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JULY 2013　　20 “ニアミス” を管理する 　物流クレーム管理の第一歩は現状を把握するた めの調査から始まる。
このときに既に発生した物 流クレームを調査するだけでなく、“ニアミス”ま で調査するのがポイントだ。
ニアミスとは、「お客 様にお届けをする前に判明したミス」のことである。
お客様に迷惑を掛けてはいないが、その可能性が あった「物流クレーム予備軍」である。
　物流クレームが月に平均三件発生している現場 であれば、その一〇倍近い二〇〜三〇件のニアミ スが発生しているはずだ。
しかしニアミスは管理 者が意識しない限り、表面化しない。
そのため物 流クレームにきちんと対応している現場でも、ニ アミスは管理の対象から外れていることが多い。
　そこに管理の盲点がある。
月に三件しかないク レームより、二〇〜三〇件も発生するニアミスを 対象にした方が効果的な対策が打てるのである。
　出荷検品（梱包前の最終検品）を例に説明して みよう。
まず検品作業の担当者にそれぞれ「ミス 記入用紙」を渡す。
作業者はミスを発見したら、 その都度「日付、得意先、商品名、ミス分類、ミ ス詳細、ピッカー名、検品者名」等を記入する。
　それを表計算ソフトの「ＥＸＣＥＬ」に入力し たものが、図１の「ニアミス調査表」である。
Ｅ ＸＣＥＬを使用する理由は、広く普及しているこ とに加え、「フィルタ」「ピボットテーブル」の機 能を利用することで、「並び替え」「集計」「抽出」 が簡単にできるからである。
　もっとも、この調査を物流現場に指示すると、 「ただでさえ忙しいのにミスを書き出す時間はない」 と現場から反発を受けることもあるだろう。
しかし、 表計算ソフトで管理の仕組みを作る 平野太三　SANTA物流コンサルティング　社長 　物流クレームの管理・削減に多額の投資は必要な い。
EXCELなどの一般的な表計算ソフトを使った シンプルな仕組みでも、クレームの原因分析から効 果測定まで一貫して把握することができる。
そのノ ウハウとステップを、実例を挙げながら説明する。
図1　ニアミス調査表 No 日付 曜日 得意先名 商品分類 商品名 ロケーション ミス分類 ミス詳細 ピッカー 検品者 1 9月1日 月 C商店 台所 マナ板30cm白 01-001-002 サイズ違い マナ板28cm白を出庫 田中 安田 2 9月1日 月 M産業 衛生 マスクお徳用 04-002-005 不良品 ハコの潰れ 富田 太田 3 9月2日 火 K商店 台所 包丁研ぎ（緑） 01-002-004 数量違い 9個受注で8個出庫 黒田 安田 4 9月4日 木 D商事 衛生 マスク10枚入り 04-002-008 商品違い マスク20枚入りを出庫 佐藤 高田 5 9月5日 金 N商店 雑貨 ティッシュ箱（ピンク） 05-003-004 色違い ティッシュ箱（赤）を出庫 田中 安田 6 9月5日 金 A商事 雑貨 風呂桶（小）緑 05-006-003 色違い 風呂桶（小）青を出庫 黒田 高田 7 9月8日 月 X産業 衛生 殺菌剤入ウェットティッシュ 04-003-020 数量違い 20個受注で21個出庫 黒田 安田 8 9月8日 月 J商事 台所 マナ板20cm白 01-001-001 未出荷 2個受注に対し、出庫忘れ 田中 太田 9 9月8日 月 C商店 衛生 マスク10枚入り 04-002-008 商品違い マスク（大）10枚入りを出庫 岡谷 安田 10 9月9日 火 C商店 台所 フライパン返し 01-002-004 未出荷 2個受注に対し、出庫忘れ 佐藤 高田 11 9月10日 水 Nスーパー 雑貨 マナ板20cm白 01-001-001 数量違い 20個受注で19個出庫 黒田 高田 12 9月11日 木 O産業 雑貨 リンス入れ（小）透明 05-004-131 色違い リンス入れ（小）ピンクを出庫 佐藤 安田 13 9月12日 金 D商事 台所 フライパン26cm 01-015-001 商品違い フライパン（青）26cmを出庫 多田 安田 14 9月12日 金 P商店 雑貨 石鹸入れ（ピンク） 05-004-201 商品違い 石鹸入れ（赤）を出庫 田中 高田 15 9月12日 金 L商事 衛生 マスク10枚入り 04-002-008 未出荷 3個受注に対し、出庫忘れ 佐藤 高田 出所：SANTA物流コンサルティング 21　　JULY 2013 特集 ならないはずだ。
　現状を把握したら、次はミスの発生原因の分析 だ。
この時の注意点は、ミスの内容をより具体的 に明確化することである。
