シミュレーションを活用した業務プロセス改革における組織の問題要因の可視化手法の確立

米原 章浩 鈴木 陽一郎

株式会社 日本海洋科学

シミュレーションを活用した業務改革の利点

とりあえず、やってみよう！

疲弊色々やってみたけど。。。

根拠目的と対策の因果関係が不

明確

効果効果が事前で途中で見えな

い

費用幾らかかる？使ったの？

時間いつ終わる

の？

比較他に良い対策はないの？

場当たり的に「とりあえずやってみる」業務改善活動では無駄が多く実効性も低い

シミュレーションの３つの効能

シミュレーションを活用した業務改革の利点

①定量的予測が可能

・対策を講じた際の予測が事前に定量的に分かる

・他の対策案との比較が容易

・効果も事前に予測可能

・「何故この対策を行うのか？」といった、改革推進の根拠が明確

②目的と対策の因果関係明確

③低コストで短時間

・「あれもこれも」ではなく、最も効果的な対策を打つことが出来る

・費用負担と時間的負担が軽い（結果、疲弊感もあまりない）

シミュレーション型業務改革には従来型とは違った利点がある

シミュレーションアプローチの問題点

定性的である人間・組織の行動をパラメータとして定量化

→ 実測によるデータの収集が困難・煩雑

詳細な分析が必ずしも正確な結果を導くとは限らない

→ モデル・パラメータが複雑になると理解が難しい→ 分析まひ症候群に陥る可能性も

問題点へのソリューション

できるだけ簡単なパラメータ設定の手法の確立 アンケートやインタビューなど、コミュニケーションを重視

→ 迅速に分析が可能→ コミュニケーションを通じた、情報の明快な共有が可能→ 現場への負担少なく、改革プロジェクトへの反発軽減

PMC Process Management Consulting タスクフロー

終了/開始

タスク.1

事前調査

タスク.2

方針策定

タスク.3

現状可視化

タスク.4

現状シミュレーションタスク.5

現状リスク分析

タスク.6

対策案可視化

タスク.7

対策案シミュレーション

タスク.8

対策案実証分析

タスク.9

実行計画策定

* PMC: Process Management Consulting

PMC*タスクフロー

シミュレーションを活用して、無駄なく改善・改革サイクルをまわして行く

スタッフ

aスタッフ

bスタッフ

cスタッフ

dスタッフ

eスタッフ

f

マネージャー

主に「業務Ａ」に従事 主に「業務Ｂ」に従事

対象： 通関業者Ｓ、通関部門 スタッフ６名 マネージャー１名

現状： 繁忙期には超過勤務で対応ベテランスタッフが頻繁に異動し混乱

課題： 今後の需要増を見越して、現在のチーム編成で無理なく対応したい

ケーススタディー概要

現状プロセスマッピング

ワークショップを行い、実際の業務に即したプロセスマッピングを作成する

タスク１ タスク１０

タスク２

タスク３

タスク４

タスク５

タスク６

タスク７

タスク８

タスク９

タスク１１

タスク１２

タスク１３タスク１５

タスク１６

タスク１４

タスク１４

タスク１５

タスク１7

スタッフ

aスタッフ

bスタッフ

cスタッフ

dスタッフ

eスタッフ

f

業務Ａ 業務Ｂ

タスク１８

END

END

END

END

タスク１８ END

主要タスクの決定

類似タスクをグルーピングし、主要作業タスクを設定する

作業タスクの処理順番は？１）先入れ先出し ２）後入れ先出し ３）優先順位順

20 % 40 % 40 %

質問発生時の対処の判断は？

１）自分で対処 ２）上司や同僚に聞く

30 % 70 %

異なる種類の仕事が入ってきた場合の優先順位は？

１）作業タスク ２）コミュニケーション

３）意思決定

60 % 20 % 20 %

組織の振る舞いに関するパラメータ決定

アンケートとインタビューにより、組織の特性パラメータを決定する

組織特性パラメータ（一部）

作業タスクの難易度設定

１人でその作業タスクを行えると感じるレベルを「標準技能レベル」と定義する

作業タスクごとの、標準技能レベル到達までの平均年数

9

5

18

13 8

411

7

3

1216

10

15

61

14

217

0

50

100

150

0 50 100 150

グラフタイトル9 : 3.08h

5 : 2.59h

18 : 2.0h

13 : 1.01h

8 : 1.00h

4 : 0.72h

11 : 0.5h

7 : 0.52h

3 : 0.44h

12 : 0.38h

16 : 0.3h

10 : 0.25h

15 : 0.19h

6 : 0.18h

1 : 0.18h

14 : 0.15h

2 : 0.11h

17 : 0.10h

優先度

難易度低 中 高

低

中

高

バブル大きさ

＝１処理あたりの

標準作業工数

タスク番号：標準工数 [h]

