2026年4月1日
———————————————————————————
■□■　平林良人の『つなげるツボ』Vol.551 ■□■
―　ISOマネジメントシステムのテクノファ　―
＊＊＊　ISO9001キーワード「内部監査」：AIエージェントの活用7 ＊＊＊
———————————————————————————
X社設計部のナレッジを教え込む続きです。この３つ目の記録はAIエージェントによる内
部監査の成否を決める重要ナレッジです。記録には2種類あります。組織が標準書で規定
している記録が1つです。2つ目は標準書で規定されてはいないが、組織内に記録として
扱える可視化されたメール、会議チャット、帳票、図表などです。今回はISO規格に準拠
した内部監査を想定していますので、前回監査から今日監査までの設計部の規定された記
録、すなわち1つ目の記録をAIに教え込みます。ただ、AIに実施させる内部監査によっ
ては（不適合分類、内部統制監査、不祥事監査など）2つ目の記録の活用が必要になりま
す。

■□■　前回～今日までの設計部記録を教え込む　■□■
AIエージェントによる内部監査の成否を決める重要プロセスです。ここは客観的証拠を
AIが取り扱える状態にする作業で、ここを簡単に行うと監査報告書類は単なる読み物に
なってしまい、現場の実態を反映させた監査にならなくなります。
(1) 規定された記録をすべてを網羅（漏れ・過剰の防止）
　　「設計部記録」といっても、企画書、要求仕様、設計計算、図面、変更通知、DR議
　　事録、試作指示、試験成績、FMEA、レビューコメント、承認ワークフロー、会議録、
　　教育記録、力量評価、外注往復文書など多岐にわたります。ISO規格並びに社内で規
　　定さている記録をすべてピックアップし、それら要求されている標準書との関係を一
　　覧表にします。
(2) メタデータ付与（突合可能性の確保）
　　AIは突合/照合に強いのですが、その特性を活かすにはキーが必要です。記録に、プ
　　ロジェクト案件ID、機種、日付、版、担当、承認者、関連図面番号、関連標準条項、
　　工程（企画／設計／試作／DR／量産認定）などのタグを付けておくと、規定と実際
　　のギャップ抽出が確実にできるようになります。
(3) 文書化した情報の管理（ISO9001 7.5）
　　標準の改訂記録も重要です。業務を行う標準が最新化されていないと実施記録があっ
　　ても無意味になる場合があります。実施記録は「ある」だけでは不十分で、何のため
　　に記録しているかの背景も確認します。標準の改訂記録を読み込ませ、一定以上の期
　　間（例えば5年）改訂がされていない文書をピップアップさせます。
(4) 機密・個人情報・知財の取り扱い
　　設計記録には多くの機密が含まれています。AIエージェントを活用する常識として、
　　運用ではアクセス制御（最小権限）、持ち出し禁止、匿名化、モデル学習への利用禁
　　止などを事前に決め、「監査目的の範囲でのみ処理する」ことを手順化します。

■□■　ギャップを不適合として取り上げる　■□■
ナレッジ教え込みのステップの次は、発見したギャップの取り扱いをAIに教え込むステ
ップになります。
AIがギャップを取り扱う場合、2つの考え方があります。
(1) すべてのギャップを一覧表にする。
　　その後は人間がギャップの重要度に応じた分類をします。例えば、次のような３つの
　　分類です。
　　・不適合：要求事項に対して行った証拠が無い。
　　・観察事項：要求逸脱と断定できないがリスク兆候や弱点がある。
　　・改善提案：要求事項は満たすがより有効・効率的にできる。
(2) AIにギャップの分類までさせる。
　　3つの分類をAIにさせるためにはAIに証拠（記録）の強さをスコア化させる必要が
　　あります。記録には2種類あると言いましたが、この場合には2つ目の記録が必要に
　　なります。
　　1つ目（A）、2つ目（B、C）の記録を次のように格付けします。AからCと格付けは
　　低くなります。
　　格付けにそれぞれスコアを付けてギャップの重要度を決めさせます。
　　　A：公式記録（1つ目の記録）
　　　B：準公式記録（2つ目の記録、メール、チャット、個人メモなど）
　　　C：口頭記録（2つ目の記録、インタビューなど）

