わが国製造企業におけるオペレーション戦略の形成過程 : 機械,電機,自動車製造事業所の実証分析
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(2) わが国製造企業におけるオペレーション. 戦略の形成過程. (松井. 英樹 ). (281). 17. 求 すべき目標が 品質であ って，それが満たされ. 変化に対する 適応力の増強等様々な 要因に対し. れば次に信頼性の 向上ないしⅠ 一ド ・タイムの. て製造戦略がいかなる 影響を及ぼすかを 評価す. 短縮， さらに原価の 低減，柔軟性の確保へと焦. ることも重要となる．例えば ， WCM. 点が移って い くとされる・. 念を最初に提唱した Schonberger. DeMever. 乙. ㎡・. という概. (1986) は，. (1989) は日米欧 574 製造企業の調査に 基づき 日本企業は原価と 柔軟性とのトレードオフ 解消 に焦点を当てているのに 対し北米企業は 品質. WCM. に重点を置いていると 結論している． L980)年代. いて，それらがマーケティンバ戦略，購買戦略，. 後半にはめぼし い 日本企業は品質目標を 達成し. 設計戦略，その他関連する戦略と 一貫性をもっ. 原価を抑えながら 製品ミックスの 変化に対して. ていることを 指摘している．. に顕著に見られる 特徴のひとつとして ， 必. ずしも明文化されてはいないが たシンプルでわかりやすい. ，基本を押さえ 製造戦略が存在して. 柔軟に対応できる 能力を模索する 段階に到達し ていたのに対し 北米企業は日本製品に 匹敵す. レーション戦略が 機能するには ，. る品質水準を 達成しょうと 取り組み始めたとこ. 提条件が満たされていなければならないか ，. ろであ った．. た， オペレーション 戦略が人的資源管理， JIT. トレードオフ 概念に対抗するもうひとつの. 研. 本論の目的は ，製造事業所を 中核としたオペ どのような前 ま. 生産，情報システム ，技術開発とどのような 関. 究の潮流が，生産オペレーションの 能力 (productioncompetence,operationscapab Ⅲ lies) を重視. 連を持ち ， 果たして製品の 競争力を高めること. する立場で， これらの戦略的位置づけや 組み合. ことにあ. わせが企業の 競争力や事業成果に 及ぼす影響を. (1990) が提示した実証分析の 方法論に従って 設計された質問調査票を 用いてデータを 収集し 製造戦略策定の 諸側面に関する 測定尺度を個別. 明らかにしようとしてきた・ Cleve ㎞ d, Schr ㏄ der. and Anderson. (1989) は生産オペレーションの. に繋がるのかといった 論点を実証的に 検討する る・. そのためには. ，. FIynn. 乙. ㎡・. 能力と事業戦略との 関連を分析する 枠組みを提. に検討しておく 必要があ る． Baleseral.. 示し生産オペレーションの 能力は所与ではな. は，製造戦略と組織文化について 測定尺度を構. く. ，事業戦略と生産工程の関数として 定まる変. 数と考えるべきことを や Wckery,. Droge. 主張した・. and MarkIand. Wckery. (1991). (l993) はこの. 成し， その密接な相互依存関係について. (1995) 実証分. 析を行っている． これらの一連の 研究を基礎と して，新たな質問票を開発し. 5 カ国の製造事. 分析枠組みに 改良を加え，事業戦略の 策定と実. 業所を対象にデータ 収集を行っているが ，本論. 施 。 生産オペレーションの 能力，事業成果の 関. ではこのうちわが 同 46 製造事業所に 関するデ. 係をプロセス・モデルとして. 造戦略の実証研究を 推進するためには ，生産オ. ータのみを用いた 分析結果を報告する． まず次節で分析データについて 簡単に述べた. ペレーションの 能力に関する 測定尺度を構築し ，. 後，. 競争力やその 他の業績指標との 関連を追求する. と. 必要があ る．. て，. 記述している．製. 変化の激しい 製造業において 競争優位を得る. 3. 節で製造戦略に 関する測定尺度の 信頼，性. 妥当性をチェックする．. この測定尺度を 用い. 4 節でわが国の 製造企業における 製造戦略. とその策定過程の 特徴を明らかにするとともに. ためには， オペレーション 戦略は不可欠な 存在. その他の生産管理システム 要素や製品の 競争力. であ る・先ず，競争の構造を決定づける 参人 障. との関連性を 調べ，最後に結論と今後の 課題に. 壁 ，顧客の転換費用，競争の 基盤，供給業者と の力関係，新製品開発等へのインパクトを 問う. ついて触れる．. ことが必要であ り，競争優位の源泉となる品質 の向上，製造原価の低減， リードタイムの 短縮，. 2 . データ. 分析データは ，世界的水準製造システムに 関. ，.
(3) 18 (282). 横浜経営研究. 第 XIX 巻. する国際比較研究の 一環としてわが 国の 46 製. 造事業所に対する 質問票調査により 収集された・ 対象業種は典型的加工組立型製造業であ る機械， 電機，輸送機器 ( 自動車関係 我々が wCM. の 3 業種で ， として選定した 企業の製造事業所 ). が 32 あ り，残り 12 は無作為抽出によって 選定. された，いずれの製造事業所においても ，重複 部分は相当量あ るが基本的には 異なった 15 種 類の質問調査 票 に工場長から 直接要員までの 26 右 が回答している ，質問調査票の概要，対象製 造事業所の選定方法等の 詳細については ，松井 (1996) せよ． 先ず，回答のコーディンバ ，. リバース尺度の. 変換等を行った 後， 2 つのレベルのデータベー スを 構築した． ひとっは ， 個々の回答者の 回答 をべ. ー. スとした個人レベルのデータベースで. ，. 第 3 号 (1998). 戦略の強さ」，「ポータ一の競争戦略」，「設備の 自社開発」の 10 個を取り上げた．各測定尺度 を構成するために 用意した質問項目は 以下に示 すように 4 個から 13 個で，質問項目番号の後 に続く N はノーマル尺度， R はリバース尺度に. よって測定されていることを 示している．すべ ての質問項目は 5 点リッカート 尺度で測定され ており， 「戦略上の顕著な 能力」と「ポータ 一の 競争戦略」を 除けば，. 1. 丁全く同意しない ，. 2 丁余り同意しない ，. 3 々どちらとも 言えない，. 4 % かなり同意する ，. 5 Ⅰ強く同意する ，の5. 段階を用いている． 回答者は，工場長， 副 工場 長，本調査協力担当者，情報システム担当者， 現場の直接要員 8 名の計 12 名中の 3 から 12 名 であ る． 信頼性については ，測定尺度の 内的整合性を. 1,196 レコード ( 二 26 名 x 46 事業所 ) を含む・ 主に，定性的で 主観的な判断を 伴う変数の測定 尺度を構成する 際に，その信頼， 性と 妥当性をチ. 表すⅨ係数を 基準に判定した．新たに 開発され. ェックするために 用いられる．. ースであ り， レコード数は 当然 46 であ る． 個. た，尺度構成の妥当性を調べるためには ，用意 した質問項目に 対する因子分析が 一般に利用さ れる．因子分析の結果，固有値が 大きく寄与率 が高い単一因子が 抽出され，すべての 質問項目. 別 質問項目ないし 測定尺度の製造事業所全体の. に 対する因子負荷量が 0 ． 4 以上であ れば， これ. 測定値としては ，該当する質問項目のすべての 回答者の回答を 平均した値を 採用した． 4 節を. らの質問項目から 測定尺度を構成することが 妥 当と判定される． ここでは，初期解として主成. 始め，主要な 実証分析はこの 工場レベルのデー. 分解を用 い ，固有値が1 を超える因子のみを 抽. タベースを用いて 行われる．. 出した．. もうひとつは ，. 個々の回答者の 回答を集約した 製造事業所全体 の測定値をべ. ー. スとする工場レベルのデータベ. 両 データベースを 用いて，次節では ，製造企. た測定尺度が 信頼に足ると 判断されるには ，. こ. の 0 係数の値が 0 ． 6 以上でなければならない． ま. 信頼性と妥当性のテストにおいては ， wcM. 業におけるオペレーション 戦略 (以下，簡単に 製造戦略と略す ) に関する測定尺度について 検. 企業の製造事業所の 個人レベルデータ ，無作為 抽出された製造事業所も 含めた全事業所の 個人. 討する．. レベルデータおよび 工場レベルデータの. 3. 製造戦略関連測定尺度の 信頼性と妥当性 製造企業におけるオペレーション. 戦略，すな. わち製造戦略に 関連する測定尺度として. ，. ここ. 3 種の. データベースを 利用した． これらの分析結果に. 食い違いがあ る場合には，全事業所の個人レベ ルデータに よ る結果を優先して ，最終的に採用 する質問項目と 測定尺度を決定した．. では， 「新技術の対する 予期的対応」，「製造戦略 の 浸透 度 」， 「戦略上の顕著な 能力」， 「公式的戦. 。 1, 新技術に対する 予期的対応. 略計画への製造の 参画」， 「職能間統合」， 「長期 志向」，「製造戦略と事業戦略との 連動」，「製造. この尺度は，技術上のブレークスルーが起こ る前に，新技術が利用可能になったときに 直ち.
