【初心者向け】層別とは？品質管理での使い方・具体例をわかりやすく解説

「品質データを集めたけれど、原因がよく分からない」
「不良のデータを分析しているのに、全体で見ると特徴が見えない」
「設備別や作業者別に分けて分析する方法を知りたい」

製造業の品質改善活動では、このような悩みを持つことがあります。

 

そんなときに役立つのが、「層別（そうべつ）」という考え方です。

 

層別とは、集めたデータを条件ごとに分けて分析することで、
全体では見えなかった特徴や違いを発見する方法です。

 

例えば、不良率を全体で見ると「5％」だったとしても、
　・設備A：2％
　・設備B：8％
　・昼勤：3％
　・夜勤：7％

のように分けると、問題がどこに集中しているのかが
見えてくることがあります。

 

この記事では、製造業の初心者にも分かりやすいように、
　・層別とは何か
　・層別する目的
　・製造現場での具体例
　・層別のやり方
　・QC7つ道具との組み合わせ
　・層別するときの注意点
　・明日から現場で使う方法

について詳しく解説します。

層別とは？

層別とは、集めたデータを一定の条件ごとに分けて分析する方法です。

 

例えば、製造ラインで発生した不良を調べるとします。

 

全体の不良件数だけを見ると、「今月は100件の不良が発生した」
ということしか分かりません。

 

そこでデータを、
　・設備別
　・作業者別
　・時間帯別
　・昼勤・夜勤別
　・材料ロット別
　・製品別
　・工程別
　・日別

などに分けてみます。

 

すると、
　「設備Bで不良が集中している」
　「夜勤の不良率が高い」
　「特定の材料ロットで不良が増えている」

など、全体のデータだけでは見えなかった特徴を
発見できる可能性があります。

 

これが層別です。

 

層別のイメージ

例えば、不良が100件発生したとします。

 

全体で見る

　不良：100件
　↓
　原因がよく分からない

そこで層別します。

 

設備別
　・設備A：20件
　・設備B：70件
　・設備C：10件

この結果を見ると、「設備Bで不良が多い」という特徴が見えてきます。

 

つまり層別は、「データを分けることで、問題を見える化する方法」と
考えると分かりやすいでしょう。

層別とQC7つ道具の違い

ここは初心者が間違いやすいポイントです。

 

層別はQC7つ道具の一つではありません。

 

層別は、データを条件ごとに分けて分析するための考え方です。

 

一方、QC7つ道具は品質管理で使用される代表的な7つの手法です。

 

例えば、
　・パレート図
　・特性要因図
　・ヒストグラム
　・管理図
　・散布図
　・チェックシート
　・グラフ

などがあります。

 

QC7つ道具それぞれの特徴をまとめて確認したい方は、
こちらの記事も参考にしてください。

→ QC7つ道具とは？品質管理で役立つ7種類の使い方と現場での活用例を
　初心者向けに解説👇

 

層別は、これらのQC手法と組み合わせて使用することで、より大きな効果を発揮します。

 

層別を行う目的

層別を行う目的は、全体のデータだけでは見えない特徴を発見することです。

代表的な目的を4つ紹介します。

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① 問題がどこに集中しているか確認する

例えば、100件の不良が発生したとします。

 

全体だけを見ていると、「不良が100件発生した」
という事実しか分かりません。

 

しかし、設備別に分けてみると、
　・設備A：10件
　・設備B：75件
　・設備C：15件

だったとします。

 

すると、設備Bに不良が集中していることが分かります。

 

このように、層別によって問題が集中している場所を見つけやすくなります。

---

② 原因の候補を絞り込む

品質問題の原因を最初から一つに決めるのは危険です。

 

例えば、「製品のキズ不良が増えた」という問題があったとします。

 

原因として、
　・作業者
　・設備
　・材料
　・方法
　・環境

など、さまざまな可能性があります。

 

そこで、
　作業者別
　設備別
　材料ロット別
　時間帯別

などにデータを分けます。

 

すると、特定の条件だけで不良が増えている可能性を発見できます。

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③ データの違いを比較する

層別すると、条件ごとの違いを比較できます。

例えば、

条件	不良率
昼勤	2.1％
夜勤	6.8％
設備A	2.0％
設備B	7.1％

このように比較すると、どの条件で問題が大きいのかを確認できます。

 

ただし、数字に差があるからといって、それだけで原因と断定してはいけません。

 

