層別とは？たくさんのデータを、その得られたデータの特徴によってグループ分けすること：分類は品質管理を分かり易くする
層別とは、たくさんのデータを、その得られたデータの特徴によって、グループ
分けすることをいいます。
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たとえば、いくつかの機械で加工した部品のある特性
値のバラツキが大きい場そのバラツキの原因を調べるためにデータを、機械や
作業者別にグループ分けすること。
分類とは、あらかじめ用意されたカテゴリー（4M、QCDなど）に従って管理の
対象を仕分ける方法および行為なので、層別とは似ているが同じ意味ではない。
層別／分類のどちらにしても、品質管理活動に欠かせないツールと考えられます。
層別／分類ができれば、問題そのものを客観的に見ることができたと判断できます。
逆に、層別／分類ができなければ、迷路に入ってしまい解決は難しいと考えられます。
層別で大切なことは、データの特徴を捉えてグループ分けすることです。
製造工場などでよく行なわれる層別には、次の項目があります。
層別も分類（4M、QCD）などの枠組みを使って、その中で特異な違いを見つける
ことで、作業が容易になると考えられる。
（５Ｍ）
①作業者別・・個人、男女、年齢、経験年数、技能など
②材料別・・メーカー、購人先、ロット、購入時期など
③機械別・・機種、号機、型式など
④方法別・・作業方法、口ットなど
⑤検査測定別・・検査員、測定者、測定器、試験機、測定場所など
（5W1H）
①時間別・・午前・午後、昼夜、曜日など
②環境条件別・・温度、湿度、作業場所など
③作業者・・個人、男女、年齢、経験年数、技能など
④方法・・作業方法、口ットなど
⑤材料・・メーカー、購人先、ロット、購入時期など
⑥目的・・不良をなくす、納期を守る、価格低減（QCD）
混沌とした問題でも、このようないくつかの分類が頭に浮かび、素早く本質を
捉えられるかどうかが、品質管理活動の成否を決定づけています。
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高崎ものづくり技術研究所 代表 濱田 金男
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AI活用で劇的に進化する！品質改善5回シリーズ カリキュラム
■第1回：11月25日（火）13：30~17：00  本シリーズの核心です。設計のヌケモレを防ぐDRBFM/FMEAですが、分析者の経験に依存しがちです。
本講座では、Gemini/NotebookLMを「分析アシスタント」として活用し、「過去ノウハウの蓄積」と「故障モード一覧表」などを短時間で、かつ高精度に作成する実践的手法を公開します。AIを活用した「気づきの設計」の第一歩です。 |
DRBFM実施手順 品質情報ナレッジシステムと漏れのない リスク抽出
１．設計段階で問題を顕在化させる手法と取り組み
1.1 気づきの設計ツールの概要 1.2 重点管理項目抽出表 1.3 新規点変更点リスト 1.4 過去事例の水平展開手法
２．FMEAで重要な故障_事故と故障モードの関係 2.1 信頼性とは 2.2 故障モードの定義 2.3 故障モード一覧表
３．FMEA実施手順
3.1 FMEA／FTA／タグチメソッドの違い 3.2 FMEAを組み込んだ設計フロー 3.3 FMEA実施手順
3.4 R－MAP法を用いたリスク評価基準
3.5 FMEA実施事例 |
■第2回：12月15日（月）13：30~17:00  「作って終わり」の形骸化した手順書はもう不要です。
動画マニュアルや電子マニュアルで「見てわかる」化し、さらにAI/LLMを活用した学習管理システム（LMS）で、個人の習熟度を管理し、熟練技能を組織の「知」として継承する仕組みを解説します。 | 形骸化しない作業手順書の作成 と運用手順：熟練技能・ノウハウ継承
１．作業手順の作成
1.1 ＱＣ工程図の作成方法 1.2 作業手順書の作成方法 1.3 業務チェックリストの作成方法
２．作業手順書の形骸化防止
2.1 作業手順書の形骸化の要因 2.2 形骸化防止策 2.3 形骸化させない作業手順書 運用手順
