こんな人におすすめ：
- 品質管理や生産管理に携わる技術者
- データ分析を活用して業務改善を進めたいビジネスパーソン
- 問題解決の根本原因特定に課題を感じているマネージャー
プロンプト例：
「感度分析を用いて特定の問題の根本原因を洗い出すためのステップと具体的な適用方法について教えてください。また、業務現場で使える実践的なプロンプトも提示してください。」
プロンプト例の出力結果：
感度分析を活用した根本原因分析は、関連要因の影響度合いを定量的に評価することで、真の原因を明確にします。手順の概要は以下の通りです。まず、対象の問題に関わる可能性があるすべての変数をリストアップし、それぞれの変数が問題にどの程度影響を与えているかを感度指標で測定します。次に、感度の高い要因を中心に詳細分析を進め、なぜその要因が問題に強く影響するのかを掘り下げます。これにより、従来の表層的な対応にとどまらず、根本的な問題の原因へとアクセスが可能になります。
実際の業務では、例えば生産ラインの不良率低減において、感度分析が高い変数（設備の温度管理、原材料の品質など）に重点的な改善策を講じることで効率的な問題解決が期待できます。ChatGPTへの具体的な質問例としては「与えられたデータセットに基づき、主要な影響因子を感度分析で抽出し、根本原因の仮説を提示してください」などが挙げられます。
