商品企画七つ道具で婚活！？

ＱＣ検定２級に挑戦中です（2026/9/12現在）。出題範囲にある
「商品企画七つ道具」
の名前と順番がなかなか覚えられないので、物語にしてみました。
なお、この内容はあくまでフィクションであり、実在の団体や人物とは
一切関係ありません。

商品企画七つ道具：

1. インタビュー調査
2. アンケート調査
3. ポジショニング分析
4. アイデア発想法
5. アイデア選択法
6. コンジョイント分析
7. 品質表

※最近では、仮説発掘法 ➡ アイデア発想 ➡ インタビュー調査・・・と
続く場合あり。

とても結婚したい「Ａさん」。身近な女性に「理想の男性像」を訊いて回りました（インタビュー調査）。

しかし、皆さん中々忙しく、インタビューの時間を取ってもらえません。何より、一人一人話を聞くのは時間が掛かります。 そこで、「理想の男性像」について聞きたいことを記事にまとめて配信し、回答を得ました（アンケート調査）。

そして、衝撃の結果が得られました。集まった回答をもとに、「理想の男性像」を二つの軸（例えば「スペックの高さ」と「一緒にいる楽しさ」）に取った布置図を作り、皆が挙げる素敵な男性たちをプロットしてみたのです。すると各女性の理想の男性たちはそれぞれの座標にきちんと存在しているのに、どこを探ってもＡさんの姿だけがどこにもプロットされていません。婚活市場というマップの上では、Ａさんは「空白のスポット」ということに。つまり一番多かった回答は、
「あなた誰？」
だったのです（ポジショニング分析）。

そこでＡさんは、自分が受け入れられるために、自分磨きをすることにしました。でも、何をすればよいでしょう。考えてみました（アイデア発想法）。

そして、ようやく幾つかのアイデアが出てきました。しかし中には、
・筋肉ムキムキ
・体重が50kg以下
のように相反するものも複数あります。そこで、アイデアを絞ることにしました（アイデア選択法）。

更に、その幾つかを組み合わせた仮想的な男性像を作り、「どの男性と結婚したいか」を選んでもらって、どの特徴がどの程度好まれるのかを分析しました（コンジョイント分析）。

最終的に分析結果を表にまとめて、自分磨きを始めました（品質表）。

しかし、Ａさんは結婚できませんでした。
「筋肉ムキムキの人が良い」と言われて肉体改造をしましたが、ふられました。
「体重が50kg以下の人が良い」と言われ過度に減量しましたが、ふられました。
「学歴の高い人が良い」と言われ、難関大学を受験しましたが、ふられました。
皆さんの意見毎に自分を無理に変え続け、ふらふらに疲弊してしまいました。

そこで、Ａさんは考え方を変えました。

まず自分の持ち味を確認し、何を提供できるかたくさん考えました。そのうえで、アンケートには上がらなかった「言葉にならない本音」を発掘すべく、女性たちの普段の行動や生活のリアルを観察して、潜在ニーズの仮説を立てたのです。
（仮説発掘法）。

それに基づいて具体的な対策を考えました（アイデア発想法）。

もっとも今回は、仮説が「どの相手に、何を提供するか」をあらかじめ定めていたので、アイデアの範囲そのものが最初から絞られており、重み付け評価のような大掛かりな取捨選択（アイデア選択法）は不要でした。

そしてインタビュー調査へと続き、アンケート調査、ポジショニング分析、コンジョイント分析を経たうえで品質表を作成し、改めてＡさんは自分磨きを始めたのでした。

さてその後、Ａさんが結婚できたかどうかは・・・また別のお話し。

参考まで。

原因候補の筆頭は自分

先日、家族でパスタを食べたときの話です。
調理役を買って出た私は300gの麺を茹で、三種類の市販ソースを用意しました。
ところが、どのソースのパスタも妙に塩辛いのです。

・メーカーがレシピを変えたのだろうか。
・年齢とともに、家族全員の味覚が変わったのかもしれない。
・300gを三等分したつもりが、麺とソースのバランスが崩れていたのでは。

