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1. はじめにDMAIC法（Define:定義、Measure:測定、Analyze:分析、Improve:改善、Control:管理）として知られているリーンシックスシグマは、最初に⽶モトローラによって提唱され、⽋陥の削減、業務プ
ロセスの改善、その他の戦略的な経営計画などの⽬標成果を達成するために、プロジェクトで実践されるプロセスと⼀連のツールで構成される継続的改善のための⽅法論です。
•

リーンシックスシグマとはリーンシックスシグマは、体系的にムダを排除し、バラツキを減らすことによって、組織パフォ

ーマンスを向上させるためにチーム活動を⾏う⽅法論です。リーン⽣産/リーン⼿法とシックスシ
グマを組み合わせて、8つのムダ（不良を作る（直す）、作りすぎ、⼿待ち、⾮活⽤⼈材、運搬、在庫、動作、加⼯1. ）を削減します。
リーンシックスシグマは、業務プロセスの⽋陥やムダを減らし、組織⽂化全体の枠組みを変⾰するために使われます。経営者はリーンシックスシグマの導⼊を通じて、社員や管理職がプロセスの最適化を通じた成⻑と継続的改善にフォーカスした考え⽅に変わることを期待しています。この組
織⾵⼟改⾰によって、経営効率を最⼤化し、収益性向上を⽬指します。1•

なぜリーンシックスシグマ資格認定を得ることが重要なのでしょうか？
リーンシックスシグマ資格認定を得ることは、単なる⽤語知識の理解ではなく、リーンシックス

シグマ⽅法論に関する受験者の習熟度を証明してくれます。これは受験者がプロジェクトチームに
おいて、IASSC認定イエローベルト（ICYB）、IASSC認定グリーンベルト（ICGB）、IASSC認定
ブラックベルト（ICBB）の役割を担うためにふさわしい⼈材であることを経営者に対して⽰すことにほかなりません。
初⼼者でも経験豊富なベテランでも、この資格は、チームメンバーのモチベーションを⾼め、チームをリードするために⼤きな優位性があることを意味します。リーンシックスシグマ資格認定を取得すれば、⽋陥の削減、業務プロセスの改善、その他の戦略的な経営計画などの⽬標成果を達成するために、必要⼗分なスキルを持っていることをアピールできます。

1.1. リーンシックスシグマ資格制度
リーンシックスシグマ資格制度は、次のような構成となっています。
• IASSC認定リーンシックスシグマ イエローベルト（ICYB）：16時間のトレーニング

1

出典: https://en.wikipedia.org/wiki/Lean_Six_Sigma©2021 PeopleCert | All rights reserved
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受験者は、リーンシックスシグマに関する基礎的な必須知識と定義（Define）フェーズ、測定（Measure）フェーズ、管理（Control）フェーズで求められる能⼒を有し、リーンシックスシ
グマの基本的な考え⽅に対して⼗分な理解を持っています。
• IASSC認定リーンシックスシグマ グリーンベルト（ICGB）：80時間のトレーニング
受験者は、リーンシックスシグマに関する⾼度な知識と深い理解を持ち、定義（Define）フェーズ、測定（Measure）フェーズ、分析（Analyze）フェーズ、改善（Improve）フェーズ、管理（Control）フェーズで求められる能⼒を有し、リーンシックスシグマの詳細の考え⽅や分析
ツールについて⼗分な理解を持っています。
• IASSC認定リーンシックスシグマ ブラックベルト（ICBB）：120時間のトレーニング
受験者は、リーンシックスシグマに関する⾮常に⾼度な知識と深い理解を持ち、定義（Define）フェーズ、測定（Measure）フェーズ、分析（Analyze）フェーズ、改善（Improve）フェー
ズ、管理（Control）フェーズで求められる⼗分な能⼒を有し、リーンシックスシグマのすべての考え⽅や分析ツールについて⼗分な理解を持っています。
PeopleCert IASSC認定リーンシックスシグマブラックベルト資格は、受験者がリーンシックス
シグマに関する理解とスキルを習得するために必要な基礎から⾼度な知識までをカバーしています。
これらのスキルの基礎となる知識体系は、PeopleCertがATO（Accredited Training Organization：
認定教育機関）に提供した公式コースウェアで紹介しています。コースのシラバスの主な⽬的は、リーンシックスシグマに携わる⼈々の認定に必要な基本事項を紹介することです。シラバスは、この資格に関する学習によって得られる成果を⽂書化し、これらの成果が特定の資格レベルで達成されていることを証明するために、受験者が満たすべき要件を解説しています。

