「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。
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。
オンラインセミナー、コンサル等、お気軽にお問い合わせください。
株式会社ジェダイトが提供する製造業様向けのサービス群は、革新的なアイデアを具現化し、次世代の製造業に必要な技術や知識を提供します。データ解析や品質改善、リーダ育成など、あらゆる角度から製造プロセスを支援し、あなたのビジネスの成長を加速させます。
製造業の皆様、お客様のニーズに合わせた製品開発や製造プロセス改善にお悩みではありませんか？株式会社ジェダイトは、品質改善に特化した技術コンサルティングサービスを提供しております。
当社では、以下のようなご要望にお応えできます。
●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
製品の品質向上や市場クレームの未然防止を図るために、当社の豊富な経験と専門知識を活かし、お客様と一緒に取り組みます。
●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
当社のトレーニングプログラムにより、技術者のスキルアップを支援します。実務で必要な知識や技術を身につけることができます。
●技術者の社内教育の体系の作成、運用
技術者の育成には、社内教育が欠かせません。当社では、お客様の状況に合わせた教育体系を構築し、運用支援いたします。
●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るためのサポート
データ分析の入門編から実践的な手法まで、初心者向けのトレーニングを提供しております。身近なデータを分析できるようになることで、より効率的な改善活動を行うことができます。
●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
当社のリーダーシッププログラムにより、品質改善活動を牽引できる人材を育成します。大きな事業成果をあげるために必要な、リーダーシップ力を身につけましょう。
●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
設計品質や開発テーマ企画など、マネージャやエキスパートのスキルアップを支援いたします。当社のトレーニングプログラムにより、より高度な知識や技術を身につけ、製品開発やプロセス改善に役立てましょう。
●社内に設計品質（品質工学等）の啓蒙を図りたい
品質工学や設計品質について、社内で啓蒙活動を行いたいというご要望にもお応えします。当社の専門家が講師を務め、社員の皆様に設計品質の重要性や改善の手法をわかりやすく解説いたします。
●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、活用
製造工程やマーケットから収集した大量のデータを、当社のデータ分析ノウハウによって効率的に解析し、有用な情報を抽出します。また、解析結果に基づく改善提案や予測モデルの構築なども行います。
●新製品、新技術、新サービスのアイデアを発想、企画
製品や技術の革新には、アイデアが欠かせません。当社では、お客様と協力して、新しいアイデアを発想・企画するワークショップを実施します。創造的なチームワークを駆使し、新たな価値を創造しましょう。
以上のように、株式会社ジェダイトでは、品質改善に関するあらゆるニーズにお応えできる幅広いサービスを提供しております。お客様の課題に合わせ、最適なソリューションをご提供いたします。ぜひ、一度お問い合わせください。
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※以上のセールスレターは、弊社のホームページの文言をもとに、人工知能のChatGPTにより生成いたしました。
セミナー・研修にご参加いただいたお客さまからの声をご紹介いたします。
いずれも受講後アンケートから得た、生の声です。ありがとうございます。
☑タグチメソッド、信頼性、統計、機械学習。何を聞いても的確に答えてもらえて、とても心強かったです。
☑本で読む100倍以上理解できました！
☑とにかくセミナーの内容が濃い！初めて知ることも多くためになりました。
☑品質工学の社内導入に当たっての前段階での本質的な説明部が丁寧で大変理解しやすかったです。
☑10年以上の疑問が一気に解けました。先生の講座を受けないと、何年も遠回りすることになります。
☑他の市販テキストには記載されていないことも含まれており分かりやすかったです。まず鶴田先生の本を読むべき。
☑こちらのつたない課題説明に対しても丁寧に紐解いて、自分の理解以上に整理いただけました。
☑以前他社でボールを飛ばす研修を受けたときには、手順しか理解できなかったが、この講座で真の意味がわかった。
☑交互作用にについて実験前、実験後の対応策を整理して説明してもらえた。このような相談相手が社内にほしい。
☑これまでは抜けだらけということが認識できて怖くなった。DRの前準備が大事ということがわかった。
☑社内でもすでに活動しているが、基本的な部分の抜けや勘違いがあったと感じた。
☑具体的な講師の事例がよかったし、質問もごまかすことなく明確に答えてくれた。
☑質疑応答にたくさんの時間を割いたので、色々な視点・気づきがあり大変よかった。
☑何でも答えてくれるので、実は社外講師を鶴田先生おひとりに集約しました。
☑率直な感想は「もうちょっと講義を受けたかった･･･！」でした。分かりやすく、面白く、あっという間でした。
