0　はじめに 　　電気通信主任技術者 　　羽根田 修 　　西村三郎 1　パレート図 　1-1　概念 　1-2　事例研究 　　ＱＣＣ四国・中国 　　Ｑ−ＢＰＭ 　　小倉美香 2　チェックシート 　2-1　調査用 　2-2　点検用 　　ＪＲ東海 　　客観説TQM研究所

3　ヒストグラム 　3-1　概念 　3-2　典型事例 　3-3　工程能力指数Ｃp,Ｃpk 4　管理図 　4-1　原理 　4-2　実用性 5　特性要因図 　5-1　概念 　5-2　古典的な考え方の事例 　　ＦＫ−ＰＬＡＺＡ 　　情報マネジメント 　　新潟大学：木村勇雄氏の講義例

羽根田 修 　5-3　管理用と解析用 　5-4　５Ｍと魚骨図 　5-5　実務上の注意点 　5-6　演習問題 6　層別 　6-1　概念 　6-2　特性の層別 　6-3　要因による層別 　6-4　結果からの層別 　6-5　直交配列表 　　(1)有益性　　Q-BPM 　　(2)演習と解説

7　散布図 　7-1　概念 　7-2　典型散布図 　7-3　応用事例 8　グラフ 　8-1　グラフの概念 　8-2　解析事例 　8-3　効果確認事例 9　事例研究　岡部雄一郎

０　はじめに

ＱＣ７つ道具は、品質管理で最初に学習する次の８つの手法を指す。 パレート図 チェックシート（記録用、検査用） ヒストグラム 管理図 特性要因図（管理用、解析用） 層別 散布図 グラフ

ご覧のように本当は８つだが、グラフと管理図をまとめて１つに数え、７つということにしている。 　「電気通信主任技術者−総合情報」というサイトでは、「グラフと管理図をまとめて１つにして、層別を加える場合がある」として、「層別」を含めないのが普通の場合のように書いてある。 　また、羽根田 修氏のサイトでは、「層別はパレート図、ヒストグラム、散布図などと組合わせて使えば、差異を発見する上で大きな力を発揮します（層別はＱＣ７つ道具の１つとして使うべきものではありません）。」と述べているが、失当である。

QC７つ道具　---　１　パレート図

１−１　パレート図の概念 　パレート図とは、問題となる悪さ（＝不良率、損失金額、クレーム件数など）を項目別に分類（＝層別）し、悪さの大きさを棒グラフで表わし大きい順に並べ、さらに全体に対する％の累積和を示す曲線を加えたグラフをいう（第１−１図）。 　多くの場合に、工程の平均不良率を不良項目別に層別してパレート図に表わすと、トップの３つ（＝ワーストスリー）の主役が全体の85％を占める。従って、ワーストスリーを手がけて解消すれば、問題は概ね解消することになる。かくしてパレート図は、重点管理の原則に沿った「テーマ選定のためのツール」として広く、しかし誤って指導される結果となった。

〔第１−１図〕

１−２　事例研究 〔事例１〕　ＱＣサークル（小集団活動）で、第１−１図のパレート図を作成し、重点管理の原則に従ってトップの「サビ不良」の低減をテーマに選定して取り組んだ。このテーマ選定の方法は正しいか？ 〔解説〕「成功すれば改善効果が第１位である」ことを根拠にする点で、誤りである。 　ＱＣサークルは日常管理である。すなわち、方針管理とは違って「大金を投じてまで飛躍的に改善する活動」ではなく、第一線の作業者が行なう簡単で出費の少ない活動である。

〔第１−１図〕再掲

〔事例４〕　第１−２図は、ＱＣサークル中国・四国支部のホームページに示された進め方（現状把握の意味を間違えた例）で、次のような趣旨である。 　１．生産時間を短縮するため、現状のトータル生産時間(現状値)を把握し、その短縮目標時間を設定する（一次目標）。 　２．現状のトータル時間の内訳:Ａ工程、Ｂ工程〜をパレート図に表わし、最長の工程時間について一次目標に見合った短縮目標を決める（二次目標）。

