【コピペOK】工程能力指数（Cp・Cpk）をエクセルで計算する方法｜平均と標準偏差から3ステップ・判定の目安1.33

【この記事について】本記事は 2026年9月25日 時点で、Microsoft の公式サポート情報と、工程能力指数の定義・目安を示した公開資料（記事末尾に出典）を確認し、あわせて Windows 版 Microsoft 365 の Excel（バージョン 16.0・ビルド 20326）で数式を実際に計算して書いています。記事中の計算結果は、本記事で用意した練習用の測定値（30個）で計算した値です。対象環境：Windows 版の Microsoft 365 の Excel（デスクトップ版）。Mac 版・Web 版、またはお使いのバージョンによって、画面の表示や使える関数が異なる場合があります。工程能力指数の求め方や合否の基準は、会社・取引先・業界の規格で決められていることがあります。社内や取引先に決まりがある場合は、そちらを優先してください。本記事の内容の利用は、ご自身の判断と責任でお願いします。

工程能力指数は、エクセルなら平均（AVERAGE）と標準偏差（STDEV.S）を出して、規格の幅と割り算するだけで計算できます。Cp は =(上限-下限)/(6*標準偏差)、Cpk は =MIN(上限-平均,平均-下限)/(3*標準偏差) です。この記事では、測定値を並べる表の作り方から、判定の目安「1.33」の出典、平均がずれると Cp は同じでも Cpk だけが下がる実例、#DIV/0! などのつまずきまで、3ステップで順にまとめます。

工程能力指数をエクセルで計算する流れ（測定値と規格を入れ、AVERAGEとSTDEV.Sを出し、CpとCpkを計算して1.33と比べる）

まずはこれだけ｜Cp・Cpk の数式早見表
工程能力指数とは｜Cp と Cpk の違いを1分で
手順1｜測定値と規格を表に入れる
手順2｜平均と標準偏差を出す（AVERAGE と STDEV.S）
1. STDEV.S と STDEV.P、どちらを使う？
手順3｜Cp・Cpk を計算して判定する
1. Cpk を1つのセルで出す数式
実例｜平均がずれると、Cp は同じでも Cpk だけ下がる
判定の目安｜「1.33」はどこから来た数字か
よくあるつまずきと直し方
管理図との関係（ひとことだけ）
よくある質問
まとめ
1. 次に読む
2. 出典（2026年9月25日確認）

まずはこれだけ｜Cp・Cpk の数式早見表

測定値が B2:B31、上限（USL）が F1、下限（LSL）が F2 に入っている前提です。平均を F4、標準偏差を F5 に出しておくと、下の数式がそのまま使えます。

出したいもの	入れるセル	数式	練習データでの結果
平均	F4	=AVERAGE(B2:B31)	10.0104
標準偏差	F5	=STDEV.S(B2:B31)	0.00768
Cp（ばらつきだけを見る）	F8	=(F1-F2)/(6*F5)	2.17
Cpu（上限側の余裕）	F9	=(F1-F4)/(3*F5)	1.72
Cpl（下限側の余裕）	F10	=(F4-F2)/(3*F5)	2.62
Cpk（ずれも含めて見る）	F11	=MIN(F9,F10)	1.72
判定の表示	F12	=IF(F11>=1.33,”OK（1.33以上）”,”要確認（1.33未満）”)	OK（1.33以上）

表の上ではたった7行です。ここから先は、1つずつ意味と入れ方を見ていきます。

工程能力指数とは｜Cp と Cpk の違いを1分で

工程能力指数は、「規格の幅に対して、製品のばらつきがどれくらい小さいか」を1つの数字で表したものです。数字が大きいほど、規格からはみ出しにくい工程だと読めます。

Cp（シーピー）：規格の幅（上限－下限）を、ばらつきの幅（標準偏差の6倍）で割った値。ばらつきの小ささだけを見ます。平均が規格の真ん中からずれていても、Cp は変わりません。
Cpk（シーピーケー）：平均から近いほうの規格までの距離を、標準偏差の3倍で割った値。ばらつきと、平均のずれの両方を見ます。

米国立標準技術研究所（NIST）の統計ハンドブックでも、Cp は（USL－LSL）÷6σ、Cpk は上限側・下限側それぞれの指数（Cpu・Cpl）の小さいほう、と定義されています。標準偏差は「データが平均からどれくらい散らばっているか」を表す数字で、エクセルでは STDEV.S 関数で出せます。

