ウィズコロナ時代の物流現場システム

ウィズコロナ時代の物流現場システム、“ヒューマン物流DX”で「ロジスティクス4＋」へ
プラス～非接触化を支援するロボティクス・AI技術と格差拡大回避への「跳躍」～
Intra Logistics system in the With-Corona Ara,
And Digital Transformation(DX) toward Logistics4+

Current situation of Automation to avoid face-to-face operation and Leaping up for“human DX”

菊田 一郎：エルテックラボ（L-Tech Lab）代表
略

歴1982年名古屋大学経済学部卒業。83年㈱流通研究社入社、90年より月刊マテリア
ルフロー編集長、2012年「アジア・シームレス物流フォーラム」企画・実行統括、
2017年に代表取締役社長。著書に「ロジスティクスが会社を変える」（白桃書房、共著）ほか。2017年より大田花き㈱社外取締役。2020年6月に独立、L-Tech Lab（エルテッ
クラボ、物流テック研究室）代表として活動開始。同月より㈱日本海事新聞社顧問。

［要約］ 新型コロナウイルス感染症との併存を余儀なくされた産業社会では今、
新たな日常
（ニュー
ノーマル）への対応が急ピッチで進展している。物流関連分野でも同様である一方、労働人口不足、EC物流需要の急拡大ほか、「物流クライシス」の要因に変化はなく、同時並行の対応が求められている。そこで初めに、コロナ禍によってもたらされた物流・流通分野への影響と、物流現場での3密回避・非対面オペレーションへの対応事例に言及する。次に非接触化、省人化への中核的対策となる物流自動化・DX(デジタルトランスフォーメーション)実現に向けた注目技術と物流セン
ター現場への導入事例を、内外の代表的企業による先端的取り組みから具体的に論じる。最後に
今後の展望・課題として、フィジカルインターネットの可能性と、安易な物流自動化・DX化礼賛論に対する危惧を、「格差の拡大・固定」「ディストピア」の忌避の観点から述べる。その上で、課題を乗り越える方向性として、「ヒューマン物流DX」、
現在喧伝されている「ロジスティクス4.0」から「ロプラス

ジスティクス4＋」への跳躍、という視点を提示する。

１．ウィズコロナ時代の需要変化と物流現場（1）物流クライシスの誘因に変化なし1）「コロナ・パンデミックで世界は変貌した」
ニ ュ ー ノ ー マ ル

現実を見渡した時、コロナ襲来の前後でも「物
流クライシス」の基本的な誘因に変化は見られないからである。
今では1年前が遠い昔のように思えるが、「新たな日常への転換が不可欠だ」─この

緩やかな経済回復基調が続く中、かねて問題

半年余、多くの識者はそう指摘してきた。だ化していたトラックドライバー、物流現場作

が、転換ではなく継続が必要なことがある。

業者の人手不足はなお亢進していた。
「この

物流、サプライチェーン・ロジスティクスのままでは運べなくなる！」つまり産業経済が110ウィズコロナ時代の物流現場システム
図面1
公表者
ボストンコンサルティンググループ

トラック運転者の需要見通しに関する各種推計

出典

公表時期

プレスリリース
2017年10月（2017年10月27日）（株）
パーソル総合研究所
・中央大学

労働市場の
未来推計2030

2018年10月（公社）
鉄道貨物協会

平成30年度本部委員会報告書

2019年5月

トラック運転者の需給ギャップ※端数四捨五入（上段：不足数／下段：需要に対する不足率）
2017年度 2020年度 2025年度 2027年度 2028年度 2030年度
△24万人
−25%
（※）
△22万人
−8%（※）
△10万人
△14万人
△21万人
△28万人
−9%
−13%
−18%
−24%

（出典）公表資料より国土交通省自動車局が作成した資料から引用。
（※注）電車運転士、バス運転者、貨物自動車運転者等も含む「輸送・機械運転従事者」の不足数・不足割合。
このため、トラック運転者のみで推計した場合、不足率はより大きな値になる可能性がある。

立ち往生するとの危機意識から「物流クライ

革法により2024年度からドライバーの時間外

シス」が国家的課題として認識され、2019年

労働にも年960時間（月平均80時間内）の上

春、国は「ホワイト物流推進運動」を開始し限規制が適用される……等々であり、頭の痛た。製配販の荷主企業にこの現実を直視し、い問題が山積している。

「運賃値上げ」「手待ち時間削減」「付帯作業

その中で短期的な対症療法も可能な③④のの有料化」ほか、物流事業者の要望を受け、「ブラック状況」を転じて「ホワイト化」す

自主的に行動することを政府は求めたのだっ

ることが先の運動の眼目だったのだが、コロた。本年春までには900社以上が参加を表明、

ナ・ショックでドライバーの需給が緩み、危

上記課題への対応も開始されていた。

機意識が遠のいたのが現状であろう。

そのまさに途上に、新型コロナウイルスがだが物流は止められない。そしてアフター襲来したのだった。国内では陸海空の輸送機

コロナの中長期的視点では、上記の問題が再械産業ほか、アジア各国他からのサプライ

燃することは必至である。そもそも、医療・チェーンが途絶した業界では、物流需要も蒸医薬・衛生用品関係はもちろん、食品・飲料・発した。我が国の枢要産業を襲ったこの打撃

日用雑貨などライフラインとして不可欠な消により、抑えがたい趨勢となっていた「運賃費財分野の需要は緊急事態宣言の渦中にも、値上げ」の議論も吹き飛んでしまった。

またその後も堅調で、物流需要は旺盛だ。次しかし現実には、「ホワイト物流推進運動」

項で見る通り、中でもEC物流需要は急拡大の根拠となった「数年後にはドライバーが20を続けている。そして他の産業も緩やかな回数万人不足する」との予測（図表1）ほかの復基調を描き始めた。だから「物流クライシ

環境条件は少しも変わっていない。それは①ス」は、アフターコロナにも国家的課題であ減り続ける生産年齢人口、②進行するドライり続ける。倦まず弛まず、
私たちは製・配・販・バーの高齢化＝退職者の増加傾向に加え、③物の連携で「物流ホワイト化」へのチャレン

労働時間が産業平均より2割以上長く・所得ジを継続する必要があるということだ。

が1割低いドライバーという職業を選ぶ若者が減り続ける成り手不足、④手荷役・手待ち・
長時間労働などの3K労働環境、⑤働き方改（2）EC需要＝EC物流需要の急拡大
コロナ禍の真っただ中、緊急事態宣言の発111

ウィズコロナ時代の物流現場システム

令以来の物流変化で特筆すべきは、「巣ごもり消費」でEC売上＝EC物流需要が急拡大し

図表2 日本のBtoC EC 市場規模とEC化率の推移（単位：億円）たことだろう。宅配最大手ヤマト運輸では、5月の実績が約2割拡大している。あるEC物
流専業会社（浜松市）によると2）、外出自粛が広がったこの時期、同社のEC荷主各社では対前年比150 ～ 500%の記録的な受注拡大
が軒並み発生したという。
あれだけドライバー不足を叫び、「総量規制」まで実施していたヤマトの宅配ラインが＊出典／経済産業省、電子商取引に関する市場調査＊出典／経済産業省、電子商取引に関する市場調査