現場確認や追加データの確認を行うことが重要です。

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④ 改善効果を確認する

層別は、改善前後の比較にも使えます。

 

例えば、

改善前
　・昼勤：3％
　・夜勤：8％

改善後
　・昼勤：2％
　・夜勤：3％

となった場合、夜勤の改善効果が大きかったことが分かります。

 

このように、層別は問題発見だけではなく、
改善活動の効果確認にも活用できます。

製造現場で使える層別の具体例

ここからは、実際の製造現場をイメージして説明します。

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例① 設備別に層別する

製品のキズ不良が増えたとします。

 

全設備のデータをまとめると、「今月のキズ不良は100件」でした。

 

そこで設備別に分けます。
　・設備A：10件
　・設備B：70件
　・設備C：20件

この場合、設備Bでキズ不良が多いことが分かります。

 

そこで、「設備Bだけで何が違うのか？」を確認します。

 

例えば、
　・治具
　・搬送条件
　・設備の摩耗
　・設備の設定条件

などを調査します。

 

このように、層別によって原因調査の方向性を絞り込むことができます。

---

例② 作業者別に層別する

次に、作業者別にデータを分けてみます。

 

例えば、
　・作業者A：不良率1.5％
　・作業者B：不良率1.7％
　・作業者C：不良率6.2％

だったとします。

 

この場合、作業者Cの不良率が高いことが分かります。

 

しかし、「作業者Cが悪い」と決めつけてはいけません。

 

重要なのは、「なぜ作業者Cだけ不良率が高いのか？」
を調べることです。

 

例えば、
　・作業手順が違う
　・使用する設備が違う
　・教育内容が違う
　・作業時間帯が違う
　・作業負荷が高い

などの違いがあるかもしれません。

 

人を責めるのではなく、条件の違いを確認することが重要です。

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例③ 昼勤・夜勤で層別する

例えば、「夜勤になると不良が増える」という問題があったとします。

 

そこで、
　・昼勤：不良率2％
　・夜勤：不良率7％

と層別します。

 

この差が確認できたら、「なぜ夜勤だけ不良が増えるのか？」
を調べます。

 

例えば、
　・人員が少ない
　・作業負荷が高い
　・設備条件が違う
　・材料供給条件が違う
　・照明条件が違う

などの違いがないか確認します。

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例④ 材料ロット別に層別する

製品の性能にばらつきがある場合は、材料ロット別に
分析する方法もあります。

 

例えば、
　・ロットA：不良率1％
　・ロットB：不良率2％
　・ロットC：不良率8％

だったとします。

 

ロットCだけ不良率が高ければ、「材料ロットによる違いがないか？」
という視点で原因を調査できます。

 

このように、材料ロット別の層別は、製造業の品質改善で非常に重要です。

層別の基本的なやり方【5ステップ】

層別は難しい手法ではありません。基本的には次の5ステップで進めます。

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STEP1：問題を明確にする

まず、「何が問題なのか？」を明確にします。

 

例えば、「製品のキズ不良が増えている」とします。

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STEP2：データを集める

次に、必要なデータを集めます。

 

例えば、
　・発生日
　・設備
　・作業者
　・時間帯
　・材料ロット
　・不良内容

などを記録します。

 

データ収集にはチェックシートが便利です。

→ 【初心者向け】チェックシートとは？QC7つ道具の使い方・作り方を解説👇

---

STEP3：層別する条件を決める

次に、どの条件でデータを分けるか決めます。

 

例えば、
　・設備別
　・作業者別
　・時間帯別
　・昼勤・夜勤別
　・材料ロット別
　・製品別
　・工程別

などです。

 

問題によって、適切な層別条件は変わります。

---

STEP4：データを分けて比較する

実際にデータを分けて比較します。

 

例えば、
　設備別
　・A：2％
　・B：8％
　・C：3％

というように比較します。

 

ここで、特定の条件に問題が集中していないか確認します。

---

STEP5：原因を深掘りする

層別によって、「設備Bで不良率が高い」と分かったとしても、
それだけでは真の原因とは言えません。

 

次に、「なぜ設備Bだけ不良率が高いのか？」を調査します。

 

必要に応じて、
　・パレート図
　・ヒストグラム
　・散布図
　・特性要因図
　・なぜなぜ分析
　・管理図

などを組み合わせます。

層別とQC7つ道具を組み合わせる方法

層別は、QC7つ道具と一緒に使うことでさらに効果を発揮します。

 