「取引先から Cpk を出してと言われた」なら、多くの場合は Cpk のほうを求められています。実際の工程では平均がぴったり真ん中に来ることはまずないので、両方出しておいて、Cpk で判定すると覚えておけば迷いません。

手順1｜測定値と規格を表に入れる

まずは計算の土台になる表を作ります。次の配置にしておくと、この記事の数式をそのまま貼れます。

セル	入れるもの	例
A1 / B1	見出し	No ／測定値
A2:A31	測定の番号	1〜30
B2:B31	測定値（数値だけ。単位は入れない）	10.012 など
E1 / F1	「上限 USL」／上限の値	10.05
E2 / F2	「下限 LSL」／下限の値	9.95

この記事では、規格 10.00±0.05mm の部品を30個測ったという想定の練習データを使います。同じ結果になるか確かめたい方は、B2 から下へ次の30個を順に入れてください。

No.1〜10	No.11〜20	No.21〜30
10.012	9.995	10.016
10.005	10.011	10.010
10.018	10.017	9.999
9.998	10.006	10.023
10.010	10.013	10.007
10.021	10.001	10.012
10.003	10.020	10.019
10.015	10.009	10.002
10.008	10.014	10.011
10.026	10.004	10.008

ポイントは2つです。

測定値のセルには数値だけを入れる。「10.012mm」のように単位まで入れると文字として扱われ、平均や標準偏差の計算から外れます（後述のつまずき2）。
上限・下限は数式に直接書かず、セルに置く。規格が変わっても F1・F2 を書き換えるだけで、全部の結果が更新されます。

手順2｜平均と標準偏差を出す（AVERAGE と STDEV.S）

E4 に「平均」、F4 に =AVERAGE(B2:B31) と入れて Enter。
E5 に「標準偏差」、F5 に =STDEV.S(B2:B31) と入れて Enter。
念のため E6 に「データ数」、F6 に =COUNT(B2:B31) と入れておきます。30 と出れば、30個すべてが数値として計算に入っています。

練習データでは、平均が 10.0104、標準偏差が 0.00768、データ数が 30 になりました。

STDEV.S と STDEV.P、どちらを使う？

エクセルには標準偏差の関数が2つあります。Microsoft の公式ページでは、STDEV.S は標本に基づいて標準偏差を推定する関数と説明されています。工程能力の計算では、「その工程で今後も作られる製品全体」から一部を抜き取って測っているので、STDEV.S を使うのが一般的です。

参考までに、練習データで STDEV.P に変えて Cpk を出すと 1.75 になり、STDEV.S の 1.72 よりわずかに大きくなりました。データ数が少ないほどこの差は広がります。社内の書式で STDEV.P が指定されている場合を除き、STDEV.S にしておくと、ほかの人の計算と数字が合いやすくなります。

手順3｜Cp・Cpk を計算して判定する

E8 に「Cp」、F8 に =(F1-F2)/(6*F5)
E9 に「Cpu」、F9 に =(F1-F4)/(3*F5)
E10 に「Cpl」、F10 に =(F4-F2)/(3*F5)
E11 に「Cpk」、F11 に =MIN(F9,F10)
E12 に「判定」、F12 に =IF(F11>=1.33,”OK（1.33以上）”,”要確認（1.33未満）”)

練習データの結果は、Cp＝2.17、Cpu＝1.72、Cpl＝2.62、Cpk＝1.72、判定は「OK（1.33以上）」でした。平均が 10.0104 と少し上寄りなので、上限側の余裕（Cpu）のほうが小さく、それが Cpk になっています。

小数が長く表示されるときは、セルを選んで［ホーム］タブの［小数点以下の表示桁数を減らす］で2桁にそろえると読みやすくなります。表示を変えるだけなので、計算の精度は変わりません。

Cpk を1つのセルで出す数式

途中の平均・標準偏差のセルを作らずに、Cpk だけを1つのセルで出したいときは次の数式です。

=MIN(F1-AVERAGE(B2:B31),AVERAGE(B2:B31)-F2)/(3*STDEV.S(B2:B31))