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2. IASSC認定リーンシックスシグマ ブラックベルト（ICBB）
2.1. IASSC認定リーンシックスシグマ ブラックベルト（ICBB）試験の⽬的
この資格試験の⽬的は、受験者が知識、理解、応⽤、分析、評価、創造の認知レベルにおいてリーンシックスシグマに精通し、⾼度なレベルの熟練度でリーンシックスシグマを導⼊、実⾏、解釈、適⽤できることを確認することです。

2.2. 対象となる受験者
この資格は、PeopleCertが提供するIASSC認定リーンシックスシグマ資格制度の第3レベルにあり、リーンシックスシグマの⾼度な専⾨家になることを⽬的とし、その受験者にはリーンシックスシ
グマの⽤語、原則、ツール、実践に関する⼗分な知識と理解を持ち、その⽅法論を効果的かつ⼗分に応⽤し、分析し、評価し、創造できるスキルを持つことを証明することが求められます。この資格は、個⼈的に資格認定を求める受験者にも対応しています。
この資格は、資格保有者にとって必要なすべてのレベルの知識を提供し、さまざまなツールを使いこなせることとリーンシックスシグマを完全に理解していることを証明します。

3. 学習⽬標
この資格レベルでは、受験者はリーンシックスシグマで使⽤される⾼度な概念、原則、ツールとシックスシグマの哲学と原則（⽀援システムとツールを含む）、DMAIC法の概要の理解を求められます。
IASSC認定リーンシックスシグマブラックベルトの資格保有者は、次に⽰すようなリーンシック
スシグマの知識と理解と応⽤⼒を実証することができます•

シックスシグマの基本

•

リーン⼿法

•

DMAIC法•シックスシグマで⽤いる統計分析•

正規/⾮正規データを⽤いた仮説検定、単回帰/重回帰分析、完全/⼀部実施要因実験計画法などの⾼度な統計分析⼿法•

リーンによる管理、統計的プロセス管理（SPC）、シックスシグマ管理計画

3.1. 資格スキームレベル©2021 PeopleCert | All rights reserved
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上記の学習⽬標を通して、受験者は以下に⽰したフェーズに関連する知識とスキルを実証します。
主要トピック
定義（Define）フェーズ
測定（Measure）フェーズ
分析（Analyze）フェーズ
改善（Improve）フェーズ
管理（Control）フェーズ

4. PeopleCert IASSC認定リーンシックスシグマブラックベルト試験
PeopleCert IASSC認定リーンシックスシグマブラックベルト試験では、異なるレベルにおける学習のための参照⼿段としてブルームの教育⽬標分類学（ブルーム・タキソノミー2001改訂版）モデ
ルの認知的領域の6つの分類2に焦点を当てています。
•

記憶

•

理解

•

応⽤

•

分析

•

評価

•

創造

PeopleCert IASSC認定リーンシックスシグマブラックベルト試験では、創造までの学習段階をターゲットにして設計されています。

4.1. アセスメント⽅法
PeopleCert IASSC認定リーンシックスシグマブラックベルト試験に⽤いるアセスメントでは、記憶、理解、応⽤、分析、評価、創造の6つの認知的領域すべてに焦点を当てています。これらは、最も単純なものから最も複雑なものまで以下のように⽰されます。
• 記憶: ⽤語、定義、事実、アイデア、材料、パターン、順序、⽅法、原則などを思い出すか、あるいは認識する。
• 理解: 説明⽂、通知、報告書、表、図、指⽰、規定などを読み、理解する• 応⽤: アイデア、⼿順、⽅法、数式、原則、理論などを使⽤するタイミングと⽅法を知る• 分析: 情報を構成要素に分解し、互いの関係とそれらの構成⽅法を認識し、複雑なシナリオ
2

ブルームの分類学では、6段階の学習の認知的領域(記憶、理解、応⽤、分析、評価、創造)を定義し、順番にかつ累積的に、単純な認知段階から複雑な認知段階に移ります。
６番⽬の学習段階を達成するには、前の5つの段階が習得されていることを確認する必要があります。
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上記の認知的領域の分類に対応した評価内容を⽤いるため、このアセスメントにはこれらの学習成果が組み込まれています。

4.2. 受験基準とトレーニング要件
この試験では、公式の受験基準やトレーニング要件はありません。
PeopleCert IASSC認定リーンシックスシグマブラックベルト試験の受験資格を得るには、受験者
は基本的なリーンシックスシグマの⽤語、原則、プロセス、実践、ツールについての⾼度な知識と理解を⽰し、その⽅法論を使うための応⽤⼒、分析⼒、評価⼒、創造⼒を⽰さなくてはなりません。そのため、PeopleCert認定トレーニングパートナーによる認定トレーニングを受講することを推奨します。

