物流業界におけるAIカメラ活用事例

物流業界のAI導入事例

倉庫をAIカメラで見える化

物流会社A社では、工具や部品など約1,000万点の間接商材が揃っています。

広大な倉庫での業務改善のため、100台以上のAIカメラを設置。物流センターの管理本部では、倉庫内のカメラ映像を全社員が見られるようになっています。

防犯・監視カメラとしての使用はもちろん、映像で倉庫内を確認可能になったことで現場に行く前に問題点を把握できるようになりました。日々のオペレーション業務改善のためにも役立っています。

参照元：safie:https://safie.jp/casestudy/monotaro/

バース（荷降ろし場）の混雑状況可視化による待機時間削減

トラックドライバーの長時間労働や「2024年問題」の大きな要因となっている、トラックの「荷待ち時間・待機時間」を削減する施策としてAIカメラが活躍しています。

AIカメラがトラックバース（荷下ろし場）の接車状況や空き状況をリアルタイムに検知し、ドライバーのスマートフォンや運行管理システムへ自動で空き情報をリアルタイム通知。スムーズな誘導を行うことで、無駄な待機時間の劇的な短縮と物流全体の効率化を実現しています。

荷物の「自動検品」と紛失防止（トラッキング）

倉庫内のピッキングや検品作業における大幅な省人化・エラー防止にもAI画像解析が大きく貢献します。

ベルトコンベアを流れる荷物のラベル情報や形状・サイズをAIカメラが瞬時に読み取り、仕分けシステムと自動連携させることで、目視チェックを無くした「自動検品」を可能にします。また、広大な倉庫内で荷物の置き忘れや紛失（ロスト）が発生した際も、画像解析（トラッキング）によって即座に発見し、売り逃しやトラブルを未然に防げるメリットがあります。

ドライバーの危険運転を検知

AI搭載のドライブレコーダーと事故防止コンサルティングがセットとなっている「Dr.ライセンス」は、運送事業者や管理者の総合的な交通事故防止につながる安全管理システムです。

AI搭載ドラレコには外部を映すカメラと運転席を映すカメラが設置されていて、デジタコなどの管理機器の数値上にはあらわれないリスク運転行動が浮き彫りに。衝撃や急ブレーキなどに反応して録画する一般的なドラレコと異なり、ドライバーのリスク運転行動をAIが認識して録画します。

運転中のスマホ使用や長時間のナビ注視、一時停止違反などの交通違反を行った際にも反応。誰が・いつ・どんな運転をしていたのかドライバーごとにデータを管理できるため、管理者にとっても活用しやすいでしょう。

リスク運転が撮影された場所をマッピングできるため、会社ごとに危機マップを作成できる点もメリットのひとつ。注意が必要なエリアについてドライバーに注意喚起することもできます。

参照元：物流Weekly:https://weekly-net.co.jp/logistics/105630/

物流業界におけるAIカメラ導入のメリット

人員の適正化によるコスト削減

物流倉庫内の作業は、AIカメラを導入することにより省人化が可能です。

例えば、倉庫の入出庫作業では荷物のタグやラベルを目視で確認して情報を管理システムに入力するという作業が発生します。AIカメラがあれば、画像認識技術などによりベルトコンベアで運ばれる中で商品情報を自動認識・判別することが可能に。

今まで人の目や手に頼って行ってきたことをAIに任せられるようになり、人的コストの削減につながるでしょう。

また、蓄積したデータを分析することも可能です。データをもとに正確な物流予測を行えるようになるため、業務の効率化やコストの削減が期待できます。

ドライバーの安全確保

AIカメラは倉庫外での業務効率化にも貢献しています。中でも代表的なのが、荷物を運ぶドライバーの居眠り運転の防止です。

荷物はドライバーが運転によって運ばなければならないため、どうしても事故リスクは伴います。しかし、車内にAIを活用したカメラを搭載することによってAIが居眠りの兆候を判別した上でドライバーに呼びかけたりできるように。ドライバーの居眠り運転による事故リスクの減少を実現しました。

また、AIを活用することでより効率的な配送ルートを予測することもできます。結果、ドライバーの業務時間短縮を可能とし、モチベーションの低下を防ぐことが可能となりました。

自動化による作業効率の向上

AIカメラによって物流業界の業務の作業効率の向上が期待できます。例えば、商品の数量など従来人がカウントしていたものをAI画像から数値化することが可能です。

仕分けにかかる作業時間を大幅に短縮し、同時にヒューマンエラーを減らすことができるでしょう。過剰な在庫を管理する人員やスペースを減らし、労働力不足の解消を実現します。

また、倉庫内の動きを見える化し解析することで、オペレーションの改善にもつながるでしょう。AIカメラとロボットやドローンなどを組み合わせれば、よりさまざまな業務を効率化することができます。

フォークリフトと作業員の接触事故防止

倉庫内の安全管理（労働災害防止）において、AIカメラは非常に心強い味方となります。見通しが悪く死角の多いフォークリフト等の重機にAIカメラを搭載します。

リフトの進行方向や後方にいる作業員の姿を骨格推定技術などでリアルタイムに自動検知し、オペレーター（運転手）へアラート（警告音）や警告灯で即時通知。物流現場で死亡事故に直結しやすい重機災害をシステム面から未然に防ぐ高い効果を発揮します。

物流業界のAIカメラ選びのポイント

AIカメラを活用することで作業を自動化することができ、物流倉庫の人件費削減や作業効率の向上、配送費の上昇を抑止することが可能です。

また、危険運転の予測や検知ができるためドライバーの安全管理にもつながります。物流業界でAIカメラを導入する際は、行動認識や物体検知などにおいて精度が高いものを選択するとよいでしょう。

車載対応と振動・衝撃への耐性

ドライバーの居眠り・危険運転を監視するためにトラックの車内に設置したり、フォークリフト等の重機に搭載して接触事故を防いだりする場合、カメラ機材は常に激しい振動や衝撃にさらされ続けます。

そのため、一般的な室内用カメラではなく、厳しい耐振動規格や耐衝撃設計（ミリタリースペック等）をクリアした車載専用のAIカメラを選ぶことが極めて重要です。ブレの少ない正確な画像解析を継続し、機器の故障リスクを抑えるための必須の選定基準となります。

広大な倉庫をカバーするネットワーク構築と画角

数百坪から数千坪におよぶ大型の物流倉庫へAIカメラを導入する際は、「画角」と「通信インフラ」の2点を慎重に見極める必要があります。

少ない台数でも死角なく広範囲を常時監視できるよう、「広角レンズ」を搭載したモデルや、遠隔から首振りが可能な「PTZ（パン・チルト・ズーム）カメラ」を効果的に配置するのがポイントです。また、天井が高く有線LANの敷設工事が難しい場所では、安定したメッシュWi-Fiの構築や、モバイル回線を直接利用できる「SIM内蔵型カメラ」を適材適所で選択することで、インフラ構築のコストを最小限に抑えられます。

物流業界で生産性を上げたり安全性を高めたりするためにも、AIカメラの導入を検討してみてはいかがでしょうか。AIカメラを導入する際は、導入目的や課題を改善できるものを選ぶようにしましょう。

【用途別】
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