人工知能 – 近い将来、AI が倉庫を管理するようになるのでしょうか?

公開日：2018年2月10日 / 更新日：2018年9月9日 – 著者： Konrad Wolfenstein

物流とイントラロジスティクスにおける人工知能 – @istockphot | PhonlamaiPhoto

人工知能 – 近い将来、AI が倉庫を管理するようになるのでしょうか?

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労働市場への大きな影響

マイクロソフトの創業者であり、ITの先見者であるビル・ゲイツ氏は、今後20年以内にAI革命が起こり、雇用市場を根底から変えると予測しています。現在人間が行っている業務は、ロボットやソフトウェアシステムに取って代わられる可能性があります。これはタクシーやトラックの運転手に限った話ではありません。彼らはまもなく自動運転システムに置き換えられるかもしれません。事務員、税理士、弁護士、さらには医師といった職業も、こうした激変の脅威にさらされています。現状では、研究者やIT専門家でさえ、この新たなデジタル革命のペースと範囲を予測することはできません。こうした予測を踏まえると、不確実性が広がっているのも当然です。しかし、人工知能は多くの経済活動やプロセスの改善と効率化に役立つため、人々の人工知能に対する不安を和らげることは重要です。.

物流業界は AI から大きな恩恵を受けることができます。

AIの最初の大きな目に見える影響は、 輸送物流 。これは運転手が不要になるという意味ではありません。むしろ、この発展は将来、運転手の仕事がより多様化する素晴らしい機会を約束します。以前のように高速道路を時速90kmで運転する代わりに、運転中に事務作業を行ったり、AIを監視したりできるようになります。AIアルゴリズムによってトラックの最適な利用が確保され、空荷走行が回避され、顧客に透明性の高い料金が提供されるため、業界全体にもメリットがあります。睡眠休憩が減ることで、さらなるコスト削減につながります。これにより、夜間の運行回数が増え、交通の流れが改善され、日中のピーク時の負担軽減にも役立ちます。管理の改善は、将来的に交通渋滞の防止につながり、最終的にはすべての運転手に利益をもたらします。

AI により倉庫内での信頼性の高い予測が保証されます。

しかし、AIの影響を受けているのは輸送物流だけではありません。人工知能のおかげで、倉庫​​業務においても画期的なイノベーションが生まれています。自動搬送システム、保管用リフト、シャトルを備えた最新の倉庫でさえ、ソフトウェアが広く使用されているにもかかわらず、プロセスは依然として比較的硬直的な構造に基づいて組織されています。荷物を積んで倉庫内を自律的に走行する無人搬送システム（AGV）がますます増えている一方で、AIの活用はイントラロジスティクスプロセスチェーン全体に革命をもたらす可能性があります。これは、成長を続けるeコマース分野に牽引され、増大する課題に対応するために、より柔軟で高速なシステムが求められているため、不可欠です。ここでAIが活躍します。AIは膨大な量の利用可能なデータを分析して、ワークフローを最適化する方法を特定します。

人工知能による信頼性の高い予測と計画 – @istockphot | PhonlamaiPhoto

AIの動作原理

• すべての情報と現在の状態はAIデータベースに記録されます。
• 統合されたフィルターにより、想像を絶する量のリアルタイム情報に非常に高速にアクセスできます。
• これらは、独自の（プログラムされた）基準に従って分類されます。
• 情報はもはやその内容に基づいて認識され、分析されるのではなく、そのパターンに基づいて認識され、分析されます。
• AIはデータに基づいて応答を整理し、アクションを決定します。
• 新しいデータが入力されれば増えるほど、システムは「学習」します（ディープラーニング）。

社内物流において、発生確率を可能な限り正確に予測することは、AIの主要な役割の一つとなるでしょう。AIシステムは注文行動を分析することで将来の購入を予測し、出荷プロセスを迅速化します。その結果、顧客からの注文は、実際に受け取る前にピッキングされ、出荷準備が整います。Amazon は この技術の改良に長年取り組んでおり、特に当日配送の時代においては、注文が顧客に時間通りに届くことを保証する上で非常に重要です。また、将来の需要変動をより正確に予測し、倉庫システムを増減量に応じて適切に準備することも目標の一つです。

AIは、機械や設備部品の残存寿命と最適なメンテナンス時期を予測することで予知保全もサポートし、倉庫の生産性向上に大きく貢献します。これにより、修理や交換を早期に計画し、通常の保管・取り出しプロセスを妨げないようにスケジュールを組むことができます。従来は日中のシフト中にシステム全体をシャットダウンする必要があった作業も、倉庫の稼働率が低い時間帯に正確にシャットダウンすることが可能になります。.

将来、AI により、システムのプログラミングは減り、代わりにデータとその動作から継続的に優れた学習を行えるようにトレーニングが強化されるでしょう。.

倉庫における人間の役割は間もなく完全に時代遅れになると考えている方もご安心ください。あらゆる知能化が進んだとしても、システムの監視は依然として必要です。倉庫設備を完全に自動化できる段階にはまだ至っていません。例えば、ロボット工学は把持作業に関してまだ十分な進歩を遂げていません。しかしながら、AIがイントラロジスティクスにおいて決定的な役割を果たすことは間違いありません。重要なのは、AIがいつそれを実現できるようになるかということです。技術開発の急速なペースを考えると、ビル・ゲイツが予測した20年という期間は、少し長すぎるようにさえ思えます。.