層別とは｜データを分けて原因を見つけるQCの手法

2026年8月12日

＠SOHO編集部

この記事のポイント

✓集めたデータを人・機械・材料・方法などの切り口で分けて比べ
✓ばらつきや不良の原因の手がかりを見つけるQCの手法です
✓製造・事務・接客での例

層別とは、集めたデータを「誰が」「どの機械で」「どの材料で」「いつ」といった切り口で分けてから比べ、問題の原因の手がかりを見つける方法です。品質管理（QC）の基本の手法の1つで、QC七つ道具の中に数えられることもあります。全体の平均だけを眺めていても見えない違いが、データをグループに分けると急に見えてくる、というのが層別の考え方です。

この記事では、層別の意味と、なぜ分けるだけで原因に近づけるのかを説明したうえで、切り口の選び方として知られる5M1E、進め方の5つの手順、製造・事務・接客での例、グラフとの組み合わせ方、よくある失敗を順に整理します。層別で見つかった原因を確かめる作業を、担当と期限つきでチームで進める道具として、プロジェクト管理ツールのPinatecaにも後半で触れます。

層別の意味と考え方

層別（そうべつ）とは、データを共通の特徴を持つグループ（層）に分けることです。英語ではストラティフィケーション（stratification）と呼ばれます。地層が積み重なって層を作るように、データにも性質の違う層が重なっている、とイメージすると分かりやすくなります。

全体を見ても分からない違いが、分けると見える

たとえば、ある工場の製品の不良率が月平均で3%だったとします。全体の数字だけを見ても、どこを直せばよいかは分かりません。ところが、製造したラインごとに分けてみると、Aラインは1%、Bラインは1%、Cラインは7%だった、ということがあります。この場合、問題はCラインに集中していると分かり、調べる範囲を一気に絞れます。

これが層別の基本です。データを分けることで、ばらつきの大きいグループと小さいグループの違いが見え、「どこに原因がありそうか」という当たりが付けられます。

原因を特定する手法ではなく、当たりを付ける手法

注意したいのは、層別は原因を確定させる手法ではない、という点です。Cラインの不良が多いと分かっても、それがラインの機械のせいなのか、担当者の作業のせいなのか、Cラインにだけ流している材料のせいなのかは、まだ分かりません。層別は、原因の候補を絞り込むための最初の一歩です。絞り込んだ候補は、別の切り口でさらに分けたり、現場で確かめたりして詰めていきます。

「何かおかしい」と感じたとき、あるいは「もっと効率を上げたい」と願うとき、まずは手元のデータを様々な角度から切り分けてみてください。そこには、ただ数字を眺めているだけでは決して見えてこない、現場の真の姿が隠されているはずです。出典: monodukuri.com

QC七つ道具との関係

QC七つ道具とは、品質管理の現場で使われる基本の分析手法をまとめた呼び名です。パレート図、特性要因図、チェックシート、ヒストグラム、散布図、管理図、グラフ（または層別）が挙げられます。数え方は資料によって違い、層別を七つ道具の1つに数える場合と、グラフを数えて層別は外す場合があります。

ただ、どちらの数え方でも、層別がほかの道具と組み合わせて使われる基本の考え方であることに変わりはありません。ヒストグラムを層ごとに描く、散布図の点を層ごとに色分けする、パレート図を層ごとに作る、というように、層別はほかの道具の効き目を高める役割を持っています。品質管理の考え方を体系的に学びたいときは、日本科学技術連盟（日科技連）のような品質管理の団体が開いているセミナーや資料が参考になります。

層別が役に立つ場面

層別は製造業の手法として知られていますが、データがある仕事ならどこでも使えます。

品質のばらつきを減らしたいとき

製品の寸法、重さ、不良の件数などのばらつきを減らしたいとき、ばらつきがどの層から来ているかを調べるのに使います。製造業での使い方の中心はここです。

ミスやクレームの原因を探りたいとき

事務の入力ミス、配送の誤り、顧客からの苦情など、件数が数えられる問題なら、担当者別、時間帯別、曜日別、商品別のように分けて比べられます。ミスが特定の曜日の夕方に集中している、と分かれば、その時間帯の業務量や人の配置を見直す手がかりになります。

