管理図とは？品質のバラツキを見える化して改善につなげる方法をわかりやすく解説

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更新日：2025年6月6日

かんたんデジタル現場帳票「tebiki現場分析」を展開する現場改善ラボ編集部です。

「管理図って、そもそも何？」「どうやって作ればいいの？」「異常値の見分け方がわからない」と疑問を抱えていませんか？

製造現場や品質管理の分野で活用されている「管理図」は、製品や工程の「ばらつき」を視覚化し、異常を早期に発見するための重要なツールです。しかし、初めて触れる方にとっては、専門用語や統計の考え方がハードルに感じられることも少なくありません。

本記事では、初心者にもわかりやすく、管理図の基本から種類、読み取り方、異常の判定ルール、さらにはエクセルを使った作成方法までを丁寧に解説します。

1 管理図とは何か？現場品質を「見える化」する基本知識
- 1.1 管理図はQC七つ道具のひとつ
- 1.2 管理図を構成する要素と仕組み【中心線、上限・下限管理限界線】
2 品質管理における管理図の重要性
- 2.1 偶然原因
- 2.2 異常原因
3 管理図の種類と使い分け【計量値と計数値について】
- 3.1 計量値管理図
- 3.2 計数値管理図
4 異常のサインを見逃さない！管理図の8つの判定ルール
5 管理図による品質管理が機能していない現場の共通点
- 5.1 リアルタイムでの異常検知ができていない
- 5.2 管理図を用いた品質管理業務が属人化している
6 管理図の作成／分析は帳票のデジタル化がおすすめ
- 6.1 管理図の作成／分析までを一気通貫で行える現場帳票ツール
7 まとめ

管理図とは何か？現場品質を「見える化」する基本知識

管理図とは、製品や工程の品質を数値として記録し、一定期間におけるバラツキの傾向を可視化できる折れ線グラフのことです。単なる記録ではなく、中心線と上下限の管理限界線を設けることで、工程が「管理された状態」にあるか、それとも「異常な変動」が起きているかを見極めることができます。

つまり、品質が安定している状態を維持するために、異常を早期に発見し、問題が大きくなる前に対応できるのが管理図の強みです。QC活動の一環としても広く活用されており、継続的な改善には欠かせないツールといえるでしょう。

現場での「感覚的な判断」から脱却し、数値に基づいた品質管理を実現したい方は、まずこの管理図の基本を押さえておくことが第一歩です。

管理図はQC七つ道具のひとつ

管理図は、「QC七つ道具」の中でも、工程の安定性を監視する役割を担う重要なツールです。QC七つ道具とは、品質管理を科学的に行うために用いられる7つの手法で、以下の通りです。

パレート図
特性要因図
ヒストグラム
グラフ
チェックシート
散布図
管理図

これらはどれも製造業だけでなく、サービス業や医療業界などでも応用されており、管理図はとくに工程のバラツキを定量的に捉えることに長けています。QC活動を体系的に進めたい企業では、まずこの7つのツールを活用することが基本です。

QC7つ道具に関する基礎知識や使い方などを網羅的に理解したい方は、こちらの記事か、実務で実践できる品質問題を見える化させるQC7つ道具の使い方、QCストーリーの重要なステップである標準化などを解説した動画をご覧ください。下のリンクをクリックすると動画を視聴できます。

＞＞【視聴無料】専門家による「品質問題を見逃さないQC7つ道具の使い方」を動画で見てみる

管理図を構成する要素と仕組み【中心線、上限・下限管理限界線】

管理図が工程の異常を判断できるのは、「基準」となる3つの線が設定されているからです。3つの基準について、以下の表にまとめました。

要素	詳細
中心線（CL）	測定データの平均値を表し、工程の「正常な状態」の基準点になる線
上限管理限界線（UCL）	正常なバラツキの上限値。この線を超えると「異常の可能性あり」と判断
下限管理限界線（LCL）	正常なバラツキの下限値。この線を下回ると同様に「異常の可能性あり」となる