それでも崩壊しなかったのは、在宅勤務・テ（3）コロナ禍が炙り出す格差～ BLMと物流

レワークの一般化による「在宅率の劇的向上」

そうした中、ECのラストマイル配送を担

と、
「置き配」
「店舗・宅配ロッカー受け取り」

う宅配ドライバーが、ウイルスを伝播する「バなどの普及・拡大で、2割近くに及んでいた「不イキン扱い」されるという残念な事象が発生

在・再配達率」が激減したからだ。

した。医療関係者の子供たちが保育園での受こうしたEC活用傾向はコロナ体験を経て、け入れを拒否される、学校でいじめに遭うな

高齢者ほか従来は積極利用していなかった層

どの例もあった。冗談ではない。自らの感染にも広がり、今後の「新日常」下において定の危険を顧みず献身的に力を尽くしてくれて着するだろう。経済産業省の調査によると日いるこれらエッセンシャルワーカーの人々

本の物販分野のEC化率は2019年に6.76%（図に、私たちは感謝の念を忘れてはならない。

表2）だが、本年以後は急激に伸長し、今後

一方、世界最大の国内感染者・死者数がなは10%を超えてさらに拡大する可能性もあ

おも増加を続ける米国では、コロナ問題が国る。となればEC宅配物流の持続可能性が大を分断する格差・差別問題と重なり合っていきく問われることになる。

る。周知のように現在米国では「Black Lives

その点、事業縮小・廃業の相次ぐ業界からあふれ出た労働力を吸収する意味も含め、現（黒人の命だって大事だ3））、BLM運
Matter」
動の火が全土に燃え広がっている。

在ラストマイル宅配の担い手拡大策として期物流もまた、産業社会を支えるライフライ

待されているのが「ギグワーカーの活用」でンであるにもかかわらず、低い位置づけで見ある。例えばフェリシモはセイノーホール

られてきたという日本同様の事情があったらディングスと連携し、「幹線＋ギグワーク」

しい。そして米国には黒人ドライバーが多い。

による置き配サービスを担う低コスト宅配

ラストマイル物流を支える彼らが、やはり感サービス（LCC、Low-Cost Carrier）「OCCO

染源かと忌避される事態がみられたことから、（オッコ）」を開始したことが報じられている。

米物流専門誌「DC Velocity」ではこれら2つ

112

図表 3

米D

（出典）http

する市場調査

ウィズコロナ時代の物流現場システムの差別を重ね合わせ、「Logistics Matters」（物機の利用拡大などの検討が求められる。そも流だって大事だ4））のアイコン（図表3）をそも物流施設設計思想そのものに、換気重視

サイトに掲げ、物流と黒人ドライバーへの差のニューノーマル対応が不可欠となろう。

別への反対意志を表明している。

だが密集人海戦術による作業の多い物流現

コロナ禍が社会の根本矛盾を炙り出す結果

場では、さらに工夫が必要だ4）。距離を保ちとなっているのだ。筆者はこの事実から、

3密（密閉、密集、密接）と対面を回避しな

BLMの原点にある差別・格差問題と物流DX

がら、しかも生産性を落とさず一連の構内業の逆説的関係に気付かされたのだった。詳し

務をいかに行うか。現場オペレーション観点

くは第3節に述べる。

ではやはりデジタル化⇒DX（デジタルトラ

図表 3

図表3

米 DC Velocity 誌が掲げたアイコン
ンスフォーメーション）が決定打になるはず

米DC Velocity誌が掲げたアイコンだ。DXは本来、単なるデジタル化ではなく、それによって業務プロセス・組織・他社連携を含むビジネスのあり方の変革を目指す概念
だが、物流現場システムを論じる本稿では、
デジタル・ロボティクスなどテクノロジーによる効率化・自動化への動きと解して進めたい。
（出典）https://www.dcvelocity.com/podcasts（出典）https://www.dcvelocity.com/podcasts（4）物流現場に求められる対応
ここでウィズコロナ時代の物流現場に求め物流DXは「情報」「モノ」の両面から見る必要がある。まず情報のDXでは、紙伝票のやり取りをハンディ端末やスマートフォン、られる対応を概観しておく。

音声端末等でのデジタル入出力に置き換える①衛生管理／ 3密回避

ペーパーレス化で、非対面・非接触化を図る

マスク着用から検温、消毒・手洗い・うがことが入り口となろう。入荷車両受け付け、

いの励行、現場と会議室・食堂などでのソーバース指定、検収、パレット管理、ピッキン

シャルディスタンス確保、パーティションにグリスト、入出荷伝票など、アナログ物流現よる飛沫拡散防止対策などは当然のこと、入場の紙伝票は枚挙にいとまがない。

退場・入退出時のID管理で誰が・いつ・ど

最近の技術事例としては、日付・数量などこに居たのかを記録することが奨励される。

伝票の手書き文字も認識・自動入力可能な

構内施設の基本的対応としては「換気」が「AI-OCR」の技術開発が進展し使い勝手が極めて重要であり、窓・扉の開放が不可欠と向上している。他にもAI画像認識技術が長なる一方、夏冬には空調による作業環境維持

足の進歩を遂げ、大いに期待できそうだ。

が必要になる。開放が基本の常温倉庫の入出モバイル端末を全員が持つ現場向けには、荷バースでも、スポット空調や大型天井扇風

互いの近接具合を測定・記録して時間的・距
113

ウィズコロナ時代の物流現場システム

離的に密度が閾値を超えたらアラートをかけことが究極の目標になる。これについては次る、感染者が発生した場合は近接コンタクト

節で詳しく述べる。

履歴をさかのぼって接触可能性の高い人を特定できる仕組みも登場している（図表4）。
また複数拠点で感染者クラスターを出した

２．DX 時代の物流テック応用事例

米アマゾンの物流現場では、監視カメラの大

本節では非接触化、省人化への中核的対策型モニタ画像に3D AR（拡張現実）技術をとなる物流自動化・DX化に向けた新技術と活用し、移動する人の周囲に直径6フィート（約1.8メートル）の円環を浮き出させてリア
ルタイム表示。円環が接すると赤くなってア
ラームの出る「ディスタンス・アシスタント」という仕組みで密接・接触回避に努めている
図表 4

ゼ ブ ラ ・ テ ク ノ ロ ジ ー ズ の 「 Zebra（WIRED、7月5日付記事より。図表5参照）。
MotionWorks(R) Proximity」イメージ
図 表 4 ゼ ブ ラ ・ テ ク ノ ロ ジ ー ズ の 「 Zebra

図表4 ゼブラ・テクノロジーズの「Zebra
MotionWorks(R)Proximity」イメージ
MotionWorks（R）
Proximity」イメージ

図表6

物流自動化・ロボティクスの5カテゴリー（筆者作成）①GTP（Goods To Person）
モノを自動化システムで人の手元に搬送し、歩かない・探さない・考えないピッキング作
業を支援する。自動倉庫・コンベヤによる従来方式と、搬送ロボットによる方式がある。
②GTR（Goods To Robot）
同じく自動化システムでモノを搬送するが、人でなく、自動ピッキングロボット（後述のAPR）の手元に供給する運用を区別しこう呼ぶことがある。
③AMR（Autonomous Mobile Robot）（出典）同社ニュースリリース（出典）同社ニュースリリース（出典）同社ニュースリリース

アマゾンのDistant
Assistant画像
図表図表5
5 アマゾンのDistant Assistant
画像
図表 5

アマゾンの Distant Assistant 画像（出典）https://www.goodmorningamerica.com/living/story/（
出典）
distance-assistant-amazons-technology-people-socialdistance-71268679

https://www.goodmorningamerica.com/living/（
出典）

story/distance-assistant-amazons-technology-p②自動化・ロボット化
https://www.goodmorningamerica.com/living/eople-social-distance-71268679
もう1つがモノのハンドリングのDX＝自story/distance-assistant-amazons-technology-p