売上や成果の違いを読み解きたいとき

売上を店舗別、顧客の年代別、販売の経路別に分けて比べるのも層別です。全体の売上が横ばいでも、ネットの売上は伸びて店頭は落ちている、といった違いが見えることがあります。マーケティングの分析で「セグメントに分ける」と言われるものも、考え方としては層別とほぼ同じです。

医療や介護、農業の現場で

医療や介護の現場では、転倒やヒヤリとした出来事の記録を、時間帯別、場所別、職種別に分けて見ることで、対策の優先順位を決める材料にしています。農業でも、収量を畑の区画別、品種別、作業日の天気別に分けると、手間をかけるべき区画が見えてきます。

Webサイトや広告の改善でも

Webサイトの問い合わせの数を、訪問した人が使っている端末別、流入元別、閲覧した曜日別に分けると、スマートフォンから来た人だけ問い合わせの割合が低い、といった違いが見えることがあります。その場合は、スマートフォンで見たときの入力画面に原因がありそうだと当たりを付けられます。広告の成果も、広告の文面別、表示した時間帯別に分けて比べるのが基本です。業種が違っても、「全体の数字を分けて、違いのある層を探す」という手順は変わりません。

層別の切り口「5M1E」

層別で一番迷うのが、「何で分けるか」という切り口の選び方です。そのときの手がかりとして、製造の現場で使われてきたのが5M1Eという考え方です。品質に影響する要素を、英語の頭文字で6つに整理したものです。

切り口	英語	分け方の例
人	Man	担当者、経験年数、班、勤務の組
機械	Machine	設備、ライン、工具、使っているパソコン
材料	Material	仕入れ先、ロット、材料の種類
方法	Method	作業の手順、条件、使っている手順書の版
測定	Measurement	測った人、測定器、測り方
環境	Environment	時間帯、曜日、季節、気温、湿度

人で分けるときの注意

人の切り口で分けると、担当者ごとの違いがはっきり見えます。ただし、その結果を個人の責任追及に使うと、現場は正直にデータを出さなくなります。

作業者や担当者によって品質や作業結果に差が出ることは少なくありません。経験年数・技能レベル・注意力など、人に関わる要素を切り口に層別することで、「教育が必要な部分」や「作業標準の理解度の差」などを把握できます。出典: g-f-consulting.com

特定の担当者に問題が集中していたら、その人を責めるのではなく、「その人だけが担当している難しい作業があるのではないか」「手順書がその人に伝わっていないのではないか」と、仕組みの側を疑うのが基本です。

測定で分けることを忘れない

5M1Eの中で見落とされやすいのが測定です。不良が多いと思っていたら、実は特定の測定器のずれや、特定の人の測り方の癖でそう見えていただけ、ということがあります。測る側が原因になっていないかを最初に確かめておくと、無駄な調査を防げます。

事務やサービスの仕事に置き換える

5M1Eは製造業の言葉ですが、事務やサービスの仕事にも置き換えられます。機械は「使っているシステムやパソコン」、材料は「受け取る書類や依頼の内容」、方法は「処理の手順」、環境は「時間帯や繁忙期」と読み替えると、同じ枠組みで切り口を探せます。

層別の進め方5つの手順

ここからは、層別を実際に進める手順を5つに分けて説明します。

手順1：問題と調べる数字を決める

最初に、何を良くしたいのかを1つに絞ります。「製品Xの寸法のばらつき」「月末の請求書の入力ミス」のように、対象と数字をはっきりさせます。対象があいまいだと、集めるデータもあいまいになり、分けても何も見えません。

手順2：切り口を決めてからデータを集める

層別でもっとも大切なのは、データを集める前に切り口を決めておくことです。後から「担当者別に分けたい」と思っても、記録に担当者の欄がなければ分けられません。5M1Eを手がかりに、原因になりそうな切り口を3つから5つほど選び、記録の用紙や表にその欄を設けてから集め始めます。

