第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

1©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム【受賞御礼】JUSE-StatWorks活用エキスパート賞

伝えていきたい先人が遺してくれたもの〜お世話になった方への感謝をこめて〜
株式会社 豊田自動織機
品質管理部
久保田 享

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本日の内容

０．自己紹介１．原点
２．総合的品質管理・ＳＱＣ推進事務局として３．現在と今後

3©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

０．自己紹介
１９６３年
１９８７年

１９８９年
１９９４年
１９９６年
２０００年

生まれる
東京理科大学理学部Ⅰ部応用数学科卒業（株）豊田自動織機製作所（現：豊田自動織機）入社
新入社員研修終了後、TQC推進室（現：品質管理部）に配属される
SQC（Statistical Quality Control）の社内推進（教育・コンサルティングなど）を担当
品質管理学会ＳＱＣ事例研究会に参加
自動車事業部技術に異動
人事部に異動
品質管理部に異動
SQCの社内推進、問題解決の推進（論理思考、仕事のコツの抽出・教育活用など）を担当「実験計画法 活用編」
教育効果測定を導入

山田秀、葛谷和義、澤田昌志、久保田享
日科技連出版社、2004年

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０．自己紹介
２００７年 日科技連ＳＱＣ実践研究会に参加
２００８年 品質管理のしくみ整備を担当
２０１１年 製品安全の推進（教育、しくみ整備、コンサルティング）を担当
機能安全のしくみづくりも兼務で担当
２０１４年 日科技連R-Map実践研究会（現：リスクアセスメント実践研究会）にアドバイザーとして参画
２０１８年 再びSQCの社内推進（SQCからデータサイエンス）を担当
機械学習の活用推進も担当
２０１９年 社内機械学習基礎コースを立上げ
２０２１年 品質管理教育の再構築を担当
品質管理基礎研修をブレンデッド研修化「R-Map分析事例100選」松本浩二監修、
日科技連R-Map実践研究会、日科技連出版社、2014年

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１．原点１）増山元三郎 先生◇ ４年生の時に「有限数学」を履修３名程度の出席◇ ＢＩＢＤ・直交表を学ぶ⇒ 実験の計画は、組合せ論と理解（線型代数ではなく）◇ 出席が１名の時は雑談
ペニシリンの実験のお話し
線点図作成のお話し「実験計画法 第２版」増山元三郎、岩波全書、1956年

技術屋さんが困っていたことを助けた⇒
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統計（統計活用の推進者）の役割を学んだ©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム１．原点
２）津村善郎 先生◇ １年生と３年生で津村先生の講義を履修◇ ３年生の時は「多変量解析法」を履修◇ 重回帰分析を学ぶ⇒ １変数の記述統計量から講義をスタート◇ １変数の記述統計量 →２変数の統計量→ 多変量の解析⇒ データ解析の基礎を学んだ「社会統計入門」津村善郎、
東京大学出版会、1976年

講義終了後は、パソコンの雑談（大学の大型コンピュータを使えなくなり、解析方法を探求していた）⇒
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解析ツールの重要性を学んだ©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

２．総合的品質管理・ＳＱＣ推進事務局として
１）田口玄一 先生◇ 統計は観察だ⇒ 統計は、因果の把握だけで因果の活用に至っていない◇ 分散分析と要因効果図（１次の回帰実験の記述はあり）⇒ 誰でも因果の把握が可能「実験計画法 第３版」田口玄一、
丸善、1956年

ｒ回の確認実験をしたときのｒ回の平均値の信頼限界±8

Ｆ１（0.05）Ｖｅ（ｆｅ１＋ｎｅ１）
ｒ©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

２．総合的品質管理・ＳＱＣ推進事務局として
２）芳賀敏郎 先生◇ ＭＳ−ＤＯＳ上で動く多変量解析のソフトmicro-CDAを活用させていただいた◇ micro-CDAは、対話型データ解析の原型（ＣＤＡ＝Conversational Data Analysis）⇒ 固有技術を考慮したデータとの会話を１ステップごとに行い解析を進める「多変量解析法 改訂版」
奥野忠一、久米均、芳賀敏郎、吉澤正、
日科技連出版社、1971年

