カンバン方式のやり方 列の例とWIP制限の決め方・計算例

カンバン方式とは、作業をカードにして列（工程）の上を左から右へ流し、同時に進める枚数に上限（WIP制限）を付けて、流れの速さを計測しながら整えていくタスク管理のやり方です。 ボードを作るだけなら数分で済みますが、効果が出るかどうかは「上限をいくつにするか」と「何を測るか」で決まります。

この記事では、列の設計例、WIP制限の数値の決め方、上限つきボードの記入例を示し、カード履歴のCSVからリードタイム・サイクルタイム・スループットを計算するPythonコードを出力つきで載せます。題材は架空の備品予約システムの開発チームです。

この記事の結論

• WIP制限は、まず「作業中」の列を作業者数前後にして始めます。 4人なら4です。
• 1〜2週間ボードを見て、カードが溜まる列の手前の上限を1ずつ下げます。 一度に大きく変えず、1回に1か所だけ動かします。
• 測るのは3つです。 リードタイム（依頼から完了まで）、サイクルタイム（着手から完了まで）、スループット（期間あたりの完了枚数）。
• 平均WIP＝スループット×平均リードタイム の関係があるので、同じ速さで完了できるなら、WIPを減らすほど1枚あたりの待ちが短くなります。
• 割り込みが多く、計画を一定期間で区切りにくい仕事ほどカンバンが合います。

確認環境：Ubuntu 24.04、Python 3.11.15（標準ライブラリのみ）。確認日 2026-10-05。掲載したコードはこの環境で動かし、出力をそのまま載せています。

カンバン方式の早見表

カンバン方式を始める5つの手順

1. 今の流れをそのまま列にする。 理想の工程ではなく、今の仕事が通っている順番を書き出します。
2. 仕事をカードにする。 1枚は「数日以内に終わる大きさ」を目安にし、依頼日を必ず書きます。
3. 列に上限の数字を書く。 列名の横に「作業中（4）」のように書きます。
4. 右から見る。 毎日の確認は完了に近い列から順に見て、「あと少しで終わるカード」を先に進めます。
5. 日付を残して測る。 カードごとに依頼日・着手日・完了日の3つを記録します。これだけで後述の3指標が計算できます。

カードに書く項目は次のとおりです。

列の設計例：開発・運用保守・問い合わせ対応・個人用

列は仕事の種類で変わります。4つの例を並べます。かっこ内は作業者4人（個人用は1人）の場合の上限の初期値の例です。

列を考えるときの判断基準です。

WIP制限の決め方：作業者数から始めて1ずつ下げる

WIP（Work In Progress）は「着手して、まだ終わっていない仕事」の枚数です。WIP制限は列ごとに置ける枚数の上限です。

初期値の決め方

初期値はあくまで出発点の例です。大切なのは次の「見て下げる」手順です。

上限つきボードの記入例

4人チームの、ある日のボードです（次章の計算例とは別の日の例です）。列名の右の「現在/上限」を見ます。

「レビュー」が3/2で上限を超えています。 このとき作業中の4人は、新しいカードを引かずにレビューを先に片付けます。上限は「超えたら誰かを責める数字」ではなく、「手伝いに回る合図」として使います。

待ちが溜まる箇所を見て下げる手順

下げる順番は、溜まっている列のひとつ手前からです。レビューが溜まるなら、レビューではなく「作業中」を4から3にします。流し込む量を絞ると、下流に手が回るようになります。

リードタイム・サイクルタイム・スループットをPythonで計算する

3つの指標は、カードの日付3つから計算できます。

入力データ（cards.csv）

架空の12枚のカード履歴です。ボードのツールから出力したCSVも、この3つの日付の列があれば同じコードで計算できます。

id,title,created,started,done
K-01,予約一覧の並び替え,2026-09-01,2026-09-01,2026-09-04
K-02,備品マスタの項目追加,2026-09-01,2026-09-02,2026-09-08
K-03,ログイン画面の文言修正,2026-09-02,2026-09-02,2026-09-03
K-04,予約の重複チェック,2026-09-02,2026-09-04,2026-09-11
K-05,CSV出力の文字コード指定,2026-09-03,2026-09-08,2026-09-10
K-06,返却忘れの通知メール,2026-09-04,2026-09-09,2026-09-16
K-07,検索条件の保存,2026-09-07,2026-09-10,2026-09-15
K-08,利用者一覧のページ分割,2026-09-08,2026-09-11,2026-09-17
K-09,予約取消の確認画面,2026-09-09,2026-09-15,2026-09-18
K-10,管理者向け集計表,2026-09-10,2026-09-16,2026-09-24
K-11,備品写真の表示,2026-09-14,2026-09-17,2026-09-22
K-12,操作ログの出力,2026-09-15,2026-09-18,2026-09-25

