「え、音って周波数ごとに分解できるの？」
「なんで同じ60dBなのに、A特性とC特性で数値が違うの？」

答えは「人間の耳は周波数によって感度が違うから」 です。

たとえば、エアコンの室外機の「ブーン」という低音（125Hz）と、金属を叩く「キーン」という高音（4kHz）。同じ大きさの音でも、人間には高音のほうが「うるさく」感じます。この感覚の差を数値化するのが、オクターブバンド騒音解析です。

今回解説するのは、ブラウザ上でリアルタイム計算できるオクターブバンド騒音解析シミュレーター。ただの計算機ではありません。9つの周波数帯域の入力から、A特性・C特性補正、Zwicker騒音度、NC曲線適合チェックまでを一発で評価します。

この記事では、数式の導出からJavaScript実装、現実の測定データでの検証、現場の落とし穴までを完全解説します。

ざっくり本質——騒音を「レントゲン写真」で診断する

普通の騒音計は、全体の大きさ（総合音圧レベル）しか教えてくれません。これは「熱があるかどうか」だけを測る体温計のようなもの。

一方、オクターブバンド分析は、周波数ごとに音を分解して診断するレントゲン写真です。

「騒音は、どの周波数帯が問題か」を知らなければ、正しい対策は打てない

たとえば、工場の騒音が「低周波（63-250Hz）が卓越」しているのか、「高周波（1k-4kHz）が卓越」しているのかで、対策がまったく変わります。

低周波が問題 → 振動対策（防振ゴム、質量付加）
高周波が問題 → 吸音対策（グラスウール、多孔質材）

このシミュレーターの9つのスライダーを動かすだけで、どの帯域が問題か、どのくらい削れば基準を満たせるかが一目でわかります。

数式で理解する——補正と総合レベルの計算

基本の式：音圧レベル（dB）の定義

ある周波数帯域の音圧レベル $L_i$ [dB] は、基準音圧 $p_0 = 20,\mu\text{Pa}$ に対して：

L_i = 20 \log_{10} \left( \frac{p_i}{p_0} \right)

A特性・C特性補正

人間の聴感特性を模した重み付け。各中心周波数 $f_c$ に対して補正値 $A(f_c), C(f_c)$ がISO 226で定義されています。

補正後の音圧レベル：

L_{A,i} = L_i + A(f_{c,i})

L_{C,i} = L_i + C(f_{c,i})

※補正値は周波数ごとに異なり、A特性は低周波を大きく減衰（-39.4dB @ 31.5Hz）、C特性は低周波をほぼフラットにします。

総合音圧レベル（エネルギー加算）

複数の帯域の音圧レベルを合成するには、エネルギー（パワー）で加算します。対数スケールのdBを一旦リニアなパワー比率に戻し、合計してから再びdBに変換：

L_{\text{total}} = 10 \log_{10} \left( \sum_{i=1}^{9} 10^{L_i / 10} \right)

これが最も重要な式です。直感的には「一番大きい帯域が支配的」ですが、複数の帯域が同程度のレベルだと、合計は各帯域より2〜3dB大きくなります。

Zwicker騒音度（sone）の近似計算

厳密なZwickerラウドネスは臨界帯域とマスキング効果を考慮しますが、このシミュレーターでは簡易的に以下の関係を用いています：

S = 2^{(L_{\text{total,A}} - 40) / 10}

$S$ が1 sone = 40 phon（40dBの1kHz純音と同じうるささ）
10dB上がるとラウドネスが2倍（$S$ が2倍）

NC曲線適合チェック

NC（Noise Criteria）曲線は、各周波数帯域の許容最大値を定義します。NC-30の場合、各帯域の上限値は以下の近似式で与えられます：

\text{NC\_limit}(f) = a \cdot \log_{10}(f) + b

（係数 $a, b$ はNC値と周波数帯域ごとに異なる）

適合判定は単純：すべての帯域で $L_i \leq \text{NC_limit}(f_{c,i})$ なら合格。

コードで実装する——JavaScriptで再現

それでは、シミュレーターの核心計算をJavaScriptで実装します。ブラウザの開発者コンソールでそのまま動かせます。

/**
 * オクターブバンド騒音解析 核心計算
 * 9つの帯域（31.5, 63, 125, 250, 500, 1k, 2k, 4k, 8k Hz）を入力
 */

// 1. 中心周波数とA特性・C特性補正値（ISO 226準拠）
const BANDS = [
  { fc: 31.5, A: -39.4, C: -3.0 },
  { fc: 63,   A: -26.2, C: -0.8 },
  { fc: 125,  A: -16.1, C: -0.2 },
  { fc: 250,  A: -8.6,  C:  0.0 },
  { fc: 500,  A: -3.2,  C:  0.0 },
  { fc: 1000, A:  0.0,  C:  0.0 },
  { fc: 2000, A:  1.2,  C: -0.2 },
  { fc: 4000, A:  1.0,  C: -0.8 },
  { fc: 8000, A: -1.1,  C: -3.0 }
];