■□■　AIが設計部スタッフにインタビューする　■□■
上記、（２）Cのインタビューについて考えます。AIが設計部スタッフにインタビューす
る目的は、記録だけでは見えない「運用実態、認識、例外処理、暗黙知」などを確認する
目的で行います。ISO9001 7.3「認識」、7.2「力量」、8.1「運用の計画・管理」などにある
要求事項を念頭にインタビューでの質問を設計します。
AIには次のような質問を設計スタッフにしてその答えに基づいてギャップの重要度を決め
るよう教え込みます。
　・直近の案件を指定して「その時どうしたか」を時系列で答えてもらう。
　・急ぎの案件で省略することはあるのかなど例外について教えてもらう。
　・失敗しそうなことを聞く（最近ヒヤリとしたことは？）
インタビュー中に、実際のシステム画面、最新版フォルダ、承認ワークフロー、図面管理
台帳、試験データの元ファイルなどをその場で見せてもらうことで、口頭記録（C又はB）
を公式記録（A）に引き上げることができます。

2026年3月25日
———————————————————————————
■□■　平林良人の『つなげるツボ』Vol.550 ■□■
―　ISOマネジメントシステムのテクノファ　―
＊＊＊　ISO9001キーワード「内部監査」：AIエージェントの活用6 ＊＊＊
———————————————————————————
前回はAIエージェントにX社（機械部品製造）設計部のナレッジを教え込む際のポイン
トと課題についてお話をしましたが、今回は内部監査をする手続きに関するナレッジにつ
いてお話しします。AIエージェントには３タイプのナレッジを教え込みますが、最初のタ
イプが基準であり、２つ目のタイプが今回の監査手順及出力形式に関するナレッジです。
3つ目は記録（エビデンス）に関するナレッジです。これらのナレッジが曖昧だと、AIエ
ージェントによる内部監査は中途半端に終わってしまいます。

■□■　監査計画及びチェックリスト　■□■
監査計画は監査の設計図です。AIエージェントは、監査目的、範囲、基準、日程、対象
部署、監査員、サンプリング方針、現場確認ポイント等を理解しなければなりません。特
に現場監査を含むならば、現場で見るべき証拠（試作品の識別、図面改訂の掲示、試験設
備の校正表示、作業指示書の最新版管理など）を監査計画に入れておくことで、AIは「適
合している／していない」を客観的証拠によって判断できます。
チェックリストは、監査すべきことを網羅的に明記することでチェック漏れを防止するこ
とができます。AIには、単なるチェックの質問集ではなく「要求事項→確認方法→客観証
拠→評価→コメント」のつながりを意識して展開させるようにします。インタビュー（質
問）に加えて文書/記録、現場観察の監査3要素をカバーすることで監査の品質を上げるこ
とができます。インタビューでの質問は人間が代行しますが、箇条7.3「認識」を意識する
とよいと思います。「手順を知っているか」という質問ではなく、「なぜそうしているか」、
「逸脱したら何が起きるか」などの回答を引き出す質問設計がいいと思います。AIエージ
ェントを使うことで、回答の中に出てくる暗黙ルールや近道などの兆候を抽出し、対象プ
ロセスの要求と照合してリスクの存在を明確にすることが可能になります。

■□■　不適合指摘書、是正処置報告書、総括報告書　■□■
AIエージェントによる内部監査で起こりそうな失敗は、指摘が抽象的になってしまうこと
で、そうなるとリスク除去の対処が難しくなります。
したがって、不適合指摘書、是正処置報告書、総括報告書などのアウトプットは以下のこ
とを含むことが必須であることを教え込みます。
　・不適合の根拠（どの標準のどの項目）
　・事実（いつ・どこで・何が観察されたか）
　・証拠（記録番号、画面、写真、インタビュー引用）
　・影響（品質・納期・顧客要求への影響）
以上のことを企業のフォーマットに書きこむことを教えます。

