「無期雇用転換ルール」が開始と前提の変更 その２

その１に続き”業務(プロセス)”をどの様に定義して、活用する準備ができれば改善等に活用しやすいのか考えていきます。その１でも使った以下の式のうち、

需要＝材料×業務(プロセス)×リソース

”材料”は今回考えず、”リソース”は人材不足と無期雇用の流れの中で可変化しにくくなっていく（固定化しやすくなる）と予想した場合、「”業務(プロセス)”をより柔軟にしていく必要がある。」と思います。言い換えれば「需要に追従・適応させる為の調整弁機能は業務(プロセス)で生み出していく」という考えです。
　柔軟な、調整弁機能とは、一致しない需要と供給をの間で積極的関与で一致に向けた運動をすることです。では需要・供給では、なにが一致しないのでしょう。Just in timeが「欲しいものを、欲しい時に、欲しい分だけ」と言われてますから、種類、時間、量が一致することが望まれると理解できます。具体的にどうするのか・・・・種類、時間、量に縛られない業務割合を増やし、固定化するリソースの稼働率を維持できる様にできる状態を作っていくことが考えられます。
その為には、業務の区分は今まで以上に小さくなり定義は細かくなると考えられます。
　例えば、「入荷」ひとくくりに業務を定義すると、いろんな仕入れ先からの特有の種類、時間、量をひとつとみてしまい、スケジュールや作業場所、作業方法を改善する視点が欠落してしまい、調整弁機能は上がっていきません。これに対し、入荷（仕入れ先A)、入荷（仕入れ先B)、入荷（仕入れ先C)と細かく定義しなおすことで種類、時間、量に合わせながら調整弁機能が上がっていきます。当然、現場では仕組みやルール、日々のスケジュールなどそれに伴って変えていく必要がありますが、それらを実行に移すほうの計画や企画、調整人材のリソースも不足しています（余談ですがこのような業務定義の再設定などは、AI等のテクノロジーが完全に置き換わるには時間を有する部分ですので、実施にあたっては、有限なリソースの確保と、その適切な運用がキーとなる部分です）

　これらの業務定義・業務項目整理にもコストと有限なリソースが割かれます。

やる意味が大きい部分から着手し、効果にもつなげられることは誰もが望むことですが、

そのためには日ごろからのモニタリングが必要です。業務定義は細かくなる方向に行くことからも有限なリソースが枯渇しやすいのは容易に理解できます。そこにはノウハウが詰まったRIScopeシリーズを推奨しています（https://www.bf-research-vri.com/ツール紹介/）。

　測定と分析までで疲れ切ってしまい、その後の現場を巻き込んだ活動に時間が割けないような、多くの失敗事例を回避するために、測定から分析までをスムーズに長期的に行える仕組みとなっておます。

「無期雇用転換ルール」が開始と前提の変更 その１

　2018年4月から有期雇用の無期雇用への転換ルールが始まった。これがなくても現場には実質的にはそうなっていたという面も多く見受けられたので、あまり変化ないのではという意見もあると思いますが、それが表立って明文化されたルールとなっていることは、今までこの分野に関心なく過ごせた人の、今後の意識定着には一役買っていくのではないでしょうか。
　制度の詳しいことは他の解説に任せるとして、この制度に対する姿勢を「正社員にする方針」「無期転換を推進」「雇止め・有期継続」の3つの企業姿勢に分類する記事を目にしました。変化する需要に対して、供給・サービスを維持する為にも、昨今の人材不足による影響に対する反応の様にもとれます。そういう意味では制度をきっかけ（？）とした、本質的には人材不足への反応と言えるのでしょうか。
　それぞれ業界として列挙されていたのは

　「正社員にする方針」：カード／化粧品／製造
　「無期転換を推進」　：金融
　「雇止め・有期継続」：自動車／大学／研究機関

　でした。ここで本日のテーマなのですが、
「需給調整方法の前提は今までより供給側の調整が求められるようになる。そこに手段を持っていきましょう。」というものです。誰しも、常に

