統計的工程管理（SPC）とは｜定義・目的・手法で学ぶ品質管理入門

統計的工程管理（SPC）の定義・目的・手法をわかりやすく解説。ばらつき原因の特定で不良削減・歩留まり改善・生産性向上を実現する品質管理入門

著者: Leandro Alegsa

20-12-2025 19:10

統計的工程管理（SPC）とは、プロセスの安定性とその出力の品質を評価するために統計的手法を使用することです。例えば、瓶詰め工場を考えてみましょう。充填されたボトルを生産する生産システム全体をプロセスと呼びます。コスト管理と顧客満足度のために、ボトルに添加される液体の重量が重要であるとします。内容物の重さは250グラムであるべきですが、実際の重さが245グラムから255グラムの間であれば問題ありません。モニタリングとは、すべてのボトルの重量を測定して記録することを意味し、サンプリングとは、数本（1000本に1本など）のボトルを実際に計量することを意味します（サンプリングの割合を決定し、サンプルの代表性を評価するための分析は、SPCの一部として確立されています）。

目的と期待される効果

品質維持・向上：プロセスのばらつきを把握して安定化することで、不良品や手直しを減らします。
早期検出と予防：問題の兆候を早く捉えて対処することで、大きな不具合や顧客トラブルを未然に防ぎます。
コスト削減：廃棄物、再加工、検査コストの低減につながります。
リードタイム短縮：ボトルネックや待ち時間を特定して改善することで、工程全体の時間を短くできます。
客観的な意思決定：主観的な判断ではなく、データに基づいて改善活動を行えます。

基本概念と用語

ばらつき（Variation）：工程や製品が目標値からずれる度合い。内在的な常態的変動（普通原因/common cause）と、異常な外的要因（特殊原因/special cause）に分けて考えます。
管理（Control）：プロセスが許容範囲内で一貫して動作している状態。統計的にコントロールされていることを意味します。
管理限界（Control Limits）：データの散らばりから計算される統計的な上限・下限で、通常±3σ（シグマ）を使用します。これを超える変動は特殊原因の可能性が高いと判断します。
工程能力（Process Capability）：Cp、Cpkなどの指標で示され、製品要求仕様に対してプロセスがどれだけ適合しているかを表します。
測定システム解析（MSA）：測定そのものが信頼できるか（精度・再現性）を評価する手法です。測定の誤差が大きいとSPCの結果が誤解を招きます。

代表的な手法（ツール）

管理図（Control Chart）：時間順にデータをプロットし、平均値や管理限界を描いてプロセスの安定性を監視します。代表的な種類：
- X̄（エックスバー）-R管理図（平均と範囲）：連続データ、サブグループを使う場合に有効。
- 個人値（I）-移動範囲（MR）管理図：サブグループ化が難しい場合に使用。
- p、np、c、u管理図：不適合品率や欠陥数などの属性データ向け。
プロセス能力解析（Cp、Cpk）：目標値や規格幅に対してプロセスがどれだけ安定しているかを定量化します。
ランチャート（Run Chart）：傾向や周期性の確認に使います。管理図の前段階として有用です。
パレート図・フィッシュボーン（特性要因図）：原因の優先順位付けや因果分析に使います。
ヒストグラム：データの分布形状を視覚化して偏りや異常を確認します。

管理図の読み方（基本ポイント）

データが管理限界内にあり、特定の連続したパターン（例：連続して上昇する、点が中心線に近づかない等）がなければ、プロセスは統計的に安定と見なします。
管理限界を超える点や、一定の規則性を示すパターンが出た場合は、特殊原因を疑い、その原因を調査します。
原因を取り除いてプロセスが安定したら、管理図の平均や管理限界を再計算して新しい基準で監視を続けます。

導入のステップ（実務上の流れ）

監視すべき重要工程や品質特性（CTQ: Critical To Quality）を決める。
測定方法とサンプリング計画を確立する（測定器の校正、MSAの実施）。
データを収集して管理図を作成する。
異常の検出ルールを設定し、ルールに基づいて原因解析（5 Why、特性要因図など）を行う。
改善措置を実施し、効果をデータで確認する。
管理基準を更新して継続的に監視・改善する。

よくある注意点・落とし穴

測定誤差が大きいと誤った結論になるため、MSAを疎かにしない。
サンプルサイズやサブグループ化の方法を間違えると管理限界の算定が不適切になる。
短期間のデータだけで結論を出すと誤判断の原因となる。十分なデータ量と時間幅で評価する。
データだけでなく現場の状況確認（目視、作業者へのヒアリングなど）を併用することが改善の近道。

