いやにさせない統計・グラフを使う
ＱＣサークル教育
中央大学

榎本竜二

高等学校『情報 I』の内容紹介

私は誰？
一般企業で技術者（システムエンジニア）［産］
都立高校で商業科の教員
都立高校で情報科の教員
専門教育主事として行政［官］
大学で准教授［学］
今フリー（主に小中の教員研修，指導講評等）
非常勤講師

教科等を越えた全ての学習の基盤として育まれ小中高
すべてに貫かれる
資質・能力活用される資質・能力基礎となる資質・能力

言語能力
情報を得る
整理・比較
発信・伝達
保存・共有

情報活用能力問題発見・解決能力

基本的な操作（リテラシー）

プログラミング的思考
情報モラル

統計
セキュリティ

学習活動を遂行する上で必要となるもの

代表項目における小中高の接続

小学校
中学校

プログラミング体験
算数（多角形），理科（電気）
問題解決のため計測・制御，ネット＆双方向

高等学校

情報Ⅰ

問題解決のためモデル化・シミュレーション

情報Ⅱ

情報システム

統計関連
統計的な考え方を養う
簡単な統計
データの活用（数学Ⅰと連携）
データサイエンス（数学Ｂと連携）「新しい情報科を考える準備をしよう」（文部科学省）より抜粋

情報Ⅰ(1)情報社会の問題解決
情報に関する法規や制度，情報セキュリティの重要性，情報社会における個人の責任及び情報モラル

法規・制度

情報モラル

情報デザイン

情報セキュリティ(2) コミュニケーションと情報デザイン

情報デザインが人や社会に果たしている役割の理解，表現する技能(3) コンピュータとプログラミング

モデル化・シミュレーション

コンピュータや外部装置の仕組みや特徴，コンピュータでの情報の内部表現と計算に関する限界

プログラミング

アルゴリズムを表現する手段，プログラミング，モデル化する方法，シミュレーション(4) 情報通信ネットワークとデータの利用

情報通信ネットワークの仕組みや構成要素，プロトコルの役割及び情報セキュリティを確保するための方法や技術

情報通信ネットワーク

データを蓄積，管理，提供する方法，情報通信ネットワークを介して情報システムがサービスを提供する仕組みと特徴

データサイエンス

情報Ⅱ(1)情報社会の進展と情報技術

歴史

人工知能

情報技術の発展の歴史を踏まえた情報社会の進展，コミュニケーションの多様化(2) コミュニケーションとコンテンツ
多様なコミュニケーションの形態とメディアの特性との関係
文字，音声，静止画，動画などを組み合わせたコンテンツを制作する
コンテンツを様々な手段で適切かつ効果的に社会に発信する方法

コンテンツ制作

(3) 情報とデータサイエンス

モデル化・シミュレーション
データサイエンス

ビッグデータの活用，目的に応じた適切なデータの収集や整理，整形する技能
データに基づく現象のモデル化やデータの処理を行い解釈・表現する方法(4) 情報システムとプログラミング

情報システムプログラミング

情報セキュリティ

情報技術の発展による人の知的活動への影響

情報システムにおける，情報の流れや処理の仕組み，情報セキュリティを確保する方法や技術
情報システムの設計を表記する方法，設計，実装，テスト，運用等のソフトウェア開発のプロセスとプロジェクト・マネジメント，情報システムを構成するプログラムを制作する方法(5) 情報と情報技術を活用した問題発見・解決の探究

問題発見・解決の探究

情報と情報技術を活用して問題を発見・解決する活動を通して，新たな価値の創造を目指し，情報と情報技術を適切かつ効果的に活用する資質・能力を高めることができるよう指導する

情報Ⅰと情報Ⅱにおける「データの活用」の違い
統計分析
データ
データベース

情報Ⅰ

情報Ⅱ

統計指標（分散，標準偏差，相関係数）検定の考え方など

推測（標本調査，母集団）
仮説検定の方法など
重回帰分析，クラスタリング
モデル化と予想，評価

クロス集計，単回帰分析
モデル化と予想
量的，質的尺度水準（名義，順序，間隔，比例）
外れ値，欠損値
収集，蓄積，提供の方法

ビッグデータ
データの信頼性
データを扱うプログラミング

いままでの情報科でやっていたこと
単純データを表に整理 → 合計，平均などの関数（統計） → グラフ化（分析）「新しい情報科を考える準備をしよう」（文部科学省）より抜粋

高等学校における問題発見・解決学習
問題発見
ブレーンストーミング，マインドマップ

情報収集

KJ法

作表，グラフ

整理・視覚化

統計手法

分析・解決案

Excelを利用することが多い学校によってはPythonを使うこともある

解決策実行

問題解決

フィードバックは省いています統計学を知っていると問題を分析しやすい「しやすい」以前の話で「なぜそれをするの？」
が理解できていない統計は，ただ数字を並べて公式を使って計算する難しい学習項目という印象
情報の授業でも，すぐ計算させたがる先生が多い（作業時間が多いと楽だから）
意味ある作業に思えないと苦痛に感じる
目的・目標がわからず，ノルマを達成するための作業

