2025.12/18 再度タグチメソッド

品質工学としての手法以外に、表題の手法は技術開発に最適である、とする理由がいくつかある。ここでそれらを述べないが、最近は機械学習が注目され、表題の手法はあまり使われていないらしい。

機械学習の手法は、それなりによいのだが、しいて言えば、当たるも八卦、当たらぬも八卦的手法であることをご存知ない方が多い。コンピュータを使う新しい方法だから、さぞかし最先端の方法と誤解している人もいる。

しかし、少数の実験から最適解を求めたい時には、タグチメソッドに軍配が上がる。タグチメソッドをご存知の方は、効率的な実験ではない、というイメージを持たれている方もいるかもしない。

統計的手法である実験計画法よりも外側割り付け因子の量だけ実験が増えるのがその理由となるのだが、そもそも統計的手法の実験計画法では、測定値と内側割り付け因子との相互作用によっては、最適解が得られない時がある。

当方は、新入社員時代にこの問題に取り組み、外側に相関係数を配置する方法を考案している。タグチメソッドではSN比や感度を配置するのだが、この相関係数を配置する方法も良い方法である。

田口先生からは一定のご評価を頂いたが、そもそもロバストの高い技術を開発することが重要であり、唯一タグチメソッドがその目的を実現できる、と温かい説教をされた。

SN比を統計手法として捉えたときに、標準偏差とうまく合わないとか言われたりしたが、技術の最適解を求める手法としてタグチメソッドは生き残っていくように思っている。

弊社ではそれを前提に、ビッグデータ解析を念頭にいれた新たな実験データ管理手法を考案した。エクセルを使うのはもう卒業にしたい。

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