QC7つ道具とは？

QC7つ道具（Quality Control Seven Tools）は、品質管理や問題解決に使われる基本的な手法です。これらは製造業をはじめ、さまざまな業界で活用されています。初心者でも簡単に使えるシンプルな道具ですが、データを視覚化し、問題の原因を特定するのに非常に有効です。

この記事では、QC7つ道具の概要と、それぞれの使い方を具体例とともに紹介します。

【パレート図】

概要・目的

問題の原因や成果を大きい順に並べ、どの要因に注力すべきかを視覚化する図です。「重要な少数」と「ささいな多数」の法則（80:20の法則）に基づいています。

目的は問題の原因や成果の重要度を視覚化することです。

パレート図の作成手順

データを集める

問題や成果のカテゴリ（例：不良原因）と、その件数や頻度を記録します。

例：不良原因A（50件）、B（30件）、C（20件）など。

データを降順に並べる

件数が多い順に並べます。

例：A（50件）、B（30件）、C（20件）。

累積比率を計算する

全体の件数に対する割合を計算し、累積比率を出します。

例：A＝50%、B＝80%、C＝100%。

グラフを描く

横軸にカテゴリ、左の縦軸に件数、右の縦軸に累積比率を設定します。

棒グラフで件数、折れ線グラフで累積比率を描きます。

具体例

製品の不良調査をして結果不良の８０％が「部品Aの不具合」と「行程Bのミス」に集中していることが判明しました。この情報をもとにこの２つの対策を優先的に実施することにしました。

【ヒストグラム】

概要・目的

データのばらつきや分布を棒グラフで表したものです。品質や工程の安定性を確認するのに役立ちます。

データのばらつきや分布を確認することが目的です。

ヒストグラムの作成手順

データを集める

数値データ（例：製品の寸法や重量）を用意します。

範囲を設定する

データの最大値と最小値を確認し、範囲（区間幅）を決めます。

例：50～60、60～70、70～80のように設定。

データを分類する

各区間に入るデータの数を数えます。

例：50～60（5件）、60～70（10件）など。

棒グラフを描く

横軸に区間、縦軸に件数をとり、棒グラフを作成します。

具体例

製品の重量を測定した結果、目標比±５ｇの範囲にほとんどの製品が収まっていることが分かりました。ヒストグラムを使って、異常値がないことを確認します。

【管理図】

概要・目的

時間の経過に伴うデータの変動を監視するグラフで、異常値や傾向を検出します。上限値や下限値（管理限界）を設定することで、工程の異常を早期に発見できます。

工程の安定性を監視するために使用します。

管理図の作成手順

 データを収集する

時系列データ（例：1時間ごとの製品寸法）を記録します。

 管理限界線を設定する

平均値を計算します。

上限値と下限値（±3σ）を計算します。

 グラフを描く

横軸に時間、縦軸にデータ値をとります。

管理限界線（上限・下限）と平均値を引き、データをプロットします。

具体例

製品の寸法を毎時間測定し、管理図にプロットします。ある時間帯で上限を超える値が記録され、原因が「機械の調整ミス」であることが判明しました。

【特性要因図（フィッシュボーンダイアグラム）】

概要・目的

問題の原因を「人」「機械」「方法」「材料」などに分類し、体系的に洗い出すための図です。原因と結果の関係を視覚的に整理します。形が魚の骨に似ていることからフィッシュボーンと呼ばれています。問題の原因を体系的に整理する目的で使用します。

特性要因図の作成手順

問題を明確にする

解決したい課題を決めます（例：不良品が多い）。

主要要因を決める

「人」「機械」「方法」「材料」などのカテゴリを設定します。

原因を洗い出す

各カテゴリについて、具体的な原因をブレインストーミングします。

図を描く

横軸に問題、斜めの枝にカテゴリ、さらに具体的な原因を記入します。

具体例

不良品が多発した際に特性要因図を作成。原因を「作業者の教育不足」「機械の老朽化」「材料の品質低下」などに分類し、優先的に教育プログラムを強化しました。

【層別】

概要・目的

データを特定の条件（例えば、時間帯、場所、作業者など）で分類し、原因を絞り込む手法です。

データを分類し、原因を特定する目的で使用します。

層別の作成手順

データを集める

クレームや不良情報などを収集します。

分類条件を決める

時間帯、地域、担当者など、分類基準を選びます。

データを分類する

各条件ごとにデータを整理します。

例：地域ごとのクレーム数。

結果を確認する

分類結果を表やグラフにして、傾向を確認します。

具体例

クレーム件数を「地域別」「製品別」に層別した結果、特定の地域で特定の商品に集中していることが判明しました。この情報をもとに、該当商品の出荷前検査を強化しました。

【散布図】

概要・目的

2つの変数の関係性を点でプロットするグラフです。相関関係があるかどうかを視覚的に確認できます。

2つの変数の関係性を確認するために使用します。

散布図の作成手順

関連する2つのデータを集める

例：生産速度と不良率。

データを整理する

X軸に独立変数、Y軸に従属変数を設定します。

データをプロットする

データ点を1つずつグラフに記入します。

相関関係を確認する

点が直線的に並ぶ場合は相関関係があると判断します。

具体例

生産速度と不良率を散布図にプロットした結果、生産速度が速くなるほど不良率が上昇する傾向が見られました。この結果をもとに、生産速度を適正範囲に調整しました。

【チェックシート】

概要・目的

データを簡単に収集・集計できる表形式のツールです。作業のミスや問題の発生状況を把握するのに便利です。

データを簡単に収集・集計する目的で使用します。

チェックシートの作成手順

記録する項目を決める

記録する内容を明確にします（例：不良原因の種類と件数）。

フォーマットを作る

表形式で項目を並べ、記録欄を設けます。

例：不良原因ごとにチェック欄を作成。

データを記録する

発生した問題をタイムリーに記録します。

データを集計する

記録をもとに、頻度や傾向を確認します。

具体例

製造ラインで1週間の間に発生した不良の種類と回数をチェックシートに記録。結果を分析することで、最も多い不良原因が「部品の接着不良」であることが判明しました。

 

QC7つ道具を活用するメリット

・問題を体系的に整理できる

・データを視覚化することで、意思決定が容易になる

・現場の改善活動に役立つ

 

QC7つ道具は、単体で使用するだけでなく、組み合わせることでさらに効果を発揮します。これらを活用し、品質向上や業務改善を進めていきましょう！