何が違う？QC7つ道具と新QC7つ道具の使い方【覚え方や事例、テンプレートを紹介】
かんたんデジタル現場帳票「tebiki現場分析」を展開する、現場改善ラボ編集部です。
本記事では「QC7つ道具」「新QC7つ道具」それぞれの使い方やポイントを事例を交えて解説します。また、面倒な計算やグラフ化の手間を省き、現場ですぐに使える無料のテンプレートもご紹介します。是非ご活用ください。
現場改善ラボでは、QC7つ道具と新QC7つ道具の基礎知識、品質問題を解決するための使い方について、専門家による解説動画を無料で公開しています。以下のリンクをクリックすると、動画をご覧いただけますので、本記事と併せてご活用ください。
目次
QC7つ道具・新QC7つ道具とは？手法一覧と覚え方
QC7つ道具と新QC7つ道具はいずれも、製造現場の品質問題を改善するために用いる分析手法です。本章では、QC7つ道具と新QC7つ道具の概要と手法一覧、それぞれの覚え方を解説します。
QC7つ道具とは？手法一覧と覚え方
QC7つ道具とは、製造現場で発生している品質問題を改善するために、定量的なデータを用いて分析する7つの手法のことです。
上記のような図やグラフで定量的なデータを表現し、品質問題を客観的に捉えることで解決の優先順位付けや、改善効果の確認をします。QC7つ道具は、「サンチェ監督引っ張れそう」という語呂合わせを用いると憶えやすいので、知っておくとよいでしょう。
- サン：散布図
- チェ：チェックシート
- 監 ：管理図
- 督 ：特性要因図
- 引っ：ヒストグラム
- 張れ：パレート図
- そう：グラフ（層別）
どのような場面で使うかなど、QC7つ道具の基礎的な情報をより詳しく知りたい方は、専門家による無料の解説動画を以下のリンクをクリックしてご覧ください。
＞＞専門家による【品質問題の原因を見つける『正しいQC7つ道具の使い方』】の動画を見てみる（視聴無料）
新QC7つ道具とは？手法一覧と覚え方
新QC7つ道具とは、定性的なデータを用いて問題を整理、分析する7つの手法のことです。
- 親和図法
- 連関図法
- 系統図法
- マトリックス図法
- アローダイアグラム
- PDPC法
- マトリックスデータ解析法
上記のような図法を用いて、改善テーマの選定や業務の問題把握など、品質改善活動の初期段階で活用します。新QC7つ道具は、「親連携アロマでP（ピー）」という語呂合わせを用いると憶えやすいので、知っておくとよいでしょう。
- 親：親和図法
- 連：連関図法
- 携（系）：系統図法
- アロ：アローダイアグラム
- マ：マトリックス図法
- で：マトリックスデータ解析法
- P：PDPC法
新QC7つ道具の活用場面や、QC7つ道具との併用方法など、新QC7つ道具の基礎知識をより深めたいという方は、専門家による無料の解説動画を以下のリンクをクリックしてご覧ください。
＞＞専門家による【わかりやすい『新QC7つ道具の使い方』QC7つ道具と組み合わせた品質問題の分析方法】の動画を見てみる（視聴無料）
QC7つ道具と新QC7つ道具の違い
2つの違いを簡単にまとめると、QC7つ道具は数値データを、新QC7つ道具は言語データを扱うという違いがあります。言語データとは、「食品に異物が混入してしまった」「バリが発生してしまう」などの数値では表せないデータのことです。
製造現場における品質問題は、数値として拾い上げる前に、課題を体系化する必要があります。複雑に絡み合った要素から問題点をつかむために、言語データを活用するために新QC7つ道具を、数値データを活用するためにQC7つ道具が利用されるのです。
したがって、製造現場の品質管理を適切に行うためにも、両者を使い分けることが大切といえるでしょう。次章からは、QC7つ道具・新QC7つ道具それぞれの手法一覧と活用例を詳しく解説します。
【図解】QC7つ道具の手法一覧と使用事例
ここからはQC7つ道具の各手法について、使用事例も交えてわかりやすく解説します。それぞれのテンプレートもご用意していますので、ぜひご活用ください。
- パレート図
- 特性要因図
- グラフ（層別）
- ヒストグラム
- 散布図
- 管理図
- チェックシート
より実践的な各手法の使い方や品質改善の考え方を知りたい方は、専門家による解説動画を以下より無料でご覧いただけますので併せてご活用ください。
パレート図
パレート図は、問題点を数値化し、大きい順に並べることで優先的に対策すべき項目を可視化する手法です。