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4.3. 試験の実施⽅法
リーンシックスシグマブラックベルト試験の実施⽅法の詳細は、以下の表のとおりです。

実施⽅法
出題形式

コンピュータ （オンライン監督付きまたは教室）
多岐選択式 150問

各設問に1点ずつ配点されます。
試験時間

4時間（240分）

⺟国語以外で受験する場合や障害を持つ受験者の場合は、60分の追加時間が認められています。
合格基準
試験監督

70% (150 問中 105問正解)あり

在室の監督員またはオンライン監督です。
参考資料の持ち込み

禁⽌

試験中に使⽤できるのは、試験とともに提供される参照⽤資料のみです。必要な数式と図表はすべてここに記載されてい
ます。
受験資格

なし

成績優秀者への対応

適⽤なし

認定の有効期間3年間（有効期間を延⻑するためには再受験が必要）

試験問題は、以下の仕様に基づいて定期的に更新される問題テストバンク(QTB：Question Test
Bank)から抽出した問題セットから出題されます。各設問は、問題セット間で同等に使⽤されます。１つの問題セットの試験の難易度は、他の問題セットの試験の難易度と同じです。受験者が複数回受験した場合でも、同じ問題セットが割り当てられることはありません。

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5. シラバスの詳細
シラバスは、⼤項⽬の分類とそれを細分化したセクションから構成されており、各セクションに
は1桁のセクション番号が付いています。合計120時間の認定トレーニングを受けることを推奨しま
す。

カテゴリ
トピック
1.1 シックスシ
1.0 定義（Define）フ グマの基本
ェーズ

1.2 シックスシ
グマの基礎

セクション
1.1.1

シックスシグマの意味

1.1.2
1.1.3
1.1.4
1.1.5
1.1.6
1.2.1

シックスシグマの歴史と継続的改善
リーンシックスシグマプロジェクトの成果物
問題解決の重要な考え⽅ Y = f(x)
顧客の声、企業の声、従業員の声
シックスシグマにおける役割と責任プロセスの定義

1.2.2
1.2.3

品質に対する重要な特性 （CTQ:Critical to Quality）
低品質による損失コスト （COPQ:Cost of Poor
Quality）
パレート分析（80:20 の法則）
シックスシグマで⽤いる基本的なメトリック（指標）：DPU(Defects per Unit)、DPMO(Defects per million
Opportunity)、FTY(First Throughput Yield：初回歩留
まり、直⾏率)、RTY(Rolled Throughput Yield：累積ス
ループット歩留まり)サイクルタイムを含む。これらの指標の導出⽅法。
ビジネスケースとプロジェクトチャーターの作成

1.2.4
1.2.5

1.3 リーンシッ
クスシグマプロ
ジェクトテーマの選定

1.4 リーン⼿法

1.3.1

1.3.2
1.3.3
1.4.1
1.4.2
1.4.3
1.4.4
1.4.5

2.1 プロセスの2.0 測定（Measure） 定義
フェーズ

2.1.1

2.1.2

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知識/作業項⽬

プロジェクトメトリックの設定
財務的評価と成果の獲得
リーンについての理解
リーンの歴史リーンとシックスシグマ
7 つのムダ：「作りすぎ」「不良を作る（直す）」「在庫」「動作」「加⼯」「運搬」「⼿待ち」5S：整理（Sort）、整頓（Straighten, Set in Order）、
清掃（Shine）、清潔（Standardize）、しつけ（Sustain）
特性要因図（フィッシュボーンダイヤグラム）

