サラリーマンから複業、副業へチャレンジする人がハマる一番の罠
私はサラリーマンをしながらだいぶ複業での売上も立ち上がってきたので、このフェーズで学んでいることを書き残しておきます。
後から来る人のためにも。
自分の振り返りのためにも。
たぶん半年か１年もしたら、この記憶は薄れてしまうので。
ということで、大事なことは３つ。
- 活動する専用の時間を１日１時間以上取っているか？
- やることを具体的に３つに絞っているか？
- 実際に手を動かしているか？世に問うているか？
これらをおろそかにしたら、サラリーマンの複業がうまくいく確率は非常に少なくなると思います。
特に立ち上げ期。
みなさん、お忙しいですよね。会社ではやることが無数にあり、仕事以外の時間もあたまをよぎる。同時に、独身の方であれば色々とやりたい、やるべきこともあるでしょうし、結婚されていたりお子さんがおられればなおさら自分の時間なんてなかなか取れないでしょう。
わかります！
で、その中でわざわざ限られた自分の時間を投資して、複業しようとしている。
素晴らしい！
おそらく、理由は目の前の収入（も大事ですが）だけでなく、今後に向けた仕込みの意味合いも大きいと思います。
そういう時に、複業をスタートしようとしたら、上記３点は必ず抑える必要があります。
一つ一つ説明します。
①活動する専用の時間１日１時間以上取っているか？
申し訳ありませんが、最初は時間を投資する必要があります。片手間ではなく、細切れではなく、まとまった１時間を毎日確保しましょう。これが一番大事。これに至るまでに数年費やしました。。しっかり回り始めれば、時短や細切れも可能になるので、最初の３ヶ月はこれを確保しましょう。１００時間かけて形にするイメージ。それでも、１日仕事だと思えば１０日分でしかない。こういう時間軸で、フルタイムでやっている人と戦っていく必要があるというビハインドをしっかり認識するのが大事。
②やることを具体的に１つに絞っているか？
上記の話で、たくさんやっても無理です。６つやること挙げちゃえば、挙げるのは簡単ですが、１時間あっても頭割りで１０分ずつ。実際には５分ずつになって、毎日１ヶ月やっても１５０分、２時間半分しか取れない。果たして仕事になるのか？現実的に苦しいでしょう。これも同じ話で、形ができて回り始めればそれでもできるようになりえます。最初の投資が肝心。慣性がつくまで。
③実際に手を動かしているか？世に問うているか？
これは、特に、色々デキる人がハマる罠。要注意！あれをやったほうがいい、それをこうやった方がいい、など、テーマや進め方について、あらゆる情報があります。この記事もその一つ。で、ポイントは「実際に手を動かして」「世に問うているか？」です。
空振ってもだれも見ないだけなので痛みはない。
あたって何かあったら改善すれば良い。
限られた時間、いるかいらないか分からない勉強に時間を費やさず、まずはやってみて、その後に勉強するという順番は必須です。
効率上げるためにアドバイザつけるのもいいでしょう。進め方はベストプラクティスがだいたい転がっています。それはプロに投げた方が良い。経験ある人ね！
コアになる部分は自分で実力をつけるしか無い。
それを世に問いながら、進めていきましょう！
応援しています、頑張っていきましょう＾＾
【統計解説】品質工学（タグチメソッド）を確立した田口玄一の語る因子と水準（会社での実験をどこまで効率的にできるのか？）
こんにちは、コウヘイです。
統計や品質工学、実験計画法について色々と記事を書かせて頂いております。
はじめに
先日、品質工学（タグチメソッド）を確立した田口玄一氏が４６年前（昭和５１年、１９７６年）に出版した下記の本について一部抜粋して解説しました。
ほんまに発見しかありませんので、今回も同じ本から「すぐに役立つ」けど「知られていない」ことについての解説をします。シリーズ化しよう。
対象者としては
- メーカ勤務の開発ｏｒ生産技術（場合によっては製造）で、普段の業務の非効率さが耐えられない。
