7. パレート図・特性要因図の使い分け

パレート図は項目の大きさから重点を選び、特性要因図は選んだ結果に関わる原因候補を整理します。この二つを混同すると、多い項目を見つけただけで原因が判明したと思い込んでしまいます。

主な訂正理由を1件につき一つ選び、コード30件、数量12件、送付先6件、その他2件とします。大きい順に棒を置き、累積割合を折れ線で示します。「その他」は小項目をまとめた場合、通常最後へ置きます。

• 青棒：訂正件数（左軸）
• 橙折れ線：累積割合（右軸）

チャートを読み込んでいます。数値は本文・表でも確認できます。

グラフの数値を表で確認する

訂正理由	件数	累積件数	累積割合（%）
コード	30	30	60
数量	12	42	84
送付先	6	48	96
その他	2	50	100

学習用のデータ・理論値。狭い画面ではグラフを横にスクロールできます。

上位2項目は $(30+12)/50\times100=84\%$。ただし「2項目を選べば84%が消える」わけではありません。除去可能性と対策の有効性を確かめる必要があります。金額を重点にするなら、件数ではなく各項目の損失を集計し直します。少数でも安全に重大な項目は別に優先します。

特性を「商品コードの訂正発生」とし、人・設備・情報・方法などの大枝へ候補を分けます。大分類は4M・5Mに固定する必要はなく、分析目的に合う切り口を使います。

• すべて仮説。現場とデータで確かめる

チャートを読み込んでいます。数値は本文・表でも確認できます。

グラフの数値を表で確認する

分類	原因候補（未確認）
人	識別方法の教育がない
設備	表示が見にくい
情報	古い一覧が残る
方法	転記の照合がない

学習用のデータ・理論値。狭い画面ではグラフを横にスクロールできます。

「注意不足」で止めるより、「似たコードの候補が隣接表示される」「旧一覧の版を見分けられない」のように、観察や試行で確かめられる内容にします。小枝は、上の枝との因果の筋道を説明できるようにつなぎます。

旧一覧が原因候補なら、使っていた版と訂正した組合せを記録します。忙しい時間だけ起きるなら、時間帯・処理量・照合の実施状況を調べます。同時に違う条件がないかも確認し、候補を一つずつ確かめます。対策後には同じ基準・対象で率、損失、作業時間を比較します。

ブレーンストーミングでは批判を控えて案を広げ、その後に整理・評価します。発言数や多数決は原因の証明にはなりません。

パレート図とカテゴリ比較の基礎は統計グラフ。原因を確かめる際の比較条件は実験の設計、群の違いを割合で読む方法はクロス集計が役立ちます。

不適合を件数順に並べたら傷が最大だった。傷の発生原因も分かったと言えるか？

解答・解説

言えません。傷は重点的に調べる現象です。発生工程・場所・材料・方法などの候補を整理し、証拠で確かめます。