Microsoft 365 や Excel 2021・2024 なら、LET 関数で同じ範囲を何度も書かずに済みます。

=LET(x,B2:B31,m,AVERAGE(x),s,STDEV.S(x),MIN(F1-m,m-F2)/(3*s))

どちらも本記事の環境で 1.72 になり、手順3の結果と一致しました。ただ、報告書に出すなら、平均と標準偏差も一緒に見える手順3の形のほうが、上司や取引先に数字の出どころを説明しやすいはずです。

実例｜平均がずれると、Cp は同じでも Cpk だけ下がる

Cp と Cpk の違いは、数字で見るといちばんよく分かります。練習データの30個に、すべて 0.02mm を足した（刃物の摩耗などで全体が上へずれた）場合を計算しました。

	元のデータ	全体が +0.02mm ずれたデータ
平均	10.0104	10.0304
標準偏差	0.00768	0.00768（変わらない）
Cp	2.17	2.17（変わらない）
Cpk	1.72	0.85
判定（1.33 で判定）	OK	要確認

ばらつきは同じなので Cp は 2.17 のまま。でも平均が上限に寄ったので、Cpk は半分以下の 0.85 まで下がりました。Cp だけ見て「2.17 だから大丈夫」と報告すると、実際には上限側で不良が出やすい状態を見落とすことになります。これが「両方出して、Cpk で判定する」理由です。

逆に言えば、Cp が十分あって Cpk だけ低いときは、ばらつきを減らすより、平均を真ん中へ戻す（段取りや狙い値を調整する）ほうが先だと読めます。数字から次の打ち手が見えるのが、工程能力指数の便利なところです。

判定の目安｜「1.33」はどこから来た数字か

判定の目安としてよく使われるのが 1.33 です。品質統計ソフト Minitab の公式ヘルプ（日本語）には、Cp などの工程能力を評価するときに多くの業界でベンチマーク値1.33が使用されていると書かれています。

また NIST の統計ハンドブックには、Cp の値と、規格外になる割合（両側の合計）の関係が表で載っています。

Cp	規格外になる割合（NIST の表）	本記事のエクセルで計算した値
1.00	0.27%	0.27%（=2*(1-NORM.S.DIST(3,TRUE))）
1.33	64ppm（100万個に64個）	約63ppm（=2*(1-NORM.S.DIST(4,TRUE))）
1.66	0.6ppm	約0.6ppm（=2*(1-NORM.S.DIST(5,TRUE))）
2.00	2ppb（10億個に2個）	―

Cp＝1 は「規格の幅と、ばらつきの幅（6σ）がちょうど同じ」状態で、1,000個に約3個が規格外になる計算です。1.33 まで上げると、100万個に数十個まで減ります。表の数字から見ると、1 を切った工程は規格外が目に見えて増えやすいことが分かります。

ただし、この割合は測定値が正規分布（平均を中心に左右対称の山形）に近く、工程が安定していることが前提です。NIST のハンドブックも、工程能力は「管理状態にある工程」の出力を規格と比べるもの、としています。また、合格ラインを 1.33 にするか 1.67 にするかは会社や取引先で違います。取引先の基準があれば、F12 の 1.33 をその値に書き換えて使ってください。

よくあるつまずきと直し方

つまずき1｜Cp・Cpk が #DIV/0! になる

標準偏差が 0、または計算できないと、割り算の分母が 0 になって #DIV/0! が出ます。本記事の環境では、測定値が1個しかない範囲に STDEV.S を使うと #DIV/0! になり、それを使った Cp も #DIV/0! になりました。STDEV.S は2個以上のデータが必要です。範囲の指定がずれていないか、測定値が数値として入っているかを確認してください。

つまずき2｜平均や標準偏差が、手計算と合わない

いちばん多いのは、一部の測定値が「文字」として入っているケースです。STDEV.S の公式ページでも、範囲の中の論理値や文字列は無視されると説明されているとおり、セル範囲の中の文字は計算に入りません（AVERAGE も同じです）。本記事の環境で、数値の30個に文字として入った「10.012」を1個混ぜて数えたところ、COUNT は 30、COUNTA は 31 になりました。この2つの数が違えば、文字の測定値が紛れています。左上に緑の三角が付いているセルや、左寄せで表示されているセルを探し、数値に直してください。

