……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
・生成AIを“深掘りの相手役”に。なぜなぜ分析の形骸化を防ぎ、先入観を外して真因と再発防止策へ導く実践手順を、配布プロンプトと演習で習得。
講師
ムーアAI ／ デンソーテクノ株式会社 先進デジタル技術開発部 部長 村井 和彦 氏
講師紹介
2001年より自動車部品関連企業に勤務し、CAE（コンピュータシミュレーション）による設計解析を長年担当。2019年からはAI導入推進をマネージャーとして担当し、2023年以降は生成AIの機能調査と社内導入の推進にあたる。2025年、企業での生成AI導入で得たノウハウを地域へ還元したいと考え、個人事業主「ムーアAI」として活動を開始。地元への生成AI活用支援・DX支援を実施中
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年11月18日(水) 10:30-16:30 ＊途中、お昼休みや小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 56,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき45,100円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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商品コード：AD261103
配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
○講師より／本セミナーのポイント
なぜなぜ分析は「なぜ」を繰り返すだけの手法ですが、実際には堂々巡りになりがちです。できそうで、できない。一因は、人が分析する限り避けられない先入観にあります。生成AIは忖度なく、毎回同じ観点で問い返すため、この壁を越える助けになります。本セミナーでは基礎から出発し、当日配布する実演用プロンプトで、ご自身の手で深掘りを体験いただきます。あわせて、自社にデータがなければAIは一般論しか返さないという限界も、講師の運用経験からお伝えします。
○主な受講対象者
・若手・新人の技術者、社会人の方（設計開発・製造・品質などの各部門）
・新人教育やOJTを担当されている育成担当者、指導的立場の方
・品質管理／品質保証の部署に所属されている方
・技術部門・セクションのマネージャークラスで、部下のなぜなぜ分析を指導される立場の方
・なぜなぜ分析に取り組んでいるが効果が出ておらず、生成AIで改善できないかとお考えの方 等
○受講して、習得できること
・なぜなぜ分析の基本作法と、掘り下げが止まってしまう原因の見分け方
・生成AIを「深掘りの相手役」として使う具体的な手順
・当日配布する実演用プロンプトを、ご自身の職場の事例にそのまま適用する方法
・「チェックリスト追加」で終わらせない再発防止策の立て方と、その妥当性を検証する観点
・自社で本格的に活用するために、どんなデータをどう整えればよいかの見通し
セミナー内容
１．なぜなぜ分析の基礎――「なぜ」を5回繰り返しても真因に届かない理由
1.1 なぜなぜ分析の目的と全体像（事象／問題点／原因／真因／再発防止策の区別）
1.2 分析を始める前に押さえる事実の6要素（時系列／主語／対象／場所・工程／条件・制約／影響）
1.3 「1本の因果連鎖」で掘るという原則と、分岐が出たときの扱い方
２．現場でなぜなぜ分析が形骸化する6つの失敗パターン
2.1 因果関係が成立していない／時系列が逆転している／言い換えだけで深掘りできていない
2.2 責任のすり替え（他責化）／抽象語による思考停止／結論への論理飛躍
2.3 なぜ人間だけでは防ぎきれないのか――先入観・バイアスと、上下関係が生む「言えない空気」
３．生成AIをなぜなぜ分析に使う――できること・できないことの見極め
3.1 AIが「深掘りのファシリテーター」に向いている理由（感情を挟まず、毎回同じ観点で客観的に問い返す）
3.2 AIに委ねてはいけない領域――事実の認定、価値判断、責任の所在
3.3 使用ツールの選択肢と事前準備（ChatGPT／Gemini／Claude、社内で使う際の注意点）
４．【実演＋演習】配布プロンプトで実際になぜなぜ分析をやってみる
4.1 実演用プロンプトの設計解説――何を指示し、何を禁止しているか（推測の抑制／整合性の自動チェック／深掘りの型）
4.2 講師によるデモンストレーション：ある不具合事例をWhy1からWhy5まで通しで
4.3 演習：受講者ご自身の手元で、AIと対話しながら深掘りする
・行き詰まったときの5つの補助観点（知らなかった／忘れた／不要と判断した／できなかった／しづらかった）
５．真因の特定から再発防止策へ――「チェックリスト追加」で終わらせないために
5.1 真因を3つの視点で整理する（人／管理・マネジメント／プロセス）
5.2 効果が出ない対策と、出る対策の分かれ目（教育訓練・規律化・隔離化・冗長化・人間工学的配慮・自動化ほか多角的な観点）
5.3 立てた対策を7項目で検証する（確実性／永続性／具体性／整合性／経済性／転用可能性／即効性）
６．実務で本当に使うために――「自社データ」という最大の壁
6.1 演習ではうまくいくのに、職場に持ち帰ると失速する理由
6.2 【講師の実体験】製造業の現場でなぜなぜ分析AIを運用して分かったこと
・上司や有識者の鋭いツッコミを、AIがどうしても再現できない理由
6.3 過去のトラブル記録やチェック観点を「AIが読める形」に整えるには（議事録のままでは使えない）
6.4 他社の取り組みから見えてくること――講師が見聞きした範囲での個人的見解として
７．一歩先へ――専門プロンプトの活用と、AIエージェントへの展開
7.1 品質保証業務への横展開：インシデントの「初報」を事実ベースで整理するプロンプト
7.2 自社仕様に育てる方法（GPTs・Gemsによるカスタム化、社内ルールの組み込み）
7.3 これからの方向性――AIに任せ人が検証する進め方と、導入時のセキュリティ上の注意点
＜質疑応答＞
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