JSQC(日本品質管理学会)主催の講演会(98/10/12, 甦れ品質の日本 - 外部有識者に見るTQM - )に行ってきました。最初の講演は 日経新聞社の 徳田　潔　 さんの話で、アメリカ企業の取材活動からＧＥの ６シグマ運動などを例に して、品質の定義を「知的パワーを生み出す源」とし、 顧客情報からＣＴＱ(Critical to Quality)を見出すこと が先ず大切であり、それをＲ＆Ｄ部門に提示してテーマ化し、製造部門も含めたプロ ジェクト中心型の組織運営で商品化するシステムが有効ではないかとの提案であった。 ＧＥの研究所でもDFSS (Design for Six Sigma)が重視され 、意欲的に６シグマ運動が展開されているとのことであった。日本でもこれからの品質 活動は営業、開発部門も含めた経営全般に対する旗振り の仕事に発展させて行けば効果が上がると思うと述べて締めくくった。

二つ目は東大経済学部の教授である 梅沢　豊　さんの 「経営学者の 立場からみるＴＱＭ：一応援者からの提言」で、最近ＴＱＭ委員会から出版され た 『ＴＱＭ−２１世紀の総合「質」経営』 の本に対するコメントの形で話された。学者ら しく次元の高い切り口で、用語の解釈などにも客観的な指摘などがあり、ややもすると お手盛りになりがちな品質管理学会の曖昧さに数多くの鋭い建設的な提言がなされた。 一例をあげると「質の良い経営」 とは何を指すのか？ 　世の中ではまだコンセンサスがない！　「一時期、日本企業が優勢でアメリカの企業 を幾つもつぶし、勝った、勝ったと舞い上がっていた頃、アメリカでは失業者が続出し、 これでは戦争と同じではないかとアメリカ国民からひんしゅくを買っていたことを思い出 して欲しい。 あの頃の日本企業の経営は質が良かったと言えるのか？ 」との引例には反省させられた。

次の表はベスト１０の記録ですが、データ解析には５０位までの記録を使用しました。
元のファイルは Excel97 ですが、すべてを HTML化して表示するのはメモリーも不経済 ですし、あとで表をプリントして活用する場合、便利なので PDFファイルにしました。
( Acrobat Reader をまだインストールされてない方はダウンロードしてインストールして 下さい。)
PDFファイルは jpga91a.pdf です。(クリックして下さい。)

Rank	Player	Money	Stroke	Putting	Par-on	Par-save	Birdie/R	Money/G	Eagle	Birdie	Game	Round
1	尾崎直道	119.507	70.94	29.43	69.44	84.75	3.73	4.121	9	380	29	102
2	R.Mackey	113.137	70.56	29.48	71.89	86.97	3.73	5.143	0	313	22	84
3	中島常幸	111.639	70.67	29.40	70.06	87.16	3.42	3.721	9	352	30	103
4	尾崎将司	99.060	70.50	28.53	65.06	85.67	3.91	4.717	9	297	21	76
5	青木　功	74.237	71.19	29.81	70.20	85.80	3.34	2.855	4	331	26	99
6	牧野　裕	66.358	71.40	29.50	66.99	85.19	3.03	1.952	4	364	34	120
7	金子柱憲	66.191	71.44	29.52	66.94	84.24	3.38	1.839	11	412	36	122
8	羽川　豊	62.590	71.95	29.91	67.45	82.84	3.18	1.841	4	359	34	113
9	鈴木弘一	61.745	71.65	29.73	66.06	82.39	3.40	1.930	8	340	32	100
10	藤木三郎	61.638	72.17	30.23	67.81	82.09	3.12	1.712	2	377	36	121

これなら SQCに馴染がなくてもゴルフの好きな方なら後を読んでくれるでしょう。一般に 平均ストローク数の少ない方が獲得賞金も多いのは誰でも分かりますが、それだけでは すべてを説明できないようです。
なお、解析に際しては１試合あたりの獲得賞金額(Money/G)との関係を調べることにしま した。

１．相関係数行列を Excelで計算する。（ツール --> 分析ツール --> 相関）
２．相関係数の絶対値が１に近い変数の組み合わせを探す。
３．それらの散布図を Excelで描く。（グラフウィザード --> 散布図）

以上の処理結果を表示すると次のようになります。（なお、PDFファイルは jpga91b.pdf です。)

	Stroke	Putting	Par-on	Par-save	Birdie/R	Money/G
Stroke	1.000
Putting	0.439	1.000
Par-on	-0.689	0.307	1.000
Par-save	-0.897	-0.484	0.582	1.000
Birdie/R	-0.830	-0.308	0.634	0.535	1.000
Money/G	-0.844	-0.340	0.622	0.708	0.815	1.000

ここまではただ単に散布図を並べただけで、事実の把握を視覚的に行っただけです。 このあたりまではその気になれば多分誰でもできるでしょう。今回の解析の目的は 「どうプレイすれば上位入賞できるのだろうか？」であり、どうやらバーディ数が 鍵を握っているような予感がしませんか？
この続きは次回に行いますが、重回帰分析手法の価値が証明されるかもしれません。