■□■　前回の内部監査結果を教え込む　■□■
AIエージェントに前回の内部監査の結果を教え込む目的は、監査の連続性（前回→今回）
にあります。AIの行う監査は、PDCAのC/Aであることから前回のCが確実にAに繋が
っているかを明確にすることを教え込みます。内部監査は前回指摘の是正が適切に行われ
ているかを確認して「システムが良くなっているか」を見る活動であることを教えます。
次の4点がポイントです。
（１）前回是正処置の効果確認
　　前回の是正要求及び回答の内容（原因分析、対策：標準改訂、教育、監視方法）が
　　「実行され維持されているか」を確認します。AIは、前回の是正の予定と、今回の記
　　録の実際を突合して不十分となれば効果確認の証拠（教育記録、改訂履歴、運用ログ）
　　を要求します。
（２）類似再発防止
　　前回の不適合と類似なものが出ていないかを重点的に見ます。たとえば前回「設計審
　　査記録の承認者が不明確」という不適合があったなら、今回は「承認されているが判
　　定基準の一つが不足」、「審査は行っているが審査へのインプットの一つが欠落」など、
　　同じ工程に不適合がないかをチェックします。AIは今までの指摘記録を重層的に蓄積
　　し、今回監査の目の付け所、サンプリング箇所決定に活かします。
（３）監査計画の重点領域
　　前回結果から、設計部の弱点領域（例：変更管理、設計インプットの明確化、試験・
　　検証、図面改訂配布、外注管理との境界など）を推定し、今後の監査計画の重点領域
　　を決め、監査配分（時間・質問・現場確認点）を適切に調整します。
（４）ISO9001 7.3認識の変化
　　設計部スタッフが「なぜそれが重要か」を理解し、日常行動が変わったかをインタビ
　　ューで確認します。AIは前回の指摘を踏まえ、「前回の指摘は何だったと思うか」、
　　「自分の業務で何を変えたか」、「変えた結果、何が良くなったか」を質問し、品質文
　　化の向上に貢献させます。前回結果を過去の記録に終わらせず、認識の変化に結びつ
　　けさせます。

※　（お願い）本シリーズでは、 “AI”と“AIエージェント”が文の前後つながりによっ
　　て混在していますが、ほぼ同じ意味で使っています（正確には違うのですが・・・）。

2026年3月19日
———————————————————————————
■□■　平林良人の『つなげるツボ』Vol.549 ■□■
―　ISOマネジメントシステムのテクノファ　―
＊＊＊　ISO9001キーワード「内部監査」：AIエージェントの活用5 ＊＊＊
———————————————————————————
前号に引き続き、AIエージェントにX社（機械部品製造）設計部のISO内部品質監査を
行わさせる場合のポイントと課題について話を続けていきます。ここまでにAIに教え込
むナレッジを多く取り上げてきました。ナレッジには色々な種類がありますが、今までの
ものを整理すると次のようになります。
　・全社の標準
　・設計部の標準
　・設計部門の記録
　・設計部内部監査計画等

■□■ 内部監査判定“基準”となる標準　■□■
設計部の内部品質監査を考えていますので、当然設計部の標準、記録、監査計画書等はナ
レッジになりますが、７つの文書は内部監査での“適合／不適合”の基準になりますのでい
くつかのポイントがあります。
１． 標準を「手順書」ではなく「要求事項集合体」として見直します。すでに標準に５W
１Hが含まれていれば特に見直すことは無いが、最新化されているかどうかは確認す
る必要があります。
　　AIが内部監査する際に、「どの項目の、どの要求に、どの記録が不適合か」を判断で
　　きる標準書、すなわち次のような要求事項が明確に記載されていることが必要です。
　　　・目的（規定するもの/こと）
　　　・入力（前工程の成果物）
　　　・活動（実施事項、方法、手段、判断基準、スキル、設備、責任者など）
　　　・出力（記録・帳票・成果物）
　　　・責任者
　　　・変更管理（改訂、例外処理）
　　などを明確にして保持させます。AIエージェントは、これにより、記録との突合が機
　　械的に可能になります。

