設計品質リーダー育成コースにご参加いただいた塾生からの声をご紹介いたします。いずれも経営幹部様への成果報告会で本人の口から報告された、気づきやリーダとしての心構えに関する生の声です。受講生の成長や熱気を感じてください!
☑金額等の定量的な数値で問題点を明らかにする事で、問題の重要性・緊急性を関係者に共有しやすい。
つるぞうの 品質工学 QEと、EQ的生活
株式会社ジェダイトのつるぞうによる、品質工学(タグチメソッド)や統計手法、生成AI、技術経営などに関するエッセイ、オンラインセミナー(ウェビナー)・研修・講演・設計・開発コンサルティングなどの情報を中心に紹介するブログです。
品質工学 , タグチメソッド, パラメータ設計 , 機能性評価 , ロバスト設計 , SN比,直交表, MTシステム , 設計・開発,コンサルティング,オンラインセミナー,ウェビナー, 研修, 講演,関西,大阪,技術士, DX, 生成AI, データサイエンス, データエンジニアリング
2025/12/18
「QFD等の手法を営業や事業企画部門と共有して活用していく」などのの生の声をご紹介②
2025/12/17
「その場しのぎではなく、お客様を第一に考えた対応を実施していく」などの生の声をご紹介①
設計品質リーダー育成コースにご参加いただいた塾生からの声をご紹介いたします。
いずれも経営幹部様への成果報告会で本人の口から報告された、気づきやリーダとしての心構えに関する生の声です。受講生の成長や熱気を感じてください!
☑社内の様々な人に接することで当社内の業務を知るきっかけとなり視野が広がった。その中で、様々な部署の仕事の進め方が今後の自分の業務改善に つながることがわかった。
☑期間や費用等、明確なビジョン・目標を開発初期より持ち、それらを部下としっかりと伝えて共有することで、生産性の高い組織をつくることができると感じた。
☑不良損失を未然防止することで、会社の利益に貢献できること、コストに対する意識を今まで以上に持つようになった。
☑実際に効果試算の数値が出てくると、ふだん意識していない程の効果があり、当コースで実践した提言/改善活動の有用性を改めて感じた。
☑お客様のための品質であることを再確認した。また、自分の取り組みで大きな金額を動かせることが分かった。
☑リーダーとして“この人が言っているなら大丈夫” と思われる技術者となるべく、現状に満足せず、期待の一歩先に進んでいく。
☑まだ”ばらつき”に対する考え方が弱い。ばらつきを考慮した設計、製造ができるように、知見や考え方の定着を牽引する人材になる。
☑改めて世の中とのギャップに気づいた。現状分析により理想との差、講師出身企業などとの他社との差。
☑クレーム対応は顧客満足向上のチャンス。その場しのぎではなく、お客様を第一に考えた対応を実施していく。
☑提言書によって最初に計画を整理できた。実際に取組む時にはアウトプットをイメージできるので、業務をブレずに遂行することが出来た。
☑講師や活動メンバーから、具体的な実施アドバイスを頂いた。自身の枠にとらわれずに活動するメリットを改めて感じた。
2025/12/16
データ分析が目的になっていないか? もう一度チェックを!
先日ある会社様へのコンサルで、「製品の品質が悪いので、製造工程の上流(投入材料、製造条件など)にもどって、工程条件と品質の関係を調べている」との相談を受けた。
お手伝をし始めたきっかけが品質工学や多変量解析であったため、そのようなツールを使ったデータ解析を行っているようだ。しかし、確認のためその活動の目的を聞いても、どうも腑に落ちない。どうもデータ分析が目的になってしまっているようだった。
そこで、こちらから「品質が悪い」というのは、具体的に以下のどのケースなのかを再度訪ねた(ここでは、企画の品質、すなわちその製品が売れるかどうかにかかわる品質は除外している)。
1)そもそも図面通りにものが作れず、適合品が十分にとれない問題(この場合、適合品が所定の機能、性能をもつことは前提にされていることが多い)
2)図面通りに作って、そのようになっていることも工程管理や検査によって確認しているにも関わらず、正常に機能するものが十分にとれない問題
3)上記をクリアして良品を出荷したにも関わらず、客先や市場でトラブルを起こす問題(出荷試験モレによる初期不良を除く)。
これらはそれぞれ原因が異なるし、責任部門も異なる。つまり、「品質が悪い」ということが具体的にどういうことなのかを、活動する本人たちがしっかりと認識していないと、正しい活動にならないし、品質がなかなか良くならないばかりか、かえって悪くなってしまう場合もあるだろう。医者が患者の病状を知らずに治療をするようなものである。一部のコンサルタントでも、このような区別があいまいな人もいるので注意が必要だ。
なお、製造工程についても信頼性の問題が重要であり、上記の設計に含まれる。すなわち工程で規定される5M要素(材料、人、機械設備、方法、計測)に逸脱(間違いや変化など)が生じたときの影響を事前に想定して、工程設計にその対策を講じておく設計である。この工程の信頼性設計のチェックの用いるのが工程設計FMEA(PFMEA)である。
2)は図面通りのものが機能しないのだから、製品設計の中の機能設計(少なくとも設計中央値で目的の機能を発揮する設計)の問題である。この設計ができていなければ、たとえ製造段階でばらつきなく図面通りに製造しても、目的の機能をもつ製品はつくれないことになる。このような設計が製造段階まで流出したのだから、機能設計がまずいだけでなく、それをチェックするためのしくみ(デザインレビュー、機能試験など)も不十分であるということだ。機能や性能の上限は、どのような技術手段を選ぶか(システム選択)でおおむね決まってしまうので、大本をたどれば、源流の研究開発の段階の活動の不十分、不備
