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/

【一歩進んだ活用法】複数カメラを横断する「映像検索」で業務負担を劇的削減

物流センターでは、防犯や安全管理のために数十台から数百台ものカメラが設置されることがあります。しかし、カメラの台数を増やしただけでは、トラブル発生後に必要な映像を探す作業まで効率化できるとは限りません。

特に大きな負担となるのが、対象となる人物や車両が一つのカメラから見切れたあと、その続きを映しているカメラを管理者自身が探す作業です。

高度なAI映像検索を備えたシステムであれば、人物の服装や車両などの外観的な特徴を手がかりとして、施設内に設置された複数のカメラを横断して映像を検索できます。トラブル発生時の調査から報告書作成まで、物流現場の事後対応を大幅に効率化できる機能です。

従来の「カメラごとの確認」と報告書作成の手間

従来の防犯カメラ運用では、例えば作業員が入荷エリアから保管エリアへ移動した場合、対象者が最初のカメラから見切れたあとに「次はどのカメラに映っているのか」を管理者が推測しながら探す必要があります。

対象者がラックの裏や別の通路へ移動すれば、次のカメラを選び、該当する時間帯まで録画映像を巻き戻し、再び対象者を目視で確認します。広大な物流センターでは、この作業を何度も繰り返さなければならないケースがあります。

事故や盗難などのインシデント発生後には、「誰が」「いつ」「どこを通り」「何が起きたのか」を整理して報告する必要があるため、カメラごとの映像を手作業でつなぎ合わせる確認作業が、現場管理者の報告書作成における大きな負担となります。

一方、最新のAI映像管理システムには、複数のカメラを横断して対象者を検索できるものがあります。人物や車両が映った場面を時系列で絞り込めるため、一台ずつ映像を探す必要を減らし、事故・トラブルの経緯確認から報告書作成までを効率化できます。

荷崩れ・紛失・盗難の追跡（カメラを跨いだ自動追跡）

広大な物流倉庫では、「出荷するはずの荷物が見つからない」「保管していたパレットが別の場所へ移動している」といったロストが発生することがあります。

荷物そのものをAI検索できるかは製品や解析対象によって異なりますが、荷物を運搬した作業員の服装や使用した車両などを手がかりとして複数のカメラ映像を横断検索できれば、荷物がどのように移動したのかを効率的に確認できます。

例えば、荷受け場で対象となるパレットを運搬していた作業員や車両を映像から特定し、その後に保管エリア、ピッキングエリア、出荷口などで映った場面を順番に確認します。

数十台から数百台の録画映像を一つずつ再生するのではなく、時間帯や場所、人物・車両の外観的な特徴などから候補を絞り込めるため、「いつ・どこを通過したのか」を確認するまでの時間を大幅に短縮できます。

荷物の置き間違いや誤出荷、盗難などが疑われる場面でも、関係する人物や車両の動線を効率的に確認できるため、原因究明までの時間短縮につながります。

労働災害の迅速な原因究明と報告

物流倉庫では、フォークリフトとの接触や荷崩れ、作業中の転倒など、さまざまな労働災害への備えが必要です。万が一事故が発生した場合には、再発防止のためにも事故発生前後の状況を正確に把握しなければなりません。

単一カメラの事故発生場面だけでは、「事故の直前に作業員がどこから来たのか」「フォークリフトがどのようなルートを走行していたのか」といった全体の流れまでは分からない場合があります。

複数カメラを横断して映像を検索できれば、事故発生前から発生後まで、対象となる作業員や車両の動線を時系列で確認できます。

事故直前の作業方法や移動経路、周囲の状況まで含めて検証することで、単発の映像だけでは分からなかった原因を特定しやすくなります。映像確認にかかる時間を削減できれば、安全対策の検討や労災・インシデント報告書の作成も迅速化でき、再発防止策を早期に現場へ反映できます。

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。

「カメラ横断検索」への対応有無

物流現場でAIカメラを選ぶ際は、画角や物体検知精度、耐振動性などに加えて、事故やトラブル発生後の「事後検証のしやすさ」も確認しておきたいポイントです。

倉庫内に数十台から数百台ものカメラを導入しても、録画映像をカメラ単位でしか検索できなければ、対象者が画角から消えるたびに管理者が次の映像を手作業で探さなければなりません。

荷物の紛失や盗難、作業員の事故などが発生した際には、原因を確認するだけでなく、その後に報告書を作成する業務も発生します。単一カメラごとの映像確認しかできない環境では、AIを導入しても事後対応にかかる業務負担が大きく残る可能性があります。

そのため、大規模物流施設では施設全体の複数カメラを横断し、特定の人物や車両などを一連の流れとして検索・確認できるシステムを選ぶことが重要です。

対象者の移動を時系列で確認できれば、トラブル発生時の調査時間を短縮できるだけでなく、報告書作成に必要な映像や事実関係も整理しやすくなります。「録画できるか」「AIが検知できるか」だけでなく、「必要な映像をすぐ探せるか」まで比較することが、本当の意味で物流現場の業務効率化につながります。

【PR】複数カメラを横断して一斉追跡！広大な倉庫内でも荷物の紛失や不審な動線をスムーズに特定する「AVIGILON」

入出荷エリアや一時保管スペース、ピッキングエリア、ラック、出荷口などが広範囲に点在する物流センターでは、数十台から数百台もの防犯カメラが設置されることがあります。

