マイワンでキャッシング/ 要因とは？

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要因とは？/ マイワン

[ 1360] ITmedia News：涼宮ハルヒのWeb2.0的成功要因分析、ウルシステムズ
[引用サイト]　 http://www.itmedia.co.jp/news/articles/0607/06/news095.html

Web2.0の一般論を整理し、その本質を抽出しながら、Web2.0が企業システムの開発にどのような有効性があるのかを論じた講演で、事例として取り上げられたのは人気アニメ番組だった。
ウルシステムズは7月6日、「Web2.0でビジネスに勝つ～技術の最新動向とビジネス創出～」と題したセミナーを開催した。Web2.0というキーワードに象徴される情報技術の最新動向を整理しながら、このトレンドが実ビジネスに与える影響などを考察した。同社によると、セミナー参加者は、インターネットを使った新規事業に興味のある企業の業務部門や経営企画部門、新規事業開発部、営業推進部門の各担当者であるという。
「インターネットが持つ真の力を引き出す Web2.0」というタイトルで講演をしたのはウルシステムズ第2事業部シニアコンサルタント中村正弘氏。中村氏のプレゼンテーションは、Web2.0の一般論を整理し、その本質を抽出しながら、Web2.0が企業システムの開発にどのような有効性があるのかを論じたものだった。
中村氏が要約したWeb2.0の本質は「集合知を利用して競争力の源泉を確保すること」。このユニークな要約を企業システムに当てはめ、中村氏は「エンタープライズ2.0」という新たなキーワードを創出した。エンタープライズ2.0に基づく企業システムとは、つまり、集合知を利用することで何らかの価値が創造できるような類のものであろう。
このような企業システムには、「信頼性を確保しつつなるべく短いサイクルでシステムをアップデートする」こと、また「ユーザーとなるべきすべてのステークホルダーに参加してもらう」ことが必要だと中村氏は説く。そのために、頻繁なアップデートに耐えるような技術を採用し、さらに、直感的で理解しやすいユーザーインタフェースを実現することがシステム開発を行ううえでのポイントであるとする。ナレッジマネジメントシステムやグループウェアがこのような企業システムの要件に適っている。「エンタープライズ2.0は付加価値を増大させるためのシステム化に適用すべき」と中村氏は言う。
ところで、中村氏のプレゼンテーションのユニークなところは、Web2.0の本質を抽出する過程にあった。同氏は実際の事例を用いて自身の論理を補強するのだが、ここで提示された事例は「涼宮ハルヒの憂鬱」というアニメーション番組だった。
同番組は独立UHF放送局だけで放送されたのだが、一部の熱狂的なファンがブログなどを通じてネット上の口コミ活動を開始し、同時にYouTube上で違法ながらもコンテンツが流通したことで、従来ならリーチできない範囲にまでファン層を拡大した。また、公式Webサイトの制作コンセプトにも独自性があり、この独自性ゆえに、ユーザーが「涼宮ハルヒの憂鬱」関連のコンテンツを生成するというバイラルネットワーク（口コミによるネットワーク）が生じたと中村氏は言う。

[ 1361] 6-3 QC工程表（客観説TQM）
[引用サイト]　 http://www.geocities.jp/takaro_u/std6_3.html

このような定義の仕方を形式的定義と言います。例えば「右とは左の反対をいう」という定義の仕方が形式的定義です。
解析用特性要因図（是正活動に使うもの）では、原因ではないかと疑うべき要因が１個しかないことがあり得ます。
学者や指導者の中には、上のような点に全く疑問を感じない人もいるわけで、理論的な理解に不向きな性格というべきでしょう。
要因と原因を混同すると、管理用特性要因図と解析用特性要因図を混同することになり、予防活動と是正活動を混同することになります。
問題解決型の要因分析の事例を紹介しよう。製造工程の慢性不良の低減を目的とする活動で、ある指導機関の講師が指導した事例である。
要因分析とは、ある結果に影響する要因を特定し、影響力を評価することである。実用的な観点からは、対策を要する事項を探すことである。
