海外従業員に対する有効的な SQC Training について～『海外』と区分する必要性があるのだろうか？～
パナソニック株式会社
清水貴宏
２．担当する海外人材育成支援と内容

１．はじめにグローバリゼーションという言葉が一般的に私が初めて海外で品質・信頼性・統計的方法論使われるようになってから,約 30 年以上が経過しの実務指導・人材育成を行ったのは,2001 年の中ている.

国・蘇州である.

多くの日本企業が,海外に進出し,製造業におい以来,中国の様々な地域,東南アジア,最近ではヨても,海外での事業を展開している企業は多い.

ーロッパでの実務指導・人材育成を行っている.

日本のモノづくりの特徴を考えたとき,様々な項

主な内容は、統計的方法論についての座学研修と目が挙げられるだろうが,品質・信頼性・安全性と実務活用の指導である.

いう項目は『良い』項目の１つに必ず含まれると海外の開発・技術・スタッフに対する当社の統計的方法論の研修内容は,日本国内と同じ内容を考えている.
日本のモノづくりの強みである品質・信頼性・行っている.実務活用の指導も日本国内と同じ期安全性については,製造拠点が国内・海外に関係な間と内容で実施している.

く,その質を下げることはできない.

座学内容を表.2 に示す.実務活用指導の期間と内そこで,海外での製造物について品質・信頼性・容を図.1 に示す.

安全性を確保するために,多くの企業で海外従業座学研修は,①統計的方法論の具体的活用,②誤員に対する品質教育等を実施していることを立用のメカニズムと回避方法,③応用的活用の習得

林[1]が報告している.

を目的にしている.

そのような状況において,海外従業員に対する当社の統計的方法論の座学研修では,様々な方有効的な SQC training という題目で私が話すこ法論の活用を理解してもらうために,『Training』とは,聴講者にとって,あまり有益な内容がないかを行う.『活用できるための Training』を目的ともしれないが,国内・海外での品質・信頼性あるいしていることから,電卓などによる計算や用紙をは統計的方法論についての実務指導・人材育成を使った手書きによる作図はあまり行わない(※

15 年間行っている立場から,感じたことをまとめ

注：誤用に繋がる数理解説は行う).すべて,実際にてみた.

扱ってきたデータを Training で活用できる【電Panasonic Corporation
Automotive & Industrial Systems
Company子問題集】を使う.また,その解析は StatWorks な

Takahiro Shimizu

どのデータ解析ソフトウェアを活用する.
表.1 海外人材育成支援担当

年度
対象
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
製造
蘇州
技術・スタッフ
技術・スタッフ上海
中国
技術・スタッフ青島
スタッフ
無錫 技術・スタッフ
厦門 技術・スタッフ
インドネシア
技術・スタッフ
シンガポール
技術・スタッフ
スロバキア
製造
ドイツ
技術・スタッフ
国名地域

内容
統計的な分析に必要な基礎知識
統計的品質管理の重要性
統計的なデータ解析の基本的な知識(分布・期待値・分散)
統計的品質管理手法の種類と目的
１．データを比較したい
検定の基本的な考え方
計量値の検定(平均・分散 など)
計数値の検定(不良率・不良個数・欠陥数 など)
特殊な検定(異常値・正規性 など)
適正なサンプルサイズの考え方・求め方(ソフト演習)
実際の使い方(電子問題集＋ソフト演習)
２．データから全体を予測したい
推定の基本的な考え方
推定(平均・分散・工程能力・ＭＴＢＦ 等)
サンプルサイズと推定幅の関係
工程能力の区間推定とサンプルサイズの関係
実際の使い方(電子問題集＋ソフト演習)
３．結果と原因の関係を分析したい
回帰分析の基本的な考え方
回帰分析の種類と目的
単回帰分析の原理
様々な回帰母数の検定と推定(母回帰式・データの区間推定)
単回帰分析における適正サンプルサイズの考え方
歩留を考慮した条件設計での使い方
実際の使い方(電子問題集＋ソフト演習)
４．結果に関係する多くの原因について分析したい
結果に対する原因の数による分析の違い
量的な結果と要因の分析：多変量解析 重回帰分析
歩留に影響する工程分析(具体事例)
質的な結果と要因の分析：多変量解析 判別分析
ＯＫ／ＮＧに分かれる原因の分析(具体事例)
実際の使い方(電子問題集＋ソフト演習)
５．正しく効率のよい実験を行いたい
実験設計の基本的な考え方実験の分析方法(分散分析)
5-1．実験設計の基本：要因配置実験
一元配置実験計画の事例解説
二元配置実験の繰り返しあり／なしの問題点(事例解説)
多元配置実験
実際の使い方(電子問題集＋ソフト演習)

