代表プロフィール

 

鶴田明三 / TSURUTA, Hirozoh (つるぞう)

1994年 京都大学(院・工学)修了。同年三菱電機株式会社に入社。
生産技術や研究所で携帯電話・太陽電池・開閉器など電機製品の製造プロセス改善、生産性向上、設計改善およびそれらのマネジメントに従事。出願特許の実施額は1000億円以上。
また全社設計品質リーダを6年間で888人育成し、e-Learningはのべ50000人以上受講、数10億円の業績改善に貢献。

2016年12月に同社よりスピンアウトし、株式会社ジェダイト代表取締役に就任。

資格

 技術士(経営工学部門)、QC検定1級、第1種情報処理技術者、第1種衛生管理者など。

学会発表・論文

 鶴田明三他(2005):「NC加工機主軸用モータの低騒音化・高生産性設計, QES2005(第13回品質工学研究発表大会).
(2006):「新型直交歯車の開発」 , QES2006(第14回品質工学研究発表大会).
 鶴田, 清水, 太田, 鐡見(2008):「新SN比の研究(1)」 , QES2008(第16回品質工学研究発表大会).
 太田, 清水, 鶴田, 鐡見(2008):「新SN比の研究(2)」 , QES2008(第16回品質工学研究発表大会).
 鐡見, 清水, 太田, 鶴田(2008):「新SN比の研究(3)」 , QES2008(第16回品質工学研究発表大会).
 清水, 太田, 鶴田, 鐡見(2008):「新SN比の研究(4)」 , QES2008(第16回品質工学研究発表大会).
 鶴田, 清水, 太田, 鐡見(2008):「新SN比の研究(5)」 , QES2008(第16回品質工学研究発表大会).
 鶴田明三他(2009):「SN比の合成方法の検討~エネルギー比型SN比Sβ/SNの活用」 , QES2009(第17回品質工学研究発表大会).
 鶴田明三他(2010):「微小信号での機能性が重要な場合の評価方法~流量制御システムの設計~」 , QES2010(第18回品質工学研究発表大会).
 鶴田明三他(2010):「品質工学で用いるSN比の再検討」 , 品質工学誌.
 鶴田明三他(2011):「T法およびその改案法の汎化能力の検証」 , QES2011(第19回品質工学研究発表大会).
  鶴田明三他(2012):「RT法への1次元マハラノビス距離項目の導入の提案と検証」 , QES2012(第20回品質工学研究発表大会).
 鶴田明三他(2013):「高周波回路のパラメータ設計 -悪玉交互作用抑制と計算量大幅削減-」 , QES2013(第21回品質工学研究発表大会).
 鶴田明三他(4215):「設計品質リスクを未然にあぶり出す新手法“XCN(クロスチェック付きなぜなぜ分析)”」 , 第107回研究発表大会(東京).

出願/登録特許 46件、下記はデータエンジニアリング関係の例

 特開2014-174594 工業製品の設計装置および設計方法
 特許第5645791号 パターン認識装置およびパターン認識方法
 特許第5517973号 パターン認識装置およびパターン認識方法
 特許第5328707号 はんだ接合部の品質管理方法および品質管理装置
 特許第5034120号 製品の組立調整方法および組立調整装置


And More...

家族は妻と一女。

名の明三(ひろぞう)は一度も初見で正しく読んでもらったことがなく、愛称はたいてい「つるちゃん」。

小学生時代は自作四コマ漫画が地元新聞が掲載されるほどの漫画少年。
中学よりパソコンに興味をもち、高校時代はゲームプログラムの雑誌投稿やコンピュータミュージックによるバンド活動に熱中。大学では作詞作曲もはじめ、90年代には作詞家として3曲の商業デビュー。

北海道の風景と食をこよなく愛し、これまで200泊以上滞在。
特技はカラオケでのモノマネ。
年間360日以上は飲酒も2016年はウエスト8cmダウンに成功(ゆるい糖質制限とドローイング、たまにハイキング)。書道5段。競馬歴20年以上、好きな馬はサイレンススズカ。プロ野球は関西人なのにホエールズ(現ベイスターズ)一筋。
日本の古代史、日本語の起源に興味。

