パレート図とは？定義と例

パレート図は、製造業者が品質や欠陥のデータを分析するために使用する一般的なツールで、特定の問題の発生頻度やその累積割合をシンプルに視覚的に表現します。

この記事では、製造現場におけるパレート図の価値と、現場での品質問題をより簡単に評価するためにパレート図がどのように使用されているかについて説明します。

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パレート図は、欠陥の発生頻度と累積影響を示すグラフです。パレート図は、最大の全体的な改善を観察するために優先すべき不具合を見つけるのに役立ちます。

この定義を発展させるために、パレート図を構成要素に分解してみましょう。

1) パレート図は棒グラフと 折れ線グラフを組み合わせたものです。下のパレート図に棒グラフと折れ線があることに注目してください。

2) 各バーは通常、欠陥や問題の種類を表します。棒の高さは、重要な単位（多くの場合、発生頻度やコスト）を表します。

3) バーは降順（背の高い順）に表示されます。そのため、どの欠陥が多いかが一目でわかります。

4) 線は累積不良率を表します。

累積パーセンテージとは何かを理解するために、上のパレート図のデータの表を見てみましょう。

襟の欠陥の場合、全体に対する割合は単純に(10/59)*100となります。

累積％」は、「カラー・ディフェクト」以前、および「カラー・ディフェクト」を含むすべての割合の合計に相当します。この場合、ボタン不良、ポケット不良、カラー不良の割合の合計（39％＋27.1％＋16.9％）となります。

最後の累積パーセンテージは常に100%になります。

累積パーセンテージは、最も重要な欠陥の種類を解決すれば、全欠陥の何パーセントを除去できるかを示します。

上記の例では、ボタン不良とポケット不良という最も重要な2種類の不良を解決するだけで、全欠陥の66％を取り除くことができます。

どのようなパレート図でも、累積パーセンテージの線が急勾配である限り、欠陥の種類は重要な累積効果を持ちます。したがって、これらの欠陥の種類の原因を見つけ、それを解決することは価値があります。累積パーセンテージ線が平坦になり始めたら、欠陥の種類は、それを解決しても結果にそれほど影響を与えないので、それほど注意を払う必要はありません。

5) 製造業では、パレート図は品質管理ツールとして使用されます。

パレート図の背景にある考え方は、少数の最も重要な欠陥が問題全体の大部分を占めるというものです。パレート図が、最も累積的な影響を与える欠陥を見つけるのに役立つ2つの方法については、すでに説明しました。

まず、最初の棒は常に最も高く、最も一般的な欠陥の原因を示しています。次に、累積パーセンテージの線は、全体的な改善を最も促進するために、どの欠陥に優先順位をつけるべきかを示しています。

6) パレートの原理 パレートの原理80/20の法則としても知られるパレート図が分析できます。

パレートの原理とは、「結果の80％は20％の原因によって決まる」というものです。

したがって、全欠陥の80％を引き起こす20％の欠陥タイプを見つけるようにすべきです。

上記の例に80/20の法則が完全に当てはまるわけではありませんが、たった2種類の欠陥（ボタンとポケット）に焦点を当てることで、全欠陥の大部分（66%）を除去できる可能性があります。

生産ラインの欠陥を分析するためにパレート図を作成するとき、Excelを開く必要はありません。

適切なフロントラインオペレーションソフトウェアを使用することで、オペレーションは品質4.0を達成し、リアルタイムの可視化とレポートの自動生成が可能になります。

パレート図の作成は複雑ではありませんが、それをうまく行うには、構造化されたプロセスに従う必要があります。Excel、Python、または最新の分析ツールのいずれを使用している場合でも、以下の5つのステップを実行することで、未加工のデータから、最も影響の大きい問題を強調する明確なビジュアルを作成することができます。

ステップ1：データの収集と分類
分析したい問題や結果を表す、クリーンなデータセットから始めます。製造業では、欠陥の種類、ダウンタイムの原因、または機械の故障が含まれるかもしれません。各観察を一貫性のあるカテゴリー（例えば、「傷のある部品」、「ラベルの欠落」、「取り付けの緩み」）にグループ分けします。

