PDCA
計画・実行・確認・改善サイクル

PDCA（計画・実行・評価・改善）は、ビジネスにおいてプロセスや製品の管理と継続的な改善に用いられる反復的な設計・管理手法である。 [ 1 ]シューハートサイクル、あるいはコントロールサークル/サイクルとも呼ばれる。PDCAサイクルの別バージョンはOPDCAである。[ 2 ]追加されたのは観察（observation）の略で、バージョンによっては「現状を観察する」と訳される。観察と現状の重視は、リーン生産方式やトヨタ生産方式に関する文献にも見られる。[ 3 ] PDCAサイクルは、石川による変更を加えて、 1959年に東京工業大学の水野真一にまで遡ることができる。[ 4 ]

PDCAサイクルはPDSAサイクル（SはStudyの略）とも呼ばれ、伝統的な品質管理におけるタスク領域を表す初期の手法でした。このサイクルは、1920年代にベル電話研究所の物理学者ウォルター・シューハートによって考案されたため、シューハート/デミングサイクルと呼ばれることもあります。W・エドワーズ・デミングは1940年代にシューハートサイクルを改良し、その後1950年代に日本の経営実践に適用しました。[ 5 ]

デミングは、チェックの焦点は、成功か失敗かを問わず、変更の実施にあることを発見しました。彼は改善活動の結果を予測し、実際の結果を研究し、それらを比較することで理論を修正する可能性を探りました。

意味

計画・実行・確認・改善による継続的な品質改善

プラン

望ましい結果を実現するために必要な目標とプロセスを確立します。

する

前のステップの目標を実行します。

チェック

確認フェーズでは、実行フェーズで収集されたデータと結果を評価します。データは期待される結果と比較され、類似点と相違点がないか確認されます。また、計画フェーズで作成された元のテストから変更があったかどうかを確認するために、テストプロセスも評価されます。データをチャートにまとめると、計画・実行・確認・改善サイクルを複数回実行した場合に傾向を把握しやすくなります。これにより、どの変更が他の変更よりも効果的か、そしてそれらの変更をさらに改善できるかどうかを把握するのに役立ちます。

例:ギャップ分析または評価

活動

「調整」とも呼ばれるこの「実行」フェーズでは、プロセスが改善されます。「実行」フェーズと「確認」フェーズの記録は、プロセスの問題を特定するのに役立ちます。これらの問題には、問題、不適合、改善の機会、非効率性、そして明らかに最適とは言えない結果につながるその他の問題が含まれます。これらの問題の根本原因は調査・特定され、プロセスを修正することで排除されます。リスクは再評価されます。このフェーズのアクションが終了すると、プロセスはより適切な指示、基準、または目標を持つようになります。次のサイクルの計画は、より良いベースラインに基づいて進めることができます。次の「実行」フェーズでの作業では、特定された問題が再発してはなりません。もし再発した場合、アクションは効果的ではなかったことになります。

について

計画・実行・評価・改善は、多くの人から現代の品質管理の父とみなされているW・エドワーズ・デミングと関連付けられています。しかし、彼はPDSA（計画・実行・調査・改善）を使用し、それを「シューハートサイクル」と呼んでいました。[ 6 ] PDSAサイクルは、ノウハウ移転プロセスのモデル[ 7 ]やその他のモデルを作成するために使用されました。[ 8 ]

PDCAの概念は、フランシス・ベーコン（『ノヴム・オルガヌム』、1620年）の研究から発展した科学的手法に基づいています。この科学的手法は、「仮説・実験・評価」または「計画・実行・検証」と表現されます。ウォルター・A・シューハートは、「管理下」、つまり統計的管理下での製造を、仕様策定、生産、検査という3段階のプロセスとして説明しました。[ 9 ] : 45 彼はまた、これを仮説、実験、評価という科学的手法と具体的に関連付けました。シューハートは、統計学者は「許容範囲を縮小し、製品の品質を向上させる方法を示すことで、（商品の）需要の変化を支援しなければならない」と述べています。[ 9 ] : 48 シューハートは明らかに、分析者が評価の結論に基づいて行動を起こすことを意図していました。デミングによると、1950年代初頭に日本で講演した際、日本の参加者はこれらの手順を、現在では伝統的な「計画・実行・検証・改善」へと短縮しました。[ 4 ]デミングはplan、do、study、actを好んだ。これは「study」という英語の意味合いが「check」よりもシューハートの意図に近いためである。[ 10 ]

問題が解決されるまで、計画-実行-確認-改善のサイクルが何度も繰り返されます。

科学的手法と計画・実行・評価・改善の基本原則は反復です。仮説が検証（または否定）されたら、このサイクルを再度実行することで、知識をさらに深めることができます。PDCAサイクルを繰り返すことで、ユーザーは目標、つまり完璧な運用と成果に近づくことができます。[ 10 ]

計画・実行・評価・改善（およびその他の科学的問題解決手法）は、批判的思考力を育成するシステムとしても知られています。トヨタでは、これは「車を作る前に人を育てる」とも呼ばれています。[ 11 ]トヨタをはじめとするリーン生産方式の企業は、批判的思考の文化の中でPDCAサイクルを活用し、問題解決に積極的に取り組む従業員は、厳格な問題解決とそれに続くイノベーションを通じて、より優れたイノベーションを起こし、競争優位性を維持できると提唱しています。[ 11 ]

