製造業の品質管理部門のためのChatGPT活用ガイド｜FMEA分析を効率化する実践プロンプト集

製造業の品質管理部門で日々FMEA分析に取り組んでいる方へ。故障モードの洗い出しや影響度の評価に時間がかかりすぎて、本来注力すべき改善活動に手が回らないと感じていませんか。

FMEA（Failure Mode and Effects Analysis：故障モード影響解析）は製品品質を守るために不可欠な手法ですが、網羅的な分析には膨大な時間と労力がかかります。特に新製品開発や工程変更の際には、限られた時間の中で精度の高いFMEAを完成させなければならず、プレッシャーを感じている方も多いのではないでしょうか。

ChatGPTをはじめとする生成AIを活用すれば、FMEA分析の効率を大幅に向上させることができます。本記事では、品質管理の実務に即した具体的な活用方法と、すぐに使えるプロンプト例を詳しく解説します。

製造業の品質管理部門が抱える課題

製造業の品質管理部門では、FMEAをはじめとする品質管理活動に多くの時間を費やしています。しかし、現場では様々な課題が浮き彫りになっています。

時間が足りないという現実

新製品開発のスケジュールは年々タイトになっています。設計変更や工程変更が発生するたびにFMEAの見直しが必要になりますが、十分な時間を確保できないことが一般的です。

品質管理部門のメンバーは、FMEA作成だけでなく、日常の品質監査、不具合対応、サプライヤー管理など多岐にわたる業務を抱えています。その中でFMEAに十分な時間を割くことは容易ではありません。

結果として、過去のFMEAをコピーして部分的に修正するだけになってしまい、新しい故障モードを見落とすリスクが高まります。

経験者への依存度が高い

精度の高いFMEAを作成するには、製品や工程に関する深い知識と、過去の不具合経験が必要です。しかし、ベテラン社員の退職により、こうしたノウハウが失われつつある企業も少なくありません。

若手メンバーにFMEA作成を任せても、「どこまで細かく分析すればいいのか」「どのような故障モードを考えればいいのか」がわからず、品質にばらつきが生じます。

部門間の連携が難しい

FMEAは本来、設計、製造、品質管理など複数の部門が協力して作成すべきものです。しかし、各部門が多忙なため、十分な情報共有やディスカッションの時間が取れないのが実情です。

結果として、品質管理部門だけでFMEAを完成させることになり、現場の実態とずれた内容になってしまうケースもあります。

ChatGPTが品質管理業務にもたらすメリット

生成AIの活用により、これらの課題を大幅に改善できる可能性があります。

故障モード洗い出しの効率化

ChatGPTは、製品の仕様や工程の情報を与えることで、考えられる故障モードを網羅的にリストアップする手助けをしてくれます。ベテラン社員の頭の中にある「こういう問題が起きやすい」という知見を、AIが補完する形で提示できます。

これにより、若手メンバーでも見落としの少ないFMEAを作成できるようになります。もちろん、AIの提案をそのまま使うのではなく、現場の実態に照らして精査する必要がありますが、検討の叩き台としては非常に有用です。

記述の標準化と品質向上

FMEAの記述方法は作成者によってばらつきがあります。ある人は詳細に書き、ある人は簡潔に書く。こうしたばらつきは、後からFMEAを見返したときの理解度に影響します。

ChatGPTに適切なプロンプトを与えることで、記述の粒度や表現を標準化できます。誰が作成しても一定の品質を保つことができるようになります。

多言語対応の容易化

海外拠点との協業や、グローバルサプライヤーとの情報共有が必要な場面では、FMEAの翻訳が求められることがあります。ChatGPTは、技術用語を適切に扱いながら、英語や中国語などへの翻訳をサポートできます。

過去事例の検索と活用

過去に作成したFMEAから類似の事例を探し出し、参考にすることができます。膨大なFMEAデータベースの中から、関連する情報を効率的に見つけ出す手助けをしてくれます。

