ワークサンプリングとは

ワークサンプリング（Work Sampling）とは、一定の時間間隔でランダムな瞬間に作業者を観察し、その時点で行っている作業の種類を記録することで、全体の作業時間における各作業の構成比率を推定する統計的な手法です。別名「瞬間観測法」とも呼ばれます。

従来の連続観測法のように、作業者の一連の作業を始めから終わりまで詳細に記録するのではなく、あくまで「瞬間」を捉える点が大きな特徴です。多数の瞬間を観察することで、統計的な法則に基づき、各作業に費やされた時間の割合を推定することができます。

ワークサンプリングの基本的な考え方

ワークサンプリングの根底にあるのは、大数の法則です。これは、「多数回の試行を行えば、偶然によるばらつきは平均化され、真の値に近づく」という統計学の基本的な考え方です。

作業者の行動をランダムな瞬間に多数回観察することで、個々の観察時点での行動は偶然に左右されるものの、全体として見ると、各作業に費やされた時間の割合は、観察された回数の割合に近似していくと考えられます。

例えば、ある作業者が1日に100回観察され、そのうち50回がA作業、30回がB作業、20回が休憩をしていた場合、A作業に費やされた時間の割合は約50%、B作業は約30%、休憩は約20%と推定できるわけです。

ワークサンプリングの目的

ワークサンプリングの主な目的は、以下の通りです。

• 作業時間の構成比率の把握: 各作業にどれくらいの時間が費やされているかを客観的に把握し、非効率な作業や改善の余地がある作業を特定します。
• 稼働率・余裕率の測定: 作業者が実際に作業に従事している時間の割合（稼働率）や、作業をしていない時間の割合（余裕率）を把握し、人員配置や生産性の改善に役立てます。
• 標準時間の設定: 直接的な時間測定が困難な作業について、ワークサンプリングの結果を基に標準時間を設定する基礎データとします。
• 間接作業時間の分析: 直接生産に関わらない、準備、後片付け、運搬などの間接作業に費やされている時間を把握し、効率化を図ります。
• ボトルネックの発見: 作業の流れの中で、滞留が発生している箇所や、時間がかかっている作業を特定し、改善策を検討します。
• 改善効果の測定: 改善策の実施前後のワークサンプリングの結果を比較することで、その効果を定量的に評価します。

ワークサンプリングの手順

ワークサンプリングは、以下のステップで実施されます。

1. 目的の明確化: 何を知りたいのか、ワークサンプリングによってどのような情報を得たいのかを明確にします。例えば、「各作業者の作業時間の内訳を把握したい」「特定の機械の稼働率を測定したい」など、具体的な目的を設定します。

2. 調査対象の選定: ワークサンプリングを実施する対象となる作業者、機械、または業務プロセスを特定します。

3. 観察項目の設定: どのような作業や状態を観察・記録するのかを具体的に定義します。曖昧な定義は記録のばらつきにつながるため、「〇〇作業」「△△作業」「休憩」「準備」「移動」など、明確な区分を設定します。

4. 必要な観察回数の決定: ワークサンプリングの精度を左右する重要な要素です。目標とする精度（許容誤差）と、推定される発生頻度（例えば、ある作業が全体の何%程度を占めると予想されるか）に基づいて、統計的な計算により必要な観察回数を決定します。一般的に、発生頻度が50%に近いほど、高い精度を得るためにはより多くの観察回数が必要になります。

   必要な観察回数（N）は、以下の式で概算できます。

   N=4p(1−p)/L^2​

   ここで、

   • $N$: 必要な観察回数
   • $p$: 特定の作業が発生すると予想される比率（推定値）
   • $L$: 許容誤差（例えば、±5%であれば0.05）

   例えば、ある作業の発生頻度が30%（$p=0.3$）と予想され、許容誤差を±5%（$L=0.05$）としたい場合、

   N=4×0.3×(1−0.3)/0.05^2​=336

   となり、約336回の観察が必要となります。

5. 観察スケジュールの作成: いつ、誰が、どの対象を観察するのかを定めたスケジュールを作成します。ランダムな観察が重要であり、規則的な時間間隔での観察は偏りを生む可能性があります。乱数表やタイマー機能などを活用し、観察時刻を無作為に決定します。

6. 観察・記録の実施: 作成したスケジュールに従い、定められた時間に観察場所へ行き、対象がどのような状態にあるかを観察し、記録用紙や記録システムに記録します。この際、瞬間の状態を正確に記録することが重要です。観察時に行われていた作業を判断し、事前に定義した観察項目に従って記録します。

7. データの集計・分析: 収集したデータを集計し、各観察項目の出現回数をカウントします。その出現回数を総観察回数で割ることで、各作業時間の構成比率を推定します。

   例えば、総観察回数が500回で、A作業が250回記録された場合、A作業の構成比率は $250/500=0.5$ 、つまり50%と推定されます。

8. 結果の評価・改善策の検討: 分析結果を基に、現状の問題点や改善の余地を評価します。例えば、特定の作業に時間がかかりすぎている、稼働率が低いなどの課題が見つかった場合は、その原因を分析し、具体的な改善策を検討します。

