バスの子供料金は何歳から何歳まで?
全車バリアフリー車両で運行します。 ※ 道路渋滞等により予定どおり運転できない場合がありますので、ご了承下さい。 お問い合わせ 塩浜営業所 044-266-0611
※バス停の位置はあくまで中間地点となりますので、必ず現地にてご確認ください。
交通アクセス 市バス( 川崎駅東口のりば案内図 / 川崎市バス路線図 ) 「労働会館前」下車徒歩5分 (料金 大人 IC210円、現金210円) 11番 市営埠頭行き 15番 扇町行き 14番 水江町行き 16番 浮島バスターミナル行き 臨港( 臨港バス路線図 ) 「野球場裏」下車徒歩3分 (料金 大人 IC210円、現金210円) 1番 水江町・エリーパワー前行き
2020. 09. 23 打開すべき現状があるにもかかわらず、何が問題でどうアクションを起こすべきかわからないという事態は、品質管理や現場改善の分野につきものです。 そこで、方法論として現状分析から問題の特定、そして解決策の立案までのプロセスに役立つ「親和図法」という手法があります。 今回は、新QC7つ道具のひとつとして数えられる親和図法について、製造業で活用できる場面から、概要や類似手法との違い、実際の進め方までを解説します。 親和図法とは?
情報技術(IT)はここ数年で急速な進歩を遂げ、IT社会の次なる段階であるデジタル社会を迎える準備は万全のように見えます。しかし実際は、「2025年」を境に、国内IT産業の明暗を分けるレベルの深刻な課題が立ちはだかるのです。 今回は、その課題である「2025年の崖」問題についての概要や、製造業を含めた課題への対策について解説します。 「2025年の崖」問題とは? 「2025年の崖」問題とは、経済産業省が2018年に発表した「DXレポート」で登場する、ITに関する諸問題を指す言葉です。なおDX(デジタルトランスフォーメーション)とは、企業がデジタル技術に対応し、組織やビジネスモデルの変革を目指す一連の取り組みです。 「2025年の崖」問題の根幹となるのは、主にレガシーシステムと呼ばれる老朽化・複雑化・ブラックボックス化した旧世代の基幹系システムです。 ITシステムには、会社の事業活動を裏で支える基幹系システム(ERP)や、銀行の勘定系システムや製造業の生産管理システムといった業界特化型のシステムなどの分類があります。 こうしたシステムに関する問題について、経産省は「2025年」をキーワードに以下のような最悪のシナリオを想定しています。 1. 特性要因図 製造業 作業方法. レガシーシステムに要する工数の増加 現在稼働中のITシステムの中には、数十年前に古い言語や汎用機によって構築されたシステムも少なからず存在します。 当然ながら時間が経過すればするほど、当時のシステム開発に詳しいエンジニアは高齢化し、退職していきます。したがって技術ノウハウを持った人材が減少するのです。 つまり、レガシーシステムは運用・保守の難易度が高く、ひいては必要な作業量が多くなる傾向にあります。 予算がレガシーシステムに吸い取られる DXレポートによれば、IT人材は不足の一途を辿っており、不足するIT人材数は2015年の約17万人から2025年には約43万人まで拡大する見通しです。このような現状にもかかわらず、レガシーシステムに割く作業量の増加によって、貴重なIT人材はその運用・保守に駆り出されてしまいます。 経済産業省の予想では、このまま対策を取らなかった場合、2025年におけるIT予算の約9割がシステム維持管理費で占められるとのことです。 3. 世界規模のデジタル戦争に負けて大規模な経済損失に 近年、DX(デジタルトランスフォーメーション)という概念が社会に浸透し、これを実現する技術開発は世界中で行われています。 今後の日本の国際競争力は、DXを通したデジタル戦争をどう戦うかによって左右される部分も大きいでしょう。 しかし、もしレガシーシステムの維持という守りの投資によって、DXを実現する攻めの投資が落ち込んでしまった場合、デジタル戦争には敗北し、世界に大きく後れを取ることになります。 結果として2025年以降、現在の3倍となる年間最大12兆円の経済損失が生じる可能性が指摘されているのです。 4.
課題に関する言語データを収集する まずは、設定した課題に関する事実・意見・発想などを言語データとして収集します。 幅広いデータを収集するため、言語データは不特定多数からアンケートなどで外部収集したり、チーム内で内部的に発想していくなど、多角的に収集しましょう。 曖昧で感覚に寄った内容だとしても、まずは有益なデータとみなしておくのがポイントです。 2. 言語データを1枚ずつカードに書き起こす 収集した言語データは、ひとつにつき1枚ずつカードに書き起こします。 次の工程は全体の言語データを見渡せる状態が好ましいため、それぞれを見える化するためにも重要な作業です。 作成するカードはつけ剥がしが楽なポストイットなどを使うとスムーズに進められます。 3. 特性要因図 製造業 例. 親和性の高いカード同士を同じグループに集める カードを用意できたら、1枚ずつの回し見や俯瞰での観察によって親和性の高いカード同士を同じグループに集めます。親和性の高さは「これらの言語データは似ている」程度の認識で判定しても問題ありません。 批判禁止・自由奔放がルールのブレインストーミング方式で複数人が意見を出しながら作業を進めると効果的です。 次の工程で思考を整理しやすくするため、仕分けたグループには、それぞれの特色に応じたわかりやすい名称をつけましょう。 なお、他と親和性のないカードがあれば無理にグループ分けする必要はなく、作業対象から除外しても構いません。 4. さらに親和性の高い一次グループ同士を同じグループに集める 一次的なグループができたら、次にグループ同士の親和性を見つけ、さらに高次のグループにまとめていきます。 これ以上グループ化できないと思われる最上位グループだけが残ったら、グループ同士の下位・上位の関係を関連線で表し、親和図の完成です。 親和図法を活用して事業にとってより良い選択を 親和図法は、事実の構造化から思考の整理を行い、対処すべき問題や課題に輪郭を与えてくれます。人間の感覚や論理性を総動員すれば、現状を打開できる策が見つけられる可能性は高まるのです。 現場改善から事業戦略まで幅広く応用できるため、不明瞭な物事には積極的に親和図法を活用し、事業にとってより良い選択をし続けていきましょう。
作るときのポイント 大骨の分類が最重要! 小骨・孫骨の要因の抽出は階層を意識しすぎない 「なぜ」を重ねて階層整理 次のアクションに結び付ける 大骨の分類が最重要! 大骨の分類がすべてと言っても過言ではありません。 先に説明した4Mは一例ですが、テーマによっては以下のような分類も有効です。 事例①:原価低減活動 ⇒材料費、加工費、試験・検査費、販売管理費など 事例②:サプライチェーン管理 ⇒調達、製造、販売、物流など ここで適切な分類ができれば、小骨の要因整理をしやすくなり、体裁がスッキリするだけでなく、作成に要する時間も短縮化できます。 小骨・孫骨の抽出は階層を意識しすぎない 小骨以降は分類項目が増えるので、階層整理を意識しすぎると、要因の抽出が不十分になる可能性があります。 まずは、要因をもれなく抽出することに集中しましょう。 「なぜ」を重ねて階層整理する 要因と結果の関係は、「なぜ?」の問いかけに対する答えです。 なぜの問いを重ねて、要因の階層を整理しましょう。 次のアクションに結び付けること 特性要因図の作成は手段の一つであって、目的ではありません。 完成したら、当初の目的(原因調査、情報共有など)を振り返り、次のアクションにつなげていきましょう。 これでバッチリ!