子どもたちは わからない
なぜ文章は構造で書くのか（章・節・項）
なぜ箇条書きするのか（整理）なぜ表にするのか（比較，予測）なぜグラフにするのか（視覚化）

知ってるよ！ 出来るよ！ でも，それが何なの？

わかってほしいことと（深く）わからなくてもいいことExcelで合計を計算させるのに，ガウスや公式のことなど知らなくても関数名と引数を知っていれば答えが得られるのと同じ（ブラックボックスでもよい）大切なのは，「なぜその範囲の合計を出さなければならないのか」作業する本質を理解すること

数学における問題解決問題例（事例）を帰納的に考察しながらも，結局は過去（既習）の数学的知識や考え方を用いて演繹的に解決する基本的に答えは１つ

教科「情報」や社会における問題解決（企業）

問題例（事例）に対して原因をさかのぼって多数の事例を集め，共通するルールを抽出する帰納的な解決を目指す答えは１つとは限らない（状況で選択しうる）

社会（企業）における問題解決手法
事故ゼロ，無欠陥ZD運動（ゼロディフェクト）
品質改善，工程改善
PDCAサイクル企業の花形は営業や製造～改善結果がすぐに数値で見える～

人事や総務，事務や研究開発部門，教育分野にまで用いることができるのがQCサークル

QC：Quality Control（Circle）
日本では「小集団改善活動」
職場で自主的に製品やサービスの質の管理や改善に，小集団で取り組む活動「ＱＣ検定」という資格試験もあるが，製造分野が主のもの

多くの企業における職場の現実
企業の場合は上からのお達し
例「コスト削減せよ！」「売上UP！」•トップダウン
教育界でも「平均点向上」「挨拶100％」のような曖昧なスローガンによるトップダウンが多い通常のプロジェクトはトップダウン
経営者目線で問題点を現場解決させるそうでない場合も，むりやり集めたメンバーに問題提起させて進めるタスクフォースだの，ソリューションチームだの…

ＱＣサークルは現場からのボトムアップ
同じ空間（事務所），同じ勤務内容
同じ問題意識を持ちやすい互いが共通に感じる問題を解決する活動
ただ，「なんとなく，こうした方が良いと思う」では誰も説得できない改善活動したけど「どうよくなったかの数値化が難しい」

QCサークルのメリット
現場の人たちが理想と現実を比較•問題点を洗い出して提案•ボトムアップ• 科学的な分析によって問題解決に迫れる• 改善前と自分たちが行った改善後の比較を定量的なもので提示することができる

ＱＣサークルで取り上げられる題材

なんとなく不満，なんとなく困った
屋上の手すりが錆びている

筆箱を忘れた時の貸し出しが欲しい

年々，新入生が減少
部活が厳しい男子更衣室が無い
部活のボールが近所の民家に飛び込む

窓際と廊下側の気温が極端
男子トイレが汚い
教室が暗い

行事が少ないたまに盗難がある

持ち主不明の落とし物が増加

プールが使える期間が短い

裏門が開いていないと駅まで遠回り

どこから手を付けるのか，どう解決に導くのかわからない

ＱＣサークルで取り上げられる題材対応せざるを得ない状況（文化祭の例）
本校生徒によるアンケートからの不満点・苦情・トラブル

来場者アンケートからの不満点・苦情・トラブル
休憩場所が無い
混んでいて入れなかった

人気のある出し物に人が集中

どこに何があるか解りづらい
女子トイレが少ない

どこに何があるか解りづらい

スタッフの手が足りない入場者数が減少傾向

アナウンスする人がいない

文化祭実行委員によるミーティング結果

問題は認識できても，すべてを解決するのは不可能

学校で行うＱＣサークル活動それぞれの部署（担当やクラス，学年など）が
それぞれの不満点を解消すべく
小さな単位で改善活動をする高等学校の教科書としては東京書籍「情報Ⅱ」に活用編として見開きで説明されています

図やグラフは何のために作られ，何に向いているのかをわかっていない
高校生が多いという現実に対して
時系列は折れ線，割合は円（学習内容）
ＱＣ７つ道具のグラフや図には明確な目的がある

