研 究 室 訪 問

No.1

河村 敏彦
1975 年広島県に生まれる。2004 年
広島大学大学院工学研究科複雑シス
テム工学専攻博士後期課程修了、博士（工学）。2006年統計数理研究所
入 所（2014 年 11月まで）。2011 年
ジョージア工科大学産業システム工学科（Georgia Institute of Technology
Industrial & Systems Engineering）
客員研 究員（2012 年 3月まで）。現在、島根大学医学部・医療情報部、准教授。
E-mail：kawamura@med.shimane-u.ac.jp

Shimane University

品質管理のための統計的手法の開発

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Resear
戦後、製造業を中心に急成長を遂げた日本。高品質を保証する製造工程のレベルアップに、実学としての統計科学が大いに役立ち、「ものづくり品質立国」を成立させた。河村はその伝統を受け継ぐ統計研究者であることを自負する。
研究分野について、「企業や工場における生産性の向上のための学問として生まれた経営工学に属します。経営活動を取り巻く現象を理解し、適切な操作を施すことで合理化・効率化を図る工学。
その中で私は、統計的品質管理、品質工学（タグチメソッド）を主に研究しています」と話す。
河村によれば、我が国は1980 年代後半までは、品質管理の最先進国だったが、今ではその地位が脅かされているという。
「近年、製品の設計・製造およびサービスの提供プロセスの質保証が不十分なために起きる事故や不祥事が多発しており、大きな社会不安になっています。我が国は欧米に比べ、統計工学の学術的研究はほとんどなされていないことが関係していると私は思います」と、力説する。
品質とは何か。それは品質マネジメントにおいては「顧客の要求との合致の程度」と理解される。つまり、個々の顧客の満足という主観的な概念が、統計的に要約されて品質評価に結びつく。1980 年
代までの品質管理は主に「製造品質」であり、これは製品が出来た後の工程ラインに関わるものだった。これらは2000 年以降、中国、韓国、台湾、インド、東南アジアを中心に、製品の質向上のための優れた統計的品質（工程）管理が導入されるようになった。

図 1．トンネル窯。この写真は伊奈製陶（現 LIXIL）のタイル製造用トンネル窯である。ここで行われたタイル実験およびそこで行われた質向上のための効率的な手法は、まさにタグチメソッドのルーツといえる。

Research Front Line
品質管理というと検査学としてのイメージが強いけれど、実は問題解決の学問であると主張したい
一方、河村は「これまでの品質管理のとらえ方では不十分だ」

科学のおもしろさに開眼する思いでした」と振り返る。しかし、持ちと考えている。品質管理の対象は「製造品質」から「設計品質」前の現場主義に磨きをかけることも忘れず、GM（ゼネラルモーターに移行し、下流から源流段階で質の高い製品が要求されるようにズ）の技術開発センターなどを積極的に回った。米国産業界におなったからである。
「源流段階、すなわち製品の設計開発段階にけるパラメータ設計の取り組みなど意見交換を通じて、「外から見おける高度な統計的手法やシミュレーションを駆使した ものづくりた日本の取り組むべき課題を見つけることができた」という。の再構築が私たちに求められている」。

将来の抱負は、品質管理を問題発見・解決の科学として再構

2006 年に統計数理研究所に入所し、河村が取り組んだのが「タ築することだ。
「一般に品質管理というと検査学としてのイメージがグチメソッド」の研究だ。田口玄一博士（たぐち・げんいち、1924

強いけれど、実は問題解決の学問であると主張したい」と語る。

〜 2012 年）によって創設された品質工学。これは工業製品を効その問題発見の可能性は、製造の現場にあると河村はいつも率よく開発・生産する汎用的な評価技術として知られている。田思っている。
「社会が必要とする製品は、機械系・電気系などの口は日本の製造現場を巡り、ペニシリンの生産性改善実験、伊奈固有技術と統計的品質管理などの管理技術とを適切にマネジメン製陶のタイル製造実験などに取り組んだ。さらに、米国に渡って電トすることにより生み出される」と持論を述べながら、主として産学信関連会社であるAT&Tの半導体実験における特性のばらつきの研究会に足繁く通う。製造現場の技術者の事例発表を聴くとき、低減を実現した。その手法は1980 年代に米国で高く評価され、「タその活気の中で自分自身が活性化される喜びを感じる。

