つるぞうの 品質工学 QEと&#12289;EQ的生活

2024/07/29

AIや機械学習の前に！顧客の要求に合致していることに着目

事業改善、実践テーマを設定するときに、手法ありきでAI,機械学習、品質工学などを検討しがちである。しかし大事なことは、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。

LEVEL1　事業性の問題・・・コンセプトデザイン
　その製品やサービスがお客様に受け入れられて、製品が売れ、もうかるのかどうか、事業が継続できるのかどうか。つまり、企画の問題である。「よい品質」とは、顧客の要求に合致していることに他ならないので、すべてのスタート点はここにある。手段ではなく、どのような機能、どのような効用の製品やサービスを提供していくのかというテーマである。管理技術ではQFD（品質機能展開）、アイデア発想法、企画の7つ道具などがそのツールとなる。市場調査の手段として、IoT、ビッグデータ、AIを活用するデータサイエンスの分野も喧しい。なお、品質工学では「よい品質」における「価値・効用」の部分、すなわち「機能そのもの」は扱っていない。

LEVEL2　実現性の問題・・・システムデザイン
　顧客の要求が分かり（あるいは想定でき）、目標とする製品やサービスが定義できれば、次にそれを技術的に実現する必要がある。いわゆる研究開発による機能の実現、性能・エネルギー効率の確保の問題である（要求性能に信頼性やコストや環境性等が含まれることも多い）。これはできるだけ企画に先行するほうがよい。新しい方式を立案（発明、流用）し、どのような方式が良いのかを比較検討する。コンピュータシミュレーションや部分的なプロトタイプによる実験も含む。技術者の固有技術、知識、経験、センス、意欲などがモノをいう世界だ。最終的には特許などの知的財産権の独占につながるのだから、手法だけで答えが出る世界でないのは明らかだ。管理技術では、TRIZ、アイデア発想法などがそのツールとなる。信頼性の机上検討ではFMEA、FTAなどの信頼性工学を活用する。原理やメカニズムを解明するフェーズでは実験計画法や統計的手法を用いることもある。

LEVEL3　評価の効率化の問題・・・機能性評価
　考えたシステムの妥当性（特に機能の安定性）を効率よく確認できなければ、それを効率よく比較・改善することはできない。また、開発・設計の初期段階では、性能は見えても信頼性や寿命が分からないことは多い。長時間の信頼性試験、寿命試験に頼らずにこれらを短期間で見極めることは、開発の効率化に大きく寄与する。また、規定の開発期間内に多くのトライアンドエラーが可能となり、性能や信頼性のレベル向上にも寄与する。管理技術では品質工学の機能性評価（機能定義、ノイズ因子、SN比）がそのツールとなる。

LEVEL4　改善の効率化の問題・・・パラメータ設計
　同じシステム内においても、寸法や材料などの設計パラメータの条件変更により特性（ばらつきや平均値）を改善できる場合が多い（特に初めて採用したシステムの場合）。設計パラメータの条件の組合せの評価を効率的に行いたいというニーズがある。そのため直交表を用いることが多いが、一部実施実験である直交表での最適条件（候補）がはたして、実際の（仮想的には全条件を実施した場合の）最適条件と一致するのかどうかが問題となる。これを再現性という。すなわち、どこまで改善できるかはLEVEL2の基本設計にかかっているが、それを効率よく改善できるかどうかは、LEVEL3の評価の問題と、LEVEL4の再現性の問題である。管理技術では品質工学のパラメータ設計（機能性評価に加えて、直交表、要因効果図、確認実験、その他再現性確保のための手法）などがそのツールとなる。品質工学の研究会等ではいきなりこのレベルの話から入ることが多いと感じる（もちろん前提がきちんとあって、説明できるのなら問題はないのだが、直交表などのツールに振り回されているものも散見される）。

　これ以降にも詳細設計に入ってからの各スペックのバランスやトレードオフの問題もある。これらは多目的最適化や許容差設計の分野となる。事業ありき、システムありきでの仕事が中心の場合、このレベルの課題が出てくることは確かである。詳しく知りたい方は弊社のセミナーやコンサルを利用いただきたい。

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2024/07/28

若手技術者向けの設計品質講座（6か月コース）

普段は設計品リーダー向けのお手伝いを中心にしていますが、愛知県のメーカー様で若手技術者向けの設計品質講座（6か月コース）を実施しました。最後に受講生より各自感想やコメントをいただきました。その中で、

「もっと早く知っていればよかった！」

という感想が多かったです。
そりゃそうです。これまでは自己流の開発の進め方、データの取り方で、不十分な解析しかできておらず、非効率や手戻りのムダだらけだったわけですから。