要因分析の目的の違いに対応してやり方も５種類ほどあり、それらの使い分けが必要になる。しかし、その問題は後に譲って、ここでは最も重要な問題解決型の要因分析の問題点を述べる。
要因のうち、影響力が強いため管理しなければならないものを主要因という。原因とは、主要因のうち管理されていないためにトラブルを引き起こしたものをいう（主要因でも、適正に管理されていれば原因にはならない）。
だが、この考え方が根本的な間違いなのである。なぜなら、当てずっぽうに列挙した多数の要因を絞るためのデータ的根拠（決め手）がないからである。
名医は診察するときに、なぜ当を得た少数の病名を挙げられるのか？病名を多数挙げてから絞るのでなく、専門的な知見と患者のデータから、当初から範囲を絞って病名を挙げるからだ。
品質管理でいえば、特性要因図を先に作るのではなく、範囲を絞ってから特性要因図を作るのである。
ムダな要因を列挙しなくて済むように、データから「要因の範囲を絞った」上で特性要因図に列挙する。
問題の工程、不良の特徴、データの変化や分布の特徴から、「この工程で、このような不良を起こし、データの変化や分布をこのような形にするもの」は何か、思い当たることを要因として列挙する。故に、
複数の要因があったら、ここで初めて要因の絞りに移る。例えば、各要因の変化の記録をとってグラフの動きと対比し、動きに関連があるものを原因と断定する（散布図、多変量解析など）。または、直交配列表を使った実験によって原因を断定する。
以上のやり方は一例であり、少し詳しい人は実験計画法や多変量解析を考える。だが、そのような要因の絞り方を考える以前に重要な原理がある。
つまり、数個の要因から、特性に対する影響の大きいものを見出し、それが管理されていなければ原因と断定する。
「要因分析が最も重要なステップだ」と言われて特性要因図に要因を多数並べないと格好がつかないとの風潮は、原因を探すための特性要因図と管理すべき要因を列挙する管理用の特性要因図を取り違えたことに由来する（後述）。
ノウハウがないからノウハウで絞るのではなく多変量解析や実験計画法を駆使して、多数の要因から有意な要因を見つようとするからである。
近代物理学・工学は、数学的手法で原理や現象を解き明かす。これは物理学者や工学者が数学を駆使するから可能なのであって、数学者に出来ることではない。
同様に、品質管理は各応用分野の人がノウハウを駆使して初めて応用できるのであって、品質管理専攻の研究者に品質管理の実務が出来るかというと、そうではない。
品質管理の実務というのは、営業・商品企画・製品設計・生産技術・設備保全～などの実務を相当に広く担当しなければならないからである。
メッキに関するテーマはメッキ技術を知らないと手も足も出ないし、メッキに詳しい人が取り組んで ─ 特性要因図に要因を列挙する前に ─ 攻めどころ、ないし「要因の範囲」を絞るのである。
問題解決型の要因分析で、（固有技術の見地からではなく）ナゼナゼ分析やブレーン・ストーミングで多数の要因を列挙するとの誤った発想は、管理技術専攻の研究者に特有のものである。
さらに、離れ小島になっている。これは単なるロットの混合などではなく、異常の発生である。例えば、生産中に段取り換えがあって、十分に品質確認を終えていない分も入ってしまったなどの異常を示す。
しかも、「原因を徹底的に究明しなければ対策も考えられない。」などいうような誤った発言もしている。専門家がまるで不在なのである。
全要因に予防策を講じてあるからトラブルは起きないはずにもかかわらず起きたので、トラブルのデータから要因を列挙して原因を絞ることが目的なのか？
福知山線の脱線事故は、「運転手がミスをすれば脱線する」、「線路に石を置けば脱線する」、「脱線すれば何に衝突するか分からない」という無管理状態の中で起きているから、原因だけでなく、全要因に対策する必要がある。
無管理状態の場合は、今回の原因にだけ対策しても将来に他の要因が原因になりかねない。従って、解析用特性要因図を作って原因に対策を講ずる他、全要因を列挙した特性要因図（管理用）を作成して予防策も講じなければならない。
これに対し原因を追求するだけの場合は、データから少数の要因を列挙した特性要因図（解析用）を作成し、そこから実験棟によりさらにデータを収集して原因（犯人）を絞り込むだけである。
特性要因図には解析用と管理用の区別があるが、これを誤る人が非常に多く、特性要因図ではこれが最大の問題点だ。
