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はじめに
物流業界は今、かつてない変革の時期を迎えています。Eコマースの急成長により、2022年の日本国内の物販系分野のBtoC-EC市場規模が約14兆円（前年比5.37%増）、CtoC-EC市場も2兆3,630億円（前年比6.8%増）と着実な成長を続けています。
これに伴い、消費者ニーズの多様化が進む一方、深刻化する労働力不足により、2024年5月の運送業における有効求人倍率は3.15倍と、産業全体の平均有効求人倍率である1.05倍を大きく上回っています。このような様々な課題が山積する中、特に倉庫業においては、これらの課題に対応しつつ、効率性と生産性を向上させることが急務となっています。
本記事では、物流倉庫における自動化の成熟度モデルについて解説します。この成熟度モデルは、単なる機械化から高度なAI活用まで、段階的に自動化を進めていく道筋を示すものです。各ステップにおいて、どのような技術やプロセスに焦点を当てるべきか、そしてそれによってどのような効果が得られるのかを詳しく説明していきます。
当社は、物流業界に特化したコンサルティングとシステム開発の両方を提供しています。この統合的なアプローチにより、お客様の課題を深く理解し、戦略立案から実行まで一貫してサポートすることが可能です。日々、物流×テクノロジーに関するプロジェクトを通じて、多くの技術や事例に触れる中で、物流倉庫における自動化の重要性と、その段階的な実現方法について強い問題意識を持つようになりました。
本記事では、この経験から得られた知見を基に、物流倉庫における自動化の成熟度モデルについて解説します。物流ロボットの先進技術に関する動向を踏まえつつ、実務に即した具体的な指針を提供することで、読者の皆様の倉庫業務の効率化と自動化の方向性について、新たな視点や具体的なアイデアを得ていただければ幸いです。
それでは、物流倉庫における自動化の成熟度モデルについて、詳しく見ていきましょう。
（参考記事）物流倉庫向けロボットの基礎知識
倉庫内業務の自動化の成熟度モデル
物流倉庫の自動化は、技術の進歩と投資効果を考慮しながら段階的に進行します。本記事では、以下の4段階からなる成熟度モデルを解説します。
- ステップ0: 自動化されていない倉庫
- ステップ1: 搬送の自動化
- ステップ2: 単能工的な自動化
- ステップ3: 多能工的な自動化
この成熟度は、倉庫業務の効率化と生産性向上を目指す上で重要な指針となります。各ステップは、異なる技術やプロセスに焦点を当てており、倉庫の規模や取り扱い商品の特性、投資余力などによって、最適なステップが異なります。
自動化が段階的に進む理由
- 技術的難易度: より単純な作業ほど、簡単な機械・ロボットで自動化しやすい傾向があります。
- 投資効果: より頻繁に行われる作業ほど、自動化による効果が大きくなります。
- システムの複雑性: 自動化システムで対象とする範囲が広いほど、技術的な難易度が高くなります。
- 投資規模: 高度な自動化ほど、初期投資額が大きくなる傾向があります。
ここからは各ステップについて詳しく見ていきましょう。
ステップ0：自動化されていない倉庫
ステップ0は、自動化されていない従来型の倉庫です。この段階では、全ての工程が人手で行われ、人が徒歩やフォークリフトで移動し、搬送や作業を手作業で行います。
課題と限界
- 効率性の低下：人の移動速度や作業能力に依存するため、処理能力に限界がある
- コストの増加：労働集約的な作業のため、人件費が高くなる
- 作業者への負担：重労働や反復作業による身体的負担が大きい
- エラー率の増加：人的ミスによる出荷ミスや在庫の不一致が発生しやすい
- 不安定なスループット：個人の能力差や体調による作業のばらつきが大きい
ステップ0が適している倉庫
全ての倉庫が自動化を目指す必要はありません。以下のような特徴を持つ倉庫では、ステップ0のままでも十分に効率的な運営が可能な場合があります。
- 小規模な倉庫：取扱量が少なく、人手で十分に対応できる規模
- 多品種少量の商品を扱う倉庫：商品の種類が多く、自動化システムの導入コストが高くなる
- 業務量の変動が大きい倉庫：繁閑の差が大きく、柔軟な人員配置の方が効果的な場合がある
- 短期的な使用や一時的な倉庫：短期使用を想定している場合、投資が回収できない可能性がある
ステップ0の倉庫における改善施策
ステップ0の倉庫であっても、これらの改善施策を実施することで、大幅な生産性向上が見込めます。自動化投資を行う前に、まずはこれらの基本的な改善を行うことをお勧めします。