(4) わが国製造企業におけるオペレーション 戦略の形成過程. (松井. (283) 19. 美樹 ). に 実装作業に着手できる 26 各工場が準備を 整. 量はすべて基準値 0 ． 4 を超えているが ，質問項. えているかどうかを 評価しょうとするもので ，. 目⑤は 0.46 で他の質問項目に 比べかなり小さい．. 似卜 05. 第二因子の因子負荷量が 最大となるのはこの 質 問 項目⑤で， 0.80 という水準に 達する， このこ とから，質問項目五 はその他の質問項目とは 異. つの質問項目から 構成される， 回答者. は ，工場長， 副 工場長，本調査協力担当昔の計. 3 名であ る. DN ②N. S,N ④・. N. 5)R. ニーズに先んじて 製造能力を確保する. な た意味合いを 持っている. ために長期プロバラムを 遂行している．. 断 し これを除いた 4 つの質問項目を 用いて 信. 新しい製造の 方法や技術の 潜在力を予. 頼 性と妥当性を 再チェックした．質問項目⑤を. 恕 しようと努力している. 除くことによって ，. 我々の工場は 新技術の最先端を 行って. 信頼性が向上するとともに ，因子負荷量がすべ. いる．. て 0 ． 6 を大きく上回っている. 常に次世代技術を 考えている．. れ ，構成妥当性も 改善した．ただし wCM. 工場の製造能力は 沈滞している．. 業の製造事業所に 無作為抽出された 製造事業所. 吋能 ，性が高いと判. u 係数は 0.74 まで上昇し ，. 単一因子が抽出さ. 企. 表 1 には， これら 5 個の質問項目を 用い， wCIVH 企業の製造事業所の 個人レベルデータ ， 無. 場合には，個人レベル ，工場レベル， いずれの. 作為抽出された 製造事業所も 含めた全事業所の. データであ っても，すべての質問項目を用いて. 個人レベルデータおよび 工場レベルデータそれ. 因子分析を行った 結果，単一因子が抽出されて. ぞれについて 計算された㏄ 係数と因子分析の 結. いる．. 果 が示されている． いずれのデータについても. も加えた全事業所を 対象としたデータを 用いた. ここでは全事業所の 個人レベルデータの 結果. ，. を 最優先するという. 巳 係数は基準値 0 ． 6 を超えており 信頼性に関し. 原則に従 い ，「新技術の予期. ては問題はないと 判断される．一方，妥当，性に 的 対応」の測定尺度として。 上記 5 個全ての 質 ついては， wCM. 問 項目の算術平均値を. 企業の製造事業所㈲ 個人レベ. ルデータを用いた 因子分析の結果， 固有値が. 使用する．. 1. 応 する固有値は 1.03 で，わずかに 1 を上回って. 2. 製造戦略の浸透 度 この尺度は，工場のオペレーション戦略に関. いる．表1 に示されている 第一因子の因子負荷. して異なった 範 時の従業員がどのような 知識を. を 超える因子が 2 つ 抽出された．第こ. 因子に対. 表1. Ⅸ係数 円丘負荷量 ( 第. 信頼性と安当 竹- (新技術に対する 予期的対応 ). W@ C@ M 個人レベルデータ 0.70692 - 因子のみ. 全. 丁場レベルデータ. 0.80362. 0 ， 89019. 0.80118 0.78990. 0.89227. ). 0 ． 74060. 0 ． 70608. 0.75910. 0.81062 0.69856 0.802 行 削除 2.2881. 3. 一 一. 0 ． 65931. 4一. 0 ． 80623. Ⅱ と 官. 0.45861 2.4197 48.39%. 抽出 L@N戸数. Ⅰ ワ. 所. 個人レベルデータ. 2. 一 一. 同村 値 寄 ㌧率. 業. 0.74077. T一. 一. 事. ， 20% ・. 1. 0 ． 84376. 0 ． 79509. 0 87034. 0 81395. 0 85333. 0.55664 2.8703 57.41%. 0.72973 3.5262. ・. ・. ・. 70.52%. Ⅰ.
(5) 20 (284). 横浜経営研究. 第 XIX 巻. 第 3 号 (1998). した明確な理解が 示されていることを 意味する．. この尺度は，技術革新， JIT 生産，従業員関 係 ，垂直統合，設備，供給業者などの 領域にお. この尺度に関わる 質問項目は以下の. い て各企業がライバル 企業と比べて い かなる 地. もっているかを 反映しており ， 高 スコアは一致 4. 個であ る．. 回答者は，工場長， 副 工場長，本調査協力担当 者 ，情報システム担当者名 1 名と現場の直接 要. 価しているかを 測定しようとするものであ る．. 員 8 名の計 12 名であ る．. 以下の 13 項目について ，世界的なレベルで業. ①・. N. ②R ③N. ④N. 位 にあ るかについて 工場マネジメントがどう 評. 目標と戦略が 私に知らされている ，. 界 他社に比べて 各工場がいかにあ るかを， 1 二. 戦略と目標は 主として管理者にしか 伝. 貧弱または業界最低，. わらない．. 4 丁平均以上，. この工場の競争力ないかに 高めようと. 度 で測定している． 回答者は，工場長， 副 工場. しているかを 私は知っている．. 長 ，本調査協力担当者の計 3 名であ る．. 2. 二 平均以下，. 3 三 平均，. 5 二 優位，の5 点 T/ ッ カート 尺. この工場の長期の 競争戦略を理解して. ①N. 革新的製造. いる・. ②N. 製造でのコンピュータの 利用. ③N. ジャスト・イン・タイムの 生産. ④N. 製品技術. 0.8 以上. ⑤N. 工程技術. となっている．信頼，性は 十分とみなされる． 一. ⑥N. 従業員関係. 方 ， 因子分析の結果， 固有値が 1 を超える第一. ⑦N. 垂直的統合程度. 因子のみが抽出され ，その因子負荷量も全て基. ⑧・. 表 2 に示されているように ，上記4 個の質問 項目を用いた 場合， いずれのデータについても け 係数の値は基準値 0 ． 6 を大きく超え ，. ，. N. 工場の立地. 準値 0 ． 4 を相当程度上回っている．寄与率もす べてのデータについて 60% を超えており ， 構 成 妥当性についても 満足できる水準にあ ると 判. ⑨N. 供給業者との 関係. ⑩N ⑪N. 顧客との関係 生産統制システム. 断 される． したがって， 「製造戦略の 浸透 度. の. ⑫N. 品質向上プロバラム. 測定尺度として ，上記4 個全ての質問項目の 算 御平均値を採用することとした．. ⑬N. 総合的な競争力の 比較. 」. 表 3 に. ょ. れば，上記13 個の全項目を 用いて. 計算される 0 係数の値はいずれのデータに. 3, 競争上の顕著な 能力. ても基準値を 大きく上回り ， 0 ． 8 以上であ るか. 表2. 信頼性と妥当性. (製造戦略の浸透 度 ). 個人レベルデータ. 全 事 個人レベルデータ. 業 所 工場レベルデータ. 0.81231. 0 ． 80166. 0.89237. 0,93494 0.74655 0.89021 0,91030. 2.5914. 0.84532 0.65 ㏄ 3 0.83 ㏄ 2 0.83427 2.5399. 64.79%. 63.50%. 76.31%. 1. 1. 1. Ⅵ-. ㏄係数. C. ⅣⅠ. 因子負荷量 (第一因子のみ ). ① ② ③. ④ 固有値 寄与率 抽出因子数. つい. 0.85366 0.71000 0.83297 0.81530. 3.0526.
(6) わが国製造企業におけるオペレーション 戦略の形成過程 と. 0.91615. 0.92335. 0 ． 74232. 0 ． 75180. 0 65833. 0 ． 66225. 0.80469 0.69153. 0 69922. 0 ． 65578. 0.66722 0.72482. 0 67340. ). 0 ． 60018. 3Ⅰ 4@ へ. 0.42193 0.59923. 谷一. 0 69162. 0.68474 削除 ぼ mR 余 削除 0.73617. 6@ 一. 0 ． 55283. @庁. 0.55896 0.43929. ・. 0 57045 ・. 2@ ハ 1. 0.59936 0.67323 0.70683. @Tめ@. 0 ． 60324. 一パ リ. @1 し @1 Ⅰ. り. 固相 - 直 ィ. 寄，ナ率. t;W因チ 数. 4.4281 34.06% も. 21. タ. 0.89877. 0 48996. 一. と. 0 ． 89488. ・. ?. @8 一 9@ 一 @1. オ山. 0 77329. I一 一. ・. デ. 因ト 負荷量 (第 一因子のみ. べ. 0.82588. 1. Ⅸ係数. 事. 個人レベルデータ. (285). ノ ⅠⅠ. 食. ム. ょ易. Ⅴ C ⅣI 個人レベルデータ. 所レ. (戦略 L の顕著な能 州. 信頼性と妥当， r。. 英樹 ). 業. 表3. (松井. ・. 0.82446 ・. 0 ． 78371. 0 81566. 0.69324 0.79758 0.83636. 0 50748. 0.72317 0.78374 0.65345. 0 65868. 0 71142. 0 ． 70609. 0 ． 56770. 0 62886. 0 62143. 0 ． 72848. 0.73299. 削除 肖 UE余 削除 0.70568 0.74483 0.62151 3.0297 43.28%. 0.38093 0.60474 0.53860 0.73624. 削除. 0 27087. 肖 Ⅱ彫金. 0 58549. 0 ． 66433. 0 ． 52463. 0.55440 0.79 10. ・. ・. ・. ・. ・. 0 73921 ・. 巧. 0 ． 79433. 0 ． 801. 0.75796 5.9226 45.56%. 0 76447. 4. 2ワ. ・. 5.7998 48.33% も ワ ）. ・. 0 ． 80953 ・. ・. ・. Ⅰ. 0 82441 ・. 0 ． 84417. 6.7769 52.139. 。. 3. 0.62338 削除 0 80763 ・. 0.82502 0.83950 6.4470 58.61% l. ら ．信頼性には 問題がな い ．他方， 妥当性につ. ⑧⑨⑩を除かなければならない．. いてはやや難点があ る．上記の13 項目は技術. 一因子の寄与率は 43% まで上昇するものの ，固. から，垂直統合，JIT 生産，品質，従業員関係. 有値は 3.03 まで下落してしまう． また， 6 項目. 等に関わる多様な 能力を表しているため ，. らすべてから 有力な単一因子のみが 抽出される. の削除によって ， 0 係数も 0.Ⅱ へ低 Ⅱする，次 に， 全事業所の工場レベルデータを 用いた場合. とは考えがたい．実際， wcM 企業の製造事業 所の個人レベルデータを 用いた場合には 4 個の. には，最大同百個 は 6.78, 第一因子の寄与率は 52% に達するが， 第三因子まで 抽出され，項目. 因子，全事業所の個人レベルデータを 用いた場 合には 2 個の因子， 全事業所の工場レベルデー. ⑧に対する第一因子因子負荷量は 基準値に達し ていない． そこで， この項目 (8)と項目⑪を除 い. タを 用いた場合には 3 個の因子がそれぞれ 抽出. て 因子分析を再度行ったところ. されている． そこで因子負荷量を 参考にしなが. すべて基準値を 超える単一因子が 抽出された．. て， い くつかの項目を 削除し，構成妥当性と 信. 対応する固有値は 6.45 で，寄与率は59%/0 に達. 頼性を再テストする 必要があ る．先ず， wCM 企業の製造事業所の 個人レベルデータについて. する． この 2 項目の削除により ， 0 係数は若干. は ， 第一因子因子負荷量がすべて. 所の個人レベルデータについては. ，最大固有値. その固有値も 4.43 と大きな値をとっているにも. が 5.92, 第 ，因子の寄与率46%. と工場レベル. かかわらず， 第四因子まで 抽出され， 第一因子. データと比べると 若干低く，項目⑧に対する第. の寄与率はほぼ 34%. 一因子因子負荷量が 基準値 0 ． 4 を僅かに. これ. 基準値を超え ，. に留まっている．単一次. 九帖- な 満たすためには ，半数近い 6,1頁目 9 ③、王. このとき， 第. ，因子負荷量が. ではあ るが L 弄 している．最も重視する全事業. ド. 回っ. ているが， 1 を超える固有値は 2 つ だけ，すな.
