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統計学を用いた品質管理の基礎です。 シューハート管理図（一覧：計8種） ＊管理線は「３シグマ法」を採用していることから 管理限界（UCL、LCL) ＝ CL（センターライン）±３σ 【異常判定ルール JIS Z9021】 １、管理限界線（３σ）より点が外にある。 ２、打点にクセがある a 片側９連 （中心線の片側に連続した９点） b 上昇（下降）６連（連続した６点が上昇（下降）している） c 交互１４点 （１４点が交互に増減している） d 連続する３点中２点が、中心線に対して同一方向の２σ外にある e 連続する５点中４点が、中心線に対して同一方向の１σ外にある f 連続する１５点が１σ内にある g 連続する8点が１σ外にある ＊管理図の係数ｄ2と管理範囲Rから標準偏差σの推定 σ＝R／ｄ２ ＊ｐは不適合品発生率、ｎはサンプル数 x(バー）－R管理図、x(バー）－ｓ管理図 計量値（重さなど）で管理 複数の抜き取り平均値と範囲で管理 正規分布に従う 例）1個の製品について、加工した寸法（mm）を2時間おきに測定し、1日8時間（n=4)を一群とした工程管理図 ＊サンプル数が少ない → 平均値と規格範囲で管理 → x(バー）－R管理図 例）上記を30分おきにしてn=16とした場合 ＊サンプル数が多い → 標準偏差で管理 → x(バー）－ｓ管理図 xーR管理図 重さなどの計量値で管理 １個のみの数値で経時変化を見る 個々のデータと移動範囲を管理 正規分布に従う 例）1バッチ単位で生産する化学製品の収率の管理図 Me－R管理図 重さなどの計量値で管理 個々の測定した値は記録しない管理 正規分布に従う 例）食品の袋詰め工程で、”5袋／ロット”サンプリングし、測定した1個の重量を記録せずに5袋単位で重量管理する。 p管理図 計数（不適合品率で管理） 毎日の生産数が変化 二項分布に従う 例）全数検査している製品の不具合品数の発生状況を日々管理する。 np管理図 不適合品数で管理 毎日の生産数が変化しない 二項分布に従う 例）毎ロット１０００個の製品を検査し、不適合品数を管理する。 c管理図 単位当たりの不具合数（範囲が一定） １日に一定の単位（例：5平方m など）で管理 ポアソン分布に従う 例）製品を仕事の開始時、終了時に1台ずつランダムに抜き取り管理する。 u管理図 単位当たりの不具合数（範囲が一定でないため、単位あたりにする） １日の抜き取り条件が変化 ポアソン分布に従う 例）線材のキズ数の発生数を管理する （線材の長さは一定でない → 単位あたりで数値化） ご参考になれば幸いです。。。 トップページに戻る
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ディジェＳＥ－Ｒ/ドダイ改搭乗 図鑑番号 形式番号 正式名称 開発プラン名 開発資金 122 SEDJ-1R 図鑑：ディジェＳＥ－Ｒ（ドダイ改搭乗）生産：ディジェＳＥ－Ｒ（ドダイ改搭乗）兵器：ディジェＳＥ－Ｒ+Ｆ - - 出典：Z-MSV Height ---m Weight ---t 必要技術 関連機体条件 特殊条件 基礎 MS MA 敵性 - - - - - - 開発期間 - 生産期間 - 資金 - 資源 - 資金（一機あたり） - 資源（一機あたり） - 移動 7 索敵 C 消費 60 搭載 - 機数 1 制圧 × 限界 200 割引 - 耐久 580 運動 37 物資 320 武装 - シールド × スタック ○ 改造先： 飛行ユニット排除（ディジェＳＥ－Ｒ）100/0 特殊能力： 変形可能（ディジェＳＥ－Ｒ） 生産可能勢力： なし 武器名 攻撃力 命中率 射程距離 ビームライフル 360 75 1-1 クレイバズーカ 192 65 1-2 陸 砂 山 森 寒 水 空 宇 攻撃 △ △ △ △ △ △ ○ - 移動 - - - - - - ○ - 寸評： うんちく等： このページ内で加筆、訂正があり、編集方法が判らない方は、下のコメントからどうぞ。編集が出来る方は気付き次第、編集お願いします。ページ内容編集に直接関係の無い内容は雑談用掲示板でお願いします。 名前 コメント
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ディジェＳＥ－Ｒ 図鑑番号 形式番号 正式名称 開発プラン名 開発資金 121 SEDJ-1R 図鑑：ディジェSE-R生産：ディジェSE-R兵器：ディジェSE-R 新型ディジェ開発計画 4000 出典：Z-MSV Height ---m Weight ---t 必要技術 関連機体条件 特殊条件 基礎 MS MA 敵性 0 24 0 23 ディジェ - 開発前作中コメント MSK-008を改修した高性能MSを開発する。機体設計を全面的に見直し、最新技術を先行導入することで既存のMS概念を超越する機体を実現する。 開発期間 6 生産期間 2 資金 3400 資源 7150 資金（一機あたり） 3400 資源（一機あたり） 7150 移動 8 索敵 C 消費 40 搭載 - 機数 1 制圧 ○ 限界 200 割引 A3 耐久 580 運動 54 物資 320 武装 - シールド - スタック ○ 改造先： 飛行ユニット追加(ディジェＳＥ－Ｒ/ドダイ改搭乗)100/510 汎用化対応(リック・ディアス改)100/100 特殊能力： なし 生産可能勢力： 地球連邦軍 エゥーゴ エゥーゴ・クワトロ テム・レイ軍 武器名 攻撃力 命中率 射程距離 ビームライフル 360 75 1-1 クレイバズーカ 192 65 1-2 ビームナギナタ 270 75 0-0 ビームナギナタ(隠し) 140 85 0-0 陸 砂 山 森 寒 水 空 宇 攻撃 ○ ○ ○ ○ ○ - △ - 移動 ○ ○ ○ ○ ○ - - - 寸評：改良版ディジェ。武装はＨバルカンがなくなったが、火力面でライフル＆ナギナタが90、バズーカが64の威力上昇と強化されている。性能面も向上し燃費もよくなっているため、エース機としては申し分ない性能となった。しかし、本機が開発出来るエゥーゴ系は非常に機体に恵まれており、地上専用で良ければ燃費効率が良く水中でもそのまま使える陸戦用百式改の方が使い勝手がよく、先に完成してしまうので活躍できる機会が少ない。同機はバランスブレイカー気味なので、封印するなら出番はあるか。幸い、エゥーゴクワトロ編VeryEasy開始時にオーバーテクノロジー兵器として初期配置されているので、時代を先取りした高性能機として活躍させられる機会はある。(もっとも、その場合でも最初から生産可能なZが強力な競合機となるのだが)せめて盾があれば、ビームライフルの射程も2であれば、完成がもう少し早ければ、他勢力の機体ならば…となまじ優秀なばかりに惜しまれる機体。 うんちく等：どうも設定が曖昧らしく、出演する物によって装備や地形への適正がまばら。アクシズの脅威で搭載されている武装以外にも、バルカン砲が付いてきたり、ハイメガ粒子砲が付いてきたり、ナギナタの代わりに普通にサーベルだったり宇宙で使えたりする事があるようだ。本当にディジェベースの機体かも曖昧な謎のMS。武装もバルカンと思しき穴が頭部にあるのが分かるだけでそれ以外は全くの謎。ビームライフルですら装備しているか分かっていない。ディジェ・ソードなる雑誌企画の中で名前だけ登場したMSとの関連性が噂される機体で本機とディジェ・ソード及び～・ソードと呼称される機体にはSEシステムなる超技術が搭載されていると言われる。このSEシステム(SEジェネレーターとも)はあまりの高出力に空間が歪み、磁場を狂わせ、反重力・反磁力システムとして機能するとか、エネルギーの消失、転移現象がどうとかいう設定があり、明らかにガンダムとはかけ離れた百歩譲ってもU.C.0087辺りの時代ではありえない性能を持っているといえる。