▼新QC7つ道具の種類

資料により名称が違うこともありますが、以下の7つに分類されています。

　・連関図法

　・親和図法

　・系統図法

　・マトリクス図法

　・マトリクスデータ解析法

　・PDPC法

　・アローダイアグラム法

1つの対象に対して関連している複数の要因について、原因と結果、目的と手段など、複雑に関連している各要因の関係を矢印でつなぐことで、各要因の相関関係を視覚的に示し、問題の構造を分析する手法です。

1つの対象に対して関連する要因を矢印で示して関係性を明らかにする手法という点では、特性要因図に似た手法になりますが、特性要因図は各要因からつながる矢印が最終的には全て対象に対して向かう構造になっていましたが、連関図法は必ずしも要因からの伸びる矢印が対象に向かっているわけではないため、特性要因図よりも要因同士の因果関係が分かりやすい図になります。

・連関図

連関図自体にもいくつか種類があり、対象とする内容によって分類されています。

問題の解決を目的とする場合は原因連関図と呼ばれ、対象を解決すべき問題点や課題として、原因となる要素とその関係性を矢印で示すことにより、根本原因を明らかにすることを目指します。

対象を達成すべき目的とした場合は目的連関図と呼ばれ、目標達成のために必要となる要素とその関係性を矢印で示すことにより、目標達成までに必要な行動を明らかにすることを目指します。

このほかにも要因連関図や意思決定連関図など、対象が何で要因が何かによって分析に必要となる内容が変わりますが、最終的には1つの対象に対する複数の要因の関係性を明らかにする際に用いられる手法です。

さまざまな要因や意見などを言語データに変換し、親和性の高いものをグループとしてまとめることで、課題を整理し、対処すべき問題にフォーカスするための手法です。

1967年に川喜田二郎氏により考案されたため、KJ法とも呼ばれます。

・親和図

親和図法は以下の手順で作成されます。

1.言語データの収集

課題に対しての意見や要因を収集し、言語データにします。

ミーティングの場面でこの手法を用いる際には、言語データを貼り付けたり並べたりできる付箋などの形で作成します。

2.言語データを親和性の高いもの同士でグループ化する

雑多に作成した言語データについて、グループ化できそうな親和性を考え、いくつかのグループに分けます。

3.グループ内でさらにグループ化を進める

親和性でグループ化した中で、さらに他の親和性でグループ化できそうなもの同士を同グループ内で別グループ化します。

特にまとまりや関連が曖昧だった各言語データを、上記の方法で一定のグループに分けることで、特定グループにフォーカスして課題解決のアプローチを進める等の方法で、親和図法は活用できます。

目的に対する手段や結果に対する原因など、対象と要因をツリー形式で系統的につないで表記することで、網羅的に対象までのパスを確認することができます。

・系統図

系統図は以下の手順で作成されます。

1.対象の設定

まずは目的や課題など、分析する対象を明確にします。

2.対象に対する一次手段の洗い出し

設定した対象に対して、主要な手段や要因を検討します。

3.一次手段から想定される二次手段の洗い出し

洗い出した一次手段に対してさらに細かく手段を分けられるかどうかを検討し、二次手段として次の階層に書き出します。


上記を繰り返して一次から二次、二次から三次へと詳細を突き詰めていき、最終的に作成された系統図を元にして、対象に対するアプローチのフローや方法を検討します。

また、系統図は適用する対象により種類が分けられており、課題解決や目的達成の際の手段を階層的に分析する際には方策展開型と呼ばれます。

対象に対する要素の構成を整理する場合は構成要素展開型と呼ばれます。

互いに関連するいくつかの要素を列と行で記載して表の形式にして、交差する部分ごとに評価値を記載することで、対象となる項目の順位や重要度などを分析する手法です。

・マトリクス図

もっともオーソドックスな2要素によるマトリクス図はL型と呼ばれますが、対象となる要素の数が3要素4要素と増えていった場合には、T型やX型など列と行を追加したマトリクス図を用いることで対応することができます。

新QC7つ道具のなかでも、この手法は定量的データをターゲットにした解析手法です。

マトリクス図法などで解析した数値データの関連を散布図の形で表すことで、データの特徴から関係性や明確な要素を解析します。

マトリクスデータ解析法の中でも種類があり、データの主要な要素を抽出することを目的とした主成分分析と、データの潜在的な要因の分析を目的とした因子分析があります。

・マトリクスデータ解析の散布図

過程決定計画図と呼ばれるもので、Process Decision Program Chartの頭文字を取ってPDPC法と呼ばれています。

目的を達成するための過程について、必要事項、それに対するアクション、次につながる結果、分岐の発生する結果等を、ダイアグラムで表記して上から下に向かってつないでいくことで、対象に至るまでのパスと発生の想定される事象を分析し、対策の検討等をすることができます。

表記するダイアグラムに用いられる各要素の形について規則を設けることで、形状からその要素がどのような役割を持っているかが視覚的に分かりやすくなります。

・過程決定計画図

結果に到達するまでのルートについて2種類あり、強制連結型PDPCはルートとゴールを必ず結びつける形式です。

逐次展開型PDPCは複数のルートのうちいずれかがゴールに結びついていれば問題無く、ゴールに至らないルートは途中で途切れてもよしとする形式です。