動化・ロボット化である。物流現場作業を可
eople-social-distance-71268679
能な限り少ない人で、できれば無人で、行う
114

SLAM（Simultaneous Localization and
Mapping、自己位置推定とマッピングの同時実行）等の制御方式により自律走行する搬送
ロボットが、ピッキングエリアなどで人と共存して搬送作業を支援する。従来の人手によるカートピッキングの、カートに代わる使用法を念頭に開発された。
④APR（Autonomous Picking Robot）
ケース、ピース単位で自動ハンドリングする
自律型ピッキングロボット。これは筆者の造語であるが、「自律」には3Dビジョンセンサ
の「眼」、モノを把持し運ぶ「腕・手」、最適な搬送動線をモーションプランニング技術等
により瞬時に計算しロボットに指示する「脳」を備え、ティーチレスで自ら考え自律的に作動する、との意味を込めている。
⑤ASR（Autonomous Sorting Robot）
これも新カテゴリーのため筆者の造語だが、自律搬送ロボットの台車上面にチルトトレイ
または薄型ベルトコンベヤ等の仕分けユニッ
トを取り付ける。従来はこれらユニットを備えたコンベヤがライン上で仕分けしていたものを、ロボットが自在に走行して所定のシュートに仕分ける。

ウィズコロナ時代の物流現場システム

物流センター現場への導入事例に注目する。

5)
7、8 きくや美粧堂が導入した
AMR5)
図表 7、8図表
きくや美粧堂が導入した
AMR
5）

図表7、8

きくや美粧堂が導入したAMR

筆者は最近の物流DXトレンドを端的に示す
自動化／ロボティクスの機能カテゴリーを、従来言われてきたGTP/AMRから敷衍し、図表6に示す5つに整理してみた。以下はこの視点に絞って事例を分析したい。
（1）AMRと簡易GTP ／きくや美粧堂 EAST

図

Logistics5）
きくや美粧堂はシャンプー、トリートメン
図表 7、8 きくや美粧堂が導入した AMR5)
ト、ヘアブラシ、化粧品、美容機器など、美容業界向けに多数の商材を扱う専門卸企業。
東京・平和島の自社物流拠点EAST Logistics（イーストロジスティクス）では従来、自動搬送コンベヤ、音声ピッキングシステム、貨
物サイズ・重量の自動計測機など、独自のシステム技術を活用し効率化を進めていた。
①AMR/自律搬送ロボット

図表 9 図表9
バーチカルカルーセル
バーチカルカルーセル

その同社が一昨年、研究のすえAMR（オムロンのLDシリーズ）1台を試験導入、ミス
ピッキング品の回送や高額商品の搬送などのイレギュラー作業に活用開始（図表7、8）。
人が作業するピッキングエリアの狭い通路
を、SLAM（図表6参照）制御とセンサで無軌道自律走行。障害物をかいくぐり、人が途上で作業中なら待機し移動後に再発進するな
ど、フレキシブルかつ高精度な動きを示して届く中量ラックを使うと、どうしても天井方いた。

向に広大な空きスペースが生じてしまう。

②簡易GTP/バーチカルカルーセル

だがバーチカルカルーセルは写真の通り、新たな取り組みとして同社は昨秋、バーチ

上部空間一杯まで小物品を稠密に保管し、必カルカルーセル（垂直回転ラック、カーデッ

要品を腰高さの手元に届けてくれるので、作

クス社製、図表9）２台を新導入した。通常、業者は歩いて探し回る必要がない。
「簡易

梁下高さ5.5m程度の日本の倉庫で人の手がGTP」システムといえ、ここから出荷ライ
115

ウィズコロナ時代の物流現場システム

ンへの搬送を自動化するため、同社はAMR

省人化・効率化を図ったのが注目点だ。

を追加し2台編成として新たな挑戦を開始し①入荷／パレット搬送GTPた。

入荷検品を完了したパレット商品を、ケー＜投資額比較＞

ス自動倉庫の入庫ステーションまで数10m、

現在このレベルのAMRの単価は高級乗用

人 が 搬 送 し て い た 工 程 に、 パ レ ッ ト 搬 送車並みとされ、国内物流現場での利用はよう

AGV10台（Geek+のEVE M1000R） を 入 庫

やく始まったところだが（生産工場では既にGTPスタイルで初導入。数人分を省人化し普及拡大中）、中国ほか新規参入メーカーのた。

拡大もあり低価格化が進行中。また自動倉庫

作業者は入荷バース脇に設けられたパレッ

方式のGTP（後述のアスクルとオートスト

ト昇降機にパレットを投入すればよく、搬送ア事例を参照）では数億円～ 10億円単位の図表 10

パレット昇降機から荷を受け取る A

図表 11

AGV(Geek+の EVE M1000R

図表 11

AGV(Geek+の EVE M1000R

スクル）
」と、
B2C ECサービス「LOHACO（ロ

図表 12

仮置きステーション

ハコ）」
双方の物流を担う。将来的に年間1,000

図表 12投資となるところ、バーチカルカルーセルな

図表10

パレット昇降機から荷を受け取るAGV

ら数分の1レベルで済む利点がある。
（2）GTP、APR/アスクル・ASKUL Value
Center（AVC）関西6）
アスクルは文具のB2B通販新ビジネスモデ
ルを掲げての創業時から、物流システムとネットワークをコアコンピタンスの１つと図表11

AGV（Geek+のEVE M1000R）

し、成長を遂げてきた。
同社は2018年2月に稼働した基幹物流セン
タ ー「ASKUL Value Center関 西（AVC関西）」にピースピッキングロボットやAGVを新導入し2019年秋、本格稼働を開始した。本
センターはB2B ECサービス「ASKUL（ア億円規模の出荷能力を確保する計画だ。
同社はこれまでEDIなど情報システム面から自動倉庫、
コンベヤ、ソータなど高度化チャ
レンジを積み重ねてきた。今回は残る課題だった「入荷／棚入れ」と「バラピッキング」のプロセスに先端システムを導入、さらなる
116

図表12

仮置きステーション

仮置きステーション

ウィズコロナ時代の物流現場システム

距離を大きく短縮化。AGVは昇降機の出口ある。

側にパレットを受け取りに来る（図表10）
。

図表13

図表 13

GTP ステーションでの人手ピッキング

GTPステーションでの人手ピッキング

AGV（図表11）は、まず自動倉庫の入庫
口手前に96か所設けられた仮置きステーション（図表12）にパレットを搬送。人が指示する投入タイミングでこの仮置き場から入庫ス
テーションに届け、作業者がケースをコンベヤに投入し、棚入れとなる。
②自動倉庫方式の大規模GTPシステム