原因らしきものが次々と頭に浮かびます。ところが、妻が一言。
「茹でるとき、塩を入れすぎたんじゃない？」
……その通りでした。原因は、三種類のソースではありませんでした。私が、
茹でるお湯に塩を入れすぎていたのです。

しかし、この出来事で一番印象に残ったのは、「塩を入れすぎたこと」では
ありません。「私は最後まで、その可能性に気付けなかった」ことです。

・メーカーは疑いました。
・味覚も疑いました。
・麺の量も疑いました。

それなのに、塩を入れた自分だけは、無意識に「いつもどおりやったはずだ」
という前提で考えていたのです。

問題が起きると、人は原因を公平に探しているつもりになります。しかし実際、
設備や材料、環境は疑っても、自分の行動だけは「正常だった」という前提
から考え始めてしまうことがあります。だからこそ、品質管理の世界では
レビューや第三者の視点が重視されます。自分では見えない前提を、他者は
意外なほど簡単に見抜くことがあるからです。

先日、私の思い込みを破ったのは、難しい解析でも高度な統計でもなく、
妻の一言でした。それ以来、改めて、何か問題が起きたときは一つ心掛け
ていることがあります。

原因候補の中に、「自分」を特別扱いしないこと。

自分を責めるためではありません。真実に、少しでも早くたどり着くためです。

「もう年だから」に続く言葉

近頃は、月曜日の朝を迎えたと思ったら、次の瞬間には金曜日の帰宅の途に
ついている。それほどに、一週間という時間の短さを痛感します。

ところで週5日、1日8時間働く人にとって、一時間の価値はどの程度でしょうか。
ここでは、一時間の価値を「残り時間に占める割合」と仮定してみます。

月曜日の朝8時の時点では、残り40時間のうちの1時間ですから1/40です。
まだ39時間も残っています。しかし火曜日の同じ時間は1/32。水曜日は1/24。
木曜日は1/16。

金曜日の夕方ともなれば、その価値は急速に高まります。もちろんのこと、
時計の針は一定の速度で進みます。だから月曜日の朝には、一時間の価値が
日ごとに増していくことを頭では理解していても、その重みを実感するのは
木曜日の午後あたりからなのかもしれません（人によりますが）。

一方で、心理学によれば、同じことの繰り返しは記憶に残りにくく、新しい
体験は記憶に残りやすいそうです。毎日が同じことの繰り返しだと感じるなら、
それは

残り時間を減らしながら、同時に時間の流れを加速させている

ことになります。なかなか厄介な仕組みです。

一週間があっという間に過ぎてしまうこのやかっかいな感覚は、実は人生という
長いスパンでも全く同じ構造で起きているのではないでしょうか。例えば、私の
通う道場では、初段を取得した人に先生がいつも贈る言葉があります。
「空手は黒帯になってからです」
そして私が二段を取得した時には、
「体が動くうちに、三段を目指しましょう」
と声を掛けてくださいました。

当時は、その言葉の重みを十分には理解できていなかったように思います。
ところが最近になって、これを強く実感するようになりました。体力も、
柔軟性も、集中力も、無限ではありません。年齢を重ねるとは、老いる
ことではなく、有限であることを自覚することなのかもしれません。

しかし、だからといって慌てる必要はないとも思います。
これを「ゴールに向かって歩くこと」に例えると、本質が見えてきます。
仕事において、例えば目標達成というゴールに向かうとき、

• 確認を省略する
• 教育を省略する
• 準備を省略する

そんなことはないでしょうか。その結果、時間が足りなくなります。本来、
目標と期日を意識しながら着実に歩んでいれば無理なく到達できたはずなのに、
途中から走らざるを得なくなる。歩幅は広がり、無理な走りはバランスを崩し、
時に転んでけがをする。場合によっては、ゴールに到達できないかもしれません。
急いだから早く着くとは限らないのです。