記録の欄を作るときは、チェックシートを使うと便利です。チェックシートとは、あらかじめ項目を印刷した用紙に、出来事が起きるたびに印を付けていく記録の道具のことです。日付、担当者、機械、不良の種類などの欄を作っておけば、後で層別しやすいデータが自然にたまります。

手順3：層ごとに分けて数字を出す

集めたデータを、決めた切り口ごとに分けて、件数、平均、ばらつきなどの数字を出します。表計算ソフトのピボットテーブル（大量のデータを項目ごとに自動で集計する機能）を使うと、切り口を入れ替えながら手早く比べられます。

手順4：グラフにして比べる

数字の表だけでは違いが見えにくいので、グラフにします。件数の比較なら棒グラフ、ばらつきの形を見たいならヒストグラム、2つの数字の関係を見たいなら散布図が向いています。層ごとに色を変えたり、層ごとにグラフを並べたりすると、違いが一目で分かります。

手順5：違いが見えた層を深掘りする

違いが見えた層を見つけたら、その層の中をさらに別の切り口で分けます。Cラインの不良が多いと分かったら、次はCラインの中を担当者別、時間帯別、材料のロット別に分けてみます。こうして段階的に分けていくと、原因の候補がだんだん絞られていきます。候補が十分に絞れたら、現場で実際に確かめます。

層別の具体例

ここでは、3つの架空の例で層別の流れを確かめます。数字は説明のための例です。

製造の例：部品の寸法のばらつき

ある部品の寸法のばらつきが大きく、規格から外れる品が出ていました。全体のヒストグラムを描くと、山が2つある形になっていました。山が2つあるのは、性質の違う2つのグループが混ざっているサインです。

そこで、使っている2台の機械で分けてヒストグラムを描き直すと、機械1の山と機械2の山が少しずれていることが分かりました。機械2の設定を見直したところ、ばらつきが小さくなりました。この例では、層別によって「混ざっていた2つのグループ」を分けられたことが、改善の決め手になっています。

事務の例：請求書の入力ミス

ある会社の経理部門で、請求書の入力ミスが月に20件ほど出ていました。担当者別に分けても大きな違いはありませんでしたが、取引先別に分けると、ミスの半分以上が特定の3社の請求書で起きていました。3社の請求書を見比べると、いずれも金額の欄の並びが独特で、読み違えやすい書式でした。入力の手順書に3社の書式の見本を加えたところ、ミスは大きく減りました。

最初に試した切り口で違いが出なくても、すぐにあきらめないことが大切です。この例のように、2つ目、3つ目の切り口で違いが見えることはよくあります。

接客の例：問い合わせへの返信の遅れ

あるネットショップで、問い合わせへの返信が遅いという声が増えていました。問い合わせを受けた曜日別に分けると、月曜日に届いた問い合わせの返信が特に遅れていました。週末にたまった問い合わせを月曜日に1人で処理していたことが原因の候補として浮かび、月曜日の午前だけ担当を2人にしたところ、返信までの時間が短くなりました。

層別しやすい記録の作り方

層別がうまくいくかどうかは、ほとんど記録の作り方で決まります。分析の段階で工夫するより、記録の段階で工夫するほうが、ずっと手間が少なく済みます。

記録の表に入れておきたい項目

層別を前提にした記録の表には、少なくとも次の項目を入れておきます。

項目	記入の例	層別で使う切り口
日付と時刻	2026年10月5日 14時	曜日、時間帯、月
担当者	担当者の名前か番号	人、班、経験年数
設備や道具	機械1、パソコンB	機械
材料や依頼元	ロット番号、取引先名	材料
作業の手順	手順書の版、作業の種類	方法
結果	寸法、不良の有無、処理時間	比べる数字
気づいたこと	自由記入	新しい切り口の手がかり

最後の「気づいたこと」の欄は、自由に書ける欄です。決めた切り口では説明できない違いが出たとき、この欄の記入が新しい切り口を思いつくきっかけになります。

入力の負担を軽くする工夫

項目を増やしすぎると、記録する人の負担が大きくなり、空欄や適当な記入が増えます。選択肢で選べる項目はあらかじめ選択肢にしておく、日付や担当者は自動で入るようにする、といった工夫で、1件の記録にかかる時間を短くします。紙のチェックシートなら、よく使う選択肢を印刷しておき、印を付けるだけで済むようにします。

