倉庫の残業削減はデータ分析から｜原因を特定する4ステップ残業が減らない原因を、データで可視化して特定する方法

倉庫の残業削減とは

倉庫の残業削減とは、物流現場で発生している残業時間を、データ分析により「いつ・どこで・誰が」を可視化し、根本原因を特定した上で、効果的な対策を実施することで人件費最適化を実現する取り組みです。

• 倉庫の残業削減＝勤怠データを「曜日・工程・担当者」の3軸で分析し、ボトルネックを特定して人件費を最適化する手法

残業を減らしたい。でも、なぜ発生しているか分からない。

多くの物流倉庫では、残業削減を目指しながらも「なんとなく忙しいから」「人手が足りないから」といった漠然とした理由で対策が後回しになっています。しかし、効果的な残業削減には、まずデータで原因を特定することが不可欠です。

📌 この記事の結論 ① 残業削減は「いつ・どこで・誰が」をデータで可視化することから始まる ② 4ステップの分析でボトルネックを特定し、ピンポイントで対策を打つ ③ Excel分析には限界があり、リアルタイム可視化で人件費最適化が加速する

結論から言えば、残業削減は「いつ・どこで・誰が」をデータで可視化することから始まります。

• 最優先:曜日・時間帯・工程別に残業時間を集計し、発生パターンを把握する

• 次のステップ:ボトルネックとなっている工程や、特定の担当者への偏りを特定する

• 対策立案:データから見えた原因に応じて、作業量の平準化や人員配置の見直しを行う

この記事でわかること

この記事では、物流倉庫における残業の原因をデータで特定する方法と、分析結果をもとにした改善アプローチを解説します。

• 残業時間を「いつ・どこで・誰が」の3軸で分析する具体的な手順

• データから見えるボトルネックと、効果的な対策の立て方

• Excel管理から脱却し、人件費削減につながる改善事例

よくある質問

Q1:データ分析は難しそうですが、Excelだけでもできますか?

はい、可能です。最低限、勤怠データから「日付・担当者・工程・残業時間」の4項目を1か月分集計するだけでも十分です。最初は簡単な集計から始め、徐々に分析の精度を高めていくことをおすすめします。

Q2:残業の原因として、どのようなパターンが多いですか?

最も多いのは「特定の曜日や工程への集中」です。例えば、週末出荷に向けた金曜日の残業集中や、梱包工程がボトルネックになっているケースが典型的です。データで可視化することで、こうした偏りが明確になります。

Q3:分析から改善まで、どれくらいの期間がかかりますか?

データ収集に1か月、分析と対策立案に2週間、対策実施と効果測定に1〜2か月程度が目安です。ただし、簡単な対策(シフト調整など)であれば、分析後すぐに着手できるケースもあります。

残業削減にデータ分析が必要な理由

物流倉庫の残業問題は、単純に「人手不足」では片付けられません。実際には、特定の曜日や時間帯、工程に残業が集中しているケースが大半です。

データ分析を行わずに「全体的に人を増やす」という対策を取ると、繁閑の差を無視した配置になり、かえって人件費が膨らむ結果になります。ある食品物流センターでは、全体の残業時間の60%が木曜日と金曜日に集中していることが判明し、この2日間の人員配置を見直すだけで月間残業時間を30%削減できました。

データで原因を特定することで、限られたリソースを最も効果の高い対策に集中させることができます。さらに、勤怠データと作業実績を連動させることで、人件費の無駄をピンポイントで削減できるようになります。

STEP1:残業時間の集計

まず、現状の残業時間を正確に把握します。

集計する項目

残業時間の集計では、以下の項目を記録します。

• 日付(年月日)

• 担当者名

• 作業工程(入荷、ピッキング、梱包など)

• 残業開始時刻と終了時刻

• 残業時間(分単位)

Excelやスプレッドシートで管理している場合は、タイムカードや勤怠管理システムからデータを抽出し、1か月分のデータを用意します。紙のタイムカードしかない場合でも、最低1か月分は手入力でデータ化することをおすすめします。

データ化のポイント

集計する際は、作業工程を細かく分けすぎないことが重要です。最初は「入荷」「保管・補充」「ピッキング」「梱包・出荷」程度の大きな括りで集計し、後から必要に応じて細分化します。あまり細かくすると、データ量が膨大になり分析が困難になります。

勤怠データの整備ができていない現場では、まず勤怠管理システムやタイムカードとExcelでの勤怠管理を統一することから始めましょう。勤怠データが正確でなければ、どれだけ分析しても有効な対策は打てません。人件費最適化の第一歩は、正確なデータ収集から始まります。

よくある失敗

「先月だけのデータで分析してしまい、季節変動を見逃す」ケースがあります。最低でも3か月分のデータを集めることで、より正確な傾向がつかめます。

STEP2:いつ発生しているか

次に、残業がどのタイミングで発生しているかを分析します。

曜日別の分析

1週間の残業時間を曜日ごとに集計します。多くの物流倉庫では、週の後半(木・金曜日)や週明け(月曜日)に残業が集中する傾向があります。これは、出荷のピークタイミングや週次の業務サイクルと関連しています。

