「品質工学のパラメータ設計は予想通りだった」という言葉を耳にすることがあります。この言葉には、実は対極にある「二つの意味」が含まれています。
①ポジティブな側面：熟練者の知見を「数値」で検証
ベテラン技術者が長年の経験で培ってきた「勘やコツ」が、SN比という客観的な指標によって裏付けられたケースです。
技能から技術へ： 「なんとなく良い気がする」という属人的な技能を、誰もが活用できる組織の共有資産（技術）へと変換できたことを意味します。
確信を持った意思決定： 経験則にデータという根拠が加わることで、自信を持って次工程へ進めるようになります。
②ネガティブな側面：制御因子の選択が「守り」に入った結果
設計者が「おそらくこれが最適だろう」と予見できる狭い範囲内だけで実験を行ってしまったケースです。
機会損失： パラメータ設計の醍醐味は、常識を疑うような「意外な組み合わせ」から高いロバスト性を見つけ出すことにあります。
改善のヒント： 予想通りの結果しか得られなかった場合は、制御因子の再検討や、既存の水準範囲を超えた「外側」へのシフトを検討すべきです。慣習に縛られない設定こそが、大きな技術突破（ブレークスルー）を生みます。
《裏技》もし、見直したい因子が一つだけなら、最大側へ水準をシフトさせた３水準による６行の実験を行い、元のL18実験（18行）結果の６行を入れ替えて分析する方法もあります。さらに、２水準が同じで１水準だけシフトさせたのなら２行の追加実験でもOKです。
【珈琲ブレイ句】この対極にある①と②は、どちらも次の一手を見極めるための非常に有益なシグナルです。さらに、パラメータ設計の有益性をまとめておきます。
◇「平均値」ではなく「バラツキ」を制御できる: 目標値に合わせる（感度）だけでなく、外乱（ノイズ）に対して動じない条件を見つけるという考え方は、量産現場では最強の武器になります。
◇再現性が高い: 実験計画法DOEと異なり交互作用の研究は行いません。交互作用をあえて均等に分散させたL18直交表を使うことで、実験室の結果を、工場（市場）で再現されやすくしています。
◇手戻りが減る: 「作ってみたらダメだった」という後追いの対策ではなく、上流で「壊れにくい組み合わせ」を決めてしまうため、開発期間が短縮されます。
