生産性向上は、製造業のコストの削減や利益率の改善、人手不足の解消などの課題を解決するために必要です。そこで本記事では、製造業における生産性向上のメリットを解説します。生産性向上の流れや取り組みもまとめてありますので、ぜひ参考にしてください。

製造業における生産性とは？

製造業における生産性とは、投入した資源に対する成果の割合です。製造現場の改善やDXの推進、人材育成などの多角的な取り組みが求められます。ここでは、製造業における生産性の実態や計算方法、低下する原因について詳しく解説します。

実態

日本の製造業の生産性は、主要先進国と比べて必ずしも高くなく、改善の余地が大きい状況です。

就業者1人あたりの労働生産性は、2022年に80,678ドル（約1,035万円）であった
OECDの主要34国中19位で、かつての上位水準から低下が続いている

つまり、日本の製造業の生産性は、先進国に比べて以前よりも水準が低くなっているのです。そのため、製造現場の改善やデジタル化の推進、管理体制の強化などによる生産性向上が強く求められています。

ちなみに、日本の全産業の1人当たりの年間付加価値（就業者1人あたりの労働生産性）は、92,663ドル（約877万円）で、OECD加盟38カ国中32位でした。製造業だけではなく、日本の全産業においても、生産性向上が必要です。

※参照元：公益財団法人日本生産性本部「労働生産性の国際比較2024」（5-6ページ）（https://www.jpc-net.jp/research/assets/pdf/summary2024.pdf）

計算方法

製造業の生産性は、「成果（アウトプット）÷投入した資源（インプット）」で計算できます。生産性を計算する際の成果とは、売上額や付加価値額、生産数量などで、企業の指標によって異なります。投入する資源（コスト）は、製造に必要な人件費や設備費・材料費などです。

同じコスト（人件費や設備維持費など）でも、改善の取り組みにより成果が上がれば、生産性が向上したことになります。

時期	コスト	生産量	生産性
改善前	2,000万円	4,000台	4000÷2000=2.0台／万円
改善から1年後	2,000万円	5,000台	5000÷2000=2.5台／万円
改善から2年後	2,000万円	6,000台	6000÷2500=3.0台／万円

以上のように、改善の効果を測定し目標を管理するために、生産性の計算は重要な役割を果たします。「生み出した成果をどれだけ少ない資源で達成できているか」を数値化するために重要です。

低下する原因

生産性が低下する原因は、製造現場によって異なりますが、主な原因は以下の通りです。

作業の無駄
情報共有の不足
設備のトラブル
人材不足

例えば、作業が属人化したり、設備保全が不十分で停止時間が長くなったり、教育不足で作業にばらつきが発生したりすると生産性が低下してしまいます。また、作業手順が統一されていないと、熟練者と新人で品質や作業時間に大きな差が生まれ、生産量が安定しません。

さらに、コミュニケーション不足により情報伝達のミスが起きると、製造の手戻りや不良が増え生産性が低下します。したがって、生産性を向上させるためには、現場の課題を正しく把握し、継続的に改善する仕組みづくりが不可欠です。

製造業における生産性向上のメリット

製造業では、生産性が向上すればコスト削減や人手不足の解消、業務負担の軽減、競争力の強化、品質の安定化などが期待できます。ここでは、製造業における生産性向上のメリットを詳しく解説します。

コストを削減し、利益率が上がる

生産性向上の大きなメリットは、コスト削減と利益率向上につながることです。

同じリソースでより多くの成果を出せるようになれば、生産性が向上している
ムダな作業や停滞時間を減らせば、非効率な作業工数や設備稼働などを抑えられる

例えば、段取り替え時間を短縮すると、設備が止まる時間が減って生産スピードが向上します。結果的に製造原価の低減につながり、生産性が高くなるのです。

つまり、生産性向上は売上を伸ばすだけでなく、コストを無理なく下げるための有効な取り組みです。

リソースを最適化し、人手不足を解消できる

人手不足に悩む製造業にとって、生産性向上は大きな解決策になります。なぜなら、限られた人数でも生産能力を維持・拡大できるようになるためです。

例えば、作業の標準化・自動化・多能工化などにより、作業が属人化せず、どの作業員でも同じ品質・スピードで業務を進められるようになります。また、マニュアル整備やスキルマップの導入により、特定の担当者しかできない作業を減らせば、休暇やシフト調整などにも柔軟に対応可能です。