例えば組付け不良の原因を分析すると、全体の約70％が「キズをつけた」と「組付け方向を間違えた」に集中しています。しかし「キズ」の改善が難航する場合、次に多い「ネジ溝をつぶした」と「組付け方向間違い」（計10件）への対策を先行することで、約40％の不良削減が期待できます。
このようにパレート図は、発生件数の多寡だけでなく、改善の難易度やスケジュールを考慮した最適な取り組み順を検討する際にも有用です。
＞＞専門家による「パレート図の活用方法や事例」の解説を見る（視聴無料）
特性要因図
特性要因図は、不具合など望ましくない事象が起きた際、原因を体系的に洗い出すQC手法です。
魚の骨の形状を模した構成からフィッシュボーンチャートとも呼ばれ、4M（Method、Material、Machine、Man）という製造の基本要素を大骨子にして原因を分類します。
さらに「なぜなぜ分析」を組み合わせて原因を深掘りし、仮説を立てて再現実験で検証することで真の要因を特定します。例として金属部品の加工漏れでは、未加工の要因を4Mで列挙し、1つずつ検証する流れとなります。原因が特定できたら再発防止策を講じ、品質向上を図ります。
＞＞専門家による「特性要因図の活用方法や事例」の解説を見る（視聴無料）
グラフ（層別）
グラフはパレート図と同様に、数値データを見える化して分かりやすく見るための手法です。
集めたデータを数字で見ていても、増えた、減ったなどの傾向を読み取ることが難しかったり、どれが多い、少ないを把握することは容易ではありません。棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフなどを使い分けて、情報を容易に読み取りやすくします。主なグラフの種類として以下の4つが挙げられます。
- 棒グラフ
- 円グラフ
- 折れ線グラフ
- レーダーチャート
棒グラフ
棒グラフでデータを層別し、年度ごとの製品A、B、Cの売上を色分けして表示することで、項目別の売上規模やトレンドを比較しやすくなります。
具体的には、製品Bの売上が伸び、製品Cはほとんど変わらないなどの変化が一目瞭然です。また、棒の高さから全体売上が堅調に増加していることも把握できます。このように、各製品の売れ行きの違いや全体傾向を同時に確認できるため、分析や戦略立案に有効な手段といえます。
＞＞専門家による「棒グラフの活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
円グラフ
円グラフは各項目の比率を直感的に把握でき、時系列で並べると増減や変化も見やすくなります。
飲食チェーンの地域別売上の例では、中国の比率が大きく伸び、2020年には北米と合わせて全体の半分を占めるまでに拡大しました。こうした可視化により、今後どの地域に注力するか、あるいは縮小すべき地域はどこかといった経営判断につなげられます。
数字だけでは把握しづらい情報を円グラフで整理することで、戦略立案をより的確に進められるのです。
＞＞専門家による「円グラフの活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
折れ線グラフ
折れ線グラフは、データを時系列で可視化し、増減や安定傾向を把握しやすい手法です。
例えば、生産ラインごとに1ヵ月の生産数を追えば、Line Aは週中に落ち込む周期性、Bは安定、Cはランダムかつ低水準といった差異を比較できます。複数の折れ線を重ねることで特徴を見極め、対策立案にも繋げられます。このように折れ線グラフは時系列変化を直感的に捉えるのに有効で、製造現場からビジネス分析まで幅広く活用されます。
＞＞専門家による「折れ線グラフの活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
レーダーチャート
レーダーチャートを使えば、複数の評価項目を点数化して強み・弱みを一目で可視化できます。
例えば設備比較では、Aはスピードが速い反面、メンテナンスや耐久性に難があることが分かります。一方で、Bは速度面ではAに及ばないものの、他の要素や投資経済性で優れており、総合的に有利な選択肢となる可能性が高いのです。
こうした可視化を通じて、効果的な課題発見や戦略立案につなげられます。その結果、必要に応じた最適な設備選定や改善策の立案をスムーズに行えるのです。
＞＞専門家による「レーダーチャートの活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
ヒストグラム
ヒストグラムは、集めたデータを区間に分け、その区間ごとの度数を棒グラフで可視化する手法です。
