倉庫ロボットで人員75%削減も、物流AI18事例が示す到達点

目を引くのは、現場を作り替えずに後から載せる設計が繰り返し選ばれている点です。ファインプラスのアパレル物流では、既存現場を改修せずにGROUNDの「PEER 100」を後付けする形がとられ、再春館製薬所の発送センターでは搬送ロボットとデジタルピッキングカートを組み合わせています。新築のフルオートメーション倉庫を建てられる企業は限られますが、この置き方なら稼働を止めずに入れられます。中堅規模の現場にAIロボットが届き始めた理由は、技術の進歩だけでなく、この入れ方の工夫にあると考えられます。

二つ目の柱は、熟練者の判断そのものをAI側に写し取ろうとする設計です。北越物流の荷積み計画AIは熟練者の思考プロセスを再現する形で作られ、日本郵船の配船計画AIは寄港地・船種・船腹容量・スケジュールという制約の組み合わせを扱います。神戸港の実証でも、日立のAIが港湾情報システムに残る船卸・搬出・予約・在庫・通関のデータから過去傾向を学習し、搬出日の予測を起点に計画を組み立てます。ベテランの勘を否定して標準化するのではなく、勘が処理していた膨大な組み合わせを計算の問題に置き換えた——この割り切りが、属人化の解消を現実的なものにしたのではないでしょうか。

三つ目は、工程を単独で最適化せずにつなげたことです。東電物流に入ったMujinOSはアーム型ピッキングロボットと17台のAGVを統合制御し、神戸港の実証は搬出日予測から配置計画、荷役作業手順の自動生成までを一続きで設計しています。北海道ロジサービスとコープさっぽろの取り組みに至っては、AIの話にとどまらず、1日2便の運用を1便制へ改めるという荷主と物流事業者の商流側の見直しを伴っています。記事自身が「単独工程の最適化で全体が改善しない」を落とし穴に挙げていることと、成果の出た事例の作り方はきれいに符合します。