ここでは代表的な組み合わせを紹介します。

---

層別 × チェックシート

最初にチェックシートを使って不良データを集めます。

 

例えば、
　・日付
　・設備
　・作業者
　・不良内容
　・時間帯

などを記録します。

 

その後、設備別や作業者別などに層別します。

 

つまり、
　チェックシート
　↓
　データ収集
　↓
　層別
　↓
　問題の特徴を発見

という流れです。

---

層別 × パレート図

パレート図を層別して使用することもできます。

 

例えば、全体の不良をパレート図にすると、
　・キズ：50件
　・汚れ：30件
　・寸法不良：15件
　・その他：5件

だったとします。

 

ここで「キズ」が最も多いことが分かりました。

 

さらに設備別に層別すると、
　・設備A：キズ10件
　・設備B：キズ35件
　・設備C：キズ5件

という結果になったとします。

 

すると、「キズ不良の中でも、設備Bが特に多い」
ということが分かります。

 

パレート図を使って不良の優先順位を決めたい方は、こちらの記事も参考にしてください。

→ パレート図の作り方｜QC7つ道具を使った原因分析を
　初心者向けにわかりやすく解説👇

---

層別 × ヒストグラム

ヒストグラムは、データの分布やばらつきを確認するための手法です。

 

例えば、製品の膜厚を100個測定してヒストグラムを作ったとします。

 

全体では、「ばらつきが大きい」ということしか
分からないかもしれません。

 

そこで、設備Aと設備Bに分けてヒストグラムを作ります。

 

すると、

「設備Aはばらつきが小さい」

「設備Bはばらつきが大きい」

という違いが見えてくる可能性があります。

 

ヒストグラムについて詳しく知りたい方はこちらの記事を
参考にしてください。

→ 【初心者向け】ヒストグラムとは？作り方・見方をわかりやすく解説👇

 

このように、層別によってヒストグラムの見え方が変わることがあります。

---

層別 × 散布図

散布図は、2つのデータの関係性を確認するために使います。

 

例えば、「温度が高くなると不良率が増えるのでは？」
という仮説があるとします。

 

そこで、
　・横軸：温度
　・縦軸：不良率

として散布図を作ります。

 

さらに、
　・設備A
　・設備B
　・設備C

に層別して比較すると、設備ごとの違いが
見えてくる可能性があります。

 

つまり、
　層別 → 条件を分ける
　散布図 → 2つのデータの関係を見る

という役割分担です。

 

散布図の作り方や相関関係について詳しく知りたい方は
こちらの記事も参考にしてください。

→ 【初心者向け】散布図とは？作り方・見方・相関関係をわかりやすく解説👇

---

層別 × 管理図

管理図は、時間の経過による工程の変化や
安定性を確認するために使います。

 

例えば、「最近、製品の膜厚が安定しない」
という問題があったとします

 

全体の管理図だけでは特徴が分からない場合、
　・設備A
　・設備B
　・昼勤
　・夜勤

などに層別して管理図を確認します。

 

すると、
　「夜勤だけ変動が大きい」
　「設備Bだけ異常な変化がある」

などの特徴が見つかる可能性があります。

 

管理図について詳しく知りたい方はこちらの記事を参考にしてください。

→ 【初心者向け】管理図とは？QC7つ道具の使い方・見方をわかりやすく解説

---

層別 × 特性要因図

層別によって問題が発生している条件が見つかったら、
次に原因を整理します。

 

例えば、「夜勤の不良率が高い」ことが分かったとします。

 

そこで、
　・人
　・設備
　・材料
　・方法
　・環境

などの視点から原因を整理します。

 

このときに役立つのが特性要因図です。

→ 【初心者向け】特性要因図（フィッシュボーン）の正しい書き方

 

つまり、
　層別
　「どの条件で問題が起きている？」
　↓
　特性要因図
　「その条件で、どのような原因が考えられる？」

という使い方ができます。

---

層別 × なぜなぜ分析

層別によって原因候補を絞り込んだ後は、
なぜなぜ分析を使って原因を深掘りできます。

 

例えば、
　層別
　「夜勤で不良率が高い」
　↓
　なぜ？
　「作業ミスが増えている」
　↓
　なぜ？
　「作業負荷が高い」
　↓
　なぜ？
「夜勤の人員が少ない」
　↓
　なぜ？
「シフト設計が偏っている」

というように、原因を掘り下げていきます。

 