ピッキングであれば、 何と何を間違ったのか、いくつ間違ったのかまで 明確でないと対策は立てられない。
数量間違いが 多い作業員に改善を促すにしても、その作業員が ニアミスが月間二〇件程度の現場であれば、記入 作業は一日一件あるかないかである。
記入は一分 もあれば済む。
　ニアミスが一日二〇件以上発生し、かつ検品担 当が少人数である場合には、臨時の応援人員を一 名追加して連続した一週間限定の調査をする。
一 〇〇件（一日二〇件×五日）のデータが取れれば、 充分な検討ができる。
　筆者の経験から言えば、正しい手順で物流クレ ーム改善を進めると、ニアミスの件数は一〇分の 一以下まで削減できる。
その効果を考慮すれば、 一週間限定の一名分の経費負担増は、全く問題に ピッキング指示よりも多く数量を間違えるのか、 少なく間違えるのかでは対策が異なる。
　図２はＥＸＣＥＬの｢ピボットテーブル｣を使用 したデータの分析例である。
ピボットテーブルと は、ＥＸＣＥＬに搭載されているクロス集計機能 だ。
二つ以上の項目に着目してデータを分析する ときに使う。
ピボットテーブルなど初めて聞いた という人もいるかもしれないが、 知っている人に教えてもらえば 一〇分程度で誰でも理解できる。
　図２では「サイズ違い」や「商 品違い」「色違い」などのミスの 種類を縦軸に、ピッカーの名前 を横軸に取って、それぞれの件 数を自動集計している。
さらに これをグラフ化することで、ど の種類のミスが多いのか、ピッカ ー別に見ると誰がどういうミスを する傾向があるのか直感的に理 解できるようにしている。
　図３はＥＸＣＥＬのフィルタ 機能を使った分析例である。
フ ィルタ機能とは元データの中から、 指定した条件に合うデータだけを 抽出して表示する機能だ。
ピボ ットテーブルと同様、使いこなす のは難しくない。
　図３ではニアミスの多い｢佐藤｣ さんを抽出して、「ミス分類」で 並び替えている。
佐藤さんのミ スの種類や傾向を一目で確認す ることができるため、分析と対 図2　ミス分析?：ピボットテーブル機能 データの個数ピッカー ミス分類岡谷黒田佐藤太田田中富田総計 サイズ違い 商品違い 色違い 数量違い 不良品 未出荷 総計 143313 15 1 1 13 4 11 24 1 1 111 14 1 1 ←EXCELのピボットテーブル機能を使用した例 ?項目を選択し、縦軸、横軸の項目を抽出する ?抽出するデータを選択し、集計方法を決める ●合計●データの個数 サイズ違い 商品違い 色違い 数量違い 不良品 未出荷 4 3 2 1 0 富田 田中 太田 佐藤 黒田 岡谷 出所：SANTA 物流コンサルティング 図3　ミス分析?：フィルタ機能 ←EXCELのフィルタ機能を使用した例 「ピッカー」の項目を指定し、データの並び替え（昇順、降順）ができ、 項目を選択するとその対象のものだけが抽出できる。
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 70 60 50 40 30 20 10 0 パートＡ パートＢ パートＣ パートＤ パートＥ パートＦ 社員Ｇ パートＨ パートＩ 社員Ｊ 4000 6500 5800 4500 4200 5800 2500 3200 4000 1500 58 54 53 28 16 30 8 8 5 3 1.5％ 0.8％ 0.3％ 0.3％ 0.3％ 0.9％ 0.7％ 0.7％ 0.1％ 0.2％ ピッキング数 ピッキングミス ピッキングミス率 得意先名 商品分類 商品名 ミス分類 ミス詳細 ピッカー 検品者 O 産業雑貨リンス入れ（小）透明色違いリンス入れ（小）ピンクを出庫佐藤安田 D 商事衛生マスク10 枚入り商品違いマスク20 枚入りを出庫佐藤高田 C 商店台所フライパン返し未出荷2 個受注に対し、出庫忘れ佐藤高田 L 商事衛生マスク10 枚入り未出荷3 個受注に対し、出庫忘れ佐藤高田 並び替え抽出 出所：SANTA 物流コンサルティング JULY 2013　　22 策を立てやすい。
このフィルタ機能を応用するこ とで、図３の下のグラフのように、ピッカー別の 実績とミス率を表すことも可能だ。
作業者ごとに ピッキング件数が違うため、ミス件数だけでなく、 ミス率にも注目する必要がある。
情報共有の重要性 　ミスの原因を突き止めたら、対策の検討を行う。
具体的な対策の手順であるが、まずそのミスが作 業者個人に起因するものなのか、あるいはオペレ ーションの仕組み上、誰もが起こしやすいものな のかを見極めなければならない。
　例えば、数量違いの発生原因は、作業時の「数 え方」が作業者によって違うことが原因となる場 合が多い。
