こんな人におすすめ：
- リーンシックスシグマやDMAICに取り組むプロジェクトマネージャー
- 品質管理やプロセス改善担当者
- データ駆動型の意思決定をしたい経営者や分析担当者
プロンプト例：
「Measureフェーズにおける効果的なデータ収集計画の作成方法を具体的に教えてください。GQMパラダイムを活用した例も含めて解説してください。」
プロンプト例の出力結果：
Measureフェーズにおけるデータ収集計画は、プロセスの現状把握と改善効果の検証に不可欠です。効果的な計画作成には、以下のような流れが推奨されます。
- 1. 目的（Goal）設定：何のためにデータを測定するのか具体的な目標を明確にします。例：「製造ラインの欠陥率を定量的に把握する」
- 2. 質問（Question）設定：目標達成に必要な疑問点を洗い出します。例：「どの工程で欠陥が多いのか？」「欠陥の種類は何か？」
- 3. 測定項目（Measure）決定：質問に答えるために必要な具体的なデータを選定します。例：「欠陥件数」「サイクルタイム」「DPMO（百万機会あたり欠陥数）」
- 4. データ収集方法の計画：誰が、どのタイミングで、どのツールを使って収集するかを明記します。
- 5. データの正確性と一貫性確保：収集プロセスの標準化や責任者の明確化、定期的なミーティングによるレビューを行います。
また、GQM（Goal-Question-Measure）のパラダイムはトップダウン方式で目的から逆算しながら測定項目を決めるため、プロジェクトチームでのホワイトボード議論や表作成を通じて協議することで漏れなく重要指標を洗い出せます。これにより、目的に合った質の高いデータ収集計画が実現可能です。
シックスシグマのDMAICプロセスのMeasureフェーズでは、Defineフェーズで設定したプロジェクト目標とメトリクスを連動し、具体的なパフォーマンス指標（例：DPMO、サイクルタイム、プロセス能力指数）を追跡します。しっかりした計画の下で正確なデータを収集することで、改善施策の効果検証と継続的なプロセス最適化が可能になります。
