■仕事のムダを減らす秘訣！「5S」より一歩進んだ「6S」■

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中小企業の人事・労務管理に役立つピカイチ情報
「労務管理は王道こそ最善」
大企業で20年・中小企業で13年の現場経験を持つ
人事労務のプロが、中小企業経営者の立場で語る！

発行責任者：有限会社中川式賃金研究所　中川清徳
2026年10月26日　Vol.6346
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■AIの普及で電力不足？データセンターの意外な事情■

（続きは最後のコーナー【本からの気づきメモ】でどうぞ）

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■仕事のムダを減らす秘訣！「5S」より一歩進んだ「6S」■
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「社員は毎日忙しそうなのに、
なかなか残業が減らない」

「新しいシステムを導入したのに、
思ったほど仕事が楽にならない」

こんな悩みはありませんか？

業務改善というと、システムの導入や
人員配置の見直しを考えがちです。

しかし、その前に見直したいことがあります。

それは、毎日の仕事の進め方です。

そこで役立つのが「6S」という考え方です。

■「5S」に何を加えるのか？

製造現場などでおなじみの「5S」。

整理・整頓・清掃・清潔・しつけの5つです。

これに「安全」を加えたものが「6S」です。

ただし、今回の6Sは、
職場の片付けだけを意味するものではありません。

仕事の手順や情報の管理方法、
社員同士の協力体制まで見直す考え方です。

具体的には、次の6つです。

1．整理
必要のない仕事や重複作業をなくす。

2．整頓
誰でも同じように仕事ができる手順を整える。

3．清掃
仕事の進め方を定期的に点検する。

4．清潔
仕事の状況を見えるようにし、協力しやすくする。

5．しつけ
改善を一度きりで終わらせず、習慣にする。

6．安全
事故や情報漏洩を防ぎ、
安心して問題を報告できる職場にする。

こうして見ると、6Sは単なる整理整頓ではなく、
会社全体の仕事の仕組みを整える活動なのです。

■現場でよくある疑問

Q．うちの会社は人手不足です。
業務改善に取り組む余裕がありません。

A．最初から全部の仕事を見直す必要はありません。

例えば、毎月繰り返している仕事の中から、
時間のかかるものを一つ選んでみましょう。

小さな改善から始めることが大切です。

Q．仕事のできる社員に任せておけば、
特に問題はないのでは？

A．その社員が休んだ場合を考えてみましょう。

特定の社員しか仕事の進め方を知らないと、
突然の欠勤や退職で業務が止まる心配があります。

仕事の手順を簡単に書き出し、
誰でも確認できるようにしておくと安心です。

Q．社員がミスをしたら、
厳しく注意した方がよいのでしょうか？

A．注意が必要な場合もありますが、
ミスが起きた原因にも目を向けたいものです。

手順が複雑すぎなかったか。
確認する仕組みに問題はなかったか。

人を責めるだけでは、
同じミスを繰り返すかもしれません。

安心してミスを報告できる環境も、
6Sの「安全」の大切な要素です。

■ワンポイントアドバイス

まずは、社員に次の質問をしてみませんか。

「毎日の仕事で、面倒だと感じることは何ですか？」

「同じ内容を何度も入力していませんか？」

「探し物に時間がかかっていませんか？」

こんなケースがあります。

受発注の仕事で、同じ情報を
複数の書類やシステムに入力している場合です。

入力方法を統一したり、
データを連携させたりできれば、
作業時間や入力ミスを減らせる可能性があります。

また、月に一度、仕事の進め方を点検し、
改善前後の作業時間を比べてみるのもよいでしょう。

■業務改善は社員を楽にするためでもある

ここで経営者に考えていただきたいことがあります。

業務改善の目的は、
単に人件費を削減することではありません。

ムダな仕事を減らし、
社員が本来の仕事に集中できるようにすることです。

その結果、残業が減り、
仕事の質が高まることも期待できます。

そして、改善に取り組んだ社員を
きちんと評価することも忘れたくありません。

「よい工夫をしてくれたね」

その一言が、次の改善につながります。

6Sは、一度実施して終わる活動ではありません。

毎日の仕事を少しずつ見直す、
会社の体質改善のようなものです。

まずは、いつも当たり前に行っている仕事を
一つだけ見直してみませんか。

そこに、会社をもっと働きやすくする
ヒントが隠れているかもしれません。

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【本からの気づきメモ】
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■AIの普及で電力不足？データセンターの意外な事情■

AIの普及によって、世界中でデータセンターの建設が
急速に進んでいます。

その規模を測る指標の一つが「受電容量」です。
これは、施設が電力会社から受け入れられる電力の
最大容量を意味します。

AIの計算処理に使う半導体は大量の電力を消費するため、
データセンターには安定した電力供給が欠かせません。

2026年のAI向けデータセンターの受電容量は、
米国が8.2ギガワット、中国が3.1ギガワット。
ちなみに1ギガワットは、大型原子力発電所1基分の
発電容量に相当します。

2031年には米中ともに3倍以上に拡大する見込みです。
日本でも2026年の1ギガワットから、2031年には
2.6倍に増えると予測されています。

ところが、電力会社の送電網との接続には数年かかる
場合があり、送電設備の老朽化も進んでいます。

せっかくデータセンターを建設しても、電力が
確保できなければ稼働できません。

AIの発展を支えるには、半導体の性能だけでなく、
大量の電力を供給できる設備も必要なのです。

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