(7) 22 (286). 横浜経営研究. わち抽出された 因子も第二因子までで ，. 第 XIX 巻. 者は，工場長，副 工場長，本調査協力担当者の. 3 つの. データ 中 最少であ る．項目⑧のみを削除したと ころ， 第一因子因子負荷量はすべて. 第 3 号 (1998). 計 3 名であ る．. 基準値を超. ①N. 明文化された 使命，長期目標，実行 戦. え ，寄与率も48% へ 微増した反面，抽出因子. 略を導く公式的な 戦略計画策定過程を. 数は依然 2 のままであ った． しかしながら ， 最. ②R. 持っ ている． 工場マネジメントは 公式的な戦略計画. ③N. 策定過程に参画しない． これは企業の もっ と上位レベルで 策定される． 工場は明文化された 戦略計画を持って. 大固有値 5.80 に対して第二因子に 対応する固有. 値は 1.29 とその差は極めて 大きく， また第一因 子 と第二因子の 寄与率もそれぞれ 48% と 11% で 相当の隔たりがあ る．すなわち，総合的製造. 能力を反映した 第一因子に比較して ，第二因子 の 重要度は相対的に 軽 い ため， これを無視した. いる・. ④N. 工場マネジメントは 定期的に長期戦略 計画を見直し 更新する．. ⑤R. 工場ははっきり 規定されていない 非分. としても特段の 問題はないと 思われる． ちなみ に ，単一次元性を厳密に満足させるには ，項目. ⑧に加え，項目⑨と 項目⑯・も削除しなければな. 式 な戦略しか持っていない. らない．以上の考察を踏まえて ，「競争上の顕著. ⑥R. な 能力」の測定尺度として ，全項目の算術平均. 工場管理者は 工場の属する 事業部の事 業 戦略計画策定過程に 携わっている．. 値 に加え，項目⑧・工場の立地を 除く残り 12 個. 表 4 が「工場における 公式的戦略計画」の 信. の 項目の算術平均値も 計算し，以下の分析では. 頼性 ・妥当性分析の 結果であ る，上記6 個の全. 後者を採用することとした．. 質問項目を用いた 場合，すべてのデータに つ い て Ⅸ係数は 0 ． 8 を大きく上回っており ，. Ⅲ. 工場における 公式的戦略計画 この尺度は，工場マネジメントが戦略計画策 定 過程に深く関与し ，戦略計画が頻繁に更新さ れているかどうかを 測定しょうとするものであ り. 有値 ，寄与率ともに十分大きい単一因子が 抽出 され，各質問項目に 対する因子負荷量も 0.6 以 上 となっている． したがって，信頼性および妥 当 性の両面で測定上の. ，以下の6 個の質問項目が 用いられた．回答. 表4. は. 係数. 信頼性と妥当性. W@ C@ M 個人レベルデータ 0.85189. 問題はないと 判断し「 工. 場 における公式的戦略計画」の. 測定尺度として ，. (工場における 公式的戦略計画 ). 全. 事. 個人レベルデータ. 業. 所. 工場レベルデータ. 0 ． 86881. 0 ． 92069. 0 77980. 0 79856. 0 85738. 0 ． 66349. 0 67212. 0 71389. 因子負荷量 (第一因子のみ ). ① ② ③ ④ ⑤. 0 ． 83787. 0 ． 85953. 0 ． 91289. 0.76783. 0 ． 78014. 0 ． 86681. 0 82671. 0 84004. 0 ． 89590. ⑥. 0 70461. 0 ． 71419. 0 ． 84601. 3.5198 58.66%. 3.6526 60.88%. 72.46% も. I. 1. 固有値 寄与率 抽出因子数. ・. ・. ・. 士ll Ⅰ. また， 固. ・. ・. ・. ・. ・. 4.3478.
(8) わが国製造企業におけるオペレーション 戦略の形成過程. 全質問項目の 算術平均値を 採用することとした．. (松井. 美樹 ). (287). 23. 尺度として，全質問項目の算術平均値を 用いる. 5. 職能間統合 この尺度は，各社の異なった職能領域が 目標，. 6. ・. ・. こととした．. 意思決定，互 いの 職能に関する 知識と ぃ，た点 で 統合されているかどうかを. 評価しようとする. 長期志向. この尺度は，マネジメントが工場内外の計画 策定において 長期的視野. (例えば，. 品質等の オ. もので， 以ドの 5 個の質問項目が 用いられた．. ペレーションに 関する戦略目標 ) をもっている. 回答者は，工場長， 副 工場長，本調査協力担当. かどうかを測定しようとするもので. 者の計 3 名であ る. 個の質問項目から 構成される． 回答者は，工場. @)N. 製造部門はマーケティンバ. やェ ンジニ. 長 ，勧工場長， 本調査協力担当者の 計 3 名であ. アリングの決定に 対して深く関わって. る. ・. ヱR. いる. N. 我 社の各部門は 良く統合され、ている．. @jR. 工場の各部門はいつも 互いにあ っれき. ②・. ヱR. 四半期毎の製造費用目標が 非常に重要 であ る．. 我社 の諸職能はうまく 強調して機能し. @)R. 工場外のマネジメントは 主に短期の財 務 成果に関心があ る．. ている．. ⑤N. この工場では 財務目標が最も 重要であ る．. をかかえているようだ．. のN. ，以下の6. マーケティンバ 部門と財務部門は 製造. りN. ほ ついて良く知っている．. 工場は長期志向であ り， 目標を毎年変 吏 しない．. 上記 5 個の質問項目をすべて 用いた場合の 信. ⑤N. 短期損失は意思決定に 影響するが， 長. 頼 性と妥当性の 分析結果が表 5 に示されている. 期目標の追求に 比べればあ まり重要で. すべてのデータについて ， u 係数が 0).7を大き. はな い ．. く. 上回り， また， 固有値，寄与率ともに大きい. 単一因子が抽出され ，各質問項目に対する因子 負荷量も 0.6 を超えている． よって，測定上梓. 段 の問題はないと 判断し「職能間統合」の 測定. 表 ⅠⅤ C 九I 個人レベルデー. ㏄係数. 0 ． 81556. 信頼性と妥当性. ⑤N. 我々は製造の 長期トレンドに 体系的に. 取り組んでいる． 表 6 に示されているように ，. ついては，信頼性と 妥当性の両面で 深刻な問題. (職能間統合. ) 全. ク. この測定尺度に. 個人レベルデタ. 事. 業 所 0:場 レベルデータ. 0.78646. 0.83414. 0.77142 0.87022. 因子負荷量 (第一因子のみ ). l（ 一. 0 68411. 0 68657. ・. ・. ②. 0 80243. @3 ソ. 0 75615. 0.81518 0.66966. 0 62759. @4@. 0 77892. 0 78508. 0 ． 82790. 写一. 0 80240. 2.9342 58.68%. 0.73989 2.7481 54.96%. 0.78288 3.0446 60.89%. l. l. l. 固有値 寄与率 抽出因子数. ・. ・. ・. ・. ・. ・.