つまずき3｜規格が片側だけ（上限だけ・下限だけ）

「○○以下」のように上限しか無い規格では、Cp は計算できません（規格の幅が無いため）。そのときは上限側の指数 Cpu＝(F1-F4)/(3*F5) をそのまま Cpk として使います。下限しか無いときは Cpl＝(F4-F2)/(3*F5) です。NIST のハンドブックでも、片側規格では Cpu または Cpl を使うとしています。

つまずき4｜専用ソフトの Cpk と数字が合わない

Minitab などの専用ソフトは、「群内（サブグループ内）の標準偏差」で出した Cp・Cpk と、「全体の標準偏差」で出した Pp・Ppk を呼び分けています。この記事のように全データから STDEV.S で出した値は、考え方としては全体の標準偏差に近いものです。取引先の数字と合わないときは、「どの標準偏差で計算した Cpk か」を確認すると、話が早く片づきます。

つまずき5｜数が少なすぎる

5個や10個のデータでも数式は計算されますが、1個の測定値で結果が大きく動きます。Minitab のヘルプでも、サンプルが違えば同じ推定値になることはまず無いため、信頼区間で「ありそうな値の幅」を見られると説明されています。社内の手順で必要なデータ数が決まっていれば、それに合わせてください。

管理図との関係（ひとことだけ）

工程能力指数とよく一緒に出てくるのが管理図です。管理図は、測定値を時間の順に並べて「工程が安定しているか」を見るグラフ、工程能力指数は「安定した工程が規格に対して十分か」を見る数字です。前の章のとおり、工程能力指数は工程が安定していることを前提にしているので、本格的に使うなら管理図で安定を確かめてから Cpk を出す、という順番になります。まずは Cpk を出せるようになることを優先して大丈夫です。

よくある質問

Q. Cpk が 1.33 未満でした。すぐに不良が出ているということですか？

A. すぐに不良が出ているとは限りません。練習データの「ずれた版」でも、30個の中に規格外は1個もありませんでした（COUNTIF で数えられます）。Cpk は「このまま作り続けると、どれくらい規格外が出やすいか」を表す数字です。まずは Cp と Cpk を並べて、ばらつきが大きいのか、平均がずれているのかを見てください。

Q. 規格外の個数も、エクセルで数えられますか？

A. =COUNTIF(B2:B31,”>”&F1)+COUNTIF(B2:B31,”<“&F2) で、上限より大きいものと下限より小さいものの合計が出ます。練習データでは 0 でした。

Q. 平均と標準偏差から、規格外になる割合を見積もれますか？

A. 正規分布を前提にするなら、=NORM.DIST(F2,F4,F5,TRUE)+(1-NORM.DIST(F1,F4,F5,TRUE)) で見積もれます。練習データでは約 0.00001%（1,000万個に1個ほど）でした。前提が崩れると当たらないので、目安として使ってください。

Q. 毎回同じ表を作るのが面倒です。

A. 手順1〜3の表を一度作ったら、測定値の B2:B31 だけを空にして「テンプレート」として保存しておくのがおすすめです。次からは、測定値を貼って F1・F2 に規格を入れるだけで、Cp・Cpk・判定まで一度に出ます。データ数が30個から変わるときは、数式の範囲（B2:B31）もあわせて直してください。

まとめ

平均は =AVERAGE(範囲)、標準偏差は =STDEV.S(範囲)。
Cp は =(上限-下限)/(6*標準偏差)。ばらつきだけを見る。
Cpk は =MIN(上限-平均,平均-下限)/(3*標準偏差)。ずれも含めて見る。
平均がずれると、Cp は同じでも Cpk だけが下がる（練習データでは 1.72 → 0.85）。判定は Cpk で。
目安の 1.33 は「多くの業界で使われるベンチマーク」。取引先の基準があればそちらに合わせる。
合わないときは、文字の測定値（COUNT と COUNTA の差）と、どの標準偏差で出した値かを確認。

「Cpk を出して」と急に言われると身構えてしまいますが、中身は平均と標準偏差と割り算だけです。手順1〜3の表を一度作ってしまえば、次からは測定値を貼るだけで済みます。まずは練習データの30個で、2.17 と 1.72 が出るか試してみてください。それが出せたら、もうあなたの現場の数字でも計算できます。