製品開発に活かすための代表的なデータ分析手法例

「トレンドや基準を導き出し、次の製品・サービス開発に活かす」ために有効な代表的な分析手法と、その概要・活用例をまとめた一覧です。目的に応じた適切な分析アプローチを選定することで、試験データや顧客データをより効果的に活用することが可能になります。

時系列分析（トレンドの抽出）

概要

データが時系列（時間軸に沿って取得されたデータ）で並んでいる場合、その変化の傾向・周期性・季節性・異常値などを分析し、将来の動向を予測します。

活用例

クレーム発生件数の増減を月単位で分析し、「夏季に集中する傾向がある」とわかれば、耐熱性に関する仕様を見直す判断材料になります。また、センサーの故障発生履歴から傾向を抽出すれば、メンテナンススケジュールの最適化にもつながります。

クラスタリング（パターンやセグメントの発見）

概要

似たような特性を持つデータ同士をグループ化（クラスタ化）し、特徴のあるグループを特定します。

活用例

同じ製品を使用している顧客でも、「高頻度・短時間使用」と「低頻度・長時間使用」といった使い方に分かれることがあります。これらをクラスタリングで分類することで、異なる使用シーンに最適化した製品ラインナップの検討が可能になります。

回帰分析・決定木分析（要因の特定）

概要

回帰分析は「目的変数（例：製品寿命）」と「説明変数（例：使用温度・湿度・材料）」との関係性を数式で表現します。一方、決定木分析は「どの条件が結果を大きく左右するか」を分岐構造で視覚的に把握できます。どちらも因果関係や影響度の把握に適しています。

活用例

製品寿命に影響を与える因子を分析したところ、「高温環境での使用時間」が大きく寄与していると判明すれば、対策部品の追加や仕様強化の検討が可能です。決定木で「どの条件が不良発生に直結しているか」を視覚化すれば、現場での改善策も立てやすくなります。

異常検知（品質のばらつき・不具合の兆候把握）

概要

正常データのパターンを基準として、そこから大きく外れるデータを「異常」として検出する技術です。

活用例

ある製造工程で毎秒取得される電流データを分析し、特定のパターンから逸脱したデータを検知したことで、早期の設備劣化を予測して保全対応が可能になります。異常が起きた際の条件を逆算して再現条件を把握できれば、品質の安定にもつながります。

主成分分析／因子分析（多変量要因の整理）

概要

多数の変数がある場合に、それらの相関構造を基に、少数の「主成分」または「因子」に集約することで、データの全体像や主要な変動要因を可視化する手法です。

活用例

10種類以上の性能評価項目がある製品について、「信頼性」「操作性」「耐久性」などの総合評価軸にまとめることで、製品比較や製品企画に活用しやすくなります。また、因子スコアを使えば、どの評価指標が製品全体の印象に最も影響を与えているかを特定できます。

 

 

製造業などでの活用事例

ここでは、製造業をはじめとする現場で、試験データや市場データを分析することで、製品の改良や新規開発につなげた代表的な活用例をご紹介します。分析の目的と手法、そこから得られた成果を整理することで、実務への応用イメージをつかんでいただけます。

試験データから性能基準を導出

不具合品のパターン分析で設計改善

トレンド分析で市場ニーズを先取り

量産前の変動要因分析