管理図

工程が安定した状態にあるかどうかを判断するためのグラフ。中心線と上下の管理限界線を設け、データの推移を時系列で示す。管理限界を超えた場合は工程に異常があると判断する。

工程の品質が安定しているかを時系列で監視するグラフ。中心線（CL）と上方管理限界線（UCL）・下方管理限界線（LCL）を設定し、データの推移が管理限界内に収まっているかを判断する。QC七つ道具の一つ。

不良や欠陥の種類を発生頻度の降順に棒グラフで表し、累積百分率を折れ線グラフで示した図。パレートの法則（80対20の法則）に基づき、全体の80%の問題を引き起こしている少数の原因を特定して優先的に対処する。

データの分布状態を柱状のグラフで表す統計図。横軸にデータの階級（区間）、縦軸に頻度（度数）をとる。データのばらつき、中心傾向、分布の形状を視覚的に把握でき、品質管理における分布分析に用いる。

2つの変数の関係を視覚化するために、データを点でプロットした図。品質特性と要因の間に相関関係があるかを分析する。正の相関、負の相関、無相関を視覚的に判断でき、回帰分析と組み合わせて定量化する。

ステークホルダから要求されていない余分な機能や品質をプロジェクトの成果物に追加すること。スコープクリープとは異なり、プロジェクトチーム側が意図的に行う点が特徴。不要な作業によりコスト増加やスケジュール遅延を招くため避けるべきとされる。

統計的な関係を用いて、プロジェクトの所要時間やコストを見積もる技法。過去のデータに基づく生産性パラメータ（例: 1画面あたりの開発工数）と作業量から算出する。データの精度と適用可能性に依存するが、類推見積りより精度が高い。

縦軸に残作業量、横軸に時間をとり、作業の消化状況を視覚的に表すグラフ。理想線（計画線）と実績線を比較することで、進捗の遅れや前倒しを把握できる。スプリント単位やリリース単位で使用される。