導入事例（ボトリングの例）

先に述べた瓶詰め工場の例では、平均が250gの目標に対して245g未満のボトルが多いことが観察されました。管理図を用いると、245g未満の点が管理限界を超えていることから特殊原因を疑い、設備点検をしたところ10個のフィラーバルブのうち1個が故障していることが判明しました。故障バルブを修理・交換することでプロセスは再び統計的に安定し、不良率が低下しました。

まとめと実践のコツ

SPCはデータに基づく継続的改善の基本ツールです。単なる検査ではなく、工程の予防的管理を目的とします。
まずは重要な工程から小さく始め、効果を確認しながら展開するのが現場定着の近道です。
ソフトウェアや自動データ収集を導入すると効率が上がりますが、データの質（測定方法・サンプリング）は常に最優先で保つことが重要です。

歴史

統計的工程管理は、1920年代初頭にWalter A. Shewhartによって開拓されました。Shewhartは、管理図の基礎と、慎重に設計された実験による統計的な制御の状態の概念を作成しました。シェハート博士は純粋な数学的統計理論に基づいていましたが、物理的なプロセスからのデータはめったに「正規分布曲線」（ガウス分布、一般的には「ベル曲線」とも呼ばれます）を生成しないことを理解していました。彼は、製造データで観測された変動が、自然界のデータ（例えば、粒子のブラウン運動）と同じように振る舞うとは限らないことを発見しました。Shewhart博士は、すべてのプロセスが変動を示す一方で、プロセスによっては、プロセスに自然な制御された変動を示すもの（変動の共通の原因）もあれば、プロセスの原因系に常に存在しない制御されていない変動を示すもの（変動の特別な原因）もあると結論づけました。制御されていないばらつきは、しばしば不良品と関連しており、問題を特定して品質を改善するためのデータ駆動型の手段を提供しています。

W.エドワード・デミングは、その後、第二次世界大戦中に米国でSPC法を応用し、軍需品をはじめとする戦略的に重要な製品の品質向上に成功しました。終戦後は、日本の産業界にSPCの手法を導入することに尽力しました。デミングは、SPCとそれに関連したマネジメント手法を併用することで、品質マネジメントシステムと呼ばれるようになりました。

アプリケーション

以下の記述は、SPCの原則はどちらにもうまく適用することができますが、サービス業というよりは製造業に関連しています。SPCをサービス環境に適用する方法の説明と例については、Roberts (2005)を参照してください。Seldenは、販売、マーケティング、顧客サービスの分野でSPCを使用する方法を、Demingの有名な赤いビーズ実験を使って、簡単なデモンストレーションとして説明しています。

大量生産では、従来、完成品の品質は、製品の製造後の検査によって達成されていました。対照的に、統計的な工程管理は、後に不合格のプロダクトで起因するかもしれない重大な偏差を予測するために生産工程の性能を観察するのに統計的な用具を使用する。

2種類の変動がすべての製造プロセスで発生します：プロセス変動のこれらのタイプの両方が最終製品の後続の変動を引き起こします。第一は、自然または一般的な原因の変動として知られており、それが設計されているようにプロセスに固有の変動で構成されています。一般的な原因によるばらつきには、温度のばらつき、原材料の特性、電流の強さなどが含まれる場合があります。2番目の種類の変動は、特別な原因による変動、または割り当て可能な原因による変動として知られており、最初のものよりも発生頻度は低いです。十分な調査を行うことで、特別な原因によるばらつきについては、異常な原材料や不正確な設定パラメータなどの特定の原因を見つけることができます。

例えば、朝食用シリアル包装ラインは、各シリアルボックスに500グラムの製品を充填するように設計されていてもよいが、正味重量の分布に従って、いくつかのボックスは500グラムよりもわずかに多く、いくつかのボックスはわずかに少なくなる。生産プロセス、投入物、または環境が変化すると（例えば、製造を行う機械が摩耗し始めるなど）、この分布は変化する可能性があります。例えば、カムや滑車が摩耗すると、シリアル充填機は、各箱に指定された量よりも多くのシリアルを入れ始めるかもしれない。この変化をチェックせずに続けると、より多くの製品が製造者や消費者の許容範囲外で生産され、結果として廃棄物が発生します。この場合、廃棄物は消費者のための「無料の」製品の形であるが、通常、廃棄物は手直しやスクラップで構成されています。

変更の原因となったプロセスで何が起こったのかを適切なタイミングで観察することで、品質エンジニアや生産ラインを担当するチームのメンバーは、プロセスに侵入したばらつきの根本原因をトラブルシューティングし、問題を修正することができます。

