1980年代に誕生し、その有用性から世界的な大企業が次々と導入した「シックスシグマ」。近年では日本の企業でも広く取り入れられるようになり、特にPMP試験を目指している人は耳にしたことがあるのではないだろうか。 シックスシグマとは、顧客満足を目的とした経営・品質管理手法の一つで、2011年には品質管理の国際規格としてISOにも認定されている。企業のグローバル化が進む中で今後ますます重要視される可能性があるシックスシグマについて、本記事ではその具体的な内容や特徴などを詳しく解説していく。 シックスシグマとはどういう意味？言葉の由来を解説 まず、シックスシグマとはそもそもどんな経営手法で、どんなきっかけで誕生したのかを見ていこう。シックスシグマが生まれたのはアメリカだが、実はその背景には日本も大きく関わっている。 1980年代に開発された経営・品質管理手法のこと シックスシグマは、アメリカのモト
2018年11月27日、DeNA品質管理部が主催するイベント「DeNA QA Night」が開催されました。自動テストに特化せず、ソフトウェアテストや品質にまつわることを広く議論する場としての本イベント。第1回となる今回は、デバック工学研究所の松尾谷氏をゲストに招き、現在のテストの潮流やトピックスを語りました。プレゼンテーション「DeNA 品質管理部の概説と改善事例」に登壇したのは、株式会社ディー・エヌ・エーの前川健二氏と河野哲也氏。講演資料はこちら 標準化における課題 河野哲也氏（以下、河野）：では、標準化の話に移っていきます。まずどんな背景があったかというところです。背景としては、「プロセスないですよ」と言っていながらも、実際仕事をしているからプロセスはあるんですよね。ただ、「プロセスはあるんだけど、それが見える化できてないです」というのが1つ目の課題です。「見える化したプロセスが共通
ラズパイにもセキュリティを、不良実績入力の品質管理を暗号化通信で実現：ラズパイで製造業のお手軽IoT活用（14）（1/3 ページ） 小型ボードコンピュータ「Raspberry Pi（ラズパイ）」を使って、低コストかつ現場レベルでIoT（モノのインターネット）を活用する手法について解説する本連載。第14回は、ラズパイのセキュリティとして暗号化通信を導入する方法を紹介します。併せて、不良実績入力の品質管理での応用も取り上げます。 今回は、小型ボードコンピュータの「Raspberry Pi（ラズベリーパイ、略してラズパイ）」に暗号化通信を適用してセキュリティを確保するとともに、工場の品質管理システムに適用する事例を紹介します。 ⇒連載「ラズパイで製造業のお手軽IoT活用」バックナンバー 1．ラズパイにもセキュリティが求められる 最近ラズパイを使用したシステムでもセキュリティ確保の観点で通信の暗号
このごろ、やたら企業の品質問題が頻発しているような気がしている。今日も、こんなことがあったようだ。 ibarakinews.jp 27日午前6時56分ごろ、茨城県神栖市東和田のガラス大手「AGC」の鹿島工場内で、塩酸が貯蔵タンクから漏れる事故があった。同社によると、漏出量は最大1200トンという。鹿島地方消防本部や同社によると、関連会社の従業員4人が喉の痛みを訴えて病院へ搬送された。 同社によると、漏出があったタンクには穴が開いていた。同社は今後、原因を調査するとともに、他のタンクに不具合がないかを確認している。 この前も、似たような話を聴いた。 www.yomiuri.co.jp 日本製鉄は１８日、千葉県君津市の「東日本製鉄所君津地区」で、排水口から有害物質のシアンが検出されたにもかかわらず、県に対し、検出されていなかったなどと不適切な報告をしていたことを明らかにした。不適切な報告は今月
リリーのコロナ抗体薬製造工場で品質管理に重大な欠陥判明
１０月１３日、米製薬大手イーライ・リリーの新型コロナウイルス抗体薬製造工場に対して、米食品医薬品局（ＦＤＡ）が昨年１１月に査察を行った結果、品質管理に重大な欠陥が見つかった。政府文書や事情に詳しい３人の関係者の話で明らかになった。仏ストラスブールで２０１８年２月撮影（２０２０年 ロイター/Vincent Kessler） ［１３日 ロイター］ - 米製薬大手イーライ・リリーの新型コロナウイルス抗体薬製造工場に対して、米食品医薬品局（ＦＤＡ）が昨年１１月に査察を行った結果、品質管理に重大な欠陥が見つかった。政府文書や事情に詳しい３人の関係者の話で明らかになった。 この抗体薬は現在開発中で未承認。トランプ大統領の治療に使われたリジェネロン・ファーマシューティカルズが治験中の「抗体カクテル」に似た性質で、新型コロナウイルス感染症の有望な治療手段と目されており、トランプ氏もリリーとリジェネロンの抗
