日本通運：協働型ピッキングロボット「ラピュタPA-AMR」で生産性2.5倍

Before

日本通運のNX小牧流通センターでは、出荷工程が熟練者の経験に大きく依存していた。ピッキング作業—倉庫内の在庫から注文された商品を取り出す作業—は、ベテラン作業者であれば高い速度と精度でこなせるが、新人や経験の浅い作業者では作業速度が大きく低下し、ミスも増加する。物流業界全体が人手不足に喘ぐ中、このような属人的なオペレーションは、安定した生産性の確保と人材育成の両面で大きな障壁となっていた。

特に繁忙期や季節変動の激しい商品では、出荷キャパシティが人員の熟練度に左右され、需要増加に柔軟に対応できない状況が常態化していた。また、教育コストの高さと、教育期間中の生産性低下も、現場運営の重荷となっていた。省人化と業務標準化の両立が、同拠点にとって最優先の課題であった。

AI導入内容

日本通運は、ラピュタロボティクスと協働し、同社の「ラピュタPA-AMR（Autonomous Mobile Robot）」をNX小牧流通センターに導入した。これは人と協働してピッキング作業を支援する次世代型の搬送ロボットである。

現場に最適化した導入設計

ラピュタロボティクスは、日本通運とともに現場デモや検証を重ね、NX小牧流通センターのレイアウトや商品特性、作業フローに最適化されたピッキング自動化プランを設計した。単にロボットを置くだけでなく、人の動線とロボットの動線を統合し、双方の強みを最大限に引き出すオペレーション設計が行われた。

台車ピッキングからAMRピッキングへ：SLAM技術の導入

従来、作業者が手押し台車で広大な倉庫内を歩き回っていた方式を、ラピュタPA-AMRによる「人とロボットの協働」へ刷新した。ロボットは SLAM（Simultaneous Localization and Mapping） 技術により、既存の倉庫環境にマーカー等を設置することなく、自身の位置をリアルタイムに推定しながら自律走行する。

さらに、複数のAMRを統合管理するマルチエージェント協調制御アルゴリズムが、ロボット同士の衝突回避や、渋滞の少ない最短経路をリアルタイムに計算。作業者は指定された場所でロボットを待ち、商品を積むだけで良いため、移動のムダを排除した高効率なピッキングを実現した。

直感的な操作性

現場スタッフからは「直感的に使いやすい」との声が多く、複雑な操作マニュアルを覚える必要がほとんどない。これにより、教育コストや作業者の負担を最小限に抑えながら、短期間での定着に成功した。特に、その日しか出勤しないスポットワーカーであっても、最小限のトレーニング時間で即戦力として稼働できるようになった。

After

ラピュタPA-AMRの導入により、NX小牧流通センターは驚異的な生産性向上を短期間で達成した。

生産性が約2.5倍（258%）に向上

わずか3か月の稼働で、出荷工程の生産性は42.9件/時間から110.8件/時間へと飛躍した。これは従来の出荷キャパシティを大幅に拡張するものであり、今後の取扱量増加にも柔軟に対応できる基盤を整備したことになる。

作業品質の標準化

新人とベテランの作業スピード・精度の差が大幅に縮まり、経験に依存しない安定したオペレーションを実現した。ロボットが最適な動線と作業指示を出すことで、誰が作業しても一定レベル以上の成果を出せる環境が整った。これは品質のばらつき削減と、教育期間の短縮という相乗効果をもたらしている。

人員配置の最適化

省人化により、限られた人員を高付加価値業務へ再配置できるようになった。単純な搬送作業から解放された人材は、検品や梱包の質管理、異常対応など、より創造的で付加価値の高い業務に従事できる。労働力不足の中でも、拠点全体の生産性を維持・向上させる道筋が開けた。

今後の展開

日本通運はWMS（倉庫管理システム）の改修を進め、対象業務を現状の500行/日から1,000行/日へ拡大する予定である。ロボット導入によって「人に依存していた部分がシステム化され、従業員の負担軽減や働きやすさにもつながった」との現場の声は、物流現場における人とAIの協働の理想的な形を示している。