(9) 24@ (288). 横浜経営研究 表6. W@. 因子負荷量. (長期志向 ). C@ M. 金. 車. 個人レベルデータ. 0.02858. 0 ． 39122. 業. 所 工場レベルデータ. -0.18608. 0.45800. (第一因子のみ ). ① ② ③ G ⑤ ⑥. 0 43736 ・. -0.64853. 削除. 削除. 0.59833 0.73448 0,08186 :0.23565 0.32315. 0.75269 1.3502 45.01%. -0.77470 1.6643 27.74%. 削除. 0 ． 21715. 0 ． 60598. 0 ． 47457. 0 ． 64531. -0.38482 0 ． 85148. 固有値 寄与率 : 抽出因子数. がみられる・. 信頼性と妥当性. 個人レベルデータ -0.04028 0.35624. ㏄係数. 第 3 号 (1998). 第 XIX 巻. 1.7574 29.29% る 3. 1. 6 個の質問項目をすべて 用いた 場. 0 78846. 0 ． 57947. 0 ． 78846. 0 ． 71502. ・. 3. 0.80664 0.80664. 削除 削除 削除. -0.08281 -0.39546. 削除 1.2433 62.17%. -0.82089 1.7342 28.90%. 1.3013 65.07%. l. 3. 1. 0 22386 ・. 削除 削除 削除 削除. 参考にしながら ， い くつかの質問項目を 削除し. 合，け係数の値は最大の 全事業所の個人レベル. て 因子分析を再度試みた．その結果，全事業所. データでも 0 ． 03 で ， 残りの 2 つのデータに つい. の 個人レベルと 工場レベルのデータについては. てはともに. 最終的に質問項目①と②・だけを 残すことによっ. 負 値であ る．いくつかの質問項目を. 削除しても，いずれのデータも 基準値 0 ． 6 には 届いていない・ 質問項目間の 内的整合性が 低く ， 信頼性に疑問があ. る．他方，全質問項目を 使っ. ，. て 単一因子が抽出できたものの ，固有値は1.24. 1.30 と極端に小さな 値に減少してしまった．. と. そもそも質問項目①と②だけで. 長期志向の程度. た 因子分析の結果，固有値が 1 を超える因子が. が 測定されているかどうかも 疑わしい． また，. 個抽出されたが ，最大固有値は 1.6から 1.8程 度 で決して大きな 値 とは言えない・ 内容的には， 長期と短期を 明示的には述べていない 質問項目 ①②は他の質問項目とは 異なった解釈がなされ ている可能，注があ ろう．質問項目①と②は リバ. wCM. 一ス尺度となっているが ，. 頼 性と妥当性の 両面で難点が 多 い ため，以下の. 3. これは両者とも 短期. 志向を表すものと 想定されていることを 意味し ている・. しかしながら ，. 企業の製造事業所の 個人レベルデータに. ついては，これらの 質問項目①と②に 加えて質 問 項目⑤を削除することによって. ，因子負荷量. がすべて 0.6 を超える単一因子が 抽出されたが ，. やはり固有値は 1.35 と小さい． このように， 信 分析ではこの. 測定尺度は使用しないこととした．. 長期志向にたつという. ことが，直ちに財務目標や四半期の 製造費用目 標を軽視するに っ ながるのであ ろうか．長期と. 。 ，). 製造戦略と事業戦略との 連動. この尺度は，製造戦略と事業戦略との 一貫性. 短期を同時に 志向するということも 考えられる. および製造戦略が 事業戦略を支援するものとな. し，. っているかどうかを 評価しようとするもので ，. わが国製造企業の 多くは両者のバランスを. 常に念頭においてオペレーション. 戦略の策定と. 以下の 5 個の質問項目が 用いられた．回答者は ，. 実施に当たってきたと 思われる・少なくとも. 工場長， 副 工場長，本調査協力担当者の 計 3 名. 長期志向と財務目標や 製造費用目標の 軽視は異 なった次元としてとらえられるべきであ ろう． 単一次元性を 追求するため ，因子負荷量の値を. であ る. ①N. 我々は製造戦略を 持ち， これを積極的 に 追求している．.
(10) わが国製造企業におけるオペレーション. ②N ③N. 戦略の形成過程. (289) 25. 期 的にモニターするシステムを. わかるようになっている．. いる. 設備投資案は 事業戦略との 整合性によ. ②N. ぎN. 我々の工場では ，製造は事業戦略と歩 調を合わせている．. 亙R. 美樹 ). 我々の事業戦略は 製造上の意味合いが. って選別される． めN. (松井. 持って. 我々の工場ではよく 練られた製造戦略 を持っている． 我々の工場ははっきりとした. 製造目標. を 持っている．. 製造部門側は 事業戦略に無頓着であ る．. ④R. 表 7 が「製造戦略と 事業戦略との 連動」の 信. 工場要員に矛盾する 要求を課すような 製品や工程があ る．. S)N. 頼性 ・妥当性分析の 結果であ る．上記5 個の全. 製造は我々の 事業の競争力の 源泉であ. る. 質問項目を用いた 場合，すべてのデ - タについ. ⑥R. て ㏍係数は 0 9 を上回る水準にあ り， また， 固 ・. 製造が我社の 成長発展の制約要因にな. 百個，寄与率ともに 十分大きい単一因子が 抽出 され， その因子負荷量もすべての 質問項目に対. 表 8 に示されるように ，全質問項目を円いた. して 0.7 を大きく上回っている．信頼， 性と 構成. 場合，すてべ のデータについて㏄ 係数は基準値. 妥当，P生 とも満足できる 水準にあ ると. 0.6 を超えており ，信頼性ついては 概ね満足で. 半Ⅱ. っている．. 断し ，「製. 造 戦略と事業戦略との 連動」の測定尺度として. ，. きる水準にあ る．たたし，構成妥当性について. 上記 5 個の全質問項目の 算術平均値を 用いるこ. は 検討の余地があ る・すべてのデータについて. ととした．. 固有値が 1 を超える因子が 2 個ずっ抽出され ，. s. 製造戦略の強さ. 質問項目⑤と 互に対する第一因子負荷量の 中に 基準値 0 且を卜回るものがみられる． しかも， 第. この尺度は， マネジメントがいかにオペレー 、ンコ ン戦略を理解し. その成功を実感している. かを評価しようとするもので 問 項目が用いられた．. ，似ト06. る. 回答者は，工場長， 副エ. 力. 工場の成果を 公式的基準に 照らして 定. 表7. 信頼性と妥当性. C 几 個人レベルデータ 0.90167 Ⅰヘ二. Ⅸ係数. Ⅰ. この 2 つの質問項目. が 第二因子と強い 関連をもっていると 解釈、され. 個の質. 場長， 本調査協力担当者の 計 3 名であ る．. ヱN. 二 因子の因子負荷量から ，. ・. これらの質問項目は 製造が会社全体の 競争. や成長の原動力となっているかを. あ り， 一貫した明確な 製造戦略が存在するかど ぅ. かを尋ねる他の. 4. つの質問項目とはやや 異質. (製造戦略と車業戦略との 連動 ) 全 車 個人レベルデータ. 業 所 工場レベルデータ. 0 ． 87473. 0 ． 92731. 囚ト 負荷量 ( 第 ，因子のみ ). l一 一 2一 3し 一. 0,90210 0.79129 0.84853. 0.83552. 0 ． 秘 9612. 0 ． 76825. 0 88 ㍗ 1. 0.83849. 0.87949. 4@ 一. 0 ． 86031 0 ． 83799. 0.83993 0.80077 3.3381 66.76%. 0 88498. @一. 一. 固有値 寄り ヰ，. 抽出 囚 チ数. 3.6023 72.05% l. 問うもので. ・. ・. 0 85847 ・. 3.8838 77.68% l. ，.
