DMAIC とは
DMAIC はデータに基づく問題解決手法です。製品や設計、ビジネス プロセスを段階的に改善し、最適化するのに効果を発揮します。この手法は、モトローラのエンジニアだったビル・スミス氏が 1980 年代にシックス シグマ手法の一部として開発したものです。シックス シグマ手法自体は、データと統計手法を用いて製造プロセスの継続的な改善を促進することを目的としています。
DMAIC プロセスを構成するフェーズ
DMAIC は、定義（Define）、測定（Measure）、分析（Analyze）、改善（Improve）、定着（Control）という相互に結ばれた 5 つのフェーズで構成されています。各フェーズは、効果が累積されていくように設計されています。つまり、1 つ前のフェーズで生成された情報とデータに基づき、各フェーズを複数回にわたって反復するのです。
- 定義：このフェーズでは、問題は何か、解決のためには何が必要かを定義します。問題、最終的な目標、そして目標達成のために必要な作業の範囲を明確にするのがこのフェーズの役割です。このフェーズを実施すると、プロセスの全体像と、品質確保に重要な影響を与える特性（「CTQ」）を把握できます。一般に、入力と出力は SIPOC 図を使って大まかに規定します。SIPOC とは、供給者（Supplier）、入力（Input）、プロセス（Process）、出力（Output）、顧客（Customer）の頭字語です。通常、この情報はプロジェクトの宣言書に記載され、これが DMAIC プロセスの輪郭を形作ります。
- 測定：プロセスの問題点を把握したら、次は、これから行う変更の影響をどのように観察するかを決める必要があります。データ主体のアプローチである DMAIC のプロセスを成功に導くためには、当然のことながら質の高いデータが欠かせません。そこでこの測定フェーズでは、現在のプロセスのパフォーマンスを把握し、分析対象とするデータを決定することを目指します。その後、データ収集計画に基づいて、変更を加えながらパフォーマンスを観察し、プロジェクト終了時点でのパフォーマンスと比較します。
- 分析：ここまでの作業で、現在のプロセスに対して意思決定を下すために使用できるベースライン データを入手できたことになります。ご想像のとおり、分析フェーズはこのデータを検討するためのフェーズです。ここでは、プロセスのどこで問題が発生し始めるのかを確認するため、データに基づいて現在のプロセスのマップを作成します。シックス シグマ プロジェクトによっては、この作業に非常に複雑なツールを使用することもありますが、根本原因分析に広く使用されている特性要因図やパレート図でもまったく問題ありません。根本原因がいくつか見つかったらチームでの作業を開始し、DMAIC プロセスの焦点をどこに置くかをメンバーに投票してもらいましょう。
- 改善：いよいよ、プロセスに対する改善策の適用を開始します。この改善フェーズでは、チーム メンバーと協力しながら、DMAIC プロセスの中で実装して測定できる効果的な問題解決策を見いだします。ここでは、チームでブレインストーミングや効果的な会議を実施することが重要です。解決策が見つかったら、実装の前にテストを実施し、ミスの予防策を取り入れます。この作業では、計画（Plan）、実行（Do）、評価（Check）、改善（Act）を繰り返す PDCA サイクルを用いるのが一般的ですが、故障モード影響解析（FMEA）を組み合わせると潜在的な問題を予測できます。ここで明らかになった情報を詳細な実装計画に盛り込み、この計画に沿って解決策をプロセスに適用します。
- 定着：最後のフェーズでは、解決策の効果を確認し、将来にわたってその効果を維持するための取り組みを行います。ここでは、プロセスに対して適用した変更の影響を継続的に評価するための観察および管理計画を策定する必要があります。あわせて、パフォーマンスが再び低下し始めた場合や新たな問題が浮上した場合に備えた対応計画も必要です。改善をどのように実施し、どのような解決策を適用したかを後から確認できるようにしておくと、いざというときに大変役立ちます。したがって、改善プロセスを適切に文書化し、バージョン管理を実施することが欠かせません。
DMAIC についてすでにご存じの方は聞いたことがあるかもしれませんが、この手法では最初に「認識（Recognize）」というフェーズが置かれることもあります。このフェーズでは、改善に取り組むべき適切なプロジェクトや問題を最初に選別します。すべてのプロジェクトで、DMAIC のような厳格なアプローチが必要になるわけではないからです。
DMAIC のメリットとは
