#92 生成AIで自動化するQC七つ道具：特性要因図、チャレンジ AI×100業務（製造業）
製造業の品質管理に欠かせないQC七つ道具。その中でも「特性要因図」は、問題の原因を探る上で強力なツールですが、作成が面倒くさいですね。
せめて原型だけでも、枝が発展していない形でもパワポで保存出来たら・・・
今回は、4Mをcsvファイルに列挙し、それを読み込みます。
■ 参考 QC7つ道具
＊それでは、スタートです。
＊執筆者は以下を参照してください。
使ったツール・準備したこと
Gemini 2.5 Pro（experimental）
Cursor
実行した内容の簡単な流れ
Geminiに次のように聞きました。
特性要因図を作成するコードを生成してください。例を添付します。各要因は、CSVファイルから読み取るようにして・・・（以後、ファイルの構成の説明）
■ ファイルの構成
＊今回のコードでは、このcsvファイルを読み取ります。
■ 例の特性要因図
上記は、図での出力ですが、上ほどキレイではありませんが、コードではパワポでも出力するようにしました（ここではその図は省略）。
今後の展開・アイデア
次回取り組みたいこと；
・Pythonでニューラルネットワーク構築に挑戦 → 挫折… やはりWekaが便利だった話
■ 今回のコード
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
import numpy as np
import os
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
# python-pptxライブラリが必要 (pip install python-pptx)
try:
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches, Pt
from pptx.enum.shapes import MSO_CONNECTOR
from pptx.dml.color import RGBColor
pptx_installed = True
except ImportError:
pptx_installed = False
print("警告: 'python-pptx' ライブラリが見つかりません。PowerPoint出力機能は無効になります。")
print("インストールするには、コマンドプロンプトで 'pip install python-pptx' を実行してください。")
# --- GUIでCSVファイルを選択する関数 ---
def select_csv_file():
"""ファイル選択ダイアログを開き、CSVファイルのパスを取得する"""
root = tk.Tk()
root.withdraw() # メインウィンドウを表示しない
file_path = filedialog.askopenfilename(
title="特性要因図の元となるCSVファイルを選択してください",
filetypes=[("CSV files", "*.csv"), ("All files", "*.*")]
)
root.destroy() # ダイアログが閉じたらウィンドウを破棄
return file_path
# --- 保存先を選択する関数を追加 ---
def select_save_location(default_filename, file_type):
"""保存先を選択するダイアログを開く"""
root = tk.Tk()
root.withdraw()
if file_type == 'pptx':
file_path = filedialog.asksaveasfilename(
title="PowerPointファイルの保存先を選択してください",
defaultextension=".pptx",
initialfile=default_filename,
filetypes=[("PowerPoint files", "*.pptx"), ("All files", "*.*")]
)
elif file_type == 'png':
file_path = filedialog.asksaveasfilename(
title="画像ファイルの保存先を選択してください",
defaultextension=".png",
initialfile=default_filename,
filetypes=[("PNG Image", "*.png"), ("All files", "*.*")]
)
else:
file_path = None # 未対応の形式
root.destroy()
return file_path
# --- 設定 ---
# output_file_path = 'fishbone_diagram_problem_col.png' # 保存ダイアログで指定するため不要に
problem_column_name = '問題' # 問題が記載されている列のヘッダー名
# --- 日本語フォント設定 (環境に合わせて変更) ---
try:
# Windowsの日本語フォントを順番に試す
available_fonts = ['Yu Gothic', 'MS Gothic', 'Meiryo', 'IPAexGothic', 'TakaoPGothic', 'Noto Sans CJK JP'] # Linux等も考慮
font_found = False
for font_name in available_fonts:
try:
font_path = fm.findfont(fm.FontProperties(family=font_name), fallback_to_default=False) # fallbackをFalseに
if font_path:
plt.rcParams['font.family'] = font_name
print(f"日本語フォント '{font_name}' を設定しました。")
font_found = True
break
except Exception:
continue # 次のフォントを試す
if not font_found:
# フォントが見つからない場合は警告を出す
print("警告: 利用可能な日本語フォントが見つかりませんでした。")
print("システムのデフォルトフォントを使用します。文字化けする可能性があります。")
# デフォルトのsans-serifを使う（多くの環境で何らかのフォントが割り当てられる）
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