一〇個のバラ出荷があった場合、一個 ずつ数える人もいれば、「二、四、六、八」と二 個ずつ頭で計算しながら数える人もいる。
また、 その場で数える人もいれば、商品を移動しながら 数える人もいる。
指で商品をさしながら数える人 もいれば、目視で数える人もいる。
数量違いをな くそうと思ったら、数え方に明確なルールを設け、 それを徹底させる必要がある。
　商品違いは、ピッキング時のチェックが万全で はなかったために発生するケースが多い。
それを 減らすためにはチェック方法の検討を重ねること がセオリーだが、それだけでは商品違いはなくな らない。
なぜなら、正確にピッキングしても商品 違いとなってしまうケースがあるためだ。
例えば、 「?ピッキングリストと現物商品の商品名が違う」 「?入荷時の棚への入れ間違いが発生している」「? 棚の中で山崩れが起こり、違う商品と混ざっている」 「?返品後の棚戻し間違いがある」「?商品名の統 一ルールがない」などである。
今回は誌面の関係上、 一つ一つの改善方法は省略するが、ミスの原因分 析ができて初めて適切な対策を打てることを覚え ていてほしい。
　分析と対策の検討が完了したら、今度はその結 果をプロジェクターで表示し、現場全体で共有する。
管理者が作業者一人一人に注意や改善策を促して いる現場は多いが、全体でミスの原因や頻度、種類、 傾向などを共有している現場は意外に少ない。
管 理者が現場作業員同士の人間関係を悪化させるこ とを恐れるあまり、全体の場で個人に厳しい声を 向けることを避けているためだ。
　しかし、情報共有は必ずされるべきである。
作 業者は自分以外のミスを知ることで注意深く作業 するようになり、結果として精度と生産性が増す。
筆者の経験から言っても、情報共有化が導入され ると、全体のミスは目に見えて減っていく。
　もちろん、情報共有は個人攻撃の場ではない。
同じミスを再発させない対策を立てるのが目的で ある。
そのことを作業者に対して明確に伝え、理 解してもらうことが大切だ。
場合によっては、全 体共有で使うデータからは個人名を抜いても良い。
　前述した手順でニアミスの対策を行っても、物 流クレームがゼロになることはない。
ミス対策と 並行して、発生したクレームの管理もしっかりと 行う必要がある。
クレーム報告書 日　付 得意先コード お客様名 直送先名 ピッキングNo. 品目等 月　　日　（　　） 3401 平野商事（株） 110102 111341 担当者 内容 ピッキング担当 ※該当欄に○をつけてください 検品担当 田中後藤 ?品質不良　　?数量違い　　?品番違い ?入忘れ　　?遅着　　?その他 111341の出荷指示数5に対して、 111341が4つ、111342が1つ混ざっ て出荷した 発生原因 対　策 備　考 検印 物流役員センター長担当リーダー 検印検印 1　規格違いの商品が棚の中で混ざっていた 　●コンピュータの登録名称と実物の商品名称が微妙に違っていたことも原因と思われる 2　ピッキング時に商品確認作業が不足していた 3　出荷検品時の商品確認作業が不足していた 1　棚仕切りを作り、山崩れを防止する 2　商品マスタと実商品名の登録違いを再度チェックする 3　入荷時、ピッキング間違いによる棚戻し時の棚入れルールを強化する 　●棚入れ時に、商品コード、商品名をチェックする（ピッキング時と同様） 4　ピッキング時の同一商品の簡単チェックを行う 　●間違い易い商品をリスト化し、限定して内容チェックを行う 　●複数出荷の商品コード、商品名の全品チェックは時間がかかるため行わない 5　出荷検品時に間違い易い商品限定で数量全品チェックを行う 　●1カ月連続して同じミスが出ない場合は一旦解除する 同じ様な現象（商品混在）が発生している恐れがあるため、同一商品カテゴリ100アイテムを明 日夕方までに確認を行う。
また、棚入れ時の間違い防止を行うためには、隣に似通った商品が あると同じミスが繰り返されることと思われる。
ロケーション管理の提案を近日中に行い、「物流 効率（入荷効率、出荷効率）の向上」と「ミスの削減」を実現したい。
出所：SANTA 物流コンサルティング 図4　物流クレーム報告書 23　　JULY 2013 特集 　まずはクレームが発生するたびに、「物流クレー ム報告書」を作成する（図４）。
「日付、得意先名、 物流クレームの現象、ミス発生者」等の事実の記 入とともに、「発生原因（仮説も含む）」「改善策」 を全て記入する。
ちなみに、一つのクレームに対 して発生原因は一つであるとは限らない。
また、 一つの発生原因に対して、改善策は一つとは限ら ないことを念頭に置いておいてほしい。