内容
5-2．効率のよい実験を行いたい
直交配列表実験の基本
直交配列表の原理と活用方法
交互作用の意味(事例解説・演習)
交絡の問題点(事例解説)
効率よい設計：割付表と線点図の活用方法(事例解説・演習)
実際の使い方(電子問題集＋ソフト演習)
６．設計段階で効果的な実験設計を行いたい
品質工学の基本的な考え方(Ｎｏｉｓｅやパラメータの意味)
品質工学の特徴と実験計画の違い
ＳＮ比と感度の原理
品質工学と実験計画のすみわけ(事例解説)
実際の使い方(電子問題集＋ソフト演習)
７．効率よくかつ精密に実験を行いたい
最適探索法と応答曲面法
直交表の種類と使い分け
1特性(結果が1種類)の応答曲面法
多特性（結果が複数）の応答曲面法
実際の使い方(電子問題集＋ソフト演習)
８．故障を減らしたい
信頼性の基本的な考え方
信頼性を向上するための方法
8-1．寿命を予測する方法：信頼性データ解析(ワイブル分析)
ワイブル分析の特徴
寿命予測方法
高精度な寿命予測方法の考え方(清水の方法)
実際の使い方(電子問題集＋ソフト演習)
8-2．事前に信頼性を向上させたい
ＦＭＥＡの目的と有効性
ＦＭＥＡの事例分析（ディスカッション）
8-3．事後対策から信頼性を向上させたい
ＦＴＡの目的と有効性
ＦＴＡの事例分析(ディスカッション)

 x −μ x−μ χ =  ui − u =   i−σσ i =1i =1 21 n
S= 2  xi − x = 22σni =1()

()

n2σS

σ2χ0 = 2 × 2σ σ022

拡大/縮小基準となる χ 分布2

この後に,帰無仮説・対立仮説の関係を説明する.
その際に,シンガポール・中国の従業員からは,

表.2 統計的方法論座学内容(日本・海外共通)『非常に面白い.わかりやすい.過去に説明を受けたことはあるが,統計量の式の説明だけで,【なぜそうなるのですか？】と質問をしたら,【このような式だから覚えておいて】とはぐらかされた.』という声が挙がった.
日本人にこのような話をすると,『彼らは何でも図.1 実務指導内容と実施期間
ここで,海外での SQC training を実施した際に知りたがるから・・』という返答をする人もいる.
素直に考えると回答者も日本人の反応もおかしいことがわかる.海外の従業員は,単純に『なぜ、記憶に残る２つの事例を紹介する.

そのような式によって検定がなされるか』を聞き

事例 1：母分散に関する検定たかっただけである.それに対して,『そういうも事例２：実験計画法の二元配置要因実験のだから覚えておけばよい』という解説は回答に[事例 1]なっていない.対応した人の能力が,彼らの要望に母分散検定を行う際の検定統計量を式 1 に示す.

達していなかった反省すべき事例である.

χ02 =S

式1σ 02[事例 2]

この内容を,企業の中で従業員に教えている方々は,どのように解説しているのだろうか.

海外従業員の実験の状態を確認すると,次のような実施例があった.表.3 に示す.

当方では,以下の解説を実施している.
500

解説例：
nχ 2 分布の定義・・・ χ 2 =  ui 2 ui ~ N (0,12 )i =1()

xi ~ N μ , σ これを標準化すると、
ui =2700×△△〇〇〇×800〇〇〇
△

回転数
900
1000△〇△〇

1100

1200

1300

×△〇
△

表.3 実験の例

xi − μσ

この実験は,日本から指示されて行ったものでここで、 n − 1 の自由度となる χ 分布を考える.
2u=57911圧13力15171921600あった.ご理解頂けるように,要因配置実験の二元x−μ配置実験計画のように見えるが全く異なる.これ

σでは論理的な分析は行えない.そこで実験計画をインドネシア・中国：基本的な内容から解説が必要
シンガポール：個人差はあるが分散分析などのバリ・漏れの不良率

その際,個人的感想だが,次のように感じた.

充填不足の不良率

海外の従業員,特に技術・スタッフに指導を行う.

