対象：部課長 スタッフ
「仕事の見える化」とは、単に業務内容や手順を図や表にすることではなく、仕事の目的や価値を明らかにし、為すべき業務と求められる達成水準を体系的に整理して、共通認識をつくることである。本テキストでは、QFD（品質機能展開）の一翼を担う業務機能展開を発展的に活用し、「作業としての仕事」を「使命としての仕事」に変え、働きがいと自律性を高め、組織全体のパフォーマンス向上につなげる方法論を紹介する。

対象：部課長 スタッフ
「失敗学」は、過去の事故や不祥事を分析して教訓を抽出する学問として発展してきた。しかし、デジタル技術とAIの進展により、失敗学は単なる事後分析や教訓共有の活動から、現場の違和感を起点にリスクを発見し、組織全体で共有・検討しながら失敗を未然に防ぐ活動へと大きく変わりつつある。本テキストでは、知床遊覧船事故、タイタニック号沈没、ノートルダム大聖堂・首里城正殿の火災、身近なPCトラブルなどの事例を通じて、AIがどれほど高度化しても、失敗防止作戦を始めるためには、人間が「アレッ、変だな」と感じる違和感が不可欠であることを示す。さらに、違和感をスマホやデジタルツールで共有し、AIによってリスクを具体化することで、AI時代にふさわしい新しい失敗学の実践方法を紹介する。

対象：現場
玉川大学体育会バスケットボール部は、2026年より始まる特別強化指定部としての活動に向けて、部全体として組織能力の強化に取り組んでいた。その流れの一つとして、2025年よりマネージャーを中心にQCサークル活動を開始した。この活動は、メンバーの問題解決能力の育成だけに留まらず、部（組織）全体における試合及び練習に対する「共創」意識の向上にも繋がっていった。大学の事例ではあるが、本書を通じて「QCサークル活動とTQM（活動と経営）」及び「共創」の概念が広まり、企業などの組織を推進するヒントになれば幸いである。

対象：トップ
2022年以降、生成AIが急速に進化し、組織活動への活用も試行から実践へと広がりつつある。重要なのは、生成AIを品質活動の代替ではなく、その基本を問い直し、実践を支援する道具として位置づけることである。生成AIは、不良分析や顧客の声の要約、標準書の下書きなどを支援できるが、それだけで品質は向上しない。結果を現場の実態と照合し、改善を標準として定着させるのは人間である。本テキストが据える原則は、人間が問いを立て、生成AIが選択肢を広げるという役割分担にある。ここで目指すのは単なる効率化ではなく、人同士、部門間、組織間、さらには顧客や生成AIとの共創を通じて、予想を超える価値、すなわちDelightを生み出すことである。

対象：現場
近年、品質保証、安全管理、不正防止などの様々な分野で、計画段階で起こりそうな問題を洗い出し、予め対策を講じることが求められるようになってきた。このような活動は未然防止活動と呼ばれるが、その実践は容易ではなく、どう進めてよいか、多くの組織が悩んでいる。本テキストでは、未然防止の考え方、未然防止活動に役立つ手順や手法を解説するとともに、未然防止活動に取り組んでいる職場の推進事例・活動事例を紹介する。

対象：トップ
松本工業株式会社では、企業理念とTQMという不変の土台の上に、AIを現場に取り入れる挑戦を進めている。AIはやがて電気や水のように誰もが使えるコモディティになる。差を生み出すのは、AI自体ではなく人であり、組織である。人を育て、現場の知恵を磨き続ける会社だけが強くなる。AIで生み出した時間を、人にしかできない判断、改善、価値創造へと再配分する。TQM奨励賞受賞企業によるAI時代の人中心経営の姿を示す。

対象：部課長 スタッフ
ヒューマンエラーや規則違反などの人間の不適切な行為が関係して事故・トラブルが発生した場合、人間の不適切な行為の理由を明らかにして対策を立てるなぜなぜ分析が有効である。しかし、この分析の実施に苦労する人が多い。そこで、本テキストでは、なぜなぜ分析の基本的な考え方と実践的コツを解説する。