工場用語辞典

QC七つ道具のひとつ。

得られたデータを特定の属性や条件に基づいて分類（グループ分け）し、分析しやすくする手法のことです。主に品質管理や統計解析、マーケティング、業務改善の分野で使われます。

例えば、不良品の発生データを「工場ごと」「作業者ごと」「時間帯ごと」に分けて分析することで、「どこで」「誰が」「いつ」不良が多く出ているのかを明確にできます。

なぜ層別が必要なのか？

全体の平均だけを見て判断すると、見えにくい問題が埋もれてしまうことがあります。層別をすることで、以下のようなメリットがあります：

• 問題の原因が特定しやすくなる
• 特定の層だけに起きている傾向が見える
• 対策を立てるポイントが明確になる

特に、**品質管理の「QC七つ道具」**の1つとしても、層別は重要な位置を占めています。

層別の具体例：製造業での活用

例1：不良率の層別

ある製品の不良率が全体で5%だったとします。これだけを見ても、対策の打ちようがありません。しかし、以下のように層別を行うと：

作業者	不良率
Aさん	2%
Bさん	3%
Cさん	10%

→ Cさんの作業に何らかの問題がある可能性が高い、と判断できます。

例2：時間帯による層別

さらに、不良の発生を時間帯で層別すると：

時間帯	不良率
午前中	3%
午後（14時〜）	8%

→ 午後に不良が多いとわかれば、「作業者の集中力低下」や「設備の温度変化」などを対策のヒントとして考えられます。

層別の分類軸：何で分ける？

層別は、状況に応じてさまざまな視点で行うことができます。主な分類軸は以下のとおりです：

• 人：作業者、担当者、チームなど
• 場所：工場、ライン、現場の位置など
• 時間：日付、時間帯、曜日、季節など
• 方法：作業手順、使用材料、機械設定など
• その他：製品ロット、機種、取引先など

どの視点で層別するかは、目的や仮説に応じて決めます。

層別の注意点

層別は便利ですが、以下の点に注意が必要です：

• 層を分けすぎるとデータ量が減り、信頼性が下がる
• 偶然のバラつきを因果関係と誤認しやすい
• 層の分け方が適切でないと、逆に誤解を招く

したがって、層別の前には「どんな要因が問題を引き起こしていそうか？」という仮説を持つことが重要です。