倉庫業務工数減へAIで標準化、JDSCとセンコー

ロジスティクス東大発のAI（人工知能）開発スタートアップ、JDSC（東京都文京区）は17日、センコーグループホールディングス（HD）傘下の中核会社センコーと共同で推進している、物流倉庫スタッフの工数算出と適正配置にAIを導入し、生産性向上を目指す「AI職長プロジェクト」について、ことし11月から本格導入に向けて試験運用を始めると発表した。最適な工数算出が可能となり、倉庫スタッフの待機時間を原資とした14％の工数削減の余地が確認できた、としている。

発表によると、物流量が日々変動する物流倉庫では、人員の確保と適正な配置が重要。センコーでは現場を指揮監督する職長が、培った経験と勘を元に必要な工数を算出。現場で運用をしているが、事業拡大に伴い人材育成が課題となっていた。

今回の取り組みでは、属人化された業務にAIを組み合わせて、経験豊富な職長の業務の一部を標準化することを目指している。JDSCがセンコーに対してコンサルティングし、最適なAIアルゴリズムの開発と提供を行う。

11月からはセンコー印西ロジスティクスセンター（千葉県印西市）で実証をスタートし、作業工数の予測や進ちょく管理にAIを導入して実用化の検証を始める。全国各地の拠点に展開していく予定で、将来的には人員配置などを含めて生産性管理を視野に入れる。

▲AI職長プロジェクトのイメージ（出所：JDSC）

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LOGISTICS TODAY編集部
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