品質部門の新人研修において、私の思いを説明した資料を添付します。将来、彼らが歳をとった頃、この思いが理解できるのだろうと思いつつ説明しました。
資料はこちら → 品質部門として
p.1 仕事の進め方として、いつも心に留めているのが右図です。先ず、理想とする品質をゴールとしてイメージすることが大事です。次は、３現主義（現場、現物、現実）で現状を知らなければいけません。最近、現場に行かずに対応している方が増えて来ていると思われます。是非、5感を使って現物に触れて欲しいと思います。解決のヒントがあるはずです。
p.2 他部署に対して、遵守して欲しい約束事を浸透させたい場合があると思います。その際に、いきなり「複雑なこと、厳しいこと」を押し付けるのではなく、ステップ・バイ・ステップでシンプル→複雑、ゆるい基準→厳しい基準に変えていくことをお勧めします。いきなり複雑や厳しい規格を押し付けるとは反発感が大きいので、「ゆでガエル」のように変化に気が付かないうちにできていたぐらいにした方がベターです。
p.3 他部署から情報を取りたい（Take）ことが多いと思います。その前に、他部署に対して、日頃から丁寧な対応を心掛けておくとTakeし易くなります。むしろ、Giveを多く与えるぐらいに心掛けておくとよいと思います。
p.4 製品仕様設定に関する留意点としては、失敗事例・失敗情報をデータベース化あるいはベテランの経験をリスクアナリシスに反映させることが重要です。技術報告書は失敗に関してまとめることがほとんどありません。失敗の中にこそ重要な情報があるのです。無い場合は、品質工学の誤差因子でいじわる試験をしましょう。
p.5 効果を確認する場合は、有意差検定でよいですが、試験機器更新や試験法変更時の同等性確認の際には、有意差検定は適しません「非劣性試験」の検定を実施しましょう。以前のブログ「さあ、どうしますか？」で説明しています。
p.6 全数検査すれば品質は担保されるかもしれませんが、破壊試験の場合はやコスト高になる場合は、企業として利益を産むことができなくなります。品質コストを意識して適正なサンプルサイズを設定する必要があります。試験頻度や校正頻度を、品質コストで計算することもできます。以前のブログ「品質コストを意識しよう」をご覧ください。
p.7 統計的にサンプルサイズを設定するとしたら、いくつにしますか？ 品質部門としては、いつも悩まされる問いです。シミュレーションによると母集団の平均値あるいは標準偏差の推定値はN=30～40辺りから収束してきます。統計的には、最低限このぐらいの数は必要でしょう。
p.8 いろいろな場合に応じて、計算でサンプルサイズを算出することは可能です。「英語の表記の方が分かり易い」も参照してください。
p.9 母集団の平均値を統計的推定で求める場合、サンプルサイズにより推定幅（白地）が異なります。この図からも、統計的には、N=30～40辺りから確からしい平均値が推定できることがわかります。
p.10 サンプルサイズを算出する式の分母に許容幅Eがあります。Eを決めてあげればサンプルサイズが算出できます。信頼度を上げると青から赤の曲線のように上方に曲線がシフトしますので、同じ許容誤差の場合、信頼度を高くするとサンプルサイズが増大します。検査費用がオレンジの直線とすると、信頼度を上げるイコールコスト高となります。
p.11 母集団のばらつきを推定するとサンプルサイズ増大と共に小さくなる傾向をしまします。この場合も、N=30ぐらいからばらつきが収束してきます。
p.12 新人は、希望した部署に配属されなかったかもしれません。私も部署が幾つか変わりましたが、いつもこの本「置かれた場所で咲きなさい」という言葉を噛みしめています。
p.13 最後に新人に対して、相田みつを語録を紹介しています。読むと元気になりますね。
私の思いを説明しましたが、理解できるのは、歳をとってからになるのでしょうね。きっと。