データのばらつきを解き明かす「層別」の考え方

このソースが説明している層別の考え方は、データを分析して品質のばらつきの真の原因を効率的に特定し、改善活動の精度を高めるための、非常に重要な手法と位置づけられます。

層別とは、データを意味のあるグループ（層）に分けて調べる手法であり、特に品質管理やデータ解析の分野で強力なツールとして活用されます。全体のデータに隠れている**「ノイズ」を取り除き、問題の「本質的な原因」**を浮き彫りにすることが目的です。

層別の定義と核心的な目的

層別とは、データが混在している状況において、**「どの要因が結果に影響しているのか」**という要因ごとの傾向を把握し、原因を絞り込むために用いられます。

多くのばらつきの原因は、時間、人、機械など複数の要因が複雑に絡み合っているため、データを一括で分析するだけでは、全体像に原因が埋もれてしまい特定できません。層別によってデータを要因別に切り分けることで、問題の所在を明確にしやすくなります。

層別を効果的に行うためには、データの性質や工程を理解した上で、適切な**分類基準（切り口）**を選ぶことが重要です。

Google スプレッドシートにエクスポート

これらの分類を通じて、例えば「特定の機械で作った製品にのみ不良が多い」といった、改善のターゲットとすべき具体的な傾向が浮き彫りになります。

層別は、それ単独で完結する手法ではなく、他のデータ解析ツールと組み合わされることで、その力を最大限に発揮します。ソースは、層別を**「真の原因を特定するための『次の一手』」**として位置づけています。

ヒストグラムや散布図との連携: データ全体をヒストグラムや散布図で可視化し、異常や偏りが検出された際に、その異常の原因を突き止めるために層別が使われます。
散布図と異質データの検出: 散布図上でデータ点が「二つの山」に分かれていたり、予想外のパターンを示したりする場合、それは**異なる性質のデータ（異質な群）**が混ざっているサインです。このとき、ロットごとや機械ごとなどにデータを層別し直すことで、異質の原因となっている根本的な要因を突き止めることができます。

つまり、層別は、データ解析の過程で「何かおかしい」という兆候を捉えた後、**論理的に原因を掘り下げていくための「ドリル」のような役割を果たすのです。これにより、「思いつき」や「勘」**ではなく、データに基づいた高精度の改善活動が可能になります。