わが国製造企業における生産情報システムの活用 : 機械,電機,自動車製造事業所の実証分析
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(2) 22 (104). 横浜経営研究. 第 2 号 (1997). 第㎜巻. しかしながら ， SIS ブームとともに ，情報技 術を戦略的に 利用し競争優位を 獲得する手段. 価することが 先決であ る．. として生産情報システムを 構築し競争力のあ る製品口を速やかに 開発したり，効率よく製造す ることを支援することも 模索されるようになっ てきた．例えば，手島 (1994) は技術情報管理， 所要量計画，座席予約，生産計画，作業指示・ 納入指示，実績把握，能力計画， スケジューリ ング等を主要機能とする 半 構造的性格をもった. Hammer. 気配り生産情報、ンステムを提案している． この. CAD/CAM. 中の「中核ビジネス・システム」はアプリケー. と工程設計エンジニアのコミュニケーションを. 、ンョン. 機能と呼べる 境界が見えるはっきりした. 構造を持っているが ，. 「エンドュ一 ザ ・コンピ. ューティンバ 関連機能」はアドホックなデータ. 要求に対応する 部分で，明確なアプリケーショ ン機能を持たない 構造的特徴を 有する． また， これまで別個に 構築されてきた CAD ( コンピ ュータによる 設計 ), CAM ( コンピュータに よ ( コンピュータによる 生産管理 ) る 生産 ), CAP ヨ巨. を一体化し. さらに製造企業の 統合的情報 -ンス. この点は BPR. により顕著に 現れている．. and Champy. (1993) は， BPR の事例. としてフォード 社の部品調達プロセスやコダッ. ク社の新製品開発プロセスの 見直しを取り 上げ ている． フォード社は ，購買注文のオンライ ン・データベースを 用いて，購買注文，商品 受. 取 ，支払の一連のプロセスを劇的に簡略化させ た． コダック社は ，. データベースの 構築と. の導入により 製品設計エンジニア. 格段に向上させた． まさに，進展する情報技術 を巧みに利用し 原価の低減やリードタイムの 短縮を劇的に 実現させた BPR の典型的事例で あ る． ところで，本論における生産情報 -ンステムは，. これまで述べてきた 最先端のコンピュータや 情 報通信技術を 基盤とするものだけに 限定されて はおらず，電話や人間同士の直接白 9 意思疎通を 基盤とする情報、ンステムも対象として 想定され. テムへと拡張していこうとするいわぬ る CIM や IMS の動きも顕著となってきた． CIM の技. ている．そして，. コンピュータ・べ ー スの情報. -ンステム. ー. 術的解説については 人見 (1993) が詳しく， マ. ではなく， むしろ補完的関係があ ることが暗に. ニ ピュレータを 生産するモデル 工場を想定した. 仮定されている． 人間べ ー スの情報，ンステムの. (1991) は ， 味の素株式会社における 生産部門共用データ ベースと情報通信ネットワークを 柱とする生産. 役割と重要性については 多くの研究があ るが， 生産情報システムに 関するものとして ，例えば， WCM (World Class Mlanufacturing)という 概 念を最初に提唱した Schonbereer (1986) は，. CIM 事例も補足されている．飯田. きほ ドヮ. 統合情報、ンステムの構築事例を 具体 りに 紹 白. 介している．. WCM. 情報集約 度 の高 い 製造業において 競争優位を. と 人間べ. スの情報、 ンステムは代替的. に見られる特徴のひとつとして. 単純な情. 報システムを 取り上げており ，必ずしもコンピ. 得るためのひとっの 道筋として，最新の FA 技. ュータに頼らずに ，作業フロ一のスケジユーリ. 術や情報技術を 用いて生産情報システムを 構築. ングと追跡， 原価データの 生成を実現するシス. し 維持していくことが 考えられよう．情報技. テム が巧みに構築されていることを. 顧客の転換費用，競争の基盤，供給業者との力. は，間接費の配分，直接労務費の複数製品への. 関係，新製品開発へのインパクトを問. 割り当てが不可欠であ る， また， わが国の自動. 指摘してい 術の戦略的利用を 検討するためには ，参入障壁， る．後者の原価データを適正に評価するために う. ことが. 肝要であ り，競争優位の源泉となる製造原価の 低減，品質の向上， リードタイムの 短縮，変化 に対する適応力の 増強等様々な 要因に対して 生. 産情報システムがいかなる 影響を及ぼすかを 評. 車産業をモデルとしたリーン 生産方式を紹介し た Womack,Jones and Roos (1990) においても， 組立工程の自動化事と 生産性には明確な 相関関 係が存在することを 認めつつも，高度に 自動化.
(3) (105)@23. わが国製造企業における 生塵情報システムの 活用 (松井， 美樹 ). された工場の 中でも効率には 大きな差が出てお. 3 業種で ， 我々が WCM. り，生産工程のハイテク化よりもリ - ンで単純. 製造事業所が 32 あ り，残りは無作為抽出によっ. な組織を取り 入れるべきことを 主張している．. て選定された 製造事業所であ る． いずれの製造. 本論の目的は ，製造事業所を 中心として生産. 事業所においても ，重複部分は相当量あ るが 基. として選定した 企業の. ，. 本 的には異なった 15 種類の質問調査 票 に工場長. どのような前提条件が 満たされていなければな. から直接要員までの 26 名が回答している．質問. らないか， また，生産情報システム㈲活用が人. 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) を参照してほし. に関わる各種情報が 有効活用されるためには. 的資源管理， JIT 生産， TOMI, 技術開発とどの ような関連を 持ち，果たして製品の競争力を 高 めることに繋がるのかといった. 論点を実証的に. 検; 訂 することにあ る・そのためには ， FlVnn 乙 協．. (1990) が提示した実証分析の 方法論に従っ. し. Ⅰ. 回答のコーディンバ ，. を行った後，. リバース尺度の 変換等. 2 つのレベルのデータベースを. 構. 築した． ひとつは，個々の回答者の回答をべ ー. て設計された 質問調査票を 用いてデ - タを収集. スとした個人レベルのデータベースであ. し生産，情報-ンステムの活用度に 関する測定 尺. 1,196. 度を個別に検討しておく 必要があ る． これらの. 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. 測定尺度のほとんどは. ，. コンピュータ・べース ，. ( 二 26. 名 X46 事業所. ). り，. レコードを含む．. 人間べ ー スのいずれの 情報、 ンステムが利用され. ェックするために 用いられる， も. ているかに関わらず ，. 個々の回答者の 回答を集約した 製造事業所全体. 的確な情報を 適時に入手. できているかを 測定しようとするも㈹であ したがって， CAPP. る．. といった具体的な 情報技術. う. ひとっは ，. の 測定値をべ ー スとした工場レベルのデータ. ベースであ り， レコード数は 当然 46 となる．個. イミングで誰に 伝えられ，その結果，競争優位. 別質問項目ないし 測定尺度の製造事業所全体の 測定値としては ，原則として，該当する質問項. の源泉に対してどのような 効果がもたらされる. 目 のすべての回答者の. の連人によって ，. どういう種類の 情報がどのタ. 断. した． 4 節を始めとして ，主要な実証分析はこ の工場レベルのデータベースを 用いて行われる．. 簡 ぎ- に 述べた. 両 データベースを 用いて，次節では，製造企. かといった関係は 本論の対象ではないことを っておく． まず次節で分析データについて. 後，. 3. 節で生産情報システムに 関する測定尺度. の 信頼性と妥当性をチェックする．. この測定尺. 度を用いて， 4 節で製造企業における 生産情報 、ンステムの活用度の. 特徴を明らかにするととも. に， その他の生産管理システム 要素や製品の 競 争力との関連性を 調べ，最後に結論をまとめ ，. 今後の課題について 触れる．. 業における生産情報システムの. 2. データ 分析データは ，世界的水準製造システムに 関 する国際上ヒ 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 文集。されたも のであ る．対象業種は典型的加工組立型製造業 り. であ る機械，電機，輸送機器( 自動車関係 ) の. 活用度に関する. 測定尺度について 検討する. 3. 生産情報システム 関連測定尺度の 信頼性と 妥当性 製造企業における 生産情報システムに 関連す る測定尺度. り. 回答を平均した 値を採用. (以下，. 簡単に情報システム 関連測. 定尺度と略す ) として， ここでは， 「活動基準 原価の採用」， 「情報システムの 効果」，「本社と の調整」，「業績評価基準の有効性」，「覚部品質 情報の把握」，「内部品質情報の 把握」，「製造計 画の級密度」，「業績情報のフィードバック」， 「短期的安定性・ 予測可能性」の. 9. 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.
