製造業の外観欠陥マップ・不良傾向分析書類をAIで整理する方法
外観不良の発生位置・種類・頻度を「欠陥マップ」として可視化することで、プロセスの問題箇所を特定できます。AIを使って欠陥マップのデータ整理から傾向分析レポートまで体系化できます。
外観欠陥マップの作成・傾向分析を整理するプロンプト
以下の情報をもとに、外観欠陥マップと不良傾向分析書類を
整理してください。
【外観検査の概要】
製品: 射出成型品（樹脂カバー）
検査工程: 全数目視検査（出荷前）
検査員: 3名ローテーション
【先月1ヶ月間の外観不良データ】
検査総数: 12,500個
外観不良検出数: 187個（不良率1.50%）
欠陥種類別内訳:
① バリ: 72個（38.5%）— 主に製品エッジ部
② ショートモールド: 41個（21.9%）— 製品四隅に集中
③ ウェルドライン: 29個（15.5%）— ゲート対面側
④ 表面傷: 25個（13.4%）— ランダム分布
⑤ 色ムラ: 20個（10.7%）— ショット初期に多い
欠陥位置の傾向:
・エッジ部（A面〜B面コーナー）に集中: 78個（41.7%）
・ゲート周辺: 34個（18.2%）
・その他: 75個（40.1%）
出力形式:
・「外観欠陥種類別パレート表（件数・比率・累積比率）」
・「欠陥マップの作成手順（製品図面上へのプロット方法と凡例定義）」
・「欠陥種類別の推定原因と調査ポイント
（バリ→金型クリアランス／ショートモールド→充填不足・温度設定
／ウェルドライン→樹脂流動設計）」
・「検査員別・時間帯別の不良検出率分析（検査のバラつき確認）」
・「月次外観品質報告書のフォーマット（不良率推移・重点対策・
今月の改善結果・来月の目標）」
不良傾向の時系列分析を整理するプロンプト
製造現場の外観不良発生の時系列トレンドと
季節性・ロット間変動を分析する書類を整理してください。
【分析データ】
期間: 2025年7月〜2026年6月（12ヶ月間）
製品: 上記と同じ樹脂カバー
不良率推移（月次）:
2025/07: 0.82%
2025/08: 1.05%（夏季：金型温度上昇）
2025/09: 0.91%
2025/10: 0.78%（最良月）
2025/11: 0.83%
2025/12: 1.21%（冬季：樹脂粘度変化）
2026/01: 1.18%
2026/02: 0.95%（金型オーバーホール実施）
2026/03: 0.87%
2026/04: 0.90%
2026/05: 1.42%（新ロット材料切替え後）
2026/06: 1.50%（継続悪化中）
年間目標: 0.80%以下
現状: 0.80%を下回ったのは10月のみ
特記事項:
・5月の急上昇は材料ロット切替え直後
・夏季（7-8月）と冬季（12-1月）に季節変動あり
出力形式:
・「12ヶ月不良率トレンドの管理図（UCL・LCL付き）の作成手順」
・「季節変動の要因特定と対策（夏季・冬季の材料・金型温度管理）」
・「5月の材料ロット切替え影響の分析書（初期ロット承認基準の見直し提案）」
・「年間目標0.80%達成に向けた改善ロードマップ（月次目標設定）」
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