なぜなぜ分析 vs フィッシュボーン図：根本原因分析手法徹底比較

はじめに：2つの代表的な原因分析手法

品質管理や問題解決の現場で最も活用されている2つの手法、なぜなぜ分析（5Why分析）とフィッシュボーン図（特性要因図）。どちらも根本原因を特定するための優れた手法ですが、アプローチや適用場面が大きく異なります。

本記事では、両手法の特徴を詳しく比較し、どのような場面でどちらを選ぶべきかを明確にします。

1. 基本的な手法の違い

1.1 なぜなぜ分析の特徴

アプローチ：問題に対して「なぜ？」を5回程度繰り返し、線形的に原因を掘り下げる手法

問題：製品に傷が発生
↓ なぜ？
検査で見逃した
↓ なぜ？
照明が暗かった
↓ なぜ？
電球が切れていた
↓ なぜ？
交換計画がなかった
↓ なぜ？
保守管理体制が不十分だった

特徴：

時系列での因果関係を追跡
単一の原因系統を深掘り
プロセス志向

1.2 フィッシュボーン図の特徴

アプローチ：問題を魚の頭に見立て、多角的な要因を骨（要因）として体系的に整理する手法

        人      方法        機械
         │        │          │
         └────────┼────────┘
              製品に傷が発生
         ┌────────┼────────┐
         │        │          │
        材料    測定機器    環境

特徴：

横断的な要因を網羅
複数の原因系統を同時分析
要素志向

2. 詳細比較表

項目	なぜなぜ分析	フィッシュボーン図
分析の深さ	◎（深掘り特化）	△（浅く広く）
分析の幅	△（単一系統）	◎（多角的網羅）
所要時間	○（30分〜2時間）	◎（15分〜1時間）
参加人数	○（3〜7名）	◎（2〜15名）
初心者の使いやすさ	◎（シンプル）	△（体系的知識要）
複雑な問題への対応	△（多要因だと困難）	◎（要因整理得意）
根本原因特定	◎（直接的）	△（要因の特定まで）
再発防止策	◎（具体的）	○（体系的だが抽象的）

3. それぞれのメリット・デメリット

3.1 なぜなぜ分析のメリット・デメリット

✅ メリット

論理的で追跡可能な分析

因果関係が明確で、誰でも理解しやすい
分析プロセスが透明で検証可能
根本原因への道筋が一目瞭然

シンプルで実施しやすい

特別な知識や訓練が不要
ホワイトボード1枚で実施可能
ファシリテーションが比較的容易

具体的な対策につながる

最終的な原因が明確なので対策を立てやすい
責任の所在が明確になる
改善効果を測定しやすい

❌ デメリット

複雑な要因を見落とす可能性

単一系統の分析のため、他の重要要因を見逃す
複数の原因が同時に作用している場合に不適切
バイアスによって特定の方向に誘導されやすい

人為的要因に偏りがち

「誰が悪いか」の議論になりやすい
システム的な問題を個人の責任に帰着させるリスク
組織の防御機制が働きやすい

3.2 フィッシュボーン図のメリット・デメリット

✅ メリット

包括的な要因の洗い出し

人・機械・材料・方法・測定・環境の6M視点で網羅的に分析
見落としがちな要因も体系的に検討
チーム全体のアイデアを効率的に収集

多面的な視点での分析

異なる専門分野の知見を統合
先入観やバイアスを排除しやすい
複雑な問題の全体像を把握

ビジュアル化による理解促進

図表による直感的な理解
会議での共通認識形成に効果的
完成した図は教育資料としても活用可能

❌ デメリット

表面的な分析に留まりがち

要因の列挙で満足し、深掘りが不十分
真の原因ではなく現象の整理に終わる
対策が散漫になりやすい

分析に時間がかかる場合がある

多くの要因を検討するため議論が拡散
合意形成に時間を要する
重要度の優先順位付けが困難

4. 適用場面の使い分け指針

4.1 なぜなぜ分析が適している場面

✅ おすすめのケース

明確な事象・問題がある場合

特定の不具合や障害が発生
時系列での経緯が重要
責任の所在を明確にしたい

迅速な原因特定が必要

緊急対応が必要な問題
早急に再発防止策を講じたい
リソースが限られている

実例：IT障害の原因分析

問題：ECサイトが3時間停止
↓ なぜ？
データベースサーバーがダウン
↓ なぜ？
ディスク容量が100%に
↓ なぜ？
ログファイルが肥大化
↓ なぜ？
自動削除処理が停止
↓ なぜ？
監視システムのアラートが無効化されていた

