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統計学的「片手の法則」でサービス業の生産性をもっと上げよう

度数順位表とパレート図で業務改善に一歩踏み出す

  • 吉田 耕作

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2010年2月9日(火)

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 前回は、自分達の職場にある様々な問題を、データを集め、記録を取ることによって、顕在化する事をお勧めした。現状がどうなっているのかを認識して初めて、改善する事ができ、その結果、ボーナス年3回も可能になるのである。

 今回はさらに、二、三の表やグラフを用いて、それらが業務改善に実際に簡単に使えることを例示したい。

度数分布表とヒストグラム

例1
 得られたデータを整理する時、よく使われる表に表1のような度数分布表がある。

 度数分布表というのは、データが一定の尺度によって測られた時に、そのデータを集計するための表である。例えば、ある学校の6年生の学童の背の高さを図った記録とか、ある地域の住民の所得の分布だとかを、集計する時に用いられる。統計で用いられる多くの分布の元は、表1のような度数分布表からできている。

 表1は、ある工場で仕入れ先から仕入れている部品の軸の長さの分布である。この表があると、平均が大体どのくらいかとか、最大値や最小値がわかる。それにバラツキ具合がどの程度かという事もつかめる。

 さらに、表2は仕入れた部品を2つの仕入先別に集計した度数分布表である。この度数分布表をグラフにしたのが、図1のようなヒストグラムである。

画像のクリックで拡大表示

 図1の中の上部規格限界とか下部規格限界というのは、エンジニアがこの範囲に入る物が合格品だと決めた境界線である。図1において、仕入先別に集計したヒストグラムを見ると、不良品(青色の部分)はみなA社からきているという事がわかる。生産レベルがあまり高くない時には、A社からの製品の仕入れはストップして、B社の製品だけを仕入れれば良い事がわかる。このように簡単なデータを取る事によって、非常に重要な判断をする事ができる。

コメント4件コメント/レビュー

統計的手法をわかりやすく解説されているのは、とても良いと思います。 しかし、統計を学んでいない人は、サンプリングの重要性に気づいていないことが多いので、どうやったらノイズの無いデータが取れるのか、という説明をなされたほうが良いと思います。 パレート図の例で用いられた退職理由においては、退職者の性別、年齢、職種、業種、人種、所得帯、などに偏りがないかどうかチェックが必要だろうと思います。 そうした点をどのように考慮したか説明をした上で分析をなされたほうが、バイアスの少ない結論を得られるのではないでしょうか。(2010/02/10)

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記事のレビュー・コメント

いただいたコメント

統計的手法をわかりやすく解説されているのは、とても良いと思います。 しかし、統計を学んでいない人は、サンプリングの重要性に気づいていないことが多いので、どうやったらノイズの無いデータが取れるのか、という説明をなされたほうが良いと思います。 パレート図の例で用いられた退職理由においては、退職者の性別、年齢、職種、業種、人種、所得帯、などに偏りがないかどうかチェックが必要だろうと思います。 そうした点をどのように考慮したか説明をした上で分析をなされたほうが、バイアスの少ない結論を得られるのではないでしょうか。(2010/02/10)

日米自動車の品質比較などは初めて見る切り口での解釈で、とても面白く読ませて頂きました。筆者の力量に脱帽。学者は文章を書くのが恐ろしく下手だという先入観がありましたので、尚更です。新書で出版されたら読み直したいですね。(2010/02/10)

日本では定量的な、あるいは統計的な思想に基ずいてstrategy(戦略)を考えることが極めて少なかったと思う。その意味で今回の提示は画期的な、有益な提示だと思う。ただ、実施にあたって、目的と項目などの選択では統計的知識を駆使し、相当吟味する必要があると思う。個々の具体的成果が多くあがれば、より身近なものとして多くのヒトの参考になると思う。(2010/02/09)

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三品 和広 神戸大学教授