品質
検査特性曲線（OC曲線）
Operating Characteristic Curve
読み：けんさとくせいきょくせん
ロットの不適合率が変わると、ある抜取検査方式で合格する確率がどう変わるかを示す曲線です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
同じ検査方式でも、品質の悪いロットほど合格しにくくなります。その関係を図にすることで、良いロットの誤棄却と悪いロットの見逃しを比較できます。
02実務者向け
仕事でどう使うか
標本数と合格判定数、分布の仮定を決め、品質水準ごとの合格確率を計算します。AQLとLTPDの点を確認して、検査量とリスクの均衡を選びます。
03専門家向け
判断を一段深める
曲線は方式の特性であり、目の前のロットの品質分布ではありません。有限ロットと復元抽出近似等で計算が異なり、独立性や無作為抽出の条件も確認します。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の一回抜取りで、同じ標本数でも合格判定数を厳しくすると、良いロットの合格確率も下がることを比べます。
理解を助けるための架空の例です。ロットの不適合率
固定した検査方式
その方式の合格確率
曲線の入力と出力を示す概念図で、実際のロット品質は未知のままです。
ここは誤解しやすい
横軸の不適合率と縦軸の合格確率を、どちらも同じ品質率と読まないようにします。
この知識を、組織の力へ。