Excelによる多変量解析の基礎と実践講座

はじめに：製造業現場で多変量解析が求められる背景

製造業の現場では、品質向上やコスト削減、生産効率の最適化など、様々な課題解決のために日々多くのデータが収集されています。

しかし、これらのデータは単なる数値の羅列に過ぎず、「複雑に絡み合った原因と結果の本質」を見極めるのは容易ではありません。

ここで有効なのが、「多変量解析」です。

本記事では、実際の現場目線に立ちながら、Excelを使って誰でも実践できる多変量解析の基礎から応用まで、具体的な手順や活用事例を交えて解説します。

令和になっても未だに昭和的な“勘と経験と度胸”が根強い現場に、科学的なアプローチを導入するヒントとしてご活用ください。

多変量解析とは何か？製造業現場での意義

多変量解析は、複数の要因（変数）が絡み合う中でパターンや関係性を明らかにし、「現象の構造」を解き明かすための統計手法です。

たとえば、製品の品質だけを見ると不良率だけが問題のように見えますが、実際には原材料のロット、設備の温度や圧力、作業者の技能レベルといった沢山の変数が影響を及ぼしています。

これらを単一要因で「一つずつ」潰していくのではなく、「全体を俯瞰しながら関係性を見抜き、真因を特定する」ことが、多変量解析の真髄です。

< h3>現場の“あるある”課題を見える化する

現場でよくある困りごととして、以下のようなものがあります。

– 「何を改善したら品質が上がるのか分からない」
– 「製品毎やロットごとにバラツキが出る原因が掴めていない」
– 「異常が発生しても、根本対策まで辿り着かない」
– 「設備メーカーと議論するとき、データに裏付けされた根拠が欲しい」

こういった問題を解決するには、「複数のデータを同時に解析し、原因構造を明らかにする」ことが不可欠です。

多変量解析は、まさにこの要望に応える武器となります。

Excelで多変量解析は本当にできるのか？

解析と聞くと、専用の統計ソフトやプログラミング知識を思い浮かべ、ハードルが高いと感じる方も多いのではないでしょうか。

しかし、現場に最も広く普及しているツールは、何と言っても”Excel”です。

Microsoft Excelには、「分析ツール（アドイン）」と呼ばれる機能が標準搭載されており、多変量解析の基礎的な手法なら実は十分にカバーできます。

また、データの整理やグラフ化、チームでの共有にも適しているため、まずはExcelから始めるのが現実的かつ実践的です。

< h3>Excelでできる主な多変量解析方法

1. 相関分析（Correlation Analysis）：どの要素間に関係性があるか
2. 回帰分析（Regression Analysis）：どの変数が結果にどの程度影響するか
3. 主成分分析（Principal Component Analysis）：データの特徴を少数の指標で表す
4. クラスタ分析（Cluster Analysis）：似た性質ごとにグループ分け
5. 判別分析（Discriminant Analysis）：分類ルールの発見

