信号を消して三分法にする
TTM 理論編 ver0p6。総合SN比が、品質工学と TRIZ を載せた同じ枠をきれいにする。
考え方は当たっている。信号因子は中間生成物であり、ロジックから消す。因子は調整・制御・誤差の三つに分ける。誤差は市場ではなく技術で、重要なものを二つ置く。測度は η（dB）ではなく金額 F のままにする。
単位は USD・10 年・実質 3%。0 点は「何もしない」ではなく、いま選ばれる方案。事例は別記事『TTM 事例研究編 ver0p6』。
判定
- 当たっている。
- 信号を中間生成物にして三分法に分けたのが核心だ。
- TTM が採用する動特性は総合SN比（単一次元）。伝統的動特性から誤差を二つ残す。
- 測度は SN 比に戻さない。効率は Mopt／M0。健全性は誤差条件の F で見る。
四つの問い
| 問い | 答え |
|---|---|
| 動特性はどの型か | 総合SN比（単一次元）。誤差は伝統型から2つ残す |
| 調整・制御・誤差は何か | 予測Mを作る群／方案の組合せ／使用環境の2条件 |
| 信号因子はどこへ行くか | 中間生成物。ロジックの欄から消す |
| 誤差に市場を置いてよいか | よくない。単価・法規・気候に分解する |
1. 核
枠は品質工学のアプローチ図のまま。中身は三分法。調整因子が予測値 M を作り、制御因子が方案を変え、誤差因子が実際値 X をずらす。M はユーザー利益。騒音は M に足さない。
F＝金額(ΔX) − Δ初期費 − Δ逆 ＋ Δ魅力。0 点は現状案。
TTM は TRIZ の発明の体系と、タグチメソッドの枠と、金額測度を同じ図の上で同時に動かす。工程は直列にしない。直交表と SN 比は、因子と数値が揃った時点で診断道具としていらない。
総合SN比は、ディープラーニングと転写性の動特性を融合した見方である。複雑なプロセスの予測値を M に置き、実際値を X に置く。β はほぼ 1 になるので、効率は傾きには出ない。効率は予測値そのものの比 Mopt／M0 に移る。これが、信号因子を扱いづらくしていた原因を消す。
1.1 三つの頭文字
| 頭文字 | 出典 | TTM に来るもの |
|---|---|---|
| T | TRIZ | 矛盾・原理・物理量を制御因子の中身にする |
| T | TAGUCHI | 誤差の置き方と素直な動き。直交表と SN 比は不採用 |
| M | METRICS | ユーザー利益を金額 F で見る。狩野の三層 |
2. 動特性の4類型
動特性は歴史的に四つに類型できる。砂時計のような伝統型、射出成型のような転写型、予測値を M にする総合SN比（単一）、複数のユーザー利益を同時に見る総合SN比（多次元）である。
図1 4類型。TTM は総合SN比（単一次元）を骨格にする。
| 型 | 横軸 M | 縦軸 X | 誤差 |
|---|---|---|---|
| 1 伝統 | チューニングするスペック | 必要なメトリックス | 使用環境。必要 |
| 2 転写 | 金型寸法 | 製品寸法 | 不要（製造プロセス） |
| 3 総合・単一 | 予測値（中間生成物） | 実際値 | 可能。現場系は2つ |
| 4 総合・多次元 | 予測値の組 | 実際値の組 | 可能。M は利益のみ |
2.1 今回どれが適当か
適当なのはその3、総合SN比（単一次元）である。風力は現場で使われるシステムなので、その2（転写）は使わない。射出成型ではユーザー環境の誤差は要らない。現場系では要る。ただし全部は置かない。重要なものを二つにする。
その4（多次元）は、複数のユーザー利益を同じ M に載せたいときに残す。TTM はすでに金額 F へ畳むので、通常はその3で足りる。騒音を第二の M にしてはいけない。エネルギー保存則に反する。
その1は親である。0点比例の絵と、使用環境の誤差という感覚は残す。残す誤差は技術に戻す。温度・湿度・風向の変化、異常気象である。国名や市場名は誤差にしない。
3. 信号は消える
信号因子は非常に扱いづらい概念だった。機能を動かしたい入力、という説明は正しいが、最適化の欄に置くと、予測値と操作つまみが混ざる。総合SN比では、信号は中間生成物でしかない。調整因子が予測値 M を作る。M はロジックから消える。
図2 調整因子 → 予測 M → 実際 X → 金額 F。M に止まらない。
効率は、転写式では β≈1 なので線の傾きに出ない。標準状態の M と最適状態の M の比で出る。風力なら、現状案の予測発電に対する方案の予測発電である。健全性は、誤差の下で実際値 X が予測 M からどれだけずれないかである。ずれは η（dB）にせず、誤差条件ごとの F で見る。
図3 効率は Mopt／M0。健全性は F。dB にはしない。
4. 因子の三分法
因子は三つに分解する。一般的な理解として、これが合理的である。
