問題解決の羅針盤：根本原因分析とデータ分析の活用法は？根本原因分析、データ分析、バイアスを理解し、問題解決能力を高める

今回の記事では、問題解決における根本原因分析、データ分析、そして思考の偏りについて解説していきます。

問題解決能力を向上させるためのヒント満載です。

問題解決への第一歩：根本原因と原因因子の違い

問題解決への第一歩として、根本原因と原因因子の違いを理解することが重要です。

この章では、日本航空123便墜落事故を例に、根本原因究明の難しさを解説します。

根本的原因の重要性とは

✅ 1985年の日本航空123便墜落事故について、原因究明の難しさや、事故調査におけるRoot Cause分析の重要性を説いている。

✅ 事故原因の特定には、様々な要因が複雑に絡み合っているため、多角的な視点からの調査が必要であると述べている。

✅ 再発防止のためには、CAPA（是正処置と予防処置）を活用し、根本原因を突き止めることが重要であると強調している。

さらに読む ⇒イーコンプライアンス トップページ出典/画像元: https://ecompliance.co.jp/CAPA/rootcause.html

日本航空123便墜落事故の事例は、原因究明の複雑さを物語っていますね。

事故調査におけるRoot Cause分析の重要性を改めて認識しました。

CAPAの活用についても、再発防止のために不可欠だと感じました。

製造業における問題解決は、表面的な対応だけでは根本的な解決には至りません。

問題の真の原因を突き止めるためには、原因因子と根本原因の違いを理解することが重要です。

原因因子は問題に「寄与」する要素であり、表面的な修正では再発を防げません。

一方、根本原因は問題の根本的な理由であり、これに対処することで問題の再発を防止できます。

具体例として、ラベル貼り間違いによる不合格のバッチを挙げ、安易な対応（ラベル更新、オペレーター再教育）では根本的な解決にはならないと説明します。

この違いを明確にするために、定義、視認性、複雑さ、修正の労力、再発防止の観点から比較検討し、根本原因がより深い調査と広範な変更を必要とすることを明らかにします。

えー、根本原因とか難しそうやん？でも、問題の深いトコまで見つけんと、また同じこと繰り返すってことか！なんかちょっと怖いけど、大事なことなんやね！

根本原因分析の実践：ツールとアプローチ

根本原因分析の実践として、特性要因図などのツールとアプローチを学びます。

製造業における問題解決に役立つ具体的な手法を解説し、問題解決能力を高めます。

特性要因図（フィッシュボーン図）の書き方

✅ 特性要因図（フィッシュボーン図）は、問題の原因と結果の関係を視覚的に表現し、原因究明を目的としたフレームワークであり、製造業や様々な分野で活用されています。

✅ 特性要因図は「特性」「要因」「原因」の3要素で構成され、問題となる「特性」を起点に、影響する「要因」を大骨、中骨、小骨と細分化し、最終的に「原因」を特定するプロセスです。

✅ 特性要因図は、QC7つ道具の一つであり、なぜなぜ分析とは異なり、推測を含めた幅広い要因を考慮して原因を究明する手法であり、製造業における4M（人材、機械、材料、方法）などの要素も考慮されます。

さらに読む ⇒パーソルクロステクノロジーのIT・機電エンジニア向け派遣求人サイト出典/画像元: https://staff.persol-xtech.co.jp/hatalabo/mono_engineer/692.html

特性要因図って、問題の原因を視覚的に整理できるんですね！QC7つ道具の一つというのも、信頼できます。

5Whysも、私たちでもすぐに実践できそうですね。

根本原因を特定するための具体的なツールとして、5Whys（なぜを5回繰り返す）、フィッシュボーン図（石川図）、バリア分析、変更分析が紹介されます。

これらのツールを活用することで、問題の真の原因を特定し、持続的な改善を実現できます。

原因因子から根本原因へ移行するための構造化されたアプローチの重要性も強調されます。

これらの手法を駆使することで、製造業における問題の根本的な解決に繋げることができます。

俺、こういうの結構好きかもしれん。なんか、パズルみたいで面白いっちゃね。問題解決って、かっこいいやん？