デミングは、改善されたシステムに向けて反復することを常に強調しました。したがって、PDCAサイクルは、システムに関する知識を蓄積し、最終目標に収束させるスパイラルとして実装されるべきであり、各サイクルは前のサイクルよりも目標に近づくべきです。[ 12 ]開いたコイルばねを想像してみてください。各ループは科学的手法の1サイクルであり、各サイクルが完了すると、研究対象のシステムに関する知識が増加していることを示します。このアプローチは、私たちの知識とスキルは限られているものの、向上しているという信念に基づいています。特にプロジェクトの開始時には、重要な情報が不明な場合があります。PDCA（科学的手法）は、推測（仮説）を正当化し、知識を増やすためのフィードバックを提供します。最初から完璧を求めて「分析麻痺」に陥るよりも、完全に間違っているよりも、おおよそ正しい方が良いです。知識が向上した時点で、目標（理想的な状態）を改良または変更することを選択できます。PDCAサイクルの目的は、ユーザーが選択した目標に近づくことです。[ 3 ] : 160

複雑なプロジェクトや何らかの議論のある製品に PDCA を使用する場合、すでに詳細設計段階にあるプロジェクトや製品を変更するとコストがかかる可能性があるため、実行段階の前に外部の関係者に確認する必要があります。これは、計画-確認-実行-改善とも呼ばれます。

変化の速度、すなわち改善の速度は、今日の世界における重要な競争要因です。PDCAは、パフォーマンスの大幅な「飛躍」（西洋のアプローチでしばしば求められる「ブレイクスルー」）とカイゼン（頻繁な小さな改善）を可能にします。[ 13 ]米国では、PDCAアプローチは通常、多数の人員を要する大規模プロジェクトに関連付けられるため、経営者は費やした労力を正当化するために、大きな「ブレイクスルー」の改善を望みます。しかし、科学的手法とPDCAは、あらゆる種類のプロジェクトや改善活動に当てはまります。[ 3 ] : 76

さまざまな業界での応用

PDCAサイクルは、幅広い分野で有用であることが証明されています。製造業では、生産ラインにおける欠陥の削減と効率の最適化に活用されています。医療分野では、予約管理や患者安全といった臨床・管理プロセスの改善に役立ちます。教育分野では、学術プログラムや教育方法の継続的な評価を促進し、サービス分野では、顧客サービスとユーザー満足度の向上に貢献しています。

参照

参考文献

  1. ^ Tague, Nancy R. (2005) [1995]. 「Plan-Do-Study-Actサイクル」 .品質ツールボックス（第2版）. ミルウォーキー: ASQ Quality Press . pp.  390– 392. ISBN 978-0873896399. OCLC  57251077 .
  2. ^フォーサイト大学、「フォーサイトガイド」、シューハートの学習とデミングの品質サイクル、 [1]
  3. ^ a b cロザー、マイク(2010).トヨタ型：改善、適応、そして優れた成果のための人材マネジメント. ニューヨーク:マグロウヒル. ISBN 978-0071635233. OCLC  318409119 .
  4. ^ a bデミング、W・エドワーズ（1986年）『危機からの脱出』ケンブリッジ、マサチューセッツ州：マサチューセッツ工科大学、先端工学研究センター、p.  88、ISBN 978-0911379013. OCLC  13126265 .
  5. ^ 「18.2.1 デミングサイクル（PDCAサイクル）とシューハートサイクル」 。 2023年4月17日閲覧。
  6. ^ Pruitt, W. Frazier; Imam, SM Waqas. 「専門家の回答：2021年4月 | ASQ」 . asq.org . 54 (4): 6.
  7. ^ Dubickis, Mikus; Gaile-Sarkane, Elīna (2017年12月). 「オープンイノベーションの発展のための学習成果に基づくノウハウの移転」 . Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity . 3 (1): 4. doi : 10.1186/s40852-017-0053-4 . hdl : 10419/176539 .
  8. ^ Dubberly, Hugh (2008) [2004]. 「How do you design?: a compendium of models」 . dubberly.com . 2017年10月21日閲覧。
  9. ^ a bシューハート、ウォルター・アンドリュー(1986) [1939].品質管理の観点からの統計的手法. ニューヨーク: ドーバー. ISBN 978-0486652320. OCLC  13822053 .再版。初版発行：ワシントンD.C.：農務省大学院、1939年。
  10. ^ a b Moen, Ronald; Norman, Clifford. 「PDCAサイクルの進化」(PDF) . westga.edu . 2009年9月17日に東京で開催されたアジア品質ネットワーク会議で発表された論文. 2011年10月1日閲覧.
  11. ^ a bライカー、ジェフリー・K.（2004年）『トヨタ流：世界最大のメーカーが教える14の経営原則』ニューヨーク：マグロウヒル、ISBN 978-0071392310. OCLC  54005437 .
  12. ^ 「PDSAサイクル - W.エドワーズデミング研究所」 deming.org/。2023年11月30日閲覧。
  13. ^ 「アジャイルアカウンタビリティによるPDCA（計画、実行、評価、行動）改善に関する論文」（PDF） 。2024年2月23日時点のオリジナル（PDF）からのアーカイブ。

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