事実、出展元作品ではSEシステム搭載機はMSというカテゴリーから逸脱するとしてソードという新たに設けられた分類にカテゴライズされていた。本当にSEシステムが搭載されているならば本機はMSというカテゴリから外れるほどの性能、少なくとも本ゲーム中でもトップクラスの性能となっていてもおかしくは無いはずなのだが…まあすごいシステムを積んでいても機体のフレーム自体は時代相応なので性能が発揮できないとも考えられる。他のゲームシリーズに登場する際の説明文も存在そのものを疑問視されていたりと徹底的にミステリアスな扱いを受けている。 このページ内で加筆、訂正があり、編集方法が判らない方は、下のコメントからどうぞ。編集が出来る方は気付き次第、編集お願いします。ページ内容編集に直接関係の無い内容は雑談用掲示板でお願いします。 陸百やＺ+があるせいで性能的には申し分ないのに趣味のユニットとなってしまった不遇の機体。開発サンプルとディジェからの改造機だけでも生かしてやりたい。 -- 名無しさん (2013-10-29 15 14 55) 第二格闘の攻撃力が優秀で限界も200％あり最大格闘攻撃力は後に控えるZⅡをわずかに超え陸百式改やZ＋を圧倒する エゥーゴ地上でのククルスドアン乗機候補にどうだろう -- 名無しさん (2014-11-15 11 27 32) ホビージャパンのガンダムセンチネルの対抗企画「タイラントソード・オブ・インファリア」が元ネタ。藤田一己による美麗なデザインのメカが売りだが、センチネルに敵うワケもなく… -- 名無しさん (2016-12-07 12 36 18) 同じく藤田一己デザイン、はままさのり著のボトムズスピノフ小説「青の騎士ベルゼルガ」もインフレしまくりでボトムズ世界を完全に逸脱した機体が登場する。しかし天才藤田一己だけあって、ATデザインのカッコよさは特筆モノ。 -- 名無しさん (2016-12-07 12 40 19) ↑このゲームどころかガンダムにすらかすりもしない話題を垂れ流すなよ -- 名無しさん (2016-12-18 10 37 31) 人員に余裕ない場合、パイロット乗せるならコッチかな？とは思う。コイツを前列、無人の陸百改を中列に、といった具合に -- 名無しさん (2018-03-08 14 32 57) SEシステムが実際に有って最高性能のMSであっても宇宙使用不可だったらある意味ザク以下である -- 名無しさん (2018-03-08 17 16 50) Zがあるのに陸戦百式が重宝されるのは水対応だからだが、その水対応がない本機の活躍の場は限りなく少ない。技術レベル24ならばもう少し良いところが欲しかった… -- 名無しさん (2019-05-04 19 42 32) 一応OTが乗る場合射撃、格闘ともにジオ以上の攻撃力を発揮できるから優秀であるといえるだろう。本機のような高格闘キャラの乗せがいがある機体はジオン系OTには喉から手が出る程欲しい（バウ、Rジャジャ、ガズLR、ザクⅢ改は格闘10もあれば事足りるから） -- 名無しさん (2019-05-05 19 25 51) 陸戦百式がバランスブレーカーで封印したら俄然使い道が出てくる。ゼータプラスも良いけど、WR中は地上水中攻撃できないので存在価値ある。Z+ARは反則だけど。 -- 名無しさん (2019-05-05 22 11 13) 地上戦用だから、肝心のズサブやサイコに格闘が届かない。その辺がね -- 名無しさん (2019-05-06 11 25 02) 陸百より重宝する点は、射程2のクレイバズーカ。 -- 名無しさん (2019-08-12 12 18 15) 全然ディジェっぽくないけどカッコいいのは確か。性能的には一伸び足りないお陰でガンダムmarkⅢを思い出す -- 名無しさん (2019-08-12 14 55 15) リックディアスの系譜なんだから百式の改修機である陸戦用百式より耐久あってもいいのにねぇ・・・。技術23のザクⅢにさえ劣る耐久ではかなり厳しい。せめて耐久7…いや800あれば陸戦用百式と使い分け出来たろうに -- 名無しさん (2019-08-13 23 04 04) 敵に回した場合、制圧で地上に降りたサイコが予想以上に減って驚くことも。 サブ武器だが射程2があるのも地味に利点。 競合機（というか陸戦型百式改）がコスパ含めて優秀すぎるだけで、十分な優秀な機体。 ホント、技術21ならね -- 名無しさん (2020-01-17 17 55 35) ジオン編やアクシズで使えたなら良かったのに。技術系列ではジオン系なんだし。 -- 名無しさん (2020-04-14 14 00 59) 開発費が地味に痛い -- 名無しさん (2020-04-15 19 54 55) 開発Lv低くして、水〇or△、そしてコレ開発でリク100改が開発条件(ー1)ならいい感じだと思うけどなあ。 -- 名無しさん (2020-11-09 22 21 15) 技術レベル24かつ地上用機体と考えるとかなり微妙な性能。というかこいつが開発できるころには既に地球上に敵はいないと思われる。仮にいたとしても既に配備し終わっているZで充分。ジムのバリエーション機を思い起こさせる不遇機。 -- 名無しさん (2021-07-18 21 51 29) スパロボでは宇宙でも戦えるのに今作では地上限定のデイジェSE-R。ペズンドワッジも宇宙で使えたはずがやっぱり地上限定。いっそ隠し機体扱いでいいからもっと尖ったスペックで全環境型にしてほしかった。 -- 名無しさん (2021-07-26 16 43 14) 強いけど趣味の機体というのが個人的にディジェＳＥ－Ｒのイメージにぴったり -- 名無しさん (2021-12-27 22 51 06) 格闘強いので宇宙で -- 名無しさん (2022-06-15 09 59 48) 格闘強いので宇宙で使えたらドアン乗せるのによかった・・ -- 名無しさん (2022-06-15 10 00 54) ↑格闘にこだわるならそれこそZでよくない？Zの方が格闘強いよ。 -- 名無しさん (2022-06-15 14 03 00) 第二格闘まで込みならディジェＳＥ－Ｒのが強いと思う、格闘。まぁ技術レベル的な要因でZでいいってのは正論だけど -- 名無しさん (2022-06-15 21 32 26) この機体が出てくるまでにＺ、陸戦用百式、Ｚ+と優秀な機体が登場する為にあまり使わない。おまけにこの耐久値と運動性に盾無しなもので直ぐに落ちる。アムロを乗せていても。 -- 名無しさん (2022-06-15 22 04 26) 耐久580で運動54の盾無しってひどいな。ティターンズの指揮官機か。 -- 名無しさん (2022-06-16 01 05 13) エゥーゴだとちょうどティターンズ地上戦が終わるタイミングの開発になった。アクシズ等の地上戦が残ってるとはいえ、ティターンズとの宇宙での決戦を前にしては資源行きもやむを得ない。もっと低性能でも技術LVさえ低ければサンプル機だけでも使えたのだが。ディジェも乗り手がいないし、性能が劣悪な本家Rディアスより使いでがない…。 -- 名無しさん (2022-12-21 00 16 14) 第3次スパ◯ボで重宝した機体。このゲームではほぼ図鑑埋めでしかない。地上は陸百改で十分。ネーミングがどう見てもホンダの原付。 -- 名無しさん (2023-06-15 18 29 43) こいつを生産する理由はまるでないけど1機だけになった使い道のないディアスの再就職先として改造してる。資金難になりがちなエゥーゴのかさ増し機体枠として存在感はある -- 名無しさん (2023-06-16 10 23 17) ↑型式番号なんて原付そのままだな -- 名無しさん (2023-06-18 12 23 28) 決して弱い -- 名無しさん (2023-06-18 14 20 20) とは言わないが出てくるのが遅すぎる。