したがって、生産性向上は単なる効率アップだけではなく、現場の人材不足を解消し安定稼働を実現するためにも重要です。

業務負担を軽減し働きやすくなる

生産性向上は、製造現場で働く従業員の負担軽減にもつながります。ムダな作業や複雑な工程が減ることでストレスが減り、体力的・精神的な負担が和らぐためです。

具体的には、動線の改善や工具の整理、作業の自動化、情報共有の整備などにより、「探す」「待つ」「やり直す」といった余計な業務が減り、本来の作業に集中しやすくなります。また、必要な道具がすぐ見つかる作業環境を整備すれば、作業全体のテンポが良くなりミスも減ります。

以上のように、生産性向上は、従業員の負担を減らし、働きやすい環境づくりに不可欠で、離職の防止にも役立ちます。

競争力を強化する

企業の競争力を高めることにも、生産性向上が大きく貢献します。短納期の対応や低コストの生産、品質の向上などを実現し、市場で優位に立ちやすくなるためです。

生産性が高い企業ほど、受注量の増加や新規顧客からの相談、市場の変化などに対応しやすくなります。例えば、生産ラインの改善でリードタイムが短縮し、短納期に対応できる会社として信頼されると、継続的な取引や新規案件の獲得を期待できます。

つまり、生産性向上は、単なる内部改善ではなく、ビジネスチャンスを拡大する取り組みです。

品質安定化とクレーム削減につながる

生産性向上は、品質や顧客対応にも効果を発揮します。作業の標準化やデータの活用により品質のばらつきが減り、クレームや不良発生率を下げられるためです。

例えば、属人化した作業の排除や設備保全の徹底、AI・IoTによる異常検知などによって、品質を安定させやすくなります。また、製造工程のばらつきを監視し、適切に制御する仕組みを導入すれば、不良の予兆を早期に発見し、生産停止や工程の手戻りを未然に防げます。

したがって、生産性向上は、より早くより多く製造するだけではなく、高品質を維持しながら製造し続けるための取り組みでもあります。

製造業における生産性向上の流れ（PDCAサイクル）

製造業で生産性を高めるには、場当たり的な改善ではなく、PDCAサイクルに基づいた継続的な取り組みが重要です。ここでは、製造業における生産性向上の流れを詳しく解説します。順序立てて実施することで、ムダの削減と品質の向上を両立させましょう。

計画（現状分析・目標設定・施策立案）

生産性向上の第一ステップは、現状を正確に把握したうえで目標を設定し、具体的な施策を立案することです。

正しい分析なしに施策を打っても効果が出ず、現場の混乱を招く
生産性が低下している原因を明確にし、課題を特定する

例えば、設備停止が多発している工場で、「人手不足が原因だ」と決めつけて採用強化だけを行っても、根本的な改善にはつながりません。設備停止の発生要因や頻度をデータで分析し、現場のヒアリングを行ったうえで、適切な目標（「段取り時間の30%短縮」「不良率の1%以下」など）と施策を明確化することが重要です。

したがって、生産性を向上させるためには、製造現場の見える化から始めることが成功の鍵です。

実行（施策の導入・展開）

立案した施策を実行する際は、少しずつ導入しながら現場全体へ展開していくことがポイントです。

いきなり全工程に導入せず、効果や反応を確かめることで失敗のリスクを減らせる
製造現場の作業内容や設備状況によって、適した施策は異なる。

例えば、新しい作業手順書を導入する際は、まず一つの製造ラインで試し、従業員からの意見や改善点を反映してから他のラインへ展開するとスムーズです。また、製造工程の自動化やデジタルシステムの導入を進める際も、製造現場の理解や教育を同時に進めることで定着しやすくなります。