(11) 26@ (290). 横浜経営研究. 表8. 信頼性と妥当性. 係数. 0 ． 67119. (製造戦略の強さ ). 全. W@ C@ M 個人レベルデータ け. 第 3 号 (1998). 第 XIX 登. 事. 業. 所. 個人レベルデータ. 工場レベルデータ. 0 ． 72974. 0.67020. 0.73335. 0 ． 77152. 0 ． 79267. 0,79880 0.81822. 0.83053 0.83052. 0 ． 79445. 0 ． 79546. 0 88098. 0 89493. 0 ． 79913. 0 82239. 0 ． 80169. 0.52816. 0 ． 68477. 0 ， 69346. 因子負荷量 (第一因子のみ ). ① ②. 0 74707. 0 77109. 0 ． 78826. 0.78509. ③. 0 78633. 0 80373. 0 77953. ④. 0 ． 65084. 0 ． 62435. 0.54 シ牛. G. 0 ． 47290. 0 49362. ⑥. 0 35054. ・. ・. ・. ・. Ⅰ. 0 39813 ・. 削除. 2.5679 42.80%. 2.4904 49.81%. 0.39244 2.5263 42.11%. 2. 1. 2. に 感じられたのかもしれない．そこで ，. 荷 量の値を参考にしながら. に. ・. ・. 固有値 寄与率 抽出因子数. ・. 因子 負. ， これらの質問項目. を 削除して単一因子の 抽出を試みた．. WCM. 企. 削除. 0 ． 48289. 削除. 削除 2.2971 57.43%. 0 ． 54109. 0 ， 59428. 1. 3.0785. 51.31%. 3.4273 68.55%. 2. l. 製品販売価格. ②N. 売上に対する 研究開発支出. g)N. 売上に対するマーケティンバ 製品品質. ④N. 質問項目⑥のみ ，全事業所の工場レベルデータ. ・⑤. ，全事業所の個人 レ. ・. ・. ①N. 業の製造事業所の 個人レベルデータについては ほ ついては質問項目⑤のみ. ・. N. 支出. ブランドイメージ. ⑥N 製品特性 「ポータ一の 競争戦略」の 信頼性・妥当性分. ベルデータについてはその 両者を削除すること により，因子負荷量が基準値を超える 単一因子. 析の結果が表 9 であ る．上記6 個の項目をすべ. を 抽出することができた．全事業所の 個人レベ. て 用いた場合，すべてのデータベースについて ，. ルデータを重視するという 原則に従 い ，「製造戦. は 係数は 0.6 を上回っており ，内的整合性は満. 略の強さ」の 測定尺度としては ，上記6 個の全. 足 できる水準にあ ると言える．一方， WCM. 質問項目の算術平均値に 加えて，質問項目⑤ と. 業の製造事業所と 全事業所の個人レベルデータ. ⑥を除いた 4 個の質問項目の 算術平均値も 計算 し ，以下の分析では後者を利用した．. ほ ついては，固有値が 1. を超える因子は. 2. 企. 個ず. っ 抽出され，項目①に 対する第一因子因子負荷. 量が基準値 0 ， 4 を下回っており ，この項目が第. 9) ポータ一の競争戦略 この尺度は， Mchael. 二 因子に強い関連をもっている. E. Poner (1980 ， 1985). ，項目①の製品. 販売価格はコスト 重視の競争戦略，その 他の項. の コストⅠ差別化の 枠組みを用いた 戦略経営論. 目 ② 叫⑥は差別化重視の. の 研究において 提案されてきたもので ，以下の. ，両者は別次元と捉えるべきであ ろう．項目 ①を削除することにより ，固有値，寄与率とも. 6 項目について 各工場で生産された 製品を主要. 競合企業と比較し 3. 05. 二. ほぼ同じ， 4. 1 丁著しく悪 い ， 5. 2 丁悪 い，. 二 著しく良い. り. に 大きな単一因子が 抽出されるとともに ， u 係. ，. 数も上昇している．以上の分析により，「ポータ. 点リッカート 尺度で測っている．回答者は ，. 一の競争戦略」の 測定尺度としては ，上記6 個. 二. より良い，. 競争戦略を反映してお. 工場長， 副 工場長， 本調査協力担当者の 計 3 名. の 項目の算術平均値に 加えて，質問項目①を 除. であ る．. いた. 5. 個の質問項目の 算術平均値も 計算し ，以.
(12) わが国製造企業におけるオペレーション 表9. 信頼性と妥当性. C 個人レベルデータ 0.68345 0 7 991 ⅠⅤ. 巳. 係数. (松井. 金 車 個人レベルデータ 0.74799. 0 76721. 0 C7074. 0.38368 0.73160. 0 73756. 0 51480. 0 59378. 0 57973. 0.74581 0.75291 0.75544 2.7288 45.48%. 0.76915. 2.4522 40.87%. 0.80110 0.71225 0.74060 2,4125 48.25%. 2. l. 2. l. Ⅰ. 美樹 ). (291). 27. (ポータ一の競争戦略 ). ⅣⅠ. ・. 因子負荷量. 戦略の形成過程. 業 所 工場レベルデータ 0.81050. ・. (第 ，因子のみ ). l一 へ 3一 一. 0.25662 0.65991 0.53083. 一乙. 0 ． 78720. Ⅱ @宙 リ. 0 ． 70693. 6一. 0 ． 74137. 2. 一. 固有値 ，寄与， 率. 抽出因子数. 削除 ・. ・. 表 10 ㌔Ⅴ. 0.47880 0.76149 0.66410 0.82471 0.74760 0.81145 3.1477 52.46%. ・. ・. 0 ． 76180 0 ． 76072. 2.6307 52.61%. Ⅰ ll. 信頼性と妥当， 性 (設備の自社開発Ⅰ C. M.I. 個人レベルデータ ㏄ ィ棄教. 削除 ・. 0.71904. 余. 事. 業. 所. 個人レベルデータ. L 場 レベルデータ. 0.75519. 0.76684. 0.82540. 0 ． 89813. 0.89292 0.83569 0.40449 0.58477 0.85024 2.7242 54.48%. 0.94379. l. l. 因子負荷量 (第 - 因子のみ・ ). ヱ. 2つ 庁 3@ Ⅰ @nI Ⅰ 一 令こ. 固有値. 寄与 率. 0.90085 0.83196 0.43726 0.45880 0.83567 2.6037 52.07%. 抽出図子 数. 0 ． 84784. 削除 0.50568 0 ． 83480. 2.4781 61.95%. 2. ドの 分析では後者を 採用することとした．競争. ②R. 0 60146 ・. 0 90083 ・. 3.0909 61.82%. 我々は設備のほとんどについては. 育姐庸. メーカ一に依存している．. 戦略の中でも 特に差別化戦略を 重視した測定 尺 度 となっている．. 0 ． 86577. 0.52661. ③R. 我々の設備は 業界の他社とほとんど 同 じであ る. 10，. 言支ィ. 庸の自社開発. ④・. この尺度は，競争優位の源泉として 内製 設備 の 開発を追求しているかどうかを. 特許によって 保護されている 設備を持 っている．. 測ろうとする. もので， 以ド 0 5 個の質問項目が 用いられた. 回答者は，工場長， 副 工場長，本調査協力担当 者の計 3 名であ る．. ①N. N. ている．. 表 10 には， これら. 5. 個の質問項目をすべて. 用いた場合のは 係数と因子分析の 結果が示され. 我々は積極的に 自前の設備を 開発して. ている．いずれのデータについても ，㏄係数は. いる・. n7 を超えており ， 信頼性は概ね 満足できると.
(13) 28 (292). 横浜経営研究. 第 3 号 (1998). 第 xIx 巻. 判断される． 一方，構成妥当性については ，. ついても全く 問題ないと判断される．. wCM. て，「製造戦略」スーパ 一尺度として ，「長期志. 企業の製造事業所の 個人レベルデータを. 用いた場合だけであ るが，固有値が 1 を超える 因子が 2 個抽出された．第二因子と 特に強 い 関. 連を持つのは 質問項目③であ る．業界他社とほ とんど同じ設備をもつということは 設備を戦略 的に活用することとは 相人れないのであ ろうか． 実際には， ほとんど同じ 設備であ りながら生産. 向」以覚の 9 個の製造戦略関連測定尺度の 平均値を使用することとした． 9. 問項目③は他の 質問項目とは 異質に感じられた のであ ろう．この質問項目③を削除することに よ. り，単一次元性が確保され， また， 0 係数も. 個の製造戦略関連測定尺度は. 相互に強い正の. 相関関係にあ り，製造戦略の 総合性，一貫性， 連動性の傍証となっている． 4. オペレーション 戦略を巡る実証分析. 場合もしばしばあ ると聞く． このような理由か 企業の製造事業所では 質. 算術. ちなみに， u 係数の値からも 明らかなように ，. される製品の 品質や費用に 大きな隔たりがあ る ら，少なくとも wcM. したがっ. 。 1, 業種別・クラス 別 比較 まず，オペレーション戦略に関して ，業種毎 に顕著な差があ るのか，また ， WCM. 企業は何. か特別なオペレーション 戦略を策定し. 実施し. 上昇している． このような傾向は 全事業所のデ ータについてもみられる．例えば ，全事業所の 個人レベルデータについては ，固有値が1 を超 える因子は第一因子だけであ ったが， この質問 項目③に対する 因子負荷量は 0 ． 40 で基準値ぎり. ているのかを 検討する． ここでの検定仮説は 次. ぎりであ る． この 2 6 な 問題が若干が 残るもの. [仮説. の 2 つであ る． [仮説 1. 」機械，電機，自動車のいずれの 業種に おいても同様なオペレーション 戦略が. 同様なプロセスを 経て策定されている．. の，全事業所の個人レベルデータを 優先すると. 2] wcM 企業におけるオペレーション 戦 略は，一般の 製造企業と変わらない・. いう原則に従 い ， 「設備の自社開発」の 測定尺度. 前節で信頼性と 妥当性のチェックをパスした. として，上記 5 個全ての質問項目の 算術平均値. 個の製造戦略関連測定尺度および「製造戦略」 スーパ一尺度の 工場レベルデータを 算出し， そ. を 用いることにする．. 9. れらを用いて 業種別， クラス 血. 製造戦略スーパ 一尺度. 無作為抽出企業か. 最後に，製造企業におけるオペレーション 戦 略の特徴を総合的に 評価するため ， これまで検. 討してきた製造戦略関連測定尺度から 信頼性に 疑問のあ った「長期志向」を 除いた 9 個の測定 尺度を用いてスーパ 一尺度を構成する． この 「製造戦略」スーパ 一尺度も測定尺度であ るので， 表 11 の中に示す よう に，全事業所の 工場レベ. ). 別. (wCM 企業か. に顕著な差が 認められるか. を分析した． 個人レベルの 質問項目毎の 回答から工場レベ ルの製造戦略関連測定尺度を. 合成するには ， あ. る測定尺度を 構成するすべての 質問項目の算術 平均値をその 回答者毎に計算し ，個人レベルの 測定尺度の値を 求めた後に，該当製造事業所の すべての回答者の 算術平均値を 計算するという. ルデータに よ り信頼性と構成の 妥当性を検証し. 方法を採用した． こうして求めた 工場レベルの. た. 製造戦略関連測定尺度の 算術平均値が「製造戦. 個の製造戦略関連測定尺度から 計算された Ⅸ係数は 0 ． 94 で，内的整合性は極めて高い． ま た，固有値が1 を超える因子は 固有値 6.09, 寄 与率 68% の第一因子のみで ，因子負荷量はす 9. べて 0 ． 6 を大きく上回っており. ，構成妥当性に. 略」スーパ一尺度であ る． これら工場レベルの 測定尺度を利用して ， 最. 初に， クラスの違い る 無視し各測定尺度 ( 「製 造戦略」スーパ 一尺度を含む ) の平均値を業種 別に求め，業種に よ る一元配置分散分析を 行っ.
