- QC検定のテキストに「新QC7つ道具」が出てきたけど、「旧」QC7つ道具との違いがピンとこない
- 7つの手法の名前は覚えたけど、「どの場面でどれを使うか」の判断基準がわからない
- 上司に「次の品質改善プロジェクトで新QC7つ道具を使って」と言われたけど、どれから手をつけていいかわからない
- 新QC7つ道具の全体像と「なぜ7つなのか」
- QC7つ道具(旧)との根本的な違い
- 7つの手法それぞれの役割と使いどころ
- 「どの場面でどれを使うか」フローチャート
- QC検定での出題ポイント
品質管理の世界には「QC7つ道具」と「新QC7つ道具」の2セットがあります。
QC7つ道具(パレート図、特性要因図、管理図など)は、数値データをグラフや図にして問題を見える化する手法群です。工場の現場で「不良率が何%」「寸法の平均が何mm」といった数値を扱うのが得意です。
しかし、品質管理の仕事はデータだけでは片付きません。「お客様の要求を整理する」「不良の原因を関係者で議論する」「プロジェクトのリスクを洗い出す」——こうした言語データ(言葉・アイデア・意見)を扱う場面が数多くあります。
新QC7つ道具は、この「言葉の情報」を整理・構造化するために生まれた手法群です。この記事では、7つの手法の全体像から使い分けまで、図解で徹底的に解説します。
新QC7つ道具とは?
新QC7つ道具(N7)とは、主に「言語データ」を整理・構造化するための7つの手法の総称です。1972年に納谷嘉信氏らにより提唱されました。英語ではNew Seven QC Tools、または略してN7と呼ばれます。
新QC7つ道具の一覧
| No. | 手法名 | 役割 | ひとこと |
|---|---|---|---|
| ❶ | 親和図法 | グルーピング | バラバラな意見・データを「仲間分け」して全体像をつかむ |
| ❷ | 連関図法 | 因果関係の把握 | 原因と結果を矢印でつなぎ、複雑な因果関係を「地図」にする |
| ❸ | 系統図法 | 手段の展開 | 「目的→手段」をツリー状に展開して最適な打ち手を見つける |
| ❹ | マトリックス図法 | 対応づけ・整理 | 2つの要素群の関係を「一覧表」に整理する(◎○△で記入) |
| ❺ | アローダイアグラム | 日程管理 | 作業の順序と所要時間を矢印で表し、最短工期を求める |
| ❻ | PDPC法 | リスク対策 | 「もしこうなったら?」の不測事態と代替案を事前に準備する |
| ❼ | マトリックスデータ解析法 | 数値データの解析 | マトリックスの数値データを主成分分析で解析する(唯一の数値系手法) |
7つのうち6つは「言語データ」を図にする手法です。唯一の例外が❼マトリックスデータ解析法で、これだけが「数値データ」を主成分分析で数学的に解析します。QC検定では「新QC7つ道具で唯一の数値解析手法は?」という問題がよく出ます。

QC7つ道具(旧)との違い
新QC7つ道具を理解するには、まず「旧」QC7つ道具との根本的な違いを知ることが近道です。
「数値データ」vs「言語データ」
QC7つ道具(旧)
| 扱うデータ:数値データ(不良率、寸法、重量など) |
| 目的:「現状を数値で把握する」 |
| 使う場面:製造現場の品質管理・工程管理 |
| 代表手法:パレート図、管理図、ヒストグラム |
新QC7つ道具(N7)
| 扱うデータ:言語データ(意見、アイデア、要求事項など) |
| 目的:「混沌とした情報を構造化する」 |
| 使う場面:企画・設計・プロジェクト管理 |
| 代表手法:親和図法、連関図法、系統図法 |
| 比較項目 | QC7つ道具(旧) | 新QC7つ道具(N7) |
|---|---|---|
| データの種類 | 数値データ | 言語データ(※1つだけ数値) |
| 主な用途 | 現状把握・工程管理 | 課題整理・計画立案 |
| 使うフェーズ | PDCAの「C(Check)」が中心 | PDCAの「P(Plan)」が中心 |
| 必要な数学 | 平均・標準偏差など基礎統計 | 基本的に不要(唯一の例外あり) |
| 提唱時期 | 1960年代 | 1972年 |
「旧QC7つ道具は製造現場で日常的に使うけど、新QC7つ道具は企画段階やプロジェクト管理で使う」——この使い分けが肝心です。品質問題が起きた「後」にデータを分析するのが旧、問題が起きる「前」に計画を立てるのが新。両方使えてこそ品質保証のプロです。