アジャイル開発における品質管理
少人数、短期間の開発を繰り返すアジャイル開発では、どのようにすれば品質を保つことができるのだろうか。本連載では、アジャイル開発における品質管理の手法を解説する。第5回は、システム全体の品質を担保しつつ、想定したリリース時期を守るためのポイントについて。
2023年3月に日経クロステックで報じた建設会社関連の主な記事です。『ずさんな品質管理が生んだ大成建設の施工不良、柱の傾きは最大2.1cmの基準超過』『地下空間を活用する次世代道路、大林組が実物大モックアップで性能検証』『日ハム新球場“ながら観戦”できる仕掛けを解剖、ビジター席には5階建て複合施設』といった記事が注目されました。
【空調設備の故障…】酒屋は商品の品質管理してるから寒くて当たり前？極寒の店内で社員やバイト従業員は凍死寸前！？ブラック企業には壊れた空調設備を直す予算も無い！？経費をケチっている会社は潰れかけで要注意！夏は脱す症状になるぐらい暑い…しかし、社長の衝撃的発言が・・・
プロモーションを含みます ブラック企業の酒屋での仕事のお話 【空調設備の故障…】酒屋は商品の品質管理してるから寒くて当たり前？極寒の店内で社員やバイト従業員は凍死寸前！？ブラック企業には壊れた空調設備を直す予算も無い！？経費をケチっている会社は潰れかけで要注意！夏は脱す症状になるぐらい暑い…しかし、社長の衝撃的発言が・・・ nobu nobuとブラック企業の管理人のnobuです★ 本業の仕事はブラック企業の酒屋の店長とネットショップ運営管理者！ 残業月に100時間以上、最高35連勤、週休完全1日制(週6日勤務)、サービス残業ばかりの安月給の酒屋で店長として働いている僕の奮闘記です。('◇')笑 このブログではブラック企業での実体験の仕事のくだらない出来事を綴っていますので軽い気持ちで見ていって下さい(^^♪ 副業でWordPressでブログ歴7年で月間累計PV数は30万PVです★
このドキュメントは？ dbtを利用してデータの品質管理を継続的に行えるような仕組みが備わっています。それを利用し、目的別にどのようなやり方で対応できるのか調査してみました。 データ品質管理とは？ まずデータの分析や機械学習をする際に必要最低限だと思われる品質の管理項目に関して次のように定義してあったので拝借しました。 - 正確性、妥当性、有効性 - 意図に合う内容・形式のデータか - 完全性 - 欠損のないデータか - 一貫性、整合性 - データ間の関係に矛盾がないか - 最新性 - 求めている期間（の最新）のデータか こんなデータじゃ機械学習できねぇよ MLにおけるデータマネジメントの重要性 - ログミーTech dbtを利用したデータのテスト方法の基本 dbtにはSchemaTestsとData Testsと呼ばれるデータをテストする仕組みがあります。 dbtではモデルという概念でテー
レアジョブにも程がある。10歳になって判明した俺の役職はなんと「品質管理」。産業革命すら起こっていない世界で、品質管理として日々冒険者ギルドで、新人の相談にのる人生。現代の品質管理手法で、ゆるーく冒険者のお手伝い。 前回の拙著が愚痴とメタ発言が多すぎたのでリメイクしました。 愚痴多めな方 https://kakuyomu.jp/works/1177354054892905930
生産管理と品質管理の違いとは？製造管理との関係性も解説｜ITトレンド
生産管理と品質管理の関係性 品質管理とは製品・サービスの品質を顧客に満足してもらえる水準を保証し、改善・向上していく業務のことです。品質管理は製品の製造には重要な業務ですが、生産管理とどのような関係性があるのでしょうか。ここでは、生産管理の目的をふまえ解説します。 生産管理の３つの目的 生産管理は、購買管理・在庫管理・生産計画・工程管理・需要予測・品質管理など広範囲における業務を指します。生産管理の目的は、３つの「最適化」に集約できます。「品質（Quality）」を所定に保つ製品を、限られた「原価（Cost）」で、所定の数量および「納期（Delivery）」で生産するよう生産活動全体を最適化することです。 日本の製造業で得意としている部分は、品質（Quality）です。従来は低価格が魅力の「Made in Japan」でしたが、現在は世界トップレベルの品質を誇り、他国への優位性の柱といえる