有意な差がなくなる
場合がある

基本は理解している.
ドイツ：業務で活用している.
二元配置実験では,繰り返しありとなしの違いを認識する必要性から当方はその解説を行っている.企業によって,さまざまな考え方があると思うが,当社では繰り返しありを推奨している.
ご存知のように,繰り返しありとなしとではデー

低温

1 水準

温度

2 水準

高温

図.2 3 水準以上の実験の必要性事例
このような場合,２水準での実験では,最適な条件を求めることが困難な場合が想像できる.

タ構造が以下のように異なる.
要因 A,B の二元配置実験を事例に解説する.

加えて,電子デバイスでは,複数の特性を同時に【繰り返しなしのデータ構造】

満足させなければならない製品が多い.そのため,xij = μ + ai + b j + abij + eij

多特性を同時に満足させ,高精度に条件が推定で= μ + ai + b j + eij'

(e = ab + e )
'ij

ijij

【繰り返しありのデータ構造】

xijk = μ + ai + b j + abij + eijk

きる最適値探索法,中でも応答曲面法などが有効であり,活用できる training を実施する.その結果,多くの海外従業員が,条件の最適化などに活用している.
興味深いことは,日本より海外の従業員の方が繰り返しを行わない場合,二因子交互作用の影響実験計画法・応答曲面法・多変量解析など統計的を分析することができない.

方法論に強い興味を示すことである.

当社では,電子デバイス製造を行っているが,製品の製造・特性に,構成する材料やそれを加工する製造条件等について様々な交互作用の影響を考

３．海外人材育成で気になること
海外での SQC training を実施するにあたって,慮すべきものが多い.そのため,海外従業員に対し次に示す内容が耳に入ったことがある.ても,開発・技術者・技術スタッフには,交互作用『海外の従業員は教育などを受けてスキルを身の認識とそれを考慮した実験設計を日常的に活につけると他の会社に行ってしまう.』

用できる training をさせておく必要がある.
また,これも企業によって,さまざまな考え方がまた,他の企業の方からは次のような話を聞いたことがある.

あると思うが,当方では実験水準の設定も非常に『人材育成をしても 1 年もすれば,ほとんどの作重要と考え,２水準実験は推奨していない.例えば,業者が辞めてしまい,従業員が入れ替わる.』樹脂成型を事例にその理由を説明する.

私が担当している事業場へ伺うと,過去に指導熱を加えると軟化する樹脂を金型に入れて部品した従業員が離職していた経験はある.しかし,成型するとしよう.加工の温度が低ければ,樹脂は『従業員がすべて入れ替わる』といった状況を過固く,成型できずに充填が不十分で不良になる.逆去も現在も私は経験したことがない.に加工温度が高すぎれば,バリや漏れの不良とな過去の話になるが,シンガポールの現地人事部る.つまり,低温から高温の範囲の中で成型に最も部長・課長にお願いをして,数年間の離職率を【年適した温度が存在する.図.2 にイメージを示す.

齢別】【職能別】で調査して頂き,分析を行ったこ成した,現地スタッフによる教育が望ましいと考とがある.イメージを図.3 に示す.

えた.図.4 に示す

離職の割合

離職の割合

図.3 離職割合のイメージ
図.4 支援の役割イメージ

各企業においても分析はされていると思うし,その結果は異なると思う.また,図.3 はあくまでもイメージであることを了解して頂きたい.

４．海外従業員に感じること
海外従業員に対して統計的方法論の座学研修

離職は,職種と年齢によって傾向があることがや実務指導を実施するにあたり，国によっての違わかった.また,同時期にインドネシアにおいても,いを感じる.その基盤になっているのは,各国の学

離職理由について現地人事部門責任者に調査を校教育との関係を考慮する必要があると考えてお願いした分析した.ここでも,職種と年齢によっいる.て理由が異なることがわかった.
インドネシア・シンガポール共に、製造職の若橋本[2]は,日本と海外の統計学教育についての比較を報告している(2008.9：表.4).

年作業者の離職率が最も高く,離職の理由は給与と労働の負荷(楽か楽でないか)であった.一方,設計・開発，技術・スタッフの離職は,若年層が高いものの,ある程度の年数(30 歳程度)から,離職が低下する傾向にあった.