(4) 24@ (106). 横浜経営研究. 問 項目は以下に 示すよ. う. 第℡巻. に 4 個から 12 個であ る．. すべての質問項目は 5 点リッカート 尺度 ( 「情 報、ンステムの効果」を 除いて， 1 二 全く同意し ない， 2. 二. 余り同意しない ，. 3 == どちらとも 言. えない， 4= かなり同意する ， る ) で測定されている・. 5= 強く同意す. 第. 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．. (1). 回答者は工場長， 副工. 場長，本調査協力担当者，生産技術担当者， 生. 号 (1997). 2. 活動基準原価の 採用. この尺度は， 活動基準原価ないし 直接原価に. 基づく会計制度を 採用している 程度を測定しよ. 産管理担当者，購買担当者，品質管理担当者， うとするもので ，以下の4 つの質問項目から 構 工場経理担当者，情報システム担当者，現場監 賛者. 2. 名の計Ⅱ客中の 3 から 4 名であ る．. 信頼性については ，測定尺度の内的整合性を 表すば係数を 基準に判定した．新たに開発さ れた測定尺度が 信頼に足ると 判断されるには ， この. ば. 成される． ①間接費用を 直接費用化してきた． ②原価会計システムによって 付加価値を生ま ない活動を排除している． ③アクティビティ 基準の原価計算を 行って い. 係数の値が 0.6 以上でなければならない. る. また，尺度構成の妥当性を調べるためには ，用. ④費用をその 決定要因に帰属させる 能力をヰ守. 意された質問項目に 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 年 率が高 い 単一 因子が抽出され ，すべての質問 項目に対する 因子負荷量が 0.4 以上であ れば， これらの質問項目から 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. っている. 回答者は工場経理担当者. 担当者. 1. 1 名 ，情報システム. 名，生産技術担当者 1 名の計. 3. 名であ. る. 表. 1. WCM. には， これら. 4. 個の質問項目を 用い，. 企業の製造事業所の 個人レベルデータ ，. 主成分解を用い ，固有値が1 を超える因子のみ を 抽出した．. 無作為抽出された 製造事業所も 含めた全事業所. 信頼性と妥当性のテストにおいては ， wCM. れぞれについて 計算されたば 係数と因子分析. の個人レベルデータおよび 工場レベルデータそ. 企業の製造事業所の 個人レベルデータ ，無作為. の結果が示されている． いずれのデータについ. 抽出された製造事業所も 含めた全事業所の 個人. ても，. レベルデータおよび 工場レベルデータの. 固有値が 1 を超える因子は 表 1 に示されている. 係数と因子負荷量は 基準値を上回り ，. (活動基準原価の. 因子負荷 亘 " 一、 " 第 因子のみ ). ①. 0 ． 63686. 0 ． 44780. 0.58930. ② ③. 0. 81835. 0 ． 81915. 0. 79592. 0 ． 8053g. 0 ． 80737. 0. 82141. ④. 0.74868. 0 ． 79545. 2. 2845 57.@m. 2. 1561 53. 90%. 0. 83932 2. 3599 59. 0090. 固有値 寄与率. :. 抽出因子数. :. 1. タ. 0. 75818. 7@ レ /. 所べ. レ 場. 葉二. 0. 69500. 採用 ). タ 専一 ワ @ レ. 人 固. 0. 74216. 係数. タ. レ. M ア一. C 人 レ ノベ W. 固. は. 信頼性と妥当性. ぽ. 全 レノベ. 表 1. 3 種の.
(5) わが国製造企業における 生産情報システムの 活用 (松井. 第一因子のみであ るので，信頼性と妥当，性に特. 美樹 ). く. 「活動基準原価の 採用」の測定尺度として ， 上. ⑩供給業者との 協力度の改善 ⑪製品差別化の 向上 ⑫製品品質の 向上. 記. この測定尺度のみ ，. 段 の問題はないと 判断される．. 4. したがって ，. 個の全質問項目の 算術平均値を 以下の分析. では使用する. コンピュータ・べ ー ス の. 情報、ンステム担当者 1 名の計 3 名であ る．. 技術によって 可能となったことを 明らかにしよ うとするもので ，以下の12 項目につ・。 、 て 情報 技 5. 点リッカート 尺度 (1 丁令. 貢献しない， 2 三余れ) 貢献しない， 3. れとも言えない ，. 25. 回答者は副工場長 1 名，本調査協力担当者 1 名，. この尺度は，工場の情報、 ンステムないし 情報. く. Ⅰ. 情報、 ンステムを双提としたものになっている. (2 Ⅰ，情報、 ンステムの効果. 術の貢献の程度を. 107. 4. 二. 二. いず. 少しは貢献している ，. 5. 表 2 に示されるば 係数の値から ， 12 項目す べてを用いる 場合の信頼，性は 極めて高いと 判断 される． 他方，安ヨ性については若干の検討が 必要であ る． 第一因子因子負荷量はすべての データについて 0.5 以上で， 0.4 の基準値を十分. に 上回っている． ただし. = 著しく貢献している ) で測定して・。 、 る. 固有値が 1 を超える. ①製造費用減少. 因子はⅠ個ではなく ， wcM. ②在庫削減 ③顧客リードタイムの 短縮. および全事業所の 個人レベルデータについては. ④予定通りの 納入 ⑤製品ミックスの 変化に対する 適応力の増大 ⑥製品数量の 変化に対する 適応力の増大 ⑦新製品導入時間の 短縮 ⑧顧客サービス 向上 ⑨顧客との協力度の 改善. 3 個抽出された． WCMI. 2 個，全事業所の工場レベルデータについては. 値はそれぞれ ， 1.36 と 1.25 という水準にあ る．. 全事業所の工場レベルデータを (情報システムの 効果 ). 0 ． 65352. 0 ． 60756. 0 ． 55725. 0.66162. 0 ． 590%. 0.52810. 0 ． 7o841. 0 ． 72694. 0 ． 76981. 0 ． 53474. 0 ． 60599. o. 634 7. 0.57913 0. 64112. 0 ． 63649. 0 ． 72884. 0 ． 65818. 0 ． 67652. 0 ． 73475. 0. 65889 0.69905 0. 64743. 0 ． 71960. 0.@72318 0. 71999 0. 64784 0. 71767 0. 71371. 因子のみ ). 0 ． 70940 0 ． 60186. Ⅰ. 0 ． 67262. 0 ． 74279. 0 ． 69967. 0 ． 74770. 0 ． 79275. 0. 83345 5.@7851 48. 21@.. 固有値. 5. "2101. 5.5548. 寄与・率. 43. 42 。0. 46. 29 。。 2. 3. タ. 0 ． 90077. フ @ レ. レ. 所べ. 場. 業工. タ. 事一. レ ノベ. フ @ レ. 固. 0 ． 89378. 抽出因子数 : 2. 用いた場合，. 第二因子はともに②在庫削減と④予定通りの 納 入への貢献と 強い関連を持つ 因子で，その固有. 人. タ. ⑨ ⑩ ⑪ ⑫. レ. ② ③ ④ ⑤. C む. 0.88011. 因子負荷量。 第 @ ・①. レ Ⅴ 人. 固 イ｜. 係数. 信頼性と妥当性. 企業の製造事業所 おょ. び 全事業所の個人レベルデータを. 全. 表2. ユ. 企業の製造事業所. 用いた場合， 第.
