新QC7つ道具とは？【新QC7つ道具の使い方：第１章】

目次です。本講座では全８章で学習を進めていきます。

第１章：新QC7つ道具とは　
第２章：親和図法とは　　
第３章：連関図法とは
第４章：系統図法とは
第５章：マトリックス図法とは
第６章：アローダイヤグラム法とは
第７章：PDPC法とは
第８章：マトリックス・データ解析とは

それでは早速、「第１章：新QC7つ道具とは」の学習を開始しましょう。

第１章では、下記の順で学習を行います。

１．新QC7つ道具とは
２．言語データとは
３．新QC7つ道具の活用のポイント
４．第１章まとめ

まずは、新QC7つ道具とは何か確認していきましょう。

新QC7つ道具とは、数値化できない言語データを整理し、新たな発想を得て問題解決へつなげる手法です。
略してN7（読み：エヌナナ）と呼ばれます。

QC7つ道具は主に数値データを扱います。一方、新QC7つ道具は言語データを扱います。

そのため、新QC7つ道具を活用することで、これまでQC7つ道具では対応できなかった言語データの活用が容易にできるようになりました。

QC7つ道具は数値データを扱うため、製造現場で収集されるデータを分析し、製造現場での改善活動へ活用することに適していました。

一方、改善活動の広まりと共に、製造現場だけでなく、企業の全ての部門で改善活動が行われるようになりました。企画・設計・計画・営業などの部門では、数値化できない言語データの活用が必要であり、

従来のQC７つ道具では対応できないという状況が生まれました。

そういった状況に対応するために、言語データを扱う新QC7つ道具が誕生したのです。

それでは、新QC7つ道具の手法を確認します。

・親和図
・連関図
・系統図
・マトリックス図
・アローダイヤグラム
・PDPC
・マトリックス・データ解析

それぞれについて、概要を確認していきましょう。

親和図法とは、まとまりのないバラバラな言語データをデータの親和性によって整理する手法です。
親和性とは、物事を組み合わせた時の相性のよさを指します。

このような親和図を作成していきます。

似たもの同士をまとめながら整理していくことで、問題の全体像、構造、ポイントが把握でき、取り組むべき課題が明確になります。
文化人類学者である川喜多二郎氏が考案したKJ法が起源となっています。

連関図法は、原因と結果が複雑に絡み合った問題に対して用います。連関図の作成を進めることで、原因と結果を1つひとつ解きほぐしていきます。

連関図法を用いることで、多くの原因が関わり、どう手をつけてよいか分からない問題に対して、原因を紐解き整理することができ、広い視野で全体を見渡すことができるようになります。そして、的確に真因を掴むことができるようになるのです。

系統図法とは、目的を達成するために具体的な手段を系統的に展開し、最適な手段を追求していく手法です。

目的に対する手段が定まっていないときに、系統図を作成することで、新たな発想が得られ、最適な手段を見つけることができます。

マトリックス図法とは、検討を行う２つの要素を行と列に配置し、それぞれの関連度合いを交点に表示することで問題解決を効果的に進めていく手法です。

マトリックス図を作成することで各要素間の関係を整理したり、全体を見渡して着眼点を見つけ結論を導き出したりすることができます。

アローダイヤグラム法とは、計画を進めていくために必要な作業の順序を矢印と結合点で結び、時間短縮の検討やスケジュール管理を行う手法です。

アローダイヤグラムにより日程や必要時間を見える化することで、期日までに間に合わせることができるか等の「日程・スケジュールの確認」を行うことができます。

また、予定通りに工程が進んでいるか、どこまでの遅れが許容できるか等の「進捗管理」に活用することができます。さらに、日程を短縮するためにはどのように作業の進め方を工夫すればよいか等の「日程・時間短縮」の検討を行うことができるのです。

PDPC法とはプロセス決定計画図（Process Decision Program Chart）のことで、ゴールまでに想定される障害とその回避方法を図示することで、事前に障害を回避するための策を講じておくための手法です。

事前に障害を想定することで、回避策を前もって検討することができ、ゴールに向けた最適なプロセスを決定することができます。

マトリックス・データ解析とは、行と列に配置した数値データを解析する手法です。

多くの評価項目をまとめて少なくすることで評価を行いやすくするために使用します。新QC７つ道具で唯一数値データを扱います。

次に、言語データとはどのようなものか確認していきましょう。

言語データとは、「部品の位置合わせ作業がやりづらい」「治具の設計検討に時間がかかる」「部門間の情報共有が円滑でない」といった、数値化できない言葉によるデータです。

企画・設計・計画・営業などの部門では、これらのデータを元に改善活動を行う必要があります。

そのため、言語データを扱う新QC7つ道具が有効なのです。

数値データは測定器などによる測定の結果として得られたデータです。誰が見ても同じであり、事実を客観的に認識することができます。分析を通じて事実を明らかにし、潜在化している問題を顕在化させることができます。

言語データは数値化できない言葉によるデータです。数値データでは表しにくい事実を表現し分析することができます。分析を進めて行く過程で新たな発想を得られる可能性があるという特徴があります。

数値データの分析の際には、データが分かりやすく変換されることはあっても、当然のことながら、分析前に無かった新しい測定データが生み出されることはありません。しかし、言語データの分析の際には、データの系統立った整理を行ったり、他の人の意見を聞いたりしたことがきっかけで「それならこういう考え方もできるのではないか」「そういう観点からこういう方法も考えられるのではないか」といった新しい発想が生まれてくることが多々あります。

このように言語データでは分析の際に新しい発想が生まれ、データが追加されていくため、新QC7つ道具を用いて言語データを整理することで、複雑にからみあった問題を整理し、全体像や問題点が明確に把握できるようになることに加え、新たな発想を得て壁を破ることにもつながります。

現場の改善活動においても、あるべき姿に向かって課題を設定し、新たな発想で改善案を立案・実行するために新QC7つ道具は非常に有効です。各手法について理解し、うまく活用していきましょう。

次に、新QC7つ道具の活用のポイントについて確認します。

言語データはあいまいであり、人により解釈が異なることも珍しくありません。推測が混じることで事実からズレてしまうこともあります。

そうならないよう、現場、現物、現実の三現主義で分析を進めることを心がけましょう。

推測ではなく事実を言語化し、分析を進めることが重要です。

２つ以上の手法を組み合わせて活用することも有効です。問題解決に向けて改善活動を進めていく中で、それぞれの段階で有効な手法があります。

例えば、親和図で問題を整理し取り組む問題を決め、連関図で問題点を整理した後、特性要因図で深掘りし、解決策を導き出すという活用方法です。

それぞれ詳細は後の章で紹介します。上手に活用し、効果的な取り組みにつなげていきましょう。

最後に、第１章のまとめを行います。

以上で、「第１章：新QC7つ道具とは」の講義を終わります。引き続き、「第２章：親和図法とは」の講義に進みましょう。

この講座が、あなたの今後の活動に役立つことを、心から願っています。それではまた次の講義でお会いしましょう。

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