まず、一般の講習会などで教える講師の多くは、特性要因図に管理用と解析用の区別があることを知らない。
前２者は、現に起きているトラブルの要因を現場のデータによらず、頭で考えた「ナゼナゼ」や「奇抜な思いつき」で列挙する点で根本的なあやまりである。予防活動と是正活動を取り違えている。
後者は「データでものを言え」とする点で正しいが、データでものを言いながら要因を列挙するのかと思えば、ブレーンストーミングで（データを無視して）列挙するのだから全くの矛盾である。
このことは実務を経験すれば誰にも分ることだから、上のような指導講師は実務経験を疑われる。実務で苦労した経験もなく頭だけで理解し習ったことを教えるだけの講師は、実は世間に多いのだ。
生産準備段階でＱＣ工程表を作成するとき、将来トラブルがないように管理すべきあらゆる心配事（要因）を列挙して予防策を講じる。
これは管理すべきものを列挙するのであって、この中から重要なものを絞るのではない。これが管理用の特性要因図である。
予防だから、トラブルの実績データは利用しない。実績データに捕らわれないで、考えられるあらゆる心配事を列挙する。その分野の経験・知識に基づいて管理すべき要因を演繹的・系統的に列挙するもので、絞ってはならない。
労働安全、製品安全、市場クレーム、環境汚染などは、一度発生したら致命的な損失となるから、トラブルの発生データから要因を割り出すのではなく、そもそも発生しないように予防する。
管理用の場合は検討が進むにつれ要因の数がどんどん増えるので、体系化、すなわち「漏れ、重複、矛盾のない状態」にすることが重要になり、そのためのツールとして特性要因図が便利な手段になる。
製品安全、労働安全、環境保護などの場合は、業務開始前も開始後も、管理用の特性要因図で演繹的・系統的に全ての要因に対策を講じる。
前提として「本来的にトラブルはないはず」という管理状態でなければならない。その上で、「なぜかトラブルが起きる。原因はなんだろうか？」という事態が起きたときに、これを解決するのが問題解決型で使うのが解析用である。
よくある誤りは、無管理状態でトラブルがあっても不思議でないのに、解析用で原因を探そうとすることである。
予防策が出来ていないのだから、事後予防型の活動で管理用の特性要因図を作るか、あるいは課題達成型の活動で新たなシステムを設計すべきものである。
無管理状態だと、いろいろな要因が「一定でない」から、入れ替わり立ち代り原因になる。すると、トラブルのデータにさまざまな原因による影響が混入し、クセがなくなってしまい、原因の推定が困難になる。
いろいろな要因が「一定でない」から、入れ替わり立ち代り原因になるということは、１つの原因が分かったとしてもトラブルは収まらない。次から次へと原因が見え隠れしてトラブルが続く。
解析用は特定のトラブルの「犯人探しの容疑者リスト」であって、出来るだけ要因数が少なくなるようにデータから事前に十分に範囲を絞ってから作成する。
解析用の場合は、特性要因図を作らないで済むのが上手なやり方である。なぜなら、もし神様が原因追求に乗り出したら、「原因はこれぞ！」と一発で原因をしとめるから特性要因図は要らないからだ。
解析用を作るのは、いろいろ調べても原因が分らず、「もしかしたらあれかも知れない、いや、もしかしたらこれかも知れない～」と列挙するためのものである。そのように列挙した上で実験などの作戦を練るための整理棚だ。
従って、やむを得ず特性要因図を作るとしても、要因が少ないほど優秀な改善マンであり、多く並べる人ほど下手だということになる。実務経験の乏しい指導講師は、このような点を理解できないのである。
その分野の常識から、管理した方がよいと思われる全ての要因（心配事） →多い方が望ましく、検討が進むにつれて増えて行く。
要因をできるだけ多く列挙すべしと誤って指導された場合。特に、ブレーン・ストーミングやナゼナゼ分析を使って当てずっぽうに多数列挙するように誤って指導される場合がある。
そのテーマの分野の知識・情報に乏しいため、データから範囲を絞れない場合。熟練者はノウハウを知っており、トラブルの現場の状況やデータからヒントを掴むから、挙げる要因が少ない。しかし、素人は、当てがない故に多数の要因を並べてしまう。
解析用と管理用の使い分けを誤る場合。そのテーマが、特定の少数の原因（犯人）を捕まえて除去することなのか、それとも疑わしいもの全てに対策を打って予防することなのか。この区別をしないで漫然とテーマに取り掛かって混同する場合である。