- 大学で実験をしているけどまだまだ効率が悪くて全然結果が出ない（特に助手～助教の方に知ってほしい）。
といったところに置いています。
今回の内容
まず参考図書はコチラ。上下巻合わせて１０００ページ以上あるのでお気をつけて。。
取り上げるのはｐ．１２３、「５ 因子と水準」より。
（前述）実験に取り上げられた変数は一般に因子と呼ばれる．因子の数は実験によって異なるが実験計画法をうまく利用するという立場からいえば，少なくとも7～8個，一般にいくら多くてもよい。（中略）因子の数は、少ないよりは多いほうがよく、たとえ２０～５０くらいの因子があっても、数十の実験ですませることもできる。（後略）
※太字は原文ママ。
特に、ここ（下記）ってやっぱり衝撃じゃないかな、と。
たとえ２０～５０くらいの因子があっても、数十の実験ですませることもできる。（後略）
因子＝ ふりたい設計パラメータが２０～５０あったらもうお手上げじゃないでしょうか。
仮に設計パラメータが上記真ん中の３５あったとして、それが部品１０個の材料の種類、部品１５個の機械の形状、部品１０個の製造条件だったとしたら、それを実験して最適条件求めよう！となった瞬間に「えー、、、」ってなりますよね。
マジメに実験は無理そうなので、やるとしたら、とにかく経験のある人に聞いて、それぞれの設計パラメータで良さそうなところをエイヤと決めて、水準を変えやすいところもしくはコストに影響が大きいと思われるところ*1を２，３ピックアップしてちょっと変えてみて最適条件を見つける、といったところが関の山じゃないでしょうか。
それに対して、ここで議論しているように数十の因子が十数回～数十回で見通しよく実験ができるとしたら効果はめちゃくちゃ大きい（ですよね？）
ｐ．１２６ではここまで言い切っています、田口玄一氏。
このように因子と水準は非常に融通性があるということをよく知っているということが生産試作やパイロットプラントの研究では大切である。そうしないと、直交表の実験をするのにあらかじめ予備実験をして実験が可能かどうかを調査するという全く馬鹿なことをやる研究者が出ることになるのである。（後略）
※太字は原文ママ。
いやー身にしみますね。直交表の実験をする際にはノリと勘でやるのではなく、
ロジックを着実に積み上げてスタートしましょう＾＾
ちなみに、因子と水準って何？？？？となった方についてはこちらの記事もご参考にして下さい。
直交表、品質工学（タグチメソッド）、実験計画法 などで質問相談があればコメントお待ちしております＾＾
最後に、そもそもの話
例えばなにか気になるニュースがあった場合に、
- そのニュースが本当なのか？
- 違った見方ができないか？
- 危ないとしたらどのくらい危ないのか？
といったことを、データを使ってサッと確認できると便利。
データで確認なんて毎回やっていられない！と感じられるかもしれませんが、慣れてくると、ちょっと見ただけで「違和感」を感じ取れるようになります。
「違和感」のあるお話は、眉につばをつけて読んで（聞いて）、必要に応じて自分で確認するというサイクル。
もちろん仕事でも役立ちます。「データをロジカルに分析して定量的に結論を出すというスキル」があれば、
- 給料やボーナスが増える
- 圧倒的短時間で成果が出る
- みんなから一目置かれ、頼りにされる
など、メリットしかありません。
このブログでは、こういった統計的なお話をドンドンしていきたいと思いますのでぜひお読み頂けますと幸いです。
知りたいことがもしあれば、ここのコメントに記載頂いてもいいですし、下のアドレスからメールにてご質問頂いてもご回答させて頂きますので良かったらぜひ。今ならキャンペーンでプレゼントもご用意しています。
キンドル本と動画セミナープレゼント
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*1:これ直感で決めたらだいたい間違えます。ここで本来気にすべきコストは製造コストのみではなく製品のライフサイクル全体を見据えた社会に与える影響
【統計ニュース解説】新型コロナウイルス(Covid-19)のマスク在庫がないのは本当？マスクはどこへ？
