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工場長・製造部長のコスト削減マネジメント vol.169 2019.6.26
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日本ビジネス革新コンサルティング株式会社（ジェイビック）3,660部
省エネ・品質改善・物流のコスト削減で利益創出体質を実現！
工場のコスト削減コンサルティングファームのコラムです。
全国的に天候が不安定ですね。局地的な土砂降り、雷、霰や雹など。
こんな時は「ちょっと雨宿り」。気分転換にしたいですね。
今号の目次↓
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【ごあいさつ】「５Ｓの教科書：導入から定着まで１年間の教育プログ
ラム」を出版しました！
【メインコンテンツ】統計的品質管理教育セミナー １
～AIおよびIoT活用時代に向けて～
【お知らせ】統計的品質管理教育セミナー
～AIおよびIoT活用時代に向けて～
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【ごあいさつ】「５Ｓの教科書：導入から定着まで１年間の教育プログ
ラム」を出版しました！
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文／羽根田 修
著書を出版しました。本書は３つのねらいがあります。
（１）５Ｓの教科書
５Ｓ指導において既存の書籍を教科書として使用したかったのですが、
知識や考え方、改善事例、フォーマット集等の書籍が多く、５Ｓを進め
るときに教科書として使用できる書籍がありませんでした。
そこで本書では私が実際に５Ｓの指導で使用した内容を基に、工場や
事務所で５Ｓを指導する人がそのまま使える教科書を指向しました。
実際に、５Ｓ活動で使う方には１年間のプログラムとなっています。
（２）５Ｓのマネジメントを解説
工場や事務所が５Ｓを進めるにあたって必要な内容は、どれくらいの
期間で、どういう配分で、何を、どうやるかについて、体系的かつ
具体的な解説です。
工場の５Ｓは個人的な活動ではダメで組織的な活動が必須です。
５Ｓの知識は難しくありませんが、５Ｓのマネジメントは難しい。
特にチーム単位でどう教育、訓練していくかは管理職にとって悩ましい
はずです。本書は組織的に進めるための５Ｓのマネジメントの側面から
アプローチしています。
（３）定点撮影方式による写真で改善事例を紹介
本書では定点撮影した事例を多く掲載して、５Ｓのあるべき姿が
イメージしやすくなっています。
本書を読めば、すぐに現場でやってみたいと思えるはずです。
【目次】
第1章 活動企画
第2章 5S概論
第3章 整理
第4章 整頓
第5章 見える化（整頓その2）
第6章 報告会の構成
第7章 清掃
第8章 清潔
第9章 躾（しつけ）
第10章 仕組みづくりと次年度に向けて
タイトル「5Sの教科書: 導入から定着まで 1年間の教育プログラム」
羽根田 修 (著) 単行本: 184ページ 価格：2,808円
出版社: 日科技連出版社 (2019/6/21)
アマゾンでの購入はこちらからどうぞ。
https://amzn.to/2WFpSYa
私は仕事も生活も「基本が５Ｓである」と信じています！
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【メインコンテンツ】統計的品質管理教育 1
～AIおよびIoT活用時代に向けて～
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文／横山 真一郎
米ガートナー（Gartner）は、ビジネス戦略の担当者や研究開発のリー
ダーなどが先進テクノロジーのポートフォリオを策定する際に考慮すべ
きテクノロジーとトレンドを分析してそれを発表しています。その資料
の中でも、AIが近い将来に期待されている技術の一つであることが記載
されています。
しかし、この技術の活用に関しては現在検討中で方向性が定まっていない
企業が多いようです。AIをブラックボックス化せずに、この技術を有効
に活用するためには統計的品質管理の考え方とそれに基づくデータ整備
が必要不可欠であると考えています。
もちろん従来から用いられているQC七つ道具」なども有用ですがそれを
再考するだけではありません。新しい技術や高度な手法を活用するため
には、その手法の目的と効用を理解することから始めなくてはなりません。
AIの機能は「識別」「予測」「実行」ですが、今期待されているAIは、
蓄積されたデータから現状を解釈するだけでは十分ではありません。
たとえ手元のデータが少数であっても、事実を積み上げて将来を予測す
ることに価値があります。
少数のデータでも、そこから繋がりを検討していくつかのモデルを組み
合わせて将来を予測することや、データに重度を付けて取捨選択するこ
とも大切です。
以前にも説明したように、品質管理は経営の思想改革であり、その経営
改善には事実に基づく品質管理が必要です。効果的な市場の調査、経営
に役立つ記録、製造工程での故障や欠陥の因果モデルの検討などを行い、
予測あるいは予知対策と管理を行います。