これらの一部は分析ツールで対応可能ですが、工夫次第でピボットテーブルや関数でも簡易的な解析が可能です。

多変量解析の分析プロセス：実際の流れとポイント

< h3>1. 目的と課題の明確化

多変量解析を始める前に、まず「何を解明したいのか」「どのような課題を解決したいのか」を明確にしておくことが非常に重要です。

現場でよくありがちな失敗は、「とりあえず沢山のデータを集めて解析する」こと。

本質的な問題や狙いが曖昧なまま進めると、結果として有用な知見を得られないケースが多いです。

たとえば「不良率の低減」が目的であれば、不良品が増える工程や時点、関連する管理項目（温度、湿度、原料ロット等）をしっかり洗い出しておきます。

< h3>2. データ収集と整理

現場では、データ入力ミスや管理方法のバラバラさ、単位の違いなど、日々の運用で小さな”ノイズ”が混入しがちです。

以下の点に注意してデータを集め、Excelで「表形式」に整えましょう。

– 欠損値や明らかな異常値の有無を確認する
– 変数名を適切につけて、一貫性を保つ
– データ範囲が重複、抜け漏れしていないか定期的にチェック

< h3>3. 因果関係の仮説立て

どの要因がどの結果に効いていそうか。
管理項目同士で相互作用していないか。

現場のノウハウやヒヤリングから「仮説」としてリストアップし、どんな関係性が想定されるのかを可視化すると、後工程での解析精度が格段に向上します。

< h3>4. Excelによる基本的な多変量解析ステップ

– 相関分析：データ範囲を選択し、「分析ツール」→「相関」で実行
– 回帰分析：「分析ツール」→「回帰分析」
出力された係数や決定係数から、影響度合いやモデルの妥当性を判断
– 主成分分析やクラスタ分析：Excel 標準の機能では限界がありますが、工夫次第でピボットテーブルや条件付き書式を使った可視化、それに外部アドインなどを利用することで対応可能

< h3>5. 結果の解釈とアクション

出てきた数値やグラフだけで満足してはいけません。
現場で本当に活かすには、「なぜその関係が見えたのか」「実際にどう改善すれば現場が良くなるのか」をチームで議論し、現場でのアクションにつなげましょう。

製造業バイヤーやサプライヤーが知っておくべき多変量解析の応用

< h3>現場工程だけでなく、取引先評価や新規サプライヤー開拓にも

多変量解析は製造工程の課題解決だけでなく、サプライヤーや新規バイヤーの評価でも大きな力を発揮します。

たとえば、同じ部品でも「どの仕入先のロットが安定して品質が良いか」「コスト、納期、品質のバランスを最適化したい」といった時に、複数変数を客観的に整理・分析できます。

< h3>交渉力・説明力の強化に直結する

「当社のデータ分析では、御社の材質Aが歩留まりに最も好影響を及ぼすことが分かりました」
「納期遅延の傾向を時系列で分析し、どこにリードタイムの壁があったのか解明しています」

こうした“根拠ある交渉”ができることで、感情論や印象に左右されず、建設的な議論とパートナーシップ構築が可能です。

昭和流アナログ現場からの意識改革：データカルチャー定着のポイント

多変量解析を普及させるには、データ収集や整理が苦手な現場にも根付かせる「文化作り」が不可欠です。

– まずは少人数・小規模プロジェクトで始める
– 成果物や改善効果は“見える形”で共有
– 成功例はベテランから若手へ伝播
– 「データが語る現実」に納得感を持つ体験を重ねる
– “エクセル職人”を育成し、現場のヒーローにする（地味ですが効果大）

これらをコツコツ続けていくことで、現場に“多変量思考”が浸透していきます。

よくある現場の「つまずき」とその解決策

< h3>つまずき1：どの変数を選んだら良いか分からない

「多すぎて何を選べば…」となった場合は、現場ヒアリングやフローチャート（プロセスマップ）を書き出してみます。

思いつく限り要因を出し、その後、前工程・後工程で「影響の強そうな項目」「取りやすいデータ」「管理しやすい項目」に優先順位を付けましょう。

< h3>つまずき2：データが揃わない、信頼できない

完璧なデータはなかなか揃いませんが、まずは「現状あるデータ」で始めてみることが大切です。

分析結果から欠損や異常値の傾向を見つけたら、「どこに計測の穴があるか」も同時に改善しましょう。

< h3>つまずき3：解析結果が難しくて分かりにくい

現場に持ち帰ると、「この数式は何の意味があるの？」となりがちです。
数値の大小ではなく、グラフや「実際に何がどう変わったか」を見せる工夫を意識しましょう。

たとえば散布図で“バラつき”を可視化したり、「もしこの値を改善すれば、○円コスト削減できる」などリアルな効果に変換して説明します。

まとめ：現場発の多変量解析で“根拠ある改善文化”を築こう

現場には、膨大なデータと、職人の豊富な経験値が眠っています。

Excelを活用した多変量解析は、高度な統計知識がなくても手軽に始められ、着実な現場改善につながります。

「見える化」と「因果関係の解明」で、“ムダ・ムラ・ムリ”を可視化し、勘と経験に頼らない一歩進んだものづくりを目指しましょう。

バイヤーやサプライヤーにおいても、多変量解析の理解と実践は今や必須スキルです。

ぜひ、まずは身近なExcelで“一歩先の現場革新”を始めてみてください。