作業タスクの特性

優先度の高いタスクは難易度が低い、難易度の高いタスクは標準作業工数が大きい

「作業難易度 － 優先度 － 作業工数」 多次元マップ

00.51

1.52

2.53

3.54

4.55

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

中央値を基準とした、各タスクの

個人による作業スピードのばらつき範囲

中央値より速い

中央値より遅い

処理スピード

倍率

タスク

番号

低

中

高

タスク

難易度

技能レベルの違いと作業速度の関係 ①

作業タスクごとの、チーム内での作業スピードのばらつき度合い

作業タスクによって、チーム内での作業スピードのばらつきに違いがある

9

5

18

138

411

7

3 1216

10

1561

14 2

17

0

1

2

3

4

5

6

0 50 100 150

作業スピードばらつき（標準者と熟練者比較）

9 : 3.08h

5 : 2.59h

18 : 2.0h

13 : 1.01h

8 : 1.00h

4 : 0.72h

11 : 0.5h

7 : 0.52h

3 : 0.44h

12 : 0.38h

16 : 0.3h

10 : 0.25h

15 : 0.19h

6 : 0.18h

1 : 0.18h

14 : 0.15h

2 : 0.11h

17 : 0.10h

標準に対する、熟練の

作業スピード倍率

難易度低 中 高

バブル大きさ

＝１処理あたりの

標準作業工数

タスク番号：標準工数

技能レベルの違いと作業速度の関係 ②

「作業難易度 － 作業スピード － 作業工数」 多次元マップ

熟練は標準に比べて、作業タスクによっては４倍以上スピードが速いものもある

シミュレーションの実行

昨年の作業量をもとに、繁忙期のインプットを作成

２つのシミュレーションシナリオを用意シナリオ１．スタッフ全員の技能レベルが標準シナリオ２．スタッフ全員の技能レベルが熟達

ＰＭＴ* シミュレーションモデル

シミュレーション結果 作業時間削減効果 ①

技能レベルの違いによる、作業タスクごとの実作業時間の合計値の変化

9

5

18

13

8

4

11 73

12

1610

15

61

217

0

50

100

150

0 50 100 150

技能レベル全員標準タスクごとの

実作業時間合計[h]

難易度低 中 高

バブル大きさ

＝１処理あたりの

標準作業工数

タスク番号：標準工数 [h]

9

5

18

13

8

4

117

3

12

16

10

15

61

217

0

50

100

150

0 50 100 150

技能レベル全員熟練9 : 3.08h

5 : 2.59h

18 : 2.0h

13 : 1.01h

8 : 1.00h

4 : 0.72h

11 : 0.5h

7 : 0.52h

3 : 0.44h

12 : 0.38h

16 : 0.3h

10 : 0.25h

15 : 0.19h

6 : 0.18h

1 : 0.18h

14 : 0.15h

2 : 0.11h

17 : 0.10h

タスクごとの

実作業時間合計[h]

難易度低 中 高

タスク番号：標準工数 [h]

バブル大きさ

＝１処理あたりの

標準作業工数

熟練は標準に比べて、作業タスクによっては４倍以上スピードが速いものもある

0

20

40

60

80

100

120

140

160

8A

4A

14A

9A

12B

14B

5A

6A

1A

10B

2B

13B

16A

3A

17A

7A

11B

15A

15B

18A

18B

グラフタイトル①技能レベル「標準」の場合の実作業時間合計

②技能レベル「熟練」の場合の実作業時間合計

①－②＝期待改善効果

タスクごとの

実作業時間合計[h]

タスク

番号

低

中

高

作業

難易度

シミュレーション結果 作業時間削減効果 ②

技能レベルの違いによる、作業タスクごとの実作業時間の期待改善効果

作業時間が大きい、難易度が高いタスクのほうが、期待改善効果が大きい傾向がある

業務Ａ 業務Ｂ

シナリオ１ 全員標準 ① 565 時間 350 時間

シナリオ２ 全員熟達 ② 443 時間 324 時間

期待改善効果 ①－② 122 時間 26 時間

期待改善効率 （①－②）／① 21.6 % 7.4 %

タスク１ タスク１０

タスク２

タスク３

タスク４

タスク５

タスク６

タスク７

タスク８

タスク９

タスク１１

タスク１２

タスク１３タスク１５

タスク１６

タスク１４

タスク１４

タスク１５

タスク１7

スタッフ

aスタッフ

bスタッフ

cスタッフ

dスタッフ

eスタッフ

f

業務Ａ 業務Ｂ

タスク１８

END

END

END

END

タスク１８ END

シミュレーション結果 業務別期待改善効果

業務によって、技能レベル向上による改善効果に差がある

実行可能で効果的な改善案の策定

技能向上の可能性①特別な適正が必要か？②努力やトレーニングで実現可能か？③実現可能であれば、どんな方法が効率的か？（④特別な資格が必要か？）

技能向上の方法①熟練者からのＯＪＴにより、集中して技能を習熟②他チームから技能を持ったスタッフを異動させる③外部研修にて集中的に技能を習得④技能を持ったスタッフをそのタスクに専念させる

対策案のシミュレーションから計画実行へ

実現可能な対策案の優先順位を策定

再度シミュレーションを行い期待改善効果の確認

対策案実行へ

短期間でシミュレーションモデルの作成とパラメータの設定がおこなえた

パラメータ設定はコミュニケーションが中心となるため、チームスタッフのプロジェクトへの参加意識も増加した

チームスタッフの参加意識が増したことにより、シミュレーション後の対策案の具体的な提案を引き出すことができた

まとめ ～ 簡易なパラメータ設定手法の効果

効果

アンケートやインタビューからの数値は主観的

インタビューの対象が少ないと、回答した数値のばらつきが大きく影響する

経験年数と技能レベルに必ずしも相関があるとは限らない

主観的な数値と、実測値とを比較することにより、意識と現実のギャップを明らかにすることができるかもしれない

まとめ ～ 簡易なパラメータ設定手法の課題

課題

ご清聴ありがとうございました。

株式会社 日本海洋科学ＰＭＣ 業務改善グループ担当：米原、鈴木

Tel: 044‐548‐9132Mail: pmc@yms.co.jpHP: www.jms‐inc.jp/pmc