〔第１−２図〕

戦争中の軍隊の隊長が、敵陣にある丘の上の建物への攻撃を命令した。大砲を担当する兵は、「あの建物が目標だ。狙って打ち込め！」と目標を設定して砲撃を始める。 　しかしピストルしか持たない兵や武器を持たない兵は、攻略の願望は抱くかもしれないが直接に建物を攻略目標にすることができない。 　つまり「手段なければ目標なし」は鉄則である。これを知らなければ、「目標を設定した」と思い込んで、実は「ニーズ・願望」を設定してしまう。

〔第１−３図〕

〔事例５〕　第１−４図は、在庫品の品質点検をした結果である。すなわち、どのような不良品が何台あったか、およびトップから累積して全体の何％を占めるか、を示している。従って、このパレート図を根拠に、トップの３項目の不良を優先的に改善する必要がある、と品質担当役員が指示した。 　この指示は妥当か？ 〔解説〕第１−４図は、どのように役立つだろうか？ 　主役だけを修理して端役は廃棄するという訳にも行かないし、主役には再発防止の対策を講ずるが端役には対策を打たないと言う訳でもない。 　つまり、パレート図と形は似るが、作成目的がはっきりしない故に、このようなアプローチでは何の役にも立たないことが分かる。 　では、どのように作ったら役に立つだろうか？ 　第１−５図は、第１−４図と同じ状況を損失金額で表わしたものである。　これによると、上位の２つは廃棄処分の対象となって100万円以上の損失を出しているが、他は修理で済む故にせいぜい10万円以下である。

〔第１−４図〕 〔第１−５図〕

選択肢ウの記述について。品質不良の要因ごとの構成比率を分析し、品質不良を引き起こす重要な要因を把握するためには、「品質不良の要因ごとの構成比率を大きい順に並べた棒グラフを作成し、その累積比率をもとに重点的に管理する要因を把握する」というアプローチが適しています。このような場合に使用される図として適切なのはパレート図です。

QC７つ道具　---　２　チェックシート

チェックシートには、調査用と点検用の別がある。点検用をチェックリストと呼ぶ場合もある。 ２−１　調査用チェックシート 　第２−１図は、ある製造「/」印を使って記録した事例である。　不良品が見つかるたびに「/」印をつけることになるが、こうして出来上がったものは、どれが一番の多いとか、現場の状況を判断するデータになる。 〔事例〕　ＱＣサークルの発表会で、第２−１図のチェックシートがスクリーンに映し出されて説明が行われた。

〔第２−１図〕

２−２　点検用チェックシート（チェックリスト） 　これは点検作業や組立作業などで、多数の作業を次々に行なう場合に、漏れを防ぐために使われる。 〔事例〕　第２−２図は、ある機械の月１回点検のチェックリストの事例である。これは、自主点検と称して、その機械を使う作業者が点検することが多い。このような使い方は妥当か？ 〔解説〕次のような手抜きが自然に起きる。 （1）プーリーのナットは左ねじで、使えば締まる。 （2）スイッチの作動異常は、機械を使えば分かる。 （3）リミットスイッチの異常は、使用中の異常で分かるはずだ。 （4）注油は先月行なった。３ヶ月もつから大丈夫。 （5）荷動ワイヤは３ケ月前に調べたときに、全く異常がなかった。２〜３年は大丈夫だ。 （6）カッターの持ち手は、使うときに点検する。 　こうして、今日も明日も、点検したことにして全項目に○をして終わる。この傾向は、誤った「なぜなぜ分析」で、やたら手順書やチェックリストを増やし、ムダな点検を重ねる場合に見られる。

〔第２−２図〕 　対策として、 チェックリストを使わず、ポカ除けを工夫し、センサーで自動点検を行なう。 チェックリストは、設備保全部門が定期点検・定期交換・予知保全を実施するときに使う。 処置の作業は、設備保全部門の監督の下で自主保全に行なわせる。 〜という方法に移行するのがよい。

