QC7つ道具とは？その用途や新QC7つ道具についても解説

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QCとは、Quality Controlの略です。つまり、品質管理のこと。製造業では特に製品の品質が重要。顧客の信頼を得られるか否かは品質次第と言っても過言ではありません。

また、品質管理によって生産性を向上させることもできます。つまり、QCは企業の利益にも直結するものです。そして、古くからQCに活用されているのが「QC7つ道具」と呼ばれるツール。

そこで、本記事では「QC7つ道具」の具体的な使い方や「新QC7つ道具」について詳しく解説しました。

ただし、QC7つ道具を知っているだけでは何の意味もありません。QC7つ道具を知り、実際に活用してこそ役立ちます。ぜひ、記事を読み、理解して利益向上に活かしてください。

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QC7つ道具とは？データを可視化して品質向上！

品質を改善するには、関連するデータを集めることから始めます。しかし、データを集めただけでは何の役割も果たしません。たとえば、何かの問題を把握する場合や問題となりそうな事象の傾向を知りたい場合、データを集めただけでは何が起こっているのかすらわからないでしょう。

そこで必要となるのが、集めたデータの可視化です。可視化には、図で表したりグラフ化したりということが有効的。図やグラフで表されることで、今までは感覚的にしか理解できなかったことがはっきりと理解できるようになります。そこで考え出されたのがQC7つ道具です。

QC7つ道具と呼ばれる7つのツールを活用することで、収集した品質特性等のデータを解析し問題解決に役立てることができます。

QC7つ道具は以下の7種類です。

1. パレート図
2. 特性要因図
3. グラフ（管理図を含む）
4. チェックシート
5. ヒストグラム
6. 散布図
7. 管理図

それでは、それぞれについて詳しく解説していきましょう。

パレート図

パレート図とは、下記2つのグラフを1つの図に表したものです。

• 項目別に分けたデータを値の大きな順に並べた棒グラフ
• 累積比率（各項目のデータ数を累積数の合計で割った数値）の折れ線グラフ

ある生産ラインの不良数と累積比率を表したパレート図を下記に示します。

パレート図を活用することで各分類項目の影響度は一目瞭然。重点的に取り組む問題の決定に役立ちます。たとえば、上のパレート図では、「キズ」での不良率が85%でした。つまり、「キズ」の対策を実施することで、85%の問題は解決することになります。

これは、パレートの法則に基づいています。つまり、上位2割で全体の8割を占めるというもの。この場合、原因の20％であるキズの問題により、全体の約80%の不良が発生しているということになります。

ですから、効率的な問題解決の方法は、重点的に解決すべき問題を決定して対策することです。

特性要因図

特性要因図は、結果とその結果に至った要因を図として記入したもので、問題の原因を整理する時に用いるのがおすすめです。書き方の手順としては下記の通り。

1. 特性（結果）に至った要因を書き出す
2. どの要因が特性の変化に大きく作用するかをわかりやすく可視化する

上のイラストを御覧ください。この特性要因図の場合、「営業成績が悪い」という結果に至った要因を書き出しています。この例では、大きな要因として挙げたのが下記の4点でした。

• 商品の問題
• 販売員の問題
• 販売方法の問題
• 市場の問題

また、上記の4つの要因に対して更に詳細の要因を考えて書き足し、最終的な特性要因図を完成させるという手法です。

特性要因図は図の形が魚の骨に似ていることから、「フィッシュボーン図」や「フィッシュボーンチャート」と呼ばれることもあります。

グラフ（管理図を含む）

グラフは、2つ以上のデータの相対的関係を視覚的に表現したものです。数値の比較や変化を知りたい場合に用います。ただし、グラフには様々な種類があり、利用目的によって最適なグラフを使用しなければなりません。

品質管理に使われる代表的なグラフは下記のようなものです。

• 折れ線グラフ：日や時間などによる数値の変動を把握する
• 棒グラフ：各項目・因子同士の差を把握する
• 円グラフ：各項目・因子の比率を確認する
• 帯グラフ：前年比などの比率の変化を確認する
• レーダーチャート：因子同士のバランスを見る