踏破する距離が同じなら、短くても確かな一歩を積み重ねた方がよい。その方が
遠くまで行ける。その方が、転ばない。そして何より、周囲の景色を見る余裕が
あります。慌てて到達した人は、息を切らして膝に手をつき、足元を見ています。
しかし静かに到達した人は違います。ゴール少し前から、もう次の景色が見えて
います。なぜなら、仕事の目標や資格はゴールではなく、道標の一つに過ぎない
からです。

本当に価値があるのは、そこへ至るまでに積み重ねた日々であり、その過程で
身についた力であり、その道すがら出会った人々であり、そして次の一歩を
踏み出せる自分自身であると思います。

一週間は、あっという間に過ぎます。だから焦るのではなく、残量を知った
うえで、一歩を大切にする。そして、せっかく歩くのなら、目的地だけでは
なく、その道の景色も楽しみたい。人生とは、ゴールを目指す競争ではなく、
次の景色が見える歩き方を身につける旅なのだという視点を持つ。
そうすれば、あなたの「もう年だから」の後に続く言葉は、
「やめておこう」
ではなく、
「今からでも焦らずに、確かな一歩を踏み出してみよう」
に変わるかもしれません。

ご参考まで。

言葉選びに垣間見える姿勢

突然ですが、次のような報告を聞いたら、あなたはどう思うでしょうか。

この計画ですが、遅れてます。そこで、理由は勘しかないんですが、何日間か締め切りを延期しました。そもそもこの設計が良くなくて、この予定で作るには計画在庫が多すぎると思います。なのに夜遅くまで会議ばかりで、意味ありますか？大体、あの会社怪しいんですよ。え、根拠？分かりません。

もちろん極端な例です。しかし、どこかで似たような話を聞いたことがある方も
いるのではないでしょうか。

この発言には、ある特徴があります。

• 計画が遅れている
• 勘で決めた
• 設計が良くない
• 在庫が多い
• 会議に意味がない
• あの会社は怪しい
• 根拠は分からない

どれも事実かもしれません。しかしこれらが続けて登場すると、なぜか落ち
着かない気持ちになります。なぜでしょうか。

それは、そこに並んでいるのが事実だけではなく、報告者の姿勢だからです。
「計画が遅れています」
で話が終わる人と、
「計画が遅れています。工程を見直したいと思います」
と続ける人では、受ける印象が違います。

前者は問題を説明しています。後者は問題と向き合っています。
もちろん、問題を見つける能力そのものは重要です。品質管理も安全管理も、
問題の発見から始まります。しかし、問題提起は出発点であってゴールでは
ありません。問題を見つけるだけでは、組織は前に進まないからです。
　例えば、発言の頭に「とりあえず」と言う人は、それで終わりがちです。
一方で発言の頭に「まず」と言う人は、言葉の終わりに「次に」と続きます。

「とりあえず」は、その場をしのぐための言葉です。
「まず」は、その先を見据えた言葉です。

不思議なことに、「まず」と聞くと、人は無意識にその先を待ちます。

• 次に何をするのか。
• どこへ向かうのか。
• 何を変えるのか。

発言者は、その期待と向き合うことにになります。「まず」は単なる順序を
表す言葉ではなく、自分自身を次の一歩へ向かわせる言葉といえます。
だからこそ言葉遣いを整えることは、単なる言い換えの技術ではありません。

