2026/02/19

設計品質リーダー育成コース受講生の声からわかったこと5選!

 設計品質リーダー育成コースにご参加いただいた塾生 からのさまざまな声を、5つのエッセンスで分類し、内容を要約してみました。多くの気づきが得られていることがわかりますね。

1. 適材適所とチームビルディング
「このコースを通じて、まず相手を理解することが、適材適所を意識した指示を出すために重要だと気づきました。各メンバーの得意分野をしっかり把握することで、チーム全体のパフォーマンスが向上するのを目の当たりにし、驚きました。学んだ手法をチームに定着させることで全体のレベルアップが図れるという経験は、感動的でした。リーダーとして、若手技術者を育成し、周囲を巻き込む力がいかに重要かを痛感しました。常に現状に満足せず、期待を超える姿勢で臨むことが求められると実感しています。協力者の同意を得ながら短時間で効率的に業務を遂行することも、チーム全体の力を引き出す鍵だと感じました。すべては、講師の熱心な指導と励ましのおかげです。」

2. 経営的視点と利益意識の向上
「自分には経営的な視点が欠けていたことに初めて気づきました。活動がどのように利益に直結するかを意識することが大事だと理解する中で、ビジネスの本質を垣間見たような驚きがありました。不良損失を未然に防ぐことで会社の利益に貢献できるという視点や、コスト意識の向上がどれほど重要かを再認識しました。具体的な効果試算を行い、改善活動の有用性を実感した時、今までの自分の視野の狭さに驚かされました。効果金額の規模感を事前に把握することで、限られたリソースで最大の利益を生み出す方法を見つけられることに感動しました。講師の実践的なアドバイスとサポートのおかげでこの気づきを得られました。」

3. 開発プロセスと手法の重要性
「開発プロセス構築の重要性を再認識しました。現状分析、ギャップ、課題設定、施策内容、スケジュール設定の各段階がどれほど重要かを学んだ時、まるで霧が晴れるような感覚でした。設計の見える化とその共有がプロジェクトの成功に不可欠であることも再確認し、シンプルな手法でも適切に活用すれば非常に効果的であることを実感しました。統計手法の理解を深める必要性に気づいた時、その奥深さに驚きました。さらに、開発設計にとどまらず、QFDなどの手法を営業や事業企画部門と共有して活用することで、全体の効率が飛躍的に向上することに感動しました。これらの学びは、すべて講師の緻密な指導と豊富な経験から得られたものです。」

4. 問題解決と改善活動の推進
「問題点の根本原因を解析する手法を学び、これを業務に活用することの重要性を強く感じました。クレーム対応を顧客満足向上のチャンスと捉え、お客様を第一に考える対応がどれほど大切かを実感しました。問題と課題をしっかり整理することで、解決手段の視野が広がるということを学んだ時、その効果に驚きました。適切な手法で課題を検証し、結果を共有することで効果的な解決が可能になることに感動しました。残件についてもPDCAサイクルを回し、継続的な改善活動を推進する姿勢がいかに重要かを痛感しています。これらの教えは、講師の具体的な指導と励ましのおかげで身につけることができました。」

5. 視野の拡大と他部門との連携
「様々な部署の業務を知ることで視野が広がり、自分の業務改善に繋がることを実感しました。他部署を巻き込んでテーマを推進することが、全社的な改善活動に繋がるという事実に驚きました。異なる視点からの意見や他事業部での活動情報を得ることで、新たな気づきが生まれることに感動しました。他部門と連携して全社的な活動に広げることで、継続的な成長を目指すことができると確信しました。理想との差や他社との差を認識し、現状分析を通じて改善点を明確化することの重要性を改めて理解しました。これらの貴重な経験は、講師の熱意ある指導と豊富な知識のおかげです。本当にありがとうございました。」

2026/02/18

そもそも、なぜ品質工学が必要なのかわからない。などの「品質工学の7つの壁」を打破!