FMEA分析の基本とChatGPT活用のポイント

ChatGPTを効果的に活用するには、FMEA分析の基本的な流れを理解しておく必要があります。

FMEA分析の基本ステップ

FMEA分析は、一般的に以下のステップで進めます。

対象の明確化：分析対象となる製品、部品、工程を明確にします。
機能の洗い出し：対象がどのような機能を持つかをリストアップします。
故障モードの特定：各機能に対して、どのような故障が起こり得るかを洗い出します。
影響の評価：故障が発生した場合の影響を評価します（重要度）。
原因の特定：故障がなぜ起こるのか、根本原因を特定します。
発生度の評価：故障がどの程度の頻度で発生するかを評価します。
検出度の評価：故障を事前に検出できる可能性を評価します。
リスク優先度の算出：重要度 × 発生度 × 検出度でRPN（Risk Priority Number）を算出します。
対策の立案：RPNが高い項目について、改善対策を立案します。
対策後の再評価：対策実施後、RPNがどの程度低減したかを確認します。

ChatGPTが特に役立つ場面

この一連のプロセスの中で、ChatGPTが特に効果を発揮するのは以下の場面です。

故障モードの洗い出し（ステップ3）

経験の浅いメンバーでも、AIの提案を参考にすることで、見落としを減らせます。

原因分析の支援（ステップ5）

なぜ故障が起こるのか、複数の視点から原因を考える際の壁打ち相手として活用できます。

対策案の検討（ステップ9）

他社事例や一般的な対策手法を参考にしながら、効果的な対策を立案できます。

文書の整形と標準化

FMEAシートの記述を統一された形式で整えることができます。

AIに任せてはいけない部分

一方で、以下の判断はAIに任せず、必ず人間が行う必要があります。

最終的なリスク評価：重要度、発生度、検出度の数値は、現場の実態を知る人間が判断すべきです。
対策の優先順位決定：コスト、技術的実現性、スケジュールを考慮した判断が必要です。
責任の所在：FMEAの内容について、最終的な責任を負うのは人間です。AIの提案を鵜呑みにせず、必ず検証してください。

すぐに使えるFMEA作成プロンプト集

ここからは、実務でそのまま使える具体的なプロンプト例を紹介します。

故障モードの洗い出しプロンプト

あなたは製造業で30年の経験を持つ品質管理のエキスペート です。FMEA分析のサポートをお願いします。

## 分析対象
製品名：[製品名を入力]
部品名：[部品名を入力]
主な機能：[部品の機能を入力]
使用環境：[使用環境の条件を入力]

## 依頼内容
この部品について、考えられる故障モードを網羅的にリストアップしてください。

## 出力形式
以下の形式で、最低10個以上の故障モードを提案してください。

1. 故障モード：[故障の状態]
   - 想定される原因：[なぜその故障が起こるか]
   - 影響：[故障が発生した場合の影響]
   - 発生しやすい条件：[どのような条件で起こりやすいか]

## 注意事項
- 過去の一般的な不具合事例を参考にしてください
- 材料劣化、製造ばらつき、使用条件など、複数の視点から考えてください
- 初期不良と経年劣化の両方を考慮してください

工程FMEA用プロンプト

製造工程のFMEA分析をサポートしてください。あなたは生産技術と品質管理の両方に精通した専門家です。

## 工程情報
工程名：[工程名を入力]
作業内容：[具体的な作業内容を入力]
使用設備：[使用する設備を入力]
作業者：[熟練度、人数などを入力]
重要な品質特性：[この工程で管理すべき品質項目を入力]

## 依頼内容
この工程で発生しうる不具合モードを、以下の視点から網羅的に洗い出してください。

### 分析の視点
1. 4M（Man/作業者、Machine/設備、Material/材料、Method/方法）の観点
2. 作業ミスや判断ミスの可能性
3. 設備故障や異常の可能性
4. 材料ばらつきや不良材の混入
5. 環境条件の変化（温度、湿度など）

## 出力形式
工程ステップごとに、以下の形式で出力してください。

【工程ステップ1：[ステップ名]】
- 不具合モード：
- 発生原因：
- 流出リスク（後工程で発見できるか）：
- 推奨される予防策：

最低5つ以上の不具合モードを提案してください。

原因分析の深掘りプロンプト

特定の故障モードについて、根本原因を深掘り分析してください。なぜなぜ分析の手法を用いて、真の原因を特定します。

## 故障情報
故障モード：[具体的な故障の状態を入力]
発生状況：[どのような状況で発生したか]
頻度：[どの程度の頻度で発生するか]

## 依頼内容
なぜこの故障が発生するのか、「なぜ」を5回繰り返して根本原因を探ってください。

## 出力形式
なぜ1：[直接的な原因]
なぜ2：[さらに深掘りした原因]
なぜ3：[さらに深掘りした原因]
なぜ4：[さらに深掘りした原因]
なぜ5：[根本原因]

根本原因：[最終的に特定された根本原因]
推奨される対策の方向性：[根本原因に対してどのような対策が考えられるか]

