製造業の品質管理とは？重要性から課題、成功させるためのポイントや手法まで解説！

製造業における品質管理とは、製品が一定の品質基準を満たすように製造プロセス全体を管理し、企業の信頼性と競争力を支える活動です。品質管理を徹底すれば、顧客満足度の向上や無駄なコストの削減、不良品流出によるリスク回避にもつながります。

しかし、品質管理を強化したいけれど「何から手をつければいいかわからない」という担当者も多いのではないでしょうか。

本記事では、品質管理の定義や重要性、構成要素をはじめ、現場が抱える課題から品質管理を成功させるポイントまで解説します。

製造業における品質管理とは？

製造業における品質管理とは、製造した製品が一定の品質レベルを満たすように、製造工程を管理したり、出荷前に検査したりする業務を指します。製品の検査だけでなく、不良品が発生した場合の原因究明や再発防止策の立案も品質管理の仕事です。

品質管理と品質保証の違い

品質管理と品質保証はどちらも製品の品質に関わる業務ですが、視点と活動範囲に違いがあります。品質管理は「作り手」の視点で製造工程に焦点を当てるのに対し、品質保証は「買い手」の視点で製品全体と顧客満足を対象とします。

品質管理と品質保証の主な違いは、以下のとおりです。

項目	品質管理	品質保証
視点	作り手視点	買い手視点
対象	製造工程	製品の企画からアフターサービスまで
主な業務	不良品の発生防止、原因分析、再発防止	顧客満足の保証、クレーム対応、品質体系の構築
活動範囲	製造現場が中心	全社的な活動

品質管理は品質保証の枠組みの一部で、製造現場での品質維持活動を担当します。一方で、品質保証は顧客の手元に商品やサービスが届いた後まで責任を持ち、企業全体の信頼性を担保する役割を担っているのが特徴です。

品質管理と生産管理の違い

品質管理と生産管理の違いは、目的と管理対象です。品質管理は製品の「品質」そのものに焦点を当てますが、生産管理は「QCD（品質、コスト、納期）」の最適化を目指し、生産活動全体を管理します。

品質管理と生産管理の主な違いは、以下のとおりです。

項目	品質管理	生産管理
目的	製品の品質維持、向上	生産活動の最適化（QCDの達成）
対象	製品の品質	生産活動全体
主な業務	品質検査、工程内の品質改善、不良品の分析	生産計画の立案、工程進捗管理、在庫管理、原価管理

品質管理が不良品の発生を防ぎ、製品の品質を一定に保つことに特化するのに対し、生産管理はより広い視野で効率的な生産体制の構築を目指します。高品質な製品を、適切なコストと納期で製造するためには、品質管理と生産管理の情報共有や連携が重要です。

製造業における品質管理の重要性

製造業における品質管理は、製造した製品が一定の品質水準を保っているかを検査し、工程や作業手順を管理、改善することが目的です。品質管理が不十分な場合、低品質な製品や不良品が市場へ流出し、顧客に不利益をもたらします。結果的に、企業の社会的信用を大きく損なうことにもなるでしょう。

また、品質管理を徹底することで、以下のメリットが期待できます。

• 顧客からの信頼を維持し、満足度を向上させられる
• 不良品流出による事故や損害賠償のリスクを回避できる
• 手戻りや再生産の無駄をなくし、無駄なコストを削減できる

品質管理は、不良品の出荷リスクを最小限に抑え、高品質な製品を安定して供給する体制を作る上で重要です。

製造業における品質管理の構成要素3つ

製造業における品質管理は、主に3つの要素から成り立っています。

1. 工程管理
2. 品質検査
3. 品質改善

それぞれの要素がどのような役割を担っているのかを理解し、自社の品質管理活動に活かしましょう。

①工程管理

工程管理は、製品を製造する一連の作業工程を適切に管理し、品質のばらつきをなくすための活動です。作業手順を標準化することで、最終的な仕上がりの差をなくし、誰が担当しても一定の品質を維持できる体制を作れます。

また、製造に使用する設備の定期点検やメンテナンスも工程管理の一部です。

結果として、品質が安定するだけでなく、リードタイムの短縮や製造コストの削減にも繋がります。

②品質検査

品質検査は、製品の品質が定められた基準を満たしているかを確認する業務で、不良品が後工程や市場に流出するのを防ぐ役割を担っています。

製造プロセスの各段階で実施される品質監査は、以下のとおりです。

• 受入検査：原材料や部品を受け入れる際に行う
• 工程内検査：各製造工程の途中で行う
• 完成品検査：製品が完成した時点で行う
• 出荷検査：出荷直前に最終確認する