つまり、何の必要があって作るのか、管理用と解析用の使い分けを知らなければ何の意味もない。さもないと、折角作った特性要因図が何の役にも立たないのである。
私たちは「なぜ書類作成にこれほど時間がかかっているのか？」について、ブレーンストーミングを行い特性要因図を作成した。分析の結果４つの主要因をあげ、これらについて検証をした。
第１に、書類作成に時間がかからないように予防策は打ってあるのか？もし打っていないとすれば、管理用の特性要因図を作ることになるから、絞ってはならない。
と考えるのであって、これにはブレーンストーミングなど不要である。ブレーンストーミングは、「普通には思いつかない奇抜なアイデア」を得るための手法で、誰しも容易に思いつくものに適用する意味はない。
第３に、枚数を少なくし手書きやパソコン入力を少なくすべきは当然のことであって、データで裏付ける問題ではない。
データアプローチとは、「データがなければ判断できないことは、データに基づいて判断せよ」との要求であって、当然のことまでデータで裏付ける必要はない。
この事例のように事前に予防策をしなかった場合は、ひとまず事後的に予防策を講じるしかない。これは正規な方法ではないが、やらないワケには行かない。
「事後なのに予防とは、これいかに！」と呼び方は変だが、事後予防型という一つの活動タイプを認知しないワケには行かないのである。
系統図の例を拝見しよう。ここに、「母の日にエプロンが売れない理由を考える」という宮川宏之先生の著作からの引用例が紹介されている。
データに基いて列挙したワケではないから、心配事を列挙したのであり、事後予防型の活動のための管理用の特性要因図である。
従ってこの後、小改善と大改善で扱いを分けねばならない。すなわち小改善対策については、要因を絞らずに原則として全ての要因にに講ずる。
大改善や他の問題に関係するものは、選択して実施することになる。出費の多い対策は、その効果を確信できなければ目標が立たないし、実施することに困難がある。従って、売れるであろうことを相当に確信させるデータをいろいろな方法で獲得しなければならない。
QC 工程表は、管理すべき要因とその結果である特性との関係を特性要因図から忠実に転記した関係になければならない。
ＱＡ工程表にせよ QC 工程表にせよ、特性の測定と要因の管理を漏れなく記載するには、事前に発生に関する特性要因図と流出に関する特性要因図を作成し、そこから転記する必要がある。
その上で、各特性ごとに心配事を列挙した管理用特性要因図を作成し、その管理方法をQC工程表原案に補充する。
活動のタイプを明らかにすることは極めて重要である。なぜなら、別のタイプのＱＣストーリーでは、誤った活動になったり食い違う点をウソ話でつくろって発表することになるからである。
発生しないはずのトラブルが発生する場合に原因を突き止めて対策を打つ活動であり、製造工程の不良を減らす活動が典型である。
「トラブルあり → 原因を探す → 問題解決型」と短絡的に考えてはならず、「トラブルを予防しているのに起きる犯人探しの場合」に限ってこのタイプの活動となることに注意せねばならない。
無管理状態で「トラブルがあって当然だ」という場合は、特定の原因の問題ではないから、事後予防型または課題達成型の活動となる。
原因を除去するのではなく、別の工程にしたり新たな手段を講ずる場合である。例えば、一発段取りに移行するというテーマを考える。
「一発段取りでなかった原因」を問題にしても仕方がないから、当工場に適する一発段取りを工夫し、または探さねばならないだけである。
原因を探すワケではないから特性要因図は作らないが、必要があれば機能-方策展開図を作成する。ただ、必ず作るというものでもない。
不良項目が５つあって、４つは問題解決型で原因を除去し１つは課題達成型で改善するという混合タイプはごく普通のことである。
単に対策を実施するだけだと、なぜなぜ分析による根本原因の追求や標準化になどが疎かになるので、それらを抜かりなくするためにＱＣストーリーを論ずる意義がある。
対策について、最善性の確保と蓋然性の保証は免除されない。従って、改めて網羅的な立案と目標の設定が必要となる（第２章を参照のこと）。
