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果結測予の値真001 3 5 7 00−5−10−15−20−25−30比NSのてしと度精測予計合の失損のとご法寸5．おわりに300技能量の真値 102030推定値補正値10203002010No.1 No.2 No.6推定値補正値推定値補正値605040302010302010１）小林輝夫・水沢昭三：旋盤作業の実技，（1994），144-147，理工学社２）中央職業能力開発協会編：技能検定２級機械加工（普通旋盤作業）実技試験問題，（2006），３３）田口玄一ほか：品質工学講座２－製造段階の品質工学，（1995），16，日本規格協会４）田口玄一：目的機能と基本機能⑹－Ｔ法による総合予測，品質工学，13-３，（2005），５-10真値補正値SN比（後）推定値SN比（前）26被験者ごとの練習作品 4.3　技能量の予測精度の向上表５　被験者No.１のMD値1に対する選択幅と予測精度の関係単位空間データ１±0.3１±0.212図10　技能量の真値と予測値，補正値の相関図９　技能量の予測の結果とSN比＜参考文献＞　前節において，個々の技能者が将来に習得する技能量が予測できることを示した。しかし，その予測精度は低いものであった。そこで，単位空間データおよび信号データの選定を見直して，予測精度を向上させることを試みた。さらに信号データを未知データのときと同様に真値の推定を行い，未知データの推定値の補正を行った。　表５に被験者No.１における単位空間データと信号データの選定の組み合わせと予測精度の関係を示す。被験者No.１の場合，単位空間，信号データともMD値が１近傍である方がSN比は最大となり予測精度が向上することがわかった。他の被験者についても同様にSN比最大となる組み合わせを調べたところ，被験者No.５を除いて同様の結果であった。被験者ごとにSN比が最大となる単位空間，信号データの組み合わせで，予測精度の向上を試みた結果を図９に示す。　一般に，単位空間，信号データは均一で多い方が予測精度は向上する。被験者No.５の場合，質より量が必要であったといえる。また，データの選びなおしで改善後のSN比が大幅に増加する場合も，そもそものデータが均一でなかったとも考えられる。　被験者No.１，２，３，６の場合，真値に近づくように補正できた。16～20個の技能量の傾向に近づくように補正されたのは，被験者No.３，６，７であった。今回の予測の場合，予測精度の向上を試みる前のSN比が－15db以上であれば，改善の効果が期待できるようである。ここで，被験者No.１，２，６における16～20個の技能量の真値に対する予測値と補正値の関係を図10に示す。図中の直線は原点を通る線形近似である。被験者No.１の補正値は，ゼロ点を通り，しかも技能量の真値に対して強い相信号データSN比（db）－12.09－8.79－12.97－8.65全て１±0.3全て１±0.3関を示している。傾きは約1.3と大きめの値を予測することとなるが十分満足できる結果であった。　技能検定の実技課題について，採点基準は技能の判定に向くことを示し，損失関数を適用することで技能を定量的に評価できることを示した。さらに，個々の技能者が将来に習得し得る技能量の予測の可能性を示した。　本報告は技能教育指導法の提案ではなく，汎用的な技能量の計測および予測技術であることに注意されたい。そのうえで，より多くのデータを収集して予測精度を上げることで指導員のノウハウの補完につながると考える。技能と技術