「言語データ解析七つ道具」とは 【快年童子の豆鉄砲】(その10)

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【この連載の前回:【快年童子の豆鉄砲】(その9)なぜ、「言語データ解析」なのか (5)へのリンク】

1.はじめに

前回予告した「言語データ解析七つ道具(略称:L7)」の説明です。

「言語データ解析七つ道具」とは、「新QC七つ道具(N7)」(連関図法、親和図法、系統図法、マトリックス図法、マトリックス・データ解析法、PDPC法、アロー・ダイヤグラム法)の内、唯一数値データを扱う「マトリックス・データ解析法(略称:MD解析法)」の代わりに、筆者オリジナルの「PDCA-TC法」を入れた七つで、筆者の命名によるものです。

 

以降で取り上げる課題の解決手段として出てきますので、冒頭にご紹介する次第です。基本はN7なのに、わざわざ名前を変えて提唱する理由は、次項でご説明します。

 

2.提唱理由

1)「新QC七つ道具」の使い方

「新QC七つ道具(N7)」は、管理者・スタッフのスタッフワークに対する取り組み用ツールとして開発・提唱されたのですが、提唱者である納谷嘉信氏(故人)の意図に添った使われ方がなされておれば、提唱の必要はなかったのです。

 

尤も、そのような使い方は非常に難しいにもかかわらず、しかるべき解説書がない現状では致し方ないと言えますので、一念発起、その解説書「新QC七つ道具の使い方」を執筆し、納谷先生には高く評価していただき推薦の言葉も頂戴したのですが、日科技連の編集長に、難しくて売れそうにない、との理由で出版を拒まれましたので、先生のお薦めにより、自費出版したのですが、店頭に並ぶことが無かったこともあり残念ながら普及には至りませんでした。

 

ただ、手にされた方からは、高い評価を頂き、講演依頼や、企業支援の依頼を受けたりしましたので、手ごたえは感じることが出来ただけに、下記二点を考え、「言語データ解析七つ道具」としての出版・提案を考えている次第です。

 

2)提唱理由1:言語データ解析の強調

言語データ解析の重要性は、拙著「新QC七つ道具の使い方」でも強調しているのですが、何分、数値解析手法のMD解析法が含まれていますので、その例外に言及する分、どうしても迫力に欠けてしまいますので、MD解析法は、関連手法として外し、小生オリジナルの言語データの整理手法である「PDCA-TC法」を入れることにより、言語データ解析一本で話を進めることが出来るようにしたわけです。

 

この「PDCA-TC法」は、半年かけて解決した複雑なテーマの結論を顧客に何度説明しても分かってもらえなくて、遂に部長さんに直接説明するよう言われた際、解決ストーリーを「PDCA Tracing Chart」に図解したものを表紙に付けたところ、今迄部下の方から説明を受けておられたとはいえ、30分ほどで完全に理解してもらうことが出来たという代物です。

 

N7研究会で、PDPC法で進めた危機管理の結果が、中々うまく説明できないという話があり、PDPC法のフォロー手法として紹介したところ大変好評で、N7入門セミナーテキストに、N7の周辺手法として紹介されるまでになっています。

 

ところで、L7本の原稿は、現在すでにできているのですが、数値データを扱うMD解析法を外しましたので、非常にスムーズに言語データ解析に集中した説明ができていて、狙い通りでした。

 

ただ、数値解析がどんどん複雑になってきている今、多変量解析に道を開くMD解析法(主成分分析そのもの)は重要ですので、関連手法として事例付きで詳しく説明しています。

 

3)提唱理由2:N7の原点回帰

N7は、その提唱の書に“管理者・スタッフの”と付いているように、スタッフワークの質向上を狙ったものなのですが、前述しましたように、今や、N7の図解表示力に着目した、単なるQCサークルの発表ツールになっているのです。

 

そのことを如実に実感したのが、拙著をテキストにしたN7の講演終了後、依頼主である或る協議会の会長さんから頂戴した感想が「N7がこんなことに使うことが出来るとは知らなかった。今や、N7絡みの講演やセミナーを企画しても、QCサークル関係者しか来ない。管理者・スタッフを対象にするため、名前を変えて再提唱してもらえないか」だったことです。

 

このL7は、図らずも、その会長さんのご希望通り...