ある通販物流センターでは、金曜日の残業時間が他の曜日の2倍以上になっていることが判明しました。原因を調べると、週末配送に向けた出荷作業が金曜日に集中していたためでした。この分析結果をもとに、木曜日のうちに一部の出荷準備を前倒しすることで、金曜日の残業を40%削減することができました。

時間帯別の分析

残業の開始時刻と終了時刻から、どの時間帯に残業が発生しているかを確認します。定時後すぐに始まる残業なのか、それとも深夜まで及ぶ残業なのかによって、対策は大きく変わります。

定時後すぐに始まる残業が多い場合は、定時内の作業効率や人員配置に問題がある可能性があります。一方、深夜まで及ぶ残業が頻発している場合は、作業量そのものの見直しや、シフト最適化による勤務時間帯の再設計が必要かもしれません。

月次推移の分析

月初・月中・月末での残業時間の変動も確認します。月末に残業が集中する場合は、締め作業や棚卸しなど、定期業務の見直しが必要です。また、季節要因(繁忙期)による変動も把握しておくと、年間を通じた人員計画に役立ちます。

よくある失敗

「平均値だけで判断してしまい、特定日の突出を見逃す」ケースです。平均15時間でも、実態は「金曜だけ40時間」かもしれません。必ず曜日別・日別の内訳を確認しましょう。

STEP3:どの工程で発生しているか

残業がどの作業工程で発生しているかを特定します。

工程別の集計

「入荷」「保管・補充」「ピッキング」「梱包・出荷」など、工程ごとに残業時間を集計します。ここで重要なのは、単純に残業時間が長い工程だけでなく、処理件数あたりの残業時間も確認することです。

例えば、ピッキング工程の残業時間が月間100時間、梱包工程が50時間だったとします。一見するとピッキングが問題に見えますが、ピッキング件数が10,000件、梱包件数が2,000件だった場合、1件あたりの残業時間はピッキングが0.6分、梱包が1.5分となり、実はボトルネックは梱包工程だったということが分かります。

ボトルネックの特定

工程別の分析で、特定の工程に残業が集中している場合、その工程がボトルネックになっている可能性が高いです。ボトルネック工程では、前工程からの作業が溜まり、処理が追いつかない状況が発生しています。

ある医薬品物流センターでは、ピッキング後の検品工程に残業が集中していることが判明しました。検品担当者は2名しかおらず、ピッキングチーム5名分の作業を処理しきれない状況でした。検品担当を3名に増員し、ピッキングチームとのバランスを取ることで、検品工程の残業時間を70%削減できました。

よくある失敗

「工程をまたがる作業の残業を見逃す」ケースです。例えば「入荷と保管の両方を担当する人」の残業は、どちらの工程にカウントすべきか曖昧になります。こうした場合は、主たる作業工程で集計するルールを決めておきましょう。

STEP4:誰が残業しているか

最後に、担当者別の残業時間を分析します。

担当者別の集計

個人ごとの月間残業時間を集計し、偏りがないか確認します。特定の担当者だけに残業が集中している場合は、以下のような原因が考えられます。

• スキルの差:熟練者にしかできない作業がある

• 属人化:特定の担当者しか知らない手順や情報がある

• 役割の偏り:リーダーや責任者だけが対応する業務がある

スキル差の可視化

担当者別の分析では、単純に残業時間だけでなく、作業効率(時間あたりの処理件数)も確認します。同じ作業を担当しているのに、Aさんは残業なしで終わり、Bさんは毎日2時間残業している場合、スキル差が原因の可能性が高いです。

この場合、Bさんへの教育・訓練が必要ですが、それと同時にAさんの作業手順を標準化し、他のメンバーにも共有することで、全体の作業効率を底上げできます。

属人化の解消

特定の担当者にしかできない作業がある場合、その担当者が休むと業務が回らず、結果的に出勤時の負担が増大します。データで属人化を可視化したら、作業手順の文書化やクロストレーニング(多能工化)を進めることが重要です。

また、シフト作成の段階で、特定のスキル保有者に負担が集中しないよう、計画的な人員配置を心がけることも大切です。勤怠管理システムのデータとスキル情報を組み合わせることで、より精度の高いシフト最適化が可能になります。

よくある失敗

「ベテランの残業を『仕方ない』で済ませてしまう」ケースです。ベテランだからこそ、その知識を標準化・共有することで、チーム全体の生産性向上につながります。

原因のパターンと対策

データ分析の結果から見えてくる、典型的な原因パターンと対策を整理します。

パターン1:特定の曜日に集中

原因:作業量の曜日別の偏り、出荷スケジュールの集中

対策:

• 作業の前倒し・後ろ倒しによる平準化

• 出荷スケジュールの調整(可能な場合)