も考えられよう。
なお、実際は製造でもばらつきが発生するため、設計中央値に適切な許容差をもうけて、その範囲の製造ばらつきが生じても機能する設計(許容差設計)も必要となる。その許容差の中でモノが作れるかどうかが1)の問題である。
3)は、良品(図面通りに作り、所定の社内試験や検査に合格したもの)が、市場(輸送、保管、使用のすべての段階)において、環境条件の違いや、ストレス、経時変化による劣化などの影響によって、故障(初期の機能や性能が低下、場合によっては完全に停止)する場合である。このような事態は、ユーザーの「これくらいの条件では使用できるだろう」「これくらいの年数は使用できるだろう」という暗黙の期待を裏切るので、クレームやブランドチェンジにつながる。
これに対する事後の対応は品証やCS部門などになるが、そもそもこのようなことが発生しないように責任をもつのは、製品設計のうち信頼性設計とよばれる部分である。2)で製品設計には機能設計が必要と述べたが、それに加えてこの信頼性設計が必須となる。このような設計が市場段階まで流出したのだから、信頼性設計がまずいだけでなく、それをチェックするためのしくみ(製品設計FMEA(DFMEA)、デザインレビュー、機能性評価、信頼性試験など)も不十分であるということだ。
冒頭の会社様の問題はおもに2)の問題であることがわかった。このように、現在起こっている「品質の問題」というのがどのような現象で、どこの工程(部門)の仕事に問題があるのかの根本原因をつきとめて対策を立案する必要がある。きわめて基本的なことだが、ちょうどそのような場面に遭遇したのでメモ程度に残しておく。
2025/12/15
独占インタビュー!? 製造業における人財育成の重要性ついて語る!
聞き手
本日は、ジェダイト社の鶴田代表にお話を伺います。初めに、製造業における人財育成の重要性について教えてください。
つるぞう
製造業は技術進化が著しく、そこで活躍する人材も進化し続ける必要があります。人財育成は、これらの技術革新を生かし、企業が持続的な成長を遂げるために不可欠です。特に、設計品質の向上という点で、人的資本の強化が求められています。
聞き手
その点で、ジェダイトが展開する設計品質リーダー(DQL)育成コースについて具体的に教えてください。
つるぞう
DQL育成コースは、製造業における設計品質リーダーを養成するために設計されています。このコースでは、受講生が自らの職場で直面する具体的な課題に対して、品質工学、統計手法、AI技術を活用しながら解決策を導き出します。コースは実践的であり、実際に職場での改善活動につながるスキルが身に付くようになっています。
聞き手
コースの具体的な流れを教えてください。
つるぞう
コースは1年間で、前半6か月は設計品質手法の学習とテーマ設定を行います。後半6か月はそのテーマに基づき実際のプロジェクトを遂行します。全体として、受講生は経営層への報告という形でその成果を示す機会も持ちます。これにより、実践的な学びと結果の可視化が同時に進みます。
聞き手
多くの企業が設計品質の作り込みで苦労していると聞きますが、その原因とジェダイトが提供する解決策について教えてください。
つるぞう
確かに多くの企業が「品質工学が定着しない」と悩んでいます。その主な原因は、目的と手段が逆転してしまうことです。我々のアプローチは、まず「なぜその手法が必要なのか」を明確にし、実践的な解決策を導入することです。このアプローチにより、理論だけでなく実際の職場での改善へとつながるわけです。
聞き手
それでは、実際の成果について具体的な例を教えてください。
つるぞう
例えば、ある電気関連機器メーカー様では、私たちのコースを受講した38名のスタッフが57億円の効果があると試算しました(経営幹部様確認済の数値)。これは、彼らが学んだ手法を実際の問題解決に活かし、その結果として具体的な経済的利益を生み出したからです。
聞き手
最後に、これからジェダイトのプログラムに興味を持った企業に一言お願いします。
つるぞう
弊社のプログラムは、ただの研修ではありません。本気で変革を望む企業と一緒に、実践的な成果を出すことを目指しています。興味を持った企業はぜひ、積極的にお問い合わせください。一緒に新たな価値を創造しましょう。
聞き手
鶴田代表、貴重なお話をありがとうございました。ジェダイトが提供するプログラムが、製造業の未来を形作る重要な鍵となることを期待しています。
※本ウェブサイトのモデル写真はイメージです。
2025/12/13
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑨(最終)
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑨(最終)
日刊工業新聞社の記者、田井茂さんの「品質・技術ジャーナル」のページに下名のインタビューが掲載されました。仕事への向き合い方をはじめ、多岐にわたり聞いていただき、私が最近考えていることをプロの視点でまとめていただきました。 何回かに分けてこちらのブログでも抜粋して紹介いたします。
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セミナーの講師とは違い、実践するコンサルタントを志してきた。次の5年、10年先を見据えた活動を視野に入れている。