このため都市型センターの多いアスクルで

AVC関西は「人が歩かない物流センター」

は自動倉庫タイプのGTPを採用してきた。

をコンセプトに、ピースピッキングを効率化

しかし同社は2020年6月、このGTP出庫工程

す る 出 庫GTPシステムを大規模導入した。

にもGeek＋の棚搬送ロボットを追加導入し、かつては同社も人手で搬送・ピッキング作業

さらにパワーアップしている。

を行っていたが、カートピッキングなど歩行③GTR＋APR ／ピースピッキングロボット

時間が大きな部分を占めるのが課題だった。

自動倉庫が出庫したボックスから注文品をそこでケース／シャトル自動倉庫とコンベピックする人手作業を自動化するため、同社

ヤを連動させ、人が歩いて探し回るのでなく、は自動ピースピッキングロボットの導入トラ出庫すべき商品が手元に自動でやってくる

イを他に先駆け続けてきた。4年前にALP首GTPシステムを各センターに導入。本セン

都圏（当時、その後焼失）でロボットコント

ターではこれをさらに拡充し、人がピックす

ローラメーカーのMUJINと協働してテスト

るGTPステーションは60か所（横浜では６稼働を開始、ALP横浜でも試行を続けていか所、図表13）とした。従来ピッキング作業

た。

負荷の2/3を占めていた歩行が皆無となり、作業生産性が５倍に高まった。

図表 1

決まったモノを決まった位置に移載する単純作業が主の生産現場と異なり、数千、数万

そもそもケース／シャトル自動倉庫には、の種々雑多な商品を間違いなくピックし、優固定的な大規模設備となる課題もある半面、しくプレイスする物流現場でのピースピッキ

天井空間まで目一杯に保管スペースとして活

ングの自動化は、人がそのつど動作ティーチ

用できる強みがあり、特に土地代の高い都市ングを行うことが不可能。従来業界では「永型センターでこの意味は大きい。一方、棚搬

遠の課題」と言われた難題中の難題であった。

送ロボットによるGTP（後述、三菱商事のそれを前記の通り①3Dビジョンセンサの事例を参照）は、固定設備ではなく移設も可「眼」、②ロボットハンドの「手」、③最適な

能な柔軟性を備える半面、棚高さは3m程度

動作計画（モーションプランニング）をティーのため上部空間が大きく空いてしまう課題がチレスで瞬時に生成できるMUJINロボット
117

ウィズコロナ時代の物流現場システム

コントローラという「脳」の組み合わせによ

タイズする（図表15）。前記のMUJINシステ

りブレイクスルー。その場で初見となる千差ムと同様、3Dビジョンの眼を備えるが、環万別の形状・重量・包装形態をもつバラ商品

境光に影響されない正確な認識技術が特徴。

を、人レベルの生産性で自動ピッキングする

多種多様なケースを相手にティーチレスで高ことをついに可能とした。

速稼働する。重いケース出庫の重労働を排除

2016年当時は110ピース/時と初心者レベル

し、生産性向上と出庫ミスゼロを達成した。

のピッキング能力で、対応可能な範囲も在庫能力は世界最速の平均700ケース/h以上、品の約10%にとどまっていたが、2019年には最高で900ケース/h近くを誇る。また通常は450ピース／時と約４倍に、対象も理論値で別機器が担当する寸法・重量計測機能も備え、は３倍程度まで拡大している（図表14、直近人が介在していたケース寸法・重量の事前測のMUJIN滝野CEOの報告によると本現場で定、登録作業も自動化している。

500ピース／時を達成したという）
。

図表 15

ケースデパレタイズロボット
図表15 AI
AIケースデパレタイズロボット

図表14 MUJINによるピースピッキングロボット
図表 14 MUJIN によるピースピッキングロボット
図表 16②APR/AIピースピッキングロボット
自動倉庫が出庫するオリコンからのピース
ピッキング工程に本邦初導入されたのが、米（3）PALTAC・埼玉RDC7）

RIGHTHAND ROBOTICS社（現在はオカム

化粧品・日用品、
一般用医薬品卸業界のトッ
図表 15 AI ケースデパレタイズロボット

ラが代理店とし国内提供開始）のAIピース

プ企業、PALTACのRDC埼玉（埼玉県北葛

ピッキングロボット「RightPick2」（図表16）

飾郡）は2019年秋に本稼働した最新鋭物流セである。

ンター。最大の注目ポイントは、APRとなる3種類のAIロボットによりケースピッキン
グ（デパレタイズ、
パレタイズ）とピースピッ
キングの自動化を実現したことだ。
①APR/AIケースデパレタイズロボット
開発したのはKyoto Roboticsで、自動倉庫
か らGTPな ら ぬGTRで 出 庫 さ れ て き た パ
レット上の商品段ボール箱を吸着し、デパレ
118

図表 16 AIピースピッキングボット
AI ピースピッキングボット
図表16

AI ピ

ウィズコロナ時代の物流現場システム

本機最大の特徴はハンド部分の独自メカニ

トラックという3種の什器に自動積み付け＝ズム。ハンド中央から伸縮するロッドによるパレタイズするという、世界初のロボットシ

バキューム機能と、3指で掴むグリッパ機能

ステム開発を担当した。事前に最適積み付けを併せ持ち、様々な小物商品を素早く把持し法を自動計算し、上流のシャトル自動倉庫がて移載する。3DビジョンとAI学習機能によ順立て供給するケースを、きっちりパレタイ

り、商品の事前登録作業や商品ごとの操作プズする高度な仕組みである（図表17、18）。

ログラミングが不要なティーチレス方式で、とりわけ三方に枠があるカゴ車への自動積

ピックし損ねてもAIがセンサ情報のフィー

み付けは難易度が高い。だがロボットは枠をドバックで学習を重ね、作業精度を向上する。

かいくぐって滑らかな最短最適動線で、かつ筆者が取材時に稼働状況を観察していたと出荷時の検品ができるようバーコードラベル

ころ、
実際にチューブ品をつかみ損ね、ロボッ

を外側に向けてケースを積み付ける。それでトはやり方を変え再トライを繰り返した。商も 速 度 は 世 界 最 速 の450ケ ー ス/hを 達 成 し品がオリコン側面に接していてついに把めた。

ず、ロボットは作業をやめオリコンを搬出しなお今般のコロナ禍で作業者の出勤もままた（人手ピッキングラインに移送するのだろならない中、当センターはむしろ取扱量が拡う）。ロボットが「繰り返しトライする」「諦

大した日用雑貨の入出荷を自動化システムにめる」という判断を行う点も興味深かった。

より見事にクリアし、高く評価されている。

その他にも約２万SKUの取扱商品には本機が対応できないものもあるから、ピッキン
グは10台のロボットのほか、25人の作業者による人手作業との同時並行で進めている。
③APR/AIケースパレタイズロボット（4）ロボット自動倉庫活用の「マイクロフル
フィルメント」8）
ロボット自動倉庫「オートストア」は国内

図表
図表19
19 オートストア
オートストア

導入数が約40サイト、グローバルには本年中

前出のMUJINは本センターで、出荷するに500サイトに至るかというブレイクぶりをケース、オリコンを平パレット、カゴ車、カー

示す、先端GTPシステムの代表格である（図図表
図表17、18
17、18 AI
AIケースパレタイズロボット
ケースパレタイズロボット

図表17、18

AIケースパレタイズロボット表19）。メーカーはノルウェーのオートスト
アSA社、日本の正規代理店はオカムラだ。
図表 19図表19
オートストアオートストア

図表 17、18

AI ケースパレタイズロボット

本機は3次元格子状に組まれた細いグリッ119ウィズコロナ時代の物流現場システム

ド内に専用コンテナを隙間なく格納、天井部のレールを縦横無尽に走行する搬送ロボット
がコンテナを引き上げ、作業者の待つポート

同時に、顧客に店頭受け取りなど新次元の店
舗体験を提供しようとの提案だ（図表20）。
食品スーパーにおけるオートストア設置

図表 20

図表20
イメージ

へ出庫する。通常の自動倉庫のような太い柱

食品スーパーにおけるオートストア
設置イメージなどの構造物やスタッカクレーンが不要なため保管効率を3-4倍に向上でき、しかもシャトル自動倉庫に準ずる入出庫能力を持つ。
このオートストアを活用した新たな提案としてAS社は先般、「マイクロフルフィルメント」への活用を全世界に向け発信した。フルマイクロフルフィルメントを支援する都市

フィルメントとは、ECの受注から庫内作業

内・店内自動入出庫システムの提供には同社を経てラストマイル配送・お届けに至る一連のほかスタートアップ各社も参入しており、のバック業務フローを指す概念だが、同社はアマゾン、ウォルマート他欧米の小売・EC

