まねき猫の部屋

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世の中はインバランス。ならばそれを上手く利用しよう-パレートの法則

問題解決のお話

パレートの法則

「世の中の富の80%は、20%の人が所有している」、このパレートの法則から、学ぼうというお話です。所有する20%に入れなかったなら、せめてビジネスや私生活で、この法則を活用して仕事の効率化やスピードアップをしてみたいものです。
よろしければお付き合いください。 

 

目次

 

1.パレートの法則とは?

富は不均衡

パレートの法則は、イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレート(Vilfredo Federico Damaso Pareto)が発見した法則です。

世の中の富の80%は、20%の人が所有している」という統計分析から導かれました。

実際に調べてみました。データが1997年とちょっと古くてすみません。すると、確かに人口構成の20%の人が正味資産の84%を保有しているのです。

1-1-パレートの法則-富の80%は人口の20%が所有

たまたまの偶然じゃ無い?という疑問が湧きますね。

そこで、さらに調べてみたのがこちらです。
これは2018年の女子プロの賞金獲得額をパレート図で描いたものです。

1-1-2018年女子プロの賞金獲得額のパレート図

ツアー参加者の全体の22%の人が、賞金の82%を占めていました。

しかも参加者の8%で49%の賞金を得ているのですね。

パレートの法則恐るべしです。

 

さて、この パレートの法則は、QCサークルを経験した方はよくご存じの手法だと思います。問題解決の初めのステップとして現状調査をして、問題点を整理するのに役立つ手法です。

構成する20%の要素が、全体の80%の値を占める点を利用します。

 

簡単な例をご覧ください。

1-3-パレートの法則の例20%の要素で80%が説明できる

これは、ある工程の不具合をパレートの手法で図式化したものです。
パレート図と呼びます。

横軸に取り上げた要素を多い順に並べ、縦軸にその要素ごとの件数などを棒の高さで表した図です。右の目盛りは累積の割合を示しています。

この図の例だと、要素Aと要素Bの2つで、全体の80%の問題点が説明できていることが分かります。この点を優先順位付けに応用し、まず着手するのはこの2つに絞ることで、全要素の80%を解決出来、検討のスピードアップが図れます。

 

 

こうした点から、パレートの法則は色々な応用例が示されています。

いくつか例を示してみましょう。

・不具合の20%の原因で故障の80%を占める。
・全商品の上位20%で売上げの80%を占める。
・上位20%の顧客が、売上げの80%を占める。
・従業員の20%が、売上の80%を生み出す。
・投入時間の20%で、成果の80%生まれる。

などです。

こうした数字の割合から「ニハチの法則」とか「20:80の法則」と呼ばれるのですね。
なお、20対80の割合は、概念です。実際に集計するともっと緩やかだったり急峻なカーブになったりします。

 

2.活用の例

いくつか事例を見てみましょう。
これは、実際の製造ラインでの工程別の不具合のデータです。

2-2-事例1工程別の不具合発生数の表


これをパレート図にまとめると、

2-3-事例1パレート図工程不良の例

こんな感じにまとまります。
この例では、測定と作業の2つで71%の不良を占めていることがわかります。

このことから、改善の優先順位が選択できるのは、さきほど書いた通りです。

 

さて、ここからもう一歩、応用を進めます。

上のグラフは現状の姿なので、これに目指すゴールを示して1枚にまとめます。

2-4-パレート図の応用例

この例では、工程不良を半分(50%)に減らす目標作りが出来たことになります。

こうすると、何をどのくらい改善すればいいのかが定量的に分かるようになり、次の計画の立て方も検討しやすくなります。

 

こうした例は、個人の改善の目標作りにも役立ちます。

2-5-パレート図の応用例2手作業を減らす

これは、事務作業をしているある人が、自分の手作業をどう減らすかを目標化するのに利用した例です。

作業Aや作業B,Cを集中して改善することになりますね。

 

さて、これは私が実際に品質改善をしていたころのパレート図をお見せします。

もう30年以上前の仕事なのでお見せしても大丈夫でしょう。最近の事例をお見せしたいのですが…退社時に秘密保持契約を結んでいるのでお見せできません。
グラフ化したりチャート化したら分かった面白い事例が沢山あるんですよ( ^o^)

2-5-パレート図の応用-成果の報告例

この資料は、ある改善活動が終了して、その成果報告をする時にパレート図を応用したものです。

このプロジェクトでは、検査の手戻りを改善しました。

半導体製品は仕様通りに出来ているかを、自動検査機で全数検査しています。
そして、製品の塊ごとに、検査がきちんと出来ているか抜き取りで検査をします。
すると、全数検査しているのになぜか不良が出ることがあります。そうすると、その製品の塊は不合格となって、再度全数検査に戻されることになります。

そうした工程戻りをなくそうと不良を観察し、その不具合を改善した事例です。

 

パレートの法則を利用して収集したデータからパレート図にまとめることで結果を分かりやすくしたり、改善点を見つけやすくなることが伝わっていれば幸いです。

 

3.おまけ

世の中は、いろいろなことがパレートの法則に沿っているというお話を1つだけします。会社で働く人を3分類すると、

3-1-262の法則働く社員と働かない社員

ごらんのように、

よく働く社員  20%
普通に働く社員 60%
働かない社員  20%

になるんだそうです。
働きアリの法則とも言われます。

 

これは、自然界が正規分布に従うかららしいです。

3-2-社員の働き具合の分布

余談でした。

いろいろなデータをこのように加工してみると分かることも多いようです。

 

4.まとめ

 パレートの法則を活用することで、問題の優先順位や着手の効率化が図れます。
問題の定義に沿って、現状とあるべき姿をパレート図で描いてみると目標や取り組みが見える化されます。

問題解決に、ぜひ活用してみてください。

 

なお、パレート図をエクセルで簡単に書く方法は以下の記事で紹介しています。

ご参考まで

www.my-manekineko.net

 

 

最後まで読んでいただきありがとうございました。

 

 

 

 

 

 

 

 

終わり