　需要＝供給

　が望ましいのですが。市場との関係で需要へのコントロール余地は変ってきますし、
環境面での不確定性による需要の変動リスクはどの企業でもぬぐえさるこでができません。そこへ来て供給側の制約として人材不足と今回の制度の話で、より可変が難しくなって、固定化します。そこで、上記の式を
　
　需要＝材料×業務(プロセス)×リソース

としてみましょう。”供給”とあった部分を ”材料×業務(プロセス)×リソース” としてます。材料は各企業ごとの原材料等（手配する量も変わりますが、ここではあまり考えず）。
リソースは”人手”と読み替えてみます（ロボティックスによる代替はそのトータルコストと企業毎の資金力、人手が行う場合に生み出していた価値創造の代替可否で企業の濃淡が現れると思います。）
　リソースに該当する部分がより固定的になっていくのですから需要との調整弁は”材料”と”業務(プロセス)”となるわけです。”材料”に関してはここでは追いかけません。

　次回はこの”業務(プロセス)”をどの様に定義して、活用する準備ができれば改善等に活用しやすいのか考えていきます。
　ただ、これらの業務定義・業務項目整理にもコストと有限なリソースが割かれます。
やる意味が大きい部分から着手し、効果にもつなげられることは誰もが望むことですが、
そのためには日ごろからのモニタリングが必要です。そこにはノウハウが詰まったRIScopeシリーズを推奨しています（https://www.bf-research-vri.com/ツール紹介/）。
　測定と分析までで疲れ切ってしまい、その後の現場を巻き込んだ活動に時間が割けないような、多くの失敗事例を回避するために、測定から分析までをスムーズに長期的に行える仕組みとなっておます。
　

働き方改革法案関連で変わると思うこと。 その3

　いろいろな議論飛び交う働き方改革関連のお話。多分に漏れず各種ツールが華々しく喧伝され、手段が前景化し、目的が一歩下がってついてくる…と見えるのはITバブルの既視感か、昨今の投資判断の厳しさの理由付けか。。。。。

　今回、書いた事は「生産性向上というときの生産性には性質として大きく分けて2つありますよね。」「それぞれの性質からできることが分かれますよね。」という話です。あまり考えずに済む人には特に気にならないところでしょうし、関係する人の中では、無意識に切り分けている部分ですね。そんな事を文章にしてるものですから、読むのも時間の無駄と思われる場合は、読まないのが正解と思う内容です。

　生産性は「アウトプット」÷「インプット」ですね。先程の性質からの２つの分類のお話を言えば、アウトプットを(A)直接測れるか/(B)測れないかの2分類です。

 (A)の測れる方は、私もよく触れる物流などの現場に多く存在します。

(B)の測れない職場は様々な企業の中での企画や、比較的長期に効果が及ぶ人事的な仕事などでしょうか。

　(A)(B)という2つの生産性を向上させるとなると、(A)はアウトプットの量的な側面に重きを置いて考える。(B)はアウトプットが測れないのですから、インプットの量、質的な向上がアウトプットを向上させると仮定してインプットの状況を測り、インプットの向上を図る。という形です。

　「充分長いてこがあれば片手で世界を動かしてみせよう」と言った人がいるとかいないとかありますが、てこの上にのせて動かしてるのが地球（本来の目的）か月かは、時間が証明し、遅れを伴って決算に反映されるものかもしれません。先日の日経新聞の記事にも「研究開発費の3割は回収できず」という記事がありました。研究開発効果の影響期間や内容は千差万別ですが、測りにくくてもアウトプットを測って仮説を作っていく姿勢には賛同します。

　一つ重要なのはてこで意図したものを動かしやすい（A）型業務を短期間に定義し、向上させる事ではないでしょうか。短期間と書いたのはビジネスモデルの陳腐化があったならば向上させる意味もないからです。タイムリーに(B)を(A)にする姿勢や力をつけることの重要性はわかってきますね。

　

働き方改革法案関連で変わると思うこと。 その２

「働き方改革法案関連で変わると思うこと。　その1」の記事の続編です。

　「実績把握が必要になってくる」と前回話を進めてきました。では、現在の把握方法が十分なのか、新たに何か工夫が必要となるのか考えてみたいと思います。
　実績把握の目的は「話会える労使」になる為、

