狩野モデルとは：5つの品質要素、アンケートと評価表の実例

狩野モデルとは何か？

狩野モデルは、ある要求が満たされたとき、または満たされないときに満足度がどれだけ変わるかで要求を区別する品質管理の手法です。中心となる考え方は、満足と不満足が対称ではないという点です。ある機能がないと不満を招くのに、あっても喜ばれない場合があります。

狩野紀昭、瀬楽信彦、高橋文夫、辻新一の4氏が、論文「魅力的品質と当り前品質」でこのモデルを発表しました（『品質』14巻2号、1984年4月、147～156ページ、DOI 10.20684/quality.14.2_147）。現在では製品チームやプロジェクトマネージャーが、どの要求をスコープに含め、どれを後回しにするかを決めるために使っています。時間、コスト、スコープのトリプル制約のうち、狩野モデルは顧客の視点からスコープの根拠を示します。仕様への適合という従来の品質の見方を補う手法です。

狩野モデルの5つの品質要素とは？

狩野モデルは5つの品質要素を区別し、それぞれが充足度と満足度の異なる関係を表します。記号は英語の原典に由来します。例は現場監督向けの建設現場アプリで、後半の計算例でも同じアプリを使います。

6つ目の回答クラスは品質要素ではありません。Q（Questionable、懐疑的回答）は矛盾する回答を表します。たとえば機能があってもなくても「気に入る」と答えた場合です。このような回答は、質問がわかりにくいことを示しています。

狩野モデルのアンケートはどう作るのか？

狩野モデルのアンケートでは、特性ごとに2つの質問を組にします。充足質問（「アプリがXをできたら、どう感じますか？」）と不充足質問（「アプリがXをできなかったら、どう感じますか？」）です。回答者はどちらにも同じ5段階で答えます。

回答の選択肢と評価表は、Charles Berger、David Walden らによる論文集「Kano’s Methods for Understanding Customer-defined Quality」（Center for Quality of Management Journal、2巻4号、1993年秋、PDF）に基づきます。

1. 気に入る
2. 当然である
3. 何とも感じない
4. 仕方がない
5. 気に入らない

オフラインモードの例：充足質問は「アプリが電波のない場所でも動きます。どう感じますか？」、不充足質問は「アプリが電波のない場所では動きません。どう感じますか？」です。どちらも技術ではなく利用者の視点で書き、実際にその機能を使うステークホルダーに質問しましょう。

狩野モデルの評価表

評価表は、回答の組み合わせを1つの品質要素に変換します。行が充足質問への回答、列が不充足質問への回答です。

現場監督がオフラインモードについて、充足質問に「当然である」、不充足質問に「気に入らない」と答えた場合、結果はM、つまり当たり前品質です。「気に入る」と「何とも感じない」の組み合わせはA、魅力的品質になります。

狩野モデルのアンケートはどう集計するのか？5つの機能での例

狩野モデルのアンケートは、特性ごとに各品質要素の出現回数を数え、最も多い要素に分類して集計します。Berger らはこのルールを最頻値（モード）と呼んでいます。同数の場合は、製品への影響が大きい順に M、O、A、I を優先します。

例：建設現場アプリの製品チームが次のリリースを計画し、40人の現場監督に5つの機能について質問しました。表は評価表を適用した後の回答分布です。

Better と Worse の列は、同じ論文集で Mike Timko が説明している係数です。A、O、M、I だけを数えます。

• Better = (A + O) / (A + O + M + I)：その機能を提供すると満足度がどれだけ上がるか
• Worse = −(O + M) / (A + O + M + I)：その機能がないと満足度がどれだけ下がるか

オフラインモードでは Better = (3 + 9) / 39 = 0.31、Worse = −(9 + 22) / 39 = −0.79 です。5つの機能の中で、ないときの損害が最も大きく、あっても喜ばれません。写真の図面配置は両方向とも高い値（0.68 と −0.65）で、一元的品質の典型です。音声入力は喜ばれ（0.67）、なくてもほとんど不満になりません（−0.23）。