従来大型倉庫で行われてきた保管・入出庫作

各社は、すでに設置の取り組みを進展させて業を、店舗内のバックヤードに設置した小型いる。

オートストアで兼務させようというのであ＜店舗のメリット＞

る。

・ 保管容量増でバックヤードの保管スペース

アマゾンほか欧米では既に、都市内に小規

縮小、品揃え・在庫拡大⇒欠品防止。

模倉庫を複数分散設置し、注文後数十分など

・ 棚入れ、品出しの自動化で店内オペレーの短時間内に配達するECモデルが普及し始ションを効率化し、接客時間を拡大。

めており、マイクロフルフィルメントと称さ・ より多くの売場・通路面積を確保できる。

れる。

・ ECの受注に対する店舗からの出荷、配送

この数年、リアル店舗販売とECを連携・に短時間で対応（図表20右奥が出荷口）。

融合させるオムニチャネル／ OMO（Online

・ 顧客のEC注文品を、店舗の外壁面縁石側

Merges with Offline）といった販売／購買スのオートストア出庫口（カーブサイドと呼タイルが世界的に普及してきた。その中でぶ、図表20右手前）から受け取り可能にす

EC倉庫は郊外の大型倉庫から、消費者や店ることで、24時間無人対応可能。営業時間

舗に近い都市型・中型倉庫へと変化。その都延長に準ずる効果も期待できる。

市型倉庫のニーズにオートストアは最適ソ＜顧客のメリット＞

リューションを提供し、迅速なラストマイル

・ 店舗で購入、または事前にECで注文して配送や店舗への商品供給を支えてきた。そこ

おいた商品をオートストアから自動出庫しからさらに一歩、消費者側に食い込み、店舗閉店後も好きなタイミングで受け取れる。

内オートストアで高密度保管・自動入出庫と・ 多様な受け取り方を求めるニーズに応え、120

写真 21

走行するバトラー

ウィズコロナ時代の物流現場システム

顧客の購買体験＝カスタマーエクスペリエ

バーコードを読み、迅速正確な作業ができる

ンスを新次元に引き上げる。

（写真22）。デジタル表示器が使われる場合も
写真 22

ランプで指示された箱から商品をピック

写真22 ランプで指示された箱から商品をピック（5）GTP/三菱商事、三菱商事ロジスティク
スの月額製ロボットサービス9）
三菱商事は昨年末、物流向けロボットビジネスに参入することを発表した。その準備として昨年10月、製棚搬送ロボット・バトラー（GreyOrangeのRanger GTP）を、子会社の三菱商事ロジスティクス（MCLOGI）の京浜事業所へ導入した。ロボットは45台、2.4m

多いが、表示器不要でステーションに1台の高 の 専 用 棚 が 約400基、 作 業 ス テ ー シ ョ ン

設置で済むため、GTPロボットの現場でス（PPS）が9.5基の規模。実際にシステムを構

ポットライト方式の使用例は増えている。

築・運用し、提供サービスのノウハウを確立

同社によると、従来方式の人手作業ではするためである。

ピッキング数量が60 ～ 70個/h程度、最大で①棚搬送GTP・バトラー

も100個に届かなかったところ、本システム

走行エリアの床には２次元コードを碁盤目

では同平均約200個、瞬間最大では300個近い状に配置、バトラーがこれを辿って位置補正

数字も出せ、人手の２～３倍のスループット

しつつ棚を縦横無尽に搬送する（写真21）。

を実現できているという。

写真 21

走行するバトラー

写真21

走行するバトラー②GTPロボットの肝はソフト
最 近 はGTPロ ボ ッ ト も 多 数 の 中 国 メ ーカーの参入と競争で徐々にコモディティ化しているが、システムとしてみた場合、目に見えるハードウェアは当然の前提として、その肝は、変化する条件にフレキシブルに適応し、

写真 22 ランプで指示された箱から商品をピック最適運用を実現できるソフトウェアにある。
ステーションでは作業者が入荷品をやってきたバトラーに棚入れする入庫と、バトラー

例えば入荷品目に対し、どの棚の商品と組が届けた棚から所定の商品をピックし箱詰め

み合わせ追い積みするのが最適か。そしてそする出荷作業が行われる。箱から商品を出しの棚を保管スペースのどの位置に戻し待機さ入れする際、どの箱の何を何個ピックするかせるのか。商品ごとに変化する受注動向や物の作業モニタの指示に加え、頭上の可動ラン

流特性に応じ、リアルタイムに判断できるだ

プが目指す箱にピンポイントでスポット光をけのアルゴリズムが不可欠となる。

当てるので、作業者は迷いなくピックして本例においては当日の受注状況に応じて随121

ウィズコロナ時代の物流現場システム

時、最速出庫できるよう棚の配置換えも行っ

ステムを提案している。搬送ロボット（中国ていた。AIがこれらの運用を日々学習し、製）はプラスチックコンテナ専用で、同社は運用効率が次第に向上していくのだ。ただしACR（Autonomous Container handling

なぜその判断となるのかは、代理店やユー

Robot）と呼ぶ。人手が届かない高さ約4mまザーには不明なブラックボックスであるそう

でリーチ可能なので天井空間の活用が進み、だ。

前記の型棚搬送ロボットに比べ2倍程度の保③月額制倉庫ロボットサービス

管効率を出せる。1台でコンテナ5個まで同時

こうした蓄積のうえで三菱商事は本年から、 月 額 制 倉 庫 ロ ボ ッ ト サ ー ビ ス「Roboware」の本格展開を開始した。

搬送が可能だ（図表23）。
ACRで棚から必要なコンテナを出庫・搬送し、届ける先は人＝GTPでもよいのだが、従来の倉庫自動化の取り組みは、大手企業

ロボットに届けるGTR運用例を同社ショーが大規模投資によって力業で行うケースが多ルームで提案している（図表24）。ACRがス

かった。導入には長期間を要し、固定設備をテーションに届けたコンテナから、APRが持ちながら物流変動によりリソースが不足なティーチレスで小物を自動ピッキングするもいし遊休化する恐れもあった。これでは中小の。

事業者が自動化に踏み切るチャンスはなかなか訪れない。だからより低い料金で、短期間

写真 234m 高のラックからコンテナを取り出す

写真 24

ACR が届けたコンテナから APR が小物を

写真23
ACR
4m高のラックからコンテナを取り出すACRに導入でき、物流波動に合わせて台数を増減して使える、フレキシブルな物流ロボットに対する強いニーズが産業界にはあった。これに応えるのが「Roboware」である。
まず本例のバトラーによる物流業務のソリューション設計、実導入、運用に至る一連の

写真24
ピッキング
ACRが届けたコンテナからAPRが小物をピッキング

サービスをセットにし、月額制サービスで提供する。将来的にはロボットの稼働分だけ料金を支払えばよい従量課金制等も検討する計画。注
目を集めるRaaS（Robot as a Service）の姿であり、今後が注目される。

従来の棚搬送GTPロボットでは、棚に密に積まれたコンテナやケースの隙間スペース（6）GTR、ACR＋APR/MUJINが狭く、
人なら手を差し入れられても、ロボッ