except Exception as e:
print(f"警告: 日本語フォントの設定中にエラーが発生しました: {e}")
print("システムのデフォルトフォントを使用します。")
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
# --- GUIでCSVファイルを選択 ---
csv_file_path = select_csv_file()
# ファイルが選択されなかった場合（キャンセルされた場合）は終了
if not csv_file_path:
print("ファイルが選択されませんでした。処理を終了します。")
exit()
print(f"選択されたCSVファイル: {csv_file_path}")
# --- CSVデータの読み込み ---
try:
# まずUTF-8で試し、失敗したらCP932（Shift-JIS）で試みる
try:
df = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='utf-8')
except UnicodeDecodeError:
print("UTF-8での読み込みに失敗しました。CP932 (Shift-JIS) で再試行します。")
df = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='cp932')
except FileNotFoundError:
messagebox.showerror("エラー", f"CSVファイル '{os.path.basename(csv_file_path)}' が見つかりません。")
exit()
except Exception as e:
messagebox.showerror("エラー", f"CSVファイルの読み込み中にエラーが発生しました:\n{e}")
exit()
# --- 問題（特性）とカテゴリ、要因の抽出 ---
try:
# 問題ステートメントを抽出 (指定された列の最初のデータ行)
if problem_column_name not in df.columns:
messagebox.showerror("エラー", f"CSVファイルに '{problem_column_name}' 列が見つかりません。")
exit()
# 最初の非NaN値を取得するように変更
problem_statement = df[problem_column_name].dropna().iloc[0] if not df[problem_column_name].dropna().empty else None
if problem_statement is None: # 問題が空の場合のエラー処理
messagebox.showerror("エラー", f"'{problem_column_name}' 列に問題が記載されていません。")
exit()
# カテゴリ（列名）を取得 (問題列を除く)
categories = [col for col in df.columns if col != problem_column_name]
if not categories:
messagebox.showerror("エラー", "問題列以外のカテゴリ列が見つかりません。")
exit()
# カテゴリごとに要因を辞書に格納 (NaNを除外し、問題列のデータも除外)
factors_by_category = {}
for col in categories:
# 問題列のデータ（最初の行）を除外してからNaNを削除
factors = df[col].iloc[1:].dropna().tolist()
if factors: # 要因が空でない場合のみ辞書に追加
factors_by_category[col] = factors
except IndexError:
messagebox.showerror("エラー", f"CSVファイルが空か、'{problem_column_name}' 列にデータがありません。")
exit()
except Exception as e:
messagebox.showerror("エラー", f"CSVデータの処理中に予期せぬエラーが発生しました:\n{e}")
exit()
# --- 描画 (Matplotlib) ---
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 8)) # 図のサイズを調整
# 1. 背骨 (Main spine)
spine_y = 0
spine_start_x = 0
spine_end_x = 10
ax.plot([spine_start_x, spine_end_x], [spine_y, spine_y], color='black', linewidth=2)
# 2. 問題（特性）の表示 (Effect box)
problem_box_x = spine_end_x + 0.5
# テキストボックスの自動改行を考慮
problem_text_obj = ax.text(problem_box_x, spine_y, problem_statement,
ha='left', va='center', fontsize=14, color='white', wrap=True, # wrap=Trueを追加
bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='red', ec='black'))
# 描画後にテキストボックスの実際の幅を取得（推定のため不正確な場合あり）
# fig.canvas.draw() # これを実行すると表示前に描画が確定される
# try:
# problem_bbox = problem_text_obj.get_window_extent(renderer=fig.canvas.get_renderer())
# problem_width_pixels = problem_bbox.width
# # ピクセルからデータ座標への変換（概算）
# problem_width_data = problem_width_pixels / fig.dpi * (ax.get_xlim()[1] - ax.get_xlim()[0]) / fig.get_figwidth()
# print(f"Estimated problem box width: {problem_width_data}")
# except Exception as e:
# print(f"テキスト幅の取得中にエラー: {e}")
# problem_width_data = len(str(problem_statement)) * 0.15 # 取得失敗時の代替
# 3. 大骨と要因の描画 (Major bones and factors)
num_categories = len(categories)