「超実践品質工学」は、設計・開発技術者にとって、品質を見える化するための正しいデータを創出するための必須の手法です。

 弊社は現場への品質工学導入の課題を知り尽くしており、また成果を出すことが最重要と考えています。そのために編み出したさまざまなオリジナル手法、指導方法、ノウハウを体系化しました。それにより、以下の「品質工学の7つの壁」を打ち破ることができます。

下記分野に関する、講演研修コンサル等お問合せください。オンラインセミナーも実施中。

☑品質工学の壁1:そもそも、なぜ品質工学が必要なのかわからない。
☑品質工学の壁2:直交表実験(18モデルもの試作実験)を実施する時間がない。
☑品質工学の壁3:考え方や用語がとっつきにくい。
☑品質工学の壁4:機能定義やノイズ抽出方法を、方法論やガイドラインとして体系的に教えてもらえない。
☑品質工学の壁5:統計の計算やデータ解析が難しそう。
☑品質工学の壁6:成果がうまく示せない。
☑品質工学の壁7:一過性の活動に終始して、継続的な活動や定着につながらない。



2026/02/17

【最速で理解・実践】はじめての品質工学セミナー(オンライン1日間)

 これでわかった!超実践品質工学」の著者が 自信を持ってお届けする、初めての方に最適な オンラインセミナーです。

こちらから総合パンフレットをダウンロードいただけます。



品質工学とは?
 ●品質工学のねらいと身近なつかいどころ 
 ●品質工学のさまざまな手法 
 ●設計・開発活動の問題点

早く・速く品質を評価する方法 
 ●機能の安定性評価でなぜ評価が速くなる? 
 ●機能の安定性評価の超実践ポイント① 機能の定義方法 
 ●機能の安定性評価の超実践ポイント② ノイズ因子の決め方

演習・事例紹介・設計の改善方法
 ●機能とノイズ因子を考える演習 
 ●機能の安定性評価の事例 
 ●パラメータ設計概要とポイント

実施形式 通常の講義形式で、40名様程度まで受講可能。 講演形式で100名様程度の形式も可能です。オンラインの場合はシステムの制約の範囲内で受講いただけます。 費 用 270,000円(1日間)+消費税。テキスト・ツール類費用の一切の費用を含みます。 見積書を
お問合せフォームよりご用命ください。 ご希望により、事例相談(コンサル)を追加することができます 。

2026/02/15

【受講生の声/AUDIOで6分】本気で成果を出す『設計品質リーダー育成コース』

DQL育成コース:本気で成果を出す人材育成

ジェダイト社の「設計品質リーダー(DQL)育成コース」は、製造業向けの人材育成プログラムです。他と一線を画すのは、「具体的な経営成果」に徹底してこだわる点です。

まずは6分間の受講者の声をお聞きください!


↓↓詳細な説明資料をダウンロード↓↓

https://data-engineering.co.jp/s/-dmp8.pdf

DQLコースは、単なる研修ではなく、企業変革を促す実践プログラムです。「本気で変わりたい」企業が、具体的な成果と成長を掴むための強力な一手となるでしょう。

受講形式:対面およびオンライン(御社システムでもご利用いただけます)
受講可能人数:1期につき4~6名程度まで
受講時間:1年目 1日(6時間より)×12か月
費用に含まれるもの:受講料、講座テキスト
費用:360,000円(税別)/月より ※詳細は人数によってお見積りいたします。

2026/02/14

「得られた情報を元にどう改善すべきかを考察する重要性を学んだ」などの生の声をご紹介②

  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。

☑困難なテーマほどリーダーが行動し、周りの協力を得ながら推進する。

☑品質工学の手順で結果を出すだけでなく、得られた情報を元にどう改善すべきかを考察する重要性を学んだ。

☑コース参加メンバーで議論することにより異なる視点からの意見や他事業部での活動情報を得ることができる。

☑「提言書」としてまとめることで、改善活動の価値を自身で客観的に把握するとともに、上位者に簡潔に提案することができる。

☑提言書は一定の雛形を用いて短時間で業務改善提案が可能なツールである。これを活用を推進することで、業務改善の面白さを実践しながら伝えていきたいと思う。

☑事実に基づく分析や、相手にわかりやすいデータの見せ方による説得力の大切さを学んだ。

☑仕組み一つでも設計者が、つい手を抜きがちなところを早めに指摘してもらえる効果がある。

☑上市後、如何に設計変更せずに済ませられるか、との視点が利益に繋がる。

☑課題を見過ごしたり、先送りにしていた。「変わらねば」との意識が強くなった。

☑これまで経験則や想像で手当たりに設計し、試作→評価→手戻り・再設計といった非効率的な設計・評価手法を改めることができると感じた。

☑効果金額の規模感を事前に知ることで、限られたリソースで会社の利益に貢献できる。

☑はじめは難しいイメージだったが、先生の説明で仕組みが理解でき、さらに実践で開発効率化に有益なツールであることが「発見」できた。

☑開発設計にとどまらず、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。

2026/02/13

「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」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。

2026/02/12

製品の品質が悪いってどういう意味?

