元トヨタ生技の田代勝良さんが語る食品工場の改善4選。AIを入れる前に、自分の仕事の「たまり」を1つ見つける

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回は、MONOistで連載された田代勝良さんの「元トヨタ生技が見た食品工場のなぜ」の最終回を紹介するね。食品工場の話ですが、AIを入れる前に、自分の仕事の「待ち・たまり・単位のずれ」を見つける話として読みました。

田代勝良さん（MONOist）「なぜ鶏肉を次工程に手渡しすると歩留まりが上がるのか　元トヨタ生技の改善4選」（改善に、正解はない）

まず現場を整えれば、システムは驚くほどシンプルなもので足りる。

田代勝良さんは、トヨタ自動車で約16年、生産技術と現場改善に携わった方です。いまは工場改善サービス株式会社の代表として、中小の製造業の現場に入っています。

この記事は、MONOistの連載「元トヨタ生技が見た食品工場のなぜ」の最終回です。

田代さんは、製造業には「みんなが使っている生産管理ソフト」が無い、と書いています。プロセスが会社ごとにバラバラだからです。そのうえで、こう続けます。「ソフトに現場を合わせれば現場は混乱する」。

ここを読んで、私はChatGPTやClaudeの話だと感じました。新しいAIを足す前に、仕事の流れの形が決まっていなければ、AIに合わせるのも、AIを合わせるのも、手間が増えるだけです。

私がAIに委ねたいのは、作業だけではありません。約束を覚えて、期限まで運んで、成果か本当に必要な判断だけを返す責任まで委ねたいんです。

ただ、その責任を渡す先の仕事の流れが見えていなければ、何を渡せばよいかも決められません。

だから私なら、AIに頼む前に、最近くり返した仕事を1つ選んで、着手から完了までを書き出します。書き出す作業そのものを、AIに質問してもらいながら進められます。

流れを書き出すのは、頭の中にあるやり方を言葉にする作業でもあります。いつも頭の中だけで判断していることを言葉にする話は、9月20日の記事にも書きました。

AI氣道『「製造業の知の8割は頭の中にある」をCADDI加藤勇志郎さんが解説。日本の暗黙知が強みになる理由』より

「いつも頭の中だけで判断している基準を一つ選び、「何を見て、どう判断しているか」を1行だけ言葉にします。」

頭の中の判断の基準を言葉にする話は、9月20日の記事、『「製造業の知の8割は頭の中にある」をCADDI加藤勇志郎さんが解説。日本の暗黙知が強みになる理由』で書いています。

田代勝良さん（MONOist）「なぜ鶏肉を次工程に手渡しすると歩留まりが上がるのか　元トヨタ生技の改善4選」（事例1：鶏肉の加工――「作ったら手渡し」）

粉と混ぜる段階でしっかり切れていない鶏肉が見つかっても、誰がいつ切ったものか分からない。つまり、直せないのだ。

1つ目の事例は、唐揚げ用の鶏肉の加工です。ぶつ切りを6人で行い、粉付けとフリーザーへの投入を1人が担当していました。

加工のスピードの方が、粉付けより速い。その結果、フリーザーの手前に1～2時間分の仕掛品（作りかけの鶏肉）が滞留していました。

田代さんによると、滞留で異物混入の恐れが出て、鶏肉の水分（ドリップ）が出て歩留まりが悪化し、保管する番重（ばんじゅう・運搬用の容器）も何枚も必要になります。

そのうえで、先ほどの引用です。切れていない鶏肉が見つかっても、誰がいつ切ったものか分からないから、直せない。

対策は、1つだけでした。ボウル1杯分の加工を終えたら、そのまま次工程までボウルを運ぶ。キーワードは「作ったら手渡し」です。

後工程が詰まって手が止まる人が出たので、作業が早かった2人は新製品の生産へ配置転換されました。結果は、番重がゼロ、歩留まりが改善、ジューシー感も向上です。

私はこの話を、AIの仕事に置き換えて読みました。前の工程が速いほど、途中にたまる量は増えます。AIが文章や資料を速く作れる時代ほど、作りかけが確認待ちで積み上がりやすい、という読み方です。

私ならまず、自分の仕事の中で、前が速くて後ろが追いつかず、途中でたまっている所を1つ探します。確認待ちや下書きの山。名前を付けて数えるだけで、直す手がかりが戻ってきます。

田代勝良さん（MONOist）「なぜ鶏肉を次工程に手渡しすると歩留まりが上がるのか　元トヨタ生技の改善4選」（事例2：魚のパック詰め――「コンベヤーに隠れる手待ち」）

1～2秒は目に見えない。しかし、それが1日分積み上がれば、1人分になる。

2つ目の事例は、スーパー向けの魚のパック詰めです。1人が魚をトレーに乗せてコンベヤーに流し、もう1人が、出てきたものを番重に詰める。2人作業の工程でした。

課題は、2人目が毎回1～2秒、魚が出てくるのを待っていたことです。全体としては何の問題もなく見えます。田代さんは、そこに確実に人を抜ける余地があった、と書いています。

