倉庫管理におけるAI： 影響とユースケース

Natalie Gagliordi |シニア・ライター| 2025年4月8日

この記事の内容

近年、倉庫は非常に刺激的な場所となっています。eコマースが成長し続けるにつれ、かつてないほどの短納期競争が繰り広げられるようになり、従来の小売業者にとっては、競争に打ち勝つために商品棚に十分な在庫を確保し続けることがプレッシャーとなっています。このようなプレッシャーにより、完成品倉庫や配送センターは、運用効率を高め、顧客満足を実現し、変化する市場力学に対応するためのビジネスの最前線となっています。このような状況に対応するため、倉庫管理システム（WMS）には人工知能を含むインテリジェント・テクノロジーが続々と導入され、配送業務の可視化、正確性、コスト削減、高速化を支援しています。

倉庫管理におけるAIとは

倉庫管理システムにおけるAIの主な用途は、配送段階で、製品配置とピッキング・パターンの最適化、ロボットのトレーニングと制御、リスクのある注文の特定、その他のフルフィルメント・センターのワークフローを支援し、生産量と従業員のパフォーマンスを向上させます。AIはまた、ビジネスが需要予測を改善し、市場の変動に対応し、在庫水準を最適化し、倉庫運用を効果的に計画できるよう支援する役割も担っています。

主なポイント

  • 在庫管理、注文配送、予測は、AIが倉庫の精度と効率の向上を支援することができる主要分野に数えられています。
  • AIは顧客の注文パターンを学習し、よく一緒にピッキングされるアイテムを倉庫内で近くに保管するよう推奨することで、生産性と注文処理速度の向上を支援することができます。
  • クラウドベースのアプリケーションとデータ分析は、AIイニシアチブのROIの測定を支援し継続的な改善に向けた取り組みをサポートします。

倉庫管理におけるAIの説明

倉庫管理ソフトウェアは、ビジネス部門が倉庫や配送センターにおける在庫管理、マテリアル・ハンドリング、配送業務を管理するために使用する機能を網羅しています。人工知能(AI)テクノロジーの成熟度が高まるにつれ、倉庫業務を改善する機会が増加しています。倉庫の環境では、これらのテクノロジーは物理的な世界とデジタルの世界のギャップの橋渡しを支援し、倉庫業務全体にわたる大きな変化をサポートします。Accentureによる2023年のレポートによると、96％のエグゼクティブが、情報技術と運用技術の融合が今後10年間でそれぞれの業界に変革的な影響を与えると回答しています。IT/OTデータの融合は、予知保全のために機器に取り付けられたセンサーや、リアルタイムの注文および在庫データに基づくロボット・ピッキング・システムなどの形で、非常に効率的な配送倉庫ですでに起こっています。

より広義には、倉庫管理プロセスにAIを統合する際の主なビジネス・ゴールは、それらのプロセスがより効率的かつ正確になるように支援することです。AIは大量のデータを高速で処理し、出荷リードタイムの予測、差し迫った故障の兆候を示す可能性のある機器の異常検知、需要予測と在庫と入荷量の比較による供給量の測定などを支援するタスクを実行できます。AIモデルはまた、製品のピッキングと出荷に最適なルートを推奨でき、従業員の働き方の最適化と配送時間の改善を支援します。