「製造業のリーダー育成を通じ、日本産業を再び興し、失われた30年を取り戻すのが当社のミッションと考えています。日本は資源国でないので、富を増やすには技術革新で価値を創出するか、効率的に仕事して生産性を上げるか、どちらかでしかない。それは製造業であれば、上流を担うエンジニアにしかできません。そのエンジニア、マネージャー、経営者のお手伝いを通じてサポートしていく。自分自身も含めて、何ができるかから語らないといけない。実践による顧客の成果と、人材育成のスクールの推進を両輪として、自分と同じ志を持つリーダーを増やしたい。人材を埋もれさせるのでなく、出る杭は打たれるでもなく、そうしたリーダーが企業で経営の重要なところに配置されるようにも努めたい」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
2025/12/12
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑧
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑧
日刊工業新聞社の記者、田井茂さんの「品質・技術ジャーナル」のページに下名のインタビューが掲載されました。仕事への向き合い方をはじめ、多岐にわたり聞いていただき、私が最近考えていることをプロの視点でまとめていただきました。 何回かに分けてこちらのブログでも抜粋して紹介いたします。
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人工知能(AI)を活用した品質改善や開発力向上も支援している。ただ、ビッグデータの解析によるAIは巨大IT企業がはるかに先行し強力なプラットフォーム(情報基盤)も握っているため、日本企業が後発で戦うのは難しいと考えている。
「ビッグデータではなくて工場や設計、検査のデータに部分的にAIを使うのは以前から機械学習でやっていたし、今後も有力な分野です。一時的なはやりでなく、これからも使われていくでしょう。当社もお手伝いしています。品質工学の予測技術であるMTシステムを使う顧客はいるので、そのツールも提供しています。当社が得意とするデータ活用は、科学のデータサイエンスでなく、あくまでも技術で実践するデータエンジニアリング。データエンジニアリングを活用して顧客にもうけてもらうので、データサイエンスとは一線を引いています。ほかには、コンピューターシミュレーションを強く勧めている。特に上流の開発設計で質を高めるには、いきなり試作できず、予測して調べるフィージビリティーが必要になる。開発上流で品質を高めるために、コンピューターシミュレーションを大いに活用するべきです。3D(3次元)プリンターによる試作も併用して使えます」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
2025/12/11
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑦
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑦
日刊工業新聞社の記者、田井茂さんの「品質・技術ジャーナル」のページに下名のインタビューが掲載されました。仕事への向き合い方をはじめ、多岐にわたり聞いていただき、私が最近考えていることをプロの視点でまとめていただきました。 何回かに分けてこちらのブログでも抜粋して紹介いたします。
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前職の生産技術センターで社内支援をしていたころ、職場のスローガンは「100%回収」だった。受け身の姿勢で社内の事業所などから仕事を頼まれてやるのではなく、自分たちから提案して自分たちの給料を100%稼ごう、という攻めの姿勢だ。事業所が何千万円、何億円もコスト削減できる研究開発をやらせてくれと提案し、長年必死に仕事した。この経験が独立後、さまざまなテーマを提案できる基礎やセンスになり、自立できる下地になった。
「自分たちで稼がないといけないので、それはすごい危機感だったんです。稼げないと人を減らされたり、ほかの部署の下請けをさせられたりするかもしれない。そうなりたくないから必死でアイデアを生み出し、起業家精神が生まれました。生産技術であれば、研究開発の成果を量産して、しっかりと成果を出すところまでもっていかないといけない。製品化の目前に待ち受ける「死の谷」を超えるのが一番大切です。そこの人材を強化しないと、研究開発の成果を形にできない。それを実践してきたからこそ、経験として伝えていきたい。MBA(経営学修士)を学んでも、本当に価値を作り込むところは実践者でないと教えられない。そもそもどうすれば財や価値を作れるかは、現場での経験がないと教えられないでしょう」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
2025/12/10
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑥
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑥
日刊工業新聞社の記者、田井茂さんの「品質・技術ジャーナル」のページに下名のインタビューが掲載されました。仕事への向き合い方をはじめ、多岐にわたり聞いていただき、私が最近考えていることをプロの視点でまとめていただきました。 何回かに分けてこちらのブログでも抜粋して紹介いたします。