プロセスマッピング、SIPOC（Supplier, Input,
Process, Output, Customer）、バリューストリームマップ（VSM）

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カテゴリ

トピック

2.2 シックスシ
グマで⽤いる統計分析

2.3 測定系の検証（MSA）

2.4 プロセス能⼒

3.0 分析
（Analyze）
フェーズ

3.1 バラツキの種類

3.2 推計統計

3.3 仮説検定

3.4 正規データを⽤いた仮説検定3.5 ⾮正規データを⽤いた仮説検定

セクション

知識/作業項⽬

2.1.3
2.1.4
2.2.1

X-Y ダイアグラム
故障モード影響分析(FMEA)
基本統計

2.2.2
2.2.3
2.2.4
2.3.1

記述統計
正規分布と正規性
グラフ分析
精度、正確さ

2.3.2
2.3.3
2.3.4
2.4.1

バイアス、直線性、安定性
Gage R&R 法
変数データと属性データの MSA
プロセス能⼒分析

2.4.2
2.4.3
2.4.4
3.1.1

プロセスの安定性
属性・離散データで扱うプロセス能⼒
モニタリングのテクニック
マルチバリチャート

3.1.2
3.2.1
3.2.2
3.2.3
3.3.1
3.3.2
3.3.3
3.3.4
3.4.1

分布の種類
推計統計について
サンプリングのテクニックと⽤法
中央極限定理仮説検定の⼀般的な概念と⽬標
仮説検定の重要性：現実的な解と統計的な解
α リスク、β リスク（第 1 種の過誤、第 2 種の過誤）
仮説検定の種類
1 サンプルおよび 2 サンプル t 検定

3.4.2
3.4.3

1 サンプルの分散
⼀元配置分散分析：等分散検定、正規性検定、サンプル
サイズ計算、検定の実施と結果の解釈を含む。
マン・ホイットニーの U 検定（Mann-Whitney U test）

3.5.1

3.5.2
3.5.3
3.5.4
3.5.5
3.5.6
3.5.7
3.5.8

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クラスカル-ウオリス検定（Kruskal-Wallis Test）
Mood の中央値検定
フリードマン検定（Friedman Test）
1 サンプル符号検定
1 サンプルウィルコクソン検定
1 サンプルおよび 2 サンプル⽐率検定
カイ⼆乗検定（分割表）：等分散検定、正規性検定、サンプルサイズ計算、検定の実施と結果の解釈を含む。

ページ10 の21

カテゴリ
4.0 改善（Improve）
フェーズ

トピック
4.1 単回帰分析

4.2 重回帰分析

4.3 実験計画法

4.4 完全実施要
因計画

4.5 ⼀部実施要
因計画

5.0 管理（Control）
フェーズ

5.1 リーンによる管理

5.2 統計的プロ
セス管理（管理
図）

セクション
相関分析

4.1.2
4.1.3
4.2.1
4.2.2
4.2.3
4.2.4
4.2.5
4.3.1
4.3.2
4.3.3
4.4.1

回帰式
残差分析
⾮線形回帰分析
重回帰分析
信頼区間と予測区間
残差分析
データ変換：ボックスコックス変換
実験の⽬的
実験⽅法
実験設計に関する考慮事項
2 ⽔準の完全実施要因計画

4.4.2
4.4.3
4.4.4
4.5.1

線形および⼆次近似モデル
直交平衡実験計画
モデルの適合と診断、および中⼼点
実験の計画

4.5.2
4.5.3
5.1.1

交絡
実験のレゾリューション（分解能）
5S による管理

5.1.2
5.1.3
5.2.1

カンバン⽅式
ポカヨケ
管理図のためのデータ収集

5.2.2
5.2.3
5.2.4
5.2.5
5.2.6
5.2.7
5.2.8
5.2.9

I-MR チャート
Xbar-R チャート
U チャートP チャートNP チャート
Xbar-S チャート
CuSum チャート
EWMA（Exponentially Weighted Moving Average）チャート
コントロール⽅法
管理図の構造サブグループのサイズ、変動の影響、サンプリングの頻度
中⼼線と管理限界線の決め⽅
損益分析

5.2.105.2.11
5.2.12

5.3 シックスシ
グマによる管理
計画

知識/作業項⽬

4.1.1

5.2.135.3.1©2021 PeopleCert | All rights reserved
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カテゴリ

トピック

セクション
5.3.2
5.3.3

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知識/作業項⽬
管理計画の要素対応計画の要素

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6. 出題⽐率
リーンシックスシグマ ブラックベルト試験は、以下の5つのセクションで構成されています。

カテゴリ

内容

出題⽐率(%)