こんにちは、コウヘイです。
今日はみなさん気になるマスクの枚数について、紐解いてみます。
気になってる方はぜひどうぞ。話のネタにもなりますし。
はじめに
新型コロナウイルスの影響でマスクがお店の棚から一掃されていますね。。ほんまに無い。
ついにシャープさんが生産に参入するとか。
使っていない液晶ラインを活用するんですね。クリーンルーム（ホコリなどを除去した部屋）のレベルは高いでしょうから、衛生面は信頼できるかな。
補助金も出るしシャープさんも多少渡りに船かと。
気になるシャープさんのマスク生産量は、
- ３月半ばにも１日１５万枚
- その後は１日５０万枚
１ヶ月当たりマックスで１５００万枚（＝５０万枚×３０日）か。
１５００万枚は人口の１割強。
この生産量は多いのか少ないのか。。
ということで、
- マスクが足りないのは本当か？
- いつくらいになったらマスクは手に入りそうなのか？
という２点について検討してみましたので共有いたします。
１．マスクが足りないのは本当か？
例年のマスク生産量と需要
こちらのデータをお借りすることにしました。
２０１１年以前は信頼性に自信が持てなかったので、このブログでは２０１２年以降のデータに絞っています。
まずは日本全体での生産量。国内生産と輸入の合計。
年々枚数は伸び、最新データの２０１８年は５５．４億枚／年。平均すると一人あたり年間５０枚もつかっている・・・！？
内訳はこちら。
２０１８年の５５．４億枚のうち、家庭用（青）は４２．８億枚、比率にすると７７％で大半を占める。
次に多いのが医療用。１０億枚で１８％。
産業用が一番少なくて２．６億枚、５％。意外と少ないのね。
じゃあ実際にこの枚数は使い切られているの？というと、
２０１６～１８年は在庫が１６～１７％と少なくとも現在のように需要が何倍にも（後述）なったら耐えきれない。
足元のマスク需要
おさらいすると、２０１８年のマスク生産量は５５．４億枚／年。
ここから下は「１ヶ月当たり」の枚数で統一しますね。
なのでまず２０１８年の生産量は平均月４．６億枚（＝５５．４億枚／１２ヶ月）。
それに対して、、、
- 供給量を月６～７億枚（布含め）に増やす
- 注文数は週５億～６億枚
注文数を単純に４倍（４週間分）したのが１ヶ月の需要とすると、月に２０～２４億枚。
よって、
供給量（しかもこれから目指す数）の４分の１程度しか生産できない。。
これはさすがに足りないわ。
月に３０枚欲しいのに７～８枚しか手に入らない計算。
まぁ咳が出なければ使わなくてもいいけど、花粉症だったら大変大変。。。
２．いつくらいになったらマスクは手に入りそうなのか？予測できる？
結論からいうとごめんなさい、予測できません。
国が補助金出したりしていますが、足りない状況が続くとしか言えなそうです。
以下詳細。
生産量を増やすための施策
国は補助金で加速させようとしている。
早速乗ってきたのが外資系になったシャープ。さすがの動き。
どのくらいもらえるかというと、細かい諸々を省くとイメージ
- 中小企業者：３／４以内（補助対象経費の）
- 中小企業者以外：２／３以内（同上）
で、さらに先進的事業（高性能の先端生産設備）と認められえれば上限が３０００万円から２億円に一気に引き上げられる。
シャープさんも２／３もらう方向のよう（上限は不明、でも２億円取りに行くでしょうね）。
使えるものは使おうーということね。
現時点での効果
すでに採択された３社のうち、生産量が公開されている２社を合計すると導入後１ヶ月で２６０万枚。。
需要の月２０～２４億枚からすると３桁小さい（０．１％程度）。焼け石に水、とまでは言いませんが。。
シャープさんの１５００万枚でも、需要の月２０～２４億枚と比較すると１％未満。。
このペースだと手に入るのは、、、
物凄い先。。
ただ月に４億枚は供給されるので一人あたり３枚は手に入る計算。
とはいえ、箱で１００枚とか買われたら一気に手に入りにくくなってしまう。
しかも、当然ながら医療用を優先する。
