ゲンバウォーク究極ガイド

製造業では、リーダーは業務効率を改善するために継続的改善プロセスを採用することがよくあります。戦術には、根本原因分析や5S監査などがあります。リーン生産方式の理想と戦術は、より良い、より良い結果を導くための方法を特定し、ブレインストーミングすることを奨励します。しかし、手順や方針を指示する断絶したリーダーは、助けになるどころか、業績を悪化させる危険性があります。定期的に現場を訪問することで、リーダーとのつながりを保つことができます。

ゲンバウォークとは？

ゲンバとは 「現場」のこと。製造業では、現場がゲンバであり、「実際に製造が完了する場所」です。ゲンバウォークとは、現場を見学することです。ゲンバ・ウォーク」は、リーダーが現場に赴き、現実に起こっているプロセスを観察することで、理論と実践の橋渡しをします。この結果が「ゲンバ・ウォーク」の定義です。

メリットと利点

ゲンバウォークを定期的に行うことで、マネジャーは現場の業務実態を観察することができます。ゲンバウォークは、現場のプロセスが標準作業手順書（SOP）とどのように異なっているかを明らかにします。集中することで、この演習はこれらのプロセスを革新する方法についてのアイデアを生み出すことができます。

これは矯正のための練習ではありません。

その代わりに、なぜ実践が異なるのかについて理解を求めるよう、オブザーバーを奨励すべきです。参加者は、実際のプロセスがどのように価値をもたらしているのか、あるいは価値を減じているのかに注目すべきです。

ゲンバの参加者は、現場を見学することで、SOPをさらに深く理解することができます。そして、リーダーはこの洞察を生産に不利な条件、ツール、手順の改善に生かすことができます。

マネジャーとオペレーターが共に現場を経験することで、リーダーは自分の決断が与える影響についてより配慮できるようになります。

より良い観察はより良い決断を意味します

いいことでしょう？ゲンバ・ウォークのケースは、現実のデータに基づいて意思決定を行うケースです。そう考えると、「より良い意思決定をするために、定期的にゲンバウォークを行う」という言葉は、真理をついているように聞こえます。しかし、ゲンバウォークで重要なのは、単にデータを集めることではありません。真の観察に必要なのは、目の前で起きていることを目撃するだけではありません。

Stanford Encyclopedia of Philosophy（スタンフォード哲学百科事典）によると、観察とは、身の回りで起きていることに気づくこと、そしてその情報を整理・操作して、理解や実用的な洞察を生み出すことの両方を含みます。簡単に言えば、「理解＝見る＋処理する」ということです。ゲンバの実践者たちは、現場を見るだけでは不十分であることに気づきました。

その場の観察から学ぶ

製造業以外でも、企業は従業員や顧客、そして自社製品の潜在的な新市場をよりよく理解するために、観察の力を活用しています。エスノグラフィーは、人類学者が人々のグループを研究するために使用する定性的調査の観察形式です。人類学者でインテルの研究者であるケン・アンダーソンは、次のように述べています。 Intelエスノグラフィーを通じて、「研究者は、Intel）将来の戦略に役立つ、他の方法ではとらえどころのない傾向を発見する」と説明しています。

認識と現実の一致

トレンドや洞察を浮き彫りにするだけでなく、観察はマネジャーの認識と現実を一致させるのに役立ちます。認識とは、誰かが聞いたこと、見たこと、考えたことの組み合わせです。意思決定者が現場で起こっていることを見ないとどうなるでしょうか？それは中古の情報に頼ることになります。現場から切り離された人からの情報であることもあります。

工場が目標達成に失敗している場合、ゲンバウォークを完了しないリーダーは、チームの最悪の事態を想定する可能性があります。このような反芻（はんすう）、つまり「自分の苦悩の症状や、解決策とは対照的なその可能性のある原因や結果に注意を向けること」は、チームの士気やパフォーマンスに悪影響を及ぼします。この例では、目標未達の真の原因が、材料の欠陥や古い機械など、ゲンバのネガティブな状況にあると想像してください。オペレーターの仕事ぶりに対する厳しいフィードバックは、チームには通用しません。