1

定義（Define）フェーズ

13.5%

2

測定（Measure）フェーズ

21.5%

3

分析（Analyze）フェーズ

26.5%

4

改善（Improve）フェーズ

16.5%

5

管理（Control）フェーズ

22.0%

計

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100.0%

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7. 参考情報
1. Bass, Issa. Lean Six Sigma Using SigmaXL and Minitab. New York: McGraw Hill
Education, 2009 (ISBN13: 978-0071621304).
2. Breyfogle, Forrest W. III. Lean Six Sigma: A Handbook and Solutions Manual for Green
Belt, Black Belt and Master Black Belt Process Improvement Projects 2-book Bundle.
Florida, US: Citius Publishing, 2015 (ISBN13: 978-0982923177)
3. Brook, Quentin. Lean Six Sigma and Minitab (6th Edition): The Complete Toolbox Guide
for Business Improvement. London, UK: OPEX Resources Ltd, 2020. (ISBN-13: 9780995789920)
4. George, Michael L., John Maxey, David Rowlands and Mark Price. The Lean Six Sigma
Pocket Toolbook: A Quick Reference Guide to 100 Tools for Improving Quality and Speed.
New York: McGraw Hill, 2004 (ISBN13: 978-0071441193).
5. Morgan, John. Lean Six Signa for Dummies, 3rd Edition. Official Open Source Six Sigma
Courseware (Yellow, Green, Black Belt courseware available, Minitab or Sigma XL
versions). US: For Dummies, 2015 (ISBN013: 978-1119067351).
6. Minitab User Manual. https://www.minitab.com/en-us/support/documents/
7. Pyzdek, Thomas and Paul Keller. The Six Sigma Handbook, 5E 5th Edition. New York:
McGraw Hill, 2018 (ISBN13: 978-1260121827).
8. SigmaXL User Manual.
https://www.sigmaxl.com/PDFs/SigmaXL_Version_6.1_Workbook.pdf
9. Sye, George Lee. SigmaXL Statistical Analysis Handbook: A Guide to the Use of SigmaXL
for Lean Six Sigma Professionals. Australia: Soarent Publishing, 2012 (Kindle Edition,
ASIN B009XXC9CM)
10. Turner, James. Lean Six Sigma: 3 Books in 1 - The Ultimate Beginner's, Intermediate &Advanced Guide to Learn Lean Six Sigma Step by Step. Nelly B.L. International
Consulting Ltd., 2020 (ISBN13: 978-1647711030).

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8. ⽤語集（50⾳順）
⽤語

定義

5S

継続的改善に貢献する重要なリーンシックスシグマによるムダ排除の⽅法。この⽅法論は、⽇本で開発され、トヨタで積極的に使われた。5S
は、作業現場を効果的に改善することに焦点を当てた⽅法である。5S の⽅法論の起源は製造であるが、ソフトウェア開発、情報管理、その他の分野にも応⽤できる。この⽅法は、整理（Sort）、整頓（Straighten, Set in
Order）、清掃（Shine）、清潔（Standardize）、しつけ（Sustain）の 5本柱に基づいている。

6M

特性要因図（⽯川ダイヤグラム）で⽤いられる典型的な原因分類：6M とは Machines, Methods, Material, Manpower, Measurement, Mother
Nature。しばしば Management を含めて、7M として使われることもある。

AIAG（Automotive Industry
Action Group）

AIAG（全⽶⾃動⾞産業協会）は、⾃動⾞産業において利害関係を持つ⾃動⾞販売会社、あらゆる規模の部品サプライヤー、⾃動⾞メーカー、部品メ
ーカー、関連サービス会社、学術関係者、政府関係者などの専⾨家が協⼒して、国際標準の開発とビジネス慣⾏の実務的な調和を通じて業界プロセスの合理化を⽬的とした⾮営利団体。

CLT「中央極限定理」を参照。

DMAIC（ディーマイ

リーンシックスシグマでビジネスプロセスの品質向上を達成するために使⽤する 5 フェーズからなる⽅法論。DMAIC とは、定義（Define）、測定（Measure）、分析（Analyze）、改善（Improve）、管理（Control）を
表す。

ク）

DPMO

リーンシックスシグマのプロセス能⼒指標の⼀つ。DPMO（Defect Per
Million Opportunity）とは 100 万回の（プロセス実施）機会あたりの⽋陥数を表す。ここでの⽋陥の発⽣機会は、不良品の発⽣機会ではないことに注意。短期的な不良率がシックスシグマ（6σ）レベルで実⾏されるプロ
セス能⼒は、100 万回あたり 3.4 回の⽋陥を⽣むことに相当する。
DPMO=DPO x 1,000,000

DPO

リーンシックスシグマのプロセス能⼒指標の⼀つ。DPO （Defect Per
Opportunity）は、（プロセス実施）機会あたりの⽋陥数を表す。ここでの⽋陥の発⽣機会は、不良品の発⽣機会ではないことに注意。DPO=⽋陥
数 / (製品数 x ⽋陥発⽣機会数)