数値のばらつきや分布の中心を把握しやすいため、寸法管理や工程の安定度管理に活用されます。実際に金属部品の加工現場では、寸法検査データをヒストグラム化した結果、分布が規格の中心からずれて左右に偏りがあることが判明しました。
さらに層別して加工機ごとに比較すると、設備Cの加工品に原因が集中しているとわかりました。こうして工程上の問題点を明確にし、有効な対策を立案できるのがヒストグラムの強みです。品質管理の現場で可視化と原因追究を行う際に非常に有用な手法といえます。
＞＞専門家による「ヒストグラムの活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
散布図
散布図は、2つの事象（横軸と縦軸）の間に相関があるかを可視化するグラフです。
強い相関があればデータが線状に並び、右上がりなら正の相関、右下がりなら負の相関、ランダムに散らばれば無相関と判断できます。
実際にプラスチック製品の強度を高めるため、加熱処理の温度と時間を散布図で調べたところ、温度と強度には関係がない一方で、加熱時間を長くすると強度が上がる正の相関が認められました。そこで従来と同じ温度を保ちつつ加熱時間を1.5倍にすることで、廃棄ロスの原因だったヒビを防ぎ、より強度の高い製品を作ることに成功しています。
このように散布図を用いれば、制御因子を変えることで目的特性がどう変動するかを把握でき、品質向上のための有効な対策を立てやすくなるのです。
＞＞専門家による「散布図の活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
管理図
管理図は、製造工程で得られる特性値を定期的に測定・プロットし、その変動が通常範囲内か異常範囲かを見極める品質管理手法です。もっとも広く用いられるXbar-R管理図では、取得したサンプルの平均値（Xbar）と範囲（R）をそれぞれプロットし、管理線（UCL／LCL）を超えると異常として警告を発します。
たとえばゴム製品の硬さを監視していた工場では、8番目のデータが上限管理線を超えたことから原因を究明し、期限切れ硬化剤の使用が発覚しました。翌日には正常に戻ったため、この特定ロットのみを回収し、不良品の出荷を防げたのです。
こうした定期的な計測と管理図による「工程の健康診断」によって、異常を早期に検知して原因を特定し、迅速な対策を講じることが可能になります。
＞＞専門家による「管理図の活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
チェックシート
チェックシートは、決められた項目について状態をOK/NGで確認したり、回数を記録するために使用されます。
一定期間情報を集めたら周期性がないかや、NGが頻発している箇所がないかを全体像から把握します。製造現場で使用されているチェックシートは、大きく「点検用チェックシート」と「記録用チェックシート」の2つに分類できます。
点検用チェックシートは、設備の状態を日々・定期的に確認するために使用され、油圧や動作音、揺れの有無などの重要点をもれなく点検できるよう項目が設定されます。過去の故障サイクルから点検頻度を決めるのが特徴です。
一方で、記録用チェックシートは工程内の不具合発生頻度を記録・集計し、パレート図で優先的に対策すべき問題点を特定する際に役立ちます。さらに安全衛生チェックシートでは、現場の安全確保を最優先とし、定期的に巡回しながらリスクを発見して改善活動につなげます。これらチェックシートの活用により、品質や安全に関する課題を可視化し、一層迅速な対応が可能となります。
ここまで、QC7つ道具の各手法について使用事例やテンプレートも交えてご紹介しました。
製造現場の場合、品質トラブルが発生したときに現場にまつわる定量的なデータを集めて、QC手法による分析を行う流れになりますが、データの可視化や収集を行う段階で以下のような課題に直面するケースが珍しくありません。
- 紙の記録ではデータが効率的に収集できない
- 集めたデータを分析できる人材がいない
- 集めたデータの管理が難しい
- 設備投資にコストがかかる
- データの種類が多く統合（クレンジング）が困難
このような課題に直面し、QC7つ道具の分析から改善立案といった本質的な改善活動が早急に実行できていないというお声をよく頂きます。このようなQC7つ道具の分析にまつわる悩みを解消する手段は、後述の「『QC7つ道具の分析が手間…』分析を効率化している企業事例」をご覧ください。