表.4 日本と海外の統計学教育の比較
年齢
アメリカ
イギリス
ニュージーランド

シンガポール
中国
韓国
日本

年齢
アメリカ
イギリス

56789101112131415
絵･棒･線グラフ
ヒストグラム/箱ひげ図/散布図
箱ひげ図
度数分布表/ヒストグラム/線グラ
散布図
円グラフ
絵･棒グラフ
度数分布表/ヒストグラム 箱ひげ図/累積棒グラフ 散布図
絵･棒グラフ/幹葉図
ドットプロット
棒グラフ 線グラフ
円グラフ ヒストグラム 幹葉図 箱ひげ図/累積棒グラフ
絵グラフ
絵グラフ 棒グラフ 累積棒グラフ 線グラフ 円グラフ ヒストグラム
表/グラフ
円グラフ ヒストグラム
散布図
線/棒グラフ 幹葉図
棒グラフ 線グラフ 円グラフ

5 - 7
8910
最大値 平均/メディアン/モード/範囲/外れ値
範囲/モードニュージーランド

離職理由は,給与が挙がるものの,その他に,やりシンガポール
中国
韓国
日本

平均
平均

11121314
15
平均/四分位範囲/関係/近似線
相関係数/回帰線
平均/メディアン
相関/回帰
時系列
範囲/平均/メディアン
平均/メディアン他 範囲/標準偏差/四分位範囲
母集団と標本他 分散/標準偏差

メディアン

相関係数

標準偏差

平均

がい・責任・スキル向上といった【仕事を任されている】という点と,【自己成長】の項目が挙がっていた.
このことから,私が海外の人材育成に関わる際に,日本国内事業場と議論するのは,【対象の絞り込み】である.

ま た , 竹 内 [3] は , 自 ら の 経 営 体 験 に 基 づ い て
ASEAN 地域を主とした従業員比較を報告している(2014.9：表.5).
共通していることは,日本と比べると海外の方が統計的方法論に関する学習・知識が充実してい論理的課題解決が行え、経営成果を創出できるるということである(あくまでも 2008 年での比従業員の育成を目的として日本側から高度な統較,2012 年の学習指導要領改訂に伴い統計学に関計的方法論の講義・具体的活動の指導を支援対象する教育内容は大幅に改善されている.).とするのは【設計・開発・技術・スタッフ】の中

実際に ASEAN 地域の従業員に対する座学・指堅社員(30 歳前後)が望ましいと考え，製造職の入導を行うと,シンガポールの技術・開発者の場合,社間もない若年層に対する教育は，上記研修で育課 題 解 決 の 議 論 の 中 で DOE ・ ANOVA ・Regression などの言葉が使われる.
表.5 海外従業員の比較

小さな故障率による寿命を高精度に予測するためには,数多くのサンプルが必要になる.但し,限度がある.例えば,10ppm の故障率の寿命を高精度に予測するために必要なサンプル数は如何ほどになるかを想像して頂きたい.また,先に述べたよ
うに,ワイブルによる分析は推定精度が低いという課題がある.この課題について,清水[5][6][7]はサンプル数の影響を受けにくい高精度な寿命予測方法を構築していたのでその解説を行った.その内容についてドイツの従業員は非常に興味を持ち,多くの質問と議論を行うことができた.
その後,ドイツ側から信頼性以外についても議論したいとの要望があり,実験設計についての相中国・インドネシアでは,育成当初,シンガポー談が持ち込まれた.直交配列の原理や課題,応答曲

ルほどではなかったが,現在では多くの従業員が面法などの実験配点やメリット・デメリットにつ統計的方法論を学び,業務に活用している.

いて解説を行った.これについても非常に興味をさらに,欧米の従業員の統計的方法論の知識・活用には ASEAN と異なると感じている.

示し議論が白熱した.
これらの経験から,今まで経験してきた南アジ

スロバキア・ドイツの現地責任者に対して,統計ア・中国と欧州の従業員に対する座学研修や実務的方法論の具体的活用と経営成果[4]について話

指導支援は同一のものでは不十分であることをす機会があった.

認識した.

ドイツの開発責任者・技術スタッフからは質問

南アジア・中国では知識はあるものの,モノづくなどが多く出され,興味を感じているように思わりの近代化が日本と比較して遅れていたことはれた.事実,ドイツからは,事業場で発生した開発課事実である.そのため,日本からの基本的な指導支題に対して,講演後に支援要請があり再訪問と課援についても有効性を感じ,受け入れてくれたと題の相談対応を行った.スロバキアについては現認識している.

