
生成AIを活用してFMEA作成工数を削減
現場の知見を活かした
FMEA自動作成ソリューション
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。
生成AIとナレッジでFMEA作成と品質分析を効率化
設計情報や過去の品質知見を活用し、FMEA作成からリスク分析までを自動化・高速化します。

導入により期待できる業務改善効果
過去の品質ナレッジを活用し、FMEA作成時間の工数削減と品質向上を同時に実現します。

生成AIによるFMEA自動作成がもらたす
6つのメリット

作成時間短縮
FMEA作成工数を大幅に削減し、品質保証業務を効率化

分析品質向上
過去の品質ナレッジを活用し、分析の抜け漏れを防止

標準化
誰が作成しても一定品質のFMEAを実現

再発防止
類似不具合や対策事例を活用し、品質リスクを低減

技術継承
ベテランの品質知見を共有し、教育・レビューを効率化

品質保証DX
品質データを資産家し、継続的な品質改善を支援
資料ダウンロード
FMEAホワイトペーパーは、
以下よりダウンロードいただけます。
オンライン相談・デモ実施
まずは貴社のFMEAテンプレートで
“FMEA自動作成”を体験しませんか?
貴社のFMEAテンプレートや不具合データをもとに、AIがどこまで品質保証DXを実現できるかをご確認いただけます。右記の「資料ダウンロード」ボタンよりお進みいただき「ご相談・お問い合わせ」よりお問い合わせください。
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が支援するFMEA業務プロセス
過去FMEAや設計仕様書、不具合情報などの品質データを活用し、FMEAの作成から分析、対策立案、リスク管理、品質知見の活用までを一貫して支援。品質保証業務の効率化と分析品質の向上を実現します。
FMEA作成

過去のFMEA、設計仕様書、品質文書を活用し、FMEAの候補項目を自動生成。FMEA作成工数を削減し、品質分析の標準化を支援
過去FMEA、不具合情報、試験報告書、QMS文書を横断検索。品質リスク分析に必要な根拠情報を迅速に参照し、品質保証業務を効率化
分析する

過去の品質知見や類似不具合情報を活用し、故障モードや影響・原因を提案。FMEA分析の抜け漏れを防ぎ、品質リスク管理を高度化
設計変更情報をもとにDRBFMのWhy・What・How観点を自動抽出。レビュー品質を向上し、設計変更に伴う不具合の未然防止を支援
対策する

過去の不具合対策事例や品質文書を参照し、根拠付きの改善策を提示。品質問題の再発防止と継続的な品質改善活動を支援
過去の類似不具合や是正処置情報を検索し、有効な再発防止策の立案と横展開を支援
可視化

RPNや重要リスクをダッシュボードで可視化し、優先対応項目を明確化。品質リスクの早期発見と迅速な対策立案を支援
FMEA分析結果や対策状況をレポート化し、品質会議やマネジメントレビューでの活用を支援
ナレッジ活用

FMEAや不具合対策の品質ナレッジを共有し、新人教育やレビュー業務を効率化。組織全体の品質レベル向上と技術継承を支援
過去FMEA、不具合情報、品質文書を生成AIが横断的に活用。品質ナレッジの再利用を促進し、分析精度向上と品質保証DXを実現
- 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。

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やAP(処置優先度)など、お客様のFMEA運用ルールに応じて重点リスクを可視化

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
資料ダウンロード
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導入効果

FMEA作成工数が80%削減
※過去FMEA・仕様書・不具合情報を活用した初期ドラフト作成工程における当社支援事例。
削減率は対象業務・データ整備状況・FMEA様式により異なります。
効果測定の例
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

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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