【図解】新QC7つ道具の手法一覧とわかりやすい使用事例
ここからは新QC7つ道具の各手法について、概要を使用事例も交えてわかりやすく解説します。マトリックスデータ解析法を除いた、6つの手法はテンプレートをご用意していますので、ぜひこの機会にご活用ください。
- 親和図法
- 連関図法
- 系統図法
- マトリックス図法
- アローダイアグラム
- PDPC法
- マトリックスデータ解析法
本記事の解説は概要なので、より詳しく実践的な内容を知りたいという方は、以下のリンクをクリックして、専門家による解説動画をご覧ください。
＞＞「わかりやすい『新QC7つ道具の使い方』QC7つ道具と組み合わせた品質問題の分析方法」を見てみる（視聴無料）
親和図法
親和図法は、バラバラの意見をグループ化し、課題や解決策を可視化する手法です。ジェラートショップがフェスでの集客不振を改善するためにブレーンストーミングを行い、ブース位置や特別メニュー導入などのアイデアを整理した例を以下に挙げます。
前回の不振要因としてブースの位置やアピール不足、特別メニューの欠如などが浮上し、改善策としてパンフレット配布の強化や新商品開発など多角的なアイデアが生まれました。複数人で実施すれば多様な視点を取り込めるうえ、自身の提案が反映されることでメンバーの意欲向上にもつながります。
このように、もやもやした原因を整理し直し、具体的な対策を引き出すうえで親和図法は有用です。
＞＞専門家による「親和図法の活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
連関図法
連関図法は、原因と結果、あるいは目的と手段などの因果関係を論理的につなぎ、複雑な問題構造を可視化する手法です。特性要因図となぜなぜ分析を組み合わせたようなアプローチで、1つの原因だけでなく関連する複数の要因がどのようにつながっているかを示します。
例えば接着剤の消費期限切れによる廃棄ロスが起きていた工場では、生産管理部門が連関図を作成し、「期限が見えにくい」「管理していない」だけでなく、「システム化されず人に頼りがち」などが原因として浮かび上がりました。
このように頭の中で漠然としていた要因を整理し、問題の本質を把握して次のアクションを明確にできるのが連関図法の強みです。
＞＞専門家による「連関図法の活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
系統図法
系統図法は、目的達成のための手段を多段的に展開し、整理する手法です。目的を中心に枝分かれ状の図を作り、そこに必要な手段を階層的に並べていきます。
たとえば新規事業を立ち上げる際、社内外から多様なスキルを持つ人材を確保する方法を系統図にまとめた結果、ベテランと若手の組み合わせが最も効率的だとわかりました。
こうした手段の洗い出しと評価がしやすいのが系統図法の特長で、全体像を可視化しつつ、実行可能な手段を導き出せます。
＞＞専門家による「系統図法の活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
マトリックス図法
マトリックス図は、行と列に検討要素を並べて交点ごとに関連度合いや重要度を示し、複数の要素の組み合わせを整理・評価する手法です。
たとえば新規事業の人材確保策を行に、期間やコストなどの評価項目を列に配置して比較すると、既存社員を異動させる方法が総合点で優位と判明しました。このように全体を俯瞰しながら、それぞれの選択肢を客観的に評価できるため、パレート図で優先度を決めにくい問題や、QCサークルで活動テーマを選ぶ際にも有用です。
＞＞専門家による「マトリクス図法の活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
アローダイアグラム
アローダイアグラムは、作業や生産工程の流れを矢印と結合点で示し、もっとも時間を要するボトルネックを可視化する手法です。遅延が発生しないように管理するほか、問題解決のスケジュール管理にも有効です。
たとえば樹脂成形と金属端子挿入の工程では、樹脂成型とバリ取りがボトルネックであり、トラブルが起こると生産計画全体が遅延します。設計段階どおりに時間を要しているのか、量産開始後に判明した問題による遅れなのかをチェックシートやパレート図などを用いて分析し、計画どおりの生産を維持します。
＞＞専門家による「アローダイアグラムの活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
PDPC法
