勘と経験の配置から、データに基づく配置へベテランの知恵を「形」にして残す、配置データ活用の始め方

「山田さん、今日の配置どうします？」 「うーん、今日はこんな感じかな」

ベテランの山田さんが、長年の経験で配置を決める。 山田さんがいれば、現場は回る。

でも、山田さんがいないと、誰も配置を決められない。

この状況、危険だと思いませんか。

勘と経験に頼る配置の問題点

問題 ①：属人化している

配置の決め方が、特定の人の頭の中にある。

その人がいれば回る。 その人がいないと回らない。

休暇、病欠、退職。 いつその人がいなくなるか分かりません。

問題 ②：再現性がない

今日うまくいった配置を、明日も再現できるか。

勘と経験に頼っていると、「なぜうまくいったのか」が分かりません。

良い配置と悪い配置の違いが分析できないので、改善も難しい。

問題 ③：引き継ぎができない

ベテランが退職する時、配置のノウハウをどう引き継ぎますか。

「なんとなく、この人はここに配置した方がいい」 「この作業は、あの人に任せると速い」

こうした暗黙知は、言葉にしにくい。 結局、「慣れるまで時間がかかる」ことになります。

問題 ④：最適化できているか分からない

今の配置が、本当に最適なのか。

もっと良い配置があるかもしれない。 でも、検証する方法がない。

勘と経験は、「今までうまくいってきた」という実績はあっても、「これがベスト」とは限りません。

データに基づく配置とは

データに基づく配置とは、過去の実績データを分析し、それに基づいて配置を決めることです。

使うデータ

データ活用の流れ

1. データを蓄積する
   - 日々の物量、人員、実績を記録

2. データを分析する
   - どの配置パターンが生産性が高かったか
   - どの作業で残業が発生しやすいか

3. 分析結果を配置に反映する
   - 生産性の高いパターンを再現
   - 問題のある配置を改善

4. 結果を検証する
   - 配置変更の効果を測定
   - さらに改善

データ活用で何が変わるか

変化 ①：誰でも配置を決められる

データに基づくルールがあれば、ベテランでなくても配置を決められます。

「この物量なら、○ 人必要」 「この作業には、このスキルの人を配置」

ルールが明確なら、経験が浅い人でも対応できます。

変化 ②：配置の根拠が説明できる

「なぜこの配置なの？」と聞かれた時、答えられますか。

データがあれば、根拠を示せます。

「過去のデータでは、この配置パターンが最も生産性が高かったから」 「この作業は残業が発生しやすいので、多めに配置している」

根拠があれば、納得感も高まります。

変化 ③：継続的に改善できる

データを蓄積し続ければ、継続的に改善できます。

「先月と今月を比較すると、生産性が 5%上がった」 「この配置パターンは、残業が減ることが分かった」

PDCA を回しながら、配置を最適化していけます。

変化 ④：異常を早期発見できる

データがあれば、異常を早期に発見できます。

「今日の生産性、普段より 20%低い」 「この作業、予定より大幅に遅れている」

問題が発生した時に、すぐに気づいて対応できます。

データ活用を始める 3 つのステップ

ステップ ①：まずは記録を始める

データ活用の第一歩は、記録を始めることです。

最低限、以下のデータを記録しましょう。

• 日々の物量（出荷件数、入荷件数など）

• 出勤人数（自社、派遣、協力会社別）

• 作業実績（何を、誰が、どれくらいの時間で）

最初は手作業でも構いません。 記録を始めることが大切です。

ステップ ②：データを見える化する

記録したデータを、見える化しましょう。

日ごとの推移をグラフにする。 曜日ごとの傾向を分析する。 配置パターンと生産性の関係を見る。

見える化することで、気づきが生まれます。

ステップ ③：配置に反映する

分析結果を、実際の配置に反映しましょう。

「この曜日は物量が多いので、人を多めに」 「この配置パターンが最も効率が良い」

小さな改善から始めて、効果を検証しながら進めます。

データ活用の注意点

注意 ①：完璧を目指さない

最初から完璧なデータ活用を目指す必要はありません。

まずは、今あるデータでできることから始める。 少しずつ、データの質と量を高めていく。

完璧を目指して何も始めないより、不完全でも始める方が良い。

注意 ②：現場の声も大切にする

データだけでなく、現場の声も大切にしましょう。

データには表れない、現場の事情がある。 ベテランの経験には、データでは捉えきれない価値がある。

データと経験を組み合わせることで、より良い配置が実現できます。

注意 ③：継続が大切

データ活用は、一度やって終わりではありません。

日々データを記録し、定期的に分析し、配置に反映する。 このサイクルを継続することで、効果が出てきます。

まとめ：データは「ベテランの知恵」を形にする

データ活用は、ベテランの知恵を否定するものではありません。

むしろ、ベテランの知恵を「形」にして残すためのものです。

長年の経験で培ったノウハウを、データとして蓄積する。 それを分析し、ルール化する。 誰でも使える形にする。

これができれば、ベテランがいなくなっても、その知恵は残ります。

勘と経験を、データで補強する。 そんな視点で、配置のデータ活用を始めてみませんか。

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