公開日: 2026年10月22日

作業分析

工程分析のやり方|工程記号・分析表とユニット組立の改善例

    工程分析は、品物や作業者の流れを、工程記号で表し、作業の順序や時間・距離などから、問題点を発見し、改善に繋げる方法です。

    「組立は短いのに完成まで時間がかかる」「何度も運んでいる」という現場では、工程全体の流れを先に整理すると、詳しく測る場所を絞れます。本記事は初めて分析する現場リーダーに向けて、対象の選び方、工程記号、Excel分析表、改善までを説明します。本記事では、工程分析にある「単純工程分析」と「詳細工程分析」についてと、その具体的な進め方を解説します。例は自動車部品のユニット組立の架空ケースです。

    分析する対象を選ぶ

    工程分析は、調べたい範囲に合わせて使い分けます。

    • 全体像をつかむ:単純工程分析で、加工(作業)と検査を中心に順序と構成を整理する

    • 運搬や待ちも調べる:詳細工程分析で、運搬・滞留・貯蔵と時間・距離を記録する

    • 分析の進め方:まず全体を捉え、課題が見えた区間を詳しく調べる

    対象・整理の方法

    分析方法

    知れること

    ユニット組立での例

    大まかな工程図

    単純工程分析(オペレーション・プロセス・チャート)

    全体の順序と、詳しく見る場所の優先順位

    組立から検査への引渡しで、待ちがある場所を特定

    詳細な分析表

    詳細工程分析(フロー・プロセス・チャート)

    工程別の時間・距離・発生条件

    検査投入待ちの時間と、搬送距離を測る

    詳細工程分析を選択した場合、「製品の流れ」または「作業者の流れ」を分析したいのかを選択します。

    「製品の流れ」の場合は製品工程分析、「作業者の流れ」の場合は作業者工程分析を行います。

    対象・整理の方法

    分析方法

    知れること

    ユニット組立での例

    製品の流れ

    製品工程分析

    運搬、待ち、引渡しまでの時間

    一台のユニットを追い、組立・検査・完成品置場まで記録

    作業者の流れ

    作業者工程分析

    歩行、作業、待ちの内訳

    一人の担当者を追い、部品取出しと設備対応を記録

    同じ表で品物と作業者を途中から混ぜないようにします。ユニットが検査を待っている間に作業者が次の部品を準備していても、品物の待ちと作業者の手待ちは同じではありません。

    単純工程分析のやり方:3ステップ

    単純工程分析では、主に3つの工程記号を今回使用します。社内で採用している規格や記号がある場合は、それに揃えます。記号だけで意味を推測せず、工程名も添えます。

    区分

    説明用の記号

    記録する状態

    加工

    ○

    形状・状態を変える作業や組立

    数量検査

    □

    数量を確認する

    品質検査

    ◇

    承認済みの基準に照らし、状態や品質の合否を判定する

    1.目的、対象物、始点・終点を決める

    「ユニットが組立台から検査へ渡るまでの待ちを減らす」など、目的を決めます。対象工程、品番、期間を決めます。

    2.実際の流れを追い、順番に並べる

    表に必要事項を記入後、実際の工程を観察し、加工と検査を発生順に並べ、対応する工程記号で表します。下の図は、一台のユニットに使う部品を追う架空例です。工程の合流・手直しがある場合も含まれています。

    ユニット組立のオペレーション・プロセス・チャート。部品の合流と、不合格時に手直し後の再検査へ戻る流れを示す架空例

    上の図では、部品が合流する箇所を横線でつなぎ、不合格の場合は手直し後に再検査へ戻る流れを示しています。

    3.全体を確認し、優先順位を決定する

    分析し終えた単純工程分析から、どの工程を優先的に改善するかなどの優先順位を決めます。優先順位の決定後、詳細工程分析を行うと、本質的な問題点を発見することができます。

    詳細工程分析のやり方:3ステップ

    詳細工程分析では、以下の6種類の工程記号を使用します。社内で採用している規格や記号がある場合は、それに揃えます。記号だけで意味を推測せず、工程名も添えます。

    区分

    説明用の記号

    記録する状態

    加工(作業者工程分析の場合: 作業)

    ○

    形状・状態を変える作業や組立

    数量検査

    □

    数量を確認する

    品質検査

    ◇

    承認済みの基準に照らし、状態や品質の合否を判定する

    運搬

    →

    品物の場所を移す

    滞留(作業者工程分析の場合: 手待ち)

