【QC検定1級対策】実験計画法の概要とQC検定1級での論文例を解説

こんにちは、アドラーです！

今回は「QC検定１級論文対策」として、「実験計画法の概要とQC検定1級での論文例を解説」という記事を書きました。

QC検定1級の合格体験談で紹介したようにQC検定1級に合格するためには30分で750字の作文を書く必要があり、QCの本質を理解し、実務活用の経験を積むことが重要です。

一方で、体系的なQC知識は書籍で学ぶことはできても中々その知識を実務に適用することが難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、製品開発を5年以上続けている研究開発職の私が実験計画法の概要を紹介します。

今回の記事では実験計画法の使い方とQC検定の1級の論文の書き方の2点に注目し、実験計画法の具体的な理論や実践のためのプログラムは別の記事で紹介したいと思います。

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概要

1. 実験計画法は少ないデータから最適解を早く見つけ出すための手法である。
2. 多変量解析は大量のデータから有意なデータを見つけ出すのに対し、実験計画法は最適値を少ないデータから見出すことに適している。
3. QC検定1級の論文試験で実験計画法に関する論述をする場合、①実験計画法をする動機を明確にすること、②用いた実験計画法について簡潔に記述すること、③今後の抱負について記述することが重要。
   
   

それでは一緒に勉強していきましょう！

実験計画法とは？

実験計画法は前の記事で紹介した多変量解析と比較すると理解しやすくなります。

多変量解析では、互いに関係する多種類のデータの関係性を整理し、将来の数値の予測をしたり、要約したりするために使う統計的データ解析の総称でした。

一方で、今回紹介する実験計画法は「手元のデータが少ない時に、最小のデータで最適解を探索する手法」です。

手法	使用目的	使用場面
実験計画法	最小データで最適解を探索するため	手元のデータが少ない時
多変量解析	大量のデータから価値のあるデータを見出すため	手元のデータが多い時

その性質ゆえに、実験計画法は開発系の部署で使う場面が多く、私も新製品の組成探索や条件出しの場面では実験計画法を用いることが多いです。

実験計画法の進め方

具体的な実験計画法の進め方を説明していきます。

1. 設定する因子と各因子のパラメーター設定幅を確認する
   実験で調整できるパラメーターの取りうる上下限を確認します。
2. 直交表などを用いて検討する実験条件を設定する
   直交表などを用いて実験条件を具体化します。最近はPythonで自動で実験条件を計算してくれるようになっています。
3. 直交表に従ってサンプル作成をして、効果の比較実験を行う
   
4. 結果の可視化と分散分析を行い、因子効果を検証する
   
5. ④の結果を元に寄与率の高い因子に対して最適化を行う
   
   

①設定する因子と各因子のパラメーター設定幅を確認する

まずは実験計画法で使用する因子を整理しましょう。

整理のために【QC検定の用語解説】統計的品質管理（SQC）とは？目的と実践手法を丁寧に解説！に記載したフィッシュボーンチャート（特性要因図）を用いてみましょう。

無料のExcelテンプレートは以下のリンクからアクセスすることができます。

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Excelテンプレート：Fishbone Diagram Template (64 KB)

各因子の上下限や値の変更幅を確認したら前準備は終了です。

②直交表などを用いて検討する実験条件を設定する

次に、実験計画法を用いて実験条件を設定していきます。

実験計画法の分類は、大まかに以下の二つに分けられます。

手法	目的	メリット	デメリット
直交実験計画法	因子の絞り込み	寄与率の高い因子を絞り込める	最適条件の判別には不向き
元配置実験計画法	条件最適化	最適条件絞り込みに有効	因子数が多いと実験回数が増える