この場合、お父さんのお小遣いのムダを減らし長男も次男も三男も同様にして「一家のお小遣いのムダを減らす」という構成を同質構成という。
他方、お父さんはタバコをやめ、長男は酒をやめ、次男は麻薬を止めて、「一家の健康指数を向上する」という異質構成もある。ここでは、小テーマの特性が大テーマの要因になっている。
施策実行型は「チリも積もれば山となる」の原理で、小さな改善を放置しない習慣を育成し、やりがいを与える。この意味で、小集団活動にうってつけのタイプである。
ただ、以上に挙げたタイプに限らず独自の手順構成でも支障ない。特に、問題解決型系と課題達成型の系が混ざるのはごく普通である。
漸次型特性要因図がない状態で、心当たりのある要因に対策を打ち、効果があったら特性要因図にその要因を追記する。これを次々に行って、特性要因図を充実して行く。下の事例Ａを参照。
漸次型対策系統図がない状態で、心当たりのある対策を打ち、効果があったら対策系統図にその対策を追記する。これを次々に行って、対策系統図を充実して行く。
図面が見当たらずに探し回り、届いた金型部品が仕様違いであり、部品が到着しているのに気付かず、外部から電話がかかるなど、毎日がいろいろな雑用でつぶれ、本来の仕事が遅れがち。
手順計画元来こんな雑用をするシステム（制度）ではなかったが、いつのまにか雑用が増えていたもので、問題解決型系の中の漸次型に該当する。
次の２ヶ月は、雑用で席を立つ度に、その内容を特性要因図に要因として記載し、所要時間を記録するとともに、原因と対策を検討して直ちに実施した。
以上の経過で分るように、施策実行型の小改善は、問題を解決しながら同時並行して特性要因を作る場合と、先に特性要因図を作って順に対策を講ずる場合がある。また、反復型では要因と対策が変わらないので特性要因図は作らない（次のＢ）。
私は体重と体脂肪率が増えて困っている。原因は、禁煙の成功・運動不足・食い過ぎであるが、禁煙を戻すわけに行かないから、やることは運動と食生活の改善である。
要するに、原因も対策も分かっているが、データをグラフに表し、グラフから指針を読み取って減量を進めないと難しいことがわかる。
事前に講ずるべき予防策を──遅ればせながら事後的に講ずる活動をいう。特性要因図は、管理用である。
ところが、必要な機械設備のようなものは準備するが、細かなノウハウがないままに予防策もほとんどせずに走ってしまう場合がある。商店、官庁、病院など製造業以外の業種で非常に多い。製造業でも、昔ながらの職人仕事のような工場もそうである。
この場合は、ひとまず原則に戻って「管理用の特性要因図」から始めなくてはならない。遅ればせながら本来の予防策を講ずるという意味で、「事後予防型」と呼ぶ訳である。
このような事後的防型の改善をした場合、従来だとＱＣストーリーがないから、発表用にウソ話を作らねばならなかった。
ところが、作業者は素手で製品に触るし、コンベアやジグは清掃しないし、洗浄液は汚れたままだし、床に落ちた製品はそのままコンベアに戻している。
この状態では、特定の原因を問題にしても仕方がないのだ。なぜなら、コンベアの汚れが原因となる場合もあり得るし、汚れた手で触ったことが原因となることもあり得るからだ。
そうやって、「もう汚れは出ないはずだ。」という状態にまず持って行く。これが第１段階の事後予防活動であり、作成する特性要因図は管理用である。
しかし事後予防型は、出来るだけ多数の要因を知識・経験によってトップ・ダウン式に列挙する（演繹的アプローチ)。この違いを知らずに発表するから、作り話がばれてしまうのだ。
事後予防型は、理論上は大改善にもあり得るが、事業を始める以上は金のかかる機械設備などは用意しているのが普通で、不足なのは細かなノウハウである。
事後予防型は心配ある限り全ての要因に対策を講ずるので、特に重要なものに絞るという作業がないのが一般である。なぜなら、予防だから実際のデータを利用するものではなく、絞るための手がかり（根拠）を見出せないからだ。
問題解決型には、２種類ある。原因がはっきりしてから対策を打つ原因確定型と、怪しい要因の全部に対策を打ってしまう対策先行型である。
出費の多い対策（大改善）は、原因がはっきりして、しかも見返りが十分であることを確認してからでなければ実施できない。つまり、原因確定型のみが許される。
だが小改善は出費が少ないから全部対策してしまう場合がある。とりあえず実施して有効なら原因が分かるし、効果がなければ原因が他にあると分かる。
