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「今日は人が余ってる」「昨日は全然足りなかった」

同じ現場なのに、日によって人が余ったり、足りなかったりする。

人が余れば、人件費がムダになる。人が足りなければ、残業でカバーするしかない。

この「過不足」を、どうにかできないか。

物流倉庫の現場では、人員配置の最適化が大きな課題になっています。この記事では、人員配置がうまくいかない原因と、最適化のための考え方を解説します。

なぜ人員配置はうまくいかないのか

必要人数の予測が難しい

明日、何人必要か。

この質問に、正確に答えられる現場は少ないのではないでしょうか。

物量は日によって変わる。急な出荷依頼が入ることもある。欠勤が出るかもしれない。

不確定要素が多すぎて、「念のため多めに」という判断になりがちです。

スキル・経験を考慮できていない

人数だけ揃えても、作業は回りません。

フォークリフトに乗れる人が足りない。検品ができる人がいない。新人ばかりで、ベテランがいない。

「誰が何をできるか」を把握していないと、適材適所の配置はできません。

配置がベテランの頭の中にある

「今日の配置は、山田さんに聞いて」

配置の決め方が、ベテランの経験と勘に依存していませんか。

山田さんがいれば回る。山田さんがいないと、誰も配置を決められない。

これでは、属人化の典型です。

リアルタイムの調整ができない

朝、配置を決めた。しかし、午後になって状況が変わった。

出荷が予想より多い。あるラインで作業が遅れている。欠勤者が出た。

状況の変化に合わせて、リアルタイムで配置を調整できる仕組みがなければ、最初に決めた配置のまま進むしかありません。

人員配置がうまくいかないと、何が起きるか

人件費がムダになる

人が余っている日は、人件費がムダになっています。

100 人必要なところに 110 人いれば、10 人分の人件費がムダ。これが月に 10 日あれば、100 人日分のムダ。

年間で考えると、数百万円〜数千万円の損失になる可能性があります。

残業が増える

人が足りない日は、残業でカバーするしかありません。

残業は、通常の 1.25 倍〜1.5 倍のコストがかかる。しかも、スタッフの疲労が蓄積し、ミスや離職のリスクも高まります。

作業品質にバラつきが出る

適材適所の配置ができていないと、作業品質にバラつきが出ます。

慣れていない人に難しい作業を任せる。ベテランを簡単な作業に回してしまう。

結果、ミスが増え、生産性も下がります。

スタッフの不満が溜まる

「なんで私ばかり大変な作業なの」「あの人、いつも楽な作業じゃない？」

配置に偏りがあると、スタッフの不満が溜まります。不公平感は、モチベーション低下と離職につながります。

人員配置を最適化する 3 つの考え方

考え方 ①：必要人数を「データ」で予測する

勘や経験ではなく、データに基づいて必要人数を予測しましょう。

過去の物量データと人員数の関係。曜日ごとの傾向。季節変動のパターン。

このデータがあれば、「明日はこれくらいの物量だから、○ 人必要」という予測ができます。

考え方 ②：スキル・経験を「見える化」する

誰が何をできるか、一覧で把握できるようにしましょう。

フォークリフト免許を持っている人。検品作業の経験がある人。特定の作業が得意な人。

このスキル情報があれば、「この作業には、この人を配置しよう」という判断ができます。

考え方 ③：配置を「仕組み化」する

ベテランの頭の中にある配置ノウハウを、仕組みとして残しましょう。

作業ごとの必要スキル。配置の基本パターン。調整のルール。

これが仕組みになっていれば、ベテランがいなくても配置を決められます。

人員配置の最適化、どこから始めるか

人員配置の最適化は、大きく 3 つのテーマに分けられます。

テーマ ①：適材適所の配置

誰が何をできるかを把握し、最適な配置を実現する。

関連記事： ベテランと新人、どう配置していますか？適材適所の考え方

テーマ ②：過不足のない配置

人が余る日と足りない日の差をなくす。

関連記事： 人が余る日と足りない日、なぜ差が出るのか

テーマ ③：データに基づく配置

勘と経験から、データに基づく配置へ転換する。

関連記事： 勘と経験の配置から、データに基づく配置へ

まとめ：人員配置は「仕組み」で最適化できる

人員配置の過不足は、多くの現場が抱える課題です。

しかし、これは「仕組み」で解決できる問題です。

必要人数をデータで予測する。スキル・経験を見える化する。配置のノウハウを仕組み化する。

これらができれば、「人が余る」「人が足りない」という状況は大幅に改善できます。

配置は、毎日の判断です。毎日の判断が最適化されれば、年間で大きな差が生まれます。

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