そのためのデータ整備には、思考を助けるための工夫が必要です。
ビッグデータだけでなく少数データに対しても統計的品質管理の援用と
その考え方から、データの整理方法と的確な分析手法の選択が必要でし
ょう。
経営改善のために、AI活用を踏まえた統計的品質管理の教育を考えてみ
ましょう。
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【お知らせ】統計的品質管理教育セミナー
～AIおよびIoT活用時代に向けて～
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品質管理は経営の思想改革であり、企業の体質改善に繋がると言われ
ています。経営改善には事実に基づく品質管理が必要です。
そのためには市場の調査、経営の記録、製造工程での計測の結果が重要
なデータとなります。その分析には統計的方法が用いられます。
企業では、問題に対してその原因を突き止め、対策を打つ問題解決のた
めの取り組みが行われます。また、新製品開発や新規事業の立ち上げな
ど、未知の要素が多い目標に対して、課題達成のための取り組みが行わ
れます。
取り組みには、数値データ、観測結果、言語データ、作業記録などが用
いられますが、それらには大きさの程度には違いがありますが、バラツキ
があります。
このバラツキには偶然の結果発生するものと、原因があり発生するもの
があります。生産工程ではそのバラツキが許容できる範囲のものとなる
ようにバラツキが小さくなるように条件を制御しています。許容範囲で
はない場合には、その異常の原因が何なのかの要因分析が行われます。
企業における人財不足は、モノづくり現場だけでなく、管理部門でも
同様です。品質管理もその一つです。そのため、原因と結果の関係を十
分に検討することができず、判断部分が自動分析であるブラックボックス
になっていて、正しい解釈ができていないかもしれません。様々な経営
改善にはデータに基づく取り組みが有効です。
そのためには、統計的品質管理(Statistical Quality Control：SQC)の
見直しや教育が必要ではないでしょうか。
一方最近、ビッグデータやAI（Artificial Intelligence：人工知能）
の活用技術が進歩しました。その活用を確実なものとするためにも、
統計的品質管理に基づくデータの整理方法と的確な分析手法の選択が必
要でしょう。
経営改善のために、AI活用を踏まえた統計的品質管理の教育を考えてみ
ましょう。
【内容】
１．問題解決と課題解決
２．統計的品質管理の考え方と手法
３．ビッグデータ時代の共通基礎技術として活用
４．AIおよびIoT活用に向けてデータ環境の見直し
【日時】
2019/ 8/ 9(金) 10:00～12:00／14:00～16:00
担当講師：横山 真一郎
開催場所：東京・赤坂見附。詳細は別途ご連絡いたします。
費用：1名のご参加につき 10,000円 当日現地支払
お申込方法：セミナータイトルとご希望の時刻をご連絡ください。
本メールへの返信、またはお電話で承ります。
03-3519-7337 荒柴まで（不在時は鶴田までお願いします）。
申込期限：2019月8月2日(金) 24時まで。
※参加人数により会議室を変更しますので事前申込は必ずお願いします。
※午前・午後ともに最少催行人数は３名様です。満たない場合には
開催を取りやめる場合がございますので、あらかじめご了承ください。
多くの方のご参加をお待ち申し上げております！
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編集後記
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羽根田：著書は２冊になりました。著書は母校に寄贈しました。在校生
の役立つことを願って。
横山：また大きな地震がありました。ここ連日で少し心配です。
自然災害だけでなく、交通事故や薬物犯罪。それに政治における
年金問題に対する過激な発言。何か落ち着かない日々が続いてい
ます。人生100年計画をじっくり考えたいものです。
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メルマガの感想・要望があればぜひ、こちらへお願いします！
E-MAIL：< tokyo@jbic.co.jp >
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工場長・製造部長のコスト削減マネジメント
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省エネ・品質改善・物流のコスト削減で利益創出体質を実現！
工場のコスト削減コンサルティングファームのコラム。
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■発行人：日本ビジネス革新コンサルティング株式会社 荒柴宏充
公式サイト：< https://jbic.co.jp/ >
品質改善.com：< http://www.hinkai.com/ >
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