不具合解析の初動で重要な「原因の切り分け」と「再現条件の整理」を、ChatGPTで速くする手順をテンプレ化して紹介します。
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、条件比較、そして「どこから手を付けるか」の優先順位づけ。どれも地味ですが、手を抜くと迷走しやすい。結果として、時間だけが溶けます。
ただ、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。
AIに答えを丸投げするのではなく、情報整理・視点出し・仮説候補の生成を手伝ってくれる“整理役”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「原因の切り分け」テンプレとプロンプトをまとめます。急ぎの人は、先にテンプレから使ってください。
この作業をAIで回せるようになると、時短だけでなく「評価される仕事の進め方」になります。全体像は「AI×業務効率化大全」にまとめました。
効率化は手段で、評価は結果です。全体像は「評価される立ち位置」にまとめています（読む順番つき）。
現象整理→原因候補→切り分け手順→次の報告までを、すぐ使えるプロンプトでテンプレ化しています。
なぜ不具合解析とChatGPTは相性がいいのか
不具合解析が遅くなる原因は「原因を考える前の整理」で止まることが多いです。ChatGPTは、この整理を短時間で形にするのが得意です。
情報整理が速い
技術者が最も時間を使っているのは、原因そのものより前段の整理作業です。
現象、条件、制約、影響範囲を一度テキスト化できると、次の一手が見えます。
視点漏れを防げる
解析で怖いのは思い込みです。
ChatGPTに「他の可能性」を挙げさせるだけで、初動の偏りが減ります。
事例を構造化して扱える
現象は違っても、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・作用点を抽象化して整理するのが得意です。
“答え”ではなく“候補”を出す使い方がハマる
AIの推測を信じるのではなく、候補を増やし、人が判断する。
この使い方が不具合解析と相性が良いです。
まずはこれを使う：不具合解析テンプレ（現象→切り分け）
ここがこの記事のメインです。これを埋めてからChatGPTに投げると、精度が安定します。
不具合解析テンプレ（コピペOK）
- 現象（何がどうなる）
- 発生頻度（毎回／時々／特定条件のみ）
- 発生条件（環境、操作、負荷、工程、ロットなど）
- 影響範囲（品質、性能、安全、納期、コスト）
- 正常時との差分（いつから／何が変わった）
- 直近の変更点（材料、工程、設備、ソフト、手順、人）
- いま分かっている事実（確定情報）
- 仮説（原因候補）
- 切り分け方針（何を比較して潰すか）
- 制約条件（設備、時間、材料、手配、安全）
- 次のアクション（まず何をやるか）
ChatGPTで「初動」を速くするプロンプト集
プロンプトは増やすほど運用が重くなります。ここでは、現場で効く3本に絞ります。
1）現象と条件を整理する（スタート地点を作る）
【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：◯◯
正常時との差分：◯◯
直近の変更点：◯◯
補足情報：◯◯
上記をもとに、
1) 現象の要点（短く）
2) 追加で確認すべき情報（優先度順）
を整理してください。
2）原因候補を分類して出す（思い込みを外す）
【原因候補の洗い出し】
現象：◯◯
再現条件：◯◯
制約条件：◯◯
可能性のある原因候補を、
機械／材料／環境／方法／人 の観点で分類して整理してください。
各候補に対して「確認方法の例」を1つずつ添えてください。
3）切り分けの優先順位を作る（無駄試験を減らす）
【切り分け優先順位の提案】
目的：◯◯（例：原因を特定して再発防止策の優先順位を決める）
現象：◯◯
仮説候補：◯◯（箇条書き）
制約条件：◯◯（時間、設備、材料、安全など）
どこから切り分けるべきか、優先順位つきで提案してください。
優先順位の根拠（効果が大きい／確認が簡単／リスクが高い等）も添えてください。
現場目線：AIの使いどころと、使ってはいけない部分
AI活用は範囲を決めるほど安定します。
- AIは整理役であって決定者ではない（最終判断は技術者）
- 数値・仕様・規格は必ず自分で確認する（推測が混じることがある）
- 機密情報は抽象化して入力する（固有名詞や図面番号、生データは避ける）
- 入れる工程は「初動」「切り分け」「構造整理」に限定すると強い
ChatGPTを使うと不具合解析はこう変わる
時短だけでなく、解析の質も安定します。
- 初動が速くなる（整理で止まらない）
- 無駄な試験が減る（優先順位が見える）
- 報告書の論理構成が整う（構造化した情報で書ける）
- 若手教育がしやすくなる（思考プロセスを言語化できる）
まとめ：不具合解析はAIで“前倒し”できる
不具合解析は避けられない仕事です。
ただ、「最初の整理」と「切り分けの順番づくり」をChatGPTに手伝わせるだけで、その後の進み方が大きく変わります。
まずはテンプレを埋めて、プロンプト3本で初動を作ってください。迷いが減るだけで、解析スピードも資料の質も安定します。
次は、同じ要領で他の業務にも展開できます。「AI×業務効率化大全」で、試験計画・不具合解析・資料作成の入口をまとめて確認してください。
同じ成果でも「立ち位置」と「見せ方」で評価は変わります。次は「評価される立ち位置」で全体像を押さえると、迷いが減ります。
この記事の内容を「次に何から試すか」で迷ったら、技術職向けにおすすめサービスや学び方を1ページにまとめました。⇨おすすめサービスまとめ
関連リンク（次に読む）
・AI×業務効率化大全（全体像）
・試験計画（実務テンプレ）
・不具合解析（原因の切り分け）
・議事録/資料作成（プロンプト集）
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