　１．実態を把握（時間実績）
　２．実績を分析に反映

　ということの結果、データが労使双方コミニュケーションの基本材料となってくれる事への期待と、各方面への証拠付けとしての利用でした。
　
　出勤～退勤を「勤務時間」として一律に把握する方法では、どの業務を実際に行っていたのか把握するのは困難です。実際としては、把握できる粒度を元に、話し合いやすい仕組みを作っていくことが答えとなりますが、どこまでの粒度で運用できるのかを把握しておけると運用と仕組み作りが見えてくると思います。一つの把握方法の例示と、それをサポートする低コストツールを組み合わせてここでは説明いたします。

　　
　　


　まず業務定義です。業務範囲（とその名称）を定義していきます。実際に業務に当たられる方の使用する名称に近いことが望ましいです。ここからは、想定するアイデアです。その後似通った分類項目（業務従事者の特性を規定するもの。上図の”複雑性”や”資格”など）用いてを共有する業務をまとまり（上図の業務群A～C）として束ねます。この束ねた業務群に従事した時間が、例えば70％～100％の人には、その業務群を主に扱う人員の賃金を支給するというものです。実績の把握としては、賃金支払い用途には業務群レベルでもいいのですが、分析活用や、より納得性のある実績把握のために各業務レベルでの把握になる事が考えられます。
　また、働き方改革法案の軸にある「脱時間給」というの一つの形としての出来高払い実現の為には、業務別の時間に合わせて個人レベルなどの物量の把握も必要となってきます。
　普段からVRIを管理手法として顧客企業様に推奨する際に使用してるタブレットを利用したツールが、この用途にも非常に近いと考えられます（https://www.bf-research-vri.com/ツール紹介/）。

　実態としては、人材不足の昨今では、これらを構築し、運用する人材の不足も叫ばれているのが、どこかしこに聞こえてきますから、一筋縄ではいかない部分と思います。しかし、物流だけではなく人を抱えるオペレーションすべてに言える課題ですのでいろいろなアイデアが出てくるのも今後ご紹介できたらと思います。





　

働き方改革法案関連で変わると思うこと。 その1

　今回は、物流センターと働き方改革法案を見ていきたい。
　各人が持つ物流センターのイメージが異なることや、今後の世相のイメージが異なることから、読み進みにくいところもあると思いますが、一つの可能性として読み進めてもらえると良いと思います。
　ここでは、昨今の企業の競争環境という背景から大きな力を受けて、おおよそこんなストーリーになるのではないかと書き進んでいます。

　働き方改革法案の3つの軸として

　１）残業上限規制　　　　（大企業2019年度４月／中小企業2020年度4月　実施開始）
　２）同一労働同一賃金　（大企業2020年度４月／中小企業2021年度4月　実施開始）
　３）脱時間給　　　　　　　（2019年度４月実施開始）

　と、挙がっていますが、3つの軸からみられるストーリーは、まず、２）で規定できる範囲は最大限広げたいというのが、企業側の思いではないでしょうか。雇用形態（正社員、有期雇用.etc）に関わらず、同一労働同一賃金を目指すのなら、この範囲が広くなることは、業務量は変らずとも、コストは抑制できると考えられるという様な思考が働きやすいからです。この２）の範囲から外れ所を拾う役目を担う人員が正社員として配置されます。そして、ここには１）の残業上限規制が働きそうです。この辺をあいまいにするために３）の話も使われそうです。
　と、ここまで安易な適用に流されていってしまう様子（現状がそうですと言わずに・・・・）を描いてきました。
　各社の対応が適切に行われていく為のポイントとして、いろいろなところで言われているのが、

　A)基準やルールの明確化
　B)労使間での合意形成
　C)生産性の向上（本来の目的）

です。上記３つを突き詰めてみると重要なことは、「話会える労使」の姿です。
ただ世間話や天気の話をしてるのではなく、A)に沿って、現状を見ることでB)の状態となり、C)につながる会話ができ、実際に実現できる・・・・・と、理想はこうです。

