管理図・工程指数

【超入門】品質管理の"バラつき"って何?|管理図を学ぶ前に知っておくべきこと

「管理図の勉強を始めたけど、そもそも"バラつき"って何?」

「標準偏差とか正規分布とか、いきなり出てきて混乱する…」

管理図や工程能力指数を学ぶ前に、こんな壁にぶつかっていませんか?

大丈夫です。この記事を読めば、品質管理の「超基本」がスッキリ分かります。

📌 この記事で分かること

  • バラつきとは何か(お菓子工場でイメージ)
  • バラつきがなぜ問題なのか
  • 平均・標準偏差の意味(中学レベルでおさらい)
  • 正規分布と3σの意味
  • 管理図・工程能力指数へのつながり

品質管理の世界では、「バラつき」が最大の敵です。

でも、「バラつき」って言われても、ピンとこないですよね。

この記事では、お菓子工場を例に、バラつきの意味と、それを数値で表す方法を中学生でもわかるレベルで解説します。
ここを押さえておけば、管理図の勉強がグッと楽になりますよ!

🍪 バラつきとは?|お菓子工場でイメージしよう

結論から言うと、バラつき = 「同じはずなのに、違いが出ること」です。

🔹 たとえ話:クッキー工場

あなたがクッキー工場の工場長だとしましょう。

このクッキーは「1枚10g」で販売しています。
でも、実際に作ってみると…

🍪 9.8g 🍪 10.2g 🍪 9.5g 🍪 10.1g 🍪 10.4g

↑ 同じ機械で作っているのに、重さがバラバラ

これが「バラつき」です。

同じ機械、同じ材料、同じ作り方なのに、完全に同じ製品は作れないのです。
これは避けられない事実で、どんな工場でも必ず起こります

🔹 バラつきはなぜ起こる?

バラつきの原因は、大きく2種類に分けられます。

種類 意味 クッキー工場での例
偶然原因 避けられない小さな変動 気温のわずかな変化、材料の微妙な違い
異常原因 取り除ける特定の原因 機械の故障、作業者のミス、材料の不良
💡 ポイント

偶然原因によるバラつきは「仕方ない」もの。ゼロにはできません。
異常原因によるバラつきは「見つけて取り除く」もの。

品質管理の目的は、異常原因を早く見つけて対処することです。

😱 バラつきが大きいと何が困る?

「多少バラついても、大体10gなら問題ないのでは?」
そう思うかもしれません。

でも、バラつきが大きくなると、大変なことが起こります

🔹 困ること①:規格を外れる製品が出る

クッキーには「規格」があります。
たとえば、「9g〜11gの範囲に収まること」という基準。

バラつきが小さい工場
→ ほとんどのクッキーが9g〜11gに収まる ✅

バラつきが大きい工場
→ 8gや12gのクッキーが混ざってしまう ❌
→ 規格外品として廃棄 → コスト増!

🔹 困ること②:お客様からのクレーム

バラつきが大きいと、お客様が買うたびに「なんか違う…」と感じます。

🙁「前に買ったときより小さい気がする…」
🙁「1枚だけ焦げてる…」
🙁「品質にムラがあるなぁ…」

信頼を失う → 売上ダウン!

