#75 AIによる「なぜなぜ分析」支援：生成AIを携帯して現場へ、チャレンジ AI×100業務（製造業）
製造現場の品質改善に欠かせない「なぜなぜ分析」。
しかし、原因の見落としや分析の深掘りが難しいといった課題を感じている方も多いのではないでしょうか？
大切なのは、データの収集と分析です。
携帯端末があれば、発生現場（or 安全な周辺）でのなぜなぜを強力にサポートします。
＊それでは、スタートです。
＊執筆者は以下を参照してください。
使ったツール・準備したこと
GPTs／Gemini Gemを自作する
やってみたこと｜コード・ステップ紹介
実行した内容の簡単な流れ
「なぜなぜ分析」「プロンプト」と検索すれば、多くのサイトがヒットしますが、今回は、以下を参考に作成しました。
どの例でも大切なことですが、処置によって問題が解決する段階で終わりです（杓子定規に５回やらなくていい）。実際の現場で集まる関係者しか、どこで終わるか把握できないと思います。
■ 事例「シャフト製造ラインのプレス機が故障した。」
この問題に対し以下が出力されます。上記は、こちらの投げかけに対し、以下のような５択にしてくれます。
加工条件が不適切だった (設定ミス、普段と違う材料を使ったなど)
機械の機構部（動く部分）に異常があった (部品の摩耗、潤滑不足、異物のかみ込みなど)
電気系統（モーターや配線）に問題があった (モーター自体の不具合、配線の劣化や接触不良など)
金型に問題があった (金型の摩耗や破損、取り付け不良など)
加工される材料自体に一時的な問題があった (材料の厚み不均一、硬さの異常など)
1～5の中に近いものがあれば選択します。どのプロンプトも延々と５回つづくので、処置によって問題が解決する段階で終えてください。
今後の展開・アイデア
次回取り組みたいこと；
・KYT支援