(6) 26 (108. 横浜経営研究. Ⅰ. 第 2 号 (1997). 第Ⅷ巻. 貢献. ③全社的な配送ニーズに 従って工場の 全体 計. 一方，の新製品導入時間の短 縮への貢献とはむしろ 負の関係を持っような 因 子で， その固有値は 1.31, 第三因子は⑧顧客 サービス向上と⑨顧客との 協力度の改善への 貢. 画を策定している． ④当社は工場間で 革新的管理手法を 移転させ. 二 因子は①製造費用減少と②在庫削減への と 正の関連を持っ. ている．. ⑤当社は工場間で 技術革新とノウハウを 移転. 敵 に比較的強 い 関連を有する 因子で，その固有. させている. 値は 1.24 であ る．表2 に示されている 第一因子 の 固有値はいずれのデータについても. ⑥情報システム 標準や技術の 選択は本社レベ. 5 を超え. ており，第二因子ないし第三因子の固有値と. ルで 調整される．. 回答者は本調査協力担当者. 上ヒ. 1. 名，工場経理担. べてはるかに 大きい． さらに，寄与率について. 当者. 40% 台であ るのに対し 第二因子 はたかだか 1¥% に 過ぎない． したがって，情報. ある. 、ンステムの総合的効果を 測定するという 観点か. て 計算されるば 係数の値はすべてのデータに. らは 12 項目すべてを 用いることが 妥当であ ると. ついて 0.7 を上回っており ，信頼，性については. 判断し， この測定尺度として ，上記12 項目すべ ての算術平均値を 採用した． (3) 本社との調整 この尺度は，本社の方針や行為によって 経営 意思決定の余地が 制限される程度を 測定しよう とするもので ，本社と工場間での活動の調整に. 問題な い ．第一因子因子負荷量もすべてのデ一. 焦点を置いて ， 以下の 6 つの質問項目が 用い ら. 問 項目④と⑤とは 負の関係をもっ 因子で， その. ね た．. 固有値はそれぞれ 1‥ 22 と 1,05 という水準であ っ. も 第一因子が. 表. 1. 名，情報システム担当者. 3. に ょ れば，上記 6 個の全質問項目を 用 い. ついても固有値が. 1. れている． wCM ルデータ. た．. ②配送を調整するために 発注及び在庫管理政 策 を全社レベルで 実施している．. (本社との. テ ル 所。 へ レ 場. 0. 77585. 因子のみ j. 0.57005. 0 ． 60679. 0 ． 75257. 0 ． 79922. ③ ④ ⑤. 0 ． 74868. 0 ． 77612. 0 ． 53030. 0. 75545 0.76869 0. 62581. 0 ． 56477. 0 ． 57454. 0 ． 64339. 2. 5g22 43.@20@.. 2.@7746 46.24%a. 50 ． 31 町. ワト. Ⅰ ワ. 抽出因子数. :. 2. 0 ． 75599 0 ． 65104. 3, 0186. タ. 葉二. タ 享一 デ ル. 画人. 0. 74768. 0.76111. 寄お，率. 正の関係， 質. ，質問項目①と比較的強い. 謂整 ). ②. ⑥. 用い. また，全事業所の個人レベルデータを 用 い. 0 ． 54859. 固有値. 個抽出さ. と 全事業所の工場レベルデータを. ①. 0. 74248. 2. やや低いという 点を除けば， ほぼ類似した 特性. タ. レ. (第. 名で. 正の関係を持ち ， 質問項目④との 負の関連性が. 信頼性と妥当性 M ア一. W C 画 ノ人レベ. 因子負荷. 3. 企業の製造事業所の 個人レベ. た 場合の第二因子も. 0.71277. を超える因子が. た 場合，第二因子は質問項目⑥と. る. ㏄係数. 名の計. タは ついて 0.5 以上であ るが， この測定尺度に. ①共通原材料の 購買は本社レベルで 調整され. 表3. 1.
(7) わが国製造企業における 生産情報システムの 活用 (松井 を 持っていると. ・④改善行動をとる 時にはそれを 測る業績指標. 見なされ， その固有値は 1.08 で. も明らかになっている．. あ る・表 3 に示されている 第一因子の固有値は ，. ⑤業績指標から 目標や傾向をはっきりと 把握. いずれのデータについても 第二因子の固有値と. 比べて十分に 大きい．特に ，全事業所の個人. できる．. レ. ベルデータに 注目すれば， 第一因子の固有値が. 表 4 が「業績評価基準の 有効性」の信頼性・. 2.77 であ るのに対し，第二因子の固有値は 1.08 と 1. (109) 27. 美樹 ). 妥当性分析の 結果であ る． 上記 5 個の全質問項 目を用いた場合， すべてのデータについて. を僅かに上回る 程度であ る．寄与率につい. ても第一因子の 46% に対して第二因子は ]8% に. 係数は基準値の 0.6 に達せず，. 過ぎない．. 因子負荷量も 質問項目②と③が 基準値 0 ． 4. したがって，原材料や配送等の調整. び. また， 第一因子 を. 下. から革新やノウハウの 工場間移転を ---括して単. 回っている． とりわけ質問項目色 仁 ついてはこ. 一の測定尺度とすることが 妥当であ ると判断し. の値が負となっている． いずれのデータについ. 「本社との調整」の 測定尺度として ，上記6 個 の質問項目の 算術平均値を 採用することとした． (4) 業績評価基準の 有効性 この尺度は，業績指標の詳細と対象を 状況に. ても固有値がⅠを 超える因子として 2 個抽出さ れているが，第二因子はすべて質問項目②と③ 上記 5 個の質問項目には 意味合いの異なる 2 つ. 適応させ， タイミングの 良いフィードバックを. の要素が混在していることを. 可能にする業績評価システムが. わち，業績指標が合目的であ り， タイミング 良. に 強い関連をもつ 因子であ る． これらの結果は ，. 構築されている. 示している． すな. かを測定することを 目的としており ，以下の5. く. つの質問項目が 用いられた， 回答者は情報シス. ログラム，状況に応じて臨機応変に 異なった業. テム担当者 1 名，現場監督者 2 名の計. 績指標が適用されることは ，少なくともわが国. 3. 名であ. フィードバックされることと ，計画目標やプ. の製造事業所に 関する限り ， 必ずしも同じもの. る．. ①業績指標は 工場の計画目標に 強。関係して. ではないと考えられる． わが国の製造企業は 多. いる・ ②業績指標も ，計画目標やプロバラムが変わ. 元 的目標を同時並行的に 追求する傾向を 持ち， 状況に応じて 計画目標を大きく 変化させるとい. る度に変わる． ③我々が使. う. う方法はあ まり一般的ではない． 使用される業. 業績指標の詳細は ，状況と共に. 績指標のパターンも 上ヒ較的安定しており ，. たと. え 変更があ るにしても，業績指標間のウエイト. 変わる. 信頼性と妥当性. @ 、㊤. 1.7305. 0. 785422 0. 17056 0. 06052 、HlJ@ 0 ． 75524 0. 78799 0 ． 8116.2 0. 83370 1.7.256 1. 9656. 34. 61 。 。. 57. 52 。 。. 0 ． 71844. 0 ． 70461. 削除. 0 ．・20110. 削除. 0. 26793. 削除. 0 ． 00984. o 72723 o 72925. 0 ． 冊 898. 固有・ 値. 1.5990. 0.75486 75271 1.5479. 寄与率. 31. g8 ㌔. 51. 6o 。0. ・. タ. 52370. フ @ レ. 所べ. レ 場. 0.45143@ 0.62589. 0. 64151. 抽出因子数 : 2. 業工. タ 専一 ア L. 0.522699. 有効性 ). 0. 72671. 因子のみ・. ② @. ヘ ・。⑨. 国人. タ. 第@. 0. 67733 0. 088222. 一じ. レ. 因子負荷量. M ア一. C 人 レ ノベ W. 固. 0. 34849. は 係数. (業績評価基準の. 全 レノベ. 表4. 0.. 0 ． 79.226. O/2. 39. 31 。 。 ワり. 0. 76478 % l% lJl 除 0. 80707 0. 84318 1.94722 ぼ. 64. 91 。。.
(8) 28 (110). 横浜経営研究. 第 2 号 (1997). 第㏍巻. ④重要な部品については 統計的工程管理の. が 微調整される 程度に留まることが 通常であ ろ. 、つ. データを供給業者に 要求する．. ⑤供給業者は 原材料に関して 指定された試験. そこで，すべてのデータについて，質問項目. ②と③を削除し. 信頼性と構成の 妥当性を再 テ. ストした．その結果， WCM. 企業の製造事業所. の 個人レベルデータを 除いて，. ぽ. い て固有値が 1 を超える因子は 第一因子のみと. た. なり，残された質問項目の因子負荷量らずべて な. ｜. なければならない．. 係数は基準. 値の 0.6 を上回り， また，すべてのデータに つ. 基準値をクリアできるよう. や 検査の結果を 証明する記録を 我々に送ら. 最終古りに. 表 5 の 0 係数と第一因子因子負荷量の 値か ら ，上記5. 個の質問項目をすべて 用いてこの 例. 宝尺度を構成することに 測定上の問題はないと 判断されよ う ．全事業所の工場レベルデータに ついては，第二因子も抽出されたが ，その固有. は ，全事業所の個人レベルデータを 重視すると. 値は 1.0017 とほんの僅かに 1 を超える水準であ. いう原則に従い ，「業績評価基準の有効性」の 測定尺度として ，全質問項目の算術平均値に 加 え ，質問項目①④⑤の算術平均値も 計算し以. り， 他のデータを 用いた結果と 著しい差があ. 下の分析では. 後者を利用することとした．. (6) 内部品質情報の 把握. この尺度は，供給業者に関する品質情報の 利 用 可能性と簡便性を 評価しょうとするもので ， 以下の 5 つの質問項目が 用いられた． 回答者は 1. とは思われない． よって， 「覚部品質情報の 把 握 」の測定尺度として ，全質問項目の算術平均. 値を採用した．. (5) 外部品質情報の 把握. 購買担当者. 名，品質管理担当者 1 名，情報、 ン. この尺度は，製品検査と内部工程検査によっ て qX 集 される，情報に焦点を当て ， 様々なデータ 分析の利用可能，陛と アクセスの容易さを 評価し よう とするもので ，以下の5 つの質問項目が 用 いられた・. ステム担当者 1 名の計 3 名であ る. ①購入を検討している 部品 に関する品質 デ一 口. 回答者は副工場長 1 名 ，購買担当者. 1 名，情報、 ンステム担当者 1 名の計 3 名であ る. ①製造検査から 集められた工程データは 役立. タは 容易に人手できる. ②供給業者や 独立の研究所が 行った品質検査. つ 形式で整理されている. ②製造検査から 集められた工程データは 後の. データを容易に 入手できる. ③供給業者の 品質適格認定のためのシステム を 持っている． 信頼性と妥当性. ③社内製品性能検査の 結果は容易に 利用でき (外部品質情報の. 把握 ). 0 ． 72326. 0. 76579 0. 77750. 0 ． 71419. 0 ． 59055. 0 ． 76287. 0 ． 69109. 0 ． 5o486. 0 ． 62406. 0 ． 67023. 0 ． 718g4. 0 ． 70326. 0 ． 77158. 0.54727. 0 ． 59107. 0 ． 74260. 2. 2622 45.2i%. 2.3254 46. 51. 2. 4224 48.45. 因子負荷量。 第一因子のみ ). ① ② ③ ④ ⑤ 固有値 寄与率 抽出因子数. :. 1. 兆. 拓. 2. タ. レ 場. 0. 69984. 0 ． 68o64. 7@ レ. 葉二. タ 享一 フ @ レ. 国人. タ. レ. M ア一. W C画 ノ人レベ. 係数. 分析のために 保存される. 全 レノベ. 表5. ば. る.
