今回は、統計手法の中の層別という分析手法について、解説します。
層別の基本的意味について整理してみますと、一般の方でもすぐわかる例を挙げれば、図書館の図書分類表などが典型的なものになると思います。
＜ 層別とは ＞
一言でいうと、価値あるデータを発見する手法の一つです。問題点や課題をより具体化するために、多くのものを、ある特徴によって、いくつかのグループに分類します。
＜ 層別の目的 ＞
品質の問題となる原因や影響度などを把握するために行います。具体的には、層別前の品質のバラツキと、層別後の各グループの品質のバラツキを比較します。
＜ 使い方 ＞
例えば、市場で品質問題が発生し、その対策を実施するために原因分析を行うため、工場では次のように層別（分類）しています。
(1) 原料・材料で分類
メーカー別、ロット別、産地別、サイズ別、納入業者別など
(2) 機械装置で分類
加工方法別、号機別、工程別、新旧機械別、治工具別など
(3) 作業員で分類
経験別、年齢別、男女別、班別、シフト別など
(4) 作業方法で分類
温度、圧力、作業条件、作業方法別など
(5) 時間で分類
時間帯別、日別、週別、月別、曜日別、季節別など
【 その他の視点での事例 】
品質問題だけでなく、いろいろな仕事などに応用できるように、このサイトの開発プロセスツールの視点で2つ紹介しておきます。
A: KJ法での活用
ブレーンストーミング等でカード化された多くの意見・アイディアをグループ化し、論理的に整序して問題解決の道筋を明らかにしていくための手法がKJ法です。第2ステップで、関連性のあるカードを重ねて、それぞれのグループの内容を簡潔に表す見出し＝「表札」をつける作業のことが層別に相当します。
B: ロジカルシンキングのMECEでの活用
ロジカルシンキングの手法として、MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)という考え方があります。漏れなくダブりなくどう分類するかのやり方です。これも層別に相当すると思います。例えば、技術業務の場合、次のような切り口がよく使われます。プロジェクトマネジメントのリスク分析などを行う場合に非常に有効です。
- ヒト、モノ、カネ、情報、ノウハウ
- WHO(市場/顧客)、WHAT(機能/ニーズ)、HOW(技術/独自能力)
- Man(生産主体)、Material(生産対象)、Machi...