対象は、統計的手法初心の若手技術者中心で、内容は以下のようなカリキュラムです。初めてでも無理なく中級クラス（実務で活用できる）に到達できます。後半の3か月は各自のデータ分析の具体的相談にのり、ディスカッションを通じて理解を深めます。

6か月コース（月各1日6時間）
1，2月目
　統計の基礎（基礎知識から区間推定、回帰分析まで）
3か月目
　重回帰分析と応答曲面法
4，5，6か月目
品質工学（設計品質の重要事項、機能性評価とパラメータ設計）
※個別ディスカッション付

上記同社にてさらに受講メンバーを入れ替えて実施予定です。
彼らの中から将来設計品質リーダークラスの人財が出てくることでしょう。

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2024/07/27

設計品質や機械学習・AI技術を担う次世代人財の育成⑦

この一連の記事では、いかにして日本的製造業に合う技術的人財の育成と活用を行うのか、それによってどんな効果が生まれるのかについてお話します。

■講師、募集件数、お問合せ、費用について

　講師は、弊社代表で技術士（経営工学）の資格をもつ、鶴田が責任を持って務めさせていただきます。あらゆる製品、課題のテーマを指導するには、広い管理技術（経営工学）、固有技術、そして人間力が必要です。本職7年間だけでも3000件以上の指導実績のある下名におまかせください。

（HPに詳細プロフィールあり）

　しかし残念ながら、下名ひとりでは数多くの企業様に対応することができません（空き枠のみ不定期募集）。そこで、人財、組織を本気で強くしようという決意と、ご予算のある会社様のみ対応させていただきたいと考えております。

　現時点で、最大【2社様】まで追加募集いたします。定数に達した場合は年単位でお待ちいただくこともございますので、予めご了承ください。

　ご連絡は、意思決定権者様または権限委任された方から弊社HPのお問い合わせフォームへお願いいたします。その後必要に応じ、リモートシステムでの打ち合わせを設定させていただきます。

※とにかく話だけ聞きたい、情報だけ取りたいという要望にはお応えすることはできません。ただし、簡単な質問にはメールでお答えできます。

費用は人数や内容によって異なりますが、費用例については弊社HPの「提供サービス。料金」のページをご参考としてください。

ご連絡先：　info@data-engineering.co.jp

（おわり）

講師鶴田明三株式会社ジェダイト代表取締役技術士
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2024/07/26

設計品質や機械学習・AI技術を担う次世代人財の育成⑥

■どのようなテーマに取り組むのか（多い例）

☆新製品開発による売上利益の拡大

☆製品開発遅れによって発生する市場機会損失の低減

☆開発期間短縮、出戻り防止等による、価値創造リソースの創出

☆市場品質不具合の削減　等

　えっ？品質工学はテーマにないの？と思いましたか？

品質工学や統計・信頼性手法、コンピュータシミュレーション、AI、DX化などは手段として上記テーマとして含まれますし、セミナーでも扱います。ただ、手法ありきではないのです。

　設計品質リーダーとなった受講生の方々は、組織の中で中核的な存在となり、コース修了後も改善、価値創造の活動を推進し、後進育成に活躍されています。そのまますぐに開発、設計部門のマネージャーやプロダクトマネージャー等の責任ある立場に昇進される方も多いです。もちろん、本人の市場価値の向上から転職を検討される方も出てきますので、その点は御社において適正な人事評価や希望する業務へのマッチングなど人財を繋ぎとめる努力も必要です（適宜ご相談に乗ります）。

　これらのリーダーを中核として組織風土を着々と変えながら、自律的でイノベーティブな組織を実現してゆきましょう。

（その⑦につづく）

2024/07/25

設計品質や機械学習・AI技術を担う次世代人財の育成⑤

■組織として得られるもの

DQL育成コースの運営を通じて、御社組織内で以下のような成果物が得られます。

☆提言テーマを達成することによる事業成果（前述）

☆提言テーマ内に含まれる新しいしくみ、システムの蓄積（主に開発システム、設計品質管理のしくみ等）

☆リーダー人財育成運営のしくみ

☆自律的で創造的な経営実行部隊、その牽引役、将来のプロダクトマネージャー候補、組織風土

☆社内改善事例の蓄積

☆社内教育資料の蓄積

☆人的資本の開示とそれによる金融市場からの資金の調達等々

（その⑥につづく）

2024/07/24

設計品質や機械学習・AI技術を担う次世代人財の育成④

■DQL受講生が得られるもの

☆効果が大きく実効性のあるテーマ設定方法（専用ワークシートあり）→これによって自分で仕事を作れる、価値を生み出せるリーダーになれます！

☆経営者にも得心のいく効果試算方法、それに伴う成果定量化意識

☆新テーマ提案のプレゼン力（決められた時間で、ロジカルに、説得力をもって）

☆周りを巻き込んで規模感のあるテーマを遂行していく実行力、責任感、リーダーシップ

☆率先して活動を推進することによる自信と、周りからの信頼、それによるさらなる成長のループ

☆さまざまな品質・生産性改善手法、製品企画手法、アイデア発想法、データ解析などの技術的スキルおよびそれらの有効な活用法（※通常これだけをうたっているセミナーが多いことに注意してください）

