現場コンパス

なぜなぜ分析がうまくいかない?現場でよくある7つの落とし穴と対策【2025年版】

著者: WhyTrace Connect編集部問題解決手法
#なぜなぜ分析#5Why分析#問題解決#トヨタ生産方式#改善手法

なぜなぜ分析、なぜかうまくいかない?現場でよくある7つの落とし穴

「なぜなぜ分析やってみたけど、なんか原因がぼんやりしたまま終わった…」

正直、こういう声めちゃくちゃ多い。トヨタ生産方式で有名なこの手法、シンプルに見えて実は奥が深い。やり方を間違えると、時間だけかかって結局何も解決しないなんてことになる。

今回は、現場でありがちな「なぜなぜ分析の失敗パターン」と、その対策を本音で解説していく。

落とし穴1:5回にこだわりすぎ問題

「5回なぜを繰り返せば真因にたどり着ける」

これ、半分正解で半分間違い。

3回目で明らかに真因が見えてるのに、無理やり5回まで引き延ばす人がいる。逆に、5回やっても全然本質に迫れてないのに「5回やったからOK」で終わらせちゃうパターンも。

実際どうすればいいか:

回数はあくまで目安。大事なのは「この原因を潰せば、問題は再発しないか?」という問いに自信を持ってYesと言えるかどうか。3回で見つかればそれでいいし、7回かかることもある。

落とし穴2:犯人探しになっちゃう

「なぜ確認しなかったの?」「なぜミスしたの?」

こういう質問、やりがちだけど完全にNG。これをやると会議の空気が一気に悪くなる。担当者は防御モードに入って、本当のことを言わなくなる。

人を責める「なぜ」を、仕組みの「なぜ」に変換する:

やりがち こう変える
なぜミスした? なぜミスが起きる仕組みだった?
なぜ確認しなかった? なぜ確認を漏らす仕組みだった?
なぜ気づかなかった? なぜ気づける仕組みがなかった?

この変換ができるかどうかで、分析の質が180度変わる。

落とし穴3:スタート地点がぼんやりしてる

「品質不良が発生した」

…で、どの製品の?どの工程で?いつ?どんな不良?

こういうふわっとしたスタートだと、参加者全員が違うイメージを持ったまま議論することになる。そりゃあ原因も見つからない。

5W1Hで事象をガチガチに固める:

ダメな例:「納期遅れがあった」

良い例:「2025年1月5日、A社向け製品X(ロットNo.2501-003)の
出荷が予定日(1月2日)から3日遅延した」

ここを手抜きすると、後で全部やり直しになる。最初の10分を惜しまないこと。

落とし穴4:論理がぶっ飛んでる

「なぜ不良品が出たか?」→「作業者の経験不足」

…待って。経験不足と不良品、どうつながってるの?

こういう論理の飛躍、意外と見落としがち。その場では「まあそうだよね」で流れちゃうけど、後から見返すと「なんで?」ってなる。

逆読みチェックをやる:

分析が終わったら、下から上に向かって「○○だから△△になった」と読んでみる。違和感があれば、そこに論理の穴がある。

例:「経験不足だから → 手順を間違えた → 寸法がズレた → 不良品になった」

これなら筋が通る。

落とし穴5:原因を1本道で追いかける

現実の問題って、だいたい複数の原因が絡み合ってる。なのに、最初に思いついた1つの原因だけを深掘りしちゃう人が多い。

最初の「なぜ」で分岐させる:

問題発生 ├─ 原因A → なぜ? → なぜ? ├─ 原因B → なぜ? → なぜ? └─ 原因C → なぜ? → なぜ?

複数の経路を並行して追うことで、見落としを防げる。


📱 WhyTraceで分析を効率化

ここまで読んで「めんどくさそう…」と思った人、正直に手を挙げて。

実際、なぜなぜ分析を正しくやろうとすると結構大変。だからこそ、AIにサポートしてもらうのがおすすめ。WhyTraceは、質問の提案から過去事例の検索まで自動でやってくれる。

分析時間が平均3時間→30分になったという声も。月額980円で試せるから、まずは触ってみて。

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落とし穴6:過去の分析が資産になってない

「去年も同じような不良あったよね?あのときどう対策したっけ…」

こういう会話、心当たりない?

分析結果がExcelやWordにバラバラに保存されてて、検索できない。担当者が異動したら、もう誰もわからない。これ、めちゃくちゃもったいない。

分析結果をデータベース化する:

  • 類似問題をすぐに検索できる
  • 過去の対策の効果を追跡できる
  • 新人でもベテランの知見にアクセスできる

2025年時点で、国内製造業の約87%がAIのパイロットプロジェクトを開始してる(エクサウィザーズ調べ)。分析のデジタル化は、もう「やるかやらないか」じゃなくて「いつやるか」の話。

落とし穴7:分析に時間かかりすぎ問題

1件の分析に3時間。月に10件発生したら30時間。品質管理担当者の業務を完全に圧迫する。

そうなると何が起きるか。「分析やりたくないから、問題を報告しない」という本末転倒な状態になる。

時間短縮のポイント:

  1. 事前に5W1Hの情報を集めておく(会議で集めない)
  2. 過去の類似事例を事前にピックアップ
  3. AIツールを活用して論点整理

花王グループでは、AIシステム導入で年間約55,000時間の業務時間削減を見込んでいるという(RPA Technologies調べ)。規模が違うとはいえ、時間削減の可能性はどの企業にもある。

まとめ:チェックリスト

なぜなぜ分析をやる前に、これだけは確認してほしい。

  • 事象を5W1Hで具体化した?
  • 「人」じゃなくて「仕組み」を問う質問になってる?
  • 複数の原因経路を検討した?
  • 論理の飛躍を逆読みでチェックした?
  • 過去の類似事例を確認した?
  • 分析時間は1時間以内に収まりそう?

全部Yesなら、だいぶいい分析ができるはず。

分析の質を上げたいなら、WhyTraceの活用も検討してみて。AIが質問を提案してくれるから、抜け漏れが減る。過去事例も自動で引っ張ってきてくれる。

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