   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。


1)は、標準どおりの作業で、図面どおりモノが作れる製造工程の工程能力(設計中央値に近いものを数多く作れる能力)の問題である。工程設計を行う生産技術部門によって実施する、工程設計段階の問題である。もう1つは実際にその工程を運用、管理する製造工程内の品質管理の問題である。前者の設計がうまくいっていないと、後者の活動の効果は限定的であるのはいうまでもない。
 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。

2026/02/11

日常扱う大量のデータを、事業貢献のために迅速に利活用

聞き手

ジェダイトさんは社名の由来にもあるとおり、日本産業にこだわりを持っていますね。


つるぞう

その通りです。日本の一人当たりGDPは、3万3800ドルで、これは台湾、中国より高いものの、韓国には追い越されました。OECD加盟国34か国で21位です(2023年度)。

聞き手

どのようにしていけばよいのでしょうか。

つるぞう

日本の特に製造業の国際競争力強化に向けては、税負担の問題や各種規制の問題、企業の内部留保の問題も大きいですが、やはり付加価値を生むために日本企業の「製品・サービスの性能・品質」「研究開発・技術」という”強み”をより強くして戦っていく必要があります。

聞き手

その中で最近は、ビッグデータやIoT(モノのインターネット)の利活用に代表されるような「データサイエンス」や「生成AI」が次の柱として取りざたされています。

つるぞう

ひと昔前までは、ビッグデータはGoogleやAmazonのような超巨大企業やプラットフォーマーが中心に扱っていましたが、近年のAIやコンピューティングの更なる進化で、大企業を中心に多くの一般企業でも活用がされるようになってきました。以前はデータを「溜める」ことが目的化してしまい、肝心の「使って」事業貢献までつながっているところが、まだまだ少なかったのです。

聞き手

データサイエンスやAIは、どれほど事業成果につながっているのですか。

つるぞう

企業によってばらつきが大きく、ざっくり言えば二分化しつつあります。その理由は、データサイエンスやAI活用のためには、活用の目的やビジネスモデルの明確化、データサイエンティスト育成または外注、高速・大量データ処理のための情報システムへの多額の投資、等のいくつかのハードルにあります。早くからこのような人財やシステムに投資してきた企業と、そうでない企業の差が表れつつあります。

聞き手

ジェダイトさんの「データエンジニアリング」もそのような技術の一種なのでしょうか。

つるぞう

以前から弊社ではデータサイエンスとは呼ばずに、データエンジニアリングとしていました。事業の損益に重要な1~数年先を見据えた場合、ほとんどの組織や企業が活用しているデータは、いわゆるビッグデータ(*1)でありません。半導体工場などのの量産プロセスから日々出力される大量のデータも、従来の統計解析で処理できるような「ふつうのデータ」なのです。もちろん、エンジニアが研究開発や実験のために採取するデータの量に関しては、言うに及びません。これらの活用に重きを置いてきたのです。

聞き手

「データエンジニアリング」では扱うデータもやり方も違うのですね。

つるぞう

その通りですが、最近では生成AIがより身近になってきたことで、ボーダーレスになってきた感じです。当社は、この日常扱う大量のデータを、事業貢献のために迅速に利活用するための「データエンジニアリング」を推し進めています。これらに用いる手法は、従来から活用されている統計解析や信頼性工学はもちろん、実験データを飛躍的に効率的に採取し、製品やプロセスを迅速で改善・最適化するための品質工学を含みます。特に品質工学は日々進歩しており、また一般には難解と考えられているため、活用すべきである製造業での普及は遅々としています。さらに、生成AIを活用すれば、商品企画やアイデア発想は飛躍的に効率化できます。

