観察できる結果を一つ示す
何が変わり、どこで発生し、いつ始まったかを説明します。疑っている原因を、結果の説明に混ぜないようにしましょう。
BOARDMIX · AI根本原因分析
問題の説明を、編集できる特性要因図に。AIで原因の分類を考え、Boardmixの共有オンラインホワイトボードでチームと確かめましょう。
問いを見える形にする
特性要因図(石川ダイアグラム)は、問題と、その一因となり得るものを分けて整理します。視覚的な構造で原因の探索を広げてから、確認できるものへと調査を絞れます。
具体例
決済機能の更新後に購入手続きの失敗が増えたとします。下の図は最初の仮説であり、調査結果ではありません。各枝に、情報源、担当者、確認方法を加える必要があります。
実践的な進め方
Boardmix AIは最初の下書きを支援します。背景、根拠、次に何を検証するかの判断は、チームが加えます。
何が変わり、どこで発生し、いつ始まったかを説明します。疑っている原因を、結果の説明に混ぜないようにしましょう。
ページ上部の入力欄に問題を書きます。AIで、人、手順、技術、ルール、測定など、状況に合う分類へ広げられます。
チームに情報源と不明点を加えてもらいます。図を編集できる状態で保ち、新しい観察が得られたら、分析全体を書き直さずに枝を更新できます。
投票、コメント、関連メモを使い、小さく観察可能な確認を選びます。特性要因図は調査を絞るためのもので、それだけで根本原因を証明するものではありません。
BOARDMIXを使う理由
原因の仮説から、それを裏付けたり問い直したりする資料へ移れると、特性要因図はより役立ちます。Boardmixには、一枚の図を超えて調査を広げる余地があります。


分析から行動へ
重要そうな枝があれば、関連メモを集め、次の確認を担当する人を決め、結果を業務やプロジェクトの計画につなげます。会議が終わっても、キャンバスに判断の理由を残せます。
次のステップに合う図を見る →チームの知識を持ち寄る
運用、プロダクト、開発、サポート、品質のメンバーを同じボードに招待します。コメントとライブカーソルで、どの枝を検討していて、何の根拠が足りないか伝わります。
共有ホワイトボードの活用例を見る →
特性要因図のFAQ
問題の説明から、特性要因図や石川ダイアグラムの編集可能な構造を作ります。提案は調査すべき仮説であり、根本原因の証明ではありません。
観察できる結果を一つ、背景、期間を説明します。関連する手順や対象者も加えます。「決済の問題」より、「決済機能の更新後に購入手続きの失敗が増えた」のほうが、AIに明確な出発点を渡せます。
製造業では、人(Man)、機械(Machine)、方法(Method)、材料(Material)、測定(Measurement)、自然・環境(Mother Nature/Environment)がよく使われます。製造業の分類を無理に当てはめず、ソフトウェア、サービス、医療などの状況に合わせて調整できます。
はい。Boardmixの図はオンラインホワイトボード上で編集でき、メンバーがメモを追加したり、枝にコメントしたり、ほかの図や計画と分析をつなげたりできます。
いいえ。考えられる原因の整理を支援するものです。業務を変える前に、重要な枝を観察、データ、インタビュー、条件をそろえた確認で確かめましょう。
はい。既存の構成を使いたい場合は、 特性要因図テンプレート集 を開いてください。特定の問題に合う分類をAIで作りたい場合は、上の入力欄を使えます。
次の確認を明確に
編集できる特性要因図を生成し、手元の根拠を加え、次に調べることを決めましょう。