探索的方法を併用した多変量データ解析による工場技術者の評価

解析対象のデータは、解析を前提に集められたデータと、解析とは無関係に集められたデータに大別できる。後者のデータを解析するためには、解析の前に様々な「前処理」が必要であり、その優劣が解析にも大きく影響する。本研究では後者のデータは扱わない。

解析を前提に集められたデータをさらに分類すると、１つは工場や研究室で「実験」により生成されたデータであり、もう一つは「実験」によらない日常活動のデータである。実験データを統計的に解析する手法は「実験計画法」として知られており、計画の段階で様々な工夫を盛り込むことで少ない実験回数、すなわち少ないデータで精緻な分析が可能となる。一方、「実験」によらない日常活動のデータを解析する代表的な手法が「多変量データ解析法」であり様々な手法がある。

本発表では工場で働く技術者、特に若手技術者を対象に、JMPを用いて様々なデータを多方面から解析して技術者を評価した事例を紹介する。データは日常活動で収集しているため解析は主に「多変量データ解析法」を使用し、JMPの強力な探索的方法も併用した。