- レイアウト最適化: 動線分析に基づき、作業効率を高めるレイアウトに変更する。
- バーコード管理の導入: ハンディターミナルを使用し、在庫管理の精度を向上させる。
- ピッキング方式の改善: ゾーン別ピッキングや波状ピッキングなど、効率的な方式を導入する。
- KPI管理の徹底: 作業実績を可視化し、継続的な改善活動につなげる。
ステップ1：搬送の自動化
ステップ1では、倉庫内の工程間や工程内における「付加価値の低い単純な物品の移動」を自動化します。搬送作業は比較的単純で、かつ倉庫内で最も時間を要する作業の一つであるため、自動化による効果が非常に大きいのが特徴です。
対象業務と自動化技術
対象業務：
- 入荷から保管、ピッキング、出荷までの各工程間の搬送を自動化
- 各作業エリア内での資材や商品の移動を自動化
自動化技術：
- 固定型の設備機器：コンベヤ、自動倉庫（AS/RS）
- 移動型の機器：AGV（無人搬送車両）、AMR（自律走行搬送ロボット）、AGF（無人搬送フォークリフト）
物流ロボットの動向
このステップで主に活用される物流ロボットは、AGV（無人搬送車両）、AMR（自律走行搬送ロボット）、AGF（無人搬送フォークリフト）です。これらのロボットは、定められたルートや自律的に経路を選択しながら、倉庫内の物品搬送を担います。人手による搬送作業を大幅に削減し、効率的な物流オペレーションを実現します。
効果
効率性の向上：
- 人の移動時間の削減により、作業効率が大幅に向上
- 夜間のうちに搬送作業を行うことで、日中の準備時間を短縮
コスト削減：
- 搬送作業に関わる人件費の削減
- 長期的には投資回収が可能
作業者の負担軽減：
- 重量物の運搬や長距離の歩行が減少し、作業者の身体的負担が軽減
安全性の向上：
- フォークリフトなどの有人機器の使用が減少し、事故リスクが低下
正確性の向上：
- システム管理による搬送で、配送先の間違いや紛失が減少
導入時の注意点
- レイアウトの最適化：自動搬送システムの導入に合わせて、倉庫レイアウトの見直しが必要
- 既存システムとの統合：WMSなど既存のシステムとの連携が重要
- スケーラビリティ：将来の拡張性を考慮したシステム設計が必要
ステップ1が適している倉庫
以下のような特徴を持つ倉庫では、ステップ1の搬送の自動化が特に効果的です。
- 中規模以上の倉庫：一定以上の取扱量があり、自動化の効果が大きい
- 定型的な搬送作業が多い倉庫：決まったルートでの搬送が頻繁に発生する
- 長距離の搬送が必要な倉庫：広い倉庫面積を持ち、人手での搬送に時間がかかる
- 24時間稼働が求められる倉庫：夜間の無人搬送により、準備作業の効率化が図れる
ステップ1の搬送の自動化により、倉庫内の物流効率が大幅に向上し、次のステップへの基盤が整います。ただし、各工程の作業自体はまだ自動化されていないため、完全な24時間稼働は実現できません。それは次のステップ以降の課題となります。
（参考記事）LogiMAT2024視察：自動倉庫
ステップ2：単能工的な自動化
ステップ2では、搬送以外の作業工程の自動化に注目します。ここでは、1つの自動化システムで1つの作業を自動化する「単能工的自動化」を実現します。
この「単能工」という呼称は、1つのシステムが1つの特定のタスクに特化していることから来ています。この段階で、倉庫内の様々な作業を効率化することで、全体的な生産性を向上させます。
対象業務と自動化技術
対象業務：
- 入荷：デバンニング（トラックアンローディング）の自動化
- 入庫：デパレタイジング、開梱・取り出し、保管棚・自動倉庫への投入の自動化
- 保管：在庫棚卸し、ロケーション最適化の自動化
- 出庫・ピッキング：ピッキング、仕分けの自動化
- 検品・梱包：検品、梱包、パレタイズの自動化
- 出荷：バンニング（トラックローディング）の自動化
自動化技術：
- 産業用ロボット：垂直多関節ロボット、デルタロボット、ガントリーロボット
- 専用機：自動開梱機、自動梱包機、自動仕分け機
- センシング技術：画像認識、RFID、バーコード/QRコードリーダー
物流ロボットの動向
産業用ロボットや協働ロボットなど様々なタスクに活用できる柔軟性の高いロボット製品が増えていますが、実際の倉庫業務での自動化には個別の作り込みが必要です。そのため、現状では一つのロボットを特定タスクに特化させる「単能工的」な使い方が主流となっています。
