物流センター・倉庫に関する動向調査
働き方改革・生産性向上に関する調査

働き方改革・生産性向上に関する調査

「働き方改革・生産性向上に関する調査」は、製造業における働き方改革・生産性向上に関する取組状況と、IoT/AI に関する利用動向をテーマとした動向調査です。

調査対象は、調査現在、製造業に従事しており、物流業務に関連がある部門 (製造部、調達・購買部、生産管理部・品質管理部、技術・研究開発部、情報システム部)に 所属している担当者を対象とし、働き方改革・生産性向上に関連した設問に回答いただきました。

調査について

近年、「少子高齢化に伴う労働人口の減少」や「働き方の多様化」に対応するため、企業の「働き方改革」や「生産性向上」に向けた取り組みが活発です。2019 年 4 月 1 日から「働き方改革関連法」が施行され、企業は時間外労働時間の削減や年次有給休暇の確実な取得が求められるようになりました。
物流業界でもこれらの経営課題への取り組みは必要です。人手不足が深刻化する昨今、「働き方改革」や「生産性向上」に向けた取り組みは今後ますます重要になると考えられます。

そこで、富士電機の物流ソリューション事業では、物流業務に関連する調査として、製造業を対象とした企業の働き方改革・生産性向上と IoT/AI への取り組み状況に関する調査を実施しました。

対象エリア ： 全国
調査対象者 ： 製造業従事者
(製造、調達・購買、生産管理・品質管理、技術・研究開発、情報システム従事者)
有効回答数 ： 815 人
調査方法 ： インターネット調査
調査期間 ： 2019 年 8 月 21 日～23 日

【調査結果】生産性向上の目的は「コスト削減」「人手不足への対応」
～働き方改革を進める企業の 54％が生産性向上を検討～

物流業務に関連する調査として、製造業を対象とした企業の働き方改革・生産性向上と IoT/AI への取り組み状況に関する調査を実施しました。以下、調査内容を抜粋してご紹介いたします。

「働き方改革」の取り組み状況について

「働き方改革」の取り組みを行っている、もしくは予定があるとする回答は全体の57％となった。 従業員規模別では従業員数100名未満の企業では30.2％となった。一方、従業員規模1,000名以上の企業で78.3％となり、働き方改革の取り組み状況に45％以上の差が開いた。従業員数が多い企業ほど働き方改革への取り組み意識が強い傾向がみられた。

図：「働き方改革」の取り組み状況

「働き方改革」の取り組み状況

図：「働き方改革」の取り組み状況(従業員規模別)

「働き方改革」の取り組み状況(従業員規模別)

「働き方改革」に向けた具体的な取り組みについて

働き方改革の具体的な取り組みには、「長時間労働の是正」「業務効率化」「生産性の向上」が上位を占めた。 「長時間労働の是正」以外の取り組みでは、100名以上-1,000名未満の企業では「生産性の向上」が58.8％と最も高い回答となった。 従業員規模別1,000名以上の企業では「業務効率化」への取り組みが67.4％と最も高く、他の取り組みも並行して実施している 傾向がみられた。

図：「働き方改革」の具体的な取り組み

生産性向上

「生産性の向上」に取り組む目的について

働き方改革の具体的な取り組みのうち「生産性の向上」と回答した企業は全体の５４％。 「生産性の向上」に取り組む目的は「コスト削減」「人手不足への対応」 「人件費の抑制」が上位を占めた。 従業員規模別では100名～1,000名未満の企業では「コスト削減」が76.2％、「人手不足への対応」が60％と、他の規模の企業と比較して回答率が高くなっている。また、従業員規模が大きくなるにつれ「競争力強化」の回答が高くなる傾向がみられた。

図：「生産性の向上」に取り組む目的

「生産性の向上」に取り組む目的

「生産性向上」に向けた具体的なり組みについて

「生産性の向上」にむけた具体的な取り組みを実施している、もしくは取り組む予定があると回答した企業で、業務フロー・業務プロセスの見直し」「労務環境の改善・整備」「人材育成・スキルアップの奨励」が具体的な取り組みの上位を占めた。 具体的な取り組みのうち、「取り組んで効果があった」割合が高かった回答は「機械・設備の更新(44%)」「物流コストの削減(38%)」で、 「取り組んだが効果がでていない」割合が高かった回答は「業務の平準化（23％）」「組織体制の見直し（22％）」となった。

「生産性向上」に向けて取り組む上での阻害要因の回答は、全体では「推進できる人材不足（36.1%）」「機械化・自動化が困難な業務・作業が多い（29.0%）」「人材育成が困難（27.9%）」が上位を占めた（図６）。 従業員規模別で共通して「推進できる人材不足」が最も高い回答となった。また、従業員規模が大きくなるにつれ「投資効果が不透明」という回答が高くなる傾向があった。

図：阻害要因

阻害要因

「IoT や AI(人工知能)」の活用状況について

「IoTやAI(人工知能)」を活用している、もしくは予定があるとした回答は全体の37％となった。 従業員規模別では従業員数100名未満の企業では6.5％、従業員規模1,000名以上の企業で42.2％となり、活用状況に35％以上の差がある。従業員数が多い企業ほど「IoTやAI(人工知能)」の活用が進んでいる傾向がみられた。

図：「IoTやAI(人工知能)」の活用状況

「IoTやAI(人工知能)」の活用状況

「IoTやAI(人工知能)」の活用により期待している事に対する回答は、全体で「生産性の向上（70.4%）」「コスト削減（50.7%）」「人手不足の解消や補完（55.2%）」が上位を占めた。 従業員規模別では1,000名以上の企業で「生産性の向上」が高く、他の従業員規模と比較すると10％以上高い回答率となった。

図：「IoTやAI(人工知能)」の活用により期待している事

「IoTやAI(人工知能)」の活用により期待している事

その他調査結果イメージ

調査結果ダウンロード

本調査結果については以下よりダウンロードすることができます。

富士電機では物流ソリューションに関連する動向調査を不定期に実施し、お客様に役立つ情報を発信しています。本調査の詳しい資料をご希望のお客様は弊社営業担当、もしくは「お問い合せ・導入に関するご相談」ページよりお問い合せ下さい。

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