(9) わが国製造企業における 生産情報システムの 活用。松井 る. ②部品や部品組み 立ての計画策定に 中期生産 計画を使うが ，最終製品には使わない． ③製品の最終構成を 決めるのに短期生産計画. ・. ④製品不良のデータは 改善のために 利用され る・. ⑤問題の根元を 認識するために 統計的な方法. を使. 負荷量の値から ，. ぽ. う. ．. ④中期生産計画は 詳細が明らかになるにつれ て特定期間中に 何度か改訂される．. を 用いている．. 表 6 に示されている. (Ill)@29. 美樹 ). 係数と第 -- , 因子因子. 表. この測定尺度を 上記 5 個の質. 7. が「製造計画の 級密度」の信頼性・ 妥当. 問項目で構成することが 信頼性と妥当性の 両面. 性分析の結果であ る．上記4 個の全質問項目を. で適当であ ると判断される． すべてのデータに. 用いた場合， すべてのデータについてば 係数. ついて，. は 基準値の 0.6 に達せず， また，第一因子因子. ぽ. 係数は基準値を 超え， 固有値が. 1. を超える因子は 第一因子のみで ， 因子負荷量も. 負荷量も質問項目②が 基準値 0 ． 4 を下回ってい. すべて基準値をクリアしている．特に，全事業. る．全事業所の個人および工場レベルデータに. 所の個人レベルデータに 注目すれば，. ついてはこの 値が負になっている． いずれの. 0 係数. は 0.8 を超え， 因子負荷量もすべて 0.7 を上回っ. データについても 固有値が 1 を超える因子とし. ており，信頼性，構成の 妥当性とも満足できる. て. 水準にあ ると言える． したがって， 「内部品質. 問項目②と極めて 強 い 関連をもっ因子であ る．. 情報の把握」の 測定尺度として ，全質問項目の. この質問項目②は 他の. 算術平均値を 採用した．. る 意味合いをもっていると 推測される．一般に ，. (7) 製造計画の級密度. 2. 個抽出されているが ，第二因子はすべて質 3. つの質問項目とは 異な. 製造計画には 計画期間によって 長期，中期，短. この尺度は，明確な製造計画が策定されてい るために，最終的な製品構成ないし 製品ミック. 期の. スをできるだけ 遅く決定できる 程度を測定しよ. コンポーネントのサブ 組立，短期計画は製品の. ぅ. とするもので ， 以下の 4 つの質問項目が 用い. られた・. 督者. 2. 回答者は生産管理担当者. 1 名，現場監. つが区別され ，長期計画は生産能力の概. 略や購入・覚注の 範囲， 中期計画は部品加工や 最終組立に焦点を 置き，適宜改訂されながら，. 補完的役割を 果たすのが望ましいと 想定されて いる． 上記質問項目もこの 線に沿って作られた. 名の計 3 名であ る．. ①生産能力概要の 計画と供給業者との 購買 契. 表6. 信頼性と妥当性. 把握 ). り. (D. 0 ． 77091. 0 ． 79862. 0 ． 85768. ② ③ ④. 0.73107. 0. 77778 0.75195 0.73466 0. 71741. 0 ． 77261. 0 ． 71670. 0. 69696 0. 72170 2,64go 52. g8. ⑤ 固有値 寄与 -率. 抽出因子数. ㌔. :. 1. 2.8626 57. 25 。0. 0. 79157 0 ． 84079 0 ． 79190. 2932 65.@86Q.. ふ. タ. 0. 86577. ア レ. 0.81005. 所べ. レ 場. 葉二. タ 専一 ア ル. ・因子のみ. (内部品質情報の. 国人. 、第. タ. M 千 レ. C レ ノベ ，. 0. 77476. 緩 係数. が，質問項目②については， 中期生産計画が 専 ら 部品のみに関連するものであ. 的 に長期製造計画を 使 6. 因子負荷. 3. って最終製品と.
(10) 30. く. 112. 横浜経営研究. Ⅰ. o 75646 o 77916. 1.6163@ 40. 41 拍. 冊. o 72099 -0.17222 0.70813 0.82004 1.7234 43. 09%. 0. 72844 0. 61207 削除 -0. 13380 0. 72530 0. 72742 0. 81451 0. 81883 1. 7201 1.5921 57. 34% 39. 80%. @. 0.57026. 解釈されてしまう 可. 削除 0.83649 0. 83649 1.3994 69. 97 。。. ②信頼性の情報を 適切に入手している・ ③無駄の減少の 情報を適切に 入手している・. ④新製品導入の 情報を適切に 入手している・ ⑤財務成果の 情報を適切に 入手している・ ⑥原価変動の 情報を適切に 人手している・ の 活動原価の情報を 適切に入手している・. 質問項目. した． その結果，全事業所の個人レベルデータ 係数が基準値 0 ． 6 に達した． た. 企業の製造事業所の 個人レベル. データについては 0 ， 55, 全事業所の工場レベル データについては 0,52 とともに基準値をクリア. 削除. 2. ②を削除し，信頼性と構成の妥当性を 再テスト. だし wcM. タ. 0. 65836 削除 0. 75126 0.78532 1.6146 53. 82. 0.06808. そこで，すべてのデータについて，. び. 0.・. ・. o 65752. 能性を芋んだ 文章表現となっていると 思われる. ほ ついては，. 0.60857. 一 の因子 み ). ．. 抽出因子数 : 2. は 全く関わりのないものと. o 36848. フ @ / レ 所べ レ. 0.54516. タ 享一 ワ @ レ / 全ベ レ. 固有値 寄与率. 国人. ① ② ③ ④. (製造計画の恩密度 ). タ. 因子負荷 量. レ. o 38783. 係数. M升. W C画 ノ人レベ. ぱ. 信頼性と妥当性. 業 工場. 表7. 第 2 号 (1997). 第 肌巻. いずれのデータについても ，. 表 8 の. ば. 係数. と第一因子因子負荷量の 値からは，信頼性，構 成の妥当性ともに 特段の問題は 見つからない．. できなかった．後者については，表7 に示され るように質問項目①も 削除したが，やはり基準 値には達しなかった． いずれのデータについて. すべて 0.5 を超えている ，. も， 固有値が 1 を超える因子は 第一因子のみで ，. もはやできず ，信頼性は高い 水準にあ ると思わ. 因子負荷量もすべて 0.6 を上回るようになった．. れる． - 方 ，構成の妥当性に関しては実は 問題. 信頼性にはやや 不安があ るものの，全事業所の 個人レベルデータを 重視するという 原則に従っ. があ る．表8 にあ る よう に，第二因子もその固 有値が 1 を超えている．全事業所の個人レベル データを例にとれば ，第二因子は質問項目①②. て， 「製造計画の 級密度」の測定尺度として ，. 全質問項目の 算術平均値に 加え，質問項目①③ ④の算術平均値も 計算し， 以下の分析では 後者. を利用することとした． (8) 業績情報のフィードバック この尺度は，仕事に必要な各種業績情報がど の程度フイードバックされているかを 測ろうと するもので，以下の 7 項目の，情報を 適切に入手. 仮. 係数の値はほぼ 0 ． 8 の水準で，因子負荷量も どの質問項目を 削除. したとしても 0 係数の値を増加させることは. ④と正の関係，質問項目⑤⑥のとは負の関係を 有する因子で ，その固有値は1.54, その寄与率 は 22% に達する．関連する質問項目 敏 と関連の 強さ，固有値，寄与率，いずれをとっても ， こ. の第二因子を 無視するには 大きすぎる・ WCM 企業の製造事業所の 個人レベルデータに 関して も 状況は酷似している．少なくとも個人レベル. しているかを 本調査協力担当者 1 名， 情報シス. データについては ，単一因子が 抽出されたとは. テム担当者 1 名，現場監督者 2 名の計 4 名に尋. 言えない．. ねた・ ①品質の情報を. この質問項目に 回答している 本調査協力担当. 適切に入手している．. 者は，ほとんどが当該製造事業所の 経営全般に.