もちろん、一つのデータを一つのグラフのみで表現すると決まっているわけではありません。実は、一つのデータを用いて複数の種類のグラフを作成すると、よりわかりやすくなる場合もあります。グラフの特性などを考慮して作成しましょう。

また、後述しますが、管理図もグラフとして表示する必要があります。

チェックシート

チェックシートは、データの分類や項目別の分布、出現状況を把握するためのものです。あらかじめチェックの必要な項目を決定し、データを記入します。チェックシートには決められた形式などはないので、使いやすくアレンジしましょう。

ただし、チェックシートには主に下記の2種類があるので、その点を考慮して作成する必要があります。

下記は装置の不良発生数カウントのチェックシート例です。

原因	回数	合計回数
キズ		20
割れ		10
凹み		3
欠け		2

チェックシートを作成する際の注意点は下記の3点です。

• 書きやすい
• 見やすい
• 集計しやすい

チェックシートによって得られたデータを整理しやすいように予め考えて作成しましょう。

ヒストグラム

ヒストグラムはデータをいくつかの区間に分け、それぞれの度数を棒グラフで表現します。

ヒストグラムを活用することで、

などの視覚的な把握が可能です。工程上の問題点などを推定する場合などには有効な解析方法となります。

散布図

散布図は、2つのデータの間にどのような関係があるのかという相関関係を見ることができます。

たとえば、下記のような3種類の相関関係です。

正の相関関係	負の相関関係	無相関

このように散布図を用いることで

• Xの増加に伴ってYの値が増加する
• Xの増加に伴ってYの値が減少する
• Xの値とYの値には関係が無い

などの相関関係が一目瞭然となります。

管理図

管理図は、品質や工程などの管理状態を視覚的に把握するためのものです。管理図の書き方は下記の手順となります。

• 目標値に中心線（CL）を設定
• 中心線の上下に公差を示す上方管理限界線（UCL）と下方管理限界線（LCL）を配置
• 取得したデータを時系列で折れ線グラフとして表示
• LCL以下、UCL以上の場合をアウト（管理外れ）とする

