# 品質保証(8D・是正処置)とERPデータ:AIで原因調査と報告書作成を速くする

> Source: https://netray.co/ja/quality-assurance-8d-erp-ai
> Language: ja
> Publisher: Netray (netray.co)

8Dや是正処置の時間の多くは、ロット、工程実績、仕入先、設計変更をERPや帳票から集める作業に使われています。AIはこの調査と下書きを支援できますが、原因の判断と是正処置の承認は品質部門の責任として残します。

自動車、電子部品、航空宇宙などの取引先から不具合の連絡を受けると、製造業の品質保証部門は8Dなどの形式で原因分析と再発防止策の報告を求められます。IATF 16949やAS9100、ISO 9001の要求事項に沿って、不適合の記録と是正処置の有効性確認も残す必要があります。

実際の負担は、報告書の書式よりも前段の調査にあります。該当ロットの特定、使った材料と仕入先、加工した設備と作業者、検査記録、直近の設計変更や工程変更などが、ERP、品質管理システム、紙の検査表に分散しているためです。

## 8D調査で時間がかかる三つの作業

第一に、トレーサビリティの確認です。不具合品のロット番号から、使用した部品・材料のロット、仕入先、製造指図、工程実績へとさかのぼり、さらに同じ材料ロットを使った他の製品への影響範囲(封じ込め)を確認します。ERPのロット管理やシリアル管理が整っていれば、ここは問い合わせで大きく短縮できます。

第二に、類似事例の検索です。過去の不適合報告や是正処置記録の中から、同じ品目、同じ工程、同じ仕入先の事例を探す作業は、文書検索(RAG)が得意とする領域です。第三に、報告書の下書きと、顧客の書式に合わせた整形です。

- 不具合ロットから材料・仕入先・設備・作業日までの追跡
- 同一ロットを使った他の受注・出荷先の洗い出し(封じ込め範囲)
- 過去の類似不適合・是正処置の検索
- D1〜D8の項目に沿った報告書の下書き

## ERPデータで答えられる質問の例

ERPの不適合管理、検査実績、購買、在庫、製造指図のデータが読めるなら、「先月の不適合のうち、仕入先別・不良モード別で件数が多いのは何か」「このロットの材料を使った出荷済み製品はどれか」といった質問に、実行したクエリ付きで答えられます。

SAPのQM、Infor SyteLine、Microsoft Dynamics 365、国産の生産管理システムなど、システムによってテーブルや機能は違いますが、考え方は共通です。品質専用のQMSがある場合は、その記録もRAGで取り込みます。

## AIに任せないこと:原因の判断と承認

AIは根拠となるデータの集約と、仮説の候補出しには役立ちますが、真因の特定と是正処置の妥当性の判断は、品質部門と現場の責任です。なぜなぜ分析の結論をAIが断定してしまうと、表面的な原因で報告書が閉じてしまう危険があります。

運用ルールとして、AIの出力には必ず根拠データへのリンクかクエリを付け、是正処置の起票や記録の書き込みは担当者の承認後に行う設計にします。監査の場面では、記録の作成者と承認者が誰かを明確にできることが大切です。

## データの置き場所と機密保持

不適合の情報には、取引先の図面、仕様、不具合の内容など、秘密保持契約の対象となるものが多く含まれます。外部の生成AIサービスに貼り付ける運用は、契約違反や情報漏えいにつながるおそれがあるため、社内のGPUまたは国内のプライベート環境でモデルを動かす構成が現実的です。

防衛関連や一部の自動車・半導体の取引先では、サイバーセキュリティ要求が個別に定められています。当社が認証を保有していることを意味するものではなく、アーキテクチャとして、御社が自社の要求事項を満たしやすい構成にできるという意味です。

## 始め方と、正直な限界

まず、直近1年分の8Dや是正処置の記録から代表的な案件を3〜5件選び、調査に何時間かかったか、どのデータがどこにあったかを整理します。そのうえで、ERPのロット追跡とRAGによる類似事例検索の二つに絞って試験導入するのが、最小限で効果を測る方法です。

QMSやERPのベンダーが提供する標準のAI機能で十分な場合は、それを使う方が簡単です。また、ロット管理が運用されていない、検査記録が紙のままという場合は、AIより先にデータの整備が必要になります。

## FAQ

### 8D報告書をAIが自動で作成できますか。

データの集約と下書きは支援できます。ただし真因の特定、是正処置の妥当性、顧客への提出は品質部門の判断と承認が必要です。AIの出力には根拠となるデータやクエリを必ず付けます。

### IATF 16949やAS9100の監査で、AIの利用は問題になりませんか。

AIが記録の代わりになるわけではありません。記録の作成者、承認者、元データを追跡できるようにしておけば、従来の運用と同じ水準で説明できます。自社の品質マニュアルへの反映は事前に確認してください。

### 取引先の図面や不具合情報を外に出さずに使えますか。

できます。オープンウェイトのモデルを御社のGPUまたは国内のプライベート環境で動かし、ERPと文書には読み取り専用で接続します。外部の生成AI APIにデータを送らない設計です。

### ロット追跡が不十分なERPでも効果はありますか。

ロットやシリアルの記録が不完全だと、追跡の効果は限定されます。その場合は過去事例の検索と報告書の下書き支援から始め、並行してデータ整備を進めるのが現実的です。

### どのERPや品質システムと接続できますか。

SAP、Infor SyteLine、Microsoft Dynamics 365、国産の生産管理システムなど、読み取り用のAPIまたはデータベースの参照が可能なものです。接続方式は個別の確認が必要です。