計算コード（flow.py）

import csv
import math
from datetime import date, timedelta
from statistics import mean, median

with open("cards.csv", encoding="utf-8", newline="") as f:
    cards = list(csv.DictReader(f))
for c in cards:
    for k in ("created", "started", "done"):
        c[k] = date.fromisoformat(c[k])
    c["lead"] = (c["done"] - c["created"]).days    # 依頼から完了まで
    c["cycle"] = (c["done"] - c["started"]).days   # 着手から完了まで
    c["wait"] = c["lead"] - c["cycle"]             # 着手待ち

print("id    lead cycle wait")
for c in cards:
    print(f'{c["id"]}  {c["lead"]:4d} {c["cycle"]:5d} {c["wait"]:4d}')

leads = [c["lead"] for c in cards]
cycles = [c["cycle"] for c in cards]
print()
print(f"リードタイム   平均 {mean(leads):.2f} 日 / 中央値 {median(leads)} 日 / 最大 {max(leads)} 日")
print(f"サイクルタイム 平均 {mean(cycles):.2f} 日 / 中央値 {median(cycles)} 日 / 最大 {max(cycles)} 日")
s = sorted(leads)
print(f"85%のカードが収まる日数 {s[math.ceil(len(s) * 0.85) - 1]} 日")

start = min(c["created"] for c in cards)
end = max(c["done"] for c in cards)
days = (end - start).days
throughput = len(cards) / days
print(f"期間 {start} から {end} の {days} 日間、完了 {len(cards)} 枚")
print(f"スループット {throughput:.3f} 枚/日（週あたり {throughput * 7:.2f} 枚）")

# 日ごとのWIP（その日の時点で依頼済みかつ未完了の枚数）
wip = []
for i in range(days):
    d = start + timedelta(days=i)
    wip.append(sum(1 for c in cards if c["created"] <= d < c["done"]))
print("日ごとのWIP", wip)
avg_wip = mean(wip)
print(f"平均WIP（数えた値）              {avg_wip:.3f}")
print(f"スループット×平均リードタイム   {throughput * mean(leads):.3f}")

# 着手後だけのWIP（作業中の枚数）
wip2 = []
for i in range(days):
    d = start + timedelta(days=i)
    wip2.append(sum(1 for c in cards if c["started"] <= d < c["done"]))
print("日ごとの作業中の枚数", wip2)
print(f"平均（数えた値）                 {mean(wip2):.3f}")
print(f"スループット×平均サイクルタイム {throughput * mean(cycles):.3f}")

# 期間を途中で切った場合（9/8〜9/18 の10日間）
a, b = date(2026, 9, 8), date(2026, 9, 18)
n = (b - a).days
done_in = [c for c in cards if a <= c["done"] < b]
w = [sum(1 for c in cards if c["created"] <= a + timedelta(days=i) < c["done"]) for i in range(n)]
print()
print(f"途中の {n} 日間: 完了 {len(done_in)} 枚、平均WIP {mean(w):.2f}")
print(f"スループット×平均リードタイム {len(done_in) / n * mean(c['lead'] for c in done_in):.2f}")

実行結果

$ python3 flow.py
id    lead cycle wait
K-01     3     3    0
K-02     7     6    1
K-03     1     1    0
K-04     9     7    2
K-05     7     2    5
K-06    12     7    5
K-07     8     5    3
K-08     9     6    3
K-09     9     3    6
K-10    14     8    6
K-11     8     5    3
K-12    10     7    3

リードタイム   平均 8.08 日 / 中央値 8.5 日 / 最大 14 日
サイクルタイム 平均 5.00 日 / 中央値 5.5 日 / 最大 8 日
85%のカードが収まる日数 12 日
期間 2026-09-01 から 2026-09-25 の 24 日間、完了 12 枚
スループット 0.500 枚/日（週あたり 3.50 枚）
日ごとのWIP [2, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 5, 5, 5, 6, 6, 5, 4, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 1]
平均WIP（数えた値）              4.042
スループット×平均リードタイム   4.042
日ごとの作業中の枚数 [1, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 1]
平均（数えた値）                 2.500
スループット×平均サイクルタイム 2.500