小集団活動ではこの対策先行型が非常に多いはずであるが、適合するＱＣストーリーがないため、問題解決型のＱＣストーリーを使って──あたかも要因分析をして主要因を割り出したように虚偽の発表をするのである。
解決に要する金額は、そのテーマの属性であって金額の見積の時に確定するから、当初は（対策手段が未定の時期）大改善テーマか小改善テーマか、判別のしようがない。
そうだとすると、出費額が判明するまでは、大改善としても小改善としても扱えなくなって理論が破綻する。この点、どう考えるべきか。
小集団が小改善で済むと思って検討して少額で済めば、そのままテーマになる。しかし、検討の結果、多額の出費を要すると分かったら、あるいは難問で手に負えないと判断したら、テーマを放棄する（生産技術課やプロジェク・トチームなど、他の担当部署に移管する）。
プロジェクト・チームなどが検討して多額の出費を要すると分れば、そのまま大改善として進める。しかし、小改善で済むと分ったら、その職場の小集団に移管する。
最初から当たっていなければならないとする必要性もなく、分かった時点で小改善に切り替えれば済むことである。
これはQCストーリーに入れてよいかどうか迷うタイプであるが、除外することによって格別のメリットもないので、ここに含めることにした。
QC手法を使ったアプローチでは、実績データや実験データから主要因を突き止めるのが一般である。ところが設備保全では、純粋に技術的に原因追求のアプローチが採用される場合が多い。
工程内不良の原因を特定して対策を講じた場合に、それ有効かどうかはすぐに判明する。しかし、設備保全では異なる事情がある。
例えば、リミット・スイッチの故障が多いとする。故障が多いと言っても数が多いからであって、それぞれ２年や３年はもっており、昨日交換したスイッチが今日壊れるという問題ではない。
スイッチを分解して、中で何が起きているのか直接に確認する。接点の過電流、絶縁不良、異常な外力による破損、外的加熱による破損、その他直接の原因を探る。自分達で分らなければ、スイッチメーカーに持ち込んで検討して貰う。
どこが違うかと言うと、定期点検は点検して異常な点があれば手を打つが、定期交換は異常な点があってもなくても部品交換を行なう予防活動である。
どの時点で部品交換をすれば最善か？あまり頻繁だと費用が高くつくし、あまり長いと故障停止の損失が高くつく。だから、過去の実績から最善の交換寿命を求める。
他にもいろいろな活動のタイプがあり、それぞれのタイプなりに合理的な活動をすべきで、既存の活動タイプに拘泥する必要はない。
演繹的手法で要因を網羅的に列挙して、起きる確率、生じる影響の大きさ、潜在性などから対策の必要性を評価して選定する信頼性技法として、
これらはいずれも事前評価の技法であって、帰納的アプローチには使えない。また、小改善で済む対策は（これらの手法の中での評価とは無関係に）全ての要因に実施する。
どの企業にも「良品と不良品に層別しよう。」（選別の意味）とか、概観不良の限度を決めて貰うため、「不良サンプルをいくつかの段階に層別しておけ」（クラス分けの意味）などと表現する偉そうな人がいるものである。確かに母集団をいくつかの層に分けることになるから間違いだとも言えないことになるが、それは用語の定義の仕方に問題がある。
この要因を１個づつ拾うのでは大変だから、数個の要因について同時に調べる技法が直交配列表や多変量解析である。
予防活動は、未発生のトラブルを将来も発生しないようにすることだから、対策の効果を実績データで確認することができない。しかし、工場の人身事故、製品安全に関する事故、重大な医療事故などは１件も発生しないような予防策を講ずる必要がある。
どのタイプの活動も、嫌なことが起きないようにするために、原因を潰したり新規の方法を採用する活動である。しかし、意外な弱点がある。
「起きないようにしたのだから、起きないのだ。」ということが強く印象に残って、起きた場合のことは考えていないのである。
それには直交配列表による実験が有力な手段となる。生産工場は言うまでもないが、商店の売上、病院の患者数、その他で応用することができる。
ところが、直交配列表の解説書として目にするのは実験計画法だけである。こういうものを勉強する人は限られ、一般には存在すら知られていない。大学の理科系の学部でも、履修科目として選択する学生は少ない。
