「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。
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。
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他人が作った目標を追求したり、達成しようとしたりするから、たくさんの不幸が生まれるのだ。
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
Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった！超実践品質工学」
リーダーシップとは、一歩踏み出して、行うべきことを行い、かつ正しいことを行うこと。
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創造的なプロセスをヘタにマニュアル化すると、彼らの想像力を縛り付けることになる。現場はどんなやり方でもいいから、「いいもの」さえ作っていればよい。結果を出す人がやりやすい環境を大事にする。
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品質工学を社内で推進しようとしても，腰が重い，実施したとしてもリピートや定着に繋がらないなどの問題を散見する．以下筆者の指導経験に基づき，活用や推進がうまくいっていない組織の特徴についてまとめました。7回に分けてお送りします。
ではどうすればよいのでしょうか。肝心なことは、きちんと公式な計画に入れて実施することと、継続できるしくみの整備です。最初はボトムアップで始めた場合であっても、少なくとも実施担当者の上長とスケジュール、リソース、成果について握り合って、進捗がフォローされていることが必要です（この段階では、担当者が上司を巻き込む「胆力」が必要です）。できればトップダウンで進めたいものです。そのの場合、まずトップにより目的や適用展開の枠組みが明言することが重要であり、各階層でそれが理解、腹落ちされるようにします。社内外の講師による必要性や進め方の説明会を開催することも有効です。活動がリピート、横展開されやすいように、実行リーダーの育成や、後進育成のしくみを整備し、組織の自律的ななリピートや展開につなげていくことが大切です。
このような課題にお悩みの企業様は、お気軽に株式会社ジェダイトまでお問合せください。
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それを避けるためには、経営的な成果（金額と期限）にコミットした活動を行う必要があります。これは品質工学に限った話ではありません。まずは事実に基づいた現状分析から「何をなすべきか」を明確にし、そこから目標値を設定します。目標値を必ず金額で期限付きで定量化することが大切です。弊社では、どのように金額に換算するかも紹介しています。そのようなことが活動として仕組み化されており、定期的にそれらが集計・評価され、経営幹部に報告されることが必要です。このような取り組みを、弊社では「設計品質リーダー育成コース」の中で、人財育成と成果出しの両面で推進していく活動を行っています。
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そうならないためには、SN比の中でも数理が理解しやすく、さまざまなデータ形式に対応できるエネルギー比型SN比の活用を勧めます（エネルギー比型SN比については弊社サイトから解説レポートをダウンロードできます）。講義で計算を一度理解したら、実務ではエクセルなどのツールに任せればよいのです（著書「これでわかった！超実践品質工学」の付録に計算ツールがついています）。そうすることで、教える側も教わる側も負担が減り、計算よりも付加価値有無部分、アタマを使うべき部分に費やす時間を増やせるのです。
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その解決策としては、講師の経験・体系化レベルは十分かをよく吟味する必要があります。まずはその講師の実業界での実績（どれだけ会社を設けさせたか、特許出願や実施額は等）を知る必要があります。学会発表や講演、著書などは件数ではなく内容を確認してください。講師は十分な経験と考察にもとづいて、知識を体系化できているかどうかです。実務で本当に必要な知識や困ったときの対処方法などを実践的に教えられることが求められます。品質工学に関して言えば、例えば機能の定義方法、ノイズ因子の抽出法、交互作用への対応方法、ＳＮ比の意味などについて体系的に説明ができ、実用的なガイドラインや解決手段を豊富にもっていることが大切です。
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その解決策としては、言葉や説明のしかたの重要性を認識する必要があります。用語の意味を理解し，必要に応じて一般技術者が理解しやすい用語に置き換えるなどの工夫が必要です。例えば、著書「これでわかった！超実践品質工学」では、「設計品質」について2つの意味合いがあることを示し、定義して使用しています。さらに、「基本機能」という用語は定義はするものの、理由を示していったん脇におき、実践者としては単に「機能」でよいとしています。「機能性評価」も分かりにくければ「機能の安定性評価」でよいわけです。推進者・講師は，企業の文化や状況を考慮して，相手の立場に立った説明を行うことが必要でしょう。
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そのためには、直交表にこだわらない運用の推進が必要です。推進者自身は品質工学の「評価」における有用性は理解できているでしょうか。また直交表を使用する目的は理解できているでしょうか。
まずは設計した品質の見える化（機能性評価）と比較による設計改善に重点を置いた活用を実施しましょう。これだけでも品質改善は可能なのです。まずは、直交表を使用しない品質工学の推進によって（品質工学という言葉すら必要ありません）、アレルギーを取り除いていきましょう。
もちろん直交表自体は有用なツールですので、その活用は設計改善・最適化のためのオプションと位置づ強要せず、直交表実験が可能で有用ば場面と特定して進めるとよいでしょう（どのような場面が有能なのかは、弊社にお問合せください）。
教育研修では機能性評価の背景や考え方を中心とし、パラメータ設計等の手順はできるだけツール化してだれでも活用できるようにすることも重要です。
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品質工学を社内で推進しようとしても，腰が重い，実施したとしてもリピートや定着に繋がらないなどの問題を散見する．以下筆者の指導経験に基づき，活用や推進がうまくいっていない組織の特徴についてまとめました。7回に分けてお送りします。
そのためには、品質工学を活用する目的や，その必要性を理解，明確にして実施できるように、関係者に説明し、理解を得る必要があります。もちろんそのような説明は容易ではありません。説明できる講師の社内育成や、短期には社外より講師を呼んで、説明会を開くことも重要です。そうすることで、目的に合ったところで適切な手法を使用することになり、成果に結びつきやすくなります。またマネージャや担当者は、手段について納得して進めることになるので、やらされ感は少なく、自主性や継続性につながりやすいのです。もちろん、目的に応じて品質工学以外のデータエンジニアリング、管理技術も同時に使用していくことも重要です。
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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！
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。
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！
☑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。
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。
成功者は過去や現在のレッテルを、まさに行動でもってはねのけようとする。 失敗者は逆にレッテルを受け入れ、自らをそれに合わせてしまう。
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
Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった！超実践品質工学」
