エナジーウィズは、自動車・産業用蓄電池及び電源機器の製造・販売を通じて社会を支える企業です。当社では長年に渡り、各種製品について定期的な抜き取り検査を実施し、性能が基準値を満たしているか否か確認して品質を担保してきた。この検査データは社内システムに記録されるが、可否判定上は記録データを使用する必要がないため、捨て同然の”取りっぱなし”状態で保管されていた。そこで、膨大な検査データをビッグデータと捉え、JMPを活用したデータ成形や可視化、機械学習を実施すると、今まで技術者が知り得なかった様々な知見を獲得することができた。特に、「電池の個性」を解き明かすために必要な”性能ばらつき”の把握ができた。具体的には、電池の性能ばらつきを単なる標準偏差で評価するのではなく、JMPがビッグデータを扱えるメリットを活かして、同じ製造ロット内と異なる製造ロット間のばらつきに分解、評価することで、各製品のばらつきの特徴とその要因を推定することができた。結果として、「品質保証」の活動から、性能ばらつきの低減に向けた製品の設計変更または製造プロセスの改善といった、「性能・工程改善」まで繋げることが可能となった。