(11) わが国製造企業における 生産情報システムの 活用. 表8. 信頼性と妥当性. 0 ． 85836. 0. 65012. 0 ． 54501. 0 ． 60911. 0 ． 72542. 0 ． 67318. 0 ． 70021. 0 ． 57836. 0 ． 57071. 0 ． 60373. 0. 58846 0. 70061 0.73272. 0 ． 61348. 0 ． 76429. 0 ． 73877. 0 ． 83874. 0 ． 75667. 0 ． 81022. 0 ． 72312. 0 ． 76933. 0 ． 79143. 固有 4世. 3. 18o3. 寄与， 率. 45.@ 431， o. 3. 1625 45. 18. 3. 796.2 54. 23. Ⅰ いノ. ハ /2. 因子負荷 白. @第. ① ② ③ ヨ 。. ⑤ ⑥. タ. フ @ レ 所べ レ 場. 葉二. タ 享一 フ @ ノレ. 田人. 0 ． 79631. 0 ． 79383. ぱ. 113@ 31. 美樹 ). (業績情報の ブ イードバック ). タ. レ. M ア一. W C 画 ノ人レベ. 係数. (松井. 因子のみ，. 九. 抽出因子数 : 2. 詳しい本社あ るいは事業所の 管理スタッフであ る．情報システム担当者も含めた 管理スタッフ と現場監督者が 必要とする業績情報， あ るいは 実際に適切に 入手している 業績情報には 違いが あ っても不思議ではない．第二因子は現場監督 者が適切に入手している 業績情報を反映してい. ㌔. ⑤我々の計画策定システムでは 短期計画を確定できる. よう. 「短期的安定性・ 予測可能性」の 信頼性・妥 当性分析の結果が 表 9 であ る・ まず，全事業所 の 個人および工場レベルデータについては. 記. も，. 基準値 0 ． 6 を上回るとともに ，. 個の有力な因子が 抽出され，構成の妥当. 性に疑問があ るため，以下ではこの測定尺度は. (9) 短期的安定性・ 予測可能性 この尺度は，安定的生産あるいは少なくとも 予測可能な生産を 実現できる計画策定システム を 持っているかを 測定しようとするもので ，以 5. 1. 報システム担当者. 名，生産管理担当者 1 名，情 1. 名の計. 3. 名であ. 個の全質問項目を 用いた場合，. る・. ①予測あ るいは計画からの 突然の製造変更は. 滅多にない．. 限定して全質問項目を 用いると，. 係数が 2. 個. 荷量が 0 円に達しない．第二因子は 質問項目③. と正の関係。 質問項目②と 負の関係をもつ. 因子. で，その固有値は1.04, 寄与率は 21% であ. る・. テストを行ったが ，. を超えることはできなかった．. 保している．. ぽ. 0.52 に留まり，固有値が 1 を超える因子が. 在庫を抱えることなく 適時に。遅 過ぎず早. ④適切な計画策定によって ，十分な資源を確. 固有値が 1 を超. ストをパスしたものとみなせる． ただし WCM 企業の製造事業所の 個人レベルデータに. 過ぎず) 需要に応じることができる・ 近い将来何を 生産すべきかを 分かっている・. 係数が. そこで，ⅥCMI 企業の製造事業所の 個人レベル データについてのみ ，質問項目③を削除して再. ②正確な予測あ るいは既知の 受注によって ，. ③必ずしも全ての 最終受注が分からなくても. ぱ. 抽出され， さらに質問項目③の 第一因子因子負. つの質問項目が 用いられた． 回答者は本. 調査協力担当者. 5. ，上. える単一因子が 抽出され，その 因子負荷量もす べて 0.5 を上回っており ， 信頼性と妥当性のテ. 利用しないこととした．. 下の. に長期生産計画. を継続的に改訂する ，. るとの解釈、も可能かもしれない．いずれにして 2. ，実現可能な. ，. ば. 係数については 基準値. 信頼性にはやや 不安があ るものの，最終的に は 全事業所の個人レベルデータを 重視するとい う原則に従 い ，. この測定尺度として ，全質問項. 目の算術平均値を 利用することとした・.
(12) 32 (114). 横浜経営研究 信頼性と妥当性. タ. フ @ ノン. レ 場. 所べ. 葉二. タ 事 ・ 一 レ. 0 ． 66040. 0.65971. 0 ． 55301. 0.53797. 0 ． 57646. 0 ． 66730. 0.38226. 削除. 0 ． 58044. 0 ． 62627. 0.73622. 0.76156. 0 ． 78128. 0 ． 85708. o 64021. 0. 62462 1.6947 42.37%. 0 ． 686.25. 0 ． 72568. 2.0564 41. 13%. 2. 5348 50 ． 70%. 2. ムの活用度を 総合的に評価するため ，. これまで. 検討してきた 情報システム 関連測定尺度から 構 成の妥当性で 疑問のあ った「業績情報のフィー ドバック」を 除いた 8 個の測定尺度を 用いて スーパ一尺度を 構成する． この「情報システ ム」スーパ一尺度も 測定尺度であ るので， 表 皿 の中に示すように ，全事業所の工場レベルデー タ により信頼性と 構成の妥 ヨ 性を検証した． 8 個の情報システム 関連測定尺度から 計算さ ェ. 0.74277. o .47577. 最後に，製造事業所における生産情報システ. 0. 0 ． 62650. ，のみ7. (10) 情報システム・スーパ 一尺度. れた ば 係数は た， 固有値が. 予測可能性 ). 0.66128. 1.7617@ 35.23%@ :. 0.52687. 画人. 固有値 寄与率 抽出因子数. タ. ① ② ③ ④ ⑤. レ. 因子負荷貢． 。 第 ---, -H@. Mト. C 人 レ ノベ W. 固. 0.51703. ぱ 係数. (短期的安定性・. 全 レノベ. 表9. 第 2 号 (1997). 第㎜巻. ． 88 で， 内的整合性は 高い． ま を超える因子は 固有値 4.48, 寄. 与率 56% の第一因子のみで ，因子負荷量はすべ て 0 ． 4 を上回っており ，構成の妥当性について. も問題はないと 判断される． したがって，. 4. 生産情報システムの 活用度を巡る 実証分析 (1) 業種別・クラス 別 較 上ヒ. まず，生産情報システムの活用度において ， 業種毎に顕著な 差があ るのか， また，Ⅵ， CM 企. 業は生産，情報システムの活用を巡って 何か特別 なことを行っているのかを 検討する， ここでの 検定仮説は次の 2 つ であ る． [仮説. 1] 機械，電機，自動車のいずれの 業種 においても同様に 生産情報システム が活用されている．. [仮説. 2] WCM. 企業における 生産情報システ. ムの活用度は ，一般の製造企業と変 わらない． 前節で信頼性と 妥当性のチェックをパス. した. 情. 8 個の情報システム 関連測定尺度および「情報. 報 システム」スーパ 一尺度として ， 「業績，l青軸. 、ンステム」スーパ 一尺度の工場レベルデータを. の フィードバック」以覚の. 算出し， それらを用いて 業種別， クラス 別. 「. 8 個の情報、ンステム. 関連測定尺度の 算術平均値を 使用することとし. (WCM 企業か無作為抽出企業か. た. 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. ちなみに， に，. 8. ぱ. 係数の値からも 明らかなよう. 個の情報システム 関連測定尺度は 相互に. 強 い 正の相関関係にあ り， コンピュータ・べ ー. ). に顕著な差. ルの 情報システム 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. が相互補完的関係にあ ることの傍証となって い. 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. る. のすべての回答者の 算術平均値を 計算するとい. スの情報システムと 人間べ. ー. スの情報システム. う方法を採用した． こうして求めた 工場レベル.