オンラインセミナー、コンサル等、お気軽にお問い合わせください。
以下は、私が受験した平成25年度技術士2次試験（経営工学部門）より出題されたものである。
この問題文をそのまま、ChatGPTに与えて解かせてみた結果が以下である（文字数の制限はしていない）。題意を漏らすことなく、広い視点で過不足なく回答できている。おそらく、市販の模範回答集より内容が良いし、この回答で実試験でもA判定はもらえるものと考える。技術士やコンサルタントには専門知識だけでなく、AIでは容易に導けないより高度な応用能力や創造性が今以上に求められるようになるだろう。
【問題文】
情報技術の発達とともに、膨大な量のデータや情報であるビッグデータを収集・蓄積することが可能となった。企業では、データマイニングや数理的手法などを用いて大量のデータや情報を解析し、企業経営に有用な情報を抽出することが必要となってきている。このような状況を考慮して、以下の問に答えよ。
(1)データマイニングや数理的手法などを用いて有用な情報を抽出するための手順の例を示し、その手順の中であなたが重要であると考える項目について説明せよ。
(2)大量のデータや情報を解析する際の技術的課題を示し、それを解決するための技術的提案を示せ。
(3)あなたの技術的提案がもたらす効果を具体的に示すとともに、そこに潜むリスクについて論述せよ。
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以下、ChatGPTの回答。
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(1) データマイニングや数理的手法を用いた情報抽出の手順は以下のような例がある。
1.問題の定義や目的の明確化
2.データ収集・整理・前処理
3.データの探索的分析
4.モデルの選択・構築
5.モデルの評価・精度検証
6.結果の解釈・報告
このうち、データの探索的分析について重要であると考えられる項目は、欠損値の処理、異常値の検出、データの相関関係の確認、特徴量選択などである。これらの処理により、データの品質を向上させ、モデルの構築や解釈の精度を高めることができる。
(2) 大量のデータや情報を解析する際の技術的課題は、以下のようなものがある。
1.データの膨大さや複雑さによる処理時間の増加
2.データの品質低下による分析結果の信頼性の低下
3.非構造化データの扱いの困難さ
4.データのプライバシーやセキュリティの問題
これらの課題に対して、クラウドコンピューティングや分散処理技術の活用、データ品質管理によるデータの品質向上、自然言語処理技術や画像解析技術などの応用による非構造化データの処理などが考えられる。
(3) 技術的提案によってもたらされる効果としては、以下のようなものが考えられる。
1.データの解析時間の短縮や精度の向上による生産性の向上
2.膨大なデータから有用な情報を抽出し、ビジネスの意思決定に活用できるようになることによる競争力の強化
3.非構造化データの解析やプライバシーやセキュリティの問題に対する取り組みにより、企業の社会的責任の強化
一方で、以下のようなリスクが存在します。
1.プライバシーの侵害: ビッグデータ解析によって、個人情報が漏洩する可能性があります。個人情報の漏洩が発覚した場合、企業の信頼性低下や法的な問題が発生する可能性があります。
2.人材不足: ビッグデータ解析に必要な専門知識を持つ人材が不足していることがあります。このため、データ解析業務を外部の専門企業に依頼することが増える可能性があります。
3.決定根拠の不明確さ: ビッグデータ解析によって導き出された情報が、従来の方法で得られた情報と異なることがあります。このため、解析結果を根拠に決定を下す場合には、解析方法やデータの信頼性を明確にする必要があります。
私は「答え」や「道具」を教えるタイプのコンサルではありません。まず徹底的に現状の分析と課題の抽出を行います。しかもそれをコンサルタントが行うのではなく、お客様（技術リーダー格、またその候補の方）にやっていただきます。当方はそのお手伝いをするだけです。コンサルが企業さんの問題点を決めつけて指摘したりはしません（視点やヒント、道具を与えることはしますが）。なので、場合によっては本質的な問題が見つかるまで何か月もかかります（最初からそういうスケジューリングをしてます）。お客様は悩んで、考えつくすことになります。「気づく」までやります。
経営システム誌19年7月号に掲載されました、
「超実践品質工学の概要とうまく推進するためのポイント」（６ページ）
を株式会社ジェダイトHPからダウンロードいただけます（日本経営工学会の了承済）。
「エネルギー比型SN比」
１．機能性評価とSN比
・市場不具合の85%が設計責任
・後になるほど高くなる修正コスト
・悪魔のサイクル
・品質工学とは「いいものを速く・安く作るための評価・設計技術」
・信頼性試験に潜む、3つの壁
・早く・速く、市場での品質の実力が分かればよい
・なぜ飛躍的短時間で評価が行えるのか
・めざす開発プロセス
・品質工学習得の基本方針
・機能性評価の使いどころ
2. SN比とはなにか
・有効エネルギーと有害エネルギー
・SNとは何か～SN比が良い例と悪い例
・SN比を活用することでできること、メリット
3. 従来SN比の問題点
・従来のゼロ点比例SN比の考え方（SN比は入力の-2乗の単位をもつ）
・信号の大きさが異なるとSN比が公平に比較できない
・入力信号の大きさが異なる場合の例
・従来の非線形標準SN比の考え方（座標変換）
・データ数が異なると、SN比が公平に比較できない
・入力信号の水準数が異なる場合の例
・従来はSN比の種類によって計算方法がばらばら