表記をそろえる

担当者の名前が「山田」「山田さん」「やまだ」と表記ゆれしていると、表計算ソフトでは別の人として集計されてしまいます。選択肢から選ぶ形にするか、番号で記録するなど、表記をそろえる仕組みを最初に作っておくと、後の集計で困りません。

表計算ソフトで層別する手順

ここでは、表計算ソフトのピボットテーブルを使って層別する流れを、一般的な操作で説明します。細かな画面は使うソフトと版によって違います。

ピボットテーブルを作る

記録の表全体を選び、ピボットテーブルを挿入する
行の欄に、分けたい切り口（たとえば担当者）を入れる
値の欄に、比べたい数字（たとえば不良の件数）を入れ、集計の方法を合計や平均に設定する
列の欄に、2つ目の切り口（たとえば曜日）を入れると、2つの切り口の組み合わせで比べられる

切り口を入れ替えて見比べる

ピボットテーブルの良いところは、行の欄の切り口を入れ替えるだけで、すぐに別の層別ができることです。担当者別で違いが見えなければ、機械別、材料別と次々に入れ替えて見比べます。違いが見えた切り口があれば、そこからグラフを作ります。

件数と割合の両方を見る

層別では、件数だけでなく割合も確かめます。担当者Aの不良が20件、担当者Bの不良が10件でも、担当者Aが4倍の量を処理していれば、割合で見るとAのほうが不良は少ないことになります。件数だけで比べると、仕事量の多い人や設備が悪く見えてしまうため、処理した量で割った割合を並べて比べるのが基本です。

層を混ぜると結論が逆になることがある

層別の大切さを示す例として、層を混ぜて集計すると結論が逆になってしまう現象があります。統計の世界ではシンプソンのパラドックスと呼ばれています。

架空の例で考える

2つの班の合格率を比べるとします。どちらの班も、易しい製品と難しい製品の2種類を作っています。

班	易しい製品の合格率	難しい製品の合格率	全体の合格率
1班	95%（易しい製品を多く担当）	70%（少し担当）	90%
2班	97%（易しい製品を少し担当）	75%（難しい製品を多く担当）	80%

製品の種類ごとに見ると、どちらの製品でも2班のほうが合格率は高くなっています。ところが全体の合格率では、1班のほうが高く見えます。2班が難しい製品を多く担当しているため、全体の数字が下がって見えているのです。

何が分かるか

この例から分かるのは、全体の数字だけで「1班のほうが上手だ」と判断すると、事実と逆の結論になりうるということです。層別せずに比べると、仕事の中身の違いが結果を左右してしまいます。人や設備を比べるときは、条件の違う層を分けてから比べる、という習慣を持つことが、判断を誤らないための基本です。

層別の結果を報告するときの書き方

層別で違いが見えたら、関係者に報告して次の行動につなげます。報告の書き方で、結果が生かされるかどうかが変わります。

結論を最初に書く

報告の最初の1文で、「不良の6割がCラインの夜の時間帯に集中しています」のように、何が分かったかを言い切ります。そのうえで、根拠になるグラフを1枚か2枚添えます。グラフは、違いの見えた層が一目で分かるよう、色や並び順を工夫します。

分かったことと分からないことを分ける

層別で分かったのは「どこに問題が多いか」までで、「なぜ多いか」はまだ仮説です。報告では、確かめた事実と、これから確かめる仮説をはっきり分けて書きます。分けて書かないと、仮説が事実として独り歩きし、間違った対策に時間を使うことになります。

次に確かめることと担当を書く

最後に、次に確かめる作業と、その担当と期限を書きます。ここまで書いた報告は、読んだ人がすぐに動ける報告になります。

層別とほかの手法の組み合わせ

層別は単独で使うよりも、ほかの手法と組み合わせたときに力を発揮します。

パレート図と組み合わせる

パレート図とは、問題の項目を件数の多い順に並べた棒グラフに、累積の割合を示す折れ線を重ねた図です。どの項目に手を付けると効果が大きいかが分かります。層別と組み合わせて、ラインごと、担当者ごとにパレート図を作ると、層によって多い不良の種類が違うことが見えてきます。