倉庫管理におけるAIの影響

倉庫管理におけるAIの急増は、この新しいテクノロジーの波を活用するために業務を再検討できる組織にとって、広範囲に及ぶメリットをもたらす可能性があります。

  • 生産性: 倉庫業務では、生産性が指針となる重要要素です。生産性は倉庫業務のコストと速度の決め手となり、正確性とともに運用の成功を評価する重要な指標となります。ほぼすべてのテクノロジー投資やプロセス改善は、倉庫のスループット向上を目的としており、AIはより迅速で労力のかからない注文処理を支援することができます。たとえば、AIはピッキング時間の短縮と生産性の向上を支援するために、動的な棚割りと入庫をサポートすることができます。AIによるスロッティング・アルゴリズムは、需要パターンとアイテムの人気度に基づき、需要の高いアイテムを出荷・梱包エリアの近くに配置するよう推薦するなど、倉庫内での最適なアイテム配置を継続的に提案することができます。
  • 注文の正確性: 配送倉庫および配送センターでは、注文の正確性が不可欠です。AI搭載のシステムは、ピッキングされたすべてのアイテムをスキャンするコンピュータ・ビジョンと画像処理システムを使用することで、ラベルの貼り間違いや不正確な製品選択などのミスの特定を支援し、遅延リスクのある注文を特定することができます。これにより、倉庫マネージャーは問題をエスカレーションし、顧客に遅延の可能性を通知することができます。AIは、自律型の移動ロボットにアイテムをより短時間でより正確に移動させるよう支援するアルゴリズムを備えており、倉庫の自動化にも役立ちます。
  • 予測: 配送倉庫において予測は、時期的なサイクルや市場の需要変動があっても、適正な在庫量を維持するための手段です。通常、需要予測と呼ばれるこのプロセスは、トレンドを学習して需要の急増を予測し、企業が適切な種類と量の製品を在庫として確保することを支援することができるAIとの連携が進んでいます。AIによるWMSは、在庫切れのアイテムを検出して倉庫マネージャーに通知でき、在庫水準を維持し、在庫不足や過剰在庫を回避できるよう支援します。AIは、新学期、ハロウィン、クリスマスといった時期的な需要パターンを学習し、そうした特定の時期に需要が高まる可能性の高いアイテムを予測することができます。
  • 処理: 倉庫マネージャーは、パレット上のアイテムの受領、そのアイテムの棚への収納、注文配送のための購入時の効率的なピッキングと処理にかかる時間の短縮に常に取り組んでいます。AIは顧客の注文パターンを学習し、どのアイテムをより近づけて配置すべきかについてのインサイトを提供することで、この取り組みを支援することができます。これにより、倉庫の従業員は倉庫の端から端まで移動することなく、よく一緒に注文されるアイテムのバンドルを組み立てることができます。AIはまた、手動データ入力を削減し、注文処理のスピードアップを支援するために、請求書や出荷通知から注文の詳細を取得するためにも使用できます。
  • フットプリント計画: 風水がバランスの取れた居住空間の設計を支援するように、AIはワークフローとピッキング効率を最大化する倉庫レイアウトの最適化を支援します。これには、レンタルまたは購入するスペースを最小限に抑えるための倉庫インフラストラクチャの計画、より迅速な注文処理のための関連アイテムの近接保管、倉庫フロアでの移動の滞りを避けるための最適なピッキングルートの計画、資材や機器の効率的なフローの促進などが含まれます。
  • 機器の寿命: AIは使用回数を重ね、より多くのデータを取得すればするほどスマートさが増します。倉庫内の機器や機械の健康状態のモニタリングにおいて、AIは熱や振動、スループットなどの要因の通常からの変動を観察することができます。このような異常をAIで検出することで、機器の故障や不具合が発生したり、状況が悪化したりする前に容易に特定できるようになります。その結果、倉庫マネージャーは、機器が故障する前に予防保全の作業指示を手配することができ、生産性と生産量の維持を支援するとともに、機器の耐用年数を延ばせる可能性があります。
  • 安全性: 倉庫での作業は肉体的に過酷な場合があるため、従業員の安全を促進し、怪我のリスクを低減するための対策を講じることは、ビジネスにとって重大な優先事項です。倉庫の安全プロトコルのデータに基づいてトレーニングされたAIは、機械がいつ、どこで作業を処理および管理することが、倉庫の従業員に対してより安全であるかを判断できるよう支援することができます。AIはまた、重いアイテムを頭上に置かないよう推奨するなど、倉庫管理の一環として人間工学的で安全な実務を支援することもできます。
  • 可視性: ビジネス・データの上にAIを重ねることで、業務に対する可視化を促進することができ、ビジネス・リーダーはこれを利用して在庫や注文の追跡などのビジネス・プロセス全体にわたり効率化を推進することができます。需要予測と予知保全の機能を備えたAIは、生産、調達、資本支出に関する意思決定を支援することもできます。さらに、AIツールは倉庫運用を継続的にモニターできるため、非効率、ボトルネック、改善すべき領域の特定を支援します。
  • コスト削減: AIは、エネルギーやリソースの使用、従業員の稼働率、在庫管理など、いくつかの分野にわたり、倉庫マネージャーがコストを削減する方法に関するインサイトを取得できるよう支援します。たとえば、AIによるコンピューター・ビジョンおよびセンサーベースのシステムは、倉庫の照明や温度を特定のスペースでの活動に基づいて調整することができます。このような運用プロセスの効率化を実現することにより、無駄を最小限に抑え、最終的に運用コストを削減できるように支援します。自動化はコスト削減も支援でき、自律型のロボットや仕分けマシンにピッキング、梱包、仕分けといった反復的な定型タスクを任せて、従業員をより戦略的な仕事に振り向けることができます。
  • サステナビリティ: 倉庫の運営には多くの電力が必要であるため、多くの企業はAIを導入して、よりサステナブルな事業運営を支援しています。AIシステムは、倉庫内のさまざまな領域におけるリアルタイムの活動に基づいて照明、暖房、冷房を管理することで、エネルギー消費の管理を支援することができます。たとえば、AIは使用されていないスペースの照明を落としたり、オフピーク時の温度設定を調整することで、電力使用量の削減を支援することができます。AIによる在庫管理の効率化は、ピッキング・プロセスにおけるエネルギー使用量の削減も支援することができます。