PDPC法（Process Decision Program Chart）は、課題解決に必要な手段をフローチャート化し、想定されるリスクや困難を事前に洗い出して代替策を検討する手法です。設計や購買、品質管理などで活用され、業務フロー図と似ています。
たとえばパン屋が新商品開発で材料や焼き方を計画する際、小麦粉の調達や温度調整などの不確定要素を想定してあらかじめ代替手段を用意しておけば、販売開始までの工程を円滑に進めることができます。
こうしたPDPC法を使うことで、トラブルが発生しても迅速に対処でき、プロジェクト全体をよりスムーズに管理できます。
＞＞専門家による「PDPC法の活用方法や事例」の解説も見る（視聴無料）
マトリックスデータ解析法
マトリックスデータ解析法は、マトリックス図の行列に配置された数値データを多変量解析（主成分分析）によって二次元化し、データの特徴を捉えやすくする手法です。多くの変数をできるだけ情報を損なわずに主成分へ集約できるため、散布図を用いて重要項目を可視化し、評価・分析が容易になります。
たとえば、生産ラインの品質を評価する際、チョコ停時間・不良品数・生産数など多様な変数を取り込んで主成分分析を行えば、安定性や生産能力などの特徴を二次元上にプロットして比較検討できます。こうして複雑なデータを整理し、改善策や優先順位を明確にできるのです。
＞＞専門家による「マトリックスデータ解析法や事例」の解説も見る（視聴無料）
『QC7つ道具の分析が手間…』分析を効率化している企業事例
ここまで、QC7つ道具と新QC7つ道具の手法を事例も交えてご紹介しました。製造業の場合、これらのQC手法を活用し、品質問題の原因分析をするアプローチが品質改善に必要です。
一方で、定量的な数値データを扱うQC7つ道具については、以下のようなお悩みを抱えている方の声を度々伺います。
- 数値データを紙やExcelから転記するのが手間
- 膨大な数の転記が生じ、記入ミスなども生じやすい
- 集めたデータを分析できる人材がいない
- データの種類が多く統合（クレンジング）が困難
このようなQC7つ道具のお悩みを解消できる手段の1つが、「現場帳票のデジタル化」です。実際に現場帳票をデジタル化している会社では、管理図などのグラフが自動生成されるようになったことで、データ分析の時間が1日2時間から1分までに短縮しているような事例もあります。
また、管理図などのグラフは製造現場からの記録データに基づいて、リアルタイムで表現がされることによって、不具合傾向の可視化から初期段階でのトラブル対応の実行が可能です。
▼デジタル現場帳票活用事例：株式会社日本電気化学工業所▼
今回ご紹介した、現場帳票のデジタル化によるQC7つ道具の効率化は、かんたんデジタル現場帳票「tebiki現場分析」を活用した事例です。現場帳票のデジタル化について、その有効性を詳しく知りたいという方は、以下のリンクをクリックして参考資料をご覧ください。
無料ですぐ使える！QC7つ道具／新QC7つ道具のExcelテンプレート
最後に、QC7つ道具／新QC7つ道具のExcelテンプレートをご紹介します。それぞれ無料で、ダウンロード後にすぐ使えるフォーマットとなっています。ぜひこの機会にご活用くださいませ。
QC7つ道具のExcelテンプレート
以下のフォームをご入力のうえ送信いただくと、QC7つ道具の各種テンプレートを入手いただけます。
新QC7つ道具のExcelテンプレート
以下のフォームをご入力のうえ送信いただくと、新QC7つ道具の各種テンプレートを入手いただけます。
まとめ
ここまで、品質問題や生産効率などの課題を解決に導く改善手法として、QC7つ道具と新QC7つ道具について詳しく解説してきました。定量的に分析を行いたい場合はQC7つ道具を、定性的な言語データや定量的な分析の前に課題や問題を整理したいときには新QC7つ道具といったように、用途に合わせて使い分けを行いましょう。
一方で、品質問題を改善しようとすると、現場にまつわるあらゆるデータを紙の現場帳票で集め、クレンジングを行ってから分析をするといったように、膨大な工数がかかるのが現実です。
現場帳票をデジタル化することで正しいデータが蓄積される仕組みが整い、分析に必要なデータがリアルタイムで蓄積されるようになります。また、tebiki現場分析を活用することで帳票のデジタル化だけでなく、管理図のような分析をだれでもかんたんに行えるようになります。
tebiki現場分析の具体的な機能や活用事例、プランなどの概要資料は以下の画像をクリックしてご覧ください。
