製造業の品質管理に携わっているみなさん、ヒストグラムを品質管理で普段使いしてますか？もちろんヒストグラムは品質管理には欠かせないツールなのでですが、数値をまとめたりエクセルでグラフ化したり、作成するのに手間がかかるため、普段使いするにはハードルがちょっと高いのが難点ですよね。
でも、ご安心ください！今話題のChatGPTの有料版（月額＄20＝３千円くらい）を使えば、簡単にヒストグラムを作成できるんです。ChatGPTなら、プログラミングの知識がなくても、対話形式で必要な情報を入力するだけで、あっという間にヒストグラムが完成します。でもその作り方が適切でないために、「ChatGPTは品質管理で使えない！」と思っている人が多いんですよね。
なので今回は、ChatGPTを使ったヒストグラムの作り方を、初心者の方でもわかりやすく解説していきます。品質管理の現場で働くリーダーの方々に、ぜひこの記事を読んでいただき、ChatGPTでのヒストグラム作成にチャレンジしてみてください！
それでは今回も読み終えるまでのお時間、しばらくお付き合いくださいませ。
品質管理におけるヒストグラムの重要性
品質管理において、ヒストグラムは非常に重要なツールと成り得ます。ヒストグラムを活用することで、製品のバラツキを可視化し、品質の状態を把握することが可能になります。でもそれがどういう意味を持つのか、少し補足説明をしてみましょう。
品質管理におけるバラツキとはなにか？
品質管理におけるバラツキとは、製品の特性値が目標値からどの程度ずれているかを表す指標です。バラツキが大きいと、製品の品質にムラが生じ、不具合品が発生する可能性が高くなります。一方、バラツキが小さければ、安定した品質の製品を生産でき、ロスも最小化できますよね。
バラツキを管理するためには、製品の特性値を測定し、その分布を把握する必要があります。ここで活躍するのが、ヒストグラムなのです。
ヒストグラムを作ることで見えてくること
ヒストグラムは、データの分布を視覚的に表現するグラフです。ヒストグラムを作成することで、以下のような情報が得られます。
- データの中心値（平均値や中央値）
- データのバラツキ具合（分散や標準偏差）
- データの形状（正規分布やいびつな分布）
- 外れ値の存在
これらの情報を活用することで、製品の品質状態を把握し、適切な対策を講じることができます。例えば、バラツキが大きい場合は、製造工程の見直しや設備のメンテナンス、あるいは技術の訓練が必要かもしれません。また、外れ値が存在する場合は、なにかしら特別なトラブルが潜んでいる可能性もあり、現場を細かく調査する必要がありますよね。
このように、ヒストグラムは品質管理に欠かせない重要なツールです。しかし、慣れていないとヒストグラムを手作業で作成するのは大変な手間がかかります。そこで、ChatGPTを活用することで、簡単にヒストグラムを作成できるようになることを今回は学びましょう。
ではなぜChatGPTだとそんな簡単になるのか？ChatGPTだけに実装されている機能がその秘密です。まずその機能を紹介しながら、ChatGPTでのヒストグラムの作り方を見ていきましょう。
ChatGPTに実装されている機能紹介
ChatGPTは、単なるチャットボットではありません。高度な自然言語処理技術を搭載しており、様々なタスクをこなすことができます。ここでは、ChatGPT（有料版）に実装されている機能のうち、ヒストグラムの作成に役立つ機能を紹介します。
Advanced data analysis（Code Interpreter）
ChatGPTには、Advanced data analysis：読み方＝アドバンスド・データ・アナリシス（Code Interpreter：読み方＝コード・インタプリタ）という機能が搭載されています。この機能が画期的なのは、ChatGPTにデータを渡してお願いごとをすると、自動的に要望に沿うPythonなどのプログラムを書いてくれて、しかもバックグラウンドで実行して結果を導いてくれるんです。つまり、ChatGPT上でデータ分析を行うことが可能なのです。これはすごい機能です。
つまりプログラミングの知識がなくても、ChatGPTとの対話形式でコードを生成してくれるので、初心者の方でも安心して使うことができます。まずはこの機能が大活躍してくれます。
Python
