QC7つ道具

ステップ2：パレート図に描く

度数の大きい順に棒グラフを並べ、累積比率を折れ線で重ねます。「その他」は、度数にかかわらずいちばん右端に置くのが決まりです。

上位2項目（キズと寸法不足）だけで全体の70%を占めています。この2つを半分に減らせれば、不適合品全体が35%減る計算です。残りの4項目をいくら潰しても、効果はその半分にも届きません。これが重点指向の考え方です。

ステップ3：ヒストグラムで寸法のばらつきを見る

「寸法不足」を掘り下げるため、製品100個の内径寸法を測ってヒストグラムを描きました。きれいな釣鐘型ではなく、山が2つに分かれています。調べてみると、2台ある加工機のうち片方だけ寸法が小さめに出ていました。

ここで効いてくるのが層別です。機械別に分けてヒストグラムを描き直したところ、それぞれはきれいな釣鐘型になり、中心値だけがずれていることが分かりました。打つ手は「ばらつきを減らす」ではなく「片方の機械の設定を直す」だと決まります。

② 異常点はないか

散布図上にプロットされた点の中で、多くの点の集まりから飛び離れている、異常と思われる点がないか確かめます。

こうした点は偶然できるものではありません。作業者が交代した、材料が変わった といった作業条件の切り替わりか、あるいは 測り間違い か ── いずれにせよ特別な理由が背後にあります。

ですから異常点を見つけたら、そのまま平均に埋もれさせず、理由を突き止めるところまでやる 必要があります。

③ 層別する必要はないか

ヒストグラムや管理図と同じく、散布図でも層別が効きます。原材料ごと、装置ごと、季節ごと に印を変えて打ってみる。すると、ひとまとまりに見えていた点の雲が、実は条件ごとに違う傾きを持っていた、といったことが見えてきます。

④ 偽相関ではないか

技術的に考えればつながりようがないのに、散布図の上では関係があるように見えてしまう ── こういう状態を 偽相関 といいます。「風が吹けば桶屋が儲かる」と同じ理屈です。

ですから、図に出た形をそのまま受け取ってはいけません。その2つが本当に影響し合う筋道があるのか、技術の側から考え直す。この一手間が要ります。

偽相関の例 子どもの足の大きさと学力の関係を調査すると、足が大きい子どもほど学力が高いという結果が得られたとします。これは年齢が高いほど足が大きくなり学習も進むためであり、足の大きさ自体が学力に影響を与えているわけではありません。これを偽相関といいます。

⑦ 特性要因図

特性要因図 は、ひとつの 結果（特性） に対して、それを生んでいる 原因（要因）を階層に分けて並べる 図です。

矢印の行き着く先に結果を書き、そこへ向かって要因を枝のように寄せていきます。数ある原因が結果とどうつながっているのかを、目で追える形にするわけです。

できあがった形が魚の骨に似ているため、魚の骨 とも呼ばれます。

描き方は次のとおりです。

1. 右端に特性（結果）を書き、そこへ向かう太い矢印（背骨）を引く

2. 背骨に斜めの大骨を何本か引き、大きな要因の分類を書く

3. 大骨から小骨を出し、より細かい要因を書いていく

大骨の分類には、生産の4M（人・機械・材料・方法）を使うのが定番です。

⑧ 層別

層別とは「母集団を層に分ける分割」（JIS Z 8101-2-1.2.30）であり、例として男女別、原料ロット別、生産地別などがあげられます。

同じ製品を3人で作っているとしましょう。できた製品をAさんの分、Bさんの分、Cさんの分に分ければ、それぞれがひとつの層になります。ここで分け目に使った特徴は「作業員」です。

このように、何らかの特徴が異なる集団が混ざっているときに、同じ特徴を持つものどうしを集めて分ける ことを層別といいます。

なぜ分けるのか。 混ぜたままだと管理がうまくいかないからです。

3つの層をひとまとめに見ると、全体のばらつきは大きく出ます。ところが 層ごとに分けてみると、それぞれのばらつきは小さく、層と層で中心値がずれている ことが分かる。つまり「ばらついている」のではなく「別のものが混ざっていた」わけです。

ですから、ばらつきの幅が大きい製品集団に出会ったら、まず 性質の違う部分集団が紛れていないか を疑う。あれば層に分け、その影響を抑える手を打つ ── これが順序になります。

層別は、ヒストグラムでも散布図でも管理図でも使える共通の下支えです。だからこそ、もともとQC7つ道具に含まれていたのに、いまは「前提となる考え方」として別扱いされているわけです。

限界線に近づきつつある場合は、限界線を越える前に対策を講ずることが重要です。

管理図の見方

正常な工程から出てくる点は、でたらめに散らばる のが本来の姿です。

裏を返せば、限界線の内側に収まっていても、点の並びに規則性が見えるなら正常とはいえません。何かが働いて点を一方向へ押している、ということだからです。

この段階ではまだ不良は出ていません。だからこそ、原因をたどって 不良が出る前に手を打つ 余地があります。

管理図から工程が管理状態にあるか否かを判定する際には、次の2点によって判断されます。

1. 点が管理限界外にないこと

2. 点の並び方、散らばり方にくせのないこと

「くせ」とは、たとえば次のような場合です（突き止められる原因による変動の判定ルールの例）。

ルール2〜4は、すべて管理限界内に収まっていても異常とみなすという点が肝です。「限界線を越えていないから大丈夫」ではありません。

使用目的による分類

工程が安定状態になったときは、解析用管理図から管理用管理図に移行します。評価が先、保持が後という順序です。

管理対象の違いによる分類

扱うデータが計量値か計数値かで、使う管理図が分かれます。

• 計量値 … 長さ、重さなど連続的な値をとるもの
• 計数値 … 不良数、欠点数など非連続な値をとるもの

記号の由来を押さえると混乱しません。np は「総数×割合＝不適合品数」、p は「割合＝不適合品率」、c は count で「不適合の個数」、u は unit で「単位あたりの不適合数」です。

不適合品と不適合の違いにも注意してください。1つの製品に傷が3つあれば、不適合品は1個ですが不適合（欠点）は3つです。npとpは製品の個数を、cとuは欠点の個数を数えています。

工程能力指数

製品には寸法や性能について 規格（許容範囲） が決められています。作ったものがその枠に収まるかどうかは、品質を測るうえで欠かせない見どころです。

そこで登場するのが 工程能力指数 です。その工程が 規格に収まる品質を安定して出し続けられるか を、数値ひとつで表します。

見ているのは 規格の幅と、工程のばらつきの幅の比 です。規格の幅に対してばらつきが小さいほど余裕があることになり、$C_p$ の値は大きくなります。値が大きいほど、枠からはみ出す心配が少ない、と読みます。

両側規格（規格の上限値と下限値が設定されている）の場合

$$C_p = \frac{規格上限値 - 規格下限値}{6 \times 標準偏差}$$

片側規格（規格の上限値あるいは下限値が設定されていない）の場合

$$C_p = \frac{規格上限値 - 平均値}{3 \times 標準偏差} \quad または \quad C_p = \frac{平均値 - 規格下限値}{3 \times 標準偏差}$$

工程能力指数の評価基準

実務では1.33以上を目安とすることが多く、1.67を超えると「十分すぎる」＝過剰品質でコストをかけすぎている可能性を疑います。