27Nの5（～89）5・・）（），や――マツダ技報No.41（2025） モCFI: ）。社内活用の際には（由からダミーデータを用いている）。より一人一人が仕（りキャリアも考え方も多様である（Partition in design making 4. 社内活用への応用Test Case2Result of Test Case2, the Approach of GSA and SEMSEMで求まるパス係数を用いてSEM）の評価を求め，最終的に各部署に配布されに活用シートの例を示す。本構造における潜在The Flowchart of Approach for Causal SEM SystemFig. 4 本手法の社内活用として，SEMを用いた分析を行った。ス係数が自動的に求まる（詳細は工程の後，LowHighる際には自動的に色別の強弱を示す分析シートを提供した。その結果，各部門やチームの強み（人の感情）を色分けし，この分析を基に各部門の本部長から「数値データだけでなく役立つ資料になった」という声が多く寄せられた。Fig. 6変数に向かうベクトルの強さや直接観測が可能なものはパス係数で強弱を求めることができるようになっている。 現代において製造業には多くの世代，職種の方が関わ事に生きがいを感じられるように，多くの会社の方から職場の風土改善が重要だという意見が多い。この取り組みの成果が上がり，社内では対話を重ねる活動に軸足をSEM移し始めた。今後は対話を通じて風土を変えようという流れを感じられる。Fig. 547Fig. 3Result of Test Case1, Modeling of LiNGAM to 3.2Test Case2 Modelling テストケースでは，データのプライバシー保護の理社員調査（任意）により収集したデータについて，個人が特定できない状態で行っている（調査会社で個人のラ10736ベルが付かない状態で加工）。サンプルのであり，項目ごとのグループに分けた質問を実施していGSA（る。前処理は解析を行った。43 質問：項目，【質問内容の例】Trust in the management team e.g., Convicting management policy3.1同様にTest Case2Fig. 4確認したところ6つの潜在変数が測定した項目からは推定されるといった結果を因子分析から得た。デルのデザイン解析を行った。本モデルの適合度は0.937RMSEA: 0.045も最終的な活用版は工夫を重ねて高い値を確保することができた。 本章ではGSAに基づく変数間の依存関係の推論と活用のアプローチを検討し，モデルの構築後に各母集団におSEMけるモデルの適合度を得るCFIRMSEAできた。とにしたため，自動化でうまくいかない場合は何種類ものパス図を作成する過程も大事にした。SEM数はSEMを使用し，モデルのデザイン件法による回答とした。e.g., Self-efficacyの因果推定をGSAの検定方法で4のように前段項目はつ，後段はを前処理としGSAとなり，初期のモデル適合度よりモデルを作成することがの適合度が最良のモデルを探すこ10）（の因果推定からモデルの解析によりパ2Fig. 5章に記述）。段階
元のページ ../index.html#56