不具合解析は、技術者の仕事の中でも
“時間がかかるのに成果が見えにくい”作業の代表です。
現象整理、原因候補の洗い出し、試験条件の比較、
そして「どこから手を付けるか」の優先順位づけ。
どれも地味でありながら、手を抜くことができません。
ただ、私はChatGPTを使い始めてから
不具合解析の「初動」が圧倒的に速くなりました。
もちろん、AIに答えを丸投げするわけではありません。
ChatGPTは
情報整理・視点出し・仮説の候補生成
を手伝ってくれる“相棒”として使うと本領を発揮します。
この記事では、忙しい技術者でも今日から使える
不具合解析向けのプロンプトをまとめました。
1. なぜ不具合解析とChatGPTは相性がいいのか
● ① 情報整理が速い
技術者が最も時間を使っているのは、
「原因を考える前の整理作業」です。
ChatGPTは、この整理部分を短時間で整えてくれます。
● ② 視点漏れを防げる
解析で怖いのは “思い込み”。
ChatGPTに客観的な視点を出してもらうことで
抜け漏れが減り、初動が安定します。
● ③ 過去の似た構造を抽象化できる
現象は違っていても、構造が似ているケースは少なくありません。
ChatGPTは、原因・条件・作用点といった要素を
“構造化して整理”するのが得意です。
● ④ “答え” ではなく “候補” を出すのが得意
AIの推測をそのまま信じるのではなく、
候補を挙げてもらい、人間が判断するという使い方が合っています。
2. 不具合解析の初動を速くするChatGPTプロンプト
以下は、私自身が現場で使い続けて「役に立つ」と感じたプロンプトです。
2-1. 現象整理のプロンプト
【現象整理をお願いします】
現象：◯◯
発生頻度：◯◯
発生条件：◯◯
影響範囲：◯◯
補足情報：◯◯
上記から、「現象のポイント」「追加で確認すべき情報」を整理してください。
ChatGPTは、現象の読み解きと“追加で確認すべきポイント”の抽出が得意です。
2-2. 原因候補を洗い出すプロンプト
【原因候補の洗い出し】
現象：◯◯
再現条件：◯◯
制約条件：◯◯
上記を踏まえ、「可能性のある原因候補」を
機械・材料・人・環境などの観点で整理してください。
視点が増えることで、初動の方向性が整います。
2-3. 再現条件を切り分けるプロンプト
【再現性の切り分け】
現象：◯◯
現在わかっている再現条件：◯◯
追加で確認可能な条件：◯◯
これらを元に「再現性を区分する観点」
「優先的に切り分けるポイント」を提示してください。
再現性の理解が深まると、無駄な試験を減らせます。
2-4. 試験計画の初期構成プロンプト
【試験計画の下書きをお願いします】
目的：◯◯
現状：◯◯
仮説：◯◯
試験項目：◯◯
制約条件：◯◯
上記から、試験計画の“構成案”を作成してください。
試験計画の骨組みは、AIと相性が良い部分です。
技術者の判断を付け加えるだけで形になります。
2-5. 過去の似た事例を抽象化するプロンプト
【類似事例の構造整理】
現象：◯◯
類似事例：◯◯（箇条書き）
共通点と相違点を整理し、
「構造的な原因」や「見逃しやすいポイント」を抽出してください。
過去事例に引っ張られすぎるのを防ぎ、
客観的な視点を持つ助けになります。
3. 現場目線での「AIの使いどころ」と「使ってはいけない部分」
● AIは“整理役”であって“決定者”ではない
最終判断は必ず技術者が行います。
● 数値・仕様は必ず自分で確認する
ChatGPTの数値回答には誤りが混じる可能性があります。
● 機密情報は抽象化して入力する
製品の固有名、図面情報、生データは入力を避けたほうが安心です。
● AIを入れるべき工程は「初動」「切り分け」「構造整理」
ここに限定すると精度が安定します。
4. ChatGPTを使うと不具合解析はこう変わる
● 初動が速くなる
スタート地点の「整理」に時間を使わなくて済みます。
● 試験の無駄打ちが減る
優先順位が整理され、必要な試験が明確になります。
● 報告書の論理構成が整う
構造化した情報をもとに書けるので、読みやすさが安定します。
● 若手の教育コストが下がる
思考のプロセスが可視化され、育成がしやすくなります。
5. まとめ：不具合解析はAIで“前倒し”できる時代に
技術者にとって、不具合解析は避けられない仕事です。
しかし、「最初の整理」をChatGPTに手伝わせるだけで
その後の進捗は大きく変わります。
AIはあくまで“整理役”。
技術者が持つ経験や判断力と組み合わせることで、
解析スピードも、資料の質も、仕事の進め方も整っていきます。
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