ＱＣ ７つ道具パレート図特性要因図層別（グラフ）ヒストグラム
散布図
管理図
チェックシート問題が発生している原因を探るツール
問題解決後の評価・確認のツール

問題が発生している原因を探るツール

パレート図
原因を分類して視覚化，優先順位を付ける（件） 80100（％）

9070806070506050404030302020101000

原因１文化祭アンケート・低評価数

原因２

原因３

原因４

原因５

原因６

原因７

棒と折れ線の２軸グラフの活用を実感する

問題が発生している原因を探るツール

特性要因図（フィッシュボーンチャート）
原因と結果の関係をつなげて整理したもの
会議議事録等からの視覚化

環境
周りに何も無い

意識が低い

実行委員に１年生が多い

経験不足
ノウハウ不足戦略の欠如

現場
コミュニケーション不足

会議不足

来場者ダウン

駅から遠い

人

目標が不明

手本が無い

手段
図解で要因解析の手がかりを得る

問題が発生している原因を探るツール

層別グラフ
特徴（尺度）によってグループ分けしたグラフ
１年生

３年生
70%

50%
45%

同じ視点で比較して問題を発見する
大切さを知る

60%

40%
50%

35%
30%

40%

25%
30%

20%
15%

20%

10%

単なるグラフ
全般をツールとして紹介していることもある

10%

5%
0%

0%
体育館

グラウンド

校内

体育館

グラウンド

校内

同じ視点からグラフ化し比較することで偏りや問題点を見つける（グラフの役立ちを実感）

問題が発生している原因を探るツール

ヒストグラム
一定区間で分けたデータの棒グラフ（人）
300
単なる棒グラフのように見えて実は考え方が異なることを知る

250
200
150
100
500
9歳以下

10～19歳20～29歳30～39歳40～49歳50～59歳

60歳以上

データのバラツキや偏りを把握する（区間という考え方を知る）

問題解決後の評価・確認のツール

チェックシート
問題解決したか漏れがないかチェックする
区分

什器

机
教室内備品 椅子
暗幕
長机
パイプ椅子
プロジェクター
教室外備品
スクリーン
パソコン
DVDプレーヤー
得点掲示板
体育館備品
長机

現状
36
36
0
-

必要数
20
7
1
40
1
10
1
00

＋－ 買増数 チェック
16０
☑
29０
☑
-1２
☑
-4６
☑
0３
☑
-1２
☑
-1２
☑
0０
☑
-1０
□
0０
□
0０□

点検・確認に表を活用する「事前」に使う場合にはデータ収集の漏れチェックなどに使う

問題解決後の評価・確認のツール

管理図

注目するデータの安定度合いを見る

（人）
1000

上方管理限界（ＵＣＬ）

900

800

中心線（ＣＬ）

700

600

500

400

下方管理限界（ＬＣＬ）

300

200
9時

10時

閑古鳥からキャパオーバーまで

11時

12時

13時

14時

15時

本来は品質の安定状態を見るもの

問題解決後の評価・確認のツール

散布図
相関関係を見るグラフ

（人）60
5040

スタッフ数

30

20

10

0
200

300

400

500

600

700

（人）

800

入場者数

スタッフの増員はある程度の入場者数増加に関係するが，限界もある関係ありそうな２つの特性と要因，要因同士を対にして視覚化したもの

ツールを「使う」前提があることで考え方と計画の組み立てが明確になる
何を「問題」とすべきか
どう分析するか（何で分析するか）
どう対策を立てるか
実施後どう評価するか身近に発見した問題に対して統計の手法（ＱＣサークル）を手段として使って解決していくいままでの教育は「手法の習得」が突出
教科「情報」でも物理シミュレーションやモンテカルロ法など，「それが出来て何なの？」「何が面白いの？」
素直な生徒の反応（モチベーション・ゼロ）
せめて，RESAS使えば地域経済の実データで分析できるのに…… https://resas.go.jp/

すべての道具を使うわけでは無いが問題解決のツールとして目的別に利用し問題点を見つけ，改善提案を行う活きた統計手法の使い方の実践
教科書に載っている架空の身近で無い問題解決はやる気にならない
教科書の中には良い例が載っているものもありますが……

現実の問題に適用することで実際の改善を体験できる可能性も生徒会を通じて学校に申し入れを行う
文化祭実行委員会に提案をする
保護者会やPTAに陳情書を送る

生徒側による問題解決提案（ボトムアップ）ＱＣサークルで使われるツールは統計と密接な関係にあることを知る
より高度な分析は？
よりわかりやすい手法は？
どの考え方（公式）は何の分析に役立つ？
必要性を感じて初めて深い学び（探究）に繋がっていく（参考） 新ＱＣ ７つ道具
親和図法
連関図法
系統図法
マトリックス図法
アローダイヤグラム法
PDPC法マトリックスデータ解析法

問題解決をするにはＱＣサークルが有効であるという認識ツール（統計手法）を使うと問題が明らかになるツールを使うと定量的な根拠になる
そのためにはＩＣＴ機器が有効情報活用能力が問われる

意義ある協働学習としてのＱＣサークル
情報モラル

基本的な操作（リテラシー）

プログラミング的思考

ＱＣ
情報活用能力サークル
セキュリティ
統計