(14) わが国製造企業におけるオペレーション 戦略の形成過程 表 11. 段取り時間の 0 ． 93584. 因子負荷量 (第. -. 因チ のみ ). 新技術に対する 予期的対応 製造戦略の浸透 度 競争卜の顕著な 能力 工場における 公式的戦略計画. 0.93492 073734. 職能間統合. 078308. 製造戦略と事業戦略の 連動 製造戦略の強さ ポータ一の競争戦略. 0 ． 85963. 0 ． 85507 0 ． 87711. 0 ． 90793. 寄子 率 :. 0.68760 072571 6.0942 677 1%. 抽出因子数 :. l. 設備の自社開発 固有値 :. 組織特性 ㏄係数 内子負荷量. 0 ． 62690 (第. 短縮. 0 ． 83708 0 58225. 組織へのコミットメント 意思決定での 職能間協力 仕事への誇り 固有値. 寄サ率 抽出因子数. ・. 6.1416 68.24%. 寄子， 率. 抽出国 丑数 :. l. TQM ぽ. 係数. 因子負荷量 (第 3 S 活動. 0 ． 93813 -因チのみ. ) 0 76295 ・. 継続的品質改善努力 顧客思向 顧客満足度 現場への業績情報フィードバック 保守管理 統計的二社管理の 励行. 品質改 再に 対する報酬 品質での供給業者との 協力. 0 ． 82194. 0.85886 0.77820 0 ． 76941. 0 81710 ・. 0.74864 0 92309 ・. 0.86856 0 ． 85924. 固有、ィ直. 0 ． 93934. 寄与率. 0.70842 6.5921 65.92%. 0.88839. 抽出因子数. l. ポ。 質に対するトップのコミットメント. -0.24847 0.92130 0.87238. (293) 29. 小ロットサイズ 化 固有値. - 因子のみ ). 組織の集権 度. 美樹 ). スーパ一尺度の 信頼性と妥当， 性. 製造戦略 ㏍係数 :. (松井. 削除. 0 ． 76321. 0 ． 74021. 2.2541 56.35%. 2.2195 73.98%. 2. 1. 清報 システム 僚. 係数. 因子負荷量 (第. 0 87731 ・. -. 因. 丘. のみ ). 活動基準原価の 採用. 0 49825. 情報システムの 効果. 0 ． 84132. 0 ． 93884. 本社との調整 業績評価基準の 有効， 性. 0 ． 74839. 現場作業ヂ続の 文吾 化. 0 ． 79256. 外部品質情報の 把握. 0 75576. 改善提案制度の 機能化 チームワークへの 動機づけ 採用・選抜基準. 0 ． 86598. 内部品質情報の 把握. 0 81952. 0 ． 72888. 製造計画の級密度. 0 ． 61195. 短期的安定性・. 0 ． 85080. 人的資源管理 ㏄係数 団チ負荷量 (第 ，因子のみ ). 報酬と製造目標. の-. 貫性. 管理者・技術者の 現場支援 小集団活動に よ る問題解決 監督者と作業者のコミュニケーション 継続的技能訓練 技能の幅を考慮した 報酬体系. 製造と人的資源の 適合皮 多能 L の育成 固ネi. ィ. [れ. 寄与率 抽出刃十数. 0 ． 80562 0 ． 81551. 固有値. 0.72218 0.89499 0.85014 0.89822 0.63975 0.64498 0.88553 7.6849 64.04%. 寄与率 抽出因子数. ll Ⅰ. ㏄係数 内子負荷量 (第. 0.93246 - 因チ. のみ ). 口程計図の遵守 設備レイアウト 供給業者からの JIT 配送 顧客との JIT 連結 カンバン方式の 採用 MRP の JIT 適合 基本計画での 泥流生産対応. 0.83157 0.86818 0 ． 85919. 0.83114 0 ． 78696. 0 ． 87854. 0.91463. 0.79026 ・. ・. 4.4818 56.02% l. 技術 ㏄係数. 0 ． 86512. 因子負荷量 (第一因子のみ ). 工程革新の実施. 製品設計への. 関手. 0 88762 ・. 0 91869 ・. 新製品設計の 顧客・製造指向 固有値. 0 ． 86846. 寄ぢ 率. 2.3861 79.54%. 抽出刃 チ数. l. ・. ．IIT /七-産. チ測 可能， 性. ・.
(15) 30 (294. 横浜経営研究. Ⅰ. 第 3 号 (1998). 第 XIX 巻. た ．表12 の中に示されている 結果は ， [仮説 1] を 正当化するものであ る． 「製造戦略」スーパー. の 無作為抽出標本であ るという仮説が 有意水準. 尺度を含め，すべての 製造戦略関連測定尺度に ついて，業種間での 平均値の差異は 全くといっ の 連動」の平均スコアに 関しては電機業界が 機. 有意水準 5% で棄却されたものも ，機械業界の 「製造戦略の 浸透 度 (p 二 0 0417) と自動車業 界の 「製造戦略と 事業戦略との 連動」 (p 二 0.0203) の 2 ケースのみであ った． また，平均. 械 業界よりも少し 高めであ るが， これも有意な. 値の差の検定量 t はクラス 別 母集団の分散が 等. 差 とはなっていない．. しい場合と等しくない 場合で異なる．分散 此 の. ⅠⅠ. % で 棄却されたものは ，全くなかった． また，. 」. ていかほど見られない． 「製造戦略と 事業戦略と. 表 12 には，業種を 無視してクラス 毎に計算. 検定に. された各測定尺度の 平均値，および平均値の差. よ. ・. り有意水準 5% でクラス 別 母分散が等. の 検定に利用される t 値も含まれている． 「製造. しいという仮説が 棄却された測定尺度はなかっ たため，すべてクラス別 母分散は等しいとして. 戦略」スーパ 一尺度を含めてすべての 測定尺度. 平均値の差の 検定を行っている．. ほ ついて， wcM. 以上の分析では ，製造戦略関連測定尺度に 対 するクラス効果と 業種効果が明確に 分離されて. 企業の製造事業所の 平均値は. 無作為抽出された 製造事業所の 平均値を大きく 上回っており ， ¥%/0水準で有意な 差があ ると 判 定 された・特に ，「競争上の顕著な能力」， 「新校 術 に対する予期的対応」，「ポータ一の競争戦略」， 「工場における 公式的戦略計画」，「設備の自社 開 発 」といった測定尺度で 明白な差異が 認められ る ， この結果は明らかに [ 仮説 2] を否定する ものであ る．. はいない．そこで ， wCM. 企業の製造事業所と. 無作為抽出された 製造事業所それぞれについて. 各測定尺度の 業種別平均値の 相違を検討してみ よ う ．表13 には，各測定尺度についてクラス 別業種別平均値， クラス利一元配置分散分析の 結果として得られた F 値が示されている． wCM. 製. 企業の製造事業所については ，「新技術への予期 的 対応」や「製造戦略と 事業戦略との 連動」の. 造 戦略」スーパ 一尺度を含めいずれの 測定尺度. 平均スコアで 機械業界が他よりもやや 低めであ. ほ ついても，業種別母集団， クラス 別 母集団と. るが，. もに正規分布に 従 う ことが仮定されている ，. 方 ，無作為抽出された製造事業所のみに 限定し. 分散分析や平均値の 差の検定においては ，. 「. 、ン. ヤピロ ・ウイルク検定によって 正規母集団から. 5% 水準でも有意な 差は見られない． 一. た 場合， いずれの測定尺度の 平均値についても. 表 12 製造戦略関連測定尺度の 業種別平均値とクラス 剛平均値 新技術に対する 予期的対応 製造戦略の浸透 度 競争上の顕著な 能力 公式的戦略計画. 職能間統合 製造戦略と事業戦略の 連動 製造戦略の強さ ポータ一の競争戦略. 設備の自社開発 製造戦略 (スーパ一尺度 ). 標本数 ". 片側検定により 1% 水準で有意. F. 自動車. 測定尺度. l"コ ". 16. 3-81. 0.86. 3473. 1.12. 3.73. 0.12. 4-01 3-45 4.09 3.86 3.53 3.50 3.75. 0.20 0.30 2.65 0.62 0.69 0 65 ・. 0 61 ・. 15. 片側検定により 5% 水準で有意. WCM 3-97. 無作為 3.22. 5.45"". 全標本 3.74. 3.73 3.95 4.17 3.51 4.16 3.95 3.85 3.65 3.88 32. 3.35. 3.32". 3.61. 3.25 3.46 3.10 3.77 3.36 3.20 2.87 3.29. 6.36" 4.63" 2.64" 2.62" 4.03" 5.2T" 4.27" 5.64"". 3.74 3.95 3.39 4.04 3.77 3.66 3.41 3.70. 14. 46. ，.
