカニズムは「知識不足型」「うっかり型」「自己流型」の3つに大別され、それぞれ対策の方向性が全く異なります。
本セミナーでは、この分類を起点にロジックツリーで4M+1E (人・機械・材料・方法・環境) の視点から要因を掘り下げ、再発防止から未然防止へとつなげる手法をお伝えいたします。
加えて、現場にあふれる「アナログデータ × 生成AI」の活用についても解説いたします。

日時

延期 (日程未定)

プログラム

製造業の現場で繰り返されるポカミス・ヒューマンエラーは、「注意不足」と精神論で片づけられがちですが、その背景には必ず構造的な要因が潜んでいます。本セミナーの出発点は、ヒューマンエラーの発生メカニズムを正しく理解することです。エラーは「知識不足型」「うっかり型」「自己流型」の3つに大別され、それぞれ対策の方向性が全く異なります。この分類を起点にロジックツリーで4M+1E (人・機械・材料・方法・環境) の視点から要因を掘り下げ、再発防止から未然防止へとつなげる手法をお伝えします。 　加えて本セミナーの新しい柱が、現場にあふれる「アナログデータ × 生成AI」の活用です。手書きの作業日報、ヒヤリハットメモ、ベテランの口頭ノウハウ (音声) 、不良品の写真 – - 埋もれていた現場の生データをAIが読み取り、構造化し、傾向分析やマニュアル化まで行える時代になりました。人とAIの役割分担で、未然防止と暗黙知の組織知化を加速させる道筋を、参加者の皆様と共に描いていきます。

  1. オリエンテーション
  2. ポカミス対策の基本的な考え方
    1. なぜ今、ポカミス対策なのか
    2. 労働力不足時代の到来──「量」から「質」への転換
    3. 人の質 × 設備の質 = 生産性向上という構図
    4. 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
    5. ポカミスを生み出す構造の理解
    6. 品質とは「顧客の要求を満たす程度」──相対的なものさし
    7. 4M+1Eという共通フレーム
      • 人 (Man)
      • 機械 (Machine)
      • 材料 (Material)
      • 方法 (Method)
      • 環境 (Environment)
    8. RG – PDCAサイクル──現状分析 (Research) と目標設定 (Goal) から始まる管理
  3. ヒューマンエラーの発生メカニズム
    1. 人間はなぜ間違えるのか
    2. 認知 → 判断 → 行動 → 記憶という情報処理の流れ
    3. 「文字が入れ替わっても読める」脳の便利機能と落とし穴
    4. 意識のフェーズ別エラー発生率──注意力には限界がある
    5. ヒューマンエラーの3類型と対策の方向性
    6. 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
    7. 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
    8. 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
    9. 【ワーク】自社のポカミス事例を3類型に分類してみる
  4. ロジックツリーによる要因分析と未然防止
    1. ロジックツリーで要因を構造化する
    2. ロジックツリーとは──一次要因 → 二次要因 → 三次要因への分解
    3. 4M+1Eの視点で枝を広げる
    4. 「特に重要と考えられる要因」を見極めるコツ
    5. 【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
    6. ポカミスを生む4つの現場要因
    7. 作業者自身の状態
      • 体調
      • 感情
      • 経験
    8. 作業環境
      • 暑さ
      • 騒音
      • 照度
      • 臭い
    9. 設備
      • 治工具
      • 質量
      • 距離
      • 時間
      • 視聴覚
      • 形態
    10. 管理者の対応
      • コミュニケーション
      • 5S
      • 標準
      • 指導
    11. 守られない標準の7つの不備
    12. 守る意味が書いていない/表現がわかりにくい等
    13. 「再教育の前に標準整備」が鉄則である理由
    14. 変化点管理
      • 3Hが危ない
        • 初めて
        • 変更
        • 久しぶり
  5. 現場のアナログデータ × 生成AI活用
    1. なぜ今、製造業で生成AIなのか
    2. 「人とAIの役割」──役割分担の考え方
    3. AIは「置き換える道具」ではなく「増幅する相棒」
    4. 中小製造業にこそ生成AIが効く理由
    5. 現場に埋もれる3つのアナログデータを活かす
    6. 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
    7. 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
    8. 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
    9. ヒューマンエラー対策へのAI活用シーン (デモ紹介)
    10. ロジックツリー作成の「壁打ち相手」としてのAI
    11. ヒヤリハット情報の自動分類と3類型へのマッピング
    12. 暗黙知をマニュアル化──「動画 → 手順書」のワークフロー
    13. 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
    14. AI導入で失敗しないための注意点
    15. 情報セキュリティとデータの扱い方
    16. 「使えるAIにする」ための現場側の準備
    17. 小さく始めて広げる進め方
    • 質疑応答

受講料

  • 1名様: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
  • 複数名: 22,500円(税別) / 24,750円(税込)

案内割引・複数名同時申込割引について

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  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

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  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2026年10月9日〜23日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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