同じに見えるデータも、機械や作業者ごとに分けると原因が見えてきます。この「分けて調べる」考え方が層別です。
桃井 すみれ
先生、不良がなかなか減らないとき、どこから手をつければいいんですかぁ?
藤森 さやか 先生
データをひとまとめで見るのをやめて、条件ごとに分けてみるのよ。
それが層別。
全体では隠れていた違いが、浮かび上がるわ。
日野 こむぎ
分けるって、どんな分け方があるの?
藤森 さやか 先生
よく使うのは、機械別・作業者別・材料（ロット）別・時間別ね。
同じ不良でも、A機械だけで多発しているなら、原因はA機械にありそうでしょう。
青木 澪
補足すると、層別は4M（人・機械・材料・方法）など、原因になりそうな要因ごとにデータを分ける考え方で、他の手法と組み合わせて効果を発揮します。
桃井 すみれ
前に出てきた二山型のヒストグラムも、分ければ正体が分かるんですかぁ?
藤森 さやか 先生
そうなの。
二山型を機械別に層別したら、じつは2台の機械の山だった、というのはよくある話よ。
分けることで、原因の見当がつくの。
日野 こむぎ
なるほどね! ごちゃ混ぜのままだと分からないことも、分ければ見えるのか。
藤森 さやか 先生
そのとおり。
層別は特別なグラフではなく、あらゆる手法に効く「分けて考える」姿勢そのもの。
試験では層別の切り口（機械・作業者・材料・時間）がよく問われるわ。
確認クイズ
層別の考え方として最も適切なものはどれか。
- データをすべて1つにまとめて平均だけ見る
- 機械・作業者・材料・時間などの要因ごとに分けて調べる
- データ数を減らして計算を楽にする
- 最大値と最小値だけを取り出す
こたえを見る
正解: 2. 機械・作業者・材料・時間などの要因ごとに分けて調べる
正解は2。層別は、機械・作業者・材料・時間などの要因ごとにデータを分けて、違いや原因を探る考え方です。混ざったままでは見えない差を、浮かび上がらせます。