特性要因図と組み合わせる

特性要因図とは、問題という結果に対して考えられる原因を、魚の骨のような形に整理する図です。5M1Eを大骨にして原因を書き出すことが多く、層別の切り口を考えるときの下書きとしても使えます。特性要因図で挙がった原因の候補を、層別のデータで確かめる、という順番で使うと、思い込みではなく数字で原因を絞れます。

散布図と組み合わせる

散布図とは、2つの数字の関係を点で示す図です。たとえば気温と不良率の関係を見るとき、全体では関係がないように見えても、機械ごとに点の色を分けると、ある機械だけ気温が上がると不良が増える、という関係が見えることがあります。層を混ぜたまま描くと関係が打ち消し合って見えなくなる、という落とし穴を防ぐのも層別の役割です。

グラフの形から「分けるべきサイン」を読む

層別は、思いついた切り口で順に分けていくだけでなく、グラフの形から「このデータは分けたほうがよい」と気づくこともできます。

ヒストグラムの山が2つある

ヒストグラムとは、数字を区間ごとに区切り、それぞれの区間に入るデータの数を棒の高さで示したグラフです。普通は真ん中が高い1つの山の形になります。山が2つある形（ふた山型）は、性質の違う2つのグループが混ざっているサインです。機械、材料のロット、作業者の組など、2つに分かれそうな切り口で分けてみます。

山の片側だけが切れている

山の片側が急に切れている形（絶壁型）は、規格から外れた品を検査ではじいた後のデータだけを集めている可能性があります。この場合は、はじく前のデータも含めて集め直し、どの層から外れ品が出ているかを確かめます。

離れた場所に小さな山がある

本体の山から離れたところに小さな山がある形（離れ小島型）は、一部に異常なデータが混ざっているサインです。特定の日や特定の測定器のデータだけが離れていることが多いため、日付別、測定器別に分けてみます。

管理図で時間の流れを見る

管理図とは、時間の流れに沿ってデータを点で並べ、平均と上下の限界の線を引いたグラフです。点が限界の線を超えたり、同じ側に長く続いたりしたときに、何かが変わったと判断します。管理図で変化が見えた時期の前後を、担当や材料で層別すると、変化のきっかけが見つかることがあります。

層別を現場の習慣にする

層別は、一度やって終わりではなく、日々の仕事の中で習慣にしてこそ効果が続きます。

朝礼や週の会議で層別のグラフを見る

週に1回、層ごとのグラフを全員で見る時間を5分ほど設けると、数字の変化に早く気づけます。グラフは毎回同じ形式で作り、前の週との違いが見えるようにします。担当者が替わっても同じグラフが作れるよう、作り方を手順書にしておきます。

現場の人に切り口を出してもらう

切り口は、分析する人だけで決めるより、実際に作業している人に聞いたほうが的を射ていることが多いものです。「雨の日はやりにくい」「新しい材料に替わってから手間が増えた」といった現場の感覚は、そのまま層別の切り口になります。現場の声を切り口に変えて確かめる、という流れができると、改善の提案が自然に出てくるようになります。

層別でよくある失敗

層別は単純な手法ですが、やり方を誤ると時間をかけた割に何も見えません。よくある失敗を4つ挙げます。

失敗1：後から分けようとして欄がない

もっとも多いのが、データを集め終わってから層別を思い立ち、必要な欄が記録にない、という失敗です。前の手順でも触れたとおり、切り口はデータを集める前に決めておきます。

失敗2：層を細かく分けすぎる

切り口を組み合わせて細かく分けすぎると、1つの層に入るデータが数件になり、違いが偶然なのか本物なのか判断できなくなります。1つの層に少なくとも20件から30件ほどのデータが入るくらいを目安に分け方を決めると、判断を誤りにくくなります。

失敗3：1つの切り口で終わる

最初の切り口で違いが見えなかったときに、「層別しても分からなかった」と終わってしまう失敗です。違いが出ないこと自体も、「その切り口は原因ではなさそうだ」という情報です。候補から外して、次の切り口を試します。