以上のように、生産性を向上させるための施策では、無理なく・段階的に展開することが成功に近づく秘訣です。

評価（効果測定と改善策検討）

施策を実行した後は、効果を数値と現場の声で評価することが欠かせません。

改善の成果が出ているかどうかを測定しなければ、施策の良し悪しを判断できない
製造現場を観察した感覚だけで成否を判断すると、再現性のある施策にならない

生産性を評価する指標としてOEE（設備総合効率）や稼働率、不良率、作業時間などを記録して比較することで、施策の効果と課題を確認できます。また、数字だけでは見えない効果と課題も把握するためには、現場スタッフへのヒアリングも必要です。

さらなる成果を上げるために、正確に効果を測定し、改善策を検討しましょう。

改善（施策の継続と標準化）

効果測定の結果に基づいて改善を加えながら、成功した施策を標準化して製造現場に定着させます。

一時的に作業が改善しても、元の方法に戻ってしまえば継続的な成果を得られない
施策が一つずつ定着するにつれて、生産性向上の意識が芽生えていく

例えば、段取り短縮の施策が効果を上げたら、作業手順書を更新し、社員教育やマニュアル共有の仕組みに組み込むことで再現性の高い施策になります。また、改善の取り組みが続く企業風土を育てるためには、現場からの提案や定期ミーティングなどの制度も必要です。

改善の取り組みを一度で終わらせるのではなく、継続することで成果が高まります。

製造業における生産性向上の取り組み

製造業の生産性を向上させるには、環境整備やデジタル化・人材育成などをバランス良く進めることが重要です。ここでは、製造業における生産性工場の取り組みを具体的にご紹介します。

ムダの削減

生産性向上の基本は、ムダを取り除くことです。ムダが減るほど作業の時間と費用を抑えられ、生産のスピードと品質が安定します。

トヨタ生産方式では、7つのムダ（かざふてつどう）を徹底的に排除しています。

か：加工のムダ
ざ：在庫のムダ
ふ：不良・手直しのムダ
て：手待ちのムダ
つ：作り過ぎのムダ
ど：動作のムダ
う：運搬のムダ

ムダの削減は、生産性を高めるためのシンプルで効果の出やすい取り組みです。価値を生む作業に使える時間が増えます。

5S活動による作業環境整備

5S活動（整理・整頓・清掃・清潔・しつけ）は、作業環境を整える取り組みです。必要な工具・部品が迷わず見つかり、設備トラブルを早期に発見でき、異常に気づきやすくなります。

5Sが徹底されている製造現場では、作業が早くスムーズに進みます。例えば、工具の保管場所を管理し、使用後に必ず戻すルールを設けると、探す時間がゼロになり、手戻りやストレスがなくなるのです。

つまり、5Sは製造現場を改善するための土台となり、生産性の向上に直結します。

スキルマップを活用した人材育成

スキルマップは、従業員の習熟度を見える化し、人材の育成計画や適正な配置に活用できるツールです。属人化の解消と人材育成の効率化によって、生産性を向上させます。

「どの従業員がどの作業をできるのか」が明確になることで、教育の優先順位が分かり、人材配置の無駄がなくなるのです。例えば、スキルマップを用いてベテランと新人をペアにすれば、計画的にスキルアップを促せます。

したがって、スキルマップは、計画的な人材の育成と配置に欠かせません。

多能工化による柔軟なライン運用

多能工化とは、1人の従業員が複数の作業を担当できるように人材を育成・配置することです。ライン停止のリスクを減らし、生産ボリュームの変動に柔軟に対応するための手段として有効です。

特定の従業員だけが対応できる作業を減らすことで、欠勤・急なシフト変更・繁忙期などに対応しやすくなります。例えば、人手が足らない工程に応援スタッフを回せる製造体制を整備できれば、出荷遅延を防止できます。