　「物流クレーム報告書」の管理方法であるが、 現象別（数量違い、商品違い、品質不良等）に インデックスを付けて、時系列にファイリングする 方法を筆者は薦めている。
この方法であれば、以 前に実施した対策を確認しやすい。
　例えば「数量間違い」の物流クレームが発生し た際、過去にどのような対策を立てたのか、今回 の物流クレームは過去の対策では解決できない問 題だったのか等をすぐに確認できる。
　もし違う対策が必要なのであれば、新たな改善 策を検討する。
一方、過去に立てた対策で解決で きることであれば、ルールが守られていない可能 性が高い。
この場合は、ルールの定着化を 強化する方法を考えなければならない。
クレーム報告書を時系列で管理 　物流クレーム対策は現場だけでなく、全 社で取り組むべき課題であるため、｢経営 会議｣や「全社物流プロジェクト」等を設 ける必要もある。
ただし、これらの会議体 の役割は細かな分析や検討を行うことでは なく、クレーム対策の進捗状況を管理・把 握し、全体の方針などを確認することであ る。
現場レベルでは検討・決定できないこ とを議論する。
　これらの会議では、図５のような物流ク レーム発生件数と現象別の推移状況が分か るものを使用する。
この管理表を「物流ク レーム管理表」と呼ぶ。
図のように、ニア ミスの実績推移を併記すればさらに有効な 資料となる。
また、この表に月別の｢重点 改善実施事項｣を付け加えれば、物流クレ ーム改革の進捗状況まで把握できる。
　例えば、未出荷対策を四月から実施し、 品番違い対策を五月から実施する計画であったと しよう。
それぞれの結果が減少傾向にあれば、ク レーム改革は順調に推進されていると判断できる。
逆に横ばい、あるいは増加傾向ならば、改革は暗 礁に乗り上げているということだ。
改めて原因を 分析した上で、対策を立てる必要がある。
　会議そのものに長い時間を掛ける必要はない。
適切な報告と対策がなされれば、ものの五分で終 わっても良い。
クレーム全体を管理する上位の組 織体が存在するということが大切なのだ。
　このようにクレームの現状を明確な数値で把握 し、具体的な目標を立て、その進捗度合いを検証 できるようになれば、それはそのまま物流部門や 物流子会社、協力物流企業などに対するＫＰＩと して用いることができる。
適切な評価をすることで、 物流部門全体のモチベーションが上がり、仕事に 対するやりがいが出てくる。
その結果として、ニ アミスやクレームの数は減っていく。
好循環が生 まれ、目の前の業務に奔走しているだけの物流現 場とは、雲泥の差が生まれる。
ひらの・たいぞう 　1986年、甲南大学法学部卒業。
同年、某シ ステム会社入社。
物流システム担当営業として、 100社を超える物流現場分析に携わる。
2003 年、SANTA物流コンサルティングを設立。
物流マ ンに分かりやすい具体的な改善手法の提言を行う。
講演も多数行っており、これまでの参加者は延べ 1万人を超える。
著書に『3カ月で効果が見え始め る物流改善』（プロスパー企画）。
講演DVD『Dr. SANTA物流改革セミナー』。
日本物流学会正会員。
ホームページ：　www.drsanta.jp/ 図5　物流クレーム管理表 目標今年度目標 目標クレーム発生率 今年度クレーム実績 出荷行数 クレーム発生率 数量違い 品番違い 色違い 未出荷 商品破損 納品遅れ 伝票入力間違い 今年度目標 目標ニアミス率 今年度実績 ニアミス発生率 数量違い 品番違い 色違い ピッキング忘れ 商品破損 納品遅れ 伝票入力間違い 昨年度実績 4月 7 0.04％ 5月 7 0.04％ 6月 7 0.04％ 7月 7 0.04％ 8月 7 0.04％ 9月 7 0.04％ 50 0.30％ 50 0.30％ 50 0.30％ 50 0.30％ 50 0.30％ 50 0.30％ 実績 理由 昨年実績 目標 実績 理由 昨年実績 ?クレーム ●誤出荷 ●商品破損 ●遅延 etc ?ニアミス ※検品時に 　発見 8 18,312 0.044％ 2 3 1 1 1 13 9 17,456 0.052％3 3 2 1 14 7 19,121 0.037％2 2 1 1 1 12 7 17,498 0.040％2 3 1 1 15 4 13,211 0.030％1 2 1 11 3 19,364 0.015％1 1 1 10 57 0.311％ 13 21 5 3 15 58 54 0.309％ 15 18 4 4 13 60 53 0.277％ 15 17 3 4 14 66 45 0.257％ 13 14 1 3 14 64 43 0.325％ 14 13 2 2 12 39 34 0.176％ 11 11 4 8 44 出所：SANTA 物流コンサルティング