家庭用が市場に出回る時期は今の所見込めない（ごめんなさい）。
ということで終わりに、、
数字をまとめてみると各家庭がほしいだけのマスクを手に入れれる時期はだいぶ先になりそう。
- 注文数は１ヶ月２０～２４億枚
- 生産量は１ヶ月６～７億枚（を目指す。布マスク含め）
- 補助金で増やそうとしているけどシャープさんでも１ヶ月１５００万枚。。
朝イチのドラッグストアめぐりとかをして、たまたま並んでるのを見かけたら「必要な分だけ」「即買い」を推奨します。
当然ながら、「必要ない分」は買うのをやめましょう。自粛ではない、ダメゼッタイのレベル。
これから花粉症の季節、花粉症の人にとってはマスク生命線だったりするようですし。
やっとこさこういうニュースも広まってきた。
１ヶ月以上前に論文からマスクの有用性について考察してみましたので興味がある方は下記から読んでみて下さいませ＾＾
最後に、そもそもの話
例えばなにか気になるニュースがあった場合に、
- そのニュースが本当なのか？
- 違った見方ができないか？
- 危ないとしたらどのくらい危ないのか？
といったことを、データを使ってサッと確認できると便利。
データで確認なんて毎回やっていられない！と感じられるかもしれませんが、慣れてくると、ちょっと見ただけで「違和感」を感じ取れるようになります。
「違和感」のあるお話は、眉につばをつけて読んで（聞いて）、必要に応じて自分で確認するというサイクル。
もちろん仕事でも役立ちます。「データをロジカルに分析して定量的に結論を出すというスキル」があれば、
- 給料やボーナスが増える
- 圧倒的短時間で成果が出る
- みんなから一目置かれ、頼りにされる
など、メリットしかありません。
このブログでは、こういった統計的なお話をドンドンしていきたいと思いますのでぜひお読み頂けますと幸いです。
知りたいことがもしあれば、ここのコメントに記載頂いてもいいですし、下のアドレスからメールにてご質問頂いてもご回答させて頂きますので良かったらぜひ。今ならキャンペーンでプレゼントもご用意しています。
キンドル本と動画セミナープレゼント
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【統計解説】 品質工学（タグチメソッド）を確立した田口玄一の語る直交表と交互作用
こんにちは、コウヘイです。
軽く自己紹介をすると、メーカで開発業務をしながら、開発効率を上げるための方法を模索する中の一つとして、品質工学や実験計画法の学習と実践を進めている者です。
はじめに
メーカで開発、設計をされている方なら一度は聞いたことがあるであろう品質工学、実験計画法。
でもなんか難しそうでよくわからない。。
えぇ、そのような方にこのブログでは噛み砕いた記事を色々と書いていきます。
今日は、多少企業で研修を受けたり自分で本を読んだりしたことがある人向け。
参考図書はコチラ。
作者名から推測できるようにタグチメソッドを確立した田口玄一氏がゴリゴリ作り上げた大著。
どのくらい大著って、手元にある本は復刻版でないので少し違うかもしれませんが、
- 第３版 実験計画法 上 １～５２７ページ（＋目次・索引）
- 第３版 実験計画法 下 ５２８ページ～１０９５ページ！（＋目次・索引）
なんと１０００ページ超え！
えぇ、忙しい皆様は読む必要がありません、最も美味しいところだけを要点絞って、ぎゅぎゅっと密度濃くして、このブログにて説明させて頂きます！
引用解説：交互作用と直交表について
ここで、実務で使う場合に大事にしておくべきことを一つ引用して解説させて頂きます。
本書では、ほとんどの場合、交互作用を考慮していない．それは交互作用がないからではない．交互作用がありうるから、交互作用を省略した主効果のみの実験をするのである．交互作用が大きいときには、あらゆる組み合わせの実験以外のどんなわりつけでもうまくゆかない．１因子ずつの実験でも、交互作用を省略した直交表の実験でもうまくゆかないのである．交互作用を小さくする方法は、わりつけではなく、つぎのような固有技術や解析技術で解決すべき事柄だからである ．