過剰な分類は避けましょう。ラベルが多すぎると、洞察が希薄になり、カーブが平坦になります。

ステップ2：頻度またはコストでカテゴリーを並べ替える
カテゴリーを定義したら、それぞれの発生頻度を数えます。コストを追跡している場合は、それぞれの合計影響額を合計します。次に、リストを降順に並べ替え、最も重要な問題を上位にします。

例

ステップ 3: パーセンテージと累積合計の計算
次に、相対的な影響をよりよく理解するために、生のカウントをパーセンテージに変えます。各カテゴリーについて

• 総計に占める割合 = (カテゴリー数 / 総計) × 100

• 累積％＝以前のすべてのカテゴリーの合計の％。
  
  

この2つのカラムをテーブルに追加します：

ステップ 4: 棒グラフと累積線のプロット
データの準備ができたら、いよいよグラフを作成します：

• X軸カテゴリー（左からサイズ順）

• Y軸：頻度またはコストのバーの高さ

• 第二のY軸：累積パーセンテージの折れ線グラフ
  
  

その結果、パレート図の視覚的特徴である、上昇線を頂点とする棒グラフができあがります。ステップ5："バイタル・フュー "の特定

では、チャートを解釈してください。累積線のポイントは、問題の大部分を占める原因の最小数である80/20カットオフを特定するのに役立つことです。多くの場合、80％を超えるのは最初の2、3本の棒です。そこが優先ゾーンです。

これらは、あなたの「重要な数少ない問題」であり、最初に取り組む価値が最も高い問題です。

例製造不良のパレート図

これは、あるシャツの組み立てラインでの例です。検査員は1週間、欠陥データを追跡し、どの問題が最も頻繁に発生するかを調べました。焦点となったのは、仕上げとアライメント中の目に見える品質問題です。

数を分類し、パーセンテージを加算した結果、最初の2つの欠陥、ボタンの緩みとポケットのずれが全体の半分以上を占めました。修理の大半は、この部分に起因しています。

チャートの概要

グラフの棒グラフは、各欠陥の発生頻度を示しています。折れ線は、欠陥全体に占める累積シェアを示しています。

説明シャツの組み立て品質データのパレート図。最初の2本の棒、ボタンの緩みとポケットの位置のずれが最も高い。累積線は急速に上昇し、その後水平になり、いくつかの原因が手戻りの大部分を生み出していることを示しています。

製造業以外の使用例

パレート図は品質工学から始まりましたが、どの問題が最も重要であるかを確認する必要があれば、どこにでも当てはまります。技術、サービス、商業のようなデータを作成するあらゆるプロセスで、このような単純なランキングの恩恵を受けることができます。

ソフトウェアのバグ
開発チームはテスト中によくパレート図を使います。何百ものバグが記録されている場合、パレート図はそれらをカテゴリー別に分類するのに役立ちます。認証の失敗やレイアウトのエラーなど、繰り返し発生するいくつかの問題がテストの失敗の大部分を占めていることがよくあります。これらの問題に最初に取り組むことで、ローンチ前に最大の障害を取り除くことができます。

顧客からの苦情
サポートチームは、苦情データにも同じ考え方を適用することができます。クレームには、遅延、誤配送、破損品、返品などがあります。グラフにすると、多くの場合、2つの問題タイプが苦情の大部分を占めていることがわかります。これにより、顧客が最も苦痛を感じているところにリソースを集中させることが容易になります。

販売分析
販売レビューにおいて、パレート分析は集中度を強調します。多くの場合、小さな商品グループが売上の大部分を占めています。そのようなパターンを見ることで、チームは高業績の製品ラインを倍増させ、在庫や注意を拘束する少量SKUの価値を疑問視することができます。

フィールド・サービスおよびサポート
メンテナンスおよびサービス・グループは、繰り返し発生するトラブル・スポットを理解するために、パレート図を使用します。もし、ほとんどのコールアウトが、いくつかの機器モデル、またはコンポーネントの故障に起因している場合、それらのアイテムは、予防的作業または再設計の最初のターゲットになります。

