【2026年版】根本原因分析（RCA）完全ガイド - 7つの手法と選び方

「問題が起きた。対策を打った。でも、また同じ問題が発生した」

このサイクルから抜け出せないのは、根本原因に到達していないからだ。

根本原因分析（RCA: Root Cause Analysis）は、問題の表面的な症状ではなく、本質的な原因を特定するための体系的なアプローチである。本記事では、代表的な7つのRCA手法を網羅的に解説し、現場で最適な手法を選ぶための判断基準を提供する。

根本原因分析（RCA）とは

RCAとは、問題や事故の「真の原因」を特定し、再発防止策を立案するための分析手法の総称である。

RCAの3つの原則

1. 再発防止が目的：犯人探しではなく、仕組みの改善を目指す
2. 事実ベース：推測ではなく、データと証拠に基づいて分析する
3. システム思考：個人のミスではなく、システムやプロセスの問題として捉える

RCAが必要な場面

• 製造現場での品質不良
• ITシステムの障害・インシデント
• 医療現場での医療事故
• サービス業での重大クレーム
• 安全事故・労働災害

7つのRCA手法一覧

1. なぜなぜ分析（5Why）

概要

なぜなぜ分析は、問題に対して「なぜ？」を繰り返し問いかけることで根本原因を特定する手法である。1930年代にトヨタ自動車の豊田佐吉氏が考案し、大野耐一氏がトヨタ生産方式（TPS）の中核手法として体系化した。

特徴

• シンプル：特別な道具や知識が不要
• 迅速：30分〜1時間で完了
• 汎用性：あらゆる業種・問題に適用可能
• 現場向け：専門家でなくても実施できる

実施手順

1. 問題を明確に定義する
2. 「なぜ？」を問いかける
3. 答えに対してさらに「なぜ？」を繰り返す（通常5回程度）
4. 根本原因に到達したか確認する
5. 対策を立案・実行する

向いている場面

• 製造現場での不良品発生
• サービス業でのクレーム対応
• IT運用でのインシデント対応
• 日常業務での改善活動

注意点

• 「人のせい」で止めない
• 対策は「注意する」ではなく仕組みで
• 複数原因は分岐して深掘りする

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2. FTA（故障の木解析）

概要

FTA（Fault Tree Analysis）は、1961年にベル研究所のH.A. Watsonがミニットマンミサイルの安全性評価のために開発した。その後、ボーイング社や原子力産業で広く採用された。

特徴

• トップダウン：想定する障害から原因を分解
• 論理的：AND/ORゲートで原因関係を表現
• 定量的：故障確率を数値で算出可能
• 網羅的：すべての障害経路を可視化

ANDゲートとORゲート

• ORゲート：いずれかの原因で障害が発生（論理和）
• ANDゲート：すべての原因が重なった場合のみ発生（論理積）

向いている場面

• 航空宇宙産業の安全性分析
• 原子力発電所のリスク評価
• 自動車の機能安全（ISO 26262）
• 医療機器の故障分析

関連規格

• IEC 61025（フォルトツリー解析）
• ISO 26262（自動車機能安全）

3. FMEA（故障モード影響解析）

概要

FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）は、1940年代に米国軍で開発され、その後NASAや自動車産業で標準的な品質管理手法となった。設計段階で潜在的な故障モードを特定し、その影響を事前に評価する。

特徴

• 予防的：問題が発生する前にリスクを評価
• 体系的：故障モードを網羅的にリストアップ
• 優先順位付け：RPN（リスク優先度数）で対策の優先度を決定

RPN（Risk Priority Number）の計算

RPN = 深刻度（S） × 発生頻度（O） × 検出難易度（D）

各項目は1〜10で評価し、RPNが高い項目から優先的に対策を講じる。

FMEAの種類

• DFMEA（Design FMEA）：設計段階での故障分析
• PFMEA（Process FMEA）：製造工程での故障分析
• SFMEA（System FMEA）：システム全体の故障分析

向いている場面

• 新製品の設計段階
• 製造工程の品質管理
• 自動車・航空宇宙産業
• 医療機器開発

4. 特性要因図（フィッシュボーン／石川ダイアグラム）

概要

特性要因図は、1943年に石川馨博士（東京大学）が考案した。魚の骨に似た形状から「フィッシュボーンダイアグラム」、考案者の名前から「石川ダイアグラム」とも呼ばれる。