その原因は、直交配列表を分散分析・有意差検定・平均値の推定などの統計処理を前提に使うものとしていることにある。これだと、一般の人は数式を見ただけで頭が痛くなって手が出せない。
知っている人には無用な説明だが、初心者のために例題を示そう。一度覚えれば目をつむっても使えるから、最初だけ丁寧に読んで頂きたい。
要因Ａの影響力を調べるには、Ａを日常的に変わり得る範囲内で変化させてみて、特性がいくら変わるかを見る。
実験を実際に行う順序は、必ずでたらめな順にすること。番号順や逆順に実行すると、考慮していない要因の影響を受けて実験誤差が増えるからです。
Ｂ 1 は製品が重ならないようにすることで、直径１ミリのプラスチック・ボールの粉を一握りほど防錆液に混ぜて、製品と製品がピッタリ重なるのを防げばよい。
その場合、空白列がなくなっても一向に支障ない。なぜなら、 7 つが全て有力な要因ということは滅多にない。上の例題でもＣは無視してよいものだった。
しかし、実用的には全く間違っていない。この方法で得た結論が正式な計算の結論と違うことは、まずない。
そして「犯人は全く別の所にいる」と、考え方を切り替える機会になり、次回は別の要因について実験することができる。
(3) 要因には、炉の温度やコンベアの速度のように連続的な数値をとるもの（連続因子）と、作業者・部品メーカー・材質・機械設備のように、数値的でなくしかも不連続なものがある（層別因子）。
従って、日常あり得る範囲内で水準を設ける必要がある。一方、影響力が認められたら、日常あり得ない範囲を選択することによって画期的な成果となる可能性も考慮する必要がある。

[ 1362] 本当はもっと恐ろしい肥満――脂肪が死を招く要因が次々と明らかに | WIRED VISION
[引用サイト]　 http://wiredvision.jp/archives/200405/2004052004.html

脂肪の実態を調べる研究によって、肥満が死を招く要因について驚くべき知見が加わりつつある。明らかにされた重い事実、それはなんと、脂肪それ自体が健康に有害な働きをするというものだ。
専門家たちはもう何十年も前から、太った人が早死にする傾向にあることを知っており、その理由は明白だと長い間考えてきた――余分な体重のせいで、心臓や他の臓器にひどく負担がかかるからに違いないと。
しかし、それは間違いだったようだ。贅(ぜい)肉の物理的負担は、たしかに関節炎や睡眠時無呼吸などの原因になるが、その程度のことは、現代人の体についた、かつてない量の油っぽく黄色い脂肪のかたまりが及ぼす複雑で隠れた悪影響に比べれば、些細なものでしかない。
最近の一連の発見によって、脂肪を蓄積する細胞が、体のエネルギーバランスを微調整するさまざまなホルモンやその他の化学的な伝達物質を作り出していることがわかった。だが、脂肪で膨れあがった細胞から大量に分泌されると、それらの物質は多くの臓器を攻撃し、健康に悪影響を与えるようになるという。
詳しいメカニズムはまだ解明途上だが、こうした生物学的な相互作用の異常が、心臓病や脳卒中、糖尿病、ガンなど、特に肥満の人に共通した疾病による死亡率を高めていることは間違いないと研究者たちは述べている。
「われわれはもはや、脂肪組織をただ黙って脂肪を蓄えておくだけの場所とは見ていない。体の他の部分に送る信号物質を盛んに製造している場所だ」と、コロンビア大学のルドルフ・ライベル博士は話す。
脂肪が単なる不活発な贅肉以上の存在であることが初めて本格的に示唆されたのは、10年前にレプチンという物質が発見されたときだった。一見何もしないように見える脂肪が、食欲を制御するこの化学物質を作り出すことで自らを維持管理していることを知り、研究者たちは驚いた。
今では、レジスチンやアディポネクチンなど、約25種類の信号物質が脂肪細胞によって作られることが判明しており、この先さらに多くが発見されることは間違いないとライベル博士は見ている。
米国立衛生研究所(NIH)に付属する糖尿病・消化器病・腎臓病研究所(NIDDK)の責任者、アレン・スピーゲル博士は、脂肪について次のように話す。「その正体や働きについての情報は急激に増えている。とてつもなく活動的な器官だ」
今や脂肪組織は最大の内分泌器官と認識され、それが体に占める割合は普通の体格の人でさえかなりのものだ。健康的な女性で身体の平均30％、男性では15％を脂肪が占める。これだけのエネルギーがあれば、人間は3ヵ月間何も食べなくとも生きていられる。
