KT法を学ぼう、PAとは（Problem Analysis）

PAはProblem Analysisの略で、日本語に訳すと「問題分析」となります。不具合修正に特化した分析手法であり、KT法の4つの中で最もポピュラーな考え方です。別名IS/IS Not分析と呼ばれることもあります。 PAでは問題時と平常時を多角的に比較することで、異なるポイントを見つけ出す作業になります。PAを行うことで、思い込みによる「論理の飛躍」を防ぐことができます。 そもそもKT法って？ 基本的な考え方 どのような場面で使われるのか 具体的なやり方 問題を一文にする 正常状態と異常状態を比較分析する 差異を見つけてテストし、原因を見つける まとめ そもそもKT法って？ KT法について…

意思決定のためのKT法

KT法とは リスクや不安定な要素が多い現代社会において、問題・課題解決能力というものは非常に重要になります。また、現代社会では技術の進歩により、目まぐるしく状況が変わっています。そのような社会において、社会人・技術者に求められるものは「汎用的な能力」です。今は使えても状況が変わった5年後には使えない、なんてスキルは意味がありません。 これらを解決するために「汎用的な問題解決能力」が求められています。そしてそれを実現するための思考法が「KT法」と呼ばれるものです。 KT法（問題分析）とは KT法（Kepner & Tregoe）とはアメリカのケプナーとトリゴーが理論を構築した、効率的な意思決定プ…

読者数100人まであと少し！応援よろしくお願いします！

みなさんこんにちは・こんばんは。本サイトの筆者です。 今回はただの日記になりますので短い記事になります。 読者数100人まであと少し！ 今年から開始したこのブログですが、1つの目標であった「読者数100人」まであと少しとなりました。 初めは単なる日記のようなものを書いて、最近は教養知識・資格知識などのページを掲載しています。 色々と方向性の定まらない中、応援してくださる方々には本当に感謝しかありません。 ちなみに現在の読者数は・・・・ 「96人」です。あと4人・・・ あと4人で100人達成です！！（減らなければですが） 最近について この1年ブログをやってきて、最初は毎日のように記事を書いてい…

資格取得メソッド 〜サイトマップ〜

さまざまな記事が乱立していると、どこをみていいのかわからなくな理ますよね。 そこで、この記事上に「どの記事を読めば、なんの資格の勉強になるのか」ということをまとめておきたいと思います。 随時更新していきますので、必要に応じて保存やブックマークをしてください。 QC検定3級、QC検定2級、統計検定 統計学の基礎的な知識を1~11章に分けて説明を行っています。 kogimaru-part2.hatenablog.com 危険物取扱者乙種第四類（乙4） 比較的人気のある資格である「乙4」についてはこちらの記事をご覧ください。 kogimaru-part2.hatenablog.com kogimar…

危険物取扱者乙種第4類試験〜食いっぱぐれないための乙4資格〜

危険物取扱者乙種第4類試験に合格するためには、特定の資格に関連する法令や安全規定、危険物の性質や取り扱い方法に関する知識が必要です。以下は、一般的なトピックや内容の一例ですが、具体的な要件は年度ごとに少し変わる場合がありますので、試験を主催する機関の提供する詳細なシラバスや教材を確認することが重要です。 自己紹介 必要科目について 法令と規定： 危険物の性質： 取り扱い手順： 緊急時の対応： 検査と保守： 取り扱い証明書類： 参考になるサイト 自己紹介 現在社会人の若手としてさまざまなことを勉強しています。 会社で仕事をするだけでは自分自身のスキルアップができていないのではないかという不安から…

マインドマップとは 〜仕事で活かせるビジネススキル〜

このマインドマップはビジネスの場だけでなく、自己分析や問題分析、単に頭の中を整理するときなど様々な場面で使用されます。 ここではマインドマップを正しく活用するために、マインドマップがどういうものなのかを説明していきます。 マインドマップとは 「発想」のマインドマップ、「整理」のコンセプトマップ マインドマップ コンセプトマップ マインドマップを作ってみる前に マインドマップを導入するメリットとは [1] 発想が浮かびやすくなる [2] 情報の構造化を行うことができる [3] 考えることが楽になる [4] チームでの業務効率が向上 [5] 記憶として定着しやすい マインドマップを活用できる5つの…

