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現場運営強化支援

スループット生産性＆業務品質を同時に高め、次世代型の倉庫運営高度化を実現
（荷役フローのAI自動生成／荷役シフトプランニング／作業者配置監視（庫内俯瞰カメラ）／作業マニュアル動画制作）

倉庫運営の改善が進まない根本原因は、「何が起きているか」が“標準データ”で見えていないことにあります。現場では、シフト・作業動線・設備ログ・WMS/WCS実績などが点在し、属人的な采配で日々を回してしまいがちです。その結果、庫内スループットが伸びず、工程間の待ち・渋滞・ムダ動作が常態化し、さらに品質（誤出荷・欠品・遅延）のブレが増幅します。

本サービスは、シフト・作業動線・設備ログ（マテハン稼働ログ等）を“標準化データ”として可視化し、AIにより物量予測／最適シフト／最適バッチ生成／工程改善を一体で設計・実装します。単発の分析や「改善案の提示」で終わらせず、現場の運営ルール・指示系統・教育（マニュアル）まで含めて“運営の型”を実装し、改善が継続する状態へ移行させます。

狙いは2つです。

1つ目は、庫内スループット（出荷能力）を、個人の頑張りではなく“運営設計”で底上げすること。
2つ目は、人の作業生産性とマテハン設備能力を統合最適化し、繁忙でも崩れない“未来型運営”をつくることです。

Contents

よくある課題

1. 庫内スループットが伸びない／日々の波動で崩れる

  • 物量の山谷に対して、当日調整が後手に回り、出荷遅延や積み残しが発生
  • 工程間のつながりが弱く、待ち・渋滞・手戻りが増え、全体最適にならない
  • ピーク時に“どこが詰まっているか”が見えず、応援投入が勘頼み

2. 生産性・品質が属人的で、標準化できない

  • 個人差（作業の速さ／動線／判断）の影響が大きく、日別・班別で結果がブレる
  • 作業手順や優先順位が暗黙知で、新人教育に時間がかかり品質事故が減らない
  • 「なぜ誤出荷が起きたか」「なぜ遅れたか」を再現性ある形で説明できない

3. 設備は入れたが、設計値が出ない／改善の打ち手が見つからない

  • マテハンの稼働ログを活かせず、停止・エラー・能力低下の要因が追えない
  • ルーティングやバッチ順序が固定的で、待機時間や搬送ロスが積み上がる
  • 設備・人・WMS/WCSの“境界”が分断され、全体最適の改善が進まない

4. データはあるが、運営に落ちない（見える化止まり）

  • ダッシュボードは作ったが、会議体・指示・改善アクションに連動しない
  • KPIが現場の実態に合わず、報告会で終わり改善が回らない
  • 施策の効果検証ができず、結局「気合い」で乗り切る運営に戻る

得られる成果

1. 庫内スループット向上（全体最適で“出荷能力”を引き上げる）

  • 工程別の詰まり／待ち／滞留を可視化し、改善の当たりどころを特定
  • 最適バッチ生成・順序制御により、工程間ロスと待機時間を削減
  • 当日調整（増員・配置替え・優先順位変更）をデータ起点で迅速化

2. 人員作業生産性の向上（属人運営から“型の運営”へ）

  • 作業動線・作業時間を標準化して分析し、ムダ動作削減と最適配置を実現
  • 最適シフト（事前計画＋当日調整）で、繁忙でも崩れない運営へ
  • 作業者配置監視（庫内俯瞰）で、現場指示の精度とスピードを向上

3. 業務品質の安定化（再現性のある現場運営）

  • 誤出荷・遅延・作業抜け等の“起点”をデータで追跡し、事故を未然に抑制
  • 作業マニュアル動画化で、教育のばらつきを抑え、立上げを短縮
  • 改善サイクルを運営ルールに組み込み、品質が“仕組みで維持される”状態へ

4. 設備能力の最大活用（止まらない・詰まらない運用へ）

  • マテハン稼働ログをAI解析し、非効率パターンや能力低下要因を抽出
  • 最適制御提案／ルーティング自動調整など、運用改善を“継続的”に実装
  • 設備と人の役割分担を再設計し、投資対効果を最大化

アプローチ

見える

現場の実態を“標準データ”で揃え、論点を一致させる

狙い

工程・人員・設備の実態を標準データで捉え、スループットを阻害している真因を共有できる状態にする。

主な内容

① 現状調査（As-Is把握）

  • 庫内スループット構造（工程別能力／ボトルネック／待ち発生点）を整理
  • 人員作業生産性（班別・個人別・時間帯別）と品質事故の発生傾向を把握
  • 設備能力（マテハン稼働・停止・エラー・処理能力の推移）を見える化

② データ・ログ収集／標準化（“比較できる形”に整える）

  • シフト／作業実績／作業動線／工程実績／WMS・WCS実績／設備ログを統合
  • 粒度・定義・IDを揃え、「工程×人×設備」で横串に追える状態を作る
  • 必要に応じて、庫内俯瞰カメラ等で配置・滞留・動線を補足（作業者配置監視）

決める

改善仮説を定量で絞り、運営の“打ち手セット”を設計する

狙い

改善テーマを勘ではなく定量で絞り込み、現場で回る運営ルール・KPI・ツールの打ち手セットを設計する。

主な内容

① ボトルネック特定と改善仮説設計

  • 工程間の詰まり、バッチ順序、ルーティング、配置・動線、作業手順を分解
  • 「どこを変えればスループットが上がるか」を因果で整理し、優先順位を決める

② 運営KPI設計（改善が回る見取り図）

  • 庫内スループット／工程別処理能力／待ち時間／人時生産性／品質KPIを定義
  • 日次・週次で回る会議体、役割分担、アクション管理（誰が何をいつまでに）を設計

③ ツール・仕組みの設計（現場で使える形に落とす）

  • 荷役フローのAI自動生成：工程・導線・優先順位を“型”として設計
  • 荷役シフトプランニング：物量予測に基づく最適シフト（事前計画＋当日調整）
  • 最適バッチ生成：待機時間・搬送ロスを減らす処理順序の最適化
  • 作業マニュアル動画：標準手順・注意点・判断基準を動画で型化

動かす

PoCで実証し、運営に組み込んで“定着”させる

狙い

効く打ち手をPoCで確かめ、日次・週次運営と教育に組み込むことで、繁忙でも崩れない標準運営へ移行する。

主な内容

① PoC（短期実証）

  • 代表工程／代表時間帯で試行し、KPIの前後比較で効果を検証
  • 現場の負荷を増やさず回る運用（指示・確認・例外対応）まで含めて設計

② 現場実装（運営ルールに組み込む）

  • 日次運営（当日調整・指示）／週次運営（改善会議・再発防止）を型化
  • 作業者教育（動画マニュアル）と評価観点を揃え、標準化を進める

③ 横展開・継続改善

  • 拠点間比較できる指標テンプレートを整備し、横展開の条件を揃える
  • データ更新とモデル評価を定期運用に組み込み、改善が“止まらない”状態へ