２．プロセスマップ化（設計部標準書７つのつながり　vol.548参照）
　　設計業務標準（KDR102）→製品企画（KDR103）→設計試作（KDR104）→設計審査
　　（KDR105）→量産試作（KTM101）→量産認定（KTM102）→市場調査（KPN101）
　　の7文書は、それぞれが単独には存在しえず、相互に関係し相互に影響しています。
　　AIには、工程間インターフェース（受け渡し条件）を明確化させ、「どの標準のどの
　　アウトプットが、どの標準のインプット要件になるか」を教えることがポイントです。
　　ここを曖昧にしておくと、AIエージェントの監査した結果は、「DR報告書は発行され
　　ているがある関係部門が受領していない」、「関係部門は受領したが自部門からのレビ
　　ューがない」などの“システム不具合”を見落としてしまいます。

■□■ ISO9001規格との関係　■□■
ISOマネジメントシステムの内部監査ですので、ISO9001要求事項との対応付けが必要に
なります。

３．設計部への要求事項は、8.3（設計・開発）がメインですが、7.2力量、7.5文書化、
　　8.5製造・サービス提供の管理、9.1監視測定、10.2不適合と是正などとも関連が深い
　　です。AIに設計部の７文書を教え込む際に、標準書の規定項目がISOのどの箇条のど
　　の要求に対応するかタグ付けしておくと、設計部向けの内部監査チェックリストと矛
　　盾なく監査を進めることができます。

４．例外・裁量の扱いをルール化
　　ISO9001には、「該当する場合は」、「必要に応じて」、「考慮しなければならない」など
　　曖昧な言葉が混じっています。この影響から組織の標準書にも同様な曖昧な言葉がある
　　可能性があります。AIがこれをすべて“必須”扱いすると不適合が大量発生します。逆に
　　“裁量”扱いしすぎると見逃します。したがって、標準文書を見直すことで、曖昧な言葉
　　は使用しないようにすることが必要になります。

５．参考
　　設計部門7文書
　　　・設計業務標準KDR 102
　　　・製品企画標準KDR 103
　　　・設計試作標準KDR 104
　　　・設計審査標準KDR 105
　　　・量産試作標準KTM 101
　　　・量産認定標準KTM 102
　　　・市場調査標準KPN 101
以上

2026年3月11日
———————————————————————————
■□■　平林良人の『つなげるツボ』Vol.548 ■□■
―　ISOマネジメントシステムのテクノファ　―
＊＊＊　ISO9001キーワード「内部監査」：AIエージェントの活用4 ＊＊＊
———————————————————————————
ISO9001:箇条「9.2内部監査」とAIについてお話をしています。前号に引き続き、具体的
にAIエージェントにX社設計部のISO内部品質監査（現場監査含む）を行なわせること
を想定し「AIエージェント内部監査」のステップを考えてみたいと思います。まずAIに
はVol.546でナレッジとして紹介した次のデータを教え込みます。
　・就業規則
　・組織規程　
　・取締役会管理規定
　・株主管理規定
　・株主総会規定
　・組織図
　・組織分課分掌規程
　・部門管理規定（組織図及び分課分掌規程に書かれている部門、例えば
　　　経営企画、経理、人事、法務、総務、IT室、内部統制室、開発、営業、設計、技
　　　術、購買、品質保証、製造（施工、サービス提供）、顧客サービス、ロジステック
　　　スなどすべて部門のマニュアル及び管理規程）
　・部門の業務手順書（同上）
　・部門の業務に関係するチェックリスト類（同上）

■□■すべての部門の管理規程　■□■
上記のナレッジ中には「すべての部門のマニュアル及び管理規定」とありますが、X社設
計部には管理規定として次のような文書があります。
　１．設計業務標準KDR 102
　２．製品企画標準KDR 103
　３．設計試作標準KDR 104
　４．設計審査標準KDR 105
　５．量産試作標準KTM 101
　６．量産認定標準KTM 102
　７．市場調査標準KPN 101
更に内部品質監査に関する次の文書、帳票もナレッジとして教え込みます。
　８．内部品質監査計画
　９．内部品質監査チェックリスト
　10. インタビュー質問内容
　11. 不適合指摘書
　12．是正要求／回答報告書
　13. 総括報告書
更に、AIエージェントには、ISO9001箇条9.2.2の要求事項である「前回までの内部品質
監査の結果」、及び前回～今日までの設計部の記録をすべて教え込む必要があります。

