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AQL抜取検査計算ツール:サンプル数・合格判定数・不合格判定数

AQL抜取検査の計画は、ロットから何個を検査し、不良品がいくつ見つかったらロットを不合格にするかを決めます。計画はロットの大きさ、検査水準、合格品質限界(AQL)で決まり、業界で標準的な受入抜取検査の慣行(なみ検査の1回抜取方式)に従います。

↳ 例題の値があらかじめ入力されています。ご自身のデータに置き換えてください。

入力データ

個

通常は「通常」を選びます。「低め」はサンプルが小さく、「高め」は大きくなります。

この欠点の区分について合意した合格品質限界。

結果

サンプルの大きさ125

検査する個数。ロット全体からランダムに抜き取ります。

ロット合格となる不良数(以下)3

サンプル中の不良品が3個以下なら合格。

ロット不合格となる不良数(以上)4

サンプル中の不良品が4個以上なら不合格。

サンプル文字K

この検査水準で、3,000個のロットのサンプル文字はKです。

サンプル125個中の不良が3個以下でロットを合格にしても、ロットが良品だと証明されたわけではありません。AQL前後で動いている工程なら、たいていは合格するという意味です。個々のロットにはそれ以上の不良が含まれることもあります。

0123456+合格:0〜3不合格:4以上
サンプル125個での判定。不良0〜3個ならロット合格(緑)、4個以上なら不合格(赤)。

計算式

1. ロットの大きさ + 検査水準 → サンプル文字
2. サンプル文字 → サンプルの大きさ n
3. サンプル文字 + AQL → 合格判定数 Ac と不合格判定数 Re(Re = Ac + 1)
4. 計画が隣のサンプル文字を指す場合は、その文字のサンプルの大きさと判定数を使う
判定:サンプル中の不良品 ≤ Ac → ロット合格、≥ Re → ロット不合格

例題

ある卸売業者が樹脂コネクター3,000個のロットを受け入れます。仕入先とは通常水準でAQL 1.0%と合意しています。何個検査すればよいでしょうか?

データ

  • • ロットの大きさ = 3,000個
  • • 検査水準 = 通常
  • • AQL = 1.0%

計算手順

  1. 13,000は1,201〜3,200の区分 → サンプル文字K
  2. 2文字K → サンプルの大きさ125個。ロット全体からランダムに抜き取る
  3. 3AQL 1.0%では文字KはAc = 3、Re = 4
  4. 4125個すべてを検査:不良0〜3個ならロット合格、4個以上なら不合格

結果の読み方

コネクターを125個検査します。不良が3個までならロット合格、4個以上なら不合格です。3個で合格したからといって、そのロットの不良率が1%以下だとは限りません。不良率がおよそ1%で動いている工程なら、たいていは合格するという意味です。個々のロットにはそれ以上の不良が含まれることもあり、特に不良が偏っている場合はそうです。

ヒントとよくある間違い

  • サンプルは1箱の上のほうからではなく、ロット全体からランダムに抜き取りましょう。
  • 最初の納入の前に、AQL、検査水準、何を不良とするかを文書で合意しましょう。
  • 欠点の重大度(重欠点、軽欠点など)ごとに別のAQLを使いましょう。
  • ロットごとの結果を記録しましょう。なみ検査・きつい検査・ゆるい検査の切り替えは履歴で決まります。
  • AIアシスタントは合格判定数をでっち上げたり、サンプル文字を取り違えたりしがちです。使う前にこのツールで計画を確認しましょう。

この計算のためのAIプロンプト

AIアシスタントに貼り付けると、ご自身のデータで計算を一歩ずつ案内してくれます。

仕入先品質の技術者として、1回抜取方式(なみ検査)の検査計画を立てるのを手伝ってください。

次の順で進めてください:
1. ロットの大きさ + 検査水準(低め/通常/高め) → サンプル文字。
2. サンプル文字 → サンプルの大きさ n。
3. サンプル文字 + AQL → 合格判定数 Ac と不合格判定数 Re(Re = Ac + 1)。その欄の計画が別の文字を指す場合は、その文字のサンプルの大きさと判定数を使うこと。
4. 判定:見つかった不良品 ≤ Ac → 合格、≥ Re → 不合格。

ルール:
1. まず私の入力を復唱し、桁区切りを確認してください。
2. ロットの大きさ、検査水準、AQL、不良の定義のいずれかが欠けている、または不明確な場合は、推測せずに質問してください。
3. 私のロットからランダムにサンプルを抜き取る方法を説明してください。
4. ロットの合格が品質について何を保証し、何を保証しないかを説明してください。
5. ロットが不合格になったときの対応(封じ込め、選別または手直し、仕入先への連絡)を教えてください。

私のデータ:
ロットの大きさ = 
検査水準 = 
AQL(%) = 
何を不良とするか = 

ボタンを押すと、まずプロンプトをコピーしてから新しいタブでアシスタントを開きます。

この計算ツールを自分のサイトに設置

下のコードをページに貼り付けてください。計算ツールは無料のままです。出典リンクはそのまま残してください。

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<p><a href="https://www.qualityforeveryone.com/ja/lab/calculators/aql-nukitori-keisan">AQL抜取検査 計算ツール(Quality for Everyone 提供)</a></p>

次のステップ · DOCAMIN

この計画の検査指示書を、DOCAMINで作成できます。

DOCAMINを開く →

手法を学ぶ · Academy

抜取検査と不良率の背後にある統計を、無料コースで学べます。

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よくある質問

AQLは実際に何を保証するのですか?

多くの人が思うより少ないものです。AQLは、一連のロットを通じて抜取計画が合格とみなす最も悪い工程平均です。個々のロットの不良率がその値以下であることを保証するものではなく、不良がサンプルに入らなければ、それ以上の不良を含むロットでも合格することがあります。仕入先との合意のための道具であって、ロットごとの品質の約束ではありません。

ゆるい検査ときつい検査とは?

切り替えルールは、仕入先の実績に合わせて検査の手間を調整します。不合格ロットが続いたら、きつい検査(判定数が厳しくなる)に移ります。合格ロットが長く続き、工程が安定していれば、ゆるい検査(サンプルが小さくなる)に移れます。このツールが示すのは、通常の出発点であるなみ検査です。

1回・2回・多回抜取のどれを使うべき?

1回抜取が最も簡単で、1つのサンプルで1回判定します。2回・多回抜取は、まず小さなサンプルを取り、結果がはっきりしないときだけ追加で抜き取ります。平均の検査量は減りますが、計画と教育が複雑になります。ほとんどの受入検査では1回抜取で十分です。

不合格のロットはどうする?

まず封じ込めます。ロットを隔離し、以前のロットや在庫も影響を受けていないか確認します。そのうえで、全数選別、手直し、返品、廃棄のどれにするかを仕入先と決め、原因分析と是正処置を求めます。記録は残しましょう。きつい検査への切り替えはその記録で決まります。

最終テスト:2026年10月 · テスト方法:自動の計算テスト(3ケース以上) · レビュー:Quality for Everyone 編集チーム