6色ハット思考法とは〜アイデアを思いつくための思考プロセス〜

「6色ハット思考法」は、エドワード・デ・ボノ（Edward de Bono）によって提唱された思考法の一つです。この方法は、異なる視点やアプローチから問題や課題に取り組むためのもので、6つの異なる色に関連づけられた帽子を使います。各色の帽子は異なる種類の思考を象徴しており、参加者は特定の色の帽子をかぶることで、その色に関連する考え方に従って議論や意思決定を行います。 6色ハット思考法 ホワイトハット ―事実・情報を収集する レッドハット ―直感に耳を傾ける ブラックハット ―デメリットを見つける イエローハット ―利点にフォーカスする グリーンハット ―クリエイティビティを発揮する ブルーハッ…

ドラム・バッファー・ロープ（DBR）とは〜制約理論（TOC）につながる思考プロセス〜

DBRは、「ドラム・バッファー・ロープ（Drum-Buffer-Rope）」の略語で、制約理論（Theory of Constraints）に基づく生産管理の手法です。この手法は、エリヤフ・M・ゴールドラットによって提唱され、特に製造業において生産プロセスの最適化を図るために使用されます。 DBRとは D（ドラム） B（バッファー） R（ロープ） DBRを制約理論（TOC）に適用しよう ステップ2：制約条件の持つシステムの活用方法を決定する ステップ3：制約条件以外をステップ2の決定に従属させ、同期化する ステップ4：制約条件の能力を向上させる ステップ5：ステップ2~4で制約条件に変更が生じ…

ザ・ゴールとは（仕事に活かせる思考プロセス）

ザ・ゴールの要約 ゴールドラットの著書「ザ・ゴール 企業の究極の目的とは何か」はとある機械メーカーの工場長が工場業務のプロセス改善に取り組むことを主題とした小説です。 ビジネス書の中でも異彩を放つ小説形式で書かれており、複雑なビジネスの概念を物語を通じてわかりやすく伝えることができる点で人気を集めています。制約理論はその後、多くの組織で実践され、ビジネス理論の一翼を担っています。 普段の仕事に活かせる考え方・思考プロセスですので、これを機会に理解をしてスキルアップに繋げましょう。 ザ・ゴールの要約 企業の目的とは何か 企業の目標（ゴール）とは何か 企業の目標に対する3つの指標とは何か 生産的で…

TOC理論（制約条件の理論）とは

TOC理論（Theory Of Constraints）とは、生産管理・改善のための理論体系です。 この理論の対象となるシステムは、企業や工場といった組織から、サプライチェーンといった集合体まで様々なものがあげられます。TOC理論の根幹には「どのようなシステムでも、全体のパフォーマンスを下げる制約条件が必ず存在する。改善対象をその制約条件にのみに絞ることで、効率的にシステムの向上を行うことができる。」というものです。 TOCの考え方を導入・定着させることで、どのような規模のシステム（組織・集合体）であっても、短期間・最小の変化で改善成果を上げることができます。 ここでは基本のキのみ記しますので…

【社会人の統計学】5-2 仮説検定の手順

統計的仮設検定の手順 統計的仮説検定の一般的な手順を次の表に示します。 大きく5つのステップに分かれます。1. 母集団に関する帰無仮説と対立仮説を設定 2. 検定統計量の決定 3. 有意水準の決定 4. データを収集した後、データから検定統計量の実現値を計算 5. 仮説の判定 → 検定統計量の実現値が棄却域に入れば帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択する。そうでなければ、帰無仮説を採択する。1つずつ説明をしていきます。 ステップ1：母集団に関する帰無仮説と対立仮説を設定 帰無仮説： 提案する手法が従来の手法と「差がない」、提案する手法は「効果がない」という仮説（本来主張したいこととは逆の仮説、無に…