認識と現実を一致させることは、ゲンバウォークの潜在的なメリットです。しかし、参加者の認識は厄介で、ゲンバウォークの最大の落とし穴のひとつにもなり得ます。

思慮深い観察はユニークな価値を提供します。知覚は意思決定者にとって現実となり得ます。知覚はさまざまな要因に影響されます。コッホは『サイエンティフィック・アメリカン』誌で、「世界に対する意識的な知覚は、比較的安定しているとはいえ、静的なものではありません。最もありふれた観察や印象でさえ、私たちは完全に客観的になることはできません。体力やエネルギーレベル、自信、恐れ、欲望など、一過性の要因によって、私たちの周囲の対象に対する意識は影響を受け、微調整されているのです」。

主観を排除するための構造の追加

ゲンバ・ウォークに構造と目標を与え、過剰な主観を持ち込まないようにします。これが構造化された観察と非構造化された観察の違いです。エスノグラファーとは異なり、ゲンバの観察者はプロセスの目標となる結果や公式な手順を知っておく必要があります。これは観察の指針となり、注意散漫を避けるのに役立ちます。この情報があれば、オブザーバーは特定のプロセスコンテクストにおいて、現場で何が起こっているかを見ることができます。そして、ムダ削減の機会を特定することができます。

ゲンバがリーダーの目標設定を支援

効率重視の取り組みに加え、ゲンバウォークはリーダーが会社の各レベルで目標を明確に定義するのに役立ちます。目標があいまいな現場は、明確な目標を掲げてゲンバウォークを実施しても、それほど大きな利益を得られない可能性が高いのです。マッキンゼーでは、ある航空宇宙メーカーの生産部門におけるリーンイニシアチブは、業績目標に重点を置いていなかったという例を詳しく紹介しています。その代わりに「クイックウィン」を重視したのです。このような取り組みでは、生産部門が目標を達成することはできませんでした。そのため、営業チームは、「自分たちの製品をキューに通すスピードを上げるために、生産スケジューリング・システムを回避する」ようになりました。この一連の出来事は、"（リーンの）専門家が何とか作り上げた効率向上の多くを台無しにしたのです"。

この例では、メトリックスによってリーダーシップ・チームが現場に戻り、そこで

後日、ライン作業員が幹部たちに見せたスケジュール表には、無作為に選ばれた1台の機械が、8時間のシフト中に250時間の作業をこなすことになっていたのです」。この事実が発覚したことで、幹部たちはプログラムの焦点を絞り直し、困難の背後にある組織的要因を調査し、最終的にはもっと遠大な解決策を見出すことになりました。

業績目標を設定し、その進捗状況を追跡することと、定期的にゲンバを訪問することを組み合わせることで、業務パフォーマンスを改善することができます。

理論的フレームワークを適用することは、ゲンバウォーク中の観察の指針にもなります。チームがリーンフレームワークに慣れ親しんでいる可能性が高いため、リーンフレームワークを採用するのが最も簡単かもしれません。

6Mと8つの無駄：効率向上のための簡単なフレームワーク

一般的なアプローチには、効率性のフレームワークとして生産の6Mを適用することが含まれます。6Mとは

1. 方法
2. 母なる自然、別名 "環境"
3. 男性
4. 測定
5. 機械
6. 材料

このフレームワークは、ゲンバでの観察において、生産工程に関わる要素やその周辺に焦点を当てたものです。

もうひとつのリーンフレームワークは「8つのムダ」です。これらは

1. 待機中
2. 輸送
3. 過剰生産
4. 不適切な処理
5. 過剰在庫
6. 過剰な動き
7. 欠陥
8. 活用されていない人材

このフレームワークでは、オブザーバーは生産プロセスに関与する、あるいは生産プロセスを取り巻く要因に焦点を当てます。

デザイン思考で価値を高める

ゲンバウォークにデザイン思考のアプローチを適用してみるのもいいでしょう。デザイン思考は製造業にとって全く新しい概念ではありません。Liedtka氏はデザイン思考を社会的な技術、または「ツールと洞察のブレンド、作業プロセスへの適用」と表現しています。製造業では、デザイン思考を問題に適用することで、トータルクオリティマネジメントが生まれました。