7つの手法を一つずつ解説
ここからは、新QC7つ道具の7つの手法をそれぞれ「どんな場面で使うか」を中心に解説します。各手法の詳しい使い方は個別記事で解説しているので、リンクから深掘りしてください。
❶ 親和図法|バラバラな意見を「仲間分け」する
| 🎯 役割: | グルーピング(情報の整理) |
| 📋 使う場面: | ブレインストーミングの結果整理、顧客要求の分類、問題点の洗い出し |
| 💡 ひとこと: | 「何が課題かわからない」状態から、全体像をつかむ最初の一歩 |
付箋に書いた意見やアイデアを「似ているもの同士」でグループ化し、各グループに見出しをつけます。混沌とした情報に構造を与えるのが親和図法の役割です。KJ法(川喜田二郎法)とも呼ばれます。
❷ 連関図法|原因と結果を矢印でつなぐ
| 🎯 役割: | 因果関係の把握 |
| 📋 使う場面: | 複数の原因が絡み合う問題の分析、慢性不良の原因追究 |
| 💡 ひとこと: | 特性要因図では整理しきれない「原因同士のつながり」も見える化 |
原因と結果を矢印で自由に結びつけ、因果関係のネットワーク(地図)を作ります。特性要因図(フィッシュボーン)と似ていますが、連関図法は原因同士の関係も矢印で表せるのが特徴です。矢印の集中する要素が「根本原因」の候補です。
❸ 系統図法|「目的→手段」をツリーで展開する
| 🎯 役割: | 手段の展開 |
| 📋 使う場面: | 改善策の具体化、方針管理の展開、コストダウン施策の洗い出し |
| 💡 ひとこと: | 「何をすべきか」を段階的に掘り下げて、実行可能なアクションに落とす |
目的(何を達成したいか)から出発し、「そのためには?」を繰り返して手段をツリー状に展開します。抽象的な目標を、具体的で実行可能なアクションに分解できます。

❹ マトリックス図法|2つの要素の関係を「一覧表」にする
| 🎯 役割: | 対応づけ・整理 |
| 📋 使う場面: | 不良モードと工程の対応、要求品質と品質特性の関係整理、QFDの品質表 |
| 💡 ひとこと: | 行と列に要素を並べ、交点に◎○△で関係の強さを記入するだけ |
出席簿のように、行と列に異なる要素群を配置し、交点に関係の有無・強さを記号(◎○△)で記入します。L型・T型・Y型など5つの型があり、実務ではL型が最も頻繁に使われます。
❺ アローダイアグラム|作業の順序と最短工期を求める
| 🎯 役割: | 日程管理 |
| 📋 使う場面: | プロジェクトの日程計画、生産ライン立ち上げ、設備導入スケジュール |
| 💡 ひとこと: | PERT図とも呼ばれる。クリティカルパス(最も時間がかかる経路)の特定が最大の目的 |
各作業を矢印で結び、作業の前後関係と所要時間を一枚の図に表します。最長経路(クリティカルパス)を特定することで「全体を遅らせないために絶対に遅れてはいけない作業」がわかります。
❻ PDPC法|「想定外」を想定して代替案を準備する
| 🎯 役割: | リスク対策 |
| 📋 使う場面: | プロジェクトのリスク管理、客先監査の事前準備、クレーム対応フロー |
| 💡 ひとこと: | 「もし○○になったら、△△する」を図にした「転ばぬ先の杖」 |
Process Decision Program Chartの略。目標に向かうプロセスの各ステップで「起こりうる不測の事態」を想定し、代替案をフローチャートに記入します。強制連結型(ゴール固定)と逐次展開型(ゴール可変)の2タイプがあります。
❼ マトリックスデータ解析法|数値データを主成分分析で解析する
| 🎯 役割: | 数値データの構造分析 |
| 📋 使う場面: | 多くの品質特性の関係把握、製品ポジショニング、異常ロットの検出 |
| 💡 ひとこと: | 新QC7つ道具で唯一の数値解析手法。実体は主成分分析(PCA) |
マトリックス図法の交点に記号ではなく数値データを入れ、主成分分析で要素間の関係を数学的に解析します。多くの変数を2つの主成分に圧縮して散布図にプロットすることで、データの隠れたパターンを可視化します。

