入力データ
1単位が不具合になりうる、互いに独立した検査対象の起こり方。
結果
シグマレベル（1.5σシフトあり）4.50 σ
一般的な慣例では 4.5 シグマ（1.5σシフトなしでは z = 3.0）。
DPMO1,333
欠点が起こりうる機会100万回あたり約 1,333 件の欠点。
機会あたりの欠点（DPO）0.001333
すべての機会のうち欠点になった割合。
歩留まり99.867%
一度で正しくできた機会の割合。
z（シフトなし）3.00
正規分布から求めた長期のz値（シフトなし）。
DPMO・シグマレベル計算ツール：計算式・例題・即時計算
DPMO（100万機会あたりの欠点数）は、欠点が起こりうる機会100万回あたりに何件の欠点が起きたかを数えます。欠点率を正規分布でz値に変換し、慣例の1.5σシフトを加えると、よく知られたシグマレベルになり、複雑さの異なる工程どうしを比べられます。
計算式
DPO = D / (U × O) DPMO = DPO × 1,000,000 歩留まり = (1 − DPO) × 100 % z = Φ⁻¹(1 − DPO) シグマレベル（短期の慣例）= z + 1.5 D = 欠点数、U = 単位数、O = 1単位あたりの機会数、Φ⁻¹ = 標準正規分布の逆関数
例題
基板実装ラインで、各基板を3つの欠点機会について検査しています。先月の品質はシグマで言うとどのくらいでしょうか？
データ
- • 検査した単位数 U = 12,000枚
- • 1単位あたりの機会数 O = 3（はんだブリッジ、部品欠品、極性逆）
- • 見つかった欠点 D = 48件
計算手順
- 1DPO = 48 / (12,000 × 3) = 48 / 36,000 = 0.001333
- 2DPMO = 0.001333 × 1,000,000 = 1,333
- 3歩留まり = (1 − 0.001333) × 100 = 99.867 %
- 4z = Φ⁻¹(1 − 0.001333) = Φ⁻¹(0.998667) ≈ 3.0
- 5シグマレベル = 3.0 + 1.5 = 4.5（シフトなしでは 3.0）
結果の読み方
このラインは約1,333 DPMOで、一般的な慣例では4.5シグマ（シフトなしでは3.0シグマ）です。両方の値を報告すれば、長期のzと「シグマレベル」の数値を混同するというよくある誤解を避けられます。
ヒントとよくある間違い
- 機会の定義は一度決めたら変えないでください。ささいな機会を増やすと、実際には何も改善していないのにDPMOがよく見えてしまいます。
- シグマレベルが1.5σシフトを含むかどうかを必ず明記してください。2つの慣例を混ぜるのが最も多い報告ミスです。
- 欠点がゼロのときは意味のあるシグマレベルはありません。単位数と観察期間を報告してください。
- DPMOが数えるのは欠点で、不良品の数ではありません。欠点が2つある基板は2件と数えます。不良品の数にはPPM計算ツールを使ってください。
- AIアシスタントは暗記した表からシグマレベルを引いて大きく丸めがちです。逆正規関数でzを計算して比べてください。
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。
品質エンジニアとして、私の工程のDPMOとシグマレベルを計算するのを手伝ってください。 必ず次の計算式を使ってください： DPO = D / (U × O) DPMO = DPO × 1,000,000 歩留まり = (1 − DPO) × 100 % z = Φ⁻¹(1 − DPO)（Φ⁻¹は標準正規分布の逆関数） シグマレベル（短期の慣例）= z + 1.5 ルール： 1. 一歩ずつ計算し、途中の値をすべて示してください。 2. まず私の数値を復唱し、小数点と桁区切りを確認してください。 3. D、U、Oのいずれかが足りない・不明確な場合は質問してください。機会数を推測しないでください。 4. シグマレベルを1.5σシフトありとなしの両方で示し、どちらがどちらかを明記してください。 5. D = 0 の場合はシグマレベルを出さず、サンプル数と期間を報告するよう伝えてください。 私のデータ： 欠点数 D = 単位数 U = 1単位あたりの機会数 O = 何を機会とするか =
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。
次のステップ · DOCAMIN
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無料コースを始める →よくある質問
DPMOとPPMの違いは何ですか？
PPMは100万単位あたりの不良品の数、DPMOは100万機会あたりの欠点の数です。欠点が起こりうる箇所が多い製品は機会が多いため、DPMOは複雑さを補正した指標になり、PPMは顧客が何個を不合格にするかを示します。
1.5σシフトとは何で、なぜ加えるのですか？
慣例です。長期のデータは短期の性能に比べて標準偏差の約1.5倍ずれると仮定し、長期のzに1.5を足して「短期」のシグマレベルとして表します。法則ではなく仮定なので、数値にシフトを含むかどうかを必ず明記してください。
計量値（測定値）のデータからDPMOを計算できますか？
DPMOは計数値の指標なので、欠点の数が必要です。測定値のデータにはCp/Cpk計算ツールを使ってください。そこで予測されるPPMは、同じ逆正規関数でシグマレベルに変換できます。
欠点機会はどう数えれば公平ですか？
顧客にとって重要で、検査可能かつ互いに独立した不具合の起こり方だけを数え、文書で定義し、期間を通じて変えないでください。1つの故障モードを多くの「機会」に分けると分母が膨らみ、工程が実際よりよく見えてしまいます。
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