2014.11/18 問題解決プロセスとしてのタグチメソッド（２）
電気抵抗Ｒ０の材料を開発したいときに、まずＶ＝ＲＩという式を思いつく。安定な材料であれば、電流を変化させたときに電圧は電流に相関して変化する。そして集められたデータについて横軸を電流、縦軸を電圧にしたグラフにプロットしてその様になっているのか確認する。
たいていは０を通るほぼ一直線のグラフが得られるが、材料には非オーミックな領域があるので相関係数は１にならない。材料の問題と測定者のスキルも含めた測定環境の問題も影響する。これらは制御因子や誤差因子の影響を受けている、などと言われる。
実験者がコントロールできない場合は誤差因子と呼ばれ、制御可能な場合には制御因子と呼ばれる。但し誤差因子は制御できないが、最悪状態や最良の状態は予想がつくのでその状態に誤差因子を設定し、誤差が管理された条件における実験は可能である。例えば、氷点下の乾燥した室内や高温多湿な室内は、開発したい電気抵抗の用途からどの程度が最悪あるいは最良になるのか情報があるはずだ。
予想がつく誤差因子をならべ、用途から考えた最良と最悪の条件を書き上げる。そして最良の条件と最悪の条件をそれぞれ組み合わせた二組みの条件で誤差を管理した実験を行いＶ＝ＲＩのグラフを書いてみる。
大きく異なるグラフが得られるはずである。材料や抵抗を製造するプロセス因子を変えて,同じように誤差因子の最良条件と最悪条件で実験を行いＶ＝ＲＩのグラフを書いてみると最初の実験と異なるばらつきでグラフが得られる。
さらに制御可能な因子を変化させて、誤差因子の最良条件と最悪条件でデータを集め、誤差因子の最良条件で得られたグラフと最悪条件の時のグラフとの差異が最も小さくなる制御因子の組を見いだすのがタグチメソッドの実験方法である。
すなわちＶ＝ＲＩという基本機能について、管理された２組以上の誤差条件で、電流を変化させた動的な実験を行い、制御因子を２－３水準変化させて、この動的な実験における基本機能のばらつきを小さくする制御因子の組を見いだす、という手順がタグチメソッドである。
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