☆ともに改善、価値創造を実施してきた仲間、社内外人脈

☆そのほか数え切れないほどの体験やスキルを、活動を通して獲得しています。ぜひ受講生の、生の声をご覧ください（弊社HPのトップページ中ほど）。

（その⑤につづく）

2024/07/23

設計品質や機械学習・AI技術を担う次世代人財の育成③

■DQL育成コースの内容

　弊社の提供するDQL育成コースの概要をお伝えご紹介します。コースは部門から選抜された候補生を対象に、1年間（フォローアップを含めて2年間）で行います。１年目前半の半年は、開講式（講演）、設計品質手法やテーマ設定・効果試算方法等のセミナーとテーマ提言書作成指導を行います。後半の半年はテーマ実行とそのコンサルティング（必要に応じ追加セミナー）を行います。

　半年ごとに、テーマ提言書報告会（幹部によるテーマ実施の確認）と成果報告会（進捗と効果試算金額の確認）を実施します。効果の大きい規模感のあるテーマを実施するため、実践は通常2年目以降も続きます。そのためのアフターフォローも実施しています。

　本活動に先立って社内の地ならしのための全体講演会を実施することも多いです。運営は御社で事務局を選出していただき当方のアドバイスをもとにお手伝いいただきます。

　この2年をサイクルとした活動を毎年新しい受講生を入れながら繰り返していきます（n+1期生の1年目と、n期生の2年目は同時並行）。こうしてリーダーの数が徐々に増え、またリーダーが経験知識を後進に伝えていくことで、全体組織に改善や価値創造の意識が伝染していきます。

　そのような継続的な活動の末得られるのが、自律的で変化に強い組織風土です。これはいわば組織のDNAであり、一朝一夕で得られるものではありません。だからこそ投機的にではなく、継続的な活動で強い組織を作ることは、すぐには他社に真似できない競争力を生むのです。

　本活動の成果は単年度毎に試算集計されますので比較的短期にも成果は見えますが、それだけではなく上記のような継続的活動によって強いワンチームを作り上げ、それにより持続可能な経営を実現していくことが本来の目的です。

　正直なところ、本コースは今までのセミナーやコンサルトとは全く異なる方法ですので、変わる気のない組織や企業様にはお勧めできません。逆に昨今の変化を先取りして、御社の人財育成・活用の成果を何倍にもしていきたい企業様には、是非お勧めいたします。

（その④につづく）

2024/07/21

設計品質や機械学習・AI技術を担う次世代人財の育成②

■そのために、どんな支援が受けられるのか？

　しかしそうは言っても、どのように人財を育成し、活用していけばよいかわからない、またそのような活動が一過性のものとなり継続・定着しないというお悩みはないでしょうか？

　このような日本的経営環境においても人的資本経営で後れを取らないように、いやむしろ強みに変えて行けるようにしなければなりません。弊社株式会社ジェダイトでは、大手製造業様において人的資本たるリーダーを育成し、自律的に価値の生み出せる、稼げる人財を増強し、一過性の活動にならないように育成活用方法を仕組み化、組織風土を醸成してきました。

　弊社ではこのような、製造業における技術の面での経営実行、およびその牽引役となる人財を「設計品質リーダー（DQL）」と呼んでおり、前職（大手電機メーカ）から本職まで「DQL育成コース」を通じて、通算約20年間、育成・事業成果実績を積み上げてまいりました。

　これからお話する数値や内容は、にわかには信用できないかもしれません。しかしこれらはすべて事実です。そもそもこのような数値を堂々と公にしているところはとても少ないのです。他に検討されているコンサルトやセミナー会社があれば、ためしに以下のような数値が出せるか質問してみてください。

　本職（株式会社ジェダイト）だけでも、23年度現在で【7年間で5社13期100名以上】のリーダーを育成し、【テーマ平均約1億円、中央値5000万円】、合計120億円以上の効果試算を計上しております。これらは、企業様自身によって【単年度効果】を試算し、経営幹部様確認済の数値のみを集計したものです。
※参考: 上記企業様の規模は年間売上100億円〜1兆円程度。

