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物流はどうしても人員が必要な業界で、中でも在庫された商品を選んで運ぶピッキングという工程はかなり人手を要する部分でした。そこを自動化させることで労働人口の減少に対応し、生産性と効率性をアップさせることを目的にこのプロジェクトチームが発足しました。

具体的には、実行型AIロボットを導入することで、人ではなく商品が動く仕組みを作っています。広大な物流倉庫を１日何万歩も歩かなくても、人がいるところに商品が自動的に運ばれてくるというソリューションです。

私は主にハード面を担当しており、ロボットの据え付けや設置場所・動線の設計、稼働テストの全体管理などが業務範囲です。ソフトだけでなくフィジカル面のことも考えながら進めないといけないのが、このプロジェクトの難しいところですね。具体的には、現場で働く人やモノの動線、季節ごとの温度変化、配送パートナーに合わせた稼働時間のコントロールなど、システムを作って設置すれば終わるものではないので、今現在も試行錯誤を続けています。

私の担当は主にソフト側で、ロボットメーカーへの要求仕様書の作成やシステム連携、発生した課題に対する改善策の立案・運用などを行っています。Tさんも言っている通り、物流現場における実行型AIロボットというのはソフトだけで完結するものではありません。まだまだ発展途上のプロジェクトで大変なことも多いですが、その分学びが多く、刺激的です。

私は2017年に新卒で入社してからこのチームに配属され、主にラボでのテストや事前検証、スペックの確認やベンダーへのフィードバックを担当しています。他のメンバーと比べて経験が浅いので知らないことだらけの毎日ですが、なんでも人に聞いたり頼ったりするのではなく、できるだけ自分でアイデアを出して解決できないかと考えるようにしています。

アスクルの場合、扱う商品の量が膨大なので、検証項目の量も幅も並じゃありません。具体的には、ロボットによるピッキングの成功率が高い形状とそうでない形状があります。そういった部分もソフト・ハードの両面から検証し、アップデートしていきたいです。

フィジカル面でいうと、コンベアの信号タイミングがちょっとずれただけで、その先の全工程に影響が出てしまうなんてこともあります。検証中は「なんで動かないんだ？」ということがしょっちゅうありましたからね。

テストでうまくいっていても、実機で動かないということも多くありました。その度に優先順位を決め、何度も検証を繰り返し、ようやく現在の稼働状況まで持ってくることができました。でも不思議なことに、問題が発生した時の方が、自分含めてメンバーのテンションが上がってるんですよね（笑）

もうダメだ！と思うことが何度もあったけど、その数秒後には「じゃ、やりますか」っていう（笑） やっぱり目の前の現場で困っている人、大変な思いをしながら働いている人がたくさんいる。そういう姿を見ると、その人達のために自分たちにできることはやらなきゃという思いになりますよね。

やっぱり現場の人が、私たちが導入したロボを使ってくれているのを見ると嬉しいですよね。まだまだ課題もたくさんありますが、なんとか現場の戦力として貢献できていると思います。

そうですね。この先は、全体最適を考えていくフェーズになってくると思います。ロボットによってどのプロセスが楽になっていて、次はどのプロセスを改善していく必要があるのか。まずはエラーやバグなく安定稼働することを第一に、今後も磨きをかけていきたいです。

ようやくロボットが戦力として現場に定着しつつあります。出荷計画やシフトについても、ロボットの働きを計算した上で制作されるようになりました。小さなことかもしれませんが、私たちにとっては大きな進歩です。

野球でいえばまだまだベンチメンバーかもしれませんが、まずはレギュラー入りを目指していきたい。その上で、人とロボットの共同作業を見据えた自動化というのが次なるポイントになってくるでしょう。

ロボットありきではなく、現場の人のためになるソリューションを提供するのが大前提ですからね。せっかくこういうチーム、環境があるので、他社には真似できないような先行事例もどんどんつくっていきたいと思います。