DXとAI活用が当たり前になった近年、業務効率は飛躍的に向上した一方で、クラウド連携の設定ミスや生成AIの誤出力など「新種」のトラブルも急増しています。

「発生した問題の原因をはっきりさせ、最適な解決策を導き出したい」「個人のミスで終わらせず、再発しない仕組みを作りたい」といった課題に対処するには、「原因分析フレームワーク」を正しく理解し、現場で使いこなすことが重要です。

本記事では、2025年のビジネス環境に対応した原因分析の手法とテクノロジー活用法を詳しく解説します。

ぜひ、参考にしてみてください。

原因分析フレームワークとは

「原因分析フレームワーク」とは、日々の業務で起こる問題や不具合を「なぜ発生したのか」「どうすれば再発しないのか」を論理的に洗い出す思考の枠組みです。

フレームワークを使うことで次のようなメリットが得られます。

特に近年では、サステナビリティやリモートワークなど複数要素が絡むため、主観を排した論理アプローチがより重要になっています。

原因分析フレームワーク3選

ここでは、原因フレームワーク3選をご紹介します。

1. なぜなぜ分析

「なぜなぜ分析」は、問題に対して最低5回「なぜ？」を繰り返し、真因にたどり着く手法です。

近年では生成AIに「追加のなぜ」を投げて観点を広げる企業も増加しています。

回数は5回にこだわらず、真因が見つかるまで続ける場合もあります。

なぜなぜ分析のポイントは、次の3つです。

2. IPOフレームワーク

「IPOフレームワーク」は、インプット（入力）→ プロセス（工程）→ アウトプット（成果物）の3段階で問題を整理する手法です。

IoTセンサーやERPデータを連携することで、リアルタイムで数値を可視化できます。

また、ESG対応として「エネルギー消費量」などもインプットに加えると効果的です。

3. ロジックツリー

「ロジックツリー」は、問題をツリー状に分解し、漏れなく整理する手法です。

目的別に次のような4タイプがあります。

それぞれ解説します。

Whatツリー：要素分解

物事の要素を分解して網羅的に把握するために活用するロジックツリーです。

問題の発生箇所を特定する目的で活用します。

Whyツリー：原因追究

問題に対する原因を列挙し、因果関係を分解していくためのロジックツリーです。

問題の根本原因を特定する目的で活用します。

問題に関する原因を特定するために行うことから「なぜなぜ分析」と似ています。

AIツールを使えば過去データから頻出原因を自動抽出し、Whyツリーに反映することも可能です。

Howツリー：解決策立案

問題解決の手段を挙げていくために活用するロジックツリーです。

問題を取り上げる点でWhyツリーと似ていますが、問題解決のためのアクションに直結する点が異なります。

KPIツリー：指標設計

重要業績評価指標のことです。 

Howツリーの派生として、達成のための中間目標を決めるために活用するロジックツリーです。

KPIで決定した目標を達成するためのさらに細かいKPIを設定していくことで、各目標がツリー状になるため、ロジックツリーとして位置づけられています。

また、各KPIに数値目標が含まれているのが特徴です。

各KPIの数値に対しての日々の進捗を定期的にチームで確認し、最終的な目標達成に向けた全体の動きを把握・統率できます。

原因分析フレームワークが失敗する3つのケース

原因フレームワークは活用しやすい方法ですが、場合によっては失敗することもあります。

ここでは、失敗しやすいケースを3つ取り上げて解説します。

問題点が不明確

原因分析でよくある失敗の一つは、問題点が不明確になっている点です。

「成果物にミスがあった」といった抽象的な表現では、具体的な原因を特定することは困難です。

このような場合、SMART（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound）の観点で問題を具体化するとよいでしょう。

何が、いつ、どの程度発生したのかを明確にすることで、的確な原因分析が可能になります。

原因を個人に向けてしまう

原因分析が個人の責任追及に終始してしまうケースもよく見られます。

責任の押し付け合いでは再発防止になりません。

効果的な解決策として、RACI（Responsible, Accountable, Consulted, Informed）で役割を整理するのがおすすめです。

個人ではなくプロセス起点で原因を特定することで、システマティックな改善が図れます。

コストを考慮しない対策

人的コストやクラウド利用料を無視すると実行段階で頓挫しがちです。

対策立案時には、TCO（総保有コスト）を事前に試算し、AIシミュレーションを活用して複数の代替案を比較検討することが重要です。

これによって、実現可能性の高い持続的な解決策を選択できるでしょう。

2025年版：原因分析を加速する関連テクノロジー

ここからは、原因分析をさらに効果的に使うための関連テクノロジーをご紹介します。

生成AI＋BIダッシュボード

自然言語で「売上急落の原因を教えて」と入力すると、AIがロジックツリーを自動生成し、ダッシュボードへリンクします。

データ可視化から仮説立案までを高速化し、なぜなぜ分析やIPOの“情報収集フェーズ”を短縮できます。

デジタルツイン

物理空間を仮想空間に再現し、ライン停止などのトラブルをリアルタイムでシミュレーションします。

IPOで特定したボトルネックを仮想環境で調整し、最適解の検証が可能です。

ノーコードRPA

なぜなぜ分析で特定した「人的ミスが起こりやすい定型作業」を即座に自動化します。

Howツリーで抽出した解決策の実装をスピーディに行い、再発防止を確実に定着化できます。

まとめ

原因分析フレームワークは、AI時代のトラブルを根本から解決する強力な武器です。

この3ステップを押さえ、AIや自動化ツールと組み合わせれば、再発防止だけでなく継続的な業務改善にもつながります。

弊社の「F.U.-Lab」は、日々の業務データを一元的に収集・可視化し、5Whysやパレート分析などの原因分析フレームワークを日常オペレーションに組み込めるプラットフォームです。

これにより、スタッフは業務トラブルの根本原因を素早く把握でき、継続的な業務効率化と顧客満足度向上を同時に実現することが可能です。

2025年の複雑なビジネス環境を乗り切るためにも、ぜひお気軽にご相談ください。