なぜなぜ分析について詳しく知りたい方はこちらの記事も
参考にしてください。

→ 製造業の新人がつまずく「なぜなぜ分析」をわかりやすく解説

 

層別は「原因を絞り込む」なぜなぜ分析は「原因を深掘りする」
という違いがあります。

層別を使った品質改善の流れ

ここまでの内容をまとめると、次のような流れで活用できます。

 

　STEP1：チェックシートでデータを集める
　↓
　STEP2：層別してデータを分ける
　↓
　STEP3：パレート図で優先順位を決める
　↓
　STEP4：ヒストグラムでデータの分布を見る
　↓
　STEP5：散布図でデータ同士の関係を確認する
　↓
　STEP6：特性要因図で原因候補を整理する
　↓
　STEP7：なぜなぜ分析で原因を深掘りする
　↓
　STEP8：対策を実施する

このように、層別は単独で使うというより、
他の品質管理手法と組み合わせて活用することが重要です。

層別するときの3つの注意点

便利な層別ですが、注意しなければならないこともあります。

---

① 人を責めるために使わない

「作業者Aの不良率が高い」というデータが出たとしても、
「作業者Aが悪い」と判断するのは早すぎます。

 

作業者Aだけ
　・難しい工程を担当していた
　・不良が出やすい設備を使用していた
　・夜勤が多かった
　・新しい製品を担当していた

などの条件が違う可能性があります。

 

層別は人を評価するためではなく、条件の違いを発見するために
使うことが重要です。

---

② データを細かく分けすぎない

層別すればするほど良いわけではありません。

 

例えば、
　・設備別
　・作業者別
　・時間帯別
　・材料別
　・製品別
　・日別

と細かく分けすぎると、データ数が少なくなり、
正しい傾向が見えなくなることがあります。

 

まずは問題に関係しそうな条件から確認しましょう。

---

③ 数字だけで原因を決めつけない

層別して差が出たとしても、「これが原因だ！」
とすぐに決めつけてはいけません。

 

例えば、「夜勤の不良率が高い」という結果が出ても、
夜勤そのものが原因とは限りません。

 

人員、設備、材料、作業条件など、別の要因が隠れている
可能性があります。

 

データ → 現場確認 → 原因分析 → 対策

 

という順番で進めることが重要です。

層別ができる人は「データの見方」が違う

品質改善が上手な人は、単純に数字を見るだけではありません。

 

「全体ではどうなっているか？」だけではなく、
　「設備別では？」
　「時間帯別では？」
　「材料ロット別では？」
　「作業者別では？」

と条件を変えてデータを見る習慣があります。

 

つまり、「全体を見る」だけではなく、「分けて見る」
ことが重要なのです。

 

これは製造現場で問題の原因を早く見つけるための重要な考え方です。

層別とQC7つ道具を覚えるなら、この順番がおすすめ

初心者の方は、すべてのQC手法を一度に覚える必要はありません。

 

まずは、
　① チェックシート
　　データを集める
　↓
　② 層別
　　データを分ける
　↓
　③ パレート図
　　何を優先するか決める
　↓
　④ ヒストグラム
　　データの分布を見る
　↓
　⑤ 散布図
　　2つのデータの関係を見る
　↓
　⑥ 特性要因図
　　原因を整理する
　↓
　⑦ なぜなぜ分析
　　原因を深掘りする

という流れで覚えると理解しやすくなります。

 

QC7つ道具は、それぞれ単独で使うだけではなく、
目的に応じて組み合わせることが品質改善のポイントです。

まとめ｜層別は「データを分けて問題を見つける」手法

層別とは、集めたデータを条件ごとに分けて分析する方法です。

 

今回のポイントをまとめると、
　・層別はQC7つ道具そのものではない
　・データを条件ごとに分けて分析する
　・全体では見えない問題を発見できる
　・設備別・作業者別・時間帯別などに分けられる
　・パレート図やヒストグラムと組み合わせられる
　・散布図と組み合わせることで関係性を比較できる
　・特性要因図で原因候補を整理できる
　・なぜなぜ分析で原因を深掘りできる
　・人を責めるのではなく、条件の違いを見ることが重要

特に製造現場では、

 

「全体を見る」→「層別する」→「違いを発見する」→「原因を分析する」
という流れを意識すると、品質改善の精度が大きく変わります。

 

QC7つ道具と層別を上手に組み合わせて、
感覚だけに頼らないデータに基づいた改善活動を進めていきましょう。