DPU

リーンシックスシグマのプロセス能⼒指標の⼀つ。DPU（Defect Per
Unit）ユニットあたりの⽋陥数の平均値を表す。⽋陥は不良品とは異なる（例えば、ネジ回しの不良品は複数の（種類の）⽋陥を持つことがある）。DPU=⽋陥数/製品数。例えば、10 本のネジ回しのうち 7 本が不良品で 25 カ所の⽋陥がある場合には、DPU=25/10=2.5

IASSC（International
Association for Six
Sigma Certification）

IASSC（シックスシグマ国際認定協会）は、リーンシックスシグマの資格認定としてイエローベルト、グリーンベルト、ブラックベルトを提供す
る。

ICBB

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⽤語

定義

ICGB

IASSC 認定リーンシックスシグマグリーンベルト

ICYB

IASSC 認定リーンシックスシグマイエローベルト

NIST（National Institute ofStandards and Technology）

NIST（⽶国標準技術研究所）は、産業界と協⼒して技術、測定法、国家標準を開発し、管轄する機関。

QC7 つ道具⽯川薫が定義した品質管理に使⽤される 7 つのグラフィカルツール。基本
的な QC7 つ道具は、特性要因図（⽯川ダイヤグラム、⿂⾻図）、チェックシート、管理図、ヒストグラム、パレート図、散布図、層別を含む。

イエローベルト(YB)

リーンシックスシグマプロジェクトを実⾏するグリーンベルトやブラック
ベルトを⽀援するチームメンバー。LSS YB は、リーンシックスシグマの⽅法論に関する深い知識は必要としないが、成功のために重要なプロジェ
クトタスクに関与する可能性がある。

改⾰ (Kaikaku)

ムダ排除をターゲットにした抜本的なプロセス改善によってリーン⽣産を実現することを表す。改⾰は継続的改善を意味する「改善」とは異なり、画期的なブレイクスルーを⽬指す。

改善 (Kaizen)

リーン⽣産とリーンシックスシグマの重要なコンセプトで、品質向上のための継続的改善システムを表す。段階的な（業務プロセスの）変更が⽇常的に⾏われ、⻑期間にわたって持続されることにより、⼤幅な改善が実現できる。

グリーンベルト（GB）

リーンシックスシグマプロジェクトを実施する際にブラックベルトとマス
ターブラックベルトを⽀援する役割。LSS GB は、パートタイムでリーン
シックスシグマプロジェクトに携わる。彼らはリーンシックスシグマ⼿法
をしっかりと理解するために、データ収集と統計分析のトレーニングを受
ける。

経営幹部

トップマネジメントの経営メンバー。彼らはリーンシックスシグマ活動のためのリソースを割り当てる。リーンシックスシグマプロジェクトの成功実現には、経営幹部の強⼒な⽀援が不可⽋。リーンシックスシグマプロジ
ェクトが組織の⽂化や⽬指す⽅向に合致するよう意思決定する役割。

⽋陥（Defect）

製品（ユニット） が顧客要件に適合しない事象または故障。

最頻値

データサンプル内で最も頻繁に発⽣する数値を表す中⼼化傾向の指標。データが「1,1,3,4,5,8,8,8,9,9」の場合、最頻値は 8 となる。データサンプル
内に複数の最頻値がある場合もある。

シックスシグマの⽗"かつて⽶モトローラで働いていたエンジニアのビル・スミスは「シックスシグマの⽗」と呼ばれることが多い。1980 年代に彼はモトローラのCEO だったボブ・ガルビンに対して、製造プロセスの変動（バラツキ）によって引き起こされる⽋陥に着⽬することを提案した。ビル・スミスはバ
ラツキをなくすことで、⽋陥の⼤幅な低減を達成することは可能であると考えた。この⼿法によって、無駄が減り、利益が増加し、顧客満⾜度が向上した。1987 年、ボブ・ガルビンは「シックスシグマ品質プログラム」と呼ばれる⻑期的な品質向上プログラムを⽴ち上げた。

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⽤語定義

しつけ（Sustain）

5S の柱の 1 つで、良い慣⾏を制度化し、正しいやり⽅を維持することを指す。しつけはムダ排除の取り組みの継続性を確保するために重要となる。最終ゴールは、効果的な⽣産プロセスを標準化することであり、時間の経過とともにこの努⼒は効果的な作業習慣を作り、維持する。

シューハート管理図「管理図」を参照。

ジュラン三部作 (Juran
Trilogy)「品質三部作」を参照。

清潔（Standardize）

5S の柱の 1 つで、作業現場の清潔さと状態を⾼⽔準で維持するための標準的な取り組み⽅を指す。この取り組みにより、整理、整頓、清掃が正規の現場作業として割り当てられることになる。

