アパレル物流の倉庫で自律走行ロボット活用、ピッキング生産性が約2.3倍に

数億円規模の投資を要する自動倉庫やGTP（棚ごと運ぶ搬送ロボット）を避け、既存の棚とレイアウトを残したまま入れられるAMR（自律走行する協働ロボット）を選んだ判断が、この取り組みの土台になっています。設備側に現場を合わせるのではなく、いまある現場に機械を寄せる方向を取ったことで、投資額と工期の両方を抑えられます。ランニングコストの面でもオンプレミス・買い取りモデルを選び、他社製品では難しかった既設Wi-Fi環境をそのまま使えるようにしたことは、費用対効果を判断軸に置いた設計の一貫性を示しています。

選定の決め手が、現場で使う75Lオリコン（折りたたみ式のコンテナ）を載せられる筐体サイズだった点は、導入の勘所として示唆的です。ロボットの性能表ではなく、日々の運用で実際に使う容器が載るかどうかという物理的な条件から機種を絞り込む考え方は、現場のやり方を変えずに済ませるための現実的な判断だと言えます。器具が合わなければ、どれほど高機能でも運用のどこかに手戻りが生まれます。

稼働開始後も現場管理者やスタッフの意見を吸い上げ、使いやすさに向けたシステム開発や設定調整を短い周期で繰り返す進め方が、立ち上がりの速さを支えたと見ています。ここでは、日々の運用と改善要望を出す側をファインプラス、開発と現場サポートで応じる側をGROUNDという役割分担が機能しました。導入時点の設計を完成形と見なさず、運用しながら詰めていく前提を最初から織り込んだことが、稼働初期での成果につながったと考えられます。