倉庫管理とは？事例やAIを導入して得られる効果を徹底解説！

AIを活用した倉庫管理システムは、在庫の管理・最適化から入出荷作業の効率化、さらには需要予測まで、人手不足や作業効率の向上等のさまざまな業務課題を解決する可能性を秘めています。

本記事では、AIによる倉庫管理の活用事例や導入効果を徹底解説します。そして、倉庫管理の効率化、在庫精度の向上、そして従業員の負担軽減を実現し、最終的に顧客満足度を高めるための具体的な方法と、その導入効果について詳しくご紹介いたします。

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倉庫管理とは？

倉庫管理は、倉庫内の物流業務全般をマネジメントして、商品の入荷から出荷までにかかわるすべてのプロセスを効率的に管理する活動です。

適正在庫の維持を目指す在庫管理も倉庫管理に含まれ、倉庫管理の主な役割は、以下の3つに集約されます。

1. 物流コストの削減
2. 顧客満足度の向上
3. 在庫の最適化

適切な倉庫管理により、出荷ミスや配送遅延を防止し、一定のサービス品質を維持することができます。

倉庫管理では、入荷から出荷までの各工程の管理で正確性と効率性が求められます。特に在庫管理においては、商品の保管場所と在庫数の適切な管理が重要で、これにより作業効率の向上と欠品による発送遅延の防止が可能となります。

近年の物流需要の増加に伴い、より高度な倉庫管理の必要性が高まっています。

倉庫管理における主要な業務プロセス

倉庫管理の基本的な業務プロセスは、以下の3段階で構成されています。

1. 入荷
2. 保管
3. 出荷

入荷では、商品の受け取りと検品を行い、保管場所への格納を実施します。保管段階では、商品の状態管理とロケーション管理を行います。

出荷段階では、ピッキング、検品、梱包、発送という一連の作業を実施します。

これらの業務プロセスを効率的に運用するため、多くの倉庫では倉庫管理システム（WMS）を導入し、在庫情報のリアルタイム管理や作業の自動化を図っています。

物流業界が直面する課題

物流業界は現在、いくつかの重要な課題に直面しています。最も深刻な問題は人手（主にドライバー）不足で、特に若年層の労働力確保が困難になっています。

また、Eコマースの急成長（5年間で23.1％増）により、小口発送が増加し、従来の物流システムでは対応が難しくなっています。

さらに、労働環境の悪化も大きな課題となっています。作業の複雑化や配送時間の厳格化により、現場の負担が増加しています。

これに加えて、在庫管理の精度向上や作業効率の改善も継続的な課題となっており、多くの企業がデジタル化やシステム導入による解決を模索しています。

物流業界の課題については、国土交通省がまとめた「物流を取り巻く現状と課題」が参考になります。

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AIが倉庫管理で果たす役割

倉庫管理におけるAIの導入は、人手不足や作業効率化といった物流業界の課題に対する有効な解決策となっています。

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IoTセンサー及びAIによるリアルタイム在庫管理

IoTセンサーやAIを活用したリアルタイム在庫管理システムは、倉庫内の商品の位置や状態を常時監視します。

RFIDタグやビーコン（位置情報を発信する機器）を商品に取り付けることで、在庫の移動履歴や保管状況をデータとして自動的に記録可能です。

IoTセンサーの活用により、従来の目視確認や手作業による在庫確認作業が不要となり、作業時間を大幅に削減できます。

また、画像認識AIを活用し、在庫数をカウントすることで、在庫管理を行うことも可能です。

温度や湿度のセンサーを併用することで、生鮮食品や医薬品など環境管理が重要な商品の品質維持も確実に行えます。異常が検知された場合は、管理者にリアルタイムで通知が送られ、迅速な対応が可能となります。

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AIによる需要予測システムによる在庫最適化

AIによる需要予測システムは、過去の販売データや季節変動、イベント情報などの複数の要因を分析し、将来の需要を高精度に予測します。AIによる需要予測に基づいて、適切な在庫量を維持することで、過剰在庫や欠品を防ぐことができます。

需要予測の精度は、機械学習によって継続的に向上します。例えば、天候や曜日による需要変動パターンを学習し、より正確な発注量の提案が可能になります。

AIによる需要予測により、在庫回転率の向上と保管コストの削減を同時に実現できます。

関連記事：「AIによる需要予測とは？どこまで使える？手法、特徴、効果」

AIとロボットの連携による作業自動化

倉庫内での商品のピッキングや仕分け作業は、AIとロボットの連携により自動化が進んでいます。画像認識AIを搭載したロボットアームが商品を識別し、正確なピッキング作業を実施可能です。

人手では困難な重量物の搬送も、ロボットが安全に行うことができます。

作業の自動化により、24時間365日の稼働が可能となり、人手不足の解消と作業効率の向上を実現します。特に繁忙期における作業の平準化に効果を発揮します。

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AGV（無人搬送車）による効率的な物流システム

AGV（無人搬送車）は、AIによる経路最適化と障害物回避機能を備え、倉庫内の効率的な物流を実現します。複数のAGVが連携して作業を行うことで、従来のベルトコンベアでは実現できなかった柔軟な搬送ルートの設定が可能です。

AGVの導入により、作業員の移動距離を削減し、疲労軽減にも貢献します。また、自動充電システムにより、継続的な稼働が可能となり、人手による充電管理も不要となります。