しかし、カメラの台数を増やしただけでは、荷物の紛失や盗難、事故などが発生した際に大量の録画映像を確認する必要があり、現場管理者の負担を十分に減らすことはできません。

そこで注目したいのが、高度なAI映像解析・検索機能を備えた「AVIGILON（アビジロン）」です。AVIGILONのAppearance Search（アピアランス検索）では、人物や車両の外観的な特徴を手がかりとして、施設内の複数カメラを対象に録画映像をスピーディーに検索できます。

倉庫内で発生したインシデントについて、一台ずつ録画映像を確認する作業を減らし、対象となる人物や車両が「どこから来て、どこへ移動したのか」を把握しやすくなることが大きな特徴です。

AVIGILONの特徴

広大な物流センターでも対象となる人物や車両をスピーディーに絞り込む

例えば、出荷予定の荷物が見つからず、「最後に確認されたときには青い作業着のスタッフが台車で運んでいた」という情報が残っていたケースを考えてみましょう。

一般的な防犯カメラでは、最後に荷物が確認された場所の映像から該当する作業員を探し、その後にどの通路へ進んだのかを確認して、次のカメラ映像を一台ずつ探す必要があります。

AVIGILONのAppearance Searchでは、人物の性別や上着・下衣の色など、外観的な特徴を条件として録画映像を検索できます。また、車両についても種類や色などの特徴を利用した検索が可能です。

荷物そのものの検索可否は利用する解析機能によって異なりますが、荷物を運搬していた作業員や車両を手がかりにすれば、大量の録画データから関係する映像を効率的に絞り込めます。

何時間分もの録画映像を最初から目視確認する作業を大幅に減らせるため、荷物の紛失や誤出荷、盗難などの原因を調べる現場管理者にとって大きなメリットがあります。

複数カメラの連携でラックなどの死角を挟んだ移動もスムーズに確認

物流倉庫では、高いラックや荷物、設備などによって数多くの死角が発生します。対象となる作業員や車両が一つのカメラから見切れたとしても、その場から消えたわけではなく、別の通路や保管エリアへ移動している可能性があります。

カメラ単位でしか録画映像を確認できない場合、対象者が画角から外れるたびに管理者が移動方向を推測し、次に映っている可能性があるカメラを探さなければなりません。

AVIGILONでは、複数の対応カメラや時間帯を検索対象として人物・車両の映像を横断的に検索できます。

例えば、荷受け場で確認された作業員が一時保管スペースへ移動し、その後ピッキングエリアを経由して出荷口へ向かった場合でも、それぞれの場所に設置されたカメラから対象者の候補を検索できます。

ラックなどによって一時的に対象者が見えなくなっても、別のカメラに映った場面を探しやすくなるため、複数エリアをまたぐ一連の足取りを時系列で確認できます。

物流現場の安全管理と少人数での効率的な監視を両立

物流センターでは、荷物の紛失対策だけでなく、夜間の不審者侵入や立ち入り禁止区域への侵入、フォークリフト周辺での事故など、さまざまなリスクを管理する必要があります。

AVIGILONでは映像検索に加えて、人物・車両の検知やライン越えなど、AIによる映像解析機能を活用できます。

例えば夜間に関係者以外が入ることのないエリアへの侵入を検知した場合、管理者が該当する映像を確認し、必要な場所へ警備員や担当者を向かわせるといった対応が可能です。

また、フォークリフトと作業員の接触などのトラブルが発生した場合にも、事故発生時のカメラだけを見るのではなく、複数カメラから対象となる人物や車両の前後の動線を確認できます。

事故が起きるまでの経緯を把握しやすくなるため、原因究明や安全対策の検討、報告書作成までを効率化できます。

AIによるリアルタイムの異常検知と複数カメラを横断した事後検索を組み合わせることで、少人数の管理体制でも死角の多い物流センター全体を効率的に管理し、安全対策と業務負担軽減の両立を図れます。

広大な倉庫内でも
荷物の紛失や不審な動線をスムーズに特定できる
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まとめ

物流業界では、人手不足への対応や作業効率の改善に加えて、荷物の紛失・誤出荷、フォークリフト事故、ドライバーの危険運転など、幅広い課題への対策が求められています。

AIカメラを活用することで、倉庫内の状況可視化、自動検品、混雑状況の把握、危険運転や人物・車両の検知など、従来人の目や手に頼っていた業務を効率化できます。

さらに、大規模な物流センターでは、リアルタイムの検知性能だけでなく、トラブル発生後の「映像の探しやすさ」も重要です。カメラ単位で録画映像を確認するシステムでは、対象者が画角から消えるたびに次の映像を探す必要があり、原因究明やインシデント報告書の作成に多くの時間がかかります。

複数カメラを横断して対象となる人物や車両を検索できるシステムであれば、事故・紛失・盗難などの前後の動線を効率的に把握し、事後検証から報告書作成までの工数を削減できます。

物流業界でAIカメラを導入する際は、物体検知や行動認識、耐振動性能、画角などに加えて、複数カメラの横断検索に対応しているかも比較し、自社の現場課題を解決できる製品を選びましょう。

AIカメラは、検知したい対象や設置場所によって適した製品が変わります。当サイトでは「防犯・犯罪検知」「店舗分析」「不良品分別」など、目的ごとに強みを持つおすすめのAIカメラを紹介しています。AIカメラを導入する際の比較・検討にぜひお役立てください。

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