9. 改善策の実施と効果測定: 検討した改善策を実行し、必要に応じて再度ワークサンプリングを実施することで、改善効果を定量的に測定します。

ワークサンプリングのメリット

ワークサンプリングは、他の時間分析手法と比較して、以下のようなメリットがあります。

• 長時間の作業や多数の作業者の分析に適している: 連続観測法のように、長時間の作業や複数の作業者を同時に詳細に分析することは困難ですが、ワークサンプリングは瞬間的な観察であるため、比較的容易に行えます。
• 作業者の負担が少ない: 連続的に監視されるわけではないため、作業者の心理的な負担が少なく、通常の作業に近い状態でデータを収集できます。
• 準備や分析に要する時間が比較的少ない: 詳細な時間記録が不要なため、準備やデータ分析にかかる時間を削減できます。
• 中断された作業も分析可能: 連続観測では難しい、頻繁に中断されるような作業でも、その時間の割合を把握することができます。
• 特別な訓練を受けた観察者が不要な場合がある: 観察項目が明確であれば、比較的短期間のトレーニングで観察者としての役割を果たすことができます。
• コストが低い: 連続観測に必要な人員や時間と比較して、コストを抑えることができます。

ワークサンプリングのデメリット

一方で、ワークサンプリングには以下のようなデメリットも存在します。

• 詳細な作業手順や方法の分析には不向き: 瞬間的な観察であるため、作業の詳細な手順や改善のための具体的な方法は把握できません。
• 短時間で完了する作業の分析には不向き: 発生頻度が低い短時間の作業は、観察される確率が低いため、正確な時間比率を推定することが難しい場合があります。
• 結果の精度は観察回数に依存する: 必要な精度を得るためには、適切な回数の観察を行う必要があり、観察回数が不足すると結果の信頼性が低下します。
• 観察者の主観が入る可能性がある: 観察者が瞬間の作業内容を判断する際に、主観的な解釈が入り込む可能性があります。明確な観察項目の定義と、観察者への適切なトレーニングが必要です。
• 作業者の協力が必要: ワークサンプリングの目的や方法を十分に説明し、作業者の理解と協力を得る必要があります。不信感があると、意図的に行動を変えるなどの影響が出る可能性があります。
• 異常な事態の把握が難しい: 突発的に発生する異常な事態（機械の故障、事故など）は、ランダムな観察では捉えにくい場合があります。

ワークサンプリングの活用事例

ワークサンプリングは、様々な産業や業務で活用されています。以下にいくつかの具体的な活用事例を紹介します。

• 製造業:

  • 機械の稼働率測定: 各機械が実際に稼働している時間、停止している時間の割合を把握し、保全活動の改善や遊休設備の有効活用に繋げます。
  • 作業者の作業時間分析: 各作業者がどのような作業にどれくらいの時間を費やしているかを把握し、人員配置の最適化や標準時間の設定に活用します。
  • 不良発生要因の分析: 不良が発生した瞬間の作業状況を記録することで、不良発生の要因となっている作業を特定します。

• 事務部門:

  • 間接業務の分析: 会議、資料作成、ファイリング、電話応対など、間接業務に費やされている時間を把握し、業務効率化の検討材料とします。
  • 担当者の業務負荷分析: 各担当者がどのような業務にどれくらいの時間を費やしているかを把握し、業務の偏りを是正したり、人員増強の必要性を判断したりします。

• サービス業:

  • 顧客対応時間の分析: 受付、案内、接客、会計など、顧客対応に費やされている時間を把握し、サービス品質の向上や人員配置の最適化に役立てます。
  • 移動時間の分析: 営業担当者の移動時間、配送担当者の配送時間などを把握し、効率的なルート設定やスケジュール管理に活用します。

• 医療・介護:

  • 看護師の業務時間分析: 患者ケア、記録、申し送りなど、看護師がどのような業務にどれくらいの時間を費やしているかを把握し、業務効率化や負担軽減に繋げます。
  • 介護士のケア時間分析: 食事介助、入浴介助、排泄介助など、介護士がどのようなケアにどれくらいの時間を費やしているかを把握し、ケアの質の向上や人員配置の最適化に役立てます。

まとめ

ワークサンプリングは、統計的な手法を用いて作業時間の構成比率や稼働率などを効率的に把握するための有効なツールです。長時間の作業や多数の作業者を対象とする場合に特にそのメリットを発揮しますが、詳細な作業分析には不向きである点や、結果の精度が観察回数に依存する点には注意が必要です。

ワークサンプリングを成功させるためには、明確な目的設定、適切な観察項目の定義、統計的に有意な観察回数の確保、ランダムな観察の実施、そして作業者の理解と協力が不可欠です。

今回の説明で、ワークサンプリングの基本的な概念、手順、メリット・デメリット、そして活用事例についてご理解いただけたでしょうか。もしさらに具体的な疑問点や、特定の状況におけるワークサンプリングの適用についてご質問があれば、メールより質問してください。