    D

    加工・検査・運搬へ進まず待っている

    貯蔵

    ▽

    保管場所で管理されている

    1.目的、対象物、始点・終点を決める

    「ユニットが組立台から検査へ渡るまでの待ちを減らす」など、目的を決めます。対象、品番、対象期間を決めます。

    2.実際の流れを追い、順番に並べる

    まず、作成日、品番、分析対象、対象期間などの基本情報を入力します。次に、実際の工程を観察し、作業内容を発生順に並べます。各工程に対応する工程記号を付け、時間と移動距離を記録します。

    次の図は、一台のユニットに使う部品を追う架空例です。製品工程分析と作業者工程分析の区分が異なり、「加工」と「作業」、「停滞」と「待ち」などがある。

    工程分析のエクセルイメージ

    3.改善案を試し、同じ範囲で再分析する

    詳細工程分析後、改善案を検討してみます。検査への投入待ちが長い場合は、検査設備の状態や投入の合図、仕掛量を調べます。

    改善後は、同じ品番、搬送単位、測定範囲で、待ち時間・距離・良品の完成状況を比べます。別の置場に在庫が増えた、補充担当の移動が増えた、といった影響も確認します。

    工程分析から改善案を考える4つの問い

    • なくせるか:その工程が必要な根拠を確かめる。

    • まとめられるか:記録や移動をまとめても、必要な確認が残るかを見る。

    • 順序を変えられるか:投入や補充の前後関係を調べる。

    • 簡単にできるか:表示、配置、治具の方法を見直す。

    例えば、運搬距離を減らす案は、直線距離だけでなく、安全な通路、保守スペース、部品供給の動線を確認します。検査が多く見えても、品質要求や顧客要求を確認せずに削除しません。

    工程分析で起きやすい失敗

    予定の工程図を実際の流れだと思う、作業者の時間と製品の時間を混ぜる、保管時間が未測定なのに総時間を出す、といった失敗があります。

    単位を揃えずに一台と一トレーを合計する、改善後に測定範囲を短くする、運搬を別担当へ移して減ったと判断することも避けます。表の条件を固定し、変更した条件は別に記録してください。

    工程分析についてよくある質問

    全工程を細かく分析する必要がありますか?

    まず大まかな流れを整理し、目的に関わる区間へ絞ります。詳しく測る対象は、待ちや運搬の大きい場所、品質上の問題がある場所から選びます。

    待っている品物の時間は、人の手待ちですか?

    同じとは限りません。品物が待つ間に、人は別の作業をしている場合があります。何を追う表かを揃えます。

    工程記号だけで改善点は決まりますか?

    記号は流れを整理する道具です。時間、距離、回数、必要な根拠を合わせて、改善対象を判断します。

    まとめ:工程の流れを記録し、改善する区間を絞る

    • 品物・作業者など、追う対象と分析範囲を決める

    • 工程記号と時間・距離・回数を記録し、流れや待ちを見えるようにする

    • 必要性・順序・配置を問い直し、品質や前後工程への影響も確かめる

    工程分析で詳しく調べたい区間が決まったら、その作業を動画で確認します。AIを活用すると、動画内の作業・移動・待ちの分類や時間集計を自動化できます。

    工程内の作業分類・時間集計を自動化できる製造業特化の作業分析AI「Ollo Factory」

    製造業特化型の作業分析AI「Ollo Factory」の稼働分析AIは作業動画の区間を分類し、時間を集計・可視化できます。動画確認や時間集計の負担を減らせます。稼働分析は次の流れで行います。

    ①分析の設定を行う。

    動画をOllo Factoryにアップロード後、分類のカテゴリを設定します。工程分析で詳しく確認したい区間を、「作業・検査・移動・待ち」などに分類します。品物の流れや工程間の待ち時間は、現場の記録と合わせて確認します。設定後、実行ボタンをクリックします。

    ②分析した工程を確認する。

    分析を実行すると、画面左側に作業項目別の結果、動画の下側に時間軸に沿った分類結果と、各項目の時間割合を示す円グラフが表示されます。

    Ollo Factoryで工程内の要素作業と分類別の時間を確認する画面

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    この記事の執筆者

    株式会社Ollo
    事業開発部リーダー マーケティング担当 Yoshida

    製造業特化型の作業分析AI「Ollo Factory」を開発・提供する株式会社Ollo(東京大学 松尾研究室発のAIスタートアップ)で、事業開発とマーケティングを担当。
    大学時代は工学部で設計開発を学び、新卒で大手自動車メーカーに入社。新型EVの開発グループで、設計から工場での生産まで幅広くプロジェクトに携わり、研修の一環として、実際に自動車製造工場でのライン作業も経験。その後、製造業領域のスタートアップで営業・マーケティングに従事。
    現在は、製造現場でのAI活用を促進し、よりワクワクする働き方を実現できるよう、「Ollo Factory」の販売・マーケティングに取り組んでいる。

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