対策は、コンベヤーの出口に、5パック分をためられるローラーコンベヤーを置くこと。作業者は5パック分を投入したら、自分で出口へ回って、出てきた5パックを番重へ入れます。

2人でやっていた仕事が、1人で回るようになりました。浮いた1人は、リーダー職として他の職場の改善に取り組んでいます。

1秒や2秒の待ちは、全体で見れば問題なく見えます。だから見えない。でも、1日分積み上がれば1人分です。

AIの返事を待つ数秒、確認の返事を待つ数分も同じです。1回ずつは小さくて、数える気にもなりません。

1日の終わりに、待った場面を3つだけメモする。まだ試していない、私の提案です。何分待ったかまで書ければ、翌日に直す場所が決まります。

田代勝良さん（MONOist）「なぜ鶏肉を次工程に手渡しすると歩留まりが上がるのか　元トヨタ生技の改善4選」（事例3：弁当詰め――「広げるより、区切る」）

一気に広げて詰めるのではなく目の届く範囲で作業が収まるので、具材の入れ忘れのクレームがゼロになった。

3つ目の事例は、お弁当の具材詰めです。5人で調理と詰めを分担していて、空の容器を机いっぱいに広げ、1品ずつ詰めていく方式でした。

そこへ、お弁当の取扱量が1.5倍になる見込みが出ます。机も1.5倍にしよう、と、調理室全体のレイアウトを変える大工事の計画が持ち上がりました。

田代さんが提案したのは、机を広げることではなく、作業方法の見直しです。15食を1単位として、15食分の全品を詰めてから蓋をする形に変えました。

結果は、工事が不要になり、入れ忘れのクレームがゼロになり、生産性が20％上がりました。田代さんは「机を広げていたら、この20％は生まれていない」と書いています。

この事例を読んで、私は自分の記事の一節を思い出しました。7月22日に書いた、400個のお弁当の話です。

AI氣道『400分の1でも、その人には1分の1。「AIに委ねられない不安」と「愛と感謝の完璧」』より

「400個のうち一つくらい手を抜いても、全体ではほとんど変わらない。数字だけ見れば、そう考えることもできます。でも、その一つを受け取った人にとっては、手抜き弁当が100%です。」

7月22日の記事のコラムに、こう書いています。『400分の1でも、その人には1分の1。「AIに委ねられない不安」と「愛と感謝の完璧」』で書いています。

入れ忘れのクレームがゼロになった、という結果は、受け取る一人にとっての一食を、欠けなく届ける形に変えた、ということだと私は読みました。気合で見落とさないようにするのではなく、目の届く範囲に収める。

仕事の形で品質を守る話です。

ここで重ねたのは、田代さんの事例の結果と、私が書いた「受け取る人には、その一つが全部」という考えです。15食ずつ区切って詰めたのは、田代さんが入った現場の話です。

AIに頼む時も、同じことが言えそうです。一度に大量の件数を頼むと、抜けに気づきにくくなります。私なら、目の届く件数に区切って頼み、1回ごとに確かめます。提案です。件数は仕事によって変わります。

田代勝良さん（MONOist）「なぜ鶏肉を次工程に手渡しすると歩留まりが上がるのか　元トヨタ生技の改善4選」（事例4：納豆づくり――「工場全体で扱う単位をそろえる」）

それぞれの工程は、自分たちのやり方で効率よく仕事をしている。だからこそ、工場全体の流れが詰まっていた。

4つ目の事例は、20人ほどの納豆工場です。豆を蒸す、パックに詰める、発酵させる、包装する、の順で作っています。

課題は、前半と後半の工程のつながりが悪いことでした。蒸す工程は効率を考えて一度にまとめて蒸す。包装工程は必要な分だけ包装する。フロアも違うので、工程の間に数時間分の仕掛品が停滞していました。

数字を並べると、一度に蒸す量が約5000パック、工程間の運搬が48パック、出荷が36パックと、単位がばらばらでした。田代さんは、出荷単位の36パックを基準に、各工程で扱う量をその倍数にそろえました。

運搬も、あえて48パックから36パックに減らしています。

一度に運ぶ量を減らすのは、非効率に見えます。でも、単位がそろったので、工程のタイミングを合わせやすくなり、仕掛品の管理の手間が減りました。管理者は、その時間を改善活動に使えるようになっています。

