国際規格に準拠した品質データ評価は透明性が高く、対外説明責任においても優れています。規格に準拠することでグローバルレベルで多くのビジネスチャンスが生まれますが、難解な要件が多数定められています。専門知識を持たない企業では準拠するのが困難であり、機会損失原因の一つとなっています。

品質データをただ可視化したり、レポート化するだけでは、結果の追認以上の効果はありません。生産性向上に寄与する構造化データを作り、正しく分析することで、「何の生産条件をどう変化させれば、どの程度品質向上が見込めるか？」というインサイト(洞察)を比較可能な数値として得られます。

品質や統計に関する知見を持った人材の確保は容易ではありません。実務経験に頼った育成は不確実で個人差が生じます。他方、教育による知識の継承にも多大な労力と時間を要します。
単にデータを残すのではなく、データから得られたインサイトを形式知として蓄積することで、持続的に継承可能な生産技術を企業資産として残すことが可能です。