グチメソッドとして日本に逆輸入されたことが、統計史において特に「私のやるべきことは、製品開発のための統計的手法の開発と興味深いですね」と河村は言う。

エンジニアリングとの橋渡しであり、まずは現場の技術者のヒアリン

河村はタグチメソッドの中でも「ロバストパラメータ設計における統計数理的方法の開発」を研究テーマに掲げ、統計数理研究所

グがスタート」。ロバストパラメータ設計に関する著書 3 冊にも、現場の技術者への熱いメッセージが込められている。

での恩師・椿広計教授とともに『設計科学におけるタグチメソッド』

広島県生まれ。
「製造業の現場が、学生の頃から私の身の回り（2008 年、日科技連出版社）を著した。同書のあとがきで河村はにありました。工場で作られるもの全般に対する興味が、私の研究「椿先生との議論においては、事あるごとにタグチメソッドの神髄にを支えているといつも思う」。統計科学の実学としての伝統が、現眼を開かされる思いがした」と書く。

場にこだわる研究者によって守り育てられている。

（広報室）

2011 年 7月から2012 年 3月まで米国アトランタにあるジョージア工科大学客員研究員として滞在。統計的実験計画法の世界的権威である台湾出身のC.F.Jeﬀ Wu 教授のもとで、主に「統計モデルによるロバストパラメータ設計」の研究を行った。若手研究者とのディスカッションを通じ、「技術ではなく、サイエンスとしての統計図 2．問題解決学としての品質管理のイメージ図（圓川・宮川、１９９２）。統計的品質管理（SQC）は単なる統計学の品質管理への応用ではなく、問題発見・解決の科学である。事実（データ）に基づいて「こうではないか」という仮説（モデル）を立て、データとモデルとの乖離から問題を発見し解決する 問題解決学 そのものである。

図 3．
『設計科学におけるタグチメソッド』（2008 年、2009 年度日経品質管理文献賞）には「パラメータ設計の体系化と新たなＳＮ比解析」の副題がつく。
『ロバストパラメータ設計』（2011 年）、
『統計モデルによるロバストパラメータ設計』（2013 年、2013 年度日経品質管理文献賞）、いずれも日科技連出版社。

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No.2

河村 敏彦
1975 年広島県に生まれる。2004 年
広島大学大学院工学研究科複雑シス
テム工学専攻博士後期課程修了、博士（工学）。2006年統計数理研究所
入 所（2014 年 11月まで）。2011 年
ジョージア工科大学産業システム工学科（Georgia Institute of TechnologyIndustrial & Systems Engineering）
客員研 究員（2012 年 3月まで）。現在、島根大学医学部・医療情報部、准教授。
E-mail：kawamura@med.shimane-u.ac.jp

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技術開発のための統計的手法の開発

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品質設計のため統計的手法̶ロバストパラメータ設計̶
ロバストパラメータ設計とは何か、焼成炉（トンネル釜）で製造するタ
イル製品の例で説明しよう。焼成前のタイルは釜の中の貨車に複数積まれ、オーブンのように一定時間加熱されて完成する。しかし、対流によって炉内に温度差が生じ、タイルは積まれた場所によって寸法にばらつきが生じる可能性が高い。
その対策として、伝統的なSQCでは、原因である炉内の上下に生じる温度分布差が小さくなるように、「加熱源を増やす」「炉内に熱風循環器を設置して熱循環を促す」「タイルの間隔を広げ、タイル間の熱交換を促す」といった解決策を実施する。ただし、これら追加の設備投資が生じるので、改善に要するコストが大きくなりがちだ。
ここで、ロバストパラメータ設計では、温度差に左右されない要因を実験計画法により見極めていく。タイルの場合、原料である粘土、各種の石類、複数の添加物などに注目する。ある実験では、タイル寸法のばらつきを低減するには、タイルに含まれる石灰の含有率が肝だった。
そこで、品質特性であるタイルの寸法のばらつきを抑えつつ目標値に近づけるために、どのくらいの量の石灰を含めれば良いのかを、統計方法
により実験研究で明らかにしていく。石灰は、設計者が製造前の時点で自由に条件を変更できるので、改善に必要なコストはSQCよりも抑えられることが期待できる。
このように、設計者が比較的容易に制御できる因子（制御因子）のうち、ばらつきの直接原因（先の例では温度）、すなわち誤差因子の変動に影響を受けないものを探索するのがロバストパラメータ設計だ。これらの手法を創設したのが、田口玄一博士（1924-2012 年）。80 年代には米国の製造業を中心に注目を浴び、「タグチメソッド」と称された。