• ピーク日の応援体制構築

パターン2:特定の工程に集中

原因:工程間のバランス不良、ボトルネック工程の存在

対策:

• ボトルネック工程への人員追加

• 前工程の作業ペース調整

• 設備投資による処理能力向上

パターン3:特定の人に集中

原因:スキル差、属人化、役割の偏り

対策:

• 教育・訓練の実施

• 作業手順の標準化・マニュアル化

• クロストレーニング(多能工化)

• 役割分担の見直し

分析実施時のチェックリスト

データ分析を効果的に進めるために、以下のチェックリストを活用してください。

• 最低1か月分の残業データを収集した

• 日付・担当者・工程・残業時間の4項目が揃っている

• 曜日別の残業時間を集計した

• 時間帯別(定時後すぐ/深夜など)の傾向を確認した

• 工程別の残業時間を集計した

• 処理件数あたりの残業時間を計算した

• 担当者別の残業時間を集計した

• スキル差や属人化の有無を確認した

• 分析結果から上位3つの原因を特定した

• 原因に応じた具体的な対策案を立案した

すべてのチェック項目をクリアすることで、根拠のある残業削減対策を進めることができます。

改善事例:データ分析で残業を半減

ある食品物流センターでの改善事例をご紹介します。

分析前の状況

• 月間平均残業時間:1人あたり15時間

• 残業発生の原因:不明確

• 対策:「人手不足」として全体的な人員増を検討

データがない状態では、「どこに人を増やすべきか」「いつ増やすべきか」が分からず、やみくもな人員増は人件費の無駄につながるリスクがありました。このまま対策を打たなければ、繁忙期にはさらに残業が増加し、離職率の上昇や品質低下につながる懸念もありました。実際に、データ分析を行わないまま残業が常態化した倉庫では、年間離職率が30%を超え、採用・教育コストが人件費全体の15%以上を占めるケースも報告されています。

データ分析の実施

4ステップの分析を実施した結果、以下のことが判明しました。

• 木曜日・金曜日に全体の65%の残業が集中

• 梱包工程のボトルネックにより、後続作業が滞留

• 梱包担当3名のうち、1名のベテランに作業が集中

実施した対策

1. 木曜日・金曜日の梱包担当を1名増員(他部門から応援)

2. ベテラン担当者の作業手順をマニュアル化し、他のメンバーに共有

3. 梱包作業のレイアウト変更により、動線を20%短縮

改善結果

• 月間平均残業時間:1人あたり8時間(約50%削減)

• 人件費削減額:月間約35万円

• 分析から対策実施までの期間:2か月

この事例のように、データ分析により原因を正確に特定することで、最小限の投資で最大の効果を得ることができます。

手作業での分析の限界

ここまで解説してきたデータ分析は、Excelでも実施可能です。しかし、手作業での分析には限界があることも事実です。

Excelでの分析の課題

• データ集計に時間がかかる:勤怠データと作業実績を手作業で突合させる必要があり、月次集計だけで数時間を要する

• リアルタイム性がない:月末にならないと分析できず、問題が起きてから対策まで時間がかかる

• 工程別・担当者別の多角的分析が難しい:複数の軸でクロス集計するには、ピボットテーブルのスキルが必要

• シフト作成への反映が手作業:分析結果をもとに最適なシフトを組むには、経験と勘に頼る部分が大きい

月次でのExcel分析は可能ですが、日々の状況をリアルタイムで把握し、柔軟に対応するには限界があります。さらに、担当者が変わるたびにExcelの使い方を引き継ぐ手間も発生し、属人化のリスクも残ります。

つまり、Excelでは「データを集めて分析する」ことはできても、「分析結果をもとにリアルタイムで現場を動かす」ことには対応できません。 ここが、手作業での分析の最大の限界です。

まとめ

残業削減は、感覚や経験だけでなく、データに基づいた原因分析から始めることが成功の鍵です。

本記事で紹介した4つのステップ(残業時間の集計→いつ発生しているか→どの工程で発生しているか→誰が残業しているか)を実践することで、残業の真の原因を特定し、効果的な対策を打つことができます。

データ分析は難しく聞こえるかもしれませんが、最初は1か月分のデータをExcelで集計するだけでも十分です。まずは現状を可視化することから始めてみましょう。

明日から始める3ステップ

1. 今月の勤怠データを用意する:タイムカードや勤怠システムから、日付・担当者・残業時間を抽出

2. 曜日別に集計してみる:Excelで簡単なピボットテーブルを作り、どの曜日に残業が多いか確認

3. 上位3つの原因を仮説立てする:データから見えた傾向をもとに、なぜその曜日・工程に集中しているか考える

この記事の要点

• 残業削減は「いつ・どこで・誰が」のデータ可視化から始める

• 4ステップの分析で原因を特定し、ピンポイントで対策を打つことで人件費最適化を実現

• Excelでも分析可能だが、リアルタイム性や多角的分析には限界がある

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