倉庫におけるAIテクノロジー

倉庫業務に影響を及ぼしているAIベースのテクノロジーは数多く存在します。ここでは、すでに自動化を実現し、効率化を推進し、意思決定の向上をサポートしているテクノロジーのいくつかをご紹介します。

  • ピッキング・ロボットと自律型のモバイル・ロボット: 自律型のモバイル・ロボット（AMR）は、あらかじめプログラムされた経路ではなく、AIを使用して最適な経路を推奨することで、倉庫内のアイテムを従業員よりも短時間で、より簡単に、より正確に移動させるように設計されています。これらのロボットは、高い棚からアイテムを取り出すなど、倉庫スタッフにとって困難または安全でないタスクを処理することもできます。
  • 予知保全: 予知保全はAIを使用して、機械の問題が深刻化する前に特定できるよう支援します。故障が発生する前に従業員に対策を講じるようアラートを発することは、機器の信頼性の向上、ダウンタイムの最小化、修理コストの削減を支援することができます。センサーはリアルタイムにロボットや機器をモニターするためによく使用されており、履歴データと照らし合わせて分析し、異常を特定できるようにデータを収集し、WMSにストリーミングします。AIの役目は、データポイントが不規則なものとしてカウントされるかどうか、そしてそれが潜在的な問題または差し迫った故障を示すものであるかの判断を支援することです。
  • スマート・ウェアハウス: スマート・ウェアハウスは、倉庫管理システムに導入されるAIによる機能の多くを網羅する概念です。これには、AIを使用して倉庫のレイアウトとアイテムの配置を最適化することや情報に基づく在庫計画のために時期的な需要変動を特定することが含まれます。またスマート・ウェアハウスは、RFIDタグや機器センサーなどのモノのインターネット（IoT）テクノロジーの使用もカバーしており、アイテムのスキャンやタグ付けなどのプロセスの効率化を支援し、機器やロボットのパフォーマンスをモニターして予知保全を実現します。
  • コンピュータ・ビジョン: コンピュータ・ビジョンはAIの一種で、自律型のモバイル・ロボットが倉庫をナビゲーションしたり、障害物を避けたり、人の介入なしに在庫を運搬できるよう支援します。また、パッケージや素材を認識および分類し、仕分けプロセスの効率化を支援し、アイテムがその後の注文処理のために適切な場所に送られたことを検証することもできます。カメラと画像認識システムは、リアルタイムに製品のバーコードやQRコードをスキャンすることができ、自動在庫更新を可能にし、ヒューマンエラーのリスク低減を支援することができます。
  • 自然言語処理: 自然言語処理（NLP）は、ドキュメントを要約し、コミュニケーションやデータ入力作業を自動化するためにWMSで使用することができるAIの一種です。NLPを搭載したデジタル・アシスタントは、データウェアハウス・システムからの出荷データを使用して、注文の更新や顧客クエリへの回答をリアルタイムで提供するなど、一部のカスタマーサービス機能の実行を支援することができます。NLPはまた、出荷通知書、請求書、納品書、その他のドキュメントからのデータ抽出を自動化し、手動によるエラーの削減と処理時間の短縮を支援します。
  • インテリジェントな予測と予測分析: AI、データ分析、クラウド・アプリケーションを組み合わせることで、倉庫業務におけるインテリジェントな需要予測と在庫計画を実現します。AIがサポートする予測および予測分析による支援により、ビジネスは需要トレンドと時期に合わせて倉庫内の原材料と完成品を管理することができます。予測分析は、注文のピッキング、梱包、出荷にかかる時間の計算も支援し、注文完了までの時間をより正確に推定できます。このような予測は、遅延、予測されるサービス・レベル未達、出荷期限に間に合わないといったリスクのある注文にフラグを設定し、より適切な注文配送につながるよう支援することもできます。