4.2 フィッシュボーン図が適している場面

✅ おすすめのケース

複雑で多要因の問題

原因が特定できない慢性的問題
複数の部門にまたがる課題
新規問題で要因が不明

初期段階の要因整理

問題の全体像を把握したい
チームでアイデア出しをしたい
体系的な分析の出発点として

実例：製品品質の慢性的問題

         人材不足    作業手順書    設備老朽化
              │        │            │
              └────────┼────────┘
                   品質不良率3%
              ┌────────┼────────┐
              │        │            │
           原材料品質  検査精度    作業環境

5. ハイブリッド活用法：両手法の組み合わせ

5.1 効果的な組み合わせパターン

Phase 1: フィッシュボーン図で要因整理（30分）

考えられる要因を6Mの視点で網羅的にリストアップ
重要度と影響度で要因をランキング
最も可能性の高い要因系統を3つ選定

Phase 2: なぜなぜ分析で深掘り（各30分）

選定した3つの要因系統それぞれについてなぜなぜ分析を実施
各系統の根本原因を特定
対策の実現可能性と効果を評価

Phase 3: 統合した対策立案（30分）

3つの根本原因に対する統合的な対策を検討
優先順位と実施計画を策定
効果測定方法を決定

5.2 実践事例：製造業C社の品質改善

問題：月間不良率が2%から5%に悪化

Step 1: フィッシュボーン図での要因整理

人：新人作業者の増加、熟練者不足
機械：設備の老朽化、メンテナンス遅延
材料：サプライヤー変更、品質ばらつき
方法：作業標準書の未更新
測定：検査機器のキャリブレーション遅延
環境：工場内の温湿度変化

Step 2: 重要要因のなぜなぜ分析

最重要要因「新人作業者の増加」を深掘り：

問題：新人作業者が多い
↓ なぜ？
ベテラン作業者が退職
↓ なぜ？
労働条件への不満
↓ なぜ？
残業時間が月45時間超
↓ なぜ？
生産計画が過密
↓ なぜ？
需要予測システムが不正確

結果：需要予測システムの改善により、根本的な解決を実現。不良率1.5%まで改善。

6. デジタル時代の活用法

6.1 AIツールとの組み合わせ

WhyTrace Connectでは、両手法を統合したハイブリッド分析が可能：

フィッシュボーン図の自動生成

AIが業界・問題タイプに応じた要因テンプレートを提案
過去事例から関連要因を自動抽出
6M+E（Environment）の7要因で網羅性向上

なぜなぜ分析のAI支援

各要因について最適な「なぜ？」を提案
論理的整合性をリアルタイムでチェック
見落としがちな観点をAIが指摘

6.2 効率化の実績データ

従来手法	WhyTrace Connect	改善率
分析時間：4時間	1時間	75%削減
要因見落とし：15%	3%	80%削減
対策効果：60%	87%	45%向上
チーム負担：高	低	70%軽減

7. 実装のベストプラクティス

7.1 導入段階別の活用法

初心者チーム

フィッシュボーン図から開始：全体像を把握しやすい
AIテンプレートを活用：6M要因の理解を深める
簡単な問題で練習：成功体験の積み重ね

中級者チーム

問題に応じて手法を選択：特性に応じた使い分け
ハイブリッド手法の実践：両方の長所を活用
効果測定の仕組み構築：継続的改善

上級者チーム

組織的な問題解決体制：全社的な展開
AI支援による高度化：見落とし防止と効率化
知識ベースの構築：組織学習の促進

7.2 失敗を避けるための注意点

よくある失敗パターン

❌ 手法の混同

フィッシュボーン図で深掘りを求める
なぜなぜ分析で要因を網羅しようとする

✅ 正しいアプローチ

各手法の特性を理解し、目的に応じて使い分ける
必要に応じて組み合わせて活用する

❌ 分析の形骸化

図を作ることが目的になる
表面的な分析で終わる