## 注意
複数の原因系統がある場合は、それぞれについてなぜなぜ分析を実施してください。

対策案の立案プロンプト

FMEA分析で特定されたリスクに対する対策案を提案してください。あなたは品質改善の専門家として、実現可能で効果的な対策を提案します。

## リスク情報
故障モード：[故障の内容]
原因：[特定された原因]
現在のRPN：[重要度×発生度×検出度の値]
改善目標：RPNを[目標値]以下に低減

## 対策の方向性
以下の3つの視点から、それぞれ対策案を提案してください。

### 1. 発生防止対策（発生度を下げる）
故障が発生しないようにする対策

### 2. 影響軽減対策（重要度を下げる）
故障が発生しても影響を小さくする対策

### 3. 検出強化対策（検出度を下げる）
故障を早期に発見できるようにする対策

## 出力形式
各対策案について、以下の項目を含めてください。

- 対策内容：[具体的な対策]
- 期待効果：[RPNがどの程度低減するか]
- 実施難易度：[容易/普通/困難]
- 概算コスト：[低/中/高]
- 実施期間：[短期/中期/長期]
- 留意点：[実施する際の注意点]

最低3つ以上の対策案を提案してください。

FMEA記述の標準化プロンプト

作成したFMEAの記述内容を、標準的な形式に整形してください。

## 現在の記述
[整形したいFMEAの内容を貼り付け]

## 整形の要件
1. 故障モードは「○○が××する」という形式で記述
2. 原因は「△△により」という形式で記述
3. 影響は「結果として□□が発生する」という形式で記述
4. 専門用語を使用する場合は一貫性を保つ
5. 曖昧な表現（「場合によっては」「可能性がある」など）は避ける
6. 数値で表現できるものは具体的な数値を使う

## 出力形式
整形後のFMEA内容を、表形式で出力してください。

| 項目 | 故障モード | 影響 | 重要度 | 原因 | 発生度 | 現在の管理方法 | 検出度 | RPN | 推奨対策 |
|------|-----------|------|--------|------|--------|----------------|--------|-----|----------|
| [項目名] | [整形後の記述] | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

実践例：電子基板のFMEA作成

実際にChatGPTを使ってFMEAを作成する流れを、具体例で示します。

ステップ1：対象の明確化

まず、分析対象を明確にします。

電子基板のFMEA分析を実施します。

## 製品情報
製品名：車載用電子制御基板
用途：エンジン制御ユニット（ECU）
主要部品：マイコン、コンデンサ、抵抗、コネクタ
動作環境：-40℃～+125℃、振動・衝撃あり
品質要求：自動車の機能安全規格（ISO 26262）準拠

この製品について、設計FMEAを実施したいと考えています。
まず、主要な機能をリストアップしてください。

ChatGPTは、この製品の主要機能（電源供給、信号処理、通信、保護機能など）をリストアップしてくれます。

ステップ2：故障モードの洗い出し

次に、各機能について故障モードを洗い出します。

「電源供給機能」に関する故障モードを洗い出してください。

## 機能の詳細
入力電圧：12V（バッテリー電圧）
出力電圧：5V、3.3V（マイコン用）
最大電流：2A
保護機能：過電流保護、過電圧保護

車載環境特有のストレス（振動、温度変化、ノイズ）を考慮してください。

ChatGPTは、電源供給機能に関連する様々な故障モード（出力電圧異常、リップルノイズ増大、保護回路の誤動作など）を提案してくれます。

ステップ3：原因と影響の分析

提案された故障モードの一つについて、詳細を分析します。

故障モード「出力電圧の低下（5V → 4.5V以下）」について、詳細分析してください。

## 分析項目
1. 考えられる原因を具体的に5つ以上挙げてください
2. 各原因について、なぜそれが起こるのか（根本原因）を説明してください
3. この故障が発生した場合の影響を、段階的に説明してください
4. 類似の不具合事例があれば教えてください