【社会人の統計学】5-1 仮説検定とは

統計的仮説検定の手順と用語、代表的な統計的仮説検定、つまり標準正規分布を用いた検定、分布を用いた検定、検定について学びます。 統計的仮説検定の必要性 次の散布図を見てください(青色の円は、点の分布の状態を表すために描いたものです）。 これをみると、2つの変数a, bの間には相関関係がないようにみえます。実際ピアソンの相関係数なので相関なしといえます。 散布図ところが、a, bそれぞれから30点ずつ無作為抽出したデータ xa, xb (下にその散布図を示す)は、という『弱い相関』を示すことがあります。 意図的な抽出これは、実際には作為的に作られたデータです。しかし、あなたが発明した機器の有効性を…

【社会人の統計学】4-5 平均値μも母分散σ^2も未知のときの母分散σ^2の推定

母集団が正規分布にしたがい（とも未知）、そこから無作為に抽出した標本から母分散を推定します。 とすると、は自由度の分布にしたがいます。自由度がであるのは、標本平均を使っているからです。この性質を用いての区間推定を行います。 例えば、サンプルサイズ10で自由度9の場合、信頼係数95%の区間は表より、とわかります。 つまり、 となります。 ここで、 を用いると、 より、 分布表 ← [前のページ] 『4-4 母分散σ^2が未知のときの母平均μの推定』 [次のページ] → []

【社会人の統計学】4-4 母分散σ^2が未知のときの母平均μの推定

母集団が正規分布にしたがい（は未知、は既知）、そこから無作為に抽出した標本から母平均を推定します（先ほどと同じ）。 標本平均はにしたがいますが、今回はが未知であるため、標準化はこのままでは行えません。そこで、標準誤差の代わりに、標準誤差の推定量（不偏標準誤差）を用います。 不偏標準誤差を標準化することを準標準化と呼びます。準標準化量を確率変数と定義し、は自由度のt分布にしたがいます。分布は下図に示します。 例えば、サンプルサイズ10で自由度9の場合を考えましょう。信頼係数95%の区間は、分布表の上側確率がになるパーセント点である値を読み出し、左右対称であることから、と求まります。 つまり、につ…

【社会人の統計学】4-3 母分散σ^2が既知の時の母平均μの推定

母分散が既知のときの母平均の推定 母平均が分かっていないのに、母分散が既知であるという無理な設定ですが、区間推定の考え方を理解するために説明します。 母集団が正規分布にしたがい（は未知、は既知）、そこから無作為に抽出した標本から母平均を推定します。 標本平均はにしたがいます。これを標準化すると、確率変数を定義すると、はにしたがいます。これはとも表せます。 信頼係数95%の区間は、Z分布表の上側確率がになるZ値を読み出し、左右対称であることから、と求まります。 つまり、について解くと次のようになり、分布表から読み取ったパーセント点 標準誤差が母平均の区間推定の上下限値（信頼限界）になることが分か…

【社会人の統計学】4-2 信頼区間

信頼係数・信頼区間 信頼係数とは、区間推定の幅における信頼の度合いを確率で表現したものです。95%や99%といった数値がよく使われます。 また、信頼区間とは、ある信頼係数を満たす区間のことです。例えば、信頼係数95%というのは、抽出と区間推定を100回実施した場合に、母数が信頼区間に95回ぐらい入ることを表します。区間推定は以下の手順で行います。1. 母平均の値はわからないので、標本平均を母平均の推定量とします。 2. 標本平均を中心として、そこから両側に誤差をとり、母平均の入る区間を求めます。誤差の大きさは、信頼係数やサンプルサイズにより異なります。 イメージ図 ← [前のページ] 『4-1…

【社会人の統計学】4-1 点推定

推測統計 手元にある標本から母集団の性質（母数）を推測することを推測統計といいます。推測統計は推定と検定に分けられます。 点推定と区間推定 推定は、母数の値に対し1つの具体的な値で推定する点推定と、ある幅を持った区間で結果を表す区間推定に分けられます。また、検定は、母集団について述べた異なる立場の2つの主張（仮説）のうち、どちらを採用するかを決定するものです。例えば、日本の中学生のテスト得点が5年前と現在とで変化したという仮説と、変化していないという仮説のどちらを採択するか決めるといった具合です。 点推定 点推定（Point Estimation）は、統計学において母集団の特定のパラメータや特…

