タグチメソッドで解き明かす！ロバスト設計の秘密【ChatGPT統計解析】
田口玄一氏が開発したタグチ・メソッドは、ロバスト設計、制御因子と誤差因子の概念、そしてパラメータ設計での信号対雑音（SN）比の利用を含む様々な技法に基づいています。ロバスト設計は環境など人の手によって制御できない要因の影響を受けにくい設計を指し、制御因子と誤差因子はそれぞれ、人が選択・固定可能な因子と制御不可能で製品特性に影響を与える因子を意味します。SN比は製品特性の安定性を高めることを目的としており、直交表や線点図を使用して制御因子の最適水準を見つける手法を含みます。また、MTS（マハラノビス・タグチ・システム）を通じて、パターン認識における新しい評価尺度の構築にも貢献しています。これらの手法は、ばらつきの管理、フィードバック制御、そして特に原因の影響を減少させることに焦点を当てています。
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ロバスト設計：原因の影響の減衰
夏に靴の中に入れておいたチョコレートが溶け出して困った経験はないでしょうか。
周囲温度とチョコレートの硬さを横軸と縦軸にとり、２通りの製造方法A1とA2でグラフが描けたとします。
A1の方はA2に比べて周囲温度の影響が少ないといえます。
このように人が制御できない環境などの影響を受けにくい設計をロバスト設計といいます。
田口玄一氏は、従来から知られている統計学（統計学の父といわれるイギリスの統計学者フィッシャー流の統計学）の実験計画法の主目的
①ばらつきを見つけてこれを管理し、削減する
②調整しフィードバック制御を行う
に加え、
③原因の影響の減衰
という３番目の目的を生み出しました。
制御因子と誤差因子
チョコレートの製造法や成分のように、人が選択し固定しうる因子を制御因子といいます。
これに対し、周囲温度のように製品特性の値に影響を与えるがしかし人が設定できない因子を誤差因子（当初は標示因子と呼ばれていました）といいます。
周囲温度と製造方法との間に交互作用を生み出し、これを利用します。
このためには、表のように制御因子を内側、誤差因子を外側とする直積実験と呼ばれる方法を行えばよいことになります。
実際には、製造方法だけでなくチョコレートの成分も大事ゆえ、内側には複数の制御因子を割り付けた直交表が用いられます。
SN比：パラメータ設計
田口氏は、フィッシャー流の実験計画法とは異なり、製品特性のばらつきに対する原因の寄与率を求めるのではなく、誤差因子に対していかに製品特性を安定化させるかに最適化の目的をもっていました。
そこで誤差因子というノイズ（ノイズは元々雑音と和訳されますが、不要な誤差という意味を持ちます）に対する出力（シグナル）の比（SN比）という尺度を生み出しました。
当初、制御因子とノイズの交互作用のグラフから制御因子の最適水準を決めていましたが、制御因子の数やノイズの数が多くなるとグラフの数も多くなります。
このため各制御因子の最適水準を見出す作業は困難を極めていました。
制御因子のある水準で、複数あるノイズの中で、あるノイズの影響は小さくなっても別のノイズの影響が大きくなることもあります。
SN比はノイズ全体の影響の大小を示す尺度であり、SN比を大きくする制御因子の水準を単純に選べば、それが最良水準となっていることを田口氏は主張しました。
以上の方法はパラメータ設計と呼ばれています。
手順としては第１ステップでSN比を高め、ノイズの影響が小さくなるように設計パラメータの数を決めます。
第2ステップで出力の平均を変える設計パラメータの中で、SN比とは無関係なものを使って目標値に合わせ込めばよいのです。
電気回路の場合などでは出力電圧の値は理論式により多くの場合導出可能で、目標とする値を決められます。このような時には目標とする値をめさず望目特性のSN比が用いられます。
同様に望大（寿命のようにより大きくしたい場合）・望小（ばらつきのようにより小さくしたい場合）特性のSN比が用いられています。
田口氏は、上記のパラメータ設計の他、直交表・線点図による交互作用の割付・多水準作成法・擬水準法・変身法などの実験計画や累積法をはじめとし、損失関数・許容差設計・オンライン品質管理、そして、マハラノビス距離をパターン認識に活用するためのMTS（マハラノビス・タグチ・システム）による新しい評価尺度の構成など、さまざまな功績を残しています。
ChatGPTに聞いてみた
プロンプト
あなたは最高のデータサイエンティストです。
タグチメソッドとロバスト設計について解説してください。
#制約条件：
ですます調の平易な日本語で
文字数は1000字程度
情報ソースも記述してください。
ChatGPTの回答
タグチメソッドとは、品質管理の手法の一つで、製品やサービスの品質を向上させるために利用されます。この手法は、品質管理の専門家である田口玄一によって提唱されました。タグチメソッドでは、製品やプロセスに影響を与える要因を特定し、その影響を最小化するための実験計画を立てます。これにより、製品の品質を向上させるための効果的なアプローチが可能となります。
ロバスト設計は、製品やシステムが外部の変動や摂動に対して頑健であることを保証するための設計手法です。製品やシステムが様々な状況や条件下でも安定して機能するように設計されます。ロバスト設計では、設計の段階から製品が予測できない変動に対して耐性を持つように工夫されます。これにより、製品の信頼性や耐久性が向上し、顧客満足度が高まります。
これらの手法は品質管理や製品設計の分野で広く利用されています。特に製造業やサービス業において、製品やプロセスの品質向上を図るために重要な役割を果たします。タグチメソッドは、実験計画法の一種として、製品やプロセスの要因を科学的に評価し、最適化するための手法です。一方、ロバスト設計は、製品が変動や摂動に対して頑健であることを保証するための設計手法であり、製品の信頼性や耐久性を向上させます。
【情報ソース】
田口玄一, "タグチメソッド", 計測自動制御学会誌, Vol. 14, No. 11, pp. 399-404, 1978.
デザインロバストネス: https://www.juse.or.jp/jp/qim/quality/glossary/term/014.html