普通に地上戦が終わるどころか、ゲームが終わってる技術レベルに出てくるならもうちょっと色をつけてほしかった。 -- 名無しさん (2023-06-18 14 23 32) 陸専用百式改よりMSレベルで２上で出るのが遅いのに、性能を総合するとむしろ負けている。運動は４上だが耐久は７０下、火力は合計すると同程度、燃費で負け、資金高で資源は５０少ない、空攻撃適正で負け、何よりもこれは水中には行けない。性能をもっと上げるか、量産できるくらい安くするかしないと釣り合わないと思われ -- 名無しさん (2023-12-29 17 11 56) 第三次スーパーロボット大戦で多弾頭ミサイル撃ってた強機体のイメージが・・・ -- 名無しさん (2023-12-29 23 22 24) 対抗馬が陸専用百式改、ZプラスARだから前者は水中、後者は盾と変形 ディジェは間接攻撃が出来るという差別化かなあ -- 名無しさん (2023-12-30 13 06 31) スパロボみたいに空を飛べれば差別化になったかもしれない。バイアランが戦闘機のごとく飛ぶゲームなんだしいいでしょ別に -- 名無しさん (2024-04-07 11 32 34) エゥーゴ系シナリオで陸戦型百式改を封印して使ってみたけど、登場が遅いので中々活躍させられななかった。繋ぎのディジェやSFS付百式改で戦闘が激しい時期が終わってしまう。 -- 名無しさん (2024-04-11 00 58 14) せめて23欲を言えば21ぐらいの技術レベルで出てればなぁ。もしくは宇宙適正 -- 名無しさん (2024-04-11 01 15 43) ディジェがLV20、陸百・Z1がLV22ならこれもLV22で良かったね 改造の使いまわしができない分、他と差別化で耐久680、運動58か59、射撃射程が全部1-2あれば、かなり化けたんだけどなぁ -- 名無しさん (2024-06-02 12 21 11) 名前 コメント
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鉄甲巨兵ＳＯＭＥ－ＬＩＮＥ 青空亭 管理人 ネヲＫＡＴ素材区分 Ｐ 備考 江東電気鉄道社 管理人 イギリス超特急素材区分 Ｐ 備考
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品質管理 品質計画 品質の定義 品質と区政は、機能性・信頼性・使用性・効率性・保守性・移植性から構成されている。 品質に関する諸懸念には、ＱＣＤ・品質の作り込み・当たり前品質・魅力的品質がある。 品質目標は、定性的目標と定量的目標の両方を設定する レビュー計画 従来型レビューは、管理者が主催する効果が出にくいレビュー手法である。 ウォークスルーは、開発者自ら自主的に行うレビューである。 インスペクションは、ウォークスルーを改良したものであり、モデレータが開催するレビュー手法である。 テスト計画 主なテストは、単体テスト・結合テスト・システムテスト・運用テストである。 開発フェーズとテストフェーズは、相互に関連している。 主なテスト手法は、ホワイトボックステスト・ブラックボックステスト、レグレッションテストである。 品質管理 品質実績データの把握 品質管理は、品質実績データを把握することから始まる。 品質実績データは、レビュー項目管理図（テスト項目管理図）に表現する。 定量的品質目標に対応する品質データを収集する。 品質評価 品質評価の基本は、圭角と実績の差異を分析することである。 レビュー（テスト）項目管理図を描いて、進捗状況・品質傾向を確認する。 必要に応じて、ＱＣ７つの道具を利用し、品質不良原因や不良箇所を特定する。 品質改善 品質改善は、品質評価に基づき、不良箇所の問題点を解決することである。
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ＣＲＦ機動戦艦ナデシコ系 ＣＲＦ機動戦艦ナデシコＭ．Ｏ．Ｅ－ＲＸ メーカー ＳＡＮＫＹＯ タ イ プ 確率変動デジパチ 継続 回数 12or16R10カウント 賞 球 数 3＆10＆15 大当り確率 1/319.7 高確率時1/32.0 時 短 全ての大当り終了後70回 連チャン率 60％（2R確変含む） Pワールド ＣＲＦ機動戦艦ナデシコＭ．Ｏ．Ｅ－ＮＸ メーカー ＳＡＮＫＹＯ タ イ プ 確率変動デジパチ 継続 回数 16R8カウント 賞 球 数 3＆10＆14 大当り確率 1/319.7 高確率時1/32.0 時 短 全ての大当り終了後100回 連チャン率 63％（2R確変含む） Pワールド ＣＲＦ機動戦艦ナデシコ甘Ｍ．Ｏ．Ｅ－ＲＸ メーカー ＳＡＮＫＹＯ タ イ プ 確率変動デジパチ 継続 回数 5or16R10カウント 賞 球 数 3＆10＆15 大当り確率 1/129.8 高確率時1/21.6 時 短 全ての大当り終了後30回 連チャン率 56％（2R確変含む） Pワールド テンプレサイト http //www21.atwiki.jp/crnadesico/pages/1.html
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適用数値日間変動調査結果―付録 目次 付録A 管理図に関する知識の補填1. 管理図の考え方 2. 管理図の変動判定ルール 付録B 抜取検査に関する知識の補填1. 抜取検査の性質 2. JIS Z 9015-1による抜取検査の考え方 3. 本調査で用いた抜取検査 付録C 成長合成適用数値の表現方法1. 用語の定義 2. 適用数値計算式の精度 3. 導入した概念を利用するメリット 本文へ 目次 付表 付録A 管理図に関する知識の補填 1. 管理図の考え方 管理図は，得られたデータ群が同一の分布に基づくデータであるか，若しくは過去のデータと同一の分布に基づくデータであるのか，それとも何らかの変動を生じているのかを判断するために用いることのできるツールである．（計量値）管理図は，一般に平均値の管理図とばらつきの管理図の2図をセットで用いる．管理図の例を図A.1に示す．（図中の赤文字は説明のために加えられたものである．）上図が平均値のための管理図（X~管理図），下図がばらつきのための管理図（s管理図）である． 図A.1 管理図（X~-s管理図）の一例 図A.1と見比べながら管理図の基本的な考え方を述べる．管理図では，ばらつきの管理図が最初にあるので，そちらから述べる． 適当な群を考える（本調査では，「1日間の（TS内時間が同一の）成長合成適用数値のすべて」が1つの群である）．ある群からいくつかのデータを取り出したとき（本調査では6個のデータである），そのデータはばらついている（s管理図の「点」の位置がばらつきの大きさを表している）．しかし，このばらつきは「我々には捉えることのできない要因によるばらつき」と考える． 多数の群を考える．それぞれの群からデータを取り出したとき，各群データのばらつきの大きさは，それぞればらついている（s管理図の点はいろいろな高さに打点されているだろう．各群データのばらつきの大きさが日々ばらついているわけである）．しかし，もしすべての群のばらつきが同じ要因による同じ大きさのばらつきであったとするのならば，それぞれの群から取り出したデータのばらつきは一定の範囲内に収まるであろう（各点はUCLとLCLの間に収まる）． 逆に言えば，もしそれぞれの群から取り出したデータのばらつきが，ある一定の範囲内に収まっているのならば，すべての群のばらつきは同一であったと考えられる．もし一定の範囲内に収まらないようなばらつきが生じたときは，「我々には捉えることのできない要因によるばらつき」ではない，「特定の要因によるばらつき」があったと考えられる（＝ばらつきの変動があったと判断できる）． 以上がばらつきの管理図の基本的な考えである．