• 自分がどこを見ているのか。
• 視線は過去に向いているのか。
• それとも未来に向いているのか。

それを見つめ直すことなのかもしれません。

参考まで。

平均は同じと言えるか（分散分析）

以下は、自身のＱＣ検定対策のために作成したものです。

1. 分散分析とは何か

同じ授業のテスト結果で、クラスによって平均点に差があるのか？を
調べたいとき、分散分析が役に立つかもしれません。

因子：クラス
水準
・Ａ１組
・Ａ２組
・Ａ３組

特性値（測定値）：今回はテストの点数です。

番号	Ａ１組	Ａ２組	Ａ３組
１	80	72	91
２	75	68	88
３	83	70	94
４	78	74	90
５	84	69	92

2. まず総変動を求める

ばらつきを確認するために、まず全体の偏差平方和（総変動）を求めます。
定義によれば、下記のとおりです。

ここで、 は標本の各値、 は平均値を表します。
今回の例で計算すると、 ですから、

となります。しかしこれでは、計算が非常に煩雑です。そこで、元の式を
次のように展開します。

ただし、

です。なお、 は標本の総数を表しています。 は修正項と呼ばれており、
計算で何度も登場する場合があるので、先に計算しておくと良いでしょう。
※修正項とは、「平均の差（偏差）」を毎回計算しなくても済むようにする
　ための補正値です。

全体の偏差平方和を求める場合、各値を二乗した表があると便利です。

番号	Ａ１組	Ａ２組	Ａ３組
1	6400	5184	8281
2	5625	4624	7744
3	6889	4900	8836
4	6084	5476	8100
5	7056	4761	8464

以上から、

となります。

3. 級間変動を求める

引き続き、級間変動を求めます。
今回の例で言えば、Ａ１組とＡ２組、Ａ３組それぞれの間にある変動となります。
総変動が個々の観測値を見ていたのに対し、級間変動は群（Ａ１組～Ａ３組）の
平均を見ていると解釈すれば、理解が進むのではないでしょうか。

※ここからは実験計画法でよく用いられる記号に合わせ、測定値を で表します。

3-1. 各群の合計と平均を求める

番号	Ａ１組	Ａ２組	Ａ３組	Ｔ（全体）
1	80	72	91
2	75	68	88
3	83	70	94
4	78	74	90
5	84	69	92
	400	353	455	1208
	160000	124609	207025	1459264
	80	70.6	91	80.53

ここで、 は各群の合計を意味しています。
は、今回の例で言えばA1組の合計点数となります。
例）

は、各群の平均値です。
であれば、今回の例で言えばA1組の平均点となります。
例）

ここで、 は繰り返し数、今回の例で言えば各クラスの人の数を意味しています。
なお、全体の平均 は今回の例で言えば、Ｔ（全体）の平均であり、

となります。こちらは、この後の計算の都合上、全体の合計を 、
全測定値を として、

で表記します。

3-2. 級間変動の定義

今回の分析では、各群平均が全体平均からどれだけ離れているかを、その群に属する人数（繰返し数）も考慮して評価しています。従って、以下の表について検討していると言い換えることもできます。

	Ａ１組	Ａ２組	Ａ３組	Ｔ（全体）
5	400	353	455	1208
	80	70.6	91	80.53

偏差平方和を求める場合、定義に照らし合わせれば

となります。 は水準数で、今回の例で言えばA1～A3の3クラスありますので、
となります。
また、各群の平均との差を、その群に含まれる5人分合計したものに相当する
ため、 を掛けています。
今までの表の値などから計算すれば、以下のとおりです。

3-4. 級間変動を計算する

ここで、以下の２式を先ほどの定義に代入したうえで、展開してみます。

差の二乗の項目が消えて、計算がシンプルになりました（小数点を含む二乗の計算がなくなりました）。
実際に計算すると、

で、先程と同じ結果が得られます。

4. 誤差変動を求める

次に誤差変動を計算します。

5. 分散分析表を作成する

各自由度は、下記のとおりです。

• 全変動の自由度　
• 因子Ａの自由度　
• 誤差変動の自由度

各不偏分散は、

• 
• 

分散比 は、

• 

となります。分散分析表では、下記の通り記載します。

要因	平方和	自由度	不偏分散	分散比
要因	1042.53	2	521.27	64.35
要因	97.20	12	8.10
計	1139.73	14

6. 結果を判定する

表で確認：

分散比 の方が有意水準 の値より大きければ「有意である」といい、
分散比の数値の右肩に `*` を付します。
分散比 の方が有意水準 の値より大きければ「高度に有意である」と
いい、分散比の数値の右肩に `**` を付します。

