感性工学手法開発事例評価グリッド法ニーズ見える化因子分析パス解析感性情報活用事例

感性工学手法開発事例に学ぶ：評価グリッド法によるニーズの見える化と因子分析・パス解析の現場活用

はじめに：感性工学と製造業の出会い

現代の製造業は、コストや効率だけでなく、「人の感性」をいかに製品開発や改善に組み込むかが勝負の分かれ目になっています。

特に日本の製造業では、”ものづくり”の精神が根強く、熟練の職人や技術者の勘や経験値を重視する風土があります。
しかしデジタル化やグローバル競争の波の中で、「顧客や現場が本当に求めるもの」をどう可視化し、形にしていくかが求められる時代となりました。

そこで注目されているのが、感性工学手法です。
特に「評価グリッド法」を中心としたニーズの見える化、さらに因子分析やパス解析によるデータの構造把握は、現代の製造業現場に新たな風を吹き込んでいます。

本稿では、20年以上工場現場の最前線に立ってきた管理職の視点から、評価グリッド法をはじめとする感性情報活用事例について、実務に落とし込める具体的なノウハウを解説します。

評価グリッド法とは何か？

評価グリッド法は、ユーザーや現場スタッフに「なぜこれを良いと感じるのか」を掘り下げて知るためのインタビュー手法です。
直接的な質問だけでなく、抽象的な価値観や隠れた要求までを引き出せる点が特徴です。

まずは以下の流れで進みます。

1. 本質的な「何が好きか・良いと思うか」をヒアリング
2. その理由や背景を深堀り（なぜそう思うのかを繰り返し聞く）
3. 逆に「どこが嫌いか」「改善すべきところは？」というポイントも聞き出す

こうして、表面的な評価から始まり、「コアとなる価値観」までを可視化できます。

なぜ今、評価グリッド法が求められるのか？

昭和から続くアナログな現場では、「なんとなく良い」「前からこうしてきた」という理由付けがいまだ大きな力を持っています。

「お客さんの声を大事にしよう」「現場の肌感覚を大切にしよう」という意識は高いですが、その一方で、

– それがデータとして蓄積されない
– 属人的なノウハウで終わってしまう
– 開発や改善施策に体系的に活かしにくい

という課題が山積しています。

評価グリッド法は、こうした暗黙知を「見える化」し、組織としての知財に進化させる手段です。
特に以下のような現場で威力を発揮します。

– 熟練作業者の感覚や勘が製品の差別化ポイントになっている
– 顧客満足度の真の要因が分からずモヤモヤしている
– 生産現場の改善テーマを、現場起点で選定したい

実践事例：工場装置のユーザビリティ改善プロジェクト

ここでは、私自身が関わった「工場装置の操作性改善プロジェクト」の実践例を紹介します。

老朽化が進む某自動化装置のリニューアル時、ベテランと若手の現場作業員に対して評価グリッド法を用いてヒアリングを実施しました。

まず課題を明確化した後、「この装置のどこが使いやすいですか？」「逆に困っている点は？」と質問し、さらに「なぜそう感じるか？」を何度も繰り返しました。

すると、「ボタン位置が直感的でない」「エラー時のランプが分かりづらい」などの具体的な改善点が抽出されましたが、それだけではなく、「作業に集中したい」「異常が出たときすぐ原因に気付きたい」という本質的なニーズが浮かび上がりました。

この「コアとなる価値観」を設計部門にフィードバックし、“原因究明のためのガイド表示”や“直感的なシグナル配置”など、新たな設計思想に反映することができました。

因子分析・パス解析：ニーズ構造を科学する

評価グリッド法で得られた多くの定性データを、そのまま活かすのは限界があります。
複数の現場から出てきた「感性情報」は、「どの因子が本当に主な満足要因なのか」「要因同士がどう関係しているのか」を可視化しなければ、現場改善の精度は高まりません。

そこで有効なのが、「因子分析」と「パス解析」という統計的手法です。

– 因子分析：多数の評価項目の背後にある共通因子（隠れた集約要因）を抽出
– パス解析：評価項目間の因果関係や影響の強さ（パス）をモデル化し、ボトルネックや主要ドライバーを可視化

つまり、まず現場から抽出された「言語化されたニーズ」を定量化（アンケート等）し、因子分析で“満足感の根本ドライバー”をつかみ、パス解析で因果のネットワークを把握するのです。

たとえば「作業性」「安全性」「わかりやすさ」といった抽象項目が実は「作業効率」の一因であり、「作業効率」が「現場の成功体験（満足度）」に最も寄与する……という構造が明らかになります。

因子分析・パス解析の活用ポイント

ここで現場起点のラテラルシンキングが重要になります。

– “統計”が苦手な現場作業者でも参加できるよう、「評価項目の言い回し」「アンケート方法」を工夫する
– 因子分析やパス解析の結果は、必ず具体的な現場改善テーマと結びつける（「分析が自己満足で終わらない」こと）
– 分析プロセス自体を現場メンバーと共有し、納得感のある改善案をチーム全体で生み出す

こうすることで、数字やグラフだけでは伝わらない、「本当は何を大切にすべきか」が組織全体で内面化されます。

感性工学情報活用の実践的メリット

感性情報を現場改善や製品開発に活かす最大の意義は、“顧客や現場の真の価値観”に根ざしたアクションが取れる点です。

昭和的な「理屈としては正しいが、現場で受け入れられない改善策」や、「データがあっても腹落ち感がない提案」は、残念ながら意外と多いものです。
感性工学の手法を用いることで、

– 部門横断で共通認識を持ちやすい
– 熟練者の暗黙知が誰でも使える知見になる
– 顧客やバイヤーへの説得材料として説得力が増す

といった効果が得られます。

また、購買・調達部門やバイヤーの方が、「サプライヤーにどんなアウトプットを求めるか」「自社内の改善提案にどう活かすか」を判断する材料にもなります。
一方でサプライヤー側としても、「バイヤーはこういったプロセスで意思決定している」「感性価値の可視化がアピール材料になる」と理解しやすくなります。

デジタルシフト時代の感性工学：創造的な応用例

昨今ではAIやIoTの活用が進み、データ駆動の改善サイクルが一般化してきていますが、感性情報と定量データを融合する動きも増えています。

– 評価グリッド法で導き出した価値観をAIレコメンドロジックに組み込む
– 因子分析の結果を、IoTセンサーで取得した現場データのタグ付けに活用
– パス解析モデルを用いて、AIによる現場異常兆候検知の判定根拠を説明可能にする

このように「人の感性（直感・経験の本音）」と「あらゆるデータ」を横断的につなぎ、現場の判断力やプロセス改善を加速させる事例が増えています。

まとめ：製造業現場にこそ感性工学手法が効く理由

本稿で紹介した評価グリッド法、因子分析、パス解析は、一見すると理系の専門用語ばかりで敷居が高く見えますが、要は「現場や顧客の本音を、可視化して“武器”にするためのツール」です。

日本の製造現場では、熟練者の肌感覚や暗黙知を、伝承・共有・体系化する難しさに直面しつつあります。
感性工学手法は、この「伝えることの難しさ」に一筋の光をもたらしてくれるものです。

製造業に携わる方、バイヤーを目指す方、またサプライヤーがバイヤーのニーズを読み解く際に――
これらの手法をうまく活用することで、単なる“資料作り”や“会議の数値合わせ”を超えた、価値ある問題解決と次世代ものづくり力の強化へと繋げることができるでしょう。

現場が主役となり、データと感性がつながる。
そんな製造業の新たな地平線が、ここから広がっています。