# カテゴリ数に応じて大骨の位置を調整
category_positions = np.linspace(spine_start_x + 1, spine_end_x - 1, num_categories)
bone_length = 2.5 # 大骨のY方向の長さ（調整可能）
factor_bone_length = 0.8 # 要因（中骨）の長さ（調整可能）
angle_deg = 45 # 大骨の角度
for i, category in enumerate(categories):
cat_x = category_positions[i]
# カテゴリを交互に上下に配置
if i < num_categories / 2: # 最初の半分を上に配置
factor_va = 'bottom'
factor_angle_mult = 1
major_bone_angle_rad = np.radians(90 + angle_deg / 2) # 上向きの角度
else: # 残りの半分を下に配置
factor_va = 'top'
factor_angle_mult = -1
major_bone_angle_rad = np.radians(-90 - angle_deg / 2) # 下向きの角度
# 大骨 (Major bone) - 角度をつけて描画
major_bone_x_end = cat_x + bone_length * np.cos(major_bone_angle_rad) * 0.8 # X方向の長さ調整
major_bone_y_end = spine_y + bone_length * np.sin(major_bone_angle_rad)
ax.plot([cat_x, major_bone_x_end], [spine_y, major_bone_y_end], color='gray', linewidth=1.5)
# カテゴリ名 (Category label) - 大骨の先端に配置
label_offset = 0.2 # ラベル位置のオフセット
label_x = major_bone_x_end + label_offset * np.cos(major_bone_angle_rad)
label_y = major_bone_y_end + label_offset * np.sin(major_bone_angle_rad)
ax.text(label_x, label_y, category,
ha='center', va='center', fontsize=12, weight='bold',
bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.3', fc='lightgray', ec='black'))
# 要因（中骨） (Factors / Minor bones)
if category in factors_by_category:
factors = factors_by_category[category]
num_factors = len(factors)
# 大骨に沿って要因を配置するための点を計算
# 要因数が0の場合の除算エラーを防ぐ
if num_factors > 0:
factor_points_x = np.linspace(cat_x, major_bone_x_end, num_factors + 2)[1:-1]
factor_points_y = np.linspace(spine_y, major_bone_y_end, num_factors + 2)[1:-1]
else:
factor_points_x, factor_points_y = [], [] # 要因がない場合は空リスト
for j, factor in enumerate(factors):
factor_x_start = factor_points_x[j]
factor_y_start = factor_points_y[j]
# 中骨の終点計算 (大骨に対して垂直方向、ただし水平にする)
# 角度はつけずに水平に伸ばす
factor_x_end = factor_x_start - factor_bone_length * factor_angle_mult * 0.8 # X方向の長さ調整
factor_y_end = factor_y_start # Y座標は変えない
# 中骨 (Minor bone)
ax.plot([factor_x_start, factor_x_end], [factor_y_start, factor_y_end], color='gray', linewidth=1)
# 要因テキスト (Factor text) - 中骨の少し外側に配置
text_x_offset = -0.1 * factor_angle_mult
text_y_offset = 0.1 * (1 if factor_angle_mult > 0 else -1) # 上下方向のオフセット
ax.text(factor_x_end + text_x_offset, factor_y_end + text_y_offset, factor,
ha='right' if factor_angle_mult > 0 else 'left', # 配置方向を調整
va=factor_va,
fontsize=10, rotation=0) # rotationで角度調整も可能
# --- グラフの調整と表示 ---
# X軸範囲を問題テキストの長さに応じて動的に調整
# 問題テキストボックスの描画後に幅を考慮してxlimを設定するのが理想だが、
# plt.show() 前に正確な幅を取得するのは難しいため、推定値で設定する。
# wrap=True を使ったので、ある程度の長さで折り返されることを期待。
estimated_problem_width = min(len(str(problem_statement)) * 0.15, 4.0) # 推定幅に上限を設定