仕事

 

【この連載の前回:【快年童子の豆鉄砲】(その9)なぜ、「言語データ解析」なのか (5)へのリンク】

1.はじめに

前回予告した「言語データ解析七つ道具(略称:L7)」の説明です。

「言語データ解析七つ道具」とは、「新QC七つ道具(N7)」(連関図法、親和図法、系統図法、マトリックス図法、マトリックス・データ解析法、PDPC法、アロー・ダイヤグラム法)の内、唯一数値データを扱う「マトリックス・データ解析法(略称:MD解析法)」の代わりに、筆者オリジナルの「PDCA-TC法」を入れた七つで、筆者の命名によるものです。

 

以降で取り上げる課題の解決手段として出てきますので、冒頭にご紹介する次第です。基本はN7なのに、わざわざ名前を変えて提唱する理由は、次項でご説明します。

 

2.提唱理由

1)「新QC七つ道具」の使い方

「新QC七つ道具(N7)」は、管理者・スタッフのスタッフワークに対する取り組み用ツールとして開発・提唱されたのですが、提唱者である納谷嘉信氏(故人)の意図に添った使われ方がなされておれば、提唱の必要はなかったのです。

 

尤も、そのような使い方は非常に難しいにもかかわらず、しかるべき解説書がない現状では致し方ないと言えますので、一念発起、その解説書「新QC七つ道具の使い方」を執筆し、納谷先生には高く評価していただき推薦の言葉も頂戴したのですが、日科技連の編集長に、難しくて売れそうにない、との理由で出版を拒まれましたので、先生のお薦めにより、自費出版したのですが、店頭に並ぶことが無かったこともあり残念ながら普及には至りませんでした。

 

ただ、手にされた方からは、高い評価を頂き、講演依頼や、企業支援の依頼を受けたりしましたので、手ごたえは感じることが出来ただけに、下記二点を考え、「言語データ解析七つ道具」としての出版・提案を考えている次第です。

 

2)提唱理由1:言語データ解析の強調

言語データ解析の重要性は、拙著「新QC七つ道具の使い方」でも強調しているのですが、何分、数値解析手法のMD解析法が含まれていますので、その例外に言及する分、どうしても迫力に欠けてしまいますので、MD解析法は、関連手法として外し、小生オリジナルの言語データの整理手法である「PDCA-TC法」を入れることにより、言語データ解析一本で話を進めることが出来るようにしたわけです。

 

この「PDCA-TC法」は、半年かけて解決した複雑なテーマの結論を顧客に何度説明しても分かってもらえなくて、遂に部長さんに直接説明するよう言われた際、解決ストーリーを「PDCA Tracing Chart」に図解したものを表紙に付けたところ、今迄部下の方から説明を受けておられたとはいえ、30分ほどで完全に理解してもらうことが出来たという代物です。

 

N7研究会で、PDPC法で進めた危機管理の結果が、中々うまく説明できないという話があり、PDPC法のフォロー手法として紹介したところ大変好評で、N7入門セミナーテキストに、N7の周辺手法として紹介されるまでになっています。

 

ところで、L7本の原稿は、現在すでにできているのですが、数値データを扱うMD解析法を外しましたので、非常にスムーズに言語データ解析に集中した説明ができていて、狙い通りでした。

 

ただ、数値解析がどんどん複雑になってきている今、多変量解析に道を開くMD解析法(主成分分析そのもの)は重要ですので、関連手法として事例付きで詳しく説明しています。

 

3)提唱理由2:N7の原点回帰

N7は、その提唱の書に“管理者・スタッフの”と付いているように、スタッフワークの質向上を狙ったものなのですが、前述しましたように、今や、N7の図解表示力に着目した、単なるQCサークルの発表ツールになっているのです。

 

そのことを如実に実感したのが、拙著をテキストにしたN7の講演終了後、依頼主である或る協議会の会長さんから頂戴した感想が「N7がこんなことに使うことが出来るとは知らなかった。今や、N7絡みの講演やセミナーを企画しても、QCサークル関係者しか来ない。管理者・スタッフを対象にするため、名前を変えて再提唱してもらえないか」だったことです。

 

このL7は、図らずも、その会長さんのご希望通りになったのですが、L7の展開に際しては、スタートから対象を“管理者・スタッフ”に絞って進めたいと思っています。

 

3.おわりに

このL7は、これ以降の発信内容の折々に、事例をご紹介する中で詳しくご説明させて頂くのですが、実務にご活用頂けるところまでの熟練は、筆者の体験から至難の業と言えます。もし、以降の発信内容から、L7に関心を持たれて、そこまでの熟練を希望される方には、お困りの具体的な実務上のテーマ解決を通じて、最後までサポートさせて頂くつもりですので、ご希望される方は下記にご連絡頂ければと存じます。

筆者のメールアドレス:rpa10084@mf.ccnw.ne.jp

 

次回に続きます。

 

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この記事の著者

浅田 潔

100年企業を目指す中小企業のため独自に開発した高効率な理念経営体系を柱に経営者と伴走します。

100年企業を目指す中小企業のため独自に開発した高効率な理念経営体系を柱に経営者と伴走します。


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