工程管理において品質特性と要因系変量の因果関係が因果ダイアグラムおよび線形構造方程式モデルによって記述される場合を扱う.品質特性を目標値に合わせるために, 環境要因や投入される原材料特性などの共変量を観測し, その値に応じて処理変数に対して外的操作を加える状況を考える.この設定において因果ダイアグラムの視点から条件付き介入に用いる共変量集合について, 制御のための共変量集合と識別のための共変量集合を明確に区別する.また, 線形構造方程式モデルの枠組みにおいて条件付き介入を行ったときの品質特性の分散を明示する.さらに, 品質特性の分散を最小にする適応制御を行うための条件付き介入の方式を導出し, かつ, その因果的効果を識別するために十分な共変量を選択するための基準を与える.

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シューハート管理図は工程が統計的管理状態にある場合に, 品質特性データは互いに独立で正規分布に従うという仮定に基づいている.しかしながら, 実際には測定されるデータの分布が非常に歪んでいることがある.本論文で用いられるブートストラップ(Bootstrap)法は, コンピュータを活用したノンパラメトリックな方法であり, 正規性の仮定なしで管理図を構成することを可能とする.本論文では, ブートストラップ信頼区間推定法としてよく知られているBC_a(bias-corrected and accelerated), ABC(approximate bootstrap confidence intervals), Bootstrap-t法を用いたX^^--s^2管理図の構成方法を提案する.これらは, 従来のブートストラップ管理図に関する研究において用いられていない方法である.また, ブートストラップ管理図を評価するためにシミュレーション実験を行う.本実験では, 評価尺度として管理限界線推定値とそれらの真値との差, すなわちバイアスを採用し, BC_a, ABC, Bootstrap-t法と2つの従来法(標準的方法とPercentile法)による管理図の性能を比較検討する.実験結果など工程分布が歪んでいる場合に, Percentile法およびBC_a法が標準的方法よりも優れていることが示された.一方, ABC法とBootstrap-t法による管理図は取り上げた他の方法と比較しておおむね悪い結果となった.特に, s^2管理図におけるBootstrap-t法では, 信頼できる管理限界線の推定値は得られなかった.

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品質管理は80年代のTQCブームから批判期, 反省期を経てTQMへの変革期を迎えようとしている.現在, TQM宣言をはじめTQMについて多くの研究や提案がなされてきているが, TQCにおける問題点の整理は十分ではなく, 過去のTQM宣言やTQMについての提案がどのような問題の解決に役立つか, 考えなければならない問題は何かは必ずしも明確でないのが現状である.本研究では, TQCにおける問題点を収集, 体系化し, TQCにおける問題点の観点からTQMの在り方を探ることを目的としている.本研究では, TQCに関する問題点を抽出し, データ化して, KJ法的な手法を用いることによりTQC全体における課題を体系的にまとめる.また, TQCにおける問題点とTQMの構成要素の対応関係を整理し, TQMの構成要素以外でもTQCの問題点に対して現在対応されていると考えられる点を示した.結果として, TQCの問題点をTQMの具体的検討項目としてまとめることによりTQMのフレームワークをより具体化した.

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内田らは, 絵表示の誤解のしやすさを表示から受けるイメージのばらつきの大きさを用いて定量的に評価する方法を提案している.しかし, どのようなイメージ項目を用いれば誤解のしやすさを正しく評価できるかについては検討していない.本論文では, 警告絵表示に焦点を絞りイメージのばらつきを用いて表示の誤解のしやすさを評価する際に, どのような種類のイメージ項目を用いるのが有効か実験的に明らかにすることを試みた.結果として, 「判断しやすい」や「よく見かける」などの絵表示そのものに対するパネルの評価を聞くイメージ項目や「重要である」や「生死に関係する」などの絵表示からパネルが受け取ったメッセージの内容を聞くイメージ項目を用いるのが有効であることが分かった.また, 一つ一つのイメージのばらつきの絶対的な大きさだけでなく, ばらつきのアンバランスさが問題となることも分かった.

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