(13) わが国製造企業における 生産情報システムの 活用 (松井 表 10 情報システム ぱ 係数. (115@ 33. スーパ一尺度の 信頼性と妥当性 TQM (1.87731. 因子負荷量 ( 第一因子のみ ). 仁. 係数. 0 ． g4oog. 因子負荷量 ( 第一因子のみ ). 0. 49825 0.@84132 0. 74839 0. 79026 0. 75576 0. 81952 0. 61195 0. 85080 ・Ⅰ． 481a 56.@02%. 活動基準原価の 採用. 情報システムの 効果 本社との調整 業績評価基準の 有効性 外部品質情報の 把握 内部品質情報の 把握. 製造計画の紋密度 短期的安定性・ 予測可能性 固有値 寄与率. 3 S 活動. 0. 84717 0. 78014 0. 77621. 現場への業績情報フィードバック. 0 ． a1734. 保守管理 統計的工程管理の 励行 新製品における 品質の考慮 品質改善に対する 報酬 品質での供給業者との 協力. 0. 73926 0. 92021. 品質に対するトップのコミットメント. 組織特性 0.62690. 係数. 0. 82194. 0 ． 7G12g. 継続的品質改善努力 顧客志向 顧客満足度. 抽出因子数. ぱ. 美樹 ). 0 ． 70178. 0. 87499 0 ． 86o08 0 ． 69165. 固有値. 7. 0459. 寄与率 抽出因子数. 64. 05%. 因子負荷量 ( 第一因子のみ ). 組織の集権 度 組織へのコミットメン@ 意思決定での 職能間協力. 仕事への誇り 固有値 寄与率. -0.24847 0.92130 0 ． 87238 0.76321 2.2541@ 56.@35X@. 抽出因子数. 削除. ユ 係数. 0 ． 88839. 因子負荷量 ( 第一因子のみ ). 0. 74021 2. 2195 73.@98%. 2. 工程革新の実施 製品設計への 関与 新製品設計の 顧客・製造指向 固有値. 寄与率 抽出因子数. 人的資源管理 色. 技術. 0.93934. 係数. 0 ． 86512 0 ． 88762. 0. 91869 0. 86846 2. 38Gl 79.@5456. 0.@93884 製造戦略. 因子負荷量。 第一因子のみ ). 現場作業手続の 文書化. 0. 79256. ぱ 係数. 改善提案制度の 機能化 チームワークへの 動機づけ. 0 ． @65g8. 因子負荷量 ( 第一因子のみ ). 採用・選抜基準 報酬と製造目標の 一貫性. 管理者・技術者の 現場支援 小集団活動による 問題解決. 0. 72888 0. 80562 0. 81551 0. 72218 0. 89499. 新技術に対する 予期的対応 製造戦略の浸透 度. o. g35 6 Ⅰ. 0. 93683. 競争上の顕著な 強み. 0 ． 7353o 0 ． 84g13. 公式的戦略計画への 製造の参画 職能間統合. 0. 87702 0. 78297 0 ． 859o5. 監督者と作業者のコミュニケーション. 0 ． 85014. 製造戦略と事業戦略の 連動. 継続的技能訓練. 0. 89822. 製造戦略の強さ. 0. 90805. 技能の幅を考慮した 報酬体系. 0 ． 63g75. ポータ一の競争戦略. 0 ． 68747. 製造と人的資源の 適合皮 多能工の育成. 0. 64498 0. 88553 7. 6849 64.@QW. 設備の自社開発. 0 ． 72555. 固有値. 寄与率 抽出因子数 J I T 生産 ぴ 係数 :. 0 ． 93246. 因子負荷量 ( 第一因子のみ ). 日程計画の遵守. 0. 83157. 設備レイアウト. 0 ． @681a. 供給業者からの JIT 配送 顧客との JIT 連結. 0. 85919 0. 83114 0. 78696 0.@87854. カンバン方式の 採用 MRP の JIT 適合 基本計画での 海流生産対応. 0 ． 91463. 段取り時間の 短縮. 0. 83708 0. 58225 6. 1416 68.@m. 小コットサイズ 化 固有値 :. 寄与率 : 抽出因子数. :. 固有値. 寄与率 抽出因子数. 6. o8Sl 67.@59ti.
(14) 34 (116). 横浜経営研究 表 11. 第㎜巻. 2. 号 (1997). 情報システム 関連測定尺度の 業種別平均値とクラス 利平均値. 測定尺度. 機械. F. wcM. 無作為. 3.41. 3.08. 2.47**. 3.73 3.50. 3.45 3.22. 2.26. 3.64. 1. 64. 3.41. 3. 69. 1. 95*. 3-90. 電機. 自動車. 3.50. 3.21. 3.08. 3.71 3.39. 3.8@ 4.o3 3.77 8.69**. 業績評価基準の 有効性. 3.71. 3.91. 4. 08. 3.99. 外部品質情報の 把握 内部品質情報の 把握. 3.67@ 3.74@ 3.85@ 0.90@ 3.66@ 4.04@ 3.99@ 4.79*@ 3.59@ 3. 70@ 3.81@ 0.72@. 活動基準原価の 採用. 3. 情報システムの 効果. 本社との調整. 製造計画の紙密度 短期的安定性・. ザ青. (たド 一尺度). き & システム. 22. 3.42. 3.42*. 3.78*. 3.44. 3. 69. 3. 76. 4. 65. 15. 16. 15. 々. t. 全標本. 木. 3.31. 3.@87@ 3.@48@ 3.@66**@ 4.03@ 3.62@ 3. 55**@ 3.76@ 3.57@ 0. 88@. 3.75 3.90 3.70. 3.51. 3.12. 2.50*. 3.39. 3. 72. 3.40. 3. 45**. 3. 63. 32. 14. 46. 15. 意意 有有 でで 水準水準 イ拷. りり よよ. 完走. ・ モ 相 Ⅱ. 検 検 イ Ⅱ Ⅰ 片片. 小小寺 小. 情報システム」スーパ 一尺度であ る． この ょう にして得られた 工場レベルの 測定尺 まず最初にクラスの 違いを無視. し， 各測定尺度. 本. 3.53. の 情報システム 関連測定尺度の 算術平均値が. 度を利用して ，. 2.20. 49. 予測可能性. 標本数. ド. 第. ( 「情報システム」スーパ. 一尺. 価の採用」の 3 つの測定尺度と「情報システ ム」スーパ一尺度に 関しては， 1 % 水準で有意 な差があ ると判定された． 「製造計画の 綴密度」 と「本社との 調整」については 5 % 水準でも有 意な差ではない．. 度を含む ) の 平均値を業種別に 求め，業種によ. 分散分析や平均値の 差の検定においては ，. る一元配置分散分析を 行った． 表 Ⅱの中に示さ. 「情報システム」スーパ 一尺度を含めいずれの. れている結果は ，. [仮説. 1] が必ずしも当ては. まらないことを 示唆している． なかんずく ，. 「本社との調整」については 業種別平均値には 有意な差異が 見られ， 自動車業界が 最も進んで おり，電機業界，機械業界の 順に続いている・. 測定尺度についても ，業種別母集団， クラス 別 母集団ともに 正規分布に従 う ことが仮定されて いる． シャピ ロ ・ウィルク検定によって 有意水. の効果」，「短期的安定性・ 予測可能性」，「業績. 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 棄却されたものは 機械業界の 「短期的安定性・ 予測可能性」 (有意水準は 4.06%) のみであ った． また，平均値の差の検. 評価基準の有効性」， さらに「情報システム」. 定量 t はクラス 別 母集団の分散が 等しい場合と. スーパ一尺度については ，. 等しくない場合で 異なる．分散化検定により，. また， 「内部品質情報の 把握」， 「情報システム. 自動車業界と 電機業. 界はほぼ同じ 水準にあ り，機械業界の活用度が. 有意水準. 相対的に低調であ ると言える． 表 11 には，業種を無視してクラス 毎に計算さ れた各測定尺度の 平均値，および平均値の葉の. 仮説が棄却された「業績評価基準の 有効性」， 「製造計画の 級密度」， 「短期的安定性・ 予測可 能性」の 3 個の測定尺度に 関しては，母分散が 異なるとして 平均値の差の 検定を行っている．. 検定に利用される. 七. 値も含まれている． すべて. の測定尺度について ， WCMI. 企業の製造事業所. 5. % でクラス 別 母分散が等しいという. 自由度としては ， それぞれ 16.5, 15.7, 17.1. と. とりわけ， 「覚部品質情報. いう値が使われている． 以上の分析では ，情報システム関連測定尺度. の把握」，「内部品質情報の把握」，「活動基準原. に対するクラス 効果と業種効果が 明確に分離さ. の平均値は無作為抽出された 製造事業所の 平均 値を上回っている ，.