外観に傷や汚れがないか、仕様どおりの機能を有しているかなど、複数の視点で製品をチェックしましょう。

③品質改善

品質改善は、発生した不良の原因を特定して再発防止策を講じたり、今後起こりうる問題を未然に防いだりする活動です。不良品を取り除くだけでなく、製造プロセスそのものを見直し、品質レベルを継続的に向上させることを目的としています。

品質改善を行うことで、なぜ不良が発生したのか、どうすれば防げるのかを分析することが可能です。

品質管理の手法

品質管理の代表的な手法には、データ分析に役立つツールをまとめた「QC七つ道具」があります。QC七つ道具とは、勘や経験だけに頼るのではなく、データに基づいた客観的な視点で問題点を洗い出し、改善活動を進めるためのフレームワークのことです。

• パレート図：問題の優先順位を明確にする
• 特性要因図：問題と原因の関係性を整理する
• グラフ：データの変化や比較を可視化する
• ヒストグラム：データのばらつき具合を把握する
• 散布図：2種類のデータの相関関係を見る
• 管理図：工程が安定しているか監視する
• チェックシート：データの収集や確認を簡単にする

QC七つ道具の他にも、継続的に業務改善を行う「PDCAサイクル」や職場環境を整理する「5S」、製造の基本要素を管理する「4M」など、目的や状況に応じた手法があります。

製造業で品質管理を行う際の課題5つ

次項からは、製造業で品質管理を行う際の5つの課題について解説します。

1. 品質にばらつきが出やすい
2. 業務の属人化が起こりやすい
3. 人手不足
4. データの取得や活用がしづらい
5. 部門間の連携がしづらく、現場に定着しづらい

上記の課題を放置すると、品質低下やコスト増加につながる可能性があるため、自社の状況と照らし合わせて課題を解決しましょう。

①品質にばらつきが出やすい

品質にばらつきが出やすいのは、製造工程におけるさまざまな要因が影響しています。

• 作業者のスキル：担当者ごとの熟練度や技術力に差がある
• 原材料の品質：仕入れるロットによって材料の質にムラがある
• 設備のコンディション：機械の経年劣化やメンテナンス不足で精度が落ちる
• 作業方法：作業手順が標準化されていないため、個人のやり方に依存している

品質のばらつきは、顧客からの信頼を失う原因になり、クレームや手戻りの増加によるコストアップにも繋がります。安定した品質を提供するためには、ばらつきの要因を特定し、最小限に抑える取り組みが必要です。

②業務の属人化が起こりやすい

業務の属人化が起こりやすいことも、品質管理で問題になっています。特定の熟練作業員の勘や経験に頼った工程は、担当者が不在の場合に品質を維持できなくなるリスクがあるからです。

• 作業手順がマニュアル化されていない
• 暗黙知（個人の経験に基づく知識）が共有されていない
• 特定の担当者へ業務が集中している

属人化を解消するためには、作業手順を標準化し、誰でも同じ品質で作業できる仕組みを作らなければなりません。

③人手不足

製造業が直面している人手不足は、品質管理の現場においても深刻な課題です。実際に、経済産業省が発表した「ものづくり白書」では、製造業における若年層の就業者数が減少傾向にあることがわかります。

画像引用元：2024年版 ものづくり白書（経済産業省）

人手が足りないと、一人ひとりの業務負担が増加し、品質管理がおろそかになる可能性があります。

④データの取得や活用がしづらい

データの取得や活用がしづらいことも、品質管理を難しくする要因の1つです。製造現場では、検査結果や設備の稼働状況、作業時間など、品質に関わるデータが毎日収集されます。

特に、以下のような場合にはデータ取得、活用が困難になってしまうでしょう。

データ活用の課題	具体例
データの散在	検査データは紙で、設備データは別のシステムなど、情報がバラバラに保管されている
入力の手間とミス	手書きの数値をPCに入力する際に、手間がかかり転記ミスが発生する
分析スキルの不足	データを収集したものの、どのように分析すれば品質改善につながるかがわからない

データが有効に活用されないと、問題の根本的な原因を特定できず、勘や経験に頼った場当たり的な対策に終始してしまいます。客観的なデータに基づいた品質改善を進めるためには、データ収集、分析の仕組みを整える必要があるでしょう。