これらの単能工ロボットの導入が進みつつあり、個別作業の効率化と精度向上に貢献していますが、その活用は特定の作業に限定されています。より柔軟で多様な業務への対応は次のステップの課題となります。
効果
作業効率の向上：
- 人手作業と比較して、高速かつ正確な作業が可能
- 24時間稼働が可能になり、処理能力が大幅に向上
人的エラーの削減：
- 機械による正確な作業により、ピッキングミスや検品エラーが減少
労働力不足への対応：
- 単純作業の自動化により、限られた人材を高付加価値業務に振り分けが可能
作業者の負担軽減：
- 重労働や反復作業が減少し、作業者の身体的負担が軽減
データ収集と分析の向上：
- 自動化システムによる詳細なデータ収集が可能となり、業務改善に活用可能
導入時の注意点
- 自動化対象業務の見極め：単能工的な自動化のため、自社の業務を詳細に分析する必要がある
- 初期投資：高額な設備投資が必要となるため、ROIを慎重に検討する必要がある
- システム統合：既存のWMSや搬送システムとの連携が重要
- 柔軟性：商品の種類や荷姿の変更に対応できる柔軟性を考慮する必要がある
- 教育訓練：新しいシステムの運用・保守に関する従業員教育が必要
特に「自動化対象業務の見極め」については、以下の点に注意が必要です：
- 効果の最大化：1つの自動化システムで1つの作業しか自動化しないため、効果を最大化するためには自動化対象業務の慎重な選定が重要です。
- 詳細な業務分析：取扱う商品（SKU）、出荷実績、各工程における作業量などを綿密に分析し、倉庫全体でボトルネックとなっている業務や、単純かつ作業ボリュームの大きい業務を抽出します。
- 費用対効果の分析：自動化システムの費用対効果を詳細に分析することで、無駄な投資を抑えることが可能です。この分析により、真に効果的な業務にのみ自動化を導入することができます。
このような慎重な分析と選定プロセスを経ることで、単能工的自動化の効果を最大限に引き出し、投資効率の高い自動化を実現することができます。
ステップ2が適している倉庫
以下のような特徴を持つ倉庫では、ステップ2の単能工的自動化が特に効果的です：
- 大規模な倉庫：取扱量が多く、自動化による効果が大きい
- 定型的な作業が多い倉庫：ピッキングや梱包など、同じ作業の繰り返しが多い
- 高い精度が要求される倉庫：医薬品や精密機器など、ミスが許されない商品を扱う
- 労働力確保が困難な地域の倉庫：人手不足に対応するため、自動化が必要
- 似たような形状、特性を持つ商品を扱う倉庫：自動化システムの汎用性が高く、導入しやすい
一方で、多種多様な商品を扱う倉庫では、自動化対象をSKUの一部に限定するなど、完全な自動化が難しいケースもあります。このような場合、部分的な自動化や人手作業との併用を検討する必要があります。
ステップ2の単能工的自動化により、倉庫内の個別作業の効率が大幅に向上します。しかし、この段階では1つの自動化システムが1つの作業のみを担当するため、作業間の連携や多様な業務への対応には依然として人手に頼る部分が残ります。そのため、完全な自動化には至っていない状態です。
次のステップでは、より柔軟で統合的な自動化を目指し、1つの自動化システムが複数の作業を行う多能工的な自動化に取り組むことになります。
（参考記事）LogiMAT2024視察：ピッキングロボット
ステップ3：多能工的な自動化
ステップ3では、1つの自動化システムが複数の作業を行う「多能工的自動化」を実現します。この段階では、システムの汎用性と柔軟性が重要となり、より統合的かつ高度な自動化を目指します。
対象業務と自動化技術
対象業務：
- 複数作業の統合：例えば、ピッキング、検品、梱包を1つのシステムで行う
- 柔軟な作業切替：商品や注文の特性に応じて、自動的に作業内容を変更
- 人との協働：必要に応じて人間作業者と協調して作業を行う
自動化技術：
- 高度なAIシステム：機械学習、深層学習を活用した制御システム
- 汎用ロボット：多関節ロボット、協働ロボット
- 高度なセンシング技術：3D視覚センサー、力覚センサー
- 統合制御システム：複数の作業を統合的に管理・制御するソフトウェア
物流ロボットの動向
このステップでは、より高度なAI、特に大規模言語モデル（LLM）や視覚言語モデル（VLM）などの汎用性の高いAIの開発とともに、ヒューマノイドロボットが注目されています。
これらのロボットは、複数の作業を柔軟にこなすことができ、人間のような汎用性と適応性を持つことが期待されています。まだ実用化の初期段階ですが、将来的には倉庫業務の多くを担う可能性を秘めています。