(15) わが国製造企業における 圭-産 情報システムの 活用. 表 12. 情報システム 関連測定尺度のクラス 別業種別平均値 W@. C@. M. 無 作 為. ?nu% Jで f. 機械. 電機. 自動車. 活動基準原価の 採用. 3. 22@ 3. 53@ 3. 14 3.85@. 3. 63@ 3. 83@ 3.55 4. 09@. 3.82 3. 83. 3.87 4. 15. ま匠. ク. (11刊 35. ，松井， 美樹 ). 情報システムの 効果. 本社との調整 業績評価基準の 有効性. 外部 R"質 情報の把握 内部 R。 質 情報の把握 製造計画の織密度. F. 機械. 電機. 3. 37@ 2. 65@ 3. 88@ 2. 99@ 3. 95 10. 00** 4.06@ 2.40@. 3. 22@ 2.@96@ 2.84 3. 15@. 3. 08@ 3.02@ 0.45 3.@35@ 3.@71@ 6.@29* 2. 90 3.57 4. 08* 3.36@ 4. 11 10.60**. 3. 95 4. 13. 0- 08 2. 95. 3.33 3.72. 0.42 4. 43 本. 3.73@ 3. 72@ 3.85@ 0. 34@. り・. 自動車. 3. 74 3. 84. F. 7. 27 水木 9. 92 双. 3. 00@ 3.67@ 3. 76@ 1. 19. 情報システム・㌃. 短期的安定性・. 4.69%. 予測可能性. パ. Ⅰ尺度. 3. プ. 標本数. 3.81. 3.86. 12. 8. 12@. 6.07**. 3.46. 6.71*. 2.96. 3.32. 3.64. 3@. 4@. 7. 片側検定により 1 % 水準で有意 片側検定により 5% 水準で有意. 窩. *. れてはいなし、 ．. 55. 3.36. そこで， wCMI. 企業の製造事業. の 調整」， さらに「情報システム」ス. ーバ 一尺. 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．表はには，各測定尺度についてク. 種 問 に存在する． 「内部品質情報の 把握」の平. ラス別業種別平均値， クラス利一元配置分散 分. 社との調整」の 平均値に関しては 自動車業界の. 析の結果として 得られた F 値が示されている．. 相対的高さが 目立っている．業種問の平均値の. wC ⅣⅠ企業の製造事業所については. 差異のパターンは 両 クラスでやや 異なっている. ，. 「本社と. 度の平均値についても. 均値に関しては 機械業界の相対的低さが ，. 度については ，. 性・予測可能性」，. の分散分析でも ，. 度に関しては ，. 自動車業界と 電機業界はほぼ 同. 「本. ものの， 「活動基準原価の 採用」以覚の 測定尺. の調整」の業種別平均値に 有意な差異が 見られ， 自動車業界，電機業界，機械業界の 順となって いる． 「内部品質情報の 把握」， 「短期的安定 「情報システム」スーパ 一尺. 5 % 水準で有意な 差が業. 機械業界 韮 電機業界 ニ 自動車業. 界 という順位付けが 可能のように 思われる． こ いずれの測定尺度についても. クラス別業種別母集団がすべて 正規分布に従う. じ水準にあ るが，機械業界の平均値は相対的に. ことが仮定されている． シャ ビロ ・ウィルク検. 低いとの結果が 得られた． 「情報システムの 効. 定によって， 有意水準. 果 」と「業績評価基準の 有効性」にも 類似の傾. 無作為抽出標本であ るという仮説が 棄却された. 向が見られるが ，統計的に有意な差とは言えな. のは，無作為抽出された製造事業所について 機 械業界の「業績評価基準の 有効性」 (有意水準 は 0.01%) と自動車業界の「内部品質情報の 把 握 」。有意水準は 3.11%), WCM 企業の製造事. い．無作為抽出された製造事業所の 入に限定し た場合， 「活動基準原価の 採用」を除くすべて の 測定尺度の平均値について. 機械業界が最低となっている．. 自動車業界が 最高， 1. % 水準で各業. 5. % で正規母集団からの. 業所について 機械業界の「情報システムの 効. は， 「業績評価基準の 有効性」， 「内部品質情報. 3.43%) のみであ った． 各測定尺度に 対する業種とクラスの 違い る 同. の 把握」， 「覚部品質情報の 把握」の ， 個の測定. 時に評価するには ， 二元配置分散分析を 利用す. 尺度であ る． 「情報システムの 効果」，. るのが適当であ る． 業種とクラスのそれぞれの. 界の平均値が 等しいという 仮説を棄却できるの. 「本社と. 果」. ( 有意水準は.
(16) 36 ( 18 Ⅰ. 横浜経営研究. Ⅰ. 表 13. 第 2 号 (1997). 第 肌巻. 情報システム 関連測定尺度の 二元元口分散分析. 測定尺度. モデル全体. 活動基準原価の 採用 情報システムの 効果. 2.63. 本. クラス. 業種. 5.7g. 2. 1@. 1.21. 7. 1o 木木 13. 57 ホネ. 1. 15 0 ． 57. 水. 4. 62 木木 6 49 木木. 1o. 84 水木 1o. 46 木木. 業績評価基準の 有効性 外部品質情報の 把握. 8.35. 16. 10. 内部 R。 質 情報の把握. 9. g2 水木. 26. 73 水木. 製造計画の紋密度. 1.38. 2. 22 17.84. 本社との調整. 短期的安定性・. *. 8. 81. 水木. 5.58**@ 20.52**@. 予測可能性. @ 報システム (スイー尺度 ) 酩. 氷木. 9.48*. 平. (F 値 ). 水木. 3.68*@ 11. 58 水木. ネ木. 27.51*. クラス* 業種. 申. 1. 19 8.06. 本木. 12.24*. ネ. 7.21. 木木. 2.33 3. 28 本. 1.58 1.43 2. 17. 片側検定により 1 % 水準で有意 片側検定により 596 水準で有意. 以上の分析から ， 一般に， [仮説 1]. 主 効果だけでなく ， 両者の交互作用効果も モデ ルに 組み入れた分析の 結果が表 13 の F 値 とそ. の有意性によって 要約されている． 「製造計画. の級密度」に 関してはクラス 効果，業種効果， 交互作用効果のいずれもが 無視できる範囲にと どまっており ，有意な差異は見当たらない．長 期計画， 中期計画，短期計画を頻繁に改訂させ つつ実際の製造活動を 円滑に進めようとする 努 力はわが国製造企業に 一般に見られるものと 判. も. [仮. 説 2] もともに棄却される．すなわち，生産情 報システムの 活用に対して ，業種では自動車業 界，続いて電機業界が積極的であ り， また， WCM 上ヒ. 企業の製造事業所が 一般の製造事業所に. べて積極的かつ 先進的取り組んでいるものと. 判断される．松井 (1996) は， JIT 生産に関し ても類似の結論を 導いており， JIT 生産への取. り組みと生産情報システムの 活用には密接な. 関. 断される・「活動基準原価の 採用」については ，. 連 があ ることを示唆している． これに対して ，. クラス効果，すなわち wcM. 松井. 企業の製造事業所. ( 上 997). において示されている よう に，製. と無作為抽出された 製造事業所の 間には有意な. 品・工程技術の 開発については ， WCM. 差があ るが，業種間の違いはほとんど 見られな. 製造事業所が 一般の製造事業所. い． しかしながら ，. り組んでいる 点は共通であ るものの，業種間に. これら 2 つの測定尺度はむ. しろ例外であ って， 「情報システム」スーパ. 一. 尺度も含め， その他の測定尺度に 関しては，有 意なクラス効果と 業種効果が存在する．無作為. よ. 企業の. り積極目りに 取. は 目立った差は 認められなかった．製造事業所. を支える基盤という 意味において 共通性を有す ると思われる 製品・工程技術の 開発と情報シス. において平均値が 高いことを反映しているもの. テムないし情報技術の 活用にこのような 差異が 見られることは 興味深い． 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) 生産情報システムを 巡る構造分析 以下では，生産情報システムの活用度がその 他の生産管理システム 要素といかなる 関連をも つのか， また，生産情報、 ンステムの活用が 競争 力の源泉となっているのかといった 製造事業所. と思われる．. を中心とした 生産情報、ンステムを巡る 構造につ. 抽出された製造事業所よりも. WCM. 企業の製造. 事業所が，機械業界に べて電機業界さらには 自動車業界が ，生産情報システムの活用に よ 上ヒ. り. 積極的に取り 組んでいると 言えよう． 顕著な交 工作用効果が 見られたのは ， 「業績評価基準の 有効性」で，電機業界の wCM 所，. 企業の製造事業. 自動車業界の 無作為抽出された 製造事業所.