MUJINは新たな提案として、ピースピッキ

トがハンドを挿入することは難しい。だが本ングロボット・APRと新型の自律搬送ロボッ

ソリューションによれば、①天井までの空間

ト・GTR（Goods To Robot）を連動させるシをより有効に活用でき、②コンテナ入出庫と122

ウィズコロナ時代の物流現場システム

搬送を自動化し、③コンテナを1個ずつ差し

プション型で、コンサルティング、システム

出すので自動ピッキングが可能、となる。

インテグレーション、ハードとソフトのレン
タルや維持管理・契約満了時の撤去費用まで（7）RaaSでASR（仕分けロボット）/

を含めて提供。初期費用ゼロ円からで、導入

プラスオートメーションも比較的短期間で完了できる特徴がある。

物流ロボティクスサービスRaaS（Robotics

同社はRaaS提供を通じ、自動化機器を業

as a Service）を提供するプラスオートメー

界全体で融通しながら活用していくロジス

ションは、中国のZhejiang Libiao Robotsがティクスシェアリングプラットフォームの構製造するベルトコンベヤ型ソーティングロ

築を目指している（本項、同社リリースより）。

ボットシステム「t-Sort+」に、独自開発の
庫 内 実 行 シ ス テ ム：WES（Warehouse（8）追従型AGV、AMR/ZMP

Execution System）を組み合わせ、国内で数年前から手押し台車型の物流支援搬送ロ

本格的にサービスを開始。今春富士ロジテッ

ボット開発に取り組んできたZMPの取り組

ク・ネクストに実機を導入した。

みも見ておく。先行し市場投入されたのが、図表 25、26 t-Sort+の稼働イメージ

従来クロスベルト型自動仕分けコンベヤでビーコン（発信機）を携行した人を追って走使用されてきたミニベルトコンベヤ技術を応行するAGV、CarriRo FD 追従モデルで、台用、これを台車上に設置した小型搬送ロボッ

車数台を牽引して運ぶ力がある（図表27、同

トが架台の上を走り回り、所定のシュートや

社HP動 画 か ら の キ ャ プ チ ャ ＝ 図 表28も 同

スロープに商品を送り出す（図表25、26）。

じ）。

図表 25、26 t-Sort+の稼働イメージ
図表 25、26
t-Sort+の稼働イメージ
図表25、26
t-Sort+の稼働イメージ

図表 27牽引型のCarriRo
牽引型の CarriRo
FD 追従モデル
図表27
FD 追従モデル

同社は ASR のほか GTP、APR なども扱う。
図表続
27
牽引型の
CarriRo
FDな
追従モデル
いて
堂々た
るAMRと
るCarriRo AD
図表
28
CarriRoAD
自律移動モデル
図表 27 牽引型の CarriRo FD 追従モデル

自律移動モデルも開発、すでに多数の導入実績を持つ。SLAMではなく、展開中の自動運転事業で培った画像認識技術を応用した
CarriRo Visual Tracking（特許出願中）方
同社は ASR のほか GTP、APR なども扱う。
同社はASRのほかGTP、APRなども扱う。

同社は ASR のほか GTP、APR なども扱う。

式で自律移動を実現。床面に貼り付けたラン

いずれもサービスは月額定額制のサブスクリ

ドマークで位置補正とともに、停止・右左折・

図表 28
図表 28

CarriRo AD 自律移動モデル
CarriRo AD 自律移動モデル

123R なども扱う。

ウィズコロナ時代の物流現場システム
図表
28 CarriRo
CarriRo
自律移動モデル
図表28
ADAD
自律移動モデルムインテグレーション（SI）の役割を誰が担うのかを考慮する必要がある。その点、前記
プラスオートメーションがコンサルティン
グ、エンジニアリング等をワンストップで提供しているのは着目に値する。
こうして中小物流事業者の現場でも適切な待機・Uターンなどの指示を出せる。

物流DX、ロボット化が進展するなら、非接ZMPでは当初から低価格の月額リース運

触化⇒自動化を促す契機となったコロナ禍を用を提案しており、今言うサブスクRaaSの逆手にとって克服し、国家的課題だった中小走りと言えそうだ。同社HPによると料金はサービス業の生産性を向上させ、世界に誇れ

以下の通り。このレベルなら中小事業者でもる物流インフラが誕生する可能性もあろう。

気軽に導入検討ができるのではないか。
【5年リース時の月額料金（1台、各税別）】
・ CarriRo FD 追従モデル：34,000円

３．今後の展望と新たな課題①～協働化・標準化、フィジカルインターネット

・ CarriRo AD 自律移動モデル：52,000円（1）協働化・シェアリング

＊◆物流ロボットの民主化とSI

1）

ホワイト物流とDX推進以外に、ウィズコ
ロナ時代の物流を持続可能とするため必要

このようにRaaSやレンタル・リースのサーな、戦略的取り組みがある。筆者はかねてか

ビス運用によりロボットが低負担で導入可能

ら、今後のサプライチェーン・ロジスティクになれば、大企業に偏っていた新技術が底辺スの全体最適に向け、「企業・業界・国境のにまで解放され、「物流ロボットの民主化」

垣根を超えた協働・連携・シェアリング」、

が進む可能性があると筆者は考える。

そしてその前提となる「モノと情報の標準化」

ただし課題もある。ロボットは家電製品のように、店で買ってきてコンセントにつなげが急務だと訴えてきた。その重要性がコロナ
禍でさらに高まっている。

ばその日からすぐ使えるわけではない。月数

もはや、いくら大手でも企業単独で現今の万円でも5年で数百万円の投資となるのだか

輻輳した問題に立ち向かうことは困難だ。
「物

ら、費用対効果を勝ち得るには利用法の工夫

流は競争領域ではなく協調領域」との社会的と、絶えざる運用改善が不可欠だ。

コンセンサスをベースに、産業界全体で、国生産工場のように現場にエンジニアが配置されていれば自前でできても、物流センター

際サプライチェーンの発着までを視野に、「全体最適」を追求すべき時代ではないか。

や倉庫でそうはいかない。現在の作業フロー

すでに成果を出している取り組みとして、にどうロボットを組み入れ、管理システムと加工食品業界の代表メーカーがそれぞれの物

連結し実効的な成果を生み出すのか、システ

流子会社を統合し発足させた「F-LINE」の124

ウィズコロナ時代の物流現場システム

事例がある。同業界では特有の商慣行や物流

物流・商流をシームレスにコネクトするた特性から、他と比較しても運送業者から「嫌めには、モノと情報をつなぐ共通規格のコネ

われる荷主」となっていた。
「このままではクターが不可欠となる。問題は、物流におい本当に商品が運べなくなる」と危機感を募らてこれが圧倒的に不足していることだ。

せた味の素、カゴメ他6社の業界リーダーた

そのうち「モノの標準化」については、戦ちが集って議論を重ね、「物流を持続可能に後早い時期に国際標準化され全世界で同じよするために」、物流子会社の統合を実現させうに使える海上コンテナ、航空コンテナがあた。「競争は商品で、物流は共同で」を基本る。実に素晴らしいことで、国際物流の標準理念とするF-LINE㈱の誕生である。

基盤が整備されたことが世界の産業発展を支

同社は既に納品伝票、ケース表示の統一化

えてきた。先人の努力を讃えたい。

など標準化をベースに各地での配送共同化やだがコンテナの中に積み込む貨物のユニッ

重複業務削減の効率化効果を挙げ、ドライ

トロード化に不可欠なパレットなどの物流機

バーの待機時間や付帯作業削減など、「物流材については、今なお国別・業界別・企業別

ホワイト化」への労働環境是正も推進中であの規格が乱立している。国内では、それぞれる。

の都合でサイズ、品質、所有形態がバラバラ

またシェアリングについては近年、元気ななパレットが輸送に使われるため、倉庫、物

スタートアップ各社が①トラック運行管理や流センターなどノードごとに「人手による積バース予約、②求貨求車、③倉庫スペースな

み替え作業」が発生するという、前時代的などの共通マッチングプラットフォームを提供

情景が今なお各地の物流現場を覆っている。

し、サービスとリソースを皆で活用しあえる

また「情報の標準化」では、コンテナやパ

広義の物流シェアリングを推進している。中

レットに貼付するRFID（電子タグ）規格は小事業者でも大型物流拠点の高度機能をシェ

流通分野で基本規格のデファクト化が進行す

アして活用可能にする、日立物流ほかの取りる一方、最も導入が進むアパレル業界でも製組みも開始されている。

品コードが未統一。紙伝票やEDIほか物流
データコンテンツの標準化も課題満載であ（2）モノと情報の標準化

る。

上記F-LINEの事例でも分かる通り、他社

その点、現在政府が官民連携で進めるSIPと現実に物流を協働化しようとするとき、不（戦略的イノベーション創造プログラム）「ス

可欠な要件となるのが「モノと情報の標準化」

マート物流」プロジェクトは物流データの共であった。家電製品を買ってきて電源プラグ

有化と見える化、ビッグデータの収集活用ををコンセントに差し込めば「プラグ＆プレイ」

掲げ、期待を集めている（図表29）。

ですぐに使えるのは、電流・電圧とこれらコその過程で物流・サプライチェーン全体最ネクターが「標準化」されているからだ。

適化への道の一丁目一番地にある「モノと情125ウィズコロナ時代の物流現場システム
図表29
SIPスマート物流サービスの全体概要
図表
29 SIP
スマート物流サービスの全体概要

