【図解】PDCAサイクルの回し方｜製造業の在庫管理で使う実践ガイド

PDCAサイクルとは？基本の意味と4つのステップ

PDCAとは、Plan（計画）/Do（行動）/Check（評価分析）/Action（改善）の頭文字を取った言葉。これを継続的に繰り返すことをPDCAサイクルと表現します。
PDCAサイクルとは、ビジネスや仕事において「計画→実行→評価→改善」を繰り返し、継続的に成果を高めていくマネジメントサイクルの一つです。

4つを順番に繰り返すことで、生産管理や品質管理などの管理業務を継続的に改善するフレームワークです。

PDCAは、シューハートが提唱した改善サイクルを起源とし、デミングによって発展・普及したとされる継続的改善の考え方です。

日本では品質管理の普及とともに早くから活用され、現在では業務改善やマネジメント全般に広く応用されています。「ISO 9001」や「ISO 14001」といった品質および環境管理の国際規格もPDCAの考え方に基づいて要求事項が構成されており、国内外問わず多様な業界や企業で活用されるマネジメント手法の一つです。

PDCAサイクルの使い方・回し方

PDCAサイクルの各プロセスを詳しく見ていきましょう。

Plan：目標を設定し、実行計画を作成

目標設定や実行計画の策定は、PDCAサイクルを動かす起点となる重要なプロセスです。定量的な指標やデータを最大限活用し、誰にとっても明確で具体性のある目標・施策を設計することが不可欠です。

の要素を必ず計画に盛り込み、論理的かつ具体的な目標や方針を策定します。

Do：目標や実行計画を実施する

設定した目標や実行計画を一度に全て実施するのではなく、段階的にテストを行いながら進めていきます。その過程では、各施策において

することが重要です。

Check：実施結果を数値で評価・検証する 

実施した内容を検証し、評価を行います。

失敗・成功の要因や理由を正しく把握できるまで分析・比較検証・評価をしっかりと行い、具体的な数値をもとに検証の結果をまとめましょう。

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●【実例】データが変えるCheckの質：半年で在庫金額300万円削減

評価が曖昧になる最大の原因は、データの収集を手書きや目視に頼っていることです。主観的な評価では、次のAction（改善）に自信が持つことができません。

後のセクションで詳しく紹介しますが、IoT活用でCheckを自動化した事例のように、管理画面から得られる正確な消費推移の実数値を評価基準に据えることで、Actionを明確化し、半年で300万円の在庫削減といった劇的な成果に繋がります。

在庫最適化AIエージェントで300万円の在庫金額を削減。生産性向上に挑むDX改革

公共向けLED照明の製造販売を手がける株式会社MARUWA SHOMEI。661台のスマートマット導入により、約200品目を対象に在庫金額を半年で約300万円（約15%）圧縮。在庫管理工数の50〜60%削減と欠品ゼロの継続を同時に実現した事例です。

Action：検証結果をもとに改善策を実行・見直す 

Checkで得た検証結果をもとに、今後どのような対策や改善を行っていくかを検討します。

しかし改善策が見つからない場合は、思い切って計画を中止、延期する決定を下します。新たなPlan（目標）を策定し、それに基づいた新規の施策を作成する段階に立ち返るという選択肢も視野に入れましょう。

 サイクルを止めない：継続してこそPDCAは機能する 

PDCAで重要なのはサイクルを継続的に繰り返すことです。最後のActionつまり改善点をもってサイクルを回すか、最初の計画（Plan）から新たに練り直すかはCheckによる評価を通じて適切に判断します。

同じ方針で進めていても、新たな課題や想定外の課題や障害が発生することがあります。その際は、改善施策の見直しや柔軟な対応、過去の評価や分析結果の反映が重要です。このように継続的にPDCAサイクルを繰り返すことで、業務の非効率な部分を洗い出したり、業務改善の重要性について従業員の理解を深めたりできます。

PDCAサイクルのメリット

PDCAサイクルには主に以下のようなメリットがあります。

PDCAが回らなくなる3つの壁

PDCAは本来、継続的な改善を実現するためのフレームワークです。
しかし現場では「PDCAを回しているつもりでも成果が出ない」「途中で止まってしまう」といったケースが少なくありません。その背景には、次の3つの壁があります。