関連記事：「AGVの基礎知識や、導入することで得られるメリットと発生するデメリットを説明」

AI画像解析による安全管理と事故防止

AI画像解析システムは、倉庫内の安全管理を強化します。監視カメラの映像をリアルタイムで分析し、危険な作業や不適切な動作を検知した場合、即座に警告を発します。

フォークリフトと作業員の接近や、荷物の落下の危険性なども事前に察知し、事故を未然に防ぐことができます。さらに、作業データの蓄積により、危険箇所や事故が起きやすい時間帯を特定し、より効果的な安全対策の立案が可能となります。

関連記事：「画像認識AIを活用した新しい安全管理の手法について、最新の導入事例とともに解説」

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AI導入による倉庫管理の業務改善効果

AIの導入は、倉庫管理における様々な課題を解決し、業務効率を大きく向上させています。具体的な効果を見ていきましょう。

在庫精度の向上と人的ミスの低減

AIカメラやIoTセンサーを活用することで、在庫状況をリアルタイムで正確に把握できるようになります。従来の目視による在庫確認では見落としがちだった不動在庫の検知や、発注ミスによる過剰在庫の防止が可能となります。

AIによる自動在庫管理システムの導入により、手作業による数え間違いや入力ミスが大幅に減少し、在庫精度が向上します。これにより、欠品リスクを低減しながら、適正在庫量の維持が可能となります。

作業効率の向上と労働時間の短縮

AIを活用した在庫管理システムの導入により、発注業務にかかる時間や欠品率が減少します。具体的な事例では、旭食品株式会社の場合、毎日約4時間かかっていた発注業務を約30分に短縮し、欠品を約4割削減することができました。

倉庫内の作業においても、AIロボットの活用により作業効率が大幅に向上します。例えば、Amazonの最新の物流センターでは、従来と比べて25%速い処理が可能となっています。

千葉みなとフルフィルメントセンターでは1日あたり約60万個の商品を処理する能力があります。

物流コストの最適化と顧客満足度の向上

AIによる需要予測と在庫最適化により、在庫量を削減することが可能となります。これにより、保管コストの削減と資金効率の向上を実現できます。

また、AIによる配送ルート最適化により、配送時間の短縮と燃料コストの削減も可能となります。

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顧客サービスの面では、AIによる正確な在庫管理と効率的な出荷作業により、欠品率を27%削減することに成功しています。これにより、顧客の注文に対する迅速な対応が可能となり、顧客満足度の向上につながっています。

AIを導入した倉庫管理の企業事例

物流業界では、多くの企業がAIを活用して業務効率化や作業品質の向上を実現しています。以下では、具体的な導入事例と、その効果について解説します。

日本通運：ピッキング作業の20%削減を実現

日本通運株式会社は、Rapyuta Robotics社と共同でAI搭載の自走式ロボットを物流センターに導入し、ピッキング作業の効率化を実現しています。2019年6月に東京都内の物流センターで実証実験を行い、ピッキング作業時間を20%程度削減することに成功しました。

このシステムの特徴は、「既存の倉庫のレイアウトやベルトコンベアなど設備を変更せずに導入できる」点です。

さらに、既存の業務システムとのデータ連携機能を用意すれば、WMS（倉庫管理システム）の改修も必要ありません。そのため、導入コストを抑えながら、人手不足対策と作業効率化を同時に実現しています。

アスクル：AI需要予測による在庫配置の最適化

アスクルは、物流センターと補充倉庫間の商品輸送計画にAI需要予測モデルを導入し、大幅な業務改善を達成しています。このシステムは「いつ・どこからどこへ・何を・いくつ運ぶべきか」をAIが自動で判断し、最適な在庫配置を実現します。

ALP横浜センターでの導入効果として、商品横持ち（物流センターと補充倉庫間の商品の在庫移動のこと）指示作成の工数を約75%削減しました。さらに、入出荷作業を約30%削減、フォークリフト作業を約15%削減しています。

加えて、賞味期限管理が必要な商品の保管方法も改善され、センター内での商品移動も効率化されました。

サントリーロジスティクス：フォークリフト運用の安全性向上

サントリーロジスティクスは、富士通と共同でフォークリフト操作のAI判定システムを2021年6月2日から導入しました。このシステムは、ドライブレコーダーの映像からフォークリフト特有の走行状態や爪部分の動きを分析します。

画像解析、及び動画解析AIにより、「ながら操作」「静止確認不足」「一時停止確認不足」などの危険な運転が疑われる場面を自動で検出します。

従来は安全推進部の従業員が年2回、計500時間かけて数百名分のドライブレコーダー映像の点検を行っていました。しかし、AI判定システムの導入により安全運転評価業務にかかる時間を従来比約50%削減することが可能となりました。

さらに、評価における従業員毎のばらつきを抑えることで、運転者への正確なフィードバックが実現し、より客観的な安全管理が可能となりました。

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まとめ

AIを活用した倉庫管理は、IoTセンサーによるリアルタイム在庫管理、需要予測システムによる生産計画の最適化、ロボットとの連携による作業自動化など、多岐にわたるソリューションを提供します。

AI技術の導入は、倉庫管理における多くの課題を解決し、業務効率を大幅に向上させる可能性があります。

しかし、AI導入は万能薬ではありません。自社の課題や状況を正確に把握し、最適なシステムを選定・導入するためには、専門家の知見が必要となる場合があります。

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倉庫管理についてよくある質問まとめ