10tトラックによる長距離幹線輸送を考えよう。１つの顧客に10tの貨物を届ける場合、
上記でいえば10MBの画像を分割せず、まとめて送信するケースに当たる。筆者に専門知識はないので想像だが、恐らく分割送信に比べ通信線の負荷が高いため時間がかかり、単一ルートのためそこに不具合が発生した場
合、不達の可能性も高まるだろう。

＊内閣府、ＳＩＰスマート物流サービス資料より＊内閣府、ＳＩＰスマート物流サービス資料より

そこで貨物も「パケット分割」し、より早報の標準化」議論が進むことを期待したい。

く安全なルートで「分割輸配送」して、着地物流標準化の実現に向け企業・業界・国・国で10tの貨物にまとめて届ける（もちろん複際組織が「次の一手」を考えることから、物数の配送先に届ける貨物なら1つにまとめる

ニ ュ ー ノ ー マ ル流の「新たな日常」は始まるのではないか。

必要はなく、分割したまま送ればよい）……
それがフィジカルインターネットの大まかな（3）フィジカルインターネット

イメージだ。前記SIPスマート物流サービス①基本イメージ

でも、到達点としてこれをイメージしている

モノと情報の標準化が進展したとき、初めて視野に入るのが「フィジカルインターネッ
ト」だ。インターネットによるフレキシブル（図表30）。
図表 30

SIP が目指すフィジカルインターネットの図表30 SIPが目指すフィジカルインターネット
世界(中央円盤)と開発中のデータ基盤の世界（中央円盤）と開発中のデータ基盤

な情報の送受信の原理や技術を、物理的なモノの送受＝物流に適用しようとする概念である。
た と え ば10MBの 画 像 デ ー タ を イ ン タ ー
ネットで海外に送信するとき。画像は瞬時にいくつものパケットに分割され、それぞれ最も効率的に送れるサーバから次のサーバへと、異なるルートを通って空を渡り、海を越える。データは着地で集積・再構築され、受＊内閣府、ＳＩＰスマート物流サービス資料より＊内閣府、ＳＩＰスマート物流サービス資料より②実現への課題～ネットワーク、標準化

け手のパソコンには元の画像となって到着す

ただし実現に向けた課題は多い。まず自由る。インターネットでは情報の
「分割」
「送信」

に組み替えられる長距離、中距離、短距離の「再構築」が瞬時に、シームレスに行われる

輸配送ネットワーク。そしてリアルタイムで…これを物流に応用しようというのだが、そ

走行位置、
積載状況、
庫内温度データがトレーんなことが可能なのか？

ス・共有でき、最適積み合わせを瞬時に意志126

ウィズコロナ時代の物流現場システム

決定できるマッチング機能の標準システムも（Benoit Montreuile, https://www.cirrelt.ca/

必要だ。

documentstravail/cirrelt-2011-03.pdf）。同氏

貨物は着地への中継点へと走る複数台のトはここで縦横高さ3辺のモジュールサイズとラックの空きスペースに分割して積み込む。

して1.2m（現在のユーロ標準平パレットの1

このとき、トラック荷台の積載率（現在は辺1.2mを基準としたものか）を中央値とし、40%前後）を可能な限り高められるよう、日々

整数乗除した0.12m ～ 12mサイズで構成する

刻刻、最適な組み合わせを算出して手配し実提案を行っている。

行する必要がある。そして何より、これら輸

このグローバル化時代にあって、最終的な配送・倉庫のリンク＋ノードネットワークは、標準モジュールサイズを国際規格としてどう参加プレイヤーがシェアリングにより共用可決定するかは、国際物流・産業経済全体の効能なオープンプラットフォームとして成立率を左右する巨大な問題となる。現在の平パ

し、公平公正に運用管理されなければならな

レットISO規格でさえ、数十年にわたり世界い。

各国の間での駆け引きを経てようやく定めらトラックなど輸送機関と倉庫の空きエリアれたものである。ただしその値がどうなろうを自在に活用可能とするためには、ユニットと、荷姿サイズが標準化されたモジュール寸

ロードシステムに則る標準荷姿のモジュール法で確定されれば、これにより温度帯、臭い化が不可欠だ。
グローバル整合性を考えれば、などの条件が適合する貨物はすべて、分割・その出発点、基準になるのは国際物流におけ組み合わせにより分散輸配送（分割・合積み

る世界標準荷姿である40ftコンテナだろうされた荷姿は、ルービックキューブのようにか？

多くの荷主の貨物の組み合わせになる）し再その内法寸法を分割し、コンテナを無駄な編可能となる。同時に取り扱う荷姿の標準化

く満載にできるモジュール荷姿の3辺を算出、によって、庫内作業の自動化、ロボット化もこの標準パレットないしボックス単位（ハー

はるかに容易となろう。

フサイズ、ダブルサイズも必要だ）でのみ、③物流ホワイト化

貨物を扱うのである。

この場合、発車した中距離トラックは次の……ここまで自力で考えてから、
筆者は
「だ

「サーバ」
、中継倉庫に到着したら、荷物を下が、これくらい誰かが既に考案しているのでろして次のドライバーにバトンタッチ、帰りはないか」と思い至った。調べてみると、そ荷を積み込んで当日中に帰庫できるようになの通り、やはり存在していた。

る。従来の長距離幹線輸送のような1泊2日のフィジカルインターネットの提唱者とされ長時間労働が不要になるのだ。すでに国内でる米ジョージア工科大学のB.モントレイユ教

も同様の「中継輸送」が試行開始されている。

授が、早くも2011年の論文で「π（パイ）コ

中継点から貨物はウェブ＝蜘蛛の巣のようンテナ」という標準荷姿を提唱していたのだに張り巡らされた輸配送ネットワークを、複127ウィズコロナ時代の物流現場システム
図表 31
NLJ の共同幹線輸送スキーム
図表31
NLJの共同幹線輸送スキームていく。荷物のマッチング・積み合わせのためには荷姿の標準化が理想で、検討を開始している」と筆者の質問に答えた。今後の発展に期待したい。
⑤創造的破壊以上の通りフィジカルインターネットに
は、物流、サプライチェーン・ロジスティク
ス全体最適の解となり得る大きな可能性があ数のトラックが自在に走ってつなぎ、着地最る。同時に、現実化に向けては厚い壁が存在寄りデポで再編成し届けられるのだ。こうしする。そこでは「非連続的・破壊的な創造」てドライバーの労働環境を改善する「物流ホが必要となろう。

