無料技術者スキルアップセミナー（2026年1月～8月：毎月開催）

基本情報

2月24日：ヒューマンエラー予防と再発防止 　人のミス原因究明と対策 　エラープルーフ化 　ポカヨケの考え方 　デジタル技術導入 3月16日：なぜなぜ分析の誤解 　なぜなぜ分析の現状と問題点 　発生した問題の種類と要因分類 　目的別なぜなぜ分析手法 4月20日：品質管理の基本 　品質管理の基本 　業務のしくみを理解 　PDCAを回す 　作業ミスをなくす 5月11日：品質管理応用 　QC七つ道具 　新QC七つ道具 　工程の品質状態監視（AI/デジタル技術活用） 6月15日：問題解決手法 　QCストーリーによる問題解決 　EXCELによる統計解析 　チームによる問題解決（生成AI活用） 7月13日：作業手順書作成方法 　作業手順の作成 　QC工程図の作成 　動画手順書作成手順（AI/デジタル技術活用） 　形骸化防止 8月24日：4M変化点管理のしくみ構築 　体系的４M管理手順 　変化点管理のしくみ（AI/デジタル技術活用） 　協力工場の４Ｍ変更管理

価格情報

無料

納期

※ホームページをご覧ください。

用途／実績例

工場の品質管理、品質向上対策に必要な基本的な手法を網羅しています。 また、工場の課題に対応した、すぐに使える改善ツール、書式フォーマットを紹介します。 　・再発防止対策 　・ヒューマンエラー予防対策 　・4M変化点管理、異常処理 　・品質情報のナレッジ化手法 　・FMEAを漏れなく実施するツール 　・なぜなぜ分析ツール 　・その他

詳細情報

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  2月24日：ヒューマンエラー予防と再発防止 作業工程では、マニュアルの整備や作業者の意識向上だけでは防ぎきれない作業ミスが頻発しています。また、ダブルチェックを行っても流出してしまう不良が多発しています。 このようなヒューマンエラーを完全に無くすことは困難であると考えられてきましたがデジタル化が急速に進む現在においては、AIやデジタル技術を駆使してヒューマンエラー予防、そして生産性向上が可能になってきました。 そこで、本セミナーでは、工場における作業現場のヒューマンエラー対策から、工場の管理のしくみ、システムの改善までを幅広くデジタル技術導入の検討手順、具体的な 活用方法、成功のポイント、導入に伴う課題やリスクまでを網羅的に解説します。

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  3月16日（月）：なぜなぜ分析の誤解 なぜなぜ分析は、主に発生した問題の原因を探り、絞り込むためのツールとして使われています。しかし、必ずしも真の原因に辿りつくことができず、再発防止対策も不十分となっています。 なぜなぜを繰り返して原因にたどり着くための前提として、品質管理における「是正」「再発防止」の進め方の基本を正しく理解する必要があります。 正しく分析を行うためには 　１．発生した問題を正しく認識すること（三現主義） 　２．何を解決したいのか目的別に「なぜなぜ」を行うこと 　３．品質管理のしくみに基づいて、その不備を指摘すること 　４．再発防止、流出防止を図るには、ルール順守の徹底（教育と実施確認）を行うこと 本講座では、なぜなぜ分析の現状と問題点を指摘し、再発防止と水平展開を確実に実施するための「なぜなぜ分析の 基本形」と「目的別応用手順」を詳しく解説します。

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  4月20日（月）：品質管理の基本 このテキストは、初心者が工場の品質管理とはどのようなものかを理解して頂けるよう、事例を交えて説明した内容になっております。 品質管理は抽象的な概念が多く、現場のイメージがないと「興味が湧かない」「自分には関係ない」と感じられがちです。そこで「品質管理はなぜ必要なのか？」をまず体感することが重要であり、このテキストでは、できるだけ具体的な事例や実践的なワークを中心とした内容とすることを心掛けていきます。 　 品質管理は、従来から、不良品が市場に出ないように、最終の検査を行うことが主な仕事と考えられがちです。 また、「それって、品質管理部とか、リーダーがやる仕事でしょ？自分は毎日、決められた通りに作業しているだけだから関係ない」と思われているかもしれません。 「私は、工場でただ部品を組み立てる作業をしているだけ、品質管理は関係ない」と思われている方に、「作業」と「品質管理」の境界線はどこにあるのか。そして初心者が意識すべき「具体的な品質管理の中身」とは何かを解説していきます。

