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。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、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します。
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
【アーカイブ配信:10/9~10/23(何度でも受講可能)】での受講もお選びいただけます。

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    セミナー趣旨

     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。

    受講対象・レベル

    現場のリーダーや新任管理者クラス

    必要な予備知識

    特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。

    習得できる知識

    ・ヒューマンエラーの発生メカニズムからの改善アプローチを理解できる
    ・生成AIを現場で有効に活用する手法を習得できる

    セミナープログラム

    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】


    キーワード:
    ヒューマンエラー,ポカミス,ロジックツリー,アナログデータ,AI,セミナー,講演

    セミナー講師

    (同)FRSコンサルティング 代表社員 古澤 智 氏

    【ご専門】
    製造業向け経営コンサルティング

    東洋大学大学院経営学研究科
    ビジネス・会計ファイナンス専攻博士前期課程
    中小企業診断士登録養成コース
    で非常勤講師を務めています。
    https://www.toyomba.jp/%E6%95%99%E5%93%A1

    セミナー受講料

    49,500円(税込、資料付)
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    主催者

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    開催日時


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