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品質管理（QC7つ道具・新QC7つ道具・TQM）

要点（BLUF）

QC7つ道具は「数値データ」を分析する7つの手法。新QC7つ道具は「言語データ（定性情報）」を整理する7つの手法。TQMは全社員がPDCAサイクルで品質改善に取り組む経営手法。試験では各ツールの目的・特徴の正誤判定と、ツールの使い分けが頻出。

1. QC7つ道具

数値データを使って品質問題を分析・解決するための7つの手法。製造現場の品質管理に長年使われてきた基本ツール。

7つ道具の一覧

道具目的簡単な説明
①パレート図重点問題の特定不良件数を多い順に並べた棒グラフ＋累積折れ線
②特性要因図原因の洗い出し結果（特性）と原因の関係を魚の骨状に図示
③ヒストグラムデータのばらつき確認データの分布を棒グラフで示す頻度分布図
④散布図2変数の相関確認2種類のデータの点を打ち、相関を見る
⑤管理図工程の安定性監視時系列データに管理限界線を引いてばらつきを監視
⑥チェックシートデータ収集不良種類・発生場所などを集計しやすい様式で記録
⑦層別データの分類機械・時間帯・作業者などでデータを分けて比較

各ツールの詳細

①パレート図

不良・クレームなどを件数の多い順に並べた棒グラフと、その累積比率を示す折れ線グラフを組み合わせた図。「2割の原因が8割の問題を引き起こす」というパレートの法則（80:20の法則）を活用し、重点的に取り組むべき問題を絞り込む。

xychart-beta
    title "パレート図のイメージ（不良件数の多い順）"
    x-axis ["傷", "寸法不良", "変色", "欠け", "その他"]
    y-axis "件数" 0 --> 100
    bar [50, 25, 12, 8, 5]
    line [50, 75, 87, 95, 100]

使いどころ：問題を「どこから手をつけるか」を決める段階

②特性要因図（フィッシュボーン図・石川図）

品質問題（特性＝結果）の原因を体系的に洗い出す図。大骨・中骨・小骨の構造で、4M（Man・Machine・Material・Method）などを軸に原因を整理する。

graph LR
    M1[人 Man] -->|影響| E[不良品発生<br>特性・結果]
    M2[機械 Machine] -->|影響| E
    M3[材料 Material] -->|影響| E
    M4[方法 Method] -->|影響| E
    M5[環境 Environment] -->|影響| E

    M1a[スキル不足] --> M1
    M1b[ミス・不注意] --> M1
    M2a[設備の老朽化] --> M2
    M2b[治具のズレ] --> M2
    M3a[材料のばらつき] --> M3
    M4a[作業手順の不備] --> M4

使いどころ：なぜ問題が起きるかを「ブレインストーミング的に」洗い出す段階

③ヒストグラム

データを区間に分けて度数（頻度）を棒グラフで表した分布図。規格値との比較で、工程能力（Cp・Cpk）の評価にも使う。

使いどころ：データのばらつきの形（正規分布か、偏りがあるかなど）を確認する

④散布図

2種類の測定値（X・Y）を縦横の軸にとり、データを点でプロットした図。点の広がり方から相関関係（正の相関・負の相関・無相関）を視覚的に把握する。

使いどころ：「温度が上がると不良率が上がるか？」など、2変数の関係を調べる

⑤管理図

時系列で品質データをプロットし、**中心線（CL）・上方管理限界線（UCL）・下方管理限界線（LCL）**を引いて工程の安定性を監視する。管理限界を超えた点があると、工程に「異常原因」があると判断する。

使いどころ：工程が「安定して管理された状態にあるか」を継続監視する

⑥チェックシート

不良の種類・発生箇所・発生時刻などを記録しやすい様式（表・図）に整理したもの。データ収集のための道具。

使いどころ：現場でデータを素早く、抜け漏れなく収集する

⑦層別

収集したデータを何らかの基準（機械の種類・作業者・時間帯・材料ロットなど）で分類し、比較・分析する手法。単独では手法でなく、他のツールと組み合わせて使うことが多い。