ワイト化」
を実現すると同時に、「空の帰り便」

たとえば「自在に組み替え可能な長中短のの克服も含め積載率向上の有効打となる。

輸配送ネットワーク」を成立させるには、現④NLJ社のチャレンジ

在の国内運送会社の全面的再編成、異次元的

日野自動車の子会社であるNEXT Logistics

創造というディスラプティブ（破壊的）なプJapan社（NLJ）はこうした物流問題解決にロセスが必要かも知れない。さらにそのあり

向け、アサヒグループホールディングス、江方を突き詰めると、「ナショナル総合輸配送

崎グリコなど荷主と物流各社の協働により、

プラットフォーム」が１つの理想となる。で物流ボトルネックである東名阪間の幹線輸送

は物流は電力、水道、通信網のように、「多において25m級ダブル連結トラックで2台分

くとも数社」数社のプラットフォーム企業体の荷物を共同輸送する、新たな幹線輸送スで構成される、半ば公的なインフラに変化す

キームを事業化し運用開始した（図表31）。

るのか？

今後の議論を待ちたい。

トラックには東西のクロスドック拠点で荷主各社の荷物を集約・合積み。愛知県豊田市の中継拠点で東西のドライバーは交代し、当4．今後の展望と新たな課題②～誰でもできる化と格差の拡大

日中に帰社する。昨年末からの実証実験で進（1）「誰でもできる化」の陥穽化を続け、従来企業単独では約40%だった積載率は第一目標の70%に近づいている。

10）

ウィズ／アフターコロナにおいても、大小それぞれに最適な自動化・物流DXを推進す

先日の日本海事新聞インタビューで筆者はることはマスト案件であり、それが「ロジス

この話を改めて聞き、まさにフィジカルイン

ティクス4.0」の世界であろう。だが筆者にターネットのひな型、初めの一歩となる構想

はその過程でひとつの危惧がある。それは現ではないか！と気付いた。NLJの梅村幸生社

在の物流DXが作業者に「歩かせない」「探さ

長は、「今後も参加荷主・物流企業を拡大しせない」「考えさせない」等々、詮ずるとこ128ウィズコロナ時代の物流現場システム

ろ「誰でもできる化」を理想としている点にある。正確性・生産性のKPIが高まれば、会社・（2）“ヒューマン物流DX”への跳躍
結論として筆者は、「誇り・やりがい・情熱・

管理者はそれでいいのだろう。

使命感・義理人情」を許容、いなむしろ尊重

だが働く人はどうなのか？

誰にでもできし、人と支えあって進化する気高い冗長性をることしかしない私は「いつでも交換可能な作り込んだ「ヒューマンAI技術11）」ベースの、部品、歯車」にすぎない。歯車に「私がやり＜ヒューマン物流DX＞こそが、われわれのました」と胸を張る誇り、「私がやらねば」

目指すべき進路ではないかと考える。

という使命感は持てない。モチベーションは

それは前記チャップリンほかの問題提起

家に帰っても、機械に使と、巷で喧伝される「ロジスティクス4.0」

われた疲れが顔と心に貼り付いていないか？

を乗り越える、＜ロジスティクス4＋ ＞の時

分断国家アメリカだけではなく、最近の日代へと、私たちを跳躍させてくれるのではな

維持できるのか？

本でもSNSでは気に入らない人間を集中攻撃
し死に至らしめるほど、社会がどこか捻じれ、
ささくれ立っている。それは労働規制緩和以来、「誇り」なき非正規労働者が拡大の一途を辿っていることと、無縁なはずがない。
物流DXが「誰でもできる化」で「ロジスティクス2.0 〜 3.0」時代のアナログ作業者を無用化し、誇りを喪失させ、「部品人間」を大量再生産し、社会的格差を固定していく……そんな危険はないのか？
DXの目的が、「人を部品化する」ことでアイデンティティ

「誇り・
あってはならない。人から存在意義、
やりがい・情熱・使命感」を奪うものであってほしくない。チャップリンが早くも84年前に映画「モダン・タイムス」（1936、米）で描いた、「機械に飲み込まれ疎外された人間」。
スピルバーグ「レディ・プレーヤー 1」（2018、
米）などで次々量産される「AIと仮想（拡張）現実に飲み込まれる人間社会」。そんな「ディストピア」を回避・忌避するためにこそ、先端技術は力を発揮すべきではないのか。

プラス

いだろうか。
＜参考・引用文献、補注＞
1）日本海事新聞、2020.8.7、菊田の眼「全体最適へ
協働化・標準化を」、菊田一郎
2）㈱スクロール360、高山隆司常務講演内容より
3）BLMの訳を、作家の村上春樹氏は「黒人だって生きている」がぴったりくる、と8/15放送の「村上RADIO」（FM東京）で語ったという。matterという動詞を大事、という形容動詞ではなく、そのまま動詞で表現するのが、英文小説翻訳でも幾多の実績を持つ同氏の「本場の感覚」かも知れない。
その月末、筆者がたまたまチャップリンの名作
映画「ライムライト」（1952米、字幕）を見ていたところ、冒頭近くで「matters」と聞こえ、思わず耳をそばだてた。リウマチに苦しみガス自殺を図ったバレリーナを部屋から救い出した老コメ
ディアン（チャップリン）が、「なぜ死なせてくれなかったの？」と落ち込む彼女を激励するセリ
フである。筆者の英語力では主語が理解できなかったため事後にネット検索し、Web公開されている英文シナリオに辿り着いた。そこにはこうあった。
“What's your hurry? Are you in pain?
That's all that matters. The rest is fantasy.”＊https://www.scripts.com/script/limelight_12605
その直後に彼が「何十億年もかけて奇跡のように生み出された人の意識（conscious、ここでは痛みを感じること⇒生きること⇒命、と解釈）を君は消そうとしている。全宇宙で何より大切な命を！」と語っていることから意訳すると本節は、『なぜ死に急ぐんだ？ 痛むのかい？……それ（生きて、痛みを感じられること）こそが大事なんだよ！ あとは全部マボロシだ』などとなるのではないか。こうした用例を踏まえ、やはりBLMは「黒人の命だって大事だ！」で
よいのではないかと筆者は考えている。
4）日本海事新聞、2020.9.8、菊田の眼「ウィズコロ
ナの物流現場を止めるな!」、菊田一郎
5）流通研究社、月刊マテリアルフロー（以下MF）、
2018年11月号、2020年1月号
129ウィズコロナ時代の物流現場システム
6）MF2020年3月号
7）MF2019年11月号
8）MF2020年3月号
9）MF2020年2月号
10）フジテックス、物流倉庫プランナーズ、コラム「“ヒューマン物流DX”で格差を乗り越え『ロジスティクス4＋（プラス）』へ跳躍！」、菊田一郎
https://lplanners.jp/blog/kikuta-03/
11）AIと半沢直樹
新井紀子国立情報学研究所教授によると、現在注目されるAIは、人の知能を代替できる「真のAI」ではなく、テーマごとに人が作り込む「AI技術」にすぎない。コンピュータは四則演算しかできない機械であり、課題を決めディープラーニン
グができるよう特徴量の重み付けを行うのもすべて人の手作業。だから1000ドルのコンピュータが人の知能を凌駕する「シンギュラリティ」は来な
い……。
一方、同氏がリーダーとなり開発したAI「東ロボくん」は、東大入試には合格できなかったが偏差値57を超え、有名私立大学には合格可能なレベルに到達。逆に「中学生の半数は教科書を理解できていない」という同氏らの衝撃の調査結果を踏
まえ、将来、これらの人が担う機械でもできる作業、さらには銀行の融資判断もAIに代替され、「半沢直樹」は不要になる……と語っている（出典／「AI vs. 教科書が読めない子供たち」、新井紀子、
東洋経済新報社ほか）。

130