倉庫AIの導入上の課題

ロジスティクスとサプライチェーンの協会であるMHIが発表したレポートによると、今後5年以内にAI技術を導入する可能性が低いと回答した組織はわずか16％でした。ほとんどのロジスティクスとサプライチェーン・ビジネスは、すでにAIの用途をいくつか考案し始めていますが、多くの企業は、このテクノロジーにまつわるさまざまな不明点のために、いまだに導入をためらっています。企業は倉庫AIの導入にあたり、複数の顕著な課題に直面しています。

  • データ・プライバシーとセキュリティ:AIの導入には大量のデータを扱う必要があり、特に金融や医療など機密データを扱う業界では、データ・セキュリティやプライバシーに関するコンプライアンスが懸念される可能性があります。企業は、AIツールが許容可能なデータ・プライバシーおよびセキュリティ・ポリシーを順守していることを確認する責任があります。そのためには、暗号化、匿名化、アクセス制御、その他の保護要件、さらにプロバイダーのAIモデルをトレーニングするために顧客データがどのように使用される可能性があるかを理解する必要があります。
  • 従業員の導入: 倉庫管理にAIを導入することは、従業員が慣れ親しんできた長年のアプローチに課題を突きつけることになる可能性があります。従業員はAIに仕事を奪われる可能性を懸念する場合があります。また、技術的なナレッジ要件も懸念材料となる可能性があります。企業がAIツールを使用して業務を遂行するために適切な従業員がいるかを検討する際、従業員は仕事を維持するために習得する必要があるスキルについて懸念を抱く可能性があります。
  • 技術的な複雑さ: AIモデルをレガシー・システムやソフトウェアに統合することは複雑でコストがかかる可能性があり、時代遅れのテクノロジーを更新したり置き換えたりするためにIT部門による多大な取り組みが必要となります。クラウドベースのAIツールは、この複雑さを軽減し、導入を成功に導けるよう支援します。しかし、AIシステムには、分析のために組織全体にわたるデータを一元化されたプラットフォームに取り込むための強固なデータ統合戦略が依然として必要です。
  • ROIの実現: 倉庫におけるAIイニシアチブの正確な投資利益率を定量化することは、特に短期的には困難な場合があります。明確なROIメトリックがない場合、ビジネスはAIテクノロジーへの支出の正当性を証明することに苦労する可能性があります。企業は、倉庫環境におけるAIの価値を実証するために、新しいパフォーマンスメトリクスと目標を開発することが必要になる場合があります。
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倉庫AIの導入を成功させるための戦略

倉庫管理におけるAI導入の成功は、変更を支持するエグゼクティブ・スポンサーによる企業リーダーのサポートから始まります。そこから、具体的な目標、テクノロジー、成功を測定する指標など、導入が実際にどのような内容になるかをマッピングします。

