生成AIで変わるFMEA
現場の知見を活かした効率化と標準化
FMEAによる体系的なリスク管理で、製品ライフサイクル全体を支援します
FMEAを“作るだけ”ではなく継続的に活用する仕組みへ
FMEAは（Failure Mode and Effects Analysis）、故障モードとその影響を体系的に評価することにより、品質リスクを未然に防ぐ手法ですが、現場では「初期作成に時間がかかる」「更新が属人化する」「過去の知見が活かされない」などの課題がよく見られます。
こうした課題を解決するために、設計・品質部門のデータを仮想的に統合し、生成AIを活用してFMEAの作成・更新・活用を効率化するアプローチをご紹介します。
FMEAの課題を“つなぐ力”で解決
FMEAを活かすためには、設計・試験・品質保証など部門ごとに分散している情報を結びつけ、必要な知見をすぐに参照できる環境（仮想データ統合）が欠かせません。これにより、FMEAの初期ドラフト作成やリスク分析がスムーズになり、設計変更時の抜け漏れも減らすことができます。
生成AIが現場を支援
仮想的に統合されたデータをもとに生成AIが次のような支援を行います。
FMEAドラフト自動生成
過去の帳票や仕様書をもとに候補項目を提案し、初期作成工数を削減
根拠付きナレッジ検索
QMS・試験報告書・規格から引用を提示し、レビューの質を向上
DRBFM観点出し
設計変更点からWhy/What/Howの確認項目を自動抽出
RPNやリスク可視化
重大リスクや遅延傾向をダッシュボードで見える化
教育・レビュー支援
新人教育やレビュー議事録の自動要約をサポート
- DRBFM（Design Review Based on Failure Mode）は、トヨタ自動車が開発した「故障モードに基づく設計審査」で、設計変更や新規部品導入時の変更点・変化点に着目し、潜在的な品質問題を設計段階で未然に防止する手法です。
- RPNとは「リスク優先度番号（Risk Priority Number）」のことで、故障モード影響解析（FMEA）でリスクの優先順位を数値で示す指標です。
課題解決を実現するためのステップ
FMEAを“作るだけ”で終わらせず、継続的に活用できる仕組みにするための3ステップを紹介します。
01
仮想データ統合
設計・試験・品質保証などに散在する情報を形式を問わず一体化し連携させる段階
- 図面、仕様書、試験報告書、不具合情報、QMS文書を横断して参照可能
- PLM／QMS／ファイルサーバーなど、既存システムはそのまま活用
- データを移行ではなく“仮想的に統合”するので、現場負荷が少ない
まずは必要な情報に
即アクセスできる環境
を整備することが鍵
02
生成AI適用
統合データをもとに、AIが分析・引用・提案を行い、FMEA作成やDRBFMを支援
- FMEAドラフトの自動生成
- 過去事例の引用／根拠付きナレッジ提示
- 設計変更点からのDRBFM観点出し
- RPNリスク傾向の自動分析
- レビュー議事録や要約の自動生成
考え方の下準備は
AIに任せ、担当者は
判断・検証に集中できる
03
業務定着
PoC → パイロット導入 → 本格運用の流れで、現場の業務フローに馴染ませる
- 既存フォーマット（Excelや社内FMEA様式）へ自動出力
- 現場のフィードバックで検索辞書／AIモデルを改善
- 定期的な運用改善で“更新が止まらないFMEA”を実現
システム切替は不要
今ある業務と自然に
フィットする導入方法
ユースケース
製造業の設計・品質保証部門でよくあるシーンに沿って、AIとデータ統合がどう役立つかをイメージしやすく表現します。
FMEAドラフト自動生成
過去の類似製品のFMEA、試験データ、仕様書を参照し、AIが以下を自動提案。
- 故障モード候補
- 原因・影響の候補
- 現行対策の引用
- 過去の不具合事例との紐づけ
DRBFMの観点出し
設計変更情報からAIが DRBFM（Why／What／How）のチェックポイントを抽出。
- 変更箇所の影響範囲をAIが提示
- 過去の類似変更で起きた不具合を自動参照
- 変更点ごとに確認する項目をリスト化
レビュー支援
レビュー資料作成やディスカッション時の情報検索をAIが高速化。
- QMS・規格・過去トラブル事例から根拠を引用
- レビュー議事録の自動要約
- RPNの高いリスク項目をダッシュボード化
ナレッジ検索・教育支援
新人・若手でも、過去の知見を“すぐ使える形”で参照可能に。
- 「この部品で昔どんな不具合があった？」などの質問に即回答
- FMEA作成時に自動的に関連ドキュメントを提示
- 新任担当でも短期間で戦力化
導入効果
FMEA作成工数が80％削減
期待できる効果
工数削減や品質KPIの改善を数値でイメージできる形で可視化
FMEAを「形骸化した帳票」ではなく「品質改善のエンジン」として活かせるようになった状態を示します。
工数削減
- FMEA初期作成工数：30〜50％削減
- レビュー準備工数：40％削減
- DRBFMのチェック観点作成時間：50％以上削減
品質KPIの改善
- 不具合の低減と再発防止の強化
- 開発リードタイムの短縮
- 高リスク要因の早期抽出能力の向上
属人化の解消
- ベテラン依存の観点出しの平準化
- 新人が短期間でFMEAを作成できる
- 部門横断で同じ情報が見える統一基盤
経営的メリット
- 品質向上によるクレーム・トラブル低減
- 手戻り・レビュー効率化による開発コスト削減
- ナレッジ活用による教育・育成コストの削減
導入ステップ
データ準備
（２〜４週間）
過去FMEA／不具合DB／仕様書の3点から開始。形式のばらつきを整える
試行導入
（４〜６週間）
検索と要約精度のチューニング。現場レビューで改善点を洗い出し
本格運用
（８〜１２週間）
社内インフラ・権限を整備。様式出力・監査対応などを実装
継続改善
（運用中）
新規事例の自動取り込み、プロンプトの見直し、人のレビュー基準の明確化
よくある質問
- Qどんなデータから始められますか？
- A
「過去FMEA」「不具合DB」「設計仕様書」の3点を優先。ここからでも十分に効果が出ます。
- QPDFや表形式の資料も扱えますか？
- A
主要な図・表・表計算を対象に必要箇所を抽出可能。スキャンPDFもOCRで対応可能です。
- Q検索精度が心配です。
- A
回答には根拠を必ず添付（出典確認）します。重要判断は人のレビューで確定します。
資料ダウンロード
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