図4 調整・制御・誤差。信号の欄は作らない。
| 群 | 定義 | 風力での中身 |
|---|---|---|
| 調整因子 | 予測値 M を作るために必要な因子の群 | 平均風速、空気密度、運転時間 |
| 制御因子 | プロセスを最適化するために組合せを考える群 | 方式、基数、PV、静音、鳥、立地 |
| 誤差因子 | ユーザーの都合で発生するかもしれない群 | N1 風向・乱流、N2 台風・突風 |
調整因子は組合せ最適化をしない。風速を「水準1／水準2」にして方案を選ぶ対象にはしない。制御因子が関数 f を変え、同じ調整の値から別の予測 M が出る。誤差因子は、ユーザー側で起きうる条件である。全部は考慮しない。重要なものを二つ程度にする。計算が膨らむからである。
4.1 用語
| 用語 | 定義 |
|---|---|
| 方案 | 最適化の対象になる一つのシステム案。構想と水準を分けない |
| 現状案／0点 | いま選ばれる方案。F＝0 の原点 |
| 予測値 M | 調整因子と制御因子から作るユーザー利益。旧・信号因子 |
| 実際値 X | 誤差の下での実現値。測度の入力 |
| 効率 | Mopt／M0。dB にしない |
| 機能 F | 現状案を0とした金額 |
| 適用文脈 | 単価・法規上限。誤差ではない |
| 棄却条件 | 法規・安全・耐風破壊。平均に入れない |
| 単独適用 | 誤差を一つに固定し、棄却されない方案で F 最大 |
| ロバスト適用 | 二つの誤差で棄却されず、平均 F 最大 |
5. 誤差は技術に戻す
市場や国を誤差に置くのは抽象化が過ぎる。香港や欧州という入力は、単価と法規と気候を一つの黒い丸に混ぜる。混ぜた瞬間に、ロバストが「一番厳しい条例を通る案」に化け、F が負の案が勝つ。
図5 市場は単価・棄却・気候に分解する。誤差に残るのは気候の実体だけ。
動特性に取り入れる誤差は、技術的に解釈する。温度、湿度、風向の変化。異常気象や自然災害。温度と湿度は多くの方案に同じ係数で乗る。方案を分けるのは、風向・乱流と異常気象である。だから二つで足りる。
| 誤差 | 技術的な中身 | 方案を分ける理由 |
|---|---|---|
| N1 風向・乱流 | 使用環境のゆらぎ。ヨー損失、乱流による失速 | HAWT は弱く、VAWT／カムは全方位 |
| N2 異常気象 | 台風・突風。カットアウト超え、破損、停止 | 台風寄せカムと立地が効く |
適用文脈は残す。単価、割引率、騒音上限、鳥条例は、誤差ではなくゲートと換算である。同じ方案を別の文脈へ持っていくときは、右側の測度だけ書き直す。枠は作り直さない。
6. エネルギー保存則
総合SN比に投入するメトリックスは、ユーザーにとってプラスになる量に限る。プロセスではエネルギー変換が働くことを期待している。損失を M に足すと、保存則が壊れる。
図6 風のエネルギー＝発電＋損失＋騒音エネルギー。騒音は M に入れない。
風車では、風のエネルギー＝発電量＋熱と機械の損失＋騒音エネルギー、と読める。騒音を小さくしたいなら、発電（ユーザー利益）を最大化すればよい、という読みが先にある。残った害は、金額化できるなら Δ逆、法規を超えるなら棄却条件にする。魅力は金額化できるときだけ足す。
複数出力にする場合も同じである。M1、M2 はどれもユーザー利益でなければならない。処理件数と節約額は載せてよい。故障件数や騒音 dB は載せない。
7. 枠は変えない
品質工学のアプローチ図は残す。外枠が評価、内枠がシステム、上が制御、下が最適、左が入力、右が出力、右下が診断、黒い丸が誤差。変えるのは単語である。
図7 左は調整因子と予測 M。右は実際 X と金額 F。黒丸は N1 と N2。
| 場所 | 従来 | TTM ver0p6 |
|---|---|---|
| 左の入力 | 信号因子 M | 調整因子 → 予測 M（消える） |
| 右の測度 | SN 比・損失関数 | 金額 F。効率は Mopt／M0 |
| 上の制御 | パラメータ | 構想そのもの（水準と分けない） |
| 黒い丸 | 現場の外乱 | 技術誤差を2つ。市場は置かない |
| 右下の診断 | 直交表 | 数値探索 |
| 0点 | 目標値一点 | いま選ばれる方案 |
図8 横軸は予測 M、縦軸は実際 X。誤差は N1 と N2 の2本だけ描く。
7.1 機能 F
単位は先に固定する。既定は USD、10年、実質3%（年金係数 8.53）。変えたら記録する。符号が食い違うのは普通である。内訳を残し、合計だけ見ない。
必要機能がある課題では「何もしない」を 0 点に置かない。方案の外に原点が出て、プラスマイナスの意味が壊れる。
8. 手順
システム構築は TRIZ、因子と目的メトリックスは TRIZ とタグチ、運用時の素直な動きはタグチ、探索は数値探索。同じ図の上で同時に動かす。