産業界でシックス シグマと DMAIC が広く受け入れられた理由は、リーン生産方式をさらに促進できる点にありました。産業界が目的としていたのは、無駄、欠陥、過剰生産を最小限に抑えることです。そもそもシックス シグマという名称は、そこで使用されている統計モデルの名前に由来しています。統計学では、標準偏差のことを「シグマ（σ）」とも呼びます。あるとき製造業者は、平均的な品質と合格品質水準の限界の標準偏差が大きいほど、その限界を下回りにくくなることに気付きました。そこでシックス シグマ（6 標準偏差）が、欠陥を減らしプロセスを改善する、生産上の限界を定義する絶対的な基準となったのです。
実際の統計用語では、シックス シグマの品質とは、プロセスにおける 100 万回の機会に対する欠陥が 3.4 個であることを意味します。製薬や航空機製造など、欠陥の影響が特に大きい一部の業種では、さらに厳しいシグマ レベルを採用している場合もあります。
1990 年代から 2000 年代の製造業では、統計学的アプローチによるプロセス改善と「カイゼン」などの手法が、製造工程の改善促進に不可欠な存在となっていました。では今日、製造業以外の業種で DMAIC を適用するにはどうすればよいのでしょうか。
DMAIC の最大の強みは、それが極めて厳格な問題解決手法であるという点です。新しいプロセスによる実験やワークフローの変更は、業種を問わず、「何が変わったのか」という点について明確な答えが得られないまま終わってしまうことが珍しくありません。しかし、目標を明確に定義し、プロセスに対する変更が効果的だったかどうかを客観的に評価するステップが用意されているデータ主体の DMAIC では、進捗状況が測定可能であり、正確に評価することができます。問題の根本原因を特定する場合でも、実験の影響を正確に把握する場合でも、DMAIC では、そのためのデータを得ることができるのです。
DMAIC は、物事に変更を加えるための、標準化された構造化フレームワークを提供します。明確な 5 つのフェーズに分かれており、プロセスのどの段階にいるのかを迷うことがありません。すべての決断と進捗を文書化して記録できるので、1 つのフェーズから次のフェーズへとスムーズに移行できます。またプロセスの全体像を明確に把握できるため、チーム メンバーが現在の目標や取り組みの方向性を見失わずに済みます。
DMAIC の最大のメリットは、プロセスの反復が容易であり、継続的に実施できる点です。定着フェーズの存在により、プロセス オーナーは、最適化の影響を継続的に観察することを義務付けられます。またデータ観察計画が盛り込まれているため、新しいデータは自動的に新しい測定フェーズのベースラインとなります。初期段階の改善がパフォーマンスの維持につながらなかった場合に備えて、対応計画を新たな DMAIC プロセスに組み込むこともできます。このため DMAIC では、問題の発生やパフォーマンスに対する影響を継続的に把握でき、発生した問題にすぐさま対処することが可能です。
DMAIC フレームワークでは、構造化されたアプローチに従うことで、ビジネス プロセスを反復的、段階的に最適化できます。業種やチームまたは組織の規模に関係なく、パフォーマンスの継続的な改善に利用できる、実証済みの手法です。
DMAIC はどのような状況で使用すべきか
すでに述べたように、DMAIC に手を加える場合は、その問題が DMAIC に適しているかどうかを判断する認識フェーズを追加するのが一般的です。このフェーズを追加する理由は、DMAIC というプロセスを実践するには、理解のための時間に加え、多大な調整作業と労力が必要になるからです。DMAIC を特定のチーム、業種、組織文化で効果的に実施する方法を理解するためには、実際に実装、実践してみなければなりません。また、リソースをどこに振り分けるか、つまり DMAIC の恩恵が最も大きくなるのはどのプロセスやチームかを判断する必要もあります。
このため、DMAIC はどのような問題にも適しているとは言えません。プロセスの問題点を特定できていて、説得力のあるデータに基づくシンプルな解決策がすでにあるのなら、DMAIC のプロセス全体を実施する必要は必ずしもないのです。
ただし、プロセスの問題が複雑なときやリスクが高いとき（パフォーマンスの低下を許容できない場合など）、DMAIC は望ましいアプローチだと言えます。リソース コストが割高になったとしても、重要なステップを確実に順序どおり実施できるので、結果的に成功確率が高くなります。
DMAIC でプロセスを改善
初めて DMAIC プロジェクトに取り組む場合、特に解決すべき大きな問題を抱えている場合は、大変な思いをするかもしれません。DMAIC に関して必ず理解しておく必要があるのは、これは組織や企業が手軽に実践できるベスト プラクティス的なアプローチではないということです。そうではなく、反復的、段階的な改善を通じてチームや組織にとってのベスト プラクティスを見つけるための、発見のプロセスなのです。組織が直面しているあらゆる問題に DMAIC が必要なわけではありませんが、DMAIC を実践すれば、組織のプロセスの根本的な変革と改善を促進し、最終的には大きな成果を得られる可能性があります。