続いて平均値の管理図について述べる． 多数の群からそれぞれデータを取り出したとき，各群の平均値は，それぞればらついている（X~管理図の点はいろいろな高さに打点されているだろう．各群の平均値が日々ばらついているからである）．しかし，もしすべての群のばらつきが一定であり，かつ平均値も同じであったとするのならば，それぞれの群から取り出したデータの平均値は一定の範囲内に収まるであろう（各点はUCLとLCLの間に収まる）． 逆に言えば，もしそれぞれの群から取り出したデータの平均値が，ある一定の範囲内に収まっているのならば，すべての群の平均値は同一であったと考えられる．もし一定の範囲内に収まらないような平均値が生じたときは，平均値に変動があったか，ばらつきが一定ではなかったと判断できる． 以上を簡単にまとめると，次のように言えるだろう． 「ばらつきも，平均値もずっと一定であれば，取り出したデータのばらつきと平均値はある一定の範囲に収まるはずだ．もしそうなっていないのならば，ばらつきか，平均値かに変動を生じたからだ．」 付録A 2. 管理図の変動判定ルール 前節では「一定の範囲内にすべての点が収まれば，変動はない」と述べた．しかし実際には，もう少し複雑な判定ルールが用いられる．その例として次のようなものがある． 1点が領域Aより外側（限界線を越えている） 連続3点中2点が領域A 連続5点中4点が領域AまたはB 連続7点が中心線に対して同じ側 なお，この判定ルールを用いる際には，図A.2に示すように中心線と限界線の間を3等分して，それぞれ領域A，B，Cとする．これらの判定ルールは，「もしばらつきにも平均値にも変動がない場合に，このような点の現れ方が起きる確率は著しく小さいため，もしそのような点の列が現れた場合には変動があったと考える方が自然である」という考えに基づく．なお，管理図に関してはJIS Z 9021「シューハート管理図」にもその概要が（ここよりも詳しく）述べられている． 図A.2 判定ルールのための領域の区分 目次 付録A 付録B 抜取検査に関する知識の補填 1. 抜取検査の性質 「検査」は，全数検査・抜取検査・無試験検査の3つに大別できる．全数検査は，調べたいものすべての試験を行い，その結果を以って合否を判定する検査である．無試験検査は，自らは試験を行わず，書類検査や過去の実績などの情報で合否を判定する検査である．抜取検査はこれらの中間に位置する検査であり，調べたいものすべての試験をするのが不可能であるか，または時間的・経済的な理由で困難であるときに，調べたいもののうちいくつかを抜き取って試験を行い，全体の合否を判定する検査である．したがって，抜取検査では判断を誤る場合がある．次の例を考えてみよう． 「不適合品（＝要求された性能に適合しないもの）の割合（これを不適合品率という）が3%以下なら買ってもいい．しかしそれ以上不適合品が含まれていてはダメだ．」 今，この製品が10000個あり，その中に不適合品が250個あったとしよう．不適合品率は2.5%である．この製品群が全数検査に提出されたとき，この製品群は必ず合格となる．全部の試験をすれば，不適合品率が2.5%であるとわかるからである．ところで，もし問題の性能を調べる方法が破壊試験しかない（製品を壊してみないと性能がわからない）としたら？全数検査をしてしまったら製品はすべて壊れてしまう．このようなとき，抜取検査を行うことができる． 例えば製品10000個のうち100個を抜き取って試験する抜取検査を行うことにしたとしよう．「不適合品率3%までならいいので，不適合品が100個中3個までなら合格，4個以上なら不合格としよう．」本当にそれでいいのだろうか？この抜取検査に不適合品率2.5%の品質の良い製品群が提出された場合，およそ4回に1回は不合格と判定されてしまうだろう．なぜなら，10000個から100個を抜き取るときに，必ずしも不適合品を2.5%（＝2個か3個）抜き取れるわけではないからである．製品10000個中に不適合品は250個あるのだから，100個抜き取ったときに4個選んでしまうかもしれないのだ．このとき，検査結果は「不合格」である．もし，100回に95回はこの検査に合格するためには，不適合品率は1.3%以下でなければならない．この製品の生産者は怒り心頭である． 一方，もし10000個中に500個の不適合品がある品質の良くない製品群（不適合品率5%）が，この抜取検査に提出された場合，およそ4回に1回は合格と判定されてしまうだろう．製品10000個中に適合品は9500個あるのだから，100個抜き取ったときに97個選んでしまうかもしれないのだ．このとき，検査結果は「合格」である．合格する割合が100回に5回以下になるのは，不適合品率が7.5%以上のときである．この製品の購入者（消費者）は怒り心頭である． このように，抜取検査では「ある一点以下なら必ず合格し，それ以上では必ず不合格となる」検査を行うことはできず，判定を誤る場合がある．では，JIS Z 9015-1の抜取検査が，この問題をどう扱っているのかは次節で述べよう． 付録B 2. JIS Z 9015-1による抜取検査の考え方 この抜取検査方式は，ほぼ同一の品質と考えられる製品群が連続して次々と検査に提出される状況で効果を発揮する．この抜取検査では，最初に合格品質水準(AQL)を決定する．AQLは，もしこの品質の製品群が検査に提出された場合には高い確率で合格としたい，と考える品質レベルである．したがって，不適合品率がAQLと等しい製品群はほとんど合格となるような抜取検査が設計される．当然，AQLよりも多少不適合品率が大きい製品群も，大部分が合格と判定される．これが許されるのは，「生産者がAQLと等しい不適合品率の製品を製造しているだろう」という見なしがあるからである（少なくとも過去の製品群の不適合品率はAQLと等しかったという事実に基づいて，であるが）．もし，不適合品率がAQLより多少悪いかもしれない検査結果が出たとしても，それは抜き取ったときのばらつきによるものだと考えるわけである．しかし，もしも連続して検査に不合格になるなど，「製品群の不適合品率がAQLと同じ」という見なしに疑いが生じた場合はこの限りではない．このときには，通常よりも「厳しい」検査（「きつい検査」という）が適用され，「確かに製品群の不適合品率はAQLと同じである」と確認されるまでは，「通常の」検査（「なみ検査」という）に戻ることができない．きつい検査が適用されている間は，もし，不適合品率がAQLより悪いかもしれない検査結果が出たのならば「やっぱり不適合品率はAQLより悪いのだ」と考えるのである．このように，通常の検査と厳しい検査を行き来することで，生産者・購入者双方を保護するのである．以上のことを簡単にまとめたものを図B.1に示す．（なお，きつい検査からいつまでも抜け出せない状態（不適合品率がAQLより大きいと考えられる状態）が続くと，「検査をする価値すらない」（購入してもいいかどうか検討する段階でさえない，お話にならない）とされ，抜取検査手順を停止することになる．） 図B.1 JIS Z 9015-1による抜取検査の特徴 一方で，もし製品群の不適合品率がAQLよりかなり良い場合，検査を簡略化することが許されている．この検査を「ゆるい検査」という．ゆるい検査の目的は，不適合品が多数含まれる製品群を排除することではなく，提出される製品群の不適合品率が，良い状態が続いているか確認することである．なみ検査の結果により，「スコア」（得点）を加算して行き，スコアが一定以上になったときゆるい検査に移行できる． 使用する検査方式とそれを切り換えるルールを図B.2に示す．このように，提出される製品群の品質に応じて検査方式を切り換えて使用し，生産者・購入者双方の要求を満足させることが，JIS Z 9015-1の抜取検査手順の特徴である． 図B.2 JIS Z 9015-1による抜取検査の検査方式およびその切り換えルール 付録B 3. 