１変数の解析 → ２変数の解析 → 多変量の解析（可視化は当然）⇒ データの基本を学んだ
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JUSE-StatWorksの系譜
JUSE-StatWorks
品質工学編

JUSE-QCAS/MA1
開発委員長：芳賀敏郎

JUSE-StatWorksSEM因果分析編

JUSE-QCAS/MA2
開発委員長：芳賀敏郎
JUSE-MA/Ver.3
開発委員長：芳賀敏郎

JUSE-StatWorksJUSE-StatWorks
総合編プレミアム
JUSE-StatWorks
機械学習編

JUSE-StatWorks
総合編

先人の「想い」を実現するツールとして発展◇ 誰でも（技術者が）使えるツール

JUSE-QCAS
10◇ ステップごとに会話し解析©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

２．総合的品質管理・ＳＱＣ推進事務局として
３）真壁肇 先生
◇ 信頼性の３大要素（耐久性・保全性・設計信頼性）◇ 設計信頼性 ≒ 安全性⇒ RAMSの先駆け◇ 品質保証が目的⇒ 方法(HOW)に意識がいくことを修正していただいた
信頼性工学と品質管理を融合◇ 真摯（紳士）なお姿「信頼性工学入門」真壁肇 編、日本規格協会、1985年

信頼性工学・品質管理の目的は、お客様に、品質を保証すること
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２．総合的品質管理・ＳＱＣ推進事務局として
４）朝香鐵一 先生◇「管理（ＫＡＮＲＩ）」へのこだわり◇ 問題がないことはない◇ 管理≠ＰＤＣＡのサイクルを廻す◇ 管理状態の「質」を重視⇒ 自ら管理状態を設定し記述統計を活用して問題を解決すること が総合的品質管理のベースであることと理解した

品質月間テキスト「品質の原点にかえり先駆者の知恵に学ぶ」
朝香鐵一、品質月間委員会、2010年

問題を見つけれることが人が育ったこと
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３．現在と今後
１）現在：SQC・機械学習を含んでデータサイエンス
ＰＤＣＡのサイクル・問題解決のステップを基盤に、ＳＱＣと機械学習を活用し、統計の考え方に基づいて（品質を保証するために）新たな知見を得ること
データサイエンス

計測・通信・
解析
技術の進歩

機械学習（ビッグデータ）
ベイズ統計、一般化線形回帰、ノンパラ回帰、正則化回帰、ＳＶＭ、ランダムフォレスト、決定木
１クラスSVM、カーネル密度関数法、k-means
カーネル主成分
SQC
多変量解析
品質工学（パラメータ設計・MT法）
信頼性工学
推計学（検定・推定、実験計画法）

統計・工程管理・QC手法（QC七つ道具など）

問題解決のステップ・PDCAサイクル
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大データ数（サンプル数、次元数）第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

３．現在と今後
機械学習基礎テキスト

分類・モデリングなどの目的別の多変量解析法の解説の後、対応する機械学習を解説

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３．現在と今後
２）これから社会・お客様に、品質を保証することを目的にしてデータサイエンス（統計科学）

新たな解析手法

機械学習
ＳＱＣ・基本統計問題解決
情報処理技術（ソフト・ハード）の進化
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品質管理学会 中部支部研究会の諸先生方・実務家の方々
日科技連 実験計画法運営委員会の諸先生方・実務家の方々
日科技連 ＳＱＣ実践研究会の諸先生方・実務家の方々
日科技連 ＱＣ入門コース運営委員会の諸先生方・実務家の方々
当社をご指導いただいた諸先生方誠にありがとうございます
今後とも、ご指導よろしくお願いいたします16©2022 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第31回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

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