QC検定1級対策
公開日
2021年6月24日
更新日
2026年7月26日
品質管理の指導的立場へ|QC検定1級の手法と論述を「なぜ」から学び直す
管理図を見て「どの点も規格の中に入っているから問題なし」と判断してしまう。QC検定1級で問われるのは、そこから一歩踏み込んで「規格内でも工程は動きはじめている」と読み取り、その根拠を言葉で説明する力です。
1級は一次試験(手法分野・実践分野のマークシート)に加えて、二次試験の論述があります。合格には準1級の基準を満たした上で、論述がおおむね70%以上。つまり、答えが合っているだけでは足りず、「なぜそう判断したか」を筋道立てて書けることが条件になります。個別指導では、この論述の添削に十分な時間を取れるのが最大の利点です。
受講内容
QC検定1級は、手法を使えることに加えて「判断の理由を言葉にできること」を問う試験です。一次試験の手法分野・実践分野に合格しても、二次の論述でおおむね70%に届かなければ1級にはなりません。ここが2級までとの決定的な違いです。
よくあるつまずきは、管理図を規格の合否表としてしか見ていないことです。下の図では、20点すべてが規格上限・規格下限の内側にあります。それでも工程は変化しています。後半の10点が連続して中心線の片側にかたより、さらに1点が管理限界(UCL)の外に出ている。規格は「製品が使えるかどうか」の線、管理限界は「工程がいつもどおりかどうか」の線であって、意味がまったく違うのです。1級では、この違いを踏まえて「いま何が起きていて、次に何を確かめるべきか」を記述することが求められます。

授業では、次の三つを行き来しながら組み立てます。
- 上位の統計的手法
実験計画法(直交表・分散分析)、多変量解析、回帰診断、信頼性工学、抜取検査の設計。2級の検定・推定を土台に、「複数の要因が絡む場面」で差を見る方法へ広げます。 - 工程の管理と解析
管理図の見方(連・傾向・かたより)、工程能力指数、標準化、日常管理と方針管理。数字の背後で工程に何が起きているかを読む練習です。 - 論述の組み立て
与えられた状況を整理し、判断・根拠・打ち手・確認方法の順に書く型をつくります。書いた答案をその場で添削し、どこが伝わらないかを一文ずつ詰めていきます。
1級の統計的手法は、統計検定準1級で扱う実験計画法・多変量解析とほぼ同じ地図の上にあります。論述で求められる「導く道すじを書く」力は、そのまま統計検定1級の記述式にもつながります。品質管理から統計そのものへ、学びを広げていく方も少なくありません。
なお、受講に前提知識は必要ありません。2級レベルの手法から確認して進めることもできますので、久しぶりに学び直す方も、まずは現在の理解度をご相談ください。
よくある質問
Q.論述はどのように対策すればよいですか。
A.型を持つことがいちばん近道です。状況の整理、判断、その根拠、打つ手、効果の確認方法。この順で書く練習を繰り返します。授業では実際に書いていただき、その場で添削しますので、「伝わらない一文」を自分で見つけられるようになります。
Q.2級に合格してから1級を受けるべきでしょうか。
A.級の受験に制限はありませんので、いきなり1級を受けることもできます。ただ1級は2級の内容を含みますので、検定・推定や管理図の理解に不安があれば、そこを補ってから進むほうが結果的に速く進みます。
Q.実験計画法が苦手です。どう学べばよいですか。
A.直交表を「表の使い方」として覚えると必ず行き詰まります。まず、なぜ少ない試行回数で複数の要因を比べられるのかという仕組みから確認します。分散分析表の各行が何を意味しているかが分かると、応用問題にも対応できるようになります。
Q.職場の実データを使った指導はできますか。
A.はい。差し支えない範囲でお持ちいただければ、そのデータで管理図や分散分析を組み立てます。試験対策と実務の改善が同時に進むため、学習の手応えも得やすくなります。守秘の都合がある場合は数値を置き換えた形でも構いません。
この試験の対策コース全体(料金・受講の流れ・講師のご紹介)は、QC検定・品質管理の統計 個別指導のページでご案内しています。
※内容はお客様のご要望等によって変更することがあります。
受講対象
・QC検定1級の合格を目指している方
・二次試験の論述で、書き方が定まらず悩んでいる方
・品質管理の指導的立場として、部門の改善を任されている方
・実験計画法や多変量解析を、仕組みから理解し直したい方
・管理図や工程能力指数を、実データで読めるようになりたい方
必要な数学知識
モデルプラン
1)QC検定2級の復習+α
2)抜き取り検査
3)実験計画法I〜多元配置
4)実験計画法II〜乱塊法・分割法
5)実験計画法III〜直交表実験
6)相関・重回帰分析
7)多変量解析I〜判別分析
8)多変量解析II〜主成分分析
9)多変量解析III〜クラスター分析、数量化手法
10)信頼性工学
11)ロバストパラメータ設定
12)その他のトピック
参考テキスト
担当講師
※日程により一部講師が変わる事があります。