そして先程説明したようにChatGPTは、Python：読み方＝パイソンというプログラミング言語を書いて、実行してくれます。なので基本的にPythonができることは「ChatGPTでもできる」ということになります。実はPythonはデータ分析やグラフ作成に適したライブラリを豊富にもっており、ヒストグラムの作成にも使われる、ということです。つまりPythonのおかげで、プログラミングの知識がなくても、高品質なヒストグラムを作成できる、というわけです。有難いですね。
GPT-4V
GPT-4V：読み方＝ジー・ピー・ティー・フォー・ブイは、ビジュアルデータ（画像など）を解析し、それに関する質問に答える機能を指します。これは最終的に出力されたヒストグラムの形状から、統計的に言えばどの型式に分類され、その分類からどういった対策が必要とされるのか？などの分析ができる利点を持つことができます。
実際にはヒストグラムの形状から読み取れる分析は一般的な表現ではです。しかし統計学のド素人でも実際の現場の状況に読み替えると、具体的な対策に落とし込むことができるようになります。つまり、状況を知り、対策のヒントをもらえる。あとはそれをどう受け止めるか？現場の応用力が試される、というわけです。
以上のように、ChatGPTには、ヒストグラムの作成に役立つ様々な機能が搭載されています。これらの機能の組合せは、実はGemini、Copilot、さらにはChatGPTより優秀だと言われるClaude3にも実装されていません。やっぱりChatGPTは高性能だと、いうことですね。
ChatGPTとエクセルの作り方の違い
ヒストグラムを作成する方法として、エクセルを使う方法とChatGPTを使う方法があります。それぞれの方法には、メリットとデメリットがあるので、比較してみましょう。
エクセルでのヒストグラムの作り方
エクセルでヒストグラムを作成するには、以下の手順が必要です。
- データを入力する
- 度数分布表を作成する
- 度数分布表をもとにヒストグラムを作成する
エクセルには、ヒストグラムを作成するための関数が用意されているので、手順に沿って操作すれば、比較的簡単にヒストグラムを作成できます。
エクセルでヒストグラムを作るメリットとデメリット
| メリット | デメリット |
|---|---|
| 操作が覚えやすい | 大量データは処理に時間 |
| 入力や編集が簡単 | 手順が煩雑 |
| 貼り付け・印刷しやすい | カスタマイズ自由度低い |
エクセルでヒストグラムを作るメリットは、以下の通りです。
- 多くの人がエクセルを使い慣れているので、操作方法を覚えやすい
- データの入力や編集が簡単にできる
- 作成したヒストグラムを他の資料に貼り付けたり、印刷したりしやすい
一方、エクセルでヒストグラムを作るデメリットは、以下の通りです。
- 大量のデータを扱う場合、処理に時間がかかる
- 度数分布表の作成など、手順が煩雑である
- カスタマイズの自由度が低い
ChatGPTでヒストグラムを作るメリットとデメリット
| メリット | デメリット |
|---|---|
| プログラミング知識不要 | 操作に慣れが必要 |
| 大量データを高速処理 | 入力方法は直感的でない |
| カスタマイズ自由度高い | 貼り付けに一手間 |
| コードの再利用可能 |
ChatGPTでヒストグラムを作るメリットは、以下の通りです。
- プログラミングの知識がなくても、対話形式で簡単にヒストグラムを作成できる
- 大量のデータを高速に処理できる
- カスタマイズの自由度が高い
- 作成したコードを再利用できる
一方、ChatGPTでヒストグラムを作るデメリットは、以下の通りです。
- ChatGPTの操作方法に慣れる必要がある
- データの入力方法が、エクセルほど直感的ではない
- 作成したヒストグラムを他の資料に貼り付けるには、一手間必要
以上のように、エクセルとChatGPTでは、ヒストグラムの作り方に違いがあります。用途や目的に応じて、適切な方法を選ぶことが重要です。
次の章では、実際にChatGPTを使ってヒストグラムを作成する手順を、詳しく解説していきます。初心者の方でも、わかりやすく説明するので、ぜひ挑戦してみてください。
ChatGPTでヒストグラムを作成する手順
それでは、ChatGPTを使ってヒストグラムを作成する手順を、詳しく見ていきましょう。まずはどんなデーターを渡すのか？最初にそれを確認してみてください。
今回、ヒストグラムを書いてもらうデータ
【データの内容】
あるお菓子屋さんでは、袋詰めしている「せんべい」の重さを毎日３袋測定して管理しているとしましょう。重量の規格は表示している容量より少ない状態は許されないため、表示容量は重さに対して0.0～10.0gとしています。
