リーダーのための工場改善図解：Factory Physics × 確率モデル③リトルの法則を拡張せよ ― “平均の法則”から“分布の法則”へ

リトルの法則は正しい――しかし、それは「平均の世界」に限った話である。
Factory Physicsと確率モデルを結びつけ、リトルの法則を“分布の法則”へ拡張することで、現場の渋滞や遅延の正体を立体的に捉える。

本記事は、生産現場で最も有名なリトルの法則が「平均値の関係式」にとどまっている点を出発点とする。
現場が本当に知りたいのは平均CTではなく、p90・p95といった“遅れ側の確率”であり、そこに変動（variability）が深く関与している。
Kingmanの近似式は、リードタイムが稼働率ρと変動係数（Cₐ²＋Cₛ²）によって非線形に膨張することを示し、リトルの法則を確率的に補完する。この視点に立つと、改善の焦点は「平均を下げる」から「分布を締める」「上側リスクを短くする」へと転換する。
Factory Physicsと確率思考を統合することで、リトルの法則は平均式から“流れの法則（Flow Law）”へと進化する。

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