// 2. 総合音圧レベル計算（エネルギー加算）
function calcTotalLevel(levels) {
  // levels: 各帯域のdB値の配列（長さ9）
  const sumPower = levels.reduce((acc, L) => {
    return acc + Math.pow(10, L / 10);
  }, 0);
  return 10 * Math.log10(sumPower);
}

// 3. A特性・C特性補正後の総合レベル
function calcWeightedTotal(levels, weightType) {
  const weighted = levels.map((L, i) => {
    const correction = weightType === 'A' ? BANDS[i].A : BANDS[i].C;
    return L + correction;
  });
  return calcTotalLevel(weighted);
}

// 4. Zwicker騒音度（簡易版）
function calcZwickerSone(LA_total) {
  // LA_total: A特性総合音圧レベル [dBA]
  return Math.pow(2, (LA_total - 40) / 10);
}

// 5. NC曲線適合チェック（NC-30の例）
function checkNCCompliance(levels, ncTarget) {
  // NC曲線の上限値（簡易近似：実測値に近い係数）
  const ncLimits = {
    31.5:  ncTarget - 10,
    63:    ncTarget - 5,
    125:   ncTarget - 2,
    250:   ncTarget,
    500:   ncTarget + 2,
    1000:  ncTarget + 3,
    2000:  ncTarget + 2,
    4000:  ncTarget,
    8000:  ncTarget - 2
  };
  
  const results = levels.map((L, i) => {
    const limit = ncLimits[BANDS[i].fc];
    return {
      fc: BANDS[i].fc,
      level: L,
      limit: limit,
      pass: L <= limit
    };
  });
  
  const allPass = results.every(r => r.pass);
  return { allPass, details: results };
}

// ---- 実行例 ----
const inputLevels = [65, 62, 58, 55, 52, 50, 48, 45, 42]; // 各帯域のdB値

console.log('入力レベル [dB]:', inputLevels);
console.log('総合音圧レベル:', calcTotalLevel(inputLevels).toFixed(1), 'dB');
console.log('A特性総合:', calcWeightedTotal(inputLevels, 'A').toFixed(1), 'dBA');
console.log('C特性総合:', calcWeightedTotal(inputLevels, 'C').toFixed(1), 'dBC');

const LA_total = calcWeightedTotal(inputLevels, 'A');
console.log('Zwicker騒音度:', calcZwickerSone(LA_total).toFixed(2), 'sone');

const ncResult = checkNCCompliance(inputLevels, 30);
console.log('NC-30適合:', ncResult.allPass ? '✅ 合格' : '❌ 不合格');
ncResult.details.forEach(r => {
  console.log(`  ${r.fc}Hz: ${r.level}dB / 上限${r.limit}dB ${r.pass ? 'OK' : 'NG'}`);
});

実行結果の例：

入力レベル [dB]: [65, 62, 58, 55, 52, 50, 48, 45, 42]
総合音圧レベル: 68.0 dB
A特性総合: 60.2 dBA
C特性総合: 67.6 dBC
Zwicker騒音度: 4.29 sone
NC-30適合: ❌ 不合格
  31.5Hz: 65dB / 上限20dB NG  ← 低周波が大幅超過！
  63Hz: 62dB / 上限25dB NG
  ...

注目すべき点：

総合レベル68dBなのに、A特性は60.2dBAと約8dB低い → 低周波が支配的だから
C特性は67.6dBCと総合レベルに近い → C特性は低周波を減衰しない
NC-30には程遠い → この騒音は「低周波の多い」環境騒音

数値例で確かめる——実際の測定データで検証

実際の工場騒音測定データを使って検証してみましょう。

測定条件：変圧器室（トランスから1m、床上1.5m、暗騒音補正済み）

周波数 [Hz]	測定値 [dB]
31.5	72
63	68
125	63
250	58
500	55
1000	52
2000	48
4000	44
8000	40

計算過程：

総合音圧レベル：
```
L_{\text{total}} = 10 \log_{10} (10^{7.2} + 10^{6.8} + 10^{6.3} + 10^{5.8} + 10^{5.5} + 10^{5.2} + 10^{4.8} + 10^{4.4} + 10^{4.0})
```
各項を計算：
- 31.5Hz: $10^{7.2} = 1.58 \times 10^7$
- 63Hz: $10^{6.8} = 6.31 \times 10^6$
- 125Hz: $10^{6.3} = 2.00 \times 10^6$
- 250Hz: $10^{5.8} = 6.31 \times 10^5$
- 500Hz: $10^{5.5} = 3.16 \times 10^5$
- 1kHz: $10^{5.2} = 1.58 \times 10^5$
- 2kHz: $10^{4.8} = 6.31 \times 10^4$
- 4kHz: $10^{4.4} = 2.51 \times 10^4$
- 8kHz: $10^{4.0} = 1.00 \times 10^4$
合計：$2.53 \times 10^7$
```
L_{\text{total}} = 10 \log_{10} (2.53 \times 10^7) = 10 \times 7.403 = 74.0 \text{ dB}
```