| 順 | やること |
|---|---|
| 0 枠 | 評価・調整・制御・誤差2つ・0点・必要機能を言葉で埋める |
| 1 TRIZ | 矛盾と原理を出す。物理量の行き先を決める |
| 2 三分法 | 調整・制御・誤差に分ける。市場は文脈と棄却へ |
| 3 メトリックス | M はユーザー利益。単位を固定。F を書く |
| 4 探索 | 数値が揃っているので直交表は使わない。F を最大にする |
| 5 単独 | 誤差を N1 に固定。棄却されない方案で F 最大 |
| 6 ロバスト | N1 と N2 の両方で棄却されず、平均 F |
| 7 記録 | 三分法、M 比、棄却理由、F 内訳、0点、交互作用 |
8.1 やらないこと
- 直交表と SN 比で診断する。因子と数値が揃った時点でいらない。
- 信号因子の欄を残す。中間生成物は消す。
- 市場・国を誤差に置く。単価・法規・気候に分解する。
- 誤差を全部入れる。重要なものを二つ程度にする。
- 騒音や故障を M に足す。ユーザー利益だけを入れる。
- 何もしないを F＝0 にする。方案の外に原点を出さない。
- 棄却を −∞ として平均する。その誤差では方案が無い、と書く。
- TRIZ のあとタグチ、と工程を分ける。
8.2 記録
- 0点の定義と、なぜそれがいま選ばれるか
- 単位（通貨・年・割引率）
- 調整因子の値、制御因子の表、誤差2つの技術的定義
- 各方案の M、M比、X（N1／N2）、F の四項
- 各誤差での棄却の可否と理由
- 単独の選とロバストの選
- 確認された交互作用（乗法・抑止・閾値）
9. 案件への埋め方
この手順書は空の枠である。埋まっていない枠で探索しない。
| 空欄 | 埋めるもの |
|---|---|
| 必要機能 | 無くてはならない働き。一文 |
| 現状案 | いま選ばれる行。理由を一文 |
| 調整因子 | 予測 M を作る入力。単位と基準値 |
| 制御因子 | 方案の選択肢。構想と水準を分けない |
| 誤差2つ | 技術的な使用環境。名前と、方案を分ける理由 |
| 適用文脈 | 単価・法規。誤差にしない |
| 棄却条件 | 限度と、触れたときの扱い |
| 単位と換算 | 通貨・年・割引。代用特性を金額にする式 |
埋め方が正しければ、あとの作業は機械的だ。正しさの半分は空欄の埋め方にある。案件の固有名詞は空欄の中だけに置く。
9.1 処方
- 動特性の型を先に宣言する。現場系なら総合SN比（単一次元）＋誤差2つ。
- 信号の欄を作らない。調整因子と予測 M だけを書く。
- 誤差は技術名で書く。国名で書かない。
- M に載せる量はユーザー利益か、一文で答えられるようにする。
- 実測が来たら枠は触らず、右側（M・X・F・棄却限度）だけ書き直す。
参考文献
案件資料と生成 AI の出力は参考文献に含めない。
- [R1] Altshuller, G. S. (1984). Creativity as an Exact Science. Gordon and Breach.
- [R2] Altshuller, G. S. (1999). The Innovation Algorithm. Technical Innovation Center.
- [R4] Taguchi, G. (1986). Introduction to Quality Engineering. Asian Productivity Organization.
- [R5] Taguchi, G., Chowdhury, S., Taguchi, S. (2000). Robust Engineering. McGraw-Hill.
- [R7] Kano, N., Seraku, N., Takahashi, F., Tsuji, S. (1984). Attractive Quality and Must-be Quality. 品質, 14(2), 39–48.
- [R8] Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments (10th ed.). Wiley.
- [R10] Oppenheim, A. V., Willsky, A. S., Young, I. T. (1983). Signals and Systems. Prentice-Hall.
- [R11] Kumar, R., Bairwa, K. N. (2025). Optimizing Process Parameters in Plastic Injection Molding using the Taguchi Method. Evergreen, 12(2), 1177–1188.
