令和2年度　経営工学部門　Ⅲ-17

2026年6月17日

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問題

Ⅲー17　抜取検査に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。

①　規準型抜取検査は、消費者保護の立場から、受取側に対する保護を規定し、危険率には消費者危険だけを考慮する抜取検査である。

②　逐次抜取検査は、1個ずつ又は一定個数ずつのサンプルを試験しながら、その累計成績をその都度ロット判定基準と比較することによって、合格／不合格／検査続行のいずれかの判定をする抜取検査である。

③　選別型抜取検査は、ロットに対して抜取検査を行い、不合格と判定したロットは全数選別する抜取検査である。

④　調整型抜取検査は、ロットの受渡しが連続して行われる場合に、過去の検査の履歴などの品質情報によって、検査方式を調整する抜取検査である。

⑤　多回抜取検査は、毎回定められた大きさのサンプルを試験し、各回までの累計成績をロット判定基準と比較し、合格／不合格／検査続行のいずれかの判定をし、一定回数までに合格か不合格かの判定をする抜取検査である。

正解は　1　になります。

製造現場における「検査」は、不適合品を次工程や市場へ流さないための防壁です。
しかし、全数検査は破壊検査（強度試験、寿命試験など）では不可能ですし、非破壊であっても膨大なコストと時間がかかり、さらには検査員の疲労による「見逃し」というヒューマンエラーのリスクも孕んでいます。

そこで、統計的根拠に基づき、「一部のサンプル（標本）からロット（集団）の品質を推定する」抜取検査が設計されました。
本問で問われているのは、その設計思想の分類です。
誰のリスクをどこまで許容するのかという「思想の違い」を理解することが、実務および試験対策における重要ポイントとなります。

この記述が誤りである理由は、抜取検査の「公平性」を無視している点にあります。

定義: 供給者（生産者）と購入者（消費者）の両方の要求を満たすように設計された検査です。
二つの指標:
1. 生産者危険（$\alpha$）: 良い品質（$p_0$）のロットを誤って不合格にする確率。通常5%に設定されます。
2. 消費者危険（$\beta$）: 悪い品質（$p_1$）のロットを誤って合格にする確率。通常10%に設定されます。
結論: 問題文の「消費者保護の立場から…消費者危険だけを考慮」というのは、生産者側の「不当に不合格にされるリスク」を無視しており、規準型の定義に反します。

サンプリングを1単位ずつ行い、それまでの累計結果をグラフ上の「合格域」「不合格域」「検査続行域」の3領域に照らして判定します。

JIS Z 9006などで規定される方式です。

仕組み: 抜き取ったサンプルが不合格判定基準（$Ac$）を超えた場合、そのロットをそのまま返品せず、その場で残りの全数を検査（選別）し、発見された不良品を良品に交換します。
保証内容: これにより、検査後のロット全体の不良率（平均出検品質：AOQ）がある一定の最大値（AOQL）を超えないことを保証します。

JIS Z 9015-1（計数値用抜取検査）が代表例です。

動的システム: 取引の履歴に基づき、「なみ（通常）」「きびしい（不良が続いた時）」「ゆるい（安定して良好な時）」の3段階で検査の厳しさを切り替えます。
目的: 供給者が品質を安定させるインセンティブを与え、合格が続けば検査コストを削減し、品質が落ちれば厳しくチェックすることで、トータルの品質とコストを最適化します。

2回（二回抜取検査）やそれ以上の回数、サンプリングを段階的に行う方法です。

手順: 1回目のサンプルで「明らかに合格」または「明らかに不合格」なら即決します。「どちらとも言えない（グレーゾーン）」場合のみ、2回目のサンプルを抜き取って合算で判定します。
心理的効果: 1回あたりのサンプル数を少なく見せることができるため、検査員の心理的負担を軽減しつつ、トータルの検査効率を維持できます。

抜取検査の「実力」は、OC曲線（Operating Characteristic curve：検査特性曲線）によって一目で分かります。

曲線の傾き: サンプルサイズ（$n$）を大きくし、合格判定個数（$Ac$）を調整するほど、曲線の傾きは急になります。これは、品質の良し悪しをより峻別できる「感度の高い検査」であることを意味します。
$Ac=0$ の罠: 合格判定個数を0にする（1つでも不良があれば不合格）と、OC曲線は指数関数的に急降下し、生産者にとっては「少しの不運で不合格になる」非常に厳しい検査になります。