時点で支援要請はないが,講演聴講者の職能と関係があると思われる.
ドイツへの再訪問では,長期寿命予測の高精度化についての相談があった.一般的に寿命予測は一方,欧州では,近代工業製品のモノづくりの歴史は日本より早く,統計的方法論など論理的方法を活用してきた歴史も長いというと自負がある.
イメージを図.5 に示す.

フィールドデータや加速試験などによって推定する方法が用いられる.加速試験などの結果をワイブル確率紙にプロットして実使用での寿命推定することが一般的に行われるが,予想以上に予測誤差が大きい.サンプルの数や水準の取り方にも大きく影響される.
ドイツの従業員も寿命予測方法は理解していた.しかし,お客様が要望している非常に小さな故障率に対する長期寿命を高精度に予測する知見を持ち合わせていなかった.

図.5 工業製品製造の歴史と学校教育そのため,欧米では基礎統計からではなく,高度な統計的方法論を活用した課題解決法や実用でベル向上を行わなければ,支援はあり得ないということを再認識した.図.6 にイメージを示す.
支援側のレベル向上

派生した応用統計に軸足をおいた育成・業務支援が必要と感じている.
ただし,欧州については表.1 の通り,経験は 1 年である.今後も実務の支援を通じて,欧州にふさわしい育成・業務支援のあり方を検討していきたい.
５．これからの海外 SQC training について
これからの海外従業員に対する SQC training
について私の考えを最後に述べる.
私はこの発表に,【海外と区分する必要があるだ

図.6 支援側に求められる実用統計の能力ろうか】という副題をつけた.今回,再認識したことは,統計的方法論の実用的活用における人材育

現在,当方においては,社内で『教育・支援・指成は,国・地域で区分するものではなく,業務目的導する側の育成』を様々な切り口で行っているがと内容で変わるのではないかということである.

短期間(1~2 年)での育成は困難で,また,最近では勿論,対象者のレベルに応じて,どのレベルから指『 経 営 成 果に つ な が るよ う な 論 理的 方 法 の 教導するのかは異なるが,開発・技術者に重要と思わ育・支援・指導』が誰にでも行えるものではないれる内容と,製造者に重要と思われる内容は異なとの認識を持っている(短期育成困難な,ある種のる.また,育成方法も異なると考えている.

資質(生い立ち・環境で、はぐくまれる性質要素)

更に,Big Data・IoT・AI など大量の情報を処理・分析・判断する仕組みが世界的に広がっている現在において,統計的方法論に対する正しい知が必要なのではないか).
今後,対象人員の発掘・指標化や効果的な育成方法の検討・開発に取り組んでいきたい.

識と活用の重要性は更に高くなると改めて認識した.
私は今回,自身の考えをまとめる上で,反省する点が多かった.海外従業員に対して統計的方法論の活用を指導するならば,今まで以上に自己研鑽し,統計的方法論の知識習得と実用的活用の蓄積・研究が必要だと認識した.つまり,統計的方法論の数学的知識は勿論,事業成果を生み出すための実用と展開のレベルを上げなければならない.
ただ,統計的方法論で事業成果を生み出すためには,課題対象についての６ゲン(現場・現物・現実・現象・原理・原則)を正確かつ確実に実行できる能力が必須である.
6 ゲンの正確かつ確実に実行できる能力には,固有の技術だけでなく,観察力，創造力，コミュニケーション能力，実行力，統率力などが含まれる.
支援側は継続的に統計的方法論の実用的なレ参考文献[1]品質誌「品質」Vol.45, No.1, 2015 立林和夫
JSQC 賛助会員の調査結果と今後の方向性[2]第 88 回研究発表会(関西支部) 2008.9 橋本紀子
日本の学校における統計教育の実情とその国際的位置づけ[3]第 106 回研究発表会(関西支部)特別講演 2014.9 竹内英雄
“人づくり、型づくり”海外における技術者育成[4]日本品質管理学会 ｸｵﾘﾃｨｰﾌｫｰﾗﾑ 2015 2015.11 清水貴宏
経営成果創出のための統計的方法論の活用と課題[5]第 91 回研究発表会(関西支部) 2009.9 清水貴宏
Weibull 分析を用いた信頼性寿命予測の課題提起[6]信頼性ｼﾝﾎﾟｼﾞｳﾑ 信頼性データ解析研究会報告 2010.1
清水貴宏
Weibull 確率を用いた信頼性寿命予測への提案[7]第 94 回研究発表会(関西支部) 2010.9 清水貴宏
加速試験を用いた寿命予測の算出方法の提案

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