c管理図・とは？初心者でもすぐ分かる基本と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

はじめに

このページでは、c管理図について、初心者にも分かるように解説します。
c管理図は、製品や部品の「欠点の数」を観察して、品質の安定度を判断するための基本的な道具です。

c管理図とは？

c管理図は、1つの観察単位あたりの欠点の数を「カウント」するタイプの管理図です。観察対象が同じサイズの単位で、欠点の数を数えられるときに使います。たとえば、製品ロットごとに検査した部品の欠陥の数、1つの配送単位に含まれる欠陥の数などが対象になります。

重要な点は、欠点の数はとくに0から始まるという前提です。c管理図は、欠点数が平均的にどれくらい発生しているか、そしてその発生が時系列でどう変化しているかを示します。

使い方の基本

データを集めるときは、同じ条件の「観察単位ごと」に欠点の数をカウントします。その後、全観察単位の欠点の数の平均を計算してc̄（c̄、読み方は「シー・バー」）とします。

次に、管理限界を計算します。上側管理限 (UCL)と下側管理限 (LCL)を求め、欠点の数がこの範囲を超えると工程に異常がある可能性を指摘します。

c管理図の特徴として、Poisson分布に近い性質を用いることが多く、根拠として<span>c̄の値からUCL, LCLを求めます。

計算の基本式

平均欠点数 c̄ を用いて、次の式で管理限界を求めます。

UCL ≈ c̄ + 3√c̄、LCL ≈ max(0, c̄ − 3√c̄)

実例と解説

以下は、12回の観測データの例です。各回の欠点数は次のとおりです。

<th>回

欠点の数
1	2
2	1
3	3
4	0
5	2
6	4
7	1
8	2
9	0
10	1
11	2
12	3

このデータのc̄は、21 ÷ 12 = 1.75です。従って、

UCL ≈ 1.75 + 3×√1.75 ≈ 1.75 + 3×1.3229 ≈ 5.72、LCL ≈ max(0, 1.75 − 3×√1.75) ≈ max(0, -2.22) = 0 です。

このように、欠点の数が0〜5の範囲内で推移していれば、現状の工程は「安定」であると判断できます。欠点が5を超えたり、連続して2つ以上のデータ点がUCLを超えた場合は、原因調査と改善の検討が必要です。

まとめ

c管理図は「観察単位ごとの欠点の数」を用いて、品質の安定度を直感的に把握できる道具です。c̄と管理限界を計算するだけで、今の工程が安定しているかどうかを判断できます。初心者でも、データを集めて計算を進めれば、すぐに現場の改善につなげることができます。

c管理図の同意語

欠陥数管理図: サンプルごとの欠陥数を集計してプロットし、工程の安定性を監視する統計的管理図。欠陥数は通常ポアソン分布を前提に設計します。
欠陥数チャート: 欠陥数を用いた管理図の別称。サンプルごとの欠陥数を点として表示し、管理限界で異常を検知します。
欠陥カウント管理図: 欠陥数（欠陥の個数）をカウントして管理する図。欠陥数管理図と同義です。
欠陥カウントチャート: 欠陥数のカウントを可視化するチャートで、管理図として用いられます。
C管理図: 英語名のC-chartに対応する日本語名称。サンプルあたりの欠陥数を監視する管理図です。
Cチャート: C管理図の短縮表記。サンプルの欠陥数を追跡します。
欠陥数の管理図: 欠陥数をサンプルごとに集計して表示する管理図。C管理図の別名として使われます。
不良数管理図: 不良の数をサンプルごとにカウントして監視する統計的管理図の別称です。
不良数チャート: 不良品の数を示すチャートで、管理図の一種として用いられます。
単位あたり欠陥数管理図: 単位あたりの欠陥数を追跡・評価する管理図。サンプルサイズが一定の場合に適用されます。
単位あたり欠陥数チャート: 単位あたりの欠陥数を可視化するチャートで、管理の判断材料として使われます。

c管理図の対義語・反対語

非管理図: 管理図という品質管理の手法を使っていない、統計的な管理を前提としない図表のこと。プロセスの変動を可視化する目的のない、監視されていない状態を指します。
放任状態の図: 品質管理の介入や監視を放棄した状態を示す図表。プロセスの変動を抑制・評価しないという意味合いです。
無管理図: 管理が一切行われていない状態を表す図。統計的な管理限界や安定性の評価が欠如しています。
不安定な図: プロセスが安定しておらず、変動が大きいことを示す図表。
不統制図: 統制（コントロール）が効いていない、制御されていない図表の意味。
管理外の図: 品質管理の枠外にある図。統計的な管理指標や限界を用いない状態を指します。
監視されていない図: データや変動を継続的に監視・評価していない図表。
統計的管理なしの図: 統計的手法を用いた管理を行っていない図表。
乱れ図: プロセスの変動が乱れており、安定性が欠如している図表。
安定性なしの図: プロセスの安定性を示さず、管理の効果が見えない図表。