整理（Sort）

5S の柱の 1 つで、あらゆる作業領域において頻繁に使⽤されていない材
料、⼯具、消耗品、機器を⽚付けることを指す。また「⾚札」を使⽤して、頻繁に使⽤されない⽣産⼿段にラベルを付け、それらを別の保管場所に⽚付ける。

チャンピオン

組織内にリーンシックスシグマプロジェクトの導⼊をリードする役割。リーンシックスシグマを⽤いた品質管理システムの導⼊、計画、実施、維持において上級管理職としてサポートする。チャンピオンは、組織の中級と上級幹部レベルから選ばれる。プロジェクトが直⾯する障害を除去し、プ
ロジェクトを成功させるためのリソースを確実に利⽤できるよう⽀援する。

ヒストグラム

データの出現頻度の分布を⽰すために使⽤されるグラフ。つまり、同じデータセットの中にどの値がどの頻度で発⽣しているのかを表す。ヒストグ
ラムは、⻑さが数量を⽰す縦または横の棒グラフで描く。

ブラックベルト （BB）

リーンシックスシグマプロジェクトをリードし、グリーンベルトやイエローベルトのメンター（指導）役となる。リーンシックスシグマプロジェク
トにフルタイム（100%稼働）で従事する。LSS BB は統計やリーンシック
スシグマ⼿法の専⾨家としての理解と経験を持つ。

不良品（⽋陥品）

少なくとも 1 つの⽋陥を含む製品（ユニット）。この不良品に複数の⽋陥が含まれている可能性がある。

プロセスオーナー

リーンシックスシグマプロジェクトによって改善対象となるビジネスプロ
セスを担当する責任者。プロセスオーナーは、必ずしもリーンシックスシ
グマプロジェクトに⽇常的に関与していない場合があるが、業務プロセスの定義と最終結果の検証において、重要な意思決定を⾏う。

プロセスマッピング

業務プロセスの開始、終了、ステップ、決定点などを詳述するプロセスフ
ローのグラフィカルな表現ツール。このフローチャートは、リーンシック
スシグマプロジェクトのさまざまなプロセスをマッピングするためによく
使われる。

平均値

リーンシックスシグマプロジェクトで使⽤される中⼼化傾向の指標。全データを合算し、その値をデータ数で割った値。データが「2,2,5,8,9」の場
合、その平均値は「 (2+2+5+8+9)/5=5.2 」と計算する。

ベンチマーキング

⾃社のビジネスプロセスやパフォーマンス指標を、他の先進的な組織のプ
ロセスと指標と⽐較すること。さらに改善すべき領域やシステム、プロセ
スを特定するのにも役⽴つ。

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⽤語定義

ホワイトベルト(WB)

リーンシックスシグマプロジェクトにパートタイムで参加するメンバー。
LSS WB はリーンシックスシグマ⽅法論の基礎的な理解を有する。

マスターブラックベルト（MBB）

組織のトレーナーおよびリーンシックマシグマのコンサルタントの役割。
ブラックベルトとグリーンベルトを指導する。LSS MBB は、⼤規模なリーンシックスシグマプロジェクトを検討し、提案、実施する。また彼らはチャンピオンや経営者のプロジェクトへのコミットメントを取り付け、障害を取り除く。リーンシックスシグマ品質管理システムで最⾼ランクの位
置づけ。

ムダ

リーンシックスシグマにおける重要な概念で「無駄」という⽇本語からきた⽤語。⼀般的に、資源を消費するが価値を⽣まないムダとして 7 種類が挙げられる:「作りすぎ」「⼿待ち」「運搬」「加⼯」「在庫」「動作」「不良を作る（直す）」。

ユニットあたりの⽋陥数（DPU）

製品（ユニット）あたりの平均⽋陥数を⽰すプロセス能⼒指標の 1 つ。ユニットあたりの⽋陥数 (DPU)=⽋陥数/製品（ユニット）数。

リーンシックスシグマ

シックスシグマによるプロセス改善とリーン⽣産のムダ排除で⽤いられる⼀連の⼿法とツールを組み合わせた⽅法論。

（LSS）
管理図 (Control charts)

通常リーンシックスシグマ DMAIC 法の管理（Control）フェーズで使⽤され、ビジネスプロセスが安定的な管理状態にあるかどうかを判断するために⽤いる。この管理図は W・シューハートによって提唱され、QC7 つ道
具の 1 つとなっている。管理図の有⽤性は、リーンシックスシグマの実践
者がプロセス変動の⼀般原因と特別原因を区別するのに役⽴つ。

