設計ルール
設計ルールとは、製品や設備の設計において品質・安全・コスト・納期の再現性を確保するために、組織が明文化した判断基準・禁止事項・推奨値・手順を体系化したものである。属人的なノウハウを形式知に変換し、レビューと変更管理に耐える形へ整えることで、設計ばらつきを抑制し、不具合の未然防止と手戻り削減を実現する。設計ルールは規格（JIS、ISO）や法令と矛盾なく整合し、設計FMEA、DFM/DFA、DR（設計審査）などの品質活動と連携して運用されるべきである。
目的と位置づけ
設計ルールの目的は、①品質の一貫性と安全性の担保、②開発の効率化（再利用・標準化）、③コスト最適化、④教育と技術伝承、⑤トレーサビリティの確保にある。標準・基準・手順の階層の中で、ルールは「守るべき要求（必須）」と「望ましい指針（推奨）」を区別して記述し、判断の自由度と検証容易性のバランスを取る。
スコープと階層
設計ルールは、企業共通（コーポレート）、事業部・製品群、プロジェクト特有の3層で整備するのが有効である。上位層ほど抽象度が高く、下位層ほど具体的数値や図例を持つ。適用範囲は機械・電気・制御・ソフト・安全・環境などのドメインで明確に区切り、例外の権限と審査プロセスを合わせて定める。
典型的なカテゴリ
設計ルールが扱う代表的な領域を整理する。
- 寸法・公差（GPS）、はめあい、基準面の定義、幾何公差の使い分け
- 材料選定、表面処理、熱処理、耐食・耐摩耗設計
- 締結・トルク管理（例：ボルトの選定、座面条件、ゆるみ止め）
- 加工DFM（最小R、板厚、曲げ半径、工具径・公差の妥当化）
- 組立DFA（部品点数削減、誤組防止、左右共通化、段取り性）
- 信頼性・安全（安全係数、フェールセーフ、耐振・耐熱・防塵）
- 電気・EMC・アース、配線の曲率・最小余長、端子選定
- 制御・ソフト（命名規約、例外処理、インタフェース安定化）
記述構造と表現ルール
設計ルールはテンプレート化して粒度を揃えると運用しやすい。推奨項目は、Rule ID、目的・背景、適用範囲、本文（必須／推奨の区分）、例外条件と承認権限、根拠（理論・実測・規格）、判定方法（チェック項目・合否基準）、参考（図例、計算式、過去事例）、改訂履歴である。用語は定義表で一義にし、数値は単位系を統一する。
良いルールの条件
①誰が読んでも同じ解釈になる一意性、②測れる・確かめられる検証可能性、③例外と裁量の境界が明確、④根拠と参照が提示され再利用可能、⑤実装容易性とコスト影響が見積もれる、の5点を満たすことが望ましい。
- 原則は短文で断定形、「〜してはならない」「〜とする」を用いる。
- 理由は別枠で記述し、本文の可読性を保つ。
- 閾値は根拠（解析・試験・市場不具合）とセットで示す。
運用プロセスとガバナンス
設計ルールは策定→レビュー→承認→教育→適用→監査→改訂のライフサイクルで回す。RACIで役割を定義し、逸脱はECR/ECNで管理、影響分析はFMEAとリンクさせる。DRで遵守状況をチェックし、PLM/PDMで版管理と配布を行う。監査は定期（年1回など）とイベントドリブン（重大不具合発生時）を併用する。
チェックの自動化
CADのモデル・図面に対する自動検証は効果が大きい。レイヤ命名・属性、干渉・最小クリアランス、板厚・抜き勾配、R最小値、穴ピッチ、ネジ呼び・座面条件、部品のリユース率、BOM整合をルール化し、スクリプトやルールチェッカーで判定する。違反はチケット化し、再設計の完了までトレーサブルに管理する。
数値ガイドの例
設計ルールは画一的でなく、設計対象・負荷・製造プロセスに応じた幅を持たせる。例として、機械部品の安全率は静的1.5〜3、疲労は材料と表面処理を加味して設定する。曲げ加工の最小内Rは板厚tの1.0〜1.5倍を初期値とし、スプリングバック実測で補正する。締結では軸力設計を基本とし、座面粗さや潤滑条件を明示した上で締付トルクを規定する。熱設計では主要部位の許容温度、放熱経路、伝熱係数の仮定値を表で示す。
- 測定・検証方法（ゲージ、治具、解析手順）を併記する。
- 環境条件（温湿度、振動、化学物質）を前提条件に明記する。
- 量産前のパイロット検証で閾値を最適化する。
よくある不具合と対策
設計ルールが機能しない典型は、抽象的で測れない表現、現場の製造条件と乖離、規格更新への追随遅れ、例外の乱発、版管理不備、教育不足である。対策は、現場同席のワークショップ、実測データに基づく改訂、KPI（違反件数、是正リードタイム、手戻り率）の可視化、違反時の是正措置の明文化、オンボーディングと定期教育のセット運用である。
導入と展開の勘所
まず影響の大きい領域からスモールスタートし、違反の多い上位10件を重点整備する。次にテンプレート化とツール連携で定着を図る。最後に市場・量産データでルール有効性を評価し、継続的改善を回す。こうして設計ルールは組織の“暗黙の最適化”を見える化し、品質と開発スピードを底上げする仕組みとして機能する。