　しかし、2）の同一労働同一賃金に関しては先ほどのストーリーとしては思考のスタート項目でしたが、実施時期が延期され大企業で2020年度4月、中小企業で2021年度4月となりました。３）１）２）の順で思考を始めると歪んだストーリーになりそうですが、実際その様になりました。いずれにしても「話会える労使」となるには、業務の棚卸がA)の為にも必須で、話をするにはA)を基準とした実績の把握、さらにはC)の為には実績を使った分析も話にのぼるのは当然です。深く考えなくても、基準に照らして実態がどのようになっているかの説明責任を果たす為にも、実績蓄積は最低限必要になってくると思いますが、いかがでしょうか。単純な勤怠システムで、出退勤と残業時間の把握では１）、３）の説明はできても２）には不十分と感じます。

　ここら辺の話にご賛同いただけた方には、次回記事の実績把握の枠組みと方法例、それを活かした分析例を書く「働き方改革法案関連で変わると思うこと。　その２」に読み進んでもらえればと思います。物流以外にも当てはまると思います。

物流に関わる人の興味範囲を探る その2

　まず、相対的に「物流」、「流通」がその他の検索ワードとの比較においてどうなのか見てみましょう。横軸は時間ですが、縦軸は検索ワード間の相対値で、検索回数ではないので、見方にご注意をください。

直近の2017年9月では青（物流）は月で40-50、赤（流通）10-15の検索があったようです。
参考に併記した「ロボット」、「IT」、「AI」はそれぞれ、10-15、25-30、10-15の件数レンジでした。
　物流が「IT」や、「AI」という用語に比べても関心がある様に見えます。

　続いて「物流」を残して、物流に関連する人なら気になると思う検索ワードを入れてみます。

「物流」（全体の大きさの目安になると思ってる指標）に対して半数以下のボリュームです。

　最後にRIScopeシリーズの期待ユーザーが気ににしそうな検索ワードを入れてみます。

全体（と思っている「物流」）に対しては低いですね。

当初の、「物流に関心を持つだろう人」の
　ターゲット１．興味の範囲
　ターゲット２．物流一般用語と思われる用語の検索ニーズ
を知りたいという事に対して、主観が入り、現在も検索数データが日々蓄積されえてる途中ですが、ターゲット１としては自身が考えていたより世の中の関心は低い出と感じます（残念）。
また、ターゲット２に関しても同様です。

　やりたいことがあり、検索でヒントを得ようとしても、100%当てはまるわけではないので、これら検索の労力と苦労は続くのですね。適地に適用してもらう為には、近道はないですね。

物流に関わる人の興味範囲を探る その１

　大分、間が開いておりましたが、投稿いたします。
　
　今回の投稿のきっかけは、実績（期間も、範囲も）出てきた推奨ツール（RIScopeシリーズ）の紹介チャネルを増やすために、Google AdWords®に登録し試行錯誤したのがきっかけです。
　こんなにも”検索されてるだろうと思っていた”用語が検索されてないようで、しかも関連しそうな用語があまり関心を示されない・・・・。と、言う状況に直面し、「物流に関心を持つだろう人」の

　ターゲット１．興味の範囲
　ターゲット２．物流一般用語と思われる用語の検索ニーズ

を知ることで、おぼろげながらでも何かを感じ取りたいという気持ちで調査しようと思います。

【調査方法】
　A.調査範囲　：　そもそもの目的であるRIScopeシリーズの販売ターゲットである
　　　　　　　　　　　倉庫内作業に近いと（と、思われる）用語を中心に行います。
　B.調査方法　：　Googleトレンド®での用語検索件数やトレンドを使用します
　　　　　　　　　　　（Googleトレンド解説）
　C.検索用語の諸条件　：　
         　　　　　　　　対象国：日本
　　　　　　　　　　　期間：2004年~現在（2017年10月途中）
　　　　　　　　　　　カテゴリー：ビジネス・産業
　　　　　　　　　　　検索内容：Web検索

　D.その他　：　調査もGoogle検索範囲になりますし、検索している人の属性も曖昧な調査
                       ですので、はっきりした結論は出ないと思いますが、上記ターゲットに
                      迫れればと思います。