なぜ今あらためてGRRか

工程の能力（Cp/Cpk）や不良率改善に取り組むほど、最終的に必ず突き当たるのが「測定の信頼性」です。 どれほど統計手法を駆使しても、入力となる測定値が揺れていては判断がぶれ、間違った意思決定につながります。 GRR（Gage Repeatability & Reproducibility）は、測定システム解析（MSA）における中核で、 繰り返し性（EV: Equipment Variation）と再現性（AV: Appraiser Variation）を分離して定量化し、 「ゲージそのもののばらつき」と「測る人の影響」を見える化します。とりわけ、多能工化が進む現場や、AI/自動検査に置き換える過渡期では、 人と機械の差が誤判定の温床になりがちで、GRRの定期点検は不良流出の最後の砦になります。

実験計画の考え方

基本形は「部品×作業者×反復」です。部品は工程内の実用範囲を広く代表する10個程度、 作業者は3人、反復は2〜3回が標準です。部品の選び方は特に重要で、 仕様範囲（LSL〜USL）全体をカバーするよう低値・中間・高値を含めると、被測定物のばらつき（PV: Part Variation）が適切に評価できます。 反復測定はランダム化し、順序効果（学習・疲労・温度ドリフト）を打ち消します。測定前にはゼロ点確認や校正履歴のチェック、 治具・押付力・姿勢などの標準化を行い、データ取りの標準作業票（SOP）を準備することで、解析後の再現に備えます。

平均と範囲法（短時間で判断したいとき）

各部品・各作業者ごとに反復データの範囲（R）を求め、全体の平均範囲 R̄ を算出します。反復数 r に応じた定数 d₂ を用い、 EV ≒ R̄ / d₂ と近似します（r=2なら d₂=1.128 で EV≒0.886×R̄）。次に、各作業者の平均値 X̄ の最大と最小の差 ΔA = max(X̄) − min(X̄) を求め、簡易的に AV ≒ ΔA / c とします（c は経験則で 3〜6 程度、ここでは 6 を用いた簡易法を下記の電卓に実装）。最後に GRR = √(EV² + AV²)、部品間のばらつき PV があれば TV = √(GRR² + PV²) とし、%GRR は TV 比または許容差比で判定します。短時間でNG/OKを見たいときは有効ですが、 作業者×部品の交互作用は見切れない点に注意します。

部品ごとのR（範囲）→ R̄ R1 R2 R3 R4 R5 作業者平均の差 ΔA = max(X̄) − min(X̄) X̄₁ X̄₂ X̄₃
概念図：反復データの範囲の平均 R̄ から EV を、作業者平均の幅 ΔA から AV を概算する。

ANOVA法（交互作用を含めて評価）

より厳密に見るなら分散分析（ANOVA）を用います。要因は「作業者」「部品」「交互作用（作業者×部品）」、誤差項は反復差です。 ANOVA表から各分散成分を推定し、平方和（SS）と自由度（df）から平均平方（MS）を算出、交互作用が有意なら再現性 AV の推定式を切り替えます。 交互作用が大きい場合は、作業者教育だけでなく測定手順の見直し（当て方・位置決め・荷重・照明）や治具改良が必要なサインです。 実装上は統計ツール（R / Python / Excelの分析ツール）を使うのが堅実ですが、現場の一次判定としては平均・範囲法→境界ならANOVA精査の順が効率的です。

判定と意思決定

AIAGの目安では %GRR≦10% が理想、10–30% は用途次第、30%超は改善要とされます。ただし「分母」によって読み方が変わります。 ①総合ばらつき比：TV=√(GRR²+PV²) に対する割合。工程のばらつきが大きいと見かけ上 %GRR は小さく見えるため、能力の高い工程ほど相対的に厳しくなります。 ②許容差比：6×GRR を公差幅（USL−LSL）で割る方法。顧客規格に対して測定系が十分かを直接示し、設計段階の指標として有用です。 また、区別できるカテゴリ数 ndc ≒ 1.41×PV/GRR は、管理図の管理に足る分解能があるかを判断する実務的な指標で、一般に ndc≧5〜10 が目安です。

よくある落とし穴

簡易GRR電卓（平均・範囲法）

下記は現場での一次判定を想定した簡易版です。反復数 r に応じた定数 d₂ により EV を推定し、 AV は（作業者平均の幅）/6 の近似式を用います。PV（部品ばらつき）または公差幅 T（USL−LSL）があれば、それぞれの基準で %GRR を表示します。 厳密な評価や交互作用の有意性判定は、ANOVAで実施してください。

EV・AV・GRR・PV・TV（存在すれば）を同一スケールで表示。クリックで数値をツールチップ表示。

実務チェックリスト