改善の科学 その2

業務改善を科学として捉えるとき、その本質は「システムの理解」と「因果関係の特定」にあります。単なるPDCAの繰り返しではなく、統計的思考を取り入れることが重要です。
まず、業務プロセスを確率的なシステムとして見ます。成果のバラつき（変動）は必ず存在し、その変動の原因（特殊要因または共通要因）をデータから切り分けることが、真の改善の第一歩です。デミング博士が提唱した管理図（Control Chart）などが、この分析ツールとなります。
次に、改善策の適用は、実験です。ある入力（インプット）がどのような出力（アウトプット）を生むのかという関数関係を探り、最も効果的な「原因」を特定します。これは、要因計画法（Design of Experiments: DOE）などの統計的手法を活用し、複数要因の影響を効率的かつ正確に評価するプロセスです。
このように、業務改善を統計学と実験計画の視点から捉え直すことで、再現性があり、ノイズに強い、より確かな改善へと進化させることが可能になります。