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人工知能（AI）で注目されるディープラーニング

ビッグデータやIoTと並んで、現在注目されている最新技術に人工知能（AI）があります。四輪車の自動運転や人型ロボットの登場により、にわかに話題となっていますが、実は歴史のある分野です。

その基礎研究はすでに1950年代から始まっています。言葉の文法などをルール化しソフトウェア化しましたが、期待ほどの効果が現れずしばらく低迷。再度注目されるようになったのが、1990年代にIBMのディープ・ブルーが人間のチェスのチャンピオンに打ち勝ってからです。

そして、今では「ディープラーニング」という「機械学習」の手法が大きなブームになっています。膨大な量のデータから法則性を見つけだし、高い精度で特徴を認識する学習法です。画像認識では人間以上の精度が得られています。音声認識と自然言語処理によって、ロボットも簡単な会話ができるレベルにまで達しています。

このディープラーニングを倉庫業務に活用できないかという挑戦が進められています。

人工知能（AI）とピッキング指示

物流において倉庫は競争力を左右する重要な拠点です。一方で倉庫業は、班長や作業長などベテランに蓄積されているノウハウが生産性を左右し、人海戦術に頼っている部分が多く残っている分野です。常時100人が必要な規模の倉庫でも、その多くはパートやアルバイトで、数や品質の確保が極めて困難です。

新人のパートやアルバイトでも経験者同様に作業できるシステムが望まれ、過去のデータを学習するディープラーニングが応用できないかと研究されています。倉庫内のレイアウトや動線、出荷作業指示に人工知能（AI）を生かせる場面が多くあるはずです。

最初に注目したのはピッキングでした。お客様からオーダーを受け、品物を保管している場所まで行き、集品し、出荷指示するピッキングの時間短縮が多くの倉庫で求められています。ピッキングや配送をシステム化しようという試みは早くから見られました。

しかし、ルールを顕在化し、コンピュータに教え込むのに時間がかりすぎ、成功していませんでした。ここにディープラーニングを生かすことができれば、コンピュータが勝手に学習を重ねていきます。

人工知能（AI）との融合からロボットの活用まで

コンピュータに学習させたデータは、誰が、いつ、どこで、何の作業を、どのくらい行ったかなどです。これらデータからコンピュータがピッキングのスピードアップの手段を推測し、その後の結果を比較することで、数ヵ月で効果が確認されました。

ベテランの班長や作業長と同じレベルの指示を人工知能（AI）が出すことができたのです。とりわけ、特定時間と特定場所における、作業者の混雑を解消することに成功しました。

人工知能（AI）に続き、倉庫管理システム（WMS）で取り組んでいるのがロボットの実用化です。広大な倉庫を人間の足で往復し、品物を探し出し、運搬するのは大変な労力です。人間では作業時間の限界もあります。これを解決する手段としてロボットが期待されているというわけです。

ロボットであれば、24時間365日働くことができます。パートやアルバイトの確保や品質の均一化に悩むこともありません。ベテランの作業指示を人工知能（AI）が代替し、パートやアルバイトの代替をロボットが行うという構成です。

まとめ　～ システム化が続く倉庫管理（WMS）～

しかしこのロボットは、人間の言葉を理解する人型ロボットではありません。ピッキングと運搬に徹した無機質な機械です。このロボットが品物を人間のいる場所まで配送し、人間が目視で確認し、出荷することになります。

システム化が続く、倉庫管理業務。近い将来、倉庫業務や自動車運転も含め、物流の多くの工程が人工知能（AI）化されていくことでしょう。

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