(16) わが国製造企業におけるオペレーション 戦略の形成過程. C. 表 13. (松井. 美樹 ). (295. Ⅰ. 31. 製造戦略関連測定尺度のクラス 別業種別平均値 無. 製造戦略の浸透 度 競争上の顕著な 能力 公式的戦略計画. 職能間統合 製造戦略と事業戦略の 連動 製造戦略の強さ ポータ一の競争戦略 設備の自社開発. 為. 電機. 1.87@ 1.09@ 0.56 0.89 0.63@ 2.51@ 0.83@ 0.61@ 1.53. 2.72@ 3.13@ 2.95 3.33 2.91@ 3.42@ 3.00@ 2.98@ 2.42. 2.97@ 3.07@ 3.08 3.06 3.08@ 3.77@ 3.15@ 3.17@ 2.41. 3.58 3.60 3.48 3.乃 3.20 3.92 3.64 3.32 3.31. 1.47. 2.98. 3.08. 3.53. 自動車. 77. 3. 意 有. " マ". 準 水. 鋒. ︶. よ. 損 片. 有. l2 検定. Ⅱ 仕. 3.93 8. 3.98. フ l2. 3.76 昔ゅ. " イ". 冤. 準 水. ] @. よ. ︵疋. 標尺. 製造戦略 ( スーパ一反 度 ). 作. 機械. F. F. 測定尺度 新技術に対する 予期的対応. 8.3ド 5.28" 2.60. 8.33" 0 ． 46. 3.04 5.03" 1.03 7.13" 12.95". Ⅱ F. 値. クラス X 業 3.77" 1.46 2,16 2.34. Ⅱ触 8. 4.12". 00. 5 1 l 0 3. 44.36". 千重. ll. 億 03 臥. 7.@. ワ@. 製造戦略 ( スーパ一尺度 ) " 片側検定により 1%/0水準で有意. 2.00. 7.75b Ⅰ. 24.60" 26.45". l ． 巧/コ" 4. 5.91". LJ. 21.28". 7.27"" 10.41". ノノ. 5.07". ポータ一の競争戦略. 設備の自社開発. 業種 5.05" 3.72". クラス. 45.33" 16.93" 47.01" 27.10" 8.09" 9.55". 製造戦略の強さ. 析. コじ. 酉. 散 分 置. / ロ. l 3.2. 6. 。. 製造戦略と事業戦略の 連動. 一. 製造戦略の浸透 度. 競争 ヒの 顕著な能力 公式的戦略計画 職能間統合. 11.31" 4.59" 10.37" 6.49"". フじ. モデル全体 期的対応一. の. 尺. 沢. づ ，ル酊. 関. 連. 略 l 戦 肛" 製. 14. 表. 測定尺度. 新技術に対するチ. 2.D7 ワ 57. " 片側検定により 5% 水準で有意. 自動車業界が 他の 2 業界を上回っている． とり わけ， 「新技術に対する 予期白9 対応」， 「工場にお. 有意水準 5% で正規母集団からの 無作為 抽 出 標本であ るという仮説が 棄却されたのは ， 機. ける公式的戦略計画」および「製造戦略」ス. 械 業界の wcM. 一. 企業の製造事業所の「製造戦略. (p=0.0395), および自動車業界の. パ 一尺度については ，各業界の平均値が等しい. の 浸透 度. という仮説を 有意水準 1% で棄却できる．有意 水準を 5% とすれば， さらに， 「製造戦略の 浸透 度 」および「製造戦略の 強さ」，「設備の 自社 開. 無作為抽出された 製造事業所の「製造戦略」. 発 」の 3 個の測定尺度についても 各業種の平均. 時に評価するには ，二元配置分散分析を利用す. 値が 等しいという 仮説を棄却できる． この分散 分析でも，すべての測定尺度についてクラス 別. るのが適当であ る．業種とクラスのそれぞれの 主 効果だけでなく ，両者の交互作用効果もモデ. ことが 仮. ルに 組み入れた分析の 結果が表 14 の F 値 とそ. 志 されている． シャピ ロ ・ウィルク検定によっ. の 有意性によって 要約されている． 「製造戦略」. 業種別母集団がすべて 正規分布に従. う. 」. ス. 一パ 一尺度 (p 二 0.0139) の 2 個だけであ った・. 各測定尺度に 対する業種とクラスの 違い る同.
(17) 32@ (296). 横浜経営研究. 第 XIX 巻. スーパ一尺度を 含めすべての 測定尺度について ，. 1% 水準で有意なクラス 効果が確認、 されている． 他方，業種効果については，「新技術に対する予 期的対応」，「製造戦略の浸透 度 」，「製造戦略と. 第 3 号 (1998). ここでの主要検定仮説は 次の 2 つ であ る． [ 仮説. 3 」製造戦略とその 他の生産管理システム 要素には関連性がな い ．. [ 仮説. 4] 製造戦略と製品の 競争力には関連性が. 事業戦略との 連動」および「製造戦略」スーパ. ない．. 一尺度についてのみ 5% 水準で有意と 判定され. [仮説. 3] 中のその他の 生産管理システム 要. ている． 業種とクラスとの 交互作用効果では ，. 素としては， 組織特性， 人的資源管理， JIT 生. 「新技術に対する 予期的対応」と「設備の 自社 開 発」の 2 個の測定尺度で 自動車業界の 無作為 抽 出された製造事業所が 高水準にあ ることが目立. 産， TQM,. つ程度であ る．. パ一尺度が構成され ，. 情報システム ，技術を取り上げる，. いずれの要素についても ， 表 nl 中に列挙され た 詳細な個別測定尺度とそれらを. 合成したスー. これらに基づいて 測定が. 1] は一部例外はあ る ものの基本的に 採択され， L仮説 2] は棄却され る．すなわち，無作為抽出された製造事業所 よ. 行われた． まず， [仮説. りも WCM. 戦略の策定により 積極的に取り 組んでいるが ，. 製品の競争力を 決定づける生産管理システム 要 素の中で製造戦略はどのような 地位を占めるの. 業種 問 にはそれほど 顕著な差はないと 結論づけ. か は ついて分析する．. 以上の分析から ，. [仮説. 企業の製造事業所が ，公式的な製造. 4. 」の方から始めよう．製造戦略. が製品の競争力につながっているのか. ，. さらに，. 競争力指標としては ，工場長が表15 の後半. ることができよう．業種間の差異に関して ， 松 井 (1997.3) および松井. (1998) は，製品・ エ 程 技術の開発および 品質管理システムにおいて. 部分に挙げられている 11 項目について 業界内 での競争優位性を 主観的に 5 段階評価 (1 % 貧. は目立った差がないという 結論を導いている. 弱または業界最低， 2 二 平均以下，. 他方，松井 (1996) および松井. 4 二 平均以上， 5 二 優位 ) したものを用いてい. (1997.9) に示. 3 三 平均，. されているように ， JlT 生産への取り 組みや 生. る．表15 には，. 産 情報システムの 活用度については 業種間でも. 11 個の競争力指標に よ る 正 単相関分析の 結 果が示されている． 正準 変数も複数個計算され. 明確な差異が 確認されており ，対照的である．. 効率的生産活動の 組織化と効果的な 運営の基礎 となる製造戦略にはあ る種の普遍性があ る一方， 技術開発， 品質管理， JIT 生産，生産情報シス. テム等の生産管理システムの 多様な要素が 織り 込まれているため ，業種効果も折衷的なものと なっているとも 解される． なお， これら諸要素 間の関連については 次項でさらに 詳しく分析す る. ・. (2, オペレーション 戦略の構造分析 以下では，製造戦略とその形成過程がその 他 の生産管理システム 要素といかなる 関連をもつ. 9. 個の製造戦略関連測定尺度. と. るが，固有値が 1 を超える工率変数のぺ ア のみ を選択することとした．その結果， ．3 つの 正準 変数のぺ ア が抽出されたが ，九度比 検定によっ. て有意水準 5% で相関なしという 仮説を棄却で きるのは第一正 準 変数のぺ ア (p 二 0 0001) と 第二玉 準 変数のぺ ア (p 二 0 0063) のみで，第 一正単相関係数は 0 ． 8903, 第二玉 準 相関係数は 0 ， 8215 と高水準にあ る． また，冗長良 指数は， 競争力指標の 分散の約 40% が製造戦略関連測 定尺度の第一，第二，第姉正 準 変数によって 説 明可能であ ることを示している． ・. ・. のか， また，製造戦略が競争力の源泉となって. 製造戦略関連測定尺度と 競争力指標の 第一正 準 変数との相関 (交差負荷量 ) については， 「競. いるのかといった 製造事業所を 中心としたオペ. 争上の顕著な. レーション戦略を 巡る構造について 検討しよう. 連動」，「新技術に対する予期的対応」，「競争戦. 能力」，「製造戦略と事業戦略との.