勘や経験に頼った判断から抜け出せない

計画（Plan）や改善（Action）の判断が、特定の担当者の経験や感覚に依存していると、PDCAは属人化します。一見スピーディーに見えても、判断基準が共有されず、再現性のない改善に陥りがちです。

データがなく、検証できない

Checkの段階で本来必要となるのは、「何がどれだけ変わったのか」を示す客観的なデータです。しかし実務では、データが十分に取れていなかったり、記録が分断されていたりすることで、振り返りが曖昧になります。

Checkが曖昧なまま、次のActionに進んでしまう

「良かった気がする」「問題はなさそう」といった定性的な評価でCheckを終えてしまうと、改善（Action）は場当たり的になり、PDCAは形だけのループになってしまいます。

PDCAサイクルは古い・時代遅れ？OODAループとの違いから考える

PDCAサイクルは「変化の速い環境では不向き」と言われることがあります。グローバルな競争社会が複雑化・激化する中、中長期的なスパンで改善を積み重ねるPDCAの性質が、迅速な意思決定を求める場面と合わないためです。

代わりに近年、新しいフレームワークとしてOODA（ウーダ。もしくはOODA Loopと表記）ループが注目されています。

OODAループとは？PDCAとの使い分け方

OODAループ（OODA Loop）とは、Observe（観察）・Orient（状況判断）・ Decide（意思決定）・Act（実行）の頭文字を取ったフレームワークです。 

PDCAサイクルとOODAループとの違いは？

PDCAサイクルとOODAループの最大の違いは、

つまり、自社の業務改善によって効果をだすのがPDCAで、競争相手や社会状況の変化に勝ち抜くのがOODAと考えるとよいでしょう。

業務や生産プロセスの改善、また目標達成や成果を出すために、何が最適な手法なのか判断することが非常に重要です。そのため、どちらのフレームワークを選択するか、自社が置かれている状況や変革・改善すべき業務と照合して見極めましょう。

IoTで属人化を脱却：製造業でのPDCA実践事例（在庫金額300万円削減）

PDCAを形骸化させない鍵は、CheckとActを人の感と経験だけに委ねないことです。

機械業の株式会社MARUWA SHOMEIでは、組立部品の在庫管理が勘と経験に依存し、欠品や過剰在庫が発生していました。そこで、資材の在庫データをIoT重量計でリアルタイムで可視化し、AIによる改善提案を活用する仕組みに切り替えました。

その結果、管理資材ごとの発注点をデータに基づいて判断できるようになり

を実現しています。

この事例が示しているのは、PDCAが古いのではなく、回し方が属人化していたという点です。データを基準にCheckし、次のActionにつなげる仕組みを持つことで、PDCAは十分に機能します。

在庫最適化AIエージェントで300万円の在庫金額を削減。生産性向上に挑むDX改革

株式会社MARUWAのセラミック技術を用いたLED照明で、高出力化を可能にし、いち早くLED道路照明の製品化。光源から照明器具まで、一貫して自社で開発・製造・販売することにより、市場ニーズやお客様固有のご要望に機動的に対応するMARUWA SHOMEI。今回はCOO 森岡さま、製造部 マネージャー 安井さま、製造部 堺さまにお話を伺いました。

PDCAを高速化するスマートマットクラウド

スマートマットクラウドは、現場の管理資材をIoTで常時データ化し、PDCAを速く正確に回すための判断基盤をつくるDXソリューションです。

管理したいモノをマットの上に載せるだけで在庫量が自動計測され、使用量や変動データがクラウド上に蓄積されます。これにより、発注点や在庫水準が適切だったかを数値でCheckできるようになります。

さらに、蓄積されたデータをもとに、AIが改善策を提案。CheckからActionまでの意思決定が加速します。データ収集や分析ではなく、改善に集中でき高速なPDCAサイクルを途切れることなく回し続けることが可能です。

さまざまな自動発注に対応

お客様の発注先に合わせた文面でメール・FAXの送信が可能です

在庫圧縮を促進

推移を把握できるグラフで適切な在庫量を判断し、在庫圧縮を促進します

置く場所を選びません

スマートマットはサイズ展開豊富。ケーブルレスで、冷蔵庫・冷凍庫利用も可能。

API・CSVでのシステム連携実績も多数

自社システムや他社システムと連携を行い、より在庫管理効率UPを実現します。