毎月の品質報告書で「測定値は全部規格内」「平均もOK」――だから問題なし。そんな判断で報告を締めていませんか？
平均値が狙いどおりでも、寸法のバラつき（標準偏差）が大きいと、工程の状態によっては規格外が混入するリスクが上がります。平均は「中心」を示すだけで、「広がり（ばらつき）」は説明しないからです。
この記事では、ExcelのSTDEV.Sで標準偏差を出し、そこから3σ（平均±3×標準偏差）、さらにタイトルどおりCp/CpkまでExcelで算出できる形に落とし込みます。目的は「関数を知る」ではなく、品質報告書に貼れる形で、誰が担当でも壊れない運用にすることです。
この記事を読み終えるとできるようになること
- STDEV.S と STDEV.P の使い分けを、現場の判断基準で説明できる
- Excelで参照漏れしない「壊れない標準偏差」の作り方が分かる
- 平均・標準偏差から 3σ、Cp、Cpk を同じシートで算出できる
- 報告書コメントをAIで下書きし、属人化を減らせる
なぜ平均値だけの報告が現場の首を絞めるのか
規格内でもクレームが出る「見逃しパターン」
平均値が規格の真ん中付近でも、個々の製品の「バラつき」が大きいと、工程の状態によっては規格外が混入する可能性があります。平均はデータの重心であって、データの広がりを示さないためです。
支援に入った現場で実際にあった例です。そこでは「10個のサンプルの平均が規格内なら合格」という運用が長年続いていました。ところが、ある月に客先から大量返品の連絡が入り、社内で再測定すると「平均は設計中央値付近」でも、データの裾野が規格限界を越えていました。
原因は、平均だけを見て「広がり」を見ていなかったことです。抜取った10個がたまたま良かっただけ、という状況は現場で起きます。これを減らす基本が、標準偏差（STDEV.S）でバラつきを管理することです。
デジタル・スラム化する現場のExcelシート
関数の意味を理解せず「前任者が作ったから」と数値を打ち込むだけのシートは、負の遺産＝デジタル・スラムです。担当が変わった瞬間、そのシートは「中身の正しさを誰も保証できない爆弾」になります。
実際に見た怖い例として、標準偏差の範囲指定が途中行で止まり、直近データが計算に反映されていないExcelがありました。見た目は“動く”のに、意思決定が間違う。これが一番危険です。
スラム化したシートにありがちな特徴を、チェック表にします。
| スラム化の特徴 | 潜んでいるリスク |
|---|---|
| マクロの中身がブラックボックス | Excel更新やPC入替で動かなくなった瞬間に業務停止 |
| 数式の参照範囲が固定（$A$1:$A$10など） | 行追加しても計算に含まれず、誤った判断につながる |
| ファイル名が「最新_v2_修正.xlsx」 | 提出版が不明になり、監査・客先対応で説明不能 |
| 入力ミスを防ぐガード（入力規則）がない | 文字混入で #VALUE! などが発生し、計算結果が崩れる |
本記事では、これを避けるために「参照漏れしないSTDEV.S」「Cp/Cpkまで同じシートで算出」「入力と報告の分離」をセットで設計します。
抜取検査に不可欠なSTDEV.S関数の正しい設定
Excelの標準偏差には複数の関数があり迷います。現場での判断基準はシンプルです。
- 抜取検査（サンプル）で、ロット全体のばらつきを見積もりたい → STDEV.S
- 全数データが揃っていて、そのデータ自体が母集団（確定値） → STDEV.P
STDEV.S と STDEV.P の使い分けを現場目線で定義する
| 関数名 | 用途（判断基準） | 実務上のニュアンス |
|---|---|---|
| STDEV.S | 抜取検査（通常はこちら） | サンプルから全体のばらつきを推定する（標本として扱う） |
| STDEV.P | 全数検査・確定データ | 手元のデータが母集団そのもの（推定が不要） |
注意点として、データ数が極端に少ないと（例：2〜3個）、標準偏差は安定しません。少数データで判断する場合は「この判断は暫定」と明記し、データを増やす運用に寄せるのが安全です。
寸法管理を楽にする「壊れない」数式の組み方
=STDEV.S(B2:B11) のような直接指定は、参照漏れの温床です。対策はExcelのテーブル機能です。