・従来は計算が複雑（自由度、偶然誤差Veへの分解）
4. エネルギー比型SN比
・エネルギー比型SN比とは
・出力をほしい有効成分と、ほしくない有害成分に分けて比をとる
・エネルギー（2乗和）分解の計算イメージ
・通常の計算は、全2乗和と有効エネルギーだけ
・簡単な例題
・著書付録のツールで計算できるSN比（標示因子、不ぞろい）
・エネルギー比型SN比では静特性も同じ
・例題によるエネルギー比型SN比の効果の検証
オンラインセミナーも実施中。
株式会社ジェダイトでは目先の問題解決だけでなく、経営実行の技術的中核となる、設計品質推進リーダーを育成することを念頭においたお手伝いしています（その中で必ず定量的な効果も示していきます）。
ここではこのような活動の継続の重要性についてお話します。
株式会社ジェダイトでは目先の問題解決だけでなく、設計品質推進リーダーを育成することを念頭においたお手伝いしています（その中で必ず定量的な効果も示していきます）。
溶接や接着などの接合技術、切削や穴あけなどの加工技術、成形や鋳造などの造形技術はいずれも生産技術と呼ばれるもので、ものづくりの基本となる技術である。
オンラインで開催する設計品質・統計技法の研修・社内教育・セミナーサービス
総合パンフレット[8ページ] ダウンロード
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。
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
☑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
お問合せは下記リンクまで！
わかりやすい品質工学（タグチメソッド）のコンサル・研修・オンラインセミナー（ウェビナー）・講演のことなら・・・株式会社ジェダイト
AI/IoT時代に必修といえる、工程の異常管理や予知、官能検査の自動化などに最適なパターン認識手法「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。
事業改善、実践テーマを設定するときに大事なことは、より上位のレベルがないがしろにされ、手法の枝葉末節議論や、目的と手段のはき違えになっていないかに留意すべきということである。いくら性能や良く、ばらつきの少ない製品を効率よく作ったとしても、それが売れなければ全く意味がないのだから。
機械系や化学系メーカー様で、設計品質リーダー育成コースを実施中！ 先日、経営幹部様の前で成果報告会をさせていただきました。
好評の著書「これでわかった！超実践品質工学」の著者が 社内の設計品質手法エキスパートをしっかりと育成する他にはない本格的な6か月（6回）コースです！
オンラインセミナーでも開催できます。
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。
【第1回】 品質工学の概要
◆設計品質の重要性 ◆開発プロセスの課題とそれに対する作戦 ◆品質工学の目的 ◆本当に企業が実施すべきことは何か ◆品質工学とは ◆品質工学の全体像 ◆品質工学の進め方（テーマ設定から成果刈り取りまで）
【第2回】 機能の安定性評価（１）
◆機能とは何か、考える利点 ◆機能の考え方（基本ルールと2つのパターン）◆1秒機能（過渡特性） ◆機能展開とスコーピング ◆ノイズ因子とは何か ◆ノイズ因子の種類・水準・組み合わせの決め方 ◆P-diagram ◆SN比とは何を評価するのか ◆事例紹介
【第3回】 機能の安定性評価（2）
◆機能展開と機能分析の方法 ◆もれのないノイズ因子検討、 リスク未然防止の最新手法（クロスチェック付きなぜなぜ分析） ◆エネルギー比型SN比の数理と計算方法、演習 ◆事例紹介
【第4回】 品質設計と最適化（１）
◆直交実験の実施リスクとそれに対する考え方 ◆2つの目的 ◆パラメータ設計の実施フロー ◆制御因子 ◆P-diagram ◆直交表とその使用目的 ◆データ解析と要因効果図 ◆確認実験と再現性 ◆実験失敗リスクの事前・事後対策 ◆事例紹介
【第5回】 品質設計と最適化（２）
◆パラメータ設計解析S/Wの使用方法 ◆コンピュータシミュレーション設計とその課題 ◆交互作用に対応する逐次法 ◆計算工数を大幅に減らすスノコ法（逐次ノイズ調合法） ◆本当の制御因子を見つける方法 ◆事例紹介
【第6回】 役立つ手法と推進展開
◆多特性の場合の対応 ◆MTシステム（パターン認識による検査・管理自動化） ◆品質二元表（最重要開発テーマの決め方） ◆矛盾マトリクス（トレードオフがある場合のアイデア発想法） ◆品質工学の推進・人財育成方法
※ご希望によりjほかの手法への差し替えなども可能です。
実施形式
通常の講義形式で、１５名様程度まで受講可能（オンラインの場合応相談）。
費 用
1,440,000円（6日間）＋消費税＋旅費実費（オンラインの場合無料）。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。
ご希望により、事例相談（コンサル）を内時間で含めたり、または追加することができます 。
株式会社ジェダイトでは目先の問題解決だけでなく、設計品質リーダーを育成することを念頭においたお手伝いしています（その中で必ず定量的な効果も示していきます）。
交互作用への対応、多目的の最適化など、実践で悩ましい点に特化！パラメータ設計ツール付き！ オンラインセミナーでも開催できます。
※初心者の方、久しぶりに学びなおしたい方は、まず初級コースの受講をお勧めします！
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