QCの7つ道具について
生産技術関連教育・指導対象として、「新QCの7つ道具」があります。
「QCの7つ道具」は主に統計データ等の数値データを分析することで活用されるものでしたが、新QCの7つ道具は主に言語データ（事実データ、意見データ、発想データ等）を分析することによる活用方法となります。
新QCの7つの道具とは、親和図法、連関図法、系統図法、マトリックス図法、マトリックスデータ解析法、PDPC法、アロー・ダイアグラム法と言われています。
①親和図法
混沌とした状況の中から解決すべき課題を明らかにすることを目的に、混沌とした状況の中から収集した言語データを相互の親和性により統合し問題を明確化する手法である。
各方面での事実認識、方針策定、現状打破、組織活性化、思想構築等に有効であり、言語データ抽出にあたっては、新QCの7つ道具の中では唯一、右脳（直観的、感情的、総合的思考）の働きを重視したものと言われている。
； 課題設定
②連関図法
問題の深層に潜む重要要因を明らかにすることを目的に、複雑な要因の絡み合う問題について、その因果関係を明らかにし、適切な解決策を見出すという手法である。
つまり、上記①で得られた課題に対し、その要因分析の一つとしてに使用されることが望まれる。
； 要因分析
③系統図法
課題を達成したり、重要要因を解決したりするための方策や手段を抽出することを目的として、目的・目標を達成するために必要な手段・方策を系統的に展開した系統図により、問題の全貌に一覧性を与えて達成の手段・方策を追求するという手法である。
； 達成の手段・方策検討
④マトリックス図法
課題ー方策の関連、問題ー原因ー対策の関連を鳥瞰することで、最適策を選定することを目的に、問題としている事象の中から対になる要素を見つけ出し、行と列に配置し、これらの交点から着想のポイントを得て解決策を見出す手法である。
； 最適策を選定
⑤マトリックスデータ解析法
マトリックス図法における要素間の関連が定量化できた場合、そこで得られた数値データを解析し、問題の深堀をすることを目的に、計算によって見通し良く整理する方法である。
新QCの7つ道具の中では、唯一の数値データ解析法である。（多変量解析の一つ）
； マトリックス図法の数値解析
⑥PDPC法
PDPC（ Process Decision Program Chart ；過程決定計画図））は 実行段階で発生する不測の事態に備えることを目的に、実行計画そのものが計画通り実施できるか予測できない形態の問題に対し、考えられる様々な結果を予測し、できるだけ望ましい結果に導く方法である。
； 不測事態の予測
⑦アロー・ダイアグラム法
得られた最適手段を実施に移す実行計画を策定するものであり、日程計画を推進していくうえで必要とする作業の関連をいくつもつなぎ合わせてネットワークを構成した図（矢印図）である。
； 実行計画の策定
（以上 一部インターネット検索・抜粋）
新QCの7つ道具は、上記のように、方針策定、方針管理等への活用が期待できる手段であり、活用が可能なレベルになるまでにはかなりの努力は要するものの、一旦 定着すれば、企業として戦略的な技術革新等が実現できる有力な道具となります。この道具の活用検討、定着化推進等、教育・指導していくことが、コンサルティング対象となります。
(参考ブログ)
https://www.pec-kumata.com/post/new7qctools