製造業における品質工学の実践や統計解析のスキルアップ、社内教育について、株式会社ジェダイトはお客様のご要望にお応えします。
私たちは、お客様の課題を解決するために、次の５つの強みを持っています。
【強み1】品質工学の実践に必要な技術とノウハウ
お客様の製品設計向上や製造プロセス改善、市場クレーム未然防止などの課題を解決するために、品質工学の実践に必要な技術とノウハウを持っています。
【強み2】統計解析スキルアップの実現
お客様の技術者が品質工学や統計解析のスキルアップを図り、実務に展開できるよう、セミナーや研修を提供しています。
【強み3】社内教育の体系化と運用
お客様の技術者の社内教育の体系を作成し、運用することで、企業全体で品質工学の取り組みが浸透し、効果的な品質改善活動を行うことができます。
【強み4】初心者からでも実践できるデータ解析スキルの習得
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セミナーや研修を提供しています。
【強み5】次世代のリーダーを育成する人材開発
お客様の品質改善活動を牽引する次世代のリーダを計画的に育成し、大きな事業成果を上げることを目指しています。
私たちのセミナーや研修に参加されたお客様からは、「非のない良いセミナーだった。」「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。」など、高い評価をいただいております。
私たちは、これまでの豊富な実績をもとに、お客様のニーズに合わせたカスタマイズされたサービスを提供しています
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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。
「これだ！」と思える技術を開発すると、エンジニアたちは、自分の判断でさまざまな部署や関係会社にプレゼンして回る。そして意気投合すると、その部署に異動したり新会社を作ったりして、そこから新しいサービスを生み出す。ここにあるのは、共感をベースに連携しあう見事なエコシステム。
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
Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった！超実践品質工学」
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Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった！超実践品質工学」
「行為（実際の労働）に対してだけでなく、知識（知的資本）に対する報酬を得る。」
（ダン・S・ケネディの著書より）
これらは以下の観点で重要です。
イノベーションと競争力の向上：知識に対する報酬が存在することで、個人や企業は新しいアイデアや技術の開発に動機付けられます。その結果、イノベーションが促進され、競争力が向上します。例えば、技術者が特許を取得することで、その知識を保護し、他の企業よりも競争優位性を獲得できる可能性があります。
モチベーションの向上：報酬が知識に基づいて与えられる場合、知識労働者は自身のスキルを向上させることに積極的に取り組むでしょう。これにより、高いレベルの専門知識を持つ人材が増え、組織や社会全体の能力向上につながります。
グローバルなコラボレーション：知識に対する報酬がある場合、人々は国境を越えたコラボレーションをより積極的に行います。例えば、企業が国際的な研究開発プロジェクトに参加する際、異なる地域の専門知識を持つチームが効果的に連携し、新しい成果を生み出すことができます。
またこれらは以下の点に注意する必要があるでしょう。
注意点：
公正な評価と評価基準の必要性：知識に対する報酬を得る場合、評価基準が重要です。公正かつ客観的な評価を行うことで、個人や組織が知識と能力に応じた適切な報酬を受け取れるようになります。主観的な評価によって不公平が生じないよう注意が必要です。
知識の共有と保護のバランス：知識に対する報酬がある場合、知識労働者が自身の知識を保護する傾向があります。これは、情報の共有やオープンイノベーションに対してハードルを設けることになりかねません。したがって、知識の共有と保護のバランスを取ることが重要です。
偏った報酬体系の回避：知識に基づく報酬がある場合、特定のスキルや専門知識に偏った報酬体系が構築される可能性があります。これによって、他の重要な能力や職種の評価や報酬がおろそかにされることを避ける必要があります。
ChatGPTにアイデアをいただきました！中々良い回答ですね。
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Amazon1位獲得の品質工学の本 「これでわかった！超実践品質工学」
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。
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。
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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
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も大きいですが、やはり日本企業の「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」が次の柱として取りざたされています。
つるぞう
GoogleやAmazonのような超巨大企業はともかく、多くの一般企業ではこれらの言葉が先行し、「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、まだまだ少ないのが実態です。
聞き手
なぜデータサイエンスが言われているほど事業成果につながっていないのですか。
つるぞう
その理由は、データサイエンスによるビッグデータ活用のためには、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。10年後20年後を見据えたときには確かにこの分野にかかる期待が大きいことは理解できます。
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
そうではありません。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。
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。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。
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。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、差別化することができます。
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。詳しくは、「ジェダイトが選ばれる5つの強み」をご覧ください。
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。
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自分の考えに従って行動する勇気をもたなければならない。
（ダン・S・ケネディの著書より）
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株式会社ジェダイトでは、「わかりやすく、成果がでる」をモットーとして、国内製造業様の開発・設計の生産性と価値向上、人財育成を支援します。
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。
本職だけでも通算3000テーマ以上指導し、毎年50億円以上の活動成果を上げております（※顧客様試算数値集計）。
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、オンラインセミナー（ウェビナー）・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。
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