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工場長・製造部長のコスト削減マネジメント vol.184 2020.2.12
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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) 3,878部
省エネ・品質改善・物流のコスト削減など、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。
花粉症の季節に突入。マスク不足は辛いですね～！！何とか頑張って
乗り切りましょう。
今号の目次↓
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【ごあいさつ】 現メルマガ「AIによる品質改善実現のために」を執筆
するコンサルタントの紹介
【メインコンテンツ】AIによる品質改善実現のために ３
【お知らせ】「AIによる品質改善実現のために」セミナー
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【ごあいさつ】 現メルマガ「AIによる品質改善実現のために」を執筆
するコンサルタントの紹介
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文／荒柴 宏充
今回は、現メルマガ「AIによる品質改善実現のために」を執筆しかつ、
2/28(金)開催のセミナー講師を務めるコンサルタントのプロフィールな
らびに、AI･IoTに関するワークショップコンサルティング等を導入頂い
た企業様の声を紹介させて頂きます。
＊セミナー詳細は下記【お知らせ】欄を参照ください
１．講師紹介 ： JBICシニアコンサルタント 横山真一郎 工学博士
（１）最終学歴：1982年東京工業大学大学院博士課程修了
（２）専門分野：応用統計学、統計的品質管理、データ解析、
プロジェクトマネジメント、マーケティング
＊武蔵工業大学にて当時学長であった石川馨博士に師事
（３）社会活動：プロジェクトマネジメント学会元会長
日本品質管理学会認定JSQCフェロー
（４）指導実績：教授時代から日本を代表する企業にて実績あり
１）講習会（セミナー）の主な依頼テーマ
統計的品質管理、多変量解析、信頼性解析、実験計画法
２）コンサルティングテーマ
製品企画、マーケティング（売上予測モデル構築等）、
品質コストの最適化
３）現在数社でワークショップコンサルティング展開中
2. ワークショップコンサルティング等導入企業様の声（抜粋）
（１）日常の業務をデータを通じて眺める基礎ができた
（２）実際の課題解決に使えそうであることが認識できた
（３）データ解析方法を活用し課題設定が出来る様になった
（４）ワークショップのスタイルだったので、演習を通じて他部門
の方と互いに知り合えた
（５）我流で行っていた分析手法を理解できた
以上です。
AI･IoTについて自社に合った活用はどうすれば良いのか？
また2/28(金)開催セミナーにご興味・ご関心ある方々、ご検討の参考に
して頂ければ幸いです。
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【メインコンテンツ】AIによる品質改善実現のために ３
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文／横山 真一郎
前回、品質管理業務の改善活動として有効なデータ解析を実行するた
めに何が必要かを考えてみました。まず、しっかりした目標を定めるこ
との大切さと、目標とのずれを判断するための評価値を定めてバラツキ
を管理することの大切さなどについて述べました。
ではそもそも、品質管理業務の改善活動にAI手法や統計的手法の活用を
考えたとき、どのような機能を期待するのでしょうか。
今注目のAIが提供する機能には、以下に示す「識別」、「予測」、
「実行」に分類されるものがあります。
１．識別：画像認識、データの分類、言語解析
２．予測：定量的予測、要因探索
３．実行：デザイン、作業自動化、最適化
それぞれの機能を利活用する場面は、製造や設備保全の場面だけでなく、
経営や企画、輸配送の業務などあらゆる分野に及びます。
しかし、提供されるAI 手法を部品として用いるかぎり、思った改善活動
はできません。まず、利用する際に何がやりたいかというデータ解析の
目的を明確にすることと、それに必要なデータの整備が必要です。
さらにその「入力」の部分と、解析で解釈した結果をどのように活用す
るのかの方向性を意思決定する「出口」の部分を考えておかなければな
りません。
さらに重要なことが、AI 手法の理解と上手な使い方です。上手な使い
方が開発できれば企業の中で大きな戦力になることでしょう。
幸い、日本企業には知見を持った有能な専門家やエキスパートや技術者
の方が沢山いらっしゃいます。AI 手法活用のためには、教師データが
必要になります。それにはその方々のノウハウを知的資産や技術資産と
していくことが有効でしょう。
今の第三次のAIブーム期ではさまざまな技術をどう上手く使って、AI
を使いやすいもの、使いこなせるものに仕上げることができるかが成功
の鍵でしょう。
AIを活用した品質改善活動のために、ビッグデータに基づく自社独自の
統計的品質管理実現のための教育を考えてみましょう。
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【お知らせ】「AIによる品質改善実現のために」セミナー
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円滑な企業活動を実施して、企業が社会的責任を果たしていくことは、
BCM(事業継続マネジメント）の観点から重要です。その決め手は「良品
の生産と質の良いデータの管理」です。「自分の会社の製品、サービス
において、良い製品をつくり、良いサービスを行うこと」。
言い換えれば、正しいデータを使い、正しく管理して、不良品や欠陥商
品を世の中に出さないこと、あるいは、自分中心のサービス、不誠実な
サービスをしないことでしょう。
世の中では今、企業が将来も成長、競争力を強化していくために、新
たなデジタル技術を活用して新たなビジネス・モデルを創出することに
より柔軟に改変するデジタル・トランスフォーメーション（DX）の必要
性が叫ばれています。さらに2025年までにシステム刷新を集中的に推進
する必要があると言われています。
しかし装置産業では、設備の老朽化や、熟練層から若手へのシフトに
伴う技能・技術の継承の難しさなどの問題を抱えています。そのため多
くの企業が、既存システムの保守と運用に人材を割かざるを得ず、データ
解析技術を含む最先端のデジタル技術を担う人材が確保できないでいます。
そのためなかなかビッグデータやAI（Artificial Intelligence：人工知能）、
さらにクラウドベースのサービスを利用できないでいます。
一方、昨今の品質管理や検査体制に関わる不適切な対応事例が明らかに
なる中で、企業において、改めて品質管理の在り方が問われると共に、
AIを活用した管理が検討され、成功事例も報告されるようになりました。
適切な品質管理を行うために、複雑なシステムを導入する前に、自社が
目指す方向、自社に適した手法と活用できるデータについて検討する必
要があります。
AIを活用した品質改善活動のために、ビッグデータに基づく自社独自の
統計的品質管理実現のための教育を考えてみましょう。
【主な内容】
１．新たなデジタル技術の活用
２．ビッグデータ活用技術
３．AI手法と統計的品質管理
４．自社のシステム化に向けて
【日時】
2020/ 2/28(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：午前・午後とも同じ内容ですので、どちらかをご指定下さい。
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：2020月2月21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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荒柴：ここ数日の冷え込みで久々に霜柱を発見。あの「ザクッ」という
音と感触、何とも言えない懐かしさを感じました。
横山：新型ウイルスの感染が問題になっています。早く沈静化してもら
わないと社会活動が正常になりませんね。ドラックストアーには
マスクを求め長蛇の列です。オイルショックの時にトイレットペ
ーパーの購入状況に似てきました。緊急事態のときの対応方法を
常に考える必要性を改めて感じました。
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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
公式サイト：< https://jbic.co.jp/ >
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