管理職のための GDfindi 基礎講座 #3 「見える化」

90年代に日経ビジネスの記事で紹介されたエピソードを私の記憶を辿って紹介します。当時3次元精密加工が可能なマシーニングセンター(MC)が発表されました。ある企業は、熟練金型工に3次元MCを与えて、仕事の効率化を期待しましたが、生産性が全く上がりませんでした。そのままでは「高価な3次元MCを使っても生産性は上がらない」という評価が残るところでした。ところが、入社して数ヶ月の新人社員とプログラマーのチームを作り、3次元MCを使わせると、金型作成が従来よりも30%短い時間で可能になったそうです。熟練工は経験と勘に頼った彼の得意な仕事の仕方の成功体験に束縛され、3次元MCの使い方を研究しなかったのです。過去の束縛がない新入社員は、3次元MCの使い方に集中して、素晴らしい実績をつくりました。データサイエンスの教科書は「大学の研究調査ではデータサイエンスを導入すると、従来の企業プロセスの生産性が1%から3％改善される」という実績を紹介して、持論を展開します。

「従来の経験と勘に頼り最適化されたプロセスは、長年最適化されている以上、データサイエンスを導入しても伸び代が少ない。ただし、データサイエンスには従来可能でなかったことを可能にする力がある。その領域が見極められデータサイエンスを投入すると、大きな付加価値を実現することが出来る。」

GDfindiにも全く同じ理論が通じます。従来の経験と勘に頼り、暗闇を手探りで歩くような仕事のパターンだったところを、GDfindiを導入すると、見える化が実現します。ただの見える化ではなく、プロジェクトのチームメンバー全てが理解できる形に現象を見える化することができるのです。そして、チームメンバーがアイデアを出し合い、高い次元の解決案を捻出することができるのです。その為には、従来の手法に頼らず、GDfindiを使った最適な仕事の仕方を考案する必要があります。その際のポイントはデータサイエンスの教科書が提供してくれています。「GDfindiがないときは出来なかったが、GDfindiで可能になったことは何か？」「馬鹿とハサミは使いよう」と申しますが、GDfindiもツールです。使いよう次第では過去に見えなかった現象が見える化でき、問題が定義され、解決案が導かれ、生産性が上がります。

一つの極端な例は「今まで見える化ができないために、選択オプションにも乗らなかった生産方式を、GDfindiを採用すれば見える化して、使いこなすことが出来る」です。テスラはライン生産方式を廃止しています。そのために複数の同じ工程をカバーするセルの一つを必要に応じて生産プロセスから外し、新しい改善案を常時現場でテストできる体制を作っています。その為、今までには考えられなかった改善活動のスピードアップを実現しているそうです。GDfindiの特性を把握して上手に採用すれば、今までは管理ができないために、導入できなかった生産方式の導入も夢ではありません。