　かつてヒストグラムから標準偏差を計算したが、現今では EXcel で簡単に求められるので、その役目は終わっている。

　そこで両側にもうσだけ余裕を設けたところの外側に規格の上限・下限を置けば安心である。この安心できる状態を次のように表す。

４−１　管理図の原理
　管理図とは、工程の過去の安定状態を基準に現在の状態を客観的に判断するツールである。そのため、ある特性値を、平均値、不良率あるいは欠点数などの値で打点して一種のグラフを描き、さらに管理限界線を上下に引く。

　調べた結果、喫煙と高塩分の外食を利用していたと判明したなら、「喫煙」と「塩分」が候補として挙げられる。解析用の方が、普通、要因数が少ないのは当然である。

1. 特性（effect）は、管理の対象である。
2. 管理の対象となるためには「特定の成果」でなければならず、「品質変動」のような抽象的概念は管理できない（要因が定まらない）。
3. 予防用管理では「将来起きるかもしれない事象」を問題にするから、その事象に該当する限りはすべてが特性である。
4. 原因追求では「現に起きたトラブル」のみが当該特性であり、「似て非なるもの」は別特性である。

1. トナーを新品と交換　→　頻度は少し減ったが、解決しない。
2. 予備の新品プリンターを使う　→　全く変わらない。
3. 手差しトレイの葉書の反りを凹型に変形してみた。→　成功。

〔解答例〕現場データから、アダプタとパソコン本体のいずれかに故障があると考えられる。
　次に、それぞれ、新品に交換するなどで、どちらに故障があるかを判断することができる。
　さらに、どの部品がどうなったかなど、立場に応じた原因追求が可能となる。少なくも管理用に比較して、はるかに要因が少ないことが分かる。

〔事例２〕〔第６−３図〕
　「書類作成に時間がかかる」という特性について特性要因図を作るのは、人件費を問題にしているのか納期遅れを問題にしているのか明らかでなく、両方の要因が混入して原因の究明が困難になる。故に、作成時間（コスト）と遅れ時間（納期遅延）に分ける必要がある。

　〔事例２〕 〔第６−５図〕
　全国に多数の営業所を持つある建設業者がリピート率対策Ａを実施している営業所とそうでない営業所のリピート率を集計してみたら、第６−５図のようであった。
　この図から方策Ａが有効なように見えるが、必ずしもそう言えない場合がある。Ａを実施した営業所の多くが同時に方策Ｂも実施した場合は、Ａが無効でもＢが有効ならこのようになる。このように影響力が混ざることを「交絡」という。交絡を防ぐには、直交配列表を用いて多数の要因を同時に層別するとよい。

　(2)　ヒストグラム
　〔事例〕〔第６−６図〕
　ヒストグラムが「ふた山」になっている場合、平均値が異なる２つの分布が重なっていると考えられ、平均値の差を生んでいる要因を探す。　ある電気製品に使用している部品のメーカーが２つある場合、Ａ社とＢ社で右図のように対応するならメーカーによる影響であるといえる。
　(3)　直交配列表　→　多数の要因について、同時に層別する手法（６−５　参照）

(8) 成分表 --- 一番下の欄が、交互作用が現れる列を示す成分表である。
　第３列（ａ・ｂ）は、第１列（ａ）と第２列（ｂ）の交互作用が現れる列に当たるから、第１列と第２列に最も有力な要因を割りつけて、第３列はできるだけ空白にする（ただし、技術的見地から、交互作用がないと分かっているときは別）。

(9) 要因の数が多い場合
　第１列〜第７列と、最大７つの要因まで割りつけることができる。その場合、空白列がなくなっても一向に支障ない。
　なぜなら、７つが全て有力な要因ということは滅多にないからである。上の例題でもＣは無視してよいものだった。このように、影響力の小さいものをｅとみなし、この「みなしｅ」よりも２倍以上の大きいものを主要因とすればよい。

７−２　典型散布図
（a）強い正の相関
　ｘが増えればｙも直線的に増える傾向が強い場合のヒストグラムである。
　ｘが要因でｙが特性の場合は、ｘを管理することによってｙも目標とする値に維持することができる。その場合は、回帰直線を求める。ｘ、ｙが共に特性の場合は、一方から他方を推定することができる。

