STATISTICS / RELIABILITY ENGINEERING — 社内研修

少ないデータでも,
正しく判断できる.

ワイブル分析・加速劣化試験,ベイズ統計,項目反応理論.品質保証・試験評価・人事教育それぞれの現場データをもとに,統計解析を「使える道具」として身につける研修を行っています.

初期故障期 DFR — Decreasing Failure Rate 偶発故障期 CFR — Constant Failure Rate 経年劣化期 IFR — Increasing Failure Rate 故障率 λ(t) 時間 t →
PROFILE
作村 建紀
法政大学 理工学部 経営システム工学科 専任講師

大学で統計学を基礎とした教育と研究を担当.少数データ下での統計的母数推定(ベイズ推定を含む),ワイブル分布を用いた寿命データ解析,複数の応力を同時に与える加速劣化試験,項目反応理論を用いた試験の精度評価などを専門にしています.理論と現場データの両方を扱ってきた立場から,各部門が日々向き合うデータを「読み解く力」を伝える研修を行っています.

研究分野
信頼性工学/ベイズ統計/加速劣化試験/項目反応理論(適応型テスト)
学会活動
日本信頼性学会 理事・論文審査委員会 委員長,電子情報通信学会 信頼性研究会 幹事
教育歴
大学にて統計学・確率論を12年以上指導
演習環境
R言語を用いたハンズオン演習に対応
登壇実績
企業向け講座「ベイズ推定の基礎とデータ分析および予測分布・判別への応用」(2025年,2026年.1日6時間).受講者は製造業や IT 企業の方々

研修メニュー

講座名をタップすると,目的・対象者・アジェンダの詳細が開きます.部門の課題に合わせてトラックを組み合わせられます.

TRACK A

信頼性

QC検定 1級・準1級 対応
対象者品質保証・設計部門で故障データを扱う担当者
前提知識特になし(高校数学レベルで可)

故障データから寿命分布を統計的に推定し,製品の信頼性を定量的に説明できるようになることを目指します.

  1. 01
    ワイブル分布の基礎形状パラメータ・尺度パラメータの意味と,故障モードとの対応
  2. 02
    ワイブルプロットの作成と読み方初期故障・偶発故障・経年劣化の見分け方
  3. 03
    MTBF・故障率の計算と落とし穴平均値だけでは見えないリスクの捉え方
  4. 04
    演習:自社データでワイブルプロットを作成故障発生日・使用開始日のデータをご提供いただければ,当日その場で解析します
対象者試験・評価部門,設計部門のエンジニア
前提知識信頼性工学入門相当(同日連続開催も可)

短い試験期間で製品の長期寿命を予測するための,加速試験の計画と解析方法を身につけます.

  1. 01
    加速係数とアレニウスモデル温度応力と寿命の関係を数式で捉える
  2. 02
    複数応力を組み合わせた試験計画温度×電圧など,現実的な試験条件の設計方法
  3. 03
    加速試験データから実使用条件への外挿試験条件と実使用条件のギャップをどう埋めるか
  4. 04
    演習:試験計画書の設計ひな形を使って自社製品の試験条件を組み立てる
TRACK B

数理統計・データ分析

統計検定 2級・準1級/DS検定 対応
データ観測 事前分布 Prior 事後分布 Posterior 確率密度 パラメータ p →
対象者統計を初めて学ぶ方,統計検定2級・DS検定を目指す方
前提知識特になし

検定や推定の前提となる確率分布・推定量の考え方を整理し,以降の応用講座の土台を作ります.

  1. 01
    確率変数と確率分布正規分布・二項分布など,業務でよく使う分布
  2. 02
    期待値・分散の意味と計算「平均」「ばらつき」をどう数値化するか
  3. 03
    標本分布と中心極限定理サンプルから母集団を推測する仕組みの土台
  4. 04
    演習:データの分布を確認する実データに当てはまる分布を選ぶ練習
対象者品質保証・生産技術部門,統計検定準1級を目指す方
前提知識数理統計・確率論の基礎相当

「この差は本当に意味があるのか」を統計的に判断する考え方を,工程データを使って身につけます.

  1. 01
    仮説検定の枠組み帰無仮説・有意水準・p値の意味
  2. 02
    平均値の差の検定(t検定)管理図への応用も含めて解説
  3. 03
    検定の誤用例多重比較・サンプルサイズに関する注意点
  4. 04
    演習:自社の工程データで検定を実施実際の数値で判断の手順を体験する
対象者量産初期・試作段階のデータを扱う担当者
前提知識統計的検定の基礎相当

サンプル数が少ない場面でも,事前知識を組み込んで合理的に判断するベイズ的な考え方を学びます.

  1. 01
    ベイズの定理と事前分布・事後分布「知識を更新する」という考え方の基本
  2. 02
    少数データでの不良率推定ベータ分布を使った実践的な推定方法
  3. 03
    頻度論との違いと使い分けどちらの考え方が向いている場面か
  4. 04
    演習:自社の少数データで推定手元のデータでベイズ推定を実際に試す
TRACK C

社内試験・検定設計

資格不要 / 人事・教育部門向け
高 低 能力パラメータ θ 真値 θ ○ ○ ○ × ○ × ○ 出題数 →
対象者人事・教育部門,社内検定の運営担当者
前提知識特になし(統計の基礎があると理解が深まります)

社内検定・技能試験の設問ごとの精度(難易度・識別力)を数値で評価し,試験全体を診断する力を身につけます.

  1. 01
    項目反応理論の基本概念項目特性曲線,能力パラメタθの考え方
  2. 02
    識別力・難易度の推定と解釈「良い設問」をどう見分けるか
  3. 03
    既存試験データを使った診断実際の試験結果から問題点を見つける手順
  4. 04
    演習:自社の試験データで項目分析受験者数・設問ごとの正誤データを使用
対象者人事・教育部門,検定システム導入の検討担当者
前提知識項目反応理論入門相当

受験者の解答に応じて出題を変える適応型テストの仕組みと,自社への導入ステップを理解します.

  1. 01
    CATの基本原理出題アルゴリズムと終了条件の決め方
  2. 02
    少ない問題数で精度を保つ仕組み受験者ごとに最適な設問を選ぶ理屈
  3. 03
    導入コストと運用上の注意点項目バンクの整備など,現実的な課題
  4. 04
    演習:自社検定のCAT化を検討現行の検定制度をどう移行できるか議論する

研修の形式

人数・目的・既存データの有無に応じて組み合わせます.

形式
時間
内容
導入編
半日(約3時間)
統計・信頼性工学の基礎を,現場の言葉に置き換えて解説.初めて学ぶ方向け.
実践編
1日(約6時間)
自社の不良データ・寿命データ・需要データなどを使った演習を含む,ハンズオン形式.
連続シリーズ
複数回 / 月1回など
分析・報告・改善のサイクルに合わせて,数ヶ月にわたって継続的に支援.
対応方法
対面 / オンライン
貴社オフィスへの訪問,オンライン会議どちらにも対応します.
CONTACT

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部門や目的,お持ちのデータの状況に応じて,トラックの組み合わせや日程を一緒に組み立てます.まずは現状のお悩みをお聞かせください.

作村 建紀
法政大学 理工学部 経営システム工学科 専任講師
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