故障モード影響分析（FMEA）

失敗するリスクを評価する⼿法の⼀つ。各故障モードとして、影響度（Severity）、発⽣頻度（Occurrence）、検出難易度（Detection）を 1 ~
10 の 10 段階で評価する。この 3 つの値（S,O,D）を掛けた RPN（Risk
Priority Number） を評点とする。FMEA とは、Failure Mode and Effects
Analysis の略。

散布図 (Scatterplot)

X 軸と Y 軸上の 2 つの変数の関係性を⽰す。データは、グラフ上に点としてプロットされる。各点の位置は、X 軸上の変数の値と Y 軸上の変数の値を組み合わせて表す。点が右肩上がり（正の相関）または右肩下がり（負の相関）を指す直線に沿っている場合、各変数に相関がある。各点の並び⽅が直線に近いほど、より強い相関関係があることを⽰す。なお散布図は相関関係を表すが、それが因果関係とは限らない。

整頓（Straighten, Set
in Order）

5S の柱の 1 つで、必要な⽣産⼿段（⼯具、材料など）を順番に並べ、必要に応じて⽣産⼯程で簡単にアクセスできることを指す。

清掃（Shine）

5S の柱の⼀つで、きちんとした安全な作業スペースを維持することを指す。清掃によって機械および設備の劣化を防ぐ。クリーンな作業スペース
で作業を⾏うことで、漏れ、振動、破損などによる機械の故障に気付く確率が⾼まる。

尖度 (Kurtosis)

データ分布の「とがり度合い」を表す。尖度はデータ分布の形状がガウス分布と⼀致するかどうかを定量化する指標。負の尖度は、より平坦な分布とみなされる。正の尖度は、より尖った分布とみなされる。

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⽤語定義

相関係数 (Correlation
coefficient )2 つの変数間の関係性の強さを記述する統計量の⼀つ。相関係数は「r」で⽰され、-1 と 1 の間で変化する。負の相関係数は逆相関を⽰す（変数 Xが増加すると応答 Y は減少し、その逆も同様）。正の相関係数は、変数の正の相関を⽰す（変数 X が増加すると Y が増加し、その逆も同様）。相関
係数 r が-1 または 1 に近い場合、相関の強さは⾼くなり、r が 0 に近づく
につれ減少する。ただし相関関係は必ずしも因果関係を意味するものではない。

中央極限定理（CLT）

この定理によれば、⺟集団の分布(正規と⾮正規)の形状に関係なく、サン
プル平均の分布は、⼗分に⼤きいサンプルサイズ(通常 30 個程度）になれば正規分布に近づく。CLT とは、Central Limit Theorem の略。

中央値

昇順または降順に並べ替えられたデータサンプル、⺟集団、または確率の中間値。中央値は、すべての値を最⼩値から最⼤値の順に並べて、中央の値を選択する（例えば、「2,2,7,8,12」の中央値は 7）。データ数が偶数の場合、中央の値は 1 つではないため、通常 2 つの中間値の平均値として定義される。

投資利益率(ROI)

リーンシックスシグマプロジェクトの効率性を評価したり、さまざまなプ
ロジェクトの効率性を⽐較するために使われる⼀般的なリーンシックスシ
グマの財務指標の⼀つ。ROI を計算するためには、プロジェクトから得られた利益 （例えば、財務的な利益、節約額、コスト回避額） を投資したコストで割り、その割合または⽐率で表す: ROI=収⼊/コスト x 100%

品質三部作 (Quality

ジョゼフ・ジュランが最初に説明した品質改善モデル。このモデルは「ジュラン三部作」とも呼ばれ、品質計画（品質基準を満たすことができるシ
ステムを提供する）、品質管理（是正措置が必要な時期を決定するために使⽤される）、品質改善（前例のないレベルのパフォーマンスへのブレイ
クスルーを⽣み出す）の 3 つのプロセスで構成される。

Trilogy)

分散分析 （ANOVA）

複数サンプルのデータグループが、同じ⺟集団か有意に異なる平均を持つ⺟集団から引き出されたものなのかどうかを統計的に⽐較するために使⽤する検定⽅法。ANOVA とは、Analysis of Variance の略。

歪度 (Skewness)

分布の⾮対称性を表す指標。右に⻑い裾を持つ分布は、正の歪みを持つ。
左に⻑い裾をもつ分布は、負の歪みを持つ。
出典: http://www.sixsigmatrainingfree.com/lean-six-sigma-term-glossary.html©2021 PeopleCert | All rights reserved
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