ax.set_xlim(spine_start_x - 1, problem_box_x + estimated_problem_width + 0.5) # X軸範囲を手動調整
ax.set_ylim(spine_y - bone_length * 1.8, spine_y + bone_length * 1.8) # Y軸範囲を手動調整
ax.axis('off') # 軸を非表示
plt.title(f'特性要因図: {problem_statement}', fontsize=16, weight='bold', pad=20)
plt.tight_layout(pad=1.5) # レイアウト調整
# --- 出力形式の選択 ---
def select_output_format():
"""出力形式を選択するダイアログを表示"""
root = tk.Tk()
root.withdraw()
# pptxライブラリがインストールされていない場合は、PowerPoint選択肢を無効化
if pptx_installed:
message = "PowerPointファイルとして出力しますか？\n\n'はい' → PowerPoint形式(.pptx)\n'いいえ' → 画像形式(.png)"
ask_func = messagebox.askyesno
else:
message = "PowerPoint出力に必要なライブラリ ('python-pptx') がありません。\n画像形式(.png)で出力します。"
ask_func = messagebox.showinfo # 情報表示のみ
# askyesno または showinfo を実行
if pptx_installed:
result = ask_func(
"出力形式の選択",
message,
icon='question'
)
else:
ask_func("出力形式", message, icon='warning')
result = False # 強制的に画像形式を選択
root.destroy()
return result
def create_editable_powerpoint(problem_statement, categories, factors_by_category, output_pptx_path):
"""編集可能な特性要因図をPowerPointファイルとして作成"""
if not pptx_installed:
messagebox.showerror("エラー", "PowerPoint出力に必要な 'python-pptx' ライブラリがインストールされていません。")
return False
try:
print("PowerPointファイルの作成を開始します...")
# プレゼンテーションの作成
prs = Presentation()
print("プレゼンテーションオブジェクトを作成しました")
# スライドの追加（白紙レイアウト）
slide_layout = prs.slide_layouts[6] # 6は白紙レイアウト
slide = prs.slides.add_slide(slide_layout)
print("スライドを追加しました")
# スライドのサイズを取得（EMU単位で取得）
slide_width = prs.slide_width
slide_height = prs.slide_height
print(f"スライドサイズ: 幅={slide_width} EMU, 高さ={slide_height} EMU")
# --- 配置パラメータ (Inches単位で調整) ---
margin = Inches(0.5)
spine_left_inch = 1.5
spine_right_inch = 8.5
spine_y_inch = 3.75 # 16:9 スライドの中央付近
category_bone_length_inch = 1.5
factor_bone_length_inch = 0.6
factor_text_offset_inch = 0.1
category_label_offset_inch = 0.2
# EMUに変換
spine_left = int(Inches(spine_left_inch))
spine_right = int(Inches(spine_right_inch))
spine_y = int(Inches(spine_y_inch))
category_bone_length = int(Inches(category_bone_length_inch))
factor_bone_length = int(Inches(factor_bone_length_inch))
factor_text_offset = int(Inches(factor_text_offset_inch))
category_label_offset = int(Inches(category_label_offset_inch))
print(f"背骨の座標 (EMU): 左={spine_left}, 右={spine_right}, Y={spine_y}")
# 中心線（背骨）の描画
line = slide.shapes.add_connector(
MSO_CONNECTOR.STRAIGHT,
spine_left, spine_y,
spine_right, spine_y
)
line.line.color.rgb = RGBColor(0, 0, 0) # 黒色
line.line.width = Pt(2.0)
print("背骨を描画しました")
# 問題（特性）のテキストボックス
problem_box_width = Inches(2.5) # 幅を調整
problem_box_height = Inches(0.8) # 高さを調整
problem_box_left = spine_right + Inches(0.1)
problem_box_top = spine_y - problem_box_height / 2
problem_box = slide.shapes.add_textbox(
int(problem_box_left), int(problem_box_top),
int(problem_box_width), int(problem_box_height)
)
tf = problem_box.text_frame
tf.text = str(problem_statement) # 文字列に変換