使いどころ：「午前と午後で不良率が違う」「A機械とB機械で傾向が異なる」など、原因の絞り込みに使う

2. 新QC7つ道具

1977年に日本科学技術連盟が提唱した、言語データ（定性情報）を整理・分析するための7つの手法。企画・設計・管理部門など、数値化しにくい問題に対応する。

7つ道具の一覧

道具目的簡単な説明
①親和図（KJ法）混乱情報の整理アイデアや意見をグルーピングして構造化する
②連関図複雑な因果関係の整理多数の原因と結果の関係をネットワーク図で示す
③系統図目的・手段の展開目標を達成するための手段を木構造で展開する
④マトリックス図対応関係の明確化2つの要素の対応関係を行列形式で整理する
⑤アローダイアグラム工程の日程管理PERT図。作業の順序・並列関係を矢線で表す
⑥PDPC不測事態への対応計画遂行中のリスクとその対応策を事前に検討する
⑦マトリックスデータ解析多変量解析数値データを多変量解析（主成分分析など）で整理する

⚠️ マトリックスデータ解析だけが唯一「数値データ」を扱う手法。他の6つは言語データ。

QC7つ道具 vs 新QC7つ道具の比較

graph TD
    QC[QC7つ道具] -->|対象| NUM[数値データ<br>測定値・計数値]
    QC -->|主な用途| MFG[製造現場の品質改善]
    NQC[新QC7つ道具] -->|対象| LANG[言語データ<br>アイデア・意見・定性情報]
    NQC -->|主な用途| PLAN[企画・管理・設計部門]
    NUM -->|分析例| EX1[不良率・寸法・重量]
    LANG -->|分析例| EX2[顧客クレーム・会議の意見]

3. TQM（Total Quality Management：全社的品質管理）

定義

全社員・全部門が参加して、顧客満足を目的とした品質の維持・改善を継続的に行う経営手法。品質管理を特定部門（品証・QA）だけの仕事とせず、経営トップから現場まで全員で取り組む。

TQMの基本思想

PDCAサイクルとQC7つ道具の関係

graph LR
    P["Plan（計画）<br>特性要因図・パレート図<br>問題特定と原因分析"] --> D["Do（実行）<br>チェックシート<br>改善策を実施・記録"]
    D --> C["Check（評価）<br>管理図・ヒストグラム<br>効果を確認"]
    C --> A["Act（改善）<br>層別・散布図<br>さらなる原因を追究"]
    A --> P

QCサークル

TQMを支える現場の自主的活動。同じ職場の作業者が小グループを作り、品質改善テーマを設定してQC7つ道具などを使って問題解決にあたる。日本の製造業の強さの基盤とされる。

4. よくある疑問

Q. パレート図と特性要因図、使い分けは？

パレート図は「何が最大の問題か」を特定するツール（問題の絞り込み）。特性要因図は「なぜその問題が起きるか」を分析するツール（原因の洗い出し）。問題特定→原因分析の順で使うのが定石。

Q. 管理図の管理限界線はどうやって決めるの？

統計的に「平均値 ± 3σ（標準偏差の3倍）」で設定するのが一般的（3σ法）。この範囲内に99.7%のデータが入るという正規分布の性質を利用している。

Q. 新QC7つ道具のうち、試験で最も重要なのは？

アローダイアグラム（PERT/CPM）は日程管理の計算問題として頻出。連関図・系統図・親和図（KJ法）の使い分けも正誤判定で問われることが多い。

Q. TQMとQCサークルはどう違うの？

TQMは全社的な品質経営の枠組み（戦略・経営レベル）。QCサークルはTQMを現場レベルで実践するための活動（現場レベル）。QCサークルはTQMの一要素と位置付けられる。

Q. ヒストグラムと管理図の違いは？

ヒストグラムは「データの分布形状」を見るツール（静的）。管理図は「時系列の変化」を監視するツール（動的）。工程の異常を早期発見したいなら管理図、ばらつきの大きさを把握したいならヒストグラムを使う。

5. 試験での出題パターン

⚠️ 引っかけポイント

まとめ