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日本の企業は人を育てる余裕が減り、グローバルに売れて稼げるものを少なくなったと指摘する。産業の多くは先行的な研究開発や人材への投資が30年間遅れ、それが失われた30年間の実態だという。幸い、コンサルティングを求める顧客は投資意欲があり、技術者もやる気がある。人を育てないと、グローバルでは生き残っていけないと危機感を感じている。上流の企画や研究開発の力を付け、素早く製品にする競争力が必要と考えている。
「グローバル化でモノづくりは世界中でできるようになり、どこも同じで差を付けられなくなりました。今の日本は一部のゲームやコンテンツなどを除けば、世界で強い競争力があるのはBツーB(企業間)の技術が中心です。利益率の高い企業は短期間でニーズの強いものを作れる。BツーBの企業もそのようになれば成長できる。価値の方が大事で、モノづくりはコスト競争力の高い海外の方が有利です。米国のアップルがそうで、知的活動でつくった情報を売って利益を上げている。スマートフォンを中国や台湾で作るのが価値でなく、どのように魅力的な製品を生むかというところにこそ価値があります。日本の企業もそれを目指し、需要を掘り起こすため知的に生産性を高めないといけません。グローバルに売れる企画、研究開発、設計を考える必要があります。モノづくり自体の付加価値は減っています。単純なモノづくりであれば、どんどん機械に置き換えていけばいいのです」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
2025/12/08
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑤
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑤
日刊工業新聞社の記者、田井茂さんの「品質・技術ジャーナル」のページに下名のインタビューが掲載されました。仕事への向き合い方をはじめ、多岐にわたり聞いていただき、私が最近考えていることをプロの視点でまとめていただきました。 何回かに分けてこちらのブログでも抜粋して紹介いたします。
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しかし、もっとも伝えたいのは顧客に新しい価値を生み出すことや、10年後など将来を見越し研究開発することの大切さだという。そのために幅広い知識を生かし、顧客の経営者とも対話し、経営の全体もみたアドバイスに努めている。
「QFD(品質機能展開)やTRIZ(発明的問題解決理論)などの手法も駆使して、製品開発の一番上流になる企画のところの指導に力を入れています。そこを重視しないといけない。改善は大切でも、いくら改善してもそれには限りがあります。工場の中の歩留まり改善はテーマの1割程度でしかない。それよりもっと上流で、価値や品質は作り込まれている。そこをちゃんとしないとよくならないので、より上流で始末しましょうと説いています。これからは新しい価値を生み出さないと、日本の停滞は克服できない。私自身がそういう話を顧客にするので、上場している大企業でも指導の発表会などには部・課長はもちろん、経営者にも来てもらえる場合がある。そういう方々に伝わらないと、企業は変わっていかない。こうした役職者と対話する時は、なるべく専門用語を使わず分かりやすく説明しています」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/
2025/12/04
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」④
「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」④
日刊工業新聞社の記者、田井茂さんの「品質・技術ジャーナル」のページに下名のインタビューが掲載されました。仕事への向き合い方をはじめ、多岐にわたり聞いていただき、私が最近考えていることをプロの視点でまとめていただきました。 何回かに分けてこちらのブログでも抜粋して紹介いたします。
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品質工学では製品やサービスの品質の善し悪しが与える影響を企業だけでなく、社会全体への影響も含めた損失として「損失関数」という概念を用いる。しかし、コンサルティングでは損失関数を使わないようにしている。
「損失関数はあくまでもバーチャル(仮想)な数字なので、品質工学を知らない経営者は理解や納得ができません。なので、このロスが減れば開発期間が短くなる、人件費が浮く、1年早く開発できたら機会損失も減らせると、分かりやすく実践的に説明できないといけません。このようなテーマを作る議論を、スクール形式で4~5カ月かけて取り組みます。まず、テーマ設定の調査をする。テーマができれば計画書を作って、経営幹部にプレゼンテーションを行います。初めて半年後に成果報告会や中間報告会も実施して、それを1年のサイクルで回します。1期の人数は約10人。なによりもまず、顧客にもうけてもらわないと社会によい製品やサービスを提供できません。そこが出発点です。もうけながら人が育ち、育った人材が品質工学などのスキルを学んで社内で広げる。私のミッションはそういう顧客やリーダーを増やすことです」
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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/




