品質不良が工程か材料か設備か判断できず犯人探しになる現場の地獄

品質不良が発生すると現場はどうなるのか

製造業の現場において、品質不良の問題はつねに付きまといます。
不良発生の原因は工程・材料・設備のいずれか、あるいは複数にまたがっている場合も多く、簡単には真因にたどり着けません。
特に、昭和から続く体質の現場では「誰のせいなのか？」という犯人探しが始まりがちです。
この状態は、現場のみならず調達購買、生産管理、品質管理、製造部門に大きなダメージを与えます。

では、なぜ「現場の地獄」と呼ぶほどの状況に発展するのでしょうか。
その構造と課題、そして解決へのラテラルシンキングについて、20年以上にわたり製造業の現場を経験した私の目線から解説します。

「三現主義」の形骸化が招く混乱

三現主義とは何か

ものづくりの現場には「現場・現物・現実」を重視する「三現主義」という考え方が深く根付いています。
もともとは、現地に足を運び、現物を見て、現実を直視することで、客観的に問題解決を進める手法です。
しかし、この三現主義が形骸化している現場では、何か問題が起きると「自分の部門に責任が及ばないように」と消極的な態度に終始しがちです。

不良発生がもたらす「犯人探し」文化

たとえば、ある製品に欠陥が見つかった場合、製造課は「これは材料そのものに問題があったのではないか」と主張し始めます。
一方、材料を調達した購買部門は「いや、仕入先からの検査成績書は問題なかった」と反論します。
同時に、設備チームは「機械の校正記録も問題なし」とアピールし、どこからも打開策が生まれぬまま、責任の押し付け合いが始まります。

現場のみならずサプライヤーにも波及

この品質不良の犯人探しは、社外のサプライヤーをも巻き込むことが多いです。
購買担当者は「このロットの材料、いつもと違いはなかったか」とヒアリングを強化し、サプライヤーも原因追及のプレッシャーを受けます。
サプライヤーの立場からすれば、「実情を知りたい」「どこまで本音で話せばよいのか」と悩み、バイヤーの意図を推測せざるを得ません。

なぜ真因究明がうまく進まないのか

過剰な分業が組織の壁を生む

日本の製造現場では分業体制が徹底されています。
このため、各部門は自部門の責任範囲に敏感になり、「横串」の議論や協働が難しくなります。
部署間の壁が高くなるほど、「本当の会話」を避ける文化が生じやすく、情報の断絶・誤解が深まります。

データ管理・トレーサビリティの遅れ

今でこそIoTやAI技術による品質管理の強化が進められています。
しかし、昭和から続く中堅・中小工場では、紙帳票や口頭伝達が現役のまま、緻密なトレーサビリティやデータ分析ができていません。
結果、原因の特定があいまいになるため、工程・材料・設備間で「水掛け論」に堕するのです。

属人的ノウハウへの過度な依存

ベテラン技能者の経験やカン・コツに依存する風潮が根強い工場ほど「新人がやった作業で不良が起きた」といった個人に責任を転嫁しがちです。
これでは、再発防止のためのナレッジ蓄積や本質的な改善に結びつきません。

現場の「地獄」を脱却するラテラルシンキング

犯人探しをやめ、「なぜ地獄が生まれるか」を問い直す

製造業では原因追及を重視しがちですが、「なぜ真因が特定できないまま責任の押し付け合いになるのか」という構造自体を問い直すことが必要です。
以下、従来の延長線上にない新しい思考（ラテラルシンキング）を提案します。

課題１：原因追及の共通フレームワークをつくる

各部門がバラバラにデータを管理したり、責任回避に働いたりしないためにも、品質不良発生時には「原因分析の共通フレームワーク」を用意しましょう。
具体的には、「工程FMEA」「材料情報」「設備パラメータ」「作業者の記録」などの情報をオープンにし、横断的チームで分析することです。
この時、「失敗を責めず、再発防止が評価対象」とする運用ルールも重要です。

課題２：データ化・トレーサビリティの徹底

工程毎のプロセスデータ、材料ロット情報、設備稼働状況など、すべてをデジタル化して蓄積する仕組みを整えましょう。
IoTデバイスやMES（製造実行システム）の導入、簡易的なものであればエクセル統一フォーマットでもかまいません。
これにより、「勘・経験・度胸」から脱却し、事実情報に基づく迅速な原因究明が可能になります。