　このような成果をコース修了後も継続的自律的に挙げていけるようなリーダーを育成し、しくみ化しています。

（その③につづく）

2024/07/20

設計品質や機械学習・AI技術を担う次世代人財の育成①

■製造業における「人的資本経営」とは？その対応方法とは？

　人的資本（Human Capital）とは投資家から見た投資対象としての「価値の源泉となる人財」で、「稼げる人財」のことです。このような人的資本を競争力の源泉として社外に開示し、投資を呼び込む経営を人的資本経営と呼びます。これは人事、人的管理（Human Resource）とは異なり、価値を生み出す技術や有能な価値創造者（タレント）の領域です。昨今では、タレントマネジメントよいう言葉もよく聞かれるようになりました。

　スマイルカーブを持ち出すまでもなく、さまざまな産業で、工場で
の製造（サービス業ではサービス提供のオペレーション）そのものではなく、それを作り出すための原情報、プロダクトデータの創造、生成が付加価値のポイントとなっています。

　製造業において人的資本の対象となるのは、製品やサービスに価値を付加する役割の大きい製品企画、技術開発、そして一部の高付加価値な設計、生産技術を行う部門、人です。

　ISO30414でも人的資本の情報開示が規定されおり、投資家から対応が求められつつあります。このことがまだ我が国では多くの企業であまり知られておらず浸透していません。

　人的資本の活動としては、海外ではヘッドハントやM&Aによって価値創出が期待される技術やタレントを獲得し、また逆に価値を生み出せない者や組織はほぼ自動的に解雇、整理される動きも見られます。これにより短期的な利益追求や株主優先の経営は可能となるでしょう。GAFAMやTesla, NVIDIAのように、人的資本と金融市場とのシナジーにより成功した企業もありますが、その他多くはいわゆる焼畑農業的で持続可能とは言えません。

　いっぽう我が国においては、成熟企業を中心に解雇規制が厳しく、雇用の安定を求め、組織風土を重要視するメンバーシップ型の就業慣習が根強く存在します。これは一見、人的資本を含む経営変革のスピード感が乏しい、我が国の弱みのようにみえるかもしれません。しかし組織の持続可能な競争力は、投機的で流動的な人財獲得競争よって達成されるのではなく、変化に強く自律的に価値を生み出せるような人財を多数抱えることによって達成できるのではないでしょうか。自律的なリーダーを中心に継続的に自らの力をつけ、それを組織全体に伝染させて行く組織風土です。終身（長期）雇用を前提としているからこそ、このような継続的活動によって、しなやかで強い、持続可能な企業活動が可能となります。

（その②につづく）

2024/07/19

設計品質リーダー育成コース塾生からの声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。

☑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。

☑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。

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。

2024/07/18

設計品質リーダー育成コース塾生からの声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。

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。

2024/07/17

「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/

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2024/07/16

「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑧

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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/

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2024/07/15

「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑦

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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/

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2024/07/14

「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑥

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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/

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2024/07/13

「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」⑤

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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/

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2024/07/12

「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」④

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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/

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2024/07/11

「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」③

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コンサルティングでは技術のさまざまな方法論を駆使するが、徹底した実践指導と人材育成を最も重視する。相談のテーマであれば例えば改善すれば金額換算でいくらのコストダウンになるのか、利益を上げてもらう目標を明確にしてモチベーションを高めている。企業に意欲を根付かせ継続してもらうには、企業内に指導するリーダーも育てなければならない。

　「私は元々、品質工学から方法論を学び始め、そこから実験計画法、統計的手法、信頼性工学、FMEA（故障モード影響解析)などと、手法を広げていきました。顧客は特に人材育成を望んでいるので、技術指導と人材育成を同時進行で行う指導プログラムが特徴です。スクール形式で１期１年で４～５社を指導し、設計品質を改善したり仕事の仕組みを変えられたりするリーダーを育てています。顧客が途中でやめず何年も指導を続けて、根付くところまで継続してもらえるのが強みです。テーマは顧客が実践している改善や、気づいていない点を掘り起こしたものになります。効果を試算して改善すれば１００万円もうかる、これを始めれば１億円の売上高になるとか、テーマごとに計画時に試算するよう強く指導します。だいたい、各社とも毎年数億から数十億円の効果試算になっています。大きな成果を見込むことがやる気や継続につながり、経営者に合理的に説明して理解も得られやすくなります。顧客に利益を上げてもらうことが一番です」

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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/