（j）一部無相関
　ｙが特性でｘが要因の場合に、一見して無相関だが、ｘのばらつき範囲が狭いためにｙもばらつきが少なく、無相関に見える場合がある。

（k）曲線相関
　ｙが特性でｘが要因の場合に、一見して無相関だが、打点を増やしていって曲線が見えてくることがある。

〔散布図の利用価値〕
　散布図は、利用価値の少ない手法である。特性に対して複数の要因が存在することが多く、直交配列表による要因の影響力の精査ができなければ散布図が役に立たないことが多い。特に最近は、多変量解析ソフトが販売され、その方が多数の要因を考慮した解析が可能で便利である。
　しかし、要因の影響力が分かっているようなケースで散布図が役立つ場合があるので、以下にその事例を紹介する。

　５．歯止め： 有効性を認めた個々の対策を継続するように、職場管理規定に規定した。

(2) このパレート図は「件数」ないし、その比率で作成しており、その結果「サイズ不良」がトップになっている。しかし正確に言えば、これはパレート図ではない。なぜなら、件数が多ければ「重要テーマ」だという関係にない（パレート図として役に立たない）からである。もう少し詳しく言うと、
　a) 「サイズ不良」を解決するには膨大な費用がかかるが、その他は大してコストもなく解消できるようであれば、「その他」を解消することが最優先になる。
　b) どれを解消するのも似たようなものであれば、これら不良特性要の扱いを区別する必要はなく、やりやすいものから手がければよい。
　「作ってはみたが役に立たなかった」とは言いにくいので、役に立ったようなウソ話を作る必要が生じてくる。もし、パレート図として作るなら、件数ではなく「処理に要するコスト」で比較しなければならない。「サイズ不良」が断然コスト高になっているなら、これは重要テーマになる。しかし、「サイズ不良」は規格より大きめに切り出して後で削る修正だけにすれば低コストになるかも知れない。かえって、「歪み」や「へこみ」は修正できずに廃棄するしかなく損失金額が多いかも知れない。
　このような問題があるため、実務では「件数」パレート図を作って重要テーマを調べることはない。

(3) この指導例は初心者向き、つまり方針管理ではなく小集団（ＱＣサークル）向きに書かれている。すると、パレート図で重要テーマを選定する「方針管理のやり方」を教えてはならない。なぜなら、「重要テーマ」というのは、往々にして技術的に解決困難とか、高額投資を要する場合が多いからである。
　普通に考えると「サイズ不良」を日常的に選別しているはずで、「この不良は何とかならんか？」と長い間解決できなかったテーマである。つまり、容易に解決する手段が見つからないテーマのはずである。このようなテーマを生産技術課や管理職や経営者が取り上げてテーマにするなら方針管理として処理すべきであり、小集団活動では対処できないのが普通である。もしパレート図を描いてテーマとして選定すれば解決できるなら、なぜ今まで放置してきたのか説明が難しい。
　管理職や経営者が「難しいテーマ」を小集団に押し付け、その結果、小集団が「難しいテーマ」に取り組む一方で「やさしいテーマ」を数多く手付かずに放置する姿が、最も避けるべき事態である。

(4) 岡部氏は、「要因別に分類した『パレート図』を〜」と述べているが、不良特性別に層別した〜とするのが品質管理での表現の仕方である。

(2) また「切出サイズが大きすぎるのか小さすぎるのかは、この段階では分かっていません」というのも、毎日選別して知っているからウソ話である。データは、日常的にとられ、常に分かるようになっていることが品質管理の前提だからである。

Fig.6　切出サイズに関する管理図

　次に、この管理図の作成は完全な間違いであり、作成してはならない。理由は次の通りである。
(1) 管理図は、特性が安定して全く問題が起きない工程の状態（＝安定状態）を実現した上で、その安定状態からの変化を検出するツールである。従って本件の「切り出しサイズ」のような特性に管理図を作成しても無意味である。
(2) では「安定状態」が実現したら管理図を作成することが何かの役に立つかというと、全く役に立たない。「安定状態」が実現したら、もはや管理図に異常が出ることはないし、仮に異常が出ても原因を突き止める間もなく正常に戻ってしまうからである。