（１）加法性や単調性のある特性値に変える．
（２）因子の水準について相互関係を考える．
（３）分類値のときには累積法のような正しい解析をする．
（田口玄一著、第３版実験計画法、p148）
いやーこの部分だけでも世の中のほとんどの人が誤解していることをズバッと言い切っていて背筋が伸びる。
しかもこの本が出たのが昭和５１年、１９７６年というのだから恐ろしい。もう４４年前。。
社内教育でも社外セミナーでも実務上の議論でも、交互作用をありがたいものくらいの感じで取り扱っていましたよ。。
交互作用とは
２つの因子（出力に影響を与えるパラメータ）が相互に影響し合うこと。
たとえば因子を
- 食べ物の種類（ケーキと焼き肉）
- 飲み物の種類（ホットコーヒーとビール）
とし、目的特性（いわゆる出力）を満足度とする。
ケーキのときはホットコーヒーが嬉しいけど、焼き肉になったらビールの方が嬉しい。。
つまり、片側の因子によってもう一方の因子の効果が逆転してしまう。
交互作用が無い時はこんなの。
食べ物が餃子でも焼き肉でも烏龍茶よりビールの方が嬉しいよね*1。
さて、話を戻して、実務上で何かを設計するときには交互作用の効果は無いに越したことはない。
無いに越したことはないけど、ありそうなものは直交表の交互作用列に割り付けるのが最近私が聞くオーソドックスな手法でした。
しかしながら、タグチメソッドを掘っていくとそんなことはなかった。
システムの安定性を考えると交互作用が「無いように」設計しないと、市場に出したときに不具合が発生するリスクがある。
そういうことを学んで、そうかそうか、と思っていたら、はるか４４年前の本で既にしかもご本人の田口玄一氏が指摘しているではないか。
上の引用部分を、一行ずつ解説してみる。
本書では、ほとんどの場合、交互作用を考慮していない．
交互作用、つまり絡み合った効果を積極的に取り扱うことはしませんよね。
それは交互作用がないからではない．
でも、無いから見ないとかそんな簡単な話ではないんです。
交互作用がありうるから、交互作用を省略した主効果のみの実験をするのである．
あるから、無いとしてやるんです。
え、難しい？
時系列で開発と市場をわけて考えてみましょう。
まず、開発途上で実験する時は、やっぱり限定された状況でになる。
その状態で交互作用があるようなものを作っちゃったとする（いや、大抵はそうですね）
そうすると、市場に出して未評価の因子の影響を受けた時、目的特性に意図しない影響が発生してしまう。
よって、市場で意図しない影響を発生させないために、開発途上では交互作用を省略して、つまり交互作用の影響を考えなくてもすむように、主効果だけで実験をするのです。
上の文にちょっと追加すると（（）部が追加部分）
交互作用がありうるから、（市場で交互作用の影響が発生しないよう、）交互作用を省略した主効果のみの実験をするのである．
となります。
つぎ。
交互作用が大きいときには、あらゆる組み合わせの実験以外のどんなわりつけでもうまくゆかない．
交互作用の影響が大きいシステムを作っちゃった場合、全部の条件で試験しないと、結果が予測できなくなっちゃう。仮に量産品だと各納入先（工場とか過程とか）の状況まで考えて、全部の条件で試験をするなんて事実上不可能。
１因子ずつの実験でも、交互作用を省略した直交表の実験でもうまくゆかないのである．
１つの因子だけ変化させて（上だとホットコーヒーとビールを入れ替えるだけ）実験しても、交互作用を考えないことにして実験した直交表を用いた実験でも、結局うまくいかないものである。
交互作用を小さくする方法は、わりつけではなく、つぎのような固有技術や解析技術で解決すべき事柄だからである ．
だって、交互作用は実験計画をうまいことやって減らすようなものではないからなんですよー。。ここで技術力を発揮して、交互作用の影響を受けにくいシステムを作りましょう！その方がコストも下がるし開発期間も短くなるし（勉強時間はかかりますが、、）、何より市場での不具合を未然防止することができる*2。