「どの場面でどれを使うか」フローチャート
7つの手法を覚えても、実際の場面で「どれを使えばいいのか」迷うことが多いはずです。以下のフローチャートで判断してください。
🗺️ 新QC7つ道具 選択フローチャート
| あなたがやりたいこと | 使うべき手法 | No. |
|---|---|---|
| バラバラな意見やアイデアを整理して全体像をつかみたい | 親和図法 | ❶ |
| 原因と結果の複雑な因果関係を明らかにしたい | 連関図法 | ❷ |
| 目的を達成するための具体的な手段・アクションを洗い出したい | 系統図法 | ❸ |
| 2つの要素群の対応関係を一覧表に整理したい | マトリックス図法 | ❹ |
| プロジェクトの日程計画を立て、最短工期・遅れてはいけない作業を特定したい | アローダイアグラム | ❺ |
| プロジェクトで起こりうる不測の事態と代替案を事前に準備したい | PDPC法 | ❻ |
| 多くの数値データの中から隠れたパターンや構造を発見したい | マトリックスデータ解析法 | ❼ |
実務では1つだけ使うのではなく、複数を組み合わせるのが基本です。よくあるパターンは次の通りです。
・親和図法 → 連関図法:まず意見を整理し、次に因果関係を明らかにする
・系統図法 → マトリックス図法:手段を展開し、対策と要素の対応関係を整理する
・アローダイアグラム + PDPC法:日程計画を立て、リスクに備える

QC検定での出題ポイント|頻出5パターン
新QC7つ道具はQC検定2級・3級で毎回のように出題されます。計算問題は出ません。以下の5パターンを確実に押さえてください。
① 手法と役割の組み合わせ
「原因と結果の因果関係を矢印で結ぶ手法はどれか」→ 連関図法。「目的→手段をツリーで展開する手法はどれか」→ 系統図法。手法名と役割のマッチングが最も基本的な出題パターンです。
② QC7つ道具(旧)との違い
「新QC7つ道具は主に数値データを扱う手法群である」→ ×(主に言語データを扱う。数値を扱うのはマトリックスデータ解析法のみ)。
③ マトリックスデータ解析法の特殊性
「新QC7つ道具のうち、唯一数値データを数学的に解析する手法はどれか」→ マトリックスデータ解析法。「その手法の実体は何か」→ 主成分分析。
④ マトリックス図法 vs マトリックスデータ解析法
名前が似ている2つの違い。図法は「記号(◎○△)」、データ解析法は「数値」。この区別はほぼ毎回出ます。
⑤ PDPC法の2タイプ
強制連結型(ゴール固定)と逐次展開型(ゴール可変)の違い。「ゴールが最初から決まっているか否か」で判断。
✅ 7つの手法名と役割を一対一で対応づけられる
✅ 新QC7つ道具=「主に言語データ」、QC7つ道具=「数値データ」
✅ 唯一の数値解析手法=マトリックスデータ解析法=主成分分析
✅ マトリックス図法は「記号」、データ解析法は「数値」
✅ PDPC法:強制連結型(ゴール固定)vs 逐次展開型(ゴール可変)
✅ マトリックス図法:L型(2要素)、T型(3要素・中央共通)、Y型(3要素・全ペア)

まとめ
| 手法 | 役割 | 個別記事 |
|---|---|---|
| ❶ 親和図法 | グルーピング | 詳しく読む → |
| ❷ 連関図法 | 因果関係の把握 | 詳しく読む → |
| ❸ 系統図法 | 手段の展開 | 詳しく読む → |
| ❹ マトリックス図法 | 対応づけ・整理 | 詳しく読む → |
| ❺ アローダイアグラム | 日程管理 | 詳しく読む → |
| ❻ PDPC法 | リスク対策 | 詳しく読む → |
| ❼ マトリックスデータ解析法 | 数値データの解析 | 詳しく読む → |
新QC7つ道具は「言葉の情報を整理する武器」です。QC7つ道具が「数値でファクトを示す武器」なら、新QC7つ道具は「混沌とした課題に構造を与える武器」。両方を使いこなせれば、品質保証の仕事で「何をどう整理すればいいかわからない」という状態から解放されます。
まずは最も使用頻度の高い親和図法と連関図法から始めてみてください。次の品質会議やプロジェクト会議で「まず意見を付箋に書いてグルーピングしましょう」と提案するだけで、議論の質が劇的に変わります。
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