図 1．これは化学反応速度に関するデータに対して応答曲面モデルを想定し、その等高線グラフをJMPを用いて視覚化したものである。本実験の目的は反応率が90% 以上になるような因子の水準幅を決定することである。

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問題の発見・解決に統計解析を活用エンジニアが自ら探求できる環境が整う
このタグチメソッドの理論面を、より実務に即した統計モデルを用いて数値実験計画は、微分方程式の数値解法などの決定論的な大規記述し、製造などの現場で生かせる形に体系化・再構築したのが、模データに対して統計モデルを構築するのに有効だ。コンピュータ実河村敏彦氏である。河村氏は統計解析ツールを用いて、データをプ

験では、変数間に存在する関係がシミュレートできるため、複雑なモデロットしたグラフなどから視覚的に因子を検討したり、特定したりする方ルになることがある。ここでは真の関数を、限られた因子の範囲でシス法を推奨し普及啓発に努めている。ツールには主に、SAS Instituteテムの挙動を予測し、かつ比較的単純な統計モデルを通じて構造を可Japan 株式会社が提供するJMP、およびそのアドインS-RPDを用い視化・最適化することを目的とする（図３）。

る。これにより、統計解析や実験計画法に不慣れな現場のエンジニアであっても、さまざまな問題の発見や最適化などの「問題解決ストーリー」に統計解析の知見を役立てることができる（図 1）。
問題解決ストーリーの例には、実験計画→モデリング→最適化という一連の流れがある。実験計画においてどのような制御因子や誤差因子として選ぶかの検討には試行錯誤が避けられない。しかし、データ採取後は単なる計算処理と割り切り、効率的にツールを使って解析を行えばよい。統計解析の結果は可視化されるので、理想的なパラメータを直感的に見つけやすい。その結果、各種パラメータを最適化しやすくなる。使用環境が変化しても、ばらつきが最小となるような制御因子を見つけたならば、次にそれとは独立して、平均値を調整するパラメータにより目標値に一致させる。ばらつきの最小化、平均値の調整という2段階のアプローチで最適化を図る。

コンピュータ実験による技術開発
近年、CAE（Computer Aided Engineering）などコンピュータ実験に基づく技術開発が盛んになってきている。この種の実験では、実実験に比べ繰り返し誤差はなく制御因子の水準幅を大きくすることが可能だ。その一方で、応答曲面の形状が実実験に比べ複雑なものになる傾向がある。このような形状の応答関数を眺めるための数値実験計画として、ランダムな点配置に近い一様計画（Uniform Design）が知られている。一様計画とは、図 2に示すように実験点が空間上に一様にランダムに分布している計画で、かつ実験回数と等しい水準数を持つ多水準の計画である。

図 3．一般にシステムにおける関数形は未知で複雑であり、その計算には膨大な時間を要することが多い。コンピュータ実験（Computer Experiments）の目的は、数値実験計画を用いて真の関数を近似した統計モデルを求めることである。

これら次世代の技術開発については、JMPのような先端的な統計ソフトウェアや数値シミュレーションによる最適化技術が必要不可欠になってくるのである。

質の高い観察データから得る気づき
河村氏は、日本のお家芸とも言える、製造現場におけるSQCの手法を否定しているわけではない。むしろ、SQCは単なる統計学の品質管理への応用ではなく、問題発見・解決の科学として捉え直すべきだと強調する。事実（データ）に基づいて「こうではないか」という仮説（モデル）を立て、データとモデルの乖離から問題を発見し、解決する「問題解決学」は、製造工程における改善活動に大きな効果を発揮する。
たとえば、実際のデータが、想定した統計モデルといかに乖離しているかを示す残差には、重要な情報が含まれている。操業データなどの工程管理でも統計解析ツールで視覚化し、時間を追って残差を見ることで、「外れ値」の視覚的なチェックや残差の意味を読み取る踏み込んだ検討が可能になる。一見すると特異に見える「外れ値」が、現場に新たな気づきをもたらす可能性がある。
ロバストパラメータ設計の考え方は、実験研究に固有のものではな
く、観察研究においても適用可能である。操業データなどの工程管理
はその一例だ。ただし、観察データには、複数の要因が混じり分離できないものが含まれやすい。そのため、データの質という観点では人工的に生成された実験データに比べると劣ってしまう。一方、要因が分離された対データ、層別したデータ、形式的に要因実験と見なせるデータは問題解決に役立つ。そのためには、なるべく観察データを実験データに近づけるインフラ作りが欠かせない。
こうした情報インフラを整えた上で、現場のエンジニアが、統計解析をさまざまな問題発見・解決ストーリーの中に組み入れていく。そこか