この3本の線によって、工程内の変動が「許容範囲内の偶然的なもの」か、「異常要因によるもの」かを判断できます。単に数値を並べるだけでは見えなかった異常の兆候を、誰でも一目で把握できる仕組みです。

品質管理における管理図の重要性

管理図は、製品や工程のバラツキを「異常かどうか」という観点で判断し、早期のトラブル発見と品質改善に役立ちます。

工程で発生するバラツキの原因は、「偶然原因」「異常原因」の2種類で、管理図はこの2つを見分け、現場の品質管理を感覚ではなく数値で見極めることが可能です。管理図を活用すれば、「どのバラツキに対応すべきか」が一目でわかり、効率的な改善活動へとつなげることができます。

偶然原因

偶然原因とは、工程の状態に関わらず、避けることが難しい自然な変動によって発生するバラツキです。たとえば、気温や湿度の微細な変化、材料のごくわずかな個体差、作業者の手の力加減など、工程の中で日常的に起こるランダムなゆらぎが該当します。

こうした変動は工程が正常に動いていても常に発生するものであり、完全に排除することは不可能です。そのため、偶然原因によるばらつきが生じている場合は、工程が「管理された状態（＝管理状態）」にあると判断します。

管理図では、この偶然原因によるばらつきを前提に「上下限の管理限界線（UCL・LCL）」が設定されており、その範囲内であれば異常ではないと見なされます。

異常原因

異常原因とは、工程に何らかの問題が発生した結果として現れる通常では起こりえないバラツキのことで、例えば、以下のような品質に影響を与えます。

機械の故障
不適切な設定ミス
作業者の手順違反
不良品の混入

異常原因が発生している場合、管理図上では管理限界線（UCLまたはLCL）を超えるデータが現れたり、不自然なパターンが連続して現れることで異常の兆候を示します。こうしたサインを見逃さず、すぐに対策を打つことが、品質の安定化には欠かせません。

管理図の本来の目的は、この異常原因をいち早く検出し、再発を防ぐための改善アクションへとつなげることにあります。

管理図の種類と使い分け【計量値と計数値について】

管理図は目的によって種類を使い分ける必要があります。その主な分類が「計量値管理図」と「計数値管理図」です。

製造現場では、「数値で測定できるデータ（計量値）」と「個数や回数で数えられるデータ（計数値）」の両方を扱います。これらのデータの性質に応じて、適切な管理図を選ぶことで、工程内のバラツキを的確に監視し、異常の兆候を見逃さない管理が実現します。

ここでは、それぞれの管理図の特徴と使い分けのポイントを解説します。

計量値管理図

計量値管理図は、寸法・重量・温度など、連続した数値データを扱う際に使用されます。主に、製品の仕上がりや加工精度に関するバラツキを監視する目的で用いられます。

X-R（エックスバーアール）管理図

X-R管理図は、平均値（X̄）と範囲（R）を組み合わせて工程を監視する管理図です。

少数（通常2〜10個程度）のサンプルを定期的に採取し、それぞれの平均と最大-最小の差（レンジ）をプロットして工程の安定性を確認します。

X̄管理図：サンプルの平均値のバラツキを見る
R管理図：同一サンプル内のバラツキの幅を見る

少ないサンプル数でも精度の高いモニタリングができるため、日常的な工程管理に向いています。

X-S（エックスバーエス）管理図

X-S管理図は、X̄管理図と標準偏差（S）を組み合わせたものです。 サンプル数が10個以上と多い場合に、より精密なバラツキの管理が可能になります。

X̄管理図：サンプルの平均を監視
S管理図：サンプル内の標準偏差（バラツキの度合い）を監視

X-Rよりも計算が複雑になりますが、バラツキの変動に対して高感度に反応するため、微細な異常検出にも対応可能です。

計数値管理図

計数値管理図は、「不良の個数」「発生件数」「割合」など、数えられるデータを対象とする管理図です。検査や品質保証の場面でよく用いられます。

np管理図

np管理図は、一定の検査数に対する「不良品の個数」を管理するグラフです。検査数が常に一定であるときに使用し、視覚的にも分かりやすいため初心者にも扱いやすいのが特長です。

