統計

シックスシグマとは何か？図解でわかる品質改善の基本 「6σ（シックスシグマ）」という言葉を見聞きしたことはあっても、その意味を明確に説明できる人は少ない。 本記事では、製造業を中心に広く使われてきた「シックスシグマ」という品質改善の考え方について、統計の基礎をふまえ、現場目線でわかりやすく解説する。工程能力や標準偏差といった用語が出てくるが、できるだけ平易に説明する。 シックスシグマ（6σ）とは？ シックスシグマとは、製造工程などのばらつきを統計的に管理し、不良率を限りなくゼロに近づけるための品質改善手法である。 もともとはモトローラ社で誕生し、GE（ゼネラル・エレクトリック）などの大企業が積極的に導入したことで広く知られるようになった。 なぜ「6σ」なのか？統計的な意味 「σ（シグマ）」とは標準偏差のことであり、データのばらつきの大きさを示す。これを基にした正規分布では、以下のような範囲にデータが分布する： ±1σ：約68.2% ±2σ：約95.4% ±3σ：約99.7% ±6σ：99.99966% つまり「±6σの範囲内に製品が収まる工程を構築すれば、100万個中3.4個しか不良が出ない」──これがシックスシグマの名称の由来である。 工程能力指数（Cp・Cpk）との関係 シックスシグマが理想とするのは「ばらつきが小さく、規格に対して十分な余裕のある工程」である。 この理想状態を数値化するための指標が**工程能力指数（Cp、Cpk）**である。 Cp = 規格幅 ÷ 工程のばらつき（6σ） Cp = 2.0 はシックスシグマ達成に相当する したがって、工程能力指数が2以上であれば、非常に安定した工程とみなされる。 シックスシグマの活用例 製造業 加工精度のばらつき抑制 不良品率の劇的改善 サービス業 オペレーションの標準化 顧客対応プロセスのエラー削減 その他の分野 医療（投薬ミス防止） IT（障害発生率の低減） 物流（誤配送削減） DMAICとの関係性 シックスシグマの実行プロセスとして体系化されているのが、**DMAIC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）**である。 ただし、DMAICはその汎用性の高さから、品質管理に限らず、業務改善、サービス設計、組織改革などにも応用できる。 👉 DMAICを「シックスシグマ専用の道具」として限定的に捉えると、その可能性を狭めるおそれがある。 詳しくは以下の記事も参照のこと： シックスシグマとDMAICの関連性 - シックスシグマという言葉は一旦忘れろ シックスシグマは「完璧を目指す文化」ともいえるほど、徹底した品質管理の象徴である。しかし、その背景にある考え方やツールは、あらゆる現場や業種に応用可能なヒントを含んでいる。 本記事が、その第一歩となれば幸いである。