tf.word_wrap = True # 自動改行を有効に
p = tf.paragraphs[0]
p.font.size = Pt(12)
p.font.bold = True
p.font.name = 'Yu Gothic' # フォント指定 (環境依存)
# 背景色と枠線
problem_box.fill.solid()
problem_box.fill.fore_color.rgb = RGBColor(255, 100, 100) # 少し濃い赤
problem_box.line.color.rgb = RGBColor(0, 0, 0)
problem_box.line.width = Pt(1.0)
print("問題テキストボックスを追加しました")
# カテゴリと要因の配置
num_categories = len(categories)
# カテゴリ間のスペースを確保しつつ配置
category_positions_x = np.linspace(spine_left + Inches(0.5), spine_right - Inches(0.5), num_categories)
print(f"カテゴリ数: {num_categories}")
for i, category in enumerate(categories):
print(f"\nカテゴリ {i+1}/{num_categories} '{category}' の処理を開始")
# カテゴリの位置を計算
x = int(category_positions_x[i])
# 上下交互に配置
if i < num_categories / 2:
y_direction = -1 # 上向き
major_bone_angle_deg = 60 # 上向きの角度
factor_ha = 'right' # 要因テキストの水平位置
factor_va = 'bottom' # 要因テキストの垂直位置
else:
y_direction = 1 # 下向き
major_bone_angle_deg = -60 # 下向きの角度
factor_ha = 'left' # 要因テキストの水平位置
factor_va = 'top' # 要因テキストの垂直位置
major_bone_angle_rad = np.radians(major_bone_angle_deg)
# カテゴリの骨を描画 (角度付き)
category_bone_end_x = int(x + category_bone_length * np.cos(major_bone_angle_rad))
category_bone_end_y = int(spine_y + category_bone_length * np.sin(major_bone_angle_rad))
category_line = slide.shapes.add_connector(
MSO_CONNECTOR.STRAIGHT,
x, spine_y,
category_bone_end_x, category_bone_end_y
)
category_line.line.color.rgb = RGBColor(128, 128, 128) # 灰色
category_line.line.width = Pt(1.5)
print(f"カテゴリ '{category}' の骨を描画しました (角度付き)")
# カテゴリ名のテキストボックス (骨の先端に配置)
label_x = int(category_bone_end_x + category_label_offset * np.cos(major_bone_angle_rad))
label_y = int(category_bone_end_y + category_label_offset * np.sin(major_bone_angle_rad))
cat_box_width = Inches(1.5)
cat_box_height = Inches(0.4)
# テキストボックスが重ならないように微調整
label_x_adj = label_x - cat_box_width / 2
label_y_adj = label_y - cat_box_height / 2
category_box = slide.shapes.add_textbox(
int(label_x_adj), int(label_y_adj),
int(cat_box_width), int(cat_box_height)
)
tf_cat = category_box.text_frame
tf_cat.text = category
tf_cat.word_wrap = True
p_cat = tf_cat.paragraphs[0]
p_cat.font.size = Pt(11)
p_cat.font.bold = True
p_cat.font.name = 'Yu Gothic'
# 背景色と枠線
category_box.fill.solid()
category_box.fill.fore_color.rgb = RGBColor(220, 220, 220) # 薄い灰色
category_box.line.color.rgb = RGBColor(0, 0, 0)
category_box.line.width = Pt(0.5)
print(f"カテゴリ '{category}' のテキストボックスを追加しました")
# 要因の追加
if category in factors_by_category:
factors = factors_by_category[category]
num_factors = len(factors)
print(f"カテゴリ '{category}' の要因数: {num_factors}")
if num_factors > 0:
# 大骨に沿って要因の開始点を計算
factor_start_points_x = np.linspace(x, category_bone_end_x, num_factors + 2)[1:-1]
factor_start_points_y = np.linspace(spine_y, category_bone_end_y, num_factors + 2)[1:-1]
for j, factor in enumerate(factors):
factor_start_x = int(factor_start_points_x[j])
