検査特性曲線（OC曲線）とは？けんさとくせいきょくせん
検査特性曲線（OC曲線）とは、抜取検査で、ロットの不良率（横軸）とそのロットが合格と判定される確率（縦軸）の関係を描いた曲線。サンプルサイズnと合格判定個数cを決めると形が定まるため、「不良率いくつのロットをどれだけ通してしまうか」を数値で確かめ、検査方式の厳しさを設計・比較するのに使う。
最終更新：2026-10-06
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全数検査ができない、あるいは割に合わない場面では抜取検査になるが、一部しか見ない以上、良いロットを落とし（生産者危険）、悪いロットを通す（消費者危険）という誤りは必ず残る。どちらの誤りをどこまで許すかを、検査する側とされる側が事前に合意しておかないと後で揉める。OC曲線は、その合意をnとcという設計値の言葉へ翻訳する道具にあたる。
具体例
抜取検査の手順はJIS Z 9015（ISO 2859に対応）が方式として定めており、合格品質水準AQLを決めればロットサイズごとのnとcが表から引ける。たとえばn＝50・c＝1の方式では、不良率1%のロットはおおむね合格する一方、不良率5%のロットも1割前後は通ってしまう、という関係が曲線から読み取れる。
試験での引っ掛け
縦軸を不良率と読み違えると、右下がりという曲線の意味が反転する。縦軸は合格と判定される確率、横軸がロットの不良率で、右へ行くほど下がるのが正しい向きである。サンプルサイズを増やすと立ち上がりが急になって判別力が上がり、合格判定個数cを増やすと全体が右上へ寄って甘くなる、という2つの動かし方も併せて押さえる。
関連用語
出た過去問
出典：平成30年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問75（IPA）
横軸にロットの不良率，縦軸にロットの合格率をとり，抜取検査でのロットの品質とその合格率との関係を表したものはどれか。
正解：OC曲線
要点：OC曲線は不良率と合格率の関係を示す抜取検査の特性曲線。
OC曲線（検査特性曲線）は、横軸にロットの不良率、縦軸にそのロットが合格する確率をとり、抜取検査の判定基準がロットの品質をどう選り分けるかを表したグラフである。不良率が上がるほど合格率は下がる右下がりの曲線となり、生産者危険と消費者危険の大きさを読み取れる。
出典：平成30年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問74（IPA）
図は、ある製品ロットの抜取り検査の結果を表すOC曲線（検査特性曲線）である。この図に関する記述のうち、適切なものはどれか。
正解：p2%よりも大きい不良率のロットが合格する確率は、L2よりも小さい。
要点：OC曲線は右下がり、不良率が高いほど合格確率は下がる
OC曲線は横軸に不良率、縦軸に合格する確率を取った右下がりの単調減少曲線である。したがって不良率が大きいロットほど合格する確率は小さくなる。p2%より不良率が大きいロットの合格確率は、p2に対応するL2よりも必ず小さくなる。
出典：令和5年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3（IPA）
AIにおける機械学習で、2クラス分類モデルの評価方法として用いられるROC曲線の説明として、適切なものはどれか。
正解：真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
要点：ROC曲線は横軸が偽陽性率、縦軸が真陽性率
ROC曲線は、2クラス分類の判別しきい値を変化させたときに、横軸に偽陽性率（実際は陰性なのに陽性と判定した割合）、縦軸に真陽性率（実際に陽性のものを正しく陽性と判定した割合）をとって描く曲線である。左上に近いほど性能がよく、その下側の面積AUCがモデルの評価指標として使われる。
出典：令和7年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問3（IPA）
AIにおける機械学習において、2クラス分類モデルの評価方法の一つであるROC曲線で用いられる偽陽性率の説明として、最も適切なものはどれか。ここで、分類されるデー…
正解：実際に“間違い”であるデータに対し、誤って“正しい”と予測したデータの割合
要点：偽陽性率は実際の陰性のうち誤って陽性とした割合
偽陽性率（FPR）は、実際には陰性であるデータのうち、誤って陽性と予測された割合を指す。この設問では“正しい”を陽性とみなすので、実際は“間違い”のデータのうち“正しい”と予測してしまった割合が偽陽性率になる。ROC曲線はこの偽陽性率を横軸、真陽性率を縦軸にとって描く。
出典・参考
公式シラバスの9 企業と法務 ＞ 2. 業務分析・データ利活用 ＞ (1) OR・IEに掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。