- データをテーブルに変換：データ範囲を選択して
Ctrl + T - 構造化参照で標準偏差：
=STDEV.S(テーブル1[寸法]) - 効果：行が増えても参照範囲が自動追従（計算漏れを防ぐ）
（ToDo：内部リンク）工程能力指数（Cp/Cpk）の実践記事へ送る導線を後で差し込む
算出した標準偏差を「品質の武器」に変える設計
3σ（平均±3×標準偏差）で“先回り”する
標準偏差（σ）を算出したら、報告書で使いやすい形は3σの幅です。
Excel例（セル配置の一例）：
- 平均：
=AVERAGE(テーブル1[寸法]) - 標準偏差：
=STDEV.S(テーブル1[寸法]) - 上側3σ：
=平均セル + 3*標準偏差セル - 下側3σ：
=平均セル - 3*標準偏差セル
ただし、3σ（99.7%）は「データが正規分布に近い」という前提のもとで使われる目安です。工程によって分布が歪む場合は、ヒストグラムや箱ひげ図なども併用し、コメントに前提を残すと監査耐性が上がります。
ここが本題：Cp/Cpk をExcelで算出する
Cp/Cpkは、標準偏差が出て初めて計算できます。式は次のとおりです。
- Cp ＝ (USL − LSL) / (6σ)
- Cpk ＝ MIN( (USL − μ)/(3σ), (μ − LSL)/(3σ) )
Excelでの作り方（例）：
- USL（上限規格）を
E2、LSL（下限規格）をE3に入力 - 平均（μ）を
E5、標準偏差（σ）をE6に置く - Cp：
=(E2-E3)/(6*E6) - Cpk：
=MIN((E2-E5)/(3*E6),(E5-E3)/(3*E6))
読み方（報告書に書ける言葉）
- Cpは「ばらつきが規格幅に対してどれくらい余裕があるか（中心ズレを無視）」
- Cpkは「中心ズレも含めた実力（現場での体感に近い）」
（ToDo：あなたの現場ルールを追記）例：Cpkが○○未満なら刃具交換を検討、○○未満なら工程停止判断、など。
監査で信頼を勝ち取る「報告書テンプレ」の2層構造
監査・客先で強いのは「担当者の頑張り」ではなく、ミスが起きにくい構造です。おすすめは次の2シート分離です。
| シート名 | 役割 | 設計ポイント |
|---|---|---|
| 入力用シート | 測定値入力専用 | テーブル化＋入力規則（数値のみ）で事故を減らす |
| 報告用シート | 監査・客先提出用 | 平均・σ・3σ・Cp/Cpkを自動表示。数式は保護 |
AIを「品質管理の副審」として活用する技術
数値は出ても「報告書にどう書くか」で止まる現場は多いです。ここは属人化しやすいので、AIを下書き係として使うと運用が安定します。
AIで監査・客先向けコメントを下書きする
淡白な「異常なし」だけだと、突っ込まれる余地が残ります。AIには、数値と前提を渡して、論理的な文章の型に落としてもらいます。
そのまま使える「品質報告プロンプト」テンプレ
# 命令：以下の測定結果をもとに、品質報告書向けの分析コメントを300文字程度で作成してください。
# 前提：
– 本コメントは下書き。最終判断は現場責任者が行う。
– 3σの解釈は正規分布に近い場合の目安である点に触れる。
# 数値：
– 平均（μ）：（ここに入力）
– 標準偏差（σ, STDEV.S）：（ここに入力）
– 上限規格（USL）：（ここに入力）
– 下限規格（LSL）：（ここに入力）
– Cp：（ここに入力）
– Cpk：（ここに入力）
# 条件：
– 客先・監査に耐える客観トーン
– 3σ幅と規格幅の比較に触れる
– Cpkの値から、工程の状態と次アクション案（点検/刃具交換検討など）を提案する
AIは便利ですが、判断のハンドル（判定基準）は現場側に残します。そこを握っている限り、運用は「死ににくい」形になります。
まとめ
STDEV.Sで標準偏差を出すだけでは“計算ができた”に過ぎません。品質報告で効くのは、そこから3σ、そしてCp/Cpkまで同じシートで出し、説明の言葉までテンプレ化して、担当者が替わっても回る設計です。
注意点として、データ数が少ない場合は標準偏差やCp/Cpkの安定性が落ちます。少数データの月は「暫定」と書き、データ蓄積と併用する運用が安全です。
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