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AI(ChatGPT)で 不良報告書を爆速作成(3)

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おはようございます!マネジメントオフィスいまむらの今村敦剛です。

不良報告書というのは、不良品が誤ってお客さんの手元に行ってしまったときに、その原因や再発防止策をお客さんに説明するための書類のことです。これを作るのは、結構手間だと思います。そんな大変な不良報告書をAIの助けを借りて作ってみたいと思います。果たしてAIのサポートでどんな報告書がどの程度の時間でできるんでしょうか?

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AI(ChatGPT)で 不良報告書を爆速作成(1)

おはようございます!マネジメントオフィスいまむらの今村敦剛です。 不良報告書というのは、不良品が誤ってお客さんの手元に行ってしまったときに、その原因や再発防止策をお客さんに説明するための書類のことです ...

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AI(ChatGPT)で 不良報告書を爆速作成(2)

おはようございます!マネジメントオフィスいまむらの今村敦剛です。 不良報告書というのは、不良品が誤ってお客さんの手元に行ってしまったときに、その原因や再発防止策をお客さんに説明するための書類のことです ...

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ChatGPTが作った不良報告書はこちら

ChatGPTが作った不良報告書

1. 不良の内容

  • 製品名:ステンレス加工部品
  • 不良内容:外観不良(親指大の打痕が1箇所)
  • 不良品数量:1個
  • 不良発生工程:顧客への輸送中
  • 発覚の経緯:顧客からの指摘

2. 不良の修正・応急処置内容

  • 代替品を再納品(営業担当者が営業車で手持ち対応)

3. 不良の原因

  • 梱包の不備によるもの
  • 納期が迫っていたため、複数の作業者で梱包を実施
  • バンドストッパーで段ボールを固定するルールがあったが、全員が「誰かがやるだろう」と思い込み、バンドストッパーの取り付けが漏れた
  • その結果、輸送中に段ボールが緩み、製品が動いて打痕が発生した可能性が高い

4. 不良の再発防止策

  • 梱包作業の役割分担の明確化
    • 各作業者の役割(梱包、固定、最終チェックなど)を決め、責任の所在を明確にする
  • チェックリストの導入
    • 梱包時の手順をリスト化し、各項目を作業者がチェックすることで確認漏れを防ぐ
    • 「バンドストッパーの装着」などの必須作業を明記し、最終確認を行う

5. 類似事象の発生可能性の確認

  • 他の製品でも複数人で梱包作業を行う機会があるため、同様の確認漏れが発生する可能性がある
  • バンドストッパー以外の作業でも確認漏れが発生するリスクがあるため、チェックリストを全梱包作業に適用する

不良報告書の内容を人間が評価してみる

箇条書きで味気のない書き方をしていますが、どんな報告書になったのか、ちょっと見てみましょうか。

まずは「1.不良の内容」です。製品名はステンレス加工部品、不良内容は外観不良で、親指大の打痕が1か所、不良品数量は1個、不良発生工程は顧客への輸送中、発覚の経緯は顧客からの指摘、と簡潔にまとめてくれているとは思います。これでいいかなとは思うんですけれども、お客さんに報告するものなので、付け加えるとすれば、その製品の型番や発生日、発覚日などの具体的な情報があるともっと良いかなと思います。

次に「2.不良の修正(応急処置)」の内容ですね。代替品を再納品ということで、営業担当者が営業車で手持ち対応しましたと書かれています。これも、いつ製造して、いつ納品したか、代替品を製造するコストをどこが負担したかなどを書くと、より親切かなという気がします。

「3.不良の原因」ですね。これがやはり一番難しい部分だと思うんですが、ChatGPTがどう書いたかというと、「梱包の不備によるものです。」とあります。さらには「納期が迫っていたため複数の作業者で梱包作業を実施し、バンドストッパーの取り付けが漏れたため輸送中にダンボールが緩み、製品が動いて打痕が発生した可能性が高い」とまとめています。ちょっと筋が通らないような気がしますね。バンドストッパーはダンボールの外側につけるものですし、製品が動くかどうかは中の緩衝剤の問題ですもんね。この辺りは与える情報(ぼくの回答)がまずかったのかもしれませんね。

「4.不良の再発防止策」です。ChatGPTは「梱包作業の役割分担の明確化」と「チェックリストの導入」を提案しています。これは確かに有効な対策だと思います。特に、今回の問題の原因が「誰かがやるだろう」という思い込みによる確認漏れだったことを考えると、作業の役割を明確にし、最終的なチェックを徹底する仕組みを作ることが重要ですね。加えて、チェックリストにはバンドストッパーの取り付けだけでなく、緩衝材の量や配置、ダンボールの固定状態の確認など、他のポイントも含めるとより確実な対策になるでしょう。

最後に「5.類似事象の発生可能性」についてですが、ChatGPTの回答では「他の製品でも複数人で梱包作業を行う機会があるため、同様の確認漏れが発生する可能性がある」となっています。これは妥当な判断ですね。実際、バンドストッパーに限らず、梱包作業全般で「誰かがやるだろう」と思ってしまうリスクはあります。したがって、チェックリストの適用範囲を全ての梱包作業に広げるのが適切でしょう。

指示を出す人間のレベルは超えられない

こうして、不良報告書の全体を確認しましたが、やはりChatGPTが提供したのは「こちらが入力した情報を整理してまとめたもの」という印象ですね。ChatGPTが独自に原因を分析したり、より深い考察を加えたりすることはなく、最終的な報告書の質は、こちらがどれだけ正確な情報を入力するかにかかっています。

また、今回のやり取りを通じて感じたのは、ChatGPTは質問を通じて必要な情報を引き出してくれるので、質問に答えていくだけで報告書の形になるという点では便利ですが、逆に言えば、こちらが正しい情報を持っていないと適切な報告書にならないということです。例えば、今回のケースでは、バンドストッパーの有無だけでなく、緩衝材の量やダンボールの固定方法についても、回答者のぼくがもっと、具体的に情報を整理しておくべきだったかもしれません。

実際に不良報告書を作成する際には、AIに頼りすぎず、人間が最終チェックを行い、論理的に破綻していないか、不足している情報がないかを確認することが必要ですね。特に、今回の想定のようにお客様への報告として提出する場合、正確な原因分析と明確な再発防止策が求められますので、AIの回答をそのまま使うのではなく、しっかりと見直すことが重要だと感じました。

ただし、社内向けの報告書を作成する場合や、文章を書くのが苦手な人がたたき台を作るために活用する分には、ChatGPTは十分に役立つツールだと思います。特に、必要な情報を一つずつ聞き出してくれる点は、何を書けばいいかわからない人にとっては大きな助けになりますね。

結論としては、ChatGPTはあくまでもアシストツールであり、不良報告書の質は入力する情報に大きく依存します。そのため、指示や回答をする人間の側に、QC的な考え方やQC7つ道具などの基本的な知識があり、かつ、適切な情報をAIに与えることが重要そうですね。一言でいうと、指示を出す人間のレベルは超えられない、ということです。

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