本調査で用いた抜取検査 これまで，「製品」，「生産者」・「購入者」などの用語を使ってきた．本調査で考えるのは，TSにおける成長合成の適用数値であるから，これ以降は，「製品＝成長合成の適用数値」，「生産者＝成長合成というサービスを提供しているネイト」，「購入者＝ネイトから成長合成というサービスを購入するユーザー」などと考えればよいだろう．「不適合品」は「満足できない適用数値（のついたスロット）」などと捕らえればよい．つまり，抜取検査の手順を使って，成長合成の適用数値が満足できないものである割合が，定められたものより大きくないかどうかを検査するのである． 本調査では，検査するデータ抜き取る方法として，抜き取りを多数回にわたって行う「多回抜取方式」を採用している．この方式は，1回で検査する全データを抜き取る方式と比べて，抜き取るデータの数を少なくできる特徴がある．今回用いた抜取検査では，3スロットの成長合成を行う度に合否判定を行い，合否が判定できない場合にはさらに3スロットの成長合成を行う，という方法である．合否判定は，「累計不適合品数≦合格判定個数→合格」，「累計不適合品数≧不合格判定個数→不合格」である．表B.1になみ検査の場合の抜取検査実施の一例を示す（合否判定個数などは本文表2.1，2.2参照）．この例では，抜き取り回数4回（12スロット）で合格と判定されている．よって5回目の抜き取り（成長合成）は行わない． 表B.1 抜取検査実施の一例（なみ検査の場合） ｻﾝﾌﾟﾙ番号 ｻﾝﾌﾟﾙ数 累計ｻﾝﾌﾟﾙ数 適用数値 不適合品数 累計不適合品数 合格判定個数 不合格判定個数 合否判定 第1 3 3 45,42,31 1 1 # 3 できない（検査続行） 第2 3 6 34,52,41 0 1 0 3 できない（検査続行） 第3 3 9 38,36,30 1 2 1 4 できない（検査続行） 第4 3 12 47,33,37 0 2 2 5 合格 第5 - - - - - 4 5 なお，ゆるい検査へと移行できるか判断する「切替スコア」は，多回抜取方式の場合，次のように計算する． 検査を開始した直後の切替スコアは0である． なみ検査において，抜き取り回数が3回（第3サンプル）までで「合格」と判定された場合，切替スコアに3を加える． 「不合格」と判定されたとき，または抜き取り回数が4回以上になったとき，切替スコアを0に戻す． つまり，第3サンプルまでで連続10回以上合格できたとき，切替スコアが30点となる．不適合品率が10%では，切替スコアが30点を超えることはほとんどない．ゆるい検査に移行できるのは，不適合品率がより低いときである． 図B.3にこの抜取検査の検査特性曲線を示す．検査特性曲線とは，実際にある不適合品率の製品が検査に提出されたとき，合格となる確率を表した曲線である．なみ検査では，不適合品率p=10%の場合，95%以上の確率で合格となる．p=20%でも75%，p=30%でも40%の確率で合格となり得る．しかし，p=20%であるならばなみ検査10回程度以内に，p=30%なら3回程度以内に2回の不合格が発生し，きつい検査へ移行する可能性が高い．一旦きつい検査へ移行したのならば，2回の不合格が発生する前に連続5回合格とならなければなみ検査に復帰できない．これは厳しい条件である．例えば，p=20%のとき，なみ検査に復帰できる確率はわずか10%に満たない． 図B.3 抜取検査の検査特性曲線 目次 付録B 付録C 成長合成適用数値の表現方法 1. 用語の定義 ①ステータス上昇量基準適用数値（ST基準適用数値） 適用数値上限（又は下限）＝ST基準適用数値上限（又は下限） ×当該ステータスがステータスレベル1につき上昇する平均量 ……式(1) （計算結果は小数点以下切捨て） 式(1)により定義される値がST基準適用数値である．なお，各ステータスのステータスレベル1につき上昇する平均量は表C.1に示す． 表C.1 各ステータスのステータスレベル1につき上昇する平均量 ステータスの名称 ステータスレベル1につき上昇する平均量 所持力 80 最大HP，最大MP 30 攻撃力，魔法防御，防御力 4 命中率，魔力，感知力，幸運，回避力 1/4 敏しょう性 -1/12 ②成長合成適用度 適用数値＝｛（ST基準適用数値上限－ST基準適用数値下限） ×成長合成適用度÷100＋ST基準適用数値下限｝ ×当該ステータスがステータスレベル1につき上昇する平均量 ……式(2) ただし，成長合成適用度：0～100の整数 （計算結果は小数点以下切捨て） 式(2)により定義される値が成長合成適用度である． 付録C 2. 適用数値計算式の精度 式(2)は，各種の成長合成を行う中で，とあるパターンから推測して作成したものである．「とあるパターン」とは，適用数値範囲の広い成長合成を行ったとき，適用数値が飛び飛びの整数値を取り，すべての整数値を取りそうにない，というパターンである この式を作成した根拠となるデータは次の通りである．「赤の数珠球」（最大HP合成，適用数値範囲408-1128，ST基準適用数値範囲13.6-37.6）の成長合成結果81スロットでは，式(2)の計算結果で示される適用数値と完全に一致した． もし，成長合成によって適用数値範囲すべての整数値を取り得るとすると，赤の数珠球では721(=1128-408+1)種の数値を取ることになる．一方，式(2)では101種の数値しかとらない． もし，すべての整数値を取り得ると仮定したときに，1回の成長合成結果が101種の整数値となる確率はp=101/721である． これが81回連続で発生する確率はp^81≒10^-69，すなわち1億分の1の1億分の1の1億分の1の1億分の1の1億分の1よりも小さい．すべての整数値は到底取り得ないことはわかるだろう． しかし，この式には若干の精度の問題がある．「べっこう」（最大HP合成，適用数値範囲324-864，ST基準適用数値範囲10.8-28.8）の成長合成結果12スロットのうち，5スロットで式(2)の計算結果より1小さい適用数値となることを確認している． 付録C 3. 導入した概念を利用するメリット ST基準適用数値という概念の導入により，各ステータスの成長合成材料でばらばらの適用数値の範囲を統一的に表現できる． 例えば，制限レベル20の合成石は，ST基準適用数値下限＝4.6，ST基準適用数値上限＝13.00であり，式(1)により12種のステータスの合成石の適用数値範囲を計算できる．つまりST基準適用数値一つで，（それぞれ値が異なる）すべてのステータスの適用数値範囲を同列に扱うことができる． ST基準適用数値は，現在のところ，旧成長合成品のすべてと制限レベル110以下の合成石では，所持/80または最大HP・最大MP/30の計算により誤差なく算出可能であることがわかっている． また，成長合成適用度という概念を用いて，適用数値を式(2)によって計算されるものと考えると，あらゆる成長合成適用数値を，あたかも0～100の「スコア」（得点）として統一的に捉えることができる．また，成長合成適用度を用いれば，適用数値範囲が同じである異なる成長合成材料を用いたときの，結果の出方の差をうまく認識することができる． 例えば，制限レベル70と90の敏しょう性の成長合成品（ミンゴのゴム耳，ダチョウの羽）の適用数値範囲は，どちらも-2～-4である．しかし，適用数値が-2，-3，-4となる成長合成適用度を計算すると，実は差がある（表C.2参照）．表示されている適用数値範囲は同じであっても，まさに「別物」といっていいほどの差があることがわかる．（最も，これは式(2)が正しかった場合の話ではあるが…．） 表C.2 適用数値範囲が同数値である材料の成長合成適用度による比較 成長合成材料 適用数値* 適用数値範囲 -2 -3 -4 ミンゴのゴム耳 0-43 44-93 94-100 -2 ～ -4 ダチョウの羽 0-26 27-66 67-100 -2 ～ -4 *表中の数値はその適用数値となる成長合成適用度の範囲を表す 目次 付録C