c管理図の共起語

統計的管理図: 品質の安定性を監視するための図表の総称。データを時系列で並べ、中心線と管理限界を用いて異常を判断します。
品質管理: 製品・サービスの品質を設計・製造・提供の各段階で管理・改善する考え方と実践。
中心線: 管理図の基準となる平均値を示す水平線（この場合は平均欠陥数）。
管理限界: プロセスが統計的に許容範囲内かを判断するための上限と下限の線。
上側管理限界: UCL。データがこの値を超えるとプロセス異常の疑いが高まります。
下側管理限界: LCL。データがこの値を下回るとプロセス異常の可能性が高まります。
欠陥数: サブグループ内で観測された欠陥の個数（カウントデータ）。
サブグループ: 欠陥を集計するための観測のまとまり。1回の計測で複数の単位をまとめたもの。
サブグループサイズ: 1つのサブグループに含まれる観測対象の数。
平均欠陥数: 1サブグループあたりの欠陥の平均値。c̄として表されることが多い。
発生数: 観測期間中に発生した欠陥の総数。
ポアソン分布: 欠陥の発生が一定の平均頻度で独立に起こると仮定する確率分布。
λ（ラムダ）: 平均欠陥数を表すパラメータ。Poisson分布のλとして用いられます。
公式: c管理図の計算に使う式。例: UCL = c̄ + 3√c̄、LCL = max(0, c̄ − 3√c̄)。
計算式: 管理限界を求める具体的な数式とその適用手順。
計算方法: データからc̄を求め、UCL/LCLを算出する手順。
Poisson仮定: 欠陥の発生はポアソン分布に従うと仮定すること。
計数データ: 欠除数は個数として数えられる計数データで、c管理図ではこのデータを扱います。
品質改善: 不良を減らし品質を向上させるための具体的な改善活動。
SPC: 統計的工程管理の略。製造過程の品質を統計的手法で管理する考え方。

c管理図の関連用語

c管理図: 各サブグループ（単位）あたりの欠陥数を観測してプロセスの変動を監視する統計的管理図。欠陥数はPoisson分布に従うと仮定し、長期平均を c̄（cバー）、中心線とし、管理限界は LCL = max(0, c̄ − 3√c̄)、UCL = c̄ + 3√c̄ を使います。サブグループのサイズが一定であることが前提です。
中心線: 管理図における長期的な平均値。c管理図では c̄ を中心線として使います。
cバー（c̄）: 長期的な平均欠陥数。サブグループ1点あたりの欠陥数の平均値を指します。
管理限界: プロセスの安定性を判断するための上限と下限。c管理図では LCL = max(0, c̄ − 3√c̄)、UCL = c̄ + 3√c̄ が用いられます。
Poisson分布: 欠陥数をモデル化する確率分布。平均と分散が等しく、c管理図の理論的な基盤となります。
欠陥数: サブグループ内に観測される欠陥の総数。管理図の観測値として用いられます。
欠陥密度 / 単位あたりの欠陥数: 1つの単位あたりの欠陥数。c管理図の対象となる指標です。
サブグループ: 観測データをまとめた小さな集団。c管理図では各点が1つのサブグループに対応します。
固定サンプルサイズ: 各サブグループのサイズ n が一定であること。c管理図の前提としてよく使われます。
p管理図: 欠陥の割合（不良率）を観測する管理図。サンプルサイズが一定の場合に用います。
np管理図: 固定サンプルサイズでの欠陥数を直接監視する管理図。
u管理図: サブグループのサイズが可変でも、欠陥数を単位あたりの密度として観測する管理図。各点の n に応じて上限・下限が変わります。
アウトオブコントロール: 管理図上で点が警告域・管理限界を超え、プロセスが安定していないと判断される状態。
警戒ライン / 警告域: 管理限界の近傍での注意喚起の目安。通常は近似的に2σや3σで設定します。
統計的品質管理（SPC）: 品質を統計的手法で管理・改善する考え方。c管理図はSPCの代表的なツールです。