邱培其　|　2023 年 2 月 23 日

GE のシックスシグマ（後編）　科学的および経営的なシックスシグマ（後編）
［GE のシックスシグマ］

Motorola は 1987 年に 6σ 改善計画の推進を開始し、その 2 年後にマルコム・ボルドリッジ国家品質賞（Malcolm Baldrige National Quality Award）を受賞しましたが、当時は産業界からそれほど大きな注目を集めることはありませんでした。

しかし GE が 1995 年に改めて全力で始動させた 6σ プログラムは、世界的に極めて大きな注目を集めました。

GE の 6σ プログラムがこれほど有名になったのは、GE の伝説的な前会長ジャック・ウェルチ（Jack Welch）が全力で推進したためなのか、それとも GE が発表した驚異的な成果（1999 年を例にとれば、約 20 億ドルの推進効果があった）によるものなのか、あるいは GE の 6σ プログラムが過度に喧伝されたためなのか、これらはいずれも重要な要因の一つです。

多くの人は、GE-6σ の成功の 70％～80％はジャック・ウェルチの功績によるものだと考えています。

この見方にはいくらかの道理がありますが、これほど成功裏に推進するには、ほかにもいくつかの付随的な取り組みが必要でした。

1. 上級管理職の決意とコミットメント

ジャック・ウェルチの決意と粘り強さは、確かに GE-6σ 成功の非常に重要な要因でした。これは企業が 6σ プログラムを推進するための必須条件でもあります。6σ プログラムの推進は、ほかの管理制度の導入よりも多くのリソースと訓練を必要とし、部門横断的なチームワークもより一層求められ、さらには卓越した経営成果の改善（創出）も要求されます。

そのため、推進するのは比較的困難であり、上級管理職の高い決意と粘り強さが必要であるだけでなく、全従業員へのコミュニケーションを強化してコンセンサスを形成し、全従業員の協力・支持・行動を得ることが求められます。
さらに、ビジョン（Vision）を設定し、進むべき方向を発展させ、変革を牽引し、文化の転換を進めるといった大規模な取り組みを行うことも必要です。
2. 管理職の強力なリーダーシップと 6σ プロジェクトへの責任

6σ プログラムの運用方式の設計では、各部門の管理職が 6σ プロジェクトの提供者または指定者であり、しかも提供したプロジェクトに対して必要なリソースの支援を与えます。

そして、チャンピオン（Champions）、マスターブラックベルト（Master Black Belts, MBB）、ブラックベルト（Black Belts, BB）は、いずれもシニアの管理職から選ばれます。

彼らはみな優れたリーダーの役割を果たす必要があり、6σ プロジェクトの改善（創出）成果は非常に卓越したものが求められるため、各部門の管理職およびシニアマネージャーはいずれも強力なリーダーシップ能力を備えていなければなりません。
3. 構造化された役割設計

一般的な産業界や経営管理の分野では、GE-6σ について、その運用ステップである DMAIC（Define-Measure-Analyze-Design-Verify）に焦点を当てることが多いです。
この運用ステップには確かに見逃せない機能がありますが、最も重要な成功要因は組織面と実行面にあります。
この 2 つの面で良好な実施効果を得るために、GE は特にシックスシグマの運用上の役割と基盤構造を設けました。
＊チャンピオン（Champions）
6σ プロジェクトの指定者であり、スポンサーでもあり、プロジェクトの円滑な運営の成功に全責任を負います。そのため、財務上の支援を与え、プロジェクトチームが重大な問題を解決するのを支援する必要があります。

＊マスターブラックベルト（Master Black Belts, MBB）
マスターブラックベルトは、6σ プロジェクト運用の専任トレーニング講師ともいえる存在であり、そのため優れた定量的技術と、教育・リーダーシップの能力を備えていなければなりません。

＊ブラックベルト（Black Belts, BB）
ブラックベルトは 6σ プロジェクトの主役であり、6σ プロジェクトの専任実行者です。彼らはプロジェクトチームを率い、6σ プロジェクトの実行を全過程にわたって担当します。

＊グリーンベルト（Green Belts, GB）
彼らはブラックベルトが主導するプロジェクトチームに参加するメンバーであり、専任の参加者ではないため、依然として本来の業務の責任も負っています。

GE 社は 6σ プロジェクトの推進に非常に惜しみなく投資し、しかも投資効果を重視していたからこそ、これほど良好な推進成果を得ることができました。
GE 社では、CEO、チャンピオンから……グリーンベルトに至るまで、完全な教育訓練計画があり、それを徹底的に実行しています。
CEO とチャンピオンには 1～3 週間の教育訓練があり、その重点はビジョンと戦略をどう策定するか、変革をどう管理するか、そしてリーダーシップやコミュニケーションの技法などにあります。
教育訓練の分量が最も多いのはブラックベルトで、少なくとも 3～4 週間の訓練があり、しかも運用ステップ DMAIC（または DMADV）に合わせて行われます。
通常は各段階でまず 3 日から 1 週間訓練し、その後 3 週間実行します。その訓練の内容は主に DMAIC の運用方式、使用する必要のある統計ツール、およびプロジェクトマネジメント、コミュニケーション、リーダーシップなどです。
専任ではないグリーンベルトにも 2 週間ほどの教育訓練があり、内容も DMAIC の運用方式と統計手法です。
GE-6σ は会社の収益性と発展を非常に重視しています。
TQM の推進は顧客満足の追求を特に強調しますが、顧客満足を追求する一方で、必ずしも会社に利益をもたらすとは限りません。
しかし、ジャック・ウェルチはプロの経営者であり、会社に利益をもたらさなければならなかったため、顧客満足と会社の収益性の両方に配慮する必要がありました。

