この記事で学べること
5Whysの効果（再発防止に留まらない“仕組み化”の効能）
5Whysが難しい理由（問題に入り込むほど近視眼になりやすい）と、そのトレードオフの扱い方
四つの目（鳥・虫・魚・コウモリ） と VE（Value Engineering） を統合して、真因に到達する型
「三本足の5Whys（発生×検知×仕組み）」の考え方と、責任追及に寄せない運用のコツ
AIができる範囲／できない範囲、そして Human-in-the-Loop で完成度を上げる運用
はじめに：5Whysは“手法”というより、Analyticsの「問いのエンジン」
Analyticsの価値は、可視化やレポート作成で終わりません。重要なのは「次にどう変えるか」まで落とすこと。
そのとき効くのが、現象→原因→仕組みへと掘り下げる 5Whys（なぜなぜ分析） です。
ただし現場では、こんな“あるある”が起きます。
5回「なぜ？」を聞いたのに、結論が「気をつける」で終わる
個人の責任追及になり、心理的安全性が壊れる
深掘りするほど視野が狭くなり、部分最適（近視眼）に落ちる
本記事は、この失敗を避けて “効く5Whys”にするための実務型です。
1. 5Whysで得られる効果：再発防止だけではない
5Whysの成果は「真因を突き止める」だけではありません。運用すると、次の価値が出ます。
1) 再発防止（Root Cause）
対症療法ではなく、再発の芽に手を入れられる。
2) 仕組み化（System Fix）
「ミスした人」を責めるのではなく、ミスが起きる構造（手順・チェック・設計）を変える方向へ自然に向かう。
3) 価値創造（Value Creation）
5Whysに VE（価値＝機能/コスト） を重ねると、原因を潰すだけでなく「そもそもこの機能は必要か」「別の構造で機能を満たせないか」という 設計レベルの改善に到達しやすくなります。
2. 5Whysが難しい理由：問題に入り込むほど“近視眼”になる
5Whysは一点突破の手法です。深掘りするほど解像度は上がりますが、同時に視野が狭くなる。
このトレードオフを放置すると、次の形で壊れます。
問題定義が曖昧で、掘り下げが迷走する（「品質が悪い」「CVRが落ちた」など）
推測・憶測でストーリーが作られ、連想ゲーム化する
“人のせい”で終わり、組織が学習しない（心理的安全性が死ぬ）
結論はシンプルで、対策は「頑張る」ではありません。
ズームイン（深掘り）とズームアウト（俯瞰）をプロセスに組み込むことです。
3. 近視眼を防ぐ「四つの目」：鳥・虫・魚・コウモリ
5Whysの質を左右するのは、問いの回数ではなく どの視点で観測しているかです。
ここで効くのが「四つの目」です。
虫の目（現場・現物・現実）：ログ、手順、導線、微差、エラーの“現象”を高解像度で確認
鳥の目（俯瞰）：プロセス全体、部門間の連携、制約、リソース配分を見る
魚の目（潮流）：時系列、トレンド、季節性、変化点（リリース・施策・外部要因）を見る
コウモリの目（反射・暗黙知・トレードオフ）：
表面に出ない要因（暗黙ルール、心理的安全性、利害、業務の“本当の流れ”）を捉える
「品質 vs スピード」「精度 vs 体験」「統制 vs 自律」など トレードオフの両面を同時に見る
目に見えない構造を“反射音（フィードバック）”で掴むように、現場の反応・逸脱・例外から仕組みを推定する
5Whysは“正しい原因”を当てるゲームではなく、改善可能な因果に落とす作業です。コウモリの目は、その最後の詰め（実装可能性と副作用）で効きます。
4. “効く5Whys”の型
ここからは、Analytics（指標改善）にもそのまま転用できる実務手順です。
ポイントは (1)問題定義、(2)観点の拡張、(3)裏取り、(4)価値で意思決定 です。
Step0：問題意識を作る（ここがないと5Whysは始まらない）
5Whysの最大の障壁は、手法の理解ではなく 問題意識の欠如です。
5W1H＋定量で、観測可能な形に落とします。
悪い例：申込が減った
良い例：12/1–12/7のCVRが2.1%→1.4%に低下（LP A、広告流入、スマホで顕著）
この時点で「魚の目（変化点）」を入れると強いです（何が変わったか？）。
Step1：事実を取りに行く（推測を殺す）
推測で始めると、5Whysは連想ゲーム化しやすくなります。
ログ、記録、現場観察、ヒアリングなど 事実ベースに寄せます。
Step2：「三本足の5Whys（発生×検知×仕組み）」で掘る
従来の5Whysを補強する実務的な拡張として、製造・品質領域では 3-Legged 5 Whys（Three-Legged 5 Whys / 3 Legged 5 Why Method など）として紹介されているやり方があります。
要点は、1本の掘り下げにせず、3つの“脚（観点）”を並行して掘ることです。
発生（Specific）：なぜそれが起きた？（現象の直接原因〜プロセス原因）
検知（Detection）：なぜ早期に検知できなかった？（検出設計、モニタリング、レビュー）
仕組み（Systemic）：なぜそれが許容される仕組みだった？（標準、責任分界、運用設計、組織要因）
この枠組みは「犯人探し」を防ぐ“魔法”ではありませんが、個人要因だけに収束しにくい構造を最初から持てるため、結果として blame game を避けやすくなります（ただし「激減」など定量的に断定できる根拠は一般に乏しいため、本記事では言い切りません）。
Step3：1階層目は「4M1E」で漏れを潰す
最初の“なぜ1”が弱いと、後段が全部ズレます。そこで初手だけは 4M1E（Man / Machine / Material / Method / Environment） で候補を広げます。
人（運用・教育・権限）
機械（システム・設備・計測）
材料（入力データ・マスタ・前提条件）