引用した一文が、私には一番刺さりました。それぞれが、自分のやり方で効率よくやっている。だから、全体が詰まる。

ChatGPTで下書きを作る、別のAIで要約する、最後に自分で確認する。道具ごとに効率よく回しても、次へ渡す単位が合っていなければ、手前で詰まります。

私ならまず、次の工程へ渡す単位を1つ決めます。たとえば「1日1回、5件まとめて渡す」。提案です。これも、単位を決めてから、道具の使い方を考えます。

田代勝良さん（MONOist）「なぜ鶏肉を次工程に手渡しすると歩留まりが上がるのか　元トヨタ生技の改善4選」（会社の目的はもうけること）

私はいつも人手が浮いたら、一番優秀な人を抜いてほしいとお願いしている。

田代さんは、会社の目的はもうけることで、もうけは売り上げか原価から生まれる、と書いています。そして、自分たちで動かせる原価低減を、まずやってほしいと。内容量や品質を落とす話ではなく、工場の中のムダを取る話です。

ここで田代さんは、「少ない人」とは人切りのことではない、と念を押します。人手が浮いたら一番優秀な人を抜いてほしい、とお願いしている。たいていの社長は驚く、と書いています。

理由は、こうです。一番優秀な人は、他の部署でも優秀に働けるので、改善を任せられる。そして、抜けた穴には、残されたメンバーの中から次のリーダーが育つ。

事例2でも、浮いた1人がリーダー職として他の職場の改善に回っていました。田代さんは「原価低減は入口にすぎない。その先に人が育つ流れをつくること」と書いています。

私は、この「人」を「時間」に置き換えて読みました。AIに作業を渡して浮いたのが人なら、次の現場へ。浮いたのが時間なら、人が学ぶ時間へ。10月2日の記事に、私はこう書いています。

AI氣道『労働経済白書2026を中小企業向けに解説。AIを入れるなら、社員が学ぶ時間もセットで作る』より

「私は「委ねる」から始めます。作業をAIに渡す。浮いた時間で、人が学ぶ。」

AIに委ねて浮いた時間の置き場所は、10月2日の記事、『労働経済白書2026を中小企業向けに解説。AIを入れるなら、社員が学ぶ時間もセットで作る』で書いています。

一人で仕事を回している方なら、浮くのは自分の時間です。その時間で、自分が次の改善を考える。会社に人がいる方なら、浮いた人を、次の現場を育てる側へ渡す。形は変わっても、先に見るのは同じ。

浮いた先で、人が育つかどうかです。

人の配置は、現場や本人の意思、引き継ぎの条件で形が変わります。田代さんの「一番優秀な人を抜く」を、私は共通の人事ルールにはしません。ただ、浮いた余白を放っておかない、という考えは、持ち帰りたいです。

田代勝良さん（MONOist）「なぜ鶏肉を次工程に手渡しすると歩留まりが上がるのか　元トヨタ生技の改善4選」（改善は、草の根っこに似ている）

人も設備も、全部を一気に変えることは不可能だ。まずは小さな穴を開ける。

ここからは、元記事にはない私の提案です。田代さんの4つの直し方を、ChatGPTやClaudeでどう使うかを1つ足します。

自分の仕事で手が止まるのは、田代さんの4つの直し方を、仕事の流れのどこにあてるかだと思います。待っている所、途中のままたまる所、一度に扱う件数がそろっていない所、目の届く範囲に区切れる所。

ここをAIに手伝ってもらいます。

やり方は、最近くり返した仕事の流れを、着手から完了まで、待ち時間も含めて箇条書きにして、ChatGPTやClaudeに貼るだけです。

箇条書きがまだなら、AIに質問してもらいながら、書き出すところから頼めます。頼む文は、たとえばこうです。

「変えないで」を先に書くのには、理由があります。AIは、聞き方しだいで、気をきかせて流れごと組み替えた案を出してくることがあります。

でも田代さんは、人も設備も全部を一気に変えることは不可能で、まずは小さな穴を開ける、と書いています。流れの順番は、AIに相談する前に、こちらで決めておきます。

公開、送信、削除、お金が動く操作のような、取り消せない所も、AIには決めさせません。

数字にも注意します。AIが「待ち時間が20％減ります」のような数字を出したら、鵜呑みにせず、自分の実測と見比べます。

田代さんの記事の歩留まりや20％も、田代さんの現場の数字で、あなたの仕事にそのまま当てはまるとは限りません。元記事の数字は、元記事で確かめてください。

AIが出した提案から選ぶのは、1つだけ。小さな穴を1つ開けて、1週間見る。見るのは、待った時間と、抜けの数です。それで十分です。

田代さんの4事例は、道具を足す話より先に、仕事のやり方を変える話でした。作ったら手渡す。手待ちを見つける。広げるより区切る。扱う単位をそろえる。どれも、仕事の流れの形を変える話です。

そのうえで田代さんは、人手が浮いたら、その人を次の改善へ回して、人が育つ流れをつくってほしいと書いています。私は、AIで浮いた時間の置き場所として読みました。

最初の一歩は、15分の枠を取ることです。最近くり返した仕事を1つ選んで、流れを書き出す。そこに、待っている所、たまっている所、件数が合っていない所がないか、AIと一緒に探してみてください。

この記事で学んだことを誰かに教えて恩送りして学びを深めよう！