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人攻智能ＭＥ－ＰＳＹ－ＹＡ（ＯＣＧ） ペンデュラム・効果モンスター 星８/光属性/サイバース族/攻2500/守3000 【Ｐスケール：青０/赤０】 (1)：このカードがＰゾーンに存在する限り、 モンスターカード以外のお互いの墓地へ送られるカードは墓地へは行かず除外される。 【モンスター効果】 このカード名の(1)のモンスター効果は１ターンに１度しか使用できない。 (1)：手札のこのカードを相手に見せて発動できる。 このカード以外の手札のＰモンスター１体または自分のＰゾーンのカード１枚を選んで持ち主のＥＸデッキに表側表示で加え、 このカードを特殊召喚する。 (2)：このカードが既にモンスターゾーンに存在する状態で、 他のモンスターが召喚・特殊召喚された場合に発動する。 そのモンスターはこのターンのエンドフェイズに墓地へ送られる。 サイバース族 バウンス ペンデュラムモンスター ペンデュラムモンスター補助 モンスター除外 光属性 最上級モンスター 罠除外 魔法除外
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平成 ２０ 年 ６ 月 ４ 日 成 長 合 成 シ ス テ ム 調 査 会 WG1（適用数値経時変動調査WG) 適用数値の日間変動調査結果報告書 目次 第1章 はじめに1.1. 調査の目的 1.2. 本調査報告書の構成 第2章 データ収集・分析方法及びその期間2.1. データの収集と分析方法概要 2.2. 管理図による変動調査方法 2.3. 抜取検査手順による変動調査方法 2.4. データ収集期間 第3章 データ収集結果およびその分析3.1. 収集データ概要 3.2. 管理図による調査結果 3.3. 抜取検査による調査結果 3.4. 朝と昼の適用数値の差 3.5. その他の視点からの変動調査 第4章 まとめ 謝辞 付表 付録 第1章 はじめに 1.1. 調査の目的 成長合成システム調査会WG1（適用数値経時変動調査ワーキンググループ）の活動目的は，成長合成における適用数値について，その経時的な変動があるのかどうか，あるとすればどの程度の変動で，その変動に規則性は見られるのか，など，適用数値の経時変動を明らかにすることである．このような変動の法則性が発見できれば，より効率的な成長合成が可能になると期待される．WG1では，この目的の一つとして適用数値の日間変動についてTS内朝時間および昼時間においてそれぞれ調査を行ってきた．今回は，その調査データの分析を行ったので，朝・昼の違いも交えながら日間変動調査結果について報告する． 第1章 1.2. 本調査報告書の構成 本報告書は，本文4章・付録3章よりなる． 第1章では目的等について述べた． 第2章ではデータの収集・分析方法について述べる． 第3章において，調査結果を見ながら各種の変動について分析を行う． 第4章で本調査の結果をまとめる． 付録では，本文の理解を助ける目的で，本調査に用いた手法について若干の知識の補充を与える． 手っ取り早く結果のみを知りたいという方は，第1章および第4章のみに目を通していただければよい（結果として重要なのはこの2つの章だけである）．本調査結果についてより深く理解したい場合や，このような調査にご興味を持たれた場合には，第2章・第3章・付録を適宜お読みいただければありがたい． 目次 第1章 第2章 データ収集・分析方法及びその期間 2.1. データの収集と分析方法概要 適用数値の日間変動として，1日1日の変動と，より長い時間（数日～数十日）単位の変動について考えることができる．日毎の変動を確実に把握することは理想であるが，例えば昨日と今日の適用数値に差があるということを統計的に示すためには，およそ考えられないほど莫大な量のデータを収集する必要がある（カラスの爪を用いた成長合成を考えたとき，平均値が5以上異なった場合に変動したと判断したい場合には1日約30回の合成が，3以上異なった場合に変動したと判断したい場合には約80回の合成が必要となる）．そこで，今回は，品質管理などに用いる手法である管理図を用いて変動を監視することにした．この方法では，1日だけの小さな変動などは見逃すかもしれないが，大きな変動やより長期間にわたる変動は発見できる可能性が高い． また，平均値以外にも，最低値付近の出やすさなども気になるところである．これの調査には，最低値（またはその付近）の出現率で調べることができるが，こちらも日毎の変動を確実に把握することは困難である（出現率の3%の変動を検出するためには1日300-500回の合成が必要であろう）．そこで，平均値の調査のためのデータの共有性も考慮しつつ，抜取検査手順を準用することとした． どちらの調査のためのデータも，幸運100，ケミカルラボスキルマスターの狐で収集した．成長合成材料はカラスの爪（攻撃力30-78），装備は鉄兜とした．成長合成場所はＦ鯖夢ブルーミングコーラのネイトとし，TS内時間の朝，それに続く昼（の最初数分間）のそれぞれで成長合成を行った．なお，現実時間では，およそ18 00-23 00までのどこかであった． 第2章 2.2. 管理図による変動調査方法 管理図を用いる場合，まず群の構成を考える必要がある．今回は，日間変動の把握が目的であるから，1日を群と考えるのが妥当である．本来は1日のすべての時間からランダムな時間に成長合成を行い，データを収集することが望ましい．しかしながら，1スロットずつ色々な時間に成長合成を行うことは負担が大きいため，1日のどこか，極短い時間で所定のスロット数の成長合成を行い，データを収集した．この場合，検出される変動には日内変動をも含むことになるが，これは変動を大きくこそするが小さくすることはないと考えられるため，とりあえずはこの方法を採用した．平均値の変動調査に用いた管理図は X~-s管理図であり，適用数値の分布を考慮し群の大きさn=6とした．これ以外に，群の最高値・最低値を取り出したX-Rs管理図も併せて作成した．なお，管理図に関して本文で触れない知識等を付録Aに示す． 第2章 2.3. 抜取検査手順による変動調査方法 抜取検査手順としてはいくつかの分類があるが，今回はJIS Z 9015-1（計数値検査に対する抜取検査手順―第1部：ロットごとの検査に対するAQL指標型抜取検査方式）に準拠することとした．抜取検査に関する知識等を付録Bに示す．仮に1日に1000スロットの成長合成が行われていると考え，表2.1の条件により抜取検査を設計した．なお，適用数値が30または31のスロットを不適合と考え，AQLは過去の試験データを元に10%に設定した．これら条件により設計された抜取検査の合否判定基準を表2.2に示す． 表2.1 抜取検査の設計条件 成長合成タイプ 昼時間成長合成 朝時間成長合成 ロットサイズ N 1000? 1000? 合格品質水準(AQL) 不適合品ﾊﾟｰｾﾝﾄ10%（適用数値30，31を不適合品とする） 検査水準 特別検査水準S-3 抜取検査方式 多回抜取検査方式 サンプル文字 E 表2.2 抜取検査の合否判定基準 抜取方式 サンプル サンプルサイズn 合格判定個数Ac 不合格判定個数Re なみ検査 第1 3 # 3 第2 3 0 3 第3 3 1 4 第4 3 2 5 第5 3 4 5 きつい検査 第1 3 # 2 第2 3 0 3 第3 3 0 3 第4 3 1 3 第5 3 3 4 ゆるい検査 第1 3 0 3 第2 3 3 4 備考 ・ゆるい検査では，サンプル文字Eに対応する多回抜取検査方式は示されないので，対応する2回抜取検査方式を採用する．