グラフィックデザイナー、アートディレクター、コピーライターを経て、編集者に転身。デザイン関連の出版社や教育関連の出版社にて、紙媒体・Web・モバイル・アプリ・電子書籍等のサービス／コンテンツ開発、UI／IA改善に従事。30代後半に学び直しのため、慶應義塾大学大学院システムデザイン・マネジメント研究科と、イノベーション教育プログラム「i.school」通年プログラムへ、社会人学生として入学。専門はInformation Architecture。修了後の2019年春に転職し、ダイヤモンド社入社。おもな担当は「経営・戦略デザインラボ」「コロナは音楽を殺すのか？」「激変！チョコレート市場」「世界史でわかる日本史」「伝える！震わす！書く力。」「新時代版 ビジネスフレームワーク集」「家族を困らせない 相続」など。趣味は絵画やデザイン、VJ、プロボノ活動、ワークショップ設計、キャンプ、旅、音楽フェス、
「品質管理」を知れば、論理的思考力が身につき、因果関係を紐解くことが好きになる - リバキャリ‐Reverse Career‐
品質管理 どうも、キャリアコンサルタントのはるきち（@harukichi_macho）です。 今日の朝刊は、「品質管理」を知れば、論理的思考力が身につき、因果関係を紐解くことが好きになる話をお届けします。 あなたは「品質管理」という仕事を知っていますか？ 「モノを作る時に品質を管理している仕事でしょ」、的なイメージを持つ方が多いのではないでしょうか。 自分は工場で品質管理に携わる業務を担ってまして、かれこれ４年になります。 品質管理の仕事をやるようになり、以前より論理的思考力が身につきました。 そして、因果関係を紐解くことが好きになりました。 今日は、そんな経験も踏まえ、 「品質管理の仕事とは？」 「なんで論理的思考力が身につくの？」 「その力が身について、自分に取ってどんな変化があったか？」 話していこうと思います。 ●目次 品質管理とは、品質が確かなモノになるように管理すること 品質管
データ活用とデータ品質はコスト面で密接な関連がある。成果を出すにはデータに品質の高さが求められるが、品質管理のコストがかさむ。品質管理の経済性を改善する技術の導入がデータ活用の成功には欠かせない。 データ活用で結果を出すにはデータ品質を高く保つ必要があります。品質が低いデータからは有用な知見や効果が生まれにくいためです。よく使われる言葉に「Garbage In, Garbage Out（ごみを入力するとごみを出力する）」があります。品質の低いデータを利用するとその結果も品質の低いものになります。 ただしデータ品質を高く保とうとするとそのための管理コストが余計にかかります。データ活用の効果を上げるにはデータ品質の管理が不可欠ですが、品質を高く保つコストがデータ利用の便益を上回ると活用のインセンティブが失われてしまいます。近年、データ品質管理の経済性を改善するツールや技術が登場しています。今回
大規模ヘルスケアDBにおけるデータ品質管理の取り組み【DeNA TechCon 2022 Autumn】
You Tube：https://youtu.be/66JYhie7gs4 概要： ヘルスケア事業におけるリアルワールドデータ（RWD）の疫学研究・薬剤の臨床開発への利活用は世界的に見てもより加速しており、これらのデータ分析において、データの完全性、正確性が必須条件となります。 一方で、一言で「データ品質を担保する」といっても、データ品質を損なうようなトラブルは多岐に渡ります。シンプルなデータの欠損に限らず、特定層のデータ欠損や、データクレンジング・加工後に発生する意図しない不整合など、想定とは外れたケースも多く発生し得ます。 ヘルスケア業界におけるRWDから正確なデータ分析を行うために必要なデータ品質管理における自社の取り組みをご紹介します。 登壇内でのリンク集： p8, https://www.yodosha.co.jp/jikkenigaku/keyword/3649.html p1