効果
高度な自動化：
- 複数の作業を1つのシステムで行うことによる、さらなる効率化
- 作業間の連携がスムーズになり、全体的な処理速度が向上
柔軟性の向上：
- 多様な商品や注文に対応可能な汎用的なシステム
- 需要の変動や新商品の導入にも柔軟に対応
スペース効率の改善：
- 複数の作業を1つのシステムで行うことによる、設備の集約
投資効率の向上：
- 1つのシステムで複数の作業をカバーすることによる、投資対効果の向上
さらなる人的依存の低減：
- より多くの作業を自動化することで、人手作業をさらに削減
導入時の注意点
- 高度な技術要件：AIや高度なロボット技術など、より専門的な知識が必要
- 複雑なシステム設計：複数の作業を1つのシステムで行うための綿密な設計が必要
- 初期投資の増大：より高度なシステムとなるため、初期投資額が増加
- 運用・保守の複雑化：高度なシステムの運用・保守には専門的なスキルが必要
- 人材育成：高度なシステムを扱える人材の育成が必要
ステップ3が適している倉庫
- 大規模で複雑な操業を行う倉庫：多様な商品や作業を扱う大規模な物流センター
- 高度な柔軟性が求められる倉庫：季節変動や需要変動が大きい業種の倉庫
- 長期的な自動化戦略を持つ企業：継続的な技術革新と投資を行える企業
- 高度な技術力を持つ企業：AIやロボット技術に精通した技術者を抱える企業
ステップ3の多能工的自動化により、倉庫業務の自動化はより高度で統合的なものとなります。しかし、この段階でも人間の判断や対応が必要な場面は残ります。完全な自動化を目指すには、さらなる技術革新と運用ノウハウの蓄積が必要となるでしょう。
（参考記事）VLM/LLM活用によるピッキングロボットの進化
さいごに
本記事では、物流倉庫における自動化の成熟度モデルについて、ステップ0からステップ3まで詳細に解説してまいりました。労働力不足が深刻化する中、倉庫業の効率化と生産性向上は喫緊の課題となっています。しかし、自動化の道のりは一朝一夕には進まず、各企業の状況に応じた段階的なアプローチが必要です。
ご紹介した成熟度モデルは、あくまでも指針です。重要なのは、自社の現状を正確に把握し、適切なステップを選択することです。そのためには、以下のような取り組みが効果的でしょう。
- 現状分析: 取扱量、SKU数、人員配置、コスト構造など、自社の倉庫の現状を詳細に分析する。
- 課題の明確化: 効率性、品質、コスト、労働環境など、様々な観点から現状の課題を洗い出す。
- 市場動向の把握: 自社が属する業界の成長予測や、競合他社の動向を調査する。
- 投資効果の試算: 各ステップの自動化に必要な投資額と、期待される効果を試算する。
- ロードマップの作成: 短期・中期・長期の視点で、自動化の段階的な導入計画を立てる。
当社では、物流業界に特化したコンサルティングとシステム開発の知見を活かし、以下のサービスを通じて、お客様の業務改善・倉庫自動化の取り組みを包括的にサポートいたします。
- 現状分析・課題抽出サービス
- 自動化戦略立案支援
- システム選定・導入支援
- カスタマイズ開発
- 運用支援・改善コンサルティング
まずは、皆様の倉庫の現状や課題についてお聞かせください。当社では、無料相談を通じて、お客様の具体的な状況に応じたアドバイスを提供しています。自動化の第一歩を踏み出すきっかけとして、ぜひこの機会をご活用ください。
物流倉庫の自動化は、単なる効率化だけでなく、従業員の働き方改革や、より付加価値の高いサービス提供にもつながります。皆様の倉庫業務が進化し、新たな価値を生み出すお手伝いができることを、心より楽しみにしております。
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当社について
BLUEDGE（ブルーエッジ）では、 「あるべき姿」をともに描くコンサルティング と 「あるべき姿」をカタチにするシステム開発 を通じて、お客様の戦略策定から実行までを一貫体制でご支援しています。日本ロジスティクスシステム協会（JILS）会員。
著者プロフィール
守谷祥史（Shoji Moriya）
BLUEDGE合同会社 代表社員CEO。15年以上にわたり製造業、小売・流通業、物流業などを中心に幅広い業界に対する事業/IT戦略の立案と業務改善、システム導入など実行に関するコンサルティングに従事。現在は、主にサプライチェーン・物流分野におけるソフトウェア、クラウド、AI、ロボティクスなどテクノロジー活用に関するコンサルティングとシステム開発を専門としている。