図 2．ある交流回路における制御因子（抵抗および自己インダクタンス）の実験領域を［0.5, 9.5］×［0.01,0.03］とし、一様計画に基づきJMPにより水準点を生成したものである。

ら日本から世界に向けたイノベーティブな事例が出てくることに、河村氏は期待を寄せている。

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河村 敏彦
1975 年広島県に生まれる。2004 年
広島大学大学院工学研究科複雑シス
テム工学専攻博士後期課程修了、博士（工学）。2006年統計数理研究所
入 所（2014 年 11月まで）。2011 年
ジョージア工科大学産業システム工学科（Georgia Institute of Technology
Industrial & Systems Engineering）
客員研 究員（2012 年 3月まで）。現在、島根大学医学部・医療情報部、准教授。
E-mail：kawamura@med.shimane-u.ac.jp

Shimane University

品 質 管 理 ・ 品 質 設 計のためのデータ分 析 入 門 講 座

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Resear「日本では、統計科学は学究肌の専門家が使いこなすもので、現場の実務担当者にとっては近づきがたいと思われているようだ。
かつて、自動車メーカーを中心に、ものづくりの現場などで実務担当者が分析ツールを活用し、品質改善のための問題解決に積極的に役立てていた」──。セミナーの冒頭で河村氏はこう指摘し、ビジネスの一線における統計的アプローチとの 距離感 に差があるとの見方を示した。とはいえ、いざ自分がアクションを起こすとなると、従来からの手法（計画を立て、仮説に基づいてふさわしいデータを収集・分析、さらに結果の有意性を検証し、報告書をまとめる）が脳裏に巡り、うんざりするかもしれない。一連のプロセスに、かなりの手間や時間がかかってしまうとの認識は依然として根強い。
しかし、最近では現場担当者にも使いやすい統計解析ツールが登場しており、状況は大きく変わっている。データを可視化（ビジュアライズ）し、仮説（モデル）を素早く評価するPDCAを何度も短期間に繰り返せるため、問題解決につながる要因の見極めと対策の立案・実施がスピーディに行えるようになっているのだ。
もっとも、ここで大事となるのが「問題解決のための解析ストーリー」だと河村氏は指摘する。昨今は、綿密に計画して収集・抽出したデータを使わずに、ライフログのようにリアルタイムにセンシングされた膨大な観察データから「価値を発見」する試みが話題を集めているのは周知の通り。しかし、「やみくもにビッグデータを漁っても良い結果は得られない。ゴミ箱をひっくり返して漠然と価値あるものを探すより、シナリオを立て、事実（データ）から仮説（モデル）を生成して要因を絞り込む、戦略的なアプローチの重要性は変わらない。進展著しいツールを活用して、いかに膨大な観察データと実験データを結んだストーリーを創るか。両者の視点をバランスよく持つことがポイントになる」と受講者に訴えた。
河村氏は、米国ではすでにこうしたツールを積極的に使いこなす企業が現れていることに言及。製造業だけでなく、医療技術の向上につながる情報の発見など分野を問わず応用が進んでいるという。
「ツールを使っているのは、圧倒的に現場部門だ。特に高度な統計解析の知識を持っているわけではない。車の運転に慣れるように、効率的にデータの分析に用いている」（河村氏）。
品質の高さを強みにしていた日本の製造業を筆頭に、従来から蓄積してきた現場の知見、最新のIT、そして問題解決に最適なメソッドといった歯車がかっちりと噛み合えば、大きな競争力に結実する。
「統計科学や統計解析は近寄りがたい存在」という先入観を取り払い、「シンプルなエクセレント事例を参照し、とにかくやってみること」の重要性が強く印象に残ったセミナーだった。
（柏崎吉一）