P管理図

P管理図は、検査数が変動する場合に使用できる、「不良率（割合）」を監視する管理図です。たとえば、日によって検査した数量が異なる現場でも、不良品の発生割合に注目して工程の異常を見つけることが可能です。

c管理図

c管理図は、一定の機会（例えば1個の商品や1枚の用紙）に対して、発生した不具合の件数を管理する図です。「不良個所の数」や「ミスの数」のように、1単位あたりに複数の欠陥が生じる可能性がある場合に有効です。

u管理図

u管理図は、c管理図の応用で、観測単位の大きさ（検査量）が変動する場合に使います。たとえば、工程ごとに製品数や面積が異なるような場面で、1単位あたりの欠陥密度を把握するために活用されます。

異常のサインを見逃さない！管理図の8つの判定ルール

異常がないかは、グラフの中の点がどのように並んでいるかによって判断でき、とくに「中心線からの偏り」や「管理限界線の逸脱」などは、異常原因の発生を示す重要なサインです。

そこで活用されるのが、「8つの異常判定ルール」です。異常判定ルールを活用することによって、感覚や経験に頼らず、データをもとに異常を客観的に判断できます。ここでは、各ルールの内容と判断ポイントを順に解説していきます。

管理限界線を超える

グラフ上の1点が上方または下方の管理限界線（UCL・LCL）を超えている場合は、明らかな異常の可能性があります。

管理図では、±3σの範囲を超える変動を「統計的にありえない」と判断します。このルールは最もシンプルかつ確実に異常を検出できるため、最初に確認すべき基本ルールといえるでしょう。

同じ側に連続して点が並ぶ

中心線の上または下に、点が7個以上連続して並んでいる場合も異常のサインです。

これは工程に何らかの偏りが生じており、本来はバラツキのはずが特定の方向に傾いている状態を示します。機械の設定ミスや作業工程の変更など、プロセスの見直しが必要です。

点が連続して上昇または下降している

6点以上が連続して増加または減少している場合は、異常の兆候と見なされます。

「バラツキ」ではなく、「一方向への変化」が継続していることが問題です。温度や湿度、材料の劣化など、時間とともに変化する要因の影響が疑われます。

点が交互に増減している

点が上下に交互に動く「ジグザグ」の状態が続く場合、工程に周期性のあるブレが発生している可能性があります。

必ずしも異常とは限りませんが、設備や作業条件に「ゆれ」があるサインです。機械のメンテナンス周期や人の交代シフトなどをチェックしてみましょう。

連続する3点のうち2点が領域Aにある

中心線から±2σ以上離れた領域Aに、3点中2点が出現した場合、異常の兆候と見なされます。

これは偶然では説明しにくい頻度で極端な値が発生していることを示しており、管理状態を外れているリスクが高いと判断できます。

連続する5点のうち4点が領域Bにある

連続する5点のうち4点が、中心線から±1σ以上の領域Bにある場合も異常とされます。

このパターンは、一見グラフが安定しているように見えても、静かに工程が崩れかけていることを意味します。見逃されがちですが、長期的な品質低下につながる前に要因を特定すべきタイミングです。

