置き場を変えるだけで荷待ち激減!? レンゴーと東大発AIが挑む物流大改革

物流の2024年問題でドライバー不足が叫ばれるいま、製品の「置き場」をAIで見直すだけで、本当に積み込み時間が劇的に縮むものなのか。現場の泥臭い作業がそう簡単に効率化できるのかと、思わず疑いの目を向けたくもなる。

だが、これは段ボール大手のレンゴーと、東大松尾研発のスタートアップ「UnityStep AI」が真剣に開始した実証実験の話なのだ。舞台はレンゴーの利根川事業所。過去の膨大な出荷実績データから出荷傾向を分析・予測し、数理最適化技術によってトラックへの積み込み効率を高める最適な製品配置案を作成するという。この配置案を現場で実際に運用し、作業効率化の効果を検証したうえで、データに基づく新たな配置基準の確立を目指すというから本格的だ。

ここからは編集部の推測だが、段ボール原紙のような重量物は、取り出す順序や運搬動線がわずかに狂うだけでも大きなタイムロスを生んでいるとみられる。これまでは熟練作業員の勘や経験に頼っていた配置計画を数理モデルで再構築できれば、荷役作業にかかる待ち時間が大幅に削ぎ落とされる可能性が高い。将来的には配車システムとの連動や他事業所への展開も視野に入れているといい、サプライチェーン全体の滞留を一挙に解消する布石と考えるのが自然だ。

実際に何分間の短縮につながるのかという具体的な効果は今後の検証待ちだが、AIによる置場改革が物流危機の救世主となるか、その動向から目が離せない。