ステップ4：対策の検討

リスクの高い項目について、対策を検討します。

先ほど分析した「出力電圧の低下」について、以下の3つの視点から対策を提案してください。

1. 設計段階での対策（発生防止）
2. 製造段階での対策（ばらつき低減）
3. 検査段階での対策（検出強化）

各対策について、実現可能性とコストも考慮してください。

ステップ5：FMEAシートの完成

最後に、分析結果をFMEAシートの形式にまとめます。

これまでの分析結果を基に、FMEA表形式でまとめてください。

## 評価基準
重要度（1-10）：影響の大きさ
発生度（1-10）：発生頻度の高さ
検出度（1-10）：検出の難しさ

RPNが100以上の項目については、推奨対策を必ず記載してください。

よくある問題とトラブルシューティング

ChatGPTを使ったFMEA作成で直面しやすい問題と、その解決方法を紹介します。

プロンプトがうまく機能しない場合

ChatGPTの回答が期待と異なる場合は、以下を確認してください。

分析対象の情報を十分に与えているか（製品仕様、使用環境など）
求める出力の形式を明確に指定しているか
専門用語の定義を共有しているか（例：RPNの計算方法）
一度に多くのことを依頼しすぎていないか

プロンプトは、一度にすべてを求めるのではなく、段階的に情報を深掘りしていく方が効果的です。

AIの提案が現実的でない場合

ChatGPTは一般的な知識に基づいて回答しますが、個別の製品や工程の特殊性は理解していません。以下の点に注意してください。

対策が実現不可能

提案された対策が、コスト的・技術的に実現困難な場合があります。必ず現場の知見を持つメンバーで検証してください。

リスク評価が甘い/厳しすぎる

重要度や発生度の評価は、AIではなく人間が現場の実態に基づいて判断する必要があります。

過去の不具合を考慮していない

自社で過去に発生した不具合は、AIには把握できません。過去の品質問題のデータベースと照らし合わせて確認してください。

情報セキュリティ上の懸念

FMEAには、製品の詳細仕様や設計上の弱点が含まれます。外部のAIサービスに入力する際は、以下に注意してください。

機密情報は入力しない

具体的な製品名、顧客名、詳細な設計パラメータなど、機密性の高い情報は抽象化して入力してください。

例：

×「トヨタ向けのECU基板」
○「車載用の電子制御基板」

社内システムの利用を検討する

Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなど、企業向けのAIサービスを利用すれば、データが外部に学習されないよう設定できます。情報システム部門に相談してみてください。

最終的な判断は社内で

AIの提案内容を社外に持ち出す前に、必ず社内の技術者・品質管理者で内容を精査してください。

業務で使う際の重要な注意点

ChatGPTをFMEA分析に活用する際は、以下の点に十分注意してください。

ファクトチェックは必須

AIが提案する故障モードや対策は、一般的な知識に基づいています。自社の製品や工程に当てはまるかどうかは、必ず現場の専門家が検証してください。

特に、以下の点は慎重に確認が必要です。

提案された故障モードが、実際に発生し得るか
原因分析が技術的に妥当か
対策案が実現可能で効果的か

最終責任は人間にある

FMEAは製品品質を保証するための重要な文書です。AIが作成した内容をそのまま使用して問題が発生した場合、責任を問われるのは人間です。

AIはあくまで「アシスタント」として、分析の効率化やアイデア出しに活用し、最終的な判断と責任は人間が持つという姿勢を忘れないでください。

段階的な導入を推奨

いきなり重要な製品のFMEA全体をAIに任せるのではなく、以下のような段階的なアプローチを推奨します。

小規模な部品から試す：まずは単純な部品のFMEAで試してみる
ベテランと若手で比較：同じ対象について、ベテランが作成したFMEAとAI活用で作成したFMEAを比較し、品質差を確認
一部の工程で導入：効果が確認できたら、段階的に適用範囲を広げる
社内ガイドライン整備：AI活用のルール（入力してはいけない情報、確認プロセスなど）を明文化

人材育成との両立

AIを活用することで効率化できますが、品質管理の専門性を磨く機会を失ってはいけません。

若手メンバーには、AIの提案を鵜呑みにするのではなく、「なぜこの故障モードが考えられるのか」「この対策はなぜ効果的なのか」を考えさせることで、品質管理の本質的な力を育ててください。