座右の銘は持たないが、好きな四字熟語は「一網打尽」。

1969年5月26日生まれ、誕生石は翡翠。同月生まれは、曙太郎、槇原敬之、伊良部秀輝など。

今後取り組みたいことは、ボイストレーニング、体幹訓練、風景写真集出版、児童虐待撲滅活動への貢献など。


つるぞうの想い

聞き手

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ジェダイトさんは社名の由来にもあるとおり、日本産業にこだわりを持っていますね。

つるぞう

その通りです。日本の一人当たりGDPは、3万6230ドルで、韓国、台湾、中国より高いものの、OECD加盟国34か国で20位です(2015年度)。残念ながら1970年以降最も低い順位になってしまいました。

聞き手

どのようにしていけばよいのでしょうか。

つるぞう

日本の特に製造業の国際競争力強化に向けては、税負担の問題や各種規制の問題も大きいですが、やはり日本企業の「製品・サービスの性能・品質」「研究開発・技術」という”強み”をより強くして戦っていく必要があります。

聞き手

その中で最近は、ビッグデータやIoT(モノのインターネット)の利活用に代表されるような「データサイエンス」が次の柱として取りざたされています。

つるぞう

GoogleやAmazonのような超巨大企業はともかく、多くの一般企業ではこれらの言葉が先行し、「溜める」ことが目的化してしまい、肝心の「使って」事業貢献までつながっているところが、まだまだ少ないのが実態です。

聞き手

なぜデータサイエンスが言われているほど事業成果につながっていないのですか。

つるぞう

その理由は、データサイエンスによるビッグデータ活用のためには、活用の目的やビジネスモデルの明確化、データサイエンティスト育成または外注、高速・大量データ処理のための情報システムへの多額の投資、等のいくつかのハードルにあります。10年後20年後を見据えたときには確かにこの分野にかかる期待が大きいことは理解できます。

聞き手

ジェダイトさんの「データエンジニアリング」もそのような技術の一種なのでしょうか。

つるぞう

そうではありません。事業の損益に重要な1~数年先を見据えた場合、ほとんどの組織や企業が活用しているデータは、いわゆるビッグデータ(*1)でありません。半導体工場などのの量産プロセスから日々出力される大量のデータも、従来の統計解析で処理できるような「ふつうのデータ」なのです。もちろん、エンジニアが研究開発や実験のために採取するデータの量に関しては、言うに及びません。

聞き手

「データエンジニアリング」では扱うデータもやり方も違うのですね。

つるぞう

その通りです。当社は、この日常扱う大量のデータを、事業貢献のために迅速に利活用するための「データエンジニアリング」を推し進めています。これらに用いる手法は、従来から活用されている統計解析や信頼性工学はもちろん、実験データを飛躍的に効率的に採取し、製品やプロセスを迅速で改善・最適化するための品質工学を含みます。特に品質工学は日々進歩しており、また一般には難解と考えられているため、活用すべきである製造業での普及は遅々としています。

聞き手

逆に言えば、データエンジニアリングを駆使できれば他社や諸外国と差別化が図れるとうことですね。

つるぞう

そういうことです。データエンジニアリングのさまざまな手法を駆使して、活用できるデータを増やしていくことで、製品の価値向上(性能・品質)、生産性向上、ロス低減などの事業貢献を地に足をつけて加速し、差別化することができます。

聞き手

統計解析や品質工学を活用するコンサルティングは従来もあったかと思いますが。

つるぞう

当社は「超実践品質工学」や設計リスクを未然にあぶりだす「XCN®」などの独自の方法論によって、分かりやすく、成果につながる「データエンジニアリング」で製造業をお手伝いします。詳しくは、「ジェダイトが選ばれる5つの強み」をご覧ください。

聞き手

それによって、業績向上・顧客満足、ひいては世界競争力強化、日本産業の復興につなげていくということなんですね。

つるぞう

それが、当社の使命と考えています。

聞き手

ありがとうございました。

*1)「3V」と言われる、「Velocity:高速に更新され」、「Variety:広範囲・非定形なデータ」であり、結果として「Volume:大量」となるデータのこと。

本ウェブサイトのモデル写真はイメージです。


著書・SW紹介

これでわかった!超実践品質工学

  増刷決定!ありがとうございます!(2017/3/28)