■□■ AIエージェントへの指示　■□■
AIエージェントに指示する内容は次のようなものです。
(1) 「1～7の標準（基準）」と「読み込んだ記録」を突合し、食い違い（ギャップ）があ
　れば全てを不適合とし11不適合指摘書に記入する。
(2）設計部のスタッフにインタビューをする。この際、基準として　9.内部品質監査チェ
　ックリスト、10インタビュー質問内容を使う。
(2) 「9及び10 から得られた結果」と「1～7の標準（基準）」を突合し、食い違い（ギャ
　ップ）があれば全てを不適合として11不適合指摘書に記入する。
(4) （1）、（3）の不適合全てを個別に12是正要求／回答報告書に書き込む。
(5) 8～12までの結果をまとめ、13総括報告書を作成する。

■□■ AIエージェントによる内部監査のポイントと課題　■□■
AIエージェントに「Vol.546でナレッジとして紹介したデータ」を教え込むこのステップ
は、監査の前提（組織・適用範囲・品質方針・監査の位置づけ）をAIに固定する工程で
す。内部監査は「何を対象に、どの境界で、どの基準で」行うかが曖昧だと、以後のギャ
ップ判定（不適合認定）が崩れます。したがって最初に、「組織規程」をAIに監査の対象
を明確にさせます。
a. 適用範囲の確定（監査境界）
　「すべての部門のマニュアル及び管理規定」をAIが誤解すると、監査対象外まで不適合
　にしてしまうリスクが出ます。設計部の業務には、「サービスや市場クレームの取扱い」
　に繋がる要求（設計変更、フィードバック）が存在するという前提でAIに理解させる必
　要があります。
b.　品質方針と価値観の把握（監査の狙いの同調）
　内部監査は単なる粗探しではなく、「方針に沿ってシステムが有効に機能しているか」を
　見る活動です。ISO9001準拠（顧客第一、全員参加、最新技術への挑戦）の方針は、内
　部監査判断の重み付けに関係します。 たとえば顧客要求のインプットや、設計審査での
　顧客品質ニーズ反映が弱いと、単なる手順逸脱以上に「方針不整合」として指摘を重大
　化させることができます。
ｃ.組織責任・分掌・独立性の前提（監査の成立条件）
　内部監査は独立性が重要ですので、AIエージェントを内部監査員にするなら、権限（誰
　が質問し、誰が回答し、誰が是正要求を出すか）と独立性（設計部の利害からの分離）
　を、最初のステップで決めておくことが必要です。

2026年3月5日
———————————————————————————
■□■　平林良人の『つなげるツボ』Vol.547 ■□■
―　ISOマネジメントシステムのテクノファ　―
＊＊＊　ISO9001キーワード「内部監査」：AIエージェントの活用3 ＊＊＊
———————————————————————————
今回のキーワードは、ISO9001箇条9.2 「内部監査」です。テクノファでは過去30年、
ISOに準拠した内部監査を講習テーマとして展開してきました。その間、組織においては
内部監査で問題を未然に発見し、外部から指摘される前に自分たちで問題解決を図ったと
いう話を聞きました。しかし、その話は内部監査の日本への導入初期の頃が多く、最近で
は組織の皆さんから「形骸化、マンネリ化、有効性」について、ネガティブな話を多く聞
いています。そんな中で俄かに注目されるのがAIです。2，3年前から膨大な知識を持っ
ているAIが登場しいろいろな質問にすぐに答えてくれることから世界中で注目を浴びるよ
うになりました。昨年からはAIが単に質問に対して調査して答えるという役割だけでなく、
人に代わって仕事をするようになってきました（エージェント機能）。