どの例でも、目的は同じです。どこで努力が最も早く報われるかをデータで示すことです。パレート図は、より深い分析に取って代わるものではなく、どこから分析を始めるべきかを決める手助けをするものなのです。

パレート図の見方

パレート図は単に表示するためだけのものではありません。重要なのは、チャートの形が何を示しているかを読み取る方法を知ることです。

累積線から始める
曲線は、左から右に移動するにつれて、各カテゴリーが、欠陥、ダウンタイム、コストなど、測定しているものすべての合計影響にどのように加算されるかを追跡します。

急な上り坂は、最初のカテゴリーが最も大きなウェイトを占めることを意味します。
緩やかで平坦な上昇であれば、後のカテゴリーが占める比重は低くなります。これらは注目に値しますが、大きな改善が得られる場所ではありません。

線が水平になり始めるポイントに注目してください。それは、少数の大打者から小さな問題のロングテールへの移行点です。

80/20 ポイントを見つける
多くの場合、原因の小さなシェアが結果の大部分、通常は80％近くを左右していることがわかります。厳密に線を引く必要はなく、曲線がその範囲を横切るところに注目してください。その印の左側にあるカテゴリーが、是正措置のための最良の出発点です。

平坦化が意味するもの
曲線が平坦になり始めると、各カテゴリーが追加されるごとに問題が少なくなっていきます。月に1、2回発生するような項目を見ているのであれば、おそらく収穫逓増のゾーンに入っていることでしょう。そのような項目を修正しても、全体的な指標は主要なドライバーと比較してそれほど大きくは動きません。

パレート図 vs 棒グラフ vs ヒストグラム：その違いは？

パレート図は一見すると棒グラフやヒストグラムに似ていますが、これらは異なるタイプの分析に使用されます。この比較は、読者がこれらの違いを認識し、見覚えのあるチャートだけでなく、質問に合ったチャートを選べるようにするのに役立ちます。

それぞれパフォーマンスの見方が異なります。正しいものを選ぶには、チャートの見た目ではなく、何を理解しようとしているかによります。

それぞれパフォーマンスの見方が異なります。正しいものを選ぶには、チャートの見た目ではなく、何を理解しようとしているかによります。

利点と限界

パレート図が広く使われているのは、チームが重要な部分に注意を集中するのに役立つからです。しかし、どんなツールにもトレードオフがつきものです。その両面を知ることで、パレート図がより実践的に役立つようになります。

メリット

1.優先順位の設定に役立つ
パレート図は、最大の問題がどこにあるかを素早く示します。カテゴリーを大きさで分類し、累積線を追加することで、どの少数の原因が損失や欠陥の大部分を占めているかが簡単にわかります。

2.明確なコミュニケーション
棒グラフと折れ線を組み合わせたレイアウトは、データを読みやすくします。スプレッドシートでは埋もれてしまうようなパターンも、単一ビューでは一目瞭然です。

3.Drives Focused Improvement
リーン、シックスシグマ、または一般的な業績評価において、パレート図 は、チームが時間とリソースをどのように使うかを構造化します。パレート図は、思い込みではなく、データに基づいた改善作業を維持するのに役立ちます。

制限事項

1.稀だが深刻な問題を隠してしまう可能性がある
回数や頻度だけで構成されたチャートでは、稀にしか発生しないが大きな影響力を持つ問題、例えば年に一度ラインをシャットダウンするような障害を見落とす可能性があります。そのような問題には、別途注意が必要です。

2.きれいな分類に依存
カテゴリーが重なったり、定義が不十分だったりすると、チャートは意味を失います。データをプロットする前に、一貫したラベル付けと明確な定義が不可欠です。

3.小さなサンプルでは信頼性が低い
非常に限られたデータでは、パレート図はランダムな変動を誇張する可能性があります。そのような場合は、結論を出す前に、より多くのデータを収集するか、いくつかの実行にわたって傾向を見る方がよいでしょう。

Tulip Analyticsは、すべての業務データを一箇所に統合します。パレート図を含むすべてのレポートとグラフは、リアルタイムでダッシュボードに表示されます。これにより、生産高に最も影響を与える不具合の根本原因分析が可能になります。