⑤部門間の連携がしづらく、現場に定着しづらい

部門間の連携がしづらく、改善策が現場に定着しづらいという課題もあります。品質管理は、製造部門だけでなく、設計、開発、購買、営業など、多くの部門が関わる全社的な取り組みです。

たとえば、設計部門が製造現場の実情を考慮せずに図面を作成すると、不良品が発生する原因になります。また、品質管理部門が一方的に改善策を現場に伝えても、製造部門の理解や協力が得られなければ、対策が形骸化してしまうでしょう。

品質管理を定着させるためには、品質向上という共通の目標に向かって、全部門が一体となって取り組む姿勢や雰囲気作りが重要です。

製造業で品質管理を成功させるための7つのポイント

製造業で品質管理を成功させるには、これまで解説した課題を克服するための具体的な取り組みが必要です。品質管理の3つの構成要素である「工程管理」「品質検査」「品質改善」の観点から、実践すべき7つのポイントをご紹介します。

1. 工程管理：作業マニュアルの作成
2. 工程管理：現場工数の削減
3. 品質検査：5Sを徹底する
4. 品質検査：ツールの導入
5. 品質改善：作業者のスキルを向上させる
6. 全行程：4Mを徹底する
7. 全行程：PDCAサイクルを回す

どれか1つだけを実践するのではなく、複数を組み合わせて全社的に取り組むことで、より大きな効果を発揮するでしょう。

①工程管理：作業マニュアルの作成

品質のばらつきを抑えるためには、作業マニュアルを作成して、業務を標準化しましょう。作業手順が担当者の経験やスキルに依存していると、製品の仕上がりに差が出てしまうからです。

マニュアルに記載すべき項目には、以下のようなものがあります。

• 写真や図を用いた具体的な作業手順
• 使用する工具や設備の正しい操作方法
• 作業における注意すべきポイント
• 品質を判断するための検査基準

作業マニュアルが整備されれば、属人化の防止や安定した品質の維持にもつながります。

②工程管理：現場工数の削減

現場の工数を削減することは、生産性を向上させるだけでなく、品質の安定にもつながります。理由としては、作業工程に潜む無駄をなくすことで作業者の負担を軽減し、ヒューマンエラーが発生するリスクを低減できるからです。

まずは、各工程の作業内容を分析し「運搬」「停滞」「加工」などの観点から無駄な動きや待ち時間がないか洗い出し、改善策を検討しましょう。たとえば、工具や部品の配置を見直して探す時間をなくしたり、作業動線を短くしたりする方法が考えられます。

ただし、品質を犠牲にするような無理な工数削減は、顧客満足度や信頼性の低下の原因となってしまうため注意が必要です。

③品質検査：5Sを徹底する

品質検査の精度を高める基本となるのが、5Sの徹底です。

作業場が無駄なく整理されていると、検査対象の製品が見やすくなり、傷や異物などの異常を発見しやすくなる点がメリットです。

なお、5Sには以下のような役割があります。

• 整理：不要なものを処分し、検査に必要なものだけを置く
• 整頓：検査機器や工具の置き場所を決め、探す無駄をなくす
• 清掃：作業場をきれいに保ち、製品への異物混入を防ぐ
• 清潔：整理・整頓・清掃の状態を維持し、衛生的な環境を保つ
• しつけ：定められたルールを守る習慣を身につける

5Sが徹底された環境は、検査の効率と精度を向上させるだけでなく、作業者の安全確保や品質に対する意識向上にも繋がります。

④品質検査：ツールの導入

品質検査にツールを導入することは、検査の精度を向上させ、ヒューマンエラーを防ぐ上で有効です。人の目や感覚に頼る検査は、作業者によって結果にばらつきが発生しますが、ツールを活用することで安定した検査を行えます。

品質検査に利用されている主なツールと効果は、以下の通りです。

ツールの種類	期待できる効果
画像検査システム （AIカメラ）	目視では分からない微細な傷や汚れを検出し、検査精度を向上させる
IoTセンサー	製造ラインの温度や圧力などをリアルタイムで監視し、異常を早期に検知する
品質管理システム （QMS）	検査データを一元管理し、不良の傾向分析やトレーサビリティの確保を可能にする