SPCは、プロセスの中でアクションを取るべき時を示しますが、NOアクションを取るべき時も示します。例えば、体重を一定に保ちたいと思っていて、毎週体重測定をしている人がいます。SPCの概念を理解していない人は、体重が増えるたびにダイエットを始めたり、体重が減るたびに食事量を増やしたりしてしまうかもしれません。このような行動は有害であり、体重の変動をさらに大きくしてしまう可能性があります。SPCは正常な体重の変動を説明し、その人が実際に体重が増えているか減っているかを示すのに役立ちます。

SPCの基本ステップ

統計的プロセス管理は、大きく分けて3つの活動セットに分けられる：プロセスの理解、変動の原因の理解、および特殊な原因による変動の原因の除去である。SPCの主なツールは、管理図、継続的な改善と設計された実験に焦点を当てたものである。

プロセスを理解する上で、プロセスは一般的にマッピングされ、プロセスは管理図を使用して監視される。管理図は、特別な原因に起因する可能性がある変動を識別するために使用され、一般的な原因に起因する変動に対する懸念からユーザーを解放するために使用されます。これは、継続的で継続的な活動である。プロセスが安定しており、管理図のための検出規則のいずれもトリガーしない場合、将来的に適合した（すなわち、仕様内の）製品を生産する現在のプロセスの能力を予測するために、プロセス能力分析が実行されることもある。

管理図の検出ルールによって過剰な変動が識別された場合、またはプロセス能力が不足していることが判明した場合、その変動の原因を特定するために追加の努力が行われます。使用されるツールには、石川図、設計された実験、パレート図があります。設計された実験は、SPCのこの段階では非常に重要であり、多くの潜在的なばらつきの原因の相対的な重要性を客観的に定量化する唯一の手段です。

変動の原因が定量化されると、統計的にも実務的にも有意な原因を排除するために努力が費やされる（すなわち、わずかではあるが統計的に有意な効果しかない原因は、修正するための費用対効果が高いとは考えられないかもしれないが、統計的に有意ではない原因は、実務的に有意とは考えられない）。一般的に、これには標準作業の開発、エラー防止及びトレーニングが含まれる。特にプロセス能力に問題がある場合には、ばらつきを減らしたり、望ましい目標にプロセスを合わせるために、追加のプロセス変更が必要になることがある。

SPCとソフトウェア品質

1989年に、ソフトウェア工学研究所は、SPCがソフトウェア工学プロセスのような非製造プロセスに有用に適用できるという概念を、能力成熟度モデル(CMM)の中に導入しました。この考えは今日、能力成熟度モデル統合(CMMI)のレベル4およびレベル5の練習の内に存在する。しかし、SPCがエンジニアリングプロセスのような非反復的な、知識集約的なプロセスに適用されたときに有用なツールであるというこの考え方は、多くの懐疑論に遭遇し、今日も論争の的となっています。問題は、繰り返しではなく、長期的な視点でパフォーマンスの繰り返しを観察するのではなく、品質の一回限りの、あるいは一回限りの側面を持つソフトウェアの多くの分野にあります。

質問と回答

Q: 統計的工程管理（SPC）とは何ですか?

A: 統計的工程管理（SPC）とは、プロセスの安定性とそのアウトプットの品質を評価するために統計的手法を使用することです。

Q: SPCの例とは何ですか?

A: SPCの例としては、ボトリング工場が挙げられます。コスト管理と顧客満足度を確保するために、各ボトルに加えられる液体の重量を監視・記録する必要があるからです。

Q:SPCはどのようにしてプロセスのばらつきを検出するのですか?

A: SPCは、観測されたばらつきを評価するために、測定値の定量的かつグラフィックな分析に依存します。測定された属性が許容範囲内で変化している場合、そのプロセスは安定していると言われます。許容できないばらつきがある場合は、その原因を特定し、修正するための措置が取られるのが一般的です。

Q: SPCを使用する利点は何ですか?

A: 問題の早期発見と予防、無駄の削減と顧客への問題の転嫁、手戻りの削減によるエンド・ツー・エンドの生産時間の短縮、生産を遅らせるボトルネックや待ち時間の特定、歩留まりの向上によるコスト削減、顧客満足度の向上などの利点があります。

Q:SPCは検査など他の品質手法とどう違うのですか?

A: SPCは、問題が発生してから資源を投入する検査などの品質手法とは異なり、問題が発生する前に資源を投入し、問題の発生を未然に防ぐことを目的としています。

Q:SPCはいつから導入されたのですか?

A:SPCは1920年代に導入されて以来、広く適用されています。

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