わかりやすい業務マニュアルの作り方、使い方【イラスト図解】 - 日本のものづくり～品質管理、生産管理、設備保全の解説 匠の知恵
良い業務マニュアルのポイント ①業務手順の明確化： ・マニュアルの目次で業務の全体像が分かり、業務手順も一目で分かる。 ②コツを明示： ・業務の品質を安定させるために、業務をうまくこなすための「要領（コツ）」が示されていること。 ③例外業務の対応： ・よくある失敗や例外について例示して、それぞれに対する適切な対処方法が示されていること。 ④サンプル表示： ・現場の状況や構造、実際に使用する設備や器具、帳票や端末画面について、イラストや写真、ビデオ、サンプルなどを掲載して、具体的な理解を促進すること。 ⑤評価： 利用者がマニュアルに示した内容を理解できたかどうか、確認できるチェックリストを作成。 わかりやすい 業務マニュアルの作り方、作成方法 社内業務マニュアルを作成する目的は「業務の標準化」です、社内業務が標準化されることによって、新人でも効率的な仕事ができるようになります。 第一次産業（
iPS細胞を用いた研究は、日本の再生医療の柱として進められてきた。 isak55/Shutterstock さまざまな組織へと成長する可能性を秘めた万能細胞｢iPS細胞｣。 京都大学の山中伸弥教授が発見し、2012年にノーベル生理学・医学賞を受賞したことは、いまだ記憶に新しい。 日本ではそれ以降、再生医療の柱として、iPS細胞の研究開発が進められてきた。 9月10日、NTTデータは、論文やニュースなどのテキストデータから知識を抽出・構造化する文書読解AIソリューション｢LITRON（リトロン）｣の開発を発表。このAIの導入によって、iPS細胞などを使った実験結果の｢事前予測｣などが実現できるという。 人工知能でiPS細胞の｢可能性｣を予測する ｢（再生医療の研究における）大きな課題として、手元にあるiPS細胞の品質が分からないという問題がありました。 『iPS細胞』と一口に言っても、細胞の
研究データの品質管理で不正を防ぐ？（前編）（飯室聡） | 2021年 | 記事一覧 | 医学界新聞 | 医学書院
「研究不正をあらためて取り上げるのはなぜ？」という疑問の声が聞こえてきそうなタイトルである。まずは本稿の趣旨を明確にしよう。全2回にわたって「研究不正」とは何かを見直し「不正」にわれわれ研究者はどう向き合うべきかを考察するのが目的である。前編となる今回は，散見される「研究不正」について筆者が感じていることを踏まえ，「研究不正」とはどのようなものかを論じる。後編となる次回では，筆者が研究代表者を務めるAMED研究公正・法務部の事業と，JST/RISTEXの事業における議論を踏まえて，「研究不正」の発生機序という観点からデータ管理の基本的な考え方について検討する。 重要なのはデータの追跡可能性を担保すること 研究不正事案がメディアを賑わせている。2020年以降に限定しても，論文に恣意的なデータ操作が認められたとして複数の大学から論文撤回の報告書が提出されている。10年ほど前のディオバン事件は，
「お口の恋人 ロッテ」より 「お客様第一主義」を掲げる経営をしてきた菓子大手のロッテが大失態を演じた。8月7日、アレルギー物質のうち、本来入っていないはずの乳成分が自社基準を超えて検出されたことから、チョコレート2種類を自主回収すると発表した。 なぜこんなことが起こったのか。問題となったのは「乳酸菌ショコラ カカオ70」（2018年10月16日発売）と「ポリフェノールショコラ＜カカオ70％＞」（18年9月18日発売）の2つの製品。ロッテの広報部は次のように語る。 「本製品については、2019年4月、弊社にてアレルギー成分に関する定期検査を行ったところ、乳成分が弊社基準値（10ppm）を超えて検出されました。乳成分の混入については、製造ロットにより差異があるために、複数ロットの分析が必要と判断し、製造日の異なるロットのサンプルを集め、同年8月までに複数回にわたり検査を行ったところ、複数ロット
