小池さん「官能評価では、10個の楽器の音を聴いてもらって『この中でどれがいい?』と聞くよりも、2つの楽器の音を聴き比べてもらって「テストのどっちがいい?』と聞くほうがよい。ときには三すくみになることもあるが統計分析をする事で被験者がいい加減である(または差が小さい)ことが分かる。
2015-10-09 11:43:02小池さん「魅力品質の評価には開発中のプロトモデルは使いません。最終リリースモデルを使います。 リリース直前の評価になるので指摘事項が反映されないこともありますが、次期製品に反映すればよいと割り切ります。
2015-10-09 11:35:52小池さん「弊社(楽器の事業)では魅力品質が大切です。 今日は、音の官能評価、操作性、魅力品質簡易評価シート、市場アンケート評価の、4つの話をします。 社外秘のことが多い話しとのことでツイートは控えます。
2015-10-09 11:28:33小池さん「次に魅力品質マネジメントの話をします。アップルに負け続ける事が無いように科学的に魅力品質の良し悪しをジャッジする方法を。
2015-10-09 11:23:33小池さん「信頼度成長曲線を使って見積をしていくわけですけど、この時にプロジェクトの計画要求(生産計画要求)と合わない事も出てきます。 この時に過去のプロジェクトから推定したKとλの値を変えて計画に合わせてしまえという誘惑にかられることがありますが、そこはぐっとこらえます。
2015-10-09 11:21:10小池さん「信頼度成長曲線の式で使うKとλの二つのパラメータを当該プロジェクトのデータを用いて曲線フィッティングするのではなく、前プロジェクトの実績値から推定するといいですよ。 おぉ。それは良いアイデアですね。
2015-10-09 11:09:19小池さん、信頼度成長曲線の式の意味を分かりやすく説明中。 「テストのやり方がさほど変わらなければ使える式です」と小池さんはいうけど、テスト期間中にテストのやり方ってものすごく変わるんですけどー。
2015-10-09 11:05:34小池さん「相関の統計分析で上手くいかなくても、t値を求めて比較すると上手く行くことがあります。それは、t値の方は群の性質の比較だからです。
2015-10-09 10:51:10小池さん「不具合密度と不具合検出率のどちらのメトリクスが品質の指標として適切かを統計手法を使って分析してみました。 従来は不具合密度のほうが重要視されていて違和感があったからです。
2015-10-09 10:39:33小池さん、t値を求める式(平均の差d、標準偏差の加重平均s、データ数nから求める式)を説明中。 tはd/sにnの平方根(√n)をかけたもの。
2015-10-09 10:35:46小池さん「平均だけでなく、標準偏差とデータ数を加味した総合判断指標の一つがt値です。この値が大きい方が差が大きいと捉えます。
2015-10-09 10:28:48小池さん「あわてん坊かぼんやり者かは神のみぞ知るところです。 しかし、統計手法を使うことでどちらに賭けたほうがよいかの判断できるので、正解する確率が高くなります。 これを続けていけば組織が幸せになる可能性が高まります。
2015-10-09 10:22:03小池さん「逆にデータ数が少なくて精度が悪いんじゃないの?と腰が引けてアクションを起こさず機会を逸して仕舞う過誤を、ぼんやり者の誤り(β過誤)と言います。
2015-10-09 10:16:55小池さん「たまたま良くなっただけかも知れない。 たまたまなのに良くなったと誤解して導入してしまう。これを、あわてんぼうの過誤(α過誤)といいます。
2015-10-09 10:14:26小池さん「今日お伝えしたいことはふたつです。 ・推定誤差を意識せよ ・製品の良さも評価せよ です。この二つを実践するために統計手法という手段が必要です。
2015-10-09 10:08:24今日はSQiP研究会の日です。午前中、10時からの特別講義はヤマハ(株)小池利和さんによる「メトリクスに統計手法を適用する意義、事例、ノウハウ」です。 スマホの電池が切れるまでつだろうかな。
2015-10-09 09:44:34