方法（手順・フロー・ルール）
環境（時間帯・負荷・外部要因）
Analyticsで言うなら、「人＝運用」「機械＝計測/プロダクト」「材料＝データ」「方法＝施策/プロセス」「環境＝季節性/競合/障害」です。
Step4：「だから」テストで逆引き検証する（因果の飛躍を潰す）
掘り下げ後、最下層から上に向かって “だから”でつなぐ。論理の飛躍を排除できます。
根因A だから 中間原因B
中間原因B だから 現象C
ここで成立しない段があれば、そこは「推測」か「証拠不足」です。
Step5：対策はVEで選ぶ（価値＝機能/コスト）
根因が見えたら、次は打ち手です。ここでVEを入れると、対策が“強くしすぎる”事故を防げます。
V（価値） = F（機能） / C（コスト）
機能F：守りたい目的（例：与信精度、品質基準、法令対応）
コストC：顧客負担、開発工数、運用負荷、機会損失
「機能を落とさず、コストを下げる」案が、だいたい一番強いです。
Step6：コウモリの目で最終チェック（副作用と“現場の反射”を拾う）
最後に、対策の実装前後で「コウモリの目」を入れます。
この対策は、別の工程に負担を押し付けていないか？（反射＝現場の抵抗や例外で露出する）
KPIは良くなるが、顧客体験や運用が壊れないか？（精度 vs 体験などの両面）
例外が出たときの逃げ道はあるか？（フェイルセーフ、段階的ロールアウト）
“守りたい機能”と“払えるコスト”のバランスは妥当か？（VEの最終確認）
5. Analytics（指標改善）に翻訳すると、こうなる
5Whysは製造だけの道具ではありません。むしろ 指標が落ちたときに最も効く。
例：CVR低下を「三本足の5Whys」で扱うなら、こう切ります。
発生：なぜCVRが落ちた？（入力完了率が落ちた／流入の質が変わった／表示速度が遅い等）
検知：なぜ事前に気づけなかった？（監視指標がない／セグメント監視がない／アラートなし）
仕組み：なぜそれが許容された？（リリース手順、計測設計、責任分界、レビュー体制）
この“検知”と“仕組み”を掘ると、5Whysが「再発防止装置」になります。
6. AIはどこまで5Whysができるか（結論：補助輪として強い）
AIは、5Whysの「問いの叩き台」「観点の漏れ潰し」「代替案の発散」が得意です。
一方、「現場事実（ログ・制約・利害・暗黙知）」がないと、もっともらしい推測を作りがちです。だからこそ Human-in-the-Loop が必要になります。
AIに任せると強いこと
垂直（深掘り）と水平（広げ）両方の質問案の生成
4M1Eや四つの目で、観点の漏れをチェック
VE観点で「機能を落とさずコストを下げる代替案」を発散
人が握るべきこと
問題定義（5W1H＋定量）
証拠の確定（ログ・観察・ヒアリング）
実行計画（誰が、いつ、どう監視するか）
標準化・横展開（文化にする）
7. 頭の中において、使ってみたいチェックリスト
1. 問題定義シート（5W1H＋定量）
When（いつ）：
Where（どこで）：
What（何が）：
Who（誰が影響）：
How much（どれくらい）：（例：CVR 2.1%→1.4%）
Ideal（あるべき姿）：
Change point（直近の変化）：（リリース／施策／外部要因）
2. 5Whysシート（証拠・反証つき）
| 段 | Why（なぜ？） | 答え（仮説→事実） | 証拠（ログ/観察/データ） | 反証条件 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | なぜ起きた？ | |||
| 2 | なぜ？ | |||
| 3 | なぜ？ | |||
| 4 | なぜ？ | |||
| 5 | なぜ？ |
※最後に「だから」テストで逆向き検証（論理の飛躍を潰す）
3. 三本足（発生×検知×仕組み）
発生（Specific）：なぜ起きた？
検知（Detection）：なぜ見逃した？
仕組み（Systemic）：なぜ許容された？
8. まとめ：5Whysは「回数」ではなく「設計」で勝つ
5Whysが形骸化する最大要因は、問題意識と問題定義の弱さ
深掘りは近視眼になりやすい。だから 四つの目（鳥・虫・魚・コウモリ）でズームを往復する
再発防止を強くするなら 三本足（発生×検知×仕組み） が効く（“人のせい”に収束しにくい構造を持てる）
対策はVEで選ぶ。価値＝機能/コストで「やり過ぎ」を避ける
AIは補助輪として強い。最後はHuman-in-the-Loopで証拠と意思決定を固める
9. 今後のアクションへ
ここまで読んでいただき、ありがとうございます。
5Whysは、題材（品質／システム障害／CVR低下／離職増など）によって「効く問い」が変わります。もし「このケースを一緒に5Whysで掘りたい」というテーマがあれば、コメント欄またはContactから気軽にご連絡ください。
10. 参考文献
5Whys手法の起源と定義
5Whys手法の効果と限界に関する研究
- Our first review: an evaluation of effectiveness of root cause analysis – PMC
- Five Whys Root Cause System Effectiveness – WKU
AI支援による根本原因分析
三本足の5Whys
- 3 Legged 5 Why Analysis Training
- Three Legged 5 Whys | Lean Community
- The 3-Legged 5 Why Method – Quality Magazine
実務ガイド
VE（Value Engineering）
ファクトチェック実施日： 2025年12月25日
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