한 줄 정의
조사관이 평소처럼 자연어로 사고를 적으면, 도구가 MTO 방법론을 뒤에서 적용해 구조화된 원인분석 초안과 “빠진 관점”에 대한 질문을 제시합니다. 조사관은 검증·보완만 하면 됩니다.
두 가지 모드
- 예시 사례 — 미리 준비된 “정비 중 컨베이어 끼임 사망” 1건이 단계별로 분석됩니다. 인터넷 없이 항상 동일하게 작동합니다(발표·시연용). ▶ 자동 재생으로 흐름을 자동 시연할 수 있습니다.
- 🤖 AI 라이브 — 임의의 사고 메모를 입력하면 AI(Claude)가 실시간으로 구조를 추출합니다. 실제 새 사례에서 도구가 동작함을 보여줍니다.
사용 순서
- ① 메모 입력 — 사고 경위를 한두 단락으로 자유롭게 적습니다.
- ② 분석 시작 — 도구가 사건 흐름(타임라인)과 직접원인을 1차 추출하고, “한 단계 더 아래” 질문 3개를 제시합니다.
- ③ 질문에 답하기 — 답할 때마다 다이어그램이 채워지고 원인사다리가 직접 → 기여 → 근본으로 한 칸씩 내려갑니다.
- ④ 보고서 생성 — 완성된 구조를 Markdown 사고조사 보고서 초안으로 내보냅니다(복사·다운로드).
화면 읽는 법
- 변화·배경(위) — 평소와 달랐던 점 / 사건 흐름(가운데) — 시간순, 주황색은 분기점 / 방벽(아래) — 작동했어야 할 안전장치(빨강 ✗ = 실패)
- 분기점 아래로 내려가는 원인사다리 — 직접 → 기여 → 근본(관리·시스템)
설계 철학 & 데이터 보안
- 보이지 않는 방법론 — 직원이 MTO/FRAM을 배우지 않아도, 산출물은 방법론 구조를 갖춥니다.
- 면피성 대책 배제 — 재발방지대책은 “교육 강화·징계”가 아니라 시스템·관리 구조 개선 중심으로 제시합니다.
- 어댑터 구조 — AI 호출은 서버(키 보관)에서만 이뤄집니다. 사내망 실배포 시 이 부분만 사내 Ollama(오픈소스)로 교체하면 사고 데이터가 외부로 나가지 않습니다.