他の品質管理業務への応用

ChatGPTは、FMEA以外の品質管理業務にも幅広く活用できます。

是正処置・予防処置（CAPA）の立案

不具合が発生した際の是正処置や予防処置の立案にも活用できます。

以下の不具合について、是正処置と予防処置を提案してください。

## 不具合情報
発生内容：[不具合の内容]
発生日時：[日時]
影響範囲：[どの製品、どの工程に影響があるか]
暫定対策：[すでに実施した応急処置]

## 依頼内容
1. 根本原因の仮説を複数提示してください
2. 各仮説に対する是正処置を提案してください
3. 類似不具合の再発を防ぐための予防処置を提案してください

是正処置と予防処置は、それぞれ短期・中期・長期の視点で提案してください。

品質監査のチェックリスト作成

内部監査や外部監査の準備として、チェックリストの作成に活用できます。

以下の工程について、品質監査のチェックリストを作成してください。

## 工程情報
工程名：[工程名]
主な品質リスク：[この工程で注意すべき品質項目]
適用規格：[ISO 9001、IATF 16949など]

## チェックリストの要件
- 4M（Man、Machine、Material、Method）の観点を網羅
- Yes/Noで答えられる形式
- 各項目に確認方法（目視、記録確認、実測など）を明記
- 最低20項目以上

監査で見落としがちなポイントも含めてください。

サプライヤー評価基準の策定

新規サプライヤーの選定や、既存サプライヤーの評価基準を整理する際にも活用できます。

部品サプライヤーの品質評価基準を策定したいと考えています。

## 背景
購入部品：[部品の種類]
品質要求レベル：[一般/重要/安全部品]
評価の目的：[新規選定/定期評価]

## 依頼内容
以下の観点から、評価項目と評価基準を提案してください。

1. 品質管理体制（ISO認証、品質部門の体制など）
2. 工程能力（Cpk、不良率など）
3. 納期管理能力
4. 改善活動の実施状況
5. 過去の不具合対応実績

各項目について、配点と評価基準（S/A/B/C）を設定してください。

品質教育資料の作成

社内の品質教育に使用する資料の作成をサポートできます。

製造現場の作業者向けに、品質の重要性を伝える教育資料を作成したいと考えています。

## 対象者
製造現場の作業者（経験年数1-3年）

## 教育内容
- なぜ品質が重要なのか
- 不良品が流出した場合の影響
- 日常作業で注意すべきポイント
- 異常を発見したときの対応

## 依頼内容
30分程度の教育で使える、わかりやすいスライド構成（10-15枚程度）を提案してください。
専門用語はできるだけ避け、具体例を多く含めてください。

まず診断で現在のレベルを確認しよう

製造業の品質管理部門でChatGPTを活用する前に、あなたの生成AIに関する知識レベルを確認しておくことをお勧めします。

生成AIリテラシー診断では、15問の質問に答えるだけで、あなたの生成AI活用レベルを客観的に測定できます。診断結果に基づいて、どのような学習から始めればよいか、どの機能から試すべきかが明確になります。

診断は無料で、所要時間は約10分です。品質管理業務の効率化に向けて、まずは現在地を把握することから始めてみませんか。

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まとめ

製造業の品質管理部門におけるChatGPT活用について、FMEA分析を中心に解説しました。

本記事のポイント

ChatGPTで効率化できること

故障モードの網羅的な洗い出し
原因分析の壁打ち相手として活用
対策案の複数提案
FMEA記述の標準化

実務で注意すべきこと

AIの提案は必ず人間が検証する
機密情報は入力しない
最終責任は人間が負う
段階的に導入し、効果を確認する

他の業務への応用

CAPA（是正処置・予防処置）
品質監査チェックリスト
サプライヤー評価
品質教育資料

ChatGPTをはじめとする生成AIは、品質管理業務の効率化に大きく貢献できます。ただし、AIはあくまで「アシスタント」であり、品質を保証する最終責任は人間にあることを忘れてはいけません。

適切に活用することで、時間のかかる分析作業を効率化し、本来注力すべき改善活動や予防活動に時間を使えるようになります。まずは小さな業務から試してみて、自社に合った活用方法を見つけてください。

最終更新日: 2026年1月30日

執筆者: 生成AIリテラシー診断チーム

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