脂肪細胞の主な仕事は、摂りすぎたカロリーを脂肪として蓄積することだ。太ってくると、脂肪細胞が脂肪で膨れあがり、通常の大きさの3倍にもなる。太りすぎの人がなおも太り続れば、そうした脂肪細胞の上にさらに多くの脂肪細胞が層をなしていく。
問題は大きくなりすぎた細胞が出す化学物質の量にあると、ルイジアナ州立大学のジョージ・ブレイ博士は語る。「大きくなった細胞は、小さかったときに比べ、すべての分泌物を多く出すようになる。そうした分泌物が増えることは、健康によくない」
そうした過剰な分泌物が人体にどう害を及ぼすのかを正確に知ろうと、多くの研究者が努力を続けている。詳細がわかれば、肥満の蔓延がもたらす本当の悲劇、肥満が健康に与える悪影響を解き明かすヒントとなり、おそらくは解決策の発見にもつながるだろう。
肥満は、米国人の寿命を縮める主な要因として喫煙のすぐあとにつけており、その割合も増加している。中程度に肥満した人の場合、平均寿命は普通の人より2?5年短いという。重度の肥満の場合、寿命は5?10年ほども短くなる。
たとえば、体重過多が血圧を上げることは以前から知られている。かつて医師たちは、これは物理的な問題と考えた。余分な肉に栄養を送る(日本語版記事)ため何メートルか伸びた血管に血液を送り出すには力が必要というわけだ。
しかし今では、脂肪が高血圧を引き起こすのは、いくつかの化学的要因を通じて血管を狭くするためであることが判明している。たとえば脂肪は、強力に血管を収縮させる物質、アンギオテンシノーゲンを作り出す。同時に、交感神経も刺激するが、これも循環系を収縮させる。これらの作用はしかも、脂肪が及ぼす影響のほんの一端に過ぎないかもしれないのだ。
「これは非常に複雑なシステムで、知れば知るほど複雑さが増していく」と、ニューヨークにある聖ルカ・ルーズベルト病院の肥満研究センター責任者、ザビアー・ピスンヤー博士は話す。
膨らみすぎた脂肪細胞がもたらす明白な害の1つに、体内でのインシュリンの製造と使用への影響がある。インシュリンは、筋肉にエネルギーを燃焼し、脂肪細胞にエネルギーを蓄積するよう指令を出すホルモンだ。肥大した脂肪細胞は、血中に脂肪を漏出させることなどによって、インシュリンの作用を鈍らせる。そこで膵臓は、その埋め合わせをするために、より多くのインシュリンやその他のタンパク質を作らなければならなくなる。
漏れだした脂肪は心筋にも浸潤し、鬱血(うっけつ)性心不全を引き起こすことがある。本来の場所でないところに脂肪が蓄積することは、肝臓へのダメージも引き起こす。脂肪の蓄積は肝臓移植の理由としてB型肝炎に次いで多い。
脂肪細胞が分泌するさまざまなタンパク質はまた、炎症の原因にもなる。特に動脈の硬化が始まった部分に壊滅的な作用を及ぼし、血管を破裂させて心臓発作や脳卒中を引き起こすことがある。
「肥満は一部のガンの要因になっていることを示す決定的証拠があり、またその他多くのガンについても、その発病に関連しているという強力な証拠を得ている」と、米国ガン学会疫学研究部門の主任を務めるマイケル・サン博士は語る。
米国ガン学会では、健康な体型を保つことによって、ガンで死亡する米国人が年間9万人減ると試算している。体重との関連性が最もはっきりしているものには、乳ガン、子宮ガン、結腸ガン、腎臓ガン、食道ガン、膵臓ガン、胆嚢ガンがある。
肥満が悪性腫瘍の原因になることを示す一番の例は、年配女性の乳ガンだ。閉経して卵巣が機能しなくなると、脂肪組織が女性ホルモンであるエストロゲンの主な作り手となる。それは同時に、乳房の腫瘍の成長を促すことにもなる。
乳ガンと診断された場合、体重の重い女性ほど死亡率が高いと、ボストンにあるブリガム女性病院のミッシェル・ホームズ医師は話す。「おそらく、ガンがエストロゲンに依存しており、太っている女性の方がエストロゲンを多く持っているためだと考えられる」
ただし、心疾患やガンのような大病も、肥満がもたらす健康トラブルのごくごく一部に過ぎない。他にも、肥満の人は鬱病や胆石になりやすく、交通事故でも死亡率が高いという。
メイヨー・クリニックのマイケル・ジェンセン医師はこう警告した。「肥満は、本当にさまざまな形で、人を死に追いやるのだ」

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