途中の 10 日間: 完了 6 枚、平均WIP 5.30
スループット×平均リードタイム 5.20

日数は土日を含む暦日で数えています。営業日で数えたい場合は、日付の差を取る箇所を営業日数の計算に置き換えます。

結果の読み方

平均WIP＝スループット×平均リードタイムを検算する

待ち行列の分野で知られる関係（リトルの法則）を、カンバンの言葉に置き換えると次の式になります。

平均WIP ＝ スループット × 平均リードタイム

上の実行結果で確かめます。

日ごとに数えた枚数の平均と、掛け算の結果が一致しました。どの範囲で数えるかをそろえれば、どちらの組でも成り立ちます（依頼からのWIPにはリードタイム、着手からのWIPにはサイクルタイムを使います）。

式を変形すると、平均リードタイム＝平均WIP÷スループットです。スループットが同じ0.5枚/日のまま、依頼からのWIPを4枚から3枚にできれば、平均リードタイムは約8日から6日になります。WIP制限が待ち時間を短くする理由は、この割り算にあります。

ぴったり一致するのは、すべてのカードが期間内に始まり期間内に終わっている場合です。実行結果の最後の2行は、同じデータを9月8日から10日間で切って計算したもので、数えた平均WIPは5.30、掛け算は5.20と少しずれています。期間の前後にまたがるカードがあるためです。月次で見る場合は「おおよそ合う」と考え、ずれが大きい月は、月をまたいで長く残っているカードを確認します。

カンバンとスクラムの違いと選び方

どちらも仕事を小さく区切って見える形にする点は同じです。違いは「何を単位に計画するか」と「途中の追加をどう扱うか」です。

選ぶときの判断基準です。

両方を組み合わせることもできます。スプリントで計画を立て、ボードの列にWIP制限を付け、リードタイムを測るという使い方です。

週1回の見直しで見る項目

確かめて分かったこと

• 平均WIPとスループット×平均リードタイムは、期間内に始まり終わるカードだけなら小数第3位まで一致しました（4.042）。
• 期間を途中で切ると一致しなくなります（5.30と5.20）。月次の集計で数字が合わなくても、計算の誤りとは限りません。
• WIPを数える範囲と時間の範囲はそろえる必要があります。 着手後の枚数（2.500）にリードタイムを掛けると合わず、サイクルタイムを掛けると合いました。
• 平均と中央値は近くても、85%値は離れます。 今回は平均8.08日、中央値8.5日に対して85%値は12日でした。納期の目安には85%値が向きます。
• サイクルタイムが短いカードほど、着手待ちの割合が大きく見えます。 K-05は7日のうち5日が着手待ちでした。短い作業は先に流す取り決めが効きます。
• 上限4の「作業中」に、実際は最大3枚しか入っていませんでした。 数字を出すと、上限を下げられる列が分かります。

よくある質問

Q. WIP制限とは何ですか？ A. 列ごとに同時に置けるカードの枚数の上限です。上限に達したら新しい仕事を始めず、進行中のものを先に終わらせます。

Q. WIP制限はいくつにすればよいですか？ A. 「作業中」を作業者数前後にして始め、1〜2週間ごとに1ずつ見直します。4人なら4から始め、溜まる列があればその手前を3にします。

Q. リードタイムとサイクルタイムの違いは何ですか？ A. 起点が違います。リードタイムは依頼日から、サイクルタイムは着手日から、どちらも完了日までを数えます。差が着手待ちの時間です。

Q. カンバンとスクラムはどちらを選べばよいですか？ A. 割り込みが多く計画を期間で区切りにくいならカンバン、1〜2週間分をまとめて計画できるならスクラムが合います。併用もできます。

Q. 上限を守れないときはどうすればよいですか？ A. 超えた列を全員で先に片付けます。毎日超えるようなら、その列の手前の上限を1下げるか、カードを小さく分けます。

まとめ

• カンバン方式は、列・カード・上限の3つで始められます。
• WIP制限は作業者数前後から始め、溜まる列の手前を1ずつ下げます。
• 依頼日・着手日・完了日の3つを記録すれば、リードタイム・サイクルタイム・スループットを計算できます。
• 平均WIP＝スループット×平均リードタイム。WIPを減らすと待ちが短くなります。
• 納期の目安は平均ではなく85%値で答えます。
• 割り込みが多い仕事にはカンバン、期間でまとめて計画できる仕事にはスクラムが合います。

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