ワークフローサンプル
AI不具合報告プロセス
不具合の「重大度」をAIが客観評価。
初動対応とエスカレーションを確実にするプロセス統制
現場からの不具合報告を起点に、AIが事象の要約と重大度（Critical〜Incidental）を瞬時に一次判定します。
客観的な評価基準に基づくシステム制御により、重大度に応じた管理職への自動速報や、工場長・品質保証部長への承認ルート分岐（職務分離）を強制。製品品質に関わる財務損失リスクを早期に把握し、属人化を防ぎ、迅速かつ確実な不具合管理を実現します。
AIが“判断補助”を担い、人が“意思決定”に集中する
不具合報告の受付から、重大度判定、速報通知、承認ルート分岐までをAIとシステムが自動制御。
一方で、対策の策定や最終承認は人が担うことで、スピードと統制を両立します。
AI不具合報告プロセスの流れ（業務記述書）
| No | 工程 | 担当 | 説明 |
|---|---|---|---|
| 1 | 不具合報告の入力 | 従業員 | 不具合発見時、専用フォームから発生日時、製品番号、不具合詳細などを入力しプロセスを開始。 |
| 2 | AI初期処理（受付・判定・要約） | システム | AIが報告者に感謝メールを自動送信。同時にテキストを解析し「重大度（4段階）」の判定と「報告要約」を自動生成。 |
| 3 | 暫定対策の策定・報告 | 品質保証担当 | AIが生成した要約と重大度を確認し、リコールやライン停止などの暫定対策案を策定し入力。 ※重大事案はAIが管理職へ自動エスカレーション |
| 4 | 階層別承認（自動分岐） | 課長 / 部長 / 工場長 | AIが判定した「重大度」に応じ承認ルートが自動分岐。Incidentalは課長、Majorは部長、Criticalは工場長までの決裁をシステムが強制。 |
| 5 | 対策完了の報告と共有 | 品質保証担当 / システム | 承認された暫定対策の実施結果を記録。最終承認された対策内容は、AIが関係各所へ自動で共有・通知。 |
AIが担当する主な工程
重大度判定（トリアージ）
定義基準に従い、主観を排してCritical/Major/Minor/Incidentalを客観評価
事象の要約
膨大な詳細テキストから「不具合の概要（タイトル）」を自動生成
リスクアラート
一定基準以上の重大事案発生時、管理職への「速報」を即時自動配信
コミュニケーションの自動化
報告者へのサンクスメール送信や、最終対策完了時の関係者共有
など
標準搭載
AIエージェント工程
OpenAI、Gemini、Claude などの生成AIサービスとも連携可能です。
人が判断・承認する工程
一次情報の入力
現場での不具合の発見および詳細状況の報告
対策の策定
品質保証部門による、事象に応じた暫定対策（出荷停止やライン停止など）の立案
職務権限に基づく決裁
課長・部長・工場長による、対策内容の精査および承認・却下判断
対策の実行
承認された暫定対策の確実な現場への適用と結果の記録
など
ヒューマンタスク
このフローで実現できること
1. AIによる主観を排した重大度判定と迅速なトリアージ
「担当者の経験則」や「思い込み」による評価のブレを排除。
AIが客観的な基準に基づいて重大度とその判断根拠を提示するため、後続の担当者が迅速かつ正確に事態を把握できます。
2. 権限規程に完全一致する承認ルートの自動統制（SoDの徹底）
判定された重大度に基づき、システムが自動的に承認ルートを分岐（IncidentalからCriticalまで）。
人間による経路の意図的な変更を防ぎ、厳格な職務分離（SoD）と適切な権限行使を強制します。
3. 経営層・管理職への「重大リスク報告遅延」をゼロに
CriticalやMajorと判定された事案は、AIエージェントが直ちに管理職へ速報を配信。
現場で情報が滞留するのを防ぎ、製品リコールなどの財務損失リスクに直結する事態の初動対応を早めます。
4. 報告者へのフィードバック自動化による組織風土の改善
不具合を報告した従業員に対し、AIが即座に感謝文を生成して送信。
フィードバック漏れを防ぐことで「報告したのに反応がない」という不満を解消し、現場からの積極的な情報提供を促します。
導入企業の声
日本軽金属株式会社
（蒲原電材センター 品質保証グループ）
不適合管理のプロセスを完全に可視化。
審査に耐えうる「改ざん不可能な証跡」を自動構築
以前は不具合報告やクレーム対応が紙やメールベースで運用されており、対応の全履歴や判断の根拠となるデータが散逸しがちでした。そのため、ISO9001の定期審査や顧客監査のたびに、過去の証跡（記録）を探し出して準備する業務に多大な労力と時間を費やしていました。
Questetraを導入してからは、不適合の発生検知から、AIによる初期解析、根本原因の特定、恒久対策の立案、そして最終承認にいたるまでの全プロセスが自動的にタイムスタンプ付きで記録されるようになりました。
結果として、監査準備の手間が激減しただけでなく、ISOが真に求める「プロセスの継続的改善（PDCA）」が現場主導で自律的に回り続ける、強固な品質マネジメントシステム（QMS）の基盤が確立できました。