DeNA品質管理部 リリースサポートグループ 古屋秀平です。 DeNA品質管理部では今期よりQA主体で検証自動化に取り組んでいます 。 DeNA品質管理部での自動化 リリースサポートグループ QA Evolution(QAE)チームが中心となり、E2E(End to End)テスト領域における検証自動化を進めています。 複数の端末を連携させての自動実行 当社では様々なジャンルのアプリをリリースしているため、 自動化を進めていくには端末単体での自動化だけでなく、 複数の端末を連携させての自動化への対応も必要になります。 そこで、QAEチームでトライして意図した動きを実現できましたので、動画に収録してみました。 当社がリリースしているMOVにおいて自動実行をさせた際の動画です。 右側・・・MOVがインストールされた「ユーザー端末」 中央・・・タクシー車内の後部座席に設置される「後部座席タブレッ
IT専門調査会社のIDC Japanは5月13日、日本企業のAI活用状況に関する調査結果を発表した。AIを全社的に利用している企業は前年比3.7ポイント増の16.0％、AIを利用していない企業は同4ポイント減の8.2％で、同社は「企業のAI導入率はおおむね上昇している」とみている。 また、全社での利用には至っていないが、部門単位で利用している企業、PoC（概念実証）中の企業、導入に向けて調査中の企業などもみられた。 最多の用途は品質管理 AIを導入済みの企業に用途を聞いたところ、最多だったのは品質管理（15％）。基準を満たさない製品を検出する目的などで、製造業での利用が進んでいるという。 以下、「ITオートメーション」（13.4％）、「高度なプロセスオートメーション」「自動顧客サービスエージェント」（ともに10.0％）と続いた。 回答があった用途は上記の他、貨物管理、不正行為の分析、車両の
「振り返ってみると失敗だった！」ということを、アーリーステージスタートアップの最前線で活躍しているエンジニアの方々が赤裸々LT形式で語る「スタートアップ開発しくじり先生LT」。ここで株式会社空（現: ハルモニア株式会社）の森脇氏が登壇。プロダクトの開発で起きたしくじりを語ります。 自己紹介と会社説明 森脇和也氏（以下、森脇）：株式会社空の森脇です。「守りからはじめるカスタマーサクセス」というタイトルで発表します。 私は、もともと決済領域でエンジニアをしていました。そのあと2019年に空に入社しています。空はバックエンドがRails、フロントエンドがReactとTypeScriptで書いているので、両方使って開発をしています。 空でどういうことをやっているかを、簡単に説明します。昨今の世界情勢として、「密を避けましょう」ということが強くいわれているかなと思っています。 そこにおいて、価格をコ
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大企業が導入している経営・品質管理手法「シックスシグマ」とは？｜@DIME アットダイム
DeNA品質管理部が語る、テストプロセスの標準化 - Part2
ラズパイにもセキュリティを、不良実績入力の品質管理を暗号化通信で実現
企業の品質管理が年々悪くなっていく現象について - orangeitems’s diary
ずさんな品質管理、大成建設の施工不良／次世代道路、大林組が性能検証／日ハム新球場の仕掛けを解剖
dbt(Data Build Tool)を使ったデータの品質管理方法
冒険者ギルド品質管理部 ～異世界の品質管理は遅れている～（犬野純） - カクヨム
日立、医薬向け製造・品質管理システム「HITPHAMS」のSaaS版を提供
ピーター・センゲ氏が述懐、品質管理の権威・エドワーズ・デミング氏との運命的な出会い
データ品質管理の課題はコスト SaaSやAIで経済性を改善
Attention_on_deck @attention_on 『ボーイングは、航空機製造業界の頂点に上りつめ、90年にわたり吸収してきたすべての教訓を、永遠に忘れ去ろうとしていた』 記事表題は『自殺ミッション』 ネオリベ経営者によるベテラン技術者切り捨てと品質管理の軽視が、現在のボーイングの惨状を招いたと。
iPS細胞の｢可能性｣予測するAI開発に成功。NTTデータ、細胞の品質管理を効率化
ロッテ、アレルギー成分混入を9カ月も公表せず被害者続出…杜撰な品質管理体制
DeNA品質管理部 検証自動化の取り組み | BLOG - DeNA Engineering
AIを全社導入した日本企業は16.0％ 19年から微増 製造業の品質管理などで活用進む
リリース1ヶ月で10件以上の不具合、募る不信 品質管理のスタートは俯瞰した視点と当たり前を守ること