点が中心線付近に集中している

連続した点がすべて中心線のすぐそば（領域C）にある場合、バラツキが極端に小さすぎて逆に異常と見なされます。

バラツキがなさすぎるということは、測定ミスやデータ操作、群の設定ミスなどの疑いも出てきます。正しいサンプリングができているか再確認しましょう。

連続する8点が領域C以上にある

連続して8点がすべて同じ側の領域C（±1σ以内）にある場合、プロセスが偏っていると判断されます。

中心線からの距離は小さいものの、統計的に偏りが強く、偶然ではないと判断される分布パターンです。設備設定や原材料ロットの変更などが影響している可能性があります。

管理図による品質管理が機能していない現場の共通点

管理図を導入したとしても、品質の改善・管理が早急に改善されるわけではなく、思うように機能しない…と感じている製造現場は少なくありません。

なぜ、管理図を活用しているにも関わらず品質管理が機能しないのか、ここではそのような課題を抱えている現場に共通している2つのポイントについて紹介していきます。

リアルタイムでの異常検知ができていない

管理図を活用しているものの、データの集計や分析が効率的に行われておらず、異常値に気付けないというケースも製造現場が抱えている課題の1つです。この課題が表出している大きな原因は、管理図を構成するデータが現場帳票・Excelで運用されているためです。

管理図を作成しようとした際、紙やExcelでのデータ管理が適切に行われておらず、データの参照がすぐに行えないというケースがあります。

一方で、管理図の作成から分析までを効率的に実施できている現場では、現場帳票自体をデジタル化し、現場においてあるディスプレイを通じて、管理図を確認できる体制を整備しています。例えば、製造業の「株式会社日本電気化学工業所」では、以下画像のように現場で管理図の確認をすることが可能です。

製造業の「株式会社日本電気化学工業所」で実際に運用されているダッシュボード活用写真

※「tebiki現場分析」を用いて作成

同社では、現場帳票をデジタル化し、管理図をもとに設備の温度データをリアルタイムで検知しています。通常の温度パターンとは異なるデータに気づき、設備の配管に穴が開いていたというアクシデントを迅速に発見できたという事例もありました。

同社の詳細な取り組み事例は、「インタビュー記事：品質不良の未然防止をリアルタイムデータで実現。異常値検知を迅速にできた理由」をクリックしてご覧ください。

また、デジタル現場帳票の導入や推進方法については、以下のPDF資料に簡単にまとめられていますので、あわせてご覧ください。

＞＞「はじめての現場帳票デジタル化ガイド（pdf）」を見てみる

管理図を用いた品質管理業務が属人化している

管理図の作成や管理図を用いて実施する分析〜品質管理は、高度な技術やスキルが必要になるため、特定の従業員しかできない「属人化」しがちな傾向があります。

異常値を判定する基準や管理図の作り方など、正しいやり方や基準値が異なってしまうと、異常を検知できずに品質不良につながってしまうことも。そのため、経験豊富な特定の従業員に品質管理業務が集約されてしまうのです。

業務が属人化するとその従業員の退職や休職などによって、業務ができる従業員がいなくなることも考えられるので、複数の従業員が対応できるような多能工化を促進することも大切です。多能工化については、以下の関連記事をご覧ください。

管理図の作成／分析は帳票のデジタル化がおすすめ

Excelでの手作業や紙ベースの記録は、グラフの作成やデータの異常判定に時間がかかり、現場の負担になりがちです。特に、バラツキの変動に応じた判定ルールの適用や、蓄積データのトレースには多くの労力を要します。

そこで注目されているのが、管理図の作成から分析までを一気通貫で行える「デジタル現場帳票ツール」。帳票をデジタル化することで、工程改善と業務効率化の両立が可能になります。

現場で入力した数値がリアルタイムでグラフ化
自動的に管理限界線を算出し、異常サインを即座に検出
記録ミスや見落としのリスクを削減

例えば、製造業の「協栄工業株式会社」では、記録した内容から改善点を分析できない、紙帳票～Excelへの転記作業に2時間ほどかかるなどの課題を抱えていました。そこで、現場帳票ツール「tebiki現場分析」を導入し、デジタル化したことによって、2時間の転記作業が不要で管理図を作成でき、ダッシュボード上で分析ができるような体制を構築しています。

同社の取り組みを詳しく見てみたい方は、インタビューした様子をまとめたこちらの記事をご覧ください。また、同社の現場帳票のデジタル化を実現しているツール「tebiki現場分析」は、管理図の作成／分析まで一貫して行うことができます。次の見出しでは、tebiki現場分析の特徴を紹介します。