一つの数字がきれいに上がるとき、たいてい数え方が動いている

設備の稼働率を上げれば、工場は儲かる——OEEという便利な一つの数字が、そう教える。ところがその数字は、一台の機械の効率しか見ておらず、しかも何をどう数えるかで、同じ一日が高くも低くもなった。上がったのが生産性なのか、それとも数え方なのかは、その数字の外にある。

前の単位では、現場の安全をどう数えるかを扱った。ここでは、その現場の働きぶりを、どんな数字で測り、上げるのかを扱う。

この単位が扱うのは一点——「OEE（設備総合効率）という一つの数字を上げれば、工場の生産性が上がる」という思い込みである。個別の設備投資の助言はしない。特定の生産管理のしくみやセンサーを名指しもしない。扱うのは、この数字が何を測っていて、何を測っていないかである。

OEEとは、掛け算で作られた一つの割合だ

まず言葉をほどく。OEE（設備総合効率）とは、機械がどれだけ有効に使われたかを、一つの割合で表そうとする指標である。作り方は掛け算だ——可用率（止まらずに動けた時間の割合）×性能率（本来の速さで動けた割合）×良品率（不良を出さなかった割合）。三つの割合を掛け合わせて、一つの数字にする。

この指標には、はっきりした由緒がある。設備を丸ごと保全するTPMという活動のなかで、中島清一と日本プラントメンテナンス協会（JIPM）が定式化し、「85%なら世界クラス」という目安も広めた。だが、ここで一本目の筋が乗る。この85%は、実務のなかで置かれた目安であって、実験で導かれた最適値ではない。 定式が実在し、基準の数字が実在することは、その数字を目指せば生産性が上がる、という証明ではない。由緒ある指標ほど、達成すべき自然な目標のような顔をする。

OEEは設備の効率であって、工場全体の生産性ではない

では、OEEを上げれば生産性が上がるのか。1999年に *International Journal of Operations & Production Management* 19(1):55-78 へ出た論文（Jonsson & Lesshammar）は、製造の測定システムを調べ、その共通の弱点をこう述べた。“A common weakness of the systems was that they did not measure flow orientation or external effectiveness to any great extent.” 流れ（工場全体のものの流れ方）や、外部有効性（納期どおりに客へ届いているか）を、ほとんど測っていない、と。

OEEは、一台の機械が有効に回ったかを測る。だがそれは、工場全体がうまく流れているかとは別の話だ。ある機械のOEEが高くても、その機械が作りためた仕掛品が次の工程の前で山になっていれば、全体の流れはむしろ悪い。同じ論文は、OEEの弱点として複雑さと、継続的な改善の欠如も挙げている。

ここに、次の単位（332）へつながる話がある。工場のなかには、いちばん詰まっている工程——ボトルネック——がある。ボトルネックでない設備のOEEをいくら上げても、全体が出せる量（スループット）は増えない。 むしろ、非ボトルネックを全力で回すと、行き場のない仕掛品が積み上がるだけだ。「機械の稼働率を上げれば儲かる」は、この局所最適の罠にはまっている。設備が忙しく動いていることと、工場が儲かっていることは、別である。 それどころか、遊ばせておくべき設備を「稼働率が低い」と責めて動かし続ければ、置き場を圧迫し、次の工程を待たせ、直すべきボトルネックから人手と注意をそらす。一台ごとの効率を全部そろえて高くすること自体が、全体を悪くしうる——ここは、素朴な「稼働率は高いほどよい」から、いちばん遠いところだ。

OEEの数値は、数え方しだいで動く

さらに厄介なのは、OEEの数値そのものが、定義しだいで動くことだ。2008年に *International Journal of Production Research* 46(13):3517-3535 へ出た論文（Muchiri & Pintelon）は、OEEについて 「理論と実務の差」 を分析し、ロスの分類が現場ごとに食い違うことを示した。同じ論文は、OEEから派生した指標が乱立してきたことも整理している——設備の総合効率、工場の総合効率、資産の総合効率……名前だけでいくつもある。同じ「効率」という言葉で、別のものを数えている。

定義の揺れは、その後の研究でも裏づけられている。2020年の *Applied Sciences* 10(18):6469（Ng Corrales ら）は、186本の文献をまとめたレビューで、元のモデルに対する改変版が多数あり、OEEの定義は一枚岩ではないと示した。同じ2020年の *Computers & Industrial Engineering* 145:106518（Schiraldi & Varisco）に至っては、ISOの標準と文献のあいだで、OEEの定義が一致しているかどうかそのものが、検証すべき課題になっている。つまり——「うちのOEEは○○%です」という数字を、客観的な事実のようには引けない。 6大ロスをどこで区切るか、理想のサイクルタイムをいくつに置くか、稼働時間の分母に何を入れるか——その決め方しだいで、同じ工場の同じ一日が、高いOEEにも低いOEEにもなる。

