日立が人工知能開発、物流効率8％アップ

サービス・商品日立製作所は4日、需要変動や現場の改善活動を理解して業務指示を行う人工知能を開発し、物流業務で人工知能をITシステムに組み込むことにより、効率が8％向上することを実証したと発表した。

開発した人工知能の効果を確認するため、物流倉庫管理システムに組み込み、物流倉庫での集品作業の効率性を測る現場実証を実施した結果、人工知能を管理システムに組み込まない場合と比べ、8％の作業時間短縮を確認した。

従来の業務システムは、あらかじめ設計されたプログラムに従って動作しており、現場の作業者の工夫や改善活動を業務システムに反映するには、システムエンジニアが設計し直す必要があり、業務システムを頻繁に更新することは困難だった。

また、通常とは異なる業務を行う必要が発生した際にも、業務システムに業務手順や設定変更を行う必要があるため、需要変動やそれに対応した現場状況の変化に対し、効率的な業務指示を素早く行うことが難しいという課題があった。

そこで、日立は業務システムに日々蓄積される業務内容や業務実績などのビッグデータから、業務現場の改善活動や需要変動を理解して適切な業務指示を行う人工知能を開発。

現場の作業者は、日々蓄積される業務内容や業務実績などのビッグデータから業務システムより出された業務指示に従って作業を行うが、効率的に作業を行うために、自身の経験則に基づいて工夫や改善を加えて業務を行っている。

日立が開発した人工知能は、作業者の工夫や改善が加わることによって生まれた結果を自ら取り込んで解析することで、より高い効率を生み出す結果を選び出し、次の業務指示に反映する。

現場の作業者の工夫や改善を人工知能が理解し、業務指示に反映する動作を日々繰り返し行うことで、人と人工知能が相互に協力し、業務効率を継続的に高めることができるという。

具体的には、過去の業務内容や業務実績などのビッグデータの中から、作業内容や作業量、天候など当日の業務状況に近いデータを自ら選択して解析することにより、短期的な天候不順や突発的な需要変動に対しても適切な業務指示を行うことができる。

業務システムに蓄積されるビッグデータは、数量や時間、商品コードなど数値や文字、記号が混在し、多様な種別のデータで構成されるため、データを人工知能に取り込むためには、業種や業務ごとに高度な知識を持った専門家による事前の分析が必要で時間もかかっていた。

そこで、データの統計的な分布を解析し、事前に数量や時間、商品コードなどのデータ形式を自動判別することにより、新たに追加されたデータを人の手を介さずに素早く取り込めるようにした。これにより、日々の作業者の工夫や需要変動を自動的にシステムに反映することが可能になり、タイムリーに業務指示へ反映させることができる。

今後は物流に加え、金融、交通、製造業、ヘルスケア、公共、流通分野などに人工知能を活用していく方針。