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工場長・製造部長のコスト削減マネジメント vol.171 2019.7.24
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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）3,689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。
そろそろスッキリ晴れわたる空が見たいですね。今週・来週の気象庁
の予報に期待したいです！！
今号の目次↓
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【ごあいさつ】AIを使い倒すか、倒されるか。
【メインコンテンツ】統計的品質管理教育セミナー ３
～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】AIを使い倒すか、倒されるか。
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文／高田 真一
JBICでAI＆IoT関連のご案内を始めたのは、ここ２年足らずです。
最初の頃、企業先には、「AIを導入すれば何でもできる」的なイメージ
を持たれていた方もおられました。
かく言う私自身、幼いころから親しんできたSF作品の影響もあってか、
AI＝万能の先入観を持っていたように思います。
手塚治虫の「火の鳥・未来編」で、地球を核戦争に導いてしまう巨大
電子頭脳や、「２００１年宇宙の旅」で、乗組員に反乱をおこすコンピ
ュータHALなどから、万能かつ人類に敵対する存在として捉えていました。
これは、「よく分からないもの」が時にうさん臭く、危険なものと感じ
る人間の本能がそう仕向けていたのでしょう。
しかし、今や、AIは私たちの日常生活にまで入り込み、身近な存在とし
て受け入れられつつあります。
AIの輪郭がわかってくるにしたがって、「AIに、何をさせたいのか？」
を明確にすることの重要性が認知されてきました。
では、プロセス産業のものづくりの現場ではどうなのか？
私たちは、今号でご紹介するセミナーを通して、そうした課題に応え
る努力を続けていきたいと考えています。
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【メインコンテンツ】統計的品質管理教育 ３
～AIおよびIoT活用時代に向けて～
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文／横山 真一郎
大量のデータを有効活用するという意味では、統計手法もAIと基本的
な考え方は同じです。データを活用するためには活用側である人間が担
当しなくてはいけないことがあります。
１．活用する目的の設定
２．各手法と目的の関連の理解と手法の選択
３．精度の高いデータの蓄積と利用の準備
４．適用する場面の理解
次にデータの活用方法について考えてみましょう。
統計的品質管理やQCサークルが導入された当時に比べ、現在はデータの
分析環境は良くなりました。今後もますます改善されると思います。
AIに関することでも、特別な分析でなければ難しいソフトウェアを使わ
なくても身近の表計算ソフトで多くのことができるようになりました。
「統計的品質管理」を組織的に推進していくためにも、まずはExcelなど
の表計算ソフトを活用した活動で十分でしょう。
企業において品質管理の意思決定に関わるようなデータ分析では、予測
の結果よりも、どちらかというと因果関係の追及に価値があります。
そのような場合にはモデルの検討が大切になってきます。
このような場面では統計学の考え方や手法は有効です。
問題となりそうな要因を洗い出して、関係があるのか、違いがあるのか
などの仮説検定が使われます。大量なデータの活用が可能になった今日、
統計的品質管理では、これからはAIも取り入れていくことが必要でしょう。
つまり統計とAIの融合です。それに大切なことは、活用する人の理解力
と手法の活用力です。つまり「データ分析の文化」の醸成が必要なのです。
そのためには、まず統計手法を理解して、さらにExcelなどの表計算ソフト
を駆使した分析と見える化を実施するための教育が必要です。
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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高田：先日、九州の日豊線を北上していた際、身の危険を感じるほどの
豪雨に遭って列車がSTOPしてしまいました。夕立や驟雨など、風
情を感じさせてくれる日本の雨はどこで降っているのでしょうか？
横山：なかなか梅雨明けとならず、日照時間が少なくなっています。
このままだと作物の成長にも影響が及びそうです。天気がはっき
りしないばかりか、私たちの将来の生活もはっきりしません。
今後の暮らしが心配なのは私だけでしょうか。また外交関係でも
各国がもう少し冷静に行動していただくことを願っています。
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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
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