コラム ｜ 物流データ基盤 第3回 ｜ 2026年9月3日

WMSと設備データは、なぜそのままでは比較できないのか？
—物流データを関連付けるための共通軸

取り込みの仕組みが動き、WMSの出荷実績と設備の稼働ログが同じ場所に揃った。ここで「では14時台の生産性を比べてみよう」とすると、多くの場合そのまま並べることができません。

理由は単純です。それぞれのデータが、違う単位で世界を記録しているからです。

1. 同じ倉庫を、それぞれが違う単位で記録している

倉庫の中で起きている出来事は1つです。しかし、それを記録するシステムはそれぞれの目的に沿って設計されているため、記録の刻み方が違います。

WMSは業務を管理するために作られているので、オーダーが単位になります。設備は稼働を制御・監視するために作られているので、時刻や状態の変化が単位になります。人員のデータは労務管理のためのものなので、勤務が単位です。どれも、そのシステム自身の目的に照らせば正しい設計です。

問題が起きるのは、これらを横に並べて「同じ出来事」として語ろうとしたときです。

2. 「つながっている」と「関連付いている」は違う

ここで区別しておきたいことがあります。データが同じ場所に集まっていることと、データが互いに関連付いていることは別です。

同じ場所に置いただけでは、2つのデータは無関係な表が2枚あるのと変わりません。「このWMSの記録と、この設備の記録は同じ出来事を指している」と言えるようにする作業が必要です。

3. 関連付けを支える4つの共通軸

物流データを関連付けるとき、実際に手がかりになるのは次の4つです。

4. どの粒度で結合するかで、見える改善が変わる

共通軸が決まると、次はどの粒度で結合するかという判断になります。ここが分析結果を大きく左右します。

なお、ここでいう「結合」とは、データベース上で単純に表をつなぐことだけではありません。時刻やID、ロケーションなどを手がかりに、異なるデータを同じ出来事として扱える状態にすることを指します。

8月の「物流データ収集入門」では、第2回で「収集の粒度」を扱いました。どこまで細かく記録するか、という話です。ここで問題になるのは、その先——複数のデータを突き合わせるときの粒度です。

同じデータを使っていても、どの粒度で結合したかによって、たどり着ける改善策が違います。

逆に、細かければよいというわけでもありません。オーダー単位で結合すれば個別の事情は見えますが、全体としてどの時間帯が苦しいのかは見えにくくなります。

5. 粒度は「答えたい問い」から決める

では、どう決めればよいのか。順序は、収集の設計と同じです。先に問いを決め、そこから粒度を導きます。

この表の使い方は、右から左ではなく左から右です。「時間帯単位で集計してみたら何か見えるだろうか」と考えるのではなく、「どの時間帯に人が足りていないかを知りたい」から始めます。

6. 関連付けの設計で、実際に決めておくこと

ここまでを踏まえて、加工の設計として決めておくべき項目を整理します。

いずれも派手な作業ではありません。しかし、ここが定まっていないと、同じKPIを2人が算出したときに数字が合いません。そして数字が合わなければ、現場はその数字を使いません。

まとめ：比較できる状態は、設計してはじめて生まれる

WMS、設備、人員、ハンディ端末——それぞれのデータは、それぞれの目的に沿って正しく記録されています。だからこそ、記録の単位が違います。オーダー単位、時刻や状態変化、勤務単位、イベント単位。この違いは、データを同じ場所に集めても自動的には消えません。

必要なのは、時刻・ID・ロケーション・イベントといった共通軸を決め、どの粒度で結合するかを「答えたい問い」から逆算して設計することです。この設計があってはじめて、複数のデータが同じ文脈に載ります。