３．熟練技能・ノウハウ継承
3.1 暗黙知と形式知 3.2 ナレッジの共有化と業務効率化
3.3 再発防止手順 3.4 過去トラのまとめ方と水平展開 3.5 熟練技能のノウハウの継承
|
■第3回：1月26日（月）13:30~17:00 
なぜ「教育します」で再発防止が終わってしまうのか？
第1回で学んだAIによる分析（ナレッジ活用）を活かしつつ、現場の現象から「設計原因」「しくみの不備」まで遡る、本質的な「なぜなぜ分析」の手法を学びます。
（※本セッションはAIの直接利用ではなく、AIで得た情報を活用する「人間の思考法」としての分析手法がメインです） | 設計原因まで遡る「なぜなぜ分析手法」 上流の根本原因を潰そう！
１．なぜなぜ分析の現状と問題点
1-1.玉石混交のなぜなぜ分析解説 1-2.目的を曖昧にしたなぜなぜ分析事例と問題点 1-3.トヨタ式なぜなぜ５回とは 1-4.ホンダのなぜなぜ分析とは
２．目的別に原因を究明するなぜなぜ分析
2-1.なぜなぜ分析の４つの目的 2-2.物理的な因果関係を探る 2-3.不適切な行動から原因を探る 2-4.現場管理のしくみから原因を探る 2-5.工場のしくみから原因を探る
３．なぜなぜ分析フォーマット
3-1.ロジックツリーとフレームワーク設計 3-2.現場で使える分析フォーマット 3-3.上流工程のしくみ不備分析フォーマット
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■第4回：2月16日（月）13:30~17:00  多品種少量生産の現場では、4M（人・機械・材料・方法）の変化点管理がキモです。
IoTやセンサーに頼る高額なシステム導入の前に、まずは「デジタル技術」を活用して変化点を「見える化」し、リアルタイムで異常を検知する「しくみ」の構築法を学びます。 | デジタル化で進化する4M管理 リアルタイム監視が工場の「異常ゼロ」を実現する
１．4M（変化点）管理の基本と目的 1.1 4M管理の目的：なぜ「変化点」に着目するのか 1.2 多品種少量生産における4M管理の重要性 1.3 4M管理対象の定義とランク付け（重点管理） 1.4 4M管理 7つのステップ
２．変化点管理の「しくみ」と「日常管理」 2.1 計画的変更への対応 2.2日常管理の核心：先手管理と異常管理
３．デジタル技術による変化点の見える化と予知 3.1 4M変化点の「見える化」手法 3.2 IoT/センサーによるリアルタイム監視 3.3 統計的手法による「ばらつき」の把握 3.4 管理図による異常と兆候の検知
４．4M管理の実践と高度化 4.1 工程能力の把握と管理（Cp・Cpk） 4.2 重要要因・重要特性の監視 4.3 協力工場の4M変更管理 |
■第5回：3月11日（水）13:30~17:00 シリーズ総まとめ。AIは「匠」の仕事を奪うものではなく、「匠の知見を増幅させる装置（Multiplier）」です。
現場の担当者自身が「ノーコードAI」を活用し、属人化していた「思考（Know-Why）」と「動作（Know-How）」をデジタル化し、組織の資産に変えるための、具体的な導入ロードマップを解説します。 | ノーコードAI活用による 技術・技能継承と品質改善の実務
１．なぜ今、AIによる知の継承が不可避なのか 1.1. 経営課題としての属人化の再定義 1.2. ゲームチェンジとしてのノーコードAI
２．熟練技能（暗黙知）のデジタル化と継承 2.1. 「思考（Know-Why）」の継承 2.2. 「動作（Know-How）」の継承 2.3. 形式知化の仕組み化と2大アプローチ
３．設計技術継承と過去トラブルの資産化 3.1. 「負の遺産」から「設計資産」へ 3.2. AIによる「トラブル予見」の実務 3.3. 設計プロセスへのフィードバック
４．失敗しないAI導入スモールスタート 4.1. なぜ全体導入は失敗するのか 4.2. パイロットプロジェクトの選定と実行 4.3. 投資対効果（ROI）の「見える化」 4.4. 成功のためのチーム組成 |
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