ツールを導入すれば、検査業務の効率化と属人化の解消につながるため、自社の検査対象や目的に合ったツールを選定しましょう。

⑤品質改善：作業者のスキルを向上させる

品質改善自体は現場が中心に行うため、各作業者のスキル向上が品質の安定につながります。作業者が製品や製造工程に関する知識と高い技術を習得することで、不良品の発生を未然に防ぎ、問題発生時にも迅速に対応できるようになるからです。

• OJT（On-the-Job Training）で技術を指導する
• 社内勉強会や外部研修（OFF-JT）を実施する
• 資格取得支援制度を設け、専門知識を習得させる
• スキルマップを作成し、個々の習熟度を可視化して育成計画に役立てる

高いスキルと品質意識を身につけると、現場主導の品質改善が継続的に行われるため、組織全体の品質レベルの底上げができます。

⑥全行程：4Mを徹底する

製造の全行程において、品質に影響を与える4つの基本要素「4M」を管理することが、品質管理の基本です。4Mとは「人（Man）」「機械（Machine）」「方法（Method）」「材料（Material）」を指します。4つの要素に変化があった際に、品質への影響を予測し対策を講じることで、問題を未然に防ぐことが可能です。

各要素を管理するポイントを、以下の表にまとめました。

4Mの要素	管理のポイント
人（Man）	作業者のスキル、体調、配置変更などを把握し、ヒューマンエラーを防ぐ
機械（Machine）	設備の日常点検や定期メンテナンスを実施し、常に正常な状態を維持する
方法（Method）	作業手順書どおりに作業が行われているか確認し、逸脱があれば是正する
材料（Material）	材料の品質に問題がないか受け入れ検査で確認し、適切に保管する

4つの要素は相互に関連しているため、どれか1つでも変化があれば品質に影響を及ぼす可能性があります。

⑦全行程：PDCAサイクルを回す

品質管理を継続的に向上させるために、多くの製造現場で「PDCAサイクル」が活用されています。PDCAとは「Plan（計画）」「Do（実行）」「Check（評価）」「Action（改善）」の頭文字を取ったもので、このサイクルを繰り返すことで品質管理のレベルを継続的に高めていくことが可能です。

各ステップの取り組み内容には、次のようなものがあります。

• Plan（計画）: 現状の課題を分析し、品質目標と改善計画を立てる
• Do（実行）：計画に基づいて改善策を実施する
• Check（評価）：実施した結果が目標を達成できたか評価、分析する
• Action（改善）：評価結果に基づき、次の改善策を検討する

小さな改善であっても、PDCAサイクルを回し続けることで、問題の再発防止や業務プロセスの最適化に繋がるでしょう。

製造業の品質管理はAIを用いてDX化するのがおすすめ

製造業が抱える人手不足や品質のばらつきなどの課題を解決するためには、AIを活用したDX（デジタルトランスフォーメーション）化が有効です。

品質管理にAIを導入することで、これまで人の経験や勘に頼っていた部分をデータに基づいて自動化、最適化し、品質管理全体のレベルを引き上げることが可能です。AIは、特に検査の自動化や設備の予知保全、データに基づいた品質改善の領域で力を発揮します。

より高精度で効率的な品質管理体制を構築するためにも、AIを用いてDX化するのがおすすめです。

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品質管理にAI導入やDX化を検討しているものの、専門知識を持つ人材がおらず、導入をためらっている企業は多いです。自社だけで解決が難しい課題には、外部の専門家の力を借りることも検討しましょう。

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まとめ

製造業における品質管理とは、製品の品質を一定水準に保つために「工程管理」「品質検査」「品質改善」を通じて製造プロセス全体を管理する活動です。品質管理を徹底すれば、顧客満足度の向上やコスト削減、リスク回避などの効果が期待され、結果的に企業の信頼性を高めることが可能です。

しかし、品質管理には、品質のばらつきや業務の属人化、人手不足などの課題が生じます。課題を解決し、品質管理を向上させるためには、作業マニュアルの作成による標準化、5Sや4Mの徹底、PDCAサイクルの継続的な実践が有効です。

近年では、AIを活用したDX化が品質管理のレベルを引き上げています。AIによる検査の自動化やデータ分析は、従来の人の経験や勘に頼った管理の限界を補い、より高精度で効率的な品質管理を実現してくれるでしょう。

ただし、AI導入を成功させるには、目的を明確にし、必要に応じて外部専門家を活用するなど計画的な推進が求められます。

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