信頼性を向上させるには、事実をデータとして捉えて科学的な手法に基づいて改善することが必要です。そのためには固有の専門技術はもちろん、データ解析の基本と信頼性を確実に検証していくことが求められています。一方で、信頼性は”数と時間の壁”と言われます。信頼性、特に信頼性試験では、少ない故障データしかない、いつデータが取れるのか分からないという中で、限られた時間内に答えを出すことが要求されます。
　本講座では、信頼性試験規模の決め方やデータに応じた最小のサンプル数の決め方を中心に、実務的な解析方法やマネジメントの役割を紹介します。

1. 信頼性とその評価、試験
   1. 信頼性の定義と総合信頼性
   2. 信頼性の作りこみと評価、試験
   3. 信頼性試験で何が分かるか
2. 信頼性データ解析の基礎とサンプル数
   1. データ解析の基礎と統計的な手法 … 演習
   2. 信頼性で扱うデータの数と時間の壁
   3. 必要なサンプル数の決め方 … 演習
   4. ワイブル分布への適用
3. 信頼性試験
   1. 信頼性試験の目的と特徴
   2. 信頼性適合試験と信頼性を決定する試験
   3. 試験の計画と実施
   4. 結果のまとめ方
4. 試験規模の決め方
   1. 抜き取り試験とその考え方
   2. 計量一回抜き取りと計数一回抜き取り試験
   3. 最小の試験規模 … 演習
   4. 試験規模を決める上での注意事項
5. その他のデータの特徴と見方
   1. 時間データの持つ特徴
   2. 加速試験データの特徴 … 演習
   3. 市場データの見方と特徴
   4. データを目で見ることのメリット 他
6. まとめ