終わりに
品質工学（タグチメソッド）を一人で確立された田口玄一さんの名著から引用と解説をしてみました。
正直、実際に入手して読むまではどんなもんやろと思っていましたが物凄い深いしこの本を書いた段階でタグチメソッドの根幹は既に確立されている。
このブログを読んで理解できなかったけど、なにか良いものがあるかも、、、とピンと来た方。
とてもいい感性をお持ちだと考えますので、もし気が向けば色々と一緒にやっていきましょう。
もちろんただの相談でもいつでもどうぞ！
日本から良いものを出していきましょう！
キンドル本と動画セミナープレゼント
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【海外ニュース解説】COVID-19（新型コロナウイルス）によりイタリア一部封鎖。。スーパーの棚が空に！？
こんにちは、コウヘイです＾＾
今日は海外ニュース解説。２／２４時点でのイタリア封鎖状況についてＢＢＣ（イギリスのニュースサイト。世界でもトップクラスに有名）からシェアいたします。
記事はコチラ。
７０００文字以上（約１４００単語）もある記事ですので、抜粋して要点をまとめると、
という感じですね。
まずイタリアってそんなに出てるの？と調べると、
（日本時間2020/2/24 11:20時点）
おぉ、イタリアは157、日本の147を超えている、、
ちなみにOthers（その他）は、ダイヤモンド・プリンセス号のようです。。
・２月３日に横浜港に到着したクルーズ船「ダイヤモンド・プリンセス号」については、延べ3,063名について、新型コロナウイルスに関する検査を実施したところ、陽性が確認されたのは634名（うち無症状病原体保有者延べ328名）。
壮絶な割合、というか、濃厚接触したらかなりの確率で移るのね。。
イタリアに話を戻して、人口比で考えるとイタリアの数は凄い。
約６千万人、日本の約半分とすると、感染率は約２倍。
・・・なんですが、日本は検査できてないようですし、予断は許さない。
そして最初のＢＢＣ記事に書いてあることが本当なら、町を封鎖したり、すぐに列車を止めたり、大学を封鎖したりなど初動が日本に比べ早いし広範囲。
あんまり煽るようなことはいいたくないけど、向こう２ヶ月（暖かくなるくらいまで）は最低限
- 水・食糧の確保
- 現金用意
- 極力出歩かない
- できる人は海外へ（といってもどこに行ったらいいのやらですが）
- そして何より体力をつけておく。良いもの食べてよく寝て適度な運動。
ということを守りながら、対策していきましょう。
どのくらい広がるかについて１ヶ月前に予測した記事。
ダイヤモンド・プリンセス号のおかげで予測通りの数字に着地しかけている。。
ご興味がある方は上の記事もご覧下さい。
最後に、そもそもの話
例えばなにか気になるニュースがあった場合に、
- そのニュースが本当なのか？
- 違った見方ができないか？
- 危ないとしたらどのくらい危ないのか？
といったことを、データを使ってサッと確認できると便利。
データで確認なんて毎回やっていられない！と感じられるかもしれませんが、慣れてくると、ちょっと見ただけで「違和感」を感じ取れるようになります。
「違和感」のあるお話は、眉につばをつけて読んで（聞いて）、必要に応じて自分で確認するというサイクル。
もちろん仕事でも役立ちます。「データをロジカルに分析して定量的に結論を出すというスキル」があれば、
- 給料やボーナスが増える
- 圧倒的短時間で成果が出る
- みんなから一目置かれ、頼りにされる
など、メリットしかありません。
このブログでは、こういった統計的なお話をドンドンしていきたいと思いますのでぜひお読み頂けますと幸いです。
知りたいことがもしあれば、ここのコメントに記載頂いてもいいですし、下のアドレスからメールにてご質問頂いてもご回答させて頂きますので良かったらぜひ。今ならキャンペーンでプレゼントもご用意しています。
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