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2024/07/10

「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」②

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　三菱電機に在籍中は生産技術や先端技術総合研究所で活躍。後半は設計・生産の改善指導者を任され、設計品質リーダーを６年間で８８８人育て上げ、イントラネットを通じた社内受講者は延べ５万人以上に上る。品質不良のリスク要因を製品開発の初期から漏れなく的確に予測できる設計品質向上ツールも独自に開発するなど、数十億円の業績改善に貢献した。

　「独立したころは前の仕事のつながりでいただく仕事が多かった。しかし、前職のころから日本規格協会や品質工学会、品質工学コンサルタント会社のアイテックインターナショナルの各講師を務めたり、日本規格協会から品質工学の解説書（「これでわかった！超実践　品質工学」）も出版したりしました。このため次第に受講生や読者の方から声をかけられ、顧客が増えました。いつまでも独立前の人脈に頼っていては長続きしません。独立する前から計画ノートを作り、どのように集客しようかと考えていましたが、いざ独立すると、前職の人脈以外からの相談が多く、驚きました。当社のホームページには見知らぬ方からも問い合わせの相談が来ます。私は０６年からブログを続けているので、ブログとホームページをリンクさせ、ホームページに誘導できるようにしています。ホームページはとても有効な集客のツールです。ブログを作ったころはまだ独立まで考えていませんでしたが、ブログの蓄積が生きています」

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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/

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

2024/07/09

「データエンジニアリングで生産性と価値の向上を」①

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　株式会社ジェダイトは品質工学やデータなどを積極的に活用して製造業の競争力向上を支援するコンサルタント企業。三菱電機で研究開発者や設計・生産の改善リーダーとして活躍した鶴田明三氏が独立し、設立した。実践的で分かりやすい指導や人材教育のノウハウが強みで、一人で毎月約５０件もの技術コンサルティングを精力的にこなす。品質工学の平易な解説書を著したほか技術士の資格も取得し、確かな専門知識と信用に裏打ちされている。単なる改善だけでなく、顧客の企業価値や収益力を上げるため、より高みの製品開発も指導する。コンサルタントの枠にとどまらず、日本の製造業復活を支えようと高い志を抱いている。

「企業の定期的な技術コンサルティングやリーダーの育成を中心に実施しています。主な顧客は１２社で、件数は毎月約５０件。２１年１２月に独立から５年経ち、指導実績は累計で３０００件に達しました。品質工学を中心とするコンサルタントのプロの仲間入りをできたと思います。顧客は関東から九州まで。２０年からはコロナ禍でリモート指導も始めました。その結果、リモートの方がむしろ頼みやすいという顧客が増えました。当社も移動の負担が軽くなり、今日は九州、明日は東、次は関西と、以前ならばできないスケジュールも組めるようになりました。互いにメリットがあります」「企業の定期的な技術コンサルティングやリーダーの育成を中心に実施しています。主な顧客は１２社で、件数は毎月約５０件。２１年１２月に独立から５年経ち、指導実績は累計で３０００件に達しました。品質工学を中心とするコンサルタントのプロの仲間入りをできたと思います。顧客は客は関東から九州まで。２０年からはコロナ禍でリモート指導も始めました。その結果、リモートの方がむしろ頼みやすいという顧客が増えました。当社も移動の負担が軽くなり、今日は九州、明日は東、次は関西と、以前ならばできないスケジュールも組めるようになりました。互いにメリットがあります」

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出典は以下のHPより。 https://qejournal.main.jp/

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

2024/07/08

術者に考える能力をつけさせたい・・・本気で取り組む会社様限定！⑤

●本活動の経営層からの評価はどうなのか？

最終月の成果報告会では、経営幹部にも参加いただきます。各テーマの成果を金額で定量化し、本活動の費用対効果を示し、本活動の継続を経営幹部に再確認いただきます。数多くの幹部の方々から「活動にブレがなく、本物だ（取締役事業部長様）」、「リーダーの成長が目に見えて今後が楽しみ（技術部長様）」等の肯定的評価をいただいております。

経営幹部に対して最も説得力があるのは、受講生のやる気と自信にあふれた成長と、成果金額でしょう。受講者の声や具体的数値については、弊社HPに掲載の前号までの内容をご参照ください。

●いますぐそのような活動を進めていきたい！

社内にそのような講師や推進部隊がいない、あるいはゼロからスタートしたいという場合は、弊社にご相談ください。ただし「お気軽に」とは申しません。本気で変わりたいという会社様限定とさせていただきます。命の時間を使って、本気で取り組む会社様ともに仕事をしていきたいと考えておりますし、ご一緒できることを心から楽しみにしております。

（本記事おわり）※いますぐ全文を入手