当社は主に物流の基幹システムやそれを支援するためのアプリケーションを開発しております。

しかしながら、物流業務の中にはシステムでは補えず、作業員の知識や経験が必要となる業務が数多く存在します。このため、システム化が難しい業務を、AIを用いることで支援もしくは代行が可能になるように調査や開発を行っております。

今回は当社で取り組んでいるAIについて前後編でご紹介いたします。

~~~　今回は【前編】として物流におけるAIを取り扱っていきます　~~~

◆　①－物流業務におけるAI　◆

　物流倉庫における業務の中には、入出荷作業や、検品や商品のピッキング、棚卸といった様々な作業が発生いたします。その中には判断が難しく、ベテランの作業員にしかこなせないような業務が数多くあります。そこで経験や知識が必要な業務を、AIを適用することで、作業員を介入させなくても業務の最適化を図るといったことが物流倉庫におけるAIの立ち位置となります。

◆◆　②－開発事例　◆◆

　例えば現在、当社で行っているAI研究の事例といたしましては入庫在庫の最適な配置位置の予測がございます。入庫在庫の位置決定には入出庫時の移動距離やピッキングの動線に影響してきます。このため、入庫する商品をどこに在庫するといった情報はかなりデリケートなものとなりますが、この判断を行うためにはその倉庫での長年の業務経験がないとなかなか難しいものとなります。そこで、AIに過去の入荷実績を読み込ませて学習させることで、入出庫の傾向を把握させ、実際の商品の入庫時に最適な在庫位置を提案させるようにするといったものがあります。

　AIの研究は日々世界中で盛んに行われており、AIの精度も近年ではベテラン作業員よりもより良い精度のものが出せるものも出現してきております。そのため、物流倉庫でもコスト削減のためにAIを導入しようとしている企業も増えているようです。

◆◆◆　③－まとめ　◆◆◆

さてここまでで、物流におけるAIの活用イメージはご理解いただけたでしょうか。物流では結局のところ人かもしくはロボットが実際に作業を行うので、その作業を最適化させるというところにAIの活用のチャンスがあるのです。

次回の【後編】では実際のAIの開発の流れについてご紹介いたします。

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