特徴

• 可視化：原因と結果の関係を一目で把握
• チーム向け：ブレインストーミングに最適
• 分類整理：原因を体系的にカテゴリ分け
• シンプル：専門知識なしで実施可能

4M / 5M / 6M フレームワーク

原因を分類する代表的なフレームワーク：

4M

• Man（人）：作業者のスキル、教育、意識
• Machine（機械）：設備、装置、工具
• Material（材料）：原材料、部品の品質
• Method（方法）：作業手順、標準作業

5M（4M + Measurement）

• Measurement（測定）：検査方法、測定精度

6M（5M + Mother Nature）

• Mother Nature（環境）：温度、湿度、騒音など

作成手順

1. 問題（特性）を右側に記載
2. 主要なカテゴリ（4M等）を大骨として描く
3. 各カテゴリに原因を中骨・小骨として追加
4. チームでブレインストーミングして原因を洗い出す
5. 重要な原因を特定し、対策を検討

向いている場面

• 品質管理サークル活動
• チームでの問題解決
• 原因の洗い出しと整理
• 教育・研修での活用

5. パレート分析

概要

パレート分析は、イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートが発見した「80:20の法則」に基づく分析手法である。問題の80%は原因の20%から生じることが多いという経験則を活用する。

特徴

• 優先順位付け：重要な問題に集中できる
• データ駆動：数値データに基づく客観的分析
• 可視化：棒グラフと累積曲線で直感的に理解
• 効率的：限られたリソースで最大の効果

作成手順

1. 問題をカテゴリ別に分類
2. 各カテゴリの発生件数または影響度を集計
3. 降順にソートして棒グラフを作成
4. 累積比率を折れ線グラフで重ねる
5. 上位20%（累積80%以下）の問題に優先対応

向いている場面

• 不良品の種類別分析
• クレームの原因別分析
• コスト削減の優先順位付け
• 改善活動のテーマ選定

6. 8D（8つの規律）

概要

8D（Eight Disciplines）は、1987年にフォード・モーター社が開発した問題解決手法である。顧客クレーム対応や製品品質問題の解決に広く使用され、自動車業界では標準的な手法となっている。

8つのステップ

特徴

• 包括的：問題発見から水平展開まで網羅
• 標準化：報告書フォーマットが統一
• 顧客対応：暫定対策で顧客影響を最小化
• チーム重視：クロスファンクショナルな協力

向いている場面

• 顧客クレーム対応
• サプライヤー品質問題
• 製品リコール対応
• 重大な品質問題

7. DMAIC（シックスシグマ）

概要

DMAICは、1980年代にモトローラが開発し、GE（ゼネラル・エレクトリック）が世界に広めたシックスシグマの中核手法である。データ駆動型のプロセス改善アプローチで、統計的手法を駆使して品質向上を図る。

5つのフェーズ

特徴

• データ駆動：統計的手法に基づく意思決定
• 継続的改善：PDCAとの連携
• プロジェクト型：明確な目標とスケジュール
• 認定制度：ベルト制度（イエロー、グリーン、ブラック）

向いている場面

• 製造プロセスの品質改善
• サービス業の業務効率化
• コスト削減プロジェクト
• 大規模な組織変革

手法選択の具体的な判断フロー

フローチャートの前に、判断の核心となる3つの問いを確認しておこう。この問いに答えることで、適切な手法を素早く絞り込める。

問い1：問題はすでに発生しているか、予防したいか？

• 発生済み → なぜなぜ分析・FTA・8D・特性要因図
• 予防（設計段階）→ FMEA・FTA

問い2：問題はシンプルか、複雑か？

• シンプル（原因が1〜2つ程度と推測）→ なぜなぜ分析、特性要因図
• 複雑（複数の原因が絡み合っている）→ FTA・DMAIC

問い3：顧客・外部への報告が必要か？

• 顧客クレーム・サプライヤー問題 → 8D（報告書フォーマットが標準化されている）
• 社内改善 → なぜなぜ分析・特性要因図・パレート分析

現場で迷ったときは、以下の判断基準を参考にしよう。

問題が発生した？
    │
    ├─ YES → 緊急対応が必要？
    │           │
    │           ├─ YES → 8D（暫定対策 + 恒久対策）
    │           │
    │           └─ NO → 問題の複雑さは？
    │                       │
    │                       ├─ シンプル → なぜなぜ分析
    │                       ├─ 中程度 → 特性要因図 + なぜなぜ
    │                       └─ 複雑 → FTA
    │
    └─ NO → 予防的分析？
                │
                ├─ YES → 設計段階？
                │           │
                │           ├─ YES → FMEA
                │           └─ NO → FTA
                │
                └─ NO → 継続的改善？
                            │
                            ├─ YES → DMAIC
                            └─ NO → パレート分析で優先度を決定

