特性要因図とは? わかりやすく解説

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特性要因図

QC7つ道具のひとつ。別名、魚の骨ともいう。結果特性という)に原因要因と呼ぶ)がどう関係しているのかを整理するための手法。原因調べ改善方法発見2つに主に用いられる。見つけ出そうとする原因対策の数が多ければ多いほど、分析はよく行なわれ問題対す見方も高度になる。ブレーン・ストーミングなどの手法を使ってさまざまな角度からみて要因抽出する

特性要因図

読み方とくせいよういんず
別名:フィッシュボーンチャートフィッシュボーン図
【英】fish bone chart, ishikawa diagram

特性要因図とは、ある問題点について影響を及ぼす原因系統立てて表した図のことである。品質管理における「QC7つ道具」の一つとして数えられている。

特性要因図は、「店の売り上げ低下した」、「Webサイトアクセス数減った」など、企業や団体が抱える問題解決策として、会議などで用いられることがある

特性要因図を作成するには、まず、平の矢印線を描き、その右側問題点を書く。次に平の矢印線に向けて斜めに矢印線を描き始点付近に要因を書く。さらに、斜めの矢印線に向けて矢印線を描き始点付近に要因要因を書く。

特性要因図

特性要因図では、ポイントとなる要因を見つけ出し問題解決できる場合がある。

特性要因図は、図の形が魚の骨似ていることから、「フィッシュボーンチャート」、「フィッシュボーン図」とも呼ばれる。なお、特性要因図は、日本品質管理先駆者として知られている石川馨博士によって考案された。


参照リンク
「OR・IE」の解説 - (ITパスポート試験対策
企業活動のほかの用語一覧
品質管理:  散布図  システム監査  80–20の法則  特性要因図  トヨタ生産方式
国内企業・団体:  ASET  秋葉原クロスフィールド

とくせいよういんず 特性要因図 cause and effect diagram

QC7つ道具1つ品質特性不良項目などと要因との相互関係魚の骨のような 体系図にまとめたものをいう問題点整理及び改善各種実験計画要因などの 整理に有効である。「魚の骨」ともいう。

特性要因図

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2023/02/02 17:10 UTC 版)

特性要因図(とくせいよういんず)は、1956年に石川馨[1]が考案した、特性と要因の関係を系統的に線で結んで(樹状に)表したをいう。魚の骨図フィッシュボーン・チャート、fishbone diagram)、Ishikawa diagramとも呼ばれる[2]




「特性要因図」の続きの解説一覧

特性要因図 (cause and effect diagram)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/01/03 19:03 UTC 版)

品質管理」の記事における「特性要因図 (cause and effect diagram)」の解説

問題抽出用いられるツール。ある問題に対して関連する原因洗い出しを行うため、問題特性)とその発生の原因要因)だと考えられる事項とを矢印結んで図示したもの。その図の形状魚の骨の形に似ていることから、別名魚の骨図 (fishbone diagram) とも呼ばれる。特性要因図は工程更なる能力の向上を検討する場において有効な手法であり、ブレインストーミング要領要因抽出して洗い出した要因関連性を特性要因図に表しアプローチを行う要因順位付けを行う為の資料とする。生産工程現場では、ある問題対す要因として4M(人 (huMan) ・機械 (Machine) ・材料 (Material) ・方法 (Method) )を大骨とし、その4に対して更なる要因洗い出しが行われる。5M4M測定器測定方法 (Measure) を加える)もある。 要因列挙するには、当初から単にブレインストーミング列挙して無意味である。過去知識現場データから推測される要因だけでは解決しない場合に、初めブレーンストーミングの手法を用いる。 目的によって以下のように使い分ける管理用特性要因図管理すべき要因列挙目的予防目的管理を必要とする要因全て列挙したもの。実績前だから現場データがなく、専ら知識経験理論から心配事網羅的トップダウン列挙する対策全ての要因講じる解析用特性要因図原因探索目的) 現に発生したトラブル現場データ特徴)を収集しデータから推定した要因列挙して対策を講じる。この場合原因明確にしてから対策を講じる場合と、疑わしいものに逐次対策講じてゆく場合がある。

※この「特性要因図 (cause and effect diagram)」の解説は、「品質管理」の解説の一部です。
「特性要因図 (cause and effect diagram)」を含む「品質管理」の記事については、「品質管理」の概要を参照ください。

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