今回は

要因	平方和	自由度	不偏分散	分散比
要因	1042.53	2	521.27	64.35**
要因	97.20	12	8.10
計	1139.73	14

であり、高度に有意であると言えます。これは言い換えるならば、
「クラス内のばらつきと比べて、クラス間のばらつき（違い）は
無視できないほど大きい」
ことを表しており、
「クラスによって平均点に差がある」
という結論に至ります。

7. どのクラスに差があるかは分からない

なお、この分析だけでは「どのクラス同士に差があるか」までは分かりません。
例えば「A1組とA2組」「A1組とA3組」「A2組とA3組」のどの組み合わせで差が
あるかを調べるには、多重比較（Tukey法など）が必要になります。

8. 各クラス平均の信頼区間

各クラスの点推定値は、今回の例で言えばクラス平均に等しく、

• 
• 
• 

となります。それぞれの95％信頼区間は、

の場合：

同様にして、
の場合：
の場合：
となります。なお、ここでいう信頼区間95％とは、
「この手順を何度も繰り返したとき、作成される区間の約95％が真の平均値を含むような区間である。」
という意味であり、
「さいころを何度も振ると、1の目が出る割合が1/6に近づいていく」
と比較すれば解釈しやすいのではないでしょうか。また実務上は、
「真の平均値はこの範囲にある可能性が高い」
程度に解釈しておくと良いでしょう。

9. 分散分析の考え方

分散分析は、「平均との差（信号）」が「偶然のばらつき（ノイズ）」より十分
大きいかどうかを、F分布を利用して判定する方法です。つまり、
「見えている差は、本当に因子の影響なのか、それとも偶然生じたばらつきの範囲なのか」
を統計的に判断する手法と言い換えることもできます。

今回のテストで言えば15人の生徒を見たとき、点数は全員違います。
しかしその点数のばらつきには、二つの要因があります。

• 同じクラスの中でも起こる自然なばらつき
• クラスという集団全体が高い・低いという違い

分散分析は、

• クラス内で自然に起こるばらつき（級内変動）

と比べて、

• クラスごとの平均値のばらつき（級間変動）

が充分大きいかを調べています。

このように、分散分析とは「平均値を比べる方法」ではなく、「平均値の違いが
偶然では説明できないほど大きいか」を判断するための手法なのです。

ご参考まで。

竹竿を抱えて走った祭りの夜

先日、家でくつろいでいると、祭りの準備に向かった家族から一本の電話が
かかってきました。
「公民館に、〇〇神社と書かれた竹竿があるか確認してほしい」
話を聞くと、その竹竿は神輿の先導役が提灯を高く掲げるための専用品でした。
先端には提灯を取り付けるための加工が施されており、代用品はありません。
急ぎ公民館へ向かい、竹竿を発見したのが18時50分。神輿の出発が19時00分。
その時点で、あと10分しかありませんでした。

ここで問題となったのが、その竹竿の長さでした。3～4メートルはあって、
車の横で確認しましたが、明らかに車より長い。

• これは車で運んでよいものか。
• 後方へはみ出しても問題ないだろうか。
• 安全上の懸念はないだろうか。

赤い布などで表示すればＯＫと聞いたことがある気もしますが、そのような
ことを調べたり検討したりしている時間はありません（残り10分なので）。

そこで私は、竹竿を抱えて走ることにしました。

今振り返っても、なかなか異様な光景だったと思います。その日は休日で、
草履に普段着でした。そんな格好で長い竹竿を抱え、棒高跳びの助走でも
始めるかのように全力で走る中年男性。事情を知らない人が見たら、さぞ
かし不思議に思ったことでしょう。

もっとも、当の本人は真剣です。祭りの出発時刻は迫る一方で、提灯が
なければ先導ができないのですから。余計なことを考えている暇はないの
です。目的地までは2km弱でしたが、幸いなことに時間には間に合いました。
関係者の方々は安堵するとともに、息を切らして竹竿を抱えたまま現れた
私の姿を見て、少し笑ってしまったのではないかと思います。