各手法の所要時間・難易度・必要人数の比較

手法を選ぶ際には、「効果」だけでなく**現場のリソース（時間・人・スキル）**も考慮する必要がある。以下の比較表を参考に、自社の状況に合った手法を選んでほしい。

現場でよく使われる組み合わせパターン

中小製造業での定番：特性要因図（原因の洗い出し）→ なぜなぜ分析（根本原因の深掘り）→ パレート分析（対策の優先順位付け）

自動車サプライヤーでの対顧客対応：8D（顧客報告用）+ なぜなぜ分析（D4の根本原因特定で活用）

IT・システム開発：なぜなぜ分析（障害ポストモーテム）+ パレート分析（再発防止の優先順位付け）

新製品開発・設備導入時：FMEA（設計・製造リスクの予防的評価）+ FTA（重大故障モードの詳細分析）

関連記事：FMEAワークシートの書き方と記入例、8Dレポートの書き方と記入例

判断基準まとめ

AIを活用した効率化

従来のRCA手法には、以下の課題があった。

• 時間がかかる：特にFTAやFMEAは数日〜数週間
• 専門知識が必要：統計やシステム工学の知識
• 属人的：ファシリテーターのスキルに依存
• 管理が複雑：分岐や関連性の整理が困難

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まとめ

根本原因分析（RCA）は、問題の再発を防ぐための必須スキルである。

7つの手法はそれぞれ特徴が異なり、状況に応じて使い分けることが重要だ。

• シンプルな問題：なぜなぜ分析、特性要因図
• 複雑なシステム：FTA、FMEA
• 顧客対応：8D
• 継続的改善：DMAIC
• 優先順位付け：パレート分析

1つの手法に固執せず、問題の性質に合わせて柔軟に選択し、必要に応じて複数の手法を組み合わせることで、より効果的な根本原因分析が可能になる。

よくある質問

Q. RCA（根本原因分析）はどんな業界で使われていますか？

RCAは製造業・建設業・IT・医療・航空宇宙など幅広い業界で使われている。特に品質管理（ISO 9001）や安全管理（ISO 45001）の規格ではRCAの実施が求められており、業界を問わず再発防止の基本手法として定着している。

Q. なぜなぜ分析とFTAはどう使い分ければいいですか？

シンプルな問題にはなぜなぜ分析（5Why）、複雑なシステム障害にはFTA（故障の木解析）が適している。なぜなぜ分析は30分〜1時間で完了する手軽さが強みで、FTAはAND/ORゲートで複数原因の組み合わせを網羅的に分析できる。両方を組み合わせて使うケースも多い。

Q. RCAを行ったのに同じ問題が再発するのはなぜですか？

主な原因は3つ。(1)根本原因ではなく表面的な原因で分析を止めてしまった、(2)対策が「注意する」「気をつける」等の精神論で終わっている、(3)対策の実施状況を追跡・検証していない。RCAでは「仕組み」で再発を防ぐ対策を立て、PDCAで効果を検証することが重要である。

Q. RCA初心者が最初に学ぶべき手法はどれですか？

なぜなぜ分析（5Why）から始めるのがおすすめ。特別な道具や統計知識が不要で、「なぜ？」を繰り返すだけで実施できる。慣れてきたら特性要因図（魚骨図）でチーム分析に挑戦し、さらにFTAやFMEAへとステップアップするのが効果的な学習順序である。

関連記事

• なぜなぜ分析とは？5回の「なぜ」で根本原因を見つける実践ガイド
• なぜなぜ分析 vs FTA（故障の木解析）- 目的別の使い分けガイド

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参考文献

• Root Cause Analysis - Wikipedia
• Five whys - Wikipedia
• Fault tree analysis - Wikipedia
• Failure mode and effects analysis - Wikipedia
• Ishikawa diagram - Wikipedia
• Eight disciplines problem solving - Wikipedia
• DMAIC - Wikipedia
• Six Sigma - ASQ