■□■　監査プログラムの計画，確立，実施及び維持　■□■
ISO9001箇条9.2.2 a)には、「頻度，方法，責任，計画要求事項及び報告を含む，監査プロ
グラムの計画，確立，実施及び維持。監査プログラムは，関連するプロセスの重要性，組
織に影響を及ぼす変更，及び前回までの監査の結果を考慮に入れなければならない。」
と要求されています。
ここでは、AIへのインプットとして２つのことがあります。(1)監査プログラム、(2)前回
監査の結果です。
(1) 監査プログラム
　監査計画とは異なります。監査プログラムは組織の内部監査に関する全体計画です。内
部監査はトップマネジメントの代わりに組織の状態をチェックして、「予測される問題」を
芽が小さなうちに発見し、問題発生を未然に防止するために行います。内部監査という道
具を使って組織のパフォーマンスを向上させることを目的に行いますので、予測される問
題に焦点を合わせてプログラムを組むことが大切です。
AIはこのプログラムを組むことに威力を発揮します。過去３～５年間くらいの部署ごとの
日常起こっている小さなミス、勘違い、修正などをインプットし監査のターゲットを絞る
ようにプロンプト（指示文）を作成します。

■□■　設計部門のプロンプトの例　■□■
例えば、設計部署で日常起こっている小さなミス、勘違い、修正などを調査します。この
場合、5年以上設計に従事している人（経験者）たちが集まって議論することをお勧めし
ます。過去データに設計ミスなどが整理されているとこの作業は精度を増すことになりま
すが、整理されていなくても設計者が5人くらい集まって1時間も議論すれば、過去の
20，30件くらいの設計ミスのデータを纏めることが出来ると思います。この際にポイント
になるのは検図経験のある人を集めることです。検図経験のある人ですと、ありがちなミ
スがどんなところで起きるのかを知っています。過去経験したミスの発見などをデータと
してできるだけ多く集めることが貴重なナレッジになります。AIに教え込むナレッジには
この他設計ミスの起こるメカニズムがあります。なぜ設計ミスが起きるのかのメカニズム
を知っていると内部監査の対象をより絞りこむことができます。本来このようなナレッジ
を活用して内部監査を効果的に行うことは内部監査員の仕事です。なぜAIが注目されるの
かと言うと、AIはナレッジに忠実にかつ何の忖度もなく内部監査をするからです。AIに設
計ミスデータを教え、ミスの起きるメカニズムを教えると基本的準備は終わりです。次に
はAIにやってもらいたいことを指示します。このAIへの指示文をプロンプトと言います。
AIに与えるプロンプトの例を上げてみます。
　・素材強度に関する設計ミスについて、内部監査する領域を調べ一覧表にしてください。
　・過去に複数の部品の組合せ寸法に計算間違いが出ているので、これからのプロセスを
　　監査してください。

■□■　製造部門のプロンプトの例　■□■
製造部門のプロンプトは設計部門に比較してデータに根拠を置いたものにできます。近
年の製造プロセスには自動検査の導入が進んでいますので、検査プロセスには多くのデー
タが集まっています。最近では工程に流れる全部品の寸法特性を上下許容限界寸法と比較
して不良品をはねる（検出する）工程管理が導入されていますので、そのような工場では
改めてAIエージェントを導入する必要ないでしょう。しかし、そのような最新の工程管
理が導入されていない工場では、AIに内部監査をさせることはより効果的な品質管理を実
施できる可能性があります。
製造部門で寸法外れが多発している工程は当然内部監査のターゲットになりますので、い
ままでも人が内部監査でチェックしていたはずです。しかし、人が行っていた内部監査で
は近年起きている「品質不正」をブロックすることができませんでした（出来ない組織も
ありました）。
AIには製造プロセスのどの工程に寸法外れが発生してるのかを教えて監査をせさますが、
この際にAIに渡すデータには人を介在させないことがポイントになります。
プロンプトの例は次のようなものです。
　・過去3年のデータから寸法外れの出ている工程を監査してください。