(18) わが国製造企業におけるオペレーション. 表 l5. 戦略の形成過程. (松井. 製造戦略関連測定尺度と 競争力指標との 関係 第一正 準 変数 第二 正準 変数. 工率相関係数 九度 比 有意水準. 0.8903 0 0064 0 ． 0001. 0 0063. 0 ． 0933. 0 ． 0288. 0,0304. 0.7929 0 ． 6363. 0.6369 0.7475 0.7310 0.7014. 製造戦略と事業戦略の 連動. ・. 0.5854 0.5458 0.5079 0.5647. 数量変更柔軟， 性 在庫回転率 サイクルタイム. 0 ． 7290. 新製品導入速度 製品の，性能. 0 ． 1299. -0.2157 0 ． 0405. -0.2580 0.0451 0.2310 -0.3466. -0.03332. -0.0619 0 ． 1461 0 3727 ・. -0.0052 0 1030 ・. 0 ． 2189. 0 ． 4888. 0 ． 0783. 0 ． 0383. -0.0058 -0.0427 -0.1061 0.1054. 0 ． 1077. 0.6321 0.4788 0.4886. 顧客支援サービス. -0.03483 0.08750 -0.11218 0.28028 -0.06916. 0.2091 0.3454 -0.0178 -0.0170 -0.0082. 0 5828. 製品ミックス 変更柔軟性. -0.0115 -0.0261. 0 ． 08335. 0.毬 36 0.4762. 製品の安定，性 予定通りの納品 迅速な納品. -0.16588. 0 ． 12728. 設備の白杜開発 0.5755 競争力指標と 製造戦略関連測定尺度の 正 準 変数との相関 製造単価. 0 ． 0944. ・. ・. 製造戦略の強さ ポータ一の競争戦略. 第二 止準 変数 0 ． 7613. 冗長 度 指数 0 ． 3286 製造戦略関連測定尺度と 競争力指標の 正 準 変数との相関 新技術に対する 予期的対応 0 7440 製造戦略の浸透 度 0 ． 6125. 職能間統合. (29打 33. 0.8215 0.0307. ・. 競争丘の顕著な 能力 公式的戦略計画. 美樹 ). -0.0444 0 ． 4086 0 ． 1569. 略の強さ」，「ポータ 一の競争戦略」が 0.7 を超 えており，特に競争力に強い 影響を及ぼす 要因. 「製品の安定性」も. と考えられる．一方，競争力指標と 製造戦略関. ティンバ， 設計， 製造等の異なった 職能部門の. 連測定尺度の 第一正 準 変数との相関. 統合が実現されると ，生産される製品の性能や 安定性の面で 競争力が向上するという 効果が 捉 えられているものと 思われる．. ( 交差負荷. 量 ) については， 「サイクルタイム」が 最大で ， 「新製品導入速度」とともに 0 ． 6 を上回っており ， それに「迅速な 納品」. いては，「製品の性能」のみが 0 ． 4 を超えており. 0.3 を上回っている． マーケ. 「予定通りの 納品」が. もちろん， 製品の競争力は 製造戦略だけに 左. 続いている．製造戦略がこれらの 時間べ ー スの. 右されるものではない．そこで ，製造戦略を含. 競争力向上に 大きく寄与していることが. む生産管理システム 要素と製品の 競争力との 関. と. 分かる．. 製造戦略関連測定尺度と 競争力指標の 第二五 準 変数との相関. ( 交差負荷量 ). については， 0.3. 連を分析してみよう．表16 には，生産管理シ ステム要素に 対応した 7 個のスーパ一尺度と 競. を超えるものはなく ，「職能間統合」が0 ． 28 で. 手力指標に. 最大であ る．競争力指標と製造戦略関連測定 尺. いる． 第一正 準 変数のぺ ア の下草相関係数は 0.85. 度の第二王 準 変数との相関. で ，九度比 検定に. ( 交差負荷量 ). につ. よる. 正準 相関分析の結果が 示されて よ. り有意水準 1% で相関なし.
(19) 34 (298). 横浜経営研究. 第 XIX 巻. 第 3 号 (1998). 表 16 スーパ一尺度と 競争力指標との 関係. 第一正 準 変数 工率相関係数 九度 比. 0.7770. 0 ． 0331. 0.1228 0.1445 0.0386. 0.0028 有意水準 0.3080 冗長 度 指数 スー・- パ ー一 尺度と競争力指標の 正 準 変数との相関 製造戦略. 組織特性 人的資源管理 JIT 生産 TQM 情報システム. 0.8297 0 4079 ・. 0.5116 0 4888 ・. 0.5708 0.57 ㏄. 0 6647 技術 競争力指標とスーパ 一尺度の正 準 変数との相関 製造単価 0.4909 製品の安定性 0.4491 0.5324 予定通りの納品 迅速な納品 0.5626 製品ミックス 変更柔軟，性 0.4025 0.4711 数量変更柔軟性 0.5729 在庫回転率 サイクルタイム 0.6785 0.6470 新製品導入速度 製品の性能 0.5043 ・. 顧客支援サービス. という仮説を 棄却できる．競争力指標の 分散の 約 31% がスーパ一尺度の 第一正 準 変数によっ て説明されており ，第二王準 変数も加えると 3 分の 1 以上が説明される．. 個々のスーパ 一尺度と競争力指標の 第一正 準. 第二五 準 変数. 0.8548. 0.5439. 0.1327 0.1745 0.1208 0.3630 -0.3187 0.0903. -0.1072 0.1049 -0.0960 0.1123 0.19 ㏄ 0.2629 -0.0272 0.1812 0.2310 -0.2021 -0.1737. -0.3438. 略が 最も大きな影響力が 持っていることが 明ら かとなった．. 工率相関分析では 通常，用いられる 変数が多 次元正規分布に 従っていることが 仮定される． 多次元正規性に 対する適当な 検定方法はないが ，. 中でも「製造戦略」スーパ 一尺度は 0.83 でトッ. 個々の変数の 正規性については 前述のシャピ ロ ・ウィルク検定が 利用できる． 表 15 と表 16. プに位置しており ， 0 ． 66 の「技術」， 0 ， 58 の「情. に示した 正 単相関分析で. 報システム」， 0.57 の「 TQM 」と続いている・ 各 競争力指標とスーパ 一尺度の第一正 準 変数との ルタイム」と「新製品導入速度」の 2 個の競争 力指標については 0.6 を大きく上回っている． よって，生産管理システム要素は製品の 競争 力の認知と密接な 関連を持っていることはもち. 測定尺度とスーパ 一尺度の中で ，有意水準5% で 正規分布に従うという 仮説が棄却されたのは 唯一「競争上の 顕著な能力」 (p 二 0 0281) だけ であ ったが，競争力指標の分布についてはすべ て 1% 水準で棄却された．競争力指標は 1 製造 事業所につき 工場長 1 人が主観的に 判断したも ので， wcM 企業の製造事業所の 場合には 5 と. るが，競争力の決定要因として 製造 戦. 評価することも 多 い ．このため，個々の 競争力. 変数との相関はすべて. 0 ． 4 を上回っているが ，. 相関もすべて 0 ． 4 を超えており ，特に， 「サイク. ろんであ. 使われた製造戦略関連. ・.
(20) わが国製造企業におけるオペレーション. 戦略の形成過程. (松井. 美樹 ). 屹99) 35. 指標の分布は ，非対称で正規分布とは 大きく 異. 手力 f 目標で優位にあ る事業所はその 他の指標に. なる形状をもっと 考えられ， 正 単相関分析の 結. ついても優位な 地位を占めている 吋能 ，注が高 い ．. 果 にもバイアスがかかっている. この問題を回避するため ，個々の競争力指標 を 総合した測定尺度を 利用することが 考えられ る. ・製造戦略関連測定尺度の. このことは，構成妥当，性をテストする 因子分. 吋能 ， ほ．がある. 場合と同様に ，す. 析の結果にも 現れている．確かに， 11 個の競争. 力 指標を決定づける 因子が 1 つ ということはあ. @)えない．実際， wCM. 企業の製造事業所を 対. べての競争力指標を 使って「競争力」測定尺度. 象 とした場合には 4 因子，全製造事業所を対象. の 信頼性・妥当性テストを 行った結果が 表 17. とした場合にも 3 因子が固有値が 1 を超える 因. であ る． wcMH. 子として抽出されている．. 企業の製造事業所，全製造事業. 研 かずれの場合にも 0 係数は 0.86 を超えてお. しかしながら ，. 第. -. 因子の固有値は 他の因子に比べて 圧倒的に大き (例えば全事業所の 場合， 第一因子の固有値. ), 競争力指標間の 内的整合性は 高いと判断さ れる・ 11 個の競争力指標は 製品のコスト ， R" 質 ， 性能，納品，サービスから ，変化への柔軟性 ま. 1.47, 第三因子の固有値は 1.01), また，その寄. で 多様な要因を ヵ バ ー しているので ，一般には. 年率 0 50% 近 い 水準にあ るので，実質的には. この種の整合性は 期待されない．あ る事業所は コストでは競争力を 持っが，品質では 別の事業 所の競争力が 強く，変化への柔軟性ではまた 別 の事業所が優位にあ るといった状況も 想定でき. 第一因子のみに 注意を向けても 問題はな い ．. ャ. るからであ る． ところが， ここで取り上- げたわ. が 国の 3 業種については ，個々の競争力指標の 間 には非常に強 い 正の相関関係があ り，ある 競. 表 17. く. が 5.09 であ るのに対し，第二因子の 固有値は. ずれのデータベースを 用いても，すべての競争 力 指標に対する 因子負荷量が 基準値 0 ． 4 を L 回 っていることから ，. 第一因子は製造事業所の 総. 合 9 競争力を反映しているものとみなされる 白. 均 値として「競争力」という 測定尺度を構成す. 信頼性と安当， 性 (競争力 ). 係数. 0.86196@. 全婁 業所 0.87952. 0.64170@ 0.65299@ 0.69697@ 0.69433 0.46400@. 0.65650 0.68574 0.74993 0.65041 0.53969. 0.74832 0.73460@ 0.73904@ 0.64550 0.50815@ 0.62782@. 0.73765 0.74391 0.78894 0.66160 0.54531 0.67492. 4.7362 43.06%@. 5.0885 46.26%. 因子負荷量 (第一因 丘のみ ). 製造単価 製品の安定，性. 予定通りの納品 迅速な納品 製お。 ミックス変更柔軟性. 数量変更柔軟， 性 在庫回転率 サイクルタイム. 新製品導入速度 奉呈七古 の ，「生首邑 顧客支援サービス. 固有値 ，写字率. 抽出国. 丘数. ，. 以上 よ り， 11 個の競争力指標すべての 算術平. WCMl は. ぃ. ヰ Ⅱ. 3.
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