  1. 目標の設定:AIの導入により、実現が望まれる具体的なメリットとは何でしょうか。注文配送の高速化やコスト削減など、定量化できる最適で達成可能な成果を特定します。最も差し迫ったビジネス上の問題の内容と、その解決にAIが役立つかを把握します。
  2. 適切なテクノロジーの特定: AIには幅広い機能が含まれ、このテクノロジーのサブセット内で達成可能なユースケースや成果はそれぞれ異なります。たとえば、予測分析のための機械学習、チャットボットやテキスト分析のための自然言語処理、画像認識のためのコンピュータ・ビジョンなどがあります。望ましい成果を達成するために、設定したビジネス・ゴールと適切な機能の一致を検討します。
  3. パイロット・テストの実施: AIツールの導入後、大量導入にスケールアップする前に、管理された環境や単一の倉庫でテストを行うことで、運用の中断を最小限に抑えることができます。このパイロットテストにより、起こりうる問題を特定し、大きなリスクを負うことなく必要な調整を行うことが可能になります。また、ユーザーやその他のステークホルダーからのフィードバックを収集し、システムが実際にビジネス・ニーズを満たせるかどうかを判断する機会にもなります。注意点：パスした場合、迅速にスケールできると確信できるシステムについてのみテストを検討します。
  4. ロードマップの策定: AIウェアハウスの導入は、明確な終着点のある、1回限りで完了するプロジェクトではありません。むしろ、長期的な戦略が必要な継続的な取り組みです。ロードマップを策定することで、追加のテクノロジー投資や組織全体にスケーリングするための戦略など、ビジネスが将来的な目標を達成するために導入を進化させる方法を可視化できるよう支援することが可能です。
  5. 改善の評価と測定: AI導入の成功（小さな成果も含む）を評価するには、注文処理の迅速化、コスト削減、精度の向上、合計注文スループットなど、主要なビジネス・ゴールの進捗を追跡する明確な指標が有益です。これらの指標は、短期的な利益の獲得を支援するだけでなく、顧客サービスの向上や新しい製品の迅速な導入など、AIの長期的な戦略的価値の評価にも役立てることができます。

オラクルによる倉庫の生産性の最適化

AIは急速に進化していますが、今すぐ導入できる実際の実行可能な倉庫管理AIのオプションもあります。生産性とスループットの向上は、AIが倉庫および配送業務にもたらす可能性のある改善のほんの手始めにすぎません。

Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing（SCM）計画、ロジスティクス、調達などのサプライチェーンをカバーする統合アプリケーション・スイートを提供します。Oracle Fusion Cloud SCMの一部であるOracle Fusion Cloud Warehouse Managementは、クラウドベースの在庫管理、倉庫の最適化、および労務管理を提供します。また、ロボット工学と自動化の統合、予測分析、自動ストレージおよび取得などの高度な配送プロセスもサポートします。AIと機械学習を活用したOracle Warehouse Managementは、先行的な意思決定を実現するための需要予測、在庫水準、労働要件を支援する予測分析を提供します。クラウドベースのソリューションであるOracle Fusion Cloud SCMは、組織全体でスケーラブルに利用でき、定期的なアップデートにより、AIや生成AI機能などの継続的なイノベーションにアクセス可能です。

倉庫管理におけるAIに関するFAQ

倉庫におけるAIの活用方法を教えてください。
倉庫におけるAIのユースケースのトップは、倉庫運用における最も重要なワークフローを含む2つの分野である注文配送と在庫管理をサポートすることです。

AIは在庫管理に使用することができますか。
はい、AIは多くの倉庫管理システムで在庫管理に使用され、自動化、リアルタイムの可視性、最適化機能を提供しています。

スマート倉庫管理システムについて教えてください。
スマート倉庫管理システムとは、倉庫やフルフィルメント・センターの業務改善を支援するために、AI、ロボット工学、IoT、自動化などのテクノロジーを組み合わせたソフトウェア・アプリケーションです。

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