良いゲンバウォークの要素のいくつかは、すでにデザイン思考に内在する原則です。例えば、デザイン思考のエクササイズは構造化されています。構造化はプロセスを通して人々を導きます。それは彼らに正しいことをしているという自信を与えます。これは失敗を恐れずにアイデアをひらめかせることができます。

リーン思考とデザイン思考のフレームワークを組み合わせてみましょう。紙やデジタルツールを使って、ゲンバウォークを構成し、データを収集します。プロセスに参加しているオペレーターを理解するよう参加者に促します。参加者に、既存のプロセスを最適化することによって、生産がパフォーマンス目標を達成するのを助ける方法をブレインストーミングするように促します。変更を実施する前に、前提条件が正しいかどうかを確認するために、プロトタイプを作成し、既存のものに対して更新を伴う行程をa/bテストすることによって、代替案を開発します。

この追加構造を活用することで、ゲンバ・ウォークが前向きな調整をもたらす可能性が高まります。

今、世界中の店舗でゲンバウォークが奨励されています。彼らはさまざまなチームメンバーが参加できるようにスケジュールを組んでいます。ゲンバウォークが予定されたチームメンバーによって完了されたかどうかを示す赤と緑のカードが付いたローリングホワイトボードのようなツールを使用しています。残念なことに、これらの補助具の多くは、これらのショップフロアがゲンバ・ウォークの潜在能力を最大限に発揮するのに役立っていません。

バイインとアカウンタビリティの構築

ウォーキングを奨励するために視覚的な合図が使われますが、標準化された出席追跡はありません。もしゲンバウォークを完了したことに対する説明責任がなければ、その活動は任意になってしまいます。多くの場合、参加者は次にバトンタッチする明確なステップを持っていません。フォロースルーがなければ、観察と提言は実行されません。

さらに、ゲンバのメモと頻度を記録し、見直すことで、チームはゲンバウォークの価値と課題を見直すことができます。特定の従業員、生産ライン、時期が、ネガティブな結果をもたらしやすいのか、ポジティブな結果をもたらしやすいのか、あるいは無関心な結果をもたらしやすいのかを確認するために、メモを見直しましょう。

最高の洞察は標準化されたデータから

継続的な改善を重視する企業は、洞察力とデータ主導型になりがちです。しかし、データを標準化し、収集し、使用可能な形式に変換しなければ、これらの洞察を得ることは不可能です。

リアルタイム・パフォーマンス追跡による可視性の向上

プロセスの可視化は、プロセスの改善に不可欠です。従来、製造業におけるデータ分析では、さまざまなソースや部門からデータを収集し、集計して、最終的に数値から改善の機会を見つける必要がありました。新しいデジタル技術は、製造データの継続的なストリームを自動的に収集・分析し、エンジニアがより迅速かつ正確に意思決定できるようにします。IoT 接続、製造アプリ、分析ダッシュボードが連携し、エンジニアに最新情報を提供します。

No Code Appsプロセス制御を強化

現代の製造業では、エンジニアは異種のプロセスやシステムを高度に制御する必要があります。ノーコード 製造アプリプラットフォームは、エンジニアに新しい方法で機械と人をつなぐ能力を提供します。ノーコードの前提は、同じオペレーションは2つとなく、同じような課題に直面している同じようなオペレーションであっても、既成のソリューションに従う必要はないということです。カスタム・アプリを設計するか、テンプレートをカスタマイズすることで、エンジニアは、従来はIT部門や経営陣の支援を必要としていたソリューションを、自ら実装することができます。

オーグメンテーションは、人的労働の柔軟性やコスト面での利点を犠牲にすることなく、既存の労働力を強化する方法をメーカーに提供します。

重要なのは、人間が働くシステムを改善することで、コンディションを向上させ、最適なパフォーマンスを発揮できるようにする手段をメーカーに提供することです。

労働力の増強方法を検討する際には、業務のどの部分がエラーの原因となる可能性があるか、またワークフローを成功させるためにどのようなテクノロジーが必要かを慎重に検討してください。