失敗4：違いが見えたら原因と決めつける

層ごとの違いが見えた時点で、それを原因と決めつけてしまう失敗です。層別で分かるのは「この層に問題が多い」ということまでで、なぜ多いのかは現場で確かめる必要があります。違いが見えた層は、確かめるべき仮説として扱います。たとえば夜の時間帯に不良が多いと分かっても、原因は照明の明るさかもしれませんし、夜にだけ担当する人の経験の浅さかもしれませんし、夜にだけ流す製品の種類かもしれません。候補を並べ、1つずつ確かめてから対策を決めます。

原因を確かめる作業をチームで進める方法

層別で原因の候補が絞れたら、次は現場で確かめる作業です。「Cラインの機械の設定を確かめる」「3社の請求書の書式を集める」「月曜日の業務量を記録する」のように、確かめる作業はいくつにも分かれ、それぞれ担当が違うことがほとんどです。

少人数なら紙やスプレッドシートで十分

担当が2人か3人で、確かめる作業も数件なら、ホワイトボードや表計算ソフトに作業の一覧を作り、担当と期限を書いておくだけで回せます。層別のデータの集計そのものも、表計算ソフトのピボットテーブルとグラフで十分です。

このとき大切なのは、「原因ではなかった」と分かった候補も消さずに残しておくことです。確かめて外れた候補の記録があれば、同じ問題がまた起きたときに、同じ調査を繰り返さずに済みます。確かめた日、確かめた人、確かめ方、結果の4つを1行で残しておくだけでも、次の調査の時間を大きく短くできます。

担当と期限と結果を共有したい場面

確かめる作業が10件を超え、部署をまたいで進めるようになると、「誰が何を確かめているのか」「どこまで進んだのか」「確かめた結果どうだったのか」が分からなくなりがちです。こうした場面では、プロジェクト管理ツールで作業を共有する方法があります。

候補の1つがPinatecaです。公式サイトによると、カンバン、ガントチャート、カレンダー、リストなど8種類のボードとチャットが無料プランから使え、カードにコメントを付けたり、画像やファイルを添付したり、カスタムフィールドで項目を追加したりできます。たとえば、カンバンのボードに「確かめる」「確かめ中」「原因だった」「原因ではなかった」の4つの列を作り、確かめる作業をカードにして担当と期限を付ければ、進み具合を1画面で見渡せます。カードの項目に「5M1Eのどれに当たるか」を追加しておけば、切り口ごとに絞り込んで見直せますし、層別のグラフの画像をカードに添付しておけば、なぜその作業をするのかを後から確かめられます。

公式の料金ページによると、5人までのチームなら期限なしで無料で、ボードは10個まで、クレジットカードの登録は要りません。6人目、または11個目のボードからはスタンダードプランで、料金は1人あたり月額500円（税抜、年払いなら1人あたり月額400円）です。Pinatecaは、@SOHOを運営する株式会社ライフスケープが開発・提供しています。

なお、Pinatecaはデータを集計したり、層別のグラフを描いたりする道具ではありません。集計とグラフは表計算ソフトで行い、そこから出てきた確かめる作業を分担して進めるところで使う、という分担です。

データを分けて読む力と仕事の広がり

最後に、在宅ワークと業務委託の仲介を20年以上続けてきた運営者の立場から、層別のような分析の考え方が仕事にどう生きるかを整理します。

分析の結果を「次の行動」まで書ける人は頼まれ続ける

運営者として見てきた限りでは、データ分析やレポート作成の仕事で長く頼まれ続ける人には、共通する傾向があります。それは、集計の結果を並べるだけでなく、「この層に問題が集中しているので、次にこれを確かめるべきです」と、次の行動まで書いて渡していることです。層別は、その「次の行動」を導くための、もっとも手軽で説得力のある方法の1つです。

業務の分析や改善の提案は、在宅でも受けられる仕事の1つです。AIを業務に取り入れる提案や、データを使った業務改善の支援の仕事は、AIコンサル・業務活用支援のお仕事で紹介しています。分析の結果を読み解く力は、AIの出力をそのまま使わずに確かめるときにも欠かせません。