実際の表示容量は300gであるため、これを基準に0ｇ～１０ｇの規格、という意味合いがあります。
そして左のデータは、１月１５日（月）から２月１６日（金）の一か月間の実測データだと思ってください。
基本的に１日の就業時間の間で、始業してから１時間後の９：３０、お昼休憩の直後の１３：００、就業終了の１時間前の１６：３０を目処に、せんべいの重さを計測して記録を付けている、という前提です。
ChatGPTにヒストグラム作成を丸投げしてみる
実はChatGPTにストレートにデータを渡して「ヒストグラムを作って」と依頼しても、品質管理に使えるヒストグラムは作ってくれません。まず、以下のように試しに丸投げをお願いしてみたとします、笑。
【ChatGPTへの問いかけ】
このファイルからヒストグラムをかいてください。（データを添付する）
【ChatGPTからの答え】
このExcelファイルには、’月日’、’曜日’、’データ1’、’データ2’、’データ3’という5つの列が含まれています。’月日’と’曜日’の列は数値形式で日付を表しているようですが、これらの実際の日付や曜日の情報には変換されていません。’データ1’、’データ2’、’データ3’の列には数値データが含まれており、これらのヒストグラムを作成します。それぞれのデータセットについて、ヒストグラムを描画しましょう。
こちらがデータ1、データ2、データ3それぞれのヒストグラムです。各ヒストグラムはデータの分布を示しており、どのデータも概ね正規分布に近い形をしているように見えます。これらのヒストグラムを通じて、データの分布状況や中心傾向、ばらつきの度合いなどを把握することができます。
さすがに素直が過ぎるので、もうすこしフォローしてみてました。
【ChatGPTへの問いかけ】
”データ１”、”データ２”、”データ３”は１つのデータ群としてあつかってください
【ChatGPTからの答え】
データ1、データ2、データ3を一つのデータ群として扱い、そのヒストグラムを作成しました。このヒストグラムは、全データの分布を示しています。データ全体がどのような形状をしているか、中心や分布の広がりを視覚的に把握することができます。
これだと正直、なにをどう品質管理に活かせばよいか、想像がつかない状況となり、ほとんどの人がこれを見て「これは品質管理に使えないな」と判断します。デジタル活用で成果を挙げるためには、ここであきらめてはいけません。ここから先に行くヒトだけが、人工知能と仲良くなれます。
ChatGPTでヒストグラムを作る基本的な考え方
実は品質管理で使うヒストグラムって、ちゃんとそれなりの作り方があって、それはQC検定などで定義されています。
つまりChatGPTにも新入社員と同じように、品質管理用のヒストグラムの作り方をしっかりレクチャーすれば、ちゃんと使えるヒストグラムを書いてくれます。そのため日本科学技術連盟が教えているＱＣ手法基礎コースの手順に則って、１手順ずつ丁寧に質問していくことが基本的な考え方となります。では早速ですがヒストグラムを作成手順を参考にしてみてください。
- データの最小値と最大値を求める
- データの個数を数える
- 仮の区間の数を決める
- 区間の幅を計算する
- 第一区間の下限境界値を求める
- 第一区間の上限境界値を求める
- これまで計算した値を整理する
- ヒストグラムを描画する
- 平均値を求めて点線を引く
それでは、実際のデータを使って、各ステップを見ていきましょう。
データの最小値と最大値を求める
まず、データの最小値と最大値を確認します。ChatGPTに、データを入力し、最小値と最大値を求めるように指示します。
【ChatGPTへの問いかけ】
このデータの最小値と最大値はいくつ？
【ChatGPTからの答え】
このデータの最小値は1.1、最大値は10.5です。
データの個数を数える
次に、データの個数を数えます。ChatGPTに、データの個数を数えるように指示します。
【ChatGPTへの問いかけ】
データの数を数えてください
【ChatGPTからの答え】
このデータの総数は75です。
仮の区間の数を決める
ヒストグラムを作成するには、適切な区間の数を決める必要があります。区間の数が多すぎると、ヒストグラムが細かくなりすぎて見にくくなります。逆に、区間の数が少なすぎると、データの分布が正確に表現できません。
ChatGPTに、適切な区間の数を提案するように指示します。
【ChatGPTへの問いかけ】
では仮の区間の数を求めてください。なお仮の区間の数はデータの数の平方根でお願いします。