管理図を作成することでバラツキが自然なものか、それとも異常原因によるものかの区別が可能です。

新QC7つ道具とは？言語データを使う！

新QC7つ道具とは以下の7種類の解析ツールを指します。

1. 親和図法
2. 連関図法
3. 系統図法
4. マトリックス図法
5. アローダイアグラム
6. PDPC法
7. マトリックスデータ解析法

それでは、それぞれの手法について解説していきましょう。

親和図法

親和図法とは、

• 問題・課題に関する言語データを親和性（類似した言語データ）ごとに整理
• 問題の全体像・構造・特徴を把握
• 取り組むべき課題を導き出す

という手法です。上記のデータを元に親和図を作成していきます。親和図の作成手順は下記の通りです。

1. 言語データの収集
2. カードの作成とグループ化
3. 図式化または文章化

親和図の作成時に注意点しなければならないのは、複数人で取り組むという点でしょう。言語の解釈が偏ることを防ぐためです。

連関図法

連関図法とは

• 原因と結果
• 目的と手段

などが複雑に絡み合った問題の因果関係を、論理的につなぐ手法です。特に現場に関わる課題や品質問題などの分析に役立ちます。

連関図の作成は要因と要因を矢印で結び、因果関係を見つけた上で主要因を追求するというもの。具体的な作成手順としては下記の4ステップになります。

1. 主な課題（問題）の設定
2. 一次要因を抽出する
3. 要因の掘り下げる
4. 主要因を抽出する

系統図法

系統図法は目的達成のための手段をツリー状に書いて整理する手法です。

具体的な系統図法の作成手順は以下の通り。

1. 具体的な目的の設定
2. 一次手段の検討
3. 二次手段以降の検討
4. 見直しと具体化

系統図法は、何度繰り返して目的と手段を多段階に展開します。その結果、最終的に実行するための手段にたどり着くという手法です。

マトリックス図法

マトリックス図法は2つの要素を行列で表し、行と列の相関関係を明らかにする手法です。

マトリックス図法を活用することで、以下のようなメリットが得られます。

• 行と列の関連性や問題点等を明確化
• 全体を俯瞰視して結論を導き出せる
• 優先順位や役割分担などの決定に役立つ

また、マトリックス図法は拡張性に優れており、他の手法との組み合わせも可能です。

アローダイアグラム

アローダイヤグラムは、計画を進めるためのスケジュールを管理・検討する手法です。元々はプロジェクトマネジメントに関するモデルだったものを品質管理に適用させました。イメージ的にはフローチャート図と同じと考えて良いでしょう。

アローダイヤグラムの作成手順は以下の通りです。

1. 工程の把握
2. 工程を矢印と丸印を使用して記載する
3. 最早日程・最遅日程の算出とクリティカルパスの管理

クリティカルパスとは、最早日程と最遅日程が同じになっている経路のこと。スケジュール管理にはクリティカルパスの管理が重要となります。

PDPC法

PDPCは「Process Decision Program Chart」の略。日本語では「過程決定計画図」と呼ばれています。PDPCは目的を達成するまでに考えられるあらゆる障害を予測する手法です。不測の事態に対し、代替案を明確にします。

PDPCには下記の2種類があります。

• 強制連結型PDPC（ルートとゴールを必ず結びつける）
• 逐次展開型PDPC（複数のルートからゴールに到達できるルートがないか探る）

品質管理を行なう上では予測が困難なプロセスもあります。しかし、対応策をあらかじめ決めておくことで、問題が発生しても代替案に切り替えることが可能です。

マトリックスデータ解析法

マトリックスデータ解析法は新QC7つ道具の中で、唯一数値データを取り扱う手法。2つ以上の数値データを解析し、問題の整理を行ないます。マトリックスデータ解析法の特徴は、「主成分分析」という統計学で扱う「多変量解析」の手法を使用することです。

マトリックスデータ解析法をまとめる手順は以下の通りです。

1. 目的を決める
2. データを収集する
3. データを解析する

評価項目が多いデータを解析する場合、評価項目をまとめることでデータの特徴を掴みやすくなります。

QC7つ道具と新QC7つ道具の違い

従来のQC7つ道具が数値データを取り扱ったのに対し、新QC7つ道具では言語データを図に整理するというもの。言語データを図で表すことによって、数値化できない要素を見えるようにします。

つまり、QC7つ道具が定量的であったのに対し、新QC7つ道具は定性的に品質管理における問題の解決を目指す手法です。

品質管理を行なう上で、必ずしも数値化が可能なものばかりではありません。しかし、数値化できない情報についても、整理・分析を行う必要があります。新QC7つ道具は、数値化できない問題を解決する為のものです。

QC7つ道具と新QC7つ道具を上手く使い分けて品質を向上させましょう。

まとめ～「QC7つ道具」と「新QC7つ道具」～

本記事では「QC7つ道具」と「新QC7つ道具」について詳しく解説しました。もう一度記事を振り返ってみましょう。

QC7つ道具は品質向上のために集めたデータを可視化するための7つの手法でした。QC7つ道具は以下の通りです。

1. パレート図
2. 特性要因図
3. グラフ（管理図を含む）
4. チェックシート
5. ヒストグラム
6. 散布図
7. 管理図

また、QC7つ道具とは別に新QC7つ道具と呼ばれる手法がありました。新QC7つ道具は以下の通りです。

1. 親和図法
2. 連関図法
3. 系統図法
4. マトリックス図法
5. アローダイアグラム
6. PDPC法
7. マトリックスデータ解析法

QC7つ道具は数値データを扱うのに対し、新QC7つ道具は主に言語データを扱います。別々の手法となるので必要に応じて使い分け、利益向上に役立てましょう。

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