(17) わが国製造企業における 生産情報システムの 活用 (松井. 英樹 ). (119@ 37. いて検討しよう． ここでの主要検定仮説は 次の. ステムの活用が 製品の競争力につながっている. 2 つであ る．. のか， さらに，製品の競争力を決定づける 生産 管理システム 要素の中で情報システムの 活用は. [仮説. 3] 生産情報システムの 活用度とその 他 の生産管理システム 要素には関連，性. いかなる地位を 占めるのかについて 分析する．. がない．. 競争力指標としては ，工場長が表14 の後半部. 41 年- 産 情報システムの 活用と製品の 競 争 プJ には関連性がない． [仮説 3] 中のその他の 生産管理システム 要 素としては，組織特性， 人的資源管理， JlT 生 [仮説. 産 ， TQMI,. 技術， 製造戦略を取り 上げる． い. 分 に挙げられているⅡ項目について 競争優位性を 主観的に 平均以上，. 5 二 優位 ). 細な個別測定尺度とそれらを. されている・. 尺度が構成され ， れた. これらに基づいて 測定が行わ. 三. したものを利用した． 表. 14 には， 8 個の情報システム 関連測定尺度と 11 個の競争力指標に. 一. 段階評価Ⅱ 二 貧弱ま. たは業界最低， 2 三平均以下。 3 三平均， 4. ずれの要素についても ，表10 中に列挙された 詳 合成しだスーパ. 5. 業界内での. よる. 正 単相関分析の 結果が示. 正準 変数も複数計算されるが ，や. はり固有値が 1 を超える工率変数のぺ ア のみを 抽出している． 第一正 準 変数のぺ ア の 下準 相関. ・. まず，. [仮説. 4] の方から始めよう． ，情報シ. 係数 0 84 は決して低水準とは 言えないが，九度 ・. 上ヒ. 表 14 情報システム 関連測定尺度と 競争力指標の 正 準 変数との相関. 検定の結果， 有意水準 10% で相関なしという. 仮説を棄却できる 程度であ る． また，冗長度 指 数は，競争力指標の分散の約 27% が情報システ ム 関連測定尺度の 第一正 準 変数によって 説明可. 第一正 準変数 正 宰相関係数. 0 ． 84o8. 九度 比 有意水準. 0.0424 0.0940. 冗長 度 指数. 0 ． 26g6. 能であ ることを示している． 情報システム 関連測定尺度と 競争力指標の 第. 一正 準 変数との相関. 「業績評価基準の 有効，性 度 」以覚は有意水準. 情報システム 関連測定尺度と 競争力指標の 正 準変数との相関 活動基準原価の 採用 0 ． 5056. ( 交差負荷量Ⅰ. を棄却できる．特に，. 5. 」. と. は ついては， 「製造計画の 級 密. % で相関なしという 仮説 「. 外ぎほ品質情報の把握」，. 情報ジステムの 効果. 0.5389. 「情報システムの 効果」，「活動基準原価の採用」. 本社との調整. 0 ． 38o3. 業績評価基準の 有効性. 0 ． 1655. が 0.5 を上回っている． 一方， 競争力指標と 情. 外部品質情報の 把握. 0 ． 6390. 報 システム関連測定尺度の 第一正 準 変数との相. 内部品質情報の 把握. 0 ． 3455. 0. 0048 0 ． 3916. 関. 製造計画の紋密度. 短期的安定性・. 予測可能性. ( 交差負荷量 ). はすべて 5 % 水準で有意であ. 。 ), 「サイクルタイム」， 「製品の安定性」，. 「在. 庫回転率」， 「迅速な納品」， 「顧客支援サービ 競争力指標と 情報システム 関連測定尺度の 正生変数との 相関 製造単価 0. 4980 製品，の安定性. 0 ． 55gg. チ宏通りの納品。 迅速な 納 R" 製 R。 クス変更柔軟性 数量変更柔軟性. 0.5339 0.3634. ミ. ソ. 在庫回転率 サイクルタイム 新製品導入速度 製品の・@ 首邑 ピ. 顧客支援サービス. 0 ． 4137. 0 ． 4478. ス」， 「新製品導入速度」， 「製品の性能」が 0.5 を 超えており，生産情報システムの活用は多様 な側面で競争力の 向上に寄与していると 考えら れる・. もちろん，製品口の 競争力は生産，情報システム. 0. 5373 0. 6401 0. 52202. テムを含む生産管理システム 要素と製品の 競争. 0 ． 5172. 力との関連を 分析してみよう． 表 15 には，生産. 0 ． 53"29. だけで決まるものではない. 管理システム 要素を捉えた. ，. そこで， 情報 -ンス. 7. 個のスーパ一尺度.
(18) 38 (120). 横浜経営研究. 第㎜巻. 第 2 号 (1997). 表 15 スーパ一尺度と 競争力指標との 関係 第一正 準 変数 正 単相関係数 丈度 比. 冗長庚指数. 0 ． 7863. J I T 生産. 0.5761 0.4045 0.5082 0.4823. TOM. 0 ． 5767. 技術 製造戦略. 0.6661 0.8261. (競争力 ). WCM ぱ. 係数. 全事業所. 0. 86196. 0.87952. 製造単価 製品の安定性 予定通りの納品. 0.64170 0. 65299. 0. 65650 0. 68574. 0 ． 69697. 0 ． 74993. 迅速な納品. 0. 69433. 0. 65041 0. 53969 0. 73765 0. 7439. 0. 1150 0 ． 1077. 因子負荷量。 第一因子のみ ). 0. 0374. スーパ一尺度と 競争力指標の 正 準変数との相関. 情報システム 組織特性 人的資源管理. 信頼性と妥当性. 第二王 準変数. 0.8548 0.0310 0.0018 0.3068. 有意水準. 表 16. -0. 1071 -0. 1845 -0. 1393 -0. 3595 0. 3302 0. 0886 -0. 1535. 製品ミックス 変更乗軟 数量変更柔軟性. 0.46400. 寄与， 率. 0. 74832 0. 73460 0. 73904 0. 64550 0. 50815 0. 62782 4. 7362 43.@06%. 0.@67492 5. 0885 46.@26%. 抽出因子数. 4. 3. 在庫回転率 サイクルタイム. 新製品導入速度 製品の性能 顧客支援サービス. 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 0.4937 -0. 0837 製品の安定性 0.4482 0. 0847 予定通りの納品 0.5279 -0. 1329 迅速な納品 0.5587 -0. 1984 製品ミックス 変更柔軟性 0 ． 3923 -0.2924 数量変更柔軟性 0. 4724 0. 0313 在庫回転率 0 ． 5719 -0. 1793 サイクルタイム 0 ． 6729 o. 24oo 新製品導入速度 0. 6504 0. 1781 製品口のィ 生首邑 0. 5083 0. 1618 顧客支援サービス 0.5469 0.3134. ィ生. 固有値. :. Ⅰ. 0 ． 788g4. 0.66160 0 ． 54531. 口. 口. カと 密接な関連を 持っており，情報、 ンステムの 活用は生産管理システムの 重要な一要素とみな. 一. すことができる ，. 正 単相関分析では 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 ，. と 競争力指標による. 正準 相関分析の結果が 示さ. 個々の変数の 正規性については 前述のシ ャピ. れている・第一正 準 変数のぺ ア の 丘単 相関係数. ロ ・ウィルク検定が 利用できる． 表 14 と表 15 に. は 0.85 で，九度上ヒ 検定により有意水準. 示した 正 単相関分析で 使われた情報システム 関. 1 % で相. 関なしという 仮説を棄却できる．競争力指標の. 連 測定尺度とスーパ 一尺度の中では ，唯一「業. 分散の約 31% が スーパ一尺度の 第一正 準 変数に. 績評価基準の 有効性」の分布について 有意水準. よって説明されており ，第二王準 変数も加える と約 3 分の 1 が説明される．. 5 % で正規分布に 従うという仮説が 棄却された. 個々のスーパ 一尺度と競争力指標の 第一正 準. 変数との相関は ，「組織特性」以覚はすべて 0.5 を. 上回っており ，「情報システム」スーパ一尺. 度は「製造戦略」，「技術」に 次いで「 TOMI. 」. のみであ ったが，競争力指標の分布については すべて 0.1% 水準で棄却された．競争力指標は 1 製造事業所にっき 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 と評価することも 多い・ このため，個々の. 的資源管理」よりも 高水準であ る．各競争力指. 競争力指標の 分布は，非対称で，正規分布とは 大きく異なる 形状をもつと 考えられ， 正単 相関. 標と スーパ一尺度の 第一正 準 変数との相関も ，. 分析の結果にもバイアスがかかっている. 「製品ミックス 変更への柔軟性」以覚はすべて. があ る．. と同水準に位置しており ，. 「. JIT 生産」や「人. 0.4 を超えている・. よって，生産管理システム要素は製品の 競争. 可能性. 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.
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