日本規格協会|2016年|単著

「日本製造業の復興を担う 超実践品質工学とは」にて相原勇さんと対談

「日本製造業の復興を担う 超実践品質工学とは」にて相原勇さんと対談

日刊工業新聞に掲載されました。

著書「これでわかった!超実践品質工学」のご紹介

 2016年6月30日に、「これでわかった! 超実践 品質工学 ~絶対はずしてはいけない 機能・ノイズ・SN比の急所~」を日本規格協会から出版しました。

 本書の最大の特徴は、現場の技術者、設計者に品質工学を実践して、成果を出していただくということです。そのための工夫がたくさん詰まっています。

 まず、本書で紹介する「機能の安定性評価(機能性評価)」では、いわゆる直交表実験を行いません。品質工学というと、すぐに「直交表での多数の試作と実験」を思い浮かることが多いのですが、忙しい現場の技術者、今日・明日結果を必要としている技術者にはハードルが高いことは否めません(腰を据えた技術開発は必要ですが、そのうえでこのような事態になることも多いのです)。本書では、機能性評価を設計・開発の上流段階で用いて、製品の使用段階における実力を、「早く・速く」見える化することで、設計の完成度を上げ、開発の後工程や生産、使用段階での不具合や手戻りを防ぐことを考えます。

 また、品質工学に取り掛かると、待ち受けているのが「基本機能を考える」ということです。本書では「基本機能」という用語や概念をいったん脇において単に「機能」といいます。その上で、機能を定義するための、「基本的な考え方」を示し、さらにオリジナルの2つのパターンについて、これでもかというくらい詳しく説明しています。なぜなら、この分類こそが性能と安定性の違いを理解し、調整(チューニング)とは何かを理解し、またパラメータ設計における「2段階設計」とは何かが理解できるからです。

 ノイズ因子(誤差因子)も機能と並んで重要です。本書では外乱、内乱に分類して整理する方法に加え、網羅的なノイズ因子のリストを公開しています。これをノイズ因子抽出のチェックリストとして使えば、さらに漏れが少なくなります。多数のノイズ因子の候補からどれを因子に選定すべきかというガイドラインも示しています。候補から漏れた因子についても何等かの対応をとる必要がありますので、そのような対応が取れるのかの分類も体系的にまとめています。ノイズ因子の組み合わせ方については、実物実験で有用な「ノイズ因子の調合」による、「どんなにノイズ因子数が多くても、サンプル1つで評価する方法」も提示しています。設計・開発の上流では少量のサンプル数しか用意できないことも多く、この考え方は大いに役立つはずです。

 じつは、機能定義とノイズ因子の定義を正しく行ってデータをとれば、仕事はもうほどんと終わっています。データの解析は、SN比という設計品質の指標を用いますが、正しいデータがとれていれば、あとは計算の問題です。本書では、従来よりも汎用的で計算も容易な「エネルギー比型SN比」を紹介しています。この計算ですら理解できなくても、心配しないでください。ちゃんと、SN比を計算してくれるExcel解析ツールが付録(ダウンロード版)についています。

 本書付録のExcel解析ツールを用いれば、機能性評価のSN比はもちろん、直交表を使ったパラメータ設計の解析も行えるようになっていますので、ぜひご活用ください。

 手前みそになりますが、本書は2016/10/3付けの日刊工業新聞でも紹介されました。その日の、アマゾンの経営工学カテゴリで(瞬間最大風速ですが)1位をいただきました。新聞の影響力ってすごいですね(笑)。

 本書が悩めるエンジニアの助けとなり、一人でも多くの方が品質工学を超・実践し、成果をあげられることを期待しています。日本のものづくり、頑張っていきましょう!!

amazon経営工学系書籍の売れ筋ランキングで1位を獲得しました。

ものづくりドットコムの書評(2016/7/3)において高い評価を頂いています。

エネルギー比型SN比~技術クオリティーを見える化する新しい指標

日科技連出版社|2016年|単著

StatWorks/V5

品質工学編に「エネルギー比型SN比」が搭載


ブログ・SNS

個人ブログ「つるぞうの品質工学QEと、EQ的生活」

12万ページビュー以上を突破。日々最新情報を更新中。

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