だから、品質管理では「バラつきを小さくする」「バラつきを監視する」ことが超重要なのです。

📊 バラつきを「数値」で表す|平均と標準偏差

「バラつきが大きい」「小さい」と言葉で言っても、あいまいですよね。
だから、数値で表す必要があります。

そこで登場するのが「平均」と「標準偏差」です。

🔹 平均(へいきん)= 真ん中の値

平均は、データの「中心」がどこにあるかを示します。

📐 平均の計算

クッキー5枚の重さ:9.8g, 10.2g, 9.5g, 10.1g, 10.4g

平均 = (9.8 + 10.2 + 9.5 + 10.1 + 10.4) ÷ 5 = 10.0g

平均が10.0gなら、「だいたい目標通りに作れている」ということ。
でも、平均だけではバラつきの大きさは分かりません

🔹 標準偏差(ひょうじゅんへんさ)= バラつきの大きさ

標準偏差は、データが平均からどれだけ散らばっているかを示します。
記号は「σ(シグマ)」または「s」を使います。

標準偏差が小さい → データが平均の近くに集まっている → バラつき小

標準偏差が大きい → データが平均から離れて散らばっている → バラつき大

🎯 たとえ話:的当てゲーム

的当てゲームで、AさんとBさんが10回ずつ投げました。

Aさん:全部が的の中心付近に集まっている → 標準偏差
Bさん:あちこちにバラバラに散らばっている → 標準偏差 大

2人とも平均は「的の中心」かもしれませんが、安定感が全然違いますよね。

📈 正規分布と「3σ」の意味

クッキーをたくさん作って、重さを測ってグラフにすると…
不思議なことに、いつも「山」のような形になります

これが「正規分布(せいきぶんぷ)」です。
別名「ベルカーブ」とも呼ばれます。鐘(ベル)の形に似ているからです。

🔹 正規分布の特徴

  • 中心(平均)が一番高く、左右対称の山型
  • 平均の近くにデータが集まり、端にいくほど少なくなる
  • 自然界や工業製品のバラつきは、だいたい正規分布になる

🔹 「3σ(スリーシグマ)」の魔法

正規分布には、とても便利な法則があります。
「平均から±3σの範囲に、99.7%のデータが収まる」という法則です。

範囲 収まるデータの割合 イメージ
平均 ± 1σ 約68.3% 約3分の2
平均 ± 2σ 約95.4% ほとんど
平均 ± 3σ 約99.7% ほぼ全部
🍪 クッキー工場で考えると?

平均 = 10g、標準偏差 = 0.3g のとき

平均 ± 3σ = 10 ± 0.9 = 9.1g 〜 10.9g

つまり、99.7%のクッキーが9.1g〜10.9gに収まるということ。
1000枚作っても、この範囲を外れるのは3枚だけ!

🔗 管理図・工程能力指数との「つながり」

ここまでで学んだ「バラつき」「平均」「標準偏差」「正規分布」「3σ」。
これらは、管理図と工程能力指数の土台になります。

🔹 管理図との関係

管理図の上方管理限界線(UCL)下方管理限界線(LCL)は、
実は「平均 ± 3σ」の考え方で計算されています。

UCL(上方管理限界) ≒ 平均 + 3σ
CL(中心線) = 平均
LCL(下方管理限界) ≒ 平均 − 3σ

→ 99.7%のデータはUCLとLCLの間に収まるはず
もし超えたら「異常」の可能性!

🔹 工程能力指数との関係

工程能力指数(Cp・Cpk)は、
「規格の幅」と「6σ(バラつきの幅)」を比較するものです。

Cp = 規格の幅 ÷ 6σ

→ Cpが大きい = 規格に対してバラつきが小さい = 優秀な工程 ✅
→ Cpが小さい = 規格に対してバラつきが大きい = 改善が必要 ❌

📝 まとめ|バラつきの基礎はこれでOK!

この記事では、管理図を学ぶ前に知っておくべき「バラつき」の基礎を解説しました。

✅ この記事のポイント

バラつき 同じはずなのに、違いが出ること
なぜ問題? 規格外品が出る、クレームにつながる
平均 データの「中心」がどこか
標準偏差(σ) データがどれだけ散らばっているか
正規分布 バラつきは山型(ベルカーブ)になる
3σルール 平均±3σに99.7%が収まる

これらの知識があれば、管理図の「UCL・CL・LCL」や、工程能力指数の「Cp・Cpk」が何を計算しているのかがスッと理解できるようになります。

準備は整いました!
次は、いよいよ管理図の本格的な学習に進みましょう。

🚀 次のステップへ進もう!

管理図とは何か、UCL・CL・LCLの意味を学ぶ

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