業務改善の型としてのご提案です。導入実績・成果保証を示すものではありません。
THE CHALLENGE
どこで、仕事が止まるのか。
集計担当者を経由しないと把握できない
進捗も在庫も、担当者が集計して初めて数値として確認できる状態です。
報告のたびに集計をやり直している
同一の数値を、報告の機会ごとに手作業で集め直しています。
異常の検知が遅れる
異常値や遅延は、担当者が気づいて報告するまで表面化しません。
数値が存在しないのではありません。参照できる場所に集約されていないことが課題です。
HOW IT WORKS
解決の流れ：数値を集約し、常時同じ画面で参照する
参照する指標を選定する
経営と現場が実際に判断へ使用している指標を、数点に絞って選定します。
データの取得元を接続する
基幹システム、表計算、現場からの入力。数値の所在から自動で集約します。
一画面に集約する
在庫・工程・売上を、同一画面・同一の更新時点で参照できるようにします。
基準を外れた時のみ通知する
設定した基準を超えた場合のみ通知します。常時の監視が不要になります。
数値を確認し、判断する
人は数値を作成する側ではなく、数値を確認して判断する側に移ります。
人が判断するところ
仕事は、こう変わる。
必要な数値は担当者へ確認するか、そのつど表計算で集計してから会議に持参していました。
常時同じ画面で参照でき、基準を外れた場合のみ通知が届く運用が見込めます。
何を異常と判定するか、その際に何を実施するかは御社が決定します。仕組みが担うのは、判断に必要な数値を、必要な時点で提示するところまでです。
判断を、次の基準へ。
どの数値を異常と見なすかの閾値は、人が判断した結果で調整します。空振りの通知は基準を上げ、見逃しは基準を下げる。運用しながら通知の精度を合わせていきます。
残ったデータを、経営の判断へ。
原価と稼働率が同じ画面に並べば、どの製品・どの工程が利益を薄くしているかが見えます。単価交渉や受注の選別に、根拠を持って臨めるようになります。
この流れは、在庫や工程に限らず、売上・原価・人件費・稼働率など、集計してから会議に持参している数値の全般に応用できます。
使用する道具の例：ChatGPT / Claude と、表計算・基幹システムの連携
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