僅差の結果には注意が必要です。写真の図面配置では、O が18件に対し A が9件、M が8件です。Berger らは、このような場合に2番目に多い要素も確認するか、利用者グループごとに分けて集計することを勧めています。

狩野モデルでどう優先順位を付けるのか？

狩野モデルでは、当たり前品質、一元的品質、魅力的品質の順に優先します。無関心品質は後回しにし、逆品質は外すか、オフにできるオプションにします。例では次のとおりです。

1. オフラインモードを最初に確保します。これがなければ、リリースに何が含まれていても利用者を失います。
2. 写真の図面配置を次に強化します。改善がそのまま満足度につながります。
3. 音声入力は、1と2が整ってから魅力的品質として計画します。
4. ダークモードは見送ります。
5. 週次レポートの自動送信は標準設定にしません。

狩野モデルは工数について何も示しません。音声入力に2週間かかるのか2四半期かかるのかは、リーチ、インパクト、確信度を工数で割るRICEスコアのような工数ベースの手法で初めてわかります。必須と任意をすばやく分けるにはMoSCoW法が向いています。狩野モデルは両者に顧客視点の根拠を与えます。

Merlin Project で狩野モデルの品質要素をどう管理するのか？

Merlin Project では、各アクティビティに独自のフィールドを付けて品質要素を管理します。そのフィールドでプロジェクト計画をグループ化し、フィルタします。リリースの各機能が計画のアクティビティになり、品質要素が一目でわかります。

1. フィールドを作成する： 挿入 > 列 を選び、新規フィールドに関して を選択して フィールド名 に「狩野品質要素」と入力し、列を挿入 で確定します。列のインスペクタで 種類 を テキスト にします。
2. 値を決める： 定義済みの値 に5つの品質要素（当たり前品質、一元的品質、魅力的品質、無関心品質、逆品質）を入力します。表記ゆれを防ぐため、自由なエントリーを許可 はオフのままにします。
3. 品質要素を割り当てる： アクティビティを1つ以上選択し、インスペクタの ユーザ定義 タブの フィールド で、値 列から品質要素を選びます。値は選択したすべてのアクティビティに適用されます。
4. 品質要素でグループ化する： グループ化で + から独自のグループ化を作成し、グループ の 方法： の後ろで「狩野品質要素」を選びます。それぞれの見込みの値が を選ぶと、まだアクティビティのない品質要素も表示されます。
5. 逆品質を隠す： 独自のフィルタを作成し、論理に でない を選んで、条件を「狩野品質要素 が次である 逆品質」にします。計画には、実際に作る範囲だけが表示されます。

インスペクタの独自のフィールド

インスペクタの ユーザ定義 タブでは、フィールド にアクティビティのすべての独自のフィールドと値が表示されます。スクリーンショットはフィールド「優先度」と値「高」の例です。「狩野品質要素」も同じ場所に表示されます。独自のフィールド、フィルタ、グループ化は Merlin Project の機能で、Merlin Project Express にはありません。

リソースが足りない場合のオプション： Merlin Project では、各アクティビティに0から1000の 優先順位 を設定できます。インスペクタの 計画 タブ、詳細 セクションにあります。優先順位が効くのはリソースの平準化のときだけで、Merlin Project は優先順位の高いアクティビティから計画し、低いものを遅らせます。狩野モデルの順序を既定の段階に当てはめると、平準化で当たり前品質より先に魅力的品質が後ろへずれます。

• 当たり前品質：1,000（非常に高い）
• 一元的品質：750（高）
• 魅力的品質：500（中）
• 無関心品質：250（低）
• 逆品質：計画しない

まとめ

狩野モデルは、顧客が当然と考える機能と、実際に満足を高める機能を見分けます。特性ごとの質問の組と評価表で分類でき、Better と Worse で各方向への影響の強さがわかります。プロジェクト計画では品質要素を独自のフィールドとして記録し、各アクティビティがなぜスコープに含まれるのかを確認できます。

この記事は、MoSCoW法、RICEスコアリングに続く、優先順位付け手法の3回シリーズの最終回です。ご質問があれば、メールでお問い合わせください。

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