わが国は今や高齢化に突入しようとしており, それは近い将来企業経営にインパクトを与えることになる.本論は経営工学の立場から高齢化問題を解決する諸施策を示唆している.それは生産システム・教育訓練システム・賃金システム・体力育成システムなどの総合的なマン・パワー・マネージメントである.そして, そのなかで, 生涯的職務設計(JDLC)が高齢者を有効に活用するシステムとして提案され, 実際に適用された例について述べる.

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前報で, 従来の目的分析型の思考では, 最近の複雑な環境変化にこたえられる目標を設定することは不可能であるとして, たんなる現象解を意図しない新しい目標設定理論を展開し, そのなかの思考体系として創造相, 実行相(I), (II), (III)の4相があることを明らかにした.本報ではこれら4相の各相における思考の方法について述べ, システム計画の目標設定の立場から各相での思考の方法理論を展開し, 前提条件, 制約条件, 機能条件等の推移を明らかにすることによって, 目標設定理論の実践的適用の方法を具体化するよう試みる.

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ポアソン分布の母平均に関する検定(H_0 : λ=λ_0)に用いる適正な正規分布補正量は参考文献〔1〕で検討したが, 本報では二つのポアソン変量x_1,x_2の差の検定(H_0 : λ_1=λ_2)に関してx_1-x_2の真の分布を用いた直接確率検定と正規分布近似検定の間で4次モーメントまで一致させることにより, より近似度の高い統計量を求めた.設定過誤率α=0.05および0.01において片側検定(H_1 : λ_1<λ_2またはH_1 : λ_1>λ_2), 両側検定(H_1 : λ_1〓λ_2)いずれの場合も分布の尖鋭度を考慮した統計量およびAnscombeの多変換法の連続補正を考慮した統計量はともに直接確率計算における検定結果とほぼ同一判定を得ることができる.Yatesの連続補正を用いない近似検定は第1種の過誤を過大に評価する傾向にあり, この統計量を検定に用いるのは好ましくない.また本報で提案している尖鋭度を修正する補正量は表1からも明らかなようにそれほど大きな値ではない.したがって実用的にはYatesの連続補正のみ用いる正規分布近似検定でも十分であると考えられ, この連続補正はH_0 : λ_1=λ_2の検定を目的とする立場においては有効であることが判明した.この結論は2×2分割表におけるYatesの補正の検討である参考文献〔2〕のMantel, Greenhouseの主張と一致する.

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本稿では計量モデルの推定方式のうちダブルkクラス推定法を取り上げ, その特殊ケースであるkクラス推定法とhクラス推定法(前者は操作変数法的アプローチであり, 後者は最小二乗法的アプローチ)のみに注目し, それぞれの推定量の平均平方誤差, 偏り, 分散などの特性がk値の変化に対してどのようになるのかをシミュレーションにより検討した.シミュレーションの結果, kクラス推定法においては, 最小平均平方誤差推定量を与えるとk値は一般に0≦k≦1と考えられる.また, hクラス推定法においては, 最小平均平方誤差推定量となるk値は0≦k≦kU(ただし, 1≦kU)となり, kが1以上で有意となる場合が考えられる.また, kクラス推定法とhクラス推定法とを比較すると, 平均平方誤差, 偏り, 分散ともにhクラス推定法のほうが小さくなりうることがわかった.

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本報は, 混合しているかもしれない正規母集団より無作為抽出された標本の予備検定を含む同定のある方法を提案し, その性能を論ずる.ここに, その帰無仮説H_0を「母集団は混合していない」とする.同定基準は, 謝り率を最小とする基準(MER基準)と平均二乗誤差を最小とする基準(MSE基準)をとりあげる.混合比をp, 混合しているかもしれない正規母集団の平均をδ(≧0)とすると, MER基準の下では予備検定なしがよい.MSE基準の下では, p≦Φ(-δ/2)なるp, δの場合予備検定するのがよい, と理論的に示された.他方, p, δの推定をその手順に含めた統計実験の結果では, 小さなp, δに対しては有意水準α=0.05程度の予備検定をするのがよい.大きなp, δに対しては, 予備検定をしてもしなくともほぼ一定の性能であることが示された.

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同一の種類の製品を生産する複数の工程やメーカがある場合に, いずれの工程やメーカの製品がいちばんすぐれているかを知ることは工程の設計や製品の品質設計を行なう際の重要な問題である.本研究においては対象は3工程であり, それぞれの工程の製品の故障分布が尺度母数未知のワイブル分布に従う場合を考察する.ここでは三つの方式が考察され, それぞれの効率の評価は, 正しく選択される確率, 平均試験時間および平均故障個数によって行う.観測回数を多くするならば, 信頼度に関して故障分布がIFRの場合, 同数の観測回数で, [N, C, R]方式と[N, B, T_R]方式は同様に効率がよく, [N, B, R]方式はややおとり, DFRの場合, [N, B, T_R]方式が最も効率がよい.また平均試験時間, 平均故障個数に関しては, 故障分布に関係なく[N, C, R]方式が最も効率がよい.

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勤労意欲に関する意識構造を把握するため質問紙による調査を実施し, 潜在プロフィール分析と数量化理論等II類により分析した.その結果, 個人の勤労意欲のレベルを説明するためには, 勤労者を勤労意欲に関する価値志向について, (1)上司や同僚との人間関係が最も重要だと回答している潜在クラスと, (2)性格・能力と仕事の一致度が最も重要だと回答している潜在クラス, に判別したのち, 数量化理論を適用すれば精度が高くなることなどが明らかとなった.

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一連の本研究からこれまでに得られた結果の位置づけは, 第一操作作業集団の編成を意図した作業集団の集団効果性(職務満足に関する幾つかの満足等)に関する特性の究明であるといえる.本報では, その結果明らかにされた集団効果性に対する要因として重要な属性群にもとづき三つの作業集団構成要素(作業者, 職業, 監督者)をそれぞれ類型化し, 多次元類型要因を構成した.次にこの多次元類型要因にもとづく仕事関係満足, 人間関係満足に関する要因分析を行ったところ, 以下のことが明らかになった.(1)集団構成要素をその属性群にもとづいて類型化することによって, 仕事関係満足, 人間関係満足という集団効果性の側面から, 意図的な作業集団の編成が可能である.(2)多次元類型要因にもとづく集団特性の解明という方法は, 集団編成時の技術的困難さを解消した集団編成基準を確立するために有効な接近方法である.

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本研究は, たんに期間当り需要量のみに着目するのではなく, 需要に関して実需および仮需の2種類の情報が利用可能である場合に, 最適生産計画を立てることを可能とする目標計画法モデルの展開を行うものである.その結果, 需要量のみを対象としたモデルに比べ, 注文の納期をできるだけ満たすことのできるより詳細なスケジューリング情報が得られること, そのため従来のモデルではスケジューリングを別に行わなければならない場合もあったが, その過程が大幅に短縮可能になったこと, そして下請工場への仕事量が安定していることで有効であることを明らかにすることができた.

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