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  5月11日（月）：品質管理応用 製造業のリーダーや現場監督者が知っておくべき品質管理における、QC七つ道具および新QC七つ道具を活用する必要性と、デジタル技術によるデータ取得の意義について説明します。 1. QC七つ道具・新QC七つ道具の必要性 現場の「経験や勘」に頼る管理から脱却し、客観的な事実に基づいて改善を行うために不可欠です。 現場で発生している不良やバラツキを数値で可視化し、これにより、「どこに問題が集中しているか」を明確にし、優先順位をつけた対策が可能になります。 新QC七つ道具（言語データの整理）: 系統図法や親和図法などを用い、複雑に絡み合った問題点や、数値化しにくい事務・設計部門の定性的な課題を整理します。未知のトラブルや将来の予測が必要な場面で、関係者の思考を構造化するのに役立ちます。 2. デジタル技術を用いたデータ取得の意義 IoTやAIを活用したデジタル化（DX）は、従来の品質管理を「後追い」から「リアルタイム・予兆管理」へと進化させます。 センサーや自動計測器による自動取得により、手書きのミスや改ざんを防止し、異常を瞬時に検知できます。

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  2026年6月15日（月）：問題解決手法 QCストーリーや統計的手法（基本統計量、Cpk等）を用いたチーム活動は、製造業やサービス業における品質改善の「王道」であり、今後AIやデジタル技術（DX）と融合することで、その精度とスピードは飛躍的に向上します。 1. データ収集・解析の自動化とリアルタイム化 従来のQC活動では、データの収集やグラフ作成（パレート図や管理図など）に多大な工数を割いていました。 デジタル化の影響: IoTデバイスを通じてデータが自動収集され、BIツール等で基本統計量やCpkがリアルタイムに算出されるようになります。 効果: チームは「計算」という作業から解放され、数値の背景にある「真因の考察」や「対策の立案」という人間ならではの創造的活動に集中できるようになります。 2. AIによる「予兆保全」と「隠れた相関」の発見 AI（機械学習）を活用することで、従来の統計手法では見えなかった改善のヒントが得られます。 従来のQCストーリーが「起きた問題の解決」であったのに対し、AI導入により「問題の未然防止（未然課題達成型）」の側面が強まります。

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  2026年7月13日（月）：作業手順書の作成方法 作業手順書は作成して終わりではなく、そこにノウハウを取り込み独自の技術を継承していくためのツール。最新技術を取り入れた動画マニュアル作成、運用方法を詳しく解説します。 １．後輩従業員へのノウハウの継承を目指して、中堅・ベテラン従業員の作業の見える化を行い後輩従業員が習得すべき作業手順の作成に係る知識と技能を習得する。 ２．現場の作業や、間接業務の暗黙知を見える化し、作業手順の標準化を行うための考え方、方法、および作業手順書の形骸化を防止するための方策について習得する ３．作業手順書作成やメンテナンスをAI・デジタル技術を活用して効率的に進める方法について解説する

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  2026年8月24日（月）：4M変化点管理のしくみ構築 不良を作り込まない「未然防止」の品質管理の観点で、新製品の生産立上げと、協力工場に生産を委託する場合の品質管理について解説します。 多品種少量生産、特に最近では変種変量生産を強いられている中小製造業にとってはいかに効率よく、トラブルを起こさずに製造現場の管理を行っていくかは、重要なテーマとなっています。 　顧客の信頼を得るには、「4M変化点管理のしくみ」を構築し、運用することです。 　現場管理者は、しくみの構築と運用、見直しの改善サイクルを回して、目的のQCDを達成すべく日常管理の活動を行っていくことが求められます。 　当研究所が考える4M管理の中心となる実務手法は、日常業務において、突発的に発生する「異常」の管理と、あらかじめ予期できる変化を捉えてトラブルを予防する「先手管理」です。日常業務において、この２つのことを押さえておくことで、品質は格段に上がると考えています。