数字を目標にすると、数え方のほうが動きだす

ここで、この棚の分析的なスタンスを一つ置く。ある数字を測るための道具から、達成すべき目標に変えると、その数字は測ることをやめ、動かされるものになる。 OEEを人やシフトの評価目標にすると、力は数字そのものではなく、数え方にかかりはじめる。計画停止を増やして分母を都合よく狭める、理想サイクルを低めに置いて性能率を上げる、小さな変更や不良を記録しない——どれも、現場を働かせるのではなく、数字を上げるための操作だ。

これはOEEが悪いのではなく、OEEの使い方の誤りである。そして、この逆機能はまさに、この単位が値切る対象だ。監視で人を締めるために数字を使わない。 OEEを下げた人を責める道具にした瞬間、返ってくるのは改善ではなく、都合のいい数え方のほうである。数える者が、数え方を握っている。 その決めが変われば、数字は現場が動かなくても動く。だから、OEEが上がった、という報告を受け取ったとき、まず問うべきは「何が良くなったか」ではなく、「分母と区切りが去年と同じか」のほうだ。数字が動いた理由の半分は、たいてい現場ではなく、数え方の側にある。

時間・変化：1988年から2020年まで

順に置く。1988年、TPMの文献がOEEを定式化し、85%という世界クラスの目安を広める（中島／JIPM・実務の目安）。1999年、OEEは流れや外部有効性を測らない、複雑で継続改善に弱い、と測定システムの研究が指摘する（Jonsson & Lesshammar）。2008年、理論と実務でロス分類が食い違い、派生指標が乱立していることが整理される（Muchiri & Pintelon）。2020年、186本のレビューが改変版の多さを示し（Ng Corrales ら）、別の研究がISO標準と文献の定義の一致を検証課題として立てる（Schiraldi & Varisco）。

32年で確からしくなったのは、「OEEを上げれば生産性が上がる」ではなく、OEEが何を測り落とし、その数字が数え方しだいでどう動くか、のほうである。

妨げるもの、助けるもの、最初の一歩

妨げるものの筆頭は、一つの数字に、全体の良し悪しを代表させてしまうことである。OEEは一つの割合にまとまっているから、扱いやすい。扱いやすいから、それが上がれば全部が良くなった気になる。だが、まとまった数字ほど、その中でどんな決めがされたかは見えなくなる。

標本の偏りも断っておく。ここまでの証拠は、量産の設備をもつ工場や、そこを調べた研究から採られたものが多い。一品ものや小ロット、手作業の多い現場では、そもそも「理想のサイクルタイム」を一つに決めること自体が難しい。 作るものが毎回変われば、本来の速さも毎回変わる。分母に何を入れるかも、その日の段取り次第で揺れる。そういう現場のOEEは、量産の工場のOEEと同じ数字に見えても、まったく別のものを数えている。 段取りの頻度も、作るものの構成も違えば、妥当なOEEも違う。85%という他人の目安を、自分の現場の合格点として持ち込まないことが、ここでの助けの入り口になる。

助けになるのは、自分がふだん見ている生産性の数字を一つ選び、その数字が『何を分母にし、何を数えていないか』を書き出してみるという一手である。値の高い低いではなく、定義のほうを見る。分母に何が入り、何が外されているかが分かれば、その数字が上下する理由の半分は見える。

最初の一歩は10分。自分がふだん目にする効率や稼働の数字を一つ選び、紙に三つ書く——「この数字の分母は何か」「この数字が数えていないもの（流れ・納期・仕掛品など）は何か」「この数字を上げたいとき、数え方をどういじれるか」。他人の数字を調べに行かない。自分が見ている一つの数字について、定義を書き出すだけである。

次の単位は 332「工程の詰まりをなくすには？」——一台ずつの効率ではなく、工場全体の流れを止めているボトルネックを、どう扱うのかを、ここに積み上げる。

皮肉なのは、いちばん扱いやすい数字が、いちばん動かしやすい数字でもあることだ。OEEは一つの割合にまとまっている。だから会議で見せやすく、去年と比べやすく、目標に置きやすい。そして目標に置かれた瞬間、その数字は、機械が本当にどれだけ役に立ったかではなく、分母をどう取り、理想の速さをいくつに置いたかを映すようになる。85%まで上がりました、と胸を張れる工場のいくつかでは、上がったのは効率ではなく、効率の数え方のほうである。数字は、現場が汗をかかなくても、ちゃんと上がる。