【社会人の統計学】3-4 標本分布

標本分布とは、標本統計量(標本平均、標本分散など)に関する確率分布のことで、標本分布は母集団分布と標本統計量の種類、そしてサンプルサイズが決まると理論的（数学的）に導かれます。 標本分布の定義 標本分布（Sampling Distribution）とは、ある統計的な指標やパラメータに関する確率分布を表すものです。これは、同じ母集団から複数回の標本を抽出した場合に、その統計的な指標がどのように分布するかを示すものです。通常、私たちは全ての個体（または観測値）の集まりである母集団から標本を抽出して統計的な推論を行います。しかし、異なる標本を抽出すると、その標本から計算された統計量は異なる値を取りま…

【社会人の統計学】3-3 正規分布

正規分布 正規分布（normal distribution, ガウス分布 Gaussian distributionともいう)は統計学で最もよく用いられる確率分布です。まずは基本的な表現方法と語句について整理しておきましょう。 今すぐ覚える必要はないですが、なんとなくの理解はしておきましょう。正規分布の表現方法： ここで、は平均値、は分散 標準正規分布： 平均0 分散1の正規分布 → 離散変数： 整数など、とびとびの値をとる変数（例：サイコロの出目) 連続変数： 実数値をとる変数（例：正規分布に従う確率変数） 確率密度: 正規分布の図の縦軸は確率密度 → 確率密度 × 確率変数の範囲 ＝ 確率…

【社会人の統計学】3-2 推測統計の概念

推測統計 手元にある標本から母集団の性質(母数)を推測することを推測統計といいます。 推測統計は推定と検定に分けられます。「推定」は、母数の値に対し具体的な値を求める点推定、つまり一つの値で推定の結果を表すものと、区間推定、つまりある幅を持った区間で結果を表すものに分けられます。また「検定」は母集団について述べた異なる立場の二つの主張(仮説)のうちどれを採用するかを決定するものです。例えば、日本の中学生のテスト得点が5年前と現在とで変化したという仮説と、変化していないという仮説がある場合、どちらを採択するかをきめるのが検定です。 点推定 母集団から抽出した標本を用いて、母数の点推定を行う手順に…

【社会人の統計学】3-1 母集団と標本の関係

まずは基本を知ろう 次のステップでは、統計的解析の基本である「推測統計」や「点推定」について学習します。 そこでまずは基本的な用語について軽くまとめておきたいと思います。重要な用語: 母集団: 対象のデータ全体 標本: 母集団から一部のデータを取り出した(抽出した)もの 標本抽出: 母集団から標本をとりだすこと 母数: 母集団の性質をあらわす統計的指数（比率、平均、分散、相関係数など） 例えば、日本の中学生全体のテスト得点データを母集団とすると、名古屋市昭和区の(一部の)中学生のテスト得点データが「標本」になります。そして、平均点や分散などが母数とみなせます。この辺りの「標本」「母集団」などは…

【社会人の統計学】2-2 量的変数の関係を数値で表す「相関係数」

はじめに 前回のページでは、散布図からは相関があるようなないような…微妙な感覚しか読み取れませんでした。ここからは、相関を定量的な指標で評価する方法を考えていきましょう。 共分散とは 2つの変数の共分散とは、とそれぞれの偏差の積のことで、次の式で表されます。ここではの平均、はの平均とし、データの個数をとします。 （one point：偏差とは、それぞれのデータとその平均との差のことです。）具体例で考えてみましょう。以下のように、親子の身長データがあります。（単位はcm） ] ]このデータに対して、まずは散布図を作成します。 散布図：親子の身長散布図からは相関があるようなないような…微妙な感覚し…

【社会人の統計学】2-1 量的変数の関係を図で表す「散布図」

はじめに 世の中にはさまざまな量的データが存在します。人口、面積、身長、体重、、、それぞれ個別の量的データですが、関連性があるものも存在します。2つの量的データに関連性があるのかどうかを判断するには相関係数という指標を用いることで判断できます。 ですがその前に散布図を用いることで「視覚的に関連がありそうかなさそうか判断する」ことができます。 2つの変数の関係とは？ 量的データとは、対象の量や大きさを表すもので数値で表されます。あるクラスの学生について考えると、それぞれの学生の数学テストの点数は「数学テストの点数」という変数のいろいろな具体的な数値データとみなせます。同様に物理テストの点数も「物…