シフト作成の自動化と人員計画の平準化を担うAI、花王の物流センター全44拠点へ

作業を定義して可視化し、標準値を置いてから自動化へ進むという順序の立て方が、この取り組みの土台になっています。パナソニック コネクトは、現場の作業を可視化して作業ごとの標準値をものさしとして設定し、実作業とのギャップの原因を特定して改善を繰り返すインダストリアル・エンジニアリング（IE、生産や事務作業の計画・仕組みを科学的に組み立てる工程管理の技術）を強みとしており、導入にあたってはこの知見を用いて作業の種類や内容を明確に定義し、倉庫業務の標準化を支援しました。最適化の計算は、作業量と必要人数を数値で言い表せて初めて動くものですから、標準化を先に片づける段取りが、AIを使える状態そのものを作ったと考えられます。

条件を削らずに抱え込んだ設計も、実運用に耐えるための要でしょう。入出荷物量の予測データと作業の生産性から必要人員を算出したうえで、作業の順序性や人数の上限・下限といった業務上の制約を反映し、さらに出勤可能な日時や曜日、希望休暇日、雇用区分、作業可能な業務、熟練レベルまでを同時に満たす配置を探しています。現場のシフトが崩れるのは、たいてい「例外的な事情」が計算の外に置かれるからで、それらを制約として最初から式の中に入れてしまう割り切りが、机上の計画で終わらせない鍵になったのではないでしょうか。

目的を「シフト表を早く作ること」ではなく「業務量の平準化」に据えた点も見逃せません。過剰なバッファを持たずに平準化された人数で作業を回し、最大ピーク時の人員を抑えることに狙いを置いているため、自動化のゴールが作成工数の削減だけに閉じず、人員計画そのものの質に向かっています。そしてこの仕組みをSaaS型のアプリケーションとして提供する形にしたことで、拠点ごとに個別のシステムを組み上げずとも、多数の拠点へ同じ運営の型を広げられる構造になっています。