GE-6σ のあらゆる改善項目は、確かに顧客の声を駆動力とし、重要品質要素 CTQ を考慮の重点としています。
しかし改善（創出）の成果は財務業績で測られます。改善目標がもともとの Motorola の 6σ の考え方を取り入れているためです。
そのため、改善・向上の幅はおよそ十数倍、少なくとも数倍にもなり、それゆえ各 6σ プロジェクトに設定される財務業績指標も非常に高いものとなります。

上級管理職が 6σ プロジェクトに直接責任を負い、必要なリソース上の支援を与えるため、これらの業績指標が達成される可能性は非常に高くなります。
GE 社はさらに、6σ プロジェクトの参加メンバーが全力を尽くせるよう、会社の年末ボーナスの 40％を 6σ プロジェクトの実行成果に基づいて考慮するという特別な設計を行いました。
それだけでなく、実行成果の良し悪しは参加メンバーの昇進にも影響します。
GE のこれらの取り組みは確かに非常に効果的で、6σ プロジェクトの経営効果も確かに非常に良好なものとなり、1995 年の推進開始以来、すでに数十億ドルの効果を上げています。
1999 年について言えば、なんと 20 億ドルもの利益に達しました。

GE-6σ は会社の短期的な収益性を重視するだけでなく、会社の長期的な発展も決して軽視しません。そのため GE の 6σ プロジェクトは会社の発展戦略と結びつけられなければなりません。
会社の戦略計画は 6σ プロジェクトに接続され、多くの会社の戦略は 6σ プロジェクトに依拠して運用される必要があります。
したがって、GE の 6σ プロジェクトを、QCC やリエンジニアリング（Re-engineering）と同様に、単なる改善やプロセス改造のツールにすぎないと単純に考えることはできません。
GE-6σ は顧客満足を追求し、会社の収益性を追求するだけでなく、さらに会社の戦略的発展の一環でもあるのです。［科学的および経営的なシックスシグマ］

一般的な品質管理の問題は、基本的にいずれも、品質管理の対象となる品質特性が正規分布を持つと仮定しています。分布の集中度合いを表す標準偏差（σ）と平均（μ）は正規分布の 2 つの重要なパラメータであり、これは品質作業上の基本的な認識です。したがって、ある製品のある品質特性が X として測定できるとすると、正規分布の仮定の前提のもとで X～N(μ， ) となります。6σ が求める品質に対して、その不合格率は 0.00198 ppm であるべきです。統計学者は誰もが理解しているように、科学的に X～N(μ， ) の仮定が成り立つかどうかを確認しようとすると、億単位の X の観測値を取らなければ、このような条件が使えるかどうかを検証できません。中小企業は言うまでもなく、多国籍の大企業でさえおそらくこのような能力はありません。Motorola と GE が言及している品質分類で引用される 1.5σ について、t 分布を用いてこのようなパフォーマンスを見れば、よく理解することができます。kσ システムが ppm に反映される数値は、それほど突拍子もないものではありません。したがって、シックスシグマにおける標準偏差という語は目的ではなく、むしろ 3.4 ppm のシステムを維持しようとするなら、6σ を目指して頑張るよりも、SPC に心を注ぐほうがよいということです。なぜなら、SPC で 0.5σ の変化を検出できることが保証できれば、5 シグマのシステムでも 4.3 ppm の不良率を生み出すことができ、これは 1.5σ を許容する必要のある 6σ システムの効果と同じだからです。本当にすべきことは、標準偏差を小さくするよう努力し、SPC や DOE などの品質技術によって工程を改善することです。

統計学者は誰もが、シックスシグマが科学的にはそれが使えるかどうかを検証しにくいことを理解していますが、だからといってこのような潮流に抵抗する人はいないでしょう。利益第一の市場においては、利益を生み出せる手段でありさえすれば、時代の寵児となります。科学的に厳密な検証はもはやそれほど重要ではなくなっているのです。
おそらく、6σ という流行の言葉は、最高層と第一線の実行担当者との間で、品質目標、ビジョン、概念、定義、手順を方法論的に近づけることを可能にし、データを基礎とするいくつかのプロセス改善手法を見ることを可能にするのでしょう。しかしながら、水は舟を載せることもあれば舟を覆すこともあります。統計手法の背後にある意味を正しく理解し、統計手法を正しく運用して推進すれば、大げさなことをしなくても問題を簡単に解決できるかもしれません。最初から物事を正しく行うことのほうが、おそらくより大きな威力を持つのです。