したがって、多能工化は、製造ラインを止めないで高い生産性を維持するために重要な施策です。

作業の標準化

作業の標準化とは、どの従業員でも同じ品質・時間で作業できるように手順を統一する施策です。ばらつきが減り、品質と生産量が安定します。

経験や感覚に頼った作業を減らすことで、ミスや手戻り、不良などの発生を抑えられます。例えば、動画マニュアルやチェックリスト付きの手順書を導入することで、新人でも迷わず作業がしやすくなります。

以上のように、作業の標準化は、安定した生産性を維持するために重要です。

生産管理システムの導入

生産管理システムは、生産に必要な調達・在庫・製造・出荷などの業務を一元的に管理できるツールです。製造現場の見える化と経営判断のスピードアップによって、生産性を向上させます。

具体的には、以下のように生産管理システムを活用できます。

日報の入力や手作業の集計をなくし、正確なデータをリアルタイムで把握できる
製造の遅れの原因やボトルネックを早期に発見し、ライン調整がすぐ行える

つまり、データに基づいた改善・意思決定を進めたい企業に効果的な施策です。

設備総合効率（OEE）の改善

OEE（Overall Equipment Effectiveness=設備総合効率）は、「どれだけ設備を有効に使えているか」を示す指標です。OEEの改善により、生産能力を底上げできます。

OEEを計算することで、製造の停止・速度低下・不良発生といった設備ロスの要因を明確にできます。例えば、設備が停止した原因を記録し、優先順位を付けて改善すれば、設備稼働時間を伸長できるのです。

OEEを改善して、設備のパフォーマンスを最大化することで、生産性を向上できます。

IoTによるデータの可視化

製造現場にIoTを導入することで、設備・作業・環境などに関するデータをリアルタイムで可視化できます。

現場の状況が見えるようになるため、改善の判断が圧倒的に早くなる
データに基づいて、感覚的ではなく客観的に問題の特定や解決策の選択ができる

例えば、製造ラインの温度変化や振動の異常を検知し、設備の故障前に対応できれば、生産停止の防止が可能です。また、エネルギー使用量や加工時間、作業者の稼働状況、品質検査データなどをリアルタイムで可視化し、どの工程でロスが発生しているかを瞬時に把握できます。

以上のように、IoTは改善のスピードと精度を高めるツールです。

RPAによる自動化

RPA（Robotic Process Automation）は、ソフトウェアロボットにより工程を自動化する施策です。現場以外の間接業務の効率化につながり、ものづくりに集中しやすくなります。

理由は、データ転記・報告資料作成・検査記録整理など、単純作業の時間を削減できるためです。例えば、Excelでの実績集計を自動化すれば、毎月数十時間分の作業削減につながる場合もあります。

つまり、RPAは「現場以外のムダ」削減に大きく貢献します。

AIの活用

製造現場のデータをAIで分析すれば、品質の確認や故障の検知などができます。高い品質の維持やトラブルの防止などが可能です。

例えば、過去の不良品や作業環境などのデータをAIに学習させれば、製造ラインの異常を自動的に検知できます。AIを活用することで、人間では発見しにくい微細な変化を認識できるのです。

以上のように、AIは、品質と稼働率の安定を支えることで、生産性向上に役立つツールです。

アウトソーシングの活用

アウトソーシングは、業務の一部分を外部の法人・個人に委託する施策です。人手やノウハウなどの不足を解消し、リソースをコア業務に集中できます。

例えば、部品製造や出荷業務などを外部委託して作業量を調整すれば、繁忙期の受注停止を防止できます。専門性の高い工程や事務作業、物流などを外部委託することで、製造現場の負担を軽減しながら、生産のスピードと品質を維持できるのです。

したがって、アウトソーシングは、柔軟な製造体制づくりに役立ちます。

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製造業では、生産性向上は利益率のアップだけでなく、品質や従業員の働きやすさの改善にもつながります。自社の課題に合わせて施策を組み合わせ、継続的に取り組むことが成功の鍵です。

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