　ただし、管理図ではなく、不良率の時系列折れ線グラフを作成して、その変化の特徴から要因を推定するなら妥当な活動である。例えば、日によって著しく上下するとか、毎日ほぼ横ばいとか、という情報は、要因を推定する上で大変に役立つ。

(1) 品質管理を行なっている工場では、選別時のデータが日常的に記録されており、もし高い不良率の特性が存在するなら、「Ａグループからは全く不良が出ないのに、Ｂグループから大量に出る」ことは既知の事実である。しかも、ゲージなどで寸法が大きいのか小さいのか、どちらが多いかというデータもとられている。 　従って、実務では、このような活動を改めて行なうことはしない。

(2) 「Ａグループからは全く不良が出ない」、「サイズ過小の問題は全てBグループで発生」としているが、このような判断も実務ではあり得ない。なぜなら、Ａグループは規格ぎりぎりをクリアしているに過ぎず、工程能力指数Cpk＝1　の状況にあるため、Ｂグループと大差ない程度の悪い状況にあるからである。
　工程能力指数Cpkを考慮しないような人がヒストグラムを指導するのは危険なことであり、是非、止めて頂きたいものである

Fig.8　切出サイズに関する特性要因図

Fig.9　切出サイズの改善前・改善後の状態を示す散布図

(2) 「サイズ過小の原因が特定できたため、後は具体的な対処方法を探っていく」とあるが、実情に合わない。前の特性要因図のところで述べたが、原因不明の状態で対策を打つ場合が多いからである。
　実務経験が少ない人は、「対策というものは、原因が判明してから打つもの」と思い込む。原因が分からなければ対策など考えようもない、と主張して譲らない。しかし、出費の少ない対策を先に打ってみて「効果がなければもともと、効果が出れば儲けもの」という活動が実務では一番多いのである。効果が出たらそれが原因だと分かるから、原因が容易に推定できない場合は、安い対策を次から次へと考案して実行していける「飽くなき挑戦」が結局は成功するのである。
　一方、方針管理のように高額投資をする場合は、失敗の許されない「一発勝負」だから、原因が明確に特定しなければ対策を講ずることはできない。

(3) Fig.9　は「散布図」ではない。藤本隆弘「生産マネジメント入門」を参考にしたというがが、恐らく誤解である。

　「散布図」というのは、ｘの値とyの値がともにばらつく場合に、それぞれを自然なバラツキ状態にしたままの測定値を打点したものをいう。ところが、Fig.9　は、圧力レベルをゼロ付近から10 Lv付近まで人為的に変化させた場合に、サイズがどう変わるかを打点したグラフである。いくらなんでも「加工機械の切断圧力」が、自然なばらつきとして「ゼロ付近から10 Lv付近」まで変化する訳がないからである。
　従って、自然なばらつきの状態はどうなるのか、全く分からないのであって、効果も判定できない。

(4) Fig.9 の状態ではバラツキが大きく、工程能力が満たされず、工程は依然として不安定状態である。「Bグループでは歯の材質に対して切断圧力が強すぎるため、金属板を過度に削っているのではないかと考えた」とあるが、それでは平均値が移動するだけでバラツキが減らないから、解決にならない。
　元来、圧力を加減調整するだけで済むようなテーマが未解決の状態で残っていたとは考えられない。

〔全体講評〕
　結論として、このような活動はあり得ないし、行なったとしてもテーマが未解決である。
末尾に「チュートリアルの作成にあたっては、藤本隆弘『生産マネジメント入門』を参考にしました」と述べ、かつ、仮想のテーマとの前提で記述されているので、ＱＣストーリーやＱＣ７つ道具の考え方を紹介するに留めたものと思う。
　「初心者にＱＣストーリーやＱＣ７つ道具をやさしく指導しよう」とする試みは、相当の注意を要する。特に実務経験の少ない人はそう思いやすいが、実態に合わない指導になることが多いことも事実である。本件の事例では、指導する人が「指導される人と同じようなウソ話」を作っていることが指摘される。繰り返しになるが、仮想例とウソ話は、全く違うことに注意しなければならない。