・#は，そのサンプルサイズでは，合格の判定はできないことを示している． 第2章 2.4. データ収集期間 データの収集期間は，H.20.2.10～H.20.5.26であり，実際にデータを収集した延べ日数は92日間であった． なお，2.26～3.24には成長合成キャンペーン（以下，合成CPという）が行われていたため，92日分のデータのうち25日分は合成CP中のデータであり，67日分のデータが通常の状態におけるデータである．なお，毎週ほぼ6日以上のデータを収集したが，5/7（水）～5/12（月）の1週間（5/7が定期メンテナンス日であった）は都合によりデータ収集を行っていない． 目次 第2章 第3章 データ収集結果およびその分析 3.1. 収集データ概要 付表3.1および付表3.2にTS内朝時間および昼時間の収集データ一覧表を示す．成長合成を行った合計のスロット数は，各日の朝・昼でそれぞれ6-15スロット×92日で，朝が716スロット，昼が674スロット，合計で1390スロットであった（うち，合成CP中が330スロット）．なお，基本的にデータの解析に用いるデータは，管理図に用いるデータである各日最初の6データ（6スロット×92日×朝昼2種=1104スロット，うち合成CP中300スロット）とし，それ以降のデータは最低値付近の適用数値の出現率調査のための抜取検査以外には用いない．理由は次の通りである．各日のTS内時間朝・昼ともに，最初の6データは必ず採取する．6データ以降のデータは，最初の6データ中に最低値付近の適用数値が含まれており，抜取検査において合格とも不合格とも判定できない場合にのみ採取される．つまり，条件によって採取されたりされなかったりするため，そのデータを含めることによりデータ全体としてのランダムさを損なう恐れがあるからである． 第3章 3.2. 管理図による調査結果 図3.1および図3.2にTS内朝時間および昼時間の成長合成適用数値の管理図を示す． なお，群No.17-41が合成CP中のデータである． 図3.1 TS内朝時間成長合成適用数値管理図 図3.2 TS内昼時間成長合成適用数値管理図 TS内時間朝・昼ともに，合成CP期間は通常期間よりも平均値が高くなっていることがわかる．図3.1の①，図3.2の②の部分において，前回の通常時の平均値よりも合成CP期間の平均値の方が高くなっていると判断できる．6スロットの最高値についても，管理図から大きくなっていると判断できる．しかし，6スロットの最低値については，朝は大きくなったと判断できるが，昼は変化したとは言えない．昼の最低値は，通常：32.50→合成CP：33.12とほぼ同水準であるため，昼の最低値上昇効果はさほど大きくはなかったと考えられる．6スロットのばらつきについても，合成CP中の方が若干大きいと思われる．管理図の判定ルールには当たらないが，最高値が上昇しているためばらつきは大きくなると考えるのが妥当であろう．この度の合成CPにおける適用数値の平均値の上昇効果は，カラスの爪で4-6程度，成長合成適用度（付録C参照）で8-13程度であろうと推測される．また，明確に現れているわけではないが，合成CP期間の初期に比べて，それ以降の適用数値は特に最低値に関してやや低下しているような傾向が見える． 続いて，合成CP期間以外について見てみる．通常の期間は合成CP前・合成CP後約1ヶ月間・その後1ヶ月間の3つにそれぞれ分けている．朝・昼ともに 管理図には，平均値・ばらつきともに変化はないと判断される．ただし，昼のX~-s管理図の最後の14点（図3.2中の③）は，点が中心線に集中し過ぎている．（ばらつきがないのだからいいと思うかもしれないが，もしs管理図に観測されるような群内のばらつきを持つとしたら，平均値がこれほど同じ位置に集まる確率は著しく低い．具体的には0.5%に満たない確率であろう．）このような点列が観測されるのは，群の構成等に問題があることが多い．例えば，主要なばらつき要因の変動周期に比べて1つの群の（時間的な）長さが長い場合などである（図3.3参照）．このことは，日間変動より周期の短い日内変動が存在する可能性を示唆しているとも言えるが，本調査では，日内の色々な時間からデータを採取したわけではなく，ごく短い時間内で1日の全データを採取している．ゆえに，この考えに従えば（数分という）ごく短い周期の変動が存在することになる（図3.4参照）．そのような変動としては，何かに起因する（成長合成の順序など）適用数値の依存性が存在することや，適用数値を決定する際におそらく生成されるであろう擬似乱数の不備，などが考えられるが，本調査からはその原因を特定することはできない． 図3.3 観測データはばらつくが，その平均値はばらつかない例 図3.4 短い周期での変動が存在する可能性 最高値・最低値X-Rs管理図は，平均値に関してはほぼ同じ水準にあるが，そのばらつきに関しては若干の幅がある．ただし，最高値・最低値というデータの都合上，極端に大きなデータが得られることも事実であり，このようなデータが影響してばらつきが上下しているとも考えられる．ばらつきの平均値の変動はさほど大きくはないため，管理限界を超えるデータの存在を持って直ちにばらつきに（長期的な）変動があるとは言えない．最高値・最低値の平均値・ばらつきの長期的な平均に関して，変動はないものと考えられる． 第3章 3.3. 抜取検査による調査結果 付図3.3および付図3.4に朝と昼の抜取検査結果一覧表を示す．朝昼ともに，多くの期間でなみ検査が適用されたが，合成CP期間の一部においてゆるい検査が適用された．昼では，合成CP期間以外でも一部ゆるい検査を適用することができた．また，朝では88，89日目と連続してなみ検査に不合格となり，きつい検査に移行した．しかし，きつい検査に3回連続で合格となった後に別の合成CPがスタートしてしまったため，最低値付近出現率が大きいのかどうか判断することができなかった（その後も2連続で合格となり，都合5回連続合格となったため，なみ検査に復帰した）． 朝・昼，および通常・合成CP期間別の全体の不適合品率（＝最低値付近出現率）を表3.1に示す．通常期間では，昼の不適合品率は9.7%であり，規定されたAQL(=10%）と同等であった．一方，朝の不適合品率は12.2%とAQLよりやや大きい．なみ検査に不合格となった回数も5回（昼は2回）であり，朝の不適合品率は10%より大きかったものと推測される．90日目以降にきつい検査に移行したのも，これが原因と考えられる．合成CP期間では，朝・昼とも不適合品率が低下しているが，低下量は朝の方が大きい．管理図においても朝の最低値上昇効果は大きかったが昼の効果はさほど大きくなかったと述べたが，ここでも同様の傾向を示している． 表3.1 各場合の不適合品率 朝 昼 通常期間 12.2 9.7 合成CP期間 4.0 7.3 単位：% 第3章 3.4. 朝と昼の適用数値の差 ここでは，TS内時間の朝・昼の適用数値の比較を行う．図3.5に朝・昼及び通常・合成CP期間別の適用数値のヒストグラムを示す．各場合で，それぞれ異なった分布を示しているのがわかる．通常期間において，朝（左上）は適用数値が大きくなるほどその度数が直線的に減少しているが，昼（右上）はかなりばらついている．（ヒストグラムは1つの区間の幅の取り方によってやや形が変わるが，ほぼ同じ形になる．）一方，合成CP期間では，朝の分布（左下）は通常期間と大きく異なっているが，昼の分布（右下）は通常期間の分布と相似形となっている． 図3.5 適用数値のヒストグラム 続いて，平均値の比較を行う．表3.2に管理図の中心線の値を示す．通常の期間におけるs管理図の中心線は，朝では8.79-9.30，昼では8.77-9.06であった． 管理図の中心線は，朝では41.91-42.03，昼では42.24-43.60であった．平均値の平均値は，昼の方が若干大きいようにも見えるがさほどの差はない．