チャレンジ AI×100業務（製造業）、#02 Pythonで始める工程能力分析2
前回（初回）は、Pythonによるアプリを作成しました。
形はどうあれ、動いたときはうれしいですよね。
今日は、スタンダードなエクセルでの管理と比べてアプリ化のメリットとは？をChatGPTに聞きました。
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
ChatGPT 4o
やってみたこと｜コード・ステップ紹介
実行した内容の簡単な流れ
① ChatGPT 4oへ質問
エクセルで、管理図を作成して、そこに数式を入れてたほうが、時系列的にも把握できます。アプリ作成のメリットはなんでしょうか？
【アプリ化の主なメリット】
1. 自動化と効率化
データの入力から、管理図の作成、工程能力指数（Cp, Cpkなど）の算出までをワンクリックで自動実行できる。
Excelでは関数設定やグラフ作成が手動になりがち。アプリならミスなく高速処理が可能。
2. 標準化と再現性
計算や判定ロジックがコードで固定されるため、誰が使っても同じ結果になる。
Excelだとセルを誤って編集してしまい、再現性が低下することがある。
3. データベース連携・蓄積
アプリにすれば、測定データを自動で蓄積・保存でき、履歴管理も簡単に。
後からトレーサビリティを確保したり、傾向分析に使いやすい。
4. 複数人・複数工程への展開
アプリとして配布すれば、現場の複数人や複数工程で統一フォーマットで活用できる。
Excelファイルのやりとりによるバージョン混乱を回避。
5. 拡張性
最初は管理図やCp/Cpkだけでも、将来的にヒストグラム、パレート図、不適合率の予測などへ簡単に機能追加が可能。
AIや機械学習と連携して、異常予兆のアラートなどのスマート品質管理に発展できる。
【逆にExcelで十分なケース】
品種が少なく、頻繁な分析が必要ない。
一部の担当者しか分析しない。
すでにExcelでフォーマット化された管理図があり、それで業務が回っている。
まとめ
2 標準化と再現性で回答のあった「誰が使っても同じ結果」、5 拡張性でもあった「AIや機械学習と連携して、異常予兆のアラートなどのスマート品質管理に発展できる。」は属人的な面を排除しつつ、品質リスクを予防できますので、特に自動車関連企業では好まれます。
