日本的品質管理はTQMとして世界を席巻した。しかし、現在の製造業の衰退を見るに際し、日本的品質管理はどこに行ってしまったのかと疑問を持つ。何故日本的品質管理は衰退したのか?何故、出荷検査データを改竄してまで出荷を優先するのか?市場で問題ないことと製造品質が規格内であることは同義なのか?出荷規格が厳しすぎて製造品質管理が追いつかないのか?疑問は後を絶たない。 このような中で、製造業における「品質管理」は日常業務として粛々と進んでいる。 生産現場のデータを統計解析ソフトに代入すれば統計学的解釈が可能になった。そこにはAIの技術やディープラーニングなどの考え方が取り入れられている。データ間の関係性や繋がりの強さなどを教えてくれる。 一方、問題を解決したり、不良の原因を探求したりするのは、更なる品質を確保したいと思っているからである。つまり、データから有益な情報を抽出して、その中から因果の関係を見つけ、原因系にアクションすることで、結果の再現性や出力特性の向上などを行うことが「統計解析」の目的である。
　本セミナーでは、筆者が考える「品質管理と統計解析」の関係を深掘りし、真に役立つ統計手法を身に着けることを目的としている。単純にEXCELのHow toを理解するのではなく、「何故この手法で解析するのか」「この結果はどう解釈したらよいの」という、品質管理技術者が好奇心を持ってデータと対峙できるよう構成している。 これから品質管理を志す技術者は勿論、もう一度統計解析を深く学びたい技術者にも最適である。

• はじめに (日本の製造業の衰退)

1. 統計的品質管理の基礎
   1. データの採り方、まとめ方
   2. データの見える化、グラフ化
   3. 問題解決のためのQCストーリー
2. 統計学の基礎
   1. 記述統計学と推測統計学
   2. 大数の法則
   3. 中心極限定理
3. データの分解
   1. 平均値とは
   2. 各変動の分解
   3. データの規準化
4. 検定と推定
   1. 検定とは
   2. 対立仮説と検出力
   3. u検定とt検定
   4. 点推定と区間推定
5. 平均値の差の検定
   1. 対応無い変数の場合
   2. 対応のある変数の場合
   3. χ2検定
6. 分散分析
   1. 1元配置実験
   2. 2元配置実験
   3. 交互作用の検討
7. 相関と回帰
   1. 相関係数と相関分析
   2. 回帰分析
8. 実験計画法
   1. 要因配置実験
   2. 直交表実験
   3. 混合系直交表の活用
9. パラメータ設計手法
   1. 機能のばらつきが問題
   2. 設計段階での取り組みが重要
   3. パラメータ設計演習
10. 品質管理の実務
    1. 工程能力指数とその活用
    2. サンプリングと抜き取り検査
    3. 統計的工程管理 (SPC) の手順
• 質疑応答