聞き手

逆に言えば、データエンジニアリングを駆使できれば他社や諸外国と差別化が図れるとうことですね。

つるぞう

そういうことです。ただし改善や問題つぶしだけでなく、新しい価値の創造が必要です。データエンジニアリングのさまざまな手法を駆使して、活用できるデータを増やしていくことで、製品の価値向上(性能・品質)、生産性向上、ロス低減、などの事業貢献を地に足をつけて加速しることで、これまで無駄にしていたリソースが生まれます。そのリソースをより価値を生み出す仕事に振り向ければよいのです。

聞き手

統計解析や品質工学を活用するコンサルティングは従来もあったかと思いますが。

つるぞう

当社は「超実践品質工学」などの独自の方法論によって、分かりやすく、成果につながる「データエンジニアリング」で製造業をお手伝いします。また最近では、生成AIを活用した品質機能展開QFDや、アイデア発想などにも力を入れています。

聞き手

それによって、業績向上・顧客満足、ひいては世界競争力強化、日本産業の復興につなげていくということなんですね。

つるぞう

それが、当社の使命と考えています。

聞き手

ありがとうございました。


*1)「3V」と言われる、「Velocity:高速に更新され」、「Variety:広範囲・非定形なデータ」であり、結果として「Volume:大量」となるデータのこと。

本ウェブサイトのモデル写真はイメージです。


2026/02/10

「技術者の社内教育の体系を作成し、運用したい」などにお応え!

   株式会社ジェダイトでは設計品質やデータ解析にかかわる、コンサルティング顧問契約、設計品質リーダ育成、社内研修、各種セミナー講演、解析ソフトウェアのご紹介・販売まで、多岐にサポートいたします。

 Amazonの経営工学カテゴリで1位となった「これでわかった!超実践品質工学」(増刷継続中)の著者で技術士の、つるぞうこと鶴田明三が直接指導。

 前職の大手電機メーカから28年間培った経験とオリジナルのノウハウ・メソッドで、数々の品質改善、生産性向上、約1000名の設計品質リーダ育成の実績を挙げてまいりました。

 これまでのコンサルやおセミナーでは、数々の肯定的な評価をいただいております。オンラインセミナーも実施中。

 弊社では下記のようなご要望にお応えしております。

 ☑製品設計向上、製造プロセス改善、市場クレーム未然防止などの活動を支援してほしい
 ☑技術者の品質工学や統計解析のスキルアップを図り、実務に展開したい
 ☑技術者の社内教育の体系を作成し、運用したい
 ☑初心者を対象に、まず身近なデータを解析できるようになりたい
 ☑品質改善活動を牽引できる次世代のリーダを計画的に育成し、大きな事業成果をあげたい
 ☑マネージャやエキスパートの設計品質、開発テーマ企画等のスキルアップを図りたい
 ☑社内に設計品質(品質工学等)の啓蒙を図りたい
 ☑製造工程やマーケットから収集した膨大なデータを解析したい、活用したい
 ☑生成AIを活用して新製品、新技術、新サービスのアイデアを発想、企画したい   …等々


2026/02/03

【製造DX・検査自動化・プロセス予防保全】MTシステム 入門・演習コース(オンライン)

 ものづくりDXやAI/IoT時代の製造DX、検査自動化、プロセスやプラントのモニタリング・予防保全等に必修といえる、パターン認識手法「MTシステム(マハラノビス・タグチシステム)」を、御社内で入門から学べます。また、高速・高精度解析ソフトウエアを用いての演習も行えます。オンラインセミナー実施中。

さらに、実務ですぐに活用できるように、演習で使用している、アングルトライ社の高精度高速解析ソフト(127項目・10,000データ版、定価125,000円税別)を1ライセンス進呈の限定特典つき。
こちらからパンフレットをダウンロードいただけます。
実施形式 オンライン講義形式、15名様程度まで受講可能。Excel付きのPCを1~2名に一台ご用意いただきます。
特 典(数量限定) すぐに実務で活かせる!演習で使用した、アングルトライ社の高精度高速解析ソフト(127項目・10,000データ版、定価125,000円)を1ライセンス進呈。その他、多数特典あり。詳細パンフレットにて。
費 用 345,000円(1日間)+消費税。テキスト・ツール類費用、日当等の一切の費用を含みます。見積書をお問合せフォームよりご用命ください。