さて、この出来事を振り返ってみると、仕事でも時々、似たような場面に
遭遇することに気づきます。

• 情報が足りない。
• 確認したいことがある。
• もっと検討したい。

しかし、期限は待ってくれない。

そんなとき、「判断しない」のではなく、「時間切れになる」という結果を
選んではいないでしょうか。

もちろん、安易な判断は許されません。しかし、十分な情報が揃うまで
待つことができない場面は確かに存在します。そのようなときに必要なのは、
限られた情報の中で最善と思われる手段を選び、覚悟を決めて実行すること
なのだと思います。

今回の場合は、その結果が「竹竿を抱えて走る」でした。後から考えれば、
もっとスマートな方法を思いつけたのかもしれません。しかし現実の最適解は、
必ずしも格好よいとは限りません。汗だくで、草履履きで、竹竿を抱えて走る。
「条件付き最適解」とは、案外そういうものなのかもしれません。

格好よくはないけれど、間に合わせる。
人生も仕事も、案外そんなものだと思うのです。

ご参考まで。

回帰分析事件簿 ～消えた原価の謎～

以下は、自身のＱＣ検定対策のために作成したものです。

ある猛暑日の昼下がり。経理担当のママは、部品Aの原価台帳を見て首を
かしげました。
「最近、原価が少し高い気がする……。」
ママは、社長であり現場担当でもあるパパを呼びます。
「最近、加工に時間が掛かるようになった？」
「いや、いつもどおりだけど。」
「でも、原価が少し増えているのよね。」
パパの額に、冷や汗が一筋流れます。
「……暑いからじゃない？」
「ふーん。」
ママは静かに言いました。
「台帳、持ってきて。」

最近、この工場では部品Aを毎日大量生産しています。台帳には、

• 加工数量
• 原価

が毎日記録されていました。パパは台帳を眺めながら言います。
「ほら。見た感じ、どこもおかしくないだろ？」
ママは首を横に振りました。
「見た目だけでは分からないわ。まず散布図を描いてみましょう。」
数量を横軸、原価を縦軸にして散布図を作ると、点は右肩上がりに並びました。
「ほら、個数が増えれば原価も増えてるよ？」
「相関は強そうね。」
続いて、ママは回帰直線を引きました。
「数量から原価を予測する式は作れそう。」
パパは少し安心した表情になります。
「だから言ったじゃないか。」
しかしママは、すぐには納得しませんでした。
「この回帰式、本当に意味があるのか確認しましょう。」
F値を計算。続いてp値を確認します。

しばらくして、ママが口を開きました。
「p < 0.05。数量と原価には、偶然では説明しにくい関係があると言えそうね。」
パパは胸をなで下ろします。
「ほら、ちゃんと関係があった。」
ところが。

ママは散布図の一点を指差しました。
「でも、こことここ、それとこの日のデータだけ様子が違う。回帰直線から大きく
外れている。つまり、これらの原価は数量だけでは説明できないということよ。」

パパの表情が固まります。
「た、たまたまだよ。」
「その"たまたま"の理由を調べましょう。」
ママは、不適合記録簿を確認しました。
「加工ミスの記録なし。
設備点検記録：異常なし
工具交換履歴：問題なし
材料ロット：変更なし。」
「……。」
部屋が静まり返ります。

そのとき、五歳の息子が元気よく部屋へ入ってきました。
「パパ、この前、何回かパパと工場の帰りに食べたアイス、おいしかったね！」
パパの顔から、一気に血の気が引きます。
「お、おい……。」
息子は無邪気に続けます。
「パパ、『ママには内緒だぞ』って言ってたよ！」
ママはゆっくりとパパを見ました。
「……社長。」
「はい。」
「この日のコンビニの領収書。」
「せ、製造原価に入っています……。」
沈黙。
「つまり、この残差の原因はアイス代ということね。」
パパは観念しました。
「……暑かったんだ。」

この後パパは、統計学よりずっと厳しい説明責任を果たすことになったのでした。

ご参考まで。