MTシステム超入門(その6)

26.いつもと違うことは分かりやすい

 今回は「一様な集団」について考察します。パターンを測るときの原点です。

 「今日は体調がおかしい」と感じることがあります。ときとして、風邪のひき始めのこともあります。自分のことですから、いつもの調子は理屈以前に分かっています。 ものづくりの職人さんは、削っている音から、材料の中身が均一でないことが分かるそうです。

MTシステム一様な状態

これは、いつもの状態が体にしみついている、すなわち何度も繰り返し経験しているから言えることです。「いつもの状態」が原点にしっかりあると、違和感への感度が高いのです。

 「幸福な家庭は一様」という言葉を人間の体調に当てはめると、「健康な状態は一様」ということになります。逆に言うと、一様だから健康と言えるのです。そして、一様な状態ではたくさんの項目間の相関が保たれています。 右の図はその概念を表しています。カエルの卵か何かのようですが、内部には相関を示すさまざまな楕円が遺伝子のように詰まっています。

 

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27.一様な状態のさまざまな例

 「一様な状態からの距離を測る」 これが、MTシステムが提案するパターン認識の方法です。一様な状態の例を挙げてみます。健康な人々/健全な会社/本人の指紋や筆跡/普通の天気/普通に調子の良いクルマ/普段通りの生産工場/普通に出来上がってくる製品 等々。

 こうして列挙すると、一様な状態とは「いつもの状態」と等価です。そして、それらには緩みのない緊張感が存在します。

 「健康な人々は一様」と書きましたが、疑問もあります。人は年齢によって健康と言える状態が異なります。50歳の人を、20歳前後の人々のデータに基づいて診断したら「不健康」判定になるでしょう。 20歳の人々だけを一様とするなら、50歳はそこから離れています。年齢や性別で区切るかどうかは、目的に依存します。

 これは、設備診断などでも言えます。新しい機械と古い機械とでは、一様=正常な状態が変化します。 つまり、時間とともに「一様」は変化するということです。もっと追究するなら、同じ人でも季節によって健康な状態は異なるかもしれません。そう考えるとキリがありません。

 しかし、目的を達成するためにはどの範囲を一様と定義するかをきちんと考える必要があります。その判断が人間に依存することは致し方ありません。

 

27.1 一様な状態の例1:健全な会社

 「一様な」という定義は概念では理解できても、実際には難しいところがあります。 次の例を考えます。会社の健全性を測るために、世の中にさまざま存在する会社の中から、「一様な」つまり健全な複数の会社を選ぶとします。この場合のポイントは、平均的な会社を選ぶことです。堅実なという言い方もできます。大きく儲けすぎている会社は、一様性から離れているはずです。

 

27,2 一様な状態の例2:普通に調子の良いクルマ

 クルマの診断をする場合、「一様な状態」とは普通に調子の良い車の集合です。調子が良すぎる車、たとえば同じ車種なのに燃費やエンジン出力が格段に良い車は含めません。ひょっとしたら、それはカーレース用にチューニングした車かもしれません。

 企業の例と同様に、一塊の群れから離れているものは、たとえ優秀でも一様には含めません。クルマに限らず工業製品では、普通に出来てくる製品を一様として扱います。

 

27.3 一様な状態の例3:普段通りの生産工場

 自動車や電機製品の生産、あるいはプラスチック材料のプラントなどでは「普段通りの稼働や生産」状態が一様と見なせます。

 普段通りというのは、不良品が全く出ないことは必ずしも意味しません。一定の不良品が出るのが普段通りなら、その状態が一様です。それまで10%の不良品が出ていたのに、ある日完璧にゼロになったとしたら、それは一様ではありません。もちろんその原因を確認できれば、翌日から不良ゼロが実現します。


この記事の著者

手島 昌一

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