A特性補正後の各帯域：

周波数	測定値	A補正	補正後
31.5	72	-39.4	32.6
63	68	-26.2	41.8
125	63	-16.1	46.9
250	58	-8.6	49.4
500	55	-3.2	51.8
1k	52	0.0	52.0
2k	48	1.2	49.2
4k	44	1.0	45.0
8k	40	-1.1	38.9

A特性総合：$10 \log_{10} (10^{3.26} + 10^{4.18} + ... + 10^{3.89}) = 57.4 \text{ dBA}$

C特性補正後の各帯域：
C特性は低周波をほとんど減衰しないため、C特性総合は73.8 dBC（総合レベルに近い）
結果の解釈：
- L_total = 74.0 dB（物理的な大きさ）
- L_A = 57.4 dBA（人間の聴感では「意外と静か」）
- L_C = 73.8 dBC（低周波が強い証拠）
- L_C - L_A = 16.4 dB → 低周波が極めて卓越
「耳にはあまり響かないけど、体に圧迫感がある」 という変圧器室の典型的な特徴が数値に現れています。

シミュレーターで遊ぶ——3つの実験

実験1：低周波 vs 高周波、同じ総合レベルでもA特性が違う

設定：

ケースA：31.5Hzだけ80dB、他は50dB
ケースB：4kHzだけ80dB、他は50dB

結果：

ケースA：L_total ≈ 80dB, L_A ≈ 41dBA（低周波はA特性で大幅カット）
ケースB：L_total ≈ 80dB, L_A ≈ 81dBA（高周波はA特性で増幅）

なぜ？ → A特性は31.5Hzで-39.4dBも減衰するのに対し、4kHzでは+1.0dB。同じ80dBでも、高周波のほうが人間には「約40dBも大きく」聞こえる。

実験2：NC曲線を突破する帯域を特定する

設定：

すべての帯域をNC-30の上限値ギリギリに設定
125Hzだけ+5dBする

結果：

125HzがNC-30曲線を超える → 不合格
他の帯域はすべて合格ライン内

現場での意味：NC曲線は「1つでも超えたらアウト」。125Hzの+5dBをどう削るかが対策の焦点になります。この帯域は空調ダクトの共鳴周波数に一致することが多く、ダクトサイズ変更や消音器設置の判断材料に。

実験3：Zwicker騒音度の非線形性を体感

設定：

全帯域40dB（均一）→ L_A ≈ 40dBA → 1 sone（基準）
全帯域50dB（+10dB）→ L_A ≈ 50dBA → 2 sone（2倍！）

なぜ？ → Zwicker騒音度は $S = 2^{(L_A - 40)/10}$。10dB上がるとラウドネスが2倍になるという非線形性を表現しています。つまり、「10dB大きい」＝「2倍うるさい」。

現場でハマるポイント——3つの落とし穴

1. 「総合レベルが小さい＝静か」は間違い

低周波が卓越した騒音では、総合レベルが70dBでもA特性では50dBA程度。人間の耳には「静か」でも、体には振動として感じられる。

対策：必ずA特性とC特性の差（L_C - L_A）を確認。10dB以上差があれば低周波対策が必要。

2. 1つの帯域を10dB上げても総合レベルは1dBしか変わらない

すべての帯域が60dBの状態で、125Hzだけ70dBにすると：

総合レベル：60.4dB → 61.4dB（たった1dB）
しかし、NC曲線はこの1dBで突破される

教訓：「たかが1dB」と軽視してはいけない。特にNC曲線適合が求められる設計では、各帯域の細かい調整が合否を分ける。

3. GIGO（ゴミを入ればゴミが出る）

このシミュレーターは入力された9つの値が正しいことが全ての前提。

騒音計のマイク向きを間違えると、特に高周波で誤差大
風防なしで屋外測定すると、低周波に風雑音が混入
暗騒音の補正を忘れると、特に低レベル帯域で過大評価

実務の鉄則：測定前に校正、測定後に暗騒音補正、そして複数回測定して再現性を確認。

まとめ——騒音対策の「解像度」を上げる

オクターブバンド分析は「騒音のレントゲン写真」：全体の大きさだけでなく、どの周波数帯が問題かを特定できる
A特性とC特性の差が低周波騒音の指標：差が大きいほど「体に響く騒音」
NC曲線は「1つでも超えたらアウト」の厳格な設計基準：どの帯域を削るかが対策の核心
Zwicker騒音度は「うるささ」を2倍則で表現：10dB上がるとラウドネス2倍

そして、理論を実践に移す最強のツールがこれ：

▶ オクターブバンド騒音解析シミュレーター
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