※厳密にはD基準実験計画法なども存在しますが、D基準実験計画法については別の記事で紹介します。

このように探索のステージに合わせて適切な実験計画法が存在するので、自身の業務に合わせて適切な手法を使い分けましょう。

③直交表に従ってサンプル作成をして、効果の比較実験を行う

次に実際にサンプルを作成して実験を行います。

これまではただプログラムやExcelシートにデータを打ち込むだけなので、久しぶりに手を動かすことができる楽しい時間です。

④結果の可視化と分散分析を行い、因子効果を検証する

次に結果の可視化を行います。

実験計画法で因子の影響度を検討するために分散分析を用います。

分散分析とは「因子の効果の有無を、分散を使って判断する手法」です。

言葉だけだと分かりづらいので、図を使って見てみましょう。

以上の図のように横軸を因子A、縦軸に因子Aがある値をとる時の特性値のばらつきをプロットします。

他の因子の影響を受けて、因子Aがある値（A1、A2など）を取る時、特性値は一定の値でばらつきます。

A1、A2の時の平均値のばらつきをV_A、因子Aがある値の時のばらつきをV_eと定義します。

この時、V_AをV_eで割った時の値をF_o（分散比）とし、この分散比が大きいほど、因子が特性値に与える影響が大きい、つまり寄与率が高いと判断できます。

⑤寄与率の高い因子に対して最適化を行う

寄与率を判定することができたら、寄与率の高い因子に対して元配置実験計画法を用いて最適化を図りましょう。

元配置実験以外にも機械学習による最適化も近年は盛んです。

機械学習を用いた最適化手法については、今後紹介していきたいと思います。

QC検定1級論文について

最後に実験計画法の論文予想問題と解答例を作成しましたので、是非ご活用ください。

【作文テーマ（制限字数：750字、90%（675字）程度の記述が目安）】

自身の業務で実験計画法を用いた際に、解析の際に注意した点とどのような形でQCDの改善に繋げたかを記述せよ。

作文例（658字）

私は化学メーカーの研究開発業務の実施者である。実験計画法を用いて自社製品のQCDの改善に繋げた事例について記述する。

私は今年から新製品開発を担当するラボに異動し、新製品の開発を担当することになった。新製品の開発に当たって前例となる基礎データが非常に少なく、開発期間も短期であったため、効率的なデータ探索を行うために実験計画法を用いた。

初めに、特性要因図を用いて設計因子と特性値を整理した。設計因子は8個であり、特性値は機械強度である。次に、各設計因子の上下限値を整理した上でL18直交実験計画法を用いて実験条件を決定した。総当たり実験では2＊3⁷回（4374回）実験が必要であるが、直交表を用いることで18回まで実験コストを削減することができる。

次に、サンプル作成して実験を行った結果を分散分析し、影響度の大きい因子を特定した。その結果、因子Aと因子Bの影響が特に大きく、その他の因子の影響度は特に大きくなかった。性能のさらなる最適化を図るために「繰り返しのある二元配置実験計画法」を用いた。得られた結果の分散分析、最適水準の点推定、区間推定を行なった。これらの結果をもとに社内で実機試作・加速耐久性試験を行い、目標品質の達成と性能の再現性を確認することができた。

今後は、市場評価を行う予定であるが信頼性を担保するために(1)余裕度を向上した設計、(2)冗長設計を行った上で市場評価を行う予定である。得られた結果を元に、デザインレビューにて販売・製造・調達など多角的な判断をした上で最終仕様を決定していく予定である。

作文のポイント

①動機を明確にする

実験計画法の目的は「少ないデータから最適解を早く見つけ出すこと」です。

今回は、新製品の開発を効率化するために実験計画法を活用する想定としました。

以上のように実験計画法を行った理由を冒頭に明記することで、審査官が意図を理解しやすくなります。

②特性要因図、直交表、元配置実験の活用について述べる

次に、ケーススタディに則り、①特性要因図、②直交表、③元配置実験を活用していることをアピールしましょう。

3点セットを行う理由は前章で述べた通りですが、実験計画法の急所を理解していることを審査官にアピールすることができます。

③今後の抱負について記述する

実験計画法を行った上で、今後どのようにQCDの改善に繋げるかを記入しましょう。

今回は信頼性（品質）を担保するために（１）余裕度を保つこと、（２）冗長設計を行うことを今後の課題としました。

信頼性を担保する処置をすると一般的にコストが高くなりますが、デザインレビューで他部署と総合的に最終仕様を決定することで、QCDのバランスを取ることをアピールしました。

その他にも初期流動管理をどうするかなど、考える点は多々ありますので皆さんのアイディアをもとに今後の抱負を考えてみてください。

まとめ

記事のまとめは以下のとおりです。

1. 実験計画法は少ないデータから最適解を早く見つけ出すための手法である。
2. 多変量解析は大量のデータから有意なデータを見つけ出すのに対し、実験計画法は最適値を少ないデータから見出すことに適している。
3. QC検定1級の論文試験で実験計画法に関する論述をする場合、①実験計画法をする動機を明確にすること、②用いた実験計画法について簡潔に記述すること、③今後の抱負について記述することが重要。
   
   
   

更にケーススタディやQC検定1級の作文例から、実験計画法の実施を体験することができました。

是非、本記事を参考にして実験計画法の理解を深めていただけると幸いです。

以下に本記事を作るのに参考とした書籍を紹介します。

統計学、QCの勉強におすすめの書籍ですので、「QCの知識をより高めたい！」という人はぜひ以下の書籍を読んで勉強していただけると筆者の励みになります。

それでは最後に、私の大好きなドラえもんの言葉で今日の記事を締めさせていただきたいと思います。

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「なやんでるひまに、一つでもやりなよ」

— ドラえもん

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