標準偏差の平均値は同等であるといえる．合成CP期間におけるs管理図の中心線は，朝では10.44，昼では10.24であった． 管理図の中心線は，朝では48.71，昼では46.32であった．合成CP期間では，標準偏差の平均値は同等といえるが，平均値の平均値にはやや大きな差が見られる． 表3.2 管理図の中心線の値 調査期間 データ収集日数 群の平均値の平均値 群の標準偏差の平均値 備考 朝 昼 朝 昼 2/10～2/25 16 42.03 42.24 9.30 8.77 2/26～3/24 25 48.71 46.32 10.44 10.24 合成CP中 3/25～4/26 30 41.91 43.60 9.50 8.82 4/28～5/26 21 42.87 42.50 8.79 9.06 合成CP期間の6スロットの平均値のデータについてstudent-t検定と擬似的な確率化テストを行った結果を表3.3に示す．（6個の平均値データであるので，ある程度の正規性を仮定できる．そのため，Mann-WhitneyのU検定ではなく，student-t検定を用いた．） 表3.3 各検定におけるp値 検定方法 p値 student-t検定 0.0583 (擬似)確率化テスト 0.0610 なお，p値の解釈はそれぞれの検定方法で次のようになる． t検定：朝・昼それぞれの6スロットの適用数値の平均値を考えたとき，その全体の平均値の朝と昼との差が0であると仮定したときに，朝・昼それぞれで6スロットの適用数値の平均値を25個採取したときの，朝と昼の採取データの平均値の差（の絶対値）が2.39(=48.71-46.32)以上になる確率は0.0583(5.83%)である． （擬似）確率化テスト：この調査で得られた朝と昼の6スロットの適用数値の平均値の平均値の差(2.39)は，仮に朝と昼の間でランダムな割りつけができるような事態（得たデータは，朝の成長合成と昼の成長合成のどちらのデータにも等しい確率でなり得たと見なし得る事態）で，朝と昼の差がないにもかかわらず，平均値に2.39以上の差が生じる確率は0.0610(6.10%)となるような，その程度の大きさである． すなわち，特定の条件下で朝と昼の間に差がないと仮定したら，6%程度の確率で朝と昼の平均値の差が2.39以上となる，ということである．これは慣例的に用いられているp 0.05という値よりもやや大きいが，朝と昼の間に差がないと考えるよりは，差があったからこそ，この結果になったと考えられる． 以上，朝と昼の適用数値について，その分布や平均値についてまとめると表3.4のようになる． 表3.4 時間・期間別の適用数値の分布・平均値 期間 朝時間 昼時間 通常期間 ・低数値ほど出やすく，高い数値になっていくにつれてほぼ直線的に出現率が低下していく．・適用数値60以上の高数値領域は，昼時間より出現率がわずかに大きい．・適用数値の平均値は昼と変わらない． ・基本的には低数値ほど出やすいが，低～中数値領域に出現頻度の小さな領域があり，この領域の前後の出現率がほぼ同水準にある．・朝時間より中程度の領域の出現率が大きく，低数値領域の出現率は小さい．・適用数値の平均値は朝と変わらない． 合成CP期間 ・通常期間とは全く異なり，最低値から適用数値60程度までほぼ一様な出現率となる分布形を示す．・低数値領域の出現率は大きく減少し，低数値領域の出現率は昼を下回る．・適用数値の平均値は昼より高い． ・通常期間の分布をやや高数値領域側へシフトさせたような分布を示す．・低数値領域の出現率の低下はさほど大きくはなく，低数値領域の出現率は朝よりやや大きい．・適用数値の平均値は朝より低い． 第3章 3.5. その他の視点からの変動調査 ここでは3.2.～3.4.以外のいくつかの視点から変動について調べた．変動の比較対象とその検定結果・検定方法を表3.5に示す．比較対象として，「1-6番目のスロット差」，「1-3，4-6番目のスロット差」，「曜日差」，「週差」の4視点を選んだが，朝・昼いずれも差は認められないという結果であった（検定の方法・結果の詳細については省略させていただくが，直感的にも差がありそうには思えないものであった）．3.2において日内変動の存在の可能性が示唆されたが，「1-6番目のスロット差」，「1-3，4-6番目のスロット差」という視点（＝成長合成を行う順番によって適用数値に違いがあるのでは？という視点）では，日内変動を確認することはできなかった．管理図において確認されたものは，成長合成の順序に依存するような差ではないといえる．また，週差に関してもその差が認められなかったことから，メンテ毎に成長合成の平均値を変えるような操作は行われていないと考えられる． 表3.5 変動の比較対象とその検定結果 比 較 対 象 検定結果 検定方法 各日の第1，第2，…，第6スロットの平均値の差 差は認められない 分散分析 各日の第1-3スロットの平均値と第4-6スロットの平均値の差 差は認められない t検定 曜日ごとの平均値の差 差は認められない 分散分析 メンテ～メンテ間の平均値の週差 差は認められない 有意水準を調整したt検定 目次 第3章 第4章 まとめ ケミカルラボマスター・幸運100の条件で成長合成を行って得たデータを用いた適用数値の日間変動調査において，以下の知見を得た． 成長合成キャンペーン適用期間以外の期間について 管理図・その他の手法において，数日～数十日程度の長期的な適用数値の平均値・ばらつきに関する変動はなかった． TS内昼時間の成長合成において，ごく短い時間単位での日内変動が存在する可能性が示唆された．しかし，成長合成を行う順番による適用数値の依存性は確認されなかったため，そのような依存性に起因する変動ではないと考えられる． メンテ～メンテ間の平均値に変動は見られなかったため，メンテによる適用数値への影響はないものと考えられる． 各曜日の適用数値の平均値に変動は見られなかった． TS内朝時間と昼時間における成長合成では，適用数値の平均値は同等であるが，分布形に違いが見られる．最低値付近の出現率は朝の方が大きく，低～中領域は昼の方が大きい．高数値領域は朝の方が若干大きい． 成長合成キャンペーン適用期間について 通常期間に比べて適用数値の平均値の上昇が見られた．その上昇量は，成長合成適用度として，朝で13，昼で8程度である． 平均値の上昇は，低数値出現率の低下・高数値出現率の上昇のいずれも伴うものであったが，昼における低数値出現率の低下効果はあまりなく，キャンペーンの効果は朝に比べて小さかった． 目次 第4章 謝辞 本報告書を書き上げるにあたって，「ﾟ*｡ 銀のエンゼル ｡*ﾟ」ギルドメンバーの皆様をはじめ，多くの方々に成長合成材料の提供や調査に関する議論の場を頂戴致しました．心より御礼申し上げます． また，ギルド「ﾟ*｡ 銀のエンゼル ｡*ﾟ」様には，このような倒錯した趣味の産物を掲載する場を頂き，大変感謝しております． このように本報告書を完成させることができたのは，多くの皆様の御支援と御協力のおかげです．皆様に対し深甚の謝意を表し，ここに謝辞とさせて頂きます． 平成20年6月4日 付表 付表はこちらとこちら 付録 付録はこちら
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化学屋の便覧 ちょっとあると便利な基礎情報と素朴な疑問を書いてみた。 品質管理上のデータ解析 ○検定の種類（ｔ分布など） ○サンプリングの種類 ○管理図の種類（シューハート管理図） ○工程管理指数 ○確率分布の種類 ○実験計画法 ○品質機能展開 ○最小二乗法の基本 ～寄与率、相関係数 ○QC7つ道具（新旧） その他雑学 ○よく使う？物理定数 ○一つじゃないのよプラスティック ○周期表の覚え方 ○みんな蛍の光 ○乾電池白書 ○デジタルパーマ白書 ○Alcoholについて みちしるべ〜 組織論 トップページに戻る