【ChatGPTからの答え】
データの数の平方根を基に計算した仮の区間の数は９です。
区間の幅を計算する
区間の幅は、データの範囲を区間の数で割ることで計算できます。ChatGPTに、区間の幅を計算するように指示します。
【ChatGPTへの問いかけ】
では以下の計算式で区間の幅をもとめてください。
区間の幅 ＝ （最大値－最小値）÷仮の区間の数
ただし測定の最小のきざみを測定単位と呼び、この測定単位の整数倍に丸めてください。
【ChatGPTからの答え】
区間の幅は、計算の結果1.0となります。これは、データの測定単位0.1を考慮しています。
第一区間の下限境界値を求める
ヒストグラムの一番目の柱の左側にあたる第一区間の下限境界値を求める。
【ChatGPTへの問いかけ】
では第一区間の下側境界値を求めてください。計算式は以下の通り。
第一区間の下側境界値 ＝ 最小値 ー 測定単位 ／ ２
【ChatGPTからの答え】
第一区間の下側境界値は1.05です。これは、最小値から測定単位の半分を引いた値に基づいて計算されます。
第一区間の上限境界値を求める
ヒストグラムの一番目の柱の右側にあたる第一区間の上限境界値を求める
【ChatGPTへの問いかけ】
では第一区間の上側境界値はいくらでしょうか
【ChatGPTからの答え】
第一区間の上側境界値は、第一区間の下側境界値に区間の幅を加えた値です。区間の幅を1.0とした場合、第一区間の上側境界値を計算します。
第一区間の上側境界値は2.05です。これは、第一区間の下側境界値1.05に区間の幅1.0を加えた結果です。
これまで計算した値を整理する
ChatGPTは以前に話したことを忘れることがあるので、ヒストグラムを作成する前に、これまで計算した値を整理しておきます。
【ChatGPTへの問いかけ】
では、これまで計算した値を整理してください
【ChatGPTからの答え】
これまでに計算した値を整理します：
全データの最小値：1.1
全データの最大値：10.5
データの総数：75
仮の区間の数：9（繰り上げで計算）
区間の幅：1.0（指定された値）
第一区間の下側境界値：1.05（最小値から測定単位の半分を引いた値）
第一区間の上側境界値：2.05（第一区間の下側境界値に区間の幅を加えた値）
これらの値を基に、データを分析やヒストグラムの作成に使用できます。
ヒストグラムを描画する
以上の情報を元に、ChatGPTにヒストグラムを描画するように指示します。必要に応じて、ヒストグラムのタイトルや軸ラベルを指定します。
ChatGPTが出力したヒストグラムを確認し、データの分布を視覚的に把握します。
【ChatGPTへの問いかけ】
ではこれらの条件でヒストグラムを再作成してください。なお、グラフには数値記載をお願いします。
【ChatGPTからの答え】
平均値を求めて点線を引く
さらに、データの平均値を求め、ヒストグラムに点線で表示するように指示します。平均値を表示することで、データの中心傾向を確認できます。
【ChatGPTへの問いかけ】
このデータ郡の平均値を計算して、その線を縦に、点線で引いてください
【ChatGPTからの答え】
平均値を示す線を縦に、赤色の点線でヒストグラムに追加しました。この線はデータ群全体の平均値、約6.29を表しています。これにより、平均値がデータ分布の中でどのような位置にあるかを視覚的に確認できます。
ヒストグラムから傾向を読み解き分析してもらう
そして作成したヒストグラム形状から、その型式を分類して、分析してもらいましょう。
【ChatGPTへの問いかけ】
このヒストグラム形状は何型ですか？そしてこの情報から何がわかるか教えてください。
【ChatGPTからの答え】
このヒストグラムは、中心付近にデータが集中しており、左右に向かって徐々にデータ数が減少する、正規分布に近い形状をしています。正規分布は、自然界や社会現象でよく見られる分布の一つで、多くの場合、平均値周辺にデータが集中し、平均から離れるにつれてデータ数が減少する特徴を持っています。
このヒストグラムからわかることは以下の通りです：
・データの中心性：データは平均値周辺に集中しています。これは、データセットの大部分が平均値の近くに位置していることを意味します。
・データの分散：ヒストグラムの広がりから、データがどの程度散らばっているか（分散の度合い）を把握できます。このヒストグラムでは、比較的均等に分布していることが示されていますが、端に向かうほどデータ数が少なくなることから、ある程度の集中性があります。