factor_start_y = int(factor_start_points_y[j])
# 要因の線を描画 (水平に)
factor_line_end_x = int(factor_start_x + factor_bone_length * (-1 if y_direction < 0 else 1)) # X方向の向きを調整
factor_line_end_y = factor_start_y
factor_line = slide.shapes.add_connector(
MSO_CONNECTOR.STRAIGHT,
factor_start_x, factor_start_y,
factor_line_end_x, factor_line_end_y
)
factor_line.line.color.rgb = RGBColor(128, 128, 128)
factor_line.line.width = Pt(1.0)
# 要因のテキストボックス
factor_box_width = Inches(1.8)
factor_box_height = Inches(0.3)
factor_box_left = factor_line_end_x + factor_text_offset * (-1 if y_direction < 0 else 1)
factor_box_top = factor_line_end_y - factor_box_height / 2
# X座標の調整（右端/左端に合わせる）
if y_direction < 0: # 上向きの場合、テキストは線の左
factor_box_left = factor_line_end_x - factor_box_width - factor_text_offset
else: # 下向きの場合、テキストは線の右
factor_box_left = factor_line_end_x + factor_text_offset
factor_box = slide.shapes.add_textbox(
int(factor_box_left), int(factor_box_top),
int(factor_box_width), int(factor_box_height)
)
tf_factor = factor_box.text_frame
tf_factor.text = str(factor) # 文字列に変換
tf_factor.word_wrap = True
p_factor = tf_factor.paragraphs[0]
p_factor.font.size = Pt(10)
p_factor.font.name = 'Yu Gothic'
print(f" 要因 '{factor}' を追加しました")
# タイトルを追加しない（問題ステートメントが図の一部として機能するため）
# print("タイトルを追加しました")
# ファイルの保存
print(f"PowerPointファイルを保存します: {output_pptx_path}")
try:
prs.save(output_pptx_path)
print(f"PowerPointファイルを '{output_pptx_path}' として保存しました")
return True
except Exception as save_error:
messagebox.showerror("保存エラー", f"ファイル保存中にエラーが発生しました:\n{save_error}")
return False
except Exception as e:
messagebox.showerror("作成エラー", f"PowerPointファイルの作成中にエラーが発生しました:\n{e}")
import traceback
print("詳細なエラー情報:")
print(traceback.format_exc())
return False
# --- メイン処理 ---
# まず出力形式を選択する
is_pptx = select_output_format() # ★★★ この行を追加 ★★★
# 選択された形式に応じて処理を分岐
if is_pptx:
# PowerPoint形式で出力（編集可能な形式）
default_filename = f'{problem_statement}_特性要因図.pptx' # CSV名からデフォルトファイル名生成
output_pptx_path = select_save_location(default_filename, 'pptx')
if output_pptx_path: # ファイルパスが選択された場合
print(f"選択された保存先: {output_pptx_path}")
if create_editable_powerpoint(problem_statement, categories, factors_by_category, output_pptx_path):
messagebox.showinfo("成功", f"特性要因図を編集可能なPowerPointファイルとして保存しました:\n{output_pptx_path}")
else:
messagebox.showerror("失敗", "PowerPointファイルの作成に失敗しました。")
else:
print("PowerPointファイルの保存がキャンセルされました。")
else:
# 画像形式で出力
default_filename = f'{problem_statement}_特性要因図.png'
output_png_path = select_save_location(default_filename, 'png')
if output_png_path:
try:
plt.savefig(output_png_path, dpi=300, bbox_inches='tight')
messagebox.showinfo("成功", f"特性要因図を画像ファイルとして保存しました:\n{output_png_path}")
except Exception as e:
messagebox.showerror("保存エラー", f"画像ファイルの保存中にエラーが発生しました:\n{e}")
else:
print("画像ファイルの保存がキャンセルされました。")
# --- 画面への表示 (常に表示) ---
print("グラフを画面に表示します...")
plt.show()
print("処理が完了しました。")
