P-Q Analysis
どの製品ラインに絞るべきか分析
製品ごとの生産量から、生産量が多い順にA/B/Cグループへ分類し、それぞれに適したレイアウト方式（製品別・グループ別・機能別）を提案します。
01 — 製品別の生産量
一定期間（例：1ヶ月）の製品ごとの生産量を入力してください。製品は自由に追加・削除できます。
値を編集・追加・削除すると自動で再計算されます。
| 製品名 | 生産量（個） | 削除 |
|---|
02 — PQ分析チャート
棒グラフが各製品の生産量、折れ線が累積構成比です。累積構成比70%まではAグループ、90%まではBグループ、それ以降はCグループに分類します。
折れ線が70%・90%を超えるあたりの製品が、それぞれA/B/Cグループの境目です。
| 製品名 | 生産量（個） | 構成比 | 累積構成比 | グループ |
|---|
03 — グループ別の推奨レイアウト
少品種多量のAグループと、多品種少量のCグループでは、適した生産方式・レイアウトが異なります。
PQ分析（Product-Quantity分析）とは、製品の種類（Product）と生産量（Quantity）の関係から、どの製品にどのような生産方式・レイアウトを採用すべきかを判断する生産管理の分析手法です。製品を生産量の多い順に並べ、累積構成比を計算すると、多くの現場では少数の主力製品が生産量の大半を占め、残りの多くの製品は少量ずつしか生産されない「パレートの法則」的な分布になります。生産量が多く安定しているAグループの製品には、専用ラインを組んで効率化する製品別レイアウト（ライン生産）が向いており、逆に生産量が少なく品種が多いCグループの製品には、汎用設備をまとめて配置し柔軟に対応する機能別レイアウトが向いています。自社の製品構成を正しく把握し、量に応じた最適な生産方式を選ぶことが、生産効率とコストの両立につながります。
厳密な理論的根拠があるわけではなく、多くの現場で経験的に使われている代表的な目安です。実際には業種や工程の特性によって適切な閾値は異なるため、自社の生産構成や設備投資の状況に応じて調整して差し支えありません。
専用ラインは特定の製品向けに最適化されているため、需要変動リスクが高まります。主力製品（Aグループ）に依存しすぎるリスクを避けるため、需要予測の精度向上や、ある程度の汎用性を持たせた設備投資も検討する価値があります。
Bグループは生産量・品種数ともに中程度のため、Aグループのような専用ライン化は投資対効果が見合わない一方、Cグループのような個別対応では効率が上がりません。工程が似た製品をまとめて生産するセル生産（グループテクノロジー）により、ある程度の効率性と柔軟性を両立できます。
どちらもパレート図を使う点は似ていますが、PQ分析は「製品の生産量」を軸に生産方式・レイアウトを検討するのに対し、ABC分析は在庫管理などの文脈で「売上高や使用金額」を軸に管理の優先順位を決めるために使われることが多い分析です。目的に応じて使い分けます。
製品数が少なくても、生産量に偏りがあれば分析の意味はあります。ただし極端に製品数が少ない（1〜2種類など）場合は、レイアウトの選択肢自体が限られるため、PQ分析よりも個別の工程改善の方が有効なケースもあります。
構成比：各製品の生産量 ÷ 全製品の生産量合計 × 100
累積構成比：生産量が多い順に構成比を積み上げたもの
Aグループ（少品種多量）：累積構成比70%まで → 製品別レイアウト（ライン生産）が効率的
Bグループ（中品種中量）：累積構成比70〜90% → グループ別レイアウト（セル生産・グループテクノロジー）が効率的
Cグループ（多品種少量）：累積構成比90%超 → 機能別レイアウト（個別生産・ジョブショップ型）が効率的
※本ツールの計算結果は目安です。A/B/Cグループの閾値（70%/90%）は代表的な考え方の一例であり、実際のレイアウト設計は工程の共通性・設備投資額・需要変動なども踏まえて総合的にご検討ください。最終更新日：2026年8月17日。