・異常値の存在：ヒストグラムを見ると、非常に高い値や低い値にデータが存在しないか、または非常に少ないことがわかります。これは、異常値が少ない、またはデータセットが比較的均一であることを示唆しています。
この形状は、データが平均値を中心に自然に発生するバリエーションに従って分布している場合によく見られます。そのため、データセットが特定の測定値や観測値に基づく場合、その測定値や観測値が正規分布の特性を持つ可能性が高いと考えられます。これは、データ分析や統計的推測を行う際に有用な情報となります。
分析としては一般的ですが、現場の感覚で読み込めば、これらが何を意味しているか、応用が利くかと思います。
以上が、ChatGPTを使ってヒストグラムを作成する手順の概要です。これを一度やってみると、そのトピックの中では違うデータを入れても、同じように作ってくれるので便利です。これで半自動化ができたことになりますよね。
品質管理に役立つChatGPTでのヒストグラム活用例
ChatGPTを使ってヒストグラムを作成することで、品質管理の現場で役立つ様々な分析ができます。ここでは、具体的な活用例をいくつか紹介します。
データ分析におけるヒストグラムの活用
製品の品質データを分析する際、ヒストグラムは非常に有用です。ヒストグラムを見ることで、データの分布状態を一目で把握できます。
例えば、ある製品の重量データをヒストグラムで表現すると、重量のバラツキ具合がわかります。ヒストグラムが左右対称であれば、重量のバラツキが少ないことがわかります。一方、ヒストグラムが左右非対称であれば、重量のバラツキが大きいことがわかります。
このように、ヒストグラムを活用することで、製品の品質状態を視覚的に把握できます。
異常検知にヒストグラムを用いる方法
ヒストグラムは、異常値の検知にも役立ちます。正常なデータの分布から大きく外れた値がある場合、その値は異常値である可能性が高いです。
例えば、ある製品の長さデータをヒストグラムで表現すると、ほとんどのデータが特定の範囲内に収まっているにもかかわらず、それ以外の範囲に孤立したデータがある場合、そのデータは異常値の可能性があります。
異常値を早期に発見し、原因を究明することで、品質トラブルを未然に防ぐことができます。
ヒストグラムを活用した品質改善の事例
ヒストグラムを活用することで、品質改善につなげることができます。ある自動車部品メーカーでは、製品の強度データをヒストグラムで分析したところ、部品強度のバラツキが大きいことがわかりました。
そこで、製造条件を見直したり、材料の配合を調整したりすることで、強度のバラツキを小さくすることに成功。その結果、不良品の発生率が大幅に減少し、品質が向上したとのこと。このように、ヒストグラムを活用することで、品質の問題点を特定し、改善につなげることができます。
ChatGPTを使えば、簡単にヒストグラムを作成できるので、品質管理の現場で活用しない手はありませんよね。データ分析、異常検知、品質改善など、様々な場面で役立ててください。きっと、新しい気づきが得られるはずです。
まとめ：ChatGPTでのヒストグラムの作り方
ChatGPTを使えば、プログラミングの知識がなくても、簡単にヒストグラムを作成できます。品質管理の現場では、データ分析が欠かせませんが、専門的な知識が必要だと思っている方も多いのではないでしょうか。
でも、ChatGPTなら、誰でもデータ分析ができます。使い方は簡単で、データを入力し、ヒストグラムを作成したい旨を伝えるだけ。対話形式で必要な情報を入力していくだけで、適切なコードを生成してくれます。
ヒストグラムを活用することで、品質管理の現場で役立つ様々な気づきが得られるはずです。データの分布状態を視覚的に把握できるので、製品の品質状態を直感的に理解でき、異常値も早期に発見できます。また、品質改善にもつなげることができるでしょう。
品質管理の現場で、ChatGPTを使いこなせるようになれば、あなたの価値は大きく高まります。今すぐ、ChatGPTを使ってヒストグラムを作成してみましょう。品質管理の現場で、データ分析の力を発揮できる人材になるために、ChatGPTを活用する第一歩を踏み出してください。
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それでは今日はここまでです。今後とも宜しくお付き合い下さい☆
長文乱文を最後まで読んでくださりいつもありがとうございます♪
すべては御社の発展のために、すべてはあなたの笑顔のために
